[
  {
    "path": ".gitattributes",
    "content": "tests/cassettes/* linguist-generated=true\n"
  },
  {
    "path": ".github/renovate.json5",
    "content": "{\n  $schema: \"https://docs.renovatebot.com/renovate-schema.json\",\n  extends: [\n    \"config:recommended\",\n    \"group:allNonMajor\", // Rely on config:recommended for major version updates\n    \":automergeMinor\",\n  ],\n  schedule: [\"* 2 1-7 * 1\"],\n  prHourlyLimit: 4,\n  timezone: \"America/Los_Angeles\",\n  rangeStrategy: \"widen\",\n  lockFileMaintenance: {\n    enabled: true,\n    schedule: [\"* 2 1-7 * 1\"], // Work around https://github.com/renovatebot/renovate/discussions/33152\n  },\n  minimumReleaseAge: \"2 weeks\",\n  \"pre-commit\": { enabled: true },\n  packageRules: [\n    {\n      // TODO: remove after fhaviary supports Python 3.14\n      matchPackageNames: [\"python\"],\n      allowedVersions: \"<=3.13\",\n    },\n  ],\n}\n"
  },
  {
    "path": ".github/workflows/build.yml",
    "content": "name: Publish\n\non:\n  release:\n    types: [created]\n  workflow_dispatch:\n\njobs:\n  publish:\n    runs-on: ubuntu-latest\n    env:\n      UV_VENV_CLEAR: 1 # Work around https://github.com/hynek/build-and-inspect-python-package/issues/174\n    steps:\n      - uses: actions/checkout@v6\n      - id: build-paper-qa-pymupdf\n        uses: hynek/build-and-inspect-python-package@v2\n        with:\n          path: packages/paper-qa-pymupdf\n          upload-name-suffix: -paper-qa-pymupdf\n      - name: Download built paper-qa-pymupdf artifact to dist/\n        uses: actions/download-artifact@v8\n        with:\n          name: ${{ steps.build-paper-qa-pymupdf.outputs.artifact-name }}\n          path: dist\n      - name: Clean up paper-qa-pymupdf build # Work around https://github.com/hynek/build-and-inspect-python-package/issues/174\n        run: rm -r ${{ steps.build-paper-qa-pymupdf.outputs.dist }}\n      - id: build-paper-qa-pypdf\n        uses: hynek/build-and-inspect-python-package@v2\n        with:\n          path: packages/paper-qa-pypdf\n          upload-name-suffix: -paper-qa-pypdf\n      - name: Download built paper-qa-pypdf artifact to dist/\n        uses: actions/download-artifact@v8\n        with:\n          name: ${{ steps.build-paper-qa-pypdf.outputs.artifact-name }}\n          path: dist\n      - name: Clean up paper-qa-pypdf build # Work around https://github.com/hynek/build-and-inspect-python-package/issues/174\n        run: rm -r ${{ steps.build-paper-qa-pypdf.outputs.dist }}\n      - id: build-paper-qa-docling\n        uses: hynek/build-and-inspect-python-package@v2\n        with:\n          path: packages/paper-qa-docling\n          upload-name-suffix: -paper-qa-docling\n      - name: Download built paper-qa-docling artifact to dist/\n        uses: actions/download-artifact@v8\n        with:\n          name: ${{ steps.build-paper-qa-docling.outputs.artifact-name }}\n          path: dist\n      - name: Clean up paper-qa-docling build # Work around https://github.com/hynek/build-and-inspect-python-package/issues/174\n        run: rm -r ${{ steps.build-paper-qa-docling.outputs.dist }}\n      - id: build-paper-qa-nemotron\n        uses: hynek/build-and-inspect-python-package@v2\n        with:\n          path: packages/paper-qa-nemotron\n          upload-name-suffix: -paper-qa-nemotron\n      - name: Download built paper-qa-nemotron artifact to dist/\n        uses: actions/download-artifact@v8\n        with:\n          name: ${{ steps.build-paper-qa-nemotron.outputs.artifact-name }}\n          path: dist\n      - name: Clean up paper-qa-nemotron build # Work around https://github.com/hynek/build-and-inspect-python-package/issues/174\n        run: rm -r ${{ steps.build-paper-qa-nemotron.outputs.dist }}\n      - id: build-paper-qa\n        uses: hynek/build-and-inspect-python-package@v2\n        with:\n          upload-name-suffix: -paper-qa\n      - name: Download built paper-qa artifact to dist/\n        uses: actions/download-artifact@v8\n        with:\n          name: ${{ steps.build-paper-qa.outputs.artifact-name }}\n          path: dist\n      - name: Clean up paper-qa build # Work around https://github.com/hynek/build-and-inspect-python-package/issues/174\n        run: rm -r ${{ steps.build-paper-qa.outputs.dist }}\n      - uses: pypa/gh-action-pypi-publish@release/v1\n        with:\n          password: ${{ secrets.PYPI_API_TOKEN }}\n"
  },
  {
    "path": ".github/workflows/tests.yml",
    "content": "name: Lint and Test\n\non:\n  push:\n    branches: [main]\n  pull_request:\n  workflow_dispatch:\n\njobs:\n  pre-commit:\n    runs-on: ubuntu-latest\n    if: github.event_name == 'pull_request' # pre-commit-ci/lite-action only runs here\n    strategy:\n      matrix:\n        python-version: [3.11, 3.13] # Our min and max supported Python versions\n    steps:\n      - uses: actions/checkout@v6\n        with:\n          fetch-depth: 0 # For setuptools-scm, replace with fetch-tags after https://github.com/actions/checkout/issues/1471\n      - uses: astral-sh/setup-uv@v7\n        with:\n          enable-cache: true\n          python-version: ${{ matrix.python-version }}\n          activate-environment: true # Activate for simple `uv sync` below\n      - run: uv sync\n      - uses: j178/prek-action@v1\n        with:\n          prek-version: 0.2.14 # Downpin for https://github.com/j178/prek/issues/1104\n      - uses: pre-commit-ci/lite-action@v1.1.0\n        if: always()\n  lint:\n    runs-on: ubuntu-latest\n    env:\n      UV_VENV_CLEAR: 1 # Work around https://github.com/hynek/build-and-inspect-python-package/issues/174\n    strategy:\n      matrix:\n        python-version: [3.11] # Our min supported Python version\n    steps:\n      - uses: actions/checkout@v6\n      - uses: astral-sh/setup-uv@v7\n        with:\n          enable-cache: true\n          cache-local-path: /tmp/baipp-uv_cache_dir # Work around https://github.com/hynek/build-and-inspect-python-package/issues/181\n          python-version: ${{ matrix.python-version }}\n      - name: Check paper-qa-pymupdf build\n        id: build-paper-qa-pymupdf\n        if: matrix.python-version == '3.11'\n        uses: hynek/build-and-inspect-python-package@v2\n        with:\n          path: packages/paper-qa-pymupdf\n          upload-name-suffix: -paper-qa-pymupdf\n      - name: Clean up paper-qa-pymupdf build # Work around https://github.com/hynek/build-and-inspect-python-package/issues/174\n        if: matrix.python-version == '3.11'\n        run: rm -r ${{ steps.build-paper-qa-pymupdf.outputs.dist }}\n      - name: Check paper-qa-pypdf build\n        id: build-paper-qa-pypdf\n        if: matrix.python-version == '3.11'\n        uses: hynek/build-and-inspect-python-package@v2\n        with:\n          path: packages/paper-qa-pypdf\n          upload-name-suffix: -paper-qa-pypdf\n      - name: Clean up paper-qa-pymupdf build # Work around https://github.com/hynek/build-and-inspect-python-package/issues/174\n        if: matrix.python-version == '3.11'\n        run: rm -r ${{ steps.build-paper-qa-pypdf.outputs.dist }}\n      - name: Check paper-qa-docling build\n        id: build-paper-qa-docling\n        if: matrix.python-version == '3.11'\n        uses: hynek/build-and-inspect-python-package@v2\n        with:\n          path: packages/paper-qa-docling\n          upload-name-suffix: -paper-qa-docling\n      - name: Clean up paper-qa-docling build # Work around https://github.com/hynek/build-and-inspect-python-package/issues/174\n        if: matrix.python-version == '3.11'\n        run: rm -r ${{ steps.build-paper-qa-docling.outputs.dist }}\n      - name: Check paper-qa-nemotron build\n        id: build-paper-qa-nemotron\n        if: matrix.python-version == '3.11'\n        uses: hynek/build-and-inspect-python-package@v2\n        with:\n          path: packages/paper-qa-nemotron\n          upload-name-suffix: -paper-qa-nemotron\n      - name: Clean up paper-qa-nemotron build # Work around https://github.com/hynek/build-and-inspect-python-package/issues/174\n        if: matrix.python-version == '3.11'\n        run: rm -r ${{ steps.build-paper-qa-nemotron.outputs.dist }}\n      - name: Check paper-qa build\n        id: build-paper-qa\n        if: matrix.python-version == '3.11'\n        uses: hynek/build-and-inspect-python-package@v2\n        with:\n          upload-name-suffix: -paper-qa\n      - name: Clean up paper-qa build # Work around https://github.com/hynek/build-and-inspect-python-package/issues/174\n        if: matrix.python-version == '3.11'\n        run: rm -r ${{ steps.build-paper-qa.outputs.dist }}\n      - run: uv sync\n      - run: uv run pylint src packages\n      - run: uv run refurb .\n      - uses: suzuki-shunsuke/github-action-renovate-config-validator@v2.1.0\n  test-src:\n    runs-on: ubuntu-latest\n    strategy:\n      fail-fast: false\n      matrix:\n        python-version: [3.11, 3.13] # Our min and max supported Python versions\n    steps:\n      - uses: actions/checkout@v6\n      - uses: astral-sh/setup-uv@v7\n        with:\n          enable-cache: true\n          python-version: ${{ matrix.python-version }}\n      - run: uv sync\n      - name: Cache Docling models\n        id: cache-models\n        uses: actions/cache@v5\n        with:\n          path: &docling-cache-dir ~/.cache/docling\n          key: &docling-cache-key ${{ runner.os }}-docling-${{ hashFiles('uv.lock') }}\n          restore-keys: &docling-cache-restore-keys ${{ runner.os }}-docling-\n      - name: Pre-download Docling models # Avoid HuggingFace Hub requests during VCR cassette playback\n        if: steps.cache-models.outputs.cache-hit != 'true'\n        # RapidOCR is used for PDF pipeline's OCR, layout for layout analysis,\n        # tableformer for table structure\n        run: uv run docling-tools models download layout tableformer\n      - run: uv run pytest -n auto tests\n        env:\n          DOCLING_ARTIFACTS_PATH: &docling-artifacts-path ~/.cache/docling/models\n          OPENAI_API_KEY: ${{ secrets.OPENAI_API_KEY }}\n          ANTHROPIC_API_KEY: ${{ secrets.ANTHROPIC_API_KEY }}\n          GEMINI_API_KEY: ${{ secrets.GEMINI_API_KEY }}\n          SEMANTIC_SCHOLAR_API_KEY: ${{ secrets.SEMANTIC_SCHOLAR_API_KEY }}\n          CROSSREF_API_KEY: ${{ secrets.CROSSREF_API_KEY }}\n          NVIDIA_API_KEY: ${{ secrets.NVIDIA_API_KEY }}\n  test-packages:\n    runs-on: ubuntu-latest\n    strategy:\n      fail-fast: false\n      matrix:\n        python-version: [3.12, 3.13] # Our min and max supported Python versions, skipping 3.11 to avoid https://github.com/BerriAI/litellm/issues/16518\n    steps:\n      - uses: actions/checkout@v6\n      - uses: astral-sh/setup-uv@v7\n        with:\n          enable-cache: true\n          python-version: ${{ matrix.python-version }}\n      - run: uv sync\n      - name: Cache Docling models\n        id: cache-models\n        uses: actions/cache@v5\n        with:\n          path: *docling-cache-dir\n          key: *docling-cache-key\n          restore-keys: *docling-cache-restore-keys\n      - name: Pre-download Docling models # Avoid CI race conditions in filesystem on model download\n        if: steps.cache-models.outputs.cache-hit != 'true'\n        # RapidOCR is used for PDF pipeline's OCR, layout for layout analysis,\n        # tableformer for table structure\n        run: uv run docling-tools models download rapidocr layout tableformer\n      - run: uv run pytest -n auto packages\n        env:\n          DOCLING_ARTIFACTS_PATH: *docling-artifacts-path # Work around https://github.com/docling-project/docling/issues/2500\n          OPENAI_API_KEY: ${{ secrets.OPENAI_API_KEY }}\n          ANTHROPIC_API_KEY: ${{ secrets.ANTHROPIC_API_KEY }}\n          GEMINI_API_KEY: ${{ secrets.GEMINI_API_KEY }}\n          SEMANTIC_SCHOLAR_API_KEY: ${{ secrets.SEMANTIC_SCHOLAR_API_KEY }}\n          CROSSREF_API_KEY: ${{ secrets.CROSSREF_API_KEY }}\n          NVIDIA_API_KEY: ${{ secrets.NVIDIA_API_KEY }}\n"
  },
  {
    "path": ".gitignore",
    "content": "# Swap\n[._]*.s[a-v][a-z]\n!*.svg  # comment out if you don't need vector files\n[._]*.sw[a-p]\n[._]s[a-rt-v][a-z]\n[._]ss[a-gi-z]\n[._]sw[a-p]\n\n# Session\nSession.vim\nSessionx.vim\n\n# Temporary\n.netrwhist\n*~\n# Auto-generated tag files\ntags\n# Persistent undo\n[._]*.un~\n# Covers JetBrains IDEs: IntelliJ, RubyMine, PhpStorm, AppCode, PyCharm, CLion, Android Studio, WebStorm and Rider\n# Reference: https://intellij-support.jetbrains.com/hc/en-us/articles/206544839\n\n# User-specific stuff\n.idea/**/workspace.xml\n.idea/**/tasks.xml\n.idea/**/usage.statistics.xml\n.idea/**/dictionaries\n.idea/**/shelf\n\n# AWS User-specific\n.idea/**/aws.xml\n\n# Generated files\n.idea/**/contentModel.xml\n\n# Sensitive or high-churn files\n.idea/**/dataSources/\n.idea/**/dataSources.ids\n.idea/**/dataSources.local.xml\n.idea/**/sqlDataSources.xml\n.idea/**/dynamic.xml\n.idea/**/uiDesigner.xml\n.idea/**/dbnavigator.xml\n\n# Gradle\n.idea/**/gradle.xml\n.idea/**/libraries\n\n# Gradle and Maven with auto-import\n# When using Gradle or Maven with auto-import, you should exclude module files,\n# since they will be recreated, and may cause churn.  Uncomment if using\n# auto-import.\n# .idea/artifacts\n# .idea/compiler.xml\n# .idea/jarRepositories.xml\n# .idea/modules.xml\n# .idea/*.iml\n# .idea/modules\n# *.iml\n# *.ipr\n\n# CMake\ncmake-build-*/\n\n# Mongo Explorer plugin\n.idea/**/mongoSettings.xml\n\n# File-based project format\n*.iws\n\n# IntelliJ\nout/\n\n# mpeltonen/sbt-idea plugin\n.idea_modules/\n\n# JIRA plugin\natlassian-ide-plugin.xml\n\n# Cursive Clojure plugin\n.idea/replstate.xml\n\n# SonarLint plugin\n.idea/sonarlint/\n\n# Crashlytics plugin (for Android Studio and IntelliJ)\ncom_crashlytics_export_strings.xml\ncrashlytics.properties\ncrashlytics-build.properties\nfabric.properties\n\n# Editor-based Rest Client\n.idea/httpRequests\n\n# Android studio 3.1+ serialized cache file\n.idea/caches/build_file_checksums.ser\n.vscode/*\n!.vscode/settings.json\n!.vscode/tasks.json\n!.vscode/launch.json\n!.vscode/extensions.json\n!.vscode/*.code-snippets\n.vscode\n\n# Local History for Visual Studio Code\n.history/\n\n# Built Visual Studio Code Extensions\n*.vsix\n# General\n.DS_Store\n.AppleDouble\n.LSOverride\n\n# Icon must end with two \\r\nIcon[\\r]\n\n# Thumbnails\n._*\n\n# Files that might appear in the root of a volume\n.DocumentRevisions-V100\n.fseventsd\n.Spotlight-V100\n.TemporaryItems\n.Trashes\n.VolumeIcon.icns\n.com.apple.timemachine.donotpresent\n\n# Directories potentially created on remote AFP share\n.AppleDB\n.AppleDesktop\nNetwork Trash Folder\nTemporary Items\n.apdisk\n# Byte-compiled / optimized / DLL files\n__pycache__/\n*.py[cod]\n*$py.class\n\n# C extensions\n*.so\n\n# Distribution / packaging\n.Python\nbuild/\ndevelop-eggs/\ndist/\ndownloads/\neggs/\n.eggs/\nlib/\nlib64/\nparts/\nsdist/\nvar/\nwheels/\nshare/python-wheels/\n*.egg-info/\n.installed.cfg\n*.egg\nMANIFEST\n\n# PyInstaller\n#  Usually these files are written by a python script from a template\n#  before PyInstaller builds the exe, so as to inject date/other infos into it.\n*.manifest\n*.spec\n\n# Installer logs\npip-log.txt\npip-delete-this-directory.txt\n\n# Unit test / coverage reports\nhtmlcov/\n.tox/\n.nox/\n.coverage\n.coverage.*\n.cache\nnosetests.xml\ncoverage.xml\n*.cover\n*.py,cover\n.hypothesis/\n.pytest_cache/\ncover/\n\n# Translations\n*.mo\n*.pot\n\n# Django stuff:\n*.log\nlocal_settings.py\ndb.sqlite3\ndb.sqlite3-journal\n\n# Flask stuff:\ninstance/\n.webassets-cache\n\n# Scrapy stuff:\n.scrapy\n\n# Sphinx documentation\ndocs/_build/\n\n# PyBuilder\n.pybuilder/\ntarget/\n\n# Jupyter Notebook\n.ipynb_checkpoints\n\n# IPython\nprofile_default/\nipython_config.py\n\n# pyenv\n#   For a library or package, you might want to ignore these files since the code is\n#   intended to run in multiple environments; otherwise, check them in:\n# .python-version\n\n# pipenv\n#   According to pypa/pipenv#598, it is recommended to include Pipfile.lock in version control.\n#   However, in case of collaboration, if having platform-specific dependencies or dependencies\n#   having no cross-platform support, pipenv may install dependencies that don't work, or not\n#   install all needed dependencies.\n#Pipfile.lock\n\n# poetry\n#   Similar to Pipfile.lock, it is generally recommended to include poetry.lock in version control.\n#   This is especially recommended for binary packages to ensure reproducibility, and is more\n#   commonly ignored for libraries.\n#   https://python-poetry.org/docs/basic-usage/#commit-your-poetrylock-file-to-version-control\n#poetry.lock\n\n# pdm\n#   Similar to Pipfile.lock, it is generally recommended to include pdm.lock in version control.\n#pdm.lock\n#   pdm stores project-wide configurations in .pdm.toml, but it is recommended to not include it\n#   in version control.\n#   https://pdm.fming.dev/latest/usage/project/#working-with-version-control\n.pdm.toml\n.pdm-python\n.pdm-build/\n\n# PEP 582; used by e.g. github.com/David-OConnor/pyflow and github.com/pdm-project/pdm\n__pypackages__/\n\n# Celery stuff\ncelerybeat-schedule\ncelerybeat.pid\n\n# SageMath parsed files\n*.sage.py\n\n# Environments\n.env\n.venv\nenv/\nvenv/\nENV/\nenv.bak/\nvenv.bak/\n\n# Data directories\ndata/\n\n# Spyder project settings\n.spyderproject\n.spyproject\n\n# Rope project settings\n.ropeproject\n\n# mkdocs documentation\n/site\n\n# mypy\n.mypy_cache/\n.dmypy.json\ndmypy.json\n\n# Pyre type checker\n.pyre/\n\n# pytype static type analyzer\n.pytype/\n\n# Cython debug symbols\ncython_debug/\n\n# PyCharm\n#  JetBrains specific template is maintained in a separate JetBrains.gitignore that can\n#  be found at https://github.com/github/gitignore/blob/main/Global/JetBrains.gitignore\n#  and can be added to the global gitignore or merged into this file.  For a more nuclear\n#  option (not recommended) you can uncomment the following to ignore the entire idea folder.\n.idea/\n\n# Version files made by setuptools_scm\n**/version.py\n\n# Tests\ntests/*txt\ntests/*html\ntests/test_index/*\ntests/example.*\ntests/example2.*\n!tests/stub_data/.DS_Store\n\n# Client data\nsrc/paperqa/clients/client_data/retractions.csv\n"
  },
  {
    "path": ".mailmap",
    "content": "Andrew White <andrew@futurehouse.org> <white.d.andrew@gmail.com>\nAhmet Celebi <59479833+AmT42@users.noreply.github.com> At4 <59479833+AmT42@users.noreply.github.com>\nAnush008 <anushshetty90@gmail.com> Anush <anushshetty90@gmail.com>\nDmitrii Magas <eamagea123@gmail.com> eamag\nGeemi Wellawatte <geemi@futurehouse.org> <gwellawatte@gmail.com>\nGeemi Wellawatte <geemi@futurehouse.org> <49410838+geemi725@users.noreply.github.com>\nHarry Vu <harry@futurehouse.org> <harryvu-futurehouse@users.noreply.github.com>\nHarry Vu <harry@futurehouse.org> harryvu-futurehouse\nJames Braza <james@futurehouse.org> <jamesbraza@gmail.com>\nMayk Caldas <mayk@futurehouse.org> maykcaldas\nMayk Caldas <mayk@futurehouse.org> <maykcaldas@gmail.com>\nMichael Skarlinski <mskarlinski@futurehouse.org> mskarlin <12701035+mskarlin@users.noreply.github.com>\nOdhran O'Donoghue <odhran.r.odonoghue@gmail.com> odhran-o-d <odhran.r.odonoghue@gmail.com>\nOdhran O'Donoghue <odhran.r.odonoghue@gmail.com> <39832722+odhran-o-d@users.noreply.github.com>\nSamantha Cox <samc@futurehouse.org> <swrig30@ur.rochester.edu>\ntakeru fukushima <takeru.f.2004@gmail.com><100330935+takeruhukushima@users.noreply.github.com>\n"
  },
  {
    "path": ".pre-commit-config.yaml",
    "content": "default_language_version:\n  python: python3\nrepos:\n  - repo: https://github.com/pre-commit/pre-commit-hooks\n    rev: v6.0.0\n    hooks:\n      - id: check-added-large-files\n        exclude: |\n          (?x)^(\n            packages/paper-qa-nemotron/tests/cassettes.*|\n            src/paperqa/clients/client_data.*|\n            tests/stub_data.*|\n            tests/cassettes.*|\n            uv\\.lock\n          )$\n      - id: check-case-conflict\n      - id: check-merge-conflict\n      - id: check-shebang-scripts-are-executable\n      - id: check-symlinks\n      - id: check-toml\n      - id: check-yaml\n      - id: debug-statements\n      - id: detect-private-key\n      - id: end-of-file-fixer\n      - id: fix-byte-order-marker\n      - id: mixed-line-ending\n      - id: trailing-whitespace\n  - repo: https://github.com/astral-sh/ruff-pre-commit\n    rev: v0.14.4\n    hooks:\n      - id: ruff-check\n        args: [--fix, --exit-non-zero-on-fix]\n  - repo: https://github.com/psf/black-pre-commit-mirror\n    rev: 26.1.0\n    hooks:\n      - id: black-jupyter\n  - repo: https://github.com/rbubley/mirrors-prettier\n    rev: v3.6.2\n    hooks:\n      - id: prettier\n        exclude: ^docs/.*\\.md$\n  - repo: https://github.com/pappasam/toml-sort\n    rev: v0.24.3\n    hooks:\n      - id: toml-sort-fix\n  - repo: https://github.com/codespell-project/codespell\n    rev: v2.4.1\n    hooks:\n      - id: codespell\n        additional_dependencies: [\".[toml]\"]\n  - repo: https://github.com/crate-ci/typos\n    rev: v1.39.0\n    hooks:\n      - id: typos\n  - repo: https://github.com/jumanjihouse/pre-commit-hooks\n    rev: 3.0.0\n    hooks:\n      - id: check-mailmap\n  - repo: https://github.com/henryiii/validate-pyproject-schema-store\n    rev: 2025.11.04\n    hooks:\n      - id: validate-pyproject\n  - repo: https://github.com/astral-sh/uv-pre-commit\n    rev: 0.9.8\n    hooks:\n      - id: uv-lock\n  - repo: https://github.com/adamchainz/blacken-docs\n    rev: 1.20.0\n    hooks:\n      - id: blacken-docs\n        exclude: \\.md$ # The generated markdown files are being blackened by jupytext\n  - repo: https://github.com/srstevenson/nb-clean\n    rev: 4.0.1\n    hooks:\n      - id: nb-clean\n        args: [--preserve-cell-outputs, --remove-empty-cells]\n  - repo: https://github.com/jackdewinter/pymarkdown\n    rev: v0.9.33\n    hooks:\n      - id: pymarkdown\n        exclude: docs/tutorials/\n  - repo: https://github.com/mwouts/jupytext\n    rev: v1.18.1\n    hooks:\n      - id: jupytext\n        # SEE: https://github.com/mwouts/jupytext/issues/1467\n        args: [--to, md, --pipe-fmt, ipynb, --pipe, \"black {}\"]\n        additional_dependencies: [black]\n        files: ^docs/.*\\.ipynb$\n  - repo: https://github.com/jsh9/markdown-toc-creator\n    rev: 0.1.3\n    hooks:\n      - id: markdown-toc-creator\n  - repo: local # Use local so we can inspect paperqa.version\n    hooks:\n      - id: mypy\n        name: mypy\n        entry: uv run --frozen mypy # Use --frozen to avoid mutating local venv\n        language: system\n        types_or: [python, pyi]\n"
  },
  {
    "path": ".python-version",
    "content": "3.13\n"
  },
  {
    "path": "CITATION.cff",
    "content": "---\ncff-version: 1.2.0\nmessage: >-\n  If you use this software, please cite it using the\n  metadata from this file.\nauthors:\n  - family-names: Skarlinski\n    given-names: Michael D.\n  - family-names: Cox\n    given-names: Sam\n  - family-names: Laurent\n    given-names: Jon M.\n  - family-names: Braza\n    given-names: James D.\n  - family-names: Hinks\n    given-names: Michaela\n  - family-names: Hammerling\n    given-names: Michael J.\n  - family-names: Ponnapati\n    given-names: Manvitha\n  - family-names: Rodriques\n    given-names: Samuel G.\n  - family-names: White\n    given-names: Andrew D.\ntitle: \"Language agents achieve superhuman synthesis of scientific knowledge\"\nidentifiers:\n  - type: doi\n    value: 10.48550/arXiv.2409.13740\n    description: ArXiv DOI\n  - type: url\n    value: https://arxiv.org/abs/2409.13740\n    description: ArXiv abstract\nrepository-code: https://github.com/Future-House/paper-qa\nkeywords:\n  - Artificial Intelligence\n  - Computation and Language\n  - Machine Learning\nlicense: Apache-2.0\npreferred-citation:\n  authors:\n    - family-names: Skarlinski\n      given-names: Michael D.\n    - family-names: Cox\n      given-names: Sam\n    - family-names: Laurent\n      given-names: Jon M.\n    - family-names: Braza\n      given-names: James D.\n    - family-names: Hinks\n      given-names: Michaela\n    - family-names: Hammerling\n      given-names: Michael J.\n    - family-names: Ponnapati\n      given-names: Manvitha\n    - family-names: Rodriques\n      given-names: Samuel G.\n    - family-names: White\n      given-names: Andrew D.\n  date-published: 2024-09-10\n  doi: 10.48550/arXiv.2409.13740\n  journal: preprint\n  title: \"Language agents achieve superhuman synthesis of scientific knowledge\"\n  type: article\n  url: https://arxiv.org/abs/2409.13740\n"
  },
  {
    "path": "CONTRIBUTING.md",
    "content": "# Contributing to PaperQA\n\nThank you for your interest in contributing to PaperQA!\nHere are some guidelines to help you get started.\n\n## Setting up the development environment\n\nWe use [`uv`](https://github.com/astral-sh/uv) for our local development.\n\n1. Install `uv` by following the instructions on the [uv website](https://astral.sh/uv/).\n2. Run the following command to install all dependencies and set up the development environment:\n\n   ```bash\n   uv sync\n   ```\n\n## Installing the package for development\n\nIf you prefer to use `pip` for installing the package in development mode, you can do so by running:\n\n```bash\npip install -e \".[dev]\"\n```\n\nWhere the `dev` extra includes development dependencies such as `pytest`.\n\n## Running tests and other tooling\n\nUse the following commands:\n\n- Run tests (requires an OpenAI key in your environment)\n\n  ```bash\n  pytest\n  # or for multiprocessing based parallelism\n  pytest -n auto\n  ```\n\n- Run `pre-commit` for formatting and type checking\n\n  ```bash\n  pre-commit run --all-files\n  ```\n\n- Run `mypy`, `refurb`, or `pylint` directly:\n\n  ```bash\n  mypy paperqa\n  # or\n  refurb paperqa\n  # or\n  pylint paperqa\n  ```\n\nSee our GitHub Actions [`tests.yml`](.github/workflows/tests.yml) for further reference.\n\n## Using `pytest-recording` and VCR cassettes\n\nWe use the [`pytest-recording`](https://github.com/kiwicom/pytest-recording) plugin\nto create VCR cassettes to cache HTTP requests,\nmaking our unit tests more deterministic.\n\nTo record a new VCR cassette:\n\n```bash\nuv run pytest --record-mode=once tests/desired_test_module.py\n```\n\nAnd the new cassette(s) should appear in [`tests/cassettes`](tests/cassettes).\n\nOur configuration for `pytest-recording` can be found in [`tests/conftest.py`](tests/conftest.py).\nThis includes header removals (e.g. OpenAI `authorization` key)\nfrom responses to ensure sensitive information is excluded from the cassettes.\n\nPlease ensure cassettes are less than 1 MB\nto keep tests loading quickly.\n\nHappy coding!\n"
  },
  {
    "path": "LICENSE",
    "content": "                                 Apache License\n                           Version 2.0, January 2004\n                        http://www.apache.org/licenses/\n\n   TERMS AND CONDITIONS FOR USE, REPRODUCTION, AND DISTRIBUTION\n\n   1. Definitions.\n\n      \"License\" shall mean the terms and conditions for use, reproduction,\n      and distribution as defined by Sections 1 through 9 of this document.\n\n      \"Licensor\" shall mean the copyright owner or entity authorized by\n      the copyright owner that is granting the License.\n\n      \"Legal Entity\" shall mean the union of the acting entity and all\n      other entities that control, are controlled by, or are under common\n      control with that entity. For the purposes of this definition,\n      \"control\" means (i) the power, direct or indirect, to cause the\n      direction or management of such entity, whether by contract or\n      otherwise, or (ii) ownership of fifty percent (50%) or more of the\n      outstanding shares, or (iii) beneficial ownership of such entity.\n\n      \"You\" (or \"Your\") shall mean an individual or Legal Entity\n      exercising permissions granted by this License.\n\n      \"Source\" form shall mean the preferred form for making modifications,\n      including but not limited to software source code, documentation\n      source, and configuration files.\n\n      \"Object\" form shall mean any form resulting from mechanical\n      transformation or translation of a Source form, including but\n      not limited to compiled object code, generated documentation,\n      and conversions to other media types.\n\n      \"Work\" shall mean the work of authorship, whether in Source or\n      Object form, made available under the License, as indicated by a\n      copyright notice that is included in or attached to the work\n      (an example is provided in the Appendix below).\n\n      \"Derivative Works\" shall mean any work, whether in Source or Object\n      form, that is based on (or derived from) the Work and for which the\n      editorial revisions, annotations, elaborations, or other modifications\n      represent, as a whole, an original work of authorship. For the purposes\n      of this License, Derivative Works shall not include works that remain\n      separable from, or merely link (or bind by name) to the interfaces of,\n      the Work and Derivative Works thereof.\n\n      \"Contribution\" shall mean any work of authorship, including\n      the original version of the Work and any modifications or additions\n      to that Work or Derivative Works thereof, that is intentionally\n      submitted to Licensor for inclusion in the Work by the copyright owner\n      or by an individual or Legal Entity authorized to submit on behalf of\n      the copyright owner. For the purposes of this definition, \"submitted\"\n      means any form of electronic, verbal, or written communication sent\n      to the Licensor or its representatives, including but not limited to\n      communication on electronic mailing lists, source code control systems,\n      and issue tracking systems that are managed by, or on behalf of, the\n      Licensor for the purpose of discussing and improving the Work, but\n      excluding communication that is conspicuously marked or otherwise\n      designated in writing by the copyright owner as \"Not a Contribution.\"\n\n      \"Contributor\" shall mean Licensor and any individual or Legal Entity\n      on behalf of whom a Contribution has been received by Licensor and\n      subsequently incorporated within the Work.\n\n   2. Grant of Copyright License. Subject to the terms and conditions of\n      this License, each Contributor hereby grants to You a perpetual,\n      worldwide, non-exclusive, no-charge, royalty-free, irrevocable\n      copyright license to reproduce, prepare Derivative Works of,\n      publicly display, publicly perform, sublicense, and distribute the\n      Work and such Derivative Works in Source or Object form.\n\n   3. Grant of Patent License. Subject to the terms and conditions of\n      this License, each Contributor hereby grants to You a perpetual,\n      worldwide, non-exclusive, no-charge, royalty-free, irrevocable\n      (except as stated in this section) patent license to make, have made,\n      use, offer to sell, sell, import, and otherwise transfer the Work,\n      where such license applies only to those patent claims licensable\n      by such Contributor that are necessarily infringed by their\n      Contribution(s) alone or by combination of their Contribution(s)\n      with the Work to which such Contribution(s) was submitted. If You\n      institute patent litigation against any entity (including a\n      cross-claim or counterclaim in a lawsuit) alleging that the Work\n      or a Contribution incorporated within the Work constitutes direct\n      or contributory patent infringement, then any patent licenses\n      granted to You under this License for that Work shall terminate\n      as of the date such litigation is filed.\n\n   4. Redistribution. You may reproduce and distribute copies of the\n      Work or Derivative Works thereof in any medium, with or without\n      modifications, and in Source or Object form, provided that You\n      meet the following conditions:\n\n      (a) You must give any other recipients of the Work or\n          Derivative Works a copy of this License; and\n\n      (b) You must cause any modified files to carry prominent notices\n          stating that You changed the files; and\n\n      (c) You must retain, in the Source form of any Derivative Works\n          that You distribute, all copyright, patent, trademark, and\n          attribution notices from the Source form of the Work,\n          excluding those notices that do not pertain to any part of\n          the Derivative Works; and\n\n      (d) If the Work includes a \"NOTICE\" text file as part of its\n          distribution, then any Derivative Works that You distribute must\n          include a readable copy of the attribution notices contained\n          within such NOTICE file, excluding those notices that do not\n          pertain to any part of the Derivative Works, in at least one\n          of the following places: within a NOTICE text file distributed\n          as part of the Derivative Works; within the Source form or\n          documentation, if provided along with the Derivative Works; or,\n          within a display generated by the Derivative Works, if and\n          wherever such third-party notices normally appear. The contents\n          of the NOTICE file are for informational purposes only and\n          do not modify the License. You may add Your own attribution\n          notices within Derivative Works that You distribute, alongside\n          or as an addendum to the NOTICE text from the Work, provided\n          that such additional attribution notices cannot be construed\n          as modifying the License.\n\n      You may add Your own copyright statement to Your modifications and\n      may provide additional or different license terms and conditions\n      for use, reproduction, or distribution of Your modifications, or\n      for any such Derivative Works as a whole, provided Your use,\n      reproduction, and distribution of the Work otherwise complies with\n      the conditions stated in this License.\n\n   5. Submission of Contributions. Unless You explicitly state otherwise,\n      any Contribution intentionally submitted for inclusion in the Work\n      by You to the Licensor shall be under the terms and conditions of\n      this License, without any additional terms or conditions.\n      Notwithstanding the above, nothing herein shall supersede or modify\n      the terms of any separate license agreement you may have executed\n      with Licensor regarding such Contributions.\n\n   6. Trademarks. This License does not grant permission to use the trade\n      names, trademarks, service marks, or product names of the Licensor,\n      except as required for reasonable and customary use in describing the\n      origin of the Work and reproducing the content of the NOTICE file.\n\n   7. Disclaimer of Warranty. Unless required by applicable law or\n      agreed to in writing, Licensor provides the Work (and each\n      Contributor provides its Contributions) on an \"AS IS\" BASIS,\n      WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or\n      implied, including, without limitation, any warranties or conditions\n      of TITLE, NON-INFRINGEMENT, MERCHANTABILITY, or FITNESS FOR A\n      PARTICULAR PURPOSE. You are solely responsible for determining the\n      appropriateness of using or redistributing the Work and assume any\n      risks associated with Your exercise of permissions under this License.\n\n   8. Limitation of Liability. In no event and under no legal theory,\n      whether in tort (including negligence), contract, or otherwise,\n      unless required by applicable law (such as deliberate and grossly\n      negligent acts) or agreed to in writing, shall any Contributor be\n      liable to You for damages, including any direct, indirect, special,\n      incidental, or consequential damages of any character arising as a\n      result of this License or out of the use or inability to use the\n      Work (including but not limited to damages for loss of goodwill,\n      work stoppage, computer failure or malfunction, or any and all\n      other commercial damages or losses), even if such Contributor\n      has been advised of the possibility of such damages.\n\n   9. Accepting Warranty or Additional Liability. While redistributing\n      the Work or Derivative Works thereof, You may choose to offer,\n      and charge a fee for, acceptance of support, warranty, indemnity,\n      or other liability obligations and/or rights consistent with this\n      License. However, in accepting such obligations, You may act only\n      on Your own behalf and on Your sole responsibility, not on behalf\n      of any other Contributor, and only if You agree to indemnify,\n      defend, and hold each Contributor harmless for any liability\n      incurred by, or claims asserted against, such Contributor by reason\n      of your accepting any such warranty or additional liability.\n\n   END OF TERMS AND CONDITIONS\n\n   APPENDIX: How to apply the Apache License to your work.\n\n      To apply the Apache License to your work, attach the following\n      boilerplate notice, with the fields enclosed by brackets \"[]\"\n      replaced with your own identifying information. (Don't include\n      the brackets!)  The text should be enclosed in the appropriate\n      comment syntax for the file format. We also recommend that a\n      file or class name and description of purpose be included on the\n      same \"printed page\" as the copyright notice for easier\n      identification within third-party archives.\n\n   Copyright 2024 FutureHouse\n\n   Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the \"License\");\n   you may not use this file except in compliance with the License.\n   You may obtain a copy of the License at\n\n       http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0\n\n   Unless required by applicable law or agreed to in writing, software\n   distributed under the License is distributed on an \"AS IS\" BASIS,\n   WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.\n   See the License for the specific language governing permissions and\n   limitations under the License.\n"
  },
  {
    "path": "README.md",
    "content": "# PaperQA2\n\n<!-- pyml disable-num-lines 6 line-length -->\n\n[![GitHub](https://img.shields.io/badge/GitHub-black?logo=github&logoColor=white)](https://github.com/Future-House/paper-qa)\n[![PyPI version](https://badge.fury.io/py/paper-qa.svg)](https://badge.fury.io/py/paper-qa)\n[![tests](https://github.com/Future-House/paper-qa/actions/workflows/tests.yml/badge.svg)](https://github.com/Future-House/paper-qa)\n![License](https://img.shields.io/badge/License-Apache_2.0-blue.svg)\n![PyPI Python Versions](https://img.shields.io/pypi/pyversions/paper-qa)\n\nPaperQA2 is a package for doing high-accuracy retrieval augmented generation (RAG) on PDFs, text files, Microsoft Office documents, and source code files,\nwith a focus on the scientific literature.\nSee our [recent 2024 paper](https://paper.wikicrow.ai)\nto see examples of PaperQA2's superhuman performance in scientific tasks like\nquestion answering, summarization, and contradiction detection.\n\n<!--TOC-->\n\n---\n\n**Table of Contents**\n\n- [Quickstart](#quickstart)\n  - [Example Output](#example-output)\n- [What is PaperQA2](#what-is-paperqa2)\n  - [PaperQA2 vs PaperQA](#paperqa2-vs-paperqa)\n  - [PaperQA2 Goes CalVer in December 2025](#paperqa2-goes-calver-in-december-2025)\n  - [What's New in Version 5 (aka PaperQA2)?](#whats-new-in-version-5-aka-paperqa2)\n  - [What's New in December 2025?](#whats-new-in-december-2025)\n  - [PaperQA2 Algorithm](#paperqa2-algorithm)\n- [Installation](#installation)\n- [CLI Usage](#cli-usage)\n  - [Bundled Settings](#bundled-settings)\n  - [Rate Limits](#rate-limits)\n- [Library Usage](#library-usage)\n  - [Agentic Adding/Querying Documents](#agentic-addingquerying-documents)\n  - [Manual (No Agent) Adding/Querying Documents](#manual-no-agent-addingquerying-documents)\n  - [Async](#async)\n  - [Choosing Model](#choosing-model)\n    - [Locally Hosted](#locally-hosted)\n  - [Embedding Model](#embedding-model)\n    - [Specifying the Embedding Model](#specifying-the-embedding-model)\n    - [Local Embedding Models (Sentence Transformers)](#local-embedding-models-sentence-transformers)\n  - [Adjusting number of sources](#adjusting-number-of-sources)\n  - [Using Code or HTML](#using-code-or-html)\n  - [Multimodal Support](#multimodal-support)\n  - [Using External DB/Vector DB and Caching](#using-external-dbvector-db-and-caching)\n  - [Creating Index](#creating-index)\n    - [Manifest Files](#manifest-files)\n  - [Reusing Index](#reusing-index)\n  - [Using Clients Directly](#using-clients-directly)\n- [Settings Cheatsheet](#settings-cheatsheet)\n- [Where do I get papers?](#where-do-i-get-papers)\n- [Callbacks](#callbacks)\n  - [Caching Embeddings](#caching-embeddings)\n- [Customizing Prompts](#customizing-prompts)\n  - [Pre and Post Prompts](#pre-and-post-prompts)\n- [FAQ](#faq)\n  - [How come I get different results than your papers?](#how-come-i-get-different-results-than-your-papers)\n  - [How is this different from LlamaIndex or LangChain?](#how-is-this-different-from-llamaindex-or-langchain)\n  - [Can I save or load?](#can-i-save-or-load)\n- [Reproduction](#reproduction)\n- [Citation](#citation)\n\n---\n\n<!--TOC-->\n\n## Quickstart\n\nIn this example we take a folder of research paper PDFs,\nmagically get their metadata - including citation counts with a retraction check,\nthen parse and cache PDFs into a full-text search index,\nand finally answer the user question with an LLM agent.\n\n```bash\npip install paper-qa\nmkdir my_papers\ncurl -o my_papers/PaperQA2.pdf https://arxiv.org/pdf/2409.13740\ncd my_papers\npqa ask 'What is PaperQA2?'\n```\n\n### Example Output\n\nQuestion: Has anyone designed neural networks that compute with proteins or DNA?\n\n> The claim that neural networks have been designed to compute with DNA is supported by multiple sources.\n> The work by Qian, Winfree, and Bruck demonstrates the use of DNA strand displacement cascades\n> to construct neural network components, such as artificial neurons and associative memories,\n> using a DNA-based system (Qian2011Neural pages 1-2, Qian2011Neural pages 15-16, Qian2011Neural pages 54-56).\n> This research includes the implementation of a 3-bit XOR gate and a four-neuron Hopfield associative memory,\n> showcasing the potential of DNA for neural network computation.\n> Additionally, the application of deep learning techniques to genomics,\n> which involves computing with DNA sequences, is well-documented.\n> Studies have applied convolutional neural networks (CNNs) to predict genomic features such as\n> transcription factor binding and DNA accessibility (Eraslan2019Deep pages 4-5, Eraslan2019Deep pages 5-6).\n> These models leverage DNA sequences as input data,\n> effectively using neural networks to compute with DNA.\n> While the provided excerpts do not explicitly mention protein-based neural network computation,\n> they do highlight the use of neural networks in tasks related to protein sequences,\n> such as predicting DNA-protein binding (Zeng2016Convolutional pages 1-2).\n> However, the primary focus remains on DNA-based computation.\n\n## What is PaperQA2\n\nPaperQA2 is engineered to be the best agentic RAG model for working with scientific papers.\nHere are some features:\n\n- A simple interface to get good answers with grounded responses containing in-text citations.\n- State-of-the-art implementation including document metadata-awareness\n  in embeddings and LLM-based re-ranking and contextual summarization (RCS).\n- Support for agentic RAG, where a language agent can iteratively refine queries and answers.\n- Automatic redundant fetching of paper metadata,\n  including citation and journal quality data from multiple providers.\n- A usable full-text search engine for a local repository of PDF/text files.\n- A robust interface for customization, with default support for all [LiteLLM][LiteLLM providers] models.\n\n[LiteLLM providers]: https://docs.litellm.ai/docs/providers\n[LiteLLM general docs]: https://docs.litellm.ai/docs/\n\nBy default, it uses [OpenAI embeddings](https://platform.openai.com/docs/guides/embeddings)\nand [models](https://platform.openai.com/docs/models) with a Numpy vector DB to embed and search documents.\nHowever, you can easily use other closed-source, open-source models or embeddings (see details below).\n\nPaperQA2 depends on some awesome libraries/APIs that make our repo possible.\nHere are some in no particular order:\n\n1. [Semantic Scholar](https://www.semanticscholar.org/)\n2. [Crossref](https://www.crossref.org/)\n3. [Unpaywall](https://unpaywall.org/)\n4. [Pydantic](https://docs.pydantic.dev/latest/)\n5. [tantivy](https://github.com/quickwit-oss/tantivy)\n6. [LiteLLM][LiteLLM general docs]\n7. [pybtex](https://pybtex.org/)\n\n### PaperQA2 vs PaperQA\n\nWe've been working hard on fundamental upgrades for a while\nand mostly followed [SemVer](https://semver.org/), until [December 2025](#paperqa2-goes-calver-in-december-2025).\nMeaning we've incremented the major version number on each breaking change.\nThis brings us to the current major version number v5.\nSo why call is the repo now called PaperQA2?\nWe wanted to remark on the fact though that we've\nexceeded human performance on [many important metrics](https://paper.wikicrow.ai).\nSo we arbitrarily call version 5 and onward PaperQA2,\nand versions before it as PaperQA1 to denote the significant change in performance.\nWe recognize that we are challenged at naming and counting at FutureHouse,\nso we reserve the right at any time to arbitrarily change the name to PaperCrow.\n\n### PaperQA2 Goes CalVer in December 2025\n\nPrior to December 2025 we used [semantic versioning](https://semver.org/).\nThis eventually led to confusion in two ways:\n\n1. Developers: should we major version bump based on\n   settings or fundamental system capabilities?\n   What if a bug fix requires breaking changes to the agent's behaviors?\n2. Speaking: should one use terminology from our publications\n   (e.g. [PaperQA1](https://arxiv.org/abs/2312.07559),\n   [PaperQA2](https://arxiv.org/abs/2409.13740))\n   or the Git tags (e.g. v5) from this repo/package?\n   When someone says \"PaperQA\" -- what version do they mean?\n\nTo resolve these confusions, in December 2025,\nwe moved to [calendar versioning](https://calver.org/).\nThe developer burden is diminished because\nwe're basically removing guarantees of backwards compatibility across releases\n(as CalVer is [ZeroVer](https://0ver.org/) bound to dates).\nIt solves the \"speaking\" issue because Git tags are now\nquite different from publication terminology (e.g. PaperQA2 vs `v2025.12.17`).\nWhen someone says \"PaperQA\" it will just refer to the system,\nnot a particular snapshot of agentic behaviors.\nWhen someone says \"PaperQA2\" it will refer to `paper-qa>=5`,\nwhich applies to both SemVer tags `v5.0.0` and the new CalVer tags `v2025.12.17`.\n\nThis switch is backwards compatible for version 5's SemVer,\nas the year 2025 is strictly greater than major version 5.\n\n### What's New in Version 5 (aka PaperQA2)?\n\nVersion 5 added:\n\n- A CLI `pqa`\n- Agentic workflows invoking tools for\n  paper search, gathering evidence, and generating an answer\n- Removed much of the statefulness from the `Docs` object\n- A migration to LiteLLM for compatibility with many LLM providers\n  as well as centralized rate limits and cost tracking\n- A bundled set of configurations (read [this section here](#bundled-settings)))\n  containing known-good hyperparameters\n\nNote that `Docs` objects pickled from prior versions of `PaperQA` are incompatible with version 5,\nand will need to be rebuilt.\nAlso, our minimum Python version was increased to Python 3.11.\n\n### What's New in December 2025?\n\nThe last four months since version `5.29.1` have seen many changes:\n\n- New modalities: tables, figures, non-English languages, math equations\n- More and better readers\n  - Two new _model-based_ PDF readers: [Docling](packages/paper-qa-docling)\n    and [Nvidia nemotron-parse](packages/paper-qa-nemotron)\n  - All PDF readers now can parse images and tables, report page numbers,\n    support DPI\n  - A reader for Microsoft Office data types\n- Multimodal contextual summarization\n  - Media objects are also passed to the `summary_llm` during creation\n  - Media objects' embedding space is enhanced using an `enrichment_llm` prompt\n- Simpler and performant HTTP stack\n  - Consolidation from `aiohttp` and `httpx` to just `httpx`\n  - Integration with [`httpx-aiohttp`](https://github.com/karpetrosyan/httpx-aiohttp) for performance\n- `Context` relevance is simplified and some assumptions were removed\n- Many minor features such as\n  retrying `Context` creation upon invalid JSON,\n  compatibility with fall 2025's frontier LLMs,\n  and improved prompt templates\n- Multiple fixes in metadata processing via Semantic Scholar and OpenAlex,\n  and metadata processing\n  (e.g. incorrectly inferring identical document IDs for main text and SI)\n- Completed the deprecations accrued over the past year\n\n### PaperQA2 Algorithm\n\nTo understand PaperQA2, let's start with the pieces of the underlying algorithm.\nThe default workflow of PaperQA2 is as follows:\n\n| Phase                  | PaperQA2 Actions                                                          |\n| ---------------------- | ------------------------------------------------------------------------- |\n| **1. Paper Search**    | - Get candidate papers from LLM-generated keyword query                   |\n|                        | - Chunk, embed, and add candidate papers to state                         |\n| **2. Gather Evidence** | - Embed query into vector                                                 |\n|                        | - Rank top _k_ document chunks in current state                           |\n|                        | - Create scored summary of each chunk in the context of the current query |\n|                        | - Use LLM to re-score and select most relevant summaries                  |\n| **3. Generate Answer** | - Put best summaries into prompt with context                             |\n|                        | - Generate answer with prompt                                             |\n\nThe tools can be invoked in any order by a language agent.\nFor example, an LLM agent might do a narrow and broad search,\nor using different phrasing for the gather evidence step from the generate answer step.\n\n## Installation\n\nFor a non-development setup,\ninstall PaperQA2 (aka version 5) from [PyPI](https://pypi.org/project/paper-qa/).\nNote version 5 requires Python 3.11+.\n\n```bash\npip install paper-qa>=5\n```\n\nFor development setup,\nplease refer to the [CONTRIBUTING.md](CONTRIBUTING.md) file.\n\nPaperQA2 uses an LLM to operate,\nso you'll need to either set an appropriate [API key environment variable][LiteLLM providers]\n(i.e. `export OPENAI_API_KEY=sk-...`)\nor set up an open source LLM server (i.e. using [llamafile](https://github.com/Mozilla-Ocho/llamafile).\nAny LiteLLM compatible model can be configured to use with PaperQA2.\n\nIf you need to index a large set of papers (100+),\nyou will likely want an API key for both\n[Crossref](https://www.crossref.org/documentation/metadata-plus/metadata-plus-keys/)\nand [Semantic Scholar](https://www.semanticscholar.org/product/api#api-key),\nwhich will allow you to avoid hitting public rate limits using these metadata services.\nThose can be exported as `CROSSREF_API_KEY` and `SEMANTIC_SCHOLAR_API_KEY` variables.\n\n## CLI Usage\n\nThe fastest way to test PaperQA2 is via the CLI. First navigate to a directory with some papers and use the `pqa` cli:\n\n```bash\npqa ask 'What is PaperQA2?'\n```\n\nYou will see PaperQA2 index your local PDF files,\ngathering the necessary metadata for each of them\n(using [Crossref](https://www.crossref.org/) and [Semantic Scholar](https://www.semanticscholar.org/)),\nsearch over that index, then break the files into chunked evidence contexts,\nrank them, and ultimately generate an answer.\nThe next time this directory is queried,\nyour index will already be built (save for any differences detected, like new added papers),\nso it will skip the indexing and chunking steps.\n\nAll prior answers will be indexed and stored,\nyou can view them by querying via the `search` subcommand,\nor access them yourself in your `PQA_HOME` directory,\nwhich defaults to `~/.pqa/`.\n\n```bash\npqa -i 'answers' search 'ranking and contextual summarization'\n```\n\nPaperQA2 is highly configurable, when running from the command line,\n`pqa --help` shows all options and short descriptions.\nFor example to run with a higher temperature:\n\n```bash\npqa --temperature 0.5 ask 'What is PaperQA2?'\n```\n\nYou can view all settings with `pqa view`.\nAnother useful thing is to change to other templated settings - for example\n`fast` is a setting that answers more quickly\nand you can see it with `pqa -s fast view`\n\nMaybe you have some new settings you want to save? You can do that with\n\n```bash\npqa -s my_new_settings --temperature 0.5 --llm foo-bar-5 save\n```\n\nand then you can use it with\n\n```bash\npqa -s my_new_settings ask 'What is PaperQA2?'\n```\n\nIf you run `pqa` with a command which requires a new indexing,\nsay if you change the default chunk_size,\na new index will automatically be created for you.\n\n```bash\npqa --parsing.chunk_size 5000 ask 'What is PaperQA2?'\n```\n\nYou can also use `pqa` to do full-text search with use of LLMs view the search command.\nFor example, let's save the index from a directory and give it a name:\n\n```bash\npqa -i nanomaterials index\n```\n\nNow I can search for papers about thermoelectrics:\n\n```bash\npqa -i nanomaterials search thermoelectrics\n```\n\nor I can use the normal ask\n\n```bash\npqa -i nanomaterials ask 'Are there nm scale features in thermoelectric materials?'\n```\n\nBoth the CLI and module have pre-configured settings based on prior performance and our publications,\nthey can be invoked as follows:\n\n```bash\npqa --settings <setting name> \\\n    ask 'Are there nm scale features in thermoelectric materials?'\n```\n\n### Bundled Settings\n\nInside [`src/paperqa/configs`](src/paperqa/configs) we bundle known useful settings:\n\n| Setting Name | Description                                                                                                                  |\n| ------------ | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |\n| high_quality | Highly performant, relatively expensive (due to having `evidence_k` = 15) query using a `ToolSelector` agent.                |\n| fast         | Setting to get answers cheaply and quickly.                                                                                  |\n| wikicrow     | Setting to emulate the Wikipedia article writing used in our WikiCrow publication.                                           |\n| contracrow   | Setting to find contradictions in papers, your query should be a claim that needs to be flagged as a contradiction (or not). |\n| debug        | Setting useful solely for debugging, but not in any actual application beyond debugging.                                     |\n| tier1_limits | Settings that match OpenAI rate limits for each tier, you can use `tier<1-5>_limits` to specify the tier.                    |\n\n### Rate Limits\n\nIf you are hitting rate limits, say with the OpenAI Tier 1 plan, you can add them into PaperQA2.\nFor each OpenAI tier, a pre-built setting exists to limit usage.\n\n```bash\npqa --settings 'tier1_limits' ask 'What is PaperQA2?'\n```\n\nThis will limit your system to use the [tier1_limits](src/paperqa/configs/tier1_limits.json),\nand slow down your queries to accommodate.\n\nYou can also specify them manually with any rate limit string that matches the specification in\nthe [limits](https://limits.readthedocs.io/en/stable/quickstart.html#rate-limit-string-notation) module:\n\n```bash\npqa --summary_llm_config '{\"rate_limit\": {\"gpt-4o-2024-11-20\": \"30000 per 1 minute\"}}' \\\n    ask 'What is PaperQA2?'\n```\n\nOr by adding into a `Settings` object, if calling imperatively:\n\n```python\nfrom paperqa import Settings, ask\n\nanswer_response = ask(\n    \"What is PaperQA2?\",\n    settings=Settings(\n        llm_config={\"rate_limit\": {\"gpt-4o-2024-11-20\": \"30000 per 1 minute\"}},\n        summary_llm_config={\"rate_limit\": {\"gpt-4o-2024-11-20\": \"30000 per 1 minute\"}},\n    ),\n)\n```\n\n## Library Usage\n\nPaperQA2's full workflow can be accessed via Python directly:\n\n```python\nfrom paperqa import Settings, ask\n\nanswer_response = ask(\n    \"What is PaperQA2?\",\n    settings=Settings(temperature=0.5, paper_directory=\"my_papers\"),\n)\n```\n\nPlease see our [installation docs](#installation) for how to install the package from PyPI.\n\n### Agentic Adding/Querying Documents\n\nThe answer object has the following attributes:\n`formatted_answer`, `answer` (answer alone), `question` , and `context` (the summaries of passages found for answer).\n`ask` will use the `SearchPapers` tool, which will query a local index of files,\nyou can specify this location via the `Settings` object:\n\n```python\nfrom paperqa import Settings, ask\n\nanswer_response = ask(\n    \"What is PaperQA2?\",\n    settings=Settings(\n        temperature=0.5, agent={\"index\": {\"paper_directory\": \"my_papers\"}}\n    ),\n)\n```\n\n`ask` is just a convenience wrapper around the real entrypoint,\nwhich can be accessed if you'd like to run concurrent asynchronous workloads:\n\n```python\nfrom paperqa import Settings, agent_query\n\nanswer_response = await agent_query(\n    query=\"What is PaperQA2?\",\n    settings=Settings(\n        temperature=0.5, agent={\"index\": {\"paper_directory\": \"my_papers\"}}\n    ),\n)\n```\n\nThe default agent will use an LLM based agent,\nbut you can also specify a `\"fake\"` agent to use a hard coded call path of\nsearch -> gather evidence -> answer to reduce token usage.\n\n### Manual (No Agent) Adding/Querying Documents\n\nNormally via agent execution, the agent invokes the search tool,\nwhich adds documents to the `Docs` object for you behind the scenes.\nHowever, if you prefer fine-grained control,\nyou can directly interact with the `Docs` object.\n\nNote that manually adding and querying `Docs` does not impact performance.\nIt just removes the automation associated with an agent picking the documents to add.\n\n```python\nfrom paperqa import Docs, Settings\n\n# valid extensions include .pdf, .txt, .md, .html, .docx, .xlsx, .pptx, and code files (e.g., .py, .ts, .yaml)\ndoc_paths = (\"myfile.pdf\", \"myotherfile.pdf\")\n\n# Prepare the Docs object by adding a bunch of documents\ndocs = Docs()\nfor doc_path in doc_paths:\n    await docs.aadd(doc_path)\n\n# Set up how we want to query the Docs object\nsettings = Settings()\nsettings.llm = \"claude-3-5-sonnet-20240620\"\nsettings.answer.answer_max_sources = 3\n\n# Query the Docs object to get an answer\nsession = await docs.aquery(\"What is PaperQA2?\", settings=settings)\nprint(session)\n```\n\n### Async\n\nPaperQA2 is written to be used asynchronously.\nThe synchronous API is just a wrapper around the async.\nHere are the methods and their `async` equivalents:\n\n| Sync                | Async                |\n| ------------------- | -------------------- |\n| `Docs.add`          | `Docs.aadd`          |\n| `Docs.add_file`     | `Docs.aadd_file`     |\n| `Docs.add_url`      | `Docs.aadd_url`      |\n| `Docs.get_evidence` | `Docs.aget_evidence` |\n| `Docs.query`        | `Docs.aquery`        |\n\nThe synchronous version just calls the async version in a loop.\nMost modern python environments support `async` natively (including Jupyter notebooks!).\nSo you can do this in a Jupyter Notebook:\n\n```python\nimport asyncio\nfrom paperqa import Docs\n\n\nasync def main() -> None:\n    docs = Docs()\n    # valid extensions include .pdf, .txt, .md, .html, .docx, .xlsx, .pptx, and code files (e.g., .py, .ts, .yaml)\n    for doc in (\"myfile.pdf\", \"myotherfile.pdf\"):\n        await docs.aadd(doc)\n\n    session = await docs.aquery(\"What is PaperQA2?\")\n    print(session)\n\n\nasyncio.run(main())\n```\n\n### Choosing Model\n\nBy default, PaperQA2 uses OpenAI's `gpt-4o-2024-11-20` model for the\n`summary_llm`, `llm`, and `agent_llm`.\nPlease see the [Settings Cheatsheet](#settings-cheatsheet)\nfor more information on these settings.\nPaperQA2 also defaults to using OpenAI's `text-embedding-3-small` model for the `embedding` setting.\nIf you don't have an OpenAI API key, you can use a different embedding model.\nMore information about embedding models can be found [in the \"Embedding Model\" section](#embedding-model).\n\nWe use the [`lmi`](https://github.com/Future-House/ldp/tree/main/packages/lmi) package for our LLM interface,\nwhich in turn uses `litellm` to support many LLM providers.\nYou can adjust this easily to use any model supported by `litellm`:\n\n```python\nfrom paperqa import Settings, ask\n\nanswer_response = ask(\n    \"What is PaperQA2?\",\n    settings=Settings(\n        llm=\"gpt-4o-mini\", summary_llm=\"gpt-4o-mini\", agent={\"index\": {\"paper_directory\": \"my_papers\"}}\n    ),\n)\n```\n\nTo use Claude, make sure you set the `ANTHROPIC_API_KEY` environment variable.\nIn this example, we also use a different embedding model.\nPlease make sure to `pip install paper-qa[local]` to use a local embedding model.\n\n```python\nfrom paperqa import Settings, ask\nfrom paperqa.settings import AgentSettings\n\nanswer_response = ask(\n    \"What is PaperQA2?\",\n    settings=Settings(\n        llm=\"claude-3-5-sonnet-20240620\",\n        summary_llm=\"claude-3-5-sonnet-20240620\",\n        agent=AgentSettings(agent_llm=\"claude-3-5-sonnet-20240620\"),\n        # SEE: https://huggingface.co/sentence-transformers/multi-qa-MiniLM-L6-cos-v1\n        embedding=\"st-multi-qa-MiniLM-L6-cos-v1\",\n    ),\n)\n```\n\nOr Gemini, by setting the `GEMINI_API_KEY` from Google AI Studio\n\n```python\nfrom paperqa import Settings, ask\nfrom paperqa.settings import AgentSettings\n\nanswer_response = ask(\n    \"What is PaperQA2?\",\n    settings=Settings(\n        llm=\"gemini/gemini-2.0-flash\",\n        summary_llm=\"gemini/gemini-2.0-flash\",\n        agent=AgentSettings(agent_llm=\"gemini/gemini-2.0-flash\"),\n        embedding=\"gemini/text-embedding-004\",\n    ),\n)\n```\n\n#### Locally Hosted\n\nYou can use llama.cpp to be the LLM.\nNote that you should be using relatively large models,\nbecause PaperQA2 requires following a lot of instructions.\nYou won't get good performance with 7B models.\n\nThe easiest way to get set-up is to download a [llama file](https://github.com/Mozilla-Ocho/llamafile)\nand execute it with `-cb -np 4 -a my-llm-model --embedding`\nwhich will enable continuous batching and embeddings.\n\n```python\nfrom paperqa import Settings, ask\n\nlocal_llm_config = dict(\n    model_list=[\n        dict(\n            model_name=\"my_llm_model\",\n            litellm_params=dict(\n                model=\"my-llm-model\",\n                api_base=\"http://localhost:8080/v1\",\n                api_key=\"sk-no-key-required\",\n                temperature=0.1,\n                frequency_penalty=1.5,\n                max_tokens=512,\n            ),\n        )\n    ]\n)\n\nanswer_response = ask(\n    \"What is PaperQA2?\",\n    settings=Settings(\n        llm=\"my-llm-model\",\n        llm_config=local_llm_config,\n        summary_llm=\"my-llm-model\",\n        summary_llm_config=local_llm_config,\n    ),\n)\n```\n\nModels hosted with `ollama` are also supported.\nTo run the example below make sure you have downloaded llama3.2 and mxbai-embed-large via ollama.\n\n```python\nfrom paperqa import Settings, ask\n\nlocal_llm_config = {\n    \"model_list\": [\n        {\n            \"model_name\": \"ollama/llama3.2\",\n            \"litellm_params\": {\n                \"model\": \"ollama/llama3.2\",\n                \"api_base\": \"http://localhost:11434\",\n            },\n        }\n    ]\n}\n\nanswer_response = ask(\n    \"What is PaperQA2?\",\n    settings=Settings(\n        llm=\"ollama/llama3.2\",\n        llm_config=local_llm_config,\n        summary_llm=\"ollama/llama3.2\",\n        summary_llm_config=local_llm_config,\n        embedding=\"ollama/mxbai-embed-large\",\n    ),\n)\n```\n\n### Embedding Model\n\nEmbeddings are used to retrieve k texts (where k is specified via `Settings.answer.evidence_k`)\nfor re-ranking and contextual summarization.\nIf you don't want to use embeddings, but instead just fetch all chunks,\ndisable \"evidence retrieval\" via the `Settings.answer.evidence_retrieval` setting.\n\nPaperQA2 defaults to using OpenAI (`text-embedding-3-small`) embeddings,\nbut has flexible options for both vector stores and embedding choices.\n\n#### Specifying the Embedding Model\n\nThe simplest way to specify the embedding model is via `Settings.embedding`:\n\n```python\nfrom paperqa import Settings, ask\n\nanswer_response = ask(\n    \"What is PaperQA2?\",\n    settings=Settings(embedding=\"text-embedding-3-large\"),\n)\n```\n\n`embedding` accepts any embedding model name supported by litellm.\nPaperQA2 also supports an embedding input of `\"hybrid-<model_name>\"`\ni.e. `\"hybrid-text-embedding-3-small\"` to use a hybrid sparse keyword (based on a token modulo embedding)\nand dense vector embedding, where any litellm model can be used in the dense model name.\n`\"sparse\"` can be used to use a sparse keyword embedding only.\n\nEmbedding models are used to create PaperQA2's index of the full-text embedding vectors (`texts_index` argument).\nThe embedding model can be specified as a setting when you are adding new papers to the `Docs` object:\n\n```python\nfrom paperqa import Docs, Settings\n\ndocs = Docs()\nfor doc in (\"myfile.pdf\", \"myotherfile.pdf\"):\n    await docs.aadd(doc, settings=Settings(embedding=\"text-embedding-large-3\"))\n```\n\nNote that PaperQA2 uses Numpy as a dense vector store.\nIts design of using a keyword search initially reduces the number of chunks\nneeded for each answer to a relatively small number < 1k.\nTherefore, `NumpyVectorStore` is a good place to start, it's a simple in-memory store, without an index.\nHowever, if a larger-than-memory vector store is needed,\nyou can an external vector database like [Qdrant](https://qdrant.tech/) via the `QdrantVectorStore` class.\n\nThe hybrid embeddings can be customized:\n\n```python\nfrom paperqa import (\n    Docs,\n    HybridEmbeddingModel,\n    SparseEmbeddingModel,\n    LiteLLMEmbeddingModel,\n)\n\n\nmodel = HybridEmbeddingModel(\n    models=[LiteLLMEmbeddingModel(), SparseEmbeddingModel(ndim=1024)]\n)\ndocs = Docs()\nfor doc in (\"myfile.pdf\", \"myotherfile.pdf\"):\n    await docs.aadd(doc, embedding_model=model)\n```\n\nThe sparse embedding (keyword) models default to having 256 dimensions,\nbut this can be specified via the `ndim` argument.\n\n#### Local Embedding Models (Sentence Transformers)\n\nYou can use a `SentenceTransformerEmbeddingModel` model if you install `sentence-transformers`,\nwhich is [a local embedding library](https://sbert.net/) with support for HuggingFace models and more.\nYou can install it by adding the `local` extras.\n\n```sh\npip install paper-qa[local]\n```\n\nand then prefix embedding model names with `st-`:\n\n```python\nfrom paperqa import Settings, ask\n\nanswer_response = ask(\n    \"What is PaperQA2?\",\n    settings=Settings(embedding=\"st-multi-qa-MiniLM-L6-cos-v1\"),\n)\n```\n\nor with a hybrid model\n\n```python\nfrom paperqa import Settings, ask\n\nanswer_response = ask(\n    \"What is PaperQA2?\",\n    settings=Settings(embedding=\"hybrid-st-multi-qa-MiniLM-L6-cos-v1\"),\n)\n```\n\n### Adjusting number of sources\n\nYou can adjust the numbers of sources (passages of text) to reduce token usage or add more context.\n`k` refers to the top k most relevant and diverse (may from different sources) passages.\nEach passage is sent to the LLM to summarize, or determine if it is irrelevant.\nAfter this step, a limit of `max_sources` is applied so that the final answer can fit into the LLM context window.\nThus, `k` > `max_sources` and `max_sources` is the number of sources used in the final answer.\n\n```python\nfrom paperqa import Settings\n\nsettings = Settings()\nsettings.answer.answer_max_sources = 3\nsettings.answer.evidence_k = 5\n\nawait docs.aquery(\n    \"What is PaperQA2?\",\n    settings=settings,\n)\n```\n\n### Using Code or HTML\n\nYou do not need to use papers -- you can use code or raw HTML.\nNote that this tool is focused on answering questions,\nso it won't do well at writing code.\nOne note is that the tool cannot infer citations from code,\nso you will need to provide them yourself.\n\n```python\nimport glob\nimport os\nfrom paperqa import Docs\n\nsource_files = glob.glob(\"**/*.js\")\n\ndocs = Docs()\nfor f in source_files:\n    # this assumes the file names are unique in code\n    await docs.aadd(\n        f, citation=\"File \" + os.path.basename(f), docname=os.path.basename(f)\n    )\nsession = await docs.aquery(\"Where is the search bar in the header defined?\")\nprint(session)\n```\n\n### Multimodal Support\n\nMultimodal support centers on:\n\n- Standalone images\n- Images or tables in PDFs\n\nThe `Docs` object stores media via a `ParsedMedia` object.\nWhen chunking a document, media are not split at chunk boundaries,\nso it's possible 2+ chunks can correspond with the same media.\nThis means within PaperQA each chunk\nhas a one-to-many relationship between `ParsedMedia` and chunks.\n\nDepending on the source document, the same image can appear multiple times\n(e.g. each page of a PDF has a logo in the margins).\nThus, clients should consider media databases\nto have a many-to-many relationship with chunks.\n\nSince PaperQA's evidence gathering process centers on text-based retrieval,\nit's possible relevant image(s) or table(s) aren't retrieved\nbecause their associated text content is irrelevant.\nFor a concrete example, imagine the figure in a paper has a terse caption\nand is placed one page after relevant main-text discussion.\nTo solve this problem, PaperQA supports media enrichment at document read-time.\nBasically after reading in the PDF,\nthe `parsing.enrichment_llm` is given the `parsing.enrichment_prompt`\nand co-located text to generate a synthetic caption for every image/table.\nThe synthetic captions are used to shift the embeddings of each text chunk,\nbut are kept separate from the actual source text.\nThis way evidence gathering can fetch relevant images/tables\nwithout risk of polluting contextual summaries with LLM-generated captions.\n\nIf you want multimodal PDF reading, but do not want enrichment\n(since adds one LLM prompt/media at read-time),\nenrichment can be disabled by setting `parsing.multimodal` to `ON_WITHOUT_ENRICHMENT`.\n\nWhen creating contextual summaries on a given chunk (a `Text`),\nthe summary LLM is passed both the chunk's text and the chunk's associated media,\nbut the output contextual summary itself remains text-only.\n\nIf you would like,\nspecifying the prompt `paperqa.prompts.summary_json_multimodal_system_prompt`\nto the setting `prompt.summary_json_system`\nwill include a `used_images` flag attributing\nusage of images in any contextual summarizations.\n\n### Using External DB/Vector DB and Caching\n\nYou may want to cache parsed texts and embeddings in an external database or file.\nYou can then build a Docs object from those directly:\n\n```python\nfrom paperqa import Docs, Doc, Text\n\ndocs = Docs()\n\nfor ... in my_docs:\n    doc = Doc(docname=..., citation=..., dockey=..., citation=...)\n    texts = [Text(text=..., name=..., doc=doc) for ... in my_texts]\n    docs.add_texts(texts, doc)\n```\n\n### Creating Index\n\nIndexes will be placed in the [home directory][home dir] by default.\nThis can be controlled via the `PQA_HOME` environment variable.\n\nIndexes are made by reading files in the `IndexSettings.paper_directory`.\nBy default, we recursively read from subdirectories of the paper directory,\nunless disabled using `IndexSettings.recurse_subdirectories`.\nThe paper directory is not modified in any way, it's just read from.\n\n[home dir]: https://docs.python.org/3/library/pathlib.html#pathlib.Path.home\n\n#### Manifest Files\n\nThe indexing process attempts to infer paper metadata like title and DOI\nusing LLM-powered text processing.\nYou can avoid this point of uncertainty using a \"manifest\" file,\nwhich is a CSV containing `DocDetails` fields (order doesn't matter).\nFor example:\n\n- `file_location`: relative path to the paper's PDF within the index directory\n- `doi`: DOI of the paper\n- `title`: title of the paper\n\nBy providing this information,\nwe ensure queries to metadata providers like Crossref are accurate.\n\nTo ease creating a manifest, there is a helper class method `Doc.to_csv`,\nwhich also works when called on `DocDetails`.\n\n### Reusing Index\n\nThe local search indexes are built based on a hash of the current `Settings` object.\nSo make sure you properly specify the `paper_directory` to your `IndexSettings` object.\nIn general, it's advisable to:\n\n1. Pre-build an index given a folder of papers (can take several minutes)\n2. Reuse the index to perform many queries\n\n```python\nimport os\n\nfrom paperqa import Settings\nfrom paperqa.agents.main import agent_query\nfrom paperqa.agents.search import get_directory_index\n\n\nasync def amain(folder_of_papers: str | os.PathLike) -> None:\n    settings = Settings(agent={\"index\": {\"paper_directory\": folder_of_papers}})\n\n    # 1. Build the index. Note an index name is autogenerated when unspecified\n    built_index = await get_directory_index(settings=settings)\n    print(settings.get_index_name())  # Display the autogenerated index name\n    print(await built_index.index_files)  # Display the index contents\n\n    # 2. Use the settings as many times as you want with ask\n    answer_response_1 = await agent_query(\n        query=\"What is a cool retrieval augmented generation technique?\",\n        settings=settings,\n    )\n    answer_response_2 = await agent_query(\n        query=\"What is PaperQA2?\",\n        settings=settings,\n    )\n```\n\n### Using Clients Directly\n\nOne of the most powerful features of PaperQA2 is its ability to combine data from multiple metadata sources.\nFor example, [Unpaywall](https://unpaywall.org/) can provide open access status/direct links to PDFs,\n[Crossref](https://www.crossref.org/) can provide bibtex,\nand [Semantic Scholar](https://www.semanticscholar.org/) can provide citation licenses.\nHere's a short demo of how to do this:\n\n```python\nfrom paperqa.clients import DocMetadataClient, ALL_CLIENTS\n\nclient = DocMetadataClient(metadata_clients=ALL_CLIENTS)\ndetails = await client.query(title=\"Augmenting language models with chemistry tools\")\n\nprint(details.formatted_citation)\n# Andres M. Bran, Sam Cox, Oliver Schilter, Carlo Baldassari,\n# Andrew D. White, and Philippe Schwaller.\n#  Augmenting large language models with chemistry tools. Nature Machine Intelligence,\n# 6:525-535, May 2024. URL: https://doi.org/10.1038/s42256-024-00832-8,\n# doi:10.1038/s42256-024-00832-8.\n# This article has 243 citations and is from a domain leading peer-reviewed journal.\n\nprint(details.citation_count)\n# 243\n\nprint(details.license)\n# cc-by\n\nprint(details.pdf_url)\n# https://www.nature.com/articles/s42256-024-00832-8.pdf\n```\n\nthe `client.query` is meant to check for exact matches of title.\nIt's a bit robust (like to casing, missing a word).\nThere are duplicates for titles though - so you can also add authors to disambiguate.\nOr you can provide a doi directly `client.query(doi=\"10.1038/s42256-024-00832-8\")`.\n\nIf you're doing this at a large scale,\nyou may not want to use `ALL_CLIENTS` (just omit the argument)\nand you can specify which specific fields you want to speed up queries.\nFor example:\n\n```python\ndetails = await client.query(\n    title=\"Augmenting large language models with chemistry tools\",\n    authors=[\"Andres M. Bran\", \"Sam Cox\"],\n    fields=[\"title\", \"doi\"],\n)\n```\n\nwill return much faster than the first query and we'll be certain the authors match.\n\n## Settings Cheatsheet\n\n| Setting                                      | Default                                | Description                                                                                                                   |\n| -------------------------------------------- | -------------------------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |\n| `llm`                                        | `\"gpt-4o-2024-11-20\"`                  | LLM for general use including metadata inference (see Docs.aadd) and answer generation (see Docs.aquery and gen_answer tool). |\n| `llm_config`                                 | `None`                                 | Optional configuration for `llm`.                                                                                             |\n| `summary_llm`                                | `\"gpt-4o-2024-11-20\"`                  | LLM for creating contextual summaries (see Docs.aget_evidence and gather_evidence tool).                                      |\n| `summary_llm_config`                         | `None`                                 | Optional configuration for `summary_llm`.                                                                                     |\n| `embedding`                                  | `\"text-embedding-3-small\"`             | Embedding model for embedding text chunks when adding papers.                                                                 |\n| `embedding_config`                           | `None`                                 | Optional configuration for `embedding`.                                                                                       |\n| `temperature`                                | `0.0`                                  | Temperature for LLMs.                                                                                                         |\n| `batch_size`                                 | `1`                                    | Batch size for calling LLMs.                                                                                                  |\n| `texts_index_mmr_lambda`                     | `1.0`                                  | Lambda for MMR in text index.                                                                                                 |\n| `verbosity`                                  | `0`                                    | Integer verbosity level for logging (0-3). 3 = all LLM/Embeddings calls logged.                                               |\n| `custom_context_serializer`                  | `None`                                 | Custom async function (see typing for signature) to override the default answer context serialization.                        |\n| `answer.evidence_k`                          | `10`                                   | Number of evidence pieces to retrieve.                                                                                        |\n| `answer.evidence_retrieval`                  | `True`                                 | Use retrieval vs processing all docs.                                                                                         |\n| `answer.evidence_summary_length`             | `\"about 100 words\"`                    | Length of evidence summary.                                                                                                   |\n| `answer.evidence_skip_summary`               | `False`                                | Whether to skip summarization.                                                                                                |\n| `answer.evidence_text_only_fallback`         | `False`                                | Whether to allow context creation to retry without media present.                                                             |\n| `answer.answer_max_sources`                  | `5`                                    | Max number of sources for an answer.                                                                                          |\n| `answer.max_answer_attempts`                 | `None`                                 | Max attempts to generate an answer.                                                                                           |\n| `answer.answer_length`                       | `\"about 200 words, but can be longer\"` | Length of final answer.                                                                                                       |\n| `answer.max_concurrent_requests`             | `4`                                    | Max concurrent requests to LLMs.                                                                                              |\n| `answer.answer_filter_extra_background`      | `False`                                | Whether to cite background info from model.                                                                                   |\n| `answer.get_evidence_if_no_contexts`         | `True`                                 | Allow lazy evidence gathering.                                                                                                |\n| `answer.group_contexts_by_question`          | `False`                                | Groups the final contexts by the underlying `gather_evidence` question in the final context prompt.                           |\n| `answer.evidence_relevance_score_cutoff`     | `1`                                    | Cutoff evidence relevance score to include in the answer context (inclusive)                                                  |\n| `answer.skip_evidence_citation_strip`        | `False`                                | Skip removal of citations from the `gather_evidence` contexts                                                                 |\n| `parsing.page_size_limit`                    | `1,280,000`                            | Character limit per page.                                                                                                     |\n| `parsing.use_doc_details`                    | `True`                                 | Whether to get metadata details for docs.                                                                                     |\n| `parsing.reader_config`                      | `dict`                                 | Optional keyword arguments for the document reader.                                                                           |\n| `parsing.multimodal`                         | `True`                                 | Control to parse both text and media from applicable documents, as well as potentially enriching them with text descriptions. |\n| `parsing.defer_embedding`                    | `False`                                | Whether to defer embedding until summarization.                                                                               |\n| `parsing.parse_pdf`                          | `paperqa_pypdf.parse_pdf_to_pages`     | Function to parse PDF files.                                                                                                  |\n| `parsing.configure_pdf_parser`               | No-op                                  | Callable to configure the PDF parser within `parse_pdf`, useful for behaviors such as enabling logging.                       |\n| `parsing.doc_filters`                        | `None`                                 | Optional filters for allowed documents.                                                                                       |\n| `parsing.use_human_readable_clinical_trials` | `False`                                | Parse clinical trial JSONs into readable text.                                                                                |\n| `parsing.enrichment_llm`                     | `\"gpt-4o-2024-11-20\"`                  | LLM for media enrichment.                                                                                                     |\n| `parsing.enrichment_llm_config`              | `None`                                 | Optional configuration for `enrichment_llm`.                                                                                  |\n| `parsing.enrichment_page_radius`             | `1`                                    | Page radius for context text in enrichment.                                                                                   |\n| `parsing.enrichment_prompt`                  | `image_enrichment_prompt_template`     | Prompt template for enriching media.                                                                                          |\n| `parsing.citation_prompt`                    | `citation_prompt`                      | Prompt to create citation from peeking one chunk.                                                                             |\n| `parsing.structured_citation_prompt`         | `structured_citation_prompt`           | Prompt to create a citation (in JSON) from peeking one chunk.                                                                 |\n| `parsing.disable_doc_valid_check`            | `False`                                | Flag to disable checking if a document looks like text (was parsed correctly).                                                |\n| `prompts.summary`                            | `summary_prompt`                       | Template for summarizing text, must contain variables matching `summary_prompt`.                                              |\n| `prompts.qa`                                 | `qa_prompt`                            | Template for QA, must contain variables matching `qa_prompt`.                                                                 |\n| `prompts.select`                             | `select_paper_prompt`                  | Template for selecting papers, must contain variables matching `select_paper_prompt`.                                         |\n| `prompts.pre`                                | `None`                                 | Optional pre-prompt templated with just the original question to append information before a qa prompt.                       |\n| `prompts.post`                               | `None`                                 | Optional post-processing prompt that can access PQASession fields.                                                            |\n| `prompts.system`                             | `default_system_prompt`                | System prompt for the model.                                                                                                  |\n| `prompts.use_json`                           | `True`                                 | Whether to use JSON formatting.                                                                                               |\n| `prompts.summary_json`                       | `summary_json_prompt`                  | JSON-specific summary prompt.                                                                                                 |\n| `prompts.summary_json_system`                | `summary_json_system_prompt`           | System prompt for JSON summaries.                                                                                             |\n| `prompts.context_outer`                      | `CONTEXT_OUTER_PROMPT`                 | Prompt for how to format all contexts in generate answer.                                                                     |\n| `prompts.context_inner`                      | `CONTEXT_INNER_PROMPT`                 | Prompt for how to format a single context in generate answer. Must contain 'name' and 'text' variables.                       |\n| `prompts.answer_iteration_prompt`            | `answer_iteration_prompt_template`     | Prompt to inject existing prior answers to allow iteration. Default injects no prior answers.                                 |\n| `agent.agent_llm`                            | `\"gpt-4o-2024-11-20\"`                  | LLM inside the agent making tool selections.                                                                                  |\n| `agent.agent_llm_config`                     | `None`                                 | Optional configuration for `agent_llm`.                                                                                       |\n| `agent.agent_type`                           | `\"ToolSelector\"`                       | Type of agent to use.                                                                                                         |\n| `agent.agent_config`                         | `None`                                 | Optional kwarg for AGENT constructor.                                                                                         |\n| `agent.agent_system_prompt`                  | `env_system_prompt`                    | Optional system prompt message.                                                                                               |\n| `agent.agent_prompt`                         | `env_reset_prompt`                     | Agent prompt.                                                                                                                 |\n| `agent.return_paper_metadata`                | `False`                                | Whether to include paper title/year in search tool results.                                                                   |\n| `agent.search_count`                         | `8`                                    | Search count.                                                                                                                 |\n| `agent.timeout`                              | `500.0`                                | Timeout on agent execution (seconds).                                                                                         |\n| `agent.tool_names`                           | `None`                                 | Optional override on tools to provide the agent.                                                                              |\n| `agent.max_timesteps`                        | `None`                                 | Optional upper limit on environment steps.                                                                                    |\n| `agent.agent_evidence_n`                     | `1`                                    | Top n ranked evidences shown to the agent after gathering evidence.                                                           |\n| `agent.rebuild_index`                        | `True`                                 | Flag to rebuild the index at the start of agent runners.                                                                      |\n| `agent.callbacks`                            | `{}`                                   | Named lists of callables to be invoked with environment state.                                                                |\n| `agent.index.name`                           | `None`                                 | Optional name of the index.                                                                                                   |\n| `agent.index.paper_directory`                | `Current working directory`            | Directory containing papers to be indexed.                                                                                    |\n| `agent.index.manifest_file`                  | `None`                                 | Path to manifest CSV with document attributes.                                                                                |\n| `agent.index.index_directory`                | `pqa_directory(\"indexes\")`             | Directory to store PQA indexes.                                                                                               |\n| `agent.index.use_absolute_paper_directory`   | `False`                                | Whether to use absolute paper directory path.                                                                                 |\n| `agent.index.recurse_subdirectories`         | `True`                                 | Whether to recurse into subdirectories when indexing.                                                                         |\n| `agent.index.concurrency`                    | `5`                                    | Number of concurrent filesystem reads.                                                                                        |\n| `agent.index.sync_with_paper_directory`      | `True`                                 | Whether to sync index with paper directory on load.                                                                           |\n| `agent.index.batch_size`                     | `1`                                    | Number of files to process before committing to the index.                                                                    |\n| `agent.index.files_filter`                   | `lambda f: f.suffix in {...}`          | Filter function to mark files in the paper directory to index.                                                                |\n\n## Where do I get papers?\n\nWell that's a really good question!\nIt's probably best to just download PDFs of papers you think will help answer your question and start from there.\n\nSee detailed docs [about zotero, openreview and parsing](docs/tutorials/where_do_I_get_papers.md)\n\n## Callbacks\n\nTo execute a function on each chunk of LLM completions,\nyou need to provide a function that can be executed on each chunk.\nFor example, to get a typewriter view of the completions, you can do:\n\n```python\nfrom paperqa import Docs\n\n\ndef typewriter(chunk: str) -> None:\n    print(chunk, end=\"\")\n\n\ndocs = Docs()\n\n# add some docs...\n\nawait docs.aquery(\"What is PaperQA2?\", callbacks=[typewriter])\n```\n\n### Caching Embeddings\n\nIn general, embeddings are cached when you pickle a `Docs` regardless of what vector store you use.\nSo as long as you save your underlying `Docs` object,\nyou should be able to avoid re-embedding your documents.\n\n## Customizing Prompts\n\nYou can customize any of the prompts using settings.\n\n```python\nfrom paperqa import Docs, Settings\n\nmy_qa_prompt = (\n    \"Answer the question '{question}'\\n\"\n    \"Use the context below if helpful. \"\n    \"You can cite the context using the key like (pqac-abcd1234). \"\n    \"If there is insufficient context, write a poem \"\n    \"about how you cannot answer.\\n\\n\"\n    \"Context: {context}\"\n)\n\ndocs = Docs()\nsettings = Settings()\nsettings.prompts.qa = my_qa_prompt\nawait docs.aquery(\"What is PaperQA2?\", settings=settings)\n```\n\n### Pre and Post Prompts\n\nFollowing the syntax above, you can also include prompts that\nare executed after the query and before the query.\nFor example, you can use this to critique the answer.\n\n## FAQ\n\n### How come I get different results than your papers?\n\nInternally at FutureHouse, we have a slightly different set of tools.\nWe're trying to get some of them, like citation traversal, into this repo.\nHowever, we have APIs and licenses to access research papers that we cannot share openly.\nSimilarly, in our research papers' results we do not start with the known relevant PDFs.\nOur agent has to identify them using keyword search over all papers, rather than just a subset.\nWe're gradually aligning these two versions of PaperQA,\nbut until there is an open-source way to freely access papers (even just open source papers)\nyou will need to provide PDFs yourself.\n\n### How is this different from LlamaIndex or LangChain?\n\n[LangChain](https://github.com/langchain-ai/langchain)\nand [LlamaIndex](https://github.com/run-llama/llama_index)\nare both frameworks for working with LLM applications,\nwith abstractions made for agentic workflows and retrieval augmented generation.\n\nOver time, the PaperQA team over time chose to become framework-agnostic,\ninstead outsourcing LLM drivers to [LiteLLM][LiteLLM general docs]\nand no framework besides Pydantic for its tools.\nPaperQA focuses on scientific papers and their metadata.\n\nPaperQA can be reimplemented using either LlamaIndex or LangChain.\nFor example, our `GatherEvidence` tool can be reimplemented\nas a retriever with an LLM-based re-ranking and contextual summary.\nThere is similar work with the tree response method in LlamaIndex.\n\n### Can I save or load?\n\nThe `Docs` class can be pickled and unpickled.\nThis is useful if you want to save the embeddings of the documents and then load them later.\n\n```python\nimport pickle\n\n# save\nwith open(\"my_docs.pkl\", \"wb\") as f:\n    pickle.dump(docs, f)\n\n# load\nwith open(\"my_docs.pkl\", \"rb\") as f:\n    docs = pickle.load(f)\n```\n\n## Reproduction\n\nContained in [docs/2024-10-16_litqa2-splits.json5](docs/2024-10-16_litqa2-splits.json5)\nare the question IDs used in train, evaluation, and test splits,\nas well as paper DOIs used to build the splits' indexes.\n\n- Train and eval splits: question IDs come from\n  [LAB-Bench's LitQA2 question IDs](https://github.com/Future-House/LAB-Bench/blob/main/LitQA2/litqa-v2-public.jsonl).\n- Test split: questions IDs come from\n  [aviary-paper-data's LitQA2 question IDs](https://huggingface.co/datasets/futurehouse/aviary-paper-data).\n\nThere are multiple papers slowly building PaperQA, shown below in [Citation](#citation).\nTo reproduce:\n\n- `skarlinski2024language`: train and eval splits are applicable.\n  The test split remains held out.\n- `narayanan2024aviarytraininglanguageagents`: train, eval, and test splits are applicable.\n\nExample on how to use LitQA for evaluation can be found in\n[aviary.litqa](https://github.com/Future-House/aviary/tree/main/packages/litqa#running-litqa).\n\n## Citation\n\nPlease read and cite the following papers if you use this software:\n\n```bibtex\n@article{narayanan2024aviarytraininglanguageagents,\n      title = {Aviary: training language agents on challenging scientific tasks},\n      author = {\n      Siddharth Narayanan and\n James D. Braza and\n Ryan-Rhys Griffiths and\n Manu Ponnapati and\n Albert Bou and\n Jon Laurent and\n Ori Kabeli and\n Geemi Wellawatte and\n Sam Cox and\n Samuel G. Rodriques and\n Andrew D. White},\n      journal = {arXiv preprent arXiv:2412.21154},\n      year = {2024},\n      url = {https://doi.org/10.48550/arXiv.2412.21154},\n}\n```\n\n```bibtex\n@article{skarlinski2024language,\n    title = {Language agents achieve superhuman synthesis of scientific knowledge},\n    author = {\n    Michael D. Skarlinski and\n Sam Cox and\n Jon M. Laurent and\n James D. Braza and\n Michaela Hinks and\n Michael J. Hammerling and\n Manvitha Ponnapati and\n Samuel G. Rodriques and\n Andrew D. White},\n    journal = {arXiv preprent arXiv:2409.13740},\n    year = {2024},\n    url = {https://doi.org/10.48550/arXiv.2409.13740}\n}\n```\n\n```bibtex\n@article{lala2023paperqa,\n    title = {PaperQA: Retrieval-Augmented Generative Agent for Scientific Research},\n    author = {\n    Jakub Lála and\n Odhran O'Donoghue and\n Aleksandar Shtedritski and\n Sam Cox and\n Samuel G. Rodriques and\n Andrew D. White},\n    journal = {arXiv preprint arXiv:2312.07559},\n    year = {2023},\n    url = {https://doi.org/10.48550/arXiv.2312.07559}\n}\n```\n"
  },
  {
    "path": "docs/2024-10-16_litqa2-splits.json5",
    "content": "// Train, evaluation, and test DOIs here were generated from historical data\n// aggregated across many runs made while writing DOI 10.48550/arXiv.2409.13740\n{\n  train: {\n    question_ids: [\n      \"04dbe07d-8b2c-4daf-b5b2-ef0e93f1fd2a\",\n      \"0708b62f-9652-49eb-8ba6-28878afa7445\",\n      \"0a9d6516-95ef-4d7b-a28d-d7cde27b7b55\",\n      \"0bac8974-554c-439a-a9a2-22fa509c8d5d\",\n      \"0d5cf8a7-a240-4a8f-be4e-c16712f90d79\",\n      \"0eeb7ea9-fc80-4dee-9418-1c328c3ab653\",\n      \"0eede7a8-fe1f-42d3-a2c6-478083648644\",\n      \"10cece36-a507-4a93-9600-13f3e0e677f8\",\n      \"12a20d8d-cd49-47eb-9a19-6a38519ee3dc\",\n      \"14fd2b75-76fb-4c29-a21d-c557b2bcf2ff\",\n      \"178a5e56-340f-4ba8-a3e5-f024ca016f40\",\n      \"1e5f5199-84f4-4133-ab87-2372fa6ca722\",\n      \"1f1b07d7-39ce-4665-9b70-4ab77e3c87aa\",\n      \"1ff2b2e4-492e-4e35-bf33-f0fb53ab938c\",\n      \"20980744-f9ff-4e39-a08d-106eada6900c\",\n      \"22306bd7-7e84-415d-aebb-11c6312eb081\",\n      \"224efcd7-3652-47f8-84dd-15b4c6fafae2\",\n      \"230dec20-cd02-4613-a7b1-e28058ed46fe\",\n      \"247eeb85-a552-4b87-b83e-327538fcb8a9\",\n      \"24fae97b-03f3-48b8-b623-abf07faee02e\",\n      \"255fd5fb-9623-4030-8bf2-253247df7c82\",\n      \"25a9cf59-1c28-4ddf-b797-f43efb9349e6\",\n      \"26691c84-514b-4712-a43e-09705d681e45\",\n      \"27234279-f50c-4cfc-86e2-af68364a8f94\",\n      \"2c05315d-6898-4667-b454-d99b7381bedb\",\n      \"2c262f91-52b6-421d-8341-8748f923459e\",\n      \"2c3ba95c-47d5-4798-9911-ffdb11c940e4\",\n      \"2dc20a2f-de54-4bfe-a34f-1ba395f342cf\",\n      \"322454df-45a8-41b3-9b0a-4e808144023c\",\n      \"37a4d007-793e-4a89-922a-c1b05f4f82c1\",\n      \"39129e1c-096f-4414-bf4f-37fadbbe364c\",\n      \"398ebac1-fd2d-45b1-9415-d82db4b4d83c\",\n      \"39c985ce-70e8-48e4-bd76-744cd07cb56a\",\n      \"3c9f23e2-fdd0-431b-aca7-4f9556c78f1f\",\n      \"3d3fea17-c8ee-4005-94cb-d8798be696c3\",\n      \"3d40f373-59d3-4666-87bd-6db64fd7b4fb\",\n      \"3f5bae15-bd5d-43e3-8e5e-944b1e533529\",\n      \"400786c1-e6c6-4f46-a501-86fdd048ed88\",\n      \"462a9f38-7cbe-4e12-a6e2-b1d7028c3a8b\",\n      \"487539f9-2f17-4009-aa4a-c41322445f11\",\n      \"4949fc05-5f78-4dd0-8d9c-3dbb6004740a\",\n      \"4a6705b5-85e5-44c1-8444-65be30192802\",\n      \"4bb69c9d-2485-42d2-b8aa-aa647b407ca4\",\n      \"4d11258d-ee8c-4bc7-91a8-613c7a41f139\",\n      \"4d4cb121-9525-499a-9475-9b212465c72d\",\n      \"5049c648-b1bb-4624-8824-9d93dfb04e51\",\n      \"517e7cf8-c5d2-4391-9e2a-235b79d93050\",\n      \"55668039-396e-488a-b2c3-bbe840550433\",\n      \"564e715f-8d30-410b-bdb5-0dc5206589a7\",\n      \"58950824-2665-445d-939b-9512d5d01a2b\",\n      \"58b39fab-337b-452d-b74f-84f9a188ce88\",\n      \"5966d3db-5a23-4ea7-a719-2472019d94a6\",\n      \"59745f75-52bf-4815-905c-3dfad1ef8923\",\n      \"5a2128ad-3127-4595-b810-db128d1a2335\",\n      \"5a9c6697-a65c-49c0-9e02-38b2a276fde7\",\n      \"5b3b7d05-9e54-445c-b374-d4c6b60923b4\",\n      \"5b6d6f82-a585-4aa8-9fe6-e7d35f7cb2ae\",\n      \"5c4c602c-9624-4eae-ac44-efe4c0dd10e6\",\n      \"5c808548-92c4-4ae7-990c-e2df81e3c2ae\",\n      \"5e20e26d-6192-4563-abb3-a4857e3dbc7c\",\n      \"623a831f-41ee-4e0e-936a-87f93d96369e\",\n      \"634f6745-f3b3-4cb1-9859-96ffb954b98a\",\n      \"653635b7-3bc6-4a7b-98c7-c02038c0e928\",\n      \"658f7050-d137-477e-8693-26609080cecd\",\n      \"6f8a51e2-f7ad-4033-b43d-370348e4809f\",\n      \"6fff0994-6d02-470a-9d61-8e35420412b6\",\n      \"720e20c2-9ad1-4d98-9f01-8b7fb3782a46\",\n      \"745f5a0d-5f8f-405e-bb46-f37b3d1f0678\",\n      \"76bcaeeb-93bd-4951-99b9-cf4613de1a37\",\n      \"77a41274-cd9c-48bc-a347-e0746907840d\",\n      \"78a2c1d2-f035-4c7d-a7ee-40dfd95ca88a\",\n      \"7975ddb0-a784-4f85-a297-c80e1cb5dcf2\",\n      \"7a42c784-7ae0-48fe-a71f-0a547b8fabb3\",\n      \"7cf0fcde-fea8-420c-8531-2f2fe9e38980\",\n      \"7d2c8d44-ecf3-40d2-ab69-b6195c46ffe9\",\n      \"7d71dffb-b591-4b88-b0c6-e125a1b083b4\",\n      \"7d805bb8-4c7c-431f-b068-acf5e5459985\",\n      \"7e7150d6-bc73-4a29-a5b3-4ef8399ed947\",\n      \"80e6571e-8f5d-496a-8ba3-9c9f5b783f5d\",\n      \"8266ac61-92d6-423d-8e7a-fe47b3a7e885\",\n      \"82de3e92-abe2-46ac-ad17-23417b9c4da7\",\n      \"837b2489-723a-4099-9b68-c2a9ea688f4d\",\n      \"850f86d3-0139-43df-89fd-e606c30aaa8b\",\n      \"85c67ef3-322c-42b4-b745-c05e07e7b8ac\",\n      \"8696273a-7fea-411a-b6c6-0e826e1e02b5\",\n      \"86f111e5-402b-4ef5-b101-8be1bf5be7c6\",\n      \"8ade3e3a-4792-4965-b9d9-05e528ebbfa0\",\n      \"8b665114-7729-4dac-a64f-4862a5397b82\",\n      \"8c833521-56c4-458d-8c65-2bbf66190cae\",\n      \"8d61a14b-60ef-43b0-8003-b60cb6657428\",\n      \"8d7fa642-ee46-4a13-8ea9-61cc2d4f4ddd\",\n      \"9088251a-99fe-4b91-b6a9-375154ec4f58\",\n      \"91387526-9268-4a3c-9abe-73819707d0b0\",\n      \"925ffe20-b8a9-4ac4-943c-7a16966f4a4b\",\n      \"941c04dc-c89d-4a90-87b0-930625268a38\",\n      \"983f1ef5-fc7d-4f4a-8f48-e704641eae12\",\n      \"99713efa-d1b1-4fc5-a4b1-cbae2b3a5798\",\n      \"9a0b82cb-6a99-4e50-83fc-3ef2ebd277cc\",\n      \"9f797d29-9f3a-481d-b2fe-326cbc686273\",\n      \"a18883e9-218a-4719-8d2c-cf94d740de1a\",\n      \"a1d01019-d2b1-4619-92ec-7ea38578819f\",\n      \"a214f5f8-0de8-43cf-82e0-7930003e4a0c\",\n      \"a43e5166-d0e8-48f8-a113-648acac7ed59\",\n      \"a45c277e-55d9-4e7f-b1de-37fc2e19daf6\",\n      \"a6622141-68d6-418f-8e30-7a5eff3d4fa8\",\n      \"a8aa19cc-e4d1-4aa1-8c4e-2a518b4c99d6\",\n      \"aa1835b2-2b1c-4986-b7af-e174da0124b0\",\n      \"aaa85379-1e4b-4642-9ec4-e1a6d6c29c3b\",\n      \"ab58e166-f0b5-49ae-ac56-c38b5d6e8aad\",\n      \"ab5eb050-d134-4445-9307-6faa08be7474\",\n      \"ade96656-7ed1-4e21-b009-b7a73e13bff5\",\n      \"b1d5a5f5-6e89-4dfb-b60d-5a9824b015f3\",\n      \"b2a0249b-2850-4576-8b78-8408c1e47324\",\n      \"b331480e-dfc7-4e92-931a-c71f491c4795\",\n      \"b8ec372b-ae29-473e-96bc-86ff1ead24ea\",\n      \"bace5737-ba26-422a-8706-0fb1e92b689f\",\n      \"bca1be77-208b-4d57-ac29-05aa6d58bdbf\",\n      \"bcd2f213-c6c6-4660-af35-a7bd1c6a1170\",\n      \"c246753c-27d2-4ae4-8630-b9b4077ba6f6\",\n      \"c33446f6-fbff-4186-8a51-28a17f68bd40\",\n      \"c3816cb5-8c87-4946-b133-43f415ab6b2a\",\n      \"c624ed31-214f-4c80-9544-5514a096b1d3\",\n      \"c758f685-ba4a-4bf0-bd85-567c60ff1508\",\n      \"c7b36a1c-ea80-4ae5-b2f1-3932cb16c3cf\",\n      \"c9baf8e0-c4c7-4ba3-b5c4-18e9af8b2df1\",\n      \"c9bdb9b5-28c1-44da-93b6-b1fc9d8bf369\",\n      \"ca4c9d21-b842-4875-9a6a-bcb9f6c55073\",\n      \"cb710074-73a8-4407-b0c7-7dc868f1bc76\",\n      \"cbe93a43-09cd-4cb4-9edd-f22fe8c28415\",\n      \"cdc80639-dc21-4337-bccc-d61d9aec6560\",\n      \"ce6dd5f7-0706-41dd-a383-9b0d22ef00a1\",\n      \"cff68274-4bbe-4fa0-a181-36a9af3cc0f1\",\n      \"d0f69626-66ee-4807-937d-c3a024441812\",\n      \"d1307e50-3c03-4c76-81ee-2decb5de5f14\",\n      \"d1eabedb-656f-4f89-a65f-4ed89478ba9f\",\n      \"d2860d38-dfb9-4b80-905f-812c32573915\",\n      \"d65103ae-c881-4116-a0a7-1b233eb6275a\",\n      \"da5b2a8f-ba08-4692-851f-2e0bf142a02f\",\n      \"dbb51a1c-f9a2-4960-a93c-118957659790\",\n      \"dbfbae3d-62f6-4710-8d13-8ce4c8485567\",\n      \"df061613-2591-4faa-be03-791c76375cb5\",\n      \"e2fb56b7-08cd-4dc0-bc63-b45931a74fc9\",\n      \"e3b5a4af-41d9-48db-becf-29a08d0ad28e\",\n      \"e6b0f9e5-e976-47dc-b839-0b2fca967e9e\",\n      \"e763edaa-b112-460a-a564-d58a6685e639\",\n      \"e820cbcf-6df1-4c1c-b985-c02f39f52781\",\n      \"e90ea0fc-4659-4b20-acae-75dc4b97a101\",\n      \"e9f142f0-8ef6-47cd-b846-7283a93308d4\",\n      \"ea4ce240-2864-4ee5-9ffc-2dbda0f8f550\",\n      \"ebe57888-662f-488f-ade1-c0aaffe638b1\",\n      \"eda34fde-798e-43a1-a9d3-a804d3d8ee4e\",\n      \"f0b6cea0-e005-47bc-be0d-9a10b219cae6\",\n      \"f5a4b449-e647-4ae0-8419-c221792482c9\",\n      \"f5a84803-3917-43eb-801b-8dc0c5400da1\",\n      \"f7346ea0-5f1b-45e9-a1d6-493c754159c1\",\n      \"fca26d7c-05cf-40b0-9fd6-a63ed7950909\",\n      \"fd54d745-447c-4fcd-80de-463fcd3de6a4\",\n      \"fd60a0e7-ba64-49a9-843a-6f5cb17c5fa9\",\n      \"fe074387-3765-4020-8f5d-e395d1094121\",\n    ],\n    dois: [\n      \"10.1001/archopht.117.5.670\",\n      \"10.1001/archpediatrics.2011.153\",\n      \"10.1001/jama.1989.03430170057028\",\n      \"10.1001/jama.1994.03510360033032\",\n      \"10.1001/jama.2009.1754\",\n      \"10.1001/jama.299.20.2450-a\",\n      \"10.1001/jamacardio.2020.1017\",\n      \"10.1001/jamanetworkopen.2022.50965\",\n      \"10.1001/jamaophthalmol.2018.6902\",\n      \"10.1001/jamapsychiatry.2013.266\",\n      \"10.1002/(sici)1096-9136(199807)15:7<539::aid-dia668>3.0.co;2-s\",\n      \"10.1002/(sici)1096-9861(19960429)368:2<304::aid-cne10>3.0.co;2-h\",\n      \"10.1002/(sici)1096-9861(19970407)380:2<230::aid-cne6>3.0.co;2-4\",\n      \"10.1002/(sici)1096-9861(19970616)382:4<499::aid-cne6>3.0.co;2-y\",\n      \"10.1002/(sici)1096-9861(19980222)391:4<444::aid-cne3>3.0.co;2-0\",\n      \"10.1002/(sici)1096-9861(19980406)393:2<169::aid-cne3>3.0.co;2-0\",\n      \"10.1002/(sici)1096-9861(19980928)399:3<306::aid-cne2>3.0.co;2-4\",\n      \"10.1002/(sici)1096-9861(19990201)404:1<97::aid-cne8>3.0.co;2-1\",\n      \"10.1002/(sici)1096-9861(19990913)412:1<95::aid-cne7>3.0.co;2-y\",\n      \"10.1002/(sici)1097-0061(199911)15:15<1681::aid-yea486>3.0.co;2-a\",\n      \"10.1002/(sici)1097-0061(20000115)16:1<11::aid-yea502>3.0.co;2-k\",\n      \"10.1002/(sici)1097-0134(199705)28:1<72::aid-prot7>3.0.co;2-l\",\n      \"10.1002/(sici)1097-0177(200006)218:2<235::aid-dvdy2>3.0.co;2-g\",\n      \"10.1002/(sici)1097-4547(20000401)60:1<37::aid-jnr4>3.0.co;2-w\",\n      \"10.1002/(sici)1097-4644(20000701)78:1<24::aid-jcb3>3.0.co;2-2\",\n      \"10.1002/(sici)1097-4652(199908)180:2<271::aid-jcp15>3.0.co;2-d\",\n      \"10.1002/(sici)1097-4652(200003)182:3<311::aid-jcp1>3.0.co;2-9\",\n      \"10.1002/(sici)1097-4652(200007)184:1<1::aid-jcp1>3.0.co;2-7\",\n      \"10.1002/(sici)1098-1128(200003)20:2<103::aid-med1>3.0.co;2-x\",\n      \"10.1002/0471142727.mb0117s79\",\n      \"10.1002/0471142727.mb2129s109\",\n      \"10.1002/0471142735.im2001s108\",\n      \"10.1002/0471142735.im22f05s104\",\n      \"10.1002/0471250953.bi0410s25\",\n      \"10.1002/0471250953.bi1110s43\",\n      \"10.1002/1096-9861(20001002)425:4<479::aid-cne2>3.0.co;2-3\",\n      \"10.1002/1096-9861(20001211)428:2<240::aid-cne4>3.0.co;2-q\",\n      \"10.1002/1097-0142(19900815)66:4<740::aid-cncr2820660423>3.0.co;2-h\",\n      \"10.1002/1097-4547(20010215)63:4<313::aid-jnr1025>3.0.co;2-4\",\n      \"10.1002/1097-4644(20001201)79:3<407::aid-jcb60>3.0.co;2-8\",\n      \"10.1002/1097-4687(200010)246:1<1::aid-jmor1>3.0.co;2-d\",\n      \"10.1002/1098-1128(200103)21:2<105::aid-med1002>3.0.co;2-u\",\n      \"10.1002/1521-4141(200211)32:11<3315::aid-immu3315>3.0.co;2-h\",\n      \"10.1002/1873-3468.12826\",\n      \"10.1002/1873-3468.13106\",\n      \"10.1002/1873-3468.13205\",\n      \"10.1002/1873-3468.13316\",\n      \"10.1002/1873-3468.13502\",\n      \"10.1002/1873-3468.13844\",\n      \"10.1002/1873-3468.13961\",\n      \"10.1002/1873-3468.14006\",\n      \"10.1002/1878-0261.12407\",\n      \"10.1002/1878-0261.12872\",\n      \"10.1002/1878-0261.12917\",\n      \"10.1002/1878-0261.13083\",\n      \"10.1002/2050-7038.12014\",\n      \"10.1002/2211-5463.12255\",\n      \"10.1002/2211-5463.12266\",\n      \"10.1002/2211-5463.12710\",\n      \"10.1002/9780470057414\",\n      \"10.1002/9780470758472\",\n      \"10.1002/9780470960707\",\n      \"10.1002/9780470976623.ch11\",\n      \"10.1002/9780470999554\",\n      \"10.1002/9781118675014.ch18\",\n      \"10.1002/9781118924853.ch8\",\n      \"10.1002/9781118971758.ch40\",\n      \"10.1002/9781119023647.ch1\",\n      \"10.1002/9781119043553.ch8\",\n      \"10.1002/9781119143505.ch13\",\n      \"10.1002/9781119179320.ch5\",\n      \"10.1002/9781119380924.ch1\",\n      \"10.1002/9781119409144.ch81\",\n      \"10.1002/9781119593058.ch6\",\n      \"10.1002/9781444316070.ch6\",\n      \"10.1002/9781444316070.ch7\",\n      \"10.1002/9783527611614.ch11\",\n      \"10.1002/9783527699261.ch18\",\n      \"10.1002/9783527818242.ch9\",\n      \"10.1002/acg2.10\",\n      \"10.1002/acn3.16\",\n      \"10.1002/acn3.50822\",\n      \"10.1002/acn3.50960\",\n      \"10.1002/adbi.201800335\",\n      \"10.1002/adbi.201900237\",\n      \"10.1002/adem.202100696\",\n      \"10.1002/adfm.200600441\",\n      \"10.1002/adfm.201910250\",\n      \"10.1002/adfm.202008400\",\n      \"10.1002/adfm.202105749\",\n      \"10.1002/adfm.202301017\",\n      \"10.1002/adhm.201200195\",\n      \"10.1002/adhm.201400842\",\n      \"10.1002/adhm.201701067\",\n      \"10.1002/adhm.201701175\",\n      \"10.1002/adhm.201800490\",\n      \"10.1002/adhm.201801471\",\n      \"10.1002/adhm.201801578\",\n      \"10.1002/adhm.202202147\",\n      \"10.1002/adma.201502403\",\n      \"10.1002/adma.201502454\",\n      \"10.1002/adma.201702057\",\n      \"10.1002/adma.201703002\",\n      \"10.1002/adma.201703838\",\n      \"10.1002/adma.201705322\",\n      \"10.1002/adma.201803309\",\n      \"10.1002/adma.201804041\",\n      \"10.1002/adma.201806158\",\n      \"10.1002/adma.202102580\",\n      \"10.1002/adma.202103923\",\n      \"10.1002/admi.202000112\",\n      \"10.1002/admi.202000966\",\n      \"10.1002/adsc.201100412\",\n      \"10.1002/adsc.201300568\",\n      \"10.1002/adsc.201701005\",\n      \"10.1002/adtp.201900136\",\n      \"10.1002/adtp.202000230\",\n      \"10.1002/adtp.202100035\",\n      \"10.1002/advs.201901222\",\n      \"10.1002/advs.202003572\",\n      \"10.1002/advs.202102778\",\n      \"10.1002/aenm.201401401\",\n      \"10.1002/ajb2.1136\",\n      \"10.1002/ajhb.22243\",\n      \"10.1002/ajmg.a.30621\",\n      \"10.1002/ajmg.a.36751\",\n      \"10.1002/ajmg.a.37107\",\n      \"10.1002/ajmg.a.38718\",\n      \"10.1002/ajmg.a.61063\",\n      \"10.1002/ajmg.b.32755\",\n      \"10.1002/ajoc.201900618\",\n      \"10.1002/ajpa.10018\",\n      \"10.1002/alz.038589\",\n      \"10.1002/alz.12419\",\n      \"10.1002/ame2.12032\",\n      \"10.1002/ana.10262\",\n      \"10.1002/ana.20315\",\n      \"10.1002/ana.21788\",\n      \"10.1002/ana.24357\",\n      \"10.1002/ana.24362\",\n      \"10.1002/ana.24494\",\n      \"10.1002/ana.25488\",\n      \"10.1002/ana.25832\",\n      \"10.1002/anbr.202000068\",\n      \"10.1002/anbr.202000077\",\n      \"10.1002/ange.201501204\",\n      \"10.1002/ange.202103696\",\n      \"10.1002/anie.196204761\",\n      \"10.1002/anie.200200565\",\n      \"10.1002/anie.200390233\",\n      \"10.1002/anie.200400618\",\n      \"10.1002/anie.201410180\",\n      \"10.1002/anie.201501204\",\n      \"10.1002/anie.201510610\",\n      \"10.1002/anie.201601233\",\n      \"10.1002/anie.201703028\",\n      \"10.1002/anie.201708233\",\n      \"10.1002/anie.201709542\",\n      \"10.1002/anie.201900585\",\n      \"10.1002/anie.201903264\",\n      \"10.1002/anie.202106147\",\n      \"10.1002/anie.202110819\",\n      \"10.1002/anie.202112232\",\n      \"10.1002/ar.a.20253\",\n      \"10.1002/arch.10053\",\n      \"10.1002/arch.10061\",\n      \"10.1002/art.23404\",\n      \"10.1002/art.39481\",\n      \"10.1002/art.39699\",\n      \"10.1002/aur.188\",\n      \"10.1002/bab.1137\",\n      \"10.1002/bab.1617\",\n      \"10.1002/bdr2.1416\",\n      \"10.1002/bdrb.20090\",\n      \"10.1002/bies.10068\",\n      \"10.1002/bies.200900155\",\n      \"10.1002/bies.201200043\",\n      \"10.1002/bies.201300104\",\n      \"10.1002/bies.201400122\",\n      \"10.1002/bies.201400162\",\n      \"10.1002/bies.201600203\",\n      \"10.1002/bies.201670906\",\n      \"10.1002/bies.201700001\",\n      \"10.1002/bies.201700086\",\n      \"10.1002/bies.201900171\",\n      \"10.1002/bies.20198\",\n      \"10.1002/bies.202000114\",\n      \"10.1002/bies.202000288\",\n      \"10.1002/bies.20353\",\n      \"10.1002/bies.20447\",\n      \"10.1002/bies.20692\",\n      \"10.1002/biof.1114\",\n      \"10.1002/biot.201200120\",\n      \"10.1002/biot.201900228\",\n      \"10.1002/biot.202000087\",\n      \"10.1002/biot.202300353\",\n      \"10.1002/bip.10221\",\n      \"10.1002/bip.21345\",\n      \"10.1002/bip.22314\",\n      \"10.1002/bit.10771\",\n      \"10.1002/bit.24513\",\n      \"10.1002/bit.24942\",\n      \"10.1002/bit.26069\",\n      \"10.1002/brb3.1089\",\n      \"10.1002/brb3.1591\",\n      \"10.1002/btm2.10110\",\n      \"10.1002/btpr.2522\",\n      \"10.1002/btpr.3008\",\n      \"10.1002/btpr.486\",\n      \"10.1002/cam4.2397\",\n      \"10.1002/cam4.2834\",\n      \"10.1002/cbf.1467\",\n      \"10.1002/cbf.3267\",\n      \"10.1002/cbf.3497\",\n      \"10.1002/cbic.201100784\",\n      \"10.1002/cbic.201500084\",\n      \"10.1002/cbic.201700648\",\n      \"10.1002/cbic.201800665\",\n      \"10.1002/cbic.201900101\",\n      \"10.1002/cbic.202300480\",\n      \"10.1002/cbin.11300\",\n      \"10.1002/chem.200800478\",\n      \"10.1002/chem.201700698\",\n      \"10.1002/chem.201902113\",\n      \"10.1002/chin.200745258\",\n      \"10.1002/cm.970170204\",\n      \"10.1002/cm.970220304\",\n      \"10.1002/cmdc.201300422\",\n      \"10.1002/cmdc.201500485\",\n      \"10.1002/cmdc.201700118\",\n      \"10.1002/cmdc.202000271\",\n      \"10.1002/cmdc.202000466\",\n      \"10.1002/cncr.22023\",\n      \"10.1002/cncr.30659\",\n      \"10.1002/cncr.31136\",\n      \"10.1002/cne.10100\",\n      \"10.1002/cne.10234\",\n      \"10.1002/cne.10239\",\n      \"10.1002/cne.1040\",\n      \"10.1002/cne.10421\",\n      \"10.1002/cne.10628\",\n      \"10.1002/cne.10675\",\n      \"10.1002/cne.10681\",\n      \"10.1002/cne.10874\",\n      \"10.1002/cne.1183\",\n      \"10.1002/cne.20300\",\n      \"10.1002/cne.20385\",\n      \"10.1002/cne.20469\",\n      \"10.1002/cne.20481\",\n      \"10.1002/cne.20512\",\n      \"10.1002/cne.20528\",\n      \"10.1002/cne.20738\",\n      \"10.1002/cne.20853\",\n      \"10.1002/cne.21219\",\n      \"10.1002/cne.21238\",\n      \"10.1002/cne.21266\",\n      \"10.1002/cne.21352\",\n      \"10.1002/cne.21646\",\n      \"10.1002/cne.21669\",\n      \"10.1002/cne.21684\",\n      \"10.1002/cne.21889\",\n      \"10.1002/cne.22295\",\n      \"10.1002/cne.22301\",\n      \"10.1002/cne.22489\",\n      \"10.1002/cne.22527\",\n      \"10.1002/cne.22532\",\n      \"10.1002/cne.22547\",\n      \"10.1002/cne.22563\",\n      \"10.1002/cne.22578\",\n      \"10.1002/cne.23144\",\n      \"10.1002/cne.23414\",\n      \"10.1002/cne.23458\",\n      \"10.1002/cne.23476\",\n      \"10.1002/cne.23661\",\n      \"10.1002/cne.23769\",\n      \"10.1002/cne.23787\",\n      \"10.1002/cne.23802\",\n      \"10.1002/cne.23875\",\n      \"10.1002/cne.23896\",\n      \"10.1002/cne.24078\",\n      \"10.1002/cne.24114\",\n      \"10.1002/cne.24360\",\n      \"10.1002/cne.24427\",\n      \"10.1002/cne.24481\",\n      \"10.1002/cne.24499\",\n      \"10.1002/cne.24674\",\n      \"10.1002/cne.24685\",\n      \"10.1002/cne.24746\",\n      \"10.1002/cne.24757\",\n      \"10.1002/cne.24792\",\n      \"10.1002/cne.24818\",\n      \"10.1002/cne.25163\",\n      \"10.1002/cne.25232\",\n      \"10.1002/cne.901240303\",\n      \"10.1002/cne.901370404\",\n      \"10.1002/cne.901450305\",\n      \"10.1002/cne.901520202\",\n      \"10.1002/cne.901590202\",\n      \"10.1002/cne.901810310\",\n      \"10.1002/cne.902030412\",\n      \"10.1002/cne.902340303\",\n      \"10.1002/cne.902530303\",\n      \"10.1002/cne.902580406\",\n      \"10.1002/cne.902640107\",\n      \"10.1002/cne.902730110\",\n      \"10.1002/cne.902790202\",\n      \"10.1002/cne.902860404\",\n      \"10.1002/cne.902910105\",\n      \"10.1002/cne.903200102\",\n      \"10.1002/cne.903350410\",\n      \"10.1002/cne.903390304\",\n      \"10.1002/cne.903390402\",\n      \"10.1002/cphc.201701175\",\n      \"10.1002/cphy.c120035\",\n      \"10.1002/cphy.c170048\",\n      \"10.1002/cphy.c200027\",\n      \"10.1002/cpt.698\",\n      \"10.1002/cpz1.244\",\n      \"10.1002/cti2.1129\",\n      \"10.1002/cti2.1144\",\n      \"10.1002/cti2.1336\",\n      \"10.1002/cyto.990140205\",\n      \"10.1002/cyto.a.20493\",\n      \"10.1002/cyto.a.20920\",\n      \"10.1002/cyto.a.23953\",\n      \"10.1002/ddr.10366\",\n      \"10.1002/dmr.5610020301\",\n      \"10.1002/dneu.20399\",\n      \"10.1002/dneu.20543\",\n      \"10.1002/dneu.20622\",\n      \"10.1002/dneu.20875\",\n      \"10.1002/dneu.22014\",\n      \"10.1002/dneu.22022\",\n      \"10.1002/dneu.22028\",\n      \"10.1002/dneu.22132\",\n      \"10.1002/dneu.22143\",\n      \"10.1002/dneu.22700\",\n      \"10.1002/dneu.22777\",\n      \"10.1002/dneu.22814\",\n      \"10.1002/dneu.22849\",\n      \"10.1002/dvdy.21773\",\n      \"10.1002/dvdy.22259\",\n      \"10.1002/dvdy.24110\",\n      \"10.1002/dvdy.24167\",\n      \"10.1002/dvdy.24414\",\n      \"10.1002/dvdy.24612\",\n      \"10.1002/dvdy.79\",\n      \"10.1002/dvdy.94\",\n      \"10.1002/dvg.23399\",\n      \"10.1002/ece3.1720\",\n      \"10.1002/ece3.3309\",\n      \"10.1002/eji.1830190712\",\n      \"10.1002/eji.1830230929\",\n      \"10.1002/eji.1830260421\",\n      \"10.1002/eji.1830270725\",\n      \"10.1002/eji.200425139\",\n      \"10.1002/eji.200425332\",\n      \"10.1002/eji.200425463\",\n      \"10.1002/eji.200425538\",\n      \"10.1002/eji.200737157\",\n      \"10.1002/eji.200738060\",\n      \"10.1002/eji.200738078\",\n      \"10.1002/eji.200838283\",\n      \"10.1002/eji.201040440\",\n      \"10.1002/eji.201041105\",\n      \"10.1002/eji.201041117\",\n      \"10.1002/eji.201141670\",\n      \"10.1002/eji.201141717\",\n      \"10.1002/eji.201142298\",\n      \"10.1002/eji.201242433\",\n      \"10.1002/eji.201343349\",\n      \"10.1002/eji.201343381\",\n      \"10.1002/eji.201343509\",\n      \"10.1002/eji.201343579\",\n      \"10.1002/eji.201343751\",\n      \"10.1002/eji.201344203\",\n      \"10.1002/eji.201344269\",\n      \"10.1002/eji.201444467\",\n      \"10.1002/eji.201444540\",\n      \"10.1002/eji.201444806\",\n      \"10.1002/eji.201444902\",\n      \"10.1002/eji.201445284\",\n      \"10.1002/eji.201445295\",\n      \"10.1002/eji.201545749\",\n      \"10.1002/eji.201546094\",\n      \"10.1002/eji.201646399\",\n      \"10.1002/eji.201747208\",\n      \"10.1002/eji.201847659\",\n      \"10.1002/eji.201847868\",\n      \"10.1002/eji.201948405\",\n      \"10.1002/eji.202048655\",\n      \"10.1002/eji.202048769\",\n      \"10.1002/eji.202048992\",\n      \"10.1002/ejoc.201901108\",\n      \"10.1002/elps.1150181505\",\n      \"10.1002/elps.200305601\",\n      \"10.1002/elps.200305844\",\n      \"10.1002/elps.200410423\",\n      \"10.1002/elps.201900030\",\n      \"10.1002/em.21892\",\n      \"10.1002/emmm.200900018\",\n      \"10.1002/emmm.201100626\",\n      \"10.1002/emmm.201201717\",\n      \"10.1002/etc.3670\",\n      \"10.1002/gcc.20636\",\n      \"10.1002/gene.10024\",\n      \"10.1002/gene.10204\",\n      \"10.1002/glia.10337\",\n      \"10.1002/glia.20407\",\n      \"10.1002/glia.20565\",\n      \"10.1002/glia.20622\",\n      \"10.1002/glia.20863\",\n      \"10.1002/glia.21089\",\n      \"10.1002/glia.21247\",\n      \"10.1002/glia.22661\",\n      \"10.1002/glia.22727\",\n      \"10.1002/glia.22836\",\n      \"10.1002/glia.22898\",\n      \"10.1002/glia.22899\",\n      \"10.1002/glia.23176\",\n      \"10.1002/glia.23311\",\n      \"10.1002/glia.23458\",\n      \"10.1002/glia.23592\",\n      \"10.1002/glia.23695\",\n      \"10.1002/glia.23740\",\n      \"10.1002/glia.23753\",\n      \"10.1002/glia.23780\",\n      \"10.1002/glia.23815\",\n      \"10.1002/glia.24053\",\n      \"10.1002/glia.24105\",\n      \"10.1002/glia.24144\",\n      \"10.1002/glia.440070105\",\n      \"10.1002/hbm.22896\",\n      \"10.1002/hbm.25001\",\n      \"10.1002/hep.22468\",\n      \"10.1002/hep.24570\",\n      \"10.1002/hep.29242\",\n      \"10.1002/hep.29681\",\n      \"10.1002/hep.29778\",\n      \"10.1002/hep.31875\",\n      \"10.1002/hep.32349\",\n      \"10.1002/hep.510230113\",\n      \"10.1002/hep.510310237\",\n      \"10.1002/hep4.1045\",\n      \"10.1002/hipo.20151\",\n      \"10.1002/hipo.20529\",\n      \"10.1002/hipo.20577\",\n      \"10.1002/hipo.20594\",\n      \"10.1002/hipo.20762\",\n      \"10.1002/hipo.20845\",\n      \"10.1002/hipo.23291\",\n      \"10.1002/hipo.23568\",\n      \"10.1002/hon.2251\",\n      \"10.1002/hon.2437_68\",\n      \"10.1002/humu.10277\",\n      \"10.1002/humu.21110\",\n      \"10.1002/humu.23191\",\n      \"10.1002/humu.23706\",\n      \"10.1002/humu.23760\",\n      \"10.1002/humu.23995\",\n      \"10.1002/ibd.20805\",\n      \"10.1002/iid3.136\",\n      \"10.1002/iid3.71\",\n      \"10.1002/ijc.1196\",\n      \"10.1002/ijc.1477\",\n      \"10.1002/ijc.21731\",\n      \"10.1002/ijc.24788\",\n      \"10.1002/ijc.29301\",\n      \"10.1002/ijc.31313\",\n      \"10.1002/ijc.31985\",\n      \"10.1002/ijc.32084\",\n      \"10.1002/ijc.33131\",\n      \"10.1002/ijc.33382\",\n      \"10.1002/iub.1601\",\n      \"10.1002/iub.1612\",\n      \"10.1002/iub.217\",\n      \"10.1002/iub.2278\",\n      \"10.1002/iub.530\",\n      \"10.1002/iub.608\",\n      \"10.1002/j.1460-2075.1987.tb04817.x\",\n      \"10.1002/j.1460-2075.1994.tb06274.x\",\n      \"10.1002/j.1460-2075.1995.tb06994.x\",\n      \"10.1002/jat.3451\",\n      \"10.1002/jbm.a.31019\",\n      \"10.1002/jbm.a.37093\",\n      \"10.1002/jbmr.1857\",\n      \"10.1002/jbmr.1989\",\n      \"10.1002/jbt.22626\",\n      \"10.1002/jcb.10205\",\n      \"10.1002/jcb.22155\",\n      \"10.1002/jcb.23287\",\n      \"10.1002/jcb.240560903\",\n      \"10.1002/jcb.25114\",\n      \"10.1002/jcb.25895\",\n      \"10.1002/jcb.25971\",\n      \"10.1002/jcb.26005\",\n      \"10.1002/jcc.20084\",\n      \"10.1002/jcc.20290\",\n      \"10.1002/jcc.20291\",\n      \"10.1002/jcc.20895\",\n      \"10.1002/jcc.21334\",\n      \"10.1002/jcc.21367\",\n      \"10.1002/jcc.25802\",\n      \"10.1002/jcc.25837\",\n      \"10.1002/jcc.26189\",\n      \"10.1002/jcc.540130805\",\n      \"10.1002/jcp.1040760202\",\n      \"10.1002/jcp.1112\",\n      \"10.1002/jcp.21732\",\n      \"10.1002/jcp.22153\",\n      \"10.1002/jcp.24157\",\n      \"10.1002/jcp.24854\",\n      \"10.1002/jcp.26031\",\n      \"10.1002/jcp.26291\",\n      \"10.1002/jcp.26461\",\n      \"10.1002/jcp.26765\",\n      \"10.1002/jcp.26931\",\n      \"10.1002/jcp.26956\",\n      \"10.1002/jcp.28859\",\n      \"10.1002/jcp.29486\",\n      \"10.1002/jcp.29638\",\n      \"10.1002/jcp.30064\",\n      \"10.1002/jemt.20338\",\n      \"10.1002/jemt.20441\",\n      \"10.1002/jemt.20500\",\n      \"10.1002/jev2.12116\",\n      \"10.1002/jex2.40\",\n      \"10.1002/jez.1402520507\",\n      \"10.1002/jez.2542\",\n      \"10.1002/jgm.1415\",\n      \"10.1002/jgm.1548\",\n      \"10.1002/jgm.3107\",\n      \"10.1002/jgm.3382\",\n      \"10.1002/jhm.877\",\n      \"10.1002/jib.104\",\n      \"10.1002/jib.303\",\n      \"10.1002/jimd.12249\",\n      \"10.1002/jlb.1ma0520-016r\",\n      \"10.1002/jlb.1ma1118-428r\",\n      \"10.1002/jlb.2a0817-341rr\",\n      \"10.1002/jlb.2ri0717-278r\",\n      \"10.1002/jlb.3mir0817-346rrr\",\n      \"10.1002/jlb.3mr0218-079r\",\n      \"10.1002/jlb.3ta0517-192r\",\n      \"10.1002/jlb.4a1221-678rr\",\n      \"10.1002/jlb.53.3.309\",\n      \"10.1002/jlb.5ma0717-282r\",\n      \"10.1002/jlb.5mir0420-055r\",\n      \"10.1002/jlb.5mr1020-057rr\",\n      \"10.1002/jlb.64.1.33\",\n      \"10.1002/jlb.66.4.575\",\n      \"10.1002/jlb.mr0318-095rr\",\n      \"10.1002/jmor.1051900303\",\n      \"10.1002/jmor.1052140206\",\n      \"10.1002/jmor.10707\",\n      \"10.1002/jmor.20871\",\n      \"10.1002/jmr.2219\",\n      \"10.1002/jmr.747\",\n      \"10.1002/jmri.21604\",\n      \"10.1002/jmv.1890270210\",\n      \"10.1002/jmv.27601\",\n      \"10.1002/jmv.27927\",\n      \"10.1002/jmv.28407\",\n      \"10.1002/jnr.10646\",\n      \"10.1002/jnr.20678\",\n      \"10.1002/jnr.22199\",\n      \"10.1002/jnr.22411\",\n      \"10.1002/jnr.24214\",\n      \"10.1002/jnr.24687\",\n      \"10.1002/jnr.24735\",\n      \"10.1002/jnr.24842\",\n      \"10.1002/jnr.24922\",\n      \"10.1002/jobm.201300434\",\n      \"10.1002/jobm.201300622\",\n      \"10.1002/jps.22276\",\n      \"10.1002/jsfa.8261\",\n      \"10.1002/jts.20231\",\n      \"10.1002/lno.10203\",\n      \"10.1002/lom3.10162\",\n      \"10.1002/lom3.10426\",\n      \"10.1002/mabi.201000206\",\n      \"10.1002/mabi.201700018\",\n      \"10.1002/mabi.201700095\",\n      \"10.1002/mas.10017\",\n      \"10.1002/mas.21649\",\n      \"10.1002/mbo3.345\",\n      \"10.1002/mbo3.629\",\n      \"10.1002/mbo3.740\",\n      \"10.1002/mc.23212\",\n      \"10.1002/mco2.6\",\n      \"10.1002/mds.23774\",\n      \"10.1002/med.20106\",\n      \"10.1002/med.20216\",\n      \"10.1002/med.21284\",\n      \"10.1002/med.21324\",\n      \"10.1002/med.21409\",\n      \"10.1002/med.21456\",\n      \"10.1002/med.21517\",\n      \"10.1002/med.21575\",\n      \"10.1002/med.21765\",\n      \"10.1002/med.21787\",\n      \"10.1002/med.21851\",\n      \"10.1002/minf.201400088\",\n      \"10.1002/mnfr.201000221\",\n      \"10.1002/mrd.20961\",\n      \"10.1002/mrd.21057\",\n      \"10.1002/mrd.22024\",\n      \"10.1002/mrd.22223\",\n      \"10.1002/mrd.23476\",\n      \"10.1002/mrm.1155\",\n      \"10.1002/mrm.26781\",\n      \"10.1002/nbm.2987\",\n      \"10.1002/path.1027\",\n      \"10.1002/path.1662\",\n      \"10.1002/path.2440\",\n      \"10.1002/path.2638\",\n      \"10.1002/path.4239\",\n      \"10.1002/path.4878\",\n      \"10.1002/path.5271\",\n      \"10.1002/pmic.200601020\",\n      \"10.1002/pmic.200900840\",\n      \"10.1002/pmic.201000419\",\n      \"10.1002/pmic.201100043\",\n      \"10.1002/pmic.201100397\",\n      \"10.1002/pmic.201100544\",\n      \"10.1002/pmic.201200112\",\n      \"10.1002/pmic.201400619\",\n      \"10.1002/ppap.201700228\",\n      \"10.1002/ppul.21424\",\n      \"10.1002/prca.201800186\",\n      \"10.1002/pro.109\",\n      \"10.1002/pro.2230\",\n      \"10.1002/pro.2330\",\n      \"10.1002/pro.242\",\n      \"10.1002/pro.246\",\n      \"10.1002/pro.2610\",\n      \"10.1002/pro.2803\",\n      \"10.1002/pro.3\",\n      \"10.1002/pro.3072\",\n      \"10.1002/pro.324\",\n      \"10.1002/pro.3313\",\n      \"10.1002/pro.3642\",\n      \"10.1002/pro.3715\",\n      \"10.1002/pro.3943\",\n      \"10.1002/pro.3974\",\n      \"10.1002/pro.3978\",\n      \"10.1002/pro.4653\",\n      \"10.1002/pro.4713\",\n      \"10.1002/pro.4851\",\n      \"10.1002/pro.5034\",\n      \"10.1002/pro.580\",\n      \"10.1002/pro.666\",\n      \"10.1002/pros.10126\",\n      \"10.1002/pros.23213\",\n      \"10.1002/pros.23909\",\n      \"10.1002/prot.10064\",\n      \"10.1002/prot.20792\",\n      \"10.1002/prot.21060\",\n      \"10.1002/prot.21499\",\n      \"10.1002/prot.21683\",\n      \"10.1002/prot.23082\",\n      \"10.1002/prot.24283\",\n      \"10.1002/prot.24703\",\n      \"10.1002/prot.24741\",\n      \"10.1002/prot.24761\",\n      \"10.1002/prot.25033\",\n      \"10.1002/prot.25415\",\n      \"10.1002/prot.25823\",\n      \"10.1002/prot.25855\",\n      \"10.1002/prot.25870\",\n      \"10.1002/prot.26042\",\n      \"10.1002/prot.26078\",\n      \"10.1002/prot.26172\",\n      \"10.1002/prot.26194\",\n      \"10.1002/prot.26197\",\n      \"10.1002/prot.26235\",\n      \"10.1002/prot.26237\",\n      \"10.1002/prot.26474\",\n      \"10.1002/prot.340220306\",\n      \"10.1002/prot.340230412\",\n      \"10.1002/ps.2050\",\n      \"10.1002/ps.3506\",\n      \"10.1002/ps.3585\",\n      \"10.1002/ps.4527\",\n      \"10.1002/ps.4837\",\n      \"10.1002/ps.5652\",\n      \"10.1002/ps.5697\",\n      \"10.1002/psc.803\",\n      \"10.1002/qua.26086\",\n      \"10.1002/reg2.38\",\n      \"10.1002/rmb2.12333\",\n      \"10.1002/rmv.1845\",\n      \"10.1002/rmv.1966\",\n      \"10.1002/rmv.2231\",\n      \"10.1002/rmv.2346\",\n      \"10.1002/sctm.16-0158\",\n      \"10.1002/sctm.19-0123\",\n      \"10.1002/sctm.20-0351\",\n      \"10.1002/smll.201400863\",\n      \"10.1002/smll.201901459\",\n      \"10.1002/smll.202003981\",\n      \"10.1002/smll.202005222\",\n      \"10.1002/smll.202304378\",\n      \"10.1002/smtd.201900514\",\n      \"10.1002/spe.4380211102\",\n      \"10.1002/stem.1249\",\n      \"10.1002/stem.1349\",\n      \"10.1002/stem.1704\",\n      \"10.1002/stem.1815\",\n      \"10.1002/stem.2346\",\n      \"10.1002/stem.2489\",\n      \"10.1002/stem.3025\",\n      \"10.1002/stem.3175\",\n      \"10.1002/stem.684\",\n      \"10.1002/syn.20711\",\n      \"10.1002/syn.20768\",\n      \"10.1002/syn.21909\",\n      \"10.1002/syn.22072\",\n      \"10.1002/term.1727\",\n      \"10.1002/term.2958\",\n      \"10.1002/wcms.1448\",\n      \"10.1002/wdev.151\",\n      \"10.1002/wdev.167\",\n      \"10.1002/wdev.192\",\n      \"10.1002/wdev.248\",\n      \"10.1002/wdev.290\",\n      \"10.1002/wdev.376\",\n      \"10.1002/wdev.65\",\n      \"10.1002/wrna.1158\",\n      \"10.1002/wrna.1161\",\n      \"10.1002/wrna.1165\",\n      \"10.1002/wrna.117\",\n      \"10.1002/wrna.1226\",\n      \"10.1002/wrna.1269\",\n      \"10.1002/wrna.1336\",\n      \"10.1002/wrna.1474\",\n      \"10.1002/wrna.1595\",\n      \"10.1002/wrna.1597\",\n      \"10.1002/wrna.1651\",\n      \"10.1002/wrna.1665\",\n      \"10.1002/wrna.57\",\n      \"10.1002/wsbm.1352\",\n      \"10.1002/wsbm.1413\",\n      \"10.1002/yea.1502\",\n      \"10.1002/yea.1644\",\n      \"10.1002/yea.1803\",\n      \"10.1002/yea.1843\",\n      \"10.1002/yea.320080602\",\n      \"10.1002/yea.991\",\n      \"10.1002/zamm.201400045\",\n      \"10.1006/bbrc.2000.2702\",\n      \"10.1006/biol.2001.0305\",\n      \"10.1006/cyto.1998.0426\",\n      \"10.1006/dbio.2000.0146\",\n      \"10.1006/dbio.2002.0602\",\n      \"10.1006/dbio.2002.0613\",\n      \"10.1006/dbio.2002.0780\",\n      \"10.1006/excr.1999.4688\",\n      \"10.1006/excr.2000.4875\",\n      \"10.1006/excr.2001.5334\",\n      \"10.1006/excr.2002.5485\",\n      \"10.1006/exnr.2001.7768\",\n      \"10.1006/exnr.2002.7876\",\n      \"10.1006/exnr.2002.7882\",\n      \"10.1006/jmbi.1996.0847\",\n      \"10.1006/jmbi.1998.2530\",\n      \"10.1006/jmbi.1999.2700\",\n      \"10.1006/jmbi.1999.3088\",\n      \"10.1006/jmbi.1999.3091\",\n      \"10.1006/jmbi.1999.3392\",\n      \"10.1006/jmbi.2000.4042\",\n      \"10.1006/jmbi.2000.4158\",\n      \"10.1006/jmbi.2000.4315\",\n      \"10.1006/jmbi.2001.4780\",\n      \"10.1006/jmbi.2001.5077\",\n      \"10.1006/jsbi.1996.0013\",\n      \"10.1006/mcne.2000.0869\",\n      \"10.1006/meth.2001.1262\",\n      \"10.1006/mpev.2001.1008\",\n      \"10.1006/nbdi.2002.0536\",\n      \"10.1006/nimg.2001.1031\",\n      \"10.1006/pest.1999.2406\",\n      \"10.1006/prep.2001.1564\",\n      \"10.1006/taap.1999.8769\",\n      \"10.1006/viro.1999.9659\",\n      \"10.1006/viro.2000.0679\",\n      \"10.1007/0-306-48173-1_2\",\n      \"10.1007/0-387-25515-x_12\",\n      \"10.1007/0-387-30746-x_27\",\n      \"10.1007/1-4020-4303-1_14\",\n      \"10.1007/10_2014_300\",\n      \"10.1007/124_2020_38\",\n      \"10.1007/128_2014_601\",\n      \"10.1007/12_2018_45\",\n      \"10.1007/164_2017_69\",\n      \"10.1007/164_2017_75\",\n      \"10.1007/164_2018_97\",\n      \"10.1007/164_2019_333\",\n      \"10.1007/3-540-45300-8_7\",\n      \"10.1007/4735_104\",\n      \"10.1007/4735_96\",\n      \"10.1007/5584_2018_306\",\n      \"10.1007/5584_2021_618\",\n      \"10.1007/7355_2014_75\",\n      \"10.1007/7355_2023_161\",\n      \"10.1007/7651_2018_196\",\n      \"10.1007/7653_2015_55\",\n      \"10.1007/82_2011_169\",\n      \"10.1007/82_2014_414\",\n      \"10.1007/82_2015_479\",\n      \"10.1007/82_2018_144\",\n      \"10.1007/8415_2011_79\",\n      \"10.1007/8904_2014_383\",\n      \"10.1007/978-0-306-48568-8\",\n      \"10.1007/978-0-387-68945-6_1\",\n      \"10.1007/978-0-387-77863-1\",\n      \"10.1007/978-0-387-77863-1_9\",\n      \"10.1007/978-0-387-77944-7_2\",\n      \"10.1007/978-0-387-89781-3_4\",\n      \"10.1007/978-1-0716-0884-5_13\",\n      \"10.1007/978-1-0716-1190-6_2\",\n      \"10.1007/978-1-0716-1190-6_23\",\n      \"10.1007/978-1-0716-1472-3_19\",\n      \"10.1007/978-1-0716-1601-7_16\",\n      \"10.1007/978-1-0716-2501-9_9\",\n      \"10.1007/978-1-4020-3166-3_8\",\n      \"10.1007/978-1-4020-3286-8_38\",\n      \"10.1007/978-1-4020-6635-1_78\",\n      \"10.1007/978-1-4020-6754-9_11454\",\n      \"10.1007/978-1-4020-6776-1_8\",\n      \"10.1007/978-1-4020-8247-4_7\",\n      \"10.1007/978-1-4020-8837-7_1\",\n      \"10.1007/978-1-4020-9741-6_13\",\n      \"10.1007/978-1-4419-1170-4_8\",\n      \"10.1007/978-1-4419-5774-0_19\",\n      \"10.1007/978-1-4419-7002-2_10\",\n      \"10.1007/978-1-4419-7692-5_16\",\n      \"10.1007/978-1-4471-1300-3_1\",\n      \"10.1007/978-1-4471-4372-7_10\",\n      \"10.1007/978-1-4612-3292-6_9\",\n      \"10.1007/978-1-4613-0135-6\",\n      \"10.1007/978-1-4613-3421-7_10\",\n      \"10.1007/978-1-4614-0323-4_1\",\n      \"10.1007/978-1-4614-1247-2_4\",\n      \"10.1007/978-1-4614-3997-4\",\n      \"10.1007/978-1-4614-5203-4_20\",\n      \"10.1007/978-1-4614-5966-8_3\",\n      \"10.1007/978-1-4614-6438-9_101689-1\",\n      \"10.1007/978-1-4614-7876-8_24\",\n      \"10.1007/978-1-4614-9563-5_10\",\n      \"10.1007/978-1-4615-9221-1_1\",\n      \"10.1007/978-1-4757-2312-0\",\n      \"10.1007/978-1-4899-3553-3_8\",\n      \"10.1007/978-1-4939-1136-3_1\",\n      \"10.1007/978-1-4939-1242-1_16\",\n      \"10.1007/978-1-4939-1292-6_37\",\n      \"10.1007/978-1-4939-1311-4\",\n      \"10.1007/978-1-4939-1862-1_10\",\n      \"10.1007/978-1-4939-1862-1_4\",\n      \"10.1007/978-1-4939-2498-1_3\",\n      \"10.1007/978-1-4939-2709-8_13\",\n      \"10.1007/978-1-4939-2815-6_2\",\n      \"10.1007/978-1-4939-2929-0_6\",\n      \"10.1007/978-1-4939-7033-9_13\",\n      \"10.1007/978-1-4939-7474-0_7\",\n      \"10.1007/978-1-4939-7493-1_12\",\n      \"10.1007/978-1-4939-7759-8_30\",\n      \"10.1007/978-1-4939-7774-1_2\",\n      \"10.1007/978-1-4939-7837-3_12\",\n      \"10.1007/978-1-4939-8873-0_21\",\n      \"10.1007/978-1-4939-9118-1_18\",\n      \"10.1007/978-1-4939-9148-8_5\",\n      \"10.1007/978-1-4939-9195-2_17\",\n      \"10.1007/978-1-4939-9220-1_11\",\n      \"10.1007/978-1-59745-396-7_15\",\n      \"10.1007/978-1-61779-201-4\",\n      \"10.1007/978-1-61779-433-9_17\",\n      \"10.1007/978-1-62703-646-7_17\",\n      \"10.1007/978-1-62703-694-8_7\",\n      \"10.1007/978-1-62703-761-7_8\",\n      \"10.1007/978-1-62703-791-4_1\",\n      \"10.1007/978-2-287-72615-6_27\",\n      \"10.1007/978-3-030-06115-9_4\",\n      \"10.1007/978-3-030-15308-3_8\",\n      \"10.1007/978-3-030-19103-0_5\",\n      \"10.1007/978-3-030-19404-8\",\n      \"10.1007/978-3-030-27378-1_12\",\n      \"10.1007/978-3-030-28102-1_142\",\n      \"10.1007/978-3-030-28102-1_143\",\n      \"10.1007/978-3-030-28102-1_144\",\n      \"10.1007/978-3-030-28102-1_151\",\n      \"10.1007/978-3-030-28102-1_152\",\n      \"10.1007/978-3-030-28102-1_159\",\n      \"10.1007/978-3-030-28102-1_160\",\n      \"10.1007/978-3-030-28102-1_177\",\n      \"10.1007/978-3-030-28102-1_178\",\n      \"10.1007/978-3-030-28102-1_19\",\n      \"10.1007/978-3-030-28102-1_23\",\n      \"10.1007/978-3-030-28102-1_26\",\n      \"10.1007/978-3-030-28102-1_27\",\n      \"10.1007/978-3-030-28102-1_28\",\n      \"10.1007/978-3-030-28102-1_32\",\n      \"10.1007/978-3-030-28102-1_58\",\n      \"10.1007/978-3-030-29654-4_3\",\n      \"10.1007/978-3-030-29654-4_4\",\n      \"10.1007/978-3-030-31897-0_2\",\n      \"10.1007/978-3-030-33308-9_1\",\n      \"10.1007/978-3-030-33308-9_26\",\n      \"10.1007/978-3-030-40870-1\",\n      \"10.1007/978-3-030-41283-8_7\",\n      \"10.1007/978-3-030-51849-3_19\",\n      \"10.1007/978-3-030-51849-3_5\",\n      \"10.1007/978-3-030-61149-1\",\n      \"10.1007/978-3-030-61286-3_7\",\n      \"10.1007/978-3-030-68321-4_3\",\n      \"10.1007/978-3-030-68321-4_6\",\n      \"10.1007/978-3-030-68321-4_7\",\n      \"10.1007/978-3-030-68748-9_10\",\n      \"10.1007/978-3-030-69507-1_8\",\n      \"10.1007/978-3-030-72515-0\",\n      \"10.1007/978-3-030-73147-2_57\",\n      \"10.1007/978-3-030-76571-2_2\",\n      \"10.1007/978-3-030-90383-1_13\",\n      \"10.1007/978-3-031-11623-0_4\",\n      \"10.1007/978-3-031-17157-4_4\",\n      \"10.1007/978-3-031-23104-9_3\",\n      \"10.1007/978-3-031-37196-7_9\",\n      \"10.1007/978-3-319-07911-0_10\",\n      \"10.1007/978-3-319-07911-0_9\",\n      \"10.1007/978-3-319-08825-9_25\",\n      \"10.1007/978-3-319-09287-4_9\",\n      \"10.1007/978-3-319-09662-9_19\",\n      \"10.1007/978-3-319-09988-0\",\n      \"10.1007/978-3-319-10320-4_1\",\n      \"10.1007/978-3-319-11280-0_1\",\n      \"10.1007/978-3-319-13725-4_1\",\n      \"10.1007/978-3-319-15630-9_13\",\n      \"10.1007/978-3-319-18102-8\",\n      \"10.1007/978-3-319-18102-8_6\",\n      \"10.1007/978-3-319-22708-5\",\n      \"10.1007/978-3-319-23371-0_10\",\n      \"10.1007/978-3-319-25304-6_14\",\n      \"10.1007/978-3-319-28495-8_9\",\n      \"10.1007/978-3-319-31215-6_38-1\",\n      \"10.1007/978-3-319-41559-8_8\",\n      \"10.1007/978-3-319-42118-6_12\",\n      \"10.1007/978-3-319-43624-1_9\",\n      \"10.1007/978-3-319-44081-1_13\",\n      \"10.1007/978-3-319-56970-3_21\",\n      \"10.1007/978-3-319-59749-2_3\",\n      \"10.1007/978-3-319-61343-7_12\",\n      \"10.1007/978-3-319-65795-0_6\",\n      \"10.1007/978-3-319-67577-0_4\",\n      \"10.1007/978-3-319-72093-7_14\",\n      \"10.1007/978-3-319-72093-7_8\",\n      \"10.1007/978-3-319-74491-9\",\n      \"10.1007/978-3-319-76162-6_5\",\n      \"10.1007/978-3-319-90808-3\",\n      \"10.1007/978-3-319-90808-3_6\",\n      \"10.1007/978-3-319-91944-7_11\",\n      \"10.1007/978-3-319-95228-4_32\",\n      \"10.1007/978-3-319-96842-1_2\",\n      \"10.1007/978-3-540-71329-6_13\",\n      \"10.1007/978-3-540-89615-9_15\",\n      \"10.1007/978-3-642-01144-3_15\",\n      \"10.1007/978-3-642-04898-2_634\",\n      \"10.1007/978-3-642-10589-0_14\",\n      \"10.1007/978-3-642-11633-9_18\",\n      \"10.1007/978-3-642-12340-5_2\",\n      \"10.1007/978-3-642-13443-2_6\",\n      \"10.1007/978-3-642-17214-4_15\",\n      \"10.1007/978-3-642-20036-6_6\",\n      \"10.1007/978-3-642-20447-0_3\",\n      \"10.1007/978-3-642-29627-7_7\",\n      \"10.1007/978-3-642-30406-4_8\",\n      \"10.1007/978-3-642-30406-4_9\",\n      \"10.1007/978-3-642-31878-8_3\",\n      \"10.1007/978-3-642-59794-7_7\",\n      \"10.1007/978-3-642-60861-2\",\n      \"10.1007/978-3-7091-0215-2_9\",\n      \"10.1007/978-3-7091-1065-2_1\",\n      \"10.1007/978-3-7091-1065-2_16\",\n      \"10.1007/978-3-7091-1160-4_18\",\n      \"10.1007/978-3-7091-1806-1\",\n      \"10.1007/978-3-7091-1806-1_1\",\n      \"10.1007/978-3-7091-1806-1_2\",\n      \"10.1007/978-4-431-53945-2\",\n      \"10.1007/978-4-431-54276-6_10\",\n      \"10.1007/978-4-431-55642-8_7\",\n      \"10.1007/978-4-431-56582-6_18\",\n      \"10.1007/978-81-322-2283-5_7\",\n      \"10.1007/978-90-481-3144-0_6\",\n      \"10.1007/978-90-481-9069-0_7\",\n      \"10.1007/978-90-481-9485-8_18\",\n      \"10.1007/978-90-481-9735-4_4\",\n      \"10.1007/978-94-007-0782-5_2\",\n      \"10.1007/978-94-007-1217-1_9\",\n      \"10.1007/978-94-007-1333-8_5\",\n      \"10.1007/978-94-007-1333-8_9\",\n      \"10.1007/978-94-007-2004-6_3\",\n      \"10.1007/978-94-007-4525-4_15\",\n      \"10.1007/978-94-007-5561-1_13\",\n      \"10.1007/978-94-007-5917-6_4\",\n      \"10.1007/978-94-007-7832-0_5\",\n      \"10.1007/978-94-009-1189-5_2\",\n      \"10.1007/978-94-011-7680-4\",\n      \"10.1007/978-94-011-7852-5_6\",\n      \"10.1007/978-94-017-7417-8_4\",\n      \"10.1007/978-94-017-7741-4\",\n      \"10.1007/978-94-017-9294-3\",\n      \"10.1007/978-94-017-9294-3_2\",\n      \"10.1007/978-94-017-9424-4_2\",\n      \"10.1007/978-94-017-9861-7_15\",\n      \"10.1007/978-94-024-0921-5_3\",\n      \"10.1007/978-981-10-3292-9_8\",\n      \"10.1007/978-981-10-3707-8\",\n      \"10.1007/978-981-10-3707-8_8\",\n      \"10.1007/978-981-10-5203-3_10\",\n      \"10.1007/978-981-10-5254-5_8\",\n      \"10.1007/978-981-10-6955-0_14\",\n      \"10.1007/978-981-10-7101-0_6\",\n      \"10.1007/978-981-10-7230-7_22\",\n      \"10.1007/978-981-13-1002-7_15\",\n      \"10.1007/978-981-13-2242-6_1\",\n      \"10.1007/978-981-13-7318-3_6\",\n      \"10.1007/978-981-15-1671-9_24\",\n      \"10.1007/978-981-15-2696-1_39\",\n      \"10.1007/978-981-15-4423-1\",\n      \"10.1007/978-981-15-4423-1_1\",\n      \"10.1007/978-981-16-0691-5_17\",\n      \"10.1007/978-981-16-6170-9_7\",\n      \"10.1007/978-981-32-9449-3_2\",\n      \"10.1007/b105433\",\n      \"10.1007/b106370\",\n      \"10.1007/bf00001659\",\n      \"10.1007/bf00126376\",\n      \"10.1007/bf00199769\",\n      \"10.1007/bf00205197\",\n      \"10.1007/bf00227942\",\n      \"10.1007/bf00264448\",\n      \"10.1007/bf00267823\",\n      \"10.1007/bf00269438\",\n      \"10.1007/bf00380118\",\n      \"10.1007/bf00502969\",\n      \"10.1007/bf00611101\",\n      \"10.1007/bf00620055\",\n      \"10.1007/bf01054970\",\n      \"10.1007/bf02736761\",\n      \"10.1007/bf02818801\",\n      \"10.1007/bf02981319\",\n      \"10.1007/bf02994009\",\n      \"10.1007/bf03322542\",\n      \"10.1007/pl00001690\",\n      \"10.1007/pl00005684\",\n      \"10.1007/pl00021694\",\n      \"10.1007/s00005-006-0017-z\",\n      \"10.1007/s00005-014-0322-x\",\n      \"10.1007/s00011-008-8013-x\",\n      \"10.1007/s00011-016-1000-8\",\n      \"10.1007/s00011-017-1052-4\",\n      \"10.1007/s00011-017-1092-9\",\n      \"10.1007/s00011-020-01378-2\",\n      \"10.1007/s00011-022-01624-9\",\n      \"10.1007/s00018-003-3020-0\",\n      \"10.1007/s00018-003-3168-7\",\n      \"10.1007/s00018-004-4130-z\",\n      \"10.1007/s00018-005-5589-y\",\n      \"10.1007/s00018-007-7044-8\",\n      \"10.1007/s00018-007-7067-1\",\n      \"10.1007/s00018-008-8027-0\",\n      \"10.1007/s00018-008-8067-5\",\n      \"10.1007/s00018-008-8263-3\",\n      \"10.1007/s00018-008-8322-9\",\n      \"10.1007/s00018-009-0120-5\",\n      \"10.1007/s00018-010-0538-9\",\n      \"10.1007/s00018-010-0598-x\",\n      \"10.1007/s00018-011-0702-x\",\n      \"10.1007/s00018-012-0990-9\",\n      \"10.1007/s00018-012-1019-0\",\n      \"10.1007/s00018-012-1243-7\",\n      \"10.1007/s00018-013-1359-4\",\n      \"10.1007/s00018-013-1468-0\",\n      \"10.1007/s00018-013-1513-z\",\n      \"10.1007/s00018-014-1799-5\",\n      \"10.1007/s00018-014-1812-z\",\n      \"10.1007/s00018-015-1847-9\",\n      \"10.1007/s00018-015-1886-2\",\n      \"10.1007/s00018-016-2357-0\",\n      \"10.1007/s00018-016-2450-4\",\n      \"10.1007/s00018-017-2469-1\",\n      \"10.1007/s00018-017-2598-6\",\n      \"10.1007/s00018-018-2856-2\",\n      \"10.1007/s00018-018-2940-7\",\n      \"10.1007/s00018-018-2976-8\",\n      \"10.1007/s00018-019-03104-6\",\n      \"10.1007/s00018-019-03111-7\",\n      \"10.1007/s00018-019-03288-x\",\n      \"10.1007/s00018-019-03351-7\",\n      \"10.1007/s00018-020-03460-8\",\n      \"10.1007/s00018-020-03488-w\",\n      \"10.1007/s00018-020-03581-0\",\n      \"10.1007/s00018-020-03654-0\",\n      \"10.1007/s00018-021-03903-w\",\n      \"10.1007/s00018-021-04008-0\",\n      \"10.1007/s00018-021-04010-6\",\n      \"10.1007/s00018-021-04029-9\",\n      \"10.1007/s00018-021-04112-1\",\n      \"10.1007/s00018-022-04148-x\",\n      \"10.1007/s00018-022-04377-0\",\n      \"10.1007/s00018-022-04481-1\",\n      \"10.1007/s00018-023-04919-0\",\n      \"10.1007/s000180050042\",\n      \"10.1007/s000180050147\",\n      \"10.1007/s000180300022\",\n      \"10.1007/s00044-011-9740-z\",\n      \"10.1007/s00044-015-1491-9\",\n      \"10.1007/s00109-007-0228-8\",\n      \"10.1007/s00109-015-1252-8\",\n      \"10.1007/s00109-017-1536-2\",\n      \"10.1007/s00109-021-02100-3\",\n      \"10.1007/s00114-004-0502-3\",\n      \"10.1007/s00114-009-0604-z\",\n      \"10.1007/s00114-012-1004-3\",\n      \"10.1007/s00114-019-1601-5\",\n      \"10.1007/s00120-014-3748-1\",\n      \"10.1007/s00120-020-01127-7\",\n      \"10.1007/s00122-003-1382-1\",\n      \"10.1007/s00122-006-0255-9\",\n      \"10.1007/s00122-009-1170-7\",\n      \"10.1007/s00122-020-03548-6\",\n      \"10.1007/s001220051263\",\n      \"10.1007/s00125-006-0542-7\",\n      \"10.1007/s00125-007-0646-8\",\n      \"10.1007/s00125-008-0923-1\",\n      \"10.1007/s00125-011-2428-6\",\n      \"10.1007/s00125-012-2644-8\",\n      \"10.1007/s00125-013-3075-x\",\n      \"10.1007/s00125-016-3964-x\",\n      \"10.1007/s00125-024-06103-w\",\n      \"10.1007/s001250051289\",\n      \"10.1007/s001250100530\",\n      \"10.1007/s00129-017-4085-4\",\n      \"10.1007/s00202-007-0062-6\",\n      \"10.1007/s00203-017-1432-8\",\n      \"10.1007/s00203-018-1482-6\",\n      \"10.1007/s00204-005-0040-6\",\n      \"10.1007/s00204-010-0606-9\",\n      \"10.1007/s00204-018-2180-5\",\n      \"10.1007/s00204-019-02549-9\",\n      \"10.1007/s00204-021-03110-3\",\n      \"10.1007/s00210-011-0709-8\",\n      \"10.1007/s00213-016-4218-9\",\n      \"10.1007/s00214-017-2190-z\",\n      \"10.1007/s00216-007-1486-6\",\n      \"10.1007/s00216-018-0861-9\",\n      \"10.1007/s00221-005-0233-5\",\n      \"10.1007/s00221-009-1948-5\",\n      \"10.1007/s00227-009-1362-3\",\n      \"10.1007/s00232-008-9112-x\",\n      \"10.1007/s00232-010-9241-x\",\n      \"10.1007/s00232-021-00184-z\",\n      \"10.1007/s00234-002-0783-1\",\n      \"10.1007/s00239-004-0046-3\",\n      \"10.1007/s00239-004-2605-z\",\n      \"10.1007/s00239-005-0046-y\",\n      \"10.1007/s00239-006-0211-y\",\n      \"10.1007/s00239-009-9306-6\",\n      \"10.1007/s00239-010-9352-0\",\n      \"10.1007/s00239-011-9462-3\",\n      \"10.1007/s00239-012-9524-1\",\n      \"10.1007/s00239-015-9672-1\",\n      \"10.1007/s00239-017-9781-0\",\n      \"10.1007/s002390010093\",\n      \"10.1007/s00248-010-9717-3\",\n      \"10.1007/s00248-013-0226-z\",\n      \"10.1007/s00248-017-1036-5\",\n      \"10.1007/s00248-024-02357-4\",\n      \"10.1007/s00249-011-0730-3\",\n      \"10.1007/s00249-012-0841-5\",\n      \"10.1007/s00249-016-1168-4\",\n      \"10.1007/s002490050213\",\n      \"10.1007/s00251-005-0781-7\",\n      \"10.1007/s002510000234\",\n      \"10.1007/s00253-007-1209-0\",\n      \"10.1007/s00253-010-2447-0\",\n      \"10.1007/s00253-010-2486-6\",\n      \"10.1007/s00253-010-2696-y\",\n      \"10.1007/s00253-010-2843-5\",\n      \"10.1007/s00253-012-4190-1\",\n      \"10.1007/s00253-014-5546-5\",\n      \"10.1007/s00253-014-5806-4\",\n      \"10.1007/s00253-015-6439-y\",\n      \"10.1007/s00253-015-7027-x\",\n      \"10.1007/s00253-016-7344-8\",\n      \"10.1007/s00253-016-7724-0\",\n      \"10.1007/s00253-017-8209-5\",\n      \"10.1007/s00253-017-8224-6\",\n      \"10.1007/s00253-017-8433-z\",\n      \"10.1007/s00253-017-8567-z\",\n      \"10.1007/s00253-017-8727-1\",\n      \"10.1007/s00253-018-9242-8\",\n      \"10.1007/s00253-019-09885-x\",\n      \"10.1007/s00253-019-10021-y\",\n      \"10.1007/s00253-019-10317-z\",\n      \"10.1007/s00253-020-10501-6\",\n      \"10.1007/s00253-020-10531-0\",\n      \"10.1007/s00253-021-11626-y\",\n      \"10.1007/s00253-022-11920-3\",\n      \"10.1007/s00253-024-13056-y\",\n      \"10.1007/s00262-001-0235-5\",\n      \"10.1007/s00262-007-0394-0\",\n      \"10.1007/s00262-007-0425-x\",\n      \"10.1007/s00262-009-0728-1\",\n      \"10.1007/s00262-014-1563-6\",\n      \"10.1007/s00262-020-02572-1\",\n      \"10.1007/s00262-020-02583-y\",\n      \"10.1007/s00262-020-02598-5\",\n      \"10.1007/s00262-021-02949-w\",\n      \"10.1007/s00262-021-03007-1\",\n      \"10.1007/s00262-023-03495-3\",\n      \"10.1007/s00262-024-03742-1\",\n      \"10.1007/s00265-016-2071-9\",\n      \"10.1007/s00267-014-0252-8\",\n      \"10.1007/s00277-005-0021-0\",\n      \"10.1007/s00277-017-3142-3\",\n      \"10.1007/s00281-011-0295-3\",\n      \"10.1007/s00281-012-0310-3\",\n      \"10.1007/s00281-013-0388-2\",\n      \"10.1007/s00281-013-0414-4\",\n      \"10.1007/s00281-014-0452-6\",\n      \"10.1007/s00281-015-0505-5\",\n      \"10.1007/s00281-019-00742-7\",\n      \"10.1007/s00281-022-00927-7\",\n      \"10.1007/s00284-011-9890-8\",\n      \"10.1007/s00284-015-0785-y\",\n      \"10.1007/s00284-017-1418-4\",\n      \"10.1007/s00284-021-02435-7\",\n      \"10.1007/s00284-021-02724-1\",\n      \"10.1007/s00285-003-0232-8\",\n      \"10.1007/s00294-004-0487-7\",\n      \"10.1007/s00294-004-0504-x\",\n      \"10.1007/s00294-005-0022-5\",\n      \"10.1007/s00294-016-0600-8\",\n      \"10.1007/s00294-016-0670-7\",\n      \"10.1007/s00294-017-0753-0\",\n      \"10.1007/s00294-018-0855-3\",\n      \"10.1007/s00294-018-0873-1\",\n      \"10.1007/s00294-019-00999-3\",\n      \"10.1007/s00294-020-01120-9\",\n      \"10.1007/s00294-020-01127-2\",\n      \"10.1007/s00299-007-0317-8\",\n      \"10.1007/s00330-014-3492-3\",\n      \"10.1007/s00330-019-06544-7\",\n      \"10.1007/s00330-023-10483-9\",\n      \"10.1007/s00335-001-1003-8\",\n      \"10.1007/s00335-007-9036-2\",\n      \"10.1007/s00335-015-9603-x\",\n      \"10.1007/s00344-014-9464-7\",\n      \"10.1007/s00348-020-03027-0\",\n      \"10.1007/s00359-004-0540-5\",\n      \"10.1007/s00359-004-0565-9\",\n      \"10.1007/s00360-018-1199-5\",\n      \"10.1007/s00360-022-01471-4\",\n      \"10.1007/s00394-021-02677-y\",\n      \"10.1007/s00395-011-0213-9\",\n      \"10.1007/s00395-018-0686-x\",\n      \"10.1007/s00395-019-0766-6\",\n      \"10.1007/s00401-005-0991-y\",\n      \"10.1007/s00401-005-1070-0\",\n      \"10.1007/s00401-006-0038-z\",\n      \"10.1007/s00401-009-0590-4\",\n      \"10.1007/s00401-011-0843-x\",\n      \"10.1007/s00401-011-0891-2\",\n      \"10.1007/s00401-013-1155-0\",\n      \"10.1007/s00401-013-1173-y\",\n      \"10.1007/s00401-015-1413-4\",\n      \"10.1007/s00401-018-1829-8\",\n      \"10.1007/s00401-019-01980-7\",\n      \"10.1007/s00401-019-01993-2\",\n      \"10.1007/s00401-019-02000-4\",\n      \"10.1007/s00401-021-02333-z\",\n      \"10.1007/s00401-022-02488-3\",\n      \"10.1007/s00401-023-02565-1\",\n      \"10.1007/s00401-023-02601-0\",\n      \"10.1007/s004010000275\",\n      \"10.1007/s004010100392\",\n      \"10.1007/s00404-012-2279-5\",\n      \"10.1007/s00404-023-07225-z\",\n      \"10.1007/s00412-003-0237-5\",\n      \"10.1007/s00412-007-0124-6\",\n      \"10.1007/s00412-009-0226-4\",\n      \"10.1007/s00412-013-0436-7\",\n      \"10.1007/s00412-014-0463-z\",\n      \"10.1007/s00412-015-0516-y\",\n      \"10.1007/s00412-015-0543-8\",\n      \"10.1007/s00412-017-0631-z\",\n      \"10.1007/s00412-019-00714-8\",\n      \"10.1007/s00412-020-00734-9\",\n      \"10.1007/s00412-021-00763-y\",\n      \"10.1007/s00417-002-0429-3\",\n      \"10.1007/s00417-015-3024-0\",\n      \"10.1007/s00418-011-0897-9\",\n      \"10.1007/s00418-016-1445-4\",\n      \"10.1007/s00418-016-1520-x\",\n      \"10.1007/s00418-017-1604-2\",\n      \"10.1007/s00418-018-1677-6\",\n      \"10.1007/s00418-018-1732-3\",\n      \"10.1007/s00418-020-01930-5\",\n      \"10.1007/s00418-023-02251-z\",\n      \"10.1007/s00421-016-3413-z\",\n      \"10.1007/s00424-005-0030-9\",\n      \"10.1007/s00424-006-0112-3\",\n      \"10.1007/s00424-011-1044-0\",\n      \"10.1007/s00424-016-1865-y\",\n      \"10.1007/s00424-021-02562-x\",\n      \"10.1007/s00424-023-02853-5\",\n      \"10.1007/s00425-010-1179-9\",\n      \"10.1007/s00425-012-1782-z\",\n      \"10.1007/s00425-017-2727-3\",\n      \"10.1007/s00425-019-03173-8\",\n      \"10.1007/s00425-019-03283-3\",\n      \"10.1007/s00425-020-03415-0\",\n      \"10.1007/s00428-005-0003-6\",\n      \"10.1007/s00428-019-02579-9\",\n      \"10.1007/s00429-003-0338-1\",\n      \"10.1007/s00429-004-0384-3\",\n      \"10.1007/s00429-010-0245-1\",\n      \"10.1007/s00429-010-0254-0\",\n      \"10.1007/s00429-010-0265-x\",\n      \"10.1007/s00429-011-0322-0\",\n      \"10.1007/s00429-012-0493-3\",\n      \"10.1007/s00429-013-0531-9\",\n      \"10.1007/s00429-013-0660-1\",\n      \"10.1007/s00429-014-0796-7\",\n      \"10.1007/s00429-014-0848-z\",\n      \"10.1007/s00429-014-0853-2\",\n      \"10.1007/s00429-016-1284-z\",\n      \"10.1007/s00429-016-1354-2\",\n      \"10.1007/s00429-017-1436-9\",\n      \"10.1007/s00429-018-1692-3\",\n      \"10.1007/s00429-018-1710-5\",\n      \"10.1007/s00429-018-1744-8\",\n      \"10.1007/s00429-018-1806-y\",\n      \"10.1007/s00429-019-01860-6\",\n      \"10.1007/s00429-019-02023-3\",\n      \"10.1007/s00429-020-02025-6\",\n      \"10.1007/s00429-022-02458-1\",\n      \"10.1007/s00429-023-02644-9\",\n      \"10.1007/s00432-014-1738-8\",\n      \"10.1007/s00432-019-02909-z\",\n      \"10.1007/s00432-020-03349-w\",\n      \"10.1007/s00432-021-03787-0\",\n      \"10.1007/s00432-024-05737-y\",\n      \"10.1007/s00435-007-0034-4\",\n      \"10.1007/s00435-019-00462-4\",\n      \"10.1007/s00436-012-3004-9\",\n      \"10.1007/s00436-015-4507-y\",\n      \"10.1007/s00436-015-4803-6\",\n      \"10.1007/s00436-019-06332-8\",\n      \"10.1007/s00436-020-06822-0\",\n      \"10.1007/s00438-002-0787-x\",\n      \"10.1007/s00438-008-0389-3\",\n      \"10.1007/s00438-011-0658-4\",\n      \"10.1007/s00438-012-0695-7\",\n      \"10.1007/s00438-016-1198-8\",\n      \"10.1007/s00438-017-1350-0\",\n      \"10.1007/s00438-017-1370-9\",\n      \"10.1007/s00438-020-01662-0\",\n      \"10.1007/s00438-021-01762-5\",\n      \"10.1007/s004380051039\",\n      \"10.1007/s00439-010-0914-4\",\n      \"10.1007/s00439-012-1154-6\",\n      \"10.1007/s00439-017-1837-0\",\n      \"10.1007/s00439-019-02073-x\",\n      \"10.1007/s00439-020-02138-2\",\n      \"10.1007/s00439-021-02411-y\",\n      \"10.1007/s004390050443\",\n      \"10.1007/s00441-007-0432-4\",\n      \"10.1007/s00441-007-0478-3\",\n      \"10.1007/s00441-007-0536-x\",\n      \"10.1007/s00441-011-1196-4\",\n      \"10.1007/s00441-011-1200-z\",\n      \"10.1007/s00441-011-1228-0\",\n      \"10.1007/s00441-013-1612-z\",\n      \"10.1007/s00441-014-1895-8\",\n      \"10.1007/s00441-017-2704-y\",\n      \"10.1007/s00441-017-2735-4\",\n      \"10.1007/s00441-019-03076-w\",\n      \"10.1007/s00441-021-03486-9\",\n      \"10.1007/s004410000306\",\n      \"10.1007/s00442-017-3866-8\",\n      \"10.1007/s00497-022-00445-4\",\n      \"10.1007/s00572-020-00987-3\",\n      \"10.1007/s00592-017-1021-y\",\n      \"10.1007/s00702-008-0032-9\",\n      \"10.1007/s00702-017-1745-4\",\n      \"10.1007/s00705-012-1391-y\",\n      \"10.1007/s00709-016-1060-1\",\n      \"10.1007/s00709-020-01590-1\",\n      \"10.1007/s00726-010-0575-6\",\n      \"10.1007/s00726-014-1775-2\",\n      \"10.1007/s00726-015-2087-x\",\n      \"10.1007/s00726-020-02937-x\",\n      \"10.1007/s00775-007-0205-2\",\n      \"10.1007/s00787-017-0959-1\",\n      \"10.1007/s00795-015-0109-0\",\n      \"10.1007/s00894-012-1489-x\",\n      \"10.1007/s00894-015-2799-6\",\n      \"10.1007/s00894-017-3258-3\",\n      \"10.1007/s00894-020-4289-8\",\n      \"10.1007/s00894-021-04779-0\",\n      \"10.1007/s00894-023-05802-2\",\n      \"10.1007/s10014-007-0225-1\",\n      \"10.1007/s10038-008-0271-5\",\n      \"10.1007/s10059-010-0009-z\",\n      \"10.1007/s10067-016-3202-4\",\n      \"10.1007/s10072-016-2802-8\",\n      \"10.1007/s10096-005-1278-x\",\n      \"10.1007/s10096-023-04548-2\",\n      \"10.1007/s10096-023-04677-8\",\n      \"10.1007/s100960000315\",\n      \"10.1007/s10103-010-0761-5\",\n      \"10.1007/s10103-017-2317-4\",\n      \"10.1007/s10120-021-01180-x\",\n      \"10.1007/s10123-023-00389-3\",\n      \"10.1007/s10126-019-09942-6\",\n      \"10.1007/s101260000026\",\n      \"10.1007/s10142-002-0059-1\",\n      \"10.1007/s10142-017-0572-x\",\n      \"10.1007/s10142-021-00815-7\",\n      \"10.1007/s10142-023-01037-9\",\n      \"10.1007/s10147-008-0770-6\",\n      \"10.1007/s10147-021-01892-1\",\n      \"10.1007/s10162-021-00794-3\",\n      \"10.1007/s10237-012-0381-z\",\n      \"10.1007/s10237-020-01374-9\",\n      \"10.1007/s10238-011-0153-6\",\n      \"10.1007/s10238-023-01121-1\",\n      \"10.1007/s10254-005-0041-0\",\n      \"10.1007/s10265-011-0431-0\",\n      \"10.1007/s10265-021-01294-4\",\n      \"10.1007/s10334-013-0394-3\",\n      \"10.1007/s10340-018-0966-0\",\n      \"10.1007/s10388-023-01006-y\",\n      \"10.1007/s10393-020-01504-w\",\n      \"10.1007/s10409-017-0677-4\",\n      \"10.1007/s10439-010-0192-2\",\n      \"10.1007/s10439-017-1827-3\",\n      \"10.1007/s10439-017-1967-5\",\n      \"10.1007/s10456-013-9365-6\",\n      \"10.1007/s10456-013-9404-3\",\n      \"10.1007/s10456-013-9407-0\",\n      \"10.1007/s10456-020-09722-0\",\n      \"10.1007/s10456-021-09785-7\",\n      \"10.1007/s10456-021-09792-8\",\n      \"10.1007/s10456-024-09917-9\",\n      \"10.1007/s10456-024-09929-5\",\n      \"10.1007/s10495-014-1005-0\",\n      \"10.1007/s10495-020-01629-x\",\n      \"10.1007/s10522-008-9204-0\",\n      \"10.1007/s10522-018-9753-9\",\n      \"10.1007/s10529-015-1765-9\",\n      \"10.1007/s10534-005-4452-9\",\n      \"10.1007/s10534-008-9202-3\",\n      \"10.1007/s10534-010-9373-6\",\n      \"10.1007/s10539-014-9469-4\",\n      \"10.1007/s10541-005-0076-5\",\n      \"10.1007/s10549-017-4570-4\",\n      \"10.1007/s10549-019-05252-6\",\n      \"10.1007/s10549-020-05682-7\",\n      \"10.1007/s10549-020-05991-x\",\n      \"10.1007/s10552-016-0753-2\",\n      \"10.1007/s10555-005-5865-1\",\n      \"10.1007/s10555-008-9127-x\",\n      \"10.1007/s10555-010-9222-7\",\n      \"10.1007/s10555-016-9628-y\",\n      \"10.1007/s10555-017-9725-6\",\n      \"10.1007/s10555-020-09911-9\",\n      \"10.1007/s10555-020-09920-8\",\n      \"10.1007/s10555-021-09990-2\",\n      \"10.1007/s10555-021-09997-9\",\n      \"10.1007/s10557-020-07007-8\",\n      \"10.1007/s10565-018-9428-y\",\n      \"10.1007/s10571-011-9670-9\",\n      \"10.1007/s10571-021-01058-7\",\n      \"10.1007/s10577-015-9499-z\",\n      \"10.1007/s10577-016-9544-6\",\n      \"10.1007/s10577-017-9570-z\",\n      \"10.1007/s10577-018-9571-6\",\n      \"10.1007/s10577-018-9594-z\",\n      \"10.1007/s10585-010-9312-5\",\n      \"10.1007/s10585-011-9406-8\",\n      \"10.1007/s10585-022-10185-4\",\n      \"10.1007/s10616-007-9093-0\",\n      \"10.1007/s10620-014-3297-x\",\n      \"10.1007/s10620-014-3372-3\",\n      \"10.1007/s10620-017-4603-1\",\n      \"10.1007/s10646-019-02047-9\",\n      \"10.1007/s10658-007-9162-4\",\n      \"10.1007/s10658-007-9204-y\",\n      \"10.1007/s10658-013-0199-2\",\n      \"10.1007/s10658-018-1556-y\",\n      \"10.1007/s10683-017-9528-1\",\n      \"10.1007/s10695-018-0552-7\",\n      \"10.1007/s10695-018-0567-0\",\n      \"10.1007/s10711-012-9705-5\",\n      \"10.1007/s10719-007-9042-3\",\n      \"10.1007/s10719-008-9116-x\",\n      \"10.1007/s10719-018-9842-7\",\n      \"10.1007/s10719-021-10007-x\",\n      \"10.1007/s10722-010-9533-0\",\n      \"10.1007/s10725-010-9497-2\",\n      \"10.1007/s10725-018-0472-7\",\n      \"10.1007/s10735-014-9575-2\",\n      \"10.1007/s10750-006-0440-5\",\n      \"10.1007/s10750-015-2417-8\",\n      \"10.1007/s10750-019-03973-9\",\n      \"10.1007/s10750-020-04210-4\",\n      \"10.1007/s10750-020-04251-9\",\n      \"10.1007/s10753-013-9621-3\",\n      \"10.1007/s10753-014-0068-y\",\n      \"10.1007/s10753-016-0431-2\",\n      \"10.1007/s10753-016-0470-8\",\n      \"10.1007/s10787-019-00661-x\",\n      \"10.1007/s10815-010-9473-9\",\n      \"10.1007/s10815-014-0185-4\",\n      \"10.1007/s10815-014-0230-3\",\n      \"10.1007/s10815-016-0738-9\",\n      \"10.1007/s10815-020-01925-0\",\n      \"10.1007/s10822-014-9779-2\",\n      \"10.1007/s10822-017-0029-2\",\n      \"10.1007/s10822-017-0066-x\",\n      \"10.1007/s10822-018-0111-4\",\n      \"10.1007/s10822-019-00212-0\",\n      \"10.1007/s10847-009-9593-y\",\n      \"10.1007/s10863-013-9510-3\",\n      \"10.1007/s10867-020-09548-3\",\n      \"10.1007/s10875-007-9084-0\",\n      \"10.1007/s10875-009-9357-x\",\n      \"10.1007/s10875-016-0245-x\",\n      \"10.1007/s10875-017-0433-3\",\n      \"10.1007/s10875-018-0525-8\",\n      \"10.1007/s10875-020-00745-2\",\n      \"10.1007/s10875-020-00817-3\",\n      \"10.1007/s10875-022-01289-3\",\n      \"10.1007/s10886-006-9094-z\",\n      \"10.1007/s10895-007-0225-x\",\n      \"10.1007/s10930-019-09845-4\",\n      \"10.1007/s10955-007-9470-2\",\n      \"10.1007/s10969-009-9060-4\",\n      \"10.1007/s10974-019-09559-1\",\n      \"10.1007/s11010-005-3078-0\",\n      \"10.1007/s11010-009-0289-9\",\n      \"10.1007/s11010-010-0485-7\",\n      \"10.1007/s11010-012-1390-z\",\n      \"10.1007/s11010-014-2079-2\",\n      \"10.1007/s11011-014-9512-9\",\n      \"10.1007/s11030-022-10570-x\",\n      \"10.1007/s11032-009-9367-7\",\n      \"10.1007/s11032-011-9576-8\",\n      \"10.1007/s11033-011-1338-5\",\n      \"10.1007/s11033-018-4262-0\",\n      \"10.1007/s11033-019-05150-6\",\n      \"10.1007/s11033-019-05167-x\",\n      \"10.1007/s11033-020-05930-5\",\n      \"10.1007/s11033-021-06648-8\",\n      \"10.1007/s11033-021-06819-7\",\n      \"10.1007/s11055-016-0374-y\",\n      \"10.1007/s11064-007-9366-1\",\n      \"10.1007/s11064-008-9678-9\",\n      \"10.1007/s11064-009-9963-2\",\n      \"10.1007/s11064-015-1615-0\",\n      \"10.1007/s11064-017-2307-8\",\n      \"10.1007/s11064-019-02844-y\",\n      \"10.1007/s11071-011-9993-6\",\n      \"10.1007/s11095-006-9224-x\",\n      \"10.1007/s11095-016-1939-8\",\n      \"10.1007/s11095-018-2564-5\",\n      \"10.1007/s11101-006-9035-z\",\n      \"10.1007/s11101-020-09682-9\",\n      \"10.1007/s11103-004-0274-3\",\n      \"10.1007/s11103-005-4477-z\",\n      \"10.1007/s11103-007-9145-z\",\n      \"10.1007/s11103-020-01103-x\",\n      \"10.1007/s11103-021-01125-z\",\n      \"10.1007/s11103-021-01126-y\",\n      \"10.1007/s11103-023-01398-6\",\n      \"10.1007/s11105-013-0597-9\",\n      \"10.1007/s11105-013-0642-8\",\n      \"10.1007/s11105-018-1111-1\",\n      \"10.1007/s11119-018-9573-6\",\n      \"10.1007/s11120-016-0284-4\",\n      \"10.1007/s11120-022-00925-8\",\n      \"10.1007/s11136-024-03701-4\",\n      \"10.1007/s11154-010-9147-z\",\n      \"10.1007/s11154-012-9221-9\",\n      \"10.1007/s11240-014-0551-z\",\n      \"10.1007/s11259-021-09796-1\",\n      \"10.1007/s11262-010-0505-4\",\n      \"10.1007/s11262-012-0809-7\",\n      \"10.1007/s11274-021-03195-z\",\n      \"10.1007/s11295-012-0499-2\",\n      \"10.1007/s11295-014-0780-7\",\n      \"10.1007/s11295-014-0811-4\",\n      \"10.1007/s11295-016-1034-7\",\n      \"10.1007/s11295-018-1257-x\",\n      \"10.1007/s11295-021-01528-5\",\n      \"10.1007/s11302-009-9140-8\",\n      \"10.1007/s11302-010-9187-6\",\n      \"10.1007/s11302-012-9294-7\",\n      \"10.1007/s11302-016-9529-0\",\n      \"10.1007/s11302-022-09910-1\",\n      \"10.1007/s11302-023-09925-2\",\n      \"10.1007/s11332-020-00714-7\",\n      \"10.1007/s11356-014-3887-3\",\n      \"10.1007/s11356-016-7003-8\",\n      \"10.1007/s11356-020-11620-3\",\n      \"10.1007/s11356-021-14023-0\",\n      \"10.1007/s11356-022-24663-5\",\n      \"10.1007/s11357-005-4004-9\",\n      \"10.1007/s11357-020-00183-3\",\n      \"10.1007/s11357-020-00317-7\",\n      \"10.1007/s11357-021-00335-z\",\n      \"10.1007/s11357-021-00358-6\",\n      \"10.1007/s11416-020-00374-8\",\n      \"10.1007/s11427-009-0152-y\",\n      \"10.1007/s11427-018-9402-9\",\n      \"10.1007/s11427-020-1702-x\",\n      \"10.1007/s11427-022-2147-2\",\n      \"10.1007/s11427-022-2209-3\",\n      \"10.1007/s11427-023-2481-3\",\n      \"10.1007/s11434-012-5461-z\",\n      \"10.1007/s11434-015-0905-x\",\n      \"10.1007/s11481-009-9164-4\",\n      \"10.1007/s11481-010-9205-z\",\n      \"10.1007/s11481-011-9265-8\",\n      \"10.1007/s11481-011-9299-y\",\n      \"10.1007/s11481-018-9786-5\",\n      \"10.1007/s11481-020-09959-y\",\n      \"10.1007/s11523-021-00819-0\",\n      \"10.1007/s11538-014-9986-y\",\n      \"10.1007/s11596-019-2117-0\",\n      \"10.1007/s11689-010-9055-2\",\n      \"10.1007/s11693-011-9076-5\",\n      \"10.1007/s11743-015-1686-6\",\n      \"10.1007/s11831-022-09811-x\",\n      \"10.1007/s11882-011-0179-6\",\n      \"10.1007/s11892-005-0005-4\",\n      \"10.1007/s11899-018-0463-9\",\n      \"10.1007/s11899-019-00521-z\",\n      \"10.1007/s11910-015-0588-3\",\n      \"10.1007/s11914-019-00503-3\",\n      \"10.1007/s11920-020-01148-1\",\n      \"10.1007/s11926-020-00944-1\",\n      \"10.1007/s12010-010-9037-6\",\n      \"10.1007/s12010-014-1014-z\",\n      \"10.1007/s12010-016-2114-8\",\n      \"10.1007/s12010-019-02998-z\",\n      \"10.1007/s12011-017-1020-4\",\n      \"10.1007/s12015-014-9567-3\",\n      \"10.1007/s12015-015-9598-4\",\n      \"10.1007/s12015-016-9703-3\",\n      \"10.1007/s12015-017-9767-8\",\n      \"10.1007/s12015-018-9811-3\",\n      \"10.1007/s12015-018-9847-4\",\n      \"10.1007/s12015-019-09920-4\",\n      \"10.1007/s12015-021-10135-9\",\n      \"10.1007/s12015-023-10610-5\",\n      \"10.1007/s12017-019-08532-y\",\n      \"10.1007/s12021-016-9315-8\",\n      \"10.1007/s12021-023-09644-4\",\n      \"10.1007/s12026-009-8160-3\",\n      \"10.1007/s12026-011-8205-2\",\n      \"10.1007/s12029-009-9125-4\",\n      \"10.1007/s12029-020-00386-z\",\n      \"10.1007/s12031-008-9114-2\",\n      \"10.1007/s12031-008-9118-y\",\n      \"10.1007/s12031-010-9329-x\",\n      \"10.1007/s12031-018-1214-z\",\n      \"10.1007/s12031-018-1226-8\",\n      \"10.1007/s12031-023-02123-0\",\n      \"10.1007/s12032-015-0624-9\",\n      \"10.1007/s12032-018-1084-9\",\n      \"10.1007/s12033-009-9239-8\",\n      \"10.1007/s12035-012-8339-9\",\n      \"10.1007/s12035-013-8405-y\",\n      \"10.1007/s12035-014-9034-9\",\n      \"10.1007/s12035-016-9742-4\",\n      \"10.1007/s12035-017-0405-x\",\n      \"10.1007/s12035-017-0815-9\",\n      \"10.1007/s12035-018-0951-x\",\n      \"10.1007/s12035-018-1458-1\",\n      \"10.1007/s12035-019-01701-x\",\n      \"10.1007/s12035-019-01727-1\",\n      \"10.1007/s12035-020-02144-5\",\n      \"10.1007/s12035-023-03261-7\",\n      \"10.1007/s12038-018-9768-z\",\n      \"10.1007/s12038-021-00138-6\",\n      \"10.1007/s12039-019-1646-1\",\n      \"10.1007/s12079-020-00596-x\",\n      \"10.1007/s12094-020-02420-9\",\n      \"10.1007/s12104-018-9810-y\",\n      \"10.1007/s12185-011-0872-1\",\n      \"10.1007/s12185-016-1984-4\",\n      \"10.1007/s12192-010-0179-9\",\n      \"10.1007/s12192-016-0710-8\",\n      \"10.1007/s12195-008-0004-z\",\n      \"10.1007/s12195-015-0415-6\",\n      \"10.1007/s12206-012-1002-6\",\n      \"10.1007/s12223-012-0195-5\",\n      \"10.1007/s12264-017-0166-6\",\n      \"10.1007/s12264-020-00615-2\",\n      \"10.1007/s12264-021-00796-4\",\n      \"10.1007/s12268-017-0812-6\",\n      \"10.1007/s12272-020-01247-w\",\n      \"10.1007/s12272-023-01473-y\",\n      \"10.1007/s12275-008-0308-7\",\n      \"10.1007/s12275-012-2468-8\",\n      \"10.1007/s12275-014-4112-2\",\n      \"10.1007/s12275-015-5308-9\",\n      \"10.1007/s12275-016-6175-8\",\n      \"10.1007/s12281-009-0021-y\",\n      \"10.1007/s12307-009-0030-y\",\n      \"10.1007/s12307-010-0043-6\",\n      \"10.1007/s12307-011-0069-4\",\n      \"10.1007/s12307-012-0126-7\",\n      \"10.1007/s12308-009-0021-4\",\n      \"10.1007/s12311-010-0208-3\",\n      \"10.1007/s12311-010-0226-1\",\n      \"10.1007/s12311-014-0548-5\",\n      \"10.1007/s12311-014-0618-8\",\n      \"10.1007/s12311-015-0724-2\",\n      \"10.1007/s12311-018-0952-3\",\n      \"10.1007/s12325-020-01287-0\",\n      \"10.1007/s12374-016-0463-z\",\n      \"10.1007/s12539-016-0150-2\",\n      \"10.1007/s12539-018-0298-z\",\n      \"10.1007/s12551-020-00680-x\",\n      \"10.1007/s12551-023-01054-9\",\n      \"10.1007/s12560-021-09483-z\",\n      \"10.1007/s12565-015-0317-7\",\n      \"10.1007/s12565-017-0419-5\",\n      \"10.1007/s12565-023-00743-5\",\n      \"10.1007/s12600-023-01063-0\",\n      \"10.1007/s12640-012-9355-2\",\n      \"10.1007/s12640-016-9687-4\",\n      \"10.1007/s12668-015-0189-2\",\n      \"10.1007/s12672-022-00550-w\",\n      \"10.1007/s12975-020-00857-2\",\n      \"10.1007/s13105-024-01020-3\",\n      \"10.1007/s13131-012-0182-3\",\n      \"10.1007/s13197-013-1010-2\",\n      \"10.1007/s13199-009-0020-3\",\n      \"10.1007/s13199-022-00854-z\",\n      \"10.1007/s13205-013-0144-2\",\n      \"10.1007/s13205-023-03569-0\",\n      \"10.1007/s13238-011-1079-1\",\n      \"10.1007/s13238-017-0450-2\",\n      \"10.1007/s13238-018-0518-7\",\n      \"10.1007/s13238-018-0563-2\",\n      \"10.1007/s13238-018-0576-x\",\n      \"10.1007/s13238-019-0623-2\",\n      \"10.1007/s13238-019-0638-8\",\n      \"10.1007/s13238-020-00819-2\",\n      \"10.1007/s13246-016-0475-5\",\n      \"10.1007/s13258-020-01031-6\",\n      \"10.1007/s13277-016-5112-0\",\n      \"10.1007/s13353-011-0057-x\",\n      \"10.1007/s13361-018-1911-4\",\n      \"10.1007/s13365-017-0584-2\",\n      \"10.1007/s13402-019-00453-z\",\n      \"10.1007/s13402-020-00561-1\",\n      \"10.1007/s13577-015-0110-x\",\n      \"10.1007/s13577-016-0144-8\",\n      \"10.1007/s13577-019-00242-8\",\n      \"10.1007/s13592-015-0389-3\",\n      \"10.1007/s13592-019-00647-2\",\n      \"10.1007/s13593-012-0105-x\",\n      \"10.1007/s13593-023-00915-7\",\n      \"10.1007/s13744-020-00777-8\",\n      \"10.1007/s13760-021-01612-6\",\n      \"10.1007/s13770-022-00443-7\",\n      \"10.1007/s15010-021-01644-3\",\n      \"10.1007/s40121-022-00606-y\",\n      \"10.1007/s40123-023-00729-6\",\n      \"10.1007/s40200-022-01019-x\",\n      \"10.1007/s40259-018-0303-4\",\n      \"10.1007/s40259-020-00465-4\",\n      \"10.1007/s40259-023-00635-0\",\n      \"10.1007/s40263-019-00657-9\",\n      \"10.1007/s40268-021-00357-0\",\n      \"10.1007/s40273-018-0734-2\",\n      \"10.1007/s40279-019-01070-4\",\n      \"10.1007/s40291-018-0355-7\",\n      \"10.1007/s40291-022-00634-x\",\n      \"10.1007/s40484-019-0154-0\",\n      \"10.1007/s40484-019-0172-y\",\n      \"10.1007/s40544-022-0653-2\",\n      \"10.1007/s40572-017-0142-3\",\n      \"10.1007/s40588-015-0015-1\",\n      \"10.1007/s40778-018-0128-6\",\n      \"10.1007/s40778-020-00177-z\",\n      \"10.1007/s40778-021-00193-7\",\n      \"10.1007/s41365-019-0683-2\",\n      \"10.1007/s42452-020-2498-5\",\n      \"10.1007/s42764-020-00017-8\",\n      \"10.1007/s42764-020-00022-x\",\n      \"10.1007/s42770-022-00743-z\",\n      \"10.1007/s42995-021-00118-7\",\n      \"10.1007/s43440-021-00344-x\",\n      \"10.1007/s43630-023-00437-x\",\n      \"10.1016/0003-2697(83)90418-9\",\n      \"10.1016/0006-291x(90)90827-a\",\n      \"10.1016/0006-2952(89)90176-7\",\n      \"10.1016/0006-2952(95)00052-2\",\n      \"10.1016/0006-8993(79)90485-2\",\n      \"10.1016/0006-8993(82)91250-1\",\n      \"10.1016/0008-8749(84)90251-x\",\n      \"10.1016/0008-8749(91)90347-e\",\n      \"10.1016/0012-1606(77)90158-0\",\n      \"10.1016/0012-1606(83)90201-4\",\n      \"10.1016/0014-4827(65)90211-9\",\n      \"10.1016/0014-4886(61)90055-3\",\n      \"10.1016/0014-5793(90)81005-9\",\n      \"10.1016/0014-5793(95)00728-r\",\n      \"10.1016/0014-5793(96)00334-1\",\n      \"10.1016/0020-0190(93)90155-3\",\n      \"10.1016/0021-9991(77)90098-5\",\n      \"10.1016/0021-9991(83)90014-1\",\n      \"10.1016/0022-1910(72)90030-3\",\n      \"10.1016/0022-1910(73)90049-8\",\n      \"10.1016/0022-1910(80)90104-3\",\n      \"10.1016/0022-1910(88)90127-8\",\n      \"10.1016/0022-1910(89)90023-1\",\n      \"10.1016/0022-1910(89)90131-5\",\n      \"10.1016/0022-1910(90)90110-2\",\n      \"10.1016/0022-1910(92)90113-r\",\n      \"10.1016/0022-2836(75)90089-3\",\n      \"10.1016/0022-2836(77)90038-9\",\n      \"10.1016/0022-2836(80)90304-6\",\n      \"10.1016/0022-2836(83)90049-9\",\n      \"10.1016/0035-9203(71)90036-8\",\n      \"10.1016/0035-9203(81)90019-5\",\n      \"10.1016/0035-9203(84)90114-7\",\n      \"10.1016/0038-0717(76)90003-1\",\n      \"10.1016/0040-8166(88)90076-6\",\n      \"10.1016/0092-8674(81)90502-x\",\n      \"10.1016/0092-8674(83)90015-6\",\n      \"10.1016/0092-8674(83)90056-9\",\n      \"10.1016/0092-8674(86)90515-5\",\n      \"10.1016/0092-8674(86)90762-2\",\n      \"10.1016/0092-8674(90)90186-i\",\n      \"10.1016/0092-8674(90)90385-r\",\n      \"10.1016/0092-8674(90)90397-w\",\n      \"10.1016/0092-8674(91)90036-x\",\n      \"10.1016/0092-8674(91)90098-j\",\n      \"10.1016/0092-8674(91)90369-a\",\n      \"10.1016/0092-8674(91)90637-e\",\n      \"10.1016/0092-8674(91)90639-g\",\n      \"10.1016/0092-8674(92)90562-q\",\n      \"10.1016/0092-8674(93)80067-o\",\n      \"10.1016/0092-8674(93)90383-2\",\n      \"10.1016/0092-8674(93)90626-2\",\n      \"10.1016/0092-8674(94)90169-4\",\n      \"10.1016/0092-8674(94)90197-x\",\n      \"10.1016/0092-8674(94)90200-3\",\n      \"10.1016/0092-8674(94)90334-4\",\n      \"10.1016/0092-8674(94)90396-4\",\n      \"10.1016/0092-8674(95)90298-8\",\n      \"10.1016/0140-6736(92)91958-b\",\n      \"10.1016/0140-6736(93)90416-e\",\n      \"10.1016/0165-0270(91)90128-m\",\n      \"10.1016/0165-3806(85)90021-5\",\n      \"10.1016/0165-7992(93)90015-n\",\n      \"10.1016/0166-2236(96)10049-7\",\n      \"10.1016/0166-3542(91)90068-3\",\n      \"10.1016/0167-0115(90)90001-d\",\n      \"10.1016/0167-5699(93)90198-t\",\n      \"10.1016/0167-8817(85)90018-5\",\n      \"10.1016/0168-9525(93)90209-z\",\n      \"10.1016/0197-0186(86)90021-5\",\n      \"10.1016/0263-7855(96)00018-5\",\n      \"10.1016/0272-7714(87)90059-x\",\n      \"10.1016/0300-9084(96)82192-4\",\n      \"10.1016/0304-3940(95)11637-c\",\n      \"10.1016/0304-3959(96)03021-7\",\n      \"10.1016/0304-4157(82)90009-0\",\n      \"10.1016/0304-4165(78)90456-7\",\n      \"10.1016/0305-0491(92)90427-s\",\n      \"10.1016/0306-4522(86)90074-6\",\n      \"10.1016/0306-4522(93)90335-d\",\n      \"10.1016/0306-4522(94)90293-3\",\n      \"10.1016/0378-1119(82)90083-x\",\n      \"10.1016/0378-1119(89)90332-6\",\n      \"10.1016/0378-1119(91)90434-d\",\n      \"10.1016/0378-1119(92)90627-2\",\n      \"10.1016/0896-6273(90)90136-4\",\n      \"10.1016/0896-6273(91)90374-9\",\n      \"10.1016/0921-8777(91)90065-w\",\n      \"10.1016/0925-4773(96)00527-8\",\n      \"10.1016/0960-0760(92)90108-u\",\n      \"10.1016/0960-0760(93)90291-4\",\n      \"10.1016/0962-8924(93)90066-a\",\n      \"10.1016/0968-0004(94)90115-5\",\n      \"10.1016/1044-0305(94)80016-2\",\n      \"10.1016/b0-443-07287-6/50065-5\",\n      \"10.1016/b978-0-12-374145-5.00091-7\",\n      \"10.1016/b978-0-12-374546-0.00029-8\",\n      \"10.1016/b978-0-12-384747-8.10011-x\",\n      \"10.1016/b978-0-12-394389-7.00001-6\",\n      \"10.1016/b978-0-12-394802-1.00009-1\",\n      \"10.1016/b978-0-12-397265-1.00098-8\",\n      \"10.1016/b978-0-12-398312-1.00013-5\",\n      \"10.1016/b978-0-12-407190-2.00001-0\",\n      \"10.1016/b978-0-12-411552-1.00002-8\",\n      \"10.1016/b978-0-12-416008-8.00022-x\",\n      \"10.1016/b978-0-12-417028-5.00010-7\",\n      \"10.1016/b978-0-12-800101-1.00012-0\",\n      \"10.1016/b978-0-12-800259-9.00001-9\",\n      \"10.1016/b978-0-12-801393-9.00014-1\",\n      \"10.1016/b978-0-12-802002-9.00010-8\",\n      \"10.1016/b978-0-12-809633-8.20106-4\",\n      \"10.1016/b978-0-12-811060-7.00013-9\",\n      \"10.1016/b978-0-12-813187-9.00018-4\",\n      \"10.1016/b978-0-12-814405-3.00006-0\",\n      \"10.1016/b978-0-12-814405-3.00019-9\",\n      \"10.1016/b978-0-12-814407-7.00016-x\",\n      \"10.1016/b978-0-12-816137-1.00028-3\",\n      \"10.1016/b978-0-12-816228-6.00011-8\",\n      \"10.1016/b978-0-12-817558-3.00016-0\",\n      \"10.1016/b978-0-12-818882-8.00004-8\",\n      \"10.1016/b978-0-12-820018-6.00008-9\",\n      \"10.1016/b978-0-12-820084-1.00012-0\",\n      \"10.1016/b978-0-12-824048-9.00020-1\",\n      \"10.1016/b978-0-12-849870-5.00018-5\",\n      \"10.1016/b978-0-444-62604-2.00022-8\",\n      \"10.1016/b978-0-444-63956-1.00003-5\",\n      \"10.1016/b978-0-444-64239-4.00014-x\",\n      \"10.1016/b978-0-7020-6896-6.00027-2\",\n      \"10.1016/b978-008055232-3.60073-x\",\n      \"10.1016/b978-012053641-2/50002-2\",\n      \"10.1016/b978-012426260-7.50008-2\",\n      \"10.1016/bs.aambs.2014.09.001\",\n      \"10.1016/bs.abr.2016.01.004\",\n      \"10.1016/bs.abr.2018.09.001\",\n      \"10.1016/bs.acc.2019.07.001\",\n      \"10.1016/bs.accb.2018.09.001\",\n      \"10.1016/bs.acr.2018.02.004\",\n      \"10.1016/bs.acr.2021.02.002\",\n      \"10.1016/bs.ai.2018.04.002\",\n      \"10.1016/bs.ai.2022.07.001\",\n      \"10.1016/bs.ai.2023.03.002\",\n      \"10.1016/bs.aiip.2015.06.002\",\n      \"10.1016/bs.aiip.2017.03.001\",\n      \"10.1016/bs.aiip.2019.01.006\",\n      \"10.1016/bs.aiip.2020.03.001\",\n      \"10.1016/bs.aivir.2020.01.002\",\n      \"10.1016/bs.ant.2017.07.001\",\n      \"10.1016/bs.ant.2018.10.007\",\n      \"10.1016/bs.apcsb.2017.04.008\",\n      \"10.1016/bs.apcsb.2018.10.001\",\n      \"10.1016/bs.apcsb.2019.08.007\",\n      \"10.1016/bs.apcsb.2020.09.004\",\n      \"10.1016/bs.apha.2016.07.001\",\n      \"10.1016/bs.ctdb.2016.01.005\",\n      \"10.1016/bs.ctdb.2016.09.003\",\n      \"10.1016/bs.ctdb.2017.10.009\",\n      \"10.1016/bs.ctdb.2017.11.004\",\n      \"10.1016/bs.ctdb.2019.01.006\",\n      \"10.1016/bs.ctdb.2019.10.002\",\n      \"10.1016/bs.ctdb.2019.11.002\",\n      \"10.1016/bs.ctm.2016.07.003\",\n      \"10.1016/bs.enz.2017.03.006\",\n      \"10.1016/bs.enz.2017.03.007\",\n      \"10.1016/bs.enz.2017.03.008\",\n      \"10.1016/bs.enz.2019.07.001\",\n      \"10.1016/bs.enz.2020.06.009\",\n      \"10.1016/bs.ircmb.2018.05.007\",\n      \"10.1016/bs.ircmb.2019.12.002\",\n      \"10.1016/bs.mie.2014.11.046\",\n      \"10.1016/bs.mie.2015.03.002\",\n      \"10.1016/bs.mie.2018.07.005\",\n      \"10.1016/bs.pbr.2016.04.012\",\n      \"10.1016/bs.pbr.2019.08.001\",\n      \"10.1016/bs.pmbts.2015.04.010\",\n      \"10.1016/bs.pmbts.2016.05.009\",\n      \"10.1016/bs.pmbts.2017.12.004\",\n      \"10.1016/bs.pmch.2018.01.002\",\n      \"10.1016/j.ab.2015.02.006\",\n      \"10.1016/j.ab.2018.07.017\",\n      \"10.1016/j.ab.2022.114546\",\n      \"10.1016/j.abb.2005.01.018\",\n      \"10.1016/j.abb.2009.01.001\",\n      \"10.1016/j.abb.2012.04.018\",\n      \"10.1016/j.abb.2014.07.026\",\n      \"10.1016/j.abb.2015.12.012\",\n      \"10.1016/j.abb.2016.04.004\",\n      \"10.1016/j.abb.2016.10.016\",\n      \"10.1016/j.abb.2019.01.011\",\n      \"10.1016/j.abb.2019.04.002\",\n      \"10.1016/j.acra.2021.02.009\",\n      \"10.1016/j.actao.2014.06.004\",\n      \"10.1016/j.actatropica.2005.04.014\",\n      \"10.1016/j.actatropica.2008.10.010\",\n      \"10.1016/j.actatropica.2021.106070\",\n      \"10.1016/j.actbio.2007.04.002\",\n      \"10.1016/j.actbio.2010.05.025\",\n      \"10.1016/j.actbio.2013.06.016\",\n      \"10.1016/j.actbio.2015.03.007\",\n      \"10.1016/j.actbio.2016.11.054\",\n      \"10.1016/j.actbio.2016.12.034\",\n      \"10.1016/j.actbio.2017.04.018\",\n      \"10.1016/j.actbio.2017.11.037\",\n      \"10.1016/j.actbio.2018.08.005\",\n      \"10.1016/j.actbio.2020.09.038\",\n      \"10.1016/j.actbio.2020.11.044\",\n      \"10.1016/j.actbio.2021.04.052\",\n      \"10.1016/j.acthis.2008.05.002\",\n      \"10.1016/j.acthis.2015.01.003\",\n      \"10.1016/j.addr.2010.05.009\",\n      \"10.1016/j.addr.2012.09.019\",\n      \"10.1016/j.addr.2017.04.010\",\n      \"10.1016/j.addr.2018.06.010\",\n      \"10.1016/j.addr.2019.11.005\",\n      \"10.1016/j.addr.2022.114416\",\n      \"10.1016/j.advenzreg.2008.12.003\",\n      \"10.1016/j.aiopen.2021.01.001\",\n      \"10.1016/j.ajhg.2009.03.010\",\n      \"10.1016/j.ajhg.2011.10.008\",\n      \"10.1016/j.ajhg.2012.05.013\",\n      \"10.1016/j.ajhg.2013.06.001\",\n      \"10.1016/j.ajhg.2015.03.002\",\n      \"10.1016/j.ajhg.2016.10.002\",\n      \"10.1016/j.ajhg.2017.06.010\",\n      \"10.1016/j.ajhg.2019.05.016\",\n      \"10.1016/j.ajic.2015.12.012\",\n      \"10.1016/j.ajme.2015.06.002\",\n      \"10.1016/j.ajpath.2011.01.035\",\n      \"10.1016/j.ajpath.2015.05.006\",\n      \"10.1016/j.ajpath.2016.05.011\",\n      \"10.1016/j.ajpath.2016.06.020\",\n      \"10.1016/j.algal.2016.06.025\",\n      \"10.1016/j.algal.2017.04.033\",\n      \"10.1016/j.algal.2020.101943\",\n      \"10.1016/j.alit.2017.08.004\",\n      \"10.1016/j.amjmed.2006.05.030\",\n      \"10.1016/j.amjms.2017.06.007\",\n      \"10.1016/j.anai.2016.01.003\",\n      \"10.1016/j.antiviral.2017.11.001\",\n      \"10.1016/j.apjtm.2016.03.013\",\n      \"10.1016/j.apsb.2017.05.001\",\n      \"10.1016/j.apsb.2020.04.004\",\n      \"10.1016/j.apsb.2020.07.006\",\n      \"10.1016/j.apsusc.2017.08.150\",\n      \"10.1016/j.apsusc.2019.144285\",\n      \"10.1016/j.aquaculture.2020.735731\",\n      \"10.1016/j.aquatox.2011.07.005\",\n      \"10.1016/j.aquatox.2013.11.017\",\n      \"10.1016/j.aquatox.2017.11.003\",\n      \"10.1016/j.aquatox.2020.105449\",\n      \"10.1016/j.arr.2009.10.003\",\n      \"10.1016/j.arr.2014.11.005\",\n      \"10.1016/j.arr.2019.05.002\",\n      \"10.1016/j.arr.2020.101251\",\n      \"10.1016/j.arr.2021.101343\",\n      \"10.1016/j.asd.2013.04.005\",\n      \"10.1016/j.asd.2018.05.004\",\n      \"10.1016/j.aspen.2015.12.009\",\n      \"10.1016/j.autrev.2017.05.024\",\n      \"10.1016/j.autrev.2020.102468\",\n      \"10.1016/j.autrev.2021.102761\",\n      \"10.1016/j.bbabio.2009.09.005\",\n      \"10.1016/j.bbabio.2010.08.010\",\n      \"10.1016/j.bbabio.2013.10.014\",\n      \"10.1016/j.bbabio.2013.11.005\",\n      \"10.1016/j.bbabio.2014.11.011\",\n      \"10.1016/j.bbabio.2020.148349\",\n      \"10.1016/j.bbadis.2004.08.010\",\n      \"10.1016/j.bbadis.2012.06.013\",\n      \"10.1016/j.bbadis.2012.11.022\",\n      \"10.1016/j.bbadis.2014.04.030\",\n      \"10.1016/j.bbadis.2018.01.013\",\n      \"10.1016/j.bbadis.2018.04.020\",\n      \"10.1016/j.bbadis.2020.165959\",\n      \"10.1016/j.bbadis.2021.166155\",\n      \"10.1016/j.bbagen.2009.07.027\",\n      \"10.1016/j.bbagen.2012.07.005\",\n      \"10.1016/j.bbagen.2012.09.002\",\n      \"10.1016/j.bbagen.2014.06.006\",\n      \"10.1016/j.bbagen.2015.08.013\",\n      \"10.1016/j.bbagen.2016.05.021\",\n      \"10.1016/j.bbagen.2017.02.009\",\n      \"10.1016/j.bbagen.2017.12.002\",\n      \"10.1016/j.bbagen.2018.06.001\",\n      \"10.1016/j.bbagen.2018.09.009\",\n      \"10.1016/j.bbagen.2020.129631\",\n      \"10.1016/j.bbagrm.2010.02.003\",\n      \"10.1016/j.bbagrm.2012.11.001\",\n      \"10.1016/j.bbagrm.2013.03.007\",\n      \"10.1016/j.bbagrm.2014.02.015\",\n      \"10.1016/j.bbagrm.2014.10.007\",\n      \"10.1016/j.bbagrm.2015.04.003\",\n      \"10.1016/j.bbagrm.2018.11.009\",\n      \"10.1016/j.bbagrm.2019.07.006\",\n      \"10.1016/j.bbagrm.2019.194407\",\n      \"10.1016/j.bbagrm.2020.194515\",\n      \"10.1016/j.bbalip.2014.06.007\",\n      \"10.1016/j.bbamcr.2005.03.014\",\n      \"10.1016/j.bbamcr.2006.11.010\",\n      \"10.1016/j.bbamcr.2009.10.009\",\n      \"10.1016/j.bbamcr.2010.09.010\",\n      \"10.1016/j.bbamcr.2011.01.003\",\n      \"10.1016/j.bbamcr.2012.02.011\",\n      \"10.1016/j.bbamcr.2012.04.009\",\n      \"10.1016/j.bbamcr.2013.02.026\",\n      \"10.1016/j.bbamcr.2013.04.007\",\n      \"10.1016/j.bbamcr.2013.07.007\",\n      \"10.1016/j.bbamcr.2013.11.018\",\n      \"10.1016/j.bbamcr.2015.01.015\",\n      \"10.1016/j.bbamcr.2016.04.001\",\n      \"10.1016/j.bbamcr.2017.03.008\",\n      \"10.1016/j.bbamcr.2019.118570\",\n      \"10.1016/j.bbamcr.2020.118727\",\n      \"10.1016/j.bbamcr.2020.118786\",\n      \"10.1016/j.bbamcr.2020.118889\",\n      \"10.1016/j.bbamem.2008.03.017\",\n      \"10.1016/j.bbamem.2010.02.004\",\n      \"10.1016/j.bbamem.2010.07.010\",\n      \"10.1016/j.bbamem.2010.12.017\",\n      \"10.1016/j.bbamem.2013.04.011\",\n      \"10.1016/j.bbamem.2014.01.031\",\n      \"10.1016/j.bbamem.2015.03.021\",\n      \"10.1016/j.bbamem.2017.10.033\",\n      \"10.1016/j.bbamem.2020.183317\",\n      \"10.1016/j.bbapap.2007.08.006\",\n      \"10.1016/j.bbapap.2012.03.003\",\n      \"10.1016/j.bbapap.2015.04.015\",\n      \"10.1016/j.bbapap.2018.04.010\",\n      \"10.1016/j.bbapap.2018.10.010\",\n      \"10.1016/j.bbcan.2007.05.003\",\n      \"10.1016/j.bbcan.2010.11.001\",\n      \"10.1016/j.bbcan.2013.10.004\",\n      \"10.1016/j.bbcan.2014.07.005\",\n      \"10.1016/j.bbcan.2016.06.004\",\n      \"10.1016/j.bbcan.2017.09.006\",\n      \"10.1016/j.bbcan.2018.01.001\",\n      \"10.1016/j.bbi.2010.10.015\",\n      \"10.1016/j.bbi.2012.11.013\",\n      \"10.1016/j.bbi.2013.10.029\",\n      \"10.1016/j.bbi.2014.12.008\",\n      \"10.1016/j.bbi.2015.06.008\",\n      \"10.1016/j.bbi.2015.09.015\",\n      \"10.1016/j.bbi.2015.09.017\",\n      \"10.1016/j.bbi.2016.06.006\",\n      \"10.1016/j.bbi.2017.05.015\",\n      \"10.1016/j.bbi.2017.06.008\",\n      \"10.1016/j.bbi.2018.03.005\",\n      \"10.1016/j.bbi.2018.06.001\",\n      \"10.1016/j.bbi.2018.09.005\",\n      \"10.1016/j.bbi.2019.01.013\",\n      \"10.1016/j.bbi.2019.05.028\",\n      \"10.1016/j.bbi.2019.06.030\",\n      \"10.1016/j.bbi.2020.07.015\",\n      \"10.1016/j.bbi.2021.04.016\",\n      \"10.1016/j.bbi.2021.07.022\",\n      \"10.1016/j.bbi.2021.08.223\",\n      \"10.1016/j.bbi.2024.01.114\",\n      \"10.1016/j.bbih.2020.100077\",\n      \"10.1016/j.bbih.2021.100227\",\n      \"10.1016/j.bbih.2021.100301\",\n      \"10.1016/j.bbmt.2015.04.010\",\n      \"10.1016/j.bbmt.2019.08.008\",\n      \"10.1016/j.bbr.2007.11.026\",\n      \"10.1016/j.bbr.2010.10.030\",\n      \"10.1016/j.bbr.2011.06.024\",\n      \"10.1016/j.bbr.2013.04.010\",\n      \"10.1016/j.bbr.2015.06.017\",\n      \"10.1016/j.bbr.2016.12.020\",\n      \"10.1016/j.bbr.2017.09.050\",\n      \"10.1016/j.bbr.2018.06.025\",\n      \"10.1016/j.bbr.2019.111932\",\n      \"10.1016/j.bbr.2019.112036\",\n      \"10.1016/j.bbrc.2004.01.151\",\n      \"10.1016/j.bbrc.2004.09.017\",\n      \"10.1016/j.bbrc.2006.08.186\",\n      \"10.1016/j.bbrc.2006.09.098\",\n      \"10.1016/j.bbrc.2007.11.071\",\n      \"10.1016/j.bbrc.2008.05.180\",\n      \"10.1016/j.bbrc.2009.03.113\",\n      \"10.1016/j.bbrc.2010.07.092\",\n      \"10.1016/j.bbrc.2011.06.024\",\n      \"10.1016/j.bbrc.2011.06.070\",\n      \"10.1016/j.bbrc.2012.06.019\",\n      \"10.1016/j.bbrc.2013.05.023\",\n      \"10.1016/j.bbrc.2014.05.043\",\n      \"10.1016/j.bbrc.2014.05.111\",\n      \"10.1016/j.bbrc.2015.02.169\",\n      \"10.1016/j.bbrc.2016.05.112\",\n      \"10.1016/j.bbrc.2016.09.149\",\n      \"10.1016/j.bbrc.2017.03.002\",\n      \"10.1016/j.bbrc.2017.04.074\",\n      \"10.1016/j.bbrc.2018.10.058\",\n      \"10.1016/j.bbrc.2018.12.167\",\n      \"10.1016/j.bbrc.2019.03.199\",\n      \"10.1016/j.bbrc.2019.06.057\",\n      \"10.1016/j.bbrc.2019.11.045\",\n      \"10.1016/j.bbrc.2020.03.008\",\n      \"10.1016/j.bbrc.2020.08.066\",\n      \"10.1016/j.bbrc.2020.11.026\",\n      \"10.1016/j.bbrc.2021.01.025\",\n      \"10.1016/j.bbrc.2021.04.027\",\n      \"10.1016/j.bbrc.2021.09.005\",\n      \"10.1016/j.bbrep.2018.11.011\",\n      \"10.1016/j.bcmd.2007.05.003\",\n      \"10.1016/j.bcmd.2007.10.064\",\n      \"10.1016/j.bcmd.2013.07.010\",\n      \"10.1016/j.bcp.2009.08.032\",\n      \"10.1016/j.bcp.2010.04.027\",\n      \"10.1016/j.bcp.2011.06.017\",\n      \"10.1016/j.bcp.2013.03.005\",\n      \"10.1016/j.bcp.2016.03.009\",\n      \"10.1016/j.bcp.2018.01.008\",\n      \"10.1016/j.bcp.2018.11.014\",\n      \"10.1016/j.bcp.2018.12.010\",\n      \"10.1016/j.bcp.2019.06.024\",\n      \"10.1016/j.bcp.2020.113905\",\n      \"10.1016/j.bcp.2020.114280\",\n      \"10.1016/j.bcp.2022.115401\",\n      \"10.1016/j.beem.2023.101761\",\n      \"10.1016/j.bej.2009.11.007\",\n      \"10.1016/j.bej.2021.108124\",\n      \"10.1016/j.bioactmat.2021.02.022\",\n      \"10.1016/j.biocel.2003.11.009\",\n      \"10.1016/j.biocel.2008.06.017\",\n      \"10.1016/j.biocel.2019.105589\",\n      \"10.1016/j.biochi.2006.07.021\",\n      \"10.1016/j.biochi.2011.06.006\",\n      \"10.1016/j.biochi.2011.08.021\",\n      \"10.1016/j.biochi.2012.02.001\",\n      \"10.1016/j.biochi.2014.11.019\",\n      \"10.1016/j.biochi.2015.05.020\",\n      \"10.1016/j.biochi.2019.02.007\",\n      \"10.1016/j.biochi.2021.02.014\",\n      \"10.1016/j.bioelechem.2017.09.004\",\n      \"10.1016/j.bioelechem.2019.05.010\",\n      \"10.1016/j.bioeng.2007.02.009\",\n      \"10.1016/j.biologicals.2009.04.004\",\n      \"10.1016/j.biomaterials.2005.03.030\",\n      \"10.1016/j.biomaterials.2011.01.062\",\n      \"10.1016/j.biomaterials.2012.09.062\",\n      \"10.1016/j.biomaterials.2012.09.078\",\n      \"10.1016/j.biomaterials.2013.06.002\",\n      \"10.1016/j.biomaterials.2014.01.056\",\n      \"10.1016/j.biomaterials.2014.03.078\",\n      \"10.1016/j.biomaterials.2014.04.022\",\n      \"10.1016/j.biomaterials.2014.10.043\",\n      \"10.1016/j.biomaterials.2014.11.046\",\n      \"10.1016/j.biomaterials.2015.01.023\",\n      \"10.1016/j.biomaterials.2017.05.007\",\n      \"10.1016/j.biomaterials.2019.119464\",\n      \"10.1016/j.biomaterials.2020.120057\",\n      \"10.1016/j.biomaterials.2020.120595\",\n      \"10.1016/j.biomaterials.2021.120903\",\n      \"10.1016/j.biomaterials.2021.120919\",\n      \"10.1016/j.bioorg.2011.11.001\",\n      \"10.1016/j.bioorg.2021.105110\",\n      \"10.1016/j.biopha.2015.07.025\",\n      \"10.1016/j.biopha.2016.11.127\",\n      \"10.1016/j.biopha.2017.09.036\",\n      \"10.1016/j.biopha.2018.03.078\",\n      \"10.1016/j.biopha.2019.108790\",\n      \"10.1016/j.biopha.2020.110956\",\n      \"10.1016/j.biopsych.2007.07.018\",\n      \"10.1016/j.biopsych.2008.05.034\",\n      \"10.1016/j.biopsych.2009.05.009\",\n      \"10.1016/j.biopsych.2009.11.016\",\n      \"10.1016/j.biopsych.2012.03.007\",\n      \"10.1016/j.biopsych.2013.05.036\",\n      \"10.1016/j.biopsych.2014.08.001\",\n      \"10.1016/j.biopsych.2017.10.030\",\n      \"10.1016/j.biopsych.2018.08.008\",\n      \"10.1016/j.biopsych.2018.08.018\",\n      \"10.1016/j.biopsych.2019.08.022\",\n      \"10.1016/j.biopsych.2019.10.021\",\n      \"10.1016/j.biopsych.2020.02.354\",\n      \"10.1016/j.biortech.2017.05.060\",\n      \"10.1016/j.bios.2004.07.021\",\n      \"10.1016/j.bios.2013.05.024\",\n      \"10.1016/j.bios.2015.12.058\",\n      \"10.1016/j.bios.2018.12.040\",\n      \"10.1016/j.bios.2019.01.015\",\n      \"10.1016/j.bios.2020.112872\",\n      \"10.1016/j.biosystems.2013.05.012\",\n      \"10.1016/j.biosystems.2015.02.003\",\n      \"10.1016/j.biotechadv.2011.09.011\",\n      \"10.1016/j.biotechadv.2017.03.003\",\n      \"10.1016/j.biotechadv.2020.107630\",\n      \"10.1016/j.bj.2021.04.012\",\n      \"10.1016/j.blre.2016.10.001\",\n      \"10.1016/j.blre.2018.11.003\",\n      \"10.1016/j.bmc.2016.12.014\",\n      \"10.1016/j.bmc.2018.03.028\",\n      \"10.1016/j.bmc.2020.115379\",\n      \"10.1016/j.bmc.2021.116162\",\n      \"10.1016/j.bmcl.2006.02.022\",\n      \"10.1016/j.bmcl.2009.01.038\",\n      \"10.1016/j.bone.2004.04.022\",\n      \"10.1016/j.bone.2010.03.021\",\n      \"10.1016/j.bone.2012.07.015\",\n      \"10.1016/j.bone.2015.02.008\",\n      \"10.1016/j.bone.2015.05.029\",\n      \"10.1016/j.bone.2020.115665\",\n      \"10.1016/j.bone.2021.116072\",\n      \"10.1016/j.bone.2022.116525\",\n      \"10.1016/j.bpc.2007.01.006\",\n      \"10.1016/j.bpc.2011.03.010\",\n      \"10.1016/j.bpc.2013.09.003\",\n      \"10.1016/j.bpj.2008.12.3811\",\n      \"10.1016/j.bpj.2009.11.002\",\n      \"10.1016/j.bpj.2009.11.039\",\n      \"10.1016/j.bpj.2009.12.4332\",\n      \"10.1016/j.bpj.2010.05.020\",\n      \"10.1016/j.bpj.2011.05.071\",\n      \"10.1016/j.bpj.2012.12.003\",\n      \"10.1016/j.bpj.2013.05.032\",\n      \"10.1016/j.bpj.2013.11.3018\",\n      \"10.1016/j.bpj.2013.11.4460\",\n      \"10.1016/j.bpj.2014.03.002\",\n      \"10.1016/j.bpj.2014.03.014\",\n      \"10.1016/j.bpj.2015.06.043\",\n      \"10.1016/j.bpj.2015.07.025\",\n      \"10.1016/j.bpj.2015.11.369\",\n      \"10.1016/j.bpj.2016.02.003\",\n      \"10.1016/j.bpj.2016.02.017\",\n      \"10.1016/j.bpj.2016.08.016\",\n      \"10.1016/j.bpj.2016.11.1827\",\n      \"10.1016/j.bpj.2016.11.1918\",\n      \"10.1016/j.bpj.2016.11.894\",\n      \"10.1016/j.bpj.2017.01.023\",\n      \"10.1016/j.bpj.2017.11.2344\",\n      \"10.1016/j.bpj.2018.04.038\",\n      \"10.1016/j.bpj.2018.08.024\",\n      \"10.1016/j.bpj.2018.11.186\",\n      \"10.1016/j.bpj.2018.11.3144\",\n      \"10.1016/j.bpj.2018.11.322\",\n      \"10.1016/j.bpj.2019.12.036\",\n      \"10.1016/j.bpj.2020.03.006\",\n      \"10.1016/j.bpj.2020.06.014\",\n      \"10.1016/j.bpj.2020.06.021\",\n      \"10.1016/j.bpj.2020.11.393\",\n      \"10.1016/j.bpj.2021.11.1119\",\n      \"10.1016/j.bpj.2022.02.026\",\n      \"10.1016/j.bpj.2024.03.034\",\n      \"10.1016/j.bpsc.2019.12.004\",\n      \"10.1016/j.braindev.2015.10.008\",\n      \"10.1016/j.braindev.2017.12.002\",\n      \"10.1016/j.brainres.2004.01.011\",\n      \"10.1016/j.brainres.2004.05.039\",\n      \"10.1016/j.brainres.2004.06.075\",\n      \"10.1016/j.brainres.2004.09.056\",\n      \"10.1016/j.brainres.2005.01.098\",\n      \"10.1016/j.brainres.2006.01.125\",\n      \"10.1016/j.brainres.2006.03.075\",\n      \"10.1016/j.brainres.2006.05.068\",\n      \"10.1016/j.brainres.2006.05.105\",\n      \"10.1016/j.brainres.2006.07.106\",\n      \"10.1016/j.brainres.2006.08.084\",\n      \"10.1016/j.brainres.2007.06.037\",\n      \"10.1016/j.brainres.2009.09.097\",\n      \"10.1016/j.brainres.2009.11.009\",\n      \"10.1016/j.brainres.2010.02.075\",\n      \"10.1016/j.brainres.2010.05.061\",\n      \"10.1016/j.brainres.2012.08.005\",\n      \"10.1016/j.brainres.2013.04.049\",\n      \"10.1016/j.brainres.2015.12.031\",\n      \"10.1016/j.brainres.2016.04.042\",\n      \"10.1016/j.brainres.2016.05.015\",\n      \"10.1016/j.brainres.2016.12.022\",\n      \"10.1016/j.brainres.2018.02.005\",\n      \"10.1016/j.brainres.2018.09.034\",\n      \"10.1016/j.brainres.2019.146358\",\n      \"10.1016/j.brainresbull.2009.08.026\",\n      \"10.1016/j.brainresbull.2014.10.008\",\n      \"10.1016/j.brainresbull.2021.05.015\",\n      \"10.1016/j.brainresrev.2009.12.006\",\n      \"10.1016/j.brainresrev.2010.09.008\",\n      \"10.1016/j.brainresrev.2010.10.001\",\n      \"10.1016/j.breast.2015.12.001\",\n      \"10.1016/j.breast.2017.03.010\",\n      \"10.1016/j.breast.2017.07.005\",\n      \"10.1016/j.brs.2014.11.010\",\n      \"10.1016/j.brs.2015.01.415\",\n      \"10.1016/j.bsheal.2021.08.003\",\n      \"10.1016/j.bsheal.2021.09.001\",\n      \"10.1016/j.cair.2004.08.002\",\n      \"10.1016/j.canlet.2013.03.031\",\n      \"10.1016/j.canlet.2015.01.010\",\n      \"10.1016/j.canlet.2015.06.001\",\n      \"10.1016/j.canlet.2015.07.040\",\n      \"10.1016/j.canlet.2016.02.022\",\n      \"10.1016/j.canlet.2017.03.001\",\n      \"10.1016/j.canlet.2018.05.018\",\n      \"10.1016/j.canlet.2018.05.024\",\n      \"10.1016/j.canlet.2018.10.013\",\n      \"10.1016/j.canlet.2019.05.030\",\n      \"10.1016/j.canlet.2019.06.002\",\n      \"10.1016/j.canlet.2019.10.016\",\n      \"10.1016/j.canlet.2019.11.009\",\n      \"10.1016/j.canlet.2020.08.020\",\n      \"10.1016/j.canlet.2021.01.018\",\n      \"10.1016/j.carbon.2013.11.067\",\n      \"10.1016/j.carbpol.2015.03.008\",\n      \"10.1016/j.cardiores.2003.12.005\",\n      \"10.1016/j.cardiores.2006.09.003\",\n      \"10.1016/j.cbi.2016.04.016\",\n      \"10.1016/j.cbi.2019.108762\",\n      \"10.1016/j.cbi.2021.109452\",\n      \"10.1016/j.cbi.2021.109574\",\n      \"10.1016/j.cbpa.2006.02.030\",\n      \"10.1016/j.cbpa.2013.02.012\",\n      \"10.1016/j.cbpa.2017.10.002\",\n      \"10.1016/j.cbpa.2018.11.022\",\n      \"10.1016/j.cbpa.2021.01.001\",\n      \"10.1016/j.cbpb.2008.06.001\",\n      \"10.1016/j.ccell.2015.04.006\",\n      \"10.1016/j.ccell.2015.11.011\",\n      \"10.1016/j.ccell.2016.03.006\",\n      \"10.1016/j.ccell.2016.05.016\",\n      \"10.1016/j.ccell.2016.06.005\",\n      \"10.1016/j.ccell.2017.01.004\",\n      \"10.1016/j.ccell.2017.06.003\",\n      \"10.1016/j.ccell.2018.02.005\",\n      \"10.1016/j.ccell.2018.08.018\",\n      \"10.1016/j.ccell.2019.01.003\",\n      \"10.1016/j.ccell.2019.01.019\",\n      \"10.1016/j.ccell.2019.07.008\",\n      \"10.1016/j.ccell.2019.12.001\",\n      \"10.1016/j.ccell.2020.03.015\",\n      \"10.1016/j.ccell.2020.06.001\",\n      \"10.1016/j.ccell.2021.02.009\",\n      \"10.1016/j.ccell.2021.05.002\",\n      \"10.1016/j.ccell.2022.07.005\",\n      \"10.1016/j.ccell.2024.03.013\",\n      \"10.1016/j.cclet.2021.07.064\",\n      \"10.1016/j.ccr.2005.03.003\",\n      \"10.1016/j.ccr.2006.10.003\",\n      \"10.1016/j.ccr.2006.11.020\",\n      \"10.1016/j.ccr.2007.07.003\",\n      \"10.1016/j.ccr.2007.07.004\",\n      \"10.1016/j.ccr.2007.08.033\",\n      \"10.1016/j.ccr.2008.03.004\",\n      \"10.1016/j.ccr.2008.07.003\",\n      \"10.1016/j.ccr.2008.07.005\",\n      \"10.1016/j.ccr.2009.06.018\",\n      \"10.1016/j.ccr.2009.09.024\",\n      \"10.1016/j.ccr.2010.03.018\",\n      \"10.1016/j.ccr.2012.04.025\",\n      \"10.1016/j.ccr.2012.05.019\",\n      \"10.1016/j.ccr.2013.11.007\",\n      \"10.1016/j.ccr.2013.12.009\",\n      \"10.1016/j.ccr.2020.213242\",\n      \"10.1016/j.ceb.2005.04.014\",\n      \"10.1016/j.ceb.2008.09.007\",\n      \"10.1016/j.ceb.2010.02.001\",\n      \"10.1016/j.ceb.2013.02.005\",\n      \"10.1016/j.ceb.2017.02.010\",\n      \"10.1016/j.ceb.2018.02.011\",\n      \"10.1016/j.ceb.2019.04.002\",\n      \"10.1016/j.ceb.2019.06.008\",\n      \"10.1016/j.ceb.2020.08.004\",\n      \"10.1016/j.ceb.2020.08.012\",\n      \"10.1016/j.cell.2004.08.015\",\n      \"10.1016/j.cell.2004.08.028\",\n      \"10.1016/j.cell.2004.09.029\",\n      \"10.1016/j.cell.2004.09.030\",\n      \"10.1016/j.cell.2004.12.012\",\n      \"10.1016/j.cell.2005.02.003\",\n      \"10.1016/j.cell.2005.03.027\",\n      \"10.1016/j.cell.2005.06.026\",\n      \"10.1016/j.cell.2005.06.044\",\n      \"10.1016/j.cell.2005.08.020\",\n      \"10.1016/j.cell.2005.08.029\",\n      \"10.1016/j.cell.2005.09.034\",\n      \"10.1016/j.cell.2005.10.042\",\n      \"10.1016/j.cell.2006.02.015\",\n      \"10.1016/j.cell.2006.03.022\",\n      \"10.1016/j.cell.2006.06.052\",\n      \"10.1016/j.cell.2006.06.057\",\n      \"10.1016/j.cell.2006.07.024\",\n      \"10.1016/j.cell.2006.11.050\",\n      \"10.1016/j.cell.2007.01.043\",\n      \"10.1016/j.cell.2007.05.022\",\n      \"10.1016/j.cell.2007.05.042\",\n      \"10.1016/j.cell.2007.05.043\",\n      \"10.1016/j.cell.2007.10.036\",\n      \"10.1016/j.cell.2007.12.005\",\n      \"10.1016/j.cell.2007.12.030\",\n      \"10.1016/j.cell.2007.12.032\",\n      \"10.1016/j.cell.2008.02.007\",\n      \"10.1016/j.cell.2008.06.037\",\n      \"10.1016/j.cell.2008.08.032\",\n      \"10.1016/j.cell.2008.08.037\",\n      \"10.1016/j.cell.2008.09.015\",\n      \"10.1016/j.cell.2008.10.049\",\n      \"10.1016/j.cell.2008.11.014\",\n      \"10.1016/j.cell.2009.02.024\",\n      \"10.1016/j.cell.2009.04.037\",\n      \"10.1016/j.cell.2010.01.044\",\n      \"10.1016/j.cell.2010.03.014\",\n      \"10.1016/j.cell.2010.04.010\",\n      \"10.1016/j.cell.2010.05.021\",\n      \"10.1016/j.cell.2010.05.037\",\n      \"10.1016/j.cell.2010.09.012\",\n      \"10.1016/j.cell.2011.02.013\",\n      \"10.1016/j.cell.2011.02.026\",\n      \"10.1016/j.cell.2011.02.031\",\n      \"10.1016/j.cell.2011.03.022\",\n      \"10.1016/j.cell.2011.03.041\",\n      \"10.1016/j.cell.2011.03.051\",\n      \"10.1016/j.cell.2011.05.019\",\n      \"10.1016/j.cell.2011.06.030\",\n      \"10.1016/j.cell.2011.07.034\",\n      \"10.1016/j.cell.2011.08.017\",\n      \"10.1016/j.cell.2011.10.002\",\n      \"10.1016/j.cell.2011.10.038\",\n      \"10.1016/j.cell.2011.12.014\",\n      \"10.1016/j.cell.2012.01.010\",\n      \"10.1016/j.cell.2012.01.052\",\n      \"10.1016/j.cell.2012.02.018\",\n      \"10.1016/j.cell.2012.03.051\",\n      \"10.1016/j.cell.2012.04.012\",\n      \"10.1016/j.cell.2012.06.041\",\n      \"10.1016/j.cell.2012.08.033\",\n      \"10.1016/j.cell.2012.09.016\",\n      \"10.1016/j.cell.2012.12.018\",\n      \"10.1016/j.cell.2013.02.053\",\n      \"10.1016/j.cell.2013.03.030\",\n      \"10.1016/j.cell.2013.03.035\",\n      \"10.1016/j.cell.2013.04.016\",\n      \"10.1016/j.cell.2013.04.034\",\n      \"10.1016/j.cell.2013.04.037\",\n      \"10.1016/j.cell.2013.04.053\",\n      \"10.1016/j.cell.2013.05.002\",\n      \"10.1016/j.cell.2013.05.049\",\n      \"10.1016/j.cell.2013.06.044\",\n      \"10.1016/j.cell.2013.07.018\",\n      \"10.1016/j.cell.2013.10.056\",\n      \"10.1016/j.cell.2013.12.001\",\n      \"10.1016/j.cell.2014.01.044\",\n      \"10.1016/j.cell.2014.02.001\",\n      \"10.1016/j.cell.2014.02.019\",\n      \"10.1016/j.cell.2014.02.023\",\n      \"10.1016/j.cell.2014.03.025\",\n      \"10.1016/j.cell.2014.05.010\",\n      \"10.1016/j.cell.2014.05.018\",\n      \"10.1016/j.cell.2014.08.028\",\n      \"10.1016/j.cell.2014.09.029\",\n      \"10.1016/j.cell.2014.09.030\",\n      \"10.1016/j.cell.2014.11.018\",\n      \"10.1016/j.cell.2014.11.021\",\n      \"10.1016/j.cell.2014.11.024\",\n      \"10.1016/j.cell.2014.11.039\",\n      \"10.1016/j.cell.2015.03.003\",\n      \"10.1016/j.cell.2015.03.031\",\n      \"10.1016/j.cell.2015.03.051\",\n      \"10.1016/j.cell.2015.04.004\",\n      \"10.1016/j.cell.2015.04.044\",\n      \"10.1016/j.cell.2015.04.049\",\n      \"10.1016/j.cell.2015.05.002\",\n      \"10.1016/j.cell.2015.05.041\",\n      \"10.1016/j.cell.2015.06.017\",\n      \"10.1016/j.cell.2015.06.023\",\n      \"10.1016/j.cell.2015.07.043\",\n      \"10.1016/j.cell.2015.07.047\",\n      \"10.1016/j.cell.2015.08.007\",\n      \"10.1016/j.cell.2015.08.052\",\n      \"10.1016/j.cell.2015.09.015\",\n      \"10.1016/j.cell.2015.09.029\",\n      \"10.1016/j.cell.2015.09.038\",\n      \"10.1016/j.cell.2015.11.059\",\n      \"10.1016/j.cell.2015.12.039\",\n      \"10.1016/j.cell.2015.12.056\",\n      \"10.1016/j.cell.2016.01.004\",\n      \"10.1016/j.cell.2016.01.011\",\n      \"10.1016/j.cell.2016.01.039\",\n      \"10.1016/j.cell.2016.01.047\",\n      \"10.1016/j.cell.2016.03.023\",\n      \"10.1016/j.cell.2016.04.003\",\n      \"10.1016/j.cell.2016.04.032\",\n      \"10.1016/j.cell.2016.04.044\",\n      \"10.1016/j.cell.2016.07.012\",\n      \"10.1016/j.cell.2016.08.020\",\n      \"10.1016/j.cell.2016.08.024\",\n      \"10.1016/j.cell.2016.09.006\",\n      \"10.1016/j.cell.2016.09.011\",\n      \"10.1016/j.cell.2016.09.018\",\n      \"10.1016/j.cell.2016.09.037\",\n      \"10.1016/j.cell.2016.10.025\",\n      \"10.1016/j.cell.2016.11.005\",\n      \"10.1016/j.cell.2016.11.020\",\n      \"10.1016/j.cell.2017.01.042\",\n      \"10.1016/j.cell.2017.02.005\",\n      \"10.1016/j.cell.2017.04.011\",\n      \"10.1016/j.cell.2017.04.016\",\n      \"10.1016/j.cell.2017.04.023\",\n      \"10.1016/j.cell.2017.05.004\",\n      \"10.1016/j.cell.2017.05.018\",\n      \"10.1016/j.cell.2017.05.045\",\n      \"10.1016/j.cell.2017.06.009\",\n      \"10.1016/j.cell.2017.08.002\",\n      \"10.1016/j.cell.2017.09.020\",\n      \"10.1016/j.cell.2017.09.026\",\n      \"10.1016/j.cell.2017.09.030\",\n      \"10.1016/j.cell.2017.09.043\",\n      \"10.1016/j.cell.2017.09.044\",\n      \"10.1016/j.cell.2017.10.020\",\n      \"10.1016/j.cell.2017.10.044\",\n      \"10.1016/j.cell.2017.11.008\",\n      \"10.1016/j.cell.2017.11.023\",\n      \"10.1016/j.cell.2017.11.032\",\n      \"10.1016/j.cell.2017.12.005\",\n      \"10.1016/j.cell.2017.12.007\",\n      \"10.1016/j.cell.2017.12.033\",\n      \"10.1016/j.cell.2018.01.029\",\n      \"10.1016/j.cell.2018.05.013\",\n      \"10.1016/j.cell.2018.06.035\",\n      \"10.1016/j.cell.2018.07.028\",\n      \"10.1016/j.cell.2018.08.005\",\n      \"10.1016/j.cell.2018.08.057\",\n      \"10.1016/j.cell.2018.09.009\",\n      \"10.1016/j.cell.2018.09.042\",\n      \"10.1016/j.cell.2018.09.057\",\n      \"10.1016/j.cell.2018.10.021\",\n      \"10.1016/j.cell.2018.12.018\",\n      \"10.1016/j.cell.2018.12.019\",\n      \"10.1016/j.cell.2019.02.027\",\n      \"10.1016/j.cell.2019.02.031\",\n      \"10.1016/j.cell.2019.05.003\",\n      \"10.1016/j.cell.2019.05.006\",\n      \"10.1016/j.cell.2019.05.041\",\n      \"10.1016/j.cell.2019.06.007\",\n      \"10.1016/j.cell.2019.07.049\",\n      \"10.1016/j.cell.2019.09.003\",\n      \"10.1016/j.cell.2019.09.023\",\n      \"10.1016/j.cell.2019.09.029\",\n      \"10.1016/j.cell.2019.10.009\",\n      \"10.1016/j.cell.2019.11.031\",\n      \"10.1016/j.cell.2019.12.023\",\n      \"10.1016/j.cell.2020.02.002\",\n      \"10.1016/j.cell.2020.02.008\",\n      \"10.1016/j.cell.2020.02.031\",\n      \"10.1016/j.cell.2020.02.052\",\n      \"10.1016/j.cell.2020.02.058\",\n      \"10.1016/j.cell.2020.03.045\",\n      \"10.1016/j.cell.2020.03.050\",\n      \"10.1016/j.cell.2020.04.007\",\n      \"10.1016/j.cell.2020.04.031\",\n      \"10.1016/j.cell.2020.04.055\",\n      \"10.1016/j.cell.2020.05.007\",\n      \"10.1016/j.cell.2020.05.034\",\n      \"10.1016/j.cell.2020.05.054\",\n      \"10.1016/j.cell.2020.06.038\",\n      \"10.1016/j.cell.2020.06.043\",\n      \"10.1016/j.cell.2020.07.009\",\n      \"10.1016/j.cell.2020.08.040\",\n      \"10.1016/j.cell.2020.09.037\",\n      \"10.1016/j.cell.2020.09.047\",\n      \"10.1016/j.cell.2020.09.060\",\n      \"10.1016/j.cell.2020.11.024\",\n      \"10.1016/j.cell.2020.12.020\",\n      \"10.1016/j.cell.2021.01.037\",\n      \"10.1016/j.cell.2021.04.023\",\n      \"10.1016/j.cell.2021.04.048\",\n      \"10.1016/j.cell.2021.06.024\",\n      \"10.1016/j.cell.2021.06.028\",\n      \"10.1016/j.cell.2021.07.016\",\n      \"10.1016/j.cell.2021.09.018\",\n      \"10.1016/j.cell.2022.05.018\",\n      \"10.1016/j.cell.2022.11.026\",\n      \"10.1016/j.cell.2023.03.035\",\n      \"10.1016/j.cell.2023.04.016\",\n      \"10.1016/j.cell.2023.05.041\",\n      \"10.1016/j.cell.2023.11.007\",\n      \"10.1016/j.cell.2024.01.027\",\n      \"10.1016/j.cell.2024.02.016\",\n      \"10.1016/j.cell.2024.04.015\",\n      \"10.1016/j.cell.2024.04.029\",\n      \"10.1016/j.cellimm.2011.10.001\",\n      \"10.1016/j.cellimm.2015.01.018\",\n      \"10.1016/j.cellimm.2015.05.001\",\n      \"10.1016/j.cellimm.2017.07.010\",\n      \"10.1016/j.cellimm.2018.03.008\",\n      \"10.1016/j.cellimm.2021.104379\",\n      \"10.1016/j.cellsig.2006.09.008\",\n      \"10.1016/j.cellsig.2009.02.024\",\n      \"10.1016/j.cellsig.2010.03.017\",\n      \"10.1016/j.cellsig.2012.11.001\",\n      \"10.1016/j.cellsig.2013.04.003\",\n      \"10.1016/j.cellsig.2013.08.014\",\n      \"10.1016/j.cellsig.2014.11.036\",\n      \"10.1016/j.cellsig.2016.02.002\",\n      \"10.1016/j.cellsig.2018.03.004\",\n      \"10.1016/j.cellsig.2020.109628\",\n      \"10.1016/j.celrep.2012.03.011\",\n      \"10.1016/j.celrep.2012.07.013\",\n      \"10.1016/j.celrep.2013.02.028\",\n      \"10.1016/j.celrep.2013.03.014\",\n      \"10.1016/j.celrep.2013.08.049\",\n      \"10.1016/j.celrep.2014.02.009\",\n      \"10.1016/j.celrep.2014.04.018\",\n      \"10.1016/j.celrep.2014.04.055\",\n      \"10.1016/j.celrep.2014.07.037\",\n      \"10.1016/j.celrep.2014.09.042\",\n      \"10.1016/j.celrep.2014.11.023\",\n      \"10.1016/j.celrep.2015.01.030\",\n      \"10.1016/j.celrep.2015.03.059\",\n      \"10.1016/j.celrep.2015.04.007\",\n      \"10.1016/j.celrep.2015.06.026\",\n      \"10.1016/j.celrep.2015.07.061\",\n      \"10.1016/j.celrep.2015.08.066\",\n      \"10.1016/j.celrep.2015.11.021\",\n      \"10.1016/j.celrep.2015.11.036\",\n      \"10.1016/j.celrep.2015.12.018\",\n      \"10.1016/j.celrep.2015.12.095\",\n      \"10.1016/j.celrep.2016.03.006\",\n      \"10.1016/j.celrep.2016.04.085\",\n      \"10.1016/j.celrep.2016.07.031\",\n      \"10.1016/j.celrep.2016.08.027\",\n      \"10.1016/j.celrep.2016.08.035\",\n      \"10.1016/j.celrep.2016.09.079\",\n      \"10.1016/j.celrep.2016.10.052\",\n      \"10.1016/j.celrep.2016.11.068\",\n      \"10.1016/j.celrep.2016.12.063\",\n      \"10.1016/j.celrep.2017.01.001\",\n      \"10.1016/j.celrep.2017.02.080\",\n      \"10.1016/j.celrep.2017.07.009\",\n      \"10.1016/j.celrep.2017.07.037\",\n      \"10.1016/j.celrep.2017.07.049\",\n      \"10.1016/j.celrep.2017.08.012\",\n      \"10.1016/j.celrep.2017.09.047\",\n      \"10.1016/j.celrep.2017.11.049\",\n      \"10.1016/j.celrep.2017.12.101\",\n      \"10.1016/j.celrep.2018.02.040\",\n      \"10.1016/j.celrep.2018.02.067\",\n      \"10.1016/j.celrep.2018.03.036\",\n      \"10.1016/j.celrep.2018.03.066\",\n      \"10.1016/j.celrep.2018.04.097\",\n      \"10.1016/j.celrep.2018.05.012\",\n      \"10.1016/j.celrep.2018.05.048\",\n      \"10.1016/j.celrep.2018.05.050\",\n      \"10.1016/j.celrep.2018.07.090\",\n      \"10.1016/j.celrep.2018.08.094\",\n      \"10.1016/j.celrep.2018.08.095\",\n      \"10.1016/j.celrep.2018.09.003\",\n      \"10.1016/j.celrep.2018.09.006\",\n      \"10.1016/j.celrep.2018.09.059\",\n      \"10.1016/j.celrep.2018.11.014\",\n      \"10.1016/j.celrep.2018.12.035\",\n      \"10.1016/j.celrep.2018.12.086\",\n      \"10.1016/j.celrep.2019.01.023\",\n      \"10.1016/j.celrep.2019.02.002\",\n      \"10.1016/j.celrep.2019.02.040\",\n      \"10.1016/j.celrep.2019.03.047\",\n      \"10.1016/j.celrep.2019.03.099\",\n      \"10.1016/j.celrep.2019.05.069\",\n      \"10.1016/j.celrep.2019.05.078\",\n      \"10.1016/j.celrep.2019.05.094\",\n      \"10.1016/j.celrep.2019.07.013\",\n      \"10.1016/j.celrep.2019.08.037\",\n      \"10.1016/j.celrep.2019.08.048\",\n      \"10.1016/j.celrep.2019.09.003\",\n      \"10.1016/j.celrep.2019.10.008\",\n      \"10.1016/j.celrep.2019.10.019\",\n      \"10.1016/j.celrep.2019.10.031\",\n      \"10.1016/j.celrep.2019.10.119\",\n      \"10.1016/j.celrep.2019.10.126\",\n      \"10.1016/j.celrep.2019.12.014\",\n      \"10.1016/j.celrep.2019.12.050\",\n      \"10.1016/j.celrep.2019.12.057\",\n      \"10.1016/j.celrep.2019.12.090\",\n      \"10.1016/j.celrep.2020.01.003\",\n      \"10.1016/j.celrep.2020.01.091\",\n      \"10.1016/j.celrep.2020.02.080\",\n      \"10.1016/j.celrep.2020.02.089\",\n      \"10.1016/j.celrep.2020.03.035\",\n      \"10.1016/j.celrep.2020.107551\",\n      \"10.1016/j.celrep.2020.107575\",\n      \"10.1016/j.celrep.2020.107631\",\n      \"10.1016/j.celrep.2020.107666\",\n      \"10.1016/j.celrep.2020.107679\",\n      \"10.1016/j.celrep.2020.107796\",\n      \"10.1016/j.celrep.2020.107907\",\n      \"10.1016/j.celrep.2020.107929\",\n      \"10.1016/j.celrep.2020.108152\",\n      \"10.1016/j.celrep.2020.108398\",\n      \"10.1016/j.celrep.2020.108409\",\n      \"10.1016/j.celrep.2020.108469\",\n      \"10.1016/j.celrep.2020.108580\",\n      \"10.1016/j.celrep.2020.108615\",\n      \"10.1016/j.celrep.2021.109056\",\n      \"10.1016/j.celrep.2021.109138\",\n      \"10.1016/j.celrep.2021.109264\",\n      \"10.1016/j.celrep.2021.109276\",\n      \"10.1016/j.celrep.2021.109421\",\n      \"10.1016/j.celrep.2021.109428\",\n      \"10.1016/j.celrep.2021.109967\",\n      \"10.1016/j.celrep.2022.111161\",\n      \"10.1016/j.celrep.2023.112052\",\n      \"10.1016/j.celrep.2023.112189\",\n      \"10.1016/j.celrep.2024.113693\",\n      \"10.1016/j.celrep.2024.114044\",\n      \"10.1016/j.cels.2018.02.009\",\n      \"10.1016/j.cels.2020.08.016\",\n      \"10.1016/j.cels.2020.11.013\",\n      \"10.1016/j.cels.2021.05.017\",\n      \"10.1016/j.cels.2021.08.003\",\n      \"10.1016/j.cels.2023.05.008\",\n      \"10.1016/j.cels.2023.10.002\",\n      \"10.1016/j.cels.2023.10.006\",\n      \"10.1016/j.cels.2024.01.008\",\n      \"10.1016/j.chaos.2020.110017\",\n      \"10.1016/j.chaos.2020.110227\",\n      \"10.1016/j.chembiol.2004.12.010\",\n      \"10.1016/j.chembiol.2005.04.011\",\n      \"10.1016/j.chembiol.2014.06.008\",\n      \"10.1016/j.chembiol.2014.08.001\",\n      \"10.1016/j.chembiol.2017.05.016\",\n      \"10.1016/j.chembiol.2017.12.012\",\n      \"10.1016/j.chembiol.2019.02.015\",\n      \"10.1016/j.chembiol.2019.03.013\",\n      \"10.1016/j.chembiol.2019.09.014\",\n      \"10.1016/j.chembiol.2019.12.006\",\n      \"10.1016/j.chembiol.2020.12.012\",\n      \"10.1016/j.chembiol.2021.05.019\",\n      \"10.1016/j.chemosphere.2013.03.021\",\n      \"10.1016/j.chemosphere.2019.125430\",\n      \"10.1016/j.chemosphere.2020.126658\",\n      \"10.1016/j.chemphys.2010.02.014\",\n      \"10.1016/j.chempr.2020.01.012\",\n      \"10.1016/j.cherd.2019.11.038\",\n      \"10.1016/j.chom.2009.05.011\",\n      \"10.1016/j.chom.2009.12.007\",\n      \"10.1016/j.chom.2010.06.008\",\n      \"10.1016/j.chom.2011.03.011\",\n      \"10.1016/j.chom.2012.03.007\",\n      \"10.1016/j.chom.2013.03.002\",\n      \"10.1016/j.chom.2015.10.006\",\n      \"10.1016/j.chom.2016.11.004\",\n      \"10.1016/j.chom.2017.02.005\",\n      \"10.1016/j.chom.2017.03.001\",\n      \"10.1016/j.chom.2017.06.006\",\n      \"10.1016/j.chom.2017.10.006\",\n      \"10.1016/j.chom.2018.08.001\",\n      \"10.1016/j.chom.2019.04.003\",\n      \"10.1016/j.chom.2019.08.017\",\n      \"10.1016/j.chom.2019.10.007\",\n      \"10.1016/j.chom.2020.06.010\",\n      \"10.1016/j.chom.2020.06.017\",\n      \"10.1016/j.chom.2021.01.014\",\n      \"10.1016/j.chom.2021.03.006\",\n      \"10.1016/j.chom.2021.04.007\",\n      \"10.1016/j.chom.2021.07.011\",\n      \"10.1016/j.chom.2022.02.006\",\n      \"10.1016/j.chom.2022.07.016\",\n      \"10.1016/j.chom.2024.03.010\",\n      \"10.1016/j.chom.2024.03.013\",\n      \"10.1016/j.chroma.2017.10.016\",\n      \"10.1016/j.cimid.2012.02.002\",\n      \"10.1016/j.cis.2017.01.002\",\n      \"10.1016/j.cis.2017.07.030\",\n      \"10.1016/j.cis.2017.08.005\",\n      \"10.1016/j.cis.2017.12.007\",\n      \"10.1016/j.cis.2019.03.002\",\n      \"10.1016/j.cj.2019.08.006\",\n      \"10.1016/j.cjca.2013.07.271\",\n      \"10.1016/j.clay.2003.07.005\",\n      \"10.1016/j.clim.2005.09.012\",\n      \"10.1016/j.clim.2014.02.012\",\n      \"10.1016/j.clim.2018.11.002\",\n      \"10.1016/j.clim.2020.108411\",\n      \"10.1016/j.clim.2020.108430\",\n      \"10.1016/j.clim.2021.108784\",\n      \"10.1016/j.clinbiochem.2011.05.020\",\n      \"10.1016/j.clinbiochem.2011.08.436\",\n      \"10.1016/j.clinthera.2020.07.014\",\n      \"10.1016/j.clml.2015.04.101\",\n      \"10.1016/j.clnu.2020.10.037\",\n      \"10.1016/j.cma.2019.02.006\",\n      \"10.1016/j.cmet.2005.03.002\",\n      \"10.1016/j.cmet.2009.03.001\",\n      \"10.1016/j.cmet.2011.04.002\",\n      \"10.1016/j.cmet.2013.02.006\",\n      \"10.1016/j.cmet.2015.05.011\",\n      \"10.1016/j.cmet.2015.05.012\",\n      \"10.1016/j.cmet.2017.10.006\",\n      \"10.1016/j.cmet.2018.04.013\",\n      \"10.1016/j.cmet.2021.03.002\",\n      \"10.1016/j.cmet.2021.07.017\",\n      \"10.1016/j.cmi.2015.04.007\",\n      \"10.1016/j.cmi.2017.11.020\",\n      \"10.1016/j.cmrp.2014.07.002\",\n      \"10.1016/j.cobeha.2017.03.001\",\n      \"10.1016/j.cobme.2017.03.002\",\n      \"10.1016/j.coche.2017.12.009\",\n      \"10.1016/j.cocis.2018.08.002\",\n      \"10.1016/j.cogbrainres.2005.07.003\",\n      \"10.1016/j.coi.2006.09.001\",\n      \"10.1016/j.coi.2007.07.002\",\n      \"10.1016/j.coi.2010.02.003\",\n      \"10.1016/j.coi.2015.01.013\",\n      \"10.1016/j.coi.2015.10.009\",\n      \"10.1016/j.coi.2016.12.002\",\n      \"10.1016/j.coi.2017.06.008\",\n      \"10.1016/j.coi.2019.04.017\",\n      \"10.1016/j.coi.2021.03.016\",\n      \"10.1016/j.coi.2021.03.019\",\n      \"10.1016/j.cois.2016.03.003\",\n      \"10.1016/j.cois.2017.07.001\",\n      \"10.1016/j.cois.2017.11.010\",\n      \"10.1016/j.cois.2018.06.002\",\n      \"10.1016/j.cois.2020.09.011\",\n      \"10.1016/j.coisb.2019.10.012\",\n      \"10.1016/j.colsurfa.2010.04.042\",\n      \"10.1016/j.colsurfb.2003.12.004\",\n      \"10.1016/j.colsurfb.2016.04.001\",\n      \"10.1016/j.commatsci.2011.02.023\",\n      \"10.1016/j.compag.2016.11.011\",\n      \"10.1016/j.compbiolchem.2016.08.001\",\n      \"10.1016/j.compbiolchem.2017.02.008\",\n      \"10.1016/j.compbiolchem.2019.107111\",\n      \"10.1016/j.compbiomed.2021.104597\",\n      \"10.1016/j.compbiomed.2021.104639\",\n      \"10.1016/j.compbiomed.2022.105735\",\n      \"10.1016/j.compmedimag.2018.09.003\",\n      \"10.1016/j.conb.2004.03.016\",\n      \"10.1016/j.conb.2004.05.005\",\n      \"10.1016/j.conb.2009.12.003\",\n      \"10.1016/j.conb.2012.03.013\",\n      \"10.1016/j.conb.2015.12.007\",\n      \"10.1016/j.conb.2017.10.002\",\n      \"10.1016/j.conb.2017.10.007\",\n      \"10.1016/j.conb.2018.06.001\",\n      \"10.1016/j.conb.2019.04.009\",\n      \"10.1016/j.conb.2023.102700\",\n      \"10.1016/j.copbio.2007.09.006\",\n      \"10.1016/j.copbio.2017.10.011\",\n      \"10.1016/j.copbio.2020.08.011\",\n      \"10.1016/j.coph.2005.02.004\",\n      \"10.1016/j.coph.2019.12.003\",\n      \"10.1016/j.coph.2020.04.007\",\n      \"10.1016/j.cortex.2014.04.002\",\n      \"10.1016/j.cortex.2018.09.025\",\n      \"10.1016/j.cortex.2019.10.012\",\n      \"10.1016/j.cose.2021.102394\",\n      \"10.1016/j.cotox.2017.12.005\",\n      \"10.1016/j.coviro.2017.07.021\",\n      \"10.1016/j.coviro.2021.02.002\",\n      \"10.1016/j.cpb.2021.100210\",\n      \"10.1016/j.cpc.2006.07.020\",\n      \"10.1016/j.cpc.2016.07.007\",\n      \"10.1016/j.cpc.2020.107810\",\n      \"10.1016/j.critrevonc.2014.02.004\",\n      \"10.1016/j.crmeth.2023.100464\",\n      \"10.1016/j.cropro.2005.01.011\",\n      \"10.1016/j.cropro.2010.07.016\",\n      \"10.1016/j.cropro.2012.04.001\",\n      \"10.1016/j.crphar.2021.100033\",\n      \"10.1016/j.csbj.2014.12.003\",\n      \"10.1016/j.csbj.2020.02.013\",\n      \"10.1016/j.csbj.2021.04.016\",\n      \"10.1016/j.csbj.2021.08.019\",\n      \"10.1016/j.ctrv.2020.101974\",\n      \"10.1016/j.ctrv.2020.102015\",\n      \"10.1016/j.ctrv.2021.102227\",\n      \"10.1016/j.cub.2005.03.005\",\n      \"10.1016/j.cub.2008.01.060\",\n      \"10.1016/j.cub.2009.02.047\",\n      \"10.1016/j.cub.2009.02.061\",\n      \"10.1016/j.cub.2009.07.050\",\n      \"10.1016/j.cub.2010.06.068\",\n      \"10.1016/j.cub.2012.02.041\",\n      \"10.1016/j.cub.2012.03.046\",\n      \"10.1016/j.cub.2012.10.054\",\n      \"10.1016/j.cub.2013.05.044\",\n      \"10.1016/j.cub.2016.03.020\",\n      \"10.1016/j.cub.2016.06.054\",\n      \"10.1016/j.cub.2016.07.024\",\n      \"10.1016/j.cub.2016.09.007\",\n      \"10.1016/j.cub.2017.05.056\",\n      \"10.1016/j.cub.2017.12.030\",\n      \"10.1016/j.cub.2018.02.004\",\n      \"10.1016/j.cub.2018.07.062\",\n      \"10.1016/j.cub.2018.08.026\",\n      \"10.1016/j.cub.2018.09.026\",\n      \"10.1016/j.cub.2019.03.054\",\n      \"10.1016/j.cub.2019.04.024\",\n      \"10.1016/j.cub.2019.07.061\",\n      \"10.1016/j.cub.2019.09.040\",\n      \"10.1016/j.cub.2020.03.055\",\n      \"10.1016/j.cub.2020.05.029\",\n      \"10.1016/j.cub.2020.05.083\",\n      \"10.1016/j.cub.2020.06.103\",\n      \"10.1016/j.cub.2020.07.089\",\n      \"10.1016/j.cub.2020.08.064\",\n      \"10.1016/j.cub.2020.10.009\",\n      \"10.1016/j.cub.2020.11.018\",\n      \"10.1016/j.cub.2021.03.056\",\n      \"10.1016/j.cub.2021.03.062\",\n      \"10.1016/j.cub.2023.11.057\",\n      \"10.1016/j.cub.2024.02.062\",\n      \"10.1016/j.cvsm.2019.10.006\",\n      \"10.1016/j.cyto.2009.07.334\",\n      \"10.1016/j.cyto.2012.04.005\",\n      \"10.1016/j.cyto.2015.05.014\",\n      \"10.1016/j.cyto.2015.05.023\",\n      \"10.1016/j.cyto.2015.05.026\",\n      \"10.1016/j.cyto.2016.09.001\",\n      \"10.1016/j.cyto.2018.08.030\",\n      \"10.1016/j.cyto.2019.01.007\",\n      \"10.1016/j.cytogfr.2006.01.004\",\n      \"10.1016/j.cytogfr.2012.01.001\",\n      \"10.1016/j.cytogfr.2013.12.002\",\n      \"10.1016/j.cytogfr.2017.02.001\",\n      \"10.1016/j.cytogfr.2018.10.005\",\n      \"10.1016/j.dci.2011.03.008\",\n      \"10.1016/j.dci.2020.103955\",\n      \"10.1016/j.dcm.2021.100482\",\n      \"10.1016/j.ddmod.2012.12.002\",\n      \"10.1016/j.ddtec.2018.09.004\",\n      \"10.1016/j.ddtec.2019.04.001\",\n      \"10.1016/j.det.2016.07.007\",\n      \"10.1016/j.devcel.2005.12.014\",\n      \"10.1016/j.devcel.2007.11.016\",\n      \"10.1016/j.devcel.2008.05.007\",\n      \"10.1016/j.devcel.2009.08.002\",\n      \"10.1016/j.devcel.2009.10.012\",\n      \"10.1016/j.devcel.2010.02.012\",\n      \"10.1016/j.devcel.2011.01.001\",\n      \"10.1016/j.devcel.2011.01.004\",\n      \"10.1016/j.devcel.2011.09.001\",\n      \"10.1016/j.devcel.2011.09.008\",\n      \"10.1016/j.devcel.2013.12.011\",\n      \"10.1016/j.devcel.2014.01.016\",\n      \"10.1016/j.devcel.2014.03.021\",\n      \"10.1016/j.devcel.2015.01.032\",\n      \"10.1016/j.devcel.2015.03.003\",\n      \"10.1016/j.devcel.2015.04.001\",\n      \"10.1016/j.devcel.2016.02.024\",\n      \"10.1016/j.devcel.2016.03.003\",\n      \"10.1016/j.devcel.2016.08.003\",\n      \"10.1016/j.devcel.2016.08.011\",\n      \"10.1016/j.devcel.2016.09.004\",\n      \"10.1016/j.devcel.2017.01.012\",\n      \"10.1016/j.devcel.2017.02.017\",\n      \"10.1016/j.devcel.2017.12.002\",\n      \"10.1016/j.devcel.2018.04.022\",\n      \"10.1016/j.devcel.2018.06.012\",\n      \"10.1016/j.devcel.2018.12.017\",\n      \"10.1016/j.devcel.2019.01.003\",\n      \"10.1016/j.devcel.2019.10.025\",\n      \"10.1016/j.devcel.2020.05.027\",\n      \"10.1016/j.devcel.2020.09.020\",\n      \"10.1016/j.devcel.2020.10.009\",\n      \"10.1016/j.devcel.2021.02.016\",\n      \"10.1016/j.devcel.2021.03.018\",\n      \"10.1016/j.devcel.2023.09.005\",\n      \"10.1016/j.dib.2017.06.001\",\n      \"10.1016/j.dib.2019.103953\",\n      \"10.1016/j.dnarep.2004.06.015\",\n      \"10.1016/j.dnarep.2006.08.002\",\n      \"10.1016/j.dnarep.2007.11.016\",\n      \"10.1016/j.dnarep.2009.04.017\",\n      \"10.1016/j.dnarep.2009.11.004\",\n      \"10.1016/j.dnarep.2010.04.005\",\n      \"10.1016/j.dnarep.2011.11.008\",\n      \"10.1016/j.dnarep.2014.06.005\",\n      \"10.1016/j.dnarep.2017.03.004\",\n      \"10.1016/j.dnarep.2018.04.005\",\n      \"10.1016/j.dnarep.2019.03.014\",\n      \"10.1016/j.dnarep.2020.102927\",\n      \"10.1016/j.dnarep.2021.103051\",\n      \"10.1016/j.dnarep.2021.103137\",\n      \"10.1016/j.dnarep.2021.103178\",\n      \"10.1016/j.drudis.2009.05.013\",\n      \"10.1016/j.drudis.2011.10.007\",\n      \"10.1016/j.drudis.2016.10.017\",\n      \"10.1016/j.drudis.2022.01.004\",\n      \"10.1016/j.drup.2014.06.001\",\n      \"10.1016/j.drup.2018.05.002\",\n      \"10.1016/j.drup.2022.100882\",\n      \"10.1016/j.dyepig.2019.02.051\",\n      \"10.1016/j.ebiom.2017.08.030\",\n      \"10.1016/j.ebiom.2017.10.009\",\n      \"10.1016/j.ebiom.2017.12.004\",\n      \"10.1016/j.ebiom.2018.12.055\",\n      \"10.1016/j.ebiom.2019.09.001\",\n      \"10.1016/j.ebiom.2020.102913\",\n      \"10.1016/j.ebiom.2020.103055\",\n      \"10.1016/j.ecoenv.2018.03.089\",\n      \"10.1016/j.ecoenv.2018.10.090\",\n      \"10.1016/j.ecoenv.2018.12.027\",\n      \"10.1016/j.ecoenv.2018.12.045\",\n      \"10.1016/j.ecolind.2009.04.009\",\n      \"10.1016/j.ecolind.2017.08.051\",\n      \"10.1016/j.ecolind.2020.106466\",\n      \"10.1016/j.ecolmodel.2019.05.015\",\n      \"10.1016/j.ecolmodel.2020.109282\",\n      \"10.1016/j.ecss.2015.05.006\",\n      \"10.1016/j.ejca.2007.11.023\",\n      \"10.1016/j.ejca.2015.01.040\",\n      \"10.1016/j.ejca.2021.03.053\",\n      \"10.1016/j.ejcb.2009.10.006\",\n      \"10.1016/j.ejcb.2018.09.002\",\n      \"10.1016/j.ejcb.2021.151153\",\n      \"10.1016/j.ejmech.2011.12.007\",\n      \"10.1016/j.ejmech.2012.10.022\",\n      \"10.1016/j.ejmech.2018.05.045\",\n      \"10.1016/j.ejmech.2018.10.044\",\n      \"10.1016/j.ejmech.2021.113216\",\n      \"10.1016/j.ejop.2014.05.003\",\n      \"10.1016/j.ejpb.2016.08.014\",\n      \"10.1016/j.ejpb.2017.04.024\",\n      \"10.1016/j.ejso.2017.01.011\",\n      \"10.1016/j.energy.2019.116502\",\n      \"10.1016/j.envint.2017.11.003\",\n      \"10.1016/j.envint.2018.02.042\",\n      \"10.1016/j.envint.2019.105149\",\n      \"10.1016/j.envint.2020.105487\",\n      \"10.1016/j.envint.2020.105510\",\n      \"10.1016/j.envint.2021.106436\",\n      \"10.1016/j.envpol.2013.06.014\",\n      \"10.1016/j.envpol.2020.114718\",\n      \"10.1016/j.envpol.2020.115894\",\n      \"10.1016/j.envres.2015.12.031\",\n      \"10.1016/j.envres.2020.109242\",\n      \"10.1016/j.envres.2020.110489\",\n      \"10.1016/j.eplepsyres.2005.12.003\",\n      \"10.1016/j.eplepsyres.2017.10.017\",\n      \"10.1016/j.eplepsyres.2018.09.006\",\n      \"10.1016/j.eplepsyres.2020.106305\",\n      \"10.1016/j.esmoop.2021.100064\",\n      \"10.1016/j.eswa.2018.12.031\",\n      \"10.1016/j.etap.2021.103584\",\n      \"10.1016/j.euroneuro.2015.02.007\",\n      \"10.1016/j.exer.2004.05.017\",\n      \"10.1016/j.exer.2015.04.002\",\n      \"10.1016/j.exer.2020.107988\",\n      \"10.1016/j.exger.2006.03.006\",\n      \"10.1016/j.exger.2013.02.016\",\n      \"10.1016/j.exger.2017.01.009\",\n      \"10.1016/j.exger.2017.06.016\",\n      \"10.1016/j.exger.2018.01.022\",\n      \"10.1016/j.exger.2019.110780\",\n      \"10.1016/j.exphem.2004.05.024\",\n      \"10.1016/j.exphem.2006.04.016\",\n      \"10.1016/j.exphem.2007.05.002\",\n      \"10.1016/j.exphem.2013.04.001\",\n      \"10.1016/j.exphem.2015.04.002\",\n      \"10.1016/j.exphem.2015.10.009\",\n      \"10.1016/j.expneurol.2005.04.018\",\n      \"10.1016/j.expneurol.2005.08.010\",\n      \"10.1016/j.expneurol.2008.02.003\",\n      \"10.1016/j.expneurol.2008.10.009\",\n      \"10.1016/j.expneurol.2010.03.003\",\n      \"10.1016/j.expneurol.2011.01.008\",\n      \"10.1016/j.expneurol.2012.06.022\",\n      \"10.1016/j.expneurol.2013.01.021\",\n      \"10.1016/j.expneurol.2015.09.009\",\n      \"10.1016/j.expneurol.2017.07.002\",\n      \"10.1016/j.expneurol.2017.10.019\",\n      \"10.1016/j.expneurol.2018.05.015\",\n      \"10.1016/j.exppara.2012.02.003\",\n      \"10.1016/j.exppara.2012.03.012\",\n      \"10.1016/j.exppara.2020.107932\",\n      \"10.1016/j.fct.2013.08.014\",\n      \"10.1016/j.febslet.2005.07.060\",\n      \"10.1016/j.febslet.2005.09.102\",\n      \"10.1016/j.febslet.2006.04.046\",\n      \"10.1016/j.febslet.2008.03.004\",\n      \"10.1016/j.febslet.2008.06.013\",\n      \"10.1016/j.febslet.2009.10.024\",\n      \"10.1016/j.febslet.2010.03.017\",\n      \"10.1016/j.febslet.2010.04.043\",\n      \"10.1016/j.febslet.2011.03.026\",\n      \"10.1016/j.febslet.2011.08.010\",\n      \"10.1016/j.febslet.2012.07.021\",\n      \"10.1016/j.febslet.2013.10.039\",\n      \"10.1016/j.febslet.2014.03.049\",\n      \"10.1016/j.febslet.2014.04.014\",\n      \"10.1016/j.febslet.2014.06.042\",\n      \"10.1016/j.febslet.2014.09.025\",\n      \"10.1016/j.febslet.2014.11.036\",\n      \"10.1016/j.femsle.2005.07.030\",\n      \"10.1016/j.femsyr.2004.12.008\",\n      \"10.1016/j.fertnstert.2004.12.018\",\n      \"10.1016/j.fertnstert.2015.11.018\",\n      \"10.1016/j.fertnstert.2016.04.041\",\n      \"10.1016/j.fertnstert.2017.03.023\",\n      \"10.1016/j.fgb.2004.06.008\",\n      \"10.1016/j.fgb.2007.03.007\",\n      \"10.1016/j.fgb.2014.04.002\",\n      \"10.1016/j.fgb.2014.06.005\",\n      \"10.1016/j.flora.2015.10.003\",\n      \"10.1016/j.fm.2020.103616\",\n      \"10.1016/j.foodchem.2021.130754\",\n      \"10.1016/j.foodhyd.2012.10.025\",\n      \"10.1016/j.foodhyd.2013.07.023\",\n      \"10.1016/j.foodres.2018.11.015\",\n      \"10.1016/j.freeradbiomed.2007.03.020\",\n      \"10.1016/j.freeradbiomed.2008.03.020\",\n      \"10.1016/j.freeradbiomed.2008.08.023\",\n      \"10.1016/j.freeradbiomed.2012.10.553\",\n      \"10.1016/j.freeradbiomed.2014.05.016\",\n      \"10.1016/j.freeradbiomed.2017.06.014\",\n      \"10.1016/j.freeradbiomed.2018.01.030\",\n      \"10.1016/j.freeradbiomed.2019.12.032\",\n      \"10.1016/j.fsi.2018.06.002\",\n      \"10.1016/j.fsi.2019.12.093\",\n      \"10.1016/j.fsi.2020.03.029\",\n      \"10.1016/j.fsirep.2021.100008\",\n      \"10.1016/j.gca.2016.06.019\",\n      \"10.1016/j.gde.2007.08.002\",\n      \"10.1016/j.gde.2009.03.001\",\n      \"10.1016/j.gde.2011.01.015\",\n      \"10.1016/j.gde.2011.04.001\",\n      \"10.1016/j.gde.2011.11.001\",\n      \"10.1016/j.gde.2012.01.006\",\n      \"10.1016/j.gde.2013.03.002\",\n      \"10.1016/j.gde.2013.11.016\",\n      \"10.1016/j.gde.2014.03.013\",\n      \"10.1016/j.gde.2015.12.003\",\n      \"10.1016/j.gde.2017.01.012\",\n      \"10.1016/j.gde.2017.02.010\",\n      \"10.1016/j.gde.2017.06.008\",\n      \"10.1016/j.gde.2018.02.013\",\n      \"10.1016/j.gde.2019.04.013\",\n      \"10.1016/j.gde.2021.07.004\",\n      \"10.1016/j.gendis.2017.11.003\",\n      \"10.1016/j.gendis.2020.06.005\",\n      \"10.1016/j.gendis.2020.09.006\",\n      \"10.1016/j.gene.2003.08.015\",\n      \"10.1016/j.gene.2003.09.028\",\n      \"10.1016/j.gene.2005.06.022\",\n      \"10.1016/j.gene.2005.10.019\",\n      \"10.1016/j.gene.2006.06.025\",\n      \"10.1016/j.gene.2010.09.004\",\n      \"10.1016/j.gene.2011.11.036\",\n      \"10.1016/j.gene.2012.07.010\",\n      \"10.1016/j.gene.2013.01.062\",\n      \"10.1016/j.gene.2013.01.063\",\n      \"10.1016/j.gene.2014.11.010\",\n      \"10.1016/j.gene.2015.12.020\",\n      \"10.1016/j.gene.2016.05.023\",\n      \"10.1016/j.gene.2017.11.022\",\n      \"10.1016/j.gene.2019.143952\",\n      \"10.1016/j.gene.2019.144005\",\n      \"10.1016/j.gene.2020.145356\",\n      \"10.1016/j.genrep.2016.12.003\",\n      \"10.1016/j.gpb.2016.12.005\",\n      \"10.1016/j.hal.2005.03.001\",\n      \"10.1016/j.hal.2020.101869\",\n      \"10.1016/j.hcl.2011.08.006\",\n      \"10.1016/j.healun.2016.12.007\",\n      \"10.1016/j.heares.2020.107947\",\n      \"10.1016/j.hpj.2020.10.003\",\n      \"10.1016/j.hrtlng.2014.04.016\",\n      \"10.1016/j.humimm.2013.01.008\",\n      \"10.1016/j.humimm.2020.01.009\",\n      \"10.1016/j.humimm.2021.07.009\",\n      \"10.1016/j.humpath.2014.06.032\",\n      \"10.1016/j.humpath.2016.10.019\",\n      \"10.1016/j.ibmb.2004.12.009\",\n      \"10.1016/j.ibmb.2016.06.010\",\n      \"10.1016/j.ibmb.2019.103211\",\n      \"10.1016/j.ibror.2020.03.003\",\n      \"10.1016/j.ijantimicag.2005.11.010\",\n      \"10.1016/j.ijantimicag.2007.08.010\",\n      \"10.1016/j.ijantimicag.2008.02.013\",\n      \"10.1016/j.ijantimicag.2009.12.005\",\n      \"10.1016/j.ijantimicag.2014.04.011\",\n      \"10.1016/j.ijantimicag.2016.03.019\",\n      \"10.1016/j.ijbiomac.2016.05.036\",\n      \"10.1016/j.ijbiomac.2018.11.263\",\n      \"10.1016/j.ijbiomac.2019.12.020\",\n      \"10.1016/j.ijbiomac.2021.03.173\",\n      \"10.1016/j.ijbiomac.2021.05.186\",\n      \"10.1016/j.ijbiomac.2022.01.059\",\n      \"10.1016/j.ijbiomac.2022.04.096\",\n      \"10.1016/j.ijbiomac.2022.12.284\",\n      \"10.1016/j.ijcard.2015.08.109\",\n      \"10.1016/j.ijdevneu.2011.02.013\",\n      \"10.1016/j.ijdevneu.2015.04.119\",\n      \"10.1016/j.ijdevneu.2018.03.002\",\n      \"10.1016/j.ijfoodmicro.2004.01.022\",\n      \"10.1016/j.ijfoodmicro.2009.06.013\",\n      \"10.1016/j.ijfoodmicro.2011.07.031\",\n      \"10.1016/j.ijfoodmicro.2013.03.020\",\n      \"10.1016/j.ijfoodmicro.2016.12.004\",\n      \"10.1016/j.ijhcs.2020.102551\",\n      \"10.1016/j.ijid.2006.06.001\",\n      \"10.1016/j.ijid.2010.04.005\",\n      \"10.1016/j.ijid.2010.10.002\",\n      \"10.1016/j.ijid.2017.01.015\",\n      \"10.1016/j.ijmm.2014.11.008\",\n      \"10.1016/j.ijnonlinmec.2010.12.003\",\n      \"10.1016/j.ijpara.2004.10.007\",\n      \"10.1016/j.ijpara.2007.04.005\",\n      \"10.1016/j.ijpara.2008.02.001\",\n      \"10.1016/j.ijpddr.2013.12.001\",\n      \"10.1016/j.ijpddr.2017.04.004\",\n      \"10.1016/j.ijpddr.2021.05.003\",\n      \"10.1016/j.ijpharm.2011.12.039\",\n      \"10.1016/j.ijpharm.2013.06.013\",\n      \"10.1016/j.ijpharm.2019.01.027\",\n      \"10.1016/j.ijpharm.2019.04.006\",\n      \"10.1016/j.ijpharm.2019.05.074\",\n      \"10.1016/j.ijrobp.2015.07.1861\",\n      \"10.1016/j.ijrobp.2021.02.029\",\n      \"10.1016/j.imbio.2010.05.028\",\n      \"10.1016/j.imbio.2011.07.029\",\n      \"10.1016/j.imbio.2012.08.270\",\n      \"10.1016/j.imbio.2015.07.005\",\n      \"10.1016/j.imbio.2016.01.008\",\n      \"10.1016/j.imbio.2016.06.202\",\n      \"10.1016/j.imbio.2019.11.008\",\n      \"10.1016/j.imlet.2011.01.006\",\n      \"10.1016/j.imlet.2014.05.012\",\n      \"10.1016/j.imlet.2016.02.016\",\n      \"10.1016/j.imlet.2017.12.004\",\n      \"10.1016/j.imlet.2018.01.010\",\n      \"10.1016/j.imlet.2018.06.009\",\n      \"10.1016/j.imlet.2019.06.001\",\n      \"10.1016/j.imlet.2020.07.003\",\n      \"10.1016/j.immuni.2004.07.010\",\n      \"10.1016/j.immuni.2004.08.004\",\n      \"10.1016/j.immuni.2004.11.006\",\n      \"10.1016/j.immuni.2006.05.013\",\n      \"10.1016/j.immuni.2007.07.012\",\n      \"10.1016/j.immuni.2008.01.009\",\n      \"10.1016/j.immuni.2008.05.009\",\n      \"10.1016/j.immuni.2009.07.002\",\n      \"10.1016/j.immuni.2010.05.007\",\n      \"10.1016/j.immuni.2010.08.014\",\n      \"10.1016/j.immuni.2010.11.009\",\n      \"10.1016/j.immuni.2010.12.012\",\n      \"10.1016/j.immuni.2011.03.021\",\n      \"10.1016/j.immuni.2011.03.023\",\n      \"10.1016/j.immuni.2011.03.024\",\n      \"10.1016/j.immuni.2011.03.025\",\n      \"10.1016/j.immuni.2011.06.005\",\n      \"10.1016/j.immuni.2011.09.013\",\n      \"10.1016/j.immuni.2011.10.006\",\n      \"10.1016/j.immuni.2011.12.017\",\n      \"10.1016/j.immuni.2012.05.026\",\n      \"10.1016/j.immuni.2012.08.001\",\n      \"10.1016/j.immuni.2012.08.010\",\n      \"10.1016/j.immuni.2012.08.014\",\n      \"10.1016/j.immuni.2012.09.020\",\n      \"10.1016/j.immuni.2012.10.020\",\n      \"10.1016/j.immuni.2014.01.006\",\n      \"10.1016/j.immuni.2014.02.002\",\n      \"10.1016/j.immuni.2014.04.019\",\n      \"10.1016/j.immuni.2014.06.008\",\n      \"10.1016/j.immuni.2014.06.010\",\n      \"10.1016/j.immuni.2014.10.009\",\n      \"10.1016/j.immuni.2015.03.011\",\n      \"10.1016/j.immuni.2015.07.014\",\n      \"10.1016/j.immuni.2015.07.021\",\n      \"10.1016/j.immuni.2015.10.016\",\n      \"10.1016/j.immuni.2015.11.008\",\n      \"10.1016/j.immuni.2016.01.014\",\n      \"10.1016/j.immuni.2016.04.005\",\n      \"10.1016/j.immuni.2016.06.001\",\n      \"10.1016/j.immuni.2016.08.011\",\n      \"10.1016/j.immuni.2016.09.014\",\n      \"10.1016/j.immuni.2016.09.016\",\n      \"10.1016/j.immuni.2016.09.017\",\n      \"10.1016/j.immuni.2016.12.011\",\n      \"10.1016/j.immuni.2017.07.008\",\n      \"10.1016/j.immuni.2017.08.008\",\n      \"10.1016/j.immuni.2017.10.009\",\n      \"10.1016/j.immuni.2017.12.010\",\n      \"10.1016/j.immuni.2018.03.027\",\n      \"10.1016/j.immuni.2018.06.012\",\n      \"10.1016/j.immuni.2018.08.011\",\n      \"10.1016/j.immuni.2018.08.012\",\n      \"10.1016/j.immuni.2018.09.018\",\n      \"10.1016/j.immuni.2018.12.022\",\n      \"10.1016/j.immuni.2019.02.023\",\n      \"10.1016/j.immuni.2019.03.010\",\n      \"10.1016/j.immuni.2019.03.021\",\n      \"10.1016/j.immuni.2019.04.011\",\n      \"10.1016/j.immuni.2019.04.017\",\n      \"10.1016/j.immuni.2019.06.023\",\n      \"10.1016/j.immuni.2019.08.017\",\n      \"10.1016/j.immuni.2019.09.019\",\n      \"10.1016/j.immuni.2019.10.006\",\n      \"10.1016/j.immuni.2019.12.003\",\n      \"10.1016/j.immuni.2020.02.015\",\n      \"10.1016/j.immuni.2020.04.007\",\n      \"10.1016/j.immuni.2020.04.011\",\n      \"10.1016/j.immuni.2020.06.005\",\n      \"10.1016/j.immuni.2020.06.010\",\n      \"10.1016/j.immuni.2020.07.009\",\n      \"10.1016/j.immuni.2020.09.015\",\n      \"10.1016/j.immuni.2020.10.010\",\n      \"10.1016/j.immuni.2020.10.022\",\n      \"10.1016/j.immuni.2020.12.009\",\n      \"10.1016/j.immuni.2021.05.019\",\n      \"10.1016/j.immuni.2021.12.015\",\n      \"10.1016/j.immuni.2022.03.018\",\n      \"10.1016/j.immuni.2023.06.005\",\n      \"10.1016/j.indcrop.2015.08.056\",\n      \"10.1016/j.intimp.2011.01.021\",\n      \"10.1016/j.intimp.2017.11.011\",\n      \"10.1016/j.intimp.2019.105741\",\n      \"10.1016/j.intimp.2019.105743\",\n      \"10.1016/j.intimp.2020.106296\",\n      \"10.1016/j.intimp.2020.107167\",\n      \"10.1016/j.intimp.2020.107266\",\n      \"10.1016/j.intimp.2021.107416\",\n      \"10.1016/j.intimp.2021.107616\",\n      \"10.1016/j.intimp.2021.107836\",\n      \"10.1016/j.intimp.2021.107901\",\n      \"10.1016/j.isci.2018.05.016\",\n      \"10.1016/j.isci.2019.03.019\",\n      \"10.1016/j.isci.2019.04.026\",\n      \"10.1016/j.isci.2019.04.036\",\n      \"10.1016/j.isci.2020.101027\",\n      \"10.1016/j.isci.2020.101231\",\n      \"10.1016/j.isci.2020.101346\",\n      \"10.1016/j.isci.2020.101770\",\n      \"10.1016/j.isci.2021.102215\",\n      \"10.1016/j.isci.2021.103086\",\n      \"10.1016/j.isci.2023.106308\",\n      \"10.1016/j.it.2004.09.015\",\n      \"10.1016/j.it.2012.02.009\",\n      \"10.1016/j.it.2013.03.003\",\n      \"10.1016/j.it.2014.01.003\",\n      \"10.1016/j.it.2016.01.004\",\n      \"10.1016/j.it.2016.03.002\",\n      \"10.1016/j.it.2016.11.004\",\n      \"10.1016/j.it.2017.01.006\",\n      \"10.1016/j.it.2018.04.004\",\n      \"10.1016/j.it.2019.01.004\",\n      \"10.1016/j.it.2019.03.010\",\n      \"10.1016/j.it.2019.08.007\",\n      \"10.1016/j.it.2019.12.002\",\n      \"10.1016/j.it.2020.02.001\",\n      \"10.1016/j.it.2020.03.007\",\n      \"10.1016/j.jaac.2020.02.017\",\n      \"10.1016/j.jacbts.2017.09.001\",\n      \"10.1016/j.jacc.2018.02.037\",\n      \"10.1016/j.jaci.2006.06.004\",\n      \"10.1016/j.jaci.2007.03.043\",\n      \"10.1016/j.jaci.2013.06.036\",\n      \"10.1016/j.jaci.2014.01.033\",\n      \"10.1016/j.jaci.2015.01.020\",\n      \"10.1016/j.jaci.2015.04.001\",\n      \"10.1016/j.jaci.2016.04.021\",\n      \"10.1016/j.jaci.2016.06.040\",\n      \"10.1016/j.jaci.2017.11.040\",\n      \"10.1016/j.jaci.2018.08.024\",\n      \"10.1016/j.jaci.2018.11.049\",\n      \"10.1016/j.jaci.2019.12.908\",\n      \"10.1016/j.jaci.2020.01.042\",\n      \"10.1016/j.jaci.2020.03.041\",\n      \"10.1016/j.jaci.2020.07.035\",\n      \"10.1016/j.jaci.2021.01.018\",\n      \"10.1016/j.jad.2007.12.054\",\n      \"10.1016/j.jad.2009.04.031\",\n      \"10.1016/j.jad.2014.12.006\",\n      \"10.1016/j.jalz.2015.06.1893\",\n      \"10.1016/j.jalz.2018.02.017\",\n      \"10.1016/j.jalz.2019.06.4616\",\n      \"10.1016/j.jamcollsurg.2007.11.022\",\n      \"10.1016/j.jasms.2005.02.017\",\n      \"10.1016/j.jaut.2005.08.010\",\n      \"10.1016/j.jaut.2013.12.014\",\n      \"10.1016/j.jaut.2014.10.002\",\n      \"10.1016/j.jaut.2019.102329\",\n      \"10.1016/j.jbc.2021.100386\",\n      \"10.1016/j.jbc.2021.100413\",\n      \"10.1016/j.jbc.2021.100465\",\n      \"10.1016/j.jbc.2021.100493\",\n      \"10.1016/j.jbc.2021.100657\",\n      \"10.1016/j.jbc.2021.101097\",\n      \"10.1016/j.jbc.2021.101112\",\n      \"10.1016/j.jbiomech.2006.09.023\",\n      \"10.1016/j.jbiomech.2009.01.024\",\n      \"10.1016/j.jbiomech.2009.07.037\",\n      \"10.1016/j.jbior.2019.100667\",\n      \"10.1016/j.jbiosc.2012.10.020\",\n      \"10.1016/j.jbiosc.2012.12.021\",\n      \"10.1016/j.jbiosc.2016.07.007\",\n      \"10.1016/j.jbiotec.2007.03.004\",\n      \"10.1016/j.jbiotec.2015.09.037\",\n      \"10.1016/j.jbiotec.2015.12.020\",\n      \"10.1016/j.jbiotec.2016.03.012\",\n      \"10.1016/j.jbiotec.2016.07.012\",\n      \"10.1016/j.jbiotec.2017.06.011\",\n      \"10.1016/j.jchemneu.2006.07.002\",\n      \"10.1016/j.jchemneu.2007.03.005\",\n      \"10.1016/j.jchemneu.2012.10.006\",\n      \"10.1016/j.jchemneu.2019.04.009\",\n      \"10.1016/j.jchromb.2017.08.046\",\n      \"10.1016/j.jclepro.2016.09.145\",\n      \"10.1016/j.jcm.2017.11.004\",\n      \"10.1016/j.jcma.2011.12.015\",\n      \"10.1016/j.jcmgh.2015.06.006\",\n      \"10.1016/j.jcmgh.2017.06.001\",\n      \"10.1016/j.jcmgh.2020.07.013\",\n      \"10.1016/j.jconrel.2008.11.010\",\n      \"10.1016/j.jconrel.2012.09.020\",\n      \"10.1016/j.jconrel.2014.06.046\",\n      \"10.1016/j.jconrel.2014.07.040\",\n      \"10.1016/j.jconrel.2016.01.009\",\n      \"10.1016/j.jconrel.2016.06.020\",\n      \"10.1016/j.jconrel.2016.11.014\",\n      \"10.1016/j.jconrel.2018.02.023\",\n      \"10.1016/j.jconrel.2018.07.001\",\n      \"10.1016/j.jconrel.2019.04.015\",\n      \"10.1016/j.jconrel.2021.12.027\",\n      \"10.1016/j.jcp.2006.07.033\",\n      \"10.1016/j.jcp.2011.11.005\",\n      \"10.1016/j.jcp.2017.05.010\",\n      \"10.1016/j.jcyt.2013.01.061\",\n      \"10.1016/j.jcyt.2019.03.585\",\n      \"10.1016/j.jcyt.2020.05.008\",\n      \"10.1016/j.jcz.2015.07.002\",\n      \"10.1016/j.jdermsci.2017.08.013\",\n      \"10.1016/j.jdermsci.2019.11.012\",\n      \"10.1016/j.jecr.2021.100084\",\n      \"10.1016/j.jembe.2004.08.008\",\n      \"10.1016/j.jfluidstructs.2014.12.002\",\n      \"10.1016/j.jfoodeng.2015.07.010\",\n      \"10.1016/j.jfoodeng.2017.04.034\",\n      \"10.1016/j.jfoodeng.2019.04.022\",\n      \"10.1016/j.jgar.2015.08.002\",\n      \"10.1016/j.jgar.2020.08.014\",\n      \"10.1016/j.jgg.2017.04.009\",\n      \"10.1016/j.jgg.2020.06.008\",\n      \"10.1016/j.jhazmat.2013.02.011\",\n      \"10.1016/j.jhazmat.2020.123113\",\n      \"10.1016/j.jhazmat.2021.125126\",\n      \"10.1016/j.jhep.2009.04.022\",\n      \"10.1016/j.jhep.2013.02.020\",\n      \"10.1016/j.jhep.2019.05.030\",\n      \"10.1016/j.jhep.2020.01.010\",\n      \"10.1016/j.jhep.2020.03.033\",\n      \"10.1016/j.jhep.2022.02.032\",\n      \"10.1016/j.jhin.2011.08.013\",\n      \"10.1016/j.jid.2017.02.980\",\n      \"10.1016/j.jid.2017.04.038\",\n      \"10.1016/j.jid.2017.07.842\",\n      \"10.1016/j.jid.2018.03.839\",\n      \"10.1016/j.jid.2019.09.014\",\n      \"10.1016/j.jid.2019.11.017\",\n      \"10.1016/j.jid.2020.04.012\",\n      \"10.1016/j.jid.2021.01.005\",\n      \"10.1016/j.jid.2021.02.642\",\n      \"10.1016/j.jim.2012.09.007\",\n      \"10.1016/j.jim.2015.02.007\",\n      \"10.1016/j.jim.2019.112721\",\n      \"10.1016/j.jinf.2018.06.010\",\n      \"10.1016/j.jinf.2020.10.016\",\n      \"10.1016/j.jinf.2021.08.033\",\n      \"10.1016/j.jinorgbio.2018.03.002\",\n      \"10.1016/j.jinsphys.2004.01.001\",\n      \"10.1016/j.jinsphys.2005.10.007\",\n      \"10.1016/j.jinsphys.2006.05.003\",\n      \"10.1016/j.jinsphys.2010.11.005\",\n      \"10.1016/j.jinsphys.2019.103938\",\n      \"10.1016/j.jinsphys.2019.103995\",\n      \"10.1016/j.jiph.2018.05.001\",\n      \"10.1016/j.jiph.2020.06.032\",\n      \"10.1016/j.jisa.2021.102924\",\n      \"10.1016/j.jmarsys.2015.07.008\",\n      \"10.1016/j.jmb.2003.07.013\",\n      \"10.1016/j.jmb.2003.08.040\",\n      \"10.1016/j.jmb.2003.10.005\",\n      \"10.1016/j.jmb.2004.03.016\",\n      \"10.1016/j.jmb.2004.03.076\",\n      \"10.1016/j.jmb.2004.12.042\",\n      \"10.1016/j.jmb.2005.02.057\",\n      \"10.1016/j.jmb.2005.07.017\",\n      \"10.1016/j.jmb.2005.09.016\",\n      \"10.1016/j.jmb.2005.09.086\",\n      \"10.1016/j.jmb.2005.10.008\",\n      \"10.1016/j.jmb.2005.12.003\",\n      \"10.1016/j.jmb.2006.04.007\",\n      \"10.1016/j.jmb.2006.05.015\",\n      \"10.1016/j.jmb.2006.06.065\",\n      \"10.1016/j.jmb.2006.10.058\",\n      \"10.1016/j.jmb.2007.03.047\",\n      \"10.1016/j.jmb.2007.04.002\",\n      \"10.1016/j.jmb.2007.04.015\",\n      \"10.1016/j.jmb.2007.05.022\",\n      \"10.1016/j.jmb.2007.06.050\",\n      \"10.1016/j.jmb.2008.07.068\",\n      \"10.1016/j.jmb.2008.12.081\",\n      \"10.1016/j.jmb.2009.03.009\",\n      \"10.1016/j.jmb.2009.08.011\",\n      \"10.1016/j.jmb.2009.12.003\",\n      \"10.1016/j.jmb.2010.02.045\",\n      \"10.1016/j.jmb.2010.03.065\",\n      \"10.1016/j.jmb.2010.05.062\",\n      \"10.1016/j.jmb.2010.09.033\",\n      \"10.1016/j.jmb.2010.10.038\",\n      \"10.1016/j.jmb.2010.11.013\",\n      \"10.1016/j.jmb.2011.01.016\",\n      \"10.1016/j.jmb.2011.12.045\",\n      \"10.1016/j.jmb.2012.04.011\",\n      \"10.1016/j.jmb.2012.04.020\",\n      \"10.1016/j.jmb.2012.05.010\",\n      \"10.1016/j.jmb.2012.05.045\",\n      \"10.1016/j.jmb.2012.08.005\",\n      \"10.1016/j.jmb.2012.11.024\",\n      \"10.1016/j.jmb.2012.11.041\",\n      \"10.1016/j.jmb.2013.01.018\",\n      \"10.1016/j.jmb.2013.01.033\",\n      \"10.1016/j.jmb.2013.02.010\",\n      \"10.1016/j.jmb.2013.07.015\",\n      \"10.1016/j.jmb.2013.11.031\",\n      \"10.1016/j.jmb.2014.07.020\",\n      \"10.1016/j.jmb.2014.09.014\",\n      \"10.1016/j.jmb.2015.09.014\",\n      \"10.1016/j.jmb.2015.09.023\",\n      \"10.1016/j.jmb.2015.11.019\",\n      \"10.1016/j.jmb.2016.05.027\",\n      \"10.1016/j.jmb.2016.10.017\",\n      \"10.1016/j.jmb.2017.09.008\",\n      \"10.1016/j.jmb.2017.11.005\",\n      \"10.1016/j.jmb.2018.02.002\",\n      \"10.1016/j.jmb.2018.04.012\",\n      \"10.1016/j.jmb.2018.05.042\",\n      \"10.1016/j.jmb.2018.06.004\",\n      \"10.1016/j.jmb.2018.07.002\",\n      \"10.1016/j.jmb.2018.07.007\",\n      \"10.1016/j.jmb.2018.12.011\",\n      \"10.1016/j.jmb.2019.01.037\",\n      \"10.1016/j.jmb.2019.05.002\",\n      \"10.1016/j.jmb.2019.05.036\",\n      \"10.1016/j.jmb.2019.05.050\",\n      \"10.1016/j.jmb.2019.08.013\",\n      \"10.1016/j.jmb.2019.11.009\",\n      \"10.1016/j.jmb.2019.12.006\",\n      \"10.1016/j.jmb.2019.12.013\",\n      \"10.1016/j.jmb.2019.12.044\",\n      \"10.1016/j.jmb.2020.02.014\",\n      \"10.1016/j.jmb.2020.03.011\",\n      \"10.1016/j.jmb.2020.166788\",\n      \"10.1016/j.jmb.2021.167002\",\n      \"10.1016/j.jmb.2021.167182\",\n      \"10.1016/j.jmb.2021.167245\",\n      \"10.1016/j.jmb.2023.168298\",\n      \"10.1016/j.jmbbm.2020.103783\",\n      \"10.1016/j.jmgm.2013.01.007\",\n      \"10.1016/j.jmgm.2013.07.008\",\n      \"10.1016/j.jmii.2014.10.003\",\n      \"10.1016/j.jmps.2016.02.009\",\n      \"10.1016/j.jmps.2016.05.032\",\n      \"10.1016/j.jmps.2018.09.025\",\n      \"10.1016/j.jneumeth.2005.07.002\",\n      \"10.1016/j.jneuroim.2010.03.011\",\n      \"10.1016/j.jneuroim.2014.08.331\",\n      \"10.1016/j.jneuroim.2017.08.006\",\n      \"10.1016/j.jns.2010.02.002\",\n      \"10.1016/j.jnucmat.2016.03.018\",\n      \"10.1016/j.jnutbio.2010.05.003\",\n      \"10.1016/j.jnutbio.2019.07.002\",\n      \"10.1016/j.jnutbio.2021.108598\",\n      \"10.1016/j.jnutbio.2021.108852\",\n      \"10.1016/j.jpain.2014.01.207\",\n      \"10.1016/j.jpba.2020.113251\",\n      \"10.1016/j.jpba.2020.113665\",\n      \"10.1016/j.jpeds.2007.12.037\",\n      \"10.1016/j.jpha.2019.03.008\",\n      \"10.1016/j.jphotobiol.2012.01.005\",\n      \"10.1016/j.jphotobiol.2013.04.007\",\n      \"10.1016/j.jphotobiol.2015.08.025\",\n      \"10.1016/j.jphotobiol.2015.08.031\",\n      \"10.1016/j.jphotobiol.2016.02.029\",\n      \"10.1016/j.jphotobiol.2017.07.011\",\n      \"10.1016/j.jphysparis.2014.04.006\",\n      \"10.1016/j.jplph.2012.11.012\",\n      \"10.1016/j.jplph.2019.153015\",\n      \"10.1016/j.jplph.2021.153363\",\n      \"10.1016/j.jprot.2014.09.019\",\n      \"10.1016/j.jprot.2015.06.008\",\n      \"10.1016/j.jprot.2017.11.019\",\n      \"10.1016/j.jprot.2020.103645\",\n      \"10.1016/j.jpsychires.2012.12.020\",\n      \"10.1016/j.jpsychires.2021.02.007\",\n      \"10.1016/j.jsb.2005.03.010\",\n      \"10.1016/j.jsb.2009.01.004\",\n      \"10.1016/j.jsb.2011.08.009\",\n      \"10.1016/j.jsb.2015.05.009\",\n      \"10.1016/j.jsb.2015.08.004\",\n      \"10.1016/j.jsb.2015.08.008\",\n      \"10.1016/j.jsb.2015.12.012\",\n      \"10.1016/j.jsb.2019.07.009\",\n      \"10.1016/j.jsbmb.2015.09.039\",\n      \"10.1016/j.jshs.2019.10.001\",\n      \"10.1016/j.jtauto.2021.100103\",\n      \"10.1016/j.jtbi.2008.01.006\",\n      \"10.1016/j.jtbi.2009.09.029\",\n      \"10.1016/j.jtbi.2015.07.035\",\n      \"10.1016/j.jtbi.2015.08.017\",\n      \"10.1016/j.jtbi.2019.110134\",\n      \"10.1016/j.jtbi.2020.110352\",\n      \"10.1016/j.jtho.2016.06.015\",\n      \"10.1016/j.jtumed.2015.02.009\",\n      \"10.1016/j.jviromet.2019.113745\",\n      \"10.1016/j.jviromet.2020.113927\",\n      \"10.1016/j.jvsv.2018.05.013\",\n      \"10.1016/j.kint.2017.11.013\",\n      \"10.1016/j.kint.2020.09.036\",\n      \"10.1016/j.kint.2024.02.007\",\n      \"10.1016/j.leukres.2008.06.023\",\n      \"10.1016/j.leukres.2009.03.028\",\n      \"10.1016/j.lfs.2007.09.019\",\n      \"10.1016/j.lfs.2015.01.038\",\n      \"10.1016/j.lfs.2016.02.015\",\n      \"10.1016/j.lfs.2019.117142\",\n      \"10.1016/j.lfs.2019.117222\",\n      \"10.1016/j.lfs.2020.117479\",\n      \"10.1016/j.lfs.2020.118006\",\n      \"10.1016/j.lfs.2020.118903\",\n      \"10.1016/j.lfs.2021.119451\",\n      \"10.1016/j.lwt.2005.11.001\",\n      \"10.1016/j.lwt.2012.03.015\",\n      \"10.1016/j.mad.2005.09.001\",\n      \"10.1016/j.mad.2011.03.005\",\n      \"10.1016/j.mad.2016.05.002\",\n      \"10.1016/j.mad.2017.08.003\",\n      \"10.1016/j.mad.2018.01.001\",\n      \"10.1016/j.mad.2018.06.004\",\n      \"10.1016/j.mad.2020.111229\",\n      \"10.1016/j.mam.2016.05.001\",\n      \"10.1016/j.mam.2020.100889\",\n      \"10.1016/j.mam.2020.100890\",\n      \"10.1016/j.margen.2016.10.003\",\n      \"10.1016/j.matbio.2016.09.004\",\n      \"10.1016/j.mattod.2018.02.001\",\n      \"10.1016/j.mbs.2022.108926\",\n      \"10.1016/j.mce.2019.02.016\",\n      \"10.1016/j.mce.2019.110667\",\n      \"10.1016/j.mcn.2005.03.013\",\n      \"10.1016/j.mcn.2005.10.020\",\n      \"10.1016/j.mcn.2008.04.010\",\n      \"10.1016/j.mcn.2008.05.009\",\n      \"10.1016/j.mcn.2008.07.017\",\n      \"10.1016/j.mcn.2014.12.008\",\n      \"10.1016/j.mcn.2015.03.006\",\n      \"10.1016/j.mcn.2017.09.006\",\n      \"10.1016/j.mcn.2017.11.005\",\n      \"10.1016/j.mcn.2019.103397\",\n      \"10.1016/j.mcn.2020.103503\",\n      \"10.1016/j.mcn.2022.103727\",\n      \"10.1016/j.meatsci.2010.04.040\",\n      \"10.1016/j.meatsci.2014.03.020\",\n      \"10.1016/j.meatsci.2017.07.001\",\n      \"10.1016/j.mee.2013.04.010\",\n      \"10.1016/j.meegid.2016.12.010\",\n      \"10.1016/j.meegid.2020.104452\",\n      \"10.1016/j.mehy.2003.11.011\",\n      \"10.1016/j.mehy.2019.04.006\",\n      \"10.1016/j.metabol.2013.06.007\",\n      \"10.1016/j.metabol.2020.154338\",\n      \"10.1016/j.mex.2020.100935\",\n      \"10.1016/j.mgene.2018.12.013\",\n      \"10.1016/j.mib.2015.06.018\",\n      \"10.1016/j.mib.2017.05.008\",\n      \"10.1016/j.mib.2018.02.005\",\n      \"10.1016/j.mib.2020.09.004\",\n      \"10.1016/j.mib.2021.03.003\",\n      \"10.1016/j.micinf.2020.01.001\",\n      \"10.1016/j.micinf.2021.104845\",\n      \"10.1016/j.micpath.2009.09.003\",\n      \"10.1016/j.micpath.2012.02.006\",\n      \"10.1016/j.micpath.2015.09.006\",\n      \"10.1016/j.micpath.2019.04.026\",\n      \"10.1016/j.micpath.2022.105699\",\n      \"10.1016/j.micres.2012.08.003\",\n      \"10.1016/j.micres.2013.09.009\",\n      \"10.1016/j.micres.2018.02.007\",\n      \"10.1016/j.microc.2020.105089\",\n      \"10.1016/j.microc.2021.106640\",\n      \"10.1016/j.micron.2016.03.003\",\n      \"10.1016/j.mimet.2009.02.011\",\n      \"10.1016/j.mimet.2018.05.021\",\n      \"10.1016/j.mito.2014.02.004\",\n      \"10.1016/j.mmcr.2012.12.007\",\n      \"10.1016/j.mod.2004.11.014\",\n      \"10.1016/j.mod.2007.11.002\",\n      \"10.1016/j.mod.2010.03.002\",\n      \"10.1016/j.mod.2016.02.004\",\n      \"10.1016/j.mod.2017.04.015\",\n      \"10.1016/j.molbiopara.2005.05.007\",\n      \"10.1016/j.molbiopara.2009.07.002\",\n      \"10.1016/j.molbiopara.2011.01.002\",\n      \"10.1016/j.molbiopara.2016.02.004\",\n      \"10.1016/j.molbiopara.2021.111375\",\n      \"10.1016/j.molbrainres.2005.09.019\",\n      \"10.1016/j.molcatb.2006.01.024\",\n      \"10.1016/j.molcel.2004.10.017\",\n      \"10.1016/j.molcel.2004.10.022\",\n      \"10.1016/j.molcel.2004.11.046\",\n      \"10.1016/j.molcel.2005.04.003\",\n      \"10.1016/j.molcel.2005.10.036\",\n      \"10.1016/j.molcel.2006.05.038\",\n      \"10.1016/j.molcel.2006.07.010\",\n      \"10.1016/j.molcel.2006.08.008\",\n      \"10.1016/j.molcel.2007.06.033\",\n      \"10.1016/j.molcel.2007.09.009\",\n      \"10.1016/j.molcel.2007.10.012\",\n      \"10.1016/j.molcel.2008.01.010\",\n      \"10.1016/j.molcel.2008.02.020\",\n      \"10.1016/j.molcel.2008.09.003\",\n      \"10.1016/j.molcel.2009.04.009\",\n      \"10.1016/j.molcel.2009.05.028\",\n      \"10.1016/j.molcel.2010.05.004\",\n      \"10.1016/j.molcel.2010.06.022\",\n      \"10.1016/j.molcel.2010.08.038\",\n      \"10.1016/j.molcel.2010.09.016\",\n      \"10.1016/j.molcel.2010.09.024\",\n      \"10.1016/j.molcel.2010.11.024\",\n      \"10.1016/j.molcel.2011.04.009\",\n      \"10.1016/j.molcel.2011.05.025\",\n      \"10.1016/j.molcel.2011.08.022\",\n      \"10.1016/j.molcel.2011.08.027\",\n      \"10.1016/j.molcel.2012.07.029\",\n      \"10.1016/j.molcel.2012.11.002\",\n      \"10.1016/j.molcel.2013.01.038\",\n      \"10.1016/j.molcel.2013.04.001\",\n      \"10.1016/j.molcel.2013.08.011\",\n      \"10.1016/j.molcel.2013.09.015\",\n      \"10.1016/j.molcel.2013.09.018\",\n      \"10.1016/j.molcel.2014.01.011\",\n      \"10.1016/j.molcel.2014.08.006\",\n      \"10.1016/j.molcel.2014.08.017\",\n      \"10.1016/j.molcel.2014.08.024\",\n      \"10.1016/j.molcel.2015.02.023\",\n      \"10.1016/j.molcel.2015.09.023\",\n      \"10.1016/j.molcel.2015.10.042\",\n      \"10.1016/j.molcel.2016.02.011\",\n      \"10.1016/j.molcel.2016.03.001\",\n      \"10.1016/j.molcel.2016.05.020\",\n      \"10.1016/j.molcel.2016.08.026\",\n      \"10.1016/j.molcel.2016.11.003\",\n      \"10.1016/j.molcel.2016.11.014\",\n      \"10.1016/j.molcel.2016.11.040\",\n      \"10.1016/j.molcel.2017.02.007\",\n      \"10.1016/j.molcel.2017.05.021\",\n      \"10.1016/j.molcel.2017.07.001\",\n      \"10.1016/j.molcel.2017.07.022\",\n      \"10.1016/j.molcel.2017.08.026\",\n      \"10.1016/j.molcel.2017.09.031\",\n      \"10.1016/j.molcel.2017.12.020\",\n      \"10.1016/j.molcel.2018.02.012\",\n      \"10.1016/j.molcel.2018.04.019\",\n      \"10.1016/j.molcel.2018.07.018\",\n      \"10.1016/j.molcel.2018.09.016\",\n      \"10.1016/j.molcel.2018.11.032\",\n      \"10.1016/j.molcel.2019.03.036\",\n      \"10.1016/j.molcel.2019.04.011\",\n      \"10.1016/j.molcel.2019.05.032\",\n      \"10.1016/j.molcel.2019.07.014\",\n      \"10.1016/j.molcel.2019.07.038\",\n      \"10.1016/j.molcel.2019.08.017\",\n      \"10.1016/j.molcel.2019.09.004\",\n      \"10.1016/j.molcel.2019.09.017\",\n      \"10.1016/j.molcel.2019.10.004\",\n      \"10.1016/j.molcel.2019.10.012\",\n      \"10.1016/j.molcel.2019.12.021\",\n      \"10.1016/j.molcel.2020.02.007\",\n      \"10.1016/j.molcel.2020.06.001\",\n      \"10.1016/j.molcel.2020.06.007\",\n      \"10.1016/j.molcel.2020.06.032\",\n      \"10.1016/j.molcel.2020.07.024\",\n      \"10.1016/j.molcel.2020.08.012\",\n      \"10.1016/j.molcel.2020.11.035\",\n      \"10.1016/j.molcel.2020.11.045\",\n      \"10.1016/j.molcel.2021.02.006\",\n      \"10.1016/j.molcel.2021.03.032\",\n      \"10.1016/j.molcel.2021.06.008\",\n      \"10.1016/j.molcel.2021.08.008\",\n      \"10.1016/j.molcel.2021.12.002\",\n      \"10.1016/j.molcel.2022.04.009\",\n      \"10.1016/j.molimm.2006.06.014\",\n      \"10.1016/j.molimm.2009.05.178\",\n      \"10.1016/j.molimm.2011.12.008\",\n      \"10.1016/j.molimm.2012.08.020\",\n      \"10.1016/j.molimm.2016.05.016\",\n      \"10.1016/j.molimm.2017.08.021\",\n      \"10.1016/j.molimm.2019.12.002\",\n      \"10.1016/j.molimm.2020.09.001\",\n      \"10.1016/j.molimm.2021.02.014\",\n      \"10.1016/j.molliq.2016.06.075\",\n      \"10.1016/j.molliq.2020.114873\",\n      \"10.1016/j.molmed.2014.05.001\",\n      \"10.1016/j.molmed.2016.03.002\",\n      \"10.1016/j.molmed.2016.03.006\",\n      \"10.1016/j.molmed.2019.08.013\",\n      \"10.1016/j.molmed.2020.07.008\",\n      \"10.1016/j.molmed.2020.11.009\",\n      \"10.1016/j.molmed.2021.03.010\",\n      \"10.1016/j.molmet.2018.06.013\",\n      \"10.1016/j.molmet.2018.08.001\",\n      \"10.1016/j.molmet.2019.02.009\",\n      \"10.1016/j.molmet.2019.05.009\",\n      \"10.1016/j.molmet.2022.101504\",\n      \"10.1016/j.molonc.2007.10.003\",\n      \"10.1016/j.molonc.2014.03.011\",\n      \"10.1016/j.molonc.2015.04.002\",\n      \"10.1016/j.molonc.2015.10.013\",\n      \"10.1016/j.molp.2015.08.011\",\n      \"10.1016/j.molp.2016.06.006\",\n      \"10.1016/j.molp.2018.06.001\",\n      \"10.1016/j.molp.2018.06.009\",\n      \"10.1016/j.molp.2019.04.014\",\n      \"10.1016/j.molp.2020.03.012\",\n      \"10.1016/j.molp.2020.06.009\",\n      \"10.1016/j.molp.2020.06.011\",\n      \"10.1016/j.molstruc.2019.01.064\",\n      \"10.1016/j.molstruc.2020.128061\",\n      \"10.1016/j.molstruc.2021.129907\",\n      \"10.1016/j.molstruc.2021.131469\",\n      \"10.1016/j.mrfmmm.2007.03.014\",\n      \"10.1016/j.mrfmmm.2007.06.008\",\n      \"10.1016/j.msec.2020.111418\",\n      \"10.1016/j.mser.2019.100522\",\n      \"10.1016/j.mser.2020.100562\",\n      \"10.1016/j.mtchem.2019.100216\",\n      \"10.1016/j.nano.2016.12.007\",\n      \"10.1016/j.nantod.2020.100923\",\n      \"10.1016/j.nantod.2021.101350\",\n      \"10.1016/j.nbd.2004.01.015\",\n      \"10.1016/j.nbd.2006.04.017\",\n      \"10.1016/j.nbd.2011.01.014\",\n      \"10.1016/j.nbd.2013.11.016\",\n      \"10.1016/j.nbd.2014.01.007\",\n      \"10.1016/j.nbd.2015.01.001\",\n      \"10.1016/j.nbd.2016.01.018\",\n      \"10.1016/j.nbd.2017.07.017\",\n      \"10.1016/j.nbd.2017.12.004\",\n      \"10.1016/j.nbd.2018.08.011\",\n      \"10.1016/j.nbd.2019.01.005\",\n      \"10.1016/j.nbd.2019.104583\",\n      \"10.1016/j.nec.2004.07.008\",\n      \"10.1016/j.neo.2016.02.002\",\n      \"10.1016/j.neo.2016.05.001\",\n      \"10.1016/j.neubiorev.2008.08.007\",\n      \"10.1016/j.neubiorev.2014.06.018\",\n      \"10.1016/j.neubiorev.2014.09.003\",\n      \"10.1016/j.neubiorev.2015.05.013\",\n      \"10.1016/j.neubiorev.2018.05.030\",\n      \"10.1016/j.neubiorev.2020.06.024\",\n      \"10.1016/j.neubiorev.2021.04.032\",\n      \"10.1016/j.neubiorev.2021.06.043\",\n      \"10.1016/j.neucli.2016.06.015\",\n      \"10.1016/j.neuint.2019.03.002\",\n      \"10.1016/j.neuint.2020.104715\",\n      \"10.1016/j.neuint.2020.104953\",\n      \"10.1016/j.neuint.2021.104989\",\n      \"10.1016/j.neuint.2021.105177\",\n      \"10.1016/j.neulet.2007.10.019\",\n      \"10.1016/j.neulet.2008.07.030\",\n      \"10.1016/j.neulet.2011.08.025\",\n      \"10.1016/j.neulet.2017.02.011\",\n      \"10.1016/j.neulet.2018.04.049\",\n      \"10.1016/j.neulet.2019.134369\",\n      \"10.1016/j.neulet.2019.134374\",\n      \"10.1016/j.neulet.2020.134853\",\n      \"10.1016/j.neurad.2018.05.002\",\n      \"10.1016/j.neures.2010.07.374\",\n      \"10.1016/j.neures.2010.07.454\",\n      \"10.1016/j.neures.2012.05.005\",\n      \"10.1016/j.neuro.2015.11.008\",\n      \"10.1016/j.neuro.2015.12.014\",\n      \"10.1016/j.neuro.2016.08.006\",\n      \"10.1016/j.neuro.2016.10.012\",\n      \"10.1016/j.neuro.2018.08.009\",\n      \"10.1016/j.neurobiolaging.2006.09.015\",\n      \"10.1016/j.neurobiolaging.2011.10.030\",\n      \"10.1016/j.neurobiolaging.2012.11.017\",\n      \"10.1016/j.neurobiolaging.2013.10.089\",\n      \"10.1016/j.neurobiolaging.2014.07.033\",\n      \"10.1016/j.neurobiolaging.2021.12.006\",\n      \"10.1016/j.neuroimage.2006.06.061\",\n      \"10.1016/j.neuroimage.2007.05.019\",\n      \"10.1016/j.neuroimage.2008.10.022\",\n      \"10.1016/j.neuroimage.2009.10.003\",\n      \"10.1016/j.neuroimage.2013.05.104\",\n      \"10.1016/j.neuroimage.2014.01.014\",\n      \"10.1016/j.neuroimage.2015.03.039\",\n      \"10.1016/j.neuroimage.2015.05.029\",\n      \"10.1016/j.neuroimage.2015.10.051\",\n      \"10.1016/j.neuroimage.2017.06.045\",\n      \"10.1016/j.neuroimage.2017.07.032\",\n      \"10.1016/j.neuroimage.2018.02.055\",\n      \"10.1016/j.neuroimage.2018.03.028\",\n      \"10.1016/j.neuroimage.2018.11.005\",\n      \"10.1016/j.neuroimage.2019.116358\",\n      \"10.1016/j.neuron.2004.08.041\",\n      \"10.1016/j.neuron.2005.02.014\",\n      \"10.1016/j.neuron.2005.06.007\",\n      \"10.1016/j.neuron.2005.08.024\",\n      \"10.1016/j.neuron.2005.08.028\",\n      \"10.1016/j.neuron.2005.11.031\",\n      \"10.1016/j.neuron.2006.03.014\",\n      \"10.1016/j.neuron.2006.07.029\",\n      \"10.1016/j.neuron.2006.10.025\",\n      \"10.1016/j.neuron.2007.05.002\",\n      \"10.1016/j.neuron.2008.09.006\",\n      \"10.1016/j.neuron.2009.03.006\",\n      \"10.1016/j.neuron.2009.06.016\",\n      \"10.1016/j.neuron.2009.09.002\",\n      \"10.1016/j.neuron.2010.01.024\",\n      \"10.1016/j.neuron.2010.02.021\",\n      \"10.1016/j.neuron.2010.09.039\",\n      \"10.1016/j.neuron.2011.05.001\",\n      \"10.1016/j.neuron.2011.05.012\",\n      \"10.1016/j.neuron.2011.05.013\",\n      \"10.1016/j.neuron.2011.05.014\",\n      \"10.1016/j.neuron.2011.06.039\",\n      \"10.1016/j.neuron.2011.07.026\",\n      \"10.1016/j.neuron.2012.03.026\",\n      \"10.1016/j.neuron.2012.12.002\",\n      \"10.1016/j.neuron.2013.03.020\",\n      \"10.1016/j.neuron.2013.03.031\",\n      \"10.1016/j.neuron.2013.04.017\",\n      \"10.1016/j.neuron.2013.05.029\",\n      \"10.1016/j.neuron.2013.06.043\",\n      \"10.1016/j.neuron.2013.07.007\",\n      \"10.1016/j.neuron.2013.08.014\",\n      \"10.1016/j.neuron.2013.10.016\",\n      \"10.1016/j.neuron.2013.10.020\",\n      \"10.1016/j.neuron.2013.10.037\",\n      \"10.1016/j.neuron.2013.12.034\",\n      \"10.1016/j.neuron.2014.02.040\",\n      \"10.1016/j.neuron.2014.07.016\",\n      \"10.1016/j.neuron.2014.10.032\",\n      \"10.1016/j.neuron.2015.03.052\",\n      \"10.1016/j.neuron.2015.11.002\",\n      \"10.1016/j.neuron.2015.11.020\",\n      \"10.1016/j.neuron.2016.01.015\",\n      \"10.1016/j.neuron.2016.02.011\",\n      \"10.1016/j.neuron.2016.04.018\",\n      \"10.1016/j.neuron.2016.06.022\",\n      \"10.1016/j.neuron.2016.08.011\",\n      \"10.1016/j.neuron.2016.10.001\",\n      \"10.1016/j.neuron.2016.12.003\",\n      \"10.1016/j.neuron.2016.12.036\",\n      \"10.1016/j.neuron.2017.05.008\",\n      \"10.1016/j.neuron.2017.08.036\",\n      \"10.1016/j.neuron.2017.12.012\",\n      \"10.1016/j.neuron.2017.12.037\",\n      \"10.1016/j.neuron.2017.12.045\",\n      \"10.1016/j.neuron.2018.03.004\",\n      \"10.1016/j.neuron.2018.06.019\",\n      \"10.1016/j.neuron.2018.07.002\",\n      \"10.1016/j.neuron.2018.07.022\",\n      \"10.1016/j.neuron.2018.08.034\",\n      \"10.1016/j.neuron.2018.10.009\",\n      \"10.1016/j.neuron.2018.11.021\",\n      \"10.1016/j.neuron.2019.02.010\",\n      \"10.1016/j.neuron.2019.07.013\",\n      \"10.1016/j.neuron.2019.09.001\",\n      \"10.1016/j.neuron.2019.09.003\",\n      \"10.1016/j.neuron.2019.10.008\",\n      \"10.1016/j.neuron.2019.10.011\",\n      \"10.1016/j.neuron.2019.11.004\",\n      \"10.1016/j.neuron.2020.01.042\",\n      \"10.1016/j.neuron.2020.02.025\",\n      \"10.1016/j.neuron.2020.04.018\",\n      \"10.1016/j.neuron.2020.07.039\",\n      \"10.1016/j.neuron.2020.08.002\",\n      \"10.1016/j.neuron.2020.12.010\",\n      \"10.1016/j.neuron.2021.03.006\",\n      \"10.1016/j.neuron.2021.05.020\",\n      \"10.1016/j.neuron.2021.06.005\",\n      \"10.1016/j.neuron.2021.08.004\",\n      \"10.1016/j.neuron.2021.08.014\",\n      \"10.1016/j.neuron.2021.10.032\",\n      \"10.1016/j.neuron.2021.10.036\",\n      \"10.1016/j.neuron.2023.05.021\",\n      \"10.1016/j.neuron.2024.03.007\",\n      \"10.1016/j.neuropharm.2015.12.001\",\n      \"10.1016/j.neuropharm.2016.10.004\",\n      \"10.1016/j.neuropharm.2017.05.028\",\n      \"10.1016/j.neuropharm.2017.05.029\",\n      \"10.1016/j.neuropharm.2020.108180\",\n      \"10.1016/j.neuropharm.2021.108745\",\n      \"10.1016/j.neuropharm.2021.108749\",\n      \"10.1016/j.neuroscience.2005.03.048\",\n      \"10.1016/j.neuroscience.2005.03.059\",\n      \"10.1016/j.neuroscience.2005.05.008\",\n      \"10.1016/j.neuroscience.2006.09.003\",\n      \"10.1016/j.neuroscience.2006.09.043\",\n      \"10.1016/j.neuroscience.2006.12.040\",\n      \"10.1016/j.neuroscience.2007.01.022\",\n      \"10.1016/j.neuroscience.2007.10.071\",\n      \"10.1016/j.neuroscience.2007.12.011\",\n      \"10.1016/j.neuroscience.2008.02.036\",\n      \"10.1016/j.neuroscience.2008.04.073\",\n      \"10.1016/j.neuroscience.2008.05.055\",\n      \"10.1016/j.neuroscience.2009.02.082\",\n      \"10.1016/j.neuroscience.2011.12.033\",\n      \"10.1016/j.neuroscience.2012.07.014\",\n      \"10.1016/j.neuroscience.2012.09.010\",\n      \"10.1016/j.neuroscience.2012.10.053\",\n      \"10.1016/j.neuroscience.2014.03.029\",\n      \"10.1016/j.neuroscience.2014.10.037\",\n      \"10.1016/j.neuroscience.2014.11.001\",\n      \"10.1016/j.neuroscience.2014.12.034\",\n      \"10.1016/j.neuroscience.2015.04.024\",\n      \"10.1016/j.neuroscience.2015.09.025\",\n      \"10.1016/j.neuroscience.2015.09.039\",\n      \"10.1016/j.neuroscience.2018.01.023\",\n      \"10.1016/j.neuroscience.2020.03.008\",\n      \"10.1016/j.neuroscience.2020.04.035\",\n      \"10.1016/j.neuroscience.2020.06.010\",\n      \"10.1016/j.neuroscience.2020.07.028\",\n      \"10.1016/j.neuroscience.2021.01.022\",\n      \"10.1016/j.nmd.2020.09.033\",\n      \"10.1016/j.nmni.2021.100939\",\n      \"10.1016/j.ntt.2015.04.007\",\n      \"10.1016/j.nut.2019.03.015\",\n      \"10.1016/j.obhdp.2018.12.005\",\n      \"10.1016/j.omtm.2017.04.004\",\n      \"10.1016/j.omtm.2019.02.008\",\n      \"10.1016/j.omtm.2020.12.006\",\n      \"10.1016/j.omtn.2017.06.004\",\n      \"10.1016/j.omtn.2017.08.016\",\n      \"10.1016/j.omtn.2017.09.009\",\n      \"10.1016/j.omtn.2018.09.012\",\n      \"10.1016/j.omtn.2019.09.003\",\n      \"10.1016/j.omtn.2020.06.019\",\n      \"10.1016/j.omtn.2021.02.016\",\n      \"10.1016/j.omtn.2021.06.026\",\n      \"10.1016/j.omto.2019.12.008\",\n      \"10.1016/j.omto.2020.08.005\",\n      \"10.1016/j.ophtha.2020.12.012\",\n      \"10.1016/j.optcom.2014.10.035\",\n      \"10.1016/j.parint.2009.08.007\",\n      \"10.1016/j.pathol.2019.09.005\",\n      \"10.1016/j.patter.2020.100142\",\n      \"10.1016/j.pbb.2020.172953\",\n      \"10.1016/j.pbi.2008.05.007\",\n      \"10.1016/j.pbi.2021.102001\",\n      \"10.1016/j.pbiomolbio.2008.05.007\",\n      \"10.1016/j.pbiomolbio.2018.08.010\",\n      \"10.1016/j.pcad.2017.06.003\",\n      \"10.1016/j.pep.2004.10.018\",\n      \"10.1016/j.pep.2005.05.007\",\n      \"10.1016/j.pep.2005.06.007\",\n      \"10.1016/j.pep.2006.08.006\",\n      \"10.1016/j.pep.2008.02.006\",\n      \"10.1016/j.pep.2009.09.002\",\n      \"10.1016/j.pep.2011.04.003\",\n      \"10.1016/j.pep.2014.05.011\",\n      \"10.1016/j.pep.2014.08.014\",\n      \"10.1016/j.pep.2019.02.015\",\n      \"10.1016/j.peptides.2003.08.012\",\n      \"10.1016/j.peptides.2010.04.015\",\n      \"10.1016/j.peptides.2010.11.001\",\n      \"10.1016/j.peptides.2014.02.009\",\n      \"10.1016/j.peptides.2015.02.006\",\n      \"10.1016/j.pestbp.2010.11.008\",\n      \"10.1016/j.pestbp.2015.10.004\",\n      \"10.1016/j.pestbp.2016.11.002\",\n      \"10.1016/j.pestbp.2017.12.006\",\n      \"10.1016/j.pestbp.2018.11.006\",\n      \"10.1016/j.pharep.2015.05.008\",\n      \"10.1016/j.pharmthera.2004.05.002\",\n      \"10.1016/j.pharmthera.2015.06.001\",\n      \"10.1016/j.pharmthera.2016.01.012\",\n      \"10.1016/j.pharmthera.2019.01.003\",\n      \"10.1016/j.pharmthera.2019.05.005\",\n      \"10.1016/j.pharmthera.2020.107515\",\n      \"10.1016/j.pharmthera.2020.107523\",\n      \"10.1016/j.pharmthera.2020.107526\",\n      \"10.1016/j.pharmthera.2020.107704\",\n      \"10.1016/j.phrs.2012.04.005\",\n      \"10.1016/j.phrs.2014.01.005\",\n      \"10.1016/j.phrs.2016.09.029\",\n      \"10.1016/j.phrs.2018.08.013\",\n      \"10.1016/j.phrs.2018.08.023\",\n      \"10.1016/j.phrs.2018.10.021\",\n      \"10.1016/j.phrs.2019.01.039\",\n      \"10.1016/j.phrs.2020.104876\",\n      \"10.1016/j.phrs.2020.105410\",\n      \"10.1016/j.phrs.2021.105748\",\n      \"10.1016/j.phymed.2019.09.111\",\n      \"10.1016/j.physa.2004.08.038\",\n      \"10.1016/j.physa.2009.06.026\",\n      \"10.1016/j.phytochem.2011.02.004\",\n      \"10.1016/j.placenta.2008.09.013\",\n      \"10.1016/j.plaphy.2014.01.022\",\n      \"10.1016/j.plasmid.2013.03.003\",\n      \"10.1016/j.plasmid.2020.102505\",\n      \"10.1016/j.plrev.2013.06.004\",\n      \"10.1016/j.pmatsci.2018.05.005\",\n      \"10.1016/j.pneurobio.2005.02.004\",\n      \"10.1016/j.pneurobio.2008.09.001\",\n      \"10.1016/j.pneurobio.2012.05.002\",\n      \"10.1016/j.pneurobio.2012.11.002\",\n      \"10.1016/j.pneurobio.2015.02.002\",\n      \"10.1016/j.pneurobio.2015.05.003\",\n      \"10.1016/j.pneurobio.2016.05.005\",\n      \"10.1016/j.pneurobio.2017.03.003\",\n      \"10.1016/j.pneurobio.2018.04.003\",\n      \"10.1016/j.pneurobio.2018.12.007\",\n      \"10.1016/j.pneurobio.2019.01.003\",\n      \"10.1016/j.pnmrs.2010.04.004\",\n      \"10.1016/j.pnmrs.2013.02.001\",\n      \"10.1016/j.pnmrs.2013.03.001\",\n      \"10.1016/j.pnpbp.2015.09.003\",\n      \"10.1016/j.poly.2019.06.011\",\n      \"10.1016/j.poly.2022.115937\",\n      \"10.1016/j.porgcoat.2019.03.042\",\n      \"10.1016/j.postharvbio.2007.05.016\",\n      \"10.1016/j.postharvbio.2009.11.013\",\n      \"10.1016/j.postharvbio.2010.08.017\",\n      \"10.1016/j.preghy.2012.04.008\",\n      \"10.1016/j.preteyeres.2010.04.004\",\n      \"10.1016/j.preteyeres.2016.09.001\",\n      \"10.1016/j.preteyeres.2017.10.002\",\n      \"10.1016/j.preteyeres.2020.100874\",\n      \"10.1016/j.progpolymsci.2010.10.001\",\n      \"10.1016/j.progpolymsci.2017.12.001\",\n      \"10.1016/j.prp.2016.02.020\",\n      \"10.1016/j.prp.2021.153477\",\n      \"10.1016/j.psj.2020.03.029\",\n      \"10.1016/j.psj.2021.101250\",\n      \"10.1016/j.psychres.2023.115636\",\n      \"10.1016/j.psyneuen.2009.12.011\",\n      \"10.1016/j.psyneuen.2019.04.021\",\n      \"10.1016/j.pt.2006.07.001\",\n      \"10.1016/j.pt.2009.04.004\",\n      \"10.1016/j.pt.2009.07.005\",\n      \"10.1016/j.pt.2018.12.001\",\n      \"10.1016/j.pt.2020.05.004\",\n      \"10.1016/j.pt.2021.06.007\",\n      \"10.1016/j.pupt.2012.04.004\",\n      \"10.1016/j.pupt.2017.01.006\",\n      \"10.1016/j.radonc.2024.110117\",\n      \"10.1016/j.redox.2018.02.021\",\n      \"10.1016/j.redox.2020.101534\",\n      \"10.1016/j.redox.2020.101664\",\n      \"10.1016/j.redox.2021.102106\",\n      \"10.1016/j.redox.2021.102111\",\n      \"10.1016/j.repbio.2015.10.004\",\n      \"10.1016/j.reprotox.2011.05.002\",\n      \"10.1016/j.resmic.2014.05.034\",\n      \"10.1016/j.resmic.2019.07.002\",\n      \"10.1016/j.resp.2019.103361\",\n      \"10.1016/j.rmcr.2017.03.008\",\n      \"10.1016/j.rmr.2014.06.007\",\n      \"10.1016/j.rser.2018.10.018\",\n      \"10.1016/j.rsma.2020.101522\",\n      \"10.1016/j.rvsc.2020.07.023\",\n      \"10.1016/j.saa.2019.117965\",\n      \"10.1016/j.sajb.2020.08.002\",\n      \"10.1016/j.sbi.2006.01.003\",\n      \"10.1016/j.sbi.2010.02.001\",\n      \"10.1016/j.sbi.2012.03.001\",\n      \"10.1016/j.sbi.2012.10.010\",\n      \"10.1016/j.sbi.2012.11.006\",\n      \"10.1016/j.sbi.2014.02.002\",\n      \"10.1016/j.sbi.2015.02.004\",\n      \"10.1016/j.sbi.2015.05.009\",\n      \"10.1016/j.sbi.2016.05.005\",\n      \"10.1016/j.sbi.2017.10.016\",\n      \"10.1016/j.sbi.2018.01.008\",\n      \"10.1016/j.sbi.2018.07.009\",\n      \"10.1016/j.sbi.2019.03.008\",\n      \"10.1016/j.sbi.2019.06.010\",\n      \"10.1016/j.sbi.2019.10.004\",\n      \"10.1016/j.sbi.2020.03.006\",\n      \"10.1016/j.sbi.2020.05.001\",\n      \"10.1016/j.sbi.2020.09.004\",\n      \"10.1016/j.sbi.2020.10.010\",\n      \"10.1016/j.sbi.2021.01.007\",\n      \"10.1016/j.sbi.2021.06.013\",\n      \"10.1016/j.sbspro.2013.10.767\",\n      \"10.1016/j.schres.2013.06.024\",\n      \"10.1016/j.schres.2015.07.016\",\n      \"10.1016/j.scib.2020.08.036\",\n      \"10.1016/j.scib.2023.10.025\",\n      \"10.1016/j.scienta.2009.12.013\",\n      \"10.1016/j.scienta.2014.12.038\",\n      \"10.1016/j.scitotenv.2006.12.031\",\n      \"10.1016/j.scitotenv.2012.10.106\",\n      \"10.1016/j.scitotenv.2018.05.301\",\n      \"10.1016/j.scitotenv.2021.145538\",\n      \"10.1016/j.scr.2011.12.002\",\n      \"10.1016/j.scr.2018.03.009\",\n      \"10.1016/j.sedgeo.2015.04.004\",\n      \"10.1016/j.seizure.2010.09.004\",\n      \"10.1016/j.semarthrit.2016.02.008\",\n      \"10.1016/j.semcancer.2015.09.010\",\n      \"10.1016/j.semcancer.2015.12.004\",\n      \"10.1016/j.semcancer.2016.05.001\",\n      \"10.1016/j.semcancer.2016.05.002\",\n      \"10.1016/j.semcancer.2016.08.001\",\n      \"10.1016/j.semcancer.2017.06.001\",\n      \"10.1016/j.semcancer.2018.01.017\",\n      \"10.1016/j.semcancer.2018.03.005\",\n      \"10.1016/j.semcancer.2018.09.001\",\n      \"10.1016/j.semcancer.2019.04.002\",\n      \"10.1016/j.semcancer.2019.06.018\",\n      \"10.1016/j.semcancer.2019.06.021\",\n      \"10.1016/j.semcancer.2020.03.011\",\n      \"10.1016/j.semcancer.2020.09.010\",\n      \"10.1016/j.semcancer.2021.04.016\",\n      \"10.1016/j.semcancer.2021.05.007\",\n      \"10.1016/j.semcancer.2022.05.003\",\n      \"10.1016/j.semcdb.2008.07.010\",\n      \"10.1016/j.semcdb.2009.09.004\",\n      \"10.1016/j.semcdb.2011.09.009\",\n      \"10.1016/j.semcdb.2014.10.003\",\n      \"10.1016/j.semcdb.2015.03.003\",\n      \"10.1016/j.semcdb.2015.04.010\",\n      \"10.1016/j.semcdb.2015.12.003\",\n      \"10.1016/j.semcdb.2016.01.040\",\n      \"10.1016/j.semcdb.2016.06.011\",\n      \"10.1016/j.semcdb.2017.08.056\",\n      \"10.1016/j.semcdb.2018.05.027\",\n      \"10.1016/j.semcdb.2018.09.013\",\n      \"10.1016/j.semcdb.2018.10.007\",\n      \"10.1016/j.semcdb.2019.01.001\",\n      \"10.1016/j.semcdb.2020.05.021\",\n      \"10.1016/j.semcdb.2020.09.006\",\n      \"10.1016/j.semcdb.2021.01.002\",\n      \"10.1016/j.semcdb.2021.02.008\",\n      \"10.1016/j.semcdb.2021.04.012\",\n      \"10.1016/j.smim.2009.03.002\",\n      \"10.1016/j.smim.2014.09.002\",\n      \"10.1016/j.smim.2014.09.010\",\n      \"10.1016/j.smim.2015.07.001\",\n      \"10.1016/j.smim.2015.10.003\",\n      \"10.1016/j.smim.2017.08.013\",\n      \"10.1016/j.smim.2018.07.001\",\n      \"10.1016/j.snb.2020.128631\",\n      \"10.1016/j.snb.2021.130270\",\n      \"10.1016/j.snb.2021.130339\",\n      \"10.1016/j.socec.2019.03.005\",\n      \"10.1016/j.soilbio.2015.07.018\",\n      \"10.1016/j.soilbio.2021.108351\",\n      \"10.1016/j.solener.2013.12.017\",\n      \"10.1016/j.stem.2008.03.021\",\n      \"10.1016/j.stem.2009.05.026\",\n      \"10.1016/j.stem.2010.03.015\",\n      \"10.1016/j.stem.2010.12.003\",\n      \"10.1016/j.stem.2010.12.016\",\n      \"10.1016/j.stem.2011.03.010\",\n      \"10.1016/j.stem.2011.04.007\",\n      \"10.1016/j.stem.2012.01.006\",\n      \"10.1016/j.stem.2013.04.005\",\n      \"10.1016/j.stem.2013.08.013\",\n      \"10.1016/j.stem.2014.01.002\",\n      \"10.1016/j.stem.2014.04.014\",\n      \"10.1016/j.stem.2014.05.018\",\n      \"10.1016/j.stem.2014.10.004\",\n      \"10.1016/j.stem.2014.10.005\",\n      \"10.1016/j.stem.2014.11.002\",\n      \"10.1016/j.stem.2015.01.003\",\n      \"10.1016/j.stem.2015.06.001\",\n      \"10.1016/j.stem.2015.06.005\",\n      \"10.1016/j.stem.2015.07.006\",\n      \"10.1016/j.stem.2015.09.002\",\n      \"10.1016/j.stem.2015.11.010\",\n      \"10.1016/j.stem.2016.01.022\",\n      \"10.1016/j.stem.2016.04.004\",\n      \"10.1016/j.stem.2016.04.016\",\n      \"10.1016/j.stem.2017.02.004\",\n      \"10.1016/j.stem.2017.08.003\",\n      \"10.1016/j.stem.2017.11.001\",\n      \"10.1016/j.stem.2018.03.005\",\n      \"10.1016/j.stem.2018.03.015\",\n      \"10.1016/j.stem.2018.10.006\",\n      \"10.1016/j.stem.2018.11.006\",\n      \"10.1016/j.stem.2019.02.019\",\n      \"10.1016/j.stem.2019.04.012\",\n      \"10.1016/j.stem.2019.05.003\",\n      \"10.1016/j.stem.2019.12.011\",\n      \"10.1016/j.stem.2019.12.013\",\n      \"10.1016/j.stem.2020.03.005\",\n      \"10.1016/j.stem.2020.07.008\",\n      \"10.1016/j.stem.2020.10.014\",\n      \"10.1016/j.stem.2020.11.002\",\n      \"10.1016/j.stem.2021.03.007\",\n      \"10.1016/j.stem.2021.12.011\",\n      \"10.1016/j.stemcr.2014.01.009\",\n      \"10.1016/j.stemcr.2014.06.015\",\n      \"10.1016/j.stemcr.2014.06.018\",\n      \"10.1016/j.stemcr.2015.09.012\",\n      \"10.1016/j.stemcr.2015.11.014\",\n      \"10.1016/j.stemcr.2016.01.013\",\n      \"10.1016/j.stemcr.2016.02.005\",\n      \"10.1016/j.stemcr.2017.01.022\",\n      \"10.1016/j.stemcr.2017.09.006\",\n      \"10.1016/j.stemcr.2017.10.031\",\n      \"10.1016/j.stemcr.2018.10.002\",\n      \"10.1016/j.stemcr.2019.05.021\",\n      \"10.1016/j.stemcr.2019.08.002\",\n      \"10.1016/j.stemcr.2019.09.002\",\n      \"10.1016/j.stemcr.2019.09.011\",\n      \"10.1016/j.stemcr.2020.08.012\",\n      \"10.1016/j.stemcr.2020.10.012\",\n      \"10.1016/j.stemcr.2021.04.020\",\n      \"10.1016/j.steroids.2008.05.003\",\n      \"10.1016/j.steroids.2011.05.013\",\n      \"10.1016/j.steroids.2020.108751\",\n      \"10.1016/j.str.2004.02.002\",\n      \"10.1016/j.str.2004.02.005\",\n      \"10.1016/j.str.2004.06.018\",\n      \"10.1016/j.str.2004.09.014\",\n      \"10.1016/j.str.2005.09.017\",\n      \"10.1016/j.str.2005.12.008\",\n      \"10.1016/j.str.2007.09.017\",\n      \"10.1016/j.str.2009.05.012\",\n      \"10.1016/j.str.2009.12.014\",\n      \"10.1016/j.str.2009.12.015\",\n      \"10.1016/j.str.2010.07.003\",\n      \"10.1016/j.str.2010.09.019\",\n      \"10.1016/j.str.2011.08.001\",\n      \"10.1016/j.str.2012.01.020\",\n      \"10.1016/j.str.2013.04.019\",\n      \"10.1016/j.str.2013.06.016\",\n      \"10.1016/j.str.2013.09.013\",\n      \"10.1016/j.str.2013.11.007\",\n      \"10.1016/j.str.2014.01.008\",\n      \"10.1016/j.str.2014.11.017\",\n      \"10.1016/j.str.2016.10.008\",\n      \"10.1016/j.str.2017.06.012\",\n      \"10.1016/j.str.2017.08.006\",\n      \"10.1016/j.str.2018.10.001\",\n      \"10.1016/j.str.2019.03.014\",\n      \"10.1016/j.str.2019.03.019\",\n      \"10.1016/j.synbio.2018.11.002\",\n      \"10.1016/j.synbio.2020.08.003\",\n      \"10.1016/j.tca.2007.02.024\",\n      \"10.1016/j.tcb.2003.09.001\",\n      \"10.1016/j.tcb.2004.01.004\",\n      \"10.1016/j.tcb.2011.10.006\",\n      \"10.1016/j.tcb.2013.12.003\",\n      \"10.1016/j.tcb.2014.07.004\",\n      \"10.1016/j.tcb.2014.10.001\",\n      \"10.1016/j.tcb.2015.07.007\",\n      \"10.1016/j.tcb.2017.02.006\",\n      \"10.1016/j.tcb.2021.05.009\",\n      \"10.1016/j.tcb.2021.06.008\",\n      \"10.1016/j.tem.2007.03.002\",\n      \"10.1016/j.tem.2018.05.003\",\n      \"10.1016/j.theriogenology.2005.09.022\",\n      \"10.1016/j.theriogenology.2014.06.011\",\n      \"10.1016/j.theriogenology.2021.08.024\",\n      \"10.1016/j.thromres.2020.05.008\",\n      \"10.1016/j.tibs.2006.03.009\",\n      \"10.1016/j.tibs.2007.06.007\",\n      \"10.1016/j.tibs.2009.01.011\",\n      \"10.1016/j.tibs.2009.03.004\",\n      \"10.1016/j.tibs.2009.09.005\",\n      \"10.1016/j.tibs.2009.12.006\",\n      \"10.1016/j.tibs.2010.01.001\",\n      \"10.1016/j.tibs.2010.05.005\",\n      \"10.1016/j.tibs.2010.07.008\",\n      \"10.1016/j.tibs.2011.07.002\",\n      \"10.1016/j.tibs.2012.07.004\",\n      \"10.1016/j.tibs.2014.02.007\",\n      \"10.1016/j.tibs.2014.04.004\",\n      \"10.1016/j.tibs.2014.05.006\",\n      \"10.1016/j.tibs.2014.08.006\",\n      \"10.1016/j.tibs.2015.07.008\",\n      \"10.1016/j.tibs.2016.03.007\",\n      \"10.1016/j.tibs.2016.10.004\",\n      \"10.1016/j.tibs.2016.11.003\",\n      \"10.1016/j.tibs.2017.05.005\",\n      \"10.1016/j.tibs.2018.12.005\",\n      \"10.1016/j.tibs.2020.05.002\",\n      \"10.1016/j.tibs.2020.06.003\",\n      \"10.1016/j.tibs.2020.10.005\",\n      \"10.1016/j.tibs.2021.08.002\",\n      \"10.1016/j.tibtech.2018.10.009\",\n      \"10.1016/j.tibtech.2020.01.003\",\n      \"10.1016/j.tice.2019.05.007\",\n      \"10.1016/j.tice.2021.101505\",\n      \"10.1016/j.tics.2004.10.003\",\n      \"10.1016/j.tics.2010.04.003\",\n      \"10.1016/j.tics.2010.11.004\",\n      \"10.1016/j.tics.2017.01.007\",\n      \"10.1016/j.tics.2018.07.006\",\n      \"10.1016/j.tics.2021.01.008\",\n      \"10.1016/j.tifs.2023.03.019\",\n      \"10.1016/j.tig.2004.12.009\",\n      \"10.1016/j.tig.2005.04.008\",\n      \"10.1016/j.tig.2009.07.006\",\n      \"10.1016/j.tig.2010.08.007\",\n      \"10.1016/j.tig.2011.03.002\",\n      \"10.1016/j.tig.2015.02.002\",\n      \"10.1016/j.tig.2015.03.012\",\n      \"10.1016/j.tig.2015.10.004\",\n      \"10.1016/j.tig.2015.12.005\",\n      \"10.1016/j.tig.2016.01.003\",\n      \"10.1016/j.tig.2016.05.004\",\n      \"10.1016/j.tig.2016.10.003\",\n      \"10.1016/j.tig.2017.04.001\",\n      \"10.1016/j.tig.2017.08.006\",\n      \"10.1016/j.tig.2018.01.002\",\n      \"10.1016/j.tig.2018.10.002\",\n      \"10.1016/j.tig.2018.12.004\",\n      \"10.1016/j.tig.2019.03.004\",\n      \"10.1016/j.tig.2020.01.011\",\n      \"10.1016/j.tig.2021.05.005\",\n      \"10.1016/j.tim.2008.02.001\",\n      \"10.1016/j.tim.2011.08.003\",\n      \"10.1016/j.tim.2014.04.007\",\n      \"10.1016/j.tim.2015.05.005\",\n      \"10.1016/j.tim.2015.10.005\",\n      \"10.1016/j.tim.2020.01.003\",\n      \"10.1016/j.tim.2020.05.007\",\n      \"10.1016/j.tim.2021.02.003\",\n      \"10.1016/j.tim.2021.04.003\",\n      \"10.1016/j.tins.2004.05.013\",\n      \"10.1016/j.tins.2009.05.009\",\n      \"10.1016/j.tins.2010.01.004\",\n      \"10.1016/j.tins.2010.10.002\",\n      \"10.1016/j.tins.2013.05.002\",\n      \"10.1016/j.tins.2018.06.003\",\n      \"10.1016/j.tins.2019.03.006\",\n      \"10.1016/j.tins.2020.03.002\",\n      \"10.1016/j.tins.2020.03.007\",\n      \"10.1016/j.tins.2021.04.001\",\n      \"10.1016/j.tips.2009.02.005\",\n      \"10.1016/j.tips.2009.11.004\",\n      \"10.1016/j.tips.2011.09.007\",\n      \"10.1016/j.tips.2013.05.007\",\n      \"10.1016/j.tips.2016.02.006\",\n      \"10.1016/j.tips.2018.02.001\",\n      \"10.1016/j.tips.2020.12.004\",\n      \"10.1016/j.tiv.2015.12.018\",\n      \"10.1016/j.tmaid.2009.06.001\",\n      \"10.1016/j.tox.2016.11.010\",\n      \"10.1016/j.tox.2021.152748\",\n      \"10.1016/j.toxicon.2006.09.014\",\n      \"10.1016/j.toxicon.2015.11.005\",\n      \"10.1016/j.toxlet.2020.01.008\",\n      \"10.1016/j.tplants.2008.07.002\",\n      \"10.1016/j.tplants.2012.06.001\",\n      \"10.1016/j.tplants.2014.07.003\",\n      \"10.1016/j.tplants.2019.04.008\",\n      \"10.1016/j.tplants.2020.08.003\",\n      \"10.1016/j.trac.2019.115757\",\n      \"10.1016/j.tranon.2019.10.015\",\n      \"10.1016/j.transci.2011.11.014\",\n      \"10.1016/j.trecan.2019.07.002\",\n      \"10.1016/j.trecan.2020.04.003\",\n      \"10.1016/j.trecan.2020.08.003\",\n      \"10.1016/j.trim.2016.01.001\",\n      \"10.1016/j.trsl.2017.10.001\",\n      \"10.1016/j.tube.2005.07.005\",\n      \"10.1016/j.tube.2011.03.004\",\n      \"10.1016/j.tube.2012.11.003\",\n      \"10.1016/j.tube.2015.11.009\",\n      \"10.1016/j.tube.2019.01.002\",\n      \"10.1016/j.tube.2019.101891\",\n      \"10.1016/j.tvjl.2012.11.013\",\n      \"10.1016/j.tvjl.2020.105575\",\n      \"10.1016/j.urology.2010.12.067\",\n      \"10.1016/j.vaccine.2007.09.073\",\n      \"10.1016/j.vaccine.2012.04.109\",\n      \"10.1016/j.vaccine.2012.07.012\",\n      \"10.1016/j.vaccine.2013.04.071\",\n      \"10.1016/j.vaccine.2014.08.059\",\n      \"10.1016/j.vaccine.2015.10.115\",\n      \"10.1016/j.vaccine.2016.04.012\",\n      \"10.1016/j.vaccine.2016.06.021\",\n      \"10.1016/j.vaccine.2019.02.071\",\n      \"10.1016/j.vetmic.2012.02.019\",\n      \"10.1016/j.vetmic.2018.02.002\",\n      \"10.1016/j.vetmic.2018.08.011\",\n      \"10.1016/j.vetmic.2019.04.003\",\n      \"10.1016/j.vetmic.2020.108791\",\n      \"10.1016/j.vetpar.2006.10.003\",\n      \"10.1016/j.virol.2008.11.016\",\n      \"10.1016/j.virol.2011.10.033\",\n      \"10.1016/j.virol.2014.08.033\",\n      \"10.1016/j.virol.2015.02.010\",\n      \"10.1016/j.virol.2019.07.026\",\n      \"10.1016/j.virol.2020.05.008\",\n      \"10.1016/j.virol.2020.12.018\",\n      \"10.1016/j.virusres.2019.197771\",\n      \"10.1016/j.virusres.2020.198079\",\n      \"10.1016/j.vlsi.2016.12.010\",\n      \"10.1016/j.vph.2016.05.003\",\n      \"10.1016/j.watres.2008.06.026\",\n      \"10.1016/j.watres.2010.04.027\",\n      \"10.1016/j.watres.2011.08.021\",\n      \"10.1016/j.watres.2011.11.024\",\n      \"10.1016/j.watres.2016.08.016\",\n      \"10.1016/j.watres.2017.01.062\",\n      \"10.1016/j.watres.2017.07.065\",\n      \"10.1016/j.watres.2020.116318\",\n      \"10.1016/j.xcrm.2020.100127\",\n      \"10.1016/j.xcrm.2020.100132\",\n      \"10.1016/j.xcrm.2020.100159\",\n      \"10.1016/j.xcrm.2021.100219\",\n      \"10.1016/j.xhgg.2021.100034\",\n      \"10.1016/j.xinn.2021.100141\",\n      \"10.1016/j.xphs.2018.12.014\",\n      \"10.1016/j.xplc.2020.100043\",\n      \"10.1016/j.ydbio.2004.03.007\",\n      \"10.1016/j.ydbio.2004.09.009\",\n      \"10.1016/j.ydbio.2005.11.024\",\n      \"10.1016/j.ydbio.2006.03.035\",\n      \"10.1016/j.ydbio.2006.04.262\",\n      \"10.1016/j.ydbio.2006.10.030\",\n      \"10.1016/j.ydbio.2006.10.046\",\n      \"10.1016/j.ydbio.2007.02.041\",\n      \"10.1016/j.ydbio.2007.05.034\",\n      \"10.1016/j.ydbio.2010.03.024\",\n      \"10.1016/j.ydbio.2010.05.430\",\n      \"10.1016/j.ydbio.2010.09.022\",\n      \"10.1016/j.ydbio.2011.10.023\",\n      \"10.1016/j.ydbio.2011.10.032\",\n      \"10.1016/j.ydbio.2012.04.018\",\n      \"10.1016/j.ydbio.2012.07.003\",\n      \"10.1016/j.ydbio.2012.12.008\",\n      \"10.1016/j.ydbio.2013.08.009\",\n      \"10.1016/j.ydbio.2014.08.004\",\n      \"10.1016/j.ydbio.2014.08.027\",\n      \"10.1016/j.ydbio.2014.09.030\",\n      \"10.1016/j.ydbio.2015.11.022\",\n      \"10.1016/j.ydbio.2018.05.013\",\n      \"10.1016/j.ydbio.2020.01.006\",\n      \"10.1016/j.ydbio.2020.12.010\",\n      \"10.1016/j.yebeh.2019.106595\",\n      \"10.1016/j.yexcr.2004.04.012\",\n      \"10.1016/j.yexcr.2004.07.005\",\n      \"10.1016/j.yexcr.2005.09.005\",\n      \"10.1016/j.yexcr.2008.07.028\",\n      \"10.1016/j.yexcr.2008.10.042\",\n      \"10.1016/j.yexcr.2013.10.016\",\n      \"10.1016/j.yexcr.2015.02.008\",\n      \"10.1016/j.yexcr.2015.03.017\",\n      \"10.1016/j.yexcr.2015.05.015\",\n      \"10.1016/j.yexcr.2017.05.010\",\n      \"10.1016/j.yexcr.2019.01.012\",\n      \"10.1016/j.yexcr.2019.111672\",\n      \"10.1016/j.yexcr.2020.111846\",\n      \"10.1016/j.yexcr.2020.111973\",\n      \"10.1016/j.yexcr.2020.112119\",\n      \"10.1016/j.yexcr.2020.112394\",\n      \"10.1016/j.yexcr.2021.112648\",\n      \"10.1016/j.yexmp.2015.11.028\",\n      \"10.1016/j.yexmp.2016.05.015\",\n      \"10.1016/j.yfrne.2010.12.003\",\n      \"10.1016/j.yfrne.2012.08.006\",\n      \"10.1016/j.ygcen.2009.01.025\",\n      \"10.1016/j.ygeno.2010.01.002\",\n      \"10.1016/j.ygeno.2019.05.018\",\n      \"10.1016/j.yhbeh.2008.02.023\",\n      \"10.1016/j.yhbeh.2012.04.011\",\n      \"10.1016/j.yhbeh.2018.01.003\",\n      \"10.1016/j.yjmcc.2004.11.018\",\n      \"10.1016/j.yjmcc.2005.01.007\",\n      \"10.1016/j.yjmcc.2015.05.010\",\n      \"10.1016/j.yjmcc.2020.06.006\",\n      \"10.1016/j.ymben.2011.07.005\",\n      \"10.1016/j.ymben.2012.05.002\",\n      \"10.1016/j.ymben.2020.11.006\",\n      \"10.1016/j.ymeth.2005.07.015\",\n      \"10.1016/j.ymeth.2012.07.018\",\n      \"10.1016/j.ymeth.2014.11.009\",\n      \"10.1016/j.ymeth.2015.09.009\",\n      \"10.1016/j.ymeth.2016.05.007\",\n      \"10.1016/j.ymeth.2016.09.016\",\n      \"10.1016/j.ymeth.2016.10.004\",\n      \"10.1016/j.ymeth.2016.12.003\",\n      \"10.1016/j.ymeth.2016.12.009\",\n      \"10.1016/j.ymeth.2017.05.009\",\n      \"10.1016/j.ymeth.2017.05.028\",\n      \"10.1016/j.ymeth.2018.06.005\",\n      \"10.1016/j.ymeth.2019.07.002\",\n      \"10.1016/j.ymeth.2019.10.003\",\n      \"10.1016/j.ymgme.2011.08.026\",\n      \"10.1016/j.ymgme.2015.11.008\",\n      \"10.1016/j.ympev.2013.01.015\",\n      \"10.1016/j.ymthe.2017.03.001\",\n      \"10.1016/j.ymthe.2017.04.017\",\n      \"10.1016/j.ymthe.2020.01.011\",\n      \"10.1016/j.ymthe.2020.11.009\",\n      \"10.1016/j.ymthe.2021.01.033\",\n      \"10.1016/j.ymthe.2021.03.003\",\n      \"10.1016/j.ymthe.2021.06.004\",\n      \"10.1016/j.ymthe.2021.06.016\",\n      \"10.1016/j.ynstr.2021.100312\",\n      \"10.1016/s0003-9861(02)00639-2\",\n      \"10.1016/s0006-291x(76)80264-1\",\n      \"10.1016/s0006-3223(01)01243-4\",\n      \"10.1016/s0006-3495(00)76726-9\",\n      \"10.1016/s0006-3495(03)74820-6\",\n      \"10.1016/s0006-3495(03)74847-4\",\n      \"10.1016/s0006-8993(99)02352-5\",\n      \"10.1016/s0009-2797(00)00167-8\",\n      \"10.1016/s0009-3084(01)00157-8\",\n      \"10.1016/s0014-5793(00)01449-6\",\n      \"10.1016/s0014-5793(02)03260-x\",\n      \"10.1016/s0014-5793(98)01010-2\",\n      \"10.1016/s0015-0282(16)54418-5\",\n      \"10.1016/s0021-9258(17)37600-7\",\n      \"10.1016/s0021-9258(17)40588-6\",\n      \"10.1016/s0021-9258(18)43782-9\",\n      \"10.1016/s0021-9258(18)48898-9\",\n      \"10.1016/s0021-9258(18)51520-9\",\n      \"10.1016/s0021-9258(18)53139-2\",\n      \"10.1016/s0021-9258(18)53140-9\",\n      \"10.1016/s0021-9258(18)56368-7\",\n      \"10.1016/s0021-9258(18)86949-6\",\n      \"10.1016/s0021-9258(19)38722-8\",\n      \"10.1016/s0021-9258(19)42644-6\",\n      \"10.1016/s0021-9258(19)49660-9\",\n      \"10.1016/s0021-9258(19)50047-3\",\n      \"10.1016/s0021-9258(19)67858-0\",\n      \"10.1016/s0021-9258(19)75864-5\",\n      \"10.1016/s0022-0981(02)00036-9\",\n      \"10.1016/s0022-1759(02)00505-7\",\n      \"10.1016/s0022-1910(03)00019-2\",\n      \"10.1016/s0022-2836(02)00167-5\",\n      \"10.1016/s0022-2836(02)00429-1\",\n      \"10.1016/s0022-2836(02)01281-0\",\n      \"10.1016/s0022-2836(03)00660-0\",\n      \"10.1016/s0022-2836(03)00726-5\",\n      \"10.1016/s0022-2836(05)80134-2\",\n      \"10.1016/s0022-2836(05)80360-2\",\n      \"10.1016/s0022-2836(59)80029-2\",\n      \"10.1016/s0022-5096(99)00054-x\",\n      \"10.1016/s0022-5193(86)80075-3\",\n      \"10.1016/s0031-9384(02)00929-0\",\n      \"10.1016/s0035-9203(96)90408-3\",\n      \"10.1016/s0040-4020(01)87306-3\",\n      \"10.1016/s0041-0101(02)00208-8\",\n      \"10.1016/s0044-328x(79)80011-2\",\n      \"10.1016/s0047-6374(00)00167-6\",\n      \"10.1016/s0047-6374(02)00095-7\",\n      \"10.1016/s0065-230x(08)60702-2\",\n      \"10.1016/s0065-2660(07)00009-0\",\n      \"10.1016/s0065-2776(08)00003-5\",\n      \"10.1016/s0065-2911(09)05501-5\",\n      \"10.1016/s0065-308x(08)60462-5\",\n      \"10.1016/s0065-3233(07)74001-9\",\n      \"10.1016/s0065-3527(03)62003-8\",\n      \"10.1016/s0065-3527(07)70004-0\",\n      \"10.1016/s0070-2161(08)60120-3\",\n      \"10.1016/s0074-7696(03)32006-6\",\n      \"10.1016/s0074-7696(05)44001-2\",\n      \"10.1016/s0074-7696(08)61951-8\",\n      \"10.1016/s0074-7696(08)62232-9\",\n      \"10.1016/s0074-7742(05)67003-1\",\n      \"10.1016/s0076-6879(02)44708-8\",\n      \"10.1016/s0076-6879(05)05009-3\",\n      \"10.1016/s0076-6879(05)98028-2\",\n      \"10.1016/s0079-6123(00)24008-9\",\n      \"10.1016/s0079-6123(07)63028-3\",\n      \"10.1016/s0079-6603(04)79001-7\",\n      \"10.1016/s0079-6603(04)79002-9\",\n      \"10.1016/s0091-679x(08)85011-x\",\n      \"10.1016/s0092-8240(95)80013-1\",\n      \"10.1016/s0092-8674(00)00049-0\",\n      \"10.1016/s0092-8674(00)00084-2\",\n      \"10.1016/s0092-8674(00)80063-x\",\n      \"10.1016/s0092-8674(00)80137-3\",\n      \"10.1016/s0092-8674(00)80263-9\",\n      \"10.1016/s0092-8674(00)80538-3\",\n      \"10.1016/s0092-8674(00)80595-4\",\n      \"10.1016/s0092-8674(00)80898-3\",\n      \"10.1016/s0092-8674(00)80899-5\",\n      \"10.1016/s0092-8674(00)80961-7\",\n      \"10.1016/s0092-8674(00)81308-2\",\n      \"10.1016/s0092-8674(00)81481-6\",\n      \"10.1016/s0092-8674(00)81572-x\",\n      \"10.1016/s0092-8674(00)81575-5\",\n      \"10.1016/s0092-8674(00)81603-7\",\n      \"10.1016/s0092-8674(00)81708-0\",\n      \"10.1016/s0092-8674(00)81769-9\",\n      \"10.1016/s0092-8674(00)81779-1\",\n      \"10.1016/s0092-8674(00)81795-x\",\n      \"10.1016/s0092-8674(00)81848-6\",\n      \"10.1016/s0092-8674(00)81902-9\",\n      \"10.1016/s0092-8674(01)00297-5\",\n      \"10.1016/s0092-8674(01)00611-0\",\n      \"10.1016/s0092-8674(02)00817-6\",\n      \"10.1016/s0092-8674(03)00401-x\",\n      \"10.1016/s0092-8674(03)00755-4\",\n      \"10.1016/s0092-8674(03)00926-7\",\n      \"10.1016/s0092-8674(75)80001-8\",\n      \"10.1016/s0140-6736(13)60024-0\",\n      \"10.1016/s0140-6736(17)31868-8\",\n      \"10.1016/s0140-6736(20)30185-9\",\n      \"10.1016/s0140-6736(20)31208-3\",\n      \"10.1016/s0140-6736(20)31604-4\",\n      \"10.1016/s0140-6736(89)92145-4\",\n      \"10.1016/s0140-6736(95)91150-2\",\n      \"10.1016/s0142-9612(02)00156-4\",\n      \"10.1016/s0145-2126(00)00118-1\",\n      \"10.1016/s0165-3806(01)00243-7\",\n      \"10.1016/s0166-2236(00)01932-9\",\n      \"10.1016/s0166-2236(98)01313-7\",\n      \"10.1016/s0166-2236(98)01318-6\",\n      \"10.1016/s0166-2236(98)01325-3\",\n      \"10.1016/s0166-6851(00)00314-5\",\n      \"10.1016/s0166-6851(01)00328-0\",\n      \"10.1016/s0167-7012(02)00155-0\",\n      \"10.1016/s0168-0102(02)00009-3\",\n      \"10.1016/s0168-1656(00)00355-2\",\n      \"10.1016/s0168-1656(02)00161-x\",\n      \"10.1016/s0168-6445(03)00050-0\",\n      \"10.1016/s0168-9452(02)00405-3\",\n      \"10.1016/s0168-9525(00)02024-2\",\n      \"10.1016/s0168-9525(00)02139-9\",\n      \"10.1016/s0168-9525(00)89009-5\",\n      \"10.1016/s0168-9525(01)02273-9\",\n      \"10.1016/s0169-328x(98)00040-0\",\n      \"10.1016/s0169-328x(99)00054-6\",\n      \"10.1016/s0195-6701(03)00152-x\",\n      \"10.1016/s0213-9626(07)70077-x\",\n      \"10.1016/s0255-0857(21)02169-1\",\n      \"10.1016/s0255-0857(21)02888-7\",\n      \"10.1016/s0264-410x(99)00082-1\",\n      \"10.1016/s0300-9084(01)01241-x\",\n      \"10.1016/s0300-9084(01)01244-5\",\n      \"10.1016/s0300-9084(01)01250-0\",\n      \"10.1016/s0300-9084(02)01415-3\",\n      \"10.1016/s0300-9084(02)01427-x\",\n      \"10.1016/s0304-4017(01)00472-1\",\n      \"10.1016/s0304-4165(02)00316-1\",\n      \"10.1016/s0306-4522(00)00065-8\",\n      \"10.1016/s0306-4522(02)00348-2\",\n      \"10.1016/s0361-9230(03)00061-3\",\n      \"10.1016/s0378-1097(00)00467-5\",\n      \"10.1016/s0378-1119(00)00353-x\",\n      \"10.1016/s0378-1119(02)01156-3\",\n      \"10.1016/s0378-1119(96)00824-4\",\n      \"10.1016/s0378-8741(03)00014-x\",\n      \"10.1016/s0531-5565(00)00108-x\",\n      \"10.1016/s0531-5565(02)00133-x\",\n      \"10.1016/s0531-5565(02)00136-5\",\n      \"10.1016/s0580-9517(08)70097-7\",\n      \"10.1016/s0618-8278(19)30297-x\",\n      \"10.1016/s0735-1097(02)01738-2\",\n      \"10.1016/s0736-5748(00)00065-4\",\n      \"10.1016/s0736-5748(99)00090-8\",\n      \"10.1016/s0889-1591(03)00078-3\",\n      \"10.1016/s0896-6273(00)00084-2\",\n      \"10.1016/s0896-6273(00)80172-5\",\n      \"10.1016/s0896-6273(00)80682-0\",\n      \"10.1016/s0896-6273(00)80708-4\",\n      \"10.1016/s0896-6273(00)80777-1\",\n      \"10.1016/s0896-6273(00)80778-3\",\n      \"10.1016/s0896-6273(01)00305-1\",\n      \"10.1016/s0896-6273(01)00374-9\",\n      \"10.1016/s0896-6273(02)01021-8\",\n      \"10.1016/s0896-6273(03)00645-7\",\n      \"10.1016/s0896-6273(04)00802-5\",\n      \"10.1016/s0924-8579(07)72035-6\",\n      \"10.1016/s0924-977x(11)70673-3\",\n      \"10.1016/s0927-7765(01)00249-1\",\n      \"10.1016/s0929-1393(00)00061-5\",\n      \"10.1016/s0945-053x(03)00052-0\",\n      \"10.1016/s0952-7915(03)00104-3\",\n      \"10.1016/s0955-0674(03)00005-x\",\n      \"10.1016/s0958-6946(98)00043-0\",\n      \"10.1016/s0959-437x(98)80061-0\",\n      \"10.1016/s0959-4388(00)00177-x\",\n      \"10.1016/s0959-4388(97)80118-3\",\n      \"10.1016/s0959-440x(02)00365-2\",\n      \"10.1016/s0959-440x(02)00375-5\",\n      \"10.1016/s0959-440x(96)80058-3\",\n      \"10.1016/s0959-8049(18)30636-1\",\n      \"10.1016/s0960-0760(01)00180-7\",\n      \"10.1016/s0960-0760(98)00124-1\",\n      \"10.1016/s0960-9822(00)00220-7\",\n      \"10.1016/s0960-9822(02)00771-6\",\n      \"10.1016/s0960-9822(06)00057-1\",\n      \"10.1016/s0960-9822(98)70105-8\",\n      \"10.1016/s0960-9822(98)70137-x\",\n      \"10.1016/s0960-9822(99)80195-x\",\n      \"10.1016/s0968-0004(01)01827-8\",\n      \"10.1016/s0968-0004(02)02109-6\",\n      \"10.1016/s0968-0004(03)00004-5\",\n      \"10.1016/s0968-0004(03)00169-5\",\n      \"10.1016/s0968-0004(98)01298-5\",\n      \"10.1016/s0969-2126(02)00748-7\",\n      \"10.1016/s0969-2126(02)00784-0\",\n      \"10.1016/s1001-9294(10)60013-2\",\n      \"10.1016/s1044-7431(03)00060-5\",\n      \"10.1016/s1044-7431(03)00082-4\",\n      \"10.1016/s1044-7431(03)00207-0\",\n      \"10.1016/s1046-5928(03)00140-2\",\n      \"10.1016/s1053-8119(09)71915-9\",\n      \"10.1016/s1074-7613(00)80014-x\",\n      \"10.1016/s1074-7613(00)80270-8\",\n      \"10.1016/s1074-7613(00)80378-7\",\n      \"10.1016/s1074-7613(00)80497-5\",\n      \"10.1016/s1074-7613(00)80511-7\",\n      \"10.1016/s1074-7613(01)00258-8\",\n      \"10.1016/s1074-7613(02)00362-x\",\n      \"10.1016/s1074-7613(04)00107-4\",\n      \"10.1016/s1081-1206(10)61657-2\",\n      \"10.1016/s1097-2765(00)00035-6\",\n      \"10.1016/s1097-2765(00)00128-3\",\n      \"10.1016/s1097-2765(01)00244-1\",\n      \"10.1016/s1097-2765(01)00407-5\",\n      \"10.1016/s1097-2765(02)00742-6\",\n      \"10.1016/s1097-2765(03)00036-4\",\n      \"10.1016/s1132-8460(06)75261-8\",\n      \"10.1016/s1155-1984(05)40430-6\",\n      \"10.1016/s1286-4579(03)00099-6\",\n      \"10.1016/s1286-4579(03)00162-x\",\n      \"10.1016/s1353-8020(08)70012-9\",\n      \"10.1016/s1357-2725(02)00390-4\",\n      \"10.1016/s1364-6613(00)01483-2\",\n      \"10.1016/s1369-5274(00)00143-0\",\n      \"10.1016/s1369-7021(12)70197-9\",\n      \"10.1016/s1470-2045(12)70582-x\",\n      \"10.1016/s1470-2045(14)70263-3\",\n      \"10.1016/s1470-2045(18)30351-6\",\n      \"10.1016/s1471-4906(00)01830-5\",\n      \"10.1016/s1471-4906(01)01930-5\",\n      \"10.1016/s1471-4906(02)02232-9\",\n      \"10.1016/s1471-4906(02)02302-5\",\n      \"10.1016/s1471-4922(01)01983-3\",\n      \"10.1016/s1471-4922(01)02122-5\",\n      \"10.1016/s1472-6483(10)60629-3\",\n      \"10.1016/s1472-6483(10)62018-4\",\n      \"10.1016/s1473-3099(01)00095-0\",\n      \"10.1016/s1473-3099(11)70165-7\",\n      \"10.1016/s1473-3099(18)30044-6\",\n      \"10.1016/s1473-3099(22)00311-5\",\n      \"10.1016/s1534-5807(01)00113-7\",\n      \"10.1016/s1534-5807(03)00232-6\",\n      \"10.1016/s1535-6108(04)00024-8\",\n      \"10.1016/s1568-9972(03)00031-4\",\n      \"10.1016/s1574-3349(06)17005-2\",\n      \"10.1016/s1773-035x(10)70607-9\",\n      \"10.1016/s2095-3119(14)60979-5\",\n      \"10.1016/s2095-3119(16)61573-3\",\n      \"10.1016/s2222-1808(14)60510-7\",\n      \"10.1016/s2665-9913(20)30275-7\",\n      \"10.1016/s2665-9913(23)00190-x\",\n      \"10.1016/s2666-5247(21)00068-9\",\n      \"10.1017/cbo9780511575068.003\",\n      \"10.1017/cjn.2020.175\",\n      \"10.1017/erm.2016.17\",\n      \"10.1017/erm.2021.2\",\n      \"10.1017/erm.2021.27\",\n      \"10.1017/ice.2015.143\",\n      \"10.1017/jfm.2012.122\",\n      \"10.1017/jfm.2016.175\",\n      \"10.1017/jfm.2016.35\",\n      \"10.1017/jpa.2016.12\",\n      \"10.1017/psrm.2018.10\",\n      \"10.1017/qrd.2022.14\",\n      \"10.1017/qrd.2024.2\",\n      \"10.1017/s0016672399003833\",\n      \"10.1017/s0022112003006529\",\n      \"10.1017/s002211200600379x\",\n      \"10.1017/s0022112098004066\",\n      \"10.1017/s0025727300001174\",\n      \"10.1017/s0031182000047478\",\n      \"10.1017/s0031182000061199\",\n      \"10.1017/s0031182003003299\",\n      \"10.1017/s0031182003004013\",\n      \"10.1017/s0031182004006213\",\n      \"10.1017/s0031182007000054\",\n      \"10.1017/s0031182007000066\",\n      \"10.1017/s003118200800543x\",\n      \"10.1017/s0031182099006265\",\n      \"10.1017/s0031182099006691\",\n      \"10.1017/s0033291708004546\",\n      \"10.1017/s0033291720000434\",\n      \"10.1017/s0033583500003504\",\n      \"10.1017/s0033583510000119\",\n      \"10.1017/s0033583519000131\",\n      \"10.1017/s0890037x00043906\",\n      \"10.1017/s0953756205003370\",\n      \"10.1017/s0954422414000018\",\n      \"10.1017/s0954579403000464\",\n      \"10.1017/s0954579418000500\",\n      \"10.1017/s096702620200389x\",\n      \"10.1017/s0967199400001015\",\n      \"10.1017/s0967199418000084\",\n      \"10.1017/s135583820101442x\",\n      \"10.1017/s1740925x10000220\",\n      \"10.1017/s1742758400018798\",\n      \"10.1017/s1751731117002671\",\n      \"10.1021/ac026117i\",\n      \"10.1021/ac102126s\",\n      \"10.1021/ac102655f\",\n      \"10.1021/ac400228q\",\n      \"10.1021/ac60139a005\",\n      \"10.1021/acs.accounts.3c00390\",\n      \"10.1021/acs.accounts.7b00617\",\n      \"10.1021/acs.accounts.8b00036\",\n      \"10.1021/acs.accounts.8b00674\",\n      \"10.1021/acs.analchem.0c00807\",\n      \"10.1021/acs.analchem.0c02677\",\n      \"10.1021/acs.analchem.0c03675\",\n      \"10.1021/acs.analchem.0c04339\",\n      \"10.1021/acs.analchem.5b03709\",\n      \"10.1021/acs.analchem.8b01968\",\n      \"10.1021/acs.biochem.0c00714\",\n      \"10.1021/acs.biochem.1c00139\",\n      \"10.1021/acs.biochem.1c00356\",\n      \"10.1021/acs.biochem.3c00291\",\n      \"10.1021/acs.biochem.3c00306\",\n      \"10.1021/acs.biochem.3c00327\",\n      \"10.1021/acs.biochem.3c00707\",\n      \"10.1021/acs.biochem.5b00199\",\n      \"10.1021/acs.biochem.5b00298\",\n      \"10.1021/acs.biochem.5b00495\",\n      \"10.1021/acs.biochem.5b00514\",\n      \"10.1021/acs.biochem.5b00633\",\n      \"10.1021/acs.biochem.5b00965\",\n      \"10.1021/acs.biochem.5b01121\",\n      \"10.1021/acs.biochem.5b01282\",\n      \"10.1021/acs.biochem.6b00349\",\n      \"10.1021/acs.biochem.6b00444\",\n      \"10.1021/acs.biochem.6b00460\",\n      \"10.1021/acs.biochem.6b00723\",\n      \"10.1021/acs.biochem.6b01251\",\n      \"10.1021/acs.biochem.7b00591\",\n      \"10.1021/acs.biochem.7b00614\",\n      \"10.1021/acs.biochem.7b00957\",\n      \"10.1021/acs.biochem.7b00974\",\n      \"10.1021/acs.biochem.8b00015\",\n      \"10.1021/acs.biochem.8b00022\",\n      \"10.1021/acs.biochem.8b00333\",\n      \"10.1021/acs.biochem.8b00763\",\n      \"10.1021/acs.biochem.8b00995\",\n      \"10.1021/acs.biochem.9b00341\",\n      \"10.1021/acs.biochem.9b00746\",\n      \"10.1021/acs.bioconjchem.5b00603\",\n      \"10.1021/acs.bioconjchem.8b00320\",\n      \"10.1021/acs.bioconjchem.9b00133\",\n      \"10.1021/acs.biomac.0c00045\",\n      \"10.1021/acs.biomac.5b00226\",\n      \"10.1021/acs.biomac.7b00324\",\n      \"10.1021/acs.cgd.0c00188\",\n      \"10.1021/acs.cgd.7b00673\",\n      \"10.1021/acs.chemmater.8b01799\",\n      \"10.1021/acs.chemrestox.0c00243\",\n      \"10.1021/acs.chemrev.0c00199\",\n      \"10.1021/acs.chemrev.1c00021\",\n      \"10.1021/acs.chemrev.1c00121\",\n      \"10.1021/acs.chemrev.1c00308\",\n      \"10.1021/acs.chemrev.1c00757\",\n      \"10.1021/acs.chemrev.5b00562\",\n      \"10.1021/acs.chemrev.6b00638\",\n      \"10.1021/acs.chemrev.6b00690\",\n      \"10.1021/acs.chemrev.7b00120\",\n      \"10.1021/acs.chemrev.7b00122\",\n      \"10.1021/acs.chemrev.8b00460\",\n      \"10.1021/acs.chemrev.8b00623\",\n      \"10.1021/acs.chemrev.8b00760\",\n      \"10.1021/acs.chemrev.9b00153\",\n      \"10.1021/acs.chemrev.9b00416\",\n      \"10.1021/acs.chemrev.9b00437\",\n      \"10.1021/acs.est.5b02902\",\n      \"10.1021/acs.est.5b03522\",\n      \"10.1021/acs.est.7b04483\",\n      \"10.1021/acs.iecr.0c04957\",\n      \"10.1021/acs.inorgchem.3c00926\",\n      \"10.1021/acs.jafc.5b05119\",\n      \"10.1021/acs.jafc.9b02132\",\n      \"10.1021/acs.jcim.0c00589\",\n      \"10.1021/acs.jcim.0c00762\",\n      \"10.1021/acs.jcim.0c00765\",\n      \"10.1021/acs.jcim.0c01175\",\n      \"10.1021/acs.jcim.0c01470\",\n      \"10.1021/acs.jcim.1c00355\",\n      \"10.1021/acs.jcim.1c00695\",\n      \"10.1021/acs.jcim.1c00766\",\n      \"10.1021/acs.jcim.2c00124\",\n      \"10.1021/acs.jcim.7b00125\",\n      \"10.1021/acs.jcim.7b00455\",\n      \"10.1021/acs.jctc.1c00372\",\n      \"10.1021/acs.jctc.1c00552\",\n      \"10.1021/acs.jctc.2c00401\",\n      \"10.1021/acs.jctc.2c00928\",\n      \"10.1021/acs.jctc.5b00255\",\n      \"10.1021/acs.jctc.6b00001\",\n      \"10.1021/acs.jctc.6b00367\",\n      \"10.1021/acs.jctc.8b00225\",\n      \"10.1021/acs.jctc.8b01022\",\n      \"10.1021/acs.jctc.9b00251\",\n      \"10.1021/acs.jctc.9b00499\",\n      \"10.1021/acs.jctc.9b00721\",\n      \"10.1021/acs.jctc.9b01167\",\n      \"10.1021/acs.jctc.9b01208\",\n      \"10.1021/acs.jmedchem.0c00403\",\n      \"10.1021/acs.jmedchem.0c02188\",\n      \"10.1021/acs.jmedchem.1c00095\",\n      \"10.1021/acs.jmedchem.1c01334\",\n      \"10.1021/acs.jmedchem.5b00215\",\n      \"10.1021/acs.jmedchem.6b00399\",\n      \"10.1021/acs.jmedchem.6b01453\",\n      \"10.1021/acs.jmedchem.8b00170\",\n      \"10.1021/acs.jmedchem.8b00875\",\n      \"10.1021/acs.jmedchem.9b00101\",\n      \"10.1021/acs.jmedchem.9b00795\",\n      \"10.1021/acs.jmedchem.9b00860\",\n      \"10.1021/acs.jmedchem.9b00993\",\n      \"10.1021/acs.jmedchem.9b01617\",\n      \"10.1021/acs.jmedchem.9b01856\",\n      \"10.1021/acs.jmedchem.9b02123\",\n      \"10.1021/acs.jpca.0c00846\",\n      \"10.1021/acs.jpcb.0c00097\",\n      \"10.1021/acs.jpcb.0c04553\",\n      \"10.1021/acs.jpcb.0c10637\",\n      \"10.1021/acs.jpcb.1c00395\",\n      \"10.1021/acs.jpcb.2c01956\",\n      \"10.1021/acs.jpcb.5b11110\",\n      \"10.1021/acs.jpcb.6b09815\",\n      \"10.1021/acs.jpcb.7b00325\",\n      \"10.1021/acs.jpcb.7b07158\",\n      \"10.1021/acs.jpcb.9b02102\",\n      \"10.1021/acs.jpcb.9b04867\",\n      \"10.1021/acs.jpcc.1c05024\",\n      \"10.1021/acs.jpclett.1c00077\",\n      \"10.1021/acs.jpclett.1c01415\",\n      \"10.1021/acs.jpclett.8b01090\",\n      \"10.1021/acs.jpclett.9b03486\",\n      \"10.1021/acs.jproteome.0c00008\",\n      \"10.1021/acs.jproteome.0c00043\",\n      \"10.1021/acs.jproteome.5b00191\",\n      \"10.1021/acs.jproteome.5b00480\",\n      \"10.1021/acs.jproteome.5b01149\",\n      \"10.1021/acs.jproteome.7b00625\",\n      \"10.1021/acs.jproteome.8b00126\",\n      \"10.1021/acs.jproteome.8b00796\",\n      \"10.1021/acs.langmuir.0c02980\",\n      \"10.1021/acs.langmuir.9b01199\",\n      \"10.1021/acs.molpharmaceut.1c00681\",\n      \"10.1021/acs.molpharmaceut.6b00102\",\n      \"10.1021/acs.molpharmaceut.6b00995\",\n      \"10.1021/acs.molpharmaceut.8b00407\",\n      \"10.1021/acs.molpharmaceut.9b00430\",\n      \"10.1021/acs.nanolett.0c04687\",\n      \"10.1021/acs.nanolett.9b02182\",\n      \"10.1021/acsabm.0c00857\",\n      \"10.1021/acsabm.9b00425\",\n      \"10.1021/acsami.0c03897\",\n      \"10.1021/acsami.5b11949\",\n      \"10.1021/acsami.7b03883\",\n      \"10.1021/acsami.7b08368\",\n      \"10.1021/acsami.8b02907\",\n      \"10.1021/acsami.8b14441\",\n      \"10.1021/acsami.8b22262\",\n      \"10.1021/acsami.9b17322\",\n      \"10.1021/acsapm.0c01281\",\n      \"10.1021/acsbiomaterials.7b00374\",\n      \"10.1021/acsbiomaterials.8b01390\",\n      \"10.1021/acsbiomaterials.9b00126\",\n      \"10.1021/acsbiomaterials.9b00729\",\n      \"10.1021/acsbiomaterials.9b01716\",\n      \"10.1021/acscatal.0c02189\",\n      \"10.1021/acscatal.8b04846\",\n      \"10.1021/acscatal.9b04746\",\n      \"10.1021/acscentsci.0c00514\",\n      \"10.1021/acscentsci.0c01056\",\n      \"10.1021/acscentsci.1c00525\",\n      \"10.1021/acscentsci.6b00205\",\n      \"10.1021/acscentsci.7b00432\",\n      \"10.1021/acscentsci.7b00572\",\n      \"10.1021/acscentsci.7b00593\",\n      \"10.1021/acschembio.0c00880\",\n      \"10.1021/acschembio.2c00411\",\n      \"10.1021/acschembio.3c00138\",\n      \"10.1021/acschembio.5b00216\",\n      \"10.1021/acschembio.5b00245\",\n      \"10.1021/acschembio.5b00711\",\n      \"10.1021/acschembio.5b00996\",\n      \"10.1021/acschembio.6b00148\",\n      \"10.1021/acschembio.6b01144\",\n      \"10.1021/acschembio.7b00855\",\n      \"10.1021/acschembio.8b00021\",\n      \"10.1021/acschembio.8b00714\",\n      \"10.1021/acschembio.9b00092\",\n      \"10.1021/acschembio.9b00348\",\n      \"10.1021/acschemneuro.0c00674\",\n      \"10.1021/acschemneuro.5b00023\",\n      \"10.1021/acschemneuro.7b00495\",\n      \"10.1021/acsinfecdis.1c00433\",\n      \"10.1021/acsinfecdis.9b00093\",\n      \"10.1021/acsinfecdis.9b00302\",\n      \"10.1021/acsmacrolett.0c00885\",\n      \"10.1021/acsmaterialslett.1c00242\",\n      \"10.1021/acsmedchemlett.1c00396\",\n      \"10.1021/acsnano.5b02796\",\n      \"10.1021/acsnano.7b02826\",\n      \"10.1021/acsnano.8b05893\",\n      \"10.1021/acsnano.8b06437\",\n      \"10.1021/acsnano.9b08354\",\n      \"10.1021/acsnano.9b10037\",\n      \"10.1021/acsomega.0c05318\",\n      \"10.1021/acsomega.8b00721\",\n      \"10.1021/acsomega.8b03258\",\n      \"10.1021/acsomega.9b00540\",\n      \"10.1021/acsomega.9b02636\",\n      \"10.1021/acsptsci.0c00002\",\n      \"10.1021/acssensors.9b00678\",\n      \"10.1021/acssuschemeng.0c06865\",\n      \"10.1021/acssynbio.0c00298\",\n      \"10.1021/acssynbio.0c00444\",\n      \"10.1021/acssynbio.0c00576\",\n      \"10.1021/acssynbio.8b00036\",\n      \"10.1021/acssynbio.9b00392\",\n      \"10.1021/am2017199\",\n      \"10.1021/ar0401451\",\n      \"10.1021/ar50146a001\",\n      \"10.1021/bi00042a010\",\n      \"10.1021/bi000854w\",\n      \"10.1021/bi00088a030\",\n      \"10.1021/bi00373a017\",\n      \"10.1021/bi00494a013\",\n      \"10.1021/bi00529a028\",\n      \"10.1021/bi00588a033\",\n      \"10.1021/bi00600a028\",\n      \"10.1021/bi012131y\",\n      \"10.1021/bi015986j\",\n      \"10.1021/bi020351l\",\n      \"10.1021/bi0345079\",\n      \"10.1021/bi034806y\",\n      \"10.1021/bi0353629\",\n      \"10.1021/bi0356395\",\n      \"10.1021/bi047326v\",\n      \"10.1021/bi047352t\",\n      \"10.1021/bi047644u\",\n      \"10.1021/bi0476634\",\n      \"10.1021/bi050529e\",\n      \"10.1021/bi060253q\",\n      \"10.1021/bi060512b\",\n      \"10.1021/bi060797s\",\n      \"10.1021/bi0610956\",\n      \"10.1021/bi061356b\",\n      \"10.1021/bi100199q\",\n      \"10.1021/bi100252s\",\n      \"10.1021/bi1008672\",\n      \"10.1021/bi101005r\",\n      \"10.1021/bi101098f\",\n      \"10.1021/bi101512j\",\n      \"10.1021/bi101788n\",\n      \"10.1021/bi200483k\",\n      \"10.1021/bi300212a\",\n      \"10.1021/bi3002693\",\n      \"10.1021/bi300703x\",\n      \"10.1021/bi301151y\",\n      \"10.1021/bi301572z\",\n      \"10.1021/bi400068g\",\n      \"10.1021/bi400197u\",\n      \"10.1021/bi4005649\",\n      \"10.1021/bi400750a\",\n      \"10.1021/bi400838t\",\n      \"10.1021/bi401300y\",\n      \"10.1021/bi500037a\",\n      \"10.1021/bi500676p\",\n      \"10.1021/bi501140k\",\n      \"10.1021/bi501509z\",\n      \"10.1021/bi6024534\",\n      \"10.1021/bi7008568\",\n      \"10.1021/bi701096s\",\n      \"10.1021/bi701630s\",\n      \"10.1021/bi800677k\",\n      \"10.1021/bi801027k\",\n      \"10.1021/bi802142q\",\n      \"10.1021/bi900020n\",\n      \"10.1021/bi900071b\",\n      \"10.1021/bi9007534\",\n      \"10.1021/bi902153g\",\n      \"10.1021/bm400410e\",\n      \"10.1021/bm501285t\",\n      \"10.1021/cb100321m\",\n      \"10.1021/cb200107y\",\n      \"10.1021/cb200198c\",\n      \"10.1021/cb400952v\",\n      \"10.1021/cg300374w\",\n      \"10.1021/ci100214a\",\n      \"10.1021/ci200227u\",\n      \"10.1021/ci300064d\",\n      \"10.1021/ci4003156\",\n      \"10.1021/ci500639g\",\n      \"10.1021/ci800023x\",\n      \"10.1021/ci9003706\",\n      \"10.1021/cn100067e\",\n      \"10.1021/cn500235m\",\n      \"10.1021/cr000033x\",\n      \"10.1021/cr0100188\",\n      \"10.1021/cr0104375\",\n      \"10.1021/cr0502504\",\n      \"10.1021/cr4003769\",\n      \"10.1021/cr400525m\",\n      \"10.1021/cr400585q\",\n      \"10.1021/cr8004857\",\n      \"10.1021/cr900077w\",\n      \"10.1021/cr900095e\",\n      \"10.1021/ct200465z\",\n      \"10.1021/ct3001377\",\n      \"10.1021/ct3002046\",\n      \"10.1021/ct3007265\",\n      \"10.1021/ct4007162\",\n      \"10.1021/ct600329w\",\n      \"10.1021/ct700200b\",\n      \"10.1021/es304502y\",\n      \"10.1021/ic100001x\",\n      \"10.1021/ja00434a030\",\n      \"10.1021/ja00799a053\",\n      \"10.1021/ja0167710\",\n      \"10.1021/ja055433m\",\n      \"10.1021/ja065860f\",\n      \"10.1021/ja102933y\",\n      \"10.1021/ja1109634\",\n      \"10.1021/ja111318m\",\n      \"10.1021/ja2052599\",\n      \"10.1021/ja307907p\",\n      \"10.1021/ja309680b\",\n      \"10.1021/ja4066078\",\n      \"10.1021/ja411633w\",\n      \"10.1021/ja412084b\",\n      \"10.1021/ja904179f\",\n      \"10.1021/ja908418r\",\n      \"10.1021/ja909817d\",\n      \"10.1021/ja909973n\",\n      \"10.1021/ja910850y\",\n      \"10.1021/jacs.0c00269\",\n      \"10.1021/jacs.0c07866\",\n      \"10.1021/jacs.0c09029\",\n      \"10.1021/jacs.1c03409\",\n      \"10.1021/jacs.1c07965\",\n      \"10.1021/jacs.2c00922\",\n      \"10.1021/jacs.4c00458\",\n      \"10.1021/jacs.5b03688\",\n      \"10.1021/jacs.6b05129\",\n      \"10.1021/jacs.7b08896\",\n      \"10.1021/jacs.7b10702\",\n      \"10.1021/jacs.7b11488\",\n      \"10.1021/jacs.7b12984\",\n      \"10.1021/jacs.8b06656\",\n      \"10.1021/jacs.8b13178\",\n      \"10.1021/jf200689r\",\n      \"10.1021/jm000342f\",\n      \"10.1021/jm00123a022\",\n      \"10.1021/jm0302039\",\n      \"10.1021/jm050136d\",\n      \"10.1021/jm0505361\",\n      \"10.1021/jm050540c\",\n      \"10.1021/jm060717i\",\n      \"10.1021/jm101356p\",\n      \"10.1021/jm200650j\",\n      \"10.1021/jm201461q\",\n      \"10.1021/jm201722y\",\n      \"10.1021/jm300087j\",\n      \"10.1021/jm300396n\",\n      \"10.1021/jm400380m\",\n      \"10.1021/jm400422s\",\n      \"10.1021/jm4011669\",\n      \"10.1021/jm4017625\",\n      \"10.1021/jm5004842\",\n      \"10.1021/jm901647p\",\n      \"10.1021/jo00103a010\",\n      \"10.1021/jo00883a044\",\n      \"10.1021/jo020249u\",\n      \"10.1021/jo200150b\",\n      \"10.1021/jo201716c\",\n      \"10.1021/jp0370730\",\n      \"10.1021/jp064832g\",\n      \"10.1021/jp106469x\",\n      \"10.1021/jp2085457\",\n      \"10.1021/jp4123002\",\n      \"10.1021/jp5026575\",\n      \"10.1021/jp505643w\",\n      \"10.1021/jp508427c\",\n      \"10.1021/jp806285s\",\n      \"10.1021/jp8102047\",\n      \"10.1021/la00078a011\",\n      \"10.1021/la400789k\",\n      \"10.1021/ml400061x\",\n      \"10.1021/ml5002486\",\n      \"10.1021/mp5000828\",\n      \"10.1021/mp5005492\",\n      \"10.1021/nn2021088\",\n      \"10.1021/nn405839n\",\n      \"10.1021/nn500553z\",\n      \"10.1021/nn504684k\",\n      \"10.1021/nn507480v\",\n      \"10.1021/op5000418\",\n      \"10.1021/pr060393m\",\n      \"10.1021/pr1005873\",\n      \"10.1021/pr100680a\",\n      \"10.1021/pr101299j\",\n      \"10.1021/pr300702c\",\n      \"10.1021/pr400603f\",\n      \"10.1021/pr401191w\",\n      \"10.1021/pr500193k\",\n      \"10.1021/pr800422e\",\n      \"10.1021/pr901116r\",\n      \"10.1021/sb500255k\",\n      \"10.1021/tx060127n\",\n      \"10.1023/a:1006826725056\",\n      \"10.1023/a:1007055525789\",\n      \"10.1023/a:1007165403771\",\n      \"10.1023/a:1007245728751\",\n      \"10.1023/a:1009546811429\",\n      \"10.1023/a:1011062223612\",\n      \"10.1023/a:1015017710332\",\n      \"10.1023/a:1018432807165\",\n      \"10.1023/a:1020577510469\",\n      \"10.1023/a:1021828421792\",\n      \"10.1023/a:1025171803637\",\n      \"10.1023/a:1025339125098\",\n      \"10.1023/a:1025479701246\",\n      \"10.1023/b:apin.0000043558.52701.b1\",\n      \"10.1023/b:biry.0000046879.54211.ab\",\n      \"10.1023/b:plan.0000038271.96019.aa\",\n      \"10.1023/b:pres.0000030657.88242.e1\",\n      \"10.1037/a0028797\",\n      \"10.1037/bul0000096\",\n      \"10.1037/dec0000075\",\n      \"10.1037/xge0000465\",\n      \"10.1038/12703\",\n      \"10.1038/13810\",\n      \"10.1038/14819\",\n      \"10.1038/16729\",\n      \"10.1038/1841523a0\",\n      \"10.1038/1921227a0\",\n      \"10.1038/2141098a0\",\n      \"10.1038/227680a0\",\n      \"10.1038/22780\",\n      \"10.1038/255028a0\",\n      \"10.1038/25870\",\n      \"10.1038/283026a0\",\n      \"10.1038/28425\",\n      \"10.1038/290457a0\",\n      \"10.1038/3059\",\n      \"10.1038/310249a0\",\n      \"10.1038/31269\",\n      \"10.1038/312716a0\",\n      \"10.1038/3305\",\n      \"10.1038/343757a0\",\n      \"10.1038/34465\",\n      \"10.1038/346847a0\",\n      \"10.1038/35000501\",\n      \"10.1038/35006062\",\n      \"10.1038/35016083\",\n      \"10.1038/35025220\",\n      \"10.1038/35030006\",\n      \"10.1038/35030019\",\n      \"10.1038/35052548\",\n      \"10.1038/35054069\",\n      \"10.1038/35055582\",\n      \"10.1038/35057149\",\n      \"10.1038/35081558\",\n      \"10.1038/35083016\",\n      \"10.1038/35085597\",\n      \"10.1038/35086553\",\n      \"10.1038/35099076\",\n      \"10.1038/36579\",\n      \"10.1038/367425a0\",\n      \"10.1038/372190a0\",\n      \"10.1038/373081a0\",\n      \"10.1038/378736a0\",\n      \"10.1038/380627a0\",\n      \"10.1038/384634a0\",\n      \"10.1038/415092a\",\n      \"10.1038/4151030a\",\n      \"10.1038/42166\",\n      \"10.1038/43206\",\n      \"10.1038/44385\",\n      \"10.1038/5007\",\n      \"10.1038/550451a\",\n      \"10.1038/561\",\n      \"10.1038/6368\",\n      \"10.1038/73119\",\n      \"10.1038/74680\",\n      \"10.1038/75556\",\n      \"10.1038/77498\",\n      \"10.1038/78078\",\n      \"10.1038/80384\",\n      \"10.1038/83751\",\n      \"10.1038/84792\",\n      \"10.1038/953\",\n      \"10.1038/ajg.2011.24\",\n      \"10.1038/am.2017.241\",\n      \"10.1038/aps.2009.143\",\n      \"10.1038/aps.2009.205\",\n      \"10.1038/aps.2017.124\",\n      \"10.1038/aps.2017.198\",\n      \"10.1038/bjc.2014.336\",\n      \"10.1038/bjc.2015.410\",\n      \"10.1038/boneres.2017.19\",\n      \"10.1038/cdd.2008.124\",\n      \"10.1038/cdd.2009.11\",\n      \"10.1038/cdd.2010.116\",\n      \"10.1038/cdd.2013.68\",\n      \"10.1038/cdd.2013.86\",\n      \"10.1038/cdd.2014.138\",\n      \"10.1038/cdd.2014.150\",\n      \"10.1038/cdd.2014.212\",\n      \"10.1038/cdd.2014.97\",\n      \"10.1038/cdd.2015.48\",\n      \"10.1038/cdd.2017.139\",\n      \"10.1038/cdd.2017.174\",\n      \"10.1038/cddis.2012.16\",\n      \"10.1038/cddis.2016.451\",\n      \"10.1038/cddiscovery.2017.18\",\n      \"10.1038/celldisc.2016.10\",\n      \"10.1038/celldisc.2017.3\",\n      \"10.1038/cmi.2009.53\",\n      \"10.1038/cmi.2013.26\",\n      \"10.1038/cmi.2017.117\",\n      \"10.1038/cmi.2017.129\",\n      \"10.1038/cr.2007.102\",\n      \"10.1038/cr.2007.115\",\n      \"10.1038/cr.2008.291\",\n      \"10.1038/cr.2009.56\",\n      \"10.1038/cr.2010.52\",\n      \"10.1038/cr.2011.146\",\n      \"10.1038/cr.2012.15\",\n      \"10.1038/cr.2014.63\",\n      \"10.1038/cr.2015.113\",\n      \"10.1038/cr.2015.139\",\n      \"10.1038/cr.2015.140\",\n      \"10.1038/cr.2015.146\",\n      \"10.1038/cr.2016.38\",\n      \"10.1038/cr.2016.86\",\n      \"10.1038/cr.2016.88\",\n      \"10.1038/cr.2017.82\",\n      \"10.1038/d41573-021-00052-4\",\n      \"10.1038/d41586-023-00596-y\",\n      \"10.1038/ejhg.2011.220\",\n      \"10.1038/emboj.2008.117\",\n      \"10.1038/emboj.2008.126\",\n      \"10.1038/emboj.2008.143\",\n      \"10.1038/emboj.2008.236\",\n      \"10.1038/emboj.2010.106\",\n      \"10.1038/emboj.2010.23\",\n      \"10.1038/emboj.2011.228\",\n      \"10.1038/emboj.2011.308\",\n      \"10.1038/emboj.2011.317\",\n      \"10.1038/emboj.2011.442\",\n      \"10.1038/emboj.2011.69\",\n      \"10.1038/emboj.2012.220\",\n      \"10.1038/emboj.2012.46\",\n      \"10.1038/emboj.2013.121\",\n      \"10.1038/embor.2008.3\",\n      \"10.1038/embor.2011.9\",\n      \"10.1038/embor.2012.52\",\n      \"10.1038/embor.2012.61\",\n      \"10.1038/embor.2012.82\",\n      \"10.1038/emm.2006.17\",\n      \"10.1038/emm.2007.49\",\n      \"10.1038/emm.2015.93\",\n      \"10.1038/gt.2008.84\",\n      \"10.1038/gt.2011.104\",\n      \"10.1038/gt.2015.2\",\n      \"10.1038/icb.2008.46\",\n      \"10.1038/icb.2008.84\",\n      \"10.1038/icb.2009.101\",\n      \"10.1038/icb.2010.13\",\n      \"10.1038/icb.2016.65\",\n      \"10.1038/ismej.2013.175\",\n      \"10.1038/ismej.2015.203\",\n      \"10.1038/ismej.2015.234\",\n      \"10.1038/ismej.2015.247\",\n      \"10.1038/ismej.2015.264\",\n      \"10.1038/jcbfm.2015.116\",\n      \"10.1038/jid.2009.247\",\n      \"10.1038/jid.2009.383\",\n      \"10.1038/jid.2011.256\",\n      \"10.1038/jid.2012.230\",\n      \"10.1038/jid.2012.331\",\n      \"10.1038/jid.2013.25\",\n      \"10.1038/jid.2013.291\",\n      \"10.1038/jid.2013.334\",\n      \"10.1038/jid.2013.339\",\n      \"10.1038/jid.2014.261\",\n      \"10.1038/jid.2014.290\",\n      \"10.1038/jid.2014.309\",\n      \"10.1038/jid.2015.248\",\n      \"10.1038/ki.2008.354\",\n      \"10.1038/ki.2011.80\",\n      \"10.1038/labinvest.3700656\",\n      \"10.1038/leu.2009.161\",\n      \"10.1038/leu.2011.309\",\n      \"10.1038/leu.2013.274\",\n      \"10.1038/leu.2016.180\",\n      \"10.1038/leu.2016.20\",\n      \"10.1038/leu.2016.285\",\n      \"10.1038/leu.2017.193\",\n      \"10.1038/leu.2017.70\",\n      \"10.1038/mi.2008.81\",\n      \"10.1038/mi.2011.3\",\n      \"10.1038/mi.2013.12\",\n      \"10.1038/mi.2015.123\",\n      \"10.1038/mi.2015.74\",\n      \"10.1038/mi.2016.39\",\n      \"10.1038/mi.2016.57\",\n      \"10.1038/mi.2016.70\",\n      \"10.1038/mp.2012.128\",\n      \"10.1038/mp.2013.4\",\n      \"10.1038/mp.2013.45\",\n      \"10.1038/mp.2013.8\",\n      \"10.1038/mp.2016.95\",\n      \"10.1038/mp.2017.213\",\n      \"10.1038/msb.2010.27\",\n      \"10.1038/msb.2010.47\",\n      \"10.1038/msb.2010.98\",\n      \"10.1038/msb.2011.32\",\n      \"10.1038/msb.2011.75\",\n      \"10.1038/msb.2013.31\",\n      \"10.1038/mt.2010.167\",\n      \"10.1038/mt.2012.65\",\n      \"10.1038/mt.2013.194\",\n      \"10.1038/mt.2014.195\",\n      \"10.1038/mt.2014.86\",\n      \"10.1038/mt.2015.11\",\n      \"10.1038/mt.2015.175\",\n      \"10.1038/mt.2015.220\",\n      \"10.1038/mt.2015.60\",\n      \"10.1038/mt.2015.66\",\n      \"10.1038/mtna.2015.24\",\n      \"10.1038/mtna.2015.42\",\n      \"10.1038/nature00838\",\n      \"10.1038/nature00922\",\n      \"10.1038/nature01071\",\n      \"10.1038/nature01107\",\n      \"10.1038/nature01111\",\n      \"10.1038/nature01451\",\n      \"10.1038/nature01707\",\n      \"10.1038/nature01813\",\n      \"10.1038/nature02026\",\n      \"10.1038/nature02033\",\n      \"10.1038/nature02046\",\n      \"10.1038/nature02089\",\n      \"10.1038/nature02263\",\n      \"10.1038/nature02553\",\n      \"10.1038/nature02915\",\n      \"10.1038/nature02988\",\n      \"10.1038/nature03238\",\n      \"10.1038/nature03441\",\n      \"10.1038/nature03890\",\n      \"10.1038/nature03995\",\n      \"10.1038/nature04001\",\n      \"10.1038/nature04404\",\n      \"10.1038/nature04478\",\n      \"10.1038/nature04606\",\n      \"10.1038/nature04766\",\n      \"10.1038/nature04982\",\n      \"10.1038/nature05096\",\n      \"10.1038/nature05268\",\n      \"10.1038/nature05295\",\n      \"10.1038/nature05453\",\n      \"10.1038/nature05458\",\n      \"10.1038/nature05512\",\n      \"10.1038/nature05573\",\n      \"10.1038/nature05746\",\n      \"10.1038/nature05766\",\n      \"10.1038/nature05769\",\n      \"10.1038/nature05816\",\n      \"10.1038/nature05853\",\n      \"10.1038/nature05894\",\n      \"10.1038/nature05918\",\n      \"10.1038/nature05972\",\n      \"10.1038/nature05977\",\n      \"10.1038/nature05981\",\n      \"10.1038/nature06084\",\n      \"10.1038/nature06161\",\n      \"10.1038/nature06293\",\n      \"10.1038/nature06337\",\n      \"10.1038/nature06357\",\n      \"10.1038/nature06403\",\n      \"10.1038/nature06496\",\n      \"10.1038/nature06562\",\n      \"10.1038/nature06862\",\n      \"10.1038/nature06954\",\n      \"10.1038/nature07039\",\n      \"10.1038/nature07200\",\n      \"10.1038/nature07215\",\n      \"10.1038/nature07312\",\n      \"10.1038/nature07345\",\n      \"10.1038/nature07526\",\n      \"10.1038/nature07726\",\n      \"10.1038/nature07730\",\n      \"10.1038/nature07829\",\n      \"10.1038/nature07924\",\n      \"10.1038/nature07943\",\n      \"10.1038/nature07968\",\n      \"10.1038/nature07991\",\n      \"10.1038/nature08002\",\n      \"10.1038/nature08212\",\n      \"10.1038/nature08368\",\n      \"10.1038/nature08451\",\n      \"10.1038/nature08479\",\n      \"10.1038/nature08638\",\n      \"10.1038/nature08674\",\n      \"10.1038/nature08802\",\n      \"10.1038/nature08858\",\n      \"10.1038/nature09018\",\n      \"10.1038/nature09032\",\n      \"10.1038/nature09201\",\n      \"10.1038/nature09269\",\n      \"10.1038/nature09296\",\n      \"10.1038/nature09303\",\n      \"10.1038/nature09409\",\n      \"10.1038/nature09486\",\n      \"10.1038/nature09490\",\n      \"10.1038/nature09671\",\n      \"10.1038/nature09675\",\n      \"10.1038/nature09692\",\n      \"10.1038/nature09817\",\n      \"10.1038/nature09820\",\n      \"10.1038/nature09990\",\n      \"10.1038/nature10006\",\n      \"10.1038/nature10098\",\n      \"10.1038/nature10136\",\n      \"10.1038/nature10362\",\n      \"10.1038/nature10413\",\n      \"10.1038/nature10448\",\n      \"10.1038/nature10492\",\n      \"10.1038/nature10532\",\n      \"10.1038/nature10547\",\n      \"10.1038/nature10690\",\n      \"10.1038/nature10744\",\n      \"10.1038/nature10774\",\n      \"10.1038/nature10835\",\n      \"10.1038/nature10851\",\n      \"10.1038/nature10870\",\n      \"10.1038/nature10887\",\n      \"10.1038/nature10954\",\n      \"10.1038/nature10975\",\n      \"10.1038/nature11049\",\n      \"10.1038/nature11082\",\n      \"10.1038/nature11184\",\n      \"10.1038/nature11213\",\n      \"10.1038/nature11243\",\n      \"10.1038/nature11247\",\n      \"10.1038/nature11279\",\n      \"10.1038/nature11329\",\n      \"10.1038/nature11502\",\n      \"10.1038/nature11514\",\n      \"10.1038/nature11600\",\n      \"10.1038/nature11632\",\n      \"10.1038/nature11647\",\n      \"10.1038/nature11800\",\n      \"10.1038/nature11989\",\n      \"10.1038/nature12034\",\n      \"10.1038/nature12111\",\n      \"10.1038/nature12210\",\n      \"10.1038/nature12298\",\n      \"10.1038/nature12311\",\n      \"10.1038/nature12389\",\n      \"10.1038/nature12420\",\n      \"10.1038/nature12521\",\n      \"10.1038/nature12577\",\n      \"10.1038/nature12593\",\n      \"10.1038/nature12634\",\n      \"10.1038/nature12644\",\n      \"10.1038/nature12716\",\n      \"10.1038/nature12726\",\n      \"10.1038/nature12753\",\n      \"10.1038/nature12783\",\n      \"10.1038/nature12787\",\n      \"10.1038/nature12920\",\n      \"10.1038/nature12932\",\n      \"10.1038/nature12967\",\n      \"10.1038/nature12978\",\n      \"10.1038/nature13007\",\n      \"10.1038/nature13068\",\n      \"10.1038/nature13186\",\n      \"10.1038/nature13279\",\n      \"10.1038/nature13395\",\n      \"10.1038/nature13417\",\n      \"10.1038/nature13419\",\n      \"10.1038/nature13420\",\n      \"10.1038/nature13448\",\n      \"10.1038/nature13471\",\n      \"10.1038/nature13490\",\n      \"10.1038/nature13575\",\n      \"10.1038/nature13683\",\n      \"10.1038/nature13760\",\n      \"10.1038/nature13772\",\n      \"10.1038/nature13802\",\n      \"10.1038/nature13895\",\n      \"10.1038/nature13907\",\n      \"10.1038/nature13923\",\n      \"10.1038/nature13986\",\n      \"10.1038/nature13994\",\n      \"10.1038/nature14052\",\n      \"10.1038/nature14136\",\n      \"10.1038/nature14216\",\n      \"10.1038/nature14299\",\n      \"10.1038/nature14426\",\n      \"10.1038/nature14473\",\n      \"10.1038/nature14486\",\n      \"10.1038/nature14592\",\n      \"10.1038/nature14908\",\n      \"10.1038/nature14971\",\n      \"10.1038/nature15251\",\n      \"10.1038/nature15371\",\n      \"10.1038/nature15514\",\n      \"10.1038/nature15518\",\n      \"10.1038/nature15541\",\n      \"10.1038/nature15544\",\n      \"10.1038/nature16140\",\n      \"10.1038/nature16469\",\n      \"10.1038/nature16490\",\n      \"10.1038/nature16496\",\n      \"10.1038/nature17408\",\n      \"10.1038/nature17433\",\n      \"10.1038/nature17644\",\n      \"10.1038/nature17676\",\n      \"10.1038/nature17946\",\n      \"10.1038/nature17948\",\n      \"10.1038/nature18303\",\n      \"10.1038/nature18325\",\n      \"10.1038/nature18590\",\n      \"10.1038/nature18629\",\n      \"10.1038/nature18912\",\n      \"10.1038/nature19096\",\n      \"10.1038/nature19800\",\n      \"10.1038/nature19946\",\n      \"10.1038/nature20098\",\n      \"10.1038/nature20149\",\n      \"10.1038/nature20557\",\n      \"10.1038/nature20592\",\n      \"10.1038/nature21065\",\n      \"10.1038/nature21380\",\n      \"10.1038/nature21391\",\n      \"10.1038/nature21683\",\n      \"10.1038/nature21703\",\n      \"10.1038/nature21726\",\n      \"10.1038/nature21727\",\n      \"10.1038/nature22312\",\n      \"10.1038/nature22341\",\n      \"10.1038/nature22369\",\n      \"10.1038/nature22395\",\n      \"10.1038/nature22396\",\n      \"10.1038/nature22821\",\n      \"10.1038/nature24041\",\n      \"10.1038/nature24286\",\n      \"10.1038/nature24482\",\n      \"10.1038/nature24644\",\n      \"10.1038/nature25022\",\n      \"10.1038/nature25158\",\n      \"10.1038/nature25177\",\n      \"10.1038/nature25447\",\n      \"10.1038/nature25500\",\n      \"10.1038/nature25755\",\n      \"10.1038/nature25975\",\n      \"10.1038/nature26159\",\n      \"10.1038/nbt.1503\",\n      \"10.1038/nbt.1529\",\n      \"10.1038/nbt.1616\",\n      \"10.1038/nbt.1628\",\n      \"10.1038/nbt.1754\",\n      \"10.1038/nbt.1861\",\n      \"10.1038/nbt.1948\",\n      \"10.1038/nbt.2051\",\n      \"10.1038/nbt.2137\",\n      \"10.1038/nbt.2450\",\n      \"10.1038/nbt.2486\",\n      \"10.1038/nbt.2514\",\n      \"10.1038/nbt.2675\",\n      \"10.1038/nbt.2842\",\n      \"10.1038/nbt.2859\",\n      \"10.1038/nbt.2906\",\n      \"10.1038/nbt.3026\",\n      \"10.1038/nbt.3101\",\n      \"10.1038/nbt.3128\",\n      \"10.1038/nbt.3178\",\n      \"10.1038/nbt.3198\",\n      \"10.1038/nbt.3199\",\n      \"10.1038/nbt.3269\",\n      \"10.1038/nbt.3290\",\n      \"10.1038/nbt.3404\",\n      \"10.1038/nbt.3437\",\n      \"10.1038/nbt.3481\",\n      \"10.1038/nbt.3519\",\n      \"10.1038/nbt.3637\",\n      \"10.1038/nbt.3739\",\n      \"10.1038/nbt.3754\",\n      \"10.1038/nbt.3777\",\n      \"10.1038/nbt.3803\",\n      \"10.1038/nbt.3816\",\n      \"10.1038/nbt.3853\",\n      \"10.1038/nbt.3893\",\n      \"10.1038/nbt.3947\",\n      \"10.1038/nbt.4096\",\n      \"10.1038/nbt.4102\",\n      \"10.1038/nbt.4163\",\n      \"10.1038/nbt.4238\",\n      \"10.1038/nbt.4279\",\n      \"10.1038/nbt.4283\",\n      \"10.1038/nbt.4285\",\n      \"10.1038/nbt.4314\",\n      \"10.1038/nbt0518-378\",\n      \"10.1038/nbt0918-899d\",\n      \"10.1038/nbt1003-1131a\",\n      \"10.1038/nbt1055\",\n      \"10.1038/nbt1101-1042\",\n      \"10.1038/nbt1201-1134\",\n      \"10.1038/nbt1285\",\n      \"10.1038/nbt1408\",\n      \"10.1038/nbt827\",\n      \"10.1038/ncb0502-e113\",\n      \"10.1038/ncb1110\",\n      \"10.1038/ncb1353\",\n      \"10.1038/ncb1543\",\n      \"10.1038/ncb1567\",\n      \"10.1038/ncb1725\",\n      \"10.1038/ncb1787\",\n      \"10.1038/ncb1872\",\n      \"10.1038/ncb1873\",\n      \"10.1038/ncb2070\",\n      \"10.1038/ncb2172\",\n      \"10.1038/ncb2574\",\n      \"10.1038/ncb2963\",\n      \"10.1038/ncb2965\",\n      \"10.1038/ncb3090\",\n      \"10.1038/ncb3184\",\n      \"10.1038/ncb3535\",\n      \"10.1038/ncb3643\",\n      \"10.1038/ncb852\",\n      \"10.1038/ncb954\",\n      \"10.1038/nchembio.130\",\n      \"10.1038/nchembio.138\",\n      \"10.1038/nchembio.1388\",\n      \"10.1038/nchembio.1427\",\n      \"10.1038/nchembio.1858\",\n      \"10.1038/nchembio.1979\",\n      \"10.1038/nchembio.232\",\n      \"10.1038/nchembio.2337\",\n      \"10.1038/nchembio.2397\",\n      \"10.1038/nchembio.2568\",\n      \"10.1038/nchembio.2569\",\n      \"10.1038/nchembio.368\",\n      \"10.1038/nchembio.521\",\n      \"10.1038/nchembio.694\",\n      \"10.1038/nchembio.999\",\n      \"10.1038/nchembio844\",\n      \"10.1038/ncomms10134\",\n      \"10.1038/ncomms10239\",\n      \"10.1038/ncomms11021\",\n      \"10.1038/ncomms11165\",\n      \"10.1038/ncomms11383\",\n      \"10.1038/ncomms11390\",\n      \"10.1038/ncomms1155\",\n      \"10.1038/ncomms11605\",\n      \"10.1038/ncomms11654\",\n      \"10.1038/ncomms1189\",\n      \"10.1038/ncomms11932\",\n      \"10.1038/ncomms12150\",\n      \"10.1038/ncomms12427\",\n      \"10.1038/ncomms12463\",\n      \"10.1038/ncomms12910\",\n      \"10.1038/ncomms13905\",\n      \"10.1038/ncomms14128\",\n      \"10.1038/ncomms14432\",\n      \"10.1038/ncomms14647\",\n      \"10.1038/ncomms14742\",\n      \"10.1038/ncomms14758\",\n      \"10.1038/ncomms15067\",\n      \"10.1038/ncomms15080\",\n      \"10.1038/ncomms15269\",\n      \"10.1038/ncomms15744\",\n      \"10.1038/ncomms15983\",\n      \"10.1038/ncomms1915\",\n      \"10.1038/ncomms1948\",\n      \"10.1038/ncomms2101\",\n      \"10.1038/ncomms2249\",\n      \"10.1038/ncomms3834\",\n      \"10.1038/ncomms4195\",\n      \"10.1038/ncomms4885\",\n      \"10.1038/ncomms5486\",\n      \"10.1038/ncomms5742\",\n      \"10.1038/ncomms6352\",\n      \"10.1038/ncomms6649\",\n      \"10.1038/ncomms6846\",\n      \"10.1038/ncomms7121\",\n      \"10.1038/ncomms7156\",\n      \"10.1038/ncomms7158\",\n      \"10.1038/ncomms7292\",\n      \"10.1038/ncomms7453\",\n      \"10.1038/ncomms7613\",\n      \"10.1038/ncomms7639\",\n      \"10.1038/ncomms7800\",\n      \"10.1038/ncomms7892\",\n      \"10.1038/ncomms7905\",\n      \"10.1038/ncomms7968\",\n      \"10.1038/ncomms8305\",\n      \"10.1038/ncomms8391\",\n      \"10.1038/ncomms8690\",\n      \"10.1038/ncomms8968\",\n      \"10.1038/ncomms9575\",\n      \"10.1038/newbio235006a0\",\n      \"10.1038/ng.167\",\n      \"10.1038/ng.2007.63\",\n      \"10.1038/ng.2270\",\n      \"10.1038/ng.2440\",\n      \"10.1038/ng.2472\",\n      \"10.1038/ng.264\",\n      \"10.1038/ng.2871\",\n      \"10.1038/ng.3009\",\n      \"10.1038/ng.3142\",\n      \"10.1038/ng.3178\",\n      \"10.1038/ng.3258\",\n      \"10.1038/ng.3358\",\n      \"10.1038/ng.3371\",\n      \"10.1038/ng.3393\",\n      \"10.1038/ng.3415\",\n      \"10.1038/ng.3539\",\n      \"10.1038/ng.3548\",\n      \"10.1038/ng.3646\",\n      \"10.1038/ng.3671\",\n      \"10.1038/ng.3769\",\n      \"10.1038/ng.3793\",\n      \"10.1038/ng.3839\",\n      \"10.1038/ng.3858\",\n      \"10.1038/ng.3884\",\n      \"10.1038/ng.3935\",\n      \"10.1038/ng.3963\",\n      \"10.1038/ng.407\",\n      \"10.1038/ng.520\",\n      \"10.1038/ng.77\",\n      \"10.1038/ng.806\",\n      \"10.1038/ng.892\",\n      \"10.1038/ng0598-32\",\n      \"10.1038/ng0697-161\",\n      \"10.1038/ng1096-146\",\n      \"10.1038/ng1180\",\n      \"10.1038/ng1447\",\n      \"10.1038/ng1906\",\n      \"10.1038/ng1966\",\n      \"10.1038/ng724\",\n      \"10.1038/ng929\",\n      \"10.1038/ng959\",\n      \"10.1038/ni.1621\",\n      \"10.1038/ni.1671\",\n      \"10.1038/ni.1674\",\n      \"10.1038/ni.1678\",\n      \"10.1038/ni.1819\",\n      \"10.1038/ni.1866\",\n      \"10.1038/ni.1877\",\n      \"10.1038/ni.1920\",\n      \"10.1038/ni.1990\",\n      \"10.1038/ni.2047\",\n      \"10.1038/ni.2080\",\n      \"10.1038/ni.2081\",\n      \"10.1038/ni.2131\",\n      \"10.1038/ni.2137\",\n      \"10.1038/ni.2230\",\n      \"10.1038/ni.2419\",\n      \"10.1038/ni.2477\",\n      \"10.1038/ni.2744\",\n      \"10.1038/ni.2745\",\n      \"10.1038/ni.3054\",\n      \"10.1038/ni.3096\",\n      \"10.1038/ni.3123\",\n      \"10.1038/ni.3201\",\n      \"10.1038/ni.3202\",\n      \"10.1038/ni.3299\",\n      \"10.1038/ni.3320\",\n      \"10.1038/ni.3460\",\n      \"10.1038/ni.3540\",\n      \"10.1038/ni.3589\",\n      \"10.1038/ni.3710\",\n      \"10.1038/ni.3766\",\n      \"10.1038/ni.3771\",\n      \"10.1038/ni.3775\",\n      \"10.1038/ni.f.203\",\n      \"10.1038/ni1002-903\",\n      \"10.1038/ni1418\",\n      \"10.1038/ni1439\",\n      \"10.1038/ni1482\",\n      \"10.1038/ni1513\",\n      \"10.1038/ni1544\",\n      \"10.1038/nm.1924\",\n      \"10.1038/nm.1964\",\n      \"10.1038/nm.2019\",\n      \"10.1038/nm.2062\",\n      \"10.1038/nm.2159\",\n      \"10.1038/nm.2514\",\n      \"10.1038/nm.2574\",\n      \"10.1038/nm.2829\",\n      \"10.1038/nm.3105\",\n      \"10.1038/nm.3261\",\n      \"10.1038/nm.3262\",\n      \"10.1038/nm.3313\",\n      \"10.1038/nm.3337\",\n      \"10.1038/nm.3394\",\n      \"10.1038/nm.3599\",\n      \"10.1038/nm.3793\",\n      \"10.1038/nm.3883\",\n      \"10.1038/nm.3943\",\n      \"10.1038/nm.4316\",\n      \"10.1038/nm.4321\",\n      \"10.1038/nm.4397\",\n      \"10.1038/nm.4491\",\n      \"10.1038/nm1451\",\n      \"10.1038/nm747\",\n      \"10.1038/nmat1668\",\n      \"10.1038/nmat3517\",\n      \"10.1038/nmat4444\",\n      \"10.1038/nmat4868\",\n      \"10.1038/nmat5020\",\n      \"10.1038/nmat885\",\n      \"10.1038/nmeth.1226\",\n      \"10.1038/nmeth.1818\",\n      \"10.1038/nmeth.1906\",\n      \"10.1038/nmeth.1923\",\n      \"10.1038/nmeth.2019\",\n      \"10.1038/nmeth.2089\",\n      \"10.1038/nmeth.2148\",\n      \"10.1038/nmeth.2450\",\n      \"10.1038/nmeth.2510\",\n      \"10.1038/nmeth.2558\",\n      \"10.1038/nmeth.2688\",\n      \"10.1038/nmeth.3027\",\n      \"10.1038/nmeth.3047\",\n      \"10.1038/nmeth.3317\",\n      \"10.1038/nmeth.3337\",\n      \"10.1038/nmeth.3630\",\n      \"10.1038/nmeth.3885\",\n      \"10.1038/nmeth.4074\",\n      \"10.1038/nmeth.4169\",\n      \"10.1038/nmeth.4197\",\n      \"10.1038/nmeth.4278\",\n      \"10.1038/nmeth.4304\",\n      \"10.1038/nmeth.4534\",\n      \"10.1038/nmeth0109-3\",\n      \"10.1038/nmeth865\",\n      \"10.1038/nmeth947\",\n      \"10.1038/nmicrobiol.2016.214\",\n      \"10.1038/nmicrobiol.2017.7\",\n      \"10.1038/nn.2123\",\n      \"10.1038/nn.2148\",\n      \"10.1038/nn.2359\",\n      \"10.1038/nn.2473\",\n      \"10.1038/nn.2538\",\n      \"10.1038/nn.2574\",\n      \"10.1038/nn.2580\",\n      \"10.1038/nn.2623\",\n      \"10.1038/nn.2764\",\n      \"10.1038/nn.2856\",\n      \"10.1038/nn.2882\",\n      \"10.1038/nn.2956\",\n      \"10.1038/nn.3032\",\n      \"10.1038/nn.3041\",\n      \"10.1038/nn.3088\",\n      \"10.1038/nn.3218\",\n      \"10.1038/nn.3287\",\n      \"10.1038/nn.3318\",\n      \"10.1038/nn.3320\",\n      \"10.1038/nn.3414\",\n      \"10.1038/nn.3641\",\n      \"10.1038/nn.3917\",\n      \"10.1038/nn.4043\",\n      \"10.1038/nn.4126\",\n      \"10.1038/nn.4131\",\n      \"10.1038/nn.4185\",\n      \"10.1038/nn.4195\",\n      \"10.1038/nn.4216\",\n      \"10.1038/nn.4218\",\n      \"10.1038/nn.4222\",\n      \"10.1038/nn.4337\",\n      \"10.1038/nn.4382\",\n      \"10.1038/nn.4417\",\n      \"10.1038/nn.4531\",\n      \"10.1038/nn.4587\",\n      \"10.1038/nn.4621\",\n      \"10.1038/nn1094\",\n      \"10.1038/nn1106\",\n      \"10.1038/nn1209\",\n      \"10.1038/nn1473\",\n      \"10.1038/nn1555\",\n      \"10.1038/nn1656\",\n      \"10.1038/nn1683\",\n      \"10.1038/nn1724\",\n      \"10.1038/npg.els.0005047\",\n      \"10.1038/nphys1682\",\n      \"10.1038/nphys3632\",\n      \"10.1038/nplants.2016.139\",\n      \"10.1038/nplants.2016.31\",\n      \"10.1038/npp.2009.75\",\n      \"10.1038/npp.2010.130\",\n      \"10.1038/npp.2010.166\",\n      \"10.1038/npp.2014.231\",\n      \"10.1038/npp.2014.304\",\n      \"10.1038/npp.2014.44\",\n      \"10.1038/npp.2015.85\",\n      \"10.1038/npp.2017.243\",\n      \"10.1038/nprot.2007.13\",\n      \"10.1038/nprot.2007.324\",\n      \"10.1038/nprot.2008.16\",\n      \"10.1038/nprot.2008.211\",\n      \"10.1038/nprot.2009.9\",\n      \"10.1038/nprot.2011.308\",\n      \"10.1038/nprot.2012.016\",\n      \"10.1038/nprot.2012.080\",\n      \"10.1038/nprot.2012.086\",\n      \"10.1038/nprot.2012.115\",\n      \"10.1038/nprot.2013.068\",\n      \"10.1038/nprot.2014.169\",\n      \"10.1038/nprot.2015.105\",\n      \"10.1038/nprot.2016.136\",\n      \"10.1038/nrc.2017.104\",\n      \"10.1038/nrc.2017.23\",\n      \"10.1038/nrc.2017.53\",\n      \"10.1038/nrc1015\",\n      \"10.1038/nrc1072\",\n      \"10.1038/nrc1256\",\n      \"10.1038/nrc1951\",\n      \"10.1038/nrc2560\",\n      \"10.1038/nrc2602\",\n      \"10.1038/nrc2607\",\n      \"10.1038/nrc2763\",\n      \"10.1038/nrc2960\",\n      \"10.1038/nrc3245\",\n      \"10.1038/nrc3409\",\n      \"10.1038/nrc3410\",\n      \"10.1038/nrc3496\",\n      \"10.1038/nrc3793\",\n      \"10.1038/nrc3860\",\n      \"10.1038/nrc3876\",\n      \"10.1038/nrc3982\",\n      \"10.1038/nrclinonc.2015.209\",\n      \"10.1038/nrd.2017.178\",\n      \"10.1038/nrd.2017.22\",\n      \"10.1038/nrd1087\",\n      \"10.1038/nrd1251\",\n      \"10.1038/nrd1983\",\n      \"10.1038/nrd2115\",\n      \"10.1038/nrd2850\",\n      \"10.1038/nrd3794\",\n      \"10.1038/nrd3802\",\n      \"10.1038/nrd3955\",\n      \"10.1038/nrd4337\",\n      \"10.1038/nrd4608\",\n      \"10.1038/nrd917\",\n      \"10.1038/nrg.2016.112\",\n      \"10.1038/nrg.2016.139\",\n      \"10.1038/nrg.2016.4\",\n      \"10.1038/nrg.2016.78\",\n      \"10.1038/nrg.2016.83\",\n      \"10.1038/nrg.2017.115\",\n      \"10.1038/nrg.2017.57\",\n      \"10.1038/nrg1181\",\n      \"10.1038/nrg1268\",\n      \"10.1038/nrg1315\",\n      \"10.1038/nrg1347\",\n      \"10.1038/nrg1379\",\n      \"10.1038/nrg1503\",\n      \"10.1038/nrg1606\",\n      \"10.1038/nrg1615\",\n      \"10.1038/nrg2111\",\n      \"10.1038/nrg2126\",\n      \"10.1038/nrg2165\",\n      \"10.1038/nrg2165-c1\",\n      \"10.1038/nrg2290\",\n      \"10.1038/nrg2341\",\n      \"10.1038/nrg2504\",\n      \"10.1038/nrg2522\",\n      \"10.1038/nrg2538\",\n      \"10.1038/nrg2640\",\n      \"10.1038/nrg2695\",\n      \"10.1038/nrg2719\",\n      \"10.1038/nrg2776\",\n      \"10.1038/nrg2781\",\n      \"10.1038/nrg2810\",\n      \"10.1038/nrg2957\",\n      \"10.1038/nrg3052\",\n      \"10.1038/nrg3117\",\n      \"10.1038/nrg3124\",\n      \"10.1038/nrg3163\",\n      \"10.1038/nrg3185\",\n      \"10.1038/nrg3207\",\n      \"10.1038/nrg3229\",\n      \"10.1038/nrg3594\",\n      \"10.1038/nrg3607\",\n      \"10.1038/nrg3724\",\n      \"10.1038/nrg3813\",\n      \"10.1038/nrg3937\",\n      \"10.1038/nrg3962\",\n      \"10.1038/nrg793\",\n      \"10.1038/nrg798\",\n      \"10.1038/nri.2015.3\",\n      \"10.1038/nri.2016.129\",\n      \"10.1038/nri.2016.34\",\n      \"10.1038/nri.2017.108\",\n      \"10.1038/nri.2017.28\",\n      \"10.1038/nri.2017.75\",\n      \"10.1038/nri.2017.76\",\n      \"10.1038/nri.2018.3\",\n      \"10.1038/nri1148\",\n      \"10.1038/nri1182\",\n      \"10.1038/nri1412\",\n      \"10.1038/nri1631\",\n      \"10.1038/nri1670\",\n      \"10.1038/nri1733\",\n      \"10.1038/nri2056\",\n      \"10.1038/nri2191\",\n      \"10.1038/nri2448\",\n      \"10.1038/nri2572\",\n      \"10.1038/nri2586\",\n      \"10.1038/nri2735\",\n      \"10.1038/nri2998\",\n      \"10.1038/nri3088\",\n      \"10.1038/nri3095\",\n      \"10.1038/nri3156\",\n      \"10.1038/nri3175\",\n      \"10.1038/nri3259\",\n      \"10.1038/nri3737\",\n      \"10.1038/nri3777\",\n      \"10.1038/nri3823\",\n      \"10.1038/nri3831\",\n      \"10.1038/nri3901\",\n      \"10.1038/nri854\",\n      \"10.1038/nri855\",\n      \"10.1038/nri978\",\n      \"10.1038/nrm.2015.2\",\n      \"10.1038/nrm.2015.4\",\n      \"10.1038/nrm.2016.126\",\n      \"10.1038/nrm.2016.132\",\n      \"10.1038/nrm.2016.76\",\n      \"10.1038/nrm.2016.87\",\n      \"10.1038/nrm.2016.94\",\n      \"10.1038/nrm.2017.10\",\n      \"10.1038/nrm.2017.16\",\n      \"10.1038/nrm.2017.87\",\n      \"10.1038/nrm.2017.91\",\n      \"10.1038/nrm1335\",\n      \"10.1038/nrm1336\",\n      \"10.1038/nrm1589\",\n      \"10.1038/nrm1645\",\n      \"10.1038/nrm1907\",\n      \"10.1038/nrm1987\",\n      \"10.1038/nrm2104\",\n      \"10.1038/nrm2178\",\n      \"10.1038/nrm2233\",\n      \"10.1038/nrm2354\",\n      \"10.1038/nrm2468\",\n      \"10.1038/nrm2636\",\n      \"10.1038/nrm2777\",\n      \"10.1038/nrm2956\",\n      \"10.1038/nrm3036\",\n      \"10.1038/nrm3089\",\n      \"10.1038/nrm3154\",\n      \"10.1038/nrm3176\",\n      \"10.1038/nrm3185\",\n      \"10.1038/nrm3226\",\n      \"10.1038/nrm3311\",\n      \"10.1038/nrm3359\",\n      \"10.1038/nrm3470\",\n      \"10.1038/nrm3742\",\n      \"10.1038/nrm3877\",\n      \"10.1038/nrm3943\",\n      \"10.1038/nrm3949\",\n      \"10.1038/nrm4074\",\n      \"10.1038/nrm908\",\n      \"10.1038/nrmicro.2016.103\",\n      \"10.1038/nrmicro.2016.131\",\n      \"10.1038/nrmicro.2017.148\",\n      \"10.1038/nrmicro.2017.157\",\n      \"10.1038/nrmicro.2017.16\",\n      \"10.1038/nrmicro1273\",\n      \"10.1038/nrmicro1789\",\n      \"10.1038/nrmicro1969\",\n      \"10.1038/nrmicro2073\",\n      \"10.1038/nrmicro2128\",\n      \"10.1038/nrmicro2242\",\n      \"10.1038/nrmicro3069\",\n      \"10.1038/nrmicro3096\",\n      \"10.1038/nrmicro3346\",\n      \"10.1038/nrmicro3364\",\n      \"10.1038/nrmicro3569\",\n      \"10.1038/nrmicro954\",\n      \"10.1038/nrn.2015.26\",\n      \"10.1038/nrn.2016.68\",\n      \"10.1038/nrn.2017.85\",\n      \"10.1038/nrn1058\",\n      \"10.1038/nrn2151\",\n      \"10.1038/nrn2402\",\n      \"10.1038/nrn2575\",\n      \"10.1038/nrn2810\",\n      \"10.1038/nrn2822\",\n      \"10.1038/nrn2851\",\n      \"10.1038/nrn2994\",\n      \"10.1038/nrn3319\",\n      \"10.1038/nrn3469\",\n      \"10.1038/nrn3586\",\n      \"10.1038/nrn3689\",\n      \"10.1038/nrn3886\",\n      \"10.1038/nrn4021\",\n      \"10.1038/nrneurol.2014.187\",\n      \"10.1038/nrneurol.2017.99\",\n      \"10.1038/nrrheum.2010.102\",\n      \"10.1038/nrrheum.2016.178\",\n      \"10.1038/nrrheum.2016.91\",\n      \"10.1038/nsb739\",\n      \"10.1038/nsb808\",\n      \"10.1038/nsmb.1408\",\n      \"10.1038/nsmb.1414\",\n      \"10.1038/nsmb.1502\",\n      \"10.1038/nsmb.1547\",\n      \"10.1038/nsmb.1615\",\n      \"10.1038/nsmb.1720\",\n      \"10.1038/nsmb.1847\",\n      \"10.1038/nsmb.2185\",\n      \"10.1038/nsmb.2331\",\n      \"10.1038/nsmb.2379\",\n      \"10.1038/nsmb.2414\",\n      \"10.1038/nsmb.2419\",\n      \"10.1038/nsmb.2616\",\n      \"10.1038/nsmb.2660\",\n      \"10.1038/nsmb.2669\",\n      \"10.1038/nsmb.2771\",\n      \"10.1038/nsmb.2784\",\n      \"10.1038/nsmb.2813\",\n      \"10.1038/nsmb.2939\",\n      \"10.1038/nsmb.3075\",\n      \"10.1038/nsmb.3140\",\n      \"10.1038/nsmb.3195\",\n      \"10.1038/nsmb.3402\",\n      \"10.1038/nsmb.3464\",\n      \"10.1038/nsmb814\",\n      \"10.1038/onc.2008.33\",\n      \"10.1038/onc.2009.441\",\n      \"10.1038/onc.2010.189\",\n      \"10.1038/onc.2010.371\",\n      \"10.1038/onc.2010.421\",\n      \"10.1038/onc.2010.492\",\n      \"10.1038/onc.2011.350\",\n      \"10.1038/onc.2011.425\",\n      \"10.1038/onc.2011.494\",\n      \"10.1038/onc.2011.91\",\n      \"10.1038/onc.2012.8\",\n      \"10.1038/onc.2013.107\",\n      \"10.1038/onc.2013.360\",\n      \"10.1038/onc.2013.477\",\n      \"10.1038/onc.2013.565\",\n      \"10.1038/onc.2014.162\",\n      \"10.1038/onc.2014.201\",\n      \"10.1038/onc.2015.147\",\n      \"10.1038/onc.2016.309\",\n      \"10.1038/onc.2016.55\",\n      \"10.1038/onc.2017.1\",\n      \"10.1038/onc.2017.189\",\n      \"10.1038/onc.2017.404\",\n      \"10.1038/onc.2017.90\",\n      \"10.1038/s12276-018-0196-9\",\n      \"10.1038/s12276-019-0237-z\",\n      \"10.1038/s12276-019-0329-9\",\n      \"10.1038/s12276-019-0371-7\",\n      \"10.1038/s12276-020-0447-4\",\n      \"10.1038/s12276-021-00692-x\",\n      \"10.1038/s12276-022-00765-5\",\n      \"10.1038/s12276-022-00821-0\",\n      \"10.1038/s12276-022-00869-y\",\n      \"10.1038/s12276-022-00912-y\",\n      \"10.1038/s12276-023-01006-z\",\n      \"10.1038/s12276-023-01094-x\",\n      \"10.1038/s12276-024-01254-7\",\n      \"10.1038/s41374-021-00642-1\",\n      \"10.1038/s41375-020-01088-y\",\n      \"10.1038/s41375-020-0755-7\",\n      \"10.1038/s41375-021-01160-1\",\n      \"10.1038/s41375-022-01708-9\",\n      \"10.1038/s41375-024-02191-0\",\n      \"10.1038/s41379-018-0130-7\",\n      \"10.1038/s41379-019-0428-0\",\n      \"10.1038/s41380-018-0260-9\",\n      \"10.1038/s41380-019-0539-5\",\n      \"10.1038/s41380-019-0604-0\",\n      \"10.1038/s41380-022-01700-w\",\n      \"10.1038/s41380-023-01962-y\",\n      \"10.1038/s41380-023-02108-w\",\n      \"10.1038/s41385-018-0072-x\",\n      \"10.1038/s41385-018-0109-1\",\n      \"10.1038/s41385-019-0227-4\",\n      \"10.1038/s41385-020-00349-4\",\n      \"10.1038/s41385-021-00385-8\",\n      \"10.1038/s41386-018-0307-2\",\n      \"10.1038/s41386-021-01101-7\",\n      \"10.1038/s41386-021-01137-9\",\n      \"10.1038/s41388-017-0121-z\",\n      \"10.1038/s41388-018-0166-7\",\n      \"10.1038/s41388-018-0261-9\",\n      \"10.1038/s41388-018-0302-4\",\n      \"10.1038/s41388-019-0782-x\",\n      \"10.1038/s41388-019-0816-4\",\n      \"10.1038/s41388-019-0888-1\",\n      \"10.1038/s41388-019-0996-y\",\n      \"10.1038/s41388-020-1183-x\",\n      \"10.1038/s41388-020-1354-9\",\n      \"10.1038/s41388-021-02026-7\",\n      \"10.1038/s41388-021-02090-z\",\n      \"10.1038/s41388-022-02423-6\",\n      \"10.1038/s41388-022-02475-8\",\n      \"10.1038/s41388-023-02866-5\",\n      \"10.1038/s41389-022-00420-8\",\n      \"10.1038/s41390-018-0214-6\",\n      \"10.1038/s41390-019-0654-7\",\n      \"10.1038/s41390-022-02239-w\",\n      \"10.1038/s41392-019-0089-y\",\n      \"10.1038/s41392-020-00222-7\",\n      \"10.1038/s41392-020-00312-6\",\n      \"10.1038/s41392-020-00315-3\",\n      \"10.1038/s41392-020-00449-4\",\n      \"10.1038/s41392-021-00484-9\",\n      \"10.1038/s41392-021-00485-8\",\n      \"10.1038/s41392-021-00623-2\",\n      \"10.1038/s41392-021-00632-1\",\n      \"10.1038/s41392-021-00653-w\",\n      \"10.1038/s41392-021-00728-8\",\n      \"10.1038/s41392-021-00738-6\",\n      \"10.1038/s41392-021-00756-4\",\n      \"10.1038/s41392-021-00780-4\",\n      \"10.1038/s41392-021-00796-w\",\n      \"10.1038/s41392-021-00810-1\",\n      \"10.1038/s41392-021-00819-6\",\n      \"10.1038/s41392-022-00912-4\",\n      \"10.1038/s41392-022-00936-w\",\n      \"10.1038/s41392-022-00962-8\",\n      \"10.1038/s41392-022-01070-3\",\n      \"10.1038/s41392-022-01114-8\",\n      \"10.1038/s41392-022-01208-3\",\n      \"10.1038/s41392-022-01234-1\",\n      \"10.1038/s41392-023-01309-7\",\n      \"10.1038/s41392-023-01439-y\",\n      \"10.1038/s41392-023-01462-z\",\n      \"10.1038/s41392-023-01463-y\",\n      \"10.1038/s41392-023-01472-x\",\n      \"10.1038/s41392-023-01501-9\",\n      \"10.1038/s41392-023-01522-4\",\n      \"10.1038/s41392-023-01553-x\",\n      \"10.1038/s41392-024-01757-9\",\n      \"10.1038/s41392-024-01771-x\",\n      \"10.1038/s41392-024-01847-8\",\n      \"10.1038/s41396-020-00756-2\",\n      \"10.1038/s41396-020-00818-5\",\n      \"10.1038/s41396-020-00885-8\",\n      \"10.1038/s41396-020-0691-6\",\n      \"10.1038/s41396-022-01235-6\",\n      \"10.1038/s41396-023-01509-7\",\n      \"10.1038/s41398-018-0317-1\",\n      \"10.1038/s41398-019-0558-7\",\n      \"10.1038/s41398-019-0660-x\",\n      \"10.1038/s41398-020-00876-5\",\n      \"10.1038/s41398-020-00907-1\",\n      \"10.1038/s41398-020-00976-2\",\n      \"10.1038/s41398-020-0845-3\",\n      \"10.1038/s41398-021-01198-w\",\n      \"10.1038/s41398-023-02335-3\",\n      \"10.1038/s41398-023-02658-1\",\n      \"10.1038/s41401-023-01194-4\",\n      \"10.1038/s41408-021-00515-2\",\n      \"10.1038/s41416-019-0620-5\",\n      \"10.1038/s41416-020-01126-7\",\n      \"10.1038/s41416-020-0955-y\",\n      \"10.1038/s41416-021-01394-x\",\n      \"10.1038/s41416-022-01875-7\",\n      \"10.1038/s41416-022-02098-6\",\n      \"10.1038/s41417-019-0152-4\",\n      \"10.1038/s41417-021-00327-3\",\n      \"10.1038/s41417-024-00778-4\",\n      \"10.1038/s41418-017-0031-1\",\n      \"10.1038/s41418-018-0058-y\",\n      \"10.1038/s41418-018-0242-0\",\n      \"10.1038/s41418-018-0270-9\",\n      \"10.1038/s41418-019-0387-5\",\n      \"10.1038/s41418-019-0411-9\",\n      \"10.1038/s41418-020-00650-6\",\n      \"10.1038/s41418-020-0553-9\",\n      \"10.1038/s41418-021-00882-0\",\n      \"10.1038/s41418-022-00942-z\",\n      \"10.1038/s41418-023-01153-w\",\n      \"10.1038/s41418-023-01167-4\",\n      \"10.1038/s41418-023-01211-3\",\n      \"10.1038/s41419-017-0223-0\",\n      \"10.1038/s41419-018-0303-9\",\n      \"10.1038/s41419-018-0548-3\",\n      \"10.1038/s41419-018-0925-y\",\n      \"10.1038/s41419-018-0927-9\",\n      \"10.1038/s41419-018-1102-z\",\n      \"10.1038/s41419-018-1264-8\",\n      \"10.1038/s41419-019-2208-7\",\n      \"10.1038/s41419-020-02795-1\",\n      \"10.1038/s41419-020-02827-w\",\n      \"10.1038/s41419-020-02911-1\",\n      \"10.1038/s41419-020-2476-2\",\n      \"10.1038/s41419-020-2584-z\",\n      \"10.1038/s41419-021-03441-0\",\n      \"10.1038/s41419-021-03664-1\",\n      \"10.1038/s41419-021-04238-x\",\n      \"10.1038/s41419-022-04509-1\",\n      \"10.1038/s41419-022-04535-z\",\n      \"10.1038/s41419-022-04830-9\",\n      \"10.1038/s41419-022-04864-z\",\n      \"10.1038/s41419-022-04983-7\",\n      \"10.1038/s41419-022-05153-5\",\n      \"10.1038/s41419-022-05155-3\",\n      \"10.1038/s41419-022-05389-1\",\n      \"10.1038/s41419-023-05753-9\",\n      \"10.1038/s41419-023-06122-2\",\n      \"10.1038/s41419-023-06191-3\",\n      \"10.1038/s41419-023-06217-w\",\n      \"10.1038/s41419-023-06225-w\",\n      \"10.1038/s41420-020-00349-0\",\n      \"10.1038/s41420-021-00550-9\",\n      \"10.1038/s41420-022-00929-2\",\n      \"10.1038/s41420-022-01101-6\",\n      \"10.1038/s41420-023-01359-4\",\n      \"10.1038/s41420-023-01575-y\",\n      \"10.1038/s41421-020-00186-6\",\n      \"10.1038/s41421-020-0157-z\",\n      \"10.1038/s41421-020-0165-z\",\n      \"10.1038/s41421-021-00297-8\",\n      \"10.1038/s41421-021-00301-1\",\n      \"10.1038/s41421-021-00302-0\",\n      \"10.1038/s41421-022-00426-x\",\n      \"10.1038/s41421-022-00494-z\",\n      \"10.1038/s41421-022-00503-1\",\n      \"10.1038/s41421-024-00699-4\",\n      \"10.1038/s41422-018-0078-7\",\n      \"10.1038/s41422-020-00402-8\",\n      \"10.1038/s41422-020-00451-z\",\n      \"10.1038/s41422-020-0349-y\",\n      \"10.1038/s41422-020-0374-x\",\n      \"10.1038/s41422-022-00638-6\",\n      \"10.1038/s41422-023-00848-6\",\n      \"10.1038/s41422-024-00973-w\",\n      \"10.1038/s41422-024-00988-3\",\n      \"10.1038/s41423-019-0298-x\",\n      \"10.1038/s41423-019-0327-9\",\n      \"10.1038/s41423-020-00549-9\",\n      \"10.1038/s41423-020-00558-8\",\n      \"10.1038/s41423-020-0502-z\",\n      \"10.1038/s41423-021-00752-2\",\n      \"10.1038/s41423-023-00984-4\",\n      \"10.1038/s41426-018-0042-0\",\n      \"10.1038/s41427-021-00304-0\",\n      \"10.1038/s41431-018-0130-6\",\n      \"10.1038/s41431-019-0457-7\",\n      \"10.1038/s41435-019-0069-9\",\n      \"10.1038/s41435-021-00133-9\",\n      \"10.1038/s41437-021-00410-3\",\n      \"10.1038/s41437-023-00639-0\",\n      \"10.1038/s41438-020-0248-x/6445440\",\n      \"10.1038/s41438-021-00665-1/6446757\",\n      \"10.1038/s41467-017-00102-9\",\n      \"10.1038/s41467-017-00128-z\",\n      \"10.1038/s41467-017-00143-0\",\n      \"10.1038/s41467-017-00324-x\",\n      \"10.1038/s41467-017-00647-9\",\n      \"10.1038/s41467-017-00700-7\",\n      \"10.1038/s41467-017-00769-0\",\n      \"10.1038/s41467-017-00843-7\",\n      \"10.1038/s41467-017-00859-z\",\n      \"10.1038/s41467-017-00993-8\",\n      \"10.1038/s41467-017-01049-7\",\n      \"10.1038/s41467-017-01055-9\",\n      \"10.1038/s41467-017-01164-5\",\n      \"10.1038/s41467-017-01427-1\",\n      \"10.1038/s41467-017-02111-0\",\n      \"10.1038/s41467-017-02622-w\",\n      \"10.1038/s41467-018-03050-0\",\n      \"10.1038/s41467-018-03131-0\",\n      \"10.1038/s41467-018-03205-z\",\n      \"10.1038/s41467-018-03245-5\",\n      \"10.1038/s41467-018-03347-0\",\n      \"10.1038/s41467-018-03369-8\",\n      \"10.1038/s41467-018-03371-0\",\n      \"10.1038/s41467-018-03411-9\",\n      \"10.1038/s41467-018-03554-9\",\n      \"10.1038/s41467-018-03803-x\",\n      \"10.1038/s41467-018-04041-x\",\n      \"10.1038/s41467-018-04155-2\",\n      \"10.1038/s41467-018-04522-z\",\n      \"10.1038/s41467-018-04929-8\",\n      \"10.1038/s41467-018-05012-y\",\n      \"10.1038/s41467-018-05050-6\",\n      \"10.1038/s41467-018-05072-0\",\n      \"10.1038/s41467-018-05196-3\",\n      \"10.1038/s41467-018-05370-7\",\n      \"10.1038/s41467-018-05487-9\",\n      \"10.1038/s41467-018-05644-0\",\n      \"10.1038/s41467-018-05780-7\",\n      \"10.1038/s41467-018-05807-z\",\n      \"10.1038/s41467-018-05929-4\",\n      \"10.1038/s41467-018-06027-1\",\n      \"10.1038/s41467-018-06318-7\",\n      \"10.1038/s41467-018-06391-y\",\n      \"10.1038/s41467-018-06407-7\",\n      \"10.1038/s41467-018-06448-y\",\n      \"10.1038/s41467-018-06451-3\",\n      \"10.1038/s41467-018-07053-9\",\n      \"10.1038/s41467-018-07063-7\",\n      \"10.1038/s41467-018-07142-9\",\n      \"10.1038/s41467-018-07358-9\",\n      \"10.1038/s41467-018-07478-2\",\n      \"10.1038/s41467-018-07582-3\",\n      \"10.1038/s41467-018-07641-9\",\n      \"10.1038/s41467-018-07702-z\",\n      \"10.1038/s41467-018-08247-x\",\n      \"10.1038/s41467-019-08630-2\",\n      \"10.1038/s41467-019-08705-0\",\n      \"10.1038/s41467-019-08801-1\",\n      \"10.1038/s41467-019-08888-6\",\n      \"10.1038/s41467-019-08892-w\",\n      \"10.1038/s41467-019-09086-0\",\n      \"10.1038/s41467-019-09153-6\",\n      \"10.1038/s41467-019-09482-6\",\n      \"10.1038/s41467-019-09518-x\",\n      \"10.1038/s41467-019-09525-y\",\n      \"10.1038/s41467-019-09551-w\",\n      \"10.1038/s41467-019-09567-2\",\n      \"10.1038/s41467-019-09651-7\",\n      \"10.1038/s41467-019-09741-6\",\n      \"10.1038/s41467-019-09970-9\",\n      \"10.1038/s41467-019-09987-0\",\n      \"10.1038/s41467-019-10172-6\",\n      \"10.1038/s41467-019-10568-4\",\n      \"10.1038/s41467-019-10677-0\",\n      \"10.1038/s41467-019-10725-9\",\n      \"10.1038/s41467-019-10765-1\",\n      \"10.1038/s41467-019-10781-1\",\n      \"10.1038/s41467-019-11242-5\",\n      \"10.1038/s41467-019-11668-x\",\n      \"10.1038/s41467-019-11782-w\",\n      \"10.1038/s41467-019-11977-1\",\n      \"10.1038/s41467-019-12166-w\",\n      \"10.1038/s41467-019-12384-2\",\n      \"10.1038/s41467-019-12812-3\",\n      \"10.1038/s41467-019-12856-5\",\n      \"10.1038/s41467-019-12901-3\",\n      \"10.1038/s41467-019-12971-3\",\n      \"10.1038/s41467-019-13368-y\",\n      \"10.1038/s41467-019-13404-x\",\n      \"10.1038/s41467-019-13499-2\",\n      \"10.1038/s41467-019-13809-8\",\n      \"10.1038/s41467-019-13869-w\",\n      \"10.1038/s41467-019-13906-8\",\n      \"10.1038/s41467-019-13913-9\",\n      \"10.1038/s41467-019-14065-6\",\n      \"10.1038/s41467-019-14149-3\",\n      \"10.1038/s41467-019-14198-8\",\n      \"10.1038/s41467-020-14421-x\",\n      \"10.1038/s41467-020-14443-5\",\n      \"10.1038/s41467-020-14471-1\",\n      \"10.1038/s41467-020-14500-z\",\n      \"10.1038/s41467-020-14621-5\",\n      \"10.1038/s41467-020-14685-3\",\n      \"10.1038/s41467-020-14987-6\",\n      \"10.1038/s41467-020-15221-z\",\n      \"10.1038/s41467-020-15303-y\",\n      \"10.1038/s41467-020-15409-3\",\n      \"10.1038/s41467-020-15607-z\",\n      \"10.1038/s41467-020-15650-w\",\n      \"10.1038/s41467-020-15702-1\",\n      \"10.1038/s41467-020-15733-8\",\n      \"10.1038/s41467-020-16138-3\",\n      \"10.1038/s41467-020-16243-3\",\n      \"10.1038/s41467-020-16366-7\",\n      \"10.1038/s41467-020-16542-9\",\n      \"10.1038/s41467-020-16564-3\",\n      \"10.1038/s41467-020-16602-0\",\n      \"10.1038/s41467-020-16750-3\",\n      \"10.1038/s41467-020-16890-6\",\n      \"10.1038/s41467-020-17009-7\",\n      \"10.1038/s41467-020-17022-w\",\n      \"10.1038/s41467-020-17047-1\",\n      \"10.1038/s41467-020-17093-9\",\n      \"10.1038/s41467-020-17181-w\",\n      \"10.1038/s41467-020-17202-8\",\n      \"10.1038/s41467-020-17405-z\",\n      \"10.1038/s41467-020-17408-w\",\n      \"10.1038/s41467-020-17414-y\",\n      \"10.1038/s41467-020-17504-x\",\n      \"10.1038/s41467-020-17644-0\",\n      \"10.1038/s41467-020-17735-y\",\n      \"10.1038/s41467-020-17954-3\",\n      \"10.1038/s41467-020-18174-5\",\n      \"10.1038/s41467-020-18387-8\",\n      \"10.1038/s41467-020-18415-7\",\n      \"10.1038/s41467-020-18524-3\",\n      \"10.1038/s41467-020-18565-8\",\n      \"10.1038/s41467-020-18619-x\",\n      \"10.1038/s41467-020-18693-1\",\n      \"10.1038/s41467-020-18861-3\",\n      \"10.1038/s41467-020-19011-5\",\n      \"10.1038/s41467-020-19136-7\",\n      \"10.1038/s41467-020-19167-0\",\n      \"10.1038/s41467-020-19227-5\",\n      \"10.1038/s41467-020-19457-7\",\n      \"10.1038/s41467-020-19737-2\",\n      \"10.1038/s41467-020-19877-5\",\n      \"10.1038/s41467-020-19969-2\",\n      \"10.1038/s41467-020-19983-4\",\n      \"10.1038/s41467-020-19988-z\",\n      \"10.1038/s41467-020-20136-w\",\n      \"10.1038/s41467-020-20149-5\",\n      \"10.1038/s41467-020-20158-4\",\n      \"10.1038/s41467-020-20171-7\",\n      \"10.1038/s41467-020-20225-w\",\n      \"10.1038/s41467-020-20241-w\",\n      \"10.1038/s41467-020-20282-1\",\n      \"10.1038/s41467-020-20314-w\",\n      \"10.1038/s41467-020-20810-z\",\n      \"10.1038/s41467-021-20981-3\",\n      \"10.1038/s41467-021-21039-0\",\n      \"10.1038/s41467-021-21095-6\",\n      \"10.1038/s41467-021-21210-7\",\n      \"10.1038/s41467-021-21246-9\",\n      \"10.1038/s41467-021-21314-0\",\n      \"10.1038/s41467-021-21337-7\",\n      \"10.1038/s41467-021-21344-8\",\n      \"10.1038/s41467-021-21368-0\",\n      \"10.1038/s41467-021-21383-1\",\n      \"10.1038/s41467-021-21407-w\",\n      \"10.1038/s41467-021-21511-x\",\n      \"10.1038/s41467-021-21583-9\",\n      \"10.1038/s41467-021-21661-y\",\n      \"10.1038/s41467-021-21765-5\",\n      \"10.1038/s41467-021-22033-2\",\n      \"10.1038/s41467-021-22266-1\",\n      \"10.1038/s41467-021-22276-z\",\n      \"10.1038/s41467-021-22295-w\",\n      \"10.1038/s41467-021-22301-1\",\n      \"10.1038/s41467-021-22308-8\",\n      \"10.1038/s41467-021-22393-9\",\n      \"10.1038/s41467-021-23015-0\",\n      \"10.1038/s41467-021-23303-9\",\n      \"10.1038/s41467-021-23395-3\",\n      \"10.1038/s41467-021-23579-x\",\n      \"10.1038/s41467-021-23708-6\",\n      \"10.1038/s41467-021-24010-1\",\n      \"10.1038/s41467-021-24037-4\",\n      \"10.1038/s41467-021-24341-z\",\n      \"10.1038/s41467-021-24429-6\",\n      \"10.1038/s41467-021-24436-7\",\n      \"10.1038/s41467-021-24641-4\",\n      \"10.1038/s41467-021-24905-z\",\n      \"10.1038/s41467-021-24951-7\",\n      \"10.1038/s41467-021-24963-3\",\n      \"10.1038/s41467-021-24987-9\",\n      \"10.1038/s41467-021-24997-7\",\n      \"10.1038/s41467-021-25035-2\",\n      \"10.1038/s41467-021-25062-z\",\n      \"10.1038/s41467-021-25274-3\",\n      \"10.1038/s41467-021-25418-5\",\n      \"10.1038/s41467-021-25604-5\",\n      \"10.1038/s41467-021-25777-z\",\n      \"10.1038/s41467-021-25827-6\",\n      \"10.1038/s41467-021-25928-2\",\n      \"10.1038/s41467-021-26095-0\",\n      \"10.1038/s41467-021-26098-x\",\n      \"10.1038/s41467-021-26427-0\",\n      \"10.1038/s41467-021-26431-4\",\n      \"10.1038/s41467-021-26469-4\",\n      \"10.1038/s41467-021-26574-4\",\n      \"10.1038/s41467-021-26880-x\",\n      \"10.1038/s41467-021-26952-y\",\n      \"10.1038/s41467-021-27034-9\",\n      \"10.1038/s41467-021-27204-9\",\n      \"10.1038/s41467-021-27530-y\",\n      \"10.1038/s41467-021-27610-z\",\n      \"10.1038/s41467-021-27669-8\",\n      \"10.1038/s41467-021-27692-9\",\n      \"10.1038/s41467-021-27899-w\",\n      \"10.1038/s41467-021-27944-8\",\n      \"10.1038/s41467-022-28018-z\",\n      \"10.1038/s41467-022-28035-y\",\n      \"10.1038/s41467-022-28065-6\",\n      \"10.1038/s41467-022-28244-5\",\n      \"10.1038/s41467-022-28372-y\",\n      \"10.1038/s41467-022-28442-1\",\n      \"10.1038/s41467-022-28507-1\",\n      \"10.1038/s41467-022-28746-2\",\n      \"10.1038/s41467-022-28839-y\",\n      \"10.1038/s41467-022-28841-4\",\n      \"10.1038/s41467-022-28884-7\",\n      \"10.1038/s41467-022-28983-5\",\n      \"10.1038/s41467-022-29012-1\",\n      \"10.1038/s41467-022-29065-2\",\n      \"10.1038/s41467-022-29273-w\",\n      \"10.1038/s41467-022-29339-9\",\n      \"10.1038/s41467-022-29490-3\",\n      \"10.1038/s41467-022-29730-6\",\n      \"10.1038/s41467-022-29746-y\",\n      \"10.1038/s41467-022-30181-2\",\n      \"10.1038/s41467-022-30269-9\",\n      \"10.1038/s41467-022-30400-w\",\n      \"10.1038/s41467-022-30467-5\",\n      \"10.1038/s41467-022-30570-7\",\n      \"10.1038/s41467-022-30580-5\",\n      \"10.1038/s41467-022-30809-3\",\n      \"10.1038/s41467-022-30977-2\",\n      \"10.1038/s41467-022-31093-x\",\n      \"10.1038/s41467-022-31155-0\",\n      \"10.1038/s41467-022-31193-8\",\n      \"10.1038/s41467-022-31237-z\",\n      \"10.1038/s41467-022-31270-y\",\n      \"10.1038/s41467-022-31322-3\",\n      \"10.1038/s41467-022-31418-w\",\n      \"10.1038/s41467-022-31479-x\",\n      \"10.1038/s41467-022-31615-7\",\n      \"10.1038/s41467-022-31678-6\",\n      \"10.1038/s41467-022-31721-6\",\n      \"10.1038/s41467-022-31898-w\",\n      \"10.1038/s41467-022-32007-7\",\n      \"10.1038/s41467-022-32061-1\",\n      \"10.1038/s41467-022-32233-z\",\n      \"10.1038/s41467-022-32262-8\",\n      \"10.1038/s41467-022-32441-7\",\n      \"10.1038/s41467-022-32535-2\",\n      \"10.1038/s41467-022-33052-y\",\n      \"10.1038/s41467-022-33200-4\",\n      \"10.1038/s41467-022-33229-5\",\n      \"10.1038/s41467-022-33249-1\",\n      \"10.1038/s41467-022-33260-6\",\n      \"10.1038/s41467-022-33593-2\",\n      \"10.1038/s41467-022-33669-z\",\n      \"10.1038/s41467-022-34045-7\",\n      \"10.1038/s41467-022-34226-4\",\n      \"10.1038/s41467-022-34294-6\",\n      \"10.1038/s41467-022-34366-7\",\n      \"10.1038/s41467-022-34441-z\",\n      \"10.1038/s41467-022-34488-y\",\n      \"10.1038/s41467-022-34493-1\",\n      \"10.1038/s41467-022-34506-z\",\n      \"10.1038/s41467-022-34612-y\",\n      \"10.1038/s41467-022-34630-w\",\n      \"10.1038/s41467-022-35086-8\",\n      \"10.1038/s41467-022-35203-7\",\n      \"10.1038/s41467-022-35237-x\",\n      \"10.1038/s41467-022-35261-x\",\n      \"10.1038/s41467-022-35373-4\",\n      \"10.1038/s41467-022-35508-7\",\n      \"10.1038/s41467-022-35593-8\",\n      \"10.1038/s41467-023-35864-y\",\n      \"10.1038/s41467-023-35886-6\",\n      \"10.1038/s41467-023-35919-0\",\n      \"10.1038/s41467-023-35949-8\",\n      \"10.1038/s41467-023-35979-2\",\n      \"10.1038/s41467-023-35993-4\",\n      \"10.1038/s41467-023-36097-9\",\n      \"10.1038/s41467-023-36106-x\",\n      \"10.1038/s41467-023-36376-5\",\n      \"10.1038/s41467-023-36600-2\",\n      \"10.1038/s41467-023-36638-2\",\n      \"10.1038/s41467-023-36766-9\",\n      \"10.1038/s41467-023-36903-4\",\n      \"10.1038/s41467-023-36921-2\",\n      \"10.1038/s41467-023-36943-w\",\n      \"10.1038/s41467-023-37304-3\",\n      \"10.1038/s41467-023-37789-y\",\n      \"10.1038/s41467-023-37825-x\",\n      \"10.1038/s41467-023-37831-z\",\n      \"10.1038/s41467-023-37958-z\",\n      \"10.1038/s41467-023-38404-w\",\n      \"10.1038/s41467-023-38942-3\",\n      \"10.1038/s41467-023-39020-4\",\n      \"10.1038/s41467-023-39091-3\",\n      \"10.1038/s41467-023-39119-8\",\n      \"10.1038/s41467-023-39129-6\",\n      \"10.1038/s41467-023-39299-3\",\n      \"10.1038/s41467-023-39307-6\",\n      \"10.1038/s41467-023-39337-0\",\n      \"10.1038/s41467-023-39770-1\",\n      \"10.1038/s41467-023-39790-x\",\n      \"10.1038/s41467-023-40041-2\",\n      \"10.1038/s41467-023-40514-4\",\n      \"10.1038/s41467-023-40727-7\",\n      \"10.1038/s41467-023-40851-4\",\n      \"10.1038/s41467-023-41066-3\",\n      \"10.1038/s41467-023-41158-0\",\n      \"10.1038/s41467-023-41318-2\",\n      \"10.1038/s41467-023-41418-z\",\n      \"10.1038/s41467-023-41442-z\",\n      \"10.1038/s41467-023-41631-w\",\n      \"10.1038/s41467-023-41749-x\",\n      \"10.1038/s41467-023-41751-3\",\n      \"10.1038/s41467-023-41880-9\",\n      \"10.1038/s41467-023-42189-3\",\n      \"10.1038/s41467-023-42823-0\",\n      \"10.1038/s41467-023-42867-2\",\n      \"10.1038/s41467-023-43065-w\",\n      \"10.1038/s41467-023-43427-4\",\n      \"10.1038/s41467-023-43654-9\",\n      \"10.1038/s41467-023-43681-6\",\n      \"10.1038/s41467-023-43718-w\",\n      \"10.1038/s41467-023-44215-w\",\n      \"10.1038/s41467-023-44260-5\",\n      \"10.1038/s41467-023-44645-6\",\n      \"10.1038/s41467-024-44806-1\",\n      \"10.1038/s41467-024-45051-2\",\n      \"10.1038/s41467-024-45166-6\",\n      \"10.1038/s41467-024-45339-3\",\n      \"10.1038/s41467-024-45415-8\",\n      \"10.1038/s41467-024-46569-1\",\n      \"10.1038/s41467-024-46822-7\",\n      \"10.1038/s41467-024-47203-w\",\n      \"10.1038/s41467-024-47207-6\",\n      \"10.1038/s41467-024-47449-4\",\n      \"10.1038/s41467-024-47586-w\",\n      \"10.1038/s41467-024-47691-w\",\n      \"10.1038/s41467-024-47800-9\",\n      \"10.1038/s41467-024-48125-3\",\n      \"10.1038/s41467-024-48221-4\",\n      \"10.1038/s41467-024-48375-1\",\n      \"10.1038/s41467-024-48549-x\",\n      \"10.1038/s41467-024-48588-4\",\n      \"10.1038/s41467-024-48632-3\",\n      \"10.1038/s41467-024-49365-z\",\n      \"10.1038/s41467-024-49477-6\",\n      \"10.1038/s41467-024-49879-6\",\n      \"10.1038/s41477-019-0490-0\",\n      \"10.1038/s41477-020-00811-y\",\n      \"10.1038/s41477-021-00941-x\",\n      \"10.1038/s41477-021-01043-4\",\n      \"10.1038/s41477-022-01099-w\",\n      \"10.1038/s41477-023-01463-4\",\n      \"10.1038/s41514-024-00152-6\",\n      \"10.1038/s41522-023-00463-8\",\n      \"10.1038/s41522-024-00520-w\",\n      \"10.1038/s41524-019-0254-4\",\n      \"10.1038/s41524-020-00466-5\",\n      \"10.1038/s41524-022-00733-7\",\n      \"10.1038/s41525-021-00238-0\",\n      \"10.1038/s41525-024-00401-3\",\n      \"10.1038/s41526-023-00273-4\",\n      \"10.1038/s41531-022-00308-9\",\n      \"10.1038/s41536-019-0076-5\",\n      \"10.1038/s41538-019-0054-8\",\n      \"10.1038/s41540-022-00244-7\",\n      \"10.1038/s41541-022-00540-7\",\n      \"10.1038/s41541-023-00639-5\",\n      \"10.1038/s41541-024-00847-7\",\n      \"10.1038/s41551-019-0501-5\",\n      \"10.1038/s41551-020-00622-8\",\n      \"10.1038/s41551-021-00749-2\",\n      \"10.1038/s41551-021-00788-9\",\n      \"10.1038/s41551-021-00797-8\",\n      \"10.1038/s41551-021-00826-6\",\n      \"10.1038/s41551-021-00834-6\",\n      \"10.1038/s41551-023-01026-0\",\n      \"10.1038/s41551-023-01129-8\",\n      \"10.1038/s41556-018-0144-x\",\n      \"10.1038/s41556-018-0169-1\",\n      \"10.1038/s41556-019-0310-9\",\n      \"10.1038/s41556-019-0392-4\",\n      \"10.1038/s41556-020-00613-6\",\n      \"10.1038/s41556-020-0477-0\",\n      \"10.1038/s41556-021-00660-7\",\n      \"10.1038/s41556-022-00870-7\",\n      \"10.1038/s41556-022-00878-z\",\n      \"10.1038/s41556-024-01397-9\",\n      \"10.1038/s41557-021-00736-9\",\n      \"10.1038/s41557-021-00840-w\",\n      \"10.1038/s41557-022-01009-9\",\n      \"10.1038/s41557-023-01280-4\",\n      \"10.1038/s41559-018-0506-6\",\n      \"10.1038/s41559-018-0639-7\",\n      \"10.1038/s41559-019-0822-5\",\n      \"10.1038/s41559-019-1040-x\",\n      \"10.1038/s41559-020-01320-z\",\n      \"10.1038/s41559-022-01833-9\",\n      \"10.1038/s41559-023-02014-y\",\n      \"10.1038/s41563-020-00857-5\",\n      \"10.1038/s41564-018-0120-z\",\n      \"10.1038/s41564-018-0151-5\",\n      \"10.1038/s41564-018-0223-6\",\n      \"10.1038/s41564-018-0291-7\",\n      \"10.1038/s41564-018-0356-7\",\n      \"10.1038/s41564-019-0539-x\",\n      \"10.1038/s41564-019-0620-5\",\n      \"10.1038/s41564-019-0627-y\",\n      \"10.1038/s41564-019-0663-7\",\n      \"10.1038/s41564-020-0703-3\",\n      \"10.1038/s41564-020-0710-4\",\n      \"10.1038/s41564-021-00972-2\",\n      \"10.1038/s41564-021-00998-6\",\n      \"10.1038/s41564-023-01349-3\",\n      \"10.1038/s41565-021-00898-0\",\n      \"10.1038/s41565-021-00928-x\",\n      \"10.1038/s41565-021-00988-z\",\n      \"10.1038/s41565-023-01419-x\",\n      \"10.1038/s41565-023-01563-4\",\n      \"10.1038/s41566-022-00969-1\",\n      \"10.1038/s41567-019-0629-y\",\n      \"10.1038/s41568-018-0061-0\",\n      \"10.1038/s41568-018-0070-z\",\n      \"10.1038/s41568-019-0196-7\",\n      \"10.1038/s41568-019-0216-7\",\n      \"10.1038/s41568-020-0253-2\",\n      \"10.1038/s41568-020-0281-y\",\n      \"10.1038/s41568-020-0285-7\",\n      \"10.1038/s41568-021-00347-z\",\n      \"10.1038/s41568-021-00378-6\",\n      \"10.1038/s41568-021-00386-6\",\n      \"10.1038/s41568-021-00388-4\",\n      \"10.1038/s41568-023-00650-x\",\n      \"10.1038/s41570-017-0076\",\n      \"10.1038/s41570-021-00339-5\",\n      \"10.1038/s41571-019-0218-0\",\n      \"10.1038/s41571-020-0350-x\",\n      \"10.1038/s41571-021-00546-5\",\n      \"10.1038/s41571-022-00671-9\",\n      \"10.1038/s41571-023-00754-1\",\n      \"10.1038/s41571-023-00811-9\",\n      \"10.1038/s41572-019-0063-6\",\n      \"10.1038/s41572-021-00269-y\",\n      \"10.1038/s41573-019-0012-9\",\n      \"10.1038/s41573-019-0026-3\",\n      \"10.1038/s41573-019-0039-y\",\n      \"10.1038/s41573-019-0047-y\",\n      \"10.1038/s41573-020-00093-1\",\n      \"10.1038/s41573-020-00114-z\",\n      \"10.1038/s41573-020-0070-z\",\n      \"10.1038/s41573-021-00154-z\",\n      \"10.1038/s41573-021-00283-5\",\n      \"10.1038/s41573-022-00520-5\",\n      \"10.1038/s41573-023-00762-x\",\n      \"10.1038/s41574-020-0351-y\",\n      \"10.1038/s41575-021-00438-0\",\n      \"10.1038/s41576-018-0006-1\",\n      \"10.1038/s41576-018-0016-z\",\n      \"10.1038/s41576-018-0050-x\",\n      \"10.1038/s41576-018-0059-1\",\n      \"10.1038/s41576-018-0060-8\",\n      \"10.1038/s41576-018-0073-3\",\n      \"10.1038/s41576-018-0081-3\",\n      \"10.1038/s41576-019-0128-0\",\n      \"10.1038/s41576-019-0173-8\",\n      \"10.1038/s41576-019-0184-5\",\n      \"10.1038/s41576-019-0195-2\",\n      \"10.1038/s41576-019-0205-4\",\n      \"10.1038/s41576-020-00292-x\",\n      \"10.1038/s41576-020-00295-8\",\n      \"10.1038/s41576-020-00311-x\",\n      \"10.1038/s41576-020-0210-7\",\n      \"10.1038/s41576-020-0236-x\",\n      \"10.1038/s41576-020-0258-4\",\n      \"10.1038/s41576-021-00329-9\",\n      \"10.1038/s41576-021-00342-y\",\n      \"10.1038/s41576-021-00370-8\",\n      \"10.1038/s41576-021-00385-1\",\n      \"10.1038/s41576-021-00395-z\",\n      \"10.1038/s41576-021-00439-4\",\n      \"10.1038/s41576-022-00493-6\",\n      \"10.1038/s41576-022-00534-0\",\n      \"10.1038/s41576-022-00541-1\",\n      \"10.1038/s41576-022-00562-w\",\n      \"10.1038/s41576-023-00597-7\",\n      \"10.1038/s41576-023-00618-5\",\n      \"10.1038/s41577-018-0008-4\",\n      \"10.1038/s41577-018-0025-3\",\n      \"10.1038/s41577-019-0162-3\",\n      \"10.1038/s41577-019-0167-y\",\n      \"10.1038/s41577-019-0228-2\",\n      \"10.1038/s41577-019-0261-1\",\n      \"10.1038/s41577-020-00410-0\",\n      \"10.1038/s41577-020-00487-7\",\n      \"10.1038/s41577-021-00522-1\",\n      \"10.1038/s41577-022-00707-2\",\n      \"10.1038/s41577-023-00849-x\",\n      \"10.1038/s41577-023-00951-0\",\n      \"10.1038/s41578-018-0077-9\",\n      \"10.1038/s41578-019-0101-8\",\n      \"10.1038/s41578-021-00358-0\",\n      \"10.1038/s41579-019-0278-2\",\n      \"10.1038/s41579-019-0299-x\",\n      \"10.1038/s41579-020-0366-3\",\n      \"10.1038/s41579-020-0413-0\",\n      \"10.1038/s41579-021-00569-w\",\n      \"10.1038/s41579-021-00573-0\",\n      \"10.1038/s41579-021-00630-8\",\n      \"10.1038/s41579-023-00865-7\",\n      \"10.1038/s41579-023-00878-2\",\n      \"10.1038/s41579-023-00918-x\",\n      \"10.1038/s41579-023-00934-x\",\n      \"10.1038/s41580-018-0002-5\",\n      \"10.1038/s41580-018-0028-8\",\n      \"10.1038/s41580-019-0131-5\",\n      \"10.1038/s41580-019-0132-4\",\n      \"10.1038/s41580-019-0136-0\",\n      \"10.1038/s41580-019-0152-0\",\n      \"10.1038/s41580-019-0163-x\",\n      \"10.1038/s41580-020-00294-x\",\n      \"10.1038/s41580-020-00315-9\",\n      \"10.1038/s41580-020-00322-w\",\n      \"10.1038/s41580-020-0236-x\",\n      \"10.1038/s41580-020-0250-z\",\n      \"10.1038/s41580-020-0255-7\",\n      \"10.1038/s41580-021-00349-7\",\n      \"10.1038/s41580-021-00418-x\",\n      \"10.1038/s41580-022-00457-y\",\n      \"10.1038/s41580-022-00524-4\",\n      \"10.1038/s41580-023-00583-1\",\n      \"10.1038/s41580-023-00606-x\",\n      \"10.1038/s41580-023-00628-5\",\n      \"10.1038/s41580-023-00697-6\",\n      \"10.1038/s41580-024-00700-8\",\n      \"10.1038/s41580-024-00710-6\",\n      \"10.1038/s41580-024-00729-9\",\n      \"10.1038/s41581-018-0023-5\",\n      \"10.1038/s41581-019-0110-2\",\n      \"10.1038/s41581-019-0129-4\",\n      \"10.1038/s41581-022-00601-z\",\n      \"10.1038/s41582-020-00432-1\",\n      \"10.1038/s41582-021-00530-8\",\n      \"10.1038/s41583-018-0006-3\",\n      \"10.1038/s41583-018-0013-4\",\n      \"10.1038/s41583-019-0152-2\",\n      \"10.1038/s41583-019-0222-5\",\n      \"10.1038/s41583-020-00392-x\",\n      \"10.1038/s41583-020-0264-8\",\n      \"10.1038/s41583-020-0315-1\",\n      \"10.1038/s41583-020-0322-2\",\n      \"10.1038/s41583-021-00433-z\",\n      \"10.1038/s41583-021-00503-2\",\n      \"10.1038/s41583-022-00588-3\",\n      \"10.1038/s41584-021-00707-x\",\n      \"10.1038/s41585-018-0090-1\",\n      \"10.1038/s41586-018-0058-6\",\n      \"10.1038/s41586-018-0128-9\",\n      \"10.1038/s41586-018-0257-1\",\n      \"10.1038/s41586-018-0497-0\",\n      \"10.1038/s41586-018-0511-6\",\n      \"10.1038/s41586-018-0642-9\",\n      \"10.1038/s41586-018-0654-5\",\n      \"10.1038/s41586-018-0698-6\",\n      \"10.1038/s41586-018-0736-4\",\n      \"10.1038/s41586-018-0773-z\",\n      \"10.1038/s41586-018-0812-9\",\n      \"10.1038/s41586-018-0830-7\",\n      \"10.1038/s41586-018-0836-1\",\n      \"10.1038/s41586-019-0891-2\",\n      \"10.1038/s41586-019-0904-1\",\n      \"10.1038/s41586-019-1182-7\",\n      \"10.1038/s41586-019-1210-7\",\n      \"10.1038/s41586-019-1219-y\",\n      \"10.1038/s41586-019-1309-x\",\n      \"10.1038/s41586-019-1374-1\",\n      \"10.1038/s41586-019-1407-9\",\n      \"10.1038/s41586-019-1434-6\",\n      \"10.1038/s41586-019-1456-0\",\n      \"10.1038/s41586-019-1498-3\",\n      \"10.1038/s41586-019-1502-y\",\n      \"10.1038/s41586-019-1506-7\",\n      \"10.1038/s41586-019-1605-5\",\n      \"10.1038/s41586-019-1652-y\",\n      \"10.1038/s41586-019-1670-9\",\n      \"10.1038/s41586-019-1711-4\",\n      \"10.1038/s41586-019-1716-z\",\n      \"10.1038/s41586-019-1805-z\",\n      \"10.1038/s41586-019-1842-7\",\n      \"10.1038/s41586-019-1875-y\",\n      \"10.1038/s41586-019-1884-x\",\n      \"10.1038/s41586-019-1894-8\",\n      \"10.1038/s41586-019-1923-7\",\n      \"10.1038/s41586-019-1928-2\",\n      \"10.1038/s41586-020-03085-8\",\n      \"10.1038/s41586-020-03086-7\",\n      \"10.1038/s41586-020-1957-x\",\n      \"10.1038/s41586-020-1978-5\",\n      \"10.1038/s41586-020-2008-3\",\n      \"10.1038/s41586-020-2012-7\",\n      \"10.1038/s41586-020-2093-3\",\n      \"10.1038/s41586-020-2134-y\",\n      \"10.1038/s41586-020-2151-x\",\n      \"10.1038/s41586-020-2179-y\",\n      \"10.1038/s41586-020-2180-5\",\n      \"10.1038/s41586-020-2253-5\",\n      \"10.1038/s41586-020-2308-7\",\n      \"10.1038/s41586-020-2349-y\",\n      \"10.1038/s41586-020-2380-z\",\n      \"10.1038/s41586-020-2381-y\",\n      \"10.1038/s41586-020-2477-4\",\n      \"10.1038/s41586-020-2496-1\",\n      \"10.1038/s41586-020-2502-7\",\n      \"10.1038/s41586-020-2559-3\",\n      \"10.1038/s41586-020-2571-7\",\n      \"10.1038/s41586-020-2579-z\",\n      \"10.1038/s41586-020-2599-8\",\n      \"10.1038/s41586-020-2601-5\",\n      \"10.1038/s41586-020-2607-z\",\n      \"10.1038/s41586-020-2612-2\",\n      \"10.1038/s41586-020-2624-y\",\n      \"10.1038/s41586-020-2649-2\",\n      \"10.1038/s41586-020-2681-2\",\n      \"10.1038/s41586-020-2759-x\",\n      \"10.1038/s41586-020-2760-4\",\n      \"10.1038/s41586-020-2816-5\",\n      \"10.1038/s41586-020-2852-1\",\n      \"10.1038/s41586-020-2929-x\",\n      \"10.1038/s41586-020-2938-9\",\n      \"10.1038/s41586-020-3031-0\",\n      \"10.1038/s41586-021-03187-x\",\n      \"10.1038/s41586-021-03210-1\",\n      \"10.1038/s41586-021-03220-z\",\n      \"10.1038/s41586-021-03345-1\",\n      \"10.1038/s41586-021-03398-2\",\n      \"10.1038/s41586-021-03446-x\",\n      \"10.1038/s41586-021-03460-z\",\n      \"10.1038/s41586-021-03470-x\",\n      \"10.1038/s41586-021-03478-3\",\n      \"10.1038/s41586-021-03494-3\",\n      \"10.1038/s41586-021-03500-8\",\n      \"10.1038/s41586-021-03520-4\",\n      \"10.1038/s41586-021-03534-y\",\n      \"10.1038/s41586-021-03542-y\",\n      \"10.1038/s41586-021-03548-6\",\n      \"10.1038/s41586-021-03609-w\",\n      \"10.1038/s41586-021-03620-1\",\n      \"10.1038/s41586-021-03634-9\",\n      \"10.1038/s41586-021-03720-y\",\n      \"10.1038/s41586-021-03777-9\",\n      \"10.1038/s41586-021-03786-8\",\n      \"10.1038/s41586-021-03790-y\",\n      \"10.1038/s41586-021-03807-6\",\n      \"10.1038/s41586-021-03817-4\",\n      \"10.1038/s41586-021-03819-2\",\n      \"10.1038/s41586-021-03828-1\",\n      \"10.1038/s41586-021-03897-2\",\n      \"10.1038/s41586-021-03910-8\",\n      \"10.1038/s41586-021-03941-1\",\n      \"10.1038/s41586-021-03944-y\",\n      \"10.1038/s41586-021-03950-0\",\n      \"10.1038/s41586-021-03955-9\",\n      \"10.1038/s41586-021-03970-w\",\n      \"10.1038/s41586-021-04005-0\",\n      \"10.1038/s41586-021-04058-1\",\n      \"10.1038/s41586-021-04065-2\",\n      \"10.1038/s41586-021-04184-w\",\n      \"10.1038/s41586-021-04233-4\",\n      \"10.1038/s41586-021-04384-4\",\n      \"10.1038/s41586-021-04386-2\",\n      \"10.1038/s41586-021-04389-z\",\n      \"10.1038/s41586-022-04403-y\",\n      \"10.1038/s41586-022-04411-y\",\n      \"10.1038/s41586-022-04432-7\",\n      \"10.1038/s41586-022-04532-4\",\n      \"10.1038/s41586-022-04555-x\",\n      \"10.1038/s41586-022-04570-y\",\n      \"10.1038/s41586-022-04585-5\",\n      \"10.1038/s41586-022-04594-4\",\n      \"10.1038/s41586-022-04602-7\",\n      \"10.1038/s41586-022-04627-y\",\n      \"10.1038/s41586-022-04654-9\",\n      \"10.1038/s41586-022-04711-3\",\n      \"10.1038/s41586-022-04778-y\",\n      \"10.1038/s41586-022-04877-w\",\n      \"10.1038/s41586-022-04883-y\",\n      \"10.1038/s41586-022-04906-8\",\n      \"10.1038/s41586-022-04922-8\",\n      \"10.1038/s41586-022-04980-y\",\n      \"10.1038/s41586-022-05041-0\",\n      \"10.1038/s41586-022-05257-0\",\n      \"10.1038/s41586-022-05274-z\",\n      \"10.1038/s41586-022-05277-w\",\n      \"10.1038/s41586-022-05324-6\",\n      \"10.1038/s41586-022-05366-w\",\n      \"10.1038/s41586-022-05570-8\",\n      \"10.1038/s41586-022-05575-3\",\n      \"10.1038/s41586-022-05605-0\",\n      \"10.1038/s41586-023-05870-7\",\n      \"10.1038/s41586-023-05906-y\",\n      \"10.1038/s41586-023-05933-9\",\n      \"10.1038/s41586-023-05991-z\",\n      \"10.1038/s41586-023-06002-x\",\n      \"10.1038/s41586-023-06123-3\",\n      \"10.1038/s41586-023-06146-w\",\n      \"10.1038/s41586-023-06186-2\",\n      \"10.1038/s41586-023-06373-1\",\n      \"10.1038/s41586-023-06395-9\",\n      \"10.1038/s41586-023-06415-8\",\n      \"10.1038/s41586-023-06431-8\",\n      \"10.1038/s41586-023-06496-5\",\n      \"10.1038/s41586-023-06500-y\",\n      \"10.1038/s41586-023-06622-3\",\n      \"10.1038/s41586-023-06728-8\",\n      \"10.1038/s41586-023-06750-w\",\n      \"10.1038/s41586-023-06793-z\",\n      \"10.1038/s41586-023-06832-9\",\n      \"10.1038/s41586-023-06835-6\",\n      \"10.1038/s41586-023-06850-7\",\n      \"10.1038/s41586-023-06877-w\",\n      \"10.1038/s41586-023-06905-9\",\n      \"10.1038/s41586-023-06922-8\",\n      \"10.1038/s41586-024-07259-6\",\n      \"10.1038/s41586-024-07283-6\",\n      \"10.1038/s41586-024-07292-5\",\n      \"10.1038/s41586-024-07298-z\",\n      \"10.1038/s41586-024-07317-z\",\n      \"10.1038/s41586-024-07345-9\",\n      \"10.1038/s41586-024-07348-6\",\n      \"10.1038/s41586-024-07373-5\",\n      \"10.1038/s41586-024-07379-z\",\n      \"10.1038/s41586-024-07385-1\",\n      \"10.1038/s41586-024-07598-4\",\n      \"10.1038/s41587-019-0013-6\",\n      \"10.1038/s41587-019-0032-3\",\n      \"10.1038/s41587-019-0037-y\",\n      \"10.1038/s41587-019-0114-2\",\n      \"10.1038/s41587-019-0137-8\",\n      \"10.1038/s41587-019-0201-4\",\n      \"10.1038/s41587-019-0368-8\",\n      \"10.1038/s41587-020-00793-4\",\n      \"10.1038/s41587-020-0453-z\",\n      \"10.1038/s41587-020-0455-x\",\n      \"10.1038/s41587-020-0537-9\",\n      \"10.1038/s41587-020-0561-9\",\n      \"10.1038/s41587-020-0571-7\",\n      \"10.1038/s41587-020-0591-3\",\n      \"10.1038/s41587-020-0592-2\",\n      \"10.1038/s41587-020-0603-3\",\n      \"10.1038/s41587-020-0677-y\",\n      \"10.1038/s41587-021-00830-w\",\n      \"10.1038/s41587-021-00868-w\",\n      \"10.1038/s41587-021-00891-x\",\n      \"10.1038/s41587-021-00901-y\",\n      \"10.1038/s41587-021-00910-x\",\n      \"10.1038/s41587-021-00915-6\",\n      \"10.1038/s41587-021-01009-z\",\n      \"10.1038/s41587-021-01026-y\",\n      \"10.1038/s41587-021-01039-7\",\n      \"10.1038/s41587-021-01133-w\",\n      \"10.1038/s41587-021-01139-4\",\n      \"10.1038/s41587-021-01146-5\",\n      \"10.1038/s41587-021-01180-3\",\n      \"10.1038/s41587-021-01201-1\",\n      \"10.1038/s41587-022-01254-w\",\n      \"10.1038/s41587-022-01255-9\",\n      \"10.1038/s41587-022-01284-4\",\n      \"10.1038/s41587-022-01341-y\",\n      \"10.1038/s41587-022-01410-2\",\n      \"10.1038/s41587-022-01470-4\",\n      \"10.1038/s41587-022-01494-w\",\n      \"10.1038/s41587-022-01527-4\",\n      \"10.1038/s41587-022-01581-y\",\n      \"10.1038/s41587-022-01595-6\",\n      \"10.1038/s41587-022-01613-7\",\n      \"10.1038/s41587-022-01618-2\",\n      \"10.1038/s41587-022-01624-4\",\n      \"10.1038/s41587-022-01636-0\",\n      \"10.1038/s41587-023-01678-y\",\n      \"10.1038/s41587-023-01748-1\",\n      \"10.1038/s41587-023-01756-1\",\n      \"10.1038/s41587-023-01758-z\",\n      \"10.1038/s41587-023-01759-y\",\n      \"10.1038/s41587-023-01763-2\",\n      \"10.1038/s41587-023-01801-z\",\n      \"10.1038/s41587-023-01821-9\",\n      \"10.1038/s41587-023-02072-4\",\n      \"10.1038/s41587-023-02106-x\",\n      \"10.1038/s41587-024-02133-2\",\n      \"10.1038/s41587-024-02157-8\",\n      \"10.1038/s41587-024-02174-7\",\n      \"10.1038/s41587-024-02224-0\",\n      \"10.1038/s41588-017-0007-6\",\n      \"10.1038/s41588-017-0016-5\",\n      \"10.1038/s41588-018-0091-2\",\n      \"10.1038/s41588-018-0175-z\",\n      \"10.1038/s41588-018-0218-5\",\n      \"10.1038/s41588-018-0223-8\",\n      \"10.1038/s41588-019-0370-6\",\n      \"10.1038/s41588-019-0392-0\",\n      \"10.1038/s41588-019-0462-3\",\n      \"10.1038/s41588-019-0466-z\",\n      \"10.1038/s41588-019-0479-7\",\n      \"10.1038/s41588-019-0494-8\",\n      \"10.1038/s41588-019-0499-3\",\n      \"10.1038/s41588-019-0521-9\",\n      \"10.1038/s41588-019-0531-7\",\n      \"10.1038/s41588-019-0538-0\",\n      \"10.1038/s41588-019-0561-1\",\n      \"10.1038/s41588-020-00745-3\",\n      \"10.1038/s41588-020-0652-z\",\n      \"10.1038/s41588-020-0662-x\",\n      \"10.1038/s41588-020-0664-8\",\n      \"10.1038/s41588-020-0696-0\",\n      \"10.1038/s41588-020-0709-z\",\n      \"10.1038/s41588-021-00785-3\",\n      \"10.1038/s41588-021-00852-9\",\n      \"10.1038/s41588-021-00900-4\",\n      \"10.1038/s41588-021-00911-1\",\n      \"10.1038/s41588-021-01009-4\",\n      \"10.1038/s41588-022-01052-9\",\n      \"10.1038/s41588-022-01241-6\",\n      \"10.1038/s41588-022-01295-6\",\n      \"10.1038/s41588-023-01434-7\",\n      \"10.1038/s41588-023-01442-7\",\n      \"10.1038/s41588-023-01475-y\",\n      \"10.1038/s41588-023-01529-1\",\n      \"10.1038/s41588-023-01572-y\",\n      \"10.1038/s41588-024-01678-x\",\n      \"10.1038/s41588-024-01681-2\",\n      \"10.1038/s41588-024-01688-9\",\n      \"10.1038/s41588-024-01749-z\",\n      \"10.1038/s41589-018-0008-5\",\n      \"10.1038/s41589-018-0180-7\",\n      \"10.1038/s41589-018-0184-3\",\n      \"10.1038/s41589-019-0362-y\",\n      \"10.1038/s41589-019-0412-5\",\n      \"10.1038/s41589-019-0415-2\",\n      \"10.1038/s41589-020-00679-1\",\n      \"10.1038/s41589-020-00734-x\",\n      \"10.1038/s41589-020-0473-5\",\n      \"10.1038/s41589-020-0556-3\",\n      \"10.1038/s41589-020-0584-z\",\n      \"10.1038/s41589-020-0594-x\",\n      \"10.1038/s41589-020-0622-x\",\n      \"10.1038/s41589-021-00841-3\",\n      \"10.1038/s41589-021-00868-6\",\n      \"10.1038/s41589-021-00889-1\",\n      \"10.1038/s41589-021-00925-0\",\n      \"10.1038/s41589-022-00985-w\",\n      \"10.1038/s41589-022-01065-9\",\n      \"10.1038/s41589-022-01218-w\",\n      \"10.1038/s41589-023-01427-x\",\n      \"10.1038/s41590-018-0108-0\",\n      \"10.1038/s41590-018-0114-2\",\n      \"10.1038/s41590-018-0212-1\",\n      \"10.1038/s41590-018-0291-z\",\n      \"10.1038/s41590-019-0320-6\",\n      \"10.1038/s41590-019-0342-0\",\n      \"10.1038/s41590-019-0382-5\",\n      \"10.1038/s41590-019-0417-y\",\n      \"10.1038/s41590-019-0429-7\",\n      \"10.1038/s41590-019-0514-y\",\n      \"10.1038/s41590-019-0542-7\",\n      \"10.1038/s41590-020-00858-1\",\n      \"10.1038/s41590-020-0669-6\",\n      \"10.1038/s41590-020-0676-7\",\n      \"10.1038/s41590-020-0677-6\",\n      \"10.1038/s41590-020-0707-4\",\n      \"10.1038/s41590-020-0723-4\",\n      \"10.1038/s41590-020-0728-z\",\n      \"10.1038/s41590-020-0781-7\",\n      \"10.1038/s41590-021-00910-8\",\n      \"10.1038/s41590-021-00913-5\",\n      \"10.1038/s41590-021-00927-z\",\n      \"10.1038/s41590-021-00996-0\",\n      \"10.1038/s41590-021-01004-1\",\n      \"10.1038/s41590-021-01040-x\",\n      \"10.1038/s41590-022-01222-1\",\n      \"10.1038/s41590-022-01232-z\",\n      \"10.1038/s41590-023-01477-2\",\n      \"10.1038/s41590-023-01519-9\",\n      \"10.1038/s41590-023-01526-w\",\n      \"10.1038/s41590-023-01530-0\",\n      \"10.1038/s41590-023-01627-6\",\n      \"10.1038/s41590-024-01859-0\",\n      \"10.1038/s41591-018-0014-x\",\n      \"10.1038/s41591-018-0049-z\",\n      \"10.1038/s41591-018-0050-6\",\n      \"10.1038/s41591-018-0078-7\",\n      \"10.1038/s41591-018-0327-9\",\n      \"10.1038/s41591-019-0371-0\",\n      \"10.1038/s41591-019-0374-x\",\n      \"10.1038/s41591-019-0498-z\",\n      \"10.1038/s41591-019-0668-z\",\n      \"10.1038/s41591-019-0733-7\",\n      \"10.1038/s41591-020-01168-7\",\n      \"10.1038/s41591-020-0790-y\",\n      \"10.1038/s41591-020-0818-3\",\n      \"10.1038/s41591-020-0944-y\",\n      \"10.1038/s41591-021-01351-4\",\n      \"10.1038/s41591-021-01678-y\",\n      \"10.1038/s41591-022-01792-5\",\n      \"10.1038/s41591-022-01911-2\",\n      \"10.1038/s41591-022-02092-8\",\n      \"10.1038/s41591-022-02104-7\",\n      \"10.1038/s41591-023-02760-3\",\n      \"10.1038/s41592-018-0048-5\",\n      \"10.1038/s41592-018-0051-x\",\n      \"10.1038/s41592-018-0074-3\",\n      \"10.1038/s41592-018-0138-4\",\n      \"10.1038/s41592-018-0149-1\",\n      \"10.1038/s41592-019-0437-4\",\n      \"10.1038/s41592-019-0496-6\",\n      \"10.1038/s41592-019-0511-y\",\n      \"10.1038/s41592-019-0580-y\",\n      \"10.1038/s41592-019-0610-9\",\n      \"10.1038/s41592-019-0686-2\",\n      \"10.1038/s41592-020-0914-9\",\n      \"10.1038/s41592-020-0965-y\",\n      \"10.1038/s41592-020-0966-x\",\n      \"10.1038/s41592-021-01100-y\",\n      \"10.1038/s41592-021-01101-x\",\n      \"10.1038/s41592-021-01231-2\",\n      \"10.1038/s41592-021-01264-7\",\n      \"10.1038/s41592-021-01312-2\",\n      \"10.1038/s41592-022-01409-2\",\n      \"10.1038/s41592-022-01488-1\",\n      \"10.1038/s41592-022-01507-1\",\n      \"10.1038/s41592-022-01575-3\",\n      \"10.1038/s41592-022-01639-4\",\n      \"10.1038/s41592-023-01938-4\",\n      \"10.1038/s41592-023-02036-1\",\n      \"10.1038/s41593-017-0056-2\",\n      \"10.1038/s41593-017-0057-1\",\n      \"10.1038/s41593-018-0128-y\",\n      \"10.1038/s41593-018-0145-x\",\n      \"10.1038/s41593-018-0241-y\",\n      \"10.1038/s41593-018-0287-x\",\n      \"10.1038/s41593-018-0328-5\",\n      \"10.1038/s41593-019-0354-y\",\n      \"10.1038/s41593-019-0445-9\",\n      \"10.1038/s41593-019-0538-5\",\n      \"10.1038/s41593-020-00728-x\",\n      \"10.1038/s41593-020-00783-4\",\n      \"10.1038/s41593-020-00787-0\",\n      \"10.1038/s41593-020-00789-y\",\n      \"10.1038/s41593-020-00794-1\",\n      \"10.1038/s41593-020-0586-x\",\n      \"10.1038/s41593-020-0597-7\",\n      \"10.1038/s41593-020-0603-0\",\n      \"10.1038/s41593-020-0604-z\",\n      \"10.1038/s41593-021-00872-y\",\n      \"10.1038/s41593-021-00878-6\",\n      \"10.1038/s41593-021-00905-6\",\n      \"10.1038/s41593-021-00951-0\",\n      \"10.1038/s41593-022-01041-5\",\n      \"10.1038/s41593-022-01061-1\",\n      \"10.1038/s41593-022-01094-6\",\n      \"10.1038/s41593-022-01176-5\",\n      \"10.1038/s41593-022-01180-9\",\n      \"10.1038/s41593-022-01196-1\",\n      \"10.1038/s41593-023-01339-y\",\n      \"10.1038/s41593-024-01573-y\",\n      \"10.1038/s41593-024-01679-3\",\n      \"10.1038/s41594-019-0339-2\",\n      \"10.1038/s41594-020-00539-5\",\n      \"10.1038/s41594-020-0387-7\",\n      \"10.1038/s41594-020-0469-6\",\n      \"10.1038/s41594-020-0477-6\",\n      \"10.1038/s41594-020-0480-y\",\n      \"10.1038/s41594-020-0493-6\",\n      \"10.1038/s41594-020-0494-5\",\n      \"10.1038/s41594-021-00583-9\",\n      \"10.1038/s41594-021-00652-z\",\n      \"10.1038/s41594-021-00674-7\",\n      \"10.1038/s41594-021-00690-7\",\n      \"10.1038/s41594-021-00693-4\",\n      \"10.1038/s41594-022-00798-4\",\n      \"10.1038/s41594-022-00885-6\",\n      \"10.1038/s41594-022-00890-9\",\n      \"10.1038/s41594-022-00896-3\",\n      \"10.1038/s41594-023-01034-3\",\n      \"10.1038/s41594-023-01070-z\",\n      \"10.1038/s41594-024-01268-9\",\n      \"10.1038/s41594-024-01320-8\",\n      \"10.1038/s41594-024-01334-2\",\n      \"10.1038/s41596-019-0128-8\",\n      \"10.1038/s41596-019-0267-y\",\n      \"10.1038/s41596-020-0312-x\",\n      \"10.1038/s41596-020-0336-2\",\n      \"10.1038/s41596-021-00556-8\",\n      \"10.1038/s41596-021-00628-9\",\n      \"10.1038/s41596-022-00688-5\",\n      \"10.1038/s41596-022-00724-4\",\n      \"10.1038/s41596-023-00905-9\",\n      \"10.1038/s41596-023-00910-y\",\n      \"10.1038/s41596-023-00924-6\",\n      \"10.1038/s41597-020-0476-9\",\n      \"10.1038/s41597-020-0556-x\",\n      \"10.1038/s41598-016-0028-x\",\n      \"10.1038/s41598-017-01186-5\",\n      \"10.1038/s41598-017-01240-2\",\n      \"10.1038/s41598-017-01788-z\",\n      \"10.1038/s41598-017-03067-3\",\n      \"10.1038/s41598-017-03956-7\",\n      \"10.1038/s41598-017-05025-5\",\n      \"10.1038/s41598-017-05274-4\",\n      \"10.1038/s41598-017-06352-3\",\n      \"10.1038/s41598-017-06391-w\",\n      \"10.1038/s41598-017-06999-y\",\n      \"10.1038/s41598-017-07226-4\",\n      \"10.1038/s41598-017-07394-3\",\n      \"10.1038/s41598-017-08266-6\",\n      \"10.1038/s41598-017-08722-3\",\n      \"10.1038/s41598-017-09779-w\",\n      \"10.1038/s41598-017-10094-7\",\n      \"10.1038/s41598-017-10544-2\",\n      \"10.1038/s41598-017-10794-0\",\n      \"10.1038/s41598-017-10966-y\",\n      \"10.1038/s41598-017-11268-z\",\n      \"10.1038/s41598-017-14262-7\",\n      \"10.1038/s41598-017-16932-y\",\n      \"10.1038/s41598-017-17204-5\",\n      \"10.1038/s41598-017-18144-w\",\n      \"10.1038/s41598-018-19535-3\",\n      \"10.1038/s41598-018-19714-2\",\n      \"10.1038/s41598-018-20831-1\",\n      \"10.1038/s41598-018-21053-1\",\n      \"10.1038/s41598-018-21337-6\",\n      \"10.1038/s41598-018-22134-x\",\n      \"10.1038/s41598-018-22730-x\",\n      \"10.1038/s41598-018-22905-6\",\n      \"10.1038/s41598-018-23342-1\",\n      \"10.1038/s41598-018-24509-6\",\n      \"10.1038/s41598-018-25311-0\",\n      \"10.1038/s41598-018-25336-5\",\n      \"10.1038/s41598-018-26004-4\",\n      \"10.1038/s41598-018-26317-4\",\n      \"10.1038/s41598-018-26636-6\",\n      \"10.1038/s41598-018-26832-4\",\n      \"10.1038/s41598-018-28304-1\",\n      \"10.1038/s41598-018-28413-x\",\n      \"10.1038/s41598-018-29291-z\",\n      \"10.1038/s41598-018-30383-z\",\n      \"10.1038/s41598-018-31012-5\",\n      \"10.1038/s41598-018-32340-2\",\n      \"10.1038/s41598-018-32855-8\",\n      \"10.1038/s41598-018-33592-8\",\n      \"10.1038/s41598-018-33947-1\",\n      \"10.1038/s41598-018-34533-1\",\n      \"10.1038/s41598-018-35716-6\",\n      \"10.1038/s41598-018-36350-y\",\n      \"10.1038/s41598-018-36912-0\",\n      \"10.1038/s41598-018-37850-7\",\n      \"10.1038/s41598-019-38497-8\",\n      \"10.1038/s41598-019-38554-2\",\n      \"10.1038/s41598-019-40417-9\",\n      \"10.1038/s41598-019-41060-0\",\n      \"10.1038/s41598-019-41300-3\",\n      \"10.1038/s41598-019-41528-z\",\n      \"10.1038/s41598-019-41661-9\",\n      \"10.1038/s41598-019-42484-4\",\n      \"10.1038/s41598-019-45457-9\",\n      \"10.1038/s41598-019-46082-2\",\n      \"10.1038/s41598-019-46682-y\",\n      \"10.1038/s41598-019-47248-8\",\n      \"10.1038/s41598-019-47258-6\",\n      \"10.1038/s41598-019-47488-8\",\n      \"10.1038/s41598-019-49390-9\",\n      \"10.1038/s41598-019-50389-5\",\n      \"10.1038/s41598-019-51511-3\",\n      \"10.1038/s41598-019-52758-6\",\n      \"10.1038/s41598-019-53294-z\",\n      \"10.1038/s41598-019-53647-8\",\n      \"10.1038/s41598-019-53847-2\",\n      \"10.1038/s41598-019-54684-z\",\n      \"10.1038/s41598-019-55717-3\",\n      \"10.1038/s41598-019-57089-0\",\n      \"10.1038/s41598-020-59917-0\",\n      \"10.1038/s41598-020-59938-9\",\n      \"10.1038/s41598-020-62912-0\",\n      \"10.1038/s41598-020-63682-5\",\n      \"10.1038/s41598-020-63917-5\",\n      \"10.1038/s41598-020-64665-2\",\n      \"10.1038/s41598-020-64831-6\",\n      \"10.1038/s41598-020-64887-4\",\n      \"10.1038/s41598-020-65009-w\",\n      \"10.1038/s41598-020-66862-5\",\n      \"10.1038/s41598-020-67817-6\",\n      \"10.1038/s41598-020-68811-8\",\n      \"10.1038/s41598-020-69356-6\",\n      \"10.1038/s41598-020-71550-5\",\n      \"10.1038/s41598-020-71566-x\",\n      \"10.1038/s41598-020-73443-z\",\n      \"10.1038/s41598-020-73583-2\",\n      \"10.1038/s41598-020-73613-z\",\n      \"10.1038/s41598-020-73767-w\",\n      \"10.1038/s41598-020-74080-2\",\n      \"10.1038/s41598-020-74521-y\",\n      \"10.1038/s41598-020-74536-5\",\n      \"10.1038/s41598-020-74737-y\",\n      \"10.1038/s41598-020-74793-4\",\n      \"10.1038/s41598-020-75432-8\",\n      \"10.1038/s41598-020-75734-x\",\n      \"10.1038/s41598-020-77992-1\",\n      \"10.1038/s41598-020-78294-2\",\n      \"10.1038/s41598-020-79049-9\",\n      \"10.1038/s41598-020-79344-5\",\n      \"10.1038/s41598-020-79742-9\",\n      \"10.1038/s41598-021-00834-1\",\n      \"10.1038/s41598-021-00958-4\",\n      \"10.1038/s41598-021-00988-y\",\n      \"10.1038/s41598-021-01220-7\",\n      \"10.1038/s41598-021-02251-w\",\n      \"10.1038/s41598-021-02943-3\",\n      \"10.1038/s41598-021-03184-0\",\n      \"10.1038/s41598-021-84026-x\",\n      \"10.1038/s41598-021-85509-7\",\n      \"10.1038/s41598-021-85709-1\",\n      \"10.1038/s41598-021-88516-w\",\n      \"10.1038/s41598-021-88988-w\",\n      \"10.1038/s41598-021-89673-8\",\n      \"10.1038/s41598-021-90096-8\",\n      \"10.1038/s41598-021-90455-5\",\n      \"10.1038/s41598-021-91168-5\",\n      \"10.1038/s41598-021-91563-y\",\n      \"10.1038/s41598-021-91596-3\",\n      \"10.1038/s41598-021-93816-2\",\n      \"10.1038/s41598-021-94607-5\",\n      \"10.1038/s41598-021-95009-3\",\n      \"10.1038/s41598-021-95286-y\",\n      \"10.1038/s41598-021-97522-x\",\n      \"10.1038/s41598-021-97985-y\",\n      \"10.1038/s41598-021-98792-1\",\n      \"10.1038/s41598-021-99347-0\",\n      \"10.1038/s41598-022-08398-4\",\n      \"10.1038/s41598-022-09740-6\",\n      \"10.1038/s41598-022-13714-z\",\n      \"10.1038/s41598-022-14263-1\",\n      \"10.1038/s41598-022-18116-9\",\n      \"10.1038/s41598-022-20342-0\",\n      \"10.1038/s41598-022-20623-8\",\n      \"10.1038/s41598-022-20889-y\",\n      \"10.1038/s41598-022-22072-9\",\n      \"10.1038/s41598-022-22493-6\",\n      \"10.1038/s41598-022-23485-2\",\n      \"10.1038/s41598-022-23767-9\",\n      \"10.1038/s41598-022-24723-3\",\n      \"10.1038/s41598-022-26314-8\",\n      \"10.1038/s41598-023-27926-4\",\n      \"10.1038/s41598-023-31417-x\",\n      \"10.1038/s41598-023-32154-x\",\n      \"10.1038/s41598-023-32380-3\",\n      \"10.1038/s41598-023-41410-z\",\n      \"10.1038/s41598-023-41696-z\",\n      \"10.1038/s41598-023-43089-8\",\n      \"10.1038/s41598-023-44340-y\",\n      \"10.1038/s41598-023-47204-7\",\n      \"10.1038/s41598-023-49467-6\",\n      \"10.1038/s41598-023-50822-w\",\n      \"10.1038/s41598-024-51400-4\",\n      \"10.1038/s41598-024-51489-7\",\n      \"10.1038/s41598-024-51732-1\",\n      \"10.1038/s41598-024-57516-x\",\n      \"10.1038/s41598-024-57996-x\",\n      \"10.1038/s41598-024-58215-3\",\n      \"10.1038/s41598-024-62277-8\",\n      \"10.1038/s41684-022-00998-x\",\n      \"10.1038/s41698-023-00431-7\",\n      \"10.1038/s41698-024-00554-5\",\n      \"10.1038/s41893-018-0138-5\",\n      \"10.1038/s42003-017-0004-4\",\n      \"10.1038/s42003-018-0271-8\",\n      \"10.1038/s42003-020-01226-3\",\n      \"10.1038/s42003-020-01476-1\",\n      \"10.1038/s42003-020-01623-8\",\n      \"10.1038/s42003-020-01626-5\",\n      \"10.1038/s42003-020-0864-x\",\n      \"10.1038/s42003-020-0922-4\",\n      \"10.1038/s42003-020-0989-y\",\n      \"10.1038/s42003-021-01722-0\",\n      \"10.1038/s42003-021-01723-z\",\n      \"10.1038/s42003-021-01755-5\",\n      \"10.1038/s42003-021-02030-3\",\n      \"10.1038/s42003-021-02199-7\",\n      \"10.1038/s42003-021-02238-3\",\n      \"10.1038/s42003-022-03057-w\",\n      \"10.1038/s42003-022-03630-3\",\n      \"10.1038/s42003-022-03651-y\",\n      \"10.1038/s42003-022-03866-z\",\n      \"10.1038/s42003-023-04517-7\",\n      \"10.1038/s42003-023-04740-2\",\n      \"10.1038/s42003-023-05134-0\",\n      \"10.1038/s42003-023-05188-0\",\n      \"10.1038/s42003-023-05294-z\",\n      \"10.1038/s42003-023-05526-2\",\n      \"10.1038/s42003-024-06467-0\",\n      \"10.1038/s42004-023-00894-6\",\n      \"10.1038/s42255-020-00298-z\",\n      \"10.1038/s42255-022-00575-z\",\n      \"10.1038/s42255-022-00676-9\",\n      \"10.1038/s42255-022-00693-8\",\n      \"10.1038/s42255-022-00716-4\",\n      \"10.1038/s42255-023-00891-y\",\n      \"10.1038/s42256-022-00457-9\",\n      \"10.1038/s42256-022-00499-z\",\n      \"10.1038/s42256-023-00626-4\",\n      \"10.1038/s42256-023-00787-2\",\n      \"10.1038/s42256-024-00792-z\",\n      \"10.1038/s43018-020-00133-0\",\n      \"10.1038/s43018-020-00161-w\",\n      \"10.1038/s43018-020-0064-0\",\n      \"10.1038/s43018-021-00183-y\",\n      \"10.1038/s43018-021-00200-0\",\n      \"10.1038/s43018-021-00220-w\",\n      \"10.1038/s43018-022-00470-2\",\n      \"10.1038/s43018-023-00557-4\",\n      \"10.1038/s43018-023-00636-6\",\n      \"10.1038/s43586-022-00136-4\",\n      \"10.1038/s43587-020-00013-3\",\n      \"10.1038/s43588-023-00440-3\",\n      \"10.1038/s43856-024-00485-z\",\n      \"10.1038/s44222-023-00114-9\",\n      \"10.1038/s44319-023-00030-4\",\n      \"10.1038/s44320-024-00013-0\",\n      \"10.1038/s44320-024-00015-y\",\n      \"10.1038/scibx.2014.204\",\n      \"10.1038/sdata.2018.141\",\n      \"10.1038/sdata.2018.30\",\n      \"10.1038/sj.bjc.6690153\",\n      \"10.1038/sj.bjp.0703651\",\n      \"10.1038/sj.bjp.0703962\",\n      \"10.1038/sj.cdd.4401801\",\n      \"10.1038/sj.cdd.4402102\",\n      \"10.1038/sj.cr.7290257\",\n      \"10.1038/sj.emboj.7600550\",\n      \"10.1038/sj.emboj.7600648\",\n      \"10.1038/sj.emboj.7600715\",\n      \"10.1038/sj.emboj.7600877\",\n      \"10.1038/sj.emboj.7600982\",\n      \"10.1038/sj.emboj.7601081\",\n      \"10.1038/sj.emboj.7601275\",\n      \"10.1038/sj.emboj.7601335\",\n      \"10.1038/sj.emboj.7601774\",\n      \"10.1038/sj.embor.7400393\",\n      \"10.1038/sj.embor.7400625\",\n      \"10.1038/sj.gene.6364352\",\n      \"10.1038/sj.jcbfm.9600509\",\n      \"10.1038/sj.ki.5001694\",\n      \"10.1038/sj.ki.5002426\",\n      \"10.1038/sj.leu.2401493\",\n      \"10.1038/sj.mp.4001802\",\n      \"10.1038/sj.npp.1300032\",\n      \"10.1038/sj.npp.1300954\",\n      \"10.1038/sj.onc.1202122\",\n      \"10.1038/sj.onc.1203989\",\n      \"10.1038/sj.onc.1205400\",\n      \"10.1038/sj.onc.1206366\",\n      \"10.1038/sj.onc.1206967\",\n      \"10.1038/sj.onc.1207410\",\n      \"10.1038/sj.onc.1208074\",\n      \"10.1038/sj.onc.1208081\",\n      \"10.1038/sj.onc.1208622\",\n      \"10.1038/sj.onc.1209239\",\n      \"10.1038/sj.onc.1209777\",\n      \"10.1038/sj.onc.1209927\",\n      \"10.1038/sj.onc.1210467\",\n      \"10.1038/srep01588\",\n      \"10.1038/srep02435\",\n      \"10.1038/srep02659\",\n      \"10.1038/srep04166\",\n      \"10.1038/srep04467\",\n      \"10.1038/srep06531\",\n      \"10.1038/srep06746\",\n      \"10.1038/srep07094\",\n      \"10.1038/srep10710\",\n      \"10.1038/srep12371\",\n      \"10.1038/srep13652\",\n      \"10.1038/srep14003\",\n      \"10.1038/srep14754\",\n      \"10.1038/srep15583\",\n      \"10.1038/srep16550\",\n      \"10.1038/srep16881\",\n      \"10.1038/srep16963\",\n      \"10.1038/srep17454\",\n      \"10.1038/srep17587\",\n      \"10.1038/srep18794\",\n      \"10.1038/srep21508\",\n      \"10.1038/srep21949\",\n      \"10.1038/srep22656\",\n      \"10.1038/srep23049\",\n      \"10.1038/srep23353\",\n      \"10.1038/srep23496\",\n      \"10.1038/srep23697\",\n      \"10.1038/srep25706\",\n      \"10.1038/srep25921\",\n      \"10.1038/srep25996\",\n      \"10.1038/srep26702\",\n      \"10.1038/srep26717\",\n      \"10.1038/srep27873\",\n      \"10.1038/srep28137\",\n      \"10.1038/srep28495\",\n      \"10.1038/srep28637\",\n      \"10.1038/srep29775\",\n      \"10.1038/srep31291\",\n      \"10.1038/srep31562\",\n      \"10.1038/srep32189\",\n      \"10.1038/srep32739\",\n      \"10.1038/srep33285\",\n      \"10.1038/srep33739\",\n      \"10.1038/srep34985\",\n      \"10.1038/srep35173\",\n      \"10.1038/srep35349\",\n      \"10.1038/srep35997\",\n      \"10.1038/srep37290\",\n      \"10.1038/srep37540\",\n      \"10.1038/srep39112\",\n      \"10.1038/srep41478\",\n      \"10.1038/srep41693\",\n      \"10.1038/srep42065\",\n      \"10.1038/srep42225\",\n      \"10.1038/srep42270\",\n      \"10.1038/srep42529\",\n      \"10.1038/srep42867\",\n      \"10.1038/srep43578\",\n      \"10.1038/srep43724\",\n      \"10.1038/srep45089\",\n      \"10.1038/tp.2013.7\",\n      \"10.1038/tp.2014.4\",\n      \"10.1038/tp.2015.115\",\n      \"10.1038/tp.2015.203\",\n      \"10.1038/tp.2017.196\",\n      \"10.1038/tp.2017.80\",\n      \"10.1039/9781782621959-00001\",\n      \"10.1039/9781788010351-00199\",\n      \"10.1039/9781788010450-00001\",\n      \"10.1039/9781847558428-00003\",\n      \"10.1039/9781847559890-00299\",\n      \"10.1039/9781849732796-00254\",\n      \"10.1039/9781849734769-00075\",\n      \"10.1039/9781849734851-00386\",\n      \"10.1039/b516237h\",\n      \"10.1039/b711226b\",\n      \"10.1039/b803355b\",\n      \"10.1039/b811616d\",\n      \"10.1039/b919670f\",\n      \"10.1039/c0ee00074d\",\n      \"10.1039/c0mt00013b\",\n      \"10.1039/c2cp41217a\",\n      \"10.1039/c2ob25159k\",\n      \"10.1039/c2ra21260a\",\n      \"10.1039/c2sm26655e\",\n      \"10.1039/c3ay42243g\",\n      \"10.1039/c3cp44332a\",\n      \"10.1039/c3cp44520h\",\n      \"10.1039/c3mt00070b\",\n      \"10.1039/c3sm51786a\",\n      \"10.1039/c4ay00495g\",\n      \"10.1039/c4cs00388h\",\n      \"10.1039/c4fd00217b\",\n      \"10.1039/c4mt00064a\",\n      \"10.1039/c4pp00212a\",\n      \"10.1039/c4ra15743e\",\n      \"10.1039/c5cc06876b\",\n      \"10.1039/c5cs00911a\",\n      \"10.1039/c5fo00050e\",\n      \"10.1039/c5fo00932d\",\n      \"10.1039/c5md00086f\",\n      \"10.1039/c5tc01398d\",\n      \"10.1039/c6bm00500d\",\n      \"10.1039/c6ib00105j\",\n      \"10.1039/c6lc00180g\",\n      \"10.1039/c6sm00526h\",\n      \"10.1039/c7cp06324e\",\n      \"10.1039/c7cs00331e\",\n      \"10.1039/c7fd00198c\",\n      \"10.1039/c7mb00305f\",\n      \"10.1039/c7md00247e\",\n      \"10.1039/c7ra03716c\",\n      \"10.1039/c8an00606g\",\n      \"10.1039/c8bm01393d\",\n      \"10.1039/c8cp02949k\",\n      \"10.1039/c8cs00676h\",\n      \"10.1039/c8dt03295e\",\n      \"10.1039/c8em00106e\",\n      \"10.1039/c8fd00067k\",\n      \"10.1039/c8np00012c\",\n      \"10.1039/c8np00021b\",\n      \"10.1039/c8ob00066b\",\n      \"10.1039/c8py01190g\",\n      \"10.1039/c8ra04112a\",\n      \"10.1039/c8ra09039d\",\n      \"10.1039/c8ra09825e\",\n      \"10.1039/c8sc03558j\",\n      \"10.1039/c8sm01633j\",\n      \"10.1039/c8sm02231c\",\n      \"10.1039/c8ta09403a\",\n      \"10.1039/c9cs00720b\",\n      \"10.1039/c9en00981g\",\n      \"10.1039/c9nr05788a\",\n      \"10.1039/c9pp00067d\",\n      \"10.1039/c9pp00261h\",\n      \"10.1039/c9sc04831f\",\n      \"10.1039/c9sc05319k\",\n      \"10.1039/c9sm01782h\",\n      \"10.1039/d0bm00845a\",\n      \"10.1039/d0bm01349h\",\n      \"10.1039/d0cb00191k\",\n      \"10.1039/d0dt02135k\",\n      \"10.1039/d0lc00725k\",\n      \"10.1039/d0md00385a\",\n      \"10.1039/d0mo00103a\",\n      \"10.1039/d0mo00159g\",\n      \"10.1039/d0na01086c\",\n      \"10.1039/d0nj04610h\",\n      \"10.1039/d0nj05485b\",\n      \"10.1039/d0nr08936b\",\n      \"10.1039/d0ob01116a\",\n      \"10.1039/d0ra08878a\",\n      \"10.1039/d0sc00209g\",\n      \"10.1039/d0sc00502a\",\n      \"10.1039/d1bm01060c\",\n      \"10.1039/d1cb00101a\",\n      \"10.1039/d1cc03080a\",\n      \"10.1039/d1cp04361g\",\n      \"10.1039/d1cs01170g\",\n      \"10.1039/d1np00004g\",\n      \"10.1039/d1sc05088e\",\n      \"10.1039/d1sc05088e\",\n      \"10.1039/d1sc05976a\",\n      \"10.1039/d1sd00023c\",\n      \"10.1039/d1sm01003d\",\n      \"10.1039/d1sm01291f\",\n      \"10.1039/d2bm01493a\",\n      \"10.1039/d2bm01846b\",\n      \"10.1039/d2cs00197g\",\n      \"10.1039/d2cs00764a\",\n      \"10.1039/d2na00384h\",\n      \"10.1039/d2nj05306c\",\n      \"10.1039/d2sc00534d\",\n      \"10.1039/d2sc04984h\",\n      \"10.1039/d2sc06576b\",\n      \"10.1039/d2tb02200a\",\n      \"10.1039/d3cc04630c\",\n      \"10.1039/d3cp02628k\",\n      \"10.1039/d3cs00344b\",\n      \"10.1039/d3ma00853c\",\n      \"10.1039/d3mh00249g\",\n      \"10.1039/d3na00198a\",\n      \"10.1039/d3sc00022b\",\n      \"10.1039/d3sc03989g\",\n      \"10.1039/d4bm00548a\",\n      \"10.1039/d4dd00013g\",\n      \"10.1039/d4ra01690d\",\n      \"10.1042/bcj20160031\",\n      \"10.1042/bcj20160041\",\n      \"10.1042/bcj20160516\",\n      \"10.1042/bcj20160537\",\n      \"10.1042/bcj20170441\",\n      \"10.1042/bcj20170692\",\n      \"10.1042/bcj20180232\",\n      \"10.1042/bcj20180365\",\n      \"10.1042/bcj20190579\",\n      \"10.1042/bcj20190839\",\n      \"10.1042/bcj20220051\",\n      \"10.1042/bj20020658\",\n      \"10.1042/bj20020957\",\n      \"10.1042/bj20021594\",\n      \"10.1042/bj20031797\",\n      \"10.1042/bj20041044\",\n      \"10.1042/bj20041807\",\n      \"10.1042/bj20050143\",\n      \"10.1042/bj20050683\",\n      \"10.1042/bj20051137\",\n      \"10.1042/bj20051436\",\n      \"10.1042/bj20051667\",\n      \"10.1042/bj20060725\",\n      \"10.1042/bj20071115\",\n      \"10.1042/bj20071489\",\n      \"10.1042/bj20080359\",\n      \"10.1042/bj20080595\",\n      \"10.1042/bj20100446\",\n      \"10.1042/bj20101749\",\n      \"10.1042/bj20101894\",\n      \"10.1042/bj20110002\",\n      \"10.1042/bj20110440\",\n      \"10.1042/bj20121107\",\n      \"10.1042/bj20121792\",\n      \"10.1042/bj20130838\",\n      \"10.1042/bj20140145\",\n      \"10.1042/bj20140511\",\n      \"10.1042/bj20150190\",\n      \"10.1042/bj20150461\",\n      \"10.1042/bj20150931\",\n      \"10.1042/bj20151112\",\n      \"10.1042/bj20151271\",\n      \"10.1042/bj3090167\",\n      \"10.1042/bj3170891\",\n      \"10.1042/bj3280171\",\n      \"10.1042/bj3301137\",\n      \"10.1042/bj3350637\",\n      \"10.1042/bj3420345\",\n      \"10.1042/bj3510095\",\n      \"10.1042/bj3550489\",\n      \"10.1042/bj4300559v\",\n      \"10.1042/bse0480245/78427\",\n      \"10.1042/bsr20120105\",\n      \"10.1042/bsr20140119\",\n      \"10.1042/bsr20160183\",\n      \"10.1042/bsr20160364\",\n      \"10.1042/bsr20180323\",\n      \"10.1042/bsr20221036\",\n      \"10.1042/bsr20221269\",\n      \"10.1042/bss0730203\",\n      \"10.1042/bst0140410\",\n      \"10.1042/bst0300001\",\n      \"10.1042/bst0330306\",\n      \"10.1042/bst0330371\",\n      \"10.1042/bst0341183\",\n      \"10.1042/bst0360046\",\n      \"10.1042/bst0360306\",\n      \"10.1042/bst0390679\",\n      \"10.1042/bst20120013\",\n      \"10.1042/bst20120066\",\n      \"10.1042/bst20120183\",\n      \"10.1042/bst20130132\",\n      \"10.1042/bst20130214\",\n      \"10.1042/bst20130227\",\n      \"10.1042/bst20160277\",\n      \"10.1042/bst20160303\",\n      \"10.1042/bst20160367\",\n      \"10.1042/bst20160426\",\n      \"10.1042/bst20170052\",\n      \"10.1042/bst20170435\",\n      \"10.1042/bst20170442\",\n      \"10.1042/bst20170501\",\n      \"10.1042/bst20170568\",\n      \"10.1042/bst20170576\",\n      \"10.1042/bst20180025\",\n      \"10.1042/bst20180079\",\n      \"10.1042/bst20180507\",\n      \"10.1042/bst20190023\",\n      \"10.1042/bst20191094\",\n      \"10.1042/bst20200109\",\n      \"10.1042/bst20200382\",\n      \"10.1042/bst20210863\",\n      \"10.1042/bst20221147\",\n      \"10.1042/cs20171157\",\n      \"10.1042/cs20190893\",\n      \"10.1042/ebc20190030\",\n      \"10.1042/ebc20200108\",\n      \"10.1042/ebc20220059\",\n      \"10.1042/ebc20220167\",\n      \"10.1042/etls20160019\",\n      \"10.1042/etls20190176\",\n      \"10.1042/etls20210245\",\n      \"10.1042/etls20210267\",\n      \"10.1042/ns20210020\",\n      \"10.1046/j.0019-2805.2001.01241.x\",\n      \"10.1046/j.0953-816x.2001.01683.x\",\n      \"10.1046/j.1365-2249.2003.02298.x\",\n      \"10.1046/j.1365-2443.2003.00620.x\",\n      \"10.1046/j.1365-2443.2003.00662.x\",\n      \"10.1046/j.1365-2613.2000.00142\",\n      \"10.1046/j.1365-2672.1999.00905.x\",\n      \"10.1046/j.1365-2893.1999.00151.x\",\n      \"10.1046/j.1365-2958.1997.2521620.x\",\n      \"10.1046/j.1365-2958.2002.02779.x\",\n      \"10.1046/j.1365-2958.2003.03670.x\",\n      \"10.1046/j.1365-3083.2001.00885.x\",\n      \"10.1046/j.1365-3156.1999.00361.x\",\n      \"10.1046/j.1365-3156.2003.01169.x\",\n      \"10.1046/j.1460-9568.1999.00421.x\",\n      \"10.1046/j.1460-9568.2002.02238.x\",\n      \"10.1046/j.1460-9568.2002.02268\",\n      \"10.1046/j.1461-0248.2003.00509.x\",\n      \"10.1046/j.1462-5822.2003.00351.x\",\n      \"10.1046/j.1469-8137.1998.00316.x\",\n      \"10.1046/j.1469-8137.1999.00448.x\",\n      \"10.1046/j.1471-4159.1994.63051880.x\",\n      \"10.1046/j.1523-1747.2000.00009.x\",\n      \"10.1046/j.1523-1755.2000.00188.x\",\n      \"10.1046/j.1523-1755.61.s80.24.x\",\n      \"10.1049/mnl.2017.0457\",\n      \"10.1051/epjconf/20122200009\",\n      \"10.1051/medsci/2023080\",\n      \"10.1051/medsci/2023115\",\n      \"10.1051/vetres/2009020\",\n      \"10.1053/j.ctsap.2005.07.004\",\n      \"10.1053/j.gastro.2008.03.023\",\n      \"10.1053/j.gastro.2008.05.079\",\n      \"10.1053/j.gastro.2013.12.002\",\n      \"10.1053/j.gastro.2018.06.078\",\n      \"10.1053/j.gastro.2018.08.022\",\n      \"10.1053/j.semdp.2019.04.012\",\n      \"10.1053/j.seminhematol.2010.06.004\",\n      \"10.1053/j.seminhematol.2013.09.001\",\n      \"10.1053/j.seminhematol.2016.05.007\",\n      \"10.1054/drup.2001.0213\",\n      \"10.1055/s-0030-1255354\",\n      \"10.1055/s-0030-1260010\",\n      \"10.1055/s-0035-1568139\",\n      \"10.1055/s-0040-1715441\",\n      \"10.1055/s-2000-9858\",\n      \"10.1055/s-2001-11900\",\n      \"10.1056/nejm198512053132327\",\n      \"10.1056/nejm199609123351107\",\n      \"10.1056/nejm199801223380404\",\n      \"10.1056/nejm199910213411703\",\n      \"10.1056/nejm200105243442104\",\n      \"10.1056/nejmc0909845\",\n      \"10.1056/nejmoa032922\",\n      \"10.1056/nejmoa1011923\",\n      \"10.1056/nejmoa1113205\",\n      \"10.1056/nejmoa1200694\",\n      \"10.1056/nejmoa1302369\",\n      \"10.1056/nejmoa1304369\",\n      \"10.1056/nejmoa1307362\",\n      \"10.1056/nejmoa1406459\",\n      \"10.1056/nejmoa1407222\",\n      \"10.1056/nejmoa1509277\",\n      \"10.1056/nejmoa1705971\",\n      \"10.1056/nejmoa1915745\",\n      \"10.1056/nejmoa2035002\",\n      \"10.1056/nejmra052166\",\n      \"10.1056/nejmra0708126\",\n      \"10.1063/1.1564600\",\n      \"10.1063/1.1931663\",\n      \"10.1063/1.328693\",\n      \"10.1063/1.3363609\",\n      \"10.1063/1.3524533\",\n      \"10.1063/1.448118\",\n      \"10.1063/1.4756796\",\n      \"10.1063/1.4802990\",\n      \"10.1063/1.4932193\",\n      \"10.1063/1.4940213\",\n      \"10.1063/1.4994601\",\n      \"10.1063/1.5006104\",\n      \"10.1063/1.5129191\",\n      \"10.1063/1.865584\",\n      \"10.1063/1.881812\",\n      \"10.1063/1674-0068/27/01/29-38\",\n      \"10.1063/5.0007192\",\n      \"10.1063/5.0011141\",\n      \"10.1063/5.0014677\",\n      \"10.1063/5.0018402\",\n      \"10.1063/5.0039911\",\n      \"10.1063/5.0040283\",\n      \"10.1063/5.0043566\",\n      \"10.1063/5.0070828\",\n      \"10.1063/5.0100505\",\n      \"10.1063/5.0124538\",\n      \"10.1063/5.0139181\",\n      \"10.1063/5.0161517\",\n      \"10.1071/is13010\",\n      \"10.1073/pnas.002024599\",\n      \"10.1073/pnas.012601899\",\n      \"10.1073/pnas.012602099\",\n      \"10.1073/pnas.022575999\",\n      \"10.1073/pnas.0400569101\",\n      \"10.1073/pnas.0400611101\",\n      \"10.1073/pnas.0403760101\",\n      \"10.1073/pnas.0407499102\",\n      \"10.1073/pnas.0407902101\",\n      \"10.1073/pnas.0408031102\",\n      \"10.1073/pnas.0409159102\",\n      \"10.1073/pnas.041590298\",\n      \"10.1073/pnas.0500187102\",\n      \"10.1073/pnas.0501424102\",\n      \"10.1073/pnas.0503272102\",\n      \"10.1073/pnas.0506580102\",\n      \"10.1073/pnas.0507693102\",\n      \"10.1073/pnas.0508732102\",\n      \"10.1073/pnas.0508945102\",\n      \"10.1073/pnas.0509809103\",\n      \"10.1073/pnas.0510182103\",\n      \"10.1073/pnas.0510291103\",\n      \"10.1073/pnas.0511238103\",\n      \"10.1073/pnas.051634398\",\n      \"10.1073/pnas.0600644103\",\n      \"10.1073/pnas.0602039103\",\n      \"10.1073/pnas.0602817103\",\n      \"10.1073/pnas.0603620103\",\n      \"10.1073/pnas.0605730104\",\n      \"10.1073/pnas.0605738103\",\n      \"10.1073/pnas.0607015103\",\n      \"10.1073/pnas.0609174104\",\n      \"10.1073/pnas.0610849104\",\n      \"10.1073/pnas.0610879104\",\n      \"10.1073/pnas.0611235104\",\n      \"10.1073/pnas.0701291104\",\n      \"10.1073/pnas.0702136104\",\n      \"10.1073/pnas.0702394104\",\n      \"10.1073/pnas.0702448104\",\n      \"10.1073/pnas.0702576104\",\n      \"10.1073/pnas.0703162104\",\n      \"10.1073/pnas.0703218104\",\n      \"10.1073/pnas.0704751104\",\n      \"10.1073/pnas.0705464104\",\n      \"10.1073/pnas.0707277105\",\n      \"10.1073/pnas.0707522105\",\n      \"10.1073/pnas.0707945104\",\n      \"10.1073/pnas.0708100105\",\n      \"10.1073/pnas.0708917105\",\n      \"10.1073/pnas.0709969105\",\n      \"10.1073/pnas.0710156104\",\n      \"10.1073/pnas.0711128105\",\n      \"10.1073/pnas.0711257105\",\n      \"10.1073/pnas.0711446105\",\n      \"10.1073/pnas.0712162105\",\n      \"10.1073/pnas.0712231105\",\n      \"10.1073/pnas.0731830100\",\n      \"10.1073/pnas.0802465105\",\n      \"10.1073/pnas.0803787105\",\n      \"10.1073/pnas.0804918105\",\n      \"10.1073/pnas.0805186105\",\n      \"10.1073/pnas.0805857105\",\n      \"10.1073/pnas.0809784106\",\n      \"10.1073/pnas.081011098\",\n      \"10.1073/pnas.0812687106\",\n      \"10.1073/pnas.082243699\",\n      \"10.1073/pnas.0900301106\",\n      \"10.1073/pnas.090034797\",\n      \"10.1073/pnas.0900641106\",\n      \"10.1073/pnas.0901315106\",\n      \"10.1073/pnas.0901851107\",\n      \"10.1073/pnas.0902175106\",\n      \"10.1073/pnas.0902454106\",\n      \"10.1073/pnas.0903907107\",\n      \"10.1073/pnas.0904223106\",\n      \"10.1073/pnas.0906361106\",\n      \"10.1073/pnas.0907240107\",\n      \"10.1073/pnas.0907522106\",\n      \"10.1073/pnas.0907739107\",\n      \"10.1073/pnas.0908641106\",\n      \"10.1073/pnas.0909122107\",\n      \"10.1073/pnas.0911253107\",\n      \"10.1073/pnas.0911517107\",\n      \"10.1073/pnas.0911566106\",\n      \"10.1073/pnas.0911640106\",\n      \"10.1073/pnas.0912260107\",\n      \"10.1073/pnas.091324398\",\n      \"10.1073/pnas.0913535107\",\n      \"10.1073/pnas.0914613107\",\n      \"10.1073/pnas.0914803107\",\n      \"10.1073/pnas.0915063107\",\n      \"10.1073/pnas.0915137107\",\n      \"10.1073/pnas.1000082107\",\n      \"10.1073/pnas.1000154107\",\n      \"10.1073/pnas.1000475107\",\n      \"10.1073/pnas.1000601107\",\n      \"10.1073/pnas.1001229107\",\n      \"10.1073/pnas.1002569107\",\n      \"10.1073/pnas.1003666107\",\n      \"10.1073/pnas.1004290107\",\n      \"10.1073/pnas.1005633107\",\n      \"10.1073/pnas.1006036107\",\n      \"10.1073/pnas.1006645107\",\n      \"10.1073/pnas.1007336107\",\n      \"10.1073/pnas.1008203109\",\n      \"10.1073/pnas.1008209107\",\n      \"10.1073/pnas.1008322108\",\n      \"10.1073/pnas.1008437107\",\n      \"10.1073/pnas.1009405107\",\n      \"10.1073/pnas.1010662107\",\n      \"10.1073/pnas.1013106107\",\n      \"10.1073/pnas.1013493107\",\n      \"10.1073/pnas.1014515107\",\n      \"10.1073/pnas.1016071107\",\n      \"10.1073/pnas.1016959108\",\n      \"10.1073/pnas.1017099108\",\n      \"10.1073/pnas.1017150108\",\n      \"10.1073/pnas.1019002108\",\n      \"10.1073/pnas.1019304108\",\n      \"10.1073/pnas.1019383108\",\n      \"10.1073/pnas.1100230108\",\n      \"10.1073/pnas.1100262108\",\n      \"10.1073/pnas.1100426108\",\n      \"10.1073/pnas.1100584108\",\n      \"10.1073/pnas.1100957108\",\n      \"10.1073/pnas.1104821108\",\n      \"10.1073/pnas.1104892108\",\n      \"10.1073/pnas.1105108108\",\n      \"10.1073/pnas.1105414108\",\n      \"10.1073/pnas.1105469108\",\n      \"10.1073/pnas.1107297108\",\n      \"10.1073/pnas.1107553108\",\n      \"10.1073/pnas.1108190108\",\n      \"10.1073/pnas.1109873108\",\n      \"10.1073/pnas.111145098\",\n      \"10.1073/pnas.1111915108\",\n      \"10.1073/pnas.1113260108\",\n      \"10.1073/pnas.1113521108\",\n      \"10.1073/pnas.1114802109\",\n      \"10.1073/pnas.1119474109\",\n      \"10.1073/pnas.1121231109\",\n      \"10.1073/pnas.1200194109\",\n      \"10.1073/pnas.1202392109\",\n      \"10.1073/pnas.1204406109\",\n      \"10.1073/pnas.1204773109\",\n      \"10.1073/pnas.1204799109\",\n      \"10.1073/pnas.1206052109\",\n      \"10.1073/pnas.1206506109\",\n      \"10.1073/pnas.1206923109\",\n      \"10.1073/pnas.1207518110\",\n      \"10.1073/pnas.1208424109\",\n      \"10.1073/pnas.1208927109\",\n      \"10.1073/pnas.1210309109\",\n      \"10.1073/pnas.1210688109\",\n      \"10.1073/pnas.1210770110\",\n      \"10.1073/pnas.1210882109\",\n      \"10.1073/pnas.1212904110\",\n      \"10.1073/pnas.1213431110\",\n      \"10.1073/pnas.1214107109\",\n      \"10.1073/pnas.1216867110\",\n      \"10.1073/pnas.1217306110\",\n      \"10.1073/pnas.1218330110\",\n      \"10.1073/pnas.1218613110\",\n      \"10.1073/pnas.1219502110\",\n      \"10.1073/pnas.1220145110\",\n      \"10.1073/pnas.1220341110\",\n      \"10.1073/pnas.1220645110\",\n      \"10.1073/pnas.1222054110\",\n      \"10.1073/pnas.1222375110\",\n      \"10.1073/pnas.1233791100\",\n      \"10.1073/pnas.1300130110\",\n      \"10.1073/pnas.1300457110\",\n      \"10.1073/pnas.1300595110\",\n      \"10.1073/pnas.1300627110\",\n      \"10.1073/pnas.1300853110\",\n      \"10.1073/pnas.1301224110\",\n      \"10.1073/pnas.1301301110\",\n      \"10.1073/pnas.130193297\",\n      \"10.1073/pnas.1303376110\",\n      \"10.1073/pnas.1306179110\",\n      \"10.1073/pnas.1308419110\",\n      \"10.1073/pnas.1310755111\",\n      \"10.1073/pnas.1312691110\",\n      \"10.1073/pnas.1312789111\",\n      \"10.1073/pnas.1313587110\",\n      \"10.1073/pnas.1316064110\",\n      \"10.1073/pnas.1316278111\",\n      \"10.1073/pnas.1316316110\",\n      \"10.1073/pnas.1317695111\",\n      \"10.1073/pnas.1318807111\",\n      \"10.1073/pnas.1318948111\",\n      \"10.1073/pnas.1319164111\",\n      \"10.1073/pnas.1319738111\",\n      \"10.1073/pnas.1320308111\",\n      \"10.1073/pnas.1321200111\",\n      \"10.1073/pnas.1321745111\",\n      \"10.1073/pnas.1322292111\",\n      \"10.1073/pnas.1322494111\",\n      \"10.1073/pnas.1323549111\",\n      \"10.1073/pnas.1400711111\",\n      \"10.1073/pnas.1401820111\",\n      \"10.1073/pnas.1401891111\",\n      \"10.1073/pnas.1402289111\",\n      \"10.1073/pnas.1405700111\",\n      \"10.1073/pnas.1406908111\",\n      \"10.1073/pnas.1408124111\",\n      \"10.1073/pnas.1408549111\",\n      \"10.1073/pnas.1410767112\",\n      \"10.1073/pnas.1411284111\",\n      \"10.1073/pnas.141230798\",\n      \"10.1073/pnas.1413089111\",\n      \"10.1073/pnas.1413234112\",\n      \"10.1073/pnas.1416485112\",\n      \"10.1073/pnas.1416537112\",\n      \"10.1073/pnas.1417508112\",\n      \"10.1073/pnas.1418163112\",\n      \"10.1073/pnas.1420294112\",\n      \"10.1073/pnas.142291299\",\n      \"10.1073/pnas.1500973112\",\n      \"10.1073/pnas.1501764112\",\n      \"10.1073/pnas.1504276112\",\n      \"10.1073/pnas.1504971112\",\n      \"10.1073/pnas.1505072112\",\n      \"10.1073/pnas.1506357112\",\n      \"10.1073/pnas.1506449112\",\n      \"10.1073/pnas.1506664112\",\n      \"10.1073/pnas.1506749112\",\n      \"10.1073/pnas.1507592112\",\n      \"10.1073/pnas.1507706113\",\n      \"10.1073/pnas.1509022112\",\n      \"10.1073/pnas.1510449112\",\n      \"10.1073/pnas.1512915112\",\n      \"10.1073/pnas.1514586113\",\n      \"10.1073/pnas.1515170112\",\n      \"10.1073/pnas.1518000113\",\n      \"10.1073/pnas.1519273113\",\n      \"10.1073/pnas.1520194113\",\n      \"10.1073/pnas.1520335113\",\n      \"10.1073/pnas.1522372113\",\n      \"10.1073/pnas.1523341113\",\n      \"10.1073/pnas.1525564113\",\n      \"10.1073/pnas.1530509100\",\n      \"10.1073/pnas.1600211113\",\n      \"10.1073/pnas.1602728113\",\n      \"10.1073/pnas.1604135113\",\n      \"10.1073/pnas.1605085113\",\n      \"10.1073/pnas.1605658113\",\n      \"10.1073/pnas.1605856113\",\n      \"10.1073/pnas.1606519113\",\n      \"10.1073/pnas.1606791113\",\n      \"10.1073/pnas.1607178113\",\n      \"10.1073/pnas.1607512113\",\n      \"10.1073/pnas.1607769113\",\n      \"10.1073/pnas.1607872113\",\n      \"10.1073/pnas.1608069113\",\n      \"10.1073/pnas.1608644113\",\n      \"10.1073/pnas.1610433113\",\n      \"10.1073/pnas.1610622114\",\n      \"10.1073/pnas.1611286114\",\n      \"10.1073/pnas.1611594113\",\n      \"10.1073/pnas.161284298\",\n      \"10.1073/pnas.1613365113\",\n      \"10.1073/pnas.1615771114\",\n      \"10.1073/pnas.1616132114\",\n      \"10.1073/pnas.1619525114\",\n      \"10.1073/pnas.1621150114\",\n      \"10.1073/pnas.1621161114\",\n      \"10.1073/pnas.1700091115\",\n      \"10.1073/pnas.1700600114\",\n      \"10.1073/pnas.1700695114\",\n      \"10.1073/pnas.1700939114\",\n      \"10.1073/pnas.1702488114\",\n      \"10.1073/pnas.1703088114\",\n      \"10.1073/pnas.1703420114\",\n      \"10.1073/pnas.1705301114\",\n      \"10.1073/pnas.1705884114\",\n      \"10.1073/pnas.1705887114\",\n      \"10.1073/pnas.1706016114\",\n      \"10.1073/pnas.1707335114\",\n      \"10.1073/pnas.1708341114\",\n      \"10.1073/pnas.1708731114\",\n      \"10.1073/pnas.1710470114\",\n      \"10.1073/pnas.1710702114\",\n      \"10.1073/pnas.1711486114\",\n      \"10.1073/pnas.1712127114\",\n      \"10.1073/pnas.1713646115\",\n      \"10.1073/pnas.1713901115\",\n      \"10.1073/pnas.1715378115\",\n      \"10.1073/pnas.1715996115\",\n      \"10.1073/pnas.1717116115\",\n      \"10.1073/pnas.1719029115\",\n      \"10.1073/pnas.1719110115\",\n      \"10.1073/pnas.1719355115\",\n      \"10.1073/pnas.1720897115\",\n      \"10.1073/pnas.1722056115\",\n      \"10.1073/pnas.172403999\",\n      \"10.1073/pnas.1800562115\",\n      \"10.1073/pnas.1800650115\",\n      \"10.1073/pnas.1800830115\",\n      \"10.1073/pnas.1800974115\",\n      \"10.1073/pnas.1801149115\",\n      \"10.1073/pnas.1801889115\",\n      \"10.1073/pnas.1802179115\",\n      \"10.1073/pnas.1804198115\",\n      \"10.1073/pnas.1804663115\",\n      \"10.1073/pnas.1805950115\",\n      \"10.1073/pnas.1807871115\",\n      \"10.1073/pnas.1809232115\",\n      \"10.1073/pnas.1809329116\",\n      \"10.1073/pnas.1809548115\",\n      \"10.1073/pnas.1811013115\",\n      \"10.1073/pnas.1812575115\",\n      \"10.1073/pnas.1812588116\",\n      \"10.1073/pnas.1813887116\",\n      \"10.1073/pnas.1814144116\",\n      \"10.1073/pnas.1816539115\",\n      \"10.1073/pnas.1817352116\",\n      \"10.1073/pnas.1817752116\",\n      \"10.1073/pnas.1818256116\",\n      \"10.1073/pnas.1818707116\",\n      \"10.1073/pnas.1819276116\",\n      \"10.1073/pnas.1819992116\",\n      \"10.1073/pnas.1821601116\",\n      \"10.1073/pnas.1900055116\",\n      \"10.1073/pnas.1900548116\",\n      \"10.1073/pnas.1901318116\",\n      \"10.1073/pnas.1901382116\",\n      \"10.1073/pnas.1901572116\",\n      \"10.1073/pnas.1902288116\",\n      \"10.1073/pnas.1902298117\",\n      \"10.1073/pnas.1902299116\",\n      \"10.1073/pnas.1902731116\",\n      \"10.1073/pnas.1902847116\",\n      \"10.1073/pnas.1902902116\",\n      \"10.1073/pnas.1903002116\",\n      \"10.1073/pnas.1903049116\",\n      \"10.1073/pnas.1903216116\",\n      \"10.1073/pnas.1904587116\",\n      \"10.1073/pnas.1905721116\",\n      \"10.1073/pnas.1907199116\",\n      \"10.1073/pnas.1908052116\",\n      \"10.1073/pnas.1908165116\",\n      \"10.1073/pnas.1908723117\",\n      \"10.1073/pnas.1910364117\",\n      \"10.1073/pnas.1910854117\",\n      \"10.1073/pnas.1911362116\",\n      \"10.1073/pnas.1911742117\",\n      \"10.1073/pnas.1912432116\",\n      \"10.1073/pnas.1913232116\",\n      \"10.1073/pnas.1913904117\",\n      \"10.1073/pnas.1913940117\",\n      \"10.1073/pnas.1914076117\",\n      \"10.1073/pnas.1914361117\",\n      \"10.1073/pnas.1914505117\",\n      \"10.1073/pnas.1914571116\",\n      \"10.1073/pnas.1914677117\",\n      \"10.1073/pnas.1915275117\",\n      \"10.1073/pnas.1915888117\",\n      \"10.1073/pnas.1916948117\",\n      \"10.1073/pnas.1921046117\",\n      \"10.1073/pnas.1921055117\",\n      \"10.1073/pnas.1921786117\",\n      \"10.1073/pnas.1922159117\",\n      \"10.1073/pnas.1922216117\",\n      \"10.1073/pnas.1936251100\",\n      \"10.1073/pnas.2000372117\",\n      \"10.1073/pnas.2000467117\",\n      \"10.1073/pnas.2000942117\",\n      \"10.1073/pnas.2001637117\",\n      \"10.1073/pnas.2003138117\",\n      \"10.1073/pnas.2003236117\",\n      \"10.1073/pnas.2004170117\",\n      \"10.1073/pnas.2005981117\",\n      \"10.1073/pnas.2006908117\",\n      \"10.1073/pnas.2008209117\",\n      \"10.1073/pnas.2008509117\",\n      \"10.1073/pnas.2008672117\",\n      \"10.1073/pnas.2008940117\",\n      \"10.1073/pnas.2010890117\",\n      \"10.1073/pnas.2011301117\",\n      \"10.1073/pnas.2012404117\",\n      \"10.1073/pnas.2020653118\",\n      \"10.1073/pnas.2131948100\",\n      \"10.1073/pnas.2133080100\",\n      \"10.1073/pnas.2220578120\",\n      \"10.1073/pnas.2235593100\",\n      \"10.1073/pnas.2235735100\",\n      \"10.1073/pnas.2317878121\",\n      \"10.1073/pnas.2319641121\",\n      \"10.1073/pnas.2320421121\",\n      \"10.1073/pnas.2322520121\",\n      \"10.1073/pnas.2334605100\",\n      \"10.1073/pnas.2634794100\",\n      \"10.1073/pnas.41.6.344\",\n      \"10.1073/pnas.46.7.972\",\n      \"10.1073/pnas.54.6.1665\",\n      \"10.1073/pnas.58.2.719\",\n      \"10.1073/pnas.70.1.240\",\n      \"10.1073/pnas.71.4.1286\",\n      \"10.1073/pnas.71.4.1342\",\n      \"10.1073/pnas.75.8.3593\",\n      \"10.1073/pnas.76.1.170\",\n      \"10.1073/pnas.76.10.5061\",\n      \"10.1073/pnas.77.11.6715\",\n      \"10.1073/pnas.84.23.8573\",\n      \"10.1073/pnas.84.24.9238\",\n      \"10.1073/pnas.87.11.4189\",\n      \"10.1073/pnas.87.15.5837\",\n      \"10.1073/pnas.88.11.4996\",\n      \"10.1073/pnas.88.19.8495\",\n      \"10.1073/pnas.88.9.3608\",\n      \"10.1073/pnas.89.11.4898\",\n      \"10.1073/pnas.89.11.5053\",\n      \"10.1073/pnas.89.20.9489\",\n      \"10.1073/pnas.89.21.10242\",\n      \"10.1073/pnas.90.18.8319\",\n      \"10.1073/pnas.90.18.8424\",\n      \"10.1073/pnas.91.10.4509\",\n      \"10.1073/pnas.91.10.4514\",\n      \"10.1073/pnas.92.17.7681\",\n      \"10.1073/pnas.92.20.9363\",\n      \"10.1073/pnas.93.12.6059\",\n      \"10.1073/pnas.93.16.8413\",\n      \"10.1073/pnas.93.18.9374\",\n      \"10.1073/pnas.93.24.13629\",\n      \"10.1073/pnas.93.26.15299\",\n      \"10.1073/pnas.93.8.3444\",\n      \"10.1073/pnas.94.10.5201\",\n      \"10.1073/pnas.94.11.5525\",\n      \"10.1073/pnas.94.14.7156\",\n      \"10.1073/pnas.94.7.2939\",\n      \"10.1073/pnas.95.13.7469\",\n      \"10.1073/pnas.95.16.9448\",\n      \"10.1073/pnas.95.16.9608\",\n      \"10.1073/pnas.95.21.12504\",\n      \"10.1073/pnas.95.24.14006\",\n      \"10.1073/pnas.95.25.14628\",\n      \"10.1073/pnas.95.26.15481\",\n      \"10.1073/pnas.95.6.3168\",\n      \"10.1073/pnas.95.8.4504\",\n      \"10.1073/pnas.96.10.5575\",\n      \"10.1073/pnas.96.10.5768\",\n      \"10.1073/pnas.96.17.9574\",\n      \"10.1073/pnas.96.4.1597\",\n      \"10.1073/pnas.96.9.5263\",\n      \"10.1073/pnas.97.10.5551\",\n      \"10.1073/pnas.98.4.1422\",\n      \"10.1073/pnas.98.4.1871\",\n      \"10.1074/jbc.270.46.27489\",\n      \"10.1074/jbc.270.51.30701\",\n      \"10.1074/jbc.271.25.14707\",\n      \"10.1074/jbc.271.34.20608\",\n      \"10.1074/jbc.271.39.23865\",\n      \"10.1074/jbc.271.42.26057\",\n      \"10.1074/jbc.272.40.25200\",\n      \"10.1074/jbc.273.10.5858\",\n      \"10.1074/jbc.273.15.9179\",\n      \"10.1074/jbc.273.20.12296\",\n      \"10.1074/jbc.273.23.14315\",\n      \"10.1074/jbc.273.36.23019\",\n      \"10.1074/jbc.273.40.25637\",\n      \"10.1074/jbc.273.44.29202\",\n      \"10.1074/jbc.274.1.305\",\n      \"10.1074/jbc.274.21.15194\",\n      \"10.1074/jbc.274.48.34089\",\n      \"10.1074/jbc.274.6.3363\",\n      \"10.1074/jbc.275.6.4391\",\n      \"10.1074/jbc.a806395200\",\n      \"10.1074/jbc.c000576200\",\n      \"10.1074/jbc.c114.581868\",\n      \"10.1074/jbc.c114.602698\",\n      \"10.1074/jbc.m000008200\",\n      \"10.1074/jbc.m000740200\",\n      \"10.1074/jbc.m001854200\",\n      \"10.1074/jbc.m002788200\",\n      \"10.1074/jbc.m003362200\",\n      \"10.1074/jbc.m005299200\",\n      \"10.1074/jbc.m005699200\",\n      \"10.1074/jbc.m006227200\",\n      \"10.1074/jbc.m010208200\",\n      \"10.1074/jbc.m101584200\",\n      \"10.1074/jbc.m105148200\",\n      \"10.1074/jbc.m108332200\",\n      \"10.1074/jbc.m109.022061\",\n      \"10.1074/jbc.m109.063032\",\n      \"10.1074/jbc.m109.066191\",\n      \"10.1074/jbc.m109.076091\",\n      \"10.1074/jbc.m109.083527\",\n      \"10.1074/jbc.m109.087098\",\n      \"10.1074/jbc.m109.089821\",\n      \"10.1074/jbc.m109.092403\",\n      \"10.1074/jbc.m109.096958\",\n      \"10.1074/jbc.m109.096974\",\n      \"10.1074/jbc.m109.099382\",\n      \"10.1074/jbc.m109287200\",\n      \"10.1074/jbc.m110.108555\",\n      \"10.1074/jbc.m110.121707\",\n      \"10.1074/jbc.m110.141929\",\n      \"10.1074/jbc.m110.178780\",\n      \"10.1074/jbc.m110.194092\",\n      \"10.1074/jbc.m110.206193\",\n      \"10.1074/jbc.m110.212027\",\n      \"10.1074/jbc.m110103200\",\n      \"10.1074/jbc.m110146200\",\n      \"10.1074/jbc.m111.223362\",\n      \"10.1074/jbc.m111.225334\",\n      \"10.1074/jbc.m111.233734\",\n      \"10.1074/jbc.m111.243410\",\n      \"10.1074/jbc.m111.243923\",\n      \"10.1074/jbc.m111.247536\",\n      \"10.1074/jbc.m111.247973\",\n      \"10.1074/jbc.m111.274126\",\n      \"10.1074/jbc.m111.277798\",\n      \"10.1074/jbc.m111.284885\",\n      \"10.1074/jbc.m111.304279\",\n      \"10.1074/jbc.m111.312645\",\n      \"10.1074/jbc.m111.315127\",\n      \"10.1074/jbc.m111.318329\",\n      \"10.1074/jbc.m111.322917\",\n      \"10.1074/jbc.m111.326207\",\n      \"10.1074/jbc.m111.333252\",\n      \"10.1074/jbc.m111.336024\",\n      \"10.1074/jbc.m112.342345\",\n      \"10.1074/jbc.m112.350066\",\n      \"10.1074/jbc.m112.351122\",\n      \"10.1074/jbc.m112.358226\",\n      \"10.1074/jbc.m112.363630\",\n      \"10.1074/jbc.m112.364125\",\n      \"10.1074/jbc.m112.376160\",\n      \"10.1074/jbc.m112.393769\",\n      \"10.1074/jbc.m112.394841\",\n      \"10.1074/jbc.m112.396838\",\n      \"10.1074/jbc.m112.428110\",\n      \"10.1074/jbc.m112.435149\",\n      \"10.1074/jbc.m112.435289\",\n      \"10.1074/jbc.m112.443416\",\n      \"10.1074/jbc.m112360200\",\n      \"10.1074/jbc.m113.455105\",\n      \"10.1074/jbc.m113.471045\",\n      \"10.1074/jbc.m113.474924\",\n      \"10.1074/jbc.m113.482596\",\n      \"10.1074/jbc.m113.483719\",\n      \"10.1074/jbc.m113.485789\",\n      \"10.1074/jbc.m113.491134\",\n      \"10.1074/jbc.m113.505917\",\n      \"10.1074/jbc.m113.515692\",\n      \"10.1074/jbc.m113.523456\",\n      \"10.1074/jbc.m113.523753\",\n      \"10.1074/jbc.m113.526269\",\n      \"10.1074/jbc.m114.556704\",\n      \"10.1074/jbc.m114.569657\",\n      \"10.1074/jbc.m114.589382\",\n      \"10.1074/jbc.m114.590638\",\n      \"10.1074/jbc.m114.607481\",\n      \"10.1074/jbc.m114.619619\",\n      \"10.1074/jbc.m114.621110\",\n      \"10.1074/jbc.m114.621730\",\n      \"10.1074/jbc.m114.632109\",\n      \"10.1074/jbc.m114.633800\",\n      \"10.1074/jbc.m115.641340\",\n      \"10.1074/jbc.m115.646737\",\n      \"10.1074/jbc.m115.657486\",\n      \"10.1074/jbc.m115.677328\",\n      \"10.1074/jbc.m115.679852\",\n      \"10.1074/jbc.m115.679902\",\n      \"10.1074/jbc.m115.681338\",\n      \"10.1074/jbc.m115.683797\",\n      \"10.1074/jbc.m115.691584\",\n      \"10.1074/jbc.m115.697615\",\n      \"10.1074/jbc.m115.699801\",\n      \"10.1074/jbc.m115.700625\",\n      \"10.1074/jbc.m115.703868\",\n      \"10.1074/jbc.m116.727578\",\n      \"10.1074/jbc.m116.733766\",\n      \"10.1074/jbc.m116.737312\",\n      \"10.1074/jbc.m116.741660\",\n      \"10.1074/jbc.m116.746164\",\n      \"10.1074/jbc.m116.747956\",\n      \"10.1074/jbc.m116.749366\",\n      \"10.1074/jbc.m116.752659\",\n      \"10.1074/jbc.m116.770321\",\n      \"10.1074/jbc.m116.773945\",\n      \"10.1074/jbc.m117.788000\",\n      \"10.1074/jbc.m117.789917\",\n      \"10.1074/jbc.m117.793117\",\n      \"10.1074/jbc.m117.797928\",\n      \"10.1074/jbc.m117.798207\",\n      \"10.1074/jbc.m117.799346\",\n      \"10.1074/jbc.m117.804237\",\n      \"10.1074/jbc.m117.804971\",\n      \"10.1074/jbc.m117.809293\",\n      \"10.1074/jbc.m117.810325\",\n      \"10.1074/jbc.m200088200\",\n      \"10.1074/jbc.m200363200\",\n      \"10.1074/jbc.m201196200\",\n      \"10.1074/jbc.m202042200\",\n      \"10.1074/jbc.m203185200\",\n      \"10.1074/jbc.m203371200\",\n      \"10.1074/jbc.m205873200\",\n      \"10.1074/jbc.m206279200\",\n      \"10.1074/jbc.m207265200\",\n      \"10.1074/jbc.m208105200\",\n      \"10.1074/jbc.m208641200\",\n      \"10.1074/jbc.m211117200\",\n      \"10.1074/jbc.m211765200\",\n      \"10.1074/jbc.m212919200\",\n      \"10.1074/jbc.m300365200\",\n      \"10.1074/jbc.m300874200\",\n      \"10.1074/jbc.m301639200\",\n      \"10.1074/jbc.m304331200\",\n      \"10.1074/jbc.m308287200\",\n      \"10.1074/jbc.m308644200\",\n      \"10.1074/jbc.m309457200\",\n      \"10.1074/jbc.m400228200\",\n      \"10.1074/jbc.m404559200\",\n      \"10.1074/jbc.m405001200\",\n      \"10.1074/jbc.m405853200\",\n      \"10.1074/jbc.m410722200\",\n      \"10.1074/jbc.m411069200\",\n      \"10.1074/jbc.m411280200\",\n      \"10.1074/jbc.m412939200\",\n      \"10.1074/jbc.m413146200\",\n      \"10.1074/jbc.m414092200\",\n      \"10.1074/jbc.m414328200\",\n      \"10.1074/jbc.m504942200\",\n      \"10.1074/jbc.m506770200\",\n      \"10.1074/jbc.m507719200\",\n      \"10.1074/jbc.m511464200\",\n      \"10.1074/jbc.m511951200\",\n      \"10.1074/jbc.m600403200\",\n      \"10.1074/jbc.m603275200\",\n      \"10.1074/jbc.m604955200\",\n      \"10.1074/jbc.m607987200\",\n      \"10.1074/jbc.m609543200\",\n      \"10.1074/jbc.m610094200\",\n      \"10.1074/jbc.m610193200\",\n      \"10.1074/jbc.m610207200\",\n      \"10.1074/jbc.m611283200\",\n      \"10.1074/jbc.m700517200\",\n      \"10.1074/jbc.m701841200\",\n      \"10.1074/jbc.m703229200\",\n      \"10.1074/jbc.m705898200\",\n      \"10.1074/jbc.m708919200\",\n      \"10.1074/jbc.m709500200\",\n      \"10.1074/jbc.m709581200\",\n      \"10.1074/jbc.m710042200\",\n      \"10.1074/jbc.m801703200\",\n      \"10.1074/jbc.m803934200\",\n      \"10.1074/jbc.m804274200\",\n      \"10.1074/jbc.m908162199\",\n      \"10.1074/jbc.r111.252569\",\n      \"10.1074/jbc.r115.692665\",\n      \"10.1074/jbc.r115.695056\",\n      \"10.1074/jbc.r116.714980\",\n      \"10.1074/jbc.ra117.000164\",\n      \"10.1074/jbc.ra117.000959\",\n      \"10.1074/jbc.ra118.001794\",\n      \"10.1074/jbc.ra118.001969\",\n      \"10.1074/jbc.ra118.002297\",\n      \"10.1074/jbc.ra118.002462\",\n      \"10.1074/jbc.ra118.002844\",\n      \"10.1074/jbc.ra118.004021\",\n      \"10.1074/jbc.ra118.004462\",\n      \"10.1074/jbc.ra118.005914\",\n      \"10.1074/jbc.ra118.006379\",\n      \"10.1074/jbc.ra119.008742\",\n      \"10.1074/jbc.ra119.008781\",\n      \"10.1074/jbc.ra119.010123\",\n      \"10.1074/jbc.ra119.011464\",\n      \"10.1074/jbc.ra119.012423\",\n      \"10.1074/jbc.ra120.012618\",\n      \"10.1074/jbc.ra120.012892\",\n      \"10.1074/jbc.ra120.013978\",\n      \"10.1074/jbc.ra120.014062\",\n      \"10.1074/jbc.rev118.002810\",\n      \"10.1074/jbc.rev119.006545\",\n      \"10.1074/jbc.tm118.004166\",\n      \"10.1074/mcp.m110.006411\",\n      \"10.1074/mcp.m111.008326\",\n      \"10.1074/mcp.m111.009241\",\n      \"10.1074/mcp.m112.025635\",\n      \"10.1074/mcp.m112.026583\",\n      \"10.1074/mcp.m113.033977\",\n      \"10.1074/mcp.m114.040956\",\n      \"10.1074/mcp.m115.051151\",\n      \"10.1074/mcp.m116.061044\",\n      \"10.1074/mcp.m116.061804\",\n      \"10.1074/mcp.m116.063065\",\n      \"10.1074/mcp.m300060-mcp200\",\n      \"10.1074/mcp.m700264-mcp200\",\n      \"10.1074/mcp.m900299-mcp200\",\n      \"10.1074/mcp.m900479-mcp200\",\n      \"10.1074/mcp.o113.032748\",\n      \"10.1074/mcp.r110.003871\",\n      \"10.1074/mcp.ra120.002212\",\n      \"10.1074/mcp.tir118.000850\",\n      \"10.1078/0044-5231-00025\",\n      \"10.1078/0171-9335-00432\",\n      \"10.1079/cabicompendium.45094\",\n      \"10.1079/cabicompendium.88213\",\n      \"10.1079/phn2001145\",\n      \"10.1079/pwkb.species.18615\",\n      \"10.1079/pwkb.species.32154\",\n      \"10.1080/00028487.2017.1281169\",\n      \"10.1080/00071310220133304\",\n      \"10.1080/00207454.2018.1545771\",\n      \"10.1080/00268970009483348\",\n      \"10.1080/00268976.2010.508754\",\n      \"10.1080/00268976.2012.681311\",\n      \"10.1080/00335558008248231\",\n      \"10.1080/00364827.1999.10420431\",\n      \"10.1080/00365521.2020.1722738\",\n      \"10.1080/00423114.2014.956126\",\n      \"10.1080/01480545.2020.1726380\",\n      \"10.1080/01932691.2021.1925559\",\n      \"10.1080/02646830500381930\",\n      \"10.1080/02648725.2017.1307673\",\n      \"10.1080/0267257x.2020.1718740\",\n      \"10.1080/03008207.2016.1271797\",\n      \"10.1080/03066150.2013.801340\",\n      \"10.1080/07060660309507001\",\n      \"10.1080/07060660509507194\",\n      \"10.1080/07352680701572966\",\n      \"10.1080/07357907.2019.1630633\",\n      \"10.1080/07388550500248563\",\n      \"10.1080/07388551.2018.1554621\",\n      \"10.1080/07388551.2019.1594153\",\n      \"10.1080/07388551.2020.1768043\",\n      \"10.1080/07391102.2012.698379\",\n      \"10.1080/07391102.2014.913989\",\n      \"10.1080/07391102.2015.1063455\",\n      \"10.1080/07391102.2016.1160841\",\n      \"10.1080/07391102.2017.1336487\",\n      \"10.1080/07391102.2019.1652689\",\n      \"10.1080/07391102.2019.1704880\",\n      \"10.1080/07391102.2020.1717628\",\n      \"10.1080/07391102.2020.1734484\",\n      \"10.1080/07391102.2020.1772880\",\n      \"10.1080/07391102.2020.1798283\",\n      \"10.1080/07391102.2020.1844801\",\n      \"10.1080/07391102.2020.1861983\",\n      \"10.1080/07391102.2022.2029773\",\n      \"10.1080/07391102.2022.2032354\",\n      \"10.1080/07391102.2022.2046641\",\n      \"10.1080/08820139.2020.1775643\",\n      \"10.1080/08830180802645050\",\n      \"10.1080/08830185.2017.1284212\",\n      \"10.1080/08830185.2021.1955876\",\n      \"10.1080/08916934.2019.1588889\",\n      \"10.1080/08927020601013817\",\n      \"10.1080/08927022.2012.700486\",\n      \"10.1080/08958370490439597\",\n      \"10.1080/08958378.2018.1533053\",\n      \"10.1080/08989621.2014.956867\",\n      \"10.1080/09168451.2016.1179092\",\n      \"10.1080/09168451.2019.1631146\",\n      \"10.1080/09524622.2007.9753582\",\n      \"10.1080/09537104.2019.1572879\",\n      \"10.1080/09537104.2021.1936479\",\n      \"10.1080/09674845.2011.11730340\",\n      \"10.1080/10253890.2021.1942828\",\n      \"10.1080/10255842.2013.811234\",\n      \"10.1080/10408398.2020.1809344\",\n      \"10.1080/10408410490884757\",\n      \"10.1080/1040841x.2017.1303661\",\n      \"10.1080/1040841x.2020.1729695\",\n      \"10.1080/1040841x.2020.1809346\",\n      \"10.1080/1040841x.2021.1939266\",\n      \"10.1080/10409230701260258\",\n      \"10.1080/10409230701507773\",\n      \"10.1080/10409238.2017.1325828\",\n      \"10.1080/10409238.2018.1431605\",\n      \"10.1080/10409238.2018.1431606\",\n      \"10.1080/10409238.2019.1603199\",\n      \"10.1080/1042819031000063444\",\n      \"10.1080/1042819031000090273\",\n      \"10.1080/10428194.2016.1193853\",\n      \"10.1080/10428194.2016.1213828\",\n      \"10.1080/10428194.2016.1260122\",\n      \"10.1080/10428194.2017.1421756\",\n      \"10.1080/10428194.2018.1538511\",\n      \"10.1080/10428194.2019.1636983\",\n      \"10.1080/10717544.2018.1474964\",\n      \"10.1080/10826068.2012.762716\",\n      \"10.1080/10942912.2018.1560312\",\n      \"10.1080/1120009x.2019.1599175\",\n      \"10.1080/13543776.2020.1749263\",\n      \"10.1080/13683500.2021.1895729\",\n      \"10.1080/13693780902718347\",\n      \"10.1080/13697137.2017.1309382\",\n      \"10.1080/14397595.2019.1651446\",\n      \"10.1080/14620316.2008.11512469\",\n      \"10.1080/14656566.2020.1763305\",\n      \"10.1080/14712598.2019.1685489\",\n      \"10.1080/14712598.2020.1788540\",\n      \"10.1080/14712598.2021.1865303\",\n      \"10.1080/14728222.2019.1565658\",\n      \"10.1080/14728222.2019.1630380\",\n      \"10.1080/14728222.2019.1667977\",\n      \"10.1080/14728222.2020.1823967\",\n      \"10.1080/147342202753671277\",\n      \"10.1080/14734220410019066\",\n      \"10.1080/14734220600791477\",\n      \"10.1080/14737140.2020.1760093\",\n      \"10.1080/14737159.2018.1439382\",\n      \"10.1080/14737175.2018.1510321\",\n      \"10.1080/14786435.2019.1671998\",\n      \"10.1080/14787210.2020.1816824\",\n      \"10.1080/152165400410182\",\n      \"10.1080/1521654031000110208\",\n      \"10.1080/15216540600686888\",\n      \"10.1080/15216540701472113\",\n      \"10.1080/15257770008032995\",\n      \"10.1080/15287394.2017.1355863\",\n      \"10.1080/15376516.2021.1894624\",\n      \"10.1080/15384101.2015.1026492\",\n      \"10.1080/15384101.2015.1090062\",\n      \"10.1080/15384101.2015.1093705\",\n      \"10.1080/15384101.2016.1261767\",\n      \"10.1080/15384101.2017.1403685\",\n      \"10.1080/15384101.2017.1414682\",\n      \"10.1080/15384101.2020.1717025\",\n      \"10.1080/15384101.2020.1758435\",\n      \"10.1080/15402002.2013.845782\",\n      \"10.1080/15412555.2018.1537365\",\n      \"10.1080/15476286.2015.1008360\",\n      \"10.1080/15476286.2016.1259781\",\n      \"10.1080/15476286.2017.1282025\",\n      \"10.1080/15476286.2017.1295204\",\n      \"10.1080/15476286.2018.1511674\",\n      \"10.1080/15476286.2019.1642712\",\n      \"10.1080/15476286.2020.1712544\",\n      \"10.1080/15476286.2020.1734372\",\n      \"10.1080/15476286.2020.1867797\",\n      \"10.1080/15476286.2021.1909321\",\n      \"10.1080/15476286.2021.1931756\",\n      \"10.1080/15476286.2021.1935572\",\n      \"10.1080/15548627.2015.1121360\",\n      \"10.1080/15548627.2016.1147669\",\n      \"10.1080/15548627.2018.1503146\",\n      \"10.1080/15548627.2019.1630222\",\n      \"10.1080/15563650.2017.1319066\",\n      \"10.1080/15583724.2015.1040552\",\n      \"10.1080/15592294.2015.1107695\",\n      \"10.1080/15592294.2020.1738026\",\n      \"10.1080/15592324.2019.1674606\",\n      \"10.1080/15592324.2021.1913309\",\n      \"10.1080/1744666x.2018.1450141\",\n      \"10.1080/17470919.2011.638799\",\n      \"10.1080/17474124.2018.1517044\",\n      \"10.1080/19336918.2016.1151607\",\n      \"10.1080/19336950.2017.1380758\",\n      \"10.1080/19336950.2019.1700082\",\n      \"10.1080/19336950.2020.1860382\",\n      \"10.1080/19336950.2020.1860399\",\n      \"10.1080/19396368.2020.1753850\",\n      \"10.1080/19420862.2015.1029215\",\n      \"10.1080/19420862.2017.1323159\",\n      \"10.1080/19420862.2019.1578611\",\n      \"10.1080/19420862.2019.1702262\",\n      \"10.1080/19420862.2020.1802135\",\n      \"10.1080/19420862.2020.1840005\",\n      \"10.1080/19420862.2021.1913791\",\n      \"10.1080/19420862.2021.1953220\",\n      \"10.1080/19420862.2021.1958663\",\n      \"10.1080/19490976.2021.1882927\",\n      \"10.1080/19490976.2021.1884515\",\n      \"10.1080/19491034.2015.1096467\",\n      \"10.1080/19491034.2017.1389365\",\n      \"10.1080/19491034.2019.1578601\",\n      \"10.1080/20002297.2020.1868152\",\n      \"10.1080/20013078.2017.1332941\",\n      \"10.1080/21541264.2017.1302901\",\n      \"10.1080/21541264.2018.1486150\",\n      \"10.1080/21541264.2020.1843958\",\n      \"10.1080/21592799.2017.1378794\",\n      \"10.1080/2162402x.2015.1056442\",\n      \"10.1080/2162402x.2016.1198865\",\n      \"10.1080/2162402x.2017.1317420\",\n      \"10.1080/2162402x.2017.1395124\",\n      \"10.1080/2162402x.2018.1445457\",\n      \"10.1080/2162402x.2018.1450711\",\n      \"10.1080/2162402x.2018.1494110\",\n      \"10.1080/2162402x.2019.1657375\",\n      \"10.1080/2162402x.2019.1681869\",\n      \"10.1080/2162402x.2020.1724761\",\n      \"10.1080/2162402x.2020.1737368\",\n      \"10.1080/2162402x.2020.1807291\",\n      \"10.1080/2162402x.2020.1814620\",\n      \"10.1080/2162402x.2020.1830513\",\n      \"10.1080/21645515.2020.1730658\",\n      \"10.1080/21690707.2015.1011008\",\n      \"10.1080/21691401.2018.1499663\",\n      \"10.1080/23262133.2015.1058684\",\n      \"10.1080/23273747.2016.1200344\",\n      \"10.1080/23723556.2015.1117701\",\n      \"10.1080/713610853\",\n      \"10.1081/cbi-120002594\",\n      \"10.1081/cbi-120002676\",\n      \"10.1081/imm-100104017\",\n      \"10.1083/jcb.119.3.493\",\n      \"10.1083/jcb.127.6.1799\",\n      \"10.1083/jcb.146.5.905\",\n      \"10.1083/jcb.200102027\",\n      \"10.1083/jcb.200505166\",\n      \"10.1083/jcb.200602071\",\n      \"10.1083/jcb.200701083\",\n      \"10.1083/jcb.200805092\",\n      \"10.1083/jcb.200806049\",\n      \"10.1083/jcb.201005117\",\n      \"10.1083/jcb.201009094\",\n      \"10.1083/jcb.201103008\",\n      \"10.1083/jcb.201204149\",\n      \"10.1083/jcb.201403136\",\n      \"10.1083/jcb.201408060\",\n      \"10.1083/jcb.201508028\",\n      \"10.1083/jcb.201603040\",\n      \"10.1083/jcb.201605024\",\n      \"10.1083/jcb.201610102\",\n      \"10.1083/jcb.201807044\",\n      \"10.1083/jcb.201812106\",\n      \"10.1083/jcb.201905002\",\n      \"10.1083/jcb.201910043\",\n      \"10.1084/jem.176.1.169\",\n      \"10.1084/jem.176.1.287\",\n      \"10.1084/jem.180.1.83\",\n      \"10.1084/jem.182.2.459\",\n      \"10.1084/jem.182.6.1865\",\n      \"10.1084/jem.189.1.63\",\n      \"10.1084/jem.192.4.565\",\n      \"10.1084/jem.193.5.551\",\n      \"10.1084/jem.194.1.1\",\n      \"10.1084/jem.20011692\",\n      \"10.1084/jem.20030305\",\n      \"10.1084/jem.20030846\",\n      \"10.1084/jem.20031255\",\n      \"10.1084/jem.20051954\",\n      \"10.1084/jem.20080108\",\n      \"10.1084/jem.20080124\",\n      \"10.1084/jem.20080452\",\n      \"10.1084/jem.20081399\",\n      \"10.1084/jem.20090858\",\n      \"10.1084/jem.2009187312910c\",\n      \"10.1084/jem.20100064\",\n      \"10.1084/jem.20101459\",\n      \"10.1084/jem.20102555\",\n      \"10.1084/jem.20120219\",\n      \"10.1084/jem.20120340\",\n      \"10.1084/jem.20121999\",\n      \"10.1084/jem.20130875\",\n      \"10.1084/jem.20131853\",\n      \"10.1084/jem.20142101\",\n      \"10.1084/jem.20160888\",\n      \"10.1084/jem.20171079\",\n      \"10.1084/jem.20172020\",\n      \"10.1084/jem.20180136\",\n      \"10.1084/jem.20180729\",\n      \"10.1084/jem.20181757\",\n      \"10.1084/jem.20182031\",\n      \"10.1084/jem.20182304\",\n      \"10.1084/jem.20190297\",\n      \"10.1084/jem.20190545\",\n      \"10.1084/jem.20191711\",\n      \"10.1084/jem.20192291\",\n      \"10.1085/jgp.116.3.391\",\n      \"10.1085/jgp.118.4.341\",\n      \"10.1085/jgp.118.4.391\",\n      \"10.1085/jgp.201010475\",\n      \"10.1085/jgp.201210803\",\n      \"10.1085/jgp.201411222\",\n      \"10.1085/jgp.201611653\",\n      \"10.1085/jgp.201812017\",\n      \"10.1086/279534\",\n      \"10.1086/282244\",\n      \"10.1086/302054\",\n      \"10.1086/315871\",\n      \"10.1086/317647\",\n      \"10.1086/318834\",\n      \"10.1086/319302\",\n      \"10.1086/367962\",\n      \"10.1086/401084\",\n      \"10.1086/430035\",\n      \"10.1086/500202\",\n      \"10.1086/503214\",\n      \"10.1086/503550\",\n      \"10.1086/504922\",\n      \"10.1086/518513\",\n      \"10.1086/523813\",\n      \"10.1086/593174\",\n      \"10.1086/644781\",\n      \"10.1086/648470\",\n      \"10.1086/649902\",\n      \"10.1086/653120\",\n      \"10.1086/653125\",\n      \"10.1086/669150\",\n      \"10.1086/697237\",\n      \"10.1086/712351\",\n      \"10.1086/714530\",\n      \"10.1086/physzool.53.4.30157882\",\n      \"10.1086/physzool.62.6.30156211\",\n      \"10.1088/0022-3727/46/11/114002\",\n      \"10.1088/0034-4885/71/3/036601\",\n      \"10.1088/0305-4470/37/48/008\",\n      \"10.1088/0953-4075/33/22/316\",\n      \"10.1088/0953-8984/22/19/194114\",\n      \"10.1088/0953-8984/23/3/035401\",\n      \"10.1088/0957-4484/24/5/055102\",\n      \"10.1088/0957-4484/25/19/195101\",\n      \"10.1088/0957-4484/26/29/291002\",\n      \"10.1088/1361-6455/aa7ac9\",\n      \"10.1088/1361-648x/aa680e\",\n      \"10.1088/1361-648x/ab7adb\",\n      \"10.1088/1361-648x/ac1d6c\",\n      \"10.1088/1361-651x/aa8ff0\",\n      \"10.1088/1367-2630/16/7/075002\",\n      \"10.1088/1367-2630/17/4/043010\",\n      \"10.1088/1402-4896/ab2b54\",\n      \"10.1088/1478-3975/10/3/035006\",\n      \"10.1088/1478-3975/10/6/065002\",\n      \"10.1088/1741-2552/ab8113\",\n      \"10.1088/1742-5468/2008/10/p10008\",\n      \"10.1088/1742-5468/ac650c\",\n      \"10.1088/1748-3182/1/1/p01\",\n      \"10.1088/1748-3182/9/1/016001\",\n      \"10.1088/1748-3182/9/2/025005\",\n      \"10.1088/1748-3190/aa86ff\",\n      \"10.1088/1748-605x/aba5f1\",\n      \"10.1088/1758-5090/abf741\",\n      \"10.1088/2057-1739/aa7ffb\",\n      \"10.1088/2057-1976/aacbe1\",\n      \"10.1088/2632-2153\",\n      \"10.1088/978-1-6817-4257-1\",\n      \"10.1089/acm.2009.0633\",\n      \"10.1089/adt.2010.0326\",\n      \"10.1089/aid.2008.0090\",\n      \"10.1089/aid.2009.0155\",\n      \"10.1089/ars.2006.8.1941\",\n      \"10.1089/ars.2008.2104\",\n      \"10.1089/ars.2008.2348\",\n      \"10.1089/ars.2009.2536\",\n      \"10.1089/ars.2009.3044\",\n      \"10.1089/ars.2012.4749\",\n      \"10.1089/ars.2013.5703\",\n      \"10.1089/ars.2015.6307\",\n      \"10.1089/ars.2015.6343\",\n      \"10.1089/ars.2017.7342\",\n      \"10.1089/ars.2019.7779\",\n      \"10.1089/ars.2020.8107\",\n      \"10.1089/bioe.2023.0014\",\n      \"10.1089/biores.2014.0022\",\n      \"10.1089/cmb.2012.0021\",\n      \"10.1089/crispr.2018.0026\",\n      \"10.1089/crispr.2021.0052\",\n      \"10.1089/crispr.2021.0131\",\n      \"10.1089/crispr.2022.0037\",\n      \"10.1089/crispr.2022.0084\",\n      \"10.1089/fpd.2015.1936\",\n      \"10.1089/fpd.2015.2088\",\n      \"10.1089/hum.2016.090\",\n      \"10.1089/hum.2017.034\",\n      \"10.1089/hum.2018.085\",\n      \"10.1089/hum.2018.193\",\n      \"10.1089/hum.2019.264\",\n      \"10.1089/hum.2020.166\",\n      \"10.1089/hum.2020.231\",\n      \"10.1089/jir.2006.26.645\",\n      \"10.1089/jmf.2016.3740\",\n      \"10.1089/jop.2016.0090\",\n      \"10.1089/mdr.2009.0111\",\n      \"10.1089/mdr.2012.0031\",\n      \"10.1089/mdr.2014.0234\",\n      \"10.1089/mdr.2017.0392\",\n      \"10.1089/mdr.2018.0182\",\n      \"10.1089/nat.2015.0564\",\n      \"10.1089/neu.2014.3618\",\n      \"10.1089/neu.2014.3677\",\n      \"10.1089/neu.2017.5619\",\n      \"10.1089/omi.2010.0018\",\n      \"10.1089/omi.2011.0118\",\n      \"10.1089/omi.2015.0065\",\n      \"10.1089/omi.2019.0183\",\n      \"10.1089/phage.2022.0020\",\n      \"10.1089/phage.2023.0028\",\n      \"10.1089/scd.2007.0251\",\n      \"10.1089/scd.2010.0513\",\n      \"10.1089/scd.2011.0193\",\n      \"10.1089/scd.2014.0115\",\n      \"10.1089/scd.2014.0310\",\n      \"10.1089/scd.2014.0323\",\n      \"10.1089/scd.2014.0546\",\n      \"10.1089/scd.2015.0131\",\n      \"10.1089/scd.2015.0362\",\n      \"10.1089/scd.2016.0032\",\n      \"10.1089/scd.2017.0209\",\n      \"10.1089/scd.2017.0238\",\n      \"10.1089/scd.2018.0146\",\n      \"10.1089/scd.2019.0173\",\n      \"10.1089/scd.2021.0003\",\n      \"10.1089/ten.tea.2010.0178\",\n      \"10.1089/ten.teb.2018.0350\",\n      \"10.1089/ten.teb.2019.0250\",\n      \"10.1089/thy.2018.0314\",\n      \"10.1089/vim.2020.0209\",\n      \"10.1089/wound.2016.0709\",\n      \"10.1089/wound.2021.0040\",\n      \"10.1091/mbc.11.5.1887\",\n      \"10.1091/mbc.12.8.2482\",\n      \"10.1091/mbc.12.9.2730\",\n      \"10.1091/mbc.12.9.2870\",\n      \"10.1091/mbc.5.4.497\",\n      \"10.1091/mbc.e02-09-0583\",\n      \"10.1091/mbc.e02-11-0752\",\n      \"10.1091/mbc.e03-06-0389\",\n      \"10.1091/mbc.e05-09-0858\",\n      \"10.1091/mbc.e06-10-0908\",\n      \"10.1091/mbc.e07-01-0004\",\n      \"10.1091/mbc.e07-12-1264\",\n      \"10.1091/mbc.e08-10-0987\",\n      \"10.1091/mbc.e10-10-0817\",\n      \"10.1091/mbc.e12-08-0617\",\n      \"10.1091/mbc.e12-12-0891\",\n      \"10.1091/mbc.e13-02-0095\",\n      \"10.1091/mbc.e14-05-1029\",\n      \"10.1091/mbc.e14-08-1296\",\n      \"10.1091/mbc.e14-08-1323\",\n      \"10.1091/mbc.e15-02-0073\",\n      \"10.1091/mbc.e15-07-0455\",\n      \"10.1091/mbc.e15-10-0725\",\n      \"10.1091/mbc.e16-03-0199\",\n      \"10.1091/mbc.e16-09-0653\",\n      \"10.1091/mbc.e16-09-0678\",\n      \"10.1091/mbc.e16-11-0806\",\n      \"10.1091/mbc.e17-01-0030\",\n      \"10.1091/mbc.e17-03-0209\",\n      \"10.1091/mbc.e17-06-0393\",\n      \"10.1091/mbc.e18-05-0319\",\n      \"10.1091/mbc.e22-02-0056\",\n      \"10.1091/mbc.e22-09-0424\",\n      \"10.1091/mbc.e23-03-0084\",\n      \"10.1093/abbs/gmu048\",\n      \"10.1093/abbs/gmv053\",\n      \"10.1093/acprof:oso/9780195326598.003.0006\",\n      \"10.1093/advances/nmz079\",\n      \"10.1093/ae/tmx062\",\n      \"10.1093/aesa/93.5.1195f\",\n      \"10.1093/ajcp/aqz195\",\n      \"10.1093/aje/kwy213\",\n      \"10.1093/annonc/mdx428.001\",\n      \"10.1093/annonc/mdz269.017\",\n      \"10.1093/aob/mcq266\",\n      \"10.1093/aob/mcs133\",\n      \"10.1093/aob/mcu010\",\n      \"10.1093/aob/mcz029\",\n      \"10.1093/bfgp/els038\",\n      \"10.1093/bfgp/elt056\",\n      \"10.1093/bfgp/elu002\",\n      \"10.1093/bfgp/elu046\",\n      \"10.1093/bfgp/elv022\",\n      \"10.1093/bfgp/elw023\",\n      \"10.1093/bfgp/elx011\",\n      \"10.1093/bfgp/elz022\",\n      \"10.1093/bfgp/elz028\",\n      \"10.1093/bib/bbaa210\",\n      \"10.1093/bib/bbab375\",\n      \"10.1093/bib/bbac102\",\n      \"10.1093/bib/bbac112\",\n      \"10.1093/bib/bbac394\",\n      \"10.1093/bib/bbad358\",\n      \"10.1093/bib/bbae270\",\n      \"10.1093/bib/bbv097\",\n      \"10.1093/bib/bbw066\",\n      \"10.1093/bib/bbx092\",\n      \"10.1093/bib/bbz082\",\n      \"10.1093/bioadv/vbac094\",\n      \"10.1093/bioadv/vbad191/7511844\",\n      \"10.1093/bioinformatics/17.10.871\",\n      \"10.1093/bioinformatics/btaa041\",\n      \"10.1093/bioinformatics/btaa066/48985624/btaa066\",\n      \"10.1093/bioinformatics/btab827\",\n      \"10.1093/bioinformatics/btad030\",\n      \"10.1093/bioinformatics/btad646\",\n      \"10.1093/bioinformatics/btae061\",\n      \"10.1093/bioinformatics/btg029\",\n      \"10.1093/bioinformatics/bth005\",\n      \"10.1093/bioinformatics/bth078\",\n      \"10.1093/bioinformatics/bti1003\",\n      \"10.1093/bioinformatics/bti1018\",\n      \"10.1093/bioinformatics/bti107\",\n      \"10.1093/bioinformatics/bti492\",\n      \"10.1093/bioinformatics/btl498\",\n      \"10.1093/bioinformatics/btm121\",\n      \"10.1093/bioinformatics/btp105\",\n      \"10.1093/bioinformatics/btp163\",\n      \"10.1093/bioinformatics/btp352\",\n      \"10.1093/bioinformatics/btp616\",\n      \"10.1093/bioinformatics/btp698\",\n      \"10.1093/bioinformatics/btr064\",\n      \"10.1093/bioinformatics/btr167\",\n      \"10.1093/bioinformatics/btr543\",\n      \"10.1093/bioinformatics/bts199\",\n      \"10.1093/bioinformatics/bts271\",\n      \"10.1093/bioinformatics/bts565\",\n      \"10.1093/bioinformatics/btt054\",\n      \"10.1093/bioinformatics/btt440\",\n      \"10.1093/bioinformatics/btt656\",\n      \"10.1093/bioinformatics/btu048\",\n      \"10.1093/bioinformatics/btu097\",\n      \"10.1093/bioinformatics/btu170\",\n      \"10.1093/bioinformatics/btu638\",\n      \"10.1093/bioinformatics/btu684\",\n      \"10.1093/bioinformatics/btu744\",\n      \"10.1093/bioinformatics/btu781\",\n      \"10.1093/bioinformatics/btu830\",\n      \"10.1093/bioinformatics/btv288\",\n      \"10.1093/bioinformatics/btv321\",\n      \"10.1093/bioinformatics/btv422\",\n      \"10.1093/bioinformatics/btv485\",\n      \"10.1093/bioinformatics/btw108\",\n      \"10.1093/bioinformatics/btw444\",\n      \"10.1093/bioinformatics/btw711\",\n      \"10.1093/bioinformatics/btx092\",\n      \"10.1093/bioinformatics/btx257\",\n      \"10.1093/bioinformatics/btx469\",\n      \"10.1093/bioinformatics/bty191\",\n      \"10.1093/bioinformatics/bty355\",\n      \"10.1093/bioinformatics/bty560\",\n      \"10.1093/bioinformatics/btz641\",\n      \"10.1093/bioinformatics/btz834\",\n      \"10.1093/bioinformatics/btz870\",\n      \"10.1093/bioinformatics/btz904\",\n      \"10.1093/bioinformatics/btz931\",\n      \"10.1093/biolinnean/blab152\",\n      \"10.1093/biolinnean/bly035\",\n      \"10.1093/biolre/iox033\",\n      \"10.1093/biolre/iox071\",\n      \"10.1093/biolre/ioy100\",\n      \"10.1093/biolre/ioy110\",\n      \"10.1093/biomet/35.3-4.246\",\n      \"10.1093/brain/awab136\",\n      \"10.1093/brain/awac222\",\n      \"10.1093/brain/awac365\",\n      \"10.1093/brain/awad017\",\n      \"10.1093/brain/awm264\",\n      \"10.1093/brain/awp247\",\n      \"10.1093/brain/awq042\",\n      \"10.1093/brain/awq119\",\n      \"10.1093/brain/awr357\",\n      \"10.1093/brain/awv385\",\n      \"10.1093/brain/aww129\",\n      \"10.1093/brain/awy147\",\n      \"10.1093/brain/awy209\",\n      \"10.1093/brain/awz143\",\n      \"10.1093/brain/awz199\",\n      \"10.1093/brain/awz267\",\n      \"10.1093/brain/awz350\",\n      \"10.1093/braincomms/fcaa028\",\n      \"10.1093/braincomms/fcz022\",\n      \"10.1093/carcin/bgp280\",\n      \"10.1093/carcin/bgr107\",\n      \"10.1093/carcin/bgt335\",\n      \"10.1093/carcin/bgu004\",\n      \"10.1093/carcin/bgu220\",\n      \"10.1093/cei/uxab028\",\n      \"10.1093/cei/uxac105\",\n      \"10.1093/cercor/1.1.1\",\n      \"10.1093/cercor/12.12.1225\",\n      \"10.1093/cercor/13.1.5\",\n      \"10.1093/cercor/4.6.646\",\n      \"10.1093/cercor/7.7.619\",\n      \"10.1093/cercor/bhaa333\",\n      \"10.1093/cercor/bhab020\",\n      \"10.1093/cercor/bhab153\",\n      \"10.1093/cercor/bhab315\",\n      \"10.1093/cercor/bhab438\",\n      \"10.1093/cercor/bhac052\",\n      \"10.1093/cercor/bhac070\",\n      \"10.1093/cercor/bhad227\",\n      \"10.1093/cercor/bhg097\",\n      \"10.1093/cercor/bhj046\",\n      \"10.1093/cercor/bhm059\",\n      \"10.1093/cercor/bhm095\",\n      \"10.1093/cercor/bhm167\",\n      \"10.1093/cercor/bhm185\",\n      \"10.1093/cercor/bhm189\",\n      \"10.1093/cercor/bhp050\",\n      \"10.1093/cercor/bhp061\",\n      \"10.1093/cercor/bhp100\",\n      \"10.1093/cercor/bhp155\",\n      \"10.1093/cercor/bhq217\",\n      \"10.1093/cercor/bhr178\",\n      \"10.1093/cercor/bhr191\",\n      \"10.1093/cercor/bhr361\",\n      \"10.1093/cercor/bhs141\",\n      \"10.1093/cercor/bhs184\",\n      \"10.1093/cercor/bhs254\",\n      \"10.1093/cercor/bhs291\",\n      \"10.1093/cercor/bht035\",\n      \"10.1093/cercor/bht175\",\n      \"10.1093/cercor/bht243\",\n      \"10.1093/cercor/bht273\",\n      \"10.1093/cercor/bht278\",\n      \"10.1093/cercor/bhu006\",\n      \"10.1093/cercor/bhu031\",\n      \"10.1093/cercor/bhu334\",\n      \"10.1093/cercor/bhv053\",\n      \"10.1093/cercor/bhv099\",\n      \"10.1093/cercor/bhv100\",\n      \"10.1093/cercor/bhv121\",\n      \"10.1093/cercor/bhv168\",\n      \"10.1093/cercor/bhw076\",\n      \"10.1093/cercor/bhw187\",\n      \"10.1093/cercor/bhw339\",\n      \"10.1093/cercor/bhx095\",\n      \"10.1093/cercor/bhx187\",\n      \"10.1093/cercor/bhx252\",\n      \"10.1093/cercor/bhx318\",\n      \"10.1093/cercor/bhy036\",\n      \"10.1093/cercor/bhy038\",\n      \"10.1093/cercor/bhy087\",\n      \"10.1093/cercor/bhy224\",\n      \"10.1093/cercor/bhz015\",\n      \"10.1093/cercor/bhz106\",\n      \"10.1093/cercor/bhz122\",\n      \"10.1093/cercor/bhz262\",\n      \"10.1093/cercor/bhz322\",\n      \"10.1093/chemse/bjp096\",\n      \"10.1093/chemse/bjy061\",\n      \"10.1093/cid/ciac203\",\n      \"10.1093/cid/civ614\",\n      \"10.1093/cid/ciy357\",\n      \"10.1093/conphys/cov057/10240413/cov057\",\n      \"10.1093/conphys/coz088\",\n      \"10.1093/cvr/cvn138\",\n      \"10.1093/cz/zoac042\",\n      \"10.1093/database/bav084/2433217\",\n      \"10.1093/database/bav095/2433227\",\n      \"10.1093/database/bax028/3737828\",\n      \"10.1093/discim/kyad015/7282398\",\n      \"10.1093/discim/kyad027\",\n      \"10.1093/dnares/dsaa004\",\n      \"10.1093/dnares/dsp003\",\n      \"10.1093/dnares/dsr029\",\n      \"10.1093/dnares/dss039\",\n      \"10.1093/dnares/dsu042\",\n      \"10.1093/ecco-jcc/jjz012\",\n      \"10.1093/ecco-jcc/jjz175\",\n      \"10.1093/embo-reports/kve184\",\n      \"10.1093/embo-reports/kvf197\",\n      \"10.1093/emboj/17.16.4744\",\n      \"10.1093/emboj/17.16.4780\",\n      \"10.1093/emboj/17.6.1819\",\n      \"10.1093/emboj/18.10.2823\",\n      \"10.1093/emboj/18.2.470\",\n      \"10.1093/emboj/18.23.6845\",\n      \"10.1093/emboj/19.13.3337\",\n      \"10.1093/emboj/19.17.4439\",\n      \"10.1093/emboj/19.23.6517\",\n      \"10.1093/emboj/19.7.1476\",\n      \"10.1093/emboj/20.10.2367\",\n      \"10.1093/emboj/20.12.3132\",\n      \"10.1093/emboj/20.13.3322\",\n      \"10.1093/emboj/20.3.562\",\n      \"10.1093/emboj/20.7.1765\",\n      \"10.1093/emboj/21.5.1210\",\n      \"10.1093/emboj/cdf527\",\n      \"10.1093/emboj/cdg173\",\n      \"10.1093/emboj/cdg241\",\n      \"10.1093/emboj/cdg258\",\n      \"10.1093/emboj/cdg417\",\n      \"10.1093/emboj/cdg436\",\n      \"10.1093/emboj/cdg507\",\n      \"10.1093/emboj/cdg579\",\n      \"10.1093/eurheartj/ehaa664\",\n      \"10.1093/eurheartj/ehx610\",\n      \"10.1093/evolinnean/kzad001\",\n      \"10.1093/femsle/fnv244\",\n      \"10.1093/femsle/fnw095\",\n      \"10.1093/femsle/fnw256\",\n      \"10.1093/femsle/fnz077\",\n      \"10.1093/femsml/uqad030\",\n      \"10.1093/femspd/fty044\",\n      \"10.1093/femsre/fuab051\",\n      \"10.1093/femsre/fuac005\",\n      \"10.1093/femsre/fuv028\",\n      \"10.1093/femsre/fux011\",\n      \"10.1093/femsre/fuy009\",\n      \"10.1093/femsre/fuy037\",\n      \"10.1093/femsyr/foaa065\",\n      \"10.1093/femsyr/foac044\",\n      \"10.1093/femsyr/fox004\",\n      \"10.1093/femsyr/foz087\",\n      \"10.1093/g3journal/jkaa014\",\n      \"10.1093/g3journal/jkac033\",\n      \"10.1093/g3journal/jkac292\",\n      \"10.1093/g3journal/jkad268\",\n      \"10.1093/g3journal/jkad293\",\n      \"10.1093/g3journal/jkae073\",\n      \"10.1093/gbe/evaa006\",\n      \"10.1093/gbe/evaa026\",\n      \"10.1093/gbe/evaa178\",\n      \"10.1093/gbe/evab070\",\n      \"10.1093/gbe/evab111\",\n      \"10.1093/gbe/evab111/40833298/evab111\",\n      \"10.1093/gbe/evab224\",\n      \"10.1093/gbe/evad163\",\n      \"10.1093/gbe/evad201\",\n      \"10.1093/gbe/evae122\",\n      \"10.1093/gbe/evae132/7696673\",\n      \"10.1093/gbe/evq060\",\n      \"10.1093/gbe/evt028\",\n      \"10.1093/gbe/evu030\",\n      \"10.1093/gbe/evu264\",\n      \"10.1093/gbe/evv039\",\n      \"10.1093/gbe/evv140\",\n      \"10.1093/gbe/evv152\",\n      \"10.1093/gbe/evv192\",\n      \"10.1093/gbe/evx064\",\n      \"10.1093/gbe/evx162\",\n      \"10.1093/gbe/evy012\",\n      \"10.1093/gbe/evy171\",\n      \"10.1093/gbe/evz025\",\n      \"10.1093/gbe/evz131\",\n      \"10.1093/gbe/evz177\",\n      \"10.1093/gbe/evz228\",\n      \"10.1093/gbe/evz246\",\n      \"10.1093/genetics/120.2.329\",\n      \"10.1093/genetics/139.2.781\",\n      \"10.1093/genetics/147.3.1063\",\n      \"10.1093/genetics/149.4.1633\",\n      \"10.1093/genetics/153.3.1271\",\n      \"10.1093/genetics/153.4.1591\",\n      \"10.1093/genetics/156.2.617\",\n      \"10.1093/genetics/159.1.119\",\n      \"10.1093/genetics/159.2.499\",\n      \"10.1093/genetics/159.4.1765\",\n      \"10.1093/genetics/161.2.747\",\n      \"10.1093/genetics/iyaa007\",\n      \"10.1093/genetics/iyab010\",\n      \"10.1093/genetics/iyab101\",\n      \"10.1093/genetics/iyab154\",\n      \"10.1093/genetics/iyab178\",\n      \"10.1093/genetics/iyac093/45196247/iyac093\",\n      \"10.1093/genetics/iyac098\",\n      \"10.1093/genetics/iyad122\",\n      \"10.1093/genetics/iyad125/7250256\",\n      \"10.1093/genetics/iyae102/7694348\",\n      \"10.1093/gerona/60.1.4\",\n      \"10.1093/gerona/glq161\",\n      \"10.1093/gigascience/giab008\",\n      \"10.1093/gigascience/giad036\",\n      \"10.1093/glycob/10.10.951\",\n      \"10.1093/glycob/10.4.431\",\n      \"10.1093/glycob/3.3.201\",\n      \"10.1093/glycob/cwaa048\",\n      \"10.1093/glycob/cwj008\",\n      \"10.1093/glycob/cwj053\",\n      \"10.1093/glycob/cwj088\",\n      \"10.1093/glycob/cwj089\",\n      \"10.1093/glycob/cwm049\",\n      \"10.1093/glycob/cwn014\",\n      \"10.1093/glycob/cws139\",\n      \"10.1093/glycob/cwt097\",\n      \"10.1093/glycob/cwu066\",\n      \"10.1093/glycob/cwu111\",\n      \"10.1093/glycob/cwu131\",\n      \"10.1093/glycob/cww086\",\n      \"10.1093/glycob/cwx108\",\n      \"10.1093/glycob/cwy017\",\n      \"10.1093/hmg/11.21.2673\",\n      \"10.1093/hmg/5.9.1207\",\n      \"10.1093/hmg/9.8.1161\",\n      \"10.1093/hmg/ddaa096\",\n      \"10.1093/hmg/ddaa106\",\n      \"10.1093/hmg/ddg180\",\n      \"10.1093/hmg/ddl046\",\n      \"10.1093/hmg/ddl101\",\n      \"10.1093/hmg/ddm144\",\n      \"10.1093/hmg/ddn203\",\n      \"10.1093/hmg/ddp266\",\n      \"10.1093/hmg/ddr393\",\n      \"10.1093/hmg/dds026\",\n      \"10.1093/hmg/dds145\",\n      \"10.1093/hmg/ddt327\",\n      \"10.1093/hmg/ddu239\",\n      \"10.1093/hmg/ddu360\",\n      \"10.1093/hmg/ddv228\",\n      \"10.1093/hmg/ddv246\",\n      \"10.1093/hmg/ddw143\",\n      \"10.1093/hmg/ddw328\",\n      \"10.1093/hmg/ddw370\",\n      \"10.1093/hmg/ddx217\",\n      \"10.1093/hmg/ddy134\",\n      \"10.1093/hr/uhac013/6526914\",\n      \"10.1093/hr/uhac247\",\n      \"10.1093/hr/uhae118/7658886\",\n      \"10.1093/hr/uhae158/7689642\",\n      \"10.1093/hr/uhae177/7700677\",\n      \"10.1093/humrep/17.2.413\",\n      \"10.1093/humrep/deac238\",\n      \"10.1093/humrep/den190\",\n      \"10.1093/humrep/dep262\",\n      \"10.1093/humrep/der082\",\n      \"10.1093/humrep/der382\",\n      \"10.1093/humrep/des362\",\n      \"10.1093/humrep/det245\",\n      \"10.1093/humupd/dmab009\",\n      \"10.1093/humupd/dmab016\",\n      \"10.1093/humupd/dmac032\",\n      \"10.1093/humupd/dmg027\",\n      \"10.1093/humupd/dmr014\",\n      \"10.1093/humupd/dmv051\",\n      \"10.1093/humupd/dmw026\",\n      \"10.1093/humupd/dmy030\",\n      \"10.1093/icb/24.1.157\",\n      \"10.1093/icb/42.5.1050\",\n      \"10.1093/icb/icaa124\",\n      \"10.1093/icb/icaa133\",\n      \"10.1093/icb/icv013\",\n      \"10.1093/icb/icv065\",\n      \"10.1093/icesjms/fsaa145\",\n      \"10.1093/immadv/ltab012/44157525/ltab012\",\n      \"10.1093/infdis/jiae309/7692849\",\n      \"10.1093/infdis/jiu347\",\n      \"10.1093/infdis/jiv128\",\n      \"10.1093/infdis/jix193\",\n      \"10.1093/infdis/jix237\",\n      \"10.1093/infdis/jiy250\",\n      \"10.1093/infdis/jiz420\",\n      \"10.1093/intimm/12.7.977\",\n      \"10.1093/intimm/dxaa008\",\n      \"10.1093/intimm/dxg084\",\n      \"10.1093/intimm/dxh344\",\n      \"10.1093/intimm/dxm053\",\n      \"10.1093/intimm/dxr031\",\n      \"10.1093/intimm/dxr089\",\n      \"10.1093/intimm/dxu070\",\n      \"10.1093/intimm/dxu090\",\n      \"10.1093/intimm/dxx039\",\n      \"10.1093/intqhc/mzx148\",\n      \"10.1093/isle/12.1.260\",\n      \"10.1093/ismejo/wrae099/7693286\",\n      \"10.1093/jac/42.6.793\",\n      \"10.1093/jac/dkm265\",\n      \"10.1093/jac/dkq465\",\n      \"10.1093/jac/dkr163\",\n      \"10.1093/jac/dkr565\",\n      \"10.1093/jac/dkt379\",\n      \"10.1093/jac/dkt454\",\n      \"10.1093/jac/dku443\",\n      \"10.1093/jac/dku486\",\n      \"10.1093/jac/dku552\",\n      \"10.1093/jac/dkw411\",\n      \"10.1093/jac/dkw542\",\n      \"10.1093/jac/dkz098\",\n      \"10.1093/jacamr/dlac048\",\n      \"10.1093/jat/bkt023\",\n      \"10.1093/jb/mvac096\",\n      \"10.1093/jb/mvad025\",\n      \"10.1093/jb/mvad060\",\n      \"10.1093/jb/mvj089\",\n      \"10.1093/jb/mvp180\",\n      \"10.1093/jb/mvv035\",\n      \"10.1093/jb/mvx053\",\n      \"10.1093/jmcb/mjab035\",\n      \"10.1093/jmcb/mjv010\",\n      \"10.1093/jmcb/mjw051\",\n      \"10.1093/jmcb/mjy056\",\n      \"10.1093/jmcb/mjy089\",\n      \"10.1093/jmcb/mjz020\",\n      \"10.1093/jmcb/mjz075\",\n      \"10.1093/jme/tjw061\",\n      \"10.1093/jmedent/24.2.155\",\n      \"10.1093/jnci/djh034\",\n      \"10.1093/jnci/djq044\",\n      \"10.1093/jnci/djw278\",\n      \"10.1093/jnci/djx137\",\n      \"10.1093/jnen/64.6.537\",\n      \"10.1093/jnen/nlab049\",\n      \"10.1093/jnen/nlab135\",\n      \"10.1093/jxb/eraa303\",\n      \"10.1093/jxb/erac122\",\n      \"10.1093/jxb/erq125\",\n      \"10.1093/jxb/erq446\",\n      \"10.1093/jxb/err340\",\n      \"10.1093/jxb/ers001\",\n      \"10.1093/jxb/ers189\",\n      \"10.1093/jxb/ert003\",\n      \"10.1093/jxb/ert334\",\n      \"10.1093/jxb/eru393\",\n      \"10.1093/jxb/eru484\",\n      \"10.1093/jxb/erv372\",\n      \"10.1093/jxb/erw360\",\n      \"10.1093/jxb/erx026\",\n      \"10.1093/jxb/ery465\",\n      \"10.1093/med/9780199746545.003.0087\",\n      \"10.1093/micmic/ozad067.596\",\n      \"10.1093/mmy/myy073\",\n      \"10.1093/mmy/myz088\",\n      \"10.1093/molbev/msaa015\",\n      \"10.1093/molbev/msaa057\",\n      \"10.1093/molbev/msaa270\",\n      \"10.1093/molbev/msab303\",\n      \"10.1093/molbev/msi026\",\n      \"10.1093/molbev/msq157\",\n      \"10.1093/molbev/mss075\",\n      \"10.1093/molbev/mss178\",\n      \"10.1093/molbev/mst010\",\n      \"10.1093/molbev/msu261\",\n      \"10.1093/molbev/msv042\",\n      \"10.1093/molbev/msv082\",\n      \"10.1093/molbev/msw007\",\n      \"10.1093/molbev/msx279\",\n      \"10.1093/molbev/msx311\",\n      \"10.1093/molbev/msy096\",\n      \"10.1093/molbev/msy193\",\n      \"10.1093/molbev/msy245\",\n      \"10.1093/molbev/msz093\",\n      \"10.1093/molehr/gaab042\",\n      \"10.1093/molehr/gaq048\",\n      \"10.1093/molehr/gat073\",\n      \"10.1093/molehr/gau027\",\n      \"10.1093/molehr/gay021\",\n      \"10.1093/molehr/gay043\",\n      \"10.1093/molehr/gaz051\",\n      \"10.1093/nar/11.5.1475\",\n      \"10.1093/nar/12.12.4849\",\n      \"10.1093/nar/17.15.6419\",\n      \"10.1093/nar/18.20.6069\",\n      \"10.1093/nar/20.22.6115\",\n      \"10.1093/nar/20.6.1183\",\n      \"10.1093/nar/21.16.3767\",\n      \"10.1093/nar/22.22.4673\",\n      \"10.1093/nar/23.7.1278\",\n      \"10.1093/nar/24.24.4859\",\n      \"10.1093/nar/25.17.3389\",\n      \"10.1093/nar/26.1.112\",\n      \"10.1093/nar/27.1.29\",\n      \"10.1093/nar/28.1.235\",\n      \"10.1093/nar/28.1.27\",\n      \"10.1093/nar/29.1.22\",\n      \"10.1093/nar/29.14.2994\",\n      \"10.1093/nar/29.9.e45\",\n      \"10.1093/nar/30.6.e23\",\n      \"10.1093/nar/30.9.e36\",\n      \"10.1093/nar/gkaa1057\",\n      \"10.1093/nar/gkaa1074\",\n      \"10.1093/nar/gkaa112\",\n      \"10.1093/nar/gkaa1185\",\n      \"10.1093/nar/gkaa1192\",\n      \"10.1093/nar/gkaa1239\",\n      \"10.1093/nar/gkaa1281\",\n      \"10.1093/nar/gkaa266\",\n      \"10.1093/nar/gkaa370\",\n      \"10.1093/nar/gkaa416\",\n      \"10.1093/nar/gkaa522\",\n      \"10.1093/nar/gkaa532\",\n      \"10.1093/nar/gkaa580\",\n      \"10.1093/nar/gkaa635\",\n      \"10.1093/nar/gkaa645\",\n      \"10.1093/nar/gkaa747\",\n      \"10.1093/nar/gkaa764\",\n      \"10.1093/nar/gkaa913\",\n      \"10.1093/nar/gkaa916\",\n      \"10.1093/nar/gkaa931\",\n      \"10.1093/nar/gkaa972\",\n      \"10.1093/nar/gkab1053\",\n      \"10.1093/nar/gkab1069\",\n      \"10.1093/nar/gkab1124\",\n      \"10.1093/nar/gkab116\",\n      \"10.1093/nar/gkab1281\",\n      \"10.1093/nar/gkab159\",\n      \"10.1093/nar/gkab213\",\n      \"10.1093/nar/gkab235\",\n      \"10.1093/nar/gkab287\",\n      \"10.1093/nar/gkab301\",\n      \"10.1093/nar/gkab305\",\n      \"10.1093/nar/gkab316\",\n      \"10.1093/nar/gkab335\",\n      \"10.1093/nar/gkab345\",\n      \"10.1093/nar/gkab430\",\n      \"10.1093/nar/gkab667\",\n      \"10.1093/nar/gkab736\",\n      \"10.1093/nar/gkab776\",\n      \"10.1093/nar/gkab807\",\n      \"10.1093/nar/gkab926\",\n      \"10.1093/nar/gkab959\",\n      \"10.1093/nar/gkac1111\",\n      \"10.1093/nar/gkac123\",\n      \"10.1093/nar/gkac150\",\n      \"10.1093/nar/gkac194\",\n      \"10.1093/nar/gkac319\",\n      \"10.1093/nar/gkac408\",\n      \"10.1093/nar/gkac506\",\n      \"10.1093/nar/gkac633\",\n      \"10.1093/nar/gkac787\",\n      \"10.1093/nar/gkac817\",\n      \"10.1093/nar/gkac963\",\n      \"10.1093/nar/gkac975\",\n      \"10.1093/nar/gkac992\",\n      \"10.1093/nar/gkad1053\",\n      \"10.1093/nar/gkad1079\",\n      \"10.1093/nar/gkad1183\",\n      \"10.1093/nar/gkad1235\",\n      \"10.1093/nar/gkad297\",\n      \"10.1093/nar/gkad341\",\n      \"10.1093/nar/gkad457\",\n      \"10.1093/nar/gkad506\",\n      \"10.1093/nar/gkad852\",\n      \"10.1093/nar/gkad940\",\n      \"10.1093/nar/gkae069\",\n      \"10.1093/nar/gkae069/7606263\",\n      \"10.1093/nar/gkae088\",\n      \"10.1093/nar/gkae105\",\n      \"10.1093/nar/gkae130\",\n      \"10.1093/nar/gkae130/7614864\",\n      \"10.1093/nar/gkae193/7634146\",\n      \"10.1093/nar/gkae212\",\n      \"10.1093/nar/gkae212/7637900\",\n      \"10.1093/nar/gkae222\",\n      \"10.1093/nar/gkae222/7637895\",\n      \"10.1093/nar/gkae223\",\n      \"10.1093/nar/gkae227\",\n      \"10.1093/nar/gkae252\",\n      \"10.1093/nar/gkae310\",\n      \"10.1093/nar/gkae316/7659593\",\n      \"10.1093/nar/gkae387/7676837\",\n      \"10.1093/nar/gkae534/7702507\",\n      \"10.1093/nar/gkf669\",\n      \"10.1093/nar/gkg210\",\n      \"10.1093/nar/gkg556\",\n      \"10.1093/nar/gkh121\",\n      \"10.1093/nar/gkh340\",\n      \"10.1093/nar/gkh906\",\n      \"10.1093/nar/gki025\",\n      \"10.1093/nar/gki408\",\n      \"10.1093/nar/gki481\",\n      \"10.1093/nar/gki524\",\n      \"10.1093/nar/gki531\",\n      \"10.1093/nar/gki702\",\n      \"10.1093/nar/gki709\",\n      \"10.1093/nar/gki987\",\n      \"10.1093/nar/gkj084\",\n      \"10.1093/nar/gkj102\",\n      \"10.1093/nar/gkj143\",\n      \"10.1093/nar/gkj439\",\n      \"10.1093/nar/gkl336\",\n      \"10.1093/nar/gkl468\",\n      \"10.1093/nar/gkm034\",\n      \"10.1093/nar/gkm286\",\n      \"10.1093/nar/gkm314\",\n      \"10.1093/nar/gkm485\",\n      \"10.1093/nar/gkm819\",\n      \"10.1093/nar/gkm855\",\n      \"10.1093/nar/gkm945\",\n      \"10.1093/nar/gkm994\",\n      \"10.1093/nar/gkn201\",\n      \"10.1093/nar/gkn454\",\n      \"10.1093/nar/gkn466\",\n      \"10.1093/nar/gkn710\",\n      \"10.1093/nar/gkn781\",\n      \"10.1093/nar/gkn814\",\n      \"10.1093/nar/gkp015\",\n      \"10.1093/nar/gkp024\",\n      \"10.1093/nar/gkp1073\",\n      \"10.1093/nar/gkp1142\",\n      \"10.1093/nar/gkp335\",\n      \"10.1093/nar/gkp875\",\n      \"10.1093/nar/gkp946\",\n      \"10.1093/nar/gkp985\",\n      \"10.1093/nar/gkq1002\",\n      \"10.1093/nar/gkq1069\",\n      \"10.1093/nar/gkq1092\",\n      \"10.1093/nar/gkq1266\",\n      \"10.1093/nar/gkq1303\",\n      \"10.1093/nar/gkq235\",\n      \"10.1093/nar/gkq366\",\n      \"10.1093/nar/gkq502\",\n      \"10.1093/nar/gkq862\",\n      \"10.1093/nar/gkq931\",\n      \"10.1093/nar/gkq934\",\n      \"10.1093/nar/gkq973\",\n      \"10.1093/nar/gkr036\",\n      \"10.1093/nar/gkr1029\",\n      \"10.1093/nar/gkr1065\",\n      \"10.1093/nar/gkr1287\",\n      \"10.1093/nar/gkr154\",\n      \"10.1093/nar/gkr367\",\n      \"10.1093/nar/gkr545\",\n      \"10.1093/nar/gkr602\",\n      \"10.1093/nar/gkr691\",\n      \"10.1093/nar/gkr737\",\n      \"10.1093/nar/gks1007\",\n      \"10.1093/nar/gks144\",\n      \"10.1093/nar/gks219\",\n      \"10.1093/nar/gks429\",\n      \"10.1093/nar/gks584\",\n      \"10.1093/nar/gks677\",\n      \"10.1093/nar/gks726\",\n      \"10.1093/nar/gks727\",\n      \"10.1093/nar/gks918\",\n      \"10.1093/nar/gks948\",\n      \"10.1093/nar/gkt006\",\n      \"10.1093/nar/gkt1000\",\n      \"10.1093/nar/gkt1103\",\n      \"10.1093/nar/gkt1281\",\n      \"10.1093/nar/gkt1290\",\n      \"10.1093/nar/gkt150\",\n      \"10.1093/nar/gkt356\",\n      \"10.1093/nar/gkt573\",\n      \"10.1093/nar/gkt602\",\n      \"10.1093/nar/gkt652\",\n      \"10.1093/nar/gkt679\",\n      \"10.1093/nar/gkt719\",\n      \"10.1093/nar/gkt734\",\n      \"10.1093/nar/gkt931\",\n      \"10.1093/nar/gku117\",\n      \"10.1093/nar/gku1313\",\n      \"10.1093/nar/gku1373\",\n      \"10.1093/nar/gku1385\",\n      \"10.1093/nar/gku323\",\n      \"10.1093/nar/gku340\",\n      \"10.1093/nar/gku530\",\n      \"10.1093/nar/gku936\",\n      \"10.1093/nar/gkv007\",\n      \"10.1093/nar/gkv011\",\n      \"10.1093/nar/gkv021\",\n      \"10.1093/nar/gkv075\",\n      \"10.1093/nar/gkv1005\",\n      \"10.1093/nar/gkv1070\",\n      \"10.1093/nar/gkv1120\",\n      \"10.1093/nar/gkv1182\",\n      \"10.1093/nar/gkv1191\",\n      \"10.1093/nar/gkv1194\",\n      \"10.1093/nar/gkv1206\",\n      \"10.1093/nar/gkv1267\",\n      \"10.1093/nar/gkv1278\",\n      \"10.1093/nar/gkv1475\",\n      \"10.1093/nar/gkv1505\",\n      \"10.1093/nar/gkv195\",\n      \"10.1093/nar/gkv267\",\n      \"10.1093/nar/gkv485\",\n      \"10.1093/nar/gkv646\",\n      \"10.1093/nar/gkv951\",\n      \"10.1093/nar/gkw1017\",\n      \"10.1093/nar/gkw1081\",\n      \"10.1093/nar/gkw1114\",\n      \"10.1093/nar/gkw1138\",\n      \"10.1093/nar/gkw1259\",\n      \"10.1093/nar/gkw1331\",\n      \"10.1093/nar/gkw244\",\n      \"10.1093/nar/gkw290\",\n      \"10.1093/nar/gkw377\",\n      \"10.1093/nar/gkw387\",\n      \"10.1093/nar/gkw419\",\n      \"10.1093/nar/gkw482\",\n      \"10.1093/nar/gkw528\",\n      \"10.1093/nar/gkw536\",\n      \"10.1093/nar/gkw547\",\n      \"10.1093/nar/gkw550\",\n      \"10.1093/nar/gkw564\",\n      \"10.1093/nar/gkw635\",\n      \"10.1093/nar/gkw645\",\n      \"10.1093/nar/gkw647\",\n      \"10.1093/nar/gkw691\",\n      \"10.1093/nar/gkw699\",\n      \"10.1093/nar/gkw707\",\n      \"10.1093/nar/gkw810\",\n      \"10.1093/nar/gkw822\",\n      \"10.1093/nar/gkw839\",\n      \"10.1093/nar/gkw861\",\n      \"10.1093/nar/gkx068\",\n      \"10.1093/nar/gkx070\",\n      \"10.1093/nar/gkx1074\",\n      \"10.1093/nar/gkx1106\",\n      \"10.1093/nar/gkx1304\",\n      \"10.1093/nar/gkx197\",\n      \"10.1093/nar/gkx441\",\n      \"10.1093/nar/gkx464\",\n      \"10.1093/nar/gkx488/19697344/gkx488\",\n      \"10.1093/nar/gkx578\",\n      \"10.1093/nar/gkx587\",\n      \"10.1093/nar/gkx668\",\n      \"10.1093/nar/gky1006\",\n      \"10.1093/nar/gky1049\",\n      \"10.1093/nar/gky1091\",\n      \"10.1093/nar/gky1128\",\n      \"10.1093/nar/gky1169\",\n      \"10.1093/nar/gky1266\",\n      \"10.1093/nar/gky157\",\n      \"10.1093/nar/gky222\",\n      \"10.1093/nar/gky240\",\n      \"10.1093/nar/gky244\",\n      \"10.1093/nar/gky412\",\n      \"10.1093/nar/gky449\",\n      \"10.1093/nar/gky504\",\n      \"10.1093/nar/gky554\",\n      \"10.1093/nar/gky763\",\n      \"10.1093/nar/gky800\",\n      \"10.1093/nar/gky861\",\n      \"10.1093/nar/gky894\",\n      \"10.1093/nar/gky901\",\n      \"10.1093/nar/gky949\",\n      \"10.1093/nar/gkz020\",\n      \"10.1093/nar/gkz1106\",\n      \"10.1093/nar/gkz111\",\n      \"10.1093/nar/gkz1147\",\n      \"10.1093/nar/gkz1156\",\n      \"10.1093/nar/gkz118\",\n      \"10.1093/nar/gkz120\",\n      \"10.1093/nar/gkz236\",\n      \"10.1093/nar/gkz300\",\n      \"10.1093/nar/gkz369\",\n      \"10.1093/nar/gkz397\",\n      \"10.1093/nar/gkz490\",\n      \"10.1093/nar/gkz502\",\n      \"10.1093/nar/gkz506\",\n      \"10.1093/nar/gkz529\",\n      \"10.1093/nar/gkz619\",\n      \"10.1093/nar/gkz631\",\n      \"10.1093/nar/gkz705\",\n      \"10.1093/nar/gkz735\",\n      \"10.1093/nar/gkz754\",\n      \"10.1093/nar/gkz841\",\n      \"10.1093/nar/gkz889\",\n      \"10.1093/nar/gkz935\",\n      \"10.1093/nar/gni013\",\n      \"10.1093/narcan/zcaa007\",\n      \"10.1093/nargab/lqad029/49602400/lqad029\",\n      \"10.1093/neuonc/noaa260\",\n      \"10.1093/neuonc/noaa269\",\n      \"10.1093/neuonc/noac286\",\n      \"10.1093/neuonc/noad140\",\n      \"10.1093/neuonc/nou223\",\n      \"10.1093/neuonc/nov245\",\n      \"10.1093/neuonc/nov272\",\n      \"10.1093/neuonc/now258\",\n      \"10.1093/neuonc/nox081\",\n      \"10.1093/noajnl/vdab070.029\",\n      \"10.1093/noajnl/vdac149\",\n      \"10.1093/nsr/nwac114\",\n      \"10.1093/ofid/ofx089\",\n      \"10.1093/oso/9780198566960.003.0005\",\n      \"10.1093/oso/9780198566960.003.0012\",\n      \"10.1093/oxfordjournals.molbev.a004037\",\n      \"10.1093/oxfordjournals.pcp.a029241\",\n      \"10.1093/pcmedi/pbz017\",\n      \"10.1093/pcp/pce177\",\n      \"10.1093/pcp/pch005\",\n      \"10.1093/pcp/pcn012\",\n      \"10.1093/pcp/pcw001\",\n      \"10.1093/pcp/pcw087\",\n      \"10.1093/pcp/pcx003\",\n      \"10.1093/plankt/fbab014\",\n      \"10.1093/plankt/fbs017\",\n      \"10.1093/plankt/fbs069\",\n      \"10.1093/plcell/koab145\",\n      \"10.1093/plcell/koab218\",\n      \"10.1093/plcell/koac337\",\n      \"10.1093/plphys/kiab261\",\n      \"10.1093/plphys/kiab298\",\n      \"10.1093/plphys/kiac378\",\n      \"10.1093/plphys/kiad360\",\n      \"10.1093/pnasnexus/pgac203\",\n      \"10.1093/pnasnexus/pgac231\",\n      \"10.1093/procel/pwac014\",\n      \"10.1093/procel/pwad040\",\n      \"10.1093/procel/pwad052\",\n      \"10.1093/procel/pwae007\",\n      \"10.1093/protein/gzg087\",\n      \"10.1093/ps/78.5.778\",\n      \"10.1093/qje/qjx028\",\n      \"10.1093/rheumatology/kead082\",\n      \"10.1093/rheumatology/kez109.064/28711533/kez109.064\",\n      \"10.1093/scan/nsw038\",\n      \"10.1093/schbul/sbaa090\",\n      \"10.1093/sysbio/syaa073\",\n      \"10.1093/toxsci/kfp029\",\n      \"10.1093/toxsci/kfr317\",\n      \"10.1093/toxsci/kft236\",\n      \"10.1093/toxsci/kfu059\",\n      \"10.1093/toxsci/kfw029\",\n      \"10.1093/toxsci/kfx010\",\n      \"10.1093/toxsci/kfx291\",\n      \"10.1093/trstmh/trac026\",\n      \"10.1093/ve/veaa043\",\n      \"10.1094/mpmi-22-9-1143\",\n      \"10.1094/pd-90-0765\",\n      \"10.1094/pdis-03-18-0406-re\",\n      \"10.1094/pdis-06-20-1191-re\",\n      \"10.1094/pdis-09-15-0995-re\",\n      \"10.1094/pdis-10-14-1077-re\",\n      \"10.1094/pdis-11-14-1183-re\",\n      \"10.1094/pdis-11-14-1231-re\",\n      \"10.1094/pdis-12-13-1202-re\",\n      \"10.1094/pdis-94-2-0207\",\n      \"10.1094/phyto-01-19-0022-r\",\n      \"10.1094/phyto-01-19-0032-r\",\n      \"10.1094/phyto-02-16-0061-r\",\n      \"10.1094/phyto-04-11-0096\",\n      \"10.1094/phyto-04-16-0161-r\",\n      \"10.1094/phyto-06-14-0161-r\",\n      \"10.1094/phyto-06-20-0221-rvw\",\n      \"10.1094/phyto-08-15-0186-r\",\n      \"10.1094/phyto-09-15-0235-r\",\n      \"10.1094/phyto-09-17-0295-r\",\n      \"10.1094/phyto-09-19-0328-r\",\n      \"10.1094/phyto-98-4-0397\",\n      \"10.1094/phyto-99-12-1403\",\n      \"10.1094/phyto.2000.90.1.17\",\n      \"10.1095/biolreprod.105.044354\",\n      \"10.1095/biolreprod.109.082982\",\n      \"10.1095/biolreprod.110.084400\",\n      \"10.1095/biolreprod.110.085209\",\n      \"10.1095/biolreprod.111.090886\",\n      \"10.1095/biolreprod.113.110874\",\n      \"10.1095/biolreprod.115.134254\",\n      \"10.1096/fasebj.10.10.8751724\",\n      \"10.1096/fasebj.11.13.9367341\",\n      \"10.1096/fasebj.20.4.a439\",\n      \"10.1096/fasebj.2022.36.s1.r2512\",\n      \"10.1096/fasebj.24.1_supplement.lb154\",\n      \"10.1096/fasebj.26.1_supplement.931.2\",\n      \"10.1096/fasebj.31.1_supplement.883.5\",\n      \"10.1096/fj.01-0409fje\",\n      \"10.1096/fj.01-0689com\",\n      \"10.1096/fj.06-5754fje\",\n      \"10.1096/fj.06-5800com\",\n      \"10.1096/fj.07-8218com\",\n      \"10.1096/fj.08-106997\",\n      \"10.1096/fj.08-108894\",\n      \"10.1096/fj.09-144014\",\n      \"10.1096/fj.09-151464\",\n      \"10.1096/fj.09-151639\",\n      \"10.1096/fj.10-154435\",\n      \"10.1096/fj.10-172155\",\n      \"10.1096/fj.12-210989\",\n      \"10.1096/fj.12-212621\",\n      \"10.1096/fj.13-229211\",\n      \"10.1096/fj.13-238071\",\n      \"10.1096/fj.13-240986\",\n      \"10.1096/fj.13-243535\",\n      \"10.1096/fj.14-250985\",\n      \"10.1096/fj.14-254680\",\n      \"10.1096/fj.15-281675\",\n      \"10.1096/fj.201500047\",\n      \"10.1096/fj.201600890r\",\n      \"10.1096/fj.201600987r\",\n      \"10.1096/fj.201700219r\",\n      \"10.1096/fj.201701307r\",\n      \"10.1096/fj.201800223r\",\n      \"10.1096/fj.201801154r\",\n      \"10.1096/fj.201801690r\",\n      \"10.1096/fj.201802237r\",\n      \"10.1096/fj.201900047r\",\n      \"10.1096/fj.201900105rr\",\n      \"10.1096/fj.201901093rrr\",\n      \"10.1096/fj.201902001rr\",\n      \"10.1096/fj.202000418r\",\n      \"10.1096/fj.202201418r\",\n      \"10.1097/00001756-200006260-00037\",\n      \"10.1097/00004647-200203000-00007\",\n      \"10.1097/00006123-200004000-00035\",\n      \"10.1097/00075197-200109000-00014\",\n      \"10.1097/00129039-200303000-00014\",\n      \"10.1097/00130478-200501000-00065\",\n      \"10.1097/01.gme.0000232032.84788.8c\",\n      \"10.1097/01.gox.0000769932.69148.04\",\n      \"10.1097/01.gox.0000769936.79898.fc\",\n      \"10.1097/01.hs9.0000972380.62376.53\",\n      \"10.1097/01.jnen.0000178445.33972.a9\",\n      \"10.1097/01.jnen.0000248549.14962.b2\",\n      \"10.1097/01.pas.0000213334.40358.0e\",\n      \"10.1097/01.wnr.0000183901.70030.82\",\n      \"10.1097/aln.0000000000000942\",\n      \"10.1097/aln.0b013e318221fbbd\",\n      \"10.1097/cji.0000000000000145\",\n      \"10.1097/cmr.0000000000000441\",\n      \"10.1097/coh.0000000000000623\",\n      \"10.1097/fm9.0000000000000058\",\n      \"10.1097/hep.0000000000000804\",\n      \"10.1097/im9.0000000000000044\",\n      \"10.1097/mib.0000000000000446\",\n      \"10.1097/moh.0000000000000245\",\n      \"10.1097/ogx.0000000000000639\",\n      \"10.1097/ogx.0000000000000954\",\n      \"10.1097/pai.0000000000000581\",\n      \"10.1097/pas.0000000000000365\",\n      \"10.1097/prs.0000000000000972\",\n      \"10.1097/qad.0000000000001645\",\n      \"10.1097/qad.0000000000001787\",\n      \"10.1097/qai.0000000000003080\",\n      \"10.1097/tp.0000000000004000\",\n      \"10.1098/rsbl.2018.0198\",\n      \"10.1098/rsbl.2020.0440\",\n      \"10.1098/rsif.2011.0841\",\n      \"10.1098/rsif.2014.1116\",\n      \"10.1098/rsif.2015.1062\",\n      \"10.1098/rsif.2017.0083\",\n      \"10.1098/rsif.2017.0715\",\n      \"10.1098/rsif.2019.0243\",\n      \"10.1098/rsob.120093\",\n      \"10.1098/rsob.130104\",\n      \"10.1098/rsob.140192\",\n      \"10.1098/rsob.150185\",\n      \"10.1098/rsob.170184\",\n      \"10.1098/rsob.190306\",\n      \"10.1098/rsos.181020\",\n      \"10.1098/rsos.200747\",\n      \"10.1098/rspa.2016.0138\",\n      \"10.1098/rspa.2017.0350\",\n      \"10.1098/rspb.2002.1999\",\n      \"10.1098/rspb.2004.2972\",\n      \"10.1098/rspb.2009.0962\",\n      \"10.1098/rspb.2009.0983\",\n      \"10.1098/rspb.2010.1654\",\n      \"10.1098/rspb.2013.0531\",\n      \"10.1098/rspb.2013.1331\",\n      \"10.1098/rspb.2015.0249\",\n      \"10.1098/rspb.2015.2292\",\n      \"10.1098/rspb.2017.1039\",\n      \"10.1098/rspb.2017.1433\",\n      \"10.1098/rspb.2017.2167\",\n      \"10.1098/rsta.2011.0502\",\n      \"10.1098/rstb.2002.1193\",\n      \"10.1098/rstb.2003.1326\",\n      \"10.1098/rstb.2003.1329\",\n      \"10.1098/rstb.2005.1630\",\n      \"10.1098/rstb.2006.1883\",\n      \"10.1098/rstb.2006.1887\",\n      \"10.1098/rstb.2006.2012\",\n      \"10.1098/rstb.2007.2251\",\n      \"10.1098/rstb.2010.0050\",\n      \"10.1098/rstb.2012.0353\",\n      \"10.1098/rstb.2013.0146\",\n      \"10.1098/rstb.2013.0538\",\n      \"10.1098/rstb.2014.0332\",\n      \"10.1098/rstb.2015.0426\",\n      \"10.1098/rstb.2016.0247\",\n      \"10.1098/rstb.2016.0276\",\n      \"10.1098/rstb.2016.0536\",\n      \"10.1098/rstb.2017.0192\",\n      \"10.1098/rstb.2017.0193\",\n      \"10.1098/rstb.2018.0225\",\n      \"10.1099/00207713-51-2-401\",\n      \"10.1099/00221287-143-6-2003\",\n      \"10.1099/13500872-140-9-2383\",\n      \"10.1099/acmi.0.000077\",\n      \"10.1099/acmi.0.000583.v4\",\n      \"10.1099/ijs.0.001230-0\",\n      \"10.1099/ijs.0.055251-0\",\n      \"10.1099/ijs.0.64284-0\",\n      \"10.1099/ijsem.0.002963\",\n      \"10.1099/ijsem.0.004224\",\n      \"10.1099/jgv.0.000859\",\n      \"10.1099/jmm.0.004911-0\",\n      \"10.1099/mgen.0.000052\",\n      \"10.1099/mgen.0.000165\",\n      \"10.1099/mgen.0.000246\",\n      \"10.1099/mgen.0.000306\",\n      \"10.1099/mgen.0.000339\",\n      \"10.1099/mgen.0.000579\",\n      \"10.1099/mgen.0.000805\",\n      \"10.1099/mgen.0.000878\",\n      \"10.1099/mgen.0.000944\",\n      \"10.1099/mgen.0.001156\",\n      \"10.1099/mic.0.000092\",\n      \"10.1099/mic.0.000367\",\n      \"10.1099/mic.0.000488\",\n      \"10.1099/mic.0.001017\",\n      \"10.1099/mic.0.001175\",\n      \"10.1099/mic.0.026054-0\",\n      \"10.1099/mic.0.026666-0\",\n      \"10.1099/mic.0.027086-0\",\n      \"10.1099/mic.0.051003-0\",\n      \"10.1099/mic.0.2008/017616-0\",\n      \"10.1099/mic.0.26396-0\",\n      \"10.1099/mic.0.27284-0\",\n      \"10.1099/mic.0.28643-0\",\n      \"10.1099/mic.0.28690-0\",\n      \"10.1099/vir.0.043331-0\",\n      \"10.1100/tsw.2011.24\",\n      \"10.1101/003087\",\n      \"10.1101/004168\",\n      \"10.1101/008219\",\n      \"10.1101/012880\",\n      \"10.1101/013656\",\n      \"10.1101/014068\",\n      \"10.1101/015784\",\n      \"10.1101/017459\",\n      \"10.1101/020917\",\n      \"10.1101/022913\",\n      \"10.1101/054312\",\n      \"10.1101/058164\",\n      \"10.1101/059501\",\n      \"10.1101/059899\",\n      \"10.1101/061606\",\n      \"10.1101/062521\",\n      \"10.1101/073866\",\n      \"10.1101/074484\",\n      \"10.1101/079681\",\n      \"10.1101/085571\",\n      \"10.1101/086041\",\n      \"10.1101/088484\",\n      \"10.1101/092445\",\n      \"10.1101/094649\",\n      \"10.1101/095802\",\n      \"10.1101/098830\",\n      \"10.1101/101220\",\n      \"10.1101/109009\",\n      \"10.1101/114025\",\n      \"10.1101/117341\",\n      \"10.1101/118737\",\n      \"10.1101/122648\",\n      \"10.1101/128835\",\n      \"10.1101/132456\",\n      \"10.1101/138701\",\n      \"10.1101/140962\",\n      \"10.1101/142455\",\n      \"10.1101/144592\",\n      \"10.1101/149153\",\n      \"10.1101/155481\",\n      \"10.1101/163519\",\n      \"10.1101/164590\",\n      \"10.1101/166066\",\n      \"10.1101/166827\",\n      \"10.1101/168443\",\n      \"10.1101/168948\",\n      \"10.1101/181628\",\n      \"10.1101/190892\",\n      \"10.1101/194852\",\n      \"10.1101/199034\",\n      \"10.1101/2019.12.15.877092\",\n      \"10.1101/2019.12.18.880849\",\n      \"10.1101/2019.12.20.884429\",\n      \"10.1101/2019.12.21.885830\",\n      \"10.1101/2019.12.22.885152\",\n      \"10.1101/2020.01.04.894907\",\n      \"10.1101/2020.01.06.895938\",\n      \"10.1101/2020.01.09.900233\",\n      \"10.1101/2020.01.10.901967\",\n      \"10.1101/2020.01.17.909937\",\n      \"10.1101/2020.01.17.910679\",\n      \"10.1101/2020.01.27.920686\",\n      \"10.1101/2020.01.27.921874\",\n      \"10.1101/2020.01.29.921999\",\n      \"10.1101/2020.02.02.931501\",\n      \"10.1101/2020.02.03.926949\",\n      \"10.1101/2020.02.06.937219\",\n      \"10.1101/2020.02.11.944157\",\n      \"10.1101/2020.02.12.944066\",\n      \"10.1101/2020.02.12.945709\",\n      \"10.1101/2020.02.16.947804\",\n      \"10.1101/2020.02.21.940650\",\n      \"10.1101/2020.02.24.963579\",\n      \"10.1101/2020.02.28.969931\",\n      \"10.1101/2020.03.02.973396\",\n      \"10.1101/2020.03.04.974964\",\n      \"10.1101/2020.03.04.975573\",\n      \"10.1101/2020.03.04.975888\",\n      \"10.1101/2020.03.04.976407\",\n      \"10.1101/2020.03.07.982272\",\n      \"10.1101/2020.03.12.988097\",\n      \"10.1101/2020.03.12.988840\",\n      \"10.1101/2020.03.15.20033472\",\n      \"10.1101/2020.03.16.994608\",\n      \"10.1101/2020.03.17.994509\",\n      \"10.1101/2020.03.18.992784\",\n      \"10.1101/2020.03.21.001693\",\n      \"10.1101/2020.03.22.20040642\",\n      \"10.1101/2020.03.26.010710\",\n      \"10.1101/2020.03.26.010728\",\n      \"10.1101/2020.03.31.018820\",\n      \"10.1101/2020.04.01.019612\",\n      \"10.1101/2020.04.04.025536\",\n      \"10.1101/2020.04.08.20057679\",\n      \"10.1101/2020.04.09.033613\",\n      \"10.1101/2020.04.10.036145\",\n      \"10.1101/2020.04.21.051961\",\n      \"10.1101/2020.04.21.052548\",\n      \"10.1101/2020.04.22.054064\",\n      \"10.1101/2020.04.22.054700\",\n      \"10.1101/2020.04.28.065920\",\n      \"10.1101/2020.04.30.068924\",\n      \"10.1101/2020.04.30.070359\",\n      \"10.1101/2020.05.01.071373\",\n      \"10.1101/2020.05.04.077388\",\n      \"10.1101/2020.05.11.089144\",\n      \"10.1101/2020.05.13.093815\",\n      \"10.1101/2020.05.14.095554\",\n      \"10.1101/2020.05.17.100818\",\n      \"10.1101/2020.05.21.107557\",\n      \"10.1101/2020.05.21.109272\",\n      \"10.1101/2020.05.22.111286\",\n      \"10.1101/2020.05.26.117713\",\n      \"10.1101/2020.05.29.124560\",\n      \"10.1101/2020.06.01.128066\",\n      \"10.1101/2020.06.04.105700\",\n      \"10.1101/2020.06.08.130583\",\n      \"10.1101/2020.06.10.144659\",\n      \"10.1101/2020.06.12.148916\",\n      \"10.1101/2020.06.17.158121\",\n      \"10.1101/2020.06.20.161323\",\n      \"10.1101/2020.06.26.174417\",\n      \"10.1101/2020.06.30.174391\",\n      \"10.1101/2020.07.01.181347\",\n      \"10.1101/2020.07.02.182808\",\n      \"10.1101/2020.07.02.184119\",\n      \"10.1101/2020.07.05.186858\",\n      \"10.1101/2020.07.06.188896\",\n      \"10.1101/2020.07.07.191866\",\n      \"10.1101/2020.07.10.196832\",\n      \"10.1101/2020.07.13.188763\",\n      \"10.1101/2020.07.15.204651\",\n      \"10.1101/2020.07.17.207266\",\n      \"10.1101/2020.07.20.213066\",\n      \"10.1101/2020.07.21.213728\",\n      \"10.1101/2020.07.22.211482\",\n      \"10.1101/2020.07.28.223164\",\n      \"10.1101/2020.07.29.226399\",\n      \"10.1101/2020.07.29.226936\",\n      \"10.1101/2020.07.31.230565\",\n      \"10.1101/2020.07.31.231134\",\n      \"10.1101/2020.08.03.230953\",\n      \"10.1101/2020.08.06.239186\",\n      \"10.1101/2020.08.06.239723\",\n      \"10.1101/2020.08.07.242347\",\n      \"10.1101/2020.08.08.238469\",\n      \"10.1101/2020.08.10.20166652\",\n      \"10.1101/2020.08.10.236562\",\n      \"10.1101/2020.08.16.250183\",\n      \"10.1101/2020.08.30.256743\",\n      \"10.1101/2020.08.31.275750\",\n      \"10.1101/2020.09.01.277178\",\n      \"10.1101/2020.09.01.278523\",\n      \"10.1101/2020.09.02.279794\",\n      \"10.1101/2020.09.09.288324\",\n      \"10.1101/2020.09.09.289272\",\n      \"10.1101/2020.09.09.289587\",\n      \"10.1101/2020.09.10.292078\",\n      \"10.1101/2020.09.15.297994\",\n      \"10.1101/2020.09.15.298828\",\n      \"10.1101/2020.09.16.297606\",\n      \"10.1101/2020.09.24.312595\",\n      \"10.1101/2020.09.29.315879\",\n      \"10.1101/2020.09.30.319376\",\n      \"10.1101/2020.10.07.327643\",\n      \"10.1101/2020.10.09.331710\",\n      \"10.1101/2020.10.19.343129\",\n      \"10.1101/2020.10.22.350447\",\n      \"10.1101/2020.10.22.351395\",\n      \"10.1101/2020.10.26.354522\",\n      \"10.1101/2020.10.27.352716\",\n      \"10.1101/2020.10.27.355388\",\n      \"10.1101/2020.10.28.359026\",\n      \"10.1101/2020.11.02.365080\",\n      \"10.1101/2020.11.04.369066\",\n      \"10.1101/2020.11.05.369363\",\n      \"10.1101/2020.11.06.372037\",\n      \"10.1101/2020.11.16.385294\",\n      \"10.1101/2020.11.18.388249\",\n      \"10.1101/2020.11.21.391136\",\n      \"10.1101/2020.11.23.395244\",\n      \"10.1101/2020.12.02.409011\",\n      \"10.1101/2020.12.08.412643\",\n      \"10.1101/2020.12.08.416164\",\n      \"10.1101/2020.12.08.416503\",\n      \"10.1101/2020.12.10.419440\",\n      \"10.1101/2020.12.15.422761\",\n      \"10.1101/2020.12.15.422970\",\n      \"10.1101/2020.12.17.423181\",\n      \"10.1101/2020.12.17.423207\",\n      \"10.1101/2020.12.18.423402\",\n      \"10.1101/2020.12.23.424142\",\n      \"10.1101/2020.12.24.424262\",\n      \"10.1101/2020.12.27.424467\",\n      \"10.1101/2020.12.28.424570\",\n      \"10.1101/2021.01.09.426034\",\n      \"10.1101/2021.01.10.426132\",\n      \"10.1101/2021.01.13.426553\",\n      \"10.1101/2021.01.17.427004\",\n      \"10.1101/2021.01.19.21249840\",\n      \"10.1101/2021.01.20.427499\",\n      \"10.1101/2021.01.21.427703\",\n      \"10.1101/2021.01.27.428466\",\n      \"10.1101/2021.02.01.429056\",\n      \"10.1101/2021.02.12.430777\",\n      \"10.1101/2021.02.16.431427\",\n      \"10.1101/2021.02.16.431447\",\n      \"10.1101/2021.02.17.431526\",\n      \"10.1101/2021.02.17.431566\",\n      \"10.1101/2021.02.17.431581\",\n      \"10.1101/2021.02.17.431662\",\n      \"10.1101/2021.02.19.432013\",\n      \"10.1101/2021.02.22.432333\",\n      \"10.1101/2021.02.25.432706\",\n      \"10.1101/2021.02.25.432845\",\n      \"10.1101/2021.02.26.432961\",\n      \"10.1101/2021.03.02.431957\",\n      \"10.1101/2021.03.05.434175\",\n      \"10.1101/2021.03.08.434469\",\n      \"10.1101/2021.03.09.434607\",\n      \"10.1101/2021.03.10.434454\",\n      \"10.1101/2021.03.12.435209\",\n      \"10.1101/2021.03.13.21253527\",\n      \"10.1101/2021.03.13.435263\",\n      \"10.1101/2021.03.14.435322\",\n      \"10.1101/2021.03.17.435886\",\n      \"10.1101/2021.03.19.436151\",\n      \"10.1101/2021.03.19.436169\",\n      \"10.1101/2021.03.27.437311\",\n      \"10.1101/2021.03.28.437402\",\n      \"10.1101/2021.04.06.438709\",\n      \"10.1101/2021.04.07.438649\",\n      \"10.1101/2021.04.07.438818\",\n      \"10.1101/2021.04.08.438911\",\n      \"10.1101/2021.04.09.439191\",\n      \"10.1101/2021.04.12.439409\",\n      \"10.1101/2021.04.13.439572\",\n      \"10.1101/2021.04.13.439743\",\n      \"10.1101/2021.04.15.440007\",\n      \"10.1101/2021.04.19.21255727\",\n      \"10.1101/2021.04.22.440891\",\n      \"10.1101/2021.04.23.441023\",\n      \"10.1101/2021.04.25.441334\",\n      \"10.1101/2021.04.27.441365\",\n      \"10.1101/2021.04.28.441858\",\n      \"10.1101/2021.04.30.442182\",\n      \"10.1101/2021.05.03.442402\",\n      \"10.1101/2021.05.07.443119\",\n      \"10.1101/2021.05.09.442808\",\n      \"10.1101/2021.05.12.443385\",\n      \"10.1101/2021.05.12.443709\",\n      \"10.1101/2021.05.14.444076\",\n      \"10.1101/2021.05.18.444607\",\n      \"10.1101/2021.05.19.444448\",\n      \"10.1101/2021.05.26.445863\",\n      \"10.1101/2021.06.06.447297\",\n      \"10.1101/2021.06.08.447538\",\n      \"10.1101/2021.06.08.447603\",\n      \"10.1101/2021.06.14.448344\",\n      \"10.1101/2021.06.15.447941\",\n      \"10.1101/2021.06.16.448663\",\n      \"10.1101/2021.06.21.449340\",\n      \"10.1101/2021.06.23.449596\",\n      \"10.1101/2021.06.24.449666\",\n      \"10.1101/2021.06.27.450109\",\n      \"10.1101/2021.06.29.450392\",\n      \"10.1101/2021.07.01.450665\",\n      \"10.1101/2021.07.01.450810\",\n      \"10.1101/2021.07.06.451258\",\n      \"10.1101/2021.07.06.451312\",\n      \"10.1101/2021.07.07.451538\",\n      \"10.1101/2021.07.08.451617\",\n      \"10.1101/2021.07.09.450648\",\n      \"10.1101/2021.07.10.451889\",\n      \"10.1101/2021.07.14.452365\",\n      \"10.1101/2021.07.18.452833\",\n      \"10.1101/2021.07.21.453193\",\n      \"10.1101/2021.07.21.453214\",\n      \"10.1101/2021.07.24.453449\",\n      \"10.1101/2021.07.26.453792\",\n      \"10.1101/2021.07.26.453836\",\n      \"10.1101/2021.07.28.454232\",\n      \"10.1101/2021.07.29.454218\",\n      \"10.1101/2021.07.30.454360\",\n      \"10.1101/2021.07.31.454572\",\n      \"10.1101/2021.08.02.454840\",\n      \"10.1101/2021.08.04.455056\",\n      \"10.1101/2021.08.13.456317\",\n      \"10.1101/2021.08.15.456392\",\n      \"10.1101/2021.08.19.456939\",\n      \"10.1101/2021.08.19.456973\",\n      \"10.1101/2021.08.19.457044\",\n      \"10.1101/2021.08.21.457218\",\n      \"10.1101/2021.08.23.457309\",\n      \"10.1101/2021.08.23.457400\",\n      \"10.1101/2021.08.24.457591\",\n      \"10.1101/2021.08.26.457801\",\n      \"10.1101/2021.08.26.457865\",\n      \"10.1101/2021.08.27.457995\",\n      \"10.1101/2021.08.27.457999\",\n      \"10.1101/2021.09.08.459458\",\n      \"10.1101/2021.09.10.459739\",\n      \"10.1101/2021.09.11.459913\",\n      \"10.1101/2021.09.14.460235\",\n      \"10.1101/2021.09.17.460684\",\n      \"10.1101/2021.09.21.21263881\",\n      \"10.1101/2021.09.22.461415\",\n      \"10.1101/2021.09.23.461564\",\n      \"10.1101/2021.09.30.462529\",\n      \"10.1101/2021.09.30.462548\",\n      \"10.1101/2021.09.30.462573\",\n      \"10.1101/2021.10.03.462422\",\n      \"10.1101/2021.10.04.463034\",\n      \"10.1101/2021.10.11.463937\",\n      \"10.1101/2021.10.12.463833\",\n      \"10.1101/2021.10.17.464725\",\n      \"10.1101/2021.10.21.465269\",\n      \"10.1101/2021.10.22.465375\",\n      \"10.1101/2021.10.22.465476\",\n      \"10.1101/2021.10.23.462170\",\n      \"10.1101/2021.10.23.465364\",\n      \"10.1101/2021.10.25.465661\",\n      \"10.1101/2021.10.25.465714\",\n      \"10.1101/2021.11.01.466525\",\n      \"10.1101/2021.11.01.466786\",\n      \"10.1101/2021.11.01.466790\",\n      \"10.1101/2021.11.02.467003\",\n      \"10.1101/2021.11.04.467271\",\n      \"10.1101/2021.11.05.467528\",\n      \"10.1101/2021.11.09.467890\",\n      \"10.1101/2021.11.10.467885\",\n      \"10.1101/2021.11.10.468147\",\n      \"10.1101/2021.11.12.468408\",\n      \"10.1101/2021.11.16.468438\",\n      \"10.1101/2021.11.20.466133\",\n      \"10.1101/2021.11.22.466872\",\n      \"10.1101/2021.11.22.469536\",\n      \"10.1101/2021.11.23.469762\",\n      \"10.1101/2021.11.29.470469\",\n      \"10.1101/2021.11.30.470681\",\n      \"10.1101/2021.12.02.470933\",\n      \"10.1101/2021.12.03.471189\",\n      \"10.1101/2021.12.06.471377\",\n      \"10.1101/2021.12.07.471422\",\n      \"10.1101/2021.12.07.471597\",\n      \"10.1101/2021.12.13.472457\",\n      \"10.1101/2021.12.15.472838\",\n      \"10.1101/2021.12.16.21267870\",\n      \"10.1101/2021.12.16.473023\",\n      \"10.1101/2021.12.17.473163\",\n      \"10.1101/2021.12.17.473235\",\n      \"10.1101/2021.12.20.473443\",\n      \"10.1101/2021.12.20.473565\",\n      \"10.1101/2021.12.22.473858\",\n      \"10.1101/2021.12.22.473887\",\n      \"10.1101/2021.12.24.474145\",\n      \"10.1101/2021.12.25.474052\",\n      \"10.1101/2021.12.26.474183\",\n      \"10.1101/2021.12.27.473694\",\n      \"10.1101/2021.12.28.474369\",\n      \"10.1101/2021.12.30.474562\",\n      \"10.1101/2022.01.03.474855\",\n      \"10.1101/2022.01.04.474927\",\n      \"10.1101/2022.01.04.474958\",\n      \"10.1101/2022.01.09.475429\",\n      \"10.1101/2022.01.11.475843\",\n      \"10.1101/2022.01.19.476892\",\n      \"10.1101/2022.01.21.477302\",\n      \"10.1101/2022.01.24.477465\",\n      \"10.1101/2022.01.27.478087\",\n      \"10.1101/2022.01.28.478262\",\n      \"10.1101/2022.01.29.478324\",\n      \"10.1101/2022.02.07.479306\",\n      \"10.1101/2022.02.07.479398\",\n      \"10.1101/2022.02.09.479674\",\n      \"10.1101/2022.02.11.480131\",\n      \"10.1101/2022.02.14.480335\",\n      \"10.1101/2022.02.14.480466\",\n      \"10.1101/2022.02.15.480166\",\n      \"10.1101/2022.02.16.480423\",\n      \"10.1101/2022.02.16.480697\",\n      \"10.1101/2022.02.18.481058\",\n      \"10.1101/2022.02.19.479917\",\n      \"10.1101/2022.02.21.481343\",\n      \"10.1101/2022.02.23.481695\",\n      \"10.1101/2022.02.24.481763\",\n      \"10.1101/2022.02.25.481941\",\n      \"10.1101/2022.02.25.481957\",\n      \"10.1101/2022.02.27.482202\",\n      \"10.1101/2022.03.02.482616\",\n      \"10.1101/2022.03.05.483145\",\n      \"10.1101/2022.03.12.484089\",\n      \"10.1101/2022.03.13.484129\",\n      \"10.1101/2022.03.15.484427\",\n      \"10.1101/2022.03.19.484946\",\n      \"10.1101/2022.03.26.485892\",\n      \"10.1101/2022.03.31.486642\",\n      \"10.1101/2022.04.03.486864\",\n      \"10.1101/2022.04.04.487040\",\n      \"10.1101/2022.04.05.487143\",\n      \"10.1101/2022.04.07.487468\",\n      \"10.1101/2022.04.07.487474\",\n      \"10.1101/2022.04.07.487489\",\n      \"10.1101/2022.04.08.487575\",\n      \"10.1101/2022.04.10.487779\",\n      \"10.1101/2022.04.11.487855\",\n      \"10.1101/2022.04.12.488086\",\n      \"10.1101/2022.04.15.488492\",\n      \"10.1101/2022.04.18.488614\",\n      \"10.1101/2022.04.19.488034\",\n      \"10.1101/2022.04.28.489772\",\n      \"10.1101/2022.04.28.489781\",\n      \"10.1101/2022.05.03.490409\",\n      \"10.1101/2022.05.04.490422\",\n      \"10.1101/2022.05.04.490571\",\n      \"10.1101/2022.05.04.490632\",\n      \"10.1101/2022.05.04.490680\",\n      \"10.1101/2022.05.07.491045\",\n      \"10.1101/2022.05.16.492218\",\n      \"10.1101/2022.05.17.492368\",\n      \"10.1101/2022.05.19.492649\",\n      \"10.1101/2022.05.19.492714\",\n      \"10.1101/2022.05.20.492804\",\n      \"10.1101/2022.05.22.492978\",\n      \"10.1101/2022.05.26.493517\",\n      \"10.1101/2022.05.27.493636\",\n      \"10.1101/2022.05.27.493789\",\n      \"10.1101/2022.06.01.494241\",\n      \"10.1101/2022.06.01.494331\",\n      \"10.1101/2022.06.06.495043\",\n      \"10.1101/2022.06.07.494975\",\n      \"10.1101/2022.06.08.495392\",\n      \"10.1101/2022.06.15.496288\",\n      \"10.1101/2022.06.17.496635\",\n      \"10.1101/2022.06.21.496616\",\n      \"10.1101/2022.06.21.496935\",\n      \"10.1101/2022.06.23.497276\",\n      \"10.1101/2022.06.26.497646\",\n      \"10.1101/2022.07.01.498378\",\n      \"10.1101/2022.07.02.498568\",\n      \"10.1101/2022.07.07.499200\",\n      \"10.1101/2022.07.09.499440\",\n      \"10.1101/2022.07.10.499510\",\n      \"10.1101/2022.07.13.499967\",\n      \"10.1101/2022.07.14.500044\",\n      \"10.1101/2022.07.18.500456\",\n      \"10.1101/2022.07.20.500902v1\",\n      \"10.1101/2022.07.22.501078\",\n      \"10.1101/2022.07.27.501606\",\n      \"10.1101/2022.07.29.501943\",\n      \"10.1101/2022.08.01.502021\",\n      \"10.1101/2022.08.02.502436\",\n      \"10.1101/2022.08.04.502542\",\n      \"10.1101/2022.08.04.502774\",\n      \"10.1101/2022.08.04.502805\",\n      \"10.1101/2022.08.05.502953\",\n      \"10.1101/2022.08.08.503155\",\n      \"10.1101/2022.08.11.503613\",\n      \"10.1101/2022.08.12.502093\",\n      \"10.1101/2022.08.19.504400\",\n      \"10.1101/2022.08.22.504736\",\n      \"10.1101/2022.08.29.505648\",\n      \"10.1101/2022.08.29.505755\",\n      \"10.1101/2022.08.30.505833\",\n      \"10.1101/2022.08.31.505981\",\n      \"10.1101/2022.08.31.505997\",\n      \"10.1101/2022.08.31.506009\",\n      \"10.1101/2022.08.31.506080\",\n      \"10.1101/2022.09.04.506519\",\n      \"10.1101/2022.09.09.507345\",\n      \"10.1101/2022.09.09.507387\",\n      \"10.1101/2022.09.12.507614\",\n      \"10.1101/2022.09.18.508403\",\n      \"10.1101/2022.09.19.22279829\",\n      \"10.1101/2022.09.20.508745\",\n      \"10.1101/2022.09.21.508770\",\n      \"10.1101/2022.09.23.509223\",\n      \"10.1101/2022.09.24.509315\",\n      \"10.1101/2022.09.30.509847\",\n      \"10.1101/2022.09.30.510294\",\n      \"10.1101/2022.10.08.509614\",\n      \"10.1101/2022.10.12.22281005\",\n      \"10.1101/2022.10.12.511978\",\n      \"10.1101/2022.10.18.512724\",\n      \"10.1101/2022.10.18.512784\",\n      \"10.1101/2022.10.24.513504\",\n      \"10.1101/2022.10.25.513641\",\n      \"10.1101/2022.10.25.513742\",\n      \"10.1101/2022.10.25.513774\",\n      \"10.1101/2022.10.26.513842\",\n      \"10.1101/2022.10.28.514293\",\n      \"10.1101/2022.10.31.514613\",\n      \"10.1101/2022.11.04.515239\",\n      \"10.1101/2022.11.06.515380\",\n      \"10.1101/2022.11.09.515798\",\n      \"10.1101/2022.11.12.515357\",\n      \"10.1101/2022.11.12.516286\",\n      \"10.1101/2022.11.14.516466\",\n      \"10.1101/2022.11.14.516473\",\n      \"10.1101/2022.11.17.516888\",\n      \"10.1101/2022.11.18.516017\",\n      \"10.1101/2022.11.18.517040\",\n      \"10.1101/2022.11.22.517520\",\n      \"10.1101/2022.11.25.517987\",\n      \"10.1101/2022.11.29.518231\",\n      \"10.1101/2022.11.29.518402\",\n      \"10.1101/2022.11.29.518444\",\n      \"10.1101/2022.11.29.518450\",\n      \"10.1101/2022.11.30.518202\",\n      \"10.1101/2022.11.30.518557\",\n      \"10.1101/2022.11.30.518605\",\n      \"10.1101/2022.12.01.518682\",\n      \"10.1101/2022.12.02.22283042\",\n      \"10.1101/2022.12.03.518964\",\n      \"10.1101/2022.12.04.519053\",\n      \"10.1101/2022.12.05.519125\",\n      \"10.1101/2022.12.08.519586\",\n      \"10.1101/2022.12.09.519842\",\n      \"10.1101/2022.12.10.519236\",\n      \"10.1101/2022.12.13.520259\",\n      \"10.1101/2022.12.15.520626\",\n      \"10.1101/2022.12.17.520847\",\n      \"10.1101/2022.12.20.521091\",\n      \"10.1101/2022.12.20.521315\",\n      \"10.1101/2022.12.21.521443\",\n      \"10.1101/2022.12.21.521521\",\n      \"10.1101/2022.12.21.521526\",\n      \"10.1101/2022.12.22.521593\",\n      \"10.1101/2022.12.22.521680\",\n      \"10.1101/2022.12.22.521698\",\n      \"10.1101/2022.12.28.521825\",\n      \"10.1101/2023.01.03.522172\",\n      \"10.1101/2023.01.03.522653\",\n      \"10.1101/2023.01.04.522511\",\n      \"10.1101/2023.01.05.522910\",\n      \"10.1101/2023.01.08.523187\",\n      \"10.1101/2023.01.10.523450\",\n      \"10.1101/2023.01.11.523624\",\n      \"10.1101/2023.01.11.523679\",\n      \"10.1101/2023.01.11.523680\",\n      \"10.1101/2023.01.13.523698\",\n      \"10.1101/2023.01.16.524265\",\n      \"10.1101/2023.01.23.525232\",\n      \"10.1101/2023.01.30.526201\",\n      \"10.1101/2023.02.01.526601\",\n      \"10.1101/2023.02.08.527615\",\n      \"10.1101/2023.02.09.23285703\",\n      \"10.1101/2023.02.09.527362\",\n      \"10.1101/2023.02.13.528330\",\n      \"10.1101/2023.02.17.528906\",\n      \"10.1101/2023.02.18.528865\",\n      \"10.1101/2023.02.21.529402\",\n      \"10.1101/2023.02.22.529589\",\n      \"10.1101/2023.02.23.529353\",\n      \"10.1101/2023.02.24.529520\",\n      \"10.1101/2023.02.24.529906\",\n      \"10.1101/2023.02.25.529956\",\n      \"10.1101/2023.02.26.530106\",\n      \"10.1101/2023.03.02.530801\",\n      \"10.1101/2023.03.03.530964\",\n      \"10.1101/2023.03.04.531110\",\n      \"10.1101/2023.03.07.531538\",\n      \"10.1101/2023.03.10.531074\",\n      \"10.1101/2023.03.11.532164\",\n      \"10.1101/2023.03.14.532643\",\n      \"10.1101/2023.03.15.530726\",\n      \"10.1101/2023.03.16.532857\",\n      \"10.1101/2023.03.16.532942\",\n      \"10.1101/2023.03.18.533293\",\n      \"10.1101/2023.03.19.533240\",\n      \"10.1101/2023.03.19.533321\",\n      \"10.1101/2023.03.20.533387\",\n      \"10.1101/2023.03.21.533701\",\n      \"10.1101/2023.03.23.533767\",\n      \"10.1101/2023.03.28.534017\",\n      \"10.1101/2023.03.29.534719\",\n      \"10.1101/2023.04.02.535219\",\n      \"10.1101/2023.04.03.535302\",\n      \"10.1101/2023.04.04.535473\",\n      \"10.1101/2023.04.06.535955\",\n      \"10.1101/2023.04.12.536587\",\n      \"10.1101/2023.04.17.536962\",\n      \"10.1101/2023.04.20.537718\",\n      \"10.1101/2023.04.20.537723\",\n      \"10.1101/2023.04.24.538096\",\n      \"10.1101/2023.05.03.23289486\",\n      \"10.1101/2023.05.03.539278\",\n      \"10.1101/2023.05.05.539526\",\n      \"10.1101/2023.05.05.539543\",\n      \"10.1101/2023.05.09.539914\",\n      \"10.1101/2023.05.09.540044\",\n      \"10.1101/2023.05.11.540401\",\n      \"10.1101/2023.05.12.540558\",\n      \"10.1101/2023.05.17.541233\",\n      \"10.1101/2023.05.21.541555\",\n      \"10.1101/2023.05.24.542036\",\n      \"10.1101/2023.05.24.542179\",\n      \"10.1101/2023.05.24.542194\",\n      \"10.1101/2023.05.28.542668\",\n      \"10.1101/2023.06.01.543231\",\n      \"10.1101/2023.06.02.543460\",\n      \"10.1101/2023.06.12.544645\",\n      \"10.1101/2023.06.13.544831\",\n      \"10.1101/2023.06.16.545320\",\n      \"10.1101/2023.06.20.545580\",\n      \"10.1101/2023.06.21.545880\",\n      \"10.1101/2023.06.27.546766\",\n      \"10.1101/2023.06.28.23291975\",\n      \"10.1101/2023.06.29.547025\",\n      \"10.1101/2023.06.29.547047\",\n      \"10.1101/2023.07.03.23292190\",\n      \"10.1101/2023.07.03.547542\",\n      \"10.1101/2023.07.04.547599\",\n      \"10.1101/2023.07.05.547496\",\n      \"10.1101/2023.07.09.548279\",\n      \"10.1101/2023.07.12.548762\",\n      \"10.1101/2023.07.13.548758\",\n      \"10.1101/2023.07.17.549320\",\n      \"10.1101/2023.07.18.549400\",\n      \"10.1101/2023.07.18.549489\",\n      \"10.1101/2023.07.19.549676\",\n      \"10.1101/2023.07.19.549737\",\n      \"10.1101/2023.07.21.549165\",\n      \"10.1101/2023.07.23.550085\",\n      \"10.1101/2023.07.27.550849\",\n      \"10.1101/2023.07.27.550902\",\n      \"10.1101/2023.07.28.550915\",\n      \"10.1101/2023.08.01.551546\",\n      \"10.1101/2023.08.06.552203\",\n      \"10.1101/2023.08.07.552204\",\n      \"10.1101/2023.08.11.552995\",\n      \"10.1101/2023.08.12.553079\",\n      \"10.1101/2023.08.14.553196\",\n      \"10.1101/2023.08.21.554166\",\n      \"10.1101/2023.08.22.554289\",\n      \"10.1101/2023.08.23.552047\",\n      \"10.1101/2023.08.23.554439\",\n      \"10.1101/2023.08.24.554544\",\n      \"10.1101/2023.08.25.554789\",\n      \"10.1101/2023.08.29.555279\",\n      \"10.1101/2023.08.29.555352\",\n      \"10.1101/2023.08.29.555369\",\n      \"10.1101/2023.08.30.555211\",\n      \"10.1101/2023.08.30.555588\",\n      \"10.1101/2023.08.30.555621\",\n      \"10.1101/2023.08.31.555808\",\n      \"10.1101/2023.09.02.556057\",\n      \"10.1101/2023.09.04.556039\",\n      \"10.1101/2023.09.05.556364\",\n      \"10.1101/2023.09.05.556409\",\n      \"10.1101/2023.09.08.23295253\",\n      \"10.1101/2023.09.11.557279\",\n      \"10.1101/2023.09.13.557559\",\n      \"10.1101/2023.09.18.557933\",\n      \"10.1101/2023.09.18.558350\",\n      \"10.1101/2023.09.18.558371\",\n      \"10.1101/2023.09.20.558714\",\n      \"10.1101/2023.09.21.558736\",\n      \"10.1101/2023.09.23.559055\",\n      \"10.1101/2023.09.28.559973\",\n      \"10.1101/2023.09.28.560044\",\n      \"10.1101/2023.10.01.560349\",\n      \"10.1101/2023.10.03.560616\",\n      \"10.1101/2023.10.04.560808\",\n      \"10.1101/2023.10.08.561401\",\n      \"10.1101/2023.10.09.561468\",\n      \"10.1101/2023.10.09.561603\",\n      \"10.1101/2023.10.09.561634\",\n      \"10.1101/2023.10.10.561625\",\n      \"10.1101/2023.10.13.562100\",\n      \"10.1101/2023.10.13.562147\",\n      \"10.1101/2023.10.14.562336\",\n      \"10.1101/2023.10.18.562842\",\n      \"10.1101/2023.10.22.563434\",\n      \"10.1101/2023.10.24.563163\",\n      \"10.1101/2023.10.26.564289\",\n      \"10.1101/2023.10.30.564067\",\n      \"10.1101/2023.11.01.23297724\",\n      \"10.1101/2023.11.01.564906\",\n      \"10.1101/2023.11.01.565104\",\n      \"10.1101/2023.11.05.565413\",\n      \"10.1101/2023.11.06.565735\",\n      \"10.1101/2023.11.06.565899\",\n      \"10.1101/2023.11.07.566005\",\n      \"10.1101/2023.11.08.566303\",\n      \"10.1101/2023.11.09.563812\",\n      \"10.1101/2023.11.09.566187\",\n      \"10.1101/2023.11.09.566459\",\n      \"10.1101/2023.11.13.566946\",\n      \"10.1101/2023.11.15.567263\",\n      \"10.1101/2023.11.15.567300\",\n      \"10.1101/2023.11.16.565910\",\n      \"10.1101/2023.11.16.567349\",\n      \"10.1101/2023.11.19.567747\",\n      \"10.1101/2023.11.20.567873\",\n      \"10.1101/2023.11.20.567912\",\n      \"10.1101/2023.11.21.567974\",\n      \"10.1101/2023.11.21.567977\",\n      \"10.1101/2023.11.27.568781\",\n      \"10.1101/2023.11.27.568819\",\n      \"10.1101/2023.11.28.568945\",\n      \"10.1101/2023.11.28.569054\",\n      \"10.1101/2023.11.29.569229\",\n      \"10.1101/2023.11.30.569447\",\n      \"10.1101/2023.12.01.569227\",\n      \"10.1101/2023.12.03.569825\",\n      \"10.1101/2023.12.04.569938\",\n      \"10.1101/2023.12.04.569940\",\n      \"10.1101/2023.12.05.569868\",\n      \"10.1101/2023.12.06.570473\",\n      \"10.1101/2023.12.07.570727\",\n      \"10.1101/2023.12.09.570830\",\n      \"10.1101/2023.12.11.23299809\",\n      \"10.1101/2023.12.13.571462\",\n      \"10.1101/2023.12.13.571579\",\n      \"10.1101/2023.12.15.571760\",\n      \"10.1101/2023.12.15.571823\",\n      \"10.1101/2023.12.15.571887\",\n      \"10.1101/2023.12.16.571680\",\n      \"10.1101/2023.12.19.23300223\",\n      \"10.1101/2023.12.19.572360\",\n      \"10.1101/2023.12.19.572475\",\n      \"10.1101/2023.12.27.573411\",\n      \"10.1101/2023.12.31.573779\",\n      \"10.1101/2024.01.02.23300281\",\n      \"10.1101/2024.01.03.573747\",\n      \"10.1101/2024.01.04.574182\",\n      \"10.1101/2024.01.12.575432\",\n      \"10.1101/2024.01.14.575538\",\n      \"10.1101/2024.01.16.572601\",\n      \"10.1101/2024.01.18.576233\",\n      \"10.1101/2024.01.21.576531\",\n      \"10.1101/2024.01.22.576725\",\n      \"10.1101/2024.01.23.576900\",\n      \"10.1101/2024.01.27.577548\",\n      \"10.1101/2024.01.29.577729\",\n      \"10.1101/2024.01.30.577970\",\n      \"10.1101/2024.01.31.578101\",\n      \"10.1101/2024.01.31.578102\",\n      \"10.1101/2024.02.01.578450\",\n      \"10.1101/2024.02.05.578959\",\n      \"10.1101/2024.02.09.579708\",\n      \"10.1101/2024.02.10.579791\",\n      \"10.1101/2024.02.13.580051\",\n      \"10.1101/2024.02.13.580198\",\n      \"10.1101/2024.02.17.580811\",\n      \"10.1101/2024.02.19.581102\",\n      \"10.1101/2024.02.20.581217\",\n      \"10.1101/2024.02.21.581478\",\n      \"10.1101/2024.02.28.582452\",\n      \"10.1101/2024.03.03.583145\",\n      \"10.1101/2024.03.03.583237\",\n      \"10.1101/2024.03.04.583182\",\n      \"10.1101/2024.03.05.583629\",\n      \"10.1101/2024.03.07.584001\",\n      \"10.1101/2024.03.08.583987\",\n      \"10.1101/2024.03.10.584280\",\n      \"10.1101/2024.03.12.584655\",\n      \"10.1101/2024.03.12.584681\",\n      \"10.1101/2024.03.15.584819\",\n      \"10.1101/2024.03.15.584908\",\n      \"10.1101/2024.03.17.584721\",\n      \"10.1101/2024.03.17.585125\",\n      \"10.1101/2024.03.17.585422\",\n      \"10.1101/2024.03.18.585604\",\n      \"10.1101/2024.03.18.585647\",\n      \"10.1101/2024.03.19.585665\",\n      \"10.1101/2024.03.25.585978\",\n      \"10.1101/2024.03.26.586797\",\n      \"10.1101/2024.03.26.586857\",\n      \"10.1101/2024.03.29.587137\",\n      \"10.1101/2024.04.01.587366\",\n      \"10.1101/2024.04.04.588128\",\n      \"10.1101/2024.04.05.588133\",\n      \"10.1101/2024.04.05.588250\",\n      \"10.1101/2024.04.08.588603\",\n      \"10.1101/2024.04.09.588715\",\n      \"10.1101/2024.04.11.589002\",\n      \"10.1101/2024.04.13.589381\",\n      \"10.1101/2024.04.15.589523\",\n      \"10.1101/2024.04.15.589635\",\n      \"10.1101/2024.04.17.589966\",\n      \"10.1101/2024.04.24.590982\",\n      \"10.1101/2024.04.26.591386\",\n      \"10.1101/2024.04.28.591267\",\n      \"10.1101/2024.04.30.24306619\",\n      \"10.1101/2024.04.30.591717\",\n      \"10.1101/2024.05.01.592108\",\n      \"10.1101/2024.05.03.592390\",\n      \"10.1101/2024.05.07.593065\",\n      \"10.1101/2024.05.08.593163\",\n      \"10.1101/2024.05.09.593242\",\n      \"10.1101/2024.05.12.593741\",\n      \"10.1101/2024.05.13.593833\",\n      \"10.1101/2024.05.14.593970\",\n      \"10.1101/2024.05.14.594155\",\n      \"10.1101/2024.05.14.594226\",\n      \"10.1101/2024.05.15.24307328\",\n      \"10.1101/2024.05.15.594272\",\n      \"10.1101/2024.05.16.594411\",\n      \"10.1101/2024.05.18.594808\",\n      \"10.1101/2024.05.19.594844\",\n      \"10.1101/2024.05.20.594950\",\n      \"10.1101/2024.05.20.594989\",\n      \"10.1101/2024.05.20.595026\",\n      \"10.1101/2024.05.21.595203\",\n      \"10.1101/2024.05.21.595212\",\n      \"10.1101/2024.05.22.595230\",\n      \"10.1101/2024.05.22.595370\",\n      \"10.1101/2024.05.22.595404\",\n      \"10.1101/2024.05.24.595673\",\n      \"10.1101/2024.05.25.595906\",\n      \"10.1101/2024.05.28.596156\",\n      \"10.1101/2024.05.28.596304\",\n      \"10.1101/2024.05.29.596372\",\n      \"10.1101/2024.05.29.596388\",\n      \"10.1101/2024.06.01.596914\",\n      \"10.1101/2024.06.02.597007\",\n      \"10.1101/2024.06.03.597245\",\n      \"10.1101/2024.06.05.597503\",\n      \"10.1101/2024.06.05.597511\",\n      \"10.1101/2024.06.05.597577\",\n      \"10.1101/2024.06.08.598009\",\n      \"10.1101/2024.06.08.598080\",\n      \"10.1101/2024.06.09.598129\",\n      \"10.1101/2024.06.11.598403\",\n      \"10.1101/2024.06.12.598694\",\n      \"10.1101/2024.06.14.599090\",\n      \"10.1101/2024.06.14.599134\",\n      \"10.1101/2024.06.18.599663\",\n      \"10.1101/2024.06.19.599377\",\n      \"10.1101/2024.06.19.599752\",\n      \"10.1101/2024.06.21.600041\",\n      \"10.1101/2024.06.25.599664\",\n      \"10.1101/2024.06.27.600806\",\n      \"10.1101/206953\",\n      \"10.1101/214015\",\n      \"10.1101/222562\",\n      \"10.1101/229260\",\n      \"10.1101/232397\",\n      \"10.1101/240598\",\n      \"10.1101/240952\",\n      \"10.1101/252189\",\n      \"10.1101/262600\",\n      \"10.1101/267971\",\n      \"10.1101/269852\",\n      \"10.1101/274233\",\n      \"10.1101/274357\",\n      \"10.1101/280214\",\n      \"10.1101/283440\",\n      \"10.1101/292961\",\n      \"10.1101/293019\",\n      \"10.1101/294918\",\n      \"10.1101/297903\",\n      \"10.1101/297960\",\n      \"10.1101/302844\",\n      \"10.1101/306019\",\n      \"10.1101/314344\",\n      \"10.1101/317974\",\n      \"10.1101/319046\",\n      \"10.1101/321356\",\n      \"10.1101/331710\",\n      \"10.1101/336453\",\n      \"10.1101/339929\",\n      \"10.1101/349084\",\n      \"10.1101/354589\",\n      \"10.1101/356741\",\n      \"10.1101/373498\",\n      \"10.1101/374702\",\n      \"10.1101/377762\",\n      \"10.1101/386458\",\n      \"10.1101/388009\",\n      \"10.1101/405308\",\n      \"10.1101/408757\",\n      \"10.1101/411439\",\n      \"10.1101/412361\",\n      \"10.1101/415364\",\n      \"10.1101/432666\",\n      \"10.1101/435990\",\n      \"10.1101/443226\",\n      \"10.1101/451823\",\n      \"10.1101/455709\",\n      \"10.1101/460147\",\n      \"10.1101/462739\",\n      \"10.1101/464859\",\n      \"10.1101/478446\",\n      \"10.1101/486134\",\n      \"10.1101/495432\",\n      \"10.1101/506204\",\n      \"10.1101/517698\",\n      \"10.1101/523605\",\n      \"10.1101/523712\",\n      \"10.1101/534073\",\n      \"10.1101/537233\",\n      \"10.1101/541250\",\n      \"10.1101/546945\",\n      \"10.1101/565721\",\n      \"10.1101/569848\",\n      \"10.1101/573378\",\n      \"10.1101/582908\",\n      \"10.1101/593970\",\n      \"10.1101/597542\",\n      \"10.1101/599399\",\n      \"10.1101/601468\",\n      \"10.1101/604751\",\n      \"10.1101/607317\",\n      \"10.1101/609040\",\n      \"10.1101/609438\",\n      \"10.1101/609941\",\n      \"10.1101/615179\",\n      \"10.1101/618603\",\n      \"10.1101/622803\",\n      \"10.1101/628214\",\n      \"10.1101/630756\",\n      \"10.1101/637298\",\n      \"10.1101/638700\",\n      \"10.1101/638981\",\n      \"10.1101/644971\",\n      \"10.1101/646182\",\n      \"10.1101/656710\",\n      \"10.1101/659292\",\n      \"10.1101/664656\",\n      \"10.1101/675280\",\n      \"10.1101/679175\",\n      \"10.1101/686279\",\n      \"10.1101/708131\",\n      \"10.1101/715136\",\n      \"10.1101/720649\",\n      \"10.1101/726398\",\n      \"10.1101/735423\",\n      \"10.1101/738393\",\n      \"10.1101/748194\",\n      \"10.1101/750729\",\n      \"10.1101/757252\",\n      \"10.1101/763664\",\n      \"10.1101/772855\",\n      \"10.1101/773085\",\n      \"10.1101/777433\",\n      \"10.1101/788778\",\n      \"10.1101/793091\",\n      \"10.1101/803890\",\n      \"10.1101/803999\",\n      \"10.1101/807107\",\n      \"10.1101/807271\",\n      \"10.1101/822916\",\n      \"10.1101/829689\",\n      \"10.1101/836908\",\n      \"10.1101/838854\",\n      \"10.1101/839324\",\n      \"10.1101/841601\",\n      \"10.1101/848325\",\n      \"10.1101/852673\",\n      \"10.1101/862458\",\n      \"10.1101/cshperspect.a000034\",\n      \"10.1101/cshperspect.a000109\",\n      \"10.1101/cshperspect.a000778\",\n      \"10.1101/cshperspect.a003798\",\n      \"10.1101/cshperspect.a005975\",\n      \"10.1101/cshperspect.a006866\",\n      \"10.1101/cshperspect.a007005\",\n      \"10.1101/cshperspect.a008045\",\n      \"10.1101/cshperspect.a013334\",\n      \"10.1101/cshperspect.a016626\",\n      \"10.1101/cshperspect.a016790\",\n      \"10.1101/cshperspect.a017152\",\n      \"10.1101/cshperspect.a018754\",\n      \"10.1101/cshperspect.a018804\",\n      \"10.1101/cshperspect.a018903\",\n      \"10.1101/cshperspect.a019067\",\n      \"10.1101/cshperspect.a028522\",\n      \"10.1101/cshperspect.a029264\",\n      \"10.1101/cshperspect.a031427\",\n      \"10.1101/cshperspect.a031500\",\n      \"10.1101/cshperspect.a031534\",\n      \"10.1101/cshperspect.a033977\",\n      \"10.1101/cshperspect.a036152\",\n      \"10.1101/cshperspect.a036400\",\n      \"10.1101/cshperspect.a040204\",\n      \"10.1101/cshperspect.a041471\",\n      \"10.1101/gad.10.10.1260\",\n      \"10.1101/gad.10.16.2067\",\n      \"10.1101/gad.10.24.3202\",\n      \"10.1101/gad.1011602\",\n      \"10.1101/gad.1021202\",\n      \"10.1101/gad.1098703\",\n      \"10.1101/gad.11.22.3020\",\n      \"10.1101/gad.12.11.1610\",\n      \"10.1101/gad.12.15.2403\",\n      \"10.1101/gad.12.15.2424\",\n      \"10.1101/gad.12.15.2434\",\n      \"10.1101/gad.12.17.2684\",\n      \"10.1101/gad.12.19.2997\",\n      \"10.1101/gad.12.19.3008\",\n      \"10.1101/gad.12.4.547\",\n      \"10.1101/gad.12.8.1108\",\n      \"10.1101/gad.1228704\",\n      \"10.1101/gad.13.10.1276\",\n      \"10.1101/gad.13.13.1647\",\n      \"10.1101/gad.1382806\",\n      \"10.1101/gad.14.3.366\",\n      \"10.1101/gad.14.7.841\",\n      \"10.1101/gad.1525107\",\n      \"10.1101/gad.1525507\",\n      \"10.1101/gad.1561707\",\n      \"10.1101/gad.1599207\",\n      \"10.1101/gad.1636408\",\n      \"10.1101/gad.1703108\",\n      \"10.1101/gad.176826.111\",\n      \"10.1101/gad.178434.111\",\n      \"10.1101/gad.1800509\",\n      \"10.1101/gad.1808809\",\n      \"10.1101/gad.1814809\",\n      \"10.1101/gad.1847110\",\n      \"10.1101/gad.1874010\",\n      \"10.1101/gad.1890410\",\n      \"10.1101/gad.1899210\",\n      \"10.1101/gad.1956010\",\n      \"10.1101/gad.1971610\",\n      \"10.1101/gad.1989510\",\n      \"10.1101/gad.2003811\",\n      \"10.1101/gad.2016111\",\n      \"10.1101/gad.2016311\",\n      \"10.1101/gad.203984.112\",\n      \"10.1101/gad.233239.113\",\n      \"10.1101/gad.235184.113\",\n      \"10.1101/gad.241422.114\",\n      \"10.1101/gad.248526.114\",\n      \"10.1101/gad.258483.115\",\n      \"10.1101/gad.262766.115\",\n      \"10.1101/gad.274688.115\",\n      \"10.1101/gad.281964.116\",\n      \"10.1101/gad.285504\",\n      \"10.1101/gad.293027.116\",\n      \"10.1101/gad.299198.117\",\n      \"10.1101/gad.303461.117\",\n      \"10.1101/gad.308619.117\",\n      \"10.1101/gad.309575.117\",\n      \"10.1101/gad.310367.117\",\n      \"10.1101/gad.311605.118\",\n      \"10.1101/gad.321943.118\",\n      \"10.1101/gad.327312.119\",\n      \"10.1101/gad.343038.120\",\n      \"10.1101/gad.345140.120\",\n      \"10.1101/gad.348315.121\",\n      \"10.1101/gad.349160.121\",\n      \"10.1101/gad.349358.122\",\n      \"10.1101/gad.350298.122\",\n      \"10.1101/gad.486108\",\n      \"10.1101/gad.503108\",\n      \"10.1101/gad.6.3.497\",\n      \"10.1101/gad.7.11.2110\",\n      \"10.1101/gad.869501\",\n      \"10.1101/gad.894701\",\n      \"10.1101/gad.9.20.2470\",\n      \"10.1101/gad.906601\",\n      \"10.1101/gad.924301\",\n      \"10.1101/gad.947102\",\n      \"10.1101/gad.950902\",\n      \"10.1101/gad.973302\",\n      \"10.1101/gr.076059.108\",\n      \"10.1101/gr.076075.108\",\n      \"10.1101/gr.083899.108\",\n      \"10.1101/gr.099226.109\",\n      \"10.1101/gr.100552.109\",\n      \"10.1101/gr.102491.109\",\n      \"10.1101/gr.104935.110\",\n      \"10.1101/gr.106245.110\",\n      \"10.1101/gr.107524.110\",\n      \"10.1101/gr.112961.110\",\n      \"10.1101/gr.115956.110\",\n      \"10.1101/gr.120535.111\",\n      \"10.1101/gr.121749.111\",\n      \"10.1101/gr.1239303\",\n      \"10.1101/gr.127324.111\",\n      \"10.1101/gr.129692.111\",\n      \"10.1101/gr.130310.111\",\n      \"10.1101/gr.132102\",\n      \"10.1101/gr.139758.112\",\n      \"10.1101/gr.141705.112\",\n      \"10.1101/gr.148361.112\",\n      \"10.1101/gr.156570.113\",\n      \"10.1101/gr.158980.113\",\n      \"10.1101/gr.160374.113\",\n      \"10.1101/gr.164095.113\",\n      \"10.1101/gr.164806.113\",\n      \"10.1101/gr.175034.114\",\n      \"10.1101/gr.176586.114\",\n      \"10.1101/gr.177725.114\",\n      \"10.1101/gr.185272.114\",\n      \"10.1101/gr.185892.114\",\n      \"10.1101/gr.186072.114\",\n      \"10.1101/gr.202895.115\",\n      \"10.1101/gr.203679.115\",\n      \"10.1101/gr.207597.116\",\n      \"10.1101/gr.209643.116\",\n      \"10.1101/gr.210930.116\",\n      \"10.1101/gr.211433.116\",\n      \"10.1101/gr.211615.116\",\n      \"10.1101/gr.212803.116\",\n      \"10.1101/gr.217356.116\",\n      \"10.1101/gr.219022.116\",\n      \"10.1101/gr.219089.116\",\n      \"10.1101/gr.220962.117\",\n      \"10.1101/gr.226993.117\",\n      \"10.1101/gr.227819.117\",\n      \"10.1101/gr.229102\",\n      \"10.1101/gr.231209.117\",\n      \"10.1101/gr.234948.118\",\n      \"10.1101/gr.236075.118\",\n      \"10.1101/gr.236497.118\",\n      \"10.1101/gr.239707.118\",\n      \"10.1101/gr.242636.118\",\n      \"10.1101/gr.255760.119\",\n      \"10.1101/gr.256933.119\",\n      \"10.1101/gr.2584104\",\n      \"10.1101/gr.262774.120\",\n      \"10.1101/gr.269068.120\",\n      \"10.1101/gr.2693004\",\n      \"10.1101/gr.275901.121\",\n      \"10.1101/gr.275992.121\",\n      \"10.1101/gr.276025.121\",\n      \"10.1101/gr.276554.122\",\n      \"10.1101/gr.277567.122\",\n      \"10.1101/gr.3513905\",\n      \"10.1101/gr.388902\",\n      \"10.1101/gr.4565806\",\n      \"10.1101/gr.473902\",\n      \"10.1101/gr.4842106\",\n      \"10.1101/gr.4843906\",\n      \"10.1101/gr.5282906\",\n      \"10.1101/gr.5391806\",\n      \"10.1101/gr.6339607\",\n      \"10.1101/gr.963903\",\n      \"10.1101/lm.026542.112\",\n      \"10.1101/lm.2153511\",\n      \"10.1101/mcs.a004010\",\n      \"10.1101/sqb.2018.83.037507\",\n      \"10.1103/physrevb.100.014105\",\n      \"10.1103/physrevb.101.115115\",\n      \"10.1103/physrevb.102.115117\",\n      \"10.1103/physrevb.103.014107\",\n      \"10.1103/physrevb.103.165109\",\n      \"10.1103/physrevb.104.l201114\",\n      \"10.1103/physrevb.105.045126\",\n      \"10.1103/physrevb.105.125118\",\n      \"10.1103/physrevb.108.014511\",\n      \"10.1103/physrevb.108.l060504\",\n      \"10.1103/physrevb.109.214102\",\n      \"10.1103/physrevb.75.085311\",\n      \"10.1103/physrevb.78.235104\",\n      \"10.1103/physrevb.82.085204\",\n      \"10.1103/physrevb.83.115327\",\n      \"10.1103/physrevb.84.161411\",\n      \"10.1103/physrevb.85.092102\",\n      \"10.1103/physrevb.85.201407\",\n      \"10.1103/physrevb.93.014421\",\n      \"10.1103/physrevb.98.024310\",\n      \"10.1103/physrevb.98.174107\",\n      \"10.1103/physrevb.98.184305\",\n      \"10.1103/physrevb.98.214112\",\n      \"10.1103/physrevb.99.064114\",\n      \"10.1103/physreve.101.013205\",\n      \"10.1103/physreve.62.1034\",\n      \"10.1103/physreve.74.036104\",\n      \"10.1103/physreve.76.011916\",\n      \"10.1103/physrevfluids.4.013601\",\n      \"10.1103/physrevfluids.5.123605\",\n      \"10.1103/physrevfluids.7.093104\",\n      \"10.1103/physrevfluids.7.l071101\",\n      \"10.1103/physrevlett.106.178103\",\n      \"10.1103/physrevlett.116.055901\",\n      \"10.1103/physrevlett.118.023002\",\n      \"10.1103/physrevlett.119.108001\",\n      \"10.1103/physrevlett.120.156001\",\n      \"10.1103/physrevlett.123.188101\",\n      \"10.1103/physrevlett.130.018401\",\n      \"10.1103/physrevlett.96.098102\",\n      \"10.1103/physrevlett.97.168302\",\n      \"10.1103/physrevmaterials.3.053610\",\n      \"10.1103/physrevmaterials.3.055404\",\n      \"10.1103/physrevmaterials.6.043604\",\n      \"10.1103/physrevmaterials.6.083601\",\n      \"10.1103/physrevresearch.1.033076\",\n      \"10.1103/physrevresearch.2.013077\",\n      \"10.1103/physrevresearch.2.043078\",\n      \"10.1103/physrevx.10.031001\",\n      \"10.1103/physrevx.11.011033\",\n      \"10.1103/physrevx.13.031005\",\n      \"10.1103/physrevx.8.011040\",\n      \"10.1104/pp.103.037614\",\n      \"10.1104/pp.104.055244\",\n      \"10.1104/pp.105.067249\",\n      \"10.1104/pp.106.080283\",\n      \"10.1104/pp.108.127001\",\n      \"10.1104/pp.108.130823\",\n      \"10.1104/pp.109.148684\",\n      \"10.1104/pp.111.176164\",\n      \"10.1104/pp.114.239210\",\n      \"10.1104/pp.114.253096\",\n      \"10.1104/pp.114.254672\",\n      \"10.1104/pp.15.00793\",\n      \"10.1104/pp.16.00928\",\n      \"10.1104/pp.19.00386\",\n      \"10.1104/pp.20.00807\",\n      \"10.1104/pp.20.00964\",\n      \"10.1104/pp.43.5.827\",\n      \"10.1105/tpc.105.035659\",\n      \"10.1105/tpc.105.037689\",\n      \"10.1105/tpc.106.042895\",\n      \"10.1105/tpc.109.066266\",\n      \"10.1105/tpc.110.078170\",\n      \"10.1105/tpc.110.080069\",\n      \"10.1105/tpc.111.095232\",\n      \"10.1105/tpc.112.104232\",\n      \"10.1105/tpc.114.124099\",\n      \"10.1105/tpc.12.4.559\",\n      \"10.1105/tpc.15.00010\",\n      \"10.1105/tpc.15.00211\",\n      \"10.1105/tpc.15.00725\",\n      \"10.1105/tpc.18.00071\",\n      \"10.1105/tpc.18.00766\",\n      \"10.1105/tpc.19.00463\",\n      \"10.1105/tpc.19.00828\",\n      \"10.1107/97809553602060000101\",\n      \"10.1107/97809553602060000517\",\n      \"10.1107/97809553602060000520\",\n      \"10.1107/s0021889807021206\",\n      \"10.1107/s0021889810023915\",\n      \"10.1107/s0021889891004399\",\n      \"10.1107/s0108767309096998\",\n      \"10.1107/s0108767312024579\",\n      \"10.1107/s0567739476001873\",\n      \"10.1107/s0907444909011548\",\n      \"10.1107/s0907444909052925\",\n      \"10.1107/s0907444910007493\",\n      \"10.1107/s0907444910045749\",\n      \"10.1107/s0907444913019379\",\n      \"10.1107/s1600576716002569\",\n      \"10.1107/s1600576717005830\",\n      \"10.1107/s1744309110028575\",\n      \"10.1107/s1744309112032435\",\n      \"10.1107/s174430911301292x\",\n      \"10.1107/s2052252522007904\",\n      \"10.1107/s2053230x13024795\",\n      \"10.1107/s2053230x22011414\",\n      \"10.1107/s2053273315020926\",\n      \"10.1107/s2053273317094359\",\n      \"10.1107/s2053273318006083\",\n      \"10.1107/s2053273324004418\",\n      \"10.1107/s2056989021007891\",\n      \"10.1107/s2056989021010173\",\n      \"10.1107/s2059798319011471\",\n      \"10.1107/s2059798320016071\",\n      \"10.1107/s2059798320016836\",\n      \"10.1107/s2059798321009542\",\n      \"10.1107/s2059798321011785\",\n      \"10.1108/jd-08-2022-0168\",\n      \"10.1108/s1047-004220160000015008\",\n      \"10.1109/cenim51130.2020.9297852\",\n      \"10.1109/cvpr46437.2021.01547\",\n      \"10.1109/cvpr52688.2022.00780\",\n      \"10.1109/icassp49357.2023.10095229\",\n      \"10.1109/iccv.1999.790410\",\n      \"10.1109/iccv48922.2021.00986\",\n      \"10.1109/iccv51070.2023.00390\",\n      \"10.1109/iccv51070.2023.01086\",\n      \"10.1109/icma.2014.6885796\",\n      \"10.1109/icma.2016.7558851\",\n      \"10.1109/ictcs.2019.8923104\",\n      \"10.1109/iembs.1999.802059\",\n      \"10.1109/iros.2015.7353394\",\n      \"10.1109/isbi.2012.6235807\",\n      \"10.1109/iscas48785.2022.9937567\",\n      \"10.1109/isi.2018.8587380\",\n      \"10.1109/jstqe.2016.2584787\",\n      \"10.1109/nfv-sdn50289.2020.9289898\",\n      \"10.1109/tbme.2019.2931195\",\n      \"10.1109/tcbb.2015.2415806\",\n      \"10.1109/tfuzz.2004.832538\",\n      \"10.1109/tii.2019.2917318\",\n      \"10.1109/tmrb.2020.3000584\",\n      \"10.1109/tnb.2021.3065051\",\n      \"10.1109/tsmc.2018.2874508\",\n      \"10.1109/tuffc.2017.2713599\",\n      \"10.1110/ps.051485205\",\n      \"10.1110/ps.051563605\",\n      \"10.1110/ps.062080006\",\n      \"10.1110/ps.062098206\",\n      \"10.1110/ps.062416606\",\n      \"10.1110/ps.062668207\",\n      \"10.1110/ps.073192208\",\n      \"10.1111/1348-0421.12887\",\n      \"10.1111/1365-2435.13242\",\n      \"10.1111/1365-2656.13173\",\n      \"10.1111/1462-2920.12327\",\n      \"10.1111/1462-2920.13651\",\n      \"10.1111/1462-2920.13987\",\n      \"10.1111/1462-2920.14074\",\n      \"10.1111/1462-2920.14075\",\n      \"10.1111/1462-2920.14565\",\n      \"10.1111/1462-2920.14713\",\n      \"10.1111/1462-2920.14951\",\n      \"10.1111/1462-2920.14998\",\n      \"10.1111/1462-2920.15148\",\n      \"10.1111/1462-2920.15422\",\n      \"10.1111/1541-4337.12757\",\n      \"10.1111/1574-6968.12504\",\n      \"10.1111/1574-6976.12036\",\n      \"10.1111/1574-6976.12054\",\n      \"10.1111/1574-6976.12073\",\n      \"10.1111/1744-7917.12449\",\n      \"10.1111/1744-7917.12696\",\n      \"10.1111/1751-7915.12186\",\n      \"10.1111/1755-0998.13409\",\n      \"10.1111/2041-210x.12960\",\n      \"10.1111/2041-210x.13373\",\n      \"10.1111/2049-632x.12034\",\n      \"10.1111/2049-632x.12125\",\n      \"10.1111/acel.12075\",\n      \"10.1111/acel.12172\",\n      \"10.1111/acel.12433\",\n      \"10.1111/acel.12482\",\n      \"10.1111/acel.12518\",\n      \"10.1111/acel.12641\",\n      \"10.1111/acel.12702\",\n      \"10.1111/acel.12933\",\n      \"10.1111/acel.13145\",\n      \"10.1111/acel.13152\",\n      \"10.1111/acel.14128\",\n      \"10.1111/acer.14275\",\n      \"10.1111/adb.13153\",\n      \"10.1111/ahe.12494\",\n      \"10.1111/ahg.12018\",\n      \"10.1111/aji.12989\",\n      \"10.1111/ajps.12357\",\n      \"10.1111/ajt.13761\",\n      \"10.1111/ajt.16122\",\n      \"10.1111/all.14308\",\n      \"10.1111/all.14639\",\n      \"10.1111/all.14908\",\n      \"10.1111/anhu.12314\",\n      \"10.1111/bjd.17824\",\n      \"10.1111/bjd.18643\",\n      \"10.1111/bjd.19379\",\n      \"10.1111/bjh.12541\",\n      \"10.1111/bjh.12896\",\n      \"10.1111/bjh.15614\",\n      \"10.1111/bjh.16555\",\n      \"10.1111/bjh.17496\",\n      \"10.1111/boc.201800050\",\n      \"10.1111/bpa.12517\",\n      \"10.1111/bpa.12562\",\n      \"10.1111/bpa.12716\",\n      \"10.1111/bpa.12946\",\n      \"10.1111/bph.12451\",\n      \"10.1111/bph.13354\",\n      \"10.1111/bph.13877\",\n      \"10.1111/bph.14752\",\n      \"10.1111/bph.14953\",\n      \"10.1111/bph.15312\",\n      \"10.1111/bph.15542\",\n      \"10.1111/brv.12465\",\n      \"10.1111/brv.12583\",\n      \"10.1111/cas.12745\",\n      \"10.1111/cas.13827\",\n      \"10.1111/cas.14069\",\n      \"10.1111/cas.14079\",\n      \"10.1111/cbdd.13847\",\n      \"10.1111/cea.12108\",\n      \"10.1111/cea.12531\",\n      \"10.1111/cea.12989\",\n      \"10.1111/cei.12423\",\n      \"10.1111/cei.13287\",\n      \"10.1111/cen.13318\",\n      \"10.1111/ceo.13917\",\n      \"10.1111/cge.12181\",\n      \"10.1111/cge.12707\",\n      \"10.1111/cge.13146\",\n      \"10.1111/cmi.12392\",\n      \"10.1111/cmi.12580\",\n      \"10.1111/cmi.12586\",\n      \"10.1111/cmi.12857\",\n      \"10.1111/cmi.13046\",\n      \"10.1111/cmi.13241\",\n      \"10.1111/cmi.13293\",\n      \"10.1111/cpr.12854\",\n      \"10.1111/ddg.12066\",\n      \"10.1111/ddg.13249\",\n      \"10.1111/ddg.13546\",\n      \"10.1111/ddg.13968\",\n      \"10.1111/dmcn.14758\",\n      \"10.1111/ede.12376\",\n      \"10.1111/ejh.12589\",\n      \"10.1111/ejn.12535\",\n      \"10.1111/ejn.13865\",\n      \"10.1111/ejn.14286\",\n      \"10.1111/ejn.14555\",\n      \"10.1111/ejn.15181\",\n      \"10.1111/ejn.15188\",\n      \"10.1111/ele.12052\",\n      \"10.1111/ele.13517\",\n      \"10.1111/ens.12115\",\n      \"10.1111/epi.13305\",\n      \"10.1111/epi.14700\",\n      \"10.1111/evo.12011\",\n      \"10.1111/evo.12819\",\n      \"10.1111/evo.14261\",\n      \"10.1111/exd.13517\",\n      \"10.1111/exd.14023\",\n      \"10.1111/exd.14398\",\n      \"10.1111/exd.14864\",\n      \"10.1111/febs.13555\",\n      \"10.1111/febs.13630\",\n      \"10.1111/febs.13631\",\n      \"10.1111/febs.13923\",\n      \"10.1111/febs.14705\",\n      \"10.1111/febs.15282\",\n      \"10.1111/febs.15366\",\n      \"10.1111/febs.15555\",\n      \"10.1111/febs.15579\",\n      \"10.1111/febs.15589\",\n      \"10.1111/febs.15638\",\n      \"10.1111/febs.15647\",\n      \"10.1111/febs.15709\",\n      \"10.1111/febs.15728\",\n      \"10.1111/febs.15905\",\n      \"10.1111/febs.15965\",\n      \"10.1111/febs.16142\",\n      \"10.1111/febs.16376\",\n      \"10.1111/gbb.12379\",\n      \"10.1111/gbb.12408\",\n      \"10.1111/gbb.12509\",\n      \"10.1111/gcb.14859\",\n      \"10.1111/gtc.12338\",\n      \"10.1111/gtc.12676\",\n      \"10.1111/iej.13386\",\n      \"10.1111/imb.12390\",\n      \"10.1111/imb.12620\",\n      \"10.1111/imcb.12306\",\n      \"10.1111/imm.12023\",\n      \"10.1111/imm.12290\",\n      \"10.1111/imm.12325\",\n      \"10.1111/imm.12674\",\n      \"10.1111/imm.12800\",\n      \"10.1111/imm.12868\",\n      \"10.1111/imm.12925\",\n      \"10.1111/imm.12930\",\n      \"10.1111/imm.12933\",\n      \"10.1111/imm.13067\",\n      \"10.1111/imm.13167\",\n      \"10.1111/imm.13178\",\n      \"10.1111/imm.13193\",\n      \"10.1111/imm.13208\",\n      \"10.1111/imr.12087\",\n      \"10.1111/imr.12171\",\n      \"10.1111/imr.12189\",\n      \"10.1111/imr.12217\",\n      \"10.1111/imr.12224\",\n      \"10.1111/imr.12241\",\n      \"10.1111/imr.12259\",\n      \"10.1111/imr.12268\",\n      \"10.1111/imr.12299\",\n      \"10.1111/imr.12311\",\n      \"10.1111/imr.12344\",\n      \"10.1111/imr.12638\",\n      \"10.1111/imr.12650\",\n      \"10.1111/imr.12722\",\n      \"10.1111/imr.12740\",\n      \"10.1111/imr.12828\",\n      \"10.1111/ina.12487\",\n      \"10.1111/j.0269-8463.2004.00856.x\",\n      \"10.1111/j.0953-816x.2003.03123.x\",\n      \"10.1111/j.1067-1927.2004.12404.x\",\n      \"10.1111/j.1349-7006.2004.tb03231.x\",\n      \"10.1111/j.1364-3703.2008.00527.x\",\n      \"10.1111/j.1365-2133.2009.09071.x\",\n      \"10.1111/j.1365-2133.2009.09511.x\",\n      \"10.1111/j.1365-2141.2012.09113.x\",\n      \"10.1111/j.1365-2249.2003.02323.x\",\n      \"10.1111/j.1365-2249.2010.04290.x\",\n      \"10.1111/j.1365-2249.2011.04515.x\",\n      \"10.1111/j.1365-2427.2010.02461\",\n      \"10.1111/j.1365-2559.1991.tb00229.x\",\n      \"10.1111/j.1365-2559.2008.03168.x\",\n      \"10.1111/j.1365-2567.2010.03368.x\",\n      \"10.1111/j.1365-2583.2006.00610\",\n      \"10.1111/j.1365-2672.2010.04689.x\",\n      \"10.1111/j.1365-2818.1993.tb03313.x\",\n      \"10.1111/j.1365-2958.1995.tb02255.x\",\n      \"10.1111/j.1365-2958.2003.03934.x\",\n      \"10.1111/j.1365-2958.2006.05172.x\",\n      \"10.1111/j.1365-2958.2007.05904.x\",\n      \"10.1111/j.1365-2958.2008.06485.x\",\n      \"10.1111/j.1365-313x.2005.02478.x\",\n      \"10.1111/j.1365-313x.2010.04263.x\",\n      \"10.1111/j.1365-313x.2011.04537.x\",\n      \"10.1111/j.1365-313x.2011.04801.x\",\n      \"10.1111/j.1399-5448.2007.00361.x\",\n      \"10.1111/j.1399-5448.2010.00683.x\",\n      \"10.1111/j.1432-1033.1982.tb07039.x\",\n      \"10.1111/j.1442-2042.2011.02933\",\n      \"10.1111/j.1460-9568.1998.00333.x\",\n      \"10.1111/j.1460-9568.2004.03813.x\",\n      \"10.1111/j.1460-9568.2005.03853.x\",\n      \"10.1111/j.1460-9568.2005.04120.x\",\n      \"10.1111/j.1460-9568.2006.05039.x\",\n      \"10.1111/j.1460-9568.2006.05221\",\n      \"10.1111/j.1460-9568.2007.05662.x\",\n      \"10.1111/j.1460-9568.2007.05820.x\",\n      \"10.1111/j.1460-9568.2007.05972.x\",\n      \"10.1111/j.1460-9568.2008.06518.x\",\n      \"10.1111/j.1460-9568.2009.06696\",\n      \"10.1111/j.1460-9568.2010.07564.x\",\n      \"10.1111/j.1460-9568.2011.07600.x\",\n      \"10.1111/j.1460-9568.2011.07668.x\",\n      \"10.1111/j.1460-9568.2011.07832\",\n      \"10.1111/j.1463-1326.2012.01652\",\n      \"10.1111/j.1464-5491.2007.02285.x\",\n      \"10.1111/j.1467-985x.2010.00676_9.x\",\n      \"10.1111/j.1468-1331.2007.01730.x\",\n      \"10.1111/j.1469-0691.2011.03638.x\",\n      \"10.1111/j.1469-0691.2012.03930.x\",\n      \"10.1111/j.1471-4159.2004.02879\",\n      \"10.1111/j.1471-4159.2006.04154\",\n      \"10.1111/j.1471-4159.2010.06608\",\n      \"10.1111/j.1471-4159.2011.07630.x\",\n      \"10.1111/j.1471-4159.2012.07735.x\",\n      \"10.1111/j.1472-765x.2009.02614.x\",\n      \"10.1111/j.1474-9726.2010.00567.x\",\n      \"10.1111/j.1476-5381.2009.00291.x\",\n      \"10.1111/j.1476-5381.2012.02184.x\",\n      \"10.1111/j.1523-1755.2005.00472.x\",\n      \"10.1111/j.1528-1167.2008.01633.x\",\n      \"10.1111/j.1528-1167.2008.01787.x\",\n      \"10.1111/j.1550-7408.2002.tb00232.x\",\n      \"10.1111/j.1567-1364.2007.00283.x\",\n      \"10.1111/j.1570-7458.1989.tb02384.x\",\n      \"10.1111/j.1574-6968.2000.tb09074.x\",\n      \"10.1111/j.1574-6968.2002.tb11138.x\",\n      \"10.1111/j.1574-6968.2009.01855.x\",\n      \"10.1111/j.1574-6968.2010.02106.x\",\n      \"10.1111/j.1574-6968.2011.02283.x\",\n      \"10.1111/j.1574-6976.2006.00046.x\",\n      \"10.1111/j.1574-6976.2007.00076.x\",\n      \"10.1111/j.1574-6976.2011.00317.x\",\n      \"10.1111/j.1600-065x.2010.00984\",\n      \"10.1111/j.1600-065x.2011.01055.x\",\n      \"10.1111/j.1600-0897.2010.00836.x\",\n      \"10.1111/j.1742-4658.2008.06391.x\",\n      \"10.1111/j.1742-4658.2009.07366.x\",\n      \"10.1111/j.1742-4658.2010.07892.x\",\n      \"10.1111/j.1744-7348.1981.tb05122.x\",\n      \"10.1111/j.1749-6632.2010.05938.x\",\n      \"10.1111/j.1749-6632.2011.06011\",\n      \"10.1111/j.1749-6632.2011.06304\",\n      \"10.1111/j.1749-6632.2011.06362.x\",\n      \"10.1111/j.1749-6632.2012.06517\",\n      \"10.1111/j.1749-6632.2012.06517.x\",\n      \"10.1111/j.2517-6161.1995.tb02031.x\",\n      \"10.1111/jam.12535\",\n      \"10.1111/jcmm.16569\",\n      \"10.1111/jcmm.16913\",\n      \"10.1111/jdi.12294\",\n      \"10.1111/jdi.13072\",\n      \"10.1111/jdv.14704\",\n      \"10.1111/jeb.13927\",\n      \"10.1111/jfpe.13798\",\n      \"10.1111/jgh.12592\",\n      \"10.1111/jipb.12763\",\n      \"10.1111/jmi.12233\",\n      \"10.1111/jnc.12231\",\n      \"10.1111/jnc.13056\",\n      \"10.1111/jnc.13284\",\n      \"10.1111/jnc.13923\",\n      \"10.1111/jnc.14134\",\n      \"10.1111/jnc.14774\",\n      \"10.1111/jne.12070\",\n      \"10.1111/joa.12920\",\n      \"10.1111/joa.12948\",\n      \"10.1111/jocd.13538\",\n      \"10.1111/jpc.13841\",\n      \"10.1111/jph.12888\",\n      \"10.1111/jpy.13045\",\n      \"10.1111/jpy.13094\",\n      \"10.1111/jse.12143\",\n      \"10.1111/jse.12548\",\n      \"10.1111/jvh.13341\",\n      \"10.1111/liv.14814\",\n      \"10.1111/mec.12615\",\n      \"10.1111/mec.13138\",\n      \"10.1111/mec.13990\",\n      \"10.1111/mec.14549\",\n      \"10.1111/mec.15062\",\n      \"10.1111/mec.15462\",\n      \"10.1111/mec.16098\",\n      \"10.1111/micc.12587\",\n      \"10.1111/mmi.12105\",\n      \"10.1111/mmi.12376\",\n      \"10.1111/mmi.12845\",\n      \"10.1111/mmi.12969\",\n      \"10.1111/mmi.13263\",\n      \"10.1111/mmi.14000\",\n      \"10.1111/mmi.14334\",\n      \"10.1111/mmi.14394\",\n      \"10.1111/mmi.14648\",\n      \"10.1111/mmi.14652\",\n      \"10.1111/mmi.14654\",\n      \"10.1111/mmi.14674\",\n      \"10.1111/mmi.14792\",\n      \"10.1111/mpp.12108\",\n      \"10.1111/mpp.12318\",\n      \"10.1111/mpp.12542\",\n      \"10.1111/myc.12469\",\n      \"10.1111/nan.12114\",\n      \"10.1111/nan.12337\",\n      \"10.1111/nan.12689\",\n      \"10.1111/ner.13291\",\n      \"10.1111/ner.13380\",\n      \"10.1111/neup.12217\",\n      \"10.1111/neup.12244\",\n      \"10.1111/neup.12443\",\n      \"10.1111/nph.14217\",\n      \"10.1111/nph.14619\",\n      \"10.1111/nph.14992\",\n      \"10.1111/nph.16438\",\n      \"10.1111/nph.16903\",\n      \"10.1111/nph.19360\",\n      \"10.1111/nyas.12831\",\n      \"10.1111/nyas.13087\",\n      \"10.1111/nyas.13448\",\n      \"10.1111/nyas.14094\",\n      \"10.1111/obr.12548\",\n      \"10.1111/obr.12679\",\n      \"10.1111/pbi.12200\",\n      \"10.1111/pbi.12317\",\n      \"10.1111/pbi.12447\",\n      \"10.1111/pbi.12771\",\n      \"10.1111/pbi.12884\",\n      \"10.1111/pbi.13084\",\n      \"10.1111/pce.13035\",\n      \"10.1111/pce.13371\",\n      \"10.1111/pce.13609\",\n      \"10.1111/pcmr.12498\",\n      \"10.1111/pcmr.12887\",\n      \"10.1111/pcmr.12957\",\n      \"10.1111/pim.12912\",\n      \"10.1111/ppa.13229\",\n      \"10.1111/ppl.12549\",\n      \"10.1111/raq.12583\",\n      \"10.1111/resp.12762\",\n      \"10.1111/sji.12499\",\n      \"10.1111/sji.12664\",\n      \"10.1111/sji.12927\",\n      \"10.1111/sji.13120\",\n      \"10.1111/sms.12581\",\n      \"10.1111/tbed.12957\",\n      \"10.1111/tbj.13655\",\n      \"10.1111/tpj.12051\",\n      \"10.1111/tpj.12254\",\n      \"10.1111/tpj.12441\",\n      \"10.1111/tpj.12675\",\n      \"10.1111/tpj.12806\",\n      \"10.1111/tpj.12858\",\n      \"10.1111/tpj.13415\",\n      \"10.1111/tpj.13471\",\n      \"10.1111/tpj.13481\",\n      \"10.1111/tpj.13550\",\n      \"10.1111/tpj.13788\",\n      \"10.1111/tpj.13878\",\n      \"10.1111/tpj.14051\",\n      \"10.1111/tpj.14316\",\n      \"10.1111/tpj.14440\",\n      \"10.1111/tpj.14542\",\n      \"10.1111/tpj.14578\",\n      \"10.1111/tpj.15093\",\n      \"10.1111/tpj.15121\",\n      \"10.1111/tpj.15413\",\n      \"10.1111/tra.12026\",\n      \"10.1111/tra.12278\",\n      \"10.1111/tra.12613\",\n      \"10.1111/tra.12643\",\n      \"10.1111/tra.12810\",\n      \"10.1111/vop.12882\",\n      \"10.1111/wej.12571\",\n      \"10.1111/wrr.12607\",\n      \"10.1111/xen.12345\",\n      \"10.1113/jp271437\",\n      \"10.1113/jp271880\",\n      \"10.1113/jp272134\",\n      \"10.1113/jp275335\",\n      \"10.1113/jp275998\",\n      \"10.1113/jp276708\",\n      \"10.1113/jphysiol.1969.sp008820\",\n      \"10.1113/jphysiol.2001.013506\",\n      \"10.1113/jphysiol.2002.018101\",\n      \"10.1113/jphysiol.2003.048843\",\n      \"10.1113/jphysiol.2004.073353\",\n      \"10.1113/jphysiol.2005.095638\",\n      \"10.1113/jphysiol.2005.100719\",\n      \"10.1113/jphysiol.2007.130211\",\n      \"10.1113/jphysiol.2007.143149\",\n      \"10.1113/jphysiol.2008.155655\",\n      \"10.1113/jphysiol.2008.155739\",\n      \"10.1113/jphysiol.2009.181917\",\n      \"10.1113/jphysiol.2010.187096\",\n      \"10.1113/jphysiol.2012.235119\",\n      \"10.1113/jphysiol.2013.255695\",\n      \"10.1113/jphysiol.2014.277582\",\n      \"10.1115/1.1946047\",\n      \"10.1115/1.4040995\",\n      \"10.1115/fedsm2018-83257\",\n      \"10.1116/1.4907727\",\n      \"10.1116/1.572435\",\n      \"10.1117/1.3486538\",\n      \"10.1117/1.jbo.19.10.108003\",\n      \"10.1117/12.2032322\",\n      \"10.1117/12.2052836\",\n      \"10.1117/12.2584191\",\n      \"10.1124/dmd.120.000139\",\n      \"10.1124/jpet.106.107771\",\n      \"10.1124/jpet.111.187559\",\n      \"10.1124/jpet.119.259663\",\n      \"10.1124/jpet.121.000612\",\n      \"10.1124/jpet.121.000766\",\n      \"10.1124/jpet.123.001659\",\n      \"10.1124/mol.106.026062\",\n      \"10.1124/mol.113.086702\",\n      \"10.1124/mol.116.105015\",\n      \"10.1124/mol.65.3.528\",\n      \"10.1124/pharmrev.121.000445\",\n      \"10.1124/pharmrev.121.000528\",\n      \"10.1124/pr.110.003285\",\n      \"10.1124/pr.111.005603\",\n      \"10.1124/pr.113.008052\",\n      \"10.1124/pr.114.009647\",\n      \"10.1124/pr.116.013367\",\n      \"10.1124/pr.117.013896\",\n      \"10.1124/pr.119.017681\",\n      \"10.1126/sciadv.1500737\",\n      \"10.1126/sciadv.1603001\",\n      \"10.1126/sciadv.aat0450\",\n      \"10.1126/sciadv.aat2731\",\n      \"10.1126/sciadv.aau5670\",\n      \"10.1126/sciadv.aav3335\",\n      \"10.1126/sciadv.aaw3851\",\n      \"10.1126/sciadv.aax0947\",\n      \"10.1126/sciadv.aax5717\",\n      \"10.1126/sciadv.aax8898\",\n      \"10.1126/sciadv.aay3324\",\n      \"10.1126/sciadv.aay9634\",\n      \"10.1126/sciadv.aaz4370\",\n      \"10.1126/sciadv.aaz4530\",\n      \"10.1126/sciadv.aaz8836\",\n      \"10.1126/sciadv.aaz8934\",\n      \"10.1126/sciadv.aba2735\",\n      \"10.1126/sciadv.abb3446\",\n      \"10.1126/sciadv.abb5528\",\n      \"10.1126/sciadv.abb8097\",\n      \"10.1126/sciadv.abc2777\",\n      \"10.1126/sciadv.abc3020\",\n      \"10.1126/sciadv.abc9123\",\n      \"10.1126/sciadv.abd8049\",\n      \"10.1126/sciadv.abe4362\",\n      \"10.1126/sciadv.abe5819\",\n      \"10.1126/sciadv.abf9808\",\n      \"10.1126/sciadv.abg1601\",\n      \"10.1126/sciadv.abg4910\",\n      \"10.1126/sciadv.abj1249\",\n      \"10.1126/sciadv.add4623\",\n      \"10.1126/sciadv.adk0171\",\n      \"10.1126/science.1058040\",\n      \"10.1126/science.1059796\",\n      \"10.1126/science.1060089\",\n      \"10.1126/science.1065810\",\n      \"10.1126/science.1066020\",\n      \"10.1126/science.1067799\",\n      \"10.1126/science.1068037\",\n      \"10.1126/science.1070536\",\n      \"10.1126/science.1072047\",\n      \"10.1126/science.1074192\",\n      \"10.1126/science.1079293\",\n      \"10.1126/science.1079490\",\n      \"10.1126/science.1081919\",\n      \"10.1126/science.1084073\",\n      \"10.1126/science.1085458\",\n      \"10.1126/science.1085643\",\n      \"10.1126/science.1088196\",\n      \"10.1126/science.1090278\",\n      \"10.1126/science.1092472\",\n      \"10.1126/science.1092780\",\n      \"10.1126/science.1099593\",\n      \"10.1126/science.1103717\",\n      \"10.1126/science.1106148\",\n      \"10.1126/science.1114816\",\n      \"10.1126/science.1116995\",\n      \"10.1126/science.1117196\",\n      \"10.1126/science.1117679\",\n      \"10.1126/science.1117893\",\n      \"10.1126/science.1122927\",\n      \"10.1126/science.1123933\",\n      \"10.1126/science.1125129\",\n      \"10.1126/science.1128197\",\n      \"10.1126/science.1132939\",\n      \"10.1126/science.1136281\",\n      \"10.1126/science.1136736\",\n      \"10.1126/science.1139158\",\n      \"10.1126/science.1149504\",\n      \"10.1126/science.1150021\",\n      \"10.1126/science.1153069\",\n      \"10.1126/science.1153629\",\n      \"10.1126/science.1162327\",\n      \"10.1126/science.1164772\",\n      \"10.1126/science.1167983\",\n      \"10.1126/science.1168488\",\n      \"10.1126/science.1168978\",\n      \"10.1126/science.1170160\",\n      \"10.1126/science.1174447\",\n      \"10.1126/science.1175870\",\n      \"10.1126/science.1176056\",\n      \"10.1126/science.1176676\",\n      \"10.1126/science.1180823\",\n      \"10.1126/science.1181498\",\n      \"10.1126/science.1188308\",\n      \"10.1126/science.1189992\",\n      \"10.1126/science.1191138\",\n      \"10.1126/science.1194637\",\n      \"10.1126/science.1198308\",\n      \"10.1126/science.1198374\",\n      \"10.1126/science.1198817\",\n      \"10.1126/science.1198914\",\n      \"10.1126/science.1198949\",\n      \"10.1126/science.1198973\",\n      \"10.1126/science.1202529\",\n      \"10.1126/science.1202793\",\n      \"10.1126/science.1202947\",\n      \"10.1126/science.1203810\",\n      \"10.1126/science.1204040\",\n      \"10.1126/science.1204592\",\n      \"10.1126/science.1207018\",\n      \"10.1126/science.1207125\",\n      \"10.1126/science.1208130\",\n      \"10.1126/science.1208347\",\n      \"10.1126/science.1209038\",\n      \"10.1126/science.1209368\",\n      \"10.1126/science.1211204\",\n      \"10.1126/science.1212642\",\n      \"10.1126/science.1215704\",\n      \"10.1126/science.1216379\",\n      \"10.1126/science.1220961\",\n      \"10.1126/science.1222700\",\n      \"10.1126/science.1222794\",\n      \"10.1126/science.1225152\",\n      \"10.1126/science.1225720\",\n      \"10.1126/science.1225829\",\n      \"10.1126/science.1228261\",\n      \"10.1126/science.1228792\",\n      \"10.1126/science.1230612\",\n      \"10.1126/science.1231143\",\n      \"10.1126/science.1231776\",\n      \"10.1126/science.1232253\",\n      \"10.1126/science.1232542\",\n      \"10.1126/science.1235122\",\n      \"10.1126/science.1237973\",\n      \"10.1126/science.1240104\",\n      \"10.1126/science.1240622\",\n      \"10.1126/science.1241006\",\n      \"10.1126/science.1241680\",\n      \"10.1126/science.1243357\",\n      \"10.1126/science.1247005\",\n      \"10.1126/science.1247997\",\n      \"10.1126/science.1250834\",\n      \"10.1126/science.1252510\",\n      \"10.1126/science.1254803\",\n      \"10.1126/science.1256780\",\n      \"10.1126/science.1258096\",\n      \"10.1126/science.1259472\",\n      \"10.1126/science.1260403\",\n      \"10.1126/science.1260419\",\n      \"10.1126/science.1261121\",\n      \"10.1126/science.1261172\",\n      \"10.1126/science.1261671\",\n      \"10.1126/science.1262110\",\n      \"10.1126/science.1411571\",\n      \"10.1126/science.181845\",\n      \"10.1126/science.2028256\",\n      \"10.1126/science.2171146\",\n      \"10.1126/science.270.5235.475\",\n      \"10.1126/science.271.5252.1081\",\n      \"10.1126/science.272.5269.1785\",\n      \"10.1126/science.274.5287.546\",\n      \"10.1126/science.274.5288.798\",\n      \"10.1126/science.275.5305.1468\",\n      \"10.1126/science.276.5309.122\",\n      \"10.1126/science.278.5337.474\",\n      \"10.1126/science.278.5338.631\",\n      \"10.1126/science.278.5338.675\",\n      \"10.1126/science.278.5343.1623\",\n      \"10.1126/science.279.5349.349\",\n      \"10.1126/science.281.5379.1001\",\n      \"10.1126/science.282.5393.1497\",\n      \"10.1126/science.282.5397.2258\",\n      \"10.1126/science.283.5404.978\",\n      \"10.1126/science.283.5405.1168\",\n      \"10.1126/science.283.5407.1482\",\n      \"10.1126/science.284.5413.493\",\n      \"10.1126/science.284.5421.1837\",\n      \"10.1126/science.285.5434.1733\",\n      \"10.1126/science.286.5446.1913\",\n      \"10.1126/science.287.5450.116\",\n      \"10.1126/science.287.5450.128\",\n      \"10.1126/science.287.5461.2185\",\n      \"10.1126/science.288.5470.1439\",\n      \"10.1126/science.289.5481.905\",\n      \"10.1126/science.289.5481.920\",\n      \"10.1126/science.291.5512.2370\",\n      \"10.1126/science.298.5594.824\",\n      \"10.1126/science.338.6108.758\",\n      \"10.1126/science.451548\",\n      \"10.1126/science.6867735\",\n      \"10.1126/science.7352263\",\n      \"10.1126/science.7618087\",\n      \"10.1126/science.7624797\",\n      \"10.1126/science.7725097\",\n      \"10.1126/science.8122112\",\n      \"10.1126/science.8266077\",\n      \"10.1126/science.8303295\",\n      \"10.1126/science.8385802\",\n      \"10.1126/science.860134\",\n      \"10.1126/science.aaa1193\",\n      \"10.1126/science.aaa1348\",\n      \"10.1126/science.aaa1934\",\n      \"10.1126/science.aaa2151\",\n      \"10.1126/science.aaa3872\",\n      \"10.1126/science.aaa9101\",\n      \"10.1126/science.aab1433\",\n      \"10.1126/science.aab1785\",\n      \"10.1126/science.aac4223\",\n      \"10.1126/science.aac6633\",\n      \"10.1126/science.aac7041\",\n      \"10.1126/science.aac7247\",\n      \"10.1126/science.aac9752\",\n      \"10.1126/science.aad0314\",\n      \"10.1126/science.aad0616\",\n      \"10.1126/science.aad2035\",\n      \"10.1126/science.aad3018\",\n      \"10.1126/science.aad5497\",\n      \"10.1126/science.aad8373\",\n      \"10.1126/science.aad8411\",\n      \"10.1126/science.aad9024\",\n      \"10.1126/science.aad9421\",\n      \"10.1126/science.aae0344\",\n      \"10.1126/science.aaf0683\",\n      \"10.1126/science.aaf1420\",\n      \"10.1126/science.aaf2403\",\n      \"10.1126/science.aaf2666\",\n      \"10.1126/science.aaf4238\",\n      \"10.1126/science.aaf4382\",\n      \"10.1126/science.aaf4802\",\n      \"10.1126/science.aaf5037\",\n      \"10.1126/science.aaf8729\",\n      \"10.1126/science.aag2445\",\n      \"10.1126/science.aah4993\",\n      \"10.1126/science.aah6130\",\n      \"10.1126/science.aah6362\",\n      \"10.1126/science.aai7685\",\n      \"10.1126/science.aai8132\",\n      \"10.1126/science.aaj2067\",\n      \"10.1126/science.aaj2239\",\n      \"10.1126/science.aal3222\",\n      \"10.1126/science.aam8999\",\n      \"10.1126/science.aam9080\",\n      \"10.1126/science.aan0221\",\n      \"10.1126/science.aan2788\",\n      \"10.1126/science.aan5544\",\n      \"10.1126/science.aan6042\",\n      \"10.1126/science.aan6619\",\n      \"10.1126/science.aan8690\",\n      \"10.1126/science.aan8862\",\n      \"10.1126/science.aan8868\",\n      \"10.1126/science.aao2933\",\n      \"10.1126/science.aao3048\",\n      \"10.1126/science.aao3099\",\n      \"10.1126/science.aao5056\",\n      \"10.1126/science.aar1965\",\n      \"10.1126/science.aar3131\",\n      \"10.1126/science.aar4060\",\n      \"10.1126/science.aar7112\",\n      \"10.1126/science.aas9129\",\n      \"10.1126/science.aat0572\",\n      \"10.1126/science.aat1178\",\n      \"10.1126/science.aat6280\",\n      \"10.1126/science.aau0320\",\n      \"10.1126/science.aau1208\",\n      \"10.1126/science.aau1646\",\n      \"10.1126/science.aau2078\",\n      \"10.1126/science.aau2486\",\n      \"10.1126/science.aau2596\",\n      \"10.1126/science.aau2753\",\n      \"10.1126/science.aau2818\",\n      \"10.1126/science.aau3879\",\n      \"10.1126/science.aav0379\",\n      \"10.1126/science.aav0725\",\n      \"10.1126/science.aav7617\",\n      \"10.1126/science.aav7893\",\n      \"10.1126/science.aav8573\",\n      \"10.1126/science.aaw1219\",\n      \"10.1126/science.aaw2493\",\n      \"10.1126/science.aaw2619\",\n      \"10.1126/science.aaw2900\",\n      \"10.1126/science.aaw2999\",\n      \"10.1126/science.aaw3381\",\n      \"10.1126/science.aaw7166\",\n      \"10.1126/science.aaw7479\",\n      \"10.1126/science.aax0249\",\n      \"10.1126/science.aax1323\",\n      \"10.1126/science.aax3338\",\n      \"10.1126/science.aax6752\",\n      \"10.1126/science.aay0793\",\n      \"10.1126/science.aay3224\",\n      \"10.1126/science.aay9333\",\n      \"10.1126/science.aay9514\",\n      \"10.1126/science.aaz1776\",\n      \"10.1126/science.aaz3505\",\n      \"10.1126/science.aaz6896\",\n      \"10.1126/science.aaz7548\",\n      \"10.1126/science.aba0372\",\n      \"10.1126/science.aba2374\",\n      \"10.1126/science.aba2658\",\n      \"10.1126/science.aba2894\",\n      \"10.1126/science.aba5906\",\n      \"10.1126/science.aba6500\",\n      \"10.1126/science.abb2507\",\n      \"10.1126/science.abb3634\",\n      \"10.1126/science.abb4534\",\n      \"10.1126/science.abb5008\",\n      \"10.1126/science.abb7269\",\n      \"10.1126/science.abb8330\",\n      \"10.1126/science.abb9818\",\n      \"10.1126/science.abc2241\",\n      \"10.1126/science.abc3517\",\n      \"10.1126/science.abc4209\",\n      \"10.1126/science.abc6405\",\n      \"10.1126/science.abc6952\",\n      \"10.1126/science.abd0827\",\n      \"10.1126/science.abd0831\",\n      \"10.1126/science.abd5059\",\n      \"10.1126/science.abe0981\",\n      \"10.1126/science.abe3255\",\n      \"10.1126/science.abe3354\",\n      \"10.1126/science.abe4747\",\n      \"10.1126/science.abe6230\",\n      \"10.1126/science.abg3055\",\n      \"10.1126/science.abi8175\",\n      \"10.1126/science.abj6987\",\n      \"10.1126/science.abj7662\",\n      \"10.1126/science.abl4896\",\n      \"10.1126/science.abl6618\",\n      \"10.1126/science.abn2100\",\n      \"10.1126/science.abn2688\",\n      \"10.1126/science.abn8652\",\n      \"10.1126/science.abn9886\",\n      \"10.1126/science.abo0693\",\n      \"10.1126/science.abo0924\",\n      \"10.1126/science.abp9563\",\n      \"10.1126/science.abq0225\",\n      \"10.1126/science.add1250\",\n      \"10.1126/science.add1964\",\n      \"10.1126/science.add2187\",\n      \"10.1126/science.add9330\",\n      \"10.1126/science.ade2574\",\n      \"10.1126/science.adh7699\",\n      \"10.1126/science.adj4088\",\n      \"10.1126/science.adk1075\",\n      \"10.1126/science.adk9469\",\n      \"10.1126/science.adl5364\",\n      \"10.1126/sciimmunol.aaj1996\",\n      \"10.1126/sciimmunol.aam6641\",\n      \"10.1126/sciimmunol.aar4526\",\n      \"10.1126/sciimmunol.aar6689\",\n      \"10.1126/sciimmunol.aat1482\",\n      \"10.1126/sciimmunol.aat2738\",\n      \"10.1126/sciimmunol.aau1022\",\n      \"10.1126/sciimmunol.aau9079\",\n      \"10.1126/sciimmunol.aav8995\",\n      \"10.1126/sciimmunol.aay1863\",\n      \"10.1126/sciimmunol.aay6017\",\n      \"10.1126/sciimmunol.aay7501\",\n      \"10.1126/sciimmunol.aaz4415\",\n      \"10.1126/sciimmunol.aaz6894\",\n      \"10.1126/sciimmunol.aaz8035\",\n      \"10.1126/sciimmunol.aaz9631\",\n      \"10.1126/sciimmunol.abd8003\",\n      \"10.1126/sciimmunol.abh4271\",\n      \"10.1126/sciimmunol.abi7160\",\n      \"10.1126/sciimmunol.abj2132\",\n      \"10.1126/sciimmunol.abj3859\",\n      \"10.1126/sciimmunol.abj9836\",\n      \"10.1126/sciimmunol.abn3800\",\n      \"10.1126/sciimmunol.abo2202\",\n      \"10.1126/sciimmunol.adh0152\",\n      \"10.1126/sciimmunol.adn1452\",\n      \"10.1126/scisignal.1164795\",\n      \"10.1126/scisignal.133pe39\",\n      \"10.1126/scisignal.2000647\",\n      \"10.1126/scisignal.2001212\",\n      \"10.1126/scisignal.2001232\",\n      \"10.1126/scisignal.2003309\",\n      \"10.1126/scisignal.2003509\",\n      \"10.1126/scisignal.2003825\",\n      \"10.1126/scisignal.2004075\",\n      \"10.1126/scisignal.aaa5157\",\n      \"10.1126/scisignal.aad6281\",\n      \"10.1126/scisignal.aaf7279\",\n      \"10.1126/scisignal.aak9702\",\n      \"10.1126/scisignal.aan0852\",\n      \"10.1126/scisignal.aao3332\",\n      \"10.1126/scisignal.aat4617\",\n      \"10.1126/scisignal.aav5183\",\n      \"10.1126/scisignal.aay6013\",\n      \"10.1126/scisignal.aaz5267\",\n      \"10.1126/scisignal.abb4778\",\n      \"10.1126/scisignal.abd8379\",\n      \"10.1126/scisignal.abe4509\",\n      \"10.1126/scitranslmed.3002530\",\n      \"10.1126/scitranslmed.3003293\",\n      \"10.1126/scitranslmed.3004754\",\n      \"10.1126/scitranslmed.3005930\",\n      \"10.1126/scitranslmed.3007828\",\n      \"10.1126/scitranslmed.3008961\",\n      \"10.1126/scitranslmed.3009337\",\n      \"10.1126/scitranslmed.3010302\",\n      \"10.1126/scitranslmed.3010641\",\n      \"10.1126/scitranslmed.aaa4691\",\n      \"10.1126/scitranslmed.aad0623\",\n      \"10.1126/scitranslmed.aad3740\",\n      \"10.1126/scitranslmed.aag1209\",\n      \"10.1126/scitranslmed.aah6650\",\n      \"10.1126/scitranslmed.aai8700\",\n      \"10.1126/scitranslmed.aal4069\",\n      \"10.1126/scitranslmed.aal4712\",\n      \"10.1126/scitranslmed.aan1145\",\n      \"10.1126/scitranslmed.aao6806\",\n      \"10.1126/scitranslmed.aap8307\",\n      \"10.1126/scitranslmed.aar3619\",\n      \"10.1126/scitranslmed.aat3005\",\n      \"10.1126/scitranslmed.aat9892\",\n      \"10.1126/scitranslmed.aau5758\",\n      \"10.1126/scitranslmed.aau6870\",\n      \"10.1126/scitranslmed.aay9101\",\n      \"10.1126/scitranslmed.abb5413\",\n      \"10.1126/scitranslmed.abb9283\",\n      \"10.1126/scitranslmed.abd2223\",\n      \"10.1126/scitranslmed.add1016\",\n      \"10.1127/archiv-hydrobiol/149/2000/337\",\n      \"10.1127/ejm/2018/0030-2694\",\n      \"10.1128/9781555816506.ch3\",\n      \"10.1128/9781555816636.ch8\",\n      \"10.1128/9781555817640.ch3\",\n      \"10.1128/9781555818296.ch20\",\n      \"10.1128/9781555819194.ch25\",\n      \"10.1128/9781555819217.ch50\",\n      \"10.1128/aac.00123-06\",\n      \"10.1128/aac.00325-13\",\n      \"10.1128/aac.00448-13\",\n      \"10.1128/aac.00477-13\",\n      \"10.1128/aac.00483-20\",\n      \"10.1128/aac.00532-11\",\n      \"10.1128/aac.00665-08\",\n      \"10.1128/aac.00744-09\",\n      \"10.1128/aac.00768-19\",\n      \"10.1128/aac.00840-20\",\n      \"10.1128/aac.00944-19\",\n      \"10.1128/aac.00963-09\",\n      \"10.1128/aac.01188-18\",\n      \"10.1128/aac.01217-10\",\n      \"10.1128/aac.01304-07\",\n      \"10.1128/aac.01310-13\",\n      \"10.1128/aac.01426-12\",\n      \"10.1128/aac.01439-13\",\n      \"10.1128/aac.01666-17\",\n      \"10.1128/aac.01884-15\",\n      \"10.1128/aac.01999-19\",\n      \"10.1128/aac.02190-17\",\n      \"10.1128/aac.02425-14\",\n      \"10.1128/aac.02502-19\",\n      \"10.1128/aac.04077-14\",\n      \"10.1128/aac.05168-14\",\n      \"10.1128/aac.06014-11\",\n      \"10.1128/aac.06199-11\",\n      \"10.1128/aac.36.11.2432\",\n      \"10.1128/aac.36.12.2686\",\n      \"10.1128/aac.38.4.681\",\n      \"10.1128/aac.42.9.2171\",\n      \"10.1128/aac.44.4.827-834.2000\",\n      \"10.1128/aac.47.1.181-187.2003\",\n      \"10.1128/aac.47.7.2273-2282.2003\",\n      \"10.1128/aac.47.7.2310-2312.2003\",\n      \"10.1128/aac.47.9.2868-2874.2003\",\n      \"10.1128/aac.48.2.505-513.2004\",\n      \"10.1128/aac.49.11.4485-4491.2005\",\n      \"10.1128/aac.49.7.2941-2948.2005\",\n      \"10.1128/aac.49.8.3302-3310.2005\",\n      \"10.1128/aac.50.4.1411-1418.2006\",\n      \"10.1128/aem.00078-17\",\n      \"10.1128/aem.00371-19\",\n      \"10.1128/aem.00373-10\",\n      \"10.1128/aem.00434-11\",\n      \"10.1128/aem.00493-19\",\n      \"10.1128/aem.00733-07\",\n      \"10.1128/aem.00866-07\",\n      \"10.1128/aem.01067-12\",\n      \"10.1128/aem.01486-22\",\n      \"10.1128/aem.01683-06\",\n      \"10.1128/aem.01704-15\",\n      \"10.1128/aem.01802-16\",\n      \"10.1128/aem.01966-15\",\n      \"10.1128/aem.02246-14\",\n      \"10.1128/aem.02435-14\",\n      \"10.1128/aem.02589-19\",\n      \"10.1128/aem.03317-16\",\n      \"10.1128/aem.03995-13\",\n      \"10.1128/aem.05274-11\",\n      \"10.1128/aem.67.4.1575-1580.2001\",\n      \"10.1128/aem.68.5.2095-2100.2002\",\n      \"10.1128/aem.72.3.1858-1872.2006\",\n      \"10.1128/cmr.00024-17\",\n      \"10.1128/cmr.00050-19\",\n      \"10.1128/cmr.00051-10\",\n      \"10.1128/cmr.00058-07\",\n      \"10.1128/cmr.00058-16\",\n      \"10.1128/cmr.00059-05\",\n      \"10.1128/cmr.00117-14\",\n      \"10.1128/cmr.00181-19\",\n      \"10.1128/cmr.9.2.148\",\n      \"10.1128/ec.00096-15\",\n      \"10.1128/ec.00204-06\",\n      \"10.1128/ec.00262-14\",\n      \"10.1128/ec.3.1.1-13.2004\",\n      \"10.1128/ec.4.12.1963-1970.2005\",\n      \"10.1128/ec.4.2.298-309.2005\",\n      \"10.1128/ec.4.8.1328-1342.2005\",\n      \"10.1128/ecosalplus.4.3.2\",\n      \"10.1128/ecosalplus.5.6.3\",\n      \"10.1128/ecosalplus.esp-0001-2019\",\n      \"10.1128/ecosalplus.esp-0007-2013\",\n      \"10.1128/ecosalplus.esp-0030-2019\",\n      \"10.1128/genomea.00215-17\",\n      \"10.1128/iai.00009-11\",\n      \"10.1128/iai.00030-14\",\n      \"10.1128/iai.00096-09\",\n      \"10.1128/iai.00190-06\",\n      \"10.1128/iai.00259-20\",\n      \"10.1128/iai.00287-06\",\n      \"10.1128/iai.00413-18\",\n      \"10.1128/iai.00468-17\",\n      \"10.1128/iai.00573-18\",\n      \"10.1128/iai.00654-20\",\n      \"10.1128/iai.00724-09\",\n      \"10.1128/iai.00882-09\",\n      \"10.1128/iai.00936-15\",\n      \"10.1128/iai.01037-09\",\n      \"10.1128/iai.01048-10\",\n      \"10.1128/iai.01333-07\",\n      \"10.1128/iai.01410-07\",\n      \"10.1128/iai.01714-05\",\n      \"10.1128/iai.02073-05\",\n      \"10.1128/iai.02094-05\",\n      \"10.1128/iai.02494-14\",\n      \"10.1128/iai.03009-14\",\n      \"10.1128/iai.03016-14\",\n      \"10.1128/iai.05191-11\",\n      \"10.1128/iai.67.11.6084-6089.1999\",\n      \"10.1128/iai.69.1.123-128.2001\",\n      \"10.1128/iai.69.11.7121-7129.2001\",\n      \"10.1128/iai.70.7.3793-3803.2002\",\n      \"10.1128/iai.71.10.5940-5950.2003\",\n      \"10.1128/iai.71.5.2724-2735.2003\",\n      \"10.1128/iai.71.6.3020-3027.2003\",\n      \"10.1128/iai.72.11.6471-6479.2004\",\n      \"10.1128/iai.72.4.2412-2415.2004\",\n      \"10.1128/iai.73.6.3598-3608.2005\",\n      \"10.1128/iai.74.1.615-624.2006\",\n      \"10.1128/jb.00011-17\",\n      \"10.1128/jb.00091-13\",\n      \"10.1128/jb.00216-07\",\n      \"10.1128/jb.00233-19\",\n      \"10.1128/jb.00243-07\",\n      \"10.1128/jb.00290-18\",\n      \"10.1128/jb.00353-19\",\n      \"10.1128/jb.00365-20\",\n      \"10.1128/jb.00369-11\",\n      \"10.1128/jb.00389-11\",\n      \"10.1128/jb.00395-18\",\n      \"10.1128/jb.00413-13\",\n      \"10.1128/jb.00423-15\",\n      \"10.1128/jb.00453-15\",\n      \"10.1128/jb.00454-16\",\n      \"10.1128/jb.00461-07\",\n      \"10.1128/jb.00479-21\",\n      \"10.1128/jb.00540-17\",\n      \"10.1128/jb.00564-13\",\n      \"10.1128/jb.00619-08\",\n      \"10.1128/jb.00773-17\",\n      \"10.1128/jb.00774-06\",\n      \"10.1128/jb.00784-18\",\n      \"10.1128/jb.00845-15\",\n      \"10.1128/jb.01028-07\",\n      \"10.1128/jb.01032-09\",\n      \"10.1128/jb.01041-13\",\n      \"10.1128/jb.01080-13\",\n      \"10.1128/jb.01190-06\",\n      \"10.1128/jb.01215-06\",\n      \"10.1128/jb.01318-08\",\n      \"10.1128/jb.01460-10\",\n      \"10.1128/jb.01493-07\",\n      \"10.1128/jb.01857-06\",\n      \"10.1128/jb.01982-05\",\n      \"10.1128/jb.02176-12\",\n      \"10.1128/jb.02263-14\",\n      \"10.1128/jb.05914-11\",\n      \"10.1128/jb.169.6.2466-2470.1987\",\n      \"10.1128/jb.172.11.6585-6588.1990\",\n      \"10.1128/jb.174.13.4239-4245.1992\",\n      \"10.1128/jb.176.10.2991-2998.1994\",\n      \"10.1128/jb.176.17.5297-5303.1994\",\n      \"10.1128/jb.176.24.7439-7446.1994\",\n      \"10.1128/jb.178.7.2044-2050.1996\",\n      \"10.1128/jb.179.17.5511-5515.1997\",\n      \"10.1128/jb.179.9.2949-2957.1997\",\n      \"10.1128/jb.182.20.5749-5756.2000\",\n      \"10.1128/jb.183.12.3712-3720.2001\",\n      \"10.1128/jb.183.15.4543-4550.2001\",\n      \"10.1128/jb.183.20.5974-5981.2001\",\n      \"10.1128/jb.183.23.6957-6960.2001\",\n      \"10.1128/jb.184.12.3224-3231.2002\",\n      \"10.1128/jb.184.13.3485-3491.2002\",\n      \"10.1128/jb.184.18.5077-5087.2002\",\n      \"10.1128/jb.184.3.857-858.2002\",\n      \"10.1128/jb.184.6.1649-1660.2002\",\n      \"10.1128/jb.185.3.860-869.2003\",\n      \"10.1128/jb.186.22.7670-7679.2004\",\n      \"10.1128/jb.187.21.7204-7213.2005\",\n      \"10.1128/jcm.00816-08\",\n      \"10.1128/jcm.00949-08\",\n      \"10.1128/jcm.01269-19\",\n      \"10.1128/jcm.01457-17\",\n      \"10.1128/jcm.01597-18\",\n      \"10.1128/jcm.01637-14\",\n      \"10.1128/jcm.01775-18\",\n      \"10.1128/jcm.01927-17\",\n      \"10.1128/jcm.02467-09\",\n      \"10.1128/jcm.02594-14\",\n      \"10.1128/jcm.02658-12\",\n      \"10.1128/jcm.06173-11\",\n      \"10.1128/jcm.06671-11\",\n      \"10.1128/jcm.43.9.4382-4390.2005\",\n      \"10.1128/jvi.00114-18\",\n      \"10.1128/jvi.00230-17\",\n      \"10.1128/jvi.00329-14\",\n      \"10.1128/jvi.00357-16\",\n      \"10.1128/jvi.00533-19\",\n      \"10.1128/jvi.00534-14\",\n      \"10.1128/jvi.00813-18\",\n      \"10.1128/jvi.00947-19\",\n      \"10.1128/jvi.00948-19\",\n      \"10.1128/jvi.00976-20\",\n      \"10.1128/jvi.00995-10\",\n      \"10.1128/jvi.01011-18\",\n      \"10.1128/jvi.01281-09\",\n      \"10.1128/jvi.01296-15\",\n      \"10.1128/jvi.01381-18\",\n      \"10.1128/jvi.01517-07\",\n      \"10.1128/jvi.01562-16\",\n      \"10.1128/jvi.01641-07\",\n      \"10.1128/jvi.01679-19\",\n      \"10.1128/jvi.01769-10\",\n      \"10.1128/jvi.01948-14\",\n      \"10.1128/jvi.02000-08\",\n      \"10.1128/jvi.02013-18\",\n      \"10.1128/jvi.02070-15\",\n      \"10.1128/jvi.02156-17\",\n      \"10.1128/jvi.02245-06\",\n      \"10.1128/jvi.02411-16\",\n      \"10.1128/jvi.02461-09\",\n      \"10.1128/jvi.02629-06\",\n      \"10.1128/jvi.03305-12\",\n      \"10.1128/jvi.03413-12\",\n      \"10.1128/jvi.76.1.142-150.2002\",\n      \"10.1128/jvi.76.1.303-312.2002\",\n      \"10.1128/jvi.76.11.5678-5691.2002\",\n      \"10.1128/jvi.77.11.6493-6506.2003\",\n      \"10.1128/mbio.00154-16\",\n      \"10.1128/mbio.00156-12\",\n      \"10.1128/mbio.00189-19\",\n      \"10.1128/mbio.00191-12\",\n      \"10.1128/mbio.00196-19\",\n      \"10.1128/mbio.00285-15\",\n      \"10.1128/mbio.00478-15\",\n      \"10.1128/mbio.00768-19\",\n      \"10.1128/mbio.01000-13\",\n      \"10.1128/mbio.01024-18\",\n      \"10.1128/mbio.01027-20\",\n      \"10.1128/mbio.01059-14\",\n      \"10.1128/mbio.01076-14\",\n      \"10.1128/mbio.01254-20\",\n      \"10.1128/mbio.01315-15\",\n      \"10.1128/mbio.01377-14\",\n      \"10.1128/mbio.01979-17\",\n      \"10.1128/mbio.02027-20\",\n      \"10.1128/mbio.02125-17\",\n      \"10.1128/mbio.02214-15\",\n      \"10.1128/mbio.02265-15\",\n      \"10.1128/mbio.02288-20\",\n      \"10.1128/mbio.02417-18\",\n      \"10.1128/mbio.02505-14\",\n      \"10.1128/mbio.02550-18\",\n      \"10.1128/mbio.03580-21\",\n      \"10.1128/mcb.00040-15\",\n      \"10.1128/mcb.00052-17\",\n      \"10.1128/mcb.00055-13\",\n      \"10.1128/mcb.00131-10\",\n      \"10.1128/mcb.00131-16\",\n      \"10.1128/mcb.00156-17\",\n      \"10.1128/mcb.00202-06\",\n      \"10.1128/mcb.00224-07\",\n      \"10.1128/mcb.00251-12\",\n      \"10.1128/mcb.00253-20\",\n      \"10.1128/mcb.00285-18\",\n      \"10.1128/mcb.00302-10\",\n      \"10.1128/mcb.00341-15\",\n      \"10.1128/mcb.00433-06\",\n      \"10.1128/mcb.00487-06\",\n      \"10.1128/mcb.00560-10\",\n      \"10.1128/mcb.00568-18\",\n      \"10.1128/mcb.00601-09\",\n      \"10.1128/mcb.00656-06\",\n      \"10.1128/mcb.00756-09\",\n      \"10.1128/mcb.00773-15\",\n      \"10.1128/mcb.00828-15\",\n      \"10.1128/mcb.01118-06\",\n      \"10.1128/mcb.01227-08\",\n      \"10.1128/mcb.01274-08\",\n      \"10.1128/mcb.01331-07\",\n      \"10.1128/mcb.01478-07\",\n      \"10.1128/mcb.01603-12\",\n      \"10.1128/mcb.01634-13\",\n      \"10.1128/mcb.01671-06\",\n      \"10.1128/mcb.01674-07\",\n      \"10.1128/mcb.01682-07\",\n      \"10.1128/mcb.02032-07\",\n      \"10.1128/mcb.02047-06\",\n      \"10.1128/mcb.02056-07\",\n      \"10.1128/mcb.05832-11\",\n      \"10.1128/mcb.12.3.915-927.1992\",\n      \"10.1128/mcb.15.11.5906\",\n      \"10.1128/mcb.16.6.2670\",\n      \"10.1128/mcb.16.9.5210\",\n      \"10.1128/mcb.18.4.1793\",\n      \"10.1128/mcb.18.4.2360\",\n      \"10.1128/mcb.19.2.989\",\n      \"10.1128/mcb.20.1.81-90.2000\",\n      \"10.1128/mcb.20.13.4754-4764.2000\",\n      \"10.1128/mcb.20.3.825-833.2000\",\n      \"10.1128/mcb.20.3.979-989.2000\",\n      \"10.1128/mcb.21.11.3609-3615.2001\",\n      \"10.1128/mcb.21.14.4807-4817.2001\",\n      \"10.1128/mcb.22.10.3389-3403.2002\",\n      \"10.1128/mcb.22.23.8241-8253.2002\",\n      \"10.1128/mcb.23.1.186-194.2003\",\n      \"10.1128/mcb.23.20.7315-7328.2003\",\n      \"10.1128/mcb.23.21.7448-7459.2003\",\n      \"10.1128/mcb.24.1.428-441.2004\",\n      \"10.1128/mcb.24.10.4395-4406.2004\",\n      \"10.1128/mcb.24.18.7998-8006.2004\",\n      \"10.1128/mcb.24.20.9079-9091.2004\",\n      \"10.1128/mcb.24.3.1256-1269.2004\",\n      \"10.1128/mcb.25.2.685-698.2005\",\n      \"10.1128/mcb.25.21.9543-9553.2005\",\n      \"10.1128/mcb.25.21.9734-9740.2005\",\n      \"10.1128/mcb.25.7.2558-2572.2005\",\n      \"10.1128/mcb.26.3.754-761.2006\",\n      \"10.1128/mcb.26.4.1424-1433.2006\",\n      \"10.1128/microbiolspec.arba-0007-2017\",\n      \"10.1128/microbiolspec.bai-0001-2019\",\n      \"10.1128/microbiolspec.bai-0017-2019\",\n      \"10.1128/microbiolspec.bai-0022-2019\",\n      \"10.1128/microbiolspec.gpp3-0022-2018\",\n      \"10.1128/microbiolspec.mdna3-0047-2014\",\n      \"10.1128/microbiolspec.tbtb2-0016-2016\",\n      \"10.1128/mmbr.00001-06\",\n      \"10.1128/mmbr.00008-20\",\n      \"10.1128/mmbr.00011-08\",\n      \"10.1128/mmbr.00015-10\",\n      \"10.1128/mmbr.00016-06\",\n      \"10.1128/mmbr.00018-13\",\n      \"10.1128/mmbr.00019-15\",\n      \"10.1128/mmbr.00021-10\",\n      \"10.1128/mmbr.00030-07\",\n      \"10.1128/mmbr.00032-10\",\n      \"10.1128/mmbr.00036-06\",\n      \"10.1128/mmbr.00042-10\",\n      \"10.1128/mmbr.00076-15\",\n      \"10.1128/mmbr.00091-21\",\n      \"10.1128/mmbr.00124-21\",\n      \"10.1128/mmbr.66.3.373-395.2002\",\n      \"10.1128/mmbr.67.1.86-156.2003\",\n      \"10.1128/mmbr.68.2.320-344.2004\",\n      \"10.1128/mr.55.1.143-190.1991\",\n      \"10.1128/msphere.00082-16\",\n      \"10.1128/msphere.00109-24\",\n      \"10.1128/mspheredirect.00069-18\",\n      \"10.1128/msystems.00068-19\",\n      \"10.1128/msystems.00204-20\",\n      \"10.1128/msystems.00495-20\",\n      \"10.1128/msystems.00658-19\",\n      \"10.1128/spectrum.01296-21\",\n      \"10.1134/s0001437010040089\",\n      \"10.1134/s000629790911011x\",\n      \"10.1134/s000629790913001x\",\n      \"10.1134/s0006297915080076\",\n      \"10.1134/s0006297919110117\",\n      \"10.1134/s0006297921040064\",\n      \"10.1134/s0026893317010137\",\n      \"10.1134/s0026893319040162\",\n      \"10.1134/s0475145018010081\",\n      \"10.1134/s1021443716030043\",\n      \"10.1134/s1022795408110033\",\n      \"10.1134/s102279541712002x\",\n      \"10.1134/s1063774518020256\",\n      \"10.1134/s1990519x17030051\",\n      \"10.1134/s1990747819030140\",\n      \"10.1134/s1990750815010060\",\n      \"10.1134/s2079057015040153\",\n      \"10.1135/cccc20011545\",\n      \"10.1135/cccc20051669\",\n      \"10.1136/annrheumdis-2015-208371\",\n      \"10.1136/annrheumdis-2015-eular.4751\",\n      \"10.1136/annrheumdis-2018-213532\",\n      \"10.1136/annrheumdis-2018-214125\",\n      \"10.1136/annrheumdis-2021-221244\",\n      \"10.1136/annrheumdis-2022-eular.369\",\n      \"10.1136/bmj.326.7380.88\",\n      \"10.1136/bmj.k1674\",\n      \"10.1136/bmj.m1985\",\n      \"10.1136/bmjopen-2017-017273\",\n      \"10.1136/bmjopen-2021-058540\",\n      \"10.1136/gut.2006.093310\",\n      \"10.1136/gut.2010.224774\",\n      \"10.1136/gutjnl-2013-306541\",\n      \"10.1136/gutjnl-2015-310814\",\n      \"10.1136/gutjnl-2019-318281\",\n      \"10.1136/heartjnl-2011-300639\",\n      \"10.1136/jclinpath-2019-206246\",\n      \"10.1136/jitc-2019-000285\",\n      \"10.1136/jitc-2019-000494\",\n      \"10.1136/jitc-2020-000673\",\n      \"10.1136/jitc-2020-000973\",\n      \"10.1136/jitc-2020-000987\",\n      \"10.1136/jitc-2020-001133\",\n      \"10.1136/jitc-2020-001222\",\n      \"10.1136/jitc-2020-001935\",\n      \"10.1136/jitc-2020-002157\",\n      \"10.1136/jitc-2021-002591\",\n      \"10.1136/jitc-2021-002715\",\n      \"10.1136/jitc-2021-002944\",\n      \"10.1136/jitc-2021-003472\",\n      \"10.1136/jitc-2021-003480\",\n      \"10.1136/jitc-2021-003488\",\n      \"10.1136/jitc-2021-003697\",\n      \"10.1136/jitc-2021-004218\",\n      \"10.1136/jitc-2021-004419\",\n      \"10.1136/jitc-2021-004452\",\n      \"10.1136/jitc-2022-004579\",\n      \"10.1136/jitc-2022-004585\",\n      \"10.1136/jitc-2022-004605\",\n      \"10.1136/jitc-2022-004991\",\n      \"10.1136/jitc-2022-005732\",\n      \"10.1136/jitc-2022-005916\",\n      \"10.1136/jitc-2022-006230\",\n      \"10.1136/jitc-2022-006346\",\n      \"10.1136/jitc-2022-sitc2022.0475\",\n      \"10.1136/jitc-2022-sitc2022.1473\",\n      \"10.1136/jitc-2023-008001\",\n      \"10.1136/jmedgenet-2011-100211\",\n      \"10.1136/jmedgenet-2012-101190\",\n      \"10.1136/jmedgenet-2012-101331\",\n      \"10.1136/jmedgenet-2014-102497\",\n      \"10.1136/jmedgenet-2019-106473\",\n      \"10.1136/jmg.2004.029637\",\n      \"10.1136/jmg.2005.037648\",\n      \"10.1136/jmg.2005.039453\",\n      \"10.1136/jnnp-2013-306966\",\n      \"10.1136/jnnp.2.4.335\",\n      \"10.1136/thoraxjnl-2012-202678.082\",\n      \"10.1136/vr.b4853\",\n      \"10.1137/100782097\",\n      \"10.1139/bcb-2017-0274\",\n      \"10.1139/cjb-2024-0028\",\n      \"10.1139/cjm-2012-0705\",\n      \"10.1139/cjz-2013-0196\",\n      \"10.1139/f10-136\",\n      \"10.1139/gen-2020-0046\",\n      \"10.1139/h09-030\",\n      \"10.1139/o08-122\",\n      \"10.1139/w10-022\",\n      \"10.1139/w98-074\",\n      \"10.1140/epjst/e2011-01518-8\",\n      \"10.1140/epjst/e2011-01522-0\",\n      \"10.1140/epjst/e2011-01524-x\",\n      \"10.1140/epjti/s40485-015-0015-9\",\n      \"10.1142/9789812773210_0028\",\n      \"10.1142/9789814354936_0007\",\n      \"10.1142/9789814449144_0027\",\n      \"10.1142/s0217751x11054930\",\n      \"10.1142/s0218339014500235\",\n      \"10.1142/s0219633620500273\",\n      \"10.1145/2503713.2503732\",\n      \"10.1145/2649387.2660783\",\n      \"10.1145/2888399\",\n      \"10.1145/2893487\",\n      \"10.1145/304182.304187\",\n      \"10.1145/3173574.3173951\",\n      \"10.1145/3290605.3300509\",\n      \"10.1145/3342195.3387517\",\n      \"10.1145/3351095.3372852\",\n      \"10.1145/3378679.3394528\",\n      \"10.1145/3503470.3503471\",\n      \"10.1145/3626235\",\n      \"10.1146/annurev-animal-021122-100823\",\n      \"10.1146/annurev-arplant-042811-105538\",\n      \"10.1146/annurev-arplant-042817-040209\",\n      \"10.1146/annurev-arplant-043015-111854\",\n      \"10.1146/annurev-arplant-050213-035811\",\n      \"10.1146/annurev-arplant-050213-040159\",\n      \"10.1146/annurev-arplant-071122-094840\",\n      \"10.1146/annurev-arplant-081519-040100\",\n      \"10.1146/annurev-biochem-010909-095056\",\n      \"10.1146/annurev-biochem-011420-095916\",\n      \"10.1146/annurev-biochem-011520-104722\",\n      \"10.1146/annurev-biochem-013118-110817\",\n      \"10.1146/annurev-biochem-013118-110903\",\n      \"10.1146/annurev-biochem-030409-143718\",\n      \"10.1146/annurev-biochem-032620-104553\",\n      \"10.1146/annurev-biochem-051410-092902\",\n      \"10.1146/annurev-biochem-052410-090317\",\n      \"10.1146/annurev-biochem-052610-091920\",\n      \"10.1146/annurev-biochem-060208-105251\",\n      \"10.1146/annurev-biochem-060614-033917\",\n      \"10.1146/annurev-biochem-060614-034316\",\n      \"10.1146/annurev-biochem-060614-034506\",\n      \"10.1146/annurev-biochem-062608-160432\",\n      \"10.1146/annurev-biochem-062917-011901\",\n      \"10.1146/annurev-biochem-062917-011931\",\n      \"10.1146/annurev-biochem-062917-012332\",\n      \"10.1146/annurev-biochem-062917-012708\",\n      \"10.1146/annurev-biochem-062917-012921\",\n      \"10.1146/annurev-biochem-063011-092449\",\n      \"10.1146/annurev-biochem-072711-165700\",\n      \"10.1146/annurev-biochem-081820-103615\",\n      \"10.1146/annurev-biodatasci-122220-101119\",\n      \"10.1146/annurev-biodatasci-122220-111429\",\n      \"10.1146/annurev-bioeng-010220-113008\",\n      \"10.1146/annurev-bioeng-060418-052453\",\n      \"10.1146/annurev-bioeng-071811-150045\",\n      \"10.1146/annurev-biophys-062215-010905\",\n      \"10.1146/annurev-biophys-070317-032838\",\n      \"10.1146/annurev-biophys-070816-033719\",\n      \"10.1146/annurev-biophys-070816-034058\",\n      \"10.1146/annurev-biophys-100120-072804\",\n      \"10.1146/annurev-biophys-121219-081629\",\n      \"10.1146/annurev-cancerbio-030617-050502\",\n      \"10.1146/annurev-cancerbio-051420-114114\",\n      \"10.1146/annurev-cellbio-020520-113246\",\n      \"10.1146/annurev-cellbio-051809-102012\",\n      \"10.1146/annurev-cellbio-092910-154158\",\n      \"10.1146/annurev-cellbio-100109-104003\",\n      \"10.1146/annurev-cellbio-100109-104034\",\n      \"10.1146/annurev-cellbio-100616-060509\",\n      \"10.1146/annurev-cellbio-100616-060839\",\n      \"10.1146/annurev-cellbio-100617-062826\",\n      \"10.1146/annurev-cellbio-100814-125315\",\n      \"10.1146/annurev-cellbio-100814-125353\",\n      \"10.1146/annurev-cellbio-100818-125512\",\n      \"10.1146/annurev-cellbio-101011-155826\",\n      \"10.1146/annurev-chembioeng-100722-113148\",\n      \"10.1146/annurev-clinpsy-050718-095539\",\n      \"10.1146/annurev-ento-011118-111914\",\n      \"10.1146/annurev-fluid-122109-160648\",\n      \"10.1146/annurev-genet-030220-015007\",\n      \"10.1146/annurev-genet-071719-020312\",\n      \"10.1146/annurev-genet-072610-155046\",\n      \"10.1146/annurev-genet-102108-134205\",\n      \"10.1146/annurev-genet-110410-132435\",\n      \"10.1146/annurev-genet-110410-132541\",\n      \"10.1146/annurev-genet-110711-155427\",\n      \"10.1146/annurev-genet-110711-155451\",\n      \"10.1146/annurev-genet-111212-133301\",\n      \"10.1146/annurev-genet-112618-043717\",\n      \"10.1146/annurev-genet-120116-024704\",\n      \"10.1146/annurev-genet-120213-092323\",\n      \"10.1146/annurev-genet-120215-035111\",\n      \"10.1146/annurev-genom-090413-025352\",\n      \"10.1146/annurev-genom-111221-103208\",\n      \"10.1146/annurev-genom-120219-083220\",\n      \"10.1146/annurev-genom-122220-093818\",\n      \"10.1146/annurev-immunol-020711-075018\",\n      \"10.1146/annurev-immunol-020711-075027\",\n      \"10.1146/annurev-immunol-030409-101302\",\n      \"10.1146/annurev-immunol-031210-101400\",\n      \"10.1146/annurev-immunol-032414-112326\",\n      \"10.1146/annurev-immunol-032712-095906\",\n      \"10.1146/annurev-immunol-032712-095939\",\n      \"10.1146/annurev-immunol-032712-095954\",\n      \"10.1146/annurev-immunol-041015-055318\",\n      \"10.1146/annurev-immunol-041015-055605\",\n      \"10.1146/annurev-immunol-042617-053238\",\n      \"10.1146/annurev-immunol-042617-053411\",\n      \"10.1146/annurev-immunol-051116-052358\",\n      \"10.1146/annurev-immunol-090122-050842\",\n      \"10.1146/annurev-immunol-101320-011829\",\n      \"10.1146/annurev-immunol-101320-020220\",\n      \"10.1146/annurev-immunol-102419-035900\",\n      \"10.1146/annurev-marine-010419-010706\",\n      \"10.1146/annurev-marine-010814-015955\",\n      \"10.1146/annurev-med-051010-162644\",\n      \"10.1146/annurev-med-060116-022926\",\n      \"10.1146/annurev-med-062315-120245\",\n      \"10.1146/annurev-med-073118-011031\",\n      \"10.1146/annurev-med-100708-204735\",\n      \"10.1146/annurev-micro-020518-115638\",\n      \"10.1146/annurev-micro-020518-115943\",\n      \"10.1146/annurev-micro-020620-062812\",\n      \"10.1146/annurev-micro-040820-124627\",\n      \"10.1146/annurev-micro-050323-040543\",\n      \"10.1146/annurev-micro-052621-124212\",\n      \"10.1146/annurev-micro-090110-102946\",\n      \"10.1146/annurev-micro-090817-062650\",\n      \"10.1146/annurev-micro-090817-062712\",\n      \"10.1146/annurev-micro-090817-062722\",\n      \"10.1146/annurev-neuro-060909-153122\",\n      \"10.1146/annurev-neuro-061010-113648\",\n      \"10.1146/annurev-neuro-062012-170309\",\n      \"10.1146/annurev-neuro-070815-013952\",\n      \"10.1146/annurev-neuro-070918-050443\",\n      \"10.1146/annurev-neuro-071013-014030\",\n      \"10.1146/annurev-neuro-100520-012117\",\n      \"10.1146/annurev-nutr-080508-141119\",\n      \"10.1146/annurev-pathmechdis-012418-012718\",\n      \"10.1146/annurev-pathol-011110-130235\",\n      \"10.1146/annurev-pathol-012414-040424\",\n      \"10.1146/annurev-pharmtox-011613-135947\",\n      \"10.1146/annurev-pharmtox-040323-040828\",\n      \"10.1146/annurev-pharmtox-051920-095416\",\n      \"10.1146/annurev-physchem-032511-143731\",\n      \"10.1146/annurev-physiol-020518-114455\",\n      \"10.1146/annurev-physiol-022516-034339\",\n      \"10.1146/annurev-physiol-031620-095446\",\n      \"10.1146/annurev-virology-011620-040628\",\n      \"10.1146/annurev-virology-031413-085500\",\n      \"10.1146/annurev-virology-101416-041816\",\n      \"10.1146/annurev.bb.24.060195.003003\",\n      \"10.1146/annurev.bi.55.070186.005351\",\n      \"10.1146/annurev.bi.58.070189.003043\",\n      \"10.1146/annurev.bi.60.070191.001203\",\n      \"10.1146/annurev.biochem.052308.114844\",\n      \"10.1146/annurev.biochem.67.1.425\",\n      \"10.1146/annurev.biochem.67.1.509\",\n      \"10.1146/annurev.biochem.67.1.753\",\n      \"10.1146/annurev.biochem.69.1.69\",\n      \"10.1146/annurev.biochem.70.1.703\",\n      \"10.1146/annurev.biochem.71.110601.135501\",\n      \"10.1146/annurev.biochem.72.081902.140918\",\n      \"10.1146/annurev.biochem.72.121801.161809\",\n      \"10.1146/annurev.biochem.76.050106.093909\",\n      \"10.1146/annurev.biochem.77.070306.102408\",\n      \"10.1146/annurev.biochem.78.081307.110540\",\n      \"10.1146/annurev.biochem.78.081507.101607\",\n      \"10.1146/annurev.biochem.79.081507.103945\",\n      \"10.1146/annurev.biophys.29.1.105\",\n      \"10.1146/annurev.biophys.29.1.183\",\n      \"10.1146/annurev.biophys.36.040306.132608\",\n      \"10.1146/annurev.cellbio.23.090506.123237\",\n      \"10.1146/annurev.en.32.010187.002255\",\n      \"10.1146/annurev.ento.42.1.587\",\n      \"10.1146/annurev.ento.49.061802.123212\",\n      \"10.1146/annurev.ento.49.061802.123403\",\n      \"10.1146/annurev.es.11.110180.001003\",\n      \"10.1146/annurev.fluid.30.1.85\",\n      \"10.1146/annurev.fluid.38.050304.092157\",\n      \"10.1146/annurev.ge.20.120186.002341\",\n      \"10.1146/annurev.genet.33.1.479\",\n      \"10.1146/annurev.genet.36.060402.100441\",\n      \"10.1146/annurev.genet.36.060402.113540\",\n      \"10.1146/annurev.genet.39.073003.110214\",\n      \"10.1146/annurev.genet.39.073003.113656\",\n      \"10.1146/annurev.genet.42.110807.091449\",\n      \"10.1146/annurev.genom.7.080505.115623\",\n      \"10.1146/annurev.genom.8.080706.092416\",\n      \"10.1146/annurev.genom.9.081307.164204\",\n      \"10.1146/annurev.immunol.021908.132532\",\n      \"10.1146/annurev.immunol.021908.132710\",\n      \"10.1146/annurev.immunol.15.1.405\",\n      \"10.1146/annurev.immunol.15.1.617\",\n      \"10.1146/annurev.immunol.17.1.701\",\n      \"10.1146/annurev.immunol.21.120601.140942\",\n      \"10.1146/annurev.immunol.21.120601.141142\",\n      \"10.1146/annurev.immunol.23.021704.115839\",\n      \"10.1146/annurev.immunol.25.022106.141541\",\n      \"10.1146/annurev.immunol.25.022106.141553\",\n      \"10.1146/annurev.iy.08.040190.001511\",\n      \"10.1146/annurev.iy.10.040192.003241\",\n      \"10.1146/annurev.iy.11.040193.003035\",\n      \"10.1146/annurev.mi.34.100180.001151\",\n      \"10.1146/annurev.micro.091208.073225\",\n      \"10.1146/annurev.micro.091208.073435\",\n      \"10.1146/annurev.micro.112408.134040\",\n      \"10.1146/annurev.micro.112408.134205\",\n      \"10.1146/annurev.micro.112408.134247\",\n      \"10.1146/annurev.micro.51.1.203\",\n      \"10.1146/annurev.ne.18.030195.002125\",\n      \"10.1146/annurev.neuro.051508.135600\",\n      \"10.1146/annurev.neuro.051508.135735\",\n      \"10.1146/annurev.neuro.20.1.61\",\n      \"10.1146/annurev.neuro.24.1.107\",\n      \"10.1146/annurev.neuro.24.1.31\",\n      \"10.1146/annurev.neuro.25.112701.142904\",\n      \"10.1146/annurev.neuro.26.010302.081134\",\n      \"10.1146/annurev.neuro.27.070203.144152\",\n      \"10.1146/annurev.neuro.28.051804.101459\",\n      \"10.1146/annurev.neuro.29.051605.112851\",\n      \"10.1146/annurev.neuro.30.051606.094334\",\n      \"10.1146/annurev.nutr.24.012003.132145\",\n      \"10.1146/annurev.pharmtox.010909.105844\",\n      \"10.1146/annurev.pharmtox.40.1.235\",\n      \"10.1146/annurev.pharmtox.48.113006.094626\",\n      \"10.1146/annurev.phyto.42.040803.140325\",\n      \"10.1146/annurev.pp.30.060179.002533\",\n      \"10.1146/annurev.publhealth.23.112001.112349\",\n      \"10.1146/annurev.py.24.090186.000355\",\n      \"10.1152/ajpcell.00009.2016\",\n      \"10.1152/ajpcell.00097.2010\",\n      \"10.1152/ajpcell.00166.2015\",\n      \"10.1152/ajpcell.00212.2019\",\n      \"10.1152/ajpcell.00259.2007\",\n      \"10.1152/ajpcell.00323.2009\",\n      \"10.1152/ajpendo.00004.2009\",\n      \"10.1152/ajpendo.00074.2004\",\n      \"10.1152/ajpendo.00097.2012\",\n      \"10.1152/ajpendo.00496.2009\",\n      \"10.1152/ajpendo.00712.2009\",\n      \"10.1152/ajpendo.00755.2009\",\n      \"10.1152/ajpendo.2000.279.5.e1159\",\n      \"10.1152/ajpgi.00153.2017\",\n      \"10.1152/ajpgi.00453.2003\",\n      \"10.1152/ajpheart.00237.2018\",\n      \"10.1152/ajpheart.00286.2006\",\n      \"10.1152/ajpheart.00469.2015\",\n      \"10.1152/ajpheart.00470.2016\",\n      \"10.1152/ajpheart.00546.2015\",\n      \"10.1152/ajpheart.00933.2013\",\n      \"10.1152/ajpheart.01280.2008\",\n      \"10.1152/ajplung.00132.2019\",\n      \"10.1152/ajplung.00210.2007\",\n      \"10.1152/ajplung.00341.2013\",\n      \"10.1152/ajplung.00444.2015\",\n      \"10.1152/ajpregu.00034.2006\",\n      \"10.1152/ajpregu.00035.2016\",\n      \"10.1152/ajpregu.00110.2019\",\n      \"10.1152/ajpregu.00118.2008\",\n      \"10.1152/ajpregu.00160.2011\",\n      \"10.1152/ajpregu.00221.2012\",\n      \"10.1152/ajpregu.00347.2010\",\n      \"10.1152/ajpregu.00378.2016\",\n      \"10.1152/ajpregu.00452.2017\",\n      \"10.1152/ajpregu.00465.2011\",\n      \"10.1152/ajpregu.00524.2009\",\n      \"10.1152/ajpregu.1984.246.5.r705\",\n      \"10.1152/ajpregu.1989.257.5.r967\",\n      \"10.1152/ajpregu.2000.278.1.r157\",\n      \"10.1152/ajprenal.00165.2016\",\n      \"10.1152/ajprenal.00215.2011\",\n      \"10.1152/ajprenal.00351.2019\",\n      \"10.1152/japplphysiol.00014.2018\",\n      \"10.1152/japplphysiol.00086.2011\",\n      \"10.1152/japplphysiol.00101.2017\",\n      \"10.1152/japplphysiol.00117.2017\",\n      \"10.1152/japplphysiol.00348.2011\",\n      \"10.1152/japplphysiol.00545.2005\",\n      \"10.1152/japplphysiol.00622.2019\",\n      \"10.1152/japplphysiol.00634.2010\",\n      \"10.1152/japplphysiol.00642.2002\",\n      \"10.1152/japplphysiol.00901.2010\",\n      \"10.1152/japplphysiol.00909.2013\",\n      \"10.1152/japplphysiol.00934.2010\",\n      \"10.1152/japplphysiol.01295.2009\",\n      \"10.1152/japplphysiol.90418.2008\",\n      \"10.1152/japplphysiol.91067.2008\",\n      \"10.1152/jn.00024.2010\",\n      \"10.1152/jn.00091.2005\",\n      \"10.1152/jn.00107.2011\",\n      \"10.1152/jn.00214.2009\",\n      \"10.1152/jn.00245.2003\",\n      \"10.1152/jn.00325.2015\",\n      \"10.1152/jn.00397.2007\",\n      \"10.1152/jn.00397.2010\",\n      \"10.1152/jn.00524.2014\",\n      \"10.1152/jn.00549.2001\",\n      \"10.1152/jn.00601.2009\",\n      \"10.1152/jn.00626.2013\",\n      \"10.1152/jn.00682.2019\",\n      \"10.1152/jn.00691.2017\",\n      \"10.1152/jn.00741.2002\",\n      \"10.1152/jn.00845.2002\",\n      \"10.1152/jn.00917.2011\",\n      \"10.1152/jn.00983.2004\",\n      \"10.1152/jn.01049.2002\",\n      \"10.1152/jn.1998.80.5.2521\",\n      \"10.1152/jn.90332.2008\",\n      \"10.1152/jn.90402.2008\",\n      \"10.1152/jn.91022.2008\",\n      \"10.1152/physiol.00030.2019\",\n      \"10.1152/physiolgenomics.00018.2007\",\n      \"10.1152/physiolgenomics.00024.2014\",\n      \"10.1152/physiolgenomics.00068.2020\",\n      \"10.1152/physiolgenomics.00074.2012\",\n      \"10.1152/physiolgenomics.00096.2020\",\n      \"10.1152/physiolgenomics.00102.2016\",\n      \"10.1152/physiolgenomics.00112.2005\",\n      \"10.1152/physiolgenomics.00133.2016\",\n      \"10.1152/physiolgenomics.00148.2012\",\n      \"10.1152/physrev.00011.2010\",\n      \"10.1152/physrev.00013.2018\",\n      \"10.1152/physrev.00014.2022\",\n      \"10.1152/physrev.00016.2002\",\n      \"10.1152/physrev.00016.2014\",\n      \"10.1152/physrev.00017.2017\",\n      \"10.1152/physrev.00021.2009\",\n      \"10.1152/physrev.00023.2014\",\n      \"10.1152/physrev.00025.2005\",\n      \"10.1152/physrev.00027.2001\",\n      \"10.1152/physrev.00033.2013\",\n      \"10.1152/physrev.00036.2006\",\n      \"10.1152/physrev.00044.2008\",\n      \"10.1152/physrev.00049.2017\",\n      \"10.1152/physrev.00054.2003\",\n      \"10.1152/physrev.00055.2003\",\n      \"10.1152/physrev.00067.2017\",\n      \"10.1152/physrev.2001.81.2.807\",\n      \"10.1155/2002/307480\",\n      \"10.1155/2007/848194\",\n      \"10.1155/2010/956304\",\n      \"10.1155/2011/707928\",\n      \"10.1155/2011/814943\",\n      \"10.1155/2012/309203\",\n      \"10.1155/2012/609810\",\n      \"10.1155/2012/782462\",\n      \"10.1155/2012/947089\",\n      \"10.1155/2012/976273\",\n      \"10.1155/2013/261037\",\n      \"10.1155/2013/264260\",\n      \"10.1155/2013/264793\",\n      \"10.1155/2013/271359\",\n      \"10.1155/2013/486912\",\n      \"10.1155/2013/536529\",\n      \"10.1155/2013/965856\",\n      \"10.1155/2014/196249\",\n      \"10.1155/2014/527518\",\n      \"10.1155/2014/547187\",\n      \"10.1155/2014/561459\",\n      \"10.1155/2014/568587\",\n      \"10.1155/2014/671532\",\n      \"10.1155/2014/715279\",\n      \"10.1155/2014/821950\",\n      \"10.1155/2014/970607\",\n      \"10.1155/2015/162639\",\n      \"10.1155/2015/183918\",\n      \"10.1155/2015/274585\",\n      \"10.1155/2015/364758\",\n      \"10.1155/2015/368736\",\n      \"10.1155/2015/527696\",\n      \"10.1155/2015/638968\",\n      \"10.1155/2015/727542\",\n      \"10.1155/2015/730139\",\n      \"10.1155/2015/753179\",\n      \"10.1155/2015/834805\",\n      \"10.1155/2016/3598542\",\n      \"10.1155/2016/3970831\",\n      \"10.1155/2016/4682875\",\n      \"10.1155/2016/5464373\",\n      \"10.1155/2016/7318075\",\n      \"10.1155/2016/7476241\",\n      \"10.1155/2016/8487264\",\n      \"10.1155/2016/9012369\",\n      \"10.1155/2016/9745315\",\n      \"10.1155/2017/1026270\",\n      \"10.1155/2017/3738071\",\n      \"10.1155/2017/9247574\",\n      \"10.1155/2018/1264913\",\n      \"10.1155/2018/1483791\",\n      \"10.1155/2018/2790627\",\n      \"10.1155/2018/3574534\",\n      \"10.1155/2018/8714975\",\n      \"10.1155/2018/8736949\",\n      \"10.1155/2018/8942042\",\n      \"10.1155/2018/9732939\",\n      \"10.1155/2018/9839641\",\n      \"10.1155/2019/1283075\",\n      \"10.1155/2019/2054783\",\n      \"10.1155/2019/3654618\",\n      \"10.1155/2019/4123605\",\n      \"10.1155/2019/6724903\",\n      \"10.1155/2019/6804575\",\n      \"10.1155/2019/7026067\",\n      \"10.1155/2019/7252943\",\n      \"10.1155/2019/7450693\",\n      \"10.1155/2019/9708905\",\n      \"10.1155/2020/1480281\",\n      \"10.1155/2020/2576823\",\n      \"10.1155/2020/3012193\",\n      \"10.1155/2020/5497046\",\n      \"10.1155/2020/6243819\",\n      \"10.1155/2020/6423783\",\n      \"10.1155/2020/8827038\",\n      \"10.1155/2020/8831936\",\n      \"10.1155/2020/8842659\",\n      \"10.1155/2022/3222253\",\n      \"10.1158/0008-5472.can-03-0820\",\n      \"10.1158/0008-5472.can-05-0529\",\n      \"10.1158/0008-5472.can-05-0626\",\n      \"10.1158/0008-5472.can-05-2415\",\n      \"10.1158/0008-5472.can-05-4364\",\n      \"10.1158/0008-5472.can-06-0168\",\n      \"10.1158/0008-5472.can-06-3895\",\n      \"10.1158/0008-5472.can-06-3963\",\n      \"10.1158/0008-5472.can-06-4652\",\n      \"10.1158/0008-5472.can-07-0493\",\n      \"10.1158/0008-5472.can-07-1026\",\n      \"10.1158/0008-5472.can-07-2462\",\n      \"10.1158/0008-5472.can-08-1377\",\n      \"10.1158/0008-5472.can-08-3701\",\n      \"10.1158/0008-5472.can-08-4747\",\n      \"10.1158/0008-5472.can-09-0634\",\n      \"10.1158/0008-5472.can-09-3228\",\n      \"10.1158/0008-5472.can-09-4519\",\n      \"10.1158/0008-5472.can-10-2288\",\n      \"10.1158/0008-5472.can-11-3287\",\n      \"10.1158/0008-5472.can-12-3544\",\n      \"10.1158/0008-5472.can-12-3874\",\n      \"10.1158/0008-5472.can-13-2381\",\n      \"10.1158/0008-5472.can-14-1259\",\n      \"10.1158/0008-5472.can-14-2331\",\n      \"10.1158/0008-5472.can-14-2814\",\n      \"10.1158/0008-5472.can-15-1536\",\n      \"10.1158/0008-5472.can-15-3062\",\n      \"10.1158/0008-5472.can-15-3255\",\n      \"10.1158/0008-5472.can-16-0258\",\n      \"10.1158/0008-5472.can-16-0797\",\n      \"10.1158/0008-5472.can-17-0642\",\n      \"10.1158/0008-5472.can-17-1139\",\n      \"10.1158/0008-5472.can-17-2727\",\n      \"10.1158/0008-5472.can-17-2728\",\n      \"10.1158/0008-5472.can-17-3058\",\n      \"10.1158/0008-5472.can-17-3376\",\n      \"10.1158/0008-5472.can-17-3841\",\n      \"10.1158/0008-5472.can-17-3964\",\n      \"10.1158/0008-5472.can-18-1351\",\n      \"10.1158/0008-5472.can-18-2022\",\n      \"10.1158/0008-5472.can-18-2545\",\n      \"10.1158/0008-5472.can-18-3962\",\n      \"10.1158/0008-5472.can-19-0855\",\n      \"10.1158/0008-5472.can-19-2013\",\n      \"10.1158/0008-5472.can-19-3596\",\n      \"10.1158/0008-5472.can-20-0002\",\n      \"10.1158/0008-5472.can-20-0108\",\n      \"10.1158/0008-5472.can-20-1228\",\n      \"10.1158/0008-5472.can-20-2270\",\n      \"10.1158/0008-5472.can-20-2425\",\n      \"10.1158/0008-5472.can-20-2673\",\n      \"10.1158/0008-5472.can-22-2801\",\n      \"10.1158/0008-5472.can-22-3210\",\n      \"10.1158/0008-5472.can-23-0323\",\n      \"10.1158/1078-0432.ccr-04-0294\",\n      \"10.1158/1078-0432.ccr-10-2316\",\n      \"10.1158/1078-0432.ccr-12-3115\",\n      \"10.1158/1078-0432.ccr-14-3197\",\n      \"10.1158/1078-0432.ccr-15-0126\",\n      \"10.1158/1078-0432.ccr-15-1631\",\n      \"10.1158/1078-0432.ccr-15-2023\",\n      \"10.1158/1078-0432.ccr-16-0979\",\n      \"10.1158/1078-0432.ccr-17-1549\",\n      \"10.1158/1078-0432.ccr-18-0762\",\n      \"10.1158/1078-0432.ccr-18-1627\",\n      \"10.1158/1078-0432.ccr-19-2925\",\n      \"10.1158/1078-0432.ccr-19-3890\",\n      \"10.1158/1078-0432.ccr-19-4100\",\n      \"10.1158/1078-0432.ccr-20-1693\",\n      \"10.1158/1535-7163.mct-05-0245\",\n      \"10.1158/1535-7163.mct-05-0332\",\n      \"10.1158/1535-7163.mct-07-0066\",\n      \"10.1158/1535-7163.mct-14-0256\",\n      \"10.1158/1535-7163.mct-18-1129\",\n      \"10.1158/1535-7163.mct-19-0660\",\n      \"10.1158/1538-7445.am2014-1068\",\n      \"10.1158/1538-7445.am2018-4316\",\n      \"10.1158/1538-7445.am2022-3829\",\n      \"10.1158/1538-7445.am2022-652\",\n      \"10.1158/1538-7445.am2023-6359\",\n      \"10.1158/1538-7445.mvc2020-pr02\",\n      \"10.1158/1538-7445.panca22-c059\",\n      \"10.1158/1541-7786.mcr-10-0368\",\n      \"10.1158/1541-7786.mcr-14-0180\",\n      \"10.1158/1541-7786.mcr-14-0535\",\n      \"10.1158/1541-7786.mcr-15-0203\",\n      \"10.1158/1541-7786.mcr-17-0601\",\n      \"10.1158/1541-7786.mcr-18-0551\",\n      \"10.1158/1541-7786.mcr-19-1082\",\n      \"10.1158/1541-7786.mcr-20-0051\",\n      \"10.1158/1541-7786.mcr-20-0745\",\n      \"10.1158/1557-3125.devbiolca15-ia08\",\n      \"10.1158/2159-8290.cd-11-0209\",\n      \"10.1158/2159-8290.cd-12-0095\",\n      \"10.1158/2159-8290.cd-15-0894\",\n      \"10.1158/2159-8290.cd-16-0502\",\n      \"10.1158/2159-8290.cd-17-0468\",\n      \"10.1158/2159-8290.cd-17-0532\",\n      \"10.1158/2159-8290.cd-17-0915\",\n      \"10.1158/2159-8290.cd-17-1370\",\n      \"10.1158/2159-8290.cd-18-1495\",\n      \"10.1158/2159-8290.cd-19-0400\",\n      \"10.1158/2159-8290.cd-19-0620\",\n      \"10.1158/2159-8290.cd-19-1006\",\n      \"10.1158/2159-8290.cd-19-1510\",\n      \"10.1158/2159-8290.cd-20-0142\",\n      \"10.1158/2159-8290.cd-20-0786\",\n      \"10.1158/2159-8290.cd-21-0030\",\n      \"10.1158/2159-8290.cd-22-0035\",\n      \"10.1158/2159-8290.cd-22-1230\",\n      \"10.1158/2326-6066.cir-14-0019-t\",\n      \"10.1158/2326-6066.cir-14-0044\",\n      \"10.1158/2326-6066.cir-14-0120\",\n      \"10.1158/2326-6066.cir-14-0220-t\",\n      \"10.1158/2326-6066.cir-16-0374\",\n      \"10.1158/2326-6066.cir-17-0040\",\n      \"10.1158/2326-6066.cir-17-0190\",\n      \"10.1158/2326-6066.cir-18-0243\",\n      \"10.1158/2326-6066.cir-19-0299\",\n      \"10.1158/2326-6066.cir-19-0759\",\n      \"10.1158/2326-6066.cir-19-0828\",\n      \"10.1158/2326-6066.cir-19-1024\",\n      \"10.1158/2326-6066.cir-20-0080\",\n      \"10.1158/2326-6066.cir-21-0536\",\n      \"10.1158/2326-6066.cir-22-0366\",\n      \"10.1159/000028101\",\n      \"10.1159/000079003\",\n      \"10.1159/000079009\",\n      \"10.1159/000079013\",\n      \"10.1159/000084979\",\n      \"10.1159/000094057\",\n      \"10.1159/000095130\",\n      \"10.1159/000096213\",\n      \"10.1159/000104748\",\n      \"10.1159/000109862\",\n      \"10.1159/000121079\",\n      \"10.1159/000235762\",\n      \"10.1159/000322228\",\n      \"10.1159/000324514\",\n      \"10.1159/000334521\",\n      \"10.1159/000336025\",\n      \"10.1159/000343355\",\n      \"10.1159/000343911\",\n      \"10.1159/000354493\",\n      \"10.1159/000358638\",\n      \"10.1159/000361011\",\n      \"10.1159/000445315\",\n      \"10.1159/000446905\",\n      \"10.1159/000488031\",\n      \"10.1159/000492096\",\n      \"10.1159/000494451\",\n      \"10.1159/000501145\",\n      \"10.1159/000502912\",\n      \"10.1159/000506423\",\n      \"10.1159/000515189\",\n      \"10.1159/000515305\",\n      \"10.1159/000519244\",\n      \"10.1159/000521476\",\n      \"10.1159/000521678\",\n      \"10.1159/000530185/3849280/000530185\",\n      \"10.11604/pamj.2019.33.146.17220\",\n      \"10.11606/d.17.2020.tde-19082020-091727\",\n      \"10.11606/t.11.2017.tde-17082017-155240\",\n      \"10.11606/t.17.2020.tde-11092023-130204\",\n      \"10.11606/t.41.2017.tde-26072017-084908\",\n      \"10.11606/t.82.2016.tde-28032016-145505\",\n      \"10.11607/prd.4766\",\n      \"10.11609/jott.5668.12.9.16021-16042\",\n      \"10.1161/01.cir.0000077911.81151.30\",\n      \"10.1161/01.res.0000079488.91342.b7\",\n      \"10.1161/01.res.0000259589.34348.74\",\n      \"10.1161/01.str.32.8.1890\",\n      \"10.1161/atvbaha.107.159558\",\n      \"10.1161/atvbaha.108.169417\",\n      \"10.1161/atvbaha.108.177428\",\n      \"10.1161/atvbaha.110.211706\",\n      \"10.1161/atvbaha.111.230938\",\n      \"10.1161/atvbaha.112.300893\",\n      \"10.1161/atvbaha.114.304509\",\n      \"10.1161/atvbaha.116.307374\",\n      \"10.1161/atvbaha.119.312732\",\n      \"10.1161/atvbaha.119.313290\",\n      \"10.1161/circgenetics.115.001192\",\n      \"10.1161/circresaha.108.173963\",\n      \"10.1161/circresaha.110.216523\",\n      \"10.1161/circresaha.110.219840\",\n      \"10.1161/circresaha.110.231803\",\n      \"10.1161/circresaha.113.301078\",\n      \"10.1161/circresaha.115.304458\",\n      \"10.1161/circresaha.115.306256\",\n      \"10.1161/circresaha.115.306383\",\n      \"10.1161/circresaha.116.300561\",\n      \"10.1161/circresaha.116.305097\",\n      \"10.1161/circresaha.118.313369\",\n      \"10.1161/circresaha.118.313788\",\n      \"10.1161/circresaha.119.315999\",\n      \"10.1161/circresaha.119.316075\",\n      \"10.1161/circresaha.119.316428\",\n      \"10.1161/circulationaha.106.631465\",\n      \"10.1161/circulationaha.106.632430\",\n      \"10.1161/circulationaha.106.669697\",\n      \"10.1161/circulationaha.108.773424\",\n      \"10.1161/circulationaha.109.862771\",\n      \"10.1161/circulationaha.109.924886\",\n      \"10.1161/circulationaha.110.005108\",\n      \"10.1161/circulationaha.116.026995\",\n      \"10.1161/circulationaha.117.029430\",\n      \"10.1161/circulationaha.118.034392\",\n      \"10.1161/circulationaha.120.046677\",\n      \"10.1161/hypertensionaha.111.174128\",\n      \"10.1161/hypertensionaha.114.03116\",\n      \"10.1161/jaha.116.004160\",\n      \"10.1161/jaha.117.006245\",\n      \"10.1161/jaha.117.008155\",\n      \"10.1161/jaha.118.009893\",\n      \"10.1161/strokeaha.109.562009\",\n      \"10.11613/bm.2008.026\",\n      \"10.1162/0898929054021120\",\n      \"10.1162/089892905775008661\",\n      \"10.1162/isal_a_00695\",\n      \"10.1162/jocn.2009.21100\",\n      \"10.1162/jocn_a_00573\",\n      \"10.1162/jocn_a_02146/120312\",\n      \"10.1162/netn_a_00066\",\n      \"10.1163/187631202x00226\",\n      \"10.1164/ajrccm-conference.2010.181.1_meetingabstracts.a3593\",\n      \"10.1164/rccm.200705-683oc\",\n      \"10.1164/rccm.201310-1746le\",\n      \"10.11646/zootaxa.3702.5.8\",\n      \"10.11646/zootaxa.4374.4.6\",\n      \"10.1165/ajrcmb.22.5.3889\",\n      \"10.1165/ajrcmb/5.2.155\",\n      \"10.1165/rcmb.2010-0319oc\",\n      \"10.1165/rcmb.2012-0179oc\",\n      \"10.1165/rcmb.2015-0295oc\",\n      \"10.1166/sam.2015.2252\",\n      \"10.1167/iovs.09-4098\",\n      \"10.1167/iovs.10-5194\",\n      \"10.1167/iovs.12-10695\",\n      \"10.1167/iovs.16-19316\",\n      \"10.1167/iovs.18-23800\",\n      \"10.1167/iovs.61.10.3\",\n      \"10.1167/iovs.61.3.29\",\n      \"10.1172/jci.insight.120631\",\n      \"10.1172/jci.insight.121153\",\n      \"10.1172/jci.insight.131355\",\n      \"10.1172/jci.insight.131487\",\n      \"10.1172/jci.insight.133093\",\n      \"10.1172/jci.insight.144624\",\n      \"10.1172/jci.insight.150735\",\n      \"10.1172/jci.insight.154646\",\n      \"10.1172/jci.insight.155432\",\n      \"10.1172/jci.insight.160308\",\n      \"10.1172/jci.insight.167490\",\n      \"10.1172/jci.insight.167566\",\n      \"10.1172/jci.insight.87489\",\n      \"10.1172/jci.insight.89631\",\n      \"10.1172/jci.insight.92293\",\n      \"10.1172/jci.insight.92385\",\n      \"10.1172/jci.insight.98745\",\n      \"10.1172/jci10530\",\n      \"10.1172/jci111040\",\n      \"10.1172/jci11679\",\n      \"10.1172/jci120612\",\n      \"10.1172/jci124382\",\n      \"10.1172/jci125755\",\n      \"10.1172/jci127726\",\n      \"10.1172/jci131335\",\n      \"10.1172/jci133737\",\n      \"10.1172/jci133934\",\n      \"10.1172/jci135759\",\n      \"10.1172/jci136155\",\n      \"10.1172/jci138745\",\n      \"10.1172/jci140966\",\n      \"10.1172/jci150846\",\n      \"10.1172/jci151347\",\n      \"10.1172/jci155476\",\n      \"10.1172/jci157248\",\n      \"10.1172/jci157340\",\n      \"10.1172/jci15786\",\n      \"10.1172/jci158524\",\n      \"10.1172/jci166070\",\n      \"10.1172/jci167339\",\n      \"10.1172/jci168121\",\n      \"10.1172/jci172503\",\n      \"10.1172/jci173107\",\n      \"10.1172/jci173299\",\n      \"10.1172/jci179561\",\n      \"10.1172/jci180080\",\n      \"10.1172/jci19246\",\n      \"10.1172/jci25495\",\n      \"10.1172/jci27727\",\n      \"10.1172/jci34203\",\n      \"10.1172/jci40141\",\n      \"10.1172/jci40926\",\n      \"10.1172/jci41264\",\n      \"10.1172/jci41911\",\n      \"10.1172/jci42680\",\n      \"10.1172/jci45014\",\n      \"10.1172/jci45444\",\n      \"10.1172/jci59643\",\n      \"10.1172/jci65477\",\n      \"10.1172/jci65728\",\n      \"10.1172/jci73434\",\n      \"10.1172/jci77172\",\n      \"10.1172/jci78090\",\n      \"10.1172/jci79434\",\n      \"10.1172/jci79915\",\n      \"10.1172/jci80006\",\n      \"10.1172/jci80011\",\n      \"10.1172/jci80919\",\n      \"10.1172/jci84427\",\n      \"10.1172/jci84457\",\n      \"10.1172/jci89511\",\n      \"10.1172/jci90602\",\n      \"10.1172/jci92946\",\n      \"10.1172/jci92955\",\n      \"10.1172/jci95993\",\n      \"10.1172/jci96481\",\n      \"10.1172/jci97454\",\n      \"10.1174/021093909787536272\",\n      \"10.1176/appi.ajp.158.3.405\",\n      \"10.1176/appi.ajp.2012.12020248\",\n      \"10.1176/jnp.2010.22.1.75\",\n      \"10.1176/jnp.23.2.jnp121\",\n      \"10.1177/002215540004800713\",\n      \"10.1177/0023677217739934\",\n      \"10.1177/0192623307313011\",\n      \"10.1177/0192623319878400\",\n      \"10.1177/0218492320929212\",\n      \"10.1177/0271678x16672482\",\n      \"10.1177/0271678x17734100\",\n      \"10.1177/0300060513475965\",\n      \"10.1177/0300985811429313\",\n      \"10.1177/0300985811429314\",\n      \"10.1177/0300985815623997\",\n      \"10.1177/03009858221092017\",\n      \"10.1177/039463200301600211\",\n      \"10.1177/0394632015623794\",\n      \"10.1177/0394632016656192\",\n      \"10.1177/0748730406299078\",\n      \"10.1177/0748730415577723\",\n      \"10.1177/0967772015605238\",\n      \"10.1177/1010428317692248\",\n      \"10.1177/1010428317705751\",\n      \"10.1177/1073858407304629\",\n      \"10.1177/1073858408317242\",\n      \"10.1177/1073858413475486\",\n      \"10.1177/1073858414521870\",\n      \"10.1177/1073858414530512\",\n      \"10.1177/1073858417748875\",\n      \"10.1177/1073858420952046\",\n      \"10.1177/1084713812440336\",\n      \"10.1177/1087057110363821\",\n      \"10.1177/108705719900400206\",\n      \"10.1177/1098612x13489223\",\n      \"10.1177/1179064418761639\",\n      \"10.1177/1464419314549875\",\n      \"10.1177/153473540200100314\",\n      \"10.1177/1535370213480718\",\n      \"10.1177/1535370215583799\",\n      \"10.1177/1535370215593826\",\n      \"10.1177/1744806916648153\",\n      \"10.1177/1744806918782229\",\n      \"10.1177/1744806918783478\",\n      \"10.1177/17448069211018045\",\n      \"10.1177/1753425920975082\",\n      \"10.1177/1753495x12473751\",\n      \"10.1177/1756283x16659790\",\n      \"10.1177/1756829316646640\",\n      \"10.1177/1947601910361495\",\n      \"10.1177/1947601910377493\",\n      \"10.1177/1947601911421925\",\n      \"10.1177/1947601911428224\",\n      \"10.1177/2041731414557112\",\n      \"10.1177/2041731415592356\",\n      \"10.1177/2472555218798571\",\n      \"10.1179/030801880789767855\",\n      \"10.1179/1743280414y.0000000045\",\n      \"10.1179/isr.1990.15.3.264\",\n      \"10.1182/blood-2002-04-1121\",\n      \"10.1182/blood-2003-10-3458\",\n      \"10.1182/blood-2004-04-1554\",\n      \"10.1182/blood-2004-09-3696\",\n      \"10.1182/blood-2004-12-4901\",\n      \"10.1182/blood-2005-01-0428\",\n      \"10.1182/blood-2005-06-2216\",\n      \"10.1182/blood-2005-08-3206\",\n      \"10.1182/blood-2005-11-4545\",\n      \"10.1182/blood-2006-02-001115\",\n      \"10.1182/blood-2006-02-004747\",\n      \"10.1182/blood-2006-07-025809\",\n      \"10.1182/blood-2006-09-018655\",\n      \"10.1182/blood-2007-02-073080\",\n      \"10.1182/blood-2007-03-077222\",\n      \"10.1182/blood-2007-10-120832\",\n      \"10.1182/blood-2008-06-161117\",\n      \"10.1182/blood-2008-06-163725\",\n      \"10.1182/blood-2008-11-187302\",\n      \"10.1182/blood-2009-05-221598\",\n      \"10.1182/blood-2009-06-229708\",\n      \"10.1182/blood-2009-07-235341\",\n      \"10.1182/blood-2009-08-236711\",\n      \"10.1182/blood-2009-08-236935\",\n      \"10.1182/blood-2009-11-255174\",\n      \"10.1182/blood-2010-01-263830\",\n      \"10.1182/blood-2010-02-258558\",\n      \"10.1182/blood-2010-02-271981\",\n      \"10.1182/blood-2010-06-290437\",\n      \"10.1182/blood-2010-07-297713\",\n      \"10.1182/blood-2010-11-321752\",\n      \"10.1182/blood-2011-01-328906\",\n      \"10.1182/blood-2011-02-339911\",\n      \"10.1182/blood-2011-05-352658\",\n      \"10.1182/blood-2011-11-390153\",\n      \"10.1182/blood-2012-01-405951\",\n      \"10.1182/blood-2012-02-408252\",\n      \"10.1182/blood-2012-05-432674\",\n      \"10.1182/blood-2012-06-436212\",\n      \"10.1182/blood-2013-08-520767\",\n      \"10.1182/blood-2014-10-602714\",\n      \"10.1182/blood-2014-10-608653\",\n      \"10.1182/blood-2015-02-630632\",\n      \"10.1182/blood-2015-03-575365\",\n      \"10.1182/blood-2015-05-645069\",\n      \"10.1182/blood-2015-11-680462\",\n      \"10.1182/blood-2016-05-716480\",\n      \"10.1182/blood-2016-06-721423\",\n      \"10.1182/blood-2016-10-696062\",\n      \"10.1182/blood-2017-04-778779\",\n      \"10.1182/blood-2017-09-804401\",\n      \"10.1182/blood-2018-02-769026\",\n      \"10.1182/blood-2019-129173\",\n      \"10.1182/blood-2020-141126\",\n      \"10.1182/blood-2021-152394\",\n      \"10.1182/blood.2018862383\",\n      \"10.1182/blood.2018892752\",\n      \"10.1182/blood.2019003535\",\n      \"10.1182/blood.2020005650\",\n      \"10.1182/blood.2020006481\",\n      \"10.1182/blood.2020007683\",\n      \"10.1182/blood.2020008503\",\n      \"10.1182/blood.2020010039\",\n      \"10.1182/blood.2021011314\",\n      \"10.1182/blood.2022015830\",\n      \"10.1182/blood.2023020209\",\n      \"10.1182/blood.v124.21.898.898\",\n      \"10.1182/blood.v93.4.1245\",\n      \"10.1182/blood.v95.6.2059\",\n      \"10.1182/blood.v96.8.2641\",\n      \"10.1182/blood.v97.1.288\",\n      \"10.1182/blood.v97.9.2673\",\n      \"10.1182/blood.v98.8.2308\",\n      \"10.1182/bloodadvances.2016000984\",\n      \"10.1182/bloodadvances.2017009670\",\n      \"10.1182/bloodadvances.2018020222\",\n      \"10.1182/bloodadvances.2018026419\",\n      \"10.1182/bloodadvances.2019000227\",\n      \"10.1183/09059180.00007609\",\n      \"10.1183/13993003.02441-2018\",\n      \"10.1183/13993003.congress-2019.pa1676\",\n      \"10.1183/16000617.0074-2021\",\n      \"10.1186/1423-0127-20-67\",\n      \"10.1186/1471-2091-10-1\",\n      \"10.1186/1471-2105-10-421\",\n      \"10.1186/1471-2105-11-119\",\n      \"10.1186/1471-2105-11-479\",\n      \"10.1186/1471-2105-12-323\",\n      \"10.1186/1471-2105-13-332\",\n      \"10.1186/1471-2105-13-s11-s3\",\n      \"10.1186/1471-2105-14-128\",\n      \"10.1186/1471-2105-14-7\",\n      \"10.1186/1471-2105-15-71\",\n      \"10.1186/1471-2105-3-2\",\n      \"10.1186/1471-2105-5-113\",\n      \"10.1186/1471-2105-6-100\",\n      \"10.1186/1471-2105-7-153\",\n      \"10.1186/1471-2105-7-339\",\n      \"10.1186/1471-2105-8-160\",\n      \"10.1186/1471-2121-12-12\",\n      \"10.1186/1471-213x-10-49\",\n      \"10.1186/1471-213x-12-33\",\n      \"10.1186/1471-213x-7-70\",\n      \"10.1186/1471-2148-10-210\",\n      \"10.1186/1471-2148-10-241\",\n      \"10.1186/1471-2148-13-47\",\n      \"10.1186/1471-2148-14-158\",\n      \"10.1186/1471-2148-4-47\",\n      \"10.1186/1471-2148-5-23\",\n      \"10.1186/1471-2148-6-63\",\n      \"10.1186/1471-2148-7-130\",\n      \"10.1186/1471-2148-7-187\",\n      \"10.1186/1471-2148-7-59\",\n      \"10.1186/1471-2148-8-244\",\n      \"10.1186/1471-2164-10-118\",\n      \"10.1186/1471-2164-10-19\",\n      \"10.1186/1471-2164-10-7\",\n      \"10.1186/1471-2164-11-151\",\n      \"10.1186/1471-2164-11-188\",\n      \"10.1186/1471-2164-11-209\",\n      \"10.1186/1471-2164-11-399\",\n      \"10.1186/1471-2164-11-723\",\n      \"10.1186/1471-2164-12-296\",\n      \"10.1186/1471-2164-12-391\",\n      \"10.1186/1471-2164-12-399\",\n      \"10.1186/1471-2164-13-13\",\n      \"10.1186/1471-2164-13-152\",\n      \"10.1186/1471-2164-13-184\",\n      \"10.1186/1471-2164-13-479\",\n      \"10.1186/1471-2164-13-498\",\n      \"10.1186/1471-2164-14-141\",\n      \"10.1186/1471-2164-14-428\",\n      \"10.1186/1471-2164-14-486\",\n      \"10.1186/1471-2164-14-627\",\n      \"10.1186/1471-2164-14-745\",\n      \"10.1186/1471-2164-14-903\",\n      \"10.1186/1471-2164-15-874\",\n      \"10.1186/1471-2164-16-s7-s12\",\n      \"10.1186/1471-2164-6-104\",\n      \"10.1186/1471-2164-7-119\",\n      \"10.1186/1471-2164-7-188\",\n      \"10.1186/1471-2164-7-325\",\n      \"10.1186/1471-2164-7-85\",\n      \"10.1186/1471-2164-8-289\",\n      \"10.1186/1471-2164-8-37\",\n      \"10.1186/1471-2164-9-382\",\n      \"10.1186/1471-2164-9-423\",\n      \"10.1186/1471-2164-9-524\",\n      \"10.1186/1471-2164-9-533\",\n      \"10.1186/1471-2164-9-75\",\n      \"10.1186/1471-2172-13-31\",\n      \"10.1186/1471-2172-3-7\",\n      \"10.1186/1471-2180-10-288\",\n      \"10.1186/1471-2180-11-216\",\n      \"10.1186/1471-2180-11-62\",\n      \"10.1186/1471-2180-14-109\",\n      \"10.1186/1471-2180-3-3\",\n      \"10.1186/1471-2180-7-82\",\n      \"10.1186/1471-2180-7-97\",\n      \"10.1186/1471-2180-8-227\",\n      \"10.1186/1471-2180-9-270\",\n      \"10.1186/1471-2199-10-3\",\n      \"10.1186/1471-2199-11-91\",\n      \"10.1186/1471-2199-2-9\",\n      \"10.1186/1471-2199-8-69\",\n      \"10.1186/1471-2202-11-33\",\n      \"10.1186/1471-2202-11-50\",\n      \"10.1186/1471-2202-7-77\",\n      \"10.1186/1471-2229-11-75\",\n      \"10.1186/1471-2229-13-169\",\n      \"10.1186/1471-2229-13-192\",\n      \"10.1186/1471-2229-14-116\",\n      \"10.1186/1471-2229-8-89\",\n      \"10.1186/1471-2334-13-282\",\n      \"10.1186/1471-2334-14-s2-p64\",\n      \"10.1186/1471-2407-10-235\",\n      \"10.1186/1471-2407-10-314\",\n      \"10.1186/1471-2407-11-443\",\n      \"10.1186/1471-2407-13-481\",\n      \"10.1186/1472-6750-11-47\",\n      \"10.1186/1472-6750-13-52\",\n      \"10.1186/1472-6750-14-19\",\n      \"10.1186/1472-6807-11-19\",\n      \"10.1186/1472-6807-7-31\",\n      \"10.1186/1472-6882-11-72\",\n      \"10.1186/1475-2840-12-75\",\n      \"10.1186/1475-2859-3-14\",\n      \"10.1186/1475-2859-4-20\",\n      \"10.1186/1475-2859-8-69\",\n      \"10.1186/1475-2867-14-18\",\n      \"10.1186/1475-2875-10-186\",\n      \"10.1186/1475-2875-10-242\",\n      \"10.1186/1475-2875-10-297\",\n      \"10.1186/1475-2875-12-134\",\n      \"10.1186/1475-2875-13-115\",\n      \"10.1186/1475-2875-3-24\",\n      \"10.1186/1475-2875-6-78\",\n      \"10.1186/1475-2875-9-110\",\n      \"10.1186/1475-2875-9-136\",\n      \"10.1186/1476-069x-10-79\",\n      \"10.1186/1476-4598-10-117\",\n      \"10.1186/1476-4598-13-164\",\n      \"10.1186/1476-4598-2-29\",\n      \"10.1186/1476-4598-7-76\",\n      \"10.1186/1476-4598-9-104\",\n      \"10.1186/1476-4598-9-112\",\n      \"10.1186/1476-4598-9-118\",\n      \"10.1186/1476-4598-9-81\",\n      \"10.1186/1476-5926-7-8\",\n      \"10.1186/1478-811x-10-6\",\n      \"10.1186/1478-811x-11-93\",\n      \"10.1186/1479-5876-10-4\",\n      \"10.1186/1479-5876-8-118\",\n      \"10.1186/1479-5876-9-216\",\n      \"10.1186/1741-7007-11-59\",\n      \"10.1186/1741-7007-11-67\",\n      \"10.1186/1741-7007-6-41\",\n      \"10.1186/1741-7007-7-27\",\n      \"10.1186/1741-7007-7-47\",\n      \"10.1186/1741-7007-9-57\",\n      \"10.1186/1741-7015-11-219\",\n      \"10.1186/1741-7015-9-98\",\n      \"10.1186/1742-2094-8-105\",\n      \"10.1186/1742-2094-8-52\",\n      \"10.1186/1742-2094-9-71\",\n      \"10.1186/1742-4690-10-154\",\n      \"10.1186/1742-4690-3-76\",\n      \"10.1186/1742-4933-6-9\",\n      \"10.1186/1743-422x-2-59\",\n      \"10.1186/1743-422x-7-310\",\n      \"10.1186/1743-8977-7-12\",\n      \"10.1186/1744-8069-10-65\",\n      \"10.1186/1744-8069-5-46\",\n      \"10.1186/1744-8069-5-51\",\n      \"10.1186/1744-8069-8-53\",\n      \"10.1186/1745-6150-3-54\",\n      \"10.1186/1745-6150-4-14\",\n      \"10.1186/1745-6150-5-48\",\n      \"10.1186/1745-6150-7-18\",\n      \"10.1186/1749-8104-2-26\",\n      \"10.1186/1749-8104-3-5\",\n      \"10.1186/1749-8104-5-8\",\n      \"10.1186/1749-8104-7-30\",\n      \"10.1186/1749-8104-8-9\",\n      \"10.1186/1750-1326-6-85\",\n      \"10.1186/1750-2187-5-19\",\n      \"10.1186/1750-2187-7-8\",\n      \"10.1186/1750-2187-8-7\",\n      \"10.1186/1751-0473-5-8\",\n      \"10.1186/1755-8166-3-15\",\n      \"10.1186/1755-8794-1-18\",\n      \"10.1186/1756-0500-3-145\",\n      \"10.1186/1756-0500-5-395\",\n      \"10.1186/1756-0500-7-157\",\n      \"10.1186/1756-6606-2-35\",\n      \"10.1186/1756-6606-4-6\",\n      \"10.1186/1756-8935-5-8\",\n      \"10.1186/1756-8935-7-20\",\n      \"10.1186/1757-2215-6-61\",\n      \"10.1186/1758-2946-3-33\",\n      \"10.1186/1758-5996-3-23\",\n      \"10.1186/1759-8753-3-17\",\n      \"10.1186/1759-8753-5-13\",\n      \"10.1186/1759-8753-5-26\",\n      \"10.1186/1939-8433-5-1\",\n      \"10.1186/2043-9113-2-6\",\n      \"10.1186/2044-5040-3-18\",\n      \"10.1186/2045-8118-10-33\",\n      \"10.1186/2045-9769-3-7\",\n      \"10.1186/2047-2994-1-1\",\n      \"10.1186/2049-3002-1-10\",\n      \"10.1186/ar3257\",\n      \"10.1186/bcr2581\",\n      \"10.1186/bcr733\",\n      \"10.1186/gb-2002-3-8-research0041\",\n      \"10.1186/gb-2003-4-10-231\",\n      \"10.1186/gb-2003-4-9-r60\",\n      \"10.1186/gb-2004-5-2-209\",\n      \"10.1186/gb-2004-5-4-219\",\n      \"10.1186/gb-2004-5-5-r30\",\n      \"10.1186/gb-2008-9-1-r4\",\n      \"10.1186/gb-2008-9-9-r137\",\n      \"10.1186/gb-2009-10-10-r118\",\n      \"10.1186/gb-2009-10-3-r25\",\n      \"10.1186/gb-2009-10-6-r65\",\n      \"10.1186/gb-2011-12-8-r83\",\n      \"10.1186/gb-2012-13-10-r92\",\n      \"10.1186/gb-2012-13-12-252\",\n      \"10.1186/gb-2012-13-5-r39\",\n      \"10.1186/gb-2012-13-9-r49\",\n      \"10.1186/gb-2012-13-9-r50\",\n      \"10.1186/gb-2013-14-11-r128\",\n      \"10.1186/gb-2014-15-4-r65\",\n      \"10.1186/gb-2014-15-5-r82\",\n      \"10.1186/s10194-022-01527-4\",\n      \"10.1186/s11658-019-0162-0\",\n      \"10.1186/s11689-019-9268-y\",\n      \"10.1186/s12199-021-00995-5\",\n      \"10.1186/s12859-015-0654-5\",\n      \"10.1186/s12859-017-1793-7\",\n      \"10.1186/s12859-017-1931-2\",\n      \"10.1186/s12859-017-1934-z\",\n      \"10.1186/s12859-018-2376-y\",\n      \"10.1186/s12859-018-2449-y\",\n      \"10.1186/s12859-022-04674-2\",\n      \"10.1186/s12859-023-05549-w\",\n      \"10.1186/s12859-024-05823-5\",\n      \"10.1186/s12860-016-0104-x\",\n      \"10.1186/s12860-017-0147-7\",\n      \"10.1186/s12860-019-0243-y\",\n      \"10.1186/s12860-021-00343-z\",\n      \"10.1186/s12860-021-00346-w\",\n      \"10.1186/s12861-015-0094-5\",\n      \"10.1186/s12861-015-0095-4\",\n      \"10.1186/s12862-015-0279-3\",\n      \"10.1186/s12862-016-0733-x\",\n      \"10.1186/s12864-015-1280-3\",\n      \"10.1186/s12864-015-1627-9\",\n      \"10.1186/s12864-015-1686-y\",\n      \"10.1186/s12864-015-1786-8\",\n      \"10.1186/s12864-015-1855-z\",\n      \"10.1186/s12864-015-1890-9\",\n      \"10.1186/s12864-015-1897-2\",\n      \"10.1186/s12864-015-2029-8\",\n      \"10.1186/s12864-015-2040-0\",\n      \"10.1186/s12864-015-2291-9\",\n      \"10.1186/s12864-016-2728-9\",\n      \"10.1186/s12864-016-2836-6\",\n      \"10.1186/s12864-016-2847-3\",\n      \"10.1186/s12864-016-2970-1\",\n      \"10.1186/s12864-016-3306-x\",\n      \"10.1186/s12864-016-3448-x\",\n      \"10.1186/s12864-017-3739-x\",\n      \"10.1186/s12864-017-3805-4\",\n      \"10.1186/s12864-017-4100-0\",\n      \"10.1186/s12864-017-4330-1\",\n      \"10.1186/s12864-018-4510-7\",\n      \"10.1186/s12864-018-4516-1\",\n      \"10.1186/s12864-018-4594-0\",\n      \"10.1186/s12864-018-4653-6\",\n      \"10.1186/s12864-018-5207-7\",\n      \"10.1186/s12864-018-5257-x\",\n      \"10.1186/s12864-018-5278-5\",\n      \"10.1186/s12864-019-5450-6\",\n      \"10.1186/s12864-019-5547-y\",\n      \"10.1186/s12864-019-5558-8\",\n      \"10.1186/s12864-019-5576-6\",\n      \"10.1186/s12864-019-5665-6\",\n      \"10.1186/s12864-019-6003-8\",\n      \"10.1186/s12864-019-6075-5\",\n      \"10.1186/s12864-020-07221-6\",\n      \"10.1186/s12864-020-6526-z\",\n      \"10.1186/s12864-020-6551-y\",\n      \"10.1186/s12864-021-07572-8\",\n      \"10.1186/s12864-021-07646-7\",\n      \"10.1186/s12864-021-08152-6\",\n      \"10.1186/s12864-021-08196-8\",\n      \"10.1186/s12864-022-08777-1\",\n      \"10.1186/s12864-022-08788-y\",\n      \"10.1186/s12864-023-09315-3\",\n      \"10.1186/s12864-023-09754-y\",\n      \"10.1186/s12864-024-10068-w\",\n      \"10.1186/s12866-015-0374-z\",\n      \"10.1186/s12866-015-0436-2\",\n      \"10.1186/s12866-015-0530-5\",\n      \"10.1186/s12866-016-0835-z\",\n      \"10.1186/s12866-017-1131-2\",\n      \"10.1186/s12867-019-0120-4\",\n      \"10.1186/s12868-015-0160-8\",\n      \"10.1186/s12868-015-0198-7\",\n      \"10.1186/s12868-017-0377-9\",\n      \"10.1186/s12868-018-0452-x\",\n      \"10.1186/s12870-015-0450-4\",\n      \"10.1186/s12870-015-0550-1\",\n      \"10.1186/s12870-017-1039-x\",\n      \"10.1186/s12870-018-1369-3\",\n      \"10.1186/s12870-019-1647-8\",\n      \"10.1186/s12870-019-1676-3\",\n      \"10.1186/s12870-019-1757-3\",\n      \"10.1186/s12870-020-02759-9\",\n      \"10.1186/s12870-021-02958-y\",\n      \"10.1186/s12870-021-03195-z\",\n      \"10.1186/s12870-022-03892-3\",\n      \"10.1186/s12870-023-04239-2\",\n      \"10.1186/s12870-024-04761-x\",\n      \"10.1186/s12879-014-0733-7\",\n      \"10.1186/s12879-017-2686-0\",\n      \"10.1186/s12881-020-0970-0\",\n      \"10.1186/s12883-024-03558-7\",\n      \"10.1186/s12885-015-1897-2\",\n      \"10.1186/s12885-016-2204-6\",\n      \"10.1186/s12885-017-3107-x\",\n      \"10.1186/s12885-017-3426-y\",\n      \"10.1186/s12885-017-3554-4\",\n      \"10.1186/s12885-017-3636-3\",\n      \"10.1186/s12885-018-5214-8\",\n      \"10.1186/s12885-019-5454-2\",\n      \"10.1186/s12885-019-6323-8\",\n      \"10.1186/s12885-019-6491-6\",\n      \"10.1186/s12885-020-07414-y\",\n      \"10.1186/s12885-021-09048-0\",\n      \"10.1186/s12885-022-09837-1\",\n      \"10.1186/s12885-023-10883-6\",\n      \"10.1186/s12885-023-11017-8\",\n      \"10.1186/s12896-017-0382-1\",\n      \"10.1186/s12896-018-0461-y\",\n      \"10.1186/s12904-020-00679-x\",\n      \"10.1186/s12915-016-0319-5\",\n      \"10.1186/s12915-017-0349-7\",\n      \"10.1186/s12915-017-0381-7\",\n      \"10.1186/s12915-017-0457-4\",\n      \"10.1186/s12915-018-0556-x\",\n      \"10.1186/s12915-019-0646-4\",\n      \"10.1186/s12915-019-0683-z\",\n      \"10.1186/s12915-019-0736-3\",\n      \"10.1186/s12915-020-00885-2\",\n      \"10.1186/s12915-021-01071-8\",\n      \"10.1186/s12915-021-01214-x\",\n      \"10.1186/s12915-023-01646-7\",\n      \"10.1186/s12915-023-01745-5\",\n      \"10.1186/s12915-023-01766-0\",\n      \"10.1186/s12915-024-01831-2\",\n      \"10.1186/s12915-024-01840-1\",\n      \"10.1186/s12915-024-01908-y\",\n      \"10.1186/s12916-019-1469-4\",\n      \"10.1186/s12917-020-02483-4\",\n      \"10.1186/s12917-024-04119-3\",\n      \"10.1186/s12918-017-0496-z\",\n      \"10.1186/s12920-019-0525-4\",\n      \"10.1186/s12920-023-01543-6\",\n      \"10.1186/s12920-024-01853-3\",\n      \"10.1186/s12929-018-0464-y\",\n      \"10.1186/s12929-019-0610-1\",\n      \"10.1186/s12929-020-00651-0\",\n      \"10.1186/s12929-020-00679-2\",\n      \"10.1186/s12929-024-01006-9\",\n      \"10.1186/s12931-017-0544-7\",\n      \"10.1186/s12933-021-01346-y\",\n      \"10.1186/s12934-015-0288-3\",\n      \"10.1186/s12934-015-0293-6\",\n      \"10.1186/s12934-016-0577-5\",\n      \"10.1186/s12934-017-0835-1\",\n      \"10.1186/s12934-018-1009-5\",\n      \"10.1186/s12934-022-01901-6\",\n      \"10.1186/s12935-019-1091-8\",\n      \"10.1186/s12935-020-01476-5\",\n      \"10.1186/s12935-020-01517-z\",\n      \"10.1186/s12935-020-01595-z\",\n      \"10.1186/s12935-020-1158-6\",\n      \"10.1186/s12935-021-02381-1\",\n      \"10.1186/s12935-023-02999-3\",\n      \"10.1186/s12935-023-03095-2\",\n      \"10.1186/s12936-015-0612-8\",\n      \"10.1186/s12936-015-0853-6\",\n      \"10.1186/s12936-015-0912-z\",\n      \"10.1186/s12936-016-1220-y\",\n      \"10.1186/s12936-016-1587-9\",\n      \"10.1186/s12936-017-1731-1\",\n      \"10.1186/s12936-017-1986-6\",\n      \"10.1186/s12936-017-2118-z\",\n      \"10.1186/s12936-017-2123-2\",\n      \"10.1186/s12936-018-2584-y\",\n      \"10.1186/s12936-019-2707-0\",\n      \"10.1186/s12936-019-2968-7\",\n      \"10.1186/s12936-019-3025-2\",\n      \"10.1186/s12936-020-03291-9\",\n      \"10.1186/s12936-020-03415-1\",\n      \"10.1186/s12936-021-03918-5\",\n      \"10.1186/s12936-021-03979-6\",\n      \"10.1186/s12940-021-00761-8\",\n      \"10.1186/s12943-015-0461-7\",\n      \"10.1186/s12943-015-0474-2\",\n      \"10.1186/s12943-018-0765-5\",\n      \"10.1186/s12943-018-0782-4\",\n      \"10.1186/s12943-018-0913-y\",\n      \"10.1186/s12943-019-1062-7\",\n      \"10.1186/s12943-020-01159-9\",\n      \"10.1186/s12943-020-01207-4\",\n      \"10.1186/s12943-020-01234-1\",\n      \"10.1186/s12943-020-01263-w\",\n      \"10.1186/s12943-020-01264-9\",\n      \"10.1186/s12943-021-01313-x\",\n      \"10.1186/s12943-021-01325-7\",\n      \"10.1186/s12943-021-01422-7\",\n      \"10.1186/s12943-021-01431-6\",\n      \"10.1186/s12943-021-01440-5\",\n      \"10.1186/s12943-022-01559-z\",\n      \"10.1186/s12943-022-01629-2\",\n      \"10.1186/s12943-022-01645-2\",\n      \"10.1186/s12943-023-01714-0\",\n      \"10.1186/s12943-023-01826-7\",\n      \"10.1186/s12943-023-01827-6\",\n      \"10.1186/s12943-023-01911-x\",\n      \"10.1186/s12943-024-02000-3\",\n      \"10.1186/s12944-023-01789-0\",\n      \"10.1186/s12950-018-0182-y\",\n      \"10.1186/s12951-020-00696-1\",\n      \"10.1186/s12951-021-00768-w\",\n      \"10.1186/s12951-021-00846-z\",\n      \"10.1186/s12951-022-01619-y\",\n      \"10.1186/s12951-023-02014-x\",\n      \"10.1186/s12957-020-01995-5\",\n      \"10.1186/s12958-015-0063-7\",\n      \"10.1186/s12958-017-0251-8\",\n      \"10.1186/s12958-019-0488-5\",\n      \"10.1186/s12958-019-0506-7\",\n      \"10.1186/s12964-015-0089-7\",\n      \"10.1186/s12964-016-0131-4\",\n      \"10.1186/s12964-018-0259-5\",\n      \"10.1186/s12964-019-0470-z\",\n      \"10.1186/s12964-021-00721-2\",\n      \"10.1186/s12964-021-00774-3\",\n      \"10.1186/s12964-022-00821-7\",\n      \"10.1186/s12964-023-01043-1\",\n      \"10.1186/s12964-024-01645-3\",\n      \"10.1186/s12967-015-0415-2\",\n      \"10.1186/s12967-018-1724-z\",\n      \"10.1186/s12967-019-2071-4\",\n      \"10.1186/s12967-021-02932-0\",\n      \"10.1186/s12967-022-03359-x\",\n      \"10.1186/s12967-022-03479-4\",\n      \"10.1186/s12967-022-03483-8\",\n      \"10.1186/s12967-022-03714-y\",\n      \"10.1186/s12967-023-04013-w\",\n      \"10.1186/s12967-023-04653-y\",\n      \"10.1186/s12967-024-05149-z\",\n      \"10.1186/s12970-014-0064-5\",\n      \"10.1186/s12974-015-0281-0\",\n      \"10.1186/s12974-017-0981-8\",\n      \"10.1186/s12974-017-0997-0\",\n      \"10.1186/s12974-018-1079-7\",\n      \"10.1186/s12974-018-1240-3\",\n      \"10.1186/s12974-019-1443-2\",\n      \"10.1186/s12974-019-1516-2\",\n      \"10.1186/s12974-019-1524-2\",\n      \"10.1186/s12974-019-1639-5\",\n      \"10.1186/s12974-019-1672-4\",\n      \"10.1186/s12974-020-01894-2\",\n      \"10.1186/s12974-020-02009-7\",\n      \"10.1186/s12974-020-02017-7\",\n      \"10.1186/s12974-020-02024-8\",\n      \"10.1186/s12974-021-02124-z\",\n      \"10.1186/s12974-021-02134-x\",\n      \"10.1186/s12974-021-02292-y\",\n      \"10.1186/s12974-022-02397-y\",\n      \"10.1186/s12974-022-02610-y\",\n      \"10.1186/s12974-023-02737-6\",\n      \"10.1186/s12974-023-02745-6\",\n      \"10.1186/s12974-024-03095-7\",\n      \"10.1186/s12974-024-03114-7\",\n      \"10.1186/s12977-018-0443-0\",\n      \"10.1186/s12979-021-00223-2\",\n      \"10.1186/s12986-018-0318-3\",\n      \"10.1186/s12986-019-0394-z\",\n      \"10.1186/s12989-017-0184-6\",\n      \"10.1186/s12989-018-0254-4\",\n      \"10.1186/s12989-018-0287-8\",\n      \"10.1186/s12989-018-0288-7\",\n      \"10.1186/s12989-024-00564-y\",\n      \"10.1186/s12990-015-0025-2\",\n      \"10.1186/s12993-024-00230-5\",\n      \"10.1186/s13002-017-0136-0\",\n      \"10.1186/s13007-018-0353-0\",\n      \"10.1186/s13018-022-03073-w\",\n      \"10.1186/s13018-023-03754-0\",\n      \"10.1186/s13023-014-0162-0\",\n      \"10.1186/s13023-016-0547-3\",\n      \"10.1186/s13023-018-0807-5\",\n      \"10.1186/s13024-021-00443-6\",\n      \"10.1186/s13024-022-00583-3\",\n      \"10.1186/s13024-022-00588-y\",\n      \"10.1186/s13027-023-00503-0\",\n      \"10.1186/s13036-017-0089-9\",\n      \"10.1186/s13036-019-0144-9\",\n      \"10.1186/s13036-021-00262-9\",\n      \"10.1186/s13041-015-0134-x\",\n      \"10.1186/s13041-016-0251-1\",\n      \"10.1186/s13041-017-0303-1\",\n      \"10.1186/s13041-019-0537-1\",\n      \"10.1186/s13041-020-00583-8\",\n      \"10.1186/s13041-021-00793-8\",\n      \"10.1186/s13041-021-00845-z\",\n      \"10.1186/s13041-021-00853-z\",\n      \"10.1186/s13045-017-0462-7\",\n      \"10.1186/s13045-018-0591-7\",\n      \"10.1186/s13045-018-0614-4\",\n      \"10.1186/s13045-018-0621-5\",\n      \"10.1186/s13045-022-01238-y\",\n      \"10.1186/s13045-022-01271-x\",\n      \"10.1186/s13045-022-01292-6\",\n      \"10.1186/s13045-022-01305-4\",\n      \"10.1186/s13045-023-01453-1\",\n      \"10.1186/s13045-024-01524-x\",\n      \"10.1186/s13045-024-01564-3\",\n      \"10.1186/s13046-016-0416-x\",\n      \"10.1186/s13046-017-0650-x\",\n      \"10.1186/s13046-018-0732-4\",\n      \"10.1186/s13046-019-1189-9\",\n      \"10.1186/s13046-019-1214-z\",\n      \"10.1186/s13046-020-01586-y\",\n      \"10.1186/s13046-020-01808-3\",\n      \"10.1186/s13046-020-01820-7\",\n      \"10.1186/s13046-021-01925-7\",\n      \"10.1186/s13046-021-02187-z\",\n      \"10.1186/s13046-021-02220-1\",\n      \"10.1186/s13046-021-02225-w\",\n      \"10.1186/s13046-022-02243-2\",\n      \"10.1186/s13046-022-02251-2\",\n      \"10.1186/s13046-022-02350-0\",\n      \"10.1186/s13046-022-02526-8\",\n      \"10.1186/s13046-023-02710-4\",\n      \"10.1186/s13046-023-02787-x\",\n      \"10.1186/s13046-024-03046-3\",\n      \"10.1186/s13058-015-0571-6\",\n      \"10.1186/s13058-017-0866-x\",\n      \"10.1186/s13058-021-01468-x\",\n      \"10.1186/s13058-021-01472-1\",\n      \"10.1186/s13058-023-01606-7\",\n      \"10.1186/s13059-014-0493-0\",\n      \"10.1186/s13059-014-0550-8\",\n      \"10.1186/s13059-015-0727-9\",\n      \"10.1186/s13059-015-0736-8\",\n      \"10.1186/s13059-015-0863-2\",\n      \"10.1186/s13059-016-0994-0\",\n      \"10.1186/s13059-016-1003-3\",\n      \"10.1186/s13059-016-1057-2\",\n      \"10.1186/s13059-016-1079-9\",\n      \"10.1186/s13059-017-1287-y\",\n      \"10.1186/s13059-017-1345-5\",\n      \"10.1186/s13059-017-1382-0\",\n      \"10.1186/s13059-018-1464-7\",\n      \"10.1186/s13059-018-1596-9\",\n      \"10.1186/s13059-019-1660-0\",\n      \"10.1186/s13059-019-1721-4\",\n      \"10.1186/s13059-019-1756-6\",\n      \"10.1186/s13059-019-1808-y\",\n      \"10.1186/s13059-019-1894-x\",\n      \"10.1186/s13059-019-1896-8\",\n      \"10.1186/s13059-019-1924-8\",\n      \"10.1186/s13059-020-01984-7\",\n      \"10.1186/s13059-020-01996-3\",\n      \"10.1186/s13059-021-02304-3\",\n      \"10.1186/s13059-021-02322-1\",\n      \"10.1186/s13059-021-02389-w\",\n      \"10.1186/s13059-022-02713-y\",\n      \"10.1186/s13059-022-02723-w\",\n      \"10.1186/s13059-022-02730-x\",\n      \"10.1186/s13059-022-02741-8\",\n      \"10.1186/s13059-022-02775-y\",\n      \"10.1186/s13059-023-02899-9\",\n      \"10.1186/s13059-023-02935-8\",\n      \"10.1186/s13059-023-02955-4\",\n      \"10.1186/s13059-023-02990-1\",\n      \"10.1186/s13059-023-03115-4\",\n      \"10.1186/s13059-024-03166-1\",\n      \"10.1186/s13059-024-03169-y\",\n      \"10.1186/s13059-024-03238-2\",\n      \"10.1186/s13059-024-03282-y\",\n      \"10.1186/s13062-015-0061-x\",\n      \"10.1186/s13062-019-0255-8\",\n      \"10.1186/s13064-016-0072-z\",\n      \"10.1186/s13068-021-02005-w\",\n      \"10.1186/s13071-015-0642-7\",\n      \"10.1186/s13071-016-1731-y\",\n      \"10.1186/s13071-016-1905-7\",\n      \"10.1186/s13071-020-04212-0\",\n      \"10.1186/s13071-020-04302-z\",\n      \"10.1186/s13071-020-04320-x\",\n      \"10.1186/s13071-021-04742-1\",\n      \"10.1186/s13071-021-04994-x\",\n      \"10.1186/s13072-015-0009-5\",\n      \"10.1186/s13072-015-0042-4\",\n      \"10.1186/s13072-017-0158-9\",\n      \"10.1186/s13072-019-0275-8\",\n      \"10.1186/s13072-019-0307-4\",\n      \"10.1186/s13072-020-00353-9\",\n      \"10.1186/s13072-021-00432-5\",\n      \"10.1186/s13072-022-00446-7\",\n      \"10.1186/s13072-023-00503-9\",\n      \"10.1186/s13072-024-00533-x\",\n      \"10.1186/s13073-014-0098-y\",\n      \"10.1186/s13073-016-0280-5\",\n      \"10.1186/s13073-016-0315-y\",\n      \"10.1186/s13073-017-0464-7\",\n      \"10.1186/s13073-019-0660-8\",\n      \"10.1186/s13073-020-00805-7\",\n      \"10.1186/s13073-020-00807-5\",\n      \"10.1186/s13073-024-01320-9\",\n      \"10.1186/s13075-020-02349-y\",\n      \"10.1186/s13100-016-0065-9\",\n      \"10.1186/s13100-016-0070-z\",\n      \"10.1186/s13100-017-0103-2\",\n      \"10.1186/s13100-019-0157-4\",\n      \"10.1186/s13104-021-05492-0\",\n      \"10.1186/s13148-015-0161-6\",\n      \"10.1186/s13148-017-0358-y\",\n      \"10.1186/s13148-017-0417-4\",\n      \"10.1186/s13148-018-0587-8\",\n      \"10.1186/s13148-021-01187-2\",\n      \"10.1186/s13195-021-00769-9\",\n      \"10.1186/s13227-019-0137-2\",\n      \"10.1186/s13229-017-0124-1\",\n      \"10.1186/s13229-020-00383-w\",\n      \"10.1186/s13229-023-00540-x\",\n      \"10.1186/s13287-016-0359-3\",\n      \"10.1186/s13287-018-0893-2\",\n      \"10.1186/s13287-019-1270-5\",\n      \"10.1186/s13287-019-1323-9\",\n      \"10.1186/s13287-019-1383-x\",\n      \"10.1186/s13287-019-1459-7\",\n      \"10.1186/s13287-021-02236-6\",\n      \"10.1186/s13287-021-02399-2\",\n      \"10.1186/s13287-021-02406-6\",\n      \"10.1186/s13287-021-02585-2\",\n      \"10.1186/s13287-022-03087-5\",\n      \"10.1186/s13287-023-03381-w\",\n      \"10.1186/s13293-020-00335-2\",\n      \"10.1186/s13293-023-00540-9\",\n      \"10.1186/s13321-016-0129-3\",\n      \"10.1186/s13321-019-0360-9\",\n      \"10.1186/s13321-019-0362-7\",\n      \"10.1186/s13321-023-00688-x\",\n      \"10.1186/s13395-017-0138-6\",\n      \"10.1186/s13568-014-0059-2\",\n      \"10.1186/s13578-015-0006-1\",\n      \"10.1186/s13578-016-0111-9\",\n      \"10.1186/s13578-018-0229-z\",\n      \"10.1186/s13578-021-00549-w\",\n      \"10.1186/s13578-021-00637-x\",\n      \"10.1186/s13578-023-01016-4\",\n      \"10.1186/s13578-023-01063-x\",\n      \"10.1186/s13578-023-01090-8\",\n      \"10.1186/s13578-024-01218-4\",\n      \"10.1186/s13578-024-01224-6\",\n      \"10.1186/s13628-016-0031-4\",\n      \"10.1186/s40035-019-0145-0\",\n      \"10.1186/s40101-020-00251-9\",\n      \"10.1186/s40164-015-0022-1\",\n      \"10.1186/s40164-023-00407-0\",\n      \"10.1186/s40164-024-00522-6\",\n      \"10.1186/s40168-018-0404-9\",\n      \"10.1186/s40168-020-00866-1\",\n      \"10.1186/s40168-020-00990-y\",\n      \"10.1186/s40168-021-01111-z\",\n      \"10.1186/s40168-022-01327-7\",\n      \"10.1186/s40168-023-01501-5\",\n      \"10.1186/s40169-019-0226-9\",\n      \"10.1186/s40170-016-0146-8\",\n      \"10.1186/s40170-016-0158-4\",\n      \"10.1186/s40170-022-00288-7\",\n      \"10.1186/s40246-020-00276-2\",\n      \"10.1186/s40364-020-00230-3\",\n      \"10.1186/s40364-022-00369-1\",\n      \"10.1186/s40364-024-00566-0\",\n      \"10.1186/s40425-016-0204-3\",\n      \"10.1186/s40425-018-0383-1\",\n      \"10.1186/s40425-018-0391-1\",\n      \"10.1186/s40425-019-0565-5\",\n      \"10.1186/s40425-019-0811-x\",\n      \"10.1186/s40478-015-0192-4\",\n      \"10.1186/s40478-016-0341-4\",\n      \"10.1186/s40478-017-0475-z\",\n      \"10.1186/s40478-018-0566-5\",\n      \"10.1186/s40478-018-0611-4\",\n      \"10.1186/s40478-019-0684-8\",\n      \"10.1186/s40478-019-0754-y\",\n      \"10.1186/s40478-020-00928-3\",\n      \"10.1186/s40478-021-01163-0\",\n      \"10.1186/s40643-023-00636-5\",\n      \"10.1186/s40643-024-00752-w\",\n      \"10.1186/s40659-021-00364-0\",\n      \"10.1186/s40679-018-0051-z\",\n      \"10.1186/s40779-015-0039-0\",\n      \"10.1186/s40779-024-00526-7\",\n      \"10.1186/s40824-023-00425-3\",\n      \"10.1186/s41021-020-0148-1\",\n      \"10.1186/s41065-021-00190-0\",\n      \"10.1186/s41073-019-0064-8\",\n      \"10.1186/s41232-022-00212-y\",\n      \"10.1186/s41232-022-00226-6\",\n      \"10.1186/s41232-022-00233-7\",\n      \"10.1186/s41232-022-00241-7\",\n      \"10.1186/s41232-024-00333-6\",\n      \"10.1186/s42269-020-00475-w\",\n      \"10.1186/s42358-023-00321-3\",\n      \"10.1186/s43008-019-0008-4\",\n      \"10.1186/s43008-020-00041-z\",\n      \"10.1186/s43141-020-00069-z\",\n      \"10.1186/s43141-021-00128-z\",\n      \"10.1186/s43141-022-00439-9\",\n      \"10.1186/s43556-022-00072-5\",\n      \"10.1186/scrt292\",\n      \"10.1186/scrt537\",\n      \"10.1189/jlb.0106027\",\n      \"10.1189/jlb.0111044\",\n      \"10.1189/jlb.0205096\",\n      \"10.1189/jlb.0311124\",\n      \"10.1189/jlb.0407216\",\n      \"10.1189/jlb.0412214\",\n      \"10.1189/jlb.0602325\",\n      \"10.1189/jlb.0603252\",\n      \"10.1189/jlb.0911453\",\n      \"10.1189/jlb.1005559\",\n      \"10.1189/jlb.1010550\",\n      \"10.1189/jlb.1105692\",\n      \"10.1189/jlb.1109764\",\n      \"10.1189/jlb.1hi0415-149r\",\n      \"10.1189/jlb.1ta0214-121rr\",\n      \"10.1189/jlb.2a0416-187rr\",\n      \"10.1189/jlb.2mr0216-063r\",\n      \"10.1189/jlb.3ri0116-021r\",\n      \"10.1189/jlb.70.6.941\",\n      \"10.1189/jlb.72.1.101\",\n      \"10.1192/j.eurpsy.2022.124\",\n      \"10.1194/jlr.m091587\",\n      \"10.1196/annals.1324.008\",\n      \"10.1196/annals.1377.016\",\n      \"10.1196/annals.1404.008\",\n      \"10.1196/annals.1443.011\",\n      \"10.1200/edbk_237987\",\n      \"10.1200/edbk_240837\",\n      \"10.1200/edbk_79437\",\n      \"10.1200/jco.1995.13.3.688\",\n      \"10.1200/jco.1999.17.7.2105\",\n      \"10.1200/jco.2009.27.0793\",\n      \"10.1200/jco.2016.71.2513\",\n      \"10.1200/jco.2019.37.15_suppl.2623\",\n      \"10.1201/9780203912065-25\",\n      \"10.1201/9780824743239-10\",\n      \"10.1201/9781003048138-06\",\n      \"10.1201/9781003109242\",\n      \"10.1201/9781420030822.ch30\",\n      \"10.1201/9781420079944\",\n      \"10.1201/9781420079944-c1\",\n      \"10.1201/b17876-4\",\n      \"10.1208/s12248-015-9776-y\",\n      \"10.1208/s12248-016-9894-1\",\n      \"10.1208/s12249-022-02294-w\",\n      \"10.1209/0295-5075/83/46001\",\n      \"10.1209/epl/i2003-00340-1\",\n      \"10.1210/edrv-12-1-14\",\n      \"10.1210/edrv.20.2.0361\",\n      \"10.1210/en.141.7.2309\",\n      \"10.1210/en.2004-1514\",\n      \"10.1210/en.2006-0296\",\n      \"10.1210/en.2007-1155\",\n      \"10.1210/en.2008-0633\",\n      \"10.1210/en.2009-0794\",\n      \"10.1210/en.2010-1298\",\n      \"10.1210/en.2011-1760\",\n      \"10.1210/en.2012-1415\",\n      \"10.1210/en.2014-1040\",\n      \"10.1210/en.2015-1942\",\n      \"10.1210/en.2016-1796\",\n      \"10.1210/en.2018-00990\",\n      \"10.1210/endocr/bqad159\",\n      \"10.1210/jc.2004-1429\",\n      \"10.1210/jc.2005-0202\",\n      \"10.1210/jc.2010-1041\",\n      \"10.1210/jc.2012-2169\",\n      \"10.1210/me.2007-0560\",\n      \"10.1210/me.2009-0094\",\n      \"10.1210/me.2014-1051\",\n      \"10.1210/me.2014-1099\",\n      \"10.1210/mend.10.11.8923462\",\n      \"10.1210/mend.24.10.9994\",\n      \"10.1210/rp.59.1.105\",\n      \"10.1212/wnl.0000000000000855\",\n      \"10.1212/wnl.0b013e3182605801\",\n      \"10.1215/00182702-38-1-189\",\n      \"10.1215/15228517-2006-008\",\n      \"10.1227/01.neu.0000432766.67364.eb\",\n      \"10.1242/dev.000620\",\n      \"10.1242/dev.00182\",\n      \"10.1242/dev.00203\",\n      \"10.1242/dev.003798\",\n      \"10.1242/dev.00487\",\n      \"10.1242/dev.01071\",\n      \"10.1242/dev.014316\",\n      \"10.1242/dev.01438\",\n      \"10.1242/dev.014977\",\n      \"10.1242/dev.01602\",\n      \"10.1242/dev.01613\",\n      \"10.1242/dev.016725\",\n      \"10.1242/dev.01709\",\n      \"10.1242/dev.01913\",\n      \"10.1242/dev.02208\",\n      \"10.1242/dev.02351\",\n      \"10.1242/dev.02598\",\n      \"10.1242/dev.027045\",\n      \"10.1242/dev.02840\",\n      \"10.1242/dev.033910\",\n      \"10.1242/dev.049023\",\n      \"10.1242/dev.049981\",\n      \"10.1242/dev.050195\",\n      \"10.1242/dev.050674\",\n      \"10.1242/dev.050831\",\n      \"10.1242/dev.054114\",\n      \"10.1242/dev.059881\",\n      \"10.1242/dev.060061\",\n      \"10.1242/dev.073007\",\n      \"10.1242/dev.073304\",\n      \"10.1242/dev.076091\",\n      \"10.1242/dev.080002\",\n      \"10.1242/dev.086223\",\n      \"10.1242/dev.086454\",\n      \"10.1242/dev.092163\",\n      \"10.1242/dev.095141\",\n      \"10.1242/dev.096982\",\n      \"10.1242/dev.103036\",\n      \"10.1242/dev.103267\",\n      \"10.1242/dev.106559\",\n      \"10.1242/dev.114033\",\n      \"10.1242/dev.114926\",\n      \"10.1242/dev.115451\",\n      \"10.1242/dev.116996\",\n      \"10.1242/dev.118836\",\n      \"10.1242/dev.119909\",\n      \"10.1242/dev.120287\",\n      \"10.1242/dev.128314\",\n      \"10.1242/dev.129.5.1085\",\n      \"10.1242/dev.129635\",\n      \"10.1242/dev.130633\",\n      \"10.1242/dev.131797\",\n      \"10.1242/dev.132605\",\n      \"10.1242/dev.133900\",\n      \"10.1242/dev.135426\",\n      \"10.1242/dev.135855\",\n      \"10.1242/dev.140855\",\n      \"10.1242/dev.151837\",\n      \"10.1242/dev.152041\",\n      \"10.1242/dev.154229\",\n      \"10.1242/dev.156059\",\n      \"10.1242/dev.161182\",\n      \"10.1242/dev.170274\",\n      \"10.1242/dev.173146\",\n      \"10.1242/dev.174607\",\n      \"10.1242/dev.177022\",\n      \"10.1242/dev.182766\",\n      \"10.1242/dev.188516\",\n      \"10.1242/dev.195941\",\n      \"10.1242/dev.200016\",\n      \"10.1242/dmm.017756\",\n      \"10.1242/dmm.029728\",\n      \"10.1242/dmm.040816\",\n      \"10.1242/dmm.044164\",\n      \"10.1242/jcs.02547\",\n      \"10.1242/jcs.041186\",\n      \"10.1242/jcs.051847\",\n      \"10.1242/jcs.053678\",\n      \"10.1242/jcs.054981\",\n      \"10.1242/jcs.055970\",\n      \"10.1242/jcs.059824\",\n      \"10.1242/jcs.066696\",\n      \"10.1242/jcs.066738\",\n      \"10.1242/jcs.093567\",\n      \"10.1242/jcs.112151\",\n      \"10.1242/jcs.115.4.827\",\n      \"10.1242/jcs.116392\",\n      \"10.1242/jcs.138537\",\n      \"10.1242/jcs.140996\",\n      \"10.1242/jcs.149203\",\n      \"10.1242/jcs.152207\",\n      \"10.1242/jcs.171116\",\n      \"10.1242/jcs.172056\",\n      \"10.1242/jcs.178129\",\n      \"10.1242/jcs.181024\",\n      \"10.1242/jcs.182469\",\n      \"10.1242/jcs.183723\",\n      \"10.1242/jcs.192831\",\n      \"10.1242/jcs.194779\",\n      \"10.1242/jcs.196881\",\n      \"10.1242/jcs.209627\",\n      \"10.1242/jcs.211110\",\n      \"10.1242/jcs.218479\",\n      \"10.1242/jcs.246090\",\n      \"10.1242/jcs.247221\",\n      \"10.1242/jcs.259535\",\n      \"10.1242/jcs.261156\",\n      \"10.1242/jcs.96.3.537\",\n      \"10.1242/jeb.00241\",\n      \"10.1242/jeb.01319\",\n      \"10.1242/jeb.024109\",\n      \"10.1242/jeb.024224\",\n      \"10.1242/jeb.030007\",\n      \"10.1242/jeb.030668\",\n      \"10.1242/jeb.058305\",\n      \"10.1242/jeb.107078\",\n      \"10.1242/jeb.127829\",\n      \"10.1242/jeb.154153\",\n      \"10.1242/jeb.169466\",\n      \"10.1242/jeb.191973\",\n      \"10.1242/jeb.201129\",\n      \"10.1245/s10434-014-3629-2\",\n      \"10.1248/bpb.30.1246\",\n      \"10.1248/bpb.b21-00218\",\n      \"10.1249/01.mss.0000764844.45915.86\",\n      \"10.1253/circj.cj-16-0924\",\n      \"10.1253/circj.cj-18-1180\",\n      \"10.1258/ebm.2009.009281\",\n      \"10.1261/rna.033019.112\",\n      \"10.1261/rna.034181.112\",\n      \"10.1261/rna.034207.112\",\n      \"10.1261/rna.047910.114\",\n      \"10.1261/rna.071720.119\",\n      \"10.1261/rna.076588.120\",\n      \"10.1261/rna.078926.121\",\n      \"10.1261/rna.078994.121\",\n      \"10.1261/rna.079096.121\",\n      \"10.1261/rna.079149.122\",\n      \"10.1261/rna.1792109\",\n      \"10.1261/rna.1869710\",\n      \"10.1261/rna.2017210\",\n      \"10.1261/rna.2192803\",\n      \"10.1261/rna.2307206\",\n      \"10.1261/rna.336807\",\n      \"10.1261/rna.457207\",\n      \"10.1261/rna.800308\",\n      \"10.1261/rna.876308\",\n      \"10.1262/jrd.2018-024\",\n      \"10.12681/mms.1332\",\n      \"10.12681/mms.15549\",\n      \"10.12688/f1000research.15021.1\",\n      \"10.12688/f1000research.17584.1\",\n      \"10.12688/f1000research.24956.1\",\n      \"10.12688/wellcomeopenres.10011.1\",\n      \"10.12688/wellcomeopenres.16061.1\",\n      \"10.12688/wellcomeopenres.16834.1\",\n      \"10.1270/jsbbs.19097\",\n      \"10.1270/jsbbs.63.104\",\n      \"10.12703/p6-13\",\n      \"10.12703/p7-48\",\n      \"10.12703/r/10-3\",\n      \"10.12703/r/10-71\",\n      \"10.1271/bbb.66.1\",\n      \"10.1289/ehp.00108s3511\",\n      \"10.1289/ehp.1002835\",\n      \"10.1289/ehp.1002986\",\n      \"10.1289/ehp.1003101\",\n      \"10.1289/ehp.1003316\",\n      \"10.1289/ehp.1206187\",\n      \"10.1289/ehp.1306560\",\n      \"10.1289/ehp.1408133\",\n      \"10.1289/ehp5975\",\n      \"10.1292/jvms.20-0738\",\n      \"10.13005/bpj/1759\",\n      \"10.13052/jsame2245-4551.7.003\",\n      \"10.1309/42f0-0d0d-jd0j-5edt\",\n      \"10.13104/imri.2020.24.1.30\",\n      \"10.1353/pbm.2011.0032\",\n      \"10.1353/pbm.2014.0006\",\n      \"10.1353/wvh.2010.0012\",\n      \"10.1354/vp.41-1-37\",\n      \"10.1359/jbmr.2001.16.1.10\",\n      \"10.1359/jbmr.2001.16.2.328\",\n      \"10.1369/0022155415581689\",\n      \"10.1371/journal.pbio.0000005\",\n      \"10.1371/journal.pbio.0030007\",\n      \"10.1371/journal.pbio.0030150\",\n      \"10.1371/journal.pbio.0030170\",\n      \"10.1371/journal.pbio.0030272\",\n      \"10.1371/journal.pbio.0030277\",\n      \"10.1371/journal.pbio.0040010\",\n      \"10.1371/journal.pbio.0050005\",\n      \"10.1371/journal.pbio.0050304\",\n      \"10.1371/journal.pbio.0060245\",\n      \"10.1371/journal.pbio.0060256\",\n      \"10.1371/journal.pbio.0060272\",\n      \"10.1371/journal.pbio.1000098\",\n      \"10.1371/journal.pbio.1000460\",\n      \"10.1371/journal.pbio.1000506\",\n      \"10.1371/journal.pbio.1000557\",\n      \"10.1371/journal.pbio.1000592\",\n      \"10.1371/journal.pbio.1001379\",\n      \"10.1371/journal.pbio.1001448\",\n      \"10.1371/journal.pbio.1001452\",\n      \"10.1371/journal.pbio.1001852\",\n      \"10.1371/journal.pbio.1002045\",\n      \"10.1371/journal.pbio.1002412\",\n      \"10.1371/journal.pbio.1002533\",\n      \"10.1371/journal.pbio.2000640\",\n      \"10.1371/journal.pbio.2001333\",\n      \"10.1371/journal.pbio.2001392\",\n      \"10.1371/journal.pbio.2002702\",\n      \"10.1371/journal.pbio.2004328\",\n      \"10.1371/journal.pbio.2004880\",\n      \"10.1371/journal.pbio.2006347\",\n      \"10.1371/journal.pbio.2007044\",\n      \"10.1371/journal.pbio.3000171\",\n      \"10.1371/journal.pbio.3000365\",\n      \"10.1371/journal.pbio.3000467\",\n      \"10.1371/journal.pbio.3000582\",\n      \"10.1371/journal.pbio.3000677\",\n      \"10.1371/journal.pbio.3000711\",\n      \"10.1371/journal.pbio.3000976\",\n      \"10.1371/journal.pbio.3001424\",\n      \"10.1371/journal.pbio.3001563\",\n      \"10.1371/journal.pbio.3001584\",\n      \"10.1371/journal.pbio.3001644\",\n      \"10.1371/journal.pbio.3001838\",\n      \"10.1371/journal.pbio.3001890\",\n      \"10.1371/journal.pbio.3002062\",\n      \"10.1371/journal.pbio.3002365\",\n      \"10.1371/journal.pbio.3002418\",\n      \"10.1371/journal.pbio.3002573\",\n      \"10.1371/journal.pbio.3002616\",\n      \"10.1371/journal.pcbi.0010022\",\n      \"10.1371/journal.pcbi.0010042\",\n      \"10.1371/journal.pcbi.0020133\",\n      \"10.1371/journal.pcbi.0030007.eor\",\n      \"10.1371/journal.pcbi.0030084\",\n      \"10.1371/journal.pcbi.0030219\",\n      \"10.1371/journal.pcbi.1000092\",\n      \"10.1371/journal.pcbi.1000343\",\n      \"10.1371/journal.pcbi.1000360\",\n      \"10.1371/journal.pcbi.1000531\",\n      \"10.1371/journal.pcbi.1000600\",\n      \"10.1371/journal.pcbi.1000605\",\n      \"10.1371/journal.pcbi.1000694\",\n      \"10.1371/journal.pcbi.1000861\",\n      \"10.1371/journal.pcbi.1001038\",\n      \"10.1371/journal.pcbi.1002195\",\n      \"10.1371/journal.pcbi.1002505\",\n      \"10.1371/journal.pcbi.1003072\",\n      \"10.1371/journal.pcbi.1003392\",\n      \"10.1371/journal.pcbi.1003731\",\n      \"10.1371/journal.pcbi.1004805\",\n      \"10.1371/journal.pcbi.1006000\",\n      \"10.1371/journal.pcbi.1006733\",\n      \"10.1371/journal.pcbi.1007417\",\n      \"10.1371/journal.pcbi.1007468\",\n      \"10.1371/journal.pcbi.1007480\",\n      \"10.1371/journal.pcbi.1007991\",\n      \"10.1371/journal.pcbi.1008103\",\n      \"10.1371/journal.pcbi.1008790\",\n      \"10.1371/journal.pcbi.1008955\",\n      \"10.1371/journal.pcbi.1008983\",\n      \"10.1371/journal.pcbi.1009400\",\n      \"10.1371/journal.pcbi.1010483\",\n      \"10.1371/journal.pcbi.1010923\",\n      \"10.1371/journal.pcbi.1011895\",\n      \"10.1371/journal.pgen.0010024\",\n      \"10.1371/journal.pgen.0020052\",\n      \"10.1371/journal.pgen.0030136.eor\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1000235\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1000242\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1000278\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1000325\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1000330\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1000671\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1000732\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1000778\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1001205\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1001222\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1001274\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1001284\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1001287\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1001290\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1002277\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1002364\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1002384\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1002443\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1002648\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1002736\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1002931\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1003276\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1003277\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1003497\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1003577\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1003586\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1003606\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1003612\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1003674\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1003679\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1003753\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1003896\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1004110\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1004250\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1004291\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1004544\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1004618\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1004624\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1004638\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1004674\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1004757\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1004857\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1004897\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1005175\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1005251\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1005406\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1005601\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1005769\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1005857\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1005969\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1005994\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1006339\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1006433\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1006570\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1006602\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1006660\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1006670\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1006946\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1006994\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1007348\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1007453\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1007479\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1007487\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1007653\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1007701\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1007702\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1007776\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1007929\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1008160\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1008192\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1008221\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1008444\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1008525\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1008866\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1008968\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1009001\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1009205\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1009227\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1009461\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1009516\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1009663\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1009708\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1009807\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1009991\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1010020\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1010227\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1010245\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1010282\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1010729\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1010809\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1011175\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1011235\",\n      \"10.1371/journal.pmed.0050137\",\n      \"10.1371/journal.pmed.1001169\",\n      \"10.1371/journal.pmed.1004301\",\n      \"10.1371/journal.pntd.0007819\",\n      \"10.1371/journal.pntd.0008590\",\n      \"10.1371/journal.pntd.0008613\",\n      \"10.1371/journal.pntd.0010802\",\n      \"10.1371/journal.pone.0000203\",\n      \"10.1371/journal.pone.0000388\",\n      \"10.1371/journal.pone.0000617\",\n      \"10.1371/journal.pone.0000954\",\n      \"10.1371/journal.pone.0000960\",\n      \"10.1371/journal.pone.0001185\",\n      \"10.1371/journal.pone.0001570\",\n      \"10.1371/journal.pone.0001710\",\n      \"10.1371/journal.pone.0001813\",\n      \"10.1371/journal.pone.0001855\",\n      \"10.1371/journal.pone.0002727\",\n      \"10.1371/journal.pone.0003067\",\n      \"10.1371/journal.pone.0003440\",\n      \"10.1371/journal.pone.0003647\",\n      \"10.1371/journal.pone.0004008\",\n      \"10.1371/journal.pone.0004642\",\n      \"10.1371/journal.pone.0005360\",\n      \"10.1371/journal.pone.0005464\",\n      \"10.1371/journal.pone.0006846\",\n      \"10.1371/journal.pone.0008104\",\n      \"10.1371/journal.pone.0008410\",\n      \"10.1371/journal.pone.0008557\",\n      \"10.1371/journal.pone.0008658\",\n      \"10.1371/journal.pone.0008809\",\n      \"10.1371/journal.pone.0009059\",\n      \"10.1371/journal.pone.0009071\",\n      \"10.1371/journal.pone.0009198\",\n      \"10.1371/journal.pone.0009308\",\n      \"10.1371/journal.pone.0009490\",\n      \"10.1371/journal.pone.0009591\",\n      \"10.1371/journal.pone.0010547\",\n      \"10.1371/journal.pone.0010803\",\n      \"10.1371/journal.pone.0011144\",\n      \"10.1371/journal.pone.0011358\",\n      \"10.1371/journal.pone.0011503\",\n      \"10.1371/journal.pone.0011879\",\n      \"10.1371/journal.pone.0011882\",\n      \"10.1371/journal.pone.0012018\",\n      \"10.1371/journal.pone.0012470\",\n      \"10.1371/journal.pone.0012506\",\n      \"10.1371/journal.pone.0012996\",\n      \"10.1371/journal.pone.0013359\",\n      \"10.1371/journal.pone.0013553\",\n      \"10.1371/journal.pone.0013615\",\n      \"10.1371/journal.pone.0013952\",\n      \"10.1371/journal.pone.0014500\",\n      \"10.1371/journal.pone.0015392\",\n      \"10.1371/journal.pone.0015454\",\n      \"10.1371/journal.pone.0015583\",\n      \"10.1371/journal.pone.0015860\",\n      \"10.1371/journal.pone.0016113\",\n      \"10.1371/journal.pone.0016195\",\n      \"10.1371/journal.pone.0016222\",\n      \"10.1371/journal.pone.0016372\",\n      \"10.1371/journal.pone.0017600\",\n      \"10.1371/journal.pone.0018431\",\n      \"10.1371/journal.pone.0018564\",\n      \"10.1371/journal.pone.0019757\",\n      \"10.1371/journal.pone.0019826\",\n      \"10.1371/journal.pone.0020059\",\n      \"10.1371/journal.pone.0020145\",\n      \"10.1371/journal.pone.0020230\",\n      \"10.1371/journal.pone.0021729\",\n      \"10.1371/journal.pone.0022593\",\n      \"10.1371/journal.pone.0023239\",\n      \"10.1371/journal.pone.0023367\",\n      \"10.1371/journal.pone.0023747\",\n      \"10.1371/journal.pone.0024469\",\n      \"10.1371/journal.pone.0024559\",\n      \"10.1371/journal.pone.0024852\",\n      \"10.1371/journal.pone.0025211\",\n      \"10.1371/journal.pone.0025294\",\n      \"10.1371/journal.pone.0025467\",\n      \"10.1371/journal.pone.0025760\",\n      \"10.1371/journal.pone.0026011\",\n      \"10.1371/journal.pone.0026179\",\n      \"10.1371/journal.pone.0026229\",\n      \"10.1371/journal.pone.0027513\",\n      \"10.1371/journal.pone.0028769\",\n      \"10.1371/journal.pone.0029801\",\n      \"10.1371/journal.pone.0030045\",\n      \"10.1371/journal.pone.0030313\",\n      \"10.1371/journal.pone.0030518\",\n      \"10.1371/journal.pone.0031039\",\n      \"10.1371/journal.pone.0031442\",\n      \"10.1371/journal.pone.0031633\",\n      \"10.1371/journal.pone.0031692\",\n      \"10.1371/journal.pone.0031756\",\n      \"10.1371/journal.pone.0033351\",\n      \"10.1371/journal.pone.0033596\",\n      \"10.1371/journal.pone.0033698\",\n      \"10.1371/journal.pone.0034238\",\n      \"10.1371/journal.pone.0034541\",\n      \"10.1371/journal.pone.0035084\",\n      \"10.1371/journal.pone.0035264\",\n      \"10.1371/journal.pone.0035592\",\n      \"10.1371/journal.pone.0036754\",\n      \"10.1371/journal.pone.0037345\",\n      \"10.1371/journal.pone.0038544\",\n      \"10.1371/journal.pone.0038727\",\n      \"10.1371/journal.pone.0038906\",\n      \"10.1371/journal.pone.0039302\",\n      \"10.1371/journal.pone.0039754\",\n      \"10.1371/journal.pone.0039836\",\n      \"10.1371/journal.pone.0040451\",\n      \"10.1371/journal.pone.0040739\",\n      \"10.1371/journal.pone.0040914\",\n      \"10.1371/journal.pone.0041029\",\n      \"10.1371/journal.pone.0042513\",\n      \"10.1371/journal.pone.0045399\",\n      \"10.1371/journal.pone.0046224\",\n      \"10.1371/journal.pone.0046312\",\n      \"10.1371/journal.pone.0046984\",\n      \"10.1371/journal.pone.0046989\",\n      \"10.1371/journal.pone.0047867\",\n      \"10.1371/journal.pone.0047892\",\n      \"10.1371/journal.pone.0050018\",\n      \"10.1371/journal.pone.0054514\",\n      \"10.1371/journal.pone.0054710\",\n      \"10.1371/journal.pone.0055390\",\n      \"10.1371/journal.pone.0055566\",\n      \"10.1371/journal.pone.0055857\",\n      \"10.1371/journal.pone.0056401\",\n      \"10.1371/journal.pone.0056529\",\n      \"10.1371/journal.pone.0059250\",\n      \"10.1371/journal.pone.0059616\",\n      \"10.1371/journal.pone.0059976\",\n      \"10.1371/journal.pone.0060907\",\n      \"10.1371/journal.pone.0062064\",\n      \"10.1371/journal.pone.0062693\",\n      \"10.1371/journal.pone.0062952\",\n      \"10.1371/journal.pone.0064128\",\n      \"10.1371/journal.pone.0064160\",\n      \"10.1371/journal.pone.0064451\",\n      \"10.1371/journal.pone.0065928\",\n      \"10.1371/journal.pone.0066584\",\n      \"10.1371/journal.pone.0066687\",\n      \"10.1371/journal.pone.0069439\",\n      \"10.1371/journal.pone.0071152\",\n      \"10.1371/journal.pone.0071535\",\n      \"10.1371/journal.pone.0072439\",\n      \"10.1371/journal.pone.0074423\",\n      \"10.1371/journal.pone.0075125\",\n      \"10.1371/journal.pone.0077568\",\n      \"10.1371/journal.pone.0078045\",\n      \"10.1371/journal.pone.0078128\",\n      \"10.1371/journal.pone.0082295\",\n      \"10.1371/journal.pone.0084692\",\n      \"10.1371/journal.pone.0084922\",\n      \"10.1371/journal.pone.0085699\",\n      \"10.1371/journal.pone.0086322\",\n      \"10.1371/journal.pone.0086679\",\n      \"10.1371/journal.pone.0087336\",\n      \"10.1371/journal.pone.0087518\",\n      \"10.1371/journal.pone.0087609\",\n      \"10.1371/journal.pone.0089335\",\n      \"10.1371/journal.pone.0090855\",\n      \"10.1371/journal.pone.0093431\",\n      \"10.1371/journal.pone.0094327\",\n      \"10.1371/journal.pone.0094336\",\n      \"10.1371/journal.pone.0096918\",\n      \"10.1371/journal.pone.0096923\",\n      \"10.1371/journal.pone.0097025\",\n      \"10.1371/journal.pone.0099168\",\n      \"10.1371/journal.pone.0101771\",\n      \"10.1371/journal.pone.0103030\",\n      \"10.1371/journal.pone.0103307\",\n      \"10.1371/journal.pone.0103930\",\n      \"10.1371/journal.pone.0104182\",\n      \"10.1371/journal.pone.0105323\",\n      \"10.1371/journal.pone.0107209\",\n      \"10.1371/journal.pone.0108217\",\n      \"10.1371/journal.pone.0108233\",\n      \"10.1371/journal.pone.0109005\",\n      \"10.1371/journal.pone.0109292\",\n      \"10.1371/journal.pone.0112375\",\n      \"10.1371/journal.pone.0112963\",\n      \"10.1371/journal.pone.0114401\",\n      \"10.1371/journal.pone.0114485\",\n      \"10.1371/journal.pone.0115147\",\n      \"10.1371/journal.pone.0115369\",\n      \"10.1371/journal.pone.0115635\",\n      \"10.1371/journal.pone.0116473\",\n      \"10.1371/journal.pone.0116646\",\n      \"10.1371/journal.pone.0116882\",\n      \"10.1371/journal.pone.0117158\",\n      \"10.1371/journal.pone.0118557\",\n      \"10.1371/journal.pone.0118865\",\n      \"10.1371/journal.pone.0120929\",\n      \"10.1371/journal.pone.0121893\",\n      \"10.1371/journal.pone.0123563\",\n      \"10.1371/journal.pone.0124333\",\n      \"10.1371/journal.pone.0124397\",\n      \"10.1371/journal.pone.0124401\",\n      \"10.1371/journal.pone.0124633\",\n      \"10.1371/journal.pone.0124837\",\n      \"10.1371/journal.pone.0125628\",\n      \"10.1371/journal.pone.0126007\",\n      \"10.1371/journal.pone.0126747\",\n      \"10.1371/journal.pone.0126765\",\n      \"10.1371/journal.pone.0126955\",\n      \"10.1371/journal.pone.0129744\",\n      \"10.1371/journal.pone.0130000\",\n      \"10.1371/journal.pone.0130532\",\n      \"10.1371/journal.pone.0131242\",\n      \"10.1371/journal.pone.0133389\",\n      \"10.1371/journal.pone.0134458\",\n      \"10.1371/journal.pone.0134999\",\n      \"10.1371/journal.pone.0135493\",\n      \"10.1371/journal.pone.0135686\",\n      \"10.1371/journal.pone.0136967\",\n      \"10.1371/journal.pone.0138683\",\n      \"10.1371/journal.pone.0140489\",\n      \"10.1371/journal.pone.0141067\",\n      \"10.1371/journal.pone.0144810\",\n      \"10.1371/journal.pone.0145169\",\n      \"10.1371/journal.pone.0145225\",\n      \"10.1371/journal.pone.0145342\",\n      \"10.1371/journal.pone.0147256\",\n      \"10.1371/journal.pone.0147366\",\n      \"10.1371/journal.pone.0148025\",\n      \"10.1371/journal.pone.0150360\",\n      \"10.1371/journal.pone.0150441\",\n      \"10.1371/journal.pone.0150758\",\n      \"10.1371/journal.pone.0150858\",\n      \"10.1371/journal.pone.0151955\",\n      \"10.1371/journal.pone.0153304\",\n      \"10.1371/journal.pone.0154531\",\n      \"10.1371/journal.pone.0154722\",\n      \"10.1371/journal.pone.0155522\",\n      \"10.1371/journal.pone.0157049\",\n      \"10.1371/journal.pone.0158195\",\n      \"10.1371/journal.pone.0159449\",\n      \"10.1371/journal.pone.0159539\",\n      \"10.1371/journal.pone.0160751\",\n      \"10.1371/journal.pone.0161307\",\n      \"10.1371/journal.pone.0163555\",\n      \"10.1371/journal.pone.0164471\",\n      \"10.1371/journal.pone.0164557\",\n      \"10.1371/journal.pone.0167145\",\n      \"10.1371/journal.pone.0170282\",\n      \"10.1371/journal.pone.0171312\",\n      \"10.1371/journal.pone.0172654\",\n      \"10.1371/journal.pone.0175903\",\n      \"10.1371/journal.pone.0177561\",\n      \"10.1371/journal.pone.0179431\",\n      \"10.1371/journal.pone.0181490\",\n      \"10.1371/journal.pone.0181784\",\n      \"10.1371/journal.pone.0183346\",\n      \"10.1371/journal.pone.0183463\",\n      \"10.1371/journal.pone.0186433\",\n      \"10.1371/journal.pone.0188112\",\n      \"10.1371/journal.pone.0194913\",\n      \"10.1371/journal.pone.0196153\",\n      \"10.1371/journal.pone.0197825\",\n      \"10.1371/journal.pone.0198744\",\n      \"10.1371/journal.pone.0199154\",\n      \"10.1371/journal.pone.0199274\",\n      \"10.1371/journal.pone.0199288\",\n      \"10.1371/journal.pone.0199392\",\n      \"10.1371/journal.pone.0200835\",\n      \"10.1371/journal.pone.0201848\",\n      \"10.1371/journal.pone.0201961\",\n      \"10.1371/journal.pone.0202287\",\n      \"10.1371/journal.pone.0202323\",\n      \"10.1371/journal.pone.0204538\",\n      \"10.1371/journal.pone.0205638\",\n      \"10.1371/journal.pone.0207234\",\n      \"10.1371/journal.pone.0207948\",\n      \"10.1371/journal.pone.0210352\",\n      \"10.1371/journal.pone.0217941\",\n      \"10.1371/journal.pone.0218505\",\n      \"10.1371/journal.pone.0224650\",\n      \"10.1371/journal.pone.0225617\",\n      \"10.1371/journal.pone.0226602\",\n      \"10.1371/journal.pone.0227102\",\n      \"10.1371/journal.pone.0232629\",\n      \"10.1371/journal.pone.0233789\",\n      \"10.1371/journal.pone.0235863\",\n      \"10.1371/journal.pone.0238121\",\n      \"10.1371/journal.pone.0239792\",\n      \"10.1371/journal.pone.0241006\",\n      \"10.1371/journal.pone.0243014\",\n      \"10.1371/journal.pone.0244768\",\n      \"10.1371/journal.pone.0247858\",\n      \"10.1371/journal.pone.0257076\",\n      \"10.1371/journal.pone.0259100\",\n      \"10.1371/journal.pone.0259871\",\n      \"10.1371/journal.pone.0260514\",\n      \"10.1371/journal.pone.0261047\",\n      \"10.1371/journal.pone.0264353\",\n      \"10.1371/journal.pone.0266250\",\n      \"10.1371/journal.pone.0269847\",\n      \"10.1371/journal.pone.0270380\",\n      \"10.1371/journal.pone.0272364\",\n      \"10.1371/journal.pone.0275279\",\n      \"10.1371/journal.pone.0285660\",\n      \"10.1371/journal.pone.0286435\",\n      \"10.1371/journal.pone.0290360\",\n      \"10.1371/journal.pone.0291052\",\n      \"10.1371/journal.pone.0293263\",\n      \"10.1371/journal.pone.0295412\",\n      \"10.1371/journal.ppat.1000004\",\n      \"10.1371/journal.ppat.1000121\",\n      \"10.1371/journal.ppat.1000343\",\n      \"10.1371/journal.ppat.1000458\",\n      \"10.1371/journal.ppat.1000644\",\n      \"10.1371/journal.ppat.1000767\",\n      \"10.1371/journal.ppat.1000912\",\n      \"10.1371/journal.ppat.1001020\",\n      \"10.1371/journal.ppat.1001143\",\n      \"10.1371/journal.ppat.1001309\",\n      \"10.1371/journal.ppat.1002217\",\n      \"10.1371/journal.ppat.1002338\",\n      \"10.1371/journal.ppat.1002342\",\n      \"10.1371/journal.ppat.1002389\",\n      \"10.1371/journal.ppat.1002415\",\n      \"10.1371/journal.ppat.1002689\",\n      \"10.1371/journal.ppat.1002964\",\n      \"10.1371/journal.ppat.1003407\",\n      \"10.1371/journal.ppat.1003864\",\n      \"10.1371/journal.ppat.1003928\",\n      \"10.1371/journal.ppat.1004165\",\n      \"10.1371/journal.ppat.1004231\",\n      \"10.1371/journal.ppat.1004691\",\n      \"10.1371/journal.ppat.1004757\",\n      \"10.1371/journal.ppat.1004871\",\n      \"10.1371/journal.ppat.1005048\",\n      \"10.1371/journal.ppat.1005388\",\n      \"10.1371/journal.ppat.1005398\",\n      \"10.1371/journal.ppat.1005538\",\n      \"10.1371/journal.ppat.1005738\",\n      \"10.1371/journal.ppat.1006874\",\n      \"10.1371/journal.ppat.1006930\",\n      \"10.1371/journal.ppat.1007030\",\n      \"10.1371/journal.ppat.1007060\",\n      \"10.1371/journal.ppat.1007226\",\n      \"10.1371/journal.ppat.1007364\",\n      \"10.1371/journal.ppat.1007371\",\n      \"10.1371/journal.ppat.1007527\",\n      \"10.1371/journal.ppat.1007592\",\n      \"10.1371/journal.ppat.1007611\",\n      \"10.1371/journal.ppat.1007715\",\n      \"10.1371/journal.ppat.1007855\",\n      \"10.1371/journal.ppat.1007906\",\n      \"10.1371/journal.ppat.1007936\",\n      \"10.1371/journal.ppat.1008029\",\n      \"10.1371/journal.ppat.1008282\",\n      \"10.1371/journal.ppat.1008397\",\n      \"10.1371/journal.ppat.1008656\",\n      \"10.1371/journal.ppat.1008794\",\n      \"10.1371/journal.ppat.1008822\",\n      \"10.1371/journal.ppat.1008995\",\n      \"10.1371/journal.ppat.1009595\",\n      \"10.1371/journal.ppat.1009772\",\n      \"10.1371/journal.ppat.1009802\",\n      \"10.1371/journal.ppat.1009859\",\n      \"10.1371/journal.ppat.1010083\",\n      \"10.1371/journal.ppat.1010251\",\n      \"10.1371/journal.ppat.1010260\",\n      \"10.1371/journal.ppat.1010951\",\n      \"10.1371/journal.ppat.1011088\",\n      \"10.1371/journal.ppat.1011211\",\n      \"10.1371/journal.ppat.1011363\",\n      \"10.1371/journal.ppat.1011468\",\n      \"10.1371/journal.ppat.1011697\",\n      \"10.1371/journal.ppat.1011804\",\n      \"10.1371/journal.ppat.1011901\",\n      \"10.1371/journal.ppat.1012218\",\n      \"10.1371/journal.ppat.1012281\",\n      \"10.1379/csc-117r.1\",\n      \"10.1385/1-59259-070-5:23\",\n      \"10.1385/1-59259-895-1:255\",\n      \"10.1385/1-59745-046-4:13\",\n      \"10.1385/nmm:7:1-2:051\",\n      \"10.1387/ijdb.092942mk\",\n      \"10.1387/ijdb.103106gs\",\n      \"10.1387/ijdb.130189wf\",\n      \"10.14201/gredos.76539\",\n      \"10.14202/vetworld.2016.705-709\",\n      \"10.14202/vetworld.2018.1720-1724\",\n      \"10.14264/uql.2015.970\",\n      \"10.14293/s2199-1006.1.sor-.pprduyu.v1\",\n      \"10.14302/issn.2578-8590.ipj-17-1910\",\n      \"10.14309/ctg.0000000000000052\",\n      \"10.14411/eje.2011.036\",\n      \"10.14418/wes01.3.86\",\n      \"10.14679/2101\",\n      \"10.14711/thesis-991012753766003412\",\n      \"10.14711/thesis-b1514880\",\n      \"10.14715/cmb/2019.65.5.12\",\n      \"10.14806/ej.17.1.200\",\n      \"10.14814/phy2.13307\",\n      \"10.1504/ijdmb.2009.029205\",\n      \"10.1515/9783110278965.173\",\n      \"10.1515/acph-2016-0006\",\n      \"10.1515/bc.2011.066\",\n      \"10.1515/bmc-2015-0031\",\n      \"10.1515/bmc-2017-0011\",\n      \"10.1515/hsz-2013-0163\",\n      \"10.1515/hsz-2016-0176\",\n      \"10.1515/hsz-2019-0279\",\n      \"10.1515/hsz-2019-0330\",\n      \"10.1515/hsz-2019-0344\",\n      \"10.1515/hsz-2020-0262\",\n      \"10.1515/hsz-2020-0270\",\n      \"10.1515/hsz-2022-0261\",\n      \"10.1515/labmed-2017-0138\",\n      \"10.1515/medgen-2021-2073\",\n      \"10.1515/medgen-2023-2056\",\n      \"10.1515/nano.0034.00079\",\n      \"10.1515/nf-2004-0305\",\n      \"10.1515/ntrev-2020-0089\",\n      \"10.1515/opag-2020-0026\",\n      \"10.1515/pac-2019-0106\",\n      \"10.1515/revneuro.2006.17.4.403\",\n      \"10.1515/zkri-2017-2066\",\n      \"10.1515/znc-1992-9-1001\",\n      \"10.1517/13543776.2012.669375\",\n      \"10.1517/13543784.17.2.145\",\n      \"10.1517/13543784.2011.573785\",\n      \"10.1517/13543784.2011.627853\",\n      \"10.1517/14712598.2015.1009889\",\n      \"10.1517/14728214.12.3.479\",\n      \"10.1517/14728214.2011.644786\",\n      \"10.1517/14728214.8.2.537\",\n      \"10.1517/14728222.11.7.967\",\n      \"10.1517/14728222.2015.1025753\",\n      \"10.1517/17425255.2012.701617\",\n      \"10.1517/17460441.2013.752812\",\n      \"10.15212/bioi-2021-0032\",\n      \"10.1523/eneuro.0018-19.2019\",\n      \"10.1523/eneuro.0029-21.2021\",\n      \"10.1523/eneuro.0103-22.2022\",\n      \"10.1523/eneuro.0190-18.2018\",\n      \"10.1523/eneuro.0251-20.2020\",\n      \"10.1523/eneuro.0278-20.2020\",\n      \"10.1523/eneuro.0289-21.2022\",\n      \"10.1523/eneuro.0305-17.2018\",\n      \"10.1523/eneuro.0324-19.2020\",\n      \"10.1523/eneuro.0496-19.2020\",\n      \"10.1523/eneuro.0567-20.2021\",\n      \"10.1523/jneurosci.0011-12.2012\",\n      \"10.1523/jneurosci.0032-10.2010\",\n      \"10.1523/jneurosci.0077-19.2019\",\n      \"10.1523/jneurosci.0150-18.2018\",\n      \"10.1523/jneurosci.0180-07.2007\",\n      \"10.1523/jneurosci.0184-19.2019\",\n      \"10.1523/jneurosci.0247-10.2010\",\n      \"10.1523/jneurosci.0305-14.2014\",\n      \"10.1523/jneurosci.0317-15.2015\",\n      \"10.1523/jneurosci.0344-08.2008\",\n      \"10.1523/jneurosci.0431-07.2007\",\n      \"10.1523/jneurosci.0433-18.2018\",\n      \"10.1523/jneurosci.0483-15.2015\",\n      \"10.1523/jneurosci.0564-21.2021\",\n      \"10.1523/jneurosci.0565-05.2005\",\n      \"10.1523/jneurosci.0651-17.2017\",\n      \"10.1523/jneurosci.0673-21.2021\",\n      \"10.1523/jneurosci.0675-20.2020\",\n      \"10.1523/jneurosci.0676-20.2020\",\n      \"10.1523/jneurosci.0688-18.2018\",\n      \"10.1523/jneurosci.0725-16.2016\",\n      \"10.1523/jneurosci.0753-07.2007\",\n      \"10.1523/jneurosci.0778-05.2005\",\n      \"10.1523/jneurosci.0815-08.2008\",\n      \"10.1523/jneurosci.0853-08.2008\",\n      \"10.1523/jneurosci.0861-08.2008\",\n      \"10.1523/jneurosci.0925-17.2017\",\n      \"10.1523/jneurosci.0967-15.2015\",\n      \"10.1523/jneurosci.0993-19.2019\",\n      \"10.1523/jneurosci.1101-06.2006\",\n      \"10.1523/jneurosci.1108-04.2005\",\n      \"10.1523/jneurosci.1131-22.2022\",\n      \"10.1523/jneurosci.1136-17.2017\",\n      \"10.1523/jneurosci.1167-12.2012\",\n      \"10.1523/jneurosci.1182-09.2009\",\n      \"10.1523/jneurosci.12-11-04151.1992\",\n      \"10.1523/jneurosci.1224-13.2013\",\n      \"10.1523/jneurosci.1248-10.2010\",\n      \"10.1523/jneurosci.1282-12.2012\",\n      \"10.1523/jneurosci.1285-18.2018\",\n      \"10.1523/jneurosci.13-09-03749.1993\",\n      \"10.1523/jneurosci.13-12-05365.1993\",\n      \"10.1523/jneurosci.1311-05.2005\",\n      \"10.1523/jneurosci.1316-12.2012\",\n      \"10.1523/jneurosci.1325-14.2014\",\n      \"10.1523/jneurosci.1333-18.2018\",\n      \"10.1523/jneurosci.1333-19.2019\",\n      \"10.1523/jneurosci.1360-10.2010\",\n      \"10.1523/jneurosci.1367-20.2020\",\n      \"10.1523/jneurosci.1371-16.2016\",\n      \"10.1523/jneurosci.1380-11.2011\",\n      \"10.1523/jneurosci.14-10-05725.1994\",\n      \"10.1523/jneurosci.1434-07.2007\",\n      \"10.1523/jneurosci.15-05-03231.1995\",\n      \"10.1523/jneurosci.15-09-05999.1995\",\n      \"10.1523/jneurosci.15-09-06046.1995\",\n      \"10.1523/jneurosci.1525-17.2017\",\n      \"10.1523/jneurosci.1540-17.2018\",\n      \"10.1523/jneurosci.1567-10.2010\",\n      \"10.1523/jneurosci.1579-07.2007\",\n      \"10.1523/jneurosci.16-06-02027.1996\",\n      \"10.1523/jneurosci.1604-07.2007\",\n      \"10.1523/jneurosci.1616-12.2012\",\n      \"10.1523/jneurosci.1627-06.2006\",\n      \"10.1523/jneurosci.1642-13.2013\",\n      \"10.1523/jneurosci.1663-14.2014\",\n      \"10.1523/jneurosci.1684-18.2019\",\n      \"10.1523/jneurosci.17-10-03727.1997\",\n      \"10.1523/jneurosci.17-13-05046.1997\",\n      \"10.1523/jneurosci.17-16-06365.1997\",\n      \"10.1523/jneurosci.1731-14.2015\",\n      \"10.1523/jneurosci.18-01-00284.1998\",\n      \"10.1523/jneurosci.18-15-05777.1998\",\n      \"10.1523/jneurosci.18-17-06914.1998\",\n      \"10.1523/jneurosci.18-19-07779.1998\",\n      \"10.1523/jneurosci.18-21-08826.1998\",\n      \"10.1523/jneurosci.18-22-09342.1998\",\n      \"10.1523/jneurosci.1808-05.2005\",\n      \"10.1523/jneurosci.1812-08.2008\",\n      \"10.1523/jneurosci.1875-17.2017\",\n      \"10.1523/jneurosci.1897-15.2015\",\n      \"10.1523/jneurosci.19-08-02865.1999\",\n      \"10.1523/jneurosci.19-08-03248.1999\",\n      \"10.1523/jneurosci.1961-04.2004\",\n      \"10.1523/jneurosci.1984-16.2016\",\n      \"10.1523/jneurosci.20-10-03714.2000\",\n      \"10.1523/jneurosci.20-11-04050.2000\",\n      \"10.1523/jneurosci.20-11-04129.2000\",\n      \"10.1523/jneurosci.20-14-05300.2000\",\n      \"10.1523/jneurosci.20-21-08087.2000\",\n      \"10.1523/jneurosci.20-22-08435.2000\",\n      \"10.1523/jneurosci.2095-18.2018\",\n      \"10.1523/jneurosci.21-02-00527.2001\",\n      \"10.1523/jneurosci.21-09-03184.2001\",\n      \"10.1523/jneurosci.21-14-05139.2001\",\n      \"10.1523/jneurosci.21-18-07153.2001\",\n      \"10.1523/jneurosci.2121-18.2019\",\n      \"10.1523/jneurosci.2144-18.2018\",\n      \"10.1523/jneurosci.2170-14.2015\",\n      \"10.1523/jneurosci.2195-06.2006\",\n      \"10.1523/jneurosci.22-12-05081.2002\",\n      \"10.1523/jneurosci.22-17-07548.2002\",\n      \"10.1523/jneurosci.2254-10.2010\",\n      \"10.1523/jneurosci.2279-06.2007\",\n      \"10.1523/jneurosci.2279-14.2015\",\n      \"10.1523/jneurosci.23-08-03373.2003\",\n      \"10.1523/jneurosci.23-19-07326.2003\",\n      \"10.1523/jneurosci.23-25-08759.2003\",\n      \"10.1523/jneurosci.2339-12.2012\",\n      \"10.1523/jneurosci.2447-15.2016\",\n      \"10.1523/jneurosci.2476-04.2004\",\n      \"10.1523/jneurosci.2557-16.2017\",\n      \"10.1523/jneurosci.2565-08.2008\",\n      \"10.1523/jneurosci.2624-20.2021\",\n      \"10.1523/jneurosci.2644-14.2015\",\n      \"10.1523/jneurosci.2701-13.2014\",\n      \"10.1523/jneurosci.2707-07.2007\",\n      \"10.1523/jneurosci.2760-08.2009\",\n      \"10.1523/jneurosci.2810-11.2012\",\n      \"10.1523/jneurosci.2890-15.2015\",\n      \"10.1523/jneurosci.2984-18.2019\",\n      \"10.1523/jneurosci.3032-07.2008\",\n      \"10.1523/jneurosci.3064-12.2013\",\n      \"10.1523/jneurosci.3114-05.2005\",\n      \"10.1523/jneurosci.3199-16.2017\",\n      \"10.1523/jneurosci.3249-05.2005\",\n      \"10.1523/jneurosci.3257-09.2009\",\n      \"10.1523/jneurosci.3303-17.2018\",\n      \"10.1523/jneurosci.3352-17.2018\",\n      \"10.1523/jneurosci.3362-09.2009\",\n      \"10.1523/jneurosci.3404-07.2007\",\n      \"10.1523/jneurosci.3493-06.2006\",\n      \"10.1523/jneurosci.3497-09.2010\",\n      \"10.1523/jneurosci.3648-05.2006\",\n      \"10.1523/jneurosci.3667-13.2014\",\n      \"10.1523/jneurosci.3707-10.2010\",\n      \"10.1523/jneurosci.3741-04.2005\",\n      \"10.1523/jneurosci.3750-07.2007\",\n      \"10.1523/jneurosci.3798-15.2016\",\n      \"10.1523/jneurosci.3865-13.2014\",\n      \"10.1523/jneurosci.4010-11.2012\",\n      \"10.1523/jneurosci.4023-04.2005\",\n      \"10.1523/jneurosci.4025-10.2010\",\n      \"10.1523/jneurosci.4040-03.2004\",\n      \"10.1523/jneurosci.4111-05.2006\",\n      \"10.1523/jneurosci.4163-06.2007\",\n      \"10.1523/jneurosci.4178-07.2008\",\n      \"10.1523/jneurosci.4280-10.2010\",\n      \"10.1523/jneurosci.4280-15.2016\",\n      \"10.1523/jneurosci.4287-14.2015\",\n      \"10.1523/jneurosci.4323-06.2006\",\n      \"10.1523/jneurosci.4338-12.2013\",\n      \"10.1523/jneurosci.4417-10.2011\",\n      \"10.1523/jneurosci.4444-03.2004\",\n      \"10.1523/jneurosci.4487-15.2016\",\n      \"10.1523/jneurosci.4494-07.2007\",\n      \"10.1523/jneurosci.4515-08.2009\",\n      \"10.1523/jneurosci.4530-06.2007\",\n      \"10.1523/jneurosci.4565-14.2015\",\n      \"10.1523/jneurosci.4603-15.2016\",\n      \"10.1523/jneurosci.4631-05.2006\",\n      \"10.1523/jneurosci.4684-04.2005\",\n      \"10.1523/jneurosci.4699-13.2014\",\n      \"10.1523/jneurosci.4710-06.2007\",\n      \"10.1523/jneurosci.4715-13.2014\",\n      \"10.1523/jneurosci.4779-09.2010\",\n      \"10.1523/jneurosci.4833-08.2008\",\n      \"10.1523/jneurosci.4874-09.2010\",\n      \"10.1523/jneurosci.4990-12.2013\",\n      \"10.1523/jneurosci.5060-06.2007\",\n      \"10.1523/jneurosci.5103-10.2011\",\n      \"10.1523/jneurosci.5113-03.2004\",\n      \"10.1523/jneurosci.5157-07.2008\",\n      \"10.1523/jneurosci.5158-11.2012\",\n      \"10.1523/jneurosci.5173-03.2004\",\n      \"10.1523/jneurosci.5222-10.2011\",\n      \"10.1523/jneurosci.5255-14.2015\",\n      \"10.1523/jneurosci.5284-09.2010\",\n      \"10.1523/jneurosci.5297-06.2007\",\n      \"10.1523/jneurosci.5434-11.2012\",\n      \"10.1523/jneurosci.5457-12.2013\",\n      \"10.1523/jneurosci.5516-05.2006\",\n      \"10.1523/jneurosci.5586-06.2007\",\n      \"10.1523/jneurosci.5613-10.2011\",\n      \"10.1523/jneurosci.6096-09.2010\",\n      \"10.1523/jneurosci.6142-10.2011\",\n      \"10.1523/jneurosci.6157-08.2009\",\n      \"10.1523/jneurosci.6785-10.2011\",\n      \"10.1524/zkri.2006.221.1.15\",\n      \"10.15252/embj.201387530\",\n      \"10.15252/embj.201488663\",\n      \"10.15252/embj.201488896\",\n      \"10.15252/embj.201490386\",\n      \"10.15252/embj.201490791\",\n      \"10.15252/embj.201593679\",\n      \"10.15252/embj.201695581\",\n      \"10.15252/embj.201696257\",\n      \"10.15252/embj.201798321\",\n      \"10.15252/embj.2018100158\",\n      \"10.15252/embj.2018100278\",\n      \"10.15252/embj.2018100293\",\n      \"10.15252/embj.2018101220\",\n      \"10.15252/embj.201899264\",\n      \"10.15252/embj.201899543\",\n      \"10.15252/embj.201899753\",\n      \"10.15252/embj.2019101859\",\n      \"10.15252/embj.2019101997\",\n      \"10.15252/embj.2020104926\",\n      \"10.15252/embr.201439245\",\n      \"10.15252/embr.201439246\",\n      \"10.15252/embr.201541715\",\n      \"10.15252/embr.201642054\",\n      \"10.15252/embr.201642386\",\n      \"10.15252/embr.201643191\",\n      \"10.15252/embr.201744722\",\n      \"10.15252/embr.201744940\",\n      \"10.15252/embr.201846666\",\n      \"10.15252/embr.201847498\",\n      \"10.15252/embr.201948328\",\n      \"10.15252/embr.201948469\",\n      \"10.15252/emmm.201404368\",\n      \"10.15252/emmm.201505994\",\n      \"10.15252/emmm.201707540\",\n      \"10.15252/emmm.201911505\",\n      \"10.15252/emmm.202012798\",\n      \"10.15252/msb.20156458\",\n      \"10.15252/msb.20156492\",\n      \"10.15252/msb.20177554\",\n      \"10.15252/msb.202110798\",\n      \"10.1529/biophysj.106.081935\",\n      \"10.1529/biophysj.107.109348\",\n      \"10.1529/biophysj.108.138685\",\n      \"10.1530/eje-08-0203\",\n      \"10.1530/eje-14-0278\",\n      \"10.1530/eje-16-0027\",\n      \"10.1530/erc-14-0243\",\n      \"10.1530/erc-16-0190\",\n      \"10.1530/ey.16.5.14\",\n      \"10.1530/ey.19.10.16\",\n      \"10.1530/jme-13-0258e\",\n      \"10.1530/jme-19-0274\",\n      \"10.1530/raf-21-0095\",\n      \"10.1530/rep-11-0044\",\n      \"10.1530/rep-16-0007\",\n      \"10.1530/rep-17-0356\",\n      \"10.1530/rep-17-0569\",\n      \"10.1530/rep-18-0043\",\n      \"10.1530/rep-18-0462\",\n      \"10.1530/rep-20-0095\",\n      \"10.1530/rep-20-0233\",\n      \"10.1530/ror.0.0040125\",\n      \"10.1533/9781845695088.1.3\",\n      \"10.1534/g3.112.004002\",\n      \"10.1534/g3.112.005314\",\n      \"10.1534/g3.113.005603\",\n      \"10.1534/g3.115.020248\",\n      \"10.1534/g3.117.040022\",\n      \"10.1534/g3.117.300284\",\n      \"10.1534/g3.117.300296\",\n      \"10.1534/g3.119.400326\",\n      \"10.1534/g3.120.401459\",\n      \"10.1534/genetics.104.026955\",\n      \"10.1534/genetics.105.045922\",\n      \"10.1534/genetics.105.049619\",\n      \"10.1534/genetics.105.050807\",\n      \"10.1534/genetics.106.064121\",\n      \"10.1534/genetics.106.068486\",\n      \"10.1534/genetics.106.069245\",\n      \"10.1534/genetics.107.085902\",\n      \"10.1534/genetics.110.121871\",\n      \"10.1534/genetics.112.147876\",\n      \"10.1534/genetics.113.153197\",\n      \"10.1534/genetics.114.161513\",\n      \"10.1534/genetics.114.161620\",\n      \"10.1534/genetics.114.165308\",\n      \"10.1534/genetics.115.177295\",\n      \"10.1534/genetics.115.182279\",\n      \"10.1534/genetics.119.301506\",\n      \"10.1534/genetics.119.302165\",\n      \"10.1534/genetics.119.302625\",\n      \"10.1534/genetics.120.301370\",\n      \"10.1538/expanim.14-0072\",\n      \"10.15388/vu.thesis.247\",\n      \"10.15388/vu.thesis.66\",\n      \"10.1540/jsmr.43.25\",\n      \"10.15407/microbiolj83.03.072\",\n      \"10.1542/peds.2008-3506\",\n      \"10.1556/abiol.59.2008.2.2\",\n      \"10.1556/amicr.54.2007.3.1\",\n      \"10.1556/aphysiol.95.2008.2.1\",\n      \"10.15698/cst2020.02.212\",\n      \"10.15698/mic2016.04.491\",\n      \"10.15857/ksep.2016.25.2.127\",\n      \"10.15857/ksep.2021.00577\",\n      \"10.1586/14787210.6.3.309\",\n      \"10.1586/14789450.2014.971762\",\n      \"10.1586/14789450.2015.1100079\",\n      \"10.1586/epr.11.17\",\n      \"10.1586/eri.13.1\",\n      \"10.1586/eri.13.21\",\n      \"10.1586/ern.12.66\",\n      \"10.1586/erv.12.6\",\n      \"10.1590/1678-4685-gmb-2016-0242\",\n      \"10.1590/s0004-28032013000200021\",\n      \"10.1590/s0004-282x2012000600011\",\n      \"10.1590/s0021-75572010000200014\",\n      \"10.1590/s0102-865020180060000003\",\n      \"10.1590/s1519-69842008000200016\",\n      \"10.1590/s1807-59322010000700008\",\n      \"10.1593/neo.101630\",\n      \"10.1593/neo.121444\",\n      \"10.1615/critrevimmunol.v21.i1-3.170\",\n      \"10.1615/intjmedmushrooms.v17.i8.70\",\n      \"10.1620/tjem.224.41\",\n      \"10.1620/tjem.233.141\",\n      \"10.1631/jzus.b1500192\",\n      \"10.1634/stemcells.19-3-193\",\n      \"10.1634/stemcells.2006-0615\",\n      \"10.1634/theoncologist.2019-0438\",\n      \"10.1667/rr2727.1\",\n      \"10.1667/rr3412.1\",\n      \"10.1677/jme-10-0026\",\n      \"10.1681/asn.2006010083\",\n      \"10.1681/asn.2009060615\",\n      \"10.1681/asn.2019111206\",\n      \"10.1684/bdc.2010.1070\",\n      \"10.17077/etd.0swv-m3gy\",\n      \"10.17077/etd.33unz31i\",\n      \"10.17077/etd.71sw8684\",\n      \"10.17077/etd.gp6ehd1b\",\n      \"10.17077/etd.hiqoomez\",\n      \"10.17077/etd.kdjoje4m\",\n      \"10.17077/etd.n3golxqi\",\n      \"10.17077/etd.z0lfj5sz\",\n      \"10.17221/83/2015-pps\",\n      \"10.17760/d20004907\",\n      \"10.17760/d20240308\",\n      \"10.17760/d20248779\",\n      \"10.17760/d20294144\",\n      \"10.17760/d20382808\",\n      \"10.17918/00000400\",\n      \"10.17918/00001178\",\n      \"10.17918/etd-3313\",\n      \"10.18130/v35844\",\n      \"10.18130/v3hq3rx9w\",\n      \"10.18130/v3zb9v\",\n      \"10.18174/399049\",\n      \"10.18174/533439\",\n      \"10.18297/etd/2749\",\n      \"10.18297/etd/3973\",\n      \"10.18433/j3g60c\",\n      \"10.18502/ijdo.v16i1.15237\",\n      \"10.18567/sebbmdiv_anc.2021.12.1\",\n      \"10.18632/aging.100114\",\n      \"10.18632/aging.100201\",\n      \"10.18632/aging.100296\",\n      \"10.18632/aging.100581\",\n      \"10.18632/aging.100673\",\n      \"10.18632/aging.101121\",\n      \"10.18632/aging.101325\",\n      \"10.18632/aging.103080\",\n      \"10.18632/aging.103493\",\n      \"10.18632/aging.103910\",\n      \"10.18632/aging.202167\",\n      \"10.18632/aging.202201\",\n      \"10.18632/aging.202499\",\n      \"10.18632/aging.203722\",\n      \"10.18632/aging.203733\",\n      \"10.18632/aging.204654\",\n      \"10.18632/aging.205727\",\n      \"10.18632/genesandcancer.86\",\n      \"10.18632/oncotarget.10443\",\n      \"10.18632/oncotarget.10878\",\n      \"10.18632/oncotarget.11825\",\n      \"10.18632/oncotarget.12807\",\n      \"10.18632/oncotarget.13288\",\n      \"10.18632/oncotarget.15494\",\n      \"10.18632/oncotarget.16710\",\n      \"10.18632/oncotarget.17049\",\n      \"10.18632/oncotarget.18000\",\n      \"10.18632/oncotarget.18459\",\n      \"10.18632/oncotarget.19853\",\n      \"10.18632/oncotarget.2020\",\n      \"10.18632/oncotarget.20345\",\n      \"10.18632/oncotarget.2110\",\n      \"10.18632/oncotarget.2128\",\n      \"10.18632/oncotarget.22230\",\n      \"10.18632/oncotarget.23817\",\n      \"10.18632/oncotarget.24446\",\n      \"10.18632/oncotarget.24497\",\n      \"10.18632/oncotarget.24539\",\n      \"10.18632/oncotarget.24822\",\n      \"10.18632/oncotarget.26404\",\n      \"10.18632/oncotarget.26711\",\n      \"10.18632/oncotarget.3592\",\n      \"10.18632/oncotarget.4093\",\n      \"10.18632/oncotarget.4244\",\n      \"10.18632/oncotarget.4295\",\n      \"10.18632/oncotarget.4319\",\n      \"10.18632/oncotarget.5413\",\n      \"10.18632/oncotarget.5775\",\n      \"10.18632/oncotarget.6178\",\n      \"10.18632/oncotarget.6380\",\n      \"10.18632/oncotarget.6392\",\n      \"10.18632/oncotarget.6430\",\n      \"10.18632/oncotarget.6822\",\n      \"10.18632/oncotarget.7325\",\n      \"10.18632/oncotarget.7519\",\n      \"10.18632/oncotarget.8164\",\n      \"10.18632/oncotarget.8197\",\n      \"10.18632/oncotarget.8220\",\n      \"10.18632/oncotarget.9247\",\n      \"10.18632/oncotarget.9419\",\n      \"10.18632/oncotarget.9674\",\n      \"10.18653/v1/2021.acl-long.178\",\n      \"10.18653/v1/2021.acl-long.410\",\n      \"10.18653/v1/2022.acl-short.1\",\n      \"10.18653/v1/2022.bionlp-1.6\",\n      \"10.18653/v1/p18-1031\",\n      \"10.18863/pgy.1189139\",\n      \"10.1901/jeab.2005.110-04\",\n      \"10.20411/pai.v1i2.129\",\n      \"10.20868/upm.thesis.65231\",\n      \"10.20892/j.issn.2095-3941.2023.0046\",\n      \"10.20944/preprints201810.0707.v1\",\n      \"10.20944/preprints202001.0120.v1\",\n      \"10.20944/preprints202007.0639.v1\",\n      \"10.20944/preprints202007.0639.v2\",\n      \"10.20944/preprints202008.0350.v1\",\n      \"10.20944/preprints202010.0310.v1\",\n      \"10.20944/preprints202011.0024.v1\",\n      \"10.20944/preprints202012.0643.v1\",\n      \"10.20944/preprints202101.0220.v1\",\n      \"10.20944/preprints202107.0280.v1\",\n      \"10.20944/preprints202207.0091.v1\",\n      \"10.20944/preprints202212.0212.v1\",\n      \"10.20944/preprints202302.0009.v1\",\n      \"10.20944/preprints202302.0488.v2\",\n      \"10.20944/preprints202304.0961.v1\",\n      \"10.20944/preprints202309.0198.v1\",\n      \"10.20944/preprints202312.0257.v1\",\n      \"10.21007/etd.cghs.2021.0548\",\n      \"10.21037/atm-22-5270\",\n      \"10.21037/jtd.2016.07.94\",\n      \"10.21037/med.2019.02.02\",\n      \"10.21037/sci-2020-008\",\n      \"10.21037/sci.2017.09.01\",\n      \"10.21037/tlcr-20-819\",\n      \"10.21037/tlcr-22-639\",\n      \"10.2105/ajph.2018.304902\",\n      \"10.21079/11681/42040\",\n      \"10.2110/palo.2007.p07-063r\",\n      \"10.21105/joss.01686\",\n      \"10.2116/xraystruct.35.57\",\n      \"10.2119/2008-00004\",\n      \"10.2119/molmed.2011.00217\",\n      \"10.2119/molmed.2012.00077\",\n      \"10.21203/rs.3.pex-2490/v1\",\n      \"10.21203/rs.3.rs-1114857/v2\",\n      \"10.21203/rs.3.rs-1175516/v1\",\n      \"10.21203/rs.3.rs-117637/v1\",\n      \"10.21203/rs.3.rs-1263555/v1\",\n      \"10.21203/rs.3.rs-128619/v1\",\n      \"10.21203/rs.3.rs-140741/v1\",\n      \"10.21203/rs.3.rs-1629662/v1\",\n      \"10.21203/rs.3.rs-171315/v1\",\n      \"10.21203/rs.3.rs-1733421/v1\",\n      \"10.21203/rs.3.rs-1763329/v1\",\n      \"10.21203/rs.3.rs-1791572/v1\",\n      \"10.21203/rs.3.rs-1832953/v1\",\n      \"10.21203/rs.3.rs-1875558/v1\",\n      \"10.21203/rs.3.rs-2004456/v1\",\n      \"10.21203/rs.3.rs-2035901/v1\",\n      \"10.21203/rs.3.rs-21652/v2\",\n      \"10.21203/rs.3.rs-2485219/v1\",\n      \"10.21203/rs.3.rs-2773503/v1\",\n      \"10.21203/rs.3.rs-2807495/v1\",\n      \"10.21203/rs.3.rs-2823707/v1\",\n      \"10.21203/rs.3.rs-2963209/v1\",\n      \"10.21203/rs.3.rs-2995584/v1\",\n      \"10.21203/rs.3.rs-30269/v1\",\n      \"10.21203/rs.3.rs-3165474/v1\",\n      \"10.21203/rs.3.rs-3183496/v1\",\n      \"10.21203/rs.3.rs-3270664/v1\",\n      \"10.21203/rs.3.rs-3280468/v1\",\n      \"10.21203/rs.3.rs-3367542/v1\",\n      \"10.21203/rs.3.rs-3487114/v1\",\n      \"10.21203/rs.3.rs-3846786/v1\",\n      \"10.21203/rs.3.rs-424509/v1\",\n      \"10.21203/rs.3.rs-426614/v1\",\n      \"10.21203/rs.3.rs-4284171/v1\",\n      \"10.21203/rs.3.rs-4291684/v1\",\n      \"10.21203/rs.3.rs-4302676/v1\",\n      \"10.21203/rs.3.rs-4416267/v1\",\n      \"10.21203/rs.3.rs-566854/v1\",\n      \"10.21203/rs.3.rs-599631/v1\",\n      \"10.21203/rs.3.rs-625642/v1\",\n      \"10.21203/rs.3.rs-691597/v1\",\n      \"10.21203/rs.3.rs-746366/v1\",\n      \"10.21203/rs.3.rs-793187/v1\",\n      \"10.21203/rs.3.rs-877980/v1\",\n      \"10.21203/rs.3.rs-91602/v1\",\n      \"10.21203/rs.3.rs-94679/v1\",\n      \"10.21203/rs.3.rs-956213/v1\",\n      \"10.2131/jts.40.1\",\n      \"10.2136/sssaj2000.6451630x\",\n      \"10.2138/am.2009.3086\",\n      \"10.2139/ssrn.3188128\",\n      \"10.2139/ssrn.4163660\",\n      \"10.2139/ssrn.4330680\",\n      \"10.2139/ssrn.4619453\",\n      \"10.2139/ssrn.4877839\",\n      \"10.21417/b79g6g\",\n      \"10.2142/biophysico.14.0_199\",\n      \"10.2142/biophysico.15.0_179\",\n      \"10.2142/biophysico.16.0_328\",\n      \"10.2142/biophysico.bppb-v20.s011\",\n      \"10.2142/biophysico.bsj-2020007\",\n      \"10.2144/000112317\",\n      \"10.21468/scipostphys.15.6.235\",\n      \"10.2147/ccid.s196364\",\n      \"10.2147/cmar.s246948\",\n      \"10.2147/cmar.s262421\",\n      \"10.2147/dddt.s195294\",\n      \"10.2147/hp.s133231\",\n      \"10.2147/idr.s208576\",\n      \"10.2147/idr.s218638\",\n      \"10.2147/idr.s357193\",\n      \"10.2147/ijn.s24447\",\n      \"10.2147/ijn.s250865\",\n      \"10.2147/ijn.s43683\",\n      \"10.2147/ijn.s71198\",\n      \"10.2147/ijn.s78308\",\n      \"10.2147/itt.s202015\",\n      \"10.2147/ott.s201799\",\n      \"10.2147/ott.s221340\",\n      \"10.2147/rrn.s15964\",\n      \"10.21608/ejoh.2019.17421.1117\",\n      \"10.21638/spbu03.2019.203\",\n      \"10.2165/00128415-199304550-00035\",\n      \"10.2165/11585270-000000000-00000\",\n      \"10.2166/9781789062304_0009\",\n      \"10.2166/wrd.2016.104\",\n      \"10.2174/092986708783503230\",\n      \"10.2174/092986709787458461\",\n      \"10.2174/092986709787846613\",\n      \"10.2174/092986710792231987\",\n      \"10.2174/092986711796642580\",\n      \"10.2174/092986712799320556\",\n      \"10.2174/09298673113209990179\",\n      \"10.2174/0929867324666170710110630\",\n      \"10.2174/0929867325666180117110259\",\n      \"10.2174/0929867325666180209132125\",\n      \"10.2174/0929867326666181203124102\",\n      \"10.2174/1381612811319230006\",\n      \"10.2174/1381612825666190716111245\",\n      \"10.2174/1381612825666190716113444\",\n      \"10.2174/1381612825666190716141851\",\n      \"10.2174/1385272823666191021124443\",\n      \"10.2174/138920109787048643\",\n      \"10.2174/13892029113149990002\",\n      \"10.2174/1389202918666170228142703\",\n      \"10.2174/1389202919666171229145156\",\n      \"10.2174/1389203043379611\",\n      \"10.2174/138920308784534023\",\n      \"10.2174/13894501113149990156\",\n      \"10.2174/138945011501140115112242\",\n      \"10.2174/138945011796818135\",\n      \"10.2174/138945012800564095\",\n      \"10.2174/138955708785909934\",\n      \"10.2174/156652309788488578\",\n      \"10.2174/156652311794520111\",\n      \"10.2174/156652406776055140\",\n      \"10.2174/156720509790147151\",\n      \"10.2174/156802608786413483\",\n      \"10.2174/156802610791268765\",\n      \"10.2174/156802610791293145\",\n      \"10.2174/1568026617666170607114232\",\n      \"10.2174/1568026618666180518092333\",\n      \"10.2174/1568026620666200903163044\",\n      \"10.2174/1570159x16666180321095705\",\n      \"10.2174/1570159x16666180419141613\",\n      \"10.2174/1570159x20666220120120203\",\n      \"10.2174/1570159x21666230907151226\",\n      \"10.2174/1574891x11666161024165304\",\n      \"10.2174/1574892812666171108115959\",\n      \"10.2174/18715206113139990301\",\n      \"10.2174/187152106778520479\",\n      \"10.2174/187152107779314142\",\n      \"10.2174/1872211312666171207152326\",\n      \"10.2174/1874609807666141129173749\",\n      \"10.2174/1875036201811010029\",\n      \"10.21769/bioprotoc.4714\",\n      \"10.2183/pjab.86.524\",\n      \"10.21873/anticanres.12956\",\n      \"10.21873/anticanres.15238\",\n      \"10.2210/pdb2etl/pdb\",\n      \"10.2210/pdb2i4i/pdb\",\n      \"10.22146/ijc.25158\",\n      \"10.2217/bmt-2017-0027\",\n      \"10.2217/epi-2021-0388\",\n      \"10.2217/epi.09.21\",\n      \"10.2217/fmb-2018-0059\",\n      \"10.2217/fmb-2019-0235\",\n      \"10.2217/fmb.09.5\",\n      \"10.2217/fmb.11.108\",\n      \"10.2217/fmb.11.148\",\n      \"10.2217/fmb.11.30\",\n      \"10.2217/fmb.12.97\",\n      \"10.2217/fmb.13.69\",\n      \"10.2217/fmb.14.27\",\n      \"10.2217/fmb.14.32\",\n      \"10.2217/fmb.14.9\",\n      \"10.2217/fon-2020-0351\",\n      \"10.2217/fon-2020-0746\",\n      \"10.2217/fon-2020-0795\",\n      \"10.2217/fon.10.11\",\n      \"10.2217/ijr.12.76\",\n      \"10.2217/imt-2017-0117\",\n      \"10.2217/imt.11.102\",\n      \"10.2217/imt.12.140\",\n      \"10.2217/nnm-2016-0174\",\n      \"10.2217/nnm-2022-0255\",\n      \"10.2217/nnm-2023-0052\",\n      \"10.2220/biomedres.34.119\",\n      \"10.22215/etd/2014-10427\",\n      \"10.22215/etd/2016-11439\",\n      \"10.22215/etd/2016-11472\",\n      \"10.22215/etd/2021-14702\",\n      \"10.22456/1679-9216.87483\",\n      \"10.22456/1679-9216.91581\",\n      \"10.22541/au.158283920.02707856\",\n      \"10.22541/au.159135124.46887857\",\n      \"10.22541/au.169087572.21737129\",\n      \"10.2302/kjm.59.79\",\n      \"10.2307/25065423\",\n      \"10.2307/30163283\",\n      \"10.2307/3187372\",\n      \"10.2307/j.ctv17hm92w.4\",\n      \"10.2307/j.ctv18msq2j.29\",\n      \"10.2332/allergolint.54.229\",\n      \"10.2337/db05-1513\",\n      \"10.2337/db05-1571\",\n      \"10.2337/db08-1119\",\n      \"10.2337/db08-1792\",\n      \"10.2337/db09-0025\",\n      \"10.2337/db10-0731\",\n      \"10.2337/db10-1583\",\n      \"10.2337/db11-0423\",\n      \"10.2337/db15-0699\",\n      \"10.2337/db18-0158\",\n      \"10.2337/db18-0638\",\n      \"10.2337/db21-0755\",\n      \"10.2337/dbi20-0033\",\n      \"10.2337/dbi23-0004\",\n      \"10.2337/dc09-0681\",\n      \"10.2337/dc11-2420\",\n      \"10.2337/dc11-s236\",\n      \"10.2337/dc13-2248\",\n      \"10.2337/diab.16.1.35\",\n      \"10.2337/diab.39.6.647\",\n      \"10.2337/diab.45.2.223\",\n      \"10.2337/diabetes.35.1.61\",\n      \"10.2337/diabetes.48.10.2022\",\n      \"10.2337/diabetes.49.2.195\",\n      \"10.2337/diabetes.49.3.311\",\n      \"10.2337/diabetes.50.10.2287\",\n      \"10.2337/diabetes.50.3.622\",\n      \"10.2337/diabetes.51.2007.s363\",\n      \"10.2337/diabetes.51.2007.s394\",\n      \"10.2337/diabetes.51.3.875\",\n      \"10.2337/diabetes.51.4.1240\",\n      \"10.2337/diabetes.52.11.2854\",\n      \"10.2337/diabetes.52.9.2433\",\n      \"10.2337/diabetes.53.3.535\",\n      \"10.2337/diabetes.53.8.2164\",\n      \"10.2337/diabetes.54.9.2503\",\n      \"10.2337/diabetes.55.01.06.db05-0926\",\n      \"10.2353/ajpath.2006.051255\",\n      \"10.2353/ajpath.2008.070858\",\n      \"10.2353/ajpath.2009.090241\",\n      \"10.2353/ajpath.2010.090593\",\n      \"10.23977/medcm.2024.060205\",\n      \"10.2460/ajvr.21.07.0096\",\n      \"10.2460/ajvr.72.1.25\",\n      \"10.2460/javma.22.02.0088\",\n      \"10.2460/javma.239.4.486\",\n      \"10.2478/acs-2022-0010\",\n      \"10.2478/bvip-2014-0029\",\n      \"10.2478/jas-2013-0008\",\n      \"10.2503/hortj.mi-ir02\",\n      \"10.25135/rnp.253.21.01.1945\",\n      \"10.26226/morressier.58ca6bfad462b80290b4f419\",\n      \"10.26226/morressier.5b5199c0b1b87b000ecee60f\",\n      \"10.26434/chemrxiv-2024-7t6h7\",\n      \"10.26434/chemrxiv.10093610.v1\",\n      \"10.26434/chemrxiv.12380027\",\n      \"10.26434/chemrxiv.13028192\",\n      \"10.26434/chemrxiv.13037993.v1\",\n      \"10.26434/chemrxiv.13262771\",\n      \"10.26434/chemrxiv.7442303\",\n      \"10.26434/chemrxiv.7442303.v1\",\n      \"10.26481/dis.20140630cb\",\n      \"10.26502/jcsct.5079214\",\n      \"10.26508/lsa.202000730\",\n      \"10.26508/lsa.202201463\",\n      \"10.26508/lsa.202201616\",\n      \"10.26508/lsa.202201689\",\n      \"10.26508/lsa.202201760\",\n      \"10.26508/lsa.202301906\",\n      \"10.26508/lsa.202302126\",\n      \"10.26605/medvet-v16n4-5227\",\n      \"10.26686/wgtn.17006281\",\n      \"10.26686/wgtn.17151746\",\n      \"10.2741/1291\",\n      \"10.2741/2692\",\n      \"10.2741/4077\",\n      \"10.2741/4386\",\n      \"10.2741/4802\",\n      \"10.2807/1560-7917.es.2021.26.24.2100509\",\n      \"10.2807/1560-7917.es.2022.27.15.2001567\",\n      \"10.2903/j.efsa.2020.5967\",\n      \"10.29105/qh4.1-30\",\n      \"10.29252/ibj.23.3.165\",\n      \"10.2967/jnumed.109.069823\",\n      \"10.2967/jnumed.111.101527\",\n      \"10.2967/jnumed.113.126409\",\n      \"10.2989/16085914.2020.1799743\",\n      \"10.2991/absr.k.220406.041\",\n      \"10.30699/ijmm.17.1.73\",\n      \"10.30802/aalas-cm-18-000099\",\n      \"10.3103/s0096392515040100\",\n      \"10.31083/j.fbl2804067\",\n      \"10.31083/j.fbl2806119\",\n      \"10.31083/j.fbl2811292\",\n      \"10.3109/00365540903428158\",\n      \"10.3109/01677063.2014.882918\",\n      \"10.3109/02656736.2013.767478\",\n      \"10.3109/02699052.2010.504525\",\n      \"10.3109/03008207.2015.1066780\",\n      \"10.3109/07420528.2013.782315\",\n      \"10.3109/08820131003667978\",\n      \"10.3109/08830189809084486\",\n      \"10.3109/08958378.2015.1092184\",\n      \"10.3109/08958378.2016.1145770\",\n      \"10.3109/08977194.2011.608666\",\n      \"10.3109/09537104.2015.1064881\",\n      \"10.3109/10253890.2013.876404\",\n      \"10.3109/1040841x.2010.512269\",\n      \"10.3109/10409238.2013.838202\",\n      \"10.3109/10409238.2013.844092\",\n      \"10.3109/10409238.2013.859229\",\n      \"10.3109/10409238.2014.931339\",\n      \"10.3109/10409238.2015.1051505\",\n      \"10.3109/10409238.2016.1172552\",\n      \"10.3109/10409239209082570\",\n      \"10.3109/10428194.2010.483748\",\n      \"10.3109/10428194.2014.981670\",\n      \"10.3109/1061186x.2011.611517\",\n      \"10.3109/10799899709036610\",\n      \"10.3109/13693786.2010.508469\",\n      \"10.3109/13880209.2016.1173069\",\n      \"10.3109/14647273.2010.508505\",\n      \"10.3109/14653249.2011.635853\",\n      \"10.3109/1547691x.2016.1173134\",\n      \"10.3109/21678421.2013.793358\",\n      \"10.31117/neuroscirn.v5i2.125\",\n      \"10.31390/gradschool_dissertations.4859\",\n      \"10.31491/apt.2020.03.006\",\n      \"10.31533/pubvet.v13n8a391.1-7\",\n      \"10.31579/2640-1053/077\",\n      \"10.3171/2013.1.jns121755\",\n      \"10.3171/2015.3.focus1543\",\n      \"10.3171/2016.1.jns15601\",\n      \"10.3171/2018.2.jns171475\",\n      \"10.3171/case21346\",\n      \"10.3171/case21444\",\n      \"10.3174/ajnr.a2417\",\n      \"10.31979/etd.v8xn-b84g\",\n      \"10.3201/eid1106.041335\",\n      \"10.3201/eid2608.200679\",\n      \"10.3201/eid3006.231338\",\n      \"10.3233/adr-210010\",\n      \"10.3233/aiad210032\",\n      \"10.3233/aiad210045\",\n      \"10.3233/bd-190416\",\n      \"10.3233/bpl-170056\",\n      \"10.3233/jad-150707\",\n      \"10.3233/jad-181246\",\n      \"10.3233/jad-2010-100321\",\n      \"10.3233/jad-2010-100336\",\n      \"10.3233/jad-210415\",\n      \"10.3233/jad-220831\",\n      \"10.3233/tub-200051\",\n      \"10.32388/99mo3f\",\n      \"10.32470/ccn.2023.1393-0\",\n      \"10.32598/hms.26.3.3145.2\",\n      \"10.32598/hms.27.2.3361.1\",\n      \"10.32604/cmes.2021.016756\",\n      \"10.32607/20758251-2009-1-2-73-77\",\n      \"10.32607/20758251-2017-9-4-4-15\",\n      \"10.32607/actanaturae.26551\",\n      \"10.32657/10356/137040\",\n      \"10.32657/10356/142248\",\n      \"10.32725/jab.2004.024\",\n      \"10.32768/abc.20196290-94\",\n      \"10.32942/x2s90v\",\n      \"10.33073/pjm-2012-013\",\n      \"10.3322/caac.21262\",\n      \"10.3322/caac.21551\",\n      \"10.3322/canjclin.39.6.399\",\n      \"10.3324/haematol.2011.052456\",\n      \"10.3324/haematol.2018.203224\",\n      \"10.3324/haematol.2019.216861\",\n      \"10.3324/haematol.2019.233924\",\n      \"10.3324/haematol.2020.257246\",\n      \"10.3324/haematol.2021.280003\",\n      \"10.3329/dujps.v9i1.7424\",\n      \"10.3348/jksr.2017.77.4.245\",\n      \"10.3349/ymj.2011.52.6.879\",\n      \"10.3354/ab00295\",\n      \"10.3354/ame01348\",\n      \"10.3354/ame01539\",\n      \"10.3354/ame016273\",\n      \"10.3354/ame042199\",\n      \"10.3354/ame048295\",\n      \"10.3354/dao02804\",\n      \"10.3354/dao03125\",\n      \"10.3354/dao073089\",\n      \"10.3354/meps10174\",\n      \"10.3354/meps11035\",\n      \"10.3354/meps123235\",\n      \"10.3354/meps13334\",\n      \"10.3354/meps142047\",\n      \"10.3354/meps14319\",\n      \"10.3354/meps243025\",\n      \"10.33549/physiolres.934487\",\n      \"10.33611/trs.2022-010\",\n      \"10.33696/cancerimmunol.5.074\",\n      \"10.33696/signaling.5.114\",\n      \"10.3382/ps/pez337\",\n      \"10.3386/w23470\",\n      \"10.3386/w25514\",\n      \"10.3389/conf.fnins.2010.14.00028\",\n      \"10.3389/fbinf.2021.731345\",\n      \"10.3389/fbinf.2023.1120370\",\n      \"10.3389/fbioe.2020.00035\",\n      \"10.3389/fbioe.2020.00914\",\n      \"10.3389/fbioe.2020.575393\",\n      \"10.3389/fbioe.2020.601704\",\n      \"10.3389/fbioe.2021.701504\",\n      \"10.3389/fbioe.2022.882363\",\n      \"10.3389/fbioe.2022.910151\",\n      \"10.3389/fbioe.2023.1039315\",\n      \"10.3389/fbioe.2023.1143304\",\n      \"10.3389/fbioe.2023.1335901\",\n      \"10.3389/fceld.2023.1127330\",\n      \"10.3389/fcell.2018.00018\",\n      \"10.3389/fcell.2018.00133\",\n      \"10.3389/fcell.2019.00066\",\n      \"10.3389/fcell.2020.00271\",\n      \"10.3389/fcell.2020.00402\",\n      \"10.3389/fcell.2020.00486\",\n      \"10.3389/fcell.2020.00730\",\n      \"10.3389/fcell.2020.00866\",\n      \"10.3389/fcell.2020.576592\",\n      \"10.3389/fcell.2020.580634\",\n      \"10.3389/fcell.2020.586487\",\n      \"10.3389/fcell.2020.592518\",\n      \"10.3389/fcell.2020.593377\",\n      \"10.3389/fcell.2020.599765\",\n      \"10.3389/fcell.2020.620603\",\n      \"10.3389/fcell.2021.627639\",\n      \"10.3389/fcell.2021.637309\",\n      \"10.3389/fcell.2021.641963\",\n      \"10.3389/fcell.2021.648098\",\n      \"10.3389/fcell.2021.659055\",\n      \"10.3389/fcell.2021.667581\",\n      \"10.3389/fcell.2021.669254\",\n      \"10.3389/fcell.2021.681188\",\n      \"10.3389/fcell.2021.699639\",\n      \"10.3389/fcell.2021.700276\",\n      \"10.3389/fcell.2021.702787\",\n      \"10.3389/fcell.2021.705291\",\n      \"10.3389/fcell.2021.706286\",\n      \"10.3389/fcell.2021.708318\",\n      \"10.3389/fcell.2021.714169\",\n      \"10.3389/fcell.2021.714746\",\n      \"10.3389/fcell.2021.728707\",\n      \"10.3389/fcell.2021.764263\",\n      \"10.3389/fcell.2021.781365\",\n      \"10.3389/fcell.2021.782445\",\n      \"10.3389/fcell.2021.793428\",\n      \"10.3389/fcell.2021.798588\",\n      \"10.3389/fcell.2022.1069064\",\n      \"10.3389/fcell.2022.1097446\",\n      \"10.3389/fcell.2022.861000\",\n      \"10.3389/fcell.2022.861995\",\n      \"10.3389/fcell.2022.880544\",\n      \"10.3389/fcell.2022.891763\",\n      \"10.3389/fcell.2022.902261\",\n      \"10.3389/fcell.2022.902298\",\n      \"10.3389/fcell.2022.915065\",\n      \"10.3389/fcell.2022.923371\",\n      \"10.3389/fcell.2022.933370\",\n      \"10.3389/fcell.2022.993257\",\n      \"10.3389/fcell.2023.1075215\",\n      \"10.3389/fcell.2023.1156766\",\n      \"10.3389/fcell.2023.1322305\",\n      \"10.3389/fchem.2019.00833\",\n      \"10.3389/fchem.2020.00276\",\n      \"10.3389/fcimb.2017.00463\",\n      \"10.3389/fcimb.2017.00542\",\n      \"10.3389/fcimb.2018.00114\",\n      \"10.3389/fcimb.2018.00146\",\n      \"10.3389/fcimb.2018.00177\",\n      \"10.3389/fcimb.2018.00242\",\n      \"10.3389/fcimb.2019.00042\",\n      \"10.3389/fcimb.2019.00047\",\n      \"10.3389/fcimb.2019.00138\",\n      \"10.3389/fcimb.2020.00359\",\n      \"10.3389/fcimb.2020.00367\",\n      \"10.3389/fcimb.2020.00381\",\n      \"10.3389/fcimb.2020.570261\",\n      \"10.3389/fcimb.2020.572951\",\n      \"10.3389/fcimb.2020.583137\",\n      \"10.3389/fcimb.2020.615450\",\n      \"10.3389/fcimb.2021.656938\",\n      \"10.3389/fcimb.2021.743390\",\n      \"10.3389/fcimb.2021.789417\",\n      \"10.3389/fcimb.2022.820650\",\n      \"10.3389/fcimb.2022.823684\",\n      \"10.3389/fcimb.2022.856953\",\n      \"10.3389/fcimb.2022.900608\",\n      \"10.3389/fcimb.2023.1150758\",\n      \"10.3389/fcimb.2023.1165312\",\n      \"10.3389/fcimb.2023.1206720\",\n      \"10.3389/fcimb.2023.1301915\",\n      \"10.3389/fcvm.2018.00069\",\n      \"10.3389/fcvm.2021.671610\",\n      \"10.3389/fcvm.2022.930797\",\n      \"10.3389/fcvm.2023.1300375\",\n      \"10.3389/fendo.2011.00115\",\n      \"10.3389/fendo.2014.00068\",\n      \"10.3389/fendo.2014.00146\",\n      \"10.3389/fendo.2016.00037\",\n      \"10.3389/fendo.2018.00694\",\n      \"10.3389/fendo.2018.00762\",\n      \"10.3389/fendo.2019.00204\",\n      \"10.3389/fendo.2019.00743\",\n      \"10.3389/fendo.2019.00772\",\n      \"10.3389/fendo.2020.00030\",\n      \"10.3389/fendo.2020.00035\",\n      \"10.3389/fendo.2020.00378\",\n      \"10.3389/fendo.2020.591476\",\n      \"10.3389/fendo.2021.643851\",\n      \"10.3389/fendo.2021.803992\",\n      \"10.3389/fendo.2022.846310\",\n      \"10.3389/fendo.2022.847291\",\n      \"10.3389/fendo.2022.938094\",\n      \"10.3389/fevo.2019.00331\",\n      \"10.3389/ffunb.2021.733655\",\n      \"10.3389/fgeed.2021.644319\",\n      \"10.3389/fgeed.2022.997142\",\n      \"10.3389/fgeed.2023.1272678\",\n      \"10.3389/fgene.2013.00213\",\n      \"10.3389/fgene.2014.00065\",\n      \"10.3389/fgene.2014.00423\",\n      \"10.3389/fgene.2015.00002\",\n      \"10.3389/fgene.2015.00008\",\n      \"10.3389/fgene.2015.00040\",\n      \"10.3389/fgene.2015.00042\",\n      \"10.3389/fgene.2015.00060\",\n      \"10.3389/fgene.2016.00024\",\n      \"10.3389/fgene.2017.00180\",\n      \"10.3389/fgene.2017.00223\",\n      \"10.3389/fgene.2018.00085\",\n      \"10.3389/fgene.2019.00065\",\n      \"10.3389/fgene.2019.00625\",\n      \"10.3389/fgene.2019.00936\",\n      \"10.3389/fgene.2020.00097\",\n      \"10.3389/fgene.2020.00158\",\n      \"10.3389/fgene.2020.00358\",\n      \"10.3389/fgene.2020.00424\",\n      \"10.3389/fgene.2020.00528\",\n      \"10.3389/fgene.2020.00547\",\n      \"10.3389/fgene.2020.00761\",\n      \"10.3389/fgene.2020.00770\",\n      \"10.3389/fgene.2020.00867\",\n      \"10.3389/fgene.2020.605620\",\n      \"10.3389/fgene.2020.617202\",\n      \"10.3389/fgene.2021.574196\",\n      \"10.3389/fgene.2021.642975\",\n      \"10.3389/fgene.2021.667866\",\n      \"10.3389/fgene.2021.680548\",\n      \"10.3389/fgene.2021.713224\",\n      \"10.3389/fgene.2021.786287\",\n      \"10.3389/fgene.2021.794805\",\n      \"10.3389/fgene.2021.821543\",\n      \"10.3389/fgene.2022.1047004\",\n      \"10.3389/fgene.2022.1081088\",\n      \"10.3389/fgene.2022.809794\",\n      \"10.3389/fgene.2022.894736\",\n      \"10.3389/fgene.2022.911223\",\n      \"10.3389/fgene.2022.959258\",\n      \"10.3389/fgene.2022.961018\",\n      \"10.3389/fgene.2022.981567\",\n      \"10.3389/fgene.2022.983668\",\n      \"10.3389/fgene.2023.1052383\",\n      \"10.3389/fgene.2023.1087267\",\n      \"10.3389/fgene.2023.1108104\",\n      \"10.3389/fgene.2024.1375100\",\n      \"10.3389/fimmu.2011.00054\",\n      \"10.3389/fimmu.2011.00096\",\n      \"10.3389/fimmu.2012.00346\",\n      \"10.3389/fimmu.2012.00356\",\n      \"10.3389/fimmu.2013.00049\",\n      \"10.3389/fimmu.2013.00069\",\n      \"10.3389/fimmu.2013.00157\",\n      \"10.3389/fimmu.2013.00222\",\n      \"10.3389/fimmu.2013.00235\",\n      \"10.3389/fimmu.2013.00477\",\n      \"10.3389/fimmu.2013.00491\",\n      \"10.3389/fimmu.2014.00037\",\n      \"10.3389/fimmu.2014.00107\",\n      \"10.3389/fimmu.2014.00258\",\n      \"10.3389/fimmu.2014.00463\",\n      \"10.3389/fimmu.2014.00520\",\n      \"10.3389/fimmu.2015.00016\",\n      \"10.3389/fimmu.2015.00061\",\n      \"10.3389/fimmu.2015.00353\",\n      \"10.3389/fimmu.2015.00357\",\n      \"10.3389/fimmu.2015.00367\",\n      \"10.3389/fimmu.2015.00370\",\n      \"10.3389/fimmu.2015.00494\",\n      \"10.3389/fimmu.2016.00076\",\n      \"10.3389/fimmu.2016.00109\",\n      \"10.3389/fimmu.2016.00314\",\n      \"10.3389/fimmu.2016.00573\",\n      \"10.3389/fimmu.2017.00008\",\n      \"10.3389/fimmu.2017.00061\",\n      \"10.3389/fimmu.2017.00066\",\n      \"10.3389/fimmu.2017.00108\",\n      \"10.3389/fimmu.2017.00147\",\n      \"10.3389/fimmu.2017.00459\",\n      \"10.3389/fimmu.2017.00608\",\n      \"10.3389/fimmu.2017.00731\",\n      \"10.3389/fimmu.2017.00936\",\n      \"10.3389/fimmu.2017.01097\",\n      \"10.3389/fimmu.2017.01225\",\n      \"10.3389/fimmu.2017.01329\",\n      \"10.3389/fimmu.2017.01499\",\n      \"10.3389/fimmu.2017.01520\",\n      \"10.3389/fimmu.2017.01526\",\n      \"10.3389/fimmu.2017.01955\",\n      \"10.3389/fimmu.2018.00022\",\n      \"10.3389/fimmu.2018.00070\",\n      \"10.3389/fimmu.2018.00281\",\n      \"10.3389/fimmu.2018.00340\",\n      \"10.3389/fimmu.2018.00527\",\n      \"10.3389/fimmu.2018.00685\",\n      \"10.3389/fimmu.2018.00698\",\n      \"10.3389/fimmu.2018.00932\",\n      \"10.3389/fimmu.2018.01037\",\n      \"10.3389/fimmu.2018.01175\",\n      \"10.3389/fimmu.2018.01304\",\n      \"10.3389/fimmu.2018.01593\",\n      \"10.3389/fimmu.2018.01793\",\n      \"10.3389/fimmu.2018.01823\",\n      \"10.3389/fimmu.2018.01829\",\n      \"10.3389/fimmu.2018.01905\",\n      \"10.3389/fimmu.2018.02111\",\n      \"10.3389/fimmu.2018.02161\",\n      \"10.3389/fimmu.2018.02169\",\n      \"10.3389/fimmu.2018.02186\",\n      \"10.3389/fimmu.2018.02389\",\n      \"10.3389/fimmu.2018.02424\",\n      \"10.3389/fimmu.2018.02515\",\n      \"10.3389/fimmu.2018.02531\",\n      \"10.3389/fimmu.2018.02667\",\n      \"10.3389/fimmu.2018.02692\",\n      \"10.3389/fimmu.2018.02793\",\n      \"10.3389/fimmu.2018.02807\",\n      \"10.3389/fimmu.2018.02837\",\n      \"10.3389/fimmu.2018.02905\",\n      \"10.3389/fimmu.2018.03072\",\n      \"10.3389/fimmu.2018.03114\",\n      \"10.3389/fimmu.2019.00136\",\n      \"10.3389/fimmu.2019.00147\",\n      \"10.3389/fimmu.2019.00168\",\n      \"10.3389/fimmu.2019.00228\",\n      \"10.3389/fimmu.2019.00249\",\n      \"10.3389/fimmu.2019.00326\",\n      \"10.3389/fimmu.2019.00348\",\n      \"10.3389/fimmu.2019.00471\",\n      \"10.3389/fimmu.2019.00553\",\n      \"10.3389/fimmu.2019.00663\",\n      \"10.3389/fimmu.2019.00761\",\n      \"10.3389/fimmu.2019.00807\",\n      \"10.3389/fimmu.2019.01047\",\n      \"10.3389/fimmu.2019.01084\",\n      \"10.3389/fimmu.2019.01134\",\n      \"10.3389/fimmu.2019.01159\",\n      \"10.3389/fimmu.2019.01187\",\n      \"10.3389/fimmu.2019.01349\",\n      \"10.3389/fimmu.2019.01402\",\n      \"10.3389/fimmu.2019.01633\",\n      \"10.3389/fimmu.2019.01839\",\n      \"10.3389/fimmu.2019.01891\",\n      \"10.3389/fimmu.2019.01952\",\n      \"10.3389/fimmu.2019.01967\",\n      \"10.3389/fimmu.2019.02398\",\n      \"10.3389/fimmu.2019.02453\",\n      \"10.3389/fimmu.2019.02486\",\n      \"10.3389/fimmu.2019.02638\",\n      \"10.3389/fimmu.2019.02951\",\n      \"10.3389/fimmu.2019.02990\",\n      \"10.3389/fimmu.2019.03033\",\n      \"10.3389/fimmu.2020.00102\",\n      \"10.3389/fimmu.2020.00206\",\n      \"10.3389/fimmu.2020.00230\",\n      \"10.3389/fimmu.2020.00248\",\n      \"10.3389/fimmu.2020.00275\",\n      \"10.3389/fimmu.2020.00508\",\n      \"10.3389/fimmu.2020.00512\",\n      \"10.3389/fimmu.2020.00670\",\n      \"10.3389/fimmu.2020.00784\",\n      \"10.3389/fimmu.2020.00787\",\n      \"10.3389/fimmu.2020.01042\",\n      \"10.3389/fimmu.2020.01184\",\n      \"10.3389/fimmu.2020.01416\",\n      \"10.3389/fimmu.2020.01501\",\n      \"10.3389/fimmu.2020.01514\",\n      \"10.3389/fimmu.2020.01706\",\n      \"10.3389/fimmu.2020.01790\",\n      \"10.3389/fimmu.2020.01861\",\n      \"10.3389/fimmu.2020.01946\",\n      \"10.3389/fimmu.2020.02123\",\n      \"10.3389/fimmu.2020.02139\",\n      \"10.3389/fimmu.2020.02143\",\n      \"10.3389/fimmu.2020.559166\",\n      \"10.3389/fimmu.2020.559342\",\n      \"10.3389/fimmu.2020.566892\",\n      \"10.3389/fimmu.2020.567342\",\n      \"10.3389/fimmu.2020.567472\",\n      \"10.3389/fimmu.2020.570672\",\n      \"10.3389/fimmu.2020.574276\",\n      \"10.3389/fimmu.2020.588021\",\n      \"10.3389/fimmu.2020.595207\",\n      \"10.3389/fimmu.2020.597959\",\n      \"10.3389/fimmu.2020.603050\",\n      \"10.3389/fimmu.2020.604944\",\n      \"10.3389/fimmu.2020.608976\",\n      \"10.3389/fimmu.2020.609063\",\n      \"10.3389/fimmu.2020.618387\",\n      \"10.3389/fimmu.2020.618897\",\n      \"10.3389/fimmu.2020.619236\",\n      \"10.3389/fimmu.2020.622810\",\n      \"10.3389/fimmu.2020.628432\",\n      \"10.3389/fimmu.2021.575519\",\n      \"10.3389/fimmu.2021.603133\",\n      \"10.3389/fimmu.2021.613530\",\n      \"10.3389/fimmu.2021.616309\",\n      \"10.3389/fimmu.2021.624197\",\n      \"10.3389/fimmu.2021.630318\",\n      \"10.3389/fimmu.2021.632814\",\n      \"10.3389/fimmu.2021.640937\",\n      \"10.3389/fimmu.2021.642711\",\n      \"10.3389/fimmu.2021.643240\",\n      \"10.3389/fimmu.2021.648348\",\n      \"10.3389/fimmu.2021.653883\",\n      \"10.3389/fimmu.2021.655934\",\n      \"10.3389/fimmu.2021.657768\",\n      \"10.3389/fimmu.2021.658315\",\n      \"10.3389/fimmu.2021.665718\",\n      \"10.3389/fimmu.2021.668494\",\n      \"10.3389/fimmu.2021.670338\",\n      \"10.3389/fimmu.2021.673405\",\n      \"10.3389/fimmu.2021.674021\",\n      \"10.3389/fimmu.2021.691806\",\n      \"10.3389/fimmu.2021.705308\",\n      \"10.3389/fimmu.2021.706027\",\n      \"10.3389/fimmu.2021.706951\",\n      \"10.3389/fimmu.2021.708186\",\n      \"10.3389/fimmu.2021.710375\",\n      \"10.3389/fimmu.2021.716676\",\n      \"10.3389/fimmu.2021.727046\",\n      \"10.3389/fimmu.2021.734471\",\n      \"10.3389/fimmu.2021.744300\",\n      \"10.3389/fimmu.2021.756722\",\n      \"10.3389/fimmu.2021.758588\",\n      \"10.3389/fimmu.2021.763364\",\n      \"10.3389/fimmu.2021.764384\",\n      \"10.3389/fimmu.2021.772864\",\n      \"10.3389/fimmu.2021.780442\",\n      \"10.3389/fimmu.2021.783725\",\n      \"10.3389/fimmu.2021.787307\",\n      \"10.3389/fimmu.2021.797450\",\n      \"10.3389/fimmu.2021.799861\",\n      \"10.3389/fimmu.2021.803037\",\n      \"10.3389/fimmu.2021.811473\",\n      \"10.3389/fimmu.2021.823637\",\n      \"10.3389/fimmu.2021.827611\",\n      \"10.3389/fimmu.2022.1006897\",\n      \"10.3389/fimmu.2022.1010399\",\n      \"10.3389/fimmu.2022.1012884\",\n      \"10.3389/fimmu.2022.1026954\",\n      \"10.3389/fimmu.2022.1028410\",\n      \"10.3389/fimmu.2022.1035532\",\n      \"10.3389/fimmu.2022.1044398\",\n      \"10.3389/fimmu.2022.784528\",\n      \"10.3389/fimmu.2022.795089\",\n      \"10.3389/fimmu.2022.811378\",\n      \"10.3389/fimmu.2022.820336\",\n      \"10.3389/fimmu.2022.824188\",\n      \"10.3389/fimmu.2022.824686\",\n      \"10.3389/fimmu.2022.825428\",\n      \"10.3389/fimmu.2022.834098\",\n      \"10.3389/fimmu.2022.834862\",\n      \"10.3389/fimmu.2022.835625\",\n      \"10.3389/fimmu.2022.838448\",\n      \"10.3389/fimmu.2022.840029\",\n      \"10.3389/fimmu.2022.840388\",\n      \"10.3389/fimmu.2022.843515\",\n      \"10.3389/fimmu.2022.851004\",\n      \"10.3389/fimmu.2022.852147\",\n      \"10.3389/fimmu.2022.863831\",\n      \"10.3389/fimmu.2022.864898\",\n      \"10.3389/fimmu.2022.865401\",\n      \"10.3389/fimmu.2022.869570\",\n      \"10.3389/fimmu.2022.890166\",\n      \"10.3389/fimmu.2022.892234\",\n      \"10.3389/fimmu.2022.900532\",\n      \"10.3389/fimmu.2022.901772\",\n      \"10.3389/fimmu.2022.903513\",\n      \"10.3389/fimmu.2022.913275\",\n      \"10.3389/fimmu.2022.914236\",\n      \"10.3389/fimmu.2022.919231\",\n      \"10.3389/fimmu.2022.922377\",\n      \"10.3389/fimmu.2022.928438\",\n      \"10.3389/fimmu.2022.929000\",\n      \"10.3389/fimmu.2022.929895\",\n      \"10.3389/fimmu.2022.930986\",\n      \"10.3389/fimmu.2022.946318\",\n      \"10.3389/fimmu.2022.946832\",\n      \"10.3389/fimmu.2022.950536\",\n      \"10.3389/fimmu.2022.958584\",\n      \"10.3389/fimmu.2022.958620\",\n      \"10.3389/fimmu.2022.959114\",\n      \"10.3389/fimmu.2022.964898\",\n      \"10.3389/fimmu.2022.965446\",\n      \"10.3389/fimmu.2022.967055\",\n      \"10.3389/fimmu.2022.974996\",\n      \"10.3389/fimmu.2022.990463\",\n      \"10.3389/fimmu.2022.993444\",\n      \"10.3389/fimmu.2022.996746\",\n      \"10.3389/fimmu.2023.1086006\",\n      \"10.3389/fimmu.2023.1090311\",\n      \"10.3389/fimmu.2023.1110593\",\n      \"10.3389/fimmu.2023.1111521\",\n      \"10.3389/fimmu.2023.1111729\",\n      \"10.3389/fimmu.2023.1113735\",\n      \"10.3389/fimmu.2023.1121285\",\n      \"10.3389/fimmu.2023.1123853\",\n      \"10.3389/fimmu.2023.1146791\",\n      \"10.3389/fimmu.2023.1152003\",\n      \"10.3389/fimmu.2023.1168191\",\n      \"10.3389/fimmu.2023.1168635\",\n      \"10.3389/fimmu.2023.1169560\",\n      \"10.3389/fimmu.2023.1172849\",\n      \"10.3389/fimmu.2023.1178662\",\n      \"10.3389/fimmu.2023.1178817\",\n      \"10.3389/fimmu.2023.1179877\",\n      \"10.3389/fimmu.2023.1180402\",\n      \"10.3389/fimmu.2023.1182016\",\n      \"10.3389/fimmu.2023.1182556\",\n      \"10.3389/fimmu.2023.1192395\",\n      \"10.3389/fimmu.2023.1203687\",\n      \"10.3389/fimmu.2023.1210164\",\n      \"10.3389/fimmu.2023.1217492\",\n      \"10.3389/fimmu.2023.1218082\",\n      \"10.3389/fimmu.2023.1219546\",\n      \"10.3389/fimmu.2023.1222267\",\n      \"10.3389/fimmu.2023.1233800\",\n      \"10.3389/fimmu.2023.1261257\",\n      \"10.3389/fimmu.2023.1264508\",\n      \"10.3389/fimmu.2023.1268745\",\n      \"10.3389/fimmu.2023.1288794\",\n      \"10.3389/fimmu.2023.1332814\",\n      \"10.3389/fimmu.2024.1302233\",\n      \"10.3389/fimmu.2024.1305087\",\n      \"10.3389/fimmu.2024.1309509\",\n      \"10.3389/fimmu.2024.1325330\",\n      \"10.3389/fimmu.2024.1340726\",\n      \"10.3389/fimmu.2024.1352819\",\n      \"10.3389/fimmu.2024.1366377\",\n      \"10.3389/fimmu.2024.1369376\",\n      \"10.3389/fimmu.2024.1380694\",\n      \"10.3389/fimmu.2024.1385654\",\n      \"10.3389/fimmu.2024.1401626\",\n      \"10.3389/fimmu.2024.1434118\",\n      \"10.3389/fitd.2023.1110125\",\n      \"10.3389/fmars.2020.00491\",\n      \"10.3389/fmats.2018.00015\",\n      \"10.3389/fmed.2017.00116\",\n      \"10.3389/fmed.2021.709793\",\n      \"10.3389/fmed.2021.808940\",\n      \"10.3389/fmed.2022.793615\",\n      \"10.3389/fmed.2022.849217\",\n      \"10.3389/fmed.2022.924087\",\n      \"10.3389/fmed.2022.963956\",\n      \"10.3389/fmed.2023.1209425\",\n      \"10.3389/fmedt.2020.600616\",\n      \"10.3389/fmicb.2012.00148\",\n      \"10.3389/fmicb.2013.00125\",\n      \"10.3389/fmicb.2013.00221\",\n      \"10.3389/fmicb.2014.00258\",\n      \"10.3389/fmicb.2014.00329\",\n      \"10.3389/fmicb.2015.00705\",\n      \"10.3389/fmicb.2015.01355\",\n      \"10.3389/fmicb.2016.00035\",\n      \"10.3389/fmicb.2016.00049\",\n      \"10.3389/fmicb.2016.00849\",\n      \"10.3389/fmicb.2016.01126\",\n      \"10.3389/fmicb.2016.01275\",\n      \"10.3389/fmicb.2016.01375\",\n      \"10.3389/fmicb.2016.01761\",\n      \"10.3389/fmicb.2016.01814\",\n      \"10.3389/fmicb.2016.01843\",\n      \"10.3389/fmicb.2016.02147\",\n      \"10.3389/fmicb.2017.00265\",\n      \"10.3389/fmicb.2017.00278\",\n      \"10.3389/fmicb.2017.00981\",\n      \"10.3389/fmicb.2017.01547\",\n      \"10.3389/fmicb.2017.01692\",\n      \"10.3389/fmicb.2017.02284\",\n      \"10.3389/fmicb.2017.02570\",\n      \"10.3389/fmicb.2018.01324\",\n      \"10.3389/fmicb.2018.02116\",\n      \"10.3389/fmicb.2019.00190\",\n      \"10.3389/fmicb.2019.00442\",\n      \"10.3389/fmicb.2019.00928\",\n      \"10.3389/fmicb.2019.00954\",\n      \"10.3389/fmicb.2019.01302\",\n      \"10.3389/fmicb.2019.01905\",\n      \"10.3389/fmicb.2019.01954\",\n      \"10.3389/fmicb.2019.02211\",\n      \"10.3389/fmicb.2019.02261\",\n      \"10.3389/fmicb.2019.02892\",\n      \"10.3389/fmicb.2019.03045\",\n      \"10.3389/fmicb.2019.03127\",\n      \"10.3389/fmicb.2020.00947\",\n      \"10.3389/fmicb.2020.01178\",\n      \"10.3389/fmicb.2020.560099\",\n      \"10.3389/fmicb.2020.565548\",\n      \"10.3389/fmicb.2020.576844\",\n      \"10.3389/fmicb.2020.586433\",\n      \"10.3389/fmicb.2020.588410\",\n      \"10.3389/fmicb.2020.590522\",\n      \"10.3389/fmicb.2020.595629\",\n      \"10.3389/fmicb.2020.616213\",\n      \"10.3389/fmicb.2020.631444\",\n      \"10.3389/fmicb.2021.606366\",\n      \"10.3389/fmicb.2021.613529\",\n      \"10.3389/fmicb.2021.616050\",\n      \"10.3389/fmicb.2021.644089\",\n      \"10.3389/fmicb.2021.652962\",\n      \"10.3389/fmicb.2021.666739\",\n      \"10.3389/fmicb.2021.668890\",\n      \"10.3389/fmicb.2021.670975\",\n      \"10.3389/fmicb.2021.686049\",\n      \"10.3389/fmicb.2021.686977\",\n      \"10.3389/fmicb.2021.698365\",\n      \"10.3389/fmicb.2021.701611\",\n      \"10.3389/fmicb.2021.724982\",\n      \"10.3389/fmicb.2021.725755\",\n      \"10.3389/fmicb.2021.728216\",\n      \"10.3389/fmicb.2021.739000\",\n      \"10.3389/fmicb.2021.757179\",\n      \"10.3389/fmicb.2022.1028086\",\n      \"10.3389/fmicb.2022.1040105\",\n      \"10.3389/fmicb.2022.799602\",\n      \"10.3389/fmicb.2022.835620\",\n      \"10.3389/fmicb.2022.865045\",\n      \"10.3389/fmicb.2022.887420\",\n      \"10.3389/fmicb.2022.887799\",\n      \"10.3389/fmicb.2022.908296\",\n      \"10.3389/fmicb.2023.1177951\",\n      \"10.3389/fmicb.2024.1359188\",\n      \"10.3389/fmicb.2024.1360397\",\n      \"10.3389/fmicb.2024.1372069\",\n      \"10.3389/fmmed.2023.1198021\",\n      \"10.3389/fmolb.2019.00011\",\n      \"10.3389/fmolb.2019.00033\",\n      \"10.3389/fmolb.2019.00040\",\n      \"10.3389/fmolb.2019.00043\",\n      \"10.3389/fmolb.2019.00058\",\n      \"10.3389/fmolb.2020.00033\",\n      \"10.3389/fmolb.2020.00122\",\n      \"10.3389/fmolb.2020.00145\",\n      \"10.3389/fmolb.2021.631854\",\n      \"10.3389/fmolb.2021.647915\",\n      \"10.3389/fmolb.2021.658020\",\n      \"10.3389/fmolb.2021.669431\",\n      \"10.3389/fmolb.2021.673170\",\n      \"10.3389/fmolb.2021.696438\",\n      \"10.3389/fmolb.2021.707439\",\n      \"10.3389/fmolb.2021.724947\",\n      \"10.3389/fmolb.2021.733148\",\n      \"10.3389/fmolb.2021.791642\",\n      \"10.3389/fmolb.2022.884281\",\n      \"10.3389/fmolb.2022.912727\",\n      \"10.3389/fmolb.2022.965730\",\n      \"10.3389/fmolb.2022.991380\",\n      \"10.3389/fmolb.2023.1210576\",\n      \"10.3389/fmolb.2023.1288686\",\n      \"10.3389/fnagi.2014.00075\",\n      \"10.3389/fnagi.2017.00227\",\n      \"10.3389/fnagi.2017.00446\",\n      \"10.3389/fnagi.2019.00230\",\n      \"10.3389/fnagi.2020.00097\",\n      \"10.3389/fnagi.2020.613628\",\n      \"10.3389/fnagi.2021.691881\",\n      \"10.3389/fnagi.2022.818606\",\n      \"10.3389/fnana.2010.00013\",\n      \"10.3389/fnana.2010.00142\",\n      \"10.3389/fnana.2013.00018\",\n      \"10.3389/fnana.2013.00029\",\n      \"10.3389/fnana.2014.00014\",\n      \"10.3389/fnana.2014.00020\",\n      \"10.3389/fnana.2014.00078\",\n      \"10.3389/fnana.2014.00129\",\n      \"10.3389/fnana.2015.00009\",\n      \"10.3389/fnana.2015.00053\",\n      \"10.3389/fnana.2015.00063\",\n      \"10.3389/fnana.2015.00074\",\n      \"10.3389/fnana.2015.00085\",\n      \"10.3389/fnana.2015.00109\",\n      \"10.3389/fnana.2016.00049\",\n      \"10.3389/fnana.2016.00125\",\n      \"10.3389/fnana.2017.00054\",\n      \"10.3389/fnana.2017.00071\",\n      \"10.3389/fnana.2017.00091\",\n      \"10.3389/fnana.2017.00100\",\n      \"10.3389/fnana.2017.00134\",\n      \"10.3389/fnana.2018.00001\",\n      \"10.3389/fnana.2018.00006\",\n      \"10.3389/fnana.2018.00100\",\n      \"10.3389/fnana.2019.00025\",\n      \"10.3389/fnana.2021.656882\",\n      \"10.3389/fnana.2021.727883\",\n      \"10.3389/fnbeh.2014.00128\",\n      \"10.3389/fnbeh.2015.00302\",\n      \"10.3389/fnbeh.2018.00244\",\n      \"10.3389/fnbeh.2019.00036\",\n      \"10.3389/fnbeh.2019.00272\",\n      \"10.3389/fnbeh.2020.00156\",\n      \"10.3389/fnbeh.2022.989011\",\n      \"10.3389/fnbeh.2024.1387447\",\n      \"10.3389/fncel.2012.00011\",\n      \"10.3389/fncel.2013.00010\",\n      \"10.3389/fncel.2013.00040\",\n      \"10.3389/fncel.2013.00174\",\n      \"10.3389/fncel.2014.00301\",\n      \"10.3389/fncel.2014.00450\",\n      \"10.3389/fncel.2015.00066\",\n      \"10.3389/fncel.2015.00082\",\n      \"10.3389/fncel.2015.00131\",\n      \"10.3389/fncel.2015.00161\",\n      \"10.3389/fncel.2015.00294\",\n      \"10.3389/fncel.2016.00018\",\n      \"10.3389/fncel.2016.00308\",\n      \"10.3389/fncel.2017.00036\",\n      \"10.3389/fncel.2017.00106\",\n      \"10.3389/fncel.2017.00184\",\n      \"10.3389/fncel.2017.00332\",\n      \"10.3389/fncel.2018.00025\",\n      \"10.3389/fncel.2018.00069\",\n      \"10.3389/fncel.2018.00204\",\n      \"10.3389/fncel.2018.00224\",\n      \"10.3389/fncel.2018.00473\",\n      \"10.3389/fncel.2018.00513\",\n      \"10.3389/fncel.2019.00063\",\n      \"10.3389/fncel.2019.00124\",\n      \"10.3389/fncel.2019.00258\",\n      \"10.3389/fncel.2019.00447\",\n      \"10.3389/fncel.2019.00454\",\n      \"10.3389/fncel.2020.00035\",\n      \"10.3389/fncel.2020.00174\",\n      \"10.3389/fncel.2020.00184\",\n      \"10.3389/fncel.2020.00228\",\n      \"10.3389/fncel.2020.00274\",\n      \"10.3389/fncel.2020.576444\",\n      \"10.3389/fncel.2020.581907\",\n      \"10.3389/fncel.2020.592607\",\n      \"10.3389/fncel.2020.604171\",\n      \"10.3389/fncel.2020.607399\",\n      \"10.3389/fncel.2021.636176\",\n      \"10.3389/fncel.2021.647109\",\n      \"10.3389/fncel.2021.659843\",\n      \"10.3389/fncel.2021.720807\",\n      \"10.3389/fncel.2021.800313\",\n      \"10.3389/fncel.2022.1022431\",\n      \"10.3389/fncel.2022.1073731\",\n      \"10.3389/fncel.2022.1094291\",\n      \"10.3389/fncel.2022.920388\",\n      \"10.3389/fncel.2023.1256619\",\n      \"10.3389/fncir.2012.00038\",\n      \"10.3389/fncir.2013.00093\",\n      \"10.3389/fncir.2015.00005\",\n      \"10.3389/fncir.2016.00075\",\n      \"10.3389/fncir.2018.00006\",\n      \"10.3389/fncir.2019.00071\",\n      \"10.3389/fncir.2020.561822\",\n      \"10.3389/fncir.2020.611841\",\n      \"10.3389/fncir.2022.825735\",\n      \"10.3389/fncir.2024.1280604\",\n      \"10.3389/fneur.2015.00081\",\n      \"10.3389/fneur.2020.00148\",\n      \"10.3389/fneur.2021.685822\",\n      \"10.3389/fneur.2022.852003\",\n      \"10.3389/fneur.2023.1117695\",\n      \"10.3389/fneur.2023.1158487\",\n      \"10.3389/fneur.2023.1162394\",\n      \"10.3389/fnhum.2013.00671\",\n      \"10.3389/fnhum.2014.01027\",\n      \"10.3389/fninf.2021.580873\",\n      \"10.3389/fnins.2010.00059\",\n      \"10.3389/fnins.2011.00035\",\n      \"10.3389/fnins.2012.00099\",\n      \"10.3389/fnins.2012.00144\",\n      \"10.3389/fnins.2012.00173\",\n      \"10.3389/fnins.2013.00057\",\n      \"10.3389/fnins.2013.00063\",\n      \"10.3389/fnins.2013.00120\",\n      \"10.3389/fnins.2014.00083\",\n      \"10.3389/fnins.2015.00494\",\n      \"10.3389/fnins.2016.00077\",\n      \"10.3389/fnins.2017.00143\",\n      \"10.3389/fnins.2017.00431\",\n      \"10.3389/fnins.2017.00488\",\n      \"10.3389/fnins.2017.00571\",\n      \"10.3389/fnins.2019.00457\",\n      \"10.3389/fnins.2019.00637\",\n      \"10.3389/fnins.2019.00912\",\n      \"10.3389/fnins.2020.00839\",\n      \"10.3389/fnins.2020.602796\",\n      \"10.3389/fnins.2021.787425\",\n      \"10.3389/fnins.2021.803107\",\n      \"10.3389/fnins.2022.866245\",\n      \"10.3389/fnins.2022.918616\",\n      \"10.3389/fnins.2022.966772\",\n      \"10.3389/fnins.2023.1188065\",\n      \"10.3389/fnins.2023.1220114\",\n      \"10.3389/fnins.2024.1416460\",\n      \"10.3389/fnmol.2015.00025\",\n      \"10.3389/fnmol.2016.00163\",\n      \"10.3389/fnmol.2017.00050\",\n      \"10.3389/fnmol.2017.00187\",\n      \"10.3389/fnmol.2017.00199\",\n      \"10.3389/fnmol.2017.00236\",\n      \"10.3389/fnmol.2018.00013\",\n      \"10.3389/fnmol.2018.00406\",\n      \"10.3389/fnmol.2018.00442\",\n      \"10.3389/fnmol.2018.00474\",\n      \"10.3389/fnmol.2018.00495\",\n      \"10.3389/fnmol.2019.00086\",\n      \"10.3389/fnmol.2020.00149\",\n      \"10.3389/fnmol.2020.570586\",\n      \"10.3389/fnmol.2021.576038\",\n      \"10.3389/fnmol.2021.613161\",\n      \"10.3389/fnmol.2021.623148\",\n      \"10.3389/fnmol.2022.818696\",\n      \"10.3389/fnmol.2022.831151\",\n      \"10.3389/fnmol.2022.948160\",\n      \"10.3389/fnmol.2022.976910\",\n      \"10.3389/fnmol.2023.1206245\",\n      \"10.3389/fnmol.2023.1236015\",\n      \"10.3389/fnsyn.2017.00010\",\n      \"10.3389/fnsyn.2017.00011\",\n      \"10.3389/fnsyn.2022.1006773\",\n      \"10.3389/fnsys.2010.00010\",\n      \"10.3389/fnsys.2010.00149\",\n      \"10.3389/fnsys.2013.00083\",\n      \"10.3389/fnsys.2015.00051\",\n      \"10.3389/fnsys.2019.00040\",\n      \"10.3389/fnsys.2021.674098\",\n      \"10.3389/fnut.2019.00016\",\n      \"10.3389/fnut.2021.682243\",\n      \"10.3389/fnut.2022.1082500\",\n      \"10.3389/fnut.2022.929943\",\n      \"10.3389/fnut.2024.1328450\",\n      \"10.3389/fonc.2014.00028\",\n      \"10.3389/fonc.2014.00378\",\n      \"10.3389/fonc.2015.00214\",\n      \"10.3389/fonc.2016.00127\",\n      \"10.3389/fonc.2016.00138\",\n      \"10.3389/fonc.2017.00068\",\n      \"10.3389/fonc.2017.00135\",\n      \"10.3389/fonc.2017.00253\",\n      \"10.3389/fonc.2017.00278\",\n      \"10.3389/fonc.2018.00086\",\n      \"10.3389/fonc.2018.00211\",\n      \"10.3389/fonc.2018.00249\",\n      \"10.3389/fonc.2018.00503\",\n      \"10.3389/fonc.2018.00539\",\n      \"10.3389/fonc.2018.00570\",\n      \"10.3389/fonc.2019.00060\",\n      \"10.3389/fonc.2019.00779\",\n      \"10.3389/fonc.2019.00858\",\n      \"10.3389/fonc.2019.01376\",\n      \"10.3389/fonc.2020.00796\",\n      \"10.3389/fonc.2020.00941\",\n      \"10.3389/fonc.2020.591577\",\n      \"10.3389/fonc.2021.590414\",\n      \"10.3389/fonc.2021.638360\",\n      \"10.3389/fonc.2021.638897\",\n      \"10.3389/fonc.2021.662010\",\n      \"10.3389/fonc.2021.732058\",\n      \"10.3389/fonc.2021.754770\",\n      \"10.3389/fonc.2021.770561\",\n      \"10.3389/fonc.2021.805628\",\n      \"10.3389/fonc.2021.819505\",\n      \"10.3389/fonc.2022.1087989\",\n      \"10.3389/fonc.2022.775649\",\n      \"10.3389/fonc.2022.790537\",\n      \"10.3389/fonc.2022.857068\",\n      \"10.3389/fonc.2022.869078\",\n      \"10.3389/fonc.2022.878377\",\n      \"10.3389/fonc.2022.912639\",\n      \"10.3389/fonc.2022.931774\",\n      \"10.3389/fonc.2022.932285\",\n      \"10.3389/fonc.2022.955166\",\n      \"10.3389/fonc.2022.956225\",\n      \"10.3389/fonc.2022.983507\",\n      \"10.3389/fonc.2022.988872\",\n      \"10.3389/fonc.2023.1073793\",\n      \"10.3389/fonc.2023.1081253\",\n      \"10.3389/fonc.2023.1123101\",\n      \"10.3389/fonc.2023.1148936\",\n      \"10.3389/fonc.2023.1169397\",\n      \"10.3389/fonc.2023.1185163\",\n      \"10.3389/fonc.2023.1224913\",\n      \"10.3389/fonc.2023.1228426\",\n      \"10.3389/fonc.2023.1236268\",\n      \"10.3389/fonc.2023.1284089\",\n      \"10.3389/fonc.2024.1394702\",\n      \"10.3389/fonc.2024.1402128\",\n      \"10.3389/fopht.2023.1270561\",\n      \"10.3389/fopht.2023.1310226\",\n      \"10.3389/fped.2018.00082\",\n      \"10.3389/fped.2021.638871\",\n      \"10.3389/fped.2021.643094\",\n      \"10.3389/fped.2021.736023\",\n      \"10.3389/fphar.2015.00263\",\n      \"10.3389/fphar.2016.00121\",\n      \"10.3389/fphar.2017.00448\",\n      \"10.3389/fphar.2018.00106\",\n      \"10.3389/fphar.2018.01337\",\n      \"10.3389/fphar.2019.01051\",\n      \"10.3389/fphar.2019.01387\",\n      \"10.3389/fphar.2019.01546\",\n      \"10.3389/fphar.2020.557429\",\n      \"10.3389/fphar.2020.559627\",\n      \"10.3389/fphar.2020.587664\",\n      \"10.3389/fphar.2020.601325\",\n      \"10.3389/fphar.2020.627838\",\n      \"10.3389/fphar.2021.661304\",\n      \"10.3389/fphar.2021.780790\",\n      \"10.3389/fphar.2022.837088\",\n      \"10.3389/fphar.2022.853568\",\n      \"10.3389/fphar.2022.864509\",\n      \"10.3389/fphar.2022.908867\",\n      \"10.3389/fphar.2022.958012\",\n      \"10.3389/fphar.2023.1197257\",\n      \"10.3389/fphar.2023.1244166\",\n      \"10.3389/fphar.2023.1270425\",\n      \"10.3389/fphys.2013.00386\",\n      \"10.3389/fphys.2013.00406\",\n      \"10.3389/fphys.2016.00167\",\n      \"10.3389/fphys.2016.00410\",\n      \"10.3389/fphys.2018.00624\",\n      \"10.3389/fphys.2019.00148\",\n      \"10.3389/fphys.2019.00224\",\n      \"10.3389/fphys.2019.00262\",\n      \"10.3389/fphys.2019.00872\",\n      \"10.3389/fphys.2019.01561\",\n      \"10.3389/fphys.2020.00347\",\n      \"10.3389/fphys.2020.00538\",\n      \"10.3389/fphys.2020.00563\",\n      \"10.3389/fphys.2020.00689\",\n      \"10.3389/fphys.2020.582258\",\n      \"10.3389/fphys.2021.802057\",\n      \"10.3389/fphys.2022.1023237\",\n      \"10.3389/fphys.2022.1029218\",\n      \"10.3389/fphys.2023.1114231\",\n      \"10.3389/fpls.2014.00155\",\n      \"10.3389/fpls.2014.00339\",\n      \"10.3389/fpls.2015.01259\",\n      \"10.3389/fpls.2016.00601\",\n      \"10.3389/fpls.2016.01448\",\n      \"10.3389/fpls.2016.01552\",\n      \"10.3389/fpls.2016.01948\",\n      \"10.3389/fpls.2016.01974\",\n      \"10.3389/fpls.2017.00193\",\n      \"10.3389/fpls.2017.00307\",\n      \"10.3389/fpls.2018.00097\",\n      \"10.3389/fpls.2018.00990\",\n      \"10.3389/fpls.2018.01738\",\n      \"10.3389/fpls.2019.00438\",\n      \"10.3389/fpls.2019.00525\",\n      \"10.3389/fpls.2019.00612\",\n      \"10.3389/fpls.2019.01815\",\n      \"10.3389/fpls.2020.00143\",\n      \"10.3389/fpls.2020.00437\",\n      \"10.3389/fpls.2020.00747\",\n      \"10.3389/fpls.2020.01274\",\n      \"10.3389/fpls.2020.583767\",\n      \"10.3389/fpls.2021.748543\",\n      \"10.3389/fpls.2021.775366\",\n      \"10.3389/fpls.2021.816156\",\n      \"10.3389/fpls.2022.860997\",\n      \"10.3389/fpls.2022.893896\",\n      \"10.3389/fpls.2022.902413\",\n      \"10.3389/fpls.2023.1122940\",\n      \"10.3389/fpls.2023.1244020\",\n      \"10.3389/fpubh.2019.00332\",\n      \"10.3389/fpubh.2023.1275778\",\n      \"10.3389/fradi.2024.1416672\",\n      \"10.3389/frnar.2023.1152146\",\n      \"10.3389/fsurg.2016.00021\",\n      \"10.3389/fsurg.2021.775194\",\n      \"10.3389/ftox.2024.1392257\",\n      \"10.3389/fvets.2019.00314\",\n      \"10.3389/fvets.2020.00498\",\n      \"10.3389/fvets.2021.593871\",\n      \"10.3389/fvets.2021.685877\",\n      \"10.3389/fvets.2021.791237\",\n      \"10.3389/fvets.2022.756686\",\n      \"10.3389/neuro.02.007.2009\",\n      \"10.3389/neuro.05.017.2009\",\n      \"10.3389/neuro.07.020.2009\",\n      \"10.3389/neuro.08.014.2009\",\n      \"10.3390/agriculture13061182\",\n      \"10.3390/agronomy12020484\",\n      \"10.3390/ani11041112\",\n      \"10.3390/ani13132171\",\n      \"10.3390/antib10030025\",\n      \"10.3390/antib13020041\",\n      \"10.3390/antib5030019\",\n      \"10.3390/antib6010005\",\n      \"10.3390/antib8010019\",\n      \"10.3390/antibiotics10010016\",\n      \"10.3390/antibiotics10040435\",\n      \"10.3390/antibiotics10050522\",\n      \"10.3390/antibiotics10060672\",\n      \"10.3390/antibiotics10080942\",\n      \"10.3390/antibiotics11070915\",\n      \"10.3390/antibiotics11101340\",\n      \"10.3390/antibiotics12061074\",\n      \"10.3390/antibiotics12091346\",\n      \"10.3390/antibiotics13010079\",\n      \"10.3390/antibiotics7020031\",\n      \"10.3390/antibiotics8040229\",\n      \"10.3390/antibiotics9010006\",\n      \"10.3390/antibiotics9010032\",\n      \"10.3390/antibiotics9030119\",\n      \"10.3390/antibiotics9040205\",\n      \"10.3390/antibiotics9060304\",\n      \"10.3390/antibiotics9060328\",\n      \"10.3390/antibiotics9070411\",\n      \"10.3390/antibiotics9090553\",\n      \"10.3390/antibiotics9120926\",\n      \"10.3390/antiox10060848\",\n      \"10.3390/antiox11051031\",\n      \"10.3390/antiox11091696\",\n      \"10.3390/antiox11101967\",\n      \"10.3390/antiox12040960\",\n      \"10.3390/antiox12040980\",\n      \"10.3390/antiox9050416\",\n      \"10.3390/app10072278\",\n      \"10.3390/app10072339\",\n      \"10.3390/applbiosci2030029\",\n      \"10.3390/beverages2040030\",\n      \"10.3390/beverages5030051\",\n      \"10.3390/biochem4020007\",\n      \"10.3390/bioengineering10030389\",\n      \"10.3390/bioengineering10080930\",\n      \"10.3390/biology10010065\",\n      \"10.3390/biology10040259\",\n      \"10.3390/biology10060465\",\n      \"10.3390/biology10060557\",\n      \"10.3390/biology10090871\",\n      \"10.3390/biology10111178\",\n      \"10.3390/biology11030413\",\n      \"10.3390/biology11040488\",\n      \"10.3390/biology11081106\",\n      \"10.3390/biology12020322\",\n      \"10.3390/biology12060832\",\n      \"10.3390/biology12071033\",\n      \"10.3390/biology13030182\",\n      \"10.3390/biology9120485\",\n      \"10.3390/biom10030389\",\n      \"10.3390/biom10030420\",\n      \"10.3390/biom10040531\",\n      \"10.3390/biom10040629\",\n      \"10.3390/biom10050686\",\n      \"10.3390/biom10050720\",\n      \"10.3390/biom10050732\",\n      \"10.3390/biom10060812\",\n      \"10.3390/biom10060841\",\n      \"10.3390/biom10060964\",\n      \"10.3390/biom10070989\",\n      \"10.3390/biom10121596\",\n      \"10.3390/biom10121642\",\n      \"10.3390/biom11010076\",\n      \"10.3390/biom11020148\",\n      \"10.3390/biom11020228\",\n      \"10.3390/biom11060779\",\n      \"10.3390/biom11081244\",\n      \"10.3390/biom11091362\",\n      \"10.3390/biom11111720\",\n      \"10.3390/biom12010072\",\n      \"10.3390/biom12020195\",\n      \"10.3390/biom12020231\",\n      \"10.3390/biom12030418\",\n      \"10.3390/biom12060777\",\n      \"10.3390/biom12070888\",\n      \"10.3390/biom12111659\",\n      \"10.3390/biom13040602\",\n      \"10.3390/biom13050834\",\n      \"10.3390/biom13091326\",\n      \"10.3390/biom13111587\",\n      \"10.3390/biom13111629\",\n      \"10.3390/biom14050520\",\n      \"10.3390/biom4020585\",\n      \"10.3390/biom5032073\",\n      \"10.3390/biom9040150\",\n      \"10.3390/biom9050190\",\n      \"10.3390/biom9080305\",\n      \"10.3390/biom9100604\",\n      \"10.3390/biom9120852\",\n      \"10.3390/biomedicines10010126\",\n      \"10.3390/biomedicines10020348\",\n      \"10.3390/biomedicines10092088\",\n      \"10.3390/biomedicines10092118\",\n      \"10.3390/biomedicines10102450\",\n      \"10.3390/biomedicines10102593\",\n      \"10.3390/biomedicines10112745\",\n      \"10.3390/biomedicines10112822\",\n      \"10.3390/biomedicines10123186\",\n      \"10.3390/biomedicines11030969\",\n      \"10.3390/biomedicines11041135\",\n      \"10.3390/biomedicines11051431\",\n      \"10.3390/biomedicines11061732\",\n      \"10.3390/biomedicines11082168\",\n      \"10.3390/biomedicines11112890\",\n      \"10.3390/biomedicines12010014\",\n      \"10.3390/biomedicines6020038\",\n      \"10.3390/biomedicines6020059\",\n      \"10.3390/biomedicines8060170\",\n      \"10.3390/biomedicines9050550\",\n      \"10.3390/biomedicines9080889\",\n      \"10.3390/bios12111010\",\n      \"10.3390/bios13070752\",\n      \"10.3390/brainsci12060718\",\n      \"10.3390/brainsci13020307\",\n      \"10.3390/brainsci13040542\",\n      \"10.3390/cancers10060207\",\n      \"10.3390/cancers10080242\",\n      \"10.3390/cancers10100372\",\n      \"10.3390/cancers11020183\",\n      \"10.3390/cancers11020189\",\n      \"10.3390/cancers11040527\",\n      \"10.3390/cancers11050654\",\n      \"10.3390/cancers11070937\",\n      \"10.3390/cancers11071028\",\n      \"10.3390/cancers11091238\",\n      \"10.3390/cancers11091343\",\n      \"10.3390/cancers11101418\",\n      \"10.3390/cancers11101569\",\n      \"10.3390/cancers11121832\",\n      \"10.3390/cancers12010184\",\n      \"10.3390/cancers12020274\",\n      \"10.3390/cancers12040818\",\n      \"10.3390/cancers12040822\",\n      \"10.3390/cancers12040907\",\n      \"10.3390/cancers12061411\",\n      \"10.3390/cancers12071745\",\n      \"10.3390/cancers12082042\",\n      \"10.3390/cancers12082057\",\n      \"10.3390/cancers12082134\",\n      \"10.3390/cancers12092687\",\n      \"10.3390/cancers12092701\",\n      \"10.3390/cancers12102754\",\n      \"10.3390/cancers12102773\",\n      \"10.3390/cancers12102823\",\n      \"10.3390/cancers12102829\",\n      \"10.3390/cancers12113264\",\n      \"10.3390/cancers12123585\",\n      \"10.3390/cancers12123586\",\n      \"10.3390/cancers12123847\",\n      \"10.3390/cancers13010004\",\n      \"10.3390/cancers13020168\",\n      \"10.3390/cancers13020210\",\n      \"10.3390/cancers13030484\",\n      \"10.3390/cancers13040675\",\n      \"10.3390/cancers13050986\",\n      \"10.3390/cancers13071724\",\n      \"10.3390/cancers13092014\",\n      \"10.3390/cancers13112513\",\n      \"10.3390/cancers13112834\",\n      \"10.3390/cancers13112836\",\n      \"10.3390/cancers13143446\",\n      \"10.3390/cancers13143532\",\n      \"10.3390/cancers13153762\",\n      \"10.3390/cancers13164013\",\n      \"10.3390/cancers13174255\",\n      \"10.3390/cancers13184587\",\n      \"10.3390/cancers13194985\",\n      \"10.3390/cancers13205147\",\n      \"10.3390/cancers13205203\",\n      \"10.3390/cancers13215547\",\n      \"10.3390/cancers13235912\",\n      \"10.3390/cancers13246165\",\n      \"10.3390/cancers13246251\",\n      \"10.3390/cancers14010171\",\n      \"10.3390/cancers14010204\",\n      \"10.3390/cancers14020281\",\n      \"10.3390/cancers14040911\",\n      \"10.3390/cancers14051165\",\n      \"10.3390/cancers14051319\",\n      \"10.3390/cancers14051321\",\n      \"10.3390/cancers14051324\",\n      \"10.3390/cancers14061390\",\n      \"10.3390/cancers14061489\",\n      \"10.3390/cancers14061558\",\n      \"10.3390/cancers14061571\",\n      \"10.3390/cancers14071628\",\n      \"10.3390/cancers14071723\",\n      \"10.3390/cancers14081979\",\n      \"10.3390/cancers14092126\",\n      \"10.3390/cancers14153820\",\n      \"10.3390/cancers14174160\",\n      \"10.3390/cancers14174169\",\n      \"10.3390/cancers14174180\",\n      \"10.3390/cancers14174248\",\n      \"10.3390/cancers14194849\",\n      \"10.3390/cancers14194941\",\n      \"10.3390/cancers14205029\",\n      \"10.3390/cancers14215404\",\n      \"10.3390/cancers14225544\",\n      \"10.3390/cancers14235776\",\n      \"10.3390/cancers14235840\",\n      \"10.3390/cancers15041253\",\n      \"10.3390/cancers15041300\",\n      \"10.3390/cancers15061642\",\n      \"10.3390/cancers15072024\",\n      \"10.3390/cancers15133285\",\n      \"10.3390/cancers15153898\",\n      \"10.3390/cancers15153967\",\n      \"10.3390/cancers15174338\",\n      \"10.3390/cancers15174357\",\n      \"10.3390/cancers15194736\",\n      \"10.3390/cancers15205015\",\n      \"10.3390/cancers15245870\",\n      \"10.3390/cancers16020298\",\n      \"10.3390/cancers16030647\",\n      \"10.3390/cancers16061131\",\n      \"10.3390/cancers16071334\",\n      \"10.3390/cancers16081483\",\n      \"10.3390/cancers16122249\",\n      \"10.3390/cancers9050052\",\n      \"10.3390/cancers9070074\",\n      \"10.3390/cells10010099\",\n      \"10.3390/cells10010164\",\n      \"10.3390/cells10020290\",\n      \"10.3390/cells10040821\",\n      \"10.3390/cells10040923\",\n      \"10.3390/cells10050967\",\n      \"10.3390/cells10051039\",\n      \"10.3390/cells10051042\",\n      \"10.3390/cells10051218\",\n      \"10.3390/cells10051260\",\n      \"10.3390/cells10061299\",\n      \"10.3390/cells10061453\",\n      \"10.3390/cells10061540\",\n      \"10.3390/cells10071595\",\n      \"10.3390/cells10071600\",\n      \"10.3390/cells10071615\",\n      \"10.3390/cells10071628\",\n      \"10.3390/cells10071741\",\n      \"10.3390/cells10082049\",\n      \"10.3390/cells10082136\",\n      \"10.3390/cells10082143\",\n      \"10.3390/cells10082154\",\n      \"10.3390/cells10092234\",\n      \"10.3390/cells10092486\",\n      \"10.3390/cells10102504\",\n      \"10.3390/cells10102509\",\n      \"10.3390/cells10102617\",\n      \"10.3390/cells10102712\",\n      \"10.3390/cells10102750\",\n      \"10.3390/cells10113000\",\n      \"10.3390/cells10113036\",\n      \"10.3390/cells10113082\",\n      \"10.3390/cells10113239\",\n      \"10.3390/cells10123327\",\n      \"10.3390/cells1040799\",\n      \"10.3390/cells11040596\",\n      \"10.3390/cells11050801\",\n      \"10.3390/cells11050902\",\n      \"10.3390/cells11071111\",\n      \"10.3390/cells11071149\",\n      \"10.3390/cells11081261\",\n      \"10.3390/cells11101608\",\n      \"10.3390/cells11101634\",\n      \"10.3390/cells11121910\",\n      \"10.3390/cells11152343\",\n      \"10.3390/cells11152345\",\n      \"10.3390/cells11152455\",\n      \"10.3390/cells11162498\",\n      \"10.3390/cells11172674\",\n      \"10.3390/cells11182918\",\n      \"10.3390/cells11203223\",\n      \"10.3390/cells11203231\",\n      \"10.3390/cells11203235\",\n      \"10.3390/cells11233712\",\n      \"10.3390/cells12010029\",\n      \"10.3390/cells12030440\",\n      \"10.3390/cells12040536\",\n      \"10.3390/cells12040602\",\n      \"10.3390/cells12040623\",\n      \"10.3390/cells12040631\",\n      \"10.3390/cells12050788\",\n      \"10.3390/cells12060904\",\n      \"10.3390/cells12060955\",\n      \"10.3390/cells12081127\",\n      \"10.3390/cells12081181\",\n      \"10.3390/cells12091302\",\n      \"10.3390/cells12091316\",\n      \"10.3390/cells12091340\",\n      \"10.3390/cells12111482\",\n      \"10.3390/cells12111541\",\n      \"10.3390/cells12162068\",\n      \"10.3390/cells12162105\",\n      \"10.3390/cells13010035\",\n      \"10.3390/cells13030258\",\n      \"10.3390/cells13040334\",\n      \"10.3390/cells13040346\",\n      \"10.3390/cells13060471\",\n      \"10.3390/cells13060507\",\n      \"10.3390/cells13100858\",\n      \"10.3390/cells3010152\",\n      \"10.3390/cells7070075\",\n      \"10.3390/cells7100176\",\n      \"10.3390/cells7110189\",\n      \"10.3390/cells8010055\",\n      \"10.3390/cells8040307\",\n      \"10.3390/cells8070699\",\n      \"10.3390/cells8080927\",\n      \"10.3390/cells8091083\",\n      \"10.3390/cells8091090\",\n      \"10.3390/cells8101184\",\n      \"10.3390/cells8101294\",\n      \"10.3390/cells8111313\",\n      \"10.3390/cells8121604\",\n      \"10.3390/cells9010052\",\n      \"10.3390/cells9010221\",\n      \"10.3390/cells9010228\",\n      \"10.3390/cells9020266\",\n      \"10.3390/cells9030681\",\n      \"10.3390/cells9030727\",\n      \"10.3390/cells9030785\",\n      \"10.3390/cells9040919\",\n      \"10.3390/cells9051297\",\n      \"10.3390/cells9061400\",\n      \"10.3390/cells9061441\",\n      \"10.3390/cells9071657\",\n      \"10.3390/cells9071716\",\n      \"10.3390/cells9091986\",\n      \"10.3390/cells9092042\",\n      \"10.3390/cells9092074\",\n      \"10.3390/cells9102181\",\n      \"10.3390/cells9102183\",\n      \"10.3390/cells9102274\",\n      \"10.3390/cells9102308\",\n      \"10.3390/cells9112374\",\n      \"10.3390/cells9112379\",\n      \"10.3390/cells9112457\",\n      \"10.3390/cells9122634\",\n      \"10.3390/cells9122691\",\n      \"10.3390/children9081123\",\n      \"10.3390/cimb46040186\",\n      \"10.3390/cimb46050243\",\n      \"10.3390/clinpract11030077\",\n      \"10.3390/cryst10020054\",\n      \"10.3390/cryst12101460\",\n      \"10.3390/cryst8030112\",\n      \"10.3390/curroncol31040150\",\n      \"10.3390/d5030426\",\n      \"10.3390/diagnostics10120999\",\n      \"10.3390/diagnostics12071701\",\n      \"10.3390/diagnostics13142398\",\n      \"10.3390/diagnostics14090906\",\n      \"10.3390/diseases11020086\",\n      \"10.3390/e16010233\",\n      \"10.3390/e23040437\",\n      \"10.3390/e24101323\",\n      \"10.3390/epigenomes1030022\",\n      \"10.3390/epigenomes5010002\",\n      \"10.3390/f11080851\",\n      \"10.3390/f13091344\",\n      \"10.3390/fermentation10020079\",\n      \"10.3390/fermentation9040379\",\n      \"10.3390/foods12142676\",\n      \"10.3390/fractalfract7080595\",\n      \"10.3390/futurepharmacol3040047\",\n      \"10.3390/genes10020102\",\n      \"10.3390/genes10040258\",\n      \"10.3390/genes10050369\",\n      \"10.3390/genes10080618\",\n      \"10.3390/genes10080630\",\n      \"10.3390/genes10090654\",\n      \"10.3390/genes10100834\",\n      \"10.3390/genes11050511\",\n      \"10.3390/genes11080852\",\n      \"10.3390/genes11111384\",\n      \"10.3390/genes11121424\",\n      \"10.3390/genes12050662\",\n      \"10.3390/genes12060800\",\n      \"10.3390/genes12060814\",\n      \"10.3390/genes12060943\",\n      \"10.3390/genes12101471\",\n      \"10.3390/genes12101550\",\n      \"10.3390/genes12111682\",\n      \"10.3390/genes12111746\",\n      \"10.3390/genes12111779\",\n      \"10.3390/genes13010053\",\n      \"10.3390/genes13050910\",\n      \"10.3390/genes13061045\",\n      \"10.3390/genes13091576\",\n      \"10.3390/genes13122348\",\n      \"10.3390/genes14020407\",\n      \"10.3390/genes14061267\",\n      \"10.3390/genes14061300\",\n      \"10.3390/genes14071386\",\n      \"10.3390/genes14081566\",\n      \"10.3390/genes14111988\",\n      \"10.3390/genes15010018\",\n      \"10.3390/genes15010089\",\n      \"10.3390/genes15030337\",\n      \"10.3390/genes6020216\",\n      \"10.3390/genes6030734\",\n      \"10.3390/genes8030088\",\n      \"10.3390/genes8060151\",\n      \"10.3390/genes9120589\",\n      \"10.3390/healthcare9030277\",\n      \"10.3390/ijerph18168361\",\n      \"10.3390/ijerph182412949\",\n      \"10.3390/ijerph191811825\",\n      \"10.3390/ijerph192316037\",\n      \"10.3390/ijerph20095663\",\n      \"10.3390/ijerph8072980\",\n      \"10.3390/ijms15057380\",\n      \"10.3390/ijms15058473\",\n      \"10.3390/ijms150814191\",\n      \"10.3390/ijms16022574\",\n      \"10.3390/ijms16047027\",\n      \"10.3390/ijms160817193\",\n      \"10.3390/ijms17030288\",\n      \"10.3390/ijms17050754\",\n      \"10.3390/ijms17071009\",\n      \"10.3390/ijms17101712\",\n      \"10.3390/ijms17122142\",\n      \"10.3390/ijms18020441\",\n      \"10.3390/ijms18030576\",\n      \"10.3390/ijms18050974\",\n      \"10.3390/ijms18071586\",\n      \"10.3390/ijms18091852\",\n      \"10.3390/ijms18091872\",\n      \"10.3390/ijms18091886\",\n      \"10.3390/ijms18091903\",\n      \"10.3390/ijms18102139\",\n      \"10.3390/ijms18102171\",\n      \"10.3390/ijms18102222\",\n      \"10.3390/ijms18122732\",\n      \"10.3390/ijms19020379\",\n      \"10.3390/ijms19020420\",\n      \"10.3390/ijms19030718\",\n      \"10.3390/ijms19030784\",\n      \"10.3390/ijms19030859\",\n      \"10.3390/ijms19051290\",\n      \"10.3390/ijms19072136\",\n      \"10.3390/ijms19092498\",\n      \"10.3390/ijms19102959\",\n      \"10.3390/ijms19113510\",\n      \"10.3390/ijms19113643\",\n      \"10.3390/ijms19123753\",\n      \"10.3390/ijms20010190\",\n      \"10.3390/ijms20030718\",\n      \"10.3390/ijms20061281\",\n      \"10.3390/ijms20071656\",\n      \"10.3390/ijms20092093\",\n      \"10.3390/ijms20112626\",\n      \"10.3390/ijms20112672\",\n      \"10.3390/ijms20112703\",\n      \"10.3390/ijms20112718\",\n      \"10.3390/ijms20112740\",\n      \"10.3390/ijms20112847\",\n      \"10.3390/ijms20143423\",\n      \"10.3390/ijms20153763\",\n      \"10.3390/ijms20153837\",\n      \"10.3390/ijms20163914\",\n      \"10.3390/ijms20163960\",\n      \"10.3390/ijms20174187\",\n      \"10.3390/ijms20184411\",\n      \"10.3390/ijms20194927\",\n      \"10.3390/ijms20204976\",\n      \"10.3390/ijms20215260\",\n      \"10.3390/ijms20225641\",\n      \"10.3390/ijms20225669\",\n      \"10.3390/ijms20225722\",\n      \"10.3390/ijms20225744\",\n      \"10.3390/ijms20235964\",\n      \"10.3390/ijms20236023\",\n      \"10.3390/ijms20246112\",\n      \"10.3390/ijms20246347\",\n      \"10.3390/ijms21010281\",\n      \"10.3390/ijms21020482\",\n      \"10.3390/ijms21020590\",\n      \"10.3390/ijms21030777\",\n      \"10.3390/ijms21041380\",\n      \"10.3390/ijms21072459\",\n      \"10.3390/ijms21072570\",\n      \"10.3390/ijms21093200\",\n      \"10.3390/ijms21093292\",\n      \"10.3390/ijms21093354\",\n      \"10.3390/ijms21103576\",\n      \"10.3390/ijms21103634\",\n      \"10.3390/ijms21113866\",\n      \"10.3390/ijms21113988\",\n      \"10.3390/ijms21114158\",\n      \"10.3390/ijms21124229\",\n      \"10.3390/ijms21124402\",\n      \"10.3390/ijms21155207\",\n      \"10.3390/ijms21155312\",\n      \"10.3390/ijms21155436\",\n      \"10.3390/ijms21155498\",\n      \"10.3390/ijms21155553\",\n      \"10.3390/ijms21165838\",\n      \"10.3390/ijms21176240\",\n      \"10.3390/ijms21186673\",\n      \"10.3390/ijms21207436\",\n      \"10.3390/ijms21207660\",\n      \"10.3390/ijms21207688\",\n      \"10.3390/ijms21207710\",\n      \"10.3390/ijms21207802\",\n      \"10.3390/ijms21228515\",\n      \"10.3390/ijms21239002\",\n      \"10.3390/ijms21239045\",\n      \"10.3390/ijms21239125\",\n      \"10.3390/ijms21239324\",\n      \"10.3390/ijms21249580\",\n      \"10.3390/ijms21249598\",\n      \"10.3390/ijms21249604\",\n      \"10.3390/ijms22010283\",\n      \"10.3390/ijms22010426\",\n      \"10.3390/ijms22010465\",\n      \"10.3390/ijms22020496\",\n      \"10.3390/ijms22031053\",\n      \"10.3390/ijms22031091\",\n      \"10.3390/ijms22031208\",\n      \"10.3390/ijms22041539\",\n      \"10.3390/ijms22041855\",\n      \"10.3390/ijms22042212\",\n      \"10.3390/ijms22052424\",\n      \"10.3390/ijms22052626\",\n      \"10.3390/ijms22052755\",\n      \"10.3390/ijms22062936\",\n      \"10.3390/ijms22062962\",\n      \"10.3390/ijms22062984\",\n      \"10.3390/ijms22063027\",\n      \"10.3390/ijms22073545\",\n      \"10.3390/ijms22073752\",\n      \"10.3390/ijms22083924\",\n      \"10.3390/ijms22084121\",\n      \"10.3390/ijms22084254\",\n      \"10.3390/ijms22094523\",\n      \"10.3390/ijms22105084\",\n      \"10.3390/ijms22105292\",\n      \"10.3390/ijms22115553\",\n      \"10.3390/ijms22115733\",\n      \"10.3390/ijms22115774\",\n      \"10.3390/ijms22116125\",\n      \"10.3390/ijms22126508\",\n      \"10.3390/ijms22136673\",\n      \"10.3390/ijms22136958\",\n      \"10.3390/ijms22136965\",\n      \"10.3390/ijms22136995\",\n      \"10.3390/ijms22137081\",\n      \"10.3390/ijms22147419\",\n      \"10.3390/ijms22147494\",\n      \"10.3390/ijms22147521\",\n      \"10.3390/ijms22169077\",\n      \"10.3390/ijms22169081\",\n      \"10.3390/ijms22179150\",\n      \"10.3390/ijms22179208\",\n      \"10.3390/ijms22179316\",\n      \"10.3390/ijms22179470\",\n      \"10.3390/ijms22189764\",\n      \"10.3390/ijms221910592\",\n      \"10.3390/ijms222010958\",\n      \"10.3390/ijms222111321\",\n      \"10.3390/ijms222111398\",\n      \"10.3390/ijms222111516\",\n      \"10.3390/ijms222111544\",\n      \"10.3390/ijms222111597\",\n      \"10.3390/ijms222111741\",\n      \"10.3390/ijms222111753\",\n      \"10.3390/ijms222112008\",\n      \"10.3390/ijms222212097\",\n      \"10.3390/ijms222313035\",\n      \"10.3390/ijms222313128\",\n      \"10.3390/ijms222413309\",\n      \"10.3390/ijms222413356\",\n      \"10.3390/ijms222413443\",\n      \"10.3390/ijms222413485\",\n      \"10.3390/ijms23031072\",\n      \"10.3390/ijms23031108\",\n      \"10.3390/ijms23031334\",\n      \"10.3390/ijms23031517\",\n      \"10.3390/ijms23031771\",\n      \"10.3390/ijms23042053\",\n      \"10.3390/ijms23042172\",\n      \"10.3390/ijms23042179\",\n      \"10.3390/ijms23052721\",\n      \"10.3390/ijms23062928\",\n      \"10.3390/ijms23073721\",\n      \"10.3390/ijms23073773\",\n      \"10.3390/ijms23094570\",\n      \"10.3390/ijms23094883\",\n      \"10.3390/ijms23105534\",\n      \"10.3390/ijms23116056\",\n      \"10.3390/ijms23136943\",\n      \"10.3390/ijms23137315\",\n      \"10.3390/ijms23147897\",\n      \"10.3390/ijms23158067\",\n      \"10.3390/ijms23158108\",\n      \"10.3390/ijms23158758\",\n      \"10.3390/ijms23168918\",\n      \"10.3390/ijms23169236\",\n      \"10.3390/ijms23169272\",\n      \"10.3390/ijms23169346\",\n      \"10.3390/ijms23169459\",\n      \"10.3390/ijms231810202\",\n      \"10.3390/ijms231810893\",\n      \"10.3390/ijms231911064\",\n      \"10.3390/ijms231911845\",\n      \"10.3390/ijms232113050\",\n      \"10.3390/ijms232113082\",\n      \"10.3390/ijms232113596\",\n      \"10.3390/ijms232213929\",\n      \"10.3390/ijms232214394\",\n      \"10.3390/ijms232314804\",\n      \"10.3390/ijms232415612\",\n      \"10.3390/ijms232416173\",\n      \"10.3390/ijms24020997\",\n      \"10.3390/ijms24021170\",\n      \"10.3390/ijms24021204\",\n      \"10.3390/ijms24021634\",\n      \"10.3390/ijms24031919\",\n      \"10.3390/ijms24031959\",\n      \"10.3390/ijms24032298\",\n      \"10.3390/ijms24032387\",\n      \"10.3390/ijms24032424\",\n      \"10.3390/ijms24032434\",\n      \"10.3390/ijms24032514\",\n      \"10.3390/ijms24032855\",\n      \"10.3390/ijms24044148\",\n      \"10.3390/ijms24055017\",\n      \"10.3390/ijms24065136\",\n      \"10.3390/ijms24065300\",\n      \"10.3390/ijms24076217\",\n      \"10.3390/ijms24076712\",\n      \"10.3390/ijms24087603\",\n      \"10.3390/ijms24097724\",\n      \"10.3390/ijms24097835\",\n      \"10.3390/ijms24098122\",\n      \"10.3390/ijms24098323\",\n      \"10.3390/ijms24108731\",\n      \"10.3390/ijms24108886\",\n      \"10.3390/ijms24119617\",\n      \"10.3390/ijms24119701\",\n      \"10.3390/ijms24119702\",\n      \"10.3390/ijms24129842\",\n      \"10.3390/ijms24129903\",\n      \"10.3390/ijms24129910\",\n      \"10.3390/ijms241310620\",\n      \"10.3390/ijms241411491\",\n      \"10.3390/ijms241411542\",\n      \"10.3390/ijms241411688\",\n      \"10.3390/ijms241512030\",\n      \"10.3390/ijms241713078\",\n      \"10.3390/ijms241713245\",\n      \"10.3390/ijms241713543\",\n      \"10.3390/ijms241814166\",\n      \"10.3390/ijms241914701\",\n      \"10.3390/ijms242115842\",\n      \"10.3390/ijms242115917\",\n      \"10.3390/ijms242216468\",\n      \"10.3390/ijms242216496\",\n      \"10.3390/ijms242216529\",\n      \"10.3390/ijms242316884\",\n      \"10.3390/ijms242317045\",\n      \"10.3390/ijms242417423\",\n      \"10.3390/ijms242417486\",\n      \"10.3390/ijms25031631\",\n      \"10.3390/ijms25031660\",\n      \"10.3390/ijms25031817\",\n      \"10.3390/ijms25052750\",\n      \"10.3390/ijms25052881\",\n      \"10.3390/ijms25052885\",\n      \"10.3390/ijms25073806\",\n      \"10.3390/ijms25094910\",\n      \"10.3390/ijms25115731\",\n      \"10.3390/ijms25115763\",\n      \"10.3390/ijms25126483\",\n      \"10.3390/ijms25136838\",\n      \"10.3390/ijms25137102\",\n      \"10.3390/inorganics10010008\",\n      \"10.3390/insects12060498\",\n      \"10.3390/insects12070649\",\n      \"10.3390/insects13111001\",\n      \"10.3390/insects14060545\",\n      \"10.3390/insects8010008\",\n      \"10.3390/insects8020037\",\n      \"10.3390/jcdd10040166\",\n      \"10.3390/jcdd6020021\",\n      \"10.3390/jcm10112324\",\n      \"10.3390/jcm10153239\",\n      \"10.3390/jcm11154369\",\n      \"10.3390/jcm8101615\",\n      \"10.3390/jcm8112004\",\n      \"10.3390/jcm9020468\",\n      \"10.3390/jcm9092886\",\n      \"10.3390/jdb11040045\",\n      \"10.3390/jfb13030146\",\n      \"10.3390/jof5020050\",\n      \"10.3390/jof7080677\",\n      \"10.3390/jof7090783\",\n      \"10.3390/jof8080774\",\n      \"10.3390/jpm10040215\",\n      \"10.3390/jpm11010057\",\n      \"10.3390/jpm11020138\",\n      \"10.3390/jpm12040534\",\n      \"10.3390/jpm12121988\",\n      \"10.3390/jpm14010049\",\n      \"10.3390/kinasesphosphatases1020007\",\n      \"10.3390/life11030225\",\n      \"10.3390/life11111263\",\n      \"10.3390/life12020234\",\n      \"10.3390/life12040550\",\n      \"10.3390/life12081245\",\n      \"10.3390/life13030604\",\n      \"10.3390/life13040996\",\n      \"10.3390/life13081728\",\n      \"10.3390/life5010604\",\n      \"10.3390/lymphatics1020012\",\n      \"10.3390/ma14123337\",\n      \"10.3390/ma9120994\",\n      \"10.3390/math11010242\",\n      \"10.3390/md11124698\",\n      \"10.3390/md12042245\",\n      \"10.3390/md19110637\",\n      \"10.3390/medicines5010016\",\n      \"10.3390/medicines6030081\",\n      \"10.3390/medicines6040102\",\n      \"10.3390/medsci6020031\",\n      \"10.3390/metabo11030182\",\n      \"10.3390/metabo11110765\",\n      \"10.3390/metabo13030448\",\n      \"10.3390/mi12020124\",\n      \"10.3390/mi12101250\",\n      \"10.3390/mi8040097\",\n      \"10.3390/microorganisms10020442\",\n      \"10.3390/microorganisms10030600\",\n      \"10.3390/microorganisms10040747\",\n      \"10.3390/microorganisms10061160\",\n      \"10.3390/microorganisms10061239\",\n      \"10.3390/microorganisms10081558\",\n      \"10.3390/microorganisms10081633\",\n      \"10.3390/microorganisms10091772\",\n      \"10.3390/microorganisms10101894\",\n      \"10.3390/microorganisms10101933\",\n      \"10.3390/microorganisms11010030\",\n      \"10.3390/microorganisms11071800\",\n      \"10.3390/microorganisms11071827\",\n      \"10.3390/microorganisms11081899\",\n      \"10.3390/microorganisms11102417\",\n      \"10.3390/microorganisms11102454\",\n      \"10.3390/microorganisms12030501\",\n      \"10.3390/microorganisms12061052\",\n      \"10.3390/microorganisms7090279\",\n      \"10.3390/microorganisms7100409\",\n      \"10.3390/microorganisms7100422\",\n      \"10.3390/microorganisms7110499\",\n      \"10.3390/microorganisms7110534\",\n      \"10.3390/microorganisms8010056\",\n      \"10.3390/microorganisms8020276\",\n      \"10.3390/microorganisms8030343\",\n      \"10.3390/microorganisms8050777\",\n      \"10.3390/microorganisms8081213\",\n      \"10.3390/microorganisms8101478\",\n      \"10.3390/microorganisms8111637\",\n      \"10.3390/microorganisms8111700\",\n      \"10.3390/microorganisms8121936\",\n      \"10.3390/microorganisms9020343\",\n      \"10.3390/microorganisms9061276\",\n      \"10.3390/microorganisms9061308\",\n      \"10.3390/microorganisms9071353\",\n      \"10.3390/microorganisms9081552\",\n      \"10.3390/min8060242\",\n      \"10.3390/mol2net-1-c002\",\n      \"10.3390/molecules20069591\",\n      \"10.3390/molecules201018759\",\n      \"10.3390/molecules21020148\",\n      \"10.3390/molecules21050677\",\n      \"10.3390/molecules21060770\",\n      \"10.3390/molecules21101278\",\n      \"10.3390/molecules22030432\",\n      \"10.3390/molecules22040676\",\n      \"10.3390/molecules22111945\",\n      \"10.3390/molecules23030632\",\n      \"10.3390/molecules23081846\",\n      \"10.3390/molecules23102528\",\n      \"10.3390/molecules23102616\",\n      \"10.3390/molecules24010009\",\n      \"10.3390/molecules24071303\",\n      \"10.3390/molecules24081516\",\n      \"10.3390/molecules25020358\",\n      \"10.3390/molecules25041015\",\n      \"10.3390/molecules25051217\",\n      \"10.3390/molecules25061439\",\n      \"10.3390/molecules25133013\",\n      \"10.3390/molecules25153364\",\n      \"10.3390/molecules25204652\",\n      \"10.3390/molecules25245956\",\n      \"10.3390/molecules26061716\",\n      \"10.3390/molecules26113299\",\n      \"10.3390/molecules26133800\",\n      \"10.3390/molecules26175187\",\n      \"10.3390/molecules26185544\",\n      \"10.3390/molecules27020555\",\n      \"10.3390/molecules27051473\",\n      \"10.3390/molecules27072054\",\n      \"10.3390/molecules27072198\",\n      \"10.3390/molecules27123680\",\n      \"10.3390/molecules27123681\",\n      \"10.3390/molecules27144351\",\n      \"10.3390/molecules27154676\",\n      \"10.3390/molecules27175488\",\n      \"10.3390/molecules27175710\",\n      \"10.3390/molecules27217269\",\n      \"10.3390/molecules28031229\",\n      \"10.3390/molecules28093926\",\n      \"10.3390/molecules28145359\",\n      \"10.3390/molecules28145600\",\n      \"10.3390/molecules28186582\",\n      \"10.3390/molecules28207082\",\n      \"10.3390/molecules28227501\",\n      \"10.3390/molecules28237813\",\n      \"10.3390/molecules29040815\",\n      \"10.3390/nano10071406\",\n      \"10.3390/nano10122370\",\n      \"10.3390/nano11020289\",\n      \"10.3390/nano12020177\",\n      \"10.3390/nano12203567\",\n      \"10.3390/nano8030155\",\n      \"10.3390/nu11123068\",\n      \"10.3390/nu12041194\",\n      \"10.3390/nu12061795\",\n      \"10.3390/nu12102999\",\n      \"10.3390/nu12113380\",\n      \"10.3390/nu13124315\",\n      \"10.3390/nu15153485\",\n      \"10.3390/nu16040477\",\n      \"10.3390/nu7031787\",\n      \"10.3390/nu9121286\",\n      \"10.3390/osteology1040020\",\n      \"10.3390/oxygen3010005\",\n      \"10.3390/pathogens10020225\",\n      \"10.3390/pathogens10030345\",\n      \"10.3390/pathogens10030346\",\n      \"10.3390/pathogens10040387\",\n      \"10.3390/pathogens11060661\",\n      \"10.3390/pathogens11121437\",\n      \"10.3390/pathogens12010014\",\n      \"10.3390/pathogens12010051\",\n      \"10.3390/pathogens12070883\",\n      \"10.3390/pathogens13020127\",\n      \"10.3390/pathogens5010022\",\n      \"10.3390/pathogens9050321\",\n      \"10.3390/pathogens9070534\",\n      \"10.3390/ph13060128\",\n      \"10.3390/ph13090237\",\n      \"10.3390/ph13090260\",\n      \"10.3390/ph14060547\",\n      \"10.3390/ph14111126\",\n      \"10.3390/ph14111157\",\n      \"10.3390/ph15070897\",\n      \"10.3390/ph15081029\",\n      \"10.3390/ph16070917\",\n      \"10.3390/ph16070952\",\n      \"10.3390/ph16091210\",\n      \"10.3390/ph17060763\",\n      \"10.3390/pharmaceutics12050402\",\n      \"10.3390/pharmaceutics13020196\",\n      \"10.3390/pharmaceutics13030343\",\n      \"10.3390/pharmaceutics13050596\",\n      \"10.3390/pharmaceutics13122097\",\n      \"10.3390/pharmaceutics13122116\",\n      \"10.3390/pharmaceutics14010213\",\n      \"10.3390/pharmaceutics14020381\",\n      \"10.3390/pharmaceutics14040797\",\n      \"10.3390/pharmaceutics14051031\",\n      \"10.3390/pharmaceutics14102125\",\n      \"10.3390/pharmaceutics14112520\",\n      \"10.3390/pharmaceutics15020597\",\n      \"10.3390/pharmaceutics15030772\",\n      \"10.3390/pharmaceutics15041053\",\n      \"10.3390/pharmaceutics15041130\",\n      \"10.3390/pharmaceutics15041295\",\n      \"10.3390/pharmaceutics15092201\",\n      \"10.3390/pharmaceutics16060771\",\n      \"10.3390/plants11172279\",\n      \"10.3390/plants12071478\",\n      \"10.3390/plants12122299\",\n      \"10.3390/plants12203617\",\n      \"10.3390/plants13060811\",\n      \"10.3390/plants13060913\",\n      \"10.3390/plants13111460\",\n      \"10.3390/plants13111481\",\n      \"10.3390/plants8050118\",\n      \"10.3390/plants9010097\",\n      \"10.3390/plants9020192\",\n      \"10.3390/polym12020464\",\n      \"10.3390/polym12112702\",\n      \"10.3390/polym13071074\",\n      \"10.3390/polym13152577\",\n      \"10.3390/polym16030443\",\n      \"10.3390/polym2040522\",\n      \"10.3390/pr10112180\",\n      \"10.3390/pr10122682\",\n      \"10.3390/pr12061063\",\n      \"10.3390/pr6050038\",\n      \"10.3390/proteomes4030023\",\n      \"10.3390/s21051585\",\n      \"10.3390/s24010037\",\n      \"10.3390/s24082551\",\n      \"10.3390/su16093650\",\n      \"10.3390/su71013920\",\n      \"10.3390/sym11101215\",\n      \"10.3390/sym13071146\",\n      \"10.3390/systems6010004\",\n      \"10.3390/toxics12040274\",\n      \"10.3390/toxins10060240\",\n      \"10.3390/toxins10080311\",\n      \"10.3390/toxins11020131\",\n      \"10.3390/toxins11050272\",\n      \"10.3390/toxins11080475\",\n      \"10.3390/toxins12090598\",\n      \"10.3390/toxins16060271\",\n      \"10.3390/toxins5081402\",\n      \"10.3390/toxins8040096\",\n      \"10.3390/toxins8100305\",\n      \"10.3390/v10030115\",\n      \"10.3390/v10040141\",\n      \"10.3390/v10050228\",\n      \"10.3390/v10120695\",\n      \"10.3390/v11020102\",\n      \"10.3390/v11020156\",\n      \"10.3390/v11030223\",\n      \"10.3390/v11030241\",\n      \"10.3390/v11030267\",\n      \"10.3390/v11080727\",\n      \"10.3390/v12050513\",\n      \"10.3390/v12080884\",\n      \"10.3390/v12101163\",\n      \"10.3390/v13010134\",\n      \"10.3390/v13020202\",\n      \"10.3390/v13061002\",\n      \"10.3390/v13061167\",\n      \"10.3390/v13071268\",\n      \"10.3390/v13071315\",\n      \"10.3390/v13081636\",\n      \"10.3390/v13102049\",\n      \"10.3390/v13102074\",\n      \"10.3390/v13112214\",\n      \"10.3390/v14020295\",\n      \"10.3390/v14030640\",\n      \"10.3390/v14051018\",\n      \"10.3390/v14061334\",\n      \"10.3390/v14081603\",\n      \"10.3390/v14112401\",\n      \"10.3390/v15010167\",\n      \"10.3390/v15040856\",\n      \"10.3390/v15041020\",\n      \"10.3390/v15051202\",\n      \"10.3390/v15061229\",\n      \"10.3390/v15061252\",\n      \"10.3390/v15061297\",\n      \"10.3390/v15081656\",\n      \"10.3390/v15102073\",\n      \"10.3390/v16010154\",\n      \"10.3390/v16030468\",\n      \"10.3390/v16040566\",\n      \"10.3390/v16050669\",\n      \"10.3390/v16060916\",\n      \"10.3390/v2030710\",\n      \"10.3390/v5010111\",\n      \"10.3390/v5020619\",\n      \"10.3390/v7031505\",\n      \"10.3390/v7082845\",\n      \"10.3390/v8120324\",\n      \"10.3390/vaccines10101699\",\n      \"10.3390/vaccines10101751\",\n      \"10.3390/vaccines10111920\",\n      \"10.3390/vaccines11020219\",\n      \"10.3390/vaccines11030681\",\n      \"10.3390/vaccines11040771\",\n      \"10.3390/vaccines11111629\",\n      \"10.3390/vaccines12030272\",\n      \"10.3390/vaccines12050505\",\n      \"10.3390/vaccines4030028\",\n      \"10.3390/vaccines4040041\",\n      \"10.3390/vaccines4040046\",\n      \"10.3390/vaccines7040217\",\n      \"10.3390/vaccines8010098\",\n      \"10.3390/vaccines8020277\",\n      \"10.3390/vaccines8020300\",\n      \"10.3390/vaccines8020312\",\n      \"10.3390/vaccines9040328\",\n      \"10.3390/vision4010001\",\n      \"10.3402/iee.v4.21565\",\n      \"10.3409/fb64_3.163\",\n      \"10.3410/b4-8\",\n      \"10.3410/f.726580404.793526792\",\n      \"10.3410/f.739811364.793589080\",\n      \"10.35440/hutfd.889541\",\n      \"10.36837/chapman.000491\",\n      \"10.37094/adyujsci.834522\",\n      \"10.37190/epe180406\",\n      \"10.37201/req/062.2022\",\n      \"10.3724/abbs.2023131\",\n      \"10.3727/096368909x12483162197204\",\n      \"10.3727/096368914x685771\",\n      \"10.3727/096368916x690818\",\n      \"10.3727/096368916x691312\",\n      \"10.3732/ajb.1100569\",\n      \"10.3732/ajb.1600331\",\n      \"10.37349/etat.2020.00002\",\n      \"10.3748/wjg.v17.i5.578\",\n      \"10.3748/wjg.v20.i9.2279\",\n      \"10.3748/wjg.v25.i47.6823\",\n      \"10.3758/s13415-022-00992-3\",\n      \"10.3758/s13423-015-0958-5\",\n      \"10.3758/s13423-017-1230-y\",\n      \"10.3762/bjnano.11.45\",\n      \"10.3762/bjnano.7.115\",\n      \"10.3767/003158511x571841\",\n      \"10.37678/dcybd.2020.2376\",\n      \"10.37897/rjid.2023.4.7\",\n      \"10.3791/3087-v\",\n      \"10.3791/4458-v\",\n      \"10.3791/51482\",\n      \"10.3791/52539\",\n      \"10.3791/55305\",\n      \"10.3791/56358\",\n      \"10.3791/58704\",\n      \"10.3800/pbr.15.250\",\n      \"10.3844/ajbbsp.2005.189.192\",\n      \"10.3855/jidc.12348\",\n      \"10.3855/jidc.8583\",\n      \"10.3892/br.2014.407\",\n      \"10.3892/br.2021.1450\",\n      \"10.3892/br.2023.1712\",\n      \"10.3892/etm.2015.2953\",\n      \"10.3892/etm.2016.3141\",\n      \"10.3892/etm.2018.6716\",\n      \"10.3892/etm.2019.7927\",\n      \"10.3892/etm.2019.8164\",\n      \"10.3892/etm.2022.11526\",\n      \"10.3892/ijmm.18.3.457\",\n      \"10.3892/ijmm.2012.1173\",\n      \"10.3892/ijmm.2014.1649\",\n      \"10.3892/ijmm.2016.2656\",\n      \"10.3892/ijmm.2017.3036\",\n      \"10.3892/ijmm.2018.3949\",\n      \"10.3892/ijo.2014.2267\",\n      \"10.3892/ijo.2016.3387\",\n      \"10.3892/ijo.2017.4004\",\n      \"10.3892/ijo.2018.4429\",\n      \"10.3892/ijo.2018.4446\",\n      \"10.3892/ijo.2018.4543\",\n      \"10.3892/ijo.2019.4819\",\n      \"10.3892/ijo.26.3.801\",\n      \"10.3892/mmr.2013.1413\",\n      \"10.3892/mmr.2013.1698\",\n      \"10.3892/mmr.2016.4948\",\n      \"10.3892/mmr.2017.6532\",\n      \"10.3892/mmr.2017.7216\",\n      \"10.3892/mmr.2017.7511\",\n      \"10.3892/mmr.2018.8911\",\n      \"10.3892/mmr.2018.9712\",\n      \"10.3892/mmr.2019.10862\",\n      \"10.3892/mmr.2020.11482\",\n      \"10.3892/ol.2016.4952\",\n      \"10.3892/ol.2016.5490\",\n      \"10.3892/ol.2018.7897\",\n      \"10.3892/ol.2018.8548\",\n      \"10.3892/ol.2018.8606\",\n      \"10.3892/ol.2020.11580\",\n      \"10.3892/ol.2020.11873\",\n      \"10.3892/ol.2021.12740\",\n      \"10.3892/ol.2022.13575\",\n      \"10.3892/or.2016.5136\",\n      \"10.3892/or.2016.5171\",\n      \"10.3892/or.2016.5266\",\n      \"10.3892/or.2017.5750\",\n      \"10.3892/or.2018.6203\",\n      \"10.3892/or.2018.6684\",\n      \"10.3892/or.2023.8643\",\n      \"10.3892/or.2024.8700\",\n      \"10.3892/wasj.2020.32\",\n      \"10.3896/ibra.1.52.4.11\",\n      \"10.3899/jrheum.181384\",\n      \"10.3906/sag-2010-336\",\n      \"10.3934/dcdss.2010.3.61\",\n      \"10.3934/jgm.2010.2.303\",\n      \"10.3934/mbe.2019139\",\n      \"10.3945/ajcn.110.000893\",\n      \"10.3945/an.111.001602\",\n      \"10.3945/an.115.011767\",\n      \"10.3960/jslrt.45.15\",\n      \"10.3961/jpmph.2012.45.6.344\",\n      \"10.3987/com-18-13876\",\n      \"10.4000/rac.32460\",\n      \"10.4014/jmb.1107.07029\",\n      \"10.4014/jmb.1406.06009\",\n      \"10.4014/jmb.1502.02008\",\n      \"10.4018/jkdb.2010100201\",\n      \"10.4028/www.scientific.net/amm.110-116.1886\",\n      \"10.4028/www.scientific.net/msf.948.133\",\n      \"10.4048/jbc.2015.18.2.134\",\n      \"10.4049/jimmunol.0802592\",\n      \"10.4049/jimmunol.0803489\",\n      \"10.4049/jimmunol.0900092\",\n      \"10.4049/jimmunol.0901689\",\n      \"10.4049/jimmunol.0902984\",\n      \"10.4049/jimmunol.0903302\",\n      \"10.4049/jimmunol.0903505\",\n      \"10.4049/jimmunol.0904133\",\n      \"10.4049/jimmunol.1000290\",\n      \"10.4049/jimmunol.1000896\",\n      \"10.4049/jimmunol.1002212\",\n      \"10.4049/jimmunol.1003122\",\n      \"10.4049/jimmunol.1100853\",\n      \"10.4049/jimmunol.1100926\",\n      \"10.4049/jimmunol.1102495\",\n      \"10.4049/jimmunol.1102830\",\n      \"10.4049/jimmunol.1102885\",\n      \"10.4049/jimmunol.1103270\",\n      \"10.4049/jimmunol.1103505\",\n      \"10.4049/jimmunol.1200255\",\n      \"10.4049/jimmunol.1200402\",\n      \"10.4049/jimmunol.1200814\",\n      \"10.4049/jimmunol.1200868\",\n      \"10.4049/jimmunol.1201172\",\n      \"10.4049/jimmunol.1201305\",\n      \"10.4049/jimmunol.1201518\",\n      \"10.4049/jimmunol.1202281\",\n      \"10.4049/jimmunol.1300656\",\n      \"10.4049/jimmunol.1301284\",\n      \"10.4049/jimmunol.1302479\",\n      \"10.4049/jimmunol.1303281\",\n      \"10.4049/jimmunol.1303377\",\n      \"10.4049/jimmunol.1400412\",\n      \"10.4049/jimmunol.1401022\",\n      \"10.4049/jimmunol.1401446\",\n      \"10.4049/jimmunol.1401548\",\n      \"10.4049/jimmunol.1401589\",\n      \"10.4049/jimmunol.1402025\",\n      \"10.4049/jimmunol.1402678\",\n      \"10.4049/jimmunol.1402797\",\n      \"10.4049/jimmunol.1490019\",\n      \"10.4049/jimmunol.1500201\",\n      \"10.4049/jimmunol.1501463\",\n      \"10.4049/jimmunol.1501612\",\n      \"10.4049/jimmunol.1502283\",\n      \"10.4049/jimmunol.1502414\",\n      \"10.4049/jimmunol.1600253\",\n      \"10.4049/jimmunol.1601367\",\n      \"10.4049/jimmunol.1601515\",\n      \"10.4049/jimmunol.1601551\",\n      \"10.4049/jimmunol.1601935\",\n      \"10.4049/jimmunol.1602010\",\n      \"10.4049/jimmunol.162.7.3770\",\n      \"10.4049/jimmunol.162.8.4606\",\n      \"10.4049/jimmunol.164.4.1898\",\n      \"10.4049/jimmunol.164.5.2832\",\n      \"10.4049/jimmunol.165.11.6235\",\n      \"10.4049/jimmunol.166.4.2173\",\n      \"10.4049/jimmunol.166.5.3075\",\n      \"10.4049/jimmunol.166.6.3865\",\n      \"10.4049/jimmunol.167.11.6533\",\n      \"10.4049/jimmunol.167.9.4948\",\n      \"10.4049/jimmunol.168.11.5699\",\n      \"10.4049/jimmunol.168.11.5876\",\n      \"10.4049/jimmunol.168.4.1968\",\n      \"10.4049/jimmunol.168.5.2456\",\n      \"10.4049/jimmunol.169.12.6883\",\n      \"10.4049/jimmunol.170.7.3528\",\n      \"10.4049/jimmunol.1700431\",\n      \"10.4049/jimmunol.1700515\",\n      \"10.4049/jimmunol.1701514\",\n      \"10.4049/jimmunol.1701644\",\n      \"10.4049/jimmunol.171.6.3025\",\n      \"10.4049/jimmunol.171.7.3550\",\n      \"10.4049/jimmunol.172.2.1083\",\n      \"10.4049/jimmunol.172.3.1426\",\n      \"10.4049/jimmunol.174.5.2476\",\n      \"10.4049/jimmunol.175.12.8260\",\n      \"10.4049/jimmunol.176.5.3019\",\n      \"10.4049/jimmunol.177.5.2994\",\n      \"10.4049/jimmunol.178.5.2623\",\n      \"10.4049/jimmunol.178.5.3038\",\n      \"10.4049/jimmunol.179.2.1058\",\n      \"10.4049/jimmunol.179.4.2060\",\n      \"10.4049/jimmunol.180.11.7673\",\n      \"10.4049/jimmunol.180.2.727\",\n      \"10.4049/jimmunol.180.4.2650\",\n      \"10.4049/jimmunol.1800296\",\n      \"10.4049/jimmunol.1800578\",\n      \"10.4049/jimmunol.1801083\",\n      \"10.4049/jimmunol.1801349\",\n      \"10.4049/jimmunol.181.12.8595\",\n      \"10.4049/jimmunol.181.6.3733\",\n      \"10.4049/jimmunol.181.6.3994\",\n      \"10.4049/jimmunol.181.6.4159\",\n      \"10.4049/jimmunol.181.8.5791\",\n      \"10.4049/jimmunol.182.3.1772-a\",\n      \"10.4049/jimmunol.182.supp.46.6\",\n      \"10.4049/jimmunol.190.supp.208.12\",\n      \"10.4049/jimmunol.1900937\",\n      \"10.4049/jimmunol.1901133\",\n      \"10.4049/jimmunol.1901167\",\n      \"10.4049/jimmunol.1901326\",\n      \"10.4049/jimmunol.200.supp.40.15\",\n      \"10.4049/jimmunol.204.supp.166.10\",\n      \"10.4049/jimmunol.210.supp.218.12\",\n      \"10.4049/jimmunol.2100242\",\n      \"10.4052/tigg.1739.1se\",\n      \"10.4061/2010/592980\",\n      \"10.4081/ejh.2016.2609\",\n      \"10.4081/jlimnol.2013.e13\",\n      \"10.4081/oncol.2019.376\",\n      \"10.4081/vsd.2015.6017\",\n      \"10.4084/mjhid.2020.016\",\n      \"10.4103/0976-500x.103704\",\n      \"10.4103/0976-9668.149116\",\n      \"10.4103/0976-9668.175020\",\n      \"10.4103/2212-5531.307103\",\n      \"10.4103/aja202153\",\n      \"10.4103/jlp.jlp_176_17\",\n      \"10.4103/jlp.jlp_72_18\",\n      \"10.4137/ebo.s10048\",\n      \"10.4155/bio-2015-0018\",\n      \"10.4155/fmc-2018-0451\",\n      \"10.4155/fmc.15.107\",\n      \"10.4155/fsoa-2016-0094\",\n      \"10.4155/fsoa-2017-0117\",\n      \"10.4155/tde.15.19\",\n      \"10.4161/15384101.2014.949201\",\n      \"10.4161/15384101.2014.985507\",\n      \"10.4161/15384101.2014.988019\",\n      \"10.4161/19336918.2014.994916\",\n      \"10.4161/21690731.2014.975018\",\n      \"10.4161/23723548.2014.957039\",\n      \"10.4161/auto.5.4.7666\",\n      \"10.4161/auto.6.1.10928\",\n      \"10.4161/auto.7.6.15123\",\n      \"10.4161/bact.18778\",\n      \"10.4161/cc.20683\",\n      \"10.4161/cc.23057\",\n      \"10.4161/cc.26130\",\n      \"10.4161/cc.28895\",\n      \"10.4161/cc.4.9.1994\",\n      \"10.4161/cc.5.18.3288\",\n      \"10.4161/cc.6.17.4610\",\n      \"10.4161/cc.7.2.5299\",\n      \"10.4161/cc.8.12.8809\",\n      \"10.4161/cc.9.11.11810\",\n      \"10.4161/cc.9.15.12516\",\n      \"10.4161/cc.9.24.14322\",\n      \"10.4161/cc.9.6.11046\",\n      \"10.4161/chan.26181\",\n      \"10.4161/chan.29117\",\n      \"10.4161/epi.3.4.6697\",\n      \"10.4161/jkst.25301\",\n      \"10.4161/mabs.3.3.15234\",\n      \"10.4161/org.6.2.11464\",\n      \"10.4161/rna.20018\",\n      \"10.4161/rna.20231\",\n      \"10.4161/rna.23312\",\n      \"10.4161/rna.26165\",\n      \"10.4161/rna.26214\",\n      \"10.4161/rna.27392\",\n      \"10.4161/rna.28867\",\n      \"10.4161/rna.7.5.13216\",\n      \"10.4161/rna.8.2.13782\",\n      \"10.4161/sgtp.1.1.12178\",\n      \"10.4161/sgtp.19630\",\n      \"10.4161/sgtp.2.1.15113\",\n      \"10.4161/viru.24290\",\n      \"10.4171/owr/2008/21\",\n      \"10.4172/2161-0444.1000495\",\n      \"10.4196/kjpp.2017.21.1.37\",\n      \"10.4236/as.2011.23040\",\n      \"10.4251/wjgo.v12.i2.173\",\n      \"10.4252/wjsc.v12.i12.1439\",\n      \"10.4252/wjsc.v7.i8.1109\",\n      \"10.4254/wjh.v13.i11.1512\",\n      \"10.4267/2042/47422\",\n      \"10.4269/ajtmh.13-0264\",\n      \"10.4269/ajtmh.1998.59.726\",\n      \"10.4271/911399\",\n      \"10.4314/njp.v47i4.1\",\n      \"10.4315/0362-028x-63.3.315\",\n      \"10.4315/0362-028x.jfp-16-502\",\n      \"10.4319/lo.1967.12.3.0411\",\n      \"10.4319/lo.1984.29.6.1170\",\n      \"10.4319/lo.1992.37.7.1434\",\n      \"10.4319/lo.2000.45.3.0569\",\n      \"10.4319/lo.2008.53.2.0446\",\n      \"10.4319/lom.2012.10.278\",\n      \"10.4324/9780429244643\",\n      \"10.4324/9781315120119-6\",\n      \"10.4324/9781315175775-1\",\n      \"10.4330/wjc.v7.i10.671\",\n      \"10.4331/wjbc.v8.i1.45\",\n      \"10.4414/cvm.2022.02217\",\n      \"10.4414/smw.2015.14075\",\n      \"10.4414/smw.2019.14697\",\n      \"10.4414/smw.2020.20246\",\n      \"10.4490/algae.2019.34.5.3\",\n      \"10.47051/oftx9030\",\n      \"10.47570/joci.2022.005\",\n      \"10.47570/joci.2022.006\",\n      \"10.47611/jsrhs.v10i4.2247\",\n      \"10.47749/t/unicamp.2013.906194\",\n      \"10.47749/t/unicamp.2019.1129277\",\n      \"10.47749/t/unicamp.2021.1166712\",\n      \"10.47808/revistabioagro.v1i1.212\",\n      \"10.48083/gztk5882\",\n      \"10.48286/aro.2024.80\",\n      \"10.4995/thesis/10251/176003\",\n      \"10.4995/thesis/10251/185122\",\n      \"10.5114/ceji.2018.77390\",\n      \"10.5114/ceji.2018.77392\",\n      \"10.5114/fn.2014.47848\",\n      \"10.5114/fn.2020.94001\",\n      \"10.5114/pjp.2018.76699\",\n      \"10.5114/wo.2014.47127\",\n      \"10.5114/wo.2018.80038\",\n      \"10.5114/wo.2024.139375\",\n      \"10.51847/wv4pydatfp\",\n      \"10.5194/egusphere-2023-98\",\n      \"10.5194/essdd-5-147-2012\",\n      \"10.5204/thesis.eprints.123512\",\n      \"10.5230/jgc.2022.22.e31\",\n      \"10.52547/rabms.8.2.104\",\n      \"10.52601/bpr.2023.230022\",\n      \"10.52601/bpr.2023.230029\",\n      \"10.5306/wjco.v12.i10.926\",\n      \"10.5327/z2594539420170000205\",\n      \"10.5336/caserep.2022-89352\",\n      \"10.53846/goediss-1338\",\n      \"10.53846/goediss-392\",\n      \"10.53846/goediss-612\",\n      \"10.53846/goediss-7577\",\n      \"10.53846/goediss-7919\",\n      \"10.53846/goediss-8021\",\n      \"10.53846/goediss-9040\",\n      \"10.5423/rpd.2017.23.2.150\",\n      \"10.5455/vetworld.2009.204-207\",\n      \"10.5463/thesis.35\",\n      \"10.5483/bmbrep.2018.51.9.187\",\n      \"10.5483/bmbrep.2019.52.12.282\",\n      \"10.5483/bmbrep.2022.55.3.188\",\n      \"10.5483/bmbrep.2023-0224\",\n      \"10.5505/aot.2022.03206\",\n      \"10.5507/bp.2007.001\",\n      \"10.5507/bp.2018.037\",\n      \"10.55092/rse20230009\",\n      \"10.5511/plantbiotechnology.25.213\",\n      \"10.5513/jcea01/17.3.1767\",\n      \"10.5539/jfr.v5n4p79\",\n      \"10.55730/1300-0144.5724\",\n      \"10.5603/fhc.a2019.0005\",\n      \"10.5694/mja2.50569\",\n      \"10.5698/1535-7597-13.6.266\",\n      \"10.5705/ss.2013.019\",\n      \"10.57098/scirevs.biology.2.2.1\",\n      \"10.5740/jaoacint.sge_macfarlane\",\n      \"10.5772/29856\",\n      \"10.5772/54142\",\n      \"10.5772/intechopen.74084\",\n      \"10.5772/intechopen.85185\",\n      \"10.5772/intechopen.98639\",\n      \"10.5802/crbiol.118\",\n      \"10.5812/jjm.14945\",\n      \"10.5812/jjm.24965\",\n      \"10.5821/dissertation-2117-334947\",\n      \"10.5860/choice.188123\",\n      \"10.5860/choice.41-5349\",\n      \"10.5860/choice.42-5841\",\n      \"10.5860/choice.44-0311\",\n      \"10.58837/chula.the.2022.318\",\n      \"10.5897/ajb2005.000-3117\",\n      \"10.5897/ajmr2013.6109\",\n      \"10.5899/2013/jgmi-00002\",\n      \"10.5937/zrpfns48-7262\",\n      \"10.59411/jvrfxx80\",\n      \"10.5962/bhl.title.62035\",\n      \"10.6019/empiar-12073\",\n      \"10.6026/97320630002005\",\n      \"10.6026/97320630010293\",\n      \"10.6061/clinics/2018/e814s\",\n      \"10.6065/apem.2014.19.2.57\",\n      \"10.7150/ijbs.11797\",\n      \"10.7150/ijbs.4.338\",\n      \"10.7150/ijbs.70544\",\n      \"10.7150/ijbs.72244\",\n      \"10.7150/ijbs.86869\",\n      \"10.7150/jca.27472\",\n      \"10.7150/jca.51437\",\n      \"10.7150/thno.23624\",\n      \"10.7150/thno.29431\",\n      \"10.7150/thno.35300\",\n      \"10.7150/thno.39018\",\n      \"10.7150/thno.39241\",\n      \"10.7150/thno.41692\",\n      \"10.7150/thno.42494\",\n      \"10.7150/thno.44523\",\n      \"10.7150/thno.45164\",\n      \"10.7150/thno.46143\",\n      \"10.7150/thno.48101\",\n      \"10.7150/thno.54917\",\n      \"10.7150/thno.56383\",\n      \"10.7150/thno.61433\",\n      \"10.7150/thno.65563\",\n      \"10.7150/thno.67410\",\n      \"10.7150/thno.70719\",\n      \"10.7150/thno.73104\",\n      \"10.7150/thno.81760\",\n      \"10.7150/thno.82975\",\n      \"10.7150/thno.85421\",\n      \"10.7150/thno.89602\",\n      \"10.7150/thno.94121\",\n      \"10.7326/0003-4819-134-2-200101160-00015\",\n      \"10.7551/mitpress/3136.003.0022\",\n      \"10.7554/elife.00400\",\n      \"10.7554/elife.00471\",\n      \"10.7554/elife.00592\",\n      \"10.7554/elife.04236\",\n      \"10.7554/elife.05198\",\n      \"10.7554/elife.05422\",\n      \"10.7554/elife.05856\",\n      \"10.7554/elife.06034\",\n      \"10.7554/elife.07290\",\n      \"10.7554/elife.07405\",\n      \"10.7554/elife.07830\",\n      \"10.7554/elife.07832\",\n      \"10.7554/elife.07956\",\n      \"10.7554/elife.08022\",\n      \"10.7554/elife.08467\",\n      \"10.7554/elife.10566\",\n      \"10.7554/elife.10851\",\n      \"10.7554/elife.10921\",\n      \"10.7554/elife.10960\",\n      \"10.7554/elife.11123\",\n      \"10.7554/elife.11418\",\n      \"10.7554/elife.12039\",\n      \"10.7554/elife.13073\",\n      \"10.7554/elife.13722\",\n      \"10.7554/elife.13879\",\n      \"10.7554/elife.14997\",\n      \"10.7554/elife.16650\",\n      \"10.7554/elife.16654\",\n      \"10.7554/elife.17331\",\n      \"10.7554/elife.17438\",\n      \"10.7554/elife.21301\",\n      \"10.7554/elife.21455\",\n      \"10.7554/elife.21883\",\n      \"10.7554/elife.21926\",\n      \"10.7554/elife.22039\",\n      \"10.7554/elife.22536\",\n      \"10.7554/elife.22939\",\n      \"10.7554/elife.23494\",\n      \"10.7554/elife.23824\",\n      \"10.7554/elife.24476\",\n      \"10.7554/elife.24502\",\n      \"10.7554/elife.26509\",\n      \"10.7554/elife.27364\",\n      \"10.7554/elife.27810\",\n      \"10.7554/elife.28231\",\n      \"10.7554/elife.28440\",\n      \"10.7554/elife.29656\",\n      \"10.7554/elife.30789\",\n      \"10.7554/elife.30935\",\n      \"10.7554/elife.31054\",\n      \"10.7554/elife.32764\",\n      \"10.7554/elife.32839\",\n      \"10.7554/elife.33084\",\n      \"10.7554/elife.33105\",\n      \"10.7554/elife.33402\",\n      \"10.7554/elife.34282\",\n      \"10.7554/elife.34463\",\n      \"10.7554/elife.35832\",\n      \"10.7554/elife.36187\",\n      \"10.7554/elife.36953\",\n      \"10.7554/elife.37018\",\n      \"10.7554/elife.37373\",\n      \"10.7554/elife.40364\",\n      \"10.7554/elife.41081\",\n      \"10.7554/elife.41129\",\n      \"10.7554/elife.41741\",\n      \"10.7554/elife.41769\",\n      \"10.7554/elife.45590\",\n      \"10.7554/elife.46770\",\n      \"10.7554/elife.48216\",\n      \"10.7554/elife.48847\",\n      \"10.7554/elife.49748\",\n      \"10.7554/elife.51480\",\n      \"10.7554/elife.52004\",\n      \"10.7554/elife.52473\",\n      \"10.7554/elife.54435\",\n      \"10.7554/elife.55108\",\n      \"10.7554/elife.55124\",\n      \"10.7554/elife.55185\",\n      \"10.7554/elife.55308\",\n      \"10.7554/elife.55761\",\n      \"10.7554/elife.55771\",\n      \"10.7554/elife.56337\",\n      \"10.7554/elife.56731\",\n      \"10.7554/elife.56945\",\n      \"10.7554/elife.58464\",\n      \"10.7554/elife.58593\",\n      \"10.7554/elife.58810\",\n      \"10.7554/elife.59148\",\n      \"10.7554/elife.59770\",\n      \"10.7554/elife.59872\",\n      \"10.7554/elife.61312\",\n      \"10.7554/elife.62438\",\n      \"10.7554/elife.63368\",\n      \"10.7554/elife.63668\",\n      \"10.7554/elife.65358\",\n      \"10.7554/elife.67549\",\n      \"10.7554/elife.70017\",\n      \"10.7554/elife.70921\",\n      \"10.7554/elife.71103\",\n      \"10.7554/elife.72313\",\n      \"10.7554/elife.72435\",\n      \"10.7554/elife.72943\",\n      \"10.7554/elife.73162\",\n      \"10.7554/elife.75751\",\n      \"10.7554/elife.76075\",\n      \"10.7554/elife.77364\",\n      \"10.7554/elife.77376\",\n      \"10.7554/elife.78299\",\n      \"10.7554/elife.81943\",\n      \"10.7554/elife.82217\",\n      \"10.7554/elife.82490\",\n      \"10.7554/elife.83442\",\n      \"10.7554/elife.84538\",\n      \"10.7554/elife.88799\",\n      \"10.7554/elife.89423.3\",\n      \"10.7554/elife.90024\",\n      \"10.7555/jbr.34.20200105\",\n      \"10.7717/peerj.386\",\n      \"10.7717/peerj.6225\",\n      \"10.7717/peerj.7199\",\n      \"10.7750/biodiscovery.2012.5.1\",\n      \"10.7750/biodiscovery.2014.11.1\",\n      \"10.7759/cureus.35436\",\n      \"10.7860/jcdr/2016/22607.9020\",\n      \"10.7860/jcdr/2016/23364.8919\",\n      \"10.7916/d8542t9p\",\n      \"10.7916/d85q534r\",\n      \"10.7916/d8hx1kxh\",\n      \"10.7916/d8nk3c0g\",\n      \"10.9734/arrb/2019/v32i330083\",\n      \"10.9734/bji/2020/v24i630124\",\n      \"10.9734/ijbcrr/2015/19522\",\n      \"10.9758/cpn.2017.15.2.100\",\n      \"10.9775/kvfd.2023.30418\",\n      \"10/104103/2847340\",\n      \"10/1051/372563\",\n      \"10/1264/4093654\",\n      \"10/1273/2713303\",\n      \"10/1297/48713\",\n      \"10/1366/2714271\",\n      \"10/1757/1884468\",\n      \"10/1901/54946\",\n      \"10/2095/6385798\",\n      \"10/2143/455320\",\n      \"10/2170/6382091\",\n      \"10/2282/5530205\",\n      \"10/2344/1074262\",\n      \"10/2597/4157880\",\n      \"10/2604/304878\",\n      \"10/2630/11018\",\n      \"10/2647/1011712\",\n      \"10/2714/93729\",\n      \"10/2729/615348\",\n      \"10/2742/6563595\",\n      \"10/2763/830949\",\n      \"10/2866/613924\",\n      \"10/2991/885\",\n      \"10/3017/6032519\",\n      \"10/3035/5072015\",\n      \"10/3640/6099536\",\n      \"10/3657/6099545\",\n      \"10/5637/6287851\",\n      \"10/5652/6594082\",\n      \"10/5854/83981\",\n      \"10/6098/3062787\",\n      \"1000047880/3609215\",\n      \"1000096573/34886291\",\n      \"10097198/1\",\n      \"101681023/sji12168\",\n      \"101691340/2018_hompoonsup_supanida_0903877_ethesis\",\n      \"10171400/1\",\n    ],\n  },\n  eval: {\n    question_ids: [\n      \"08397294-3d99-4790-915c-b8bcb1e9e661\",\n      \"0b1d5537-db47-420c-984b-9b56d38e6d98\",\n      \"0e53a08c-4252-4a84-962b-5b396f9740aa\",\n      \"100b570f-1c4f-4214-8402-f1b15f9989b4\",\n      \"12321eab-6ad6-4218-8815-18bc51c14544\",\n      \"154e7b14-4ed5-4cf3-9149-0c4843fc62cc\",\n      \"1ccdc348-50e1-4941-9151-5e50411a2b41\",\n      \"28ebecdf-949e-4d20-aca9-5989b7a9d6e9\",\n      \"38ada695-2c79-459b-8e68-dbed734c74f9\",\n      \"40400348-eabb-4b25-90d1-e33589d3e5a4\",\n      \"49d2630e-9d26-4e12-89a3-3050a609abf5\",\n      \"4f050bf3-27cd-4a14-8422-45df5e2bb079\",\n      \"55187fb4-e7ee-4027-b74f-cab50f328442\",\n      \"5806ed2a-1005-44f1-8d70-332048fea8f4\",\n      \"58f69c8d-cb94-4021-a84f-c549a7b976e1\",\n      \"6194ebfc-2d5c-4ccc-8883-da7c471b61e6\",\n      \"6aa10957-bdd9-4dab-a4e1-234a17cb87dd\",\n      \"76184ccf-4bf0-469e-a442-11d04b4ff8b0\",\n      \"7a88e6f7-fb8e-4a24-b08d-9b7a6edafe57\",\n      \"7b98796f-25be-4c58-a52a-4e366c0ffd95\",\n      \"8af900bb-5794-40db-910e-10d5857ce5bd\",\n      \"8d12cb90-73c6-4cc1-9f83-0fa9fd822e92\",\n      \"99e8fa71-b59c-4aef-8cf6-40102a10622f\",\n      \"9fe3ff3b-60cf-472d-ab1a-2bda1868f1b4\",\n      \"a71ef7a2-31a2-460d-9ff4-32d7722353c3\",\n      \"a73b2c2d-a3ac-49e6-8e2e-44b4c1e6de94\",\n      \"ae02d0e9-edf5-4c39-a215-3cbc8f4c565d\",\n      \"afb36e40-0836-4810-909e-eabfe17dcd8b\",\n      \"b105af85-833e-48bc-ac78-48f73c9673fd\",\n      \"c47dd378-dde3-4a45-9184-6abfa6163717\",\n      \"c6e11fac-8f9c-4cf1-aa6e-4d25731ba74f\",\n      \"c6f097c9-2216-4e98-af45-8101681b38ec\",\n      \"c75879f4-9329-4594-8f6a-c4d421f2439f\",\n      \"ce93661b-e3c4-4a7a-96b6-87492259c501\",\n      \"cff00d08-5655-4214-97ac-8fa9504c1165\",\n      \"d7833c0f-2a16-40d2-b6a0-6764aa3003a6\",\n      \"db851865-5cbf-4d55-b6db-34f22ef5e727\",\n      \"dd29920d-cb70-440f-961c-3e1103776c4f\",\n      \"ef07d562-fc18-43c9-8201-7a189d76eeb9\",\n      \"ff7328e2-4954-46a2-8ea3-d40b4df0c0ea\",\n    ],\n    dois: [\n      \"10.1001/archpsyc.62.6.593\",\n      \"10.1001/jama.2020.1097\",\n      \"10.1001/jama.2020.1585\",\n      \"10.1002/(sici)1097-0177(199904)214:4<303::aid-aja3>3.0.co;2-b\",\n      \"10.1002/(sici)1097-0282(1997)43:5<383::aid-bip4>3.0.co;2-r\",\n      \"10.1002/(sici)1097-4547(19960901)45:5<558::aid-jnr6>3.0.co;2-b\",\n      \"10.1002/(sici)1097-4547(19970415)48:2<83::aid-jnr1>3.0.co;2-8\",\n      \"10.1002/(sici)1097-4547(19981015)54:2<181::aid-jnr6>3.0.co;2-a\",\n      \"10.1002/(sici)1098-1004(200003)15:3<228::aid-humu3>3.0.co;2-9\",\n      \"10.1002/(sici)1098-1136(199704)19:4<324::aid-glia5>3.0.co;2-x\",\n      \"10.1002/(sici)1098-1136(200004)30:2<105::aid-glia1>3.0.co;2-h\",\n      \"10.1002/(sici)1521-1878(200004)22:4<327::aid-bies3>3.0.co;2-4\",\n      \"10.1002/0471143030.cb1016s47\",\n      \"10.1002/1521-3773(20020715)41:14<2596::aid-anie2596>3.0.co;2-4\",\n      \"10.1002/1531-8249(200004)47:4<493::aid-ana13>3.0.co;2-4\",\n      \"10.1002/1873-3468.12829\",\n      \"10.1002/1873-3468.12930\",\n      \"10.1002/1873-3468.13280\",\n      \"10.1002/1873-3468.14021\",\n      \"10.1002/1873-3468.14811\",\n      \"10.1002/1878-0261.12019\",\n      \"10.1002/1878-0261.12327\",\n      \"10.1002/1878-0261.12917\",\n      \"10.1002/9780470140505\",\n      \"10.1002/9781118697191.ch2\",\n      \"10.1002/9781118971758.ch1\",\n      \"10.1002/9781119053095.ch84\",\n      \"10.1002/9783527818242.ch9\",\n      \"10.1002/acn3.133\",\n      \"10.1002/adbi.201900089\",\n      \"10.1002/adhm.201500618\",\n      \"10.1002/adhm.201600532\",\n      \"10.1002/adhm.201901593\",\n      \"10.1002/adhm.202100347\",\n      \"10.1002/adhm.202101349\",\n      \"10.1002/adma.202101190\",\n      \"10.1002/adtp.201800021\",\n      \"10.1002/adtp.201800143\",\n      \"10.1002/advs.201700175\",\n      \"10.1002/advs.201900101\",\n      \"10.1002/advs.201902312\",\n      \"10.1002/advs.201903381\",\n      \"10.1002/advs.202001917\",\n      \"10.1002/ajh.25829\",\n      \"10.1002/ajmg.a.36251\",\n      \"10.1002/alz.038589\",\n      \"10.1002/ana.20199\",\n      \"10.1002/ana.20812\",\n      \"10.1002/ana.21421\",\n      \"10.1002/ana.22366\",\n      \"10.1002/ana.24864\",\n      \"10.1002/ana.26209\",\n      \"10.1002/ana.410380615\",\n      \"10.1002/ange.201610209\",\n      \"10.1002/ange.202315782\",\n      \"10.1002/anie.200900942\",\n      \"10.1002/anie.201509601\",\n      \"10.1002/anie.201509986\",\n      \"10.1002/anie.201601123\",\n      \"10.1002/anie.202011419\",\n      \"10.1002/anie.202106147\",\n      \"10.1002/anie.202109118\",\n      \"10.1002/anie.202110819\",\n      \"10.1002/ardp.201100209\",\n      \"10.1002/art.1780400928\",\n      \"10.1002/art.33482\",\n      \"10.1002/art.39545\",\n      \"10.1002/art.39575\",\n      \"10.1002/art.41267\",\n      \"10.1002/bab.1901\",\n      \"10.1002/bies.200900148\",\n      \"10.1002/bies.201000073\",\n      \"10.1002/bies.201000088\",\n      \"10.1002/bies.201400138\",\n      \"10.1002/bies.201400177\",\n      \"10.1002/bip.20716\",\n      \"10.1002/bip.21540\",\n      \"10.1002/bip.22072\",\n      \"10.1002/bip.23420\",\n      \"10.1002/bit.22361\",\n      \"10.1002/bit.25513\",\n      \"10.1002/bit.27315\",\n      \"10.1002/cbdv.200790144\",\n      \"10.1002/cbf.1740\",\n      \"10.1002/cbic.200900321\",\n      \"10.1002/cbic.201100595\",\n      \"10.1002/cbin.11248\",\n      \"10.1002/chem.201202764\",\n      \"10.1002/cjoc.202200486\",\n      \"10.1002/cm.20041\",\n      \"10.1002/cmdc.201500495\",\n      \"10.1002/cmdc.201700040\",\n      \"10.1002/cmdc.201700646\",\n      \"10.1002/cmdc.201900450\",\n      \"10.1002/cncr.26669\",\n      \"10.1002/cne.21365\",\n      \"10.1002/cne.21974\",\n      \"10.1002/cne.23306\",\n      \"10.1002/cne.23701\",\n      \"10.1002/cne.23835\",\n      \"10.1002/cne.24818\",\n      \"10.1002/cne.901370404\",\n      \"10.1002/cne.901450105\",\n      \"10.1002/cpbi.99\",\n      \"10.1002/cphy.c180025\",\n      \"10.1002/cphy.c210032\",\n      \"10.1002/cpmb.44\",\n      \"10.1002/cpsc.17\",\n      \"10.1002/cti2.1128\",\n      \"10.1002/cyto.a.22161\",\n      \"10.1002/dneu.20934\",\n      \"10.1002/dneu.22111\",\n      \"10.1002/dneu.22268\",\n      \"10.1002/eji.202048992\",\n      \"10.1002/eji.202049135\",\n      \"10.1002/em.10169\",\n      \"10.1002/emmm.201100121\",\n      \"10.1002/emmm.201302567\",\n      \"10.1002/fes3.237\",\n      \"10.1002/gcc.20438\",\n      \"10.1002/gcc.21967\",\n      \"10.1002/glia.10337\",\n      \"10.1002/glia.20127\",\n      \"10.1002/glia.20207\",\n      \"10.1002/glia.20835\",\n      \"10.1002/glia.20895\",\n      \"10.1002/glia.21061\",\n      \"10.1002/glia.21201\",\n      \"10.1002/glia.22372\",\n      \"10.1002/glia.22608\",\n      \"10.1002/glia.22664\",\n      \"10.1002/glia.22761\",\n      \"10.1002/glia.22882\",\n      \"10.1002/glia.23010\",\n      \"10.1002/glia.23085\",\n      \"10.1002/glia.23154\",\n      \"10.1002/glia.23176\",\n      \"10.1002/glia.23535\",\n      \"10.1002/glia.23592\",\n      \"10.1002/glia.23693\",\n      \"10.1002/glia.440040204\",\n      \"10.1002/gps.934\",\n      \"10.1002/hep.24739\",\n      \"10.1002/hep.31062\",\n      \"10.1002/hipo.22267\",\n      \"10.1002/hipo.22488\",\n      \"10.1002/humu.20360\",\n      \"10.1002/humu.22913\",\n      \"10.1002/ijc.21650\",\n      \"10.1002/ijc.26414\",\n      \"10.1002/ijc.27329\",\n      \"10.1002/ijc.29655\",\n      \"10.1002/ijc.31757\",\n      \"10.1002/ijc.32608\",\n      \"10.1002/ijc.32620\",\n      \"10.1002/ijc.34008\",\n      \"10.1002/iub.362\",\n      \"10.1002/j.1460-2075.1983.tb01746.x\",\n      \"10.1002/j.1460-2075.1996.tb00582.x\",\n      \"10.1002/j.1460-2075.1996.tb01096.x\",\n      \"10.1002/jbm.a.32971\",\n      \"10.1002/jbmr.2049\",\n      \"10.1002/jcb.21880\",\n      \"10.1002/jcb.25285\",\n      \"10.1002/jcb.26509\",\n      \"10.1002/jcb.29140\",\n      \"10.1002/jcc.540150503\",\n      \"10.1002/jcp.21162\",\n      \"10.1002/jcp.22545\",\n      \"10.1002/jcp.22648\",\n      \"10.1002/jcp.24226\",\n      \"10.1002/jcp.25929\",\n      \"10.1002/jcp.26433\",\n      \"10.1002/jcp.28160\",\n      \"10.1002/jcp.28451\",\n      \"10.1002/jcp.29818\",\n      \"10.1002/jcp.30064\",\n      \"10.1002/jemt.22740\",\n      \"10.1002/jgm.491\",\n      \"10.1002/jimd.12281\",\n      \"10.1002/jimd.12324\",\n      \"10.1002/jlb.2bt1018-715rr\",\n      \"10.1002/jlb.4ru0819-150rr\",\n      \"10.1002/jlb.5cova0720-421rr\",\n      \"10.1002/jlb.5mr0320-205r\",\n      \"10.1002/jms.3832\",\n      \"10.1002/jmv.26213\",\n      \"10.1002/jmv.27073\",\n      \"10.1002/jmv.27292\",\n      \"10.1002/jnr.10364\",\n      \"10.1002/jnr.20841\",\n      \"10.1002/jnr.21331\",\n      \"10.1002/jnr.23616\",\n      \"10.1002/jnr.23714\",\n      \"10.1002/jobm.202000537\",\n      \"10.1002/jsfa.6349\",\n      \"10.1002/jso.21690\",\n      \"10.1002/lary.26077\",\n      \"10.1002/mabi.201100004\",\n      \"10.1002/marc.202000302\",\n      \"10.1002/mas.21690\",\n      \"10.1002/mc.23188\",\n      \"10.1002/med.20230\",\n      \"10.1002/med.21317\",\n      \"10.1002/med.21668\",\n      \"10.1002/med.21737\",\n      \"10.1002/mgg3.219\",\n      \"10.1002/mnfr.201400904\",\n      \"10.1002/msb.134859\",\n      \"10.1002/npr2.12052\",\n      \"10.1002/npr2.12073\",\n      \"10.1002/oby.21107\",\n      \"10.1002/oby.22521\",\n      \"10.1002/path.4114\",\n      \"10.1002/path.4924\",\n      \"10.1002/path.5106\",\n      \"10.1002/path.5549\",\n      \"10.1002/pbc.26967\",\n      \"10.1002/pmic.200701157\",\n      \"10.1002/pmic.201100492\",\n      \"10.1002/pro.2914\",\n      \"10.1002/pro.349\",\n      \"10.1002/pro.3551\",\n      \"10.1002/pro.3741\",\n      \"10.1002/pro.3749\",\n      \"10.1002/pro.3759\",\n      \"10.1002/pro.4012\",\n      \"10.1002/pros.22597\",\n      \"10.1002/pros.23972\",\n      \"10.1002/prot.21556\",\n      \"10.1002/prot.24839\",\n      \"10.1002/prot.26014\",\n      \"10.1002/ptr.6868\",\n      \"10.1002/sctm.19-0135\",\n      \"10.1002/sctm.19-0455\",\n      \"10.1002/smll.201100934\",\n      \"10.1002/smtd.201700131\",\n      \"10.1002/stem.1334\",\n      \"10.1002/stem.1520\",\n      \"10.1002/syn.20649\",\n      \"10.1002/wdev.191\",\n      \"10.1002/wdev.196\",\n      \"10.1002/wdev.197\",\n      \"10.1002/wdev.396\",\n      \"10.1002/wrna.1103\",\n      \"10.1002/wrna.1118\",\n      \"10.1002/wrna.1212\",\n      \"10.1002/wrna.1520\",\n      \"10.1002/wrna.1689\",\n      \"10.1002/wrna.56\",\n      \"10.1002/wrna.76\",\n      \"10.1002/yea.1512\",\n      \"10.1002/yea.1636\",\n      \"10.1002/yea.1654\",\n      \"10.1006/bbrc.1996.1847\",\n      \"10.1006/bbrc.2000.2787\",\n      \"10.1006/bbrc.2000.3599\",\n      \"10.1006/dbio.1996.0090\",\n      \"10.1006/dbio.1996.0142\",\n      \"10.1006/dbio.1997.8597\",\n      \"10.1006/dbio.1998.9192\",\n      \"10.1006/dbio.1999.9418\",\n      \"10.1006/dbio.2000.9962\",\n      \"10.1006/excr.1998.4053\",\n      \"10.1006/nbdi.2002.0480\",\n      \"10.1007/112_2020_35\",\n      \"10.1007/978-0-387-78261-4\",\n      \"10.1007/978-1-0716-0822-7_7\",\n      \"10.1007/978-1-0716-1460-0_16\",\n      \"10.1007/978-1-0716-3016-7\",\n      \"10.1007/978-1-4419-1075-2_4\",\n      \"10.1007/978-1-4613-2115-6_22\",\n      \"10.1007/978-1-4614-5037-5_9\",\n      \"10.1007/978-1-4939-1429-6_8\",\n      \"10.1007/978-1-4939-2687-9_23\",\n      \"10.1007/978-1-4939-6371-3_1\",\n      \"10.1007/978-1-4939-6533-5_24\",\n      \"10.1007/978-1-4939-7113-8_18\",\n      \"10.1007/978-1-4939-7113-8_2\",\n      \"10.1007/978-1-4939-7774-1_2\",\n      \"10.1007/978-1-4939-7825-0_27\",\n      \"10.1007/978-1-4939-8922-5_8\",\n      \"10.1007/978-1-4939-9068-9_2\",\n      \"10.1007/978-1-4939-9465-6_2\",\n      \"10.1007/978-1-59745-021-8_31\",\n      \"10.1007/978-1-62703-556-9_11\",\n      \"10.1007/978-1-62703-601-6_23\",\n      \"10.1007/978-3-030-05517-2_14\",\n      \"10.1007/978-3-030-32656-2_18\",\n      \"10.1007/978-3-030-33308-9_7\",\n      \"10.1007/978-3-030-36667-4_6\",\n      \"10.1007/978-3-030-64994-4_17\",\n      \"10.1007/978-3-319-16435-9_11\",\n      \"10.1007/978-3-319-21167-1_1\",\n      \"10.1007/978-3-319-22581-4_7\",\n      \"10.1007/978-3-319-32337-4_14\",\n      \"10.1007/978-3-319-44022-4_40\",\n      \"10.1007/978-3-319-54564-6_1\",\n      \"10.1007/978-3-319-54564-6_17\",\n      \"10.1007/978-3-319-54564-6_4\",\n      \"10.1007/978-3-319-57363-2_17\",\n      \"10.1007/978-3-540-76698-8_21\",\n      \"10.1007/978-3-642-02155-8_6\",\n      \"10.1007/978-3-642-37609-2_2\",\n      \"10.1007/978-3-7091-0932-8_25\",\n      \"10.1007/978-4-431-54496-8_4\",\n      \"10.1007/978-90-481-2813-6_18\",\n      \"10.1007/978-90-481-3471-7_11\",\n      \"10.1007/978-981-10-6577-4_3\",\n      \"10.1007/978-981-13-0393-7_25\",\n      \"10.1007/bf00218858\",\n      \"10.1007/bf00318687\",\n      \"10.1007/bf00392268\",\n      \"10.1007/bf00993379\",\n      \"10.1007/bf02144519\",\n      \"10.1007/bf02172407\",\n      \"10.1007/s00011-015-0812-2\",\n      \"10.1007/s00018-012-1135-x\",\n      \"10.1007/s00018-012-1242-8\",\n      \"10.1007/s00018-012-1254-4\",\n      \"10.1007/s00018-013-1435-9\",\n      \"10.1007/s00018-017-2512-2\",\n      \"10.1007/s00018-017-2688-5\",\n      \"10.1007/s00018-018-2774-3\",\n      \"10.1007/s00018-018-2842-8\",\n      \"10.1007/s00018-018-2849-1\",\n      \"10.1007/s00018-018-2954-1\",\n      \"10.1007/s00018-021-03930-7\",\n      \"10.1007/s00109-007-0165-6\",\n      \"10.1007/s00109-021-02051-9\",\n      \"10.1007/s001220051046\",\n      \"10.1007/s00125-012-2592-3\",\n      \"10.1007/s00125-014-3302-0\",\n      \"10.1007/s00125-015-3651-3\",\n      \"10.1007/s00125-016-3896-5\",\n      \"10.1007/s00125-017-4354-8\",\n      \"10.1007/s00204-016-1805-9\",\n      \"10.1007/s00204-019-02607-2\",\n      \"10.1007/s00249-010-0658-z\",\n      \"10.1007/s00249-011-0708-1\",\n      \"10.1007/s00251-021-01227-4\",\n      \"10.1007/s00251-022-01257-6\",\n      \"10.1007/s00251-023-01293-w\",\n      \"10.1007/s00253-006-0698-6\",\n      \"10.1007/s00253-007-1004-y\",\n      \"10.1007/s00253-021-11375-y\",\n      \"10.1007/s00253-023-12843-3\",\n      \"10.1007/s00259-010-1392-6\",\n      \"10.1007/s00259-013-2434-7\",\n      \"10.1007/s00262-006-0213-z\",\n      \"10.1007/s00262-018-2253-6\",\n      \"10.1007/s00262-019-02423-8\",\n      \"10.1007/s00262-020-02496-w\",\n      \"10.1007/s00262-020-02735-0\",\n      \"10.1007/s00280-004-0884-0\",\n      \"10.1007/s00280-010-1413-y\",\n      \"10.1007/s00280-016-2976-z\",\n      \"10.1007/s00284-022-02852-2\",\n      \"10.1007/s00294-005-0039-9\",\n      \"10.1007/s00294-006-0113-y\",\n      \"10.1007/s00299-010-0818-8\",\n      \"10.1007/s00335-011-9314-x\",\n      \"10.1007/s00335-019-09807-2\",\n      \"10.1007/s00335-021-09918-9\",\n      \"10.1007/s00335-022-09964-x\",\n      \"10.1007/s00359-010-0534-4\",\n      \"10.1007/s00359-019-01375-9\",\n      \"10.1007/s00374-012-0692-3\",\n      \"10.1007/s00380-017-0989-0\",\n      \"10.1007/s00384-008-0538-5\",\n      \"10.1007/s00384-010-0912-y\",\n      \"10.1007/s00395-018-0686-x\",\n      \"10.1007/s00401-001-0512-6\",\n      \"10.1007/s00401-008-0432-9\",\n      \"10.1007/s00401-015-1476-2\",\n      \"10.1007/s00401-016-1575-8\",\n      \"10.1007/s00401-017-1749-z\",\n      \"10.1007/s00401-023-02676-9\",\n      \"10.1007/s00403-009-0977-z\",\n      \"10.1007/s00403-010-1075-y\",\n      \"10.1007/s00415-006-0410-x\",\n      \"10.1007/s00421-021-04865-4\",\n      \"10.1007/s00424-009-0777-5\",\n      \"10.1007/s00425-018-3046-z\",\n      \"10.1007/s00428-017-2263-3\",\n      \"10.1007/s00428-018-2298-0\",\n      \"10.1007/s00431-023-04883-8\",\n      \"10.1007/s00432-014-1891-0\",\n      \"10.1007/s00432-020-03463-9\",\n      \"10.1007/s00438-002-0668-3\",\n      \"10.1007/s00438-003-0972-6\",\n      \"10.1007/s00438-004-1065-x\",\n      \"10.1007/s00438-007-0231-3\",\n      \"10.1007/s00438-008-0418-2\",\n      \"10.1007/s00439-001-0646-6\",\n      \"10.1007/s00441-010-0950-3\",\n      \"10.1007/s00441-012-1331-x\",\n      \"10.1007/s00441-014-2046-y\",\n      \"10.1007/s00441-020-03377-5\",\n      \"10.1007/s00521-020-05395-4\",\n      \"10.1007/s00580-011-1227-2\",\n      \"10.1007/s00606-014-1103-z\",\n      \"10.1007/s00702-003-0012-z\",\n      \"10.1007/s00702-017-1745-4\",\n      \"10.1007/s007090200000\",\n      \"10.1007/s00723-023-01611-1\",\n      \"10.1007/s00726-010-0528-0\",\n      \"10.1007/s00726-011-0920-4\",\n      \"10.1007/s00726-011-1185-7\",\n      \"10.1007/s00774-023-01404-3\",\n      \"10.1007/s00775-008-0404-5\",\n      \"10.1007/s00775-020-01808-w\",\n      \"10.1007/s007750000146\",\n      \"10.1007/s007750100214\",\n      \"10.1007/s10096-020-04089-y\",\n      \"10.1007/s10120-021-01174-9\",\n      \"10.1007/s10123-022-00250-z\",\n      \"10.1007/s10142-023-01037-9\",\n      \"10.1007/s10147-019-01455-5\",\n      \"10.1007/s10265-010-0321-x\",\n      \"10.1007/s10333-011-0260-8\",\n      \"10.1007/s10439-011-0448-5\",\n      \"10.1007/s10439-019-02384-0\",\n      \"10.1007/s10495-015-1119-z\",\n      \"10.1007/s10522-012-9407-2\",\n      \"10.1007/s10528-016-9711-7\",\n      \"10.1007/s10529-010-0357-y\",\n      \"10.1007/s10551-017-3555-x\",\n      \"10.1007/s10565-019-09461-z\",\n      \"10.1007/s10570-011-9616-x\",\n      \"10.1007/s10571-020-00843-0\",\n      \"10.1007/s10585-008-9174-2\",\n      \"10.1007/s10585-019-09993-y\",\n      \"10.1007/s10616-021-00497-w\",\n      \"10.1007/s10658-009-9510-7\",\n      \"10.1007/s10719-019-09897-9\",\n      \"10.1007/s10719-020-09912-4\",\n      \"10.1007/s10722-003-4452-y\",\n      \"10.1007/s10722-008-9323-0\",\n      \"10.1007/s10722-013-0001-5\",\n      \"10.1007/s10722-020-01071-7\",\n      \"10.1007/s10722-024-01857-z\",\n      \"10.1007/s10722-024-02015-1\",\n      \"10.1007/s10787-022-00992-2\",\n      \"10.1007/s10911-018-9407-1\",\n      \"10.1007/s10930-006-9066-8\",\n      \"10.1007/s10930-010-9289-6\",\n      \"10.1007/s11010-023-04737-9\",\n      \"10.1007/s11011-018-0285-4\",\n      \"10.1007/s11011-021-00761-0\",\n      \"10.1007/s11033-005-1407-8\",\n      \"10.1007/s11033-012-1798-2\",\n      \"10.1007/s11033-018-4198-4\",\n      \"10.1007/s11033-020-05424-4\",\n      \"10.1007/s11033-021-06428-4\",\n      \"10.1007/s11042-020-09010-5\",\n      \"10.1007/s11064-019-02809-1\",\n      \"10.1007/s11090-020-10058-2\",\n      \"10.1007/s11248-016-9998-5\",\n      \"10.1007/s11295-011-0369-3\",\n      \"10.1007/s11295-013-0651-7\",\n      \"10.1007/s11302-016-9546-z\",\n      \"10.1007/s11302-017-9581-4\",\n      \"10.1007/s11357-011-9276-7\",\n      \"10.1007/s11357-013-9589-9\",\n      \"10.1007/s11357-023-00929-9\",\n      \"10.1007/s11427-023-2316-2\",\n      \"10.1007/s11481-018-9786-5\",\n      \"10.1007/s11481-019-09851-4\",\n      \"10.1007/s11515-016-1401-7\",\n      \"10.1007/s11557-017-1342-9\",\n      \"10.1007/s11605-009-0948-x\",\n      \"10.1007/s11605-011-1775-4\",\n      \"10.1007/s11626-019-00359-y\",\n      \"10.1007/s11665-015-1876-4\",\n      \"10.1007/s11692-013-9262-3\",\n      \"10.1007/s11695-012-0589-0\",\n      \"10.1007/s11745-017-4238-1\",\n      \"10.1007/s11746-006-1207-x\",\n      \"10.1007/s11886-020-01292-3\",\n      \"10.1007/s11888-013-0200-7\",\n      \"10.1007/s11910-017-0733-2\",\n      \"10.1007/s11910-017-0735-0\",\n      \"10.1007/s11910-019-0995-y\",\n      \"10.1007/s12010-013-0580-9\",\n      \"10.1007/s12010-014-1435-8\",\n      \"10.1007/s12010-022-03885-w\",\n      \"10.1007/s12012-014-9294-7\",\n      \"10.1007/s12015-019-09886-3\",\n      \"10.1007/s12015-019-09917-z\",\n      \"10.1007/s12015-020-10016-7\",\n      \"10.1007/s12015-021-10236-5\",\n      \"10.1007/s12017-016-8435-5\",\n      \"10.1007/s12020-014-0373-0\",\n      \"10.1007/s12020-016-0910-0\",\n      \"10.1007/s12020-019-02081-x\",\n      \"10.1007/s12020-022-03054-3\",\n      \"10.1007/s12031-007-9008-8\",\n      \"10.1007/s12031-015-0570-1\",\n      \"10.1007/s12031-019-01395-9\",\n      \"10.1007/s12031-020-01569-w\",\n      \"10.1007/s12031-020-01714-5\",\n      \"10.1007/s12031-020-01735-0\",\n      \"10.1007/s12035-013-8620-6\",\n      \"10.1007/s12035-014-9053-6\",\n      \"10.1007/s12035-015-9296-x\",\n      \"10.1007/s12035-016-0048-3\",\n      \"10.1007/s12035-018-1016-x\",\n      \"10.1007/s12035-019-01695-6\",\n      \"10.1007/s12035-021-02438-2\",\n      \"10.1007/s12035-021-02517-4\",\n      \"10.1007/s12035-023-03527-0\",\n      \"10.1007/s12038-017-9727-0\",\n      \"10.1007/s12038-018-9731-z\",\n      \"10.1007/s12038-019-9974-3\",\n      \"10.1007/s12038-023-00411-w\",\n      \"10.1007/s12041-018-0955-3\",\n      \"10.1007/s12041-021-01346-7\",\n      \"10.1007/s12094-021-02613-w\",\n      \"10.1007/s12117-013-9204-6\",\n      \"10.1007/s12223-019-00763-7\",\n      \"10.1007/s12224-012-9147-8\",\n      \"10.1007/s12229-017-9187-0\",\n      \"10.1007/s12257-019-0107-5\",\n      \"10.1007/s12257-020-0008-7\",\n      \"10.1007/s12264-013-1341-z\",\n      \"10.1007/s12264-020-00612-5\",\n      \"10.1007/s12264-021-00640-9\",\n      \"10.1007/s12272-019-01148-7\",\n      \"10.1007/s12272-019-01153-w\",\n      \"10.1007/s12272-023-01458-x\",\n      \"10.1007/s12274-008-8021-8\",\n      \"10.1007/s12307-011-0069-4\",\n      \"10.1007/s12307-012-0122-y\",\n      \"10.1007/s12307-013-0140-4\",\n      \"10.1007/s12325-010-0110-x\",\n      \"10.1007/s12517-021-06498-5\",\n      \"10.1007/s12539-018-0298-z\",\n      \"10.1007/s12551-018-0445-0\",\n      \"10.1007/s12551-020-00620-9\",\n      \"10.1007/s12640-017-9833-7\",\n      \"10.1007/s12672-024-00973-7\",\n      \"10.1007/s12686-011-9548-7\",\n      \"10.1007/s13181-012-0240-4\",\n      \"10.1007/s13199-021-00764-6\",\n      \"10.1007/s13205-020-02571-0\",\n      \"10.1007/s13238-016-0367-1\",\n      \"10.1007/s13238-019-0642-z\",\n      \"10.1007/s13238-020-00690-1\",\n      \"10.1007/s13277-012-0367-6\",\n      \"10.1007/s13277-012-0638-2\",\n      \"10.1007/s13277-013-1549-6\",\n      \"10.1007/s13277-014-1605-x\",\n      \"10.1007/s13311-013-0177-6\",\n      \"10.1007/s13311-013-0227-0\",\n      \"10.1007/s13311-014-0285-y\",\n      \"10.1007/s13313-012-0131-9\",\n      \"10.1007/s13346-021-00916-7\",\n      \"10.1007/s13365-017-0584-2\",\n      \"10.1007/s13365-019-00807-1\",\n      \"10.1007/s13402-013-0127-7\",\n      \"10.1007/s13402-014-0203-7\",\n      \"10.1007/s13577-020-00417-8\",\n      \"10.1007/s13679-015-0143-1\",\n      \"10.1007/s13770-020-00294-0\",\n      \"10.1007/s40011-014-0436-2\",\n      \"10.1007/s40121-022-00674-0\",\n      \"10.1007/s40262-020-00882-2\",\n      \"10.1007/s40429-023-00500-8\",\n      \"10.1007/s41061-020-00302-w\",\n      \"10.1007/s42770-022-00895-y\",\n      \"10.1007/s42976-021-00202-9\",\n      \"10.1007/s43440-020-00068-4\",\n      \"10.1016/0003-2697(73)90377-1\",\n      \"10.1016/0012-1606(81)90477-2\",\n      \"10.1016/0014-4827(61)90192-6\",\n      \"10.1016/0022-2836(82)90515-0\",\n      \"10.1016/0031-9422(80)85004-7\",\n      \"10.1016/0076-6879(83)01005-8\",\n      \"10.1016/0076-6879(91)94022-5\",\n      \"10.1016/0092-8674(88)90392-3\",\n      \"10.1016/0092-8674(91)90418-x\",\n      \"10.1016/0092-8674(92)90531-g\",\n      \"10.1016/0092-8674(93)90145-g\",\n      \"10.1016/0092-8674(93)90307-c\",\n      \"10.1016/0092-8674(93)90422-m\",\n      \"10.1016/0092-8674(94)90277-1\",\n      \"10.1016/0092-8674(95)90460-3\",\n      \"10.1016/0378-1119(88)90185-0\",\n      \"10.1016/0378-1119(94)00923-g\",\n      \"10.1016/0896-6273(90)90215-2\",\n      \"10.1016/0896-6273(93)90316-j\",\n      \"10.1016/0896-6273(93)90330-t\",\n      \"10.1016/0929-693x(96)89844-7\",\n      \"10.1016/1043-4682(92)90012-k\",\n      \"10.1016/b978-0-08-091283-7.00078-3\",\n      \"10.1016/b978-0-08-102163-7.00010-7\",\n      \"10.1016/b978-0-12-417136-7.00006-9\",\n      \"10.1016/b978-0-12-800188-2.00023-9\",\n      \"10.1016/b978-0-12-803796-6.00003-4\",\n      \"10.1016/b978-0-12-809633-8.20106-4\",\n      \"10.1016/b978-0-12-818140-9.00017-9\",\n      \"10.1016/b978-0-323-54948-6.00011-1\",\n      \"10.1016/b978-0-323-99119-3.00021-7\",\n      \"10.1016/b978-0-444-63855-7.00005-8\",\n      \"10.1016/b978-0-444-63855-7.00020-4\",\n      \"10.1016/bs.ai.2017.06.004\",\n      \"10.1016/bs.ai.2018.04.002\",\n      \"10.1016/bs.ctdb.2020.02.010\",\n      \"10.1016/bs.ircmb.2016.09.011\",\n      \"10.1016/bs.ircmb.2018.05.013\",\n      \"10.1016/bs.pmbts.2021.03.001\",\n      \"10.1016/j.aanat.2011.10.009\",\n      \"10.1016/j.ab.2014.08.004\",\n      \"10.1016/j.abb.2006.07.005\",\n      \"10.1016/j.abb.2014.12.018\",\n      \"10.1016/j.actbio.2012.03.027\",\n      \"10.1016/j.actbio.2012.06.006\",\n      \"10.1016/j.actbio.2017.01.072\",\n      \"10.1016/j.actbio.2019.01.020\",\n      \"10.1016/j.actbio.2021.05.050\",\n      \"10.1016/j.addr.2017.05.011\",\n      \"10.1016/j.addr.2017.12.013\",\n      \"10.1016/j.addr.2018.10.011\",\n      \"10.1016/j.addr.2022.114504\",\n      \"10.1016/j.advenzreg.2010.10.004\",\n      \"10.1016/j.ajhg.2010.11.011\",\n      \"10.1016/j.ajhg.2013.01.011\",\n      \"10.1016/j.amsu.2017.06.026\",\n      \"10.1016/j.annonc.2020.08.1739\",\n      \"10.1016/j.annonc.2020.10.564\",\n      \"10.1016/j.antiviral.2015.03.015\",\n      \"10.1016/j.appet.2014.06.101\",\n      \"10.1016/j.apsoil.2019.08.010\",\n      \"10.1016/j.aquaculture.2019.734334\",\n      \"10.1016/j.aquaculture.2020.735306\",\n      \"10.1016/j.arr.2013.03.002\",\n      \"10.1016/j.arr.2014.11.005\",\n      \"10.1016/j.arr.2020.101097\",\n      \"10.1016/j.arr.2021.101494\",\n      \"10.1016/j.atherosclerosis.2017.06.035\",\n      \"10.1016/j.autneu.2017.11.002\",\n      \"10.1016/j.bbabio.2008.10.007\",\n      \"10.1016/j.bbadis.2009.06.009\",\n      \"10.1016/j.bbadis.2019.165580\",\n      \"10.1016/j.bbadis.2021.166151\",\n      \"10.1016/j.bbaexp.2006.02.003\",\n      \"10.1016/j.bbagen.2012.02.001\",\n      \"10.1016/j.bbagen.2013.06.018\",\n      \"10.1016/j.bbagen.2018.02.001\",\n      \"10.1016/j.bbagen.2020.129730\",\n      \"10.1016/j.bbagrm.2012.08.005\",\n      \"10.1016/j.bbagrm.2015.02.001\",\n      \"10.1016/j.bbagrm.2016.03.011\",\n      \"10.1016/j.bbagrm.2016.12.008\",\n      \"10.1016/j.bbamcr.2005.03.014\",\n      \"10.1016/j.bbamcr.2006.11.006\",\n      \"10.1016/j.bbamcr.2007.05.003\",\n      \"10.1016/j.bbamcr.2013.05.023\",\n      \"10.1016/j.bbamcr.2019.03.001\",\n      \"10.1016/j.bbapap.2019.140291\",\n      \"10.1016/j.bbcan.2021.188556\",\n      \"10.1016/j.bbcan.2021.188628\",\n      \"10.1016/j.bbi.2006.10.011\",\n      \"10.1016/j.bbih.2020.100117\",\n      \"10.1016/j.bbih.2021.100296\",\n      \"10.1016/j.bbr.2016.07.021\",\n      \"10.1016/j.bbr.2019.02.034\",\n      \"10.1016/j.bbr.2021.113192\",\n      \"10.1016/j.bbrc.2007.05.155\",\n      \"10.1016/j.bbrc.2011.10.126\",\n      \"10.1016/j.bbrc.2012.02.134\",\n      \"10.1016/j.bbrc.2015.07.030\",\n      \"10.1016/j.bbrc.2017.03.039\",\n      \"10.1016/j.bbrc.2019.05.183\",\n      \"10.1016/j.bbrc.2021.02.043\",\n      \"10.1016/j.bcp.2008.04.007\",\n      \"10.1016/j.bcp.2014.12.023\",\n      \"10.1016/j.bcp.2015.06.013\",\n      \"10.1016/j.bcp.2015.12.010\",\n      \"10.1016/j.bcp.2017.06.129\",\n      \"10.1016/j.bcp.2020.113956\",\n      \"10.1016/j.beem.2010.06.008\",\n      \"10.1016/j.bioactmat.2020.04.020\",\n      \"10.1016/j.biocel.2004.04.014\",\n      \"10.1016/j.biocel.2006.11.011\",\n      \"10.1016/j.biocel.2012.08.009\",\n      \"10.1016/j.biocel.2017.06.016\",\n      \"10.1016/j.biocel.2017.09.012\",\n      \"10.1016/j.biocel.2020.105790\",\n      \"10.1016/j.biochi.2007.07.019\",\n      \"10.1016/j.biochi.2009.11.005\",\n      \"10.1016/j.biochi.2018.09.003\",\n      \"10.1016/j.biochi.2021.09.004\",\n      \"10.1016/j.biomaterials.2010.03.006\",\n      \"10.1016/j.biomaterials.2010.12.054\",\n      \"10.1016/j.biomaterials.2012.02.009\",\n      \"10.1016/j.biomaterials.2012.04.060\",\n      \"10.1016/j.biomaterials.2012.06.049\",\n      \"10.1016/j.biomaterials.2014.04.079\",\n      \"10.1016/j.biomaterials.2016.05.004\",\n      \"10.1016/j.biomaterials.2016.10.047\",\n      \"10.1016/j.biomaterials.2016.12.005\",\n      \"10.1016/j.biomaterials.2018.07.012\",\n      \"10.1016/j.biomaterials.2018.07.035\",\n      \"10.1016/j.biomaterials.2018.08.008\",\n      \"10.1016/j.biomaterials.2018.08.012\",\n      \"10.1016/j.biomaterials.2018.08.046\",\n      \"10.1016/j.biomaterials.2019.119305\",\n      \"10.1016/j.biomaterials.2020.120046\",\n      \"10.1016/j.biomaterials.2020.120584\",\n      \"10.1016/j.bioorg.2019.103538\",\n      \"10.1016/j.bioorg.2021.104636\",\n      \"10.1016/j.biopha.2017.02.098\",\n      \"10.1016/j.biopha.2017.05.063\",\n      \"10.1016/j.biopha.2019.108669\",\n      \"10.1016/j.biopha.2019.108717\",\n      \"10.1016/j.biopha.2019.108947\",\n      \"10.1016/j.biopha.2021.111550\",\n      \"10.1016/j.biopha.2021.112091\",\n      \"10.1016/j.biopsych.2017.09.010\",\n      \"10.1016/j.biortech.2010.04.042\",\n      \"10.1016/j.biotechadv.2015.05.004\",\n      \"10.1016/j.bmc.2015.10.041\",\n      \"10.1016/j.bmc.2016.08.012\",\n      \"10.1016/j.bpc.2011.03.010\",\n      \"10.1016/j.bpj.2010.08.015\",\n      \"10.1016/j.bpj.2013.11.2672\",\n      \"10.1016/j.bpj.2017.11.737\",\n      \"10.1016/j.bpj.2019.11.014\",\n      \"10.1016/j.bpj.2020.06.037\",\n      \"10.1016/j.bpobgyn.2013.06.004\",\n      \"10.1016/j.braindev.2013.11.009\",\n      \"10.1016/j.braindev.2017.03.002\",\n      \"10.1016/j.brainres.2009.05.016\",\n      \"10.1016/j.brainres.2012.10.035\",\n      \"10.1016/j.brainres.2016.02.047\",\n      \"10.1016/j.brainres.2019.06.009\",\n      \"10.1016/j.brainres.2020.147173\",\n      \"10.1016/j.brainresbull.2017.12.013\",\n      \"10.1016/j.brainresbull.2019.06.015\",\n      \"10.1016/j.brainresbull.2020.10.018\",\n      \"10.1016/j.brainresrev.2010.01.002\",\n      \"10.1016/j.bse.2011.12.027\",\n      \"10.1016/j.canep.2013.08.004\",\n      \"10.1016/j.canlet.2006.12.012\",\n      \"10.1016/j.canlet.2011.07.018\",\n      \"10.1016/j.canlet.2012.06.008\",\n      \"10.1016/j.canlet.2013.05.006\",\n      \"10.1016/j.canlet.2016.01.021\",\n      \"10.1016/j.canlet.2019.04.018\",\n      \"10.1016/j.canlet.2019.12.024\",\n      \"10.1016/j.canlet.2019.12.036\",\n      \"10.1016/j.canlet.2021.01.028\",\n      \"10.1016/j.carres.2005.06.009\",\n      \"10.1016/j.carres.2010.02.006\",\n      \"10.1016/j.carres.2015.03.007\",\n      \"10.1016/j.carres.2017.10.003\",\n      \"10.1016/j.cattod.2017.02.052\",\n      \"10.1016/j.cbi.2019.108907\",\n      \"10.1016/j.cbpa.2009.04.637\",\n      \"10.1016/j.cbpa.2009.10.042\",\n      \"10.1016/j.cbpa.2018.06.005\",\n      \"10.1016/j.cbpa.2020.12.005\",\n      \"10.1016/j.cbpc.2016.01.003\",\n      \"10.1016/j.cca.2017.04.022\",\n      \"10.1016/j.ccell.2016.03.005\",\n      \"10.1016/j.ccell.2017.02.008\",\n      \"10.1016/j.ccell.2017.10.003\",\n      \"10.1016/j.ccell.2018.10.007\",\n      \"10.1016/j.ccell.2019.02.003\",\n      \"10.1016/j.ccell.2020.05.005\",\n      \"10.1016/j.ccell.2021.11.002\",\n      \"10.1016/j.ccr.2006.08.026\",\n      \"10.1016/j.ccr.2009.12.041\",\n      \"10.1016/j.ccr.2012.08.013\",\n      \"10.1016/j.ceb.2008.01.002\",\n      \"10.1016/j.ceb.2019.05.001\",\n      \"10.1016/j.cell.2004.05.013\",\n      \"10.1016/j.cell.2004.05.015\",\n      \"10.1016/j.cell.2005.02.034\",\n      \"10.1016/j.cell.2006.02.015\",\n      \"10.1016/j.cell.2006.06.035\",\n      \"10.1016/j.cell.2006.07.024\",\n      \"10.1016/j.cell.2007.05.009\",\n      \"10.1016/j.cell.2007.06.023\",\n      \"10.1016/j.cell.2007.10.036\",\n      \"10.1016/j.cell.2008.05.052\",\n      \"10.1016/j.cell.2009.02.009\",\n      \"10.1016/j.cell.2009.02.013\",\n      \"10.1016/j.cell.2009.11.007\",\n      \"10.1016/j.cell.2011.02.013\",\n      \"10.1016/j.cell.2011.03.005\",\n      \"10.1016/j.cell.2011.03.040\",\n      \"10.1016/j.cell.2011.06.043\",\n      \"10.1016/j.cell.2011.09.049\",\n      \"10.1016/j.cell.2011.10.024\",\n      \"10.1016/j.cell.2012.05.042\",\n      \"10.1016/j.cell.2012.09.011\",\n      \"10.1016/j.cell.2012.09.043\",\n      \"10.1016/j.cell.2013.02.022\",\n      \"10.1016/j.cell.2013.03.030\",\n      \"10.1016/j.cell.2013.06.039\",\n      \"10.1016/j.cell.2013.06.044\",\n      \"10.1016/j.cell.2013.08.014\",\n      \"10.1016/j.cell.2013.09.033\",\n      \"10.1016/j.cell.2014.09.029\",\n      \"10.1016/j.cell.2014.09.033\",\n      \"10.1016/j.cell.2014.11.021\",\n      \"10.1016/j.cell.2015.01.001\",\n      \"10.1016/j.cell.2015.08.069\",\n      \"10.1016/j.cell.2015.09.041\",\n      \"10.1016/j.cell.2015.11.022\",\n      \"10.1016/j.cell.2015.12.056\",\n      \"10.1016/j.cell.2016.01.043\",\n      \"10.1016/j.cell.2016.02.007\",\n      \"10.1016/j.cell.2016.05.047\",\n      \"10.1016/j.cell.2017.02.007\",\n      \"10.1016/j.cell.2017.05.018\",\n      \"10.1016/j.cell.2017.09.026\",\n      \"10.1016/j.cell.2017.09.043\",\n      \"10.1016/j.cell.2017.10.019\",\n      \"10.1016/j.cell.2017.11.043\",\n      \"10.1016/j.cell.2018.01.010\",\n      \"10.1016/j.cell.2018.02.053\",\n      \"10.1016/j.cell.2018.05.021\",\n      \"10.1016/j.cell.2018.05.057\",\n      \"10.1016/j.cell.2018.06.017\",\n      \"10.1016/j.cell.2018.09.013\",\n      \"10.1016/j.cell.2018.11.028\",\n      \"10.1016/j.cell.2018.11.029\",\n      \"10.1016/j.cell.2019.03.008\",\n      \"10.1016/j.cell.2020.02.052\",\n      \"10.1016/j.cell.2020.05.015\",\n      \"10.1016/j.cell.2020.06.012\",\n      \"10.1016/j.cell.2020.06.038\",\n      \"10.1016/j.cell.2020.11.024\",\n      \"10.1016/j.cell.2020.12.032\",\n      \"10.1016/j.cell.2021.01.019\",\n      \"10.1016/j.cell.2021.04.023\",\n      \"10.1016/j.cell.2021.04.048\",\n      \"10.1016/j.cell.2021.05.028\",\n      \"10.1016/j.cell.2022.07.009\",\n      \"10.1016/j.cellsig.2012.11.001\",\n      \"10.1016/j.cellsig.2014.09.003\",\n      \"10.1016/j.cellsig.2016.10.006\",\n      \"10.1016/j.cellsig.2020.109553\",\n      \"10.1016/j.celrep.2012.05.014\",\n      \"10.1016/j.celrep.2012.08.025\",\n      \"10.1016/j.celrep.2016.01.019\",\n      \"10.1016/j.celrep.2017.01.059\",\n      \"10.1016/j.celrep.2017.09.002\",\n      \"10.1016/j.celrep.2017.10.010\",\n      \"10.1016/j.celrep.2018.05.057\",\n      \"10.1016/j.celrep.2018.06.044\",\n      \"10.1016/j.celrep.2018.07.041\",\n      \"10.1016/j.celrep.2018.11.063\",\n      \"10.1016/j.celrep.2019.01.024\",\n      \"10.1016/j.celrep.2019.02.003\",\n      \"10.1016/j.celrep.2019.02.043\",\n      \"10.1016/j.celrep.2019.03.099\",\n      \"10.1016/j.celrep.2020.02.046\",\n      \"10.1016/j.celrep.2020.02.110\",\n      \"10.1016/j.celrep.2020.107666\",\n      \"10.1016/j.celrep.2020.107814\",\n      \"10.1016/j.celrep.2020.108133\",\n      \"10.1016/j.celrep.2020.108210\",\n      \"10.1016/j.celrep.2020.108350\",\n      \"10.1016/j.celrep.2020.108398\",\n      \"10.1016/j.celrep.2020.108609\",\n      \"10.1016/j.celrep.2021.109142\",\n      \"10.1016/j.celrep.2022.111161\",\n      \"10.1016/j.celrep.2023.112189\",\n      \"10.1016/j.cels.2015.10.012\",\n      \"10.1016/j.cels.2016.07.002\",\n      \"10.1016/j.cels.2018.08.008\",\n      \"10.1016/j.cels.2020.10.011\",\n      \"10.1016/j.checat.2021.03.001\",\n      \"10.1016/j.chembiol.2007.04.011\",\n      \"10.1016/j.chembiol.2011.11.010\",\n      \"10.1016/j.chembiol.2016.07.019\",\n      \"10.1016/j.chembiol.2020.12.004\",\n      \"10.1016/j.childyouth.2015.11.018\",\n      \"10.1016/j.chom.2017.07.009\",\n      \"10.1016/j.chom.2022.02.006\",\n      \"10.1016/j.clgc.2020.08.004\",\n      \"10.1016/j.clim.2020.108486\",\n      \"10.1016/j.clim.2021.108727\",\n      \"10.1016/j.clindermatol.2015.10.005\",\n      \"10.1016/j.cmet.2015.04.015\",\n      \"10.1016/j.cmet.2016.12.011\",\n      \"10.1016/j.cmet.2018.05.026\",\n      \"10.1016/j.cmet.2021.01.015\",\n      \"10.1016/j.coi.2012.12.003\",\n      \"10.1016/j.coi.2019.03.007\",\n      \"10.1016/j.colsurfb.2021.112022\",\n      \"10.1016/j.conb.2008.09.018\",\n      \"10.1016/j.conb.2009.09.006\",\n      \"10.1016/j.conb.2010.08.014\",\n      \"10.1016/j.conb.2015.01.008\",\n      \"10.1016/j.conb.2018.12.006\",\n      \"10.1016/j.conb.2018.12.012\",\n      \"10.1016/j.conb.2019.01.024\",\n      \"10.1016/j.conb.2019.05.009\",\n      \"10.1016/j.conb.2021.03.013\",\n      \"10.1016/j.conb.2021.04.006\",\n      \"10.1016/j.conbuildmat.2022.126814\",\n      \"10.1016/j.copbio.2017.11.003\",\n      \"10.1016/j.copbio.2022.102854\",\n      \"10.1016/j.cophys.2020.05.004\",\n      \"10.1016/j.cotox.2018.08.001\",\n      \"10.1016/j.coviro.2014.12.009\",\n      \"10.1016/j.cpb.2020.100171\",\n      \"10.1016/j.critrevonc.2017.11.007\",\n      \"10.1016/j.critrevonc.2018.05.014\",\n      \"10.1016/j.crmeth.2023.100464\",\n      \"10.1016/j.cropro.2017.10.007\",\n      \"10.1016/j.csbj.2020.03.020\",\n      \"10.1016/j.ctrv.2017.05.003\",\n      \"10.1016/j.cub.2004.08.044\",\n      \"10.1016/j.cub.2008.02.075\",\n      \"10.1016/j.cub.2011.10.022\",\n      \"10.1016/j.cub.2015.03.027\",\n      \"10.1016/j.cub.2017.01.051\",\n      \"10.1016/j.cub.2017.06.040\",\n      \"10.1016/j.cub.2019.06.085\",\n      \"10.1016/j.cub.2020.04.008\",\n      \"10.1016/j.cub.2020.05.032\",\n      \"10.1016/j.cyto.2011.10.019\",\n      \"10.1016/j.cyto.2020.155363\",\n      \"10.1016/j.cytogfr.2005.01.009\",\n      \"10.1016/j.cytogfr.2012.01.001\",\n      \"10.1016/j.cytogfr.2016.08.002\",\n      \"10.1016/j.cytogfr.2020.04.004\",\n      \"10.1016/j.devcel.2016.06.004\",\n      \"10.1016/j.devcel.2017.07.003\",\n      \"10.1016/j.devcel.2017.12.003\",\n      \"10.1016/j.dnarep.2008.12.012\",\n      \"10.1016/j.dnarep.2010.09.023\",\n      \"10.1016/j.dnarep.2011.11.007\",\n      \"10.1016/j.dnarep.2012.09.004\",\n      \"10.1016/j.dnarep.2014.06.005\",\n      \"10.1016/j.dnarep.2018.09.002\",\n      \"10.1016/j.dnarep.2020.102929\",\n      \"10.1016/j.dnarep.2021.103171\",\n      \"10.1016/j.drudis.2022.01.004\",\n      \"10.1016/j.drugpo.2016.01.013\",\n      \"10.1016/j.drugpo.2018.03.009\",\n      \"10.1016/j.ebiom.2015.07.017\",\n      \"10.1016/j.ebiom.2016.06.013\",\n      \"10.1016/j.ebiom.2018.03.025\",\n      \"10.1016/j.egg.2020.100058\",\n      \"10.1016/j.eja.2006.08.011\",\n      \"10.1016/j.ejca.2013.12.025\",\n      \"10.1016/j.ejca.2015.06.125\",\n      \"10.1016/j.ejcb.2008.04.001\",\n      \"10.1016/j.ejmech.2018.06.016\",\n      \"10.1016/j.ejmech.2019.07.026\",\n      \"10.1016/j.ejphar.2014.01.040\",\n      \"10.1016/j.ejphar.2017.06.022\",\n      \"10.1016/j.ejphar.2021.174373\",\n      \"10.1016/j.ejso.2009.01.004\",\n      \"10.1016/j.envint.2019.105149\",\n      \"10.1016/j.est.2022.104724\",\n      \"10.1016/j.etp.2013.04.001\",\n      \"10.1016/j.eururo.2015.12.054\",\n      \"10.1016/j.eururo.2020.10.001\",\n      \"10.1016/j.eururo.2021.12.039\",\n      \"10.1016/j.exger.2010.11.028\",\n      \"10.1016/j.exger.2013.06.009\",\n      \"10.1016/j.exger.2017.02.001\",\n      \"10.1016/j.exger.2017.02.005\",\n      \"10.1016/j.exphem.2010.03.004\",\n      \"10.1016/j.expneurol.2004.12.009\",\n      \"10.1016/j.expneurol.2016.06.001\",\n      \"10.1016/j.expneurol.2018.08.010\",\n      \"10.1016/j.fct.2012.10.025\",\n      \"10.1016/j.fct.2015.04.030\",\n      \"10.1016/j.febslet.2007.01.084\",\n      \"10.1016/j.febslet.2009.09.020\",\n      \"10.1016/j.febslet.2009.10.069\",\n      \"10.1016/j.febslet.2015.10.032\",\n      \"10.1016/j.femsle.2005.01.038\",\n      \"10.1016/j.foodres.2020.110093\",\n      \"10.1016/j.freeradbiomed.2010.07.008\",\n      \"10.1016/j.freeradbiomed.2015.03.026\",\n      \"10.1016/j.gde.2019.07.004\",\n      \"10.1016/j.gde.2020.02.015\",\n      \"10.1016/j.gde.2020.04.005\",\n      \"10.1016/j.gendis.2019.10.012\",\n      \"10.1016/j.gendis.2021.03.009\",\n      \"10.1016/j.gene.2003.10.016\",\n      \"10.1016/j.gene.2015.08.002\",\n      \"10.1016/j.gene.2019.02.078\",\n      \"10.1016/j.gene.2020.145245\",\n      \"10.1016/j.genrep.2017.04.004\",\n      \"10.1016/j.ibmb.2016.03.006\",\n      \"10.1016/j.ibmb.2019.05.007\",\n      \"10.1016/j.ijbiomac.2016.10.073\",\n      \"10.1016/j.ijbiomac.2020.07.120\",\n      \"10.1016/j.ijbiomac.2021.08.121\",\n      \"10.1016/j.ijbiomac.2022.09.152\",\n      \"10.1016/j.ijbiomac.2023.123191\",\n      \"10.1016/j.ijmm.2008.06.006\",\n      \"10.1016/j.ijmm.2016.08.004\",\n      \"10.1016/j.ijpara.2021.03.008\",\n      \"10.1016/j.ijpddr.2017.04.004\",\n      \"10.1016/j.ijpharm.2020.119337\",\n      \"10.1016/j.ijrobp.2017.06.301\",\n      \"10.1016/j.imbio.2017.10.005\",\n      \"10.1016/j.imlet.2015.05.005\",\n      \"10.1016/j.immuni.2015.08.006\",\n      \"10.1016/j.immuni.2016.04.005\",\n      \"10.1016/j.immuni.2017.11.021\",\n      \"10.1016/j.immuni.2018.11.004\",\n      \"10.1016/j.immuni.2019.12.011\",\n      \"10.1016/j.immuni.2022.03.018\",\n      \"10.1016/j.indcrop.2014.08.011\",\n      \"10.1016/j.indcrop.2018.12.079\",\n      \"10.1016/j.indcrop.2020.112397\",\n      \"10.1016/j.indcrop.2020.112950\",\n      \"10.1016/j.indcrop.2020.113026\",\n      \"10.1016/j.indcrop.2021.113999\",\n      \"10.1016/j.intimp.2020.106446\",\n      \"10.1016/j.intimp.2020.106628\",\n      \"10.1016/j.isci.2019.100799\",\n      \"10.1016/j.it.2013.10.001\",\n      \"10.1016/j.it.2015.02.008\",\n      \"10.1016/j.it.2017.05.006\",\n      \"10.1016/j.jaad.2020.03.132\",\n      \"10.1016/j.jaad.2020.09.054\",\n      \"10.1016/j.jaci.2009.07.008\",\n      \"10.1016/j.jaci.2009.08.003\",\n      \"10.1016/j.jaci.2011.06.023\",\n      \"10.1016/j.jaci.2020.09.009\",\n      \"10.1016/j.jaci.2020.12.648\",\n      \"10.1016/j.jalz.2019.06.4616\",\n      \"10.1016/j.jbc.2021.100525\",\n      \"10.1016/j.jbiomech.2009.09.015\",\n      \"10.1016/j.jbior.2020.100740\",\n      \"10.1016/j.jbiotec.2012.01.016\",\n      \"10.1016/j.jconrel.2010.08.019\",\n      \"10.1016/j.jconrel.2014.07.040\",\n      \"10.1016/j.jconrel.2016.01.043\",\n      \"10.1016/j.jconrel.2016.08.002\",\n      \"10.1016/j.jconrel.2017.09.012\",\n      \"10.1016/j.jconrel.2020.12.002\",\n      \"10.1016/j.jcv.2020.104361\",\n      \"10.1016/j.jegh.2013.05.003\",\n      \"10.1016/j.jep.2015.06.011\",\n      \"10.1016/j.jgg.2021.06.017\",\n      \"10.1016/j.jgo.2016.05.007\",\n      \"10.1016/j.jinorgbio.2007.11.017\",\n      \"10.1016/j.jinorgbio.2008.05.006\",\n      \"10.1016/j.jinorgbio.2011.11.024\",\n      \"10.1016/j.jinorgbio.2020.111070\",\n      \"10.1016/j.jinsphys.2018.01.007\",\n      \"10.1016/j.jiph.2018.06.005\",\n      \"10.1016/j.jksus.2019.12.025\",\n      \"10.1016/j.jmb.2005.12.032\",\n      \"10.1016/j.jmb.2009.03.038\",\n      \"10.1016/j.jmb.2015.01.016\",\n      \"10.1016/j.jmb.2017.03.023\",\n      \"10.1016/j.jmb.2018.05.023\",\n      \"10.1016/j.jmb.2018.10.010\",\n      \"10.1016/j.jmgm.2020.107710\",\n      \"10.1016/j.jneumeth.2004.04.020\",\n      \"10.1016/j.jneumeth.2014.08.017\",\n      \"10.1016/j.jneuroim.2014.08.331\",\n      \"10.1016/j.jneuroim.2019.04.016\",\n      \"10.1016/j.jnutbio.2010.10.005\",\n      \"10.1016/j.jphs.2019.03.002\",\n      \"10.1016/j.jprot.2014.07.031\",\n      \"10.1016/j.jprot.2018.11.001\",\n      \"10.1016/j.jtauto.2021.100100\",\n      \"10.1016/j.jtho.2019.08.1117\",\n      \"10.1016/j.jtho.2020.05.008\",\n      \"10.1016/j.jtho.2023.08.027\",\n      \"10.1016/j.juro.2017.10.041\",\n      \"10.1016/j.leukres.2014.04.013\",\n      \"10.1016/j.lfs.2005.09.011\",\n      \"10.1016/j.lfs.2010.10.009\",\n      \"10.1016/j.lfs.2018.05.022\",\n      \"10.1016/j.lfs.2019.04.053\",\n      \"10.1016/j.lfs.2019.116688\",\n      \"10.1016/j.lfs.2020.118219\",\n      \"10.1016/j.lfs.2020.118313\",\n      \"10.1016/j.lfs.2020.118478\",\n      \"10.1016/j.lfs.2021.119034\",\n      \"10.1016/j.lfs.2021.119270\",\n      \"10.1016/j.lungcan.2011.05.029\",\n      \"10.1016/j.mad.2012.06.002\",\n      \"10.1016/j.margen.2016.10.003\",\n      \"10.1016/j.matbio.2016.03.004\",\n      \"10.1016/j.matbio.2018.03.021\",\n      \"10.1016/j.mbplus.2019.100009\",\n      \"10.1016/j.mbplus.2020.100056\",\n      \"10.1016/j.mcat.2018.03.009\",\n      \"10.1016/j.mce.2011.12.015\",\n      \"10.1016/j.mce.2015.01.001\",\n      \"10.1016/j.mce.2017.04.002\",\n      \"10.1016/j.mcn.2003.12.012\",\n      \"10.1016/j.mcn.2005.12.006\",\n      \"10.1016/j.mcn.2006.08.007\",\n      \"10.1016/j.mcn.2006.11.008\",\n      \"10.1016/j.mcn.2009.07.014\",\n      \"10.1016/j.mcn.2010.01.002\",\n      \"10.1016/j.mcn.2015.11.010\",\n      \"10.1016/j.medine.2021.02.005\",\n      \"10.1016/j.meegid.2020.104474\",\n      \"10.1016/j.mehy.2005.06.018\",\n      \"10.1016/j.mib.2010.09.001\",\n      \"10.1016/j.mib.2017.01.002\",\n      \"10.1016/j.mib.2020.07.009\",\n      \"10.1016/j.mib.2020.11.005\",\n      \"10.1016/j.mib.2021.01.017\",\n      \"10.1016/j.micpath.2020.104621\",\n      \"10.1016/j.micron.2020.102948\",\n      \"10.1016/j.mimet.2019.105655\",\n      \"10.1016/j.mito.2010.08.004\",\n      \"10.1016/j.mito.2013.03.006\",\n      \"10.1016/j.mito.2015.01.007\",\n      \"10.1016/j.mito.2015.01.008\",\n      \"10.1016/j.mito.2020.05.011\",\n      \"10.1016/j.mod.2016.02.004\",\n      \"10.1016/j.modgep.2006.12.005\",\n      \"10.1016/j.molbiopara.2009.04.008\",\n      \"10.1016/j.molcel.2004.05.024\",\n      \"10.1016/j.molcel.2004.06.011\",\n      \"10.1016/j.molcel.2004.06.023\",\n      \"10.1016/j.molcel.2006.07.018\",\n      \"10.1016/j.molcel.2007.02.021\",\n      \"10.1016/j.molcel.2010.05.004\",\n      \"10.1016/j.molcel.2010.07.019\",\n      \"10.1016/j.molcel.2010.09.011\",\n      \"10.1016/j.molcel.2011.05.026\",\n      \"10.1016/j.molcel.2012.05.021\",\n      \"10.1016/j.molcel.2014.08.001\",\n      \"10.1016/j.molcel.2015.04.011\",\n      \"10.1016/j.molcel.2016.04.001\",\n      \"10.1016/j.molcel.2016.07.027\",\n      \"10.1016/j.molcel.2017.01.016\",\n      \"10.1016/j.molcel.2017.07.002\",\n      \"10.1016/j.molcel.2017.09.017\",\n      \"10.1016/j.molcel.2018.06.005\",\n      \"10.1016/j.molcel.2018.09.013\",\n      \"10.1016/j.molcel.2018.12.005\",\n      \"10.1016/j.molcel.2019.02.016\",\n      \"10.1016/j.molcel.2019.05.032\",\n      \"10.1016/j.molcel.2019.06.013\",\n      \"10.1016/j.molcel.2020.11.015\",\n      \"10.1016/j.molcel.2020.12.018\",\n      \"10.1016/j.molcel.2021.01.031\",\n      \"10.1016/j.molcel.2021.03.008\",\n      \"10.1016/j.molcel.2021.03.026\",\n      \"10.1016/j.molcel.2021.04.015\",\n      \"10.1016/j.molcel.2021.07.004\",\n      \"10.1016/j.molimm.2021.06.001\",\n      \"10.1016/j.molmet.2017.02.002\",\n      \"10.1016/j.molmet.2021.101171\",\n      \"10.1016/j.molonc.2014.12.013\",\n      \"10.1016/j.molp.2016.05.001\",\n      \"10.1016/j.molp.2017.03.002\",\n      \"10.1016/j.molp.2021.01.020\",\n      \"10.1016/j.molstruc.2020.128280\",\n      \"10.1016/j.mrrev.2018.02.003\",\n      \"10.1016/j.msard.2013.04.002\",\n      \"10.1016/j.nbd.2005.02.006\",\n      \"10.1016/j.nbd.2010.08.017\",\n      \"10.1016/j.nbd.2016.05.003\",\n      \"10.1016/j.nbd.2016.11.003\",\n      \"10.1016/j.nbd.2016.12.013\",\n      \"10.1016/j.nbd.2018.05.004\",\n      \"10.1016/j.nbt.2018.02.008\",\n      \"10.1016/j.nec.2006.10.006\",\n      \"10.1016/j.neuint.2017.05.003\",\n      \"10.1016/j.neuint.2018.04.009\",\n      \"10.1016/j.neuint.2018.08.005\",\n      \"10.1016/j.neuint.2019.104463\",\n      \"10.1016/j.neuint.2019.104491\",\n      \"10.1016/j.neulet.2010.10.075\",\n      \"10.1016/j.neulet.2012.07.013\",\n      \"10.1016/j.neulet.2014.06.053\",\n      \"10.1016/j.neulet.2019.134673\",\n      \"10.1016/j.neures.2018.09.009\",\n      \"10.1016/j.neurobiolaging.2009.11.003\",\n      \"10.1016/j.neurobiolaging.2010.05.027\",\n      \"10.1016/j.neurobiolaging.2013.04.014\",\n      \"10.1016/j.neurobiolaging.2013.10.089\",\n      \"10.1016/j.neurobiolaging.2015.07.020\",\n      \"10.1016/j.neurobiolaging.2017.10.014\",\n      \"10.1016/j.neurobiolaging.2018.03.017\",\n      \"10.1016/j.neuroimage.2013.02.071\",\n      \"10.1016/j.neurol.2013.11.005\",\n      \"10.1016/j.neuron.2005.01.012\",\n      \"10.1016/j.neuron.2006.06.012\",\n      \"10.1016/j.neuron.2006.10.019\",\n      \"10.1016/j.neuron.2006.11.019\",\n      \"10.1016/j.neuron.2008.11.010\",\n      \"10.1016/j.neuron.2012.03.026\",\n      \"10.1016/j.neuron.2013.12.021\",\n      \"10.1016/j.neuron.2014.01.001\",\n      \"10.1016/j.neuron.2014.10.032\",\n      \"10.1016/j.neuron.2015.04.011\",\n      \"10.1016/j.neuron.2019.01.008\",\n      \"10.1016/j.neuron.2020.08.002\",\n      \"10.1016/j.neuron.2020.10.006\",\n      \"10.1016/j.neuron.2021.03.006\",\n      \"10.1016/j.neuropharm.2004.06.030\",\n      \"10.1016/j.neuropharm.2013.08.013\",\n      \"10.1016/j.neuroscience.2005.10.037\",\n      \"10.1016/j.neuroscience.2006.01.027\",\n      \"10.1016/j.neuroscience.2018.12.017\",\n      \"10.1016/j.neuroscience.2020.02.015\",\n      \"10.1016/j.neuroscience.2020.06.018\",\n      \"10.1016/j.nmd.2010.03.017\",\n      \"10.1016/j.ntt.2021.107015\",\n      \"10.1016/j.omtm.2020.04.027\",\n      \"10.1016/j.omtm.2020.09.001\",\n      \"10.1016/j.omtn.2017.02.006\",\n      \"10.1016/j.omtn.2019.02.009\",\n      \"10.1016/j.omtn.2019.12.021\",\n      \"10.1016/j.omtn.2020.06.027\",\n      \"10.1016/j.omtn.2020.12.030\",\n      \"10.1016/j.omtn.2021.03.003\",\n      \"10.1016/j.pbi.2020.101991\",\n      \"10.1016/j.pdpdt.2017.08.010\",\n      \"10.1016/j.peptides.2011.06.007\",\n      \"10.1016/j.peptides.2014.05.009\",\n      \"10.1016/j.peptides.2017.10.015\",\n      \"10.1016/j.pharmthera.2007.06.001\",\n      \"10.1016/j.pharmthera.2015.11.003\",\n      \"10.1016/j.phrs.2015.04.012\",\n      \"10.1016/j.phrs.2020.105359\",\n      \"10.1016/j.phymed.2021.153553\",\n      \"10.1016/j.physbeh.2018.03.037\",\n      \"10.1016/j.phytochem.2015.03.006\",\n      \"10.1016/j.placenta.2008.06.007\",\n      \"10.1016/j.plantsci.2011.07.001\",\n      \"10.1016/j.plaphy.2015.01.012\",\n      \"10.1016/j.plaphy.2018.03.027\",\n      \"10.1016/j.plasmid.2020.102515\",\n      \"10.1016/j.pmrj.2018.07.003\",\n      \"10.1016/j.pneurobio.2016.03.007\",\n      \"10.1016/j.pneurobio.2017.03.003\",\n      \"10.1016/j.pnpbp.2017.12.001\",\n      \"10.1016/j.pnpbp.2019.109670\",\n      \"10.1016/j.polymdegradstab.2011.12.023\",\n      \"10.1016/j.prnil.2016.07.002\",\n      \"10.1016/j.proghi.2008.04.001\",\n      \"10.1016/j.psyneuen.2020.104892\",\n      \"10.1016/j.pulmoe.2020.10.017\",\n      \"10.1016/j.pupt.2017.03.010\",\n      \"10.1016/j.radonc.2015.05.007\",\n      \"10.1016/j.redox.2019.101398\",\n      \"10.1016/j.regpep.2009.11.002\",\n      \"10.1016/j.regpep.2011.04.006\",\n      \"10.1016/j.reth.2018.08.001\",\n      \"10.1016/j.sbi.2009.08.003\",\n      \"10.1016/j.sbi.2013.08.002\",\n      \"10.1016/j.sbi.2018.04.005\",\n      \"10.1016/j.sbi.2018.09.009\",\n      \"10.1016/j.sbi.2020.06.010\",\n      \"10.1016/j.scienta.2010.08.007\",\n      \"10.1016/j.scienta.2019.108904\",\n      \"10.1016/j.scr.2010.04.005\",\n      \"10.1016/j.semarthrit.2013.02.001\",\n      \"10.1016/j.semcancer.2005.07.008\",\n      \"10.1016/j.semcancer.2018.02.010\",\n      \"10.1016/j.semcancer.2021.02.007\",\n      \"10.1016/j.semcdb.2017.10.030\",\n      \"10.1016/j.semcdb.2019.05.004\",\n      \"10.1016/j.smim.2021.101534\",\n      \"10.1016/j.smim.2021.101541\",\n      \"10.1016/j.snb.2021.130270\",\n      \"10.1016/j.stem.2010.11.028\",\n      \"10.1016/j.stem.2012.12.002\",\n      \"10.1016/j.stem.2013.01.006\",\n      \"10.1016/j.stem.2015.01.004\",\n      \"10.1016/j.stem.2015.06.007\",\n      \"10.1016/j.stem.2016.10.015\",\n      \"10.1016/j.stem.2017.04.003\",\n      \"10.1016/j.stem.2017.06.012\",\n      \"10.1016/j.stem.2018.09.008\",\n      \"10.1016/j.stemcr.2013.09.006\",\n      \"10.1016/j.stemcr.2014.03.007\",\n      \"10.1016/j.stemcr.2014.06.012\",\n      \"10.1016/j.stemcr.2015.10.011\",\n      \"10.1016/j.stemcr.2016.12.010\",\n      \"10.1016/j.stemcr.2017.05.011\",\n      \"10.1016/j.stemcr.2018.03.007\",\n      \"10.1016/j.stemcr.2020.03.019\",\n      \"10.1016/j.stemcr.2021.06.010\",\n      \"10.1016/j.str.2017.07.017\",\n      \"10.1016/j.str.2017.09.002\",\n      \"10.1016/j.synbio.2020.08.003\",\n      \"10.1016/j.taap.2021.115573\",\n      \"10.1016/j.tcb.2019.12.008\",\n      \"10.1016/j.tcb.2021.04.004\",\n      \"10.1016/j.tem.2019.09.003\",\n      \"10.1016/j.tibs.2004.12.002\",\n      \"10.1016/j.tibs.2020.11.001\",\n      \"10.1016/j.tibtech.2018.08.002\",\n      \"10.1016/j.tig.2004.09.006\",\n      \"10.1016/j.tig.2018.08.005\",\n      \"10.1016/j.tim.2016.03.003\",\n      \"10.1016/j.tins.2017.04.002\",\n      \"10.1016/j.tiv.2016.11.007\",\n      \"10.1016/j.toxicon.2017.12.019\",\n      \"10.1016/j.toxlet.2006.08.018\",\n      \"10.1016/j.toxlet.2016.10.004\",\n      \"10.1016/j.toxlet.2018.12.008\",\n      \"10.1016/j.toxrep.2017.12.010\",\n      \"10.1016/j.tranon.2021.101029\",\n      \"10.1016/j.trecan.2018.09.001\",\n      \"10.1016/j.trechm.2019.07.002\",\n      \"10.1016/j.trsl.2015.07.008\",\n      \"10.1016/j.trsl.2015.09.004\",\n      \"10.1016/j.trsl.2019.03.006\",\n      \"10.1016/j.ucl.2020.10.004\",\n      \"10.1016/j.urolonc.2021.01.010\",\n      \"10.1016/j.vaccine.2012.02.031\",\n      \"10.1016/j.virol.2007.11.028\",\n      \"10.1016/j.xcrm.2021.100263\",\n      \"10.1016/j.xcrm.2021.100291\",\n      \"10.1016/j.ydbio.2004.07.038\",\n      \"10.1016/j.ydbio.2008.05.262\",\n      \"10.1016/j.ydbio.2013.02.012\",\n      \"10.1016/j.ydbio.2013.05.002\",\n      \"10.1016/j.ydbio.2015.06.011\",\n      \"10.1016/j.ydbio.2015.07.008\",\n      \"10.1016/j.ydbio.2019.10.004\",\n      \"10.1016/j.ydbio.2021.08.001\",\n      \"10.1016/j.yexcr.2003.11.024\",\n      \"10.1016/j.yexcr.2010.05.001\",\n      \"10.1016/j.yexcr.2020.111822\",\n      \"10.1016/j.yexmp.2012.05.009\",\n      \"10.1016/j.ygeno.2012.05.008\",\n      \"10.1016/j.ygeno.2015.01.007\",\n      \"10.1016/j.ygeno.2015.02.002\",\n      \"10.1016/j.ygeno.2019.07.024\",\n      \"10.1016/j.ygyno.2020.11.026\",\n      \"10.1016/j.yjmcc.2020.11.008\",\n      \"10.1016/j.yjsbx.2020.100022\",\n      \"10.1016/j.ymben.2016.09.003\",\n      \"10.1016/j.ymben.2018.06.006\",\n      \"10.1016/j.ymben.2020.12.002\",\n      \"10.1016/j.ymeth.2010.03.009\",\n      \"10.1016/j.ymeth.2014.06.014\",\n      \"10.1016/j.ymeth.2017.03.021\",\n      \"10.1016/j.ymeth.2019.05.023\",\n      \"10.1016/j.ymeth.2019.06.016\",\n      \"10.1016/j.ymeth.2019.07.015\",\n      \"10.1016/j.ymeth.2019.07.024\",\n      \"10.1016/j.ymgme.2004.09.011\",\n      \"10.1016/j.ympev.2013.01.015\",\n      \"10.1016/j.ymthe.2017.08.015\",\n      \"10.1016/j.ymthe.2018.05.003\",\n      \"10.1016/j.ymthe.2018.10.008\",\n      \"10.1016/j.ymthe.2019.07.015\",\n      \"10.1016/j.ymthe.2019.12.012\",\n      \"10.1016/s0002-9440(10)62229-8\",\n      \"10.1016/s0002-9440(10)64046-1\",\n      \"10.1016/s0006-8993(96)01481-3\",\n      \"10.1016/s0012-1606(03)00123-4\",\n      \"10.1016/s0014-5793(96)01303-8\",\n      \"10.1016/s0021-9258(17)36982-x\",\n      \"10.1016/s0021-9258(18)33908-5\",\n      \"10.1016/s0021-9258(18)48413-x\",\n      \"10.1016/s0021-9258(18)62326-9\",\n      \"10.1016/s0021-9673(02)02057-5\",\n      \"10.1016/s0022-1759(03)00265-5\",\n      \"10.1016/s0022-2836(05)80360-2\",\n      \"10.1016/s0023-6438(95)80008-5\",\n      \"10.1016/s0027-5107(99)00212-2\",\n      \"10.1016/s0031-9384(03)00152-5\",\n      \"10.1016/s0040-4020(97)00714-x\",\n      \"10.1016/s0045-6535(00)00116-8\",\n      \"10.1016/s0065-230x(08)60765-4\",\n      \"10.1016/s0065-3233(02)61005-8\",\n      \"10.1016/s0070-2153(05)69004-7\",\n      \"10.1016/s0076-6879(07)28002-4\",\n      \"10.1016/s0076-6879(10)78026-5\",\n      \"10.1016/s0076-6879(96)74029-6\",\n      \"10.1016/s0083-6729(10)83007-9\",\n      \"10.1016/s0092-8674(00)80184-1\",\n      \"10.1016/s0092-8674(00)80581-4\",\n      \"10.1016/s0092-8674(00)80582-6\",\n      \"10.1016/s0092-8674(00)80783-7\",\n      \"10.1016/s0092-8674(00)80860-0\",\n      \"10.1016/s0092-8674(00)80956-3\",\n      \"10.1016/s0092-8674(00)81276-3\",\n      \"10.1016/s0092-8674(00)81515-9\",\n      \"10.1016/s0092-8674(00)81886-3\",\n      \"10.1016/s0092-8674(01)00224-0\",\n      \"10.1016/s0092-8674(01)00638-9\",\n      \"10.1016/s0092-8674(02)00677-3\",\n      \"10.1016/s0092-8674(02)00678-5\",\n      \"10.1016/s0092-8674(02)00724-9\",\n      \"10.1016/s0092-8674(02)00835-8\",\n      \"10.1016/s0092-8674(02)00968-6\",\n      \"10.1016/s0092-8674(03)00432-x\",\n      \"10.1016/s0092-8674(03)01077-8\",\n      \"10.1016/s0092-8674(94)90562-2\",\n      \"10.1016/s0140-6736(04)16983-3\",\n      \"10.1016/s0140-6736(20)30183-5\",\n      \"10.1016/s0140-6736(20)30566-3\",\n      \"10.1016/s0149-7634(00)00014-2\",\n      \"10.1016/s0165-5728(84)80017-x\",\n      \"10.1016/s0166-2236(97)01222-8\",\n      \"10.1016/s0166-2236(99)01428-9\",\n      \"10.1016/s0168-9525(02)02723-3\",\n      \"10.1016/s0169-328x(96)00244-6\",\n      \"10.1016/s0248-4900(01)01156-x\",\n      \"10.1016/s0300-9084(01)01301-3\",\n      \"10.1016/s0301-0082(99)00030-1\",\n      \"10.1016/s0306-4522(03)00394-4\",\n      \"10.1016/s0306-4522(98)00548-x\",\n      \"10.1016/s0306-4522(98)00639-3\",\n      \"10.1016/s0361-9230(99)00065-9\",\n      \"10.1016/s0378-1119(99)00024-4\",\n      \"10.1016/s0378-1119(99)00280-2\",\n      \"10.1016/s0896-6273(00)00148-3\",\n      \"10.1016/s0896-6273(00)80897-1\",\n      \"10.1016/s0896-6273(01)80048-9\",\n      \"10.1016/s0896-6273(02)00758-4\",\n      \"10.1016/s0896-6273(02)00793-6\",\n      \"10.1016/s0896-6273(03)00365-9\",\n      \"10.1016/s0925-4773(99)00314-7\",\n      \"10.1016/s0925-4773(99)00330-5\",\n      \"10.1016/s0959-437x(03)00024-8\",\n      \"10.1016/s0959-4388(00)00092-1\",\n      \"10.1016/s0959-4388(98)80098-6\",\n      \"10.1016/s0960-9822(00)00511-x\",\n      \"10.1016/s0960-9822(01)00567-x\",\n      \"10.1016/s0962-8924(02)02404-2\",\n      \"10.1016/s0968-0004(00)01627-3\",\n      \"10.1016/s0968-0004(03)00162-2\",\n      \"10.1016/s1001-0742(10)60422-6\",\n      \"10.1016/s1044-7431(02)00030-1\",\n      \"10.1016/s1063-5823(01)51010-8\",\n      \"10.1016/s1074-7613(00)80165-x\",\n      \"10.1016/s1084-9521(03)00007-7\",\n      \"10.1016/s1097-2765(00)00054-x\",\n      \"10.1016/s1097-2765(01)00244-1\",\n      \"10.1016/s1357-4310(99)01459-8\",\n      \"10.1016/s1359-6446(00)01509-9\",\n      \"10.1016/s1360-1385(00)01838-0\",\n      \"10.1016/s1369-5274(01)00269-7\",\n      \"10.1016/s1470-2045(12)70372-8\",\n      \"10.1016/s1470-2045(13)70585-0\",\n      \"10.1016/s1470-2045(14)71021-6\",\n      \"10.1016/s1470-2045(14)71113-1\",\n      \"10.1016/s2666-1683(20)32688-4\",\n      \"10.1017/cbo9780511544873.036\",\n      \"10.1017/s0007114517002665\",\n      \"10.1017/s000711452000224x\",\n      \"10.1017/s0022149x1000043x\",\n      \"10.1017/s0031182016001554\",\n      \"10.1017/s0317167100007733\",\n      \"10.1017/s1479262111000645\",\n      \"10.1021/acs.accounts.9b00079\",\n      \"10.1021/acs.accounts.9b00106\",\n      \"10.1021/acs.analchem.8b03837\",\n      \"10.1021/acs.analchem.8b05238\",\n      \"10.1021/acs.biochem.0c00537\",\n      \"10.1021/acs.biochem.6b00480\",\n      \"10.1021/acs.biochem.6b01106\",\n      \"10.1021/acs.biochem.7b00507\",\n      \"10.1021/acs.biochem.8b00084\",\n      \"10.1021/acs.biochem.8b00677\",\n      \"10.1021/acs.biochem.8b01081\",\n      \"10.1021/acs.biochem.9b00160\",\n      \"10.1021/acs.bioconjchem.7b00042\",\n      \"10.1021/acs.bioconjchem.7b00669\",\n      \"10.1021/acs.bioconjchem.9b00560\",\n      \"10.1021/acs.biomac.6b01784\",\n      \"10.1021/acs.biomac.7b00324\",\n      \"10.1021/acs.biomac.9b00478\",\n      \"10.1021/acs.cgd.9b01500\",\n      \"10.1021/acs.chemrestox.6b00451\",\n      \"10.1021/acs.chemrev.0c01338\",\n      \"10.1021/acs.chemrev.1c01031\",\n      \"10.1021/acs.est.9b07747\",\n      \"10.1021/acs.jcim.0c00281\",\n      \"10.1021/acs.jctc.8b00912\",\n      \"10.1021/acs.jmedchem.0c02145\",\n      \"10.1021/acs.jmedchem.2c01106\",\n      \"10.1021/acs.jmedchem.5b01242\",\n      \"10.1021/acs.jmedchem.7b01242\",\n      \"10.1021/acs.jmedchem.8b01668\",\n      \"10.1021/acs.jmedchem.9b01721\",\n      \"10.1021/acs.jmedchem.9b02164\",\n      \"10.1021/acs.jpcb.6b08798\",\n      \"10.1021/acs.jpcb.7b11352\",\n      \"10.1021/acs.jpcb.9b07036\",\n      \"10.1021/acs.jproteome.0c00526\",\n      \"10.1021/acs.jproteome.0c00639\",\n      \"10.1021/acs.jproteome.1c00373\",\n      \"10.1021/acs.langmuir.5b04168\",\n      \"10.1021/acs.langmuir.6b00386\",\n      \"10.1021/acs.molpharmaceut.1c00048\",\n      \"10.1021/acs.nanolett.0c04783\",\n      \"10.1021/acs.nanolett.9b01571\",\n      \"10.1021/acsami.6b08548\",\n      \"10.1021/acsbiomaterials.0c00854\",\n      \"10.1021/acsbiomaterials.0c01287\",\n      \"10.1021/acsbiomaterials.1c00490\",\n      \"10.1021/acsbiomaterials.8b00491\",\n      \"10.1021/acsbiomaterials.8b01262\",\n      \"10.1021/acscentsci.9b00956\",\n      \"10.1021/acschembio.1c00405\",\n      \"10.1021/acschembio.7b00361\",\n      \"10.1021/acschembio.7b00657\",\n      \"10.1021/acschembio.7b00777\",\n      \"10.1021/acschembio.8b00350\",\n      \"10.1021/acschembio.9b00842\",\n      \"10.1021/acsinfecdis.9b00227\",\n      \"10.1021/acsmacrolett.0c00317\",\n      \"10.1021/acsmacrolett.8b00462\",\n      \"10.1021/acsmacrolett.9b00046\",\n      \"10.1021/acsnano.0c03023\",\n      \"10.1021/acsnano.0c03881\",\n      \"10.1021/acsnano.0c04707\",\n      \"10.1021/acsnano.0c07721\",\n      \"10.1021/acsnano.6b06061\",\n      \"10.1021/acsnano.7b03226\",\n      \"10.1021/acsnano.8b05286\",\n      \"10.1021/acsnano.8b07241\",\n      \"10.1021/acsnano.8b08346\",\n      \"10.1021/acsomega.8b01911\",\n      \"10.1021/acsomega.8b02514\",\n      \"10.1021/acssynbio.5b00216\",\n      \"10.1021/acssynbio.7b00268\",\n      \"10.1021/acssynbio.8b00527\",\n      \"10.1021/acssynbio.9b00143\",\n      \"10.1021/acssynbio.9b00183\",\n      \"10.1021/acssynbio.9b00232\",\n      \"10.1021/am503359g\",\n      \"10.1021/bc1000824\",\n      \"10.1021/bc800398d\",\n      \"10.1021/bi00138a018\",\n      \"10.1021/bi00559a004\",\n      \"10.1021/bi00563a010\",\n      \"10.1021/bi00661a009\",\n      \"10.1021/bi00676a006\",\n      \"10.1021/bi034168j\",\n      \"10.1021/bi051403k\",\n      \"10.1021/bi060993z\",\n      \"10.1021/bi201418k\",\n      \"10.1021/bi401017b\",\n      \"10.1021/bi501024u\",\n      \"10.1021/bi981788p\",\n      \"10.1021/cb4008265\",\n      \"10.1021/cb500726b\",\n      \"10.1021/cb900266r\",\n      \"10.1021/ci100070m\",\n      \"10.1021/ci3001277\",\n      \"10.1021/cn100037d\",\n      \"10.1021/cr068207j\",\n      \"10.1021/cr0783479\",\n      \"10.1021/cr400064k\",\n      \"10.1021/cr4004665\",\n      \"10.1021/cr500452k\",\n      \"10.1021/cr800556u\",\n      \"10.1021/cr900077w\",\n      \"10.1021/es3053027\",\n      \"10.1021/ic00168a043\",\n      \"10.1021/ja00232a028\",\n      \"10.1021/ja00329a059\",\n      \"10.1021/ja00759a045\",\n      \"10.1021/ja00840a055\",\n      \"10.1021/ja00853a038\",\n      \"10.1021/ja044996f\",\n      \"10.1021/ja4024012\",\n      \"10.1021/ja8053805\",\n      \"10.1021/jacs.3c02423\",\n      \"10.1021/jacs.6b06186\",\n      \"10.1021/jm501680m\",\n      \"10.1021/jo011148j\",\n      \"10.1021/jp013392k\",\n      \"10.1021/jp045092j\",\n      \"10.1021/jp054975n\",\n      \"10.1021/jp9092332\",\n      \"10.1021/la902587p\",\n      \"10.1021/nn403085w\",\n      \"10.1021/nn403275p\",\n      \"10.1021/nn406584y\",\n      \"10.1021/np990549f\",\n      \"10.1021/pr200434y\",\n      \"10.1021/pr200918f\",\n      \"10.1021/pr201211w\",\n      \"10.1021/pr400291p\",\n      \"10.1021/pr400630w\",\n      \"10.1021/pr401245g\",\n      \"10.1021/pr8008644\",\n      \"10.1021/pr9006987\",\n      \"10.1021/pr900884g\",\n      \"10.1023/a:1020204729122\",\n      \"10.1023/a:1023941703493\",\n      \"10.1034/j.1601-183x.2002.102081.x\",\n      \"10.1038/12963\",\n      \"10.1038/20459\",\n      \"10.1038/292154a0\",\n      \"10.1038/303390a0\",\n      \"10.1038/31729\",\n      \"10.1038/31735\",\n      \"10.1038/340531a0\",\n      \"10.1038/35000065\",\n      \"10.1038/35023568\",\n      \"10.1038/35036572\",\n      \"10.1038/35049541\",\n      \"10.1038/35052535\",\n      \"10.1038/35065016\",\n      \"10.1038/35078107\",\n      \"10.1038/35100529\",\n      \"10.1038/35869\",\n      \"10.1038/35888\",\n      \"10.1038/367371a0\",\n      \"10.1038/369242a0\",\n      \"10.1038/3949\",\n      \"10.1038/44385\",\n      \"10.1038/70986\",\n      \"10.1038/74199\",\n      \"10.1038/76584\",\n      \"10.1038/86011\",\n      \"10.1038/90609\",\n      \"10.1038/9189\",\n      \"10.1038/bjc.1991.28\",\n      \"10.1038/bjc.2012.410\",\n      \"10.1038/bjc.2013.748\",\n      \"10.1038/bjc.2014.622\",\n      \"10.1038/bjc.2017.434\",\n      \"10.1038/cdd.2011.143\",\n      \"10.1038/cdd.2015.53\",\n      \"10.1038/cddis.2013.154\",\n      \"10.1038/cddis.2014.10\",\n      \"10.1038/cddis.2016.427\",\n      \"10.1038/cddis.2017.504\",\n      \"10.1038/celldisc.2017.18\",\n      \"10.1038/cr.2007.83\",\n      \"10.1038/cr.2010.154\",\n      \"10.1038/cr.2010.63\",\n      \"10.1038/cr.2015.3\",\n      \"10.1038/cr.2016.157\",\n      \"10.1038/d41586-019-00010-6\",\n      \"10.1038/ejcn.2016.256\",\n      \"10.1038/emboj.2008.268\",\n      \"10.1038/emboj.2010.23\",\n      \"10.1038/emboj.2011.448\",\n      \"10.1038/embor.2010.185\",\n      \"10.1038/embor.2011.109\",\n      \"10.1038/embor.2011.82\",\n      \"10.1038/embor.2012.127\",\n      \"10.1038/icb.2011.55\",\n      \"10.1038/icb.2015.100\",\n      \"10.1038/ijo.2014.177\",\n      \"10.1038/ijo.2015.231\",\n      \"10.1038/ismej.2012.8\",\n      \"10.1038/ja.2013.95\",\n      \"10.1038/ja.2014.135\",\n      \"10.1038/jcbfm.2009.282\",\n      \"10.1038/jid.2014.90\",\n      \"10.1038/ki.2010.467\",\n      \"10.1038/labinvest.3700523\",\n      \"10.1038/modpathol.2016.63\",\n      \"10.1038/mp.2015.156\",\n      \"10.1038/msb.2011.32\",\n      \"10.1038/msb.2012.12\",\n      \"10.1038/msb.2012.73\",\n      \"10.1038/msb4100050\",\n      \"10.1038/mt.2010.313\",\n      \"10.1038/mt.2013.185\",\n      \"10.1038/mt.2016.172\",\n      \"10.1038/nature01062\",\n      \"10.1038/nature02026\",\n      \"10.1038/nature02033\",\n      \"10.1038/nature02178\",\n      \"10.1038/nature02791\",\n      \"10.1038/nature04342\",\n      \"10.1038/nature06145\",\n      \"10.1038/nature07205\",\n      \"10.1038/nature08027\",\n      \"10.1038/nature08909\",\n      \"10.1038/nature09267\",\n      \"10.1038/nature09342\",\n      \"10.1038/nature09611\",\n      \"10.1038/nature10110\",\n      \"10.1038/nature10673\",\n      \"10.1038/nature11125\",\n      \"10.1038/nature11183\",\n      \"10.1038/nature11247\",\n      \"10.1038/nature11538\",\n      \"10.1038/nature12319\",\n      \"10.1038/nature12320\",\n      \"10.1038/nature12450\",\n      \"10.1038/nature12474\",\n      \"10.1038/nature12776\",\n      \"10.1038/nature12962\",\n      \"10.1038/nature13427\",\n      \"10.1038/nature13695\",\n      \"10.1038/nature13992\",\n      \"10.1038/nature14019\",\n      \"10.1038/nature14064\",\n      \"10.1038/nature14136\",\n      \"10.1038/nature14248\",\n      \"10.1038/nature14292\",\n      \"10.1038/nature15730\",\n      \"10.1038/nature17676\",\n      \"10.1038/nature19824\",\n      \"10.1038/nature20794\",\n      \"10.1038/nature21078\",\n      \"10.1038/nature22308\",\n      \"10.1038/nature22342\",\n      \"10.1038/nature22822\",\n      \"10.1038/nature22989\",\n      \"10.1038/nature23451\",\n      \"10.1038/nature23875\",\n      \"10.1038/nature24028\",\n      \"10.1038/nature24281\",\n      \"10.1038/nature25999\",\n      \"10.1038/nbt.1508\",\n      \"10.1038/nbt.1529\",\n      \"10.1038/nbt.1861\",\n      \"10.1038/nbt.1877\",\n      \"10.1038/nbt.1883\",\n      \"10.1038/nbt.2249\",\n      \"10.1038/nbt.2675\",\n      \"10.1038/nbt.2842\",\n      \"10.1038/nbt.3055\",\n      \"10.1038/nbt.3101\",\n      \"10.1038/nbt.3104\",\n      \"10.1038/nbt.3122\",\n      \"10.1038/nbt.3190\",\n      \"10.1038/nbt.3192\",\n      \"10.1038/nbt.3198\",\n      \"10.1038/nbt.3235\",\n      \"10.1038/nbt.3295\",\n      \"10.1038/nbt.3435\",\n      \"10.1038/nbt.3437\",\n      \"10.1038/nbt.3481\",\n      \"10.1038/nbt.3536\",\n      \"10.1038/nbt.3704\",\n      \"10.1038/nbt.3715\",\n      \"10.1038/nbt.3718\",\n      \"10.1038/nbt.4096\",\n      \"10.1038/nbt.4151\",\n      \"10.1038/nbt1201-1134\",\n      \"10.1038/nbt1310\",\n      \"10.1038/ncb1001-861\",\n      \"10.1038/ncb1101-945\",\n      \"10.1038/ncb2048\",\n      \"10.1038/ncb2070\",\n      \"10.1038/ncb2600\",\n      \"10.1038/nchem.1548\",\n      \"10.1038/nchembio.1479\",\n      \"10.1038/nchembio.2217\",\n      \"10.1038/nchembio.2297\",\n      \"10.1038/nchembio.2337\",\n      \"10.1038/nchembio0605-13\",\n      \"10.1038/ncomms11383\",\n      \"10.1038/ncomms12564\",\n      \"10.1038/ncomms14056\",\n      \"10.1038/ncomms14432\",\n      \"10.1038/ncomms14532\",\n      \"10.1038/ncomms14648\",\n      \"10.1038/ncomms2009\",\n      \"10.1038/ncomms2607\",\n      \"10.1038/ncomms5136\",\n      \"10.1038/ncomms6555\",\n      \"10.1038/ncomms8303\",\n      \"10.1038/ncomms8526\",\n      \"10.1038/ncomms9808\",\n      \"10.1038/ng.2714\",\n      \"10.1038/ng.3165\",\n      \"10.1038/ng.3225\",\n      \"10.1038/ng.3593\",\n      \"10.1038/ng.3637\",\n      \"10.1038/ng.630\",\n      \"10.1038/ng0598-63\",\n      \"10.1038/ng1180\",\n      \"10.1038/ni.2035\",\n      \"10.1038/ni.2703\",\n      \"10.1038/ni.3656\",\n      \"10.1038/ni1582\",\n      \"10.1038/nm.3175\",\n      \"10.1038/nm.3286\",\n      \"10.1038/nm.3929\",\n      \"10.1038/nm.4053\",\n      \"10.1038/nm1075\",\n      \"10.1038/nm1093\",\n      \"10.1038/nm1609\",\n      \"10.1038/nmat4489\",\n      \"10.1038/nmeth.1923\",\n      \"10.1038/nmeth.2019\",\n      \"10.1038/nmeth.2681\",\n      \"10.1038/nmeth.2684\",\n      \"10.1038/nmeth.2733\",\n      \"10.1038/nmeth.3027\",\n      \"10.1038/nmeth.3415\",\n      \"10.1038/nmeth.3438\",\n      \"10.1038/nmeth.3543\",\n      \"10.1038/nmeth.3630\",\n      \"10.1038/nmeth.4197\",\n      \"10.1038/nmeth947\",\n      \"10.1038/nn.2220\",\n      \"10.1038/nn.2467\",\n      \"10.1038/nn.2709\",\n      \"10.1038/nn.3896\",\n      \"10.1038/nn.4100\",\n      \"10.1038/nn.4104\",\n      \"10.1038/nn.4587\",\n      \"10.1038/nn1440\",\n      \"10.1038/nn1620\",\n      \"10.1038/nn800\",\n      \"10.1038/nn828\",\n      \"10.1038/npp.2016.211\",\n      \"10.1038/nprot.2007.422\",\n      \"10.1038/nprot.2009.186\",\n      \"10.1038/nprot.2013.132\",\n      \"10.1038/nprot.2013.143\",\n      \"10.1038/nprot.2015.075\",\n      \"10.1038/nprot.2018.005\",\n      \"10.1038/nrc.2016.97\",\n      \"10.1038/nrc1388\",\n      \"10.1038/nrc2090\",\n      \"10.1038/nrc2250\",\n      \"10.1038/nrc2657\",\n      \"10.1038/nrc3982\",\n      \"10.1038/nrclinonc.2018.29\",\n      \"10.1038/nrd1251\",\n      \"10.1038/nrd1695\",\n      \"10.1038/nrd3428\",\n      \"10.1038/nrg.2016.127\",\n      \"10.1038/nrg.2017.97\",\n      \"10.1038/nrg2697\",\n      \"10.1038/nrg3796\",\n      \"10.1038/nri.2016.80\",\n      \"10.1038/nri.2017.49\",\n      \"10.1038/nri2056\",\n      \"10.1038/nri2506\",\n      \"10.1038/nri2536\",\n      \"10.1038/nri3049\",\n      \"10.1038/nri3682\",\n      \"10.1038/nrm.2017.16\",\n      \"10.1038/nrm.2017.48\",\n      \"10.1038/nrm2593\",\n      \"10.1038/nrm3525\",\n      \"10.1038/nrm3742\",\n      \"10.1038/nrmicro.2017.15\",\n      \"10.1038/nrmicro1931\",\n      \"10.1038/nrn.2016.46\",\n      \"10.1038/nrn1389\",\n      \"10.1038/nrn1906\",\n      \"10.1038/nrn2495\",\n      \"10.1038/nrn2978\",\n      \"10.1038/nrurol.2017.187\",\n      \"10.1038/nsmb.1597\",\n      \"10.1038/nsmb.2185\",\n      \"10.1038/nsmb.3220\",\n      \"10.1038/nsmb1048\",\n      \"10.1038/nsmb740\",\n      \"10.1038/onc.2009.269\",\n      \"10.1038/onc.2009.331\",\n      \"10.1038/onc.2009.367\",\n      \"10.1038/onc.2013.320\",\n      \"10.1038/onc.2014.64\",\n      \"10.1038/onc.2015.274\",\n      \"10.1038/onc.2016.166\",\n      \"10.1038/pcan.2010.44\",\n      \"10.1038/s10038-017-0399-2\",\n      \"10.1038/s12276-020-00519-1\",\n      \"10.1038/s12276-020-0435-8\",\n      \"10.1038/s12276-022-00898-7\",\n      \"10.1038/s41366-019-0513-y\",\n      \"10.1038/s41366-021-00955-7\",\n      \"10.1038/s41375-020-0943-5\",\n      \"10.1038/s41375-022-01620-2\",\n      \"10.1038/s41375-023-02113-6\",\n      \"10.1038/s41380-023-02108-w\",\n      \"10.1038/s41380-023-02251-4\",\n      \"10.1038/s41380-023-02348-w\",\n      \"10.1038/s41380-024-02502-y\",\n      \"10.1038/s41386-018-0125-6\",\n      \"10.1038/s41388-018-0557-9\",\n      \"10.1038/s41388-018-0586-4\",\n      \"10.1038/s41388-019-1084-z\",\n      \"10.1038/s41388-020-01478-7\",\n      \"10.1038/s41388-020-1270-z\",\n      \"10.1038/s41388-021-01736-2\",\n      \"10.1038/s41388-022-02253-6\",\n      \"10.1038/s41389-020-00263-1\",\n      \"10.1038/s41391-023-00712-z\",\n      \"10.1038/s41392-020-00422-1\",\n      \"10.1038/s41392-021-00631-2\",\n      \"10.1038/s41392-021-00641-0\",\n      \"10.1038/s41392-021-00823-w\",\n      \"10.1038/s41392-022-01250-1\",\n      \"10.1038/s41392-023-01309-7\",\n      \"10.1038/s41392-023-01337-3\",\n      \"10.1038/s41392-023-01424-5\",\n      \"10.1038/s41396-018-0109-x\",\n      \"10.1038/s41396-018-0225-7\",\n      \"10.1038/s41396-018-0343-2\",\n      \"10.1038/s41396-021-00921-1\",\n      \"10.1038/s41398-018-0095-9\",\n      \"10.1038/s41398-020-00976-2\",\n      \"10.1038/s41398-023-02335-3\",\n      \"10.1038/s41398-023-02701-1\",\n      \"10.1038/s41401-021-00618-3\",\n      \"10.1038/s41401-022-00927-1\",\n      \"10.1038/s41416-018-0313-5\",\n      \"10.1038/s41416-019-0509-3\",\n      \"10.1038/s41416-019-0636-x\",\n      \"10.1038/s41416-020-0951-2\",\n      \"10.1038/s41416-021-01269-1\",\n      \"10.1038/s41416-021-01677-3\",\n      \"10.1038/s41418-020-00679-7\",\n      \"10.1038/s41418-022-00936-x\",\n      \"10.1038/s41419-017-0122-4\",\n      \"10.1038/s41419-018-0766-8\",\n      \"10.1038/s41419-018-0808-2\",\n      \"10.1038/s41419-018-0990-2\",\n      \"10.1038/s41419-019-1966-6\",\n      \"10.1038/s41419-020-02973-1\",\n      \"10.1038/s41420-024-01930-7\",\n      \"10.1038/s41420-024-02057-5\",\n      \"10.1038/s41421-018-0049-7\",\n      \"10.1038/s41421-019-0120-z\",\n      \"10.1038/s41421-022-00450-x\",\n      \"10.1038/s41422-018-0115-6\",\n      \"10.1038/s41422-020-00460-y\",\n      \"10.1038/s41422-020-0379-5\",\n      \"10.1038/s41422-024-00934-3\",\n      \"10.1038/s41423-020-00620-5\",\n      \"10.1038/s41423-020-0402-2\",\n      \"10.1038/s41423-021-00750-4\",\n      \"10.1038/s41431-020-00767-9\",\n      \"10.1038/s41434-021-00251-z\",\n      \"10.1038/s41467-017-00124-3\",\n      \"10.1038/s41467-017-00460-4\",\n      \"10.1038/s41467-017-00769-0\",\n      \"10.1038/s41467-017-01559-4\",\n      \"10.1038/s41467-017-01836-2\",\n      \"10.1038/s41467-017-02755-y\",\n      \"10.1038/s41467-018-02896-8\",\n      \"10.1038/s41467-018-03566-5\",\n      \"10.1038/s41467-018-04209-5\",\n      \"10.1038/s41467-018-04569-y\",\n      \"10.1038/s41467-018-04592-z\",\n      \"10.1038/s41467-018-04899-x\",\n      \"10.1038/s41467-018-05425-9\",\n      \"10.1038/s41467-018-05973-0\",\n      \"10.1038/s41467-018-06118-z\",\n      \"10.1038/s41467-018-07120-1\",\n      \"10.1038/s41467-018-07324-5\",\n      \"10.1038/s41467-018-07827-1\",\n      \"10.1038/s41467-018-07845-z\",\n      \"10.1038/s41467-018-08053-5\",\n      \"10.1038/s41467-018-08167-w\",\n      \"10.1038/s41467-019-08567-6\",\n      \"10.1038/s41467-019-09049-5\",\n      \"10.1038/s41467-019-09551-w\",\n      \"10.1038/s41467-019-09983-4\",\n      \"10.1038/s41467-019-10421-8\",\n      \"10.1038/s41467-019-10844-3\",\n      \"10.1038/s41467-019-10845-2\",\n      \"10.1038/s41467-019-11105-z\",\n      \"10.1038/s41467-019-11782-w\",\n      \"10.1038/s41467-019-11955-7\",\n      \"10.1038/s41467-019-12438-5\",\n      \"10.1038/s41467-019-12489-8\",\n      \"10.1038/s41467-019-12574-y\",\n      \"10.1038/s41467-019-12812-3\",\n      \"10.1038/s41467-019-12861-8\",\n      \"10.1038/s41467-019-13368-y\",\n      \"10.1038/s41467-019-13383-z\",\n      \"10.1038/s41467-020-14466-y\",\n      \"10.1038/s41467-020-14853-5\",\n      \"10.1038/s41467-020-14957-y\",\n      \"10.1038/s41467-020-15053-x\",\n      \"10.1038/s41467-020-15491-7\",\n      \"10.1038/s41467-020-15971-w\",\n      \"10.1038/s41467-020-17240-2\",\n      \"10.1038/s41467-020-17358-3\",\n      \"10.1038/s41467-020-17962-3\",\n      \"10.1038/s41467-020-19737-2\",\n      \"10.1038/s41467-020-19808-4\",\n      \"10.1038/s41467-020-20481-w\",\n      \"10.1038/s41467-020-20496-3\",\n      \"10.1038/s41467-020-20785-x\",\n      \"10.1038/s41467-021-21118-2\",\n      \"10.1038/s41467-021-21173-9\",\n      \"10.1038/s41467-021-21309-x\",\n      \"10.1038/s41467-021-21478-9\",\n      \"10.1038/s41467-021-21873-2\",\n      \"10.1038/s41467-021-23221-w\",\n      \"10.1038/s41467-021-23334-2\",\n      \"10.1038/s41467-021-23576-0\",\n      \"10.1038/s41467-021-23807-4\",\n      \"10.1038/s41467-021-23823-4\",\n      \"10.1038/s41467-021-23824-3\",\n      \"10.1038/s41467-021-24773-7\",\n      \"10.1038/s41467-021-25272-5\",\n      \"10.1038/s41467-021-25624-1\",\n      \"10.1038/s41467-021-26041-0\",\n      \"10.1038/s41467-021-26462-x\",\n      \"10.1038/s41467-021-26489-0\",\n      \"10.1038/s41467-021-26880-x\",\n      \"10.1038/s41467-021-27294-5\",\n      \"10.1038/s41467-022-28872-x\",\n      \"10.1038/s41467-022-29135-5\",\n      \"10.1038/s41467-022-29507-x\",\n      \"10.1038/s41467-022-29989-9\",\n      \"10.1038/s41467-022-30071-7\",\n      \"10.1038/s41467-022-30515-0\",\n      \"10.1038/s41467-022-31386-1\",\n      \"10.1038/s41467-022-31532-9\",\n      \"10.1038/s41467-022-31830-2\",\n      \"10.1038/s41467-022-32267-3\",\n      \"10.1038/s41467-022-32285-1\",\n      \"10.1038/s41467-022-32503-w\",\n      \"10.1038/s41467-022-32552-1\",\n      \"10.1038/s41467-022-32719-w\",\n      \"10.1038/s41467-022-32782-3\",\n      \"10.1038/s41467-022-33229-5\",\n      \"10.1038/s41467-022-34588-9\",\n      \"10.1038/s41467-022-34744-1\",\n      \"10.1038/s41467-022-35177-6\",\n      \"10.1038/s41467-023-35802-y\",\n      \"10.1038/s41467-023-36325-2\",\n      \"10.1038/s41467-023-36334-1\",\n      \"10.1038/s41467-023-37304-3\",\n      \"10.1038/s41467-023-37863-5\",\n      \"10.1038/s41467-023-38360-5\",\n      \"10.1038/s41467-023-39709-6\",\n      \"10.1038/s41467-023-40886-7\",\n      \"10.1038/s41467-023-42324-0\",\n      \"10.1038/s41467-023-42390-4\",\n      \"10.1038/s41467-023-43161-x\",\n      \"10.1038/s41467-023-43801-2\",\n      \"10.1038/s41467-023-43914-8\",\n      \"10.1038/s41467-023-44118-w\",\n      \"10.1038/s41467-023-44148-4\",\n      \"10.1038/s41467-024-46109-x\",\n      \"10.1038/s41467-024-46676-z\",\n      \"10.1038/s41467-024-47069-y\",\n      \"10.1038/s41467-024-47439-6\",\n      \"10.1038/s41467-024-49548-8\",\n      \"10.1038/s41477-019-0546-1\",\n      \"10.1038/s41477-020-0721-4\",\n      \"10.1038/s41477-022-01125-x\",\n      \"10.1038/s41514-020-0042-x\",\n      \"10.1038/s41536-021-00199-z\",\n      \"10.1038/s41551-017-0145-2\",\n      \"10.1038/s41551-018-0250-x\",\n      \"10.1038/s41551-021-00740-x\",\n      \"10.1038/s41556-019-0364-8\",\n      \"10.1038/s41556-020-0515-y\",\n      \"10.1038/s41556-021-00787-7\",\n      \"10.1038/s41556-023-01274-x\",\n      \"10.1038/s41557-020-00587-w\",\n      \"10.1038/s41559-022-01784-1\",\n      \"10.1038/s41559-023-02238-y\",\n      \"10.1038/s41563-018-0147-9\",\n      \"10.1038/s41563-020-0680-1\",\n      \"10.1038/s41563-023-01689-9\",\n      \"10.1038/s41564-019-0423-8\",\n      \"10.1038/s41564-019-0469-7\",\n      \"10.1038/s41564-019-0512-8\",\n      \"10.1038/s41564-020-00839-y\",\n      \"10.1038/s41564-020-0779-9\",\n      \"10.1038/s41564-022-01130-y\",\n      \"10.1038/s41564-023-01400-3\",\n      \"10.1038/s41564-023-01485-w\",\n      \"10.1038/s41564-024-01740-8\",\n      \"10.1038/s41565-020-00781-4\",\n      \"10.1038/s41568-019-0235-4\",\n      \"10.1038/s41568-019-0238-1\",\n      \"10.1038/s41570-017-0076\",\n      \"10.1038/s41570-019-0126-y\",\n      \"10.1038/s41571-019-0308-z\",\n      \"10.1038/s41571-020-00460-2\",\n      \"10.1038/s41571-022-00620-6\",\n      \"10.1038/s41571-022-00704-3\",\n      \"10.1038/s41572-021-00269-y\",\n      \"10.1038/s41573-018-0002-3\",\n      \"10.1038/s41573-018-0004-1\",\n      \"10.1038/s41573-018-0007-y\",\n      \"10.1038/s41573-020-0074-8\",\n      \"10.1038/s41573-021-00337-8\",\n      \"10.1038/s41573-022-00520-5\",\n      \"10.1038/s41576-019-0128-0\",\n      \"10.1038/s41576-019-0195-2\",\n      \"10.1038/s41576-021-00408-x\",\n      \"10.1038/s41576-022-00493-6\",\n      \"10.1038/s41577-018-0044-0\",\n      \"10.1038/s41577-019-0127-6\",\n      \"10.1038/s41577-019-0167-y\",\n      \"10.1038/s41577-019-0210-z\",\n      \"10.1038/s41577-021-00631-x\",\n      \"10.1038/s41577-022-00761-w\",\n      \"10.1038/s41577-023-00848-y\",\n      \"10.1038/s41579-019-0299-x\",\n      \"10.1038/s41579-022-00793-y\",\n      \"10.1038/s41580-020-00314-w\",\n      \"10.1038/s41580-020-00315-9\",\n      \"10.1038/s41580-020-0236-x\",\n      \"10.1038/s41580-021-00362-w\",\n      \"10.1038/s41581-019-0129-4\",\n      \"10.1038/s41582-018-0101-0\",\n      \"10.1038/s41582-020-0373-z\",\n      \"10.1038/s41582-022-00634-9\",\n      \"10.1038/s41583-018-0014-3\",\n      \"10.1038/s41583-019-0125-5\",\n      \"10.1038/s41584-019-0324-5\",\n      \"10.1038/s41585-020-0298-8\",\n      \"10.1038/s41585-021-00561-2\",\n      \"10.1038/s41586-018-0124-0\",\n      \"10.1038/s41586-018-0621-1\",\n      \"10.1038/s41586-018-0845-0\",\n      \"10.1038/s41586-019-0969-x\",\n      \"10.1038/s41586-019-0985-x\",\n      \"10.1038/s41586-019-1182-7\",\n      \"10.1038/s41586-019-1456-0\",\n      \"10.1038/s41586-019-1467-x\",\n      \"10.1038/s41586-019-1506-7\",\n      \"10.1038/s41586-019-1674-5\",\n      \"10.1038/s41586-019-1711-4\",\n      \"10.1038/s41586-019-1722-1\",\n      \"10.1038/s41586-020-2003-8\",\n      \"10.1038/s41586-020-2007-4\",\n      \"10.1038/s41586-020-2008-3\",\n      \"10.1038/s41586-020-2056-8\",\n      \"10.1038/s41586-020-2073-7\",\n      \"10.1038/s41586-020-2135-x\",\n      \"10.1038/s41586-020-2493-4\",\n      \"10.1038/s41586-020-2612-2\",\n      \"10.1038/s41586-020-2681-2\",\n      \"10.1038/s41586-020-2719-5\",\n      \"10.1038/s41586-020-2879-3\",\n      \"10.1038/s41586-021-03206-x\",\n      \"10.1038/s41586-021-03269-w\",\n      \"10.1038/s41586-021-03446-x\",\n      \"10.1038/s41586-021-03704-y\",\n      \"10.1038/s41586-021-03819-2\",\n      \"10.1038/s41586-021-03944-y\",\n      \"10.1038/s41586-022-04418-5\",\n      \"10.1038/s41586-022-04428-3\",\n      \"10.1038/s41586-022-04570-y\",\n      \"10.1038/s41586-022-04716-y\",\n      \"10.1038/s41586-022-04719-9\",\n      \"10.1038/s41586-022-05023-2\",\n      \"10.1038/s41586-022-05070-9\",\n      \"10.1038/s41586-022-05256-1\",\n      \"10.1038/s41586-022-05344-2\",\n      \"10.1038/s41586-022-05402-9\",\n      \"10.1038/s41586-022-05473-8\",\n      \"10.1038/s41586-022-05571-7\",\n      \"10.1038/s41586-023-05778-2\",\n      \"10.1038/s41586-023-05906-y\",\n      \"10.1038/s41586-023-06243-w\",\n      \"10.1038/s41586-023-06620-5\",\n      \"10.1038/s41586-023-06845-4\",\n      \"10.1038/s41586-023-06871-2\",\n      \"10.1038/s41586-023-06902-y\",\n      \"10.1038/s41586-024-07260-z\",\n      \"10.1038/s41586-024-07419-8\",\n      \"10.1038/s41587-019-0193-0\",\n      \"10.1038/s41587-019-0387-5\",\n      \"10.1038/s41587-020-00797-0\",\n      \"10.1038/s41587-020-0428-0\",\n      \"10.1038/s41587-020-0490-7\",\n      \"10.1038/s41587-020-0505-4\",\n      \"10.1038/s41587-020-0566-4\",\n      \"10.1038/s41587-021-00902-x\",\n      \"10.1038/s41587-021-00938-z\",\n      \"10.1038/s41587-021-00989-2\",\n      \"10.1038/s41587-021-01025-z\",\n      \"10.1038/s41587-021-01026-y\",\n      \"10.1038/s41587-021-01133-w\",\n      \"10.1038/s41587-022-01494-w\",\n      \"10.1038/s41587-022-01527-4\",\n      \"10.1038/s41587-023-01801-z\",\n      \"10.1038/s41587-023-01888-4\",\n      \"10.1038/s41587-024-02157-8\",\n      \"10.1038/s41587-024-02224-0\",\n      \"10.1038/s41588-019-0426-7\",\n      \"10.1038/s41588-020-00768-w\",\n      \"10.1038/s41588-021-00900-4\",\n      \"10.1038/s41588-021-01009-4\",\n      \"10.1038/s41589-020-00700-7\",\n      \"10.1038/s41589-021-00925-0\",\n      \"10.1038/s41589-022-01151-y\",\n      \"10.1038/s41590-018-0212-1\",\n      \"10.1038/s41590-019-0398-x\",\n      \"10.1038/s41590-019-0441-y\",\n      \"10.1038/s41590-021-00913-5\",\n      \"10.1038/s41590-023-01604-z\",\n      \"10.1038/s41591-018-0136-1\",\n      \"10.1038/s41591-019-0582-4\",\n      \"10.1038/s41591-020-0892-6\",\n      \"10.1038/s41591-020-0901-9\",\n      \"10.1038/s41591-020-0944-y\",\n      \"10.1038/s41591-020-1038-6\",\n      \"10.1038/s41591-021-01349-y\",\n      \"10.1038/s41591-021-01386-7\",\n      \"10.1038/s41591-022-02193-4\",\n      \"10.1038/s41592-018-0048-5\",\n      \"10.1038/s41592-018-0100-5\",\n      \"10.1038/s41592-019-0629-y\",\n      \"10.1038/s41592-019-0686-2\",\n      \"10.1038/s41592-020-0837-5\",\n      \"10.1038/s41592-020-0850-8\",\n      \"10.1038/s41592-020-0966-x\",\n      \"10.1038/s41592-021-01207-2\",\n      \"10.1038/s41592-021-01358-2\",\n      \"10.1038/s41592-021-01391-1\",\n      \"10.1038/s41592-022-01488-1\",\n      \"10.1038/s41592-023-01949-1\",\n      \"10.1038/s41592-023-02162-w\",\n      \"10.1038/s41592-024-02216-7\",\n      \"10.1038/s41593-018-0192-3\",\n      \"10.1038/s41593-018-0221-2\",\n      \"10.1038/s41593-019-0445-9\",\n      \"10.1038/s41593-020-00728-x\",\n      \"10.1038/s41593-020-00796-z\",\n      \"10.1038/s41593-020-0587-9\",\n      \"10.1038/s41593-021-00905-6\",\n      \"10.1038/s41593-022-01131-4\",\n      \"10.1038/s41593-022-01180-9\",\n      \"10.1038/s41593-023-01315-6\",\n      \"10.1038/s41594-019-0205-2\",\n      \"10.1038/s41594-019-0231-0\",\n      \"10.1038/s41594-020-00539-5\",\n      \"10.1038/s41594-020-0477-6\",\n      \"10.1038/s41596-019-0165-3\",\n      \"10.1038/s41596-020-0292-x\",\n      \"10.1038/s41596-020-0339-z\",\n      \"10.1038/s41596-021-00626-x\",\n      \"10.1038/s41596-021-00639-6\",\n      \"10.1038/s41596-022-00688-5\",\n      \"10.1038/s41596-022-00700-y\",\n      \"10.1038/s41597-023-02521-4\",\n      \"10.1038/s41598-017-04731-4\",\n      \"10.1038/s41598-017-06041-1\",\n      \"10.1038/s41598-017-06330-9\",\n      \"10.1038/s41598-017-07220-w\",\n      \"10.1038/s41598-017-08303-4\",\n      \"10.1038/s41598-017-09306-x\",\n      \"10.1038/s41598-017-11334-6\",\n      \"10.1038/s41598-017-12716-6\",\n      \"10.1038/s41598-017-13511-z\",\n      \"10.1038/s41598-017-15816-5\",\n      \"10.1038/s41598-017-17204-5\",\n      \"10.1038/s41598-018-19765-5\",\n      \"10.1038/s41598-018-22252-6\",\n      \"10.1038/s41598-018-24509-6\",\n      \"10.1038/s41598-018-27136-3\",\n      \"10.1038/s41598-018-28453-3\",\n      \"10.1038/s41598-018-31654-5\",\n      \"10.1038/s41598-018-37949-x\",\n      \"10.1038/s41598-019-39769-z\",\n      \"10.1038/s41598-019-40242-0\",\n      \"10.1038/s41598-019-40896-w\",\n      \"10.1038/s41598-019-44656-8\",\n      \"10.1038/s41598-019-46491-3\",\n      \"10.1038/s41598-019-48570-x\",\n      \"10.1038/s41598-019-50085-4\",\n      \"10.1038/s41598-019-52103-x\",\n      \"10.1038/s41598-019-53294-z\",\n      \"10.1038/s41598-019-55717-3\",\n      \"10.1038/s41598-019-55987-x\",\n      \"10.1038/s41598-020-57500-1\",\n      \"10.1038/s41598-020-59917-0\",\n      \"10.1038/s41598-020-60028-z\",\n      \"10.1038/s41598-020-61292-9\",\n      \"10.1038/s41598-020-64368-8\",\n      \"10.1038/s41598-020-64948-8\",\n      \"10.1038/s41598-020-65638-1\",\n      \"10.1038/s41598-020-70324-3\",\n      \"10.1038/s41598-020-71519-4\",\n      \"10.1038/s41598-020-72399-4\",\n      \"10.1038/s41598-020-73698-6\",\n      \"10.1038/s41598-020-79980-x\",\n      \"10.1038/s41598-021-85366-4\",\n      \"10.1038/s41598-021-93867-5\",\n      \"10.1038/s41598-021-95406-8\",\n      \"10.1038/s41598-021-95797-8\",\n      \"10.1038/s41598-021-96311-w\",\n      \"10.1038/s41598-021-98965-y\",\n      \"10.1038/s41598-022-09589-9\",\n      \"10.1038/s41598-022-14436-y\",\n      \"10.1038/s41598-022-18844-y\",\n      \"10.1038/s41598-022-20889-y\",\n      \"10.1038/s41598-023-32521-8\",\n      \"10.1038/s41598-023-32896-8\",\n      \"10.1038/s41598-023-42792-w\",\n      \"10.1038/s41698-021-00142-x\",\n      \"10.1038/s42003-019-0705-y\",\n      \"10.1038/s42003-020-01441-y\",\n      \"10.1038/s42003-020-01450-x\",\n      \"10.1038/s42003-020-01584-y\",\n      \"10.1038/s42003-021-01942-4\",\n      \"10.1038/s42003-021-02381-x\",\n      \"10.1038/s42003-023-05238-7\",\n      \"10.1038/s42255-021-00363-1\",\n      \"10.1038/s42255-021-00385-9\",\n      \"10.1038/s42255-022-00617-6\",\n      \"10.1038/s43018-020-0054-2\",\n      \"10.1038/s43018-021-00200-0\",\n      \"10.1038/s43586-021-00093-4\",\n      \"10.1038/s43587-022-00263-3\",\n      \"10.1038/s43587-022-00349-y\",\n      \"10.1038/s43705-023-00294-w\",\n      \"10.1038/sj.bjc.6604168\",\n      \"10.1038/sj.clpt.6100400\",\n      \"10.1038/sj.emboj.7600036\",\n      \"10.1038/sj.emboj.7600982\",\n      \"10.1038/sj.emboj.7601192\",\n      \"10.1038/sj.emboj.7601796\",\n      \"10.1038/sj.mp.4001824\",\n      \"10.1038/sj.onc.1206067\",\n      \"10.1038/sj.onc.1210252\",\n      \"10.1038/sj.onc.1210411\",\n      \"10.1038/srep11487\",\n      \"10.1038/srep12460\",\n      \"10.1038/srep12799\",\n      \"10.1038/srep16018\",\n      \"10.1038/srep18327\",\n      \"10.1038/srep19242\",\n      \"10.1038/srep20471\",\n      \"10.1038/srep23549\",\n      \"10.1038/srep24506\",\n      \"10.1038/srep25828\",\n      \"10.1038/srep28566\",\n      \"10.1038/srep34269\",\n      \"10.1038/srep36818\",\n      \"10.1038/srep37589\",\n      \"10.1038/srep41407\",\n      \"10.1038/srep41597\",\n      \"10.1038/srep43796\",\n      \"10.1038/srep46440\",\n      \"10.1039/b706769k\",\n      \"10.1039/c2cs35416k\",\n      \"10.1039/c2ob26724a\",\n      \"10.1039/c3bm60319a\",\n      \"10.1039/c3mb70168a\",\n      \"10.1039/c4bm00138a\",\n      \"10.1039/c5ay00523j\",\n      \"10.1039/c5fo00320b\",\n      \"10.1039/c5mb00034c\",\n      \"10.1039/c7ra03971a\",\n      \"10.1039/c7ra06752f\",\n      \"10.1039/c7ra10712a\",\n      \"10.1039/c8py01399c\",\n      \"10.1039/c9cc03379c\",\n      \"10.1039/c9cs00184k\",\n      \"10.1039/c9ra10465h\",\n      \"10.1039/c9sm02127b\",\n      \"10.1039/d0bm01297a\",\n      \"10.1039/d0lc00401d\",\n      \"10.1039/d1cc05523b\",\n      \"10.1039/d1sc03525h\",\n      \"10.1039/d1tb00721a\",\n      \"10.1039/d2bm00828a\",\n      \"10.1039/d2cs00764a\",\n      \"10.1039/d3ra01844j\",\n      \"10.1039/d3sc03989g\",\n      \"10.1042/0264-6021:3540149\",\n      \"10.1042/an20100019\",\n      \"10.1042/an20120016\",\n      \"10.1042/an20120041\",\n      \"10.1042/bc20060126\",\n      \"10.1042/bcj20170961\",\n      \"10.1042/bcj20190517\",\n      \"10.1042/bio_2021_138\",\n      \"10.1042/bj20021152\",\n      \"10.1042/bj20030491\",\n      \"10.1042/bj20041838\",\n      \"10.1042/bj20050411\",\n      \"10.1042/bj20081501\",\n      \"10.1042/bj20130783\",\n      \"10.1042/bj20141473\",\n      \"10.1042/bj3380793\",\n      \"10.1042/bj3430099\",\n      \"10.1042/bj3540149\",\n      \"10.1042/bst20110619\",\n      \"10.1042/bst20160219\",\n      \"10.1042/bst20200020\",\n      \"10.1042/bst20220804/952854/bst-2022-0804c\",\n      \"10.1042/bst20231116/234096\",\n      \"10.1042/cbi20110325\",\n      \"10.1042/cs20190893\",\n      \"10.1042/ebc20180061\",\n      \"10.1046/j.1365-2443.1996.05005.x\",\n      \"10.1046/j.1365-2443.2002.00563.x\",\n      \"10.1046/j.1365-2958.1997.4241780.x\",\n      \"10.1046/j.1365-2958.1997.6432014.x\",\n      \"10.1046/j.1460-9568.2000.00286\",\n      \"10.1046/j.1469-7580.1997.19020161.x\",\n      \"10.1051/jbio/2018020\",\n      \"10.1051/medsci/2024012\",\n      \"10.10520/ejc159118\",\n      \"10.1053/j.gastro.2013.02.005\",\n      \"10.1053/j.gastro.2013.08.033\",\n      \"10.1053/j.gastro.2016.02.070\",\n      \"10.1054/bjoc.2001.2089\",\n      \"10.1055/s-0029-1185945\",\n      \"10.1055/s-0033-1333687\",\n      \"10.1055/s-0034-1386766\",\n      \"10.1056/nejm197504172921605\",\n      \"10.1056/nejm200102223440801\",\n      \"10.1056/nejm200104053441406\",\n      \"10.1056/nejmoa1001294\",\n      \"10.1056/nejmoa1200690\",\n      \"10.1056/nejmoa1804980\",\n      \"10.1056/nejmoa2001017\",\n      \"10.1056/nejmoa2002032\",\n      \"10.1063/1.3702810\",\n      \"10.1063/5.0002750\",\n      \"10.1063/5.0184084\",\n      \"10.1067/mai.2003.25\",\n      \"10.1071/rd15406\",\n      \"10.1073/pnas.0307986100\",\n      \"10.1073/pnas.0401526101\",\n      \"10.1073/pnas.0404700101\",\n      \"10.1073/pnas.0405350101\",\n      \"10.1073/pnas.0409559102\",\n      \"10.1073/pnas.0505551102\",\n      \"10.1073/pnas.0506580102\",\n      \"10.1073/pnas.0510098103\",\n      \"10.1073/pnas.0611511104\",\n      \"10.1073/pnas.0702580104\",\n      \"10.1073/pnas.0706544105\",\n      \"10.1073/pnas.0707090104\",\n      \"10.1073/pnas.0802287105\",\n      \"10.1073/pnas.0808387106\",\n      \"10.1073/pnas.0911116107\",\n      \"10.1073/pnas.1000080107\",\n      \"10.1073/pnas.1004751108\",\n      \"10.1073/pnas.1006586107\",\n      \"10.1073/pnas.1014041108\",\n      \"10.1073/pnas.1014640108\",\n      \"10.1073/pnas.1017983108\",\n      \"10.1073/pnas.1018974108\",\n      \"10.1073/pnas.1100099108\",\n      \"10.1073/pnas.1101118108\",\n      \"10.1073/pnas.1115166109\",\n      \"10.1073/pnas.1117029108\",\n      \"10.1073/pnas.1200419109\",\n      \"10.1073/pnas.1213431110\",\n      \"10.1073/pnas.1218168110\",\n      \"10.1073/pnas.122246099\",\n      \"10.1073/pnas.1232344100\",\n      \"10.1073/pnas.1303558110\",\n      \"10.1073/pnas.1308335110\",\n      \"10.1073/pnas.1311231111\",\n      \"10.1073/pnas.131215398\",\n      \"10.1073/pnas.1317036111\",\n      \"10.1073/pnas.1400236111\",\n      \"10.1073/pnas.1405079111\",\n      \"10.1073/pnas.1410024111\",\n      \"10.1073/pnas.1411446111\",\n      \"10.1073/pnas.1413392111\",\n      \"10.1073/pnas.1416723112\",\n      \"10.1073/pnas.1420370112\",\n      \"10.1073/pnas.1421415111\",\n      \"10.1073/pnas.1500656112\",\n      \"10.1073/pnas.1502370112\",\n      \"10.1073/pnas.1506058112\",\n      \"10.1073/pnas.1506763112\",\n      \"10.1073/pnas.1508821112\",\n      \"10.1073/pnas.1509820112\",\n      \"10.1073/pnas.151105198\",\n      \"10.1073/pnas.1514105112\",\n      \"10.1073/pnas.1516410112\",\n      \"10.1073/pnas.1518007112\",\n      \"10.1073/pnas.1518469113\",\n      \"10.1073/pnas.1525185113\",\n      \"10.1073/pnas.1613026113\",\n      \"10.1073/pnas.1613181114\",\n      \"10.1073/pnas.1617467114\",\n      \"10.1073/pnas.1707304114\",\n      \"10.1073/pnas.1712108114\",\n      \"10.1073/pnas.1718819115\",\n      \"10.1073/pnas.1801348115\",\n      \"10.1073/pnas.1804106115\",\n      \"10.1073/pnas.1811067116\",\n      \"10.1073/pnas.1819468116\",\n      \"10.1073/pnas.1820165116\",\n      \"10.1073/pnas.182256799\",\n      \"10.1073/pnas.1901283116\",\n      \"10.1073/pnas.1902649116\",\n      \"10.1073/pnas.1903808116\",\n      \"10.1073/pnas.1905552116\",\n      \"10.1073/pnas.1905675116\",\n      \"10.1073/pnas.1909143116\",\n      \"10.1073/pnas.1918685117\",\n      \"10.1073/pnas.1922447117\",\n      \"10.1073/pnas.2003702117\",\n      \"10.1073/pnas.2006186117\",\n      \"10.1073/pnas.2008283117\",\n      \"10.1073/pnas.220301797\",\n      \"10.1073/pnas.48.12.2013\",\n      \"10.1073/pnas.76.10.4913\",\n      \"10.1073/pnas.78.12.7634\",\n      \"10.1073/pnas.88.21.9578\",\n      \"10.1073/pnas.88.4.1125\",\n      \"10.1073/pnas.89.19.8948\",\n      \"10.1073/pnas.90.1.50\",\n      \"10.1073/pnas.92.24.10909\",\n      \"10.1073/pnas.93.2.884\",\n      \"10.1073/pnas.94.18.9920\",\n      \"10.1073/pnas.95.16.9488\",\n      \"10.1073/pnas.95.8.4463\",\n      \"10.1073/pnas.96.17.9545\",\n      \"10.1073/pnas.97.13.7090\",\n      \"10.1073/pnas.97.21.11307\",\n      \"10.1073/pnas.97.26.14720\",\n      \"10.1074/jbc.270.52.31321\",\n      \"10.1074/jbc.273.6.3125\",\n      \"10.1074/jbc.274.16.11352\",\n      \"10.1074/jbc.275.5.3577\",\n      \"10.1074/jbc.m004709200\",\n      \"10.1074/jbc.m007074200\",\n      \"10.1074/jbc.m010271200\",\n      \"10.1074/jbc.m100871200\",\n      \"10.1074/jbc.m102629200\",\n      \"10.1074/jbc.m103731200\",\n      \"10.1074/jbc.m106161200\",\n      \"10.1074/jbc.m108826200\",\n      \"10.1074/jbc.m109.006296\",\n      \"10.1074/jbc.m109.098665\",\n      \"10.1074/jbc.m110.111336\",\n      \"10.1074/jbc.m110.132738\",\n      \"10.1074/jbc.m110.136622\",\n      \"10.1074/jbc.m110.189282\",\n      \"10.1074/jbc.m111.229294\",\n      \"10.1074/jbc.m111.236117\",\n      \"10.1074/jbc.m111.257451\",\n      \"10.1074/jbc.m111.309096\",\n      \"10.1074/jbc.m111.337865\",\n      \"10.1074/jbc.m112.348052\",\n      \"10.1074/jbc.m112.355164\",\n      \"10.1074/jbc.m112.435842\",\n      \"10.1074/jbc.m113.502492\",\n      \"10.1074/jbc.m115.636498\",\n      \"10.1074/jbc.m115.637207\",\n      \"10.1074/jbc.m115.644799\",\n      \"10.1074/jbc.m115.667279\",\n      \"10.1074/jbc.m115.671206\",\n      \"10.1074/jbc.m115.712380\",\n      \"10.1074/jbc.m116.737551\",\n      \"10.1074/jbc.m116.743997\",\n      \"10.1074/jbc.m116.748954\",\n      \"10.1074/jbc.m116.774489\",\n      \"10.1074/jbc.m117.783217\",\n      \"10.1074/jbc.m117.799452\",\n      \"10.1074/jbc.m209701200\",\n      \"10.1074/jbc.m209714200\",\n      \"10.1074/jbc.m211214200\",\n      \"10.1074/jbc.m211730200\",\n      \"10.1074/jbc.m301580200\",\n      \"10.1074/jbc.m310138200\",\n      \"10.1074/jbc.m504448200\",\n      \"10.1074/jbc.m509730200\",\n      \"10.1074/jbc.m602902200\",\n      \"10.1074/jbc.m603399200\",\n      \"10.1074/jbc.m610393200\",\n      \"10.1074/jbc.m611593200\",\n      \"10.1074/jbc.m805294200\",\n      \"10.1074/jbc.r100065200\",\n      \"10.1074/jbc.r114.587071\",\n      \"10.1074/jbc.ra118.003410\",\n      \"10.1074/jbc.ra118.004554\",\n      \"10.1074/jbc.ra118.004732\",\n      \"10.1074/jbc.ra118.004798\",\n      \"10.1074/jbc.ra119.008549\",\n      \"10.1074/jbc.ra119.010219\",\n      \"10.1074/jbc.ra120.014099\",\n      \"10.1074/jbc.ra120.014692\",\n      \"10.1074/mcp.m110.001586\",\n      \"10.1074/mcp.m113.030049\",\n      \"10.1074/mcp.m113.032227\",\n      \"10.1076/jcen.25.5.721.14580\",\n      \"10.1080/00207454.2020.1865953\",\n      \"10.1080/00221341.2013.770904\",\n      \"10.1080/01140671.2013.793203\",\n      \"10.1080/01635581.2010.509835\",\n      \"10.1080/02656736.2020.1836406\",\n      \"10.1080/0284186x.2020.1769185\",\n      \"10.1080/03601234.2020.1782114\",\n      \"10.1080/07352689.2016.1265363\",\n      \"10.1080/07357907.2016.1247166\",\n      \"10.1080/07391102.2014.994188\",\n      \"10.1080/07391102.2015.1100552\",\n      \"10.1080/07391102.2018.1491420\",\n      \"10.1080/07391102.2020.1767690\",\n      \"10.1080/09553000310001596968\",\n      \"10.1080/09553000500143534\",\n      \"10.1080/1028415x.2018.1547857\",\n      \"10.1080/10408390701289292\",\n      \"10.1080/10408440590905920\",\n      \"10.1080/10409230701279118\",\n      \"10.1080/10409238.2016.1215407\",\n      \"10.1080/10425170500332314\",\n      \"10.1080/10635150500541672\",\n      \"10.1080/1067828x.2012.689806\",\n      \"10.1080/10717544.2018.1474964\",\n      \"10.1080/11263504.2019.1635218\",\n      \"10.1080/13102818.2017.1333456\",\n      \"10.1080/13102818.2018.1499443\",\n      \"10.1080/13543784.2021.1849140\",\n      \"10.1080/14712598.2019.1582635\",\n      \"10.1080/14789450.2017.1345631\",\n      \"10.1080/14789450.2020.1713103\",\n      \"10.1080/14789450.2020.1831388\",\n      \"10.1080/15366367.2019.1565254\",\n      \"10.1080/15384047.2019.1591122\",\n      \"10.1080/15384101.2016.1249549\",\n      \"10.1080/15384101.2018.1482138\",\n      \"10.1080/15476286.2016.1236168\",\n      \"10.1080/15476286.2016.1243649\",\n      \"10.1080/15476286.2018.1493331\",\n      \"10.1080/15476286.2018.1509661\",\n      \"10.1080/15476286.2020.1847894\",\n      \"10.1080/15476286.2021.1899491\",\n      \"10.1080/15476286.2021.1909320\",\n      \"10.1080/15548627.2016.1171949\",\n      \"10.1080/17512433.2018.1445966\",\n      \"10.1080/19420862.2020.1860476\",\n      \"10.1080/19491034.2017.1389365\",\n      \"10.1080/20013078.2019.1648995\",\n      \"10.1080/20013078.2020.1791450\",\n      \"10.1080/21505594.2017.1365216\",\n      \"10.1080/21505594.2018.1455464\",\n      \"10.1080/21505594.2018.1528844\",\n      \"10.1080/21505594.2021.1878688\",\n      \"10.1080/21541264.2019.1684137\",\n      \"10.1080/2162402x.2015.1090075\",\n      \"10.1080/2162402x.2017.1328341\",\n      \"10.1080/2162402x.2019.1638212\",\n      \"10.1080/2162402x.2020.1762473\",\n      \"10.1080/21624054.2016.1184814\",\n      \"10.1080/21645515.2020.1775459\",\n      \"10.1080/21645698.2015.1137690\",\n      \"10.1080/21655979.2016.1189039\",\n      \"10.1080/23262133.2016.1248735\",\n      \"10.1080/2331205x.2017.1302909\",\n      \"10.1080/25785826.2019.1698261\",\n      \"10.1081/copd-200050655\",\n      \"10.1083/jcb.133.4.879\",\n      \"10.1083/jcb.147.7.1519\",\n      \"10.1083/jcb.200212060\",\n      \"10.1083/jcb.200506179\",\n      \"10.1083/jcb.200610053\",\n      \"10.1083/jcb.200702147\",\n      \"10.1083/jcb.201004082\",\n      \"10.1083/jcb.201610098\",\n      \"10.1083/jcb.201806052\",\n      \"10.1083/jcb.90.2.332\",\n      \"10.1084/jem.173.5.1213\",\n      \"10.1084/jem.20021598\",\n      \"10.1084/jem.20032220\",\n      \"10.1084/jem.20052144\",\n      \"10.1084/jem.20091918\",\n      \"10.1084/jem.20131195\",\n      \"10.1085/jgp.201210780\",\n      \"10.1086/301749\",\n      \"10.1086/316888\",\n      \"10.1086/375033\",\n      \"10.1086/444548\",\n      \"10.1086/504303\",\n      \"10.1086/519795\",\n      \"10.1086/593069\",\n      \"10.1088/1742-6596/1469/1/012013\",\n      \"10.1088/1742-6596/1469/1/012020\",\n      \"10.1088/1742-6596/1649/1/012030\",\n      \"10.1088/1748-6041/11/1/014109\",\n      \"10.1088/1755-1315/1162/1/012001\",\n      \"10.1088/1755-1315/122/1/012055\",\n      \"10.1088/1757-899x/335/1/012021\",\n      \"10.1088/1757-899x/854/1/012032\",\n      \"10.1088/1758-5090/ab2286\",\n      \"10.1088/2053-1591/ab2316\",\n      \"10.1089/107632701300062859\",\n      \"10.1089/ars.2020.8139\",\n      \"10.1089/can.2018.0039\",\n      \"10.1089/cbr.2009.0690\",\n      \"10.1089/cbr.2014.1660\",\n      \"10.1089/cmb.2019.0073\",\n      \"10.1089/crispr.2020.0034\",\n      \"10.1089/crispr.2020.0064\",\n      \"10.1089/crispr.2020.0077\",\n      \"10.1089/dna.2017.3768\",\n      \"10.1089/hum.2016.009\",\n      \"10.1089/jir.2008.0027\",\n      \"10.1089/jir.2014.0021\",\n      \"10.1089/jmf.2013.0065\",\n      \"10.1089/jop.2018.0087\",\n      \"10.1089/phage.2021.0016\",\n      \"10.1089/pho.2017.4411\",\n      \"10.1089/scd.2009.0293\",\n      \"10.1089/scd.2009.0520\",\n      \"10.1089/scd.2011.0214\",\n      \"10.1089/scd.2012.0218\",\n      \"10.1089/scd.2012.0520\",\n      \"10.1089/scd.2014.0096\",\n      \"10.1089/scd.2015.0244\",\n      \"10.1089/scd.2019.0033\",\n      \"10.1089/scd.2019.0189\",\n      \"10.1089/ten.tea.2009.0730\",\n      \"10.1089/ten.tea.2014.0535\",\n      \"10.1089/ten.tea.2019.0227\",\n      \"10.1089/ten.tea.2020.0015\",\n      \"10.1089/ten.tea.2020.0030\",\n      \"10.1089/thy.2016.0660\",\n      \"10.1089/vim.2018.0085\",\n      \"10.1089/zeb.2009.0602\",\n      \"10.1089/zeb.2015.29000.sha\",\n      \"10.1091/mbc.01-11-0529\",\n      \"10.1091/mbc.10.4.1147\",\n      \"10.1091/mbc.11.11.3963\",\n      \"10.1091/mbc.12.9.2730\",\n      \"10.1091/mbc.9.3.671\",\n      \"10.1091/mbc.e03-05-0328\",\n      \"10.1091/mbc.e03-07-0521\",\n      \"10.1091/mbc.e05-08-0742\",\n      \"10.1091/mbc.e08-01-0024\",\n      \"10.1091/mbc.e12-04-0270\",\n      \"10.1091/mbc.e12-07-0516\",\n      \"10.1091/mbc.e13-04-0202\",\n      \"10.1091/mbc.e13-09-0540\",\n      \"10.1091/mbc.e18-09-0605\",\n      \"10.1093/ageing/afac218.206\",\n      \"10.1093/ajcn/nqz331\",\n      \"10.1093/alcalc/agh216\",\n      \"10.1093/alcalc/agm048\",\n      \"10.1093/annonc/mdx370.008\",\n      \"10.1093/annonc/mdy431.045\",\n      \"10.1093/annonc/mdz206\",\n      \"10.1093/bfgp/els036\",\n      \"10.1093/bib/bbaa114\",\n      \"10.1093/bib/bbw066\",\n      \"10.1093/bioinformatics/bti107\",\n      \"10.1093/bioinformatics/btm308\",\n      \"10.1093/bioinformatics/btn223\",\n      \"10.1093/bioinformatics/btp348\",\n      \"10.1093/bioinformatics/btp352\",\n      \"10.1093/bioinformatics/btp616\",\n      \"10.1093/bioinformatics/btq249\",\n      \"10.1093/bioinformatics/btq461\",\n      \"10.1093/bioinformatics/btq662\",\n      \"10.1093/bioinformatics/bts174\",\n      \"10.1093/bioinformatics/bts460\",\n      \"10.1093/bioinformatics/btt656\",\n      \"10.1093/bioinformatics/btt691\",\n      \"10.1093/bioinformatics/btu031\",\n      \"10.1093/bioinformatics/btu114\",\n      \"10.1093/bioinformatics/btv033\",\n      \"10.1093/bioinformatics/btz811\",\n      \"10.1093/brain/awaa279\",\n      \"10.1093/brain/awad304\",\n      \"10.1093/brain/awm242\",\n      \"10.1093/brain/awq333\",\n      \"10.1093/brain/awx352\",\n      \"10.1093/brain/awz358\",\n      \"10.1093/braincomms/fcad108\",\n      \"10.1093/braincomms/fcz022\",\n      \"10.1093/carcin/bgs299\",\n      \"10.1093/carcin/bgs312\",\n      \"10.1093/carcin/bgt035\",\n      \"10.1093/cercor/bhv192\",\n      \"10.1093/cercor/bhz031\",\n      \"10.1093/chemse/bjaa040\",\n      \"10.1093/chemse/bjaa070\",\n      \"10.1093/chemse/bjw003\",\n      \"10.1093/chemse/bjy030\",\n      \"10.1093/chemse/bjz043\",\n      \"10.1093/cid/ciaa248\",\n      \"10.1093/clinchem/46.6.795\",\n      \"10.1093/clinchem/47.7.1225\",\n      \"10.1093/discim/kyad015/7282398\",\n      \"10.1093/dnares/dsz015\",\n      \"10.1093/ejcts/ezw304\",\n      \"10.1093/emboj/17.19.5606\",\n      \"10.1093/emboj/19.17.4623\",\n      \"10.1093/emboj/cdf455\",\n      \"10.1093/emboj/cdf613\",\n      \"10.1093/emboj/cdg219\",\n      \"10.1093/emboj/cdg353\",\n      \"10.1093/eurheartj/ehz391\",\n      \"10.1093/femsre/fuy009\",\n      \"10.1093/femsyr/fov097\",\n      \"10.1093/femsyr/foy039\",\n      \"10.1093/g3journal/jkab051\",\n      \"10.1093/g3journal/jkac209/49724525/jkac209\",\n      \"10.1093/gbe/evr040/582862\",\n      \"10.1093/gbe/evu059\",\n      \"10.1093/genetics/155.2.945\",\n      \"10.1093/genetics/155.3.1005\",\n      \"10.1093/genetics/89.3.583\",\n      \"10.1093/genetics/iyac035\",\n      \"10.1093/genetics/iyad211\",\n      \"10.1093/gerona/glab048\",\n      \"10.1093/gerona/glq161\",\n      \"10.1093/gigascience/giy039\",\n      \"10.1093/glycob/cwg016\",\n      \"10.1093/glycob/cwt039\",\n      \"10.1093/glycob/cww051\",\n      \"10.1093/glycob/cwy050\",\n      \"10.1093/hmg/11.1.93\",\n      \"10.1093/hmg/11.5.535\",\n      \"10.1093/hmg/9.3.333\",\n      \"10.1093/hmg/ddaa229\",\n      \"10.1093/hmg/ddaa235\",\n      \"10.1093/hmg/ddaa270\",\n      \"10.1093/hmg/ddab091\",\n      \"10.1093/hmg/ddac226\",\n      \"10.1093/hmg/ddi184\",\n      \"10.1093/hmg/ddl096\",\n      \"10.1093/hmg/ddl233\",\n      \"10.1093/hmg/ddm101\",\n      \"10.1093/hmg/ddm227\",\n      \"10.1093/hmg/ddq425\",\n      \"10.1093/hmg/ddq497\",\n      \"10.1093/hmg/ddr150\",\n      \"10.1093/hmg/ddr425\",\n      \"10.1093/hmg/ddr507\",\n      \"10.1093/hmg/ddr541\",\n      \"10.1093/hmg/dds240\",\n      \"10.1093/hmg/dds392\",\n      \"10.1093/hmg/ddt222\",\n      \"10.1093/hmg/ddu734\",\n      \"10.1093/hmg/ddv332\",\n      \"10.1093/hmg/ddw272\",\n      \"10.1093/hmg/ddy072\",\n      \"10.1093/hmg/ddy251\",\n      \"10.1093/hmg/ddz003\",\n      \"10.1093/hmg/ddz097\",\n      \"10.1093/humrep/dem030\",\n      \"10.1093/ijnp/pyu002\",\n      \"10.1093/immadv/ltab012/44157525/ltab012\",\n      \"10.1093/infdis/jiaa150\",\n      \"10.1093/infdis/jiab228\",\n      \"10.1093/infdis/jix010\",\n      \"10.1093/infdis/jix268\",\n      \"10.1093/intqhc/mzx148\",\n      \"10.1093/jac/dku280\",\n      \"10.1093/jb/mvh135\",\n      \"10.1093/jmcb/mjab017\",\n      \"10.1093/jmcb/mjae003/7585330\",\n      \"10.1093/jmcb/mjp038\",\n      \"10.1093/jnci/djab106\",\n      \"10.1093/jnci/djw186\",\n      \"10.1093/jnen/62.2.127\",\n      \"10.1093/jxb/ern260\",\n      \"10.1093/jxb/ern355\",\n      \"10.1093/jxb/err447\",\n      \"10.1093/jxb/erx482\",\n      \"10.1093/mmy/myu088\",\n      \"10.1093/molbev/msaa215\",\n      \"10.1093/molbev/msad011\",\n      \"10.1093/molbev/msad271\",\n      \"10.1093/molbev/msh255\",\n      \"10.1093/molbev/msq144\",\n      \"10.1093/molbev/mst010\",\n      \"10.1093/molbev/msu300\",\n      \"10.1093/molbev/msx197\",\n      \"10.1093/molbev/msy028\",\n      \"10.1093/molbev/msy075\",\n      \"10.1093/mp/ssr043\",\n      \"10.1093/nar/16.11.4789\",\n      \"10.1093/nar/27.6.1409\",\n      \"10.1093/nar/30.6.e23\",\n      \"10.1093/nar/gkaa085\",\n      \"10.1093/nar/gkaa1251\",\n      \"10.1093/nar/gkaa1264\",\n      \"10.1093/nar/gkaa143\",\n      \"10.1093/nar/gkaa294\",\n      \"10.1093/nar/gkaa357\",\n      \"10.1093/nar/gkaa634\",\n      \"10.1093/nar/gkaa760\",\n      \"10.1093/nar/gkaa869\",\n      \"10.1093/nar/gkab073\",\n      \"10.1093/nar/gkab180\",\n      \"10.1093/nar/gkab282\",\n      \"10.1093/nar/gkab408\",\n      \"10.1093/nar/gkab500\",\n      \"10.1093/nar/gkab508\",\n      \"10.1093/nar/gkab571\",\n      \"10.1093/nar/gkab952\",\n      \"10.1093/nar/gkac1000\",\n      \"10.1093/nar/gkac1052\",\n      \"10.1093/nar/gkac118\",\n      \"10.1093/nar/gkac186\",\n      \"10.1093/nar/gkac225\",\n      \"10.1093/nar/gkac453\",\n      \"10.1093/nar/gkac633\",\n      \"10.1093/nar/gkac659\",\n      \"10.1093/nar/gkac923\",\n      \"10.1093/nar/gkac993\",\n      \"10.1093/nar/gkad1105\",\n      \"10.1093/nar/gkad234\",\n      \"10.1093/nar/gkad347\",\n      \"10.1093/nar/gkad739\",\n      \"10.1093/nar/gkae102\",\n      \"10.1093/nar/gkae167\",\n      \"10.1093/nar/gkae462\",\n      \"10.1093/nar/gkf436\",\n      \"10.1093/nar/gkf498\",\n      \"10.1093/nar/gkh923\",\n      \"10.1093/nar/gkl712\",\n      \"10.1093/nar/gkn153\",\n      \"10.1093/nar/gkp018\",\n      \"10.1093/nar/gkp335\",\n      \"10.1093/nar/gkp468\",\n      \"10.1093/nar/gkp985\",\n      \"10.1093/nar/gkq1092\",\n      \"10.1093/nar/gks042\",\n      \"10.1093/nar/gks1196\",\n      \"10.1093/nar/gks1231\",\n      \"10.1093/nar/gks382\",\n      \"10.1093/nar/gks567\",\n      \"10.1093/nar/gks770\",\n      \"10.1093/nar/gkt041\",\n      \"10.1093/nar/gkt376\",\n      \"10.1093/nar/gkt779\",\n      \"10.1093/nar/gku1356\",\n      \"10.1093/nar/gku340\",\n      \"10.1093/nar/gku996\",\n      \"10.1093/nar/gkv1139\",\n      \"10.1093/nar/gkv862\",\n      \"10.1093/nar/gkv993\",\n      \"10.1093/nar/gkw006\",\n      \"10.1093/nar/gkw583\",\n      \"10.1093/nar/gkx031\",\n      \"10.1093/nar/gkx234\",\n      \"10.1093/nar/gkx432\",\n      \"10.1093/nar/gkx523\",\n      \"10.1093/nar/gkx843\",\n      \"10.1093/nar/gky076\",\n      \"10.1093/nar/gky1120\",\n      \"10.1093/nar/gky164\",\n      \"10.1093/nar/gky187\",\n      \"10.1093/nar/gky300\",\n      \"10.1093/nar/gky571\",\n      \"10.1093/nar/gky754\",\n      \"10.1093/nar/gky844\",\n      \"10.1093/nar/gkz1025\",\n      \"10.1093/nar/gkz179\",\n      \"10.1093/narcan/zcaa012\",\n      \"10.1093/neuonc/noac209.1049\",\n      \"10.1093/ofid/ofab217\",\n      \"10.1093/oxfordjournals.jbchem.a021309\",\n      \"10.1093/oxfordjournals.jbchem.a021599\",\n      \"10.1093/pcp/pcr093\",\n      \"10.1093/plcell/koac037\",\n      \"10.1093/plcell/koad132\",\n      \"10.1093/plcell/koae075/7624272\",\n      \"10.1093/plphys/kiac037\",\n      \"10.1093/plphys/kiac285\",\n      \"10.1093/plphys/kiac510\",\n      \"10.1093/pnasnexus/pgac270\",\n      \"10.1093/protein/gzr016\",\n      \"10.1093/protein/gzy033\",\n      \"10.1093/sleep/zsaa036\",\n      \"10.1093/synbio/ysac025\",\n      \"10.1095/biolreprod.106.054536\",\n      \"10.1096/fasebj.14.2.231\",\n      \"10.1096/fasebj.30.1_supplement.802.5\",\n      \"10.1096/fj.05-3748fje\",\n      \"10.1096/fj.05-5258fje\",\n      \"10.1096/fj.09-136259\",\n      \"10.1096/fj.11-182824\",\n      \"10.1096/fj.13-243485\",\n      \"10.1096/fj.15-270256\",\n      \"10.1096/fj.15-272658\",\n      \"10.1096/fj.201700002r\",\n      \"10.1096/fj.201701131rr\",\n      \"10.1096/fj.201800102rr\",\n      \"10.1096/fj.201901205rr\",\n      \"10.1096/fj.202000261rrr\",\n      \"10.1096/fj.202001045rr\",\n      \"10.1097/00004647-199607000-00007\",\n      \"10.1097/01.lab.0000101911.53973.90\",\n      \"10.1097/01.wnr.0000234747.73312.e7\",\n      \"10.1097/ana.0b013e3181d56c98\",\n      \"10.1097/bs9.0000000000000050\",\n      \"10.1097/cad.0000000000000304\",\n      \"10.1097/cji.0000000000000343\",\n      \"10.1097/cji.0b013e31818c8816\",\n      \"10.1097/cji.0b013e3181b88ffc\",\n      \"10.1097/cji.0b013e31829d85e6\",\n      \"10.1097/hep.0000000000000435\",\n      \"10.1097/j.pain.0000000000001488\",\n      \"10.1097/j.pain.0000000000001523\",\n      \"10.1097/jd9.0000000000000277\",\n      \"10.1097/mbc.0000000000001070\",\n      \"10.1097/prs.0000000000009668\",\n      \"10.1097/prs.0b013e3181858f4f\",\n      \"10.1097/scs.0000000000004904\",\n      \"10.1097/ypg.0b013e3283469aa9\",\n      \"10.1098/rsob.170202\",\n      \"10.1098/rsob.170216\",\n      \"10.1098/rsob.180116\",\n      \"10.1098/rsob.180138\",\n      \"10.1098/rsob.190223\",\n      \"10.1098/rstb.2017.0069\",\n      \"10.1099/mgen.0.000313\",\n      \"10.1099/mic.0.000076\",\n      \"10.1099/mic.0.000095\",\n      \"10.1099/mic.0.000743\",\n      \"10.1099/mic.0.001098\",\n      \"10.1099/mic.0.001125\",\n      \"10.1099/mic.0.001126\",\n      \"10.1099/mic.0.064865-0\",\n      \"10.1099/mic.0.27723-0\",\n      \"10.1099/mic.0.28098-0\",\n      \"10.1100/tsw.2002.100\",\n      \"10.1100/tsw.2007.232\",\n      \"10.1101/005165\",\n      \"10.1101/041277\",\n      \"10.1101/052795\",\n      \"10.1101/142489\",\n      \"10.1101/160861\",\n      \"10.1101/2019.12.30.890087\",\n      \"10.1101/2020.02.15.951020\",\n      \"10.1101/2020.03.04.975888\",\n      \"10.1101/2020.03.06.979245\",\n      \"10.1101/2020.03.09.983759\",\n      \"10.1101/2020.04.02.020990\",\n      \"10.1101/2020.04.06.028092\",\n      \"10.1101/2020.04.09.031252\",\n      \"10.1101/2020.04.28.066118\",\n      \"10.1101/2020.04.28.20083089\",\n      \"10.1101/2020.04.30.068924\",\n      \"10.1101/2020.05.17.100677\",\n      \"10.1101/2020.05.18.103002\",\n      \"10.1101/2020.05.26.116608\",\n      \"10.1101/2020.05.27.113977\",\n      \"10.1101/2020.06.12.148726\",\n      \"10.1101/2020.06.22.20137216\",\n      \"10.1101/2020.06.27.175679\",\n      \"10.1101/2020.06.29.174888\",\n      \"10.1101/2020.06.30.179663\",\n      \"10.1101/2020.07.01.181347\",\n      \"10.1101/2020.07.07.191130\",\n      \"10.1101/2020.07.07.20148478\",\n      \"10.1101/2020.07.21.212514\",\n      \"10.1101/2020.08.30.274035\",\n      \"10.1101/2020.09.10.288951\",\n      \"10.1101/2020.09.22.306647\",\n      \"10.1101/2020.09.26.315002\",\n      \"10.1101/2020.10.09.331710\",\n      \"10.1101/2020.10.12.336883\",\n      \"10.1101/2020.10.19.345629\",\n      \"10.1101/2020.10.20.347385\",\n      \"10.1101/2020.11.01.361691\",\n      \"10.1101/2020.11.06.359802\",\n      \"10.1101/2020.11.07.355651\",\n      \"10.1101/2020.11.08.370650\",\n      \"10.1101/2020.11.13.382283\",\n      \"10.1101/2020.11.24.383182\",\n      \"10.1101/2020.12.08.407247\",\n      \"10.1101/2020.12.15.422063\",\n      \"10.1101/2020.12.16.423115\",\n      \"10.1101/2021.01.06.425642\",\n      \"10.1101/2021.01.11.20248765\",\n      \"10.1101/2021.01.27.428421\",\n      \"10.1101/2021.02.17.431716\",\n      \"10.1101/2021.03.08.434470\",\n      \"10.1101/2021.03.11.434971\",\n      \"10.1101/2021.03.17.435642\",\n      \"10.1101/2021.03.25.21253623\",\n      \"10.1101/2021.04.08.439039\",\n      \"10.1101/2021.04.23.441023\",\n      \"10.1101/2021.05.09.443329\",\n      \"10.1101/2021.06.14.448344\",\n      \"10.1101/2021.07.10.451761\",\n      \"10.1101/2021.07.30.454360\",\n      \"10.1101/2021.08.11.454937\",\n      \"10.1101/2021.08.20.457155\",\n      \"10.1101/2021.08.23.457400\",\n      \"10.1101/2021.08.23.457423\",\n      \"10.1101/2021.08.24.457593\",\n      \"10.1101/2021.08.27.457942\",\n      \"10.1101/2021.09.16.460165\",\n      \"10.1101/2021.09.23.461487\",\n      \"10.1101/2021.10.30.466625\",\n      \"10.1101/2021.11.01.466525\",\n      \"10.1101/2021.11.03.467193\",\n      \"10.1101/2021.11.12.468408\",\n      \"10.1101/2021.11.16.468655\",\n      \"10.1101/2021.12.11.472218\",\n      \"10.1101/2021.12.20.473513\",\n      \"10.1101/2021.12.21.473773\",\n      \"10.1101/2021.12.22.473858\",\n      \"10.1101/2021.12.23.473930\",\n      \"10.1101/2022.02.02.478753\",\n      \"10.1101/2022.02.24.481684\",\n      \"10.1101/2022.03.09.483618\",\n      \"10.1101/2022.03.11.483923\",\n      \"10.1101/2022.03.14.484228\",\n      \"10.1101/2022.03.24.485638\",\n      \"10.1101/2022.04.08.487609\",\n      \"10.1101/2022.04.14.488301\",\n      \"10.1101/2022.04.22.489196\",\n      \"10.1101/2022.05.01.490216\",\n      \"10.1101/2022.05.18.492195\",\n      \"10.1101/2022.05.31.493843\",\n      \"10.1101/2022.06.15.496310\",\n      \"10.1101/2022.06.17.496457\",\n      \"10.1101/2022.06.20.496707\",\n      \"10.1101/2022.06.20.496908\",\n      \"10.1101/2022.06.24.496376\",\n      \"10.1101/2022.06.26.497656\",\n      \"10.1101/2022.07.09.499013\",\n      \"10.1101/2022.07.13.499814\",\n      \"10.1101/2022.07.22.501078\",\n      \"10.1101/2022.08.01.502305\",\n      \"10.1101/2022.08.02.502180\",\n      \"10.1101/2022.08.02.502359\",\n      \"10.1101/2022.08.05.502953\",\n      \"10.1101/2022.08.12.503515\",\n      \"10.1101/2022.08.19.504545\",\n      \"10.1101/2022.09.19.508484\",\n      \"10.1101/2022.09.19.508617\",\n      \"10.1101/2022.10.01.510428\",\n      \"10.1101/2022.11.16.516810\",\n      \"10.1101/2022.11.25.517898\",\n      \"10.1101/2022.12.14.520178\",\n      \"10.1101/2022.12.16.520835\",\n      \"10.1101/2022.12.22.521575\",\n      \"10.1101/2023.01.09.523335\",\n      \"10.1101/2023.01.25.525527\",\n      \"10.1101/2023.02.13.528328\",\n      \"10.1101/2023.02.27.530239\",\n      \"10.1101/2023.03.18.533293\",\n      \"10.1101/2023.03.19.533321\",\n      \"10.1101/2023.03.25.534219\",\n      \"10.1101/2023.03.27.534487\",\n      \"10.1101/2023.03.28.534017\",\n      \"10.1101/2023.04.06.535836\",\n      \"10.1101/2023.04.13.536758\",\n      \"10.1101/2023.04.21.537868\",\n      \"10.1101/2023.05.08.539922\",\n      \"10.1101/2023.05.18.541220\",\n      \"10.1101/2023.06.09.544375\",\n      \"10.1101/2023.06.22.545964\",\n      \"10.1101/2023.06.27.546656\",\n      \"10.1101/2023.06.28.546756\",\n      \"10.1101/2023.06.28.546861\",\n      \"10.1101/2023.07.01.545937\",\n      \"10.1101/2023.07.03.547467\",\n      \"10.1101/2023.07.03.547592\",\n      \"10.1101/2023.07.19.549737\",\n      \"10.1101/2023.07.27.23292878\",\n      \"10.1101/2023.08.01.549754\",\n      \"10.1101/2023.08.02.551345\",\n      \"10.1101/2023.08.03.551875\",\n      \"10.1101/2023.08.06.552169\",\n      \"10.1101/2023.08.17.553659\",\n      \"10.1101/2023.09.04.556039\",\n      \"10.1101/2023.09.20.558459\",\n      \"10.1101/2023.09.21.558852\",\n      \"10.1101/2023.10.06.561128\",\n      \"10.1101/2023.11.05.565726\",\n      \"10.1101/2023.11.06.565735\",\n      \"10.1101/2023.11.09.563812\",\n      \"10.1101/2023.11.21.568159\",\n      \"10.1101/2023.11.21.568195\",\n      \"10.1101/2023.11.24.568546\",\n      \"10.1101/2023.11.24.568561\",\n      \"10.1101/2023.12.16.571680\",\n      \"10.1101/2023.12.28.573518\",\n      \"10.1101/2023.12.30.573743\",\n      \"10.1101/2024.01.09.574788\",\n      \"10.1101/2024.01.18.576313\",\n      \"10.1101/2024.01.22.575551\",\n      \"10.1101/2024.01.28.577658\",\n      \"10.1101/2024.02.02.578660\",\n      \"10.1101/2024.02.05.578975\",\n      \"10.1101/2024.02.06.579151\",\n      \"10.1101/2024.02.13.580051\",\n      \"10.1101/2024.02.29.582808\",\n      \"10.1101/2024.03.12.584635\",\n      \"10.1101/2024.03.12.584653\",\n      \"10.1101/2024.03.12.584655\",\n      \"10.1101/2024.03.14.584951\",\n      \"10.1101/2024.03.14.585090\",\n      \"10.1101/2024.03.27.586933\",\n      \"10.1101/2024.04.10.588918\",\n      \"10.1101/2024.04.17.589725\",\n      \"10.1101/2024.04.22.590415\",\n      \"10.1101/2024.05.02.592284\",\n      \"10.1101/2024.05.07.593022\",\n      \"10.1101/2024.05.08.593097\",\n      \"10.1101/2024.05.10.589920\",\n      \"10.1101/2024.05.13.593760\",\n      \"10.1101/2024.05.13.593822\",\n      \"10.1101/2024.05.13.593936\",\n      \"10.1101/2024.05.15.594216\",\n      \"10.1101/2024.05.15.594402\",\n      \"10.1101/2024.05.19.594844\",\n      \"10.1101/2024.05.20.594921\",\n      \"10.1101/2024.06.07.597965\",\n      \"10.1101/2024.06.18.599405\",\n      \"10.1101/211029\",\n      \"10.1101/224980\",\n      \"10.1101/231035\",\n      \"10.1101/234930\",\n      \"10.1101/287524\",\n      \"10.1101/287532\",\n      \"10.1101/341099\",\n      \"10.1101/354480\",\n      \"10.1101/360206\",\n      \"10.1101/385476\",\n      \"10.1101/387027\",\n      \"10.1101/407031\",\n      \"10.1101/409672\",\n      \"10.1101/459529\",\n      \"10.1101/460147\",\n      \"10.1101/464610\",\n      \"10.1101/513309\",\n      \"10.1101/559690\",\n      \"10.1101/582114\",\n      \"10.1101/586719\",\n      \"10.1101/588574\",\n      \"10.1101/592725\",\n      \"10.1101/597542\",\n      \"10.1101/619312\",\n      \"10.1101/629477\",\n      \"10.1101/651083\",\n      \"10.1101/676825\",\n      \"10.1101/693432\",\n      \"10.1101/716753\",\n      \"10.1101/722702\",\n      \"10.1101/724633\",\n      \"10.1101/758599\",\n      \"10.1101/763789\",\n      \"10.1101/770891\",\n      \"10.1101/778746\",\n      \"10.1101/787614\",\n      \"10.1101/832030\",\n      \"10.1101/862276\",\n      \"10.1101/863803\",\n      \"10.1101/cshperspect.a020370\",\n      \"10.1101/cshperspect.a021220\",\n      \"10.1101/cshperspect.a032391\",\n      \"10.1101/cshperspect.a032417\",\n      \"10.1101/cshperspect.a039453\",\n      \"10.1101/gad.1178604\",\n      \"10.1101/gad.12.10.1438\",\n      \"10.1101/gad.12.18.2874\",\n      \"10.1101/gad.1303605\",\n      \"10.1101/gad.1616208\",\n      \"10.1101/gad.188326.112\",\n      \"10.1101/gad.252106.114\",\n      \"10.1101/gad.259003\",\n      \"10.1101/gad.267112.115\",\n      \"10.1101/gad.314724.118\",\n      \"10.1101/gad.348226.120\",\n      \"10.1101/gad.348241.121\",\n      \"10.1101/gr.092759.109\",\n      \"10.1101/gr.094052.109\",\n      \"10.1101/gr.126201.111\",\n      \"10.1101/gr.132159.111\",\n      \"10.1101/gr.134445.111\",\n      \"10.1101/gr.162339.113\",\n      \"10.1101/gr.179044.114\",\n      \"10.1101/gr.182899.114\",\n      \"10.1101/gr.186379.114\",\n      \"10.1101/gr.191452.115\",\n      \"10.1101/gr.213694.116\",\n      \"10.1101/gr.226027.117\",\n      \"10.1101/gr.265736.120\",\n      \"10.1101/gr.266551.120\",\n      \"10.1101/gr.275607.121\",\n      \"10.1101/gr.5703406\",\n      \"10.1101/gr.849004\",\n      \"10.1101/lm.051839.120\",\n      \"10.1101/sqb.2006.71.001\",\n      \"10.1103/physrevb.107.195148\",\n      \"10.1103/physrevb.109.054307\",\n      \"10.1104/pp.106.086231\",\n      \"10.1104/pp.110.163733\",\n      \"10.1104/pp.112.208181\",\n      \"10.1104/pp.115.2.327\",\n      \"10.1104/pp.19.00263\",\n      \"10.1105/tpc.109.072660\",\n      \"10.1107/s139900471402776x\",\n      \"10.1107/s1600576720013412\",\n      \"10.1107/s1744309105010985\",\n      \"10.1109/cec.2007.4425032\",\n      \"10.1109/cec.2009.4983322\",\n      \"10.1109/eurcon.2009.5167916\",\n      \"10.1109/iccece49321.2020.9231160\",\n      \"10.1109/tdsc.2021.3074327\",\n      \"10.1110/ps.062416606\",\n      \"10.1111/1365-2435.12177\",\n      \"10.1111/1462-2920.15616\",\n      \"10.1111/1751-7915.13382\",\n      \"10.1111/1751-7915.13780\",\n      \"10.1111/1755-0998.12560\",\n      \"10.1111/1759-7714.13275\",\n      \"10.1111/2041-210x.13490\",\n      \"10.1111/2049-632x.12077\",\n      \"10.1111/acel.12338\",\n      \"10.1111/acel.12410\",\n      \"10.1111/acel.12716\",\n      \"10.1111/acel.12858\",\n      \"10.1111/acel.13029\",\n      \"10.1111/acel.13152\",\n      \"10.1111/acel.13372\",\n      \"10.1111/all.14273\",\n      \"10.1111/and.12660\",\n      \"10.1111/apha.12445\",\n      \"10.1111/bcpt.13012\",\n      \"10.1111/bcpt.13533\",\n      \"10.1111/bjd.19750\",\n      \"10.1111/bph.12137\",\n      \"10.1111/bph.14201\",\n      \"10.1111/bph.14535\",\n      \"10.1111/cas.12096\",\n      \"10.1111/cas.14578\",\n      \"10.1111/cei.12816\",\n      \"10.1111/cen3.12358\",\n      \"10.1111/cpr.13115\",\n      \"10.1111/cts.12241\",\n      \"10.1111/desc.12282\",\n      \"10.1111/dgd.12213\",\n      \"10.1111/dgd.12657\",\n      \"10.1111/dme.12137\",\n      \"10.1111/dom.12735\",\n      \"10.1111/dom.13034\",\n      \"10.1111/dom.13212\",\n      \"10.1111/ejn.13153\",\n      \"10.1111/ejn.13282\",\n      \"10.1111/ejn.13297\",\n      \"10.1111/febs.12577\",\n      \"10.1111/febs.13311\",\n      \"10.1111/febs.13586\",\n      \"10.1111/febs.13742\",\n      \"10.1111/febs.13777\",\n      \"10.1111/febs.14311\",\n      \"10.1111/febs.15606\",\n      \"10.1111/febs.15830\",\n      \"10.1111/febs.16994\",\n      \"10.1111/gtc.12634\",\n      \"10.1111/iju.13326\",\n      \"10.1111/imm.13001\",\n      \"10.1111/imr.12132\",\n      \"10.1111/imr.12135\",\n      \"10.1111/imr.12236\",\n      \"10.1111/imr.12525\",\n      \"10.1111/imr.12772\",\n      \"10.1111/j.1365-2672.2010.04789.x\",\n      \"10.1111/j.1365-2818.1993.tb03313.x\",\n      \"10.1111/j.1365-2958.1994.tb01263\",\n      \"10.1111/j.1365-2958.2005.04605.x\",\n      \"10.1111/j.1365-2958.2010.07056.x\",\n      \"10.1111/j.1432-1033.1990.tb19169.x\",\n      \"10.1111/j.1432-1033.1993.tb17809.x\",\n      \"10.1111/j.1432-1033.1993.tb18064.x\",\n      \"10.1111/j.1445-5994.1995.tb02891.x\",\n      \"10.1111/j.1462-2920.2005.00943\",\n      \"10.1111/j.1462-2920.2012.02805\",\n      \"10.1111/j.1468-1331.2007.01730.x\",\n      \"10.1111/j.1469-7793.2001.00627\",\n      \"10.1111/j.1574-6941.2010.00925.x\",\n      \"10.1111/j.1574-6968.2007.00645.x\",\n      \"10.1111/j.1574-6976.2007.00078.x\",\n      \"10.1111/j.1574-6976.2009.00202.x\",\n      \"10.1111/j.1600-065x.1987.tb00532.x\",\n      \"10.1111/jcmm.13563\",\n      \"10.1111/jcmm.14162\",\n      \"10.1111/jipb.12010\",\n      \"10.1111/jipb.13063\",\n      \"10.1111/jnc.13411\",\n      \"10.1111/jnc.13945\",\n      \"10.1111/jnc.15197\",\n      \"10.1111/joa.12083\",\n      \"10.1111/joa.12948\",\n      \"10.1111/joim.13046\",\n      \"10.1111/jopy.12228\",\n      \"10.1111/mec.12354\",\n      \"10.1111/mmi.12174\",\n      \"10.1111/mmi.14093\",\n      \"10.1111/mmi.14278\",\n      \"10.1111/nph.15471\",\n      \"10.1111/nph.16660\",\n      \"10.1111/nph.17140\",\n      \"10.1111/nph.17243\",\n      \"10.1111/nph.17691\",\n      \"10.1111/pbi.13373\",\n      \"10.1111/pce.13633\",\n      \"10.1111/pcn.12496\",\n      \"10.1111/ppl.13359\",\n      \"10.1111/sji.12965\",\n      \"10.1111/tpj.13293\",\n      \"10.1111/tpj.13446\",\n      \"10.1111/tpj.13796\",\n      \"10.1111/wrr.12110\",\n      \"10.11113/jt.v50.173\",\n      \"10.11113/jt.v52.131\",\n      \"10.11113/jt.v69.3195\",\n      \"10.11113/jt.v78.8174\",\n      \"10.1113/jp272134\",\n      \"10.1116/1.4949545\",\n      \"10.1124/jpet.111.179994\",\n      \"10.1124/mol.109.057307\",\n      \"10.1124/pharmrev.120.000230\",\n      \"10.1126/sciadv.1501535\",\n      \"10.1126/sciadv.aaw7781\",\n      \"10.1126/sciadv.aax5032\",\n      \"10.1126/sciadv.aax9230\",\n      \"10.1126/sciadv.abb6595\",\n      \"10.1126/sciadv.abg2286\",\n      \"10.1126/science.1064987\",\n      \"10.1126/science.1068592\",\n      \"10.1126/science.1080376\",\n      \"10.1126/science.1083653\",\n      \"10.1126/science.1085049\",\n      \"10.1126/science.1089122\",\n      \"10.1126/science.1105891\",\n      \"10.1126/science.1163885\",\n      \"10.1126/science.1176495\",\n      \"10.1126/science.1198687\",\n      \"10.1126/science.1202529\",\n      \"10.1126/science.1218071\",\n      \"10.1126/science.1222794\",\n      \"10.1126/science.1225829\",\n      \"10.1126/science.1231143\",\n      \"10.1126/science.1232033\",\n      \"10.1126/science.1234393\",\n      \"10.1126/science.1243039\",\n      \"10.1126/science.1254445\",\n      \"10.1126/science.135.3509.1127\",\n      \"10.1126/science.1553558\",\n      \"10.1126/science.256.5060.1213\",\n      \"10.1126/science.275.5296.90\",\n      \"10.1126/science.276.5315.1125\",\n      \"10.1126/science.276.5319.1702\",\n      \"10.1126/science.278.5337.477\",\n      \"10.1126/science.281.5383.1671\",\n      \"10.1126/science.282.5391.1145\",\n      \"10.1126/science.284.5413.479\",\n      \"10.1126/science.285.5428.754\",\n      \"10.1126/science.287.5460.2007\",\n      \"10.1126/science.7526465\",\n      \"10.1126/science.7624781\",\n      \"10.1126/science.7660125\",\n      \"10.1126/science.7839144\",\n      \"10.1126/science.7914033\",\n      \"10.1126/science.aaa4967\",\n      \"10.1126/science.aaa6204\",\n      \"10.1126/science.aad0616\",\n      \"10.1126/science.aad2456\",\n      \"10.1126/science.aaf2403\",\n      \"10.1126/science.aag2445\",\n      \"10.1126/science.aag2590\",\n      \"10.1126/science.aah7111\",\n      \"10.1126/science.aai8801\",\n      \"10.1126/science.aam7120\",\n      \"10.1126/science.aam8999\",\n      \"10.1126/science.aao6750\",\n      \"10.1126/science.aar3958\",\n      \"10.1126/science.aar6245\",\n      \"10.1126/science.aas9435\",\n      \"10.1126/science.aau0629\",\n      \"10.1126/science.aaw5030\",\n      \"10.1126/science.aaw9498\",\n      \"10.1126/science.aax9198\",\n      \"10.1126/science.aba1624\",\n      \"10.1126/science.abc6270\",\n      \"10.1126/science.abd2985\",\n      \"10.1126/science.abf8761\",\n      \"10.1126/science.abg3067\",\n      \"10.1126/science.abh2644\",\n      \"10.1126/science.abi9591\",\n      \"10.1126/science.abj4008\",\n      \"10.1126/science.abk2432\",\n      \"10.1126/science.abo0924\",\n      \"10.1126/science.add1250\",\n      \"10.1126/science.add1884\",\n      \"10.1126/science.add5892\",\n      \"10.1126/science.add9330\",\n      \"10.1126/science.adh7699\",\n      \"10.1126/sciimmunol.aay0555\",\n      \"10.1126/sciimmunol.abd6832\",\n      \"10.1126/sciimmunol.abe4782\",\n      \"10.1126/scisignal.2000056\",\n      \"10.1126/scisignal.2000796\",\n      \"10.1126/scisignal.2001699\",\n      \"10.1126/scisignal.2002189\",\n      \"10.1126/scisignal.2003021\",\n      \"10.1126/scisignal.2003372\",\n      \"10.1126/scisignal.2004780\",\n      \"10.1126/scisignal.aaw9318\",\n      \"10.1126/scisignal.aay8248\",\n      \"10.1126/scitranslmed.3001809\",\n      \"10.1126/scitranslmed.3010162\",\n      \"10.1126/scitranslmed.aad7785\",\n      \"10.1126/scitranslmed.aal3765\",\n      \"10.1126/scitranslmed.aas9292\",\n      \"10.1126/scitranslmed.aat3392\",\n      \"10.1126/scitranslmed.aax3799\",\n      \"10.1126/scitranslmed.aaz5387\",\n      \"10.1126/scitranslmed.abd8836\",\n      \"10.1126/scitranslmed.abe7378\",\n      \"10.1126/scitranslmed.adg3904\",\n      \"10.1126/stke.2003.179.re7\",\n      \"10.1128/9781555817404.ch12\",\n      \"10.1128/9781555817404.ch13\",\n      \"10.1128/aem.00774-09\",\n      \"10.1128/cmr.00106-14\",\n      \"10.1128/cmr.14.4.689-703.2001\",\n      \"10.1128/ec.00026-07\",\n      \"10.1128/ec.00081-09\",\n      \"10.1128/ec.00323-08\",\n      \"10.1128/ec.3.4.900-909.2004\",\n      \"10.1128/ecosalplus.8.7.2\",\n      \"10.1128/ecosalplus.8.9.1\",\n      \"10.1128/ecosalplus.esp-0016-2016\",\n      \"10.1128/iai.00086-14\",\n      \"10.1128/iai.00110-11\",\n      \"10.1128/iai.00619-06\",\n      \"10.1128/iai.00653-10\",\n      \"10.1128/iai.00882-09\",\n      \"10.1128/iai.01293-13\",\n      \"10.1128/iai.69.3.1924-1928.2001\",\n      \"10.1128/iai.70.5.2441-2453.2002\",\n      \"10.1128/iai.70.8.4406-4413.2002\",\n      \"10.1128/iai.73.9.5873-5882.2005\",\n      \"10.1128/jb.00010-09\",\n      \"10.1128/jb.00089-08\",\n      \"10.1128/jb.00182-10\",\n      \"10.1128/jb.00190-18\",\n      \"10.1128/jb.00846-16\",\n      \"10.1128/jb.00948-09\",\n      \"10.1128/jb.00949-09\",\n      \"10.1128/jb.01540-08\",\n      \"10.1128/jb.01807-06\",\n      \"10.1128/jb.02556-14\",\n      \"10.1128/jb.172.12.6863-6870.1990\",\n      \"10.1128/jb.174.11.3729-3738.1992\",\n      \"10.1128/jb.174.14.4746-4752.1992\",\n      \"10.1128/jb.174.6.1897-1903.1992\",\n      \"10.1128/jb.174.8.2525-2538.1992\",\n      \"10.1128/jb.178.22.6466-6474.1996\",\n      \"10.1128/jb.178.7.1850-1857.1996\",\n      \"10.1128/jb.179.11.3519-3527.1997\",\n      \"10.1128/jb.182.19.5342-5350.2000\",\n      \"10.1128/jb.182.21.6027-6035.2000\",\n      \"10.1128/jb.186.19.6374-6382.2004\",\n      \"10.1128/jb.186.9.2829-2840.2004\",\n      \"10.1128/jb.187.12.4005-4014.2005\",\n      \"10.1128/jb.188.10.3600-3613.2006\",\n      \"10.1128/jb.188.4.1316-1331.2006\",\n      \"10.1128/jvi.00256-09\",\n      \"10.1128/jvi.00341-08\",\n      \"10.1128/jvi.00452-16\",\n      \"10.1128/jvi.00664-09\",\n      \"10.1128/jvi.00913-07\",\n      \"10.1128/jvi.01048-19\",\n      \"10.1128/mbio.00122-17\",\n      \"10.1128/mbio.00753-17\",\n      \"10.1128/mbio.00966-18\",\n      \"10.1128/mbio.01028-13\",\n      \"10.1128/mbio.01061-14\",\n      \"10.1128/mbio.01325-20\",\n      \"10.1128/mbio.01547-18\",\n      \"10.1128/mbio.01559-20\",\n      \"10.1128/mbio.02097-14\",\n      \"10.1128/mbio.02243-20\",\n      \"10.1128/mbio.02415-19\",\n      \"10.1128/mbio.02717-20\",\n      \"10.1128/mcb.00849-10\",\n      \"10.1128/mcb.00853-15\",\n      \"10.1128/mcb.01017-15\",\n      \"10.1128/mcb.01262-07\",\n      \"10.1128/mcb.01262-08\",\n      \"10.1128/mcb.01673-13\",\n      \"10.1128/mcb.01817-07\",\n      \"10.1128/mcb.02061-05\",\n      \"10.1128/mcb.06077-11\",\n      \"10.1128/mcb.13.10.6211\",\n      \"10.1128/mcb.18.10.5788\",\n      \"10.1128/mcb.20.21.8254-8263.2000\",\n      \"10.1128/mcb.20.23.8933-8943.2000\",\n      \"10.1128/mcb.20.6.2031-2042.2000\",\n      \"10.1128/mcb.22.13.4544-4555.2002\",\n      \"10.1128/mcb.22.13.4739-4749.2002\",\n      \"10.1128/mcb.22.23.8135-8143.2002\",\n      \"10.1128/mcb.22.9.2918-2927.2002\",\n      \"10.1128/mcb.22.9.2974-2983.2002\",\n      \"10.1128/mcb.23.23.8528-8541.2003\",\n      \"10.1128/mcb.25.23.10611-10627.2005\",\n      \"10.1128/mcb.25.6.2177-2190.2005\",\n      \"10.1128/mmbr.00006-15\",\n      \"10.1128/mmbr.00031-10\",\n      \"10.1128/mmbr.05021-11\",\n      \"10.1128/mmbr.62.4.1264-1300.1998\",\n      \"10.1128/mmbr.66.2.300-372.2002\",\n      \"10.1128/msphere.00408-19\",\n      \"10.1128/msphere.00627-18\",\n      \"10.1128/msystems.00574-21\",\n      \"10.1134/s0006297918060020\",\n      \"10.1134/s0026893317040033\",\n      \"10.1134/s0026893320010069\",\n      \"10.1134/s1021443722060115\",\n      \"10.1134/s1070428023010165\",\n      \"10.1134/s2079059714050050\",\n      \"10.1136/amiajnl-2011-000178\",\n      \"10.1136/bjsports-2018-100015\",\n      \"10.1136/bmjopen-2013-004227\",\n      \"10.1136/esmoopen-2020-000683\",\n      \"10.1136/gutjnl-2012-303883\",\n      \"10.1136/gutjnl-2015-310977\",\n      \"10.1136/jclinpath-2020-206867\",\n      \"10.1136/jclinpath-2020-206987\",\n      \"10.1136/jclinpath-2020-207309\",\n      \"10.1136/jim-2018-000722\",\n      \"10.1136/jitc-2020-001341\",\n      \"10.1136/jitc-2020-001996\",\n      \"10.1136/jitc-2020-sitc2020.0315\",\n      \"10.1136/jitc-2020-sitc2020.0392\",\n      \"10.1136/jitc-2021-004185\",\n      \"10.1136/jitc-2022-006552\",\n      \"10.1136/jitc-2022-sitc2022.0020\",\n      \"10.1139/bcb-2013-0063\",\n      \"10.1139/bcb-2016-0137\",\n      \"10.1139/f80-006\",\n      \"10.1139/g05-056\",\n      \"10.1145/2464996.2467272\",\n      \"10.1145/2483954.2483958\",\n      \"10.1145/3342195.3387517\",\n      \"10.1146/annurev-biochem-052610-095910\",\n      \"10.1146/annurev-biochem-060614-034242\",\n      \"10.1146/annurev-biochem-062917-012239\",\n      \"10.1146/annurev-biophys-062215-010822\",\n      \"10.1146/annurev-cellbio-092910-154033\",\n      \"10.1146/annurev-cellbio-100617-062719\",\n      \"10.1146/annurev-cellbio-100814-125308\",\n      \"10.1146/annurev-cellbio-100818-125444\",\n      \"10.1146/annurev-food-022811-101114\",\n      \"10.1146/annurev-genet-120215-035146\",\n      \"10.1146/annurev-genet-120215-035312\",\n      \"10.1146/annurev-genom-083118-014845\",\n      \"10.1146/annurev-immunol-041015-055318\",\n      \"10.1146/annurev-immunol-042617-053429\",\n      \"10.1146/annurev-immunol-051116-052358\",\n      \"10.1146/annurev-med-012017-043208\",\n      \"10.1146/annurev-micro-092611-150039\",\n      \"10.1146/annurev-neuro-102120-014813\",\n      \"10.1146/annurev-physiol-031820-092824\",\n      \"10.1146/annurev.bb.23.060194.003415\",\n      \"10.1146/annurev.bi.48.070179.003443\",\n      \"10.1146/annurev.biochem.052308.093131\",\n      \"10.1146/annurev.biochem.70.1.703\",\n      \"10.1146/annurev.biochem.75.103004.142710\",\n      \"10.1146/annurev.cellbio.21.012804.093915\",\n      \"10.1146/annurev.immunol.021908.132706\",\n      \"10.1146/annurev.immunol.26.021607.090331\",\n      \"10.1146/annurev.micro.112408.134054\",\n      \"10.1146/annurev.neuro.051508.135600\",\n      \"10.1146/annurev.neuro.24.1.1\",\n      \"10.1146/annurev.neuro.24.1.385\",\n      \"10.1146/annurev.neuro.27.070203.144143\",\n      \"10.1146/annurev.pharmtox.46.120604.141046\",\n      \"10.1152/ajpcell.00280.2003\",\n      \"10.1152/ajpcell.00366.2013\",\n      \"10.1152/ajpendo.00432.2009\",\n      \"10.1152/ajpheart.00580.2018\",\n      \"10.1152/ajplung.00026.2010\",\n      \"10.1152/ajplung.00041.2014\",\n      \"10.1152/ajplung.00063.2020\",\n      \"10.1152/ajplung.00097.2010\",\n      \"10.1152/ajplung.00108.2012\",\n      \"10.1152/ajplung.00258.2010\",\n      \"10.1152/ajplung.00288.2020\",\n      \"10.1152/ajplung.00300.2004\",\n      \"10.1152/ajplung.00300.2014\",\n      \"10.1152/ajplung.00322.2009\",\n      \"10.1152/ajplung.00337.2018\",\n      \"10.1152/ajplung.00343.2011\",\n      \"10.1152/ajplung.00353.2018\",\n      \"10.1152/ajplung.00439.2001\",\n      \"10.1152/ajplung.00439.2017\",\n      \"10.1152/japplphysiol.00752.2013\",\n      \"10.1152/japplphysiol.00906.2015\",\n      \"10.1152/jn.00257.2018\",\n      \"10.1152/jn.01035.2010\",\n      \"10.1152/physiolgenomics.00043.2013\",\n      \"10.1152/physrev.00013.2017\",\n      \"10.1152/physrev.00031.2017\",\n      \"10.1152/physrev.00037.2008\",\n      \"10.1152/physrev.1999.79.1.143\",\n      \"10.1155/2013/297378\",\n      \"10.1155/2013/941764\",\n      \"10.1155/2014/768758\",\n      \"10.1155/2014/840906\",\n      \"10.1155/2015/157201\",\n      \"10.1155/2015/247892\",\n      \"10.1155/2015/752510\",\n      \"10.1155/2016/1513285\",\n      \"10.1155/2016/3094642\",\n      \"10.1155/2016/4937689\",\n      \"10.1155/2016/7434191\",\n      \"10.1155/2017/1719050\",\n      \"10.1155/2017/4210867\",\n      \"10.1155/2017/7979637\",\n      \"10.1155/2018/3057624\",\n      \"10.1155/2018/4784268\",\n      \"10.1155/2018/8413496\",\n      \"10.1155/2019/9208173\",\n      \"10.1155/2020/5860487\",\n      \"10.1155/2020/6107865\",\n      \"10.1155/2022/5073059\",\n      \"10.1158/0008-5472.can-05-0570\",\n      \"10.1158/0008-5472.can-05-1343\",\n      \"10.1158/0008-5472.can-06-0900\",\n      \"10.1158/0008-5472.can-06-3452\",\n      \"10.1158/0008-5472.can-08-2023\",\n      \"10.1158/0008-5472.can-09-2331\",\n      \"10.1158/0008-5472.can-10-1869\",\n      \"10.1158/0008-5472.can-11-1514\",\n      \"10.1158/0008-5472.can-11-3342\",\n      \"10.1158/0008-5472.can-11-3386\",\n      \"10.1158/0008-5472.can-11-4032\",\n      \"10.1158/0008-5472.can-12-0263\",\n      \"10.1158/0008-5472.can-12-2353\",\n      \"10.1158/0008-5472.can-12-3970\",\n      \"10.1158/0008-5472.can-13-0238\",\n      \"10.1158/0008-5472.can-13-2699\",\n      \"10.1158/0008-5472.can-14-2277\",\n      \"10.1158/0008-5472.can-15-0159\",\n      \"10.1158/0008-5472.can-15-0236\",\n      \"10.1158/0008-5472.can-17-0314\",\n      \"10.1158/0008-5472.can-18-0171\",\n      \"10.1158/0008-5472.can-18-2807\",\n      \"10.1158/0008-5472.can-18-3962\",\n      \"10.1158/0008-5472.can-21-0162\",\n      \"10.1158/1055-9965.epi-15-1223\",\n      \"10.1158/1078-0432.ccr-04-2216\",\n      \"10.1158/1078-0432.ccr-06-2191\",\n      \"10.1158/1078-0432.ccr-07-1768\",\n      \"10.1158/1078-0432.ccr-08-2495\",\n      \"10.1158/1078-0432.ccr-09-2509\",\n      \"10.1158/1078-0432.ccr-11-0503\",\n      \"10.1158/1078-0432.ccr-12-1177\",\n      \"10.1158/1078-0432.ccr-12-2422\",\n      \"10.1158/1078-0432.ccr-13-0171\",\n      \"10.1158/1078-0432.ccr-13-0694\",\n      \"10.1158/1078-0432.ccr-13-2627\",\n      \"10.1158/1078-0432.ccr-14-0827\",\n      \"10.1158/1078-0432.ccr-14-1087\",\n      \"10.1158/1078-0432.ccr-14-3096\",\n      \"10.1158/1078-0432.ccr-20-3237\",\n      \"10.1158/1078-0432.ccr-21-3088\",\n      \"10.1158/1535-7163.mct-04-0241\",\n      \"10.1158/1535-7163.mct-06-0055\",\n      \"10.1158/1535-7163.mct-06-0556\",\n      \"10.1158/1535-7163.mct-09-0862\",\n      \"10.1158/1535-7163.mct-11-0340\",\n      \"10.1158/1535-7163.mct-14-0447\",\n      \"10.1158/1538-7445.am2021-1637\",\n      \"10.1158/1541-7786.mcr-12-0030\",\n      \"10.1158/1541-7786.mcr-18-1291\",\n      \"10.1158/2159-8290.cd-13-0985\",\n      \"10.1158/2159-8290.cd-16-0178\",\n      \"10.1158/2326-6066.cir-13-0216\",\n      \"10.1158/2326-6066.cir-14-0072\",\n      \"10.1158/2326-6066.cir-15-0253\",\n      \"10.1158/2326-6066.cir-17-0220\",\n      \"10.1158/2326-6074.cricimteatiaacr18-b083\",\n      \"10.1159/000069993\",\n      \"10.1159/000106081\",\n      \"10.1159/000308168\",\n      \"10.1159/000319909\",\n      \"10.1159/000341919\",\n      \"10.1159/000345155\",\n      \"10.1159/000453192\",\n      \"10.1159/000471488\",\n      \"10.1159/000481763\",\n      \"10.1159/000487782\",\n      \"10.1159/000499364\",\n      \"10.1159/000521476\",\n      \"10.11606/issn.1679-9836.v96i2p103-115\",\n      \"10.1161/01.res.87.3.254\",\n      \"10.1161/01.str.0000077016.55891.2e\",\n      \"10.1161/01.str.0000078563.72650.61\",\n      \"10.1161/atvbaha.111.236828\",\n      \"10.1161/atvbaha.113.301360\",\n      \"10.1161/circulationaha.118.033704\",\n      \"10.1161/jaha.120.017176\",\n      \"10.1163/193724012x626584\",\n      \"10.1164/ajrccm.162.4.2001015\",\n      \"10.1164/ajrccm.163.7.2006132\",\n      \"10.1164/ajrccm/141.2.471\",\n      \"10.1164/rccm.200404-531oc\",\n      \"10.1164/rccm.200505-717oc\",\n      \"10.1164/rccm.201204-0754oc\",\n      \"10.1164/rccm.202005-1989oc\",\n      \"10.1165/ajrcmb.25.3.4004\",\n      \"10.1165/rcmb.2009-0002oc\",\n      \"10.1165/rcmb.2011-0349oc\",\n      \"10.1165/rcmb.2012-0226oc\",\n      \"10.1165/rcmb.2012-0277oc\",\n      \"10.1165/rcmb.2012-0335oc\",\n      \"10.1165/rcmb.2015-0009oc\",\n      \"10.1165/rcmb.2015-0148oc\",\n      \"10.1165/rcmb.2016-0163oc\",\n      \"10.1165/rcmb.2017-0186oc\",\n      \"10.1165/rcmb.2017-0289oc\",\n      \"10.1165/rcmb.2018-0098oc\",\n      \"10.1165/rcmb.2020-0227oc\",\n      \"10.1167/iovs.19-27322\",\n      \"10.1172/jci.insight.127111\",\n      \"10.1172/jci.insight.130056\",\n      \"10.1172/jci.insight.131152\",\n      \"10.1172/jci.insight.160891\",\n      \"10.1172/jci.insight.96352\",\n      \"10.1172/jci.insight.97597\",\n      \"10.1172/jci.insight.99922\",\n      \"10.1172/jci125336\",\n      \"10.1172/jci131989\",\n      \"10.1172/jci133737\",\n      \"10.1172/jci140965\",\n      \"10.1172/jci169496\",\n      \"10.1172/jci171027\",\n      \"10.1172/jci17828\",\n      \"10.1172/jci33464\",\n      \"10.1172/jci43578\",\n      \"10.1172/jci45862\",\n      \"10.1172/jci72039\",\n      \"10.1172/jci80743\",\n      \"10.1172/jci80822\",\n      \"10.1172/jci82152\",\n      \"10.1172/jci94624\",\n      \"10.1176/appi.ajp.160.4.687\",\n      \"10.1177/0040517521991244\",\n      \"10.1177/0269881120965934\",\n      \"10.1177/0271678x16681312\",\n      \"10.1177/0300060520923522\",\n      \"10.1177/0748233718769806\",\n      \"10.1177/0883073814537380\",\n      \"10.1177/0961203317716322\",\n      \"10.1177/1078155218805141\",\n      \"10.1177/117693430600200012\",\n      \"10.1177/1203475420943260\",\n      \"10.1177/1350508411429399\",\n      \"10.1177/1533033819831068\",\n      \"10.1177/1533033820977535\",\n      \"10.1177/1534735415596424\",\n      \"10.1177/1535370216647811\",\n      \"10.1177/1535370216650291\",\n      \"10.1177/1536012118792317\",\n      \"10.1177/1557988314546667\",\n      \"10.1177/1724600820914944\",\n      \"10.1177/1933719113492210\",\n      \"10.1177/1945892419885036\",\n      \"10.1177/2040206617745168\",\n      \"10.1177/2040206620950143\",\n      \"10.1177/2042018814559725\",\n      \"10.1177/44.9.8773564\",\n      \"10.11777/j.issn.1000-3304.2024.24039\",\n      \"10.1182/blood-2010-02-268425\",\n      \"10.1182/blood-2011-03-344275\",\n      \"10.1182/blood-2011-12-400044\",\n      \"10.1182/blood-2012-03-416867\",\n      \"10.1182/blood-2018-04-845834\",\n      \"10.1182/blood.2020008503\",\n      \"10.1182/blood.v95.3.745.003k05_745_755\",\n      \"10.1182/bloodadvances.2019001429\",\n      \"10.1186/1465-9921-14-102\",\n      \"10.1186/1465-9921-15-51\",\n      \"10.1186/1471-2105-14-27\",\n      \"10.1186/1471-2105-8-127\",\n      \"10.1186/1471-2148-10-308\",\n      \"10.1186/1471-2148-9-39\",\n      \"10.1186/1471-2156-15-s2-s8\",\n      \"10.1186/1471-2164-15-624\",\n      \"10.1186/1471-2164-15-729\",\n      \"10.1186/1471-2202-11-14\",\n      \"10.1186/1471-2229-14-68\",\n      \"10.1186/1471-230x-12-38\",\n      \"10.1186/1471-2377-10-29\",\n      \"10.1186/1471-2407-10-283\",\n      \"10.1186/1471-2407-14-781\",\n      \"10.1186/1471-2407-14-955\",\n      \"10.1186/1471-2407-14-977\",\n      \"10.1186/1471-2407-8-364\",\n      \"10.1186/1472-6785-11-4\",\n      \"10.1186/1472-6807-6-24\",\n      \"10.1186/1475-2840-13-36\",\n      \"10.1186/1475-2859-12-46\",\n      \"10.1186/1479-5876-11-5\",\n      \"10.1186/1559-4106-8-19\",\n      \"10.1186/1741-7007-10-72\",\n      \"10.1186/1741-7007-10-95\",\n      \"10.1186/1741-7007-9-5\",\n      \"10.1186/1742-2094-11-43\",\n      \"10.1186/1742-4690-7-33\",\n      \"10.1186/1749-8104-2-1\",\n      \"10.1186/1749-8104-7-17\",\n      \"10.1186/1749-8104-9-18\",\n      \"10.1186/1749-8104-9-4\",\n      \"10.1186/1750-1172-1-47\",\n      \"10.1186/1750-1326-7-8\",\n      \"10.1186/1750-1326-8-2\",\n      \"10.1186/1750-1326-9-33\",\n      \"10.1186/1750-1326-9-48\",\n      \"10.1186/1752-0509-6-15\",\n      \"10.1186/1755-1536-6-15\",\n      \"10.1186/1755-8794-1-3\",\n      \"10.1186/1756-0500-3-145\",\n      \"10.1186/1824-7288-40-34\",\n      \"10.1186/2044-5040-3-24\",\n      \"10.1186/2191-219x-2-5\",\n      \"10.1186/ar4069\",\n      \"10.1186/bcr1072\",\n      \"10.1186/bcr2568\",\n      \"10.1186/bcr2596\",\n      \"10.1186/bcr3015\",\n      \"10.1186/bcr3236\",\n      \"10.1186/bcr3449\",\n      \"10.1186/gb-2008-9-9-r137\",\n      \"10.1186/gb-2009-10-3-r25\",\n      \"10.1186/gb-2011-12-10-r102\",\n      \"10.1186/s10020-018-0064-z\",\n      \"10.1186/s10020-021-00402-3\",\n      \"10.1186/s10020-024-00821-y\",\n      \"10.1186/s11658-018-0127-8\",\n      \"10.1186/s11658-024-00591-9\",\n      \"10.1186/s12859-015-0514-3\",\n      \"10.1186/s12859-018-2455-0\",\n      \"10.1186/s12859-019-3012-1\",\n      \"10.1186/s12859-022-04674-2\",\n      \"10.1186/s12860-017-0151-y\",\n      \"10.1186/s12864-015-2086-z\",\n      \"10.1186/s12864-016-2664-8\",\n      \"10.1186/s12864-016-2723-1\",\n      \"10.1186/s12864-016-2960-3\",\n      \"10.1186/s12864-016-3352-4\",\n      \"10.1186/s12864-018-4989-y\",\n      \"10.1186/s12864-018-5108-9\",\n      \"10.1186/s12864-019-5927-3\",\n      \"10.1186/s12864-020-07121-9\",\n      \"10.1186/s12864-021-07377-9\",\n      \"10.1186/s12864-021-07474-9\",\n      \"10.1186/s12864-021-07518-0\",\n      \"10.1186/s12864-023-09455-6\",\n      \"10.1186/s12864-023-09562-4\",\n      \"10.1186/s12864-023-09754-y\",\n      \"10.1186/s12866-022-02722-8\",\n      \"10.1186/s12868-019-0501-0\",\n      \"10.1186/s12870-020-02385-5\",\n      \"10.1186/s12870-021-03234-9\",\n      \"10.1186/s12870-022-03545-5\",\n      \"10.1186/s12870-022-03744-0\",\n      \"10.1186/s12870-024-04841-y\",\n      \"10.1186/s12873-022-00733-2\",\n      \"10.1186/s12879-020-05741-w\",\n      \"10.1186/s12879-020-4786-5\",\n      \"10.1186/s12885-019-5592-6\",\n      \"10.1186/s12885-019-5943-3\",\n      \"10.1186/s12885-019-6391-9\",\n      \"10.1186/s12885-020-07058-y\",\n      \"10.1186/s12885-020-07376-1\",\n      \"10.1186/s12890-016-0339-5\",\n      \"10.1186/s12894-021-00938-w\",\n      \"10.1186/s12896-019-0509-7\",\n      \"10.1186/s12900-016-0065-5\",\n      \"10.1186/s12900-017-0072-1\",\n      \"10.1186/s12906-019-2581-x\",\n      \"10.1186/s12906-020-02913-8\",\n      \"10.1186/s12915-020-00905-1\",\n      \"10.1186/s12915-021-01146-6\",\n      \"10.1186/s12915-023-01673-4\",\n      \"10.1186/s12915-023-01805-w\",\n      \"10.1186/s12915-024-01888-z\",\n      \"10.1186/s12915-024-01918-w\",\n      \"10.1186/s12916-020-01673-z\",\n      \"10.1186/s12920-019-0487-6\",\n      \"10.1186/s12920-022-01172-5\",\n      \"10.1186/s12920-022-01246-4\",\n      \"10.1186/s12931-018-0801-4\",\n      \"10.1186/s12931-018-0831-y\",\n      \"10.1186/s12934-020-01301-8\",\n      \"10.1186/s12934-022-01865-7\",\n      \"10.1186/s12934-022-01908-z\",\n      \"10.1186/s12935-014-0086-8\",\n      \"10.1186/s12935-021-01925-9\",\n      \"10.1186/s12935-021-02252-9\",\n      \"10.1186/s12935-022-02599-7\",\n      \"10.1186/s12943-018-0814-0\",\n      \"10.1186/s12943-019-0968-4\",\n      \"10.1186/s12943-019-0994-2\",\n      \"10.1186/s12943-019-1019-x\",\n      \"10.1186/s12943-019-1057-4\",\n      \"10.1186/s12943-020-01175-9\",\n      \"10.1186/s12943-020-01234-1\",\n      \"10.1186/s12943-020-01260-z\",\n      \"10.1186/s12943-021-01367-x\",\n      \"10.1186/s12943-022-01518-8\",\n      \"10.1186/s12943-022-01630-9\",\n      \"10.1186/s12943-022-01682-x\",\n      \"10.1186/s12943-023-01738-6\",\n      \"10.1186/s12951-022-01266-3\",\n      \"10.1186/s12951-024-02557-7\",\n      \"10.1186/s12964-015-0116-8\",\n      \"10.1186/s12964-018-0229-y\",\n      \"10.1186/s12964-019-0434-3\",\n      \"10.1186/s12964-020-00589-8\",\n      \"10.1186/s12967-021-02857-8\",\n      \"10.1186/s12967-022-03714-y\",\n      \"10.1186/s12967-022-03765-1\",\n      \"10.1186/s12967-022-03807-8\",\n      \"10.1186/s12968-015-0198-x\",\n      \"10.1186/s12974-015-0263-2\",\n      \"10.1186/s12974-015-0299-3\",\n      \"10.1186/s12974-016-0658-8\",\n      \"10.1186/s12974-017-0938-y\",\n      \"10.1186/s12974-019-1443-2\",\n      \"10.1186/s12974-019-1516-2\",\n      \"10.1186/s12974-019-1639-5\",\n      \"10.1186/s12974-020-01738-z\",\n      \"10.1186/s12974-020-01894-2\",\n      \"10.1186/s12974-021-02221-z\",\n      \"10.1186/s12974-021-02369-8\",\n      \"10.1186/s12985-022-01926-8\",\n      \"10.1186/s12989-021-00433-y\",\n      \"10.1186/s13007-018-0353-0\",\n      \"10.1186/s13024-018-0258-4\",\n      \"10.1186/s13024-022-00583-3\",\n      \"10.1186/s13024-022-00588-y\",\n      \"10.1186/s13024-023-00672-x\",\n      \"10.1186/s13024-024-00736-6\",\n      \"10.1186/s13027-015-0016-y\",\n      \"10.1186/s13041-015-0094-1\",\n      \"10.1186/s13041-016-0191-9\",\n      \"10.1186/s13041-019-0487-7\",\n      \"10.1186/s13041-020-00585-6\",\n      \"10.1186/s13041-020-00701-6\",\n      \"10.1186/s13045-017-0423-1\",\n      \"10.1186/s13045-018-0568-6\",\n      \"10.1186/s13045-020-00890-6\",\n      \"10.1186/s13045-020-00939-6\",\n      \"10.1186/s13045-021-01127-w\",\n      \"10.1186/s13045-022-01242-2\",\n      \"10.1186/s13045-023-01439-z\",\n      \"10.1186/s13046-015-0247-1\",\n      \"10.1186/s13046-017-0665-3\",\n      \"10.1186/s13046-018-0863-7\",\n      \"10.1186/s13046-019-1115-1\",\n      \"10.1186/s13046-019-1178-z\",\n      \"10.1186/s13046-020-01586-y\",\n      \"10.1186/s13046-020-01756-y\",\n      \"10.1186/s13046-022-02484-1\",\n      \"10.1186/s13046-022-02501-3\",\n      \"10.1186/s13046-023-02741-x\",\n      \"10.1186/s13046-023-02914-8\",\n      \"10.1186/s13046-024-03052-5\",\n      \"10.1186/s13046-024-03060-5\",\n      \"10.1186/s13054-020-03440-1\",\n      \"10.1186/s13058-016-0685-5\",\n      \"10.1186/s13059-014-0550-8\",\n      \"10.1186/s13059-015-0846-3\",\n      \"10.1186/s13059-016-0888-1\",\n      \"10.1186/s13059-017-1164-8\",\n      \"10.1186/s13059-017-1220-4\",\n      \"10.1186/s13059-017-1382-0\",\n      \"10.1186/s13059-018-1518-x\",\n      \"10.1186/s13059-018-1596-9\",\n      \"10.1186/s13059-018-1603-1\",\n      \"10.1186/s13059-019-1862-5\",\n      \"10.1186/s13059-020-01972-x\",\n      \"10.1186/s13059-020-01995-4\",\n      \"10.1186/s13059-021-02266-6\",\n      \"10.1186/s13059-021-02316-z\",\n      \"10.1186/s13059-021-02462-4\",\n      \"10.1186/s13059-021-02586-7\",\n      \"10.1186/s13059-023-03153-y\",\n      \"10.1186/s13064-020-00148-4\",\n      \"10.1186/s13071-020-04010-8\",\n      \"10.1186/s13071-020-04140-z\",\n      \"10.1186/s13072-015-0009-5\",\n      \"10.1186/s13072-018-0197-x\",\n      \"10.1186/s13072-018-0208-y\",\n      \"10.1186/s13072-022-00452-9\",\n      \"10.1186/s13073-015-0131-9\",\n      \"10.1186/s13073-015-0180-0\",\n      \"10.1186/s13073-015-0215-6\",\n      \"10.1186/s13073-016-0273-4\",\n      \"10.1186/s13073-020-00809-3\",\n      \"10.1186/s13073-021-00870-6\",\n      \"10.1186/s13073-021-00876-0\",\n      \"10.1186/s13073-023-01177-4\",\n      \"10.1186/s13148-019-0736-8\",\n      \"10.1186/s13195-023-01209-6\",\n      \"10.1186/s13287-015-0081-6\",\n      \"10.1186/s13287-019-1218-9\",\n      \"10.1186/s13287-020-02093-9\",\n      \"10.1186/s13578-019-0350-7\",\n      \"10.1186/s13578-023-01017-3\",\n      \"10.1186/s13742-015-0047-8\",\n      \"10.1186/s40001-022-00647-6\",\n      \"10.1186/s40035-019-0156-x\",\n      \"10.1186/s40035-020-00221-2\",\n      \"10.1186/s40035-021-00278-7\",\n      \"10.1186/s40064-016-2536-3\",\n      \"10.1186/s40101-016-0091-9\",\n      \"10.1186/s40200-016-0268-0\",\n      \"10.1186/s40249-020-00699-y\",\n      \"10.1186/s40364-016-0064-5\",\n      \"10.1186/s40425-016-0190-5\",\n      \"10.1186/s40425-018-0339-5\",\n      \"10.1186/s40425-019-0701-2\",\n      \"10.1186/s40425-019-0716-8\",\n      \"10.1186/s40478-015-0192-4\",\n      \"10.1186/s40478-015-0237-8\",\n      \"10.1186/s40478-016-0341-4\",\n      \"10.1186/s40478-020-00901-0\",\n      \"10.1186/s40478-022-01379-8\",\n      \"10.1186/s40608-018-0197-1\",\n      \"10.1186/s40635-021-00409-4\",\n      \"10.1186/s40880-018-0334-8\",\n      \"10.1186/s42269-019-0078-x\",\n      \"10.1186/s43556-022-00073-4\",\n      \"10.1189/jlb.0209053\",\n      \"10.1189/jlb.2vma0915-432rr\",\n      \"10.1189/jlb.3mr0915-431rr\",\n      \"10.1189/jlb.5mr0217-059rr\",\n      \"10.1189/jlb.71.4.545\",\n      \"10.1190/int-2016-0920-fe.1\",\n      \"10.1194/jlr.r066514\",\n      \"10.1200/jco.20.01994\",\n      \"10.1200/jco.2009.24.8252\",\n      \"10.1200/jco.2012.47.1847\",\n      \"10.1200/jco.2014.59.8912\",\n      \"10.1200/jco.2018.36.15_suppl.tps5099\",\n      \"10.1200/po.18.00134\",\n      \"10.1210/en.2015-1622\",\n      \"10.1210/er.2005-0014\",\n      \"10.1210/er.2006-0050\",\n      \"10.1210/jc.2005-2056\",\n      \"10.1210/jc.2015-1176\",\n      \"10.1212/01.con.0000348880.16694.08\",\n      \"10.1212/wnl.0000000000003179\",\n      \"10.1242/dev.004895\",\n      \"10.1242/dev.00723\",\n      \"10.1242/dev.01009\",\n      \"10.1242/dev.01273\",\n      \"10.1242/dev.02754\",\n      \"10.1242/dev.029447\",\n      \"10.1242/dev.056903\",\n      \"10.1242/dev.126409\",\n      \"10.1242/dev.161430\",\n      \"10.1242/dev.169763\",\n      \"10.1242/dev.170217\",\n      \"10.1242/dev.186296\",\n      \"10.1242/dmm.023762\",\n      \"10.1242/dmm.030148\",\n      \"10.1242/dmm.043307\",\n      \"10.1242/jcs.00060\",\n      \"10.1242/jcs.023820\",\n      \"10.1242/jcs.035550\",\n      \"10.1242/jcs.090944\",\n      \"10.1242/jcs.137703\",\n      \"10.1242/jcs.138537\",\n      \"10.1242/jcs.176750\",\n      \"10.1242/jcs.187849\",\n      \"10.1242/jcs.244657\",\n      \"10.1242/jeb.208215\",\n      \"10.1249/mss.0000000000001074\",\n      \"10.1261/rna.034090.112\",\n      \"10.1261/rna.038919.113\",\n      \"10.1261/rna.057208.116\",\n      \"10.1261/rna.078739.121\",\n      \"10.1261/rna.078963.121\",\n      \"10.1261/rna.079944.124\",\n      \"10.1261/rna.7100104\",\n      \"10.1261/rna.782308\",\n      \"10.12659/msm.940157\",\n      \"10.12681/eadd/51531\",\n      \"10.1271/bbb.100794\",\n      \"10.1271/bbb.66.1\",\n      \"10.1271/bbb.70496\",\n      \"10.1289/ehp.1306560\",\n      \"10.1289/ehp.7339\",\n      \"10.1360/nso/20220067\",\n      \"10.1369/jhc.5c6813.2006\",\n      \"10.1371/journal.pbio.0030283\",\n      \"10.1371/journal.pbio.1002005\",\n      \"10.1371/journal.pbio.2003213\",\n      \"10.1371/journal.pbio.3000877\",\n      \"10.1371/journal.pbio.3001408\",\n      \"10.1371/journal.pbio.3001481\",\n      \"10.1371/journal.pbio.3001838\",\n      \"10.1371/journal.pbio.3001980\",\n      \"10.1371/journal.pbio.3002328\",\n      \"10.1371/journal.pcbi.1002287\",\n      \"10.1371/journal.pcbi.1004379\",\n      \"10.1371/journal.pcbi.1004647\",\n      \"10.1371/journal.pcbi.1004724\",\n      \"10.1371/journal.pcbi.1005499\",\n      \"10.1371/journal.pcbi.1006648\",\n      \"10.1371/journal.pcbi.1007460\",\n      \"10.1371/journal.pcbi.1008194\",\n      \"10.1371/journal.pcbi.1008882\",\n      \"10.1371/journal.pcbi.1009171\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1002030\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1002778\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1004489\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1004593\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1005231\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1006165\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1007164\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1007560\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1007749\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1007805\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1008385\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1008815\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1008964\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1009176\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1010325\",\n      \"10.1371/journal.pntd.0003064\",\n      \"10.1371/journal.pntd.0004234\",\n      \"10.1371/journal.pntd.0008626\",\n      \"10.1371/journal.pone.0000189\",\n      \"10.1371/journal.pone.0000298\",\n      \"10.1371/journal.pone.0003209\",\n      \"10.1371/journal.pone.0007424\",\n      \"10.1371/journal.pone.0008589\",\n      \"10.1371/journal.pone.0008801\",\n      \"10.1371/journal.pone.0008908\",\n      \"10.1371/journal.pone.0011147\",\n      \"10.1371/journal.pone.0011468\",\n      \"10.1371/journal.pone.0011486\",\n      \"10.1371/journal.pone.0012905\",\n      \"10.1371/journal.pone.0012974\",\n      \"10.1371/journal.pone.0017911\",\n      \"10.1371/journal.pone.0018404\",\n      \"10.1371/journal.pone.0019379\",\n      \"10.1371/journal.pone.0019472\",\n      \"10.1371/journal.pone.0021800\",\n      \"10.1371/journal.pone.0023367\",\n      \"10.1371/journal.pone.0023674\",\n      \"10.1371/journal.pone.0025561\",\n      \"10.1371/journal.pone.0027656\",\n      \"10.1371/journal.pone.0033261\",\n      \"10.1371/journal.pone.0035888\",\n      \"10.1371/journal.pone.0037086\",\n      \"10.1371/journal.pone.0037231\",\n      \"10.1371/journal.pone.0041371\",\n      \"10.1371/journal.pone.0045768\",\n      \"10.1371/journal.pone.0046889\",\n      \"10.1371/journal.pone.0047168\",\n      \"10.1371/journal.pone.0049278\",\n      \"10.1371/journal.pone.0050086\",\n      \"10.1371/journal.pone.0050117\",\n      \"10.1371/journal.pone.0050380\",\n      \"10.1371/journal.pone.0051116\",\n      \"10.1371/journal.pone.0053243\",\n      \"10.1371/journal.pone.0055149\",\n      \"10.1371/journal.pone.0055368\",\n      \"10.1371/journal.pone.0060298\",\n      \"10.1371/journal.pone.0064171\",\n      \"10.1371/journal.pone.0065279\",\n      \"10.1371/journal.pone.0066266\",\n      \"10.1371/journal.pone.0069862\",\n      \"10.1371/journal.pone.0070960\",\n      \"10.1371/journal.pone.0075866\",\n      \"10.1371/journal.pone.0078901\",\n      \"10.1371/journal.pone.0082363\",\n      \"10.1371/journal.pone.0084821\",\n      \"10.1371/journal.pone.0085876\",\n      \"10.1371/journal.pone.0092193\",\n      \"10.1371/journal.pone.0096333\",\n      \"10.1371/journal.pone.0096435\",\n      \"10.1371/journal.pone.0101771\",\n      \"10.1371/journal.pone.0102899\",\n      \"10.1371/journal.pone.0110064\",\n      \"10.1371/journal.pone.0110638\",\n      \"10.1371/journal.pone.0111449\",\n      \"10.1371/journal.pone.0113170\",\n      \"10.1371/journal.pone.0114216\",\n      \"10.1371/journal.pone.0116097\",\n      \"10.1371/journal.pone.0121774\",\n      \"10.1371/journal.pone.0125625\",\n      \"10.1371/journal.pone.0129229\",\n      \"10.1371/journal.pone.0129308\",\n      \"10.1371/journal.pone.0130974\",\n      \"10.1371/journal.pone.0133292\",\n      \"10.1371/journal.pone.0133843\",\n      \"10.1371/journal.pone.0134163\",\n      \"10.1371/journal.pone.0142771\",\n      \"10.1371/journal.pone.0144270\",\n      \"10.1371/journal.pone.0155227\",\n      \"10.1371/journal.pone.0157193\",\n      \"10.1371/journal.pone.0159344\",\n      \"10.1371/journal.pone.0163986\",\n      \"10.1371/journal.pone.0164189\",\n      \"10.1371/journal.pone.0165709\",\n      \"10.1371/journal.pone.0170358\",\n      \"10.1371/journal.pone.0177175\",\n      \"10.1371/journal.pone.0178519\",\n      \"10.1371/journal.pone.0187718\",\n      \"10.1371/journal.pone.0190160\",\n      \"10.1371/journal.pone.0191377\",\n      \"10.1371/journal.pone.0193128\",\n      \"10.1371/journal.pone.0196080\",\n      \"10.1371/journal.pone.0197936\",\n      \"10.1371/journal.pone.0198058\",\n      \"10.1371/journal.pone.0207369\",\n      \"10.1371/journal.pone.0208979\",\n      \"10.1371/journal.pone.0211066\",\n      \"10.1371/journal.pone.0211268\",\n      \"10.1371/journal.pone.0211380\",\n      \"10.1371/journal.pone.0211598\",\n      \"10.1371/journal.pone.0220908\",\n      \"10.1371/journal.pone.0226107\",\n      \"10.1371/journal.pone.0227855\",\n      \"10.1371/journal.pone.0228510\",\n      \"10.1371/journal.pone.0237831\",\n      \"10.1371/journal.pone.0247603\",\n      \"10.1371/journal.pone.0248415\",\n      \"10.1371/journal.pone.0250654\",\n      \"10.1371/journal.pone.0255608\",\n      \"10.1371/journal.pone.0256563\",\n      \"10.1371/journal.pone.0272867\",\n      \"10.1371/journal.pone.0272955\",\n      \"10.1371/journal.pone.0289169\",\n      \"10.1371/journal.pone.0291524\",\n      \"10.1371/journal.pone.0297191\",\n      \"10.1371/journal.ppat.1002298\",\n      \"10.1371/journal.ppat.1002357\",\n      \"10.1371/journal.ppat.1003757\",\n      \"10.1371/journal.ppat.1005232\",\n      \"10.1371/journal.ppat.1006739\",\n      \"10.1371/journal.ppat.1008093\",\n      \"10.1371/journal.ppat.1008957\",\n      \"10.1371/journal.ppat.1009448\",\n      \"10.1371/journal.ppat.1011131\",\n      \"10.1371/journal.ppat.1011260\",\n      \"10.1378/chest.09-3006\",\n      \"10.1385/1-59259-584-7:531\",\n      \"10.1387/ijdb.041802ad\",\n      \"10.1387/ijdb.052029sz\",\n      \"10.14232/phd.10660\",\n      \"10.14264/uql.2015.697\",\n      \"10.14336/ad.2020.0619\",\n      \"10.14336/ad.2021.0429\",\n      \"10.14411/eje.2010.019\",\n      \"10.14418/wes01.2.301\",\n      \"10.14499/indonesianjpharm25iss3pp166\",\n      \"10.14710/jitaa.36.4.252-259\",\n      \"10.14710/jitaa.38.3.163-170\",\n      \"10.14710/jitaa.39.2.83-90\",\n      \"10.14710/jitaa.40.3.159-166\",\n      \"10.14710/jitaa.42.2.81-87\",\n      \"10.14740/ijcp525\",\n      \"10.14806/ej.17.1.200\",\n      \"10.14814/phy2.13281\",\n      \"10.1515/biolog-2017-0124\",\n      \"10.1515/cclm-2017-0692\",\n      \"10.1515/cclm-2019-0693\",\n      \"10.1515/hsz-2018-0280\",\n      \"10.1515/jpem.2009.22.7.581\",\n      \"10.1515/med-2019-0067\",\n      \"10.1515/med-2019-0080\",\n      \"10.1515/mr-2022-0046\",\n      \"10.1515/ntrev-2021-0115\",\n      \"10.1517/14656566.2012.692777\",\n      \"10.1517/14712590903379510\",\n      \"10.1517/14712598.7.8.1193\",\n      \"10.1517/14728222.2015.1043269\",\n      \"10.1523/eneuro.0075-14.2015\",\n      \"10.1523/eneuro.0230-16.2016\",\n      \"10.1523/eneuro.0238-22.2022\",\n      \"10.1523/eneuro.0381-18.2018\",\n      \"10.1523/jneurosci.0311-05.2005\",\n      \"10.1523/jneurosci.0413-20.2020\",\n      \"10.1523/jneurosci.0421-09.2009\",\n      \"10.1523/jneurosci.0558-12.2012\",\n      \"10.1523/jneurosci.0849-14.2015\",\n      \"10.1523/jneurosci.10-06-01866.1990\",\n      \"10.1523/jneurosci.1137-14.2014\",\n      \"10.1523/jneurosci.1169-10.2010\",\n      \"10.1523/jneurosci.12-11-04565.1992\",\n      \"10.1523/jneurosci.1360-10.2010\",\n      \"10.1523/jneurosci.1384-17.2017\",\n      \"10.1523/jneurosci.14-04-01963.1994\",\n      \"10.1523/jneurosci.1429-16.2016\",\n      \"10.1523/jneurosci.1444-14.2014\",\n      \"10.1523/jneurosci.17-11-04112.1997\",\n      \"10.1523/jneurosci.17-13-05046.1997\",\n      \"10.1523/jneurosci.1776-10.2010\",\n      \"10.1523/jneurosci.18-01-00237.1998\",\n      \"10.1523/jneurosci.18-15-05777.1998\",\n      \"10.1523/jneurosci.1860-10.2010\",\n      \"10.1523/jneurosci.19-13-05429.1999\",\n      \"10.1523/jneurosci.19-16-07077.1999\",\n      \"10.1523/jneurosci.1983-09.2009\",\n      \"10.1523/jneurosci.2001-12.2013\",\n      \"10.1523/jneurosci.22-03-00629.2002\",\n      \"10.1523/jneurosci.22-08-03033.2002\",\n      \"10.1523/jneurosci.22-15-06639.2002\",\n      \"10.1523/jneurosci.2324-05.2005\",\n      \"10.1523/jneurosci.2516-19.2020\",\n      \"10.1523/jneurosci.2657-13.2013\",\n      \"10.1523/jneurosci.3004-14.2015\",\n      \"10.1523/jneurosci.3302-04.2004\",\n      \"10.1523/jneurosci.3594-17.2018\",\n      \"10.1523/jneurosci.3618-17.2018\",\n      \"10.1523/jneurosci.3631-10.2011\",\n      \"10.1523/jneurosci.3933-06.2006\",\n      \"10.1523/jneurosci.4209-15.2016\",\n      \"10.1523/jneurosci.4363-10.2010\",\n      \"10.1523/jneurosci.4520-04.2005\",\n      \"10.1523/jneurosci.4871-11.2011\",\n      \"10.1523/jneurosci.5567-05.2006\",\n      \"10.1523/jneurosci.5905-10.2011\",\n      \"10.15252/embj.201490350\",\n      \"10.15252/embj.201490791\",\n      \"10.15252/embj.201591245\",\n      \"10.15252/embj.2020105896\",\n      \"10.15252/embr.201642051\",\n      \"10.15252/emmm.201505298\",\n      \"10.15252/emmm.201606924\",\n      \"10.15252/emmm.201707993\",\n      \"10.15252/emmm.201708454\",\n      \"10.15252/emmm.201809091\",\n      \"10.15252/emmm.201810234\",\n      \"10.15252/emmm.201810248\",\n      \"10.15252/msb.20145968\",\n      \"10.15252/msb.20156639\",\n      \"10.15252/msb.20167279\",\n      \"10.15252/msb.20177834\",\n      \"10.15252/msb.20178129\",\n      \"10.15273/pnsis.v47i2.4343\",\n      \"10.1530/ec-19-0085\",\n      \"10.1530/joe-12-0385\",\n      \"10.1530/rep-07-0267\",\n      \"10.1530/rep-12-0153\",\n      \"10.15332/dt.inv.2020.01141\",\n      \"10.15332/dt.inv.2020.01142\",\n      \"10.1534/g3.114.015354\",\n      \"10.1534/g3.117.040824\",\n      \"10.1534/g3.118.200022\",\n      \"10.1534/g3.118.200874\",\n      \"10.1534/genetics.106.070300\",\n      \"10.1534/genetics.109.112516\",\n      \"10.1534/genetics.111.136465\",\n      \"10.1534/genetics.112.140863\",\n      \"10.1534/genetics.113.155093\",\n      \"10.1534/genetics.113.160713\",\n      \"10.1534/genetics.114.164350\",\n      \"10.1534/genetics.115.178897\",\n      \"10.1534/genetics.116.186759\",\n      \"10.1534/genetics.118.301515\",\n      \"10.15354/si.23.re833\",\n      \"10.15354/si.23.re838\",\n      \"10.15446/agron.colomb.v38n2.85082\",\n      \"10.1556/0806.45.2017.054\",\n      \"10.15562/ism.v10i1.346\",\n      \"10.15562/ism.v12i2.1017\",\n      \"10.15578/squalen.v8i1.77\",\n      \"10.15578/squalen.v9i3.107\",\n      \"10.15835/nbha4017369\",\n      \"10.1586/14737140.8.5.683\",\n      \"10.1586/1744666x.2015.987663\",\n      \"10.1586/ers.10.73\",\n      \"10.1590/1806-9282.66.12.1666\",\n      \"10.1593/tlo.12268\",\n      \"10.1614/wt-03-056r\",\n      \"10.1615/critreveukaryotgeneexpr.2013006905\",\n      \"10.1631/jzus.b2100196\",\n      \"10.1634/stemcells.2005-0482\",\n      \"10.1634/stemcells.2007-0205\",\n      \"10.1634/stemcells.2008-0293\",\n      \"10.1673/031.007.2901\",\n      \"10.1673/031.010.10601\",\n      \"10.1677/erc-10-0107\",\n      \"10.17219/acem/130604\",\n      \"10.17221/73/2022-cjgpb\",\n      \"10.17503/agrivita.v42i1.1805\",\n      \"10.17576/jsm-2018-4705-09\",\n      \"10.17576/jsm-2019-4806-04\",\n      \"10.17576/jsm-2019-4808-18\",\n      \"10.17576/jsm-2020-4909-10\",\n      \"10.17576/jsm-2021-5008-16\",\n      \"10.17576/jsm-2022-5107-01\",\n      \"10.17576/jsm-2022-5107-17\",\n      \"10.17576/jsm-2022-5110-22\",\n      \"10.17576/jsm-2023-5206-09\",\n      \"10.17576/mjas-2016-2005-16\",\n      \"10.17760/d20413926\",\n      \"10.17918/00000836\",\n      \"10.17918/00001403\",\n      \"10.18297/etd/3479\",\n      \"10.18297/etd/3789\",\n      \"10.18502/jbe.v7i2.6711\",\n      \"10.18632/aging.100453\",\n      \"10.18632/aging.100738\",\n      \"10.18632/aging.100807\",\n      \"10.18632/aging.101355\",\n      \"10.18632/oncotarget.10117\",\n      \"10.18632/oncotarget.10132\",\n      \"10.18632/oncotarget.10327\",\n      \"10.18632/oncotarget.10338\",\n      \"10.18632/oncotarget.10639\",\n      \"10.18632/oncotarget.11121\",\n      \"10.18632/oncotarget.13517\",\n      \"10.18632/oncotarget.1426\",\n      \"10.18632/oncotarget.14447\",\n      \"10.18632/oncotarget.16978\",\n      \"10.18632/oncotarget.21780\",\n      \"10.18632/oncotarget.25045\",\n      \"10.18632/oncotarget.25600\",\n      \"10.18632/oncotarget.26058\",\n      \"10.18632/oncotarget.2908\",\n      \"10.18632/oncotarget.3798\",\n      \"10.18632/oncotarget.3828\",\n      \"10.18632/oncotarget.525\",\n      \"10.18632/oncotarget.5951\",\n      \"10.18632/oncotarget.6708\",\n      \"10.18869/acadpub.pbr.2.3.13\",\n      \"10.19185/matters.201606000006\",\n      \"10.20517/2394-4722.2019.11\",\n      \"10.20517/cdr.2022.67\",\n      \"10.20517/evcna.2022.43\",\n      \"10.20527/fs.v1i1.1175\",\n      \"10.20884/1.jap.2017.19.2.624\",\n      \"10.20884/1.jap.2020.22.2.48\",\n      \"10.20886/jpkf.2017.1.1.1-8\",\n      \"10.20944/preprints202001.0120.v1\",\n      \"10.20944/preprints202210.0450.v1\",\n      \"10.20944/preprints202304.0790.v1\",\n      \"10.21037/atm-22-2507\",\n      \"10.21037/jtd.2018.11.39\",\n      \"10.21037/tau.2018.06.02\",\n      \"10.21082/jpptp.v2n3.2018.p199-204\",\n      \"10.21161/mjm.52713\",\n      \"10.21203/rs.2.10988/v1\",\n      \"10.21203/rs.2.11204/v1\",\n      \"10.21203/rs.2.21769/v1\",\n      \"10.21203/rs.3.rs-1070274/v1\",\n      \"10.21203/rs.3.rs-130881/v1\",\n      \"10.21203/rs.3.rs-1347118/v1\",\n      \"10.21203/rs.3.rs-1352877/v1\",\n      \"10.21203/rs.3.rs-135639/v1\",\n      \"10.21203/rs.3.rs-162289/v1\",\n      \"10.21203/rs.3.rs-2131027/v1\",\n      \"10.21203/rs.3.rs-217476/v1\",\n      \"10.21203/rs.3.rs-23953/v1\",\n      \"10.21203/rs.3.rs-24960/v1\",\n      \"10.21203/rs.3.rs-2836590/v1\",\n      \"10.21203/rs.3.rs-2879043/v1\",\n      \"10.21203/rs.3.rs-3210240/v1\",\n      \"10.21203/rs.3.rs-3253785/v1\",\n      \"10.21203/rs.3.rs-354057/v1\",\n      \"10.21203/rs.3.rs-354057/v2\",\n      \"10.21203/rs.3.rs-3879966/v1\",\n      \"10.21203/rs.3.rs-398360/v1\",\n      \"10.21203/rs.3.rs-556961/v1\",\n      \"10.21203/rs.3.rs-57831/v1\",\n      \"10.21203/rs.3.rs-858195/v1\",\n      \"10.21203/rs.3.rs-977764/v1\",\n      \"10.21203/rs.3.rs-99482/v1\",\n      \"10.2131/jts.37.1191\",\n      \"10.21315/tlsr2018.29.1.2\",\n      \"10.2139/ssrn.3232155\",\n      \"10.2139/ssrn.3335002\",\n      \"10.21417/b7305d\",\n      \"10.2142/biophysico.16.0_80\",\n      \"10.2147/btt.s326422\",\n      \"10.2147/ccid.s50046\",\n      \"10.2147/ceg.s70906\",\n      \"10.2147/cmar.s182854\",\n      \"10.2147/ott.s166412\",\n      \"10.2147/ott.s199601\",\n      \"10.2147/ott.s263980\",\n      \"10.21608/ejchem.2019.14090.1869\",\n      \"10.21608/ejchem.2023.150355.6511\",\n      \"10.21608/ejh.2021.80788.1505\",\n      \"10.21608/jssae.2018.36477\",\n      \"10.2165/00023210-200721010-00001\",\n      \"10.2166/ws.2021.179\",\n      \"10.2174/0929866511307010078\",\n      \"10.2174/0929866523666160901153553\",\n      \"10.2174/13816128113199990463\",\n      \"10.2174/138920212799860706\",\n      \"10.2174/156652407780831629\",\n      \"10.2174/156720506777632817\",\n      \"10.2174/156800908784533490\",\n      \"10.2174/1570159x14666160928151546\",\n      \"10.2174/1570159x22666231017141636\",\n      \"10.2174/157488806776956887\",\n      \"10.2174/187152011795347513\",\n      \"10.2174/187152707780619326\",\n      \"10.2174/187152711794488601\",\n      \"10.2174/1871527315666161223130409\",\n      \"10.21769/bioprotoc.3967\",\n      \"10.21769/bioprotoc.4022\",\n      \"10.2183/pjab.93.024\",\n      \"10.21873/anticanres.11774\",\n      \"10.21873/anticanres.12963\",\n      \"10.2196/44237\",\n      \"10.2210/pdb6ich/pdb\",\n      \"10.2210/pdb6sce/pdb\",\n      \"10.2217/epi-2019-0110\",\n      \"10.2217/fmb-2018-0278\",\n      \"10.2217/fmb.14.87\",\n      \"10.2217/fon-2020-0095\",\n      \"10.2217/fon-2020-0384\",\n      \"10.2217/fon.12.95\",\n      \"10.2217/nnm-2018-0522\",\n      \"10.2217/nnm.12.126\",\n      \"10.2217/pgs.12.125\",\n      \"10.2217/pgs.14.102\",\n      \"10.22215/etd/2017-12137\",\n      \"10.22302/iribb.jur.mp.v76i1.94\",\n      \"10.22302/iribb.jur.mp.v87i2.341\",\n      \"10.22435/hsji.v12i2.2442\",\n      \"10.22541/au.167586304.40712731\",\n      \"10.2298/gensr2003127j\",\n      \"10.2298/gensr2003925m\",\n      \"10.2307/2684761\",\n      \"10.2307/j.ctv1q26k7w.5\",\n      \"10.2337/db09-1253\",\n      \"10.2337/db13-1609\",\n      \"10.2337/db14-1504\",\n      \"10.2337/db14-1708\",\n      \"10.2337/db17-0237\",\n      \"10.2337/db20-0162\",\n      \"10.24124/2017/1386\",\n      \"10.24190/issn2564-615x/2017/01.02\",\n      \"10.24272/j.issn.2095-8137.2021.469\",\n      \"10.2478/s11756-013-0162-x\",\n      \"10.2478/v10134-010-0027-6\",\n      \"10.25080/majora-92bf1922-00a\",\n      \"10.25148/etd.fi13101576\",\n      \"10.25148/etd.fidc009672\",\n      \"10.2528/pier07092503\",\n      \"10.26434/chemrxiv-2022-nskrq\",\n      \"10.26481/dis.20200305ev\",\n      \"10.26508/lsa.202000743\",\n      \"10.26508/lsa.202000955\",\n      \"10.26508/lsa.202201429\",\n      \"10.26508/lsa.202201735\",\n      \"10.2741/3053\",\n      \"10.2967/jnumed.113.128108\",\n      \"10.2967/jnumed.116.187021\",\n      \"10.2991/978-94-6463-116-6_51\",\n      \"10.30595/pharmacy.v19i2.13611\",\n      \"10.3103/s0095452718040102\",\n      \"10.31083/j.fbl2707207\",\n      \"10.31083/j.jin2205108\",\n      \"10.3109/00207454.2011.642037\",\n      \"10.3109/01677063.2014.922558\",\n      \"10.3109/03009734.2012.665097\",\n      \"10.3109/03009734.2014.970304\",\n      \"10.3109/08923970903292663\",\n      \"10.3109/1040841x.2012.702098\",\n      \"10.3109/10409238.2011.632763\",\n      \"10.3109/10715762.2011.572969\",\n      \"10.3109/13651500903375511\",\n      \"10.3109/17435390.2010.541293\",\n      \"10.31362/patd.1218005\",\n      \"10.31479/jtek.v10i2.226\",\n      \"10.31742/ijgpb.80.4.12\",\n      \"10.3201/eid2010.141110\",\n      \"10.3201/eid2802.211661\",\n      \"10.3233/adr-170049\",\n      \"10.3233/cbm-2012-0247\",\n      \"10.3233/jad-130998\",\n      \"10.3233/jad-143120\",\n      \"10.3233/jad-160726\",\n      \"10.3233/jad-161088\",\n      \"10.3233/jad-170775\",\n      \"10.3233/jad-2001-3117\",\n      \"10.3233/jad-2011-0050\",\n      \"10.3233/jad-2012-120982\",\n      \"10.3233/jhd-170265\",\n      \"10.3233/jnd-170229\",\n      \"10.3233/jpd-201965\",\n      \"10.32421/juri.v27i2.649\",\n      \"10.32657/10356/65350\",\n      \"10.3322/caac.21492\",\n      \"10.3324/haematol.2011.043265\",\n      \"10.3324/haematol.2015.130179\",\n      \"10.3354/meps308271\",\n      \"10.3382/ps.2013-03306\",\n      \"10.3389/falgy.2023.1147513\",\n      \"10.3389/fbioe.2016.00037\",\n      \"10.3389/fbioe.2019.00400\",\n      \"10.3389/fbioe.2020.609653\",\n      \"10.3389/fbioe.2021.775309\",\n      \"10.3389/fbioe.2022.942440\",\n      \"10.3389/fbioe.2023.1149943\",\n      \"10.3389/fcell.2016.00071\",\n      \"10.3389/fcell.2018.00131\",\n      \"10.3389/fcell.2020.00220\",\n      \"10.3389/fcell.2020.556532\",\n      \"10.3389/fcell.2020.593283\",\n      \"10.3389/fcell.2020.594372\",\n      \"10.3389/fcell.2021.612645\",\n      \"10.3389/fcell.2021.624025\",\n      \"10.3389/fcell.2021.645593\",\n      \"10.3389/fcell.2021.649538\",\n      \"10.3389/fcell.2021.715027\",\n      \"10.3389/fcell.2021.720490\",\n      \"10.3389/fcell.2021.720798\",\n      \"10.3389/fcell.2021.733270\",\n      \"10.3389/fcell.2021.735001\",\n      \"10.3389/fcell.2021.739358\",\n      \"10.3389/fcell.2021.761709\",\n      \"10.3389/fcell.2021.775102\",\n      \"10.3389/fcell.2021.803252\",\n      \"10.3389/fcell.2022.796066\",\n      \"10.3389/fcell.2022.803061\",\n      \"10.3389/fcell.2022.840831\",\n      \"10.3389/fcell.2022.852239\",\n      \"10.3389/fcell.2023.1207960\",\n      \"10.3389/fcell.2024.1397807\",\n      \"10.3389/fchem.2019.00650\",\n      \"10.3389/fchem.2021.781213\",\n      \"10.3389/fchem.2022.1012443\",\n      \"10.3389/fcimb.2019.00138\",\n      \"10.3389/fcimb.2021.595575\",\n      \"10.3389/fcimb.2021.646688\",\n      \"10.3389/fcimb.2021.802613\",\n      \"10.3389/feduc.2024.1379515\",\n      \"10.3389/fendo.2019.00051\",\n      \"10.3389/fendo.2019.00492\",\n      \"10.3389/fendo.2021.735019\",\n      \"10.3389/fgeed.2020.617910\",\n      \"10.3389/fgeed.2022.825236\",\n      \"10.3389/fgeed.2022.932434\",\n      \"10.3389/fgene.2016.00152\",\n      \"10.3389/fgene.2017.00019\",\n      \"10.3389/fgene.2018.00691\",\n      \"10.3389/fgene.2019.00031\",\n      \"10.3389/fgene.2019.00551\",\n      \"10.3389/fgene.2020.00585\",\n      \"10.3389/fgene.2020.00872\",\n      \"10.3389/fgene.2020.00958\",\n      \"10.3389/fgene.2020.587829\",\n      \"10.3389/fgene.2020.589413\",\n      \"10.3389/fgene.2021.639642\",\n      \"10.3389/fgene.2021.645863\",\n      \"10.3389/fgene.2022.1037091\",\n      \"10.3389/fgene.2022.1085391\",\n      \"10.3389/fgene.2022.845474\",\n      \"10.3389/fgene.2022.861241\",\n      \"10.3389/fgene.2022.876987\",\n      \"10.3389/fgene.2022.962449\",\n      \"10.3389/fgene.2023.1017388\",\n      \"10.3389/fgene.2023.1087267\",\n      \"10.3389/fimmu.2011.00054\",\n      \"10.3389/fimmu.2013.00491\",\n      \"10.3389/fimmu.2014.00203\",\n      \"10.3389/fimmu.2014.00607\",\n      \"10.3389/fimmu.2015.00091\",\n      \"10.3389/fimmu.2015.00243\",\n      \"10.3389/fimmu.2016.00655\",\n      \"10.3389/fimmu.2017.01179\",\n      \"10.3389/fimmu.2017.01427\",\n      \"10.3389/fimmu.2018.01674\",\n      \"10.3389/fimmu.2018.01718\",\n      \"10.3389/fimmu.2018.02481\",\n      \"10.3389/fimmu.2018.02593\",\n      \"10.3389/fimmu.2018.02716\",\n      \"10.3389/fimmu.2018.02759\",\n      \"10.3389/fimmu.2018.02788\",\n      \"10.3389/fimmu.2018.02898\",\n      \"10.3389/fimmu.2018.03059\",\n      \"10.3389/fimmu.2019.00128\",\n      \"10.3389/fimmu.2019.00456\",\n      \"10.3389/fimmu.2019.00766\",\n      \"10.3389/fimmu.2019.01084\",\n      \"10.3389/fimmu.2019.01643\",\n      \"10.3389/fimmu.2019.01719\",\n      \"10.3389/fimmu.2019.01951\",\n      \"10.3389/fimmu.2019.02293\",\n      \"10.3389/fimmu.2019.02388\",\n      \"10.3389/fimmu.2020.00305\",\n      \"10.3389/fimmu.2020.00827\",\n      \"10.3389/fimmu.2020.00952\",\n      \"10.3389/fimmu.2020.00990\",\n      \"10.3389/fimmu.2020.01416\",\n      \"10.3389/fimmu.2020.02054\",\n      \"10.3389/fimmu.2020.559342\",\n      \"10.3389/fimmu.2020.566892\",\n      \"10.3389/fimmu.2020.580237\",\n      \"10.3389/fimmu.2020.580250\",\n      \"10.3389/fimmu.2020.580378\",\n      \"10.3389/fimmu.2020.622509\",\n      \"10.3389/fimmu.2021.662164\",\n      \"10.3389/fimmu.2021.674048\",\n      \"10.3389/fimmu.2021.676932\",\n      \"10.3389/fimmu.2021.682397\",\n      \"10.3389/fimmu.2021.691039\",\n      \"10.3389/fimmu.2021.702726\",\n      \"10.3389/fimmu.2021.710608\",\n      \"10.3389/fimmu.2021.738915\",\n      \"10.3389/fimmu.2021.778885\",\n      \"10.3389/fimmu.2021.783725\",\n      \"10.3389/fimmu.2021.790201\",\n      \"10.3389/fimmu.2022.1006897\",\n      \"10.3389/fimmu.2022.1008072\",\n      \"10.3389/fimmu.2022.1008751\",\n      \"10.3389/fimmu.2022.1009634\",\n      \"10.3389/fimmu.2022.1031924\",\n      \"10.3389/fimmu.2022.796481\",\n      \"10.3389/fimmu.2022.812774\",\n      \"10.3389/fimmu.2022.833531\",\n      \"10.3389/fimmu.2022.839362\",\n      \"10.3389/fimmu.2022.861251\",\n      \"10.3389/fimmu.2022.861670\",\n      \"10.3389/fimmu.2022.862757\",\n      \"10.3389/fimmu.2022.873116\",\n      \"10.3389/fimmu.2022.886431\",\n      \"10.3389/fimmu.2022.887048\",\n      \"10.3389/fimmu.2022.907022\",\n      \"10.3389/fimmu.2022.915094\",\n      \"10.3389/fimmu.2022.934221\",\n      \"10.3389/fimmu.2023.1045024\",\n      \"10.3389/fimmu.2023.1086102\",\n      \"10.3389/fimmu.2023.1110593\",\n      \"10.3389/fimmu.2023.1111960\",\n      \"10.3389/fimmu.2023.1120434\",\n      \"10.3389/fimmu.2023.1143980\",\n      \"10.3389/fimmu.2023.1281744\",\n      \"10.3389/fimmu.2023.1311658\",\n      \"10.3389/fimmu.2024.1353570\",\n      \"10.3389/fimmu.2024.1407992\",\n      \"10.3389/fmed.2015.00084\",\n      \"10.3389/fmed.2021.640020\",\n      \"10.3389/fmed.2022.924267\",\n      \"10.3389/fmicb.2015.00439\",\n      \"10.3389/fmicb.2016.00901\",\n      \"10.3389/fmicb.2016.01712\",\n      \"10.3389/fmicb.2018.02605\",\n      \"10.3389/fmicb.2019.02511\",\n      \"10.3389/fmicb.2020.01583\",\n      \"10.3389/fmicb.2020.02038\",\n      \"10.3389/fmicb.2020.567317\",\n      \"10.3389/fmicb.2020.591287\",\n      \"10.3389/fmicb.2020.619618\",\n      \"10.3389/fmicb.2021.631621\",\n      \"10.3389/fmicb.2021.635227\",\n      \"10.3389/fmicb.2021.642484\",\n      \"10.3389/fmicb.2021.744164\",\n      \"10.3389/fmicb.2022.798906\",\n      \"10.3389/fmicb.2022.821196\",\n      \"10.3389/fmicb.2022.849080\",\n      \"10.3389/fmicb.2023.1211793\",\n      \"10.3389/fmicb.2023.1225513\",\n      \"10.3389/fmolb.2020.00080\",\n      \"10.3389/fmolb.2020.579874\",\n      \"10.3389/fmolb.2021.685757\",\n      \"10.3389/fmolb.2022.1007720\",\n      \"10.3389/fmolb.2023.1133123\",\n      \"10.3389/fnagi.2010.00008\",\n      \"10.3389/fnagi.2016.00012\",\n      \"10.3389/fnagi.2016.00163\",\n      \"10.3389/fnagi.2021.713726\",\n      \"10.3389/fnagi.2022.1017299\",\n      \"10.3389/fnagi.2022.890509\",\n      \"10.3389/fnagi.2024.1403142\",\n      \"10.3389/fnbeh.2022.989011\",\n      \"10.3389/fncel.2012.00070\",\n      \"10.3389/fncel.2014.00129\",\n      \"10.3389/fncel.2015.00249\",\n      \"10.3389/fncel.2016.00215\",\n      \"10.3389/fncel.2018.00224\",\n      \"10.3389/fncel.2018.00239\",\n      \"10.3389/fncel.2019.00574\",\n      \"10.3389/fncel.2020.00072\",\n      \"10.3389/fncel.2021.617036\",\n      \"10.3389/fncel.2021.618393\",\n      \"10.3389/fncel.2021.626128\",\n      \"10.3389/fncel.2021.631548\",\n      \"10.3389/fncel.2021.686722\",\n      \"10.3389/fncel.2021.707861\",\n      \"10.3389/fncel.2021.720807\",\n      \"10.3389/fncel.2021.748849\",\n      \"10.3389/fncel.2022.1054270\",\n      \"10.3389/fncel.2022.826608\",\n      \"10.3389/fncel.2022.949340\",\n      \"10.3389/fncel.2023.1259380\",\n      \"10.3389/fneur.2015.00257\",\n      \"10.3389/fneur.2019.00790\",\n      \"10.3389/fneur.2020.00638\",\n      \"10.3389/fneur.2021.629414\",\n      \"10.3389/fneur.2021.633207\",\n      \"10.3389/fneur.2022.805786\",\n      \"10.3389/fninf.2023.1265079\",\n      \"10.3389/fnins.2011.00080\",\n      \"10.3389/fnins.2012.00010\",\n      \"10.3389/fnins.2015.00059\",\n      \"10.3389/fnins.2015.00407\",\n      \"10.3389/fnins.2016.00052\",\n      \"10.3389/fnins.2021.640113\",\n      \"10.3389/fnins.2022.852729\",\n      \"10.3389/fnins.2022.909762\",\n      \"10.3389/fnins.2023.1164251\",\n      \"10.3389/fnint.2017.00028\",\n      \"10.3389/fnmol.2013.00014\",\n      \"10.3389/fnmol.2017.00153\",\n      \"10.3389/fnmol.2017.00421\",\n      \"10.3389/fnmol.2018.00145\",\n      \"10.3389/fnmol.2019.00113\",\n      \"10.3389/fnmol.2019.00140\",\n      \"10.3389/fnmol.2020.00148\",\n      \"10.3389/fnsyn.2020.00010\",\n      \"10.3389/fnut.2016.00010\",\n      \"10.3389/fonc.2012.00046\",\n      \"10.3389/fonc.2013.00063\",\n      \"10.3389/fonc.2013.00251\",\n      \"10.3389/fonc.2015.00063\",\n      \"10.3389/fonc.2018.00431\",\n      \"10.3389/fonc.2019.01448\",\n      \"10.3389/fonc.2020.00380\",\n      \"10.3389/fonc.2020.570736\",\n      \"10.3389/fonc.2021.622752\",\n      \"10.3389/fonc.2021.711402\",\n      \"10.3389/fonc.2021.805571\",\n      \"10.3389/fonc.2022.1022688\",\n      \"10.3389/fonc.2022.800499\",\n      \"10.3389/fonc.2022.832765\",\n      \"10.3389/fonc.2022.906415\",\n      \"10.3389/fonc.2022.960317\",\n      \"10.3389/fphar.2018.00394\",\n      \"10.3389/fphar.2018.00399\",\n      \"10.3389/fphar.2019.01008\",\n      \"10.3389/fphar.2020.00343\",\n      \"10.3389/fphar.2020.01309\",\n      \"10.3389/fphar.2020.553690\",\n      \"10.3389/fphar.2021.808797\",\n      \"10.3389/fphar.2022.835979\",\n      \"10.3389/fphar.2022.848263\",\n      \"10.3389/fphar.2022.906038\",\n      \"10.3389/fphar.2022.926507\",\n      \"10.3389/fphar.2022.989169\",\n      \"10.3389/fphar.2023.1178190\",\n      \"10.3389/fphar.2023.1304194\",\n      \"10.3389/fphar.2024.1364135\",\n      \"10.3389/fphys.2017.00294\",\n      \"10.3389/fphys.2018.01742\",\n      \"10.3389/fphys.2019.00930\",\n      \"10.3389/fphys.2019.01526\",\n      \"10.3389/fphys.2023.1076533\",\n      \"10.3389/fpls.2011.00089\",\n      \"10.3389/fpls.2012.00009\",\n      \"10.3389/fpls.2017.00177\",\n      \"10.3389/fpls.2017.00416\",\n      \"10.3389/fpls.2017.00661\",\n      \"10.3389/fpls.2017.01441\",\n      \"10.3389/fpls.2017.01815\",\n      \"10.3389/fpls.2018.01812\",\n      \"10.3389/fpls.2019.00295\",\n      \"10.3389/fpls.2019.00495\",\n      \"10.3389/fpls.2019.00612\",\n      \"10.3389/fpls.2020.573299\",\n      \"10.3389/fpls.2020.576078\",\n      \"10.3389/fpls.2021.642934\",\n      \"10.3389/fpls.2021.729261\",\n      \"10.3389/fpls.2022.844292\",\n      \"10.3389/fpls.2022.858829\",\n      \"10.3389/fpls.2022.869870\",\n      \"10.3389/fpls.2022.910228\",\n      \"10.3389/fpls.2022.921970\",\n      \"10.3389/fpls.2022.962364\",\n      \"10.3389/fpsyt.2014.00069\",\n      \"10.3389/fpubh.2020.00011\",\n      \"10.3389/fvets.2024.1325072\",\n      \"10.3390/agronomy10091231\",\n      \"10.3390/agronomy11071359\",\n      \"10.3390/agronomy12030564\",\n      \"10.3390/ani13111763\",\n      \"10.3390/antib12030055\",\n      \"10.3390/antiox11081592\",\n      \"10.3390/antiox9090791\",\n      \"10.3390/antiox9101020\",\n      \"10.3390/antiox9111156\",\n      \"10.3390/biology11030411\",\n      \"10.3390/biology12060832\",\n      \"10.3390/biology13040241\",\n      \"10.3390/biology13050307\",\n      \"10.3390/biology8020027\",\n      \"10.3390/biom10010161\",\n      \"10.3390/biom10111523\",\n      \"10.3390/biom11020150\",\n      \"10.3390/biom11020336\",\n      \"10.3390/biom11081071\",\n      \"10.3390/biom11081232\",\n      \"10.3390/biom11101429\",\n      \"10.3390/biom11121852\",\n      \"10.3390/biom13020322\",\n      \"10.3390/biom13101443\",\n      \"10.3390/biom14020211\",\n      \"10.3390/biom9050190\",\n      \"10.3390/biomedicines10051002\",\n      \"10.3390/biomedicines10071689\",\n      \"10.3390/biomedicines10071710\",\n      \"10.3390/biomedicines10081769\",\n      \"10.3390/biomedicines11051325\",\n      \"10.3390/biomedicines11092410\",\n      \"10.3390/biomedicines9030234\",\n      \"10.3390/biomedicines9091162\",\n      \"10.3390/brainsci10120909\",\n      \"10.3390/brainsci12030367\",\n      \"10.3390/cancers11010111\",\n      \"10.3390/cancers11060780\",\n      \"10.3390/cancers11091266\",\n      \"10.3390/cancers11101420\",\n      \"10.3390/cancers11101603\",\n      \"10.3390/cancers12010051\",\n      \"10.3390/cancers12020287\",\n      \"10.3390/cancers12030590\",\n      \"10.3390/cancers12041036\",\n      \"10.3390/cancers12041049\",\n      \"10.3390/cancers12051253\",\n      \"10.3390/cancers12061393\",\n      \"10.3390/cancers12061581\",\n      \"10.3390/cancers12071765\",\n      \"10.3390/cancers12082058\",\n      \"10.3390/cancers12092651\",\n      \"10.3390/cancers12092718\",\n      \"10.3390/cancers12102991\",\n      \"10.3390/cancers13030440\",\n      \"10.3390/cancers13030495\",\n      \"10.3390/cancers13051145\",\n      \"10.3390/cancers13051172\",\n      \"10.3390/cancers13061351\",\n      \"10.3390/cancers13071488\",\n      \"10.3390/cancers13071591\",\n      \"10.3390/cancers13092019\",\n      \"10.3390/cancers13092073\",\n      \"10.3390/cancers13122872\",\n      \"10.3390/cancers13133136\",\n      \"10.3390/cancers13133281\",\n      \"10.3390/cancers13143526\",\n      \"10.3390/cancers13184661\",\n      \"10.3390/cancers13194896\",\n      \"10.3390/cancers13246206\",\n      \"10.3390/cancers14020440\",\n      \"10.3390/cancers14030645\",\n      \"10.3390/cancers14040878\",\n      \"10.3390/cancers14051297\",\n      \"10.3390/cancers14082024\",\n      \"10.3390/cancers14184394\",\n      \"10.3390/cancers14215404\",\n      \"10.3390/cancers15030736\",\n      \"10.3390/cancers15041001\",\n      \"10.3390/cancers15072084\",\n      \"10.3390/cancers15184555\",\n      \"10.3390/cancers15205042\",\n      \"10.3390/cancers16020457\",\n      \"10.3390/cancers9120162\",\n      \"10.3390/cells10040907\",\n      \"10.3390/cells10051191\",\n      \"10.3390/cells10061420\",\n      \"10.3390/cells10082079\",\n      \"10.3390/cells10113239\",\n      \"10.3390/cells10123278\",\n      \"10.3390/cells10123290\",\n      \"10.3390/cells10123587\",\n      \"10.3390/cells11010142\",\n      \"10.3390/cells11030346\",\n      \"10.3390/cells11030403\",\n      \"10.3390/cells11091526\",\n      \"10.3390/cells11121925\",\n      \"10.3390/cells11132090\",\n      \"10.3390/cells11152345\",\n      \"10.3390/cells11152408\",\n      \"10.3390/cells11213359\",\n      \"10.3390/cells11213383\",\n      \"10.3390/cells12050805\",\n      \"10.3390/cells12081165\",\n      \"10.3390/cells12081187\",\n      \"10.3390/cells12242827\",\n      \"10.3390/cells13010091\",\n      \"10.3390/cells13020131\",\n      \"10.3390/cells13050436\",\n      \"10.3390/cells13110903\",\n      \"10.3390/cells7050041\",\n      \"10.3390/cells8101164\",\n      \"10.3390/cells8121591\",\n      \"10.3390/cells9020273\",\n      \"10.3390/cells9071608\",\n      \"10.3390/cells9081775\",\n      \"10.3390/cells9091990\",\n      \"10.3390/cells9112405\",\n      \"10.3390/cells9112435\",\n      \"10.3390/cells9122654\",\n      \"10.3390/cimb45050252\",\n      \"10.3390/cimb46060346\",\n      \"10.3390/clockssleep5010012\",\n      \"10.3390/curroncol29040234\",\n      \"10.3390/diagnostics14070713\",\n      \"10.3390/epigenomes2010001\",\n      \"10.3390/foods12020337\",\n      \"10.3390/genes10100826\",\n      \"10.3390/genes11040466\",\n      \"10.3390/genes12010019\",\n      \"10.3390/genes12060797\",\n      \"10.3390/genes13020205\",\n      \"10.3390/genes14010129\",\n      \"10.3390/genes14010157\",\n      \"10.3390/genes4010065\",\n      \"10.3390/genes8020048\",\n      \"10.3390/genes8120399\",\n      \"10.3390/ijms13078293\",\n      \"10.3390/ijms14034684\",\n      \"10.3390/ijms15022991\",\n      \"10.3390/ijms150915791\",\n      \"10.3390/ijms16023970\",\n      \"10.3390/ijms16024095\",\n      \"10.3390/ijms160818054\",\n      \"10.3390/ijms18061146\",\n      \"10.3390/ijms18112431\",\n      \"10.3390/ijms19051418\",\n      \"10.3390/ijms19082435\",\n      \"10.3390/ijms19124072\",\n      \"10.3390/ijms19124129\",\n      \"10.3390/ijms20010074\",\n      \"10.3390/ijms20010096\",\n      \"10.3390/ijms20082024\",\n      \"10.3390/ijms20102469\",\n      \"10.3390/ijms21020602\",\n      \"10.3390/ijms21093283\",\n      \"10.3390/ijms21124242\",\n      \"10.3390/ijms21124449\",\n      \"10.3390/ijms21155186\",\n      \"10.3390/ijms21155494\",\n      \"10.3390/ijms21165707\",\n      \"10.3390/ijms21175960\",\n      \"10.3390/ijms21186461\",\n      \"10.3390/ijms21207777\",\n      \"10.3390/ijms21249604\",\n      \"10.3390/ijms22020843\",\n      \"10.3390/ijms22073490\",\n      \"10.3390/ijms22116167\",\n      \"10.3390/ijms22137012\",\n      \"10.3390/ijms22168423\",\n      \"10.3390/ijms22168494\",\n      \"10.3390/ijms22168525\",\n      \"10.3390/ijms22168597\",\n      \"10.3390/ijms22179550\",\n      \"10.3390/ijms221910355\",\n      \"10.3390/ijms221910701\",\n      \"10.3390/ijms222010984\",\n      \"10.3390/ijms222111544\",\n      \"10.3390/ijms222312692\",\n      \"10.3390/ijms222312928\",\n      \"10.3390/ijms23010456\",\n      \"10.3390/ijms23031454\",\n      \"10.3390/ijms23031537\",\n      \"10.3390/ijms23105543\",\n      \"10.3390/ijms23105690\",\n      \"10.3390/ijms23105837\",\n      \"10.3390/ijms23115938\",\n      \"10.3390/ijms23115992\",\n      \"10.3390/ijms23137124\",\n      \"10.3390/ijms231810906\",\n      \"10.3390/ijms231911261\",\n      \"10.3390/ijms232113009\",\n      \"10.3390/ijms232415804\",\n      \"10.3390/ijms232416148\",\n      \"10.3390/ijms24021708\",\n      \"10.3390/ijms24054524\",\n      \"10.3390/ijms24055010\",\n      \"10.3390/ijms24065073\",\n      \"10.3390/ijms24087262\",\n      \"10.3390/ijms24108967\",\n      \"10.3390/ijms24119214\",\n      \"10.3390/ijms24129986\",\n      \"10.3390/ijms25010452\",\n      \"10.3390/ijms25010547\",\n      \"10.3390/ijms25052456\",\n      \"10.3390/ijms25073642\",\n      \"10.3390/ijms25084422\",\n      \"10.3390/ijms25094929\",\n      \"10.3390/ijms25126626\",\n      \"10.3390/ijms25126667\",\n      \"10.3390/immuno1040035\",\n      \"10.3390/infrastructures5080066\",\n      \"10.3390/jcm11010113\",\n      \"10.3390/jcm8081262\",\n      \"10.3390/jof7060414\",\n      \"10.3390/jpm11121291\",\n      \"10.3390/life11020076\",\n      \"10.3390/life12020229\",\n      \"10.3390/life12071081\",\n      \"10.3390/m1138\",\n      \"10.3390/ma13204495\",\n      \"10.3390/medicina57030267\",\n      \"10.3390/medicines6030082\",\n      \"10.3390/microorganisms10040698\",\n      \"10.3390/microorganisms10101901\",\n      \"10.3390/microorganisms12010230\",\n      \"10.3390/molecules19068011\",\n      \"10.3390/molecules21070862\",\n      \"10.3390/molecules25020368\",\n      \"10.3390/molecules25040795\",\n      \"10.3390/molecules25082000\",\n      \"10.3390/molecules25184036\",\n      \"10.3390/molecules26196034\",\n      \"10.3390/molecules26237198\",\n      \"10.3390/molecules27103194\",\n      \"10.3390/molecules28062556\",\n      \"10.3390/molecules28176328\",\n      \"10.3390/molecules29051066\",\n      \"10.3390/nano10091697\",\n      \"10.3390/nano11020289\",\n      \"10.3390/nano13030574\",\n      \"10.3390/ncrna7040079\",\n      \"10.3390/neuroglia1010011\",\n      \"10.3390/neurolint15030049\",\n      \"10.3390/nu11010195\",\n      \"10.3390/nu11040879\",\n      \"10.3390/nu13020686\",\n      \"10.3390/nu15040859\",\n      \"10.3390/nu15143106\",\n      \"10.3390/nu16131993\",\n      \"10.3390/pathogens13010060\",\n      \"10.3390/pathogens9121006\",\n      \"10.3390/ph13080196\",\n      \"10.3390/ph14080769\",\n      \"10.3390/ph15010007\",\n      \"10.3390/ph16091232\",\n      \"10.3390/ph16101384\",\n      \"10.3390/ph16111548\",\n      \"10.3390/pharmaceutics10040190\",\n      \"10.3390/pharmaceutics12070663\",\n      \"10.3390/pharmaceutics13050596\",\n      \"10.3390/pharmaceutics13081295\",\n      \"10.3390/pharmaceutics14112377\",\n      \"10.3390/plants10020242\",\n      \"10.3390/plants10102174\",\n      \"10.3390/plants11010129\",\n      \"10.3390/plants11091236\",\n      \"10.3390/plants11111435\",\n      \"10.3390/plants11182383\",\n      \"10.3390/polym12020389\",\n      \"10.3390/pr9050865\",\n      \"10.3390/toxins13080554\",\n      \"10.3390/toxins5020336\",\n      \"10.3390/v12101092\",\n      \"10.3390/v13010141\",\n      \"10.3390/v14010046\",\n      \"10.3390/v14030602\",\n      \"10.3390/v14051020\",\n      \"10.3390/v15122284\",\n      \"10.3390/v8110320\",\n      \"10.3390/vaccines10122049\",\n      \"10.3390/vaccines4030028\",\n      \"10.33915/etd.8113\",\n      \"10.3410/f.13356968.793502442\",\n      \"10.34172/ijhpm.2022.6578\",\n      \"10.35814/jifi.v17i1.560\",\n      \"10.36253/caryologia-1444\",\n      \"10.37111/braspenj.diretrizneuro2022\",\n      \"10.3727/096368910x494885\",\n      \"10.3727/096368912x662408\",\n      \"10.37478/agr.v16i2.2666\",\n      \"10.3748/wjg.v22.i23.5301\",\n      \"10.3748/wjg.v24.i34.3834\",\n      \"10.3748/wjg.v24.i42.4738\",\n      \"10.3748/wjg.v8.i3.426\",\n      \"10.37763/wr.1336-4561/66.5.762776\",\n      \"10.3791/52139\",\n      \"10.3791/52643-v\",\n      \"10.3855/jidc.6474\",\n      \"10.3892/br.2014.401\",\n      \"10.3892/ijo.20.1.137\",\n      \"10.3892/ijo.2011.1128\",\n      \"10.3892/ijo.2011.1132\",\n      \"10.3892/ijo.2015.3041\",\n      \"10.3892/ijo.2015.3288\",\n      \"10.3892/ijo.2016.3371\",\n      \"10.3892/ijo.2016.3408\",\n      \"10.3892/ijo.2019.4893\",\n      \"10.3892/ijo.2023.5489\",\n      \"10.3892/ijo.2023.5534\",\n      \"10.3892/mmr.2016.4868\",\n      \"10.3892/mmr.2016.4948\",\n      \"10.3892/mmr.2021.12268\",\n      \"10.3892/ol.2012.1043\",\n      \"10.3892/ol.2017.5954\",\n      \"10.3892/ol.2017.6209\",\n      \"10.3892/ol.2018.8916\",\n      \"10.3892/ol.2018.9223\",\n      \"10.3892/ol.2019.10474\",\n      \"10.3892/ol.2021.12674\",\n      \"10.3892/ol.2021.13124\",\n      \"10.3892/ol.2022.13354\",\n      \"10.3892/or.2015.4470\",\n      \"10.3892/or.2019.7344\",\n      \"10.3897/asp.64.e31643\",\n      \"10.3897/phytokeys.144.46700\",\n      \"10.3904/kjim.2023.090\",\n      \"10.3906/bot-1405-76\",\n      \"10.3934/mbe.2021313\",\n      \"10.3945/ajcn.115.119339\",\n      \"10.4000/aam.6994\",\n      \"10.4000/echogeo.17591\",\n      \"10.4014/jmb.1805.05067\",\n      \"10.4049/jimmunol.0800455\",\n      \"10.4049/jimmunol.0900970\",\n      \"10.4049/jimmunol.0901778\",\n      \"10.4049/jimmunol.0903009\",\n      \"10.4049/jimmunol.1200524\",\n      \"10.4049/jimmunol.1302843\",\n      \"10.4049/jimmunol.1402797\",\n      \"10.4049/jimmunol.1502146\",\n      \"10.4049/jimmunol.166.6.3933\",\n      \"10.4049/jimmunol.1701024\",\n      \"10.4049/jimmunol.172.5.2731\",\n      \"10.4049/jimmunol.176.5.3053\",\n      \"10.4049/jimmunol.179.1.708\",\n      \"10.4049/jimmunol.180.8.5746\",\n      \"10.4049/jimmunol.1800315\",\n      \"10.4049/jimmunol.186.supp.165.15\",\n      \"10.4049/jimmunol.1900832\",\n      \"10.4049/jimmunol.204.supp.91.4\",\n      \"10.4103/0973-7847.70902\",\n      \"10.4110/in.2018.18.e29\",\n      \"10.4137/bcbcr.s5857\",\n      \"10.4155/bio-2016-0197\",\n      \"10.4155/bio.12.325\",\n      \"10.4155/fmc.12.48\",\n      \"10.4155/fso.15.72\",\n      \"10.4161/15384101.2014.968426\",\n      \"10.4161/cc.21884\",\n      \"10.4161/cc.8.6.7869\",\n      \"10.4161/epi.5.1.10449\",\n      \"10.4161/psb.20934\",\n      \"10.4161/psb.25286\",\n      \"10.4161/psb.5.11.13020\",\n      \"10.4161/rna.28353\",\n      \"10.4161/rna.34406\",\n      \"10.4161/rna.7.2.11057\",\n      \"10.4161/sgtp.29846\",\n      \"10.4236/abb.2014.51004\",\n      \"10.4251/wjgo.v4.i4.68\",\n      \"10.4267/10608/2186\",\n      \"10.4324/9781003254829\",\n      \"10.46427/gold2022.10634\",\n      \"10.47626/2237-6089-2021-0263\",\n      \"10.4995/thesis/10251/203592\",\n      \"10.5070/d3196018561\",\n      \"10.5147/ajb.vi.239\",\n      \"10.5194/essd-4-47-2012\",\n      \"10.5204/thesis.eprints.246091\",\n      \"10.5213/inj.1632604.302\",\n      \"10.52586/4932\",\n      \"10.5301/jsrd.5000240\",\n      \"10.5400/jts.2016.v21i1.19-25\",\n      \"10.5483/bmbrep.2012.45.11.232\",\n      \"10.5483/bmbrep.2018.51.9.187\",\n      \"10.5483/bmbrep.2019.52.8.149\",\n      \"10.5483/bmbrep.2021.54.2.217\",\n      \"10.5487/tr.2010.26.3.217\",\n      \"10.54910/sabrao2021.53.4.14\",\n      \"10.5530/pc.2011.1.2\",\n      \"10.5539/gjhs.v6n2p168\",\n      \"10.5650/jos.ess21209\",\n      \"10.5672/fc.2173-9218.(2014/vol6).001.02\",\n      \"10.5713/ajas.2006.953\",\n      \"10.5772/65502\",\n      \"10.5772/intechopen.110430\",\n      \"10.5808/gi.2009.7.2.065\",\n      \"10.5812/ijcm.5474\",\n      \"10.5958/j.0976-0571.37.3.037\",\n      \"10.5966/sctm.2013-0080\",\n      \"10.5966/sctm.2015-0121\",\n      \"10.7150/ijbs.71167\",\n      \"10.7150/ijbs.73275\",\n      \"10.7150/ijbs.76573\",\n      \"10.7150/ijms.84940\",\n      \"10.7150/jca.12286\",\n      \"10.7150/jca.13397\",\n      \"10.7150/jca.15566\",\n      \"10.7150/jca.48939\",\n      \"10.7150/jca.64205\",\n      \"10.7150/jca.95248\",\n      \"10.7150/jgen.43928\",\n      \"10.7150/thno.18456\",\n      \"10.7150/thno.24128\",\n      \"10.7150/thno.25541\",\n      \"10.7150/thno.35059\",\n      \"10.7150/thno.36936\",\n      \"10.7150/thno.42174\",\n      \"10.7150/thno.51666\",\n      \"10.7150/thno.60211\",\n      \"10.7150/thno.73223\",\n      \"10.7454/mst.v17i3.2930\",\n      \"10.7554/elife.03939\",\n      \"10.7554/elife.04766\",\n      \"10.7554/elife.06508\",\n      \"10.7554/elife.11765\",\n      \"10.7554/elife.12068\",\n      \"10.7554/elife.13500\",\n      \"10.7554/elife.19760\",\n      \"10.7554/elife.21476\",\n      \"10.7554/elife.21895\",\n      \"10.7554/elife.26337\",\n      \"10.7554/elife.28620\",\n      \"10.7554/elife.29878\",\n      \"10.7554/elife.32724\",\n      \"10.7554/elife.33761\",\n      \"10.7554/elife.36333\",\n      \"10.7554/elife.36349\",\n      \"10.7554/elife.38853\",\n      \"10.7554/elife.39180\",\n      \"10.7554/elife.40025\",\n      \"10.7554/elife.42549\",\n      \"10.7554/elife.49808\",\n      \"10.7554/elife.50822\",\n      \"10.7554/elife.55780\",\n      \"10.7554/elife.55852\",\n      \"10.7554/elife.57627\",\n      \"10.7554/elife.58182\",\n      \"10.7554/elife.61531\",\n      \"10.7554/elife.61894\",\n      \"10.7554/elife.63856\",\n      \"10.7554/elife.64875\",\n      \"10.7554/elife.69729\",\n      \"10.7554/elife.69786\",\n      \"10.7554/elife.70910\",\n      \"10.7554/elife.72599\",\n      \"10.7554/elife.76630\",\n      \"10.7554/elife.76630\",\n      \"10.7554/elife.78511\",\n      \"10.7554/elife.78609\",\n      \"10.7554/elife.81856\",\n      \"10.7554/elife.81943\",\n      \"10.7554/elife.85009\",\n      \"10.7554/elife.87445\",\n      \"10.7554/elife.87445.1\",\n      \"10.7554/elife.91357.2\",\n      \"10.7554/elife.91357.3\",\n      \"10.7916/d8-122w-f893\",\n      \"10.9734/bpi/ecees/v4/2414b\",\n      \"10/1307/6397632\",\n      \"10/1585/235665\",\n      \"10/2308/709448\",\n      \"10/2341/128645\",\n      \"10/3622/6645406\",\n    ],\n  },\n  test: {\n    question_ids: [\n      \"001e1746-551b-43b2-8b7d-7bc5147dcb25\",\n      \"049c09a7-342d-45dd-a7fb-80a99f410bd3\",\n      \"04b808a0-a122-49a1-a6f7-feae45e7b417\",\n      \"082c7a0e-3a03-4c45-a59f-64a0a0765094\",\n      \"0e04e0db-80df-45b0-8be5-b215f5a6cb60\",\n      \"0f890091-a7c5-40d3-8c82-648a738a1d88\",\n      \"18309563-9194-46dd-8c4a-3222dab2f852\",\n      \"18dd8400-8e1e-431f-acf5-feeac56eee49\",\n      \"2473b37f-81c8-4367-b670-519ba4c9f803\",\n      \"294fc930-2621-4e88-9a5f-7de8f1deff66\",\n      \"2e9a696a-2622-4e6a-a9cd-7e598eeddbe3\",\n      \"2f15253d-fc60-4b4f-9510-ee14101b8e50\",\n      \"3e6d7a54-5b8a-4aa0-ac6e-1fce986d1636\",\n      \"3ef2efb1-7cd1-4f93-85dc-8fae5f74db0c\",\n      \"4044c259-394b-4c9a-b6a1-8e2ca4f990d5\",\n      \"4233c754-193c-4b36-bb61-c35421aec82a\",\n      \"513fc298-0b4d-471f-bb65-8a82f4a1eb6f\",\n      \"5311a818-8a83-4cfa-822b-57df19524500\",\n      \"6e052f3e-9ff9-428a-b0d0-66db2ced376b\",\n      \"6e3c0058-0568-42a8-a99c-53f1e6b467dc\",\n      \"75b07d64-8b0e-4982-b697-88eb7f82171e\",\n      \"774edca9-e9b3-4362-a6db-a6f0eeb087d4\",\n      \"7ee15333-5ee8-42aa-aa05-8715e3d5967e\",\n      \"813a9053-3f67-4d58-80af-02153de90ae4\",\n      \"81869c86-66dd-4bc7-b962-264aefeb121e\",\n      \"831621de-5e32-4006-af84-a40dba100866\",\n      \"89a4413c-5efd-484d-b552-c7b19c6392b6\",\n      \"8a40955c-c6b8-40be-9ccb-27b12b417576\",\n      \"8efd9335-ac1c-4e3d-b2fb-2ee484ec253a\",\n      \"97a246a4-342e-4a50-b36e-ebcde6e5e5ce\",\n      \"9c9da60f-015f-4f68-8e0a-3bf7afc493dc\",\n      \"9d24f4b7-428a-43fc-84c0-f6c128f933ce\",\n      \"9fefe95f-9390-4e89-b897-45e91a1c8366\",\n      \"a66efc6b-101c-4943-a53c-ca1dd7328d44\",\n      \"a96c99db-5b5f-467b-a92a-54fa4fb2f6b5\",\n      \"ad93867a-ea88-4a52-b071-ffcbce4f1b23\",\n      \"b3fcf38a-6ed2-43c2-989e-b93738ff7347\",\n      \"b80d5bc3-fbe8-464a-90f5-01ec30f64c32\",\n      \"bc089cd0-474f-4384-9d7d-711fa3608d62\",\n      \"c968a888-ee3f-4565-9b83-b278b00237ee\",\n      \"d0cd32f6-1357-4026-bf64-43f72e79a69b\",\n      \"e10b54f0-36d7-4202-8901-1956279ff989\",\n      \"e4579ca5-c7d4-47a0-88f5-8adc460fc936\",\n      \"e6ece709-c919-4388-9f64-ab0e0822b03a\",\n      \"ee3323e9-498a-489b-8c4e-0a40c8bf5ed8\",\n      \"eea58695-8331-4871-9632-8d26bffe4bdc\",\n      \"ef9ac8e3-7956-4d43-a40c-215f6fc9c47a\",\n      \"f32fbd25-6c22-4ddc-affb-436108340ce6\",\n      \"f5f29cf3-2e07-4421-a3c1-f04c085fb8ba\",\n    ],\n    dois: [\n      \"10.1001/jamaoncol.2022.6288\",\n      \"10.1001/jamapediatrics.2022.1622\",\n      \"10.1002/(sici)1097-4652(200002)182:2<150::aid-jcp3>3.0.co;2-e\",\n      \"10.1002/0471250953.bi0301s42\",\n      \"10.1002/1096-9896(2000)9999:9999<::aid-path752>3.0.co;2-v\",\n      \"10.1002/1097-0215(20000520)89:3<305::aid-ijc15>3.0.co;2-8\",\n      \"10.1002/1526-968x(200011/12)28:3/4<147::aid-gene90>3.0.co;2-g\",\n      \"10.1002/1873-3468.12924\",\n      \"10.1002/1873-3468.13607\",\n      \"10.1002/1878-0261.12860\",\n      \"10.1002/2211-5463.12898\",\n      \"10.1002/9780470028131.ch6\",\n      \"10.1002/9780470440124.ch6\",\n      \"10.1002/9781119127420.ch20\",\n      \"10.1002/9781119127420.ch27\",\n      \"10.1002/9781119436812.ch21\",\n      \"10.1002/9783527818242.ch11\",\n      \"10.1002/adma.202005709\",\n      \"10.1002/adma.202100176\",\n      \"10.1002/adma.202100629\",\n      \"10.1002/advs.201901779\",\n      \"10.1002/ajmg.a.61108\",\n      \"10.1002/ajmg.a.61611\",\n      \"10.1002/ana.10251\",\n      \"10.1002/ana.21755\",\n      \"10.1002/ange.201001511\",\n      \"10.1002/ange.201903808\",\n      \"10.1002/ange.201910280\",\n      \"10.1002/ange.202014417\",\n      \"10.1002/anie.200300644\",\n      \"10.1002/anie.201002094\",\n      \"10.1002/anie.201108756\",\n      \"10.1002/anie.201510054\",\n      \"10.1002/anie.201611281\",\n      \"10.1002/anie.201903565\",\n      \"10.1002/anie.201909927\",\n      \"10.1002/anie.201914786\",\n      \"10.1002/anie.202001523\",\n      \"10.1002/ar.22864\",\n      \"10.1002/bies.201200008\",\n      \"10.1002/bies.201200034\",\n      \"10.1002/bies.201400032\",\n      \"10.1002/bies.201600157\",\n      \"10.1002/bies.201600240\",\n      \"10.1002/bies.201900163\",\n      \"10.1002/bies.202000054\",\n      \"10.1002/bies.20416\",\n      \"10.1002/biof.1256\",\n      \"10.1002/biof.1766\",\n      \"10.1002/bip.360221211\",\n      \"10.1002/bit.26183\",\n      \"10.1002/btpr.3110\",\n      \"10.1002/btpr.3142\",\n      \"10.1002/cac2.12161\",\n      \"10.1002/cam4.222\",\n      \"10.1002/cbf.3390\",\n      \"10.1002/cbic.201800765\",\n      \"10.1002/cbic.202200202\",\n      \"10.1002/cbin.11666\",\n      \"10.1002/chem.201701375\",\n      \"10.1002/chem.201902320\",\n      \"10.1002/cm.1017\",\n      \"10.1002/cmdc.200600242\",\n      \"10.1002/cmdc.200600243\",\n      \"10.1002/cncr.28864\",\n      \"10.1002/cncr.33102\",\n      \"10.1002/cne.22655\",\n      \"10.1002/cne.24481\",\n      \"10.1002/cpbi.18\",\n      \"10.1002/cphy.c110024\",\n      \"10.1002/cphy.c190032\",\n      \"10.1002/cpz1.637\",\n      \"10.1002/cpz1.684\",\n      \"10.1002/dmrr.532\",\n      \"10.1002/dneu.20930\",\n      \"10.1002/dneu.22363\",\n      \"10.1002/dneu.22849\",\n      \"10.1002/dvdy.10249\",\n      \"10.1002/dvdy.147\",\n      \"10.1002/dvdy.21007\",\n      \"10.1002/dvdy.21244\",\n      \"10.1002/dvdy.21420\",\n      \"10.1002/dvdy.21849\",\n      \"10.1002/dvdy.22109\",\n      \"10.1002/dvdy.22202\",\n      \"10.1002/dvdy.22253\",\n      \"10.1002/dvdy.22584\",\n      \"10.1002/dvdy.23950\",\n      \"10.1002/dvdy.24320\",\n      \"10.1002/dvdy.24411\",\n      \"10.1002/dvg.23507\",\n      \"10.1002/embj.201488411\",\n      \"10.1002/emmm.201201398\",\n      \"10.1002/etc.2559\",\n      \"10.1002/etc.5620220222\",\n      \"10.1002/gene.1031\",\n      \"10.1002/glia.10303\",\n      \"10.1002/glia.20835\",\n      \"10.1002/glia.21016\",\n      \"10.1002/glia.21089\",\n      \"10.1002/glia.22281\",\n      \"10.1002/glia.22392\",\n      \"10.1002/glia.22533\",\n      \"10.1002/glia.22538\",\n      \"10.1002/glia.22818\",\n      \"10.1002/glia.22863\",\n      \"10.1002/glia.23606\",\n      \"10.1002/glia.23621\",\n      \"10.1002/glia.23818\",\n      \"10.1002/glia.23837\",\n      \"10.1002/hep.22268\",\n      \"10.1002/hep.22288\",\n      \"10.1002/hep.25601\",\n      \"10.1002/hep.26170\",\n      \"10.1002/hep.27242\",\n      \"10.1002/hep.27645\",\n      \"10.1002/hep.27839\",\n      \"10.1002/hep.29018\",\n      \"10.1002/hep.29041\",\n      \"10.1002/hep.29273\",\n      \"10.1002/hep.30766\",\n      \"10.1002/hep.31236\",\n      \"10.1002/hep.32063\",\n      \"10.1002/hep4.1316\",\n      \"10.1002/hep4.1348\",\n      \"10.1002/hep4.1395\",\n      \"10.1002/hlca.200290009\",\n      \"10.1002/humu.21192\",\n      \"10.1002/humu.21310\",\n      \"10.1002/humu.22770\",\n      \"10.1002/humu.22816\",\n      \"10.1002/humu.23798\",\n      \"10.1002/ijc.11497\",\n      \"10.1002/ijc.24189\",\n      \"10.1002/ijc.25159\",\n      \"10.1002/ijc.28768\",\n      \"10.1002/ijc.28889\",\n      \"10.1002/ijc.29519\",\n      \"10.1002/ijc.32193\",\n      \"10.1002/ijc.33113\",\n      \"10.1002/iub.2363\",\n      \"10.1002/j.1460-2075.1989.tb08620.x\",\n      \"10.1002/jat.3095\",\n      \"10.1002/jat.3721\",\n      \"10.1002/jat.975\",\n      \"10.1002/jbm.a.33064\",\n      \"10.1002/jcb.21517\",\n      \"10.1002/jcb.22845\",\n      \"10.1002/jcb.25217\",\n      \"10.1002/jcb.25634\",\n      \"10.1002/jcb.26425\",\n      \"10.1002/jcb.27039\",\n      \"10.1002/jcb.27378\",\n      \"10.1002/jcb.27737\",\n      \"10.1002/jcb.28416\",\n      \"10.1002/jcb.29000\",\n      \"10.1002/jcb.29003\",\n      \"10.1002/jcb.29010\",\n      \"10.1002/jcc.20566\",\n      \"10.1002/jcc.540040211\",\n      \"10.1002/jcp.1041290219\",\n      \"10.1002/jcp.24331\",\n      \"10.1002/jcp.24572\",\n      \"10.1002/jcp.25366\",\n      \"10.1002/jcp.27049\",\n      \"10.1002/jcp.27165\",\n      \"10.1002/jcp.27352\",\n      \"10.1002/jcp.27375\",\n      \"10.1002/jcp.27469\",\n      \"10.1002/jcp.28152\",\n      \"10.1002/jev2.12029\",\n      \"10.1002/jev2.12043\",\n      \"10.1002/jev2.12061\",\n      \"10.1002/jev2.12144\",\n      \"10.1002/jex2.40\",\n      \"10.1002/jez.698\",\n      \"10.1002/jez.a.138\",\n      \"10.1002/jlb.2a0817-341rr\",\n      \"10.1002/jmor.20754\",\n      \"10.1002/jmr.528\",\n      \"10.1002/jmv.26626\",\n      \"10.1002/jnr.10717\",\n      \"10.1002/jnr.23153\",\n      \"10.1002/jor.24448\",\n      \"10.1002/jso.25661\",\n      \"10.1002/ldr.3630\",\n      \"10.1002/mc.20512\",\n      \"10.1002/mc.22582\",\n      \"10.1002/mc.22587\",\n      \"10.1002/mc.22937\",\n      \"10.1002/mc.23330\",\n      \"10.1002/mds.25460\",\n      \"10.1002/med.21531\",\n      \"10.1002/med.21771\",\n      \"10.1002/med.21859\",\n      \"10.1002/minf.201300013\",\n      \"10.1002/mrm.26379\",\n      \"10.1002/mrm.28363\",\n      \"10.1002/msb.135068\",\n      \"10.1002/pld3.420\",\n      \"10.1002/pmic.200800762\",\n      \"10.1002/pmic.201500172\",\n      \"10.1002/pmic.201800162\",\n      \"10.1002/pro.2751\",\n      \"10.1002/pro.2829\",\n      \"10.1002/pro.3909\",\n      \"10.1002/pro.4006\",\n      \"10.1002/pro.580\",\n      \"10.1002/prot.20528\",\n      \"10.1002/prot.21265\",\n      \"10.1002/prot.22178\",\n      \"10.1002/prot.22722\",\n      \"10.1002/prot.24849\",\n      \"10.1002/prot.25299\",\n      \"10.1002/prot.25467\",\n      \"10.1002/prot.25630\",\n      \"10.1002/prot.25752\",\n      \"10.1002/ptr.4778\",\n      \"10.1002/ptr.6587\",\n      \"10.1002/reg2.54\",\n      \"10.1002/reg2.61\",\n      \"10.1002/reg2.83\",\n      \"10.1002/sctm.17-0206\",\n      \"10.1002/smll.201702153\",\n      \"10.1002/stem.1590\",\n      \"10.1002/stem.2366\",\n      \"10.1002/stem.2979\",\n      \"10.1002/stem.3065\",\n      \"10.1002/stem.3443\",\n      \"10.1002/stem.480\",\n      \"10.1002/syst.201900046\",\n      \"10.1002/term.2772\",\n      \"10.1002/term.3077\",\n      \"10.1002/wcms.1448\",\n      \"10.1002/wcms.1563\",\n      \"10.1002/wdev.146\",\n      \"10.1002/wdev.192\",\n      \"10.1002/wdev.265\",\n      \"10.1002/wdev.266\",\n      \"10.1002/wdev.82\",\n      \"10.1002/wrna.1423\",\n      \"10.1002/wrna.47\",\n      \"10.1002/wrna.59\",\n      \"10.1002/yea.3359\",\n      \"10.1006/abbi.2001.2333\",\n      \"10.1006/dbio.2000.9645\",\n      \"10.1006/dbio.2000.9853\",\n      \"10.1006/dbio.2001.0325\",\n      \"10.1006/fgbi.2001.1295\",\n      \"10.1006/geno.1998.5638\",\n      \"10.1006/jmbi.1998.2435\",\n      \"10.1006/jmbi.1998.2514\",\n      \"10.1006/jmbi.1999.3091\",\n      \"10.1006/jmbi.2001.4985\",\n      \"10.1006/jmbi.2001.5249\",\n      \"10.1006/mcne.2001.1075\",\n      \"10.1006/viro.2001.1225\",\n      \"10.1007/10_2012_143\",\n      \"10.1007/164_2017_71\",\n      \"10.1007/3-540-33336-3_1\",\n      \"10.1007/82_2016_2\",\n      \"10.1007/978-0-387-76678-2_13\",\n      \"10.1007/978-1-0716-1847-9_11\",\n      \"10.1007/978-1-0716-2172-1_27\",\n      \"10.1007/978-1-0716-3481-3_9\",\n      \"10.1007/978-1-4614-3137-4_1\",\n      \"10.1007/978-1-4614-3229-6_9\",\n      \"10.1007/978-1-4939-3353-2_12\",\n      \"10.1007/978-1-4939-3578-9_5\",\n      \"10.1007/978-1-4939-6424-6_23\",\n      \"10.1007/978-1-4939-6881-7_15\",\n      \"10.1007/978-1-4939-7223-4_5\",\n      \"10.1007/978-1-4939-7598-3_28\",\n      \"10.1007/978-1-4939-7737-6_7\",\n      \"10.1007/978-1-4939-7802-1_17\",\n      \"10.1007/978-1-4939-7802-1_3\",\n      \"10.1007/978-1-4939-7802-1_4\",\n      \"10.1007/978-1-61737-967-3_1\",\n      \"10.1007/978-1-61779-210-6_2\",\n      \"10.1007/978-1-61779-452-0_3\",\n      \"10.1007/978-1-62703-478-4_1\",\n      \"10.1007/978-1-62703-640-5_2\",\n      \"10.1007/978-3-030-17086-8_2\",\n      \"10.1007/978-3-030-19823-7_8\",\n      \"10.1007/978-3-030-51652-9_17\",\n      \"10.1007/978-3-030-71612-7_1\",\n      \"10.1007/978-3-030-71612-7_10\",\n      \"10.1007/978-3-030-71612-7_3\",\n      \"10.1007/978-3-031-04749-7_20\",\n      \"10.1007/978-3-319-07827-4\",\n      \"10.1007/978-3-319-12108-6_10\",\n      \"10.1007/978-3-319-22279-0_22\",\n      \"10.1007/978-3-319-22380-3_6\",\n      \"10.1007/978-3-319-34175-0_6\",\n      \"10.1007/978-3-319-48382-5_5\",\n      \"10.1007/978-3-319-60357-5_5\",\n      \"10.1007/978-3-319-60357-5_6\",\n      \"10.1007/978-3-319-67591-6_14\",\n      \"10.1007/978-3-319-67591-6_4\",\n      \"10.1007/978-3-319-98788-0_10\",\n      \"10.1007/978-3-642-19922-6_6\",\n      \"10.1007/978-3-642-88178-7\",\n      \"10.1007/978-90-481-3271-3_29\",\n      \"10.1007/978-90-481-3303-1_17\",\n      \"10.1007/978-90-481-9772-9_14\",\n      \"10.1007/978-94-007-5561-1_3\",\n      \"10.1007/978-94-007-7500-8_10\",\n      \"10.1007/978-94-017-9343-8_13\",\n      \"10.1007/978-981-10-2251-7_2\",\n      \"10.1007/978-981-15-6082-8_13\",\n      \"10.1007/bf00231813\",\n      \"10.1007/bf00331317\",\n      \"10.1007/bf00993379\",\n      \"10.1007/bf01955345\",\n      \"10.1007/bf02623606\",\n      \"10.1007/bf02623659\",\n      \"10.1007/pl00006253\",\n      \"10.1007/pl00006540\",\n      \"10.1007/s00018-003-3046-3\",\n      \"10.1007/s00018-006-6149-9\",\n      \"10.1007/s00018-007-7288-3\",\n      \"10.1007/s00018-007-7426-y\",\n      \"10.1007/s00018-010-0373-z\",\n      \"10.1007/s00018-012-1194-z\",\n      \"10.1007/s00018-013-1487-x\",\n      \"10.1007/s00018-015-1848-8\",\n      \"10.1007/s00018-016-2309-8\",\n      \"10.1007/s00018-017-2737-0\",\n      \"10.1007/s00018-018-2911-z\",\n      \"10.1007/s00018-019-03351-7\",\n      \"10.1007/s00018-019-03385-x\",\n      \"10.1007/s00018-020-03714-5\",\n      \"10.1007/s00018-021-03831-9\",\n      \"10.1007/s00018-021-03865-z\",\n      \"10.1007/s00018-021-03945-0\",\n      \"10.1007/s00018-022-04444-6\",\n      \"10.1007/s00018-024-05208-0\",\n      \"10.1007/s000180300040\",\n      \"10.1007/s00068-019-01235-w\",\n      \"10.1007/s00109-019-01836-3\",\n      \"10.1007/s00109-020-01964-1\",\n      \"10.1007/s00109-022-02189-0\",\n      \"10.1007/s00122-013-2129-2\",\n      \"10.1007/s00125-005-1680-z\",\n      \"10.1007/s00125-005-1738-y\",\n      \"10.1007/s00125-007-0778-x\",\n      \"10.1007/s00125-011-2255-9\",\n      \"10.1007/s00125-018-4656-5\",\n      \"10.1007/s001250100628\",\n      \"10.1007/s00198-017-4061-9\",\n      \"10.1007/s001980170030\",\n      \"10.1007/s00204-015-1472-2\",\n      \"10.1007/s00204-015-1549-y\",\n      \"10.1007/s00204-019-02430-9\",\n      \"10.1007/s00204-023-03510-7\",\n      \"10.1007/s00210-008-0275-x\",\n      \"10.1007/s00210-014-1063-4\",\n      \"10.1007/s00210-019-01751-x\",\n      \"10.1007/s00213-011-2463-5\",\n      \"10.1007/s002320001099\",\n      \"10.1007/s00239-003-2459-9\",\n      \"10.1007/s00239-019-09921-4\",\n      \"10.1007/s00249-007-0195-6\",\n      \"10.1007/s00249-008-0293-0\",\n      \"10.1007/s00249-013-0918-9\",\n      \"10.1007/s00251-018-1088-9\",\n      \"10.1007/s00253-015-6664-4\",\n      \"10.1007/s00262-019-02404-x\",\n      \"10.1007/s00264-011-1261-3\",\n      \"10.1007/s00265-008-0611-7\",\n      \"10.1007/s00280-009-1208-1\",\n      \"10.1007/s00281-013-0394-4\",\n      \"10.1007/s00289-020-03485-w\",\n      \"10.1007/s00294-020-01085-9\",\n      \"10.1007/s00299-018-2300-y\",\n      \"10.1007/s00335-015-9571-1\",\n      \"10.1007/s00335-015-9573-z\",\n      \"10.1007/s00335-015-9581-z\",\n      \"10.1007/s00335-015-9582-y\",\n      \"10.1007/s00335-015-9589-4\",\n      \"10.1007/s00335-015-9599-2\",\n      \"10.1007/s00335-015-9600-0\",\n      \"10.1007/s00335-019-09821-4\",\n      \"10.1007/s00335-021-09921-0\",\n      \"10.1007/s00394-018-1847-2\",\n      \"10.1007/s00401-015-1432-1\",\n      \"10.1007/s00401-020-02185-z\",\n      \"10.1007/s00401-023-02599-5\",\n      \"10.1007/s004010051052\",\n      \"10.1007/s00412-002-0198-0\",\n      \"10.1007/s00412-007-0125-5\",\n      \"10.1007/s00412-013-0444-7\",\n      \"10.1007/s004120050256\",\n      \"10.1007/s00418-008-0402-2\",\n      \"10.1007/s00418-022-02096-y\",\n      \"10.1007/s00424-002-0840-y\",\n      \"10.1007/s00424-003-1100-5\",\n      \"10.1007/s00424-007-0300-9\",\n      \"10.1007/s00424-014-1574-3\",\n      \"10.1007/s00424-020-02433-x\",\n      \"10.1007/s00424-022-02701-y\",\n      \"10.1007/s00427-015-0494-3\",\n      \"10.1007/s00429-016-1343-5\",\n      \"10.1007/s004380050427\",\n      \"10.1007/s00441-006-0277-2\",\n      \"10.1007/s00441-014-1981-y\",\n      \"10.1007/s00441-016-2399-5\",\n      \"10.1007/s00441-017-2731-8\",\n      \"10.1007/s00441-020-03249-y\",\n      \"10.1007/s00467-020-04541-3\",\n      \"10.1007/s00604-020-4156-4\",\n      \"10.1007/s00726-020-02854-z\",\n      \"10.1007/s00726-021-03021-8\",\n      \"10.1007/s00775-020-01808-w\",\n      \"10.1007/s007750000204\",\n      \"10.1007/s00894-009-0478-1\",\n      \"10.1007/s00894-010-0672-1\",\n      \"10.1007/s00894-011-1133-1\",\n      \"10.1007/s10048-023-00736-6\",\n      \"10.1007/s10059-011-1021-7\",\n      \"10.1007/s10059-011-1055-x\",\n      \"10.1007/s10120-015-0510-3\",\n      \"10.1007/s10495-017-1366-2\",\n      \"10.1007/s10528-021-10063-w\",\n      \"10.1007/s10529-009-9956-x\",\n      \"10.1007/s10545-017-0105-8\",\n      \"10.1007/s10549-009-0592-x\",\n      \"10.1007/s10549-010-0822-2\",\n      \"10.1007/s10549-012-2067-8\",\n      \"10.1007/s10549-012-2082-9\",\n      \"10.1007/s10549-012-2316-x\",\n      \"10.1007/s10549-013-2665-0\",\n      \"10.1007/s10549-015-3414-3\",\n      \"10.1007/s10549-021-06231-6\",\n      \"10.1007/s10555-015-9558-0\",\n      \"10.1007/s10555-021-10013-3\",\n      \"10.1007/s10557-011-6342-4\",\n      \"10.1007/s10557-011-6343-3\",\n      \"10.1007/s10561-019-09797-0\",\n      \"10.1007/s10561-020-09872-x\",\n      \"10.1007/s10571-009-9486-z\",\n      \"10.1007/s10571-016-0366-z\",\n      \"10.1007/s10577-009-9055-9\",\n      \"10.1007/s10585-018-9937-3\",\n      \"10.1007/s10592-018-1072-9\",\n      \"10.1007/s10616-014-9807-z\",\n      \"10.1007/s10709-017-9965-y\",\n      \"10.1007/s10741-016-9579-y\",\n      \"10.1007/s10753-016-0447-7\",\n      \"10.1007/s10787-022-00956-6\",\n      \"10.1007/s10811-015-0623-4\",\n      \"10.1007/s10974-016-9447-3\",\n      \"10.1007/s11010-013-1694-7\",\n      \"10.1007/s11010-017-3069-y\",\n      \"10.1007/s11030-024-10829-5\",\n      \"10.1007/s11033-014-3465-2\",\n      \"10.1007/s11033-021-06421-x\",\n      \"10.1007/s11033-021-06749-4\",\n      \"10.1007/s11033-022-07714-5\",\n      \"10.1007/s11051-015-2876-x\",\n      \"10.1007/s11060-014-1704-y\",\n      \"10.1007/s11060-016-2298-3\",\n      \"10.1007/s11060-018-03043-5\",\n      \"10.1007/s11064-015-1776-x\",\n      \"10.1007/s11064-019-02928-9\",\n      \"10.1007/s11064-020-03210-z\",\n      \"10.1007/s11064-021-03408-9\",\n      \"10.1007/s11064-021-03413-y\",\n      \"10.1007/s11084-018-9555-8\",\n      \"10.1007/s11084-018-9564-7\",\n      \"10.1007/s11095-006-9144-9\",\n      \"10.1007/s11104-017-3315-9\",\n      \"10.1007/s11120-020-00728-9\",\n      \"10.1007/s11130-013-0341-5\",\n      \"10.1007/s11248-011-9581-z\",\n      \"10.1007/s11255-020-02474-2\",\n      \"10.1007/s11302-018-9632-5\",\n      \"10.1007/s11307-016-0987-0\",\n      \"10.1007/s11356-021-17098-x\",\n      \"10.1007/s11427-017-9191-1\",\n      \"10.1007/s11427-020-1692-1\",\n      \"10.1007/s11427-020-1891-8\",\n      \"10.1007/s11427-022-2172-x\",\n      \"10.1007/s11430-018-9294-5\",\n      \"10.1007/s11626-016-0087-0\",\n      \"10.1007/s11738-017-2390-0\",\n      \"10.1007/s11745-010-3492-2\",\n      \"10.1007/s11745-016-4210-5\",\n      \"10.1007/s12010-018-2813-4\",\n      \"10.1007/s12012-018-09504-7\",\n      \"10.1007/s12015-012-9365-8\",\n      \"10.1007/s12015-021-10234-7\",\n      \"10.1007/s12020-018-1688-z\",\n      \"10.1007/s12022-018-9523-x\",\n      \"10.1007/s12031-014-0408-2\",\n      \"10.1007/s12032-014-0391-z\",\n      \"10.1007/s12035-007-8009-5\",\n      \"10.1007/s12035-011-8185-1\",\n      \"10.1007/s12035-012-8349-7\",\n      \"10.1007/s12035-015-9409-6\",\n      \"10.1007/s12035-018-1138-1\",\n      \"10.1007/s12035-018-1173-y\",\n      \"10.1007/s12035-020-02068-0\",\n      \"10.1007/s12035-021-02363-4\",\n      \"10.1007/s12035-022-02949-6\",\n      \"10.1007/s12038-012-9219-1\",\n      \"10.1007/s12038-016-9600-6\",\n      \"10.1007/s12038-019-9965-4\",\n      \"10.1007/s12046-015-0410-6\",\n      \"10.1007/s12079-022-00690-2\",\n      \"10.1007/s12104-020-09995-y\",\n      \"10.1007/s12192-017-0871-0\",\n      \"10.1007/s12264-019-00449-7\",\n      \"10.1007/s12264-021-00640-9\",\n      \"10.1007/s12264-021-00675-y\",\n      \"10.1007/s12264-021-00759-9\",\n      \"10.1007/s12264-022-00938-2\",\n      \"10.1007/s12307-012-0105-z\",\n      \"10.1007/s12551-021-00924-4\",\n      \"10.1007/s12672-024-00929-x\",\n      \"10.1007/s13105-016-0539-8\",\n      \"10.1007/s13167-020-00209-y\",\n      \"10.1007/s13277-015-3047-5\",\n      \"10.1007/s13277-015-3781-8\",\n      \"10.1007/s13277-015-4020-z\",\n      \"10.1007/s13277-016-5089-8\",\n      \"10.1007/s13300-011-0004-1\",\n      \"10.1007/s13337-020-00640-9\",\n      \"10.1007/s13353-016-0347-4\",\n      \"10.1007/s13399-017-0242-1\",\n      \"10.1007/s13402-018-00418-8\",\n      \"10.1007/s13402-022-00666-9\",\n      \"10.1007/s13402-023-00807-8\",\n      \"10.1007/s40139-015-0063-5\",\n      \"10.1007/s40142-013-0024-4\",\n      \"10.1007/s40259-018-0261-x\",\n      \"10.1007/s40291-014-0110-7\",\n      \"10.1007/s40291-018-0331-2\",\n      \"10.1007/s40484-018-0147-4\",\n      \"10.1007/s40610-021-00144-5\",\n      \"10.1007/s41048-019-0089-z\",\n      \"10.1007/s41061-017-0111-1\",\n      \"10.1007/s42977-022-00142-3\",\n      \"10.1007/s42994-024-00155-7\",\n      \"10.1007/s43450-022-00254-w\",\n      \"10.1016/0003-2697(73)90217-0\",\n      \"10.1016/0003-9861(81)90180-6\",\n      \"10.1016/0005-2728(68)90078-9\",\n      \"10.1016/0005-2760(91)90294-r\",\n      \"10.1016/0009-2797(90)90096-6\",\n      \"10.1016/0045-6039(84)90038-1\",\n      \"10.1016/0076-6879(90)91026-3\",\n      \"10.1016/0076-6879(91)01004-l\",\n      \"10.1016/0092-8674(85)90009-1\",\n      \"10.1016/0092-8674(95)90405-0\",\n      \"10.1016/0197-4580(95)02066-7\",\n      \"10.1016/0263-7855(96)00018-5\",\n      \"10.1016/0896-6273(90)90444-k\",\n      \"10.1016/0896-6273(92)90240-e\",\n      \"10.1016/0921-8777(94)90040-x\",\n      \"10.1016/0968-0004(87)90235-0\",\n      \"10.1016/0968-0004(91)90167-t\",\n      \"10.1016/b978-0-12-386931-9.00002-7\",\n      \"10.1016/b978-0-12-394307-1.00003-5\",\n      \"10.1016/b978-0-12-394309-5.00005-5\",\n      \"10.1016/b978-0-12-417197-8.00007-9\",\n      \"10.1016/b978-0-12-418693-4.00003-0\",\n      \"10.1016/b978-0-12-800050-2.00006-1\",\n      \"10.1016/b978-0-12-800223-0.00003-7\",\n      \"10.1016/b978-0-12-809633-8.20106-4\",\n      \"10.1016/b978-0-12-812744-5.00012-6\",\n      \"10.1016/b978-0-12-813939-4.00022-x\",\n      \"10.1016/b978-0-444-53860-4.00003-9\",\n      \"10.1016/b978-012098652-1/50119-0\",\n      \"10.1016/b978-044453219-0.50014-3\",\n      \"10.1016/bs.adgen.2016.05.001\",\n      \"10.1016/bs.ai.2020.06.003\",\n      \"10.1016/bs.apcsb.2020.06.002\",\n      \"10.1016/bs.ctdb.2019.04.001\",\n      \"10.1016/bs.ctdb.2020.04.002\",\n      \"10.1016/bs.enz.2017.03.008\",\n      \"10.1016/bs.ircmb.2017.07.001\",\n      \"10.1016/bs.mcb.2019.04.017\",\n      \"10.1016/bs.pmbts.2020.05.004\",\n      \"10.1016/j.ab.2013.05.011\",\n      \"10.1016/j.abb.2012.12.005\",\n      \"10.1016/j.abb.2014.07.017\",\n      \"10.1016/j.abb.2019.108115\",\n      \"10.1016/j.acvdsp.2019.02.149\",\n      \"10.1016/j.addr.2015.05.001\",\n      \"10.1016/j.addr.2016.09.004\",\n      \"10.1016/j.addr.2020.04.004\",\n      \"10.1016/j.ajhg.2019.05.016\",\n      \"10.1016/j.ajhg.2019.09.007\",\n      \"10.1016/j.ajpath.2012.06.030\",\n      \"10.1016/j.ajpath.2014.12.018\",\n      \"10.1016/j.ajpath.2015.04.005\",\n      \"10.1016/j.ajpath.2020.03.017\",\n      \"10.1016/j.aju.2013.05.005\",\n      \"10.1016/j.alcohol.2019.01.001\",\n      \"10.1016/j.algal.2015.09.005\",\n      \"10.1016/j.algal.2018.02.019\",\n      \"10.1016/j.ando.2013.07.095\",\n      \"10.1016/j.aninu.2017.08.009\",\n      \"10.1016/j.antiviral.2013.12.009\",\n      \"10.1016/j.antiviral.2017.04.008\",\n      \"10.1016/j.antiviral.2018.06.017\",\n      \"10.1016/j.antiviral.2019.104569\",\n      \"10.1016/j.aquaculture.2013.04.020\",\n      \"10.1016/j.aquaculture.2015.11.019\",\n      \"10.1016/j.aquatox.2017.08.013\",\n      \"10.1016/j.aquatox.2017.12.007\",\n      \"10.1016/j.arr.2016.08.008\",\n      \"10.1016/j.artint.2016.05.004\",\n      \"10.1016/j.atherosclerosis.2013.04.034\",\n      \"10.1016/j.atherosclerosis.2020.01.024\",\n      \"10.1016/j.bbadis.2013.07.020\",\n      \"10.1016/j.bbadis.2021.166166\",\n      \"10.1016/j.bbagen.2012.08.006\",\n      \"10.1016/j.bbagrm.2016.08.005\",\n      \"10.1016/j.bbagrm.2018.12.001\",\n      \"10.1016/j.bbagrm.2018.12.002\",\n      \"10.1016/j.bbagrm.2019.04.001\",\n      \"10.1016/j.bbalip.2008.11.001\",\n      \"10.1016/j.bbalip.2009.04.002\",\n      \"10.1016/j.bbalip.2009.09.005\",\n      \"10.1016/j.bbalip.2012.10.005\",\n      \"10.1016/j.bbalip.2013.03.011\",\n      \"10.1016/j.bbalip.2014.07.017\",\n      \"10.1016/j.bbalip.2016.07.014\",\n      \"10.1016/j.bbalip.2017.12.011\",\n      \"10.1016/j.bbalip.2018.03.003\",\n      \"10.1016/j.bbalip.2018.11.001\",\n      \"10.1016/j.bbalip.2021.158920\",\n      \"10.1016/j.bbamcr.2003.10.018\",\n      \"10.1016/j.bbamcr.2014.01.009\",\n      \"10.1016/j.bbamcr.2018.07.019\",\n      \"10.1016/j.bbamcr.2019.118539\",\n      \"10.1016/j.bbamcr.2020.118926\",\n      \"10.1016/j.bbamem.2009.06.006\",\n      \"10.1016/j.bbamem.2015.03.025\",\n      \"10.1016/j.bbamem.2017.09.020\",\n      \"10.1016/j.bbamem.2021.183602\",\n      \"10.1016/j.bbapap.2009.10.007\",\n      \"10.1016/j.bbapap.2016.01.007\",\n      \"10.1016/j.bbapap.2019.02.005\",\n      \"10.1016/j.bbcan.2007.08.001\",\n      \"10.1016/j.bbcan.2020.188448\",\n      \"10.1016/j.bbrc.2003.10.199\",\n      \"10.1016/j.bbrc.2004.12.015\",\n      \"10.1016/j.bbrc.2008.03.063\",\n      \"10.1016/j.bbrc.2008.07.122\",\n      \"10.1016/j.bbrc.2009.09.095\",\n      \"10.1016/j.bbrc.2010.03.010\",\n      \"10.1016/j.bbrc.2011.08.109\",\n      \"10.1016/j.bbrc.2011.10.007\",\n      \"10.1016/j.bbrc.2012.01.016\",\n      \"10.1016/j.bbrc.2012.06.126\",\n      \"10.1016/j.bbrc.2013.10.080\",\n      \"10.1016/j.bbrc.2014.10.116\",\n      \"10.1016/j.bbrc.2015.05.108\",\n      \"10.1016/j.bbrc.2015.07.076\",\n      \"10.1016/j.bbrc.2016.05.037\",\n      \"10.1016/j.bbrc.2016.05.112\",\n      \"10.1016/j.bbrc.2016.12.021\",\n      \"10.1016/j.bbrc.2018.03.100\",\n      \"10.1016/j.bbrc.2018.07.099\",\n      \"10.1016/j.bbrc.2019.08.137\",\n      \"10.1016/j.bbrc.2020.04.023\",\n      \"10.1016/j.bbrc.2020.09.131\",\n      \"10.1016/j.bbrc.2020.10.077\",\n      \"10.1016/j.bbrc.2021.01.088\",\n      \"10.1016/j.bcp.2009.11.019\",\n      \"10.1016/j.bcp.2011.09.020\",\n      \"10.1016/j.bcp.2018.06.005\",\n      \"10.1016/j.bcp.2021.114751\",\n      \"10.1016/j.bcp.2021.114759\",\n      \"10.1016/j.biocel.2015.03.011\",\n      \"10.1016/j.biochi.2005.01.016\",\n      \"10.1016/j.biochi.2008.02.011\",\n      \"10.1016/j.biochi.2011.04.001\",\n      \"10.1016/j.biomaterials.2010.08.052\",\n      \"10.1016/j.biomaterials.2012.02.063\",\n      \"10.1016/j.bioorg.2007.02.002\",\n      \"10.1016/j.bioorg.2009.11.002\",\n      \"10.1016/j.biopha.2019.109441\",\n      \"10.1016/j.biopha.2019.109613\",\n      \"10.1016/j.biopha.2020.109912\",\n      \"10.1016/j.biopha.2020.110274\",\n      \"10.1016/j.biopha.2020.110645\",\n      \"10.1016/j.biopha.2020.110684\",\n      \"10.1016/j.biopha.2021.111871\",\n      \"10.1016/j.biortech.2015.03.030\",\n      \"10.1016/j.biosystems.2005.03.002\",\n      \"10.1016/j.biosystems.2020.104260\",\n      \"10.1016/j.biosystems.2022.104714\",\n      \"10.1016/j.bmc.2005.08.054\",\n      \"10.1016/j.bmc.2018.05.003\",\n      \"10.1016/j.bmc.2019.115181\",\n      \"10.1016/j.bone.2010.04.306\",\n      \"10.1016/j.bone.2011.08.021\",\n      \"10.1016/j.bpj.2008.12.3904\",\n      \"10.1016/j.bpj.2009.12.4336\",\n      \"10.1016/j.bpj.2010.12.1573\",\n      \"10.1016/j.bpj.2012.07.044\",\n      \"10.1016/j.bpj.2013.11.4483\",\n      \"10.1016/j.bpj.2016.11.709\",\n      \"10.1016/j.bpj.2017.04.011\",\n      \"10.1016/j.bpj.2017.10.013\",\n      \"10.1016/j.bpj.2019.01.029\",\n      \"10.1016/j.bpj.2019.07.056\",\n      \"10.1016/j.bpj.2019.11.2479\",\n      \"10.1016/j.brainres.2011.06.032\",\n      \"10.1016/j.brainres.2015.10.013\",\n      \"10.1016/j.brainres.2015.10.051\",\n      \"10.1016/j.brainres.2018.02.042\",\n      \"10.1016/j.brainresbull.2020.07.018\",\n      \"10.1016/j.breast.2017.06.022\",\n      \"10.1016/j.breast.2021.07.019\",\n      \"10.1016/j.canlet.2008.02.028\",\n      \"10.1016/j.canlet.2016.05.026\",\n      \"10.1016/j.canlet.2016.09.020\",\n      \"10.1016/j.canlet.2017.09.017\",\n      \"10.1016/j.canlet.2017.12.036\",\n      \"10.1016/j.canlet.2018.01.015\",\n      \"10.1016/j.canlet.2019.09.004\",\n      \"10.1016/j.canlet.2020.12.019\",\n      \"10.1016/j.canlet.2021.04.023\",\n      \"10.1016/j.cardiores.2003.12.026\",\n      \"10.1016/j.cbi.2012.12.015\",\n      \"10.1016/j.cbi.2014.09.004\",\n      \"10.1016/j.cbi.2019.02.013\",\n      \"10.1016/j.cbpa.2016.06.014\",\n      \"10.1016/j.cbpa.2020.02.003\",\n      \"10.1016/j.cbpb.2006.11.029\",\n      \"10.1016/j.cbpb.2012.05.016\",\n      \"10.1016/j.cca.2021.01.019\",\n      \"10.1016/j.ccell.2015.05.007\",\n      \"10.1016/j.ccell.2017.02.013\",\n      \"10.1016/j.ccell.2019.07.009\",\n      \"10.1016/j.ccell.2020.03.007\",\n      \"10.1016/j.ccell.2020.10.004\",\n      \"10.1016/j.ccr.2005.09.008\",\n      \"10.1016/j.ccr.2006.01.008\",\n      \"10.1016/j.ccr.2008.07.005\",\n      \"10.1016/j.ccr.2008.11.012\",\n      \"10.1016/j.ccr.2012.02.014\",\n      \"10.1016/j.ccr.2012.09.027\",\n      \"10.1016/j.ceb.2013.02.003\",\n      \"10.1016/j.ceb.2016.12.010\",\n      \"10.1016/j.ceb.2020.11.004\",\n      \"10.1016/j.ceca.2019.102109\",\n      \"10.1016/j.cell.2006.05.032\",\n      \"10.1016/j.cell.2006.08.052\",\n      \"10.1016/j.cell.2008.08.021\",\n      \"10.1016/j.cell.2009.04.060\",\n      \"10.1016/j.cell.2009.11.006\",\n      \"10.1016/j.cell.2010.03.012\",\n      \"10.1016/j.cell.2010.09.012\",\n      \"10.1016/j.cell.2011.02.013\",\n      \"10.1016/j.cell.2012.03.017\",\n      \"10.1016/j.cell.2012.03.022\",\n      \"10.1016/j.cell.2012.05.003\",\n      \"10.1016/j.cell.2012.08.027\",\n      \"10.1016/j.cell.2012.11.001\",\n      \"10.1016/j.cell.2012.12.009\",\n      \"10.1016/j.cell.2013.02.029\",\n      \"10.1016/j.cell.2013.04.025\",\n      \"10.1016/j.cell.2013.06.020\",\n      \"10.1016/j.cell.2013.09.053\",\n      \"10.1016/j.cell.2013.10.026\",\n      \"10.1016/j.cell.2013.12.010\",\n      \"10.1016/j.cell.2014.06.027\",\n      \"10.1016/j.cell.2014.08.011\",\n      \"10.1016/j.cell.2014.08.028\",\n      \"10.1016/j.cell.2014.09.003\",\n      \"10.1016/j.cell.2014.11.021\",\n      \"10.1016/j.cell.2014.11.035\",\n      \"10.1016/j.cell.2015.01.029\",\n      \"10.1016/j.cell.2015.05.014\",\n      \"10.1016/j.cell.2015.05.022\",\n      \"10.1016/j.cell.2015.09.027\",\n      \"10.1016/j.cell.2016.09.011\",\n      \"10.1016/j.cell.2017.02.015\",\n      \"10.1016/j.cell.2017.03.042\",\n      \"10.1016/j.cell.2017.05.002\",\n      \"10.1016/j.cell.2017.05.045\",\n      \"10.1016/j.cell.2017.06.029\",\n      \"10.1016/j.cell.2018.01.035\",\n      \"10.1016/j.cell.2018.03.008\",\n      \"10.1016/j.cell.2018.03.016\",\n      \"10.1016/j.cell.2018.03.051\",\n      \"10.1016/j.cell.2018.10.008\",\n      \"10.1016/j.cell.2019.02.029\",\n      \"10.1016/j.cell.2019.03.023\",\n      \"10.1016/j.cell.2019.03.025\",\n      \"10.1016/j.cell.2020.02.031\",\n      \"10.1016/j.cell.2020.07.022\",\n      \"10.1016/j.cell.2020.07.030\",\n      \"10.1016/j.cell.2020.11.040\",\n      \"10.1016/j.cell.2021.02.034\",\n      \"10.1016/j.cell.2021.04.027\",\n      \"10.1016/j.cell.2021.04.048\",\n      \"10.1016/j.cell.2023.03.035\",\n      \"10.1016/j.cell.2024.02.020\",\n      \"10.1016/j.cell.2024.02.028\",\n      \"10.1016/j.cellimm.2015.01.010\",\n      \"10.1016/j.cellimm.2019.02.001\",\n      \"10.1016/j.cellimm.2020.104118\",\n      \"10.1016/j.cellsig.2020.109824\",\n      \"10.1016/j.celrep.2012.10.006\",\n      \"10.1016/j.celrep.2014.07.035\",\n      \"10.1016/j.celrep.2014.07.051\",\n      \"10.1016/j.celrep.2014.08.027\",\n      \"10.1016/j.celrep.2014.12.041\",\n      \"10.1016/j.celrep.2015.01.050\",\n      \"10.1016/j.celrep.2015.04.003\",\n      \"10.1016/j.celrep.2015.06.053\",\n      \"10.1016/j.celrep.2015.08.010\",\n      \"10.1016/j.celrep.2015.12.012\",\n      \"10.1016/j.celrep.2016.01.050\",\n      \"10.1016/j.celrep.2016.02.078\",\n      \"10.1016/j.celrep.2016.09.031\",\n      \"10.1016/j.celrep.2016.09.092\",\n      \"10.1016/j.celrep.2016.10.037\",\n      \"10.1016/j.celrep.2017.02.080\",\n      \"10.1016/j.celrep.2017.03.003\",\n      \"10.1016/j.celrep.2017.08.024\",\n      \"10.1016/j.celrep.2017.08.083\",\n      \"10.1016/j.celrep.2017.10.095\",\n      \"10.1016/j.celrep.2017.12.020\",\n      \"10.1016/j.celrep.2017.12.039\",\n      \"10.1016/j.celrep.2018.01.014\",\n      \"10.1016/j.celrep.2018.05.032\",\n      \"10.1016/j.celrep.2018.09.059\",\n      \"10.1016/j.celrep.2018.09.076\",\n      \"10.1016/j.celrep.2018.11.073\",\n      \"10.1016/j.celrep.2018.11.078\",\n      \"10.1016/j.celrep.2019.04.012\",\n      \"10.1016/j.celrep.2019.04.083\",\n      \"10.1016/j.celrep.2019.10.062\",\n      \"10.1016/j.celrep.2019.11.008\",\n      \"10.1016/j.celrep.2020.03.027\",\n      \"10.1016/j.celrep.2020.107647\",\n      \"10.1016/j.celrep.2020.108290\",\n      \"10.1016/j.celrep.2021.108825\",\n      \"10.1016/j.celrep.2021.109049\",\n      \"10.1016/j.celrep.2021.109423\",\n      \"10.1016/j.celrep.2021.109666\",\n      \"10.1016/j.celrep.2021.109676\",\n      \"10.1016/j.celrep.2023.112284\",\n      \"10.1016/j.celrep.2024.114032\",\n      \"10.1016/j.cels.2016.08.010\",\n      \"10.1016/j.cels.2020.11.012\",\n      \"10.1016/j.cels.2023.12.008\",\n      \"10.1016/j.chembiol.2016.04.011\",\n      \"10.1016/j.chembiol.2016.09.011\",\n      \"10.1016/j.chemgeo.2017.11.008\",\n      \"10.1016/j.chemosphere.2016.02.098\",\n      \"10.1016/j.chemosphere.2018.12.199\",\n      \"10.1016/j.chemosphere.2019.125631\",\n      \"10.1016/j.chemosphere.2020.127205\",\n      \"10.1016/j.chom.2012.04.007\",\n      \"10.1016/j.chom.2012.10.008\",\n      \"10.1016/j.chom.2013.11.008\",\n      \"10.1016/j.chom.2014.04.010\",\n      \"10.1016/j.chom.2014.07.007\",\n      \"10.1016/j.clineuro.2010.03.015\",\n      \"10.1016/j.clml.2019.07.039\",\n      \"10.1016/j.cmet.2007.10.002\",\n      \"10.1016/j.cmet.2008.06.013\",\n      \"10.1016/j.cmet.2009.02.006\",\n      \"10.1016/j.cmet.2013.05.017\",\n      \"10.1016/j.cmet.2015.12.006\",\n      \"10.1016/j.cmet.2016.08.017\",\n      \"10.1016/j.cmet.2018.03.003\",\n      \"10.1016/j.cmet.2018.08.020\",\n      \"10.1016/j.cmet.2019.06.003\",\n      \"10.1016/j.cmet.2019.08.003\",\n      \"10.1016/j.conb.2014.04.001\",\n      \"10.1016/j.conb.2017.05.005\",\n      \"10.1016/j.conb.2019.09.012\",\n      \"10.1016/j.copbio.2013.02.017\",\n      \"10.1016/j.coph.2011.02.008\",\n      \"10.1016/j.cophys.2020.02.002\",\n      \"10.1016/j.cotox.2023.100387\",\n      \"10.1016/j.critrevonc.2015.05.012\",\n      \"10.1016/j.critrevonc.2019.05.001\",\n      \"10.1016/j.cryobiol.2017.06.008\",\n      \"10.1016/j.csbj.2020.02.007\",\n      \"10.1016/j.csbj.2021.03.018\",\n      \"10.1016/j.csbj.2021.04.042\",\n      \"10.1016/j.csbj.2021.07.026\",\n      \"10.1016/j.cub.2004.03.019\",\n      \"10.1016/j.cub.2007.08.047\",\n      \"10.1016/j.cub.2008.04.043\",\n      \"10.1016/j.cub.2011.07.030\",\n      \"10.1016/j.cub.2011.12.009\",\n      \"10.1016/j.cub.2012.11.031\",\n      \"10.1016/j.cub.2013.05.028\",\n      \"10.1016/j.cub.2020.11.028\",\n      \"10.1016/j.cub.2023.12.031\",\n      \"10.1016/j.cvfa.2018.07.001\",\n      \"10.1016/j.cyto.2011.03.024\",\n      \"10.1016/j.cyto.2018.01.016\",\n      \"10.1016/j.devcel.2006.01.013\",\n      \"10.1016/j.devcel.2009.08.009\",\n      \"10.1016/j.devcel.2010.02.012\",\n      \"10.1016/j.devcel.2011.01.010\",\n      \"10.1016/j.devcel.2011.12.009\",\n      \"10.1016/j.devcel.2012.09.008\",\n      \"10.1016/j.devcel.2013.01.028\",\n      \"10.1016/j.devcel.2015.06.017\",\n      \"10.1016/j.devcel.2015.11.005\",\n      \"10.1016/j.devcel.2015.12.010\",\n      \"10.1016/j.devcel.2016.07.012\",\n      \"10.1016/j.devcel.2016.12.024\",\n      \"10.1016/j.devcel.2017.01.013\",\n      \"10.1016/j.devcel.2017.09.014\",\n      \"10.1016/j.devcel.2017.10.001\",\n      \"10.1016/j.devcel.2018.01.021\",\n      \"10.1016/j.devcel.2018.05.022\",\n      \"10.1016/j.devcel.2018.06.014\",\n      \"10.1016/j.devcel.2019.01.019\",\n      \"10.1016/j.devcel.2019.12.012\",\n      \"10.1016/j.devcel.2020.04.002\",\n      \"10.1016/j.devcel.2020.06.025\",\n      \"10.1016/j.devcel.2020.08.003\",\n      \"10.1016/j.diff.2009.03.006\",\n      \"10.1016/j.diff.2012.05.005\",\n      \"10.1016/j.dld.2019.12.021\",\n      \"10.1016/j.dnarep.2013.04.015\",\n      \"10.1016/j.dnarep.2020.102995\",\n      \"10.1016/j.dnarep.2021.103179\",\n      \"10.1016/j.dnarep.2021.103183\",\n      \"10.1016/j.drudis.2014.09.008\",\n      \"10.1016/j.drudis.2015.02.010\",\n      \"10.1016/j.drup.2020.100719\",\n      \"10.1016/j.ebiom.2015.06.020\",\n      \"10.1016/j.ebiom.2018.04.023\",\n      \"10.1016/j.ecoenv.2011.07.020\",\n      \"10.1016/j.ecoenv.2016.01.005\",\n      \"10.1016/j.ejca.2008.09.013\",\n      \"10.1016/j.ejca.2013.03.002\",\n      \"10.1016/j.ejcb.2007.03.006\",\n      \"10.1016/j.ejcb.2010.06.002\",\n      \"10.1016/j.ejmech.2011.09.056\",\n      \"10.1016/j.ejmech.2017.07.075\",\n      \"10.1016/j.ejmhg.2015.06.001\",\n      \"10.1016/j.ejphar.2003.08.056\",\n      \"10.1016/j.ejphar.2009.11.009\",\n      \"10.1016/j.ejphar.2011.10.020\",\n      \"10.1016/j.ejphar.2013.01.039\",\n      \"10.1016/j.ejphar.2014.10.046\",\n      \"10.1016/j.ejphar.2015.02.036\",\n      \"10.1016/j.ejphar.2016.06.057\",\n      \"10.1016/j.ejphar.2017.10.037\",\n      \"10.1016/j.ejphar.2018.03.015\",\n      \"10.1016/j.ejphar.2018.07.051\",\n      \"10.1016/j.ejphar.2021.174280\",\n      \"10.1016/j.envexpbot.2019.02.016\",\n      \"10.1016/j.envpol.2009.05.015\",\n      \"10.1016/j.envpol.2020.115809\",\n      \"10.1016/j.envpol.2021.116901\",\n      \"10.1016/j.envres.2019.04.010\",\n      \"10.1016/j.envres.2019.108538\",\n      \"10.1016/j.exer.2020.107975\",\n      \"10.1016/j.exger.2017.10.015\",\n      \"10.1016/j.exphem.2015.09.007\",\n      \"10.1016/j.expneurol.2016.08.015\",\n      \"10.1016/j.expneurol.2018.06.008\",\n      \"10.1016/j.febslet.2006.07.087\",\n      \"10.1016/j.febslet.2010.03.035\",\n      \"10.1016/j.febslet.2012.02.033\",\n      \"10.1016/j.febslet.2012.10.048\",\n      \"10.1016/j.febslet.2015.05.025\",\n      \"10.1016/j.fm.2019.103249\",\n      \"10.1016/j.foodchem.2012.12.021\",\n      \"10.1016/j.foodchem.2019.124978\",\n      \"10.1016/j.foodchem.2019.125867\",\n      \"10.1016/j.foodhyd.2021.106844\",\n      \"10.1016/j.foodres.2020.109623\",\n      \"10.1016/j.freeradbiomed.2012.11.014\",\n      \"10.1016/j.fuel.2017.10.027\",\n      \"10.1016/j.gde.2009.05.003\",\n      \"10.1016/j.gde.2011.01.006\",\n      \"10.1016/j.gde.2020.10.006\",\n      \"10.1016/j.gde.2021.05.003\",\n      \"10.1016/j.gendis.2020.07.004\",\n      \"10.1016/j.gene.2007.04.010\",\n      \"10.1016/j.gene.2013.11.094\",\n      \"10.1016/j.gene.2015.07.073\",\n      \"10.1016/j.gene.2016.02.047\",\n      \"10.1016/j.gene.2017.08.016\",\n      \"10.1016/j.gene.2018.10.004\",\n      \"10.1016/j.gene.2020.144348\",\n      \"10.1016/j.gene.2020.144810\",\n      \"10.1016/j.gene.2021.145796\",\n      \"10.1016/j.gpb.2012.12.002\",\n      \"10.1016/j.gpb.2020.11.007\",\n      \"10.1016/j.humpath.2010.03.006\",\n      \"10.1016/j.ijadhadh.2017.03.008\",\n      \"10.1016/j.ijantimicag.2021.106426\",\n      \"10.1016/j.ijbiomac.2020.05.156\",\n      \"10.1016/j.ijcard.2013.06.063\",\n      \"10.1016/j.ijdevneu.2007.08.021\",\n      \"10.1016/j.ijhydene.2018.06.174\",\n      \"10.1016/j.ijmm.2011.09.004\",\n      \"10.1016/j.ijmm.2013.03.004\",\n      \"10.1016/j.ijpddr.2018.02.004\",\n      \"10.1016/j.ijrobp.2007.01.071\",\n      \"10.1016/j.imlet.2017.01.005\",\n      \"10.1016/j.immuni.2012.04.013\",\n      \"10.1016/j.immuni.2015.04.014\",\n      \"10.1016/j.immuni.2019.02.013\",\n      \"10.1016/j.immuni.2024.04.003\",\n      \"10.1016/j.intimp.2013.10.006\",\n      \"10.1016/j.intimp.2020.106541\",\n      \"10.1016/j.intimp.2021.108000\",\n      \"10.1016/j.isci.2019.04.013\",\n      \"10.1016/j.isci.2021.102681\",\n      \"10.1016/j.isci.2021.102806\",\n      \"10.1016/j.isci.2023.108363\",\n      \"10.1016/j.it.2008.07.005\",\n      \"10.1016/j.jacbts.2016.06.008\",\n      \"10.1016/j.jacc.2017.04.010\",\n      \"10.1016/j.jaci.2010.05.045\",\n      \"10.1016/j.jaci.2014.05.034\",\n      \"10.1016/j.jaci.2016.07.012\",\n      \"10.1016/j.jaci.2017.06.043\",\n      \"10.1016/j.jaci.2018.10.067\",\n      \"10.1016/j.jaci.2020.04.031\",\n      \"10.1016/j.jalz.2013.05.1396\",\n      \"10.1016/j.jare.2018.05.010\",\n      \"10.1016/j.jaut.2017.12.006\",\n      \"10.1016/j.jbior.2013.09.004\",\n      \"10.1016/j.jbior.2024.101014\",\n      \"10.1016/j.jbiosc.2009.10.018\",\n      \"10.1016/j.jbiotec.2015.04.001\",\n      \"10.1016/j.jbiotec.2016.07.001\",\n      \"10.1016/j.jchemneu.2009.09.003\",\n      \"10.1016/j.jcmgh.2017.08.001\",\n      \"10.1016/j.jcmgh.2019.02.004\",\n      \"10.1016/j.jconrel.2016.02.037\",\n      \"10.1016/j.jcyt.2015.04.001\",\n      \"10.1016/j.jcyt.2020.03.027\",\n      \"10.1016/j.jddst.2020.101682\",\n      \"10.1016/j.jdermsci.2006.03.002\",\n      \"10.1016/j.jdermsci.2006.12.002\",\n      \"10.1016/j.jdermsci.2010.10.008\",\n      \"10.1016/j.jdermsci.2020.11.002\",\n      \"10.1016/j.jdiacomp.2014.04.010\",\n      \"10.1016/j.jep.2017.01.045\",\n      \"10.1016/j.jfda.2017.03.009\",\n      \"10.1016/j.jff.2021.104578\",\n      \"10.1016/j.jgg.2021.06.012\",\n      \"10.1016/j.jhazmat.2019.120995\",\n      \"10.1016/j.jhep.2017.02.014\",\n      \"10.1016/j.jhep.2020.02.026\",\n      \"10.1016/j.jid.2017.09.024\",\n      \"10.1016/j.jid.2018.01.016\",\n      \"10.1016/j.jid.2018.11.033\",\n      \"10.1016/j.jid.2020.01.036\",\n      \"10.1016/j.jid.2020.02.033\",\n      \"10.1016/j.jiec.2019.01.044\",\n      \"10.1016/j.jkss.2017.07.001\",\n      \"10.1016/j.jmb.2003.12.061\",\n      \"10.1016/j.jmb.2004.04.063\",\n      \"10.1016/j.jmb.2004.10.086\",\n      \"10.1016/j.jmb.2005.03.044\",\n      \"10.1016/j.jmb.2006.11.020\",\n      \"10.1016/j.jmb.2007.02.074\",\n      \"10.1016/j.jmb.2010.05.016\",\n      \"10.1016/j.jmb.2010.05.058\",\n      \"10.1016/j.jmb.2011.08.011\",\n      \"10.1016/j.jmb.2013.03.025\",\n      \"10.1016/j.jmb.2013.07.014\",\n      \"10.1016/j.jmb.2014.09.013\",\n      \"10.1016/j.jmb.2015.11.014\",\n      \"10.1016/j.jmb.2019.02.028\",\n      \"10.1016/j.jmb.2019.04.045\",\n      \"10.1016/j.jmb.2019.11.025\",\n      \"10.1016/j.jmb.2019.12.006\",\n      \"10.1016/j.jmb.2021.166875\",\n      \"10.1016/j.jmgm.2012.05.007\",\n      \"10.1016/j.jnutbio.2020.108418\",\n      \"10.1016/j.jphs.2017.12.004\",\n      \"10.1016/j.jprot.2018.04.008\",\n      \"10.1016/j.jsbmb.2010.04.019\",\n      \"10.1016/j.jsbmb.2015.01.015\",\n      \"10.1016/j.jtbi.2004.05.003\",\n      \"10.1016/j.jtbi.2018.02.023\",\n      \"10.1016/j.jtcvs.2011.02.025\",\n      \"10.1016/j.jtos.2015.11.004\",\n      \"10.1016/j.jtos.2020.04.001\",\n      \"10.1016/j.kint.2021.02.042\",\n      \"10.1016/j.knee.2012.12.015\",\n      \"10.1016/j.lfs.2018.05.009\",\n      \"10.1016/j.lfs.2019.05.065\",\n      \"10.1016/j.lfs.2020.117481\",\n      \"10.1016/j.lfs.2020.117859\",\n      \"10.1016/j.lfs.2020.118879\",\n      \"10.1016/j.lfs.2021.119499\",\n      \"10.1016/j.mam.2012.07.005\",\n      \"10.1016/j.mam.2018.03.001\",\n      \"10.1016/j.matbio.2017.07.005\",\n      \"10.1016/j.matbio.2018.02.006\",\n      \"10.1016/j.matbio.2019.03.002\",\n      \"10.1016/j.mce.2016.01.022\",\n      \"10.1016/j.mce.2016.10.018\",\n      \"10.1016/j.mce.2020.111135\",\n      \"10.1016/j.mcn.2006.08.007\",\n      \"10.1016/j.mcn.2015.11.009\",\n      \"10.1016/j.mcp.2016.09.002\",\n      \"10.1016/j.mcpro.2021.100137\",\n      \"10.1016/j.memsci.2014.03.058\",\n      \"10.1016/j.metabol.2007.06.016\",\n      \"10.1016/j.mib.2008.11.010\",\n      \"10.1016/j.mib.2009.12.013\",\n      \"10.1016/j.mib.2015.11.006\",\n      \"10.1016/j.micinf.2020.07.006\",\n      \"10.1016/j.mito.2016.08.008\",\n      \"10.1016/j.mod.2005.08.002\",\n      \"10.1016/j.mod.2011.04.001\",\n      \"10.1016/j.mod.2018.04.002\",\n      \"10.1016/j.molcel.2008.05.008\",\n      \"10.1016/j.molcel.2009.06.017\",\n      \"10.1016/j.molcel.2010.02.009\",\n      \"10.1016/j.molcel.2010.09.023\",\n      \"10.1016/j.molcel.2012.07.029\",\n      \"10.1016/j.molcel.2012.10.015\",\n      \"10.1016/j.molcel.2013.07.025\",\n      \"10.1016/j.molcel.2014.03.044\",\n      \"10.1016/j.molcel.2014.05.016\",\n      \"10.1016/j.molcel.2014.11.009\",\n      \"10.1016/j.molcel.2015.05.035\",\n      \"10.1016/j.molcel.2015.07.018\",\n      \"10.1016/j.molcel.2016.03.021\",\n      \"10.1016/j.molcel.2016.05.018\",\n      \"10.1016/j.molcel.2016.06.021\",\n      \"10.1016/j.molcel.2016.10.030\",\n      \"10.1016/j.molcel.2016.12.022\",\n      \"10.1016/j.molcel.2017.10.019\",\n      \"10.1016/j.molcel.2018.08.004\",\n      \"10.1016/j.molcel.2019.03.025\",\n      \"10.1016/j.molcel.2019.09.032\",\n      \"10.1016/j.molcel.2020.04.027\",\n      \"10.1016/j.molcel.2020.11.025\",\n      \"10.1016/j.molcel.2020.11.041\",\n      \"10.1016/j.molcel.2020.12.041\",\n      \"10.1016/j.molcel.2021.06.031\",\n      \"10.1016/j.molcel.2021.07.035\",\n      \"10.1016/j.molcel.2021.07.037\",\n      \"10.1016/j.molmed.2012.08.001\",\n      \"10.1016/j.molmed.2014.01.008\",\n      \"10.1016/j.molmet.2018.05.019\",\n      \"10.1016/j.molmet.2019.06.026\",\n      \"10.1016/j.molmet.2020.101115\",\n      \"10.1016/j.molmet.2021.101168\",\n      \"10.1016/j.molonc.2012.10.012\",\n      \"10.1016/j.molonc.2013.02.012\",\n      \"10.1016/j.molonc.2013.10.001\",\n      \"10.1016/j.molonc.2015.04.016\",\n      \"10.1016/j.molp.2015.06.004\",\n      \"10.1016/j.molp.2017.07.011\",\n      \"10.1016/j.molp.2020.09.019\",\n      \"10.1016/j.molp.2020.12.017\",\n      \"10.1016/j.molp.2021.01.013\",\n      \"10.1016/j.mrrev.2014.06.002\",\n      \"10.1016/j.nano.2020.102270\",\n      \"10.1016/j.nbd.2004.11.002\",\n      \"10.1016/j.nbd.2015.02.021\",\n      \"10.1016/j.nbd.2016.11.003\",\n      \"10.1016/j.nbd.2018.05.015\",\n      \"10.1016/j.ncrna.2020.02.002\",\n      \"10.1016/j.neo.2017.05.002\",\n      \"10.1016/j.neuint.2009.07.008\",\n      \"10.1016/j.neuint.2013.10.009\",\n      \"10.1016/j.neulet.2005.04.028\",\n      \"10.1016/j.neures.2011.07.275\",\n      \"10.1016/j.neuroimage.2007.12.035\",\n      \"10.1016/j.neuron.2004.11.010\",\n      \"10.1016/j.neuron.2006.04.030\",\n      \"10.1016/j.neuron.2007.01.009\",\n      \"10.1016/j.neuron.2007.06.036\",\n      \"10.1016/j.neuron.2007.07.009\",\n      \"10.1016/j.neuron.2010.02.018\",\n      \"10.1016/j.neuron.2011.01.030\",\n      \"10.1016/j.neuron.2011.02.005\",\n      \"10.1016/j.neuron.2012.04.025\",\n      \"10.1016/j.neuron.2013.09.037\",\n      \"10.1016/j.neuron.2015.09.049\",\n      \"10.1016/j.neuron.2015.12.011\",\n      \"10.1016/j.neuron.2016.02.004\",\n      \"10.1016/j.neuron.2016.09.048\",\n      \"10.1016/j.neuron.2016.10.009\",\n      \"10.1016/j.neuron.2016.11.032\",\n      \"10.1016/j.neuron.2016.11.047\",\n      \"10.1016/j.neuron.2018.01.014\",\n      \"10.1016/j.neuron.2019.02.018\",\n      \"10.1016/j.neuron.2019.06.011\",\n      \"10.1016/j.neuron.2019.07.004\",\n      \"10.1016/j.neuron.2019.07.009\",\n      \"10.1016/j.neuron.2020.07.023\",\n      \"10.1016/j.neuron.2024.01.028\",\n      \"10.1016/j.neuron.2024.02.005\",\n      \"10.1016/j.neuropharm.2013.04.026\",\n      \"10.1016/j.neuropharm.2018.12.008\",\n      \"10.1016/j.neuropharm.2019.02.030\",\n      \"10.1016/j.neuropharm.2019.04.021\",\n      \"10.1016/j.neuroscience.2009.03.032\",\n      \"10.1016/j.neuroscience.2012.06.063\",\n      \"10.1016/j.neuroscience.2014.08.016\",\n      \"10.1016/j.neuroscience.2015.07.088\",\n      \"10.1016/j.neuroscience.2017.07.015\",\n      \"10.1016/j.neuroscience.2020.09.039\",\n      \"10.1016/j.ntt.2013.01.004\",\n      \"10.1016/j.omtm.2020.07.009\",\n      \"10.1016/j.omtm.2020.09.002\",\n      \"10.1016/j.omtn.2021.07.016\",\n      \"10.1016/j.omto.2020.06.010\",\n      \"10.1016/j.orthres.2003.11.009\",\n      \"10.1016/j.pbi.2021.102060\",\n      \"10.1016/j.pbiomolbio.2021.04.007\",\n      \"10.1016/j.pep.2019.105540\",\n      \"10.1016/j.peptides.2014.12.004\",\n      \"10.1016/j.pharep.2019.08.006\",\n      \"10.1016/j.pharma.2010.05.005\",\n      \"10.1016/j.pharmthera.2018.02.013\",\n      \"10.1016/j.pharmthera.2020.107785\",\n      \"10.1016/j.phrs.2012.05.008\",\n      \"10.1016/j.phrs.2018.02.022\",\n      \"10.1016/j.phrs.2020.104683\",\n      \"10.1016/j.phymed.2019.153111\",\n      \"10.1016/j.phymed.2021.153585\",\n      \"10.1016/j.phytochem.2010.11.026\",\n      \"10.1016/j.placenta.2015.12.002\",\n      \"10.1016/j.plaphy.2007.03.001\",\n      \"10.1016/j.plaphy.2008.12.024\",\n      \"10.1016/j.plaphy.2013.10.018\",\n      \"10.1016/j.plaphy.2015.09.006\",\n      \"10.1016/j.plefa.2010.02.005\",\n      \"10.1016/j.plefa.2011.10.001\",\n      \"10.1016/j.pneurobio.2013.08.001\",\n      \"10.1016/j.pnpbp.2020.110086\",\n      \"10.1016/j.proghi.2016.06.001\",\n      \"10.1016/j.prp.2019.152475\",\n      \"10.1016/j.rbmo.2018.05.008\",\n      \"10.1016/j.rbmo.2018.05.012\",\n      \"10.1016/j.redox.2015.10.004\",\n      \"10.1016/j.redox.2018.01.003\",\n      \"10.1016/j.regen.2021.100038\",\n      \"10.1016/j.repbio.2020.01.005\",\n      \"10.1016/j.reprotox.2011.01.003\",\n      \"10.1016/j.reprotox.2021.12.005\",\n      \"10.1016/j.sbi.2010.10.002\",\n      \"10.1016/j.sbi.2015.01.003\",\n      \"10.1016/j.sbi.2016.10.016\",\n      \"10.1016/j.sbi.2016.12.006\",\n      \"10.1016/j.scienta.2018.05.042\",\n      \"10.1016/j.scitotenv.2012.02.018\",\n      \"10.1016/j.scitotenv.2021.145950\",\n      \"10.1016/j.scr.2014.07.003\",\n      \"10.1016/j.scr.2018.09.004\",\n      \"10.1016/j.scr.2020.101754\",\n      \"10.1016/j.semcancer.2019.10.004\",\n      \"10.1016/j.semcdb.2013.10.002\",\n      \"10.1016/j.semcdb.2015.12.021\",\n      \"10.1016/j.semcdb.2017.08.022\",\n      \"10.1016/j.semcdb.2018.04.004\",\n      \"10.1016/j.semcdb.2018.04.011\",\n      \"10.1016/j.semcdb.2018.05.013\",\n      \"10.1016/j.semcdb.2018.05.021\",\n      \"10.1016/j.semcdb.2019.04.006\",\n      \"10.1016/j.semcdb.2019.07.009\",\n      \"10.1016/j.semcdb.2019.09.005\",\n      \"10.1016/j.semcdb.2020.04.011\",\n      \"10.1016/j.semcdb.2021.06.007\",\n      \"10.1016/j.simyco.2018.10.002\",\n      \"10.1016/j.sjbs.2013.05.003\",\n      \"10.1016/j.snb.2018.12.162\",\n      \"10.1016/j.snb.2021.129686\",\n      \"10.1016/j.stem.2009.05.026\",\n      \"10.1016/j.stem.2010.04.002\",\n      \"10.1016/j.stem.2010.04.017\",\n      \"10.1016/j.stem.2010.06.015\",\n      \"10.1016/j.stem.2012.02.005\",\n      \"10.1016/j.stem.2012.05.018\",\n      \"10.1016/j.stem.2014.06.019\",\n      \"10.1016/j.stem.2014.11.007\",\n      \"10.1016/j.stem.2016.01.007\",\n      \"10.1016/j.stem.2016.03.015\",\n      \"10.1016/j.stem.2017.11.016\",\n      \"10.1016/j.stem.2019.01.011\",\n      \"10.1016/j.stem.2020.09.011\",\n      \"10.1016/j.stem.2021.02.008\",\n      \"10.1016/j.stem.2021.03.016\",\n      \"10.1016/j.stem.2021.04.023\",\n      \"10.1016/j.stemcr.2014.02.008\",\n      \"10.1016/j.stemcr.2015.09.013\",\n      \"10.1016/j.stemcr.2017.09.015\",\n      \"10.1016/j.stemcr.2018.10.002\",\n      \"10.1016/j.stemcr.2018.11.008\",\n      \"10.1016/j.stemcr.2019.04.011\",\n      \"10.1016/j.stemcr.2019.11.007\",\n      \"10.1016/j.stemcr.2019.11.010\",\n      \"10.1016/j.stemcr.2020.11.005\",\n      \"10.1016/j.str.2011.11.014\",\n      \"10.1016/j.str.2015.04.002\",\n      \"10.1016/j.str.2021.03.014\",\n      \"10.1016/j.taap.2016.09.020\",\n      \"10.1016/j.tcb.2011.01.005\",\n      \"10.1016/j.tcb.2011.08.003\",\n      \"10.1016/j.tcb.2016.11.003\",\n      \"10.1016/j.tcb.2018.05.005\",\n      \"10.1016/j.tcb.2021.01.004\",\n      \"10.1016/j.tem.2006.01.007\",\n      \"10.1016/j.tem.2009.07.005\",\n      \"10.1016/j.tem.2018.08.004\",\n      \"10.1016/j.theriogenology.2020.04.003\",\n      \"10.1016/j.tibs.2004.09.006\",\n      \"10.1016/j.tibs.2008.02.002\",\n      \"10.1016/j.tice.2014.08.003\",\n      \"10.1016/j.tics.2018.10.005\",\n      \"10.1016/j.tig.2003.12.009\",\n      \"10.1016/j.tig.2007.03.011\",\n      \"10.1016/j.tig.2008.10.011\",\n      \"10.1016/j.tig.2013.04.004\",\n      \"10.1016/j.tig.2015.12.005\",\n      \"10.1016/j.tig.2017.02.001\",\n      \"10.1016/j.tig.2019.12.007\",\n      \"10.1016/j.tig.2020.11.001\",\n      \"10.1016/j.tig.2021.06.016\",\n      \"10.1016/j.tim.2009.01.005\",\n      \"10.1016/j.tim.2014.06.004\",\n      \"10.1016/j.tim.2015.11.002\",\n      \"10.1016/j.tim.2018.09.006\",\n      \"10.1016/j.tins.2019.01.002\",\n      \"10.1016/j.tips.2020.04.006\",\n      \"10.1016/j.tox.2016.09.019\",\n      \"10.1016/j.toxrep.2020.04.004\",\n      \"10.1016/j.tplants.2015.10.003\",\n      \"10.1016/j.tranon.2020.100748\",\n      \"10.1016/j.tree.2010.10.006\",\n      \"10.1016/j.trim.2018.03.004\",\n      \"10.1016/j.vaccine.2012.12.048\",\n      \"10.1016/j.vetimm.2011.08.022\",\n      \"10.1016/j.vetimm.2013.10.015\",\n      \"10.1016/j.virol.2015.06.029\",\n      \"10.1016/j.virol.2019.08.031\",\n      \"10.1016/j.xinn.2021.100141\",\n      \"10.1016/j.xphs.2019.03.031\",\n      \"10.1016/j.xpro.2021.100358\",\n      \"10.1016/j.ydbio.2003.09.041\",\n      \"10.1016/j.ydbio.2004.12.014\",\n      \"10.1016/j.ydbio.2005.11.019\",\n      \"10.1016/j.ydbio.2006.01.031\",\n      \"10.1016/j.ydbio.2006.02.028\",\n      \"10.1016/j.ydbio.2006.02.029\",\n      \"10.1016/j.ydbio.2006.04.439\",\n      \"10.1016/j.ydbio.2006.04.447\",\n      \"10.1016/j.ydbio.2006.10.007\",\n      \"10.1016/j.ydbio.2007.04.010\",\n      \"10.1016/j.ydbio.2007.08.019\",\n      \"10.1016/j.ydbio.2008.02.062\",\n      \"10.1016/j.ydbio.2008.05.456\",\n      \"10.1016/j.ydbio.2008.06.001\",\n      \"10.1016/j.ydbio.2009.09.015\",\n      \"10.1016/j.ydbio.2009.10.039\",\n      \"10.1016/j.ydbio.2010.02.037\",\n      \"10.1016/j.ydbio.2010.05.021\",\n      \"10.1016/j.ydbio.2010.06.017\",\n      \"10.1016/j.ydbio.2010.08.007\",\n      \"10.1016/j.ydbio.2011.03.019\",\n      \"10.1016/j.ydbio.2011.03.023\",\n      \"10.1016/j.ydbio.2011.05.669\",\n      \"10.1016/j.ydbio.2011.07.013\",\n      \"10.1016/j.ydbio.2011.07.026\",\n      \"10.1016/j.ydbio.2011.08.006\",\n      \"10.1016/j.ydbio.2012.02.018\",\n      \"10.1016/j.ydbio.2012.03.010\",\n      \"10.1016/j.ydbio.2012.12.005\",\n      \"10.1016/j.ydbio.2013.01.021\",\n      \"10.1016/j.ydbio.2014.05.007\",\n      \"10.1016/j.ydbio.2014.10.016\",\n      \"10.1016/j.ydbio.2014.11.008\",\n      \"10.1016/j.ydbio.2014.12.002\",\n      \"10.1016/j.ydbio.2015.04.021\",\n      \"10.1016/j.ydbio.2015.06.007\",\n      \"10.1016/j.ydbio.2015.12.011\",\n      \"10.1016/j.ydbio.2016.04.003\",\n      \"10.1016/j.ydbio.2016.06.015\",\n      \"10.1016/j.ydbio.2016.08.015\",\n      \"10.1016/j.ydbio.2017.03.030\",\n      \"10.1016/j.ydbio.2017.08.030\",\n      \"10.1016/j.ydbio.2021.03.014\",\n      \"10.1016/j.yexcr.2005.06.009\",\n      \"10.1016/j.yexcr.2010.03.005\",\n      \"10.1016/j.yexcr.2015.10.021\",\n      \"10.1016/j.yexcr.2017.02.011\",\n      \"10.1016/j.ygcen.2004.06.011\",\n      \"10.1016/j.ygcen.2005.07.009\",\n      \"10.1016/j.ygyno.2017.05.001\",\n      \"10.1016/j.yjmcc.2007.01.006\",\n      \"10.1016/j.yjmcc.2013.04.024\",\n      \"10.1016/j.yjmcc.2016.01.026\",\n      \"10.1016/j.ymeth.2009.11.001\",\n      \"10.1016/j.ymeth.2016.03.001\",\n      \"10.1016/j.ymeth.2019.11.003\",\n      \"10.1016/j.ymeth.2020.10.008\",\n      \"10.1016/j.ymgme.2010.11.162\",\n      \"10.1016/j.ymgme.2021.08.011\",\n      \"10.1016/j.ymthe.2020.09.010\",\n      \"10.1016/j.ymthe.2021.05.007\",\n      \"10.1016/j.zool.2014.04.001\",\n      \"10.1016/s0002-9440(10)64394-5\",\n      \"10.1016/s0008-6363(00)00119-x\",\n      \"10.1016/s0016-5085(17)30545-0\",\n      \"10.1016/s0016-6480(03)00188-6\",\n      \"10.1016/s0021-9258(17)40535-7\",\n      \"10.1016/s0021-9258(18)32380-9\",\n      \"10.1016/s0021-9258(19)61486-9\",\n      \"10.1016/s0021-9258(19)68170-6\",\n      \"10.1016/s0021-9258(19)68584-4\",\n      \"10.1016/s0021-9258(19)86675-9\",\n      \"10.1016/s0021-9258(20)80740-6\",\n      \"10.1016/s0022-2836(02)00442-4\",\n      \"10.1016/s0022-2836(02)00571-5\",\n      \"10.1016/s0022-2836(02)00813-6\",\n      \"10.1016/s0022-2836(02)01281-0\",\n      \"10.1016/s0022-2836(05)80360-2\",\n      \"10.1016/s0031-9384(00)00423-6\",\n      \"10.1016/s0042-6822(02)00080-6\",\n      \"10.1016/s0079-6603(04)78006-x\",\n      \"10.1016/s0079-6603(08)00810-6\",\n      \"10.1016/s0091-679x(04)78023-1\",\n      \"10.1016/s0092-8674(00)00078-7\",\n      \"10.1016/s0092-8674(00)00079-9\",\n      \"10.1016/s0092-8674(00)80521-8\",\n      \"10.1016/s0092-8674(00)80590-5\",\n      \"10.1016/s0092-8674(00)81337-9\",\n      \"10.1016/s0092-8674(00)81369-0\",\n      \"10.1016/s0092-8674(02)00677-3\",\n      \"10.1016/s0092-8674(02)00678-5\",\n      \"10.1016/s0092-8674(03)00154-5\",\n      \"10.1016/s0092-8674(04)00119-9\",\n      \"10.1016/s0140-6736(11)61539-0\",\n      \"10.1016/s0140-6736(21)00184-7\",\n      \"10.1016/s0163-7827(98)00005-8\",\n      \"10.1016/s0166-445x(99)00080-6\",\n      \"10.1016/s0168-1702(02)00309-x\",\n      \"10.1016/s0168-8278(23)02187-6\",\n      \"10.1016/s0168-9525(03)00080-5\",\n      \"10.1016/s0197-4580(01)00317-7\",\n      \"10.1016/s0214-9168(09)72956-0\",\n      \"10.1016/s0306-4522(02)00556-0\",\n      \"10.1016/s0896-6273(00)80897-1\",\n      \"10.1016/s0896-6273(00)80898-3\",\n      \"10.1016/s0896-6273(01)00407-x\",\n      \"10.1016/s0896-6273(01)00413-5\",\n      \"10.1016/s0896-6273(01)00448-2\",\n      \"10.1016/s0896-6273(02)01149-2\",\n      \"10.1016/s0896-6273(03)00258-7\",\n      \"10.1016/s0925-4439(04)00028-6\",\n      \"10.1016/s0925-4773(00)00466-4\",\n      \"10.1016/s0959-437x(00)00146-5\",\n      \"10.1016/s0959-440x(00)00166-4\",\n      \"10.1016/s0959-440x(98)80065-1\",\n      \"10.1016/s0960-9822(02)00606-1\",\n      \"10.1016/s0960-9822(02)00926-0\",\n      \"10.1016/s0960-9822(03)00419-6\",\n      \"10.1016/s1097-2765(00)80058-1\",\n      \"10.1016/s1097-2765(00)80070-2\",\n      \"10.1016/s1097-2765(00)80474-8\",\n      \"10.1016/s1286-0115(06)74430-7\",\n      \"10.1016/s1470-2045(09)70025-7\",\n      \"10.1016/s1470-2045(17)30313-3\",\n      \"10.1016/s1470-2045(20)30112-1\",\n      \"10.1016/s1520-765x(01)90007-0\",\n      \"10.1016/s1634-7072(21)45785-5\",\n      \"10.1016/s1671-2927(12)60783-4\",\n      \"10.1016/s2214-109x(18)30451-0\",\n      \"10.1016/s2666-1683(20)35397-0\",\n      \"10.1017/aap.2022.36\",\n      \"10.1017/erm.2015.16\",\n      \"10.1017/qrd.2022.16\",\n      \"10.1017/s0022029919000785\",\n      \"10.1017/s0029665120007430\",\n      \"10.1017/s003358350000202x\",\n      \"10.1017/s0033583502003773\",\n      \"10.1017/s0950268802007483\",\n      \"10.1017/s0950268814002362\",\n      \"10.1017/s0967199420000799\",\n      \"10.1021/acs.accounts.6b00593\",\n      \"10.1021/acs.analchem.0c02203\",\n      \"10.1021/acs.analchem.1c01125\",\n      \"10.1021/acs.biochem.0c00949\",\n      \"10.1021/acs.biochem.5b01271\",\n      \"10.1021/acs.biomac.1c00481\",\n      \"10.1021/acs.chemrev.0c00191\",\n      \"10.1021/acs.chemrev.7b00510\",\n      \"10.1021/acs.chemrev.8b00760\",\n      \"10.1021/acs.chemrev.9b00546\",\n      \"10.1021/acs.chemrev.9b00664\",\n      \"10.1021/acs.energyfuels.0c03709\",\n      \"10.1021/acs.est.0c07408\",\n      \"10.1021/acs.iecr.7b00427\",\n      \"10.1021/acs.jafc.0c05381\",\n      \"10.1021/acs.jcim.0c01470\",\n      \"10.1021/acs.jcim.5b00173\",\n      \"10.1021/acs.jcim.5b00265\",\n      \"10.1021/acs.jcim.7b00139\",\n      \"10.1021/acs.jcim.8b00850\",\n      \"10.1021/acs.jcim.9b00514\",\n      \"10.1021/acs.jctc.0c01045\",\n      \"10.1021/acs.jctc.7b01109\",\n      \"10.1021/acs.jmedchem.0c00796\",\n      \"10.1021/acs.jmedchem.0c01487\",\n      \"10.1021/acs.jmedchem.1c01779\",\n      \"10.1021/acs.jmedchem.5b00137\",\n      \"10.1021/acs.jmedchem.5b01708\",\n      \"10.1021/acs.jmedchem.8b01248\",\n      \"10.1021/acs.jmedchem.9b01237\",\n      \"10.1021/acs.jpcb.0c06502\",\n      \"10.1021/acs.jpcb.5b04208\",\n      \"10.1021/acs.jpcb.7b01926\",\n      \"10.1021/acs.jpcb.7b02569\",\n      \"10.1021/acs.jpcb.7b11367\",\n      \"10.1021/acs.langmuir.8b03175\",\n      \"10.1021/acs.molpharmaceut.7b00264\",\n      \"10.1021/acs.nanolett.0c04753\",\n      \"10.1021/acscatal.1c03343\",\n      \"10.1021/acscentsci.0c00940\",\n      \"10.1021/acscentsci.9b01272\",\n      \"10.1021/acschembio.7b00338\",\n      \"10.1021/acschemneuro.1c00470\",\n      \"10.1021/acschemneuro.6b00242\",\n      \"10.1021/acschemneuro.7b00089\",\n      \"10.1021/acschemneuro.8b00657\",\n      \"10.1021/acschemneuro.8b00689\",\n      \"10.1021/acschemneuro.9b00521\",\n      \"10.1021/acsearthspacechem.1c00006\",\n      \"10.1021/acsmedchemlett.2c00300\",\n      \"10.1021/acsmedchemlett.8b00397\",\n      \"10.1021/acsnano.8b07605\",\n      \"10.1021/acsnano.9b00587\",\n      \"10.1021/acsnano.9b01892\",\n      \"10.1021/acsomega.1c01289\",\n      \"10.1021/acsomega.8b01237\",\n      \"10.1021/acsptsci.9b00093\",\n      \"10.1021/acssuschemeng.0c01086\",\n      \"10.1021/acssynbio.1c00015\",\n      \"10.1021/bi000200n\",\n      \"10.1021/bi000613o\",\n      \"10.1021/bi00615a021\",\n      \"10.1021/bi00865a041\",\n      \"10.1021/bi0268450\",\n      \"10.1021/bi048022b\",\n      \"10.1021/bi0508688\",\n      \"10.1021/bi0608055\",\n      \"10.1021/bi100795m\",\n      \"10.1021/bi200926b\",\n      \"10.1021/bi300762p\",\n      \"10.1021/bi301323n\",\n      \"10.1021/bi500637f\",\n      \"10.1021/bi7007905\",\n      \"10.1021/bi901589w\",\n      \"10.1021/bi992287m\",\n      \"10.1021/cb200445w\",\n      \"10.1021/cg200663v\",\n      \"10.1021/ci400720n\",\n      \"10.1021/ci400742s\",\n      \"10.1021/ci5001955\",\n      \"10.1021/ci700255d\",\n      \"10.1021/cn100066p\",\n      \"10.1021/cr100404w\",\n      \"10.1021/cr4004488\",\n      \"10.1021/cr960387h\",\n      \"10.1021/ct800068v\",\n      \"10.1021/ef201676t\",\n      \"10.1021/j100821a010\",\n      \"10.1021/ja01092a035\",\n      \"10.1021/ja01482a024\",\n      \"10.1021/ja027765m\",\n      \"10.1021/ja030145g\",\n      \"10.1021/ja047934y\",\n      \"10.1021/ja0614058\",\n      \"10.1021/ja0655284\",\n      \"10.1021/ja076403h\",\n      \"10.1021/ja104393t\",\n      \"10.1021/ja809039u\",\n      \"10.1021/jacs.1c07990\",\n      \"10.1021/jacs.3c08047\",\n      \"10.1021/jacs.7b03263\",\n      \"10.1021/jacs.7b06099\",\n      \"10.1021/jacs.7b08741\",\n      \"10.1021/jacs.8b11912\",\n      \"10.1021/jacs.9b02004\",\n      \"10.1021/jacs.9b08273\",\n      \"10.1021/jf100352c\",\n      \"10.1021/jf201871w\",\n      \"10.1021/jf801786d\",\n      \"10.1021/jm0208875\",\n      \"10.1021/jm1005034\",\n      \"10.1021/jp071097f\",\n      \"10.1021/jp101592m\",\n      \"10.1021/jp308674g\",\n      \"10.1021/jp404385h\",\n      \"10.1021/jp4115404\",\n      \"10.1021/jp4119138\",\n      \"10.1021/mp100226q\",\n      \"10.1021/nn504025a\",\n      \"10.1021/pr901008d\",\n      \"10.1021/tx2001916\",\n      \"10.1021/tx3000818\",\n      \"10.1023/b:rudo.0000036713.86633.c2\",\n      \"10.1034/j.1601-183x.2002.102081.x\",\n      \"10.1038/20459\",\n      \"10.1038/20974\",\n      \"10.1038/338658a0\",\n      \"10.1038/35017054\",\n      \"10.1038/35021093\",\n      \"10.1038/350350a0\",\n      \"10.1038/35037523\",\n      \"10.1038/35083016\",\n      \"10.1038/354066a0\",\n      \"10.1038/368258a0\",\n      \"10.1038/4434\",\n      \"10.1038/5007\",\n      \"10.1038/518314a\",\n      \"10.1038/72294\",\n      \"10.1038/73432\",\n      \"10.1038/86906\",\n      \"10.1038/cdd.2011.192\",\n      \"10.1038/cddis.2013.371\",\n      \"10.1038/cddis.2014.544\",\n      \"10.1038/cddis.2015.119\",\n      \"10.1038/cddis.2017.464\",\n      \"10.1038/cr.2013.166\",\n      \"10.1038/cr.2014.3\",\n      \"10.1038/cr.2017.15\",\n      \"10.1038/ejcn.2011.152\",\n      \"10.1038/emboj.2008.205\",\n      \"10.1038/emboj.2010.74\",\n      \"10.1038/emboj.2011.294\",\n      \"10.1038/emboj.2011.316\",\n      \"10.1038/emboj.2013.91\",\n      \"10.1038/emm.2017.287\",\n      \"10.1038/gim.2016.58\",\n      \"10.1038/icb.2014.114\",\n      \"10.1038/icb.2017.73\",\n      \"10.1038/jcbfm.2010.180\",\n      \"10.1038/jid.2015.248\",\n      \"10.1038/labinvest.2017.126\",\n      \"10.1038/mp.2009.100\",\n      \"10.1038/mp.2015.7\",\n      \"10.1038/msb.2011.100\",\n      \"10.1038/mtm.2014.21\",\n      \"10.1038/mtna.2013.23\",\n      \"10.1038/nature01262\",\n      \"10.1038/nature02110\",\n      \"10.1038/nature03978\",\n      \"10.1038/nature04670\",\n      \"10.1038/nature04695\",\n      \"10.1038/nature04959\",\n      \"10.1038/nature05382\",\n      \"10.1038/nature05766\",\n      \"10.1038/nature05778\",\n      \"10.1038/nature05977\",\n      \"10.1038/nature06133\",\n      \"10.1038/nature06524\",\n      \"10.1038/nature06904\",\n      \"10.1038/nature07672\",\n      \"10.1038/nature08750\",\n      \"10.1038/nature08804\",\n      \"10.1038/nature08872\",\n      \"10.1038/nature08899\",\n      \"10.1038/nature08944\",\n      \"10.1038/nature09195\",\n      \"10.1038/nature09262\",\n      \"10.1038/nature09380\",\n      \"10.1038/nature09385\",\n      \"10.1038/nature09504\",\n      \"10.1038/nature09906\",\n      \"10.1038/nature10110\",\n      \"10.1038/nature10137\",\n      \"10.1038/nature10163\",\n      \"10.1038/nature10177\",\n      \"10.1038/nature10244\",\n      \"10.1038/nature10724\",\n      \"10.1038/nature10737\",\n      \"10.1038/nature10983\",\n      \"10.1038/nature11082\",\n      \"10.1038/nature11089\",\n      \"10.1038/nature11112\",\n      \"10.1038/nature11247\",\n      \"10.1038/nature11273\",\n      \"10.1038/nature11628\",\n      \"10.1038/nature11682\",\n      \"10.1038/nature11981\",\n      \"10.1038/nature12074\",\n      \"10.1038/nature12322\",\n      \"10.1038/nature12354\",\n      \"10.1038/nature12403\",\n      \"10.1038/nature12414\",\n      \"10.1038/nature12443\",\n      \"10.1038/nature12453\",\n      \"10.1038/nature12533\",\n      \"10.1038/nature12598\",\n      \"10.1038/nature12730\",\n      \"10.1038/nature13261\",\n      \"10.1038/nature13415\",\n      \"10.1038/nature13802\",\n      \"10.1038/nature13986\",\n      \"10.1038/nature14221\",\n      \"10.1038/nature14222\",\n      \"10.1038/nature17629\",\n      \"10.1038/nature17644\",\n      \"10.1038/nature19342\",\n      \"10.1038/nature20565\",\n      \"10.1038/nature20577\",\n      \"10.1038/nature20791\",\n      \"10.1038/nature23001\",\n      \"10.1038/nature23320\",\n      \"10.1038/nature24660\",\n      \"10.1038/nature25169\",\n      \"10.1038/nature26140\",\n      \"10.1038/nbt.1882\",\n      \"10.1038/nbt.3198\",\n      \"10.1038/nbt.3388\",\n      \"10.1038/nbt.3519\",\n      \"10.1038/nbt.3769\",\n      \"10.1038/nbt.3906\",\n      \"10.1038/nbt.4314\",\n      \"10.1038/nbt1068\",\n      \"10.1038/nbt950\",\n      \"10.1038/ncb1002\",\n      \"10.1038/ncb1596\",\n      \"10.1038/ncb1800\",\n      \"10.1038/ncb1929\",\n      \"10.1038/ncb2210\",\n      \"10.1038/ncb2902\",\n      \"10.1038/ncb3072\",\n      \"10.1038/ncb3104\",\n      \"10.1038/ncb3532\",\n      \"10.1038/ncb3575\",\n      \"10.1038/nchem.2511\",\n      \"10.1038/nchem.2878\",\n      \"10.1038/nchembio.1432\",\n      \"10.1038/nchembio.1836\",\n      \"10.1038/nchembio.2209\",\n      \"10.1038/nchembio.2210\",\n      \"10.1038/nchembio.2569\",\n      \"10.1038/nchembio.284\",\n      \"10.1038/ncomms11102\",\n      \"10.1038/ncomms11247\",\n      \"10.1038/ncomms11261\",\n      \"10.1038/ncomms11628\",\n      \"10.1038/ncomms11673\",\n      \"10.1038/ncomms1187\",\n      \"10.1038/ncomms12222\",\n      \"10.1038/ncomms12298\",\n      \"10.1038/ncomms12524\",\n      \"10.1038/ncomms12755\",\n      \"10.1038/ncomms1285\",\n      \"10.1038/ncomms13787\",\n      \"10.1038/ncomms14091\",\n      \"10.1038/ncomms14100\",\n      \"10.1038/ncomms14182\",\n      \"10.1038/ncomms14388\",\n      \"10.1038/ncomms14684\",\n      \"10.1038/ncomms14888\",\n      \"10.1038/ncomms15151\",\n      \"10.1038/ncomms15737\",\n      \"10.1038/ncomms15895\",\n      \"10.1038/ncomms15899\",\n      \"10.1038/ncomms2620\",\n      \"10.1038/ncomms2978\",\n      \"10.1038/ncomms3980\",\n      \"10.1038/ncomms4153\",\n      \"10.1038/ncomms4258\",\n      \"10.1038/ncomms4337\",\n      \"10.1038/ncomms6748\",\n      \"10.1038/ncomms8007\",\n      \"10.1038/ncomms8030\",\n      \"10.1038/ng.298\",\n      \"10.1038/ng.3229\",\n      \"10.1038/ng.3657\",\n      \"10.1038/ng.3662\",\n      \"10.1038/ng.3929\",\n      \"10.1038/ng.3935\",\n      \"10.1038/ng.711\",\n      \"10.1038/ng.948\",\n      \"10.1038/ng1197-298\",\n      \"10.1038/ng1363\",\n      \"10.1038/ni.2353\",\n      \"10.1038/nm.2167\",\n      \"10.1038/nm.3028\",\n      \"10.1038/nm.3816\",\n      \"10.1038/nm1328\",\n      \"10.1038/nm1460\",\n      \"10.1038/nmeth.1923\",\n      \"10.1038/nmeth.2019\",\n      \"10.1038/nmeth.2688\",\n      \"10.1038/nmeth.3453\",\n      \"10.1038/nmeth.4067\",\n      \"10.1038/nmeth.4510\",\n      \"10.1038/nmeth.4580\",\n      \"10.1038/nmeth0410-248\",\n      \"10.1038/nn.2152\",\n      \"10.1038/nn.2207\",\n      \"10.1038/nn.2600\",\n      \"10.1038/nn.3790\",\n      \"10.1038/nn.4216\",\n      \"10.1038/nn.4597\",\n      \"10.1038/nn1620\",\n      \"10.1038/nn1932\",\n      \"10.1038/nn748\",\n      \"10.1038/npjamd.2016.1\",\n      \"10.1038/nprot.2008.227\",\n      \"10.1038/nprot.2012.016\",\n      \"10.1038/nprot.2016.159\",\n      \"10.1038/nprot.2017.052\",\n      \"10.1038/nprot.2017.124\",\n      \"10.1038/nrc.2016.89\",\n      \"10.1038/nrc1187\",\n      \"10.1038/nrc2222\",\n      \"10.1038/nrc2676\",\n      \"10.1038/nrc2917\",\n      \"10.1038/nrc3319\",\n      \"10.1038/nrc3483\",\n      \"10.1038/nrc3726\",\n      \"10.1038/nrc3912\",\n      \"10.1038/nrclinonc.2011.177\",\n      \"10.1038/nrd2780\",\n      \"10.1038/nrd2997\",\n      \"10.1038/nrg.2017.102\",\n      \"10.1038/nrg2482\",\n      \"10.1038/nrg2526\",\n      \"10.1038/nrg2689\",\n      \"10.1038/nrg2808\",\n      \"10.1038/nrg2845\",\n      \"10.1038/nrg2901\",\n      \"10.1038/nrg2957\",\n      \"10.1038/nrg3230\",\n      \"10.1038/nrg3482\",\n      \"10.1038/nrgastro.2017.32\",\n      \"10.1038/nri2506\",\n      \"10.1038/nrm.2016.116\",\n      \"10.1038/nrm.2016.132\",\n      \"10.1038/nrm.2017.125\",\n      \"10.1038/nrm.2017.48\",\n      \"10.1038/nrm.2017.91\",\n      \"10.1038/nrm2330\",\n      \"10.1038/nrm3025\",\n      \"10.1038/nrm3392\",\n      \"10.1038/nrm3619\",\n      \"10.1038/nrm3884\",\n      \"10.1038/nrm4024\",\n      \"10.1038/nrmicro3185\",\n      \"10.1038/nrn1008\",\n      \"10.1038/nrn2761\",\n      \"10.1038/nrn3024\",\n      \"10.1038/nrn3386\",\n      \"10.1038/nrn3915\",\n      \"10.1038/nsmb.1602\",\n      \"10.1038/nsmb.2054\",\n      \"10.1038/nsmb.2345\",\n      \"10.1038/nsmb.2520\",\n      \"10.1038/nsmb.2894\",\n      \"10.1038/nsmb.2912\",\n      \"10.1038/nsmb.3462\",\n      \"10.1038/onc.2009.148\",\n      \"10.1038/onc.2010.158\",\n      \"10.1038/onc.2010.356\",\n      \"10.1038/onc.2013.179\",\n      \"10.1038/onc.2013.217\",\n      \"10.1038/onc.2013.347\",\n      \"10.1038/onc.2014.23\",\n      \"10.1038/onc.2014.272\",\n      \"10.1038/onc.2015.144\",\n      \"10.1038/onc.2015.197\",\n      \"10.1038/onc.2015.281\",\n      \"10.1038/onc.2016.103\",\n      \"10.1038/onc.2017.395\",\n      \"10.1038/oncsis.2015.42\",\n      \"10.1038/oncsis.2015.49\",\n      \"10.1038/oncsis.2017.4\",\n      \"10.1038/s10038-020-0733-y\",\n      \"10.1038/s12276-019-0223-5\",\n      \"10.1038/s12276-020-00522-6\",\n      \"10.1038/s12276-020-00533-3\",\n      \"10.1038/s12276-022-00869-y\",\n      \"10.1038/s12276-023-01038-5\",\n      \"10.1038/s12276-023-01059-0\",\n      \"10.1038/s41374-018-0143-3\",\n      \"10.1038/s41374-018-0151-3\",\n      \"10.1038/s41375-023-01835-x\",\n      \"10.1038/s41380-021-01282-z\",\n      \"10.1038/s41380-022-01570-2\",\n      \"10.1038/s41380-023-02028-9\",\n      \"10.1038/s41386-021-01137-9\",\n      \"10.1038/s41388-018-0597-1\",\n      \"10.1038/s41388-018-0620-6\",\n      \"10.1038/s41388-019-1005-1\",\n      \"10.1038/s41388-020-01400-1\",\n      \"10.1038/s41388-020-1323-3\",\n      \"10.1038/s41388-021-02095-8\",\n      \"10.1038/s41388-022-02310-0\",\n      \"10.1038/s41388-022-02385-9\",\n      \"10.1038/s41388-022-02507-3\",\n      \"10.1038/s41388-024-03041-0\",\n      \"10.1038/s41389-017-0011-9\",\n      \"10.1038/s41389-018-0052-8\",\n      \"10.1038/s41389-018-0054-6\",\n      \"10.1038/s41392-020-00300-w\",\n      \"10.1038/s41392-020-00382-6\",\n      \"10.1038/s41392-020-00384-4\",\n      \"10.1038/s41392-020-00450-x\",\n      \"10.1038/s41392-022-01007-w\",\n      \"10.1038/s41392-022-01020-z\",\n      \"10.1038/s41392-022-01285-4\",\n      \"10.1038/s41392-023-01385-9\",\n      \"10.1038/s41409-019-0616-z\",\n      \"10.1038/s41416-019-0650-z\",\n      \"10.1038/s41416-019-0711-3\",\n      \"10.1038/s41416-021-01294-0\",\n      \"10.1038/s41416-021-01510-x\",\n      \"10.1038/s41416-023-02426-4\",\n      \"10.1038/s41417-022-00451-8\",\n      \"10.1038/s41417-022-00533-7\",\n      \"10.1038/s41417-024-00734-2\",\n      \"10.1038/s41418-018-0158-8\",\n      \"10.1038/s41418-022-01023-x\",\n      \"10.1038/s41418-023-01213-1\",\n      \"10.1038/s41419-018-0432-1\",\n      \"10.1038/s41419-018-0543-8\",\n      \"10.1038/s41419-018-0794-4\",\n      \"10.1038/s41419-018-1085-9\",\n      \"10.1038/s41419-019-1769-9\",\n      \"10.1038/s41419-019-1792-x\",\n      \"10.1038/s41419-019-1928-z\",\n      \"10.1038/s41419-020-02781-7\",\n      \"10.1038/s41419-020-02897-w\",\n      \"10.1038/s41419-020-02988-8\",\n      \"10.1038/s41419-020-03315-x\",\n      \"10.1038/s41419-020-03384-y\",\n      \"10.1038/s41419-021-03625-8\",\n      \"10.1038/s41419-021-03724-6\",\n      \"10.1038/s41419-021-04272-9\",\n      \"10.1038/s41419-021-04391-3\",\n      \"10.1038/s41419-021-04401-4\",\n      \"10.1038/s41419-022-04699-8\",\n      \"10.1038/s41419-022-05050-x\",\n      \"10.1038/s41419-022-05386-4\",\n      \"10.1038/s41419-024-06435-w\",\n      \"10.1038/s41420-019-0179-1\",\n      \"10.1038/s41420-020-00306-x\",\n      \"10.1038/s41420-021-00663-1\",\n      \"10.1038/s41420-022-00819-7\",\n      \"10.1038/s41420-022-00947-0\",\n      \"10.1038/s41420-022-01195-y\",\n      \"10.1038/s41420-022-01286-w\",\n      \"10.1038/s41420-023-01589-6\",\n      \"10.1038/s41421-020-00186-6\",\n      \"10.1038/s41421-021-00275-0\",\n      \"10.1038/s41422-018-0034-6\",\n      \"10.1038/s41422-018-0053-3\",\n      \"10.1038/s41422-018-0069-8\",\n      \"10.1038/s41422-018-0127-2\",\n      \"10.1038/s41422-019-0195-y\",\n      \"10.1038/s41422-020-00408-2\",\n      \"10.1038/s41422-020-00415-3\",\n      \"10.1038/s41422-021-00515-8\",\n      \"10.1038/s41422-022-00666-2\",\n      \"10.1038/s41422-022-00725-8\",\n      \"10.1038/s41422-023-00896-y\",\n      \"10.1038/s41422-024-00930-7\",\n      \"10.1038/s41423-020-0391-1\",\n      \"10.1038/s41423-024-01199-x\",\n      \"10.1038/s41431-017-0011-4\",\n      \"10.1038/s41434-020-00204-y\",\n      \"10.1038/s41467-017-00444-4\",\n      \"10.1038/s41467-017-00524-5\",\n      \"10.1038/s41467-017-00882-0\",\n      \"10.1038/s41467-017-01082-6\",\n      \"10.1038/s41467-017-01196-x\",\n      \"10.1038/s41467-017-01278-w\",\n      \"10.1038/s41467-017-01488-2\",\n      \"10.1038/s41467-017-01645-7\",\n      \"10.1038/s41467-017-02200-0\",\n      \"10.1038/s41467-017-02202-y\",\n      \"10.1038/s41467-017-02258-w\",\n      \"10.1038/s41467-017-02403-5\",\n      \"10.1038/s41467-018-03221-z\",\n      \"10.1038/s41467-018-04045-7\",\n      \"10.1038/s41467-018-04134-7\",\n      \"10.1038/s41467-018-05077-9\",\n      \"10.1038/s41467-018-07264-0\",\n      \"10.1038/s41467-018-07391-8\",\n      \"10.1038/s41467-018-07451-z\",\n      \"10.1038/s41467-018-08079-9\",\n      \"10.1038/s41467-018-08140-7\",\n      \"10.1038/s41467-018-08247-x\",\n      \"10.1038/s41467-019-08411-x\",\n      \"10.1038/s41467-019-09617-9\",\n      \"10.1038/s41467-019-09675-z\",\n      \"10.1038/s41467-019-09676-y\",\n      \"10.1038/s41467-019-10566-6\",\n      \"10.1038/s41467-019-10725-9\",\n      \"10.1038/s41467-019-11171-3\",\n      \"10.1038/s41467-019-13664-7\",\n      \"10.1038/s41467-019-14111-3\",\n      \"10.1038/s41467-020-14385-y\",\n      \"10.1038/s41467-020-14540-5\",\n      \"10.1038/s41467-020-15126-x\",\n      \"10.1038/s41467-020-15290-0\",\n      \"10.1038/s41467-020-16199-4\",\n      \"10.1038/s41467-020-17205-5\",\n      \"10.1038/s41467-020-17503-y\",\n      \"10.1038/s41467-020-18377-w\",\n      \"10.1038/s41467-020-18784-z\",\n      \"10.1038/s41467-020-18900-z\",\n      \"10.1038/s41467-020-19619-7\",\n      \"10.1038/s41467-020-19775-w\",\n      \"10.1038/s41467-020-19843-1\",\n      \"10.1038/s41467-020-20001-w\",\n      \"10.1038/s41467-020-20040-3\",\n      \"10.1038/s41467-020-20379-7\",\n      \"10.1038/s41467-020-20400-z\",\n      \"10.1038/s41467-020-20830-9\",\n      \"10.1038/s41467-021-22083-6\",\n      \"10.1038/s41467-021-22822-9\",\n      \"10.1038/s41467-021-23500-6\",\n      \"10.1038/s41467-021-23643-6\",\n      \"10.1038/s41467-021-24035-6\",\n      \"10.1038/s41467-021-24384-2\",\n      \"10.1038/s41467-021-24656-x\",\n      \"10.1038/s41467-021-24808-z\",\n      \"10.1038/s41467-021-24969-x\",\n      \"10.1038/s41467-021-25534-2\",\n      \"10.1038/s41467-021-26447-w\",\n      \"10.1038/s41467-021-26530-2\",\n      \"10.1038/s41467-021-27325-1\",\n      \"10.1038/s41467-021-27388-0\",\n      \"10.1038/s41467-022-27956-y\",\n      \"10.1038/s41467-022-28865-w\",\n      \"10.1038/s41467-022-28884-7\",\n      \"10.1038/s41467-022-29068-z\",\n      \"10.1038/s41467-022-29273-w\",\n      \"10.1038/s41467-022-29394-2\",\n      \"10.1038/s41467-022-29414-1\",\n      \"10.1038/s41467-022-30154-5\",\n      \"10.1038/s41467-022-30210-0\",\n      \"10.1038/s41467-022-30412-6\",\n      \"10.1038/s41467-022-30787-6\",\n      \"10.1038/s41467-022-31034-8\",\n      \"10.1038/s41467-022-33729-4\",\n      \"10.1038/s41467-022-33824-6\",\n      \"10.1038/s41467-022-34299-1\",\n      \"10.1038/s41467-022-34493-1\",\n      \"10.1038/s41467-022-34811-7\",\n      \"10.1038/s41467-022-35388-x\",\n      \"10.1038/s41467-022-35433-9\",\n      \"10.1038/s41467-022-35508-7\",\n      \"10.1038/s41467-023-35858-w\",\n      \"10.1038/s41467-023-35985-4\",\n      \"10.1038/s41467-023-36178-9\",\n      \"10.1038/s41467-023-36184-x\",\n      \"10.1038/s41467-023-36596-9\",\n      \"10.1038/s41467-023-36969-0\",\n      \"10.1038/s41467-023-37427-7\",\n      \"10.1038/s41467-023-37583-w\",\n      \"10.1038/s41467-023-37914-x\",\n      \"10.1038/s41467-023-37994-9\",\n      \"10.1038/s41467-023-38120-5\",\n      \"10.1038/s41467-023-38882-y\",\n      \"10.1038/s41467-023-39020-4\",\n      \"10.1038/s41467-023-39387-4\",\n      \"10.1038/s41467-023-39414-4\",\n      \"10.1038/s41467-023-40633-y\",\n      \"10.1038/s41467-023-40655-6\",\n      \"10.1038/s41467-023-40659-2\",\n      \"10.1038/s41467-023-41511-3\",\n      \"10.1038/s41467-023-41751-3\",\n      \"10.1038/s41467-023-42302-6\",\n      \"10.1038/s41467-023-44384-8\",\n      \"10.1038/s41467-023-44522-2\",\n      \"10.1038/s41467-024-44782-6\",\n      \"10.1038/s41467-024-48571-z\",\n      \"10.1038/s41467-024-48593-7\",\n      \"10.1038/s41467-024-48649-8\",\n      \"10.1038/s41467-024-49198-w\",\n      \"10.1038/s41477-019-0548-z\",\n      \"10.1038/s41477-020-00827-4\",\n      \"10.1038/s41523-020-00208-2\",\n      \"10.1038/s41523-021-00258-0\",\n      \"10.1038/s41525-019-0081-z\",\n      \"10.1038/s41531-024-00723-0\",\n      \"10.1038/s41536-017-0027-y\",\n      \"10.1038/s41536-019-0083-6\",\n      \"10.1038/s41536-020-0098-z\",\n      \"10.1038/s41536-022-00209-8\",\n      \"10.1038/s41536-023-00293-4\",\n      \"10.1038/s41537-019-0071-2\",\n      \"10.1038/s41551-017-0137-2\",\n      \"10.1038/s41551-023-01026-0\",\n      \"10.1038/s41551-023-01032-2\",\n      \"10.1038/s41551-023-01132-z\",\n      \"10.1038/s41551-023-01140-z\",\n      \"10.1038/s41556-018-0039-x\",\n      \"10.1038/s41556-019-0358-6\",\n      \"10.1038/s41556-019-0367-5\",\n      \"10.1038/s41556-019-0450-y\",\n      \"10.1038/s41556-022-00906-y\",\n      \"10.1038/s41556-022-00974-0\",\n      \"10.1038/s41556-022-01026-3\",\n      \"10.1038/s41556-023-01188-8\",\n      \"10.1038/s41564-018-0144-4\",\n      \"10.1038/s41564-019-0456-z\",\n      \"10.1038/s41564-022-01287-6\",\n      \"10.1038/s41565-018-0250-8\",\n      \"10.1038/s41568-020-0273-y\",\n      \"10.1038/s41569-018-0046-4\",\n      \"10.1038/s41569-018-0061-5\",\n      \"10.1038/s41569-023-00914-x\",\n      \"10.1038/s41571-019-0299-9\",\n      \"10.1038/s41573-022-00579-0\",\n      \"10.1038/s41573-023-00709-2\",\n      \"10.1038/s41574-023-00845-0\",\n      \"10.1038/s41576-018-0031-0\",\n      \"10.1038/s41576-018-0089-8\",\n      \"10.1038/s41576-019-0135-1\",\n      \"10.1038/s41576-019-0173-8\",\n      \"10.1038/s41576-020-00295-8\",\n      \"10.1038/s41576-020-0239-7\",\n      \"10.1038/s41576-023-00686-7\",\n      \"10.1038/s41577-021-00519-w\",\n      \"10.1038/s41579-023-00875-5\",\n      \"10.1038/s41580-018-0003-4\",\n      \"10.1038/s41580-018-0045-7\",\n      \"10.1038/s41580-018-0085-z\",\n      \"10.1038/s41580-019-0129-z\",\n      \"10.1038/s41580-019-0168-5\",\n      \"10.1038/s41580-020-0251-y\",\n      \"10.1038/s41580-021-00382-6\",\n      \"10.1038/s41580-021-00392-4\",\n      \"10.1038/s41580-022-00486-7\",\n      \"10.1038/s41580-022-00490-x\",\n      \"10.1038/s41580-022-00507-5\",\n      \"10.1038/s41580-023-00576-0\",\n      \"10.1038/s41580-023-00583-1\",\n      \"10.1038/s41581-021-00394-7\",\n      \"10.1038/s41581-023-00725-w\",\n      \"10.1038/s41583-018-0112-2\",\n      \"10.1038/s41583-019-0244-z\",\n      \"10.1038/s41583-023-00675-z\",\n      \"10.1038/s41586-018-0579-z\",\n      \"10.1038/s41586-018-0666-1\",\n      \"10.1038/s41586-019-1135-1\",\n      \"10.1038/s41586-019-1506-7\",\n      \"10.1038/s41586-019-1658-5\",\n      \"10.1038/s41586-019-1778-y\",\n      \"10.1038/s41586-020-03131-5\",\n      \"10.1038/s41586-020-1974-9\",\n      \"10.1038/s41586-020-2059-5\",\n      \"10.1038/s41586-020-2093-3\",\n      \"10.1038/s41586-020-2164-5\",\n      \"10.1038/s41586-020-2292-y\",\n      \"10.1038/s41586-020-2699-5\",\n      \"10.1038/s41586-020-2825-4\",\n      \"10.1038/s41586-020-2962-9\",\n      \"10.1038/s41586-020-3021-2\",\n      \"10.1038/s41586-021-03210-1\",\n      \"10.1038/s41586-021-03235-6\",\n      \"10.1038/s41586-021-03609-w\",\n      \"10.1038/s41586-021-03670-5\",\n      \"10.1038/s41586-021-03974-6\",\n      \"10.1038/s41586-021-04226-3\",\n      \"10.1038/s41586-021-04234-3\",\n      \"10.1038/s41586-021-04295-4\",\n      \"10.1038/s41586-021-04330-4\",\n      \"10.1038/s41586-021-04393-3\",\n      \"10.1038/s41586-022-04450-5\",\n      \"10.1038/s41586-022-04586-4\",\n      \"10.1038/s41586-022-05060-x\",\n      \"10.1038/s41586-022-05324-6\",\n      \"10.1038/s41586-022-05475-6\",\n      \"10.1038/s41586-023-05896-x\",\n      \"10.1038/s41586-023-06425-6\",\n      \"10.1038/s41586-023-06457-y\",\n      \"10.1038/s41586-023-06496-5\",\n      \"10.1038/s41586-023-06510-w\",\n      \"10.1038/s41586-024-07456-3\",\n      \"10.1038/s41587-019-0249-1\",\n      \"10.1038/s41587-020-0430-6\",\n      \"10.1038/s41587-020-0572-6\",\n      \"10.1038/s41587-021-00915-6\",\n      \"10.1038/s41587-021-00949-w\",\n      \"10.1038/s41587-022-01243-z\",\n      \"10.1038/s41587-022-01410-2\",\n      \"10.1038/s41587-022-01491-z\",\n      \"10.1038/s41587-022-01505-w\",\n      \"10.1038/s41587-022-01532-7\",\n      \"10.1038/s41587-023-01680-4\",\n      \"10.1038/s41587-023-01840-6\",\n      \"10.1038/s41587-023-01915-4\",\n      \"10.1038/s41587-024-02135-0\",\n      \"10.1038/s41588-018-0042-y\",\n      \"10.1038/s41588-018-0069-0\",\n      \"10.1038/s41588-018-0147-3\",\n      \"10.1038/s41588-018-0238-1\",\n      \"10.1038/s41588-019-0372-4\",\n      \"10.1038/s41588-019-0392-0\",\n      \"10.1038/s41588-019-0561-1\",\n      \"10.1038/s41588-019-0564-y\",\n      \"10.1038/s41588-020-00744-4\",\n      \"10.1038/s41588-020-00772-0\",\n      \"10.1038/s41588-020-0647-9\",\n      \"10.1038/s41588-020-0677-3\",\n      \"10.1038/s41588-021-00934-8\",\n      \"10.1038/s41588-022-01016-z\",\n      \"10.1038/s41588-022-01044-9\",\n      \"10.1038/s41588-022-01089-w\",\n      \"10.1038/s41588-023-01434-7\",\n      \"10.1038/s41589-021-00830-6\",\n      \"10.1038/s41589-022-01163-8\",\n      \"10.1038/s41589-023-01304-7\",\n      \"10.1038/s41590-018-0238-4\",\n      \"10.1038/s41590-021-00899-0\",\n      \"10.1038/s41590-022-01289-w\",\n      \"10.1038/s41591-018-0337-7\",\n      \"10.1038/s41592-022-01488-1\",\n      \"10.1038/s41592-023-01997-7\",\n      \"10.1038/s41592-024-02229-2\",\n      \"10.1038/s41593-017-0029-5\",\n      \"10.1038/s41593-018-0173-6\",\n      \"10.1038/s41593-018-0197-y\",\n      \"10.1038/s41593-019-0491-3\",\n      \"10.1038/s41593-020-0685-8\",\n      \"10.1038/s41593-022-01196-1\",\n      \"10.1038/s41594-018-0026-8\",\n      \"10.1038/s41594-018-0102-0\",\n      \"10.1038/s41594-018-0143-4\",\n      \"10.1038/s41594-019-0253-7\",\n      \"10.1038/s41594-019-0306-y\",\n      \"10.1038/s41594-019-0309-8\",\n      \"10.1038/s41594-023-00932-w\",\n      \"10.1038/s41594-023-00936-6\",\n      \"10.1038/s41594-023-00997-7\",\n      \"10.1038/s41594-023-01027-2\",\n      \"10.1038/s41594-023-01033-4\",\n      \"10.1038/s41596-023-00917-5\",\n      \"10.1038/s41598-017-00270-0\",\n      \"10.1038/s41598-017-00325-2\",\n      \"10.1038/s41598-017-01626-2\",\n      \"10.1038/s41598-017-02752-7\",\n      \"10.1038/s41598-017-02930-7\",\n      \"10.1038/s41598-017-05084-8\",\n      \"10.1038/s41598-017-07199-4\",\n      \"10.1038/s41598-017-08471-3\",\n      \"10.1038/s41598-017-09228-8\",\n      \"10.1038/s41598-017-10488-7\",\n      \"10.1038/s41598-017-10954-2\",\n      \"10.1038/s41598-017-11798-6\",\n      \"10.1038/s41598-017-12317-3\",\n      \"10.1038/s41598-017-12828-z\",\n      \"10.1038/s41598-017-13793-3\",\n      \"10.1038/s41598-017-14176-4\",\n      \"10.1038/s41598-017-16497-w\",\n      \"10.1038/s41598-017-16588-8\",\n      \"10.1038/s41598-018-22252-6\",\n      \"10.1038/s41598-018-23318-1\",\n      \"10.1038/s41598-018-23726-3\",\n      \"10.1038/s41598-018-24457-1\",\n      \"10.1038/s41598-018-25054-y\",\n      \"10.1038/s41598-018-28485-9\",\n      \"10.1038/s41598-018-36321-3\",\n      \"10.1038/s41598-018-37618-z\",\n      \"10.1038/s41598-019-39077-6\",\n      \"10.1038/s41598-019-39405-w\",\n      \"10.1038/s41598-019-45457-9\",\n      \"10.1038/s41598-019-54005-4\",\n      \"10.1038/s41598-019-54859-8\",\n      \"10.1038/s41598-020-58842-6\",\n      \"10.1038/s41598-020-59106-z\",\n      \"10.1038/s41598-020-61816-3\",\n      \"10.1038/s41598-020-71447-3\",\n      \"10.1038/s41598-020-74499-7\",\n      \"10.1038/s41598-020-78414-y\",\n      \"10.1038/s41598-021-83469-6\",\n      \"10.1038/s41598-021-87807-6\",\n      \"10.1038/s41598-021-89951-5\",\n      \"10.1038/s41598-021-95398-5\",\n      \"10.1038/s41598-022-06272-x\",\n      \"10.1038/s41598-022-08949-9\",\n      \"10.1038/s41598-022-09740-6\",\n      \"10.1038/s41598-022-14382-9\",\n      \"10.1038/s41598-022-16321-0\",\n      \"10.1038/s41598-022-17776-x\",\n      \"10.1038/s41598-023-41974-w\",\n      \"10.1038/s41598-023-47040-9\",\n      \"10.1038/s41598-024-60809-w\",\n      \"10.1038/s41684-023-01275-1\",\n      \"10.1038/s42003-019-0560-x\",\n      \"10.1038/s42003-021-01926-4\",\n      \"10.1038/s42003-021-02648-3\",\n      \"10.1038/s42003-021-02818-3\",\n      \"10.1038/s42003-021-02963-9\",\n      \"10.1038/s42003-022-04023-2\",\n      \"10.1038/s42003-022-04140-y\",\n      \"10.1038/s42003-023-04987-9\",\n      \"10.1038/s42003-023-05498-3\",\n      \"10.1038/s42003-024-05801-w\",\n      \"10.1038/s42003-024-06037-4\",\n      \"10.1038/s42255-020-00314-2\",\n      \"10.1038/s42255-020-0174-0\",\n      \"10.1038/s42255-021-00518-0\",\n      \"10.1038/s42255-022-00531-x\",\n      \"10.1038/s42255-024-01047-2\",\n      \"10.1038/s42256-020-0149-6\",\n      \"10.1038/s43018-021-00183-y\",\n      \"10.1038/s43018-022-00469-9\",\n      \"10.1038/s43587-021-00103-w\",\n      \"10.1038/s43587-023-00470-6\",\n      \"10.1038/s44161-022-00043-7\",\n      \"10.1038/s44161-024-00431-1\",\n      \"10.1038/s44320-024-00013-0\",\n      \"10.1038/s44320-024-00030-z\",\n      \"10.1038/s44320-024-00035-8\",\n      \"10.1038/s44320-024-00036-7\",\n      \"10.1038/s44320-024-00039-4\",\n      \"10.1038/s44320-024-00040-x\",\n      \"10.1038/scibx.2009.401\",\n      \"10.1038/sdata.2016.18\",\n      \"10.1038/sj.bjp.0703224\",\n      \"10.1038/sj.bmt.1703015\",\n      \"10.1038/sj.cdd.4401617\",\n      \"10.1038/sj.emboj.7601011\",\n      \"10.1038/sj.emboj.7601015\",\n      \"10.1038/sj.emboj.7601421\",\n      \"10.1038/sj.jid.5701178\",\n      \"10.1038/sj.leu.2404132\",\n      \"10.1038/sj.onc.1205438\",\n      \"10.1038/sj.onc.1207200\",\n      \"10.1038/sj.onc.1207361\",\n      \"10.1038/sj.onc.1208536\",\n      \"10.1038/srep04914\",\n      \"10.1038/srep10341\",\n      \"10.1038/srep11938\",\n      \"10.1038/srep12113\",\n      \"10.1038/srep12622\",\n      \"10.1038/srep13885\",\n      \"10.1038/srep16803\",\n      \"10.1038/srep17454\",\n      \"10.1038/srep19223\",\n      \"10.1038/srep19848\",\n      \"10.1038/srep23789\",\n      \"10.1038/srep24265\",\n      \"10.1038/srep26715\",\n      \"10.1038/srep29390\",\n      \"10.1038/srep29539\",\n      \"10.1038/srep29575\",\n      \"10.1038/srep30711\",\n      \"10.1038/srep32600\",\n      \"10.1038/srep33340\",\n      \"10.1038/srep34013\",\n      \"10.1038/srep36815\",\n      \"10.1038/srep42777\",\n      \"10.1038/srep44948\",\n      \"10.1038/srep45564\",\n      \"10.1038/tpj.2015.11\",\n      \"10.1039/b603816f\",\n      \"10.1039/c0cp01362e\",\n      \"10.1039/c3cp54253j\",\n      \"10.1039/c4ib00052h\",\n      \"10.1039/c5ra02628h\",\n      \"10.1039/c6dt00652c\",\n      \"10.1039/c7ib00113d\",\n      \"10.1039/c7mt00271h\",\n      \"10.1039/c7sc05284g\",\n      \"10.1039/c8cc09823a\",\n      \"10.1039/c8cp06232c\",\n      \"10.1039/c8dt01190g\",\n      \"10.1039/c8nj03972k\",\n      \"10.1039/c9cp05764a\",\n      \"10.1039/d0fo02707c\",\n      \"10.1039/d0lc01204a\",\n      \"10.1039/d1fo00538c\",\n      \"10.1039/d1sc04465f\",\n      \"10.1039/d1se00060h\",\n      \"10.1039/d1sm00515d\",\n      \"10.1039/d2sc01793h\",\n      \"10.1039/d2sc04160j\",\n      \"10.1039/d3fo01379k\",\n      \"10.1042/bsr20140172\",\n      \"10.1042/bsr20190019\",\n      \"10.1042/bst0381077\",\n      \"10.1042/bst20130019\",\n      \"10.1042/bst20180444\",\n      \"10.1042/bst20180617\",\n      \"10.1042/bst20200670\",\n      \"10.1042/ebc20170078\",\n      \"10.1046/j.1087-0024.2003.00807.x\",\n      \"10.1046/j.1432-1033.2002.02755.x\",\n      \"10.1051/jbio/2004198010018\",\n      \"10.1051/jphys:01975003607-8061700\",\n      \"10.1055/a-2186-3557\",\n      \"10.1055/s-0028-1091979\",\n      \"10.1055/s-0029-1241859\",\n      \"10.1055/s-0030-1267538\",\n      \"10.1055/s-0033-1358519\",\n      \"10.1055/s-0039-1685524\",\n      \"10.1055/s-0040-1713166\",\n      \"10.1055/s-0041-1731709\",\n      \"10.1055/s-0042-105572\",\n      \"10.1055/s-0043-106050\",\n      \"10.1055/s-2007-1014268\",\n      \"10.1056/nejm199610173351601\",\n      \"10.1056/nejmoa021423\",\n      \"10.1056/nejmoa043330\",\n      \"10.1056/nejmoa1914510\",\n      \"10.1056/nejmoa1914609\",\n      \"10.1063/1.464397\",\n      \"10.1063/1.470648\",\n      \"10.1063/1.4955187\",\n      \"10.1063/5.0107663\",\n      \"10.1071/rd04109\",\n      \"10.1073/pnas.030527597\",\n      \"10.1073/pnas.0403283101\",\n      \"10.1073/pnas.0403390101\",\n      \"10.1073/pnas.0407280102\",\n      \"10.1073/pnas.0408399102\",\n      \"10.1073/pnas.0501204102\",\n      \"10.1073/pnas.050582897\",\n      \"10.1073/pnas.0506580102\",\n      \"10.1073/pnas.0510322103\",\n      \"10.1073/pnas.0511001103\",\n      \"10.1073/pnas.051624498\",\n      \"10.1073/pnas.0608382104\",\n      \"10.1073/pnas.0611620104\",\n      \"10.1073/pnas.0704154104\",\n      \"10.1073/pnas.0705197104\",\n      \"10.1073/pnas.0705600104\",\n      \"10.1073/pnas.0706532104\",\n      \"10.1073/pnas.0707001104\",\n      \"10.1073/pnas.0707258104\",\n      \"10.1073/pnas.0804549105\",\n      \"10.1073/pnas.0807576105\",\n      \"10.1073/pnas.0906823106\",\n      \"10.1073/pnas.0907464106\",\n      \"10.1073/pnas.0909519107\",\n      \"10.1073/pnas.0910915107\",\n      \"10.1073/pnas.0914399107\",\n      \"10.1073/pnas.0914843107\",\n      \"10.1073/pnas.1003585107\",\n      \"10.1073/pnas.1007883107\",\n      \"10.1073/pnas.1010506107\",\n      \"10.1073/pnas.1011711108\",\n      \"10.1073/pnas.1013098108\",\n      \"10.1073/pnas.1016071107\",\n      \"10.1073/pnas.1016719108\",\n      \"10.1073/pnas.1018075108\",\n      \"10.1073/pnas.1019055108\",\n      \"10.1073/pnas.1019732108\",\n      \"10.1073/pnas.1100903108\",\n      \"10.1073/pnas.1113483108\",\n      \"10.1073/pnas.1114017109\",\n      \"10.1073/pnas.1118157109\",\n      \"10.1073/pnas.1220497110\",\n      \"10.1073/pnas.1221279110\",\n      \"10.1073/pnas.1222783110\",\n      \"10.1073/pnas.1300627110\",\n      \"10.1073/pnas.1302950110\",\n      \"10.1073/pnas.1303625110\",\n      \"10.1073/pnas.1303906110\",\n      \"10.1073/pnas.1308596110\",\n      \"10.1073/pnas.1309810110\",\n      \"10.1073/pnas.1310980110\",\n      \"10.1073/pnas.1311705111\",\n      \"10.1073/pnas.1312545110\",\n      \"10.1073/pnas.1315983111\",\n      \"10.1073/pnas.1321745111\",\n      \"10.1073/pnas.1322512111\",\n      \"10.1073/pnas.1406110111\",\n      \"10.1073/pnas.1406508111\",\n      \"10.1073/pnas.1407097111\",\n      \"10.1073/pnas.1408301111\",\n      \"10.1073/pnas.1409728112\",\n      \"10.1073/pnas.1411701111\",\n      \"10.1073/pnas.1422490112\",\n      \"10.1073/pnas.1423643112\",\n      \"10.1073/pnas.1505317112\",\n      \"10.1073/pnas.1507125112\",\n      \"10.1073/pnas.1507710112\",\n      \"10.1073/pnas.1508831112\",\n      \"10.1073/pnas.1511209112\",\n      \"10.1073/pnas.1512081112\",\n      \"10.1073/pnas.151242898\",\n      \"10.1073/pnas.1516813113\",\n      \"10.1073/pnas.1518686112\",\n      \"10.1073/pnas.1518976113\",\n      \"10.1073/pnas.1520760112\",\n      \"10.1073/pnas.1521826113\",\n      \"10.1073/pnas.1600428113\",\n      \"10.1073/pnas.1600564113\",\n      \"10.1073/pnas.1601569113\",\n      \"10.1073/pnas.1602883113\",\n      \"10.1073/pnas.1603282113\",\n      \"10.1073/pnas.1605162113\",\n      \"10.1073/pnas.1605246113\",\n      \"10.1073/pnas.1605431113\",\n      \"10.1073/pnas.1613293114\",\n      \"10.1073/pnas.1615601114\",\n      \"10.1073/pnas.1704030114\",\n      \"10.1073/pnas.1711219114\",\n      \"10.1073/pnas.1712108114\",\n      \"10.1073/pnas.1714376115\",\n      \"10.1073/pnas.1715320114\",\n      \"10.1073/pnas.1715888115\",\n      \"10.1073/pnas.1716870115\",\n      \"10.1073/pnas.1719245115\",\n      \"10.1073/pnas.1719375115\",\n      \"10.1073/pnas.1721022115\",\n      \"10.1073/pnas.1735415100\",\n      \"10.1073/pnas.1802510115\",\n      \"10.1073/pnas.1802977115\",\n      \"10.1073/pnas.1810324115\",\n      \"10.1073/pnas.1817334116\",\n      \"10.1073/pnas.1819992116\",\n      \"10.1073/pnas.1821754116\",\n      \"10.1073/pnas.1900107116\",\n      \"10.1073/pnas.1901974116\",\n      \"10.1073/pnas.1902483116\",\n      \"10.1073/pnas.1905824116\",\n      \"10.1073/pnas.1906592116\",\n      \"10.1073/pnas.1911427117\",\n      \"10.1073/pnas.1912432116\",\n      \"10.1073/pnas.1913416117\",\n      \"10.1073/pnas.1916109117\",\n      \"10.1073/pnas.1918314117\",\n      \"10.1073/pnas.1919507117\",\n      \"10.1073/pnas.1922701117\",\n      \"10.1073/pnas.2002144117\",\n      \"10.1073/pnas.2002650117\",\n      \"10.1073/pnas.2008336117\",\n      \"10.1073/pnas.2009161117\",\n      \"10.1073/pnas.2011442117\",\n      \"10.1073/pnas.230364197\",\n      \"10.1073/pnas.2310348121\",\n      \"10.1073/pnas.231476398\",\n      \"10.1073/pnas.2318619121\",\n      \"10.1073/pnas.2319384121\",\n      \"10.1073/pnas.2321711121\",\n      \"10.1073/pnas.2321919121\",\n      \"10.1073/pnas.2322688121\",\n      \"10.1073/pnas.51.5.786\",\n      \"10.1073/pnas.87.24.9971\",\n      \"10.1073/pnas.88.21.9558\",\n      \"10.1073/pnas.89.10.4226\",\n      \"10.1073/pnas.89.24.12048\",\n      \"10.1073/pnas.92.12.5510\",\n      \"10.1073/pnas.92.21.9445\",\n      \"10.1073/pnas.94.8.3673\",\n      \"10.1073/pnas.96.12.6745\",\n      \"10.1073/pnas.96.16.9212\",\n      \"10.1073/pnas.96.4.1504\",\n      \"10.1073/pnas.96.8.4482\",\n      \"10.1073/pnas.97.18.9834\",\n      \"10.1073/pnas.97.2.799\",\n      \"10.1073/pnas.97.3.1044\",\n      \"10.1073/pnas.97.4.1607\",\n      \"10.1073/pnas.97.7.3450\",\n      \"10.1074/jbc.273.23.14588\",\n      \"10.1074/jbc.c113.502310\",\n      \"10.1074/jbc.m004030200\",\n      \"10.1074/jbc.m007241200\",\n      \"10.1074/jbc.m007350200\",\n      \"10.1074/jbc.m109.042424\",\n      \"10.1074/jbc.m109.045401\",\n      \"10.1074/jbc.m109.048694\",\n      \"10.1074/jbc.m109.064501\",\n      \"10.1074/jbc.m109.065029\",\n      \"10.1074/jbc.m109.068130\",\n      \"10.1074/jbc.m109.077560\",\n      \"10.1074/jbc.m109.088138\",\n      \"10.1074/jbc.m109.093658\",\n      \"10.1074/jbc.m110.117382\",\n      \"10.1074/jbc.m110.142869\",\n      \"10.1074/jbc.m110.147843\",\n      \"10.1074/jbc.m110.197434\",\n      \"10.1074/jbc.m110.207365\",\n      \"10.1074/jbc.m111.219733\",\n      \"10.1074/jbc.m111.250308\",\n      \"10.1074/jbc.m111.290114\",\n      \"10.1074/jbc.m111.304261\",\n      \"10.1074/jbc.m111.314799\",\n      \"10.1074/jbc.m111.325803\",\n      \"10.1074/jbc.m111.329938\",\n      \"10.1074/jbc.m112.371765\",\n      \"10.1074/jbc.m112.379412\",\n      \"10.1074/jbc.m112.403550\",\n      \"10.1074/jbc.m112.436725\",\n      \"10.1074/jbc.m113.488320\",\n      \"10.1074/jbc.m113.504654\",\n      \"10.1074/jbc.m113.546168\",\n      \"10.1074/jbc.m114.563429\",\n      \"10.1074/jbc.m114.573477\",\n      \"10.1074/jbc.m114.586826\",\n      \"10.1074/jbc.m114.614065\",\n      \"10.1074/jbc.m114.621110\",\n      \"10.1074/jbc.m114.634923\",\n      \"10.1074/jbc.m115.650184\",\n      \"10.1074/jbc.m115.685867\",\n      \"10.1074/jbc.m115.691154\",\n      \"10.1074/jbc.m115.692012\",\n      \"10.1074/jbc.m116.719955\",\n      \"10.1074/jbc.m116.748889\",\n      \"10.1074/jbc.m116.753319\",\n      \"10.1074/jbc.m116.757112\",\n      \"10.1074/jbc.m117.781104\",\n      \"10.1074/jbc.m117.794081\",\n      \"10.1074/jbc.m117.806422\",\n      \"10.1074/jbc.m117.809137\",\n      \"10.1074/jbc.m202394200\",\n      \"10.1074/jbc.m206563200\",\n      \"10.1074/jbc.m303972200\",\n      \"10.1074/jbc.m308654200\",\n      \"10.1074/jbc.m313571200\",\n      \"10.1074/jbc.m405579200\",\n      \"10.1074/jbc.m510964200\",\n      \"10.1074/jbc.m513642200\",\n      \"10.1074/jbc.m602438200\",\n      \"10.1074/jbc.m605468200\",\n      \"10.1074/jbc.m611353200\",\n      \"10.1074/jbc.m704618200\",\n      \"10.1074/jbc.m707329200\",\n      \"10.1074/jbc.m708820200\",\n      \"10.1074/jbc.m800046200\",\n      \"10.1074/jbc.m802187200\",\n      \"10.1074/jbc.ra118.002333\",\n      \"10.1074/jbc.ra118.004187\",\n      \"10.1074/jbc.ra118.005255\",\n      \"10.1074/jbc.ra119.010567\",\n      \"10.1074/jbc.ra119.010679\",\n      \"10.1074/jbc.ra119.012335\",\n      \"10.1074/jbc.ra120.012613\",\n      \"10.1074/jbc.ra120.013513\",\n      \"10.1074/jbc.ra120.013963\",\n      \"10.1074/jbc.ra120.014236\",\n      \"10.1074/jbc.rev119.007678\",\n      \"10.1074/mcp.m400221-mcp200\",\n      \"10.1074/mcp.ra119.001496\",\n      \"10.1080/00268976.2013.813594\",\n      \"10.1080/01677060802298509\",\n      \"10.1080/019021400408281\",\n      \"10.1080/01926230701338933\",\n      \"10.1080/0284186x.2017.1301680\",\n      \"10.1080/07352680500391337\",\n      \"10.1080/07391102.2012.755795\",\n      \"10.1080/07391102.2019.1621210\",\n      \"10.1080/07391102.2019.1705186\",\n      \"10.1080/07391102.2020.1839563\",\n      \"10.1080/09168451.2019.1700775\",\n      \"10.1080/09553002.2018.1518611\",\n      \"10.1080/10273660500149869\",\n      \"10.1080/10408398.2019.1707157\",\n      \"10.1080/10409230701829110\",\n      \"10.1080/1061186x.2018.1550649\",\n      \"10.1080/13102818.2018.1480421\",\n      \"10.1080/13229400.2022.2034659\",\n      \"10.1080/13543784.2018.1471132\",\n      \"10.1080/14647273.2018.1456681\",\n      \"10.1080/14653240600855905\",\n      \"10.1080/14728222.2017.1381087\",\n      \"10.1080/14728222.2020.1766445\",\n      \"10.1080/14789450.2018.1537788\",\n      \"10.1080/15376516.2019.1579291\",\n      \"10.1080/15384047.2015.1108495\",\n      \"10.1080/15384047.2018.1480287\",\n      \"10.1080/15384101.2015.1069929\",\n      \"10.1080/15384101.2015.1086205\",\n      \"10.1080/15384101.2017.1346759\",\n      \"10.1080/15384101.2017.1356513\",\n      \"10.1080/15384101.2019.1658476\",\n      \"10.1080/15384101.2020.1796037\",\n      \"10.1080/15476286.2017.1409931\",\n      \"10.1080/15476286.2019.1676114\",\n      \"10.1080/15476286.2019.1708548\",\n      \"10.1080/15476286.2020.1729584\",\n      \"10.1080/15476286.2021.1881291\",\n      \"10.1080/15476286.2021.1933732\",\n      \"10.1080/15548627.2016.1235125\",\n      \"10.1080/15548627.2017.1319544\",\n      \"10.1080/15548627.2018.1450020\",\n      \"10.1080/15548627.2018.1474314\",\n      \"10.1080/15548627.2018.1501133\",\n      \"10.1080/15548627.2019.1586246\",\n      \"10.1080/15548627.2019.1596479\",\n      \"10.1080/15548627.2020.1731266\",\n      \"10.1080/15548627.2020.1752471\",\n      \"10.1080/15548627.2020.1752511\",\n      \"10.1080/15548627.2020.1848120\",\n      \"10.1080/17435390.2018.1553252\",\n      \"10.1080/17435390.2020.1771785\",\n      \"10.1080/17460441.2020.1682993\",\n      \"10.1080/17486700802168445\",\n      \"10.1080/19336896.2018.1500076\",\n      \"10.1080/19336918.2017.1345413\",\n      \"10.1080/20013078.2016.1272832\",\n      \"10.1080/20013078.2018.1535750\",\n      \"10.1080/20013078.2018.1552059\",\n      \"10.1080/20013078.2019.1709262\",\n      \"10.1080/20013078.2020.1793515\",\n      \"10.1080/21541248.2016.1264352\",\n      \"10.1080/21541248.2016.1277001\",\n      \"10.1080/21541264.2020.1796473\",\n      \"10.1080/21691401.2017.1326927\",\n      \"10.1080/25765299.2023.2207957\",\n      \"10.1080/ac.67.1.2146575\",\n      \"10.1083/jcb.101.3.942\",\n      \"10.1083/jcb.152.6.1183\",\n      \"10.1083/jcb.200803129\",\n      \"10.1083/jcb.200811106\",\n      \"10.1083/jcb.201112098\",\n      \"10.1083/jcb.201211138\",\n      \"10.1083/jcb.201802157\",\n      \"10.1083/jcb.201809040\",\n      \"10.1083/jcb.95.1.118\",\n      \"10.1083/jcb.97.2.329\",\n      \"10.1084/jem.183.3.1161\",\n      \"10.1084/jem.20130166\",\n      \"10.1084/jem.20130168\",\n      \"10.1085/jgp.201711915\",\n      \"10.1085/jgp.201711980\",\n      \"10.1085/jgp.201812066\",\n      \"10.1085/jgp.201912318\",\n      \"10.1086/301680\",\n      \"10.1086/402265\",\n      \"10.1088/1478-3975/8/3/035007\",\n      \"10.1088/1478-3975/ab7083\",\n      \"10.1088/1748-6041/10/3/034004\",\n      \"10.1088/1748-6041/6/2/025008\",\n      \"10.1088/2515-7655/abc1cf\",\n      \"10.1089/153623104773547462\",\n      \"10.1089/adt.2009.0196\",\n      \"10.1089/ars.2010.3727\",\n      \"10.1089/ars.2010.3792\",\n      \"10.1089/ars.2013.5205\",\n      \"10.1089/ars.2014.6135\",\n      \"10.1089/ars.2015.6372\",\n      \"10.1089/ars.2019.7935\",\n      \"10.1089/cbr.2012.1241\",\n      \"10.1089/cell.2009.0063\",\n      \"10.1089/cell.2013.0012\",\n      \"10.1089/dna.2016.3342\",\n      \"10.1089/dna.2018.4427\",\n      \"10.1089/gtmb.2014.0319\",\n      \"10.1089/hum.2018.120\",\n      \"10.1089/omi.2011.0118\",\n      \"10.1089/omi.2020.0104\",\n      \"10.1089/scd.2009.0241\",\n      \"10.1089/scd.2010.0058\",\n      \"10.1089/scd.2010.0331\",\n      \"10.1089/scd.2013.0015\",\n      \"10.1089/scd.2013.0177\",\n      \"10.1089/scd.2019.0031\",\n      \"10.1089/ten.2006.0258\",\n      \"10.1089/ten.tea.2010.0123\",\n      \"10.1089/ten.teb.2012.0672\",\n      \"10.1089/ten.teb.2018.0350\",\n      \"10.1089/ten.teb.2019.0351\",\n      \"10.1089/zeb.2013.0875\",\n      \"10.1091/mbc.e05-03-0205\",\n      \"10.1091/mbc.e05-07-0659\",\n      \"10.1091/mbc.e09-02-0133\",\n      \"10.1091/mbc.e09-05-0364\",\n      \"10.1091/mbc.e11-01-0001\",\n      \"10.1091/mbc.e13-06-0303\",\n      \"10.1091/mbc.e14-07-1251\",\n      \"10.1091/mbc.e14-08-1303\",\n      \"10.1091/mbc.e17-06-0424\",\n      \"10.1091/mbc.e20-01-0049\",\n      \"10.1091/mbc.e22-02-0056\",\n      \"10.1093/af/vfab053\",\n      \"10.1093/af/vfab057\",\n      \"10.1093/ajcn/88.4.1149\",\n      \"10.1093/annonc/mdx169\",\n      \"10.1093/bib/bbaa210\",\n      \"10.1093/bib/bbw139\",\n      \"10.1093/bioinformatics/18.11.1427\",\n      \"10.1093/bioinformatics/btad364\",\n      \"10.1093/bioinformatics/btl158\",\n      \"10.1093/bioinformatics/btp348\",\n      \"10.1093/bioinformatics/btp352\",\n      \"10.1093/bioinformatics/btp616\",\n      \"10.1093/bioinformatics/btr167\",\n      \"10.1093/bioinformatics/bts489\",\n      \"10.1093/bioinformatics/bts565\",\n      \"10.1093/bioinformatics/bts635\",\n      \"10.1093/bioinformatics/btt299\",\n      \"10.1093/bioinformatics/btt656\",\n      \"10.1093/bioinformatics/btu031\",\n      \"10.1093/bioinformatics/btu170\",\n      \"10.1093/bioinformatics/btu638\",\n      \"10.1093/bioinformatics/btv300\",\n      \"10.1093/bioinformatics/btv329\",\n      \"10.1093/bioinformatics/btw299\",\n      \"10.1093/bioinformatics/btx698\",\n      \"10.1093/bioinformatics/bty155\",\n      \"10.1093/bioinformatics/bty265\",\n      \"10.1093/bioinformatics/bty560\",\n      \"10.1093/bioinformatics/btz184\",\n      \"10.1093/bioinformatics/btz305\",\n      \"10.1093/bioinformatics/btz926\",\n      \"10.1093/biolinnean/blac073\",\n      \"10.1093/biomet/93.3.491\",\n      \"10.1093/biosci/biv084\",\n      \"10.1093/bjs/znab202.082\",\n      \"10.1093/brain/awac280\",\n      \"10.1093/brain/awac466\",\n      \"10.1093/brain/awad240\",\n      \"10.1093/brain/awq195\",\n      \"10.1093/brain/awu373\",\n      \"10.1093/brain/awu375\",\n      \"10.1093/brain/awv325\",\n      \"10.1093/braincomms/fcad208\",\n      \"10.1093/carcin/bgaa012\",\n      \"10.1093/cercor/bhaa142\",\n      \"10.1093/cercor/bhp033\",\n      \"10.1093/cercor/bhv273\",\n      \"10.1093/cercor/bhz003\",\n      \"10.1093/cvr/cvaa034\",\n      \"10.1093/cvr/cvaa320\",\n      \"10.1093/cvr/cvab054\",\n      \"10.1093/cvr/cvab214\",\n      \"10.1093/cvr/cvr098\",\n      \"10.1093/cvr/cvv178\",\n      \"10.1093/cvr/cvz040\",\n      \"10.1093/cvr/cvz313\",\n      \"10.1093/database/bas045/439709\",\n      \"10.1093/database/bau076/2634812\",\n      \"10.1093/dnares/dsr035\",\n      \"10.1093/dnares/dst029\",\n      \"10.1093/ecco-jcc/jjv050\",\n      \"10.1093/ecco-jcc/jjy036\",\n      \"10.1093/ecco-jcc/jjz170\",\n      \"10.1093/eep/dvae002\",\n      \"10.1093/emboj/16.18.5697\",\n      \"10.1093/emboj/21.11.2509\",\n      \"10.1093/emboj/21.5.1092\",\n      \"10.1093/emboj/cdf310\",\n      \"10.1093/g3journal/jkab182\",\n      \"10.1093/g3journal/jkab303\",\n      \"10.1093/gbe/evab097/40215907/evab097\",\n      \"10.1093/gbe/evab136\",\n      \"10.1093/gbe/evt052\",\n      \"10.1093/gbe/evu030\",\n      \"10.1093/gbe/evv054\",\n      \"10.1093/genetics/iyab006\",\n      \"10.1093/genetics/iyac005\",\n      \"10.1093/genetics/iyac187\",\n      \"10.1093/genetics/iyad031\",\n      \"10.1093/genetics/iyae031\",\n      \"10.1093/gigascience/giy039\",\n      \"10.1093/gpbjnl/qzae050/7700745\",\n      \"10.1093/hmg/4.2.223\",\n      \"10.1093/hmg/ddaa036\",\n      \"10.1093/hmg/ddq184\",\n      \"10.1093/hmg/ddt237\",\n      \"10.1093/hmg/ddv166\",\n      \"10.1093/hmg/ddv246\",\n      \"10.1093/hmg/ddv637\",\n      \"10.1093/hmg/ddw207\",\n      \"10.1093/hmg/ddx306\",\n      \"10.1093/hmg/ddy148\",\n      \"10.1093/hmg/ddy167\",\n      \"10.1093/icb/icn077\",\n      \"10.1093/ilar/ilx013\",\n      \"10.1093/jb/mvad008\",\n      \"10.1093/jb/mvj104\",\n      \"10.1093/jb/mvz011\",\n      \"10.1093/jnci/dju152\",\n      \"10.1093/jnci/djz042\",\n      \"10.1093/jxb/erj075\",\n      \"10.1093/jxb/ern065\",\n      \"10.1093/jxb/erw443\",\n      \"10.1093/mnras/stz3336\",\n      \"10.1093/molbev/msaa252\",\n      \"10.1093/molbev/msac118\",\n      \"10.1093/molbev/msad070\",\n      \"10.1093/molbev/msae123/7697981\",\n      \"10.1093/molbev/msi083\",\n      \"10.1093/molbev/msl182\",\n      \"10.1093/molbev/msr300\",\n      \"10.1093/molbev/msv095\",\n      \"10.1093/molbev/msw011\",\n      \"10.1093/molbev/msw058\",\n      \"10.1093/molbev/msx199\",\n      \"10.1093/molbev/msy131\",\n      \"10.1093/mp/ssr105\",\n      \"10.1093/nar/14.16.6345\",\n      \"10.1093/nar/15.3.1047\",\n      \"10.1093/nar/20.15.4061\",\n      \"10.1093/nar/24.12.2352\",\n      \"10.1093/nar/24.3.470\",\n      \"10.1093/nar/25.7.1339\",\n      \"10.1093/nar/28.1.235\",\n      \"10.1093/nar/28.16.3047\",\n      \"10.1093/nar/8.20.4613\",\n      \"10.1093/nar/8.9.1893\",\n      \"10.1093/nar/gkaa1013\",\n      \"10.1093/nar/gkaa1070\",\n      \"10.1093/nar/gkaa1083\",\n      \"10.1093/nar/gkaa1100\",\n      \"10.1093/nar/gkaa1216\",\n      \"10.1093/nar/gkaa218\",\n      \"10.1093/nar/gkaa657\",\n      \"10.1093/nar/gkaa665\",\n      \"10.1093/nar/gkaa674\",\n      \"10.1093/nar/gkaa795\",\n      \"10.1093/nar/gkaa913\",\n      \"10.1093/nar/gkaa917\",\n      \"10.1093/nar/gkab065\",\n      \"10.1093/nar/gkab1013\",\n      \"10.1093/nar/gkab1038\",\n      \"10.1093/nar/gkab119\",\n      \"10.1093/nar/gkab223\",\n      \"10.1093/nar/gkab364\",\n      \"10.1093/nar/gkab378\",\n      \"10.1093/nar/gkab415\",\n      \"10.1093/nar/gkab608\",\n      \"10.1093/nar/gkab900\",\n      \"10.1093/nar/gkab953\",\n      \"10.1093/nar/gkab999\",\n      \"10.1093/nar/gkac1052\",\n      \"10.1093/nar/gkac1077\",\n      \"10.1093/nar/gkac247\",\n      \"10.1093/nar/gkac275\",\n      \"10.1093/nar/gkac698\",\n      \"10.1093/nar/gkac739\",\n      \"10.1093/nar/gkac833\",\n      \"10.1093/nar/gkac888\",\n      \"10.1093/nar/gkac972\",\n      \"10.1093/nar/gkac993\",\n      \"10.1093/nar/gkad1005\",\n      \"10.1093/nar/gkad1078\",\n      \"10.1093/nar/gkad1215\",\n      \"10.1093/nar/gkad429\",\n      \"10.1093/nar/gkad441\",\n      \"10.1093/nar/gkad841\",\n      \"10.1093/nar/gkad907\",\n      \"10.1093/nar/gkae032\",\n      \"10.1093/nar/gkae085\",\n      \"10.1093/nar/gkae087\",\n      \"10.1093/nar/gkae122\",\n      \"10.1093/nar/gkae124\",\n      \"10.1093/nar/gkae204\",\n      \"10.1093/nar/gkae256\",\n      \"10.1093/nar/gkae256/7642063\",\n      \"10.1093/nar/gkae520/7697529\",\n      \"10.1093/nar/gkg509\",\n      \"10.1093/nar/gkh274\",\n      \"10.1093/nar/gkh340\",\n      \"10.1093/nar/gki240\",\n      \"10.1093/nar/gki387\",\n      \"10.1093/nar/gki678\",\n      \"10.1093/nar/gki875\",\n      \"10.1093/nar/gkl822\",\n      \"10.1093/nar/gkm392\",\n      \"10.1093/nar/gkm577\",\n      \"10.1093/nar/gkm961\",\n      \"10.1093/nar/gkn059\",\n      \"10.1093/nar/gkn688\",\n      \"10.1093/nar/gkn787\",\n      \"10.1093/nar/gkp122\",\n      \"10.1093/nar/gkp985\",\n      \"10.1093/nar/gkq009\",\n      \"10.1093/nar/gkq1008\",\n      \"10.1093/nar/gkq1027\",\n      \"10.1093/nar/gkq347\",\n      \"10.1093/nar/gkr1044\",\n      \"10.1093/nar/gkr1061\",\n      \"10.1093/nar/gkr254\",\n      \"10.1093/nar/gkr868\",\n      \"10.1093/nar/gkr974\",\n      \"10.1093/nar/gks042\",\n      \"10.1093/nar/gks1115\",\n      \"10.1093/nar/gks1205\",\n      \"10.1093/nar/gks658\",\n      \"10.1093/nar/gkt1112\",\n      \"10.1093/nar/gkt1330\",\n      \"10.1093/nar/gkt450\",\n      \"10.1093/nar/gku085\",\n      \"10.1093/nar/gku1203\",\n      \"10.1093/nar/gku347\",\n      \"10.1093/nar/gku861\",\n      \"10.1093/nar/gku967\",\n      \"10.1093/nar/gkv007\",\n      \"10.1093/nar/gkv035\",\n      \"10.1093/nar/gkv1017\",\n      \"10.1093/nar/gkv1103\",\n      \"10.1093/nar/gkv432\",\n      \"10.1093/nar/gkv506\",\n      \"10.1093/nar/gkv589\",\n      \"10.1093/nar/gkv622\",\n      \"10.1093/nar/gkv684\",\n      \"10.1093/nar/gkw092\",\n      \"10.1093/nar/gkw1040\",\n      \"10.1093/nar/gkw515\",\n      \"10.1093/nar/gkw909\",\n      \"10.1093/nar/gkw929\",\n      \"10.1093/nar/gkx067\",\n      \"10.1093/nar/gkx100\",\n      \"10.1093/nar/gkx1006\",\n      \"10.1093/nar/gkx1227\",\n      \"10.1093/nar/gkx247\",\n      \"10.1093/nar/gkx354\",\n      \"10.1093/nar/gkx501\",\n      \"10.1093/nar/gkx735\",\n      \"10.1093/nar/gky099\",\n      \"10.1093/nar/gky1032\",\n      \"10.1093/nar/gky1056\",\n      \"10.1093/nar/gky1103\",\n      \"10.1093/nar/gky1120\",\n      \"10.1093/nar/gky300\",\n      \"10.1093/nar/gky839\",\n      \"10.1093/nar/gky901\",\n      \"10.1093/nar/gky922\",\n      \"10.1093/nar/gky943\",\n      \"10.1093/nar/gky955\",\n      \"10.1093/nar/gky985\",\n      \"10.1093/nar/gky995\",\n      \"10.1093/nar/gkz1032\",\n      \"10.1093/nar/gkz1041\",\n      \"10.1093/nar/gkz1102\",\n      \"10.1093/nar/gkz125\",\n      \"10.1093/nar/gkz383\",\n      \"10.1093/nar/gkz499\",\n      \"10.1093/nar/gkz686\",\n      \"10.1093/nar/gkz742\",\n      \"10.1093/nar/gkz766\",\n      \"10.1093/nar/gkz813\",\n      \"10.1093/nar/gkz973\",\n      \"10.1093/nar/gkz984\",\n      \"10.1093/neuonc/noaa248\",\n      \"10.1093/neuonc/noaa285\",\n      \"10.1093/neuonc/noab016\",\n      \"10.1093/neuonc/noac238\",\n      \"10.1093/neuonc/nos273\",\n      \"10.1093/neuonc/not151\",\n      \"10.1093/neuonc/nov151\",\n      \"10.1093/neuonc/now299\",\n      \"10.1093/pcp/pcac088\",\n      \"10.1093/pcp/pcz017\",\n      \"10.1093/pcp/pcz208\",\n      \"10.1093/plcell/koac043\",\n      \"10.1093/plcell/koad124\",\n      \"10.1093/pnasnexus/pgac049\",\n      \"10.1093/pnasnexus/pgad088\",\n      \"10.1093/toxsci/kfae057/7665711\",\n      \"10.1093/toxsci/kfh243\",\n      \"10.1093/toxsci/kfh264\",\n      \"10.1093/toxsci/kfv129\",\n      \"10.1093/toxsci/kfx247\",\n      \"10.1094/pdis-08-17-1189-re\",\n      \"10.1094/phyto-05-17-0171-r\",\n      \"10.1095/biolreprod.102.010181\",\n      \"10.1095/biolreprod.108.074708\",\n      \"10.1095/biolreprod.116.140947\",\n      \"10.1096/fasebj.25.1_supplement.1051.40\",\n      \"10.1096/fj.00-0203rev\",\n      \"10.1096/fj.05-3683com\",\n      \"10.1096/fj.05-5460rev\",\n      \"10.1096/fj.06-6926com\",\n      \"10.1096/fj.07-097857\",\n      \"10.1096/fj.09-142117\",\n      \"10.1096/fj.10-159806\",\n      \"10.1096/fj.201600860r\",\n      \"10.1096/fj.201601357r\",\n      \"10.1096/fj.201903040rr\",\n      \"10.1096/fj.202000273r\",\n      \"10.1096/fj.202001351\",\n      \"10.1097/ccm.0000000000002937\",\n      \"10.1097/fjc.0b013e3181f801e4\",\n      \"10.1097/hep.0000000000000574\",\n      \"10.1097/jcp.0000000000000454\",\n      \"10.1097/md.0000000000019591\",\n      \"10.1097/prs.0000000000000075\",\n      \"10.1097/ta.0000000000001765\",\n      \"10.1097/tp.0000000000003323\",\n      \"10.1097/txd.0000000000001354\",\n      \"10.1097/txd.0000000000001508\",\n      \"10.1098/rsfs.2019.0120\",\n      \"10.1098/rsif.2012.0835\",\n      \"10.1098/rsif.2015.0590\",\n      \"10.1098/rsob.140091\",\n      \"10.1098/rsob.150130\",\n      \"10.1098/rsob.170166\",\n      \"10.1098/rsob.190020\",\n      \"10.1098/rsob.200121\",\n      \"10.1098/rspb.1970.0040\",\n      \"10.1098/rspb.2012.1108\",\n      \"10.1098/rspb.2017.2746\",\n      \"10.1098/rsta.2021.0244\",\n      \"10.1098/rstb.2008.2260\",\n      \"10.1098/rstb.2009.0305\",\n      \"10.1098/rstb.2014.0332\",\n      \"10.1098/rstb.2015.0021\",\n      \"10.1098/rstb.2016.0356\",\n      \"10.1098/rstb.2016.0368\",\n      \"10.1098/rstb.2017.0321\",\n      \"10.1099/mgen.0.000779\",\n      \"10.1099/mic.0.000789\",\n      \"10.1099/mic.0.001367\",\n      \"10.1099/mic.0.26867-0\",\n      \"10.1099/vir.0.82898-0\",\n      \"10.1101/016022\",\n      \"10.1101/016642\",\n      \"10.1101/022756\",\n      \"10.1101/062935\",\n      \"10.1101/074773\",\n      \"10.1101/092353\",\n      \"10.1101/097345\",\n      \"10.1101/105262\",\n      \"10.1101/118729\",\n      \"10.1101/125823\",\n      \"10.1101/129254\",\n      \"10.1101/131045\",\n      \"10.1101/132456\",\n      \"10.1101/134791\",\n      \"10.1101/149583\",\n      \"10.1101/2020.01.09.897868\",\n      \"10.1101/2020.01.10.901967\",\n      \"10.1101/2020.02.01.929877\",\n      \"10.1101/2020.02.16.951954\",\n      \"10.1101/2020.02.26.966374\",\n      \"10.1101/2020.02.28.969931\",\n      \"10.1101/2020.03.06.977876\",\n      \"10.1101/2020.03.16.993469\",\n      \"10.1101/2020.03.18.997205\",\n      \"10.1101/2020.03.21.001917\",\n      \"10.1101/2020.03.27.012906\",\n      \"10.1101/2020.04.10.036145\",\n      \"10.1101/2020.04.14.041962\",\n      \"10.1101/2020.04.18.047738\",\n      \"10.1101/2020.05.19.105171\",\n      \"10.1101/2020.05.21.109835\",\n      \"10.1101/2020.05.27.120105\",\n      \"10.1101/2020.06.04.105700\",\n      \"10.1101/2020.06.10.143560\",\n      \"10.1101/2020.06.17.157982\",\n      \"10.1101/2020.06.17.158121\",\n      \"10.1101/2020.07.07.192732\",\n      \"10.1101/2020.07.10.196584\",\n      \"10.1101/2020.07.15.202630\",\n      \"10.1101/2020.07.18.209270\",\n      \"10.1101/2020.08.10.243329\",\n      \"10.1101/2020.08.21.260695\",\n      \"10.1101/2020.08.29.273565\",\n      \"10.1101/2020.09.09.290254\",\n      \"10.1101/2020.09.10.290882\",\n      \"10.1101/2020.09.11.292003\",\n      \"10.1101/2020.09.14.295824\",\n      \"10.1101/2020.09.20.305144\",\n      \"10.1101/2020.10.09.332734\",\n      \"10.1101/2020.10.14.339200\",\n      \"10.1101/2020.11.03.366914\",\n      \"10.1101/2020.11.13.382168\",\n      \"10.1101/2020.11.19.387613\",\n      \"10.1101/2020.11.23.390591\",\n      \"10.1101/2020.12.10.420257\",\n      \"10.1101/2020.12.15.422853\",\n      \"10.1101/2020.12.24.424245\",\n      \"10.1101/2020.12.29.424636\",\n      \"10.1101/2021.01.08.425706\",\n      \"10.1101/2021.01.15.426822\",\n      \"10.1101/2021.01.15.426889\",\n      \"10.1101/2021.01.28.428548\",\n      \"10.1101/2021.02.02.429413\",\n      \"10.1101/2021.02.11.430724\",\n      \"10.1101/2021.02.23.432401\",\n      \"10.1101/2021.03.03.433814\",\n      \"10.1101/2021.03.09.434676\",\n      \"10.1101/2021.03.11.434931\",\n      \"10.1101/2021.03.24.436817\",\n      \"10.1101/2021.04.09.439243\",\n      \"10.1101/2021.04.19.440442\",\n      \"10.1101/2021.04.27.441661\",\n      \"10.1101/2021.05.04.442244\",\n      \"10.1101/2021.05.11.443615\",\n      \"10.1101/2021.05.23.445305\",\n      \"10.1101/2021.06.02.446729\",\n      \"10.1101/2021.06.10.447947\",\n      \"10.1101/2021.06.23.449626\",\n      \"10.1101/2021.07.15.452338\",\n      \"10.1101/2021.08.01.454656\",\n      \"10.1101/2021.08.16.456570\",\n      \"10.1101/2021.08.23.457434\",\n      \"10.1101/2021.08.27.457964\",\n      \"10.1101/2021.09.16.460189\",\n      \"10.1101/2021.09.21.461258\",\n      \"10.1101/2021.09.27.461965\",\n      \"10.1101/2021.10.19.465003\",\n      \"10.1101/2021.10.21.465275\",\n      \"10.1101/2021.10.21.465324\",\n      \"10.1101/2021.10.22.465170\",\n      \"10.1101/2021.11.01.466817\",\n      \"10.1101/2021.11.22.21266703\",\n      \"10.1101/2021.12.03.471080\",\n      \"10.1101/2021.12.06.471001\",\n      \"10.1101/2021.12.17.473170\",\n      \"10.1101/2021.12.25.474155\",\n      \"10.1101/2022.01.19.476962\",\n      \"10.1101/2022.01.19.476973\",\n      \"10.1101/2022.01.25.477620\",\n      \"10.1101/2022.01.31.478565\",\n      \"10.1101/2022.02.11.479800\",\n      \"10.1101/2022.04.19.488785\",\n      \"10.1101/2022.05.06.490948\",\n      \"10.1101/2022.05.18.492445\",\n      \"10.1101/2022.05.24.493236\",\n      \"10.1101/2022.06.08.495398\",\n      \"10.1101/2022.06.13.495991\",\n      \"10.1101/2022.06.27.497613\",\n      \"10.1101/2022.07.02.498144\",\n      \"10.1101/2022.07.11.499540\",\n      \"10.1101/2022.07.14.500084\",\n      \"10.1101/2022.07.27.501794\",\n      \"10.1101/2022.08.08.503155\",\n      \"10.1101/2022.08.12.503700\",\n      \"10.1101/2022.08.18.504320\",\n      \"10.1101/2022.08.21.504700\",\n      \"10.1101/2022.08.22.503746\",\n      \"10.1101/2022.08.29.505550\",\n      \"10.1101/2022.09.07.506915\",\n      \"10.1101/2022.09.07.507048\",\n      \"10.1101/2022.09.17.508400\",\n      \"10.1101/2022.10.04.510900\",\n      \"10.1101/2022.10.11.511764\",\n      \"10.1101/2022.10.21.22281020\",\n      \"10.1101/2022.10.24.513561\",\n      \"10.1101/2022.10.25.513650\",\n      \"10.1101/2022.10.26.513917\",\n      \"10.1101/2022.11.22.517520\",\n      \"10.1101/2022.11.29.518367\",\n      \"10.1101/2022.11.30.518557\",\n      \"10.1101/2023.01.04.522734\",\n      \"10.1101/2023.01.16.524222\",\n      \"10.1101/2023.01.20.524978\",\n      \"10.1101/2023.01.28.526043\",\n      \"10.1101/2023.02.02.526873\",\n      \"10.1101/2023.02.23.529353\",\n      \"10.1101/2023.03.15.532673\",\n      \"10.1101/2023.03.22.533649\",\n      \"10.1101/2023.03.26.534264\",\n      \"10.1101/2023.04.06.535889\",\n      \"10.1101/2023.04.10.536262\",\n      \"10.1101/2023.04.26.538498\",\n      \"10.1101/2023.05.19.541497\",\n      \"10.1101/2023.07.02.547440\",\n      \"10.1101/2023.07.10.548240\",\n      \"10.1101/2023.07.25.550509\",\n      \"10.1101/2023.08.06.552146\",\n      \"10.1101/2023.08.16.553581\",\n      \"10.1101/2023.08.17.553768\",\n      \"10.1101/2023.08.21.554125\",\n      \"10.1101/2023.09.27.559694\",\n      \"10.1101/2023.10.13.562183\",\n      \"10.1101/2023.10.15.23297048\",\n      \"10.1101/2023.10.19.563173\",\n      \"10.1101/2023.10.20.23297329\",\n      \"10.1101/2023.10.20.563376\",\n      \"10.1101/2023.10.31.565025\",\n      \"10.1101/2023.11.11.566717\",\n      \"10.1101/2023.11.15.566604\",\n      \"10.1101/2023.11.21.568093\",\n      \"10.1101/2023.11.22.568361\",\n      \"10.1101/2023.12.01.569674\",\n      \"10.1101/2023.12.13.571465\",\n      \"10.1101/2023.12.13.571582\",\n      \"10.1101/2023.12.18.572169\",\n      \"10.1101/2023.12.22.573013\",\n      \"10.1101/2023.12.29.573628\",\n      \"10.1101/2024.01.08.574649\",\n      \"10.1101/2024.01.25.576681\",\n      \"10.1101/2024.03.11.584363\",\n      \"10.1101/2024.03.12.584464\",\n      \"10.1101/2024.03.13.584850\",\n      \"10.1101/2024.03.26.586895\",\n      \"10.1101/2024.03.28.587175\",\n      \"10.1101/2024.04.01.587650\",\n      \"10.1101/2024.04.08.588505\",\n      \"10.1101/2024.04.17.589867\",\n      \"10.1101/2024.04.22.590572\",\n      \"10.1101/2024.04.23.590729\",\n      \"10.1101/2024.04.29.591747\",\n      \"10.1101/2024.05.03.592458\",\n      \"10.1101/2024.05.06.24306801\",\n      \"10.1101/2024.05.06.592766\",\n      \"10.1101/2024.05.08.593009\",\n      \"10.1101/2024.05.08.593203\",\n      \"10.1101/2024.05.11.592491\",\n      \"10.1101/2024.05.12.593148\",\n      \"10.1101/2024.05.13.593888\",\n      \"10.1101/2024.05.14.594058\",\n      \"10.1101/2024.05.14.594211\",\n      \"10.1101/2024.05.17.594556\",\n      \"10.1101/2024.05.23.595334\",\n      \"10.1101/2024.05.28.596294\",\n      \"10.1101/2024.06.02.597057\",\n      \"10.1101/2024.06.11.598511\",\n      \"10.1101/2024.06.12.598717\",\n      \"10.1101/2024.06.21.600150\",\n      \"10.1101/2024.06.28.601164\",\n      \"10.1101/216085\",\n      \"10.1101/229542\",\n      \"10.1101/247544\",\n      \"10.1101/257022\",\n      \"10.1101/264648\",\n      \"10.1101/292938\",\n      \"10.1101/341735\",\n      \"10.1101/364471\",\n      \"10.1101/384776\",\n      \"10.1101/406934\",\n      \"10.1101/422592\",\n      \"10.1101/430074\",\n      \"10.1101/462739\",\n      \"10.1101/472126\",\n      \"10.1101/498972\",\n      \"10.1101/528638\",\n      \"10.1101/530345\",\n      \"10.1101/530519\",\n      \"10.1101/539221\",\n      \"10.1101/547968\",\n      \"10.1101/564401\",\n      \"10.1101/583062\",\n      \"10.1101/588251\",\n      \"10.1101/608042\",\n      \"10.1101/609040\",\n      \"10.1101/611343\",\n      \"10.1101/612069\",\n      \"10.1101/616086\",\n      \"10.1101/628214\",\n      \"10.1101/632992\",\n      \"10.1101/637009\",\n      \"10.1101/639302\",\n      \"10.1101/658492\",\n      \"10.1101/684712\",\n      \"10.1101/688051\",\n      \"10.1101/702019\",\n      \"10.1101/716324\",\n      \"10.1101/746610\",\n      \"10.1101/778191\",\n      \"10.1101/799163\",\n      \"10.1101/801449\",\n      \"10.1101/834739\",\n      \"10.1101/837229\",\n      \"10.1101/840892\",\n      \"10.1101/848325\",\n      \"10.1101/861153\",\n      \"10.1101/cshperspect.a000505\",\n      \"10.1101/cshperspect.a008094\",\n      \"10.1101/cshperspect.a010272\",\n      \"10.1101/cshperspect.a016444\",\n      \"10.1101/cshperspect.a016709\",\n      \"10.1101/cshperspect.a020453\",\n      \"10.1101/cshperspect.a040196\",\n      \"10.1101/cshperspect.a040717\",\n      \"10.1101/cshperspect.a040840\",\n      \"10.1101/cshperspect.a041238\",\n      \"10.1101/gad.1257105\",\n      \"10.1101/gad.13.20.2633\",\n      \"10.1101/gad.1346005\",\n      \"10.1101/gad.1616208\",\n      \"10.1101/gad.1640608\",\n      \"10.1101/gad.1847110\",\n      \"10.1101/gad.187377.112\",\n      \"10.1101/gad.241422.114\",\n      \"10.1101/gad.259358.115\",\n      \"10.1101/gad.263327.115\",\n      \"10.1101/gad.269118.115\",\n      \"10.1101/gad.319889.118\",\n      \"10.1101/gad.324715.119\",\n      \"10.1101/gad.333369.119\",\n      \"10.1101/gad.337196.120\",\n      \"10.1101/gad.343475.120\",\n      \"10.1101/gad.344218.120\",\n      \"10.1101/gad.873501\",\n      \"10.1101/gad.947102\",\n      \"10.1101/gr.080531.108\",\n      \"10.1101/gr.086660.108\",\n      \"10.1101/gr.094607.109\",\n      \"10.1101/gr.099655.109\",\n      \"10.1101/gr.101386.109\",\n      \"10.1101/gr.120535.111\",\n      \"10.1101/gr.127712.111\",\n      \"10.1101/gr.147942.112\",\n      \"10.1101/gr.179044.114\",\n      \"10.1101/gr.183699.114\",\n      \"10.1101/gr.196006.115\",\n      \"10.1101/gr.207613.116\",\n      \"10.1101/gr.213066.116\",\n      \"10.1101/gr.2435604\",\n      \"10.1101/gr.244491.118\",\n      \"10.1101/gr.245159.118\",\n      \"10.1101/gr.246710.118\",\n      \"10.1101/gr.248658.119\",\n      \"10.1101/gr.257063.119\",\n      \"10.1101/gr.262113.120\",\n      \"10.1101/gr.266551.120\",\n      \"10.1101/gr.269860.120\",\n      \"10.1101/gr.271635.120\",\n      \"10.1101/gr.275944.121\",\n      \"10.1101/gr.278157.123\",\n      \"10.1101/gr.5306606\",\n      \"10.1101/gr.6.3.226\",\n      \"10.1101/gr.6395807\",\n      \"10.1101/gr.6406307\",\n      \"10.1101/gr.641103\",\n      \"10.1101/gr.7.10.986\",\n      \"10.1101/gr.963903\",\n      \"10.1101/lm.028993.112\",\n      \"10.1101/sqb.2008.73.052\",\n      \"10.1103/physreve.86.031139\",\n      \"10.1103/physreve.98.062401\",\n      \"10.1104/pp.004341\",\n      \"10.1104/pp.104.052951\",\n      \"10.1104/pp.105.059477\",\n      \"10.1104/pp.105.060541\",\n      \"10.1104/pp.105.070672\",\n      \"10.1104/pp.108.129817\",\n      \"10.1104/pp.122.2.389\",\n      \"10.1104/pp.15.01483\",\n      \"10.1104/pp.19.00324\",\n      \"10.1104/pp.19.00957\",\n      \"10.1105/tpc.107.054718\",\n      \"10.1105/tpc.107.055046\",\n      \"10.1105/tpc.107.055053\",\n      \"10.1105/tpc.112.096107\",\n      \"10.1105/tpc.12.12.2441\",\n      \"10.1105/tpc.16.00573\",\n      \"10.1105/tpc.16.00746\",\n      \"10.1107/s0907444910007493\",\n      \"10.1109/34.659930\",\n      \"10.1109/tcbb.2023.3253049\",\n      \"10.1109/tmi.2020.3046579\",\n      \"10.1109/tnsm.2022.3189628\",\n      \"10.1110/ps.062386106\",\n      \"10.1110/ps.11701\",\n      \"10.1111/1346-8138.13897\",\n      \"10.1111/1462-2920.15200\",\n      \"10.1111/1462-2920.15749\",\n      \"10.1111/1541-4337.12688\",\n      \"10.1111/acel.13431\",\n      \"10.1111/age.12140\",\n      \"10.1111/age.12731\",\n      \"10.1111/ahg.12289\",\n      \"10.1111/and.14154\",\n      \"10.1111/anu.12381\",\n      \"10.1111/apha.12631\",\n      \"10.1111/apha.12711\",\n      \"10.1111/are.12081\",\n      \"10.1111/bjh.15078\",\n      \"10.1111/bph.15205\",\n      \"10.1111/bph.15265\",\n      \"10.1111/cas.13183\",\n      \"10.1111/cge.14141\",\n      \"10.1111/cgf.142661\",\n      \"10.1111/cmi.12532\",\n      \"10.1111/cmi.13241\",\n      \"10.1111/cns.12333\",\n      \"10.1111/cns.13127\",\n      \"10.1111/cpr.12472\",\n      \"10.1111/cpr.13106\",\n      \"10.1111/cts.12988\",\n      \"10.1111/dgd.12230\",\n      \"10.1111/dom.12778\",\n      \"10.1111/dom.13650\",\n      \"10.1111/eci.13733\",\n      \"10.1111/exd.14155\",\n      \"10.1111/exd.14221\",\n      \"10.1111/exd.14262\",\n      \"10.1111/febs.12714\",\n      \"10.1111/febs.12961\",\n      \"10.1111/febs.14996\",\n      \"10.1111/febs.15069\",\n      \"10.1111/febs.15848\",\n      \"10.1111/febs.16067\",\n      \"10.1111/gbb.12475\",\n      \"10.1111/gbb.12736\",\n      \"10.1111/gtc.12225\",\n      \"10.1111/his.13334\",\n      \"10.1111/imcb.12253\",\n      \"10.1111/imm.12791\",\n      \"10.1111/imm.12894\",\n      \"10.1111/imm.13208\",\n      \"10.1111/imr.12223\",\n      \"10.1111/j.1365-2249.2003.02380.x\",\n      \"10.1111/j.1365-2435.2008.01429.x\",\n      \"10.1111/j.1432-0436.2005.00041.x\",\n      \"10.1111/j.1432-0436.2006.00147.x\",\n      \"10.1111/j.1471-4159.2004.02879\",\n      \"10.1111/j.1471-4159.2010.06990\",\n      \"10.1111/j.1476-5381.1969.tb08506.x\",\n      \"10.1111/j.1574-6968.2010.02034.x\",\n      \"10.1111/j.1600-0625.2009.01063.x\",\n      \"10.1111/j.1742-4658.2012.08644.x\",\n      \"10.1111/j.1745-7254.2007.00562.x\",\n      \"10.1111/j.1749-6632.2009.05030\",\n      \"10.1111/j.1755-0998.2010.02924.x\",\n      \"10.1111/j.2517-6161.1995.tb02031.x\",\n      \"10.1111/jai.12155\",\n      \"10.1111/jam.13067\",\n      \"10.1111/jcmm.13060\",\n      \"10.1111/jcmm.14996\",\n      \"10.1111/jcmm.15250\",\n      \"10.1111/jnc.14481\",\n      \"10.1111/joa.12467\",\n      \"10.1111/joa.12625\",\n      \"10.1111/joa.12939\",\n      \"10.1111/joa.13055\",\n      \"10.1111/joa.13488\",\n      \"10.1111/jop.12807\",\n      \"10.1111/liv.12970\",\n      \"10.1111/mmi.12571\",\n      \"10.1111/mmi.14648\",\n      \"10.1111/nph.14861\",\n      \"10.1111/nph.15672\",\n      \"10.1111/nyas.12880\",\n      \"10.1111/nyas.13384\",\n      \"10.1111/nyas.14019\",\n      \"10.1111/obr.12828\",\n      \"10.1111/pai.13589\",\n      \"10.1111/pce.13575\",\n      \"10.1111/php.12930\",\n      \"10.1111/raq.12105\",\n      \"10.1111/tpj.13224\",\n      \"10.1111/tpj.13771\",\n      \"10.1111/tpj.14338\",\n      \"10.1111/tpj.14671\",\n      \"10.1111/tri.13273\",\n      \"10.1111/tri.13991\",\n      \"10.1111/wrr.12401\",\n      \"10.1113/jp276796\",\n      \"10.11131/2015/101182\",\n      \"10.1124/dmd.120.000098\",\n      \"10.1124/dmd.31.11.1288\",\n      \"10.1124/jpet.103.048751\",\n      \"10.1124/jpet.105.092403\",\n      \"10.1124/jpet.107.121111\",\n      \"10.1124/mol.106.026120\",\n      \"10.1124/mol.110.069039\",\n      \"10.1124/mol.111.073171\",\n      \"10.1124/mol.59.1.83\",\n      \"10.1124/mol.59.3.514\",\n      \"10.1124/molpharm.121.000413\",\n      \"10.1124/pharmrev.123.000841\",\n      \"10.1124/pr.108.000869\",\n      \"10.1124/pr.110.003723\",\n      \"10.1126/sciadv.1501240\",\n      \"10.1126/sciadv.1600760\",\n      \"10.1126/sciadv.1600823\",\n      \"10.1126/sciadv.1601910\",\n      \"10.1126/sciadv.aao1799\",\n      \"10.1126/sciadv.aaw0590\",\n      \"10.1126/sciadv.aaz0571\",\n      \"10.1126/sciadv.aaz2978\",\n      \"10.1126/sciadv.aaz4370\",\n      \"10.1126/sciadv.abb2236\",\n      \"10.1126/sciadv.abb8941\",\n      \"10.1126/sciadv.abd9440\",\n      \"10.1126/sciadv.abf7346\",\n      \"10.1126/science.1059796\",\n      \"10.1126/science.1077857\",\n      \"10.1126/science.1083811\",\n      \"10.1126/science.1092780\",\n      \"10.1126/science.1116110\",\n      \"10.1126/science.1155761\",\n      \"10.1126/science.1160809\",\n      \"10.1126/science.1163601\",\n      \"10.1126/science.1164097\",\n      \"10.1126/science.1164440\",\n      \"10.1126/science.1164680\",\n      \"10.1126/science.1175371\",\n      \"10.1126/science.1178712\",\n      \"10.1126/science.1180674\",\n      \"10.1126/science.1184733\",\n      \"10.1126/science.1200708\",\n      \"10.1126/science.1202143\",\n      \"10.1126/science.1226630\",\n      \"10.1126/science.123.3191.309\",\n      \"10.1126/science.1232044\",\n      \"10.1126/science.1240810\",\n      \"10.1126/science.1241934\",\n      \"10.1126/science.1243490\",\n      \"10.1126/science.1250322\",\n      \"10.1126/science.1260419\",\n      \"10.1126/science.1261417\",\n      \"10.1126/science.1948036\",\n      \"10.1126/science.1975955\",\n      \"10.1126/science.2434996\",\n      \"10.1126/science.270.5234.262\",\n      \"10.1126/science.271.5254.1423\",\n      \"10.1126/science.278.5337.474\",\n      \"10.1126/science.284.5411.143\",\n      \"10.1126/science.286.5441.964\",\n      \"10.1126/science.289.5481.920\",\n      \"10.1126/science.290.5494.1151\",\n      \"10.1126/science.3798106\",\n      \"10.1126/science.8178174\",\n      \"10.1126/science.aaa8381\",\n      \"10.1126/science.aac6103\",\n      \"10.1126/science.aad5440\",\n      \"10.1126/science.aaf2403\",\n      \"10.1126/science.aaf4006\",\n      \"10.1126/science.aaf4405\",\n      \"10.1126/science.aaf5171\",\n      \"10.1126/science.aai7685\",\n      \"10.1126/science.aai8132\",\n      \"10.1126/science.aam5894\",\n      \"10.1126/science.aam7229\",\n      \"10.1126/science.aap8809\",\n      \"10.1126/science.aar2663\",\n      \"10.1126/science.aar4237\",\n      \"10.1126/science.aat6720\",\n      \"10.1126/science.aau6173\",\n      \"10.1126/science.aaw3242\",\n      \"10.1126/science.aay6690\",\n      \"10.1126/science.aaz3418\",\n      \"10.1126/science.aaz4475\",\n      \"10.1126/science.abb2153\",\n      \"10.1126/science.abe9582\",\n      \"10.1126/science.ade9516\",\n      \"10.1126/sciimmunol.aax8704\",\n      \"10.1126/sciimmunol.adh0152\",\n      \"10.1126/scisignal.2001993\",\n      \"10.1126/scisignal.2005786\",\n      \"10.1126/scisignal.3127pe21\",\n      \"10.1126/scisignal.aac6609\",\n      \"10.1126/scisignal.aar2566\",\n      \"10.1126/scisignal.aat0138\",\n      \"10.1126/scitranslmed.aac5530\",\n      \"10.1126/scitranslmed.aam8460\",\n      \"10.1126/scitranslmed.aau5758\",\n      \"10.1126/scitranslmed.aay6422\",\n      \"10.1126/scitranslmed.abj0324\",\n      \"10.1126/stke.3562006re12\",\n      \"10.1128/9781555819071.ch26\",\n      \"10.1128/9781555819286.ch12\",\n      \"10.1128/aac.47.3.869-877.2003\",\n      \"10.1128/aem.02873-19\",\n      \"10.1128/aem.70.5.2816-2822.2004\",\n      \"10.1128/ecosalplus.esp-0009-2015\",\n      \"10.1128/iai.00302-13\",\n      \"10.1128/iai.02659-14\",\n      \"10.1128/jb.00244-13\",\n      \"10.1128/jb.00361-15\",\n      \"10.1128/jb.00484-15\",\n      \"10.1128/jvi.00033-18\",\n      \"10.1128/jvi.00293-24\",\n      \"10.1128/jvi.00647-20\",\n      \"10.1128/jvi.00906-20\",\n      \"10.1128/jvi.01372-19\",\n      \"10.1128/jvi.01505-08\",\n      \"10.1128/jvi.01511-19\",\n      \"10.1128/jvi.01803-18\",\n      \"10.1128/jvi.01829-16\",\n      \"10.1128/jvi.03111-12\",\n      \"10.1128/jvi.07216-11\",\n      \"10.1128/mbio.00075-15\",\n      \"10.1128/mbio.00308-15\",\n      \"10.1128/mcb.00076-15\",\n      \"10.1128/mcb.00192-09\",\n      \"10.1128/mcb.00203-19\",\n      \"10.1128/mcb.00374-18\",\n      \"10.1128/mcb.00466-16\",\n      \"10.1128/mcb.00573-17\",\n      \"10.1128/mcb.00608-17\",\n      \"10.1128/mcb.01266-12\",\n      \"10.1128/mcb.01566-09\",\n      \"10.1128/mcb.01834-08\",\n      \"10.1128/mcb.05702-11\",\n      \"10.1128/mcb.11.10.5005-5015.1991\",\n      \"10.1128/mcb.20.12.4436-4444.2000\",\n      \"10.1128/mcb.20.9.3292-3307.2000\",\n      \"10.1128/mcb.21.11.3725-3737.2001\",\n      \"10.1128/mcb.21.4.1393-1403.2001\",\n      \"10.1128/mcb.23.22.8092-8098.2003\",\n      \"10.1128/mcb.23.4.1349-1357.2003\",\n      \"10.1128/mcb.24.6.2286-2295.2004\",\n      \"10.1128/mcb.24.9.4049-4064.2004\",\n      \"10.1128/mcb.25.21.9198-9208.2005\",\n      \"10.1128/mcb.26.7.2869-2876.2006\",\n      \"10.1128/mcb.9.12.5289-5297.1989\",\n      \"10.1128/microbiolspec.ame-0011-2019\",\n      \"10.1128/microbiolspec.gpp3-0060-2019\",\n      \"10.1128/mmbr.00030-06\",\n      \"10.1128/mmbr.61.2.239-261.1997\",\n      \"10.1128/mmbr.62.2.465-503.1998\",\n      \"10.1134/s0006297920070044\",\n      \"10.1134/s0022093022060151\",\n      \"10.1134/s0026893320010057\",\n      \"10.1134/s1021443717030153\",\n      \"10.1134/s1990747815050165\",\n      \"10.1136/annrheumdis-2011-200745\",\n      \"10.1136/annrheumdis-2018-214991\",\n      \"10.1136/bmjdrc-2019-000816\",\n      \"10.1136/bmjopen-2021-049231\",\n      \"10.1136/gut.2009.192732\",\n      \"10.1136/gut.2010.235804\",\n      \"10.1136/jim-2016-000120.2\",\n      \"10.1136/jim-2019-001160\",\n      \"10.1136/jitc-2022-006070\",\n      \"10.1139/apnm-2018-0729\",\n      \"10.1139/bcb-2016-0210\",\n      \"10.1139/bcb-2017-0219\",\n      \"10.1139/o11-034\",\n      \"10.1139/z2012-013\",\n      \"10.1142/9789813144279_0005\",\n      \"10.1142/9789813207813_0015\",\n      \"10.1142/9789813235533_0034\",\n      \"10.1142/s0129054116500143\",\n      \"10.1146/annurev-biochem-013118-111902\",\n      \"10.1146/annurev-biochem-062917-012655\",\n      \"10.1146/annurev-biochem-071320-112701\",\n      \"10.1146/annurev-bioeng-071516-044546\",\n      \"10.1146/annurev-biophys-051013-023008\",\n      \"10.1146/annurev-cancerbio-030617-050519\",\n      \"10.1146/annurev-cellbio-021623-124009\",\n      \"10.1146/annurev-cellbio-031320-101827\",\n      \"10.1146/annurev-cellbio-092910-154237\",\n      \"10.1146/annurev-cellbio-100617-062719\",\n      \"10.1146/annurev-cellbio-100617-062826\",\n      \"10.1146/annurev-cellbio-100814-125353\",\n      \"10.1146/annurev-cellbio-100818-125512\",\n      \"10.1146/annurev-cellbio-101512-122326\",\n      \"10.1146/annurev-genet-022620-101840\",\n      \"10.1146/annurev-genet-110711-155550\",\n      \"10.1146/annurev-genet-111212-133232\",\n      \"10.1146/annurev-genet-112618-043830\",\n      \"10.1146/annurev-genom-091212-153431\",\n      \"10.1146/annurev-immunol-042718-041717\",\n      \"10.1146/annurev-med-043010-193843\",\n      \"10.1146/annurev-neuro-060909-153244\",\n      \"10.1146/annurev-nutr-071811-150726\",\n      \"10.1146/annurev-nutr-071813-105336\",\n      \"10.1146/annurev-pathmechdis-012418-012927\",\n      \"10.1146/annurev-physchem-040214-121637\",\n      \"10.1146/annurev-physiol-020518-114640\",\n      \"10.1146/annurev-physiol-022516-034227\",\n      \"10.1146/annurev-physiol-022516-034234\",\n      \"10.1146/annurev-physiol-042222-024724\",\n      \"10.1146/annurev-phyto-020620-121925\",\n      \"10.1146/annurev-virology-092917-043544\",\n      \"10.1146/annurev.bb.20.060191.002543\",\n      \"10.1146/annurev.bb.23.060194.002545\",\n      \"10.1146/annurev.bi.64.070195.000433\",\n      \"10.1146/annurev.biochem.052308.093131\",\n      \"10.1146/annurev.biophys.20.1.539\",\n      \"10.1146/annurev.cellbio.20.010403.095114\",\n      \"10.1146/annurev.immunol.20.091101.091806\",\n      \"10.1146/annurev.immunol.25.022106.141623\",\n      \"10.1146/annurev.micro.55.1.165\",\n      \"10.1146/annurev.micro.60.080805.142300\",\n      \"10.1146/annurev.physiol.65.092101.142659\",\n      \"10.1146/annurev.psych.58.110405.085542\",\n      \"10.1152/ajpcell.00296.2010\",\n      \"10.1152/ajpcell.1984.247.3.c125\",\n      \"10.1152/ajpcell.2001.281.6.c1971\",\n      \"10.1152/ajpendo.00012.2015\",\n      \"10.1152/ajpendo.00040.2002\",\n      \"10.1152/ajpendo.00219.2016\",\n      \"10.1152/ajpendo.00513.2004\",\n      \"10.1152/ajpendo.00594.2014\",\n      \"10.1152/ajpgi.00049.2020\",\n      \"10.1152/ajpgi.90463.2008\",\n      \"10.1152/ajpheart.00335.2017\",\n      \"10.1152/ajpheart.00755.2010\",\n      \"10.1152/ajplung.00167.2015\",\n      \"10.1152/ajplung.00173.2020\",\n      \"10.1152/ajprenal.00031.2020\",\n      \"10.1152/ajprenal.00071.2006\",\n      \"10.1152/ajprenal.00183.2005\",\n      \"10.1152/ajprenal.00245.2004\",\n      \"10.1152/ajprenal.00304.2002\",\n      \"10.1152/ajprenal.00330.2019\",\n      \"10.1152/ajprenal.00360.2003\",\n      \"10.1152/ajprenal.00364.2017\",\n      \"10.1152/ajprenal.00535.2015\",\n      \"10.1152/ajprenal.1988.254.6.f879\",\n      \"10.1152/japplphysiol.00571.2010\",\n      \"10.1152/physiolgenomics.00026.2017\",\n      \"10.1152/physiolgenomics.00090.2015\",\n      \"10.1152/physiolgenomics.00098.2014\",\n      \"10.1152/physiolgenomics.00114.2018\",\n      \"10.1152/physiolgenomics.00145.2012\",\n      \"10.1152/physiolgenomics.00172.2012\",\n      \"10.1152/physiolgenomics.00230.2004\",\n      \"10.1152/physiolgenomics.00234.2007\",\n      \"10.1152/physrev.00019.2015\",\n      \"10.1152/physrev.00028.2011\",\n      \"10.1152/physrev.00043.2003\",\n      \"10.1152/physrev.2000.80.4.1523\",\n      \"10.1155/2007/26839\",\n      \"10.1155/2009/952734\",\n      \"10.1155/2010/386484\",\n      \"10.1155/2012/672536\",\n      \"10.1155/2012/805827\",\n      \"10.1155/2012/876234\",\n      \"10.1155/2013/148297\",\n      \"10.1155/2013/152786\",\n      \"10.1155/2014/147648\",\n      \"10.1155/2014/232946\",\n      \"10.1155/2014/306573\",\n      \"10.1155/2014/787956\",\n      \"10.1155/2014/896513\",\n      \"10.1155/2015/392476\",\n      \"10.1155/2015/838652\",\n      \"10.1155/2016/6193419\",\n      \"10.1155/2017/3738071\",\n      \"10.1155/2017/7659462\",\n      \"10.1155/2018/4835491\",\n      \"10.1155/2019/2343867\",\n      \"10.1155/2019/2626374\",\n      \"10.1155/2019/2749173\",\n      \"10.1155/2019/8186091\",\n      \"10.1155/2019/8547846\",\n      \"10.1155/2020/3592425\",\n      \"10.1155/2020/6267924\",\n      \"10.1155/2020/8871476\",\n      \"10.1157/13098927\",\n      \"10.1158/0008-5472.can-05-2508\",\n      \"10.1158/0008-5472.can-06-3316\",\n      \"10.1158/0008-5472.can-09-3871\",\n      \"10.1158/0008-5472.can-10-1516\",\n      \"10.1158/0008-5472.can-12-2233\",\n      \"10.1158/0008-5472.can-12-2838\",\n      \"10.1158/0008-5472.can-12-3859\",\n      \"10.1158/0008-5472.can-13-3415\",\n      \"10.1158/0008-5472.can-14-3321\",\n      \"10.1158/0008-5472.can-15-1646\",\n      \"10.1158/0008-5472.can-16-0258\",\n      \"10.1158/0008-5472.can-16-0881\",\n      \"10.1158/0008-5472.can-18-3962\",\n      \"10.1158/0008-5472.can-19-0789\",\n      \"10.1158/0008-5472.can-19-3934\",\n      \"10.1158/0008-5472.can-20-1847\",\n      \"10.1158/0008-5472.can-20-4107\",\n      \"10.1158/0008-5472.can-21-1456\",\n      \"10.1158/1078-0432.ccr-08-1056\",\n      \"10.1158/1078-0432.ccr-10-3431\",\n      \"10.1158/1078-0432.ccr-14-2728\",\n      \"10.1158/1078-0432.ccr-14-3096\",\n      \"10.1158/1078-0432.ccr-15-0965\",\n      \"10.1158/1078-0432.ccr-15-2461\",\n      \"10.1158/1078-0432.ccr-15-3115\",\n      \"10.1158/1078-0432.ccr-20-0844\",\n      \"10.1158/1535-7163.mct-12-0460\",\n      \"10.1158/1541-7786.mcr-08-0005\",\n      \"10.1158/1541-7786.mcr-11-0126\",\n      \"10.1158/1541-7786.mcr-14-0533\",\n      \"10.1158/1541-7786.mcr-19-0359\",\n      \"10.1158/2159-8290.cd-12-0418\",\n      \"10.1158/2326-6066.cir-17-0026\",\n      \"10.1158/2326-6066.cir-18-0508\",\n      \"10.1158/2643-3230.bcd-20-0164\",\n      \"10.1159/000085580\",\n      \"10.1159/000100426\",\n      \"10.1159/000328974\",\n      \"10.1159/000369668\",\n      \"10.1159/000485765\",\n      \"10.1159/000492697\",\n      \"10.1159/000493964\",\n      \"10.1159/000495646\",\n      \"10.1159/000508759\",\n      \"10.1159/000511117\",\n      \"10.1159/000522341\",\n      \"10.11606/d.9.2011.tde-20122011-083623\",\n      \"10.11607/jomi.te28\",\n      \"10.1161/atvbaha.113.301335\",\n      \"10.1161/atvbaha.113.302070\",\n      \"10.1161/atvbaha.118.310703\",\n      \"10.1161/atvbaha.119.312754\",\n      \"10.1161/circ.138.suppl_1.16997\",\n      \"10.1161/circ.144.suppl_1.12777\",\n      \"10.1161/circresaha.111.246504\",\n      \"10.1161/circresaha.111.249243\",\n      \"10.1161/circresaha.116.303614\",\n      \"10.1161/circresaha.117.309681\",\n      \"10.1161/circresaha.118.312589\",\n      \"10.1161/circresaha.118.313280\",\n      \"10.1161/circresaha.119.316167\",\n      \"10.1161/circresaha.120.315929\",\n      \"10.1161/circulationaha.110.958033\",\n      \"10.1161/circulationaha.117.028252\",\n      \"10.1161/circulationaha.117.029343\",\n      \"10.1161/circulationaha.117.030801\",\n      \"10.1161/circulationaha.118.034165\",\n      \"10.1161/circulationaha.118.034545\",\n      \"10.11620/ijob.2018.43.1.043\",\n      \"10.1167/iovs.05-0536\",\n      \"10.1167/iovs.06-0254\",\n      \"10.1167/iovs.11-8361\",\n      \"10.1167/iovs.15-17458\",\n      \"10.1167/iovs.61.12.8\",\n      \"10.1167/iovs.61.5.33\",\n      \"10.1167/tvst.12.2.16\",\n      \"10.1172/jci.insight.127902\",\n      \"10.1172/jci.insight.130056\",\n      \"10.1172/jci.insight.154113\",\n      \"10.1172/jci125771\",\n      \"10.1172/jci13505\",\n      \"10.1172/jci166884\",\n      \"10.1172/jci166954\",\n      \"10.1172/jci173116\",\n      \"10.1172/jci27490\",\n      \"10.1172/jci30117\",\n      \"10.1172/jci30487\",\n      \"10.1172/jci39088\",\n      \"10.1172/jci62129\",\n      \"10.1172/jci65179\",\n      \"10.1172/jci66514\",\n      \"10.1172/jci72181\",\n      \"10.1172/jci77435\",\n      \"10.1172/jci81129\",\n      \"10.1172/jci94158\",\n      \"10.1172/jci94624\",\n      \"10.1176/appi.ajp.2021.21010095\",\n      \"10.1177/0022034520916130\",\n      \"10.1177/0271678x20960033\",\n      \"10.1177/0300985810379431\",\n      \"10.1177/1010428317707374\",\n      \"10.1177/1073858420914509\",\n      \"10.1177/1087057110374991\",\n      \"10.1177/1535370215609694\",\n      \"10.1177/1535370218816657\",\n      \"10.1177/1536012118795952\",\n      \"10.1177/154405910708600212\",\n      \"10.1177/1758834014530023\",\n      \"10.1177/1758835919833519\",\n      \"10.1177/1759091420949680\",\n      \"10.1177/1947601911405841\",\n      \"10.1177/1947601912473477\",\n      \"10.1177/2040622319891558\",\n      \"10.1182/blood-2004-07-2958\",\n      \"10.1182/blood-2009-07-235028\",\n      \"10.1182/blood-2016-11-754382\",\n      \"10.1182/blood-2017-01-761320\",\n      \"10.1182/blood-2019-129173\",\n      \"10.1182/blood.2021012366\",\n      \"10.1182/blood.2021015024\",\n      \"10.1182/blood.v68.6.1348.1348\",\n      \"10.1186/1471-2105-10-421\",\n      \"10.1186/1471-2105-14-128\",\n      \"10.1186/1471-2105-4-35\",\n      \"10.1186/1471-2121-10-51\",\n      \"10.1186/1471-213x-10-27\",\n      \"10.1186/1471-213x-13-8\",\n      \"10.1186/1471-213x-7-63\",\n      \"10.1186/1471-2148-10-56\",\n      \"10.1186/1471-2156-14-58\",\n      \"10.1186/1471-2164-10-628\",\n      \"10.1186/1471-2164-11-409\",\n      \"10.1186/1471-2164-11-491\",\n      \"10.1186/1471-2164-14-36\",\n      \"10.1186/1471-2164-14-406\",\n      \"10.1186/1471-2164-14-553\",\n      \"10.1186/1471-2164-15-12\",\n      \"10.1186/1471-2164-15-120\",\n      \"10.1186/1471-2164-15-220\",\n      \"10.1186/1471-2164-15-451\",\n      \"10.1186/1471-2164-15-839\",\n      \"10.1186/1471-2164-15-883\",\n      \"10.1186/1471-2164-7-120\",\n      \"10.1186/1471-2164-7-179\",\n      \"10.1186/1471-2164-9-49\",\n      \"10.1186/1471-2202-14-156\",\n      \"10.1186/1471-2202-15-12\",\n      \"10.1186/1471-2210-8-s1-a9\",\n      \"10.1186/1471-2407-8-286\",\n      \"10.1186/1475-2859-10-63\",\n      \"10.1186/1476-4598-12-74\",\n      \"10.1186/1476-4598-13-232\",\n      \"10.1186/1479-5876-10-148\",\n      \"10.1186/1479-5876-12-135\",\n      \"10.1186/1479-7364-5-3-170\",\n      \"10.1186/1710-1492-6-s3-p18\",\n      \"10.1186/1741-7007-10-88\",\n      \"10.1186/1741-7007-4-16\",\n      \"10.1186/1741-7015-10-80\",\n      \"10.1186/1744-9081-8-24\",\n      \"10.1186/1745-6150-5-56\",\n      \"10.1186/1745-6150-6-35\",\n      \"10.1186/1745-6150-9-16\",\n      \"10.1186/1755-1536-5-s1-s16\",\n      \"10.1186/1756-0500-5-50\",\n      \"10.1186/1868-7083-6-12\",\n      \"10.1186/2040-2392-5-21\",\n      \"10.1186/2040-2392-5-43\",\n      \"10.1186/2050-6511-15-27\",\n      \"10.1186/bcr2257\",\n      \"10.1186/bcr2777\",\n      \"10.1186/bcr2865\",\n      \"10.1186/bcr3067\",\n      \"10.1186/bcr3077\",\n      \"10.1186/bcr3443\",\n      \"10.1186/bcr3483\",\n      \"10.1186/gb-2006-7-11-r105\",\n      \"10.1186/gb-2007-8-3-r35\",\n      \"10.1186/gb-2007-8-4-r51\",\n      \"10.1186/gb-2009-10-3-r25\",\n      \"10.1186/gb-2010-11-3-r25\",\n      \"10.1186/gb-2011-12-8-r76\",\n      \"10.1186/gb-2012-13-10-r87\",\n      \"10.1186/gb-2012-13-3-r19\",\n      \"10.1186/gb-2012-13-9-r53\",\n      \"10.1186/gb-2013-14-12-r147\",\n      \"10.1186/gb-2013-14-9-r95\",\n      \"10.1186/gb-2014-15-2-r29\",\n      \"10.1186/gb-2014-15-5-r82\",\n      \"10.1186/s10020-018-0042-5\",\n      \"10.1186/s10020-022-00478-5\",\n      \"10.1186/s11658-022-00329-5\",\n      \"10.1186/s11658-022-00409-6\",\n      \"10.1186/s11658-023-00445-w\",\n      \"10.1186/s12576-020-00773-y\",\n      \"10.1186/s12859-020-03545-y\",\n      \"10.1186/s12859-022-04614-0\",\n      \"10.1186/s12859-022-04674-2\",\n      \"10.1186/s12859-022-05075-1\",\n      \"10.1186/s12860-021-00390-6\",\n      \"10.1186/s12861-014-0050-9\",\n      \"10.1186/s12861-016-0107-z\",\n      \"10.1186/s12862-014-0262-4\",\n      \"10.1186/s12862-015-0534-7\",\n      \"10.1186/s12863-022-01089-z\",\n      \"10.1186/s12864-015-1223-z\",\n      \"10.1186/s12864-015-1730-y\",\n      \"10.1186/s12864-015-1979-1\",\n      \"10.1186/s12864-015-2044-9\",\n      \"10.1186/s12864-015-2317-3\",\n      \"10.1186/s12864-016-2565-x\",\n      \"10.1186/s12864-016-2727-x\",\n      \"10.1186/s12864-016-2947-0\",\n      \"10.1186/s12864-017-3673-y\",\n      \"10.1186/s12864-017-3796-1\",\n      \"10.1186/s12864-017-3958-1\",\n      \"10.1186/s12864-018-4443-1\",\n      \"10.1186/s12864-018-4660-7\",\n      \"10.1186/s12864-018-4764-0\",\n      \"10.1186/s12864-018-4826-3\",\n      \"10.1186/s12864-018-5124-9\",\n      \"10.1186/s12864-018-5278-5\",\n      \"10.1186/s12864-019-5551-2\",\n      \"10.1186/s12864-019-5921-9\",\n      \"10.1186/s12864-019-5976-7\",\n      \"10.1186/s12864-019-6220-1\",\n      \"10.1186/s12864-019-6338-1\",\n      \"10.1186/s12864-019-6367-9\",\n      \"10.1186/s12864-020-06777-7\",\n      \"10.1186/s12864-020-06962-8\",\n      \"10.1186/s12864-020-06966-4\",\n      \"10.1186/s12864-020-07268-5\",\n      \"10.1186/s12864-020-6526-z\",\n      \"10.1186/s12864-020-6586-0\",\n      \"10.1186/s12864-021-07440-5\",\n      \"10.1186/s12864-021-07890-x\",\n      \"10.1186/s12864-021-07904-8\",\n      \"10.1186/s12864-022-09054-x\",\n      \"10.1186/s12864-023-09283-8\",\n      \"10.1186/s12864-023-09678-7\",\n      \"10.1186/s12864-024-10537-2\",\n      \"10.1186/s12867-019-0141-z\",\n      \"10.1186/s12885-015-1869-6\",\n      \"10.1186/s12885-016-2405-z\",\n      \"10.1186/s12885-017-3936-7\",\n      \"10.1186/s12885-018-4546-8\",\n      \"10.1186/s12885-019-5554-z\",\n      \"10.1186/s12885-019-5643-z\",\n      \"10.1186/s12885-022-10062-z\",\n      \"10.1186/s12894-017-0201-y\",\n      \"10.1186/s12896-014-0092-x\",\n      \"10.1186/s12902-021-00789-4\",\n      \"10.1186/s12915-018-0556-x\",\n      \"10.1186/s12915-021-00968-8\",\n      \"10.1186/s12915-021-01057-6\",\n      \"10.1186/s12915-022-01277-4\",\n      \"10.1186/s12915-023-01644-9\",\n      \"10.1186/s12915-024-01829-w\",\n      \"10.1186/s12915-024-01843-y\",\n      \"10.1186/s12915-024-01869-2\",\n      \"10.1186/s12915-024-01900-6\",\n      \"10.1186/s12920-018-0437-8\",\n      \"10.1186/s12920-020-00749-2\",\n      \"10.1186/s12929-019-0519-8\",\n      \"10.1186/s12929-019-0558-1\",\n      \"10.1186/s12929-020-0624-8\",\n      \"10.1186/s12929-021-00734-6\",\n      \"10.1186/s12929-023-00977-5\",\n      \"10.1186/s12929-024-01013-w\",\n      \"10.1186/s12935-020-01450-1\",\n      \"10.1186/s12935-022-02452-x\",\n      \"10.1186/s12935-023-02955-1\",\n      \"10.1186/s12935-023-03191-3\",\n      \"10.1186/s12935-023-03197-x\",\n      \"10.1186/s12943-018-0862-5\",\n      \"10.1186/s12943-018-0897-7\",\n      \"10.1186/s12943-018-0915-9\",\n      \"10.1186/s12943-019-0963-9\",\n      \"10.1186/s12943-019-0965-7\",\n      \"10.1186/s12943-019-1000-8\",\n      \"10.1186/s12943-020-01158-w\",\n      \"10.1186/s12943-020-01161-1\",\n      \"10.1186/s12943-020-01194-6\",\n      \"10.1186/s12943-020-01199-1\",\n      \"10.1186/s12943-020-01233-2\",\n      \"10.1186/s12943-020-01239-w\",\n      \"10.1186/s12943-021-01356-0\",\n      \"10.1186/s12943-021-01399-3\",\n      \"10.1186/s12943-022-01572-2\",\n      \"10.1186/s12943-022-01596-8\",\n      \"10.1186/s12943-024-02005-y\",\n      \"10.1186/s12944-017-0473-y\",\n      \"10.1186/s12944-018-0854-x\",\n      \"10.1186/s12951-024-02482-9\",\n      \"10.1186/s12957-021-02246-x\",\n      \"10.1186/s12958-019-0468-9\",\n      \"10.1186/s12964-016-0146-x\",\n      \"10.1186/s12964-016-0156-8\",\n      \"10.1186/s12964-020-00544-7\",\n      \"10.1186/s12964-020-00558-1\",\n      \"10.1186/s12964-023-01048-w\",\n      \"10.1186/s12964-023-01121-4\",\n      \"10.1186/s12967-015-0503-3\",\n      \"10.1186/s12967-016-0884-y\",\n      \"10.1186/s12967-019-1998-9\",\n      \"10.1186/s12967-021-03181-x\",\n      \"10.1186/s12974-020-01811-7\",\n      \"10.1186/s12974-020-1725-8\",\n      \"10.1186/s12974-021-02194-z\",\n      \"10.1186/s12985-016-0551-1\",\n      \"10.1186/s12985-023-01968-6\",\n      \"10.1186/s12987-024-00544-6\",\n      \"10.1186/s13014-021-01775-9\",\n      \"10.1186/s13018-023-04251-0\",\n      \"10.1186/s13024-016-0096-1\",\n      \"10.1186/s13041-020-00685-3\",\n      \"10.1186/s13041-021-00747-0\",\n      \"10.1186/s13041-021-00865-9\",\n      \"10.1186/s13041-021-00874-8\",\n      \"10.1186/s13045-016-0362-2\",\n      \"10.1186/s13045-017-0526-8\",\n      \"10.1186/s13045-022-01224-4\",\n      \"10.1186/s13046-017-0533-1\",\n      \"10.1186/s13046-019-1159-2\",\n      \"10.1186/s13046-019-1205-0\",\n      \"10.1186/s13046-019-1359-9\",\n      \"10.1186/s13046-019-1516-1\",\n      \"10.1186/s13046-021-02041-2\",\n      \"10.1186/s13046-021-02067-6\",\n      \"10.1186/s13046-021-02200-5\",\n      \"10.1186/s13046-023-02787-x\",\n      \"10.1186/s13058-016-0713-5\",\n      \"10.1186/s13058-018-1041-8\",\n      \"10.1186/s13058-020-01276-9\",\n      \"10.1186/s13058-020-01312-8\",\n      \"10.1186/s13058-020-01324-4\",\n      \"10.1186/s13059-014-0418-y\",\n      \"10.1186/s13059-014-0550-8\",\n      \"10.1186/s13059-015-0768-0\",\n      \"10.1186/s13059-016-0932-1\",\n      \"10.1186/s13059-017-1278-z\",\n      \"10.1186/s13059-018-1426-0\",\n      \"10.1186/s13059-018-1435-z\",\n      \"10.1186/s13059-018-1596-9\",\n      \"10.1186/s13059-018-1611-1\",\n      \"10.1186/s13059-019-1726-z\",\n      \"10.1186/s13059-019-1849-2\",\n      \"10.1186/s13059-020-01992-7\",\n      \"10.1186/s13059-020-02006-2\",\n      \"10.1186/s13059-020-02030-2\",\n      \"10.1186/s13059-020-02156-3\",\n      \"10.1186/s13059-020-02257-z\",\n      \"10.1186/s13059-020-02258-y\",\n      \"10.1186/s13059-020-1931-9\",\n      \"10.1186/s13059-020-1948-0\",\n      \"10.1186/s13059-021-02435-7\",\n      \"10.1186/s13059-021-02518-5\",\n      \"10.1186/s13059-021-02557-y\",\n      \"10.1186/s13059-022-02634-w\",\n      \"10.1186/s13064-016-0063-0\",\n      \"10.1186/s13064-016-0075-9\",\n      \"10.1186/s13068-019-1410-2\",\n      \"10.1186/s13071-019-3615-4\",\n      \"10.1186/s13071-023-05837-7\",\n      \"10.1186/s13072-015-0043-3\",\n      \"10.1186/s13072-017-0129-1\",\n      \"10.1186/s13072-017-0142-4\",\n      \"10.1186/s13072-018-0220-2\",\n      \"10.1186/s13072-019-0302-9\",\n      \"10.1186/s13072-019-0308-3\",\n      \"10.1186/s13073-014-0077-3\",\n      \"10.1186/s13073-016-0328-6\",\n      \"10.1186/s13073-019-0709-8\",\n      \"10.1186/s13073-020-00756-z\",\n      \"10.1186/s13073-020-00776-9\",\n      \"10.1186/s13100-019-0168-1\",\n      \"10.1186/s13148-015-0105-1\",\n      \"10.1186/s13148-017-0391-x\",\n      \"10.1186/s13148-020-00857-x\",\n      \"10.1186/s13148-020-00867-9\",\n      \"10.1186/s13287-015-0116-z\",\n      \"10.1186/s13287-017-0601-7\",\n      \"10.1186/s13287-017-0611-5\",\n      \"10.1186/s13287-018-1069-9\",\n      \"10.1186/s13287-018-1120-x\",\n      \"10.1186/s13287-019-1163-7\",\n      \"10.1186/s13287-019-1203-3\",\n      \"10.1186/s13287-019-1208-y\",\n      \"10.1186/s13287-019-1212-2\",\n      \"10.1186/s13287-019-1366-y\",\n      \"10.1186/s13287-019-1382-y\",\n      \"10.1186/s13287-020-01621-x\",\n      \"10.1186/s13287-020-01669-9\",\n      \"10.1186/s13287-021-02614-0\",\n      \"10.1186/s13287-022-02918-9\",\n      \"10.1186/s13287-023-03574-3\",\n      \"10.1186/s13578-021-00689-z\",\n      \"10.1186/s13578-021-00691-5\",\n      \"10.1186/s13578-022-00844-0\",\n      \"10.1186/s13619-021-00075-7\",\n      \"10.1186/s13619-022-00155-2\",\n      \"10.1186/s13619-023-00162-x\",\n      \"10.1186/s40104-020-00494-7\",\n      \"10.1186/s40104-021-00639-2\",\n      \"10.1186/s40104-022-00710-6\",\n      \"10.1186/s40104-022-00779-z\",\n      \"10.1186/s40104-024-00996-8\",\n      \"10.1186/s40164-022-00370-2\",\n      \"10.1186/s40199-016-0154-9\",\n      \"10.1186/s40246-022-00375-2\",\n      \"10.1186/s40478-019-0857-5\",\n      \"10.1186/s40478-021-01190-x\",\n      \"10.1186/s40478-021-01226-2\",\n      \"10.1186/s40662-020-00217-z\",\n      \"10.1186/s40779-023-00480-w\",\n      \"10.1186/s40779-023-00484-6\",\n      \"10.1186/s40880-018-0301-4\",\n      \"10.1186/s41232-023-00265-7\",\n      \"10.1186/s42826-020-00068-8\",\n      \"10.1186/s43556-020-00001-4\",\n      \"10.1189/jlb.0413196\",\n      \"10.1189/jlb.1112588\",\n      \"10.1189/jlb.1mr0616-272r\",\n      \"10.1189/jlb.2ri0616-250r\",\n      \"10.1194/jlr.m000976\",\n      \"10.1194/jlr.m039867\",\n      \"10.1194/jlr.m046607\",\n      \"10.1194/jlr.m056812\",\n      \"10.1194/jlr.m062372\",\n      \"10.1194/jlr.m090928\",\n      \"10.1194/jlr.m300450-jlr200\",\n      \"10.1194/jlr.m700050-jlr200\",\n      \"10.1194/jlr.ra119000316\",\n      \"10.1200/jco.1990.8.1.103\",\n      \"10.1200/jco.1992.10.7.1049\",\n      \"10.1200/jco.20.00147\",\n      \"10.1208/s12248-012-9391-0\",\n      \"10.1208/s12248-018-0248-z\",\n      \"10.1210/edrv-15-3-391\",\n      \"10.1210/en.2002-0024\",\n      \"10.1210/en.2009-0955\",\n      \"10.1210/en.2009-1224\",\n      \"10.1210/en.2011-1905\",\n      \"10.1210/en.2018-00272\",\n      \"10.1210/endocr/bqab241\",\n      \"10.1210/er.2009-0008\",\n      \"10.1210/me.2004-0051\",\n      \"10.1210/me.2015-1258\",\n      \"10.1210/mend.24.2.9993\",\n      \"10.1211/0022357055272\",\n      \"10.1212/nxg.0000000000000436\",\n      \"10.1214/11-aoas466\",\n      \"10.1242/bio.20133772\",\n      \"10.1242/dev.00122\",\n      \"10.1242/dev.004895\",\n      \"10.1242/dev.007138\",\n      \"10.1242/dev.00921\",\n      \"10.1242/dev.01155\",\n      \"10.1242/dev.013995\",\n      \"10.1242/dev.016816\",\n      \"10.1242/dev.01947\",\n      \"10.1242/dev.019547\",\n      \"10.1242/dev.02357\",\n      \"10.1242/dev.02847\",\n      \"10.1242/dev.030759\",\n      \"10.1242/dev.049189\",\n      \"10.1242/dev.067041\",\n      \"10.1242/dev.067900\",\n      \"10.1242/dev.068098\",\n      \"10.1242/dev.068601\",\n      \"10.1242/dev.075861\",\n      \"10.1242/dev.078634\",\n      \"10.1242/dev.078873\",\n      \"10.1242/dev.079756\",\n      \"10.1242/dev.082099\",\n      \"10.1242/dev.095323\",\n      \"10.1242/dev.097295\",\n      \"10.1242/dev.110437\",\n      \"10.1242/dev.113449\",\n      \"10.1242/dev.116.4.1033\",\n      \"10.1242/dev.128934\",\n      \"10.1242/dev.129.9.2141\",\n      \"10.1242/dev.131797\",\n      \"10.1242/dev.132910\",\n      \"10.1242/dev.139774\",\n      \"10.1242/dev.148494\",\n      \"10.1242/dev.151381\",\n      \"10.1242/dev.152207\",\n      \"10.1242/dev.155077\",\n      \"10.1242/dev.160325\",\n      \"10.1242/dev.163162\",\n      \"10.1242/dev.165480\",\n      \"10.1242/dev.167502\",\n      \"10.1242/dev.167692\",\n      \"10.1242/dev.175893\",\n      \"10.1242/dev.178632\",\n      \"10.1242/dev.186569\",\n      \"10.1242/dev.190637\",\n      \"10.1242/dev.191189\",\n      \"10.1242/dev.193193\",\n      \"10.1242/dev.193219\",\n      \"10.1242/dev.200028\",\n      \"10.1242/dev.200133\",\n      \"10.1242/dev.201319\",\n      \"10.1242/dev.201412\",\n      \"10.1242/dmm.000117\",\n      \"10.1242/dmm.001420\",\n      \"10.1242/dmm.012138\",\n      \"10.1242/dmm.023440\",\n      \"10.1242/dmm.028258\",\n      \"10.1242/dmm.036491\",\n      \"10.1242/jcs.02941\",\n      \"10.1242/jcs.132985\",\n      \"10.1242/jcs.145854\",\n      \"10.1242/jcs.214379\",\n      \"10.1242/jcs.222406\",\n      \"10.1242/jeb.00299\",\n      \"10.1242/jeb.038976\",\n      \"10.1242/jeb.079319\",\n      \"10.1242/jeb.146449\",\n      \"10.1259/bjr.20160879\",\n      \"10.1261/rna.035899.112\",\n      \"10.1261/rna.054809.115\",\n      \"10.1261/rna.056531.116\",\n      \"10.1261/rna.057299.116\",\n      \"10.1261/rna.065623.118\",\n      \"10.1261/rna.065730.118\",\n      \"10.1261/rna.078444.120\",\n      \"10.1261/rna.078804.121\",\n      \"10.1261/rna.079620.123\",\n      \"10.1261/rna.079623.123\",\n      \"10.1261/rna.2905811\",\n      \"10.12659/msm.904720\",\n      \"10.12659/msm.940118\",\n      \"10.12688/f1000research.20904.1\",\n      \"10.12688/f1000research.21809.1\",\n      \"10.12688/wellcomeopenres.15711.1\",\n      \"10.1271/bbb.120563\",\n      \"10.1289/ehp35\",\n      \"10.1360/ssv-2023-0312\",\n      \"10.1369/0022155415595841\",\n      \"10.1369/0022155415627679\",\n      \"10.1371/journal.pbio.0040309\",\n      \"10.1371/journal.pbio.1000112\",\n      \"10.1371/journal.pbio.1001181\",\n      \"10.1371/journal.pbio.1001586\",\n      \"10.1371/journal.pbio.1001676\",\n      \"10.1371/journal.pbio.2000949\",\n      \"10.1371/journal.pbio.2004880\",\n      \"10.1371/journal.pbio.3000363\",\n      \"10.1371/journal.pbio.3000453\",\n      \"10.1371/journal.pbio.3000862\",\n      \"10.1371/journal.pbio.3000976\",\n      \"10.1371/journal.pbio.3000982\",\n      \"10.1371/journal.pbio.3001683\",\n      \"10.1371/journal.pbio.3001777\",\n      \"10.1371/journal.pbio.3001940\",\n      \"10.1371/journal.pbio.3001962\",\n      \"10.1371/journal.pcbi.0020058.eor\",\n      \"10.1371/journal.pcbi.0020089\",\n      \"10.1371/journal.pcbi.1000252\",\n      \"10.1371/journal.pcbi.1000734\",\n      \"10.1371/journal.pcbi.1000905\",\n      \"10.1371/journal.pcbi.1002195\",\n      \"10.1371/journal.pcbi.1002246\",\n      \"10.1371/journal.pcbi.1003210\",\n      \"10.1371/journal.pcbi.1003926\",\n      \"10.1371/journal.pcbi.1004276\",\n      \"10.1371/journal.pcbi.1004494\",\n      \"10.1371/journal.pcbi.1005708\",\n      \"10.1371/journal.pcbi.1005752\",\n      \"10.1371/journal.pcbi.1007618.r005\",\n      \"10.1371/journal.pcbi.1008145\",\n      \"10.1371/journal.pcbi.1008991\",\n      \"10.1371/journal.pcbi.1009284\",\n      \"10.1371/journal.pcbi.1009422\",\n      \"10.1371/journal.pcbi.1010870\",\n      \"10.1371/journal.pgen.0020221\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1000191\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1000511\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1000548\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1000650\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1000944\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1002379\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1002513\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1002688\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1002863\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1003039\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1003618\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1003738\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1003888\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1004153\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1004392\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1004452\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1005359\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1005474\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1005696\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1005948\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1006231\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1006415\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1008333\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1008494\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1009466\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1009729\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1009890\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1009906\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1009951\",\n      \"10.1371/journal.pgen.1010885\",\n      \"10.1371/journal.pntd.0003404\",\n      \"10.1371/journal.pntd.0009652\",\n      \"10.1371/journal.pone.0002147\",\n      \"10.1371/journal.pone.0002410\",\n      \"10.1371/journal.pone.0003329\",\n      \"10.1371/journal.pone.0004159\",\n      \"10.1371/journal.pone.0008066\",\n      \"10.1371/journal.pone.0009062\",\n      \"10.1371/journal.pone.0011720\",\n      \"10.1371/journal.pone.0013741\",\n      \"10.1371/journal.pone.0015624\",\n      \"10.1371/journal.pone.0016350\",\n      \"10.1371/journal.pone.0017940\",\n      \"10.1371/journal.pone.0019680\",\n      \"10.1371/journal.pone.0020894\",\n      \"10.1371/journal.pone.0020954\",\n      \"10.1371/journal.pone.0021800\",\n      \"10.1371/journal.pone.0021825\",\n      \"10.1371/journal.pone.0025350\",\n      \"10.1371/journal.pone.0025368\",\n      \"10.1371/journal.pone.0028674\",\n      \"10.1371/journal.pone.0029597\",\n      \"10.1371/journal.pone.0029999\",\n      \"10.1371/journal.pone.0030355\",\n      \"10.1371/journal.pone.0031499\",\n      \"10.1371/journal.pone.0034167\",\n      \"10.1371/journal.pone.0037055\",\n      \"10.1371/journal.pone.0038953\",\n      \"10.1371/journal.pone.0039094\",\n      \"10.1371/journal.pone.0048093\",\n      \"10.1371/journal.pone.0051205\",\n      \"10.1371/journal.pone.0054243\",\n      \"10.1371/journal.pone.0055153\",\n      \"10.1371/journal.pone.0055665\",\n      \"10.1371/journal.pone.0066273\",\n      \"10.1371/journal.pone.0074350\",\n      \"10.1371/journal.pone.0077060\",\n      \"10.1371/journal.pone.0081469\",\n      \"10.1371/journal.pone.0086102\",\n      \"10.1371/journal.pone.0090905\",\n      \"10.1371/journal.pone.0095026\",\n      \"10.1371/journal.pone.0097697\",\n      \"10.1371/journal.pone.0098532\",\n      \"10.1371/journal.pone.0107353\",\n      \"10.1371/journal.pone.0107890\",\n      \"10.1371/journal.pone.0110799\",\n      \"10.1371/journal.pone.0111309\",\n      \"10.1371/journal.pone.0111604\",\n      \"10.1371/journal.pone.0115779\",\n      \"10.1371/journal.pone.0117244\",\n      \"10.1371/journal.pone.0117818\",\n      \"10.1371/journal.pone.0119473\",\n      \"10.1371/journal.pone.0119781\",\n      \"10.1371/journal.pone.0121397\",\n      \"10.1371/journal.pone.0122665\",\n      \"10.1371/journal.pone.0123942\",\n      \"10.1371/journal.pone.0125526\",\n      \"10.1371/journal.pone.0130028\",\n      \"10.1371/journal.pone.0131241\",\n      \"10.1371/journal.pone.0131673\",\n      \"10.1371/journal.pone.0132136\",\n      \"10.1371/journal.pone.0133862\",\n      \"10.1371/journal.pone.0134677\",\n      \"10.1371/journal.pone.0140467\",\n      \"10.1371/journal.pone.0142529\",\n      \"10.1371/journal.pone.0142931\",\n      \"10.1371/journal.pone.0145688\",\n      \"10.1371/journal.pone.0145843\",\n      \"10.1371/journal.pone.0147806\",\n      \"10.1371/journal.pone.0149917\",\n      \"10.1371/journal.pone.0150294\",\n      \"10.1371/journal.pone.0155811\",\n      \"10.1371/journal.pone.0156313\",\n      \"10.1371/journal.pone.0158317\",\n      \"10.1371/journal.pone.0167439\",\n      \"10.1371/journal.pone.0172687\",\n      \"10.1371/journal.pone.0180697\",\n      \"10.1371/journal.pone.0181091\",\n      \"10.1371/journal.pone.0184434\",\n      \"10.1371/journal.pone.0191432\",\n      \"10.1371/journal.pone.0194716\",\n      \"10.1371/journal.pone.0194896\",\n      \"10.1371/journal.pone.0196349\",\n      \"10.1371/journal.pone.0199699\",\n      \"10.1371/journal.pone.0202693\",\n      \"10.1371/journal.pone.0203290\",\n      \"10.1371/journal.pone.0215894\",\n      \"10.1371/journal.pone.0217733\",\n      \"10.1371/journal.pone.0219938\",\n      \"10.1371/journal.pone.0225180\",\n      \"10.1371/journal.pone.0231962\",\n      \"10.1371/journal.pone.0232206\",\n      \"10.1371/journal.pone.0247380\",\n      \"10.1371/journal.pone.0248996\",\n      \"10.1371/journal.pone.0277110\",\n      \"10.1371/journal.pone.0285337\",\n      \"10.1371/journal.pone.0296176\",\n      \"10.1371/journal.ppat.1004863\",\n      \"10.1371/journal.ppat.1006473\",\n      \"10.1371/journal.ppat.1009100\",\n      \"10.1371/journal.ppat.1010116\",\n      \"10.1373/clinchem.2008.112797\",\n      \"10.1385/bter:77:2:159\",\n      \"10.1387/ijdb.051995vq\",\n      \"10.1387/ijdb.072414es\",\n      \"10.1387/ijdb.072476lm\",\n      \"10.1387/ijdb.103158sp\",\n      \"10.1387/ijdb.180042es\",\n      \"10.14201/gredos.123044\",\n      \"10.14202/vetworld.2020.2736-2742\",\n      \"10.14348/molcells.2014.0150\",\n      \"10.14440/jbm.2020.296\",\n      \"10.14737/journal.aavs/2016/4.1.35.45\",\n      \"10.14791/btrt.2022.10.f-2499\",\n      \"10.14806/ej.17.1.200\",\n      \"10.1504/ijcbdd.2010.038396\",\n      \"10.1507/endocrj.ej21-0005\",\n      \"10.1517/14728214.2014.974550\",\n      \"10.1517/14728222.2011.645805\",\n      \"10.1517/14740338.4.3.421\",\n      \"10.15174/au.2004.240\",\n      \"10.15212/hod-2023-0001\",\n      \"10.1523/eneuro.0270-19.2019\",\n      \"10.1523/jneurosci.0103-19.2019\",\n      \"10.1523/jneurosci.0125-20.2020\",\n      \"10.1523/jneurosci.0126-07.2007\",\n      \"10.1523/jneurosci.0237-22.2022\",\n      \"10.1523/jneurosci.0319-06.2006\",\n      \"10.1523/jneurosci.0343-08.2008\",\n      \"10.1523/jneurosci.0399-07.2007\",\n      \"10.1523/jneurosci.0576-11.2011\",\n      \"10.1523/jneurosci.0882-15.2015\",\n      \"10.1523/jneurosci.0915-09.2009\",\n      \"10.1523/jneurosci.1109-17.2017\",\n      \"10.1523/jneurosci.1281-20.2020\",\n      \"10.1523/jneurosci.1322-14.2014\",\n      \"10.1523/jneurosci.1444-16.2016\",\n      \"10.1523/jneurosci.15-07-04927.1995\",\n      \"10.1523/jneurosci.1807-07.2007\",\n      \"10.1523/jneurosci.1860-14.2014\",\n      \"10.1523/jneurosci.19-12-04705.1999\",\n      \"10.1523/jneurosci.1924-05.2005\",\n      \"10.1523/jneurosci.2195-18.2019\",\n      \"10.1523/jneurosci.22-06-02142.2002\",\n      \"10.1523/jneurosci.22-15-06309.2002\",\n      \"10.1523/jneurosci.2267-14.2014\",\n      \"10.1523/jneurosci.2324-05.2005\",\n      \"10.1523/jneurosci.2370-17.2018\",\n      \"10.1523/jneurosci.2385-04.2004\",\n      \"10.1523/jneurosci.2453-12.2013\",\n      \"10.1523/jneurosci.2831-08.2008\",\n      \"10.1523/jneurosci.3034-04.2005\",\n      \"10.1523/jneurosci.3222-05.2007\",\n      \"10.1523/jneurosci.3476-13.2014\",\n      \"10.1523/jneurosci.3655-14.2015\",\n      \"10.1523/jneurosci.4050-14.2015\",\n      \"10.1523/jneurosci.4082-14.2015\",\n      \"10.1523/jneurosci.4178-07.2008\",\n      \"10.1523/jneurosci.4219-10.2011\",\n      \"10.1523/jneurosci.4488-13.2014\",\n      \"10.1523/jneurosci.4800-10.2011\",\n      \"10.1523/jneurosci.4962-14.2015\",\n      \"10.1523/jneurosci.5786-12.2013\",\n      \"10.1523/jneurosci.6005-11.2012\",\n      \"10.1525/abt.2017.79.3.208\",\n      \"10.15252/embj.201489478\",\n      \"10.15252/embj.201592651\",\n      \"10.15252/embj.201592655\",\n      \"10.15252/embj.201593701\",\n      \"10.15252/embj.201694902\",\n      \"10.15252/embj.201798004\",\n      \"10.15252/embj.2018100164\",\n      \"10.15252/embj.2018100293\",\n      \"10.15252/embj.2019101468\",\n      \"10.15252/embj.2020104708\",\n      \"10.15252/embr.201947789\",\n      \"10.15252/msb.20156492\",\n      \"10.15252/msb.20188214\",\n      \"10.15252/msb.20198871\",\n      \"10.1530/eje.0.1460129\",\n      \"10.1530/erc-21-0208\",\n      \"10.1530/jme-16-0082\",\n      \"10.1530/joe-16-0424\",\n      \"10.1530/rep-12-0134\",\n      \"10.1530/rep-14-0653\",\n      \"10.1530/rep-22-0112\",\n      \"10.1534/g3.113.008466\",\n      \"10.1534/g3.113.008680\",\n      \"10.1534/g3.120.401644\",\n      \"10.1534/genetics.104.037051\",\n      \"10.1534/genetics.107.078584\",\n      \"10.1534/genetics.111.134429\",\n      \"10.1534/genetics.112.143370\",\n      \"10.1534/genetics.113.154393\",\n      \"10.1534/genetics.115.185298\",\n      \"10.1534/genetics.115.185322\",\n      \"10.1534/genetics.117.202291\",\n      \"10.1534/genetics.119.302523\",\n      \"10.1534/genetics.119.302919\",\n      \"10.1534/genetics.166.3.1253\",\n      \"10.15368/theses.2016.156\",\n      \"10.1556/amicr.56.2009.1.1\",\n      \"10.1586/1744666x.2015.1085306\",\n      \"10.1586/edm.10.5\",\n      \"10.1590/1678-4685-gmb-2018-0212\",\n      \"10.1590/1678-4685-gmb-2020-0253\",\n      \"10.1590/s0001-37652001000300007\",\n      \"10.1593/tlo.13640\",\n      \"10.1609/aaai.v31i1.10657\",\n      \"10.1631/jzus.b2100187\",\n      \"10.1634/stemcells.2005-0239\",\n      \"10.1634/stemcells.2006-0082\",\n      \"10.1634/stemcells.2006-0398\",\n      \"10.1634/stemcells.2007-0194\",\n      \"10.1634/stemcells.2007-0284\",\n      \"10.1634/theoncologist.12-7-774\",\n      \"10.1667/0033-7587(2002)157[0008:iorrgi]2.0.co;2\",\n      \"10.1677/jme.1.02131\",\n      \"10.1677/joe-10-0120\",\n      \"10.1681/asn.2006121304\",\n      \"10.1681/asn.2014070705\",\n      \"10.1681/asn.2018090912\",\n      \"10.1681/asn.2020050580\",\n      \"10.1681/asn.2020071003\",\n      \"10.1681/asn.20223311s1619b\",\n      \"10.17077/etd.jlcehkjn\",\n      \"10.17305/bjbms.2015.39\",\n      \"10.17760/d20439204\",\n      \"10.17760/d20621627\",\n      \"10.17918/etd-3005\",\n      \"10.18130/v39k7m\",\n      \"10.18297/etd/2947\",\n      \"10.18388/abp.2011_2258\",\n      \"10.18388/abp.2012_2136\",\n      \"10.18632/aging.103165\",\n      \"10.18632/aging.202316\",\n      \"10.18632/aging.205661\",\n      \"10.18632/oncoscience.146\",\n      \"10.18632/oncotarget.10628\",\n      \"10.18632/oncotarget.11972\",\n      \"10.18632/oncotarget.12218\",\n      \"10.18632/oncotarget.15494\",\n      \"10.18632/oncotarget.18474\",\n      \"10.18632/oncotarget.18666\",\n      \"10.18632/oncotarget.20152\",\n      \"10.18632/oncotarget.20503\",\n      \"10.18632/oncotarget.21201\",\n      \"10.18632/oncotarget.23225\",\n      \"10.18632/oncotarget.25041\",\n      \"10.18632/oncotarget.25500\",\n      \"10.18632/oncotarget.2780\",\n      \"10.18632/oncotarget.3376\",\n      \"10.18632/oncotarget.4695\",\n      \"10.18632/oncotarget.5822\",\n      \"10.18632/oncotarget.6453\",\n      \"10.18632/oncotarget.7410\",\n      \"10.18632/oncotarget.7910\",\n      \"10.18632/oncotarget.8674\",\n      \"10.18632/oncotarget.9717\",\n      \"10.1902/jop.2017.170042\",\n      \"10.20517/cdr.2020.107\",\n      \"10.20944/preprints202011.0357.v1\",\n      \"10.20944/preprints202104.0036.v1\",\n      \"10.20944/preprints202312.0428.v1\",\n      \"10.21037/atm-21-4222\",\n      \"10.21037/jtd-22-1437\",\n      \"10.21037/jtd-22-1464\",\n      \"10.21037/sci.2017.09.01\",\n      \"10.2108/zsj.21.275\",\n      \"10.21203/rs.2.24386/v1\",\n      \"10.21203/rs.3.rs-104001/v1\",\n      \"10.21203/rs.3.rs-109124/v1\",\n      \"10.21203/rs.3.rs-132578/v1\",\n      \"10.21203/rs.3.rs-132578/v2\",\n      \"10.21203/rs.3.rs-1352348/v1\",\n      \"10.21203/rs.3.rs-1372810/v1\",\n      \"10.21203/rs.3.rs-1560115/v1\",\n      \"10.21203/rs.3.rs-1856488/v1\",\n      \"10.21203/rs.3.rs-1860841/v1\",\n      \"10.21203/rs.3.rs-1945876/v1\",\n      \"10.21203/rs.3.rs-2487613/v1\",\n      \"10.21203/rs.3.rs-2625838/v1\",\n      \"10.21203/rs.3.rs-2780914/v1\",\n      \"10.21203/rs.3.rs-2986484/v1\",\n      \"10.21203/rs.3.rs-3003549/v1\",\n      \"10.21203/rs.3.rs-3135449/v1\",\n      \"10.21203/rs.3.rs-3788577/v1\",\n      \"10.21203/rs.3.rs-465103/v1\",\n      \"10.21203/rs.3.rs-519038/v1\",\n      \"10.21203/rs.3.rs-599203/v1\",\n      \"10.21203/rs.3.rs-752322/v1\",\n      \"10.21203/rs.3.rs-836574/v1\",\n      \"10.21203/rs.3.rs-850482/v1\",\n      \"10.21203/rs.3.rs-91975/v1\",\n      \"10.2144/02324bm01\",\n      \"10.2147/bctt.s24976\",\n      \"10.2147/ccid.s196364\",\n      \"10.2147/ccid.s50046\",\n      \"10.2147/hp.s235967\",\n      \"10.2147/ott.s180534\",\n      \"10.2147/ott.s183191\",\n      \"10.2165/00002018-200528010-00003\",\n      \"10.2174/092986610791112666\",\n      \"10.2174/0929867043364351\",\n      \"10.2174/092986708786848523\",\n      \"10.2174/138161212802481255\",\n      \"10.2174/138920207780368141\",\n      \"10.2174/138920306778018025\",\n      \"10.2174/156652411795243414\",\n      \"10.2174/157489110791233522\",\n      \"10.2174/1874838401205010019\",\n      \"10.2174/22123970mte0emdyq1\",\n      \"10.21769/bioprotoc.2540\",\n      \"10.21769/bioprotoc.3696\",\n      \"10.21769/bioprotoc.4881\",\n      \"10.2183/pjab.85.217\",\n      \"10.21873/anticanres.11979\",\n      \"10.21873/anticanres.13531\",\n      \"10.21873/invivo.13543\",\n      \"10.21873/invivo.13553\",\n      \"10.2210/pdb1b7c/pdb\",\n      \"10.2210/pdb5v2m/pdb\",\n      \"10.2210/pdb7ac8/pdb\",\n      \"10.2217/cns-2016-0015\",\n      \"10.2217/epi.14.83\",\n      \"10.2217/fvl-2020-0163\",\n      \"10.2217/fvl.15.31\",\n      \"10.2217/pgs.13.26\",\n      \"10.22271/tpi.2023.v12.i2e.18437\",\n      \"10.2307/1439568\",\n      \"10.2337/db06-0477\",\n      \"10.2337/db07-1383\",\n      \"10.2337/db13-0384\",\n      \"10.2337/db16-0058\",\n      \"10.2337/db19-0795\",\n      \"10.2337/figshare.12272627\",\n      \"10.2340/00015555-2949\",\n      \"10.2353/ajpath.2006.051250\",\n      \"10.2353/ajpath.2007.060455\",\n      \"10.2460/javma.2003.222.1582\",\n      \"10.2478/aoas-2021-0061\",\n      \"10.25006/ia.5.s1-a3.1\",\n      \"10.25148/etd.fidc006573\",\n      \"10.2527/jas2016.94supplement445a\",\n      \"10.26226/morressier.5912d9e8d462b80292386b6f\",\n      \"10.26226/morressier.5ebd45acffea6f735881b148\",\n      \"10.26434/chemrxiv-2022-nk6h3\",\n      \"10.26434/chemrxiv-2023-sqvhq-v2\",\n      \"10.26434/chemrxiv.12156747.v1\",\n      \"10.26434/chemrxiv.12476369\",\n      \"10.26434/chemrxiv.8258900.v1\",\n      \"10.26434/chemrxiv.9922301\",\n      \"10.26434/chemrxiv.9922301.v2\",\n      \"10.26508/lsa.202101080\",\n      \"10.26508/lsa.202101114\",\n      \"10.26686/wgtn.17145686\",\n      \"10.2741/2408\",\n      \"10.2741/301\",\n      \"10.2741/4891/4891\",\n      \"10.2903/j.efsa.2017.4667\",\n      \"10.3109/03602530903286476\",\n      \"10.3109/03602532.2016.1167902\",\n      \"10.3109/10409237509102551\",\n      \"10.3109/10409238.2013.840259\",\n      \"10.3109/10409238709082546\",\n      \"10.3109/10715762.2014.929122\",\n      \"10.3109/10799893.2015.1030412\",\n      \"10.3109/14653240903204322\",\n      \"10.3109/14756366.2016.1161620\",\n      \"10.3109/9781616310059\",\n      \"10.31390/gradschool_dissertations.1623\",\n      \"10.31557/apjcp.2018.19.12.3415\",\n      \"10.31557/apjcp.2021.22.2.341\",\n      \"10.31557/apjcp.2023.24.11.3969\",\n      \"10.3168/jds.2011-4711\",\n      \"10.3168/jds.2017-13554\",\n      \"10.3168/jds.2018-16141\",\n      \"10.3168/jds.2019-16451\",\n      \"10.3168/jds.2019-16821\",\n      \"10.3168/jds.2022-22757\",\n      \"10.3168/jds.2023-23821\",\n      \"10.31871/wjir.13.2.11\",\n      \"10.31979/etd.aewf-46m6\",\n      \"10.3233/jhd-200448\",\n      \"10.32388/lglk0x\",\n      \"10.32388/zk3ald\",\n      \"10.32657/10356/53512\",\n      \"10.32920/ryerson.14658099.v1\",\n      \"10.33004/reumatizam-supp-70-1-59\",\n      \"10.3322/caac.21590\",\n      \"10.3324/haematol.2018.191684\",\n      \"10.33549/physiolres.933730\",\n      \"10.33549/physiolres.933731\",\n      \"10.33552/ann.2019.03.000572\",\n      \"10.33590/emjdiabet/10313731\",\n      \"10.33612/diss.208557735\",\n      \"10.3389/fbioe.2018.00046\",\n      \"10.3389/fbioe.2020.00070\",\n      \"10.3389/fbioe.2024.1346810\",\n      \"10.3389/fcell.2019.00110\",\n      \"10.3389/fcell.2020.00338\",\n      \"10.3389/fcell.2020.00455\",\n      \"10.3389/fcell.2020.00509\",\n      \"10.3389/fcell.2020.00782\",\n      \"10.3389/fcell.2020.571359\",\n      \"10.3389/fcell.2020.576654\",\n      \"10.3389/fcell.2020.579943\",\n      \"10.3389/fcell.2020.581697\",\n      \"10.3389/fcell.2020.595178\",\n      \"10.3389/fcell.2020.608484\",\n      \"10.3389/fcell.2021.648384\",\n      \"10.3389/fcell.2021.656849\",\n      \"10.3389/fcell.2021.662583\",\n      \"10.3389/fcell.2021.679662\",\n      \"10.3389/fcell.2021.681122\",\n      \"10.3389/fcell.2021.682414\",\n      \"10.3389/fcell.2021.691060\",\n      \"10.3389/fcell.2021.709823\",\n      \"10.3389/fcell.2021.767051\",\n      \"10.3389/fcell.2021.799772\",\n      \"10.3389/fcell.2021.803141\",\n      \"10.3389/fcell.2021.826248\",\n      \"10.3389/fcell.2022.621261\",\n      \"10.3389/fcell.2022.772230\",\n      \"10.3389/fcell.2022.800594\",\n      \"10.3389/fcell.2022.819044\",\n      \"10.3389/fcell.2022.849298\",\n      \"10.3389/fcell.2022.852752\",\n      \"10.3389/fcell.2022.875318\",\n      \"10.3389/fcell.2022.921503\",\n      \"10.3389/fcell.2023.1240289\",\n      \"10.3389/fcell.2023.1254313\",\n      \"10.3389/fcell.2024.1357589\",\n      \"10.3389/fcell.2024.1417242\",\n      \"10.3389/fchem.2016.00038\",\n      \"10.3389/fchem.2020.624765\",\n      \"10.3389/fcimb.2017.00254\",\n      \"10.3389/fcimb.2021.742189\",\n      \"10.3389/fcimb.2022.811123\",\n      \"10.3389/fcimb.2022.854242\",\n      \"10.3389/fcomp.2022.777728\",\n      \"10.3389/fcvm.2019.00032\",\n      \"10.3389/fcvm.2019.00107\",\n      \"10.3389/fcvm.2021.692856\",\n      \"10.3389/fcvm.2021.744615\",\n      \"10.3389/fcvm.2021.817304\",\n      \"10.3389/fcvm.2022.831561\",\n      \"10.3389/fendo.2022.1010092\",\n      \"10.3389/fendo.2022.1063929\",\n      \"10.3389/fendo.2022.943576\",\n      \"10.3389/fendo.2023.1134154\",\n      \"10.3389/fgene.2015.00048\",\n      \"10.3389/fgene.2015.00302\",\n      \"10.3389/fgene.2016.00014\",\n      \"10.3389/fgene.2018.00169\",\n      \"10.3389/fgene.2018.00482\",\n      \"10.3389/fgene.2019.00309\",\n      \"10.3389/fgene.2019.00405\",\n      \"10.3389/fgene.2019.00987\",\n      \"10.3389/fgene.2019.01013\",\n      \"10.3389/fgene.2019.01219\",\n      \"10.3389/fgene.2020.00158\",\n      \"10.3389/fgene.2020.00700\",\n      \"10.3389/fgene.2020.550515\",\n      \"10.3389/fgene.2020.599548\",\n      \"10.3389/fgene.2020.613636\",\n      \"10.3389/fgene.2021.633132\",\n      \"10.3389/fgene.2021.676182\",\n      \"10.3389/fgene.2022.828292\",\n      \"10.3389/fgene.2022.832677\",\n      \"10.3389/fgene.2022.863253\",\n      \"10.3389/fgene.2022.884348\",\n      \"10.3389/fgene.2022.942747\",\n      \"10.3389/fgene.2022.993416\",\n      \"10.3389/fgene.2023.881638\",\n      \"10.3389/fimmu.2014.00442\",\n      \"10.3389/fimmu.2015.00405\",\n      \"10.3389/fimmu.2017.01991\",\n      \"10.3389/fimmu.2018.00738\",\n      \"10.3389/fimmu.2018.02565\",\n      \"10.3389/fimmu.2018.02927\",\n      \"10.3389/fimmu.2019.00202\",\n      \"10.3389/fimmu.2019.03099\",\n      \"10.3389/fimmu.2020.01501\",\n      \"10.3389/fimmu.2020.632239\",\n      \"10.3389/fimmu.2021.626255\",\n      \"10.3389/fimmu.2021.667221\",\n      \"10.3389/fimmu.2021.713294\",\n      \"10.3389/fimmu.2021.717324\",\n      \"10.3389/fimmu.2021.719037\",\n      \"10.3389/fimmu.2022.777113\",\n      \"10.3389/fimmu.2022.840002\",\n      \"10.3389/fimmu.2022.873330\",\n      \"10.3389/fimmu.2022.988130\",\n      \"10.3389/fimmu.2023.1111547\",\n      \"10.3389/fimmu.2023.1162607\",\n      \"10.3389/fimmu.2023.1265969\",\n      \"10.3389/fimmu.2024.1322256\",\n      \"10.3389/fmars.2022.1015419\",\n      \"10.3389/fmars.2022.783278\",\n      \"10.3389/fmed.2021.718986\",\n      \"10.3389/fmed.2021.808719\",\n      \"10.3389/fmicb.2014.00021\",\n      \"10.3389/fmicb.2017.02049\",\n      \"10.3389/fmicb.2018.00665\",\n      \"10.3389/fmicb.2019.01965\",\n      \"10.3389/fmicb.2019.02351\",\n      \"10.3389/fmicb.2019.02520\",\n      \"10.3389/fmicb.2020.01576\",\n      \"10.3389/fmicb.2020.574923\",\n      \"10.3389/fmicb.2020.600093\",\n      \"10.3389/fmicb.2022.811932\",\n      \"10.3389/fmicb.2022.990169\",\n      \"10.3389/fmicb.2022.990478\",\n      \"10.3389/fmicb.2023.1166148\",\n      \"10.3389/fmicb.2023.1291761\",\n      \"10.3389/fmicb.2023.1294790\",\n      \"10.3389/fmolb.2017.00057\",\n      \"10.3389/fmolb.2019.00080\",\n      \"10.3389/fmolb.2019.00160\",\n      \"10.3389/fmolb.2020.569293\",\n      \"10.3389/fmolb.2021.659388\",\n      \"10.3389/fmolb.2021.662620\",\n      \"10.3389/fmolb.2022.845013\",\n      \"10.3389/fmolb.2022.871499\",\n      \"10.3389/fmolb.2022.977812\",\n      \"10.3389/fnagi.2016.00173\",\n      \"10.3389/fnana.2012.00006\",\n      \"10.3389/fnana.2018.00097\",\n      \"10.3389/fnbeh.2020.00058\",\n      \"10.3389/fncel.2013.00254\",\n      \"10.3389/fncel.2015.00063\",\n      \"10.3389/fncel.2015.00070\",\n      \"10.3389/fncel.2015.00467\",\n      \"10.3389/fncel.2016.00201\",\n      \"10.3389/fncel.2019.00316\",\n      \"10.3389/fncel.2019.00381\",\n      \"10.3389/fncel.2020.00121\",\n      \"10.3389/fncel.2021.569031\",\n      \"10.3389/fncel.2021.671932\",\n      \"10.3389/fncel.2021.673782\",\n      \"10.3389/fncel.2021.794675\",\n      \"10.3389/fncel.2022.988732\",\n      \"10.3389/fneur.2022.952493\",\n      \"10.3389/fneur.2022.986504\",\n      \"10.3389/fnins.2015.00114\",\n      \"10.3389/fnins.2015.00447\",\n      \"10.3389/fnins.2017.00078\",\n      \"10.3389/fnins.2020.00098\",\n      \"10.3389/fnins.2020.00521\",\n      \"10.3389/fnins.2020.592947\",\n      \"10.3389/fnins.2021.659601\",\n      \"10.3389/fnins.2022.739201\",\n      \"10.3389/fnins.2022.887929\",\n      \"10.3389/fnins.2022.895607\",\n      \"10.3389/fnmol.2017.00171\",\n      \"10.3389/fnmol.2017.00281\",\n      \"10.3389/fnmol.2018.00039\",\n      \"10.3389/fnmol.2018.00375\",\n      \"10.3389/fnmol.2019.00226\",\n      \"10.3389/fnmol.2022.974208\",\n      \"10.3389/fnmol.2023.1143024\",\n      \"10.3389/fnmol.2023.1200523\",\n      \"10.3389/fnmol.2024.1398026\",\n      \"10.3389/fnsys.2022.768201\",\n      \"10.3389/fnut.2023.1101341\",\n      \"10.3389/fonc.2017.00020\",\n      \"10.3389/fonc.2017.00065\",\n      \"10.3389/fonc.2018.00222\",\n      \"10.3389/fonc.2019.00125\",\n      \"10.3389/fonc.2019.00290\",\n      \"10.3389/fonc.2019.00927\",\n      \"10.3389/fonc.2019.01412\",\n      \"10.3389/fonc.2019.01448\",\n      \"10.3389/fonc.2020.577420\",\n      \"10.3389/fonc.2021.611660\",\n      \"10.3389/fonc.2021.785111\",\n      \"10.3389/fonc.2022.1079402\",\n      \"10.3389/fonc.2022.881252\",\n      \"10.3389/fonc.2022.906670\",\n      \"10.3389/fonc.2022.942064\",\n      \"10.3389/fonc.2022.952371\",\n      \"10.3389/fonc.2023.1153463\",\n      \"10.3389/fonc.2023.1272883\",\n      \"10.3389/fphar.2015.00235\",\n      \"10.3389/fphar.2019.00561\",\n      \"10.3389/fphar.2020.00217\",\n      \"10.3389/fphar.2020.00358\",\n      \"10.3389/fphar.2020.579265\",\n      \"10.3389/fphar.2021.614673\",\n      \"10.3389/fphar.2021.658040\",\n      \"10.3389/fphar.2022.1012552\",\n      \"10.3389/fphar.2022.1042420\",\n      \"10.3389/fphar.2022.908079\",\n      \"10.3389/fphar.2022.914146\",\n      \"10.3389/fphar.2023.1125871\",\n      \"10.3389/fphar.2023.1130747\",\n      \"10.3389/fphar.2023.1304194\",\n      \"10.3389/fphar.2024.1376005\",\n      \"10.3389/fphys.2013.00088\",\n      \"10.3389/fphys.2015.00418\",\n      \"10.3389/fphys.2017.00943\",\n      \"10.3389/fphys.2017.01026\",\n      \"10.3389/fphys.2019.00817\",\n      \"10.3389/fphys.2020.00075\",\n      \"10.3389/fphys.2020.567675\",\n      \"10.3389/fphys.2021.729452\",\n      \"10.3389/fphys.2021.774095\",\n      \"10.3389/fphys.2022.919439\",\n      \"10.3389/fphys.2022.923185\",\n      \"10.3389/fpls.2011.00109\",\n      \"10.3389/fpls.2017.01789\",\n      \"10.3389/fpls.2022.866054\",\n      \"10.3389/fpls.2022.881879\",\n      \"10.3389/frai.2023.1128153\",\n      \"10.3389/frnar.2024.1389104\",\n      \"10.3389/fspas.2018.00012\",\n      \"10.3389/fspas.2022.794932\",\n      \"10.3389/fvets.2020.00390\",\n      \"10.3389/fvets.2020.581137\",\n      \"10.3389/fvets.2021.609180\",\n      \"10.3389/fvets.2021.625347\",\n      \"10.3390/ani11082255\",\n      \"10.3390/ani12010065\",\n      \"10.3390/ani13020203\",\n      \"10.3390/antibiotics11050653\",\n      \"10.3390/antiox13020220\",\n      \"10.3390/antiox13070768\",\n      \"10.3390/antiox8070218\",\n      \"10.3390/bioengineering10020136\",\n      \"10.3390/bioengineering7020059\",\n      \"10.3390/biology10030184\",\n      \"10.3390/biology10040272\",\n      \"10.3390/biology10060454\",\n      \"10.3390/biom10020262\",\n      \"10.3390/biom10081093\",\n      \"10.3390/biom10091204\",\n      \"10.3390/biom10101429\",\n      \"10.3390/biom11050717\",\n      \"10.3390/biom11081126\",\n      \"10.3390/biom11081182\",\n      \"10.3390/biom12070929\",\n      \"10.3390/biom12111659\",\n      \"10.3390/biom13020345\",\n      \"10.3390/biom13060978\",\n      \"10.3390/biom13071135\",\n      \"10.3390/biom13101546\",\n      \"10.3390/biom14050514\",\n      \"10.3390/biom5042247\",\n      \"10.3390/biomedicines10030581\",\n      \"10.3390/biomedicines11010143\",\n      \"10.3390/biomedicines11030750\",\n      \"10.3390/biomedicines6010016\",\n      \"10.3390/biomedicines7010015\",\n      \"10.3390/brainsci9020039\",\n      \"10.3390/cancers10070237\",\n      \"10.3390/cancers11030375\",\n      \"10.3390/cancers11050646\",\n      \"10.3390/cancers11050729\",\n      \"10.3390/cancers11070921\",\n      \"10.3390/cancers11101618\",\n      \"10.3390/cancers12061382\",\n      \"10.3390/cancers12071811\",\n      \"10.3390/cancers12071902\",\n      \"10.3390/cancers12102895\",\n      \"10.3390/cancers12113469\",\n      \"10.3390/cancers12123498\",\n      \"10.3390/cancers12123696\",\n      \"10.3390/cancers13010040\",\n      \"10.3390/cancers13030419\",\n      \"10.3390/cancers13133219\",\n      \"10.3390/cancers13153716\",\n      \"10.3390/cancers13225845\",\n      \"10.3390/cancers13225860\",\n      \"10.3390/cancers14020381\",\n      \"10.3390/cancers14030726\",\n      \"10.3390/cancers14081878\",\n      \"10.3390/cancers14122866\",\n      \"10.3390/cancers14153602\",\n      \"10.3390/cancers14163996\",\n      \"10.3390/cancers15092568\",\n      \"10.3390/cancers15133458\",\n      \"10.3390/cancers15184522\",\n      \"10.3390/cancers16071313\",\n      \"10.3390/cancers16091651\",\n      \"10.3390/cancers5020639\",\n      \"10.3390/cells10040886\",\n      \"10.3390/cells10061276\",\n      \"10.3390/cells10092273\",\n      \"10.3390/cells10092340\",\n      \"10.3390/cells10102674\",\n      \"10.3390/cells10112972\",\n      \"10.3390/cells10123455\",\n      \"10.3390/cells11081373\",\n      \"10.3390/cells12010073\",\n      \"10.3390/cells12091252\",\n      \"10.3390/cells12091283\",\n      \"10.3390/cells6020013\",\n      \"10.3390/cells7090137\",\n      \"10.3390/cells7120230\",\n      \"10.3390/cells8020187\",\n      \"10.3390/cells8030233\",\n      \"10.3390/cells8030277\",\n      \"10.3390/cells8040307\",\n      \"10.3390/cells8050512\",\n      \"10.3390/cells8070727\",\n      \"10.3390/cells8090959\",\n      \"10.3390/cells8101236\",\n      \"10.3390/cells8121483\",\n      \"10.3390/cells9010189\",\n      \"10.3390/cells9020413\",\n      \"10.3390/cells9030548\",\n      \"10.3390/cells9030647\",\n      \"10.3390/cells9061518\",\n      \"10.3390/cells9071601\",\n      \"10.3390/cells9102247\",\n      \"10.3390/cells9122662\",\n      \"10.3390/cimb44050149\",\n      \"10.3390/cimb44070222\",\n      \"10.3390/diagnostics10121065\",\n      \"10.3390/diagnostics12020431\",\n      \"10.3390/e24010107\",\n      \"10.3390/e24060819\",\n      \"10.3390/e26060481\",\n      \"10.3390/epigenomes4010005\",\n      \"10.3390/epigenomes7040029\",\n      \"10.3390/foods11213329\",\n      \"10.3390/genes10020091\",\n      \"10.3390/genes10020116\",\n      \"10.3390/genes10090683\",\n      \"10.3390/genes11101139\",\n      \"10.3390/genes12020140\",\n      \"10.3390/genes12020300\",\n      \"10.3390/genes12071012\",\n      \"10.3390/genes12071075\",\n      \"10.3390/genes12111727\",\n      \"10.3390/genes13010086\",\n      \"10.3390/genes13020340\",\n      \"10.3390/genes13040625\",\n      \"10.3390/genes13112050\",\n      \"10.3390/genes13122195\",\n      \"10.3390/genes13122322\",\n      \"10.3390/genes4010001\",\n      \"10.3390/genes6041183\",\n      \"10.3390/genes6041201\",\n      \"10.3390/genes7090055\",\n      \"10.3390/genes8110301\",\n      \"10.3390/ijerph110505006\",\n      \"10.3390/ijerph17103746\",\n      \"10.3390/ijerph18073575\",\n      \"10.3390/ijms13022481\",\n      \"10.3390/ijms140611560\",\n      \"10.3390/ijms17010003\",\n      \"10.3390/ijms17020171\",\n      \"10.3390/ijms17040547\",\n      \"10.3390/ijms17121984\",\n      \"10.3390/ijms18010155\",\n      \"10.3390/ijms18102209\",\n      \"10.3390/ijms18112387\",\n      \"10.3390/ijms19030770\",\n      \"10.3390/ijms19072113\",\n      \"10.3390/ijms19082158\",\n      \"10.3390/ijms19113445\",\n      \"10.3390/ijms19113466\",\n      \"10.3390/ijms19123738\",\n      \"10.3390/ijms20010103\",\n      \"10.3390/ijms20020238\",\n      \"10.3390/ijms20051061\",\n      \"10.3390/ijms20071629\",\n      \"10.3390/ijms20123010\",\n      \"10.3390/ijms20153836\",\n      \"10.3390/ijms20204995\",\n      \"10.3390/ijms20215310\",\n      \"10.3390/ijms20246140\",\n      \"10.3390/ijms21031102\",\n      \"10.3390/ijms21041356\",\n      \"10.3390/ijms21041495\",\n      \"10.3390/ijms21072563\",\n      \"10.3390/ijms21144890\",\n      \"10.3390/ijms21165848\",\n      \"10.3390/ijms21165866\",\n      \"10.3390/ijms21165913\",\n      \"10.3390/ijms21176102\",\n      \"10.3390/ijms21186466\",\n      \"10.3390/ijms21207571\",\n      \"10.3390/ijms21207661\",\n      \"10.3390/ijms21228559\",\n      \"10.3390/ijms21228590\",\n      \"10.3390/ijms21228711\",\n      \"10.3390/ijms21249556\",\n      \"10.3390/ijms21249557\",\n      \"10.3390/ijms22020828\",\n      \"10.3390/ijms22020922\",\n      \"10.3390/ijms22041593\",\n      \"10.3390/ijms22041949\",\n      \"10.3390/ijms22042056\",\n      \"10.3390/ijms22052338\",\n      \"10.3390/ijms22052472\",\n      \"10.3390/ijms22063199\",\n      \"10.3390/ijms22063265\",\n      \"10.3390/ijms22073300\",\n      \"10.3390/ijms22073330\",\n      \"10.3390/ijms22105193\",\n      \"10.3390/ijms22115663\",\n      \"10.3390/ijms22126218\",\n      \"10.3390/ijms22126262\",\n      \"10.3390/ijms22126587\",\n      \"10.3390/ijms22136788\",\n      \"10.3390/ijms22136900\",\n      \"10.3390/ijms22147378\",\n      \"10.3390/ijms22179152\",\n      \"10.3390/ijms22179416\",\n      \"10.3390/ijms221910453\",\n      \"10.3390/ijms222011189\",\n      \"10.3390/ijms222413217\",\n      \"10.3390/ijms23010253\",\n      \"10.3390/ijms23010356\",\n      \"10.3390/ijms23052770\",\n      \"10.3390/ijms23073692\",\n      \"10.3390/ijms23105815\",\n      \"10.3390/ijms23105847\",\n      \"10.3390/ijms23115922\",\n      \"10.3390/ijms23179549\",\n      \"10.3390/ijms231810732\",\n      \"10.3390/ijms231810919\",\n      \"10.3390/ijms231911378\",\n      \"10.3390/ijms231911878\",\n      \"10.3390/ijms232112884\",\n      \"10.3390/ijms232113657\",\n      \"10.3390/ijms232314550\",\n      \"10.3390/ijms232415961\",\n      \"10.3390/ijms24021329\",\n      \"10.3390/ijms24043150\",\n      \"10.3390/ijms24076795\",\n      \"10.3390/ijms24119681\",\n      \"10.3390/ijms241210369\",\n      \"10.3390/ijms241511882\",\n      \"10.3390/ijms241713409\",\n      \"10.3390/ijms241814049\",\n      \"10.3390/ijms242115897\",\n      \"10.3390/ijms25063103\",\n      \"10.3390/ijms25063378\",\n      \"10.3390/insects12090830\",\n      \"10.3390/jcdd10080325\",\n      \"10.3390/jcdd3020014\",\n      \"10.3390/jcdd8120170\",\n      \"10.3390/jcm13102883\",\n      \"10.3390/jdb10020023\",\n      \"10.3390/jdb9030025\",\n      \"10.3390/jdb9040040\",\n      \"10.3390/jof7100858\",\n      \"10.3390/life13051177\",\n      \"10.3390/life7030032\",\n      \"10.3390/life7040050\",\n      \"10.3390/metabo10020050\",\n      \"10.3390/metabo13040560\",\n      \"10.3390/mi14030645\",\n      \"10.3390/microorganisms9112401\",\n      \"10.3390/molecules201018808\",\n      \"10.3390/molecules23081941\",\n      \"10.3390/molecules24050866\",\n      \"10.3390/molecules25122845\",\n      \"10.3390/molecules25173935\",\n      \"10.3390/molecules25184240\",\n      \"10.3390/molecules27249041\",\n      \"10.3390/molecules28052014\",\n      \"10.3390/nano11071853\",\n      \"10.3390/ncrna4020015\",\n      \"10.3390/ncrna7030051\",\n      \"10.3390/ncrna9060069\",\n      \"10.3390/nu11112618\",\n      \"10.3390/nu12051414\",\n      \"10.3390/nu14030579\",\n      \"10.3390/nu15061456\",\n      \"10.3390/pathogens10091155\",\n      \"10.3390/pathogens11111286\",\n      \"10.3390/pathogens9070520\",\n      \"10.3390/ph14030218\",\n      \"10.3390/ph17030384\",\n      \"10.3390/ph17050647\",\n      \"10.3390/plants9050588\",\n      \"10.3390/pr10081574\",\n      \"10.3390/separations10010002\",\n      \"10.3390/sym13050889\",\n      \"10.3390/toxics10110699\",\n      \"10.3390/toxics5040038\",\n      \"10.3390/toxins11050298\",\n      \"10.3390/toxins12040238\",\n      \"10.3390/toxins12060387\",\n      \"10.3390/v11060567\",\n      \"10.3390/v12090944\",\n      \"10.3390/v12090991\",\n      \"10.3390/v13061115\",\n      \"10.3390/v13112312\",\n      \"10.3390/v14020420\",\n      \"10.3390/v14030551\",\n      \"10.3390/v14051029\",\n      \"10.3390/v15061335\",\n      \"10.3390/v15081736\",\n      \"10.3390/v16050659\",\n      \"10.3390/v8100265\",\n      \"10.3402/jev.v2i0.20677\",\n      \"10.3402/jev.v4.27066\",\n      \"10.34067/kid.0004772020\",\n      \"10.36443/10259/5188\",\n      \"10.3727/096368913x667709\",\n      \"10.3727/096368915x686850\",\n      \"10.3727/096368916x691439\",\n      \"10.3727/096368916x691466\",\n      \"10.37349/etat.2021.00065\",\n      \"10.3791/55585\",\n      \"10.3791/57168\",\n      \"10.3791/61966\",\n      \"10.3803/enm.2023.1661\",\n      \"10.3892/etm.2016.2989\",\n      \"10.3892/etm.2017.4548\",\n      \"10.3892/etm.2017.5677\",\n      \"10.3892/etm.2018.6459\",\n      \"10.3892/etm.2020.8454\",\n      \"10.3892/etm.2020.8731\",\n      \"10.3892/etm.2023.11975\",\n      \"10.3892/ijmm.16.4.631\",\n      \"10.3892/ijmm.2012.1200\",\n      \"10.3892/ijmm_00000170\",\n      \"10.3892/ijo.2013.1878\",\n      \"10.3892/ijo.2013.2195\",\n      \"10.3892/ijo.2020.5002\",\n      \"10.3892/ijo.2023.5522\",\n      \"10.3892/mco.2021.2290\",\n      \"10.3892/mmr.2014.2863\",\n      \"10.3892/mmr.2020.11268\",\n      \"10.3892/mmr.2023.12942\",\n      \"10.3892/ol.2016.4113\",\n      \"10.3892/ol.2016.4988\",\n      \"10.3892/ol.2019.10874\",\n      \"10.3892/ol.2020.11769\",\n      \"10.3892/ol.2020.12288\",\n      \"10.3892/ol.2022.13469\",\n      \"10.3892/ol.2022.13639\",\n      \"10.3892/ol.2024.14514\",\n      \"10.3892/or.2014.3448\",\n      \"10.3892/or.2015.3753\",\n      \"10.3892/or.2016.4627\",\n      \"10.3892/or.2017.5822\",\n      \"10.3892/or.2018.6929\",\n      \"10.3892/or.2019.7279\",\n      \"10.3892/or.2022.8469\",\n      \"10.3892/or_00000180\",\n      \"10.3906/biy-0807-30\",\n      \"10.3917/jie.020.0197\",\n      \"10.3945/jn.114.194639\",\n      \"10.4049/jimmunol.0902594\",\n      \"10.4049/jimmunol.1102885\",\n      \"10.4049/jimmunol.1202145\",\n      \"10.4049/jimmunol.1401242\",\n      \"10.4049/jimmunol.1502139\",\n      \"10.4049/jimmunol.1600043\",\n      \"10.4049/jimmunol.1701616\",\n      \"10.4049/jimmunol.1801540\",\n      \"10.4049/jimmunol.1900848\",\n      \"10.4049/jimmunol.1901396\",\n      \"10.4062/biomolther.2009.17.1.1\",\n      \"10.4062/biomolther.2021.122\",\n      \"10.4062/biomolther.2022.153\",\n      \"10.4102/jsava.v89i0.1490\",\n      \"10.4137/jcnsd.s23210\",\n      \"10.4155/fmc-2016-0059\",\n      \"10.4161/cam.21832\",\n      \"10.4161/cam.27480\",\n      \"10.4161/cbt.5.8.3230\",\n      \"10.4161/cc.10.3.14754\",\n      \"10.4161/cc.22689\",\n      \"10.4161/cc.7.9.5804\",\n      \"10.4161/cc.8.1.7530\",\n      \"10.4161/cc.9.17.12928\",\n      \"10.4161/chan.2.5.6904\",\n      \"10.4161/isl.1.3.9877\",\n      \"10.4161/psb.6.3.14715\",\n      \"10.4172/2157-7633.1000209\",\n      \"10.4238/2013.december.4.10\",\n      \"10.4238/2015.august.3.12\",\n      \"10.4238/2015.october.19.4\",\n      \"10.4267/2042/70648\",\n      \"10.4295/audiology.62.439\",\n      \"10.4315/0362-028x.jfp-12-341\",\n      \"10.46943/ii.3dbb.2022.01.004\",\n      \"10.5021/ad.2017.29.6.667\",\n      \"10.5114/biolsport.2022.102868\",\n      \"10.5114/dr.2016.61781\",\n      \"10.5213/inj.2244254.127\",\n      \"10.52825/scp.v4i.215\",\n      \"10.53388/2023623012\",\n      \"10.53555/rb8c2e44\",\n      \"10.53846/goediss-8368\",\n      \"10.5483/bmbrep.2017.50.12.194\",\n      \"10.5483/bmbrep.2020.53.11.204\",\n      \"10.5530/pj.2024.16.8\",\n      \"10.5772/47803\",\n      \"10.5772/66645\",\n      \"10.5772/intechopen.79952\",\n      \"10.5772/intechopen.81381\",\n      \"10.5821/dissertation-2117-110435\",\n      \"10.58445/rars.318\",\n      \"10.58837/chula.the.2017.347\",\n      \"10.7150/ijbs.27796\",\n      \"10.7150/ijbs.33233\",\n      \"10.7150/ijbs.39936\",\n      \"10.7150/ijbs.51309\",\n      \"10.7150/ijbs.64943\",\n      \"10.7150/ijbs.72663\",\n      \"10.7150/ijbs.7357\",\n      \"10.7150/jca.17845\",\n      \"10.7150/jca.21780\",\n      \"10.7150/jca.31254\",\n      \"10.7150/jca.60737\",\n      \"10.7150/jca.86683\",\n      \"10.7150/jca.88857\",\n      \"10.7150/thno.21648\",\n      \"10.7150/thno.30487\",\n      \"10.7150/thno.34983\",\n      \"10.7150/thno.41388\",\n      \"10.7150/thno.41687\",\n      \"10.7150/thno.45688\",\n      \"10.7150/thno.47354\",\n      \"10.7150/thno.51963\",\n      \"10.7150/thno.66059\",\n      \"10.7150/thno.68895\",\n      \"10.7150/thno.69217\",\n      \"10.7150/thno.73931\",\n      \"10.7150/thno.74974\",\n      \"10.7150/thno.75853\",\n      \"10.7150/thno.95476\",\n      \"10.7314/apjcp.2013.14.6.3613\",\n      \"10.7554/elife.01637\",\n      \"10.7554/elife.02238\",\n      \"10.7554/elife.05871\",\n      \"10.7554/elife.07454\",\n      \"10.7554/elife.17002\",\n      \"10.7554/elife.18675\",\n      \"10.7554/elife.18683\",\n      \"10.7554/elife.19272\",\n      \"10.7554/elife.19276\",\n      \"10.7554/elife.30000\",\n      \"10.7554/elife.32332\",\n      \"10.7554/elife.32496\",\n      \"10.7554/elife.33052\",\n      \"10.7554/elife.34408\",\n      \"10.7554/elife.35755\",\n      \"10.7554/elife.36073\",\n      \"10.7554/elife.40364\",\n      \"10.7554/elife.47040\",\n      \"10.7554/elife.49882\",\n      \"10.7554/elife.51358\",\n      \"10.7554/elife.52611\",\n      \"10.7554/elife.61080\",\n      \"10.7554/elife.64684\",\n      \"10.7554/elife.64904\",\n      \"10.7554/elife.65161\",\n      \"10.7554/elife.65412\",\n      \"10.7554/elife.65824\",\n      \"10.7554/elife.70658\",\n      \"10.7554/elife.72792\",\n      \"10.7554/elife.73992\",\n      \"10.7554/elife.89176.3\",\n      \"10.7554/elife.89176.4\",\n      \"10.7554/elife.90425.3\",\n      \"10.7717/peerj.3473\",\n      \"10.7916/d8h130r1\",\n      \"10/1872/696327\",\n      \"10/1999/237314\",\n      \"10/2084/2383697\",\n      \"10/2190/76563\",\n      \"10/2332/5985725\",\n      \"10/2623/4080837\",\n      \"10/2904/5939924\",\n      \"10/5235/5827665\",\n      \"10/5779/6287850\",\n      \"10/6051/3052766\",\n      \"10802789/files/19487948\",\n    ],\n  },\n}\n"
  },
  {
    "path": "docs/tutorials/querying_with_clinical_trials.md",
    "content": "# PaperQA2 for Clinical Trials\n\nPaperQA2 now natively supports querying clinical trials in addition to any documents supplied by the user. It\nuses a new tool, the aptly named `clinical_trials_search` tool. Users don't have to provide any clinical\ntrials to the tool itself, it uses the `clinicaltrials.gov` API to retrieve them on the fly. As of\nJanuary 2025, the tool is not enabled by default, but it's easy to configure. Here's an example\nwhere we query only clinical trials, without using any documents:\n\n```python\nfrom paperqa import Settings, agent_query\n\nanswer_response = await agent_query(\n    query=\"What drugs have been found to effectively treat Ulcerative Colitis?\",\n    settings=Settings.from_name(\"search_only_clinical_trials\"),\n)\n\nprint(answer_response.session.answer)\n```\n\n### Output\n\n    Several drugs have been found to effectively treat Ulcerative Colitis (UC),\n    targeting different mechanisms of the disease.\n\n    Golimumab, a tumor necrosis factor (TNF) inhibitor marketed as Simponi®, has demonstrated efficacy\n    in treating moderate-to-severe UC. Administered subcutaneously, it was shown to maintain clinical\n    response through Week 54 in patients, as assessed by the Partial Mayo Score (NCT02092285).\n\n    Mesalazine, an anti-inflammatory drug, is commonly used for UC treatment. In a study comparing\n    mesalazine enemas to faecal microbiota transplantation (FMT) for left-sided UC,\n    mesalazine enemas (4g daily) were effective in inducing clinical remission (Mayo score ≤ 2) (NCT03104036).\n\n    Antibiotics have also shown potential in UC management. A combination of doxycycline,\n    amoxicillin, and metronidazole induced remission in 60-70% of patients with moderate-to-severe\n    UC in prior studies. These antibiotics are thought to alter gut microbiota, reducing pathobionts\n     and promoting beneficial bacteria (NCT02217722, NCT03986996).\n\n    Roflumilast, a phosphodiesterase-4 (PDE4) inhibitor, is being investigated for mild-to-moderate UC.\n    Preliminary findings suggest it may improve disease severity and biochemical markers when\n    added to conventional treatments (NCT05684484).\n\n    These treatments highlight diverse therapeutic approaches, including immunosuppression,\n    microbiota modulation, and anti-inflammatory mechanisms.\n\nYou can see the in-line citations for each clinical trial used as a response for each query. If you'd like\nto see more data on the specific contexts that were used to answer the query:\n\n```python\nprint(answer_response.session.contexts)\n```\n\n    [Context(context='The excerpt mentions that a search on ClinicalTrials.gov for clinical trials related to drugs\n    treating Ulcerative Colitis yielded 689 trials. However, it does not provide specific information about which\n    drugs have been found effective for treating Ulcerative Colitis.', text=Text(text='', name=...\n\nUsing `Settings.from_name('search_only_clinical_trials')` is a shortcut, but note that you can easily\nadd `clinical_trial_search` into any custom `Settings` by just explicitly naming it as a tool:\n\n```python\nfrom pathlib import Path\nfrom paperqa import Settings, agent_query, AgentSetting\nfrom paperqa.agents.tools import DEFAULT_TOOL_NAMES\n\n# you can start with the default list of PaperQA tools\nprint(DEFAULT_TOOL_NAMES)\n# >>> ['paper_search', 'gather_evidence', 'gen_answer', 'reset', 'complete'],\n\n# we can start with a directory with a potentially useful paper in it\nprint(list(Path(\"my_papers\").iterdir()))\n\n# now let's query using standard tools + clinical_trials\nanswer_response = await agent_query(\n    query=\"What drugs have been found to effectively treat Ulcerative Colitis?\",\n    settings=Settings(\n        paper_directory=\"my_papers\",\n        agent={\"tool_names\": DEFAULT_TOOL_NAMES + [\"clinical_trials_search\"]},\n    ),\n)\n\n# let's check out the formatted answer (with references included)\nprint(answer_response.session.formatted_answer)\n```\n\n    Question: What drugs have been found to effectively treat Ulcerative Colitis?\n\n    Several drugs have been found effective in treating Ulcerative Colitis (UC), with treatment\n    strategies varying based on disease severity and extent. For mild-to-moderate UC, 5-aminosalicylic\n     acid (5-ASA) is the first-line therapy. Topical 5-ASA, such as mesalazine suppositories (1 g/day),\n     is effective for proctitis or distal colitis, inducing remission in 31-80% of patients. Oral mesalazine\n     at higher doses (e.g., 4.8 g/day) can accelerate clinical improvement in more extensive disease\n     (meier2011currenttreatmentof pages 1-2; meier2011currenttreatmentof pages 3-4).\n\n    For moderate-to-severe cases, corticosteroids are commonly used. Oral steroids like prednisolone\n    (40-60 mg/day) or intravenous steroids such as methylprednisolone (60 mg/day) and hydrocortisone\n    (400 mg/day) are standard for inducing remission (meier2011currenttreatmentof pages 3-4). Tumor\n    necrosis factor (TNF)-α blockers, such as infliximab, are effective for steroid-refractory cases\n    (meier2011currenttreatmentof pages 2-3; meier2011currenttreatmentof pages 3-4).\n\n    Immunosuppressive agents, including azathioprine and 6-mercaptopurine, are used for maintenance\n    therapy in steroid-dependent or refractory cases (meier2011currenttreatmentof pages 2-3;\n    meier2011currenttreatmentof pages 3-4). Antibiotics, such as combinations of penicillin,\n    tetracycline, and metronidazole, have shown promise in altering the microbiota and inducing\n    remission in some patients, though their efficacy varies (NCT02217722).\n\n    References\n\n    1. (meier2011currenttreatmentof pages 2-3): Johannes Meier and Andreas Sturm. Current treatment\n    of ulcerative colitis. World journal of gastroenterology, 17 27:3204-12, 2011.\n    URL: https://doi.org/10.3748/wjg.v17.i27.3204, doi:10.3748/wjg.v17.i27.3204.\n\n    2. (meier2011currenttreatmentof pages 3-4): Johannes Meier and Andreas Sturm. Current treatment\n    of ulcerative colitis. World journal of gastroenterology, 17 27:3204-12, 2011. URL:\n    https://doi.org/10.3748/wjg.v17.i27.3204, doi:10.3748/wjg.v17.i27.3204.\n\n    3. (NCT02217722): Prof. Arie Levine. Use of the Ulcerative Colitis Diet for Induction of\n    Remission. Prof. Arie Levine. 2014. ClinicalTrials.gov Identifier: NCT02217722\n\n    4. (meier2011currenttreatmentof pages 1-2): Johannes Meier and Andreas Sturm. Current\n    treatment of ulcerative colitis. World journal of gastroenterology, 17 27:3204-12, 2011.\n     URL: https://doi.org/10.3748/wjg.v17.i27.3204, doi:10.3748/wjg.v17.i27.3204.\n\nWe now see both papers and clinical trials cited in our response. For convenience, we have a\n`Settings.from_name` that works as well:\n\n```python\nfrom paperqa import Settings, agent_query\n\nanswer_response = await agent_query(\n    query=\"What drugs have been found to effectively treat Ulcerative Colitis?\",\n    settings=Settings.from_name(\"clinical_trials\"),\n)\n```\n\nAnd, this works with the `pqa` cli as well:\n\n```bash\n>>> pqa --settings 'search_only_clinical_trials' ask 'what is Ibuprofen effective at treating?'\n```\n\n    ...\n    [13:29:50] Completing 'what is Ibuprofen effective at treating?' as 'certain'.\n            Answer: Ibuprofen is a non-steroidal anti-inflammatory drug (NSAID) effective\n            in treating various conditions, including pain, inflammation, and fever.\n            It is widely used for tension-type\n            headaches, with studies showing that ibuprofen sodium provides significant\n            pain relief and reduces pain intensity compared to standard ibuprofen and placebo\n            over a 3-hour period (NCT01362491).\n            Intravenous ibuprofen is effective in managing postoperative pain, particularly\n            in orthopedic surgeries, and helps control the inflammatory process. When combined\n            with opioids, it reduces opioid\n            consumption and associated side effects, making it a key component of\n            multimodal analgesia (NCT05401916, NCT01773005).\n\n            Ibuprofen is also effective in pediatric populations as a first-line\n            anti-inflammatory and antipyretic agent due to its relatively\n            low adverse effects compared to other NSAIDs (NCT01478022).\n            Additionally, it has been studied for its potential use in managing\n            chronic periodontitis through subgingival irrigation with a 2% ibuprofen\n            mouthwash, which reduces periodontal pocket depth and\n            bleeding on probing, improving periodontal health (NCT02538237).\n\n            These findings highlight ibuprofen's versatility in treating pain, inflammation,\n            fever, and specific conditions like tension headaches, postoperative pain, and periodontal diseases.\n"
  },
  {
    "path": "docs/tutorials/running_on_lfrqa.ipynb",
    "content": "{\n \"cells\": [\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"# Measuring PaperQA2 with LFRQA\\n\",\n    \"> This tutorial is available as a Jupyter notebook [here](https://github.com/Future-House/paper-qa/blob/main/docs/tutorials/running_on_lfrqa.md)\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"## Overview\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"The **LFRQA dataset** was introduced in the paper [_RAG-QA Arena: Evaluating Domain Robustness for Long-Form Retrieval-Augmented Question Answering_](https://arxiv.org/pdf/2407.13998). It features **1,404 science questions** (along with other categories) that have been human-annotated with answers. This tutorial walks through the process of setting up the dataset for use and benchmarking.\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"## Download the Annotations\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"First, we need to obtain the annotated dataset from the official repository:\\n\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": null,\n   \"metadata\": {},\n   \"outputs\": [],\n   \"source\": [\n    \"# Create a new directory for the dataset\\n\",\n    \"!mkdir -p data/rag-qa-benchmarking\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"# Get the annotated questions\\n\",\n    \"!curl https://raw.githubusercontent.com/awslabs/rag-qa-arena/refs/heads/main/data/\\\\\\n\",\n    \"annotations_science_with_citation.jsonl \\\\\\n\",\n    \"-o data/rag-qa-benchmarking/annotations_science_with_citation.jsonl\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"## Download the Robust-QA Documents\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"LFRQA is built upon **Robust-QA**, so we must download the relevant documents:\\n\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": null,\n   \"metadata\": {},\n   \"outputs\": [],\n   \"source\": [\n    \"# Download the Lotte dataset, which includes the required documents\\n\",\n    \"!curl https://downloads.cs.stanford.edu/nlp/data/colbert/colbertv2/lotte.tar.gz --output lotte.tar.gz\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"# Extract the dataset\\n\",\n    \"!tar -xvzf lotte.tar.gz\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"# Move the science test collection to our dataset folder\\n\",\n    \"!cp lotte/science/test/collection.tsv ./data/rag-qa-benchmarking/science_test_collection.tsv\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"# Clean up unnecessary files\\n\",\n    \"!rm lotte.tar.gz\\n\",\n    \"!rm -rf lotte\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"For more details, refer to the original paper: [_RAG-QA Arena: Evaluating Domain Robustness for Long-Form Retrieval-Augmented Question Answering_](https://arxiv.org/pdf/2407.13998).\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"## Load the Data\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"We now load the documents into a pandas dataframe:\\n\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": null,\n   \"metadata\": {},\n   \"outputs\": [],\n   \"source\": [\n    \"import os\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"import pandas as pd\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"# Load questions and answers dataset\\n\",\n    \"rag_qa_benchmarking_dir = os.path.join(\\\"data\\\", \\\"rag-qa-benchmarking\\\")\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"# Load documents dataset\\n\",\n    \"lfrqa_docs_df = pd.read_csv(\\n\",\n    \"    os.path.join(rag_qa_benchmarking_dir, \\\"science_test_collection.tsv\\\"),\\n\",\n    \"    sep=\\\"\\\\t\\\",\\n\",\n    \"    names=[\\\"doc_id\\\", \\\"doc_text\\\"],\\n\",\n    \")\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"## Select the Documents to Use\\n\",\n    \"RobustQA consists on 1.7M documents. Hence, it takes around 3 hours to build the whole index.\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"To run a test, we can use 1% of the dataset. This will be accomplished by selecting the first 1% available documents and the questions referent to these documents.\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": null,\n   \"metadata\": {},\n   \"outputs\": [],\n   \"source\": [\n    \"proportion_to_use = 1 / 100\\n\",\n    \"amount_of_docs_to_use = int(len(lfrqa_docs_df) * proportion_to_use)\\n\",\n    \"print(f\\\"Using {amount_of_docs_to_use} out of {len(lfrqa_docs_df)} documents\\\")\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"## Prepare the Document Files\\n\",\n    \"We now create the document directory and store each document as a separate text file, so that paperqa can build the index.\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": null,\n   \"metadata\": {},\n   \"outputs\": [],\n   \"source\": [\n    \"partial_docs = lfrqa_docs_df.head(amount_of_docs_to_use)\\n\",\n    \"lfrqa_directory = os.path.join(rag_qa_benchmarking_dir, \\\"lfrqa\\\")\\n\",\n    \"os.makedirs(\\n\",\n    \"    os.path.join(lfrqa_directory, \\\"science_docs_for_paperqa\\\", \\\"files\\\"), exist_ok=True\\n\",\n    \")\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"for i, row in partial_docs.iterrows():\\n\",\n    \"    doc_id = row[\\\"doc_id\\\"]\\n\",\n    \"    doc_text = row[\\\"doc_text\\\"]\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"    with open(\\n\",\n    \"        os.path.join(\\n\",\n    \"            lfrqa_directory, \\\"science_docs_for_paperqa\\\", \\\"files\\\", f\\\"{doc_id}.txt\\\"\\n\",\n    \"        ),\\n\",\n    \"        \\\"w\\\",\\n\",\n    \"        encoding=\\\"utf-8\\\",\\n\",\n    \"    ) as f:\\n\",\n    \"        f.write(doc_text)\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"    if i % int(len(partial_docs) * 0.05) == 0:\\n\",\n    \"        progress = (i + 1) / len(partial_docs)\\n\",\n    \"        print(f\\\"Progress: {progress:.2%}\\\")\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"## Create the Manifest File\\n\",\n    \"The **manifest file** keeps track of document metadata for the dataset. We need to fill some fields so that paperqa doesn’t try to get metadata using llm calls. This will make the indexing process faster.\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": null,\n   \"metadata\": {},\n   \"outputs\": [],\n   \"source\": [\n    \"manifest = partial_docs.copy()\\n\",\n    \"manifest[\\\"file_location\\\"] = manifest[\\\"doc_id\\\"].apply(lambda x: f\\\"files/{x}.txt\\\")\\n\",\n    \"manifest[\\\"doi\\\"] = \\\"\\\"\\n\",\n    \"manifest[\\\"title\\\"] = manifest[\\\"doc_id\\\"]\\n\",\n    \"manifest[\\\"key\\\"] = manifest[\\\"doc_id\\\"]\\n\",\n    \"manifest[\\\"docname\\\"] = manifest[\\\"doc_id\\\"]\\n\",\n    \"manifest[\\\"citation\\\"] = \\\"_\\\"\\n\",\n    \"manifest = manifest.drop(columns=[\\\"doc_id\\\", \\\"doc_text\\\"])\\n\",\n    \"manifest.to_csv(\\n\",\n    \"    os.path.join(lfrqa_directory, \\\"science_docs_for_paperqa\\\", \\\"manifest.csv\\\"),\\n\",\n    \"    index=False,\\n\",\n    \")\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"## Filter and Save Questions\\n\",\n    \"Finally, we load the questions and filter them to ensure we only include questions that reference the selected documents:\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": null,\n   \"metadata\": {},\n   \"outputs\": [],\n   \"source\": [\n    \"questions_df = pd.read_json(\\n\",\n    \"    os.path.join(rag_qa_benchmarking_dir, \\\"annotations_science_with_citation.jsonl\\\"),\\n\",\n    \"    lines=True,\\n\",\n    \")\\n\",\n    \"partial_questions = questions_df[\\n\",\n    \"    questions_df.gold_doc_ids.apply(\\n\",\n    \"        lambda ids: all(_id < amount_of_docs_to_use for _id in ids)\\n\",\n    \"    )\\n\",\n    \"]\\n\",\n    \"partial_questions.to_csv(\\n\",\n    \"    os.path.join(lfrqa_directory, \\\"questions.csv\\\"),\\n\",\n    \"    index=False,\\n\",\n    \")\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"print(\\\"Using\\\", len(partial_questions), \\\"questions\\\")\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"## Install paperqa\\n\",\n    \"From now on, we will be using the paperqa library, so we need to install it:\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": null,\n   \"metadata\": {},\n   \"outputs\": [],\n   \"source\": [\n    \"!pip install paper-qa\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"## Index the Documents\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"Now we will build an index for the LFRQA documents. The index is a **Tantivy index**, which is a fast, full-text search engine library written in Rust. Tantivy is designed to handle large datasets efficiently, making it ideal for searching through a vast collection of papers or documents.\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"Feel free to adjust the concurrency settings as you like. Because we defined a manifest, we don’t need any API keys for building this index because we don't discern any citation metadata, but you do need LLM API keys to answer questions.\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"Remember that this process is quick for small portions of the dataset, but can take around 3 hours for the whole dataset.\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": null,\n   \"metadata\": {},\n   \"outputs\": [],\n   \"source\": [\n    \"import nest_asyncio\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"nest_asyncio.apply()\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"We add the line above to handle async code within a notebook.\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"However, to improve compatibility and speed up the indexing process, we strongly recommend running the following code in a separate `.py` file\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": null,\n   \"metadata\": {},\n   \"outputs\": [],\n   \"source\": [\n    \"import os\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"from paperqa import Settings\\n\",\n    \"from paperqa.agents import build_index\\n\",\n    \"from paperqa.settings import AgentSettings, IndexSettings, ParsingSettings\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"settings = Settings(\\n\",\n    \"    agent=AgentSettings(\\n\",\n    \"        index=IndexSettings(\\n\",\n    \"            name=\\\"lfrqa_science_index\\\",\\n\",\n    \"            paper_directory=os.path.join(\\n\",\n    \"                \\\"data\\\", \\\"rag-qa-benchmarking\\\", \\\"lfrqa\\\", \\\"science_docs_for_paperqa\\\"\\n\",\n    \"            ),\\n\",\n    \"            index_directory=os.path.join(\\n\",\n    \"                \\\"data\\\", \\\"rag-qa-benchmarking\\\", \\\"lfrqa\\\", \\\"science_docs_for_paperqa_index\\\"\\n\",\n    \"            ),\\n\",\n    \"            manifest_file=\\\"manifest.csv\\\",\\n\",\n    \"            concurrency=10_000,\\n\",\n    \"            batch_size=10_000,\\n\",\n    \"        )\\n\",\n    \"    ),\\n\",\n    \"    parsing=ParsingSettings(\\n\",\n    \"        use_doc_details=False,\\n\",\n    \"        defer_embedding=True,\\n\",\n    \"    ),\\n\",\n    \")\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"build_index(settings=settings)\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"After this runs, you will have an index ready to use!\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"## Benchmark!\\n\",\n    \"After you have built the index, you are ready to run the benchmark. We advice running this in a separate `.py` file.\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"To run this, you will need to have the [`ldp`](https://github.com/Future-House/ldp) and [`fhaviary[lfrqa]`](https://github.com/Future-House/aviary/blob/main/packages/lfrqa/README.md#installation) packages installed.\\n\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": null,\n   \"metadata\": {},\n   \"outputs\": [],\n   \"source\": [\n    \"!pip install ldp \\\"fhaviary[lfrqa]\\\"\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": null,\n   \"metadata\": {},\n   \"outputs\": [],\n   \"source\": [\n    \"import asyncio\\n\",\n    \"import json\\n\",\n    \"import logging\\n\",\n    \"import os\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"import pandas as pd\\n\",\n    \"from aviary.envs.lfrqa import LFRQAQuestion, LFRQATaskDataset\\n\",\n    \"from ldp.agent import SimpleAgent\\n\",\n    \"from ldp.alg.runners import Evaluator, EvaluatorConfig\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"from paperqa import Settings\\n\",\n    \"from paperqa.settings import AgentSettings, IndexSettings\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"logging.basicConfig(level=logging.ERROR)\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"log_results_dir = os.path.join(\\\"data\\\", \\\"rag-qa-benchmarking\\\", \\\"results\\\")\\n\",\n    \"os.makedirs(log_results_dir, exist_ok=True)\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"async def log_evaluation_to_json(  # noqa: RUF029\\n\",\n    \"    lfrqa_question_evaluation: dict,\\n\",\n    \") -> None:\\n\",\n    \"    json_path = os.path.join(\\n\",\n    \"        log_results_dir, f\\\"{lfrqa_question_evaluation['qid']}.json\\\"\\n\",\n    \"    )\\n\",\n    \"    with open(json_path, \\\"w\\\") as f:  # noqa: ASYNC230\\n\",\n    \"        json.dump(lfrqa_question_evaluation, f, indent=2)\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"async def evaluate() -> None:\\n\",\n    \"    settings = Settings(\\n\",\n    \"        agent=AgentSettings(\\n\",\n    \"            index=IndexSettings(\\n\",\n    \"                name=\\\"lfrqa_science_index\\\",\\n\",\n    \"                paper_directory=os.path.join(\\n\",\n    \"                    \\\"data\\\", \\\"rag-qa-benchmarking\\\", \\\"lfrqa\\\", \\\"science_docs_for_paperqa\\\"\\n\",\n    \"                ),\\n\",\n    \"                index_directory=os.path.join(\\n\",\n    \"                    \\\"data\\\",\\n\",\n    \"                    \\\"rag-qa-benchmarking\\\",\\n\",\n    \"                    \\\"lfrqa\\\",\\n\",\n    \"                    \\\"science_docs_for_paperqa_index\\\",\\n\",\n    \"                ),\\n\",\n    \"            )\\n\",\n    \"        )\\n\",\n    \"    )\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"    data: list[LFRQAQuestion] = [\\n\",\n    \"        LFRQAQuestion(**row)\\n\",\n    \"        for row in pd.read_csv(\\n\",\n    \"            os.path.join(\\\"data\\\", \\\"rag-qa-benchmarking\\\", \\\"lfrqa\\\", \\\"questions.csv\\\")\\n\",\n    \"        )[[\\\"qid\\\", \\\"question\\\", \\\"answer\\\", \\\"gold_doc_ids\\\"]].to_dict(orient=\\\"records\\\")\\n\",\n    \"    ]\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"    dataset = LFRQATaskDataset(\\n\",\n    \"        data=data,\\n\",\n    \"        settings=settings,\\n\",\n    \"        evaluation_callback=log_evaluation_to_json,\\n\",\n    \"    )\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"    evaluator = Evaluator(\\n\",\n    \"        config=EvaluatorConfig(batch_size=3),\\n\",\n    \"        agent=SimpleAgent(),\\n\",\n    \"        dataset=dataset,\\n\",\n    \"    )\\n\",\n    \"    await evaluator.evaluate()\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"if __name__ == \\\"__main__\\\":\\n\",\n    \"    asyncio.run(evaluate())\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"After running this, you can find the results in the `data/rag-qa-benchmarking/results` folder. Here is an example of how to read them:\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": null,\n   \"metadata\": {},\n   \"outputs\": [],\n   \"source\": [\n    \"import glob\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"json_files = glob.glob(os.path.join(rag_qa_benchmarking_dir, \\\"results\\\", \\\"*.json\\\"))\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"data = []\\n\",\n    \"for file in json_files:\\n\",\n    \"    with open(file) as f:\\n\",\n    \"        json_data = json.load(f)\\n\",\n    \"        json_data[\\\"qid\\\"] = file.split(\\\"/\\\")[-1].replace(\\\".json\\\", \\\"\\\")\\n\",\n    \"        data.append(json_data)\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"results_df = pd.DataFrame(data).set_index(\\\"qid\\\")\\n\",\n    \"results_df[\\\"winner\\\"].value_counts(normalize=True)\"\n   ]\n  }\n ],\n \"metadata\": {\n  \"kernelspec\": {\n   \"display_name\": \".venv\",\n   \"language\": \"python\",\n   \"name\": \"python3\"\n  },\n  \"language_info\": {\n   \"codemirror_mode\": {\n    \"name\": \"ipython\",\n    \"version\": 3\n   },\n   \"file_extension\": \".py\",\n   \"mimetype\": \"text/x-python\",\n   \"name\": \"python\",\n   \"nbconvert_exporter\": \"python\",\n   \"pygments_lexer\": \"ipython3\"\n  }\n },\n \"nbformat\": 4,\n \"nbformat_minor\": 2\n}\n"
  },
  {
    "path": "docs/tutorials/running_on_lfrqa.md",
    "content": "---\njupyter:\n  jupytext:\n    text_representation:\n      extension: .md\n      format_name: markdown\n      format_version: '1.3'\n      jupytext_version: 1.18.1\n  kernelspec:\n    display_name: .venv\n    language: python\n    name: python3\n---\n\n# Measuring PaperQA2 with LFRQA\n> This tutorial is available as a Jupyter notebook [here](https://github.com/Future-House/paper-qa/blob/main/docs/tutorials/running_on_lfrqa.md)\n\n\n## Overview\n\nThe **LFRQA dataset** was introduced in the paper [_RAG-QA Arena: Evaluating Domain Robustness for Long-Form Retrieval-Augmented Question Answering_](https://arxiv.org/pdf/2407.13998). It features **1,404 science questions** (along with other categories) that have been human-annotated with answers. This tutorial walks through the process of setting up the dataset for use and benchmarking.\n\n## Download the Annotations\n\nFirst, we need to obtain the annotated dataset from the official repository:\n\n\n```python\n# Create a new directory for the dataset\n!mkdir -p data/rag-qa-benchmarking\n\n# Get the annotated questions\n!curl https://raw.githubusercontent.com/awslabs/rag-qa-arena/refs/heads/main/data/\\\nannotations_science_with_citation.jsonl \\\n-o data/rag-qa-benchmarking/annotations_science_with_citation.jsonl\n```\n\n<!-- #region -->\n\n\n## Download the Robust-QA Documents\n\nLFRQA is built upon **Robust-QA**, so we must download the relevant documents:\n\n<!-- #endregion -->\n\n```python\n# Download the Lotte dataset, which includes the required documents\n!curl https://downloads.cs.stanford.edu/nlp/data/colbert/colbertv2/lotte.tar.gz --output lotte.tar.gz\n\n# Extract the dataset\n!tar -xvzf lotte.tar.gz\n\n# Move the science test collection to our dataset folder\n!cp lotte/science/test/collection.tsv ./data/rag-qa-benchmarking/science_test_collection.tsv\n\n# Clean up unnecessary files\n!rm lotte.tar.gz\n!rm -rf lotte\n```\n\nFor more details, refer to the original paper: [_RAG-QA Arena: Evaluating Domain Robustness for Long-Form Retrieval-Augmented Question Answering_](https://arxiv.org/pdf/2407.13998).\n\n<!-- #region -->\n\n\n## Load the Data\n\nWe now load the documents into a pandas dataframe:\n\n<!-- #endregion -->\n\n```python\nimport os\n\nimport pandas as pd\n\n# Load questions and answers dataset\nrag_qa_benchmarking_dir = os.path.join(\"data\", \"rag-qa-benchmarking\")\n\n# Load documents dataset\nlfrqa_docs_df = pd.read_csv(\n    os.path.join(rag_qa_benchmarking_dir, \"science_test_collection.tsv\"),\n    sep=\"\\t\",\n    names=[\"doc_id\", \"doc_text\"],\n)\n```\n\n## Select the Documents to Use\nRobustQA consists on 1.7M documents. Hence, it takes around 3 hours to build the whole index.\n\nTo run a test, we can use 1% of the dataset. This will be accomplished by selecting the first 1% available documents and the questions referent to these documents.\n\n```python\nproportion_to_use = 1 / 100\namount_of_docs_to_use = int(len(lfrqa_docs_df) * proportion_to_use)\nprint(f\"Using {amount_of_docs_to_use} out of {len(lfrqa_docs_df)} documents\")\n```\n\n## Prepare the Document Files\nWe now create the document directory and store each document as a separate text file, so that paperqa can build the index.\n\n```python\npartial_docs = lfrqa_docs_df.head(amount_of_docs_to_use)\nlfrqa_directory = os.path.join(rag_qa_benchmarking_dir, \"lfrqa\")\nos.makedirs(\n    os.path.join(lfrqa_directory, \"science_docs_for_paperqa\", \"files\"), exist_ok=True\n)\n\nfor i, row in partial_docs.iterrows():\n    doc_id = row[\"doc_id\"]\n    doc_text = row[\"doc_text\"]\n\n    with open(\n        os.path.join(\n            lfrqa_directory, \"science_docs_for_paperqa\", \"files\", f\"{doc_id}.txt\"\n        ),\n        \"w\",\n        encoding=\"utf-8\",\n    ) as f:\n        f.write(doc_text)\n\n    if i % int(len(partial_docs) * 0.05) == 0:\n        progress = (i + 1) / len(partial_docs)\n        print(f\"Progress: {progress:.2%}\")\n```\n\n## Create the Manifest File\nThe **manifest file** keeps track of document metadata for the dataset. We need to fill some fields so that paperqa doesn’t try to get metadata using llm calls. This will make the indexing process faster.\n\n```python\nmanifest = partial_docs.copy()\nmanifest[\"file_location\"] = manifest[\"doc_id\"].apply(lambda x: f\"files/{x}.txt\")\nmanifest[\"doi\"] = \"\"\nmanifest[\"title\"] = manifest[\"doc_id\"]\nmanifest[\"key\"] = manifest[\"doc_id\"]\nmanifest[\"docname\"] = manifest[\"doc_id\"]\nmanifest[\"citation\"] = \"_\"\nmanifest = manifest.drop(columns=[\"doc_id\", \"doc_text\"])\nmanifest.to_csv(\n    os.path.join(lfrqa_directory, \"science_docs_for_paperqa\", \"manifest.csv\"),\n    index=False,\n)\n```\n\n## Filter and Save Questions\nFinally, we load the questions and filter them to ensure we only include questions that reference the selected documents:\n\n```python\nquestions_df = pd.read_json(\n    os.path.join(rag_qa_benchmarking_dir, \"annotations_science_with_citation.jsonl\"),\n    lines=True,\n)\npartial_questions = questions_df[\n    questions_df.gold_doc_ids.apply(\n        lambda ids: all(_id < amount_of_docs_to_use for _id in ids)\n    )\n]\npartial_questions.to_csv(\n    os.path.join(lfrqa_directory, \"questions.csv\"),\n    index=False,\n)\n\nprint(\"Using\", len(partial_questions), \"questions\")\n```\n\n## Install paperqa\nFrom now on, we will be using the paperqa library, so we need to install it:\n\n```python\n!pip install paper-qa\n```\n\n## Index the Documents\n\nNow we will build an index for the LFRQA documents. The index is a **Tantivy index**, which is a fast, full-text search engine library written in Rust. Tantivy is designed to handle large datasets efficiently, making it ideal for searching through a vast collection of papers or documents.\n\nFeel free to adjust the concurrency settings as you like. Because we defined a manifest, we don’t need any API keys for building this index because we don't discern any citation metadata, but you do need LLM API keys to answer questions.\n\nRemember that this process is quick for small portions of the dataset, but can take around 3 hours for the whole dataset.\n\n```python\nimport nest_asyncio\n\nnest_asyncio.apply()\n```\n\nWe add the line above to handle async code within a notebook.\n\nHowever, to improve compatibility and speed up the indexing process, we strongly recommend running the following code in a separate `.py` file\n\n```python\nimport os\n\nfrom paperqa import Settings\nfrom paperqa.agents import build_index\nfrom paperqa.settings import AgentSettings, IndexSettings, ParsingSettings\n\nsettings = Settings(\n    agent=AgentSettings(\n        index=IndexSettings(\n            name=\"lfrqa_science_index\",\n            paper_directory=os.path.join(\n                \"data\", \"rag-qa-benchmarking\", \"lfrqa\", \"science_docs_for_paperqa\"\n            ),\n            index_directory=os.path.join(\n                \"data\", \"rag-qa-benchmarking\", \"lfrqa\", \"science_docs_for_paperqa_index\"\n            ),\n            manifest_file=\"manifest.csv\",\n            concurrency=10_000,\n            batch_size=10_000,\n        )\n    ),\n    parsing=ParsingSettings(\n        use_doc_details=False,\n        defer_embedding=True,\n    ),\n)\n\nbuild_index(settings=settings)\n```\n\nAfter this runs, you will have an index ready to use!\n\n\n## Benchmark!\nAfter you have built the index, you are ready to run the benchmark. We advice running this in a separate `.py` file.\n\nTo run this, you will need to have the [`ldp`](https://github.com/Future-House/ldp) and [`fhaviary[lfrqa]`](https://github.com/Future-House/aviary/blob/main/packages/lfrqa/README.md#installation) packages installed.\n\n\n```python\n!pip install ldp \"fhaviary[lfrqa]\"\n```\n\n```python\nimport asyncio\nimport json\nimport logging\nimport os\n\nimport pandas as pd\nfrom aviary.envs.lfrqa import LFRQAQuestion, LFRQATaskDataset\nfrom ldp.agent import SimpleAgent\nfrom ldp.alg.runners import Evaluator, EvaluatorConfig\n\nfrom paperqa import Settings\nfrom paperqa.settings import AgentSettings, IndexSettings\n\nlogging.basicConfig(level=logging.ERROR)\n\nlog_results_dir = os.path.join(\"data\", \"rag-qa-benchmarking\", \"results\")\nos.makedirs(log_results_dir, exist_ok=True)\n\n\nasync def log_evaluation_to_json(  # noqa: RUF029\n    lfrqa_question_evaluation: dict,\n) -> None:\n    json_path = os.path.join(\n        log_results_dir, f\"{lfrqa_question_evaluation['qid']}.json\"\n    )\n    with open(json_path, \"w\") as f:  # noqa: ASYNC230\n        json.dump(lfrqa_question_evaluation, f, indent=2)\n\n\nasync def evaluate() -> None:\n    settings = Settings(\n        agent=AgentSettings(\n            index=IndexSettings(\n                name=\"lfrqa_science_index\",\n                paper_directory=os.path.join(\n                    \"data\", \"rag-qa-benchmarking\", \"lfrqa\", \"science_docs_for_paperqa\"\n                ),\n                index_directory=os.path.join(\n                    \"data\",\n                    \"rag-qa-benchmarking\",\n                    \"lfrqa\",\n                    \"science_docs_for_paperqa_index\",\n                ),\n            )\n        )\n    )\n\n    data: list[LFRQAQuestion] = [\n        LFRQAQuestion(**row)\n        for row in pd.read_csv(\n            os.path.join(\"data\", \"rag-qa-benchmarking\", \"lfrqa\", \"questions.csv\")\n        )[[\"qid\", \"question\", \"answer\", \"gold_doc_ids\"]].to_dict(orient=\"records\")\n    ]\n\n    dataset = LFRQATaskDataset(\n        data=data,\n        settings=settings,\n        evaluation_callback=log_evaluation_to_json,\n    )\n\n    evaluator = Evaluator(\n        config=EvaluatorConfig(batch_size=3),\n        agent=SimpleAgent(),\n        dataset=dataset,\n    )\n    await evaluator.evaluate()\n\n\nif __name__ == \"__main__\":\n    asyncio.run(evaluate())\n```\n\nAfter running this, you can find the results in the `data/rag-qa-benchmarking/results` folder. Here is an example of how to read them:\n\n```python\nimport glob\n\njson_files = glob.glob(os.path.join(rag_qa_benchmarking_dir, \"results\", \"*.json\"))\n\ndata = []\nfor file in json_files:\n    with open(file) as f:\n        json_data = json.load(f)\n        json_data[\"qid\"] = file.split(\"/\")[-1].replace(\".json\", \"\")\n        data.append(json_data)\n\nresults_df = pd.DataFrame(data).set_index(\"qid\")\nresults_df[\"winner\"].value_counts(normalize=True)\n```\n"
  },
  {
    "path": "docs/tutorials/settings_tutorial.ipynb",
    "content": "{\n \"cells\": [\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"# Setup\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"> This tutorial is available as a Jupyter notebook [here](https://github.com/Future-House/paper-qa/blob/main/docs/tutorials/settings_tutorial.ipynb).\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"This tutorial aims to show how to use the `Settings` class to configure `PaperQA`.\\n\",\n    \"Firstly, we will be using `OpenAI` and `Anthropic` models, so we need to set the `OPENAI_API_KEY` and `ANTHROPIC_API_KEY` environment variables.\\n\",\n    \"We will use both models to make it clear when `paperqa` agent is using either one or the other.\\n\",\n    \"We use `python-dotenv` to load the environment variables from a `.env` file.\\n\",\n    \"Hence, our first step is to create a `.env` file and install the required packages.\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": null,\n   \"metadata\": {},\n   \"outputs\": [],\n   \"source\": [\n    \"# fmt: off\\n\",\n    \"# Create .env file with OpenAI API and Anthropic API keys\\n\",\n    \"# Replace <your-openai-api-key> and <your-anthropic-api-key> with your actual API keys\\n\",\n    \"!echo \\\"OPENAI_API_KEY=<your-openai-api-key>\\\" > .env # fmt: skip\\n\",\n    \"!echo \\\"ANTHROPIC_API_KEY=<your-anthropic-api-key>\\\" >> .env # fmt: skip\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"!uv pip install -q nest-asyncio python-dotenv aiohttp fhlmi \\\"paper-qa[local]\\\"\\n\",\n    \"# fmt: on\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": null,\n   \"metadata\": {},\n   \"outputs\": [],\n   \"source\": [\n    \"import os\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"import aiohttp\\n\",\n    \"import nest_asyncio\\n\",\n    \"from dotenv import load_dotenv\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"nest_asyncio.apply()\\n\",\n    \"load_dotenv(\\\".env\\\")\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": null,\n   \"metadata\": {},\n   \"outputs\": [],\n   \"source\": [\n    \"print(\\\"You have set the following environment variables:\\\")\\n\",\n    \"print(\\n\",\n    \"    f\\\"OPENAI_API_KEY:    {'is set' if os.environ['OPENAI_API_KEY'] else 'is not set'}\\\"\\n\",\n    \")\\n\",\n    \"print(\\n\",\n    \"    f\\\"ANTHROPIC_API_KEY: {'is set' if os.environ['ANTHROPIC_API_KEY'] else 'is not set'}\\\"\\n\",\n    \")\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"We will use the `lmi` package to get the model names and the `.papers` directory to save documents we will use.\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": null,\n   \"metadata\": {},\n   \"outputs\": [],\n   \"source\": [\n    \"from lmi import CommonLLMNames\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"llm_openai = CommonLLMNames.OPENAI_TEST.value\\n\",\n    \"llm_anthropic = CommonLLMNames.ANTHROPIC_TEST.value\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"# Create the `papers` directory if it doesn't exist\\n\",\n    \"os.makedirs(\\\"papers\\\", exist_ok=True)\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"# Download the paper from arXiv and save it to the `papers` directory\\n\",\n    \"url = \\\"https://arxiv.org/pdf/2407.01603\\\"\\n\",\n    \"async with aiohttp.ClientSession() as session, session.get(url, timeout=60) as response:\\n\",\n    \"    content = await response.read()\\n\",\n    \"    with open(\\\"papers/2407.01603.pdf\\\", \\\"wb\\\") as f:\\n\",\n    \"        f.write(content)\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"The `Settings` class is used to configure the PaperQA settings.\\n\",\n    \"Official documentation can be found [here](https://github.com/Future-House/paper-qa?tab=readme-ov-file#settings-cheatsheet) and the open source code can be found [here](https://github.com/Future-House/paper-qa/blob/main/src/paperqa/settings.py).\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"Here is a basic example of how to use the `Settings` class. We will be unnecessarily verbose for the sake of clarity. Please notice that most of the settings are optional and the defaults are good for most cases. Refer to the [descriptions of each setting](https://github.com/Future-House/paper-qa/blob/main/src/paperqa/settings.py) for more information.\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"Within this `Settings` object, I'd like to discuss specifically how the llms are configured and how `paperqa` looks for papers.\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"A common source of confusion is that multiple `llms` are used in paperqa. We have `llm`, `summary_llm`, `agent_llm`, and `embedding`. Hence, if `llm` is set to an `Anthropic` model, `summary_llm` and `agent_llm` will still require a `OPENAI_API_KEY`, since `OpenAI` models are the default.\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"Among the objects that use `llms` in `paperqa`, we have `llm`, `summary_llm`, `agent_llm`, and `embedding`:\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"- `llm`: Main LLM used by the agent to reason about the question, extract metadata from documents, etc.\\n\",\n    \"- `summary_llm`: LLM used to summarize the papers.\\n\",\n    \"- `agent_llm`: LLM used to answer questions and select tools.\\n\",\n    \"- `embedding`: Embedding model used to embed the papers.\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"Let's see some examples around this concept. First, we define the settings with `llm` set to an `OpenAI` model. Please notice this is not an complete list of settings. But take your time to read through this `Settings` class and all customization that can be done.\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": null,\n   \"metadata\": {},\n   \"outputs\": [],\n   \"source\": [\n    \"import pathlib\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"from paperqa.prompts import (\\n\",\n    \"    CONTEXT_INNER_PROMPT,\\n\",\n    \"    CONTEXT_OUTER_PROMPT,\\n\",\n    \"    citation_prompt,\\n\",\n    \"    default_system_prompt,\\n\",\n    \"    env_reset_prompt,\\n\",\n    \"    env_system_prompt,\\n\",\n    \"    qa_prompt,\\n\",\n    \"    select_paper_prompt,\\n\",\n    \"    structured_citation_prompt,\\n\",\n    \"    summary_json_prompt,\\n\",\n    \"    summary_json_system_prompt,\\n\",\n    \"    summary_prompt,\\n\",\n    \")\\n\",\n    \"from paperqa.settings import (\\n\",\n    \"    AgentSettings,\\n\",\n    \"    AnswerSettings,\\n\",\n    \"    IndexSettings,\\n\",\n    \"    ParsingSettings,\\n\",\n    \"    PromptSettings,\\n\",\n    \"    Settings,\\n\",\n    \")\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"settings = Settings(\\n\",\n    \"    llm=llm_openai,\\n\",\n    \"    llm_config={\\n\",\n    \"        \\\"model_list\\\": [\\n\",\n    \"            {\\n\",\n    \"                \\\"model_name\\\": llm_openai,\\n\",\n    \"                \\\"litellm_params\\\": {\\n\",\n    \"                    \\\"model\\\": llm_openai,\\n\",\n    \"                    \\\"temperature\\\": 0.1,\\n\",\n    \"                    \\\"max_tokens\\\": 4096,\\n\",\n    \"                },\\n\",\n    \"            }\\n\",\n    \"        ],\\n\",\n    \"        \\\"rate_limit\\\": {\\n\",\n    \"            llm_openai: \\\"30000 per 1 minute\\\",\\n\",\n    \"        },\\n\",\n    \"    },\\n\",\n    \"    summary_llm=llm_openai,\\n\",\n    \"    summary_llm_config={\\n\",\n    \"        \\\"rate_limit\\\": {\\n\",\n    \"            llm_openai: \\\"30000 per 1 minute\\\",\\n\",\n    \"        },\\n\",\n    \"    },\\n\",\n    \"    embedding=\\\"text-embedding-3-small\\\",\\n\",\n    \"    embedding_config={},\\n\",\n    \"    temperature=0.1,\\n\",\n    \"    batch_size=1,\\n\",\n    \"    verbosity=1,\\n\",\n    \"    answer=AnswerSettings(\\n\",\n    \"        evidence_k=10,\\n\",\n    \"        evidence_retrieval=True,\\n\",\n    \"        evidence_summary_length=\\\"about 100 words\\\",\\n\",\n    \"        evidence_skip_summary=False,\\n\",\n    \"        answer_max_sources=5,\\n\",\n    \"        max_answer_attempts=None,\\n\",\n    \"        answer_length=\\\"about 200 words, but can be longer\\\",\\n\",\n    \"        max_concurrent_requests=10,\\n\",\n    \"    ),\\n\",\n    \"    parsing=ParsingSettings(\\n\",\n    \"        reader_config={\\\"chunk_chars\\\": 5000, \\\"overlap\\\": 250},\\n\",\n    \"        citation_prompt=citation_prompt,\\n\",\n    \"        structured_citation_prompt=structured_citation_prompt,\\n\",\n    \"    ),\\n\",\n    \"    prompts=PromptSettings(\\n\",\n    \"        summary=summary_prompt,\\n\",\n    \"        qa=qa_prompt,\\n\",\n    \"        select=select_paper_prompt,\\n\",\n    \"        pre=None,\\n\",\n    \"        post=None,\\n\",\n    \"        system=default_system_prompt,\\n\",\n    \"        use_json=True,\\n\",\n    \"        summary_json=summary_json_prompt,\\n\",\n    \"        summary_json_system=summary_json_system_prompt,\\n\",\n    \"        context_outer=CONTEXT_OUTER_PROMPT,\\n\",\n    \"        context_inner=CONTEXT_INNER_PROMPT,\\n\",\n    \"    ),\\n\",\n    \"    agent=AgentSettings(\\n\",\n    \"        agent_llm=llm_openai,\\n\",\n    \"        agent_llm_config={\\n\",\n    \"            \\\"model_list\\\": [\\n\",\n    \"                {\\n\",\n    \"                    \\\"model_name\\\": llm_openai,\\n\",\n    \"                    \\\"litellm_params\\\": {\\n\",\n    \"                        \\\"model\\\": llm_openai,\\n\",\n    \"                    },\\n\",\n    \"                }\\n\",\n    \"            ],\\n\",\n    \"            \\\"rate_limit\\\": {\\n\",\n    \"                llm_openai: \\\"30000 per 1 minute\\\",\\n\",\n    \"            },\\n\",\n    \"        },\\n\",\n    \"        agent_prompt=env_reset_prompt,\\n\",\n    \"        agent_system_prompt=env_system_prompt,\\n\",\n    \"        search_count=8,\\n\",\n    \"        index=IndexSettings(\\n\",\n    \"            paper_directory=pathlib.Path.cwd().joinpath(\\\"papers\\\"),\\n\",\n    \"            manifest_file=None,\\n\",\n    \"            index_directory=pathlib.Path.cwd().joinpath(\\\"papers/index\\\"),\\n\",\n    \"        ),\\n\",\n    \"    ),\\n\",\n    \")\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"As it is evident, `Paperqa` is absolutely customizable. And here we reinterate that despite this possible fine customization, the defaults are good for most cases. Although, the user is welcome to explore the settings and customize the `paperqa` to their needs.\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"We also set settings.verbosity to 1, which will print the agent configuration. Feel free to set it to 0 to silence the logging after your first run.\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": null,\n   \"metadata\": {},\n   \"outputs\": [],\n   \"source\": [\n    \"from paperqa import ask\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"response = ask(\\n\",\n    \"    \\\"What are the most relevant language models used for chemistry?\\\", settings=settings\\n\",\n    \")\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"Which probably worked fine. Let's now try to remove `OPENAI_API_KEY` and run again the same question with the same settings.\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": null,\n   \"metadata\": {},\n   \"outputs\": [],\n   \"source\": [\n    \"os.environ[\\\"OPENAI_API_KEY\\\"] = \\\"\\\"\\n\",\n    \"print(\\\"You have set the following environment variables:\\\")\\n\",\n    \"print(\\n\",\n    \"    f\\\"OPENAI_API_KEY:    {'is set' if os.environ['OPENAI_API_KEY'] else 'is not set'}\\\"\\n\",\n    \")\\n\",\n    \"print(\\n\",\n    \"    f\\\"ANTHROPIC_API_KEY: {'is set' if os.environ['ANTHROPIC_API_KEY'] else 'is not set'}\\\"\\n\",\n    \")\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": null,\n   \"metadata\": {},\n   \"outputs\": [],\n   \"source\": [\n    \"response = ask(\\n\",\n    \"    \\\"What are the most relevant language models used for chemistry?\\\", settings=settings\\n\",\n    \")\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"It would obviously fail. We don't have a valid `OPENAI_API_KEY`, so the agent will not be able to use `OpenAI` models. Let's change it to an `Anthropic` model and see if it works.\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": null,\n   \"metadata\": {},\n   \"outputs\": [],\n   \"source\": [\n    \"settings.llm = llm_anthropic\\n\",\n    \"settings.llm_config = {\\n\",\n    \"    \\\"model_list\\\": [\\n\",\n    \"        {\\n\",\n    \"            \\\"model_name\\\": llm_anthropic,\\n\",\n    \"            \\\"litellm_params\\\": {\\n\",\n    \"                \\\"model\\\": llm_anthropic,\\n\",\n    \"                \\\"temperature\\\": 0.1,\\n\",\n    \"                \\\"max_tokens\\\": 512,\\n\",\n    \"            },\\n\",\n    \"        }\\n\",\n    \"    ],\\n\",\n    \"    \\\"rate_limit\\\": {\\n\",\n    \"        llm_anthropic: \\\"30000 per 1 minute\\\",\\n\",\n    \"    },\\n\",\n    \"}\\n\",\n    \"settings.summary_llm = llm_anthropic\\n\",\n    \"settings.summary_llm_config = {\\n\",\n    \"    \\\"rate_limit\\\": {\\n\",\n    \"        llm_anthropic: \\\"30000 per 1 minute\\\",\\n\",\n    \"    },\\n\",\n    \"}\\n\",\n    \"settings.agent = AgentSettings(\\n\",\n    \"    agent_llm=llm_anthropic,\\n\",\n    \"    agent_llm_config={\\n\",\n    \"        \\\"rate_limit\\\": {\\n\",\n    \"            llm_anthropic: \\\"30000 per 1 minute\\\",\\n\",\n    \"        },\\n\",\n    \"    },\\n\",\n    \"    index=IndexSettings(\\n\",\n    \"        paper_directory=pathlib.Path.cwd().joinpath(\\\"papers\\\"),\\n\",\n    \"        manifest_file=None,\\n\",\n    \"        index_directory=pathlib.Path.cwd().joinpath(\\\"papers/index\\\"),\\n\",\n    \"    ),\\n\",\n    \")\\n\",\n    \"settings.embedding = \\\"st-multi-qa-MiniLM-L6-cos-v1\\\"\\n\",\n    \"response = ask(\\n\",\n    \"    \\\"What are the most relevant language models used for chemistry?\\\", settings=settings\\n\",\n    \")\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"Now the agent is able to use `Anthropic` models only and although we don't have a valid `OPENAI_API_KEY`,\\n\",\n    \"the question is answered because the agent will not use `OpenAI` models.\\n\",\n    \"See that we also changed the `embedding` because it was using `text-embedding-3-small` by default,\\n\",\n    \"which is a `OpenAI` model. `Paperqa` implements a few embedding models.\\n\",\n    \"Please refer to the [documentation](https://github.com/Future-House/paper-qa?tab=readme-ov-file#embedding-model) for more information.\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"In addition, notice that this is a very verbose example for the sake of clarity. We could have just set only the llms names and used default settings for the rest:\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"```python\\n\",\n    \"llm_anthropic_config = {\\n\",\n    \"    \\\"model_list\\\": [{\\n\",\n    \"            \\\"model_name\\\": llm_anthropic,\\n\",\n    \"    }]\\n\",\n    \"}\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"settings.llm = llm_anthropic\\n\",\n    \"settings.llm_config = llm_anthropic_config\\n\",\n    \"settings.summary_llm = llm_anthropic\\n\",\n    \"settings.summary_llm_config = llm_anthropic_config\\n\",\n    \"settings.agent = AgentSettings(\\n\",\n    \"    agent_llm=llm_anthropic,\\n\",\n    \"    agent_llm_config=llm_anthropic_config,\\n\",\n    \"    index=IndexSettings(\\n\",\n    \"        paper_directory=pathlib.Path.cwd().joinpath(\\\"papers\\\"),\\n\",\n    \"        manifest_file=None,\\n\",\n    \"        index_directory=pathlib.Path.cwd().joinpath(\\\"papers/index\\\"),\\n\",\n    \"    ),\\n\",\n    \")\\n\",\n    \"settings.embedding = \\\"st-multi-qa-MiniLM-L6-cos-v1\\\"\\n\",\n    \"```\\n\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"# The output\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"`Paperqa` returns a `PQASession` object, which contains not only the answer but also all the information gatheres to answer the questions. We recommend printing the `PQASession` object (`print(response.session)`) to understand the information it contains. Let's check the `PQASession` object:\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": null,\n   \"metadata\": {},\n   \"outputs\": [],\n   \"source\": [\n    \"print(response.session)\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": null,\n   \"metadata\": {},\n   \"outputs\": [],\n   \"source\": [\n    \"print(\\\"Let's examine the PQASession object returned by paperqa:\\\\n\\\")\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"print(f\\\"Status: {response.status.value}\\\")\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"print(\\\"1. Question asked:\\\")\\n\",\n    \"print(f\\\"{response.session.question}\\\\n\\\")\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"print(\\\"2. Answer provided:\\\")\\n\",\n    \"print(f\\\"{response.session.answer}\\\\n\\\")\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"In addition to the answer, the `PQASession` object contains all the references and contexts used to generate the answer.\\n\",\n    \"\\n\",\n    \"Because `paperqa` splits the documents into chunks, each chunk is a valid reference. You can see that it also references the page where the context was found.\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": null,\n   \"metadata\": {},\n   \"outputs\": [],\n   \"source\": [\n    \"print(\\\"3. References cited:\\\")\\n\",\n    \"print(f\\\"{response.session.references}\\\\n\\\")\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"markdown\",\n   \"metadata\": {},\n   \"source\": [\n    \"Lastly, `PQASession.session.contexts` contains the contexts used to generate the answer. Each context has a score, which is the similarity between the question and the context.\\n\",\n    \"`Paperqa` uses this score to choose what contexts is more relevant to answer the question.\"\n   ]\n  },\n  {\n   \"cell_type\": \"code\",\n   \"execution_count\": null,\n   \"metadata\": {},\n   \"outputs\": [],\n   \"source\": [\n    \"print(\\\"4. Contexts used to generate the answer:\\\")\\n\",\n    \"print(\\n\",\n    \"    \\\"These are the relevant text passages that were retrieved and used to formulate the answer:\\\"\\n\",\n    \")\\n\",\n    \"for i, ctx in enumerate(response.session.contexts, 1):\\n\",\n    \"    print(f\\\"\\\\nContext {i}:\\\")\\n\",\n    \"    print(f\\\"Source: {ctx.text.name}\\\")\\n\",\n    \"    print(f\\\"Content: {ctx.context}\\\")\\n\",\n    \"    print(f\\\"Score: {ctx.score}\\\")\"\n   ]\n  }\n ],\n \"metadata\": {\n  \"jupytext\": {\n   \"formats\": \"ipynb,md\"\n  },\n  \"kernelspec\": {\n   \"display_name\": \"test\",\n   \"language\": \"python\",\n   \"name\": \"python3\"\n  },\n  \"language_info\": {\n   \"codemirror_mode\": {\n    \"name\": \"ipython\",\n    \"version\": 3\n   },\n   \"file_extension\": \".py\",\n   \"mimetype\": \"text/x-python\",\n   \"name\": \"python\",\n   \"nbconvert_exporter\": \"python\",\n   \"pygments_lexer\": \"ipython3\"\n  }\n },\n \"nbformat\": 4,\n \"nbformat_minor\": 2\n}\n"
  },
  {
    "path": "docs/tutorials/settings_tutorial.md",
    "content": "---\njupyter:\n  jupytext:\n    formats: ipynb,md\n    text_representation:\n      extension: .md\n      format_name: markdown\n      format_version: '1.3'\n      jupytext_version: 1.18.1\n  kernelspec:\n    display_name: test\n    language: python\n    name: python3\n---\n\n# Setup\n\n> This tutorial is available as a Jupyter notebook [here](https://github.com/Future-House/paper-qa/blob/main/docs/tutorials/settings_tutorial.ipynb).\n\nThis tutorial aims to show how to use the `Settings` class to configure `PaperQA`.\nFirstly, we will be using `OpenAI` and `Anthropic` models, so we need to set the `OPENAI_API_KEY` and `ANTHROPIC_API_KEY` environment variables.\nWe will use both models to make it clear when `paperqa` agent is using either one or the other.\nWe use `python-dotenv` to load the environment variables from a `.env` file.\nHence, our first step is to create a `.env` file and install the required packages.\n\n```python\n# fmt: off\n# Create .env file with OpenAI API and Anthropic API keys\n# Replace <your-openai-api-key> and <your-anthropic-api-key> with your actual API keys\n!echo \"OPENAI_API_KEY=<your-openai-api-key>\" > .env # fmt: skip\n!echo \"ANTHROPIC_API_KEY=<your-anthropic-api-key>\" >> .env # fmt: skip\n\n!uv pip install -q nest-asyncio python-dotenv aiohttp fhlmi \"paper-qa[local]\"\n# fmt: on\n```\n\n```python\nimport os\n\nimport aiohttp\nimport nest_asyncio\nfrom dotenv import load_dotenv\n\nnest_asyncio.apply()\nload_dotenv(\".env\")\n```\n\n```python\nprint(\"You have set the following environment variables:\")\nprint(\n    f\"OPENAI_API_KEY:    {'is set' if os.environ['OPENAI_API_KEY'] else 'is not set'}\"\n)\nprint(\n    f\"ANTHROPIC_API_KEY: {'is set' if os.environ['ANTHROPIC_API_KEY'] else 'is not set'}\"\n)\n```\n\nWe will use the `lmi` package to get the model names and the `.papers` directory to save documents we will use.\n\n```python\nfrom lmi import CommonLLMNames\n\nllm_openai = CommonLLMNames.OPENAI_TEST.value\nllm_anthropic = CommonLLMNames.ANTHROPIC_TEST.value\n\n# Create the `papers` directory if it doesn't exist\nos.makedirs(\"papers\", exist_ok=True)\n\n# Download the paper from arXiv and save it to the `papers` directory\nurl = \"https://arxiv.org/pdf/2407.01603\"\nasync with aiohttp.ClientSession() as session, session.get(url, timeout=60) as response:\n    content = await response.read()\n    with open(\"papers/2407.01603.pdf\", \"wb\") as f:\n        f.write(content)\n```\n\nThe `Settings` class is used to configure the PaperQA settings.\nOfficial documentation can be found [here](https://github.com/Future-House/paper-qa?tab=readme-ov-file#settings-cheatsheet) and the open source code can be found [here](https://github.com/Future-House/paper-qa/blob/main/src/paperqa/settings.py).\n\nHere is a basic example of how to use the `Settings` class. We will be unnecessarily verbose for the sake of clarity. Please notice that most of the settings are optional and the defaults are good for most cases. Refer to the [descriptions of each setting](https://github.com/Future-House/paper-qa/blob/main/src/paperqa/settings.py) for more information.\n\nWithin this `Settings` object, I'd like to discuss specifically how the llms are configured and how `paperqa` looks for papers.\n\nA common source of confusion is that multiple `llms` are used in paperqa. We have `llm`, `summary_llm`, `agent_llm`, and `embedding`. Hence, if `llm` is set to an `Anthropic` model, `summary_llm` and `agent_llm` will still require a `OPENAI_API_KEY`, since `OpenAI` models are the default.\n\nAmong the objects that use `llms` in `paperqa`, we have `llm`, `summary_llm`, `agent_llm`, and `embedding`:\n\n- `llm`: Main LLM used by the agent to reason about the question, extract metadata from documents, etc.\n- `summary_llm`: LLM used to summarize the papers.\n- `agent_llm`: LLM used to answer questions and select tools.\n- `embedding`: Embedding model used to embed the papers.\n\nLet's see some examples around this concept. First, we define the settings with `llm` set to an `OpenAI` model. Please notice this is not an complete list of settings. But take your time to read through this `Settings` class and all customization that can be done.\n\n```python\nimport pathlib\n\nfrom paperqa.prompts import (\n    CONTEXT_INNER_PROMPT,\n    CONTEXT_OUTER_PROMPT,\n    citation_prompt,\n    default_system_prompt,\n    env_reset_prompt,\n    env_system_prompt,\n    qa_prompt,\n    select_paper_prompt,\n    structured_citation_prompt,\n    summary_json_prompt,\n    summary_json_system_prompt,\n    summary_prompt,\n)\nfrom paperqa.settings import (\n    AgentSettings,\n    AnswerSettings,\n    IndexSettings,\n    ParsingSettings,\n    PromptSettings,\n    Settings,\n)\n\nsettings = Settings(\n    llm=llm_openai,\n    llm_config={\n        \"model_list\": [\n            {\n                \"model_name\": llm_openai,\n                \"litellm_params\": {\n                    \"model\": llm_openai,\n                    \"temperature\": 0.1,\n                    \"max_tokens\": 4096,\n                },\n            }\n        ],\n        \"rate_limit\": {\n            llm_openai: \"30000 per 1 minute\",\n        },\n    },\n    summary_llm=llm_openai,\n    summary_llm_config={\n        \"rate_limit\": {\n            llm_openai: \"30000 per 1 minute\",\n        },\n    },\n    embedding=\"text-embedding-3-small\",\n    embedding_config={},\n    temperature=0.1,\n    batch_size=1,\n    verbosity=1,\n    answer=AnswerSettings(\n        evidence_k=10,\n        evidence_retrieval=True,\n        evidence_summary_length=\"about 100 words\",\n        evidence_skip_summary=False,\n        answer_max_sources=5,\n        max_answer_attempts=None,\n        answer_length=\"about 200 words, but can be longer\",\n        max_concurrent_requests=10,\n    ),\n    parsing=ParsingSettings(\n        reader_config={\"chunk_chars\": 5000, \"overlap\": 250},\n        citation_prompt=citation_prompt,\n        structured_citation_prompt=structured_citation_prompt,\n    ),\n    prompts=PromptSettings(\n        summary=summary_prompt,\n        qa=qa_prompt,\n        select=select_paper_prompt,\n        pre=None,\n        post=None,\n        system=default_system_prompt,\n        use_json=True,\n        summary_json=summary_json_prompt,\n        summary_json_system=summary_json_system_prompt,\n        context_outer=CONTEXT_OUTER_PROMPT,\n        context_inner=CONTEXT_INNER_PROMPT,\n    ),\n    agent=AgentSettings(\n        agent_llm=llm_openai,\n        agent_llm_config={\n            \"model_list\": [\n                {\n                    \"model_name\": llm_openai,\n                    \"litellm_params\": {\n                        \"model\": llm_openai,\n                    },\n                }\n            ],\n            \"rate_limit\": {\n                llm_openai: \"30000 per 1 minute\",\n            },\n        },\n        agent_prompt=env_reset_prompt,\n        agent_system_prompt=env_system_prompt,\n        search_count=8,\n        index=IndexSettings(\n            paper_directory=pathlib.Path.cwd().joinpath(\"papers\"),\n            manifest_file=None,\n            index_directory=pathlib.Path.cwd().joinpath(\"papers/index\"),\n        ),\n    ),\n)\n```\n\nAs it is evident, `Paperqa` is absolutely customizable. And here we reinterate that despite this possible fine customization, the defaults are good for most cases. Although, the user is welcome to explore the settings and customize the `paperqa` to their needs.\n\nWe also set settings.verbosity to 1, which will print the agent configuration. Feel free to set it to 0 to silence the logging after your first run.\n\n```python\nfrom paperqa import ask\n\nresponse = ask(\n    \"What are the most relevant language models used for chemistry?\", settings=settings\n)\n```\n\nWhich probably worked fine. Let's now try to remove `OPENAI_API_KEY` and run again the same question with the same settings.\n\n```python\nos.environ[\"OPENAI_API_KEY\"] = \"\"\nprint(\"You have set the following environment variables:\")\nprint(\n    f\"OPENAI_API_KEY:    {'is set' if os.environ['OPENAI_API_KEY'] else 'is not set'}\"\n)\nprint(\n    f\"ANTHROPIC_API_KEY: {'is set' if os.environ['ANTHROPIC_API_KEY'] else 'is not set'}\"\n)\n```\n\n```python\nresponse = ask(\n    \"What are the most relevant language models used for chemistry?\", settings=settings\n)\n```\n\nIt would obviously fail. We don't have a valid `OPENAI_API_KEY`, so the agent will not be able to use `OpenAI` models. Let's change it to an `Anthropic` model and see if it works.\n\n```python\nsettings.llm = llm_anthropic\nsettings.llm_config = {\n    \"model_list\": [\n        {\n            \"model_name\": llm_anthropic,\n            \"litellm_params\": {\n                \"model\": llm_anthropic,\n                \"temperature\": 0.1,\n                \"max_tokens\": 512,\n            },\n        }\n    ],\n    \"rate_limit\": {\n        llm_anthropic: \"30000 per 1 minute\",\n    },\n}\nsettings.summary_llm = llm_anthropic\nsettings.summary_llm_config = {\n    \"rate_limit\": {\n        llm_anthropic: \"30000 per 1 minute\",\n    },\n}\nsettings.agent = AgentSettings(\n    agent_llm=llm_anthropic,\n    agent_llm_config={\n        \"rate_limit\": {\n            llm_anthropic: \"30000 per 1 minute\",\n        },\n    },\n    index=IndexSettings(\n        paper_directory=pathlib.Path.cwd().joinpath(\"papers\"),\n        manifest_file=None,\n        index_directory=pathlib.Path.cwd().joinpath(\"papers/index\"),\n    ),\n)\nsettings.embedding = \"st-multi-qa-MiniLM-L6-cos-v1\"\nresponse = ask(\n    \"What are the most relevant language models used for chemistry?\", settings=settings\n)\n```\n\n<!-- #region -->\nNow the agent is able to use `Anthropic` models only and although we don't have a valid `OPENAI_API_KEY`,\nthe question is answered because the agent will not use `OpenAI` models.\nSee that we also changed the `embedding` because it was using `text-embedding-3-small` by default,\nwhich is a `OpenAI` model. `Paperqa` implements a few embedding models.\nPlease refer to the [documentation](https://github.com/Future-House/paper-qa?tab=readme-ov-file#embedding-model) for more information.\n\nIn addition, notice that this is a very verbose example for the sake of clarity. We could have just set only the llms names and used default settings for the rest:\n\n```python\nllm_anthropic_config = {\n    \"model_list\": [{\n            \"model_name\": llm_anthropic,\n    }]\n}\n\nsettings.llm = llm_anthropic\nsettings.llm_config = llm_anthropic_config\nsettings.summary_llm = llm_anthropic\nsettings.summary_llm_config = llm_anthropic_config\nsettings.agent = AgentSettings(\n    agent_llm=llm_anthropic,\n    agent_llm_config=llm_anthropic_config,\n    index=IndexSettings(\n        paper_directory=pathlib.Path.cwd().joinpath(\"papers\"),\n        manifest_file=None,\n        index_directory=pathlib.Path.cwd().joinpath(\"papers/index\"),\n    ),\n)\nsettings.embedding = \"st-multi-qa-MiniLM-L6-cos-v1\"\n```\n\n<!-- #endregion -->\n\n# The output\n\n`Paperqa` returns a `PQASession` object, which contains not only the answer but also all the information gatheres to answer the questions. We recommend printing the `PQASession` object (`print(response.session)`) to understand the information it contains. Let's check the `PQASession` object:\n\n```python\nprint(response.session)\n```\n\n```python\nprint(\"Let's examine the PQASession object returned by paperqa:\\n\")\n\nprint(f\"Status: {response.status.value}\")\n\nprint(\"1. Question asked:\")\nprint(f\"{response.session.question}\\n\")\n\nprint(\"2. Answer provided:\")\nprint(f\"{response.session.answer}\\n\")\n```\n\nIn addition to the answer, the `PQASession` object contains all the references and contexts used to generate the answer.\n\nBecause `paperqa` splits the documents into chunks, each chunk is a valid reference. You can see that it also references the page where the context was found.\n\n```python\nprint(\"3. References cited:\")\nprint(f\"{response.session.references}\\n\")\n```\n\nLastly, `PQASession.session.contexts` contains the contexts used to generate the answer. Each context has a score, which is the similarity between the question and the context.\n`Paperqa` uses this score to choose what contexts is more relevant to answer the question.\n\n```python\nprint(\"4. Contexts used to generate the answer:\")\nprint(\n    \"These are the relevant text passages that were retrieved and used to formulate the answer:\"\n)\nfor i, ctx in enumerate(response.session.contexts, 1):\n    print(f\"\\nContext {i}:\")\n    print(f\"Source: {ctx.text.name}\")\n    print(f\"Content: {ctx.context}\")\n    print(f\"Score: {ctx.score}\")\n```\n"
  },
  {
    "path": "docs/tutorials/where_do_I_get_papers.md",
    "content": "# Where to get papers\n\n## OpenReview\n\nYou can use papers from [https://openreview.net/](https://openreview.net/) as your database!\nHere's a helper that fetches a list of all papers from a selected conference (like ICLR, ICML, NeurIPS), queries this list to find relevant papers using LLM, and downloads those relevant papers to a local directory which can be used with paper-qa on the next step. Install `openreview-py` with\n\n```bash\npip install paper-qa[openreview]\n```\n\nand get your username and password from the website. You can put them into `.env` file under `OPENREVIEW_USERNAME` and `OPENREVIEW_PASSWORD` variables, or pass them in the code directly.\n\n```python\nfrom paperqa import Settings\nfrom paperqa.contrib.openreview_paper_helper import OpenReviewPaperHelper\n\n# these settings require gemini api key you can get from https://aistudio.google.com/\n# import os; os.environ[\"GEMINI_API_KEY\"] = os.getenv(\"GEMINI_API_KEY\")\n# 1Mil context window helps to suggest papers. These settings are not required, but useful for an initial setup.\nsettings = Settings.from_name(\"openreview\")\nhelper = OpenReviewPaperHelper(settings, venue_id=\"ICLR.cc/2025/Conference\")\n# if you don't know venue_id you can find it via\n# helper.get_venues()\n\n# Now we can query LLM to select relevant papers and download PDFs\nquestion = \"What is the progress on brain activity research?\"\n\nsubmissions = helper.fetch_relevant_papers(question)\n\n# There's also a function that saves tokens by using openreview metadata for citations\ndocs = await helper.aadd_docs(submissions)\n\n# Now you can continue asking like in the [main tutorial](../../README.md)\nsession = await docs.aquery(question, settings=settings)\nprint(session.answer)\n```\n\n## Zotero\n\n_It's been a while since we've tested this - so let us know if it runs into issues!_\n\nIf you use [Zotero](https://www.zotero.org/) to organize your personal bibliography,\nyou can use the `paperqa.contrib.ZoteroDB` to query papers from your library,\nwhich relies on [pyzotero](https://github.com/urschrei/pyzotero).\n\nInstall `pyzotero` via the `zotero` extra for this feature:\n\n```bash\npip install paper-qa[zotero]\n```\n\nFirst, note that PaperQA2 parses the PDFs of papers to store in the database,\nso all relevant papers should have PDFs stored inside your database.\nYou can get Zotero to automatically do this by highlighting the references\nyou wish to retrieve, right clicking, and selecting _\"Find Available PDFs\"_.\nYou can also manually drag-and-drop PDFs onto each reference.\n\nTo download papers, you need to get an API key for your account.\n\n1. Get your library ID, and set it as the environment variable `ZOTERO_USER_ID`.\n   - For personal libraries, this ID is given [here](https://www.zotero.org/settings/security#applications) at the part \"_Your userID for use in API calls is XXXXXX_\".\n   - For group libraries, go to your group page `https://www.zotero.org/groups/groupname`, and hover over the settings link. The ID is the integer after /groups/. (_h/t pyzotero!_)\n2. Create a new API key [here](https://www.zotero.org/settings/keys/new) and set it as the environment variable `ZOTERO_API_KEY`.\n   - The key will need read access to the library.\n\nWith this, we can download papers from our library and add them to PaperQA2:\n\n```python\nfrom paperqa import Docs\nfrom paperqa.contrib import ZoteroDB\n\ndocs = Docs()\nzotero = ZoteroDB(library_type=\"user\")  # \"group\" if group library\n\nfor item in zotero.iterate(limit=20):\n    if item.num_pages > 30:\n        continue  # skip long papers\n    await docs.aadd(item.pdf, docname=item.key)\n```\n\nwhich will download the first 20 papers in your Zotero database and add\nthem to the `Docs` object.\n\nWe can also do specific queries of our Zotero library and iterate over the results:\n\n```python\nfor item in zotero.iterate(\n    q=\"large language models\",\n    qmode=\"everything\",\n    sort=\"date\",\n    direction=\"desc\",\n    limit=100,\n):\n    print(\"Adding\", item.title)\n    await docs.aadd(item.pdf, docname=item.key)\n```\n\nYou can read more about the search syntax by typing `zotero.iterate?` in IPython.\n\n## Paper Scraper\n\nIf you want to search for papers outside of your own collection, I've found an unrelated project called [paper-scraper](https://github.com/blackadad/paper-scraper) that looks\nlike it might help. But beware, this project looks like it uses some scraping tools that may violate publisher's rights or be in a gray area of legality.\n\n```python\nfrom paperqa import Docs\n\nkeyword_search = \"bispecific antibody manufacture\"\npapers = paperscraper.search_papers(keyword_search)\ndocs = Docs()\nfor path, data in papers.items():\n    try:\n        await docs.aadd(path)\n    except ValueError as e:\n        # sometimes this happens if PDFs aren't downloaded or readable\n        print(\"Could not read\", path, e)\nsession = await docs.aquery(\n    \"What manufacturing challenges are unique to bispecific antibodies?\"\n)\nprint(session)\n```\n"
  },
  {
    "path": "packages/paper-qa-docling/LICENSE",
    "content": "                                 Apache License\n                           Version 2.0, January 2004\n                        http://www.apache.org/licenses/\n\n   TERMS AND CONDITIONS FOR USE, REPRODUCTION, AND DISTRIBUTION\n\n   1. Definitions.\n\n      \"License\" shall mean the terms and conditions for use, reproduction,\n      and distribution as defined by Sections 1 through 9 of this document.\n\n      \"Licensor\" shall mean the copyright owner or entity authorized by\n      the copyright owner that is granting the License.\n\n      \"Legal Entity\" shall mean the union of the acting entity and all\n      other entities that control, are controlled by, or are under common\n      control with that entity. For the purposes of this definition,\n      \"control\" means (i) the power, direct or indirect, to cause the\n      direction or management of such entity, whether by contract or\n      otherwise, or (ii) ownership of fifty percent (50%) or more of the\n      outstanding shares, or (iii) beneficial ownership of such entity.\n\n      \"You\" (or \"Your\") shall mean an individual or Legal Entity\n      exercising permissions granted by this License.\n\n      \"Source\" form shall mean the preferred form for making modifications,\n      including but not limited to software source code, documentation\n      source, and configuration files.\n\n      \"Object\" form shall mean any form resulting from mechanical\n      transformation or translation of a Source form, including but\n      not limited to compiled object code, generated documentation,\n      and conversions to other media types.\n\n      \"Work\" shall mean the work of authorship, whether in Source or\n      Object form, made available under the License, as indicated by a\n      copyright notice that is included in or attached to the work\n      (an example is provided in the Appendix below).\n\n      \"Derivative Works\" shall mean any work, whether in Source or Object\n      form, that is based on (or derived from) the Work and for which the\n      editorial revisions, annotations, elaborations, or other modifications\n      represent, as a whole, an original work of authorship. For the purposes\n      of this License, Derivative Works shall not include works that remain\n      separable from, or merely link (or bind by name) to the interfaces of,\n      the Work and Derivative Works thereof.\n\n      \"Contribution\" shall mean any work of authorship, including\n      the original version of the Work and any modifications or additions\n      to that Work or Derivative Works thereof, that is intentionally\n      submitted to Licensor for inclusion in the Work by the copyright owner\n      or by an individual or Legal Entity authorized to submit on behalf of\n      the copyright owner. For the purposes of this definition, \"submitted\"\n      means any form of electronic, verbal, or written communication sent\n      to the Licensor or its representatives, including but not limited to\n      communication on electronic mailing lists, source code control systems,\n      and issue tracking systems that are managed by, or on behalf of, the\n      Licensor for the purpose of discussing and improving the Work, but\n      excluding communication that is conspicuously marked or otherwise\n      designated in writing by the copyright owner as \"Not a Contribution.\"\n\n      \"Contributor\" shall mean Licensor and any individual or Legal Entity\n      on behalf of whom a Contribution has been received by Licensor and\n      subsequently incorporated within the Work.\n\n   2. Grant of Copyright License. Subject to the terms and conditions of\n      this License, each Contributor hereby grants to You a perpetual,\n      worldwide, non-exclusive, no-charge, royalty-free, irrevocable\n      copyright license to reproduce, prepare Derivative Works of,\n      publicly display, publicly perform, sublicense, and distribute the\n      Work and such Derivative Works in Source or Object form.\n\n   3. Grant of Patent License. Subject to the terms and conditions of\n      this License, each Contributor hereby grants to You a perpetual,\n      worldwide, non-exclusive, no-charge, royalty-free, irrevocable\n      (except as stated in this section) patent license to make, have made,\n      use, offer to sell, sell, import, and otherwise transfer the Work,\n      where such license applies only to those patent claims licensable\n      by such Contributor that are necessarily infringed by their\n      Contribution(s) alone or by combination of their Contribution(s)\n      with the Work to which such Contribution(s) was submitted. If You\n      institute patent litigation against any entity (including a\n      cross-claim or counterclaim in a lawsuit) alleging that the Work\n      or a Contribution incorporated within the Work constitutes direct\n      or contributory patent infringement, then any patent licenses\n      granted to You under this License for that Work shall terminate\n      as of the date such litigation is filed.\n\n   4. Redistribution. You may reproduce and distribute copies of the\n      Work or Derivative Works thereof in any medium, with or without\n      modifications, and in Source or Object form, provided that You\n      meet the following conditions:\n\n      (a) You must give any other recipients of the Work or\n          Derivative Works a copy of this License; and\n\n      (b) You must cause any modified files to carry prominent notices\n          stating that You changed the files; and\n\n      (c) You must retain, in the Source form of any Derivative Works\n          that You distribute, all copyright, patent, trademark, and\n          attribution notices from the Source form of the Work,\n          excluding those notices that do not pertain to any part of\n          the Derivative Works; and\n\n      (d) If the Work includes a \"NOTICE\" text file as part of its\n          distribution, then any Derivative Works that You distribute must\n          include a readable copy of the attribution notices contained\n          within such NOTICE file, excluding those notices that do not\n          pertain to any part of the Derivative Works, in at least one\n          of the following places: within a NOTICE text file distributed\n          as part of the Derivative Works; within the Source form or\n          documentation, if provided along with the Derivative Works; or,\n          within a display generated by the Derivative Works, if and\n          wherever such third-party notices normally appear. The contents\n          of the NOTICE file are for informational purposes only and\n          do not modify the License. You may add Your own attribution\n          notices within Derivative Works that You distribute, alongside\n          or as an addendum to the NOTICE text from the Work, provided\n          that such additional attribution notices cannot be construed\n          as modifying the License.\n\n      You may add Your own copyright statement to Your modifications and\n      may provide additional or different license terms and conditions\n      for use, reproduction, or distribution of Your modifications, or\n      for any such Derivative Works as a whole, provided Your use,\n      reproduction, and distribution of the Work otherwise complies with\n      the conditions stated in this License.\n\n   5. Submission of Contributions. Unless You explicitly state otherwise,\n      any Contribution intentionally submitted for inclusion in the Work\n      by You to the Licensor shall be under the terms and conditions of\n      this License, without any additional terms or conditions.\n      Notwithstanding the above, nothing herein shall supersede or modify\n      the terms of any separate license agreement you may have executed\n      with Licensor regarding such Contributions.\n\n   6. Trademarks. This License does not grant permission to use the trade\n      names, trademarks, service marks, or product names of the Licensor,\n      except as required for reasonable and customary use in describing the\n      origin of the Work and reproducing the content of the NOTICE file.\n\n   7. Disclaimer of Warranty. Unless required by applicable law or\n      agreed to in writing, Licensor provides the Work (and each\n      Contributor provides its Contributions) on an \"AS IS\" BASIS,\n      WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or\n      implied, including, without limitation, any warranties or conditions\n      of TITLE, NON-INFRINGEMENT, MERCHANTABILITY, or FITNESS FOR A\n      PARTICULAR PURPOSE. You are solely responsible for determining the\n      appropriateness of using or redistributing the Work and assume any\n      risks associated with Your exercise of permissions under this License.\n\n   8. Limitation of Liability. In no event and under no legal theory,\n      whether in tort (including negligence), contract, or otherwise,\n      unless required by applicable law (such as deliberate and grossly\n      negligent acts) or agreed to in writing, shall any Contributor be\n      liable to You for damages, including any direct, indirect, special,\n      incidental, or consequential damages of any character arising as a\n      result of this License or out of the use or inability to use the\n      Work (including but not limited to damages for loss of goodwill,\n      work stoppage, computer failure or malfunction, or any and all\n      other commercial damages or losses), even if such Contributor\n      has been advised of the possibility of such damages.\n\n   9. Accepting Warranty or Additional Liability. While redistributing\n      the Work or Derivative Works thereof, You may choose to offer,\n      and charge a fee for, acceptance of support, warranty, indemnity,\n      or other liability obligations and/or rights consistent with this\n      License. However, in accepting such obligations, You may act only\n      on Your own behalf and on Your sole responsibility, not on behalf\n      of any other Contributor, and only if You agree to indemnify,\n      defend, and hold each Contributor harmless for any liability\n      incurred by, or claims asserted against, such Contributor by reason\n      of your accepting any such warranty or additional liability.\n\n   END OF TERMS AND CONDITIONS\n\n   APPENDIX: How to apply the Apache License to your work.\n\n      To apply the Apache License to your work, attach the following\n      boilerplate notice, with the fields enclosed by brackets \"[]\"\n      replaced with your own identifying information. (Don't include\n      the brackets!)  The text should be enclosed in the appropriate\n      comment syntax for the file format. We also recommend that a\n      file or class name and description of purpose be included on the\n      same \"printed page\" as the copyright notice for easier\n      identification within third-party archives.\n\n   Copyright 2025 FutureHouse\n\n   Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the \"License\");\n   you may not use this file except in compliance with the License.\n   You may obtain a copy of the License at\n\n       http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0\n\n   Unless required by applicable law or agreed to in writing, software\n   distributed under the License is distributed on an \"AS IS\" BASIS,\n   WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.\n   See the License for the specific language governing permissions and\n   limitations under the License.\n"
  },
  {
    "path": "packages/paper-qa-docling/README.md",
    "content": "# paper-qa-pypdf\n\n<!-- pyml disable-num-lines 6 line-length -->\n\n[![GitHub](https://img.shields.io/badge/GitHub-black?logo=github&logoColor=white)](https://github.com/Future-House/paper-qa/tree/main/packages/paper-qa-docling)\n[![PyPI version](https://badge.fury.io/py/paper-qa-docling.svg)](https://badge.fury.io/py/paper-qa-docling)\n[![tests](https://github.com/Future-House/paper-qa/actions/workflows/tests.yml/badge.svg)](https://github.com/Future-House/paper-qa)\n![License](https://img.shields.io/badge/License-Apache_2.0-blue.svg)\n![PyPI Python Versions](https://img.shields.io/pypi/pyversions/paper-qa-docling)\n\nPDF reading code backed by\n[Docling](https://github.com/docling-project/docling).\n\n<img src=\"https://raw.githubusercontent.com/docling-project/docling/refs/heads/main/docs/assets/logo.png\" alt=\"docling logo\" style=\"width:200px;\"/>\n\nIf you use this reader library in your projects,\nDocling requests you consider citing them:\n<https://github.com/docling-project/docling-parse/tree/main?tab=readme-ov-file#references>\n"
  },
  {
    "path": "packages/paper-qa-docling/pyproject.toml",
    "content": "[build-system]\nbuild-backend = \"setuptools.build_meta\"\nrequires = [\"setuptools>=64\", \"setuptools_scm>=8\"]\n\n[project]\nauthors = [\n    {email = \"hello@futurehouse.org\", name = \"FutureHouse technical staff\"},\n]\nclassifiers = [\n    \"Intended Audience :: Developers\",\n    \"License :: OSI Approved :: Apache Software License\",\n    \"Operating System :: OS Independent\",\n    \"Programming Language :: Python :: 3 :: Only\",\n    \"Programming Language :: Python :: 3.11\",\n    \"Programming Language :: Python :: 3.12\",\n    \"Programming Language :: Python :: 3.13\",\n    \"Programming Language :: Python\",\n    \"Topic :: Scientific/Engineering :: Artificial Intelligence\",\n]\ndependencies = [\n    \"docling-core>=2\",  # Pin for v2 with DocItem, TextItem, etc.\n    \"docling>=2.74\",  # Pin for moving to DoclingParseDocumentBackend in https://github.com/docling-project/docling/pull/2872\n    \"paper-qa\",\n]\ndescription = \"PaperQA readers implemented using Docling\"\ndynamic = [\"version\"]\nlicense = {file = \"LICENSE\"}\nmaintainers = [\n    {email = \"jamesbraza@gmail.com\", name = \"James Braza\"},\n    {email = \"michael.skarlinski@gmail.com\", name = \"Michael Skarlinski\"},\n    {email = \"white.d.andrew@gmail.com\", name = \"Andrew White\"},\n]\nname = \"paper-qa-docling\"\nreadme = \"README.md\"\nrequires-python = \">=3.11\"\n\n[project.optional-dependencies]\ndev = [\n    \"docling-ibm-models[opencv-python-headless]>=3.10.0\",  # Lower pin and specify opencv after https://github.com/docling-project/docling-ibm-models/pull/130\n    \"fhlmi>=0.39\",  # Pin for bytes_to_string\n    \"paper-qa>=5.23\",  # Pin for PDFParserFn\n    \"pytest-asyncio\",\n    \"pytest>=8\",  # Pin to keep recent\n]\n\n[tool.ruff]\nextend = \"../../pyproject.toml\"\n\n[tool.setuptools.packages.find]\nwhere = [\"src\"]\n\n[tool.setuptools_scm]\nroot = \"../..\"\nversion_file = \"src/paperqa_docling/version.py\"\n"
  },
  {
    "path": "packages/paper-qa-docling/src/paperqa_docling/__init__.py",
    "content": "\"\"\"Docling-backed readers for PaperQA.\"\"\"\n\nfrom .reader import parse_pdf_to_pages\n\n__all__ = [\"parse_pdf_to_pages\"]\n"
  },
  {
    "path": "packages/paper-qa-docling/src/paperqa_docling/py.typed",
    "content": ""
  },
  {
    "path": "packages/paper-qa-docling/src/paperqa_docling/reader.py",
    "content": "import collections\nimport io\nimport json\nimport os\nfrom collections.abc import Mapping\nfrom importlib.metadata import version\nfrom pathlib import Path\nfrom typing import TYPE_CHECKING, Any, cast\n\nimport docling\nfrom docling.backend.docling_parse_backend import DoclingParseDocumentBackend\nfrom docling.datamodel.base_models import ConversionStatus\nfrom docling.datamodel.pipeline_options import PdfPipelineOptions\nfrom docling.datamodel.settings import DEFAULT_PAGE_RANGE\nfrom docling.document_converter import DocumentConverter, InputFormat, PdfFormatOption\nfrom docling.exceptions import ConversionError\nfrom docling.pipeline.standard_pdf_pipeline import StandardPdfPipeline\nfrom docling_core.types.doc import (\n    DescriptionAnnotation,\n    DocItem,\n    FormulaItem,\n    PictureItem,\n    TableItem,\n    TextItem,\n)\nfrom paperqa.types import ParsedMedia, ParsedMetadata, ParsedText\nfrom paperqa.utils import ImpossibleParsingError\n\nif TYPE_CHECKING:\n    from docling.backend.abstract_backend import AbstractDocumentBackend\n\nDOCLING_VERSION = version(docling.__name__)\nDOCLING_IMAGES_SCALE_PER_DPI = (\n    72  # SEE: https://github.com/docling-project/docling/issues/2405\n)\n\n\ndef parse_pdf_to_pages(  # noqa: PLR0912\n    path: str | os.PathLike,\n    page_size_limit: int | None = None,\n    page_range: int | tuple[int, int] | None = None,\n    parse_media: bool = True,\n    pipeline_cls: type = StandardPdfPipeline,\n    dpi: int | None = None,\n    custom_pipeline_options: Mapping[str, Any] | None = None,\n    backend: \"type[AbstractDocumentBackend]\" = DoclingParseDocumentBackend,\n    **_,\n) -> ParsedText:\n    \"\"\"Parse a PDF.\n\n    Args:\n        path: Path to the PDF file to parse.\n        page_size_limit: Sensible character limit one page's text,\n            used to catch bad PDF reads.\n        parse_media: Flag to also parse media (e.g. images, tables).\n        pipeline_cls: Optional custom pipeline class for document conversion.\n            Default is Docling's standard PDF pipeline.\n        dpi: Optional DPI (dots per inch) for image resolution,\n            if left unspecified Docling's default 1.0 scale will be employed.\n        custom_pipeline_options: Optional keyword arguments to use to construct the\n            PDF pipeline's options.\n        page_range: Optional start_page or two-tuple of inclusive (start_page, end_page)\n            to parse only specific pages, where pages are one-indexed.\n            Leaving as the default of None will parse all pages.\n        backend: PDF backend class to use for parsing, defaults to docling-parse.\n        **_: Thrown away kwargs.\n    \"\"\"\n    path = Path(path)\n\n    if parse_media:\n        pipeline_options = PdfPipelineOptions(\n            generate_picture_images=True,\n            generate_table_images=True,\n            images_scale=1.0 if dpi is None else dpi / DOCLING_IMAGES_SCALE_PER_DPI,\n            **(custom_pipeline_options or {}),\n        )\n    else:\n        pipeline_options = PdfPipelineOptions(**(custom_pipeline_options or {}))\n\n    converter = DocumentConverter(\n        format_options={\n            InputFormat.PDF: PdfFormatOption(\n                pipeline_options=pipeline_options,\n                pipeline_cls=pipeline_cls,\n                backend=backend,\n            )\n        }\n    )\n    try:\n        # NOTE: this conversion is synchronous, because many backends only support sync\n        # https://github.com/docling-project/docling/issues/2229#issuecomment-3269019929\n        result = converter.convert(\n            path,\n            page_range=(\n                (page_range, page_range)\n                if isinstance(page_range, int)\n                else (page_range or DEFAULT_PAGE_RANGE)\n            ),\n        )\n    except ConversionError as exc:\n        raise ImpossibleParsingError(\n            f\"PDF reading via {docling.__name__} failed on the PDF at path {path!r},\"\n            \" likely this PDF file is corrupt.\"\n        ) from exc\n    if result.status != ConversionStatus.SUCCESS:\n        raise ImpossibleParsingError(\n            f\"Docling conversion failed with status {result.status.value!r}\"\n            f\" for the PDF at path {path!r}.\"\n        )\n\n    doc = result.document\n\n    # NOTE: the list value here is a two-item list of page text, page media.\n    # It's mutable so we can append text and media as found\n    content: dict[str, list] = collections.defaultdict(lambda: [\"\", []])\n    total_length = count_media = 0\n\n    for item, __ in doc.iterate_items():\n        if not isinstance(item, DocItem) or not item.prov:\n            raise NotImplementedError(\n                f\"Didn't yet handle the shape of node item {item}.\"\n            )\n\n        # NOTE: docling pages are 1-indexed\n        page_nums = [prov.page_no for prov in item.prov]\n\n        if isinstance(item, TextItem | FormulaItem):  # Handle items with text\n            item_text = item.text\n            if not item_text and isinstance(item, FormulaItem) and item.orig:\n                # Sometimes the sanitization of formula text fails, so use the original\n                item_text = item.orig\n            for page_num in page_nums:\n                new_text = (\n                    item_text if not content[str(page_num)][0] else \"\\n\\n\" + item_text\n                )\n                total_length += len(new_text)\n                if page_size_limit and total_length > page_size_limit:\n                    raise ImpossibleParsingError(\n                        f\"The text in page {page_num} was {total_length} chars long,\"\n                        f\" which exceeds the {page_size_limit} char limit\"\n                        f\" for the PDF at path {path}.\"\n                    )\n                content[str(page_num)][0] += new_text\n\n        if parse_media and isinstance(  # Handle images and formulae\n            item, PictureItem | FormulaItem\n        ):\n            image_data = item.get_image(doc)\n            if image_data:\n                try:\n                    (page_num,) = page_nums\n                except ValueError as exc:\n                    raise NotImplementedError(\n                        f\"Picture item spanning multiple pages {page_nums}\"\n                        \" is not yet handled.\"\n                    ) from exc\n\n                # Convert PIL Image to bytes (PNG format)\n                img_bytes = io.BytesIO()\n                image_data.save(img_bytes, format=\"PNG\")\n                img_bytes.seek(0)  # Reset pointer before read to avoid empty data\n\n                media_metadata = {\n                    \"type\": \"formula\" if isinstance(item, FormulaItem) else \"picture\",\n                    \"width\": image_data.width,\n                    \"height\": image_data.height,\n                    \"bbox\": item.prov[0].bbox.as_tuple(),\n                    \"images_scale\": pipeline_options.images_scale,\n                }\n                annotations = [\n                    x\n                    for x in getattr(item, \"annotations\", [])\n                    if isinstance(x, DescriptionAnnotation)\n                ]\n                if len(annotations) == 1:\n                    # We don't set this text in ParsedMedia.text because it's\n                    # a synthetic description, not actually text in the PDF,\n                    # and we don't want citations going to synthetic text\n                    media_metadata.update(\n                        {\n                            \"description_text\": annotations[0].text,\n                            \"description_provenance\": annotations[0].provenance,\n                        }\n                    )\n                elif len(annotations) > 1:\n                    raise NotImplementedError(\n                        f\"Didn't yet handle 2+ picture description annotations {annotations}.\"\n                    )\n\n                media_metadata[\"info_hashable\"] = json.dumps(\n                    {\n                        k: (\n                            v\n                            if k != \"bbox\"\n                            # Enables bbox deduplication based on whole pixels,\n                            # since <1-px differences are just noise\n                            else tuple(round(x) for x in cast(tuple, v))\n                        )\n                        for k, v in media_metadata.items()\n                    },\n                    sort_keys=True,\n                )\n                # Add page number after info_hashable so differing pages\n                # don't break the cache key\n                media_metadata[\"page_num\"] = page_num\n                content[str(page_num)][1].append(\n                    ParsedMedia(\n                        index=len(content[str(page_num)][1]),\n                        data=img_bytes.read(),\n                        info=media_metadata,\n                    )\n                )\n                count_media += 1\n\n        elif parse_media and isinstance(item, TableItem):  # Handle tables\n            table_image_data = item.get_image(doc)\n            if table_image_data:\n                try:\n                    (page_num,) = page_nums\n                except ValueError as exc:\n                    raise NotImplementedError(\n                        f\"Table item spanning multiple pages {page_nums}\"\n                        \" is not yet handled.\"\n                    ) from exc\n\n                img_bytes = io.BytesIO()\n                table_image_data.save(img_bytes, format=\"PNG\")\n                img_bytes.seek(0)  # Reset pointer before read to avoid empty data\n\n                media_metadata = {\n                    \"type\": \"table\",\n                    \"width\": table_image_data.width,\n                    \"height\": table_image_data.height,\n                    \"bbox\": item.prov[0].bbox.as_tuple(),\n                    \"images_scale\": pipeline_options.images_scale,\n                }\n                media_metadata[\"info_hashable\"] = json.dumps(\n                    {\n                        k: (\n                            v\n                            if k != \"bbox\"\n                            # Enables bbox deduplication based on whole pixels,\n                            # since <1-px differences are just noise\n                            else tuple(round(x) for x in cast(tuple, v))\n                        )\n                        for k, v in media_metadata.items()\n                    },\n                    sort_keys=True,\n                )\n                # Add page number after info_hashable so differing pages\n                # don't break the cache key\n                media_metadata[\"page_num\"] = page_num\n                content[str(page_num)][1].append(\n                    ParsedMedia(\n                        index=len(content[str(page_num)][1]),\n                        data=img_bytes.read(),\n                        text=item.export_to_markdown(doc),\n                        info=media_metadata,\n                    )\n                )\n                count_media += 1\n\n    multimodal_string = f\"|multimodal|images_scale={pipeline_options.images_scale}\" + (\n        \"\" if not custom_pipeline_options else f\"|options={custom_pipeline_options}\"\n    )\n    metadata = ParsedMetadata(\n        parsing_libraries=[f\"{docling.__name__} ({DOCLING_VERSION})\"],\n        total_parsed_text_length=total_length,\n        count_parsed_media=count_media,\n        name=(\n            f\"pdf|pipeline={pipeline_cls.__name__}\"\n            f\"|page_range={str(page_range).replace(' ', '')}\"  # Remove space in tuple\n            f\"|backend={backend.__name__}\"\n            f\"{multimodal_string if parse_media else ''}\"\n        ),\n    )\n    return ParsedText(\n        # Convert content from list to 2-tuple for return\n        content={\n            pgn: text if not parse_media else (text, images)\n            for pgn, (text, images) in sorted(content.items(), key=lambda x: int(x[0]))\n        },\n        metadata=metadata,\n    )\n"
  },
  {
    "path": "packages/paper-qa-docling/tests/test_paperqa_docling.py",
    "content": "import base64\nimport json\nimport os\nimport re\nimport time\nfrom pathlib import Path\nfrom typing import cast\n\nimport pytest\nfrom lmi.utils import bytes_to_string\nfrom paperqa import Doc, Docs\nfrom paperqa.readers import PDFParserFn, chunk_pdf\nfrom paperqa.utils import ImpossibleParsingError, get_citation_ids\n\nfrom paperqa_docling import parse_pdf_to_pages\n\nREPO_ROOT = Path(__file__).parents[3]\nSTUB_DATA_DIR = REPO_ROOT / \"tests\" / \"stub_data\"\n\n\n@pytest.mark.timeout(60 * 7)  # Extended from global 5-min timeout\n@pytest.mark.asyncio\nasync def test_parse_pdf_to_pages() -> None:\n    assert isinstance(parse_pdf_to_pages, PDFParserFn)\n\n    filepath = STUB_DATA_DIR / \"pasa.pdf\"\n    parsed_text = parse_pdf_to_pages(filepath)\n    assert isinstance(parsed_text.content, dict)\n    assert len(parsed_text.content) == 15, \"Expected all pages to be parsed\"\n    assert \"1\" in parsed_text.content, \"Parsed text should contain page 1\"\n    assert isinstance(parsed_text.content[\"1\"], tuple)\n    p1_text = parsed_text.content[\"1\"][0]\n    # Weird spaces are because 'Pa S a' is bolded in the original PDF\n    matches = re.findall(\n        r\"Abstract\\n+We introduce PaSa, an advanced Pa ?per S ?e ?a ?rch\"\n        r\" agent powered by large language models\\.\",\n        p1_text,\n    )\n    assert (\n        len(matches) == 1\n    ), f\"Parsing failed to handle abstract in {parsed_text.content['1'][0]}.\"\n    assert (\n        p1_text.count(\"outperforms existing\") == 1\n    ), \"Test expects one match of this substring\"\n    col_1_bottom_idx = p1_text.index(\"outperforms existing\")\n    assert (\n        p1_text.count(\"address fine-grained\") == 1\n    ), \"Test expects one match of this substring\"\n    col_2_top_idx = p1_text.index(\"address fine-grained\")\n    assert col_1_bottom_idx < col_2_top_idx, \"Expected column ordering to be correct\"\n\n    # Check the images in Figure 1\n    assert not isinstance(parsed_text.content[\"2\"], str)\n    p2_text, p2_media = parsed_text.content[\"2\"]\n    assert \"Figure 1\" in p2_text, \"Expected Figure 1 title\"\n    assert \"Crawler\" in p2_text, \"Expected Figure 1 contents\"\n    (p2_image,) = [m for m in p2_media if m.info[\"type\"] == \"picture\"]\n    assert p2_image.index == 0\n    assert p2_image.info[\"page_num\"] == 2\n    assert p2_image.info[\"height\"] == pytest.approx(130, rel=0.1)\n    assert p2_image.info[\"width\"] == pytest.approx(452, rel=0.1)\n    p2_bbox = p2_image.info[\"bbox\"]\n    assert isinstance(p2_bbox, tuple)\n    for i, value in enumerate((71, 643.90, 522, 770.35)):\n        assert p2_bbox[i] == pytest.approx(value, rel=0.1)\n    assert isinstance(p2_image.data, bytes)\n\n    # Check the image is valid base64\n    base64_data = bytes_to_string(p2_image.data)\n    assert base64_data\n    assert base64.b64decode(base64_data, validate=True) == p2_image.data\n\n    # Check we can round-trip serialize the image\n    serde_p2_image = type(p2_image).model_validate_json(p2_image.model_dump_json())\n    assert serde_p2_image == p2_image\n\n    # Check useful attributes are present and are JSON serializable\n    json.dumps(p2_image.info)\n    for attr in (\"width\", \"height\"):\n        assert (\n            p2_image.info[attr] == serde_p2_image.info[attr]\n        ), \"Expected serialization to match original\"\n        dim = p2_image.info[attr]\n        assert isinstance(dim, int | float)\n        assert dim > 0, \"Edge length should be positive\"\n\n    # Check Figure 1 can be used to answer questions\n    doc = Doc(\n        docname=\"He2025\",\n        dockey=\"stub\",\n        citation=(\n            'He, Yichen, et al. \"PaSa: An LLM Agent for Comprehensive Academic Paper'\n            ' Search.\" *arXiv*, 2025, arXiv:2501.10120v1. Accessed 2025.'\n        ),\n    )\n    texts = chunk_pdf(parsed_text, doc=doc, chunk_chars=3000, overlap=100)\n    fig_1_text = texts[1]\n    assert (\n        \"Figure 1: Architecture of PaSa\" in fig_1_text.text\n    ), \"Expecting Figure 1 for the test to work\"\n    assert fig_1_text.media, \"Expecting media to test multimodality\"\n    fig_1_text.text = \"stub\"  # Replace text to confirm multimodality works\n    docs = Docs()\n    assert await docs.aadd_texts(texts=[fig_1_text], doc=doc)\n    for query, answer_checks in (\n        (\"What actions can the Crawler take?\", [((\"search\", \"expand\", \"stop\"), 2)]),\n        (\"What actions can the Selector take?\", [((\"select\", \"drop\"), 2)]),\n        (\n            \"How many User Query blue boxes are there, and what are they connected to?\",\n            [r\"two|2|(?=.*paper queue)(?=.*selector)\"],\n        ),\n    ):\n        session = await docs.aquery(query=query)\n        assert session.contexts, \"Expected contexts to be generated\"\n        assert all(\n            c.text.text == fig_1_text.text and c.text.media == fig_1_text.media\n            for c in session.contexts\n        ), \"Expected context to reuse Figure 1's text and media\"\n        # Remove citations so numeric assertions don't have false positives\n        raw_answer_no_citations = session.raw_answer\n        for key in get_citation_ids(session.raw_answer):\n            raw_answer_no_citations = raw_answer_no_citations.replace(f\"({key})\", \"\")\n        for check in answer_checks:\n            answer_lower = raw_answer_no_citations.lower()\n            if isinstance(check, str):\n                assert re.search(\n                    check, answer_lower\n                ), f\"Expected {raw_answer_no_citations=} to match pattern {check!r}\"\n            else:\n                substrings, min_count = cast(tuple[tuple[str, ...], int], check)\n                assert (\n                    sum(x in answer_lower for x in substrings) >= min_count\n                ), f\"Expected {raw_answer_no_citations=} to have {substrings} present\"\n\n    # Check the no-media behavior\n    parsed_text_no_media = parse_pdf_to_pages(filepath, parse_media=False)\n    assert isinstance(parsed_text_no_media.content, dict)\n    assert all(isinstance(c, str) for c in parsed_text_no_media.content.values())\n    assert len(parsed_text_no_media.content) == 15, \"Expected all pages to be parsed\"\n\n    # Check our ability to get a high DPI\n    parsed_text_high_dpi = parse_pdf_to_pages(filepath, dpi=144)\n    assert isinstance(parsed_text_high_dpi.content, dict)\n    assert len(parsed_text_high_dpi.content) == 15, \"Expected all pages to be parsed\"\n    assert not isinstance(parsed_text_high_dpi.content[\"2\"], str)\n    p2_text_high_dpi, p2_media_high_dpi = parsed_text_high_dpi.content[\"2\"]\n    assert \"Figure 1\" in p2_text_high_dpi, \"Expected Figure 1 title\"\n    assert \"Crawler\" in p2_text_high_dpi, \"Expected Figure 1 contents\"\n    (p2_image_high_dpi,) = [m for m in p2_media_high_dpi if m.info[\"type\"] == \"picture\"]\n    assert p2_image_high_dpi.info[\"images_scale\"] == 2\n    assert p2_image_high_dpi.info[\"height\"] / p2_image.info[\"height\"] == pytest.approx(  # type: ignore[operator]\n        2, abs=0.01\n    )\n    assert p2_image_high_dpi.info[\"width\"] / p2_image.info[\"width\"] == pytest.approx(  # type: ignore[operator]\n        2, abs=0.01\n    )\n\n    # Check metadata\n    for pt in (parsed_text, parsed_text_no_media, parsed_text_high_dpi):\n        (parsing_library,) = pt.metadata.parsing_libraries\n        assert \"docling\" in parsing_library\n        assert pt.metadata.name\n        assert \"pdf\" in pt.metadata.name\n        assert \"page_range=None\" in pt.metadata.name\n\n    # Check commonalities across all modes\n    assert (\n        len(parsed_text.content)\n        == len(parsed_text_no_media.content)\n        == len(parsed_text_high_dpi.content)\n    ), \"All modes should parse the same number of pages\"\n\n\ndef test_page_range() -> None:\n    filepath = STUB_DATA_DIR / \"pasa.pdf\"\n\n    parsed_text_p1 = parse_pdf_to_pages(filepath, page_range=1)\n    assert isinstance(parsed_text_p1.content, dict)\n    assert list(parsed_text_p1.content) == [\"1\"]\n    assert parsed_text_p1.metadata.name\n    assert \"page_range=1\" in parsed_text_p1.metadata.name\n\n    parsed_text_p1_2 = parse_pdf_to_pages(filepath, page_range=(1, 2))\n    assert isinstance(parsed_text_p1_2.content, dict)\n    assert list(parsed_text_p1_2.content) == [\"1\", \"2\"]\n    assert parsed_text_p1_2.metadata.name\n    assert \"page_range=(1,2)\" in parsed_text_p1_2.metadata.name\n\n    # NOTE: exceeds 15-page PDF length\n    parsed_text_p1_20 = parse_pdf_to_pages(filepath, page_range=(1, 20))\n    assert isinstance(parsed_text_p1_20.content, dict)\n    assert list(parsed_text_p1_20.content) == [\n        str(i) for i in range(1, 15 + 1)\n    ], \"Expected pages to be truncated to 15 or us to get blown up\"\n    assert parsed_text_p1_20.metadata.name\n    assert \"page_range=(1,20)\" in parsed_text_p1_20.metadata.name\n\n\ndef test_media_deduplication() -> None:\n    parsed_text = parse_pdf_to_pages(STUB_DATA_DIR / \"duplicate_media.pdf\")\n    assert isinstance(parsed_text.content, dict)\n    assert len(parsed_text.content) == 5, \"Expected full PDF read\"\n    all_media = [m for _, media in parsed_text.content.values() for m in media]  # type: ignore[misc]\n\n    all_images = [m for m in all_media if m.info.get(\"type\") == \"picture\"]\n    # We allow for one table to be misinterpreted as an image, and one logo to be missed\n    assert (\n        3 * 5 - 1 <= len(all_images) <= 3 * 5 + 1\n    ), \"Expected each image (one/page) and equation (one/page) to be read\"\n    assert (\n        len({m for m in all_images if cast(int, m.info[\"page_num\"]) > 1}) <= 3\n    ), \"Expected images/equations on all pages beyond 1 to be deduplicated\"\n\n    all_tables = [m for m in all_media if m.info.get(\"type\") == \"table\"]\n    assert len(all_tables) == 5, \"Expected each table (one/page) to be read\"\n    assert (\n        len({m for m in all_tables if cast(int, m.info[\"page_num\"]) > 1}) <= 2\n    ), \"Expected tables on all pages beyond 1 to be deduplicated\"\n\n\ndef test_page_size_limit_denial() -> None:\n    with pytest.raises(ImpossibleParsingError, match=\"char limit\"):\n        parse_pdf_to_pages(STUB_DATA_DIR / \"paper.pdf\", page_size_limit=10)  # chars\n\n\ndef test_invalid_pdf_is_denied(tmp_path) -> None:\n    # This PDF content (actually it's a 404 HTML page) was seen with open access\n    # in June 2025, so let's make sure it's denied\n    bad_pdf_content = \"\"\"<html>\n<head><title>404 Not Found</title></head>\n<body>\n<center><h1>404 Not Found</h1></center>\n<hr><center>nginx</center>\n</body>\n</html>\n<!-- a padding to disable MSIE and Chrome friendly error page -->\"\"\"\n\n    bad_pdf_path = tmp_path / \"bad.pdf\"\n    bad_pdf_path.write_text(bad_pdf_content)\n\n    with pytest.raises(ImpossibleParsingError, match=\"corrupt\"):\n        parse_pdf_to_pages(bad_pdf_path)\n\n\ndef test_nonexistent_file_failure() -> None:\n    filename = \"/nonexistent/path/file.pdf\"\n    with pytest.raises(FileNotFoundError, match=filename):\n        parse_pdf_to_pages(filename)\n\n\ndef test_table_parsing() -> None:\n    filepath = STUB_DATA_DIR / \"influence.pdf\"\n    parsed_text = parse_pdf_to_pages(filepath)\n    assert isinstance(parsed_text.content, dict)\n    assert all(\n        t and t[0] != \"\\n\" and t[-1] != \"\\n\" for t in parsed_text.content.values()\n    ), \"Expected no leading/trailing newlines in parsed text\"\n    assert \"1\" in parsed_text.content, \"Parsed text should contain page 1\"\n    all_tables = {\n        i: [m for m in pagenum_media[1] if m.info[\"type\"] == \"table\"]\n        for i, pagenum_media in parsed_text.content.items()\n        if isinstance(pagenum_media, tuple)\n    }\n    all_tables = {k: v for k, v in all_tables.items() if v}\n    assert (\n        sum(len(tables) for tables in all_tables.values()) >= 2\n    ), \"Expected a few tables to be parsed for assertions to work\"\n\n\nIN_GITHUB_ACTIONS: bool = os.getenv(\"GITHUB_ACTIONS\") == \"true\"\n\n\ndef test_document_timeout_denial() -> None:\n    tic = time.perf_counter()\n    with pytest.raises(ImpossibleParsingError, match=\"partial\"):\n        parse_pdf_to_pages(\n            STUB_DATA_DIR / \"pasa.pdf\",\n            custom_pipeline_options={\"document_timeout\": 1},\n        )\n    if not IN_GITHUB_ACTIONS:  # GitHub Actions runners are too noisy in timing\n        # On 10/3/2025 on a MacBook M3 Pro with 36-GB RAM, reading PaSa took 18.7-sec\n        assert (\n            time.perf_counter() - tic < 10\n        ), \"Expected document timeout to have taken much less time than a normal read\"\n\n\ndef test_equation_parsing() -> None:\n    parsed_text = parse_pdf_to_pages(STUB_DATA_DIR / \"duplicate_media.pdf\")\n    assert isinstance(parsed_text.content, dict)\n    assert isinstance(parsed_text.content[\"1\"], tuple)\n    p1_text, p1_media = parsed_text.content[\"1\"]\n    # SEE: https://regex101.com/r/pyOHLq/1\n    assert re.search(\n        r\"[_*]*E[_*]* ?= ?[_*]*mc[_*]*(?:<sup>)?[ ^]?[2²] ?(?:<\\/sup>)?\", p1_text\n    ), \"Expected inline equation in page 1 text\"\n    assert re.search(r\"n ?\\+ ?a\", p1_text), \"Expected block equation in page 1 text\"\n    assert p1_media\n"
  },
  {
    "path": "packages/paper-qa-nemotron/LICENSE",
    "content": "                                 Apache License\n                           Version 2.0, January 2004\n                        http://www.apache.org/licenses/\n\n   TERMS AND CONDITIONS FOR USE, REPRODUCTION, AND DISTRIBUTION\n\n   1. Definitions.\n\n      \"License\" shall mean the terms and conditions for use, reproduction,\n      and distribution as defined by Sections 1 through 9 of this document.\n\n      \"Licensor\" shall mean the copyright owner or entity authorized by\n      the copyright owner that is granting the License.\n\n      \"Legal Entity\" shall mean the union of the acting entity and all\n      other entities that control, are controlled by, or are under common\n      control with that entity. For the purposes of this definition,\n      \"control\" means (i) the power, direct or indirect, to cause the\n      direction or management of such entity, whether by contract or\n      otherwise, or (ii) ownership of fifty percent (50%) or more of the\n      outstanding shares, or (iii) beneficial ownership of such entity.\n\n      \"You\" (or \"Your\") shall mean an individual or Legal Entity\n      exercising permissions granted by this License.\n\n      \"Source\" form shall mean the preferred form for making modifications,\n      including but not limited to software source code, documentation\n      source, and configuration files.\n\n      \"Object\" form shall mean any form resulting from mechanical\n      transformation or translation of a Source form, including but\n      not limited to compiled object code, generated documentation,\n      and conversions to other media types.\n\n      \"Work\" shall mean the work of authorship, whether in Source or\n      Object form, made available under the License, as indicated by a\n      copyright notice that is included in or attached to the work\n      (an example is provided in the Appendix below).\n\n      \"Derivative Works\" shall mean any work, whether in Source or Object\n      form, that is based on (or derived from) the Work and for which the\n      editorial revisions, annotations, elaborations, or other modifications\n      represent, as a whole, an original work of authorship. For the purposes\n      of this License, Derivative Works shall not include works that remain\n      separable from, or merely link (or bind by name) to the interfaces of,\n      the Work and Derivative Works thereof.\n\n      \"Contribution\" shall mean any work of authorship, including\n      the original version of the Work and any modifications or additions\n      to that Work or Derivative Works thereof, that is intentionally\n      submitted to Licensor for inclusion in the Work by the copyright owner\n      or by an individual or Legal Entity authorized to submit on behalf of\n      the copyright owner. For the purposes of this definition, \"submitted\"\n      means any form of electronic, verbal, or written communication sent\n      to the Licensor or its representatives, including but not limited to\n      communication on electronic mailing lists, source code control systems,\n      and issue tracking systems that are managed by, or on behalf of, the\n      Licensor for the purpose of discussing and improving the Work, but\n      excluding communication that is conspicuously marked or otherwise\n      designated in writing by the copyright owner as \"Not a Contribution.\"\n\n      \"Contributor\" shall mean Licensor and any individual or Legal Entity\n      on behalf of whom a Contribution has been received by Licensor and\n      subsequently incorporated within the Work.\n\n   2. Grant of Copyright License. Subject to the terms and conditions of\n      this License, each Contributor hereby grants to You a perpetual,\n      worldwide, non-exclusive, no-charge, royalty-free, irrevocable\n      copyright license to reproduce, prepare Derivative Works of,\n      publicly display, publicly perform, sublicense, and distribute the\n      Work and such Derivative Works in Source or Object form.\n\n   3. Grant of Patent License. Subject to the terms and conditions of\n      this License, each Contributor hereby grants to You a perpetual,\n      worldwide, non-exclusive, no-charge, royalty-free, irrevocable\n      (except as stated in this section) patent license to make, have made,\n      use, offer to sell, sell, import, and otherwise transfer the Work,\n      where such license applies only to those patent claims licensable\n      by such Contributor that are necessarily infringed by their\n      Contribution(s) alone or by combination of their Contribution(s)\n      with the Work to which such Contribution(s) was submitted. If You\n      institute patent litigation against any entity (including a\n      cross-claim or counterclaim in a lawsuit) alleging that the Work\n      or a Contribution incorporated within the Work constitutes direct\n      or contributory patent infringement, then any patent licenses\n      granted to You under this License for that Work shall terminate\n      as of the date such litigation is filed.\n\n   4. Redistribution. You may reproduce and distribute copies of the\n      Work or Derivative Works thereof in any medium, with or without\n      modifications, and in Source or Object form, provided that You\n      meet the following conditions:\n\n      (a) You must give any other recipients of the Work or\n          Derivative Works a copy of this License; and\n\n      (b) You must cause any modified files to carry prominent notices\n          stating that You changed the files; and\n\n      (c) You must retain, in the Source form of any Derivative Works\n          that You distribute, all copyright, patent, trademark, and\n          attribution notices from the Source form of the Work,\n          excluding those notices that do not pertain to any part of\n          the Derivative Works; and\n\n      (d) If the Work includes a \"NOTICE\" text file as part of its\n          distribution, then any Derivative Works that You distribute must\n          include a readable copy of the attribution notices contained\n          within such NOTICE file, excluding those notices that do not\n          pertain to any part of the Derivative Works, in at least one\n          of the following places: within a NOTICE text file distributed\n          as part of the Derivative Works; within the Source form or\n          documentation, if provided along with the Derivative Works; or,\n          within a display generated by the Derivative Works, if and\n          wherever such third-party notices normally appear. The contents\n          of the NOTICE file are for informational purposes only and\n          do not modify the License. You may add Your own attribution\n          notices within Derivative Works that You distribute, alongside\n          or as an addendum to the NOTICE text from the Work, provided\n          that such additional attribution notices cannot be construed\n          as modifying the License.\n\n      You may add Your own copyright statement to Your modifications and\n      may provide additional or different license terms and conditions\n      for use, reproduction, or distribution of Your modifications, or\n      for any such Derivative Works as a whole, provided Your use,\n      reproduction, and distribution of the Work otherwise complies with\n      the conditions stated in this License.\n\n   5. Submission of Contributions. Unless You explicitly state otherwise,\n      any Contribution intentionally submitted for inclusion in the Work\n      by You to the Licensor shall be under the terms and conditions of\n      this License, without any additional terms or conditions.\n      Notwithstanding the above, nothing herein shall supersede or modify\n      the terms of any separate license agreement you may have executed\n      with Licensor regarding such Contributions.\n\n   6. Trademarks. This License does not grant permission to use the trade\n      names, trademarks, service marks, or product names of the Licensor,\n      except as required for reasonable and customary use in describing the\n      origin of the Work and reproducing the content of the NOTICE file.\n\n   7. Disclaimer of Warranty. Unless required by applicable law or\n      agreed to in writing, Licensor provides the Work (and each\n      Contributor provides its Contributions) on an \"AS IS\" BASIS,\n      WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or\n      implied, including, without limitation, any warranties or conditions\n      of TITLE, NON-INFRINGEMENT, MERCHANTABILITY, or FITNESS FOR A\n      PARTICULAR PURPOSE. You are solely responsible for determining the\n      appropriateness of using or redistributing the Work and assume any\n      risks associated with Your exercise of permissions under this License.\n\n   8. Limitation of Liability. In no event and under no legal theory,\n      whether in tort (including negligence), contract, or otherwise,\n      unless required by applicable law (such as deliberate and grossly\n      negligent acts) or agreed to in writing, shall any Contributor be\n      liable to You for damages, including any direct, indirect, special,\n      incidental, or consequential damages of any character arising as a\n      result of this License or out of the use or inability to use the\n      Work (including but not limited to damages for loss of goodwill,\n      work stoppage, computer failure or malfunction, or any and all\n      other commercial damages or losses), even if such Contributor\n      has been advised of the possibility of such damages.\n\n   9. Accepting Warranty or Additional Liability. While redistributing\n      the Work or Derivative Works thereof, You may choose to offer,\n      and charge a fee for, acceptance of support, warranty, indemnity,\n      or other liability obligations and/or rights consistent with this\n      License. However, in accepting such obligations, You may act only\n      on Your own behalf and on Your sole responsibility, not on behalf\n      of any other Contributor, and only if You agree to indemnify,\n      defend, and hold each Contributor harmless for any liability\n      incurred by, or claims asserted against, such Contributor by reason\n      of your accepting any such warranty or additional liability.\n\n   END OF TERMS AND CONDITIONS\n\n   APPENDIX: How to apply the Apache License to your work.\n\n      To apply the Apache License to your work, attach the following\n      boilerplate notice, with the fields enclosed by brackets \"[]\"\n      replaced with your own identifying information. (Don't include\n      the brackets!)  The text should be enclosed in the appropriate\n      comment syntax for the file format. We also recommend that a\n      file or class name and description of purpose be included on the\n      same \"printed page\" as the copyright notice for easier\n      identification within third-party archives.\n\n   Copyright 2025 FutureHouse\n\n   Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the \"License\");\n   you may not use this file except in compliance with the License.\n   You may obtain a copy of the License at\n\n       http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0\n\n   Unless required by applicable law or agreed to in writing, software\n   distributed under the License is distributed on an \"AS IS\" BASIS,\n   WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.\n   See the License for the specific language governing permissions and\n   limitations under the License.\n"
  },
  {
    "path": "packages/paper-qa-nemotron/README.md",
    "content": "# paper-qa-nemotron\n\n<!-- pyml disable-num-lines 5 line-length -->\n\n[![GitHub](https://img.shields.io/badge/GitHub-black?logo=github&logoColor=white)](https://github.com/Future-House/paper-qa/tree/main/packages/paper-qa-nemotron)\n[![tests](https://github.com/Future-House/paper-qa/actions/workflows/tests.yml/badge.svg)](https://github.com/Future-House/paper-qa)\n![License](https://img.shields.io/badge/License-Apache_2.0-blue.svg)\n![PyPI Python Versions](https://img.shields.io/pypi/pyversions/paper-qa-nemotron)\n\nPDF reading code backed by\n[Nvidia's nemotron-parse VLM](https://build.nvidia.com/nvidia/nemotron-parse).\n\nFor more info on nemotron-parse, check out:\n\n<!-- pyml disable-num-lines 11 line-length -->\n\n- Technical blog:\n  <https://developer.nvidia.com/blog/turn-complex-documents-into-usable-data-with-vlm-nvidia-nemotron-parse-1-1/>\n- Hugging Face weights: <https://huggingface.co/nvidia/NVIDIA-Nemotron-Parse-v1.1>\n- NIM and model card: <https://build.nvidia.com/nvidia/nemotron-parse>\n  - Support matrix:\n    <https://docs.nvidia.com/nim/vision-language-models/1.5.0/support-matrix.html#nemotron-parse>\n- API docs:\n  <https://docs.nvidia.com/nim/vision-language-models/1.5.0/examples/nemotron-parse/overview.html#nemotron-parse-overview>\n- Cookbook:\n  <https://github.com/NVIDIA-NeMo/Nemotron/blob/main/usage-cookbook/Nemotron-Parse-v1.1/build_general_usage_cookbook.ipynb>\n- NGC catalog:\n  <https://catalog.ngc.nvidia.com/orgs/nim/teams/nvidia/containers/nemotron-parse>\n- AWS Marketplace:\n  <https://aws.amazon.com/marketplace/pp/prodview-ny2ngku2i4ge6>\n\n## Installation\n\n```bash\npip install paper-qa[nemotron]\n# Or\npip install paper-qa-nemotron\n```\n\nIf you want to prompt nemotron-parse hosted on AWS SageMaker:\n\n```bash\npip install paper-qa-nemotron[sagemaker]\n```\n\n## Getting Started\n\nTo use nemotron-parse via the Nvidia API,\nset the `NVIDIA_API_KEY` environment variable.\n\nThen to directly access the reader:\n\n```python\nfrom paperqa.types import ParsedText\nfrom paperqa_nemotron import parse_pdf_to_pages\n\nasync def main(pdf_path) -> ParsedText:\n    return await parse_pdf_to_pages(pdf_path)\n```\n\nOr use the reader within PaperQA:\n\n```python\nfrom paperqa import Docs, PQASession, Settings\n\nfrom paperqa_nemotron import parse_pdf_to_pages\n\n\nasync def main(pdf_path, question: str | PQASession) -> PQASession:\n    settings = Settings(parsing={\"parse_pdf\": parse_pdf_to_pages})\n    docs = Docs()\n    await docs.aadd(pdf_path, settings=settings)\n    return await docs.aquery(question, settings=settings)\n```\n"
  },
  {
    "path": "packages/paper-qa-nemotron/pyproject.toml",
    "content": "[build-system]\nbuild-backend = \"setuptools.build_meta\"\nrequires = [\"setuptools>=64\", \"setuptools_scm>=8\"]\n\n[project]\nauthors = [\n    {email = \"hello@futurehouse.org\", name = \"FutureHouse technical staff\"},\n]\nclassifiers = [\n    \"Intended Audience :: Developers\",\n    \"License :: OSI Approved :: Apache Software License\",\n    \"Operating System :: OS Independent\",\n    \"Programming Language :: Python :: 3 :: Only\",\n    \"Programming Language :: Python :: 3.11\",\n    \"Programming Language :: Python :: 3.12\",\n    \"Programming Language :: Python :: 3.13\",\n    \"Programming Language :: Python\",\n    \"Topic :: Scientific/Engineering :: Artificial Intelligence\",\n]\ndependencies = [\n    \"Pillow\",  # Also comes from fhaviary's image extra\n    \"fhaviary[image]\",\n    \"fhlmi>=0.27.0\",  # Pin for request_limited\n    \"litellm>=1.71.0\",  # Pin for aiohttp transport optimization\n    \"numpy\",\n    \"paper-qa\",\n    \"pypdfium2>=4.22.0\",  # Pin for PYPDFIUM_INFO addition\n    \"tenacity\",\n]\ndescription = \"PaperQA reader implemented using Nvidia's nemotron-parse VLM API\"\ndynamic = [\"version\"]\nlicense = {file = \"LICENSE\"}\nmaintainers = [\n    {email = \"jamesbraza@gmail.com\", name = \"James Braza\"},\n    {email = \"michael.skarlinski@gmail.com\", name = \"Michael Skarlinski\"},\n    {email = \"white.d.andrew@gmail.com\", name = \"Andrew White\"},\n]\nname = \"paper-qa-nemotron\"\nreadme = \"README.md\"\nrequires-python = \">=3.11\"\n\n[project.optional-dependencies]\ndev = [\n    \"docling>=2.56\",  # Pin for EasyOCR deprecation\n    \"fhlmi>=0.39\",  # Pin for bytes_to_string\n    \"httpx-aiohttp\",\n    \"paper-qa-nemotron[sagemaker,typing]\",\n    \"paper-qa>=5.23\",  # Pin for PDFParserFn\n    \"pytest-asyncio\",\n    \"pytest-recording\",\n    \"pytest-rerunfailures\",\n    \"pytest>=9\",  # Pin for pytest-subtests upstreaming\n    \"vcrpy>=8\",  # Pin for dropping unused requests support\n]\nsagemaker = [\"aiobotocore\"]\ntyping = [\n    \"limits\",\n    \"numpy\",\n    \"types-Pillow\",\n    \"types-aiobotocore\",\n]\n\n[tool.ruff]\nextend = \"../../pyproject.toml\"\n\n[tool.setuptools.packages.find]\nwhere = [\"src\"]\n\n[tool.setuptools_scm]\nroot = \"../..\"\nversion_file = \"src/paperqa_nemotron/version.py\"\n"
  },
  {
    "path": "packages/paper-qa-nemotron/src/paperqa_nemotron/__init__.py",
    "content": "\"\"\"Nvidia nemotron-backed readers for PaperQA.\"\"\"\n\nfrom .reader import parse_pdf_to_pages\n\n__all__ = [\"parse_pdf_to_pages\"]\n"
  },
  {
    "path": "packages/paper-qa-nemotron/src/paperqa_nemotron/api.py",
    "content": "\"\"\"\nDriver for PaperQA using Nvidia's nemotron-parse VLM.\n\nFor more info on nemotron-parse, check out:\n- Technical blog: https://developer.nvidia.com/blog/turn-complex-documents-into-usable-data-with-vlm-nvidia-nemotron-parse-1-1/\n- Hugging Face weights: https://huggingface.co/nvidia/NVIDIA-Nemotron-Parse-v1.1\n- Model card: https://build.nvidia.com/nvidia/nemotron-parse/modelcard\n- API docs: https://docs.nvidia.com/nim/vision-language-models/1.5.0/examples/nemotron-parse/overview.html#nemotron-parse-overview\n- Cookbook: https://github.com/NVIDIA-NeMo/Nemotron/blob/main/usage-cookbook/Nemotron-Parse-v1.1/build_general_usage_cookbook.ipynb\n- AWS Marketplace: https://aws.amazon.com/marketplace/pp/prodview-ny2ngku2i4ge6\n\"\"\"\n\nimport contextlib\nimport http\nimport json\nimport logging\nimport os\nfrom enum import StrEnum, unique\nfrom typing import (\n    TYPE_CHECKING,\n    Annotated,\n    Literal,\n    Self,\n    TypeAlias,\n    assert_never,\n    cast,\n    overload,\n)\nfrom unittest.mock import patch\n\nimport litellm\nfrom aviary.core import Message, ToolCall\nfrom lmi.rate_limiter import GLOBAL_LIMITER, GLOBAL_RATE_LIMITER_TIMEOUT\nfrom pydantic import (\n    AfterValidator,\n    BaseModel,\n    Field,\n    TypeAdapter,\n    ValidationError,\n    ValidationInfo,\n)\nfrom tenacity import (\n    RetryCallState,\n    before_sleep_log,\n    retry,\n    retry_any,\n    retry_if_exception,\n    retry_if_exception_type,\n    stop_after_attempt,\n    wait_exponential,\n)\n\ntry:\n    from aiobotocore.session import get_session\nexcept ImportError:\n    get_session = None  # type: ignore[assignment]\n\nif TYPE_CHECKING:\n    import numpy as np\n    from limits import RateLimitItem\n\nlogger = logging.getLogger(__name__)\n\nNVIDIA_API_NEMOTRON_PARSE_RATE_LIMIT = (\n    \"40 per 1 minute\"  # Default rate for Nvidia's API\n)\n\n\nclass NemotronLengthError(ValueError):\n    r\"\"\"\n    Error for nemotron-parse running out of context, indicated by the 'length' finish reason.\n\n    This 'length' finish reason comes from the Nvidia NIM wrapping\n    nemotron-parse version 1.1 when the model starts babbling (e.g. repeating '\\\\n').\n    It's been seen with the markdown_bbox tool on large figures.\n    Retrying is a possible method to skirt this error, but it's a bad idea\n    as a 'length' finish reason means nemotron-parse ran out of context,\n    and retrying until success just provides a flawed output.\n    \"\"\"\n\n\nclass NemotronBBoxError(ValueError):\n    \"\"\"\n    Error for nemotron-parse returning an invalid bounding box.\n\n    Examples include values outside of [0, 1] or a non-positive gap between min and max.\n    \"\"\"\n\n\nNemotronParseToolName: TypeAlias = Literal[\n    \"markdown_bbox\", \"markdown_no_bbox\", \"detection_only\"\n]\n\n\nclass NemotronParseBBox(BaseModel):\n    \"\"\"\n    Bounding box, values target the range [0, 1], origin is upper left corner.\n\n    In practice, nemotron-parse commonly gives values outside of [0, 1]\n    at temperature of 1, but a re-request can get values inside [0, 1].\n    \"\"\"\n\n    @staticmethod\n    def validate_min_less_than_max(v: float, info: ValidationInfo) -> float:\n        if info.field_name in {\"xmax\", \"ymax\"}:\n            min_field_name = info.field_name.replace(\"max\", \"min\")\n            with contextlib.suppress(KeyError):\n                if info.data[min_field_name] >= v:\n                    raise ValueError(\n                        f\"{min_field_name} must be less than {info.field_name}.\"\n                    )\n        return v\n\n    xmin: float = Field(\n        description=\"Lower bound, when looking right across (horizontally) the page.\",\n        examples=[0.33],\n        ge=0,\n        le=1,\n    )\n    xmax: Annotated[\n        float,\n        Field(\n            description=\"Upper bound, when looking right across (horizontally) the page.\",\n            examples=[0.65],\n            ge=0,\n            le=1,\n        ),\n        AfterValidator(validate_min_less_than_max),\n    ]\n    ymin: float = Field(\n        description=\"Lower bound, when looking down (vertically) the page.\",\n        examples=[0.26],\n        ge=0,\n        le=1,\n    )\n    ymax: Annotated[\n        float,\n        Field(\n            description=\"Upper bound, when looking down (vertically) the page.\",\n            examples=[0.34],\n            ge=0,\n            le=1,\n        ),\n        AfterValidator(validate_min_less_than_max),\n    ]\n\n    @classmethod\n    def from_coordinates(\n        cls, coords: tuple[float, float, float, float]\n    ) -> \"NemotronParseBBox\":\n        \"\"\"Create a bbox from a (xmin, xmax, ymin, ymax) tuple.\"\"\"\n        return cls(xmin=coords[0], xmax=coords[1], ymin=coords[2], ymax=coords[3])\n\n    def to_page_coordinates(\n        self, height: float, width: float\n    ) -> tuple[float, float, float, float]:\n        return (\n            self.xmin * width,\n            self.ymin * height,\n            self.xmax * width,\n            self.ymax * height,\n        )\n\n    def iou(self, other: \"NemotronParseBBox\") -> float:\n        \"\"\"Calculate the Intersection over Union (IoU) with another bounding box.\n\n        Args:\n            other: The other bounding box to compare with.\n\n        Returns:\n            IoU score in range [0, 1], where 1 means perfect overlap.\n        \"\"\"\n        # Calculate intersection coordinates\n        inter_xmin = max(self.xmin, other.xmin)\n        inter_ymin = max(self.ymin, other.ymin)\n        inter_xmax = min(self.xmax, other.xmax)\n        inter_ymax = min(self.ymax, other.ymax)\n\n        # Calculate intersection area (0 if no overlap) and then the union area\n        intersection = max(0, inter_xmax - inter_xmin) * max(0, inter_ymax - inter_ymin)\n        self_area = (self.xmax - self.xmin) * (self.ymax - self.ymin)\n        other_area = (other.xmax - other.xmin) * (other.ymax - other.ymin)\n        union = self_area + other_area - intersection\n        return intersection / union if union > 0 else 0.0\n\n    def union(self, other: \"NemotronParseBBox\") -> Self:\n        \"\"\"Create a superset bounding box that contains both bounding boxes.\n\n        Args:\n            other: The other bounding box to merge with.\n\n        Returns:\n            A new bounding box that is a \"superset\" box containing both inputs.\n        \"\"\"\n        return type(self)(\n            xmin=min(self.xmin, other.xmin),\n            ymin=min(self.ymin, other.ymin),\n            xmax=max(self.xmax, other.xmax),\n            ymax=max(self.ymax, other.ymax),\n        )\n\n\n@unique\nclass NemotronParseClassification(StrEnum):\n    \"\"\"\n    Classes that can come from nemotron-parse, values match the API.\n\n    SEE: https://docs.nvidia.com/nim/vision-language-models/1.2.0/examples/retriever/overview.html\n    \"\"\"\n\n    BIBLIOGRAPHY = \"Bibliography\"\n    CAPTION = \"Caption\"  # Table or picture\n    FOOTNOTE = \"Footnote\"\n    FORMULA = \"Formula\"\n    LIST_ITEM = \"List-item\"  # Numbered, alphanumeric, or bullet point\n    PAGE_FOOTER = \"Page-footer\"\n    PAGE_HEADER = \"Page-header\"\n    PICTURE = \"Picture\"\n    SECTION_HEADER = \"Section-header\"\n    TABLE = \"Table\"\n    TABLE_OF_CONTENTS = \"TOC\"\n    TEXT = \"Text\"  # Regular paragraph text\n    TITLE = \"Title\"\n\n\n# These classifications will lead to parsing a media in addition to text\nCLASSIFICATIONS_WITH_MEDIA = {\n    NemotronParseClassification.FORMULA,\n    NemotronParseClassification.PICTURE,\n    NemotronParseClassification.TABLE,\n}\n\n\nclass NemotronParseAnnotatedBBox(BaseModel):\n    \"\"\"Payload for 'detection_only' tool.\"\"\"\n\n    bbox: NemotronParseBBox\n    type: NemotronParseClassification = Field(\n        description=\"Possible classifications of the bbox.\"\n    )\n\n\nclass NemotronParseMarkdown(BaseModel):\n    \"\"\"Payload for 'markdown_no_bbox' tool.\"\"\"\n\n    text: str = Field(description=\"Markdown text.\")\n\n\nclass NemotronParseMarkdownBBox(NemotronParseAnnotatedBBox, NemotronParseMarkdown):\n    \"\"\"Payload for 'markdown_bbox' tool, or merges with results from detection_only.\"\"\"\n\n    text: str | None = Field(  # type: ignore[assignment]\n        description=\"Markdown text, or None if from detection_only without text.\"\n    )\n\n    @classmethod\n    def merge_with_detection(\n        cls,\n        markdown_results: \"list[NemotronParseMarkdownBBox]\",\n        detection_results: list[NemotronParseAnnotatedBBox],\n        iou_threshold: float,\n    ) -> \"list[NemotronParseMarkdownBBox]\":\n        \"\"\"Merge markdown_bbox and detection_only results using IoU-based matching.\n\n        Args:\n            markdown_results: markdown_bbox tool results.\n            detection_results: detection_only tool results.\n            iou_threshold: Minimum IoU (inclusive) to consider a match.\n\n        Returns:\n            Merged results. Text comes from markdown_bbox. Bounding boxes are a superset of:\n            1. Bounding boxes from markdown_bbox without an analog in detection_only.\n            2. Bounding boxes from detection_only without an analog in markdown_bbox.\n            3. Merged bounding boxes from both tools where IoU is at or above the threshold.\n        \"\"\"\n        merged: list[NemotronParseMarkdownBBox] = []\n        matched_detection_indices: set[int] = set()\n        for md_result in markdown_results:\n            best_iou = 0.0\n            best_detection: NemotronParseAnnotatedBBox | None = None\n            best_detection_idx: int | None = None\n\n            for idx, detection_result in enumerate(detection_results):\n                if detection_result.type != md_result.type:\n                    continue  # Only consider matching types\n                iou = md_result.bbox.iou(detection_result.bbox)\n                if iou > best_iou:\n                    best_iou = iou\n                    best_detection = detection_result\n                    best_detection_idx = idx\n\n            if best_detection is not None and best_iou >= iou_threshold:\n                # Create superset bbox containing both markdown and detection bboxes\n                merged.append(\n                    cls(\n                        bbox=md_result.bbox.union(best_detection.bbox),\n                        type=md_result.type,\n                        text=md_result.text,\n                    )\n                )\n                matched_detection_indices.add(cast(int, best_detection_idx))\n            else:\n                merged.append(md_result)\n\n        # Add unmatched detection results without text\n        for idx, detection_result in enumerate(detection_results):\n            if idx not in matched_detection_indices:\n                merged.append(\n                    cls(\n                        bbox=detection_result.bbox,\n                        type=detection_result.type,\n                        text=None,\n                    )\n                )\n\n        return merged\n\n\nMatrixNemotronParseAnnotatedBBox = TypeAdapter(list[list[NemotronParseAnnotatedBBox]])\nVectorNemotronParseMarkdown = TypeAdapter(list[NemotronParseMarkdown])\nMatrixNemotronParseMarkdownBBox = TypeAdapter(list[list[NemotronParseMarkdownBBox]])\n\n\ndef _is_litellm_timeout_with_408(exc: BaseException) -> bool:\n    return (\n        isinstance(exc, litellm.Timeout)\n        and exc.status_code == http.HTTPStatus.REQUEST_TIMEOUT\n    )\n\n\n# Exponential backoff for when hitting rate limits on Nvidia's API\n_NVIDIA_API_RETRY_WAIT = wait_exponential(multiplier=2, min=GLOBAL_RATE_LIMITER_TIMEOUT)\n\n\ndef _wait_exponential_for_nvidia_api_retry(retry_state: RetryCallState) -> float:\n    \"\"\"Only apply exponential backoff for rate limit failure mode.\n\n    Uses a Nvidia API rate limit-specific counter so backoff is based on consecutive\n    rate limit failures, not overall attempt number.\n    \"\"\"\n    if retry_state.outcome is not None and isinstance(\n        retry_state.outcome.exception(), TimeoutError\n    ):\n        # Track TimeoutError (Nvidia API rate limit) count separately\n        timeout_count: int = getattr(retry_state, \"_timeout_error_count\", 0) + 1\n        retry_state._timeout_error_count = timeout_count  # type: ignore[attr-defined]\n        # Temporarily override attempt_number for wait_exponential calculation\n        with patch.object(retry_state, \"attempt_number\", timeout_count):\n            return _NVIDIA_API_RETRY_WAIT(retry_state)\n    return 0\n\n\n@overload\nasync def _call_nvidia_api(\n    image: \"np.ndarray | str\",\n    tool_name: Literal[\"markdown_bbox\"],\n    api_key: str | None = None,\n    api_base: str = ...,\n    model_name: str = ...,\n    **completion_kwargs,\n) -> list[NemotronParseMarkdownBBox]: ...\n\n\n@overload\nasync def _call_nvidia_api(\n    image: \"np.ndarray | str\",\n    tool_name: Literal[\"markdown_no_bbox\"],\n    api_key: str | None = None,\n    api_base: str = ...,\n    model_name: str = ...,\n    **completion_kwargs,\n) -> list[NemotronParseMarkdown]: ...\n\n\n@overload\nasync def _call_nvidia_api(\n    image: \"np.ndarray | str\",\n    tool_name: Literal[\"detection_only\"],\n    api_key: str | None = None,\n    api_base: str = ...,\n    model_name: str = ...,\n    **completion_kwargs,\n) -> list[NemotronParseAnnotatedBBox]: ...\n\n\n@retry(\n    retry=retry_any(\n        retry_if_exception_type(NemotronBBoxError),\n        retry_if_exception_type(TimeoutError),  # Hitting rate limits\n        retry_if_exception(_is_litellm_timeout_with_408),  # Inference timeout\n    ),\n    stop=stop_after_attempt(3),\n    wait=_wait_exponential_for_nvidia_api_retry,\n    before_sleep=before_sleep_log(logger, logging.WARNING),\n)\nasync def _call_nvidia_api(\n    image: \"np.ndarray | str\",\n    tool_name: NemotronParseToolName,\n    api_key: str | None = None,\n    api_base: str = \"https://integrate.api.nvidia.com/v1\",\n    model_name: str = \"nvidia/nemotron-parse\",\n    rate_limit: \"RateLimitItem | str | None\" = NVIDIA_API_NEMOTRON_PARSE_RATE_LIMIT,\n    **completion_kwargs,\n) -> (\n    list[NemotronParseMarkdownBBox]\n    | list[NemotronParseMarkdown]\n    | list[NemotronParseAnnotatedBBox]\n):\n    \"\"\"Call the Nvidia API with an image via LiteLLM.\n\n    Args:\n        image: Image to parse, either a numpy array or a pre-encoded base64 data URI.\n        tool_name: Name of the nemotron-parse tool.\n        api_key: Optional API key for Nvidia, default uses the NVIDIA_API_KEY env var.\n        api_base: API base URL to pass to the completion,\n            default uses Nvidia API's expected base URL.\n        model_name: Model name to pass to the completion,\n            default uses Nvidia API's expected model name.\n        rate_limit: Optional rate limit key for rate limiting,\n            default complies with Nvidia API's nemotron-parse limit.\n        completion_kwargs: Keyword arguments to pass to the completion.\n\n    Returns:\n        Parsed response from the API.\n    \"\"\"\n    await GLOBAL_LIMITER.try_acquire(\n        (\"client|request\", \"nvidia/nemotron-parse\"), rate_limit=rate_limit\n    )\n\n    if api_key is None:\n        api_key = os.environ[\"NVIDIA_API_KEY\"]\n    if isinstance(image, str):\n        image_data: str = image\n    else:\n        image_data = Message.create_message(images=[image]).model_dump()[\"content\"][0][\n            \"image_url\"\n        ][\"url\"]\n    tool_spec = ToolCall.from_name(tool_name).model_dump(\n        exclude={\"id\": True, \"function\": {\"arguments\"}}\n    )\n    response = await litellm.acompletion(\n        model=model_name,\n        messages=[{\"role\": \"user\", \"content\": f'<img src=\"{image_data}\" />'}],\n        tools=[tool_spec],\n        tool_choice=tool_spec,\n        api_key=api_key,\n        api_base=api_base,\n        # Explicitly specify OpenAI-compatible provider over Nvidia NIM provider,\n        # so this works with both Nvidia API and DGX Cloud Lepton\n        custom_llm_provider=litellm.types.utils.LlmProviders.CUSTOM_OPENAI,\n        **completion_kwargs,\n    )\n    if (\n        not isinstance(response, litellm.ModelResponse)\n        or len(response.choices) != 1\n        or not isinstance(response.choices[0], litellm.Choices)\n    ):\n        raise NotImplementedError(\n            f\"Didn't yet handle choices shape of model response {response}.\"\n        )\n    if response.choices[0].finish_reason == \"length\":\n        image_desc = (\n            \"(pre-encoded)\" if isinstance(image, str) else f\"of shape {image.shape}\"\n        )\n        raise NemotronLengthError(\n            f\"Model response {response} from tool {tool_name!r} indicates the input\"\n            f\" image {image_desc} is too large or the model started babbling.\",\n            response.choices[0],  # Include if callers want\n        )\n    if (\n        response.choices[0].finish_reason != \"tool_calls\"\n        or response.choices[0].message.tool_calls is None\n        or len(response.choices[0].message.tool_calls) != 1\n    ):\n        raise NotImplementedError(\n            f\"Didn't yet handle choice shape of model response {response}.\"\n        )\n\n    args_json = response.choices[0].message.tool_calls[0][\"function\"][\"arguments\"]\n    try:\n        if tool_name == \"markdown_bbox\":\n            (response,) = MatrixNemotronParseMarkdownBBox.validate_json(args_json)\n        elif tool_name == \"markdown_no_bbox\":\n            response = VectorNemotronParseMarkdown.validate_json(args_json)\n        elif tool_name == \"detection_only\":\n            (response,) = MatrixNemotronParseAnnotatedBBox.validate_json(args_json)\n        else:\n            assert_never(tool_name)\n    except ValidationError as exc:\n        raise NemotronBBoxError(\n            f\"nemotron-parse response {args_json} from tool {tool_name!r}\"\n            \" has invalid bounding box.\"\n        ) from exc\n    return response\n\n\n@overload\nasync def _call_sagemaker_api(\n    image: \"np.ndarray | str\",\n    tool_name: Literal[\"markdown_bbox\"],\n    endpoint_name: str = ...,\n    aws_region: str = ...,\n    model_name: str = ...,\n    **completion_kwargs,\n) -> list[NemotronParseMarkdownBBox]: ...\n\n\n@overload\nasync def _call_sagemaker_api(\n    image: \"np.ndarray | str\",\n    tool_name: Literal[\"markdown_no_bbox\"],\n    endpoint_name: str = ...,\n    aws_region: str = ...,\n    model_name: str = ...,\n    **completion_kwargs,\n) -> list[NemotronParseMarkdown]: ...\n\n\n@overload\nasync def _call_sagemaker_api(\n    image: \"np.ndarray | str\",\n    tool_name: Literal[\"detection_only\"],\n    endpoint_name: str = ...,\n    aws_region: str = ...,\n    model_name: str = ...,\n    **completion_kwargs,\n) -> list[NemotronParseAnnotatedBBox]: ...\n\n\n@retry(\n    retry=retry_if_exception_type(NemotronBBoxError),\n    stop=stop_after_attempt(3),\n    before_sleep=before_sleep_log(logger, logging.WARNING),\n)\nasync def _call_sagemaker_api(\n    image: \"np.ndarray | str\",\n    tool_name: NemotronParseToolName,\n    endpoint_name: str = \"nemotron-parse\",\n    aws_region: str = \"us-west-2\",\n    model_name: str = \"nvidia/nemotron-parse\",\n    **completion_kwargs,\n) -> (\n    list[NemotronParseMarkdownBBox]\n    | list[NemotronParseMarkdown]\n    | list[NemotronParseAnnotatedBBox]\n):\n    \"\"\"Call the AWS SageMaker API with an image via aiobotocore.\n\n    Args:\n        image: Image to parse, either a numpy array or a pre-encoded base64 data URI.\n        tool_name: Name of the nemotron-parse tool.\n        endpoint_name: Name of the AWS SageMaker endpoint,\n            default assumes the name is 'nemotron-parse'.\n        aws_region: AWS region where the endpoint is deployed, defaults to us-west-2.\n        model_name: Model name to pass to the completion,\n            default uses AWS Marketplace container's expected model name.\n        completion_kwargs: Keyword arguments to pass to the endpoint.\n\n    Returns:\n        Parsed response from the API.\n    \"\"\"\n    # NOTE: since LiteLLM's AWS SageMaker driver does things like:\n    # - Not supporting tool calling per\n    #   https://github.com/BerriAI/litellm/blob/v1.79.3-stable/litellm/llms/sagemaker/completion/transformation.py#L70-L71\n    # - Converting requests to use \"inputs\" (aligning with Hugging Face API) per\n    #   https://github.com/BerriAI/litellm/blob/v1.79.3-stable/litellm/llms/sagemaker/completion/transformation.py#L182\n    # We just use aiobotocore directly here\n    tool_spec = ToolCall.from_name(tool_name).model_dump(\n        exclude={\"id\": True, \"function\": {\"arguments\"}}\n    )\n    payload = {  # noqa: FURB173\n        \"model\": model_name,\n        \"messages\": [Message.create_message(images=[image]).model_dump(mode=\"json\")],\n        \"tools\": [tool_spec],\n        \"tool_choice\": tool_spec,\n        **completion_kwargs,\n    }\n\n    try:\n        session = get_session()\n    except TypeError as exc:\n        raise ImportError(\n            \"Calling nemotron-parse on AWS SageMaker requires installing with the\"\n            \" 'sagemaker' extra for the 'aiobotocore' package.\"\n            \" Please `pip install paper-qa-nemotron[sagemaker]`.\"\n        ) from exc\n    async with session.create_client(\n        \"sagemaker-runtime\", region_name=aws_region\n    ) as client:\n        response = await client.invoke_endpoint(\n            EndpointName=endpoint_name,\n            ContentType=\"application/json\",\n            Body=json.dumps(payload),\n        )\n        response_body = await response[\"Body\"].read()\n    response = litellm.ModelResponse.model_validate_json(response_body.decode())\n    if len(response.choices) != 1 or not isinstance(\n        response.choices[0], litellm.Choices\n    ):\n        raise NotImplementedError(\n            f\"Didn't yet handle choices shape of model response {response}.\"\n        )\n    if response.choices[0].finish_reason == \"length\":\n        image_desc = (\n            \"(pre-encoded)\" if isinstance(image, str) else f\"of shape {image.shape}\"\n        )\n        raise NemotronLengthError(\n            f\"Model response {response} from tool {tool_name!r} indicates the input\"\n            f\" image {image_desc} is too large or the model started babbling.\",\n            response.choices[0],  # Include if callers want\n        )\n    if (\n        response.choices[0].finish_reason != \"stop\"\n        or response.choices[0].message.tool_calls is None\n        or len(response.choices[0].message.tool_calls) != 1\n    ):\n        raise NotImplementedError(\n            f\"Didn't yet handle choice shape of model response {response}.\"\n        )\n\n    args_json = response.choices[0].message.tool_calls[0][\"function\"][\"arguments\"]\n    try:\n        if tool_name == \"markdown_bbox\":\n            (response,) = MatrixNemotronParseMarkdownBBox.validate_json(args_json)\n        elif tool_name == \"markdown_no_bbox\":\n            response = VectorNemotronParseMarkdown.validate_json(args_json)\n        elif tool_name == \"detection_only\":\n            (response,) = MatrixNemotronParseAnnotatedBBox.validate_json(args_json)\n        else:\n            assert_never(tool_name)\n    except ValidationError as exc:\n        raise NemotronBBoxError(\n            f\"nemotron-parse response {args_json} from tool {tool_name!r}\"\n            \" has invalid bounding box.\"\n        ) from exc\n    return response\n"
  },
  {
    "path": "packages/paper-qa-nemotron/src/paperqa_nemotron/py.typed",
    "content": ""
  },
  {
    "path": "packages/paper-qa-nemotron/src/paperqa_nemotron/reader.py",
    "content": "\"\"\"Reader for PaperQA using Nvidia's nemotron-parse VLM.\"\"\"\n\nimport asyncio\nimport io\nimport json\nimport logging\nimport os\nfrom collections.abc import Awaitable, Mapping\nfrom concurrent.futures import ProcessPoolExecutor\nfrom contextlib import closing\nfrom typing import Any, Literal, cast\n\nimport litellm\nimport numpy as np\nimport pypdfium2 as pdfium\nfrom aviary.core import encode_image_to_base64\nfrom lmi.utils import gather_with_concurrency\nfrom paperqa.readers import PDFParserFn, resolve_page_range\nfrom paperqa.settings import ParsingSettings\nfrom paperqa.types import ParsedMedia, ParsedMetadata, ParsedText\nfrom paperqa.utils import ImpossibleParsingError\nfrom PIL import Image\nfrom tenacity import RetryError\n\nfrom paperqa_nemotron.api import (\n    CLASSIFICATIONS_WITH_MEDIA,\n    NemotronBBoxError,\n    NemotronLengthError,\n    NemotronParseAnnotatedBBox,\n    NemotronParseClassification,\n    NemotronParseMarkdownBBox,\n    _call_nvidia_api,\n    _call_sagemaker_api,\n)\n\nlogger = logging.getLogger(__name__)\n\nWHITE_RGB = (255, 255, 255)\n# On DOI 10.1016/j.neuron.2011.12.023, 36-px was an insufficient border,\n# then on DOI 10.1111/jnc.13398, 42-px was an insufficient border,\n# then on DOI 10.1016/j.neuron.2011.12.023 (again), 56-px was an insufficient border,\n# all with temperature of 0 and DPI 300\nDEFAULT_BORDER_SIZE = 60  # pixels\n\n\ndef pad_image_with_border(\n    image: \"Image.Image\",\n    border: int | tuple[int, int] = DEFAULT_BORDER_SIZE,\n    pad_color: float | tuple[float, ...] | str = WHITE_RGB,\n) -> \"tuple[Image.Image, int, int]\":\n    \"\"\"Pad image with colored borders.\n\n    Padding the border can improve nemotron-parse performance\n    because now there's room to bound PDF artwork that extends to the edge of the PDF.\n    Without a border margin, the bounding box can extend beyond [0, 1].\n\n    Args:\n        image: Image to pad.\n        border: Border size (pixels) to add on all sides.\n            If a two-tuple it's the x border and y border,\n            otherwise both x and y borders are symmetric.\n        pad_color: Color to use for padding, default is white.\n\n    Returns:\n        Three-tuple of padded image and x + y image offset (pixels), where offsets\n            indicate where the original image starts in the padded image.\n    \"\"\"\n    border_x, border_y = border if isinstance(border, tuple) else (border, border)\n\n    # Create canvas with border on all sides, while not manipulating the original image\n    orig_w, orig_h = image.size\n    canvas = Image.new(\n        image.mode, (orig_w + 2 * border_x, orig_h + 2 * border_y), pad_color  # type: ignore[arg-type]\n    )\n    # Paste original image onto canvas with border offset\n    canvas.paste(image, (border_x, border_y))\n    return canvas, border_x, border_y\n\n\ndef _render_page(\n    path: str,\n    page_num: int,\n    dpi: int | None = 300,\n    border: int | tuple[int, int] = DEFAULT_BORDER_SIZE,\n    needs_bbox: bool = True,\n    page_range: int | tuple[int, int] | None = None,\n) -> tuple[int, str, \"Image.Image\", int, int, int, int]:\n    \"\"\"Render a single PDF page and pre-encode the API image as a base64 data URI.\n\n    NOTE: keep this top-level for pickling support.\n\n    Returns:\n        Seven-tuple of (page_num, image_data_uri, rendered_page_pil,\n            padded_height, padded_width, offset_x, offset_y).\n    \"\"\"\n    pdf_doc = pdfium.PdfDocument(path)\n    with closing(pdf_doc):\n        try:\n            page = pdf_doc[page_num]\n        except pdfium.PdfiumError as pdfium_exc:\n            if not 0 <= page_num < len(pdf_doc):\n                raise ValueError(\n                    f\"Page range {page_range}'s value {page_num} is outside\"\n                    f\" the size of document {path!r}.\"\n                ) from pdfium_exc\n            raise\n\n        render_kwargs: dict[str, Any] = {}\n        if dpi is not None:\n            render_kwargs[\"scale\"] = dpi / 72\n\n        rendered_page = page.render(**render_kwargs)\n        rendered_page_pil = rendered_page.to_pil()\n        if needs_bbox:\n            # Apply white border padding to increase bounding box reliability\n            padded_pil, offset_x, offset_y = pad_image_with_border(\n                rendered_page_pil, border\n            )\n            image_data_uri = encode_image_to_base64(padded_pil, format=\"PNG\")\n            padded_height, padded_width = padded_pil.height, padded_pil.width\n        else:\n            image_data_uri = encode_image_to_base64(rendered_page_pil, format=\"PNG\")\n            offset_x = offset_y = padded_height = padded_width = 0\n\n    return (\n        page_num,\n        image_data_uri,\n        rendered_page_pil,\n        padded_height,\n        padded_width,\n        offset_x,\n        offset_y,\n    )\n\n\nasync def parse_pdf_to_pages(\n    path: str | os.PathLike,\n    page_size_limit: int | None = None,\n    page_range: int | tuple[int, int] | None = None,\n    parse_media: bool = True,\n    full_page: bool = False,\n    dpi: int | None = 300,\n    api_params: Mapping[str, Any] | None = None,\n    concurrency: int | asyncio.Semaphore | None = 128,\n    border: int | tuple[int, int] = DEFAULT_BORDER_SIZE,\n    failover_parser: str | PDFParserFn | None = None,\n    num_workers: int = min(os.cpu_count() or 1, 4),\n    **kwargs: Any,\n) -> ParsedText:\n    \"\"\"Parse a PDF using Nvidia's nemotron-parse VLM.\n\n    Args:\n        path: Path to the PDF file to parse.\n        page_size_limit: Sensible character limit one page's text,\n            used to catch bad PDF reads.\n        page_range: Optional start_page or two-tuple of inclusive (start_page, end_page)\n            to parse only specific pages, where pages are one-indexed.\n            Leaving as the default of None will parse all pages.\n        parse_media: Flag to also parse media (e.g. images, tables).\n        full_page: Set True to screenshot the entire page as one image,\n            instead of parsing individual images or tables.\n        dpi: Optional DPI (dots per inch) for image resolution,\n            if set as None then pypdfium2's default 1 scale will be employed.\n        api_params: Optional parameters to pass to the nemotron-parse API.\n        concurrency: Optional concurrency semaphore on concurrent processing of pages,\n            use to put a ceiling on memory usage. Default is 128 to prioritize reader\n            speed over memory, but not get obliterated by huge 1000-page PDFs.\n            Set as None to disable concurrency limits, processing all pages at once.\n        border: Border size (pixels) to add on all sides.\n            If a two-tuple it's the x border and y border,\n            otherwise both x and y borders are symmetric.\n        failover_parser: Optional PDF parser to use when nemotron-parse fails on a\n            given page. Can be a callable or an importable fully qualified name.\n            Any metadata from the failover reader is not used (as of now).\n        num_workers: Number of worker processes for parallel page rendering,\n            default targets 4 processes.\n        **kwargs: Keyword arguments passed to the failover parser, if specified.\n            Otherwise they are thrown away.\n\n    Returns:\n        ParsedText with parsed content and metadata.\n    \"\"\"\n    if failover_parser is not None:\n        failover_parser = ParsingSettings._resolve_parse_pdf(failover_parser)\n\n    try:\n        pdf_doc = pdfium.PdfDocument(path)\n    except pdfium.PdfiumError as exc:\n        raise ImpossibleParsingError(\n            f\"PDF reading via {pdfium.__name__} failed on the PDF at path {path!r},\"\n            \" likely this PDF file is corrupt.\"\n        ) from exc\n    api_params = {\"model_name\": \"nvidia/nemotron-parse\"} | dict(api_params or {})\n    if api_params[\"model_name\"].startswith(\"sagemaker/\"):\n        api_params[\"model_name\"] = api_params[\"model_name\"].removeprefix(\"sagemaker/\")\n        call_fn = _call_sagemaker_api\n    else:\n        call_fn = _call_nvidia_api  # type: ignore[assignment]\n\n    with closing(pdf_doc):\n        page_count = len(pdf_doc)\n\n    # Pre-render and send to model API in a pipeline\n    needs_bbox = parse_media and not full_page\n    path_str = str(path)\n    render_args = [\n        (path_str, i, dpi, border, needs_bbox, page_range)\n        for i in resolve_page_range(page_range, page_count)\n    ]\n    render_kwargs: dict[str, Any] = {}\n    if dpi is not None:\n        render_kwargs[\"scale\"] = dpi / 72\n\n    async def call_failover(\n        page_num: int, cause_exc: BaseException\n    ) -> tuple[str, str | tuple[str, list[ParsedMedia]]]:\n        logger.warning(\n            f\"Falling back to failover parser {failover_parser} for page {page_num}\"\n            f\" of {path!r} due to {type(cause_exc).__name__}.\"\n        )\n        fallback_parsed_text = cast(PDFParserFn, failover_parser)(\n            path,\n            page_size_limit=page_size_limit,\n            page_range=page_num,\n            parse_media=parse_media,\n            full_page=full_page,\n            dpi=dpi,\n            api_params=api_params,\n            concurrency=concurrency,\n            border=border,\n            **kwargs,\n        )\n        if isinstance(fallback_parsed_text, Awaitable):\n            fallback_parsed_text = await fallback_parsed_text\n        if not isinstance(fallback_parsed_text.content, dict):\n            raise NotImplementedError(\n                f\"Didn't yet handle the fallback parser {failover_parser}\"\n                \" not giving dictionary content, got\"\n                f\" {type(fallback_parsed_text.content).__name__}.\"\n            ) from cause_exc\n        return str(page_num), fallback_parsed_text.content[str(page_num)]\n\n    async def process_page(\n        i: int,\n        image_data_uri: str,\n        rendered_page_pil: \"Image.Image\",\n        padded_height: int,\n        padded_width: int,\n        offset_x: int,\n        offset_y: int,\n    ) -> tuple[str, str | tuple[str, list[ParsedMedia]]]:\n        \"\"\"Process a pre-rendered page via the API and return its content.\"\"\"\n        tool_name: Literal[\"markdown_bbox\", \"markdown_no_bbox\"] = (\n            \"markdown_bbox\" if needs_bbox else \"markdown_no_bbox\"\n        )\n\n        try:\n            try:\n                response = await call_fn(\n                    image=image_data_uri, tool_name=tool_name, **api_params\n                )\n            except NemotronLengthError:\n                if tool_name != \"markdown_bbox\":\n                    raise\n                # Fallback to detection_only + markdown_no_bbox to reinvent\n                # markdown_bbox, bypassing its length error\n                detection_results = await call_fn(\n                    image=image_data_uri, tool_name=\"detection_only\", **api_params\n                )\n\n                async def extract_text(\n                    detection: NemotronParseAnnotatedBBox,\n                ) -> NemotronParseMarkdownBBox:\n                    # Convert bbox from normalized [0, 1] to padded image pixel coordinates\n                    padded_bbox = detection.bbox.to_page_coordinates(\n                        padded_height, padded_width\n                    )\n                    original_bbox = (\n                        # xmin, ymin\n                        max(0, padded_bbox[0] - offset_x),\n                        max(0, padded_bbox[1] - offset_y),\n                        # xmax, ymax\n                        min(rendered_page_pil.width, padded_bbox[2] - offset_x),\n                        min(rendered_page_pil.height, padded_bbox[3] - offset_y),\n                    )\n                    # Crop original image at bbox (without border)\n                    region_pil = rendered_page_pil.crop(original_bbox)  # type: ignore[arg-type]\n                    # Use markdown_no_bbox to get text for this region\n                    # abandoning the text if we're still hitting a length error\n                    try:\n                        text: str | None = \"\\n\\n\".join(\n                            item.text\n                            for item in await call_fn(\n                                image=np.array(region_pil),\n                                tool_name=\"markdown_no_bbox\",\n                                **api_params,\n                            )\n                        )\n                    except NemotronLengthError:\n                        logger.warning(\n                            \"Suppressed NemotronLengthError during markdown_no_bbox\"\n                            f\" fallback for {detection.type} bbox on page {i + 1} of {path!r}.\",\n                        )\n                        text = None\n                    return NemotronParseMarkdownBBox(\n                        bbox=detection.bbox, type=detection.type, text=text\n                    )\n\n                response = await asyncio.gather(\n                    *(extract_text(d) for d in detection_results)\n                )\n        except NemotronLengthError as length_err:\n            # This length failure is from the detection_only tool\n            if failover_parser is not None:\n                return await call_failover(page_num=i + 1, cause_exc=length_err)\n            raise RuntimeError(\n                f\"Failed to attain a valid response for page {i}\"\n                f\" of PDF at path {path!r}\"\n                f\" due to NemotronLengthError.\"\n                \" Perhaps try tweaking parameters such as\"\n                f\" increasing DPI {dpi} or increasing API parameter's\"\n                f\" temperature {api_params.get('temperature')}.\"\n            ) from length_err\n        except RetryError as model_err:\n            inner_exc = model_err.last_attempt._exception\n            if (\n                isinstance(\n                    inner_exc, (NemotronBBoxError, TimeoutError, litellm.Timeout)\n                )\n                and failover_parser is not None\n            ):\n                return await call_failover(page_num=i + 1, cause_exc=inner_exc)\n            if isinstance(inner_exc, NemotronBBoxError):\n                # Nice-ify nemotron-parse failures to speed debugging\n                raise RuntimeError(  # noqa: TRY004\n                    f\"Failed to attain a valid response for page {i}\"\n                    f\" of PDF at path {path!r}\"\n                    f\" due to {type(inner_exc).__name__}.\"\n                    \" Perhaps try tweaking parameters such as\"\n                    f\" increasing DPI {dpi} or increasing API parameter's\"\n                    f\" temperature {api_params.get('temperature')}.\"\n                ) from model_err\n            raise\n        del image_data_uri  # Free up memory as API call is done\n\n        # Per https://docs.nvidia.com/nim/vision-language-models/1.5.0/examples/nemotron-parse/overview.html#nemotron-parse-overview\n        # > It outputs text in reading order.\n        # So according to that, we can just strictly join here.\n        # In practice, this hasn't been strictly true at temperature T=1,\n        # sometimes the model will get the ordering wrong. Unfortunately,\n        # corrections such as sorting by bounding box are hard because of edge cases\n        # such as two-column PDFs (where 'vertical then horizontal' ordering\n        # is not a valid sorting heuristic)\n        text = \"\\n\\n\".join(item.text or \"\" for item in response)  # noqa: FURB143\n        if page_size_limit and len(text) > page_size_limit:\n            raise ImpossibleParsingError(\n                f\"The text in page {i} of {page_count} was {len(text)} chars\"\n                f\" long, which exceeds the {page_size_limit} char limit for the PDF\"\n                f\" at path {path}.\"\n            )\n\n        media: list[ParsedMedia] = []\n        if parse_media and full_page:\n            img_bytes = io.BytesIO()\n            rendered_page_pil.save(img_bytes, format=\"PNG\")\n\n            media_metadata = render_kwargs | {\n                \"type\": \"screenshot\",\n                \"width\": rendered_page_pil.width,\n                \"height\": rendered_page_pil.height,\n            }\n            media_metadata[\"info_hashable\"] = json.dumps(media_metadata, sort_keys=True)\n            # Add page number after info_hashable so differing pages\n            # don't break the cache key\n            media_metadata[\"page_num\"] = i + 1\n            media.append(\n                ParsedMedia(index=0, data=img_bytes.getvalue(), info=media_metadata)\n            )\n        elif parse_media:\n            counters = dict.fromkeys(CLASSIFICATIONS_WITH_MEDIA, 0)\n            for item in (\n                item\n                for item in cast(list[NemotronParseMarkdownBBox], response)\n                if item.type in CLASSIFICATIONS_WITH_MEDIA\n            ):\n                # Convert bbox from normalized [0, 1] to padded image pixel coordinates\n                padded_bbox = item.bbox.to_page_coordinates(padded_height, padded_width)\n                # Adjust bbox to account for padding offsets\n                # Also if the bbox had extended into the padding zone,\n                # clamp it here as we're ditching the padding\n                original_bbox = (\n                    # xmin, ymin\n                    max(0, padded_bbox[0] - offset_x),\n                    max(0, padded_bbox[1] - offset_y),\n                    # xmax, ymax\n                    min(rendered_page_pil.width, padded_bbox[2] - offset_x),\n                    min(rendered_page_pil.height, padded_bbox[3] - offset_y),\n                )\n                region_pix = rendered_page_pil.crop(original_bbox)  # type: ignore[arg-type]\n                img_bytes = io.BytesIO()\n                region_pix.save(img_bytes, format=\"PNG\")\n                media_metadata = render_kwargs | {\n                    \"bbox\": original_bbox,\n                    \"type\": item.type.name.lower(),\n                    \"width\": region_pix.width,\n                    \"height\": region_pix.height,\n                }\n                del region_pix  # Free cropped image memory\n                media_metadata[\"info_hashable\"] = json.dumps(\n                    {\n                        k: (\n                            v\n                            if k != \"bbox\"\n                            # Enables bbox deduplication based on whole pixels,\n                            # since <1-px differences are just noise\n                            else tuple(round(x) for x in cast(tuple, v))\n                        )\n                        for k, v in media_metadata.items()\n                    },\n                    sort_keys=True,\n                )\n                # Add page number after info_hashable so differing pages\n                # don't break the cache key\n                media_metadata[\"page_num\"] = i + 1\n                media.append(\n                    ParsedMedia(\n                        index=counters[item.type],\n                        data=img_bytes.getvalue(),\n                        text=(\n                            item.text\n                            if item.type == NemotronParseClassification.TABLE\n                            else None\n                        ),\n                        info=media_metadata,\n                    )\n                )\n                counters[item.type] += 1\n\n        return str(i + 1), text if not parse_media else (text, media)\n\n    # Pipeline rendering with API calls: each page is rendered then immediately\n    # sent to the API, overlapping compute-bound rendering with network-bound waits\n    loop = asyncio.get_running_loop()\n    executor = (\n        ProcessPoolExecutor(max_workers=num_workers)\n        if num_workers > 1 and len(render_args) > 1\n        else None\n    )\n\n    async def render_and_process(\n        page_args: tuple,\n    ) -> tuple[str, str | tuple[str, list[ParsedMedia]]]:\n        if executor is not None:\n            rendered = await loop.run_in_executor(executor, _render_page, *page_args)\n        else:\n            rendered = _render_page(*page_args)\n        return await process_page(*rendered)\n\n    content: dict[str, str | tuple[str, list[ParsedMedia]]] = {}\n    total_length = count_media = 0\n    try:\n        gather = (\n            asyncio.gather(*(render_and_process(args) for args in render_args))\n            if concurrency is None\n            else gather_with_concurrency(\n                concurrency, (render_and_process(args) for args in render_args)\n            )\n        )\n        for page_num, page_content in await gather:\n            content[page_num] = page_content\n            if parse_media:\n                page_text, page_media = page_content  # type: ignore[misc]\n                total_length += len(page_text)\n                count_media += len(page_media)\n            else:\n                total_length += len(page_content)\n    finally:\n        if executor is not None:\n            executor.shutdown(wait=True)\n\n    # No need to reflect border or api_params such as api_base or temperature here\n    multimodal_string = (\n        f\"|multimodal|dpi={dpi}|mode={'full-page' if full_page else 'individual'}\"\n    )\n    metadata = ParsedMetadata(\n        parsing_libraries=[\n            f\"{pdfium.__name__} ({pdfium.version.PYPDFIUM_INFO})\",\n            api_params[\"model_name\"],\n        ],\n        total_parsed_text_length=total_length,\n        count_parsed_media=count_media,\n        name=(\n            f\"pdf|page_range={str(page_range).replace(' ', '')}\"\n            f\"{multimodal_string if parse_media else ''}\"\n        ),\n    )\n    return ParsedText(content=content, metadata=metadata)\n"
  },
  {
    "path": "packages/paper-qa-nemotron/tests/cassettes/TestNvidiaAPI.test_detection_only[0].yaml",
    "content": "interactions:\n  - request:\n      body:\n        '{\"messages\":[{\"role\":\"user\",\"content\":\"<img src=\\\"data:image/png;base64,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\\\"\n        />\"}],\"model\":\"nvidia/nemotron-parse\",\"temperature\":0,\"tool_choice\":{\"type\":\"function\",\"function\":{\"name\":\"detection_only\"}},\"tools\":[{\"type\":\"function\",\"function\":{\"name\":\"detection_only\"}}]}'\n      headers:\n        accept:\n          - application/json\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        content-length:\n          - \"672307\"\n        content-type:\n          - application/json\n        host:\n          - integrate.api.nvidia.com\n        user-agent:\n          - AsyncOpenAI/Python 2.8.1\n        x-stainless-arch:\n          - arm64\n        x-stainless-async:\n          - async:asyncio\n        x-stainless-lang:\n          - python\n        x-stainless-os:\n          - MacOS\n        x-stainless-package-version:\n          - 2.8.1\n        x-stainless-raw-response:\n          - \"true\"\n        x-stainless-read-timeout:\n          - \"600.0\"\n        x-stainless-retry-count:\n          - \"0\"\n        x-stainless-runtime:\n          - CPython\n        x-stainless-runtime-version:\n          - 3.13.5\n      method: POST\n      uri: https://integrate.api.nvidia.com/v1/chat/completions\n    response:\n      body:\n        string:\n          '{\"id\":\"chatcmpl-81f236695f174cbc9bf438fbd73b8933\",\"object\":\"chat.completion\",\"created\":1763687114,\"model\":\"nvidia/nemotron-parse\",\"choices\":[{\"index\":0,\"message\":{\"role\":\"assistant\",\"content\":null,\"refusal\":null,\"annotations\":null,\"audio\":null,\"function_call\":null,\"tool_calls\":[{\"id\":\"chatcmpl-tool-d4a6f575a7734938b3d421bc38150578\",\"type\":\"function\",\"function\":{\"name\":\"detection_only\",\"arguments\":\"[[{\\\"bbox\\\":\n          {\\\"xmin\\\": 0.15587573467674226, \\\"ymin\\\": 0.08188693586698338, \\\"xmax\\\": 0.8435801847187238,\n          \\\"ymax\\\": 0.10000760095011876}, \\\"type\\\": \\\"Title\\\"}, {\\\"bbox\\\": {\\\"xmin\\\":\n          0.25716339210747274, \\\"ymin\\\": 0.40684275534441805, \\\"xmax\\\": 0.3410162888329135,\n          \\\"ymax\\\": 0.42204465558194776}, \\\"type\\\": \\\"Section-header\\\"}, {\\\"bbox\\\":\n          {\\\"xmin\\\": 0.1450827875734677, \\\"ymin\\\": 0.4419895486935867, \\\"xmax\\\": 0.45849336691855586,\n          \\\"ymax\\\": 0.8411306413301662}, \\\"type\\\": \\\"Text\\\"}, {\\\"bbox\\\": {\\\"xmin\\\":\n          0.5125964735516374, \\\"ymin\\\": 0.40684275534441805, \\\"xmax\\\": 0.6544268681780017,\n          \\\"ymax\\\": 0.4230175771971496}, \\\"type\\\": \\\"Section-header\\\"}, {\\\"bbox\\\": {\\\"xmin\\\":\n          0.5112127623845508, \\\"ymin\\\": 0.4429624703087886, \\\"xmax\\\": 0.8828775818639799,\n          \\\"ymax\\\": 0.6985976247030878}, \\\"type\\\": \\\"Text\\\"}, {\\\"bbox\\\": {\\\"xmin\\\":\n          0.5112127623845508, \\\"ymin\\\": 0.7043135391923991, \\\"xmax\\\": 0.8828775818639799,\n          \\\"ymax\\\": 0.9114242280285036}, \\\"type\\\": \\\"Text\\\"}, {\\\"bbox\\\": {\\\"xmin\\\":\n          0.13691889168765745, \\\"ymin\\\": 0.8857634204275535, \\\"xmax\\\": 0.28013299748110826,\n          \\\"ymax\\\": 0.9114242280285036}, \\\"type\\\": \\\"Footnote\\\"}, {\\\"bbox\\\": {\\\"xmin\\\":\n          0.4936396305625525, \\\"ymin\\\": 0.9323420427553445, \\\"xmax\\\": 0.5058162888329135,\n          \\\"ymax\\\": 0.9455980997624702}, \\\"type\\\": \\\"Page-footer\\\"}, {\\\"bbox\\\": {\\\"xmin\\\":\n          0.339632577665827, \\\"ymin\\\": 0.25202660332541565, \\\"xmax\\\": 0.6504141057934509,\n          \\\"ymax\\\": 0.3726688836104513}, \\\"type\\\": \\\"Picture\\\"}, {\\\"bbox\\\": {\\\"xmin\\\":\n          0.2220171284634761, \\\"ymin\\\": 0.10669643705463183, \\\"xmax\\\": 0.774671368597817,\n          \\\"ymax\\\": 0.12372256532066507}, \\\"type\\\": \\\"Caption\\\"}, {\\\"bbox\\\": {\\\"xmin\\\":\n          0.32344315701091514, \\\"ymin\\\": 0.12761425178147268, \\\"xmax\\\": 0.6693709487825358,\n          \\\"ymax\\\": 0.14366745843230402}, \\\"type\\\": \\\"Caption\\\"}, {\\\"bbox\\\": {\\\"xmin\\\":\n          0.31929202350965574, \\\"ymin\\\": 0.15412636579572447, \\\"xmax\\\": 0.6747674223341729,\n          \\\"ymax\\\": 0.17030118764845606}, \\\"type\\\": \\\"Caption\\\"}, {\\\"bbox\\\": {\\\"xmin\\\":\n          0.17068144416456757, \\\"ymin\\\": 0.1817330166270784, \\\"xmax\\\": 0.8247617128463477,\n          \\\"ymax\\\": 0.21310973871733968}, \\\"type\\\": \\\"Caption\\\"}, {\\\"bbox\\\": {\\\"xmin\\\":\n          0.35983476070528964, \\\"ymin\\\": 0.22539287410926365, \\\"xmax\\\": 0.6328409739714526,\n          \\\"ymax\\\": 0.23962185273159142}, \\\"type\\\": \\\"Caption\\\"}, {\\\"bbox\\\": {\\\"xmin\\\":\n          0.026083627204030242, \\\"ymin\\\": 0.3108883610451306, \\\"xmax\\\": 0.06122989084802687,\n          \\\"ymax\\\": 0.7223125890736342}, \\\"type\\\": \\\"Caption\\\"}]]\"}}],\"reasoning_content\":null},\"logprobs\":null,\"finish_reason\":\"stop\",\"stop_reason\":null}],\"service_tier\":null,\"system_fingerprint\":null,\"usage\":{\"prompt_tokens\":5,\"total_tokens\":108,\"completion_tokens\":103,\"prompt_tokens_details\":null},\"prompt_logprobs\":null,\"kv_transfer_params\":null}'\n      headers:\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - nvcf-reqid\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Length:\n          - \"3077\"\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Fri, 21 Nov 2025 01:05:17 GMT\n        Nvcf-Reqid:\n          - 1b156e88-21c4-42fa-b93c-6c492dca4f63\n        Nvcf-Status:\n          - fulfilled\n        Server:\n          - uvicorn\n        Vary:\n          - Origin\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\nversion: 1\n"
  },
  {
    "path": "packages/paper-qa-nemotron/tests/cassettes/TestNvidiaAPI.test_detection_only[1].yaml",
    "content": "interactions:\n  - request:\n      body:\n        '{\"messages\":[{\"role\":\"user\",\"content\":\"<img src=\\\"data:image/png;base64,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\\\"\n        />\"}],\"model\":\"nvidia/nemotron-parse\",\"temperature\":1,\"tool_choice\":{\"type\":\"function\",\"function\":{\"name\":\"detection_only\"}},\"tools\":[{\"type\":\"function\",\"function\":{\"name\":\"detection_only\"}}]}'\n      headers:\n        accept:\n          - application/json\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        content-length:\n          - \"672307\"\n        content-type:\n          - application/json\n        host:\n          - integrate.api.nvidia.com\n        user-agent:\n          - AsyncOpenAI/Python 2.8.1\n        x-stainless-arch:\n          - arm64\n        x-stainless-async:\n          - async:asyncio\n        x-stainless-lang:\n          - python\n        x-stainless-os:\n          - MacOS\n        x-stainless-package-version:\n          - 2.8.1\n        x-stainless-raw-response:\n          - \"true\"\n        x-stainless-read-timeout:\n          - \"600.0\"\n        x-stainless-retry-count:\n          - \"0\"\n        x-stainless-runtime:\n          - CPython\n        x-stainless-runtime-version:\n          - 3.13.5\n      method: POST\n      uri: https://integrate.api.nvidia.com/v1/chat/completions\n    response:\n      body:\n        string:\n          '{\"id\":\"chatcmpl-bc4abb52f69c4c35a230134b3ad17404\",\"object\":\"chat.completion\",\"created\":1763687118,\"model\":\"nvidia/nemotron-parse\",\"choices\":[{\"index\":0,\"message\":{\"role\":\"assistant\",\"content\":null,\"refusal\":null,\"annotations\":null,\"audio\":null,\"function_call\":null,\"tool_calls\":[{\"id\":\"chatcmpl-tool-a335e220819e42d9a5452c960e362348\",\"type\":\"function\",\"function\":{\"name\":\"detection_only\",\"arguments\":\"[[{\\\"bbox\\\":\n          {\\\"xmin\\\": 0.1490955499580185, \\\"ymin\\\": 0.08006270783847981, \\\"xmax\\\": 0.8449638958858103,\n          \\\"ymax\\\": 0.10098052256532067}, \\\"type\\\": \\\"Title\\\"}, {\\\"bbox\\\": {\\\"xmin\\\":\n          0.2557796809403862, \\\"ymin\\\": 0.4125586698337292, \\\"xmax\\\": 0.34641276238455077,\n          \\\"ymax\\\": 0.43639524940617574}, \\\"type\\\": \\\"Section-header\\\"}, {\\\"bbox\\\":\n          {\\\"xmin\\\": 0.1450827875734677, \\\"ymin\\\": 0.4496513064133017, \\\"xmax\\\": 0.4638898404701931,\n          \\\"ymax\\\": 0.8419819477434679}, \\\"type\\\": \\\"Text\\\"}, {\\\"bbox\\\": {\\\"xmin\\\":\n          0.5004198152812762, \\\"ymin\\\": 0.4107344418052256, \\\"xmax\\\": 0.6544268681780017,\n          \\\"ymax\\\": 0.4354223277909739}, \\\"type\\\": \\\"Section-header\\\"}, {\\\"bbox\\\": {\\\"xmin\\\":\n          0.5058162888329135, \\\"ymin\\\": 0.4477054631828979, \\\"xmax\\\": 0.8841229219143576,\n          \\\"ymax\\\": 0.6985976247030878}, \\\"type\\\": \\\"Text\\\"}, {\\\"bbox\\\": {\\\"xmin\\\":\n          0.5085837111670864, \\\"ymin\\\": 0.7023676959619952, \\\"xmax\\\": 0.8828775818639799,\n          \\\"ymax\\\": 0.9114242280285036}, \\\"type\\\": \\\"Text\\\"}, {\\\"bbox\\\": {\\\"xmin\\\":\n          0.13691889168765745, \\\"ymin\\\": 0.8905064133016628, \\\"xmax\\\": 0.27612023509655753,\n          \\\"ymax\\\": 0.9123971496437054}, \\\"type\\\": \\\"Footnote\\\"}, {\\\"bbox\\\": {\\\"xmin\\\":\n          0.48423039462636436, \\\"ymin\\\": 0.9398821852731591, \\\"xmax\\\": 0.5166092359361881,\n          \\\"ymax\\\": 0.9475439429928741}, \\\"type\\\": \\\"Page-footer\\\"}, {\\\"bbox\\\": {\\\"xmin\\\":\n          0.34226162888329137, \\\"ymin\\\": 0.26053966745843227, \\\"xmax\\\": 0.6517978169605375,\n          \\\"ymax\\\": 0.37935771971496435}, \\\"type\\\": \\\"Picture\\\"}, {\\\"bbox\\\": {\\\"xmin\\\":\n          0.21800436607892526, \\\"ymin\\\": 0.10754774346793351, \\\"xmax\\\": 0.774671368597817,\n          \\\"ymax\\\": 0.13710023752969122}, \\\"type\\\": \\\"Caption\\\"}, {\\\"bbox\\\": {\\\"xmin\\\":\n          0.23018102434928636, \\\"ymin\\\": 0.14658622327790974, \\\"xmax\\\": 0.6787801847187238,\n          \\\"ymax\\\": 0.17127410926365794}, \\\"type\\\": \\\"Caption\\\"}, {\\\"bbox\\\": {\\\"xmin\\\":\n          0.16127220822837957, \\\"ymin\\\": 0.17504418052256532, \\\"xmax\\\": 0.8273907640638118,\n          \\\"ymax\\\": 0.21785273159144894}, \\\"type\\\": \\\"Caption\\\"}, {\\\"bbox\\\": {\\\"xmin\\\":\n          0.35319294710327453, \\\"ymin\\\": 0.22259572446555817, \\\"xmax\\\": 0.6382374475230899,\n          \\\"ymax\\\": 0.24254061757719714}, \\\"type\\\": \\\"Caption\\\"}, {\\\"bbox\\\": {\\\"xmin\\\":\n          0.026083627204030242, \\\"ymin\\\": 0.3128342042755345, \\\"xmax\\\": 0.06801007556675064,\n          \\\"ymax\\\": 0.7223125890736342}, \\\"type\\\": \\\"Caption\\\"}]]\"}}],\"reasoning_content\":null},\"logprobs\":null,\"finish_reason\":\"stop\",\"stop_reason\":null}],\"service_tier\":null,\"system_fingerprint\":null,\"usage\":{\"prompt_tokens\":5,\"total_tokens\":101,\"completion_tokens\":96,\"prompt_tokens_details\":null},\"prompt_logprobs\":null,\"kv_transfer_params\":null}'\n      headers:\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - nvcf-reqid\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Length:\n          - \"2918\"\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Fri, 21 Nov 2025 01:05:27 GMT\n        Nvcf-Reqid:\n          - 4949636b-b656-4633-8c68-69f5de3ce54c\n        Nvcf-Status:\n          - fulfilled\n        Server:\n          - uvicorn\n        Vary:\n          - Origin\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\nversion: 1\n"
  },
  {
    "path": "packages/paper-qa-nemotron/tests/cassettes/TestNvidiaAPI.test_markdown_bbox[0].yaml",
    "content": "interactions:\n  - request:\n      body:\n        '{\"messages\":[{\"role\":\"user\",\"content\":\"<img src=\\\"data:image/png;base64,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\\\"\n        />\"}],\"model\":\"nvidia/nemotron-parse\",\"temperature\":0,\"tool_choice\":{\"type\":\"function\",\"function\":{\"name\":\"markdown_bbox\"}},\"tools\":[{\"type\":\"function\",\"function\":{\"name\":\"markdown_bbox\"}}]}'\n      headers:\n        accept:\n          - application/json\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        content-length:\n          - \"672305\"\n        content-type:\n          - application/json\n        host:\n          - integrate.api.nvidia.com\n        user-agent:\n          - AsyncOpenAI/Python 2.8.1\n        x-stainless-arch:\n          - arm64\n        x-stainless-async:\n          - async:asyncio\n        x-stainless-lang:\n          - python\n        x-stainless-os:\n          - MacOS\n        x-stainless-package-version:\n          - 2.8.1\n        x-stainless-raw-response:\n          - \"true\"\n        x-stainless-read-timeout:\n          - \"600.0\"\n        x-stainless-retry-count:\n          - \"0\"\n        x-stainless-runtime:\n          - CPython\n        x-stainless-runtime-version:\n          - 3.13.5\n      method: POST\n      uri: https://integrate.api.nvidia.com/v1/chat/completions\n    response:\n      body:\n        string:\n          '{\"id\":\"chatcmpl-e5e35e9a14674505b1d63e89d2661ccb\",\"object\":\"chat.completion\",\"created\":1763687115,\"model\":\"nvidia/nemotron-parse\",\"choices\":[{\"index\":0,\"message\":{\"role\":\"assistant\",\"content\":null,\"refusal\":null,\"annotations\":null,\"audio\":null,\"function_call\":null,\"tool_calls\":[{\"id\":\"chatcmpl-tool-ef4c670f55e04b858b768d7ef31b23ee\",\"type\":\"function\",\"function\":{\"name\":\"markdown_bbox\",\"arguments\":\"[[{\\\"bbox\\\":\n          {\\\"xmin\\\": 0.15587573467674226, \\\"ymin\\\": 0.08006270783847981, \\\"xmax\\\": 0.8435801847187238,\n          \\\"ymax\\\": 0.10098052256532067}, \\\"text\\\": \\\"# PaSa: An LLM Agent for Comprehensive\n          Academic Paper Search\\\", \\\"type\\\": \\\"Title\\\"}, {\\\"bbox\\\": {\\\"xmin\\\": 0.25716339210747274,\n          \\\"ymin\\\": 0.41450451306413305, \\\"xmax\\\": 0.34226162888329137, \\\"ymax\\\": 0.4325035629453682},\n          \\\"text\\\": \\\"### Abstract\\\", \\\"type\\\": \\\"Section-header\\\"}, {\\\"bbox\\\": {\\\"xmin\\\":\n          0.1450827875734677, \\\"ymin\\\": 0.45062422802850355, \\\"xmax\\\": 0.4598770780856424,\n          \\\"ymax\\\": 0.8506166270783848}, \\\"text\\\": \\\"We introduce PaSa, an advanced\n          **Paper Search** agent powered by large language models. PaSa can autonomously\n          make a series of decisions, including invoking search tools, reading papers,\n          and selecting relevant references, to ultimately obtain comprehensive and\n          accurate results for complex scholarly queries. We optimize PaSa using reinforcement\n          learning with a synthetic dataset, AutoScholarQuery, which includes 35k fine-grained\n          academic queries and corresponding papers sourced from top-tier AI conference\n          publications. Additionally, we develop RealScholarQuery, a benchmark collecting\n          real-world academic queries to assess PaSa performance in more realistic scenarios.\n          Despite being trained on synthetic data, PaSa significantly outperforms existing\n          baselines on RealScholarQuery, including Google, Google Scholar, Google with\n          GPT-4 for paraphrased queries, chatGPT (search-enabled GPT-4o), GPT-o1, and\n          PaSa-GPT-4o (PaSa implemented by prompting GPT-4o). Notably, PaSa-7B surpasses\n          the best Google-based baseline, Google with GPT-4o, by 37.78% in recall@20\n          and 39.90% in recall@50. It also exceeds PaSa- GPT-4o by 30.36% in recall\n          and 4.25% in precision. Model, datasets, and code are available at `https://github.com/bytedance/pasa`.\\\",\n          \\\"type\\\": \\\"Text\\\"}, {\\\"bbox\\\": {\\\"xmin\\\": 0.5098290512174644, \\\"ymin\\\": 0.41450451306413305,\n          \\\"xmax\\\": 0.6598233417296389, \\\"ymax\\\": 0.43347648456057003}, \\\"text\\\": \\\"###\n          1 Introduction\\\", \\\"type\\\": \\\"Section-header\\\"}, {\\\"bbox\\\": {\\\"xmin\\\": 0.5098290512174644,\n          \\\"ymin\\\": 0.45062422802850355, \\\"xmax\\\": 0.8828775818639799, \\\"ymax\\\": 0.7080836104513064},\n          \\\"text\\\": \\\"Academic paper search lies at the core of research yet represents\n          a particularly challenging information retrieval task. It requires long-tail\n          specialized knowledge, comprehensive survey-level coverage, and the ability\n          to address fine-grained queries. For instance, consider the query: _\\\\\\\"Which\n          studies have focused on non-stationary reinforcement learning using value-based\n          methods, specifically UCB-based algorithms?\\\\\\\"_ While widely used academic\n          search systems like Google Scholar are effective for general queries, they\n          often fall short when addressing these complex queries (Gusenbauer and Haddaway,\n          2020). Consequently, researchers frequently spend substantial time conducting\n          literature surveys (Kingsley et al., 2011; Gusenbauer and Haddaway, 2021).\\\",\n          \\\"type\\\": \\\"Text\\\"}, {\\\"bbox\\\": {\\\"xmin\\\": 0.5098290512174644, \\\"ymin\\\": 0.7128266033254157,\n          \\\"xmax\\\": 0.8828775818639799, \\\"ymax\\\": 0.920910213776722}, \\\"text\\\": \\\"The\n          advancements in large language models (LLMs) (OpenAI, 2023; Anthropic, 2024;\n          Gemini, 2023; Yang et al., 2024) have inspired numerous studies leveraging\n          LLMs to enhance information retrieval, particularly by refining or reformulating\n          search queries to improve retrieval quality (Alaofi et al., 2023; Li et al.,\n          2023; Ma et al., 2023; Peng et al., 2024). In academic search, however, the\n          process goes beyond simple retrieval. Human researchers not only use search\n          tools, but also engage in deeper activities, such as reading relevant papers\n          and checking citations, to perform comprehensive and accurate literature surveys.\\\",\n          \\\"type\\\": \\\"Text\\\"}, {\\\"bbox\\\": {\\\"xmin\\\": 0.13691889168765745, \\\"ymin\\\":\n          0.8942764845605701, \\\"xmax\\\": 0.2815167086481948, \\\"ymax\\\": 0.920910213776722},\n          \\\"text\\\": \\\"<sup>\\\\u2217</sup>Equal contribution. <sup>\\\\u2020</sup>Corresponding\n          author.\\\", \\\"type\\\": \\\"Footnote\\\"}, {\\\"bbox\\\": {\\\"xmin\\\": 0.4896268681780017,\n          \\\"ymin\\\": 0.9398821852731591, \\\"xmax\\\": 0.5058162888329135, \\\"ymax\\\": 0.9550840855106888},\n          \\\"text\\\": \\\"1\\\", \\\"type\\\": \\\"Page-footer\\\"}, {\\\"bbox\\\": {\\\"xmin\\\": 0.34641276238455077,\n          \\\"ymin\\\": 0.2615125890736342, \\\"xmax\\\": 0.6464013434089001, \\\"ymax\\\": 0.3811819477434679},\n          \\\"text\\\": \\\"Paper Search\\\", \\\"type\\\": \\\"Picture\\\"}, {\\\"bbox\\\": {\\\"xmin\\\":\n          0.2220171284634761, \\\"ymin\\\": 0.10669643705463183, \\\"xmax\\\": 0.7774387909319901,\n          \\\"ymax\\\": 0.12372256532066507}, \\\"text\\\": \\\"**Yichen He**<sup>\\\\u2217</sup>**1**\n          **Guanhua Huang**<sup>\\\\u2217</sup>**1** **Peiyuan Feng**<sup>1</sup> **Yuan\n          Lin**<sup>\\\\u2020</sup>**1**\\\", \\\"type\\\": \\\"Caption\\\"}, {\\\"bbox\\\": {\\\"xmin\\\":\n          0.32344315701091514, \\\"ymin\\\": 0.12761425178147268, \\\"xmax\\\": 0.6679872376154492,\n          \\\"ymax\\\": 0.14366745843230402}, \\\"text\\\": \\\"**Yuchen Zhang**<sup>1</sup> **Hang\n          Li**<sup>1</sup> **Weinan E**<sup>2</sup>\\\", \\\"type\\\": \\\"Caption\\\"}, {\\\"bbox\\\":\n          {\\\"xmin\\\": 0.31929202350965574, \\\"ymin\\\": 0.15315344418052254, \\\"xmax\\\": 0.6761511335012594,\n          \\\"ymax\\\": 0.17127410926365794}, \\\"text\\\": \\\"<sup>1</sup>ByteDance Research\n          <sup>2</sup>Peking University\\\", \\\"type\\\": \\\"Caption\\\"}, {\\\"bbox\\\": {\\\"xmin\\\":\n          0.16805239294710322, \\\"ymin\\\": 0.18076009501187648, \\\"xmax\\\": 0.8261454240134342,\n          \\\"ymax\\\": 0.21310973871733968}, \\\"text\\\": \\\"{hyc,huangguanhua,fpy,linyuan.0}@bytedance.com,\n          {zhangyuchen.zyc,lihang.lh}@bytedance.com, weinan@math.pku.edu.cn\\\", \\\"type\\\":\n          \\\"Caption\\\"}, {\\\"bbox\\\": {\\\"xmin\\\": 0.35983476070528964, \\\"ymin\\\": 0.22539287410926365,\n          \\\"xmax\\\": 0.6342246851385391, \\\"ymax\\\": 0.24059477434679336}, \\\"text\\\": \\\"Demo:\n          `https://pasa-agent.ai`\\\", \\\"type\\\": \\\"Caption\\\"}, {\\\"bbox\\\": {\\\"xmin\\\": 0.02469991603694374,\n          \\\"ymin\\\": 0.3203743467933492, \\\"xmax\\\": 0.06122989084802687, \\\"ymax\\\": 0.7260826603325415},\n          \\\"text\\\": \\\"arrXiv:17 Jan 2025\\\", \\\"type\\\": \\\"Caption\\\"}]]\"}}],\"reasoning_content\":null},\"logprobs\":null,\"finish_reason\":\"stop\",\"stop_reason\":null}],\"service_tier\":null,\"system_fingerprint\":null,\"usage\":{\"prompt_tokens\":5,\"total_tokens\":1011,\"completion_tokens\":1006,\"prompt_tokens_details\":null},\"prompt_logprobs\":null,\"kv_transfer_params\":null}'\n      headers:\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - nvcf-reqid\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Length:\n          - \"6561\"\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Fri, 21 Nov 2025 01:05:28 GMT\n        Nvcf-Reqid:\n          - 4dbbffac-ddfe-4b82-913f-5c3c4121e71a\n        Nvcf-Status:\n          - fulfilled\n        Server:\n          - uvicorn\n        Vary:\n          - Origin\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\nversion: 1\n"
  },
  {
    "path": "packages/paper-qa-nemotron/tests/cassettes/TestNvidiaAPI.test_markdown_bbox[1].yaml",
    "content": "interactions:\n  - request:\n      body:\n        '{\"messages\":[{\"role\":\"user\",\"content\":\"<img src=\\\"data:image/png;base64,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\\\"\n        />\"}],\"model\":\"nvidia/nemotron-parse\",\"temperature\":1,\"tool_choice\":{\"type\":\"function\",\"function\":{\"name\":\"markdown_bbox\"}},\"tools\":[{\"type\":\"function\",\"function\":{\"name\":\"markdown_bbox\"}}]}'\n      headers:\n        accept:\n          - application/json\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        content-length:\n          - \"672305\"\n        content-type:\n          - application/json\n        host:\n          - integrate.api.nvidia.com\n        user-agent:\n          - AsyncOpenAI/Python 2.8.1\n        x-stainless-arch:\n          - arm64\n        x-stainless-async:\n          - async:asyncio\n        x-stainless-lang:\n          - python\n        x-stainless-os:\n          - MacOS\n        x-stainless-package-version:\n          - 2.8.1\n        x-stainless-raw-response:\n          - \"true\"\n        x-stainless-read-timeout:\n          - \"600.0\"\n        x-stainless-retry-count:\n          - \"0\"\n        x-stainless-runtime:\n          - CPython\n        x-stainless-runtime-version:\n          - 3.13.5\n      method: POST\n      uri: https://integrate.api.nvidia.com/v1/chat/completions\n    response:\n      body:\n        string:\n          '{\"id\":\"chatcmpl-aa55ac3327c74cfc83c793dc2cf209cd\",\"object\":\"chat.completion\",\"created\":1763687129,\"model\":\"nvidia/nemotron-parse\",\"choices\":[{\"index\":0,\"message\":{\"role\":\"assistant\",\"content\":null,\"refusal\":null,\"annotations\":null,\"audio\":null,\"function_call\":null,\"tool_calls\":[{\"id\":\"chatcmpl-tool-d9ae2e3b6f4547fa9aec89ab607a3d8b\",\"type\":\"function\",\"function\":{\"name\":\"markdown_bbox\",\"arguments\":\"[[{\\\"bbox\\\":\n          {\\\"xmin\\\": 0.12474223341729643, \\\"ymin\\\": 0.49428408551068886, \\\"xmax\\\": 0.34226162888329137,\n          \\\"ymax\\\": 0.5085130641330167}, \\\"text\\\": \\\"<sup>\\\\u2217</sup> : # other words,\n          _A-mail address_: pada@civ.org\\\", \\\"type\\\": \\\"Text\\\"}, {\\\"bbox\\\": {\\\"xmin\\\":\n          0.24498673383711173, \\\"ymin\\\": 0.41353159144893115, \\\"xmax\\\": 0.35582199832073885,\n          \\\"ymax\\\": 0.43639524940617574}, \\\"text\\\": \\\"## Abstract\\\", \\\"type\\\": \\\"Section-header\\\"},\n          {\\\"bbox\\\": {\\\"xmin\\\": 0.1423153652392947, \\\"ymin\\\": 0.4496513064133017, \\\"xmax\\\":\n          0.47343744752308975, \\\"ymax\\\": 0.8543866983372922}, \\\"text\\\": \\\"We introduce\n          PaSa, an advanced **Paper S erech agent powered by large language models.\n          PaSa can autonomously make a series of decisions, including invoking search\n          tools, reading papers, and selecting relevant references, to ultimately obtain\n          comprehensive and accurate results for complex scholarly queries. We optimize\n          PaSa using reinforcement learning with a synthetic dataset, AutoScholar Query,\n          which includes 35k fine-grained academic queries and corresponding papers\n          sourced from top-tier AI conference publications. Additionally, we develop\n          RealScholar Query, a benchmark collecting real-world academic queries to assess\n          PaSa performance in more realistic scenarios. Despite being trained on synthetic\n          data, PaSa significantly outperforms existing baselines on RealScholar Query,\n          including Google, Google Scholar, Google with GPT-4 for paraphrased queries,\n          chatGPT (search-enabled GPT-4o), GPT-01, and PaSa-GPT-4o (PaSa implemented\n          by prompting GPT-4o). Notably, PaSa-7B surpasses the best Google-based baseline,\n          Google with GPT-4o, by 37.78% in recall@20 and 39.90% in recall@50. It also\n          exceeds PaSa- GPT-4o by 30.36% in recall and 4.25% in precision. Model, datasets,\n          and code are available at <u>https://github.com/bytedance/pasa</u>.\\\", \\\"type\\\":\n          \\\"Text\\\"}, {\\\"bbox\\\": {\\\"xmin\\\": 0.5004198152812762, \\\"ymin\\\": 0.41450451306413305,\n          \\\"xmax\\\": 0.6666035264483627, \\\"ymax\\\": 0.4325035629453682}, \\\"text\\\": \\\"###\n          1 Introduction\\\", \\\"type\\\": \\\"Section-header\\\"}, {\\\"bbox\\\": {\\\"xmin\\\": 0.504432577665827,\n          \\\"ymin\\\": 0.45062422802850355, \\\"xmax\\\": 0.8909031066330814, \\\"ymax\\\": 0.7108807600950119},\n          \\\"text\\\": \\\"Academic paper search lies at the core of research yet represents\n          a particularly challenging information retrieval task. It requires long-tail\n          specialized knowledge, comprehensive survey-level coverage, and the ability\n          to address fine-grained queries. For instance, consider the query: _\\\\\\\"Which\n          studies have focused on non-stationary reinforcement learning using value-based\n          methods, specifically UCB-based algorithms?\\\\\\\"_ While widely used academic\n          search systems like Google Scholar are effective for general queries, they\n          often fall short when addressing these complex queries (Gusenbauer and Haddaway,\n          2020). Consequently, researchers frequently spend substantial time conducting\n          literature surveys (Kingsley et al., 2011; Gusenbauer and Haddaway, 2021).\\\",\n          \\\"type\\\": \\\"Text\\\"}, {\\\"bbox\\\": {\\\"xmin\\\": 0.5031872376154493, \\\"ymin\\\": 0.7128266033254157,\n          \\\"xmax\\\": 0.8909031066330814, \\\"ymax\\\": 0.9323420427553445}, \\\"text\\\": \\\"The\n          advancements in large language models (LLMs) (OpenAI, 2023; Anthropic, 2024;\n          Gemini, 2023; Yang et al., 2024) have inspired numerous studies leveraging\n          LLMs to enhance information retrieval, particularly by refining or reformulating\n          search queries to improve retrieval quality (Alaofi et al., 2023; Li et al.,\n          2023; Ma et al., 2023; Peng et al., 2024). In academic search, however, the\n          process goes beyond simple retrieval. Human researchers not only use search\n          tools, but also engage in deeper activities, such as reading relevant papers\n          and checking citations, to perform comprehensive and accurate literature surveys.\\\",\n          \\\"type\\\": \\\"Text\\\"}, {\\\"bbox\\\": {\\\"xmin\\\": 0.13691889168765745, \\\"ymin\\\":\n          0.8962223277909739, \\\"xmax\\\": 0.28290041981528125, \\\"ymax\\\": 0.9237073634204276},\n          \\\"text\\\": \\\"<sup>\\\\u2217</sup>Equal contribution. <sup>\\\\u2020</sup>Corresponding\n          author.\\\", \\\"type\\\": \\\"Footnote\\\"}, {\\\"bbox\\\": {\\\"xmin\\\": 0.48685944584382873,\n          \\\"ymin\\\": 0.9475439429928741, \\\"xmax\\\": 0.5058162888329135, \\\"ymax\\\": 0.9635971496437055},\n          \\\"text\\\": \\\"1\\\", \\\"type\\\": \\\"Page-footer\\\"}, {\\\"bbox\\\": {\\\"xmin\\\": 0.34364534005037783,\n          \\\"ymin\\\": 0.2739173396674584, \\\"xmax\\\": 0.6571942905121746, \\\"ymax\\\": 0.3803306413301663},\n          \\\"text\\\": \\\"Paper Search\\\", \\\"type\\\": \\\"Picture\\\"}, {\\\"bbox\\\": {\\\"xmin\\\":\n          0.147711838790932, \\\"ymin\\\": 0.07908978622327792, \\\"xmax\\\": 0.8557568429890848,\n          \\\"ymax\\\": 0.1085206650831354}, \\\"text\\\": \\\"PaSa: An LLM Agent for Comprehensive\n          Academic Paper Search\\\", \\\"type\\\": \\\"Caption\\\"}, {\\\"bbox\\\": {\\\"xmin\\\": 0.21800436607892526,\n          \\\"ymin\\\": 0.11520950118764847, \\\"xmax\\\": 0.7976409739714525, \\\"ymax\\\": 0.14755914489311164},\n          \\\"text\\\": \\\"**Yichen He<sup>\\\\u2217</sup>1 <u>uanhua Huang\\\\u2217</u>1 <u>Peyyuan\n          Feng</u>1 <u>Yuan Lin</u>1 <u>Yuchen Zhang</u>1 <u>Hang Li</u>1 <u>Weinan\n          E</u>2\\\", \\\"type\\\": \\\"Caption\\\"}, {\\\"bbox\\\": {\\\"xmin\\\": 0.31929202350965574,\n          \\\"ymin\\\": 0.151329216152019, \\\"xmax\\\": 0.6639744752308984, \\\"ymax\\\": 0.18076009501187648},\n          \\\"text\\\": \\\"<sup>1</sup>ByteDance Research <sup>2</sup>Peking University\\\",\n          \\\"type\\\": \\\"Caption\\\"}, {\\\"bbox\\\": {\\\"xmin\\\": 0.15850478589420655, \\\"ymin\\\":\n          0.18076009501187648, \\\"xmax\\\": 0.8477313182199832, \\\"ymax\\\": 0.21590688836104516},\n          \\\"text\\\": \\\"{hyc,huangguanhua,fpy,linyuan.0}@bytedance.com, {zhangyuchen.zyc,lihang.lh}@bytedance.com,\n          weinan@math.pku.edu.cn\\\", \\\"type\\\": \\\"Caption\\\"}, {\\\"bbox\\\": {\\\"xmin\\\": 0.3518092359361881,\n          \\\"ymin\\\": 0.22441995249406174, \\\"xmax\\\": 0.6356083963056255, \\\"ymax\\\": 0.24254061757719714},\n          \\\"text\\\": \\\"Demo: https://pasa-agent.ai\\\", \\\"type\\\": \\\"Caption\\\"}, {\\\"bbox\\\":\n          {\\\"xmin\\\": 0.027467338371116697, \\\"ymin\\\": 0.31952304038004753, \\\"xmax\\\":\n          0.07202283795130143, \\\"ymax\\\": 0.7355686460807601}, \\\"text\\\": \\\"ArrXiv:17\n          Jan 2025\\\", \\\"type\\\": \\\"Caption\\\"}]]\"}}],\"reasoning_content\":null},\"logprobs\":null,\"finish_reason\":\"stop\",\"stop_reason\":null}],\"service_tier\":null,\"system_fingerprint\":null,\"usage\":{\"prompt_tokens\":5,\"total_tokens\":1022,\"completion_tokens\":1017,\"prompt_tokens_details\":null},\"prompt_logprobs\":null,\"kv_transfer_params\":null}'\n      headers:\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - nvcf-reqid\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Length:\n          - \"6559\"\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Fri, 21 Nov 2025 01:05:33 GMT\n        Nvcf-Reqid:\n          - 91acc0f4-26f9-46d5-b5d0-2018be2be40c\n        Nvcf-Status:\n          - fulfilled\n        Server:\n          - uvicorn\n        Vary:\n          - Origin\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\nversion: 1\n"
  },
  {
    "path": "packages/paper-qa-nemotron/tests/cassettes/TestNvidiaAPI.test_markdown_no_bbox[0].yaml",
    "content": "interactions:\n  - request:\n      body:\n        '{\"messages\":[{\"role\":\"user\",\"content\":\"<img src=\\\"data:image/png;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAABKcAAAaUCAIAAACqk+gAAAEAAElEQVR4nOz9d1wT2fsHfGcmCYTemxSRqhQFwQY2ELuirNhd166sda3rfq1rWXfVta517WvvvWAFFRVUpIkKAoo06aEkJJM8r9+e+54nNyAGLGD28/4LksnkZObMzLnmnLkOJZfLOQAAAAAAAKCi6PouAAAAAAAAAHxBiPoAAAAAAABUGaI+AAAAAAAAVYaoDwAAAAAAQJUh6gMAAAAAAFBliPoAAAAAAABUGaI+AAAAAAAAVYaoDwAAAAAAQJUh6gMAAAAAAFBliPoAAAAAAABUGaI+AAAAAAAAVYaoDwAAAAAAQJUh6gMAAAAAAFBliPoAAAAAAABUGaI+AAAAAAAAVYaoDwAAAAAAQJUh6gMAAAAAAFBliPoAAAAAAABUGaI+AAAAAAAAVYaoDwAAAAAAQJUh6gMAAAAAAFBliPoAAAAAAABUGaI+AAAAAAAAVYaoDwAAAAAAQJUh6gMAAAAAAFBliPoAAAAAAABUGaI+AAAAAAAAVYaoDwAAAAAAQJUh6gMAAAAAAFBliPoAAAAAAABUGaI+AAAAAAAAVYaoDwAAAAAAQJUh6gMAAAAAAFBliPoAAAAAAABUGaI+AAAAAAAAVYaoDwAAAAAAQJUh6gMAAAAAAFBliPoAAAAAAABUGaI+AAAAAAAAVYaoDwAAAAAAQJUh6gMAAAAAAFBliPoAAAAAAABUGaI+AAAAAAAAVYaoDwAAAAAAQJUh6gMAAAAAAFBliPoAAAAAAABUGaI+AAAAAAAAVYaoDwAAAAAAQJUh6gMAAAAAAFBliPoAAAAAAABUGaI+AAAAAAAAVYaoDwAAAAAAQJUh6gMAAAAAAFBliPoAAAAAAABUGaI+AAAAAAAAVYaoDwAAAAAAQJUh6gMAAAAAAFBliPoAAAAAAABUGaI+AAAAAAAAVYaoDwAAAAAAQJUh6gMAAAAAAFBliPoAAAAAAABUGaI+AAAAAAAAVYaoDwAAAAAAQJUh6gMAAAAAAFBliPoAAAAAAABUGaI+AAAAAAAAVYaoDwAAAAAAQJUh6gMAAAAAAFBliPoAAAAAAABUGaI+AAAAAAAAVYaoDwAAAAAAQJUh6gMAAAAAAFBliPoAAAAAAABUGaI+AAAAAAAAVYaoDwAAAAAAQJUh6gMAAAAAAFBliPoAAAAAAABUGaI+AAAAAAAAVYaoDwAAAAAAQJUh6gMAAAAAAFBliPoAAAAAAABUGaI+AAAAAAAAVYaoDwAAAAAAQJUh6gMAAAAAAFBliPoAAAAAAABUGaI+AAAAAAAAVYaoDwAAAAAAQJUh6gMAAAAAAFBliPoAAAAAAABUGaI+AAAAAAAAVYaoDwAAAAAAQJUh6gMAAAAAAFBliPoAAAAAAABUGaI+AAAAAAAAVYaoDwAAAAAAQJUh6gMAAAAAAFBliPoAAAAAAABUGaI+AAAAAAAAVYaoDwAAAAAAQJUh6gMAAAAAAFBliPoAAAAAAABUGaI+AAAAAAAAVYaoDwAAAAAAQJUh6gMAAAAAAFBliPoAAAAAAABUGaI+AAAAAAAAVYaoDwAAAAAAQJUh6gMAAAAAAFBliPoAAAAAAABUGaI+AAAAAAAAVYaoDwAAAAAAQJUh6gMAAAAAAFBliPoAAAAAAABUGaI+AAAAAAAAVYaoDwAAAAAAQJUh6gMAAAAAAFBliPoAAAAAAABUGaI+AAAAAAAAVYaoDwAAAAAAQJUh6gMAAAAAAFBliPoAAAAAAABUGaI+AAAAAAAAVYaoDwAAAAAAQJUh6gMAAAAAAFBliPoAAAAAAABUGaI+AAAAAAAAVYaoDwAAAAAAQJUh6gMAAAAAAFBliPoAAAAAAABUGaI+AAAAAAAAVYaoDwAAAAAAQJUh6gMAAAAAAFBliPoAAAAAAABUGaI+AAAAAAAAVYaoDwAAAAAAQJUh6gMAAAAAAFBliPoAAAAAAABUGaI+AAAAAAAAVYaoDwAAAAAAQJUh6gMAAAAAAFBlvPouAHyrwsLCnj59KpfLq75F07SmpqaxsbGbm5udnR1Nf9LNhaKiohMnToSGhqampkqlUmNj4xYtWvTq1att27YbNmwoLS1dvHjxJ37FJ3r58uWSJUv+97//ubq6ftEvyszMPHfuXHl5ebXvGhsbBwUFaWlpVX1LLBafP38+PT292g/y+fyePXva2dlVfausrOzs2bPZ2dmKL1IU1aZNm7Zt29ZQ1JSUlMuXL1dUVCi+qKmpGRgYaG5uzlGaSCSaP3++h4fHDz/8wFFRCQkJe/bsiYqKEgqFFhYWHTp0GD16tImJydcvCcMw0dHRFy5cePr0aVZWllwut7S0dHNz69WrV6tWrbhcbnx8/N69e+fPn29oaMj5z0hLS7t48SJbmblcbrdu3ZydnTkNUlJS0vLly1+/fj1o0KDx48erq6vXb3kaziFc9WzG5XK7du3atGlTFdhTlWqpIoqi1NXV9fT0HBwc3N3dBQIBR7U0/EZCrWomRVFOTk49e/as73KBKpID1Mn9+/fnzJljaWlJURRbnbS1tXv06NG/f38bGxuKomiadnJyWrVqVUFBQd2+5caNG87Ozvr6+gsWLIiMjIyNjd21a5evry+Xy9XR0eHz+ZMnT2YYRl6v1qxZo6amtnjx4i9dkuzs7K1bt/bt25fP57PbnKIoR0fHX3755fjx46WlpdV+UCKRnDlzZvLkyUZGRoqHv56e3pgxY7Zu3frmzZtqP1heXn706NFJkyYpfpCiKH9//xr2KcMwc+bMUbzK8vn8wMDArVu35uTk1OonP3r0iARCeXl58m+EVCotLi5WcuEjR44YGxuTQPrRo0ezZs2iabpNmzYpKSnyr+vevXvdunXj8XhaWlpjx469ePHiw4cP9+zZM2jQIA0NDTc3t59++snX19fLyyszM1P+X/Lu3bt58+bp6emxlfmff/6RN0jFxcV9+/Yl52RNTc0jR47Ud4ka0CEsEonOnTs3depUXV3det+Vn31Ppaenr127tm3btoonXh6P5+3tHRwc3LJlSz6fT1GUoaHhmDFj4uPj5arim2gk1EwkEu3du9fZ2ZnUB4qihg4dKpVK67tcoIIQ9cEn2bt3L3uHkqKokJAQcqoqKCgYMWIEufxQFNWpU6fXr1/XduVPnz61s7Pj8/m///674lm7uLh47ty56urqFEXV+wk9NzfX19eXoqgWLVqkp6d/hW8sKCjo2LGjYuR25coVJT/766+/sm0CmqbnzJmj5NZbvny5YmNCT0/v8uXLH1r49evX7u7uihXD399f+UCIxTDMwoULuVyutrb22bNn5d8ChmFWrVoVFBRUXl7+0YUTExMdHR3Jvli5cmVBQYG/vz9FUTweb/369fKvRSKRbNq0SV9fn8Ph6OvrHzp0SLFWMAxz7tw5Jycn0iJp2bLlfy3qk8vlpaWlPXr0qPdQ4aPS0tKaNWvGHuCLFi2q39NjAzyES0pKunXrVu+78gvtqRcvXtjb27Mnand3d3JVkkql27dv19bWJq9bWFg0kN3xib6JRoKSNmzYwOVyEfXBF9Vwu7zhm2BjY6OhoUH+pihKW1ubNA319fVnzpxJxvLJ5fKwsLBly5aJxWLl18wwzLZt21JSUvT19Tt27KgYcujo6Pz6669jx44lp8j6df/+/ZiYGNKCDw0N/QrfqKOjY2pqynaxamlpWVlZKflZGxsbdktSFNWkSRMlx71Y/b/Iv8XFxUeOHKl2NBGHw7ly5YqBgYGtrS37irW1taamJqeWsrKyzp8/zzBMaWnpkSNHalV/6su1a9fWrl37oS1TSXh4eGpqKtkXBgYGxcXFGRkZZNR0tWOnvwSZTPbXX3/NnTu3sLCQy+VOmjRp0KBBirWCpum+ffseO3aMDfz+g9TU1L6JcXGmpqZt2rQhu0lPT8/Hx6d+B7Y1wEOYz+c3hF35hfaUkZGR4uBwdXV1MjCEy+UOGzasQ4cO5BszMzN//vnnpKQkzrfsW2kkKKnapzMAPi9EffBJ1NTUPnRWtfkX+Vsul1+/fr1W15js7OyIiAhyk7JqW0FdXX369OnVPor2NVVUVBw/frykpIT8feTIEaFQ+BW+V7HxTdO04oDPmtE0rfhZ5Vs/NE0bGxv379+f7G4yrub58+dVlywoKDh79mxgYCB7O4B8UR0Chlu3biUmJpKvu337dkxMDKdhi4+P/+mnn3Jzc5VZWCaTvXz5kmEY8i9FUVZWVgsXLuzcufOYMWOGDBnC+Spu3ry5fPly8rCopaXlsGHDqj2iW7RosXr1anaUIzRMAoFg7dq1f/zxx9SpU48fP961a9f6Lc83dwh/63uKy+WqqalV+5ampqanpyd7Hk5KSrpx4wbnW/ZNNBIAGhREffClCAQC9vEJ0juUkZGh/MeLiory8vLIH4cPHxaJRJUWcHBw6NWrV/12PiQmJt6+fZvtnHn48GFkZCRHRVEU1a9fv0aNGpF/MzMzT506JZPJKi12//790tLSzp07f+LXlZaWHj9+nL2WZ2dnnz59uurXNRzJycljx4598eKFkt10crk8Pz9fcWGapocNG3br1q3t27fXKudNnQmFwg0bNpADjYxSVhweVkn37t0HDhz4n+3u+1YYGhrOnj1748aNXbp0qd+Ovm/uEFbtPUXu3LHHL8MwycnJnG/ZN9FIAGhQkMMTvhQyhpj9lzytRP5mGCYqKuru3btkPJuZmVnr1q19fHwUk5ixn5XJZLt27crKylqxYoVikkyapqdOnZqTk1Ppepmamnrz5s1Xr16VlZXp6+u7uLj4+/tXmxExOjr6/PnzjRo1Cg4OrlsnxoULFzQ1NfX19QsLC8m158iRIx07dmR/Kau0tPTp06dsA4iiKAcHBxsbm5SUlLNnz759+9bCwqJ///4ODg6cBszR0TEgIGDv3r3kiZ2zZ89OmDDB0tKSXaCiouLYsWN+fn4WFhaf+F0xMTEvXrxo0qQJyWsik8nOnTs3ceLExo0b1/ApoVB469atp0+fFhYW6urqNm3atEuXLqamptUunJCQcO3atfT0dC0tLR8fHz8/P3KbXCaTxcbGKnbZGRkZubu7l5WVXbhw4dmzZ3w+39/fv2PHjmy3WEJCwujRoyMjI0m9zc/Pv337tpqaGtnLVb86JycnLi7u3bt35F+5XE5uvevo6Hh4eLB36xmGefTo0Z07d96/f29oaOjr6+vj46N4Lz85OTktLY09WLS0tDw9Pblcbmho6N27d83NzYcMGVJDOtDw8PCwsDDycYqiWrZsWUP3r5qa2rhx41asWFHp9ZoLWVFRER0dzfaBUxRlYWHRrFmz/Pz8c+fOPX/+XCAQ+Pn5dejQgWzMvLy8s2fPPn/+XEdHp0ePHt7e3uQA/9BOSUhIuHDhQn5+vo2NTZ8+fZo0aVK3jSMWi+/evXvv3r2ioiILC4sePXq4ublxahQXF3fx4sWcnBw7O7vvvvuu2jr//v37q1evxsfHy2SyZs2a9e7dm/3Gup0TGIYJCwu7fft2aWmptbW1v7+/oaFheHh4UFBQaWlpbGysVColS9I07eLiYmZm9u7du6o3IwwNDZs3b56RkfHq1SvyFtk+7En4Q0fHlz6EydFx7dq158+fy2QyOzs7f3//SjcjlLmCsEpKSi5fvvzkyRM+n9+tWzdvb++av72GmvC5KnN+fn61e0qxGDKZLCEh4caNG+np6To6Oq6urgEBAZ/Y2V4p5FYcJPLR62alWqSmpubh4SESic6cOfPy5UtdXV0/P7927dpVO1Kghrr0KWewOjcSajgqa1XHalv4j1bsSvLy8s6cOZOYmKijo9OzZ89WrVrVsDCAUr7sY4Og6u7evctmd6yUHSQrK0vx+uri4pKamiqXyyMjI9u3b29sbDxjxowtW7aMGTOGPA3YrFmz8+fPs2vOzs6udI7T0dEZO3bs8+fPP1SY3NzckJAQPT29/v37b968edGiRba2thRF6evrL1mypFJ+y+vXr5PTMU3TQUFBdcg1kp2d3aFDhx07dgQFBbF3E21tbePi4qounJmZOX78eB0dHbIYl8v9/fffN2/eTFJoEIaGhgcOHPjo90qlUsUuFysrK3IxVsb+/fvZKz2Xy929e7fyH/Ty8nr37t2VK1fYloe6uvqePXsUF3vy5Im3t3dkZGRGRoaHhwdZjKKoiRMn1up5eoZh5s6dO3z48I0bN7IFVlNT2759+4c+IpFIdu7caWVlRdN0p06dNmzY0LdvXy6Xy+fz9f5FqgFZODc3d/z48QKBwNXVde3ataNHjybNtcTERDa7Cak85Ku7du1669at5s2bs6/w+fwJEyYIhUKSH6LaO8o0Ta9Zs6ba0p44caLa+EoxQ2ZUVBRpHvXv33/79u1DhgxRU1Nr1arVnTt32PWcO3fOy8uLbdO4uLjExMR8//335L4DRVE9evQgPYrVbuQZM2awn+Xz+SSer5WPFlIoFC5evNjMzIxNTzdq1Khz584pbl4+nz979uzy8vLQ0FBHR0f2dQ0NjSVLlkgkEnanNGnShH03ICBg/fr1iu1gfX39NWvWkOVrtXEePXrUtm1bPp8fFBS0YcOGtm3bampqzp49u6SkhK1d/fv3Z0u7e/fuJUuWsIczRVE2NjbXr19X3DJSqXTHjh0WFhb6+vpz585dunSpubm5lZXV8ePH63xOePfuXf/+/dXV1Xv27Lly5cphw4Zpa2uTexDFxcXPnz/v378/255mU5WEh4d7e3uz242m6datW2/ZskUkEt29e3fw4MGampq6urqzZ88uLCz86NHx5Q5htrYYGhra2touXbp0zJgxampq2traCxYsYNMjKXkFIcLDwxUPW3V19SlTprDDKatmc6m5JnyuyvyhPcV68eJFUFCQmpqan5/fmjVrfHx8yGPY586dq1WuL29v7+zsbHaPzJ49mz0cNDU1SVVU8roZHh7eqVMnNqgzMzPbt2+fq6ur4g8fNGhQpVRPH61Ln3IGq0Mj4aNHZa3qmPKFV6Zi//3334rZXC5cuODg4KBYf5YuXcqe3ADqBlEffKmoLzw83NjYmL0eLF++nGEYkt2RoqjBgweLxWJyFmYvRaampmTAJLlErVy5suoTa9ra2mPGjElISKhUErFYPGHCBJqmmzRpwkZBly9fJk0oPp+vOLOCVCodO3Ysez41MDBgv1d5J06caNWqVWpq6uHDh9ln2Hg83ooVK6pdXiKRjBgxgnwpTdOdO3f28vJatGjRhAkT2I87OTl9NISr36ivsLCwS5cubKOne/fubMDMMMyiRYuGDRsmEok+MepLTU1t1arViRMnkpOT2dm0apgxgmGYDRs2kM1obW0dGxtLVkLu+3K53M6dO48fP/7UqVMkvVtwcDBN03p6ehcvXiRNpU6dOlEU1bFjRzJPnVwu/+eff9jbuk2bNvX29p4wYcLSpUutra3JzxcIBPv27SMLi8XigwcPssuTi315efmH8rBJpdKSkpKhQ4eSVXG53E2bNpWWlpKDQi6X37lzh3yRt7c3aUjl5eWRZAympqaKLY/o6Gi2l8nBwSEoKEggELCNM1NT00ePHlVbBqFQGBAQoHhkfbRNWYnyhVRMT+fl5eXp6Tlr1qzFixezA4Z1dHRmz57dsmXL2bNnL1iwgO33MDAwuHHjBrueo0ePsgeLpaVl69atDx48GBER0bNnT7IlNTQ0tm7dWquN8/TpU3t7e1Iwcl//3r17RkZGPB5vwYIFZA8qRn08Hq9FixZt27Zdvnz5oEGDyAFFUVS7du0UJybZvHmzhoYGTdM//fQTWQnJoGtiYsLGh7U6J5SXl48aNYqm6Y4dO7Lt4IsXLzZq1IjNkVtYWOjn51c1loiMjGT75Pl8/q5du9hyZmRkeHp6zpkzhxRSyaPjsx/C5IuGDh3K5XL19fXJVyclJZHOW4FAQG4wKX8FIXuf7FmKojw9Pa9fvx4eHj5gwIAPhVvK1ITPVZk/tKfIvbOmTZtSFNWqVat3797J5fIDBw6Qaubo6FhDSFNz1Jefn9+xY0f21B0QEJCXl1er62ZKSgq7K7W1td3d3RcsWPD06dNFixaRe1g0TQ8cOJDcC1O+LtX5DFbbRoKSR2Vt69hHC69Mxa4U9dnZ2bm6us6cOfPnn39mm1iVToYAdYCoD75I1JeQkMBeYMiEOeRKsG/fPnKONjQ0ZM9fR44cIc3lSuFBXl5eUFBQtQ88aGtrz5w5U/EW4KtXr0jSSC6X+8svv5CVpKSkODk5kY+4ubmxMytU6uUwMzN78OBBrX54eXn54MGDZ86cyTBMZmaml5cXW7YPTWjGMMy0adPYi27nzp3JLHnFxcX+/v7ks+rq6ocPH27IUZ9cLt+5cyfbbNLX12f345s3b9q1a0ciq0+M+nbt2tWuXbvMzEyGYWbOnMnuKV1d3UuXLlVdPjk5md3Rfn5+pMtCIpEMGDCAtPlat27N7pQtW7aQ8jdt2pSMz2EYZvz48RRF8fn8zZs3k8UuXLjA9sOYm5uTq7VcLl+1ahU7Jcn333/PtgWPHTvGdt/17t37ozM3SKXS77//no36tm3bxr717t27Vq1akZL/+OOPZNOx9YeiKDc3N3YqlNevX7ODAGma7t69+5s3b5YtW0aOKTc3tw9Nxqi4j0giwWvXrim/j2pVyMOHD7N1xtbW9v79+2Thn3/+md259vb2pHnHMMzUqVPZWGjhwoVs5QkNDWU79xo1akTWQ7po2CchmzVrxs52+NGNk5iY+N1335ECjx07luzNN2/euLi4kDsIz549qxT1URQ1aNAgMvvcmzdv3N3d2TYZ2xyMiYkhpyMNDY0TJ06QF0+dOqWpqUmejyV9R7U6J0RHR5P5URXnQWEY5tdff+3atSt5pVKfJBtLSCQSUsPJFw0YMICtnw8ePPDw8IiKiqrV0fHZD2GGYZYuXUrmlOvUqROJDNPS0pydndlpgRiGUf4KUlpayt5V0dXVZe9oZGRksKdrxU1UUlKiTE34XJX5Q3sqNzfXz8+Poigul/vrr7+SF48fP07OLVpaWmfOnKlD1FdYWDh79mxSbDI7KAmKanXdVOxb4/P5v/32G1m+uLi4W7du7NyDR48erVVdqvMZrLaNBCWPylq1Uj5a+NTUVGUqtmLUR8L7hw8fksvEpEmT2PpT73OxwLcO2Vzgs5HL5SdPnuzSpUvTpk09PDzCwsLU1dW7det28uTJDRs2kJmC2BHwxcXFr1+/Jn9raGiQERHkkiyRSMjrhoaGO3fuJGMhKn1XSUnJunXrhg8f/v79+0pPLMhksufPn5NHJhTzrRcUFJCn78jZc9y4cWR0irq6+ujRoz09PWv1Y+Pj4+Pi4gIDA2maNjc3Z5NbkmcYbt68WfPHKYrq2rWrtbU1uUxaWVmR07pUKmV/UYPVrVs3tk1AHmUkW/v69etqamrt27f/xPWXlJScPHmya9eupqamNE0PGDCAvbMgFAqPHj1adV6E58+fZ2Zmkr+1tbXJTieDlEi9SkhIiIqKItXgyJEjpI4ZGxuzE1iRPAdSqfTq1askK4DiiM1mzZr5+vqSv21tbUmbgDTRvkQy+lOnTkVHR//fCZqm7e3tSZuGPPzD5XLJNCFHjhyp+kENDY1JkyZZW1vPmTNny5Yts2bN2r17N6lmVUmlUsUtSRqaX6GQ7u7uLVu2JAvb2NiwoUjLf1V6nYwVV/w4u1/s7OxIy4k0stknZJKTk8PCwpTcOO/fvyeDUUkOVbYXl2SiyszMvHv3bqX18Hi8wMBAQ0NDEumxPTlisTg/P5+cgk6dOvX27VvypexjpXp6empqamRYLHv2U/6ckJmZSe6d3bt377fffiOpg0kGoN69e9ecyJfH440YMYKUWS6XR0RExMfHk6JeunSpadOmpFdc+aPjsx/Cr169OnDgAPlqFxcXsv2NjIzI1NUCgYAMpVP+ChIXF3fr1i2yvJWVVYsWLcjCRkZGio8is54+fVrbmvDplbmqCxcukLyUAoGgefPm5EVHR0cTExPyGCGZ4VNJSUlJgwYN8vb2bty48dq1axmGcXFx+eOPP65cuUJmC6zVdVORjo4OO9uElpZW27ZtyW8sLy8/ffp0RUVF3epSrc5gtWokKH9U1qqV8tHCi0QiZSq24nrI6Alyb4LL5ZL+ZyXrD0DNkM0FPqfmzZsPGTJEXV1dQ0PD2NjYwcGh0tPn3bt3Dw4OJk8I9O7dm7yomGag0uPmRkZG27dv79ev37Jly6KiohTflcvl165d++OPP1atWsXlcu3s7CZPnrx161ZjY+Np06aRawC5t8Eur/hFrq6uYWFhT548MTU1dXFxqVUKNZKWwNLSku0q6dev344dO8gVRSQSHTlypF+/fspPv6PYYmv4Oe6srKz69ev3/PlzctMxNDT0xYsXNjY2x48f79OnTw25Q5T05MmT169fL168mOwUDw8PX19fdk5hMmME24YjZDIZu3PJ3fpKYYxYLCY5GNLS0tj0FXw+Pz8/v7S0lF0Puc+dl5dXbbuQ4PF4bG35ErPqiUSi69evk+YXRVGkpU4YGhryeDypVMowzK1bt6ZOncq2pQgdHR1yM1tdXX3MmDG1mrhMJpMpH8F+SiEVI7cPJQght8bZgn10O+vp6ZF+MNKLEhUVNXLkyErLVLtxNmzYoHgziOTXKS0tJbuYYZiaJxugaZpN3UQSlpCG74MHD8jfXC5XJBKRMwO72oKCguTkZLaT8ENbgP2brMrAwIB0IIjF4lWrVp05c2bKlCnDhw+3t7efPn16zduHjEFo37496fLKzs6+dOmSl5dXTk7OrVu3pk2bRmrCpx8ddT6EHz58+ObNG1I32EcDtLS0tm/fPnjwYFtb2zZt2tTqCvLkyRM290+jRo0Uq2i1Hj9+XLea8Bkrc0VFxZUrV8hhqKamxj7h2aJFi7Nnz8bHx/v6+irmK/ooExOT77//Xl9fXyAQ6Ovr29raVtp3tb1uVoumaQcHBy6XS35dYmJiXl5ednZ2HepSrc5gtWokiEQiJY/K2rZSai78/v37lanYNVCsP+Saq8xmAagWoj74bCiKcnR0HDhwYA0RlLm5+aFDh8jfQqHw2LFjp06dunnzZllZ2Yc+QtN0nz59unXrdvHixXXr1kVERLCpzxiGOXny5JgxY5o1a8bj8Wb/i7weERFx4sSJixcv1jBJoL6+PjuMqlaysrIuX748atQoNqZ1dnbu0qUL+5TX/fv3Hz9+rDjSRpXQNN2/f/89e/aQqTjS09PPnj3bunXrrKysXr16feLKyT5t2rQpmzdPU1Nz0KBBV69eJXPKkRkj3N3dFatZs2bNLCwsXr16Ra7iYrGY3L5lm3FaWlrk6Yt3796xKfjCwsIU8zSSdnZZWdnXmXTxQwoLC9++fUsu7TRNKwZm7PSYcrk8PT09Pz+/UkClGIR8lI6ODulAIN9VUVGh2Cz7coX8QtjhuOQIrbpA1Y0jk8mSk5NJG04uly9fvnzlypXsu+rq6hRFKTn7oqLi4mLyzBKHw8nNze3Tp49ivzGJ3EivYK24urp27NiRjKAmGUGmTJny559/Ll26dMiQIR/tp9XS0ho4cCDpYGEY5sKFCxMnTgwPD6coqkOHDmSZz3J01OEQJgla2RM7n89n3zI3Nx82bFhtryBkMky2da6lpVVzAtIvVBNqq6CgICkpiT2sFCN/z3/VdoV6enp9+/b9UBJjcg+rttfNamlqanK5XNKjVVBQUFZWVre6VKszWK0aCfr6+koelXVopXyo8MpXbICvAyM8oR68ePFi8uTJ9vb2s2bN8vLy+vXXX6tm3H748OHRo0fZy7aamlpQUNCtW7dOnjzp4eHBnq8zMjJiY2PZTxUVFa1fv75FixZdu3YtKipas2ZNzZmR6+b27duJiYmbN2/2/n/5+PjcuXOHXSA/P//YsWPsBNz1KDo6+uTJk3X4YH5+/u7duz/0rru7O3n4hIxAO378+NatW1u1asWO/KyztLS0q1evRkVFdezYkd285AESsgCZMYIdz0nY2dmNHTuWNOzS0tKys7NJem7ShKIoytfXl7SZSIYV8ilXV9fXr1+L/r8Uk0/Ui4qKCrZ5QVGUYnDL5XLZml9eXl7tKCPlaWhotGjRgl2hRCJhZ5JoOIVUEkVRbPoTUieV+RR5+ov9d8KECWVlZYqVoby8/MSJE7UtjEQiIeENiTdOnDhRqY6VlpYq2Y+hSFtbe82aNYpzu5EnWseNG7d69WplzjZ+fn5s3U5ISAgLCzt9+nTXrl3Z/vnPcnTU4RAmD6SxnRhFRUU1D3n46BVELpcXFRWxU5KwdyK+ck2oLbFYTAbukjr81W4/ffp1U11dnQ14ZDKZVCr9CmfaWjUSantUKtNK+ajaVmyALw19ffBVSaXSbdu2LV68uKCgwMnJ6dixY82bN682LHn+/Pn+/fu7d++umMecy+UGBga2a9du/PjxZKiSVCotKCgg796/f3/y5MnPnj3T1NRct27d2LFj09PTP/vst2VlZSdOnGjfvn2lGasrKir++usvkj1SLpdfvXo1KSmJfe6oXojF4rVr1zo6Og4YMKC2nz1//vyRI0c+1DZVV1cfMmTIuXPnSLvk2bNnaWlpx44dq8Nt2kquXr0ql8vnzp2r2HXD4XBu3Lhx6NAhcslMTEwMDQ0dNWoU+y7JyUZSxaakpMyfP3/w4MFXrlyJjY3lcrldu3bduHEj6ZjV1NTk8/nkeZKioiK2jdVwCAQCtnOMtJ/YtxSH92hpadUwt54ySO6BnTt3kiNIJpPFxMQwDKPM031frZBKqtRqNzAwUOZTFEUp9kNmZWXJZLJPP2OoqalpamqSv8Vi8WfsI7K1tT1z5szff/+9YcMGMhEOGW27efPm7t27f7QvyNzcPDAwMDY2lmGY0tLStWvXVlRUzJ07VzGb/6cfHXU4hCmKYsfDkwwZEomk2ka2klcQxbsAJMVuzRX7C9WE2uLz+WyxS0tLycjAL+2zXDcVYzwtLS0NDY2vcKatVSNB+aNS+VbKRylfsQG+DvT1wVe1Z8+eefPm5efnc7nc8ePHs0+rVyvhX1VfNzExmTZtGmnE83g8csaPi4sbNWrUs2fPOByOr6/v0KFDP3rdSkpK2rx588mTJz86ckNRzL9CQkJGjx49SsGECRNGjx7Nhj2pqannzp3j1Kt79+7dvHmzDv1vOTk5O3furHmmdV9f35YtW7Jxb8uWLT99DtmioqJTp0517979xx9/VNy2o0aNmjFjBlueioqKw4cPV7oRrqamNmXKlBUrVtjY2DAMc/PmTT6fP2/evFu3bl24cMHOzo4sZmVlxTZGyYMcnAbG0NCQneZLLpcrJjyoqKggHSYktbeSsU0N2rZt27VrV/a7Hj9+XHO2ADIQTiqVfs1CKoP07ZC/SUYZZT5F07SjoyM7HjU1NfWzRGi6urqNGjUiG4dhmNjY2M9ygz8lJSUiIkJLS2v69OnPnj1TnFIyJyeHZGepGU3T7Hg/uVz+8OFDZ2dnktXjcx0ddTuEaZp2cnJid0RcXFx6evqnXEFomm7cuDF7CSCjvr9+Tagt9vFUUnPCwsKqpr35vOpw3axWSUkJ+5SvtbW1oaHh1znTKt9IUP6orFUrpWbKV2yArwNRH3ySSo961/yccX5+/v79+8koCx6PZ2NjU/PK8/LyDh06VO1gLWNjY3JP1NTU1NXVVSaTkYmhSAEsLS0Vh3tV6/79+35+ftOmTRs8eHBISIiSTzTJZLKTJ08aGxtX+wR29+7draysyN9SqfTYsWNkqGG9yM7OXr58uUQiqdXT/+SKuGXLlsjISMXmYNU8BAYGBoMGDSJRLpmft1LmHkVKPoD+4MGDFy9eBAYGVr0r7+rq2q5dOzbMePjw4b179xQXePHiRa9evebOnbt8+fJTp05t2bJl69aty5Yt69Chg+LaGjduTObCIs9snD9/XrGCiUSiY8eOVRo+WgefMqSHx+P16NGD3A9WDGbIEUFKy+fze/Towd66rjNNTc1Zs2axKfISExOvXLnyoYUZhtm+fXu3bt0iIiK+ZiGVkZubS1LDk5rZtm1bJT/o7e3N5vl48eJFRESE4rtpaWl1uMevqanp6+tLWs8ymezGjRuVmnphYWEPHjyo7WofPXr0yy+/5OXlkYcYJ0+efOPGDTJ5hvJZoNzc3Nq3b88m2R84cKBiz8OnHx11PoTbtGnDPn6Wmpp68uTJSr9IKpXW6gri7e3NRh1v374l262G9CRfoibUlqampp+fH5sr8saNG0+fPlVcQCaT1TyUt+qvq+HcW4fr5ofWwwZRNE136NBBU1Pz65xplW8kKHlU1raV8lHKVOxP/AoA5SHqg0/C3uEjV5eaR3GUlJSQSa7Ivd6nT58yDJOfn3/q1CnFh38Us4cdOnTo/PnzVVeVnJxcXFxM0oo0bdqUzB5GPkjyHOTl5ZGMBYqPKrFrlslk+/fvJx9hGObixYuVLq4f8vLly3PnznXo0IFNxqWoSZMmio8TxMXFVSq8MhHyRwMkhmEqba6q7YDMzMzJkyffuXPH2NhYscuOzDlbw/WmoqJi/fr1a9eu5XK5iinCy8rKioqK2OciiJ49e5LHP+zt7bt27ar4llQqVby5TuZBqvl3kQzXZmZm1eY2FAgEXbt2ZbtSi4uL9+7dy3bSFhQUTJky5ebNm2Ty8Rru6+vp6Q0fPpwNVw4fPvzPP/+Qy3BRUdEvv/xy9uxZEqgoRrkfSmqn+Lfi82y5ubnFxcWxsbHDhw+vmqOfpXj5V+wu6927t4+PD0VRpDlF9i/7N8nr/d1331VdD8MwtZ1JonXr1qtXryY9cmKxeMWKFdUGJCUlJYsXL166dOnPP/9MJrGoVSE/dHvoQ0eEMrcJUlNT2W0bFRVF8k+Q6ewU5yGseeM0b968S5cuZMeVlpYuWbKEfU44Pj5+/PjxpPPzQ6kXP1QZ+vfvz3Yvx8fH//rrryQwZhjmyJEj8+fPZ2OtWp0TYmJirl69yr5uZ2cXGBhIUZSenh45Ej+a71QgEAwcOJC0hl1dXdn5SGp7dHz2Q7h58+Z9+/YljXKJRPLnn38qjpW4dOnS+PHj3717p/wVpGXLlux0AhkZGWTiFlJVnjx5wi6pWABlasLnqswf2lPfffdds2bNSDGysrLmzJnDVnKRSLRs2bKNGzcq+cAt+UgNQUVtr5uKhELh48ePSd3IysoKCwsjfzdu3JhMoFerulTnM5jyjQQlj8ratlKUOcN8tGKTrGOVso9+9G+Auvh8U//Bf05paenkyZPZASEURXl5eZH8GdUqKSnp27cv2zLW0NDo1KmTk5NTmzZt2LHvlpaWEydOjIqK2rNnD7lbbG5ufuDAAXYubDL8pn379uSppIyMDPLixo0b2YxnNE03b968VatWbm5ubD+Gurr6wIED9+zZQ8KkyZMnsyUxNja+d+/eR39vcXExGcM5ceLEaufgJlO3s6ulKMrV1fX58+fkXaFQyOYNoyjqhx9+IDFYYWGhv78/Ow3rTz/9pPhjq3r27Jni44Kamprbtm0jH2EY5vnz57///ruDgwNZYdeuXUnERb5oxIgRisUbOnQoedacJHM/cuRIly5dSLPMzMyMnbg5Ly8vODhYXV39119/FYlEbEkYhpkzZw6Xy509e3alqWNPnjyp+KxF06ZN2TmOq8UwzO7du3V1dZs3b07uPVe1e/duxX4JHR2d/fv3k7cePnyomKeOy+VqampqaWlpa2ubmZn5+vquWbOG/aUlJSWjR49m+yL4fH6LFi26dOnSqFGj9u3bsxN8b9iwga1Rzs7OpGIzDPPbb7+xn/Xy8mInf3/69CmbhZzH4zVr1szS0rKGWa3z8vLY3ImkPihu2+joaDKfpLu7O3mC6927d15eXiRTLpnAl7h16xbbRyEQCEgNr60rV66QWaEoijI1NV25ciXJdyeXyzMzM7ds2eLh4WFtbX3y5EnFHa1kIaVS6YIFC9gThbe3N9loDMP873//Y1/39fXNzc0ly8+YMYO8TlFUr1692DocGhrK1istLS1PT8/169dv3brVycmJFN7JyUmxpimzceLj493c3NgDU1dXt0OHDj4+Pvr6+rNnzyY7JSMjw9vbmz29sHMlp6WlsQPAuFzuqlWr2NXu3buXzM1FVmtlZRUQEODq6tqoUSN2ou1anRPIPNF2dnahoaHk48XFxf3796dpeujQoaWlpWT7K5Zz8eLFVed0zsrK8vb25nK5K1asqLo1lDw6PvshTKZE79SpE3uCIlHi5MmTe/Xq5eXlFR0dXasriFwuDwsLI4ckRVHOzs47d+5cv369s7OzmZkZu829vLzYWcWVqQmfqzLXsKcuXrxobm7O1hwzM7OhQ4dOmjTJy8vrhx9+KCws/NAukMvlx44dUzzx6uvrHz9+vIZ5vWt13aw0S7u1tfXMmTMPHTrEdu1qaWlt27attnWpzmew2jYSlDkqa1vHlCn8Rys2qSezZ89m60/79u1J/ZFIJCEhIWyd7NKlS80VAKBmiPqgLhiG+fPPPxs1alR1dlENDQ0/P78PXfUfPHigeFm1sbHZunVrZmYme5NVS0tr6dKl5eXle/bsMTEx6du3r5OTE5/Pb9Wq1dy5c1etWjVp0iRLS0sTE5P//e9/bDuezJc9bNgw9gKmpaU1ceLEd+/eLVu2jLxI03Tv3r1J21Qul0dGRpJmLp/P//HHH6uN4hQlJiayqcZpmra0tJw2bRr7qby8vBEjRlhaWlbdIObm5nv27ElKSmrdurXiuzweLzg4+MWLF126dFEcDSUQCMaMGUOmY64kNjbWx8en6rPgNE3r6+ubmppqaGgoJpihKCokJIRhGKFQOG7cOAMDA8V32f1lZmamq6tbaUSWu7v7u3fvsrKygoKC9PX12V1mbm4+ceJEtnhkh96/f58t5D///OPk5FQ1rYu6urqPj098fHzV31VeXj569Giym0hjKyAgIDExka1spK1W9YdramqOHTu2pKTk1atXDg4Old6t9Et79uyZk5ND1llcXLxw4UL2d5Gr+8iRI0n7QCwWh4SEKKYhIa3GBw8eLFy4ULGvg6ZpLy+vmJgYctles2YNO6hMT09v5cqVpBFf1Z07d5o1a1Yp9aWzs/OCBQskEglZJjk5ediwYZqaml5eXtOnT2/btq1AIAgODma3jFwu37x5s+KvID/Ez8+PzSqkvOzs7EWLFrHzU/P5fMt/8fl8c3PzX375JT09veqnPlrI/Pz87777TjEHPU3TPj4+ycnJU6ZMURxRRtN0+/btX7x4MXr0aMV9zePx/P39yQBOxajPx8dnx44dbIG5XG6nTp2ePHlSh43z/Pnzvn37soUk02GvX7+e7L4HDx6QKZUVK/PkyZNjY2M9PT0VX9fU1JwzZw5bb8kEBuwCXC7X29s7LCyMLFDbc8LevXutra27d+9uaWnp4+MzZMgQNzc3NTW14OBgsmsiIiLYhy3ZD86dO7fqXlu2bFnjxo0/dCOm5qOjWp9+CJMlMzIyJk6cqDjTqYaGxrBhw9jztvJXELL8tWvXXFxcFE9fO3fu/OGHH7hcroWFRfv27YcPH/7bb78pWRM+V2U+ffp0zXvq7t27ikPTSTH++OOPGq5TERERHh4eimVjv9HBweHEiRPVfqpW103FqM/Q0HDXrl1+fn5sQGttbb1nz55Ktyw/Wpc+5QxW20aCMkdlreqY8oWvuWLn5+cPGDCgUr1q06ZNQkLC2LFjFV8nZ7mPbhmAD/l/ZmoC+GqKiorCw8OzsrJsbW3btWtHzoMFBQWhoaElJSVt2rRxdXUlSZlfvXpFJrRJSEiIiIhIT08vKyszMDBwd3fv0KGD4h1NgmGYyMjI+Ph4XV1dX1/fRo0akaGG4eHhJCrw9fVVvABnZWXdu3fP3Ny8TZs2n558EurX2bNnFy5cGB8f/6EHnPh8/tatW8eOHcu+kp+ff/fu3aysLAMDAy8vL3bwz6d4+/YtSY3QsmVLUgM/UUZGRkRERG5urqGhYZs2bT79OZOaSaXSx//KysoqKyvT19d3dXXt3LlzzUlZvlohr1+/PnDgQDIgqn379mTi77CwsNLSUldX1+bNmyuTgPRDXr58GRUVVVpaamVl1a5du6pnmDqoqKiIjIx88eIFl8tt2rSpl5dXnU81r1+/zs7ObteuXVlZ2ePHj8k6vb29XV1da5uB4+3btzExMd27d6+hMF/i6FBSVlbW/fv3379/b2xs3KpVq0rVSckrCEskEt27dy85OdnIyKhjx44mJibPnj3T09MjE2p/tZpQWzKZLCEh4enTp2KxuHHjxu3atftC814qf93Mycnp06dPZGQkifpOnz7dtm3bBw8epKSkWFpatm3b9kMl/EJ1qQ6NBCWPytrWsc9SsQG+AkR9APDNq6ioOHbs2P79+3NycgICAhRvjhYVFd2/f588ojNv3jzFyZfhm1M16mOHVwHAF1U16uvYsWN9FwoAagH9GwDwzTt06FBISIimpubJkyc7d+5c6d2MjIzAwMBnz56ZmZnVUwHh88MtS4D6QkaL1XcpAKB2kMMTAL5tMpksNTW1oqKCy+VWm3lcKpWSGSy6detWHwWEz0ZxCviysrLaJiwFgM8S6Uml0i8x8ToAfFGI+gDg20bT9IABA1xcXHJzc6dMmXLkyJF3794xDFNRUZGcnLx///6hQ4cyDLNt27ZKMxDCt4VhmJiYGDYx/evXr+sw6x0A1M3r16/ZGfZKS0uvXr2K2y4A3xY81wcAqiAvL+/IkSM3b95MSkrKz8+XyWQkPWmzZs26du3ap08fxfxp8M0pKSmZMWPG1atXFbP1CASCdu3a/fbbb2yieQD4Evbs2bNixQrFKVtpmrazs1uwYEGlyVoBoMFC1AcAAAAAAKDKMMITAAAAAABAlSHqAwAAAAAAUGWI+gAAAAAAAFQZoj4AAAAAAABVhqgPAAAAAABAlSHqAwAAAAAAUGWI+gAAAAAAAFQZoj4AAAAAAABVhqgPAAAAAABAlSHqAwAAAAAAUGWI+gAAAAAAAFQZoj4AAAAAAABVhqgPAAAAAABAlSHqAwAAAICGqKCgICsrq75LAaAKEPUBQL2RyWRRUVHjxo0bP348wzD1XRz4b0H1g0pEItHx48e7det2+PDh+i4L/B+ZTLZ+/frp06dLpdJKb2FnAdQWr9afAAD4HK5fv37o0KHjx4+XlpZ+99139V0c+G9B9QNFpaWlBw8ePHLkSFhYGEVRw4cPr+8Swf+haVpXV1dHR4eiKPZF7CyAukHUBwD1o02bNq1atUpLS7t161Z9lwX+c1D9QJG6uvrw4cNbtGjRt2/fgoKC+i4O/P/Z2NjI5XIul8u+gp0FUDeI+gA+qKKi4tWrVyKRqNLrampqTk5O6urqUqn01atXZWVl5HWapq2srAwMDC5fvpyYmNivXz8nJ6ePfktBQUFaWhoZYMblchs3bmxgYMD5ihiGSUpKKikpqfQ6j8eztbVlGCYtLU0mk1V6V1tb29nZWcmvePz4sYGBgZ2dneKLOjo6FRUVWlpanK8lKyvr9u3bKSkpFRUVlpaWXl5ezZs353K52dnZkZGRPXr04PHq55RY73WAyMjIyM7OrrSvaZo2NjY2MzN7+fKlWCyu9BE+n29nZ6etrc1pwDIyMlJTU318fOq3+inuZRZN01wuV09Pz8LCQk1NTfm1SaXSWp1nGo5qt0NVXC7X1tZWX1//65SK9y8dHZ1a7YVPlJqaWlBQUPWIs7GxMTIy4nA4b9++zc3NZRfQ19dv0qQJTdfbszmVLnksmqYtLCzMzc2r/VReXt7x48f5fH5wcLCenp7yX3f9+vV3794xDKOlpXXo0CE1NbXAwEA1NbV62VkAKgBRH8AHlZSUbNmy5eDBg0VFReQVPp/fq1evTp06mZubm5iYiESi69evX7ly5fr16wzDdOzYcfny5a9evQoJCRGJRIcPHz5//rylpWXN35KRkbFgwYKrV69KpVI+n79nz56vPF5FLBaHhoYePnz44cOHpClGUZStrW1QUNCECRPEYvHff/999uzZjIwMuVxOmkcdOnQYOHCgklGfTCY7dOiQh4dHpajva4qLi1u+fPm5c+eaNGkyYsQIR0fHFy9ebN68uaKiIjAwMCkpqaKiIiAgoL6ivnqvA0R8fPzff/996dIl9haArq5ur169hg8f7uPjc+7cubNnz0ZFRZE2KEVR9vb2AwYMmDRpUgOP+qKjo0+cONGmTRvF7oKvLyMjY9u2bSdPnszNzSWvaGpqenl5SSSSZ8+e0TTdunXrMWPGDBw4UF1d/aNrO3jwYK3OMw1HZmbmnj17Tp8+nZ6eTk4p6urqrVq1MjY2Li4uTk5OTk9PZxhGIBDs379/4MCBHBUlk8lCQ0N///33169fk+1AUZSbm1u/fv369+9Por7Y2NhTp06dPXs2Ly/P1tZ2zpw5EyZMqMcyi0Si0NDQEydO3L9/n71Y2NnZ9erVKzg4uNqoTyQSTZ8+/dChQxRFPXv2bN26dUoehgzDPH78+OnTpzo6OgzDyOVyIyOj7t27I9IDqDs5ANRoz549Ojo65HjR1dW9dOlSpQXevHnj6uoaFBRUWFjIMMzcuXPJvVhTU9NHjx4p8xWxsbGNGjUiUeU///wjrw+pqamurq4f+pkHDx4UCATk3TZt2mRnZyuzzsjIyD59+ty8eXPt2rWnTp06cOBA//79FRcQi8V9+/alKGrAgAFSqVT+BTAMc/ToUXNzc4qiunTpQmJXorCw8Oeff9bQ0OBwOL169SovL5fXn4ZQB+RyuUQiGT9+PHmEhqbpn376SXG/JCcns91K+vr6169flzdgxcXFI0eOXLdu3e3btxcsWBAVFRUYGKhYsb9C9atq1apV5PxAUdSwYcMkEolcLr927ZqZmRm5pTJmzBihUFjzSup2nmlQ/vnnHza47datW0lJCXmdYZjw8PC2bdsKBIJjx4595VLFx8dbWlryeLy9e/d+tW90cXFRPOJIhMNiGGbChAlNmjSJioqSNwwpKSnNmjUj+05PT+/y5cs1LJydnd26dWuycEBAwEfrdlUHDx5cuXJlpc1SLzsL4FuHHJ4AHzFo0KA+ffqQq7JQKDx06FClcW4vX76kKOqXX37R09OjabpPnz6WlpZcLrdLly5NmzZV5iv4fH49DtohdHR02FGFGhoale7ampubs1GfkZGRrq6uMuts2bLlL7/8cvjw4atXr+7cuTMuLm716tWcr+vy5cuTJ0/OysoyNjZesmSJhYUF+5aent6yZcvmz5/fEG4eN4Q6QNqdjRo1IrWdoihra2vFG/M6OjqGhobkbw0NDVNTU04DpqOjs3LlysLCwnXr1t27d++vv/6aNm1at27d6rdUNjY2bJeyQCAgm7pTp05+fn4URUml0oMHD548ebLmldTtPNOgmJqasqcUgUDA5/PJ3zRNt2/ffvPmzdbW1pz/ABcXl1mzZpEAWCaTXbx4MSkpSXGB3Nzc58+fT5061cvLi9MwVLpYkBsWH2JkZNSvXz+BQKCjozNgwIDajguQyWTJyckJCQmkOxQAPkX9NzIAGjhNTc0pU6aQC5tcLr98+XJERAT7bmlp6c6dO4cMGdKyZUvySocOHWJiYl6+fHngwAG2k7DhU8yQpvi3Mu9+CE3T2v8iSbc1NDSUGbr2Gb17927RokV5eXkURbVt25bdRywejzdt2rSAgICvWapvl2Jcqnw1qEcCgUBPT4+iKIZh1NXVNTU1673YXC63ahl4PJ6NjQ15vaKi4ubNmx997O0bPc981IsXL0QiUYsWLf47R2VQUJCvry/Z+8nJyf/884/ik34nT57U0dH54YcfOA0SRVE1367icrm//PJLUlLSy5cvJ02aVIevKP0X5lYB+HR4rg/g41q3bj1o0KDNmzfLZLL8/Pxt27a1bt1aU1OTw+GQJy7GjRtHrnyyf5FQp9pVvX79OjExUVNT08XFpYauktTUVDJ8xcXFpWpPlFAofPLkSXFxsbOzs4ODA3vRJWNgyJWYdNFkZGTExMQYGhq6ubmRAn8JDMPExcWlpaWZmZl5eHiwoV1kZOTcuXNnzpxpbW3duHHjnJycH3/88fz585yv5eTJk7Gxsf83qoGm27ZtW+0W0NPTmzJlyoEDBxR/DrsZSZuG7FbyLrttWYWFhTExMbm5ubq6ui4uLmSgJiGTyciwCvaDMpksPj7+7du3Dv+qocFUbR34jGX7jKpWPPYVEitW+pmpqanPnz8XiUTm5ubu7u6KB4vizyEfLC0tffLkiUQicXNzq3rIiMXiuLi49PR0bW3tZs2aKf7AoqKikJAQV1fXadOm3bp1q3v37osXL541a1b37t05DQxN04qRGxnuSP5+8+ZNXFycmpqap6cnedbrQ+cZxW2uWN9IDST/NpC6/SHv379f9q8mTZoMGjSIjL6ueTvUqgw11JZ6ZGBgMH369MjIyOLiYoZhDh06NGTIEBcXFw6Hk5SUdOjQocWLFxsaGlY9NKo9IbCrraioSEhISEtLo2na3t7e2dlZced+tYsF+SJy21Qmk1Ut9ke/ndwoqd+HcgFURD2NLAX4xsTHx9vb25OjRl9f/8qVK+SJPj8/v7Nnz5JlGIZZv369iYkJuWtrZ2eXnJzMriEsLKxDhw6NGzf+8ccfW7RooaWlNW3atMLCQrlcnpiYaGVlRYb5bd++/aeffiLNHZqmfXx8EhMT2ZWUl5evWrXK1NS0c+fOU6ZMsbS07N+/f2pqKimhn58fuTRyudw//vhj8eLFpClJUZSrq+vDhw9r+IH5+fnt27cnP9Dc3PzJkyeK7968eZNNpte7d2/FR+BCQ0NbtGhha2s7Y8YMb2/vpk2bVnrMg2GYWbNm7du3r+qXCoVCcke/b9++IpFI/lmVlpb26tWL7At1dfUjR458aEmpVMo+qZibmzt06FAy3oyiqGnTpkml0s2bN9vb25NV6evr37hxgyyck5MzefJkOzu7SZMmTZ061dbWVk1NrVevXiTUlMvlhw4daty4Mfmgubn5hQsX+vTpQwb48Xi8YcOG5eXlkSWVqQOft2zVYhhm8eLFpGXG5XL//PNPxXdzc3Pbtm1LqkGjRo1iYmLkcnlERIS7uzspgI6OzsWLF3NycsaPH88m62vTpk1OTg5Zw6NHj/z8/Ly8vObOnTtkyBBtbW0DA4N58+YVFBSQ+jB9+nQ2kunRo8epU6ccHBzYX7dp0yb2ATyRSLRp0yYbGxszM7Mff/zRz89PXV3dxcXFy8vL29v7zz//ZB8Eunjx4pgxY8gTdF+t+n3I0aNHyW0RiqLGjBlDfg7DMD/99BPZ7DRNL1q0iOTOHTx4sL6+/siRIwcOHGhiYrJs2bLy8vJqzzN5eXnDhg1jx0nq6emNHTs2MzPz3Llzbdq04fF4HTt2vH//fr3U7Wpdu3aNrSGBgYFisVgul9+/f79t27YkuwnrQ9uhVmVQsrY8evTI1NSUy+Vu27ZN/hWVlpYOGTKEfbpv7ty5UqlUIpHM+JdEImEYZt26dez4ak9Pz8zMzIiIiE6dOpHfS9P0zz//TH6FRCL5+++/nZ2d+/XrN2/evPbt2/N4vKZNmx4+fJgs8IkXi9zcXDYjroWFRXR0dA1LDh8+nK3wQ4cOlUqltfp2ckYaPHhw1Sdv62tnAXy7EPUBKIVhmOXLl5PrK0VR/fv3LywsXLhw4cSJEyu1F9euXUuuZ4pR35kzZ0xMTHR1dU+dOiWXy7dv387lcvl8/urVqxVb/Fwu19nZefTo0evWrSONXYqiRo0aRZpEUql00aJFfD7fwcHhxYsXDMMsXbqUy+X27t2bNJqTk5MdHBxIC8DLy2vw4MEbN2709PQk6+nVq1dxcfHnjfpu3Lhhbm6urq5Ogrrw8HAjIyMrK6tKjYYHDx68evWq0jdev3598uTJ5BFBQ0PD2bNn1xyQ1FZKSgrZGqQRfO3aNSU/mJ2d3apVK7ZlTNpJ58+fJ9EI2zIWi8Vjx47lcrnDhw8nO+jKlStkPKGXlxfJT0hSEZBGj66uro+Pz5w5c8idexLgsWGVknXg85bts0R9JPIn1YNEfWQ9U6dOJa1YNupLTk52dXUluRlJfZ4zZw6ZumD69OkkKpNIJMOHDycfbNy4cUBAwJo1a4YPH04OPUtLS5LTgmGY3377TU1Njcvlrly5Ui6XJyUlOTo6UhTVuHHjOXPmKGZtSU9Pv3PnzleufrWK+nJycsgYP4qinJyc4uPjs7Ky/Pz8aJoeOnSoWCzOz8/v2LGjmpramjVryE6vep7Jzc3t2LEj2XTe3t5ZWVnkG69cueLt7U1uHNRL3VYy6svIyAgMDHRwcFCM+j66HZQpgzK1RSgU7tmzp2fPnqRnyd3dfdOmTTUHrp/XvXv32AfkbGxsoqOjb9y40alTJ/YiopjCh0R9crk8IyPDw8OjUtR35MgRbW1tR0dHctbNysoiO11fX//cuXNkbZ9ysVA+6pPL5SUlJeRhWjbqq+23//7776NGjVKM+up9ZwF8o/BcH4BSaJoeOXIk6dMgUdCGDRvCwsKmT59e6Vm1qhNMpaamLliwIDc319HRkVwstbW1aZqWSqXJycmVFh46dOjOnTunTZs2bNgw8l1Pnz4lqd6joqJ27NghkUjs7e0tLS1pmnZ0dORyubf/RXq02DFR3t7e+/btmzp16vjx47lcrlwuj4uLy8zMVObHvn//3t/f30hBUFBQcXFxpcWKiopWrVqVnZ1tYGDQvHlz0ig3MDB49+7d3r17FR/DaNOmDRuAsbp06bJ58+aioiK5XJ6Xl7d69Wo3NzfO51NUVFRaWkr+5nK5yj9SqKamVnWAk46ODtuRQmRnZ0dERDAMc+3atcjISA6HY29vr6+vL5fLExISHj16RBbT0tIiEYtcLp8xY8Yff/wxf/580sSXSqX37t0jDz0qWQc+b9lqJpPJFi5cqFgNHB0dHz9+XHVJTU3NqpNeGBgYVHqA7dmzZykpKWKxeM+ePQUFBVwu183NjQw7DA0NJZVTcayjnp7ejh07Zs2aNX/+fNIgzsnJiY2NJfOY7d+/v6KiQkNDg1QbU1NTMpvz+/fvvb29e/bsyX6vpaVlx44dv3L1U0Z5eXlqampoaOikSZMePnxIWvN79+51cXHZt29feHg4RVGtW7dWU1PT1dW1traWSCT79u179+5dtecZIyOjH374gQwGfvHiRVRUFHn9yZMn/v7+jo6ODaFuV4v0ALu4uFQd/v3R7aBMGZSpLdra2qNGjbp06ZJUKpXJZDExMVOmTGH71r7acwQkqEtPT9+4ceOGDRt++OEHdsKbSsOACXV19UpzTspkshs3bpSWlr5+/frIkSMymczY2Jj0iBYVFZ0/f54ME/1cF4uPqlrC2n67jo6Orq6u4smk3ncWwDcKUR+AsqytrUNCQkijSigU/vbbb9999x2bwLoGly5devHihVwuNzc3J7e327dv379//+7du48ZM0ZxSZqmHRwcuFwumRqbXOfKy8slEgmHw7l27VpOTg5FUQYGBiT9nZaWFp/PLy8vV0wwQ9jZ2ZE4x9DQkPQJSCSSqjPOV0tPT2/Dhg3nFKxcubLqlTsuLo50CWpoaJA+E3Itl8vlUVFReXl5nHpFnvkhf8vl8qoTzX8iMmMyRVHa2trk55NuKzKXMRtwsjQ0NBo3bkzGnpEMeGTIbqWWcc114AuVrVoURU2YMEGxGhw8ePBT0kVaW1uTH25oaEiOI/ZZnbKysqo/0MTExNjYmNRzUv1kMhmZSzAnJ4dUMB6PR8IYNTU10o4UiUTspIIN3O3bt0ePHv3bb79VVFRMnDjx5MmT9+7da9euXWFhIWnR0jRtYmJC9gXZj2/fvn3x4sWHVtijRw8y/0pJScnp06elUmlBQcHDhw979epVq6fsvlDd/hAXF5fly5dPnjyZfWCPqNV2qKEM30Rt4fF4EydOtLW1JfV83759FEUFBwfXdj00TTdr1ozH4/H5fGNjY7Lf2aie9KF9xovFp/vot+vq6pLzAAB8ImRzAaiFAQMG7N+//+7du3K5XF1dXZmQj2GYiIgIqVRKUZSmpia5+trY2Bw7dqzmD1bqJ5FKpWRAHYfDuXPnTqdOnUh3Fhl/9fr1ayXXoww1NTV3d3dPT0/2lYqKiqoP0yclJZEOwOzs7CFDhqipqUkkktTUVNIoLy4urt/M/rq6umxqeIZhysvL2bcSExNXrlz57NkzxbQZfD7fy8vrt99+Ywee1UxHR+fgwYPR0dEODg5mZmbh4eGHDx9+//69Mp9VcqfUOeHkp5RN8dutra19fX3ZV/Ly8qoG/8rz9vYODw9PT09v2bKlRCI5fPjw/v37lUnNV3U7mJiYGBgY5OTkSKVS0kCUSCTslCoNfNZ4Vs+ePXfs2FH1yMrNzSXHkUwmW7ly5datW8mQAZLPkPRxVcvc3Lx///7Pnj1jGObWrVtJSUlZWVk8Ho8MAlTeV6jbirS1tX19ff38/GxtbdevX//p26FSGb6V2tKsWbMRI0YsX76c3LFycnKq2+E2derUDh068Pl8Nze3pKSk06dPK9m9X78Zbj/07bq6uhYWFg1hYhuAbx2iPoBa0NXVJbeclSeRSPLz80loIRKJpFJp3XKRVVRUlJaWkvXY2dlt2LBBMcFdvaRuLy4uJvfINTQ0fv75Z8VeIB6PV+/TbRkbG9vZ2aWlpZFb/opt1qZNm+7fv//ly5f9+/d//vw56U3avn378OHDSQ+Dkl+hp6fn5OS0Y8eOQ4cOmZqaBgYGampqCoVCTgPQMMvWpEkTksr1+vXr3bt3d3Nzu3HjRh3WY2NjM2zYsOXLl4tEIjJMOj8/n4QBZmZmAQEB33QbsaysrKKigvRWBQYGfv/99+xbFEVVmktTEU3TgYGB27dvf/fu3du3b8nogA4dOih5I6Pe60/Xrl3PnDnz6dvhG60tNE2zyWk+BY/Hc3NzO3Xq1PTp09++fTt69GgrK6vk5OSvGdSVlpaGh4f36NHj01fl7e1daY5cAKgbRH0AXxaPxyNzMZMn7wsKCpRvrCgiQ5LIesRisZWVVc1z434F2trapBkhlUp1dHRIqvGGQ0dHx8/P786dO8y/EhMT2bzhhKWlpZWVFYn69PX1Ffs2lXT69Olp06ZlZGQMGTJk27Zt2dnZGzdu5DQMDbBsZWVlS5cu3bRpE0VR69evHzt27P79++u2Kpqm582bp6amtnr16nXr1hUXFz979uzVq1dOTk4rVqxgU858owQCAfucpFQqbdq0qfJhSdOmTTt16nT48GGpVLp3714TE5O1a9d+K/XHxMTE29ubnafkU7bDf6e2VJWcnDx+/Pg7d+44ODicOXPGxcXlyZMnX7kM4eHhO3bs+CxRn4WFxecoEQDguT6AL4ymaTc3N3YG3ri4uDqvx8XFhawnPT397du3nPrWpEkT0sdYWloaExPDaWBomh4yZAhJYkHyi1btxGMbkRRFVZ0XsWZPnz6dMWNGenq6rq7u6NGjG9RM2Q2zbLt27Vq/fn15ebmbm1u/fv0+sYOFz+e3atXK19c3ODjY3t5+0KBBN2/efPbsWXBwcAPpuqkzIyMj0lUul8tjYmLKysqU/6y6uvrAgQM1NTXlcnl0dDTJwfOt1B9NTc0lS5ZYWlp++nb479SWSoRC4axZs0h+r6CgIPKc59cvw7Zt2/AwHkBDo1InO4AvjWEYNj8BST3/0Y/QNN2zZ08yLrSoqGjjxo0FBQXkraKiotOnTyv51TRNd+3alWQpyMnJ2b59O5tT4dKlS0uXLmVLVadf9v/5YNXcJ4r/spMFN2/enAS0DMPs27ePTa7w5s2badOmpaWlceqbg4PDkiVLSO7B6Ojo69evK/MpPp/PJvxknwYsLy9nNwL549GjR5WeLCosLKxVzpU6+AplU6wJVauBYoIc9m91dXU21QcZi0WmIFNcUiwWh4aGVipDnVP+yGSyDRs2BAYGlpeXL168eOjQoQMHDmzfvj37JGeDRbIOkr8/tEcMDAwCAgJIPsMHDx6cPXuWvC4Wi1esWHHu3Lmav8LX15ccmAKBoH///orZaxtO3VasWop16TNuh2+xtpARrUTVDa6pqUlu/InFYvJuRUUFO/qRbNK3b9+S2U3YT5WXl5McSJXU+WJR82elUum6deuuXbtW8+iPT/l2AKgbjPAEqIXc3Nz09HTyd3l5eVJSUtVl2KBOLBaTm9OtWrWaNGnSypUrJRLJxYsX+/TpExwcbGBgcObMGZJfXigUkku4XC4vKipi10Oui+Xl5WQ9bdu2HTFixF9//SWVSvft25ednd26deuYmJjMzMy///6bPDfIpj4rLCwkAxqLiopIa0AqldZwszwnJyc7O5v8XVJSkpyc7OXlxb6blJTEfjYjIyM3N9fGxsbQ0HDWrFlxcXEFBQVxcXEDBgwIDg7Oy8sLDw+fO3cuyadX74KDg0Ui0dy5c9+/f7906VJnZ+cWLVqQt0pKSsh0CJVoaGh4enpev35dJpPdvHlz//79RUVF27ZtI2FMaWnp3bt327Rpo6ury+PxGIYpKipatmxZeHj4xYsXyYNPMpksIiLCzs7Ox8enpKSEbZ+RtpdUKmWnwSgvLxeLxQKBQMk68HnLVvW3V1RUJCUlkS+VyWQvXryoqKhge0Gz/8VuveTkZDJjh7W1ta2tbU5Ojkgk2rNnj0wmCw8PP3jwIFlPenr6kydPOnfuzE42EBMT88svvwgEgkuXLpFWrFAovHTpUp8+faysrNiNU1paKhKJdHR0ysrKSIhCpuoi69y5c2dZWVl4eHjPnj3JRCZcLtfAwKBdu3Z9+/ZtOCk6FDEMExcXxyawefPmTXFxMbmVo4im6bFjx166dOnx48fFxcVTp0598OCBvr7+nTt3XF1df/rpp2rPMywTE5OgoKDHjx87OjoqJuOpr7pd7aZ48+YNG3ZmZWVVO/Rdme2gTBlycnK+idrCMExCQgI5asikduXl5YoJXVq0aKGjo1NYWJiamrpjxw4XF5cDBw6Q8SNyufzx48dpaWkaGhpswtt//vlHTU0tJibmyZMn5EBLS0s7d+5ct27dPuVi8f5f5O+ysrKMjAz2pBoXF7dq1apjx46pq6vb29uTqxIbc5KdxeVyP+XbAaDu6m+qQIBvSV5e3tSpU+3s7BSHA2lpafn5+V25coUswzDMmjVr2GnKaJru1KkTaUOLRKJ169aZm5uTt8hczCdOnGAY5t69e82bN2dft7Cw2L9//+7du01MTMiLXC7X39+frEcoFM6fP5/kLicPDfbo0YNMCxEbG+vr68umijEwMPjzzz/Pnj1rZWXFlqdNmzaVpl+Xy+XFxcWzZs2ytLRUfNZfR0enV69eUVFRYWFhfn5+inN8URRlY2MzZ84c8pNPnDhB5jsmbzk4OJw8eZJMFtxwxMbGjhw5kiTjCQkJ2bZt29atW/v06cPn801NTYcOHRoaGqo4C3BKSgqZG5psfz8/vx07dhgbGzdq1MjX13fIkCGnT5/Oy8sbOHAgee6Iy+V27tz57t2733//PU3TFEW5ubndu3dv37597IalKMrV1TUsLGzu3Lns9tTQ0Bg3btyVK1eUrwOfq2xVt9I///zj4eGhOPMej8fz9PTcuXNnZmbm6NGjLSws2EpCcugHBgbGx8fL5fJz586xv1RLS2v69OmzZ88WCAROTk4BAQGTJk1KTEx88OCBs7MzWUZbW3vKlCn3798nr/B4vGHDhiUlJYWEhLAbh8/nDx48+OnTp+zvJRtnx44d7969IwFnVRRFde7cuYaZ6OvL/fv3O3bsqNjzRtO0s7Pz8uXLyQz1lTx//rxnz57s7tDV1Z0/f75QKKzhPMOKjY1t3LjxrFmzqh6JX7lukzsXiiIiIrp37644apSmaXt7+++++y48PFz57SCXy5UsQ0JCQgOvLQzD7Nixg8xJqHj0NW/efMWKFWz1EIlEP//8MwmkyRTzW7Zs8fX11dPT8/T0DAwMXLFiRVFR0fr168k1giyza9eu3bt3k22ir6+/YcOGp0+f1u1iUVBQMG3aNHYx9jzQunXrNm3aWFtbs+u0tLSMjY3NyckZOHAgO2+EhobGzJkz63ypAoBP9H+ZIao9FQLAZ1dSUhIVFZWfn29lZeXh4VHbB8lY79+/f/z4sUgkcnJyqnOGg89ILBY/efIkIyPD3Nzc09Oz6jTQDYRQKLx//35KSkpxcbGGhoa5ubmLi4ujo2O1O6KioiI2NvbNmzdNmjRxd3cXCoVFRUXW1taKW1sqlT59+jQvL6958+aNGjUivSURERECgcDT0/NTJjmoWcMsW0FBQXR0tFAo9PT0tLa2fvPmjba2dqWpkwsLC6OiogQCgYeHB+lgefv2bXR0tJ2dXdOmTWuV3vb27dsLFy588OBB1YHWPB5v1apVs2bN4nzjZDLZq1evnj9/TraY8omgCgoKxowZM2PGDDLFyzdRf77EdlDJ2pKSkhIXF6epqdmmTRuBQJCammptba14N4Esk5CQYGtr6+zszOPxZDLZ06dPs7OzPT09kRwF4D8LUR8AAHxjCgsLlyxZcvr06bFjx7Zu3Zq8KJfL3717t3Xr1ujo6FmzZq1atareb4h8TXFxcRcuXPDx8enYseODBw82bdq0ZcuWOszZoHpQWwAA8FwfAAB8e65fv759+/aWLVtOnjzZyMhI8S2xWDx37lx3d/f/VCM+Ly9v0qRJ9+/fd3NzO3fu3MGDBwMCAhDyEagtAADI4QkAAN8eW1tbU1PThISEEydOsIkfpFJpaGjonj17hg4dGhQUxPlPphdOT0+fMWNGUlJSnz596rtQDQVqCwAARngCAMA3KSEhYdeuXffv3y8oKNDV1SUzetvb2wcHB5N0/5z/mLCwsKVLl759+7ZNmzYLFixwdnau7xI1IKgtAACI+gAAAAAAAFQZRngCAAAAAACoMkR9AAAAAAAAqgxRHwAAAAAAgCpD1AcAAAAAAKDKEPUBAAAAAACoMkR9AAAAAAAAqgxRHwAAAAAAgCpD1AcAAAAAAKDKEPUBAMDnIZPJ7ty58/vvv5eVldV3WVRTWlrasmXLEhMT67sg/3Uymezy5ctDhgzp3bv3xo0bS0pK6rtEAAAfgagPAAA+g5ycnN27d48ePfratWsMw9R3cVSNWCy+evVqSEjI5s2bi4qK6rs4/3U7d+7cs2dPs2bNOBzOnDlzfvrpJ7FYXN+FAgCoCa/GdwEAAJRiamo6evTosLCwd+/e1XdZVJC6unr37t0LCwtjYmLquyz/dZmZmQUFBbt379bW1haLxZMnT7569err169JEAgA0DAh6gOABqGgoCAtLa1qH5GBgYGdnR2HwxEKha9fv5ZKpeR1NTU1R0dHgUDwub6Uy+U2btzYwMCA89Xl5OS8e/dOJpPVsAyfz7e3t+fz+UlJSeXl5f83VIOmDQwMbG1tOQ0JTX+pISQZGRnZ2dmVthJN08bGxmZmZi9fvqza2cLn8+3s7LS1tTn1RyqVvnr1quqQV5qmLSwszM3Nq/1UXl7e8ePH+Xx+cHCwnp4e+zr1ry9RzkrHF6Gtre3g4JCXl1e1frIH4Nu3b3Nzc8m7Ojo69vb2XC63hi+KjY29dOlSy5Yt/f39a16y3k8+ldA0bWZm1qhRI5qmhw4dSuqVurp6hw4dQkND0b8NAA2dHACgAYiMjPTz8+Px/v+3ogwNDX/88ccjR45IpVK5XP7q1auff/7Z3d2doigdHZ2QkJCsrKxP/NK4uLjevXuTL+Xz+f/884/8q2MYZuHChSRY4vF4NjY23t7eHTp0CAgIsLS0ZJv4Li4uycnJhYWFP//8s76+PgkAhg4dSjZOAyGVSn/44Qd/f//i4uLPvvJr164NGjRIMYTT1dUdMmTI+fPn8/LyVqxY0bp1azbmpCjKwcFh3rx5KSkp8nolFAo3bNjQoUMHNsKhKMre3n7q1Kl37typ9iPl5eXDhw+nKIqm6alTpyru4qNHj1pZWT148OCzlzMxMfG7777j8/lsIZs3b75p06by8vJ79+4NHjxYU1OTfcvNze3XX3/Nzs6Wy+UXLlzo37+/mpqakZHRypUry8vLa/iW58+fOzk5kX137tw5ecMQHx8/bdo0a2tr9nAjsVxQUFDPnj3d3NzU1dVJ1Dd79myGYSp9fM2aNf7+/gUFBfVUfAAApSDqA4CGQigUjho1im24e3l5ZWZmVlrm1KlTBgYGGzdurNr2qpvY2NhGjRrVY9QnlUrHjRvH5XL79u0bGxvLvv7kyRMbGxuyKQQCwbZt28jrIpGod+/e/8GoTy6XSySS8ePHk6Y5TdM//fST4s9PTk4mEQWHw9HX179+/bq8wUhJSWGH/+np6V2+fLmGhbOzs1u3bk0WDggIEAqFXyHqk8vlhYWFAQEBZPPy+fy9e/eyb4nF4tGjR5O3uFzupk2bFD+Ymprq7u5e6cVqhYaGknsWNE2vXr1a3pAcOHCARHccDqdbt24lJSXsWykpKUOHDuXz+VWjvsLCwqCgoBMnTtRHkQEAagHZXACgodDW1p47dy4Zz8nhcOLj40NDQxUXkMlkjx49at++/ciRIz/XSEI+n//lBiUqg2GY9+/ft2/f/u+//3ZzcyMvlpWVrV69+u3btyS68/f3Hzx4MHmLy+Wqqalx/pNomm7UqBGJPSiKsra2VhwiqKOjY2hoSP7W0NAwNTXlNBg6Ojrs4GENDQ0zM7MaFjYyMurXr59AINDR0RkwYMBXG6Gqp6fXv39/0vUtlUofP37MjupUU1MLDAwk3X0ymSwyMlJxLGhOTo6Ojk6PHj0++hUtWrRo164dTdOOjo5du3blNCRmZmbsiHGBQMB2e3I4HFtb202bNvn6+lb91OnTp1u1atWvX7+vWFIAgLpA1AcADYizs/Po0aNJe0ssFu/YsSMvL499Ny4u7tatW3PnzlV80ulbV1paWlZWNm7cOMUo5fy//m88BodjbGw8d+5c0kMCNVCM3r/Qw2+fBRm6WcMCXC73l19+SUpKevny5aRJk75i0TidO3e2sLAgT3/cvXs3OzubfcvDw8PS0pK89ejRo/T0dPatu3fvOjg4sF3TNTAxMTlz5szLly8fP37cokULzrcgLS0tPz/fyMho0KBBikPQORzOvXv3srOzp0+fXul1AIAGCOcpAGhAaJr+4YcfTp48+fTpU/Kw35kzZ8aOHcvhcEQi0aZNm7p06dKuXTvSRUaCIoqiSIcP+wpZT9WG9evXrxMTEzU1NV1cXGroCEpNTY2Pj7e0tHRxcanaqyYUCp88eVJcXOzs7Ozg4MB+S9XyZGRkxMTEGBoaurm5sc9EVSWVStu1a6fY7/Hu3bvVq1eXlpaSAGDkyJHVdjKwioqKHj9+zOVyW7RoUTU4TE1Nff78uUgkMjc3d3d3V+w4kv1LcYuVlpY+efJEIpG4ublV3URisTguLi49PV1bW7tZs2ZkZOw3pIZNUdvdl5+fHxMTU1RUZGZm5ubm9nm740hhSH+gTCb7mn3R9vb2rVu3fvv2rVwuT0pKevr0KQkCSd97ZmYm+fvNmzdRUVEkk1BpaWlYWNiAAQMUD5YaDhOaphs3bsyG5TKZjAw9Yje+TCaLj49/+/atw78q/XySxTQ3N1dXV9fFxUWxEtZ2VcpgGObPP//s1atX9+7dO3Xq9OLFC3Ylz549i4iImDx5MqkehYWFmpqa/9l+eABo+NDXBwANi6Wl5Y8//kgesKmoqNixYwfpcLh27VpycvKkSZO4XO6DBw88PT3V1NT4fL6BgcGlS5fev38fEhJibGzM/5ePj8/79+/ZdYaHh3fs2NHf3//ixYszZsyws7ObPn161UnPSktLZ86c6eLi0qdPHy8vLz8/vxcvXrDvikSi33//3cHBYcmSJdeuXfP39x8wYEBaWhqHw0lISOjatSsZFaaurr569eolS5Y0bdq0Z8+ebdu2bd269aNHjz70e01MTJYuXcoO+WMYZtu2bc+ePZPL5RRFubi4TJ48+UM9CXK5/MiRI25ubgEBAX5+fk2bNj169Cj7bmRkpL+/f3Bw8O3bt48dO9atWzcbG5uff/65sLCQw+GUlJTMnDnTwMCAbLHevXufPn3aw8OjU6dOXbp0cXZ23rx5M5uWUCwWb9682cnJqXfv3teuXVuxYoWdnZ2rq6u3t3erVq3WrVvHRo9k4F/N+Ui/vpo3Ra12X0ZGxrhx42xtbWfPnn3r1q2hQ4daW1t7eXl5e3t37tw5IiLiE4ual5f3ww8/aGtr8/l8NTW1ESNGKCaHVLy18SUIBII+ffqQ0KW0tDQ0NJTsSqlUev78+YCAANLNXl5ezmatfPXqVV5eXtu2bT96mDx48MDb21tdXZ3P52toaBw8eJDD4Rw9etTe3p4cy1ZWVhcvXuzXr1/Lli179+7t6ur6/fff5+fnkzW/f/9+ypQpXl5ehw8fvn379vjx45s0adK7d++4uDiygPKrUl5OTk5MTAzZ5i4uLkFBQeT1hISErVu3urm5PXv27N69e2fOnNm9e/fn2w8AAF9AbR4CBAD4GvLz8/39/UlvgJqa2ubNm7Oysnr06HHkyJGqaSF0dHQuXrxIkmFOnTqVfKpNmzY5OTlkyTNnzpiYmOjq6p46dUoul2/fvp3L5fL5fJJMIjEx0crKivSqkfGl69atc3BwICnyR40aJRaLSZ6SRYsW8fl8BweHFy9eMAyzdOlSLpfbu3dvkrsvOTnZwcGBdJp5eXkNHjx448aNnp6eZD29evVSMsHJ/fv32d4VDQ2N3bt3V1pAIpGQpidFURYWFl27dt2wYUPfvn1JF4Szs3NycjIpj6urq0Ag2L9/Pyn/nDlzaJrmcrnTp0+XSCRkVSRXJIfDady4cUBAwJo1a4YPH06CTEtLy6ioKLJhf/vtNzU1NS6Xu3LlStIL5OjoSFFU48aN58yZc+nSJblcXlBQcOjQITLSb/fu3Z+eYbUqhmEWL15MfimXy/3zzz8V383NzWVjj0aNGpHGupKbQsndl5eX16NHD4qiTE1NIyIi2BQgNE37+fn9+uuvr169qrbkubm5Pj4+pGwWFhbR0dE1/MySkpJu3bpVStgjlUrDw8P79eunoaExb9489td9dmTnkqK2bNmSZFR68eKFn59fWFiYj48PqTDu7u7p6elyuXzTpk3ff/+9kodJVFQUucGhmDzp4MGD5C6Prq6uj4/PnDlzFi9eTB7R5PP5ZC+LxeKxY8dyudzhw4eT77py5Yqenh5FUV5eXqQkSq7qQ65du8YOHQ8MDBSLxUKhcPbs2UZGRpWy76SkpLRt21ZxFLGWltbp06e/0B4BAPgs0NcHAA2OgYHB9OnTdXR0OByORCL5+++/16xZY25u3rdvX3YZTU3Nqj1gBgYGlR7oSk1NXbBgQW5urqOjI2l2a2tr0zQtlUqTk5MrfXzo0KE7d+6cNm3asGHDKIqSy+VPnz7Nzc3lcDhRUVE7duyQSCT29vaWlpYkHQWXy739L5LqXUNDg6zH29t73759U6dOHT9+PJfLJVNEsKPjaiAUCv/444+srCzS4u/WrVtwcHANyzs5OR0+fHjatGmzZs0iDdZ3797Fx8eT4WcpKSlisXjPnj0FBQVcLtfNzY3L5TIMExoaSgpD0zTZyCSTx44dO2bNmjV//nzSLs/JyYmNjeVwOG/fvt2/f39FRYWGhgbJN2NqampjYyOXy9+/f+/t7d2zZ0+SNnPo0KGvXr1KS0sbPXp0zQlLPp1MJlu4cKGRAkdHx8ePH1ddUplNoeTuu3nzJpluwdzcnDzG5uzsrKenJ5PJsrKyvv/+exI6fiJ1dXUtLa1KL3K53Pbt2585c6asrGzVqlXu7u6cL6Nx48a+vr7kOCKDPDkczq1bt2xtbVu3bt29e3cSdaekpDx+/LisrOz27dtdu3Yl3YMfPUxIH2alb9TS0iLHslwunzFjxh9//DF//nxSBqlUeu/ePalUmp2dHRERwTDMtWvXIiMjyWBUfX19uVyekJDAdsYqsyplNsKjR4+6devm5OS0du1aiURS6V1bW9uIiAh2QCkJ1Pv37/+Z9gAAwBeBqA8AGqKAgADSqSKXy589e3bs2LFp06bV8HTch1y6dOnFixekmU7iovbt2/fv37979+5jxoxRXJKmaQcHBy6XSyb+Jq3e8vJy0ua7du1aTk4ORVEGBgYk0Z+Wlhafzy8vL686qM/Ozo50OBgaGpKHxCQSiUgk+mhpjx8/fvXqVTKczMzMbM6cOWxUVq1GjRqRDk+2VBKJhMzhbm1tTZJGGhoakhY5m+6yrKysakPWxMTE2NiY/C4ScshkspKSEhL+kZw6PB6P7AI1NTUSI4lEoqioqHoZz0lR1IQJE84pOHjwYNOmTasuWdtNUcPuS01NJXPBCwQCEl1oamqSMCYjI+PVq1ecbx+Px+vVqxfZvyUlJdevXy8qKrp27VqfPn3U1dW7detmZGRExn9ev36dDO9s06YN+WytDpOqNDQ0GjduTMpAdhmZvVAqlerr6zdp0oSiKG1tbV1dXXLAkr0jlUrJQ7BKrkqZjeDq6rpy5cp58+bZ29s35MxAAADKQzYXAGiINDU1J0+efP369fz8fLlcbmpqSvIH1grDMBEREVKplKIotnVuY2Nz7Nixmj9YqZ0nlUrZZ3vu3LnTqVMnkkOFjDR7/fq1kuup2evXr9etW0eiCy6XO3r0aHa8Yh14e3uHh4enp6e3bNlSIpEcPnx4//79ik+IKV9mExMTAwODnJwcqVRKiieRSEjwQ3pvOPWBzNygmOcmLy+vahfZ590UNjY2ampqIpGooqKCrEEkEpFAgg2JVUDbtm3t7Ozi4uJkMtmdO3du375dVlZGNrWbm5unp+e1a9fkcvm9e/fMzMxsbGxIWpc6HybKbHwdHZ2DBw9GR0c7ODiYmZmFh4cfPnxY8dld5VelDC0tLW9vbx8fn1atWo0ePbq2HwcAaIDQ1wcADZSZmdknNqMlEgkJGsnk5kre5q+qoqKitLSUrMfOzm7Dhg07duw4evTos2fP4uLi/vzzT84nk0qlmzZtev78OUni0rx585CQEMXJ6HJycv74449arbNJkyZqamo//vijq6traGiom5tb3XotbGxshg0bxufzRSIRGRabn5//7t07so8CAgLqd8LDr7kp/Pz8yINtOTk5JMlQamqqUCikKKply5YuLi6fUsjS0tIrV65wGoBGjRp16tSJbKKXL1+uW7euXbt2JiYmJMjv3bs36edMTEzctWtXly5dSA/qlz5M9PT0nJyc/v77b1dX119++aVJkyZfIcxu2bKlt7f3l/4WAICvAH19AKCyeDyeQCAgw0QzMjIKCgrMzc3rsB4yoJGsRywWW1lZffaH1sLCwg4cOEC6jzQ1NWfNmmVtba24QGRkZHR0tPIrLCsrW7p06aZNmyiKWr9+/dixY/fv31+3stE0PW/ePDU1tdWrV69bt664uPjZs2evXr1ycnJasWLFp3RIfh2fcVOYmJjs2bNn1qxZ586dmzNnTkBAwKFDhyQSSY8ePf788092Hva6CQ8P37FjhzJznX9pXC63V69eBw4cKC4uFgqFL1++XLNmDRvb+/n5WVhYvHnzpqysjKZptgJ86cPk9OnT06ZNy8jIGDJkyLZt27Kzszdu3Mj5wtTU1Hx8fNgO7TNnzjx8+PC333770t8LAPDZNfQbtAAAdUbTNNurk5yczGZ4r8N6XFxcyHrS09Pfvn37ectZUFCwatUqklaeZIyslBlCJBIdOnSoVj0bu3btWr9+fXl5uZubW79+/T6xO47P57dq1crX1zc4ONje3n7QoEE3b9589uxZcHBww+/o+7ybwtDQsFOnTh07duzdu7etre2SJUuePXt24cKFah8pVJ5QKNy2bRt5tLIh8PLycnJyIhWybdu2it2Yjo6OJIMlRVGtWrUiwzu/9GHy9OnTGTNmpKen6+rqjh49uubnXT8jmqYnT57cvn17MoR48+bNJOUvAMA3p6FfrQHgP4skrK86nzihrq7O5nIgz5jJ5XI2qcP/k6SYpnv27ElGphUVFW3cuLGgoIAsUFRUdPr0aSVLQtN0165dSU9OTk7O9u3b2S+6dOnS0qVL2S+t2y/9559/SGZIMrhu9uzZis+nyWSyffv2nT9/np3R4aPEYnFoaGilPCUkI0sdyGSyDRs2BAYGlpeXL168eOjQoQMHDmzfvj1J1/GVKW7kSlWC5FRkFyN/K78plNl9BQUFI0eO/Omnn3r06DFjxozBgwcHBQU1a9ZMmUiyhvVLpdJ169Zdu3btE8eIfkYmJiZk7K66uvqAAQMU7zioq6uTOf34fH6PHj3YecmVPEzq5tGjR2RQMauwsLBqJp5PUXNSotLS0kWLFj158uSzpGkFAPj6MMITABqo169fFxcXk7+zs7OzsrIUx2daW1vb2trm5OSIRKI9e/bIZLLw8PCDBw+StnV6evqTJ08CAgJatWo1adKklStXSiSSixcv9unTJzg42MDA4MyZM2S+AaFQSNqOcrmcnbedzC1GcniWlZWR/BYjRoz466+/pFLpvn37srOzW7duHRMTk5mZ+ffff5PuODZLZ2FhoUwmo2m6qKiIneSarKeq58+fb9q0qaKiggxJHTt2LPsckVAofPTo0eF/icViEvWJRCKSWpMtPJfLFQqFZA0ymay4uJjL5ZLcnhwOJyYm5pdffhEIBJcuXSL9MEKh8NKlS3369LGysmK3cGlpqUgk0tHRKSsrI1lA5XK5UCgkG3Pnzp1lZWXh4eE9e/YkGfm5XK6BgUG7du369u371RK6VFRUJCUlkV0jk8levHhRUVHBRh3Z/yJ/l5SUJCcnN2/eXMlNwTCMMrvv5s2bV65cYRhm1apVt27d0tXVpSiKzAneo0cPHx+fD4V/7/9F/i4rK8vIyGjRogX5Ny4ubtWqVceOHVNXV7e3t6+0i0tKSsgu5nxdNE137959+/btVlZWHTt2rPRu+/btbW1tpVJpu3btFF//6GGieLixdY/8RrJ/yQ+XSqXsu+Xl5WKxWFdXl8fjMQxTVFS0bNmy8PDwixcvkvopk8kiIiLs7Ox8fHyUWdWH7la8efOG1HwStRYWFpqampKkUGFhYcuXL79z546VlRXbtwkA8I35PNP+AQB8PpGRkX379tXX12dTblAUZWlpOXLkyDdv3rCLnTt3ztLSkiyjpaU1ffr02bNnCwQCJyengICASZMmJSYmkjwu69atMzc3J0tSFOXk5HTixAmGYe7du9e8eXP2dQsLi/379+/evdvExIS8yOVy/f39SaQhFArnz59PssaTCK1Hjx5kWojY2FhfX1+2aW5gYPDnn3+ePXvWysqKrIem6TZt2jx58qTSLyUzy7OhAo/Ha9KkSdOmTe3t7U1MTBQnJBQIBMeOHcvJyRkyZAgb5wgEgh9//DEiIsLb25v9FdbW1qdOnXrw4IGzszN5UVtbe8qUKffv3yev8Hi8YcOGJSUlhYSEsH04fD5/8ODBT58+9fPzI+UhG2THjh3v3r1r3rx5tVcQiqI6d+7MzpH9Rf3zzz8eHh6K24TH43l6eu7cuTMzM3P06NEWFhaKFUZXVzcwMDA+Pv6jm+LWrVtK7r5z5859KMRVU1ObP38+yVepqKCgYNq0aeyq2LK1bt26TZs21tbW7PdaWlrGxsbm5OQMHDiQndROQ0Nj5syZ8vqQn5/fqVOnOXPmMAxT6S2pVDp+/PghQ4ZU/b01HCb37t1jh4CSI/rkyZP79u1jj2KKolxdXcPCwubOncvWTA0NjXHjxr1+/XrgwIFk73O53M6dO9+9e/f777+naZqiKDc3t3v37im5KnJPR1FERET37t0VR43SNG1tbd2+fXsvLy92HhcS7ubl5X3hDQ8A8EX831PXHwsMAQAaqIKCgujoaKFQ6OnpaW1t/ebNG21tbUNDw6pLlpSUREVF5efnW1lZeXh4sIFTbb1///7x48cikcjJyalp06YN+am2wsLCqKgogUDg4eFBYpW3b99GR0fb2dk1bdq0Vt1Ht2/fXrhw4YMHD6rmQeXxeKtWrZo1axanAftcm0IsFm/fvv3PP/8kdx8qvWtubn7+/HlVSvn46NEjMzMzMvFdJS9fvqyoqHBzc/tqh4lUKn369GleXl7z5s0bNWpEOqgjIiIEAoGnp2e1k3YAAAALUR8AANSksLBwyZIlp0+fHjt2bOvWrcmLcrn83bt3W7dujY6OnjVr1qpVqxpyAPy5xMTEzJo1Kzs7e968eWSycjJByJMnTzZv3iyRSI4fP961a9f6LiYAAEBleK4PAABqcv369e3bt7ds2XLy5MlsqEOIxeK5c+e6u7v/F0I+hmE2bNhw69at+fPnDx06VPEnd+3a9dGjR69evWrSpEm9lhEAAKB6qn+dBgCAT2Fra2tqapqQkHDixAk2J41UKg0NDd2zZ8/QoUODgoI4/wFcLtfd3Z3H4124cOHhw4dsyseCgoItW7YkJib+73//Q4JHAABomDDCEwAAPiIhIWHXrl33798vKCjQ1dUVCAQ8Hs/e3j44ODggIODrZ5isLwzDXLp06ciRI3FxcQzD6Orq8vl8DQ2NVq1ajRgxwtnZub4LCAAAUD1EfQAAAAAAAKoMIzwBAAAAAABUGaI+AAAAAAAAVYaoDwAAAAAAQJUh6gMAAAAAAFBliPoAAAAAAABUGaI+AAAAAAAAVYaoDwAAAAAAQJUh6gMAAAAAAFBliPoAAAAAAABUGaI+AAAAAAAAVYaoDwAAAAAAQJUh6gMAAAAAAFBliPoAAAAAAABUGaI+AAAAAAAAVYaoDwAAAAAAQJUh6gMAAAAAAFBliPoAAAAAAABUGaI+AAAAAAAAVYaoDwAAAAAAQJUh6gOA+pSWlrZs2bLExMT6LghA3ZWUlKxfv753795Dhgy5evWqTCar7xIBAAD8fyDqA4D6IRaLr169GhISsnnz5qKiovouDkAdFRUVzZo169WrVx4eHnFxcQMHDjx27Fh9FwoAAOD/g/f//RcA4CtRV1fv3r17YWFhTExMfZcFoO6ioqI6deo0bNgwDoczZsyYwMDAY8eOBQUFqaur13fRAAAA/h/o6wOA+kT9q75LAaqgtLQ0Pj6eYZiv/L1WVla9e/cmfzdu3NjV1VUikcjl8s/+RRUVFbGxsaWlpTUsEx8fHxkZ+U0PMRWLxeHh4WlpafVdEE5OTs6tW7dKSkrquyAAAJ8B+voAoGFJSEjYtWvXw4cP8/PzSdOZoigul6upqWlpadmyZcsBAwY0a9bsSxcjLi5u69atDx8+ZBvZFEWpq6vr6emZmZl5eXn5+fm1bNmSy+VyGrb4+PhNmzZFRkaWlZWRVyiK4vP5+vr6jo6OnTt37tevn46ODuebJZVKz5w5c+TIkdu3b7ds2fLUqVPa2tpfswDOzs7s3yKRqLi4uEOHDgKBQCaTnThx4vDhwy9fvmTDMJqmdXV1rays2rRpM2DAgCZNmnx0/WKx+PS/wsLCNDU1Q0ND7ezsql0yPj6+d+/eRUVFx48fDwgI4HwxT58+3b59e1RUFDk6BAKBh4fHqFGjOnXqRBaIjIz866+/nj59WlFRoaGh0aZNm1mzZjk4OCiz8n379k2dOtXDw+P8+fOmpqacelJWVhYSEnL27NnZs2evXLmSpnGXHAC+cXIAgPpz9OhRKyurBw8eVHr9+vXr+vr6FEWNGzcuNzc3MzPz7t27M2fO1NfX19bWXrRoUXl5+Vco3l9//cX/16+//pqVlZWamnr79u3ly5e7u7vz+fz27dufP3+eYRh5w8YwzKpVq3g8npqa2p9//pmdnf3q1asjR44EBATweLwmTZqcO3dO/i3LyspasGABj8cLCAgQCoX1WJKIiIiuXbumpKSwr+Tl5XXo0IHD4TRr1uzZs2dpaWmhoaEhISF6enra2trz588vKSmpeZ0Mw+Tn5+/bt09HR8fOzi45OflDS6akpHh4eNjY2Dx69Ej+5W3YsIHP53O53KVLl1Y9CqRS6f/+9z9NTc3du3fXarUnTpzQ09Pr27dvYWGhvP6IxeJJkyZpaGisXbu2HosBAPC5IOoDgIYY9SUlJTVu3Jim6UWLFik2KA8cOKCtra2pqXno0KHafld+fv4///wjlUqV/8ilS5d0dXU1NDROnDih+HppaemyZcu0tbUFAsGiRYtEIpG8YTt16pSGhoaOjs7FixfZF4uLi4OCgiiKcnZ2fvHihfxbdvLkSQ0NjfqN+kpKSmbMmHH9+nXFF6VS6fDhwymKatu2bW5uLvv6gQMHdHR0+Hz+6tWrlVl5bGxso0aNao765HK5SCT6aBj5uVy8eFFHR0ddXf3o0aPVLnDlyhVXV9fExMTarrm4uJiMkq1fDMNUjTzrcBoBAGgIMGIBABoimqZ5vGqGoHfr1q1Zs2bl5eWXL1+u1RNcUql0zZo1p06dqtWneDxetY8dampqzp8/f+HChXK5fM2aNXv37uU0bFwut+oQNR0dneDgYD6f//r16wcPHnC+ZfX+dCjDMAcOHOjcuXOXLl0qvVVtTe7du7eHh4dEIjl58mReXt5H10/TtDK/UV1dXUtLi/NV8Pl8+l8fGueso6Ojra1dh6w2Ojo61W60r4ymaT09vU8/jQAANASI+gDgW6KhoaGrq0tmSKtVwowDBw5s2rTpM7bVuFzuxIkTO3fuXF5evnHjxpSUFM43SFtbm8/ny2Sy/Pz8+i7LN0wmkx09etTExKRv377k349uT11dXVNTU4qi8vPzVTVfCLl3U+8B+Wf02U8jAABfDaI+AKhPZPSm8stnZ2e/ffuWpunmzZvTNC2TyQ4ePBgQENC2bdvOnTsvXLgwOTmZJNXYtWtXt27dgoKCHj9+vHHjxhkzZgiFwvDw8A4dOvTs2TMhIYGsMCkpaeLEiW3atDEyMmrVqtWBAwekUqmShdHT0xsyZAifz3/16tXt27fJi2VlZVu2bAkODp40aZK/v7+fn9/ly5fJWzKZLCYmZunSpR07drx58+adO3f69u1ramrq5eV17ty5SiuPjY0dO3Zsr169OnXq1K5du82bN7PpWDgcjlAoXL16tb+/v6WlZZMmTX7++ef3799zai8pKUksFgsEAltbW8XXZTLZxYsX+/fv36xZMxMTk++++y4qKop9VywW79q1a+TIkT/99NOwYcNGjBhx9OhRJT/L4XBu3bo1fPjwcePGBQcHe3l5/f777+xPE4lE58+fHzRo0MqVK6Oiojp27GhkZLRp0ybybkFBwbJly3r37t2tW7eWLVtOmTKlaqbH3NzcmTNnWllZaWtrBwQEPHv2jPOFyWSyI0eOxMfHm5mZRURE3L17d9u2bRERETV/SiQSkcGoxsbGJJvOR7ebori4uDlz5vj6+gYEBCxcuPDhw4ccDicjI2Pjxo1dunQ5ffo0WSwrK2vXrl29e/desmTJmzdvpkyZYmdnZ2Njs2TJkkq5QO/duzds2LCgoKDWrVv36NFj+fLlly5dun///uvXrz/TdlKqMDKZ7PHjx3PmzOnZs2daWlpZWdm6des6derUtm3bbt267d69WywWk3o7adIkX1/fn376KScnp+atJ5PJoqOj58yZM2jQoKSkpJCQEENDw0GDBhUWFtZQk8vKys6cOTNkyJAZM2YwDCOTyaqeRk6fPj1kyJB27dr5+PiMHTv2+vXr5LPh4eHDhw/38/Pbu3fvN51PFQBUSn0PMQWA/yipVBoeHt6vXz8NDY158+bFxMQovvv69Wt7e/tKz/WlpqYGBwfzeDx/f//U1FTyIsMwq1ev5vP5zs7O7Iski4a/v//OnTvJv3v37uXxeP369ROLxewyFy9e9Pf3f/jwoVwuf/Hihbe3t0AgWLt2LfuN165d09PTq/pcH+vZs2eNGjWiKGrixIkMw4jF4unTp5uZmd2/f18ulwuFwj59+lhaWkZGRpKvWLBggZGRkY6OzqhRowYOHLhu3bqQkBBNTU0bG5vo6Gj2F+3cubNVq1bh4eHkabF+/frx+fyff/6ZPE2UlpYWGBi4ZcsWiURSUlIydepUHo8XGBhYUFDwoa199uxZLS2tSs/1RUVFOTs7UxTVp08fkjGVEIlE//vf/8aMGZOTk8MwzNGjRw0NDW1sbMiGIkluvL29ydYuLi4eNGgQu5s++tkzZ84YGhquWLGCLL9+/XpNTU2SMCMtLW327NlmZmY0TQ8fPnzo0KH+/v58Pn/EiBFyuTw6OtrHx2ft2rVkD27evJnP5/v6+mZmZrIPLrZs2TIwMPDHH3/866+/AgICuFxuQEBADZvlszh9+rSRkZHihdXd3f3NmzfkXalU+sMPP1R9ru/+/fsWFhZ8Pn/lypXKbLf4+HhLS0v2uT6JRLJo0aIuXbqw1ebmzZvDhg0jIyqPHDlCds3OnTs9PT1pmu7Tp09QUNDixYtXrlzZuHFjNTW1zZs3s4UJDQ21trbesmULSY0TEBBAUZSFhYW/v/+6des+9MM/enRERET4+vqy9eSjhSkvL9+2bVuHDh24XK6TkxNJiiMSicaOHUtRlL+/f3FxMbvyK1eueHl5PX/+vOatR9bp5eVFUVTLli1DQkK+++47ksD29evXH6rJqampP//8s62tLUVRI0eOZJ/iq3oaefjwoaWlpUAgUHy4kWGYRYsWDRkypLS0tE51CgDg80PUBwANEYn6KIpq3Lix77/c3Nw0NDSsrKw2btxYKV9Famqqm5ubpqYmaewS4eHhnTt3ZhvfVZtrqampXl5e27dvZz+yY8cOEj2+fv1ayXZtWlpas2bNKIrq37+/RCJJTU11cnIyMzOLiooijb+FCxfy+fytW7eS5QsLC/38/Hg83ty5c0kOmNLS0r59+/J4PHaZ27dv29jY7N+/n/2W3bt3q6urd+zYMT8/XyKRTJo0acCAAWwW0/j4eBsbGw0NDcWfX23UR+KrS5cu7dix4/vvvycJUcePH5+RkaG48MmTJ11cXOLi4si/IpGIJH0ZPXq0RCIpLS3t1auXn58fm+ji1q1bv//+O4niav4sCYG4XO6aNWvYH2tgYBAYGEi2BsMwEydOpGm6VatWKSkpYrH49u3baWlpOTk5nTt3HjlyJJs4JyEhwd7e3sjIiMTGJOqztra+du0aWSAuLs7GxsbU1JQNnOpF1ahPJBKdOXPG1dWVx+MNHjyYxNs1b7dKUV95efnixYtnzpxZKddIQUFB586d2aiPWLFiBZfL9fHxSUtLI69s2rSJz+ez21woFPbq1cvS0jI+Pp4scPLkSU1NTW9v76ysrBp+Wq2iPiULI5fL7927Z2xszEZ9crn8wYMH5ubmlpaWT58+ZVe1atWqefPmKVPryL0GTU1NAwODU6dOkbrx8OFD8sM/VJPlcvny5cu5XG7NUZ9EIpkwYQJN02PHjmVfzM/P79GjB/kuAIAGov6flgYA+BCKogICAkaMGFFSUpKenh4WFnbhwoX//e9/cXFxS5YssbCwIItZW1sPHjx46dKlBw4c6N27t7a2tkwmCw0N9fLysrS0/NDKr169mvyvzZs3k1dSUlLU1NTevXuXkJCgzERq5Ok+ksqCPLxkZmYWEhIiFArJ1GQ0TfP5fNIcJ8vz/sXn81u3bk2yXJDRlXK5PDs7WyaTSaXSv//+W0NDo2PHjuy3DB48WFNTs0mTJgYGBgkJCZcvX/b09Pz777/Ju+Xl5WpqaiKR6N69ewMHDqxhYjGJRHLq1CmZTPbo0SOapmfNmjVz5kwTExPFZUQiEUlReOXKlVu3bpEXKyoqyCxt79+/NzQ05PF4kZGRu3btmjx5srq6upeXl76+Pk3TH/2shYXFiBEjdHR0evbsyW4QmqaFQqFIJCIbRFtbm6Kozp0729jY0DRNpoA7ePBgdHR0SEgImxqkWbNme/bsycnJadWqFVt4Z2fndu3akb9NTU0bNWqUkJCgTK6Ur+DJkyceHh48Ho/Efh4eHtu2bRs+fLhAIFBmu7HrKSkpmTdvnrm5+fz58yslSuHz+VVTpwgEArK52GPB1tZWXV29oKCgrKxMXV09JycnMTFRMX+Sl5eXtbV1ZmZmfn6+mZnZZ9wIHy0MeXa3UioXT0/PgICAI0eOnD9/ngztzs/Pf/DgwZw5c5SsdQKBgM/nOzg4+Pr6cjgcV1dXMlD5QzWZrESZvDg8Hm/kyJGnT5++cuVKbGysl5cXh8OJiYmRSqVsVQQAaAgQ9QFAg2ZpadmxY0fSDps0aVJ4ePjIkSN37tz55s2bgwcPGhoakuAqODh479699+7dIxOm5eXlRUZGzp0790MhEMMwDx48oGlaMVugo6PjmjVraJp2dHRUsngikYg8kmRqakrTtEAgmDFjBnnr6dOnJ06cuHHjhlwur6iokMlkHyoMn88nTx+RBxefPHliampKktYQmpqagwcPJn/Hx8e/f//ewMCALbaOjs6sWbMoivrQ5N0sgUDwyy+/tGrVavjw4devXz958uTQoUMrRX3Z2dkJCQk6OjoaGhpsgfv8S0dHR1NTU11dPSgo6Pr163Pnzr1w4cKKFSvatWvn4eGhzGc5HE7Av8jCR48eDQsLKy0tlUql7ONPJH4m24SQyWR37tzhcrmNGjVSLCqZB+9DSHQtk8kaSO6N5s2b7927V1tbW0NDw8jISDHvpTLbjSguLp44caJEIjl9+nQdcmMqRtrk1i+5c8Hj8fLz89PT052cnEjgbWRkJJFI6vwVdS5MtelY1dTUBg8efPbs2XPnzk2YMMHMzCwyMlJTU7NFixa12nrsPRqihppcK15eXl26dDl+/PixY8c8PT05HE5oaGi7du3qcYp5AICqEPUBwLekQ4cOY8aMWbJkya1bty5fvjx8+HDyuqOjY1BQ0Lp16/bt29exY8fo6Gh1dfUaGnBSqfT9+/dcLrdr165t2rSpc3nS0tIKCgr4fH7btm1Ji5OEKNu2bXN1dZ0yZYpAIHj8+LHyKywuLi4qKtLX1/9QEojc3FyJROLs7Dxp0qS6ldnExGTNmjXBwcFJSUnTpk07fPhwpa4koVBoaWn5/fffkywjVY0YMaK4uHjx4sW3bt3q2rXrhAkTFixYYGhoqMxnORxOamrq+vXrhUJhSEhIy5Yt2UQ4HyKRSLKyskhHKOebxePxzM3NKz0BSCi53UgwLBAIIiMjly5dunHjRsWQps4sLCzat2+/b9++M2fOdOzYkcfjFRcX5+Xl+fr6VgqzK+FyuRRFyeXyD9VVqVRK/evTC+nj4+Pp6fn48ePw8PCgoKDLly9369aN9MUpv/WUr8m1WolAIPjhhx+uXLly+vTpMWPGGBgYPH36dMGCBTX0ugMAfH04JQHAN6ZZs2ZqamoSieT58+fsi1wud9iwYebm5tevX3/8+HFoaGjnzp319fVrWA9FUSUlJW/fvq1zScg40uLi4iZNmrRv356MK1u5cuWoUaNGjhy5aNEixWhKSaSJnJGRkZubW+0CpGPk1atXn9KF1bx5899++01PTy88PHz+/PmK6RxJM52M7vvQx3k83rRp027fvh0YGFhRUbFhw4Zx48YVFhYq89mbN2927dpVIBBs2bLF29tbmZCArLakpCQ1NZWjipTZboSGhsbixYubN29+8ODBrVu3fpb8kGpqasuXLw8KCtq/f//ChQuvX7++YsUKDw+PFStWkAGZNU/7IZVKPzTzhFAorHbQaR0YGhoGBwdXVFScOHHi5cuXb9688fPzq+3WU74m13Y97f+VkpJy6tSpx48f6+jouLu713YlAABfFKI+APjGCIVChmEoijIwMFB83d3dvUePHrm5uZs3b37+/DkZRvghfD7fyspKLBafPn1aJBIpvvX27dudO3cqU5InT54cPHiQx+ONHz+ePMgXFha2du1ad3f3qlN1K8nQ0NDMzOzdu3fXrl2r9Nb169fT0tLMzc3V1dXDwsJevXql+G5FRcXff//95s0bJb+of//+06dP53K5hw8fJmlLyet6enqGhoYpKSnsI1KKBbhx44ZIJLpy5YpUKm3RosWpU6cOHDhgbm4eGhp67969j342Jydn/vz5ZWVlw4cPVz4Y4PF4TZo0YRjm9OnTlQKMxMTEu3fvcr5xH91uiq/Y2Nj8/vvvOjo6v/32GzspyCeysLAYNmzY8OHDra2tX716NWHChIMHD1pbW3/0U6ampjKZ7M2bN9XGn6mpqUZGRpUmOq+znj17NmnSJDw8fNeuXS4uLlZWVnXYeopqqMm1LZu2tvb333+vpqZ29OjRI0eO+Pv7a2tr1/4nAgB8QYj6AKAh+tCwMaFQePbsWalUam5uTvJ8sEj0ZWpqevz4cZKZXfFdPp9PUZRIJJJIJKTHrHPnzgKB4Ny5c/v27WO/Kycn59dff2U/S3L3VVvC6OjoiRMnZmZm/vDDDyEhIeTFZ8+eCYXCiooKMhaRzNat+MxStWtTfNHExKRjx44Mw6xZs+bmzZvs6+fOnbt165a5uXmLFi1sbGySk5OXL1/OdkpIpdItW7bk5OSwTeFKyINzJEkmeYXL5f7000/9+vWTSCR//vknO02ZmZlZ69atKyoqVq1aFR0dza7h3r17Bw4caN68uVQqvXz5cnp6OlnJ4MGDQ0JCGIYpKSn56GffvHmTlpbGMAxJtkFGtJIsi5U2keI2oWm6a9eu2tra165dW79+PfvZlJSUDRs2kA5VsgcrrafqquoFqQzMv6pd4KPbrdLyXbp0mT17dklJyezZs9mZJwk2V5viK5U+XvWVQ4cOXbp0afXq1T/++GNISEjr1q0Vn3/7kEaNGpGcQ5cuXcrOzq70bl5e3oULF7p3767YYahMYar+BKJJkybdu3fPzs4+cuRIz5492fGTtdp6imeVGmqyYtkUS1LpNKKoe/fuHTp0iI2NffDgQefOnT+28QAAvjY81wcADVFOTg6ZniErK0sqlaqpqUml0sjIyNWrV1+8eFFXV3fBggUtW7as9CkvL6++ffsePHgwMDBQTU1N8S0LCwstLa34+HjylF1BQUG3bt38/f0vXrw4Y8aMS5cueXt7FxQUhIaGfv/992yakKysLJJQns0DWVpa+vjx42PHjh06dIjH4y1ZsmTGjBns41VmZmY8Hu/BgwcbN25s3br19evX7969K5fLY2Jibt++bWtrq6+vX1ZWpviImkwmI0kdyUzlXC530qRJoaGhCQkJgYGB7dq1c3FxSUlJKSgo2LNnj7q6uo2NzdixY3/55ZfDhw/Hx8f36tWLx+OFh4fr6+tv27btQ48SvXv3jkyckJGRwb6op6e3atWqV69excTEzJ0718jIqHv37jweb8KECdeuXXv58mWPHj369+9vbW39/PnzmJiYLVu2mJiYlJSUvHr16vDhw/PmzaNpmqRLady4saen50c/W1xcrKOj8/r161WrVoWEhMTHx5POloyMjHv37hkZGbVt25bs9/fv3yu2tv38/EjCniVLlpw4caJ169YkH8+iRYvs7e3Jw11SqVQoFJaXl5OHu8RisVAoJFMacupPeXk5iYjy8/MLCwurzfDx0e1G+nJJ3EjSAv3444/R0dFHjx6dOHHi/v37ScpZkUhUUlIik8mKi4vJmtm/FaMUMjs5G7rk5OSsX78+NTVVKBQ2atRIR0dHS0vL0NDQ09PTw8OjhvCPy+VOnTo1LCzs8ePHU6ZMWb16NZtPKDo6etGiRUZGRkOGDGGXV6YwHA6nqKiooqKivLycHBGKXzdw4MBDhw55/KtWW6+8vFwikRQXF5eXlyuu80M1WfGWTXFxsVQqJduh6mmkX79+ZFV6enrjx4+/d+9ehw4dPppXCQCgHnyV+SEAAJSVkJAwb9685s2bkye+aJo2MDAwNTUVCAQ6Ojqurq4hISFkNrxqHT58uFWrVu/evav0emFhIZnVgMfjjRo1iszQlZ6ePmzYMNIXQVGUk5PT3r17SddTXFzclClTrKys2JSSJiYmRv9ycnIaOHDgtm3bFCfdJgoKCoYPH07SEjZt2vTgwYPXrl0zNDQkDdbIyMgpU6ZoaWlRFOXt7b13796MjIxFixaR7BFWVlZr164VCoVkRnIyQTmbwJDMzU2IRKI1a9aYmZmRJ5r09fVnzZqVnZ1d7QaJj4+fPHmyhYUFWdjCwmLChAlk1ngiNDSUhCIGBgZTpkxJT08nU363bNmSxJB8Pr9Hjx6PHj0iywuFwqCgIJJOZs+ePYsWLerateutW7fYFdbwWYZhtmzZoq+vT1GUoaHhnDlzXrx44ePjQ1GUs7Pz0aNHf/rpJ2NjYzLSdfr06SRmJvLz82fMmKGrq0tRFE3TLVq0uHjxIsMwYrF437597u7uFEWpq6v/8MMP0dHRUVFRw4YNU1NToyjK09PzxIkT7CRsXw3DMMeOHevbty+pYFwut23btkuXLiXTylf1oe1WXl6+d+9ef39/LpfL5/MHDRp06tSp9PT06dOnk64na2vruXPnHj9+fOzYsRoaGhRFubi4rF+//s2bN1u2bCFTjZuZmS1cuDAtLe3w4cPk4NLQ0Bg3btyLFy/EYvFvv/1W9SFYPp8/cuTIj85xn5iYGBwcrKGhIRAI3N3dfX197e3tGzduvHz5csVJ1UtKSj5amCdPnuzatatTp04URfF4vMDAwNOnTyt+l1Ao/O677w4cOKD81ispKfnrr7/It/D5/P79+x88eJDMdVlDTU5KSlqyZAkZ46qvrz9jxozY2NgPnUZYr1+/9vDwOHfuXC1rCgDA1/B/2bfqI9gEAPj8ZDLZokWL5HL5smXLqvZ6VVRUvHjxQkNDw87OTvHdrKys1NRUU1PTxo0bKzOwrWYMw6SkpFAU1aRJE/Itr1+/lkqlDg4Otc3pl5qampOT4+DgUG1SwdLS0sTERDIL2WfJ5VgJwzBJSUmFhYV2dnZV5/QTCAR5eXnJycl6enoODg6VtlsNnyWp9rOzs52cnEg4lJ+f//btW0dHR2V+RUFBwatXr0xMTBo3bqx6ORJr3m5f7kv37t2bm5vbo0ePzMzMgoKC8n+lpaVdvHiRJHr56Ery8/NjYmLev38vEAhsbGxIyqUvUdrMzEw9Pb1qq0odtt5Ha3JVHzqNkExFf/zxx4EDB77avgMAUB6iPgBQHW/evBk3btzKlSu9vb3ruywA3wCZTPbXX3+dOnXq6NGjVUef/v333xoaGuz8KFADqVQ6Y8YMOzu7mTNn1ndZAACqoWo3SgHgPygtLS0zM1Mqle7cudPGxgY50wGUlJmZuWPHDoZheLzKz/kXFBQkJyd7eXnVU9G+DQUFBUlJSQzD3Lp1KyYmJjAwsL5LBABQPWRzAYBv240bNwYOHCgUCo2NjbW1tU+cOPFZ5gcD+C8QCASGhob3798fOHDg8OHDHR0dNTQ0cnNzIyMjnzx5Mnny5KZNm9Z3GRuunJyc/v37P3z40MDAQCaTLV++nMzgAgDQACHqA4Bvm5mZmYmJSWFhIY/HW7t2bYsWLeq7RADfDCMjox07dixcuPDixYs3b94kGXEcHBy+++67LVu2kFkx4EM0NTVtbW0fPXpUVlY2Y8aMUaNG1XeJAAA+CM/1AcA3r7Cw8O3bt/b29l8iqQnAf0FpaWlaWppMJnN0dERvufKkUunLly+NjIzMzMzquywAADVB1AcAAAAAAKDKkM0FAAAAAABAlSHqAwAAAAAAUGWI+gAAAAAAAFQZoj4AAAAAAABVhqgPAAAAAABAlSHqAwAAAAAAUGWI+gAAAAAAAFQZoj4AAAAAAABVhqgPAAAAAABAlSHqAwAAAAAAUGWI+gAAAAAAAFQZoj4AAAAAAABVhqgPAAAAAABAlSHqAwAAAAAAUGWI+gAAAAAAAFQZoj4AAAAAAABVhqgPAAAAAABAlSHqAwAAAAAAUGWI+gAAAAAAAFQZoj4AAAAAAABVhqgPAADqSPav+i4FAAAAfASiPoBvD8MwL168uHPnTnh4uFAoJC+mpKR4eXn16NEjLy+P0wAcPXrUysrq119/RVRQNwzDjB071tHR8c6dO5wGRiQSbdmypUWLFlpaWtra2v7+/jdu3PjKZWAYZtKkSebm5mb/sre3r7kMFy5cmDr1/8fefYA1dbUPAM8OhBX2HjJliCIyVRQ3Tiq498JRR92jVqtoHbVVcVRx4cANDtwLFQRBZU9lI3tDAlk3+T96/71fGlaAMH1/T7/vMTcn575J7iF5c9aq+Pj4Doyxq0MQ5NOnT+/evUtOTuZwOOKUz8/PZzKZwgf5fP7mzZsNDAzu3buH68L++usvIyOjp0+fdnYgAADQOSDrA6A7QRDkypUrZmZm5ubmQ4cO9fDwSEpKwu4qLS3l8XgUCgXXBbBYrOLiYmlpaQIB/s60UlVVVXV1NY1Gw3UlLBZr7Xd6enpHjhxZu3ZtXl7eggULOjihwuPxw4cP9/rO0NCwpKSEzWY3VrimpubIkSMnTpw4evQogiC4H0ZOTs7ixYvV1dW1tLSWLFmSnZ0tfG91dfXatWsHDRpkaWlpaGi4Y8cOBoPRYD2fPn2aOnWqlpaWjo6Oqqrq5MmTsb88OByOwWBUVVVJSUlJMPLa2trGgml1hV2wNQEAQIchddypAABt9urVqzVr1lhbWx87dqxXr14UCkVbW7uzgwI/lqioqMDAQHd39wsXLqDfoRcsWODn52doaNiRYRAIhCnf8fn86upq4SSkPhkZmXnz5ikoKMydO5dIJOJ+DPn5+XPmzElISJgwYQKPx7t161ZCQsL169f19fXRAgoKCteuXWMymSUlJVeuXPn7778FAsGuXbtEfqm5d+/esmXLdHR0du3aZWJi8uHDhxMnTsyaNSsgIKA93nQ+n79r166jR4+ePXvW09NTgjULvpNghQAA0I1A1gdAt4EgyO3bt4lE4t69e52dnTs7HPCDiouLq6qqcnNzw7pNjI2N9+zZg+vCCATCnO9wPwwEQXx8fL58+XLjxo0RI0bgcLjTp0+vW7fuzz//PHLkCIn07dOfQCCgPxuZmppaWlomJSWhCZ7wb0mpqalbt24dNGjQiRMn1NTUcDjc8OHDR48ePWXKlHPnznl7e0s8coFAkJeXRyKR1NXVJV45AAD8sGDkFQDdBpvNzsnJUVRUFKd/r6SkJCkpqY1DpPh8fnFxcV5eHo/Ha0s9CIJkZWWlpaW1pR42m52RkZGamlpbW9vsufLz8xucT8jn87Ozs9++fZubm4tVm5KSUlVV1aIyYqqsrExOTs7Ozm56VGFtbW1qamrT9dfW1qakpBQUFLQ0hlbE07SysjIKhaKoqNhsSSaTWVhY2L0mdhYXF6elpYkzya0t+Hx+QUFBUlJSSUlJqy/mpqWnp9+5c8fT09PV1RU9MnbsWBMTk6CgoOTk5Prl5eTk9PT0ysvLKysrheO8cuUKl8v9/fff0ZQP1bdv30mTJgUHB1dUVIjUU1FR8fnz5yZG2zZLIBBUVlZKS0urqKg0UQxBkMzMzIyMjCYu5pKSkpiYmPLy8o5ppDU1NdnZ2SLzHoUxmcyUlJTi4mJcmzV7Lj6fn5+f38RHQFVVFfb2cTicrKys9r7sAQCdC7I+ALoNPp+PIAgej2+6WF5e3qxZs/T09KysrAwNDc+dO4d9mzlz5oympuaOHTuEv0Ty+Xxvb29dXd379+9jBysrK/fu3WtsbKypqamrq6uuru7l5YVlQS3y8uVLBwcHIyMjU1NTJyen6Oho7Ly7d+/W09N7/PixcHl/f38NDY1//vkHO5KTk7N06VJNTU1jY2Nzc3N1dfUFCxYIB3P+/HkNDY2TJ08+fPjQ1tbWyMhIV1fX1dU1MTFRuOakpKRRo0YZGRkNGTLEyMho2rRpmzdv1tHRsbW1ffXqlThlxI85ODh42LBhGhoaFhYWvb47fPgwi8VC72Wz2TNmzOjdu3dERMTevXsNDAzMzc01NDR++eWX+l8rORzOoUOHjIyMLCwsDAwMvLy8sG+xZWVlo0aNGjx4sHA2yOPx5s6d27t377i4ODHjEQeHwwkJCbl7925qaiqfz4+Njb373bt377BkvqCgwMXFZfjw4cHBwRMnTtTU1NTW1jYwMPD29sa+fYp/EUrE+/fvTUxMlL/T0dEJCgoSKZCcnGxpaenp6ZmUlDRlyhQ9PT1TU1NDQ8OrV69iEYoT89u3b42MjDZu3ChcJj09vU+fPp6enthPFSwW69ixY71799bR0bG0tNTS0nJ2dsYuP/Ev5mZFRkaWl5e7ubmhI1rZbPbhw4eTkpIKCgrCw8MbfIhAIODz+cI/zZSWlj59+nTYsGG9e/dGE62QkJDdu3cvXbo0NDT069evwglMVVXVqlWr9PT0evfuraysPHPmzJycHPSu2tramTNn9urVS/iZ4nC48vLy0aNHOzk5oc35+vXr6No8QUFBhYWFzs7OysrKKioqW7duFX5V2Wz2yZMnTU1Njb/T0NDYsGGDSP758eNHV1dXLS0tGxsbfX39devWoW+B8AhPSTVSBEHu3r07aNAgZWVlAwMDJSWlYcOGvX79WrhMQUEB2olqYWGhpaVlbm5+5cqVVvz4Is65iouLN23aZGhoqKenp6qqOnDgwPv376MvIIPBmDx58tChQxcvXqytra2np/f777+fPn3a8DsXF5eMjIyWhgQA6C5ghCcA3QaBQGh2SlJZWdncuXPxePyuXbsYDIavr++WLVtMTExcXFxwONzgwYNlZGRev35dWVmppKSEPqSuri4sLIxGo/Xp0wc9UlRUtGjRoufPnw8bNmzlypVkMjk4OPjy5ctRUVE3btwwMjISP+bQ0NBjx445OzvPnz///fv3t27d+uWXXwIDA5WVldHvghUVFSI/MLPZ7PLycuy7F4/H8/b2vn379tSpU52dnaWlpV+8eHHt2jV0JhKdTke/SZeXlz9+/Dg6OnrIkCGLFy8ODQ0NDAxct27djRs30DK5ubnz588vLS09d+6cra3tgwcPDh06hMfjN2/e7OLiYmJiImYZcWLOyspatWoVl8vdsmWLpaVldXW1v7//tm3b+Hz++vXr0TI1NTWlpaW7d+9OSEhYuHChurr65cuXT548qampuXnzZqxmHo938ODB6OjoOXPmaGtr+/v7X7hwQVNTc+fOnQQCAUGQqqqquro6kb4gdHUN7DulOPE0q6qqauPGjREREejNnTt3ov9wdXW9c+eOgoIC+pW6qqqqpKRk2bJlgwYNOnr0aE5Ozvnz53ft2lVQUHD48GEqlSrmRSgp2tray5cvr62tff36dXh4eP3eDARBKisr09PTZ8+eTaVSvb29KysrfX19N2zYYGho6OjoKGbD4XK55eXlIl0rPB6vsrKypqYGSzaCgoJ+++03R0fHlStX6ujopKam+vr6zps3LyAgwN7eXsyLuVl8Pj8yMlJBQcHU1BQ9cu3atUuXLi1cuPDevXvR0dF8Pr/+MksCgYBAIJDJZOxIdnZ2fn7+ypUriURicXHxihUrHj58aGlpaWpqKisry+FwsDWEORyOt7e3kpKSt7e3QCC4devWzZs3i4qKrl+/rqqqSqPRRo0adffu3bdv3w4dOhQ7dXZ2dkJCwsiRIzU1NXE4XO/evZctW8ZisW7dulVTUzNr1iw5OTk8Hu/g4IA9hMfj7d69+8iRI+PGjTt58iSJRLp27dqJEyfKy8uPHz+OjjoOCwubOnUqHo/ft29fnz59IiIizp49i8fjhVM+STVStIWiaeGWLVu0tbWTkpJu3LgxefLk06dPT5kyBZ1gOXPmzISEhDVr1owePTo3N/fo0aMrVqwQCAQtGnUszrny8vLmzJkTERExadKkQYMGZWVlXbp0ac6cOT4+PvPmzRMIBNXV1aGhoUpKSnfu3NmzZ8+ff/6pqal54MCB3Nzc3bt33717d926deKHBADoTtDJzQCArq+0tNTJyWnQoEFlZWX17/3y5Yuenh6RSFy2bBn6LVMgEBw/fpxKpW7btg1BEIFAwOVyvby8FBQUHj16hD0wLi5OV1d30aJFXC5XIBDweLwNGzZQqdQdO3aw2Wy0DIIgx44d8/DwKC0tFTNaPz8/EolEp9P9/f3RszMYDHd3dzqd/urVK7TOzZs3y8rK3r17V/iB586dI5PJ6MISqJycnPj4eOwmm8328vKi0+nPnz9Hj5w4cYJIJMrJyfn5+aHnqq6udnNzU1ZWDgkJQcscO3ZMQUHh1q1b2DPau3evoqLis2fPsJqbLSN+zFFRUYWFhdjNzMxMKysrOzu7oqIigUDAYrHGjRuHx+MtLS0TExPRMpGRkVpaWi4uLuhNHo/n4eGBx+P79++fnJyMHoyNjdXV1XV0dETfiKKiInt7+z59+nz9+hU7F5fL/emnnzQ0NKKiosSMRxwIgpSVlRUUFGzZskVeXv769esF35WXl2Nl8vLyrK2tyWTy/v370TcCvcDMzc3pdPqLFy/EvAhbBEGQ1atXy8vLP3z4sIkyO3bskJGRuX37tshd8fHxWlpaBAJhwYIFWMM5dOgQhULZtWsXelOcmJ8/f06n05ctW4Y9cYFAkJKSoqOjM2rUKAaDgR5hMplhYWFYy0ITJDk5uU2bNqEPFOdibhaLxRo/fry9vT36/r5//15fX3/hwoVfvnyxsrKaMGECi8Wq/xJt3rxZRUUlNDQUO/j48WNtbe0nT56gL6CamtrNmzfRqM6ePaumphYaGoogyIoVKwgEwsSJEysrK9EHlpeXT5o0iUKhnDx5Ej2SnZ1tZWVla2tbUFCA1X/y5El5efmbN28KR1JaWuro6Ni/f3/hkpjXr1+rqKjMmTOHyWRiT3blypV0Oh1tp0wmc8qUKTo6OuHh4dijXrx4oaysrKio+Pr1awk2UoFA8OjRIzqd7urqmp+fjx38+PHjkCFD3r17h117cnJyFy5cwApkZWX179+/RQ1QnHNxudzVq1dLS0sfPnwYuw7Dw8N79eplamqamppaXV09fPhwbW3t2NhYBEF27dpFIpF+/fVXBEE+fvyI9mSKHw8AoHuBEZ4AdA98Pv/Ro0epqamTJk3CehvqMzQ0XL9+vaysLHpzwIAB8vLy6enp6I/cJBIJ/Qk8ICAAG8cVHBxcU1MzYcIEdIGHzMzMu3fvWltbr1ixAtsEgkAgLF682M/PD+2jExMejx83bpynpyf6O72MjIyDg0NtbW1eXh5aQMz19HR1da2srLCbFAplyJAhLBYrMzNTuNjEiROnT5+OnktOTs7Jyam2tjY/Px999dLT02VlZc3NzbFn1LdvXz6fjw1CE6eM+DHb2NgIr0Whq6trbW2dn58vvJsilUrdtGmThYUFetPku8LCQuF6qFTq2rVr0fF1OBxOX1/f2Ni4qKiopZMMxYmnaQQCQUlJSUNDg0ajEQgEeXl5je/qT/DT0NCYMGEC1jnTp0+fRYsWMZnMZ8+eiXkRdjwjI6MtW7ZgDcfJyUleXh4b7SbBmGk0mpOTk/D2Kv3791dTU0tNTRUeWtnExSwOFovFZDKlpKTIZHJBQcHGjRs1NTV///13eXl5Go1WV1fH5XJFHkIgEMaNG0cmk69cuYL1WNbV1eFwOGlpaSaT+e7duwEDBmDvLPrbE/ZwIpE4adIktMsXh8MpKir+/PPP0tLSz549Q/vAdXR0xo0bl5KSEhISgpZhMpkPHjwwMDAQWZuKzWbX1dXJyMhQqVSRIPl8PjpYccGCBdhiQlQq1cPDg0AghISEoJNyIyIihg4dOmDAAOyBtra2aJescMxtb6QcDsff3x+Hw23evBntrsRqDgwMRJ9XSUnJw4cP0WRb+Fxjx47NyMhocI5lg8Q5V1paWlBQkK2t7dy5c7EGaG9vP3/+/KysrBcvXqBHNDU11dXVCQSCnJyclJSUra0tgUCQlpYmEoltnMINAOjKYIQnAN2Av7//b7/9Vl5evnr16uXLlzdREt1NC7upoKBAoVBYLBaCIOjo0AEDBqBT1L58+WJubl5TU/Po0SNjY2N0JBs6zamoqGjs2LHC9eBwuNZtxmVhYSH8BVdFRUUgEKBfJVuxMX1sbGxhYSGHw0lJSUHHMWIFCASCtbW18NdEVVVVBEHQb5wEAkFHR6e6ujo+Pt7S0hL9+hgVFYWmKFgNzZZpESaTGR0dnZqaWl5ezuPx0GUnhKfSycvLY+kc+t1aXl4+KytLuBI5OTnhIbVoGQ6Hg62WIf5K9M3GIykqKioiP0z0799fVlb2y5cv6M1mL8KOp6enJ/xNWkFBgUqlCi+VIdmYCwoKPn36lJ2dzWAwampqmEwmi8XicrloY2n6YhYH4Tu08r1792ZmZl67dk1XVxedhkehUBrMVAcOHHj06NENGzYEBAR4enoePnwYbfVMJhP/XXFxcWVlpYaGBovFev/+vfC4YikpKZG/GKampurq6jk5OehDCASCu7u7n5/frVu3JkyYICUllZycHBMTM3PmTOFXHk1v6urqVFRU6gdZV1eXkJDA5/MvX74cGBiIHS8rK2Oz2bm5uejQgOrqalNTU+GHy8nJCa9GI6lGWlpampCQ0KtXL2tra5HXH2sCX79+zcvLU1RU3Llzp/Cs7Pj4+NraWvFXdhHnXAkJCYWFhRMmTBAeCUwgEAYOHEij0WJjY9EBpdgFgMfjiUQieqU1O2McANDdQdYHQDegra3t5OQUHBwcFhZWUlIiIyPT9Lc97Cb6XU04MVBQUPD09Fy3bt3Tp0/Nzc2TkpJiY2O9vLywb2zV1dUcDqeJ7sQWEZ4jhIYnnKiIk7EgCBIQEODt7Z2cnEwmk5WUlEgkEpvNrr8QQtPnGj9+/Llz5zZv3lxVVWVtbf3s2bOjR48O/A57iDhlxIm5srLy0KFDvr6+ZWVlct8RCISqqippaWmRCIVjrv9moQeFv7yKvL9iEjMeSSESiSLfIOl0OpVKxb5MN3sRdjwikSj8wopcPOLELGb6nZCQsH37dnTMpKKiorS0NJ/Pr6ioEHl40xdzs6hUKp1O//Lli4+Pz61bt/bt2zdo0CC0D7C6utrCwkKkfhSHw/n48WNNTY2Dg4OlpSWRSER/psnOzh49erSHh8fGjRuXL18+duzYjx8/Pnv2TPj6IRAIIkmalJSUnJxcbW0tNpfS2tra2dk5LCwsMTHR1tb25cuXXC5XuFsYxefzuVyuyDuCYrPZTCaTx+PFxMSI3Gtubq6np4fH41ksFo/Hq/8ERX63kkgjZbFYNTU12traTfwoxmQyORxOVVXV+/fvRe7q16+fmBM1xTxXRUUFj8er/9dbSUlJSkpKeHVWAMAPCEZ4AtANDB061N/f/8aNG/Hx8ceOHWvjUvijRo3S09O7c+dOeXn58+fP8Xj82LFjsa9QsrKyZDIZnTeCa2ckEgmd9yJ8UGTN9xs3bixZskRDQ+PVq1c1NTV5eXnZ2dmXL1/GBuOJyczMbN++fZWVlcuWLXN2dt67d+/QoUOPHz8u/K1LnDLNxsxisTZs2HDkyJHZs2d//vy5srIyNzc3MzPTy8tL4r+moz/V83g84UsCQRDh8XsdGQ8KnT8gfATN0rEhec1ehF1T0zGjuS6PxxN+7iI309LSZsyYERMTc/LkyZKSkuLi4uzs7E+fPon03rQdiUSytLTMy8vz8fGZPn36vHnz0ON5eXnl5eVoRlf/US9fvkSXsXn48OHPP/9MIpEMDAz09PRevnzJ4XAWLlx4+PDhtLS0zZs3Z2dn79ixw8rKCvsFSmTxT/S5czgcGo2GdVrSaLQpU6ZUVlY+ePCgoqLiyZMnfb9rcLFiBEHq/6Ejk8lSUlIGBgZBQUEf/+vDhw/o/vI0Go1EIpWUlIg8XHgNT0k1CiqVKiMjU38VH2HoONsJEyZERkaKxBwWFjZy5EgJnktGRgaPx9cfts1kMrlcbkv/ZgIAepgu/RELABBmZmZmYGAQGRnZxp9s9fX1R48eHRcX9+LFi6dPn9ra2grPmjM1NVVWVg4PD8dm37UTAoGgrKyMrnyIHUQn12FflGtra69evaqoqOjj4+Pi4oJ1JhQWFrZ0aGJZWZmPj8+kSZNSU1PfvXuXk5MTGBjYq1evFpURJ+bU1NQnT56MGTNm37592OBMHo+Xl5cn8URaWlpaTk6OwWAIj0WsrKwU3sihI+PBAhDZRuzLly81NTXC63M2fRF2TU3HLC8vT6FQysrKhH8R+Pr1q/B39MePH6elpf32228LFy7Efkqorq6uv+tdGxEIhEGDBsnKylpaWm7duhXrHXr79i0Oh3NwcKj/ED6fHx4eTiAQnJycsFRWWVl51KhRb968CQ0NpVAoixcvjo+PLy8vf/LkyaZNm4KDg/v164eWZLFYIslGTk5OYWGhiYmJ8MzPoUOHmpqaBgUFBQcHJyUlTZw4EZsKKNKf1uDkQxqNZmxsnJ+fj40Wrk9XV1deXj4mJgZbXxS9JoV/yZJUo1BRUTExMcnOzv748WNjZTQ1NVVVVePj49v4LotzLjMzM2Vl5aioKJHPiMTERAaD0fWbGACgXUHWB0C3gf7WW11d3ca5WEQi0cPDg0gk/vHHHykpKe7u7sJDRo2MjEaNGpWcnHzw4EHh/dBDQkLevHkjUlVBQYGvr++HDx9aF4m5ubmUlNSrV6+wZ5SSkhIUFIR98eJwONicIuGTnj17tqUbCsfHx8fFxaFbsTk7Ozc4VU+cMs3GzGQy2Wy2SMzBwcHYUgoSRKPRLCwsSktLhXdge/TokfASES2NJzIy0tfXV2RRmRbJy8t7+fIldjM/P//06dPy8vKjRo0S8yLEsNnsgICAwMDAtuz6LSlNx6yjo6OtrR0fH4+tAcNkMq9cuVJdXY2VqaqqEggEwm8Ej8fz8/PLzs5uXUjl5eX+/v7YHpjC7O3tHRwcMjMzIyMj0SMpKSkXL160s7OzsbFpsLbS0lIymSzcI0QgEObMmaOurr5+/fqEhIQmIkEQ5MWLF1ijYDAYf//9N4PBGD9+vPDMXnV19QkTJqSkpPzxxx+ysrIjRoyoXxU6dy43Nxf78aKgoADdzp5IJI4fPx5BEB8fH+HEBt1CHf23np7egAEDPn78+PTpU6zA48eP4+Pjsb4+STVSKpU6ffp0HA63d+/etLQ07Hhubu61a9fQi1ZLS2v48OHR0dH+/v7C3Y/oErj160xMTLx8+XJRUVErzmVpaTlkyJCoqKjr169j58rKyjpz5oyGhkaDr3bTulQDBAC0EczrA6Db4PF4bDa7wekuLdW/f397e/snT56YmJi4uroK30WhULZu3RoXF3fq1KmYmJgpU6ZISUmFh4ffvXvXxMQkKCgIy4UQBNm+ffuFCxd0dHTu3bvX2FfJJjg6Otra2t65c0dVVXXq1Kmpqal///238E5i8vLyw4YN8/b23rx585YtW1RVVUNCQo4fP56YmNjSF8HAwEBHR2fnzp2HDh1C55iRSCRjY+Np06Z5eXmh33TFKdNszL179+7Tp8/Tp0/37Nkza9YsBoNx7949X1/fqqqq+stdthGBQPD09Lx+/fpvv/3G5XItLS0fPnx4+fJlOp2OfedrUTzZ2dnz5s1LTU19+PDhvXv3WhcVkUj8/fffU1JSHBwcsrOzz58/n5GRsXbtWjs7OzEvQsz9+/fnzZuHIMihQ4dWrVolfBeHw3n06BG6ZUViYiKHw3n8+HFGRgYejx88eDA2ZjI9Pf358+c8Hi8qKorL5T5//rygoEBLS2vcuHH1l4hsVhMxq6mpubu7e3t7r1ixYuPGjTgc7vTp09HR0cJJ1NChQ48dO3bgwAEajebo6Jiamnr+/PkHDx7gWgVBkI0bN164cEFfX//hw4fYOpMoBQWFzZs3z5gxY926dVlZWVQq9cyZMxUVFRs3bmxspB+RSETn1AkfNDY29vHxmT9//ujRo+fPnz906FB1dfXo6OhXr15t27bNzMwMLUalUoODg2fMmOHu7l5XV3f16tWwsLCJEyeOHz9euDZ0g4ezZ89GRUXNnTu3wc0/VVRUbGxs/P39ly9fPmbMmIyMjKCgoLVr127ZsgWHw40YMWL27Nm+vr5ubm7Lli0zNDTMyMi4ePHily9fAgMD7ezsaDTaqlWr3r17t2rVqvj4eCsrq/Dw8Nu3b2tpaWFLp0iwkU6cOHHRokUnT54cPnz4nDlzjI2NU1NTb9++XVpaqqioOGbMGCKRuHr16tDQ0M2bN3/69GnKlCk0Gu3Dhw+nTp2ysLC4evWqcG9ndna2p6dnamrq5MmTb9++3dJzSUlJbd++PTY2duvWrUlJScOGDcvPzz916lRaWtrevXstLS1FOuGb1UQDBAB0P529dQQAQFyFhYW2traNbfGE7tc3fPjw6upqke3CJk6cKLw/GOr8+fNSUlLLli1Dpx6JyMvLW7JkCbpFMjqdxs3NLTo6WrgMgiC//vormUymUqkiO26h+/WRyeSDBw/W39fu9OnT2JGEhITBgwejKRONRlu5cqWPjw+ZTN61axe631RlZeUvv/yCdqrg8Xh5efkVK1acO3dOXl4e2x/vxIkTItvlCQSC06dPUygUPz8/9GZ6evqoUaMmTJiwY8eO9evXr1mzZvny5ba2tmQyeevWreiLIE4ZcWJOSEhwdXVFp04RCIRevXr9888/Xl5empqa6B566FZgIlvqsdnsiRMn6unpCe/Xp6amFhkZKbIXH7o7M/YuXLlyRVtbG+240NHROX/+/E8//SS8vVuz8WCKiooGDx6Mx+NNTU0Fjdi9ezedThfeuU74srG2traxsTl9+rSRkREakqKi4sGDB+tvENfsRSgQCF6+fKmiooLH4+fPny9yV2VlZYO5IpFIPHLkCFbsxo0b9bO7QYMGYdsMovv1CW+pJxAIkpKStLW1PTw8WhRzdXX1qlWr0OVAiETi4MGD7969q6ur6+Ligp4OQRB/f3900RG0Wbm6ugYGBvbt2xcLQJyLGYUgyIYNG0gkkrW1dVZWVoMv4P37901MTNA3wsTE5P79+w0WQ2tbu3atsrKy8I52mLi4OA8PD3l5eTRyCoUyduzY2NhY9IErVqwYPXp0WFiYi4sLeplJSUnNnTu3wQ33WCzWtGnTZGVlAwMDGwsmISEB3Zkdj8fLyMjMnTsX27IS3ZFv//79Ojo6aDAEAsHU1PTy5cvC78iDBw8sLS3RGrS1tX19fbds2SInJ3fv3j3sFG1vpNgzOn78uIGBARaPmZmZSDwZGRmzZ8+WlZXF3vrRo0eL/EUVCAQFBQX29vZEInHp0qUNvjLinCshIWHs2LHYypza2tqnTp1Cd5VE9+tzdnZGN/w8fPiwgoICutEles2vXLlSzAYIAOh2IOsDoNsoLy8fPHiwubl5Tk5O22s7duyYsrLy48ePmyhTUVERFhb2+vVrdLpLfUwmc/r06SI7O7cUgiCZmZlv374V3npYRGFh4evXr+Pi4uqnr+KoqKgYM2bMTz/9hG3DjSoqKnJwcBgwYEBhYaE4ZcSPGUGQ5OTk4ODg7Oxs4W272wmbzY6Ojn7//r1w6tK6eBISEoyNjYcMGdKKMNCsD91fm8lkhoeHv3//HttNu3UX4ZkzZ2g02u7duwVdQ7Mxl5eXh4aGJiUlNZbKMpnM9+/fh4WFoUt3tgWLxYqMjGx6p28mkxkZGfnhw4cm3gj0V4a5c+eqqalFREQ0VobNZsfFxYWHhxcXFzdWSWJi4rt377Dt2utjMBgTJ04U2a69waqSk5Pj4uLq6uoaLMDlcpOTk0NDQ1NSUhp7qbOzs6OiotreKMSBvjgvX75MTExsLJ7q6mp0EZcmnntRUVFERERjz1r8c1VUVISEhDTdAMXR1RogAKDVYIQnAN2GvLy8paXl5cuXX7x4sWDBglbUUFtbi+7UlJ2dfe7cuT59+jS4rgOGTqc7OTk1UQD9Tuni4oIt6tAKBALB4Lsmyqh/1+pT5OTkxMXFubm5iSx6zmazORyOiooKjUbLzMxstoz4MRMIhN7f4ToEhUJp+i0QPx4ul8vn86dNm9bGkNBBjG2/CGtra7W0tNzd3XGdp0UxKyoqCm/1UR+NRmv6KYuPSqWKjJtt8HTNlkG3lAgNDdXS0tLV1W2sDIVCEV6Spz4ikSgy0BRTU1MjJyeHw+GePn369u3bdevWNbiBnnBVTV+uJBKp2etZ77uOaaTNvjjotoG2trZNl1H7ru3notPp6HYdbdQVGiAAQCIg6wOg2yASiYsXL3769OnPP//s7+9vZmamoqKydOlSLS0tcR7OYDCWL1+upaVlaWl57ty5tLS006dPt2WmGZ/P9/f3//Lly5UrV5rYQrAr0NHRsbS0RNc8GDNmjI6ODpfLjY+Pv3z5ck5Ozo4dO+Tk5MQpg+vpampqDh482Ldv35kzZ7ZH/S29COPi4s6cObNy5cpmv+O2H4k3nK6DxWKhz6iiouLly5elpaWrV68W2TNdImJiYtavX+/p6VlbW3v48GEtLa0ZM2Z08Y06QBdpgAAASYGsD4DuxNbW9vnz5xcvXnzz5k1ERASdTp8xY4aYWV9dXR2RSPTx8WGz2Wpqan/88cfUqVPbEkxVVVV4ePjevXub/fW60ykpKV28ePHQoUO3b9++du0agiB4PF5BQcHV1fXIkSMuLi5ilunxkpKSuFzuoUOH6q+nLxEtugj5fP6rV6/Gjh27dOlSXOeReMPpOng8XnR0dFRUFIlEcnZ2njFjxoQJE9rjRCwWq6qqauXKlTgczsbG5ujRo8bGxu1xIiBBXaQBAgAkBd8BGzEDALoOJpNZWlqqqakpvJz6D6Wmpqa6uppCoSgpKTW4V7WYZcAPdRF2x5i7mpKSEh6Pp66uDr18AADQ8SDrAwAAAAAAAICeDH5vAwAAAAAAAICeDLI+AAAAAAAAAOjJIOsDAAAAAAAAgJ4Msj4AAAAAAAAA6Mkg6wMAAAAAAACAngyyPgAAAAAAAADoySDrA52goKAgLCwsODg4Oztb/EchCLJo0SITE5M3b97gfjCZmZm2trZjxowpKyvr7Fi6ouzsbDs7O/V/DR8+vKioqLHCtbW1Bw8e3LNnT0VFhchdN27c0NHR2b17N5/Px3UTAQEBOjo66BPX0NDYvn27SPBiNpyqqqrQ0NCIiIjc3FxxzltbW5ufn8/j8YQPFhYWurq6Dho0KCcnB9dVVVVVubu7Dxs2rLCwsLNjAa3XREPuLA02io7UkZ+SMTExlpaW06dPr62txXVV0NgBEAZZH+hQcXFxI0eO1NfXHzhw4IgRI65fv96ih1dVVVVXV9NoNNwPBkGQ0tJSHo8HO0Q3SF5efsaMGV5eXrNnzyaRSBUVFU3sRJqQkPDXX3/t3bv35cuXInexWKzi4mJpaelutIu0iYnJokWLvLy8Ro4cWVlZWVNT07qGEx8fP2nSJEdHRyMjI1tb28DAwAZTXx6P5+/vP3DgQFVVVR0dHV1d3d9++62qqgq9l8/nl5eXs9lsKpUqqSeIIIhkv9YLBIKKigoulwutqVtroiF3sKYbRTupqqricDid+CnJ5XLRTyUJNnaJg8YOgDDSf24B0J4KCwuXLl2am5t77NixgQMHSklJKSsrd3ZQoCdQVFRct24deo0FBwc3XdjMzGzOnDl1dXUDBw7EdX/W3+FwuEePHgUFBbW6ngEDBnz48IHNZn/+/Pmvv/5atmwZnU4fNmyYcBkWi7Vz586TJ09OnDhx7dq10tLSd+7cOXLkSElJydGjR9vjy9/r169nzZo1ZswYX19fIpEo8fpB99VFGnLHN4qSkpJp06YVFhY+efJET09P4vUDAHoqyPpAxwkPD09ISNiyZcvSpUs7Oxbw41JQUDh06FBnR9HlSElJGRoa4nA4c3NzFRUVd3f327dvDx06VLjb8+bNmxcuXPD29l65ciWJ9O3jw83NrV+/fn/88ce0adNcXV0lHlVpaWllZaWenh4ej5d45aBb6yINueMbRV1dXUFBgaqqqpycnMQrBwD0YN1mFBPoAXJycvh8vqmpqURqq62tTUlJKSgoaKxAZWVlcnJydnY2giBN1FNcXJyWltbgUBm0krCwsMTERLQAn8/Pzs5uvzlLfD6/uLg4Ly+v6ZkhJSUlSUlJDAajsQLFxcXJyclMJrPp0zX93DsYh8PJzc3tOhMXEQTJyspKS0tr7L1gs9kZGRmpqalNT2upra1NTU1tbLgXh8OJi4t7//49VqCioiI5Obn9pgY123BwOJy2tjadTs/NzeVyudjBsrIyX19fV1dXLy8v9Nvtt48QAmHKlCna2tovXrwQqYTP5+fm5qKtvtXRMhgMHo+npaXV9JjbZi94Pp+fkZGRmJjIZrPRI/XHAPP5/IKCgqSkpJKSkjY2HHEaspiNVCINp6KioomZrjgcrqioCHtlKisr8/PzcZ0KQZDMzMyMjIym/3qLo+kGKP4nRYP1tKhRcDicwsJCrDnk5+dXVla2Ih4Oh1NbW6usrCwjI9P2xi6O4uLiBkPtFBJp7BIkTgNEP03y8/O70Yxx0DMJAOgohw4dotFoN2/erH8Xj8dbsmSJsrKyUj3Dhg0rKipCy3h4eKipqYWGhv75558aGhp4PJ5CoSxZsqSsrEy4tlevXrm6uqJDa/B4vK6u7t9//11XV4fem5SUZGFh4eHhkZiY6OnpSaVS8Xi8tra2v78/giBYJdXV1evXr5eVlUUrQX+7tba2JhAIS5YsQRDE19dXQ0Pjt99+E34UgiC7d+/W0dG5d++eQCB48+aNoaHhhg0bhMukpaVZWVl5eHgwmUzsYEVFxZ49e3r16kUgEPB4vJKS0pIlS3JyctB7v3z5oqenN3z48OTk5JkzZ0pJSeHxeFVV1bNnz/J4POHnHhISMmTIEDKZjMfjpaSkxowZExMTg90r5nNv1u3btzU0NOq/WQYGBq9evRIIBEwmc8aMGQYGBi9fvhR+YFlZ2ahRoxwdHbGnhkY1e/ZsOp2Ox+MJBIKpqamPjw/2frVIQUGBzXcFBQX17z1w4ICKigoaqqOj49evX0UK+Pn5kcnkgwcPvnjxwtbWFn0vBgwYEBUVJVwsOzvby8tLUVER/52srOz8+fOxZ8RisaZPn25mZvb+/fs9e/aoqqqi78WaNWsqKyuxShAEuX79uoGBAdqLpaysvHXrVg8PDwqFYmFhIfz6iOnhw4fy8vKrV68WeSvFbziYjIwMY2NjNzc34Uv02bNnmpqaAQEB6M3Kysrr169v2LBhzpw52tra7u7uAoEgLy/P2tra1tb22bNnQ4cOJZFIeDxeS0tr//792BsqTsNJT0+3trZWUlKSlZUlEAhycnLouzZkyJDCwkLxL3iBQMDlcs+fP4/2FuLxeH19/TNnzgwePHjgwIHY06+rq/Px8TExMUFzSxKJ5OTkJHzpit9wmm7IYsYspmYbDpfL9fPzs7W1pVAoRCLRyMjI29u7uroavffjx49mZmaLFy92cXEhkUi9evUKDAxcsmQJjUYjk8lr1qxpXRusD0GQHTt29O7du8GniYZx5MgR9CaLxTpx4oShoSH6AqqoqKxfv768vFz8hixmA2z2k0KcesRpFEePHjUyMtqwYYOuri6JRHJzc3vy5ImjoyOJRFJWVsYe22w8PB5v/vz5ysrKdDqdSCRSqVT0FdDV1X327FmrG3uDHj16pKen9+uvv16+fLlfv37k7wYMGHDv3j3sgo+MjFRTU/Pw8MA+g7hc7uHDhw0MDHbs2IGGLf4noDja3tglG0/TDfDcuXPq6uonTpx48OBB3759Cd+5uLgkJCS06CwASBCM8AQdh0wmN3YXHo93cHAQ+U3uw4cPCQkJurq6aOqF4vF4Bw8ejI6ORj9W/f39L1y4oKmpuXPnTvQbW1ZW1qpVq7hc7pYtWywtLaurq/39/bdt28bn89evX4/+6lZZWZmenj579mwqlert7V1ZWenr67thwwZDQ0NHR0f0LDt37jx37tzy5ctnzZqVkZGxe/funTt3zp49+8iRI+hXusGDB8vIyLx+/bqyslJJSQkNr66uLiwsjEaj9enTB53vXl5eLtIpx+Px0FU3sCdbVFS0aNGi58+fDxs2bOXKlWQyOTg4+PLly1FRUTdu3DAyMkKLlZWVzZ07F4/H79q1i8Fg+Pr6btmyxcTExMXFBS3w9OnTefPmaWhonDlzxtTUNDQ09PDhwzNnzgwMDDQzMxPzuYtDV1fX3d1duB+joKDg+fPn6urqmpqaOByORqONGjXq7t27b9++FR4lmJ2dnZCQMHLkSLQYDod78+bNvHnzampqpkyZ0r9//9LS0sDAwPXr16emph46dEhKSgonOU5OTr/88guLxbpy5UpVVVVjP6WHhoYeO3bM2dl5/vz579+/v3Xr1i+//BIYGIhOQ+XxeN7e3rdv3546daqzs7O0tPSLFy+uXbtWUlJy5coVOp2Ow+FqampKS0t3796dkJCwcOFCdXX1y5cvnzx5UlNTc/PmzehZHj58uGLFCjs7uwsXLkhJSR07duzQoUN9+/b19/c3NzdXU1OT4BMXp+GI4PP5pO+wI7GxsTQaDZ1DGBoaunjx4sLCwgEDBmhra9NotOrqaqxkfn7+ypUrHRwc/vnnn4yMjEuXLv32228sFmv79u1EIlGchkOn0+fMmVNVVRUeHv727Vs3Nzd0jICmpqZw/0azFzyfzz906NDvv//u4OCwf/9+Go0WEBCwfft2BEGEBx0EBQX99ttvjo6OK1eu1NHRSU1N9fX1nTdvXkBAgL29vfgNR5yG3GzMYmq24XA4nN27d//11182NjZ79uxBl6jdtWtXRkbGsWPHZGRk0GVybty4sWnTJi8vr/Xr1y9cuNDGxubRo0eHDh26efPmnDlzbG1tcW1GIBB69epV9h36pmzevLmwsPDMmTNSUlJMJrOqqkpdXR29Snfv3n3kyJFx48adPHmSRCJdu3btxIkT5eXlx48fx1YoabYhi9MAm/2kEKcecRoFi8XKysq6f//+4cOHIyIifHx8Pn36NGfOnO3bt69YscLX13fy5MnixIPH40ePHq2rq5ufn3/9+nUzMzM3Nzc0qROZ3dfSxl4f+skVGBiIw+GmTZu2evXq0NDQ69evz5s3z9fXd8qUKfUfwmaz9+3b9/fff8+ZM2fjxo3on24xPwHFIZHGLsF4mm2ALBarvLz88ePH0dHRQ4YMWbx4cWhoaGBg4Lp1627cuIF+UgDQ0SSZQgLQOARBtm3bpqKi8vbtW3HKBwcHa2lpOTs7Y7/jor9i4vH4/v37JycnowdjY2N1dXUdHR1LS0uxx0ZFRQl3CGRmZlpZWdnZ2aF9hvHx8eiAsQULFqB/6NF+SAqFsmvXLqxaHR2dJUuWcLlc9EhYWJi6uvrGjRux3wi5XK6Xl5eCgsKjR4+wc8XFxenq6i5atAh94PPnz+l0+rJly4R/WUxJSdHR0Rk1ahSDwUCf14YNG6hU6o4dO9hsNvZyHTt2zMPDA31eaF8fkUhctmwZFvPx48epVOq2bdvQyktLSwcPHmxmZpaUlISdKzAwkE6nY2GL89xbobCwcMSIESoqKg8ePMAOZmdnW1lZ2draCne7nTx5Ul5eHuvvzc/Pt7Oz09TUxH6rRntLZsyYcfDgQZFuzLb39aHKysoGDhxobm6enZ0tcpefnx+JRKLT6VgfDoPBcHd3p9PpaB8mKicnJz4+HrvJZrO9vLzodPrz58/RLoJx48bh8XhLS8vExES0TGRkpJaWlouLC3qTyWROmDDBysoqMzMTe9aurq7YVdoKTff1idNwMEVFRfb29i4uLuhqqOgFuW7dOjs7u8LCQvRKc3BwSE1NRRvCTz/9NGTIEKyvj0KhHD58GAsjIiJCX19fT08vLi5OzIaDnXTbtm0KCgoPHz6sH6Q4F3xiYqKhoeHYsWOxziIej/frr78SiURnZ2fsuTOZzLCwMKz1CQSCW7duycnJbdq0SfyGI05DFidmcYjTcO7fv6+goODu7o4999LS0p9++olGo126dAl9X9TU1CZMmMBkMsvLy11cXBQVFYODgwUCwV9//UWn04XfoDYKDQ1VU1M7efIk1gANDAzQq/H+/fu6urpv3rwRCASvX79WUVGZM2cO1uvCYrFWrlxJp9OFn2nTDVmcBijOJ0Wz9YjZKA4cOEChUI4dO4b2VikrKzs5OZWWljIYjJEjR/bv31/MeDCvXr1SVFRcs2ZN/QumFY29Qffu3ZORkdHU1AwLC0OPIAhy9uxZOTk5R0dHNB7hvj4Gg7Fu3ToZGZmNGzcKdxGL8wkoDkk1dknFI04DPHHiBJFIlJOT8/PzQ09XXV3t5uamrKwcEhIi5okAkCyY1wc6SEpKSlBQkJ2dHfpbftNSU1NXr15NpVKPHDmira0tfBeVSl27dm3v3r3Rm/r6+sbGxkVFRcLTLWxsbNBfjlG6urrW1tb5+fnCI++NjIy2bNmC9SI6OTnJy8tnZGSgN/Py8hgMho2NDdbXYWBgoKmpmZaWho3LJ5FIU6dOxePxAQEBWK9XcHBwTU3NhAkThDtJmpaZmXn37l1ra+sVK1Zgq0sTCITFixf7+fkJL3NqaGiIDTpFF12Ul5dPT09Hf6H88OFDfHy8p6encI+Bi4uLhYXFu3fvhGdlNP3cW6q2tnb79u1hYWHbt293c3PDjuvo6IwbNy4lJSUkJAQ9wmQyHzx4YGBg4OzsjB55+fJlfHz87Nmzhw8fjj2QTqf/888/a9as6ZQ1G/F4/Lhx4zw9PdEfxWVkZBwcHGpra/Py8rAyurq6VlZW2E0KhTJkyBAWi5WZmYkdpFKpmzZtsrCwQG+afIftGVVdXZ2Xl4deVOgReXl5KyurwsLCdtp8TJyGg1FRURk3blxiYuLjx4+xC76mpoZKpZLJ5IyMjC9fvsyePRv9Bb2urg4dNIg9XFNT083NDetVGDBgwJQpU9BdOlvacKqqqkgkUoOrVohzwb979664uHjWrFmKiopoASKROHbsWOwmikajOTk5Ca/t3r9/fzU1tdTUVOEO7aYbjjgNWfxG2rRmGw6bzb58+TKRSFy7di32ZJWVldetW0ej0W7dusVisdCr3czMTEpKikKhSElJaWpqoh2SsrKy6Bd9nITo6uoqKyvHxsaisz0zMzMLCgo+fvyIDmGgUCgaGhp8Pv/+/ft8Pn/BggVYtx6VSvXw8CAQCCEhIS2aE9V0AxT/k6LpesRsFDQaDX3HZWRkKBSKlZWVoqIimUyWlpYWfpHFiQeb7CpyDbe6sTcGj8c7Ojra2NigNwkEAjq6ISUlJS4uTrhkVVXVmjVrfH19N27c6O3tLdkBGhJv7BIh/ifXxIkTp0+fjv4xlJOTc3JyQjd1lHhIAIgDRniCdpeSkrJ48eLY2NjBgwcfO3as2YENJSUlv/zyS25urq+vr52dnci9cnJy2IhHHA4nLS0tLy/P4XCwedsoJpMZHR2dmppaXl7O4/HQVQHQLzooPT097As3uhwclUrFJoirqqpKSUl9+vSJw+GgX+AyMjLy8/MHDx4sPEJmwIABtra2r169+vLli7m5eU1NzaNHj4yNjcUfKonD4ZKTk4uKisaOHauqqip8vP5np46OjnAZBQUFCoXCYrEQBCESiUlJSeizXrNmDVaGx+Pl5eVRqdSamhpsNF3Tz71FEAQ5evSov7//ggULli5dKvziEAgEd3d3Pz+/W7duTZgwQUpKKjk5OSYmZubMmejZ+Xx+REQEmjKJjDtSUFDAdR4LCwvhBEBFRQWd+iVcBkGQ1NTU2NjYwsJCDoeTkpKCfhvDCsjLy2PfurALNSsrC70pKyurrKycnp6el5eHrpxZVVUVHx+vrKwsLy/fHk9KzIaDIhAIa9euZTAYS5cu3b59+969e6dOnSorK1tXV4ctYZKVlYVeeNnZ2Z8/f+7Vqxf2cAUFBeE8jUAg2NnZkUik5OTkFjUcgUBQU1ODTmGqH2SzFzydTv/8+bOUlJS+vr7wA9XV1YUHjWMKCgo+ffqUnZ3NYDBqamqYTCaLxRLe6avphiNOQxa/kTZBnIZTWFgYFxenr69vYmIiXMDMzMzIyCgjIwNLJLDw8Hg8msDg2oGKioqBgcHnz59ramoSExNlZWXl5eWDg4OnT5+em5uroqJCp9Pr6uoSEhL4fP7ly5fRsYWosrIyNpudm5vbogF4TTdA8T8pmm3I4jQKIpGIvrDoJF5paenGwm42HvSHNh6P18S2oi1q7E3Q1dUV/ksoIyODNtvs7GzsYGVlpZeX1927dz09PTdv3txOe/dJvLG3hfifXAQCwdraWvg1UVVVrf+GAtBhIOsD7U5OTs7BwQH9sE9OThb+NGps76PXr1//9ttv6GwHEXg8Xrg3AJ0hLVygsrLy0KFDvr6+ZWVlct8RCISqqiqRD1oikSiSogjPKrSwsBgzZsz169fl5OQ8PDxycnL27dtHoVBmzZol/CgFBQVPT89169Y9ffrU3Nw8KSkpNjbWy8sL+9onzteU6upqDocjzrc9kSeLTlhHT8Hn89HfcTMyMkQW61NRUdHT0xP+8G76ubfI7du3Dx486OLi8vvvv9dPU62trZ2dndFFUG1tbV++fMnlcidMmICdsaysjEwmd26OV5/IF1+R1wdBkICAAG9v7+TkZDKZrKSkRCKR2Gy2SMcIgUAQrkf4zUK/LM6ZM+fnn3/28vJC9/j6559/IiMjd+3aJfxjvwQ123BElJaWfvz4UV5e3snJCR3cqKmpWVJSUlpaam5uPmjQoPPnzxMIBENDw5s3b+bn56O5K4pMJotULi8vT6FQsASp2YaD4XA4Iq8kSswLvqamhkAgiPQfEolECoUifMEnJCRs3779yZMnCIIoKipKS0vz+Xx0dKvIA5toOM025BY10iaI03Bqa2sZDIaamppIq6TRaHQ6vaioqIO/d0pJSZmbm9+7d6+oqOjDhw92dnbq6uovXrzIz8/PzMzU0NBQUFBgfsfj8WJiYkSuH3Nz85bu3tF0AxT/k6KJelrUKJolZjxotsPn85ueJ9+ixt5YJSIXJIFAQFuo8E+EwcHBKioqGhoajx8/DggImDVrlvBDJLJ4pgQbu0TiadEnV9OfJgB0MMj6QLvT1tb+66+/ysvLPTw8fv/9d/TzvsGSfD7/+PHjfn5+06dPb90APxaLtWHDhuvXr3t5ef38889ohsnn87ds2XLlyhXx66HRaLt3746NjT169OiRI0fweLy5ufnp06fRJWeEjRo1Sk9P786dO3Pnzn3+/Dkejx87diz2EUskEvF4PDrKH3uIyE1ZWVkymZyfn9+WTwICgSAjI0OlUvft2+fu7o7rEO/fv9+0aZOWltbhw4frf19HX8YpU6Y8e/bswYMHhoaGT5486fsdei8ej1dQUGCxWM0ulN+l3LhxY/ny5fb29idOnHB2dka/ZDx//nzatGktqmfGjBkfPnw4ceLEy5cv8Xg8nU7funXrihUrWvH9TOL4fP6RI0eSk5MDAgKw4bi2trYsFis8PNzKyur48eN79+69evWqQCDw9PQ0MTER3saAy+WKDMZDs2LhL0lNNxyRqoQ3kBD/gufz+WgXh8igWR6PJ9zpkZaWNmPGjJqampMnT06ePBkdjFBcXDx+/PgWvWjNNmRJNVJxGo7UdzU1NSLZHYfDqaura78+vcYQCIQ+ffpcunQp4TtPT09NTc2rV69GRkZ+/fq1b9++6CqRUlJSBgYGQUFBIgP7JU5SnxTiNwoJxoNmffUbhcTVH+KLDnkQHo9gYGBw6dIlDocza9aszZs36+vrDxo0CLtXnE/AZkmwsUsknm76yQUA7NcHOg6dTre3t8/KykpNTW2szN27d//44w87O7u9e/c2uxNRg1JTU588eTJmzJh9+/ZhnYroOJAW/Vnn8/nnz5/ncrnvv0tOTo6Lixs7dmz9kvr6+qNHj46Li3vx4sXTp09tbW2FZ3yhXRxlZWXCH59fv34VHgpoamqqrKwcHh4uPHOsFdD5JJ8+feqYHYEyMzNXrVrFYrH+/vtvc3PzxooNHTrU1NQ0KCgoODg4KSlp4sSJ2Fd/AoFga2vL5XKfPXvWftvTSVZtbe3Vq1cVFRV9fHzQ9e7R44WFhS3tPAkLC3vw4MGpU6fi4+MjIyNzc3O3b9+OTWfqXBUVFR8+fOjVq5fwLJp+/fqZmZn5+fkVFRWpq6v7+Ph8/fo1Ly/v6NGjp0+fvnDhAlayqqpKZJW8xMREHo+HLnUoTsPB4PF4LpcrMrxWzAueQCCYmZnV1tbGxMQIH//69avwnKvHjx+npaX99ttvCxcuxMafV1dXt3SCpTgNWSKNVJyGo6qqamxsnJOT8/nzZ+Hj+fn5WVlZBgYGwhOGOwa6MUZISEhFRYWNjY21tTW6YExJSYm5uTmBQKDRaMbGxvn5+V++fGnvYCT1SSF+o5BgPGifJ4PBaNc/9egyXcKn4HA4CQkJ8vLywgN2bGxsHB0dXV1dd+/eXVlZuXr16vT09BZ9AopDUo1dIvF0x08uAFCQ9YEOQiAQFBQUOBxOYysWfPz4ccOGDUpKSkePHtXS0mrdWZhMJpvNRgfhYAeDg4PrbyHdtIqKimfPnqmqqvbq1cvBwcHMzKyxjkcikejh4UEkEv/444+UlBR3d3fhfFVHR0dbWzs+Ph5b8oHJZF65ckV4mXsjI6NRo0YlJycfPHhQeL/vkJCQN2/eiB+zvb29qanplStXoqKisIN8Pr/ZbcQbw+Pxnj59+uDBg/qzQSorK9evX5+UlLRz586RI0c2UYm6uvqECRNSUlL++OMPWVnZESNGCN87YsQIU1PT69evC0/jYbFYN27cEJ46giooKPD19f3w4QOu83A4HCaTKXKBFRQUnD17tkWb3fP5/OfPn9fV1ZmZmVlZWQ0YMKDpnzkSExMvX77c9EbbEsRisWpqamg0mvAQLyUlpWXLliUmJv76669NLwtRXFwcHh6O3YyNjT137pyenh7Wbdhsw0Ghm1IyGAx02iTafLAlc8S54B0dHTU1Na9duybSANH40W+QVVVVAoFA+A3l8Xh+fn71r8CmidOQW9RIy8vL/f39o6Oj65+r2YYjKys7derU2tra48eP19TUoAXYbLavr29xcfGkSZNa8bNaGxsguqBLYGAgmjZoaWlZW1s/efKkrKwMzSKIROL48eMRBPHx8RH+mEC3R8dJlKQ+KcRvFBKMh06nUyiU+Ph49G8On89PT09v6Zy9pv/Co1lfREQE1vTQJUyePXtmbW3d4JJsc+fOXbFiRUJCwtq1a8vLy8X/BBQnHkk19hbF05YGCEDXBCM8QQfh8/l1dXUi8w0weXl5a9asycnJGTFiRMB3wg90cXEZPXq0OGfp3bt3nz59nj59umfPnlmzZjEYjHv37vn6+lZVVbVoIS85Obm+ffv6+vrq6ekpKCiw2Ww+n6+hoTFs2LANGzaITE3s37+/vb39kydPTExMXF1dhe9SU1Nzd3f39vZesWLFxo0bcTjc6dOno6OjheeXUyiUrVu3xsXFnTp1KiYmZsqUKVJSUuHh4Xfv3jUxMQkKCtLQ0BAnZi0tra1bty5ZsmTSpEnLly8fNGhQdXX1o0ePbty4sX37dmwHKvHduXNn3rx5CIKcOHFi8eLF2HEej7dv3z50Nc6cnJydO3cKP0pdXX3x4sXYbCICgTBx4sSzZ89GRUXNnTtX5KUzMDDYvXv3kiVLFi5c+ODBg6FDh5aVlT1+/Dg0NHT16tUHDhzAkm0EQbZv337hwgV0I29sZTlUUVHRgwcP6urqGAwGukyFn5+frKysjIzMxIkTsW6Nly9fpqSk1NbWFhUV1dbWXrlyRUFBwc7ODt2TTRzy8vLDhg3z9vbevHnzli1bVFVVQ0JCjh8/npiY2KKRmQQCoV+/fnV1dcOHD6fT6QKBgMPhyMvL29jYrFixYvTo0cK1ZWdne3p6pqamTp48+fbt2yJVffr06f379wKBIDU1lcPhJCYmnjhxAt2heMKECbhWQTcd5vF4IkO8pk6dmpGRsW/fvvj4+Dlz5tjb26PpK4PB2LVrF/amS0tL79ixIy4uzs7OLjU19dy5cyUlJfv37xeZ5tREw8FepUGDBl24cGHv3r05OTkIgjx48EBDQyMgIEBBQUGcC753797z58//448/pk6dumjRIhqNdvPmzcTEROHtEIcOHXrs2LEDBw7QaDRHR8fU1NTz588/ePCgpS+aOA1Z/EaKIMjGjRsvXLigr6//8OFDbA1J8RvO1KlT37x5c+3aNU9Pz1mzZpHJ5Fu3bj148GDMmDHTp09v6bNrugGKv6DL06dPJ02apKioSCAQhgwZcufOHT09PV1dXbTMiBEjZs+e7evr6+bmtmzZMkNDw4yMjIsXL3758iUwMBBb3KvtDVlSnxTiNwoJxmNpaamtrf3s2bPly5cbGhqGhYXFx8ffvn27RauINfEXHoXH48vLy6dPn7548WINDY2wsLDLly+TSKQNGzY0uCQbhULZtm1bWlpaUFDQrl27Dh48SKVSxfkEFCceSTV28eNpewNs0XsBQAeR8E4QADQCQZD169dje5qJCAkJaWwVBAKBsH//fmwnIjU1tcjISOyB6LZI2tra2DY+CQkJrq6u6N9cdHfgf/75x8vLS1NTMyoqCtt6S2RznqSkJG1tbQ8PD/Qmk8ncunWrjY3Nr7/+umnTpjVr1qxevXr8+PE0Gm3gwIHCWyqhzp8/LyUltWzZsvpbzFVXV69atQqdkY9uUX337l1dXV0XFxdsWyF0o7MlS5bIycmhv/WSyWQ3N7fo6Gj0XnS/vuHDh6ODVYR3GZo4caLwPmOPHj1ycHBAU2t0ttj69evLysrQe8V57pgnT57Q6XQ5Obnbt28LHy8vLx88eHBjf1KGDRsmHCS67dW0adNkZWUDAwPrv/UCgeDNmzcuLi7YGneKioobN27EYkYhCPLrr7+SyWQqlYpt94cJDw9XUVGpH4yGhgb2GvJ4vHnz5oksCEEgEHbu3Int3eTn50cmkw8ePChc+blz58hk8unTp9GblZWVv/zyC9pVgsfj5eXlV6xYce7cOXl5+b///hvb5ktDQwO93lBsNnvixIl6enrYkbt371paWq5YsWLbtm1r165ds2bNvHnztLS0lJWVRdpIQUGBvb09kUhcunRp/Vdv7969DSacY8aMwZ64OA1H5Iy2trYDBw4UeRfQ2m7cuGFra4u9X0pKShs3bkTXPsnLy7OxsTlw4MClS5d0dXXRvgsNDY2jR48KX6XiNBxUdXX18uXL0UXwSCSSo6NjUFCQcOGmL3i0Le/atUtZWRmPxxOJRCcnp+fPnzs5OVlbW6PD5xAE8ff3xxYLIZPJrq6ugYGBffv2xVqK+A2n6YYsZsxoVBs2bCCRSNbW1llZWa1rOJWVlVu2bFFSUsKWjlyyZAm2+VtERIS6ujq6jTWDwRg9ejS20eXp06cVFBSCgoLEbIDiQHe3k5aWvnbtGnokMjJSXV196NCh2LaQ6Pu1f/9+HR0dNGYCgWBqanr58mXsTW+2IYvZAJv9pBCznmYbxYEDB5SVldGNEKOjozU1NdFNNdGq+vbtK2Y8wi5duqSuro62Lx0dnQMHDlRWVra0sTf2Fx7dr09OTs7Ly2vz5s3oerwEAsHKykp421Lh/fqwg2lpaTY2NtLS0keOHME2qRPnE7DpeCTV2MWPp+0N8MSJE2QyGf1QwJw+fZpCofj5+TVYIQDtDbI+0EEQBPn9999lZGQCAgI64FzJycnBwcHZ2dnib3ws7MCBA8bGxjExMcIHeTzeli1bGtwv+NixY8rKyo8fP26swvLy8tDQ0KSkpKZ3Hq+oqAgLC3v9+jX2EdU6eXl5YWFhUVFR4m8726Dk5OQGs4IWYTAYEydOFNmuvb6srKzg4OD3799ju2CLYDKZ06dPV1FRCQ0NFXS2wsLC169fx8XFNZjMNOv9+/cGBgbHjx8XOf78+XNFRcUNGzaIXLdFRUURERHC2x+3q4yMDFNTU5FfGURUVlaGhYXFxcVhG2qLYDAY4eHhsbGxwhuvt7ThoPLz8z98+NDEHtPNXvBsNjshISE5ObmxBshkMt+/fx8WFiacgbSaOA252ZhZLFZkZKTIDt2taDhsNjsmJiY4OLj+z1Ut0vYGiCCIyOuP9ifXL8nlcpOTk0NDQ1NSUpr+m9m5nxQtbRQSjKempiYqKgrd2kHif+HRrO+XX35BEKSwsPDVq1fJyclinqimpqa8vFyk1Yv5CSjOJ07bG7uY8UiqAQLQdUDWBzrOnTt30AXr25iKtDcmk+nm5mZubp6ZmSl8nMvlrlq1SlNTE/0Zlclkoh9sWVlZ/fr1Gzp0qMgvlz84LGEICAig0+m7d+9u4/cqBoMxYcKEyZMnd/HrRxw+Pj6ysrI3btwQOX7v3j06nf7nn38KOg+CICdPnpSWll61apVEvgqLgIbTTfWkBgiaJpz1dXYsAACJgXl9oOO4urqOHDny6tWr0dHRDg4O8vLy7u7uLi4uuC5GSkpq4MCBL1++nDVr1vTp083Nzclkcm5ubmBg4LNnzxYvXmxtbc1gMJYvX66lpWVpaXnu3Lm0tLTTp0+3dEJIDxYTE7N+/XpPT8/a2trDhw9raWnNmDGjLXsS8Pl8f3//L1++XLlypXXru3Yp/fv3l5OTW7duXVxcnL29vaKiYkVFxZs3b/z9/U1NTT09PTs+pKysrHPnzlVXV2dmZr569UpdXX3u3LkS30YCGk431cMaIAAA/IAg6wMdR0FB4cKFCwEBAYGBgbGxsQKBwNbWFtf1EAiEDRs2qKurnzp1asOGDWi/BJVKtba2/vvvv+fOnUulUqurq4lEoo+PD5vNVlNTQ2eQd3bgXQiLxaqqqlq5ciW6tPfRo0eNjY3bUmFVVVV4ePjevXu75jXTUgMHDkQ3uD9x4sQff/whEAgIBIKent7MmTPXrl2LLW7Rkaqrq9+9e1dZWSkjI7NgwYJly5ZZWlpK/Cx1dXXQcLqjHtYAAQDgB4Rvy8bQAPR4HA6nvLycz+crKyujS0oIYzKZpaWlmpqawgvcA0xJSQmPx1NXV+8KO493TXw+v6Kiora2Vl5eXngT854NGg4AAADQwSDrAwAAAAAAAICeDH6ABwAAAAAAAICeDLI+AAAAAAAAAOjJIOsDAAAAAAAAgJ4Msj4AAAAAAAAA6Mkg6wMAAAAAAACAngyyPgAAAAAAAADoySDrAwAAAAAAAICeDLI+AAAAAAAAAOjJIOsDAAAAAAAAgJ4Msj4AAAAAAAAA6Mkg6wMAAAAAAACAngyyPgAAAAAAAADoySDrAwAAAAAAAICeDLI+AAAAAAAAAOjJIOsDAAAAAAAAgJ4Msj4AAAAAAAAA6Mkg6wMAAAAAAACAngyyPgAAAAAAAADoySDrAwAAAAAAAICeDLI+AAAAAAAAAOjJIOsDAAAAAAAAgJ4Msj4AAAAAAAAA6Mkg6wMAAAAAAACAnozU2QEAAEAn4/P5AQEBt27dSk5O5vF46EECgUCj0RQVFfX19Z2cnEaMGKGnp4frhvgIEuTllf327cSzZw2GDMH1aMzi4lfbtxuNHt3b3Z1AJLa6DOgWytPTI3x89AYNMp88Gd5KAABoGvT1AQB+dAQCYcqUKX5+fkZGRqmpqVVVVceOHQsODr5y5cqKFSvIZPKWLVusrKwWLFjw+fNnXDfErqpiV1eTaTRxCvMRpK6iou1lOkXa06dx/v5FsbF4PL4tZUBbcGtrOQxGB5woOSAg8vjx4B07avLyOuB0AADQrUHWBwAA30hJSfXq1QuPx9PpdFNTUzU1NTMzM3d395MnT0ZGRrq6ul6+fHnEiBFPnz7F9VxZr18f1tN7tmEDH0HaUqZTsKqqYi9dklFTs5w6FU8gtLoMaDUBnx+8c+dfWlppT550wOmM3dwsPD3tVqyQ1dDogNMBAEC3Bp95AADw/8hkcoPHDQwMzp8/P2bMmK9fv65atSouLg7XQ9WWlrIqKxX09JroBxOnTKfIfvMmLzLSbMIEFXPztpQBrSYQCGry8ggkkoy6egecTr1Pnyk3bjisWkWkUDrgdAAA0K1B1gcAAM1TVlb+7bffNDQ00tLSfHx8OBwOrnvi1taWpqTUFBQ0eC+HweDzeHJaWk30g4lTBsUsLmZVVjZdoCg+vio3V8Dn49qGW1sbc/EiRUamz6xZjU3xEqdM0zHz2OyKjIzS1FRubW1jZfgIUpGZWZyQUFde3pZ6xNRsVQI+vzI7O/vt26rcXOwhpSkprKqq+mFXZGQ03YXLR5DKrKya/PyG3zKBgFVZSZKWpqmotOlZ4XCsysqS5OTK7Oyu1qUMAADdFGR9AAAgFhsbGxcXFxwO9/Lly8zMTPQgn89/+PChu7u7ubm5qqrq5MmTP378iN7FZrNfv369Zs2aYcOGpaenP3r0aMyYMSoqKhYWFoGBgTgcLiYmZvr06WpqakpKSqtWrar8b7KRmZm5bt26ESNGDBkyxNDQ0MPD4+3bt3yhr9pnz541MDD49ddfxUxBEQ4n7NCho0ZGJywsjhgYBHl5YWlJRUbGP337HlBWfrRqFZ/He7Z+/QFl5QPKyn5DhzKKisQv8+Xx48P6+q+2b4+7cuWUjc3fOjp/qqn52tml3r8vkiRkvHhxftCgv3V0TllbHzEwOGZmFnHsGI/Fqh82n8dDxHiCeR8+ZL95YzRqlKaNTYvKiBlzVU5O0NKlf2lq+hgbnzA3/1Nd/e6CBVgeheKxWOF//33U0NDHyOifPn0OaWpeHDYsMzhYuIw49YhJnKpKkpIujxrlY2TkN2SIj5HRrWnTnm/e/LeOzmlb28xXr/4/bDb7w8mTx0xNfYyNfYyND2loPNuwQXjeZvT584c0ND6cPPn54UNfW9ujRkZ/6+r6uboWJyZiZRKuX/9TXf1PdfXUoCBGYeE5Z+cDysoHVVRebN3a0pQ+Mzj44rBhhzQ0TlpYHO3V62ivXuGHDwtfG6zKyqvjx6OX30EVlSe//NL2Xw0AAKDHgzU8AQBALBQKZeDAgbdv3y4uLk5OTjYzM2Oz2d7e3gUFBWfOnFFWVr59+/by5cs/ffp069Yte3v78PDwmzdv+vn5KSgo7Nu3j0KhTJs2bcCAAT4+Pps2bfr8+XN0dLSbm9u4ceOOHj16+vRpQ0PDtWvXoucKCwtbuHDh2LFj7927JyMjk5mZuWjRogkTJuzdu3fFihUEAoHH4z169CgnJ+fJkyerVq3SaG5eE5/He3fwYGF0dN85c+S0teP9/aMvXJDV1By6cyeeQJCi0/vOmcOqqvoaHp799q2xm5uyqSkOh5PT1KTIyKA1iFOGz+XWlZcnf89pLadNc1i9Oic0NOH69Tvz5k3w9bWcMgUtlvHiRcDMmQr6+pMuXFC1sCj7/PnjP/88W7+ew2AM2rxZuAsx78OHO3PmIBzOpAsXmliAFOFwYi9dEggEfefObWywX2NlxImZz+O98fZOun3bcupUXWdnsrR0xosX8deu1ZaUTL5yRYpORzvB3nh7vz9yxMLDo+/cuVR5+aw3byKPHw+YOXNaYKCuk5OY9YhJnKqqcnPvzp9fW1o68dw5LVvbzw8ehB06hMPjB23erO/iomRi8v/17N79/sgR03Hjxp08SSCREq5dizxxoq68fOzx4+gKQDwWq668/Mvjx4XR0fpDhvRfvDgnNDQ5MPDpunVTbtxAz6XSu/eAZct4LFbSrVvsmhrrWbMocnJ4PF7bwaFF8ycrs7Ier1qFcLmDtmxRtbRkV1fH+/u/3LZNwOc7r1+PliFJSVlOnarj6FiVmxt35QqHwRAIBF1rtDEAAHRBAgAAAAIBgiAbN24kEAjm5ubZ2dkNlrl9+7a0tDSJRDp79qxAIAgICLCwsEhISEDvZbFYP/30Ex6PX7BgAZfLFQgE6enphoaG8vLyt2/fRsswmcwJEybg8fhJkyaVlpaiB69duyYlJTVu3DgmkykQCAoLC52dnW1tbQsKCrBTR0ZGamlpqampvX37Fj3y7t27BQsWBAYGNvO8eLwbHh6/4/Gn+vcvSU5GDxbGxv6tq3vG0ZH5bwwCgYCPIC+2bdunoPD54cPGamu6TMq9e3tlZA5pauaEhWHlP509+4ec3BlHR0ZREXrkwYoVe2VlU+7fxx5YV1n5Ytu2wthYkQpjLl3aTSbvIpHe+/g08RzzPnw4pKV1/aefON9fwBaVESdmgUBQmZNTFB+PPYrHZt/38tpHp6c/f44eqc7LO2ltfdLaujovDytWEBPzYts2dk0NdqTZeiqyshJu3Ii/dk3kv4QbNyqysoQjb7aqiGPH9ikoJN66hT2vt3v37ldUTHv2DHtU5uvXB1RUAufMwV4WLov1cOXKfXQ6VizyxIldROIfcnLRfn58BPl2qVdXX3FzO6CsnB0SIhwSs7T0jKPjqf79a4Qu3ZbKj4qqKSzEblZkZp6wsvK1s8PeC+Hg9ysp3Vu0COHxWn06AAD4QUBfHwAAiItEIhH+7bhgsVhXrlzh8XhPnjwJ/ncUHzrYMjo6uqSkRFNTk0gkkkgkGo1mZGSEFpCSktLT0yMQCP369VNUVEQPamhoSEtLFxUV1dTU0Gi0ly9fRkVFzZo1S1VVFTt13759XVxcbt68eeXKlcGDB+NwOOfvxIycSKU6rV2r0rs3elNBX1/J2LgyK4tdVUVTVsaKsauqCCQSRU6uiaqaKYPH6zg6YkMo8QSC5dSpSbdufY2IKIqLMxwxAofD0VRUEDY79d49HUdHme/PUUpBYfjevfUr6+3uzqmpQTgc61mzGouHjyDx165xGIy+8+Y1tjtFM2XEiFlBVxenq4s9gkihGAwZEnvpUsW/Y31JUlJSCgpF8fFfHj3CuhM1+vbV6NtX+FTN1pP77t3d+fP5XK5IjAQyedL583R9fTGrEvD55enpFFlZbN0aPIGg3revgM+vyslBjwj4fHQga78FC7CXhUSlWnh4xF+9mhMSYjh8ONZTZzZxotX06ehNqpycjpNT1uvXNfn5wkEibDavro4qL0+kUnGtJTJGV15XV93aOvvNm9qyMhk1tVZXCwAAPzjI+gAAQFzV1dUcDodCoaioqBQVFSUlJcnJyUlLS2Op4Pjv5OTkaI1vjkepNwSRTCYTCAQul4sgCJ/Pj4yM5HK5CgoKwotkUigUe3v7W7duJSQktCJyqpyc4r+Z57czSktT5eURDofHZmMHBQIBu6YGTySSGv/KLk4ZeV1d4SGUFBkZze+zyCqzs9Hcw2bhwowXL6LPn0+5d8949GjT8eONRo+W/jcHFgnbbsWKpp9a2efPqffuadvbGwwd2uoyTceM4iNIWWpqYWwso7AQ4XBKU1LQtW3Qe6WVlJw3bLi/eHHQ0qVhf/1lNmGC6fjxus7OBJLo52zT9egPGTL19u36E9XwBIJGvSmLTVSFJxDkdXTY1dXF8fFqlpZojlcQFYXD4bB9Drh1dcUJCQI+P+7yZXSMK6qurAxhs7+tsvPvyMlvGaO1tfCbLqOqykcQkamYCIfDraujqajUf9YtwmEyC6OjS1NT68rL+TweusZMg9M+AQAAiAmyPgAAEAufz09OTkYQRFdXt3fv3gwGo6amRltbe86cOXJNdo6JSSAQoP+Pjvxk1NvnWktLi0Qi1bZu1Uc8XviLOJ5AaHC2FcLh4AkEQiM7WIhTBo/Hi8yswxMIaIcel8lEj9D19affufPx1Kn4q1cTrl+Pv3pVWlnZYdUqp3XrKLKyLXpaAj4/6fZtRlHR0N9/l1JQaF2ZZmPmI0hyQMAbb+/S5GQCmSytpEQgkRA2W/Df5SXNJk6c9fhx5LFjnx8+DDt0KOyvv9SsrIZ5e5uOH4++2uLUI6+tLa+t3ewTF6cq0/Hjo8+de755M6uqSt3aOv3Zs4ijR3UHDtQbOBAtgLDZXCaTz+MVxsSIXA8q5uYim3OIvONoefSiFX6p+Vwunkhs9V6IrMrKsEOHPvn61paVUeXkvk0OJBDYVVUkaenWVQgAAAAFWR8AAIiltLT01fdlDwcPHmxgYJCeno7H4wsKCsrLyyWS9aHweLzC98zk69evLBZLuM8QHV8qLy+Pazd8Lhf94t6WMiK5ENqn9K3jTihyGTW1ITt2uGzfXhQXF3/tWuylS2+8vXks1rA9e1qUMFTl5ibevKnep4/R6NFtKdN0zIk3bjxYvlzb3n7ciRNY91368+e3p00TeZSWra27nx+3tjbz1asYP7/PDx/eW7jQ88YNw+HDW1RPs8SpSsXMbPi+fXfmzn24bBmatpmOHz/qr7+wZWMIZDJJSopuYDAjKEicVLNZ3y4MBBEgSOsW1eSxWM82bEi4ft3Wy8vu55+VvvdOC/j8F1u2xF250vbwAADgRwY7NwAAQPP4fP7Vq1ejo6M1NTVXrFhBpVIVFBSUlJQyMzOxSX2YFy9evHz5snUnIhAINjY2RCLxy5cvBf/dVa+yspLH4/X97zwxCcPj+VwumvC0rsy3XsrCQuEv/QiHU5yQQJWXx4aY8nm8/6+JQNDo12/kgQNTbt6UVlTMevOm6f396ku9f78yM9N69my0a651ZZqOmVtb+603UlHRzcdH38UF6zJlFBaKjDnEnheZRjMdP37KzZuDt25lV1dnv3kj4PPFr6dZYlZVW1YW4ePTe9KklampC9+9W5uTMy0wULFXL6wAmUZTMjauyc8v//IFJxH4b7h1dU3/cNCY0tTUtCdPjMeMGb5vH5ryoa8qukCOZCIEAIAfFWR9AADw/3j/fmsXgSDIxYsXvb29aTTagQMH7O3tcTicurq6vb09h8PZv39/TEwMVvjdu3eXL1+2trZu+lxNfIsdMWKEqalpTk6OcD6JIEhERISSktK0fztzysvLAwICcv5dmaPt8Hi8jKoqh8FAp4eh06uwVUbELSMQfI2IwO79tk/Dy5fpz56pW1ur9+nzbTGYmppHq1Zlh4QIV0uVkyNSKPVXAeHzeGlPn35+8EB4/iGGWVwc7++vaGRkOmFCY09KnDJNx4xwOBwmE81nsAI1BQVRZ88KbySY/+nTwxUrmMXF/3utvm+JgScQpJWU8ASCmPWIQ8yqiuPji+LilE1NFQ0NdZ2dsel8GAKRaDp+vABBInx8hPNtbm1taWoqruXQ+aLVubk1//5gUVNQwCwpESlWnJgYe/kyts3j/87LZH57o//7vDKDgzNevGhFMAAAAITBCE8AAPiGy+Xmfe9SYDKZNTU16MHCwsI3b95cvHjx5cuX5ubme/fudXNzQ+8ikUheXl7Pnj37/PnzmDFj3N3ddXV1k5OT4+LiTp48iS6/yWazWSzW9+GQ/9/1IRAIar6v41/+7w7p3xbPqKtDkG/f5NG008DAYOfOncuWLTt58qSrqyu6/mdwcPCLFy82btzo9H3nNwRBNm3adOHChSFDhgQEBGDLgbYFnkDQGzQo+sKFkL17q3JyBAjy+cEDWQ2NqQEB2HS45svg8XXl5benT++/eLGshkZuWFjs5csEEsl5wwZ0YGFJUlLq/fsJ165ZeHoau7lJ0elFcXGfTp9mV1f3nTMH2/oPlXznzt158/gIMu7Eif6LF4sEnPb0aXFi4uBt276tZtkIcco0HbOAz+81bNhbb+/nmzcP2rJFRlU1OyQk8vjxksRE4cGomS9fxvj5ZQYH9507V9vOjs/jZbx4EXPxopKJien48ehgUXHqEYeYVdENDOR1dIJ37gw7dIhIpfJYLAKJpGRsbDVtmq2XFzqF0nDECOvZsz/5+l5xcxuwbJmioWFFRkbsxYtlX75MCwzUtrNrUWA0FRUNG5t4f/+Hy5cbjxlTkZGRGhTktHbtoC1bsDKV2dk3PT3LUlPNJ0+eevu28MNVevdW79Mn/enTt3v29Jk1i8NgpN6798nXl11VJSV0hXMYjJR791gVFZVZWQiHU/b584eTJ8nS0ibjxslparYoYAAA+HFA1gcA+NHx+fw7d+5cu3btyZMnAoEgNzfXwcFBRkaGx+ORyWQdHR07O7u7d+8OHz5cZPlNe3v7ixcvbtiwISYm5vTp02Qyefjw4efOnbP7/l35xYsX//zzD7rn3p49exYtWmRra3v27NkHDx7w+fzbt28rKyvPnz//06dPPj4+1dXVdXV1O3fuXLRo0aBBg6ZMmaKoqLhz585Ro0YNHz6cx+Olp6fv2bNn2rRp2Hqh0tLSeDxeSkoKO9J2phMm2CxYEH3+fOgff+BJJK0BAxx/+UVkhZWmy+DxeMupU6UVFYN37ODU1OAIBFULCzcfn16urmgBHQeH6Xfvhu7bl3D9evT58ziBAEcgqFlaTjx71tzDQyQetPePgCDCX/pRrKqq2EuX5LS0LOo9qkVlmo0ZTyA4rF5dV14edebM5/v3cXg8RU7OevZs+59/frJ2LVaJ4y+/yGpqRhw9+mb3bsH37J0oJWU8Zswwb28lY2Px6xGHmFUJ+HwZNTXTceM0bGzQVVsQDicvMvLFli21paWu3t4EIpEkJTXy4EF5Xd3I48fvLViAvh1KxsYj9u3T7N+/RVGhu0cM3LSpLDU15927nNBQMo1m7uHR291duAyJSqXKy+MJBJqKisjDpZWU3I4de7xqVcgff7z19sYRCHR9/aG//14QHf05KAgrVltW9mb37vLPn9GbOSEhOSEhUkpKymZmkPUBAEBj8DBWHgAA2gJBkLS0tMrKSkNDQ+Ed9iQiOzs7Ly9PRUXFyMiISCQK31VbW5uYmGhiYkL/d3EOSakpKKjJy6P36iW8lZ84ZVLv3w+cPdtm0aLRf/3FLCkpSUqS09RUNjVtsC+Lw2CUp6VxmEx5be1vy0U2kruWpqQIBALVfzedwzCKil79+qu8ru6Q335r7LHilBE/ZkZRUWlKirSSkoqZmcianyKvTFV2Ng6PVzYxkVZSajAqceoRRxNVsSorb8+YQZaW/unSJeG8nVlcfG3iRD6CzHzwQFZdHTvO5/HK09Jqy8poKipKxsaE/15sLcJHkPIvXxAuV9nEhCQlVb8As7i4Mivr21YQDd0r4PPLPn9mFBYqGhrK6+i0ejlQAAAAwqCvDwAA2oRIJJqZmbVT5frfNXgXjUZDOxUlTk5Ts9k+k2bLyKqrCycV9VFkZTX69Ws2GGxn+fr1Tzx7tunHilNG/JibfUaSemXE10RVVTk5RXFxJm5uIpkVj81GOByaiorIbvUEEqmxl7qlCERi01XJqKk1sd86nkBQ6d1bUsEAAABAQdYHAAAA9DTyOjpqlpbx167x2GzjMWPkdXT4XG5RfHzc5ctVOTlDduygSm67EQAAAF0fZH0AAABATyOtpOR+8WLYoUNJt28nXLv2bUNCPJ6qoNDL1XXMkSP6Li6dHSAAAIAOBfP6AAAAgJ6MXVPDrq4mUijSSkptmbAHAACg+4KsDwAAAAAAAAB6MlgaCwAAAAAAAAB6Msj6AAAAAAAAAKAng6wPAAAAAAAAAHoyyPoAAAAAAAAAoCeDrA8AAAAAAAAAejLI+gAAAAAAAACgJ4OsDwAAAAAAAAB6Msj6AAAAAAAAAKAnkb1T1gABAABJREFUg6wPAAAAAAAAAHoyyPoAAAAAAAAAoCeDrA8AAAAAAAAAejLI+gAAAAAAAACgJ4OsDwAAAAAAAAB6Msj6AAAAAAAAAKAng6wPAAAAAAAAAHoyyPoAAAAAAAAAoCeDrA8AAAAAAAAAejLI+gAAAAAAAACgJ4OsDwAAAAAAAAB6Msj6AAAAAAAAAKAng6wPAAAAAAAAAHoyyPoAAAAAAAAAoCeDrA8AAAAAAAAAejLI+gAAAAAAAACgJ4OsDwAAAAAAAAB6Msj6AAAAAAAAAKAng6wPAAAAAAAAAHoyyPoAAAAAAAAAoCeDrA8AAAAAAAAAejLI+gAAAAAAAACgJ4OsDwAAAAAAAAB6Msj6AAAAAAAAAKAng6wPAAAAAAAAAHoyyPoAAAAAAAAAoCeDrA8AAAAAAAAAejLI+gAAAAAAAACgJ4OsDwAAAAAAAAB6Msj6AAAAAAAAAKAng6wPAAAAAAAAAHoyyPoAAAAAAAAAoCeDrA8AAAAAAAAAejLI+gAAAAAAAACgJ4OsDwAAAAAAAAB6MlJnBwAAAAD8QHhcbkn+18KczMLszMLcrLLCfB6Hw+Pxvv8/l48gBCKRRCITyWQSiUSRklLR1FHX1VfX1VfT1lPT1iVTqZ39DAAAAHQ/kPUBAAAA7aWmsiIhIjQ7Nflbmvftv6ySvFyBQNDqCpXUNdV19NA80GKAUx9nFylpmkRDBgAA0APh2/LZAwAAXVb8+9B3j+5SpKSkpGnUb/9Jf/9/GlVKiipNIxJJeALh2394/Pf/ffs/7P8JeALu27/w7RcegUAgkEjfO3XI8orKVGnp9jsX6GAIgsSHv4168yL23Zu0+Oh2/ZwlkcmW9gNth460HTLCwNyqXS9aAAAA3RdkfQCAnins8b09S2bgugmanLySmoaSuoaiqvr3f2jqmfQ2tRmgoKTS2aGBFsjPTH9+8/KL2/5lBXkdf3ZFNY3+LsNth460H+FGk5Xr+AAAAAB0WZD1AQB6ps+xn34ZNxjXzWno9zLrN8DMxq63jZ2hZV+KlFRnRwQa9efqhcGB13FdgIy8wtg5iyctXKGkrtnZsQAAAOgSIOsDAPRMFSVFs2x64XoQqpS04+jxrj9N7z9kBIlM7uxwgKhVY5zTE2JwXQaJTHadPMNj2S96Jr07OxYAAACdDLI+AEDPxOfz3Y2VeBwOrseRV1QePMHDdfJ0c1sHmMfVdXS1rA/jNGbikh37NfQMOjsQAAAAnQb26wMA9EwEAkFJTQPXE1VXlD285LvBfdgy1/5v7t1CEKSzIwJdWviT+0tdbfz/3suuq+vsWAAAAHQOyPoAAD0WTU4e16PlpqUe+HneihF2cWFvOzsW0KVx2Wz/v/cuHzEg+VNEZ8cCAACgE0DWBwDosX6QZQxzv6RsmTqmuqKsswMBXV1hdubGn4Y/uHi6swMBAADQ0SDrAwD0WD9I1oeqKC7q7BBAN8Dn80/+ujbI71RnBwIAAKBDQdYHAOixpGVkcT+MipLizg4BdBv/bF/38JJvZ0cBAACg40DWBwDosXr8vD5hlaWQ9YEWOLHtl0eXz3Z2FAAAADoIqaNOBAAAHU36RxrhWVtTjf4j50vKJo9RnR1Oj3Xg1hN9Mwtcj3B862o8geA2a2FnBwIAAKDdQdYHAOixfqh5fey6WvQfCI9XXV7a2eH0WDweF9dTEEkkRVW1zo4CAABAR4CsDwDQY/1QfX2sf7M+AMRBIpN/PXPNYcTYzg4EAABAR4CsDwDQY9F+pNVcsL4+AJpFolB+O3PdbviYzg4EAABAB4GsDwDQY0n9SFkfqxayPiAWEoWy8/wt26EjOzsQAAAAHQeyPgBAj0Uk/UB/4ngcTmeHALoBMpW688Lt/i7DOzsQAAAAHeoH+koEAPjREPD4Vj9WgU6fMn0mrp1lpKe9ev5MIlUJcIIm7u3n4Gzet79ETvTjSE2IjQoLETnIK8nnFihgNwmyCkQ5RVw3QZGS+t0vsN+goZ0dCAAAgI4GWR8AoMfCE1q/JamsrJzb+Im4dhYeGiKxrI/Pb+JeTw8PcwtLiZzox/HZ1Kh+1oeUF/KKZLCbJIFud8n6qFLSuy7dsXZ26exAAAAAdALI+gAAPRa+DX193Y5A0FRfH/jBUaVpuy/f7eM4qLMDAQAA0Dkg6wMA9Fht6esTVldby+PxcJJDk5EhEonf/gSTSHLy8sJ3sdlsDpvdijr5Tfb1gR+ZFE3G+8o9S3vnzg4EAABAp4GsDwDQY0mqr++fY0fehbzFSc6Rk6d19fRxOJydo5Ofo5PwXTeuXrl59YrER3iCLktVS0erl5GGXi+arByBSEQQhMfhMKorc7+k5qalcFisNtYvLSPr7X/fYoCjhOIFAADQLUHWBwDosX6oEZ6gG5GiyTi7TbQb7tbfZbgcvdFpgQiCFOdmZ39OigsPeXrNr45R09ITScvK7fW/39vWoc0hAwAA6N4g6wMAgB8SidLZEXR5RLLEq5SRV3BfvHLiguVyikrNn59I1DQw1DQwdBw1fvb67c+uX7x79njx1xwxz0WTk997NcjMxq7NUQMAAOj2IOsDAACxBDx40vZKPMaPqbdzw1McDrd42c+4DkRU0aLoGHfkGbsjKlvCfcX9h4xYf+SMoqp6Kx5Lk5VzX7xywoLl/n/tue5zoNnyMvIKe689MO1r26pIAQAA9DSSWeoAAABAKxQVFDx+EPT4QVBnBwLa3bRVm3Zfvtu6lA9DJBLnbtrptbOZrE9Wgb7vxiNI+QAAAGAg6wMAAADa14QFy+du2kmQ0KKy7ktWrTt8prF75ehK+24+Nu5jI5FzAQAA6BlghCcAALRmcCYAYjLrb79015+SXVtoxJRZKVGRjy6L5n7yisr7bjzqZdFHgucCAADQA0BfHwAAANCOFv+2T1K9fMLmbf5dRl5B+Ii8ksr+W08g5QMAAFAf9PUBAIBkFnRBOwPFKQN+HOa2DpZ2/9mSUVLk6IrObpOe37iE3qSrqO2/+VjP1BzX9fC43LKigtL8r6UFeSXf/7+sqIDDqkN4vO//cREej0AkEkmkb/+jUBSUVBTV1BVV1RXVNJS+/b86XUVNRl4B9mIBAIBWg6wPAAAAaC82LsPbr3KXCR5o1qeoqr7/1hNdYzNcFyAQCLJTk+LC3iRGhhV9zSktyCsvKmh7tbIKdCOrvkaWfY2s+hlZ9dU2MiUSiZKIFwAAfgiQ9QEAAADtxWKAY/tV3nfgUFm6IplCPXDriY6RKa7zCASC/Mz02Hev48LexIa9rSorkfgpGFWVse/exL57g96kSEn1Mu/Tb9DQgWPdjaz6QTcgAAA0DbI+AACQJBjD2bTMzMz379+npqbmf1dYWFhbW8vj8YhEopSUlJqampaWlra2tqGhoYODg4WFRXf/Nk+Tk2+/yklk8qSFK4a6T9M27LTdF9Pio4P8Tke9fVlWkNeR5+WwWKnRH1KjP9w49qeajt5At0nOY93NbR3aYwolAAD0AJD1AQCAJMG8vvoiIiLevn0b/l1hYaH4D6TT6Q4ODk5OTgMHDnR1de2OI/p4XG671j9r3a+4zsDn8z+8ehJ4+mh8eAiusxV/zblz5tidM8eU1DV/8lo9bs5iKZpMZwcFAABdC2R9AAAA2gWTybxy5crx48cTEhJaV0NlZeXT73A4nK6u7rJly7y8vFRUVHDdx9f0z1YOA3E9CKuu9tXtq3fOHMvL+ILrYsqLCs55b7114q/Z6391m7WISIIvOQAA8P9gIAQAAAAJS09PX7dunY6OzrJly1qd8onIzc399ddfdXR05s+f/+nTJ1w3Ef40CNdT8Ljcm8cPzbMzPb51dRdM+TDV5aUnf127ZuygnC8pnR0LAAB0FfAzGAAAiEuc8Zk/5hhOzLt37/bt2/f48WM+n98e9bPZ7IvfOTo6bty4cfLkybiuLTrkVU1lhRxdEdfNpSfGHl67NCMpDtdNZCTFrXEbuHzv4ZFT53T32aEAANB20NcHAABAAurq6n755ZfBgwc/fPiwnVI+Ye/fv/f4rqRE8stFShCPw/HZvFIgEOC6LQRBrh7+Y83YQd0o5UOxWXVH1i87smE5giCdHQsAAHQy6OsDAAAJLNMipp7aE/j+/ft58+Z9/vy5g88bGBgYEhLyzz//eHh44Lqqdw/vPLpydtycJbhuqKKk6ODKBbHvXuO6rec3LnE57PVHznbH1YAAAEBSIOsDAADQehwOZ8eOHYcOHWpRdwoej+utrWKppyYrRZGmkikkIoeH1LK5NbXsuOyitIJy8asqKSnx9PScOXPm8ePHFRW76EDKf35dy6isnPLz+u61r0BRbvbmKaOLv+bgurnXd27gBIL1R89B4gcA+GFB1gcAAKCV4uPjZ86cKeZ6LdrKcs699QYYaQ0w0epvqCknTW2sZCWT9Sk9/2Na/qe0/HcpOUWVzGYrv3r1anBwsJ+f36hRo3BdD5/Pv3hgZ2Lku/VHzigoq+K6S8rnOao4LxfXI7y+e1PP1GL66k2dHQgAAHQOyPoAAOCHHpzZalFRUSNGjKioqGi25Ggbo5/HOrj1NxZzUQ26jNRwa8Ph1obfJ5Xx70amnHwU+SYxu+lHFRQUjB8//vr16112iZePwc8WOltOXLjCffHPXTz3K8zJ2uw5qiT/K64HuXJod7+BQ3rbOnR2IAAA0Am601ATAAAA3Sjlk5OmrBxnn3R85cPfZo+1NWndOopEIsHDyeKl9/zow8sWj+wvTWnqx0oulzt9+vTAwEBcV1XHZNw4dnCOncnh9ctCHwSWF7dgz/oOU15UsMljZA9L+dAe1/0/z6tjMjo7EAAA6ATQ1wcAAJJZ0AXtDBSnzI+Q8v081n7PrGFNDONsqT766qeWT/hj9oj1F55efh3bdOLXlXv80IU9n9+49PzGJRwOp2lgaGU/0NLe2dJ+oFYvo07fY0AgEBzZuKK0IA/XExV/zXlw0XfKinWdHQgAAHQ0yPoAAABIMuXTU1U4t3KSa59e7XF2JTnpC6vdJzuZL/snqLH5ft0i8cMUZGUUZGU8v3kZh8MpKKua2zoYW9uYWPc3sbahq6h1fDxPrl74+Ooprue6ffLvcXOX0GTlOjsQAADoUJD1AQAAEFd0dHTTKd+iEf0PLRglgS4+WWV876E4RimuplRQXYyr+c+mfBPszJx76/58+uHtsKQmEr8bN2789NNPuO6jqqzk/bMH7589QG+qaGp/S//69jfuY2NibdMBUwELsjN9f+/h653UVJYHXTg1bdXGzg4EAAA6FGR9AAAgrp4xPrPVGAyGh4dHYymfFIV0bb3nBDsziZwLr6BB0O2D3RTUlApyYwUZH3BcFnpEWY52fcMU/zdxi47f4yENbArP5XLnzJkTFxdnaPhtVZjuqLQgr7QgL/xpEHpTVUvHpK+tWb8BZjZ2Jn37S8vISvZ0AoHg8Dovdl0trqd7et1v6soNnT6YFgAAOhJkfQAAIK4fYc5eEzZu3JiZmdngXVIU0v1tM4dZS25Up5yK8C28nAreYrjAZKAgPUKQ/h7HqUOPzxpiLU0lz/zrdoOJH5PJXLBgwevXr3vG9/uS/K8l+V/DHt/7vuEhXr+3ZV/nIf0Gu/ZxGESTk297/TGhwQkR73A/gMLszIzEWCOrfp0dCAAAdBxYwxMAAEDznj17durUqRamfHicljmO1KrRnrL/yfr+vzqyFKH3EMLoX/DGTt8q/26yo/nV9Z4kYsMfZ2/fvj169CiuxxEIBFnJCffOndg133Oqpda6iUMv/7k7PjyEy+G0us5bJ/7C/TBCHnTdhV4BAKA9QF8fAACAZlRVVS1atKhlKR9VljDgJ7yaEf9LmCDhWUvPiP9vX99/7iJR8X1G8/EEwZd3wolfYz1+27Ztc3NzMzOTzNDTLojP56dERaZERV47ul9aVm6g26Sh7lP7DhxKJLXgI/5LXFRMaDCu/anr6htb9ze26mdoaS2rQKdQqWQKVSAQcNgsLodTXV76JTbqc+yn1JiPjMrmt4JstfCnD+Zv2d1+9QMAQFcDWR8AAIhLnDGcPXKc55o1a75+bWD3Njwed2fL9AZSPnk1wsA5eKlvyyTijRwE2VG4mtKWnBCPk1Vu4m5BXbUg86PwkcmO5pd/mTzjr9v1C9fV1c2bN+/du3dEIhHX09Uxal7cuvLi1hUFZVWXCR5D3Kea2zqIM8D19sm/2zUwDf1eY2YsGO45U1lDq+mSjqPGo52ZX2I/3Tt/8u392wiPJ/F4cr+ksGqZUjQZidcMAABdE4zwBAAA0JSgoKCLFy82eNe6ic4j+xmJHlXSIQxegKZ83xI4ApHQp8WZMD/0Ij/moSAvUYBwG7g35gGOxxY5OGWg5VzXvg3WFhER8eeff+J+JFVlJUF+pza4D1s52vH13ZtNJ04F2ZmhD++0UyRSNBmv3w+eeRM7deWGZlM+DB6PN+03YKPP+WNPwnWMTNsjsIyk+PaoFgAAuibI+gAAoAF8/v/GCpLI5HaqHK2ZRPpf/XwEwXUxv/32W4PHzXVUds90FT2q2oswcC6eIi18DK9ujNPs3ZJzCnAVeYLMD/zIW/zHf/HjHgv+Xbrz20v0NR5X+LnBhx1Z5Kaj3PC6Jvv372cyG97fr2fLTIo/uHL+4sF9Hlw8za77/1VwRLy87S8QCNrj7JoGhidffHBfvLJFw02FGfS2PPoo1MS6v6RDw6XFR0u8TgAA6LJghCcAADSgoryMzWZTqd9WIpkxe56MjCwiuXyMSPz/v739B9jNnDNPv9f/thYoKizAdSUhISGxsbH1jxMJ+Aurf6KS//shIqtCcJiOJ1HqlycYO/ELUloTAZf1bd3O/BSC7SS8qqGAUyuIbXQlVXka9czPE912X6l/V1VV1eXLl5ctW4b7IRXlZp/8de3Vw/vmb909YspsAuF/v/kKBILXd2+0x0l1jEz333yspK7ZxnqkZWS3+V5dNdqRUVWJk5yc1GQJ1gYAAF0cZH0AANAAFosV+ub18FGjv3VfqaktWrq8Pc5CJBI9ps3AblZXVb0P61pL5x87dqzB41s8Bg8w/u9oPbIUwXE6ntzAip38zI+C+KdtiqOuih96GW9oj+Mwv/3XuJH9jLxG2fo++1T/ruPHj/+wWR+qsrT4yPplj6+cW33geC+L/98OsTgvV7hnW1JIFMqvvlfbnvKh1HX0xs31unHsIE5yKkqLJVgbAAB0cTDCEwAAGuZ/6UJuTnaHnY7L5Rw7fIjLbWAaW2fJy8u7c6eB6V76qgrbp7iIHCQMmNzgwpvfxmfGPMA1ND2vhQSCjAjB14Rmyx2cN0pJ9j9DTFGJiYmvXr1qcxjdXmr0h1Vuzpf/3I1O9lPX0Tv/LvHOl7JjT8M3HrswbdUmpzETtQ1NhPsDW2He5l36ZhaSixo3bs5iCdb2rfsXsj4AwI8E+voAAKBhVZWVO7ZumjJ9puvwkdI0WvudSCAQxER9un39akpyEq4rOXXqFK+hVUBWuNmTSf9ZDxOva43XEF1yQyDgCz7dE+Q2MEC0XclKUxaOsDl0N6z+XceOHRs2bFgHx9MF8RHk2tH9SR/fb/nnkoLSt1ydKi1tZNnXyPJ/y+Fw2ez8rPScLyk5n5O//fcl5Wv6ZzGX01RUVZ8wb6lkY1bR0lHT0Sv+miOpCqGvDwDwQ4GsDwAAGlVdVXXu9D8Xzpymyci0seujUQIci1XHacPm2u2Ew+H4+vrWPy5NIS0cYfOfQyQq3mpk/ZKCuCcdn/Khlo+x+/t+OJ8vukJJUFBQTk6Onp5ep0TV1cS+e716jPP2s9cbXCuFTKXqm1kI99chPF5BdgaaAX7PBlNy01K4bNHFVHE4nPvilRQpKYkHbGBmKcGsr7K0RFJVAQBA1wdZHwAANIPP5zNqanA/mMDAwOLiBjpDZrj0Ufzv+El87yHYPg0Yfna0ICMS10n01ejjbU3vf0gVOY4giK+v7549ezopri6nJP/revdh232v2Y9wa7YwkUTSMTLVMTJ1dpuEHkEQpPhrTs6X5JzP37sEv3cMsutqh0+Z1R7R0lXVJFgbj9vlfmoBAID2A1kfAACABrx8+bLB4yvHOvzntpQc3ui/R3A4QU2JIOYhrlP9PM6+ftaHPi/I+oTxOJw9XjN+v3C7/5ARLX0skUjU1O+lqd/LYcRY9IhAIKgoLlRS02iHSL+lnRKsrQvukgIAAO0HVnMBAADQgPDw8PoHnXvrWhuoCx/BG9rjCUTR79Oxj3F8sSaAtZ/h1oZm2sr1j0dFRbEbGpT4I+NxOLsWTokLe9v2qvB4vKTW7WygchxegrUJ2mHlUgAA6LIg6wMAACCqqqoqKamBpWWG9eklcgSvay1yRJCXhCvJwHUBQ616NThfMSoqqjPC6dK4bPbOeZNzPsMWdgAA0DPBCE8AAACiIiIiBALRpVBwONwAE+3/3JZXx9MURMrwk1/jugY7Y63TDW0TGB4e7uTk1AkBdW3sutp9y+cceRBClW5g34v2w+fzWbVMFpNRx2TWMWvqmN/+zaqr5bBYXA6bw2ZxORwum83lsFOiP3RkYAAA0JNA1gcAAECs4Z1oHiV8E69pJlJAUJqNq+kqC+IPMP5vjtrcswPZqUlndm1eud9HgnVyOZzyooLSwvzyooKygryyooKKkqKK4qLy4sLK0hIWk8Fm1UnwdAAAABoEWR8AAABRCQkNbIaurSynTpdtJusraGABlc5irqNCo5Jr2Vxxnh1APbpy1tZ1pNPoCa2uobqiLCMxPiMpLiMxNiMxLudLCqybAgAAnQ6yPgAAAKLy8vLqH7Sr13XG/xCAVzPCqxvhVHvhSdRvWV9hF8r6iERCf0PN0OQccZ5d2y3d9WfowzsRzx8W5WbjujPf3zfZDhkp/oZ7fD4/JSryU/Cz9ITY9KS4soJ2eXkBAAC0BWR9AAAAROXn59c/2K9XveX4meWCzHJB5gccnohT1sEr6uAYZbiupJ+hRv2sr6amhsFgyMr+p9+y7awcBlo5DFy668+cz8kRzx9FvniU/Knh6ZFdXFFu9rMbF8fPW9p0MS6HE/vuddiT+++fPqgs7SrDegEAADQIsj4AAACiCgoK6h+kyzTe+SNAcKXZ3yb1dTF0WsMx5+fnm5qatscZ8Xi8vpmFvpnF1JUbGFWViR/C4sPexoWHZCTG8rvPVgHPb1xuLOtj19VFvHgU9vjeh1dP6xg1HR4aAACA1oCsDwAAwH+w2WwOh1P/uDSFjOtupKkNx8xgMDrg7LIKdIcRY9EdzFm1zC+xUSlRkSlRkcmfIrp455isAp3L4ZApFOGDtYyah5fOBJ4+WlVW0nmhAQAAaA3I+gAAAPwH0sjaG1KU7veRIUVuOGYul9vRkdBk+jgN7uM0+FvPqEBQmJ2Z9PF90sfwpA/h2akNbI3YWTQNDJfs2O8wchwe/78t0RlVlfcv/HP37HFGZUWnRgcAAKCVut9HOAAAgHYl/HVfGJfX/VZi5DaSwZJInfnxh8fjNQ0MNQ0Mh3vORHOq5E8RSR/Ckz6Gp0Z/4LBYnRXV9DVbpq/aRKZ+W5gHVV1Rdsf32P0L/8BgTgAA6NYg6wMAgJ6AQhV3xcVmkckNj4qs4/Bw3U1jMVOFEptOJ6tAtxs22m7YaBwOx+Ny0+KiokODo968SP4U0WF7HsjRlX47d8PKYSB2RCAQvA0KOLntl5rK8jZWTiKRlJSVi4uK2hwmAACAVoKsDwAAur0xsxYu3rlfUrWRSCQFBYWqqiqR40x2A5P9urj6m/V1waxPGIlM7m3r0NvWYcaaLbWMmvj3IVFvXka/ffk1/XP7nVRDv5f35XvahsbYkaqykuPbfnn38E4ba7aw6jPEdZjTwMGycnLpaV/eBr8KffO6oqKtaSQAAICWgqwPAAC6MV1js4Xb96LrhUiQtrZ2/awv5WsprrtJ+drAuiN4PF5LSwvX5dFk5bDFYEryv0a/ffkh+Nn7p0EIT5KdrgbmVvuuP1RQVsWOJES8279ibnlRA+u4iklXT3+I67DBQ4epqqlhB42MTYyMTeYuXJwQF/sm+OX7sHesuro2hw8AAEAskPUBAEC3pGlgOGXF+pFT5xDbYYqalpZWUpLoEiMf0xrYxK+L+9BQzPr6+jIyMrhuRVVLZ9T0eaOmzysvKnh46UyQ3ylGVWXbq1XT1vW+fFc45Qv09Tm/Z1vrNplQUlYePMTVxXVYL0Mj4eMCHI6PI+BxAgJOQCQS+9r072vTf+nPqz9EhL959Sr604dutKcFAAB0U5D1AQBAd0KRkho8fvKo6fOtHAY2tuxK2+nr69c/mPS1pJbNpTWyF0IXlFdWXVjRwA4NlpaWuG5LSV1zzsYdP3mtPrN7y/Mbl9pSlawC3dv/vrLG/7o9758/eXb3lpbWIy1Ncxo02MV1mFUfawKBIHIvlvIJcHgBToBdslQqdZDL0EEuQ6urqt6FvH0T/PJzSnJbng4AAIAmQNYHAADdg4l1/1Ez5g2dNFVGXqG9z2VnZ3fu3DmRg3y+IDqjYKC5Hq47d/ThcDgrKytxHs7upLU0xSGrQP/l0D9q2rr+f+9tdSWrDxzXNTbDbr6+e/PUjg0trURbV3fVLxtMe/duuti/WR8e/y0N/A95BQW38ROGjRgZdDfwxtUrjW0cAgAAoC0g6wMAgC6KQCAYWfWzsHe2sne2sHNSVFXvsFM7OTk1ePxjWn43yvo+NZL1idPXx66r8148DdeF4fH4Wet+xRMIVw55t+LhQ92nDho/GbsZ9ebFX78sbkU9ebm5Wzf8EvDgSfDL5+YWVhqamqJxfk/5+Dji93+LjuREECQm6lPI6+CI8HdsNrsVAQAAABAHZH0AANAlyNIVVTS10f/UtHXNbOx697eXlpHtlGCsrKzk5ORqakS3aAtPzV0zwRHXTbz/nNu6vj52Xd2uBZ61NdW4Lm/qzxve3r+d87llYyPlFZWX7zmM3SwvKti/Ym4bF4m5Hxhw7O9Dpma9Bw1xHeQyhK6oiA7v/N7F9/8E33LAb4M8BQJBcmLC29fB4e9Caqq7wesMAADdHWR9AADQMmv/Pi1Na+taIAQSiUQiE0kkClVKSV1TWVNLSpqG6zIIBIKDg8OLFy9Ejgd9SC2trlWR70KhNiajsOJ1Qlb943Q6vem+PjTliwkNrn8XkUiktfmtlywSmfzzH0c3e45q0aOm/Lxejq6I7cvns3mVRNaG+fYSkUgP79/xO3t68BDX6XMXKKuqf598+v+z+QQ4PJ+PS/ucevLoocL8fINevUjtsBYRAACA+uCvLQAAtIzjqPHYN+YezMnJqX7Wx+Yi515EbZ48CNflnXwcKRCdQfbN5MmTKRRKa1I+EmnDlm3qGhrNnrqOyaBK0+qva9JO+jgOMuhtmZWSKGZ5uorauHle2M3wJ/cjXzySSCR4PD45MQGHw5n2Nl+wbJWUtHS9BYfweALewMh4y849v65fnfalHTchBAAAIKyDPpMAAAB0L56eng0eP/XkA4J09XX2a9lcv1cxDd41Y8aM1qV8G3fusXd0bvbUXDZ798KpJXkNDy5tJ/1dhotfeNKin7GOZYFAcN3noKTCQHM8dQ3Nrbv+kJKWJhK/zeWrj0wmKyop7z7wd1frOAUAgB4Msj4AAAANsLa2dnFxqX88t7T6/odUXNfm/yauktnACpzq6uqurq6tS/nsbPo1e16Ex9v/87zYd6+/pndoL1b/ISPEL+w6eTr275jQ4LT46DaeXSAQ1NYyWaw6NOubPneBtFSjKR+KQqEoq6oOH/NtA3oAAAAdALI+AAAADVu5cmWDx088isR1bY1FOGXKlAazkVamfHg8Qe5/Y335fP7RjSvCn9zH4XAtXV6ljTQN/rMrehOsHAaqaetiN28e/1MiAcyZ6lFUWIggiAKd7jjQhSjGbD0qVWqSx9QOGwcLAAA/OPhrCwAAoGE//fSTjo5O/eOvE7Iefuy6M7IuB8cm5BSLP7yTXVe3e+GUVqR8lF6WRDk6eksgEJzZveXFrSvozaRPEbgORJWSErPk4Ake2L+/pn+OffdGIgEI/p1D6eI6AkHEXQuUKiVtbWMrkQAAAAA0DbI+AAAADSORSEuXLm3wrqX/BJXX1OG6nq+l1WvOPW7wroEDBzo7OzeY8kWHvGpNyievhB24dnT/vbPHsZvx4SFt3AihRXhin8vS7n+vQNKHcAnGQKFQxrt7mltZU6nipqA4gUBdQxO6+wAAoAPAn1oAAACN8vLyolKp9Y8XVjBWn5XMwo+SteTEverahjf7PnjwYDulfPfPnxTZKr26vPTd43u4jlKU08AeFfVJ0WT0e/9v14qUKEmO1F26au3MeQtt7R3EfwiRSFyw9OczV26pqTe/MioAAIC2gKwPAABAo9TU1Bpb9PJ6SEJAeBKuK/F9+vF5bEaDd7m7u4t09Ekq5Xt5++qpHRvqF7x14i9s3GN7SxSv1860n63wtEbJZn1a2rpkCoXPb8FTJhC/oUpJ9bdrQa4IAACgFSDrAwAA0JT9+/crKys3eNfPpx8WVTJwXUNGYcXGi88avItIJO7bt689Ur7wp0GH1/1v7zth6Qkxse9e4zpEQkSoOMU09Q2xf9cyasTf4k8cCL/V+3kIYJAnAAC0N/g7CwAAoCnq6uonT55s8K7S6toxuy6XVtfiOltuadWYXZeZLG6D9y5atKh3794ST/li373Zt3wOv/Fsx3fXZg6rgQ0kJCs7NSnqzQtxSqpoamP//hzzqRXnolAoazdvR/89b8lyDU0t7K6Hd2/z+XwOp+HhtQ0SCAQ8LlcgwBUWFKBHTM0tfpryrW9ZWpq2asOWVkQIAACgQZD1AQAAaMbU7xq8Kz67eOTOi52b+OWWVg3/7WJGUUWD96qrq3t7e4ud8nmLmfJ9jvm4a4Enj8NpIrCs5ISz3ltx7cz/8B9illTW+F+SlpkU14pz8Xg8IxPTxSvWzJi70MV1BEfo6YeHvp3107iPES1YIYaPIB/ehx/7a3/Uh/foES6HM2Gy509TZyxfs15ZRbUVEQIAAGgQZH0AAACad/LkSXV19S6Y+DWd8uHx+EuXLqmpqaE3OSxWcymfjTgpX87n5O2zJ7Fqmc2G9+Di6btCa3tKXPCdG6EPAsUsLK/0v5G6rLrWvF98Pv/XDau1dXRHjBm3a+uG8rJS4Xt5vIb7WpvwOSUpMux/w1Mz09P+3Pv7eHcPaRpt/++/tiJCAAAADYKsDwAAQPOUlZV9fX0bu7ezEr+mUz60l3LUqFHovzks1q4Fnm1P+QpzsrbNGM+obPSkInx/33Tp4C4et8UZUbPiw0Mam1XYIOHN0zmsVm68UVVZ+eTBvfy83JzsTFw7SE6Iz83JDn7+lNX+g2MBAODHAVkfAAAAsUycOHHhwoWN3RufXdx/3aknUWkdFs+td4m26043kfLhcLiAgICbN29KMOUrLyrYNmNcedH/z0MT03WfAxt+Gp6fmY6TEIFA8PSa34457i1LJoXWFOWyWzABT3z87xAeD/2v/qRH7C6ExyNTKO0RAwAAgPr+97MfAAAA0LRTp05VVFTcuXOnwXvzy2vG7/FfOMLmrwWj5aQb2OVPUspqan8+/fB2WPP7RvB4vFmzZvE4nMSH19ue8tVUlG+fNbGwVX1cn2M+/jzKYcHW3SOnzZWWkcW1QUn+17O7t4SIPbATI5wiEoS2cJAgP9+T1y6ew24u8PrZcZCLcIE/9/6emf4Fu1lb2/lLAQEAwI8Asj4AAADiIpPJN27cmDZtWmOJHw6HO/8i+kVsxrmVk1z79GqPGII+pC49GVRc1fycOhSPx5s9d25fOkmTRmpLyseqZe6YN7ktux2w62pP7djgt3/n0J+muc1aaGLdv0UPFwgE6Qkxgb4+b+/f5iNIKwJgCaVYZIqE03IKhWLn6KxAVxQ+qPLvjEqMlXU/dQ1N7KYAh0v/nPo5pWtt/AgAAD1Ph2Z9PB6PwWAoKCjg8fiOPC8AAICOTPxySqpG7rzk4WS+Yqz9EEsDiZxXIBA8i0k//jDiccsHkQoEgtiKb91cwolfi1I+LpvtvWhaqiS2NWfVMp/4n3/if76XRR8r+4EGvS0NzK30zSxosnL1C9fWVBfn5WYmxceEBkeHvCotyGvLqYu+ZmP/pkrTcJIjKye/7+9jdCVlkc93AoGA/DdBHTl2wn8eKRDgCfinD+5fOndagvEAAADozKyvrq7u5s2bsrKyAwcO1NPTayL343A4KSkpqampxcXFdXV1VCpVQUHByMjI0tKSTqd3ZMwAgO5LIDSLSbL14n5s4iR+3+bUhScHhCf30Vf7eaz9TBdrGpXcutNV17Ivvoo5+TjyS0F5a0P+1qcknPi1KOVDeLyDqxY0OEC0LTKT4jOT4rGbatq6NHkFMoVKIpEQBGHX1ZYW5DGrqyR4xoKsDOzfOkYmEqx5pNs4ZVVVMrn5eXrEhkaWuk10fxx0t6S4SIIhAQAA6MwRngiCfPnyJTs728PDw9TUtH4BgUDw+fPnly9flpSUYAeZTGZ5eXlmZubbt2/79+8/aNAgGRmZjg0cAND9tFPWJ/iWQfzo0MRvxowZAQEBTZeMzy5e9s+DLZdezBpiPchcz9ZIy1DjP4MAGyQQCL4UlH9Ky3+blH3tbTyD1dS2eGIS4HAxFdyESi4iwMlISxf9fXrMYKc5k9x01NWaSPkEAoHP5pXvHt3FtbPivFxcXm67nqIg+39ZXy8LawnWrK2rJ07K1xgel6eqrgFZHwAA9LR5fQKBoP66XujaX+/fv3/z5o3wxq9SUlLq6uoyMjIcDqeoqOj9+/c5OTmTJk3C9l8CAIAOzfoa+vP1AyKTybdu3Tpx4sTmzZubXZOjksk68SjyxKNvIySVZKUHGGsNMNay0lOTkaJIUUhUMonN5dVxeIw6dmxW0ae0/E/p+VW1LVtk0sTE5MuX/y0T0hje94uCUVf3ISH5Q0LyXxeublo0e/2Cmd/6oBpK+c7u3vL8xiVcjyDc16euqy9FkxFny8H6OBw25d9pgapq6rr6BvIKbR2GY2hswucjn5OT+Hw+lUrlcNplidGOGAsAAABdUhdazUUgEHz69Ck4OJjH46FHlJWVBw4caGlpSfl3cWcEQZKTk4ODg+/cuePp6ams/L8NZwEAoGPSM5F5Sj8yPB6/cuXKMWPGzJs3LywsTMxHlTPqnsWkP4uR2DYGSkpK58+fHzNmjIeHx8OHD1v02FoW6/cTZ6OTP1868LuMaV/hlA/dceHOmWO4nqKipKg4L1dNWxedcdfL3Cr5U0Qr6slM/6KhpaXfyxBBkD/+Oib4/vtsWwKjUKkz5i4U8Pmx0Z9u+l/U1tXPSGs+gW8jyPoAAD+ULrRfX25u7tu3b9GUD4/H9+nTZ8GCBTY2NljKh84HsLKymjVrFpFIfPHiBbt9thsCAPQM7ZT1QV+fCGNj45CQkD///JNKbcfdGhozefLk2NjYSZMmUanUgIAAtzFjWlHJvVdv5+z8ky/9n/VUahk1T6/54XqWDy8ft32QZ2VFxZXzvrv2/z1z3iI8gUCj0drYKPDflwClSknZ2jvuPnj42qXz5WWluPYHiR8A4MfRVbI+Dofz7t07BoOBpnx9+/YdP358Y5P3lJSURo8eXVhYmJQEaz0DABrVTl/oIOurj0AgbNiwISoqys7OrsNO6uLi8v79+4CAAB0dHfQIXiDoI49Xpbbmo+3+o8dTpkzhCu1oR5OVOxT4QttQkquedLoPL59i/+7vMqzV9Tx//HDdisVMRg1O0tb/vOTx/aZWCZIgyPoAAD+OrpL1ZX2H/ltbW3vYsGHCXXz1aWtrGxoaxsXF1dXVdVSMAIBupsH5w20HIzwbY2FhERER8fTp0/HjxxMI7fj5YmVlFRQU9ObNGwcHB+wgh8XatXBK/LvXNsqU1iV+9+7dE0n8VLR0/gx83suiD66niHkXzP73c9N+xFhFVfVWV1VeVnr39g0+gtTW1uLb9nYLBAIOh8NmsaI+RJQWF7elqpadF37BAQD8MLpE1sfn85OTk9EVXMhksrOzs5xcA9sWCSMQCLq6usXFxUVFsOQXAKBhXDarPapt3QIYPwg8Hj9q1KigoKAvX76sW7dOsnvtUCiUiRMn3rhxIzY2dvz48cJ3oSlf9NuX3+YC4PESTPzoKmr7bz4x62+P6xE4LFbEi0fov0lk8qjpc9tSW15uzroVi//etzsm6mObouJwrl++8Mfvv/71xy5c9/9hCAAAuqAukfVVV1d//foV/beOjk6vXr3EeRSRSGSz2QUFBe0cHQCgu6pth+Fn7VdtD2NoaPjXX3/l5eWdPn3azs6uwV3axEQgEIYPH3727NnCwsJ79+5NnTpVpCNROOVDEfF4C3ortwesn/jJ0RX/uPag78AhuB7h1om/sJGNo2csaGNtZaUlsVEfa9q8r2D6l89J8bEd3JHOYcFwIQDAj6JDsz4ZGZnBgwdraWkhCBISEvLp0yd0fGZZWVlNzbdvUXg83tjYWJylwPh8fm5uLoIg5eXlMC4fANCg2u9/WNqh2v9j7y7AosreBoDfeyeZGbq7W0BEwUDsAuzE7o411rXdMFddXdd1zbW7uxAVA0VsQEC6c8iBmWHm3u+Bs9/8xwFGDNL39+yzj8zcOHP7veec9xTVxWKbJQ6HM3Xq1NDQ0MLCwnv37q1bt87f319HR0f5XDiOW1hY+Pv7//TTT0eOHElLSwsMDJw0aZKmZjUD/VUN+ZDyr6jFqRr4qXB5vxy64NmtD9b0xYW/lm0uAzOLVp26Y9+rMkFFNgEAAPge1OvIDQRBtGjRwsnJ6cOHDyEhIdeuXQsKCnJ0dKTRaKh5J5PJNDQ0rM2icnJyYmJiULMQiqJwHK/74gMAmpgyAdT1NRZcLrdzJfQnn89Pr5SRkVFWViaRSBgMBruSpaWlk5MTj8erzWLFQuGvk4ZVDfkqbigMOoaJvjLwO3PmDIPxX50hk81ese/k5rkTg698YmD6xu/Ujk2yYG/MopWvgu9+n+9PIeoDAHw/GmC8PoIg7O3tbW1tExMTnzx58urVK1nDejabra6u/skliMXiR48eFRZWtCdhMBgQ8gEAqlVWmRb4mxN8dWM2oFWpRYsWX7MQFPK9fBBY9Ssanb74x+UP5y3/mhaDVQM/OoPx446DLA63qY/b/i7k4fO7N9t0qxjlwt69zbDZP5766/evWSA/L1cqlX5xO14anV5UWIDVuzJ4gwMA+G40WL8+giCsrKxGjRo1fvx4BwcHdKvgcDjKU3ciMTExUVFRqBWQlpYWRH0AgGpBXV8zpjzkW7Tqt84d2rV1c/7KtVRt6kmj0eZt2tl/0iysidu+ZI6srfLI+cssHL8qAr9z/aqwss72C+YVCsvevX6ZmpyE1bvSunkxBAAAjVAD1PXJw3Hc1NR0+PDhmZmZISEhAoHgk28KKYrKyspCtxYej2dhYVFfhQUANDF19EgH/foaeci3cOWvnq3cMQwb3bf345dvv3JdVWv8CIKY+vPvKlzeye0bsSYrLyPtryVzfvr7UEWrGSZz0bZ98/y8pV8UtlV0u8jOWjhrSrdevrp6ep81I0mSMe8jHwTdwZrRiyEAAGiEGjjqkzEwMBg4cKBYLJbdVmuC47iVldWbN29IkuzWrVst+wECAL5DdRSeQV1fIw/5vDxaoT/H9Ouz98yll5HR3zzww3F87OLVKjzVA+tWYE2TdYuWYxatkv1p5ew67ZdNO5fP/+IF5uXmnD5WEUM2IXXUCBwAABqhRjFygwyTyaxNc01LS8t58+bNnz/fzc0NmncCAOo5VQPU9TWJkA9Vyu37bZmm2icGgP2ypp4Yhg2duWDWum1YE9Rv4sw/Lt0zsrSW/9B/3LSpP39V7746xWCxjC1tvu0yoa4PAPD9aCx1fZ/ra4Z+AgB8J+ooVUNTrOu7ff1acmKC7E+Cp0HT1MWamnKhcM8vP1X7VdWQD3Gwsri6+w+/GYsKCgq/eY0fhmF+Y6eyObw/5k9pKjkwuWrq8//Y3b53v2q/HTB5NkuF8/fSuY1t+HJTG/sl/xy5dmhPWkLsN1ws9OsDAHw/mmrUBwAAn1RckF8ni83Pw5qa4PtBwfeDsGaqppCvAo57+Q66e7dV9+7d8/Pz6yLw6zZkJJvD2TBz7Bd3iqs3Pv2GTFy+Vs/YVMk0fUZN1DM2XTdtVOMZ1aDP6ElTVm1gc7jffMmlxZCPFwDwvWhcLTw/qaSkpKgI2lYBAD5NLBQW5GbXxZLzMjPqYrGgLkI+pqUzTU2rVatWgYGB1Q7y/k2aenbwHfDzwXNMNhtrrNw7dt1+4/GSnYeVh3yIR+ceO249bVdDfWB98urhtzPw+ZwNf9VFyFcx4ERWZl0sFgAAGqEmFvUVFRWdOHHi8OHDL168EAgEDV0cAEDjlZ2eUkdLzstMr6Mlg7oI+dBf3zbwGz16tEKTTo/OPX47elmFW6vB5euNlr7h0FkLd99/tfbEVRuXirymtWRoYbVy38n1p25YOrlgDcGpTbtNF+6uPnDGwuFrh99QIi8L3uAAAL4XDdbCUyQSffjwISEhoaSkhE6nq6urm5ubW1lZKc/haWRkNGDAgFOnTl29evX27dsODg49e/bkcuvkFSAAoEnLTqmr4b/KBCWlxUUcVbU6Wj745iGffOD3TZp6nj592tnZedWq/+XAxDDMpa33+lPXV40ZWNTQbYDpTGb73v16DBvTsmPXr+kG79ah0/YbT26fPHRo489F/FysXpjbO41f8otnd996yNYGb3AAAN+PBoj6KIqKioq6e/duXt5H98WQkBAej+fu7u7p6cnj1fi6VE9Pz8XFJTg4WCwWJyQkiEQiiPoAAFXl52Tz1DXqaOH8nCyI+ppWyPfNA79t27b9+OOPKioq8h/atWx9JCw24nnIywd3wu7fSXwfjtUjAzMLBw8vl7YdO/oP+lYHP41G6zNqYpeBw1/cv/P4xqVnd67XUZIkSyeXdr36tuvlb+Vcf9m5oa4PAPD9wOs57RhJkqGhoUFBQQqdIuSpqal17tzZ1dW1pjeUUVFR58+fLy8vV1VVHT9+vJZWNbd2AAD4PiVGRczs3gZr1r4s5JN5+fLlNwn8Dhw4MH78eCUT5GWmh4c+iXv3Kvbd69h3r0oKC7Bvislm27l5OHh4OXp4ObTy1NTVx+pYuVj85vH9JzcuPbl55etr/wiCaNHWu21P/3a9+uqbmn9yelFZmaRcjH1TXDX1b7tAAABonOo76ouKirp48aJIJJJ9wmKx9PT0uFyuSCQqqERRFI7jjo6OvXr1UlOr5m16QkLCqVOnRCIRRH0AAPBJwvfPKVEZ9j2oRcj3DQM/b2/vhw8f1nJiiqLyszNzM9P5WRl5mel5mZX/R//OyiipOd8sncnU1jfU1jfUMjDS0jOo+EfFfxX/MLK0oSvtFlF3SJLkZ6ZnJCVkJMVnJMWnJ8ShfwuKqs+KyVFVMzC1MDC3NDA11zezMDC10Dez0DcxZ31cWQoAAKA5tPAsKysLCQmRhXw8Hs/b27tly5YsFgt9QlFUbm7uu3fvXr16FRkZmZOT069fPxMTE4XlEAQBg7MDAAD4spDvWzX1TEtL+5zS4ZXRmmG131IURZIkKZFIJOVSiYSg0Wg0Oo1OJ2g0gmiMedcIgtAxMtExMnFp11Hxh0il5eViaXk5juM0OoPOYBA0Gty1AQDgO4r60tPTs7Ky0L+1tLQGDx5sZGQkPwGO47q6ul27dm3btu2TJ0+eP39+6tQpPz8/BwcHhcng/gEAAODLQr5vFfh9w6HMKwKkSoz/fw3aRFVGehXxKgZ1eAAA0JjU6xvE7OxssbiiRT6DwejWrZtCyCePw+F07959zJgx6urqly5dev36dT23RAUAANCMQ75vMpwD3JgAAAA0FfUX9VEUJRAI0D1SX1/f0tLyk7OYmJiMGjXK0dHx5s2bz549+4ZvVQEAAHznId/XB35OTk5ftlIAAACgOdf1yXJyamhoyPryKaeiouLr69uhQ4fg4OBHjx5JpdI6LiMAAIDvJeT7ysBvwoQJX7NeAAAAoBn268NxXF1dnSAIkiQ/K3ij0+ne3t5cLjcoKEgikfj4+NRlMQEAoLmhG1hg0hoHy2nSCBUewf0GAyd+QR8/bW3tAQMGfP2qAQAAgOaWzcXIyIjL5RYXFxcWFpaVldV+dHUcx1u1asVkMm/dukWSpLW1dR2XFAAAmg+6pm5DF6EJ+NzAb+nSpUwms+7LBQAAADS1Fp66urq2trYYhuXm5qakpHzu7C1atPD19X379i308QMAAFBHgZ+Ojs4npxw3btzChQvrpVAAAABAE+zX5+3tbWhoKBaLHz16VFhY/ViuSjg6Ovbp0yclJUV+nHcAAADgm2jVqtWTJ0/s7e1rmoAgiEWLFh04cKB+ywUAAAB8lfoe+1VTU3PQoEEWFhbp6ekXLlzIycn5ssCPzWbXTQEBAAB812xtbSMjIy9fvtynTx/5EdJ1dXWXLFkSFxe3adMmGDMWAABA04I3yHBD5eXl4eHhYWFhBQUFbm5uPj4+nxXFURT15s2bmzdvMpnM8ePHa2l9VfY2AAAAoFrp6ekpKSlCoVBdXd3JyQk68gEAAGiiGibqkyksLMzNzTUxManlQA4yFEWFVho1ahREfQAAAAAAAADQSKO+r0GSZElJCZfLlQ0DCAAAAAAAAACg+UR9AAAAAAAAAAAa13h9ShQUFGRmZubn5wsEArFYTJIkjUZjsVhcLldTU1NfX19dXb2hywgAAAAAAAAATU9DRn0URaWnp7958yY2Nlb5qLg4jmtqatrY2Li4uBgbG0PyNAAAAAAAAABo7C0809PT79+/HxcX91njrRMEYW5u3qlTJ3Nz87osHQAAAAAAAAA0Ew0Q9Uml0tDQ0AcPHnzxSOsMBqNt27be3t6QRBsAAAAAAAAAGlfUJ5FI7t+/HxISgqr4WCyWnp6ejo6OhoYGl8tls9kMBgPHK0ollUolEolIJCorKxMIBIWFhXl5eXw+XyqVojafrVq16tWrF4PBqM/yAwAAAAAAAEDTUt/9+l69evX06VMajebk5OTq6mphYfFZYZtIJEpMTAwPD4+Ojn79+rWurq6Xl1ddlhcAAAAAAAAAmrZ6revLz88/duwYg8Hw9/c3Njb+mkWlpKRcvnyZoqiRI0fCKO0AAAAAAAAAUBMCq0dJSUlisdjX1/crQz4Mw0xNTfv06SMUCuPj479R6QAAAAAAAACgGaq/qI+iKD6fr62traur+00WaGpqamhomJmZCQPNAwAAAAAAAECjqOsjCEIqlX7WUA3Kl0an00mShKgPAAAAAAAAABo+6sNxXE9PLy8v71u1yczJycnIyNDU1CSIeo1dAQAAAAAAAKAJqdccnmZmZpqamjdu3JBIJK6url8TraWmpl6/fl0ikVhaWn7TMgIAAAAAAABAs1Lf4/VFRUVdvHhRLBYbGRm5urra2tpqamrWfnaBQBAXFxcREREXF0eSZLt27bp16wZ1fQAAAAAAAADQWKI+kiSfPXsWFBQkkUjQJzweT1NTk8fjqamp8Xg8FovFYDDodDqNRiNJsry8vKysrKSkJD8/Pycnh8/no26BOI47Ozv7+vqqqKjUZ/kBAAAAAAAAoGmp76gPBX7v3r0LDAwsKSn5siUwGAwvL6+OHTsymcxvXToAAAAAAAAAaFYaIOpD8vPzHz58GB4eXl5eXvu5CIKwsrLq1KmTiYlJXZYOAAAAAAAAAJqJBov6kIKCgvDw8Ojo6MzMTFmbz6pwHNfS0rK1tXV1dTUwMMBxvH6LCQAAAAAAAABNVQNHfTJisTgzM5PP5xcVFYnFYhQBslgsLperqalpYGCgqqra0GUEAAAAAAAAgKansUR9AAAAQCMhlUqTY95npybhOGFm52hgZtHQJQIAAACaznh9AAAAlEt4H37sj7VlJcWfnhTH6QwGW4WjZWBkbufYoq23iZVtfRSxWSspLLh+ZN/1o/ty0lLQW1Eand7Cq8O4n35R4fKObllTWlxUse0JosewMZ36D23o8jYWVF4yGfMIk1bTUwPXMMQdOuF0yL4GAAANqYlFfSUlJSRJqqmpNXRBAACgTpQU5L998qCksOBzZ6TR6Q6tPAdNm+fZ3ZdGo9VN6Zq55Jj32xfPev/imXwrGKlE8ubxg98mj/AfN/XNkwclBfmot7lL244NWthGRiTAchIwaTXp2SiMwqFVEQAANLQmFvUVFRVduXJFRUXF2dnZwcGBy+U2dIkAAKBRkEokEaFPol6GdhsyatKKdaoamg1doiYmKyVp87zJse9eVfttfnbm6b82SSSfkXQaAAAAaDwaLOoTiUQfPnxISEgoKSmh0+nq6urm5uZWVlYMBkPJXEZGRgMGDDh16tTVq1dv377t4ODQs2dPiP0AAACRSiR3Th0WC8tmb/iLw4MkWLUllUqvHPgnLvy1kmlEwrJ6LBEAAADQxKM+iqKioqLu3r2bl5cn/3lISAiPx3N3d/f09OTxeDXNrqen5+LiEhwcLBaLExISRCIRRH0AgGZDXVunXa++pYISiiSjXz3Py0yX/xbHcXv3NtqGxqRUWlpcmJEYn5OeqpCUi6KoR9cu2LVsPWDy7HovflOVm54aevem/JbkqqkPmjav66AADMMeXj1/bte2wrycBi0jAAAA0HSiPpIkQ0NDg4KCqh2cvaSk5OHDh2/evOncubOrq2u1XVNwHDc0NGQwGJ81vDsAADQJZnaO8//YXTGejVC4dtpIhaiPoNH6jp/eZdAI9Ge5WHzrxIGDG1ajFCMykvLywDPHfPoO1tI3rN/iN1WpcTH87EzZnziO9woYP2z2j+g2NGTGfFNb+z9+mFpcwG/QYjZiWqaE5zCMIqmCDCrmEUbWOAAvAACABkHU8/piYmLu378vH7CxWCxTU1MHBwdLS0tNTU0cx1HnvfPnzxcVffQcIz8LQdR3yQEAoLFhMJl9Rk/uO35a1UtiRlJ8XMTbBipX01PEzxOVlcr+xHFc39Rc/s1jK5/u7Xr3baDSNQE4m4cb2OKG9riGIYbjDV0cAAAADVrXV1ZWFhISIhKJ0J88Hs/b27tly5YsFgt9QlFUbm7uu3fvXr16FRkZmZOT069fPxMTE4XlEASBw00FAAAwjEajeXX3vXHsQBE/V/5zUakgMzmh2lmK8/nZacmlxcVSqYSlwtHSM9AxMvnKtJ8URWJlRVhpIUYQGE8bZ3I+c95irKwQI6UYg41xtXDGfzeFr0SVFmKlBRhOYJqGOKHsfieRlMs37yRJ8lVwUPeho1W4/3U3YDCZ7h27Bp0/IRGLP6MA4jJMwMckIoxgYBx1XOXzElBLpdK8zHR+ZrqwrAzHcY6qqp6xqbq27mct5Gs2DiUqrdgvEjHG5mEcDZz42tywFRukJK9igAcVNYyrgePwAhcAAJpj1Jeenp6VlYX+raWlNXjwYCMjI/kJcBzX1dXt2rVr27Ztnzx58vz581OnTvn5+Tk4OChMBlEfAAAg6jp6KlyuQtRHUZT88A9SqfTN4/v3zp94+yQ4NyNNoSsgV03dsXXbLgOGt+vTj62iGLBRqeFURhRWNfc+nYnbtsc4GljKWyruGVaUXZGlv7IdKqVthtt2wPSslD/WU4WZVEIYlhlTEfXJVoDTKA0D3MwNM3XFGexq5sqKpZLfYFUHA8Bx3Nwd17OiSCmWGk7FhmCFWRWLVTfA24/C2Mpy26hweXQGQyyVyj55HnTznxULxi/9VUvPAH3SwqvD7HV/losrX1ziuIN7mxp/l0hAJb2iUiOwoiyMImXlqwj8DB1wy9a4qo6SwpQUFgRfPvv4+sWYNy8ERYUKP1HXyKRlx669Asbbu7epWsdbm41DfbxxiCobhxKXVZb/XcU0svKrqOEmLrhN24odFPOwcpdhGJ2B27TD1fSU/JzKJUqp9CgyPhTLS/7/xp84xtPCbdrj5m7KA3IAAADfRL1earOzs8WVb0kZDEa3bt0UQj55HA6ne/fuDg4ON2/evHTpklAodHNzg0gPAACqEpYKyqtUQOE4zmSroH+nJ8Tt/vnHF/fvkHJRjTxBUWFY0K0X9247Hvaa+/vfZnaOsq8oiqQKM7HUiP9FZTIMFUzfhooIxDKiP/qWlGI5CRQ/Fbfzpuw6VPtMT5ULqeiHWPxzTFql6oySYvlpVH4alhCGufTC9awVJyjJw1LDqykPhmM65lS5EfXuNpb8Wi7c+jRDCyueuiZfmCH7RCqRBJ45+vbJg8Ez5vcYNobN4WobGPUcMU75cio2V1pkxTYprTriIoWVFlBxT6nkN7hdB9zaC6cp5qwmSfLZnWv71yxLT4irYflUdlrK7ZOHgs6f8B09eezi1QqZWqmSPKrmjYNVbhxK6cahMqLJd7cqqigVlBVRHx5TqeG4fUcqM6ZiL1QcA2zc1AXDlEZ9ZcVk6BksN+njlVJYSR715jomLMLsfb6+FhEAAIBy9de4gqIogUCAXjDr6+tbWlp+chYTE5NRo0Y5OjrevHnz2bNnJPkZt3AAAPhORL14plDRV9Hyk8HQMzatGHn8Q9SaqQHP796sKeSToSgqMuzp9p9my+c1UUZaTr27iWVEVRdjVH4b/RBLCKtowKmwIlEJ9eIi9uFJNSGfvKJsKvQslfI5vRNJKfX+3ueGfBiGGVva2FdXd5edlvLPigVzerW7dmSvsFSgfCEV1WgfQqiXl6oL+eSUl1GRQdS7W5RE8effO39yyw9Tagr55EnE4quHdp/esUn6qd2qsHGUhHwURZIfnpBh56oJ+WTKCitCNUHFUPW1VZJbMYB7tSulpFR8GJaf9hlLAwAA8EXqtUm9rN+IhoaGrC+fcioqKr6+vh06dAgODn706NFn3N4AAOA7EB/x9sLevyRVchpr6upbODgLy0pPbFuf+D5c9jlBEBYOzr1HThg0bZ5XDz82R3Hkm+hXz4Mvn63VuklJRV8+pRNQH55gBRkfPedLRBV1cR9VD+KYqh5m2Qaz8sQ0jCr+lCkvq6ibykmsVXkwjMpPxyraN372K0I2hzto6lxtg+pboKQlxP69dN4P/j73LpySSmrMTkklv6GiHmBSuX3B5OKmrrhNO8zADqMx5SYlqcSX1Icn8iFx8oeo49vWyadjZbFV3Dp07j9pVr+JM23dPIiP+16SUunds8cT37+r7Y/MT69s/FlzLV/KOyrqfkUvPuUo8gu2cI3EpVTWh6qvBgAAADTVFp44jqurqxMEQZLkZwVvdDrd29uby+UGBQVJJBIfH5+6LCYAADReFEXFRbxhqaiIhEJ+VkbM67CXwXcVun4hHp17GFlY0+j0BVv3Dp+zODEqIjnmfWZKold3X2+/gTT6fxf/d08fbZk3KTstRTajVCJ5F/LQb8wURu3ezVWgszCedkXDzpLciv/LKyuq6LmnbvC/Jnwp77C0SLlefARm2Rp37o7TK4IiipRgH55QUcH/S/0vKqnoRaZhUG0fP4XNg2V9wMqF2Bdx9mw/c+3WncvnK4yWIZMc837LvEl3zx6btGKdpWMLxXUXZVXUbcrXXmoYEW0G4zzt/ybISSBfXKxIjvLf3ySVEIbr22Ba/2UsM7N1+PPao6ToyMToiOSYKFFZab8JM6ycXdG3Uonk/O4/j/6xpvz/M6JVxHE5WTGvX1i3aFmL30dRSjcOVcKvGHGhasiH0zCeVkWWHWFxRbaeaut1a4PGxFQrD5LiXIWmnlRBJk5KMRpkdgEAgObSr8/IyIjL5RYXFxcWFpaVldV+dHUcx1u1asVkMm/dukWSpLV1lW4eAADwHSCl0vO7/zy/+0/lkxlb2vSbMAOFdgwm08LB2cLBudopXdp69580a//a5fLtP/k5WaUlReqsilyRFelYjJwqgjqJuCIFiELbRZzATFrgLXrglelAKsZqe31VscFednxFH7DKhB9URRD44qPB3NT1cfuOKOSrXB6dsm6LFWZWRoayAqVi/BRM3/a/P/Ws8Fb9KrNQFmCxIR8FKuL/H32BoFVUG2oa4xx1TEW9ImiphXa9+hqYWuxavSj86SOFhDcISZIvHwQmRkXMWretXa++H3XnS3z50cahswjHzrKQr+Kn6VpW9Ih7e+N/gbFIQKVFYJpGspw3PHUNZ8/2zp7tq66aRqf7j5/27unDsHu3/7deksxKTSJJUpbWBdezwio3TkUfQqUbB9c0rkwr+t/GodLf/9dV739wTM+acOmFq1UcCRXVcTkJ5LvbFSlqPguTi9u0xS1a4SxuxYaKCqaigz8K/MqFmKQcq9LLEQAAwDdUr6/WdHV1bW0rbtu5ubkpKf97tVxLLVq08PX1ffv2LfTxAwCAmmjqGUz9+Xdze6daTm/r5sFR/WhEAbGwTL7JKK5phJu7Y8ZOFelbFGiZ4i69UMhXMaWGIe7aG2P9N9rBf4TF/4sD85Kx4hy573BM3wZjffQGEKczcVPXj9pDSsRUdrysESCuqluRjrIiI6V1RQBTFU8H7zCG6DSJcO1dkWHS2Klq3pSaWDq5/Hbk0rRfNtXU2rMiCM3K+HvZD++ePvrfR6WFVFbcR/VgarqYpuKwQ7iBHcaTz95JUbmJmOh/4wQqx1Lh2LVsLZ/YjKKo0uLij1ahqkuYuxNKNw7RYQytcuMQ/79xqHIRlR2n2G5Ty5jw6I9CPhT/43rWhOfQiua4n0VdD7fyxCv3csVCtM2w/w/y/0NKv2WTUQAAAA1e10ej0by9vTMqPXr0yNDQUF1d/bOW4OhYkVnu6tWrskH/AAAAIASN5trOZ8Ky32xdW1X9VlhW+uLe7VcP76UnxJaWFLM5HBMrO5d2HdW1dWm0j+4FUomk2pouRThRETN8HLNh6gYVTRYrUrz8P4qqyAJa+VhP5aV8VNGH4zidhRVkKK6MwjAGS661JFXROVAirlWVHYuHu/vjOhbYl2Ky2f0mzvT2H3Rx346bxw+UFFSTuYSflXF867plu4+pamhW/F2cU5GL8qOlcLDSfKr043kpSiHErWgzWVpQMRrex/Iy0x9fv/j+xbO8zHSxSKShrWvp5NKqU3cGU7HZrUSi2KVTGRaPqHbjiAWKCVpwWkVcXWW4C1xVh3DsTEY9+G8/0lmfXUdXEYsqZOT+0lajAAAAaq2+B8nR1NQcNGjQtWvXkpKSLly44Ofnp6v7eQPOOjo6SqXSa9euCYVf2HkDAACaDTqTqa6ta2hmYdeydfs+/R1aeVYdw40kydDA6/+uXZEaFyP/+dsnwdeP7qMzGFXTe9Yq6qMzMdUqF3CCVvHhR8laqIrYhqIqAj+F5JAUWTHIQW0IizFxWS2iPhwzcca0zbCvpqVnMHHZmr7jp5/d+UfgmaNlghKFCaJehr57+rB978q2poL8ijaK8jJjyMyPtnb1JCKqtAD//659FR0hBSXndm27tP9vhe6aoXdvnN6xicZg1GrXVA/Ha9o4otKKoeTlMdi4mn71SzF2ohnXtiYZAABAI9EAQ6Pq6OiMHDkyPDw8LCzs4MGDbm5uPj4+bHatOl0gzs7OEonk5s2bdVlMAABodGh0+sw1W9v36YcTBI4TDBar6qDqCkiSvHLgn4MbVovKqm9JWDX/Z23hhGJTPdQPkMFSjEukkopWfKRUMbSovXJRrealM3EDO+VDw1erKD/vXchDNOwhjuNmdo4oX4uukcmMNX90Hjj876Xz4iM/GkNCVFb69klw257+FS0uxWXYlyFJTPS/ASGK8/nbl8x5cv1itaEdRVGSKgMzfgYlG4eUKA7sThAV9XgAAACaiwaI+tAo7e6VCgsLc3NzP3f4dRzH3dzcRCJRaGhonZURAAAaIzaHq679GU0k3j55cHzreoWQr6JlJZMpEYu/ouKosr2iQsZOlPNDWmVsAxyv+K8aeEXcWJtbAINVdV3VYHIwbmWTy8+UEhuzffHs4oKKqkgcx/tNmjVl1QZZramjh9fiHQd+mzQ8LSFWfq6MpHiJWMxgKYa+FWiM6rvVKcBxWbgllUrP7/kz5OZlhZ1C0GgEQXx5cF6bjYPTFPdCxc6tcYwKAAAATU7DRH0y6pW+YEYcx9u0aePo6Fj7RKAAAPC9EQuFN47uR8EMQtBo3r4DRi1cYWxlmxoXc/vEwdunj1Tbde3TJOLKrJXmCh9XpNZU6KnFYFWEQBSlWDdIZ+KeQytGL/hW6MyvTwVJUVR2arK0vJyQG7vCxMbeo0tPhahPVFZaLhYx2WyKqZDnBsctW1ekNv2cWse0+A8PLp2Rb23LVVMfOnNhn9GT2Bzuu6cPL//7z4v7t5UMGPjlG4epovhVubCip5+GYdVpKVEJVsKvyI9am7AWAABA49CEh8chCEJNTU028jsAAAAF+bnZ8REftUu0sHeevGqDqY09QRBmtg6TV21YtusYD6Uk+VyUlMqMphRGeCsrwvIVxrvDKwZ+qGyfinG1PvpGWq7Y0+8rVenT+GWSoiOy0pIVPuSpayi0TKEzmGh4DJyr+XHURFEledXUeSqVGBWR+/FQgV0HBQyeMV9VQ5PBZLby6bZy/6mhMxd+buuYWm0cFhfjfPwGlpRQ6e8p+RHnK1HSciryHvnwIBn8L5nytuoEAAAAGqcmHPUBAABQrrS4qKz0f93GKgYU0NLmqn30fM/h8RRyeH6GzA9Y8hvZmAoVIUHs04qx2uXR6BUjOuAVHRFxHfOPoiOKpDKiqeqGDqcE+dSHJ1R+mmzh9SkzOfHumaNSuWo3UVnph7cvFdpeaurqMViVndLV9DDOR6NfVIS+RdlVl0xJy8mEFxUBVZXx0Avzcki5ejwcx/VMzeXfbNJoNIUxNr4ZBqti13ycWpPKiKLiQim5hrWUqJR6e5NKelWRmCc/jQq7QN7bXRH7wbgLAADQ6DVwC08AAADy8nOyXj+6Xy4WkVIpPytT4VuKoiKeh5SXVwQMLLZKK59uqpof1559jMFi0Ssro2QykuKzU5Nlo/llp6Uc37ahiP9RnJbyIWpSh4pR3Y0sbX45fEHfpOaUmNJy6t0tLDsO07XApFIqKwbLS1Ece42njWka//dvbfOKDJ8FcjVaOYlUzGPMwUd+SD2qMIt6dblylD8c42lRBna4sTMazbximO9XV7GUN/+1IaU+7uxXkEnd3FbxDY5hpq64e98vyOxSOYCc9OLeHQSNPmTGfBUuTywUnt/95+tH9+SnIWg0W9dW/0VlKmq4gR1VnPe/pq2iEjIikGjVv6IaUPa7xGVUZBCV+KIiTGKq4LrWuLEjpm9TMXxFZY9NnCAq8rugiSkq6mWosKxUlrDnZfDd60f3KUSet08eCjx9BMPxroMC5mzYjr+9QdW8ccib2yr+gWP4xxun4h9GTlTym4qqWpmKar27VGY0rm9b0Tq0OJfKiKpIpvo/FCYowKSSiv2SEUW+uFiZyLQyWau8nETy2u8VUaxTF8K2QzWbu6JgWytKZeJCeAyo5T4CAADwWSDqAwCARiQ1NuafFfNLCguq/ZaUSq8f2Xv9yF4MwzR09H47elF51Kepo2dgbpmdliL7JCslaeeK+SPm/sRVU3/98N61w3ty0lOryRVZmTtEWpsMIqQEy4iqiAeqhRMVAYZsGHc2D7NpR7268r+x+CgpFvOIykvCzN0xDSOsXEhlxmBJrzAxSj9DYSV5WNwzikbHNf9/2HSKrDmzC/VfqENVpsf8CiJh2Ylt628c3W9obpmXmZ6TnqoQbukambh16Pzf78IJzMKDyvzw0Rj0uYnkwwO4eStc3xoj6BQ/lUp8gRVm/RcZisuotHBKWERUjFpeEfWZWttx1TTkI/Bnd64dXL+q25CRgqKi+xdPPbh0pmoiVlIqRV0B/+vv98UbR10ft2hNRd3/KGajSCwvmcpTbOwqtxUscSPH/6X2UYgz5ddL4TXvETRB5eoAAADUDYj6AACg2eKqqXcdFPD+xbNy0f+GPXgX8vBdyMN6KoGOBWbW8qNPjB0rmj5+eCz3iE8pDS1wzNgJt2n/ZbV2X4YgCLIyRCnIzS7IraahJo1O7xUwwdTW4X+l5GkTLXqSLy9hIrmR/cqKqKj7FaFUtXjahGsfWUhs4eTi3rHLg0tnZN9LxOLL/+68/O9OrO5VbF4br4qR5ZNe13bYdFUdwrk7rpjJBgAAQGME/foAAKA58+k/tM+oSSjpSLU0dPTozOrGHvgkOgszdFCWM1PDEHfrg7M+GlEQJ+i4QyfcsUuthoMjaJhla9zNrz5DCxzHvf0GGlvWmFmUzmD4j58+YPIs2dAO/81oYEu0HvRf6ppPrQTTMiE8h+FySTLZKpyxP662d29T0zw0Ol1Lv5qkmt8KTmfhrr1xuw61yoOqbkB4DMLVqx/JHQAAQGMDUR8AADRnbBXOpBXrZq37U8/YVOErFZ5qv4kzF2zdw1X9khF0KlpvWrfFPQZWdNVTQNAxUzfcawRe9auKweHouH1H3HssZuyM0WoIOHGiovVg24CKuLHea5NMbOyX7T7m2t5HMa6rHMB94Z/7J69cz+ZUM24QrmdFdJyA2/tg7JrSrlRkNMVdehIdxlQNmQwtrFb9e9pv7NSqCzcwt5yz4a++46d/eQ7PWsDpLMK5O9FhjLJ4nsnF7TpWlF/W5hYAAECjh3/VEL0AAACaiDJByauHQVEvQwvzcpkstoWDU5tufaqGgjWhhMXUk+NYYcb/PmKo4G1H4DrmFen7cxIr+uYJSzCChqvqYPq2Ff+vzWJFpVheElWYWZEmRCqpqNxjcipiRR1z+TwoDUIqlUY+D3n96F5ueiqNTtc2MGrh5e3Uui1Dbhy/mlBSSUWWy/y0iiENy0UV2WXoLIyrhWuZVFSBfmqku6zU5Bf3bidFRwpLBaqaWk6t27r7dFPh8rB6VDEuX24SVZSNlRVX9N6k0TG2WkWkp2OO0s8AAABoQiDqAwAA8FVRX0MWCwAAAAC1AC08AQAAAAAAAKA5a8I5PEmSDAkJcXZ21tDQaOiyAABA80RJRFheckXby3IRJhF9/B2J8VMoNMQCg41pmeJfPNo7AAAAAOpSE75Dl5eX5+TkoOTaAAAA6kRpEfXy8sdjc/8/iYiKCPzv32p6ePvRmEpNKUwAAAAA0JAaadQnkUhEIpFUKq222yFFUWVlZZGRkampioMLAwAAAAAAAABopFEfRVEpKSlhYWGJiYklJSW1STOjqvrf4LYAAAAAAAAAABp11CeRSB4+fPjkyROJRNLQZQEAAAAAAACA5qOxRH0xMTEhISEQ8gEAQONCZ2K6lhhK2aIER6NiPDcAAAAANEqN4iZNkmRUVFR5eXnFkwOH4+LiYm5urqGhwWAwappFLBZHRERERUXVb0kBAOD7gnPU8daDGroUAAAAAGj6UZ9EIiktrXiRrKKiMnjwYCsrq9rMpa2tjeYCAAAAAAAAANCoR2mn0+lcLhfDMF1dXUNDw1rOxWAw0FwAAAAAAAAAABp11EcQhI2NDZ1Or03eTvm5unXrpqWlVZdFAwAAAAAAAICmrVFEfRiG2draWlpa5leq/VxpaWlCobAuywUAAAAAAAAATVtjifrYbHb37t3ZbParV6+kUmltZiFJMjw8HLr2AQAAAAAAAEATiPowDNPT0xswYEBaWtqbN29q09SzuLiYz+fXS9EAAAAAAAAAoKlqFDk8pVJpeHg4CuH09fXv3buXkZHB4XCUzCIWixMTE6GiDwAAAAAAAACaQNRHUVRUJdknYWFhtZlRVVW1LssFAAAAAAAAAE1eo2jhSafTra2tCaJRFAYAAAAAAAAAmpNGUdeHYZi5ubmqqmphYSGLxVJVVWUwGARB4Dhe7cQURZWWlhYWFtZ7MQEAAAAAAACgiWksUZ+mpqaxsbGhoWH//v3ZbHZtZklKSgoMDKz7ogEAAAAAAABAE9ZYoj46nW5nZ8fn81ksVi1nMTExMTIyquNyAQAAAAAAAEDT1liiPgzDLCwsqEo1NexUQBCEvb29iopK3RcNAAAAAAAAAJoqvDYj4zU2ZWVlz549s7e3NzQ0bOiyAAAAAAAAAECj1iTTZqqoqOjq6l68eDEpKamhywIAAAAAAAAAjVqTjPowDDM2NpZKpTdu3MjPz2/osgAAAAAAAABA49WI+vVhGFZcXBwdHZ2XlycSiaRSKRqkQWEaiqIkEklubi6fz8cwLCIiwtvbu4HKCwAAAAAAAACNXSOK+mJiYq5du1ZUVPRZc+Xl5ZEkCSO8AwAAAAAAAEC1GkuwlJ+ff+fOnc8N+eh0upmZGYR8AAAAAAAAANDY6/ri4+NRi01VVVVdXV0Oh8Pn8wsKCiwsLGg0mvyUJEkmJiZyOBxbW1tra2sLC4uGKzUAAAAAAAAANHaNIuojSTItLQ3H8c6dO7dv357BYGAYlpiYeOXKFU9PT3Nzc4Xpw8PD7927Z21tbWVl1UBFBgAAAAAAAICmoVG0jSRJsqSkxNTU1MvLC4V8GIYZGhpqaWm9e/eOJEmF6R0dHS0tLW/evJmbm9sQ5QUAAAAAAACAJqOxRH0kSerr67NYLNmHLBarRYsW8fHx2dnZCtPTaLSWLVuWlpYGBgYKhcJ6Ly8AAAAAAAAANBmNIuqj0Wh0Or1qnZ61tTWbzQ4NDZVIJApfqampcTicuEr1WFIAAAAAAAAAaGIaRdRHEIS6unpKSopCDk8ej+fm5hYZGRkeHq4wS35+fklJiUQiSU5OrjqmHwAAAAAAAACARhT14ThuZmaWm5t76tSpR48ehYaGJiQkoKo/Z2dnbW3tW7duhYaGlpeXo+lTU1Nv3LhRVlaGYZhIJIKoDwAAAAAAAABqgjeSkEkgEJw6dSolJQX9SaPR/P39W7ZsiWFYZGTkpUuXxGIxj8fT1NQUiUS5ubkoJkRpP318fBq6+AAAAAAAAADQSDWKuj4Mw7hcbo8ePdTV1dGfUqm0sLAQ/dvBwcHLy4sgiJKSkpSUlOzsbFkPQA0NDQcHh4YrNQAAAAAAAAA0do2lrg/Jzs5+9OhRWlqajo5Or169tLS00OcSieTx48dPnjwRi8WyibW1tf38/CwtLRuuvAAAAAAAAADQ2DWuqE+5nJyc6OjowsJCJpNpZGRkY2MjP9IDAAAAAAAAAICmHfUBAAAAAAAAAGjU/fokEklGRkbVcfkAAAAAAAAAADSHqK+srCw8PLzqkOsAAAAAAAAAAJpJDs+ysjL5jCwAAAAAAAAAAJpV1JednR0VFQWdCQEAAAAAAACgftCx+lVeXn7z5s1Xr17p6OgwmUwcx2szF0EQDAaDw+Ho6OgYGxtzOJy6LykAAAAAAAAANAf1HfWhEdjTK33Z7HQ63cbGxtvb29jY+FsXDQAAAAAAAACam/pu4fn1JBJJVFTUkSNHQkNDIR0oAAAAAAAAADS3qA8RiUSBgYGvXr1q6IIAAAAAAAAAQKPWAC08tbS0Wrdu/Vn9+hRQFCUQCGJiYp49e2ZmZqarq1sHxQQAAAAAAACA5qC+oz4VFRUfHx8rK6uvX5Sdnd25c+cSEhIg6gMAAAAAAACAxhL16enpGRoafv1yJBJJeHh4amoqh8OhKOrL6gwBAAAAAAAAoNmr76iPwWDQaLSvWQJJkpGRkcHBwTk5OSgjKER9AAAAAAAAANAooj5VVdXu3bt/ZYQWFxd39epVkUiE/lRXV4eQDwAAAAAAAAAaSw7Pr4/QBAJBeXk5+jeXy7W2toaoDwAAAAAAAACaz8gNFhYWBgYGKDFMly5dTE1NG7pEAAAAAAAAANB44RRFYU2NRCIpKCjg8XhsNruhywIAAAAAAAAAjVqTjPoAAAAAAAAAADTbFp4AAAAAAAAAAGoPoj4AAAAAAAAAaM4g6gMAAAAAAACA5gyiPgAAAAAAAABoziDqAwAAAAAAAIDmDKI+AAAAAAAAAGjOIOoDAAAAAAAAgOYMoj4AAAAAAAAAaM4g6gMAAAAAAACA5gyiPgAAAAAAAABozuo16pNKpenp6fn5+fW5UgAAAAAAAAD4ntHrc2WlpaWXLl3Kzc01MDBwrKStrV2fBQAAAAAAAACA7029Rn0ISZLple7duwfhHwAAAAAAAAA0t6gPIQiiavjn5OSkpaXVUEUCAAAAAAAAgOanYaI+BoPRt29fOp3+/v37uLi40tJSWfhnaGjo4OAA4R8AAAAAAAAANO26PgaD4eDg4OjoWF5enpCQEBUV9eHDh5KSkrRKEP4BAAAAAAAAQNOO+mQYDIZdJYlEkpycHBkZGRsbW1hYCOEfAAAAAAAAADSHqE+GTqdbVSJJMiUl5f379zExMfn5+RD+AaBccXHxpUuXfH19qz01xGJxbGxsWVkZ+lNDQ8PS0pIgYKxOAL6KWCy+e/eumZmZs7Pzt11ycXFxfHy8RCKp9i6pqqqKNSYkScbGxhYXF6M/CYIwMzOrnwxtEonkxo0bUVFR/fv3t7Ozq4c1AgBA09WIoj4ZgiDMK/Xs2TM9Pf39+/fR0dF8Pl8+/EOZPyH8AwDDsEePHi1cuBDH8VGjRlX9ViQSHTt2bOfOnQUFBRiG+fn5nT17ls1mf/HqJBIJSZJMJhOrdyRJCoVCDodT/6sGQCYvL+/w4cP79u378OHD/v37v3nUl5ube/LkycuXL79//56iKHRbbNmypa+v74QJEz436qvrs6a8vPzp06enTp26c+dOeXk5jUbbuXPn1KlT62JdQqGQwWDQaDT057Fjx2bMmCEUCk+cOHHlyhVjY+O6WCkAADQPjfp9P0EQJiYmPXr0mDVr1pQpUzp27Kinp0dRVFpaWmBg4N9//71v3753796hmyIA3yeJRHL27Nnc3NxTp04JBIKqE6iqqv7yyy89e/bEcfzrV1daWjpt2rR9+/ZhDeHIkSPjx48XCoUNsnYAIiMj582b5+jouHDhwsjIyDpai6Wl5fr16w8ePKirq4s+MTQ0PHTo0G+//WZlZdXYzhoWizV27NitW7caGhpidSkqKsrPz0+22UmSjIyMFIlE6KkgPT29TtcOAABNXaOO+mRwHDc0NOzatev0Sp07d0Z3l7S0tA8fPkDUB75nMTExQUFBJEk+efLkxYsX1U6D4/jXVO7JkCS5a9eukydPNshJ9+zZs9WrV5eWltb/qgFA59rp06e7dOnSr1+/b/IORTkdHR1ZtZ6Ghoa6unpjPmvolepu+fn5+T/99FNUVJTsE4Ig/P39jY2NaTRat27dHBwc6m7tAADQDDRMC0+q0hfMiOO4XqVOnTrl5eW9f/+eRqPVw90XgEbr+vXrqampGIbx+fxTp0516NBB1vzpmztz5syaNWtEIhFW72JjY2fNmpWcnNyiRYv6XzsAGIbZ2dn9/PPP6N8nTpxo/C8gms1ZU1paumLFiuvXr+vp6cl/3rFjx7dv3/L5fHNz87q77gEAQPPQMFEfSZLl5eVfuRBtbW1vb+9vVCIAmqS8vLzr16+rqKgUFxdTFHXr1q0PHz588p03SZLRlQwNDd3c3BR66InF4piYmKSkJHNzc0dHx5SUFHV1dU1NzdOnT8+ZMyc/P59Go5EkKZFIiEpSqRS9xMErEQTB5/NfvnxpaGgo39+poKDg7du3ubm5ampqTk5ORkZG1ZaNz+e/efNGKBTa2tpaWVmhrDMxMTHjxo17+fIlRVFo1VKpFB7yQENhMBgNmA+JrIT+jc5BgUDw8uXL8vLyFi1ayOKims6aqrOLxWI0e5s2beQbBaSnp6M+FC4uLtV2mUNXkqSkJHd392qLKn9xQCes7BPZ2hVmiY+Pj4qK4nA4Tk5O6LcIBILly5fv3btXIpFQFCWtJPshvErVrvr9+/cJCQkaGhru7u7y09RyAwIAQHND1aOioqKdO3f+XAm1SavPtQPQ/Fy6dGnw4MFz585FD090On3Tpk1VJ5NIJGPHjkW14j4+PlOmTGGxWOhRzNXV9f79+7IpHz165ObmZmdnN2PGjK5du5qYmFhZWT148ODx48f6+vrylw4cx0eOHJmenj5ixAjZ0mbPnn3+/HkTExMcx7lc7p49eyiKys7OnjVrlpWV1fTp0+fMmWNhYcFkMn19fdEDpUxaWtqUKVN0dXWHDx8+YMAAFovVqVOnd+/e8fn8bt26KVTpW1tbx8fH18s2BkDR1atXURTBYDAOHz5cR2uJj4+3trZGB7yzs3NycjJFUcXFxfPmzZPFML179z5//ryNjQ06QTQ0NP766y+JRFLTWRMbG7t582ZdXV30lZub25MnT7p27YqCn4CAAPT+KC4ubvjw4VpaWhMmTJg4caKmpubgwYOjo6Pli3f58mUHBweCIFAXjM2bN1tYWGAYRqPRdu/eTVFUSEiIi4sLWpGqquq1a9eys7OnTJkia6rq5eWVnZ0tW2BwcHDHjh3Nzc1nzpzp5ubG5XLnzp3L5/PXrl2r0HaUwWAcOXJk27Ztsh9iZWUVFxcnW9S1a9fc3d2trKx+/PHHLl266Onp/fLLL+in1XID1tE+BQCABtRgUd8///xTUFBQn2sHoJkRiUSTJk3au3fv06dPDQwMUNzl5eWVlZWlJOrjcrn//PNPenr6ggULGAwGhmEWFhavXr2iKCoxMdHV1VVLS+vBgwcURZWXl2/cuNHIyOjBgwdSqTQ6OtrW1hY91W3dulUgEKA8CkVFRd26dUNrb9euHUqui+r9hgwZIhAIJk2aRKPRRo0ahaa/efOmuro6juMeHh6pqamohAkJCe3btycIYtasWSKRKCIiwtjYGMfx3r17FxQUCASCUaNGofL37t2bz+cLhcKG2OQANHDUh05M2elgbm7evXv3zZs3jxo1CoVGxsbGYWFhFEUpOWt+//139J7IwsKiXbt2xsbG6E9zc/MPHz5ERUW1bNmSIIiJEycKK40bN44gCBcXF5RTlKKoe/fuoWuOoaHhiRMnnj59OnDgQFQAWdRHUdSdO3c0NDRkUR+qqZszZw4qlXzUd/HiRV1dXTU1tfPnz1MUtXv3bhqNxmAwNm3aVF5efuTIEfRqydDQ8Pnz52VlZSgw27JlC6pClI/6jh07pqGhweFwjh8/TlHUhw8f7O3taTTapEmTBAJB7TcgAAA0M/XaRkVVVXXQoEGenp5cLjc7O/vu3buQiw+ALxYVFZWYmNilSxc3Nzdvb28cxymKevfu3f3795XM5eXlNWrUKENDw8WLF7u6umIYlpSUtHPnTolEEhoaGhMTIxaLMzMzUc3h1KlTO3TogNpBMZlMWdUBg8HgcDioaaiKigrKOUFRVFJS0v79+2/evGljY8Nisby9vfPy8kJCQqRS6e3bt58/f44qHDQ0NCiKioyMDA0NRW1K161b9/TpUx6P5+/vz2QyVVRU2Gw2RVGpqaklJSUsFkvWnpNGo6moqKBHQAC+QwRByLK8qKur79mzZ+HChUuXLkW18dnZ2e/evUOpNWs6a9B7GZQRrX///m/evBk8eDCNRmvVqpWqquqaNWvevHlDo9Hat2/PqoTeyISHh69du1YoFJaUlGzZsiUrK4sgiOHDhw8bNszLy+uXX35RaA6AYRiHw6ma4kVTU1OhEjIxMXHFihW5ubm2trbt27fHMIzH4xEEIZFI4uLi6HQ6ej+FXi2xWCw2m41+Ggop5UVHR//yyy8FBQU6Ojqo3ampqamjoyNJkseOHTt79mztNyAAADQz9d0zQV9fv0+fPrNnz/b398/Pzz937lx2dnY9lwGA5uHatWsODg4WFhZsNnv48OFoPK6ysrKTJ08qyTOhoqKCHqF0dHQ8PDxQrPjkyZOMjIzS0lKpVFpSUjJr1qwNGzbk5+draGhs27atpk47CnAcb9mypbu7e5s2bV6/fp2YmDhv3jw0KDyO4zweT01NDT1yoSc2iUSChpqIjo6+ceMG6qJjYmKCXrePHTu2Xbt2c+bMQVUKAICqdHV1dXR0UB0+l8tFndZKSkpqP3ufPn20tbVPnDiRkpJy8uTJlJSUwMBAiqI4HA46GdH5qKKiQlFUUFBQVFQUel9DURSDwfD09ET1hFwu94vfxVy/fh01HzUwMEDtP729vQcMGNCrV6+JEyd+1qKuXr0aHx+PfpqmpiZ6RWVmZoZGLj158qTC8DZfuQEBAKAJaZhsLmw2u1WrVu7u7mlpaV+f1gWA71B2dnZQUNDixYtRBOXj49OiRQv0KPbo0aPXr1+jV+ZK4DhuZGSEor7c3Nzs7GxXV1d9ff3U1NTc3Nxly5b99ddfs2bNmjNnTu1HhebxeCik5FRCNfzHjh17/fq1jY2Nvr7+w4cPT5w4kZOTIz9XREQEevvDYDBUVFQwDGMymasqoQmkUumXbicAvgtflsuayWSiUIdGo6HxkKKiovLy8tAnsoHdZXVrubm579+/J0kyPz8fVSdWrW37XFKpNCQkRCKR4DjO4XDQBcTMzOz06dNfsKjnz5+jy4WsMQJ61YXjOEmSHz58yM7ONjc3rzovJAMHADR7DTleH47jJiYm1WYGAwAo9/Dhw8jIyB07dgyrNHv2bPQchhJ7njlz5pOREkEQqH8deloSi8Vubm6//fablpYWaq6Znp6+cuXK4cOHZ2Vl1bJU1T45qaur29nZ7du3z9nZedmyZZaWlrKnSSQ3NxeVViKRQKtvAOqTwjlbUFCA8lvK6uRRcIgq9KRSaWFhIZ/Pl02DXtN8jfLycj6fj/qcCIVCiUTyNYtCKVtQ1Cr7abLEpGVlZY1/vA0AAPiuR2kHAMgTiUQXLlwYPHjwhAkTRv6/hQsXorf1JElev349ISGhNstBT0hsNltdXZ0giPHjxwcFBcnai5IkeefOnSNHjnxNaS9cuODp6fnrr7+2bt36+vXrAwcOlPXSQbhcLno+Ky4uTk5O/pp1AQC+hoaGBgrwSJKUvTmSSCSyME9NTQ1VnaFpvv41DZ1OZ7PZaIHp6emyt1dfgMFgqKqqokXJyoyiQfQPNput8MoJAAC+HxD1AdD0hIeHx8bGTp06dYCc8ePH9+zZEz3xJCQkXLlyRflCSJIsLCxEL/utra2NjIxu3Lhx584dNze3kydPPn361M/Pj0ajSaXSt2/ffnEby1evXv3www+pqalqamoTJkyotrGotbU16vJXUlLy4MED2bMaAKCe2dvbo9p+qVQqi+iEQiE6K3V0dOzt7U1NTVG7ULFYXFRU9JVrJAiiRYsW6MIVFxcXHh7+xYui0WitW7dGUatIJJJVG6L6PRzHbWxsdHV1v7LAAADQREHUB0ATQ5Lk+fPnzc3N0TgKMkwm09/fHzW4kkgkJ0+erDZVkmyEYrFYjPKwMxiMIUOGaGhoREVF7dmzBz0hubi4HDhwwMvLq9qceyKRiCTJCxcuxMbGKixcYXWhoaFpaWnynxQUFCj05nV1dXV3d0cdb44fP45SfcpqGlFuBpny8nKpVPr69etbt2595pYD4NsQCoXoPQhFUWKxuI7Wgho9on9/5auQms4a+VUgzs7OPj4+OI6XlZXJ+t9mZmaWlZXhON6pUydnZ2c3NzcbGxt0DXn9+jUqW15enqzxpKy0sjyiEolEJBKhNcryqfyXSZwg+vTpg4KxwsLC7du3y6r7CgsLL1y4IF881BY9Pz//2LFj1bbV9PX1Rd328vPzUVIWiUSCRohhsVjDhg2rdkh3AAD4HkDUB0AT8/Lly+PHj5ubmyu0k0SDVqFKM4qiXr9+fezYMYWHRRzHZW2o3r17FxYWhuO4v7//6NGj0QS3bt06cuQIeqKl0Wio71/v3r0JguBwOChzA0mSR48enT179rlz53R1dcvKyoqLi9FKc3NzFdLfqampodTthYWFv/322+rVq6dPn46mJ0kyJCTkyZMnGhoay5cvR7k6U1NThwwZsmTJkuPHj8+bN+/UqVMoy7yhoSGKPF+8eLFkyZKffvoJ1UgAUM9IkgwPD0fBHkmSUVFRdZRtKCkpSRb/8Pn89PR0WQFkNWwCgQDVyJWWlpaVlaHTEJ1fSs6avLw8FOwJBAKFd0McDmfFihW2trYSieTx48cSiUQsFj9+/FgqlTo6Oq5YsYLNZhsYGMyYMYPD4ZAkefLkyfv374eFhS1evBilgSFJMjg4GJXW1NTUwsICx3GhUHjgwIFz584tXLjw0KFDaO2pqakvX76USCRt2rSZPn06g8FAA6z7+/tv3br14MGD48aNQ8XT1tZG77P4fP6GDRumTJmSm5vL4XBk20ckEqEg0MnJ6aeffuLxeJmZmW/evEGjU0RGRsoGmaj9BgQAgOaGasoEAoFUKm3oUgBQf06cOIGe5DgcTpcuXW7cuIE+z83NnT17tqOjI2rdhKiqqv7www/FxcUSiWT8+PG9evV68ODBpEmTevXq9cMPP9jZ2ampqf3www/oEZCiqD/++MPOzs7V1bVnz55z58718fHR0dHZtm1beXk5muDw4cM6Ojo4jhME0alTp+jo6MzMTPl+enQ63dvbG2V+R/Ly8oYOHSobvrlz586PHj0aM2YMQRA4jrdo0eLx48doyvv378taZ+E4rqGhsWzZsqKiIvRtRERE69at0eDvxsbGZ86cqd8NDwCVmJg4Z84cHx8fWXYQVJ3l4+OzfPny/Pz8b7Wit2/fDhw4UDaqHjoj9PX1hw4dGhISgiIu9DmDwRg+fPirV6+6dOkiO3cMDQ337NlT7VkjlUrXrVsnq73HcdzKymrDhg2ycxwJDw/38/PT1NScNGnSxIkTNTQ0+vXrJxuinaIokUi0adMmVEJUtg0bNrRo0YLD4Tg6Ovr6+m7evBkNCn/58mVjY2O0Oi6XO2/evEWLFrHZbDs7u+7du0+fPj0qKgrlcdm6dauBgYGsYHZ2dmfPnkW3+OLi4mnTpskGCF2wYEFRUdHmzZtlPwRdkWJjY9FA8KdOnbK3t7exsVm8eHHXrl21tbVXrlyJLiZFRUW134AAANCcVCRtx5om1PqrTZs28MofgE+Kjo42NTVFr+ejoqLev3+vpqbm4eEhf/rExsYymUwTE5P4+PjIyEhVVVU3NzeF8ys7OzsyMlJdXd3Z2VmWGF05iUTy6tWrvLw8V1dXIyMj9H49JCSEzWa7u7ujDkKIVCoNDw+Pi4tTV1d3d3dXWLVQKHz79q1QKHR1df36fPEAfA++5qxJSEhA45W7urpaWFhUnUAgELx48aK4uNjT01NNTS0uLs7Kyko+JEby8/Nfv35dXFzs7u5uamqanJzM4/GqvXGXlJSEhYXx+XwTE5OWLVvKX2HQuAupqalWVlaWlpafLLxEInn9+nVSUpKmpmarVq3gigEAAE046hOJRDdv3uzYsSNEfQAAAAAAAADQDPv1paam1n4YMQAAAAAAAAD4PlV0tqkfFEWFhoai3tVfvyiRSFRUVAQD7wAAAAAAAABAY4n6cBzX1NTMy8uruzzXAAAAAAAAAAAasoWnhYUFGkgHAAAAAAAAAEBzq+tDo0i7u7snJiZKJBJDQ0NTU1M2m42GcP2CFp4JCQmywV4BAAAAAAAAADR81IdhmKWlpampKUmSw4cPr5rf+bPw+fxr1659u6IBAAAAAAAAQDNU3zk80QhdHA4Hjdr8NdTU1DQ1Nb9RuQAAAAAAAACgeWqAkRusra0ZDAafz//K5RAEoaGhQRBNePAJAAAAAAAAAGieo7QXFRWx2Wwmk1n/qwYAAAAAAACA70rDRH0AAAAAAAAAAOoHNI8EAAAAAAAAgOYMoj4AAAAAAAAAaM4g6gMAAAAAAACA5gyiPgAAAAAAAABoziDqAwAAAAAAAIDmDKI+AAAAAAAAAGjOIOoDAAAAAAAAgOYMoj4AAAAAAAAAaM4g6gMAAAAAAACA5gyiPgAAAAAAAABoziDqAwAAAAAAAIDmDKI+AAAAAAAAAGjOIOoDAAAAAAAAgOYMoj4AAAAAAAAAaM4g6gMAAAAAAACA5gyiPgAAAAAAAABoziDqAwAAAAAAAIDmDKI+AAAAAAAAAGjOIOoDAAAAAAAAgOYMoj4AAAAAAAAAaM4g6gMAAAAAAACA5gyiPgAAAAAAAABoziDqAwAAAAAAAIDmDKI+AAAAAAAAAGjOIOoDAAAAAAAAgOaMXp8rK69EUVRdr4ggCBaLRRAQ0wIAAAAAAAC+d/UX9VEUde/evZCQkHpYl4qKyogRI8zMzOphXQAAAAAAAADQmEFtGAAAAAAAAAA0Z/T6Xh+drqKiUqerIEmyHhqRAgAAAAAAAECTUN9Rn7m5+bBhw5hMZt2tIjk5+dKlS3W3fAAAAAAAAABoQqCFJwAAAAAAAAA0ZxD1AQAAAJ8tLy9v69athYWFdboWiUTy/Pnz1atXjxo1KiMjoy5WIRAIZs6c2b1799jY2LpYPsAwTCwWBwcHL1q0aNasWQKBoDaz5OTknD17dvLkyUuWLJFKpejDo0ePuru7nzlzBmvcYmJi/vjjjyFDhrx79w77njx48GDBggWdOnVq3br1rl27JBIJ1vTx+fyTJ0+OGjXqwIEDDV0W0KRaeILGLD8/Py4uDt1dcBzX1dXV0dGJiYmRXbbodLq9vT2Px5NIJNHR0SUlJRiGsVgsOzs7DofzyeULBIIDBw7o6uoOHTq0/sfVIEkyIiIiODh40KBBhoaGdb262NjYvLw82Z90Ol1bW9vExIROr+1Jl5mZGRgYmJub26JFi/bt2yckJHA4HEtLS6zpEAqFDx48yMzMHDVqVO1/eOM5MPLy8g4dOlRUVCT7BMdxOp2uqanp6urq6elZp43Va6O4uPjkyZP37t2TSCQ4jnt5ebm5ud27d2/evHm6urr1U4a8vLwbN26YmJh07twZ+57cvXt348aNdnZ2fn5+dbeWyMjIEydO7Nu3z9TUtI6eIIuLi589exYfH5+cnGxjY1MXqwBv3749dOjQ0aNHO3bsSJLkJ6cXCAR37949c+bMpUuXhg0bhj4kSfLFixfh4eGvXr0aPHhwox2eKisr6/z589u3b5dKpUKhEPtuBAYG/vrrrwcPHpRIJEOHDt28eXOvXr2a1l27KrFYHBgY+Ndffz179qxly5YNXRzwdaj6QpLkrVu3jhw5IhKJ6nRFSUlJ27dvT0pKqtO1NEtZWVmrV6/m8XgEQUyaNCkiIiI/P//YsWOWlpY4jrdu3fr69evFxcUURZWXlwcFBXl7exsbG+/Zswd9+ElhYWEGBgbt27fPzc2l6ldRUdHGjRsNDAyMjIzevXtXD2t8+fLltGnTGAyGiorK0KFDx44d6+HhYWBgMGrUqLdv335y9nPnztnY2IwePfqPP/4YP368hYWFkZHR2bNnqaYjOjp67NixTCbTz89PKBRSjZLyA0Mqlb5//75Xr144jmMYZmxsfODAgYMHD7q5uREEYW9vf/nyZarhZGRk9OrVy8PDIyIigqKohISEgIAABoPRsmXL9PT0+ilDSEhIly5d6HT6xo0bqe+JQCAYOHAgjuMBAQF1fXgnJSU5Ojo6OTklJyfX0SqioqKePHkikUjqaPmAoqjnz5/r6el169atqKiolrNcvXpVVVU1ICBAtmv4fP7du3cLCgqo+pWamvrJW+fLly+zsrLQv4uLi7t3766npxcaGkp9T9eEHj16oCei+Pj4169fS6VSqlnYvHkznU7//fffG7og4KvU34siHMfNzc0dHBxoNFqdrkhVVdXNzU1VVbVO19Is6enpLVmypG/fvjiOGxsbOzg4aGhojBw5ct68eah+o2PHjjweD9VcderUycPDY+rUqZMmTUIffpKbm9u+ffu2bt2qra1dm+mlUunbt29lLVu+hqqq6sKFCzt16oTVF3d39+nTp2tra+vp6a1fv/7QoUOhoaF//fXXrVu3/Pz8QkNDlcwbHx+/fPnyDh067N+/f/78+QcOHNi/fz+LxeLz+VjTYWdnt3r1amNjY6wRU35gEATh4ODg6+uL3qkbGxv7+vqOGzdu48aNqqqq0dHRM2fODAsLwxoCSZL79+8PCgoKCAhwcnLCMMzCwmLfvn2jR49GMWr9aNu27dy5c9lsNvadefXqVUxMjJqa2r179968eVOn68JxvK5rdezt7du1a1fXd+fvHI1G+9z9WHUWTU3Nrl27qqurY/WopKRk+fLlT58+VTJNRETEokWLZC1c6uGgbWyysrLCw8Nlu8zS0hK9H8SaBYIg6vPOAupIvR6O9vb2rVu3/ob3lWqbSWhqavr4+Ghqan6rtXxX2Gz2iBEjVFRUbt++Lbt8+/v7W1pavnr1Sv7hprCwMC0trXfv3rW/qNHpdD8/P09Pz1pOf+3atc2bN5eXl2PfSD0/0zCZTPk1EgQxYMAAf3//tLS0o0ePKmnkExkZmZ6ebmZmJmsV2bVr1/nz58s3GW0SmsqNX/mBwWKxFD6xs7PT0dHBMCwjIyMoKAhrCEKh8NGjR1KpNDc3V3YscTicmTNnGhgY1GdJvsOnAalUev78+YCAgD59+mRnZ585c6Y2bfZA0/XJ/duMDwCJRLJ169bTp08r+Y1ZWVkLFiyIjo7GmoI62lnFxcWo20uDl+RzNZJigHrQBB7IaiKRSK5fv960aj+aBC8vL3t7+8jIyOfPn6NPLCws2rdvz+fzr169Krs6vH37ls1mOzs7y2YsLi5OS0v75OWjpKREvvqutLQUtfsvKCjIycmRff7mzZsff/xRYf9KpVJ0VeXz+fJJFAoLC2NjY2vqPyAUClNSUr6sS0x+fn5SUlK182ZmZn7u4UcQhJmZGYoW0KiSJEmmp6fHxcWJxWKFIOTixYvyyRV8fX2NjY3lN69IJIqLi0tPT//cH1VQUBAdHV01C0VhYaFUKiVJMiMj45P5BqotuUxeXl52dvbnjpxZ0zKlUikqrUgkSktLq7b6t6Y9JZFIkpOTqz02vvjAoNPpKBSkKEokEqHD+MGDB/v27du1a1dwcDD6UL4MxcXFaI0ZGRnVniPVHk6iSmiPKGwTsVgsFApJkty9e/e2bdtKS0vR5y4uLtOmTVOofq924crLXNOqRSJRQkJCTQ83fD4/MTHxm9TPN2YJCQnv3r0bOHBgQEAAh8O5fPlyQkJC1clEItGePXsCAgJGjRrVpk2bSZMmxcXFoa8EAsGWLVtGjRq1ePHinj179uvXLyIiQjYjSZLXrl0bMWLEyJEjR4wY8ccff8j2LyKRSE6cODF06FBPT09bW9vp06enpaWhq+vVq1enTp3aqVOnyMjILVu2ODs7czicfv36JScnJyQkzJw508bGRlNTc/bs2bIrQGxs7Lp16zp27HjlypXaFF7B+/fvf/75544dOwYGBq5Zs8bBwUFTU7NXr16PHj2S/ZybN2+OGDFi4cKFo0ePbtu27YkTJ9BZkJeX9++///bq1WvdunWXL1/28fHR0NBwdXX9559/5I+6V69eTZ48uVu3blZWVr169bp//75sR2zcuLFz5863bt1aunSphoZGv379qpZQLBbv2bNn4sSJK1eunDRpUkBAgPwbzJoWjppdzJgxY9q0afPmzfP09Pzpp5/QRpNKpY8fP545c+agQYOeP3/eq1cvDQ2NzZs3o7kePXo0bty40aNHd6t0/fp1hVM+MjKyf//+PB5PV1d32bJltUzugi7dR48e7dev36JFi2TLrOlg+OQPl1fTPiJJcteuXX///bdIJNq5c6e/v//OnTsVfg6fz1+0aNHDhw/5fP6sWbMGDx787Nkz2bfFxcXLli0zNDTkcrl+fn4xMTGyr5SUvFpKNmxBQcHatWv79es3ePBgFxeX3r1737p1C32rZGd9VgGkUumFCxcGDRo0dOjQ9u3be3h4bNu2De07Pp8/pxKfz3/58uXgwYP79u17/vz5qkv4gpIo2YlK5lJy0ikpxifPepIkT5486ebmxmKxHB0dz507p2R/gcaIarIKCgoOHz6cl5fX0AVpbqRS6ZIlS2g02pQpU1BfgqysrHbt2hEE4ebmlpaWhqZZunTprl270CxRUVFz586dMGFCx44draysDh06VLUte35+/v79+3v06NG+ffuMjAypVHr16tXhw4dbWloeP358zJgxqqqqTCZz3rx5AoEgNzcXPbkaGxsPHjx4w4YNMTEx69evb9my5U8//bR06VIul9u+ffvs7OykpKRJkyaNGTNm2bJl7dq169mz5/Pnz2UrTU9PnzZt2ujRo1euXDlmzBgXFxfUfSszM3P58uXoEUEgECQlJa1atcrAwMDDwwP9QIqinj17Nnbs2B9++GHKlCl2dnYoGRf67ZcvX54wYcLYsWPt7Ow6der05s2bardkRESEsbGxubl5bGws+kQikUyaNIlGoy1fvry8vPzo0aODBg36888/f/jhB3d397t376LJ0tLSWrVqheO4i4tLUFBQ1SXn5+f/9NNPkyZN+ueff/z9/QcOHCgrtnJv3rwZMWLEypUrN2/e7O7uvnbtWpFIVFRUtH379o4dO3p7e1+4cKFNmzYMBkNPT+/MmTM1HSE1lZyiqIcPH/bv33/u3LkLFy4cOnSotrY26tcXGxs7YMAAFRUVd3f3e/fuoY4fq1atMjMz27Nnj1gsrnaZUVFRCxYssLOzW7hw4ZYtW0xMTGg0Wrt27WSbVMmeKioq2rRp07hx4wYOHGhsbDx79uz8/HzlB0a1v3fXrl0oDvf09ES9ViIiIkxMTDAMU1NTu3r1KurjPn78+EuXLs2YMYPFYnl4eLx+/RqVf9WqVU5OTkuXLl22bJmGhgZBEC4uLsHBwbKNWfVwkkgkDx8+nDFjhr29/ZEjR7p3785gMJYvXy5/WkkkksmTJ6NKNoIgWrRo8e+//woEAoU9VdOxWlOZlaw6MzNzyZIlEydOXLZsmZOT09SpU1Fgf+nSJVVV1V9//XXZsmWampo0Gs3DwyMyMpJqvrZt2zZjxozy8vK8vLyOHTsyGIw//vhDYRo+nx8QEDBjxgzUievEiRMcDqdz5865ublSqXT58uWGhobPnj1D3fZcXV39/f1LSkrQvAcOHHByckKniUQi2bBhA5PJlPXrEwqFP/3006JFiwQCgVQq3bt3L4fD6dWrF5/Pz8jIOHTokLGxsZaW1qhRo/bt2xcWFjZ37lwGg9G3b98xY8bcuHHj9evXI0eOZLPZ//77L+oOumHDBmtraw6Hc+HChU8WXuFnpqenr1+/3tjYmMvl9unTZ/ny5bt37/bz86PT6ZaWlugsuHv3rq6u7oYNG1Cf8OnTp5uYmLx+/VooFJ44ccLHx4cgCC8vrylTpuzdu3fu3Lnq6upsNvvvv/9Gq7hy5Yqvr29cXBxFUe/evbOzszM2Nn7y5ElSUtKaNWuMjY3V1dXHjx+/ZMkSj0pV99fp06dbt26dkJBAUVRubu7AgQPRtlWycHTj8/b27tq1K9oI58+f19DQ2L59O0VRwcHBkyZNQg++06ZNW7Rokb6+/g8//CCVSnfs2OHj4xMeHk5RVFxcnKOjo66u7oMHD1C3NwMDA2tr64EDBx46dOjq1ateXl4cDufEiRM1HWk3btxQV1dH/foEAsGhQ4f69OlDEMS0adPQ1UDJwaD8hyuoaR+hy8jq1asZDMbu3btrKiefz0f9/GUnfklJSc+ePdXU1Hr16vXrr78GBQWhju4TJ05EyR2Ul1yB8g2bm5vbvxI6PtEvVVNT27Nnj5Kd9VkFkEgkv//+u4ODw+PHj9GfW7Zs4fF4o0ePlvXSRP02e/ToITuRFXxZSWraicrnUrJDayqG8rP+jz/+oNPpHTp0mDRp0rVr13bu3Kmrq+vg4IDOHdBUNOGo7927d9u3b4eory7cv39fS0vLzs4OPVtfuXJl4MCB7dq1U1FROXXqFApLBg4ciK7viYmJ/fr1Q48vRUVFvXv31tXVlT3UyuTl5V2/ft3S0tLDwwPVdAmFwrlz57JYrAEDBoSGhubn5w8fPlxLS+v+/fuoJ7SNjY2fn19ZWRlay9q1a1ksVvv27Y8ePbpu3brFixfHxsZ26dJl7ty55eXlqFQ+Pj7W1tbo0lZQUDBw4MBp06ahJcTHx8s/3CckJNjZ2fXu3Rs9KBcUFHTp0sXFxSU1NRVdFtu3b49+VH5+fpcuXfT19Z8+fYru/QEBASh+CA0NNTIy6ty5c7XHYdWo78aNG4aGhnZ2duHh4WjeNWvWyG6QvXv3luXFuXv3rrm5OY7jKioqkyZNSkxMlF/ypk2bDAwM0KNJWFiYsbFx1YfOqoqKinr27Nm5c2eUCWDLli3GxsZhYWHoubNVq1Y6OjpLly7NyMh4/fq1ra1thw4dqs27o6TkYWFhLVq0QAcJul3xeDxZNpe3b9+am5u3b99etrlu3rw5c+ZMoVBY0zKlUumlS5fU1dVdXFyOHj0qEAh27drF5XJXrlyJHnpq2lMikWjBggVbtmxBk23evJnNZv/8889SqVT5gfHJqE8oFC5btoxRad68eXl5eQMHDqTRaAsWLJBIJImJifb29jiODx06tKysLCMjY/369SwWy93d/dixY3FxcRs2bFBVVbW3t4+KiqrpcEK7wN/fn8PhjB079vLly9OnTz98+LBCwcLCwlCmJfQKD8V+p0+fliV+qOlYLSsrq6nMhYWF1a46Ozu7X79+W7duRQtfs2YNg8FAjxSXLl3i8XgeHh4nT54sKyvbt28fj8dbtGhRs0ljoCA3N9fX1/fOnTvoz+3btzMYDC8vL1keC2Tjxo1ubm7oWY2iqMzMzA4dOqD3SgKBwNfX18DAAL2iQge8tbV1fHw8RVGRkZF2dnZLly6VbcD4+HhbW1tZ1BcYGOjq6opS+KDrnqurq6qq6rVr19CV1tvbW09PD50U6F2PkZGRlZWVbJbbt29raGiMGzcO7U2JRDJu3DgulyuL+pQUvuoGEQqF/v7+PB5Plm6qoKCgf//+BEHMmzdPtok2b96Mvv3jjz/YbPaxY8fQnzt37qTT6dOmTUOXcalUum3bNiaT2apVq/T09KysrI4dO8riDalUOnPmTIIg5s6dK5VKRSJRv379GAzGn3/+iZ5u0UktTyqVLliwQP7x9MyZM+i5WfnCX79+bWRkJEvOgWK2kSNHoo2GLu8mJiYvX76kKKqsrKy8vPzp06fW1tanT59GC5RIJEuXLtXU1Lxy5YpsCW5ubmhHUxR16NAhFos1ffr0mk4W+agPfXLq1Ck2my2L+pQcDEp+eFVK9tFXRn2yrfHhwwcrK6sWLVqgm6zyw1iB8g27YcMGbW3t27dvy6YPDw+3rISu6tXurM8tgKGh4eLFi2V7SiAQDBkyhMViyV5/fzLq+4KSKNmJysuv/KSrthjKz3oU9c2YMQOdYiKRaMSIEVwu9+LFizX9WNAINdJc6p9UUlISGhraPAZCaYRcXV1dXFxCQkLu3btnbm5+/fp1f39/Pp8fFhZ2/vz5/v37P336VFtb29raGsOwEydOFBcX4zj+9u1bDMMcHBwCAwODgoI6dOgg36dLS0urbdu2xsbGZWVl6BMWi2ViYsJkMsePH9+mTRsMw3r16nXx4sWEhISq2TXMzc29vLxUVFTc3NxGjBiBnsJ37tz5/v37X375BfV/MzIymj179oQJE3bu3Ll79+5r166FhoaeOHECpZowMzNzdHSUNToiKsmWL/8nanzVqlUrDw8PDMM0NDQWL158+/ZtU1PTwsLCf/75x9PTM7mSRCIxMTF5+/ZtREREx44dq92Y+fn5v/76K5fLjY6OfvnyZfv27deuXevs7IzeK1tZWaHulKqqqh8+fCgqKkJt87p27Xr79u0VK1ZcunTp33//vXPnzrZt2wYOHIiWqamp6ezsrKWlhWGYuro6nU6PjY0lSVJ5Jzocx01NTdlsNoPBwDBMW1u7pKQkLS3Nw8NDs5JYLJ41a5aBgYGOjo6Li0tYWFheXl7V1DtsNrvakjOZzL/++ktLS6tHjx5oShRJymZ0cnLq27fv0aNHQ0NDe/fuTZLk48eP+/Tpw2Kxalomj8czNDRks9kdOnQICAggCKJLly7a2tqRkZEkSZaVldW0p16+fHnr1q1ff/01PDwcwzBDQ0MVFZW7d+/OnTv3xo0bSg4MJWJiYoYMGZKXlycQCHr06DFp0qR+/fqJRKLy8nI0/ENpaSmLxeJyuRRFpaSkCAQCAwMDd3d3FRUVX1/fESNGEASxcOHCuLi4gwcP3r5928DAoNrD6cOHDx06dHB2dn7w4MGgQYP6VqpaHg8PjxMnTsyePfvFixcoT3J4ePjYsWMTExMXLFhQUlJS07HaqlWrmspcXl7u4uJSddU7duxIT08fNmwYOvVGjx6dlZXl5eUlO7QGDRo0fPhwdOgaGhpGR0eXl5dX7RLZDAQHBzOZTHTJwjCsT58+O3bsePfu3b1799AWQCOtXbhwwd7eHtUJYximr6+PuoCi0T7++eefvLw8V1dXDMPS0tL4fL6wEoZh169fz8zM9PLykp3OdDqdyWTK2oRfu3YtJSVl9uzZ6EQmSRI130UNwtGljMFgcLlcNLuamhqXy1VRUdHQ0JB9wmAw8vLyJBIJ2qHyA6t8svDVdt9lMpl6enroE3V19VGjRt25c+fFixcYhk2YMMHDwwP92JKSkqSkJKlUKmvWSKPRcBw3MDBAvxf1f96zZ09iYuKHDx8EAkFERMS+fftkbckyMzM5HE5CQkJZWRmLxaLRaDweDy2cXqnadvVxcXFTp07dvHlzy5Yt+/btizbmixcvlCzcxcXl6tWrWlpaPB5PKpXGxcUJhUJUr0KrhOO4WSV01SJJ8tKlSxRFubu7y37amjVrVqxYIT+ykU4l9G89PT02m41ew31BfhflB4OSH16V8n30xdhstoWFBfq3qqqqpqYmn89HTceVH8bylG9Y1PdEQ0NDftARW1tbLy+vc+fOBQUFtWjRotqd9VkFQP2J5LOzcDicvn37Xq40bdq0Wm6Qzy1JTTvxk+WvzUknX4zanPU4jltaWqL7Jp1ONzIyKi8v/9yujKBhNcmor6ys7NatW6mpqbVMHQk+l6amZu/evR8/fnzp0qU2bdokJCQsWLBAIBBs27bt8ePH4eHht2/f7tq1K5PJLC0tffToUWFh4aVLl1CdA4/HW7p0aYsWLb4gtweLxcJxXKEHi/zsOI5raWmhFUkkkuDgYBqNJh9XuLu76+rqvnjxQiKR3Lx5k8vloosaUssh4xISEl69etWzZ09Zko/elVBvxujoaE1NTdkguT179uzTp4/scaoqLpfbs2dPbW1tVVVVW1tb2YORi4vLvXv3MAxLSkq6dOkSekqWT11jZ2d38uTJW7du/fjjj5GRkag534ABAzAMm1SJJMknT55cvny5sLAQVaYp/108Hm/fvn3oHnD69Olr166Vl5fLd56R1RrhOM5msyUSSbV99moqeVpaWkhISLt27dTU1NCUBEHIJ0qh0WhDhw49ceLE+fPnu3fvnp6enpmZ2a5du9psDRlUySYUCqVSqZI9df78+by8vODg4FevXqGvZs2apa2tLZVKv/jAsLOzO3v2rGwPyubdvn370KFDvb29i4uLz5w5g4bSRjdmtBHkE8bQ6XRfX98TJ05ERkYmJSUpOZxwHGcwGMqT9Xl5ed2/f//IkSNbt2798OEDqnj5888/e/ToQRBETQvncrnKy6ywaqFQGBgYaGBggF40oLcw27dvV9gO6B9MJpPFYpWWlorF4uYX9QmFwpMnTyYnJ8+ZMwd9IqtiOn78uL+/P4q1srKyUlJSWrRoIZ/nRj5kMjMzMzY2fvjw4fXr12VXD1SvEhYWRqPRatrvYrE4Ojra3t7+1KlTtR+SUSHdDkrAIxaLJRJJ1X30ycLXhrOzs6amJuoFx+Px2rdvHx8fv23bNqFQiB4TlfQAR80gk5KSCgoKkpOTMQzbsGFD165dq05Zyze/I0aMuHnz5u3btzt16jRlypSffvoJbTrUZ6mmhaMbSnFx8YEDByIiItCYRkqKLRaL3759y2Kx5LcVQRBKBrNFl4XP7f9c+4Ohph9e1efuoy+A7uDox37WYax8w+bn56empjIYDIXD1cnJ6cyZM1VDONkya18A1FZfdjGXsbGxUVVV/YKu9V+/E4VCofK5PneHfsFZT6PRUPXR5/9o8F1GfVKpNCsrKz8/n0aj6enpyZ4nlOPz+deuXYuPj6/7An7XunXr9ueffz5//nzPnj1mZmYWFhYSiaRdu3YXL178999/k5OT27ZtiyJwPp9vZma2atWqeh6xWiQSFRQUSCQS+SiRx+Npa2uXlpYKBILU1FT0Qutzl5ybmysQCGpKUoLqeSZPnlzLpTGZzLZt26J6UQXx8fHbt2/X09ObMGFCcHAwqpWSRxBEnz59nJycxo8f/+DBg23btnXq1ElTU5MkyTt37pw+fbpXr15jx449ceJELQsjEAj27dsXExMzceJEPz+/69ev13LG2pQ8Ozu7oKBAeQTVqlWrtm3b3rt3Ly4u7tWrV05OTrK6xE9ujdrvKZSDhMFgTJ8+3cHBQf6rwsLCLz4wamJubp6UlDR//vzk5OSAgABVVVUURNVEX19fRUVFKpUqOZw++byVl5f34MGD/v37c7nc6dOnjxkz5uDBg+vWrcvIyMjKygoNDbW1tVVyrH5WmQUCQXZ2tpqaWi3TtDTjlJ5v3rxJS0ubN2+e7NUGGpNmzZo1jx49CgsLQ+0UBAIB6vUnq0xTkJCQ8OOPP+rp6f32229sNjs4OBhtf5FIhJIq1ZSbSiQSlZWV5eXlFRcX1z7q+yyfLHxtsNlsJpOpoqKC8gZt2bLl/v37qDvxtm3blM9Lp9O5XC6DweBwOCUlJWVlZVlZWdhX0NfXP378+MaNG//5558//vjjzp07//77r4eHxycXfv369bVr106aNGnDhg3h4eG7d+9WshYU/JeUlHx9FVktffJgqOmHV53yc/dRXZe89hsWBR4lJSVFRUXyn2toaOA4XtP96HPPI5IkJRKJfMI59LyhkKm73naijY2N8rk+d4d+k7MeNH4Nk8OTJMk3b97s3Llz7969Z8+ePXXq1I4dOw4cOJCUlKR8roiIiMOHD0PIVw+cnJxatWqVk5Nz7Nix3r170+l0Npvdv39/Op2+b98+IyMjU1NTFJYwGIzY2FiFGydqxVGnJWSxWBoaGiUlJampqbIPUYt/bW1t1MypqKiooKDgc5fMZDJxHEdJNeQ/J0kSffX8+XP5x1+SJL/goSQ8PHzAgAEmJiZLliyRrz4qLi5esWKF/ALNzc1//fVXTU3NhIQENHjDgQMH5s6dO23atGHDhtU+2C4pKZk+ffrt27fXrVtX7Y3/K0uO3oNmZmYq2fU8Hm/YsGGZmZlXr14NDQ2VvWKvaZlfvKdYLFZ+fv779+/lPy8tLS0qKvriA6NaUql006ZNfn5+b968OXDgwOjRo9GTrhKoi46lpeXXHE6FhYUHDhyQvWbmcrmzZs06ePCghoYGSZKFhYVKFv65ZabRaCwWKzExMTs7W+G3Y98TkiTPnj3r5eU1evToAXKmTJni6elZUFBw/PhxdChqaGiw2ezw8HCFm1pOTk5mZmZ+fv7MmTMTExNXrlyp0IKayWSqqqqWlpbWlDATNdRMS0tDjSdlpFJpbVop14bywtdyIQKBQCQS2djYkCT5119//fnnnwsWLJC10FOuvLy8uLhYW1vb0tJSW1tbIpHcvXtX4RyPiIhQ/sAgLzk5mcPhbNiw4dGjR35+fpGRkatXry4pKVG+8KdPn06dOtXT03PcuHG1aQ7AYrE0NTVzcnJk6a8RkUhUU43TV/rkwVDTD1dYzhfso7ouee03rLq6uoGBQUFBwYcPH+S/LSsrIwjC0dHx6wuA47iNjQ3qIit/0UNNTuSbjdTbTpRKpUrm+oId+k3OetD4NUDUJ5FI7t+/f/nyZflM4hRFJScnnzhxoqa0wigh9YULF2TJptlsdvv27eVfuIJviMvl+vv702g0S0tLWe8dlKKTIIju3buju6Campqtre2HDx8uXrwomzclJWXPnj1Vm+d9VksA1BoEZY6udgI6nd65c2eUclA2TX4lHx8fLpdrZ2eXk5Oj5EkIx3GJRCLLZYyexVGUZWRkdOvWrcePH8smvnz58qNHj0xMTHR0dG7duoU6MSJ3K1VdvpLfS5LkkSNHUlNTW7VqRRCErGUd6i2QlpZ2+vRp+en19PQ4HI6mpiaHw8nOzt69e7eWlpalpSUqeS1bWTx9+vTq1atubm6qqqqyR/YvGFyhppIbGxvr6+u/ffu26iOO/Fq6detmbW29Y8eO8vJye3t75ctUrqY99eTJEycnJ6lUevjwYTRkAmpIs3///ry8vE8eGEoKX1V4ePhff/1VWlpqa2sr37FEiQ8fPrBYLB8fn886nKqKjY0NDAyU/8TBwcHQ0JDD4aDuGTUt/HPLrKqq6uTklJCQcOzYMdnzcXR09MGDB6udvrm2+fnw4cODBw/69eun0NBLXV192LBhdDr91q1b6EWDsbGxi4tLfHz81q1bZY0R+Hz+33//LRQKUTInVVVVFGzLmlJXdLWn0728vHAcv3jxYn5+PpoRnRHoNEddCsVi8fbt22UxPwpH3717p6Twtd8pygtfy4W8fPmyrKxswIABBQUFV69eRY3z0Veoa7eSczw5OTkmJqZz587m5uYuLi6ampqXL1++c+eObIKoqKiDBw/WcqRytHHQUHIuLi6HDh1q3759cnJyUVGRkoWrqqrevHkzKytLR0cHVX2gR3wlF1smk9mxY0epVLp161bZNRBlPEbtA9FOVCjb15wvyg8GJT9cYTnK95Gsob6S13k4jtNoNJIklYyvK/uZn3sYK9+w2traPXv2LC8vv3XrluzqJBaL37x5Y2FhUTVHQG02ncLEBEGg4Q2ePn0q/5Y5KipKLBajbhcKP7CmjfCtdqJQKFQy1xecdJ8866v+KPRJc73aN1cN0MLz3bt3ISEh1R58IpEoMDBQW1tb1p0UHVKxsbG3b9/Ozc2VfWhkZNSnTx/5ycA316lTJ2Nj427duskGfTYxMenatatEIpGNtE6j0YYPH37hwoVVq1ZlZ2d37949OTn5/PnzCxYsqNrrEj3ciMVi2d4Xi8XyN1HUyRtduFFKj/T09Ly8vISEBD09PZThTZYMBsOwQYMGnT59+tKlSxMmTHB2diZJ8sqVK/r6+pMmTSIIYsSIEefOnduwYYOVlVXPnj0jIiLevn0rEAhCQ0ONjY1VVVX19fUjIiJCQkI8PDwOHz6MRntLT0/38PAICAhYtWpVQEDA1KlTXV1dQ0NDpVLpb7/9xmAw+vfvv2XLltGjRy9atMjKyurhw4cxMTFbtmypugFLSkrQj622XQoae/Du3bseHh6BgYERERECgSArK4vFYhkZGa1fv97S0tLf3x9NfPfu3YKCgsmTJxsYGOTk5JAkmZiYGBYW1qpVqxMnThQUFOTl5aWlpbHZ7AULFty6dWv9+vVV2/WhR5aHDx+i7BFXrlwRi8U5OTkpKSkoXYH8TQt1FKy2MqemkpuZmQ0ePHjt2rWLFy/etWuXqanpvXv3cnJyVFVVX7165eHhgaolDQ0N+/btu23bts6dO8v6FNW0TBUVFRSZy8qG+vuRJCmVSg0NDWvaU4WFhS1btrx69er48eMnTpyI4/j58+ft7e1dXFyUHxiampryP5YkyczMTLT24uJi+cMPKS0tRQ9DMTEx169ff/36NXouEYlE2dnZsptuamoqym6SnZ19/PjxwYMHt2nThkajKTmc0A9X8pwtFAp///13WZd9FIllZmZ27drVx8dHVVW1poXHxsYqKbOGhobCqmk02ujRoy9evLhmzZoPHz706dMH9Zlcu3Yt2iNSqbSsrAzlE0KnubQS1oxIpdIDBw5IpVI7O7uq37Zr105XVzclJeXgwYMbN27k8XjTp09/8uTJ3r1737171717dyaTGRgYOHnyZAsLi+zsbDqd/vr164sXL3p6eqKROVHaErFYPHDgwMOHD9+/f3/evHm//vqrjo4OeidCp9MvX77cr1+/QYMGHT58+PHjx35+fqNHj9bS0nr48GFJScmOHTtQOdFlR7b90ScURcnaQqMzSPbOCw2jIpFI0OGtvPA1bZ/S0tI3b96gJF5paWn//vtv3759fX19ZRXvBw8e1NbWDgsLu3HjBkmSMTExz58/Rw2wUVLu4uJidXV1sViMMlsuWLCATqe3bNnS19f38OHD4yq5uLjExcUFBQWtXbtWQ0MD5VJCoxoo2XeZmZnnzp1r0aIFQRBcLldbW9vIyEirUk0L19LS4nA4KBFujx49RCLRgQMHBAJBZmbmixcvjI2N0dYrKyuTb2E+ZMiQ48ePP3/+vEePHv369TM3N3/27Jment7GjRvR+YU2siw0Kisrk0gkKJ6stlkdmgUNdSDfEg+lnkY3QSUHQ00/XGEtDAZD+T4yNDTEMOz58+cFBQUhISFeXl4KC+FwOFpaWigDsK6ubnh4eJs2bdDekYUQ6JfKOpMrL7kCJRuWIIgpU6bcvXv36tWrY8aMQWnVQiv99NNP6Gytdmd9VgHat28/adKkHTt2HDlyZOnSpTQaLS8v79ixY/7+/oMGDVLYNdV2D5FthM8tSU07Uclcn9yhVYvxybMeHXLFxcWyvHEot23VeyJo1Oo5ZyhKgfizUmfOnEHP9xRFlZaW3rx5c82aNbJvf/vtt+vXr5eWltZzyb9DQqFw+vTpCuPF3blzZ+bMmegmhEgkEtTmEyVrad26tfzobTJxcXFLly5F2eQWLVoUHx9/+/btVq1aoQffkJCQR48eeXt7EwTRrl27+/fvSySSFStWMJlMMzOz7du33717t3fv3jQazcLCYvv27ehBHA05EBAQ4OHhsWLFirlz544ePfr9+/foK6lUeuzYMXNzc9RxdOzYsf369XN2dv75559RAvRLly4ZGhoSBGFiYnLo0KEhQ4Z4eHisXbs2KyurpKQEDeiH4ziXy507d65ssAE+nz916lT0kp7NZo8ZMwYtTZ5UKj1//nyvXr1Qqrc+ffocPXpUIaU46nlFEISxsfGWLVtQamxHR8dnz57t3bvX09OzS5cuAQEBy5YtGzp0qKGh4YoVK1A+aKlU+ueff/J4PDqd7unpeenSpa5du9Lp9OHDhyckJPTu3RvH8U6dOsnGppPJz88fMmQIjUbjcrnjxo07d+6cvr6+urr677//vnnzZpRvZvny5fHx8Xv27DEyMmIymVOnTk1KSlJYjpKSFxQUzJs3D/V2sLKyWr58uYODQ8+ePQ8fPiw/lNzz58/79+8vn+m+pmWeP39+7NixDAbDzs7u6NGj8fHxM2fOZDKZBgYGf//9t0AgULKnXr582bZtW5S4wsDAYMuWLbJQVvmBIZOVlTVjxgzZ8w0arej48ePy0xQXF48ZM4ZOp+M4bmxsvGvXrpEjR+I4zmKxFi9eLBAIUJZ8T0/PYcOG/fjjj7179168eDHK2lfT4SQQCPbu3WttbU0QRI8ePS5evIhKrnBCubq6Ojs7m5ubz5o1a//+/b/88ou9vf3YsWNl6fVrOlaVlHn+/Pk7duyodtUXLlyws7NDL/47d+786tUrNO5f7969CYJwdnY+e/ZsfHz8vHnzVFRUNDU1N23apCSDedOSl5f3ww8/8CpNnjwZDRom8+DBg/Hjx6PtrKqqOmfOnMzMTKlUevLkSXRU4zhuZ2d35swZ2RhrixYtYjKZBEG4urpevHhx5cqVdDpdX18fDZIZFhbm7e1Np9NpNJqhoeGGDRtcXV29vb3/+usvdOl7/Phx69at0bMXl8udNm1aeno6ekO6cOFCVVVVBoMxduzYJ0+evH79esKECcxK48ePDwsLe/To0YABA2g0mpaW1urVq4ODg1evXq2np4fjeIcOHdDwG0oKXxUaPoHH4/n6+g4YMGD69OkdO3ZcsGCBbNyzixcv6uvr4ziuq6v7yy+/XLt2TUdHh8lkzp8/XyAQ7N69m06ne3t79+rVa8aMGf6V0Og7SGZm5vjx41HmQBqN5uPj8+jRIzScz8KFC9G5365du3379slGTpOHRpe1t7efN2/e0aNHFy9ePGzYMFke/JoWjkb36dixIzov0Mjj6M8OHTocOXKkb9++dDqdxWKNHTv29u3bso0TERHRs2dP1L5aQ0Nj+fLl6GQPDQ3t168fyji6YMGChISEq1event74ziuo6Ozfv162bA9SFlZ2dGjR9u2bYvjuJ6e3qpVq969e/fvv/+2adMGx3H0ZhCd6TUdDMp/uALl+yguLs7d3R3dK8+fP1/tEk6dOqWhoUGn0zt16vTs2bNly5apq6sTBNG7d+/79+9HRUVNnjyZxWIxGIyRI0dGR0crKXm1atqwSGJi4qhRoywtLadPn75o0SJfX99Tp06hnRIUFFTTzvqsApSVlf3++++Wlpb9+/dfuXLlwIEDZWUQCAQnTpzo2bMnCsxmzJiBkqUpLOELSqJ8Jyopv5Idev369WqLUdNZLxKJjh49ikb3sba23rt3b2Zm5h9//GFsbIzjuLu7Oxo/AzQJ/+VTqjcREREXLlyQSqV0Ot3BwcHZ2VlfX59Go+Xn50dFRaFhW3k8XkBAgJGRUVJS0q1bt+RzDKirq/fs2dPR0bEZZwtoVPLy8ng8nnySN5FIhLpDKExZWloaHx+vrq5ubGysPFFn7Uml0uTkZC0trU+25BEKhYmJiSYmJlUrGEmSTEhIwHHcwsKioKAADZMt+7awsDAjI8PCwoLNZufn56O7lOxbkUiUmJhoYGBQtQDZ2dmZmZlmZmZKsnd+UklJSXp6uoWFBZPJFIvFCQkJJiYmXC4XdRlHeboiIiIkEomTkxNqlimTkZEhkUhQ70pU12dhYUGj0UQi0cuXL0+dOrVhwwb0KCNPIpEkJSVpa2ujYicnJ6MI6luVXP5gQCFlaWlp1U0klUr5fL5CH3Tly1Supj2F9r5YLLa2tlboAKn8wPgsEokENcVp0aIFi8UqKSl59eqVkZGRpaUlQRB37twZNmzY3LlzZ82alZuba21tXTVr4hccTsXFxeHh4V5eXrm5uc+fP8/OzlZXV2/Tpg06JD65cOVlrmmlJEmmpKTQ6XRjY+PP2ULfL7TFysvLLS0t5Stz0OcURZmZmREEIRaLP3z4YGRkJF/VnJ2dnZaWZmlpyeFwCgsLFc4XkiTj4+MFAoG1tXUdpbOuqfAKxGLx0KFDHz16dOHCBTMzs5KSEjs7O4XTLT8/PyMjQ3bwJyQkEARhbm6OYdiePXtmz569bNmyuXPnJiUlWVpaVnsWZGdnJycnm5iYfMH1SiwWM5lMPp+fkJCgo6NjamqqcJDXtHCRSIQuZejVD/oVNjY2n+xNnZ+fj/ZdLa9gX6mmg+GTP7yW+whdcOLj483MzBRaQ8hLS0vLz8+vuve/oORftmHz8vISExNNTU1r3zn8cwsgFApjY2NVVFSUXyrrbScqKb/yHfqVZz1oouo16kPDSj558kRNTc3Pz69qO5nMzMyLFy/m5OR07dpVLBY/ffpUVvuM47itrW3v3r2VXHEAACKRaMeOHS1btuzWrVtDlwVUkEV9q1ev/rZPCQA0BrKo7+LFizUNW6qELOpbtWoVnCAAANBM+vWhFkdMJrNHjx7Vdo0wMDDo27fv6dOng4KC5Dv+ocwHnp6etRxWC4Dv1qNHj1xdXSHkazzQpezbjnwFQCP0NS+RIScEAADUtXoNosRisVAoNDExsbW1rWkaIyMjV1dX+fR6hoaGffr0qdpsCQBQFcR7jUpxcfHTp08FAsGLFy+Sk5NNTU2hzQxoZkpLSwsLC4VCoXzGtdrLyspCA2xC4AcAAM2nhSfq8GpjY9OpUyclHfOSkpJOnjwpFAppNJq7u3uXLl04HE61U8pSCQEAQCMUGhr64cMHdJllMBgdO3Y0MjJq6EIB8M0kJCTs2rUrLCyMJEl9ff2OHTuOGDGiasfvagkEgiNHjly9erWkpERFRcXT03PQoEFubm51X2oAAPge1WvUV1JScvz4cXd39zZt2iiZrLCw8NixYyKRqEePHk5OTjXFdSRJ3rt3z93dvWoaYgAAAAAAAAAADdOvD2V5Vj4Zi8XicDi2trbOzs5KqgTlRx8CAAAAAAAAAFCt+m4eSZIkGmNayTQEQdDp9E8mP+Dz+VlZWd+6gAAAAAAAAADQrDRASszU1NSYmJiqI4nJSCSSsrIygUCQmJhYta4PVfHl5eW9ffu2rKys7ssLAAAAAAAAAE1YA0R9fD7/1KlTn5wsPT393bt3yqdRGLcaAAAAAAAAAIACGP4OgDqRlpZ248YNDw8Pd3d3ha+EQuG9e/fy8/NHjBjxlUlo+Xx+YGAgi8Xq27dvQ+WzjYmJCQoK6tixo7Ozc4MUoFkeJPLEYvGzZ88iIyNHjBihrq7+ZesSCoVRUVGybtU4jquoqBgYGOjq6tZyCaWlpffu3YuOjjYxMenSpUt5eXlOTg5kXAQAAACaBBj2AIBvjCTJ8+fP9+3bd/bs2TExMQrfxsXFTZs2bcCAARcvXvzKDLq3bt0aM2bMqFGj7t69izWEkpKSv//+u2/fvosXL05MTGyQMjTLg0ReXFzc4sWL+/btu2vXrtLS0q9ZY2pq6rx589q1azdixIg9e/asXr26devWzs7OW7ZsKSkpUT57VFRUnz59Nm3aRJLk8+fPfXx82rRpc/r0aRh9HgAAAGgSGqCuj06nGxsba2trs1isL6idkPXrS0lJqZsCgnollUojIiJatGjRbIZeJAhi0KBBWVlZCxcurPqttbX18uXL79279/Ur6tWrl6qq6vPnz7EGwuPxZs2alZ+fv2nTpoYqQ7M8SORZW1v//PPPb968KSgo+Jo1cjgcf3//6OjosLCwzp077969m0ajFRQULFy4cOnSpRERETt27KhpZFSRSLR27Vo+n3/lyhULCwsMw2bMmDFx4sSsrCwYWRuA0tLSZcuWvXjxYufOnS4uLl+5NJIkY2Nj7969e+fOnSFDhowcOfLLliMSicLCwm7fvv3u3bv169fb29tj31p+fv6dO3euXbvm7u4+d+7cz72JVy1hPZS5rnefEqdPn163bt3cuXMnTpz4WTNmZWXt378/IiLi5cuX7u7uP//8s52dXZ0VEzRn9R31MZlMX19f5c2ZaikiIiI4OPhbFAo0pMuV9u7d22yiPoRGoyn56lv9WDqd3uDbjclkNmwBmuVBojBZLaf8JIU0WhoaGj/88MOtW7euXLkyefLk9u3bVztXbm7umzdvdHR0NDQ00CdWVla//fbbgQMHpFLptyobAE1USUnJ06dPw8PD4+Pjvz5sSE5OvnPnzu7duyMjI7t16/bFy3n27NmdO3fQ25y6GOZKLBYHBgbu2LHj8ePHRkZG36SEdV3meth9NSFJ8uXLl+Hh4c+fPx8/fnztb9x8Pn/KlCl9+vQ5dOjQmjVrNmzYYGdnt2rVqga/9YOmqL4PGl1d3W/1isLW1tbY2PibLAooIEkyLS0tPj5eIpFU/TYrKysnJ6faGcVicXJyctUhGQsLC8lK6enpQqFQ9vmrV69++ukn5ZUYpaWlaIF5eXmFhYVVJygoKIiNjZVf7BeoqeQlJSUkSZaWlioME5KRkZGfn1/Tpqt9S7zCwsLk5ORv20xOJBLFxsZmZmYqfC4UCkUiEUmSGRkZ8nv2C3boJ+Xn50dHR1dtN1jTkVCbwnzZGtFOTElJkUql1c5Y066UJxQK0T4tLS1NSkqSbT2pVJqWllb16QT9wJr2rPKDpLCwMD09/ZOHBEmSWVlZX7BrFGhVKisry83NrWlLEpVev34dGBgo+7Bly5ZeXl7yv135dQNgGBYeHp6WloZ93yQSyePHj7/+0G1AWVlZr1+/lv2pp6d37Nixmzdv+vn5ff3CLSwsZsyY0bt3byXjFdeGj4/PnDlzbG1tsbrBZDKHDh06bNiwLw4/qpawrstcrW+7+2pCEMSSJUtu3bq1du3az9pi165de/78uYODA51OX7p06d27d+fNmwchH/gy9X3cqKioMBiMb7IoOp1eU3sk8MWkUunhw4eHDBly7ty5LVu2tGvX7smTJ7Jvnz9/PnTo0G3btk2aNMnR0XHcuHE//vjj1atX0aPq77//PnXq1Hnz5llbWy9evLikpKS4uHj79u3e3t4DBw68cOFC69atLSwsbG1t79y5g6K4Xbt2ZWRkhIWFBQQEbN26Vf5JVyqVBgYGTpgwwd3d/dy5cz169DA0NDQwMJg8eTKfz0fTJCYmTpgwYf78+fv37+/UqdOAAQMiIyMxDDt16hRqRfz777/z+fxt27ahrBW//PILn88XiUR//vmnpaXlsWPHlJT8+PHjvr6+gwYNOnTokJ2dXcuWLZ89e0aS5KVLlyZOnPjTTz+1adOmV69eUVFRqDAikWjbtm2DBg3atWvX3Llzz549q7zxm1gsXrVqlbm5uaWlpZ2d3dmzZzEMe/36defOnTkcTteuXe/fv49hWHFx8Zo1a2xtbU+ePPnJ3Zefn//jjz/OmjXrzp0748ePDwgIyM7Olkqljx49mjFjhru7+9mzZ7t27WphYbFly5Yv2KG1OYRev349fPjwrVu3Xrx40dvbe9u2bVKpVPmRoPzoCgsL8/f35/F4+/btwzAsKCho4MCBPB7v119/RQdMtWtEy8zJyfnhhx8WLly4fv16BweHfv36zZ8//88//0QhSk27Ul5QUND48eMdHBxOnTq1aNEiOzs7W1vbAQMGpKWlbd682dXV1crKqnXr1uHh4bJZbty40a9fvz/++GPt2rWurq7Lly+Xva1QfpBERUXNnTt3/vz5Q4YMcXR0PHPmTE2x3927dydMmHDhwoWVK1d27tz51atX2JcqqKSurm5qalrTltTV1fX29i4qKpo+ffrff/+NntdVVVWnTZvG4/E+ed0ASGxs7Pz589PT07Hv25kzZ7Zs2VJvNTnfnFAo/PnnnxV6U1tbW3t7e9Pp36z91Dd5UvqGzQRq8pXhR9US1kOZq/rmu69aGhoa3bp109LSqv0sJEk+fvy4vLwcbRMWi9WhQwdNTc26LCZo1qh6VF5enpGRIZVKv9UCMzMzRSLRt1oaoCgqJCTE0NBww4YNFEXl5eV17Nhx6NChQqGQoqjk5GQPD49169ahrzp37qynp7dnz57IyEihUPjDDz/8+eefFEVJpdJffvmFzWZv3bqVoqikpCQ3Nzc9Pb1Vq1ZlZ2eHhISYmpr6+fmVlJRQFBUfH29jYzNgwIDy8nKFkkgkksjISF9fXzabPXLkyKdPn4aFhfn5+dHp9Hnz5kkkkvT0dB8fn0WLFqF54+PjPTw8XF1dP3z4UF5ePmnSJC0trQcPHlAUJRKJxo0bZ2xs/ObNG7TwZ8+eTZgwobi4uKaS5+fnX7582bTS+vXrjx49OnHixOjo6LNnz44aNaqoqIiiqIcPH+rq6vr7+xcVFUml0j/++KNdu3aJiYkURQkEgpEjR7JYrJMnT1bdyLGxsebm5iYmJhs3bgwLC9u0aZOmpqaRkVFISAhFUUFBQVpaWrLNTlHUyZMn586dW3UToR+ir68/Z84cdFqtX7/e0NDw2bNnFEUFBwcbGBjs379fJBK9fv3a19eXy+VOmDDhypUrU6ZMOXv27Jft0Ko2btyopqZ29epViqIKCgq6devWtWtXtE1Wr15tZWX1/v37Tx4JSgpDUdTx48fZbPauXbvQGm/evKmhobFq1SqpVKpkjeXl5XPmzOnatWtBQQH6FQwG44cffnj48CFFUTXtSoVfJxKJfvvtNwaDMWDAgLCwMIlEsnHjRhUVlS5duly5ckUqld65c0dHR2fhwoVoF9y8edPGxubatWto9rNnz2ppaU2ZMqWsrEz5QRIfH9+vX7+wsDCKovh8fqdOnUxMTNCfRUVF3bp1a9myZXp6OkVRWVlZXbp0QRGjSCRasmTJkydPanmC79ixg0ajjR8/XiKRoDLMmTOHwWDMnj07Kyurpi1JUVRqamrPnj0JgqDRaF26dHn8+HEtrxsAyc7O9vf319fXDw0Npb5jjx49MjMz69atW9VzrUmQXQF+//33uluLVCpdtmwZnU7fsWPH1ywnNze3bdu2RkZGb9++/VYFU/jk77//ptPpS5Ys+bJHu6ol/OZlbtLKy8sHDhwoe5gB4CvVa10fRVHftiUbusp8wwUCFRUVe3t7Kysr1AWIx+OlpaWhSp6wsLCYmBhDQ0PUKqx3795CodDAwMDR0fHly5eBgYFmZmZv374NDw83MTFhMpl37twpLS1VV1fX0tIyMTGZMWOGrq6uq6urk5NTUlLSJ1NT0Gg0e3t7Ozs7Ho83c+ZMLy8vDw+PTZs2mZmZXb9+PSkp6cyZM9HR0f369UPv5ywtLWfMmBETE3Pw4EE6nT5w4ED0RE6SJJPJ9PPzKyoqQrVnGIaFhIR07tyZx+PVVHImk+np6amvr6+rqzt+/PhRo0bt379fT09v165d1tbWCQkJ6IZkaGj48uXLhISE+Pj43bt39+vXz9zcHGXO6NChg/KXoK1atZo3b56Hh8eCBQvmzp2bnZ2NavM8PT19fHwePXr05s0b1BoqODi4V69etXkNqaWl1aJFC21tbQzD1NTUCIJISEig0+kuLi5OTk50On3IkCH+/v579uwZPHjwl+1Q5QUgCMLMzMzFxYXBYBAEoa2tXVhYiNqaKj8SlBSmak9IBoMha/ukZI0ZGRl3797V0NDgcrkEQfTq1UtTU7O8vLx9+/YFBQU17UqFX8RkMk1NTVHyFQ8PDxqN5u3tzeVy7e3tfX19CYJwcnIyNjZ+//69WCwWCAQ7duwwNDRs164dmt3Pz69r167nzp0LCQlRfpCcOHECBcBv375NTk62tbXNysoKCQmpupEFAkFaWhpqI8dkMocNGybrbldLz549mzdv3oQJEzw8PM6cObN8+fJ169apqKjUtCUxDDM2Nj59+vSKFSvU1NTu3bvXu3fvtWvXyhrpKbluNA8FBQUrV65s1aqVm5vb1KlT0X6RSqUXLlzo0aNHQEBAfHw8mjI8PHz69Om9evWysrLy8fE5e/YsSZJ8Pn/RokV3795F6XP69u0r31ZWpri4+PTp04MGDVq8eHFgYKCzs7Ouru7ly5dRNf66desGDBjQokULZ2fn1atXowrkvLy8Q4cO+fn5oRxRPXv21NTUtLW1Xb16dXFxMSpkSEjIvHnzfH19w8LCBg8ezOPx5s+fL5FIpFLpuXPnRowY0b59eysrq4CAANRWAnn+/PnEiRNR24EBAwb8/vvvstt3TYVJSEjYsWNHjx495s2b9/r168GDB2tra1taWu7fvx9VGj9//nzevHlpaWlv374dOnTo+PHj09PTJRLJwYMHJ0yYsHTp0nHjxg0aNEhJsiuhULhjx46AgICffvqpb9++Xbt2ffjwYU0TR0VF/fbbb97e3levXt2+fbubm5u6unr79u3PnTsn+y3Jycnz5s2bMmXKggUL2rdvP3ny5IyMDPRVYmLi5s2bO3fufPHixQ0bNujo6Hh5ea1bt27r1q1CofDgwYN+fn5r166VSqXx8fG///57+/btT5w4IVu7WCw+fPhwQEDA6NGj27dvP3jwYJR56/Xr15MnT3Zzc5s4cWJxcbFAIPj333/9/PxQuwAlz0ifVdS2bdsmJyfLz06S5KlTp3x8fFxdXXv37n3y5EnUxj48PHzSpEk+Pj6olUe1srOzV6xYERAQMGLECA8Pj6VLl2ZnZ8tPQFHUjRs3vLy8mEymgYHB5s2bZXW5n7XLalLTIVdYWHju3Llx48Z17do1IiJi+fLllpaWmpqaM2bMkLUJQo0s/v7776FDh44YMaJ169aDBw/esmXLiRMngoKCxGKxwu5Dp8yyZctat2594cKFkydPenp6qqqq+vj4vHjxQr5UwcHBw4cPHzt2rI+PT5cuXVauXHnkyJELFy5U20mhsLDwxIkTgwYNmjx5MjodlJ8vJEnu3bu3f//+ISEhxcXFS5cu9fPzmzt3LuqPQJLktWvXBg8ePGTIkM6dO7u4uKxcuVK23mqPh9DQ0P379/fv33/kyJGJiYnz5883NzdXVVWdMmVKfn7+27dvx48fb2Fhoa2tvXDhQvmr971790aOHLlgwYKJEye2bt36r7/+aroV9aBes7kIhcKIiAgdHZ1vkv6BJMnIyMhWrVqxWKxvUTpQwc3NDd1x4+PjL1y4EB8fr6qqinrpoKcEWepUCwsL9HSIHtnz8vIePHgguybOnTvXyMio6g2MTqezWCyxWFxeXl6b8uA4jqoX0J+2traenp63b99OSEgIDg6m0+nyo415eHhoamqiB7K2bds6OTnduHFj9uzZ+vr6sbGx5eXlV69enTBhglgsDg8PX758ufKSo7iCx+PJEmAkJSXFxMTo6OicOXMGfdKvXz8Wi8XhcJ4/f56VleXg4CD/S5X/NBaLhaYhCKJPnz47d+6MiIjAMIzL5Y4ZM+bu3bunTp3y8PBISkoqLCxs3bp1bTbX1EpSqTQ4OPjChQsCgUDWdw7HcQaDIT/a2zfZoQpUVVX//fdf9Px67ty5wMBAqVRabQcehSNBSWG+eI0kSUokkry8vJKSEg0NDX19fQ0NDbRMJbuyphXJ4ky042Rlo9PpTCYTbeqsrKx37961bNmSy+Wib9lstre396VLl0JDQzMzM2s6SEpLSx8/flxUVHTx4kW0IgMDgyVLllhbW1ctiaGhoaen519//RUREbFu3ToPDw/sM1laWqJq8/nz59vb28suocr3nbq6+i+//BIQEPDjjz/euHHj119/lUqly5cvp9FoSq4bzYOGhsaiRYvCwsLu3r07bdo0FNXTaDQfH589e/aMHTsWRbx37tzZvHnztm3bHB0dk5OThwwZMmnSJIqihg4dun379pSUlIiIiC1btrRp06bqKoRC4cWLFw8cOPDgwYPOnTsLhcJ27dqdO3cuKysrPT195syZQ4YMWbJkSXl5+dKlS9evX5+dnb1x48bAwMBDhw49ePAgMzMzIyNjyJAhbdq02b9//9q1awsKCjZt2vTs2bOjR48ePnzYyMho7969dnZ2YWFhqampQqFw06ZNubm5+/bt4/F4ly5dmjBhwvv378+fP29lZZWWljZ79uxZs2aNHTsWw7C9e/eiFgQYhtVUmG3bthUWFkZGRt6/f5/P5wsEglGjRg0YMGDlypWrVq1ydXVtU2nHjh39+vVzdXU9c+aMqqoqhmGXLl36888/T506ZWdnJxAIZsyYUbVPMkKS5O+///7XX3+dPn26S5cuBQUFAwcO/OGHH65du2ZgYKAwcUZGxuXLl/ft25ednb1jxw5XV9c5c+YEBQWdO3du8uTJNBptwIABfD5//PjxZWVlV69e1dbWfvLkyYABA1RVVbds2ZKamnrixIl//vknLy/v/PnzhoaGLi4uycnJgwcPptPpq1atGj9+/I8//oguJufOndu/f39CQoLsmC8sLPzhhx9wHP/777+1tLTu378/ePDg8PDwK1eutGzZcuzYsefPn9fU1JRKpaqqqhMnTqTRaFOnTnV3d6/pRfYXFLWkpER2IUI3muHDh6ekpCxbtszCwmLAgAHo1ubk5GRkZKSlpdWnT59qV/327dvp06ePHz/+l19+wXF89erVGzZsSE9P37Nnj+zSERQUlJ6evmzZMoFAsGLFCnRd6tKly2ftspooOeQEAkFOTs7Vq1dZLNYvv/zSuXPnf/75588//9y/f7+NjQ3KkEyS5MaNG0+cOHHhwgUHB4egoKCAgIDAwMDBgwe7u7sbGRlduXJFfveJRKKioqLAwMDw8PC9e/e2bNly3bp1QUFB27ZtW7ly5alTp9BxGxwcPG7cuFWrVk2YMCErK2vEiBHr16/v1q1bmzZt3NzcFMZBLS0tvXz58unTp69fvz548GDZQaL8fJkyZcrYsWOHDh368OHDtWvXdu7cWXYi/FVp165d3bt3xzDs+PHjs2fPDg4OPnLkCHqHWPV4yMjISEpKunXrlqmp6e+//96tW7eAgIB169YdPnxYIBCw2ewJEybMmTPnt99+++eff1q1ajVq1CgMwx4+fDhy5MiJEyf+9ttvBEGsWbNm1apV1tbWvr6+tdx94LvO4VlaWioWi79J1CcWi5vTu+TGIy4ubvv27cbGxgEBAXfv3pW9PfLw8LCysrpx48bUqVP19fXT0tKsra3d3d1JkszMzGSxWLNmzbL5P/beO57KN378P/scjr33DtlKUVpKS5FVKkoyWtr1bpPSTmkgDQpNKko0bBGlrCSysznmOZzjrN/j0/X93J/zMw5Rvav3/fyjh+5z39e+7vt6XddrqKn1S21Q/yujBoVCycnJgd4HfkE4V6XCwsL8/PzgPEpUVNTS0vLkyZPZ2dkTJ04sKiry8PC4f/9+QUFBZ2enlJSUvLw895IPPNdqa2vr6elZsGCBs7Nzv5+ioqLG4sxQUlISrADAf83MzCZOnPj06VMPD493797p6OiIiYmNJB0Wi/XixYuHDx9aWFg4Ojo+ePCAy82j69BhIZPJ165dq6ysdHNzI5FII3S0O1RhxpKjtLT0jBkzHj9+/O7du7lz55JIJCQSCdQUuXTl6GCxWEAVs7e3t6+vj8FgQG85aWlpDAbT2dlZXV091CDp7e1tb29XUlI6fPjwsPsFBALh1KlTQEiYPXv2jh07du/e/V1GzhISEvPmzRtYkpH0naam5r179/bt2xcUFHT9+nUbGxvg9W6o98Zfg6Cg4Nq1a9PT0x8/fuzo6Ag2UPLy8vB4PBACW1pafH19bWxswAG1goKCvb39/v37w8PDR+IlgkAgrFq1islkpqenMxiMw4cPi4iIXLx4EYfD+fj4AEUvFAqFx+OXL19++/btp0+fbty40cHBoaenJz09XVNTMzAwEKzjJ02a5OLi8uDBAycnp+nTp0tKSj5//ryrq8vR0XHGjBk+Pj4IBCIzMzMqKioiIgJYZs6ePXvChAlpaWnx8fGbNm0qLS2trq6G9uYsLS2Bsx8WixUUFDRUYQwMDObPnx8WFiYqKnr+/Hl+fn4Wi5WXl3fp0qWcnJxBZV0Wi/X27dvu7m7w9iMSiY6OjkPpFNDp9NzcXBaLBYYuPz+/vLx8fHx8RUXFQBFCWlp6x44dWVlZ8fHxy5cvX7NmDQKBWLVqlaSk5KVLl4KCgubMmdPY2PjlyxclJSWw1SIjIyMkJJSbm9vV1aWgoLB79+6cnJyYmBgVFRUvLy8gmfPy8sbExHBmpKiouHPnzrKyMk5NgRs3bmRnZ0dHRwMjLiMjo1mzZoGaDurggI+Pj/vnY3RFJZFI/dKxt7e/efPm27dv8/LyTExMgIfe3Nzc/fv3D1qAzs7O/fv3q6qqOjs7gxvs7e1v377d1tbW19cHSX3jxo0LCgoiEoksFquoqOj06dM5OTlmZmbf1WWDwn3I6erqWlpaBgYGtrS07N69GxpjmZmZqampmzZtIhAIVVVVERERCgoKwP/f1KlTZ8yYER8fb2lpaWNjg0Ag1NXVObuPl5d37ty5MTExubm54AWLQqF0dXVfvnxZUFBQXV2to6PDYDCuX7/e29uro6MDvuBOTk5v3rxRUlI6cuTIwP1KXl7eVatW8fPzJyUlQRdHMV8AwDDEysrKzMwMXHFwcPjw4YO/v7+fn9+5c+eGGg+SkpJXrlwRFRX18fEBcunatWsTEhLKy8tjYmJAjzg7OyckJKSkpCxfvhyNRhcXF5NIJOirNG7cOBqN9uHDB1jq+0P51VJfS0tLcXGxkZHRGJ1TAct42BnaD6ewsHDlypXu7u5btmzp9+lVUVEJCwtzd3dftmzZxIkTe3p6QkNDwfkPHo9va2v7/Pkzp5AA1NV+eAn7+vr4+fnBNw/4ZtTX1wc/sVgsJpMJ9BsRCISFhUVgYGBMTExDQ4Oenh5QtIuNjaXRaFZWVmg0+ntLDr7T79+/X7VqFfRaZzKZbW1taDSaRqMNtUU9LMhvQD5phYWFnZycgLePpqYmJyenEVrMX79+/fz583fu3DE0NAQKolwYXYeCbc6hIJPJHh4evb29YWFh/Pz8qampI2uAIQsz7INccsThcKdOnWKz2Rs3blywYEFvb6+vry/4VnHpyn57tN+FgIAADw9PQ0NDZ2cnJIaB5ayMjExvb+9QgwSFQmGx2LKyspaWFqDmCiCRSNB45kRKSuru3bsPHz48fPjwsWPHkEjkwYMHx+hWgUtLXrlyRVNTE9ppJhKJ+/bty8jIKCkpAb7Oubw3/ibMzc0nTZqUnZ2dmppqZWUFNllmzZoFNGw/fPhQWFhIoVDi4+PB/W1tbUQisb6+vr29HQhXw4LBYJBIpLa2NkiTl5e3qakpPj6eRCLZ2tqCe4CJL41Gq6ys1NXVRaFQSCRSUlIS2mgwNzc3NjZOSkrKzc2dNGkSOJqWlpYGR8c4HI7FYsXGxtbX1+/cuRMSP6qqqvB4fHFxMYvFEhcXx+FwXl5eLBZr9erVUlJSGzZsQKPRwxYGjUYjkUhBQUEw/lEolKSkJJvNHmr7D4VCycvL19TUuLu7Ay07ICoMejMej798+XJ9ff2ECRPAcqK5uZnBYFAoFC6qIjgcTlJSEkrBycnp/v37nz59+vr1q6am5tOnTwUEBIBsVlVV1fMNoMAG9CMIBIKhoSGYXFz2VjilOBKJFBUVpaGhAYJbAqHu/v37VCp1hMNgID+qqAoKCsuWLTt69Ojt27cnTZqERqM/fPhAJBL19PQGvT83Nzc7O/v48eOQgKevr19YWAiUNTiT5eHhgXZmkUhkR0cH+JR8V5cNpKWlhfuQA72Mx+MhLykiIiIEAoFMJtNoNAKB0Nzc3NHRIS4uDtqKQCBMmTIlJiaG03XzQN85YCRLSEhA7SkkJFRTUwNKTqFQamtrgVY/uN/AwEBISKilpYXFYg31Kh4YtOl75wtY58TFxTU3NwOLAyidRYsW3bhx48WLF7W1tXJycoOOB/Cu4Nx0EBYWxuPxAgIC0MgUFBTEYrGtra1gj9LR0VFbWxtEVKbRaBUVFUwms6uri0s1YX5nfrXUR6fTnz9/npeXJy4ujsfjRyf70en09vb22trafrGnYMYIi8W6detWY2MjOGOBTLehX8vKyrZs2bJ8+XJODTcUCjV+/Hg6nR4eHm5mZgZUSqhU6rVr16ysrLgfUgFpB7jyH0kJe3p6SkpKJkyYMG7cuJkzZz558iQzMxOYVwHbg97e3tmzZ4ObNTU1p06dGh8fX1tb6+/vr6ysbGxsHBYWZmpqCirIveQDxRt5eXlRUdG4uDh3d3coqk9sbCwSiVRXV8disbGxsStXruRUqhkhjY2Nvb29nAo2Cxcu1NTUDAgImDNnjra29kgSaWpqunr1qri4OFhqgNMnLoL36DqUu9SXkZERHx+/bds28NTIdfyGKgwAvCigtSDw4TSSHOvr61VVVY8fPy4mJsaZJpeutLKyQowWOTk5fX39tLS04uJiSHirqakRERExMTGpq6sbapAICAioqandvXv3yZMn69atAxfLy8ufPHmyffv2frlUVlampKQ4Ozs7ODhMmTLFzs4uLS2NQqFw7xoAl/HApSWJROKVK1cmTZoEFZuPjw8sF0RERLi/N/4mhIWFV69enZWVdfPmTXNz846OjtLSUui4+MuXLywWy8fHZ9CTve/SeuD8MjY1NTU0NNjZ2fn7+49wmcXLy6utrd3vxBW8bMHffX19xcXFSkpKt2/f5txlgBg/frynp6ePj8+GDRvCwsKOHj0KZP5RFAZkymU82NnZxcfHx8bGzp0719HR8eDBgwoKCkPdLCsrKy0tnZWV9fTpUyKRCEbad/kLkJOTk5GRARbFKBTKwMCAQqHcuXPn/fv3IiIiKBSq32uTs91GSENDQ01NjZqaGufpGQaDGbXIB17LP6SoKBRq2bJl4eHhQJdES0vr1atX5ubmQ5WtuLiYQqEICAhwXuT+jUOj0ZydMsYuG/WQg5CQkBASEqqurv769SvYRMPhcEQiUV5eHvH9gAYnEolycnKvX78uKCgAUwOLxaLRaDU1tTHKQsPOFzab/fnz5/9xy/H/z0hRUVFUVLStra2xsRGoRI1wPPS7ByTb19cH+ohIJJqamn79+jU4OBi4QEcikaB4PT09/v7+nL6vJ06c6OnpCUdw/Z35FyR1EMkqPz//7du32aMCOF0YoWEYzHfBYDA6OzsTExO7u7tjYmJKS0u7u7ubmpra2tqys7O9vLyqqqri4uKAxRekPTJ9+nQ9Pb3Hjx+7urrGx8eDzwkvL6+ysjI4f4M+TgwGg0ajQYtCAoHAz89fV1dHIpEKCwsHDZtGpVKhQ92UlJSqqqrNmzfz8vLa29tPmTLl0aNHX758AScqT58+HTdu3IoVK8DNeDze1ta2s7NTS0tLXV2dQCBYW1t3dXXNnDkTMm/jXnI2m93X1wcpXsrJyVlZWVVVVTk5OYWHh6ekpHh5ecXFxc2cOXPq1KlGRkYJCQkXL16kUqktLS0JCQl0Ov3Dhw9DnUjT6XSQMo1Gu3v37rRp0ywtLaFfZWRkXFxcurq6gO8QLv0FrNcgf7xfvnzJzc2tr6+/f/9+Z2dnS0tLXV0dlUoFhnOcRtij69CBZejr6wOu7UAvsFis1NTUpqamd+/evXjxgkajtbS0fP36lftI4FIYcLTFw8MTGxvb0NBQWFh4//79vr6+qqoq4BhzqByB54yPHz8mJycnJiZmZWVVVVWBLxmXrhy0kTlXV6DNgYNKyEkVGC1EInHLli14PP7WrVvAorK5uTk+Pt7Z2dnAwIDLIGlsbFy6dCmBQNi/f7+Pj09qampISMiuXbvAeoLJZILuA4VnsVjPnz8H3hRkZWW1tLQUFRV5eHgKCgomTpy4ceNGLpHQIBcIA6MXcmlJaWnppKSk06dPQykXFhYWFxfPnDnTwMCA+3sD8XdhYWGhp6eXmpoKPkZSUlJQbDEymdzb29vPy8XY6e3tpdPpwOvJyJ8CWwBDbQTQaDSgVNzV1TXoDWg0eteuXbdv39bQ0MjIyFi8eLGPjw94ahSF4Y64uHhERMShQ4fwePz169dnzZr14sWLoW6uqalxdHS8evXqli1b9u3bN4qYvTgcDpx1gPdqQkLC/PnzW1tbjx8/7uTkBA6sxgiFQqHT6SQS6cfGJPxRRVVXV7e1ta2rq3vw4EFtbW1lZSW0VTqQrq4uBoMxFoXtMXbZ2IeckpLS5s2bu7q6gOlpW1tbQkLCsmXLTE1NR5cgkOG3bNmirKwcHBxcWFjIZDJfvnwpLy/v6ur6C07AwHezXwxhAoHAy8vL6Qfhh0ClUk+fPu3o6Dh16tSTJ09OmTKFUzumpqamlAM4LM3vD3w+C/N/oFCoFStWKCgoHD16VFtbu6Ojw9bWtqKiYu3atQ0NDaKiosLCwj4+PjY2NrNnzzYyMpKRkXFzcwNmcpcvXzY0NIyMjFy0aNHGjRunTp3q6ura09MTEhLy8ePHioqKK1euVFZWXr9+/f379/X19VeuXGlqahIXF1+wYEFBQYGpqWlmZma/DUUAm82+fv26h4fHpk2bzp8/f+bMGaDLLiUldfPmTX19/VWrVnl7e2/durW+vj40NJRz6xp41lq5ciV4D86YMcPc3Hzu3LnQDUOVvLa29vTp0yUlJR8/fjxx4gTws4JGo/fu3evi4lJaWrp69epFixY1NTUdOXJEUFBQXFz80qVLRkZGXl5eUlJSS5cuVVBQkJKSIpPJkJs1CGlpaWdn59zc3OXLlx88eNDd3Z2Hh+fy5cv9lmizZ8+eOHEipFY3kNevX/v5+bW3t7969SokJISHh8fJyam7u3vBggXLli2bNm2arq7u3bt3vb29b9y4ERMT09XV5efnFxcXBz6fo+jQft+znp6esLCwu3fvUiiU69evJyUlTZkyZc6cOWlpaerq6levXl2zZg0ej9+2bVt8fDz3kcClMMBOafXq1cnJyQoKCjt27Fi8eLGcnByFQklMTDQ2Nh40x+TkZBwOp6GhAbwUzps3b8qUKaqqqpMnTy4oKODSlZwVZLFYr169CgsLYzAYd+7cSU5O/vjxY1BQUHt7e2JiYmhoaFVVVVBQUFlZ2efPn2/cuNHc3DxnzpzQ0NDPnz8vX7782LFjW7dunT9//oEDB4DnIS6DZO7cuadOnQJGXHPmzAkJCfnnn38MDQ1ramr8/Pzy8/MrKysvXLhQXl4OjgE3b958584df3//vr6+PXv2YDCYlpaWysrK6urqQR2stbe3nz17NjQ0lMViJScn//PPP8CjIMRQfZecnCwtLa2srJyVlWVvb//PP/9s2LBhxYoVpqamFy5c4Ofn5/7eQPxdAAOe7u7u0NDQly9fLliwANKrFBMTA5FX+rV/ZWUleIGMDgEBAQKBUFhY2M8lIzDnGyi9A4BOKbAwHAgPD4+QkBAQ7/v9lJ2dTfpfrK2ts7KyTpw4QSAQ/Pz8EhISRlcY7tTU1GCx2MOHD2dlZS1fvry2tnbfvn2DjpzOzk5PT8/CwkIfH59BjyhHAo1Go1AosrKyUlJSOTk5IDroxo0bf6BbOCEhIR4enqKiIsizK6C7u7u6unp0af7AooIJKyUlFRUV9fDhQ6VvDHWzhIQEcNbST3O7rq5u0F3aH95lYx9yKBRq06ZNvr6+nz9/9vDwOHLkiJOTU0BAwBgDPhsZGd2+fVtQUPDgwYObN28G4dQ1NDQQPxkkEgl2mgoKCjhfNXQ6nUajSUpKjsQyYuQEBQWdOHFiy5Yt06ZN6/cTPz//lStXsjg4deoUfND3m/OrNTxhfnOMjY1zc3MbGhqUlJRwOByNRvPw8FBUVCQQCOXl5ebm5oGBgT09PW1tbb29vSQS6dmzZ8DExcjIKDMzE3jBUlFRASshPj6+nd+A0t/yDc4cjxw54ubmJiYmNtS2NA8Pz6FDhyQkJHA4XD/NHyUlpfv37/f09Hz9+lVeXn7gS1xaWjo0NBSyjFJUVAwODu6ndDpoyRUUFM59o1+CIiIi165d8/X1bWpqUlRU5BQSdHV1wTlJa2urmppaX1+fr6/voErIvLy8Pj4+Bw4cqKysRCKRqqqqg74oq6qqJkyYMKgXR8C0b3Be2b59u4ODA5PJBLorU6ZM6erqUlRURKFQ4LPECRqN/t4OHViR1d/gvPjgwYOqqioxMTFgmGRiYkIkEoGxHJeRQCaTuRSGQCCcO3du586ddDpdQUGBTqcvWLAAUkkaKseenh4FBYWHDx/KyMg0NTX19PSQyeTMzMxbt275+flx6UoIFAo19xucF29+A/rv4W9w3rDwG83NzWQyWUlJiVNU5j5I3N3dV65cWVFRISIiIi0tDR4E0tTRo0ehRFgsVlZWFpPJLC8vNzEx2b59O7hzzpw5+fn5/N8YWBdhYeFd3xj4E3TDUC1JpVLv37+vpKQEFHGbmpoOHz4M2Upxf28g/jrs7Oxu3boVFRU1efJkzq7X1dUVERGJjY198uSJvb09uNjY2Hj58uVNmzahvsFisb5XS0VGRkZdXT0lJcXf3//s2bOgSfv6+oKDg5WUlAZ9dXR0dLx//15fX38o/644HM7Y2Pjp06fnz583NTWFzvBTvrF///7Xr19XVFS4ubnx8/Pv2bNHWFh427ZtlZWV06ZN+97C9AMYMjG/AQZzVFTUjBkzjIyM1NXVr1+/TqfTMzMz+xm4AoqKit68eaOmpgZe9Ww2G5yof5c6cUlJydevXz09PcXFxa9du1ZfXy8uLg5mEIPBADZj3FMAni36neNxPiUnJ6enp/fs2bMzZ85A23k9PT2BgYGzZ89WVFQE1ptUKhUaDJ2dnUCnYKhMnz9/PoqiDoWurq69vX1AQMDFixeDg4O5dNyECRMkJCRevXp17969NWvWgNzLy8vDwsIGKp8PZOxdNorxP5DHjx+3tbWlpKQM9UYaRUuWlZWFhIREREQA/70jYXT9BSmVgP+iUKgFCxZcu3YtJyensrISkjMrKytJJJKbm5uUlNSPUrDv6OgAkWMgm0mgofNjY7DB/OVSn7CwsJGRkaioKA6HG4VdH7DibWtry8/Ph7zSw/xAOFeNeDwevFNIJNKWLVtWrFgBFLogZGRkILNgoNT+vdmh0ehB9QY5QaFQXFLm5eXlssHWzzkH2LkcWIbvKrnkN7j/NOx2LDiJGupXGo0WHx8PRSMcOZz7fKLfGPS2n9ehGAyG8ykuu8jfVRigzQj+wH+De44sFuvcuXNlZWXbtm3jbMMZM2Y8evRoJF05RiS+8b2DhEgkQnaGQwHkBwwGo6Wl1e+n0VmqDNt3BAIB/I1CodS/McL3xl+JjIyMq6vrjh07Zs6cyfl60dfXX7x4cWhoqLu7e0pKyqRJk+rr6+Pj4zds2KCiosJgMMTFxbu6ut6/f6+hofHmzZvFixcPTBzIEt3d3dC6TVBQ0NXVNTs7++rVq5WVlVZWVmw2G7hfh0xA2Wx2UVERiUQSFxcHYdnq6uquXr0K1mpAmRw4E4Iysre3Dw8Pz83NtbCwWL16tYyMzPv374uLiwMCAoC7l8jIyMWLFwO3ftLS0hISErq6usMWBiwKIc1tFosFlEiBmRAKhRIRESESiRUVFZWVlVgstqurq6WlJSoqytDQEI1GEwgESUlJNTW1QfUAcTgcBoMpKiqKjIw0Nzd/9uxZfn5+T0/Ply9fREVFdXV1B13T9/b25uXlAae1nZ2dQUFBOjo6Hh4eKBQKKEnGxMRYWFjgcLjw8PD29nYQFKqlpUVTUxOElunnekRKSgqFQuXk5LS3t+fk5GhpaYETezabDfyKE4nEjRs3ZmZmRkREFBUVLVy4EDhvBI5SoTfAx48fb968aWtrm5qa+vDhQywWC7RLdHR0kEgkyBRa5IyuqHQ6HRgp9JNR0Wj02rVrHz9+LC8vz8VXJAKB0NbWdnJy8vPz8/T0fPr0qYmJSXd3NwgkAPaGKBQKcF8MPdLZ2clms0FJhu2ygSXsd2XYIQeMBYAFAaeGLVDFB/unBw8eBA6KxMTEiEQiHx+fiorK+PHjwacBdBzUfeBKb28vMFEGV/r6+oBBARDUmUzm8ePHwem3vLw8Pz8/kUiUlJTU19fnYl/d09NDp9N7e3sZDAaQV4edL1QqFVSH02X91KlTPTw8zp07FxIScuzYMQwG09PTc+vWLS0tLbDBxGAwBh0PwL80sEeArjCZTCqVCh0bArN5YFMA4hJ1dXXdvHlTTk6uqKjo7t27bDa7srIyNzdXRkZm1EfuMP8a7F9IV1dXaGhoeXn5D0mtqakpNDSURCL9kNRguANmuKOjY11dHbjCYDASEhK8vb3b2tp+UqZMJnPr1q3i4uIZGRns/wbt7e2HDh3auXPnli1bVq1aBRZ/f02H/srCkMnkBQsWaGlpvX79GrInLCsr8/LyysnJ+XFlh/kvUlRUNGHCBBDCjpPW1lZgAQskZENDw5iYGGj4xcTEiIiIYLFYY2PjvLy8fs9SKJSrV69qa2sjkUgxMbE9e/ZA9zAYjKtXr8rKygL3DOLi4kePHoVeDjdv3gRpzp8/f926dXZ2dmZmZq9evQK/JicnL1myBPsNe3v7mJgYcEbEZrPfvn07depUsPrE4/HLli0rKSkBPyUkJGhoaFhaWl65ciU4OHjRokXXr18Hh1FcCpOQkDBjxgwkEiklJeXr61tTUxMaGqqsrIxEIjU0NCIiImjf2LZtGzCrc3d3b2trO3jwoLq6+saNG8PDww8fPmxpafnu3btBm51Go+3bt49AIIDdh7CwsMDAQDwez8fHd/r0aaheEAwGw87OjoeHx8LCYvHixRs3bjQzM1u9enV1dTW4oaamxszMDHjQnTdvXmZmpr29PdCgu3///u7du4WFhZFIpIGBQUBAQHNzM3iqurp68uTJKBRKVlb2xo0bpaWlhw8flpaWRiKRhoaGISEhoDUePXqkrq4O+WcODAwExsCAe/fugUd4eHg2btwYExOjqKhoY2Nz8+bN0tLSY8eOgRbW0tIKDAxsa2sbRVEzMzPXrl1LIBAwGIy1tXVsbCxkogzO3KytrYGXY+6QyeSDBw8KCQkhkUg0Gm1qavr69WvQHREREePHjwcVPHfuXGNjY2hoKKi1vLx8cHBwZ2cnly5LS0vrV8L09PSBZeYy5CoqKtavX08gEHA43OrVq9+9e5eZmTl//nwUCiUoKLh///7GxsaOjg53d/d+W2woFGrmzJklJSVlZWX9ug+cz4PsJk+efP/+/aqqqp07dxKJRDQavWTJkrdv37LZ7JCQEAkJCc6jC9AOkZGRA9sQ6ISbmJggkUhRUdFDhw6Vl5cPO19SU1O3bt3Kz8+PRCKnTp0aGBhYU1MDdd+FCxfU1NTmz59/6NAhGxsbd3f32tpaNptdVVU16HhITExcsmQJGo0WFhbev39/WVnZy5cvgTM8Pj6+bdu2ff78+eXLl6D1REVFDx8+XFVV9ezZMxkZGSQSKSQktGPHjtevXysrK6PRaBsbm4aGhmEHD8zvxv9zxfNrAFtEZmZmP8RgGpjPGhsbQ0fPMD8PGo124sQJf39/Go0mKysLHBA7ODhs27YNbPj9DICKUWZm5tGjRz08PAbVwfvLqKioWLhw4ZcvX8aPH3/37t2hvGn/oR36iwsTFxcH1NIkJSUFBASoVOrkyZO9vLwGHpHBwHwXMTExUVFRwcHBg5oGkUikqqoqCQkJWVnZfqawDQ0Nvb29/fR+RwiVSv3y5QsGg1FVVeXUuL5165a7u7unp6e3t3dFRYWcnNzIo4+wWCzgzVJZWZlzrgHTXxaLVV5eTqfTgTeskRRmJDCZzMrKSgEBAXAYTqPRwKFfZWWloKDgsI1TU1NDp9OVlZVRKBSTySwrKxMUFBw0+BuTyXRwcADaifr6+i0tLRoaGv0q0tfXV15eLioqCgpDJpOrqqqUlZW5u6mkUCg1NTXKysrcdZgZDEZpaSmQzQZqbZDJ5MrKSjk5OWFh4Z6eHhCxnUtqoyvqUNTV1a1fv/748ePDKhcAOjs7y8rKpKSkRuFBZ+RdxoVRDzkymXzu3DlNTU1VVdWmpqbu7m6gL/bq1asJEyb4+PiMYjKyWKxHjx4VFxdbW1s3Nze3t7eDQ7n8/PyKiorw8PCxRAAaOX19fWVlZT09PWpqaj/vw93R0QEi6ILRXl9fTyaTh7JMgfnN+dVSX1ZW1syZM39IlHbgk8DQ0BCW+n4Zzc3NHz58oNFo6urqg37GfiA9PT1JSUkdHR3gv+Li4rNmzfqBBve/LcAXlrGx8S/4bPzKDv1XCkOlUoFHU1lZWW1t7ZHENoCB4Q6VSt24ceOiRYvs7OwQvwGQ1Hf27Fk4gtZQUh9nXBwYBAIREhKSl5d37ty5f/e1/7Oh0Wj//PMPhUK5cuVKv5rm5OQkJibu3r17FLPm8ePHp06dunPnTj+jPjKZDJx4fa9MCwPza/ils52fn7+fX4SxgEKh5syZ86NSgxkJEhISCxYs+DV58fLyDmr38tczlN3Un96h/0phQEDeH5smzH+TkpKS1NRUDQ0NEFaEi7P7f4W/MkDi2IGbhZPOzs4nT57w8fHx8PDcvHnzxIkTf7fIh0Agvn79+uTJE01Nzc7OTk4r97a2ttjY2IULF45C5GMwGHfv3q2trW1oaOCU+phMZnR0tJKS0lAW3TAw/zp/+YSHgYGBgYEZI0wm89SpUzdv3mSz2dLS0vfu3RMWFkb8HjQ1NbFYrMbGRgaD8UP0aP4aenp6Ojs7qVTqDw+i+Ify8uVLDw8PKpWKxWIPHTpkYmKC+NuRkpKaNm3a3bt3jYyMpk2bJi0tzWKxKisrQcAbY2PjUaSJwWDmzZv3/PlzCwuLGTNmANXHpqam6upqe3t7Nzc3+Mgd5rfll2p4wsDAwMDA/Im8e/cOqMNt3LjxNzlAplAo4eHhz5496+7uxuPxRkZGixYtmjp16r9drt+CysrK4ODgd+/esVgsUVFRU1NTe3v7MTq5/dNpaWk5c+ZMSUnJkiVLnJyc/iN7BDQa7cmTJ8+fP6+rqxMUFNTQ0DA1NTUzMxtj9XNycu7du1daWspms9XU1AwMDBYvXjyU02wYmN+EP1jqA+6wfohjGBgYGBgYGBgYGBgYmL+VP1XDs7Gx8cGDB3Q63dbWdthobzAwMDAwMDAwMDAwMP9Z/lSp78uXL+3t7QgE4tOnT0pKSqOI9g4D8/vDYDDev3//9u1be3v7fzccamdnZ3JyckdHh5OT05/lAIBKpd66dQuHwzk6Ov5KjaaWlpYHDx58/PhRSkpq1apV/Vy99YNMJickJPT29jo4OIzaJmTkNU1KSsrIyHB3d4cdzcHAwMDAwPxHgE1OYWB+UyoqKvbt22dhYXHq1Km2trZ/sSQZGRmurq7Lli2LiopiMpmIP4ry8vKjR4+ePn26sbHxl2VaVla2du1afX39BQsWBAQE7Nixg0qlDnVzdna2o6Pj0qVLnz17NhaV+xHWlEajXbhw4cSJE69fvx51XjAwMDAwMDB/Fn/Snj0nampqHz58oNPpWlpa8EHff4ru7u66ujpNTU3E346KisrRo0eLi4vz8vL+3ZKYmpqKiopmZWUh/kA0NTVv3LjBw8MjJyf3a3JksVjXrl3r7OzU0tISERERFhYmfGOo+42NjQ8cODD25h1hTfF4/IkTJ5ycnOAIZjAwMDAwMP8d/lSpT1paet26dSwWi5eX998uC8yvg8Fg+Pn5EQiEvXv3Iv4DYDAYLBaL+A3AYDBoNBrxB4JGo+fPn/8rc+zq6srOzkaj0UBXc8aMGcM+gkajx757NfKaan1jjNnBwMDAwMDA/EH8wRqeBAIBFvl+HgwGo6qqChhP9qOpqam0tHSgxlpnZyeDwQAWTYM+2A8ymVxSUkIikUZYJBaLFRERceHCBTqd3u8nJpNZVVVVXl7e19fX7ycqlUqhUICX84aGBhaLNTDl5ubm4uLizs7OgTl2dHSAvxsbGzmDPlGp1Lq6uu9KbVj6+voaGhpAG/4oRlEFBoNRWVlZXV09aO2409LSMhJFypFnwaVNBs2LxWJ1d3eDM+GWlhboOplM7pcIk8msqakBN/dLobm5mUwmD1uLoUZdT08P1ObD0tDQwOVmLu1JJpMrKytpNNrA65w1Hao6NBqtp6dn5EOX++z+GUMXBgYGBgYG5gfyB0t9MD+J9vb2w4cPu7q6hoaGzp07d/HixcXFxWD5+PDhQxsbm/Dw8Nu3bxsZGV2/fp3FYpHJ5ICAADMzs5kzZ7569Wru3LmKiopycnK+vr5DrQI/f/7s5OTk4+Pz6tUrKysrNze39vb2vr6+Bw8eaGlpSUtLp6amMpnMmJiYBQsWEInEw4cPs1is9+/fh4WFUSiUqKgoBweH8PBwsNwMDAy0srK6du2aj4+Pjo6Ot7c3WMrHx8c7Ojqqqak9ePBg+/btioqK8vLylpaWDQ0NUElev35tbW3t4+Nz48YNU1NTOzu7z58/IxCIqqoqb2/vSZMmOTs7x8bGTp8+XUNDQ0VF5fTp03V1dR4eHuPHj1dWVjY3N6+pqRk2tdzcXFtbWyKR6O3tzWKxCgsLN2/eLCwsbGZmBgz2+vr6/P39N23a9OzZs82bN5uZmZWVlfVrNCaTeefOHVVVVV5eXmdn54KCAtBZ3t7eqqqqoDU4GUUVuru7vb2916xZ8+LFi4MHD06fPj03N3dg93V2dp47d05aWtra2vrWrVugComJiW5ubnv27Fm4cKGurm5sbOygXT/CLLi3yaB5VVVVnT171tjYeMeOHX5+fkpKSpMmTcrMzAwLC1u8eLGJiQlUzZ6ensuXL7u6uu7du1dbW9vGxqayshL8lJqa6uTkdP/+fX9/fxMTk7t37w5VtkFHHYvFunr16saNG6urqz99+rR27VpHR8fMzMyBKTCZzNDQ0EWLFl26dOngwYPHjx/v7e3lvIFLexYWFoLCX758WVtbe9++fd3d3R0dHQNrOrA6DAYjJSVl/fr16urqjx8/HnboDju7RzJ0/24ePHhgYGAQEhKC+PP5ZXUhkUiPHj1at27d5s2bB+5c/DzKysoCAgJsbGyGmtpj59mzZ8eOHfPl4NKlS/+uYfbIKS0tnTNnjru7+8DtsJ8KjUbLyMjw9va2tbUtKSlB/Gn09PRs27Zt+vTphYWFYLFUWloaFBRka2t7584dxF/R3X96H8H8P9gwMBy0tbXZ29t7e3vT6XQ2m/3gwQMikbhs2TIajZaXlycvL79161Ymk8lgMNavX6+hoVFRUcFmsxsaGoyNjQUFBTdu3FhRUVFfXz9r1ixZWdkPHz4MzIJMJltaWk6YMKGhoYHNZj9+/FhEROTOnTtsNpvJZLq7uwsLCycnJ4ObHz58SCQSDx48yGQy2Wz2o0eP+Pj4jhw5An5lMBjHjh3T0dEpLi4Gj4eGhgoKCrq5uVEoFBqNtmfPHiwWa25unpiY2Nvb6+XlRSAQ/P39wePp6elqamqhoaHgvx8/ftTW1tbT0yspKWEymTk5ObKysnJychcvXmxvb29qapo+fbqoqOiqVas+ffrEZDKDgoKIRKKfn9+wqYGSE4nEAwcOgIpUV1ePHz9+6tSpra2tbDY7NTVVX1//06dPbDa7u7t7/fr1Hz9+ZLPZdDrd2tpaVlYW/JfNZp8+fRqLxXp7e4N02Gx2WFiYp6cn6C9ORlGFS5cuCQsLA58itbW1urq6zs7OIOUvX74oKCgsWrSISqW2trZ6enoGBwdDmcbFxdnY2DQ1NYGq6enpKSkp5efnD+x9Lln0Y6g2GSqvqqoqPz8/Hh4efX39a9eu+fv7r1mzpqCgIDExUUtLS1lZuby8HDTpvn37Dh8+zGAwwADj5+e3tbUlk8kkEmnWrFnXrl0DBbh8+fL169cHFoz7qAP10tHRmT59eltb21AT7erVq7q6ugUFBeC/Fy9exOPxjo6OoFRc2jMrK8vY2DghIQHUxdXVFY/Hh4SEkEikfjUdtDpUKjU/P9/Z2RmLxUZERIxk6HKf3UN1038EJpO5Z88eNBq9fv16aEr+ofyyupDJ5Hv37jk4OKDR6EWLFvX29rJ/CbW1tYGBgTo6Omg0Oigo6CflwmQyP336NH36dCQSKSwsHBYW9ssqOHYSEhKEhIR0dHRqa2t/Zb6pqakHDx4UEhKSkZGB3op/EE1NTcbGxkQiMTo6ms1mV1ZWXr58WVdXF41GX758mf1XdPef3kcwgD/srA+oTv1xXgT/ICIjIz9//rx69WrgnX/u3Lnbtm1bsGABBoPB4XBqamqampooFAqJRIqKira3twP1MyEhITExMQEBge3btysrK0tLS8+ZM6ezs7OqqmpgFkgkUk5OTk9Pj4eHBzwL/FWCX/uZsXG3dyopKblx48bs2bPV1dX/5+QahVq6dOm0adOioqIyMjJwOJyCggICgXB0dJw9ezaBQJg/fz4/P39RURGLxaJSqRcuXODn54dMobS1tT08PIqLi69du4ZAIMTFxQUEBFRVVVetWgUqOGXKFCqVamNjM378eBQKZWJiIiAgUFBQwGQyuafGYrEgKy+oXpzxD1paWmpra9+8ecNisfj4+FauXAkaZyB2dnaqqqqPHj2qra0F22+pqakWFhYDoymgUKjvqgLoC11dXRAigkAg8PHxVVdXA/1YiOrq6gMHDtjY2Hh4eIBMu7u7L1++LC8v39jYWFBQ0NbWpqqqWldXl5GRMbD8I8mCS5twyUtRUdHY2JiXl1ddXX316tVbt24NDQ3V1dU1NjaWl5eHks3Ly4uOjlZTUysqKiooKODn5xcTE8vOzq6srCSTyU1NTenp6WDjc9GiRePGjfveUYcYAVVVVRcvXpwzZ462tja4YmJiIigoCP7mUseenp6zZ89qaGjMnDkTGFtu2bLFxcVFT09PRESkX00HrQ4ej9fT0zMwMIBG47BDl/vsHvnQ/TtgMBgZGRnQ8RQKhdq7d++LFy+OHTs26pAbv4CmpqZhnUL9sroQiUQHBwdXV1c+Pr6RP/Xx48e6urqx5CsrK7tu3br58+f/VA9wKBRKQ0Nj9uzZSCRSRUVl7ty5nJ6cxl6Ln8qsWbPi4uIiIyNlZWV/Zb4zZszYvHnzoO/b33nKQEhISNy+ffv58+eLFi1CIBBKSkobNmxYsGDBb+5r8Lu6+zfsI5i/1psLk8ksLCzMyMggkUhsNptAIGhra8+YMUNAQODfLtpfBY1Ge/Hihbi4uKioKLgiJCTk6+sL/h4/fnxSUhIw/omJicnMzGQwGGD1A15tnC84Xl5eBoMxqLd6Xl7ewMBAkF1sbOyTJ09oNBqVSh2FFVleXl59fb2UlBS0RiESiaampi9evMjIyJgzZw64CBUMj8ejUKienh42m11fX5+bm6ugoMBpHTp58mQhIaGsrKyOjg7kN/qVnPMiSA1sQwybGveKGBoaSktLb9q0KS0tzdvbe/r06UPdqaSktGzZstOnTz99+nTTpk1lZWU9PT2TJ08e9ObvqgIajXb6BgKByM/Pf/LkSV1dnZycHKeabmVl5cqVKz08PGbPng1drKmpKSwsxOPxkZGR4Iq2traOjo6ysvLAIg2bBfc2KSoq4pIXqJqQkBCnDNyvEXJycpqbm7Ozs4EGI9gUwOPxPDw8kpKS06ZNCwkJ+fz5s6+v75w5c5SUlEY96rjw7t27qqoqPT09KAWwkzJse1ZXV+fk5EDyNgKB0NPTCwoKGrSmXKrDeduwQ5dIJHKZ3SMfun8Hkd+4desWHo8HV4SEhEbS6f8iVCr18OHDampqBgYG3O/8lXXBYDAjXxOXlZVt3779+PHjY5dGfkG4URQKBYYH9hs/oxY/CTQaPWXKlH8r69/HYdjIpwyE6jc4r/wmnth+YHf/Vn0E8wdLfQwG48WLF9XV1dAVFAo1adKkiRMngl9TU1MzMzMhqYBKpb5//76hocHOzk5EROTfK/jfBoVCaW5uRiKRQwlgX79+vXz5MhaLdXV1ra6uBqZlo4BKpYaFheXk5Dg6Ojo4ODx8+HB06bS1tTEYDAqFwmKxoAW0vLw8kGS4P0smk3t6eqhUKqfIISEhwcfH19PTM9ArzFCAAGtjTE1FReXGjRuenp7h4eHx8fEHDhxYt24dtKzkBIVCAZvGiIiIpUuXpqWlGRkZQVL66OCMEZeWlhYWFjZlypTVq1fHx8f3uxOHw/X29p45c2by5MnQ55BEIvX29k6bNm3Hjh0jyY57Ftzb5Hvz6geLxWpoaMDhcM7OzuD10o9jx44Bp0GWlpbLly8/fvy4jIzMDxx1gOrq6r6+vqFWn1zqmJaW1t3d3dfXx5n1UODx+JFUZ9ihC6S+sQ/dv4CMjIy9e/f+WbvdTCbz4sWLt27d8vHxQfyZtLS0bN++HVhM/bn84lrQaLS/dRr+bP6CKTMoI/lqwPz1/BYjAIPBjBs3rrOzs6WlpaenR0NDw87ODlqTFRYWZmVlQXKIgICAjIwMLy9vfX19YmLiyFfnMMOCRqOxWGx1dTWnvxPwEmSxWCUlJVZWVlgs1sfHR1FRcdS59PT0eHp6RkREHD16dObMmWPZOhIVFUWj0V++fOEUU4GHTzk5Oe4vOH5+fiKR2NjYyOmQkMFgMJlMERER7ivdH54ai8WaPHlycnLyuXPnsFjsP//8Ax3gDERDQ8PGxqagoODx48fv3783NzdH/CAiIiKcnZ1XrFgxlPKVrKzsmTNnuru7t23bBg0SHA6HRCLfv3/fbzK2tLQMnJ7DZsG9Tb4rr6H24Ds6Oj59+sR5ncFgAO+moqKiV69ejY2NnThxYkRExIYNGwY6tBzLqAOg0Wg2m83pB4gTLnVEfaOgoKDfT0O5TRpJdX7l0P2jeffu3datW+vq6goKCpYuXbpmzZr6+vrOzs67d+/a2tq6ublBpgcsFuvZs2d2dnb29vazZs3S1dU9dOgQ5FEW2PzMnTt369ateXl5dnZ2oqKiysrKN27cGNZ4AbgsmjVrVnR09MmTJ8XExCDnPe3t7cePH7e2ttbR0dHW1vb29u7s7GSxWFeuXDl//jyVSr158+aiRYuOHTvW19f35s2brVu3WlhY5OTk2NnZ8fHxbd++nUQiDawLUEpcv379/PnzVVRUZsyYERUVxWKxqqqqPDw89PX1J06c6O3tDaZPQ0PDnj17jIyMjhw5QiaTqVTq5cuXV6xYsWfPHktLy9mzZ6enp39vs7e1te3atSsxMbGjo2Pnzp2WlpYJCQlg65BL4i0tLfv27du0adPu3bvt7e3d3Nz6fdQAjY2NZ86cmTRp0vz58/38/H6eI6KhajGKjh60Ozgf3LBhg7m5uYeHh62t7ZYtWzw8PPz8/Pr6+qKioubNm6evr3/16lUwDg8fPjxlypSJEyc+f/4cfOhfv369efPmGTNmAJsLJpM56FAB74eHDx8uX7586tSpKioqK1as4Hypvnv3bu3atbt37960aZO1tfXp06dHocsD1N3Pnj1raWm5dOnSCRMmzJgx486dO+B119nZ+fDhQ2dn59mzZxcVFR04cEBZWVlYWHjDhg39fOekpaU5ODisXr16xowZZmZmhw4dCg8Pf/z4MaeTZ4hBpwyYDsnJyStXrtyxY8fatWuNjIwuXboEvYcrKipOnz49derU0XkJYjAYN2/edHFx2bdvn7Ozs62tbXJyMtgBvHXr1qJFiw4cOJCcnDxv3jxhYeFx48ZBLusAg8596Nfm5uaDBw+uWLFi+fLlEydO3LdvH5itA7sbwKWaMH8Bv4XUB8kVSkpKrq6uc+bMERcXB9fb2tqAJiFQK1qyZMnWrVvd3d09PT0NDQ0rKiqAdRPMD4Gfn19fX7+hoSEkJAQyXGlrawsICGhvbw8PDy8rKzMyMgJyGnA7MYpc3r59++jRIy0tLdDLDAaD83uARCKBwwzwXzqd3u9XzkcMDAxkZWXz8/O/fv0KbgDLEVFR0WnTpnEvhrS09IQJExobG3NycqCLjY2NVCp1zpw5/Pz831WpYVMDJYdiTjAYDM436cuXL5OTk4lE4tatW+Pj4xUUFLisCYAqpoiIyIkTJ9BotIaGBuJHQCKRAgMD+fj4NDU1wZQcdA06a9asvXv3vn379sCBA8D1v6ysrKSkZFJSUnZ2NnTb58+fw8LC+o2QEWbBpU1GntdQaGlpoVCoW7ducYYMiY6OzsrKqqmpAeshc3Pz58+fL1u27P3799DQghjLqANoaGgQCASwBBz4K5c6yn8jJSXl5cuX0E85OTn37t0buKgaYXXGOBG+a+j+0UyaNOny5csiIiJ6enqRkZE3b94UEhJ68uTJnTt3YmJiurq6wG0sFuvSpUtbt27dsGFDVFRUSkrKvn37AgIC7O3twaq9s7Pz06dPKSkpr1+/vnz5sqOjI/Av5eXl9eHDBy4FqKmpuXv37sWLF9+9e/fo0aP29nZdXd2WlhYymVxfX+/i4qKgoPDo0aP379/Pnz//xIkTe/fupdPpmzZt2rJlCxqNXrNmzbNnzw4cOJCdnX3z5s2rV6+WlJRcu3ZNXV1dVFS0qqoqOjq6X10QCMSrV6927ty5devWFy9epKSkUKlUV1fXhw8fKikp7dy5k0qllpeXT5s2TUJCAoyl+SUKf/MAAQAASURBVPPni4mJrVu3jpeX9/Tp0z4+Ph4eHqdOnQoPD2ez2du2bRtJZBdORERELl68CAxf/fz8nj59am5uzmKxuCTOZDKPHDny9evX8+fPnzlz5vDhw1+/fh3U3EBYWJhCoejq6oaGhu7cuVNNTe27yjbGWoyio4fqDvBgUVGRnZ2dhIREXFzcrVu3wsLCqqurQ0JCuru7MRiMra3tlClTPn36BBb9ysrKBw8eVFBQKCoqAkLC69evo6Kibt26VVNTA16nmZmZA4dKbW0tlUo9cuRIUlLS9evXMzMzz58//+LFi5UrVwLhoa6uztPTc9asWWfOnAkICFi0aFFpaekoVgvt7e1r1qx5/vx5cHBwZGRkenq6tra2m5vboUOHaDQahUJpaWmJjY39/Pmzj4+PrKxsUFCQiYnJjRs3QkNDoUTS0tKcnZ0XLFgQFhYGdOZPnDgRERHx/v37QR1XolCogVMGjUanp6evXLlSWVn57NmzISEh1tbWXl5e4F1XXV398OHDGzdu5OTkjC56zbNnzy5cuLBv374TJ06AT2RjYyONRktISLh169bzb4SHh9vb22/cuLG7u/vYsWMHDx4ES4ih5j5YwhUUFFhbWysoKERERNy7d8/CwuLs2bO7d++m0WgDuxuBQHCpJszfwW8h9bHZ7MbGRiKROH/+fGFhYc7r+fn5YHGGwWDMzc0hJwQ8PDyzZs0SEhKqrq4enewBMxAUCuXo6CglJXXx4sUVK1aEh4eHhYWtW7dOS0tLWFgYWPK8ePGis7MzJSUlLS2NRqM1Nzd//fqV8Q02mw0tPYH+26Dbe8A7XHZ2dtk3IiMje3t7m5qa6urq+vr6lJSUKBRKdHR0Z2dnVlZWZGQk8IgF/NoLCQlhsdiSkpLe3l7goHLdunW1tbX3798HedXV1T1//tzFxcXIyAi4lQfrMJA1jUaDJA0CgbBt2zZRUdHQ0FBwysFgMB49ejR+/HhnZ2fwFKgUNMDABickrYGKsFgsYGvKPTUpKSkikZiYmPjly5e6urobN250dXW1traCZQqZTI6OjgYpq6ioqKqqqqiogESA3NvvW6Knp+fg4NDa2jpnzhwuajzfVQXQMl+/fk1PT29vb4+MjKypqens7GxsbCSRSOCe/3EAhUJ5eHisWLHi7t27vr6+VCpVVlbW1taWRCI5OzsHBASkp6cHBQXt3bt33rx5/crGPYt+hR+0TbjnBapDpVI53wl0Op1Go4GWRCAQpqamRkZGKSkpK1asePz4cVJS0j///JOcnGxmZgZ8mgFVc35+/smTJ0tJSQ3UntXQ0OA+6kCOVCp1YGBJwJRvvH79+tChQx0dHTQaLS4urrOzs6KioqCgQFxcfKg6KioqOjk5kclkFxeX3bt3P3z48PTp0/7+/nPmzEGhUP1qyqU6vb29LBYLLAuGHbrcZ/dQQ7e0tFRfX3/cuHFpaWmIvxReXt5Vq1a5urpyuuvIyck5c+bMvHnzzMzMwBUHB4e1a9dmZGT4+fkxmUwDA4P58+fj8XhRUdHz58/b2to6Ojra2dm1tLRwCt4DUVBQ2L1796RJk2g0moqKyokTJxITEwsLCzU1NYOCguh0uo2NDTjNXr58ubCw8NOnT0tLSwemM3369J07d0pISHR1dTk6Op44ceLLly/37993/QZnXVpaWnx9fRcuXDh+/HhQAHt7ewqFEh4e3tPTM27cuJUrV/b09MTFxYHBwGKxXr9+bWFhISkpSafTc3NzgSMrMALl5eVramo4TxVGDffEOzo63r9/D+0YamlpLVy4cODHiEwm+/j4CAgIBAUFDdR8/hcZqqPFxcW5dAeFQvH29kaj0Rs3bsThcAgEgo+Pz9jYGDKeRKFQ/dQrkEgk57bOzJkzd+/eDVygcRkqt2/fzsnJiYqKcnNzAwnOnj17woQJnz59Ahr7paWl1dXV0NvP0tKyn8HbCLl+/XpSUpKnpyfoHRD6SFtbOzAw8OXLlzIyMpaWlrKysmw2e/fu3Rs3blywYMHWrVt5eHhSU1OBkM9gMK5fv97b26ujowNMnZ2cnDAYjJKS0pEjR8CbaoQUFxeTSCRILX/cuHE0Gg1s0ygqKu7cuXPWrFmjqCOYNW/fvu3u7gYrEyKR6OjoSCAQ8Hi8g4PDqlWrUCiUpqZmYGCgh4fHsWPHrly5ws/P/+DBg/z8fBaLxWXud3Z27t+/X1VV1dnZGfiTs7e3l5eXb2tr6+vrG9jd3KsJ83fwW9j1sdns1tZWOTk56IgP0NbWBpyAg5UWmLcQfHx8IiIinZ2dbDb7N3eU9AdhZGR07dq1Xbt2xcTEREdHa2trnzx5EuxKLl++/MmTJ8HBwVFRUR4eHm5ubps3b960aZOvr29fX19ubm5XV9fFixe3bdtWXFx8//59BoMRGhqqoqLSz1zYyMjIwsLiwYMH+vr6c+fO3bRpU3p6+q1bt9hs9rlz51auXJmYmHjlypVr165ZWVktW7YsJycHSJtLlizR09MzMTF5+PBhUVHRkSNHjIyMtm3bRiQSg4KCPn36pK6unpeXt3TpUk9PTwwGk5iYeO/ePSaTGR4eLicnJy8v7+/v397enpmZGR4evmLFiilTpty7d+/AgQN2dnZmZmZfv35lsVhhYWHS0tIVFRWXL1/++vVre3v7tWvXHBwcsrOzo6OjqVTqlStXBAUFFRQULly40Nrampube+3aNUdHRy6pAacX69atO3PmjLa29vjx4w8fPjx+/Pje3t64uDhpaWkkEvn8+XMGg2FmZlZYWCgpKbl79+6vX7+GhoZmZWV1dXVduHBh3bp1xsbGoA2Bx/MPHz5wcZ4xiiq4uLjs2bPHyclJQ0Pj0KFDCxcuDAsLc3Z23rFjR0JCQnNzc35+fmBgoI2NjbGxcVRU1NmzZwsLC7ds2bJr167u7u5r166BljczMzt9+rSurm6/IklISAyVxc2bN/vJV4O2CQqFGiqvtLS0s2fPdnR0JCQknDp1auXKlUpKSpWVlTdv3szNzQXeLz09PfX19QMCAjZv3pyUlPTq1SsBAQE3N7ejR4/y8/O3tbWBXeqlS5cymczU1NQTJ06A7uMEhUJxGXVZWVk3b96sqalpaGg4deqUlZXV9OnT+6l9CgsLBwQEbNmyJTg4OCQkBHjokZaWFhMTKykpGT9+PJf23LBhQ09Pj7+/v5+fHwaDsbKyOn36tLS09MCaCgkJDawOPz9/WFgY0JIKCQkRFRVdsmQJl6FLoVBCQkK4zO5Buwnyt1xbW3v79u0ZM2Yg/l443fOyWKy4uLjm5uaJEydCuutgtt64cePFixe1tbWKiorANbGgoCDwoINCoSQlJdls9kD9234gkUgsFksgEAwNDUGmvLy8TU1N8fHxJBLJ1tYW3AZCodBotMrKyoHTEOyiolAoaWlpsBwHQkK/uiAQiA8fPhQWFlIoFMj+tq2tjUgk1tfXt7e3y8rKLl269ObNm8+fP9+yZYuysnJzc/PHjx+PHDkCzEovX75cX18/YcIEIEA2NzcDg9ixtzn3xIlEoqSk5JMnT7Zv3+7l5SUtLe3u7t7PtQaJRAIB1sCqGvGbMWhHp6enc+mOysrK1NRUe3t7znXU9zrURSKR/WwuBg4VFosVGxtbX1+/c+dOqFWrqqrweHxxcTGLxRIXF8fhcF5eXiwWa/Xq1VJSUhs2bPheU4729vanT5/y8fEBERcgISExb9683Nzc6OhoCwsLJBIJRB3Iv4OIiAiBQCCTyTQajUAgUCiU2travr4+aNQZGBgICQm1tLR8r5Gbo6Mj8KqFQqFoNFpFRQWTyezq6oLSGbXvFhQKBfYs3N3dgZqomZkZJDMDR1+SkpLQJDU3Nzc2Nk5KSgJeuLjMfRKJlJ2dffz4cWj7VV9fv7CwEIPBgCsDu3vYasL88bB/A2g0Wnh4+IsXL6DzBLCvnJKS4uPjc/jw4dOnT4MzPU4YDMbdu3ejo6P/9ChJvyd1dXVgwnNepFAoxcXFIPoQk8ksLy8H4ea+FwaDUV5e3tzcDP7b2NhYWVkJ5cVgMMrKyurq6thsdm9vL5lM5ny2t7f3y5cv4DyHk9ra2qqqqtENho6Ojs+fPw9Mc3RwSa2xsbGkpIROpzOZzPb2dug6nU5nMBhdXV0FBQUjDJR09epVHx+fHz74GxsboX6nUCifP38eebApEomUl5fX2Nj4Q7Lg3iYjzGsomExmVVVVYWEh5+hiMpn0b5SUlBQXF9NotGHTGcuoA+ExCwoKurq6ent7Ozo6Rl5HUEhoBg3KKKozionApZtA4PiTJ0+y/xbevHkjLi4+Z86crq4u6OKTJ0/4+PiWLl0KDkUdHBwwGExISAjng+Xl5aqqquLi4llZWWw2Gyxn7e3toaP406dPYzCY48ePcy8ASJ+Pjy8mJga6mJ+fLyMjs3nz5qHG4fHjxzEYzOnTpznLo6SkpKenB16zg9YFRNcUFBSMjY0dqjx0Ot3DwwOPx1+9epXNZkdGRm7fvp0z/CaTyQQucI4ePWpubi4oKPj8+XPwU1JSkpCQ0Eji9XV0dJiZmUlISLx9+5bzOpfEX79+raSkBKIEXb58GQTS5IxJqKioSCAQjh8/DnXBj+X48eMgNA70iRyqFiPvaO7dERgY2C+UK9hIxWAw0EUwzI4ePQrlAgJ+3rt3D1ypq6vT09NTVFQsKysbaqj09vZaWFgYGBjU19cPVfhTp07x8vKi0ehp06ZB0Xe509raamJiAsWCKy8vV1ZWlpeXB1FDISIiIrBY7OzZs7u6uurq6vT19TlL+/btWwkJCTMzM/A6pdPpq1atwmKxFy5c4Jwsu3fvBg0SHR3t7Oy86n/ZunUrCCM8cMoAampqTp06tWfPnm3btuHx+F27doF0mEzmpk2bsFgssDUAV/bv34/BYEYSr6+5udnKygqFQvHy8rq7u3Mud2/evInFYrdv3w51K5PJ3LFjBwaD8fX15T73AwMDeXh4oM4dyMDu5l7Nfn1EoVCOHTsGtd6qVav8/f1/0oSC+VH8Fmd9IHYZWGpAp3atra0gKjE46Bvo6bi7u5tEIqmrq8MHfT+DQTVeeHl5gUUW2IL6LgUJTtBoNOezkpKS/X6FFEI41Y2gK4NaX4zFF7bgN0b9+MhTk/wG+BsEKgQAhQp+fv5BN+YHQiKRUlJSwNnXDyr1/5UQ+puXl/e7jAZFvvGjsuDeJiPMayhQKNRAj0TAVwoCgQCB+EbCGD2wC39jqKHOpY4YDGbYQo6iOqOYCFy6iUajFRUVrV27FvFfAiyPmpqaOC8SCAReXl4ymfwz/J739vbS6fT6+noGgwEdCPwQyGRyb28vMAMbFAwGs3z5chDNwtraOjEx0d7eHlIPq6mp2bNnDx6PP3HihISERFlZ2bt3735U2bgnbmpqGh8fv3///tjY2K1bt8bFxV25cgWKZolEIlevXh0XF3f69Olx48bZ29sj/gS4dweIawVsrX8qNBqtt7e3vb29q6troCoE+ILv2rVLXV39wIEDGRkZixcv3r179969e7/LpyjQIadSqZxepsCrBofDcQ/kCwEimmZnZwcHB5uZmWlpab18+VJeXt7V1RW8G0kkUmlpKaT9KyEhMZTnEiqVevHixdjY2OPHj0+bNu3BgwfBwcGIH4S4uHhERISfn9/FixevX7+ekJAQFBQEBVAdCNDL5efn5z73u7q6GAzGoE5rhuK7qslkMmtqajjVyAcdDzC/Fb/FiS0KhZKSkqqpqYE8L9FotLS0NDDb+fj4JkyYMPBjWVxc3NHRISwsDEt9MP8RioqK1q1b5+3tvW3bNjk5uX46zzAwvw99fX3Pnz9fvXr1yGXOvwAkEgniOvTzswpMLiUlJX+G/ZiAgACBQCgsLOznFbanpyc9PX1Yv6BcEBMTA4dy/ZbClZWVRUVF4O9JkyZNmTIFGHpRqVRg2gqc1nh6ehYWFvr4+PzwtSD3xGk0WnV1taamZmRkZHR0tK6u7vPnz/38/DhN+2RkZM6cOUMgEP755x/u5pS/D9y7A+zXFBcXD+q35gfCw8MjJCTU1NQ0UIbPzs4m/S/W1tZZWVknTpwgEAh+fn7f6xFEUFBQWlq6s7Ozn20qjUZjsVjjxo3jjC/KBSMjo9u3bwsKCh48eHDz5s3AdQq01bh27drMzMys/+XJkyf97NwggoKCTpw4sWXLlhG67PouampqsFjs4cOHs7Kyli9fXltbu2/fvkG9zgLa29uB7iv3uS8mJoZAIJKSkvrtBdTV1fWTpUdXTX5+/itXrkCtl5WVderUKTig32/ObyH1IZFITU1NBoMRFRWVk5Pz4cOHe/fugY8KEonU19cf+KX88uVLZmYmGo2G4/XB/Hf49OlTeHi4r69vU1PT1q1bf0G4YRiY0YHD4VavXq2lpYX4iwAnDP18z3K6DkKhUAsWLBAWFs7JyamsrISuAxubhQsXSklJ/fBSycjIqKurl5eX+/v7Qyv+vr6+4ODg1tZWoEoDlsvDJtXPNZqurq6IiEhsbOyTJ0+gi42NjZcvX4YMxvj4+JYvX06lUo8dOwZ8VILrRUVFb9684efnB6tz4GZpYBYjAZxas1gsyNiJe+KdnZ3Xr1/v7u5Go9EWFhYRERGKiopfvnzpJyzNnDlz//79DQ0N27Ztq6urg6739fUBtW3EGAAl4fSBNLAW3wv37tDW1ubj43v79m1ubi70a7/lPhgJwBsTOKsBboS/q1NwOJyxsTGDwTh//jznIE9JSYmPj+fn58/Pz4+JiQFSwZ49e4AaLeedI0FUVHTevHksFuv58+fQ0GWxWAUFBTw8PNbW1iPUcykrKwsJCYmIiIiJiQkMDNy1a9dIwtv2mzIdHR2gzaEFJ/AMx7mPMGq3giwWKyoq6uPHj0Av4/r160uWLGlqahrqjA44KwJBU7jPfSMjIwkJiVevXnE6eS4vL7969eqghyUjqSbMn87vsmqUkpKaNWvW8+fPnz17xnldWVnZxMSEc3pTKJS3b99mZ2fTaDR+fn7uIb9gYP4mbG1t5eTkenp6TExMvjeiIAwMzBgBAQwrKioqKyuxWCyZTDYxMenp6aHT6b29vQwGA41GT5061cPD49y5cyEhIceOHcNgMD09Pbdu3dLS0tq0aRP4lkHOhMFKkcVigWAJfX193L0msNnsvr4+Op3O6RNFUFDQ1dU1Ozv76tWrlZWVVlZWbDb7xYsX8vLy69atA59XFAqVk5PT3t6ek5OjpaUFTIt7e3v7iYL96qKvr7948eLQ0FB3d/eUlJRJkybV19fHx8dv2LCBU0Xf3Nx8/PjxZDKZMxoBDofDYDBFRUWRkZHm5ubPnj3Lz8/v6en58uWLqKiorq5ub28v8Cc8rLN7Hh4ecXHxrq6u9+/fa2hovHnzRkpKikvikpKS7969y8jIWLBgAdCjFhISMjIyAipwQOhiMBgoFMrV1bWgoCA0NHT9+vXBwcEyMjIMBmPbtm3Xr1//559/fH19RzdOWCwWWLJ3dHSQyWTgXmVgLRYvXvxdHc29O8TFxadPnx4bG7t+/foDBw5oaGhkZmY+fvyYUxpRU1MjEAiPHj2aPXu2lJRUZGQkkG+zsrJmzpwpLS3d19dHpVKBv27wyKBDxd7ePjw8PDc318LCYvXq1TIyMu/fvy8uLg4ICADuXiIjIxcvXgz2OKSlpSUkJIY1XqDT6X19fUwmE2SEQqHWrVuXmpr64sWLpKSkhQsXAu+gMTExbm5uM2fOBJ0Ijv4gEZ1CoQBLY0isPX78eEJCgoCAgLy8PIhNKikpqa+vzz0mTb8po6ioiMPhurq6bt68KScnV1RUdPfuXeBdPDc3V0ZGRkJCApiIk8lkKBHQdyM5em1paYmKijI0NESj0QQCQVJSUk1NDTIfYLPZRUVFJBJJXFycxWLdv3+/rq7u6tWrQDbjMvdxOJyTk5Ofn5+np+fTp09NTEy6u7vT09OPHTsGDEz6dTcGg+FeTSQSydlHMH8k7N+Jqqqq27dvHz9+/PDhw2fOnImLi+vu7oZ+ZbFYycnJp06dOnr06JFv+Pr69vMBAwMDAwMD8zOg0Wjbtm3DYrFEItHd3b22tjY0NNTExASJRIqKih46dKi8vBycO124cEFNTW3+/PmHDh2ysbEBN4NEEhISZsyYgUQipaSkfH19a2pqQkNDlZWVkUikhoZGRETEUH53qqqqdu/eDYwaDAwMAgICIHc+DAbj6tWrsrKyyG+Ii4sfPXoU+npWV1dPnjwZhULJysreuHEjMTFxyZIl2G/Y29vHxMTQ6fTu7u5B69La2urh4QH5GjU0NIyJiennOgLEx9u1axenIwcajbZv3z4CgYBCodTV1cPCwgIDA/F4PB8f37Fjx8LDw6dNm4ZEIoWEhHbv3l1UVMS95WNiYkRERLBYrLGxcV5eHpfET58+XVdXZ25ubmRkdOzYsYiICBcXF09Pz9bW1rq6Ol9fX0VFRSQSOWnSpOvXrzc0NJw+fZqPjw+JROrq6l64cIFGozk7O2MwmG3bto1ukDx79mzDhg1AuQ5EnPLz8wNGd/1qMVQKXDqae3d8+fLF3NwceN2Uk5Pz8/M7efIkpzcXMpm8detWPB6PRCJlZWVDQkJAcPMNGzakpKQkJCQ4OzvjcDgsFrt8+fLExMTk5OSBQwXk9fbt26lTpwJ1Pjwev2zZMsjtSkJCgoaGhqWl5ZUrV4KDgxctWnT9+nXuTj4yMzPXrl1LIBAwGIy1tXVsbCy4v7a21tXVVVFR0dXVdc+ePebm5uBQi81mV1RUrF+/nkAgALWCd+/eZWZmzp8/H4VCCQoK7t+/H/jBCgkJkZCQ4DzaAnUHQaGGot+UYTKZz549A2KPkJDQjh07Xr9+raysjEajbWxs3rx5c/jwYeCL29DQMCQkpKSk5NixY2A+amlpBQYGtrW1DZUXk8k8ePCgurr6xo0bw8PDDx8+bGlp+e7dO05vLsbGxvPnz1+3bh1ws/zq1Svoce5zn0wmHzx4UEhICLjrNDU1ff36NdRN/bobjN6hqvn06dNB+wjmz+J/ImIjfj8YDAasvQYDAwMD81vBZDIrKysFBARAXHIu9PX1lZWV9fT0qKmpcbpu+nlQqdQvX75gMBhVVdV+rh0oFEpNTY2ysvJAp0EjgUQiVVVVSUhIyMrKDnoUCUIoDaxmTU0NnU5XVlZGoVBMJrOsrExQUHB0aq4NDQ29vb1KSkpQAYZKHGhRYrHYurq6pqYmRUXFfkGhuEOhUCoqKtTV1b/L+8ioa/HDu4Mzi/Pnz//zzz8HDhzw8vKC7mxoaGhvb1dVVcXj8e3t7UQicXROgFgsVnV1dUdHh7KyMmfXg8NbFotVXl5Op9PV1dVHN+ogOjo6ysrKeHh4xo0b911FZbFYjx49Ki4utra2bm5ubm9vp1KpFAolPz+/oqIiPDycy8AYOGU6Ojrq6upUVVXBlfr6ejKZrKqqOnZLNhqNhsViu7q6KisrBQUFOYfHrVu33N3dPT09vb29KyoqBkY4G3bug+lZVlYmJSU1EvdjP6+aML8Dv6nUBwMDAwMDAwMDM2oGlfr+Ozx+/PjUqVN37tzp52+cTCYfO3Zs69atP8PO9scCSX1nz579D/YgzA/njxlDLBarrKwMHNn/22WBgYGBgYGBgfmt+S/74QAhnWtra/s5w2QymdHR0UpKSsMe1/8+wOtemB/F76VFSSKR0tLSqqqqxMXFFyxYADTjIWg0WlJSEpvNnjx5sq6uLqwCCgMDAwMDAwMzEAaDAaJvA19B/zUwGMy8efOeP39uYWExY8YMoLLY1NRUXV1tb2/v5ub2RxydNTU1sVisxsbGHx6NE+a/yW+k4VlfX//w4UMoZJ+ZmdmMGTP63dPX15eWlpadna2srGxhYfFrjCX+ayQlJWVkZLi7u49R+YHBYLx///7t27f29vajiNfEZDLfv3//7t275cuXi4qKUqnUW7du4XA4R0fHn/fu+zW5AD375OTkjo4OJyenQfcvflQv/La0t7e/fPmSl5fX0tLy3yrDGIfoL6ampiY+Pt7IyGjixIn/hRECAwMzavLz82/fvp2bm0un0/n4+GxsbBwdHcdoX/cnkpOTc+/evdLSUjabraamZmBgsHjx4pEEb/jXoVAo4eHhz5496+7uxuPxRkZGixYtmjp16r9dLpg/HPbvAZlMDgkJOfy/+Pj4ZGZmDnong8GIi4vz8fEJDQ0FFuQwPxAqlWplZcXDw8Pdw9WwlJeX79q1S0RERFZW9uPHj9/7eENDw969e4WEhNTU1CoqKths9sePH2VlZTU1Naurq9k/jV+Ty+vXr+3s7LBY7KJFi4A7sp/UC78tWVlZc+fOxWAwu3bt6ucP8JcxxiH6K6HRaLdu3Ro/fjwOh7tz585/YYTAwMDAwMDA/Fh+lwPusrIyKEwqGo3W1NTU0dEZ9E40Gj158mRhYeHq6ur09PQxhlKF6Qcejz9x4sStW7dAeJxRo6KicvTo0SlTpozucSkpqf3794MzDYCmpuaNGzeCg4Pl5OQQP41fk4upqamvry8Xo4If1Qu/LcbGxtu3bx9dyMHu7u7Pnz+PvQxjHKK/EuCafM2aNZBK0l8/QmBgYGBgYGB+LL+FaRzw/4tAIAwNDSdPniwmJsbdZk9YWFhGRqatra24uFhfX/+nLtD/g2h9Y+zpYDAYLBY76sdR34D+i0aj58+fj/jJ/JpcQONw94P8o3rhtwWDwXDGUBohDAbDz8+PQCDs3bv3Xx+iv5h+b8W/foTAwMDAwMDA/EB+i7M+JpPZ3d2tqKg4f/58KSmpYd20IJFIfn5+BALR09NTVVX1q4r5H4JGo/X09ED/ZTKZHR0d4I+6ujoajTbwETKZXFlZOehP30tnZ2d9ff2gzsfIZDKIBQQAsXeABnxDQ8Ogj7S1tQ2V2lCMIhcuNDc3FxcXd3Z2/oJeGEVlOzs7W1paBv2ppaWlsbFx4HUGg1FZWVldXd0vIxaL1d3dDY7j+qXJfXiQyeTy8vJhBw+LxYqIiLhw4QKdTu/3E5PJrKqqKi8v7+vrG2MvsFis5uZmMpmMGC1kMpnJZDIYjPr6ek5lhKHaE5jsl5aWUqnUgT/19fXV1NQM2jijGCE0Gq2qquq75ml3dzeoRVNTE+jfkRceBgYGBgYG5jfht5D6AJKSkiP0nwHMWsAfbW1t/2XfxD8WBoORkpKyfv16dXX1x48fA83bf/75R0dHZ8eOHbdu3dLS0lJSUtLQ0EhOToaeKiwsdHV13bt37+XLl7W1tfft2zdwadjX1/fgwQMtLS1paenU1FQmkxkTE7NgwQIikXj48GGoB3Nycmxtbffu3RsQEODh4QGJ9B0dHWFhYYsXLzYxMampqUEgEPHx8Y6Ojmpqag8ePNi+fbuioqK8vLylpSWnj+bi4mJHR0dfX9/9+/erqanZ2Njs2LHj3LlzQy39vyuXysrKpUuX8vLyamhoPHr0iMViMRiMW7duqaiobNmyBSy+X79+bW1t7ePjc+PGDVNTUzs7u0FVEzs7O8+dOyctLW1tbX3r1q3m5uZR9ML3VhbE6t2wYYOfn19UVJSVlZW7uzsk6yYmJrq5ue3Zs2fhwoW6urqxsbHgend3t7e395o1a168eHHw4MHp06fn5uYiEIiqqqqzZ88aGxvv2LHDz89PSUlp0qRJHz9+HHZ4MBiMCxcuqKmpaWpqqqqqQhkNyvv378PCwigUSlRUlIODQ3h4OBhagYGBVlZW165d8/Hx0dHR8fb25sxihL0ASE1NdXJyun//vr+/v4mJyd27dxEjpru7+/79+7a2tmZmZo8fPzY0NFRRUbl+/TqX9mSxWA8fPrSxsQkPD799+7aRkdH169eh6UAikbZv375q1aqQkBAPD4/Y2FjgfGt087S7u9vLy8vd3T0oKMjAwGDGjBmbNm06ePDgp0+fBq1OZ2dnaGiohYXFnDlzHj9+PHHiRDk5OUlJSRcXl+bm5mELDwMDAwMDA/N7wf4NYDKZjx49evr0KYvFGsn9XV1dV65cAX5foqOj/y1vEH8fVCo1Pz/f2dkZi8VGRESArnn+/LmQkNC4ceMCAgK6uroSEhIkJSUtLCy6u7uBWw5jY+OEhAQ2m02n011dXfF4fEhICPivtbU15CqDyWS6u7sLCwsnJyeD7B4+fEgkEg8ePAh6sKCgQFdXNzg4GPyam5uroKAAvLmQSKTExEQtLS1lZeXy8nLg32LPnj1YLNbc3DwxMbG3t9fLy4tAIPj7+4PHm5ubZ8yYsWHDBgaDQafTt2zZgsVid+zYkZaWNqgDFTab/b25FBcXjxs3TktLq6qqCqRQVlZmZ2dXW1vLZrPT09PV1NRCQ0PBTx8/ftTW1tbT0yspKWGz2V++fFFQUADeXFpbWz09PYODg+l0+uh6YRSVZTKZXl5eNjY2NBqNzWZ/+PBhw4YN4Oa4uDgbG5umpiY2m11dXa2np6ekpJSfn89msy9duiQsLPzs2TM2m11bW6urq+vs7Eyn06uqqvz8/Hh4ePT19a9du+bv779mzZqamhouw+Ply5dCQkJaWlpXrlzp7u5OSkqSkpIyMzNrb2/nMkQfPXrEx8d35MgR8F8Gg3Hs2DEdHZ3i4mJQqdDQUEFBQTc3NwqFMmwv9BuiJBJp1qxZ165dAzdfvnz5+vXrI58+7e3t8fHxampq4uLie/fuffjwoYODQ3x8PJf2zMvLk5eX37p1KzgbXL9+vYaGBnBf1N3dvWLFCgcHB9DFXV1d1tbWwJvLKEYIk8k8dOiQoaFhTU0Nm82OiYkREBCYMWPG06dPQcEGQiaTExIS1NTUhISEtm/fXlhYmJGRYWZmhkajPT096XQ6l8LDwMDAwMDA/G78Fmd9KBRKRkamvr5+UPWhfrBYrA8fPoDNZmDj90cEXfkjwOPxenp6BgYGUJOiUChZWVleXl5dXd1169bx8/NPnDhRU1Ozqqqqvb29p6fn7NmzGhoaM2fOBHZHW7ZscXFx0dPTGzT9fjZUaDQasuxiMBgXL17E4XBWVlbgiqqq6rhx48DfIiIixsbG8vLy0LM4HE5BQQGBQDg6Os6ePZtAIMyfP5+fn7+oqAicNuTl5RUUFEhLS6PRaAwGY2VlRSQSmUymqakpHo8ftHjfm4u6urq9vX1lZWVKSgq4Pz093cjISFpamkqlXrhwgZ+fH7IS1NbW9vDwKC4uvnbtGud5SHV19YEDB2xsbDw8PIBu8/f2wugqy2az6+rqiouLS0tLQfFAUbu7uy9fviwvL9/Y2FhQUNDW1qaqqlpXV5eRkYFAIISEhHR1dUGQAwKBwMfHV11dTaFQFBUVjY2NeXl51dXVV69evXXr1tDQUFFR0WGHx9y5c93d3fn4+CZNmqSjo1NTUwNqNEJKSkpu3Lgxe/ZsdXV10FBLly6dNm1aVFRURkbGyHsBQCaTm5qa0tPTwYto0aJF0AgcCUJCQiYmJjIyMkQicc2aNba2tvfu3TM1NeXSnjgcDpxzolAoJBIpKira3t4OtEDj4+OTk5NXr17Nx8eHQCD4+fmnTp0KhsQoRkhra2t8fDz/NxAIxJQpUzQ1NclkspGR0VBehYhEoqGhoZSUlIyMzPbt23V0dKZOnerv7y8jI/Ps2bPy8nIuhYeBgYGBgYH53fhd5CUVFRUajZaWljaUWQ6gr68vNTX19evXYMXGw8OjqKj4C4v5n2BQHxvQRSwWi8Ph+vr6GAxGdXV1Tk6OpqYmZIqpp6cXFBTE6XtzhNTV1aWnpysoKIiJiQ3qzQX5DS4Fw+PxKBSqp6cHaMHR6XQWi1VTUwNMkuTl5QUEBEZiMjryXFAolJ2dnYiISFRUFOUbb968WbBgAQqFqq+vz83NFRIS4uXlhRKZPHmykJBQVlYW0P9EIBCVlZUrV66cMGHC7Nmzh8px2F4YXWXRaPS8efNqa2vnzZt37tw5Op2+ZMkSPB5fU1NTWFj49evXyG88fPhQW1t77969ysrKCATCyckpNTXV0NAwPz8/MDCwrq4OKgNoOiEhISjfkQwPaCMAi8Xy8PBQqdTvMjnLy8urr6+XkpKChgqRSDQ1NSWTyRkZGbW1tSPpBQhJSclp06bdvn3b3Nz81atXCgoKA0OGDgsSieT9Bvgv9/YcP358UlLS+vXrm5ubb9y4kZmZyWAwaDQaOLvDYrFqampQyv3c/3zXCGGxWEwms7W1FcRrFhYWlpWVHWq090sNjUZDzaupqTlp0qS2traampqhCg8sGMvKykq/UVZWBkVh/dPp7u7euHGjlZXV169ff2zKJBLp7t27K1asuHnz5qC/3rt3b82aNSdOnPjXdWipVGpqauq+fftWrVrV1NT0Y2sKw0lJScnp06eXLl1aXl7+K/MtLCycPXu2l5cXp307THNz8/37911cXI4dO/bzpiGLxSouLr5w4YKtrS2nij4MzN/jwxOBQIiJiRkYGKSmpra0tMyYMUNZWbnfCV5vb++nT5/evn0LnfIhEAgNDQ1ZWdl/o7ww/0NLS0t3d3dfXx+LxRrjiWtzc3NHR8fo/DoOioGBgaamZlpaWmlp6fjx4xsaGoCi5o89GdbR0TEzM3vx4kVeXh4KheLh4Rk/fjw4Nerp6aFSqZxfTQkJCT4+vp6eHmhrA4fD9fb2njlzZvLkyQYGBr+4sra2th0dHYcOHdq9e/edO3fOnz8/ffp0EonU29s7bdq0HTt2DPpUWlpaWFjYlClTVq9eHR8f/6OGx+j6va2tjcFgUCgUzizk5eVRKFRHR8cIewECj8eDz3lERISlpeXy5cuPHz8uIyODGAPDtufXr18vX76MxWJdXV2rq6sLCgrA666mpgaFQnF39DpyxMXFZ8+eHRwcnJiY6OLi0tXVRSKRZs+eDW2yjBAMBgN8JoP9hUELz2Kxjh8/fvHiRbAwQqFQXl5e3t7eiD+frq6u9PT01tbWhoYGTqWAMUKlUp8/fx4UFJSVlTVp0qSBv6akpNy9ezc2NnbTpk2If5usrKxnz55duXJFRUXleyMnca8pDCdNTU1RUVGXLl3CYDDcd8N/OBUVFW/fvsVgML29vUA7AIZMJicmJt67dy82NnbDhg0/L6OqqqqXL18GBAQ0NDS4uLj8vIxg/pv8LlIfEomcPHlyS0vLx48fIyIiBAQEpKSk+Pj4UCgUlUpta2traWnp57hPVlZ25syZw57ewPw8wMFXQUFBX18fgUCArjMYjO/tF3A/kBOEhITGXjYZGZmwsLANGzasWLFi9uzZHR0d586dmzdvHuKHgsfjly9f/vTp00ePHgkJCZmZmQGNSn5+fiKR2NjY2N7eLioqCm5mMBhMJlNERIRIJAIXkbKyshs3bly7du22bdvu3r0LNCd/WWVRKJSHh8fcuXOPHTt2584dJyenhw8f4nA4JBL5/v37vr4+Tu9KLS0tgoKCDx48OHTo0PXr1+fMmUMikX7Z8BgKUVFRNBr95csXTqkPvCjk5OQEBQW598KgCV69enX58uXe3t4RERHt7e1hYWGCgoKjLiH39qysrFy+fPmiRYt8fHw45V4kEolCoSgUSlNTk6qqKmLMoNHow4cPo9FoLy+vjIwMDAazcOHCTZs2jUKq7Ovr4+Pjk5GRKSkpGbTwKBRq//79mzZtgqQ+ERERxF+BrKzs/fv3KRTKKNQZuEAgEBwdHVtbW9++fTvor3Z2diwW69WrV4jfgFmzZqmoqDx79uyH1xSGE0lJyU2bNiUkJHz58uUXZ71w4cL4+HgFBQVY5IPg4+NbsWIFDodLSEj4qRmpqKh4enoWFhbev3//p2YE89/kd9HwBGtECwuLCRMmoFCorq6u0tLSDx8+5OTkfPz4sb6+vp/Ip6ysbGdn90PEA5hRA3xapqSkvHz5ErqYk5Nz7969QfUfkEgk8MAB/gv0EsHf0tLSMjIyRUVFkEdBoKgJ/h0d5eXltra2GRkZZ8+eDQkJsbKy+hkmoFOnTp0wYcLdu3fz8vKmTp0KLkpLS0+YMKGxsTEnJwe6s7GxkUqlzpkzh/NTOmvWrL179759+/bAgQOcXvh/dmWZTGZgYGBjY6OysvLVq1f9/f3b2trevn0rKysrKSmZlJSUnZ0N3fz58+ewsLDW1tbAwEA+Pj5NTU2QAved/pEMD6h/B/4xKEC6YDAYIAUDAwNZWdn8/HxI447FYlVVVYmKik6bNm3kvQCoqam5evUqAoEwNzd//vz5smXL3r9/P0ZdPi7tyWQyw8PDy8rKjIyMgPTFYDBA9Xl4eDQ1NTs6Ojg1fMYyF8BxOi8vb1pa2tWrV69cubJ3795RLOm6u7tLSkoMDQ2VlJSGKjw4WlRTU1P/hpqa2l8j9YEwiZMmTfoZbxLuEvgP1IMYO+hvjOXxH1qcv5ZhdbB/Ejgcbvr06bD5zEA4nRH8PJBI5G8132H+Jn4jqQ9sBFpYWCxduhTYnAx6j6io6MKFC1esWCEsLPzLC/ifoLe3l8ViQeZVYIUN3KsCUa2vrw943ZSSknJyciKTyS4uLrt373748OHp06f9/f3nzJmDQqGAP0kQ0gBs+SspKVEolOjo6M7OzqysrMjISDabXVlZ2dvbKyEhsWzZso6Ojp07dwKP/9nZ2Z8/f+7o6Hj79m1HRwedTqfRaCBNUDCg9ALJD8AaCpJDCgoKdu3aVV1d/fz5c7DmrqmpGVYX/3tzASZSoOQmJibi4uLgIoFA2LZtm6ioaGhoKHCnwWAwHj16NH78eGdnZ5Dg//On9O3AbcWKFXfv3vX19YWCno28F0Zd2ZKSkvT0dNA1kydPlpKSUlBQkJWVtbW1JZFIzs7OAQEB6enpQUFBe/funTdvHgaDYTKZX79+TU9Pb29vj4yMrKmp6ezsbGxsJJFIoDDACyhIn/vwAOXv7e2FKgh0QQfG4uNESEgIi8WWlJT09vbm5OTIysquW7eutrb2/v37oL51dXXPnz93cXExMjIathf6DVE2m52QkFBdXQ1Oa0GbiIqKUqlUNzc3YWHhkydPchd0gfkcnU6HbuPSnng8nsFgUKnUFy9edHZ2pqSkpKWl0Wi05ubmurq65cuXS0hIXLx48c6dOyD+XkJCAp1O//DhAwgr8l0jhEKh7Nq16927d5mZmS9evHj9+nVxcfEITSg7Ojqg6IsvX778+vXrjh07+Pj4hir8D7d5g/mx/OuWgb8hcJvA/H2AL8K/XQqY3wz2bwmLxWpqasrOzo6Li3v0jbi4uDdv3tTW1sJxGn4e3d3dt27d0tXVRSKRpqam0dHRFRUVrq6uWCxWTk4uICCgrq7u2LFjQkJCPDw827dvr6ur6+3t9fX1FRMTQyKRWCzWzs4OxDyoqanx8fERFRXFYrEuLi5ZWVnAaeSCBQvQaDQOh7O3t3/w4IGKioqdnd3Dhw8ZDAaZTN6/fz9Y1svKym7evHnWrFkTJkw4fvz4mzdvvLy8hISEcDicm5tbXl5eQkKCsbExCoUyMzN7+fJlcXHx0qVL0Wi0goJCaGgolUqtrq6eO3cu56YyCoWaOHHihw8fhqp+RUXF9+YCHqysrFy0aFFRUVG/BF+/fj1z5kwzM7MjR464u7sD2ycQ7sLFxQWPx8vKyvr5+VVUVAQHBwsICGCx2MWLF8fExHxvL4yissDVvqGh4alTpx48eAAcRYAadXV1bd++HbiOxGAwc+fOzc3NBU8FBQUJCAig0WgtLa27d++6uLig0eiJEyeGhoZaWlqi0Whpaeljx45VVlaC+4caHjk5OZaWligUSllZOSQkpL6+/uTJk2C0QK00KCQSaeHChRgMRkdH59GjRyC6BogEuGrVqqNHj9rZ2Z05c6a3t3fYXhg4RKuqqkxMTCwsLEJDQ69fv25tbf3y5UswL5YsWYJEIrW1tUHkg0Gprq7evXu3oKAgDodbu3ZtamoquM6lPXNzc8ePH49EIsXExPbv33/jxg1eXl4xMTEQauLRo0fjxo0DGpLz58/fsmWLvLz8hg0bkpKSvneEUKnUAwcOcHq1QSKR4uLiV69e5fJGbWtrmzZtmqSkpJWVlaenp5ub2+zZs+Pi4kZS+L+Sz58/+/j4TJ8+PSUlBVwJCAgwMjKytLS0+YaZmZmuru6yZctaW1vB4AwNDbW1tTU0NNTQ0Ni7d29bWxuUWnt7Oxixjo6OK1euXLNmDRaL9fPzGzTrR48e8fLybt68mclktrW1XbhwYfLkyQsWLPD39y8rK0tPT9+5c6exsXFqaipwnCskJOTu7k4ikaAUWltbvby8QFG1tLTs7e1zcnJAvBlbW1tdXd05c+bExsa2trYeOHDA4Btbt24tKysDryxLS8slS5aAyBy1tbU6Ojp6enp1dXUg8THWtLKycsOGDatWrTIzM5s5c+b+/fvDwsKio6M7OjqGTZw7TCYzISHB0dHRyclpxowZS5YsAR8jQG5u7urVq21sbMzNzbW1tffv39/c3Axej2/fvj106JCJicnTp08fPHgwZcoUXl5eY2Pj3NzchoaG3bt3a2pqCgkJubq6gkYGJovOzs7Lly/Pzs62sbERFRVVUVEB4UPZbHZHR0dERMT8+fP9/f1DQkJkZGT09fW/fPnCZrMbGxv3799vYWGhrq5ubGx8+/ZtcHLe0dFhZmYmKyv7+vVrT09PERERAQGBNWvWNDY2QlUY6tmysrJz587NmDHjzJkzL1++nDVrloCAwNSpU9+9ewc9m5KSsmbNmn379nl6ei5ZsgSE5KHT6UlJSa6urkuWLGltba2oqFi7dq2uru7kyZMvXbpEJpPBC9zOzs7MzOzVq1ff1UG1tbXbtm3bunXr3r177ezsgMOYnJyc1atX6+rq7tq1i8FgNDY2njhxwtTUdOLEiSD9QZsuKSlpdAVra2vbt28fGOE7d+4EUX/a29tPnjxpYmJy7tw5LsPp8ePHRCJx06ZN0Gtz0PYfY6MxmUzgivnJkydDlaSysnLLli0rVqywsrIyMTEJCQkBQZhAD965c8fKysre3t7IyGjq1KkREREgLlR8fPycOXN0dXUXLlyYmJgIbg4PD582bZqzszP4MnIZjUMNYJg/iN9U6oP5s6DT6SUlJeB7yR0Gg1FWVgbWCr29veBtyAmVSi0qKgLifWtr66iF/JqamgMHDmRnZwPfA1FRUTdv3ly3bp2Hhwd4hf1YGhsbhypqR0fH58+fh4qb90MYXWXBuWV9fX1+fj5YXXFCIpHy8vI4lxeAxsbGiooKUFkKhfL582dOEWuMw2Mk9Pb2fvnyZWB71tbWVlVVjaUXwDEdKC04CoN+otFoubm5Hh4enMvo72Ko9qRQKMXFxaANmUxmeXk5EBigIlVVVRUXF9Pp9I6OjlGPIhDE4v79+wUFBa9evXr06NGdO3d8fX3nzJnDJcIekPp0dXUrKyuLiorq6+u/q/B/GRUVFSdOnFBSUhISEkpKSgJVPnnyZExMDLihsbFx2rRpvLy8QO7t7e3duXPnoUOHgD+ho0eP4nA4d3d30IkdHR3Lly+3t7cHI6qiomLixIloNHokUh+dTj9z5oyzszN4kVIolGfPnunp6fHz81tZWZ06derly5fW1tZYLPb8+fNQ2ebPn79y5Uow0ysrK6dOnSojIwMWoA8ePCASiYsWLQJd2draampqKiEh8fbtW/A4k8ncvHnzxYsXwX/7SX1jrGltba2Jicm+ffuYTGZ7e/uiRYuAh2EvL6/6+nruiXOHwWD4+fmZm5sD2fXdu3cyMjLq6upgqZqcnKyurn7lyhXw0oiOjgZOj0CmCQkJs2bNwuPxixcvPn36dFZW1rlz5/j4+KZNm7Zq1aqHDx8WFBS4u7vj8fjAwEA2m/3mzZu1a9ficDhlZWVHR8fLly8fPnxYVlYWg8Hs3buXTCaHhYVNnToVjUZbW1vv2LHDxsZGSUkpJyenoqJi8eLFYDOlubkZKJ/fu3cPkvqEhIQsLCzOnDmTmJhoZ2eHxWKPHTsGjcmhnv3w4cOaNWvQaPT06dO3bNkSHx/v4+MDermrqwuIhUZGRk+fPgXvN09PTxCqNCkpacOGDTw8PCYmJmA65+XlKSoqysnJgbimYDwcOHDA29sb6GuMsINoNJqLi8vWrVvBVykqKsrR0RG8ZuPi4gQEBBwcHMBPDAZj7dq1vLy8UVFRvb29QzXdqAvW2to6bdo0Pj4+TrEqOTl54cKFQ8UvHVTq49L+Y2m0YaW+zMxMY2Pjhw8fgl3FhQsX8vDwhIeHg6Y7cuSIrq5uXl4eePPv3LmTSCR6eXkBwS8gIACPxy9ZsgT6cDc3N1tYWICdrKFqxKUXhp2GML8VsNQH8xfS3t5uaWl56dKlfterq6tPnjz5M6S+f5H/VGX/Leh0+qVLl4BO8h8Hk8k8c+aMtbU1iFwPwWAwTp8+XVVVNazUV1tb+0tK+rvDYDCWLl3KKfU9e/YMLBMZDIaXlxcWi12xYgXYzIqLizM0NIT2wj99+iQvLy8nJ1dYWAiOzaWlpaEzQzabffLkyZGc9VEolBMnTvj6+nLutjAYDEdHRyKRePfuXXAlOTlZWFjYxsYGbO4cOXJEQkIiPT0deiQxMVFYWNjU1LS5ubmpqWnSpEnKysqfPn0Cv545cwaPx0NiXlNT0/Llyz9//jyo1DfGml69epWPjw+sldls9r1793h5edetWwcW1twT505GRoaamlpsbCz4b29vr7Ozs5KS0ocPH9ra2mbNmjVjxgzOA5b9+/djsdiDBw8CNf69e/disdgrV66AGxobGydOnCgiIgId42dmZoqLi0OyyocPH6SkpCZPngxt7sTGxgoJCSkpKQFNkAsXLqDR6BUrVoC+6+3tZTAYO3fuXLlyJbTHdPXqVSwWCxblQOoTFhaOj4+HaiQmJjZ//nwymcz9WTabfefOHRwO5+rqCm5obW2dMmWKvLw8ON169uyZtLR0dHQ0lDLUBWVlZYqKipDUx2Awtm7disPhAgICwA0kEmnlypX5+fnf1UENDQ0TJkzYuHEjaK62trZTp06BooLhCrUkk8ncsmULkPrAswObbowFu3LlCh6Pd3FxAY3DZDK9vLxOnDjBfURxSn3c238sZeMu9bW1tc2ZM2fbtm3Qxz0sLExYWPjChQtsNjs9PV1SUtLHxwfaAG1ubp4yZYqIiAh4a9XV1U2YMEFOTg6UhM1mp6Wlubi4jGREDdoLMH8WsANMmL+Qurq6Dx8+IBAICwsLFRUVcPHz58+3b9+2srL6y3wJ/Kcq+2+RmZmpoKCwePFixB8InU5PS0v7+PFjWloapAnc3t5+584dMTExLhEIwEeCyWTCxiEQnO5nUSiUhYUF+PvNmzdXr15VUFDYv38/kUhksVhxcXE1NTXr1q0DjwBLS7AdIy8vHxkZKSsrCxwjAQZ1KtuP3t7ew4cPS0tLb968uZ8jXDQajcViIV+1wsLCBAKBQqHQ6fTu7u64uDgxMTFO/xwGBgZaWlofP3788OHD3LlzFy1adPz48cTERBB7RlpaGolExsbGrlmzhp+fPysrS1JSclB3smOsKYvFqq6uptFoFAoFXNHV1RUWFm5paQG2HlwS19HR4dJWLBYrOjoaaIODKwQC4caNGwwGA4/HJycn5+fn29vbQx56USjUvHnzgoKCnj9/7unpKS4uDlx3AN1sBALBy8srKChIIBAg70RAnbu9vZ1KpRKJRBQKBWKWQo/MmDFj8uTJaWlpRUVFWlpaGAwGhUIZGhoCn8YEAqG+vj4xMZFCoVhaWoJHOjs7eXl5Gxoa2traQEPx8vJCHScmJsbDw0OhUGg0WmdnJ5dnZWRkQMxbERER0HQ8PDxCQkIVFRWgqSUlJZFI5O7du1kslpWV1eTJk/X19UE6SCSS88OBRqOXLVt2586dx48fOzo6CgoK5ubmCggIaGhofFcH8fHxSUpKhoeHi4qK7tixQ1hYeMOGDZyejbkwsOnGWLDFixdfuXLl5cuXRUVFhoaGJBKpsLDwwIEDiBHT1NTEvf1/SKMNJCcnp7CwcN26dVAfrVq1ys7OjpeXl8VixcfHk8lkXV1dyOOUqKjo3Llz3759GxcXZ2ZmJiMjY2tr6+PjEx8fr6enx2KxwLE2kUjkPhplZGQG7QWYP4tfJ/WBTQgSibR48WIoNPPPoK6u7tWrV3PnzoVD+f1nGTdu3ObNm8+cOaOpqSkjI8PDw9PX12dqanrgwAENDQ3E38V/qrL/FqMI1/77gMfjt2/fvmXLlsWLF4t+g0qlysvL79y5c/HixUO5o2QymXl5eTU1NT09Pe/evRMVFeU0C4ThpL293dfXt6Ojw8vLCyzagB6ylpZWVFTUQMdjpaWl5eXlKioq37tsio+PJ5FIGzZsGFYOB+7QgC+f9vb2+vp6AQEBzr4WFBRUVlbOzs6ura1FoVCLFi0KDg5+8uSJs7MzEomMi4sbN25cXl7ex48fJ06c+OLFi8WLFw8acGWMNUWhUAoKCkgkMicnx9nZGY1GYzAYLBarpqaGRCK5J84dKpX68eNHXl5eEE2nn/fR6upqMpncb/ArKCiIioo2NjZ2dHRArrkGtipn4cGSfaho5kQiUU9PLykpCXiTGkhTU1Nzc7OHh8ehQ4cGzsTOzs5+V9BoNHQb92cHAoRS6L/6+vpubm4nT550cHCwsrI6duwYl++Fvr7+1KlT09PT8/Lypk2blpCQYG5ujsfjKRTKyDuIj49vx44d+fn5vr6+0dHRvr6+XN4/I2TUBZOVlV26dOnhw4cjIyP19fXz8/MFBATAlkd3dzewtwd3olCopUuXLlq0qF8Kw7b/D2m0gRQXF/f19fXbJAIvZxaLVVJS0m+golAoTU1NDAZTXl4OrlhaWgYHBz99+tTNzY1Go5WXl69du3YUIwqBQDx48ACYg4L/amtr79mz53trBPMr+aVnfVQqFagY/dRcmExmd3f390aPhfmbwOFwe/bsWbdu3fv37zs6OlRUVDQ0NP7WNet/qrIwo8PMzCw3NzcvL6+qqkpMTExLS0tCQoL7I42Njc3NzcePH0cgED09PTk5OdOmTfsZEQv+dFgsVkhISHJy8qJFi5ycnDi9Abe1tZHJ5IELO3BWA5ysfldec+fObWpqunbtmq6u7sgjOAPPrl1dXSBMKACJRAoKCgIf8SAihYmJSXp6en5+Po1Gw+FwBw4c8PDweP78OZFIbG9vNzY2HjTxsdd0yZIljx49iomJsbGxmTNnTnJyspSUlIuLCwqF4p44d/r6+np7ezs7OweNiAPOsVtaWhgMBnTchMfjeXl5+/r6fqCKBAg7PNRBbm9vL51Or6+vH0XKY3kWnJ4dOnRIWVnZ29v70aNHb968CQgIsLa2HvRmIpG4dOnSV69excTEKCgo1NfXm5qaDtv7AzE3N4+Jifnnn3/S0tKWLVu2detWHx+fsRwZjaVgtra2oaGhjx8/dnV1TU5OnjVrFvhuMhiMr1+/lpaWgttQKNSgQvuw7f+jGq0f3d3dVCp1qH0EFovV19fX1tbGeZGPjw+LxUJvb01NTTMzs5iYmLdv3/b09CgrKwONj+8dUSwWq6WlpbS0FFrVjyW2LcyvAdbwhPlrERISmjNnDuK/wX+qsjCjAIPBGH1jhPfLysouX778JxfqbyA3N/fixYtSUlIHDhyAQiASCAQBAYHc3NyPHz9y6tBSKJTc3FxxcXEcDldfX9/a2vpdwQz5+fm3bdtmb2/v5eWlqak5ZcqUkTwlKCgoKSlZWlpaUVEBnecAsxx+fn6gPcjLy2tra/v8+fMnT550d3dbWVmZmppqaGjEx8ezWCwjI6Ohyjn2mkpKSoaGhrq5uZ0/fz4qKkpZWTk6OlpSUnLYxKdNm8al1kCh8d27d7m5uZDqO1g0t7e3y8jIEInE6urqtrY2KSkp8BODwaDRaHJycj8wLlRHR4eQkNCgyrEIBEJAQACHw71//765uRkqBgKBqKiooFKp3PWVuD+rpaXFvWAkEgmJRK5Zs2bBggW+vr4hISFeXl4TJ04cSuXbzMxMXV39xYsX0tLSGhoaYNvouzqISqW2tLQYGRnFx8dHRER4e3sHBARMmTJlKFFzhIy6YOPGjbO0tAwICAgLCwNukME9wsLCN27cGDbfkbT/2BttIOLi4kwmMzU11cHBATp+Z7FYFRUVioqKqqqqLBbr48ePLBYLEvNoNBqLxQInmWCn2N7ePjo6+sGDB7y8vA4ODuDO7x1RKBRq0zeGbSuY3wd44xYGBgYGBmZEgF1taG+bTCafOHGiqalp69athoaG4GJCQkJGRsbEiRMpFMr58+ehaIcMBuP69eutra1SUlLq6up1dXUvX76EUganYcOqburo6Pj4+HR2du7cubOurm4kZRYXF58zZ05PT09ycjKUfmdn55cvX/S/Aa7MmDFDVVU1NDS0trZ21qxZYmJiFhYWHz9+fPTo0dy5c4dKHIfDjbGm3d3dly9f3r9/f1xcXHBw8N69e4HIN2ziIKnPnz83NzcPLBgejzc1NaXRaOfOnYNiSFKp1ODg4JaWFuAuv7y8PD8/H3oECIELFy78UVJfZ2fnhw8fJk6cqK2tPegNsrKyampqBQUFN27cgI5Dm5qagoKCeHh4oNs4NaSgv0f4LAQUzBPw7t27Fy9egMCq/v7+a9asaWlpAa3K+Qj0t5SUlJWVVXl5+c2bN+fOnQvkhGE7iJO2tjYQ8QiPx7u6ul68eBGDwVRWVkLRz4ETFJBvZ2fnCPXCRl0wNBq9atUqCQkJf3//flavI2Ek7T/2RhuIoaGhmJjY48ePnz9/Dl2Mi4tLT0/HYrHz58/n5+d//fo1lDIQAvn5+RcsWADdb2pqqqen9+jRo4aGBujF9b0jCuZPBJb6YGBgYGBghofJZPb09ADH6+DK3bt34+LiZs+evXbtWrCko9FoCQkJPDw89vb2KioqiYmJVlZWFy9evHbt2vLly798+TJ37lxBQUEXFxccDnfkyJHQ0NCenp6CgoKoqCgmk5mWlpaRkdHX19cva8i3IRKJtLe3d3d3z8nJ8fT0bGpqgg7uWCwWZGAG/LgwvoFCodavX29gYBAVFQUJOQkJCQ0NDfv374ckHDk5OeAc0traWlhYGPiqERQUBAISZ2GA8wmQPgqFGmNNHzx4cO3atYiIiEuXLt28eTMqKur169fd3d3gMIFL4ggE4vbt24aGhkZGRtnZ2QP7a+nSpXp6em/evDE3N9+9e/fZs2eXLl3KYDAMDAwkJCT27NmDRCKDg4NBXlQq9fbt2zo6Om5ubqAroZAkUO8zGAw6nQ45nunr6wNtzikdff0G+Ds6Orq+vv6ff/4Bh8DANSKZTIbuFxYWXr16NQaDOXbsmLOzc0hIyJkzZxwcHAwMDJSVlcHZI2eOoFupVCqdTuf+LMgOlBkqLRgkdDoddOKDBw+AoiAGg5GWllZWVgani1QqlUajgaACUL1QKJSVlZWYmJi6ujokxA7bQf3IyMjIzc0Ff0tKSoqJienq6oKxJy4u/ubNm8jIyOLi4lOnTn3+/JlOp799+xaI9AOb7ocUTE9Pz8bGBolEgkjCiOGgUqlMJhPEVxi2/UddNsi/68D3ADAXtLOza29vX7VqlbOz87lz59atWxcWFgYsD6dPn75q1apPnz5FRkaCtqqqqoqNjfXw8OBU0hYREbG1taXT6XPnzoU0FEYyoobqBZg/hl/mLZTFYr148eL69etfvnyp/Jm8ffvW39+fS6BnGBgYGBiY7+LLly8HDx4UFRVFIpHAPKm0tHT8+PFoNNrY2BhEabe0tBw/fryCggLw1J+SkmJgYAC8aAgLCx88eBAKjEmn0wMCAmRkZJBIJB6Pnzt37v79+2VlZdetW5eRkcEZdpJKpYJIWUgkUlVV1d/fv6qqKjAwUFBQEIVCTZw48fLly2fOnJGSkkKhUCD4cm5uLvDfKyQk5OPjA4ITgGjs6urqW7Zs2bx5s5WVFfDkzkl6evq8efOgwIxkMnnlypWQc3/A69evHR0dcTgcgUBwc3MDMf3GUtOsrCwtLS1O/xNIJFJeXh4KV8Al8bCwMF5eXhQKdeTIkUF7LT8/f9asWVgsFolESkhInDt3jtPd/JMnTwwMDIDvK0dHR3d395qaGmADGRgYqKKigkQiZ82aFR0dXVFRsX//fkFBQRCvLDU1NScnZ/ny5VgsVkhIyMvLq7q6Oi8vT1paety4cQsXLnR1dV22bJmZmdnLly9BTMUrV65oaGggkUgFBYUTJ05AEVNoNJqfn5+4uDjyG+PHj4+MjGQymQ0NDXv27OHn58dgMDY2NtnZ2e/evbOzs8NgMEQicffu3c3NzUM9y2aznz9/bmJigkQi1dTUgoODq6urDxw4ICAggMFg7O3tP378GBsbq66ubmNjAxb3ixcvfv36NZvNfvXqFagXLy/vpk2bOAMwgNAXd+7c6dfIXDqIk7q6upkzZxobG589exYEKL948SIIIsdms2/cuCEiIgK6KTAw0NfXV0VFxdPTMzk5eaim+yEFi46ONjMz4x6mD2QRHh5uZGSERCJlZWVPnTpVX1/Ppf1HXbaamprDhw9LSEggkcjp06c/ePBgYOTD9vb2zZs3CwgIgDm1atUqMG4BZDLZx8dHSUnJwcFh//79lpaW58+fH5jIp0+fFi5cCEJZQgxVIy4DGObPAvmzfatwipevXr168+bNL8iLh4dn+fLlCgoKvyAvmN+fmpqa+Ph4IyOjiRMn/qg0GQzG+/fv3759a29vLy0t/aOSRSAQSUlJGRkZ7u7unIr1/yKdnZ0pKSkdHR2Ojo6DOvH7c2lpaXnw4MHHjx+lpKRWrVrFafwD85tMhz8dJpP55csXOp2uqqo60McSk8kEq65x48Z1d3cTvvFTy9PU1FRfX6+kpDSoEiODwWhra+P09NPS0iIgIMDpBvOH1zQvL+/OnTsrVqzo6uoikUi9vb1kMjk3N7e5uTk0NBT4h+CSeFNT082bNwUFBdevXz9U2Vq+oaqqOrAiTCazsrKSSqWOGzduJNXkQn5+/sKFC3V1de/evfv161cJCYmRzwUymVxWViYgIKCoqPi9vmRG9yyDwUAikXQ6vbS0FIfDqampjeT13tLSws/PP3CUcu99AOsbKBSqqqqqs7NTTU0NOmUCtLe319XVqaio8PLydnZ28vDwjDCuw1gKdvr06b6+vv3794/aVdWw7T+WRuMClUotLy+XlpYe1GK2p6cHlEpBQWHQqrFYrKampkGH6FhGI8xvDiz1wfzN9PX13bt37+TJk0CxfsWKFT8k2YqKiqCgoJCQEB4enhcvXgxlszEKaDTasmXLXr16FRYWZm9vj/i3SUhICAwMjI2NXbBgQWRk5BhXRb8VZWVl27dv37NnD4lEcnd3nzp16r179+AARL/VdID56yktLXVxcTl06BCn0REQAM6fP799+/ZhTezq6+tPnz69c+dOLpEnfw2Q1Pfo0aORRF+E+ddpamrauHGjl5cXZN0KA/N380t37kVFRZWUlH5BRng8Hl69wQCz6dWrVzc2Nnp7e//AZFVUVI4ePVpcXJyXlzf21GpqanA4HDjZw+PxJ06ccHJyWrhwIeI3wNzcXEpKalCbmV8JZxP9EFgs1rVr1zo7O7W0tEREREBI67/4pcFisT59+jT204xfMB1g/lOkpKQUFBTU1NRwuhxkMpmxsbGqqqrDinzNzc1BQUEuLi7/usgH8wfx6dOnjIyM8ePHP3nyREZGBnJuCQPz1/PrpD4kEjnxG78sRxgYwM/QSwShhMeeTmNj486dO7dt2waJNFrfQPw2YDCYfrGJfzEDm2jsdHV1ZWdnQyGP/+gg7CMhOTk5ODj46tWrP+m09kdNB5j/GhMnTpSUlNy8eXN4eLiBgQGRSGxpaamsrFy6dCnkSZ8LEhISR48eRfwetLe3U6lUEIcNPuv7bWEymceOHbt79y742j569GjkeqQwMH86sA9PmEGAwtw3NTUB/2b96Onpqa6u5nTwBQCOv8CDnI7OGhoaBt48EhgMRmVlZXV19UCfUZ2dnSDNlpaWQSOW9vX11dTU0Gi0EebV2dkJOTvuR0tLS2Nj40gSYTKZNTU1gzYaEGDq6uo4XZYfOHAgNTW13200Go0zsjCTyezo6AB/1NXVDVqjtra2+vr6EXrWGrSbhi38CMcAd5qamkpLS0HunFCpVFASCoXS0NAwbBMNhMVigZJ3d3dz9uOglerp6QFNOvJ6kclk4BCvvr6eM+T0UPcPOz4ZDEZVVdWgPw2V5uimUlFR0bZt2wb1bt/c3FxcXNzZ2fldCcLA/CgmTpyYlJR06NAhcXHx8vJyMpk8ZcqUu3fvbtiw4c9aiyckJFy/fl1fX19AQODkyZMgKALMbwgajd60aZOdnZ2rq2tkZKS6uvq/XSIYmF/Iv+1OBuY3oqOjIyQkZOHChZMmTYqMjJwwYQIGg+Hh4VmzZg3k4aqysnLXrl0uLi7z58+XlZX19vamUCgMBiMjI2PLli3jxo27fv26g4MDDoezsbEBthlubm7Xrl1bv379rFmzvnz5MsLCdHV1eXl5OTo6BgUFOTk5TZ069cOHD2w2GwR3mjVrlr6+flxcnLm5OQ8PDy8v79GjRyFvYK2trdu2bVu2bJm3t/fq1avNzMzwePxAJ1oQ9fX169evP3ToUGBgoKWlpZubG5RUQkKCq6uri4uLgYGBjo7O06dPwXU6nW5tbS0rK/vx40dwhUKhXLp0ydnZecWKFfLy8tbW1hUVFeAnBoNx//59BweHffv2LV26VEdH58GDB3Q6/erVq8DBgLm5ubOz8/v375OTk9etW6egoBAREQHcBu7evVtTU9PFxeXmzZvq6uoYDEZRUZHT+d6nT59Wrly5fft2Z2dnZWVla2vr7du3+/n5DXRWNlQ3Ub4xVOGLi4tlZWUtLS0hJ2CDjoH4+HhtbW0eHh5LS8tPnz6x2eympqYtW7YoKiqGh4fT6fSoqChra+szZ854eXlpa2tfu3YN+DqLi4tbuXKlrKxsSEjItm3bREVF0Wi0hYUFEK76NVF+fv7A7qusrDxz5oyRkZGbm9vZs2dFREQUFRULCwsHrRSTyQwODl6yZImQkJCEhISNjc3KlSszMjKGqldXV9e9e/dsbGyMjIwiIyN1dHTwePyVK1eGun8k47OtrQ2MTBAWedGiRaDFhkoTuFYb3VQikUgbN24EcbptbGz27t0LBkZ6evqSJUs2bty4c+dObW1tW1vb4uLiQVOg0Wj3798fP368lJRUSkoKg8GIjo6eP38+Ly+vt7c36MSB0wEGBgYGBgbmtwKW+mD+DzKZnJCQoKamJiQktH379sLCwoyMDDMzMzQa7enpSafT6+rqIH/fdDp9w4YNBAIhMDCQRqPl5+fb29vjcDhbW9vo6OjNmzcfPXo0ISFBX18frGi7u7vXr18/8kXhpUuXhIWFnz17xmaza2trdXV1nZ2dwbq5oaHB2NhYUFBw48aNFRUV9fX1s2bNkpWVhcTCFStWODg4dHd3A+nR2toah8MNJfUxmUwvLy8bGxsQi+bDhw8bNmwAEk5cXJyNjQ2QeKurq/X09JSUlIDg0W+ZS6fT9+3bd/jwYRBW6+HDh/z8/La2tuCA6Ny5cxYWFg0NDWBZr6Wlpays/PnzZyaT6eHhISYmBlxmU6nU/Px8Z2dnLBYLpD4mk/n8+XMhIaFx48YFBAR0dXUlJCRISkpaWFiA2jU3N8+YMWPDhg0gkNSWLVuwWOyOHTvS0tIGemoeqpsoFMpQhR8o9Q01Bths9s2bN3l4eDhl5oiIiJ07dzIYjLy8PHl5+a1bt4LjsvXr12toaADBkkaj7dmzB4vFmpubJyYm9vb2enl5EQgEf39/0AKcTTQoVVVVfn5+PDw8+vr6165dAxGHKyoquFSqtrZWR0dn+vTpwKk9l3q1t7fHx8erqamJi4vv3bv34cOHDg4O8fHxXNqB+/hsa2uzt7f39vYGrfTgwQMikbhs2TIajcYlzdTU1FFPpZqaGm1t7RkzZrS3t4Mr6enpampqoaGh4L8fP37U1tbW09MrKSkZao64u7sLCwsnJyeDKw8fPiQSiQcPHoSlPhgYGBgYmD8CWMMT5v8gEomGhoZSUlIyMjLbt2/X0dGZOnWqv7+/jIzMs2fPysvL792719zcTCAQCgoKgHMINpsdHx/PYrH0voFEIhcvXrxkyZKLFy+C+DO1tbVv3rxhsVh8fHwrV67k4eEZYWGEhIR0dXWBW2ECgcDHx1ddXQ2UAIWEhMTExAQEBLZv366srCwtLT1nzpzOzs6qqioEAhEfH5+cnLx69Wo+Pj4EAsHPzz916lQuTpnBir+4uLi0tBSBQGhra8+fPx8oCl6+fFleXr6xsbGgoKCtrU1VVbWuri4jI2NgInl5edHR0WpqakVFRQUFBfz8/GJiYtnZ2ZWVlcXFxcHBwY6OjsAsTUFBYe/evQ4ODuLi4v0SwePxenp6IIYPuIJCoWRlZXl5eXV1ddetW8fPzz9x4kRNTU1IMzAvL6+goEBaWhqNRmMwGCsrKyKRyGQyTU1NB1pw4XC4Qbvp06dPQxV+YE2HGgNUKtXCwkJfXz8lJaWiogIobWZmZlpbW6PRaOAZXFNTE4QnEhUVbW9vB0qzOBwOuNt1dHScPXs2gUCYP38+Pz9/UVHRCBVWFRUVjY2NeXl51dXVV69evXXr1tDQUBKJNPJKcakXgUAwMTGRkZEhEolr1qyxtbW9d+/eggULuLQD9/EZGRn5+fNnEAwXgUDMnTt327ZtCxYswGAwXNJsaWkZ9VTqB5VKvXDhAj8/PxjnYMx7eHgUFxdfu3ZtqDbvZ7aHRqP/XWtPGBgYGBgYmO/ir4q+BTN2wEoO8nKBQCA0NTUnTZqUmJhYVlaWlpbW3d397NkzaMG3e/duWVlZYOaERCIxGIyQkBCUmqGhobS09KZNm9LS0ry9vadPnz7ykjh9A7jDfvLkSV1dnZycHLBoArlzLjp5eXkZDAaVSgWHY1gsVk1NDfqVe8AZNBo9b968+/fvz5s3b9euXevWrVuyZAnw7F9YWIjH4yMjI8Gd2traOjo6ysrKAxPJyclpbm7Ozs7+/PkzuOLo6IjH43l4eJKTk7u7u6FYcCgUatWqVeDvQVfYgy6moYtYLBaHw/X19YGmoNPpLBarpqaGyWSi0Wh5eXkQh5dLfQd2E5fC93uWSqVyGQPi4uIgLOyLFy/U1dU/f/7MYDAMDQ0RCMT48eOTkpKAIVlMTExmZiaDwehnoAgliMfjUShUT0/P/0QUHZloAULKCgkJQXUfeaWGrRdIn/cbI7kflGHQ8Umj0V68eCEuLi4qKgp+EhIS8vX1HTbNsUylftTX1+fm5iooKHBGiJo8ebKQkFBWVlZHR8eg0Z++i5aWls7OTjC8USiUyDfGmCYMDAwMDAzMWIClPphhwGAwcnJywMMEiUSSlZXdt2/fCB2Uqaio3Lhxw9PTMzw8PD4+/sCBA+vWrRu5F8G0tLSwsLApU6asXr06Pj5+JI/09vbW1NSgUKjvCi1qa2vb0dFx6NCh3bt337lz5/z589OnTwfxgqdNm7Zjxw7uj7NYrIaGBhwO5+zs3M9LLYvFCgsLg4S0H46BgYGmpmZaWlppaen48eMbGhqAquTIA85yKfxAhh0DFhYWQUFBjx49cnJySkxMnD59OnTb169fL1++jMViXV1dq6urCwoKED+N76rUsPUa6PeF+/1cHAhRKJTm5mYkEjlQ4Oee5hinEidkMrmnp4dKpXKOSQkJCT4+vp6enr6+PsTYYLFYx48fv3jxIiT1eXl5/djQKTAwMDAwMDDfC6zhCTM8fX19fHx8MjIyWCy2oqKioaGB81cymTyUD0AWizV58uTk5ORz585hsdh//vknKChohJlGREQAPxyurq5AV3MkIJFIFApFoVCamppG+AhYmHp4eGRlZbm4uHz69MnJySknJweHwyGRyPfv3/dbB7e0tPS7gkKh8Hh8R0fHp0+fOK8zGIzW1lYeHp7u7u7i4mLOn1gsFqcfyFEjIyMTFhYmKyu7YsWKHTt23Lp169y5c/PmzRt5ClwKP9DrIxqN5j4GVFVVFy5cmJeX9+LFi5KSkpkzZ4IbSkpKrKyssFisj4+PoqLiGGr84ys1knqN8f5+D1ZXV/d7kMlkIpFILmmOZSr1g5+fn0gkNjY2croPZTAYTCZTRERk7B7nUSjU/v37SzjYvHnzGNOEgYGBgYGBGSOw1AczDN3d3SUlJYaGhjo6Ourq6tXV1ffu3YMkFgqFcuXKldbW1kGfffnyZXJyMpFI3Lp1a3x8vIKCQkJCwkgyJZFIgYGBfHx8mpqaYE08QhmJh4dHU1Ozo6MjOTkZuvg/bouGhslkBgYGNjY2KisrX7161d/fv62t7e3bt7KyspKSkklJSZwxyj9//hwWFjYwQS0tLRQKdevWLRKJBF2Mjo7OysrS19fH4/E3btyoqamBcrx7925ubi4QU4G3DMRoKS8vt7W1zcjIOHv2bEhIiJWV1cgP+oYtfL87+fj4uI8BNBq9dOlSHA535MgRBQUFWVlZIOKGh4eXlZUZGRmBM1jgYWWExRtdE428UiOp1xjvh+Dn59fX129oaAgJCYGOBNva2gICAphMJpc0Rz2VgBgGThfB4Zu0tPSECRMaGxtzcnKgexobG6lU6pw5c/j5+bn0AnQ8CFSLh8pRXFxcTU1N/RtqamqweicMDAwMDMy/Diz1wQxCR0cHFPHs5cuXX79+3bFjh6Cg4IoVK4SEhE6dOrVz586kpKTHjx+7ubmJiIioqqqyWCxwXMCp3kYmk6Ojo8HJmIqKiqqqKjBvKy0t1dfXHzduXFpa2qAFAGLe169f09PT29vbIyMja2pqOjs7GxsbSSQS4xtsNhtad1IoFLCoRaFQy5cvl5CQuHjx4p07d0CAu4SEBDqd/uHDB0ju6kdJSUl6ejpYH0+ePFlKSgpILLa2tiQSydnZOSAgID09PSgoaO/evfPmzcPj8cBnJqg1AoEwNTU1MjJKSUlZsWLF48ePk5KS/vnnn+TkZDMzs6lTp86cOfPt27eLFy++cOHCw4cPt2zZUllZaWBgANbHPT095f8fe+8d1tTSBXqTngCB0EvoICodARVQFARUBKXasCH2etRjVyyI9dh7AxVEFFFUpKiAgkiVXqUHQu8hkJDs5Huuc99981Ei2D0nvz98ZJfZU9bszNqzSnl5R0cH0AN7e3s5HA7cjWw2GzQNqEksFquvrw8EThQSEsrNzf3777+rq6ujo6OBgkqhUPgsxwcdJj6VhzU0cBcKheIjA6A0Y2NjS0vL9vZ2e3t7WP8EXm0xMTGdnZ1v375NSEhgMplNTU01NTVgM5nXy5HJZPLq+QO7aFCBAUFQYWWSf6NYLBZIWshisYCyyl+2IQhisVhwlfhfz18+QVyfCxcuLFiwIDAw8N69e6tXr9bR0ZGWluZT5ldPJRAMSUxMrL6+vqmpqby8vLGxEWTICAgIANt9bDb7yZMnY8eOXbp06aAlIJFINTU1Op0eHh7e2dmZkpISGhoKAtL29vaCEning4Dfmb6+vg8fPuzZs8fb27utrW04t7S1tQUHBy9YsCAoKOiH1q2npycmJmb9+vU7d+4c6kNPd3f3pk2bZs6cCSIzcTic4uLiixcvuri4wI4A/a75E2lvbw8LC1u2bNnZs2cHfaWXl5dfunTJzc3tw4cPQr8aJpMZGBi4devWRYsWGRkZrVixory8XOiP4ofKzFdMup/Av2CaCBgxvzqIqIDfi7a2tkmTJsnJyc2ePXvDhg0rVqywsbGJjIwEZyEICg4OVlVVBcEztLS07t27x2az6XT67du3R48ejUAgzM3Ng4KCQHz8x48fa2trr1u3LjQ01MfHZ+nSpRQKhcvlgmASwK5yqJpcvXpVTEwMhULp6Og8ePDAy8sLhUKZmJikpqZeuHBBVlYWj8evX7++tLT0+fPnurq6SCRy2rRpHz584HK5T548GTVqFAgjMX369E2bNikrK69duzYlJWXgg0AiAWNj4xMnTjx69GjZsmXHjh0D+kNXV9eWLVuAfSkajbazs8vKygKh8A8dOiQlJYXBYLy8vECx+fn5IMuFkJCQmJjY1q1bW1tbwSOqqqrc3NxwOBwCgZCUlPT19QX9w+Vyk5KSQJROR0fHnJycu3fv6uvrIxAIS0vL8PDwiooKb29vDAajpKR0+fJlKpXq5+dHIpEIBMKWLVuoVGp1dbWdnR2vEyMSiTQxMQFJAvox1DDxqXxSUtLChQsxGIycnNyxY8eoVOpQMsD7oEePHi1durS3txc+kpWVNXbsWAQCIS0tvWfPntu3bwsLC0tLSwcEBLx582bChAlIJNLa2vrVq1dFRUUeHh4oFEpFRSUgIIDBYPB2UVlZ2cB2vXv3zsnJCYVCKSgo+Pn5VVZW8m9UcnIycIoTFRXdunXr27dvgZI5aLuqq6u3b98uLi6OxWKXL1/+7t07/nOhu7v7i/IZHR2tp6cHtuD09PQiIiL4l/mNUwmCoGPHjuFwOHl5+T179oAEgO/fv58yZYq1tfXhw4dXrlwJnC2HKgHEuZ0xYwYIx+ru7v7o0SMNDQ03N7ewsLDKysqB00HAb0taWtr69euFhYXHjx8PJ2LlA0jYOGHCBBQKdeHChR9at9evX3t4eKDR6Hnz5vV7q8BQqVRDQ0NpaemEhAQul1teXn7+/PkxY8bg8fhHjx4Nes0fB5PJfPToka2tLQqFAgpwvwvq6+v/+ecfNTU1Eon05s0b7i+FTqevXbv2r7/+6u3tZbPZp06dEhYW3rBhw8Bq/878UJkZ6aT7Ofzp00TAVyDQ+gQMovXp6+tXVlYWFBTU1dUNvIbBYBQUFJSVlQ31qwzDYrHYbHZXV1dubm5tbS3vqY6Ojnv37h0/fpzP7Q0NDSCtNvhdKS4u5lUk+ANBUFVVVVFREYvF6ujoGJi8jhewuVRXV5eTkzMwuXlra2t2dnZDQ8MwH5qXlwdrU7x0dHQUFRUNbEJLS0tVVdXX/UBSKJS9e/empqampKS8fPny8ePHd+7cWb169apVq744OiOq/IhkoLe3F86DB0On0+HmQxBUXl7e0tIyzLp9dReNqFEjku2vu54XKpUKi/cXy/zGqQT6YWCHd3R0FBcX858dMGw2u6ysjEqlgiEeZpcK+A0pKytTVVXlvwClUCggPyTg+PHjGAzmR2t9QPEjkUh8tD6QRDQ5ORm+AIKgdevWEQgEWOsbeA2YWe/fv/8WVeTbSxgR9+7dw2Awg2p9YD56eHj8DlpfaGiourp6RkYG+JPJZD579iw3N5f7pzFQZn7ypPuXNVnAb4gghqeAwcFgMDo6OoOewuFwQ53qBwhhTyQS9fX1+51iMpkFBQXLly/nc7ucnBz8f2Fh4dGjRwsNGyQSCUcNERcX538xFosF/k4gPWA/hh93nvehAxH/zMDjUp8RGjkdHR3r16+3t7cfP34873Fra+sHDx6MtDT+lR+RDOA/0++gsLAw8NIEz4JTWQyHr+6iETVqRLL9ddfzoqioOPwyv3EqDdUPQ8nkoKBQKNiOd+D4CviDAFGv+FzQ3d29d+9eW1vbsWPHgiMj9Rb+aobzIPhNAjMwXc3Aa+7du5eYmDhx4sSvrtu3lzAigDkAnwtGFKr6BwFBUFRUFLCsAUewWOzs2bOF/kAGyszPnHT/viYL+A357URQwK8FfAyAIGiYCbK/jr6+vujo6CVLlmhra/+4p/zroVKpmZmZr169AlnRAcXFxTdv3rSxsfkdFgQCfjSCqSTgu8Nms8+cOfP48WM+IZe+1w/ED/2h4SU+Pv7gwYM9PT0/qISRNuSnNfxH09PTU11dzZvj94/gN+9/gYO0gB+EYK9PwP8DgqDs7GwKhdLT05Oeni4lJcWbx/k7gsVilyxZ8iNK/k8xatSojRs3njp1asyYMYqKigQCoa+vz9LScu/evSPaFxXw5yKYSj8TDocTFRUVFBREJpNra2spFMqOHTucnZ3hCyoqKo4fP97T0wNiolpYWOjq6hKJREtLSzk5OTabHRISEh4eXlVV1dXVNXPmzD179vBaNHzFo9lsdmpq6rNnz969e+fn51dSUnL16tWamppZs2adPn0aNl7gcDgRERHBwcEoFIrNZpPJ5KGySnI4nGvXrl25coXJZJ4/fz40NNTV1XXZsmXgLARBgYGBx48fLysrGzt27PHjx2fMmAFOjah15eXlp06dArsfaWlpDg4OO3bs4M0awuFwXrx4cfTo0fz8fHV1dW9v73Xr1oEd5rKyspCQkOjo6H379sFP70e/a9LS0rZt29bY2JicnDx79mxtbW13d/czZ86UlpYSicS5c+cuWrRISkqqoqLizJkz2dnZW7dudXV15S1wYAkHDhwgkUjt7e0XL17MyMhAo9GfPn3S0NDYvn375MmThxpH/g2n0WiXL1/OyMggEAhsNltMTKyf4l1cXHzu3Ln29nY0Gk0kEnmzvNBotBcvXgQHB0+ZMkVJSWnXrl14PD40NNTAwKC5ufnixYuZmZmgvatXr/by8gK7o+/fv799+7asrGxbW1tTU9PChQvnzZsHLAgCAgIyMjKkpaWrqqpQKNS+ffvgjV+YmJiYEydOZGVlsVisRYsWYbFYCII6Ojra29tVVFTCwsJkZWUrKiqeP3/+7Nkza2vrKVOmHDlyJD09XVNT88yZM3BqHyEhoYyMjKtXr1Z+RldXd9++ffz3VDkcTnR09J07d7BYbHl5uZSU1KRJk1RUVGRlZW1tbSsrK0NCQl6/fr13796XL1/eunXLwcEhJCSET//3k5nOzs6YmJjw8PCurq7jx49funTp+fPnCARi69atGzduBPZB/Ks9/EkHU1RUdPbs2c7OTmFh4dbWVj09vcrKylWrVunp6V2/fj08PFxcXPzmzZuqqqrPnz8PDg4uKSmxtrY+ffo0GM2h5iAEQcnJyffv329tbd22bdvu3bs/fvx44sQJW1vbgVOJj7QAb1IWi4VCoaqqqkaPHu3j4/ODVokCfhS/2sRUwG9EbW3tgwcPAv/Hu3fv/ixv7P8m7e3tb968efz4cWZmJgjUIUCAgB/Bq1evpKWlz549C5yXFi1apKmpWVxcDM7W1dVZWlpu2rSJzWbTaLSFCxcikcjJkyfv3r27pKSEwWBs37599+7dDAYDgqDz58/j8XgPDw8ajfYtj6bT6ZGRkUZGRiIiIk5OTkeOHHn9+rWnpycGg9m3bx/8Ar9586aenl5SUhLwEd2/fz8GgxnKxQiCoH379mEwmDt37sAHT548iUajJ0+evGbNmqioqLNnz5JIJBMTk/r6euDwNvzW1dfXm5ubT58+HbiGBgYGiouLw8+KjY0lkUiamprOzs4nT55cu3athIQEBoM5cOAAm82urKw8duyYuro6kUh8+fIlXOFNmzbBfn2DXhMfHy8hIeHm5ga7MCUkJMjIyIwdO5Y3jtH58+dXr17NZDIHVntgCY2NjQ4ODm5ubsCNua6uzt7eXkJC4sGDB4MOIv+G02i0xYsXu7i4NDU1gdKmTp2KRCJhv768vDxjY+NTp06BCrx69UpOTg749fX29t67d2/SpEkoFGr27NlbtmyZP38+mUx++/ZtVVWVo6Pj8+fPwY+Fs7MzgUC4evUql8utqKgwMzMLDw8HXoK7d+8+ceIEqMzDhw/Nzc2BC3F9ff3s2bOHitLU0NBgYmIyatQoOIzW+/fvpaWlJ06cCBqSlZW1fPlyFAplbm6+fv36iIiIU6dOkUgkS0tLcAGXyw0PD3dycgIDkZ6erqqqqqmpmZOTwx2aqKgoNTU10K68vDxtbW0CgbBw4cKzZ89WV1cfOXKETCaTSCQvL6/du3ebmZlZWVnx6f+BMkOlUi9cuEAikVRVVRcuXHj37t0nT57o6elJSkrGxcUNp9ojmnRcLjcjI0NfX//EiRMsFgtUSU9PT1xcPDo6GvSzqakpmUyGvW2jo6PFxcWdnZ3B9XzmYGJiore3Nw6H09PTW7NmzbZt28hk8qZNmwZOEz7SwmQyV6xYsWHDBiB+0dHRbm5uA+MgCPjNEWh9AgQIECBAwJc5c+YMFosFEU0gCDpw4ACRSAQrJC6Xe/v2bQKBAC/iIyMjxcTE3NzcgAoRHR1taGgIq4gVFRXa2tqSkpLDjJ7H59FsNnvJkiUEAuHu3bvg4oyMDDk5OWtra7AmKygoGDVq1MGDB2ElsLCwUElJ6Su0vi1btoDm9Pb2Ojo6SkhIgBXwiFqXmZmpoKAwa9Ys8JUqISFBSkpq/fr1oHpA65s8eTIcfCgwMJBIJKqoqOTl5YH2LliwgI/WN+g1A3W23t7e+fPn4/F4Xr1r7ty5UVFRgw5BvxIgCPL19ZWWloZ1ABCqUVFRUUdHp6KiYqQNv3XrFplMTkxMhK+/ceMGHM2FTqfPmzfPysoKDpTFZDKdnZ15o7lcvnwZhUK5uroCrQZE1Ny+ffvcuXNhPfbBgwc4HG7y5MltbW1RUVEKCgrAlJfL5WZnZ9+6dQsENN66dau+vn5VVRU8BMnJycPU+kpLS5WUlCZOnAiPYEhICB6PX7RoEYjmRaPR7OzspKWlQZkNDQ2Wlpb+/v7w2C1ZsgSFQvFKbD8YDIaHh4eqqmppaSkYiy1btmCx2Nu3b8ODO2vWLCwWCzQWNpvNZDL59/9AmamsrARJR2HB/ueffzAYjJ+f3xerPdJJ19XV5ejoaGNjA+tRLBbL3d0d1vpApD1erS8xMVFSUhLW+vjPwby8PEVFRTU1NRBlh8lkggxDvE3mLy1goFetWgUe193dffz48YFh2wT85ggsPAUIECBAgIAvs3LlygkTJhgaGgoJCXV1ddXW1rJYLODoxeFwqqurWSxWV1cXuHjs2LHy8vIdHR1MJhONRr98+bKmpmbdunXAVgqs4zkcTmVlJR+DwOE8GsQyQaPRcMQjCQkJAoFAp9OBRVlkZGRzc7OZmRnseYXD4TAYzEibj0Ag1NXVgW0byObCYrFoNBqHwxlR6wwMDF6+fCktLS0sLAxBUEVFBSiH15pRUVGRRCKB/zs5Ofn7+79///7jx496enqDxm4ZyBevwePxS5YsAXazzs7O4uLiIOazmZnZcHqjvb09MjJSUlJSXV0dPqirq2tkZBQbG/v+/Xve419sOI1Ge/TokZycnJaWFny9sLAwHM2loKAgISFh7ty5cPglFArVL6gSGo1GIpFg4xc0sL6+/s2bNzQazcnJCVzT3d1NIBCaPyMvL49EIrdv3w5BkJubm56enoaGBhASVVXVkpKSNWvWnDx5Ul9f393dnX9cGf6gUCgEAiEhIQGEh0AgSEpKgpxPwEiysLDw2rVrISEh4Pra2loCgfDp0yc2mw3bUvJCp9Pr6+v7+vrAFEAikRMmTLh27Vprayu4AIlEolAoIpFoYGAAKoBCob4oeP1kBmTQIRAIYmJi4AiwWO7q6uJwOPyrPdJJ9/Hjxw8fPqxdu5ZIJMJPx+Fww+zhL85BMASqqqrKyspwBDsIgnib3NTUxEdayGSygoLC/fv3JSUld+zYISEhsW7dOl6rbAF/BAKtT4AAAQIECPgyoqKiFhYWZWVlwcHBbDYbZKgHS0YQJRWJRGZmZvb19WGxWCQSiUajVVVVhYWFe3t7P336NGbMmEePHn1dNFo+jx4UeI0OQRDwOoOVqO8CAoEA8aLAvsqIWodCoYyNjTs7O2/dulVSUoLD4ZBIJJ+2EIlEPT29hIQEXje278KkSZPMzc0/fPjw/v37WbNmxcfHm5mZDXOA2tvbqVQqHo/nVYfweLy2tnZMTMygOcr5NLypqam0tFRFRWWo6LglJSVtbW3S0tJfDJrCW5/Gz3h7ex88eHDgjRAErVq16ujRo56enkFBQX5+fnCI4Hnz5kVERMTExKSkpKxfv37btm0SEhJC3w/eSpaWliKRyJMnT/K6+QHAhlJZWRl8l5OTk7u7u4iIiIKCwsePHwsKCoBeh8Fg8Hi8mpraUE/5CsEbtNpwmXyq/RWTLi8vj0ajycrKfl1QnG9/w3xRWoSEhLZu3ZqVlXXixImnT58ePnzYzc3tzwrhI0AQw1OAAAECBAgYFj09PQcPHly/fr2Li8vBgwf7xU11dHS0tbWNjIyMiYnhcDjv37/H4XDr1q1DoVAsFovJZLa0tNBotB/xaD4wmcyuri5g4Sb0Y/iK1kVERMyaNQuPx4N4MF8MOCwlJYVAIERFRYW+K0QicenSpWw2OzAwsKGhITs7287Obpj3cjgckIa0u7ub9ziJREIgEEPtNA7VcDqdzmAwQObYQW9sb2+HIKi3t3dEwSd7enr6+vpqamoG1W1QKNTevXv9/f1VVFQiIiKmTZt2//59UL6cnFxISMi2bdsgCDp69OiMGTMKCwuFfgzd3d29vb2NjY0DT0EQVFNT8+l/lJaWtrS0gH2zjRs3ysjIXL58ubq6uqenJzo62u4z31fwvq7aI510HA4HmEp+dYzZb3/DfFFaQFKoly9f2tralpWVLVq0aOPGjf2EX8Dvj0DrEyBAgAABAr4Ah8M5f/785cuXd+zYMTBropCQkKysrL+///jx4y9fvrx69eqysrIXL16YmJgAkzYxMTGQaoX3FiaT+f79+29/NB+wWCyRSKTT6YPuPn0XRtq6Dx8+rFmzZtKkSQsXLhzmsru3t1dUVHRgDMlvZ9q0aUZGRvHx8SEhIcLCwsNPvykuLi4nJ9fR0QHvRMFVxWKxg6rlfBouLCyMw+Hq6uqampqGehwCgSguLmaxWMNvnbi4OA6Hy8jIoFKpvMfr6upyc3NbW1s7OzsXLlyYkpKybdu2np4eHx+fT58+CQkJUSgUERGRU6dOvXv3ztbW9uPHj4cPH2YwGEI/AGlpaRaLFRsb20/jzc7O7u3tvXnzZsr/AB0Izk6ePNnf35/NZm/ZsmXHjh3m5uZ3797lv7f2FYL3ddVua2sb0aRDIpEgXmthYeHX5Wz4xjfMcKSFyWRSKBRDQ8PIyMi7d++SyWR/f//Q0NCvqK2AX4hA6xPwBRgMxvXr1wMCAvr6+n5hNUCA8osXL353Ix9empubg4KCYmNj/zX99qsoKyu7du1aUVHRz3ncn9LbEASlpaVdvnwZ9j8R8KfQ3t4eERGBRCJhxyoGgwH848Gf3d3dFy9e3LZtW3R09M2bN318fMhkMjiFwWBMTU0ZDMbFixcbGhrAQQ6HExwcDJJtcjic4uJi+NRIH80HNBo9fvx4Lpf79OlTeB8A9uwf6i6wJh44m3hvgf//xdYNDLjf2NgoIyMDzMPABhefLSwGg1FYWGhqagpUaPjR/Jvf7xrg18Rms/ut0WVkZLy8vLq6uk6ePDlp0iQ+Yej7lSAjI2Nra8tkMt+8eQOX2dvbC8J4mJubj6jhcnJyo0ePrq+vj4qK4r2Fy+WCC3R0dKSlpVNTU/Py8ngv4J96TlFRcdSoUSUlJbdv34bViY6OjsuXLyMQiMzMzJcvX4K2HD9+fMOGDe3t7XV1dRwO59GjR6WlpUJCQsbGxoGBgaamplVVVSPdRxrmtqS+vr64uHh4ePjbt2/hg9nZ2aGhobCT20AKCwsjIiLCw8OfPHly6dIlLy+voYxjhy94w5Gr4VRbQkJipJNOR0dHVFQ0MTER/tEEQWv62VRDEAQfBNuJQEJGNAd54W0yf2lpb2/39/fv6elBo9Genp43btwQFhb+9OkT6MDW1tahPlgI+K0Q+PUJ+ALl5eW+vr5EInHatGkqKiq/pA4VFRVXr1719/cnEAg2NjZwEqrvS3R0tK+vb2pq6uHDh6dNm/Yv6LdfQl9f3/379319fdva2h4+fPgjPs//ob3d0NBw/vz5a9euSUtLOzg4fLX3hYBfAhqNxuFwbW1tYEshKSkpPj6ezWaXlpYWFRWpqqqGhYVdv369ubk5NzdXTExMREREVlbWwMBAQkICiUS6u7sHBQUlJCQ4OTl5enoSicS3b9+iUKhz584JCQndv39/9erVkpKSwcHBVlZWI3q0kpJST08PiGQIru/t7e3r62Oz2WBB5uLicvfu3devX2/ZsuXAgQNiYmIBAQGNjY0MBuPFixezZs2Sl5fnfRwSiQRHUlNTPTw8kpOTJ06cCMIewktYDofT3d3NYrEYDMYXW9evcDweD3IDTJ06taur6/bt2wwGg0qlFhcXS0tLg8vodDpICwas8qqrq69evQp2ckCYCjabDS9/gWkcBEGwmjrwGklJSWFh4bKyMgqF0tLSIiEhASc1nTNnjr+/f1tb20AHLV4GlrBmzZq4uLinT58uXLgQqHmJiYmFhYVHjx4FMTNG1PDly5d/+PDBz89PVFR04cKFVCo1KCgIgqDU1NT4+HhTU1MnJ6fbt2+vWbPmwoULpqamkZGRKSkpdDo9KipKTk7OwMAAhF4E8XWAYiMhIbF06dK0tLQTJ06UlJTY2dmBtH5ubm66uro1NTWhoaHgXYRCoRQUFJSUlDQ0NEBmtqdPn+ro6CCRSCKRKCkpSSaTB3XtA3aMTCYT7nwmk8nhcBgMBqw5gFwCsHyCOC4cDgfcYmxsPHPmzPv37y9atGjZsmVjxoz59OlTUlLS6dOnhwoW0tfX5+vrm5mZSSQSFRQUiESiqKioqqqqjo4OiIDCZrNZn4FtJr/Y/xISEv1kBoIgFouFw+FgVQ2EfgF2m/yrPdJJN2HChIkTJ7569WrlypV79uyRl5ePjo7OyMiALxAVFdXS0kpKSrp69erff/+dn5//8OFDISGhysrK7OzscePG8Z+DLBaLw+EAG064zH7ThL+0NDU1JScnf/z4EcRnkpGRkZCQGDduHBKJLCsrc3Jy6u3tDQ8PNzIy4jOJBPx6fnrUUAG/OxAE5eXlwd+S2Wx2dHT0D8rd1+9ZfACBmMlkcn5+PveH8fDhQwKBAOIyf2OFf2i//eaAONokEgmEnP4J/Cm93dXVNW3aNC0trUEDu/9BDH8i/Jt48uSJrKwsAoGQk5M7fvz406dPSSQSgUA4cOAAg8FIS0szMDDgDSCBQCBkZWWDg4PB7QkJCSYmJmA5LiYm9tdff8H5yoKCgoSFhZFI5K5du0b06N27d//zzz8KCgpIJNLW1jYqKqqwsHDevHloNFpERGTbtm1UKpXL5aampk6cOBGFQqHRaDKZ/M8//4wePdrGxubmzZuDxl4vLS01NDREIpGjRo169uxZUFCQtrY2AoHQ1tb29/evq6s7duyYnJwcAoGwsLB4+/Yt/9b1o7y83NLSEoFA4PH4+fPnp6WlmZqaIpHI6dOnUyiU9vb27du3k8lkKyurzZs3z507183NLSMjA67Y/v37ZWRkEAjEpEmTHj9+XFZWdujQIXl5eQQCMWHChKCgoNzc3H7XMJnM3t7elStXggAbPj4+vKILQdCuXbvWrl0LJ3UYlEFLqKiomDdvnqam5vr167ds2TJr1qznz58P9Rbi33A2m339+nVFRUUEAoHFYidPnuzr66ugoLBs2bJXr16xWKyWlpYVK1YQCAQEAkEkEjdu3Oji4jJ27Nj9+/d//Pjx+vXrY8aMQSAQZDLZ19e3vLwcPJTJZJ47dw4IDwKB0NTUvHPnDgi+HxkZqa2t7ebmdvv27XPnzs2cOfPVq1egQ3bs2DF69OgtW7bcv39/69atixYt4s1qCFNWVgZyZmAwmIULF2ZkZKSlpYF0kQQCYcOGDRUVFdHR0RYWFiAA7MWLF+vq6o4cOSIpKQka/uHDB5AScPHixUBhQ6PRtra26enpfMYCgqBLly5JSkryTjckEjlx4sSioqKqqqqtW7cCB8vJkyffuXMHaGt8+j8hIaGfzBQVFXl7e2OxWBERkQ0bNpSUlISHhxsaGoKG+Pv7MxgM/tUe6aQrKCgAwTaRSOTo0aNDQkIWLlwIZ27gcrn5+fmmpqYIBAKDwSxYsCA+Pl5bW9vR0dHf3x80cKg5GBcX5+joiEaj8Xj88uXLQa6RgVMJaO9DSUt9fb21tbW5ufmpU6fu3r3r4eFx9OhRMAsKCgrU1dUVFBSGSuoo4PcBMaL4RQL+C8TGxl6/fv3GjRvfN+bbNz6LzWZ7eHikp6fHxMTo6ur+oPqEhYUtWbJk7969e/bs+eWd8+fC4XB27dp18+bNkJCQ6dOn/+rq/EbQ6XQXF5fKyspXr14NDOz+B/GfnQggb5WWlhYIfV5eXo7H44ElZ15e3r179+bPn0+n01tbW3t6eoC9X35+fmBgIPi0D0FQeXk5g8HQ1NTst4/R2Nh4//59EChvpI8eDhwOp6KioqOjY9SoUQQCgUaj8d9tptFoVCpVQ0Nj0ND5g8Kndf1gMpnl5eUKCgpg+6i5ubm1tVVLSwsOgtLX11dVVdXR0aGsrPy9jDvYbHZFRQXYo+A93tPTs3r16kWLFn3xZTVUCc3NzRQKRU1N7Ysb+F9seE9PT2lpKQaD0dbWptPpQHvnLaGpqam6ulpeXl5ZWbmpqQls032x7XQ6vbS0lEgkqqmpwdeDzTewaYxEImHRAv2PxWLb2toqKirk5OQGbl3+CBoaGmpra5WVlUGCBD5wOJyQkJD6+np7e/uGhoaOjg4Gg9HZ2RkXF6epqXnq1Kmv7v/vW+2RTjrgUSkkJKSiogJB0NKlSyMiIh4+fAhLZl9fX3l5OYlEUlBQAIkr+r2Bhz8HRyotHA6HzWaj0WgKhQI6DTY4B9XmcDj9YqgK+A0RWHgK+P9RUFDw119/DXwxdXd34/F4+M3IZDJZLJaoqCibza6trZWRkYHfL+Aj1sASGhsbOzs7eSNTD/Us8C6GIKifCcT3pampqbW1VVFRkffNxUtrayuDwQAf0flXmM1m19TUIJFIZWXlfoGM+/UbMHQRERGh0+ldXV1ycnLDD3zc0NAAQRBvfXijnEEQpKys3G99xuFwurq6wK9CQ0MDEomUlZWFa9La2tqvNAaDweFwhIWFu7u76XR6v98wDodDp9OJRCKNRmMwGDIyMnAFqFSqhITEUD4YDQ0NLBaLTCYPrPmgN0IQRKPRSCQSBEENDQ3S0tL90hZ1dnb29fXBFRiqt7/ISMVsqIH+YoVBnUHvCY2EgbOGtzK1tbXi4uIDza74nOIDSM3E5XKbmprk5OTgH/vfbeb+WiQ/A/+pqakJ/lNeXr527dodO3bAvmeAvr4+Pz8/2LYNhUINFX6Ty+VWV1dv3rx5pI8eJmBZD//5xdUnkUgcM2bMiB7Bp3X9wOFwvHFTZD7De8FQAVG+BTQaPWiZHz9+ZLFYEydO/OoSBtb/qxsuLCwMsjKC6BoDS5D9DPz/4TxUSEhIRERkoOkdmOMoFApkQeQF/JT0E7kfjfxnhnNlaGjotWvXHjx4QCaTeeMb2draPnny5Fv6//tWe6STDuh7fM5isVjYaQL7ma+egyOVFiQSCR6n9pkRVVvA74MgmouA/0dbW9uVK1dqamqKi4uXL1++e/fu6urqe/fuOTo6Tpw4EXyCevv27cqVK7W1tW/evPnPP//o6uqOHj1aX18/KSkpMTHRzs5OW1tbSUlp7969wPadw+GEhYW5uLgEBgbev3/f1NT01q1bIE5xv2d1dnaCPYQVK1bs3Llz5syZ+vr6ERERA+sJQVBwcLCmpqawsPDSpUtzc3NBwIMDBw5oamoGBgbyb+b79++dnZ0PHTp0+/ZtS0tLNze34uJi3gs6OjqWL1+upKSkoqIyduzYp0+fDto5nZ2dNBrtwIEDy5Yti4mJ2bdv3+TJk7OyskAJ/fotKirK09NTS0vr0aNHW7ZsAclSnZycvhicBoKgR48ezZ8//8KFC1u2bDE0NAwNDQXuOn19fVeuXJk9e/bNmzcPHTqkp6d34MAB4HhTVVV14MABMzMz8LFw8uTJo0eP1tDQOHnyJJVKXbVq1dixY9XV1W1tbSkUCgRBcXFxq1at0tXVDQkJWbRokZycHJlMNjMzS05OBqX9888/EyZM2Lp16+nTp9XU1MzMzPLz83t6ei5duuTt7b1r1y5dXV2wi9VPohYuXKitra2mpmZra1tdXQ2OD3VjWVnZjh079PT0tm7devfuXR0dHTU1tdGjR8fHx4Mb6+vr165de/r06cePH8+ePXvlypVsNrtfb1dWVnp4eAgLC48ePfrJkyfgC+Xdu3c1NDQ2bdrU0dExTDHjZaiB/mKFQQ5iV1fXXbt2Xb58edWqVVVVVfyfxWfWgLPt7e0HDx709vYOCAiws7NzdHSEAwAMeqqpqenAgQNSUlJTp05tbW1ta2s7f/68tra2goJCQkICjUZ7+PChq6urtbX106dPjY2NNTQ0wOO++8z9F/Pu3bvs7GzwwRs+yOFwIiMjZWRkvriWbW5uvnTp0qJFi4BXlYAfDQRB0dHRgYGBSUlJp06dcnR0HOrzn4DfDTab/fDhw5qamn7Rj2g0Wnh4OPA6+3cgsMUT8P3h/snQ6fTf3I3nj4NCoejq6lpZWbW3t3O53NbW1tjYWB0dHXV1deAnwGKxzp8/j8FgrKysgLNBbGystLT0mDFjDh061NXVRaPR3N3dFRUVgYF7dna2srLy5s2bIQhis9lr1qwZPXo0cGrq9yzgZuDi4tLY2Ag+exsYGKipqeXk5IDnOjs78/r1nTx5EoPBHDhwAJaBe/fubdiwAdigD0ViYqKWllZAQAD4Mz8/X1dX18DAoKSkhMvlPn78mEAgGBoa3rp1KzMz08fHBziLJyUlDVrhixcvSkhIvHz5ksvl1tbW6uvrL126lMViDew3JpO5c+dODAZja2sbGxvb29vr4+ODx+PPnTvHp7YQBJ05c8bBwaG+vp7L5VZWVoIyi4uL2Wy2n5+fnp5eUVERuDIgIEBcXHzFihVgXmRkZJDJZCUlpQsXLrS3tzc2Nk6ePFlKSmrx4sWFhYUQBF29elVEROT06dNsNruoqMjd3R2DwTg4OLx+/bqkpGTbtm04HM7Y2JhCoVRVVZ0+fRr0zM2bN8+dO7ds2bKKiordu3cfPHgQOMOEhYURiURXV9fu7m4IgrZv347D4WbMmPHu3TsGg3Ho0CEsFnvkyBEwlHxujI6OJpFIo0aNunz5cldX15s3b+Tk5BwcHGg0GgRBPj4+Li4uIGhBZmbm2rVrwaZlv94uKioaNWqUjo5OVVUV6MmysjI3N7fa2lr+YjYUQw00/wpzudzc3Fx9ff3r16+DcrKyslRUVL7o18dn1rS1tbm7ux84cADI+aNHj0RERObOnctkMvmcolAoOjo65ubmLS0twA1yxYoVkpKS8fHx7e3tUVFRWlpaMjIyu3btCgsLmzdvXlRU1Peauf8RsrKyRo0aBdyx1q1bt2vXrhUrVtjY2Jw4cQLEQRHwW1FZWTlq1Ciwg7FgwQIwWwX8KVy5ckVERERSUtLFxWXr1q3bt2+fP3/+9OnTo6KiuP8WQHghYWHhx48f/+q6CPj38Afv9XE4nMTERPDlXsAPQlJScsKECbw2/Wg0WklJCYvF2tra2tnZodFoPT09DQ0NFArl5eUFQmlZWlp2dHSAeMFYLFZLS2vMmDFIJBKBQEhJSbW3tw8aoJxGo126dElZWbmhoSE3N7etrU1TU5NKpSYlJQ1aNzc3N01NzSdPntTW1gKj03fv3jk4OPAx8GMwGOfPnycSibCVvK6u7qpVq4qKim7evAk+0iMQiFmzZnl5eRkbG/v4+KxcubKpqSkwMHDQ5LkkEklfXx+4neDxeFFR0erqajqdPrDfsFgsMIHw9PS0sbHB4/HTp08nEokFBQV8wlsXFRVdv37d09MT7BWoqKjs2rVr3rx5MjIyILyyjY0NMOdAIpEeHh7AJzspKQmJRMrIyIiJiWlqai5evJhEIklLS5ubmzMYDBAAADi+i4mJgZ1SbW1tXV1dLBa7YsUKW1tbbW3tQ4cOzZgxo6CgIDY2VlVVdcKECcLCwtra2kuWLNm8eXNAQEBra2t4eLiWllZBQUFubi6RSASBxeHtPjwev3HjRisrKxwON3PmTBKJVFRUBEFQdnb2UDcikUgymSwsLKyvr7969WoikWhiYjJmzJiqqiqgYFCp1KKiIpBRSldXF4zjwN7W1tZ2d3evrKyEY2onJiaampoqKCiMVMz4DzT/CrPZ7AsXLmCx2NmzZ4NyNDU1wVqTP3xmTWhoaHFx8ZIlS4Cc29nZ/fXXXzNmzECj0XxOgYgCcPm8WaRJJNLEiRMVFRVFRESWLVvm6uoaEhIyY8aMHzdz/5WAnG8HDx6UkZEBnjwmJib37t3bsWMHn2QAAn4VSkpK27dvd3R09PHxuXz58nfP/y7gh7J69erXr18vXryYyWRWVFQgkci5c+c+efJkxowZQv8K4uPj9+7di0Qix48fHxYWxpscQoCA/6hfH4gZ/atr8e8HhHLqdwT+FyRrwuFwPT09sKeTsLAwi8Xq6uoSEhIaO3ZsXFwc8KN79uzZhw8fQKDngQ+iUCh5eXk4HA7O+6mrq6unpzdU0As1NbW5c+eePHnyxYsX69evLysr6+npGT9+PJ+21NXVgc0W3nXY+PHjSSRSSkoK/AVBREQEtAWFQs2ZM+fOnTtFRUWDpipa9BkhIaGcnJznz59TqVQlJSUQrnpgv/H2HnAwQCKRIOT6UBVOTk6m0Wiw0RcSiVy8eDH4f3R0dF1dnby8PNztIiIilpaWMTExSUlJ06ZNG1gBYWFh3oOgAh0dHRAEAR0AgUDwlubk5BQZGQn0UnAjiUSCtYWMjIympqbU1FTYPtbT0xOHwxEIBLilsG+YiIgIBoMBu3lfvLGfdGGxWBCGHoVC2dvbP3z40N7e/u+//169evWcOXPg6/sFc3Nzc7t3797jx4/d3d1BT65duxaJRI5UzL440HwqTKVSExMTQaItuGLD8eQcatYwmcyYmBgZGRnYP4REIh05cgR89Rjq1HBAIBDCn/liHQbe+3Vd+u+DTCbv3r37V9dCwLBAo9ErP/OrKyLga0AikeafEfqXYv2ZX10LAf9C/mCtr7a2trGx8VfXQsCQwFtYNTU1ly5dwmAw3t7e1dXVYHNpIK2trb29vZMmTRoqhF0/kEjkvHnzAgMDg4KCPDw8EhISTE1N+XtLd3d39/T08OYRAg7xoqKi/fLYwJDJZDExMZDrZtAyExIS7t27Z25uvmTJEt4Eu98Oh8OpqakB+sPAs21tbXDWI1iRAFFGRrQBzkfnlJeXJxAIgzacw+HU19djsdilS5f2C1/BPzkv/xu/iKura0dHx/79+7dv3x4cHHz27NmhvDj09PSsra1jYmKys7ORSCSBQABO8CMVs28Z6Kampo6ODjQaPaj+z59BZw2dTm9qakIgEAN7mM+pr+YHzVwBAgQIECBAwL9Z6+NyuWlpaTk5Od+lKCaT2dXVJbCc+f0pKSmZP3/+rFmzDh06xH/ti8ViEQjEx48fQcxo+Hhzc7O4uPigOySjR492cXG5du3a06dPP378uGnTJv6VIRKJIiIiDQ0N7e3tsH7IZrMhCJKUlBw0zDHYRCKTyaKionQ6vd/ZoKCg/fv337p1a9q0aa2trULfFaCr0Gi0oqKiSZMmwcc5HA6IkopCoUpLS3m1PhaLBYyXhh8alA9A21RXVx9YGhKJxOFwHR0dhYWFvMobm81ua2uDt7YGbRSfG78Ykg6JRK5atcrOzs7Pzy84OHjRokVhYWGmpqYDr8ThcPPnz3/x4sWTJ09IJJK1tTWIq8lfzIYKUv91Aw32RZubm0GEz2+fNSgUCoPBlJeX19fX88bnhCAIJHEa6tTwH/3FOgzk67pUgAABAgQIEPAz+Xl+fQgEQkJCorW1tf6bAav2Qf2sBHwjwIeH85lvL43D4QQGBpaVlZmamgJjPxDAY9BnkclkOTm5uLi41NRUuITi4uJ79+4NtR+FQqEWLVokKSl57NgxFAo1evRo/vVRUFAYN25cQ0NDRkYGfLChoYHBYEybNm3QqPo1NTVMJtPJyQmLxfarcGtr65UrV0RFRUF8c+gzQt8VQ0NDHA53+/ZtEAgUPOXBgwdZWVlGRkZkMjknJ6empgac4nA4VVVVUlJSvCrit1BQUCAuLm5paTnoWR0dHSQSeffuXV4tKDw8PCUlhf8WIv8b+QBB0JUrVxoaGtTV1W/cuHHu3Lm2tra0tLShrrewsBg3btyDBw+ys7MtLCzAwa8Qs68eaAUFBUVFxYKCgsLCQnAEPIJ/ZDY+s4ZIJBoaGtbX1/v7+8PGlm1tbZcvX+ZwOEOdAjE24Q8coAJ9fX18qvGjZ64AAQIECBAg4CfzU6O5qKmpqaqq/swnChgpeDxeTEysvr6+qampvLy8urqaxWIxmUw2mw32kcD6Dyz4wJqPw+FAEMRriAj+A2eAZTAYMTExnZ2db9++TUhIYDKZTU1NNTU1/Z7FZrNdXV1bW1uXLl16+fLlxMTEq1ev7tq1y97eHofDgQqAKPy8FTYwMJg3b15LS8u0adMGJkkb2DqQZywgIKC9vR1U78mTJ2PHjl26dCl8GZPJBE1jMBiBgYHW1tYuLi4DO6eqqgrkyktMTGxvbw8NDaVQKJ2dnQ0NDa2trQP7DViQwuo0k8n8ov5gYWExZcqUtLQ0R0fH8+fPh4WFbdq0qbKy0sjIaPTo0atXr66trX348CEok0qlRkdHe3l5gb0v0FcgahM8LmCkwJ8g9inYOQRHWCwWrENWVFQ8efLEy8vLwMAAvpjBYMAXW1pampqavn37dsGCBU+fPo2Li9uxY0d8fDzwRgBth58FGgtGkP+NsHSBB7FYrL6+PvB0sAGVmJgIFI/x48fLy8uDGDkDe1tISEhCQmLu3LkdHR0TJ06EkzKRyWQ+YjboKIBhGmqg+VRYVlYWVGDbtm35+flCQkLAm7GjoyMtLY2PIe5Qs4ZKpYLQPhcuXFiwYEFgYOC9e/dWr16to6MjJSU11CmQEVFeXr60tDQ+Pr67u/vBgwe5ublMJrOyshJUHowOrzR+r5nLR7wFCBAgQIAAAT+PnxwztLCw0M/P79ChQzdu3IiKioqPj08YOe/evXv16tX169fPnDnT2tr6k5vw7waCoGPHjuFwOHl5+T179hQUFPj4+JBIJBDdMTs7+82bN/b29kgk0tTUNCwsrKqq6tChQyQSCY/Hb9iwoaio6OXLlxYWFkgk0srKKjIyMiMjY+zYsQgEQlpaes+ePbdv3xYWFpaWlg4ICOj3LJC4fMuWLSCcGhqNtrOzy8rKApHiDx06JCUlhcFgvLy8UlJSeOscFxdnbW1dV1c3zDa+f/9+ypQp1tbWhw8fXrlyJfBZAqcoFIqnp6eysvLSpUv37NmzYMECHx+fjo6OQTuHTqdfvXpVTEwMhULp6Og8ePDAy8sLhUKZmJhERUUN7LcJEyYgkUhra+tXr14VFRV5eHigUCgVFZWAgACgTQ1KVVWVm5sbDodDIBCSkpK+vr7d3d3gFJPJvHTpkq6u7uLFi319fd3c3E6dOtXb28vlcsvLy7ds2UIgEGRkZE6cOFFVVfXw4UM9PT0EAmFtbR0dHV1YWLhixQosFksmky9evNjS0nLgwAE8Hm9nZ7dkyZJt27bZ2Nj4+fmB0t69e+fk5IRCoRQUFPz8/CorK0EF8vPzra2twV6QmJjY1q1bW1tbmUzmgwcPRo0ahUQip0+fnpiYmJ+f7+npicFgZGVlL168SKfTB72Ry+VWVFR4e3tjMBglJaXLly9TqVQ/Pz8SiUQgELZs2UKhUNasWWNsbHzixIlHjx4tW7bs2LFjDAajoqKiX2/DvVdZWTlr1qyCggLeLh1KzPjAZ6D5VJhKpXZ3d+/Zs4dEImEwGDKZvHHjxqlTp44bN+7o0aNUKnWox2VlZQ01a7hcbnR0tJ6eHthw09PTi4iIgG/kc+r169cqKipIJFJSUvLo0aP79+/X1NTcuHFjTEzM9u3bgSnm8uXL371798U6DH/mChAgQIAAAQJ+ExA/2QKHwWCAHNPz5s3D4/HfUlRbW9vLly9nzZolKSn5/Soo4P8GEREVFeUfGWX49PT0UCgUNTU1PB4PrBDFxcVB4YM+q62traamRl5eXk5Objjl37x5s76+ft++fSNyZgN7NWpqagO3I+h0enV1NYFAUFVV7VfmwAo3Njb29PSAK3t6empqalRVVb9RtgetbX19PejDgWepVCqbzQahXL6ufA6Hc/jw4dOnTwcFBRkbG/f29mppacEROPnfWFNTQ6PR1NXVB3WM/L439vX1odHoxsbG5uZmVVXV4SRWbmxslJGRGdgzIxWzbxloJpNZXl4uLi6uoKDQ3t4uISHxxZHiM2sAdXV1TCZzoIjyOUWn0ykUipKSEpFIpNFoBAKBT5qTnzBzBQgQIECAAAE/jZ+t9QkJCeXn5xcVFbm4uPBfcHwRNpsdHR1tYWEh0Pr+y7S2tm7atGn79u1GRka/ui5/MLxaH5wOQYAAATDp6emvX7/m4/CMQCBsbGx+RDT5T58+rV27VkND48yZM4O6Hwv4CTx69Ojo0aObNm1avnz5wLMcDqeoqCgyMjI5OdnHx+fn/B6VlZW9fPkyISFh27ZtsOuygC9Cp9OfPHmirKw8depUOp0eFhamqqo6bty4jx8/wvnAsFissbFxa2treXk5vE6WlJQcN24cGo3Oy8sD5kUIBEJdXb29vf3NmzclJSWdnZ0XLlwY1JWJw+EUFhYqKCh88Xs6g8GIiIj4+PFjYWGhtrb2sWPHvnG1/B3p6+sLDQ1NSUkpLS3V09M7ceLEcL4OC/h9+AVZ2jU1NTEYTFtb2zeWg0QiSSTSd4lVKOCPo6CgYPXq1QcOHPjrr7+UlJT09PR+dY3+eMDu/3eM+y9AwL8JExOTOXPmRERE+Pj4XLt2DWREJJFIwDj206dP//zzT3x8/I94dE1NTWZmZkpKCkiCKuDnw+FwMjMz8/Pz09PTB31JVlZWhoaGnj59+v379z8nk3BjY2NYWNipU6fi4uIEuYtHxPPnz1etWhUZGcnhcMLDw1evXh0TE4NGo3t7ezdu3Ojg4LB//34QCFpSUrKhoWHRokWzZs26e/cunMtXUlLyw4cPLi4u169fRyKRZmZm5ubmkZGRLBZrqBDWcXFxkydPXrx48aC5f3nB4/GzZ8/GYrFRUVHKysq/j8oHlOF58+aRSKS4uDhlZWWByvfH8QuEiUAg2NjYfLsJHBKJ/F6xCgX8cRQWFgYGBjKZzGnTpp04ceK3ei3+idTW1mZkZDCZzKSkJCsrq+9l3CtAwL8GJBI5duxYGxub9PR0dXX1devW8ZqZcDicEydODJpa89uZOnVqZGSkhIQEmUz+LgU2NjbW19cL7COGDxKJ3LVrl52dnbGx8aDfmjU1Nbdt25aQkADiNv0g2Gx2amqqqakpDoeTk5PbvHlzQkLChw8fftwT/31wOJxPnz4JCws7ODiAjXQikThz5kwCgTB9+nRbW9uKigpTU9OpU6cikUhhYWEnJ6cbN26kp6c7ODjo6uqCQshk8tixY3V1dU+dOqWpqQk26NhstoWFxVAOC2JiYiQSSVFRcTiaEhqN7uzsJJFIg+Yl+rUgEIjGxkYxMbFx48b96roIGDG/Zq0sJib2S54r4F+Dq6urkpJST0/PxIkTR+ROJmAgPT09ubm5Cz4jJCT07t07Ozs7gSGZAAEDgd2A++UwRCKRjo6O5eXlP+KhKBTqOxqOMhiMgwcPamlpCbS+EUEikaZNm8b/mh9tfBT6mbt37wI5BOlkf+gT/5XU1dWZm5ubmppyuVwqlQpy/IDhGzVqFAKBaGpqghPhioqKysjIcDgcXgu1np6e58+fe3p6ApWPw+EkJycjEIiJEycO9dDx48dXVlYOs4bt7e3p6elqampaWlpC35Wenp6LFy86Ozt/MdPVULS0tGRmZqqqqo4aNer71k3AT0CwQyLgj+T7LoP+4wgLCzs6Ov7qWggQ8AdDp9N1dHT09fWFfm8gCLpw4cLdu3cPHTr0q+siYGQkJSXt2rWL/1Ib1lW+L0wm81+ThYXNZtNoNE9PT1FR0b6+Pjqd7unpCX87VlJSQqPR7e3tdDodRAurqakpKSnhcrmNjY1w9yYkJDQ1Nc2fPx/cRafTk5OTlZSUxo4d+10qWf4ZFxeX72t3Q6PRQGz2VatWfXUhpaWlVVVVc+bMgfMhCfiDEGh9AgQIECBAwNfDZrMPHz68atUq8OGfRqNdv3793bt3eDy+vLxcVFR0zZo1c+fOBYboVVVVjx8/joiI+Ouvv4qLi//55x8tLa1Hjx6BzJMDgSAoOTn54cOHOTk5d+7c0dDQ6OzsfPPmzfPnz2tqai5evBj8mY6Ojvnz5/v5+QG7UzabHRQU9O7dO3l5+bq6OhqNtnHjxilTply7du3s2bMMBuPOnTtv3761sLDYtWsXCoWKj4+/efOmvLx8R0dHbm7u0qVLV69ejcVih/MsEOMhJCQkKioKhUJVVFQoKCjs2rXLzMwMnG1vb7969WpaWlpZWRmXy3V3d9+6detwAvAOSnp6+tWrV/v6+lpbW7u6utasWbNgwQLQtxwOJyoqyt/fH4FAtLS0tLa2Ojs7b9q0CSxPKysrX758+ezZMx0dHS8vL19f37dv34qJie3bt2/ZsmXA7q65ufnMmTNdXV3CwsKVlZUkEsnX11dBQaGzszMyMjI0NFRSUvL69euwkV5sbKy/vz9wipaWlh6YhDM/P//SpUuVlZWlpaVKSkqbNm1ydXVFIpE0Gi0qKiokJERLS8ve3n7z5s1NTU23b9+ePXv2UK3evHkzlUrt7e318PCQl5c/evQorBL09PQcO3bs6tWrDQ0Nenp6Z86cmTp1Kiw/4eHhIMtoQ0PDhAkT9u/fr6OjM5yurqqqOnHiRGlpKZlMptFoSkpKDAZj9OjRGzdufP78+Y0bNxobG9evX79q1arKysq7d+/GxMT09fX5+fnNmDHjK5p/4MCBhISE4uJiPB7v7Oy8dOlSMpnc1tZ248aNp0+fOjk5bdmyRUREJDw8fP369Q4ODjdv3vwK+WGxWOPHj7e3twdyO2HCBN4tXFlZWWFh4ba2NqD1cTicR48eMZlMYBcNwrp0d3cHBATMnz9fQUEB3FVdXV1SUjJlyhQ5OTkGg/H48eO0tLRZs2ZNnz4dBDcuLS0tKiqqr69fvnw5b4hjNpsNEpKxWCxlZeX58+eTSCQhIaHMzMzu7u5JkyahUKiampr79+93dHSsXr1aXV19OG1MTU198eIFi8UCEZinTp2qrKwcExNz/Pjx5OTkqVOnRkRETJ06VUREpKioKCcnh0gkenp6AoU2JycnPj5++vTpvBosnU5//vx5ZmamsrIyjUaj0+mgbl/R/wJ+Mb80b4QAAQIECBDwZwBB0MGDB5FIpIWFRV1dHf0zbW1tDx48MDU1BSpNW1ubq6vrtGnTQD7G7u7uNWvWEAiEXbt2MRiM6urqo0ePKisrCwsLL168eMeOHVOnTtXQ0OiXUpKXt2/fbt68mUgkqqqqgkdQqdSrV69KSkoqKCh4eHhcvnw5KipqxowZGAzmn3/+AXeFh4cbGRmBPYru7u7FixcHBweDU0ePHkWj0SdPnoQfkZCQAFIvQhDE5XJ9fX1JJNLLly+H+ayOjo5ly5Z5eXmBrJvx8fGSkpLa2trg6VQqdc6cOYGBgRAEMRiMLVu2YDCYNWvW8ElSyqf/b9y4YW5unpGRweVyW1paLCwshIWF7927B86eO3dOU1Pz9evX4Pr79+9LSEhYWVmBjKxZWVlr165Fo9Hjxo3z9vYOCwu7d++eqqqqoqJiWloal8tls9kbNmzw9PRkMplcLjcvL8/e3r6iooJOp9+7d8/R0RGJRHp4eLDZbFB+cHDw6NGjQVZMCIICAwPFxMRkZGSSk5PBBa9evbK3ty8sLORyudXV1WZmZmJiYo8ePert7b137561tTUSibSxsdm4caO3tzeJRLpx4waf5icnJ8vIyEybNq2rqwscYTAYs2bNEhERsbW13b17d1xc3P79+4WFhc3NzZuamrhcLovF8vHxWbduHY1GA1IhISFhaGgI4lLyJz8/f9y4cT4+PqA3aDTa7NmzUSjUgQMHoM/4+Pig0WhfX19wPYvFmjt3Lg6HCwkJ+ermp6WlKSoqksnk3NxcuCZxcXG2trZwSl4/Pz80Gj1hwgTuDyA/P59MJquoqADpLSsr8/DwOHz4MBqNdnJyAkIbHh7u4ODQ0tIC3xUUFCQiInLt2rXa2lpvb+958+bJyMgYGBiAl0B2dvb27dvxeLy1tTWc/hcIpKOj4549e1paWqqrq3V1dVeuXMlkMlks1qJFi5SVlfPy8uLi4lxdXR0cHLBY7Pr168EM5U90dLSamlpoaCiLxTp+/PiYMWPKysra2tru37/v7OwsLCz8999/3717t6am5v379+Br1IkTJ8C9TCZzwYIFMjIyHz58gAtMTEycOnXqiRMnaDRaRESEurq6oqKiICPrH8rvovW1tLQUFBRwOJxfXREBAgQIECCAn9ZHIBDU1NTUP0MmkzEYDKySnTx5kkQiPX36FL6rvr7e1NRUTEzs+fPnYHHs6urKu3qm0+n8n1tbW6urqws/AhzR19eXl5cH6gqXy42KihITE3Nycurt7YUgaM+ePZqammDBDRaCT548GUrru379OgaD8fHxAWvKkJAQAoEAr+b5P4vL5Z4+fXrs2LFglQzUA+B3nZGRAUHQvn37HBwcuru7wdnU1FRZWdl+y/phkpaWpqmpCXQ8wOXLl4lE4tmzZ0HJZDJ57dq1sFbGZrO3bduGQqE2bdoEDoaHh4uIiNjZ2QHFCYKgrVu3YjCYK1eugHWIubn53LlzQbsgCDp79izc50+fPhUWFoa1vtLS0jFjxmzcuBF+XFtb26RJk2Ctr6mpycrKCtQNAMLcOzk5gREPCAhAo9FWVlZAW6bT6fzX9ENpfcLCwrdu3QJHWlpaJk6cKCsrCwYrPj5eR0cnMzMTnO3q6po2bRoGg7l06RL/ru7u7nZzczMzM2toaIAPAnULyC0QdV6tj81me3t7w1rf1zWfxWKtWLECg8EcO3YM3AVB0O7du48cOQKX097e/ujRI1i2vy9grklLS3/48AGCID8/vzNnzoChnzx5cltbW0dHh4uLy4MHD+BbIAhau3atnJzcq1evDh8+nJubW19fP+4z9fX14Jr79+8TCITdu3fDQ5yYmKilpXXo0CEgP+np6eDDSm9vL5hxtra28fHxR48ebW9vj4yMFBcX/+uvv76o9UEQtHnzZikpqbdv34KXz7p168AngN7e3tmzZ2tpacEiDUHQzp07SSTSmzdvwJHc3FxlZeXx48eDjU0ul/vy5Ut1dfXz58+DR3/48EFGRqaf+irgD+J3sfCk0+k5OTkqKiqioqK/ui4CBAgQIEDAkJiYmDx//lxCQgL8mZGRsX37dmDK+OLFC1FRUV7jKFlZWXt7+6ysLLBFgEAgMBgMHo+Ho0EKCwvzfxwCgehnTIVAIJBIJIgsD45ISkri8fju7m4mk4nH45WVlSkUysqVK0+ePGlhYWFtbc1isYYq39PTU1dXV09PD4lEMpnMiooKCIK6urqAFxP/Z9Hp9MePH48ePVpNTQ2cFRUVffjwIYPBEBUVbWxsjIqKam1tdXV1BWdZLBbYUqisrByRGySHw3n27FlfXx9vVMN169Z5enoSiUQOhxMZGdnU1GRiYgL3FQqFmjVr1u3bt2NiYmpra1VVVVEoFAKBEBcXB32ORCLl5OS4XG5nZ6eQkJCIiIicnNzz58+3bNni4+OjoKCwcuVKDAYDl8brMhcZGUmhUCwsLODHodFoXue3zMzMvLw8Op0eFRUFjrS1tYmIiNTV1bW3twsLC6PRaAQCoaurC4z6vigGQ4HFYmHDP1FRUWlp6eLi4u7ubg6HExERUVdXt23bNrgVVVVVOByuqKiIvwdgVlbWu3fv3N3deX23CATC8Gv1dc1HIpFLly599uzZw4cPFy9eTCaTm5ub8/LyDh48CJdMIpE8PDyEfgwiIiLS0tLV1dUtLS0VFRVZWVmnT5+uqakhEAgdHR29vb3v379HIBAzZ86Eb2ltbc3MzFRTU8vLy3Nzc9PR0UlKSqJQKPb29iCLA4fDef/+PRqNtrCwAH1eU1Pz119/ycrKrl27FsiPqalpZmammJgYHo8vKSmpra21sLDIz8/fsGEDkUgEEbZNTEy+6LSJRCKVlJS6uroCAgLMzMxkZGTgaMN1dXWFhYW6urpwKGA6nf7x40cymaytrQ2OvHjxor6+3tHREdQ8Nzd38+bNpqamK1asAI9uaWlhMBiTJk0SxHv7Q/ldtD4wDUJCQiZNmqSlpSUIxP+vp6qq6tWrV7q6upaWlt9eWnNz86NHj/Lz8+Xl5RcvXqyhoSH0r6Czs/Pt27cdHR2enp6/fFKUlZW9efNmypQpX+GwzmazP378mJaW5u7uDvtC/EKB+aFUV1cHBATY29v/uLzJ7e3t5eXlEASBP0kkkqqqaklJCZy2C4FAKCkpKSoqCgkJNTQ0UCgUkFBYWlr6XzM7fh+MjY1tbGwQCER7e3ttbW2/yIpIJFJHRweJRFZVVfX09IDV7XePvtivNDc3t6ioqIiICDs7O09Pz3379g3lNwhWupaWljU1NdevX29ra2MymQgEAs5Mzf9Z9fX1FApFS0uLVy9Fo9HgAy5IEeHm5nbu3LlvjDLCYrFycnLweHw/3QP4B0IQVFxczOVy+z1FVVVVSkqqra2toaFh0NzZoC2gsXg8/u+//87Ozr5+/XpERMSuXbu8vLywWOzAuyAISk9Px2AwfLwTS0tLORzOoUOHZs2axadd310MQA9wudy+vr6ioiI1NbX79++P9K2bl5fX2dnJ64E2Ur66+aampra2tk+ePHnx4sWaNWvS09OlpKTglAk/GlFRUSkpKSaT2dzcnJuba25urqKi0tPTQyAQOjs7qVRqcHDwihUreMe9oqKisrJSVVXVyMgIOExmZGTQaLRJkyaBX+2WlpaPHz8qKirCnznu37+fn5//zz//8CrV8vLy4D9paWkMBqO3t3fOnDlEIhGEipGWlh5m0F1XV9c7d+48fPjQxMRk/fr1cNfl5+c3NjauXLkSTpxGoVBKSkomTpwIBrqqqiokJASFQllaWiKRyJ6enqNHj3Z0dGzcuBH+JJGTk4NCoSZPngzELCUlJSgoCPwSIRCIKVOmzJs37zsNhYAfwu+V4pxKpT58+PDq1asJCQng25uAfx90Ov3atWuzZ89et25dXl7etxdYVla2fPlyQ0PDGTNmXL58eevWrf+OlLVv3rzx8vLy8PAICwuD1/e/hL6+PqDG7Nq1i0KhjPT2ioqK3bt3Ozg4nDhxgjf49a8SmB9NdHT00aNH/f39f9yosVisqKgoe3t7c3Nz4G4hJCTU1NS0bds2c3Pz2bNnf/z4Ec4d19fXFxkZaW9vf/z48dbW1h9Upf8yKBRq//79GhoanM8wGIz29nbeC4hEIhaLBRtNP6dKMjIyQUFB+/fvx+Fwt27dmjp1akxMzFAXMxiMkydPenp6WlhYHD9+3NzcfPgaGp1OZ7FYra2tIOJFP3p7e1ksVl1d3bdnMuzr6+vp6aHT6UOlqgcWaI2NjbwH8Xi8sLAwEokcZuQJS0vLqKgoZ2fnxsbGzZs3e3h41NTUDLyMzWZ3dHSwWKxBWw3o7u7u7e1tamoS+kUwmcze3t729vaheowPwOqyp6fnq5/+1c3H4/FeXl4EAiEwMLCxsfHNmzd2dnbfnuF5mIC9Mg6Hk5qampWV5e7uDuYviUTq7e19+PChmJiYtbU17y0fP35sb283MDAAGaT7+vqSkpIkJSXHjx8PLigvL6+oqDA0NAS6d2dn56tXr8TFxeELeGEwGB8+fEAikTNnzlRWVgbZdIuKinR1deHtdP5oaGgcOHAAh8OdOHEiPT0dHORwOCkpKRgMhvehubm5ra2tFhYWWCwWRP3p6emRkZEB6mVqauqrV69MTEyMjY3B9W1tba9evVJRUYE1yYyMjMTExPefSUpK6uvr+9qOF/Df0/oUFRU9PT1nzJhBIBDevn175cqVx48fV1ZWcjicX101Ad8TERGRNZ/pt7Cg0WjFxcUjLY3D4dy8ebOzs1NHR2fOnDmPHz/es2fPT/uF+KHY2toePnz4dwiOjMVily5d6uzs/HVrVg0NDV9f36/OtDGUwPy2zJ079969e3v37v1xIc5kZWV37tzp4eEBtu+MjY3xeLydnd2RI0ckJSUxGIyFhQW8t6OiojJnzhx9ff3jx4/DYRUF/AjExcVBvMdPnz7xHmcymRwOZ9SoUV9txTdSKBQKBoM5ePBgSkrK/Pnza2trd+/eXV9fP+jFV69ePXbs2KZNm8CydUSQSCQCgVBQUFBRUcF7nEajVVdXA4u1vLy8fl+Lenp6EhMTR/RZBJiYtrS0JCcnD0y6jUAgQEqD3Nxc3qUnUMzk5OTAvjd/mExmdXX1mDFjQkNDw8PD9fX1o6OjT58+PXARgkajxcTEmExmv4HmRVpaGkQi6bcUrqysLCgoEPrxEAgEEonU2NgIL/1hUlNT+X8AAntZRUVFX/0J9Vuab2FhMXny5Ozs7MDAwLq6OisrK6GfBdD6hISEHj9+DDb6wG+QlJRUR0dHaGjo8uXLeVMEs9nspKQkIpG4ePFisC1cX1+fl5c3ZswYONUe2PqzsrICF3R0dFCpVBD4Z2AFqFRqYWGhoaGhnZ0dOJKbm9vU1DRlypQvOkB1d3fT6XQhISEXFxcvL6/GxsY7d+6AWUan09PS0lRUVOA0fSDHIDA1FxISSkxMbG9v7+vrGzNmjIqKCofDiYuLo9FoNjY28HOjo6MzMzPHjRsnKysLjmzYsCEnJyfvMzk5OYsXL/4egyDgB/K7rKIQCISqqqqmpuaECRO8vb2XL1+uq6tbXl4eGBh48+bN1NTUb/nmJOA3pF/yHzabffr06fDw8JGW09XVlZqaCntcWFlZDfr97A8FeD4I/R58i4kpGo2GHUu+jj8oW5SEhMT8+fOHGWL7q8FisQsXLhQTE0tISKiurgYHzczMJk2a1NjYGBERwXtxdna2oaGhwLbz24EVgEENIKWkpOzt7TkcTnR0NLwLxOFwcnNzCQSCs7Pzz/lyweFwHj9+nJ+fLyQkpK2tfevWrTlz5jQ2NjY3N8MTGa5eR0fH8+fPgbceOMJkMiEIGub3ViUlJQMDg5qamlOnToE9Z6DUXblypampSVFRUVtbu7y8/Ny5c7D+0NfXd/369ZaWFhQKxWAwcnNz4Rv5gMViraysuFzu+fPnQdMAL168SEhIQCKRM2bMkJCQyMjI4M2FXVlZ2draOnPmTNh8jg+dnZ23bt2i0WgoFMrBwSEoKEhVVbW0tBToLbwjjkKhJkyYgEQinz9/zrudBYdMEBIS0tfXl5SUjIiIAN0LaGhouHTp0ogc5HgfikAgQAQg+HH9/sNbEywWO2HCBDabffbsWd4+efv2bVRUFH+/LF1dXVFR0bS0tKysLPhgv2UYECQ6nQ5EBYIgkLji25svIiKyatUqDAbj5+enqakJ+6EBOBwOhUIB6s2PgEwmI5FIRUVFsNEHfA4lJSUhCLKxsen3+bK+vj43N5c3V2dhYWF9ff3kyZPBi5fNZicnJ4uLi5uamlZXV8NRUthsNu8U6+7uBtvUeXl5jY2Ntra2wG2Yw+F8+PCBQCBYWFhUVlbCr/pBiYmJefbsGRiapUuXysrKVlZWgnlXVVVVUlJiZGQkKiqalZXF4XA6OztzcnKUlZVHjRpVUVGRlJSkoaHR1tY2ceJEMCsrKiqQSCTYbwQVu3HjRl9fn4WFBfD+/QF9L+A/o/XJyckZGRmBBS7wSJk9e/bGjRtBtpOYmJhLly69ePEChO791ZX999Pd3Q1BEJvNrqur4/0c29zc3NDQMPD6zs5OsJ74OjgcTlBQ0Pnz5/vFG+jr66uvr+dvGtTT0zMwRRKATqcXFxfX1dUNXL4wmUzwKmxsbOT/49HQ0EClUgeWAEFQVVVVeXn5QJMGJpPZ3d0NVNmqqire8tva2gZ+YWUwGODXFH7vf5Genp7q6upvNJricDhNTU2gqsNvOHy2pqZmRN0yKN3d3SUlJQP7ZPgDNCIgCKqoqACyCkHQiMxRIAiiUCgDl6eDVhX8pg5z1IYj54Mybtw4IyOjysrK2NhYcERERMTR0RGBQPAuRnt6et6+fevg4MCrtw81lwfS1NRUVFQ0qMk9jUYD74fGxsbhLNz/dLhcLghp2NHRMahYIpHI1atXW1paxsTExMXFgYOfPn169uzZihUrpkyZAjtcsVis4Qt2X18fg8Fgs9mw4sRms8H+Ifx+BpaW8FKyubn58ePH4Cwej5eTk9PS0gKrZ3l5eSQSmZGR0d7e/vr166amJiwW29XVdefOnU+fPj19+hTEJ6ysrMzKygKSyedZIiIi69atk5CQCAoKsra23r9//8mTJ11dXREIxLhx48TFxb29vQkEwo0bN9zc3K5fv37t2rV58+ZVVlZOnz6dzWZv2rQJeEXyqiVD4e7ubmZmVlxcPH369LVr1549e3b58uX379+fM2cO2CBatWpVTU2Nv78/mE09PT13797V0dFZv3490LeBQgtsQcE8BdaPfX19oN/S09OTkpLA4yQkJEgkkqmpKdii6enpYbFYvb29oHBnZ2cDA4OUlJQ1a9YAl9qQkJC8vDwQ3T4/P9/Q0NDR0bGrq2vlypUbNmy4e/fusWPH5s6da2pqCr6/AMUb5FQYjhhISkqKiIgAL7L8/PyUlBQWi8VgMFgsFqyPgfg6bDa7t7cX9Njo0aOzsrIcHByOHTt29+7dTZs2+fn5LVy4cFB/RRgzM7PJkyc3NzevWbMmJCQkKyvr8uXLIDItfI2WlhYej3/y5ElsbGxeXt6RI0eqqqogCEpJSamvr//G5ltbW9vY2KBQqJkzZ/b7VuLv7z9mzJgFCxYI/RhkZGTExMSWLFkCO4Ki0Wj5z6xZs6bf90cQecXS0hLEpAEGnxAE6ejo3L17F4lEtrW1lZWVqampIZHIZ8+eiYiIyMrK6unpNTY2JiQkgFsoFMqpU6c6OzvB/hsajYYd57q6urKzsxUUFNBo9OPHj+GnDEpVVdXz58+BMODxeCwWq6+vD3TsrKys1tZWExOTp0+fgq/kra2tFApFSUmppaXl8uXL8+fPr6ysRCAQo0ePvnfvHtjehCCooKAAgqC8vLzg4GA1NTUxMTFlZeW7d+8CARPw58H97QHryLCwsGPHjh0+fNjf3z87OxskkBHwfenq6goJCXFxcTE1NQ0NDdXT08PhcNeuXeNyuW/evPH29vby8jIyMtLT03vx4gW4pa6ubs2aNfv3779y5YqTk9OKFStYLFZmZqaLi4uwsDAIBZ6bm7thwwYSiTR16lTgLcDlcm/duoXBYK5evQricVtbW2MwGAMDA2Adx2Qyz549u2LFips3b65Zs2bq1KmlpaX9agtB0PXr1+fMmUMikWRlZV1cXBYuXJiUlARqtW7dunnz5u3fv9/GxsbExOTJkydAj01KStq0adOoUaNu3bo1b948LBbr4uIyMHI6m81++PDhvHnzdu/e7eHhoaen9+jRI7BWYDKZly9fdnBw2LNnz+LFi0eNGuXj4wNCacfHx69YsUJFReXMmTOnTp3S1tYG0dXev3+fkJBga2srJSWFx+P37NkD1nCxsbErV67U0NC4ffu2p6ensLAwCoUyNTWFU+UUFRWRyWQ4TRBYiv39999eXl7Tp08nk8kHDhyg0+kMBiMwMFBHRwePx8+cObOgoOD+/fsqKiru7u6pqamDjvXbt28XLFhw4cIFX1/fCRMmwLm8hmo4BEHbt28nkUjBwcELFiwgEolIJNLa2rqqqgrcyKdbQLR6Z2dnMpmcn58PN83T0/Pvv/++ePGihYWFt7d3W1sbnwHiFZjc3FxbW1s8Hm9iYhIeHg4WoGFhYWPHjl23bt2gEaVbWlq2bNni6up6+PDh9evXOzk5TZo06f79+0wm8+HDh2PHjpWXl3/79i2bzQ4PD58+fbqwsDAcoJxOp1+8eHHp0qULFixQVlZ2dnauqKgYqqq5ubm+vr7Gxsaenp5wSPdBRw102hflnD8gePqMGTPA4onNZq9evRqNRouIiMCR+jMyMlxcXEDwbj5zeSCJiYlz5sxZt27dtm3bdHV1XV1di4qKgM7j7+8/c+ZMMzOz0NDQcePGodFoAoGwbNky+Ev2v4/U1NTVq1eDDTEMBjNz5sxbt26BEP/9ADm7VFVVvb29d+7caWtrC3a6uFxuVVXV9u3bJSQkEAiEkZHR5cuX4XEZijdv3ixduhSLxWIwmPnz58fGxlZUVKxZswas6pYsWZKenv7hw4fp06cjkUhxcfE9e/bU1dXt27dPW1t73bp1gYGBBw8edHJySk9PBwVWV1ePHz8eiUSSyeTbt29DEPTy5UtFRUUEAkEikbZu3fr+/Xt1dXUUCuXi4pKamsr/WUANfvLkiba2NghRQyaTr1y5Ar+y2Gz2jRs3yGQyOCsjI+Pr6wvElcVirVmzBoVCYbFY+BXEn5KSklmzZgHDAWFh4ZUrV8Jp3EAmg/Pnz2tpaU2fPn3//v0uLi4rV66sra2Fe9LKygqBQMjLyx85coRCoQQEBKirq4OVblBQUE1Nja2trampqZ+fX1BQkJeX14YNG1paWmg0WkBAwMSJExEIhJSU1P79+0G+u5ycHGtra7CGlpSU9PHxsba2NjAwOHToEMhj0dLSsmrVKjg6pbGx8bNnz0Cujhs3bujq6gIL7Z07d2ZnZ3+x7Uwm86+//sJgMCIiIitXrvz06dPevXtJJBICgbCysnrx4kV1dfXOnTvFxMQQCIS1tXVCQgL4eYUDjeJwuLlz58I5NvhTWlpqa2uLRqOB0ePp06ePHz/Om7mhu7t78+bNOBwODLq/v//evXvV1dXXrl0L0gZ8Y/OvXbs2ffr0ge/z8+fPY7FYGxsb7o8hOzvb1tYW/mkDHDlyZNOmTSACLS9+fn5EIjE8PBz8CX4oUSiUiYkJ6ITW1tbJkyeLiIh4eXnBiRxycnLMzMzExcWdP7NmzZrKykrwarW2ttbX14eFtrGx0czMDI/HL168GGT/GwoIgrZt26aurr5ly5awsLAFCxYsWrQInh1g7HR0dKKjo8GRiooKbW1tFAplZWWVm5sL0tJgMBgTExOwAsnIyBg9ejQGg1FTU1uwYEFVVdXGjRtRKJSFhQWcxEXAH8cfoPXBdHV1JSQknDx58uDBg6dPn46JiWlubv7VlfpX0d7eHhUVpaWlJSMjs2vXrrCwsHnz5kVFRUVGRrq4uID1XHV1tYGBgZqaWk5ODsjT6uLiApTwzMzMtWvXgh/7J0+eiIiI7N27F/w8VFdXjx071sLCAk5syruIB9eLiooePnwY/Pnu3TtDQ0OQkIdGo61ZswbWFvpRW1urp6cHEumAIy0tLTNmzFi0aBFYWNNoNC8vLxKJBJb4OTk57u7uWCzW1dU1PDx848aNvr6+/T4iQBB05swZBwcH8I6urKzU0dFRV1cvLi5ms9l+fn56enpg+QtBUEBAgLi4+IoVK8D37/Pnz2MwGCsrq1evXrFYrNjYWGlp6TFjxhw6dKirq4tGo7m7uysqKqanp7PZ7KKiInd3dwwG4+Dg8Pr165KSkm3btuFwOGNjYxB0sZ/WR6VSZ8+eHRcXBxZMa9euxePxINMUWNPIyckB1frBgwcbNmwYKg9Ya2vr1KlTb968Cf68dOkSSPfEp+HgxwyHw82YMePdu3cMBuPQoUNYLBakUeLfLQO1vu7ubicnJzid0dOnTyUlJYODg/kMUD+BSU1NVVBQ4B330tLSOXPm9PupBnR0dLi7uy9evBhWjdauXYvBYIKCgkBtV65cKSEhER8fD64PCwsTERHZt28fyB+1e/fugwcPAhUuLCyMSCS6urq2tbUNWtWioqIrV66IiorOnz8f3MJn1IYv50ORnZ1NJpOlpaUTExNBJwDhR6FQcLJp8L0MzMSh5vLAkkE6qYCAAPBnfn6+rq6ugYFBSUlJd3f3mzdvtLS0SCTSli1b8vLykpKSwPJ3w4YNAxdG/03a29vT09Pz8/N/yTdKBoMBQVB7e3tmZiYI98p7tru7u7CwkFdlbW9vz8/Ph49QqdSSkhL4s8VwYLFYBQUFhYWFgwpAb29vbm5uYWFhv95gsVjV1dWrVq2KjIwc/rMoFEpmZuZQGcOYTGZBQUF6enp7e/vwywSvAtBvFAolPT39iwo5uKWysjI1NbWpqQmCoMbGxoEZ1VpaWjIyMigUynBSbPOHzWaXlpaO9NsKsHHIzMwcaYeAT6iw/Jw5c4ZX64MvKCgoAL9QIADsd2k+m83evHkz/MLnhcVi5eXlfUVbhklXVxec4RAG7OkN5/bu7u6CggI4QSXcRf1mE4vFys/PT05O5s2IOCj19fWlpaXDmYyVlZUsFquhoSElJaWfitjb25uZmQl/dgdUV1fzTlgGg1FQUAB+JQFdXV3p6ekglQsYyuTkZN6mCfjj+F0sPL9Id3d3bm5uTk4O2Lym0WjJycnXrl2LjY0V2Hx+L0gk0sSJExUVFUVERJYtW+bq6hoSEmJpaXnp0iVlZeWGhobc3Ny2tjZNTU0qlQp21ahUalFREfBo19XVBRa5A1MboVCoEXmFNTc319bWJicnczgcUVHRhQsXDt8R4smTJ+np6fPnzwefGEVFRTdt2iQiInLu3DkQaMvAwACBQDg6Os6ZM+fChQv79u3rZ+tSVFR0/fp1T09P4AqioqKya9euefPmycjIlJSU3L5928bGBuS3QSKRHh4ekyZNevz4cVJSEhqNVlJSwmKxtra2dnZ2aDRaT09PQ0MDhUJ5eXkRiURRUVFLS8uOjo6KigoUCqWtra2rq4vFYlesWGFra6utrX3o0KEZM2YUFBTANnu8hISENDU14fF4sH4aNWoUyJgM7L6sra3Xr1+fnp6+b9++sLCwrVu3DhU6ApiSJiYmAqu8WbNmgUAIfBoObsTj8Rs3brSyssLhcDNnziSRSEVFRRAE8e+WgRUAVtwGBgZgWIHVSkVFBRaLHc4ACQkJGRkZzZgxIzs7++3bt+BIYmLimDFjYCcEXp4+fZqUlOTt7Q280lEo1KhRo3jls5/PIW+sxezs7PDwcC0trYKCgtzcXCKRKC0tnZqaSqVSB63qmDFjzM3Ned3u+Yzat8g5YPTo0RMmTGhra3v+/DmHw4mNjVVXV1+1apWkpGRCQgKwnk1LS7O3t0cikTQabai53K9YsGdCJBLhGa2rq7tq1aqioqKbN28SCARjY2N5eXlFRcUtW7bo6elZWFicO3dOUVHx5cuX5eXlI2rCvxVgHAgm+M9/Og6HQyKRJBLJ2NhYQ0Ojn42ciIjI2LFjeaNekUgkXV1d+AjwxxtROCKwkzB27NhBX/V4PF5fX3/s2LH9egONRtfX14uIiIwokIyysrKxsfFQWROwWKyOjo6pqSl/c7iBgLSEwJfJ1NR0OJG0kEikmpra+PHjZWRkkEikrKzsQNdNKSkpExMTZWXlb/fqRKFQWlpacCyNYYJEItXV1Y2NjUfaIUJCQgoKCgPlp98FOjo6wO5RQkJioLR/XfNLSkoqKyt50+LBgB/Wr2jLMCESiXDUShhtbe1+7oVDISIioqOjwxvxBXRRv9mERqN1dXXhrAl8kJeX75cZZSjU1NTQaLScnNyECRP6hS8CUVtg312AiooK74TF4XA6Ojq8P15EItHU1FRdXR2MnZSU1MSJE3mbJuCP43dPiwc+k3z8+BF8I+Q9hcFgtD/z+4S7+HeAQCCEPwP+pFAoeXl5OBwuNDQUHAH5fIEJkL29/cOHD+3t7f/+++/Vq1cD/4pvx9jYWEFBYf369QkJCQcOHACO0cMBgqC3b98ikUgpKSn4oLq6ura2dk5OzqdPn+Tk5BAIBBqN5vObkZycTKPR4NAXSCQSjkwVHR1dV1cHHGN4U13FxMQkJSVNmzYN9k0FZzEYDA6H6+npga8XFhZmsVi8obThDEugNCcnp8jIyIKCgn5ecwwGIyEhgUajvXz5Ei5/+/btZDIZ+Nsgkch169a9e/fO39//+vXrfKKJyMnJTZo0yd/fv7i4+MiRI9OmTQMhofk0HFSGN1u0iIgIBoMBLqDZ2dn8u6VfBYSFha9cuQJcO4C7P/COg7NC8x8gsLBbtmzZ8+fP7969a29vj0KhkpKSFi9ePHBhAfIWEIlE3mxdw19/ZGRkNDU1paamwgFmPT09cTgcUM+Gqio8QPxH7avlHAaPx8+ePfvly5fR0dFeXl6vX79etmyZsbGxmZnZq1evIiMjDQ0NsVgsCLTNZy73K7auri4rK0tFRYX3w8H48eNJJFJKSkpHRwdoC+/HnTFjxpiZmcXGxlIoFElJSeCjArpa8jMjbZqA/wJZWVnPnj37+++/BUmff39+dEB1CILi4+Nra2vHjBlz8eLFCRMmDPoVT4AAAX+81tfU1NTY2KinpwcvjFgsVnFx8cePHwcGjRAXFzc0NPy6D1cCRkpra2tvb++kSZO2bt068Kyrq2tHR8f+/fu3b98eHBx89uzZr1i5DgS4um3YsCEwMDAqKmrv3r2rV68eThRHFovV0dHBG/YAbPfJysqy2ezhBJzgcDg1NTV9fX2DRtcAvmcgahm83gVfMYcKKjPUU4Y6JS8vTyAQBl7Q09PT2tpKJpN379491Mc2KSkpNze3hISER48eAY/HQS/D4XB+fn4giI6Tk9P8+fOPHj0qLy/Pp+H8+YpuYTAY9+7dy8jI8PT0nDdvXlhY2EgfampqamNj8+bNm5SUFGlpaQiCBk1i293dTaVSkZ8Z6SM4HE59fT1IXGFiYjLS2784al8t57xYWVmpqamVlpZev36dTqePHz9eVFTUxcXlzZs3T58+LSoqmjx5Mvh8y38u89Ld3d3T0wO8T+GDsrKyoqKiPT09fX19AysJNrrBHDx69OiFCxdgrc/Hx+fAgQMjapSA/wjGn/nVtRDwZdhsdllZGbD6+0GPqK2t3bBhQ0lJCQKBmDZt2rlz5/6UbD0CBPwp/C4zisFg1NbWglVCR0dHfHz85cuXnzx5Ul1dDS9/kUikqqqqq6vr+vXrra2tBSrfzwGLxSIQiI8fP/YLeNjc3NzX14dEIletWpWSkuLl5VVYWLho0aKMjIxvfyiHwxk/fnx8fPyZM2cwGMyOHTuuXr06nBsxGIykpCSdTucNcAxs6AkEwjAtdggEAo1GKyoq6lclCIKkpKRQKFRpaSmvVgZCjyopKX2XnyiwzoZtKmBQKBQGg6moqOiXdKu7uxuOr1hcXJyQkDBnzpzY2NibN2/y0S2lpKRu3LgRERFhYmISFBS0du1aGo3Gp+H86zzSbunp6dmwYUNQUJCvr++UKVO+Lq+dsLCwl5cXh8O5c+fOmzdvJkyYMJTFFxKJ7Ozs/IoE8cDiq6Ojo7CwkPc4m80eZvZh/qP21XLOi4qKypQpU/r6+q5duzZ+/HhpaWkhISEbGxs1NTWQQhfOdsV/LvMeIRKJIiIiDQ0NvNnG2Ww2BEEgkOCgNenr6xMVFVVSUtqzZ08JDxs3bhxpowQIEPD7kJOTs2fPnrKyskmTJn369CkgIOCr8/jxQUlJaefOnY6Ojjt27AgMDPwdctUKEPAv43fR+kCSk7t3796+ffvy5csJCQm8gcKBRbK3t/fSpUv19fW/MfGXgBFBJpPl5OTi4uJSU1Phg8XFxffu3WOz2VeuXGloaFBXV79x48a5c+fa2trS0tJgCzc4EwObzeYfJR9cD4cdf/XqVXx8vIiIyObNm6OiolRUVN68eTOc2qJQKGtrawQCAeIxgoNdXV1NTU36+vrA6+yLGBoa4nC427dvw5mFIQh68OBBVlaWkZERmUzOycmpqakBpzgcTlVVlZSU1FckOB6UgoICcXFxS0vLfsdFRUW1tbWrq6tDQkJ4Q6hfu3atpaUFKBJnz56dN2/eqVOndHR0zp8/PzA5L4BCody4cQMkgo+Ojp47dy7YVOfT8KESlAFG2i1paWlPnjzR0dEBv+v9MhcNn0mTJllZWUVERLx48cLa2nrQa8TExFRVVVtaWuLj4+GD/fYzEQgEiB8A/mSxWHB9dHR0kEjk3bt3edNLhIeHp6SkDKeG/Eftq+WcFxQKNWfOHBEREXFxcTjKuaqq6rRp07hcrqGhIXDa5D+X+w2ugoLCuHHjGhoaeD/iNDQ0MBiMadOmDWqMR6PRSkpKgBeZjIyMlpYWsMDX0tISmHcKEPBHY2hoePLkydevX799+zYiIsLb25vXKfR7ARzgX7x4cfz48eHkVxQgQMAfrPVBEFRTU1NbW8u7IJOWlrazs9uwYcPs2bNBaOlfWsd/P2Bjh8ViwStUMpns6ura2tq6dOnSy5cvJyYmXr16ddeuXfb29jgcrqSkJDExEeyKjB8/Xl5eXkVFBZgpioiIxMbGlpaWUqnU27dvd3V1tbS0wCnCgJcmrBaSSCQMBlNSUtLb25uRkdHc3BweHg4URQ0NDU1NzaESTLNYLOASBhfl7Ow8bdq0V69eAf1TSEjo/fv3DQ0Nf//9t7i4OIfDAVsW/dxEebGwsJgyZUpaWpqjo+P58+fDwsI2bdpUWVlpZGQ0evTo1atX19bWPnz4ECgGVCoVuFSZmprCCgwA7k9es0nwH97dMxaLBStLFRUVT5488fLyMjAwABcDbQSCIBQKtWDBAhKJdOLEiW3btsXFxT19+nTFihWSkpKampocDsff359AIMycOVNNTW3fvn3d3d0+Pj6D5lEEAT/BdiiRSAQDJyUlxafhYMh4tXeQ+QooSMPpFnAl3HwQh7PsM6Ghob29vY2NjVQqtaenZ9AB6icwACKRuHbtWpA5SlNTc9DRRKPR7u7ueDz+9OnTgYGBjY2Nr1+/BrFPeOMx0On08PDwzs7OlJSU0NBQEA+tt7fX0tLS1NQUJLp4+vRpXFzcjh074uPjra2th5Il0FEglh3/Uevu7h5UzouKisaNG+fm5jZMs2FTU9OxY8eamJjo6emBIyDsvoSExIwZM+D1Gf+5zFsgHo//66+/pKSkAgICwHYfm81+8uTJ2LFjly5dCl/W0dEBC9irV69qamq2bt3KGwxAgAABAgQIEPC7wP09qK6uPnHixMH/4evre//+/ZFGjhbwjVRXV2/fvl1cXByLxS5fvvzdu3fgeFdX15YtW8BiDo1G29nZZWVlAW1kzZo1xsbGJ06cePTo0bJly44dOwYiOLNYrAMHDoAEdHp6eo8fP7axsTE3Nz958mRNTU1wcPC4ceMQCMT48eMfPXoEcgnMnDkTxOZ68uTJ48ePQbKp0NBQHx+fpUuXgkwG/UhOTgZ+UKKiolu3bn379i1QJ+rr61esWKGvr799+/bdu3c7Ozu/fv0aJF67ffv26NGjEQiEubl5UFDQUDGIq6qq3NzcQCYiSUlJX19f+Eomk3np0iVdXd3Fixf7+vq6ubmdOnUKRDx/8+YNCJZoamoaFhZWVVV16NAhEomEx+M3bNhQVFT08uVLCwsLJBJpZWUVGRnZ19d34MABPB5vZ2e3ZMmSbdu22djY+Pn5gdKSkpIWLlyIwWDk5OSOHTtGpVIhCAoODlZVVQWZr7S0tMCOK41GO3HiBJlMPnToEAiv8uTJEzKZjEKhHBwcBqZCqqqqmjhxooODQ0BAwK1bt5ydnV+9esWn4Uwm88GDByDu5fTp0xMTE/Pz8z09PTEYjKys7MWLF+l0Op9uoVAohw4dkpKSwmAwXl5eIBzIwoUL0Wg0Ho93cnKKjo4Gwf2WLVt26dKlfgNEp9MHCgxMS0uLnZ1dREQEH8FmMpnHjx8Hia1IJNK2bduOHDmCw+FA5gYQinbGjBkgb5i7u/ujR480NDTc3NzCwsLYbHZ+fj5ISwB2Drdu3dra2jqULMXHx8+dOxeNRisoKJw+fRpEch901Lhc7lBy/v79ezk5ORMTE95cZHyAIOjw4cPXr1/nPdja2urp6dkvFcRQc3lQ3r9/P2XKFGtr68OHD69cudLb27u6uhqcamtrmzRpkpyc3OzZszds2LBixQobG5sRBd8XIECAAAECBPxM/o9dk9BvAIVCCQkJ6e3tJRKJenp648aNA94pAn4f2traampq5OXleQMN9/X1odHoxsbG5uZmVVXVfo5VjY2NnZ2dIO5zV1cXf1dM4NuprKyMw+HYbDYCgejp6amqqpKUlBxmxOR+9PX1VVVVSUtLf7WBWWdnZ319vZqa2qDWLFQqlc1mf0s8bg6Hc/jw4dOnTwcFBRkbG/f29g4nQDOTySwvL8fhcGpqal/nEQdvRVZUVHA4HA0NjX7htvk3nD/D7BYIgqqrq4lEIjDybGxs7O3tVVFRGWln5ufnHz169OLFi7xRWwelp6entrZWVVUVh8OdP39+586dt2/f9vT0hOtTVVVFIBAUFRVBzi5e7zUQ44dGo6mrq39d3OpBR42PnNfX16PR6OF7tnR2doLk7LwHm5ubJSUlBwrJoHOZT8kNDQ1qamq8+4Ht7e2zZ8/u7Ox8/vx5T0+PhISEgoLCMKsqQIAAAQIECPjvxvAEdlbGxsZ2dnYjzVgl4OcwaPh1oC0ofGbgLXKfAf//YvQdPB6vpaUF/g8SyBCJRH19/a+uMBaLHaYj31CIf2aos1+niw4FsIwdDiCpzrc8Cw5oOVT/8G84f4bZLSgUitdqdzjqx0A4HE54eLilpeUXVT4Q/YWPPKBQKNhGdKCuC0JJCX0Dg44aHzkfqRI16HgNpTSOKJUCf2HAYDDfKI0CBAgQIECAgP+W1qeoqDht2jSByifgPwXYc//ReZD+ZXR2dp49e7ajo0NERCQzM/PWrVsjLQG4F/4mlg5/rtxCECQQXQECBAgQIOCP4HfR+ggEgp6eHm9GYAEC/vXU1tZmZGQwmcykpCQrK6vhbFgJAOaFDx8+LCkpIZPJAQEBI9p0hSDo06dPr169YrPZmZmZzs7OgugjIwWCoOzsbAqF0tPTk56eLiUlJXh1CxAgQIAAAb85v4tfnwAB/zV6enri4uLgII3CwsJ2dnaDxsQXMJCKior8/HwTE5OR2tnW1dUlJiaCWKAgtsqECRN+WDX/nVCp1MTERDgsrYqKyqRJk/5T+ZRramqYTCZskf5doFKp4eHhhYWFJSUlW7ZsmTVrltBvAIfDiYmJSUhIaGpqmjJliqen59f5Ev9MEhMTX758WVpayuVyL1++LPA4/UYgCCoqKlJQUPjvfJf86iZ3d3ffvXu3qqqqvb197dq1JiYmP6yOAgT8yVpfR0cHyAhMp9P7+vo4HA4KhcLhcCIiIhISEnJycl/tZSRAgAABAgR8LxobGx0dHRsaGiIiIgwNDb9jyXV1da6urlQqNSoqCk7C8QvhcDg3b96MiYm5cuXKjh07EhMTX79+/X113R9ERETEokWLbG1tg4OD+4WqEjBSYmJi5s2bN2XKlODg4K+LZfUfaXJHR8fWrVs1NTXnz58/c+ZMIyOj4OBg4LwtQMBvwq8URy6XW1dXl5OTU1ZWBlJCDQUCgZCQkNDS0tLX1yeTyYKsfQIECBAg4JeAxWJlZGS4XO6PWAH39vaOGTPmG0MHfS9ycnLOnz8PUmavW7duzpw5ysrKQn8CnZ2dfX19FhYWApXv2xETEyORSAoKCr//Nu+vbfK9e/fy8vJ8fX2lpaX9/PxUVVUFKp+A341fJpF1dXVv374tLy8fTjAAkB4qLS0tIyNDVVV1ypQpv8mPogABAgQI+E8hISERGRn5I0ouKiqqqamZPXv277Cjwmazr127JiIiAkygJ06cKPSHwOFwkpKSCASCwL6OTqdfunTJ3d0dDlA8HEJDQ7FY7Jw5c8Cf5ubmVVVVQv8lvqLJFArl1q1b9vb2CgoKSCTSw8ND6L9BP2kR8JvzCzwxIAhKTk6+d+9eaWnpSOO/cTicysrK+/fvx8XF9fX1/bA6ChAgQIAAAT+VtLQ0CIImTpz4OzhJVlVVxcXF6enp/XG5c1taWj5+/KiiovKNmXv+dGg02vbt22NjY4c/ghwOJygoyMfH5+tS6fyXeffuHYVCGT9+/O8weX8OAmn5E/nZe31sNvvt27fJyclA38PhcLKystLS0iQSSUREBI/HYzAYBOL/eBtCEMRms5lMZm9vL51O7+zsbG1tbWtrgyCIxWK9f/++p6dn+vTpGAzmJzdBgAABAgT8B2EwGOXl5SUlJYWFhfb29uPHj+c9S6PRIiIisrOzORyOl5cXnMaQSqXev3+/ublZRkZGTk5OXV3dyspqYOE9PT3JyckKCgq6urpgt+rZs2eamppeXl68CSTZbHZsbOyHDx9QKJS9vX1cXJyqquq8efMqKiqys7MLCgpmz54N9rjodPqVK1ekpaUXL17Ma2lWUVHx/PnzyspKFRUVb2/vgZlU8/PzP378mJWVVVNTw2KxAgMDVVRUpk6dCpazdDo9Ojo6Ozu7r6/P0NDQ1dW1X37Ltra2Fy9elJaWIhAIKyuradOmgZ2QgoKC/Px8e3t7Y2Nj0JDw8PDu7m53d3c4jm5ycnJERAQEQerq6hgMxtbWljeRKZ+aczic5OTkqKgoFAqlq6tbWVnp4OAwVL5KwFAN6e7uzsnJycrKEhcX9/T07Orqun//fmlp6cKFC/uNODwinz59yszMrK+vX7ZsmaSkZHR09KtXr0xNTRcsWNDPxo9Cobx48YJKpaJQKAcHB3Nzc3C8rq4uMzMzLy/P1tbWzMysqKgIuIStXbtWVlaWTysG7TRFRcXo6Ohjx46lpqba29u/ePHCxsZGUVERXN/e3v7kyZPKykp5eXljY+MXL17Mnz/fyMiooKDg7NmzwcHBcnJyGRkZSCRSS0urtLS0sLCwsbHR29ubtz85HE56evqbN29oNJq0tPSCBQtAYK3h98agkrxgwQIul1tZWZmbm1tQUDBlyhRLS8uXL19++PBh+vTpTU1NBQUFEhIS69atw+FwwIEzLS1tzZo1cOtgIAgatJwVK1bAvqkDJaqtra1fk/m3SEhIKDY2tq6uLjAwEIFAlJSU3L17d+LEiaNHj+bTS0JCQk1NTfn5+bm5uQQCwdvb+9OnT4GBgRYWFk5OTkJCQn19fYmJiQkJCWw2W01Nbf78+byR3iAI+vDhQ1xcXHNzs62trZOTEwqFotFo2dnZWVlZZDLZxcUFyC2FQlm9erWGhgabzY6IiIiLi5s9e7atrW2/jhpY2hcFcqC0DDo7BPymaZd+Gmlpab6+vn5+fo8fP/706VNfX9+IbmcwGMXFxY8fP/bz8/P19U1JSflhNRXwfykvL/f19c3Nzf0ltw+kqakpNTU15X+kpqYWFhZ2dXUNv4Te3t7o6OjTp08HBgbW1ta2tbUlJSVxfwrd3d2XL18ODQ1ls9ncX8rXjUtycvKePXvWr1//6NEjJpPJ/c/Q1tb2+PHjkJAQCIJ+5nOjoqJOnz7d1tbG/XV8UWhbW1vv378fGxvL/bdTX19//fp1ZWVleXn59PR0+DgEQaGhoZaWlnfv3m1pabGxsZk9ezY4RaFQzMzMNmzYwGQyY2NjNTQ0Hj16NGjhpaWlmpqabm5uXV1dx44dc3d319PTI5FIr1+/hq8pLy+fM2fOihUrWlpaGhoaXFxcxMXFb968yWKxsrOzt2zZgsVijx49Ci5uamqysLAgk8nwNO/o6NizZ8/06dMzMzNTUlIUFRWvXLkysCYpKSk3btwwNzcXExPbv3//rVu34uPjwakXL16YmpoeOXIELI4NDQ09PDw6OjrAWTabHRAQMHXq1MePH7NYrODgYFlZ2efPn3d1dT148GDMmDEKCgqZmZng4vz8fDU1tVmzZtHpdHDk+fPnysrKT548YTKZhw8f1tPTq6qqGk7NqVTq0s9UVVWVl5dPmzYNh8PdvHmTz1AO1RAajXb16lVDQ0MMBnPx4sXS0tIlS5bMmTOHQCBMnz69u7t7YFHR0dFubm4YDMbR0bGlpcXHx2fu3LlkMpm3sWAeHT582NTU9MWLF0wmMzg4WF5e/tKlS2Dod+zYISUlRSaTs7Oznzx54u7uPmHCBDQaffbsWT6tGKrT2tra7t+/7+TkJCIismPHjnv37tXX1/M2HMhMXFyckZGRqqpqYWEhm82Ojo7euXOnqKioo6PjzZs3MzIysrKytm3bhsPh7OzsaDQarxy6urq6ubkVFRXR6fSVK1dqa2uDxg6zN4aSZDDWr169sre3J5FI0dHRZ8+elZaWRqFQ27ZtCwwMHDVqlJycHFj7QRC0d+9eLBZ74cKFgT0zVDmnTp3iI1EDm8y/Rb29veHh4SdOnJCVlR07duylS5f8/f3Lysr49xKbzU5JSdmzZw8ej9+xY8f79+8NDAyQSKStrS2Xy83IyHBwcNi/f39bW1tFRcXo0aM3bdoEv34LCwvnzJmzadOmxsbG48ePq6io5ObmdnV1Xb9+3cjICIvFBgQElJSULF682NbWFovF7tmzp729/e+//3Z2diaRSObm5i0tLXAvDVraFwVyUGnhL6gCfhN+qtbX1tZ28eLFa9eu1dbWfmNRFArl0qVLFy9ebG1t/U61EzA4586dw2Awf//999etd7/x9oHU1dVduHBBXl4egUBMmDBhxYoV06dPl5WVnThxYmBgIIvF4n97WVnZtGnTzM3NT5w4sWfPHkNDQzKZvHDhwp+jhmVlZSkoKJiamjY0NHB/KV8xLrdv316xYkVtba2npyeJRIqKiuL+N4iOjnZycsJgMEuXLv2Z6jqdTp8xY4a4uPirV6+4vw7+QpuSkmJtbY1Go/38/Lj/AcrKyrS0tCZNmgT/9LDZ7DNnzpDJ5NDQUKAZmpiYeHh4gLPPnz8nEomHDh0C1iv79+8f6hvT06dPiUTiP//8c+PGDaA1rVmzRlJSEta4iouLTU1Nvb29wWKUzWYvWbJEXl4eXm8VFhYqKysvXLgQfg3GxsZOnDixsrISKIFubm4mJibl5eVcLjcyMlJKSsrf33/QyrS2tlpaWo4dO7a6uhocgSDo5s2bsrKyJ06cALMAgqANGzYQicTnz5+D+vj5+amrq7979w7c4ufnJyoqev/+fS6X29DQYGJiYmlpCffb2bNnsVjskSNH4PLXr18vLS2dmJjI5XJra2s3bNjQ3t7+xZpXVVVZW1vPnTsXfPsDNVdUVMzKyhq0acNpyLJlyxQUFCIjIw8cOFBZWZmdna2goODs7MxgMAYtMyQkRERE5OTJk5cuXYqKiqLT6TNnzlRSUiosLAQXdHR0LF26VF1dHbQOaKqGn6FSqWB3S1tbe/r06S9fvjx79mxvb++FCxewWOyNGzeGkMQvdBqdTp81a5a2tnZFRQV8fXBwsKqq6p07d8Brv7KyctSoUfb29rBGd/HiRRERkeDgYPiWoKAgPB5/4MAB+JciJydHT0/P0dGxqamJV8jXr18Prvlib3xRktls9uLFi8eMGXP58uVr167l5OT4+PiUlJRwudzr16/j8XgfHx/wrN7e3tWrVz948GDQ/hmqHP4SNbDJX2zRu3fvJCUlvb294R+IL/YSGA4SiXT69Om9e/dWVFScOHHi+fPn796909TU9PX1BUV9+PBBVlZ26dKl4DPrhw8ftLW1169f39vby2azt2zZoqGhUVxcDLpizpw5ZDI5Ojra19e3urr68ePHoqKiJ06cOH78eGxsbHl5uZaWlo2NDfyVnE9pwxHIgdIi4Pfnp2p9WVlZp0+fplAo36W08vLyU6dO8X5wFfBdYLPZubm58LqhpaUlNDQU/lI4Ur7x9kHp7e11cHBAoVDw19yKioopU6ZgsdgDBw7wWZczmUwvLy9tbW3wXgNrEVdXV3t7+0E/4n53WCxWVFQU7yfPX8VIx4VCoRgZGYEv001NTU+fPoU/8P87AJ/8hzqblpYmJyf3k7U+Lpebm5sbEREx1Frz5zCo0FZUVMAfjJ89e0YkEv8jWl94eLioqOi2bdvgpdujR49IJNKGDRtYLBaTydy3b5+SklJcXBw4m5KSIisrq6OjA6SrvLwcLMr7AUHQjh07pKWljx07Fh4eDmaoubk5rHe1t7c7OTnp6+vDi/iurq5p06ZNmjQJ3goGt1hZWcGPePny5fbt21ksVm9v79q1a0kk0rNnz4DKMXXqVBsbm6E+PxUUFCgpKc2ZM6e3txcciY2NlZOTc3JygpeMEAStW7cOg8HcunUL9IyEhAS8HAe2OXV1deBP0A/wkre1tXXSpEn9djKPHTuGRqO9vb3BGjQ/Px+CIP417+rq8vDwGDVqFLz+plAoOjo6NjY2Q72gvtiQuro6IyMjKyurI0eOgGLDwsJERUXhTdSBY7dx40Y5ObkjR44AzR/UwdraGtQBaPvCwsK8G3dUKtXAwEBJSamoqIjL5UZERIiLi2/cuPHkyZPd3d1sNnvFihWysrLJycmDPpR/p4H9Qw0NDRcXF3gEU1NTVVRUVq1aBZtppKamysnJweoNk8mcP3++iopKfn4+3LS1a9eKi4tHR0eDI42NjVOmTFFWVubd23n27JmoqKizszOLxfpibwxHkhsbG83MzExNTbdv397PkKeiokJbW3vKlClAyMG3hqFe3YOWw1+iBjb5iy0CuigOh7t69eowewme8oqKisuWLYO/UFRXV5uYmEyePBl+u0IQVFdXBwaxvLzc2NjYyMgIbJxER0crKSnBa57KysrRo0dPnjz51KlTlZWVEATt3LlTSkpq165d4BNtRESEmJjYrl27wHDzL+2LAjlQWgT8Efw8r1OwrpKSkuJvaj98lJWVFRQUwET9LgUKAERGRp44cQIOliMlJeXu7i4vL/91pX3j7YOCRqNBPG44h4e6uvqWLVswGMyDBw8oFMpQN7a2tmZmZkp+BhyRk5Pz9fUlkUh0Ov071pBPzWfMmAHcWn4tIx2XkpKS6upq4EohIyPj7Oz8b0qh2dfXd+zYsZiYmKEuwGAwv8RHX19ff9asWaDbfxUDhbampmbr1q21tbXgTxQK9R/JpgOcx7hcrqWlJZCHurq6EydOiIiILFu2rKysbOXKlfHx8cHBwdbW1uAWIyMjR0fHkpKSPXv20Gg0DQ2NgX50wCcwPT0di8XicLiZM2cKCQmVl5dXVFQYGBiASfrw4cPY2NhFixapq6uDW8rKyoqLi8eNGwfPRCKRKCsr29jY2NnZCRwF3759C5yp3rx5ExwcbGlpOXny5MjISA8PDw0NjaCgoKHCMJSWlnZ2dhobG4M3LY1GO3PmTE9Pz8qVK2H/IgaDAd4JMjIyHR0dFy9eFBUV9fDwgGcKDocD8QyFhIQyMzO7u7vNzc3Bn+A7AplMBu5PAHd391GjRgUHBwcEBAD3PCQSyb/mISEhL1++XLx4MVxORUVFY2Pj5MmTef2gePuZf0OEhISKi4spFAoSiTQwMBg7diyHw0lLS8NisUNFMW1vb8/IyABhVx0dHcHbsq6uzsLCAjwiKyvL399fW1t77ty58F0tn5GUlBQTE+NwOB8+fAAJJ9zc3ERERFpbW3NzczU1NUeNGgVSRO7bt2/t/zh+/Dj/ThMSEsrLywMmvsBZkU6nnzx5sq+vb/ny5XA2iw8fPjCZTDMzM3BLY2NjXl6etrY27EsJ4uIoKSnBTqr3799PTk52dnY2MjKC60ChUJhMpqKiIhKJ/GJvDEeSy8rKqqqq+vr6XF1d+40jmUw2MTEpKSkpLy8H04REIsFF9WPQcvhL1MAmf7FFHA4nOztbVFRUV1d3mL0kJCTU1dWVlpYGfEoNDAzgGwsKChYuXAhnh0cikQoKCng8ns1mX7x4saCgYNmyZcLCwqdOndq+ffvOnTt3794N0ksUFBTU19dzOBxzc3M1NTUajZaWlobBYGRkZOzs7ICHIZfLBXOQf2lfFMhBpUXAH8FPXccgkUgIgkYat5NPaWg0msPhCLS+70hOTs727dtbW1t5D3I4HBqNxnuks7OTzWaDF2JdXR08pkwmk0qlQhDE/3b+NDY29qvAcFBQUBAREenq6uro6ABHOjo6SkpKwAIIgEAgUChUQUFBVFQUfFBbW9va2rqfWA689ytgMpkNDQ39egNEC+A92NnZCf5saGjo7u4eWA6dTqdQKKDD+UOj0SAIAs/lbdGgXTrosA5Vk/b29kGj5rLZ7MrKyqampoGnGJ/hcDj19fVMJhM+3tfXV1lZOahIDFVPkM+Tw+FQqVR4fMEwNTc3D9oPNTU1A181gzaQw+HcuXPn+vXrw+nh4VQYDH15eXldXd1w+oS/ADCZTAaDAf/Z09MD/uzs7By02yEIolAogwrStwALbWdn565du9LS0gZ98ba3t1dWVn5FT/4RdHV1paamKigowKu02NjYgoICERGRW7duXb16dcGCBXFxcZMnT4ZvweFwe/bs0dXVffbsmb+//1AlV1dXf/r0SVJS0sXFBSzKMzMzOzs7ra2tsVhsW1tbUFCQlJSUg4MDuJ7D4URERLS3t8N6FFC/ZWRkaDQaeHFFR0fr6ekZGhr29fWFhITQ6XQ2m71z58709PSbN2/evn1bQUFhqPoUFBQAlRVWIVJTU8eMGQOyOABqa2uLiopUVVWNjIyKiopyc3PHjh076PqbzWZ/+PBBQkJCX18fqMqvXr1Co9EGBga8ddDS0jpw4AAGgzl27NjHjx/Bu4JPzVtbWwMCAkgkkqOjI6gnh8OJjo6GIAhWy/vxxYYICQmlpKR0dXUpKyvb2dmBl0laWpqqquqYMWMG7avS0tKysjIMBuPm5gZULDA74KGJjo5ubGy0s7Pj/cqWlZXV2to6YcIEOTk5Go2WnJzMYrFsbGw0NDSAMlNZWWlmZiYhIQEUhvj4+PefSUpKgj+4DNppoB9SUlKwWKyZmRk48vHjx/j4eHNzc0NDQ3Ckvb39+fPnYCMaHCkpKaFSqebm5nDiEFANQ0ND0OEdHR3Pnj0TFhYGAT/ANX19fUlJSVgsdtq0aUgkkn9vDFOS09LSOjo6zMzMxo0b16+3sVislZVVZ2dnQUEBh8N5//69hYXFUFn1BpbzxbnQr8nDGV8ajVZcXKygoADGbji9JCQkVFlZWVJSIisrO2fOHHCko6Pj9evXJBIJHjVeqqqqIiIiCARCdnb2zp07SSRSfHz8hg0bwDdBMOJ0On3cuHFAtikUyqdPn6Slpd3c3FAoFIPBSEtLU1BQAHOQf2lfFMhBpUXAn8HP3FgsKCg4efJkXl7edymtvr7+7NmzCQkJ36U0AcBAaM2aNUQikUwmu7m5+fn55ebmHjhwQE9Pb/PmzRAEdXd337x5c/r06bq6ulFRUS4uLlJSUlgsdvPmzXV1dX/99ZeqqioGg5k6dSrwwi8uLua9HZi2jxkzZu7cuV5eXsuWLRszZoywsPDu3buBJUNERISXl9fSpUtHjx5tYWEB3q0DYbFYzs7OKBQKGOQAXrx4ISoqamBgQKVSc3Nz58+fv2fPnjNnzowbN87HxwfYyLHZ7L/++guJRJJIpOPHj8NRBHgZ6l5eGhoa9u7dSyKRZs2a1d3dXVtbe/DgQUVFRV1dXdBwBoNx6tSptWvX3rhxY8mSJS4uLo2Nje3t7f7+/nZ2dhMmTKirq+vq6rpw4cLkyZPNzc2fPXs2ceJEDAYjKSkZGBgIP6itrW379u3e3t6bN28eNWrU9OnTN23aBHvCwHR1dQUHBzs6Ok6ZMiUoKEhDQ0NcXPzly5dDdWm/ceFfk9bW1q1bt1paWqLRaFNTUw8Pj/3799NoNAaDcebMGScnp3379rm7uxsYGFy7do3FYrHZ7MTExHXr1o0ePfrevXszZszAYDB//fUXBEFNTU179uxZvnz5vn37dHV1ly1bBkxMh6pnRUXFvn37DAwMFi5c+PDhw3HjxgkLC8vIyISGhmZnZ0+fPl1KSgqHw+3atQseo9LS0s2bN3t5eU2dOlVNTQ3ocvwbmJqaOnXqVDQabWJiMm/evJcvXw7l2wZbePKR1fb29p07d3p5eV29enXOnDmzZs2qqqoatE/WrVt37ty5oWrFYrFiY2O9vb01NDRAgL6XL1/OmzdPVVX1/v37y5cvFxMTw2Awq1evhn1y2Gx2YGCgq6vrvn37JkyYYGJisnLlyh07dgw0g3/06BGZTCaRSAcPHmxra/P391dWVhYXF9+0aROwJwwNDR01apSPj09jYyOv0EIQdO3aNTU1NQKBMGPGjJUrV1ZWVgLDoQMHDvj4+EhKSqJQKH19/ezsbO6/juzsbEVFRWdnZ2BwBfzB0Gg0sHzuB4vFgn3YwsLCxMXFx40bN5RN9b1793hdiVgslqenJ+yc9uHDB2lpad5oIkVFRdra2ryRWkB9du/eLS0tnZCQkJ+ff/r0aVBP4EKmqKg4zOhNTCbTw8NDRUUFGB9yudw7d+5gMJjly5fzWjhfvnyZQCAcPXoUgqCHDx/i8fihTKBhm8m2tjYWi3Xx4sVNmzbhcDi432g0Gmgak8lcv349Go0Gryb+NY+Pj5eQkJg2bRpsvFdUVDRq1Cg9Pb2hYgd8sSHAHU5SUvLt27fgbE5ODplM5nXZ6seFCxcwGMz+/fvB2NHpdEdHx7Fjx4LfAhaL5e7uTiAQgHEggE6nOzs7KygoACfP7OxsMplsaWkJ2/VdvHiRSCTy3jKQoToNuBFaW1sbGRnV1dWBi48cOYLBYHhNTO/cuQM0E9gE1M/PT0xMLCIigrdpOBzu2rVr4M/S0lKg/cJRdsAvJtCQgX0m/94YjiQzGAwQ3GUof+bExERpaekdO3bk5uZevnx5qHEZtJwvzoV+Tf5ii7hcbklJiZqamqurKzCdHU4vcbncGzduYLFYXtf6qqoq7c/w3thvhTNr1ix4vHjp6OiwsbGB49wMfKXAFr/gt5J/acMRyIHSIuCP4Kfu9amoqEhISERFRYHY1t9SVG1t7fPnz9ls9lA7+wK+AmACDr4G3bt3b8+ePSIiIkQisby8HIwXgUBwc3MDmwlv3rw5f/48hUKZO3euv7//hg0b5s6dW15efuPGjY8fPz558gTYxfHeDnZojx49+vDhQ39//5UrV3Z1dY0ZM2b16tVCQkIvXry4d+/e6dOn79y58/Dhw9raWhBXajg1b2hoAG//ZcuWiYiIbN++vaamZtu2bVu2bFm+fPmNGzcyMzPBt/AdO3bMnDmzq6trz5491tbWMTExvKIIEhwNei8vcnJywMYdbH+RyeS///5bT08P2OsDy5mQkJC///575cqVJ0+elJGRAbvcCgoK5eXlYJOHSCS6urr29PR8+vQpKSkpLCwsKytLTk7u3LlzoNUQBB09evTDhw8nTpw4d+7cli1b3r5929bWNtDQCIIgMTGxvLy8ss8cPnzYzs5OVlZ2qC7tNy78ayIpKXn69OkNGzaAcCaPHj06fPgwgUA4duzY/fv3L1686Ovr++DBA3d39+3bt1+4cIHFYomJidV8JiYmZs2aNcD+qrm5edWqVZKSkjdu3PD19V2+fPn9+/evXr3KZ+hVVFQcHR0bGxtTU1N7enoSEhIyMjIkJCS2bdsWFBQUEBBAoVA8PDzu3buXn58Pvm5u27Zt3rx5/v7+ERERRkZGu3btio+P59/A8ePHr127FovFLl68OCQkBP4IzQc+snrr1i1/f/9ly5atWbPG19c3Jyfn/v37YID69Ym+vj6fWkEQJCUl1d7eDjYzQXg3RUXFhoaGhw8frly5kkKhLFy4MCQk5P3796BWr1+/9vHx2bBhg6+v782bN5ubm5OTk01NTQdu6bi4uID44BMnTpSQkFi6dOn8+fMRCISTkxMw17GwsBg3btyyZcvQaDSv0CKRyBUrVkyZMoVEIh07duzGjRtqamrg6+GLFy+0tbVramru3r1bXV195cqVgbvcfzq5ubltbW2WlpYMBgOE6evs7EQgEHDiATAZS0pK2Gx2bW3t6dOnwSvCzs7OzMxsqJ1hCILev38vKipqZ2cH29rl5uaOGTNGVVU1IyOjurq6p6dHUVERTi3w+PFjDAajoaGhqKgIomGD0ZGQkGCz2eXl5Y8ePVq4cCG4vq+vr6enB4PBEAgE+KGdnZ1D5aFua2srLy/X0NCA96bABzJFRUXYlLeuri4gIMDGxmbVqlVIJBKsJ1gsFm859fX1wHK+vLy8trbW2NhYXFwc+Au1tbWJiYmZmJgUFBQ0NjbGxMQ8e/YM7OQsXbpUSkqqvLycxWLxr3ldXR2dTldQUBAWFgZbJefPn6+trQU5BsEo9GvaFxtSU1NTWFho9BlwQXZ2dmdn5+TJk0HagH4Fggj7EhISDg4OsNFvYWGhgYGBlJRUSkoKg8Ho7e3F4/G8SfPi4uI+fPjw119/gW0ZsO/n6OgI7PrAvpCMjIy+vj4w1Bx0mIbqNLCT8+nTJyMjI1FR0dzcXAiCqqqqUCgUnDagoKDgw4cPeDzexMSExWJVVlb29PR8+PBBXl5eR0cnPz8fuHIlJyeTSKRx48ZVV1c3NTUxGAwWiyUpKQkLPIjaikQiDx48KCEh8cXeqK2t/aIkU6nU/Px8HR2dgRt9AHV1dQUFhYKCgpiYmOnTpw+10TdoOfwlamCTv9giMN06OjrGjRsHdum/2EvgSEJCgoiICFwsvAcDfYa3buCXhU6ns1gsYWFh3uwXFAoFGMJUVVWVlJSMGzcOWJlCEJSYmEgkEu3t7UH5BQUFLS0tkyZN6urqysrK4l/aFwVyoLQMOgQCfkN+qtYnKio6adIkCIKeP3/u7++flpYGJGz40On03NzcBw8e3Llzp6GhAXyz+WH1FSCkoaFhbm4Ov7yQSKSYmJisrCyRSFy2bJmysrKwsPDUqVMZDMb06dPNzc1RKNT48ePFxMSAT3m/24HJ0KRJk8AvtK+vL51O37dvn6qqamdn59WrVzU0NGpqanJzc5lMprKyclFRUV5e3lB1AyGwNm7cOH/+fFNT07KysosXL65fvx6FQikpKenr6wNbBQkJiZ6eHiqVCu5SUFAICQk5cuSIlJRUenq6s7Pztm3bYGtDBALB515ekJ/pZzsK/9nc3EyhUNLS0oAXnIeHBxqNlpSUnDhxorKyMnwZiUSSkpICQQ4UFRXHjBljYmJSX18PfuabmprevHkDUlkKCQmBhEt0Op3Xfgwux8zMTE5OjkQieXl5eXp6gr2aobp04Ljwr8lACgsL79y54+DgAJoDwgloampev36dSqXq6enp6OggEAhXV9c5c+bcvn17zZo1YWFh4BsB6Kh58+atW7fOwsKCz9CjUCjZ/4+9v46Lavkf+PHtJRZYurulRUIEBQzEBrsV49pe9dpdGNfuuAa2iCKpojRId+fSLLEBG2zze3yc3/d890us6LWu7/P8w4ecPWfOzJyZc+Y1r1JTk5WVtbCwmDdvnqysrKmpqZWVlVAoDAgIAKs9d3f3rq4uEokEnHy6urrQaHRhYWFNTY25uTmDwXj//r1IJPrSBkpA8lhVUlKysbEBDkIEAkFKSqq2thaNRg/YJ0pKSoPVCo/H29nZOTg4QMtTHA6no6ODwWCWLl3q6uqqoKAwceJEHo8H/FtEIlF0dDSPxwOLS3NzcxcXl66uLhsbG2ipB4HBYGbNmgVsz0QiEQqF8vX1RaFQb968ARsBOTk55ubm+vr6/QftgCCRyOnTp8+fPx+8EHR1dWtqathsNuI3QiQSFRcXy8jIDBs27MmTJyKRCI1GgwXlq1evgDhHJpOPHj1aUVGBwWA6Ozvj4uKqqqrA/peMjIy+vv6AudcoFEpeXp6pqSlkQ1hdXQ2UEgkJCfX19crKylgstry8vOMTly5dMjU1ZbPZxsbG7969KykpgTy1FBQU2Gz2gwcP5s6dC8lsKioqpqambW1t4eHhYEGZnp4eGBg4mCFuc3NzS0uLnZ2dvLw8OGJjY0MkEiEvegaDcejQIV1d3WvXroF14bBhw0DarurqatBXb968efz4MRi9tbW1DAbD1NT09evX5eXl3t7eVVVVenp6DAYjISGBSCTW1dWFh4eDASMtLY3D4UDuBMk1V1BQwOPxILAQlUq9dOmSmpoaBoOxsrKKiooCT6FP0z7bkIKCgvb29nHjxgEfM+DUJysrq6WlFRQUJP7OBLS0tBQWFlpZWVlaWoIjZWVlnZ2dDg4OISEhXV1dMjIyI0aMAIpfcEJJScnJkyc3bty4efNmNBotFAqTkpLk5eU9PT3BCZ2dnWVlZUZGRq2trfHx8YN5UA/WaUBSpVKpjo6OoaGhwO2WSCQKBIK8vDyBQJCTk/Py5cthw4bx+Xw9Pb0bN25wudympqbS0lILCwsSiVRdXS0jI0OlUqurq42MjEBsD9AJJiYmdDodCPMikejx48dJSUk3b950c3MbSm8QicTPjuSCgoLW1lZPT0/ImLAPKioqJiYm6enp6urqxsbGA54DHmX/ciSPqP5N/myLMBhMaWkpAoGAPJ8/20tgQyQvL8/c3Nza2hqqm5qamrW1dWtrK7SRV1tbe/bsWVCOiYmJiopKZmZmVlYWsPwPCgp69uwZZBBOpVInTJgAhmhnZ2dubq6pqSmUNjA3NxeNRhsaGt6+fVtKSkpCaUMZkP1Hy2BPAeZ/PUs7CL4UFxfX/Ik3b94QCARFRUUCgSAvL08gEPB4PBaLxWAwwKMUBB9jMplgz5tKpYJFCRKJtLKycnd3/ykhFv6n+GwPS0lJodFocQ9+DAYD4mv1vxwsQEUi0Z07d+Lj41esWDF58mQQH6KsrExeXv7FixfgTC8vr7Fjx4rvj/bHyclpzJgxeDz+yJEjxsbGQJzA4XD//PMP2CN48eJFREQE2DOGriIQCLt37wZmnC9fvrx8+TKLxbpw4YKMjAyBQJB87RCxt7dXVlZeuXJlcnLyvn37oKSoSCSyf38iPwH+Iy0tLRQKgeOWSCQSCAQdHR3d3d1SUlKKioqqqqqDhc0AhcjKykIZkyV36YCPdbCa9CcvL49MJmtoaEDlqKur29vbv3jxori42NDQEIlEYrFYaL3C5XI/fPigrq4OOalra2tfuHABpISW/OihKoF/QQOhfpCWlubz+d3d3RwOJyUlpbu7Ozw8HPyKxWJ3794Nea18UQMlILljAz4BvCzCw8NpNFpPTw90d/E+GUqt+jwmcCbUdjwej0KhIOGKx+OxWCwgx2IwGENDw8zMzMEGjKOjo4ODw4cPH5qamvT09GpqagQCwYcPH1pbW1VVVePj4/38/MDdBxy0/cFgMOA0DAYjJSXV09PzFRPnF0dKSorBYAQGBp4+fdrMzAyBQCxZsgSoc21sbHR1dc3MzHbs2AE8Z9o/sXv37kWLFpWUlHR1dQG1f/9ia2pq6urq5s2bBy1PmUwmn88PDg42MTFZvXo1k8n08fF59eqVtbW1hYXFyZMnFRQUeDxeVFSUm5vb3LlzoaKkpaUNDAyOHTvWk/Z1AAEAAElEQVQmPuwJBMKhQ4daW1t37dp18+ZNVVXVcePG7dq1a7BVdWVlJZfLhdKyIxCIkSNH7tmz5+rVq6dOndLV1c3KyrK1tV21ahUUZ8jKyurAgQN79uyZPHmyi4tLd3f3+PHjN2zYAGYrFotFIpE7duxYs2bNgQMHeDweCoUqKysLDg4+ffo0FottbW3NzMzcv3+/m5vbixcvvL29N27ciEKhJNd81KhRvr6+r169srW1NTU1PXr0KJ1OFwqFt27dOn78+MKFC/s3TXJDgJ+YtLS0+M4aCoWiUCjHjx+/fPmyvr5+nwKLi4tbW1sXLFgABQsBms9r164dO3YMKG/Xrl1bXl5+6tQpFovV1dVVWFh47NgxaEnd3t6el5dnYWEBBaQBczw9Pf3ly5fHjh0bMJgT8A0esNPA7gOfz79169b58+eB8mfevHnh4eFnzpx5+PDhuHHjTpw48erVKw6Hc+3atRs3blhYWGRkZLBYLOAmB/wgwETOy8u7detWYGCg7CeOHz++cePGvXv3Tp06FWTKDQsLg/aVPtsb3d3dkkcyeAQYDMbLy2uw1w4WiwWzb8aMGQOeAD3K/uVIHlH9mxwfHy+5RUKhMD8/H2wWgxOUlJQk9xKQ/Jubm1etWgV9EBEIhIyMzIEDBxobGzdv3gwC+Wpra+/cuRNsutnb2+/7xPjx483MzFRUVFauXLlt2zawcZCSkqKgoDBq1ChQVFVVVX19/YIFC6A5zmazmUzmpUuXzpw5Y2lpKRQKBysNSKSSBySNRuszWgZ7EDD/61IfCoVycXGRkZH58OEDUAozP/FFhWCxWBcXFw8PD2iDE+ZXQ3KIndzc3IsXL1paWm7fvh08RCqVymazx44dC6w9hwISiTQ1NQXx7vrAYrHu3r1bXl6+bNmyqVOnRkRE9D/H0NAwKCjI0tIyMDAwODh49uzZwHd/KNd+FjMzs1u3bq1fv/769etRUVEnTpyYO3ful74Z1dXVR48e/eTJk48fP86YMaO7u7unp8fX13eIw/4runTogP0X8cCnQE3K5/MHC0jT0dEhLS3d37T7m9Szt7eXzWZTqVRdXd39+/d/16CXkissEoni4uKePXs2bty4JUuWBAcHI34IKBTKx8fn2bNnr1+/BmvW1tbWkSNHDqamIxKJfn5+e/fuTU5O9vX1TUxM3LBhw7Vr11JSUoYNG8Zisf5NpNnfMqQnCoXasWOHv7+/kZERtARUUlK6c+fO4cOH29rajIyMxNdwTk5OOTk5OByutLTUzs5u//79/VVPgJEjR/bROU+cODE7O5tIJALdIJFIfPz4cWVlpUgkMjMzw+FwIpEoNjZWTk6uj7WLp6enh4cHMLsVx8nJKT09vaqqSiQSmZqaQntD/QEBCcEmDnQQg8Fs2bJl1apVNTU1SkpKixcv7t85K1asmDVrVnl5OR6PNzMzE9/+nzNnjq2traKiIlTbsLAwGo0GbdVt3Ljx5MmTFAqlrq7u/Pnz4jbJEmoOdYtQKDQzM8Pj8VwuNy4uTl9ff7DoxJIbgkKhLn1C/MiJEyfWrFljYGAwoEJjypQpfYJ+gWenoKAAxUdVV1d/9uwZmUxubm42MTHps++jqamZl5fX50h0dDSbzTY0NBzsq4FCoSR02saNG318fPT19aFFv6OjY3Z2dkVFhaqqKpBdly1b5uHhYWhoCLRDTk5OiYmJeDwe8ppRUlJ6/vw5jUYzNzeHLFnc3d2zsrJqa2v5fL6/v3+fIf3Z3hjKSD77CcTg9PT0oFCow4cPDximFeqfwcqRMKL6N/mzLWpvb6+srHRychLvf8m9BAoZ0NLN3t4+LS2tvLycyWQaGhqKh9hFo9Fr1qyZN29edXW1srKyvr6+eBinO3fuiJfj7u4uHucMhUIdPHhw5cqVhoaGYP0gobShDMj+owXmv8KPlvrA+LOzs9PT00tOTi4uLu7jCfDZa42MjMaMGaOjo/M96wjzHWEwGMePH+/q6jp37hy0OgGbwVlZWStXrhQ3lWxra1NVVf0ieYnFYq1fv55MJj99+lRRURFYWAFu3bqlr6/v4+MD/sThcFu2bElJSYmLiysvLx8/fryEa78IkUjk4eGRlJQE1hBr166VlpaWsDE5ICDzNQKB2LJlS0xMDI/H27Rp05IlS4Z4ueQuRfw7lJWVkUgkWG9BhQM/gQHVs2g0GovF1tfXt7W19XGC+lb1RKPROByuqqqKTCaLb8nTaLRvKwRKrnBQUNCJEyeCgoJGjhwJ7E5/GNOmTbt8+fK+fftaW1u1tLQ0NTW3bNkiwfZm/PjxFy9efP36NRKJ1NbWDggIeP36dWhoaF1dnaura39jNhhZWVkoBCIECoXS+0Sf49DoHTFixJfeCI1GA20GBAaDEVffoVAo8ZwHEBJscXE4HBRZXgIMBiM7Oxsy3haHQCD0b744CgoK4rExIUBGAfEjqp+A/gQTVv0TX1TzPt2Cx+MHrMCXNkQcWVlZ8Vt8xbMDaHxiiIVICK86lE6TkZERF9oBcnJy4kNRRkYGUk+BEdU/SKnmJ/ocxGAwAzbw247kwRCJRKGhoe7u7uKV/1IkjKgBmyyhRbW1tVQqddasWX1Euy/qpT4Xipt99oFIJH7F+wSM+f79PPTS+vTJgKMF5j/BT1PLKioqTps2bd26dWPHjgXOKhJORiKRysrKrq6uK1euXLBgASzyfW/E82H8y8QY/S9/8ODBu3fv5s+fD+JJgPw5Ojo6ampqMTEx4qFTEhMT375921/kk5yuIy0tLSwszNbWFmypggBW4Cc5ObmbN2+Kb92BmJAgp43ka/uDRCKhTCRCoZDH40Env337NikpiUgkHjhw4MWLF9LS0gkJCYgvh0wmgzhvly9f/ueff1auXDl0/bbkLv26xwpd5eDgoKmpmZubC+koRCJRQ0ODkZERFNReHDk5OWtraxKJ9PDhQ8ibqLa29vbt21/06CVAIBBMTExqa2tfvXoFaRTJZPLNmzc/a2oIdFNDjD4iocKdnZ03btwgEonA20T0CcS/ZogPq6enp62t7dGjR8+fP7906dKpU6ckrzJNTEw8PT0TExNv377t5+dnYGAwduzY95+A0s0NCBKJBFEHBqsenE3nP8ebN2/27dtHpVKLiooYDEZAQMBgQTJgYH48NBqtoKBAIBDExcX19vZCW7c/BQ6Hc+bMmXv37gmFwpiYmBEjRkD2ujAwvzg/QdcnDpFIdP8Ej8cjk8lUKrW7u5vH44F1IR6Pl5WVVVRU1NDQkKDKh/mGSElJycvLt7S0dHR01NXVKSsr83i8Pu5PQD0LLWeB5AM5LwkEAnAEnNDn8sLCwnPnzpmYmOzYsQNoYGg0WlxcnLe394wZM06dOrVkyZLt27cbGxunpaUVFxefOXOmfyWB/xKIkt//VyCqpaamNjY2Ant6Pp/f1tbW2NiopqaWmpp6/PjxQ4cOAR1IZWVldna2vb39mDFjJF+rpaUlvgySl5dXV1cvLS1NSUlxdXV9/PhxfX09g8FoamoyMDDo6upKTEx0c3PDYDCWlpa6urpADADJ9KARDjz3QOQusFbu6ekRiURgPc1gMP766y8pKanExESQzFdVVdXQ0HDA1Ri4Sjwfpra2toQu7fNcJNcEfOcEAgHkQmZpaRkQEHDmzJmwsLA1a9YAj478/Pzdu3dramqC0kQiEZSSDoVCLVy48NWrVydPnqyurp48eXJ3d/eHDx8OHTokuZ6gDlDFwPATLxlUWyAQoNHoefPmvXr16siRI52dnePHj29paQkJCdmwYQORSGQwGBIaKC8vj8PhKioqWCxWSUmJvb19H+maz+cLhUIw8iVUuLe3VyQSkUikrKwsJyenp0+fUj/R1NQEgiuK1/yz3S4SiTgcDnRf8NTALaCHIhQKISn61q1bDx48kJOT6+rqkpeXV1RUhMy3BgSDwfj7+4eEhOjp6Tk4OKDR6BkzZjx69MjGxkZcc9Vn0CKRSBUVFRaLRSKRdHR0Ojs7wRMBeQhBUlY+nw/+M9itYX4pgBvq06dPfX19QfTmoWgFYWB+DCKR6OLFi4GBgTY2Nps3b164cOHP3ZJgs9kg1aGBgUFVVdXx48fhcCYw/xl+bKIImF8doVB48OBBEC3w9OnT79+/9/PzA6GfQHjGa9eu6ejo4PH49evXl5WVAbUAEokE4cIqKirWrVuHx+O1tbUvX74cHh4ufnl7e/vChQtRKNSIESOWf2LBggU2Nja+vr5AhAOWkEDgnzdv3oBZa4qKitatWycvL49EIo2NjY8fP97nNBqNBgJFysjILFy48PXr11paWnJycqdOnSopKXFxcfHx8Zk0adK2bds2bdpkYmIybty44uLiz17bPylQeHi4pqYmCoXS1ta+ffv2ggUL7O3tDx482Nzc/PTpUzMzsy1btoSEhGzbtm3jxo0gGPqePXsUFBRkZGS2bNlSUFBw7tw5FRUVAoGwa9eumpqae/fu6ejoYLHYZcuW1dbW9vT0bNu2TdzrALgyxsbG9qlJfX391q1bCQSCtLT0hg0bsrOzoeb071KhUBgXFyf+XFpaWiTUpLi4+OnTpy4uLkgk0sbGBgwDkA3p9OnTw4YNW7ly5aFDh/z8/J48eQISXt2+fdvExASFQo0dOzY0NBRKphcWFmZubg7Cn7q7u2dkZEioZ29vb3V1NQgIoa2tfeXKFTD8dHV1QQ6J/Pz8Dx8+jBkzBoVCeXp6vn37lsfj3bt3T1tbGwQgcXBwePv2LUhsJbmr29ravLy8sFisk5MTlKcLIjU1dc6cORgMRk9P7/Lly52dnYNVWCgUgrxGILdhaGioj48PBoOZOnXq2bNn+/SJ5FoVFhbevXvXwsICOOx9+PAhJibG0dERhUJNmTIlNTU1PT0dmnrv37/v7e199eqVeEh6IM0eO3YMJBQZEAqFMn36dLB9Dh7EzJkzxZOg9hm0IF1BfHw82IlbsGBBdHQ0iP9pYWHx/PlzEom0fft2GRkZeXn5o0ePQonUYH5x6HT6nTt3rly5Ul5e/rPrAgPTFxKJdP78eSgZ3U+noqLizJkzYF/vZ9cFBuYL+D9DnZ8kb8L8oohEovr6ekVFRSKR+OPv3t7e3traClI7fnUhID2RoqKikpISCLoI0o5xudzW1lYDAwPQxsbGRmNj4z5x7Qe7dsAbAeWevr6+jIwMjUZTUFAARokCgQCFQnV3dzc0NKipqQ3dnUMcDodz/fp1w0+QyWQWi8VmswsKChobG589e/aDu3QwgGEnHo8fiiMKOL+xsRGIyn0MOL9VPdlsdm1trby8vI6OztBtRNlsdmtrq66u7tBtaAerMJlMBukcUChUV1dXR0fHYBrab8vbt29LSkp8fX3b29u7uro4HE5zc3N0dPSpU6ccHR0Hu4pCoSgoKEA29h0dHYqKipJN7kHbQRu/dSNgYGBgYGBgvgv/MamPyWSKRCIoiRAMzO+KSCQ6ffp0QUFBUFCQuBxCpVKvX7++d+/en1o7mF+Ojx8/btu27d69e+JO9iKR6NatWyNHjhx67AoYGBgYGBiY35Kf7Nf3pXR3d0dEREhLS1tZWVlYWIDs1TAwvx8cDic5Obm6ujotLc3DwwPorFpaWu7fv+/s7Pyzawfzy5Gbm1taWvrmzRtdXV3wYmSz2a9fv+ZwOHCwNRgYGBgYGJifpuvjcrlVVVUkEonJZGIwGAUFBX19fSMjIywWK/nCtrY2kFAFh8NZWFhMmDABlv1gfkvev3+/adOmqqoqNTU1IpHI4XCsrKz27t3r6ur6s6sG88vR2Ni4adOmqKgoGRkZDQ0NoVCooKCwdu3axYsXw3lNYWBgYGBgYH6C1Nfb21teXh4bG0uhUPr8RCAQHBwcnJ2dJcSd6+3tTUhISEpKAuHgly1bBvyvYGB+P3g8Xl5eXlNTk4aGhpWV1U/xtIT5D1FdXV1SUgKyUX2RWyMMDAwMDAzM782PlvpEIlFmZmZcXJyE5Ozy8vKenp62traDxT8oLy9/9eoVn8+HpT4YGBgYGBgYGBgYGJhfy6+vsrIyISFBXOTD4/FqamqysrJcLpf+CeC8V11d7ePjM2DgFjweD+9hw8DAwMDAwMDAwMDA/HJSX09PT1paGpSkmEAguLu729vbg2zdwHqzs7OzqKgoLy+vtLS0o6Nj2rRpOjo6fcpBoVDiOalgYGBgYGB+AHQ6/dWrV0VFRSUlJX5+fmvXrv3ZNUI0NzezWCwzMzPEr4pIJCotLdXU1FRWVkb8kohEopiYmLS0tJKSEnl5+bt3736nG5FIpKCgoIqKipaWliNHjowZMwbxk+DxeC9evEhPT6+qqrK2tj516tSPT33O4XAiIyNzcnJKS0vNzMxOnDjx2Zwx/4l2fe+pXVlZ+eTJEy6X29XVpaamtmXLFgUFhe8xBcrLyyMiIsrLy5uamgIDAyVkAIL5r/BDNWYtLS1tbW3g/0pKSvPnz3dxcYFEPpCEWlVV1dvbe+3ataNGjerq6nr+/Hl5eXmfcpCf+JE1h4GBgYGBkZeXnzRpUmNjY0ZGhr6+/s+uzv8lTvT39/fy8srOzkb8qsTFxXl4eCxevJjBYCB+SVAolLu7u5qaWlRU1HdNDWVoaLh69erq6moymaynp4f4eeBwuLlz5xKJxLi4OF1d3Z8iGklJSU2bNg2Hw4Hgw/9e5PtF2vVdp3ZsbOysWbNMTU2PHz9uZmZ26tSp8PDw7zQFTExMRo8enZCQ0NnZ2SezMcx/lB+q62tvb+fxeAgEAovFjh07VktLa7AzZWRkxo0bZ2Fh8fbt27CwMA6HY2dnB0t6MDAwMDA/ERQKJS0tTaVSNTU1hw0b9rOr839rXFVVVR6PJyEE2k9HXl6eSCRqaWn9yktwAoHAYDBQKJSbm9t3vVFPTw+NRrO1tdXU1ET8VJBIZFtbm7y8/PDhw39WHTAYTFdXF5FIHDFixO/Uru80tevq6v766y8XF5fZs2ejUKhx48bR6XR3d/fvNAWAHM5kMseMGaOqqvpN7gLzvyL19fb2slgsEDxGXV3d0NDws5fo6OgsXLjw/fv3b9++5XA4zs7OsDvf/xo0Gu3du3dycnKTJ0/+l0XV19ffu3dv4sSJ/z7zQW1tbUxMzKhRo2xsbBD/WQoKChQVFX/YfnNpaWlSUpJAIBjxidzcXAMDAzU1te83AAQCQXZ2dlZW1ty5cz97I8lQqdSkpKTa2lokEmlqaurh4fHvLWp+LjweLyMjo7y8fP78+QMKDLGxsWlpaatWrVJXV/9hk/Q/QWNjY1VVlYuLy09ftSMQCCKRGBkZifi1cXZ2JpFIiF8bDoeTlpamqqpqa2v7XW+Un5/f1tbm5uYmJSWF+Kl0dnbm5ubq6+ubmpr+sJuy2ezLly/PmDHD3NwcvD2ysrIMDAxMTEz+0+36AVNbJBI9evSosbHx7NmzIB+P9Se+6xTIzc1lMBijRo36lbdsYIbODxWioEFDJBLFDTslIC0tPWnSpFGjRiUlJaWkpAiFwu9cR5hfiIyMjNmzZy9atCg5OVkkEv3L0t68eRMYGHjv3r1/UxSXy71z546Pj8/27dt//XWMBBgMxp49e27duvXvO/azcDic/fv3T548uaqqisPhnD592tjYePbs2RUVFd9vANTW1u7evXvy5MmnT5+m0+lfXXkajbZr1y4bG5uQkBC5T9y7d8/Kyuro0aO/rLnaZyGTyTt37vT19f3nn3/YbHb/E7hc7qVLl06cOPHx48cfOUn/ExQUFFAolFGjRg3xKwbzn6C5ubm0tNTCwkJXV/f73UUkEqWmpuLxeCcnJ8TPpqqqqq6uzt7e/oepcRgMxs6dO9+9ewdtw9V8wtHR8Rv6fP74dv0YOjo6wsLCTE1Nv9N2c/8pIBAIUlNTiUSivb3997gjzO+s60MikQoKCigUSiQSfZHwhsFg3N3dZWVl4+LiBALB6NGjv2c1YX4Jv39TU1M8Hu/i4rJly5asrKyvK6qrq4tMJoMNRQQCMWfOHAUFhZEjR/4bjTEej1++fDmJRLp06dKXNgfxHaivr5eSkvqsNqY/WVlZHz9+JJFIK1euNDAw+Jd9K5no6OgrV64cO3Zs/fr1CARCKBQ+efJkz549VCpV8oX/ZgAYGRkdPXq0rKysoKAA8bW0tbUFBATk5ORcuXLF398fjJyAgIBHjx5t3ry5pKTk+vXrioqKiP8aGhoaO3bsSEhIGOwEPB4fGBi4ePHiCRMmSC7qX07S/xxg1S4jI9PfII3JZEZGRubn5/P5/KVLl4rvlwuFwvj4+OTkZBQKNX78+JSUFBUVlWXLlqFQqI6OjqKiosLCQhwOt2LFirq6ugcPHgwfPnz69OlVVVW5ubktLS1Lly5VUVGJjY2NioqysbFZtGgRHo/ncDg1NTWVlZUlJSXe3t7AKKu1tTU3N7eoqMjLy8vFxaWysvLx48e9vb1r1qwRd6ngcDjv37/PycnhcDg6OjqzZ8+W8A6hUqlgHsnJyS1cuBDMgoKCgvj4eB8fH0tLS3Baa2vr48eP29ralJWVtbS0dHV1vby8qFRqVVVVWVlZa2trQECAuro6k8ksLCzMy8sjEAiLFy9msVhPnjwpKSmZO3fuqFGjxO9LJpMjIyNJJFJvb6+zs7Ovr++Ab1GRSFRdXZ2fn19cXDx16lQgTXE4nNu3b0tJSS1ZskT8qoqKirCwsO7ubkdHRz6fX1JSsmnTJiBvlJSUtLW1LVy4UFpaeuitBg83PT09Nja2vb3d09PTz89PglaETqdnZWXp6+ubm5tXVFQ8efKESqWOGzdu8uTJ4l5tEgYM2JQJDQ3NycmRlpY2NTVFIpGLFi0Sv0tdXV14eHhNTY22tvbKlSvFs1uxWKzw8PDc3FxdXV0Gg8Fisdzd3QercHNzc25ubnFx8aRJk+zs7MBwIhAIa9euJRAIdDr90aNHdXV1q1ev7hNxpP9cEAgE7969O3nyZFpamqenZ2RkpKenp66ubm5uLpPJBHVobGx8/PgxnU7/448/+piDsVismJiYvLw8Ho83bNiwmTNnysrK9jlBQrsyMjIiIiL4fL6BgYGUlJSnp+dQzM0g+l+upqaWk5NTXl5OIpEmTJhgYWHx5MmTyspKa2vrxYsX98msK+HNAMZkZGQkjUbD4/GzZ8+2sLDoP7Wbm5sTEhIqKysrKiqcnJwiIyOBxxOTyeTxeHPnzhV3uutfYJ/bDXEKALeswsJCY2NjQ0NDOp2ekZFRWFjY0dGxZs0aIyMjsAL5559/vL29vby8ht6fMD+T3h9Ia2vr2bNnDx06dOvWLSaT+aWXFxUVnTlz5v3797W1tadOnTp06NDZs2cpFMr3qSzMzyEmJmbu3Ll0Oh38GR0draCgsHPnTqFQ+EXl8Pn8/fv3nz59+pvXUCgUHjhwQE5OLiws7Eub821paWmZOXNmWlral17I5/PXrVunp6eHw+EuXbr0FZcPvW+FQuFff/0lJycXHh4OHRQIBDt37rx3795nL//qAQDqOWPGDB0dnYqKii+9Fly+adMmLBa7d+/ePnfn8/l//PEHFos9ePDgV1TsV6C1tdXR0dHZ2bmtre1fFvVvntF/js7OTldX1+HDh7e2tkIHhULhy5cv3d3d79y5Q6VSJ02aNGHCBOjX2tpaPz+/gICAtra2zs7O+fPny8vLX7x4EVyYkZGxf/9+KSmpzZs3p6WlOTg4oNFoDw+PmJiY2bNnY7FYX1/fzs7Oo0ePzp07V09PT0VFJTU1FTzBW7du6enpqaqqfvz4sbe3t7q6eteuXSoqKlpaWtnZ2REREbNnzx41ahQGgzl27BhUn6qqKk9PT3d39+LiYjqdPmXKFCKR6OjoCArpg1AoTElJmTNnDgaDOXXqFDjI5XLnz58P3RdUxt3dfe3atRwOJykpycTE5MGDB729vfn5+du3b5eSkvLy8qLT6QwG4+bNmw4ODhgM5vz587W1tcuXL/fz85ORkfH09KTRaNB9Q0JCDAwMNm/eDCwAdXV1tbS0Zs2aRaVS+9SQz+fn5+dv3boVj8cfPnwYDEIKhQKW5hkZGeA0Fot15MgRd3f39PR0gUBw4cIFTU1NX19fsBQRCoV79uxRUFCIiooaeqt7e3vLysr8/PzWr19PJpMvXbqkra2dmZkpYfxkZmZqaGisWLEiODh4/vz527ZtMzMzw+PxYDx8dsCAl+euXbuGDx9OIpHa2tqmTJkyb9486Nru7u59+/aNHz8+MzMzLy9PR0fn77//hn5NTk729PQ8deoUg8GIjIw0NDTU0tLKy8sbsKrl5eV79+5VUVHR09MrLi4OCwvz9/e3tbWVl5ePiooqLy9fsGDBhAkTcDjcmjVroLk/2FygUqmPHz+eMWOGjIzMX3/9FRQU1NzczOfzFy1apKurW1RUFBcX5+/vP2nSJBwOt379evGXSXR0tJOT08GDBzs7O0kkkqOj47Rp08TXfpLb9fbtWwMDgxcvXvD5/JMnT1pYWFRXV/cOmQEvZzKZiYmJTk5OSkpK58+f37hx4+XLl+fOnYvFYhcsWAC8mT77ZqBQKFu2bPHz8ysoKODz+StXrrSxsSGRSP2ndk1NzZ07d6ZPn47D4TZs2HD7E2fOnNHR0bGysqqvr5dc4FdMAUBcXJyiouLmzZuFQmFLS8vbt2/9/PywWOyRI0fAA0pOTlZXVweze+hdCvMT+aEWnqqqqsDMurOzs7Gx8Usvt7a2njRpUmFhYUZGxv+IKdHPQiQSkcnkyspKKM3GYPB4vNbWVoFA8EXld3V1AX1ve3u7uPVdcXHxn3/+2d7ePthVtbW1ICBQH9rb26HwsKD+Dx48uHTpknhmSHC8q6urz7UCgYBEIg3FCJDH4zU0NPQpU0KPDdYcHo9HIpEaGhr6DGORSNTe3s5kMvuXLxQKGxoaxH9iMBi7d+9OTk5GfDnl5eXNzc3Hjx+XkZF59uxZR0fH0K8drG9BT9bV1fV/RhgMhs1mP3jwAOp8NBo9c+bM/rHyGAwGiUQabNRJHgDl5eVDNLlkMBgVFRX9NY1cLpfD4QAVH5vNLigoePnypZKS0rRp0/rohzEYzOzZs2VlZR8/flxVVTWUmw44UAEikQjUnMFgUCgUxA8HDMj+U4DL5fa3//zqZ/R7UFNTQyKR7OzsIOMxoVB46dKljRs3btiwISAgQCQS0el0SL9UWVk5b948eXn5CxcuqKmpKSoqKigo4PF4oCpEoVDOzs7W1tZ4PF5LSysiIiIkJOT06dN//vnn+PHj58yZg8fjR48e/eLFCzs7u6CgICAvycjIAIXt2LFj8Xi8sbEx8IkyNjZes2aNqqrqsGHDOjs7Kyoq7t+/v2TJEiQSCSlGGAzG1q1bq6qqzp8/b2VlJScnB9RWJ06cGDlyZP/2olCokSNHGhoaEggEKG57RUVFSkqKoaGhsbExOAIUjKqqqlgsdtSoUYsWLQIpl+zs7Ozt7ZFIpKurq5ycHIFAWLFixfDhw1VUVMzNzR88eLB3797jx48rKiri8XgsFgtKy8nJ+fPPP4cNG3b06FEikainp6ehoaGjo3PlypX+qnUMBmNnZwccUIuKisDHSElJ6ejRo3p6esD/ls1m79ixIyQk5Pr16y4uLmg02sDAgMlkurm5gZ5hsVgZGRkaGhogQs8QW52enj5jxgw1NbUzZ86oqqq2t7cjkUjJZh25ubnd3d0gINCDBw/OnDlz/vx5PB4fEhJCo9E+O2CAmV9MTIy0tLS8vLyamtr69esh3RGFQgkICIiKirp+/bqTkxOdTudyuZDeJjo6esmSJX5+fn/99ReBQFBSUmIymebm5oNpvczNzRctWiQjIzNs2LCGhgaghXZ3dwd65gcPHhw7dmzdunU4HA56k0uYC4qKiv7+/iKRSEtLa82aNUuWLNHS0mpraysoKDA3N+/s7ExPT79z586GDRukpaWhkYBAIO7duwe2Bvbt26esrKynpzdu3LgPHz7ExsYOpV0ikejNmzcMBkNVVRWDwSxdutTb23voYVoHu1xWVtbGxkZaWhqHw3G53NOnT2/YsOHIkSM6OjqJiYm1tbWffTN0dHQsXbq0qKjoxo0btra2HA6nsbGRxWKx2ez+U9vIyGjBggWgG5ctW7byE2PGjBEIBLa2thoaGpIL/IopAMjKyuLxeG5ubigUSlNT08fH5/jx47q6utHR0eBT5e7ufvXqVQMDA2iYwfzi/Gi/Pnd3d01NTR6Pl5KS0n/9/VksLS19fX0bGxs/K43AfB0ikSg4ONjf3//x48cPHz50dHR8+PDhgDI2j8e7cOHCxo0bo6Ki1q1bN378+Pr6+qKionHjxklLSzs7O0dERAgEAh6P9/TpU3Nz8x07drS1tV29etXrE2/fvvX29tb7xNmzZ4VCIZVKvX79enNzc1lZ2fLlyw8cOAAJOQKB4MyZM2ZmZubm5mZmZtDrXiQSvX//fuXKlbt27ZowYYK9vf2HDx/AouHRo0dsNvvFixdz584NDg6urq4+evSoo6Pj1q1bIQNjKpV68ODBFStW3L9/f+zYsf7+/uBl3Z+Ojo7NmzcvXbr0zp07q1atiouLA3GJJPTYgM3p6urav3//ihUr3r17t2vXLi8vr5KSElBOYmLi4sWLg4ODz5075+bmFhoaCo6zWKzLly+vWLFi586dlpaWc+bMAeLis2fPUlJSuru7Dxw4sGLFirKysqE/4vDwcEdHx6lTpzo7O+fn58fHx4ufkJeX5+/vLysrGxgYCGIPrFmzhkgkTpo0iclk9u9bIB5cuXJl+vTpt2/f3r9/v42NzYkTJ8DHBoVCjR07Vl5ePjQ0dP78+VA9nZyc/P39oZsWFBQEBATs2bPn0qVL1tbWhw8fFpc3BhsACAQiKSlp+vTpR44cuXXrlqur64IFCyT4W5aWli5cuPDo0aMxMTGTJk1av349g8EQCoWpqambNm2ysbF58uTJzJkzdXV1V61alZiY2NbWpqenN6AFrKmpqaamZmNjY1ZWluQekzBQSSTS33//7ezsvH379lOnTunp6bm4uJw9e9bIyEhWVjYgIKC4uBjIijt37jQxMXn58qWEJxsSEqKrq0skEnft2kWhUEJCQszNzQkEwqJFi8Awy8jIcHFxmTVrFlhfAlJTUx0dHS0sLLS1tY8cOSL4REJCwurVqy0sLMTDCXz1M/qdyMvL6+7uFo9tEBoaevjw4enTp8+cOVMgEFy7dq2+vh7k8aPT6du3b2exWPv375eTkwOWh42NjeKxK0QiUU5OjpSUVHFxsZ+fn5GR0datW8H6GJiSikQiRUXFqVOnUqnUuro6IyMjyOumqKiotbXVyckJ8okqLS1tbW21sLAoKCj4448/pKSkioqK5OTkILec0tLS9PR0JycnEARCIBDU19cLhUIJgjqLxcrJydHW1oas+CIiIoCuWEVFBRxRVVWVlpYODg6uqqpCoVBLly61s7MDrUtJScFgMGDhCN6leXl5JiYmeXl5M2fONDY2rqmpYTAYTk5O0MLx/fv37e3t06dPB51Go9E6Ozt5PJ6E3V5VVVUdHZ3m5mZo64fD4QDJTSQS3bx58+nTp7t374ZCXzQ1NWEwGBcXF/BnQ0MDMM+DIvR8ttUkEmn9+vV4PH7Pnj1SUlJJSUkPHz5ctGiRhMiuAoEgOTkZ6OsWLlwITDp1dHQgmXwoA0ZWVlZFRSU/Px/MTRcXl7lz54KX8IEDB96/f79v3z5jY+O2trYTJ05YWFj4+fkhEIjCwsLNmzePGDFi5cqV4EF0dnZyOBx3d3dwowEpKSmhUCiGhoYkEmn16tVcLrewsFBLS6ugoGDp0qX6+vogqQDkNyFhLoDcXaWlpVZWVpA5YkVFRVNTk7GxcXFx8YYNG4hEYnZ2NpfLdXR0BAUmJibu2bPH0dFx3bp1kAWsSCQC281DaRcKhdLR0enu7r537x6bzVZVVV23bp24yatkJFze2NhYU1Ojqam5aNEiEJhHSkoKh8NBTkwSekMgEBw/fjw9PX337t3AxZFAIDx//jwzMxOMn/5Tu6Ojo6qqSldXF0phnZ2dTafTR48ejcPhJBf4dVMABHdRUVERN0k1NTX18vKqrKwsLS2FBuTYsWNBdBmY/wA/Xr3Y0dFx//79w4cP37t3r729/StKKCoqOnnyJGzh+T3Izs7W1tbetm2bUCjk8/lLliyxsbFpamrqf2ZiYqKDg0N5eXlvby+dTl+1ahWwmkhLS+uj8S8sLJwxYwYwiGppaXFyciISiRs3bqyrq6uvr3dxcTE0NCwtLe3t7W1oaLCyshK/FhiPWVtb3759m8lkRkdHKysrT5kyBdgkRERE+Pn5dXZ2AhMIS0tLMzMzUKVXr14RCITjx4+Dcmpra69cuUIgEJYuXSoQCIAthL+//9GjR/l8fm9v74MHD6SkpFasWNG/pQwGY968eYsXLwY3pVKp48ePJxAIwMJTQo/1b8758+eVlJTevn0LqmRmZrZ27VqBQADske7evQtOO3v2LPDG4fP5O3bsOHr0KLCmePr0qays7OLFi3t6eoRC4erVq1VVVb/UwrOlpWX69OkFBQW9vb13797F4/HTpk3rY3H96tUrWVnZI0eOgD9ramqMjIzGjh3b3d3dv28FAsGxY8dsbW2BIaVQKLx+/bq8vPzWrVu5XC444ezZswQCAYlEKikpHThwoM+0/fjxo6ura3x8PDCjAn4FL168+OwAALZkDx8+BOXk5eWZmZm5uLgAi5c+Fp4MBmPSpEkjRowgk8mgM5WUlF6/fs3lcgsKCvz8/PB4/KxZs8LCwrZs2XL8+PE//vgDiUROnjy5p6enfzdSKBR3d3cUCnXgwIHP9thgA7Wuru706dNSUlIODg537ty5dOlSQEBAS0tLYGAgFosNDAyEbnft2rUdO3aAoTsYAoFg8+bNBALh5cuX4MiZM2dkZGTu378P/uRwOMuXLwd7FtD6dcuWLQ0NDU1NTW5ubtra2nl5eRwOp7CwECxlnj9//i+f0e8En89fvHixpqZmbm4uONLc3Ozo6KilpZWZmVlRUREQEODq6gp6uLe39+bNmzIyMuLPsaioSE9Pb+XKldCjpNFonp6eioqKp0+fFrdqo1Aobm5uRkZGhw8fBiMwMTFRWVkZWFuBibZz504ZGZng4GBwiVAo3L9/v4KCwqJFi6qqqkAho0aNErdHBYWsXbsWFJKfn6+rqztixIiWlpbBWl1cXKyrqzt79mwwnUkkko2NDR6Pf/ToEXQOh8MBy25/f39xW6+2tjZnZ2dzc/O6ujpwJCEhQUlJacyYMaGhoZDBvLhdGWRC//r1a3Dk8uXLeDx+y5YtEsY/l8udMWOGsbFxbW1tb29vT0/Pzp07gXVcUVGRoaGht7c3ZEHa09Pj5+cHVFjgyJMnT2RkZM6dOzfEVgsEgi1btmCx2DNnztBotPPnz1tbW589e5bD4YAm3L59e+3atWs+sXnz5sLCQuiLoKGhIf7Sfv36Nfgw8fn8oQyY3t7eZ8+eEQgEQ0PD7Oxs6GBkZCSRSJw4cSKVSn379q2Hh8eiRYtAA1ks1ty5c1VUVJKSkqDzgR41JiZmsC4VCoVbt26VkZFZvnw5GD+5ubmampp2dnbv378Hb9QJEyaYmJiAT7/kudDb2xsWFiYnJwdZzPb29p44cUJaWnrJkiWgnkwm09fXV0dHp6ioCJQ/bdo0AoEAhgr0oGfOnCklJRUcHDzEdtXU1FhZWUlJSV26dOkrrNAHu/zhw4dSUlKHDh2CDubl5WloaIAFgOTeSEtL09DQmDJlCmQL2qfn+0xtYEuprKy8ePFisGLhcrnz5s1TV1cHFsWSC/y6KQCWKD4+Pn3e5I8fP5aWlgajlMvlXrhwATIxhfn1+QmJEFRUVBYsWDB16lQ+n3///v2YmBhgVTV0rKysfHx84Php3wMpKSmwW4/6hJKSEuUT/c/s6OhobGxMT08XiUQKCgoLFy4E210ODg4TJkzIzc1NSUkBZyYkJDg4OID9JwUFBRUVFSKRuHnzZn19fR0dndGjR9NotIaGBgm18vHxCQgIkJWVdXV1HTZsWH19PXARAaYFzc3NhYWF3d3dxsbGdXV1mZmZ/UswNDR0cXER9/8GCkBow3Xy5MmbN28eO3Zs/2ujo6OBIg5crqCg4OLiAmWPHHqPAfMMGxsbYI8hLS1NIBDq6uq4XC6TyWxra0tOTgaqoenTpwNX6by8vMjISLAVWlhYSCQSlZSUUlNTm5ubEV/Lhw8fNDU1gYc3cENPSUnpE40DjUaL2zSiUCgJ+XPLy8vv3LkzduxYsBuNQqHmz58/YsSIR48e5eTkgNK2bt0aFhbm4uJCp9OPHj3q5eWVmpoKLmez2WfOnLG0tARJh3A43J9//rls2TJxH/QBBwCbzb548aKCgsK4cePAafb29suXL8/NzX306FH/eiKRSB0dHTs7O2Agp6CgIBKJGhoacDictbW1jY0NEomcOnXqtGnTzp07t3PnTvAscDjcgG3HYrHgFdTd3S25xyQMVH19fRcXFxkZGWBMtXHjxjt37mhqas6cOdPQ0DAkJATsZ7NYrLS0tMmTJ0uOnQ3sZqWkpKKiooCd24QJE5SUlCIjI8E7tqqqCoPBiIch0dfX37lzp66urqam5vjx47u6uurr6/F4vI2NDTDM+5fPCPF7AcU2gPKzx8bGlpSUEAiEu3fvXrlyZebMmYmJiSCwAZVKffjwoaKionhCi7dv33Z0dIirCkkkUkVFhaqqqp+fn/gQqv4EGo2eNWsWeLVmZWVxuVwPDw9wWnd3d0ZGhrq6OrQTz2KxPn78yOPxvLy8wGSsra2tqalxcHCA7FFtbGxGjRpVXV0NzIkPHjwIfMYkZKEoLCwEIigOhxMKha9fvwZKD/Gwfng8fvfu3ba2tpGRkeKRgWtqampra+3s7KDyMzIyuru7tbW1QaAgNpudnp6upaUFqSBQKNTkyZNVVVXLy8tFIlFaWtrFixf9/Px27dolYfxjMBg1NTUWiwUst2NiYoyNjV1cXEQi0YsXL5qbm/39/aEYG8BPxMrKCsSwEYlEHz9+lJaWFp8akltNIpEiIyOlpaWLioq2b98uLS0dFxcHfAvBo0lKSkpOTk75REFBAXgblJaWNjU1TZgwAcojJxAIIiIiwDu/u7t7KAMGgUDMmDFj8eLFDQ0N+/fvB7MM2NQwGAyRSATE3atXrz58+BCohTMyMmJiYhwdHR0cHEAJVCo1JiZGT0/PyspqsC6l0+mZmZkoFGrq1Kngm5WTk9PZ2WlnZ+fh4QGURUA7BHR3EuYC6OT09HQsFuvs7AyOcDicjx8/olAoX19fUM+mpqaysjIrKytgXlFcXJyenm5ubi5ue9zc3AwEcgcHhyG2y8jI6ODBg3g8/tSpU18Rd2rAy8GYIRAIY8eOhaZtTk4OlUodNWqUhoaG5N6Ii4ujUCgeHh7gY9SH/lMb6EWZTKajoyMYS62trfn5+SYmJsDeWEKBXz0FSkpKyGSyq6trH+tN8D4BWlmwLPlh+Z9g/mNZ2iGwWKzDJ7q6ujo7O780/ToSibSzs+NyuQOu72H+DVZWVnFxcSB+2uvXr7Ozs4VC4YD2tPb29urq6mvWrElMTDxw4MCYMWPAcTwev2zZssjIyKCgoLFjx/L5/KysrPXr1/fxjIIeurS09GC3gIAW0FgsVkpKqqenh8fj1dfXl5SUyMjIvHjxAqqSg4PDYC8g5CfA/7lcbkxMjKqqKmShpKSkdPLkyf5XCYXCt2/f4vF4IIYBxNsy9B5DIBBLPyESifLy8sLCwtra2hQVFYVCobq6upub2/3798vKyo4dO+bl5QVe5Tk5Oe3t7WlpaZA1xdKlS2VkZMTdHr4IBoMRHh7u6+tbV1cHVP2jRo26efPmo0eP3N3dJYh2EigoKGhtbdXU1IS6RU5ObtSoUcnJyVlZWdAH29vbOz4+Pigo6PDhw0VFRfPnz3/+/PnIkSPr6+tzc3PFDXhAQr/PDgAymZyfn29gYCAuzI8cOZJAIKSkpLDZ7D42J7Kysjdv3gSrjbCwsPDwcMiRDwwPDAYDZeEDMYfBqpTL5fbvGR6PB+wbP2ssJHmggmFJJBLFb2FiYjJz5swLFy5ERUWtXLmyrKyst7cXmMxJxt7efsSIEQkJCdXV1RYWFnV1dcBKp7y83N7e/v379yNHjhQ36EKj0WBSoFAoOTk5gUAAGW2Kz5evfkaI34vKysrGxsYlS5aAxZNIJMrMzBQIBOvWrdu8eXOfkysqKsrLyx0cHKBXR01Nzf379xUUFMQDr2dnZ1MolNmzZ4u/YYCMR6PRVqxYAURrLpebmpqqrq4ODYP6+vrKysrhw4dDBp91dXXl5eV2dnZTp04FR/Ly8hgMxpgxYyCZQVFR8dq1a6tWrdq5cycOhxs/fvy9e/ckxKEFchdQRyMQiOTkZBqNxuPxLCwswAAWCATd3d1KSkpGRkZHjhxZsmTJw4cPFyxYACSB7OxsBoMBjNDAbEpJSQHefWB52tDQUF5eDhbK0E2dnZ0vX74cGBjY2dkpEAjOnz/v6+v72XRhampqPB6vu7u7/BPgo9PV1ZWUlKSoqAhZsnG53Fu3bnV0dLi6uoJa0Wi0PundPtvq8vJyEMDm2rVr/dfZRCLxwYMH/XsyIyNDKBROmzYNejVlZWVFR0f7+PiMHz++qKjoswOGSqUCN7+9e/dmZmYmJSUlJiZOnz69s7OzuLhYTU3t1KlTfYLsi0SiuLg4BoPh7e0NZeZ8+/Ztbm7u7NmzJSQyrampqaqqcnJyArIKsIQHxiZAuC0uLu7o6HB3d5eSkpI8F8CWRGZmpp6eHhT5GeQJsLOzGz9+PDhSWFjY3t6+evVqUM/q6moajebr6wt9poF409DQ8NdffxkYGAQFBUluF5PJBE6tfn5+Hz9+vHLlyv3790eMGDHE1HMSLqdQKLm5uSYmJlA0VwaDERISoqqqGhAQgEQiJfSGUCisrKxEIpGD5QjpP7VFIlFBQYGMjAw0EoAtt4+PD5FIlFwgg8H4uimQkZGBRCJdXFz6LN60tLSMjY1JJFJLS0tiYuKcOXOG0pkw/9NSH4TCJ77iQiQS6eTkZGlp2Sd6L8y/p6Gh4fLly9LS0gEBARUVFYMFqzA2Nr5z58769euDgoLevHlz8ODBlStXgpWfi4uLp6dnfHx8VlYW7hPfKpGo+AYBlUrt6ekZM2bMpk2bvrQcFovV0dGBwWA+m0Skp6ensbERhUJJ2JsYYo8BEhISHj586OHhsXTpUrDLC0TlEydOiESix48fT548edGiRcePH1dVVW1tbQXx3Puv+L8uoFFWVlZFRQWbzYY8xDgcjrS09Lt370pKSoYiV/SHSqUKBAIWiyUSicDnAfhCgN1i6CDQi/7xxx+Ojo6LFy+uqKg4d+7cw4cPOzo6QPjpodxL/CkwmUwgkonHlVFTU5ORkWGxWFwut7+nAQgqk5ubu2TJEn9//1evXg12IxQKZWtri8FgyGRyV1dX//cMjUYjk8l4PF48hvtg/fOlAxXoSx8/fvzo0SN/f/+EhAQ3N7ehvCrl5ORmzpz5559/xsbG6urqhoeHb9y48cKFC2/fvtXS0ioqKjpw4MBg10oY4V/9jH4zcnJyuFyum5tbV1dXcXGxq6trV1cXEokUF6RFIlFtba2enl5raysIzAB2ylksVkhICBaL1dfX19XVra6u1tXVRaPRSUlJMjIyU6ZMEV9a8Xi8pKQkIpEIHW9paSkpKQF78+np6Q4ODoWFhUCxwOfzKyoqzM3Nc3JyKBQKCOgC5dpSVFR0cHAoKSlRVFTU0tKiUCgbNmxQV1e/dOnSUFxxurq6CgoKdHV1TU1Na2trU1NTjYyMqFSqq6srh8Opq6uTk5O7ffv2wYMHcTgciDKfm5vb3t6ura0tEAjS0tIUFBRGjBgBcsyAfrO3t4eUXUCl5uHhQafTyWQyUG58/Phx27Zt+/fvBxEshgIKhVJUVAShuYBXKpiz3d3dbW1t8vLykOQQHR1NpVLl5OTs7OzIZDIKhWpoaKitrZ00aZKSklJSUpKdnR1YZEtoNYvF4vP50tLS4ps1LS0teDx+sLxzPT09Hz9+FJfbaTTayZMn1dXVAwMDCQTCZweMlpbWhQsXFi1aZGZmpq2tvWTJkr/++gu4MYNNKAwGI66WYTKZnZ2durq6tbW1KBRK3B301q1bIEoHl8ttaGjos+Mgvu8wadIksMfR3t6en59vaWkJJGEgFUhJSTk7OwMLTwlzAYfD1dXVVVRUjBs3jkAg5OXl2dnZFRUVgTwBYNMBUje5ubmRSCQUCgV2oDQ1NaFXSltb2507d9zc3NatW4dEIj/brry8PC6Xu2DBAhCIJTg4mEQicTgcWVlZFovV1tamr68vQQJ89+7dYJfX1taSSKSZM2dCOyZhYWGZmZmHDh1ydHSU3BtoNBrY2omHwRMKhc3NzTo6OigUqv/UZrPZZWVlampqUCSh7OxsPp/v5uYGlL0SCvy6KYBGo6HgLqWlpWg0GhLX5eTkrK2tX758GR4ebmho+F3zW8J8c36Chee3AoVCycvLD3HPBmaIlJeXT5s2TUZG5uDBg5K19iKRyMXFJT4+/tSpU0gkcsuWLXfu3AE/ycrKLl26lMvlPnjwIDY2FqRb/OZVxeFwSCQyOzu7TwTR9vb2z8YURaPRWCy2vr6eTCaLH+8vBCKRSBQKxWAwBgt0OfQeQyAQDx48CAgIWLRo0bJly/pYTSgrK//zzz+vX7+2s7O7f//+xo0be3p68Hg8nU6HIr4AeDzeF0XdhBAIBCEhIWvXro36/zJx4sTW1taQkJCvkySVlZXRaHR1dbX45Xw+H4lEamtrFxQUnDhxQvyJjBgxYv/+/Xg8Hmzl4vF4FApVUFDQR0H6WYFcTk5OVlaWTCaLWxIC7xcVFZX+Q47NZm/cuPH58+fHjx8HLnmSyx81apS2tnZDQ8OAYjzYljY2NoYMlr7tQB02bNjUqVNzcnLCwsJKS0uHng1p7Nixurq6r1+/jo+PR6FQq1atsrGxiYyMjI6O1tXV/TpTnK9+Rr8TPB4vLS1NUVHRxMTk2bNnmpqaWCwWBHh89eoVmJLt7e3Hjx8vKirCYDBycnJYLLaioqK9vZ1KpV6+fNnIyIjNZhsZGSUkJOTk5GCx2NbWVhDapE8Kr9bW1sLCwmGfAEcqKyvb29vt7e2BjQAWiy0uLpaSkrK2tn78+DEIIJGcnEwgELy9vcElFAqluLjY0NAQOHqBtXtTU1N2dvbjx4+9vb1PnTpVX18vudUUCqWhoUFHR6ezs/Pq1avz5s0jkUhIJBJE4JSRkens7IyLiwNzBKh5QZYFsN9RXV1tYGCAQqHCwsJkZWULCgra29vHjh0LKUuzs7OlpaX19fXv3r0LKc1yc3NramrWr18/Z86cJ0+eDBjWuD8KCgocDicoKGjWrFlQvBAcDicrK9vR0VFWViYQCJ4/f97R0SEjI6OkpMTj8R4+fIjH4wsLC+l0uouLy4cPH7q6uhQUFD7bajMzMxUVlezsbGBwxOPxnjx58uDBAwmOJw0NDWVlZZqamsA6gE6n79mzh0KhPHr0CASM+eyAEQgEeXl5iYmJoEBZWVl5eXlgyqiiomJmZtbe3h4WFgbeKtnZ2ceOHeNwOEgkUllZWSgUlpSUCIXCoqKiJ0+eGBgYyMvL6+rqBgUF9fT0DDjagQemp6cnOFJeXt7Q0DBq1Cgg54Aox1paWiKR6Pnz56qqqhLmAlA7UygUR0fH0NBQsGxLS0vDYDDiFsv5+fmampoYDCYkJIRIJA4bNoxIJLa3t4MvC0g8oKioeOvWLQ0NjaG0C+QtBNIjCLUCAm/yeLw1a9ZYWlqeP39ewoga7HKwAdTV1eXg4AAqHx0dffjw4R07dvzxxx8oFAqNRkvoDTQa7erqikQi3759CwrncDg3btzIy8sDGa37TG1weX19vaWlJTDI5PF4eXl5Kioq8vLyN27c6O3tlVDg100BYL5raWnJZrPj4+PFRTsUCuXg4ECn0/Py8j6b0BXmV+M/LPXBfHNEItGjR49qa2sdHR3Be1nCqvTdu3cJCQlycnJ//fVXeHi4hobG+/fvoV89PT1HjRr16tWr2NhYyPjzswCVmkgkgiJk9kH8uLa2trq6emxsbEZGBnSwoKDg6dOnkMJhsFWpnJycra1tU1PTvXv3IA1GW1vb5cuX+5wpLS1tYWFBp9P7p7Tu7e2V3GN9mkOhUG7cuCEnJwf2zKBIX8Ci4/bt2wgEwtfX9927d9OmTcvMzGxtbR02bBgSiQwKCoLSDICQofn5+aCNwPN7iN0LLIggcxqAlJTU/PnzpaSkXr16BXlXgt7j8/ngkwMC1UCX9Olbe3t7EAUE8jYUiUR1dXVaWlrOzs6Kiorv3r3r402hqakpLS2tqKgoIyMD3Dvj4uJAWEtAamoqiA7av8/FCwFhKnJzc6GDLS0tPB5v/Pjx/fUYGRkZoaGhw4YNA5vxAoFAspRraWm5bNkyJpP57NmzPmouNpsdHBwsFArXrl0LGWoO1mOSB+pgoNHopUuXKigoHDlyRFZWForg91n09PR8fHyys7NPnz49Y8YMTU3N6dOnFxcXX716dcKECRJk3T6TDmweg/9/9TP6nfg/P3gUqrOzc9++fY6OjuCJLP7E+/fvbW1tnZ2dt2zZMnXqVOCh5+Tk5OPjk5uba2NjM3XqVDc3NxsbGw6H8+7du7a2tpkzZ6JQqJKSkubmZg8PD8jvDlBcXNzS0jJmzBgoxDx4cHfu3GGz2VOmTAGvJhaLFRgYaGNjY2lp2d7enpuba/EJ8R2rnJychw8fLl++HIQDJZPJM2fOXLp0aWNj4549e4YPH37jxg0J7xA0Go3D4d6+fbtx48Zly5YZGhoikUgQwsHNzc3Y2Lj9E7t37w4ODj5x4kRHR8fff/8N1qYYDEZKSqqkpOT69etz5syRkZFJTk6WkpIaPXo0VD4KhaLT6ceOHYMcg0E4ik2bNo0ZM+bdu3eLFy/28PAAsSIlIyUlZWBgcOzYMXEDWlVVVRDBa9asWVZWVi0tLQsXLuzp6amvr3/8+PGyZcuACr23t/fq1astLS2TJk0aSqttbW3379/f09MzceJEBweHKVOmIJFIkDlgsOopKCi4ublRKJQXL16cPn06ICBAW1s7MjIS8kD77IBhsVhdXV3Xr1+/cuVK0Cf27NkDPq8EAuHQoUPW1tZ79+61srJyd3cPCwvbsWOHhYUFCKlqYmJy+vRpExOTEydOrFmzRl5eHrhYOzk5Deja19raWlRUNGzYMMjkLzMzEyiXwFDk8/k8Hq+mpubhw4crV64kEokS5gIokM/nX79+HbirMRgMkIYRspXg8XgsFqu6uvrmzZsLFy5UUFBwdXXdu3dvYmLiyZMnHz58uHfvXhMTkxcvXgDN5GfbZWlp2drampmZuW/fvlevXoFUdVu3bgVO10DSzsvLG+x5iUSiwS4HWnTgqREXF3f8+PH79+/fvHlz+/bt0HdHcm8sWLBg6dKlr1+/njBhwrx58xYuXGhmZjZ9+nRwbZ+pDRx0Qcg34OLb29srLS3d0dERFBS0aNEiZWVlCQV+3RQAr7u0tLQbN26AySveOQYGBkZGRuvXr5cw4GF+UX5eIBmYXw4QOQqDwWzYsIFOp799+9bR0VFBQSEiIgIK9ATx7NmzzZs3g/hmdDrdy8tr165d4ieEhYXJy8uvX79ePPgYg8EYP368vr4+sAkRCoXbt2+XlZV99eoVyIDs5uZmZmZW8Yn6+vqwsDACgbBp0yYQJgvEuzMwMKiurgYB6zAYjLGx8bVr15KSki5duuTn5wdieMbHxysqKi5atIjFYmVlZTGZzNTUVBUVlblz54L6ZGZm6urqYrHYWbNmPXr06O7du/7+/uKhwCBSU1M1NTU1NDSCg4OBBZGnpycWiz1w4EBjY6OEHuvTnJycHGdnZyKR+OLFCwqFcv78eRUVFUdHx/LychD6Hwpzd/z48ZEjR7a1tbW3t48ePRqNRk+cODE0NPTDhw9btmz5888/WSyWUCjct2+fjIzMgwcPqFRqXl5eWVmZtbW1mZkZSOLcBy6Xu27dunnz5oEIYOKAyHJYLPbkyZOgn4Fph4uLS1VVVV1d3c6dO9XU1Ozs7MBT69O33d3dJ06cIBAIUBDCmpoaR0fHEydOgIQcHh4eI0aMAM5pUGBSAoFw69YtcOTs2bM4HE5FRWXnzp0vX748duzY0qVLQYBfCQOgt7c3JSVFW1vb19cXhCbjcDirVq2aNGkSiJbZ09MzefJkbW1tECH2w4cPIBt1VVVVeXn5smXLcDjc1q1bGxoa2Gz2vn37QOh58Z7p7u5etWoVkUi8cOECGOqgJ0+dOgXykoOQfZJ7bCgDdfny5f3jE/L5/I0bN8rJyYFosSAW37Jly4hE4t9//y0hGB3YpJ88eTKDwQDRCPX19fsE1Wxubra1tXVwcICCNx49ehSHwwUFBUF/4vF4KD7qVz+j3wkqlZqbm9s/NmlDQ0NmZmb/kNR8Pr+kpKSwsBAK7QhC1X/FrYVCYVVVlXhqeBaLlZ+fD4LEDgaZTK6qqgJDC+SY3rp1KxCrOBzO48ePTUxMtLS0srKyJBRSX19fWloKvTc4HE5JSQkYWr29vUAxxWKxsrOzy8rK+rxegGGqhNibLBarpKQE6tLW1tZFixZBkWNbW1t37dolJyfn6+sruaW9vb1NTU0ggGd/wAOCMryTyeTS0lKoViCKb58oppJbDaDT6VlZWbW1tUOPDEmhUDIyMkpLS6H3ydAHTE9PT0NDg1AoLC8vz87O7t8hXC4XxP3qH3a4u7tbvKqdnZ1paWn/MsoumUwmkUh92j7YXOjp6cnNzZUcdL21tRUarhAMBiM/P3+wKJGS20Uikfh8PplMTk9Pb25uFr+wvb19zJgxN2/elFCfwS5vamqysbFxd3cvKSlJS0vrU/JQegMqJzU1tX+T+0/t8+fPa2pqZmRkiJ9TV1fX58LBCvy6KVBbWwvUg/1r/ujRozt37nxFQFSYnw4s9cH8f8jLy7O0tEQikWpqagcPHrx+/bqUlJSGhgb0GYYIDg42MzPbsGHDixcv9u7dCyLOi5/Q2trq5eUFQjwDGAzG+fPnQWanzZs3V1VVhYSEmJmZoVCoKVOm5ObmCoXC48eP43A4LS2tAwcOpKamArcWY2PjoKCgpqamI0eOEIlEPB6/YcOGlpYWOp2+efNmYMuHxWInTZoEIj6Dj6uPjw9I4BsREREfHz9r1iw0Gq2trX3hwgUgFURHRw8bNgzE3gSxLgbrlpCQEBMTEzQaraysPHXq1FWrVhkYGGzevDnvE4P1WJ/m9PT0gJQGaDTaxsYmODh4wYIFaDTazc0tNjbW2dl56tSpQUFBN2/enD59OgiRD2Iue3p6AkUiSMUGBV8GMg/wNa+trc3KytLR0UEikRs3buxTfwqFsnXrVllZWSMjo0uXLol/Tkgk0v79+4HFv6qq6smTJ8Hi48CBA9LS0mg02sHBITQ01N3dffTo0efPn+/u7u7Tt+CbcenSJSsrq6VLlx49etTf3//KlStgWQOC3Y8dO9bT03PlypV79uyZMGGCrq7upUuXoHVPT0/PkSNHlJWVkUgkDoebP38++MZnZ2dLHgAgeYOHh4e3t/fRo0dXrFixdu1acLyhoeHw4cPKyso4HG7lypUgtRHw0JCSkvLz83vz5o2pqSkej1+3bt3Vq1fNzMyQSKS7u/vTp0/FF0McDufWrVu2traurq5btmxZv3694ydevHgh/jmU3GODDdTExEQQmVNLS+vkyZP9VzZRUVHe3t5tbW3gz+7ubqBVsLe3lxBqv7u7e/bs2VD+Bi6Xu3r16gcPHkAnkMnkPXv2EAgEWVnZnTt31tXVhYSEWFlZIZHIMWPGxMbG3r9/H/w5evRo8Ij/zTOC+RXIzc21srJKSUkRPxgREaGlpRUZGdn7a3Du3DkvLy9obQpclTZt2jR8+HB4LMF8K4RC4ePHj0Gg5q+4PDY2VlFRcePGjT9G7OFyufPnz58zZ86AWRl+PAUFBWfPnh0woRHMr89/W+oDGo+fXYvfDRaLVV5eDqa0QCCorq4W/wZD8Pl8oVDY3d1dUFAw4F5Xbm7uggULBrxWAkKhkEQifVEaRgqFkp+fP+DmYlVVFaSNGYympqa6urrPDiRQsYqKCoFAQKVSxXdqJfRY/+aI748ymcyKigoOhwMMAvl8Pog+12e/HBRSXFzc/6Xf3t4uXnkajXb//n3xlDv/BmjnVSAQQKKmhL4VCoUNn+jTmSQSCXQOnU5PSUnJz88f8KFwudyKigogkH8pVCq1oqJiwO1zcQQCQU1NDTRUWltbQYrqz5bf09Ozfv16DAaDQqEWLlzYZ8t/KD0mYaBK4NKlS4GBgeI15HA42dnZa9euFc+K1p8+QxRElOn91/ybZwTzc8nOzjY1Ne0j4IWGhjo7O5NIpN5fg7Nnzzo6OooLeCAQ4qpVqz47u2FghkhmZuazZ8++ekSBJKvi+2jfAxDTqKGhoaKiwsXFJSEhoffnwefz8/Ly6HR6fX39mTNnvi7VNsyvwH9Y6gMh9eEs7b8mQqHw0KFDkAkfzI+BTCbv2rWrpqbmZ1fkN4ROpwcEBGAwGCwWu3HjRslC1zehvb19/vz5kPoawOfzL1++LJ62GAZmKHA4nL1797q6uoaHh3d3d7e3twcFBfn5+Ynn0f7p1NfX+/j4LF68uKCgoKenp6KiYv/+/StWrPg6s1gYmG9Oe3u7p6envLz899aQX7t2TV1d/fXr15s3b75169bP1XAkJSUpKSlpa2tv27YN3vX7T/N/0SAQ/024XO7bt289PDw+my8L5ofR1dV17ty5rq4ukL72n3/+Ec/CBPNd4fF4z58/d3JyEs+dDfMN4fF4wcHB58+fLywsdHR03LJly5QpU755fNqSkpJLly5paGhUV1cbGhoePnxYPFJxcnJyV1fXpEmTPhuDFAamP8XFxXFxcZ2dnXJycg4ODiDZGuJXgsvlJiUlZWdnczgcDQ0NDw8PYIf/s+sFA/N/K5znz5+3trYiEAgZGRkPDw9XV9fvdC82m/3q1SsQ89bGxubnTgE2m/3ixQspKanp06f/am8MmC/iPyz11dTUxMbGzpo1C5b6fh3q6up8fX0rKip0dXXv378/9HDzMDD/FUQiUWVlZWZmZnNzM5vNtrCwWLhw4TcsPzg4eNmyZVwu18fH5+7du/C+CQwMDAwMDMx/SeoDttQFBQXfpCgul9vd3S0jI7Ns2TJY6vulqK2tLSkpcXR0BCmbYGBgvgihUJiRkcHhcFxcXL5HoksYGBgYGBiY/0H+L3vmjwGJRCoqKlIolD6Zr2B+M4w+8bNrAQPzXwWEdf3ZtYCBgYGBgYH5rfihhsIGBgb6+vo/8o4wMDAwMDAwMDAwMDD/4/w4XR8CgcDhcA4ODiCzpKampq6urpSUlHiggi+y8CSRSCwW6/vUFAYGBgYGBgYGBgYG5jfhh0p9CATC0NBQV1dXJBLNnTv3XwYColKpUVFR365qMDAwMDAwMDAwMDAwvyE/OhSslJSUg4ODjIwMBvNvBU55eXlFRcVvVC8YGBgYGBgYGBgYGJjfkx+t60MgEMbGxtXV1VQqVU1N7d+Ug0KhiEQinMbnmxMZGVlWVrZ69WoFBYV/U05lZWVcXJyHh4eVldUXXSgUCvPz87OysubMmfNNArQKBIK0tLT8/HwlJaXx48f3GXhcLre8vJzD4YA/W1tb7ezsDA0NeTxeRkZGcXHxvHnzhri/0Nra+vr16+rq6t7e3vHjx0+YMOErDJh/GEwm886dOzo6On5+ft9wHrFYrLi4uJ6enlmzZv3I6fmd7ltZWfn48eO5c+cOGzYM8evxC1bvm8/fX4rKykoSiQTFvkYikbq6uqDzRSJRXl5eR0cH+EldXd3BwaHP5R0dHXFxcdXV1Ww2W0NDw97e3tzcPDs7e+TIkfLy8rm5uRQKBToZiURKS0vr6+vr6up+dkizWKzHjx9nZWVVV1ePGzdu9+7dP/HjmJ6eHhYWVl1d3dPTc/Xq1a/w5y8vL4+IiCgvL29qagoMDHR0dER8Z0QiUWlpqaamprKy8oAntLS0hIaGlpaWVlRUbNiwYcaMGT8mQdy7d+/q6uq0tLTGjh2rqakp/mtiYmJdXd3s2bOlpKQSExMbGxvnzJkjbkVVXV396tUrKIQeDofz9/dnMpnR0dEikQgcRCKRDg4OkyZNQiAQNBrt8ePHdDodHB83bpyysnJUVFRSUtK2bdsGizIVHBwcGBi4adOmgIAA8EnNzs6OiYkpKio6ceKEubk54jvDZrP37NmTk5Nz7do1Gxub/ieIRKKysrLo6Oi0tLQDBw7Y29tLLpBCoSQmJr579w6Hw505cwaPxyN+Ydra2t6/fx8VFeXt7b1q1aqfXR2YX5ufkhu+q6uLy+X+lFvDSKa7u3vs2LEqKiopKSlfXQiDwbhy5YqZmZmcnFxkZOQXXUuj0Y4cOaKiomJmZgZWV/8SMpk8b948a2trKysrLBZrZGTUp2mvXr0iEAhgOiCRSC8vLxqN1tTUtGPHDiKROGzYsIaGhqHcKCkpacaMGXl5eXQ6ffny5XJycq9fv+79hcnIyFBTUxszZgyNRvtWZZaUlMyZMweHwy1ZskQgEHyrYn/ifU+dOoXFYo8cOdL7S/KrVe+bz99fjfb29pcvXxobGyMQCE1NzWvXrjU3N0O/1tTU/Pnnn3g8fubMmUVFReIXVlVVLV26VF1dfcaMGadOnXrx4sWJEydMTEyQSOTIkSM7OzuFQmFNTc3x48dlZWWRSKS3t/fJkye3bNliYGDg4OAQFRX12brx+fxt27ZJS0s/efKk92fz4cMHJSUlX19fJpP5FZfz+fz09HQjI6Phw4e3trb2fn/ev39PJBJ9fX27u7sHO4dMJru7u2tpaeXl5f2AKhUUFIwdOzYqKqq7u/v8+fMWFhbx8fHQr7W1taampk5OTm1tbdXV1SYmJq6uru3t7eIlCIXC2NhYEFXb2tq6rKwMHM/Pz7exsUEikfr6+h8/fhS/pLW1ddasWRoaGk+ePGloaDh58qS2tjaRSIyNjR2wkkKhcOfOnWg0es2aNUKhsLe3NzExcd++fUQiUUtLq7CwsPf709bWBvLcDPbNra6uPnjwoLq6uqqqalpamuTSmEzms2fP5s6di0ajJ0+e3NPT0/sLw2Aw7t696+zsjEajAwMDf3Z1YH51fo7UB/MrU1xcHBERweFw/mU5R48elZeX/1Kpr7e3l8PhTJky5ZusGgUCwfHjx1+8eCH8xP379+Xk5BYsWMDn88EJTCZz+fLlBw4cuP6JmzdvZmdng58YDMa4ceOGKPW1t7d7enpev34d/EmhUK5du1ZTU9P7C8Pn82NiYqD2fiuKi4u1tbV/sNT3/e5LoVBCQkJ+zLrz96jeN5y/vyZkMnnEiBFoNPrw4cNgmStOeHi4tbV1SUkJdEQoFD579kxDQ8PBwSEjI0P85OLiYjMzM/E3UmpqqrKysvgiOyEhQUVFRVdX97NTlc/nL1iwQFdXt7i4uPdn8/LlSwKBcOjQof5dNETS09PV1NSWL1/+Y94kGRkZBgYGK1asYLFYg53T2to6fPhwT0/Pb7hTNhhAmjIxMQGiWmtrq6Ojo5+fHySEJCcnq6io7N27VygUJiYmqqioHDx4cMDevnDhAhaLNTY2rqiogA7euXMHj8drampmZWX1ue/mzZvXrl0Lur2np2fSpEkSpD6w1/PhwwcKhQIdaWtrc3Jy+mFSH5DrkpOToXnUn+7ubi8vr6FIfYCYmBgFBYVfX+oDnDhxAoPBwFIfzGf5CRaeML84Vp/49+XgcLivuxCJRH4r26S2tjYHBwcfHx9Q4KRJk65du0aj0Xg8HvAszc7OlpKS2r17d//YQigUCovFDvFGhYWFlZWVGhoa4E8lJaW1a9cifm0wGMz48eO/ebE/y67sO91XSUlp5syZiF+VX7B633D+/po0fUJRUXHcuHH9W1pYWGhjY2NiYgIdCQoK+vPPPzU0NB48eGBtbS1+sqWl5Zw5c2RlZSFH99LS0u7ubmtra0tLS3DE3NxcT0+voKAgIyNDsqFjS0tLfn4+OB/xUxGJRB8/fkSj0c7Ozl89GHJzcxkMxqhRo36MnbyzszOJROpzsLKy8uXLl1u2bAEfiPLy8rq6upUrV8rLy3/v+qBQKAMDAxUVFT6fDwyneTxeZ2dnT08PqExHRweRSAT2+R0dHUpKSoPZ6k+dOvX69eu1tbXx8fFmZmbg4MSJEy0tLYuKiqKiooYPHw5dSKfTKysrN2/eDLod+QnJVSUSiWPHjhU/gv4E4gdi/AnJ53zRUMRgMJ9t+K/Dr+xLAvNL8Tt/m2G+Gu4noD/ZbDZwe6NSqeJuJxAikaixsRFyaPlq2Gx2c3Mz5G/Qh9bWVhqN1v/WbW1t4rUVR0tLy9fXF3rXC4VCBAIxZswYGRkZBALB4/EePnwYGho6Z86cq1evtrW1fXXNm5qa2Gy2eIwiBoPR3t4ufk5XV5foEy0tLZAb4WcbOBhtbW0DdrhQKAQZTSgUCoPBAAdFIlFzc3Ntba1AIOhzPpPJBN0yxEp2dXW1tLQM+IwoFEpHRwfk8jQYXC63urqaTCYPfSBJqL/k+/J4vIaGhv7Do6urC7S6o6ND/Lkzmcz+FRMKhUwms89BKpXa0NAwYH36nEYikcBpA/bnYAxWcyaTKRKJ2Gw2VO0BqzfYY6LRaMBpRwI0Gq2iomLAMiWPDcnz97chJyeHQqGYmJiYmpr2+YnNZufk5Hh7e0N7XklJSXv37kUgEMePH+8j8oFlqLe3t4uLC/hTIBAkJSUJhUJHR0fI/ZjH4/X09CCRyM+GQCspKWlubnZzc5OVlUX8VLq6ujIzMzU1Nb/a3VQgEKSmphKJxM+6YH0/ysrKli1bxuPxoKeZmZnJ5/NHjhz5Y/Y11qxZk5aWBhzVUlJSSCSShYWFnJwc+JVKpY4ZMwb8SqVSvby8Btuu1dfX9/LyEgqFoaGh0EdBQ0Nj4sSJvb29ERER4q/c3NxcJBLp5OQ0WK1++wkOA/MbA+v6YP5fBAJBYmLio0ePUlJSbt686enp+ebNm6CgoJycnMDAwNDQ0KioKIFAsGPHjv3794MlCI/He/ToEfAcSE5OxmKx58+f77O44fF4ISEhhw8f5vP5UVFRenp6T58+vXDhApVKDQ4Odnd3B7vUBw8e5PP5urq6dXV1FRUV0OUikSgiIiIsLEwgEHz8+NHY2PjixYsWFhYIBCI2NvbBgwcjR46sra3NzMw8f/58//AJ4uVERUWNGTNm/fr14AiZTK6vr2exWJGfCAwMPH369Pz58/t/0dls9uPHjw8fPjx8+PA5c+ZMnToVCnXD4/FOnz4dGhrKYrFOnjx59+5doVBYWVlZVVX1xx9/XL58mcVi3bt3Lzg4GIfDrV+//vjx48XFxerq6nfv3gWqNgkNHJCsrKzTp0+bmJiUlJRUVVU5OzsD9zwrK6tnn5g2bRqLxbp58+aoUaOePXsWGRn5+vVrT0/PioqKzMzMixcvurm50en0ly9fPn36lM/nh4SESElJSa4k2Oe+du0ak8ksLy+nUCjHjh2bOXMm6KuEhITz58+DrdbGxsbBEmnSaLTAwEAajebo6BgWFqaoqHjx4kWwuh1sIAmFwsePH/evPyhQwn27urpu3rxZWlra1dWVlZW1YMGCAwcOIJHIJ0+eBAcHU6nUo0ePXrlyJS0tjcfj7du3D5wQGxvb3t6+aNGiixcvysnJVVRUPHnyJCQkZMaMGUePHgWNTU9Pv3btmqqqKpVKzcjI2Lt374BjJiEh4dy5c4aGhsrKyjk5OQgEQk1N7dKlS6GhoZLnwoA1B4uzR48eCQSC+fPn79+/XygUXrx4saSkpE/1BntMzc3NR44cMTAwwOPxERERs2fPXrduXZ865+fng+gLsrKyT58+XbZs2caNG9ls9mfHhoT5+5sBCWYuLi79w340NTV1dnY6OzuDPxkMxt9//93W1jZ16tSJEycOWKCXlxf0/9bW1ry8PCwWO2bMGGjz/sOHD/X19aampmPGjJFQMZFIlJ6ejkAgXFxcGAzGs2fPCgoKzM3NFy9e3CemTkVFRVhYWHd3t6OjI5/PLykp2bRpE2gLl8sNDQ3NycmRlpY2NTVFIpGLFi0Sv7auri48PLympkZbW3vlypXiJYMKvHnzBoFA2NnZVVdXu7u794k+0gc6nR4aGlpTU6OmpjZixIiwsLCZM2eC3mtvby8sLDQ2NjY0NBS/hEwmR0ZGAuNhZ2dnX1/fPpE2RCJRTk5OTEwMk8kkEonz5s0DsWREIhGJRCooKCgpKXFzc/P09Hz37l18fPzy5cs1NDSqqqrKyspaW1sDAgLU1dWpVGpQUNDZs2c7OztHjhwZERExfvx4FAr18eNHdXV1IGh9/PgxNDRUT09vxYoVYBuxubk5Nze3uLh40qRJdnZ2INISgUBYu3YtgUCg0+mPHj2qq6tbvXo1pHD7bIcDKisrAwMDraysdu3aBQn/8vLyK1asABKpvLz88uXLB9sXQKPRU6dOffLkSXZ2dl5e3ujRo8Ert7Kysre3t7y8PCUlBZgMCIXCyMhIDw+P/nGY2Gz2iRMnrl+/TiaTra2tz5075+npCd5X0dHRL168UFJSunnzpgSlU3Fx8ZUrV0gkUlVVlY6OzqZNm/z9/fu/Oevr6/fs2VNUVCQvL79q1aqZM2c+ffr03r17TCbT0NBwxYoVU6ZMYbPZV65cefnypb+//7Zt25qamkJCQl6/fr1x48b58+dDRcXGxt69excYtqmoqPTZ8BIKha9fv37x4kVDQwOZTHZxcdm/f/+A+xR0Ov3s2bNRUVFg4i9fvnzkyJFCoTA8PPzatWsqKirHjx8HzpMQ+fn5V65cycrKcnR0vHjxIgqFev78+cuXLxsbG6dOnQq9rrOysq5fv66srAy2zNzc3P766y/wk+Tuqq+vP3/+fEtLCxj/n1VLNjQ0nD17ls1my8nJpaenDxs27OjRo9D05PF4z549e/PmDRqNrq2t1dTU3LVrFyT5x8fH3759W0NDg06nFxYWLl269I8//vhqYy6Yn8znjUBh/mfgcDj5+flTp06FjPi5XO769eulpKRmzpyZn5/f2dk5ZcoUbW1t4MsuEAiOHDkya9Ys4OQAvOFnzZoFfAJPnToF+fUJBIKFCxdqa2sDdxehUPjXX38pKysnJiYCr4Dp06dv3rwZXFhaWmpqagr5BYWEhCxcuBB42CcnJ6uqqk6ZMqW7u7utrc3LyyskJATUc9euXX280sVpbm7esWOHoqLipEmTSktLxX9isVhRUVFTpkzBYrFKSkqQIyKLxfL19QV+fQwGY/fu3ZcuXRosCtGFCxcIBMKrV6/An0lJScrKyps2bQJeFvX19XZ2dmpqagcOHGhvb09LS9PV1Z08eTKIczBYAwe8UUNDg6OjIzDfp1Aonp6eampqt27dKi0traurO3bsGB6P9/DwePr06dGjR/fv3x8fH6+pqXny5ElwvoeHx+zZszkcDoVCiYyM1NfXd3FxAQEAJFeytrZ22rRpwLMI7DHr6OiAPzMzM21sbEJDQ0EN7969Ky0tPaB/3YkTJzQ1NYFrU1JSkoaGxp07dyQPpLS0tAHrL/m+HA7nzz//vHjxIhhshw8flpKSOn/+vFAo7Ozs9PT0JBKJ+/btI5PJNBrNx8dHWVl56dKl1dXVfD5/7969RCLx7du3IDjHiRMnpKSkdu3aBR5lQkKCq6trZmYm8F1xdnY2MDCAYiRApKamWltbQ6EFPnz4QCQSFyxYIPiEhLkwWM1pNFp4eLjuJ06cOPHo0aOAgIAPHz70qd5gj0koFO7evXvVqlXgoTx//vzcuXN96kyn08eOHevt7d3d3S0UCg8ePGhkZASaJnlsSJ6/vxkNDQ1WVlYyMjIvX77s/2twcPD06dMZDAb4Mzw8nEAgyMjIgNfUZ3n79q2CgoKenl5JSYlAIKiqqjpy5IimpuakSZMKCgokX9vd3T1+/HhLS8v4+PilS5du3brVx8cHi8VOnz4depmwWKwjR464u7unp6cLBIILFy5oampCAVcEAsGuXbuGDx9OIpHa2tqmTJkyb9488fL37ds3fvz4zMzMvLw8HR2dv//+G/q1paVl+fLlCxYsqKmpqaur8/HxweFwYBgPRlRUlJOT040bN7hcbkpKyogRI6AvS29vb1xcnKKi4ubNm8Ud1UJCQgwMDDZv3kyj0bKysnR1dbW0tGbNmkWlUsEJtbW1s2fP9vPzKy4u7unp2bRpk6GhIfDjotPp79+/nzhxory8fERExJUrV9TV1VEo1KFDh/Lz87dv3y4lJeXl5UWn08EYvnz5spmZmZGR0YULF16/ft3T01NTU2Nqajpjxgw6nX7mzJlZs2bZ2dkRCITw8HAgO+3du1dFRUVPT6+4uDgsLMzf39/W1lZeXj4qKqq8vHzBggUTJkzA4XBQ1BPJHQ7R2to6fvx4Hx+furq63q8FvKxQKNTWrVvB3UHkWKC3nD9/Ppi8JBLJ29s7NzcXupDD4UyePFlWVhYEho2Li9u/f7+MjMzIkSPb29tZLNaDBw+mTJmCQqFmz54NvfM7OztdXV3F/fpiYmImTJgAPr719fVOTk7y8vLBwcED1jYyMlJeXn7EiBFkMhl01NatWzEYzLFjx6BziouLPT09q6qq6urqTp8+bWZmhsViHzx4AJ3w5MkTc3Nz8EEXCoUPHz6Ul5eH/Pr4fP6BAwfWrVsHZuvr168VFRXt7Owgb/y4uDgikQj59dHp9IkTJ2Kx2KtXr0K36OzsnDhxYnR09ICtSExMVFRUFI+Xdv/+ffGQY01NTc7OzkFBQeDXW7durVixAvwkubsqKiqcnZ13794NnlpZWZm1tbWEaC4UCsXLy8vV1bWzsxN8nlRVVf/8808wEuh0+rJly5YvXw48M+Pj45WUlMzMzIAXKPhS79mzB5x89OhRIpE4lOBSML8mv4qFJ51OLy8vT0tL+/DhQ3R0dGRk5Js3b+Li4jIyMiorK7u6un52Bf8nwOPxNjY2dnZ20L4RDofT1tbG4/EBAQF2dnbKysrjxo3r7u6ur68HHixPnjxZunQpkUhEIBAjR47cunUreDP2L7zPNqT4n5GRkbm5ufPnzwe7VoaGhtBWKJ1Ov3HjhrGxMYlEAt8PTU3N3NxcEonEYrGam5tTU1O5XC4Oh5szZw6oRn8YDEZ0dDSfz1dRUXnz5s3y5ctbW1uhX2VkZCZNmhQaGnrq1CkOhwP0JOKX0+n0w4cPjxgxYuPGjUPc38LhcOJbngoKCkpKSjo6OmvXrlVVVbW1tR02bFh9fT39E4M1cMCSs7OzKysrwRadkpLSxIkTORyOhoaGpaWlvr7+iBEjpKWlHR0d58yZs2/fviNHjigqKpqbm4NtSCkpKQKB0NzczGQylZSUXF1dtbW1h1JJBALx9OlTsDQsLCxsaGgwNTVta2sDirLLly+rqqpCKgsnJ6fB4vUrKSlZW1sDrYK8vDwKhSKRSCKRSMJAkpaWHrD+ku+bm5v74cMHPT29wsLC4uJiHR0dHA73/v17DodDJBKVlJSIROKyZcvU1dWJROKoUaN4PJ6fn5+xsTEGg3F1dRWJRNXV1QgEwsjIyNXVFWzkA+vKc+fOOTs7Dx8+HOjudu3aNXfuXFVVVfFmstnss2fP6urqjhs3DhzR1tYWN7qTMBcGqzkOh3N2dgYx6JYtW7Zw4cI7d+6MHTtWvHoSHhMQV/Lz85uamhAIhKenp52dXZ+ng0Kh9PT0bGxssFgsCoVSVlbu6uoC9q6Sx4aE+fv7UVpa2tTUpKmp2b8DRSJRSkqKs7MziAksEonevXvHYrF0dHTAgBmKLxyDweDxeGvWrBk2bJiVldWNGzdOnz4dHh5ua2sr+fKGhoby8nIdHZ3k5OQTJ06cPXv23r17tra2ycnJ+fn5YFju2LEjJCTk+vXrLi4uaDTawMCAyWRCFqEdHR0xMTHS0tLy8vJqamrr16+HbkqhUAICAqKioq5fv+7k5ESn07lcrrS0NHTrhQsX0un0q1evGhkZEYlEHo+noKAA6Tz78/z583Xr1q1Zs2bVqlU4HM7AwIDD4ZiYmBgYGIATsrKyeDyem5sbpNzIycn5888/gY6CSCTq6elpaGjo6OhcuXIFZNYpLi6eMWMGi8W6ceOGlZWVlJTU1KlTaTTa7du3hUKhgoKCl5eXhoaGurp6Q0MDUATt27dv9uzZdnZ29vb2SCTS1dUV2E9aWlp6enqy2eyRI0euX79++vTpUlJSRUVFZDLZ1dX11atXurq6T58+9fLyQqPRYP6am5svWrRIRkYGbBTW1dU9ePDA3d0dj8dzOJwHDx4cO3Zs3bp1OBwO8gmU0OEQTCZzz549JiYmz549+4oEGBAqKioTJ05EIpHv3r1rbGwUiURv3ryxt7dfu3YtDodLTk4uLy9HIBBg27F/roXe3t558+YFBgZ6eXlt3rzZ1tYWiPcyMjKLFy9esWJFf8d4cTo6Oo4dO+br6wu8VfX09GbNmsVisR4+fMhms/ufP2rUKEdHx5qamrKyMqCr9Pf3JxKJycnJkIVqTk7OiBEjDA0N9fX1t23bBhSPENXV1UeOHJkwYQLQsaNQqMmTJ4t3b0pKSkhIyMqVK8Fs9fb2Hj58eGlpKVBW90dBQSEgIACHw4WGhkIr0vz8fDweP3LkyAEvkZaW7rMWIhAI4guDysrK+vp64LcJ3C+B3Yrk7uJyuYGBgXw+f8OGDeCVa2ZmNnPmTAnqPjKZXFVVBXkqamlpEYnEvLy87u5uBAJx586djIyMXbt2gQ/oiBEjwOAHXV1WVkahUKCPlKmpKZfLzc3NHexeML84P9PCE2wQFhQUVFdXS3ZnQiKRioqKJiYmNjY22tra/yEX2/8i/S0uxP25paWlgS4FmLqx2WzIhVpWVnb//v1fejuBQBATEyMvL6+jowNVAHoz1tfXV1ZWqqiovHjxAhyZNm0aHo+XkZHR1NR0dna+fPlySUmJ5IROcnJyK1euRCAQu3btWrZsWXx8fFJS0ty5c8XPwWAwf/zxR1JSUklJSWdnJ5TLgU6nr1mzZuzYsd8wOxMGg8Hj8Twej8/nS2ggi8Uik8nA/QyFQoGVgUAgEAqFjY2N4GQDAwOwRoe6DghX0BE7O7v4+HgEAlFbWxsaGlpbWysnJwfczEDUDXGnvsEqyWazU1NTu7u7X79+DUaChobGrl27jI2Nm5qaMjIyPD09IW8TCRY+qz8hFAqTkpKATexnB9Jg9Zd83+zsbJBwCZhWIhCITZs2aWlpAY8U0ARoSINA+dCfUlJSKBSKSqVCXQr9VFdXl5+fP3nyZOhefp/o08y6urrs7Gw/Pz9oWTyUiAifrTkogUAgiC+wxKsn4TGh0ehx48aFhoaOHTv20KFD8+bN8/b27nNrOTm5u3fvgl2Sly9ffvjwQSgUDugxKz42JM/f3wyRSJSRkcFgMDw9PcV3TAAUCqWystLf3x/8yWKxgKZUT0+vz77AgLBYrI8fPyKRyI0bN+7ZsweBQBQVFS1fvnzVqlW1tbV79uyR7NcHUgXq6Oj4+/uDXSEFBQU1NTWwfyQSiW7evPn06dOrV69CFvhNTU0YDAbyKpSVlVVRUUlNTY2MjFyyZImLiwuQ3rlc7oEDB96/f3/37l1jY+O2trYTJ05YWFiAkc9gMLZv397Q0HD58mWwa8NisahUKtD3DljVrKysnTt3jhs3buHCheBNRaFQaDSar68vkIiAkl9FRUV8mf7+/fv29vbp06eDKU+j0To7OxUUFMCk7ujo2LRpE4VC+eeffyCXSLC33drayuVyZWRkKBRKaWkpgUCoqanZv38/kUg8fPgwJK5jMBhxIbOgoIBGo7m7u4NuB/arWCy2t7dXQUFhxowZ3d3dubm5IEkJuKSkpIRCoRgaGpJIpNWrV7PZ7MLCQi0trYKCgqVLl+rr64P5BbkFDtbh4jx+/FhXV3fPnj3/MmUcCoXy9fW9ceNGdXV1QkKCr69vQkLC1q1bbWxsTE1NS0tLo6KiTE1No6OjfXx8xDeSADgcDjK1JRAIKioq5eXl0PYoGo2W7OiYm5tbVFTEYrEgmYpKpcrKyra0tNBotP63IxKJM2fOTE1Nff369ejRo1EolJKSkpycXE5OTkFBgbu7O4vFio2NXbFiBfSq6SNfRUdHNzQ0uLm5QSeAtxb4v0gkioyMbGlp2bZtG3RhXV0dHo8vKysTiUQDNmfcuHFOTk4ZGRmJiYnTpk0D2zrAcgTxVaiqquJwuAMHDohEoiVLlmhoaKxduxaNRkvuro6Ojg8fPnh7e6urq4NfUSiUZFdeCwuLiIgIeXl5INfV1dWxP8Hj8UAUaHNzc2jDhUAgPH/+nMPhgFXQwoULraysrK2tUSgUl8utra0VCoXd3d2D9RLML85Pk/paWloSEhJqamqG4hkMrJUyMzOzs7P19fXHjBnzbza9YL4JIMCGUCiEdqq+DhaL1dTUhEajB1wWU6lUNps9ceLEpUuX9v8VaOdev37t7e29devW7du39/9+iKOmprZ58+a0tDSg8eiDjIyMm5tbQUGBuCCEwWBEItE///zj9QnEt0ZCA8PCwhYuXAh81ZBI5Nq1ay9fvuzo6GhkZPTmzZvVq1erq6s3NzcbGxtL8GZEIBA1NTWXLl3S1taeP39+bGzsVwTd6enpodFoBgYGhw4d6rP0zMjIoNPpn40zAQCfyZcvX06aNGnhwoXBwcFDGUgD1r+jo2Ow+4pEIjKZjMfj169fLx5KETCYlNu/kP5ftc7OThaLBaU8HgwymcxgML7C7UFyzQfcFB/iY0IgEAsWLOjo6AgMDFy+fPmLFy/Onz/fxxEFKBZu375NIpFWrlxJoVCSkpL+5fz9zeBwOFlZWSDDXn/lRnV1NQqFgmJv9vT0dHd3I5FIIpEIyf8SqKurKysrk5OTg1RkNjY227dvX758+ZUrV8aNG+fm5iYSie7evQsM8IB1xooVK2xsbIRCYXJyslAonD59OhTSg0ajNTc3q6io6OjoAJNFe3t7yL2Qw+HExsZqampCLsRycnIBAQEfP348dOiQlZWVo6Mj0KF9+PDhyZMnI0eO9PLyevfu3fHjx/X19QMDA7W0tIDWLjIycvv27VDD6+rqWlpali1bNuBqmM1mnz59msPhrFixAlqFp6WlMRgMV1dXMONaW1tLS0stLCx0dXXBCSKRqKenB4/HQyvd9+/ft7S0zJgxA8h4T58+/fjxY0BAgLhataGhgc1mq6urgxtVV1fX1taqqqoCxRF0WmdnZ05OjpaWFpTgWyQSpaamEggEqDQGg5GRkYHH4zEYDDBorKurq6qqcnJyAvI/UNUCk0h/f38pKamysjLgsujh4WFmZsZkMjMzMzU0NKC7DNbhEBQKhUwmb9my5ZtkCbe2tnZwcIiJiXn16hUYkE5OTsrKyj4+PiUlJREREa6uri0tLR4eHkMM0vvZwF0QVVVVIpHo8OHDkydPHuIlPj4++vr679+/b2xs1NXVff36tbq6OplMjoiIcHNzy8vLE4lEg6nQhUJhVlYWFouF3O/7wOPxysrKDAwMHj9+LNn1VBxFRcUlS5akp6ffv39/3LhxINjpgCuTIWJpablhw4bDhw+vXbv2wYMHR48eBRpLyd2VnJzc2dmpoqIy9FcuCoWyt7dnsVhPnjzJyckB+8LQnkhDQ4OJiYn4Vh0Gg4E2vmVlZUeNGtXY2Hjz5k0qlcrlcpFIJHj0bDb7woULQEsMcHR03LBhw++66/d78BMkdaFQmJaW9uDBAzCyv+ha4JD9+PHjuLi4z669YL4rKBRKSkqqq6ursrJS/LhQKPyix4r6BI1GG9COF+zD5eTkiJcpFArB0l9DQ+Pp06ePHj3S0tI6fvz4mTNnPntrQ0NDJSWlPh9XCBwOp6ysDL3vwL7X0aNH5eTktm/fPpjV5b9BQgPHjRtXUFBQ8YnKysqDBw+iUCgjI6MHDx7weLw5c+Zs3bq1srLy3r17YPk1IEVFRTNmzDA2Nt6xY0f/4BNDBCSxqK6u7iMxUigUaJU2FOH/n3/+2bp16/r16/39/aEdVskDabD6S74vHo+nUqniXyMg0kDWQV8HDodDoVB99gVEIlEfSRJ8jJuamr4i2N2/qbmExwT247dv3w62+d+8eQPkuj53Wb16dVJS0vHjx21tbYe4pJA8f38zKBRKbW0tgUAYMLBkUlKSmZmZiooK+BOLxYJNKOAP89nCc3Jy2tvb9fT0xONJGBgYgEAg4OXT3d2dlJSUnJyc8omCggIg3nd2dubm5hoaGs6aNQu69uPHjzU1Nd7e3jo6Oi9evGhubhaXdgoLCzMyMqysrCA5CoFAzJgxY/HixQ0NDfv37wfmuzwe7+nTpwwGQyQS7dy58+PHj1evXn348CGQxygUyt27dxUUFIAgBKZDTEwMl8v18PAYUBWQnZ0dFxfn7OwMmch2dXWFhoYqKytD8mpJSQmwpYSkZWChp6qqWl5eLhKJ0tLSLl686Ofnt2vXLjQa3dXV9fr1aykpqWnTpkErToFAkJKSgkajx44dCw5mZmbS6XSnT4hXqaampra21s7ODhIAKBRKXl6eeDKAhoaGyspKRUVFf39/sKGTl5dHo9HGjBkD5H86nZ6ZmYlCoaZOnQpS+OTk5HR2dtrZ2QE5qqmpqbKy0traWlxL3L/DxWlqaho+fPhXq5L6QCAQpk2bhsFgUlNTz5w5M3r0aGVlZVBhRUXFoqKiEydOGBkZfY+0H0wms6enp09Qa8kYGhqOHz++trY2MTGxsbExPT09MDDQwsLi3bt3TU1NERER3t7e4l9qcQQCAZ1O5/P5gwX35nK5YI8MmDgOnUmTJtna2iYmJmZ8QkNDo38g36GDRqP/+uuvx48fm5ubp6amTpky5fDhw1wuV3J30Wg0oVD42U3APnz48MHHx6ezszMwMHDRokXQzGKxWHw+n0KhDNZXHA7n9OnTCxcudHNzO3nypHgAW6FQCOYFREtLyxf2AczvLvUJBIL4+PgPHz6AEYbH43V1dR0cHLy8vKZMmTJr1qz58+cvWLBg/vz5c+bM8ff3nzx5MghsbWFhoaqqCt7dfD4/JSUlJibmX2qZYCQwlGUK2LO8c+cOtHwErh0D2uuC/SEo0j30ipGVlTUzM2tra4uNje1fAV1dXWVl5ejo6JKSEuinyMjItLQ0EokUFBSEQqHmzp377t07Ozu7pKSkwaJHQlAoFCKROGLEiP4/CQSCwsLC0aNHQ+s2gLm5+ZEjR6qrq/fs2dM/nP2/REIDZWVljY2NzT5hYmICtrSBy9mmTZvev39/5syZGzduSIiNLhKJgoKCyGQyUAYCp/ahb9BCyMvLm5iYVFRUhIeHQwdramoePHigpaWlrq6elZXVR1Dpf5e2trZbt26pqqoCSxKRSAT2GiUMJAqFMlj9JdwX6Fv4fP7Dhw+h8cDhcG7fvv1Fy47+6Ovra2hovHnzBgRLBK0IDg7Ozs4WP01bW5tIJObk5AD3V6ixn50L/7LmEh6TUCi8du0alUq1s7N78eLFhg0bgCJC/PLU1FTg6gOMhT6blGIo8/c3o6uri06nE4nEPoElgfI5ISEBSg0KHgfwj2ptbR1MJOZwOGBrACTaFgqFI0aMEBfDwOa6lJQU2KgiEokPHjwo+n+Ij48HGjYQ02LMmDGQmRadTr99+7aamtratWvZbHZSUpKioiJkzMnlcm/dutXR0eHq6gpkGCqVKhQK8Xj83r177e3tk5KSEhMTgTxZXFyspqZ26tSpW7duHT58GFJVgU2l8vLyYcOGQZ5gJBLp+fPnGhoa/dNUAIBrFpQ+B4FAvHnzJjU11dTUFBgJAzNaJBLp4uIiLjcCe/6IiIidO3cGBwefP3/+0aNH4K3Y2dlZV1enrq4uHvq4qqoqMTHRycnJx8cHNDkpKUlGRmbOnDl99PDZ2dkMBmP06NHQcdInxJVvBQUFFApl5syZoIeFQmFKSoqcnBwUT7impgao/oBJiFAoTE1NlZWVXbx4MdDUFRcXd3R0uLu7AylxsA4Xx8TEpL8l9r/By8tLR0eHQqE0NDRMnDgRdK+Dg8Pw4cPZbHZKSgoIw4P41qioqID4KH0260kkkviHTxw0Gj1r1ixpaelXr169ePFi2LBhHh4ekydPrq6ufv78eXV1dZ8MgeJgMBh5eXkul9tnJxFCWlqaSCS2tbVlZWX1+SkjI2PA9FQAdXX1RYsWMRiMe/fuxcTETJw48d90F+UTM2bMSE9PB3G5zp49++HDB8ndpaCggEKhqqurP7vagcjOzl6xYoWlpeW6dev66I2BJUJJSUltba34cQaDAb5f169fP3HixKZNm0CIaXHk5ORu3LiRLsapU6dgRd8vzo+W+vLy8tLT09FotLW19YIFC7Zt2xYQEDBt2rTRo0c7OjpaWVmZmZkBfwBLS0sbG5sRI0Z4eHhMnDhx7ty569at2759+7x586ytrTEYTH5+PuxR+j3o6ekRiUTgdSMSifh8PrB2g34Fi28EAjF69GhXV9eYmBg/P79//vnn8ePHa9asMTY2BjoZHo8HLW2RSKS+vj6VSo2IiGAymWFhYRkZGRwOp66uDoFAzJ07V0FB4dy5c3FxcSKRKDc3t6ysjEajZWdnKygoTJs2ra6ubtGiRQ8fPkxISDhw4EB0dPSYMWNEItHbt2/BalhbW3vYsGH6+vp9LKk6OjrOnz8fGxsLKsxmsx89ejR//nxra2vg6LJu3ToQ6gBshlGp1I0bN4LXVm9vLySZ+Pn5rVy58vXr18eOHRswUxmPxxOJRNBCWSAQiEQiaDUP1EGQkCMQCLhcLjiio6MzWAMHfDoZGRkHDhyoq6uLjo4G3l/inygQ/gtaSoIjXV1dsbGxDAYjLCyssrKSwWC0tbVRqVRQDeAoKLmSaDR69uzZUlJSe/bsOXz4cGJi4t27d//66y9PT09NTU0/P7+2trYDBw40NjYKBIL379/T6fTa2loQhxCqGyi5qqoqLy+vpaXl+fPnXV1dHR0dzc3Nzs7Ogw2kweqPx+Ml3HfkyJG2trahoaErVqx48+ZNRETE6tWrZWRkDA0NIdEREkuAcxr0fQV1hjoQdAJ4lJqamvPmzWtvb583b96xY8devXq1bdu2srKyPha2BgYG3t7eNTU1O3bsKCkpqampuXfvHrSRL2EuiEQiDw+PwWoORiOPxxNXLYpXT8JjAotOsMTB4/FQYJj+ytXExESwGHr37h2Xy+3o6ACxHwYbG2DbZbD5+y+Vq78asp8Y0Br52bNn0tLSo0aNgo6Ax0EkEsvKyjIyMvqXFhsbGxgYCJZubW1tubm5aDTa3d0dWjbxeLzXr18zmUx7e3sJ+dOApxyLxfLw8ADXAkPQgoKCY8eO2dragojH8vLy0H5WdHQ0lUqVk5Ozs7Mjk8mtra0XLlwAuwDa2tpLlizh8XhAu8jj8UAmUvFXK5PJBK/ulpYWFouloaEBRDgGg3Hx4kUQ5lRTU7O6urqPAkEoFNbV1aFQKMgLtKKiIiUlRVpaevjw4SBqLpvNBlqUYcOGlZaWQllAPn78uG3btnXr1v3999/nz5+fMmUK1FFcLpfH4xGJRMi7SSgUApuIQ4cOgXHe3NxcXFxsZmbWpycFAkFaWpqCgsKIESPq6+tBGszs7GwWizVq1KjW1lYSiQRkPBDHEkhKHR0d+fn5YLmSl5fHZDKzsrJoNNqkSZOAaq69vT0/P9/S0hK8HIAoKyUl5ezsXF1dXVVVNViH9x9viG+HsbGxm5sbSMcHaVbl5ORmzJiBwWD09fVdXV37XAK9J/vv40j4qQ82NjYgPrb4hhSZTL5y5YoE4+fhw4ePGDEiLi7u6dOnc+fOxWAwU6dOlZOTO3nypLm5OTSE+tcBjUaDLYPw8HDx/TIojCEOh3NxcREIBOfPnxfv9oSEhDdv3kC+4gMyc+ZMW1vbkJCQsrKyweK4AED0FA6HA70uurq6wDca/FlQUBAWFgYewc6dOwMDAwUCAYlEktxdw4YNU1VVzcvLExdZwQdrsAfx9u3blpYWVVVVMHoFAgGfzwcn6+jo2NraNjY2/v3339Drms1mX7t2rb29nU6ngzpAkdLAmx/O2fgfpvcHQqVSL1++fOPGjaampn9ZVENDw5UrVy5fvgxCzcJ8E7q7u+/cuWNmZoZCoaZPn56UlPT27Vt7e3sQQSszMzM2NnbEiBEoFGrChAlZWVkggjCID45EIo2NjZ8/fw6yhAcFBQ0bNgyFQk2ZMgUkgaipqRk1ahQKhZKTk9uxY8fx48eNjY03bdpUWloKvtC6urpoNFpDQ2PVqlXjx493cHA4deoUmUymUCgrV64E+6MyMjKrV68G0Zyrq6sdHR1nzZr1+PHjM2fOzJs3DwQaFqesrAwEdJ44ceKePXu2bNny4sUL8NoVCoX79u3DYrFEInHp0qVr167dsWMHNDJBcjM1NTU5Obndu3eXl5c/ffpUWVkZREJPSkqCbiEUCqOjo0G3jB8/PjExMT8/f9GiRRgMxsjI6OHDhwwG48yZM0pKSgoKCgcOHKitrb148aKKioq0tPSOHTskNHBAKioq+uQIxuFwK1asoNPpkKrBxMTk+vXrIEZzenq6sbExCoXS1dW9evUqiH/t6OgYHR29c+dOuU/s3r27pKREciUFAsGtW7c0NDSQSCQajR41ahSUJ4NOp2/cuFFWVhaPx5uZme3fv9/ExGTq1KnBwcEgrjTUUefOnZOVlcVisaNGjYqIiHBxccFisatWrWIwGAMOJAn1Ly4ulnzfrKwsEKkciUTq6Ohcv36dz+d3d3dfuXJFW1tbRkZm27ZtIHGZo6MjeHbx8fHZ2dn+/v5oNNrR0fHVq1exsbHTp09Ho9FmZmZBQUHMT+zatUtBQQGJRIJPNQj13oempiZgTAVCRDx9+lRHRwdkbpA8F3p7eweseX19/ZYtWwif2LZtW3FxsVAo7F+9wR6TQCBYunSpi4vLpUuXHj58OHv27P65BKhUqp+fHxqNJhAIK1eufPr0KZFIVFZWvnnzpuSxIXn+9v5G8Pn8HTt24HC4DRs2QOkZQEpJEOah//n79+/H4XC2trbghQmg0WhHjx7dtGkTlHIgPDxcTk5OXl7+zZs34AiVSt21a5e0tLSNjY34tf3hcDh+fn5KSkog+YdAIAgKCjI3N3/06BGYRGQyecSIEUQiEYQyfvbs2c2bNxcuXGhiYhIdHX369OmmpqYpU6bcunULFPjPP/8oKyvHxMT09vYyGIzJkyfj8fhTp06BlSKIxQIC1URGRgJ9F0iCcvTo0UOHDikoKOzfvz8iIiIkJEQ87wKUpwSDwezYsYPP5+fl5R0+fPjatWtycnJgmBUVFZWVlenr68+YMaO0tPTKlSssFgtce/nyZfC6nj179uPHj6H+B33l6elpYWEBJQt58uTJ8OHDw8LCoHNevXpFIBD++uuvPlVqa2tzcnJydnYGuUAZDAaXy503b562tnZ8fPy1a9doNBpIe+Ds7NzW1gauArHvV69eHRER8eTJk56entmzZ2toaEBPKi4uTklJCbodg8EYP368jY1NQkLCsWPHGhsbB+twqKMOHjwIMuD1flOeP3+uoKAA3RpQXl5ubGwcEBAAHrE43d3dY8eOlZWVBQkqoCMEAiEiIgIcefr0KR6PnzJlCvTCb21tHT58ODDH6O3t7enpWbFiBQqFIhKJ69evv3//fmBgoIeHx5MnTyTX9saNGzgcbu3ataBiLBYLeHKCuMQQAoFgyZIlGAzm2rVr4Eh9fb2joyMajfbz8ysvL+/p6QGWJng8HiQDrK6utrKyQiKRFhYWgYGB9+/f37hx47hx46BVRFRUlJyc3Pjx48VHGuDatWtSUlIHDhzoM5b60NzcbGtrKysre/r06erq6jt37kyaNElGRsbZ2Tk/Px/sVE6YMKG1tRWcHx4erq+vn5CQILm7uFzupk2bwGs/KiqKw+Gkp6c7OTmhUCgfH5/4+HiwNS/OmTNnMBjMsGHDkpOTMzIyNmzYQCQS9fX14+LiioqK3rx5A2x9HR0d9+3bd+rUKR8fn1OnTgkEAgaDMWHCBBQKtXjx4oqKilevXvn6+mKxWD8/v+zs7JaWFsmPD+YX5IdKfXl5eWfPnm1oaPgmpdXU1Pz999+SP4cwP4bOzs6qqqr+H4w+cLnciooKII2Aj6v4ryA/FdhY7ezs7PM+JZPJBQUF4itssOPO4XCAOmWw9y+NRktISEhNTYUWWOJUVVW9efMmJSVlwLX7j6R/Awekurp6//79eXl5qampERERwcHB169fnzJlivj6pg/d3d0VFRWgtzkcDvgEfl0lmUxmYWFhU1NT/95mMplFRUUUCoXD4UDpifrT3NwMvQE6OztBQDDJA0ly/SXcF4yosrKywbIsfjU9PT1lZWWD5VSEaGpqAmIPCKkPSX1DnAtfXfMBHxOHwxEKhfX19UVFRYMNAD6fX1VVBXUjiUQCuRyHguT5+9vAYDAOHjyorKxsbm6+YsWKtWvXgpTf6enpA57P5XJv3Lihr68vKys7ZsyYBQsW+Pj4jBw58p9//gEPt6en5+bNm+bm5iDQq46OzuTJk728vExMTEaPHn327NnP7mxyudzTp08bGBjs2rXr1q1bIPUWyAYJEAqFly9fBpkDzczMzp07x2QygW/twoUL29vbQQwPBweHy5cv379/38PD4+zZs9DYA5mmMRiMmZnZqFGj9u3bB1WJRqMBJYyampqbm1tMTExERIScnJyWltbt27f7Z+wEaeLMzMwwGAzQcbW0tPzzzz9YLNbOzg7sUJSWlhoaGqqrq2/atAkafkwm89KlS9u2bZs+fTpI+mJvby/+9U9NTbW3t58/f/7z588PHTq0adMm8ex2QqFw69atCgoK/VOrgSygsrKyIKMPlLgSi8X6+/vX19f39vZ+/PhRVVV17dq10KiOiYkhEonq6urnzp3jcrl1dXUWFhbe3t7QC/zkyZNycnJQBleQPFNGRmbFihVkMllyh4OZCLKu79+//9tOpYaGBj8/v6qqKvGDfD5//fr1/bPnkclkkL8UiUSOHj06IiKivr5+586d8vLySCTSy8vr7du39+7dc3V1RSKRysrK+/fvr6mpAWF1pKSkMBjMjBkzIiMjBQJBZ2cnMFsApuwODg5hYWGfbVptba2Xl5f45Hr06BEIcgYdqa6uPnTokKamJhKJdHBwuHv3LpDTCgoKQGoNEAL0wIEDXl5etra2hw8fBqJdZmYmFOQTj8fPmTMHHO/p6Xny5Im7uzsIxbR9+3bx2dTb21tSUjJ8+PD+uzz9efbsGaiYtLT0unXrwsLC9PX1/fz87t+/z2QyP3z4YG5uPnXq1Bs3bty8eXPy5Mn//PMPmDWSu4tGo23evJlAIICS/fz8duzYoa2tvXLlytjY2P4rsYaGBi8vL+D4PWHChI8fP86aNQuJRJqamoKtolevXpmZmYFXkLa29rVr1yABPioqSktLC3TF1q1bU1JSDA0NgTgNyasw/yH+/6F4foxSMT4+vrGxce7cuZJTuwwRPp8fHBysoKAwefLk/4XwcTAwFAplyZIl8+fPX7Rokfjx8PBwLBbr6+v786oGI4mKiopx48aNHj36wYMHsNvDbwCNRktPT29ubsbj8ba2tiBFsoTzuVxuVlZWdXU1Fos1NTUdPnz4EMPeDh3gxcTlck1MTAaM/9HY2Egmk01MTICvGjDzNjMzQ6PRHA6no6NDW1u7qqqKyWSamZn1MXLj8Xgg+pqpqWmfz7dAIKisrBQIBObm5iCfR0FBgba2toQQU0C3DxKao1AoDodTVVVlYGAA3ZREInG5XFNTU9CrZDJ5+/btU6dOnTNnDvjz4sWLV69edXd3f/78OXSVQCCoq6vjcDhmZmZf5G3V2tpKo9HMzc2hh9j2CQsLi8HKEYlEIIuMuBOmZNra2np6eqAmS+5w0Et1dXWWlpbffKi0traCDPXiBykUipSU1Lc1KO0PhUKpq6tTU1PT1tYeYtx/MpmspqYGncxms3t6eoYYmUwkEjU0NLS3txsaGiorK4PQl+L3FYlEIO+ooaHh0KPmhIWFhYSE3Lx5U3LMcACTySSRSDo6OoqKimw2WygUio9YUIeamho+n29mZtZncknuLhqNVl1draSkZGho2NXVJS0tLWFpzePxampqlJWVgSssMNI2NDSEnjiYyEAU7DPk6HQ6iBYOym9paWEymSAh0BB7DObX4YdKfYmJibW1tfPmzRvKVPksQqEwJCREWloaih4GA/N7A5LFeXl5nT59GiyqhEJhQkJCcnLy5s2bBwtMCvPTKSsrGz9+/JgxY2CpDwbmSzl//nxERMTLly+hVxzQ3aWkpERGRg498j4MzL+Hw+GsW7du8uTJM2fO/Nl1gYH5Yn6csIREItXU1EDk629SYEdHR2trq6KiIizywfyPYGlpuWrVqsjISGNjYxMTE3Nzc2tr6+Tk5D///BMW+X5Z6HR6ZGQkjUarra1taGj42dWBgfmPAcy8+4TREggEjo6OX52NBgbmi6ioqLh161ZiYuK1a9coFMq3ja0KA/Mb6vqATvnZs2c0Gm38+PG2trb/RlpramqKjo7u7u6eN29en1BOMDC/N+3t7bm5uVwuF0SQ++b2PzDfEBCRH8pipKys7O3t/U1yLsPA/I/Q0NCwevVqNTW1v/76y8zMrKGh4dGjRy0tLYcPHxbPfQcD850QCoWrVq26f/9+b2+vpqbms2fPRo8e/bMrBQPzy0t9CASivLz89evXPB5PS0vL1tbW1NT0i3QULBarpqYGRO8QiUQjR44cO3YsrOuDgYGBgYH5XQHZ9rKzszkcjoaGhoeHB4gR/bPrBfO/QlZW1rlz5zAYzLp16yQnbICB+ZX50VIfyFoTFxcHJfIiEAiKiooEAkFeXp5AIODxeCwWi8Fg0Gg0SBbX09PDZDJpNFpHRweVSgV5QpBIpJWV1aRJkyQke4GBgYGBgYGBgYGBgYH50VIfEPyKioo+fPjAZDK/rgQsFuvi4uLh4fFFcbpgYGBgYGBgYGBgYGD+B/kJUh+ARqMlJycXFxfz+fyhX4VCoYyMjMaMGQP78sHAwMDAwMDAwMDAwPzSUh+ATqcXFxdXVFSQyWTI5rM/SCRSSUnJ1NTU1tZWQ0MDzs4HAwMDAwMDAwMDAwPz35D6IHg8HplMplKp3d3dPB4PSIB4PF5WVlZRUVFDQ6N/DlMYmG+ISCQqLS1NTEycMWOGtrY2i8W6d++esrLynDlz4ARrvz5tbW1v3rwxNjb28PAY7Jy0tLTw8HAGg+Ht7T1t2rTfO/bp27dv8/PzV69eraSk9G1LZjKZ+fn5bm5ufWJpcLnc8vJy8fD6srKy1tbW3/buMDAwMDAwMF/Hr7LuweFwep/42RWB+V+EyWTeuHHj3LlzCATC3d1dW1u7qqoqMDBQV1d33LhxqqqqP7uCMJKIjo4+duxYZmbm+fPnB5P67t69m5WVtW/fvq1bt65cuTIkJOQ3TrjEZrMvXryYnp7u5OQ0duzYb1t4UlLS3r17nz59amFh0eenrq6uoKCgBw8eoFCo1atXL1iw4NveGgYGBgYGBuY/L/XBwPxECATCli1b8vPz4+LiwBFra+uHDx8SCARY5Pv1mTRpUldXV0BAwGAnNDY2Xrp0ae3atdra2pcvX/748aOTk9OP92SmUqnGxsbfqfza2loikQg0ezIyMufOnauqqho1atS3vQuPxwsODi4pKQkLC+sj9eHx+NGjR0tLS0dGRuLx+I0b/3/snXVcVE378Ld3YZfuTpEO0RsEUTFRESQUEAVR7EaxbsXuRkXsIAUVUARUMAADDLqku1lq2d59P4/zPue3D7usK/Z97/cPP3J2zsw1M9eJOXPFWj09ve/buhAhQoQIESJk2AjT3QgR8v/htOREoVCTJ0+2srL6pRIJERQEAsHH3be0tLSurg6E/JWXl58zZ85Pthin0WhHjhxJTU39QfXX19dv3ry5sbEROmJgYODk5ITD4b5vQyUlJQUFBSIiIrGxsS0tLdwFsFgsEonEYDBoNPr7Ni1EiBAhQoQI+RaEqz4hvKFSqdXV1TyzazQ3N9fW1oLEiZwwmUxQvqurq7u7G6qHSqWyWKzm5mYajQYVBm6c3JV3d3dzH6dQKFQqFdTM8ywajVZVVdXZ2cn9U09PD5PJBC2SSCTuAhQKpb6+nmcwof7+fnAuYOAzoM62tjbu8kwms66uTpCUJH19fazPNDc3c7pCAVgsVlNTU2VlJeeIcY4whUJpbm7mnoKhBpbnLFCp1JaWFs4O8oTnjPAfc/6AUaVQKIOWDUQisba2ludEDKUtLBarsbHxiwNOJBKB/nxRXfn3i0KhAAWgUCg1NTXQSIL54p5H6NebN2+GhoZyd62np6eiooLnifw1ZFAl27Zty87O5jnpnEcYDEZdXR13bUNdpNwdefjwoaur6/Tp04uLi9PS0mD/bjo7O6Oiory8vG7evPkj6u/r61u1apWTk1N9fT3sT6OrqysiIsLDwyMmJgb2b4VCobx8+XL79u0LFy5sbW0FB2/evGllZZWcnAyuqbKystOnT7u6ur548eJ7tdvf3x8bG7tixYqZM2e6uroCk+yKiorr16//uG9Pg2hra7tz546fn9/Bgwd5Pqq+SGlpaWBg4MyZMxcsWHDt2rWKiorTp09Dw8iHsrKyY8eOzZ07t7Ky8nvN2h9NZWXlzp07nZycTExMdu/eTSKR+vv7z58/7+fnZ2xs7OHh8enTp18to5CfBVuIkP+lpaVl27Ztixcv/vvvvw0NDf39/VtbW8FPT58+dXR03LBhw6pVq4yMjNatW9fW1sZms6uqqg4fPmxubr5169bt27fj8XgrK6sHDx6sXLly5MiRYWFhU6ZMQaPR27Zto9PpDx8+9PPz8/X11dPTs7Ozy8nJAZXX1dUtX758//79Z86cmTJlyqFDh2g0Wmpq6uLFi/X09MLDw2fNmoX5zLx585qamsBZZDL5+PHjjo6Of//9t6urq5mZ2bVr1+h0em9vb3BwsJ2d3dixY+Pi4qysrNBotJycXHR0NNTT5ubmFStWLFiwICgoyNvb28zMTElJKTc3l0gkXr9+ferUqba2ts3NzUwmMzEx0cPDQ0NDIzw8fNGiReLi4mg0eu3atSQSCVTFYDBu3rzp5ub2999/W1pajh49etmyZdu2bYN6ByASiVevXp0yZYq9vX1YWJienh4CgZCWlj5x4gSVSmWz2UwmMzw83MXF5cyZMxs3bjQ3N3/69CmbzS4tLQ0KCjIyMtq+ffvOnTulpKQQCISxsfGLFy9AzUwmk3tgGQxGRkYG9ywMDAwcP3589erVly9f9vHxcXV17ejo4NYE7hlhMpl8xpxKpUZGRurp6WloaOTl5ZHJ5Nu3b1taWkpKSsbHx/f29kZERMyaNcve3v727dsaGhpSUlKpqalsNjsrK8vHx2fDhg3Lli3T09MLCQmh0+lDdQrIRqVSz5075+TktHPnTn9//xkzZmAwmODg4EFd6OzsDAgIsLGxQaFQY8aMmTt37p49e4qKigapq7W1dWtr61D9YrPZaWlpfn5+ampqV69e3bFjh7q6OhqNtrOzq6ysvHLlirGxsYiIiJqaWlpaGvcwZmVlTZw4EYVCjR492sPDIyUlhc1m19bWLlmyZMGCBTt27LCxsZk2bVp2drYgGjIIJpMZGhqqqakpKio6Y8aMZcuWVVZWpqWlLVmyREdHJzk5GRTr7e09fvy4r6+vq6uriorKypUru7q6hlIPMMvcNDY2uri4FBUV3b9/n0AgzJw5s6+vb1CZvLw8JSUlHR2dqqoq9j8aMpkcHh5ua2uLRCJPnjz5I5poaGgwNjZWVFTMyspi/1FQqdTo6Oi//voLhUJdunSJ/W/l+fPnmzdvJhAIpqamjY2N4IJdsWIFGo0+duwYmOJz586NGDGCQCAkJiZ+l0YfPHhgaGgoKyu7cuXKqKioN2/e3Lp1a+rUqcjPXLlyhf3j6evri4yMdHJyQiAQq1evHuqWwod79+4pKyt7e3unpqbGxcV5enqi0WgVFZXi4mL+J7a0tBw4cEBBQUGQwgLO2h9NTU2Nvb19UlJSV1eXs7OzrKzsixcv1q9fv3nzZjqdfvLkSRERkf379/9qMYX8JP7sVR+JRBrG3UQIH9ra2pycnE6dOsVgMNhs9qFDh9Bo9MGDB8GLr66ubnx8PCj55MkTRUVFV1fX7u7umpqaQ4cO4XC4sWPHhoWFHT58eM2aNZmZmbNnzxYVFV2wYMGDBw+WL19+9erVuLg4Ly8vIpHIZrPfv3+voqJiZ2fX1tbGZDL//vtvHx8f0G5SUtKePXtoNFpxcfHs2bOxWOy8efNevXqVn58/b948FArl7e1NJpMZDEZQUNCYMWPq6urYbDadTt+1a5e4uPi5c+fAi/WoUaNkZGS2bt3a1NSUn5+vp6dnbW0NVqrd3d0uLi7Lly8nk8ngzmhubg5WfZ2dnUlJSVpaWpaWls3NzWw2m0KhrFu3DovFOjs7Z2VldXd3z58/X0pKCnrLT0xM1NLSevnyJdQvMzOze/fuDXpm9Pf3Jycna2hoyMnJBQUFlZaWPnr0yMDAQERE5MaNG2w2Ozs7W1lZee/evWAnatq0aVOnTu3t7W1ubj58+DAWi7WwsIiIiKisrDx69Ki4uLienl5JSQmbzeY5sA0NDXl5edyz8OzZszFjxoD38qampuXLl4NucsJzRphMJv8xZzAYPj4+SkpK0PLs0KFDeDz+/v37RCIxMTFRQ0NDRUVl3759kZGR3t7eOTk56enpY8eOffv2LZiUSZMmycnJvX79eqhOgek7e/bsmDFjKisrwSvm6tWrUSgU96oPEB4ejsPhLl68CP7kVtf169d3dnby6ReVSj169CgajZ45c+abN28YDMalS5dERUVtbW1v3bpFoVByc3O1tLTc3NyAOg3izp07oqKi58+fB3+2tLTY29uvW7cOLOSampomTpyora398ePHL2oINwwGw9fXV1lZOT8/H+hqbm7unDlzJCQkkpKSgPABAQEnT54Ed8tTp07hcLhdu3aRyWSe6jHUzSEsLGzt2rV0Or2jo2Ps2LGSkpLcq9x/z6oPcObMGTQa/YNWfWw2u6ioKDs7+w99zB04cACNRv/CVR+ZTH716tWvHb3a2loDAwPO9UNbW9uzZ8+gLyYMBsPPz09MTOy7rPpu3rwpISFhbGz88eNHzuNUKvXgwYOioqJD3SR/BHfv3hUVFR3Gqq+lpWXMmDGjR49uaWkBR+h0+unTp1VVVV+9evXF04lE4sSJE4e96uM5a38ux44d09TULCsrY7PZra2tb9++ffXqlYqKyvXr14FivH79urOz81eLKeQn8QdbeLJYrIyMDE7TLCHfTkxMTGNjo4eHB3By8/b2XrFihbW1NYlEOnfunJKS0vjx40FJe3t7Jyenx48fP3nyREND46+//sLhcGZmZl5eXtu2bTt37tzYsWMNDQ0RCIS7u/vs2bNDQ0Pd3d0vXryora1dV1eXn59Pp9NVVFQKCwvBrbmhoaGwsLC2thYGg1lbW1tZWSGRyJGfwePxK1eutLGxMTExOXHihIGBwfPnz0tKSoqKim7dujVr1iwVFRXgjOfv76+mpnbx4sXa2lqpz8jLy69atUpJScnAwMDMzKyhoQEY7z169Cg7O9vb2xv4PqmqqkJR5qWlpa2trUGdACwWq6qqikKhfHx8/vrrLwkJienTpw8MDFRVVQFVfPToEY1Gk5WVhcFgRkZGY8aM6e3tNTMzU1ZW5hxePB5vYWEhJyenq6u7bt26kSNHzpw58+DBg0gkEthB4XA4PT09XV1dBAKBw+HExMSampp6e3sVFRUtLCxERERmzpzp6empra29adOm+fPnV1dXp6Sk9PT08BzYiooKY2PjQbOwZMmS9vb22traDx8+wGAwBQUFNzc3bi8snjMCg8H4jzkMBhtUFZQgQVJScsyYMQoKCtLS0osXL/by8goPDx8xYsSpU6dGjRo1evRoGAwmISGxZcuW+fPnq6qqDtWp4uLiysrKixcvzpo1S1NTE0QAHjdunOCZGLjV9cyZMw0NDXz6hcFgVFVVkUiks7OztbU1Eom0sbGRlJRUVFT09vbGYrG6n6murhbkjnTv3r2SkhJ3d3fgaqikpLRmzZq2trYLFy58UUO+CBaLNTExMTMzgxwdc3Jynjx5oqmpWVhYmJ+fr6ioKCIikpaWNjAwwFM9eFYLlqMg44WMjIy7uzuJRIqMjOSTZ/XfwI9O62JoaDhmzJhBSTL+FH6t2CwW6/pnfm16KrDDxnlETk7O3t6eQCCAP+Fw+PfKIpOdnb1z5044HH706FELCwvOnzAYzIYNG2bPns1t6/7jQCKRw8uuXF1dXVNTIyUlhcfjwREUCrVs2TJ7e3tBfArgn4F911n7Q6HRaG/evGGz2aA78vLyVlZWJSUlHR0dQOswGMzYsWO/e4IfIb8tf3AMTzqdzt/dRcjXQqVS09LSFBUVoVuAurp6cHAwDAarqKjIy8szMTHhvAvb2dndunXr1atXc+fOBfdZGRkZzrstHA7HYDASEhLgz/r6+tLSUgkJidjYWHBk2rRpDg4O0tLSSCRyypQpsbGxkydP3rVrl7e3t4ODA3hyg5qhFwgVFZUJEyZcv34duB22tLQoKSlBvyorK5uamj569KioqAgE8YceAHA4XEREhMlkUqlUBoORkpKCx+M5k4VwvqNwtsgJ1DssFotAIMhkMlgg0Wi0gYGBtrY2Q0NDDAajoaFRUFDA88EDDnI+Dq2srHR0dGpqamAwmImJyfPnz2EwWG1tbUJCQllZGf0zkHjQowiJRM6cOTMiIqKoqIjPwHLPAgwGMzc3l5aW9vPzS09P37Fjx9SpU7nlHGpGcnNz+Yy5qqoqHwUDc0EgEKAoI7W1tTk5OcD6CByZ/hkYDFZYWDhUp7Kzs5ubmw0MDCAZvvYxz62u/PuloaExqAYcDsc5iSgUCovF9vf3f/GmxGAw0tPTkUgk+EYAMDc3l5eXz8nJ+aKGtLW19fb2Aj8ZBAIBlnCDmkAgEJyvLB8/fmxvb09PTwf1w2Cw1atXS0tLQ9fFIPXgycePH7u7u2VkZIAHiJGRkby8/JMnT4qLi01NTfmfK+SPg8Viffc124+okw/Pnj07cOCAvb097N8BjUa7fPlyU1PTjBkzoI+znIiKiq5YsaK6unoYU/OT5w7cmj5+/JiZmQmeO0D+2bNnf9ER/Wv5yV37yZDJZO4PkcBe5hdJJOQX8wev+hoaGv4Zjra/DyQSqb29HY/Hc99Y+/r6yGQyhUKh0+lggwJsE4mIiPT09AhYf1dX18DAwNSpU5cuXcr967x58zo6Ovbt27ds2bKoqKjg4GADAwPuYggEQk1NDdysu7q6WCwWZzAPBAKhqqpKp9N5Bm7h7GlDQ8Owv0QOAolEOjg4xMbGJiQkjBs3jslktrS02NraDtroGwoxMTFZWVkoAGN1dXVwcLCcnBxYlRUUFAx1Ihh/MA5DDSxPN3o9Pb3Lly+vXr36/PnzDx8+PHr0qLu7O/eTj+eMDHvMedLR0UEikXhGEOHTqUePHjEYjO/7Lfbb+wWHwwV5lFKp1O7ubgaDAQLDAMTExKSlpXt7e/lrCIvF2r17NzCZA9uqN27c8PT05NMci8VqaWnBYDDLly/nvqAEjLLAZDLv3bvX1dW1c+dO6CAej6+qqrp//76xsfE/+LVpEN3d3efPn8/NzcXhcGw2G7oZQmRlZYWGhtbU1NTW1pqbm+/Zs8fU1JTJZH78+PHhw4dPnz79+++/yWTy6dOnwXe00NBQRUXFU6dOPXz4sKWlxc3N7dixY+B7TVlZ2Z07d1JTU/fv3z9hwgRQf01NzenTp9vb20kkUltb27Jly7y9vbnFaGxsPHHiBJvNFhERKS8vNzIyCgoKApdMa2trcHBwbm5uRUWFlJTUunXrIOOOT58+nThxAo1Gs1is9+/fz5s3D1i2M5nM169f3759u6+vb/369Zs2bSopKbl48aKnp+fAwMDVq1dfv34Nh8PLy8snTpwYGBiooKAAScJgMK5du3bs2DEwIKdOnbKxseEe2JcvX968eVNJSamvr6++vn7ZsmUODg7R0dEhISG9vb16enpLliyZPn06MKc/f/68qqrqgQMHVFRUePb0/fv3mzdvbmtrS09PB0Esdu3ahcfjv+PsUKnUq1ev5uTkKCkpAbPwAwcOfDHnMJFITEhIuHPnjo2Nzd9//8194ZSUlISEhGRmZlpYWEyfPt3R0RGPx/OZMs4Zz8jIgMFgEyZMgDYSBzHxM9CfnZ2dwcHBOTk5KBSqrKzM0NBw27ZtlpaWUIHc3NzTp0/3faa5udnZ2XnDhg2c2YxqamqOHTvW39/f0NDAYrFsbW319fXFxcUnTpzI80OSIB2BwWDa2to6OjpZWVlLly49c+aMi4sLGKi5c+dyFvui7nV1da1duxaYJLi6uh45cgT69Yt9HwQIf1JcXKygoPDu3Ts1NTWQ0RdkzYmKikpNTd29e/edO3fCw8O9vLwuX74syOl8riwajRYZGfnw4cPq6uqBgQEXF5ctW7ZISUkJOKpwOPzKlStxcXEFBQUDAwNLly4VFRXV1dWtq6srKSlhMplnzpyJjo5WUVE5cOCAvLw8/+YEvO0I+f35eas+4LOUl5f3XaqiUqm9vb2ioqLfQzQh/x8kEolGo2tqatra2rS0tKDjTCZTXFxcRESkqampu7sb2u4DHl+clpD8QaPRcDj8/fv3ixcvhm70LBarvb1dQUEBiURu2LBh2rRpQUFBDx488PX1jY+PV1RU5K6HRqPh8XhlZWUymQxu95yf6+h0uoiICP88e4jP9PT0dHd3f/E5LQguLi4kEmnXrl2NjY2Kiora2tobNmwQMG4+8zPgaVRYWDh//nwfH5+AgIAvLiGAcZ2mpiafgeU5DiwWy87OLj09/ezZs8HBwcuXL8fj8bNmzRpUjOeMgP2xYYw5T8CWaV5eHoPB4DRzYrFYfDqFRCJpNFpzczPs+/F9+8UHLBYrKSkJ3pOglwwQrlNGRoa/hiAQiL17927atIlzr49/cwgEAovFdnd3l5aWcq76BgYGaDSauLi4IDKXl5d/+vQpPDycM99gYmLi/Pnz4+LilixZAt5+/vH09PSsXLmSwWBcvnxZWlq6urp67ty5nCvn+/fvh4WFnT9/XkVFJT093dPTc8GCBfHx8crKyr29vRkZGTk5OZcuXRo/fvzp06dfv34dFBS0du1aLS2tOXPmLFy48Ny5cyAA0sqVK6urq+Pi4m7cuNHd3Q018ebNm40bN27ZssXV1bWvr8/Dw2P16tVoNHrBggWcctJoNOCVevLkSSQSee/evbi4OCaTiUQiq6ur161bt2rVqoMHD7a3t3t5ea1YsQKJRHp4eLS0tPj6+srJycXGxmKx2NDQ0O3bt48cOdLJyen169c3btyIiIjQ19cPCwv766+/ampqWlpaOjs7V6xYoampef36dVFR0dOnT2/durW9vf3y5ctYLBY8rGNiYkxMTM6fP//u3bvDhw/v2rXr3r17kpKSnAJXVlZu3rx59+7djo6ONBpt06ZNTU1NCATC09OzrKzs0KFD48ePnz59Orgwx40bd/ny5QULFqioqAzVUysrq1OnTrm5uY0fP/727dvgBvIdZwfYaUdGRsbGxiorK9fW1q5ateqLn4dIJNKDBw8iIiKeP38+atQonmVkZGS6urp8fHxWrVoFxpDPlHGeWFFR0draKiIiImCezNbWVl9fXxkZmbCwMAkJiZqaGm9vbycnp1u3bk2ZMgUGg7148WL58uUBAQFLly5FIBAJCQlLly59+/ZteHi4kpISWGd6eXnZ29ufP3++t7d3wYIFR48enTx5srW1NfCDGNSigB0BRrA7d+5csmRJQ0ODt7f3vHnz9uzZo62tzVmGj+5Bo33o0CF7e/vY2NiQkJCIiIgRI0bs2LFDkL4Pgslk7t+/PyoqKikpydjYuLCwcNasWUePHj179mxjY2NERERoaCiIXqagoKCrq9vU1CTg6UNdWRQKZefOnaKiopGRkSgU6vDhw/v37+/s7Dx37hzQCkFGdfny5fPmzXN2dq6urr58+bKuri541uzfv//gwYNr165dtGgRqIR/cwLedoT8EfzULXspKanOzs7mb6alpYVIJH73jX4hYmJixsbG1dXVERERkLtORUXFjRs3lJSUzM3N6+vrObeeGhsb0Wg057dD/qiqqsrLy6ekpOTm5kIHnz9//vTpUyaTefHixc7OTkNDw+jo6G3btlVWVhYXF3NXQqVSi4qKDAwM9PX1LSwslJSU3r17197eDn6l0+l1dXUjRowwNDTkIwkej9fT0+vo6AAfR7n5WvuHgYGB1tbWqKio6Ojo4ODgQ4cOycvLC3hua2trY2PjxIkTWSxWeHh4Q0PDqFGjEAgEm81msVh8JPn06RMKhZowYQKfgeV54uPHjzMzMyUlJcG3SQwGwz0OQ82IIGPOYrEg/QFuJEP1Ql1dXVlZ+fHjx69evYIOPnz4MD09nU+nRo4cicFgUlNTB71m8Rkr4Mc81K8wGGzYuiQIYEsZ3LJQKNTEiRNB/EzobR7kcOdpl8WpIcAxQ1dXV+8zurq64KM+2GaEagNqA/VXX1+fxWLdunUL2pan0Wg3btwAfpiCEBcXp6urC7woIWxtbS0sLMrKyh4/fgz7dxAVFfXy5cs1a9aA3R4tLa25c+dC3whaWlpOnjzp4uICPoRZWVlZW1uXlpY+efIEh8PZ29tbW1uzWCxHR8fAwEArK6v58+ePHDmyuLjY39/f1dXVxMTEz89PXFz85cuXTCZTS0srMDBwzJgxUOtEInHXrl1jx451dnYGt2svLy8cDsed1KSrqysvLw9YhsNgsEmTJpmamrJYLCaTeeHCBXFx8cmTJ4N3aw8PDwqFEhUVBZLB1NTUQF9YNDQ02Gz2hw8fwEei9evXy8jIDAwMrF279syZM9XV1WvWrAkNDa2trQ0ICABfYGfOnKmrq9vT08O5ez927NjTp09PnTp11apVlpaWxcXFwFaZk7KyssbGRnCBYDAYLy8vkFETgUDMnTtXVVU1LS0NOqugoACHwwFP4KF6yj1333d2WCxWVlbWwMAAkFlNTc3FxeWL7yR4PN7X13fhwoVD7Y3X19fv2LHD29t748aN4OWe/5RxnkskEikUCk9r7bKysp07d86aNWvy5MnTpk3bunUrWAbk5OSsXLkSlNfU1Ny/fz+ZTN6zZ097ezuRSNy7d6+iouK8efOAtLNnz166dGlGRkZISAgY4aSkpMLCQjMzMwQCISkpuXDhQiwWq6WltXv3brAs5ETwjgBmzZoVExMzatQoGo0WHh4+duzYkJAQzmQ5X9Q9OBy+du3azZs3T5o0KSAgQEJCIj09nUQisVgs/n3nFoZCoYAdCzAUsrKycnJyeXl5PT096urqmzZtMjMzI5PJdnZ2hw8ffv/+/f379wU8neeVtW7duufPnz979szHxwdkQHVzc1NQUEhOTi4vL/+WUR0KPs0JftsR8kfwUy08NTU1NTQ0BmmtkN8HBALh7e19//79AwcOlJeXz5gxo6ur68WLF/v37xcVFV23bt2bN29u3rxpZ2eHx+N7enri4+Pd3NzGjRsHXpFBzDTOChkMBovFgu4+Kioqzs7Ox44d8/Hx2bx5s46OTmZmZmlp6YkTJ8A219u3b2fNmgWC7CsqKkJPDiqV2tDQAP6fnZ398ePHQ4cOSUtLS0hI+Pn5nTx58sGDB8AOMD8/v7i4eM+ePfLy8iBTH+frL4ivCDZzPD097927d/ToUS0tLQcHh+Li4pycHBKJlJ2dra6uzmKxaJ+BHuTgWQK9T1CpVBDQEvwZGhoaGRkpKSnZ3d0tLi4uKSmpra0NbYpy09nZ2dXVJS0tzWQyY2NjJSUlfX19oSRyT58+tbS0TE1NLSoqIpFI4AsuOLGhoYFOp2Ox2M7OzsjISBcXF5CUgs/ADpoFYKX24sULa2trFAplaGiorq4+6DMqgOeM6Ovr8xlzFouloaHR3d398OFDfX39jIyMFy9e0On0qqoq8KoEBg0aNyUlpfnz5+/cudPLy2vZsmWmpqbv3r2j0Wj79+/H4XBDdQqJRI4ZM+bx48fHjh3bunUrjUZ7+vQpnU7Py8urrq7m3KaG5p3FYnFaVHKrq4GBAZ9+QTvbkAKAUQUagkQiQb9AH7lHUlxcHIPBlJWVkUik4uJiJyenmJiYhISERYsWGRsbs1ispKQkGRkZTlvWoTSEGzgcLisrSyKRqqqqFBQUiETiyJEjQf49oLTjxo0zNzd/9OiRn5/fkiVLkEjk3bt39fT0QPgibvUYRGVl5b1797Zt2zbIEEtCQmLy5MmZmZk3b950dnYGO6L9/f3A43oY5r6/OT09PbGxsSoqKvr6+tBBzmv8/fv3wDwvIiICHKmpqcHhcGVlZUArgEk5ZH0nKioqISGBw+EgP2oJCQkMBgNe30HNnBvg79+/LygoWL58OTQRCxcudHNz47Z5IRAICgoKYWFhMjIyAQEBUlJSK1euxGAwLS0taWlpJBJp9uzZUKdERUWbm5u7urpMTU0TExMVFRWxWCyDwaiurmYwGJDVMRBeQ0MD+O5isdi2traEhATg4QnKjBw5EpjMQRLC4XAtLS3QCwKBICMjQ6PR+vr6BgmsoKAAh8MDAwNZLJaTk9Nff/1lZmYGfjIwMHB0dLx06dLDhw/Xr1/PYrGePXtmZ2cH3teH6in39H332dHU1AwNDV21atWxY8cMDAzmz58vYFAWJBLJc9VXXV0dHh6+evVq8EgFtLa28pkyTicC4KvMeY+CGDly5J49e1avXn3lypVx48Zt27YN3HNkZWU5PZbNzc0NDQ0LCws/fvyIwWDy8vLc3d2hNSQCgZg2bdrFixdTUlLWrFkjJydXW1tLpVKhK93ExERKSqq9vZ3n9zXBOwIxfvz4ly9fXrp06fjx421tbRs2bKiqqjpw4AAOh+vo6OCje+DzlqioKNQ7WVlZEREREolEpVIpFAr/vgPHck7weHxoaGhPTw+49uvr63t7e4E/PzSh4uLi4I7KHQnmi6cPurLA7IDMSUCp6HQ6jUYDwUWhsHPDG1Vu+DfX3Nws4G1HyB/BT131YTAYCwuLmpoaBoOhpKSkpqYGIiIMz8Kzurr6n/di8cuxsrIKCQkJDAwMDw+PiIiwtbU9derUyJEjgUvA7du3g4KC5s2bZ2NjU1paamFhsXnzZhwO9/LlyzNnzvT19d2/f19TU3PevHliYmKRkZFxcXG9vb2nTp2iUqkODg5YLHbz5s1EIvHmzZuLFy/G4XBz5849ePCgvLw8eGk+ePBgVVWVrKxsQkLC1q1bOQ3SwsLCnj17JioqWlhYGBQU5OLiAm6XW7duFREROXPmzLt370Dw+n379rm5ufX391+/fr2goIBKpYaGhi5duvT58+cgQnFISMjff/89bty406dP79ixw8nJSUZGZvr06To6OiDrd2FhYUpKSnFxMYPBOHXq1OrVqysrK+/fv08mk2/dugXupNeuXWMwGHfu3DE3N7e3t9fW1m5ra1uxYgV44MHhcAkJib///nvjxo08Nby/v3/Lli0aGhodHR19fX3Xrl0DaxUPD48HDx4cO3YsLCxs48aNCxYs2L9/v6+v740bN8CJRUVFvr6+6urqRUVFpqamO3fuBJ+EeQ4sgUC4fv069ywgEIgHDx7AYLAxY8a8fv3azs6O28YGrAe4ZwSBQAw15uDNYOHChampqQcOHDh58uTixYvd3NwqKio+ffqUlJT04sWL0tJSFot16NChRYsWgShzq1ev7uvrO3fu3L59+0RERBYvXrxnzx7wRBlKW2Aw2Pnz59esWXPo0KHTp08bGhra29sDE9mGhgYNDQ3opQqYVF2+fJnBYABjHkdHx7KyskHqCgyMh+oXi8VKS0u7efMmnU6PiYnR0dHR0NA4e/ZsR0dHVlbWhQsX3Nzc7t+/n5OT09vbe/HixZUrVw5aRVt85sqVKx8+fDh58qSysvLNmze3b9++aNEiBweH/v7+jo6O27dvc9pPDqUh3CAQiFmzZoWFhS1atGjOnDm7d+++devW/fv3SSRSaGiomJjYpEmTzp8/v3r16gcPHsTHxysoKAQGBq5evRrkV+RWD87Kc3NzN23alJeXd/v2bTk5Oci7jMFgJCQkPH/+HCQkXLly5fbt2z9+/Hjnzp2uri44HL5lyxYPD4+hVqp/Iq2trZWVldra2kNZbldUVKBQqOPHj4M4UoPg+TlgkF8x0Fs6nc4zMmpJSQkwbuc8yPPdi0AgBAQE5OXlHThwID4+/sCBA46OjggEorW1Ffjk7Nq1i+fCw9LSsru7OzQ0tKqqCqwi+Hh+Njc3NzY22tjYcPZikP4M6ixolHtVYGZm5u/vf+TIEQ8PDycnp4MHD4KHDrjJz58/PyYmJjo6ev78+Ww2u7i4ePfu3fx7+hNmx9PTMzEx8dGjR69fv97wmW95D6bRaIcOHaJSqV5eXpzHvzhlENLS0jgcjkKh8IxyiUKhdHV1wRciMTGxmpqapqYmcXFxzjolJCS0tLSysrKA03t/f/+gFtXV1WVkZFpaWrq7uxUUFNTV1YERvq+vLxKJRKFQaDQatMItgOAd4YRAIGzatMnBwWHlypWZmZkhISHGxsaLFi36Wt3jXGkTiUT+fedZg6amJpPJfPz48bNnzyQkJAT04h7e6WQyuby83NDQ8O7duzwd+b5xVL+queDgYD63nZiYmEePHkF9MTIy2rp16/DEEPKTYP9cgOnzzZs3eWa1+io6Oztv374tTDPyI2AymTU1NQ0NDTx/7ejoqKioAFsfw6O1tTUvLw/kYYOgUChMJrOurq6goKC/vx+SJDAwUEZG5sWLF5WVlWDLiKfA1dXV3EnnvgiTyayoqKisrGQymZ2dncPuVFJS0okTJ4qKip4/fx4fHx8dHX38+PEpU6YUFhYOKtna2jp69Ohx48Y1NTUVFBRwK3BfX19ZWRnI5EalUktLS8FoPHnyRFJSMigoqLW1tbCwkEKhCDiw3NDpdCaTSSQS8/LyoIRI3PCcEUHGnE6nl5WVgUBhIKwlf3lAW6Wlpd3d3V/VqdbW1oKCAjKZ3NfXRyKR2N+DYesSf0gkUkVFBdhjhCCTyaWlpYNynX9RQ3jS0tIy1AXLqerFxcU8s70L+SIfP35UVFS0tbXlnJFz585B+fr2799PIBDu37/P83SQABODwYSHh4Mjvb29kydPVlZWLigoAEdKSkpUVFTs7e3BhcBgMLy8vCQlJZ89ewaCheBwOOj0L/Lu3Tt7e3skEonFYrds2QKS18nJyS1btmyou2h8fLytrW1MTAyTyUxOTpaQkFi3bh0oXFBQoKysPHnyZLBNwWazQW3z588fpNUQIN0rlK+PwWC4u7tLS0uDvKaDoNPpN27cAAsJZWXluLg46Ccymezl5SUqKhoVFZWSkrJ06dJBtxTunoIEs5KSkvPnzwd39e8+OyDz3rp16/B4PAKBmDhxIkgfOoiGhgZjY2POzG/h4eFYLHbHjh1gYJlM5tKlS8XExPbt26eqqqqvr19UVASdzn/KOKmpqdHX10cgENu3b+dZ+NSpU0gk0sXFhcFglJWVqampqaurl5aWcg4C8Ne6efPm9evXUSiUq6sr5+2isbHR1NRUXV29vLwc3HOmT5+urKz85MkTJpMZGhpqbW0N8scC4uLi8Hg8yNcneEeA1cag21RdXZ21tTUcDp85cyaJROKve93d3fb29pz5+ioqKjQ0NMaNG9fZ2fnFvvOctfLycmdn58DAwN7e3paWFktLSwsLCyid76xZs+Tl5bOzs4fqFJ/Tua8skG/QyMgIRAniwxdHtaury87OTlVVFUwZ6OmePXtAJDBBmuNz22EymefPnwdZnQBr1qzhL7CQX87PDryGw+EsLCxERUW/PUGNuLg4/68gQoYNAoEA2bR5/iojI6Ojo/MtERTl5eVNTU0HOfSDPSg1NTVjY2Nu20g4HK6tra2lpcXzgxYCgdDU1PxiZAueJ+ro6GhrayMQCJBA4ut7A3v9+vW+fftmzZplaGg4ceJEZ2dnDw+PgICAOXPm8Pn8hsVijY2NufPkEAgEPT09YKSEwWBAukLOArKyskZGRjy/a/IcWG5QKBTwxDA1NeWMeMYtIZ8Z4TPmKBRKT08PmPzh8Xg+n2A52xo5ciTPsG98OiUvL29sbIzD4QgEwvcyOBm2LvFHVFRUR0dn0H0Ph8ONHDlyqIB7Q2kITxQUFPjHVQKqbmBgIAy8NjxERUUxGExTU1NHRwfPArKyslQqNTMzc5B/V1ZW1nfxgZGTk2MymS9fvuTcCWSxWBUVFYNapFAo9fX1o0ePTk5OvnTpkqys7IULF1JSUoCl8YcPH9ra2jjLV1VVFRcXv3nzZtWqVZMnT3ZzcxNk30BSUhKLxebl5UHxhwEg6NdXda2zs7O3t3fRokVZWVmrVq0iEolBQUH19fXgVxwOt2DBAjQaHRYWlpKSMmnSJOiWMlRPf8Ls1NbWSkhInD17NjU1ddy4cRkZGcePH/+WcAMWFhY7d+6sq6sLDAyEROI/ZZxHVFVVZ86cCYPBUlJSvhjpSkJCQkFBobu7G6ScBYAFtpiYmIaGhrKyMh6Pr62t5RwcBoNBpVJVVVXBq5eCgsKNGzfMzc1Pnz69cuVKIpEYHx/Paf/MieAdgcFgFy9efPPmDecRNTU1Dw8PBALR29tLoVC+Rfe+2HfuU7q6ulauXNnZ2blt2zbgcfpVfO3pOBxOXFwc5MvlPE4ikTIzM4c9qsNrjs9th81mr169+s2bN2//y7lz5wRsVMiv4heE29bR0UGj0d/+FASvrf+eiOH/WkBoCgFDzP8SPn78WFxcnJycDJkck0ikiIgINps9YsSIQYXB5xb+YVp4Akbgdx4HId+FYWuIkB+KoqKinp5eY2PjkydPoIPgLR9clcbGxhISEtHR0ZyhidLT01NSUoZa2H8RoAPgXwsLC1lZ2bi4OM5VTVJSUkZGxqDPVV1dXTdu3KBQKFgsdsmSJcHBwSgUqrq6WkVFRVdXNz8//9q1a9D6pLW19eLFi1gsNiUlpa2tTU5ODjxVgc8qHyVUU1MzNDT89OlTSEgIlPu7pqbmypUrQ2XEGaq2d+/egZhAioqKZ86cWbRoUXt7O+fq2s7Obvz48WlpaW/evOFM/DBUT8EbAhwOh2J7fN/ZYbFYMTExlZWVMBjM2tr69u3bRkZGVVVVAobQANf4oINwONzX13f+/PlPnz49cuQIkJzPlA1K1IlEItesWWNubl5QUHD27Fme6XAg5OTkJk+ePDAw8Pz5c+iZ0tPTU15ebvYZCwuLkSNHVlZWcsZdB4vAGTNmgFVfX1/f+fPnd+zYkZSUdOnSpW3btvH5hih4RxAIhJiY2Llz5wYlhQKfzLS0tMTFxQXUPc5Bhv7/xb5zC5+fn//hwwdxcXHwbZHJZAK3NwFv0V97OgaDsbS0JJFIIFkCOMhgMK5evTrok5Pgo8rnzYF/c4LfdoT8EfyCfH0iIiKTJk0SMKg9HxAIBKfTs5B/JHV1dbm5uf39/a9fvzY3N//iLtYvwdnZOS0tbevWrfv27VNQUGAymVJSUmvWrFmxYsWgvR0Gg5Gbm9vc3IxAIHJzc8eNGyfIPhh4vr59+5ZEIr1//76urk5NTU14w/1HMmwNEfKjAbGj3r59u2/fPjwe7+HhUVFRcffuXSaTmZ6ePnbsWGNj42nTpkVHR3t5efn5+Y0YMSI/Pz8vL+/8+fMYDIbFYgHLQ+jlDDgzcyaEpNFoIP4teEVjMpkgSiQIO2RmZubm5nbx4sWFCxc6OTmZmZmVlZURicTz589zS/vq1aucnJyxY8eCPRlZWVkQbMPHxyc7O/vgwYMlJSWTJk3q7Ox89OjR0qVLdXR0xMTE2Gx2dHT0uHHj2tvbb926RaPR6urqPn78qK6uTqfTQdQfKGCmmJjYihUrsrKyTp8+/f79+0mTJtFotIyMjD179khISED9heLB0Ol0MpkMdYcT4DHr4OAgJSWFQqGUlJS0tLQ4967FxMSWLl2anp5uZWU1aE+bZ0+Bn5uoqGhlZWV9fX1jY6OUlNT3nZ3GxsaEhISRI0ciEAgJCQlpaWkLC4tBr9pQYAwkEgltlYAwklBqUGD7CprG4XBBQUH5+fkXLlyQk5PbuHEjnynjdvTV0tK6desWWP2SSKSgoCBoGTYwMAAMR8H9BIFArFixIi0t7e7du15eXsDFOjU1tbm5+eLFi2BRt3XrVn9//0uXLtnY2IiJiVEolIiICGNjY39/f/BdICYm5sqVK11dXR8/fhQTEyMQCIqKimZmZtB2FvARAOa4gncEWFsEBwfv3r17//79oLampqbo6Gg5OTl/f38UCsVf9zo7O6lUKufckUgkEGWKTqcL0vdBsyYqKopGo9+9e/fgwQN9ff3IyMiWlhYcDldcXNzT06OmpgZUhTNgGCf8T+e+shAIhLu7e0RERFpampOTk5eXl4iIyOPHjxUVFf39/Tlr/uKoUqnUgYGBQelhe3p6gB2sIM2h0WjBbztC/gB+hVmpECECQSKRHj58GPZfEhMTv90d9MdRVlYWFxeXnJxcV1c3lJF9Q0NDVFQU6E54eDgfN4BBZGVlhYeHgxOjoqL4e3AJ+XMZtoYI+QnQ6fQLFy4oKyvD4XAsFjt16tQdO3aoqKgsX7781atXTCYTZDADL9ZoNNrJyQm8avf29oaEhGhra8Ph8IkTJ8bHx1dVVe3YsUNCQgKJRM6ZM+fly5fv37/39PREo9HAfffly5c7d+4EaSSnTJmSkJDAYDCIROLatWvFxcWBAAsXLuTpitPY2DhhwgQrK6sTJ07cuHHD1dU1ODgYeEBRqdSTJ0/KycmBYC0GBgaxsbHgflVZWTl27FgEAiEqKrpo0aLXr18bGhqCxF9xcXEglq+oqOiyZcsyMjJAQ0wm89atW5qamiADqqWlJXBBpFAot2/f1tPTg8PhhoaG4eHhdXV1QUFBUlJSCARi+vTp79+/5xQ4MTFRT0/PxcXl+vXrx48fd3R0zMzMHNSphoaGcePGPX36VMCekkgkPz8/JBIpLS195MgROp3+HWenurp606ZNenp6GzZsiIiIWLt2rb+/P7ePdGZmJkhmjcPh/P39nz9/fvXqVQsLCzgcrqmpeebMmcLCwj179qioqCAQCAcHh/v371dXVy9atAiBQOBwOBcXl1evXvGZMp50d3efOHHCwMBASkpqypQpfn5+8+bN09fXt7KyOn78eEdHB1SyoqLC1dVVT09v3bp1a9eudXJyAtMH8eDBA3Nzc1tb27///tvb23vp0qWc+vb27VtDQ0POvTU4HK6mppacnEwmk8PCwkaPHg2Hw1VUVI4ePdrU1CR4RxISEkaPHj1z5kwrK6slS5YsW7ZsxIgRJiYmycnJUJmhdK+5uXnr1q1iYmIoFMrFxSUrK+vdu3dubm4oFAqPxwcGBgKHcz59HzRr2dnZZDJ5/fr1GAwGhUL99ddfqampS5YsQSAQ+vr6cXFxGzdulJCQQCAQ9vb2ERER3D7wfE6/cOECzyuLzWa/ePHC3NwcbFlLSUnt3LmTp987n1HNyMhYvny5iIgIEol0dnYODw8vLi4+cuQI8J41MDA4efIk5IzKpzkBbztC/gi+LgyRECFChAgR8m8GxMUB9tt9fX24z3AWAAEGNTQ0gGvrd4dCoVRWViopKQ3l88n6DAKBqKmp6enp0dXVHeRN1N/fX1FRIS4urqGhwWk1QKFQqqqqlJSUwI5HS0tLb2+vrq4uf08KFotVU1ODQCDU1dWH53PBYDDgcDidTv/06RMGg9HV1eX2/M/Kyjp+/PiVK1c4/fn595RGo1VXVysoKHAaiXyv2aHRaBgMpr29vba2VvkzsB/JUFM2FCwWq66urrq6emBgQE5OzsDAYCiPstbW1qamJk1NTZ6BEkB0KwqFMmLECO4Av5GRkV5eXr29vZ2dnWQyub+/Pycnp62t7caNGzydtAXsSFdXF5lMVlFRIZFIBQUF3d3dI0aM4OnV/426x7/vgxqqra0FIQ/A3inIEiSgP/nwTmcymeXl5XQ6XUdHh3/Jr1WPYTT3xduOkD8C4apPiBAhQoQIEfL7wmKxgoKClJWVV61a9atlEfIfPn365Ofnt2vXLgcHB87jRCLx9OnTwDb110knRIiQ38avT4gQIUKECBEihD9EIvHBgweysrK9vb1ZWVlXr1791RIJ+f+8ePEiPz+/rq4O7LWCg0wmMzExUUdHR7jkEyLk90S46hMiRIgQIUKE/HYkJycvXbqUTqeLiYldvHiRZ1R9Ib8ES0tLBQWFtWvXhoWFmZub4/H49vb26urquXPnLlmy5FdLJ0SIEN4ILTyFCBEiRIgQIb8dra2thw8frqurW7hwobOzszBR029FXV3d7du3P378SKFQtLW1zc3NZ8+ezSd5gxAhQn45f/CqD4QD5g6ULOR3pr29PSYmprCwUFFRceHChdra2rB/B+3t7Y8fP1ZSUpo8eTL3rwwG48OHD9nZ2e7u7kpKSiAz0o0bN6ZNm8aZnOrboVAot27dwmAwIEYZ7Lehvb29oqIChF//InV1dcnJyaNHj7a0tOT+tb+/PzU1lUwmg6y+XxzJnzYm3LPc09Pz4sWL7u5ub29v7vAVvyH8R16IECFChAgR8vvC/jNpbm4+e/bsiRMnqqqqfrUsQgSlvLzc0dExIyMjPj5eTk7O2dn5d87E8B1JTk62sbFBIpEHDx7k/rWysnLz5s3S0tIqKiqFhYXgYGhoKBqNXrJkCUjl9L0oLCxUUVHR19evra1l/06EhIRYWVk1NTXxL0alUm/dumVgYIDBYCIjI7kLvH371snJCYVCeXt7g6H74kj+nDHhnuWnT5+6uLig0ejZs2eDb1i/M18ceSFChAgRIkTI78wf8HWZJ+Xl5UQiEQaDFRcXa2pqcmaMEfJ7wmKxrly50tPTY2hoKC0tLSUlxR3x/J+Kg4NDb2/vokWLeP6qra29f//+kpKS3Nxc6OC8efMkJCSsrKy+MRs7i8UqLi6Ggm7r6+tfu3ZNREREVVUV9ttAJBLv3LmTl5eXkpLi5+fHpyQGg/Hx8Wlpadm9ezfPAlZWVn///ffbt2/5jOQvGRPuWZ4yZYqiomJWVhbsT+CLIy9EiBAhQoQI+Z35U1d9Qv44QBA2JBIJfDPGjx8P+zeBRCL5fJtAoVBoNJrziJSUlKen57e3+/z580uXLl2+fBmscJBI5PTp02G/GZmZmc3NzQgEIiIiwsXFhTO5Fk/4G0MOGmrukfxVY8I9yygU6s/6YvVHmKEKESJEiBAhQrj5U32jdXV1JSUl8Xi8oaHhn/Xa9KfAYDBqamrAhuogSCRSaWlpU1MTi8Ua9BOFQiGRSKBMc3MzZ4GBgYHu7m6ebQ0MDNTW1jIYjEHH+/v7mUwmg8FoampiMplfLN/T0wMOtre385ScT6eGqpO7gwMDA0C21tZW2LDo7OxsbGzkHr1BsFisnp4ewbvQ2tr66dMnCoUCHSkqKtqwYUNbW9ugkv39/YN6ymQya2pqKisraTTaoMJMJhNMHJPJbGxspFKpgwr09PS0t7fDhguFQklISNiyZcvo0aPfvXuXmZk5VEkajVZXV8ctAERzczNPHeMcyZ8zJgwGo7q6ura29ouz/Atpb29vaWkRpCT/kRfw2hEiRIgQIUKE/EL+1FWfkpLS8uXLV61apaWl9atl+adBJBL37NmzZMmSGzduTJ061dHRsaSkBPzU3Ny8evXqJUuWREZGLly48K+//oqLiwPvtcnJyd7e3rq6ujExMRs3btTQ0FBTU5s9ezZY+12+fHnVqlW1tbXFxcWLFy/29vZ+/fo1DAarqakJDAxcs2bN8uXLNTU19+zZMzAw0NfXd+fOHVdXV3t7+7i4OAsLC21tbZCpiWf5/v7+Cxcu2NvbT5gw4enTp1OnTtXQ0FBVVT1w4AD0JsqnUzzrHDQmTCbz2bNny5YtMzIyio6OXrBggYKCgoqKypgxY968eUOj0WJiYgwNDZWUlF6+fMlkMhMSEhwcHPB4/J49ezjf+7u7uxcvXqyqqqqurm5gYBAXF8dzCioqKg4cODB69OjVq1dDy92husBise7du+fi4hIWFhYRETF69OirV6+yWKyurq6QkJD6+vrS0tLFixdv3769trb29u3bjo6O1tbWdXV1oFoajRYSEuLk5HTlypW9e/caGxvv3r27r68PiLFlyxZjY+OAgIBbt24ZGhpqamqOHDny+fPnkD6sXLny5MmTd+/edXJyWrp06TBe/fPz8zs6OmbPnu3h4UGhUMLDwzkXroDOzs6NGzcuXLjw+vXry5YtS0xM5AxDxWQyb9y4MWvWrHPnzu3cufPQoUNkMpnnSP6EMenr69u9e/eiRYseP368c+dOOzu7nJwcQcaBSCQGBgZKSkoqKCgcO3YMLKSLi4udnZ3Hjh1bVFQ01IkkEikwMFBcXFxLSysqKgroiYyMjJyc3J49e9rb25lMZnh4uI6ODmScmZaW5u/vv3Xr1hkzZpiYmCQmJg5VOf+RF+TaESJEiBAhQoT8Fvxqx0IhvxddXV3u7u67d++m0+lsNjsmJgaPx8+bN49KpXZ0dDg4OCxYsIBEIrHZ7L6+Pj8/P0lJyYiICBDsYevWrWg0esqUKWlpaWQyOSgoCIfDnTlzBtTc0NBgbGxsZ2fX1dUFjjQ2Njo5OT179ozNZtPp9JUrV+JwuJCQECKRmJycrKurKycnt23btnv37nl4eCQnJw9VHkT3sbKykpCQWLVqVVVVVVNT08SJE1VUVD5+/Mi/U3zq5ITBYJSUlLi7u6PR6JkzZz59+rSsrGzTpk1YLNbCwqKuro7JZC5dulRKSur58+fglHv37uHx+J07dzKZTDabfffuXRERETMzs6tXr378+DEoKEhMTExJSenVq1eg6Tlz5kBxPiorK0NCQggEgqenJ4hBwqcLubm5ampq69evB/uiK1asGDlyJIhyVFdXZ2RkNH78eCKRyGazOzs709LSDA0NtbS0KisrQb8OHjxobGxcUlLCZrPB8klCQsLf359EIjGZzJSUFElJyREjRly4cKG3tzc1NVVBQWHmzJl9fX1MJjMoKMjFxYVKpbLZ7I8fP65cufJro5Iwmczt27efPHmSzWZXV1cbGBjIy8u/fv2as0xfX5+Xl5eHh0dfXx+bze7t7Z0zZw5nTJHLly+bmJjk5+eDP4ODg7FYLIjmwj2SP3RM2Gz2uXPnpKSkHj16BHTexMTE19cXzNqgWWaz2SUlJSoqKlA0l+7u7mnTpklLS6enp4MCVCrV398/NjaW/zA2NjaOGjVKX1+/pqaGzWaTSCQXFxcVFZW8vDxQoLq62s3NDfyalJTk4uLS2trKZrNra2tNTU01NTWhkoKPvIDXjhAhQoQIESLkd+BP3esT8oOIjY0tLS318fEBDjxTp07dsGGDg4MDCoW6f//+u3fvPD09RUVFYTAYgUBYt24dHo8/c+ZMa2srBoNRV1eHwWDe3t6TJk3C4XDTp08XExMrKioaysgtOjq6ra0Nh8Pl5+eD6Bog3CUOh7O2tlZWVsbj8YsWLXJ1dY2OjnZwcBiqPIVCkZSUlJWVFRcX37hxo5aWFkiQ0NPTU1NTw79TfOrkFBWJROrp6RkZGWEwGH9//ylTpujp6e3du9fBwaGoqCgtLQ0Ggw1y2eJ25IPD4bNmzfLz87OwsAgKClq6dGlbW1tYWBin8SpAW1t77NixBAJBkHnBYDC6urr6+voIBAIOh8vIyBCJRJ6We9LS0lZWVmpqatCRsrKya9euTZo0SU9P7z9b/wjE3Llzx40bd/fu3VevXiEQCBUVFVFRURMTk+XLl4uJiVlaWoKlBVgyNTY2lpSUfPr0CQaDGRkZDcM7rqampqCgYNasWTAYTF1dfc6cOV1dXVFRUZxjkpyc/Pz5cx8fHzAgYmJiNjY2UOaumpqa4ODgyZMnGxkZgSPW1tYSEhJDjeQPHRMYDCYpKWliYgISM+BwOAKBUFtbC8yev4iEhISfnx+VSo2MjAS7plVVVUQicdy4cfxPVFRUnD17dl1d3atXr2AwmKioqJOTE5FIBJoJg8GysrJMTEzU1NT6+vrOnz+vpqbW0tKSn5/f1dWlo6PT2NgIThwE/5EX8Nr5Z0MikTZu3Dh16tSysrIf10pGRsamTZvs7e0tLS0vXLjAbXL8j4dKpWZmZgYFBbm5udXW1sL+ZQrAk0+fPp06dcrd3Z0zDNjvwC9R18bGxn379s2bN8/Q0HDlypXNzc1Dlezs7Lx79+7SpUsDAwPBg+ZbtKurqys6Otrb2/vKlSuw3xgajZaenr558+aVK1f29/f/anGE/DKErvlC/g8qlfr48WM5OTkZGRlwRFJS8sCBA8CI7sWLFwgEAvoJBoNpaWnp6enl5eV9+vQJys0KLXWwWCwCgRgYGOCZE5JCoaSnp/f19T169Ag6JTAwUEVFBdyI4XC46GcEKQ/WQpyrLFFRUQaDQaFQ+HTqizJwA4fDobdePB4/e/bspKQkPivbQeDxeHA6Eol0dna+efNmSUlJX18fz2UJJBKfLsBgMAMDg2fPnsFgsLa2toSEhNevXzMYjKFcsOCfgf7Mzc1tampSVFTk7JStre3jx49fvXoFpRaETkGj0RgMhkajMRgMJBI5bdq0O3fuTJs2bfPmzcuXL3d2doZ9JUlJSdLS0mw2GywdR48eLSkp+ejRoxUrVhgaGgLFS0lJQaPRurq60FmccU3fvXtXU1NjamoKdQGsfnmO5I8eExgMtuAzMBgsLy/vwYMHjY2Nqqqqghu+Tps2bdSoUWAEzMzMMjIyTE1N5eXl+Z+FQCCcnZ2vXr16//59V1dXDAZTXl7OZDIfPnzo5+eHwWBevHixaNEiBAJRV1dXUFCAxWJjY2PBuUZGRsbGxtym8vxHnv+1097e3tPTAy4KBAIh/RnYP5G+vr709PSqqqr6+vqRI0f+iCZSU1P37Nlz8+ZN8AHi+PHjU6dOBZ8k/j1kZWUlJydfvHhRUlLyt/Ig/QkKwJPW1tb79+8HBweDxxzst+GXqGtLS8vixYt9fHy2bNmyadOma9euWVlZ8QyaTSKRnj59Ghsbm5CQ4Orq+o3aRaPRUlNTz507l5WVZWxsDPuNyc/Pv3XrVnh4uK2t7VCvN0L+DQhXfUL+DxKJ1NbWBofDudcwdDq9u7t70AOGQCDIy8szGAzg8vRVDAwMdHZ2qqiobN++HY/HD/qVOyYH//J8Inzw6RT/OgVBUVFRRERkeBE7VFRUxMXF6XT6F0/n0wVAfX39+fPnQVa62tra/Px8AWXo6upiMBgkEonFYkGLHDU1NQQCMVToHU5cXV27u7t37doVGBgYGRl5+vRpOzs7AZsGrT98+JBOp2/atAk6KC4uXldXd//+fbB7SSaT6+rqEAjEUBksamtraTTad4wt+Y1jAoPB0tPTb9++PXbsWB8fn+Tk5K9qXVpa2sfHZ+3atdHR0To6OllZWcuWLYPE4IOBgcG4ceMyMjKKiorweHxlZeWyZcsiIiJycnJERERgMJiJiQn4zk0mk8eNGxcQEMC/Qv4jz+faYbFYO3fuDA4OhlZ9QUFB/5h8DzQa7d27d9bW1mBYFBUVIyMjOzs7raysfkRzAwMDISEhWCxWQUFBTEzs3r17RCKRcx3+L2H8+PEjRox4/PhxV1cX7HfiRyvAIPLy8hQVFRU+s2bNmrS0tLy8PNhvw1DqCon9g9qNj48vKirS1dXF4XBHjx6dP3++ubk5z5J4PN7T01NMTOzp06ffrl0YDGbevHn19fXZ2dmwH0BTU1NXV9d3WU+OHj165cqVfFy4hfxLEFp4Cvk/kEgkGo2ura0dZB3BZDKRSKS0tDSJROK0fwD+PCIiInJycsNrq6qqalBb/f393IErh1FekE7B4fDh1QkBvgtqaWkJ8l7Oc4tJRUWFj/3hF7vAYrHKysqcnJzQaPTevXs1NDS+SgYZGRkkElleXs65nqTT6TAYTFVV9YudQiAQy5Yte/v2rZ+fX3Fx8YIFC96/fy946y9evJCUlHz48OEjDg4ePIjBYO7evQs6CzZXSSTSUBFTkUgk8NaDfSe+cUzCw8N9fX29vLyWLFnyxZnliaOjo5GR0f3791NSUpBIJGS5yh8cDufu7g423+Lj4+3s7BYuXIjD4eLi4h49ejRx4kSwbY7BYOBw+IcPHwaZXbW3tw86wn/k+VyPfX19O3bsKONg7dq1sH8KkZGR586d49wQGDlypI2NzTfm1RyKtra2wsJCKOGNpqamhYXFMO42/wAQn4H9fvxQBeCkpKQkICAACpjMaXjym8BTXcvKyjjF/u4wmcw3b95AJj8EAsHW1pb/Z1xIwu+iXdzWJd8FEom0c+dOPkGtvxbuXgv5FyLUACH/h5iYmJmZWXNz8/Xr16Hds66urgsXLvT399vb28Ph8BcvXkBvPL29vW1tbSYmJsOw3yAQCHp6erW1tdHR0ZC9AYlECg0N7ejo+PbygnSKyWQOr06IoqIiCQkJW1tb8AwGsUDAT1/cxKuvr6dSqbNnz8ZgMPxb4dMFIpEYFhZWUVExevRo8NoBYpZwPo1Yn+FZs7m5OYj5UV9fD46wWKyamhoZGZkv+pIxmcyQkJCWlhYtLa3Lly+fOXOmq6tL8E+eJBLpzp07INIp53F7e3sjI6OSkpKkpCQYDCYiIqKvr9/d3Q0FyQSfG6D/jxw5EofDpaWlCbgR90PHpLOzEwSP0dfXB0M0DFsaRUXFhQsX1tXV7d+//4uvL5zY2dmNHDny5s2bmZmZTk5OJiYm1tbWMTExHz58mDBhAiijoqKioKDw7NkzzuzwpaWlt2/fHmSJzX/k+V+PcnJyurq6ep/R1dX9x5h3vnz5cufOnT/TK6a3t5d/c79zapBfCIvF+tFmbD955FtbWzdu3PjzvQe/UV1/gth0Or2jo4OnI8lviIBqw2Awzpw5Ex0dLbzAhXxf/uxV38DAgPCS+I4gEAhvb29FRcXg4GAvL6+wsLDbt28vX77c0NBQSkpqzpw5kydPfvLkCfRmn5mZ2dLSsnnzZhA8A+wVQDNCpVI533rpdDqVSqVQKGDbBIlEenl5SUpKHj16dNOmTc+ePYuLi/P395eWltbR0QHPbDqdDp3OvzzjM2w2G2odWOgBI72hOiUrK8unTp5DRKfTocVAVVXV/fv3/fz8gFOZpqYmiUSKj4/v6el5+/YtiLtYXV0NZREAYwIkpFAoYWFh9vb2Li4u4BYPVonQopFKpQL3vP/EXOI7L8Ds9vHjxz09PS9evEhPT6dSqW1tbfX19TgcTlxcvLm5ua2trbKysra2FswCaA4smZYvX97Q0HDnzh0gWGNjY0pKip+f3+jRo4FgYBjBM5VOp9NoNBCVFAQ+ycjIAJrz119/KSoqgog+JSUlo0aNcnNz47MSS01NLSgo4DaLkpOTmzx5MoPBuH79emtrKwKB8PT0lJeXDw4OjoyMBPnxUlNT6XT6x48f6+rqxn4mMzNz165d3d3dVCo1KSmpp6enqqoqPz+fRqNxjiTYE/txYwIUvr6+PiMjg0gkxsbG1tXV9fT0tLS0dHZ2cs8yUFoGgzHoDdXDw8PY2JhOp48fPx4c+fTpk5mZ2YgRI9LT04caUgUFBWdn58bGRjs7OzU1NRwO5+bm1t/fb2VlBXkGqqiouLq6dnZ2+vr6XrhwISMj4+LFi9u2bZs2bRrIWc95N+Az8o2NjV977fzpZGdnb9y4saWl5cOHDy4uLitXrmxvb6+oqDh06JCtrW1CQgLQ6mnTppmamk6ZMiU+Ph7oz+PHj6dPnz5jxgyw0mYwGHfu3Jk3b95ff/2lq6u7dOlSnjvVXV1daz/T1dWVl5fn7u4+e/ZsyBuzuLjY39/fxcXF0dHRwMBg6dKlFRUV4Ke+vr7o6OjZs2fv3bs3Pj5eV1dXXV0dZMrh5unTp/PmzVu4cKGtre306dP3798fERHx6NEj8OtQovb09Ny9e3fhwoUzZ84ECTBVVVXl5eWDgoI4U3d0dnbu27fPycnJwMDA3Nz8zJkzwEFgKAlZLFZKSoqXl9fmzZtBZqCIiIivesSzWKxHjx55eHgsXLhw8eLFLi4ue/fudXNzq66ubm9vP3To0OjRoydNmgQWIYmJiQsWLDAzM/Pz84OcFIaSmclkvnr1atWqVXPmzHn37t2MGTMkJCSOHDkySAH4jxt4Sl6+fHnx4sW7du3y9/f38PAQxD6iq6tr8+bN6enpnZ2da9eudXV1ffPmzaBNIRD/bMaMGaWlpfwlYbFYUVFRdnZ2pqamTk5O9+/fB8/uV69eubu7Ozg4DCUSk8mMj493dXWdO3eura3tqFGjTp48CZZ5PNX1xo0bQ4mdl5e3dOnSKVOmaGlpTZ06Fbimg127bdu2WVlZJScnX7t2zdzcXFxcfPbs2VVVVTyn+9KlSy4uLu/fv+/u7g4ICJg1a9aOHTsGBgZIJNKpU6e8vb23bt06ffr0WbNmFRQUwL6BL04ci8WKiYkxNzfHYrH6+voxMTGcqsvngq2urj569OiECROSk5N37twpJSU1Y8aM0NDQc+fOUanUS5cuOTo6njt3btCFMDAwcPDgQQsLC0tLy927d3d2dqakpICbz6RJk27dugWCGoSGhlpbW+/atYvz3NLSUhcXFwKBICcnt3XrVs6F+lD6X11dDaKm7dq1682bN7NmzZKSkjI0NORUeyF/Buw/FhBsoLOz81cL8k8jJSXF2NgYbIkYGxuDDF2A5uZmf39/ExOTwMDA7du3z5kz5+nTp+Cn1NRUKysrBAJhb2//5MmTkpKSuXPnIpFIdXX1GzduvHz5cvny5VgslkAgBAQEvHjxArwfR0ZGamhoAFtHXV3d27dvMxiM2trawMBACQkJDAazePHily9fgiaGKt/f3x8cHCwvL4/D4VavXl1eXv7gwQMjIyMEAjF58mSQBmCoTg1VJ/ewMJnM3bt343C4qVOn+vj4bNq0adKkSQcPHiSTyaBAY2Ojg4MDEonEYDDu7u4xMTHa2tpubm737t1jMBh1dXXe3t5qamq+vr47duzw8vIKCgrq7u4G1ol79+6VkZFBo9F+fn5v3759/vz5vHnzUCiUkpLSyZMnQZD9obqQk5NjYGAAh8NlZWV37Nhx7do1UVFRWVnZGzduMJnMw4cPY7FYRUXFHTt2FBUVBQUFSUpKgkikubm5IDfA+fPnjYyMFi5cuH//fjc3t+PHj4NOVVVVLVmyBI1Gq6qqXrhwobGx8eDBg5KSkiIiIhs3bqyrq1uxYoWFhcXRo0djYmIWLVp0+PBhkIEgMzNTQUHB0tKyqamJeyQZDMbt27e1tbVFRUVXrFhRXFwM/UShUCIiImxsbOBwOAqFcnJyAhkF7t+/P2LECBAXZPr06evWrVNTU1u5cuXbt2/ZbHZ5efmMGTPQaLSoqKihoeGePXu0tLRmz54dFRX1+PHjQSP5Q8eksbHx4sWL4uLiSCTS0NAwKirKz88PiURaWlo+ffp00Cy/evVq/vz5aDRaQUHh8OHDjY2NnMr2999/b9iwAVLFnJwcdXV1YFLL5+LNy8ubNm0aSEEBUkc4Ojrm5ORwlunt7d24cSOwPkWhUFOnTh1UgBM+Iy/4tfOPIT09XVpaetasWUDPq6urjxw5oqOjIyIicvfuXVDm6tWrOBxu4sSJIM4tMIP38fEJDQ0FqrV9+/aAgACQBeT69et4PH7KlClDPcjevXsnLy8/efLk3t5e6ODr169Hjhx59OhRkBEkKysL7Kx+/PiRTCbfvn17/PjxCARixowZGzZs8PHxUVBQePjwIXflqampmpqa4PtUZWWlmZkZBoNxdXU9ePAgf1GbmprOnz8vKSmppqbm4eFx9erVBw8e/PXXX3g8HsoyUldXB5apbDa7v79/4cKFGAzmwIEDJBJpKAnT0tLk5ORA6wwGY82aNUpKSuAaZ7PZLS0tlpaWGhoaFRUVPMeKyWSGhoYaGhpmZmaCI0+fPpWSktLU1ARXREdHx9ixY5WUlMBlDoZOTk4OyuMylMxMJjM9PX3JkiXghX758uVbtmzR0NDw8fHhVgD+UxwTEzN69Ojq6mqQNsbV1RV6hvKnq6tr3LhxysrKBQUF4Eh/f/+0adPExcWnTZu2Z8+e58+fr1mzBoPBLFiwAOgnH0mYTObBgwfRaPT8+fOBFgFF9fPzO3/+PE8BGAzG8ePH9fT0wPAyGIyzZ88SCIR58+aBBxlPdeUWm81mJyYmzpgxA8xjUVHRyJEjlZSUMjIySCRSSkrKqFGjREVFZ82atXv37tTU1GXLlqHR6KVLl0JyDqKvr2/KlCny8vJZWVmQJvz999+Kiorg6d/Q0GBubj516lRIzuTkZAkJiblz50L3qy9qF5+JO3XqFAqFsrGxWbJkyaNHjy5fvqyoqKinp1dWVvbFC7a2tvbAgQPAyd/X13fbtm3jxo0bNWoUeN9AoVAXLlwYSiUaGhosLCxkZGRA/ic2m339+nUcDrdw4UKoX7W1tVOmTAF3+I8fPyoqKmpra8+ZM+fmzZtJSUm2trYiIiK3bt0Chfnof25u7tKlS1Eo1F9//bVs2bIHDx5cuHBBTk7OyMgIjImQP4U/eNVHoVDi4+OFq74fRGNjY1VVFdjBGASVSi0rK/teI0+hUIqKiioqKgR8X/za8oJ0SpA6wV2YQCDEx8fX1taWlpZyF2YwGBUVFeD1nUwm9/f3DyrQ399fVFQ01MAOuwskEqmkpAQsS5hMZmVlJbB4AX/W1NRAf/KhoaGhpqbmqwQD27lNTU15eXnQAxXQ1NTU1tbG/n6AjpSUlIDAQtyJAbu6uvLz83t7e8lk8iBheFb1g8YEvEBAc0QikUpLS6FPAwJCIpGWLFny4sULzoPd3d23b98+cuQInxOZTCb4RsApDE/5Ozs7c3NzW1pavnHkv+V6/NNXfeCS9/X1FRUVhV76W1tbra2tZWVlobVHZWWlu7t7XV0dWGiZmJhAb8BNTU0WFhZ4PP7Bgwc8W+R+je7u7p46daqlpWVzczNUDLztOTs7g8yKly5dQiKRM2bMAGfxVD8qlerp6amiogI+uzCZzH379qHR6EOHDoEC/EWtra3V19fX0NCA8mRev34djUavWbMGfNHbsWOHi4sL1HRiYqKYmJipqSm4PfKUMDg4GI1GHz16FJxy9uxZDAYDbI8FeS/PycnR1NTcvXs3pPAgSSy06uvu7ra3t+dc9RUWFqqoqIBV3xdlLioqUvnMu3fvwADS6XRuBeAzbkwmMyAgQF9fH/ouc+/evdTUVPY3rPrExMSio6PBkaqqKj09vZEjR4LMnPxnsKysTE9PT11dHcrVCT6flZeX8xTg7du3SkpKAQEB0JVOJpO9vLwwGExwcLDgq77W1lY7O7uLFy+CP5lM5rp16xAIxKpVq0DK2cWLF2MwGKhAaWmphoaGmZkZz2+IPFd9JBJp5syZ0BESiTRjxgxNTU1Ic7521cd/4sCqb9myZUBz6HS6r6+viIhITEyMIBcslUoFnvkgby2TyaRQKIKs+phM5p49ezgvmbq6OmNjYyMjo9raWnAkKSlpxYoVUE5dRUVFU1NTqI9RUVE4HM7Pzw/Ym/DX/9jYWBERERcXF5CxmUqluru7EwgEnl+UhPy2/MExPBsaGoYK8CDk21FWVh7qJwwG8x0DMWOxWBCj/weVF6RTX1snsGPkBolEQuZtOByOuwAejx+28Hy6ICoqChzJgGGetrY29BMCgRAwxIuKisrXCgM8EpU+M+gn7iPfCGdHoHR8nEh9hs/g86zqu48JsLSE/i8qKjqMeO7v379nsVjAoBSCSqUWFRUtXryYz4kIBGJQmoeh4uYJnk2B/8h/y/X4z2BQ/Fh5eXkPD48tW7bEx8ePHTsWgUC8fPnS0NBQRUUF2B/W19evW7cOpPdksVgdHR0IBKK8vFzA5vLy8j58+DB16lTOGFoTJkxQU1N7+/ZtSUnJmDFjUCgUHA43MzMDTqE8L4eBgYGmpiY6nQ7suxAIxOjRo0VFRdva2oAtGX9RQSgRERERSCWkpaUxGAx43W9vb3/8+DGRSISyuZDJZBQK1dPT09TUpKyszFNCPz+/UaNGmZqagrBA4M1VQC9KFosVHx/f3d0NxhwcRCKRWCxWwBra2tr4ywxSsCorK4PLAdz9oCAikBh8xg2BQKirq1dWVvr7+x8/ftzS0nLWrFnf6H+Iw+Ggy5NAIEhLSzc2NgJXAv4zqKur6+rqeuLEibt37wIrkszMTG1tbe4kLuDcpKSkzs5OCwsLKG4NDoebNWvW/fv3Hzx4IHjEpg8fPhQWFl6/fj0uLg4caW1tFRUVBXlN8Xg88jOQehMIBHFxcTKZzCdS9yBERUUvXrzY3t4OInk2Nzd3dnbSaLRhp7j44sTB4XBNTU2gxggEQllZGVghCXLBgiHF4/FmZmbgdCwWK4hhMwKBcHR0vHz5cmJiIrCuBwqQnZ2dkZHh7e3NYDAeP37s4ODAGTtARkZGVlYW/B9YSIGPpF+8ZoH+S0tLA18AFAolKysL4l0Pb1SF/BJ+3qqPzWZnZ2d/lyjD4DNDb28vlMxNiJCfAPhSInQlFfKDiI6OTk1N1dbWTk1NDQgI4IzjQqPRUlJSfHx8/m2J2v5EZs6cGRISkpycvGbNGrDp5+/vj0AgKBRKWVnZiBEjoqOjv5iDcShqa2v7+voGxeKTkZFRVVXNyspqaGgYM2aMIPWIiooqKytnZ2cXFRWBU9BoNAqF0tXVHZ6onHkv29raWlpavL29Dx8+LHjYQBB9saqq6uzZs2Qyube3V/DoFzQa7ePHjxgMZtihgwSUmX+0RhqNxn/cPD09U1JSnjx5Ym9v7+/vv3Xr1u+YzwAEogTPqS9KgkAgvLy8IiIi7t696+fnp6Sk9PLlS+CXwV0Y7Lmx2exB3dfR0QFu0oILWVlZCYPBDh06NGXKFO5fuad7UD5VAVFXV1dRUcnIyEhKSpKUlByqcsH5qokDYwgcv794wVpYWICDw+imkZGRjY1NamoqWFhmZGTQaDQ8Hh8fH+/m5lZVVdXa2mpjYyNI9NFhXLPCiKB/Ij9vzuBwuJSUVGdnZ/M309LSAuwxfprwQoQ0NDS8f/+eSqW+evWqs7PzV4sj5J8Gg8FITU29fv36/v377ezsHBwcOH/FYDA+Pj7/8l21PwUdHR0HB4fKysrnz58XFBTA4XCwf0WlUslkMpFI/Jav4+BVsquri3PrA4fD4fF4OBwueP4ADAazbt06JSWlCxcuVFRU0Gi0x48fjxkzxs3N7dtFJZPJdDodGIYJftbAwMD+/fv9/f0dHBwOHjwItj4EhEKh9PX1fUvK8uHJPIgvjpuCgkJkZGRgYCAcDj9z5syUKVPevXs37Oa+RRIYDGZoaDh79uyKioqEhIRPnz6RSCQ+WQdBCKtB0a3FxMQwGMxXZa3o7+8nk8ltbW2wH0l1dbWHh0d0dPTWrVsDAgKg3a1hM+yJ+14XLE9AyC4ajRYfH9/X13f//v3Nmzfb2dm9efOmpKTk8ePHo0aNEjCx1nfRfyG/Pz91pa6pqfm1+cSECPkdGBgYyM/P9/LyunHjhrm5+cuXL4eRmF6IED6gUKiTJ08mJia+efMGeHT8aomEDBMkEunu7g5CmyQmJk6cOBFs24qIiEhKSjY3N3/8+JGzPIgPKWDlKioqeDy+traWMwEaiEMrKSmpqakpuJxjx469desWEokMDAzcuHGjjo5ObGysoqLit4sqLi6OxWJzc3MbGho4j/NJ7sJisc6dO3fmzJlNmzYNsm0WBAwGIyIi0tfXB7aShsEwZObmi+NWV1cnKip65MiRV69ezZ49u7S0dNeuXT/iaSLIDKJQqAULFkhJSUVGRiYkJFhaWsrIyPCsDYRrYrPZBQUFnB/cKRQKg8EYyuWBJ7KyskwmkzMFFKCkpKSmpgb2PSASiatWraqurt69e/dQPfpahj1x3/GC5cn48eNHjhyZlpaWkJBAp9OnTZvm4uJCJBLv3r2blZU16Ovhj9Z/Ib8/P3XVh8FgLCws0Gg0MI63srKaMGHCpK/H3t7exsZGSUnpR2TGFCKEG1FRUUdHxwX/xdXVVUxM7FcLJeSfhoSExMyZM83NzYWWM78nwLMF5InhPM79ddzS0nLs2LHPnz9PT0+HkiViMJgxY8ZQqdRTp041NjZChePj4we9mg+qmbN+c3NzIyOj+vp6zq2G1tbW2tpaW1tbXV1dwbtTWloaGxt77969uLi4CxcurFixAkR2HZ6onCgrK48YMaKsrOzixYsgKwBIMHDu3DmQH4Wb7u7uxMREEC0WHAE5bwS0ysPhcGZmZkwm8+7du9C7OJPJ5NxgAQaQDAYDyqbT09MDAl2w2exhyAwBTRD/cWOxWHfv3gWZFYyNjW/dujV+/PiGhgaQ4aa5ubm0tHQoIyawL8Risb4ojCCSQH+OGjVqxowZeXl5ERERPE0uoaGbPn26pKTk27dvOVcFZWVlVCoV8gTjVldusY2NjaWkpOLi4p48eQIVq6iouH79uri4OM/WBdl94ixTWFiYnZ0tLi4uIiICLbHALMOGBf+J48/wLlgEAgHuNpAqDoWiouKsWbNqamr279/v7OwsJiY2ceJELS2tCxcuEAiEQV7lfEZgGPov3BX8E/nZn5O1tLTU1NRYLJaHhwf/iAtfpKurC0orJESIECFChPxQpKWlRUVFq6qqamtrBwYGMBiMoaEhMCzkTMsJ4jZ5eHikpaWNHTuWMyaQm5tbWFgYSHi1YMECEHWdSCReuHCBZ4skEolOpw8MDEDvYTIyMtu3b/fz8wsNDZ0wYYKcnBxY6iAQiO3btwNfd7DU4b8RQaPRDhw48PbtW3FxcRUVFcJnVFRUjI2NQSX8RQXJJ+FwOPTmB0QFckpISPj5+WVnZ586derTp08zZ86kUCiJiYl2dnbAhpBbQjQajcViiUTizZs35eTk3r179+jRIxaL9enTp3fv3unr64OsmyCPK3d3EAiEq6trWFjYkydP1qxZs3TpUgaDER0d3djYCMWbAaGVXr58GRoaKiUlVV5eHhUVxWKxGhoacnJybG1t+csMEnUCQzioXRBDklMB+I9bS0vLvXv3jI2NkUgkSJgm85nKyspZs2ZVVVVt2bLlwIED3B0UFRWVlpbu6enJzc1VUlLKy8uzsrICcUShHIk0Gm1gYAAEgRRQ2bBY7LJly5KTkw0NDQ0MDPgojI2Njb+//7lz527fvr1jxw4kEtnV1RUWFjZt2rS5c+cOpa7cYk+YMGHWrFm3bt3y9fX18fExMzOrqqpKS0vbt2+ftLQ0k8mEglGDGkCaXzD4PAWjUqkDAwN0Oh2yZcVisSgUKjc3Nz4+/q+//kpISCgvLx8YGCgqKqLT6RYWFlCCViaTCWws+WsXn4kDvQZqAPIDg68JIHaoIBcsFAx2kC0uiIj27t277u7ut2/fjhkzhue+JYjpcuXKFQUFBbBuV1VVnT59+pUrV5ycnDjjuJDJZDC8nIs6Op1OoVBoNJog1ywIsgrOBV3mM2JCflN+ftjQgoKCmJiYoVKvCA6dTn/48KEwc4MQIUKECPkJUCiUlStXolAoMTGxzZs3FxQU7N69W15eHg6HW1tbR0ZGcuZIaGpqcnBwgNLNQbx+/fqvv/4C75p4PN7f358zVSMEiUSKioqaNm0aAoEAmS0fPnwIbVk8ffr0r7/+srS03LZt25IlS9zd3UE2AhKJdOnSJZDAU1FRMSgoCAThGCq7naysLKfJDBwONzAwgHJODCVqZWXl0qVLsVisiIjIsmXLioqKkpOTrays4HC4kpLSqVOn+vr66HT6hQsXgEkOHA5XU1M7f/48hULhI2FCQgIoLysrGxQUlJKSIi8vD7JBPH361NfXF4vFotFoT0/PtLQ0np2Kjo5WU1ODw+EYDMbe3j4lJcXS0hLK3ABCkowdOxakA3VwcHjx4oWJicmkSZPOnj3b0dExlMxsNvvZs2ezZ89GoVBYLHbhwoUpKSlMJrOiooKnAgw1bkwmc/v27SNHjly3bl14ePi2bdvmzp0LMiVUVlYaGhrC4XBzc/Oh1C8mJkZSUhKNRtvb2799+3bHjh0SEhIIBGLatGnPnj0rKytbvny5iIgICoVyd3cvKSkRUNm6u7unT58OJW3jA5lMPn78uLa2tpOT065du1xcXLZu3drV1cVfXTnFBjkDWltbFy9eDDbikEjkuHHjQFbevr6+s2fPKisrw+HwiRMnPnjwoLy83M/PD/OZJUuWcGeVyMzMXL16NR6PB+l5r1692traSqFQAgMDsVgsAoEwNja+f//+3r17USiUnJzczZs3w8PDgQ7Iysru2rWrsrLy1atX/LVrqImjUqnh4eH6+vpwOFxLS+vSpUstLS1nz54FSmhiYhIXF8f/gq2pqdm0aZOkpCQcDreysrp69SqUdqiysnLUqFEIBEJTUxPKC8ITEok0f/78a9euQUfS09OdnJw4sxNlZ2c7OzuDYKEbNmyoqqpKSkqaOHEiiLixb9++3t5ePvr/5MmTcePGgYMnT55sbGw8deqUoqIiHA4fO3ZsUlLSF5VHyG/C/32o+2mQyeTHjx/b2NgMO4gZgMVivX792tjYGArQJESIECFChPw4GAxGZWWlrKysIP5Czc3N8vLy3AEbWCxWVVVVf3+/jo7OsG3FWSxWXV1dT0/PiBEjhhHOGhit1dTUzJgxo7W1tbu7m0wm9/X1vXnzBg6H3759+7uIOjAwUF5ejsPhdHR0BHFVJRKJzc3NOjo6IDp8bW0tDAb7qnAAYILk5OSkpaVbWlocHR07OzvT0tKgfDY0Gq2qqkpMTExFRYVGo/X39w8K+/m1MvNkqHGj0WgYDIZIJFZVVcnKyqqpqUHm3P39/Xl5eZcuXYIGn5umpiYqlaqhoSG4EfgXZ/DTp09btmwJDg4W0D2PSqWWl5djMBgdHR0Bg5HwFLutra2urk5FReW7p/kBva6vr2exWKBRGo1WUVGhpKQEZff5WvhM3I+7YPv6+hoaGrS1tcHlwIeuri5RUVHIgI5GoxGJxOGFh/0u+i/kt+UXrPpgMFhvby8Oh+PcehYiRIgQIUKE/BxiY2PPnj0bGRk56F2/sbExNDR0//79sD8fnqu+3xYmk3n+/HkFBQVPT8+f2e6ZM2eIROLu3buF7sRChPzj+TXr+KF8doX8uVRVVT158mTMmDGWlpbfsdrOzk5gnAP+hMPhOBxO4TPfpX4ajfbhw4ePHz96enpCH++pVGp6enpBQYGcnNyECRMkJCQKCgpsbGz4PxRpNNqbN28qKys9PT2H8en9ew1ge3v7y5cva2tr0Wi0gYGBra3tn5vWksViFRcXp6enz5kzh2d6+u/ON07iNzb9/v37Dx8+eHp6Chhre3gM0rTu7u60tDQ6nT5v3jzha9+/BAaDERUVVV9f39rayrnqo1Ao9+7dG0YIzd+WPyXgBIvFunXrFoFAcHd3/wnNdXd3JyQkAI/HhISEs2fPCq99IUL+FfxqE1Mhfzx9fX0XLlwwNDTEYDCRkZHft/Lm5uaQkBAVFRU4HG5kZLRs2bJ58+Zpf2bXrl2cZuvDoKKiIiAgQFJSUldXt6qqCjo4efJkKyuro0eP7ty508LCQkVFxcXFBfKoGUrOdevWiYqKjh8/nkgk/pIBbGtr27Bhg7Kysp+f37Vr1y5evDh9+nRNTU3INP/Por+//+TJk0pKSsrKyvn5+T+hxW+ZxG+koaFh27ZtUlJSnD5I3x1uTUtJSXFyckKj0d7e3gwG4we1K+Q3JCQkBI/HS0pKzpkzZ+PGjVu2bPH29p48efKdO3eYTCb7H0F+fr6ampqKisrPuYF8Iz9z2KOjo4HRIA6HO3PmzE9rV4gQIb8W4apPyPfh1KlTOBzuu6/6QNgeV1dXJBJ54sQJcKSvr2/VqlUoFGrOnDmQ6/Pw6O/vnzZtGrTqo9PpS5Ys0dXVBa7wYCnl6ek5ceLELy4DGhsbTU1Nh71g+MYBbGxsnDx5soqKyqNHj6CDdDr92LFjYmJi69ev54wz8afAYDA8PT1/2qrv2yfxWyCTyTNnzvyhqz6emvbx40dFRcVvX/URicSysrLvJKOQn8GbN282btzo6Ojo5OS0adOmqKio3t5e9j8CCoUSFhY2f/78iRMn2tvbr1ixoqio6FcL9RvR2toaEBAwZ86c8PDwbw+tJ0SIkD8FoaemkO/Dj/PShMPh4KskFGuOQCCsWLEiISHh5cuXubm5UDqsYYBEItFoNPRnR0dHTk6OlJQU5N8vJyd34MCBbdu2DQwM8I8bBIfDv8VI5lsGkEaj7d+/Pz09fe/evZxZWVEo1MqVKzMyMi5fvmxqarp48WLYn4aA0QK+F984id8CAoH4Oa7zgzQNhUJ9e5cZDMaxY8cUFRX19PS+sSohPw3rz8D+iWCxWJBb9VcL8psiLy9/8uTJXy2FECFCfjZCS24hX01/f39dXd1QyWQH0dLSUlpa2t/fP+g4k8kEyZqoVGpTU5OAqXghCAQCDoej0Wg9PT2DfmptbW1vb+c+BYRua2xs5NMWeOkvLi7mTAWpqak5depUbv+QpqamlpYWnrVRqdSqqiqe+bL6+vpKS0tbW1sF6OWQMoMURmB4qVRqTk5OfHy8vLz8zJkzB73BEwiEuXPnslisy5cv8xwWnjAYjLq6OigN1FDtCljb1/aOJ0wms66ujueQDiUthUIBB/v6+oYa8GFMYk9PD8hZRCQSOYWn0WiNjY2D8ncLPomwYUGj0aqrq79d077qMh/UKIvFunnzZkhICHffhQgRIkSIECG/Cb/Lqq+7u7u0tPTNmzepqalJSUmJiYnJycnPnj3Lysr69OkT95u9kB/Bo0ePDA0NRUVFPTw8qqqqYDBYTU2Nt7e3oaHh8+fPQRyIjRs3rlu3btGiRdra2vzf80CCo8OHD1+8eHH06NH+/v5NTU0wGKyiomLv3r0WFhZ7P6OioqKmpmZgYMC50PoihYWF7e3t8vLyurq64AiLxUpOTl6yZMnWrVsnTJhgZWX19u1b8FN3d/f27duXL1/+5MmTtWvXzpw5HbQE9gABAABJREFUE/SOG1lZ2QkTJlAolI0bNx46dAhkTUUikcuWLYNSLTMYjIiIiPnz51+8eNHf39/a2vrFixeclaSmppqZmenr64N0N9C7fn19vb+//4oVK8LDw93c3MaPH5+enj5UB3nKzGQyQXoiU1PTmJgYR0dHdXX1jRs3ZmRktLe3a2pqqqmpcVdlYmIiLS396dOnvLy8O3fuAMHevXtHpVKjo6NtbGzExcUjIyNBYRKJdObMGX9//02bNunp6S1ZsqStrY1nu6tWrQoICJCQkFBVVT179mx3dzcMBnv9+rWNjY2rq2tjYyOf6RN8RoDvcWZm5qhRo7S0tBQUFHx9faGVDE9pYTBYcnLy/Pnz9fX179+/7+/vr66urqamtnjxYmihMoxJJJFIV69edXBwGDt2bFpa2ty5c/X09LS0tFavXt3S0rJjxw5jY2MtLS0bG5tPnz4NYxI514Q0Gi02NlZPT8/Ozi4kJITnYHZ2du7cuXPFihU3btywsbFZuHAhVOyrNI0bPpc5z0bfv38fERFBIpEiIiI8PT0TExMFb0uIECFChAgR8pP4hdalLBaroaHh0aNHZ8+e3cOXvXv3BgcHJyUlgQQsv1DmfzxXrlwRERHZvHkz5Fl+7Ngx4O1dW1vr5OQEEviSSCR3d3cJCYmHDx+CYufPn+d0Fnr27JmOjk5MTAz4MyMjQ01Nbdq0aR0dHc3NzUePHsXhcKamprdu3aqqqjp79qyUlJSqquq7d++4RWIwGF5eXkgk8uTJk8CpLywsbMSIEbKysteuXYPkTEhIcHd37+zsZLPZhYWFWlpalpaWICPt8ePH5eTkXrx4wWazi4uLNTQ0du3aBU4kk8mzZs3ijObS0tLi7OyM+IylpWViYiKnkz2TyTx69KirqysIJJObm6uiomJlZdXa2trU1GRubi4vL79t27bm5uaKigpzc/ORI0eCmltbWydNmrR8+XIQFaatrW3mzJkqKioZGRk8B5CnzGQyOS8vz9nZWURExMvLKzExcc2aNWDZA4fD58yZw9NDo6amRk9PD41G37p1i8FgLF68WF5ePisrC/x64cIFDAYTFhbGZrOpVGpgYODhw4dBly9duoTD4davXz8wMMDdbnBwcEdHh729vZKS0vv370FtXV1d7u7uUOVDwWdGBk29t7e3iIiIp6fnixcvnjx5MnHiRCQSuWTJEgqFMpS0DAaDSqUGBARgMBhHR8dXr1719vYuXbqUQCCAnLnDm0Qmk0kkEqdNm0YgEDZu3FhbW0smkxcvXkwgEJydnV+9esVms2NjYyUlJaG+CD6JwcHBZDLZyckJ+PVRKJSjR48GBQX19fXxHMCOjg4XF5fjx48DZ7zg4GA0Gr1169ZhaFp+fr6ysjLk18fnMufT6J07d0RFRcEVKkSIECFChAj5Dflle31NTU1RUVHXr19/9+4dkUjkXxi8TWZnZ9+4cSMsLAxkbhXyI3B0dDQyMnry5ElzczOwYSsrK5sxYwYMBouOju7q6kKhUPn5+RUVFfr6+iQS6cmTJ9zWcQMDA+fOnZOTk5s4cSI4YmNj4+HhkZ6eHhcXp6ioaGlpicPhpk2btmDBAi0trTVr1ixdurS5ufnhw4dDGfuxWKxLly6ZmprKysru2LHD19c3Ozt78eLFwKCxp6cnJCREU1OzoaEhPz9/YGBAXV3906dPOTk5MBhMWlra2NhYVlYWBoOJioqKiIiUl5cPFdFbQUEhIiLiyJEj8vLyHz9+dHNzW7NmDaSiRUVFN2/eXLBgAUjzYGRktGXLljlz5hAIBFBgxIgRgYGBioqKWlpadnZ2nZ2dYIfz3r17hYWF8+bNA15VcnJy69atI5FIZ8+eBWZ+g+ApMxqNNv4MAoFwcXGZNWvWuXPn1qxZAwxocTgc5PrICQqFwmKxLBarv78fDoejUCjOYpx/5ubmPnr0SFtbu7CwMD8/X05OTlxc/OXLl93d3dztrl27VkZGZuHChd3d3Xfv3gUTV1BQQCAQjI2N+avZV82ImJjYxo0bJ0yYMHXqVDDLSUlJhYWFQ0nb1taGwWBUVFRQKJSPj4+NjY2YmNj06dPZbHZ5efmwJxGBQIiJiSkoKIiJifn6+qqrq+NwOHt7ezqdPmHCBBsbGxgMNmrUKGlp6cLCQjAagk/i2rVrIdNcEol08OBBGRmZoKAgSKRBxMTE1NbWenh4AL9Hd3f31atXjxs3bhiaNgg+lzmfRoUIESJEiBAhvzm/IJoLk8nMzs5++fLlMFxZWCxWdXV1Q0ODtbX1uHHjhHnevzuKiopubm4HDhx4/vz5ggULPn78KCsrq6OjQ6FQMjMz+/r6Hj58CC0Stm3bpq+vz9PhLTc3V19fH4/HgyMIBMLW1vbixYvp6el+fn7wz0CBOhAIhIODw+XLl4uKilgsFs/YEggEYvny5dOmTXN3d29oaJCTk9PS0oJ+ra+vLy4uFhMTi42NBUfs7OwmTJggLy8Pg8EWf4bFYmVlZT18+LCzsxNsgww1CHg8PjAw0MPDY+fOndHR0ZcuXerv7w8JCSEQCFlZWX19fVDCXxQKtW7dOvB/YIeMRCIh+cXFxRkMxsDAAIPBePnyJRKJhFICwmAwY2NjVVXVvLy8lpYWTU3NQTIMJTMYOjQaDSW9hMPhIO0SiURiMBjc4U9oNNrAwAACgQDF+PDhw4f29vZXr14VFBSAI8uWLRMTEwN1DmoXMGPGDCMjI2BIqaWl9fz58/Hjx38x091XzQgKhRIREQH/HzFihJ2dXVRUVHl5OZFI5C8tZwQgLBaLRCJJJBJodBiTCI02p2ygWuggCoXCYDB9fX0UCoVAIAg+iRD9/f3r1q3T19cPCgoaKpINlUp9+vSpgoICpE5KSkqnT58Glqtfq2mc8LnMKRTKUI1yMzAw0NzcDPkEiomJKSkp8WlXiBAhQoQIEfJPW/UxGIwXL168efMGfAvHYrHy8vKysrKSkpJ4PB6Hw6HRaDgcDqywgKUWmUwmkUg9PT2dnZ1dXV1MJpNOp2dmZg4MDEyfPp0zAKOQ78Ls2bNDQ0Pv3bs3Z86cFy9eTJ06FYlE9vT0dHV1qamp7dq1C0TU5EN/fz+ZTKZQKHQ6HTooLy8vIiLS29vLMz6EgoICHo//YlQPY2PjI0eOLF68OCgoSFtbe8qUKeB4V1cXmUyeNGnSypUruc9isVjPnz+PjIycPHmyj4/P3bt3BRkHdXX169evGxoa7t27Ny4uzs3Nbfbs2fX19UADYV8DlUrt7u5mMBhkMhk6iMfjZWRkKioqeO7ACC4zAoEwMTFBIpHNzc09PT1goctJc3Nzd3e3pKSkjo4OHyFZLFZLSwsGg1m2bJmRkRH3rzzPUlRUXLBgwbZt2+Li4nx8fCorKxcuXMinla/t3SBQKJS2tjabzabRaHyk5d/08CZRcIAdxfC6CbZeo6OjJ02aNHfuXJ5lSCRSe3u7iIgI96QMQ9M4GRgYGOoy7+rqGqpRbp49e+bl5QXFcHJ2do6JiRF+pBMiRIgQIUL+Rau+nJyct2/fIpFIQ0NDU1NTTU3Nr1q2UanUmpqawsLCsrKy3NxcOTk5KyurHynvv5GRI0dOmTIlMTExJSWls7PT0tIS7H5gMJiKiorm5mbO7YLu7m40Gg3t6QHExMRERUXBYgPaXwK+QEpKSjzD04NfNTU1vxhEfvbs2Zs2bdq3b9+GDRtiY2MNDAxgMBj4WPDhwwcGg8FZf2trq5yc3K1btw4dOnTz5k1bW1v+5sHXrl1TVVWdPn06+BOFQq1du/b169dJSUnFxcXAF6unp6esrGz06NHQWUPtT0JgsVgpKan+/v6GhgbOs5hMprS0tJiYGPcpgssMNjaVlZVra2urqqq4V305OTm9vb0TJkzQ19fnUwkCgcBisd3d3cXFxZzrKCqV2t/fLyUlNdSJzs7OV65ciY6OBhnVNTQ0+Ev7tb3jlpNAIKipqTU0NAwlLedOF/fpw5vEYTCMbuJwuKCgoM2bN2/fvl1XV9fCwmKodCO1tbWtra2cJqBMJnMYmjao5qEucwqFMlSj3HuSkyZNys3N5dzr+7ct+Vgs1qdPnx49evT69eu9e/dy2zxTqdS3b98mJCRQqdTjx49/cXv8u9DX17d169aGhoYLFy7wjPz03enq6kpOTn7w4IGbm9u8efN+Qou/OW1tbc+fP09JSdHV1d2+ffuvyhPzHbl58+bFixf37NkDPEG+OxQK5cGDB+PGjVNWVoYOdtfWlsbHN2ZnD3R0EBQV5QwNFc3NpXV1C6OjzRctEv9v6LWfDH1goDY9vTQhQVRGxn7fPvifP7l8GOjsrHzypOzBA93p080XLfrV4ggRlJ+qlEQiMSsrS05OztfX183NbcSIEV+7U4fFYkeOHOnm5rZw4UIpKal37951dXX9MHn/paBQKE9PTyqVeuDAAVNTU5CkjkAgjBgxorq6+v79+9DH/vb29pCQEO4NBCUlJXNz88bGxvz8fOggcBScMmUKz+fcp0+fmEzm5MmTef4Kdk7Av0gkcv369W5ubiUlJRs2bAAxG1VVVeXl5Z88eQIc+QCvXr168OBBW1tbaGiohIQEiPYJwggN1XcCgXDp0iXOmLE4HE5BQQGJRCoqKoJ4mEgk8urVqy0tLaAAlUq9cuVKZWXlIGkHDenEiRNZLFZ6ejr0KtzT09Pe3j527FgFBYVB5b9KZuCZ5uPj093dHRsbO2grlUgk3rt3D4/Hr1u3DkwlHA4HywBIfmhvCiyhb9++DQJygnf627dvQ0EpeaKurj5v3rzi4uJTp06BaCt8Cg+jd5wwGIzy8nIjIyNTU9PhSTvsSfxaht1NdXX1o0eP9vf3BwQEQBJyIiYmZmJiUl1dffv2bSi6Zm1tbWho6Ndq2iD4XOZoNHqoRiHDV+i4qKiojo6O3n/5F5p3NjY23r9//9SpU69eveLpy/D+/fuwsLCQkBA+Hq3fnd7e3oyMjHfv3oG78Y+GRqM9ffo0ODj4/v370EX6b6a/vz8tLS0yMvL27ds/Zwp+NMB8PScnp7Cw8EfU39LSsmXLFjExMWjJRyORXuzde2nUqI9Xr8qOHDk2IMBi8WI4ApG0Zs25ESPeX7xI45XG5udQ/+bNx6tXP1692lNf/9Mu6l8Cg0KpSEl5d+FCcWwsWfgS/kfxU1d9tbW1NBoNBJT7xqrU1NRmzJhBoVD4BHwXMmzGjBkzevTo/v5+KBwLEon08PAgEAj79u3bsWPHixcvoqOjly9fbm5uDvZVaDQasMsF73zr168XExO7ceMGsPIikUj37t2b/hlQIZvNbmhooNFoYCchPDx82rRpUHOc0Ol0EMmwt7cXvIkSCIRDhw5ZWFikpaXt3LmTRCKpqKi4uLg0NzcvXLjwypUr6enpJ06cOHfunIODA1jkVFdXZ2Vltbe3R0VFtbe3d3d319XV9fT0AEs/EHER2Cu+evVq3759IGcDDAarrq5++/atsbHx5MmTYTCYra2tnZ1denr67NmzQ0JCYmJiVqxYgUAgdHR0GAwGnU6n0WjQu+/AwACLxQJ9dHV1tbOze/jwIfR0fPLkCRqNXrNmDdic5BxAsEIYSmYGg8FkMkG10Oxs2rTJ29v75s2b169f5xTg8OHDubm5e/funTlzJtjp0tDQ6OnpSUhI6Ovre/bsWVJSEpvNrqiooNFotra2FhYWKSkpvr6+Dx8+fPz48dq1axsaGsB+L3e7AAQCsWDBAk1NTSwWO2bMGHDwxo0bUlJS8+fP537b4987bgVgMpnQe/P79+/z8vK2b98uIyPDX1owntCjl0qlAvm/ZRKBNnJWy2AwWCwWZE7J4uBrJxGUB5Xb29tv2bIlKytr06ZN3B+2EAiEt7e3vLz8kSNHfH19IyMjL1++HBAQYGtr+7WaBnUB9JfPZS4nJ8enUUlJSQwG8+nTJxKJBJKCwP7dqKmpbdiwwdTUdKgCtra2a9as4bOF/iNQUVG5c+fOgwcPOHe5vzt1dXWlpaUwGAyDwXh4eDg5OfGMMvUvhEAgeHl5+fj44HA42D8CBAKxb9++x48f8/St+EaIRGJgYODYsWOhXURaf3/yunUZBw+OnD3bLz19QlCQ7vTpmhMm2AYG+qWn686Y8Z87G9cT6qehPXnyKH9/zP+aPv0jQeFwpt7ehnPn/rP3M/+Z/LRooSwWKy0t7ebNm2Qy+btUSKPRwsPDQdTH71KhEE4uX768bt06zkwATCbz1q1bqqqqIJW5qakpiOdOIpHCw8PNzMzgcLi9vT2Uy+HZs2c2NjbTp0/fv3+/j4/Ppk2bQFoFNpudlpYmKSk5evRod3f3LVu2ODo6rlq1qq2tjVuM4uLitWvXSkpKwuFwNTW1vXv31tbWgp9evHgB7EUdHBwyMjKIROKaNWuAoRQGg3Fzc6uoqABinz9/XkxMDIVCjRo16v79+7Nnz0YikTNmzMjOzt69e7e0tDQOh1u1alVBQUFpaamVlZWDg8OMGTMCAgLWr1+vp6dnb2+fm5sLiVRVVeXs7IzBYOBwuJKS0oULF6hUaktLy/bt2/F4vLi4+K5du2pra8PDw3V1dREIhKOjY0FBAZvNrqur8/HxsbCw2LFjR0BAwNy5cz9+/MhzAIeSedq0aSdOnBgxYgQCgbC3t7937x7n1UQmk8+fP29kZGRnZ7dp06Zly5aZmZmNHz8+LS2Nc0hra2vt7e2BoaO/v//ly5c1NDQWLVoEEgzk5eXZ2dmBCCWysrL79u3r7+8HqeqGahekWFi+fPnBgwehI8ePH0ej0ZKSkqmpqYPmlM+MgEwbnCQlJVlaWlpYWAQGBq5fv97d3Z2zQp7SstnsJ0+eWFpaIhCIGTNmpKenv3v3burUqUBpExMThzeJWVlZFy9eVFNTw2KxK1asKCoqevbsGVRtbGxsRUXF5s2bRUVF5eXlT5482dLSIvgkNjY2HjhwQFFRUVRUdMOGDbm5uU+ePNHQ0ABhkKKjo7kvjcTERAMDA5BixNraGqSOAAiuaa9evfLw8EChUKqqqiAVx1CXOf9G29raJk2ahEajLS0tB+nbvxYymTxz5kwFBQUor8kg8vLylJSUpk6dCpT2n0F3d/f8+fOhvCBsNvvQoUNoNPrSpUu/VK7fiLi4ODwev3r1au5cNUIgGAzG3r17fX19OZ81r06c2IfBXB4zppfrSfGfpDWFhVesrRuys9m/joonTw5LSt738WF+dlr5Z5N17tw+NPq1MGHPH8VPXfU9f/782rVrJBLpu1TIYDCio6MTEhKEt84fQX9/P5FI5D5OJpMLCgqqq6sFHPbOzs7y8vJBeeTS0tKkpKS2bt3a1tZWUFDwvT4EgJRiubm5IA8bJ83NzTU1NUDm3t7esrIynqntwO4xWJlUV1e/ePGirq6OZ0+7urpKS0spFMrXSkihUEpLS7u7u79YUkCZB9HX1+fj44NAIJBI5IYNG3hKSKfTy8rKWlpawEQPGn8mk1lVVVVUVCT4vBCJRBDxlbOSpqamtWvX5uTkfHvvmpub8/LyeCrkMKT99kkUnOFNooAwmczaz/BUUcE17asu86EaJZFI5eXlkMGwkH/hqo9OpwcFBeHx+IiIiKFWfb/t85r5mX/Mqg9YE7D/WN6+faunpwc+0gG6qqrOGxruQ6PffE4gzA2LyXwbHNzE8Rj6+QhXfUJ+c35eNBc4HC4vL//u3buqqqovpvMShPb29ubmZvBF/3sIKOR/GBSgBQKHw33V9El/ZqhfZWRk5OTkhiXgkBXyjOQBvPIAYp/heToWiwUJIRAIhOZnhmpI6jPDkBD4pgpSUkCZB0EgEE6cODEwMBAXF3fp0iUpKaktW7YMMihCoVB6enpDTTQCgeDMiiEIr1+/lpSU5IyqgkAgSkpKVFRUDA0Nv713ip/h+dMwpP32SRSc4U2igCAQCHV19W/XtK+6zIdqVFRUFHgw/oNhsViPHj2KiIhQV1evrq5ubW3dvXs3sP0GFBUVnTlzpre3F4lESklJtbe3c57OZDLj4+NjYmJQKBSDwVBWVoYCyTKZzNevX9++fbuvr2/9+vWbNm0qKSm5ePGip6dna2trcHBwbm5uRUWFlJTUunXroJSJjY2NJ06cYLPZIBWkkZERSPhBpVKvXr2ak5OjpKRUV1fHZrMPHDigrq5eVlZ2586d1NTU/fv3T5gwobu7+/Hjx3FxcTQabf/+/SdPnnz06BEOh9u5c+fixYshB92amppjx46BEEEsFsvW1lZfX19cXHzixImcyWBYLFZISEhoaCiFQjl16lRUVJS3t7enpyf4lcFgXLt27dixY7W1tebm5qdOnQIpLoHJcWRk5MOHD6urqwcGBlxcXLZs2QIuzKE6AiJ1DTUs3AwMDFy9evX169dwOLy8vHzixImBgYHAzZXBYMTGxkZHR2MwmJqaGgwGs2rVKrAB3t/f/+zZs4SEhIaGhrNnz0ZFRUVERLS2tnp5eR07dqy0tPTkyZOZmZkoFGrXrl1LlixBIpHt7e0JCQnR0dHOzs4yMjJnzpz59OmTvr7+1q1bnZ2dh3pX4TkCeDw+Njb22rVrHR0dKioqmzZtkpSUPHjwYHt7+9y5c/39/Xk+o4GORUdH43A4sA7X09Nrbm4+ffr0p0+fgoODc3Jypk+ffuTIkY6Ojhs3biQmJlIolCNHjkABsbOyskJDQ2tqasBM7dmzBxgqV1VVRUVFpaam7t69+86dO+Hh4V5eXkePHk1ISLhz546Njc3ff/8NOshnQofSWO5eREdHo1AoExMT6GDD27fEykqclJTafzVnEHAEwmrtWvD/pg8fsoKDW3JydKZPn3LkyEBHR+6NG58SExkUypQjR7Q/d7a3sfH1iRMwNhslItJVXi5nZDQhKAjxWZj+1tb/nJ6b21VRISIlZbVunZGHB4zNbnj7tjQ+vi4zc+qxY43v3n28cqW/tdVo7twpR46IcLznsFmsknv3Mo8c6Sgrk9HTG7NypfmiRcjPEa1o/f3Z58+3FxfjFRSa3r0TV1ObfOiQhJpaf2vrh0uXyh48EJWVnX3lCkFBoSQurjAqilhVpe/iMnH3bmBLyVMwBBJJ6en5lJiYHxamO2MGVlz82c6deDm5eXfvSv/vPXmo1lkMhiBdo3R3Z58/35Kbi/qsXaBHQv4wfuYSs6+v78qVK8eOHcvJyfnGr1D19fWXLl06fvx4/WevWSF/Fk+fPpWUlNy8efMf/THyd4ZMJoeEhBgYGKDR6KlTpyYlJX33TRgmkxkREeHv779//357e/uXL19y/lpTU3Pt2jXgkClEyD+DlJQUWVnZkJAQsLc5Z84cMzOzhoYG8GtOTo6ZmdmZM2dAROJ79+5JSkpy7vWFhISYmJhkZWWBK3TdunVIJBLs9YFEphgMxtTUdOXKlevXrwfpEKuqqhwdHYHzbVtb2+TJk8XExIDFL5VK9fPzW79+PWju7t273t7e4DKPiIiwsbEB9tI1NTUzZ84sLi6uqqo6fPiwpqampKTks2fP2Gx2Y2PjmTNnJCQktLW1FyxYEBERER0draurq6KiAskMsuNu376dyWQSicRZs2YBK+WgoKCmpqZB48NkMrdt24bFYgft9aFQqAkTJqxZs+bJkycHDx4kEAiTJk0CW/dkMnnTpk27du2iUCgMBmP//v0YDGbp0qVgB55nR4CF9lDDwk1HR4e7u/vmzZuBndGpU6fQaLSPjw9ocd++fSYmJsCGn0KhbNq0CY/HBwUF0en0pqam69evKykpKSoqLlq0KCwsLDs728PDA4vFenp6rlix4s2bNy9evBg1apSamlp+fj6FQomMjLSxsUEgEOPGjVu9evWVK1f8/PxERERkZGRSUlJ47vXxH4GEhAQpKSlLS8vm5ubOzs45c+bcvXt3KP1kMplnzpwxMTF58+YNOHLlyhUsFjt58uTe3l5gMC8uLu7h4QF0hsFgLF68WFRUFKoTZGwCKv3y5UslJSUTE5PKysra2tp9+/YpKytLSUn5+flt27bN3Nx8+vTpN2/enDJlChKJ3LFjxxe7w0djB9HU1GRhYeHg4ACZhrGYzCeBgXsQiBATk57/XnH8+ZSUdEhcPNbDA2y7MRmM+MWLD4iKFn3uLINKjffzS16/HvxadPfuPW9vxmdhuqqqIhwdP33Wrv62tluTJx8SEyuIjqaRSJ8ePQoxNT0kJhbp5JR59GjFkydRc+b8Z/vx9On/2+uTkAgeMSLaxSXz2LGEJUsOiYsfEBHJOn8eyPBky5ZTamqtn50+WgsKTqmrP1q9GsjQ19wcOmrUaU3NrspKUFthTMwBEZGEJUtAgaEEo5PJubdvX7Wx2YtERs2ZkxIQEO3iclpTs/F/rQz4tC5I18jd3bGennfc3Qc+u+p0VVVdsrTci0QK9/r+LH7qLhmBQBg3bhyTyXzw4MH169ezs7OJROJX1UAikfLz86Oiom7evNnS0mJmZsYZzFfIH0F/f/+bN28GBgZycnKA8duvlugfCA6HW7lyZWFhYUFBwfz58z98+HDgwIGHDx9+xyZYLNbjx4+vXbt25MiRmTNngqgeEBoaGosXL+YM8S9EyJ9OcXEx2McDl5iWllZDQwMI/UoikQ4cOEAgEBYsWAAKTJ06ddSoUdC5BQUFJ06cmDNnDoikgsPhvL29ITsIOzu79evXy8jIDAwMrF279syZM9XV1atXr75w4YK4uDjYTpSTk/Pw8KBQKFFRURQKpaurKy8vD9otnDRpkqmpKYgklJWVNTAwAG6tampqLi4uTCZTS0srMDAQircEg8GUlZWdnJxkZWWxWOzevXvnz58/d+5cDw+PtrY2KBhyUlJSYWGhmZkZAoGQlJRcuHAhMIjYvXv3V4VmHTt27OnTp6dOnbpq1SpLS8vi4uKamhoYDPb8+fNnz575+PhgsVgkEunm5qagoJCcnFxeXj5UR5hMJp9hGdQui8UKDQ2tra0NCAgAXt8zZ87U1dXt6emh0Whv3ry5cOGCu7s72FPCYrFbt241NTU9f/58RkaGkpKSo6OjmpoaCoUKDAxcsGDBmDFj/Pz8cDgccMS1traeMGGCm5tba2trXl4eFov18vKaO3cuAoGwsbE5e/YscJxevXp1d3f3lStXeCbM5DMCQNpFixYVFRWFh4eHhoaamprOmTNnqEH+8OHDqVOnfH19ra2twRFLS0tOcwYRERHOjTU4HM55i25paTl58qSLiwuIt2dlZWVtbV1aWvrkyRN1dfVNmzaZmZmRyWQ7O7vDhw+/f//+wYMHvr6+Cxcu5NzD5NOdoTSWuyM1NTUNDQ3y8vJQ1tD/fGdpa4Ox2RgxMRRXLJxPjx4lrlhxe+rUW5MnRzk5vf8cWBgtIoL4385iODpL7upqyctj/lcYrUmTFExN/+OJxGS+u3ABKy6u/Vm78HJyRh4eDAqlMCoKjkDoTJ+uYGLCZrFMvLxst2zRmTrVev16DIFQm57OGUVGXFXV6do128DA2ZcvTz50iM1mv794sbu2lkGhtOblgW3J/9hHyMri5eRa8vKon8OYIdDoQV3D4PGI/2ai4iMYDAYzW7jQ2MMD9HrywYMe9++vKSlR/hzYDIJP62hR0S92rTAqqvbly7/WrAFbf1JaWsJoLn8iPztfn56e3oQJE549e9b4meTkZAKBICUlRSAQxMXFCQQCFotFo9EoFAqJRLJYLDqdTiaTgY9Ze3t7V1cXuEfA4XAjI6Nx48YJzTv/OIqLi7W1ta9duwaDwbKzs1EoFB8rNSHfAgKBGPmZH1E5CoU6e/bsvHnz1NXVjYyMhFeikH88/v7+VlZWZmZmIPJwU1MTg8EA8X4LCwszMzNBSiFQGI1Gc1pWP3r0qKury9bWFrpScDgcZ3JREJRIQ0NDVVUVrECamprS0tJIJNLs2bNBmZ6eHpAKtaurS1xcXEFBISwsTEZGJiAgQEpKauXKlRgMBlinh4aGrlq16tixYwYGBvPnz4caGpQuFQ6HI5FIPB4P3v4RCASwe+zt7QVLptraWiqVCsU0NjExAZarXxWYHg6Ha2lpgaYJBIKMjAyNRuvr62OxWElJSXV1dcuXLwe/ggi6IOiUsbExz460trbyGZZBH4I7OjoSEhKMjIygRKYjR47MyclBoVBwODw5Obm/v9/ExASaFBkZmalTp2ZnZyclJYGoVyA9JjSVUlJSGAwGvK5Ap4AtR855VFRUBOsrFAo1b9688PDwgoKC1tbWQelMvzgCKBRq/fr1z58/37dvn42Nza1bt4ayYmWxWAkJCQMDA3/99Rd0EIPBfDGVDsT79+9LSkpCQkIiIiLAkZqaGhwOV1ZWxmKxkEgkAoEQFxcHtt/Iz4D/QKPHvzuampo8NZZbkvb2djKZLCYm9j/RXz//n81isbkWinqzZskbG0c6OrYXF08ICrJctuyLncUQCAQFhfywMFEZmbEBASJSUqNXrkRiMP0tLVVpaXQSKfK/2gUWRX3NzeSuLryCAhyJRKDRIv91JMFJSaFwOBqJxKTT/7/FIxwurqaGFRcH6ytDd/fcGzc6ysraCgr0HB0dQ0MpPT2yn3Pn9tTXUz/vwQoSd5TU2spHMDFlZQQKBUcgFC0swNKRe22MweP5t86na3QyuSg2VkxFBZwLVfhFsYX821d9CATCyspKVFQ0NTUVxPTv/8xXVYJGo62srOzs7P5tmX//Gfz1mV8thZDvgKSk5KxZs361FEKE/CTExMRsbGxKS0uBMSFndpCSkhIikSgjI8Pz8weDwfjw4QOIait4c62trW1tbcuWLdu1axfPagMCAvLy8g4cOBAfH3/gwAFHR0dQzNPTMzExEeSI3/AZwbPAc75nAx9OOBz+/v17X19fJBKJQqHQaLSuru6wkzGA2LBg94ZMJpeXlxsaGt69e5enhy3PjnxxWDhpbm5ubGy0sbHhFBjsIDEYjLKyMu4u6+vro1Aozuydg+Qf1Hew+OG5jwdQV1dXVVVtbm4eGBgY9NMXRwDYTWzdunXp0qUEAmEof3sgQE5ODgaDGbavckVFBQqFOn78uJ2d3fBq+GJ3htJY7noYDAZnPuf/bEsqKMDgcAqRSOcaxv9sY0pLExQUOkpKJNTUBNmAwhAIYwMCWvLy0g8cKI2Pn3TggJ6jIxyB6G9tJbW1WS5bNmHXLu56WFymSf9fGYb+CCIqKyujp9eanz/Q2fmfh6amJovJrHj8uPrZM5yExH+WsoJ9QOEvmIB8VeucXSO1thIrK6W0tbkXk0L+LH7B53kEAmFmZrZ48WILC4uvzdKOQCB0dXV9fHwmT54sXPIJESJEiJCfBolE2rVrV0BAgKen5+7duznDCHV3d4PMjTwt1qhUal9fH4PB4LM24IZMJgPvsqEKTJkyJSEhYeLEicXFxfPmzdu+fTuoX0lJKTo6eu3atVQqdc+ePU5OTsNObOvs7Gxvb5+QkPDs2TMQiFtRUdHPz++77O3T6XQqldrV1TXUl1+eHfnisHBCIpHodHp7ezvPeQGpOAelxCQQCGg0+jsaL2AwGBEREQwGA9krCj4CgN7eXiwWm5ycHBMTM1QZSMeg9KFfC4jn3NHRMbzTBenOUBo7CBERERQKxZnOFI5AKFla/mcv7vPyg/sUOAIBB7uaAn+P0J4yxSshQXPixPbi4th581K3b2dQKAwymUWn9wmmXYIAh8NxUlJwJBItIgKDwboqKmLc3GqeP58QFDRq6VKswPG9votgw26dRiIxqFQmjcYWuuT84fwyoywpKSknJ6dVq1ZNnjxZVVV1kNnJIOBwuIyMjLW1tb+///z584EBjBAhQoQIEfJzYLFYZ86cuXLlyrZt2/Q5zJwAEhIScDi8tLQU5LsfBBaLJRAIJBKpurpa8BbFxcUxGMyHDx8g60FAVVVVcXExhUKpr68fPXp0cnLypUuXZGVlL1y4kJKSAoPBamtrJSQkzp49m5qaOm7cuIyMjOPHjw/Pg1pBQeHGjRvm5uanT59euXIlkUiMj4/n7v7wwOFw4uLiDQ0NhYWFnMdJJFJmZuZQHcHj8XyGZVATkpKSWCw2Ly+vsbGR83hTU1Nvb6+Ojg6LxSosLORcE1KpVBaLZWBg8F36CCokkUiamprc8aW/OAIwGCwvL+/x48cXL14UFxc/fvw42J8cam3Z29sLHCaHgaysLJVKzczMHKQqWVlZgxbGQ8G/O3w0dhDS0tJYLLanp4fTkFjDzk7eyIja21saH8+95/a1MCiUnvp65dGjvZOTHS9dEpWVfXfhQkVKClZcHInBNH/48B83Qg6IVVXtXNolCP+JHEOhiEhLS48YQe7qSly5cqCzc9y2bYKvuADfLti3tI4WFUViMH1NTQPf8FFAyO/AL3bFkZSUHDdu3JIlSwIDA/38/MBnRVtbW6vPjB8/fsaMGfPnz9+4ceOaNWumT5+upKQ0bMMSIUKECBEiZHgQicSkpCQQ1AQcASkiwYLB0NBQWlr67du30MIDBFYBBVAo1JgxY4DnFbQNAn6FbES5UVFR0dXVzc/Pv3btGvQi3traevHiRRERka6urhs3blAoFCwWu2TJkuDgYBQKVV1dzWKxYmJigIGitbX17du3jYyMqqqqwKYKaIuPV96gn/r6+s6fP79jx46kpKRLly5t27YNOP4NBQqFYrFYPJe+3E1gMBhLS0sSiXT69GkoywWDwbh69WpHR8dQHZGRkeEzLIPaUlNTMzQ0/PTpU0hICJVKBQdramquXLmCRCKnT58uJiaWmZkJtQ4WgWJiYg4ODny6wH8MB1FRUdH0/9g7D6gmsu/xkw6E3nsXAUGlKIqioqJiB7GwKoooViyr2HVBFNau2AEb2AARFRBEUCxIFaSD1NBrCCQhCUkm/yPvt/PPlxKwrKI7n7Nnj0zevLnvvjcz78579966urlz5/InuhiMBoD+z5w5s3jxYgcHBzc3t7KyslOnTsEN4UdERMTY2LirqysiIgLeSgoCacJlgM8h2D8JGstvWRkbG0tKSj548CApKQk+5c2bN7GxsYLjcsFjWHBz+huxvSvU1NRUUlJqamriX7cUU1L6bK5ISOTeu1fal63Yg89LfygUm8GAuhvLg6DPQVP+aSyDTP548yaHycQSCGaurnZ+fmgstq2iQlxVVUZPrzEnJ/P6ddi2pDU2pl+5gu01ugYDq6ODXFKiaW0tb2jYmJNT/+EDQUIC173j+nPQVb5d4p+3DqPREJvN+Wf9k9XRAceb+XbBBF9dMGJKSrL6+h21tWVxcfBBIEZvN0uEocyP9uvrDzwer9HNzxYEAQEBAQGh77WUlpaWoKCgDRs2vHr1Kjk5mclklpaWfvjwwdDQcO7cubdu3dqwYYOfn9+oUaMiIiKys7OpVGp0dLSkpOSiRYuCgoKio6N379596NAhAoFw8+ZNMplcXl4eHR1ta2vLZrMhCGIymXCQQ2lpaWdn57S0tGPHjhUWFk6dOrW1tTU6OnrdunXa2tp1dXVJSUlZWVnjx48Hi3JycnIgFmVtbe2TJ0+GDx+ORqMlJSVlZGRMTU1FREQ4HA4IiQlPpjkcDvBOhBe7QIh/2K4IDQ0NCAggk8mZmZni4uJiYmJKSkqjRo3qM/MkGo0GCSrT09PnzZuXnJxsbW0NbGMQHgZsAmQwGEAGNBrt6Oh49+7dhISE+fPnOzk5iYiIPH/+XElJae3atf01REVFRYBaeogkLi6+YcOG1NTUs2fPZmRkTJ06taur6+3bt56enpKSktbW1itXrrxx40ZYWNimTZvQaHRlZWVUVJSbm5ulpSWsH2Cfw/ID4dlsNgjxAlIsgO6DXRZzcnLodDqRSKTRaIGBgcbGxitWrAA1MJlMLpcLzsJgMAI0AEHQzZs3sVjs/PnzMRjMxo0b4+LiQkJCrK2tnZ2deyt/0aJF9+7de/TokZSUlLOzM5lMDg4OhjUvJCSkpqYmLy+fnJwcFhZmbm7+6NGjoqIiNpudlpZmbW1tZmY2Y8aMBw8eODk5ubi4DBs2LCcnJzs7++LFi3g8nk6nczgcNpvdwzuRTqdDEAS+ZQju0Pb29v5GbA9UVFSsra0TExNbW1v5DU5DBwc2gxG3c2fkunVTjx4duWIFnDKuo6aGWluLQqMx//gNSaipEeXla5KTC8LClM3NCx89aikq4rLZtWlpmt2Oi1VJSTpZWerdwhAVFUXl5BRNTESkpUc5O9empb09dqylsFB76tTO1taS6GizdeuktbU/f89gMD7fLf/Y0iDYCcThgCNgWaKLSoXYbDQGw4OggocP2Z2dkw4exAoL40RF0ThcXXp68dOncgYGuffu0RoasMLCzQUFrPZ2GT09GT292tTUjGvXLN3da9PT80NC0BhMS1FRS1GRwogRAgT7PFa700500Wg8COrT8W/AqwtomrCkpKmLS01KyusjR3BEovHSpeTS0oKHDyEul/Tmjdr48apjxiDp+34NfniuCIShTnR09IkTJygUCm+oUlxcfPny5ZycnCF4dTqdHhkZef/+/R+firC2tjYwMBBOtPXfGQ9DX8KhQFNTU2pqaso/pKWlFRUV0Wi0wddAp9Ojo6NPnz794MGDxsbGurq6rKws3n+J8PBweXl5FAqlqqp67ty54OBgIpEoISHh5+fH4XAaGxvXrFkjIiICTBQPD48ZM2aMHj3ax8ensrKSx+MlJyePHTsWxETR1tY+deqUjo7OnDlz7t69Gx0dPWfOHCwWKyoq6ubm9vbtW3BFFot1+vRpcFEUCmVoaBgWFgaeLbW1tZMnT7a0tDx16tTNmzcdHBz8/PyATbJz5059ff3t27ffvXvX3d197dq1DQ0NJSUlBw8elJWVRaFQwL3q06dPrq6ueDxeXFx8x44dJSUl9+/f19fXR6FQxsbGDx8+5HK5KSkpRkZG/FtsUCiUurp6TExMnyoqLCwcMWIEBoMxNDSMi4sLCgoCFRoZGd25c6eqqurw4cPS0tJoNHrmzJngYZWYmDh69Gg0Go1CoaSlpQ8ePAju5f4aIlgtveFyubdv39bS0kJ3Y25uDtIVAmg0mpeXl5aW1tKlS/fv3z9v3ryzZ88Ck6ykpGT79u1EIlFYWHj9+vXZ2dlv3ryxt7fHYDCSkpJ79+4tLS0NCQkxNTUFGgsKCqLT6WAJa8qUKbNmzdq0aZOtre2KFStIJBKIXhMcHGxhYQGG0PHjx0HOwz410NHR4ePjIycnt2HDBtDqvLy8SZMmoVAoeXl5X1/f/lqqoqKCQqFERETs7e2jo6NVVVXhfH08Hu/69esyMjIoFEpBQeHy5ctHjx7V0dHZsmULSPFXW1vr5OQE/A9xONz8+fPz8/NBssQdO3ZISkqi0WgbG5u7d+/SaLSOjo7AwEDQfC0trXPnzrV2Z3Lrr0P7G7F99lpSUpKurm5UVFTvn5oLC5+uW3dSUfGspuYDB4fHa9YEz5p1Tkfn/oIFBY8ecfkqzLx+/W8ZGU8U6oSCQtrly6+PHj2noxO9ZUt1cnJHbe3NyZMDLC2TTp3KunnzgYNDip8fOJfDYr0/ffqEvLwnCuWJQl00NMwPC4O4XBaVmnz27EklJU80+o6dXXlCQn1W1r35870wGF8pqUQvr04yuZNMjv3zz1MqKrdsbGK2bXvg4BC+fHlzYSGQh81gxGzbdgSP98Ji/ceOLYuPf+Lq6olGXzAwqE5J4fF4DTk5V01NPVEobwLh8Zo1n6Kjz+vqPnBwyLl3T4BgXXR6+tWrF4YP90ShzmhovPX1bet+4PRAwNXLX74csGlcNjvt0qVTKipAvCBb2/j9+0+rqkauX1+VlAQhuZd/ERCrD+F/oFKptra2srKy79694w09wHaj4cOHi4mJPXnyZKhdvbCwcNmyZXg8/o8//gCJaH8MXC43IiLCzMwMj8fz50f+7cfDLyHhEKGuru7cuXPy8vJoNHrSpEmurq7Tpk1TUFCwsbGJjIwc8CNFYWHhpG5Onjzp4eFhYGCgoqLi4eHx479u/FxaWloKCgpAamkul1tcXFxfX89fgEqlZmVl1dbWcrncpqam3voB1jKVSmUwGGQyeTAXBXWWlZXxP1W43M8B1blcbllZWWZmJjytB0YRsPPT09NBivOvJisry8PDIzMzMzExMTw8HGSNW79+vb29fX/fWdra2goLC/ubzfcJh8MpLCwE62P8xwU3pE+19AdQVEVFRZ8jlk6nZ2dn9/frF+Hn54fD4c6cOdPY2JiVlTXIDyv9aeArYLFYhYWFYDzk5eX1sPo+59cmk3Nzc8GFKBRK7zzpdXV16enpTU1NXy1Dn80RMGL7rGH//v1ubm79DSQ2k9mQk/Pp2bOS2Nim/Hx+Y4+fTjK5MTe3q1sMBoUCFsRA2vfPC1lcLrmsrC4zk9lLGBaVWp+VRS4rAxnSv6z5LFZzYWFNaiq121zn5/MVy8thq6yLTm/MywPiwe1qKigAJ7IZjO8r2IBXHxAuh9NcVNRcWMjlcBhtbezulXyEX4gfavWx2ey2tjZ+ZwaEIUheXl5kZCT42Dk08fHxERcX//FW32CuXlBQoKqq+oOtPoC/v7+wsPD3tfp+ifHw3SVsaWkpLy/n/XYACxmPx9+/fx8cyc3NNTU1JRKJgYGBAk5ksVgrV640MjKC1VJRUWFjY7Ny5cofP84RfhjFxcVWVla9l/XIZPKhQ4cGabL+14CtPt4QoE+r71ehtbXVxcUlLi7uZwuCgPD78EP9+hgMRmhoqJiY2IQJE0AWoP5KdnV1FRUVFRcXA3deAoEgKSmpq6s7YsSIL8p3hPAVjOhGaAhDIBB+YlAfwVcH21qEfgaDz8b7m42H7yshi8U6duyYiYlJbx+hXx0sFtsj4Y2xsfGmbm7dumVvby8jI9Pnic3NzR8/fpSSkoLDUWhpaXl7e/v7+7NYrMHngkP4tUhMTMzJyamqqoI91oSEhLhcblRUlK6u7lfnhfu9GTBezo8EzPOEfk1kZGS8vb2PHj0qJSU1ZsyYny0OAsLvwI+O4cnlcktKSu7du1dSUtJnAfB9MTAwMCIioqCgoKWlhU6nk8nkioqK+Pj4K1euPH/+nE6n/2Cx/2uwuoH/pNPpIP4bmUxu7c402gMOh0MikXqnoO0NjUaDIKizs7OxsZH/eH19fZ+xodva2oqLiwXnMvp2IAiqq6sDk5seP3G5XDDeWltbqVSqgEpaW1vhqGWCEdAoFotVUVHRe4SzWKzS0tKGhoY+ha+tre1P+V1dXSQSqXfMt/b2dhD+rrm5mb8vaDRa76v0GA8AMplMIpEEB+sD4lVVVdXX1wNl8qdgGpA+RwWTyQSh1evr6+Gr95awv4aD6OF9BsED0t64cSMwMLD3SOjq6iovLx9MBHPQI+Xl5b2VQyaTGxoaelQOhh+FQuldVXt7e21tbW9hvrQeAaiqqoqIiLS1tcGjrvf4BA5R+fn58fHx8MFRo0ZZWlrCoUcENxzhV8Tc3FxRUdHd3X3y5Mnu7u579+51dXW1tbWl0WhOTk4/W7qhCARBIDdgfX19nxkCfzBVVVV0Or2zs/OLHrxDB1VVVS8vr+Tk5EGmZ0RAQBiKmRv4I4bxA0FQcnLyo0eP+GfPwsLCmpqaRkZGenp6BAIhJSXl3r17PRL1IHwXOBxOQkKCi4uLsbFxUlISBEHR0dFLly41MTF5/PjxH3/8oampqaamdujQIfgVwuFwbty44eTkFBAQMHHixPHjx2/cuPHQoUNFRUX8NVOp1Hv37s2ePdvBwSEoKGj48OGjRo16//49BEFPnz51dXXdu3evpaXl9OnTCwsLwSkfP35ctmzZuXPnnjx5Ym1tffbs2UHmm6LRaNu3bxcTEzM2Nn7+/Hl1dbWLiwv4MzQ0lMPh1NfXr1692szMDFwrJiZm/vz5p0+f9vHxGTly5L59+8C8uaKiwtfX18zM7Pjx4zt37tTQ0Fi4cGFbW1vvK75+/XrBggVHjx719fU9dOiQABtVQKMaGhr27NmzefNmf39/CwuLbdu2gWu1tbXt3r17y5YtL168cHFxWbZsGTz4WSzW+fPnHRwcrl27tnXr1tDQUP7Puu3t7SdPnly/fv327dt1dXV37dpFpVLpdHpAQICtre3UqVPj4uLmzJmjr6+vra197NgxEom0cuXK4cOHa2hoODs7g4S//OMBrjklJcXZ2fnYsWNeXl4mJia3b9/uLzP1+fPnFyxYcP369dOnT8+fP3/atGkPHz5sbGzcv3+/tLT0okWLurq6Kioq9u7dq6CgMGXKFPBNoc9RweVy3717t3HjRlNT0/Dw8GnTpmlpafn6+gK18EvYZ8OB2Xby5Mldu3bFxsY6Ozs7OTm1t7f3kDk9PT0kJITBYAQEBDg5Ob1580ZISKizs/Pvv/9evHjxzZs316xZY2FhERIS0meTuVxucHDw4sWLw8PDz549O378eFiq2tpaNze3K1eu3Lt3b8qUKRcuXADHExISVq1a9eTJk2PHjllbW6enp4PjRUVF27Zt27Fjx5IlSwwMDOArfmk9A9LY2MhkMtXU1KSkpPobn/Ly8hMnTqRSqRs3brxw4QKwmcXExDZt2gRW/wQ0HOHXBQQ+OXTokLy8fFlZGY1GGz9+/P379zdu3Nhj0RgBfB69du1aVlbWxIkTCwsLfX19S0tLf5YwNBrtypUrAQEBIHzrhQsXBvlRcqihoKCwdetWFRWVny0IAsJvwY/cTtrR0XH58mVPT08QcLnHrxAEpaWlHT161PMfLly4kJmZye9qzOFwcnNz/fz8rl692tLS8iOF/y/AZDI/fvw4f/58KSmphIQEcGTz5s0EAsHBwSEzM7O1tXXBggXKysrp6englMjISB0dnaSkJBB0S0FBYfz48U+fPm1sbOSvua2t7cmTJ6qqqurq6r6+vsHBwS4uLkVFRQ8fPly+fDlwOXj37p28vLydnR2lm+nTp0+dOhX8dOTIES0tLRBMjMfjnT59WkJCQoBfX2Vl5YgRI8aPHw8GSXl5uaGh4axZs2DHej8/v1OnTvF4vNjYWD09PThQWEREhKysrKurK51Or6ys9PT0xOFwkyZNunfv3pEjRw4cOECj0XpcPS0tzdjY+NGjR+DP27dvi4qK9unXJ6BRjY2Nc+fOvXDhAreb/fv34/H4y5cv83g8X19fZWXl1NRUoGElJSV/f3/gGX/mzJlx48aB8IAMBmPlypVwNBcmk7l9+/bz58+DkkeOHBEWFj516hSXy21pabGxsZGSktq/f399fX1bW9usWbNkZGRWrlyZn5/PZrMPHz4sJSUVHR3dezyA+GxWVlZgADQ1NY0fP15NTa13RFMul+vr6ztu3LiKigrwJ2hUcHAw6BFdXd158+bB0RrGjh0L91efo6Kpqenjx4+2trZEItHFxeXp06dubm537tzpPWL7bDiPx4uPjx87dixQV0VFxcaNG/t0TLp3756wsDDs58Zms/ft2zdu3DgQTALULyUldefOnd7nJicnKysr//3332DMT5482cHBAcSp37t375o1a8CoePjwIcia3djYOHny5JCQEOA7t2/fPhC8sby8fP78+SDCIZlMnjJliqqqalpa2pfW0wMGgzFnzhx+v77y8vJx48ZJSkqGhoYKvulqampmzJiBRqMxGMyUKVN6xM7pr+H93aEICAgICAgIP5ifnKWdn+rq6jdv3oCtQSgUysTExMXFxdTUlP+bIgaDMTY2Xr58OQaDiY+P72+bFsLXQSAQTExMRo4cCXumEQgEVVVVAoGwevVqU1NTGRmZ6dOnd3R0VFVVgTWZZ8+esdls4A40shsqlWpmZqagoMBfs5SUlKWlpZKSkry8/OrVq1esWHHjxg1FRcWrV6/q6upWVFQAs0FVVfXjx48VFRVoNFpdXd3ExATXnXtHVla2o6MD7BIcDOrq6rNmzSoqKsrOzhYSEtLQ0Jg4cWJOTg5YgaTRaIWFhTNnzqTT6RcvXlRWVraysgIn2tnZTZ8+PTw8PDk5WVNT09LSkkgkmpmZLV269NChQ0ePHiUSifwX6urqunDhgry8vI2NDTgyZsyY/txdBDTqwYMHTU1NixYtAlvp1qxZ4+bmZmpqCnwbjI2NZWVlPycgkpDAYDDl5eUQBJWXl1+7dm3u3LmamppgSXzixImw701mZmZ8fLyGhkZOTk5eXp66ujqBQIiPj2cymVJSUvLy8uLi4i4uLkpKSlJSUhMmTGCxWPb29kZGRlgsdty4cUJCQiUlJb3HA41GO3PmzJgxY8zMzMAS0J49e5ycnHonbi4oKAgICFi0aJGWlhZou56eHlwPMB74NYPF/p+PMYVC6XNU1NbWmnSDxWIdHR3nzZt37dq15cuX95Cwv4Z3dnY2NTVVVlZmZWWBITFv3jxYXQLIy8sLDg6eOXMmSERGIBA2bNggIyNz4cKF3jsOREREhg8frqOjA/4tJiZWW1tLpVJ5PF51dXVOTk5NTY2QkNCkSZNAZHM6nV5fX5+cnMxisfB4/JIlS8CtdP/+ffCFAnhV6evrNzU1vX///kvr6RMul3vr1i13d3dHR8fx48d3dnbeuHEDjD0BN52qqmpoaOjBgwclJCQSExNnzZrl7e0NNn4LaPiA6kVAQEBAQED4b2Vp7+rqSkpKAlvjUCjUqFGj7Ozs+ttDIiMjM3PmzEePHhUUFICZMcJ3pM+pMDyrFhUVBRlmwUJxV1dXZ2dnc3OzgYGBiIiIurp6U1NTn+FMQGIlkPsIHCGRSJ8+fZKVlQ0LCwNH5s6di8fjRUVFxcXFb9y4AbaGRkREvHjxoj+XMDqd3tDQAPahodFoCQkJBQUFNBo9f/7827dvR0ZGTpkyhUaj1dTUNDc3x8XFmZubZ2dni4iI6OvrV1RU5Obmjh49GrblCASCtbX1o0ePUlJSpk2bBiwTGRmZ/syDmpqa1NRUa2trOGexgGgu/TWKyWQmJCQoKSkB005ISEhXVxfeuefWDZfLffv27ePHj2Efy/T09MbGRgMDA7h+2HASEhLKyMhobW19/fr1hw8fwBF3d3dlZWWwSxD0BVxYVFSU/08CgYBGo8lkMijM3/bKysqPHz/OmTMHPrigm96NTU5ObmtrMzIygo8MxsQSPCrAdx8cDgfHFOlds4CGm5qaguTFbm5ue/bssbOzG4w8WVlZzc3Nampq8FU0NTUNDQ1TU1PLysp6fN0YNWrUq1evwPbgx48fl5WVgfsFg8FMnz49IiJi2rRpf/31l5OT0/Tp04WEhJSVlceOHXvx4sWCggIfHx9zc3OwoTQpKam9vf3x48egXxQUFPbu3aunp/dF9fQHGo0eN26cpaWlsLDwyZMnNTU1QdMGvOkkJSW9vLycnJz27Nnz7Nkzb29vDodz+PBhDAbTX8MHo2EEBAQEBASE/5DVV9kN+LeqqurUqVMFuw2oqqrq6Ojk5OQAY+NHiYnwP2AwmBkzZoSFhUVHR1tZWTGZzObm5smTJ/eYCvcHmUzu7OycNWvW6tWre/9Ko9ECAgIqKipA/IDExMQ+K4mPj1++fDkIRIFCodatW3flyhU0Gm3aTXx8fE1NTW5uLljui4mJcXNze/HixaRJk/B4fEdHB4PB6Orq4nA48HhTUlLC4XC9Pb76pLm5mUKhYLHYQcbt7LNRdDq9ublZWlq6P2fX58+fh4eHz549e+XKlSEhIeA4iKTSZ9xOCIIaGhoIBMLGjRv19fV7/DrgXFxAW0B0pQEDA0AQBDZ2glWjL0LAqBgwOoLghhsYGFy7dm3Tpk1nzpx5+vTpqVOn5s+fP6A8ra2tIP4QfASHwykpKXE4nD4dOMvKyvz8/FRUVFauXJmQkACvlf3xxx/Nzc0+Pj5r1qwJCQk5f/68rq6usLDw8ePHmUzm48ePp06dun379t27dzOZzLa2Ni0tLU9PT35L/kvr6bEuDYNCoQwMDPo0egdz0xkYGNy/f//AgQOXLl26ceOGg4PDqFGjBDQcAQEBAQEBYSgwJHZ4QhBUWFgIppI4HM7KygpeOekPsBmpqampRyhIhB/MokWLzpw5c//+/RUrVuzZs8fCwuLIkSO9p6p9AkyCDx8+8NshILUxjUZzc3NLTEw8duwYmFP2x/Tp07Ozs4u7+fTpk7e3N7xwYW9vX1VV9erVq2fPnv3xxx8ODg6FhYXR0dHV1dXjx48HGyZFRETq6+v5bTywx3iQvuPgWvX19fyRDPujv0ZhMBgCgVBRUdFjMAO1BAYGbt++fePGjQ4ODvyKxWAwLBarz6ieYL2OTCYXFxfzH6TT6YO0ZvsDj8ej0eiPHz/2CNLY2x5DoVBMJvMrbk8Bo2IwpwtoOARBU6ZMefv27b59+5qbm9euXfv69esBKwQLsKWlpfxtZLPZIiIicnJyPQrn5uYuWLBAW1t7z5498MotAIPBeHh4JCYmzp49Oy4uztXVFQRXUFJSun///p07d1RUVHx9fU+cOAGUUFpa2qPJINTN4Ov50hCCAm66gIAAsJQHEBUV3bNnz8iRI1tbW8vKygQ3HAEBAQEBAWEoMCSsvo6ODuCmIiQkpKamNsg0WWDWi3xR/pcYZJIfGo3W2toaEhJy9+7dixcv/vXXX4NPqKiuri4rK/vs2bP8/Hz44LNnz5KTk5OSkmJiYkaNGgXWK4CN0adIRCJRV1dXvxs9PT3+ZcZp06YpKCicOHGCzWZbWFhMmzZNQkLi2LFjw4cPB8XU1NRGjRpVWVkJBw4FmzalpKSAWTggKioqioqKOTk5g4nV1l+jxMXFDQ0Ny8vL79+/D5s6ubm5d+/ebWxs9Pf3l5OTAzcFl8sF/rhCQkL6+vqwx1qPC6HRaENDQzabHRwcDK9HMZnMgICArw7jBi6qqamppKQUGxubkpICjkMQFBYW1iNiJBqN1tfXhyAoPj4eXhjsvcbI5XKBZcK/k1DAqBhQQsENj4mJSUpKkpWVPXbsWFBQEJfL7TPOJNj+Cpu1ZmZmioqK6enpcM4SBoNRX19vbGwM3NhgIAi6fft2fX092HYOtw78+/Lly2QyedSoUWFhYe7u7oWFhaWlpRUVFbdv30aj0UuXLo2Lixs9evTbt29RKJSent6nT5+ePn0KV15eXn779u0vqqdPtzoB97WAm05UVNTf359/bVNcXFxWVlZYWFhWVlZAwxEQEBAQEBD+i1YfkUi0trZWUVEBTkofPnxgMBj8mdDAdAf2+xIABEHV1dVcLhdE4fsh4v9XYDAYEASBWTgEQWw2mz/TRmdnJ/+fV65cuX//fl5eXkxMzNu3b/Pz8+EADz2AIAj4AcKzfzU1tfnz55NIpBUrVgQFBSUmJv7111+RkZGTJ0+Gunn79m1DQ0NGRkZsbCyDwSCTycBoAenaBtypqKOjM2XKlJqamnnz5omKiurq6lpbW9PpdFtbW1CASCRu3bqVQCDcvn0b2E7Nzc3R0dErV64EnlEgUiKTyeSfxfJfXVlZ2d7evra2dt++fWBAxsfHt7W1AY/B3gtifTaKTCavWLFCRkbGy8vLzc0tJCTEz8/Px8dn8uTJwMYrKyvLzMysr68PCQlpb29vbm5ubW017+bZs2fnzp1jMplkMvnFixccDicrK6u6utra2nrkyJGPHz9es2ZNTExMdHT0+vXrCQSCjo4OiEvJ34lsNpvf7uJwOBAEwcLzjwdlZWWQOmLZsmXe3t7h4eEeHh45OTm93WsnTZqkp6f36NGjU6dO1dXVJSUlhYeHw1cUFxdXVFTMzs5OSUlpbm6+fft2Q0NDa2trQ0ODgFEBZOvt4ckvoYCGUyiU6Oho0HEmJiZqamog0kwPJCUl8Xh8cXExnU5PT083NDR0cXEpLCx89uwZKJCRkVFVVbVjx44e7oXA4KFSqS9fvmxvb3/69GlRUVFHRweZTG5vb8/NzU1LSwPrpWPHjlVUVFRQUIAgKCYmBqzpqaioGBkZqauri4mJLV68WFhYeP/+/X/99dfr169v3ry5a9cuoIHB19N76zuTyezs7IQgqKOjo3fDBdx0SkpKCQkJx48fhwNo5ebm5ufnW1tbjx49WnDD+7o1ERAQEBAQEH44PzpoaHc49aKiops3b3p5eZ04cSIyMvLZs2deXl6enp6+vr7l5eWDqaShoeHs2bOenp6PHj2CF0AQvpGOjo7r16/r6+uDaCivX7+OjY01NTXFYDD29vZpaWmvXr0aM2YMGo2eNm1aSkoKj8cLCQlRVFSEPcFQKJSsrKy/v3+PTiGRSDt27BDr5s8//4QD/be2tq5duxbY+aKiouvWrWtoaADR6h0cHDAYjJiYmKura0hIiEw3ly9fDgoKGjFiBBqNnj17dnx8vOAWxcTELFq0iEKhgD8jIiJcXV17BJR/9uzZ2LFj582bd/ToUScnp6NHj9LpdJCiYObMmSD45OXLl5uamuh0eu+rUygUd3d3IpFIIBCGDRt26NAhPT29OXPmhISEMJlM/gv116jr16/zeLzw8HA9PT0Q3NLW1jYvLw/cLGfPniUSiWDnc2RkpJWVFQ6HW7NmTUdHR05OzqRJk7BYrKSkpLW1tYeHh6qq6saNG9PS0ng8Xnp6+tixY0F0GVVV1cuXL7PZ7I6OjosXL4LE3Dt27CgpKYmMjLSwsAB9mpCQkJWV5ejoiMFgRo8efffu3R7jgcfj0Wi0vXv3SkpKolAoMTExDw8PWL09SEhIGDZsGAjh4+rqeubMGQKBADI38Hi8R48egbg7WlpawcHBc+fOHTdu3KlTp9ra2vocFXQ63d/fX0dHByg/KioKNKe3hH02nMfj3b17V19f38PDIywsbMuWLfv27QPRNXvQ0NBgbW2Nx+MnTJgAEmYwGIxjx46NGDFiw4YNhw8ftre3h1N99CA1NRV0orq6+sWLF3fv3o3FYk1NTbOyslatWmVpaenn5xccHOzo6AiSK5aWlpqbmy9atOju3bunTp1aunRpUVERSFHj7++vpKSEQqEwGIyVlRVIjsLhcL6oHn5yc3M3bNggLi6OQqEMDQ1PnjxZV1c3yPGZl5c3duzYmTNnzp0718PDY+PGjZqamosWLSKRSIIb3julx69LS3Hxu+PHX3t7w/+lX7nC6B78rSUlPX5Ku3SJ0db2RfWzGYyy+PiY7dufurmx+hqZAxYY+rAZjNz795+4ut6bN+/5zp3V3S+RHlAbGhKPHIlYterhH3+k+Pn1VmN1cnKch8e9efMer1mTe/8+u1eCEA6LlXP37mMXl/Dly5/v2tX8T5ooLpcbERGRnJz87Q1paGgICgrauXPn3Llz58yZs379+ps3b5aUlPj7+798+fLb6//NaGlpCQ8Pd3Nz27JlS4/X4n8QMpkcEhLi7OwMEqL+RElSU1N37dpla2trYmLi5eUFp7ZC+I1B/ayFMgiCKisr379/X1FRAa8ASEpKOjs7C4g5Dujq6oqMjMzLywNpZOfMmTPIWBoI353o6OiSkpIZM2Y0Nja2t7czmcyKioqkpKQrV66oq6sPspLGbjQ1NfkXTzgcTmVlpZycHNgyWllZKSoqOsg4MTBdXV10Oh1OpcBisTo7O/vMrACcCTU1NfuMjzIgdDq9oqJCRUVFTEyss7Ozv22ughsFQVBVVRUej+/hVVhXV8flcoE+yWQyhULR0tKCQ0o2Nja2tLTo6el1dXXhcDj+pXIul1tRUcHhcHR0dL5vVmUmk1lZWamqqirYBZfD4ZBIJCUlJSKRePv27fXr1wcGBq5YsQL82t7eXl9fr62tTSAQKBRKD6X1OSoGSZ8N53A4aDS6vb29urpaWVlZXl6+v9NBYFhNTU1+R0oIgkgkkqioaO80FfxQqdT6+notLS08Hs9isSorK9XV1UVFRVksFg6Hq6mp6ejogHc0gOU1LpdbXl5OIBD4uxWIUV5eLiMjo6ysDB//inoGT3/jk8lkNjQ0aGlpgZQh9fX1+vr6PfTQX8OFfiPaq6vjdu0qCAvDCgvbHDlivn494Z/x31Fb+8LDI+/BAwyBMMXTc8ymTfBPg6Q8ISE7KCjv/n2NiROXRkQI9xr2AxYY4tAaG6M2bCiLi8OJijIpFB6HgxcXn/733xYbNqD+Ga61aWlP1641WLjQev9+Bpn8fOfOzubmBTduSGpofB7nHE7ymTNvjh3D4PFdNBqXxUKh0SOWLJlz+bLwP08PBpkctXEjs61tfmAgUUEh49q19MuXZ509O2z2bJAYxtfX19TUdNmyZV/Xis7OTj8/v9OnT4PMriDrT3Z2dlhYGNieHRgYuGrVqu+ntl8eOp0eFRUVERHx8OHDWbNmPXz4cDD7uX5Xurq6njx5cuHChaSkpN27dx87duzrntXfzvv373fu3Onv7y8vL798+fLs7OyIiAhra+ufIgzCj+PnGp1gmvvgwQNvb29PT89r1671+fW9B7m5uSCZu5eXF/gEjvBTePv27bhx44qLi/kPcjics2fPVlVV/Ty5EIYit27d4l/rQ0D4Ffl4+/YRHO60qiq8ggSTfecO+Kmxe6H+K6hOSTkhL3/LxgYsIX5FgSELl81+vmtX5IYNtKamz8sdZWVhS5d6YbGn1dTqMjNBGVpj4w1r6+sTJtBbWsCRhpycs5qaj11cwIJecWTkralTazMyeDwei0p9d+KEr5TUERwu5fx5UB7ichMOHDghL1/x6hU40kWnP7C3v2ho2FpSAo5QKBRXV1ewSP6ldHR0rFq1CovF2tvbNzY28v/EYDD27dsnLCx85cqVb9DT70Nubm5NTQ38Z1xcnKSk5Jw5c3rstflvcuHCBSwWu3fv3p+11sdisZYvXz5+/PiW7nsNpHsFm2IQfm9+cjQXFAqlrq6+dOnStWvXjhw5UlRUdMCVFh6P19jYCJyOxMTE+vTMQfgxZGRkFBYWxsbGwgFFqFTqjRs3JCUlVVVVf7Z0CEML4FCHeOEi/NKgcTghFAqNxX7+x/+CweE+r1mhUJgvT1gCAKd/S4EhC7msjNXRMc3Hh9i9xi6to2N34YLqmDG0hobabj9VISGhkpiYuowMHVtbkX+2Y8jq6yubmxc/fVqbns5hscrj46d6e6t0O13jxcSsdu4cs2kTD4LKExI43R6nrSUleSEhcgYGiv8EocWJig6bPbutvDznzh1e964iSUlJNze3s2fPZmVlfVETIAg6c+bMvXv3DA0NT58+3WPjibCw8L59+6ZPnw6iFfzHKS0t3bFjR11dHXxk8PmN/gv8rPU9mObm5uzsbAwGAzpFSUlp3Lhxg4y+jvBLMyRieIIxZ29vv2TJkgGX/lEolI6Ojri4OJFInDZtmrKy8o+SEaEn9vb2kyZN2rVrl6qqqqGhoZ6e3syZM6WlpZ2dnX/6Qw1h6AC2cz979gwEmwHJFREQEP47cBiMkStWwObcZ5ddWVm1ceM+fw/qjsPE7er6FBUlJCSkaGICb/jE4HCKI0cy29vLX7zootHUraxUx46Fa0Ch0RoTJ+KIRIjN5nV/VKpOSmonkWSHDydISMDF5AwMcERi2YsXjLY2cGT06NGamppHjx7tM+VmfxQWFgYFBfF4vOXLl/cZaVxcXHzp0qUDhhn7kXR1df34gLrNzc07duzIzc39wdcdsgzBmMY0Go1CofxsKRB+AkPLsh+k65G2tva2bdtA8oZ/XyiEftHU1Hz69GlxcXFBQYGoqKiJickg09wh/Kdob2//8OHDwm5QKFRRUREIkYqA8NtT8epVZkCAmJISk0JpzMkZtWqVxfr1mH/edOzOzszr10mvX2NFRLhdXRKqqtD/Bv4dsEB7VdX706fZnZ0EcfGalBR5IyMbb29xZeXS58/fHjvGpFBkhg2buGePhJpa0smTla9eCaFQ6lZWY7dskTc0JJeWvjl6tLWkxObIEZ1p0zhMZmZgYFVSkqSGRnNBAZtOn+LlpWltzYOg/LCw9EuXmBSKuIrK6NWrDRYuxAoLN+XlJZ89Sy4pmbB7t/7cuYL1oNQd67UHPAjCiYhIdW/YoTc3txQW4kRFxZSU4AIoNFpSQwOFQtVnZeGJxBFLlvSq4vPeAWldXaywMA+CalJTeRAkqaGB5psbEBUU8GJi7SQSta5OtDuZJB6Pnzp16t69e9+8eTO7299vMCQlJVVXV4PQWf2VcXBwgC1JEFn3xo0bKBSqpaWltbV14cKFW7dulZeX53K5aWlpkZGRcXFxBw4cYLFYZ86cKSwsNDU1PXv2LPx4TE9Pv3LliqysbGdnZ21trZWV1a5du8AX1ba2titXrqSlpZWWlvJ4PEdHxz///BN2gabT6QEBAZGRkXJycqD8sGHDSCTSuXPnSCTSxYsX09PTzc3Nz58/j0ajQ0JCwsPDq6ur582bBye85XK5jx8/DgsLq6qqamhosLS0PHTokJGR0YCSk8nkXbt2JSQkQBC0c+dOSUnJbdu2TZ8+nV9LIN/PpUuXKBSKiorK6tWrFy5cKCwsnJeXd/bs2ZKSkt27d88VOKKoVGpMTMyDBw/09PRmzJixbdu2pqam69evz58/X4BmOBzOnTt3Xr9+raSkVFdXR6VS3d3dbWxsQJ15eXkXL16sqKgoKSlRU1PbunWrg4MD0EZVVdXp06c7OzvFxcVTUlKMjIy8vb3BkkNlZeXDhw+joqK2b99eVFR06tQpPT290NBQDQ2NpqYmPz+/srIyLpdbVlY2Y8aMHTt28C8Rg4BzR44cycrKkpGR2bVr19atW+FpcH/y9Nf22bNnC2gdTFtbm6enZ05OTktLS2dnp5OTEw6Hmz9//tKlS58/f/6lKkX49fjZW0wREBAQEBB+DXLu3TuCx5/V1GztngDxkxcS4k0gnFZTa/nH1bnyzZuTSkrx+/dD3d47r729faWkPkVHg1+76PTI9etv2dhQukOhsmi0J66unmg07LY3YIHO1tZbNjYB48YBR7iqpKQT8vIx27d/DuzD4cRs3+6FwTzftQtcvaOu7pq5+XE5uar372GZ069ciVi1is1kQlxuopfXcTm58u4QlIy2tptTplw1M6PW14OSSSdPHsHh7s2bB8fM/OxEd/Dg8127uN0Zbr4UZkfH7enTAywtad0Oco25uadUVE6pqDT8b9zX/IcPj4qIXLOwoHaHd+7BuxMnjsvKlr148TlAKJN5d84cLwwm9eJF/jIUEumioaGvpGRpXBx88PXr17Kyshs2bADpeQaEy+W6ubmhUKhhw4ZVVFQMpvy5c+d0dXVfdMsGYghLS0tPmjSJRCLR6fTY2NgxY8YQCAQ7O7t9+/a9ePFi3759IiIidnZ2HR0dPB6vpqZm7Nixt2/fBqf7+/u7uroCaWtraxcsWBAcHMzlcplM5o4dO3A43IYNG0B4TCqV6uLiYmtrCwfpPX/+PB6PnzhxIsh09fr1a2lp6cmTJ7f9Ex/11q1beDze2dkZ1M9msw8fPrxp0yYQZ+Hx48fS0tKjRo0qKysbjOQUCsXGxkZBQQFEkwa8fPlSSkqK36/v5MmTOBxu3rx58BEul3vw4MFdu3YJ7hQGgxEUFGRjY4NGo6dOneru7u7q6iolJeXv7y9YM48fPx49ejSIRECj0VauXHnv3j1QZ1xc3IwZMwoKCkDI8TFjxkhISADnz9bWVhsbm3HjxgEXuKSkJHl5+e3bt3O5XBKJ5OPjA8JWrVy5cvfu3VOmTNHR0cnPz8/Ozh4/fvy1a9dAtqGDBw9isVhnZ2cgyaVLl7BY7JgxY1auXPn48eO7d+9qa2tLS0vDAWD7k0dA2wW0rjd5eXmqqqqwX99XqxThlwPZhoeAgICAgPAFUOvq7syaddHQkP+/5zt3ctls/mIthYWM1lb0P94yMsOGcVms+sxM8GdhRERhRMS4HTtAgEo8kThq1So4FuVgCtAaGlpLStD/eEyJq6gIS0k1ZGWxOjrQGMyIJUtEZGSqk5LAzkZxZeXhCxaw2tur378Hp3O6hTFydMQSCFw2uz4riwdBYJUMLy4uqa7eXlXVVl4OChs5Osrq69empTV8/AiOdLa0NGRlGdrb8y+sDZ76Dx9aP30at2MHsXv1g0Wlcru6UL28IjF4PAqN5jCZPRY5PwvQ2lr89KnhokUa3YtvHAajq3v3OPZ//USAEyaXzWbz7S1XVFQUFRXNzc0dZEpJCIJAtlhRUdHBbErKyMg4efLkjBkz4MWWpUuXrlmzJikp6fTp0wQCwdbW1sLCgsvlTp069ejRo9OnT9+2bZuRkVFOTg6JRBISEvr06ROJRGL/M6LmzZunq6sLJLly5Qqbzba3t0ej0QQCYdmyZdLS0pGRkZ8+fRISErpz505UVNTOnTth/xdgM8CyiYiI4P5XyWJiYvw7p969e/fw4cO1a9eKiYkJCQlNnTrVzMysoKAgJiZGVFR0QMkHiaOjo76+flpa2sd/RlRLS0tWVpa9vb3gbVzCwsIrV64EjiQcDsfT0zMwMLC2ttbFxUWAZiAISktLo1KpYAsukUhcvnw5cClqbm4+evSonZ2doaGhkJCQhoaGo6MjnU4PDg7u7OxsaGgoKSmB/RJVVFSkpKSysrI6Ojo0NDQ8PDzGjBnDYrF0dHR8fX0TEhJyc3NVVVX379+vq6u7atUqDAaDRqMdHR3V1dXJZDJ/stlhw4ZduXJlwYIFy5Ytc3JyolKpGRkZguWBIKi/tvfXusHwdSodfF8jDB2G1g7PAaHRaBAE8T+/EBAQEBAQfiREBYV5/v4S/xuzquzFi+d//sl/xGT5cvkRIxSMjT/bLSxWW3k5xOWyOjp4EMRmMPLu3xeWlFQ0MYHLY4WFYROxi04XXAB4rP0RGUmQkBDpTndEqaxkd3ayOzuBp5ziyJFq48dXJibWpqaCvAXiKipCKNSnyEjTNWtEpKVbCgtZHR3q3bkHsATC7IsXqXV1ymZmnw2q5mZ6UxPE4QA76nMQFA2NEUuWvPb2zrl7V2XMGDQGU5+ZiSMSFUeO/AoFsqjU9MuXR65YYWhvD45g8HhgPfYI+ARCsMC/8pN3/z5WWHjy4cNYAgEE2gFbZ8Ep/78GHk+Ix/ucCJXPWhMWFhYVFSWTyTQabcBkUQCw2Y/JZMKWWH9AEPTs2bOmpiZzc3PYgMFgMHPmzLl+/frz589ramrU1dVBLA2QthTYk1JSUlVVVcDzWV5eHo/HHz58GIIgZ2dnJSWljRs3YjCYxsbGmJiY1tZWBwcHUDMIvchisSoqKtTU1O7fv6+oqGhsbMzf2MEH6oAgKCoqqq6ubufOnbBxWFlZSSAQCgsLgYuaYMkHiYaGxpIlS7y9ve/evTtmzBgMBpOZmUkkEkcObkQBM2zEiBEgzYyoqKhgzZiYmKirq1dVVa1bt+7EiRNWVlY2NjagKzMzM3Nzc+l0ekxMDDiRTCYTicS6urq2tjYDA4PIyEgJCQkwTiorKzu7AfYbCoUCCZNMTU1hbSQmJqampvr4+BC6R6aQkNCoUaNyc3OxWCx8BGhAREQEDC01NTUUCkWhUCAIEiyPqKho77YLCQn117rB8xUq/aL6EYYCv5jV19HRERkZKSIiMmLECAMDAyKR+LMlQkBAQED4b4HGYiU1NGS6115gGj5+7BGlEE8kakyY0F5d/eHaNQaZzGGxUKj/y5Hb2dzcUlwsLCnZY2EKZsACwO1NafToLjo99969ug8fRGRkUGg02MYDrm7k6Fj+4kVhRITujBksKrUkOlre0LAhO7v+wwftqVM/RUerjR8PLEYhISEJVVVxZeWalJTiyEg8kQhxuZ8Npn8sKJAZLzs4+FNkpLmbm7yRUdmLFzrTp+O7l4O+CIjLTb98WUxZ2Xr/ftgSE5aSwomKshkMbnc0ThhuVxfE5RLExXvogfT2bVlc3OwLF2DbG0sggGgx7H9iSv/f5TgcDouFweP5l0mxWCwOh6NSqYOcGaPRaOC1TqPROjo6BBfm8XhFRUWfN1P9b1QzTU1NWVlZMpnc0NAgIJ8t6D5DQ8MtW7Z4eXlt3LgxKCjI29t7ypQpIJFpfX39okWLzp071ztqWl5eXllZmba2NjAnvoKurq7CwkItLa27d+/2GS1PQGySLwrRjEajlyxZEhwcHBkZ6ebmZmRk9OLFi+nTp4MFxkHCf8cJ1oyQkNCiRYtiYmKioqJsbW2XL19+8OBBje5V9JKSEgiCvLy85syZ0+dVRo8eTafT79279+HDBxkZGTTfXQaLwS9JYWEhnU7vsT4heL6KwWBAMrPByNO77QJa96UMXqWdnZ3nzp0rKiqCj5ibm2/ZsgWJuDGU+Wk7PFksVl5eXmRk5P3798PCwuLi4oqLiwd8/qqoqCxcuJBCoURFRfn5+UVERCDxABEQEBAQhiAcJjPpxIlHy5erW1lN//tv9fHj4eiUXXQ6u7OTw2J9Nq76YsACgPL4+DszZ3a2tEzz8Rm5YgX2f+f62lOnygwbVpmY2FZeXvnqlbCU1KRDh3gQVPT4cUdtbUNWlu6MGXDh9qqq8OXLP/j7W27dOnHfvh4rmSCPgqGDQ0dtbX5oaEdNDaWiQnvq1K9QS979+7SGhqlHj+L55sGisrKSmppcFov5v6EFGWQyxOHI6Onh+bLeNxcUZFy9Os3XV87AAD6IxmIVjI2FUKjO5mb+5T42nc6m04kKChJqavDBbs9HDoFAGOQiGBqNtrS0xOPxra2tBQUFA5YHedgaGxv5D4IFRjT687rjgDVgMJhdu3bdvXt3+PDhSUlJc+fO9fLyYrFYDAaDzWbX1dWB/FU96OjoYLFYTCazz18HA7hEW1vbgMbtt6Ovr+/g4FBbWxsaGlpTU1NRUTH1q0YUQLBmwPLpnTt3Dh06RCAQAgMDp0yZ8vz5c2DJMxiMpqam/mqOj4+fOXNmS0uLj4/PihUrBrSoOzo6OBwO2BL8FQwozxe17lsQrFIul1tVVfWJD/5cHQhDk59g9fF4vMLCwoCAgPDw8MzMzE+fPhUUFCQnJz948MDPz+/ly5eCgykrKCiAZeWurq6KigrW/34XRBiaZGdn//XXXxs3bgwMDPyiYNm/Li9fvvT29m5oaPjZggxF2tvbnzx5cvv2bfhd8tXqIpFInp6e7/9xVfqd+PFNKy0tTeUjPT29qKiotbV1CEYe/yVIv3Llra+v5datGhMn9vgJJyKCExGhNzVRa2v7PHfAAkJCQnUZGU9cXeUMDcds2gR2OfZAXFlZf+7c9qqq4sjIwkePRixZojVlioKxcXlCQt6DBxJqarLDhoGSzPb2Z1u2NOXmTvHyEu8nHxIKjTZxchJTUip4+LAwPFxKSwuE3/wiCsLD6zMzp3h6EvisuM+reRISqmPGdNHp7dXV8HEeBJFLStAYjPqECfAOT3JZ2ftTpybu2aMwYgR/DUJCQqqWlngikVxaym/1tVdXd9FoCiYmREVF+CCbzWaxWNLS0mB33GCYNGnS8OHDWSzWw4cP4RS1fQKCvggJCeXk5PD7cYGLKioqDibYdWs3CxcuTElJ8fX1FRYWPn36dHx8vISEhLCwcG5ublVVFX/5zs7Ot2/fioiI4PH4+vr6Hgbn4BEREZGSkmpsbExPT+/xU2pqamtrq9D3A41GOzk5KSkpPXz4MDw8XKubr65NsGaAiYLD4Tw9PVNSUpYtW1ZTU7Nv3776+no5OTkQb4a/sz4H4K2oyM/Pz8jIcHV1NTQ03LRpE//+TAGAQJ0vX77sMU5qa2vb/kkfIgDB8vR3Vn+tE/oGBKtUVFT06tWrKXwcP34cWegb4vxoqw+CoNTU1IiIiD6fHTQa7e3btwEBAVlZWf0lvUGhUMrKyj18kRGGMqGhob6+vuvXrxcTE3N3d79z547Q7w6LxTp//ryvr++7d+9+tixDjvj4eBcXl8WLF4eHh4Pb/FvUFRsb6+Pjc+PGjSGVJuu78OOb1tnZGRkZOW3atAkTJuzevTswMNDT03P69Om6urpOTk4JCQm/n5K/lM/mBNjc1WszGw+CwKYv8H8mhVL89OnnafQ/WyjBwh0wSIiKinIGBozueCTwah6oHPx7wAKfrfTYWGpdHVFeHiwhQhwOxGbzF0Ch0QYLFojIyLw/dQricDQmThSVlTVYsIBSUZF+6ZL+3Lmwl2Bzfn51cjJeXBwHrCAej8Nkgn/wt1HBxMTI0bGtrCzVz0935kx+Xzsmk5mTk0OlUgVo71NUVNW7d5MPHxbmC/te8fJlYXg4Co3WnzePICFR/f493F4WlVqfmSmrr68zbRo4QqmsfPf332Pd3fn9Cal1dSnnznXR6Srm5oqjRjUXFFD5Jrv1Hz7weDzjpUv5DeOWlhY6nW5sbAw79dXW1goWXl1dfevWrSIiIs+fPw8NDe2zTGJior+/PxqNnjVrlrS0dEZGRkVFxf9vaUVFa2urnZ2dEl92iv7Izs5+8uQJSAO4Z88eHx8fDodTUVGhoqKir69fVlZ27tw5Juij7o/g165da2lpUVNT09DQaGxsfPLkCfyxhsFg8K/VAPctfgfF9vZ2EDYTpLWwtLTkcDhnz57lFz4xMTEmJkacz1bvD3Q3EAQNZvesiYmJo6NjWVmZn5/fzJkzYZuhsbGxoKDgix44gjWDQqEePnyYl5cH1hgDAwMXLFjQ2NjY3NxsYmIiIyMTFRX1tPuGBTQ0NFy8eFFERCQ2Nraurk5eXh5sceRwOMC3TYAkZmZmCgoKL168ePDgAdwLZWVl/v7+g0lVL1iePk+BIKi/1n3LdlzBKkUMvF+RH+3X9+nTp8TERP5nAYFAUFBQIBKJLBaL0g1w3istLZ05c2afgVsIBAKSBPxXoamp6cyZMzNnzlRSUvL09JwwYcJYvjS7vysEAsHX13fFihV2dnY/W5Yhx/Tp05WUlFJTU79OXVQqtba21uCfnV1LliyRlJS0tLT8/d5AP75pI0eOlJKSevToUW1t7b59+2bNmgWOZ2dn7969287OzsnJ6cSJE4p8ayb/NcDuQQ6TySCTe/xEb27mcbkcJpPZ/TkfjcVi8HhWR8fHW7ck1NSa8vPz7t8X4vEoFRX1WVniKipm69ZVJSWl+vnhiESL9eu5XV1Z168zKRRyWVnx06e6M2YMWADs5yx68mTY7NkYPD47OJjR1saDoOaCgs7m5s/bHYWEFIyN1cePL3vxwnjZMuCDp2dnl3bxorSursqYMbDwn8OlYLHN+fkFYWE606d/io5uyM5md3a2lpSIyMoqmpgAtzo0BmO6Zk1RRISEuroq3+kcDmfr1q3Xr183MzMLDQ3tM4l56fPnsTt2SOvoPFmzBj7YRacz29oW3bsnJCSkZmlp4uRUEhPTXFAAYtiQXr9uKSqaevQoiGLaUVv7dN06JoXyxtsbrgHicsmlpdb79n3eL0okjt+xI3L9+pJnzyzWrwcLfYWPHhksWMC/lxVMwbu6umxtbcHNFRERsXr16pEjR4aHh/NnVOvBypUryWSyt7f3jh07amtrN2/eDOJegEn5pUuXysrKTp48KSQkZGVl5ebmdubMmRs3bhw7dgyLxXZ2dt6+fdvIyGjz5s1oNJrL5YKMBbBh09XVxWAwuNzP0UbhpHZz584FJqKysjLY6CQpKenq6pqamurv719RUTF//nwej/f8+XN1dfX169eLioouXbo0MzPz9OnTEATNmTOnuro6ODiY36BV7CYvL+/WrVsODg6vX78ODw/H4XDFxcV5eXnGxsaOjo7BwcFZWVmzZ892dnZWUVH58OFDYWHhpUuX8Hj8gJKLiIjIy8t3dHR8+PBh+PDhycnJc+fOBQW6urp67BXEYDBr1qyJiIhQV1cf88+IIpFIc+fOLS4uXr9+/alTp/pcYQP7vEBuCXBEsGZAbMyHDx+amppiMBhhYWFFRUU9PT1VVVUikTh37tybN2+uW7cuMTFxzJgxdXV1MTExGzdu1NHRAYbWkydPZs+ejcfjg4OD29raIAgqKChobm42MDDo6urqDhD7/72NRowYsWLFitOnT2/ZsiUyMnLcuHFUKvXt27fHjh0DA4ZOp39OpsK3h7a9vZ3H44FKRo0aJUCePtsuoHV9jmTg0Uqn0/m3y32FShF+PX5kmojOzs4bN254/sOpU6dSUlL4k35AENTU1JSQkHDq1ClPT89Lly5VV1f3rqeysvLvv//29PQ8ffp0a2vrj2wCwpfy7t07eXn5o0eP/mxBEIYQhYWFqqqq8+bN+9KcP2w2+6+//vL19f3XRPuvU1tbO3LkSElJydjYWP7jZDJ58eLFGAxmyZIlICvXf42W4uIXe/ee0dDwRKE80Wj/sWPfnz4N8ua1lpTE79t3Vkvr/34aMybp1CkGhfIpOvqUioonCuUrJRX755+kd+/OaWt7YTAP7O2p9fUQl5sdHHxWU9MThTqCw10wMEg+d+6spuYdO7usmzcZbW0DFqBUVd2ysfFEo4/gcEEzZlS9fx/i6OiJQvkNG1b5+jUsee6DB/cXLgSi8ng8Dov1xNU149o1/tZxWKz4ffu8hYU90Wg/ff2PQUFply97EwjHxMTenTjB7V7cALCZzPsLF747fpz/dDabvWHDhu4wmfg+s4RVJyefUVf3FBLq+R8K9czdHc74x2hri9m27cakSRn+/kknTwZYWmb4+4Ord7a23p0797OGe1VyZfTojtpaUANQ2jVz81eenlk3b96xs4vcsAGkBOSXdt26dZMmTYLnD3fv3hURETE3N4dz3AkgOTl50aJFEhISYmJio0aNmjVr1vjx462trf39/fkfaEwm8/z583p6ejNnzjx06JC9vf26detqampAOrWLFy+qqqqiUKixY8eGhIRUVlbu3LmTSCRiMJgFCxakpaXFx8cPHz583rx5V69evXbt2pw5cwIDA8GKHIfD8ff3B6ejUCh5eXlvb28wWQeV7969W1xcHIVCiYuLOzs7R0dHKykpwfn6eDzegwcPlJWVUSiUiIjIpk2bnjx5oqmpaW9vf+vWLRqNxuPx0tLSrKysgElMIBCWLFkCJ4IbUHIej/fkyRMZGRkcDmdpaZmamnrv3r2JEyeiUCgpKSkPD4/8/Hx+fTKZzIULFx7nG1EkEmnUqFEoFEpPT6+8vLyH/ul0ur+//4gRI1AolJyc3J49ez5+/Ph/w7h/zYCkefr6+ps2bQoODvb09Jw3b156ejo4saWlxc3NDWz3RaPRpqamT548Ac6ZVVVVIJEdDoebMWPG+/fvHR0dwSbekJAQDw8PaWlpFAo1evToS5cuNTU1wb1w8OBBKSmpz8lIMJgJEya8e/cORL+8c+eOoaEhCoVSVVU9c+ZMQ0PDzZs39fX1USiUurr6tWvXGAxGf/L013bBreOHwWA8ePBg9uzZGAyGQCCsXr06LCysubn5K1SK8CvyQ62+0tJSX19fYPL5+fnV/vOY7g2dTn/x4oWPj8+pU6cKCwt7/EoikY4fP45Yff8ewBeZx+M1NDT0OcOj0+mVlZVgnwM/TCYTfAVsaGgALw8Q8rhPqw9s4aD8Mxfhh0qlgn0UtbW1QBIulwunlAVOC3BhBoNRU1MDHtA9KikqKgJJSPlhMBhANhqNVldX1/tEcG55eXmfNklTU1P9P5mLBcNkMsEnPQCHwwFN4HA4NTU1gzF4mEwmeLyy2eyKigogNqC1tbV300CjCgsLa2tre7erd+8I7s3ecLlcMB46Ojrg1xtoEYlE6nOo9NkLfVp9PdQFsv3yX4XL5d68eVNKSurIkSM9pOo9ioDG4FmO4EY1Njb29xqrr6/vc3T11+QBR1d/w7LP3umzaQK6mMVi1dXVDaYrv9Tq+2w85OaCL9937tzhPz748fMfhNHW1piXB2c276itbSku5k9rzmYyG3Nz6z9+ZDMYbAajs9eIFVyAw2I1FRTAVg2LSm3MzWXx3d2gBpDGHYbe0tKjDIBCIrWWloKs7lwOp7moCM7SDtNeU3N37tweudTBHUcikdzc3J49e8b7NlhUalVSUnVKCutrJ5dcDqcxL6/i1auOvqy4nJwcc3Nz/hHO5XILCgr4nzYDQqVS09LSoqKiXr9+DWy5PmGxWPn5+enp6fD7a5Cwu2GxWAUFBdnZ2XAqcxgGg5GTk1NQUMBisfoULz8/HzxRMzMze1h9oEBOTg44QqfTez/KuFxueXl5Zmbml0oOqKurKysr6/P12oOampq5c+fm/O+IolKpKSkpS5YsGeTbdjCaYTKZYCKRmZnZp2wtLS0ZGRlVVVU9fgK9AM86qFRqbm4u/zu0PygUSkZGhoDhIZj+5OmTAVv3LQgebAi/ED/U6nv//r2Xl5enp+exY8d6fOzpk+rq6oCAgL///jsrKwvqdpkAIFbfvwSFQrlx44adnd2YMWPCwsLMzMywWKyIiMjq1avh511FRcWuXbtcXFxmzpypqqr6119/0el0DoeTlJS0devWYcOGBQYGLl26FI/Hz5kzx93d3draGofDjRw5cvHixVu3bgWv1bdv3y5YsGDTpk07d+4cMWKEg4MDsO07OjoePHhgb29vYWERFhZmbGxMIBCOHj16+PBhMzOz+fPnR0ZGTpw4UUJCgkgkHj9+vKamZt26dVpaWjgczsbGhkQiASELCwuXL1++a9euCxcuWFlZubq6gnfbs2fP/vjjD1VV1Rs3bmzfvl1WVhaDwcyePZv/+25OTs6aNWs2b978559/6urq7t27F34dxsfHu7q6uri4jB492tjYODIysk81stnsV69erV+/XkNDA8yPS0pKPDw8DAwMXFxcbt26pa+vj8ViNTU1X7582V9fvHr1au3atRoaGmfOnDl58qS+vj4ej9fW1n737t2bN2+mT58uKysrLCy8f/9+2HCqq6vbtGnT0qVLDx06NHXqVHNz80ePHoFQdb17x97enk6n99mbfcpTUVFx8uRJCwuLtWvXnjp1SkZGRlNTE+QUunDhwqpVq5ycnNTV1RcuXAh/mu2vF3pYfb3VBdqyYcOGQ4cOXb58ed68eWvXrmWz2WlpaTY2NmA4LVmyJCgoqKSkxNvb29TUdPny5eDrAFiV+uuvv5ydnQ8fPmxubj5nzpyCgoL+9JyYmOjk5OTn5+ft7W1paQkvU3A4nJCQkKVLl+7bt2/x4sXGxsahoaHgPdpfkwccXX0qpL/eycnJ6d20/roYzEvOnj27du3agICADRs2TJkypaSkhPddrT42m+3i4oJCoZYsWQLe/YMfPwi/DZnXr39enevLyE9JSdmxY8cQXwqm0+kbNmw4c+YMfFv99vRp9Q0drl+/7u7u3uOzEYfDuXjxYkBAwM+TCwHhN+THWX0QBL148QIs9AUGBnZ2dg7mrM7OzidPnvj6+iYnJ8OfLhCr71+CRqPFx8fr6elJSUnt2LEjNzc3KSnJxsYGg8Fs2bIFrLzNnz8f2CpsNnvjxo3CwsKXL19msVjZ2dmOjo54PN7BweHx48fu7u7e3t4sFisiIkJMTMzT0xPuvrdv3+rp6d28eRP8mZeXN2LEiJEjRxYXF7e1tcXExOjp6cnLy+/duzc8PHzp0qXR0dEZGRmqqqpqamp+fn5tbW2NjY3W1taysrIrV64EDt9XrlwhEomnT58GrZg3b56ZmRn4RhgRESEjIwNm8ywWa8+ePTgcbvr06QkJCQwG4/Dhw8LCwufOnQPCpKSkWFpaxsfHgwa6uroSCIQbN26AOb29vT2wfkkk0siRI7W0tLKzs3urkclkZmdnr1q1CofDATOGy+XGxsZKSUkNGzbs0qVLHR0d8fHxioqKs2fP7m+Jic1mnz9/HofDTZo0KS4ujs1mJyQkyMnJGRgYeHl5dXR0UKlUR0dHFRUVsIujpaVl1qxZK1asANNuKpXq4uIiJSV19+7d/noHbNPv3Zt9ylNZWXn69GkREZFRo0YFBAScO3du9erV5eXl+/bt8/T0BPOn8PBwcXFxBwcHWjf99UIPq69PdR0+fNje3h6YFpmZmRs3bgTG7aNHj8TExOC1vrKyssuXL4uJiS1btgzIQCaTHR0d//rrLzCHCA0NJRKJsJXSg9bW1ilTpsATi4sXLwYGBgIBzpw5M3v2bCB8RUWFkZGRtrZ2UVERm83ur8mCR1d/CumvdwoLC3s0TUAX83i8169fjxo1Cti3VCp1w4YNeXl5vO9q9fF4vHPnzmEwmDFjxjQ2Nvb3NPiKiyIMcRgUysegoIJHj0piYm5YW5O696r1IDMzc9++fQK28AwFGAyGp6fnuXPn/lNL0xkZGYqKikPK6qNQKEFBQY8ePYqJibG2tga7H3ts67h06RKysoSA8H35oTFR4JgEUlJSgwyAKyIiMnv27AkTJrx58+bdu3dIBLl/FSKRaGpqqqSkpKKismPHDmNjYysrq3PnzqmoqERHR5eVlT148KCpqUlYWBis9Q8bNozH48XExEAQNLIbFAo1d+7cBQsW+Pn5HTx4EP9PBl4Y4OogLi4+c+ZMcGTEiBFubm4gmYeEhMS4ceNUVFSIROLq1asdHBzABnR5eXkJCQldXd2VK1dKSUnJycmNHz+eyWTa29sbGhqi0ehx48ZJSEjk5ORwuVwUCqWmpjZy5EjghA2cp8vLy0F0MpC3dPny5VOnThUWFp45c6a4uHh+fj4EQZ2dnadOnRo+fPjkyZNBoLOtW7e6uLiMHDmSSqVevHhRXV29oaEB7IrR1dWtra1NSkrqrUYCgTBy5MjRo0fDMYfQaLSqqqqoqKiJicn69evFxcXNzc0NDAwqKyv7i+OMxWLV1NTwePz06dNtbW2xWKyxsbGOjg4Gg3FxcREXFxcTE5swYQKFQgFNe/ToUXp6+rJly4AngJiY2NatW4lE4rlz59ra2vrsnUePHvXZm3CoLn40NTUtLS1FRUX19fWdnZ23bdt28+bN1tbWx48f6+np5efn5+TkiIuLy8nJpaamVlRUCOiFAdUFbI/CwsJPnz6BEQKPlh7o6OiMHz+eP6tvWFhYUVGRs7MzSMNla2u7ffv2WbNm9ZmVi0ajNTY2vn37FoQ6mDNnDoi3XlhYeO3ateXLl4M4ChoaGnv37l26dKm8vPzHjx/7a7Lg0dWfQvB4fJ+9Y2Bg0KNpAroYxGqrqalJTk6GIEhMTOyPP/746jTNAgAeLCwWi8Ph9Pc06HP8IPzSlMXFRbq5hTo43J8/X8fWVm3cuN5lTE1NfXx8BpOT4GcBQVBkZKS1tfW2bdsGmabv94BEItHpdAaDMXQyXcXFxbm5uTk4OMyfP9/W1nbc/44oNBrt7Oy8adOm3lMIBASEb+HHPfhQKJSkpCSI5/tFxhsWi504cSKRSHz58iWHw5k0adK/KeZ/HRBWGIPBwFNwAwODMWPGJCQklJaWvnnzhkqlRkdHw9GHPTw8VFVVQYeiUCgsFgvHNOuTurq6rKwsDQ0N/ixJY8eOlZKSSklJoVAoaDQahUKJdsMvVY94x6KiovwHQVhXCoXC5XJFRUUvX74MAlKB2Mcgay0EQXCjepwIVp5JJFJGRoabmxs8IRg5cuSVK1eEhITy8/Nzc3MJBEJYWBj4acSIEcbGxn2GqutxiT4P4nA4PB7fO6BZ78L8pxAIhM7OTrgVoqKibDa7o6ODy+UmJiai0WhZWVn4dG1tbX19/ezs7E+fPikqKvboHSaTKbg3+5QHuOPD+snIyGhqakpNTS0qKgJHli9fTiAQREREBtML/akLg8HMmDEjJCRkxowZu3btWr9+/YIFC/rTEv+5LBbr+fPn8vLysB6kpKSOHj3a34ng+/eNGzeKioqOHj06bdo0kC0qOTmZSqWCaGlgCrJy5Urw79DQ0P6a3Fse/tElWCH93TtwVQN2sampqbKy8ubNm9+8efPXX39ZW1sL/QsAJ0MQWlnA+Glubm5vbwchy9FotEw3/4Y8CD8GrSlTLN3dW4qLDRYsGLliBX/Chl8INBq9ePFiof8Sra2tQUFBr1+/trCwQKFQfn5+mzdv7i+u449kypQp7u7uxcXFCxYsWLFiRe8wxUicdgSEf4Mf+rkLrOFQqdT29nYGg0EkEgd5IgqFMjMzw+Pxz58/hyBIV1f3X5YUoeeiE8jl1draqqqqum/fvsH3XQ9oNFpnZyeTyeS3dhQUFMTExDo7O7u6uoS744N/HXC4YSaTGRQUlJGRsXz58qVLl4aHhw/m9ObmZiqV2tXV1dsyaW1tZTAYEydO/PPPP4WGGCAtEoVC4XA+B42Hj4uJiSkoKHA4nD6TUH17b0IQVF9fj8fjV61aZW5u3rvA1/UCwMHBgUKhHDp0yMPD4969e2fPnh2MGUOn05uamlAo1CCzihMIhGPHjkEQdOfOnXnz5i1btszHx0dJSam6urpPg3zAJgvmWxQyYBfr6Ohcv359y5YtwcHBMTExBw4cWL9+/SC3VAwSLpcLdo2OGjUKj8f3N34gCDp48KCfnx9s9R0+fPivv/76jpIg/GCI8vK2J078bCkQvhhZWdkd3QgNMeTl5U8gIwoB4YfzQ7+myMvLgw1ULS0t1dXVX3q6sbHx7Nmzc3JyUlNTBzmrQ/gudHV1iYmJqaio4HC48vLyer4EuMCQa29vH2RV4uLiRCKxoaGBf2cjh8PhcrkyMjJfbUzy09nZuWXLljt37nh7e0+ePHnwuc7AykxOTk5XVxf/cQ6Hg8fjUSjUhw8fevzU3Nzc48hPAYfDycjI0Ol0EokEHwTeViB1Uu9TMBjMN/YmGo0mEAgUCqWgoID/OIfDaWpq+upegCt3c3NLSUlxcXEpKChYsWJFRkbGgGeBRpFIpB6N4nK5/T0xZGVl/f39o6KizM3N79y5s3HjRiqVKiIiQqVSCwsL+UuCgFICmixYtm9UyIBdDEHQ2LFjX716debMGRwOt3v3brBM/R0pKyt7/fq1tLS0o6Mjrps+xw+VSt2/f38xH+7u7t9XEgQEBAQEBIQv5Uf79U2cOFFZWbmrq+vdu3eDNxVgDA0N7ezsqqurh8729N8eKpVaXFxsampqbGysr69PIpEePHgAbwKk0+lXr15taWkZZG3KyspmZmYNDQ38k/iGhgYmkzlt2jRxcfFvFzgtLe3Ro0dGRkbA2uFwOIP8RqCpqamurp6YmBgXFwcfzMjIAKmNFBUVX758yZ9bvKioKCgoiD9N6s8Cg8HY2NigUKjExER4hQokVzAxMdHX1+99ipiY2Lf3ppGRERqNvn37dmtrK3zw8ePHKSkpX90LwEi7fPlyQ0ODtra2v7//uXPnyGRyWloavOOxv9rExcVHjRpVX19/48YN+BFBJpMvXbrU59OmqqrK398fJI6PjY1dsmTJhw8fqqurR40aRSAQrl+/XlVVBYt0//79rKwsAU0W3KhvUchgujguLu7Vq1dEInHbtm0xMTEaGhrx8fFC34/29vajR49WVlauX79+4sSJgsePvLy8np6efjd6enrI9k4EBAQEBISfzo/eOS0tLe3g4KClpVVXVxcREdHc3Px1ht+37ANEGBAKhQJ3TVxcXHV19Z9//ikpKenk5CQlJXX8+PGdO3e+fPkyIiJi7dq1MjIyurq6EASBJbseBjnYzNnZ2Qn+FBYWBkHtb968CZb7OBzOo0ePDA0NV61aBVZUuFwum83m9y4DlYMAROAIuBa8zgYChILVGPDv1NTU0m7CwsIYDAYIOchkMsEp8ISbxWJxuxESElJSUlqxYgWNRnNxcfHw8AgPDz9x4sS5c+emTZumrq7u4ODQ2tq6atWqS5cuvX379sqVK3v37p0xY0Z/m+gYDAYEQbA2wCwfSAg27HV1dQFR++sF+BQgLdAM/85D8A8g/MKFC6dNmxYXFwesIyEhoXfv3jU0NOzatUtSUrJ372AwGAG92ac8QFoQSxMcmTBhgoWFBUh+EBER8fLly927d7969crGxkZwL8C5huFe7qGu4uLit2/fgkW/sWPHKikpgUApUlJSOByuuLiYwWBkZGSAyJkcDgeEekOj0SAEi5+fn5OTU3BwcFBQ0Pr1642MjKSlpXu3CGTjAKtn4uLi4EKysrJWVlaTJ09OS0ubO3fu+fPnw8PDt27dWlFRMXr0aAFNBqvi/Y0uAQrp7Ozs897hb9qAXUyj0R4/fgwE0NHR0dXVBX6JnZ2da9euNTAwSE9P72+k9bgog8EA9yA40tXVFR8fv3DhwsjIyAPdYLHYrxg/CAgICAgICD8T3s+gq6srMzPT39//xIkTz58/751+VDAQBGVlZfn6+iKZG747ZDJ54sSJioqK8+fP37Jly9q1a6dOnQpn3eVyuffu3dPU1ASBPfT09IKCgjgcDp1Ov379+vDhw1Eo1Pjx4+/cuUOj0eh0emho6KRJk0DJc+fOlZWVgXrevXs3efJkGxubI0eOrFu3ztXVFaTaI5FIHh4ekpKSeDx+zZo1r1+/BtH5d+zYAbaxHT9+vLKyMiQkxNjYGIVC2djYxMbGFhQUrF27Fo/Hq6qqXrhwobKy8o8//sBiscLCwvPmzYuNjTU0NMTj8WvXrn369KmlpSUajbaxsYmLiyssLFy8eDEGg9HQ0Lh58yZIk3306FE5OTkUCoXD4RYtWgTL3NHRsWPHDhBTEYvF2traZmVl9alDKpV6+/ZtExMTFAo1YcKEx48fl5eXu7q64nA4NTW1S5cu1dbWHjt2TEpKSkREZMeOHX3GOo+Pj58xYwYajbawsAgPD6+srPTy8pKSkhIWFt6yZUthYWF0dLSVlRUajZ40adKzZ884HE59ff3atWtNTEw8PDz27du3cOHCFy9egPxUvXtHQG/22ajXr1/PmzcPg8EoKysfO3asoqICHM/LywO5PYSEhCQkJP78809wS1IolP56IS4u7o8//sDhcIqKir6+vp8+feqhLg6Hs2HDBlNT0+PHj4eGhq5evdrX1xdYm62trXZ2diCi6aNHj169erVkyRIsFqusrHz69GmQVyM2NtbY2BiESDE2No6KiupvtFdWVo4bN2727Nk3b94MDAxcuHBhXFwc/NOiRYsIBAIKhZKRkfH29oZz8vbX5Pj4eAGjq7GxsU+FrF69+uLFi717p8+m9dfFPB7v4cOH+vr6mzZtCgsLO3z48KpVq6qqqsAdPXXqVAkJiejoaMH3PpfLffLkiYODAw6HAxFHJ0yYMHbsWENDQxsbG09PT/heEPw0EHwVBAQEBAQEhJ8C6ufuT2tvb29paVFTU/vSqAM8Hi+tm+XLlyPbh74jbW1t8+fPb29vf/r0aWdnp7S0tLKyco8yLBarrKyMQCBoaWl9qXsSP+3t7Q0NDVpaWt835gRYVyGRSOLi4mA3XWNjI4PB0NDQGGRYMA6HU15eLi0t3dsjjkwmV1dXKykpKSoqCg1Jurq6Kisr5eTkBnlffHtvQhBUXV1NpVK1tbX5PTO/pRe6urqwWCxISKCpqSkpKQn/xGQya2pq1NXVBQ+buro6Foulqakp4HLwOmp5eTkEQTo6Oj0Chbe3t9fX12tpafXYXNBfk//VYSm4izkcDgqF6uzsrKyslJGR4Q/TR6PRWlpavuJCg+F7PQ0QEBAQEBAQ/lV+stX3LUAQRKPRiEQiMtX4N6y+mJiYoRDfGQEBAQEBAQEBAQHhG/mFM6Kg0WgJCQnE5Pu+gCVgATEPERAQEBCGCK2trY8ePVq/fr27u/tvE+SssbHxzp07Tk5OAQEB371yCILy8vJOnDixaNGi/Px8oSHJp0+fpk2btm7duj7z7vSAxWIlJSX99ddfDg4OxcXFX3Shzs7O7du3W1tb5+bmCv2+QBCUn59/8uRJBweHjx8/DoVe++53fWho6OjRo2/cuPGvXhrhV+eH5utDGOJwudyPHz9WVVV1dnamp6fLysryp0pHQEBAQBg60On0+Pj4iIiIhw8fzpo169fducMPjUZ79uzZ1atXP3z4MHLkyO9ef0VFRWho6OXLl3E43FDIu9Mn1dXVmZmZTU1NHR0dA4a2Tk1NffHixcWLF0VFRb+0RTQaLSUlJS8vr7y83MTEROg3paKiIiws7OrVqxAE8ac8/Ym99n3vegiCMjMz8/Ly0tPTV69ejeS4R+gPxOpD+P80NDQ0NTX5+PiAT4AZGRkTJ05EHh8ICAgIQ4e8vDxpaWlVVVUikbh06VIZGZnY2Fih3wUxMTEXF5fGxsbMzMx/o35dXd3t27e/fPmyrKzs27vge0nVo8IpU6Y8e/ZskJeYNGmSgYHB8+fPa2trByzc2NhYX18/evRo8KeCgsLdu3fr6+vHjRsn9Puiq6u7c+fON2/e5OXlfcdqeyjzi3rtq+nzrkej0Xv37rW1tTU1NeWfs/WQEAFhqFh9zc3NL1++VFBQmDhxIg6HG7A8g8F4/fo1i8WysbGRkJD4ITL+/qiqqi5btuxnS4GAgICA0DelpaU7duzw8fGBZ5ZYLBbksfyd+Fd9N0DU2e/YBd9I7woxGMz48eMHXwOmmwGLMZlMT09PPT09fjNAtxuh/wDf9xN2b2V+aa99C73veikpqWnTpgmWEAFhSCzjQBD0/v37oqKi5OTk8vLywZxSUFCQnp6enZ2dmZn5e2xrQUBAQED4Vejq6vrxzs/Nzc07duz4vV2whjjfvQt+WJ9yuVw/P7/bt29/6bhFnPx7K+GrlfnDGPoSIvx31/q4XC5wfgWZ3wYsD5KngaFMoVA+J6D47b50IiAgICAMNeh0ekBAQGRkpJycHFg6GDZsGIlEOnfuHIlEunjxYnp6urm5+fnz59FodEhISHh4eHV19bx587y9vUF5Lpf7+PHjsLCwqqqqhoYGS0vLQ4cOGRkZtbe3x8fHP336tLq6+sKFC/e6oVAoy5YtO3bsmIyMDJlM3rVrV0JCAgRBO3fulJSU3LZt2/Tp0/nFgyAoLCzs0qVLFApFRUVl9erVCxcuFBYWzsvLO3v2bElJye7du+fOndtn05qbm8+cOdPR0SEqKlpRUSElJeXt7a2srFxUVBQWFvb8+fO9e/eWl5dfv369srJyxIgRO3futLe3h9dP8vLyLl68WFFRUVJSoqamtnXrVgcHB5BjKTIyMi4u7sCBAywW68yZM4WFhaampmfPnjU3N4evTiKRzp49W1dXBzKyDOad3qfAWCw2MDDw0aNHIiIifn5+o0ePfvXq1d27dzMyMtTU1Pz9/VVUVOAaGhoaNmzYEB4ezuVyraysDhw4AK/V9Fk5gUDoswuqqqpOnz7d2dkpLi6ekpJiZGQEVMflcgU3v88+tbGxSU5ODgkJyc7OvnXrlo6ODli3CQwMTEpK0tDQKCgooNPpXl5e1tbWgxy3EARdvXr17NmzTCbz1q1biYmJVlZWe/fuJZFIDx8+fPz4sbu7u5OTE51OT0xMjIqKysrKunr1anp6+tWrVwsLC0eNGnX58mVNTc0LFy48efKktLR07NixFy5cMDQ0BPX3N6oFS5Wenn7lypWurq7W1taOjo4NGzY4OTlhsZ/npRAExcTE3LhxA4VCtbS0tLa2Lly4cOvWrfLy8gNqFa4/ISHhxo0bIEadnJwchUIBxzkczuPHj/39/RsbGzdv3uzm5lZRUXH79u3nz593dXUdO3Zs1qxZoGRTU5Ofn19ZWRmXyy0rK5sxY8aOHTvk5OR6K9PDwyMtLY2/1wa8o8ElWCxWYGBgYmIiBoMpLS3V1NS0srJSUVFRVFScOHFij2RC/dHe3v7s2bOwsDAZGZlr166hUKg+uxuDwfR5n6LRaCqVGhMT8+DBAz09vRkzZmzbtq2pqen69evz589/9epVQECAkpIShULJyclZtWrV+vXrBykYwpCDNwSAICg+Pt7Ly+vEiRMgW/eA5OXlHT169MiRI8nJyf++gAgICAgI/3WoVKqLi4utrW1dXR04cv78eTweP3HiRDKZzOPxXr9+LS0tPXny5La2NlDg1q1beDze2dkZ5K9ns9mHDx/etGkTlUrl8XiPHz+WlpYeNWpUWVlZbW3tlStXZGRklJWVFy9efOnSpZiYmFmzZuFwuFOnToHaKBSKjY2NgoJCWloaLNXLly+lpKTmzJnDYDDAkZMnT+JwuHnz5sFHuFzuwYMHd+3aBcToDYfD2bJly/Lly1ksFo/Hy83NnTFjRnl5eV1d3fHjxzU0NISFhWfOnOnh4REQEODk5ITH46WkpCIiIsDpcXFxM2bMKCgo4PF4JBJpzJgxEhISoaGhdDo9NjZ2zJgxBALBzs5u3759L1682Ldvn4iIiJ2dXUdHBzi9uLh47Nix+/btYzKZPB6vsLDQ2NgYg8H4+Pj01xf9Cczj8VpbWydMmCAnJ5eUlAQKl5SUaGtr6+vrV1RU8Hg8Mpk8ceJECQmJSZMm7dy509fXF3iwa2hopKamCq68dxe0trba2NiMGzeupaWFx+MlJSXJy8tv376dy+UOpvm9K0xMTNy2bZu4uLimpmZpaSnoPi8vLzk5uZcvX/J4vLa2tilTppiZmdXX14NTWlpaxo0bp6KikpOTI2AA+/j4YLHYEydOgD8rKytPnDihr6+Pw+GCgoJ4PF59ff3du3c1NTUlJCSWLl0KvmIcO3ZMVFTUyspq+fLlQUFB+fn53t7eoqKizs7OQD8CRnV/knC5XH9///Hjx2dkZAD5raysREVFgRhcLvfcuXO6urovXrwA5e/evSstLT1p0iQSiTTIQXXv3r3hw4dHRUWBCoODgyUkJOTl5cGkkcvlHj58GIvFent7g/JsNnvJkiUEAuHBgwfgSHZ29vjx469du8bhcMAdhMVinZ2dwSjtoczevTaYOxr0rIGBQWFhIY/HS0hIUFBQkJCQcHFx8fPzo9Pp/SmQ/66n0+lBQUFz585Fo9GLFy+G7/EeEgq4TxkMRlBQkI2NDRqNnjp1qru7u6urq5SUlL+//5s3b5SUlPbv38/lcnk8nre3t5SUVHR0tIBhhjCUGRI7PFEo1IQJE2bPnu3g4KCurj6YUwwMDObNmzdr1iwzM7N/X0CEAaDT6ZcuXbp79y6Xy/3GqhobG2/fvp2UlPSlJ5aXl3t6en748EFo6PH8+XNfX9/W1tbvW21ra+vdu3efP38u9OtTXFx89erVQW7w/jHa/sHqLS0tTeUjIyOjvLz8iyLysVisFy9enDlzJjg4uKqqqr29/d27d99re893vMd/Xe7cuRMVFbVz505lZWVwBEyb4AIiIiI9/NLFxMT4Ha7evXv38OHDtWvXiomJCQkJTZ061czMrKCgICYmRkVFZd68eaqqqjwez8PDY9OmTbNmzdq2bZuIiMjr16+/KPCgo6Ojvr5+WloaHKS+paUlKyvL3t6+P+8vCoXy4cMHNpsNBoyRkZGdnR0EQcrKyn/++SdYP1m2bNmJEyfWrl178+ZNMMW/cuUKlUptbm4+evSonZ0dWPnR0NBwdHSk0+nBwcFCQkK2trYWFhZcLnfq1KlHjx6dPn36tm3bjIyMcnJySCQSGLc+Pj5sNnvLli1goU9fX3/RokWCl/v6E1hISAiHwwkLC/MXxuPxoGZ+eDze1q1bT506tXfv3idPnsyZM6empsbPz4/FYgmovDcNDQ0lJSWwn5WKioqUlFRWVhZYJxyw+b2ZPHmyh4eHhoYGfITNZmdlZUEQBLpPXFxcXV29qqrqGx+YmpqaO3funDJlCnxESUlpzpw5Ojo6aDR63bp1mzdvtrCwWL16tZ6eXkFBwYoVK1auXGlkZLRq1Sptbe309PTGxkbBo7q/S3/48OH48eMbN24EQ0tWVnb58uUYDAY8tzMyMk6ePDljxgwbGxtQfunSpWvWrElKSjp9+jSBQBhQq6WlpUeOHJkxYwZYtUOj0XPmzOEPCYtGo4G0MCgUij/wZnt7+/79+3V1dVetWoXBYNBotKOjo7q6OplM7vOx3LvXBnNHV1ZW3rlzR7UbISEhKyurSZMmcbncefPmubu7DzKIuqio6MqVK11dXXsM+x4IuE8hCFq5cqWzszMajeZwOJ6enoGBgbW1ta6uroWFha2trWABFmxtYLFY/1KkJYT/yg5PISEhYWFhCwuLwZfHYDD/RkxnhK+jpKTk2LFjKioq06ZNU1JS+up6YmNjvby80tPTz58/P2HChC86NzIy0sfHp6Ojo0cMq59OZ2fnuXPn3r9/P3r0aDs7u+9VbUJCwtGjR9++fXvw4EFbW9sh1eQvoqur686dO15eXnQ63cTEBGxn+una/vHqpdFoQUFBgYGBaDTazs5OUlKysLCwvLx84sSJHh4eAwYJKCsrW79+PY1Gc3Bw+PTp09mzZ5uamsZ281224nyve/zXpa2t7f79+4qKisbGxvBBYWFheD40IBAERUVF1dXV7dy5EzYOKysrCQRCYWEhBEEoFAqNRhMIBHj3l4yMjLCwMI1GY7FYgqd0/GhoaCxZssTb2/vu3btjxozBYDCZmZlEIlHAS5NIJCoqKj59+nTHjh2HDx9WVlZet24dEBJIhcfjFRUVQWECgbBixYqQkJCCgoLqbnJzc+l0OjzLJ5PJRCKxrq6ura1NWVkZg8GgUCgFBQVwH4mKikpJSVVVVQGHjsLCwvj4+KlTp8L1o9FoIpEouI0CBB4kRCIRftrIyMi4ubklJiamp6fX19crKSkNvnIDA4PIyEgJCQnQa5WVlZ3dwLaB4Ob3CQqF4rfPCQTCxYsX6+rqwGfu5ubmpqamQXrEDEiPdqG7wWKxsMkhIiIiKSmJx+Pl5OTAEWFhYXFx8ZqaGjqdPuCo7v3whCDoyZMnXV1d/LO+TZs2LV++XFxcHIKgZ8+eNTU1mZubw0rAYDBz5sy5fv368+fPa2pq1NXVBWv12bNnVVVVVlZWcA1YLLa35S+ArKys1NRUHx8f+KxRo0bl5uYKqKdHr8H3joA7uqmpiUKhyMvLg9EiLCw8fvz4J0+etLW1DV5UWEWC31OZmZkC7lNRUVHw5WLEiBFSUlJApUJCQsuXLx8xYoSxsTEajWaxWOXl5VwuF/hY/bqzjv8yQ8XqQ/ilMTY2Dg4OFhUV5Z8OVlRUiImJycvLD76eWbNmtba2urq6foUMzs7OqqqqlpaW/8aTCOR4NTQ0HPwMD0ZUVPTMmTOfPn2CP1t+F6ZNm0aj0Ybm2uYXqRSPx69evfrDhw+hoaFfVxX/SPte2v4i9X7L8IAZPXr0pk2bnjx5IiQk5O3tPWLECLBu6erqOn/+/KCgIAFGLIfD8fX1JZFIkZGRBgYGQkJCW7tpaGjo7Oz8LlZfn/f4f4ra2tqysjJtbW0REZGvq6Grq6uwsFBLS+vu3bvwaqFgvs5lHY1GL1myJDg4ODIy0s3NzcjI6MWLF9OnT++xuMGPsLDwrl27Pn78eO3ataioqL1797q4uAgYOWpqaioqKiQSiUKhlJSUQBDk5eU1Z86c3iUFrDaDSGxFRUUtLS1ycnJf1NgvFXhADA0N5eTkOjo6KBSKlpbW4CtHo9GjR4+m0+n37t378OGDjIwMGo0Gm6kEX/GLAtGpqqoqKyunpKRERkYSiUSw3e7HBOroHfIUjUajUCgul9vVzZeOajabnZ2dLSws3ONWkpSUBC6CRUVFn7ei/e+rXFNTU1ZWlkwmNzQ0CNgUBrZNpqen43A4UOHXUVhYSKfTe4SIH/BjxID00KSCgoKUlBSJRKqurpaVlQXr0kQicZC73r4IwfdpfxISicQJEyZUV1dfu3aNTCazWCwUCgWGLvjGWlRUBBc2NzffsmXLvxqAF+EbQSx1hO8AFoudNm0a/3JEbW3tzp07q6qqvrQq8Dr5ChmkpaXBBgyhf4HY2Ni///6bxWJ93emGhoYLFiwY/Kf6QQI+dgr9mvRQ6Ve/J3qPtO+l7cGr9xuHBwyBQABXhK9ra2vr5OREJpNv3LghoH6wf09aWhr+oiwvL3/06FE5ObnOzk6hf+ce/6/R0dHBYrGYTCaHw/m6GlgsFoPBaGtr6+joEPqX0dfXd3BwqK2tDQ0NrampqaiomDp1quBTJkyYEBMTs3DhwsbGxm3bti1evLi6urq/wng8HmxnJRKJNBqNwWA0NTV9nahtbW1cLvcrBuoXCTwgIiIiYmJi8O7QL6o8Pj5+5syZLS0tPj4+K1as+OrvAgKoqqpavny5v7//1q1b9+3b969mhPu3R3VXV1dnZyedTu/vFGDTgu2jMMLCwqKiomg0esCXBYfDoVAobDb7W57JHR0dHA6nublZ6N9ES0vL3d29o6Pj3Llz7e3tZDI5Pj5+yZIlX7rXaTB83X3KZDJPnDixfPlyKyurv//+e/z48bA1zuVyq6qqPvFRV1f33cVG+D2tvtbWVuBg+rMFQfhMV1dXQ0NDDwceONQqi8Wqq6vr/ZWRRqOBU9rb2/ft25eSktK75sbGxsE/RpuamhoaGvr8qc96IAgCEsK0t7cDkRobG3v8BKDT6SQSSfA0LicnZ9euXT0uB+Z/wKkDfrVAEFRfX19aWtp73z9cHsDlctvb28H7qba2tk8B+tMVBEF1dXV9Nqc3HA6nvLy8oqKi9yWYTCaYaVGp1B7v1z4v2tTU9KUzs/7036dK4QvV1tbW19f32Zaqqip+GfobaT20Dairq2toaBjw67hg9ba3txcXF8Ox4AS0paurq7y8vLa29lu+x6PRaC0tLRDFjsFg9CcD2EdUUFAQHR0NH9TS0rK1te3xUO197uCfAPz3OAx48Q9yNP7SiImJ4fH4+vr6AW+W/hAREZGSkmpsbExPT+/xU2pq6vf1+0Wj0U5OTkpKSg8fPgwPD9fqRkB5FotFIpEMDAzCwsIeP35sYmISGxt7+vTp/kYvi8Wi0+mqqqpKSkpycnIgvESP515FRUV+fv6AokpKSqLR6NLS0i/ar/ilAg8IMBK0tbUVFRW/qPKMjAxXV1dDQ8NNmzZ90R7CwdPe3r5ly5bc3FwvL69Brqf9ML5iVIMdjy0tLcnJyfzHIQj69OkTCoUaNmwYeLTyjyjQQYqKivxRWPsEi8VKSEiwWKxPnz59dbsUFBSEhIRevnzZ461XW1v7Fdsv+wONRm/evPno0aNFRUVubm5HjhxZsWLFpUuXBunR90V83X165coVX1/frVu3Tpw4scdP4uLiV69eTeHj+PHjyELfEGeoWH10Oj07O/u7bFJH+BZYLNbp06e3bdsWFRW1bt26+fPnAzPGy8vL1NTUqxtVVVV1dXVDQ0MwxaRQKLdv37azs7OxsQHWYEhIyNu3bykUyoEDB9atW1dRUQGiMLu6uu7Zs2fy5MmWlpZ92oQwTU1NS5cuVVdXV1NTs7CwePfuHTjeXz3AddvU1HT37t0QBNFotEuXLk2ZMmXmzJnPnj2bOHGiRjfXr1+HL9HW1rZnzx53d/dz584ZGRnNmDFj69at3t7ePaZ0ra2tV65cqampyc/Pd3Z2PnLkyMuXLzdv3jxy5MjQ0NC5c+dqaGjs2LGDw+Hcv3/f0dExJCQkICBgzJgxYKseh8NJTExct26dkZFRbGwsENXDw8PIyOjQoUOXLl3S09PT1NS0sLCA8zUJ0BWHw7ly5crChQsvX77s4eFx7do1NpstoCvPnj27cOHCGzdu7Nmzx8TE5MKFC8BAjYmJ+eOPPwwMDB49erR27VoNDQ11dfU1a9b0N3d/+fKls7NzWFjY8ePHJ06c+OLFi7a2NhBnXE1N7fz588CKeP/+vZWVFfArE6D/Hio9evQobDbX19cvXLhw+PDhGhoaTk5O8MuVTqefO3du7dq1O3fu1NfXd3V1bWpq6j3SSkpKemgbKO3u3bt//PHHlStX1q5dO27cuMTExD6bKVi9ubm5Tk5OJ06ciImJmT59+v79+5lMZp9toVAo+/btW79+fVxcnLu7++zZs7866AIEQdXV1TweT0tLS0xMrE8ZwOt88uTJTCYT5HoGD1IMBuPm5gavCfR37mCeAD3ucVCSy+XevXt38eLFAQEBM2bMMDc3X7du3e7du3vM5H4blJWVNTQ0Ghsbnzx5As/+GQwG//cU4BjDZDLhkdPe3g5C6oH1MUtLSw6Hc/bs2YqKCvisxMTEmJgY/kgS/QF8riAIEnDjw5iYmDg6OpaVlfn5+c2cOVPwbKy9vT0wMJBKpWIwmNmzZ9+5c0dTU7OkpKS/eELFxcXV1dVz586Vl5c3MTGRkZGJiop6+vQpXKChoeHixYuDWfUyMjKSl5fPysriNxuAhgV8CBYgMFgO4nA48IcSBoPR2dkp+LNyZWVle3v74sWLpaWlBVfeowtiY2Pr6urk5eXBGgiHw2Gz2YP/hD2YPs3Pz09OThYXFwfGAI/HAzfvl34oB1vQe6yADb6SPkt+xajG4/GTJk0CIXDz8vLg45GRkW/evEGj0bNmzZKWls7IyOCvsKKiorW11c7ObsBN5hgMBvh6PH36lH9pCw5jyK8N4JoIHmjgRQYKmJmZKSgovHjx4sGDB/D9XlZW5u/vD/Zi9KnMryAiIoJMJicmJoaEhJw7d87R0fHrPAV6904PCb/iPqVQKKAwf54JLpeL5AD8heENDUgk0vHjxwMCAgoLC8ETE+Gn8PLlS3NzcxBwuampyc3Nraqqqr6+/vjx48LCwiNHjrx9+3Z5efn58+elpaXV1NTS09NbW1tjY2N1dXVHjBhRVVUFwl6vWrVKSUkJBGXm8XhPnjxxdHRsbW0FWTe0tbXNzc1ra2t7C3Dv3j0CgTBmzJjg4OC0tLStW7cSCIQRI0aAUMj91VNeXn769GkRERE3NzewOaSmpsbc3FxGRmbnzp01NTVFRUUmJibGxsY1NTVAQhAho7GxkcfjBQQECAsLL1my5MWLFyD2ND+VlZX6+vq2trbAAzs7O3vBggUiIiJOTk5RUVFbtmzx8/NLSUlRVVU9fPgwl8tlsVj29vYTJkxoaWlhMpnZ2dmLFi0iEomPHj0CLgdRUVFSUlJGRkbXr1+n0Wh3796VkJDYsGEDmB0K0NWlS5fMzc2Li4tBE/bu3YvFYv/66y/QZH44HM5ff/1lZmYGIpUDvy9xcfGjR48CCf/88088Hj937tykpKSOjo5169aJiYnBcdj5aWlpmTx58p07d4Dwx44de/z4MYh+bmNjo6ysDPcymUx2dHQEoc8F659fpaBad3d3YWHhhQsXpqWl0Wi0jRs3ioqK3r9/n8fjsVgsDw8PX19f0Mxr164JCwtv27aN0w3/SOtT28ePH3dwcABB1T9+/AicP0G/90CAejs6OmbOnDlhwgTQLwEBAfLy8omJib3bAuLmw78WFBRoamoeOnSodx/1BiRQUlVVzc/PB0eSkpK0tbVVVFTevn0rQAYej9fQ0LBgwQIwgzQ3N4+KiuK/ouBzB3wC9L7HeTxeTEyMlpZWfHw8j8fLz8/X0dEZPnz4/fv3Kysreb8pZ8+eBRkLvLy8MjIyIiIiHBwcCAQCnLmhtrZ25MiRRCLxxIkTpaWl169fnz17tqio6NixYz9+/MjhcEpLS0eMGIFCoQwMDHx8fG7duuXu7j59+nQw6sD6krq6OviTx+O9evVKWlra2toa1M9ms5ctW4bH4/38/FpaWiIjI3k8XnR0tLi4uK2tbe9nV05Ojqam5sSJE0G/C6CxsXHmzJkxMTHgz9raWlNTU/BA43A4ixYtwuFwPj4+4BlFoVCWLl06ZcoUkMGCwWC4urqi0WgpKanNmzffunXLx8fH2tr63r174FZydXXFYrFw5jQQpl9GRubNmzfgBt+6dSsGg9HX14+OjmYymSkpKWPGjEGj0TNnznz16hWcf2KQAnO53M2bN2MwGEdHx/z8/ISEhDVr1qiqqsrIyNy7d49Go5HJZGtra1gAkH1hyZIly5cvB3H/BVTeuwtOnTqFxWKNjIzevn2bmpq6ZcsWKSkpTU3Nly9f5ubmDtj8Pvu0oqJCX19fVVU1Ly+Px+Olp6crKSmJi4tfunSpuLj4zJkzBgYGOBzOz88vLS2NwWDU19ebmZkpKiqmp6cL6OWgoCA8Hr9gwQIymRwXF1dTU8PhcJydnbFY7OXLl0EZoBxZWdm3b9/CAo8fP15GRub169fgSENDg4WFhaKiInjwCh7VfVJXV2dlZYVCoVRUVDZs2HDmzBkXF5fFixc3NTUBnezfv19YWHj37t1gQkin01evXm1tbQ3PMQRrlUQigWAw9vb2RUVFDAbD399fXl6eQCDs378/NzeXx+M9ffpUTExMX18/Li4uJyfn0KFD5ubmWCx227ZtdXV1bDZ7z549WCxWRERk4cKFf//994EDByZNmgSrpbcye/TaYO7oiooKAwMDa2vrY8eOXbt27c6dO48fP87JyRlwGtz7rr9//z6BQJg7dy5ILNFbwtLSUgH3KY/HCwwMxOFwK1euhHM/UKnUGTNmoNHolStXFhcXP3r0yM7ODofD2dvbZ2RkwAlsEH4hhpbV59mNn5/f69evQfp1hB9MSEiIvLw8mG3zeLz4+HgwP46Pj5eSktq1axeYSnK53N27d2MwGPAibGtrmzx5cn9WH4VCmTlz5q5du7K7SUtLmzx5sri4OEik04N79+4JCwv//fff4E8Gg7F06VIcDnfmzBnB9YAsSbDVR6PRZsyYMXz4cDAHBS8JOCdSXV3d6NGjZ82aBfLhlJWVDRs2jD/hFT+9TZQDBw4QicTQ0FC4TE5OzpQpU27dugWutWbNGh0dHThbkbe3t5iYGLBDeDxeRkaGkpKSi4sLeLaCF8O0adNAIIH+2lheXm5kZHTw4EF4Nv/kyRNxcfE+rT4w29u3bx/8E3hPa2trA4vi9OnToqKicBMePnwIpqp9Nn/48OFubm5AVwUFBbCZd+PGDRERkb1794KrvH79evXq1aCYYP33afXxzyqioqIkJCS8vLy4XG5qaqqRkRHIfpudnf3o0SMFBYXRo0fX1dX1/r7QQ9s5OTmGhoaw5tls9vnz5319fXvnQRKsXiqV6urq6ubmBl6xYWFh4uLiwBLubfVdv37dxsYGvPgrKysNDAyWLVvWX5603lYfkUhcvnz5pk2bZs6cKSUlNWnSJDCPESADgEajnThxQklJCYVCEQiEjRs3gonFYM4d8AnQ4x4HXaasrJyVlQUUu2LFigHThf3q0Gi03bt3i4uLgyDvzs7O0dHRSkpKsNXH4/EePHigrKyMQqFERERAeB5NTU17e/tbt26BEZKWlgaHFiQQCEuWLAEzwvLy8g0bNggLC4P8funp6e/fv585cyYajZaUlNy/f39DQwMYljIyMjgcztLSMjU19d69exMnTkShUFJSUh4eHvD3AgCTyVy4cOHx48cHbFpjY+P06dMtLCyOHTt2584dFxeXLVu2gG8lwOoTERGZPXv23LlzN23aZGNj4+zszJ9ct6Wlxc3NDaxEodFoU1PTJ0+ecLlcGo128eJFVVVVFAo1duzYkJCQysrKnTt3EolEDAazYMEC8EBoa2vbtm2bmJgY0Ju9vf3u3btVVVXXrl2bkJDQ5wxYgMA8Hq+oqAik4EOj0RMmTHj16tWkSZMsLS2PHDlSWVnJ5XJDQ0PNzMw0NTXXrFmzceNGW1tbb29vONWb4Mr5u+Djx49VVVUg0RkOh5sxY8b79+8dHR3BNsXY2NjBNL9HhfHx8atWrcLj8TgcbtmyZQkJCSwWa9++fcLCwmg0Wl9fPygo6PLlywQCQUxM7MSJE2/evFmzZg0IJ7tw4cKoqKj+njYkEmns2LFoNFpVVfX69eufPn3y9PQEw9XU1PTGjRs5OTl79uyRkJDAYrGOjo4JCQklJSV//vmnuLg4WIKLiYkpKSkBnYXD4f744w/wdOpvVAuguLh4zpw5IOynqKjounXr+K0IJpN5/vx5PT29mTNnHjp0yN7eft26deCj4SAHVXZ2to2NDYhsKSMjc/jwYRsbm5EjR3p5eQHZaDTatm3bgDe1qqrqjRs3Dhw4oK2tvXHjRvBFjEajHTx4UEpKCgTnnDBhwrt37/pTZlxcXI9eG8wdTaFQ1q1b12NjMBqNnjx5cn8KZDAYPe76tLS0mzdvjhs3DoVCycrKHjp0CMw9ekjI5XL7u0/pdLq/vz8w3eXk5Pbs2fPx40dwuejoaBUVFXCtP//88927d9ra2sCchtNFIvxCDCGrLzg4uKSkJCUlJSAgwMvLy8fHJywsDESJ/dnS/YcoLi42MDAQFRXdsGEDeMICEhISpKWl9+zZA3cHSBK6aNEiNpsN8sz2Z/Xl5uaqq6s7Ojoe5OPw4cP8iYZ7WH0XL16Ejzx48EBERGTlypUfP34UUE9ycrIAq4/L5W7ZskVWVha8ompqaoyNjS0sLMBECmT15U9qzE9vEwW8CWJjY3sXrqmpuXjxooWFhZqaGghExuPxjh07xm/1ZWZmKikprVmzBryba2trR40aBSaOAnQVEhIiKSkJT8d5PB4IF96n1Xf79m0CgeDn5wcf4XK569evFxYWBiloz5w5IyoqGhYWNmBVDAZj9erVWCyW/zMnoL6+3sLCQl9fv7S0lMvlenp6wl9eBeu/T6tPTk4Ofqe+fPlSRkbGw8ODy+VevnxZXl5+69at/Do5fvx4Y2Njn1Yfv7YDAgLU1NTgF5gABqleOp3+8OHD5cuXEwiE69ev92n1wQpPSUk5cOCAvLy8vb39YLYwAKtPXl7+5s2bz549e/PmTZ8fU3vLwA+JRFq5ciUOhwMfaHus/wg+V8AToMc9DoYTfBeAlMdqamrgIzqdTi8tLS3+h9/skzCVSs3PzwcfDsC9zG/1gQI5OTngCAhZ0aMGLpdbXl6emZkJJ3P/Iurq6srKygbzZqypqZk7d+5gTHEul8tkMoGXZnp6OlhyAQCrT0JC4tmzZ7W1tR8/fuzzOQlsv4yMjKqqqq97a5PJ5LS0NPAwIZPJ/V1lQIEBbDa7qKgI2HgcDqfP1c6Ghob09PTc3Fx4eWSQlffoAhaLVVBQAO8goFKpubm5PR4I396nJBIJKAd0SlFR0VdMu2k0WkFBgWDdfh1fN6qrqqoyMzP7+8rPYrHy8/PT09O/7k7hcrkVFRWpqalNTU1cLrexsbG3huvq6vLz88EAADEqexSgUCgZGRn8D8PvqEwqlerl5RUSEpKRkREdHf3gwYPbt2+fPXt29uzZ/J8gv5o+JfzS+7StrS0vLw+upLa2tri4eDDfMRGGIEMlcwMKhdLU1NTV1dXT0xs7dmxtbW1mZmZhYWFBQYGiouLo0aNNTEz+DfdWhB7o6+sHBgZu3rwZRKz28fH5448/+nQIUVRUJBKJg9neDd7fU6dO3bhx41eIBFY/urq6vrEefhQVFcGuxXfv3i1atKijo4NOp//xxx/fEvixsrLywoULkpKSrq6umZmZ/cWhEYyANr5+/bqrq2uQrtJkMhn4N8JH0Gi0mpoaHJJn8IClVw6HExISMnPmzLVr13p6ekpLS4OUvitWrNi7d29ERISzs3NZWdnKlSuFvgdwEEsIghoaGvB4vJubG0hmwI/gjOHAKQ5syhrwilVVVYLVS6fTb968mZ+fv3r16gULFjx+/FjAdV+9enXv3r1p06Y5Ozs/fPhQ6EvA4/Fjx441MjL6Ohk0NDRu3LhhZGTk5eUVERGxaNGiBQsWDF7+QT4BwIf/kJCQJ0+egIWO2trasWPHgpAhL1++dHJygoffggULQkNDv0sCiaGAmJhYn73DX8DExAT8u8/XFhqN1tbW/moBBh/P4/nz59ra2iAps2BAVjEhISH1bvorptJNf7/KdiP0tUhLS48ZMwb+9zcKjMVihw8fDv8JOybxo9jNV1TeowvweDy/ksXExPiTOn6vPuXPAI7BYPhbN3iIROJgxsNX8HWjWvB4w+Pxgu+1AUXij2MEArT0QLkbAaNOUlISpJL/7spksVgHDhyg0+n79+/v4cs3ceLEhISEr65ZsIRfep9KdQP/OWA0HYShzFCx+hQVFcEyOpjwqXUzffr03Nzcjx8/Pn/+/PXr14aGhubm5mA3ws+W97cFgqAJEyYkJiZeunTp/PnzmzdvBrs1epcEX3q0tLQGzI+Hw+FQKNSHDx84HA7/o62xsRH2gBcAiE+oq6uLx+MF1PNFzcRisUePHkWj0bt27YqPjwcLFy4uLkJfS0FBgZOT09KlS/fu3fstoWgF6AqFQoGAn4OpByS/Ah+PwZQdRAsgEAhfqiuQBuDWrVuLFy/29PS8dOkSk8m8cOECmMQvWLAgICAA7GpTUVHR1NQU+q6A6ReFQikoKOC3+lgsFo1G438V9XmuiIgIiFrJnw64z/SyIPxDf+ql0+mbN2+uq6t78OCBjIyM4ADxt2/fBs4tEyZMIJFIQt8JATJcv35dTU1t5syZ4E8sFuvu7v7+/ftnz54VFBQsWLBg8PIP/gkwb968ixcvHjhwoLGxUV1dXVpa+siRIyAj3NSpUz9+/Ajb5OLi4r+NydcDCIKGWujp9vZ24LAkIiJy69YtX1/fb0kjCRhqbURA+A2orq5++vSpgYFBe3s7vxlGJpOjoqLs7OyQNOgI352hMqTweHzvWE+ioqKWlpbr1q1btWqVnp5efn7+9evXb926lZ2d3V9gMYRvJCYm5vXr11JSUgcOHAgPD5eQkHj16lWfJT99+sTlcqdNm9bngwmFQkEQBKZ9ampqCgoKcXFxWVlZcIGkpCT+QFICqKqqAv4SGhoaAur50nkJsBXfvHlz6dIlf3//DRs2CA66DXXT309BQUEkEsnMzAwO4yb0VQjQ1bBhw4SFhRMSEuAlFAFNHj16tIqKyocPH+CQpBAEVVVVaWlpjR49+otEqqysDAwMRKFQ8+fPf/HixdSpU5OTk+FEBRoaGkuWLCkoKDhz5syUKVO+KGqzAJWCpoH/g0+VQUFBcL4BLpcbFBQEonLzj7TemJiYYDCYwMBAeOmVxWIFBASUlZX1KClYvcnJyU+ePDExMQF2Zu8gZnBbmpqarl69KikpqaenByoZfLgzwSUFyCAmJnbt2jWQCwQgLCysqKiIwWBAvLsB5f+KJwCTyWxoaLh9+3ZYWNi5c+dOnjwJfwMWFRXV1dXV/4ehFmv+O0Iikeh0OoPB+PZQft+LuLg4Nzc3BweH+fPn29rajhs37hsr7OzsbG9vZzKZX52RDwEBoTdgc/iLFy8sLCxWrly5e/fuXbt2LVq0aNWqVdOnT7e0tPzZAiL8hgwVq08AaDRaU1PTwcFh8+bNU6ZMaWlpefz48cWLF+Pi4lpaWn62dL8bHR0dkZGRwGgZPnw42HYLfgJeIsDeplAod+7cmTFjxpQpU8AkksVisdlsMJUEDsGdnZ0VFRVNTU1tbW3A8XflypUBAQFv3rw5derUhQsXZs2a1d+nLDimfFtb271791auXDlhwgRVVVUB9XR1dQExwGQdgiA4YDoQnsFgwOYBlUrdtWtXVlbWu3fvXrx4kZycXFpa2p+pJiwsLCEhUV9f39LSUlhY2NDQwOFwuFwu/6cHkGU4Pj6+vb392bNnmZmZLBarvhsIgoCLCLzPsKuri9/g4XA4LBYLHBHQxokTJ44ZM+bFixcgGAmNRouLi2MwGPn5+aWlpT0m8YaGhq6urmVlZREREeBIYWFhenq6u7s7WI7r6uoCm7zBrywWCzSqd/MhCIqLiwOLYNLS0mZmZqqqqhISEuBXNBq9YsUKLS0tEHmV/ywB+u+tUhAPGp46A42BPydMmGBqahobG7tq1arIyMjnz5+7u7uDGKE9RlpeXl4PbU+YMMHa2vrNmzfz5s27fPlyaGjohg0bwNJxj2ZaWVkJUC/wyktKSqqqqsrPz4+IiOBwOPX19dXV1SA3FNyWxsZGCIKAM0lzc/P9+/ebm5spFEpVVVVdXZ2zs7OsrOylS5f6NLrodDqHw+nq6upzFy7wwehTBjk5uaSkpCNHjsDJbyoqKlJSUoyNjadNmyb43B7Dvr8nQI97XEhIyN/f/9atW4WFhcAFMScn57+QtQ+mtbX17NmzQUFBFhYWEhISfn5+g1yH/7eZMmWKu7v7/Pnzr169umfPnm9Mn1VRUXHs2DEej2dlZRUZGXn27NlvyYSOgIAAIyYmFhgYeP/+/alTpzY3N5NIJFFRUTc3t/Dw8N7J8RAQvg+8XwQqlfru3bsLFy548uHt7R0fHw/22CB8F+7fv6+vr799+/aHDx/u3r1706ZNIHBZQkKClJSUhYWFo6Pj7t27QSQ34ONeVlZ24MABSUlJERERd3d3EMIkMTFRWVlZXFx82bJlIKvpli1bgIsLHo9ftGgRyMTQm4qKiiVLlmhqaq5du3bv3r2LFy8+c+YM7EbcXz0vX750cHDAYDAaGhqXL1+uqak5c+aMnJwckUj08PAoLS0NDg7W1NTEYrFOTk7FxcUMBmPXrl38OWpQKJS2tnZ0dHRvkUCcEjwer6qq6u3tffXq1WHDhqHRaBsbm/DwcCBbRkaGvr4+CoVSVlb28fE5ceIEDofT0tJ6+vTpzZs3DQ0N0Wj0tGnTYmNjy8rKVq9ejcPhdHR0bty4UVlZ6eHhISIiIi0t/ffff3d0dAjQVUFBwbRp03A4nLi4uLm5+cGDB9XV1ZcvXx4XF9fbtZrJZJ4+fXrEiBGurq6enp4giiAoFhcXZ25ujkaj7ezs3rx5k56ebmtri0ajR44c2Tuwanl5uYWFxcKFC4OCgi5evOjg4NAjDA+Hw1m/fj2YGgKoVKpg/fOr9NixY7dv39bR0UGj0QsXLkxPT09JSZk7dy4ajdbT0wsNDeVwONnZ2dbW1hgMBph5R44cgSMl8I+0T58+9dA2kH/BggVge7CysvKlS5d6++sPqN6WlpalS5disVhRUdFly5Y9ffoUuJt6eXkxGAy4LcePH2cwGBcvXhQXF8disWZmZo8ePZo3bx4Gg7GzsyssLLSzswNx53rEh+ByuREREXZ2diDi3LRp027evNkjGkRbW1t/MuTk5FhaWs6aNcvOzu7PP//ctm2bvr6+jY0NHMZGwLk9tNHnE6DPezwiIgKE0YNvIjExsUOHDvUIjIGAgICAgIAwFEAN8f36IMLShw8fCgoKemyhweFw+vr6lpaWAlyBEb4UDoeDRqOpVCqJRJKXl4e3Zr18+dLR0dHNzW3nzp2NjY16enoDBj5pampiMpn8Duitra01NTVqamoDehLTaLTKykoJCQn+07+inv5gMplXrlwB6xhNTU00Gq2zszMvL+/Tp0/Xr1/v7S0GQRCJRJKSkhIQY4BOp9fU1IBVLw6HU15erqioKCkp+XUSCmhjc3NzY2Ojjo4OuHmJROKAEU1wONxXe2CDRUgIgsrLy9FotI6OTg83IQqF4u7u/ueff5qamn5RtQOqtHd5BoOho6PTY+z1Hmm9aWtra2pqAr0j+EL9qZfL5VZWVkpLS4OwEGBhB+RA790WsHqprq4O7qb6+nqgN5Dv8fbt2ydOnBDccX3SnwwsFquurk5bWxvs4yWRSDo6Oqqqqvxr6QLkH8wToDexsbG5ublz5swBi5lMJrO+vj4qKurIkSNWVlZf2jQEBAQEBASEf5WhYvU1NTU1NjYaGxvDX45B2OUPHz5UV1f32A0lKSk5atQoU1NTwbEcEL4jsNXn4+Pzq3sYQxB04sSJzMzM4OBgfhuASqX6+flt3rwZGVdfxLNnz2JiYk6fPv27Ruz4jnR1dV26dGn48OGzZ88W+pVJTk7evn37zZs3e0TYu3HjxogRIxCPFAQEBAQEhKHGUInhyWQya2pqjIyMMBgMhULJysrKzs7mD04APIjU1dXNzc0NDAxAZk+EHwbYRis4UP6vApPJfPv2bUlJyfv37ydPngyM2Pr6+qCgoFGjRiEm32CAIOjBgwevXr3S1NR8+fIl2OL4s4X6BUhKSho+fPisWbOEfnE+fPgAPPo0NTXBoiWTyXz69CmZTB41atTPlg4BAQEBAQFhqFp9IPY9SDkKomXw/yQsLGxoaGhhYYGkbfgp0Gi05OTkzs7OrKysyspKTU3Nb4wQ8HMRFRXdvn371q1bbW1tFRQUpKSkmEymoaHhvn37EBfqQQJB0PPnz4ODg0VFRT09PSdMmPCzJfo1sLGxEfotWLBgQUJCwv79+48ePaqkpMTlciUkJNzc3Nzd3QfcQ4uAgICAgIDw393hWVVV9eDBAwaD0eO4nJycqanpqFGjvsIHBuF7kZaWVlJSAoYKFou1srIS7EP1S9DV1fXx48fq6mpFRcURI0YM0rsMAYZCoSQlJWloaIwYMeJX3/SL8HWUlZXl5eWBTMrAifFnS4SAgICAgIDwS1l9GAxGR0fHwsJCV1f3l15WQkBAQEBAQEBAQEBA+LkMoR2eAHFxcWNjYzMzMzk5uZ8tCwICAgICAsJPoKioKC8vz97evvz58/qsLCH4CzUKJaOra+ToSGtszA8NZXd2/t9PKJSsvr6hgwMag8kPDX3r42O5davpmjX/tpydra2k169Lnz/H4PEzTp3C/so7nHkQRC4tLU9IKH/xwsjR0eSPP769zpqUlMJHj1qKikTl5XVtbQ0WLsT+bxBmbldXwcOH5fHx3K4uMWVlM1dXOQOD3vUw2tqyb99WHDVKu5998hCHUxITQ6moGLtlC+rb9h1AHA7pzZuSmBhySQm3q0tKW1veyEjZ1JQgIVEYETF2yxaRn7o5iNbYWBYXVxIdrWdnN3rVqp8oCcIvxxCy+tBotKmpqa2tLX8WNQQEBAQEBIT/FI8fP3758uXBgwcxGIzuzJkiMjJPXF1bCgokNDTmBwZq29igsVgJVVXTNWvCliypePly+Lx5E/fuVTYzQ2MwPAiqz8xsysurTU8fvXr1NxoAgumi08vj44siIgoePtSbNev/m6a/Ju1VVWUvXny4dq25oEB72rRvrA3icJLPnHlz7BgGj++i0bgsVvbt2yOWLJlz+bLwP1HTGGRy1MaNzLa2+YGBRAWFjGvX7i9YMOvs2WF8UY4ZZPIHf//0y5dpDQ3zAwP7vNCnqKj3p07VpKQY2NuP2bz5W8I/VCcnv9i9uyErS2/WLL1ZsxRMTJgUSmVi4qvDh5ltbQomJmaurkI/z+rrotFKoqPTLl1qzM5WRaIlI/y6Vp+Kisq0adMQkw8BAQEBYWjC4XBSU1MtLCyQoDX/HuHh4aGhoX5+fgoKCp+/CGMwKmPGqFlathQWyhsZaUyYgP4nZSi5pIRSWWm1a9eUv/6CV5BQaPTEvXt1bG2VTU3/VZNPSEgITyQaL10qIiNTGhsr9LOBOJya1FQVC4uvXm+U0tIas3FjO4nUXFj47fKUxsaWPn++6uVLFXPzLhot/cqVtz4+BQ8fqo0bZ7l1K1haTD5zpvLVq8WhoZLdwQLM160jvX4dt2uXrL6+jJ7e5zuOyWzIztazsyuLi6M1NPR5ocbcXHEVFd0ZM2pSUr5R5uLIyMh164RQ/4+9swCLomsf/vYuu3R3SUgKiI0BiNiJiYXdmI/tA2J3YGAHBmAggqAYhCgl3d2xxC5sx+x+l5y/++1LLNjoM7/rud5XJs7cc86Z2bnPXchpd++aTZsm2m4yYUK/BQueLFgAcbmC/003+IvBSUvbLF5MLS+vz8j4jWLA/KH0luB7KSkpS0tLIpH4uwWBgYGBgYHpnKCgoJMnT3K53N8tyF9LRkbG0aNHV69eraamJtqIRCLRbZoMGosVqXz1mZkv1q2zmjfP0du7ndMgQV7e0NlZSlHx18j8WaRekF08Oyjo48mT0HdPTtSPqIzF53BKXr928vHR7N8f6CpDt2wZsGaNUCAoefOGz+EgEIimwsKsgADlvn3VvpR7wRKJxuPHU0pKMvz9hW2FmjEEgoGjo6qlpby+flfX0rC11Ro4UNnM7DslJ2dnv9q6lU2lDt+1S1zlA6hZW485cQJHIgl6QQkrOJs9zJ+t9amoqFhbW3/tPGYwGH9HBbk/iLdv3/r4+NR1WHIrKCg4c+bMxo0bt2zZEh4e/uvHpays7MqVK3FxcYi/nfT09H///Xf16tXXrl2j0+mIvwU2m+3n53fz5s1v+KTualr+QAQCQU5OzqVLl0pLSxG/yqZ0/vz52tpasKW8vNzLy+vDhw+/4OownRIXF7djx47W1tbfLchfC5PJPHTokLa29sCBAyUfWREX93TBAtMpU0bs3o2Gi4W2dcjrHTs4vWZy8phMnaFDtcTGEYlC6To4YEkkAY8nbPtCqIyLaykvVzI1xcvKig5T7tsXSyIVR0ayKJT/abG778PvVIQEEJRy9WpzUZGKubm5m1unx+gNH24ycSKsccH8ufQiD8+vRSAQxMbGDhw4UPFXrefBcDics2fPRkZGmpmZuX15LQoEgjt37rx8+fLw4cMyMjJr1qyZOXPm7du3Z8yY8WukYjAYd+/evXjxYk5Ojq+v799dOy4wMPDJkyenTp06ffr0+vXr+Xz+qlWrEH8FxcXFPj4+MjIyzs7OX1UapNNp+WNhMBhXrlw5ceIEl8u1tbU1MDBA/ExKSkouXbp048YNKSkpJycnDQ0NBAIRERFx6NChqqqqQYMGwZmNfz1JSUmenp7V1dUsFmvmzJnq6upbtmwJDQ198uSJlJTUuXPnbGxs3r17d+/eveTkZG1t7StXrmhqapaVlT169Cg0NHTjxo15eXknTpwwMjIKDAzU1dXNysry9fUtLS0tLCzU1tbesGHD9OnTJVe/aGhoOHXqVGtrK5FILC0tlZeX9/HxwWAw165d+wYxNmzYcPv27draWkVFxZUrV86cORODwcTHxx8/fryhoWHz5s1Tp05FIBCdypmbm+vt7Z2Xl0cgEKZOnbpo0SItLa3m5uYrV648ffp00qRJmzZtIpFISUlJly5dUlJSYjKZ1dXVQ4cO3bp1q4R7TE5OBuF8Ehx/hEJh/vPnLzdvtl+5cvDGjSLTnwh2S0vhixc5QUFSiooT/fwQCER1YmLB8+fFr14N370b4nA+njrVkJurYWvrevo0sEQBWqur444eZTY1salUBpmsaW//OYGHnJyqpaWqhQWjoeHjqVOc1lYskUgtLSXIyzv6+Mi0PZudQs7KSvT1pZSWNhcWymprD9qwwWz69Ibc3Ghv78a8PAyB0Hfq1H6LFslqaYG4tdynT00nTRq8aROu6zpVLAol+dKl6sTE5qIioVBo7uY2ZPNmgpxcdVJShKcnrbqaz2IFzZwpra7ufOiQjKZmV+2UvnuXcvWqtLo6m0qtz8jot2iR/cqVP1Z5llJQsJg1q/3WtrhHhT59MASCUCCoSkgQCgRyuroosRcaSVUVJy3dUl5Oq6khKil9vyRlZWXz5s3jcDj37t3r21meGACtpqbkzRuEUKg9eLC0mJ1ZHAyBMMrLCzjT5gUHf7pyhV5fP3Dt2v4rVlBKS9Nv3y56+RLicp0PHvwc5Nl2WIa/f1l0tLS6Oq2mhkujDVy/XpSNptMZgkShKKWlhWFhec+eqZib23p4RPv4lEVF4WVlR+zZY7N4sXhfCXi8xAsXEs6da62qUjEz679ihc3ixWAc+Wx2yrVrFXFxcrq6DTk5PAZjlLe33vDhPZRcgngcGq0oPDzr4UNFI6M+Y8aEe3oyyOQp16+bTp78/YMF89MR/rG0tLTcv3+/qanpdwvy3yI7OzswMJBOp4u2pKamWlhYREREgD8bGxvPnz9f1Pab9FMpLy+vra0V/XnhwgUsFnvp0iXhb6W1tTU3N/cnNV5fXz9o0KB9+/ZBEESn058+fVpdXS38W+Dz+REREdHR0RAEfe3od5yWP0O8RYsWqaiofPz4UfjzYbFYEyZM0NLSysrKAluam5sfPHhQUlLyC64O0ykfP35UUVFxdnZubW0FW5qamoYNG6asrBwXFwe2FBYWGhgYmJiYlJaWlpeXHzp0SEdHh0gkLliw4J9//hk1apShoWF2dvarV6/GjBmTk5MDJvOAAQNkZWUDAwMlXJ3P569bt87d3Z3D4QiFwszMzDFjxoD58M1i3L59m0gk2tvb19fXgxMhCNq9e/fOnTv5fL5QKJQgZ2JioqamppaWVkZGhkjIt2/fjh49uqamRigUVlVVDRw48Pbt22DXlStXli5dCprtFAiC9uzZIy8vHx4e3m6XAIKer1rlhUTemzAh2c/vhIbG+2PHoM6a4jIYaXfu3Js40QuFCpw5E+LzuQxGYUTElQEDfPB4/3HjXu/cWRwZ+XrnzgNSUv7jxrG/DCWdTL7t7Pxo7lweiwXxeG/37duPxZ4zNg739CwMD4f4/LB16x67u/PbOr8+M/POmDHNXx7GkrdvD8vL35swgcdigS1Fr17dGTOG3NZv1PLyKwMGHJKVzWrrt6rExBOamie1tOrE+q3k7dvbo0e3tvVbV7RWVz+YMiX97l0BBPHY7IhNm/Zjsc9XreKx2UKhsPLjx2MqKrednUV31BVlMTHH1dVf79olaHvTRvv4HJaXLwgLE3X16127vDGYBF9f4Y/m/bFjR5WUiiMjhUIhj82+N2GCNxrd7kLU8nJfM7PDcnJFr16JNkJ8fvCSJfux2LQv06kj2UFBPgRCgJtbu4nx4cMHFRUVeXn5169fS5CtNCrqiIKCNxqddPlyT+5FAEFv9+3zxmCifXz+T0geL3DWLB88PvPhQ7AlNzj4ko1NY36+UCjk0OlPFizIuH+/2xlSm5oaunq1NwZz2c7u2dKlOY8fp925c1pP74SmZlViIrj0u3//9Uaj/eztH82b9+Hkycfu7gdJJB88/sPJkwIIEkBQlLf3UWXlkrdvP/+aUCg3R426bGdHa/vR7InkXYnHY7HS7ty55ejohULdcnJ6sX79s6VLD8vLJ1+50pNOg/nt/DoPT4FAkJqa+uDBg8LCwo67srOz476Gt2/fBgQE/FSHLphOMTc3nzlzJklsMfLNmzdUKlUUg6GkpLRu3bo+ffr8VDHq6uq2bNlSXFws2tIbkivw+fyTJ08GBwf/pPYLCwtLSkpwOBwKhSKRSFOnTtXsejX3jwONRru6uo4YMaLbYt8dR7/jtPwZYDpYFX7qtbD/G6OioKAwZ86cn21mhPkqsFgs4X8jynA4nOhdpKuru23btgEDBnA4HENDw8OHD7958yYzM1NFReXAgQPjxo0zMzMDh7m5uQGfBSaT2dW1qFTqp0+feDyeoC3eydzcfNy4ceDf3yaGubn5xIkTBwwYUFBQkJycLLpKQUHBzJkz0Wh0Q0ODBDltbW3Hjx9PJpPDwsLAuQKBIDIyctSoUcA6XVBQUF5ezuPxwN5JkyZJ/l1gsVjJyckEAkE8oq8d5bGx4Z6e9Pr68uhoZmNjJyNCJPZbsMBu6VJRpB+WSOzj4qJpby+AIAMnJ6cDBwxHjx7k6alibl6fkdFSXg4OK4mMrPzwQd3WFkMgoDAYyzlzZLW10TjckC1bjMaOZVOptZ8+QTweCDZTMTc3HjcO/LsjjIaGmAMHjMeNU2nrNzldXXM3Nx6DkXH3Lo/J1LC1NR4/nkEmF37pt8+hbpGR+qNGSbAcCgWCpEuXIB6v77RpSBQKg8dbzplDUFAoeP68qaAA8TU05uaymppENlJFY2OIw6lNSUH8ZJhNTfkhIWYzZugOH/7555LF4jIYwIAmfhgKg0FhsRCPx2vb+/0MHDgwICAgKCho5MiREg5jNTfzORwUBiPKLyqCy2CkXLv2ZP78O6NH33Z2fjhtWtqtWwI+Hyct/T/HIZF4GRnRX0KBoDoxkUujgThAHIlk5e4OblbyDFG3senj6orB44lKSq6nT5tNn27t7m42YwazoaHmy3MK0BowYOrNm0M2b556+/Yob+/P1vLLl5uLiiAerzY1VSgQAMMgTkZGTkenpaKCUlICXG0lSy5BPKFA0G/Bgn4LFyJRKAGfP8rLa/K1a1uqqz/nNYX5E/h1HzGNjY1RUVGtra00Gk1DQ0NabM4JBILMzMz8/PyvbVNGbJrC/EBaWlpIJBIGg2loaMBgMAr/m6SYw+FAEAQ8cAQCQUHbT474FyqNRmMyme1+ufl8flVVlZycXLvWPgfl19e3tLTo6uq2+3DpSgwajbZ79+7o6OiNGzcifg4QBFVWVkIQpKOjg+uZ34tAIPD39z979uzmzZvFt9NoNCKRiEaj6+vriURix0kLQVB1dbWCgkK7XWBFn0Ag1NfXS0tLk0gkCoXCaQuC7wiDwaisrJSVlVVXV2+nNdHpdCkpKaFQSCaT1dTU0Gi0QCBobW2Vb/ttq6urQ6FQIFceCK5ramrS0NBo10hLSwuXy1VRUUH0GCaT2dDQoKWl9VXKEp1OJxAIolMEAkFjYyORSBS9MboaffFpCXqVRqPJy8tDEFRXV6esrNxxXYDD4dTW1mpoaHztkoFAIKiurpaWlu44mfl8fmVlJQqF0tHR6WEfdjUBOr0ujUaTk5Pr+T12NQpcLrepqUlFRaXnoyPhoWCz2RAEkUgkBoPR2tqqpqbWrer+HwGJRAKVzNbWFvQJkUiMjY3NzMxkMBjh4eHgsObmZhKJVFNTQ6FQunJuJJFIampqISEhmzZt2rdvn4aGxvLly9stDXyVGJ+/+BUV3d3d4+PjHz16NGbMGAwGk5CQIC8vb25ujkAgUlJSJMippaW1aNGiZ8+eBQQELFiwQEtLq6GhITMz06vNBQ6E6+NwuH379gkEgoULF6qrq69evVqCczKDwWhqakKj0RJSeSsZG5tNnx53/HhhePiLtWsnXbnSacoWJBrdLnvn5y1IJElVFWzHEokEefmWigqgeHxWd8vLIR6P09oqFAiQKJScrq6ikVFDbu7neoBtn+wkNbX8kJCITZtG7tsno6Fht3w5uovO/1w3IjOTx2AUfuk3VnMzlkSi1dSwKBRZLS2bRYvynz3LCgiwXrBAVkuL0dBQn5kJXAe77JyGhqLwcGZTU8D06WCLgMdDCIV8DodaWqpmZYXoMVbu7ioWFqqWlkgUis/hUEpKBBAkunHETyPrwQMMgTBy3z6QYhSFxQJfxHbKs1AoRAiFKDT6R3mcotFoxy5K/IkD7v2zNaSDMo8jkeyWLVM2M3s4dSqnpWW8r6/N4sU9aRDoWs+XL3c5dkxn6FADR0eobRFE8gzBEomftTUkEi8nh217TpEolLSa2meDYUuL2AWQisbGoJdQaLTVvHkZ/v6Nubm1qalKJibjfX1pNTUadnaffwUaGhhksqDN7t2THutePAwGiUSqWlgADRkICfNH8Ou0Pi6Xy29Ld8vhcMA//r8QGIyBgUFhYSFYtoT5XdDp9Nu3bz969IhCoRw+fPjUqVNxcXFIJHLnzp07duxAIBDv379/+PBheHj4oUOH3N3dKyoq9u/f/+rVq+bm5k2bNklLS/P5/Pz8/KKioiVLlly+fBn8wFMolLNnz5aWlurr64eFhamrqx8/ftzMzEwgEDx9+tTf33/YsGE0Gu3x48cbN25csmQJk8mUIAYKhXr48GF0dHRra6uXl5eWltbmzZutra3FbyQzM3Pz5s3v37+3sLDYu3fvhAkTkEjks2fP9uzZ4+joeOjQIdF3c0e4XO61a9fCwsJsbGwqKyvj4+Pnzp27detWPB4fHBzs5eVFoVAePnzo4OAQGhp66dKl2NjYbdu27du379OnT3fu3GEwGI8ePcrKynJycsLhcEFBQY2Njf/888/hw4czMjKwWOzs2bOPHj0KtCwmk3njxo3k5GQul/v+/fv+/fufOnVKV1c3ISEhICAgPDx8+/btkZGRT58+dXFxMTQ0TEtLY7FYgYGB6enpGhoae/bsUVFRqa2tPXDgQFNTk4mJSVxcXEtLy+7du6dMmcJgMF68eBEQEFBZWbl9+3Zvb+/CwsK9e/dyudzQ0FBtbe3ly5cfPXo0IyMDgqB9+/a5u7t7e3tHRkZWV1c7ODjcunULBNfV1tbu379fRUVFQ0MjPDxcTU3t0qVLklWFsrKyCxcuNDU11dTUZGVlLVu27J9//mlpafH19fXz8+Pz+Rs2bFi6dOnZs2cDAwM9PDzWrl1LIBBCQkICAwPLyspCQkIMDQ0RCER0dLSfn9+QIUNaWlpCQ0M9PT1nz57dbvQ3bNjQ2toqPi2LioquXLny/PnzIUOGjBw58tChQyUlJVpaWjdv3hT99tNotOPHj5eVlWloaISEhKioqFhZWSkoKMybNw9870ogJSVlw4YNnz59wmAwo0ePPnv2rFFbhnEajXbixIni4mIHB4e4uLiSkhJfX19bW1sJfdjpBOjUmldUVPTw4cMnT56Ym5vfvn27tLS023vsdBSIRCKXy7148WJ2dvagQYM+ffqUl5d39epVcAtf+1DIyMiEh4f7+/tHR0f7+PhkZGTcvXuXSqW6urpeu3YNGHxggNIlngEC/Nh5e3tPmDCh540QCIStW7empaX5+fmFhobu2LHDw8Ojh2tSnYoBcHV1NTY2fvfuXX5+vqmp6cuXL8eNGweWD7qV097efvTo0U+ePHn+/PmqVauSkpKUlJQsLCzAXjMzs3Xr1nl7e69evfrOnTs+Pj6jRo2SIB6Px2OxWGg0WsLrRUZTc8iWLbI6OhGennnBwRgpqfG+voSu3+fd86XCnryeHgqDqUtL47FYOBIJhUajsFhpdXVQjxtDIAzdurUuLe2Tn19BaKjDjh22Hh5dqSXNhYVCgWCUt7dJF/2maW9vOHp07pMnBc+f269aVZOURFRSUv3Sb53CqK+n1daaz5gx9syZ79TNcCSS7rBhLZWVn/z8gIELiUR+1rV+JuWxscWvXo0/f15WSwtsweDxoG+BXi1CwOfzORw0DtfR5vZTkVJUxBAInJYWRn19pwfIamkR5OX5bLZ0j99sZjNmFIaHF4SG3nFxsXZ3H7FnDyhQ0e0M6YS2J1fCMJFUVJRNTcmZmaC+hayWloyGRlV8fP7z5/+Xd7QzhbZTeioenNXmD+TXLccqKyuDxW8jI6OOS9r6+vrAOwu4rikoKCgrK6t0gbKysrS0NJxG6YcjLS09Y8YMFotVVlYWGhp65cqV4uLigQMHXr58OTMzE4IgRUVFNpstSiqoq6vr5+c3ePBgeXn5EydOPHnyJCQk5OLFi7Kyspi2pSCg8q1YsQKBQFy/ft3b23v79u1RUVFeXl5cLjczM3PTpk16enqbN2/et2/f8OHDT5w4UV5eLlkMFAq1dOlSZ2dnGRkZLy+vW7dutVP5Pq9lWlkdPHhQQUGBSCSOGDECg8Gg0Whra2sTE5N//vlHgsoHQdCJEycuXbp08uTJgwcP3rp1a9euXcB8x+fz3dzcHBwcgAkOjUZPmTJlxYoVSCQSJCwdMGDA+vXr8Xi8m5tbQEDA/PnzdXV1C9v48OHD7du3o6OjBw8efPfuXR8fH34bQFu7fv36/fv3z5w58+bNm61bt7a2tkpLS9fU1JSXl7948WLu3LkrV64cPHjwiRMnNm/ejMfjp0+f/vDhw7Nnz6qoqDQ1NS1ZsqS1tfXGjRv79+9/9uyZtbX1kiVLHj58CEGQnJxcZmZmeXn5p0+fvL29p06damtrO3ny5Pr6+pSUlNLS0ufPnxcWFtrZ2R07dmznzp2bNm0qLi4+d+5cYmLio0ePgHHp8uXL9fX1e/bsWb16tbe3NxaLlZygtaamxtPTc/z48Tdu3AgNDZ08efLRo0dv376toaHh7e29Zs0aNpuNwWBUVFQEAsHhw4d9fHzU1dUFAoG2tnZpaanIw625udnLy8vJyWn9+vV79uxZsGABk8nsOPoWFhbtpqWhoaGzs3NdXd379+8ZDEZycnJERASbzT5x4gRIeSoQCI4fPx4aGnrw4MGjbaSnp2dlZQ0ePFhZWVnyM0Kj0SIjIw8dOvTu3bvx48e/fPlyzZo1lLZcc7dv3z5//vy8efNWrVp15MgRGo129uxZPp/fVR92NQEYnS3HolAoJSWlwsJC0Pnd3mNXo4BAIOLj42/durV58+Zly5YdP368b9++XRmQu30omEyms7Ozjo4OmUy+f//+pEmTqqqqdu/e/fbt28DAQMk9+V+GTqezWCwymfy1Jw4bNiw8PHzq1Kn19fWenp4zZ86srKz8TmG0tbWnTJlSXV394sWLoqKihoYGUUKsbuUkEAgeHh5SUlJ3796tr69//fq1i4uLyGUDjUZv3br13r17pqamcXFxEydO9Pb2ljDZsFgskUgEj4YEgZFIZL8FC8ZfuICXlc168ODV1q3cH5HK2GjcONNJkypiY7MePhQKBHVpaa2VlYM3biR98YPQHTZsfnh436lTGfX1EZ6egTNntnTR+Vw6ncdiMbruNwyBYOPhgZGSSr97l15fX/L6taGLSztHx3bwWCwBj0erqfn+YnF8Njvu2LEn7u46Q4eOPnJEZ8iQn13VsCEnJ/nyZefDh5XFkqmgMBhVS0sEEslsaBDXRngMBo/BIKmqymprI34hin36yOnofHbLTErqvPoFEgk6qucfnyQVlen+/iP37sXg8SnXrt0aNaro5cuezJBvAIlCSSkqirw3WyoqHru7f7pyZdCGDQ47d4qU7Z7wM8SD+c9pfQQCwc3Nbf369a6urh19PJSUlLS0tIyNjTdu3Lh169YNGzasXbt2TResXbt28+bNc+bMEXcThfkhyMvLKysry8rKbtq0ycDAQENDw9nZuaWlpaysDI/HW1tb29jYSPbdwuFw4uMbFBSUl5e3cOFCsHzr4uKycePGsWPHYjAYHA5nZGTUt29fFAqFRCKVlJQoFAqI1ZQgRg9vxMbGZuzYsWlpaVFRUWBLbGxs3759dXR0JJyVn59//fp1JycnExMT8Kk9c+ZMBweHR48egZoQ7fyp0G1eQ502RSKRbG1t1dXVNTU1N23aZGlpOXTo0DNnzmhqaoaFhRUXF6elpQUHBxsZGWVnZ2dkZMjIyCgrKyckJFRXV1u3gUQiJ06cOGXKlHPnzu3Zs6fTRf0nT54kJSXNmTMH+GtJS0tv2LCBRCKdOXOGw+EMHjxYU1OTRCItXrwY6Irjx49XUVGRlZXt06fPggULQD8PGTKEzWZPmzbNzMwMhUINHjxYVlYW2ACFQmF1dXVubi7w47WwsHB1dZXc8w8fPiSTyQQCISMjIycnx9jYWCgUhoeHA2XP09Nz2LBhV69e3bNnDwaDmfUlyZuiouKgQYPER4dOp9fX18fGxtJoNAQCMWHCBGNj446X6zgtUSiUlpYWkUi0srJauXKljIxM//79+/btW1ZWBtSzxsbG8PBwmTYQCMSQIUP69u1Lp9Pt7e1Fnq5dISUltWHDhtGjR48YMeLixYs2NjYfPnyIjo4Gk9bKygoYuAgEgrS0dHl5OYPB6KoPu5oAnVaGMDQ0HDJkiOiN1+09ShiFhoaGqqqqjx8/CgQCaWnpefPmSXCo6/ahwOFwwCbs7u7u5OREIBBcXV1lZGSys7Nh342uUFZWBolP2hUpKS0tzc7O7uosDodTXl7et2/foKCg4OBgKyuriIiIkydPfmc/o1CoadOmqaqqPn36NDg42NbWVvQU9ETOoUOHDh8+PC0t7e7duzU1NSNGjBAd1tTG1KlT4+PjDx8+TCAQTp48+fr1664kIZFI8vLyPB4PPPKSsZw92/X0aZy0dNqtW2927WpnL/oGpBQUJl29ajRuXNaDByHLluU9ezbt7l1rd3ew97MjZXm5ct++M4OC5gQHq1pZFUVEfDx5slPjCVFZGSEUlr592055oJSWkr/0m87QoXrDh9elpWXcvUurqdET67dOwcvKYgiE+szMlooK8e08JrM8NvarKsh9rpZ++PCgDRt0HRwQP5/m4uIPJ044bN8ubswEAmsNGoQjkT7nIxXrxpbKSi6drmplReo6vPNnIK2ubjplChKFKo+JacjJ+SFttlRUoLHYUV5ey+LjLefMaa2qerNzJ622ticz5Gv5nCCHxcLLySmbmrJbWl6sW0fOzBzl7S0hWLQrfoZ4ML2EXxp6gcFg5OXlO9UZMBiMsbFxu3g/CSCRSENDw78plUUvAegw4poMkUjk8/lsNlv8gB7C4XBevnypoqKi9CX/sry8/IEDBzw8PFAolJmZ2du3b1etWkUmk69fv/7hw4c2zw5OT8ToFhwOt3jxYhwOd/v2bQaDwWaz4+Lixo0bJ1llTUtLq6mpEQ+NI5FIw4YNo9PpcXFxX/t1BeRHo9Gi1vr27TtgwIDm5uaKiork5GQymZyQkBDURkxMjLu7+6pVq8AnOBKJBM+LhPYhCIqKigJWINFGkLivuLgY6BhIJJLYhrhU7QaRSCSKb8Tj8SgUikqlQhCERqPHjBlTVVU1ZsyYU6dO8Xi8KVOmSIiCY7PZMTExNBotLCwM3Fdzc/O2bdvGjx8PjFRKSkpeXl58Pj8kJGT58uXiTbUTTE1NzcHB4d69e6NHj46MjNTV1RX/oOy0q7vaiMVicTicyMlcIBBAENTY2AgKrykoKGhpaXXq/NYRDAYj0pHU1NQmTJjA4XAyMzMRCMT8+fOjo6NtbW3T09MvXrxYXV0NrthVH0qeAD28zU7vUfIo2NraamhorF27dsmSJaWlpcOHDwf+tN/5ULSbP0wm82f7jP16wCoP1AbYgkJ9jj/i8/ksFgtsYbFY3d67lZWVoqJiaGhoSEiIaGNdXZ2vr6+E0W9pabl27RqNRkOj0ePHj/f399fT0yssLORyud8mhghLS0tHR8fU1NSHDx+KL+v0RE4SibRixQosFnvw4ME+ffpoiZkU0tPTnz17BiLwt2/ffujQIT6fL6HcpZSUlLW1NZvN7tS6CCq8iZzckCiU9fz5Djt2oNDo5MuXo7y8+OK/Dl8/93hM5sdTpyxnz174+vWUGzdGHz6s/qV0+OffspaWlGvXODQaCo02Hj9+ur+/vJ5eU2Fhp0YhVSsrKUXFgtDQfLF+o9fVJfr6Yr/0G45E6r9iBRqLjTl4UKFPn25NMTKamkomJpTi4vgzZ0R3CnG5yX5+zMZGFBqNbIsE+5yWU6IGyKZSgVSieEg+h/P5LIm/biwKhfbFmQK85zMyMnqinFPLyt4fOTJw/Xo1MZccWk1N/JkzXAZDs39/tX79GnJyxBuv/fRJKBRazp4Nwv96PqYSZntFRUVBQYHkX3AkCjVg9Wrd4cNp1dXRPj5sKrXbuwMZcbgMBug9IQT931ltkggFgpxHj8hZWZ9/+ExMJl+7ZjplCr2+ntnQ0JMZ8rWwqdTmwkJdBwd1G5uG7OzKjx9xMjL/F3EnFP7fnPnSRZIl/xniwfQSelG9PgMDA5Duv4d6BRqNNjIy6g2ZG2G6gsFgkMlkJBLZ1du2srLS19cXi8UuXbq0vLw8IyPjB17d3t7eycnp9evX8fHxysrKEATZ2NhIPqW5uZnP5zMYDIFAIPrGBZ7J1B78BnQLBoPRbvNa4fF4tbW1OBxu0aJF/cUKRn0VPB6PSqW2U4alpaVVVVX5fH5PfpJ78gs6ffp0KpW6d+/ebdu23b9///Tp08PbMrB1CpPJbGpq0tLS2rlzZ1cZNfv37z948OAXL148f/7c2Ni4Kz0cj8cfPHgQ5MiZNGnSnDlzDh069EMWelRUVJycnPz8/N68eePh4dHa2trU1OTk5NSte2c7gL86CoUCaRVRKFRMTMydO3eGDBmycOFCUQKMTvtw2LBh3z8Bvm0UDA0Nr1+/vm7durt374aHh+/evXvlypUSXqQ/+6H4g1BUVCSRSCUlJaWlpVgslk6nDxw40NjY+M2bN5cvX9bQ0Kirq7t37x4EQU1NTaDMAx6P53K5bfkI/7/jbr9+/SZOnHjz5s3ly5dHRUUNGDCgpqYmPDx89erVkjXwpKSkuLi4sW0FtRQUFOTl5e3t7YEXwDeIIQKPx8+ZMyckJMTGxsbU1PRr5XR0dHRycoqJiWm3rCYQCIKCgiZOnKiuro5AIDQ0NFRVVa26zjuCQqHGjRt348aN/Pz8dpGEEJcLMnayW1p4TOb/pQNBowesXVsRF1cYFhZ/9iyIRALF7nhMpqAtTFDA56PQ6M91L9pqKohsYhCX+3kvBIHsGp8zjoaGJp4/bzJxIqW0lCAnhyWRCPLyKubmcl8cEGqSkirj4kA1MykFBYK8vKa9/f/VRmOxPted4HKB+6V6v34mEyem3rwZsnx5WVSU5oABtJqaovBw+9WrFcT6Td/R0cDJqTwmxnjcuG59LAlycrZLl1YlJHy6coVSWvq5NppQWPTypZyOjv3KlUCLw5FIlJISSmkpGovl0unagwd30skYDBqH47S2pt26JautTc7OznrwACEUUktLa1NTZTQ1pdXUQPJMkW7ZUlHxYPLk1urqmQEBBk5OIDD7+vXrdnZ2gYGBErIKt1ZXhyxfzqZSY3x8/v+sgKDmoqLhO3d+HikSacimTc9Xrix88QLcRUtlZe6TJ32nTOkzZox4U0AtATUGurocp6VFCEGfh+B/1b/k5OSpU6c2NjZ6eXn9888/ElZ+pdXVp966FbZmTX5IyGN399FHjoinyWkuLGRTKCDFKNiiaGSEIRBynzwxcHKSVlfPCQqilpUJIKgqPl5v5EhpNTVGQ0POo0fqtrYoNBpDIEirqSkaGcloaeFIJMkz5HOBEKDAf1EgOW1rlBCX+3/6edt3sigHjwCCsh484DGZjt7eOGlpNA6HwmAasrNzgoIMR48uCAurS0/nMZlNhYVSSkpqVlaSJe92AvPbVue5NNrnL/auehOmV9KLtD4FBYUBAwb0/HgkEimh4CZMbwCNRmOx2OLi4traWvFshxAEIZHIwsLCOXPmTJgwwdvb+2dEaRKJRA8Pj1evXt26dcvGxmbQoEESIvoASkpKaDQa5DAQ/TaAzOPa2to/JC0hl8uVlpbW1tZOS0ujUqk5OTniH/18Pr+5ublbP0MAFotVVFRkMBjlX5KP/5+bB48nJSX1Vfk2JYBCoVasWOHi4nLw4MH79+/Pnz//8ePH9vb2Eka8pKSktrZWPEEInU4HcYbAK1VRUdHU1PTMmTPDhw8fNGhQV5dWUlK6cuXKnDlz/v33X39/fwqFcufOne/P3ItGo728vNBo9L59++Li4jAYzLhx49auXfsNpc9RKBRIRoVCofz9/ffu3Xvt2jVnZ+empqZu+xCPx3/nBJBwgxJGQUZGZuDAge/evbt27drx48f/+ecfgUAgIR3uL3go/hR0dHSmTJly4cKF4cOHz5s37/jx4ygUav369enp6U/aGDJkyIEDB4qKijgcTlFRUVpa2rNnz6Kiorhc7rFjxygUysyZM1VUVAgEwtGjR9FotL+//4ULF1AoVL9+/by8vCZOnChZAAiC9u7dm5KSoqen9+bNm2HDhm3YsAEMwTeIId7y0KFDR44cOXv2bHFP8h7KSSKRXF1dmUxmPzHjGPiNLi8vX7FiBcinFRISsnfvXgeJXoWDBg1ycnKKjY1dtWqVyEOhICwsOyCgODISIRRWJySErlxpNmOGuZsbp6Ul/e5dkHtDwOXGnzlTnZj4OTk+Hp/s5wdxuVUfP8YePGgxa1ZZdHRRRIQQgpIvX8aRSFqDBiWeP1+fns5nsz+ePIkhELQGDFDu21fRyCjj3r2Mu3dF8mCkpOxXr3ZqU1o+Vznbu7c2JUVOT6/0zRudYcMGbdgAcbm5T58mXbzIpdOrk5Ki9++3WbxYxdx89NGjSDQ6w98/6cIFBAql3q/fKC8vk//tNxyJ1MfVlcdkqv1vv3WFxaxZXDo92tu7KDy8KDycqKw8aMOGwRs3AnuOnI6O6ZQpSRcu3Bw+3GrePJfjxzttBCctPdjTk5yVleHvn//8ue2SJcN3727MywNWnRF796bdvJnz6JEQglJv3MASiZZz5kA8Hp/NFrT9r7jROyMjIz4+viutj9XcHLpqVWlb3fPa/603oGZjY+DkBP5tOnkyl06PP3OGXlcnr6eXHRioOWAAUF3AAUKBoPTt24KwsNK3bz+P4KVLPCbTwMlJ3F+0MT+/4PnzlGvXBHx+5YcPUd7eusOGGY4eDSxa6Da4XC5wMBF3jemIvJ7e7MePs4OCki9dujFsmJKpqbKpKQqDaS4uptfWGo0da7tkicgd18DJyW7p0uTLl/1dXWU0NR19fIzGjmU1N0NcblNBgbSaGgqDyQ4M5NBoOkOGNBcXt1RUuJ48CUrPS5ghJW/eJJw7x2ezKz9+fH/0aL+FC0vfvMm8d0/YptopGhlZzJxpMWtWfXp60sWLtSkpCoaG1NJSvKzsjAcPlNtWbdSsrW09PD6ePv1i/XpFI6MRe/YM2rDh5aZNb3btGrlvn4atrWTJ9UeO7Eo8HpOZce9ewtmzAj6/MDz87e7dlnPnilvFYXo7wj8WgUBQWlrK+lIUFeaHwGazJ0yYANKQgC0nT54kEAj3v5QWPXPmDB6P9/f3B3/y+fyZM2dqaGikp6eDLTExMUpKSqtWrQJ+UBs3bsRisVu2bGG3VZIFBYXPnj3b2Ni4e/duaWnpp0+fgvq827dvV1RUfPfuXbdiQBC0cuVKJSWl6OhokeTXrl3rWKW9tbV10qRJ8vLyI0eOzMvL6/b2c3JyDA0NTU1NRbWwQX5LDQ2Njx8/QhC0du1aeXn5yLYis0KhMCgoiEgk7tmzB4TAPX36VFpaGlRRB2W1HRwcrKysqqqqwPFUKtXR0XHixIk0Gu3p06ckEsnZ2bmxsVEkQFBQ0LNnz4RCoY+PD4lEevLkibh4oH0vLy9RHfPr16/j8fjFixfzeDxR9zo4OIwePZpKpVIolJEjR5qbm1dUVIgaqaioMDc3HzlyJIVCATfo5eUlGgjQCVpaWpMnTwbpds+fPw/qoUMQ5OfnJy0tfeHCha46kM/nr1y5EovFgow1YCOdTj9+/Diw5GdmZs6cObOsrOzx48dycnLjxo0DYgiFQgaDMXbsWAMDg+LiYlAS+tKlS+BOW1tb586dq6WlBbIKdRz9dtMyMzNTU1NzxowZQAY6ne7i4mJkZCQa1uLiYi8vr5KSkp5UhBfd2tKlS8WrtIO5YWpqmp+f39jYOGTIEEtLSzDW9fX1AwcOHDp0aGNjY1d9KHkC8Hi8qVOnildpT01N1dDQmDNnDrgpCfcoeRTCw8PftpXuFQqFGRkZxsbGEyZM+OaHQigUXrhwAYvF3rp1C+xNTk5WU1Nzd3eXUI/7z4XP5xcWFopqmgN4PF5eXl5ZWRnIRNLU1NTD1hobG5OTkysqKnoyDyEIAhUyKioqkpKSyGRyuwO+WQxAbW0tSFX1tXLy+XxPT892714gD4/H43A4OTk56enpPfyxTk5OHjhwoOgp+2U05OZGbNpU+fFj+fv3uU+fZty7l3LjRpS399VBg0revAGF0QUQRK2oqE5Konfo/E5hNDZWJydTKypAPfR2QHx+uKdnUod+kwyPxarLyCDn5IB68e0abCospP/v5OwUFoVSn5UlqinfWl3dmJ/fadV70QFNX36LwcgCff7FixfCHwHE59dnZZW+eye5Tv03Q6FQXr16tXDhQlqbeaqH0Mnkiri4/OfPS96+pbSZwjo9rLWmhpydzWv7wmG25UQV7QJzhkWh1KSkNBcXd2xB8gzpFg6dXp+ZWZ2UxOzsYaeWlzcVFYGWIT6/IS8PVGnvieQ/RDyYXsgvtfUxGIzU1NQBAwb8ELdMLpeblpY2YsSIdkXeYL4HkFsSKNVgC/DsEv3JYrEEAoEoDxv4ARAIPnvTgC3gT1GiS3d398ePH587d66kpGTatGlCofD58+crV65UUFAArokvX750dHT89OlTTEwMh8Mhk8mVlZWKioqSxVBRUWEymcXFxdbW1qWlpba2tkAkkRgAGRmZ1atXx8bGGhkZ9aRwvKmp6cqVK/fv3x8QEABcQaqrqyMiIjw8POzt7VEolL6+PoPBCA4OHjBgQG5ublBQkFAoBKsPIBUBFovNz89nsVi5ubmgYiGVSgUF0xAIxKtXryorK69cuSItLT1s2DB7e/uoqKi5c+euXr1aTk4uIiKCwWAcOXJEIPicvBqCoHb57thsNp/PF6/jPHXq1MePH7969SoxMXHo0KGgugYIvJGTk2tubm7zYOKJZ90EjYPnXzTobd5J/xegAj7sBAIBOCA/Pz82NnbmzJkoFGrgwIHq6uoge0enoNHouXPnPnny5OjRo42NjZMnT25paQkMDHRxcenTp09LS8vRo0dnzZqlp6enoaExf/78a9euXbhwYceOHWg0Gnwg8vl8MIhCofD169eurq4GBgbAPFVQUACWaTuOfrtpCTJnim6Bx+NxuVxwX2Aubd26lcvlGhkZ5eXlycjIKCkpGRoa9uS9JD4oQIPasmWLiYkJmUwG5exiY2NdXV2DgoIqKiqUlJTq6uogCOq0DwcNGtTVBAC3AB4lUT5D0DngyZJ8j5JHITU1NTw8fNiwYTgcztDQsE+fPpK9CiU/FOBVDOaVSE7xyLe/DBBZ0G4jBoMRd4xU7KyCXKcotdHDg1EoFJiiOm10POCbxQAAP8xvkDM/P7+0tHTTpk0d5QH/AEXee0j//v03b958/fp1S0vLX5awjVpWFrJ8+cC1azt6RUqrq0M8HiiMDkxqIp/PbiEqKQHDTqc05edTSksHd+g3yWAIhK6q86HQaEWJJVhEEOTlxesiyHTnOd/uAAwGU1tbSyKRJFtuew4KjZZcuOI7kZKSio+PnzZt2lfNKJKKCqkHLjMyGhqijCmgFoUIMGcI8vIabSV8vnaGdAuORPqcB7ULQJUIAAqNBmbAHkr+Q8SD6Y38ShWztbU1ICCgubn5h7RWVVXl5+f3tcuZMBKg0+nnzp1TVVUlEAhr164tLCwMCQmxsLBAoVDOzs6vX7++ffu2lZUVEokcNmxYcHBwa2urr6+vlpYWFoudP39+WlpafHy8m5sbGo0GRR1AAsOIiAhLS0uQqNPS0jI0NBRcLjU11czMDIlEKisr79q16/r160QiUVlZ+fLlyxLE+PDhg1AojIuLAzkMJ06cmJmZef/+fTs7OyQSOXDgwMDAQPGbamxsdHFxEV20Wzgcjq+vr4WFxYIFC3x8fGbMmHH8+HHRKnV1dfXYsWPb6sfi3NzcAgMDDQ0NZ8yY8fjxY7C4Pm7cOAwGY2lp+eTJE2DrU1NTmzx58rp165YtW+bk5CS+OJqVleXo6AgcC2VlZTdv3tzU1MRgMK5fv25qaopEIocMGeLv70+n0xkMRmBg4IgRI5BIpJGR0ZkzZ4BBDKzQL1u2zMrKatu2bTt37pw6dSowRZaXl2/btk1OTg6Hwy1ZsgRYxoqLizdt2gT8P48ePVpWVhYQEGBpaYlEIh0dHSMiInJycpYtW4bD4bS0tM6fP9/Q0LBq1SpbW9ujR48GBgYuXrz48OHDIrNtp0AQdP/+fT09PZAfxcjI6M6dO3w+v6ioaN68eX369AkLCwNvg127duFwOJDpISUlZd++ffLy8jgcbtmyZWlpaWVlZYMHDx4/fvzNmzevXbs2derUV69egUuIj356enq7aVlSUrJ06VIsFqutrX3hwoXq6uqDBw/Ky8tLSUlt2rSpurqazWbv3r27XYYbFRWVK1euSDa5vH79euDAgRYWFpvbmD59emBgoOiUS5cuycrKotFoc3PzBw8eeHh4oNHo/v37p6WlddWHnU4AYI/19vZWUlLCYrEeHh7x8fHv3r2bNWsWBoPR0NA4efJkYmKi5HvsahSEQuGjR49MTEzWrFkTFBS0b9++RYsWiZuCv/aheP369aBBg1AolKOj46tXr3Jzc2fOnAneADdv3pQ8VWD+XPh8fmRk5M2bNz9+/Dhv3ryDBw/23GzeLRAE3blzZ8+ePV9lmfkeUm/dOiAlFXvkSDt7V21q6uudOzs1pHwbEJ9fHBmZevNm5cePj+bNizl48E+0oqSkpOzcubO6ulr4J8DhcE6fPn3//v0fOEVhYP5QfnppTnFoNNqDBw/69esnIZKnh7BYrJCQkJqamkWLFn3tiibMb6GmpobD4ejp6YkHAjGZzIqKCn19fQKBIBAIysrK5OTkerj43dTURKfTQVYJCYdlZWUdOnTo/PnzPV9TB1RXV/P5/I7tQxBUVlYmJSWlqakJHK7EE2aw2eyqqiodHR08Hk+hUICZJSQkhMlkKigodKxbLRAIKisraTSagYFBV+lPegKXyy0rK1NWVv7hjwOXy8VgMPX19Q0NDXp6et3GRgI4HE5xcTEej9fX1/+GeDnQM8B8VFJSIhAIDA0NxSOOejj6Xcnm5+enrq5uZmZWX19Po9HYbHZJScm7d++uXr0qITkBgEwm19XVaWlpdZxR9fX1TCYTTHImk1lZWamnp0cgECT04Y+aAD0fBT6fj0QimUxmWVmZoqKieNLFb34oYP5rlJeXu7q65ufnI5FIZ2fn+/fv/6hAYhFv3ryprq6eP3/+L5hs9ZmZQbNmUYqL1W1tNWxtCQoKXBqtqbBQsU+fEXv3fkPu+66glpf7u7o25ecjkEgDZ+cZ9+/3xJoE852IxyTDwPyX+dVan7+/P5fLnTVrVsfP357T2tr64sWLgoICaWnpxYsXw1ofTFcIBIJDhw4pKCisXbv2119dpPWFh4d/1bc1zM9DIBCcOnUqLi7u3r174uY+CIJOnToFvE9/q4AwMH8AwBz35MkTCwuLjRs3SvAO/VOg19Vl+PtXJyayW1rkdHSUzcyMxo794W6HAghKv3Mn98kTVQuLwRs3Sv/5/QYDA/MH8RtyeFKp1JCQkKlTp4Kop6+lrKzsxYsXDQ0NP0E0mL+ElpaW06dPU6lUEomUkpJy7dq13yIGsKdDEASXq+498Hi8mJiYrKysmJgYFxcXYAGjUCj3799XVlbuNFwKBgamHWg02qMNxN+CtLr60K1bf/ZVUGi0rYeH7V/UbzAwMH8Qv6dyQ11d3cOHDydMmNAxLF4CHA7nw4cP8fHxorQTMDCdQqFQAgIC8vPztbS0bt68+VvsbBAEpaWlVVRUMJnMpKQkJSUlccsSzO8Cj8dv2rRpw4YNEydOBDkq2Gy2jo7Oli1bJk6cCHsBwcDAwMDAwPyV/AYPTyqVKisr29LSgkQihw8fPnjwYFGmLwlUVla+evWqqqpKfKOMjAzs4QnTKSUlJVlZWf379/9drpXV1dWxsbGiBIy6uroODg6wUtFL4PP5IGGMsrKyubn5d9bHg4GBgYGBgYHp5fxqre/p06fDhw83MDCgUCjv3r3Lzc01NjZ2dXWVkCKCy+UCE1+7LPaw1gcDAwMDAwMDAwMDA9PrPDyVlJRA2LeCgsLUqVP19PTevHlz9+7dCRMmdJo6r7q6+uXLl5WVlaItSCRST0/P2Ni4vr6+oqLi14oPAwMDAwMDAwMDAwPzh/FLtT4sFquvr4/FYsGfKBSqf//+ysrKYWFhAQEBDg4O4t6eXC43Pj7+w4cP4iY+WVlZR0dHa2trkBg9LCzsV8oPAwMDAwMDAwMDAwPzx/FLPTy7AqS2LywsNDU1Bd6eNTU1L1++FDfloVCovn37jh49WkFBAWwRCARv3761s7ODPTxhYGBgYGBgYGBgYGB6tdYHLHuxsbHx8fFycnJ6enrZ2dniJj4ZGRknJydg4vutYsLAwMDAwPwAqOXlReHhxa9e2a9e3cfFpd3epoKCvOBgSCxhtZyursWsWRgCoSohofTNG6GoHgwSqWJubjZtWs8vLeDza1NTC0JDm4uKxpw40bEKebcH9HK4DEbu48el796xKRRVKytrd3flvn3bHVMeG5t57x6PycSSSP0WLNAZOvRrWwBV/tLv3DFwdtbs3x9sEQgEISEh2tra9vb2P/MWYWBgYP6Qyg0dweFwjo6OOBwuKiqqqalJtB2FQpmamrq4uOSIYhkAAQAASURBVIhMfDA/Dw6Hk5eXx2azRVvQaLSCgoK2tjYej/8hl2hpaXn79m1ra+v8+fNBqTSg88fFxaWnp8vJyY0cOVJdXT05OXno0KHdJnctKip6/fq1o6Ojqanp10rC5/OTk5MTExNnzZr1nSWGKRRKdHR0SUkJEok0MjIaMWKEhOxEv5E3b958/Phx+fLl31YqU5zS0tKXL1/269dvyJAhX3sun89PSkpKS0ubM2eOgoICk8m8c+cOgUCYP39+T9L5fjN1dXWxsbGVlZUyMjJmZmaWlpbS0tIxMTEDBgyQkZH5edftatp/J0wmMz4+PicnB4IgIyMjKysrbW3tzMxMAoHwDY/Dr5wAMJ+Hr6kpPyQk0de3tarKesGCjgcomZhYzJ4d4emZHxKCk5FxPXXK3M0NQyAgEAitAQOwRGLIsmU1SUkympoT/fyMXF2/6uoNOTlZDx6kXLsmq6Mj+JJn+KsO6M3QamtDli4ti47GEAhsKjX/2bOUa9cmX71qMnEiOEAAQR9Pnky/c2fCpUs6Q4cWhIY+W7JkyObNdsuWIdtWlrttAYFAMMjkxAsXPvn58VgsVSsr0XYUCjVy5MhDhw5VV1dPmTLld3QADAwMTOf0FtMZSNQZFxcnXs9aRkZm4sSJbm5usMr3axAKhTU1Nbt37x4yZMjYsWPPnz9/6dKlxYsXa2trT5w4MSoq6jvbf/369eLFi2fPnv306VMIgsDGsrKyadOmbd26lcVilZeXz50719TUdN++fa2trRKa4nK5N2/edHFx2blzZ7t6Hj2hpKRk586dEyZMOHbsGJVK/eY7olAoO3futLS0fPTokYyMjKys7J07dywsLP7999+WlhZEb4LD4Zw7d+7w4cMfPnz4nnYYDMbly5cnT568bt267Ozsrz29pqZm586dY8eOvXDhAp1OB/rDgQMHTpw4UVtbi/g5lJaWLl682Nzc3M/Pj0KhsFgsf39/a2trfX39tWvXii8z/Qw6nfbfA4PBOHHihKmpqaenZ15eHgqF+vjx4/Tp07W1tR0dHdPS0n6E1D9rAsAAiEpKA9as0Rs+XMIx8np6RmPHIlEoGU3NPi4u2C8FP5EolKqFxedzkUglExNdBwfUVy6XqFlbD964UVZb+5sP6LUI+Pz3R44omZpurqra3tS0Oj3dcMwYBpkc5eVF+/KGKYmMjDt+vN/ChXrDh6PQaNNJk8ymT4/y8qqKj+9hCzwmk5yVZTJxYqddpKCgsHPnzuDg4IiIiF979zAwMDC9xtYnFAr5fL4om4uI2traly9flpeXt9suLy+vra0Ne3X+MggEwrhx45qbm2NiYqysrM6fPw/0bfDZOmPGDH9//3Hjxn1z+6NHj1ZXV09MTBRtgSDo6NGjWVlZz58/t7a2RiAQmzZt2r17d2xsLIPBkBCxicPhFi1alJmZefPmzW+QxNDQ0MfHJzc393s+kevr65csWfLp0ydfX9/p06eDierh4fHgwYP169dnZmZevXpVSUkJ0TvA4/GHDx9esGDBmDFjvqcdEom0atUqgUCwcePGbzhdU1Nz586d8fHxFAoFbOnbt+/169eJROJPqqyYlJS0YMECBoMBcgWLtpeUlCxfvry4uFhUU/En0XHafw8UCmXNmjUhISFbtmzZsWMH8YsmsHPnzsOHD58+fVrcVv8z+M4JACMCiUQiuzP8otucLNA4XEe9DuxCYbFfq/L9/8ujUJJCPLo9oFfSVFAAcTijjx4ltDlcqFpaTrhw4d6ECc3FxQ3Z2TIaGnw2O/XGDRQGY+DsDE5BolCGLi7Jly+nXLumNXBgty18Tk1HJBo4OUFcroyWVlNhYUcxFBUVFy9evHfvXkNDQxMTk1/eDTAwMDCd8EsVKjqd/vr1a/GPEh6PFxcXd+fOHXGVT0ZGZsKECU5OTmQy+d69e/n5+b9SSBgcDodGoz9/kSCRYIujo+P48eOpVOrDhw+/01iBwWBEzSIQiMbGxuTkZHl5eWVlZbBFTk5u7969ffr0AYagblv7Hkk6LkD0HD6ff+jQocjIyGXLlolUPuDeM3v27Hnz5oWGhp46deqH2HZ+FObm5m5ubiQS6fub+h6PX1Qboj/RaLSrq+vw4cN/xvpObW2tp6dnVVXVwYMHxVU+oPmfO3dOV1eXKxY69ZNoN+2/GQiCjhw58vjxYzc3N3GVDyhju3btmjx58s/W+gA/yuUb5k/k/4cU9qamADwWy3rBAqCwAeT19VUtLIQCAcTjfV43KSmpio+X0dSUFVtmUjAwIKqoVMTFtVRWdttCD7G3t5eRkTlx4sQveMPAwMDA9Ma4PgqF0traSmgLTqitrY2MjCwrKxOtJqJQKAsLCycnJ3l5eQQCoa6u/uLFiydPnjg4OAwZMuSnxvzASACJRAKzG4VC4fP54oFJEATV1NQoKChIS0u3O4tGo9XU1KioqEgw2QEFoLCw8MmTJ2vWrAHf/SoqKm5ubh31pdraWqFQqK6u3ql6UFtbKxAINDQ02u2FIKiyshKCIB0dHRwOJ/lOBQIBmUxubW3V09Nr911Lp9OlpKSEQiGZTFZTU0tPT3/8+LGCgsKkSZPaXRGDwcycOfN+G/PmzbOwsED0jIaGBoFA0C7oTiAQMBgMGRkZGo3GZrNVVFQQ3wGHw4EgSKQtQBBEo9Hk5eUhCKqrq1NWVu74Nc/n8ysrKxUUFMBT+T1QqVQWi9WpwkCn0wkEgugZZ7PZAoGASCTS6XQajaamptaukwUCQXV1tYyMjGSpAgMDk5OTBwwY0E7lA5iZmS1btqzdrGAwGFVVVbKysh0v2u106qFUIphMZkNDg5aWVg9fbhkZGffu3ZOWlvbw8BBX+QBEInHDhg3Nzc3ttpPJ5ObmZg0NjU7DTSXvZbPZdXV1mpqa3T47EubwX4NQICh+9Srt1i0ZLS1GfX1zUdEgT0/L2bORKBSltLTg+fO84GCdoUONxo2LPXiw8sMHWR2d0UeOmIjNveaioo+nTjEbG1FYLFZKqvXrvdMlwGUwki9frk1JkdXSqktLwxAIzocPq355/wgFgsLw8Iy7dz9b8AQCaQ0NHpOJkZISvzvJB1BKSuKOHxcKBGgcrjohQd/RcfiuXQQ5ufyQkPdHj3JpNFVLS4edO7FEYuyhQzVJSWgcznjCBPtVq2Q0NErfvXt/5AhOWnrs6dNyurpdNVWfmRnt7d1UUICTljZ3c7OeP5+kqtpSWZlw7lxFbKz96tX9FiwAoXddIcqq0g68jAzwxmzIzWU2NiqbmeHEonlxMjJEJaWG3FxKcbHh6NGSW+ghJBJpxIgR586dW7p06aBBg3p+IgwMDMxP4lfrUa2traGhoaampjU1NYWFhTyxlTNFRUVnZ+e+ffuKvrSMjY3nz58fFhYWFRVVX1/v6ur6s5MuwHQKjUZLTk5GIpE2NjYi+xiDwbh+/XpKSgqHw3n//v2gQYNOnjypp6eHQCBycnIOHjyopaWlq6t7//59Gxubo0ePdjp2SkpKjo6Onz592rFjR21t7T///CMnJ4dCoebNmyc6hs/nP378ODg42NDQMD8/v7Cw0Nvbe+rUqaIDGhoaZs2aFR4ezmKxRo8eff36deAryOVyr127FhYWZmNjU15eDjz9Nm3a1KmxSyAQPHr06P79+8OHD29paXn69Om2bdvmz5/PYDDCwsIePnxYV1e3ZcsWLy+vkpKSixcv0mi0+vr6fv366evrd2zNyMhIS0srPz8/Li4uOzvby8uLSqUGBgYOHjz4+fPnFy9e/PDhg5eX17Zt28ClIyMjAwMDhUJhSkqKUCg8duyYq6traWnpo0ePAgIC7O3tDQ0NDx8+rKCgsGbNmosXL9bX18+cOXPLli1WVlYNDQ2nTp0KCgo6dOjQrFmzOh1BPp///v37Bw8evHz58siRI3PmzCkqKrpy5crz58+HtXH48OGSkhJ9ff1bt245ODiAs5qbm8+ePVteXq6npxcaGqqrq3v8+HEjIyPxlrlcbnBwsOQbBG6Whw8fBqpFSUlJVVWVVNvXJJVKDQkJCQgIqKqqCg4ONjAwCA8P9/f3j4mJ8fHxSU1N9ff3b2lpmTRpkp+fn6qqKuiuoKCghw8fWllZxcTENDU12dvbKysrjxw5cqJYrgUwRSMiIiAIGjx4cKexwSgUauHChaI/a2trfXx8KBSKkZFRXFwcjUb7999/x48fD95IkqdTz6UClJaWnj9/nkqlVldXZ2dnr169esuWLWA5TALgTdivXz8zM7NOD2iXW+X9+/cnTpzQ1tbG4XAvX760tLQ8dOhQnz59erK3paXl2LFjlZWV6urqISEhGhoa5ubmioqKCxYs6Oix1tUcRvxdlEVFPV24cMiWLQ7btwv4/Bfr10f+84+Kubl6v36c1tb6zMzymBgug8FsahqwZo3RuHHR3t5vd+9Wt7EBZiVydnbwokVm06ePO3cOhcFUxMU9mjMH8YNcKIUCwfvDh1Nv3JgTHKw1cGBLRcX9SZNe79jh9vAhrm2Kpt+5E3f8+IQLF/RHjRJA0IcTJ1qrqxXFHmfJBzDI5KeLFqFxuDnBwXgZmdynT58tWSKrrT1o/Xrj8eOLXr785OdnPnOmWltekyGbNt2fNAmNw9kuWQJcIvVGjEi/c0d32DA5XV0JTalZWQ3ZvDlg+nQ+h9N36lRS2yMvp6OjYm5Oq6mxmDlTssrXKQwymVJaquvgoGRs/PnnrKYG4nJx0tIgNQ4AQyDgpKV5DAa9rq7bFnqOmZkZjUaLjIyEtT4YGJjewK8OmRMKhZWVla9fv87JyRGpfBgMxt7e3sPDw9zcvN3iupKS0qxZs+zt7fPy8h48eFBdXS3eVEpKCo1G+8W38J9CIBCkpaWtWrXq/fv3EydOXLVqFRggPp+/f/9+KpV6/fr1Bw8enDp16uXLl7t27WKz2XQ6fdu2bfn5+Vu2bFm3bt3GjRsDAwNfv37dafsoFGrLli1Tp05ls9mHDx8eOnRoQECAeJyVQCA4e/asv7//mTNnDh48ePToUTabvX379rKyMnAAm82+e/fuhg0bGhoadu7cGRUVFRgYCGwyJ06c8PPzO3369MGDB+/cubN169bjx4/v3LlTvCiIiNTU1M2bNxsZGW3atOnff/8dMGDAiRMnqqurIQiSk5PLzMwsLS1NTU09fPjwrFmzdHR08vLyIAhSVVXtVJslkUhKSkoQBBUXF7u5uTk4OHC5XIFAgMFgpk2btmzZMhDjCg5+8eKFn5/fkSNHbty4ERwcDEHQ+vXrc3NzUSgUEonMyclJTExUVlY+dOjQ6NGj582bt3z5ch6PB9I2AtOogYHBtGnTZsyY0dU4QhCkpKTEZDLr6uqAad3Q0NDZ2RmkteRwOCkpKc+ePaNSqaLAsObm5uXLl2Ox2GvXrnl7e2/evDkiIuLAgQPtbLA4HK7bG8zMzFy2bNmECRMuXLhw6NChTZs2ibwQBQKBlpZWSUkJk8kEW5ydnXV0dOrr6x88eDBt2rTKysqtW7dGREQEBweDA969e/fPP/8sWbJk//79t27dQiKRkZGRFhYWInVFRGNjY2lpKRKJNDU1bfdi4XK5NBqt5QtsNrupqcnDw4PFYt28edPHx+fZs2empqYLFy4E1+12OvVcKgQCUVlZ6enpOXny5Bs3bjx//nzcuHEHDx588OBBV8MnGsTMzEwIgrS0tNopsRAE0el00e3Q6XSBQPD+/XsPD48ZM2b4+vqeOnXqwYMH6enps2fPBs+O5L0CgeDYsWNgjeDYsWMHDhxITk4uKCgYMmRIp/pzV3MY8XdBzs5mU6kgjg6FwSiZmDAbGxvaUtqo9+tn5OqKxuHkdHVdT540mTjRfuVKvREjqGVl5Kysz+9MNjv24EEUFmu3fDloQXvwYANHR0QPXH+bCgpuOTr6mpmJ/rtgYZFy9aq4xshns2tTU4VCIdCLpJSUpNXVG3NzGWQyMHDFHj7cd8oUvREjPguPRlvMmiXftkgH6PYAWm0tpaQE1eb8D5weP9eQiI8XQBAKg7GYNQsvJ1cRG8tp+0VW7tvXwNGRXltbn5Hxf6dXV/OYTGBGk9AUAoHQ6N/f0MWlpby8ODJSdGtlUVF9p0wR5bP5Kj6r4nT6IE9PDIEgFAhYzc1CoRDzvx4HKDQahcUKBQIgv4QWvurSampqBAIhOTn5G8SGgYGB+eH8/kQpampqc+bMGT9+fEcXQQCBQHB1dR03bhyVSgWfJiDPJ4fDKSsrE7cWwvxAMjMzx44dq6qqOmjQIKFQ+OTJk0ePHmlqaoK9qampz58/NzY2zs7OzsjIkJGRUVBQ+PDhQ0VFBRKJ1NbWtra2BoYLOTk5CII6puoRoaKi4u/vf/r0aU1Nzdzc3AVtiNI55uTkXLt2bf78+cBnzMDAYMeOHbNmzRJ9ehIIhA0bNjg4OIBUNDIyMrm5uQKBID8///r1687OzsA2hUKh5syZM2jQoPv37yckJHQUg0AgmJiYGBsbA11LSUmpsQ15eflBgwZpampKS0svXrx48uTJt2/fdnR0BClGcThcp755WCwWj8cLhUKwKtEugBCETYJ/02i0Cxcu6Onp1dbWZmRkUKlUAwODsrKyxMREPT29gQMHSklJmZqazp8/f/Xq1VeuXNHU1Jw5c6aBgcGTJ0/AIgiTyYyLi5swYYKEkgB4PN7KysrGxkZ0XRQKpaWlRSQSbWxsli9fLi0tPXDgQGNj47KyMpDU9NGjR0VFRe7u7uAGx48fv3HjRhcXl06vIuEG+Xz+uXPn8Hi8yORlYmJiaGgI/q2oqDho0CBtMb8pHA6nq6uLRCLnz58/atQoIpE4ZswYKSkpMKwCgSAsLEzk6aqrq+vs7MxgMHR0dDqavzgcDpPJRKFQHa27OTk5hw4d0tfXV1BQmDx58tu3bx89evTp06dZs2aBeSsjI+Pp6YnH48+cOdPc3Cx5On2VVAgEIiAgoKmpCY/HZ2Rk5OXlGRsb8/n88PBwyXllhEIhGBoikdhuFBobG/39/YcOHaqgoGBhYXHt2rWmpqazZ8/Kycm5fCkEZ21tvXTp0oyMjJs3bzKZTAl7gZ/zy5cvZWVlQdc5ODiYmJi0trYOGDCgo4+xhDmM+Luw9fBYHBVlv3Ll54UDOr2lvFwIQVwGA+z9nJoFiZRSVAS6AQqDISorQzwer21Fg5yVVRYVpW5jQ/yS4QmJRIr7T0pAXl9/6s2bc589E/03JzjYfOZMcY0RSyROvHTJ/cULdVtboGWxmpv5bDa/bYWl8MULel2d1qBBIlsZCoNBi3ntdnuAmpXVvNDQSVev4qSlBRBEKS7ms9k8BkMIVDU7O017+9qUlLq2/Fif845qafGYzPxnz0Dhh/KYGEUjIzld3W6bwuDxNosWYaSkMu/dY7W5KzcXF7MpFN0vPghfBb2+PvXGjaFbtmi3WduQKBRWSgqJbF+p+HN4oVCIQCI76nXtWvgqZGVlcThcR6drGBgYmN/C74yUw2Kx9vb2w4cPB75eEkChUP3791dRUQkNDX3+/HlxcbG1tXVNG79K2P8cVlZWgYGBPj4+fn5+wF1NXL359OlTQ0PDx48fc3JywJZFixZJSUnh8XgSieTn5wescCFtcLlcFosl4VoEAmH9+vVubm7AThIQEEChUO7cuaOqqhofH0+j0URKAgqF8vDwAP8WFfkQCUYkErFYLI1GEwqFaWlpNTU14mF+JBJp6NCh7969S0hIGNG2ni2OhYXF27dvQVW3Z8+eJSYm8vl8YMYBCgypDXAwEokEQVBMJpPL5XYMeQL6higeUgLl5eXZ2dlSUlJBQUFgi42Nja2trW7b5xHIqSMvLy/e+YaGhjNnzjx58mRoaOjKlSvz8/MFAoFt26eeZDpNKCLaiMVicTgcjUbj8XgcDufly5cqKiqiLDsKCgqHDx9GfD3V1dXv37+3srISpTNtSw34/9ebxPMGdSoYHo9Ho9EiYyCXy2UymfX19aJ6nug2OraAw+EIBAIIjGy3y8bGpk+fPklJSe/fv1+zZo2rq+vChQtRKJTofoGbrrGxcX5+fnFxcWFhoYTpBEydPZSKzWbHxsa2traGhYWJ7nH79u16enp8Pl9CgB8SiQRLY0wmE4Ig8cbV1NRWrVrV2tq6a9cuJyen9evXl5eXp6am6uvri2u8gwcPlpGRiYuLKyoqkrCXwWAIBAIej9fY2Ein0+Xk5BQUFLS0tBobGzsNqZU8h/8mcNLSOkOHUkpK4s+c4bPZ3LaMU5LykYhnrsrLYzY1EcUmWM9B43Dy+voyXxbdwEUJHWJH5XR1ZbS0KmJjC1+8+P97hUIBBNUkJ6PQaPEMJeJ0ewDQlzRsbTk0WurNmw3Z2ThpaRD+B/biZWTMpk8vi4oqDAvTHTaspaKi6uNHBUPDsuhoSkmJjJZW6du3tkuWAJVSclOfraBDhuiNGFH65k3p27fmbm7lMTGqVlbSX19Vlc/hJJw9qzdypKgQ3+efCWVlJAr1WRkWU/wEEARxuWgstl0PdNpCz8FisSgUSvTugoGBgfmPan1ycnLjxo0zMTHpeWo7XV1dd3f38PDwrKyszMxMsB7/k8X8T4PH4/ft25efn//u3btdu3adO3cOJJAQCAS1tbU4HG7JkiU2NjYdT2Sz2bdu3UpJSVmwYMGMGTMeP37ck8tpaGj4+vra2tpu27YN2F5WrVpVWVnJ4/G+Ibd+c3Mzn88Hrm7gUxWFQgEjUktLi3hZSBGVlZXnzp0jEAhLly4tLCzMy8vrqnEUCmVtbY3BYOrq6lpbWzuaqalUal1dHRaLNTc371ZOFos1cuRIT0/PHt4aMDTdu3fP39/fzc0tOjp68ODBP7YuPIPBIJPJGAzm+3OQkslkCoUibv37HlAolKur6717954+ferq6orD4crLy62srDpNmaOgoKCtrV1cXAzshO00FhwORyQSUSgUBoPh8XhUKpXP54svT8jIyCgrK2dlZdHpdMnTCYFA9FwqJpPZ3Nysra29a9eujhlZJIBGo4EPfFVVVXNzs3qHj2A5OTkkEgnWIOh0OpPJ5HA44t4QqqqqRCKRyWRSqVQJe7lcrqqqqqOj440bN96+fbtgwYKWlpampiYXF5dO3Tu/YQ7/ofCYzA8nT5ZFRY05cULD1jb+zJmen8uiUIQCAbD7/SQopaWR27aRVFUdfXwwBEJ5TAy9zWkC4nA4LS0CCAJ2v450ewCg8MWLmIMH7ZYuHX3kCDkrK7ltdU+E4ejR8vr6RS9fDly/viA0VNPe3mTSpDe7dpW+e6dqaSkUCNTFfiwkN4UjkfotXFj69m363bt6I0ZUxcd/g9IlFAjSbt5E4/FDt24VL26haGSEk5HhtLRwGQyRjsdjMtktLQR5eYUvK4wSWug5fD5fIBDACW9hYGD+0x6eampqoBj3134IysnJTZs2zc7ODi7i92tQVVU9deqUoaEhiKwDOgAKhcLj8RQKJastXkUEl8ttaGhgMpnr1q0LCAg4ePBgt+n4QXoM0Z9oNHrJkiUzZ86EICg9PR2FQklJSbW2trYLEBIIPq/MSpZcSUkJjUYXFRWJK3g8Hg+JRGpqanaUKj8/f/LkyUQi0cvLC3zNS25/2LBhWlpaVVVVBQUFHfdmZ2fX1dUZGBgMHjxYcjs4HA6JRCYlJbXL7k0mkyXoumZmZpMnT05NTQ0ODs7KynJyckL8UNBoNBaLLS8vb1c5HYKgThVmCQDjFZlM/lEL3hMmTLhy5UpMTMysWbO2bNnCYDBu3LjRaWpTOTm5sWPHotHo2NhYYIUTR3yIsVisoqIig8GorKwUbYQgiM/nE4lEZWXlbqdTz6UCfVtcXNzOVYFGo3VbrcTR0VFVVbWoqCglJUXykTIyMiQSqa6uTlQXEdyRUChUVlZWVVWVsJdEImEwGB8fn5UrV+7evXv58uX79u2bMWPGP//80+nj/G1z+I9DKBAknD+fcPbskM2bNXpgWm8HoU0nbyookKxZfTMsCiVszRpqWdmIvXtFTqQANA6Hk5HhMZnNxcWdntvtAQgEoio+/vmKFVoDB/ZbtKhTFUheX99w9OjmwsLCsLDSd+8sZs/uM2aMtJpaXnBw7pMneiNH4r6sjnXb1Gdnficnzf79y2NiMtviXdXaqrn2HKFAkHn/Pq2mZti2baIQPmHbL4eisbG8nh69ro7Ttl4DYFMoDDJZ5IMquYWei8FisSAI6nStBAYGBubX8xt0JwUFhalTp35zam88Hj9mzBhra+sfYjqA6YiwDfAP4Op59OhRIpF47NixgIAAcAywOdy6daupqUk8B+anT58SExOfPHlibm4OPPrAp2RX15KVlfXz8xP/9ATxZigUSqMt85u1tTUOh7t27ZrocxyCoNu3b2e0JQkQl7MdNjY2WlpaaWlpVV9yowsEgtLSUjU1tXZ5DsGuu3fvFhcX9+/fHzjOdRsvamZmtnjxYjqdfv/+/XYfu2w2OygoiMfjrVixAvimIpFIcU2Vx+OJ/q2lpaWmpvbmzRvxIKjMzMz79+9LuDoajZ4/f768vPyBAwekpKSMe5ZZrucFl2VkZKytrauqqm7duiW6OzKZfO7cORDQ2A4JN6iurq6pqZmdnS1yBm43al9bBprNZldVVV25cuXp06cnT548d+6cgYFBVwfPnz9/4MCBGRkZN27ckLBSgEajR40ahUQi3717J1JUWlpayGSynZ2dgYFBt9Op51JJS0ubmJiUlZU9fPhQpEOC0Lhu43/69++/aNEiFot15swZ0aPXKRoaGnZ2drW1teL6YW1tLYfDGT16tL6+voS9ILKRTCZLS0vHxMT4+fldvnx58+bNXVV6/LY5/MfBplILQkNB5B7YwmuzDPew4pyKuTlRWbkmObkuPR1s+fyehaDP/9d1C/+368s7+X92gfn8ZTs5K6s6MREnI4Nti5gQ8PlQ25MrFApRGIz2oEFIJDIvOJgletmC6wqFiB4cIBQIiiIi6PX1RGVlVNsbks9mC9ve7f+/8BIabT5jBgqLjd6/X0ZTU83KSsnYWH/UqLKoqIr37z/nrflyR9029TkbjYKC7ZIlEIcTe+iQ1sCB4o6XDAYjIyOjo9u2OLlPnpCzs4f9848oAYxQIMh6+LDq40dpNbU+rq70uromsQU7clYWm0o1mz5dNLgSWkD0mMbGRjab3f9LMQmBQFBZWdmTUrQwMDAwf4PWh0ajBwwY0NE36avA4XCOjo4aGhqw4vczaG1thSCIwWCIPvcnT568detWFou1ffv26OhoYOnq379/VFSUu7t7cHDwmzdvtm7dmpiYOHz4cKDmJSQklJSUFBQUPHnyhMVi1dfXV1ZWcjgcPp/f9qnzf6qghoZGQkLC3r17RT+EZDL5zZs3Ojo606ZNAxcaOXJkQkLCpEmTzp079/jx47Vr15LJZOu2pV8OhyMQCEQ5OUH7HA5HKBSampouX768oqIiKCgIfFtXVFS8fv16+fLl4Fw+n8/j8YAw4E8WixUZGdnS0vL27dsPHz6w2ez6+vrq6mqQRITL5YobLtBo9ObNmxcvXhwUFOTr6yvqKz6ff+nSpefPn69Zs2b16tVAj9XT06PT6cHBwS0tLR8+fHj8+DESiQSJK7W0tKZNm9bY2Lho0aJLly7Fxsb6+vr++++/rq6uwMES3GDHbz47O7sZM2Y0NTWNHj0a2NPy8vKsrKxMTU3fv3/f6ciyWCwQryUSFdwa+JPH43G5XDA0KBRq/vz56urqp0+fnjdvnr+//61bt9asWWNnZwcq0YE+B01JvkE1NTU3N7fm5uatW7cCm218fHxxcXFzc/OnT59oNBoYCHFFEXSm6JbBsIrmzM2bN69evZqfn//ixYvY2Ni0tDSQ46RTNDU1r1y5MmDAgCNHjhw8eFA85S+FQmlqahIFGU6dOnXUqFERERGfPn0CB8TExFAolC1btkhLS3c7nSRLJT7t0Wj07Nmz5eTkjh49unXr1nfv3j1+/Hjp0qXa2tq6urqSBxGDwezatWvVqlWxsbFLliwpKioSv0RlZSUYOyQSCbIcycvL37x5E0jC5XIfP35sa2s7Z84cyXvBh/W2bds+ffoUFxf36tWruLi4vLw88dUN8QkgeQ4j/hZQWCwGj2dTKGm3bjUVFGTev18UHi4UCJoKCqqTkjg0GsThfNZevkxUoUDApdGEECRo6yVVKyvTKVOYDQ2hq1aVRUdDXG5JZGR5TAzE5Ra/fFmTnNyp7kdvS7rLaW3l/m9uSaFQ+Dk5p1DIbmnhtek/GDwehcHUpaXlBQc35OQkXbjQXFTEZTAasrNrU1P7TpumYm5eFhUV4elJLSvj0unpd++2VlXR6+ryQ0JaKiokH9BaVfVZ+REKc588qU5MLI+N/XTlCretzkHtp0/UL8m6NOzsNGxtIS7XcvZsFAaDwmD6TpuGxuF0HRxENrTP+VR60NTntE+TJmkNHIgjkQzEfBm4XO66detsbW0nTZrU0YAPyH/+/PWOHXVpaU8XLgyYPh38d9vJKePePVVLSyQKZbdsmay2dtbDh/y2acyl0zPv39ews7Nsm/zdtiC6EI/F+jzEAgHIWNORoqIiDAYzatQo8GdQUJC5ufnMmTMlvLJgYGBgfiLCX0hra+v9+/fJZPIPaS0jI+PcuXNNTU0/pDUYkCHwzJkz5ubmSCQSj8e7u7u/ePEC7KLRaPPnz0ehUOrq6vv37xcKhZmZmaNGjQKWMXl5+e3bt1MoFNDIvHnzMBgMgUCYOnVqeHi4iYkJDodbt27d69ev582bh8Vi1dXVjx07Bmo2Dho0aOzYsWPGjNm4ceOWLVssLS2BPimSqqysbPr06Xg8HolEKisrHzlyhMVicTicBw8egJSb48eP//DhA8g7j8FgwIc+m83mcDjnzp2zsLBYuHChj4/PjBkzzp49y2azhUJhRUWFt7e3kpISDodbunRpUlJSamqqmZkZEolUVVXdu3evn5+flJSUmpra+fPnt27dKisri8fjly5d+v79e/EeY7PZV69e7dev36BBgzZu3Lh27Vp7e3s7O7uHDx+CD31AdXX1mDFjgGfsnDlzHjx4YGhoOGvWrJCQEAiCqFSqp6cnMKRgsdjx48dnZmYKhcLo6GiQmVNTU/PIkSPl5eXtxisiIsLZ2bm+vh78mZSUpK2tjUQiV69e3e5IGo1269YtCwsLJBI5fPhwkBJpyZIlWCxWV1f30qVLVVVV3t7eMjIyRCJxx44doMBDeHi4hYUFqo1+/fpFRER8/tZkMO7fv29nZ4dEIocMGfLo0aNub5BOp+/YsUNOTg6Lxero6GzcuHHYsGEDBgw4fvw40Pnl5eXxePzKlSszMzNfvXo1YMAAFArl7Oz8+vXrrKysadOmoVAoQ0PDe/fucTic0NBQHR0d8RUfAoGwevXq1tbWriY2hUI5fvy4mZmZrq7urFmz1q9f7+7ubmVlNW7cuPv374MpIRQKa2pqli5dam1t/c8//+zYsWPatGni81DCdBIKhRKkiouLazftIQjy9/cHjsRIJNLExOTBgwdAJ5QwiCL4fP7z58+dnZ1VVFRcXFzWrFmzYsWKoUOH2tvb+/j41NbWio6MiYkZPny4k5OTj4/P0qVLV61aVV1d3ZO9bDa7XdghEolUV1e/c+dOpxOgqzn8l5EbHHxcTc0LiTymohLl7V0QFnZUWXk/DhexaVNeSMh1BwcvJPKUru7H06dbq6vjTpwAB98YPrw4MlIoFDKbmp6vWnVQWtoLhTpIIj1btuzx/PlnjYxebdtWm5bW7lqN+fmv/vnnpJaWFxLpjUbfcnT8dPUqj8X6XP0oPv75ypVHFBS8EIj9ONyDKVOyg4J4bPbLrVv343BeKNRFa+vc4OC3e/d6YzDH1dSyg4I+P6TJydcdHLwxGG80+oSGRuyRIxetra87OCScP09re94lH0ApLb0xfLgXEumDxwfMmFGVkAD+vD5sWFNhoUjsxIsXgz08gJxCoZBOJt+bOLH8f1+bPWxKAEFR3t5PFy3ity17ATgczpIlS1AolKysrOjnSZzy9+8/dxoC0e6//Vhsgq+v6LCqxMSbo0aFrFiR7u//ZMGCh9Oniy7dkxYgHq/gxYvPo0kieaFQt52dk/38KGVl4pKw2ezZs2dPnTqVTqeDLTdv3iQQCCNHjmxsbPz62QcDAwPzvbTPX/xTodFosbGxjo6O3Sbt7GFroaGhrq6u3aZJhPlJCASCiooKBoNhYGAg/oEISjXIyMiAuKa6ujoOh6Ojo9MxKIjD4VRXVwM3yIqKitLSUl1dXT09vY5HtrS01NbW6uvrd1vJuqOQwCtPW1tbcpAhk8msrKzU09MjEAgQBJWVlSkoKPRkdoESghcvXoQgaNasWVevXu2YZwiCoNLSUmlpaXV1dTabLRAI2mXyaG5urqys1NTU7DQYrFMuXLjQ2tq6fft20X2BoudkMnnr1q2IH0R1dTWPx9PV1ZXce93eIIfDKSoqUlRUVFVVbWlp+ebH9vXr18nJyVOmTGloaKBSqWw2u7GxMSQkZNWqVVOnTpVwInCvKi0t5fF46urqJiYmnWZZ4HK5paWlqqqqnUbjdDWdvkEq0CFEIlFXV1c8IWfPB5FCoeTn51OpVDk5OVNT0666lEKhkMlkAwODjslmu9rL4XAuX76sqalpampKJpNpNBqLxSoqKvrw4cPVq1d1dHQ6vdA3zOE/DhaFQq+tVejTB8R6UUpLkSiUeF27buGz2U0FBXg5OTkdHWZTk5SCwrdlCumIUCBoqaxECIVyurpIFAricpsKC2U0NaXEZjKDTG6trlYwMMASieyWFlKHkZJwAJ/DoZSUSKupATdI0BWKRkbiBR54TCbE5YrnF6XX1X125vzfe+xJU3wOJ2zNGtNJk/r+7xPE5/Orqqp8fHyWLVvW0V3/q6CWl1OKi+X19eX19b8hRadkEhMT16xZ4+vrK4ruhiAoPz9fXV0d/miBgYH5PQh/IRAEgfSJHXdxOJyEhISUlBTgdNfD1hITEyUs8MPA/DJaW1uXLVuGbWPVqlXA7PlTIZPJ8+bNa2dRqa+v37FjR1FRkfAv5ePHj/37909PT2+3/cmTJ50u/P+JUv32QYQg6MiRI1OnTmV9sdgAeDze4cOHq6qqfpdgMP8pqhISAtzcmJ2580RHR+/evbvd/OxVtLa2enh4XL16FdjwYWBgYHoDvzSuD3hldAzGA2FgERER4eHh4pEq3bY2YMAAuHgDTG9ARkbm0qVLt27dsra2vnbtmouLy4MHDyTnG/g2srOzV61a9e+//27atElPT0+8CDiXy42IiFi4cGGfPn0QfynJycn5+fnPnz8XBYJyudywsLCMjIzvXPXvJVL1hkFks9kxMTHp6elRUVGiYMvm5uaLFy9qa2uDNEswMD8DAQQVvXyZfudO5YcP748c6ePiIkqvIiIxMfH169eenp5f6/fxy2AwGMePHx80aJCHhwecbxwGBqb38Es9PLuCz+cHBgYWFhYikchJkyb1pN40DEyvpaKiIi4urqysjMFgmJiYLFy48Ac2HhgYuHjxYg6HM2bMmBs3bvzXPsErKys9PT3DwsLweLyGhoZQKMTj8QsWLFizZk3Hqon/cam+B/BVnZ+fr6ysrKioyGaz9fX1t27dOnbsWPgrFubnQS0ruztmTHNhIQKF6jt16tRbt/B/2sKuQCB4/PixmpraiBEjfrcsMDAwML1P64Mg6NGjR3l5eVJSUnPnzu0qaAQGBgaCoISEBBaLNXjw4K4y6f/1lJSUZGVlodFoMzMzPT098aC430jvlOqb4XK56enp5eXlqqqqZmZmf3GoHkzvQcDnp926lffsmYad3aANG9oVHoSBgYGB+eO1PuCz8fLlSw0Njblz5/bwW1YoFGZnZ+vr6/+hq+kwMDAwMDAwMDAwMDC/gN7iq2NlZWVgYMBqo4engAx47Qpkw8DAwMDAwMDAwMDAwPRGrU9KSmrixImysrJhYWEUCqUnp+Tl5YEU6jAwMDAwMDAwMDAwMDBd8WPKBH0nEARlZGRQKBQVFZWcnJw7d+707dsXi8V2dbxAIGhsbCwpKem1KbxgYGBgYGBgYGBgYGB6Cb1C6xMKhYWFhbm5uaIt8fHxPTkR1vpgYGBgYGBgYGBgYGD+AK0Pg8H06dMnPz9fIBD8bllgPsPlcj98+JCWliYrKztixAhtbe2EhITBgwfj8XjJJxYVFb1+/XrkyJHideR6CJ/P//TpU2Jiopub288uSFBfXx8bG1tRUUEikczMzCwtLeXk5GJiYmxsbBQUFH7qpREIRFlZ2atXrywsLIYNG/ZTL1ReXn7z5s0xY8YMHTq00wMoFMqrV6+IROKkSZO+tnE2mx0fH5+VlcXn8/v06WNlZaWrq5uTk4NCoczNzZuamoqLi0XJopBIJJFI1NTUVPxSfYvP5+fl5UkoaYhEIpWVlQ0NDSWLERERgUQiXV1de1IH7927dwgEYtKkSaNGjfprKhB8zyD+DOh0+uvXr1ks1uzZs/+aToaBgYGBgfnT6RVaHwKB0NXVlZGRaWlpIRKJsrKyGAxG8ucCj8dramrqWPAd5vspLy9fs2ZNTU3NzJkzW1paFi5cWFlZqa2tHRwcrKam1tVZXC733r17Pj4+zc3NAQEBX6v1lZSUXLp06caNG1JSUk5OTj9P6ysrK/Px8Xny5Imtre2QIUMwGExAQMDChQv5fD4Wi42IiPipWh+Dwbh79+7FixdzcnJ8fX1/ttYXERFx6NChqqqqQYMGdSwkkJCQsHfv3nfv3m3cuHHChAk9/0BnMpl+fn6nT5+WlpYeNWpU3759k5KSDhw4UFFRwWKxTp48aW5uzuPxPn36dPDgwZqaGmtr64EDB5LJ5OTkZDk5uYULF65atYrBYLi7u5eUlNjZ2SkrK1MolPfv35NIpBEjRqDR6IqKioyMjFmzZvn7+0uQJD4+fsWKFW5ubi4uLhLkZ7PZ27dv19HRWbdu3aJFix49ehQeHm5paYn48/nmQfx58hw6dOjFixezZ8+eNWvW7xUGBgYGBgYG5v8j7B3weLygoKCAgAA2m93DU8rLy69cudLU1PSTRftvwefzV69era2tnZqaCrbQaLRNmzaZmpqWlJRIPheCoE2bNsnLy0dERHzDpVks1oQJE7S0tLKysoQ/h5SUFHNzcy0tradPn0IQJNpeXl4+YcIETU3N9PR04c/nwoULWCz20qVLP/tCzc3NDx48EB84CIIyMzNFT9mLFy/k5OS2bt0q3huSoVAo7u7uRCJx+/btdDpdtJ3FYvn4+BCJxHPnzoEtPB5v+vTpaDT64MGDInk8PDwwGMz06dMzMzMdHBzCw8PBrsjISHl5eSsrq6qqKiDnkSNH5syZI0GS+vr6SZMm4fH4TZs2SZY/MjLSwMAgOjpaKBSWlJSEhISwWCzh38I3DOJPJSEhQVVV1d3dnc/n/25ZYGBgYGBgYP6P3uJ+g8FgTExMVFVVcThcD0/R1NT82X6A/0EaGxuTkpLk5eVFRZmlpaX37NljbW3d0tLS7ekYzLdbjzEYjIQUPt9PXV3dhg0bSktLvby8pk6dKm4V0dXVPXPmjJGREZvNRvx8unWU/VEoKCjMmTPHwMBAtOXdu3f79+8X1UfBYDBfZTCHIOj48eOBgYGTJ0/eu3eveGlNAoGwdevWuXPnivoQiUS2u1MFBYUtW7Zoamq+fv06KSnJ3t5+xIgRnV4IhUK5ubmpq6t3JQmfz/fz8+vfv7/IZVQCHz9+ZDAYYHYZGBhMmjTpbwoJ/tpB/Nmg0eheJQ8MDAwMDAxML6rcgEAg9PT05OTkel41Ho1GGxkZ/bIP6P8IKBQKjUYXFRUFBQWJwiwVFRVnzZoFQVC7g+vq6qqrq7uKxqyrq6usrOy4F4KgsrKy4uLiHtZapNPp+fn5TU1N7bZzOBygYNTX10sIDxPx6NGjhIQEKyuryZMnd9xraGi4evVqIpH4VaKSyeTc3Nyu9OHm5uaampqeR6s2NDTU1dUhfigCgUAkXnZ29saNG8lkcqdH0un04uJiDocjobWsrKy7d++SSKSlS5eKq3wAAoGwdu1ayZF4ioqKSkpKwNS2ffv2dh0ujr6+/rZt27raGxoayuPxxo0b162CIRAIyGRypy8WCeMrEAhoNBoCgaDRaA0NDV01zmazmUwm6L36+vqOB/D5/NLS0vLy8nbToKv2u5rt3V5IwiB2da2uZEMgEC0tLZ3eNQRBFRUVoLWO1NbWUqnUrmSDgYGBgYGB+Y30lrg+BAIhJydna2vbkyNZLFZCQoKpqWnfvn1/vlz/LZSUlJycnJKTk3fv3l1bW7tz5055eXkEAuHm5iY6BoKgx48fP3nyxNDQsKioKDc3d9++fTNmzBAd0NzcPG/evNDQUAaDMXLkyJs3b+rp6YHYv2vXroWFhdnY2FRWVsbHx8+dO3fr1q0yMjKdCpOXl3fgwAENDQ09Pb0HDx6YmZkdP35cVlY2ISEhICAgPDx8+/btkZGRT58+nTBhgr+/vwQVgslkRkREQBA0aNAgZWXljgegUKg5c+aI/uxW1Pfv3584cUJLS0tKSioiIsLU1PTgwYOiCZmbm3vgwAE1NbXm5uaYmJh+/foZGBhoa2svXbpUTk6u49XfvHnz4MEDgUCQmprK5/MPHz48ceLEjocVFRUtX748ISFhyJAhp0+fxuPxO3bsePnypZGR0Z49e6ZPn06j0fbv3x8SEuLn56evr//w4cMnT56Ym5vfvn27paXl4sWLlZWVDQ0NS5YsMTU13bFjB2iWz+efPXv26NGjTU1Nampqly9f7vTqCAQiJiamtrbW0tLSwsKi0wNs2+hqFIA60dzcLCMj06dPHwmmPLCso6mp2emugoKCsLAwb2/vrjRYEYmJiefPn09ISGhtbd23b5+iouKIESNWr17N5/O7Gt+ysrJHjx4FBATY2Nj07dv30KFDMjIyoaGh4nGAEARFR0c/fPjwzZs3u3fvfvv27dOnTzkcjq2t7blz54YMGQJUrBMnThQXFzs4OMTFxZWUlPj6+tra2nbVPgaD6XS2d3shCYPY1bX09PQ6lQ1obvv371dRUdHQ0AgPD1dTU7t06RIGg2EymTdu3EhOTuZyue/fv+/fv/+pU6eAGRmCoDt37jx69Khfv36tra21tbUiYzIMDAwMDAxMb0H4Z5KVlXXx4sWysrLfLchfSGNj46xZs4Cblqmpqb+/P4/HE+2FIOjUqVPjx4+vra0VCoWlpaXm5uYGBgZ5eXkQBG3btg2Px48dOzY6OprNZnt7e+NwuAMHDoCIwYMHD1paWubm5oJ2bt68KScnt2zZMgaDAcLApk6dKorro9PpkyZNsrOzAxd6+vSpoqLi/fv3ORxOenq6m5sbDoebPn16cHDw+vXrfXx8OByOhJsqLy83MzNDo9G+vr7tdnE4nNbWVuoXGAxGt6LGxsYaGRndvHkTtJCVlWVhYWFtbZ2fny8UCslkski14PF4GzZswGKxmzdvjomJAQF1165dE4/re/HixbRp0+rr64Gc1tbW+vr6XUUYhoaGysrKLlmyBARNZWRk6OrqTpw4EQgmFAoDAgI2bNjA4/GKi4svXrwoLS09Z84ccHBFRYWFhcWIESMoFAo4+NWrV/Ly8ubm5pcvX6bRaG/fvlVXV3d0dBQdIA6fz1+2bBkSiZwwYUK7uDgIgmg0mqgPaTQaBEF8Pn/u3LnicX10On3t2rVYLHbx4sUigTuN65MAjUbz9PSMiooSCoWpqamampqS4/ogCFq5cqWSklJsbKzoRiSMb1lZ2cmTJ6WkpPr163f16tUzZ84sXry4oqKiXVfk5ua6ublhsdjx48dHRkbm5+dv2bIFj8fb2tqCg8+fP6+goBAWFiYUCquqqqysrBYtWsTj8TptPy8vr9PZ3pMLSRjEru6lK9kgCNq3b9+0adPA05SSkrJ69Wo2m83j8Xbu3Onl5QUm0uPHj2VkZKZPnw4CO69cuWJlZZWRkQE659y5c3g8Ho7rg4GBgYGB6VX0Ig/Pr0JLSwuCoPDwcAqF8rtl+dtQUlK6ffv22bNntbS0CgoKFi9ePHv27MrKSrA3NzfXz8/P3d0dGGp0dXV37Ngxe/ZsURwggUBYv379iBEj8Hj8uHHj5OXlc3NzIQjKz8+/fv26k5OTiYkJsK3NnDnTwcHh0aNHcXFxHcVAIpHa2trW1tZSUlIIBAKYHEtKSnA4nHUbSCRy4sSJU6ZMOXfu3J49eyRHhHK5XCaTiUQiZWVl2+0qKCg4duyYoaGhgoKCi4vLy5cvs7OzJYjKZrPPnj0rIyMjqhZgYWGxYsWK3Nzcq1evCgSCtLS0jIwMDQ0NNBqNwWAmT55MIpEgCBo2bFhHh2Qajebr66ujo1NXV5eRkdHc3NynT5/q6upO+wSBQAwZMqRfv37v378vKytDIBCmpqaDBw9OSUkB5S65XG58fPzkyZMxGIyhoeGQIUOkpaW7HXEXF5fly5dLS0sPGDDA0tKyoqKiq8cK+O8RicR2EZgUCuXBgwcjR45UUFAwMTHx9fUVtQA01Q0bNixcuNDOzu7x48c7duw4ffq0BMOsBAQCwZ07dwwMDIYPH474ViRPRT09vUGDBhGJRBMTk4ULF3p6et68eVNHR0e8BTQabWJiYmFhgcPhli1bNnr0aBMTE29v77Fjx2ZnZ7958wbMWCsrKxB7TCAQpKWly8vLGQxGV+13Ott7ciEJg9jVtbqSTSgUVldX5+bmFhQUgIkNJnlaWlpwcLCRkVF2dnZGRoaMjIyysnJCQkJpaWlZWdm5c+ecnZ1F5t/Bgwd3atCGgYGBgYGB+Y30Ig9P8AUMYlo4HA6IIusYjQMW2hsbG5ubm0GokoODw2+S968FBGi5ubkdOHDg+vXrT58+pVAo9+7d09DQ+PjxI41GE8VuoVCoBQsWgH+D6CAkEikqEkAikbBYLJ1OhyAoLS2tpqZGXV1dlEaFRCINGzbs5cuXcXFxzs7O7WQgEokXL14E8XuhoaEhISEgkE8gEKBQKCQSicFgwMdxT8BisXg8Hpib2u2ytLQ0MjJKTU19+fLlihUrpk2bdv/+fQmiGhgYpKam6urqiustAwcOlJeXj4+Pp1KpPB5PIBBUVFRAEIRGo3V0dEAxkk4Fq6ioyMzMxOPxQUFBYIuFhYWlpaV4ChZxFBUVp0+fDpz9+vTpQ6VSa2pqGhoaIiIi+vfvX1BQ0Nraam9vLzq+J3k1RCocFouVkpJis9ldRfcBHZLFYvH5fPFSEEpKSsuXL+dyuZ6enkOHDt28eTMOhxMFglpZWY0bNw6Lxf7zzz/GxsY9jMWFIKi6ulqUGwaDwWhqaiYnJ+fk5Bw+fPh7ShR0OxWRbcjLy3ebnQiJRIo3MmnSpBcvXmRnZwsEgvltIBCI9PT0kJCQ6upqbW1tPp8PzmrXvoTZ3u2FJA9ip/fSlWxoNHrMmDEBAQFjxozZunXrypUrp0yZgkAgkpOTyWRyQkJCXl4eaMHd3R2Px0tJSSUlJZWVlVlbW4vEA4/nN48ODAwMDAwMzF+u9YFYndbW1q86q6mpCagBP02u/y5qampnz561s7PbvHlzbGzsvXv3Nm/eXFlZyeVywcfrV9Hc3Mzn8xkMhvh46ejooFCorjJAsNnsO3fuJCcnu7u7z549+/Hjx998L4qKirq6ukVFRTk5OR0nDBaLJRKJopyTkkWl0+lMJpPNZot3gqqqqrS0NJPJ5HK5IIYqJiamoKDAzMystrYWi8WOHj2601na1NTEYrEcHBw2b97cw3sZO3bs+fPnnz59OmfOnIiICFtbW2BPW7FixcuXL7/H0iL5Yx2NRpubm6NQqMrKyqampo5Bd7KysigUCovFiiuESCRST09v3LhxXytMQ0PDtGnTUlJSwJ+KioqBgYGXL19uaWlZu3Yt2AhccyMjIz08PEaMGOHh4dGTV8E3TMUeoq6uLiUlJdLEYmJi7ty5M2TIkIULF4aHh0s+96tme7sLidNDjasr2aZPn06lUvfu3btt27b79++fPn162LBhtbW1OBxu0aJF/fv3b9fO06dPuVzu9yTv/e9QXl4eFBQkOVEwEol0cXFRVFQMCwuLiYnZsmXL0KFDEb8PNpsdFxcXGhrKZDJPnjzZE98BmG8jMDDw0KFDGzZsWLJkyfe31tTUFB0d/fLlSxwOd+LEiV6Y9673S/j38VWPs0AgKCoqevPmTWRkpJub27x5836hpDA/i96iLFEolMjIyK9V+TAYjK6uLqzy/UBu3rwZEhIi+hOFQi1cuHDu3LnAcRGFQklJSdFoNOBPKEIgEHTM8NkOJSUlNBpdWFgo/qnK4/EQCIS2tnbHQWQymevWrfP39/fx8Rk5cmTHIuNfBXDIRKPR79+/7zZPpmRR5eTkSCRSXV2duBskn8+HIEhRUZFEImlqat65c0dLS2vu3LmbN2++ffv2qVOnxowZ0+m1cDgcEon89OlTuzSSDQ0NXSUONTIyAhl33r9///r1aw8Pj2nTpuXl5UVERKSnpzs5OSF+GiNHjlRVVS0pKfn06RPiJ6OiovL06dP8LyQlJfXv39/c3FxKSqrlCzQaDURmtrS0gBSXPeFrp2LPAQsBBgYGKBTK399/0aJFc+fOXbp0abffyl8728Uv9A1ySpANhUKtWLEiPj7ew8MjJydn/vz5KSkpeDyeSqXm5OS0k4FMJqPRaBAy+g1i/NcA6anu3r1bU1PD5XIbGxtPnjy5f//+3NxcHo9HoVBevXoFsjE9fvz4+PHjb9++/TW1ZCQQFxd3586dCxcuFBYWdvuSh/lmBAJBSkpKVlZWUlJSz9M+dwWDwXj9+nVgYOD169dLS0t7nhr9l9H7Jfwr+arHuaKiIjIy8tKlSyEhIXAs1V9Db1mgLSkpAR6bMjIyKioqRCKxubmZSqXq6+u3+wASCARlZWVEItHY2LhPnz76+vq/T+q/EBkZmStXrjg4OIjKoKHRaPApDGw7/fr1w+Px169fd3V11dXVBZ54Dx8+NDU1tbOzk/DutrGx0dLSSk9Pr6ysBO6LYCiVlJQ69dFNTEx88uTJrFmzQMQgn8//zt9Cd3f3kJCQ+Pj4q1ev7tmzR8KHtWRRNTQ07Ozsnj9/npycbGRkBE6pq6tjs9nOzs4gyWdxcfH06dM9PDykpKQkf5draWmpqam9ffs2ISFBFKuWl5cXFha2bt26Tk/BYDCzZs169OjRvn37Ro4caWVlhcPhfH19fXx83NzcJDwRwPVO0Ib4dtGodfxHO+zs7Dw8PI4fP37mzJlBgwapqqpKuDUJ7XR6JEC0BY1Ggwkmjre3t/ifmZmZ48aNmzhx4okTJ7rVf0SNf+1U7DnZ2dlycnLDhg1ramoCqXRAWleoDQkGsa+d7aILfcMgSpANgqBLly65ubkZGBhcuXJl4MCBW7ZsSUxMBDbe27dvjx8/XklJCbQTHByMw+FMTU0JBMKbN2/Wrl3bc4/r/yYcDsfCwsLf3x/Muvz8/MePH3M4nOnTp4McyEwmc/Xq1RgMxtPTMyYm5sOHD79bZISzs7O0tHS3lur/Mnw+PyEhwd7e/nusVSgUaseOHS4uLra2tt+/kE0ikWbPnq2oqBgREYHolfR+Cf9Kvupx1tfXX716dXl5ebtVfpg/ml5hJRMIBNXV1UgkctSoUevXr1+wYMGMGTNcXFwIBMLAgQOn/y9ubm5jx46FIKhPnz6Ghoawoe/HAkKndu7cKSrJRSaTX79+ra6uDoo3DB06dOTIkYmJiRMnTjx79uzjx49B6XMbGxvwWcPn80VGKhCfCeLcTE1NV65cWVVVFRAQAL5oq6urIyIiPDw8QBwayHgpEAiAHQNkZUxISChqIygoiMVi1dfXV1dXM5lMYFsThZ+x2exly5YpKCgcOXKkqxUsDQ2NK1euDBo06Pjx4/v37xevOdbS0tLY2CjyjpMsKoFA2Lhxo5KS0s2bN8ECGJ/Pf/LkiZmZ2aJFixAIREZGxtatW8vLyyMiIoA6V1FRIf4RD8QGxiUtLa3p06c3NTUtWrTowoULsbGxly5d2rFjx5gxYyR8QwwYMMDGxqaqqmrmzJkYDMbY2Bhk5hw/frz4EwGGA+RjBOGasrKytbW1ZDK5uLi4vLycy+VCECTKsw/GTiAQANk6gsFgdu7cuXbt2g8fPixZsiQ/P79dJTdxn0k+nw9yPFKp1G419tbWVpBx54cbN4RCIZPJFJ8t3U5FMPdAwlXJjfN4PFGio5KSkidPnnh4eFhbWwNVqrKyMjY2lkKhBAUFVVRUtLS01NXVNTU1dWxfwmwHHdLVhUAKHwmD2Om1JMiWn58fGxsLPkMHDhyorq6uq6s7bNgwe3v7qKiouXPnPn369O3bt//888+7d+8cHR2HtPH+/fu9e/dSqVQOh/PixYuWlpaSkpKMjIwe1uT8j8Dn8ydNmgTK2HQKkUicPXs2BoMB0ZiI3gEcqCmZoKCgkydPfv9Ul5eXd3Z2Fq23fj9gIiF6Mb1fwr+Pr32c22Vug/njEfYCeDzevXv3bt26JZ4Ons1m+/v7P3/+vGNOdj6f//z58wsXLjQ0NPxyYf9yioqKBg8ePHbsWBcXF09Pz61bt/br18/GxiYyMlJ0TFlZ2YwZM/B4PBKJVFRU9PHxodPpHA7nwYMHxsbGKBTK1dU1NjY2KyvL3d0di8WqqqqeP3+ewWBwOBxfX18LC4sFCxb4+PjMmDHj+PHjYNArKiq8vb2VlJSwWKyHhwdIizJv3jwMBkMgECZNmhQREWFmZobD4RYvXuzr62tqaopEIocMGeLv70+n02k02pQpU5BIpIWFRbsk++2gUqmnTp2ysLDQ0dGZOXMmWGWwtrZ2cXG5deuWqJyABFEB79+/HzlypKOj4/79+5cvX7506dLy8nKwq7y83MXFRdyWiEKh+vfvn5KSwmAw7t+/b2dnh0QiBw4cGBgYKBQKW1tbN23aBBztMBiMi4tLampqtyN14cKFFStWiOpVhISEzJ07F2hZgHfv3s2aNQuDwWhoaJw8ebK+vh6CoMOHD+PxeHV19V27dr1//37SpEkoFMrAwODGjRs1NTVHjhwBQyB+Ox3h8/kvXrwYM2aMioqKs7Pz6tWrV65cOXz4cDs7u3379oETs7Oz169fD4w/Wlpau3fvzs7O7rS1+vr6U6dOgT7BYrGTJ0++e/duu8oQXZGRkaGlpSWhckNFRQUoq4hCoSZMmPDw4cPW1lbJ4xsdHT1p0iQ0Gq2hoXHw4EHgfdQRCIL+/fdfAoHg4uKycOHCLVu2ODk5HTx4UCT5pUuXZGVlQTDkgwcPPDw80Gh0//79b9682bH9rmb7smXLqFSqhAslJydLGMTAwMBO76Ur2dLS0latWmVra3v06NHAwMDFixcfPnwYaIxZWVmOjo5gVsvKym7evLmpqQm0VlhYCLL1EIlEc3NzLy8vAwODSZMmPXjwoIfj+B+hrg3Rn3l5edra2lJSUo8ePRJtpNPpJSUlbDZ7woQJ8vLyb968Adsl1Cb52SQmJqqqqjo6OlKp1F986d941z3k/fv3urq6zs7O4MXSq3j79q28vHzHQju9h94v4R9EDx+Wr3qcIQjatWsXBoPpWPIK5g8F2RvcqblcbmBgoLKysqurq/giRHp6enR09KxZszpWc66qqnr48KG2tvbUqVMJBMIvF/mvhcPhVFdXgxSd1dXVRUVFOjo6+vr6HW2qLS0ttbW1+vr639D/1dXVfD4f5M+QcBgEQeXl5cDpF4FA1NfXs1isriI5uVxuTk7OpUuXDh8+3JPl0oqKitLSUjabra6uDrzUvkFUYCHR19cXt8tVVlb6+flNnjxZKBSCZC10Ov3jx49CofDixYtdeZY2NzdXVlaqq6urqal1KzxwBuPxeKLELRwOh8FgdHvjAoGgsrJSWlpa5Kf3PVCp1Pz8fAqFIisra2xsLKre8QfRw6nYEYFAsH///pMnT/r7+9va2rJYLCMjo3aDW19fz2Qy9fT0UCgUk8msrKzU09PraqZ1NdsRCES3F/oGupINpGapr69vaGjQ09MTzwwEJg+NRjMwMCCRSO0apFAoVVVV+vr6WCyWw+HAxRu6JT8/f/To0U1NTXfv3gUeniI4HM6MGTPi4uLu3r2bmZl56dKluro6S0vLU6dOjRo1SnRYVlaWr69vaWlpYWGhtrb2hg0bpk+f3pOZ/O7du6tXr6qrq1Op1IyMjEWLFq1cuVJU/IbJZF6/fj06OlpKSorL5Wppad2+fbtfv35Pnz7FYrFXrly5d+8e8Fb9559/bG1twZLf9evXtbS09u/fr6ure+3atbi4OF1d3ZycHAaD4e3tDdzXS0tLw8LCnj17Zm5u7uHh4ePjExUVJSsru2fPnsWLF4tmNZlMPnfuXHFxMQRBxcXFY8aM2bRpk8ifvKu7Bhb7kJAQEol06NChs2fPPnnypLm5ec6cOceOHausrDx16lRUVBSNRlu8eLG3t7coopVCoVy6dCkxMbGoqEgoFLq5uW3evFlOTq5baZOSklavXp2WlqaoqGhnZ6eurn7o0CFVVVV/f//o6Gh1dfWamhoajbZ+/XpHR0fJI9LS0vLixYugoCBFRUU/Pz80Gt3DvpI8ytOnTx82bNijR4/Aa4fNZnc1NDQaLTw8/OHDh0ZGRmPGjPH09CSTydevX588eXJ1dfXRo0ebmpqoVCqZTLa3t7e1tZWTk7O0tAT1Wr5nHvZQQgiCEhMTnz9//urVq927d3M4nFOnTuXm5tra2p4+fVo8y1RX0vbt27ewsPDKlSv19fVr165dsWJFaWnp7du3X758yeVyDx48OHbsWMldJLn97+kNCIIyMjJC21i2bJm5ufmRI0fev39PIpG8vLwWLlwYHBx87dq15ORkJSWlAwcOzJw5U9RgQUHB6dOna2trBQJBYWGhjY3N1q1bxTtEwuMM3tJdzX/wzt+7d++xY8fOnDkDkqjx+fxvmN4wvQhhL4DP5z948CAsLEwgEIhvp9Fofn5+z549E68SDmhpablw4cKBAwdARW8YGB6Pd/78+aCgoN8rBoVCmTRp0vnz59ttLy8vP3LkCFy3+q8B2PqkpaWDg4P/jgvB/GI6tfUBgK2PRCKNHj16586db9++3bt3L5FIHDJkCJlMBse8evVqzJgxOTk54PUyYMAAWVlZ4D4gmZiYGGDtB8YBHx8feXn5sLAwsJfBYKxcudLR0REY7el0+tKlS1EolMg4wGKxFixYgEajt23bJjIvkMnksWPHRkZGQhDk7e2trKz89u1b8D4cNWqUnZ1dbW2tUChMTU0FgYt2dnZLly59/PjxnTt39PT0NDU1ExMTQVPp6elDhgzx8/MDbvx79uzBYDALFy4ENmcJd52Zmbl37148Hm9kZLR69epHjx4lJCRMmTIFh8PNnTvXw8MjKioqOTl5ypQpUlJS/v7+4HLV1dVTpky5e/cuBEFsNnvTpk1YLHbVqlVsNrsn0n78+BG4PIhsfcHBwTY2Nvn5+aD3FixYcP/+fckjwmAw7ty5M3HiRFA7FPxM9OTqX2VJkzA0LBbrzp07jo6OKBTKyclp/fr1S5culZeXv3LlCplMdnZ2njt3LovF4vF4+/btw2KxxsbGnp6e4eHh3zMPv0pCBoMRERExYMAAUAd4586dkZGRO3fulJKSGjdunKjzJUsLQdC+ffswGIyPjw84nsfjzZo1C4/HP3z4ULIAPWn/m3uDxWJFRUWNGzcO9P+ePXuioqJCQkIMDQ01NTUXL168b9++9PT0Z8+eGRoampiYAPUMBAWYmpr++++/wOsnLy+vf//+ampqoaGhPXycJcz/Tm193zC9YXoVvSIoDoVCycnJVVZWtsvhKS0t3a9fv5ycnKysrHanUCgUOp3O5/OBO9+vlRemN/LhwwddXd3p06f/XjGqq6tTUlJevXpVUlIi2piXl3f16lUnJ6fvN9HA9B7AO/T7E+71ngvB9CqEQuGcOXMOHTrk6Ojo6elpbW1dXFxcVlYGcvweOHBg3LhxZmZmCARCV1fXzc2NwWDcvXu322S2ubm5TU1NotxCxsbGHA5HVCLlaRubNm0CdmYSibRo0SLxPD0EAmH58uUKCgpv374lk8lgY05OjrKy8uDBg3k8XmpqqkAgAO86GRkZHR2diooK8D60sbFxdXXF4/FKSkqnT5+ePn26u7v7jBkzGhoakpOTgclr165dffr0WbRoERqNRqFQbm5uOjo6zc3NXC5X8l1bWlqOHz9eVlZWSUnJ29t7xowZAwcOXLJkCRaLLS4uPnTo0MiRI/v3779o0SIUChUVFQVBkEAguHTpEo/HmzZtGgqFwuPxc+bMUVBQeP78eUFBQbfSdkQgECQmJtJoNBBeTiKR3N3du3WHIRKJCxYsWLp0qfiR33B1yUgYGgKBsGDBgoULF6JQKD6f7+Xlde3aterq6qVLl0ZGRn748MHW1pZAIGAwmDlz5mhra+NwuC1btowdO/Z75uFXSUgkEl1cXOzt7SEIcnJyOnDgwOjRoz09Pc3NzTMyMsrLy0ELkqVFoVDtUhYjkUiQgK1bAXrS/jf3BoFAGDly5PDhw0E0tbe398iRIydMmDB27Nj6+npVVdV9+/ZZW1tPmDDB2dm5qqoqPT0dPCz79u3D4/FLly4FhnpTU9MDBw6w2ex9+/ZVV1d3+zhLnv8/anrD9Cp6RQ5PJBKpq6ubkpISEBBgbm6Ow+FUVFSA65GFhUVGRgYwwdva2oK40qqqqvDwcJC9AKxwwAHBMCNGjED0AoyNjdevX3/8+PG+fftqamoCn4phw4bt3r3b1NT0d0sH88OoqqpKTk7mcDhxcXEjRoz4IR6zv/dCML0NHA4Hsn2CNVBlZeW8vDw6nY5AIFJSUjIzMxkMhigdX3NzM4lEqqmpoVAoRCJRQrPu7u4WFhaWlpYoFIrD4ZSUlEAQ1NraKhAIWCzWgwcP5OTkrKysRMeDD1zxFgYMGDBq1KgXL15ER0fPnj1bIBBERESMHj0afFL7+vrW1NTY2dkB7ZRMJoPymOBcNBqNRCLl5OSAkCgUSk1NDfjvIBCI1NTUhISEQ4cOiXzm+/Xrl5mZicFg8Hj8hw8fJN81yFQhJSUlSkGhoKCAx+NlZWVFn/tycnJYLLaxsRGCIAqFEh4e3tTUJFouBI5FHA6ntLTUyspKsrQdQaFQQE9Yvnz5sWPHhg4d6ujo2FVyrHYALbfdlq+6umTweLzkoQG5VSwsLIBWAC5aXl7O4/HA9EChULq6ukZGRrm5uUCN+Z55+A0Sgg5RVVUFHUUkEuXl5SsqKkQHSJb2+wX4qb0BVE1paWnRNFBVVQX3C3YhkUhlZWUejwcy3mdkZCQlJY0cOVJDQ0PUyIABA8zMzNLS0j58+DB+/HjJj3NDQ4Pk+f8DpzdML6FXaH0gRayGhkZlZWVtbS2Y/RMnTrSxsZGWlh42bNizZ8/Cw8NjY2MVFBQ4HE5jYyNY9gbZROA0njC9BxwOt3379pUrV3769IlKpRoaGpqamn7tjx9ML4fJZGZkZMxtA4FAREdHu7i4iK8Z/3EXgunlIJFI8EsHfFtAtUlvb+8JEyZ8bVMkEmnYsGEg/Li5uZnD4SCR/xfh39DQkJ+fLycnJ3n9nkAgzJ07NyIiIigoaMqUKfX19SUlJatXrwZ7tbS0NDQ04uPjnz9/TiKRgBeoBEs1WLQFAuTm5jIYDFlZ2XYCg398w113zFgIuhHkua2vr6+trZ0xY8aZM2d6+CEhLm2nzJgxIzw8PDQ01MXFxd3dfc+ePR0r0Hwz3V5dMj0Zmnbdpaenh8Fg0tLSWCwWiURCo9FYLFZdXV1BQeE75+E3S9gRUYdIlvb7BfiVvYFqo+NG4AEOVFDxVOQAeXl5Q0PDpKSkkpKSbh/nb5j/P3V6w/yHtD4SieTi4vL48WOwiAVBkGg1q2/fvnV1dXFxcfQ2xM+Sl5cHJadgYHoVIAf375YC5mdBJBInTpz4N10I5s+CTqezWCyRg+VXwWazz507FxoaeujQIQcHh8DAQD8/P7CLwWAwmUwCgdBtBefhw4dbW1vHxcVlZGTk5eX17dtXW1sb7KqoqNi+fTsejz98+LCqqmpRUVFSUlIPZWttbeXz+Q0NDT/8rjsFRGfV1NTw+XxRMpvvREVFxd/f/+TJk+fOnbt27drr168vXbrk6uqK6AV8w9CMGzdu0qRJr169evjwoYeHR1paWmVl5fbt20FynR8+It8zebqV9vsF+MW9IRmgi1KpVAaDIcqeBYzDSCQSg8F0+zh/w/zvzdMbpif0IiuZjo7OvHnzrKysFBUVTUxMRMZlFAo1oo12k1JJSWnSpEk9f5hhYGBgYGD+ApSVlUEyjHZl4kpLS7OzsyWfCxIdb9iwwcHBod0uqTbIZDIICpKAiorKzJkzm5qaAgMDY2JiQCIKEGu0bt26zMxMb29vccezHgJ+0N++fdvOJa+6uppCoXzPXXeKrKwsgUDIzMysqKgQ385kMmNjY7tVfTuloqICi8V6eXnFx8fPmTOnqqpq586dwInp9/JtQ6OgoHD16tVx48Y9ePBg2bJlz549u3v3rru7O9j7Y0fkOydPt9J+vwC/sje6RVtbm0QiVVRUiK+SgNwwBALB2Ni428f5G+Z/r53eMH+e1gfe+NOnT1+/fv3cuXPFc9BjMJiRI0cuW7bM2dnZ3t5+6NChbm5uy5cvF8U8wMDAwMDA/EGI56xut0u0patdYHk0NDQ0JCREtKuurs7X11dKSkrCRalUKjhF9AvL4XBAXhMEAqGmpta3b9+mpqaQkBDRNx+Qs2NT48eP19fXv379OpPJtLa2Bhuzs7M/fvwoIyMD3NpF3mg9dEq0s7NTVVWNjIx8+PChyK2uuLj4ypUrSCTym++6KzQ1NU1MTIqLi8+cOQPkBM6ffn5+jY2NPUm+BSLNoDZAXz169AjknzMxMbl27RrwgO3KeinOz85L921Dw2QyT506NXv27NevX9+4cePw4cP9+vUT7f2xI/Kdk6dbacHHJLBpg9kFQRCVShVdolsBfmVviOjq9m1sbKytraurq+Pi4kQbqVRqQUHB/2PvLMCiWL8/vjtbLEss3Y10iKCIYKBiISoKdjdeE+taiIXd2IViA3YiKgYqgoJ0NyzNwu7C1sz+H3j/zm8vsYR973wen/tcZmfent05857zPZaWlo6Oju3ezp1d/9+yvDF+E34XD8+OoNLEr24FBgYGBgbGtwKSeQqFwsrKymYfCQQCLpcrEAjQLS+QkFMoFAIZM1tb25EjR164cGHevHmRkZE9e/YsKSl5/Pixj48PyLbaFkQikUwm19XVBQUFaWtrJycnX7t2TSQS5ebmxsXFaWpqzps3Lyoq6siRIzQabcGCBXw+/9y5c0wmMzs7+969e0OGDEETihoZGY0YMeLMmTMjR45EQ5fJZDKRSExOTg4JCRk8ePDDhw+/fPlSX1+fmZmppKRkbW0NjEwQLgWeI4F2Nwi0s7S0nDp16v79+xcvXnz//v3evXuzWKw3b97s2LGDTqe322s+ny8UCsWfa/l8PpCkR7dfgAIcSAshLy8/Z86c6Ojo06dP5+bmgiSrT58+1dHRWbBgAWoSt9VaCIIUFRVpNFpOTk5ubi6JRKqrq6uoqAgNDbWzsyMQCFJSUmpqasbGxlpaWh1MwQqWBHjgbrd2yQU2NDTAMAzGpINTAxL3iZsZDx48OHr06MiRI3Nzc+Xl5Wk0Gp1Ot7Cw0NHR+ZZ12IUWWlhYoAke0MkFJaCCIpJbi8PhjI2NpaSkbt26NXDgQHV19ZCQkLy8PBiGP3z40L9//3aH6MeNBtBSAoYomFwEQYAlxmKx0OkGcwQWs6Ki4vr162fMmHHq1Ck3NzdNTU0cDvfw4cOSkpLAwEBwn7Z7O0te/8BCBm7h4M8uL2+M34VflDECAwMDAwPjv0hJScmOHTscHBzwTejp6fn6+sbExIBPS0tLN2zYQKfT8Xh8v3797t+/n5+fv3btWjk5OTwe7+rq+vr1a5FIVFlZOX/+fFTd0c7O7u7du2gCPQk8fPhQU1MTj8fT6XRfX9+3b98aGBgQCARPT08GgwHDcHBwsJ6eHh6PJ5FIZmZmhw4d0tPTGz58+IULF2pqasSLevPmzdChQ9FsZkD9b926dVJSUhAEmZiYXLp06fjx4xQKRUZGZs+ePU+fPu3Xrx8ej1dXV9++fXtBQcGFCxcMDAzweLypqenly5d5PB6bzd64cSPoPoFAcHZ2fvv2LVq+hF4/f/589OjRBAJBQUFh/fr1WVlZ4eHhI0aMAHr9y5cvT0tLCw8PHzp0KARBSkpK/v7+eXl5QqHw9OnTWlpaYC5UVFS2bdsGLJ+IiIh2W8vj8ZYvX04ikWg02rx586qrqzdu3GhiYrJo0aLg4GB/f38PDw90ZtuCxWJduHChd+/eeDxeSUlp06ZN2dnZHam9rQIbGhquXr3q4uICZnn16tXJyckSpmb79u0nTpywtLQEKpFr166Nj48HRX358qVnz57NLEwqlerr68vhcLq8DrvQwsOHD4Np6tWr140bN/Ly8lauXAkkVUaPHg1yGLbbWjabvWzZMgqFgsfjtbS0zp8/v2HDBgMDAx8fn8jISMmrVyAQ/KDRYLFYZ8+eNTU1BRva586dYzAYJ0+e7NatGx6PNzIyOn78eElJyfHjxw0NDfF4fI8ePYKDg8G1kZGRzs7ONjY2a9asmTdv3ogRI16+fImW3O7tLGH9FxUV7dixA3xkYWFx/PjxysrKLixvjN+K/1fuwsD4Jbx48SIqKmrevHnq6uq/ui2N78+io6PT0tImTpz4HWUSy8rK3rx5U1BQQKPRzM3Nrays5OXlX79+3b17dwUFhaysrKqqKvRkCIIUFBS0tbVR0a3a2trMzEwJESYQBBkZGYl7REuGz+cnJyfb2dnhfik1NTXh4eHS0tIeHh6/sBkVFRVPnz7V0NBoS30nLy8vPDzc0tLS2dm5UyXDMPzp06eYmJiJEyd2Kt3C77Bg2Gx2aGioi4uLsbFxuw3Ozs6GIAjzt/8lVFVV5eXlqaqqamlpdVzOmslkFhcXGxkZgWVTUlLCZrONjIxQny4ejwdWEcg309DQ0KoKIp/Pr66ubvntXVBQIBAIDAwMIAiCYTgrK0teXr5TX/K1tbVZWVnq6uqtbiN0rdcS4HK5mZmZRCLRyMios7IuMAzn5ubKycmBoEQejwc2/cB2kL6+/m8lM97ZqUlLSzt9+vT48eNhGK6oqKivr+fxeIWFhY8ePQoICBg4cOB3n5FvWTwdbC2DwaipqTEyMqJQKDU1NTQaTXzSJTTg549GBykoKGAwGBoaGq0qarZ7O3d8/f/myxujfX612Ynx34XL5Y4aNYpKpYaEhPzqtogYDMaKFStoNJqDg0Npael3KTM3N3f27Nl0Ot3V1XX9+vWHDx9etGiRnp6elpaWvr5+WlqaSCSKi4tbsmQJhUIhkUgjR46cPXt2//79lZWVBw0adPfuXaFQeO/ePRkZGS0treHDh3t5eVlYWODxeBMTEy8vL3d3d319fTKZfPXq1Q42qbi4eM2aNa9evRL9Uj58+ODm5kYkEletWtWR3YkfxOPHj/v06UMgEHbs2NHyUzabfeLECZCz68SJE50qmcFg/P3333Q63djYOCcn589aMDAM7927V1lZ+dGjRx1pdnV1tZ+f38OHDzvYTQwMjD+C3NxcFxcX4APcjFOnTj158kT0X2rtnzUaGBitgll9GL+S5OTkmzdvstls0W8Ag8Gwt7fvmtUHw3BiYiKXy0WPfP782cLCQktL6/bt2+KGTX5+vru7u6am5pcvX8CR9PR0HR0dZWXld+/egSNxcXHW1tZUKvXIkSOhoaEDBw4sKSkBtaxZs4ZAICxcuBCUWVVV5e7ufuHChY40sri4ePr06ZGRkaLfgEePHsnLy/9aq08kEt24cYNKpbZq9QGOHTtGIpE6a/WJRKK6urpBgwZ13Or7fRZMZGSkiYmJvLx8B60+0Nnly5c/ePCgg+djYGD8/gQFBVGp1F27dgmFQvHjcXFx69atq6qqEv2XWvtnjQYGRqv8SWouGP8+LJrA/R60zOfbcV6+fHnq1KnTp09TKBQg27V06dLc3NwjR46MGTNG/ExdXd1Dhw7NmTMHDY8mEokkEqmhoQGtvXv37oubCAoKWrBgwcSJE9uSsVZUVJw8eTJalAS4XK6/v3+3bt369u2L+w0gEoldHu3vCJDgk3ACmNDvlWO3LX6fBVNSUnLlyhUPD49z5851uK84WVnZWbNm+fr66unpWVlZdfxCDAyM35YePXro6elt2rTp1q1bdnZ2CgoKLBYrMzPTyMho06ZNHQ8r+He09s8aDQyMVsGsPozWgWE4Pz9fVlZWRUUFyIh1PNoBhuHi4mIFBYVm0XEg+lxKSqqsrExGRoZGo6EyZagEHKCiogKG4Zau/LW1tXw+/7tIuQqFwqKiInl5+VbjVYRCYWFhoby8fMuv8rKystraWl1dXTSSKjk5efny5eKxW6GhodHR0XZ2dqNGjWpZuKGhoY+PT7MuN0NLS0tKSqqqqsrBwcHIyEjCmaNGjQK6XpJ59OhRVFTUsmXLmpkiEoa0rVkAgwNBkI6OjnhpCIJwOBxZWVkWi8XlcsXLZLPZFRUVmpqarRpRbDa7rKxMW1u7IyZWW6sLhmEWi0Wn02EYLi0tVVZWblZaW81Gqaqq4nK5GhoaHbHW2hocMKRgHHAd5jdZMDwe78SJE+7u7nl5ea2ewOFwCgsL5eTk1NXVm40SELLbvXv3mTNn0FsDAwPjz8Xa2vrly5eXL1/++PFjbm6uUCg0Nzf38fGxtLTE/fda+2eNBgZGq2BWH0ZzqqqqduzYkZ+f371797KysoKCgpqaGh8fn8GDBx87diwwMNDa2josLAyPxwcHBx87dozFYt24caNfv35Ae/r8+fOxsbF8Pv/t27f29vYHDhzQ1dWNjo6+cePG48eP165d++zZs9u3bw8fPnzhwoV37tx5/PhxQEAAmuf0+fPn165dQxAkLi5OKBTu3Llz5MiRIPx669atKioqGhoajx8/VlNTO3HiBMi901lqamoOHz6cm5urr6//8OFDdXX1vXv3mpubg09B1Jm/v39KSgoEQStWrNi8eTOFQkEQ5Pbt25cvX3Z2dmaxWGFhYcuXL589ezaTyTx+/HhhYWFFRcXs2bNNTU2XLl365MkTGIYdHR2VlZVbNgCCoIkTJ0puZFlZGZfL1dbW1tfXl5eXl3CmTBOSS+NwOBcvXtTT0xOX3JAwpG3NAovF2rdvX3Z2touLS1RUVE5OTmBgoJ2dXV5eXmho6I0bN7p3725mZhYQECArK/vgwQMrK6vExMRDhw5RqVQKhXL37l1vb+/169ejFpFQKDx8+PDu3burqqrU1NROnjwJKmqVVleXgYFBVlbW6dOn79+/7+Tk1L9//4CAgJycHC0trQsXLri6ukpoNloyk8mcPXv2tWvX+Hy+sbHxrl27PD0922pGW4ODw+FiY2MDAgLU1NQUFRVzcnLasp1a9us3WTC3bt0ik8nu7u7Hjh1r9hGDwdi+fXtVVZWJiUlUVFRtbe2GDRtGjx6N2n4gq+r69etjY2Nbpv/GwMD4E1FXV1+1ahXuD+FHt/bPGg0MjFZo3fET478Kk8n08vKaNm0akO4VCoU+Pj4kEuny5csikaigoMDCwsLJyamyshJ8OnfuXEVFRaAULBAI1q1b5+/vD7zew8LCZGVlx44dW11d/eXLFy8vLzKZPHbs2Dt37ixZsmTz5s2xsbEzZsxACwexXp6enmVlZSCcycbGRl9f/8uXLzAM+/n5eXp6gt3Cz58/+/j4iAfRdZzq6movL6/NmzcLBAKRSHTz5k0ajTZ+/Hgej1dWVubg4KCkpLRkyZK8vLzS0lJXV1cVFZWoqCiRSBQfH6+jo7Ns2TIYhoVC4cKFC01NTUHIVkFBgaWlZb9+/YCseX5+vrm5OYFACAwMbFY7j8erq6tjfgVoPWdnZxsaGiorK79//x6clp6ebm9vLysre/HiRfHLW4ZpdZDk5GQ9Pb0lS5agV0kY0rZmQSQSHT16VEFBAeh2FBUVWVtbz5gxQyAQ5OXl7d+/n0ql2tranjlz5tChQzNnziwoKPjw4YOjo2NERARYHnPmzKFQKOfPnxeJROHh4SDT0cmTJ1ks1osXL9TV1V1dXZtJw6O0tbrYbDYMw0+ePKHT6d26dTt27FhdXV1ERISamtqIESPAMm6r2SKRKDQ0FDT77Nmznz9/9vPzk5WV1dDQAJMuEonOnj0rHtcnYXASEhKsra1PnToFzoyLi9PV1e1IXN9vsmASEhLmzZsHunbo0CE6nY7G9VVWVg4bNmzq1KmgASwWa9asWXQ6/cqVK+IlvH79WllZOSAgQHJFGBgYGBgYGD8fTHEV4x/cvn07Kipqzpw5YDeAQCB069YNfZ1PIBDEt9fweLz4n/Hx8Xfu3DE2Nk5OTk5ISJCVlVVWVo6Oji4uLrZpAo/Hjxw5cvTo0UeOHPH397e3t+/evTtaOIvFCgwM1NHRKS0tTUhIqK6uNjIyKi4uBs/fxcXFqampGRkZOBzO0tJy6NChXetgSEhIWlra9OnTQcvd3NyWL18+bNgwtCN6enrr1q3T09MDZkNdXV1+fj5IIGtsbGxmZgbC/5SUlGpqakpLS1tWwefz6+vr8Xi8nJxcs48yMjL27NljaGiooKDg5ub29OlTkJ0WbMcdOHBg8eLFY8aMcXZ2FgqF58+fR7dAv5Hs7Ozq6mpx38W2hlTCLOBwODqdbm1tDWLGpKSkZGRk8vPzORyOnp6eo6OjtLS0iYnJ9OnTly1bduHCBSUlpX379pmamvbv3x/sBS1dunTWrFk2NjZow9zc3ObNmycjI9OzZ08rKyuwsdxqF9paXbm5uRAEaWlpSUtLW1tbL1iwQFZW1t7e3szMLC8vD5TWVrNByXg83t3dfdasWXZ2dn5+fvPmzSsvLw8ODm6Z/EDC4AiFwiNHjpDJZNRF08jIqFu3bh2Znd9hwTCZzJMnT86ePRuozzfj1q1bIAUF8DKVkZFZunQpjUY7dOhQWVkZehrwqv38+TPaSAwMDAwMDIzfBMzDE+N/8Pn8R48eycrK6unpoQc7rkgRGxtbXl4OUt6BI1OmTKFQKFQqFTUR6XS6+CXiQhoFBQWJiYkUCiUkJAQcsbS0tLKyAhmEhwwZcuPGjSFDhqxatWrBggWjR4/uQgd5PN7Tp09VVFTQGDw6nb59+/a2RDhkZWVBrBoOhzM3N3/x4gUOhysvL7979+67d++EQmGr8VEkEolCoQDp/2YfWVlZGRsbx8XFPX36dP78+eJuhBQKZcCAAQYGBtLS0ocPH24r9qxrgOA9MBGAtoY0KyurrVnA4XBTm8DhcF++fLl3715xcbG2tjZ4xAc5Xul0Omo/5+fnx8bGzp8/Hz1iY2Nz4sSJZmOF/g+VSuVyuSDOs7i4WFy8RFNTU/LqaracSCQSmUzm8/mgbRKaDaDRaGC0QcLfoKCg1NRUECUo3loJS7S4uPjNmzcWFhaoi2bH1Vx+8oKpqKiora1FEAQ0UlFRUV5e/uzZszY2Nr179255PgzDkZGRILE1etDAwMDExOTLly8ZGRlqampok8hkMpPJ5HK57XodY2BgYGBgYPxMMKsP43+w2ezi4uJOaQ+iIAjCYDDIZPKMGTPs7e27UHtVVVVDQ4OLi4uvr2/LT8eOHctkMjdt2rR69eqrV68ePHiwC1qUHA6nvLwcj8eDR97OUlhYGBgYSCKR5syZk5+fn5CQ0OppioqKurq6WVlZKSkpCII0G0wSiSQtLY3H45tpjRCJxB49erT62P3ttCpT2eqQSp4FHA73+vXrS5cuOTk5TZ8+/fHjxxIqraioYLFYfD6/5SBIbmFFRYWnp+fnz5/Bn4qKirdv3/7G1dXxZmtpacnJyQkEgpaLRMLgxMTEMJnMrgmT/swFgyBIQEDAkSNHUKvPz89v3LhxV65cAQF74LTMzMz6+vqDBw+GhYXNnDmTyWQKhUJx5U8ZGRlVVVWhUMhiscTLBzdXY1IgDAwMDAwMjN8JzMMT4x9AEFRbW1tdXd2FCykUCpPJTElJET8uFArLy8s7UgKZTMbj8Z8+feLz+eLHKyoq+Hw+BEHz58//8OHDrFmzUlJSpk6dGhsb29lGEggEEomUn5/PYDDEj8Mw3K4dmJ6ePmrUKBKJtGXLFvG90JbIysoOHTqUQCC8ffu2VRfQn4+cnByFQmm2ldTqkEqehcuXL8+YMWPSpEmoD7AEKBQKBEEJCQnNimrX/U9FReX27dvpX4mJienVq9e3rK5ONRtsWmppabU8U8LgADsHGLq4TvIzFwwEQevXr0fHNj09fcmSJVQq1cbGhsvl1n4FRHjW19fX1taKRCJFRUUOhwNcnQEg0pJKpYortQqFQoFAIC8v3+V0FxgYGBgYGBg/CMzqw/gfcnJyenp6lZWVL1++lPCMLhQKQciTSCTi8/noe30LCwsIgi5evFhVVYWefOfOnQ8fPnSkdi0tLTU1tRcvXkRHR6MH09LSLl26JBQKjx8/XlpaamBgcPr06UOHDlVXV3/8+LGzHZSVlbW1tWUwGOfPn0edM6urq48dOwaebkGnml0lEokQBAkODs7KynJwcCAQCGAQ0DNBpB/SBDgyZcqU3r17JycnnzlzpmV4WEvaqrqtMzuLsbGxgoICg8FAWwjDcKtDKmEWKisrjx8/LiMjY2ZmBkqQ3DU9PT0dHZ3IyMjw8HD0YGxs7PXr19FmoN0R/x8CgaCrq2vyFUNDQykpqS6vrqqqqk41u7CwkMfjeXh4tExVImFw1NTUNDU1k5OTUbu043P6kxeMioqKsbExGFtjY2NFRUUjI6OLFy/eFWPu3Lk0Gm3Dhg0hISF9+/Z1dXXF4/GRkZHot0FdXV15ebm1tbWJiQlacnV1NY/Hs7Gx6Zq4LgYGBgYGBsaPA/ttxvgfRCLRy8vr3r17+/fvV1ZWHjJkSEJCwr1799BndFlZWXV19Y8fP758+dLd3f3OnTsJCQk8Hi83N7dfv37Ozs4ODg6RkZGTJk3y8fGRl5d/8uQJh8PZtWsXgiDAVmwWCNfQ0IAgCDiopaU1duzYnTt3zpgxY+XKlTY2NklJSU+fPt22bRuFQklPT3/z5o23tzcEQb169VJXV9fV1cXhcFeuXFmyZEm/fv1Onz7dqhCFOBAETZkyJSws7MiRIzk5OZ6eniKR6P79+wsWLABGkVAoRBAEfeyur68H0YDAzONyuU+fPnV1df306dPr1695PF55eXlhYaG0tLScnByDwSgvL6+pqSESiXp6eqdPn543b97evXsRBFm1ahWaq6C2trayslLcp7GhoYHP5wsEgpZhXc0AGqQIgjCZzI64TaLo6ura2toCtz10C6vVIZUwC0QiEYbhwsLCN2/eDB06NCQkpKCgQElJCWxPAYlIsEcEyldXV586derff/89a9as2bNn9+7dOzs7OyEhYe/evRAE8fl8GIYbGhrAyUKhEPiCCgSCVrsgYXWBy4HVDWoXCASgfKBjKaHZAB6PB8aTy+UGBwe7urqiEXRg9kGrJAyOjo7O+PHj/fz8Vq5ceebMGSsrKxCCWF9f//HjRwUFhWYhgs3Q0ND4rRZMM8aMGRMWFhYeHv7x48c+ffrgcDiwLRkYGCieJSI/Px+Px/ft2xeCoIyMDG9v7/r6+nPnzoG0Lv8meDzegwcPdHR03r9/L767Ky8vP2XKlGZJPoVCYWhoaHZ2tvh7Ind3d1tb22bFxsfHP3r0CHzfysvLT548WTyWUpzo6GggjQvOnDp1aqt5R3E4XEJCQkZGxpgxYzpuioPe2dnZGRoaogcr09JSb91ixMVxmUyqgoKGvb3FuHGKxsa4XwerpCQlNLTH3LmkFqksK9PS0u7cQcReWZKkpS28veV1dNotVoQg+a9fp925U52dTdfTM/P0NHB1xf/z3mHm5386dYpVUiISiUzc3c3GjCGIvSTis9nJISF5kZG8ujp1W1ubadMU/5lCk11WFnfuXElsLJ5A0B8wwHb6dEpn0ns2AxEKP589azBwoJLYK5hvoTI9PeP+/aLoaNetW1W+5jT6CfDZ7Ofr11dlZrofP64glmToW6jJyUm8epXx+TNJWlp/wADLCROaDbWgvv5LcHDRhw8wn69mbW03ezZN7EGiI4sBpSAqKvbkycG7dslpaXW2nSIEYXz+nH7/fnlSkoDDoevrq1haavToQZaRyXz0qNfixd+yQiSQcPly9JEjfTdsMOuYVsKPmCOMn8ov0A3F+I3h8Xi7du2i0+lAmWPlypXbt2+nUChocoVnz57p6uoCEYiAgIBNmzYZGRktWbIkISFBJBIlJSW5urqC3TA5OTlfX9+qqioOh3Pu3DlTU1M8Hu/k5HT58mU2m81isS5evGhtbY3H452dne/cuSMSierq6lasWAHMEiKR6ObmFhcXB1JELFy40M7Obvfu3Tdv3pw5c+bOnTuBgQGEE6WlpW/dutXBPj558sTKygps0FlZWT148EAkEpWWlm7YsEFGRkZaWnrlypW5ubl37961s7PD4/G9evV6+fJlXFycubk5Ho9XVlZev379uXPnpKWllZWVL1y4AMPwzp07KRSKurr6+vXrgbo9SINx4MABS0tLHR0db2/vJUuWTJs2zcbGxs3NLSgoiMPhwDB8+/btkSNHgniwPn36HDt2rK3UBZ8/f/b19QWWrYKCwtKlS9+8edPxmb1165a5uXliYiL4U8KQtjULIpHoxIkTcnJyBALBwsLi2rVrs2bNIhAI9vb2Fy5c8PDwIBAIGhoaO3bsyM3NBec3NDRs375dWVkZj8eTSKRx48aBZ9/Y2FgPDw8IggwMDM6fP19SUrJr1y4lJSU0ZrLVLrS6ukQiUU5Ozpw5c0gkkra29rFjx4qLi3fs2EGn06lU6ooVK4qLi9tqdmJiYkFBwZQpU3R0dGbMmLF+/fpJkyb5+fkxmUyRSMThcK5evdqjRw+wBm7evCl5cNhs9vr16+l0OolE0tLSWrJkyYABA3r06BEQEFBcXNyROfp9FkxgYKB45gaRSMRgMObOnWttbb169ep169aNGTPm2bNn4pcIhcK//vpr9OjRIFsGSFwBvIhF/y6qqqp8fX1DQ0NhGC4vL58/fz7wb9+2bRtYOS3hcrkXL14E36vDhw+XkMwjPz/f09MTj8eTyWQ0C0gzWCyWu7s70Mdas2ZNWwsAIBQKz549u3Xr1oaGhs72DhxpqKl5smLFTjo9ZOLErPDwmry8zCdPrnt67lJUjFi/ntc03b+E2NOn92lq5r1+3eqn7PLyh3/9tYVA2Eomv9q2raGNqWmGgMt94ee3Q0Zmt7LyVhLJH4fbJiX1avt2uCnRCyDnxYtAc/Poo0dhgaAsKemci8uDRYv46Nd+QcHFwYN30Gi7FBT8Icgfjz+go5PblNwIkP/27ckePS6PGHHT23ufpqY/BIVMmMCtq+vyOJQnJx82Mnrp7490Jp1PW7BKS1/v2LFXXX2fhgYjPl70E6krLj5ha7tbWbmtOe0smY8f79fW3kmn75CR8cfj/SHo8vDhrNJS9AQWg3F5xIiQiRM5lZX11dWPli4907t3ZXp6xxeDeFHnXFwO6OhUZWZ2tp01ubk3x4/fLi0dPHTol+Dg4piYzMePn61du1tJyR+PP+PoyC4vF/0AEBh+uHjxFiKx44vnu88Rxk8Gs/owWoHD4aSnpwMb4NChQ+JWH3i6TUlJqWv6laqrqwN5z1BgGM7Ly0tMTGSz2V2rvaqqKj4+vlTsqxmYozAMl5SUfPnyRfzRCoZhBoOxcuXK1538DiouLs7JyelU1jsOh5OamgoenmAYzs7OBnkL0V6jfzYjPz8/MjLyyZMn8fHxHXz2+u40NDQsWLBg165d7Q6phFkA5jE6bhwOJy0trd0eCQSC9PT08u/xu9Xl1SW52Ww2Ozk5ueProa3BAc/3ycnJRUVFMAxXVlZ2aoH9VgumVXg8Xnp6OjC2m5GSktKvXz80zyEwYi9duiS+5P4FMJnM+fPnnzt3Dj1y7949Go2mqakJ3ny1BUhg02pWxmacO3cOWPX9+/dvdahfvHihpaVFIpEUFBQiIyPbbbNQKNyzZ8/27dubfVd3pHcNTOZNb+/tVOqbnTvFH3ZhgeDl5s3bpKRuTZ/+LRZLl2lgMi8OHuwPQQ8WLYKb/O1bkv7gwQ4ZmX0aGqVNGTU7QnJIyOXhw8tTUhq/FsrKHi9fvo1C2aOigj7j1hUXn3JwuOrhwfv6FZR6+/ZuJaWPx483DjWP93Dx4qerVgEjs+Tz5wsDBvjj8Rf6969vmsr66ur7CxcWRUeDa6syM0/Y2u6k03OeP+/yULzZtWsLkXjcxqa2qKjLhZR8/sz5+vvFrasLGjjw51t9IpGoIjW18P37tia0U9Tk5l4cPDjp5s3GBLs83pfg4P1aWuIWDiwUPl6+/ICuLuPrmztmQcEJW9sb48aByW13MaDAAsHzjRt3KSru19burNVXkZp60s5uh4zM+4MHm9mTjPj4Y1ZWJ3v0YDEYoh9DfVVVzvPnnbqFv+McYfx8sLg+jFYAidfakmSg0Wjm5ubAA01WVraZ4xAEQXp6elZWVjQarWu1Kyoq2traonLwADKZDEGQhoaGjY2NuFMZBEFZWVmysrI9e/bsVC2ampoGBgad8nmTlpY2MzOTkpIC9RoaGqL+V6DXbblj6erq9u/ff+jQoba2tuDyn4+UlNTmzZszMzNjYmIkD6mEWcDhcGpqaui4SUtLm5qattsjIpFoYmIiLvvRZbq8uiQ3m0ajWVhYdHw9tDU4QMPGwsJCS0sLpDromlPl77BgWoVMJpuYmDTzYATquCDdH/D/BPB4vOTkZPFsE386CIKcOHGitrZ2woQJ6EESiUQgECAIahkI2lJKCofDiecaaRUKhWJsbEyn02NjY8VDrAFCofDGjRu9e/em0+kEAkFypWjVM2bMePXq1Z07dzrVOxGCxBw7lnbnjo6zs4OPDyT2VQ8RiY5Ll2r17Jl0/fqnU6dwP53ijx/rCgvJNFrWkydVTUlHW0IgkyECAQ9B4u6XEhByuQVv37pu2wbcGmmqqoN27Og2YkRDdXXhu3fgnIwHDypSUoyHDSN//QrS7NlTVksr7vx5dllZdVYWDofr7+cn1fSNqmFnN/zIEXld3YqUlKrMzEaHw+xs60mTtHr1AtcqGBqajhqFCIW8zqtAATjl5dlPn0orK1elp2c9edK1QsoSE5+tXs0Vy5XaBS3i74KymZl2795Qk0PHN5IXGWnu6Wnp7Q013Sc2U6f227gRD0H5r1/zm7IxATdgdVtb1DNWVlNTx9k55/nzgrdvO7IYUDIePuSz2dqOjp1tJLe29tnataVfvthMndrsFmuMkrC1HbxrF1FKCulAsHfXoCoqGgwc2Cn30e84Rxg/H8zqw2gHoN/w20qxFxcXp6WlLV++/Ld6OP490dDQ8PPzu3r1Kmr4YWB8OywW68CBA87OztOmTUMP8vn8J0+eTJ8+XVzu5U/n8+fP58+f9/Ly6vIrrQ5iZWU1YMCA+vr64OBgkC8UJS0tLSUlZfTo0Z16LldVVR08ePDu3buLi4s73jtmXt6X4ODGbKWensCMEYeqqGg+bpwIQb5culRbUID7iSBCYWpYmP38+Xr9+9cWFKRJtGY7jqC+XrdvX/Xu3dEjJGlpvX798BAEN8n2CrnczMePCWSycpM0FEBaWVnBwKAqI6M0Lk7I41lPniz+DK1gaKhsZiZCEFHTg7umg4PeP8NcBQ0N8jo6qlZWXWtzXmQkTU3NyddXhCBJ165xmczOlsAuLX3q6wuM0u+IqEvpkb5j7VJ0uvnYseIHtXv3pioqimAYzEXB27es4mIVS0vi14cHiEBQt7UVcDjZ4eHtLgaU6uzstNu3e/r4dPDlgjjZ4eG5z59LKyt3nzGD2Np7dv3+/Y3c3H6VEY7x7wOz+jDaBIbh1NTU8PBwoVD4+fPndqUjfglaWlpz585tuVWF0Sq6urpbt279PacS4w+lpKRkwoQJ48ePF9/YJJPJ06dPt7CwwP1bQBDkxo0bOByuR48eP7ouCoUybdo0Go32+vVrcbFiBEHu3LljaWlp3EJGhcfjnTx5cu7cuX///ffEiROnTJmSmpoqfoKTk1NhYeHt27c73rvimBhmXh5FXl782VccdVtbiqxsTU5OaXy8kMfLiYi4O3v2TW/vktjYkAkT9qqqHtTTC1+1ql5Md5dTUfHSz+/qyJFHTU1POzh8OnMGaK7U5OR8OHQoyNX11datea9eXXJz20Wnn7K3z3v1qmW9lWlpNTk5ZmPGWE2YABGJqWFhrH8m4+kaVEVFi3Hjmm1iNPpEEYlAt4ZTXl6ZlkaSlhYX/CCQSLKamoL6+vLkZA07Ox0np2bFikQiqqKijLp6yxprcnPLvnxx27NHXO7l6tWrGhoa69evbzfJjaC+Pu3uXdNRo8w9PekGBsUxMc22oRChsCAq6tmaNWccHXMiIj4eO3bcymqnvHzY5MlgxBqqq8NXry54+7a+svL+/Pk3vb0ZcXHo5bza2vBVq/aqqgbIyt708mI25W5BYLjg7dsHPj4h48cXRUdfHDhwp7x87MmT4KPkkJDrnp43vb3P9elzplev2FOnhE15PjuyPKqzsl5v337exUV801LI5cacOBE6cWLYlCmnHRwe+Ph05BUDHoLMxoxpNub/r36kq0uWkUFguPjjRxGCyOvoiKuz0NTUCGRyeWJiu4sBnYKYY8fMx46l6+u3bEZ6erqDg4Orq2tJSUnLTxGhMPPhQ0F9vbKZmZKpaasdIcvIDPD3l9XURI+UxMbenTPn4sCBhwwMro4cWdSkYt3YnZiYl5s3n3F0TAkLS79//0L//gEyMidsbfPfvGmoqXm1bdtJO7ud8vLXRo8G89i408hkfrl06Yq7e8S6dY1K5e2tlrbmCOMPArP6MNqkrKwsISFh2rRpQUFB9vb2ycnJv7pFGN8BWVlZV1fXX90KjH8Ppqam/6YNvbaoqKh4+fKltrZ2W47c35f+/fv37NmztrY2ODgYzQ/JYDBevnw5ceLEloKcd+/evXTp0pYtW3bt2nXo0CE2m11XVyd+gq6urry8/KNHj5ptHrbVOxGClCcmwny+FJ0uo6HRaiNlNTXJMjKChoaK1NTS+Pik69cTr14tiYl5t3+/rotL7+XLIQLhw6FDz9asAY/+zPz8u7Nna/bsOfnBg3nR0XI6Ok+WLft89myjgVFXV5aYWPDmTdaTJykhIb2XL++3cWNNTs6LDRs4FRXN6k2/f1/NxkZeT89g0CAVC4vy5OSciAjcDwARCkvj4xWMjHSaXJcbamp4tbVEKSnSPzd7qYqKOJGImZvbsgROeTkzL0/f1VW+SXRanJJPn+7MnIknEMQNBgRBkpOTKyoqvnz50kzyuiWlX740VFfrDxhANzDoNnw4n81OvHZNKHYVzOfz6uqynz2rSE6OPnKEy2QOO3TI1MMjJTQ05vhxEYJQFRWHHTqk0aOHtLKyx+nT40NCNOzswLWChoY3O3dSlZS8btywGDcu/d696MOHERguev8+Pigo/sKFitTU+KAgjR49KLKyLAYDgeGoPXsiN2/uu379+JCQ2W/fmowc+dTX96mvr6C+vt3lwczLSwkNjTt/viwhAd0nbKipuTNrVlV6+qizZ8ddueKwcGH8hQuPFi/umkNsZVoazOebjhoFEYkwj8dmMPAQJPVPdWUpeXkCmcxpLQ1ss8UASL55kywr223EiFZrLCkpycnJycjIKCsra/lpQ3V1edNjlaKREUVOriNdSLt799XWrQM2b57x4sX4kJDypKRbU6eWJSQgAgGvrq7gzZvSuLi4c+fKExMH79o19MCB2oKCpytWPFm2jK6nN/byZcelS7PDwz8GBooQBLwySLh8OevJE0GTXHm7q6XVOcL4s8AyN2C0iaampnj4CgYGBsZ/lry8vMLCwn79+v1o906AvLz8tGnT3r17Fx4enpiYaG9vj8Phnj17pqys7ODggKaFBCAIEh0dzWazwe6Qurq6t7d3M7d8WVlZFRUV8AAqnpJBQu/qKytxIhFJWrpV37PGbS4KhdgUpthQVaXt6EiiUjMfPaIqKQ3Ztw+I1+v163fT2zv97l27WbO0nZxijh0jSUsbDx3a+HhNp1tNmJD1+HHi1auWEyaod+9uNGRI4tWrCkZGQ/btI0pJ6ffvnx0ezoiLq8nOpolFBbNLS/Nfveq3cSNEIMioqZmNHl325Uvi1atmY8Z8d3X7yvT04o8fHZcupevpNfots1hCHo8sK9tMux+49vFb86HIiYjA4/E9Fy0SD9niMpkfDh9OvHq1JidHBMNXU1PHXrmi6+wMQpdXrlxpa2vbs2dPyStNhCCpt27pOjvLqKnhIcjCyyvhypXcFy/KExM1HRzAOSRpaaMhQ5KuX69KT7fw8rKdPr1x5BUUciIiCqOieCxWS8ddcXr6+JiOGgW8WHMiIoo+fOAymbouLlJ0eubjx3w2u+eiRWrW1oMCAvAEQtGHD9GHD9vNmaPZtFYhIrH3ihWF799/uXRJr39/qwkTJC8PXReXPqtXlyUkZDx4gDYg9uTJ6szMIfv2kZtkk42GDFG1suLV1TXzsewIjUbO7dsGAwcaDxsG9h75bDaeQICaom1RIBIJD0GCrymFJCwGYHXnvnzptnt3oxnZWpP69u177do1aWnplmlagF3Nq6vD4fFUJaVmPpxCLjfpxo2ciAh20yZb480ycaJu377v9u61mzMHvEFQt7PT698/8cqV1Nu3+2/aZODqmhcZmf/mjfGwYY5LlzamZrWwSLp+vSQ2tu+GDeZN8dXdZ85MunatcR5ra6kKCt1nzICIRHQ7vd3VQtfXbzlHGH8W2F4fBgYGBgZGO1RWVjY0NMjKyv60GJthw4ZZWVkxGIwbN24gCFJbW3v37l1vb++WxgBQOUpPT1+4cGFiYiIOh/Py8rL7umkDoFAoNBqNw+HU1tZ2sHeN8U54PCIQiCe++wdfDUtCk1nYaAvh8VLy8uAZHSid6Pfvz62tLfn0iVNenhMRwfj8+aqHR/DQocFDh0YfPUqkUjkVFfVNu3mNyit4PFVBARhRRCqVqqiICIVAewMl9+XLRqfTpt4BRz5ZTc2iDx+KxVxhvwuIUBh37pyus3P3GTP+v5tkcjO9jf8fhqZ9DzQ8DKW2sDDx6tW+Gzao//OhX4pOH7B585L09FmvX2vY29cWFLw/cADstwCxqPHjxxu0lwyNmZdXGhdn4uEBTFB1OztdZ2dOWVlKaGizfRiISISIROrXXVyqggKRSuVzOLDEvUQSlSr/1byRkpenyMnx2WxwCb5ppuh6eiD/IYFMxuPxWY8fc2tr1WxsUJOYIivbbfhwIY+Xfvduu8sDbSraAE55edrt2yoWFqijpryu7uyoqGnh4dKd32/PiYhglZQM3LYN1A4RiY3LrEnIXvy0xghMkahlhF7LxcCtrf0YGGg3a1arvrsAIpE4dOhQkMK01RPA7QbiDP9xoZRU9xkzHBYuLI2PL3z3zsLb28LLqyQ2tiIlJfbkSXD7XBkxoiQ2lkilVmVkgDsU35SPivz13QeZRqPIyUEkkrSyMjhColLJMjK82lp0sYGbrlOrpdVbAONPAZs8DAwMDAyMdqivrxcKhSCnws+pUUNDY/z48V++fLlz587cuXNzc3N5PF5b7tkTJkx48ODB06dPP3z48Ndff61cubJZ3nYgIsrn81sN623ZOzwEyeno4PF4PofT6tYHePDls1h4CJJtwwWUSKFo9OiREhZWX1nJKStjl5X1mDNngL9/W3mum9NiqPkcTvKNGywG46GPDzjSqMKPILza2sSrV/X69u2CokZbpISG1ldWDtm/H80CT5GXJ0pJwXx+MzMY+K+iD8oAQX39+wMHTD08rCdPbqsKHSenUWfOXBs1qjwpiVNRgW4idYTMx4+rs7Oj9uxBY88a9f0RJO3uXfsFCyRn0O70GsbjwZS1pesmQpDKtLT/N+3EUOzWjSQtXVtY2O7yaPkpi8GoKy7W6tXrH28i2th2lkx1VlbchQtue/agMjxECoUiLy9CEHGH2EYvRx5PhCCoXdrWYhAhSNy5c3La2urdu3ObXqMgQmHjqhCJ+BwOj8UiSUu3q3JJkpZu9C9tSgshQpCWN4WspiZopEyTXnR1ZiYegtz27NHv379laa26XDYvE4/H4fEtF7BkMC2ZfxOY1YeBgYGBgdEO0tLSRCIRpLz7aZWOHTv23LlzOTk5ISEhubm57u7ubUUVqqmpXb9+fefOnadOnQoICHj27NmFCxfE1XQQBIFhmEgktip33GrvNHr0IMvKcmtqarKzlVtTm6hMTW2oqZGi09uSe2m0lOTkGvcfZGQE9fUwn19bWCgSibr8FFkaF9dQXe24dCmaOAGHwyl16xa1Z092eHhFamqzXbUuUxAVlRMRMXj3bnHnUpqKiryubnVWVqNj3lcak55VVkJEoor4aMPwp9OnZdTUei1eLPnpX9XKSrt375LY2JYbPhJoqKnJevzYfv58kFcAwKure7V1a012dubDh70WL8b9XIAcSIOYcg/Y7mvcO2p7BNDl0fIjsGDqKytbtYg6DqeiImrPnl6LF4vH40FEoqqVVfq9e80MTi6TCfN4Cv90gW65GAQNDdnh4dlPn77y929W3anu3clycl7Xr3cbPlxyw6iKiqpWVsUfP1ampdVXVrbcM2y0tcHGWpPdxWezBQ0NnNZCBDEwOgjm4YmBgYGBgdEOioqKUlJSdU3pjDt+VVxcXHBT8gPJ1NbWHjx4kNlCdt/Q0HD06NEIghw+fDg5Odnd3b2tEgoKCmg02t69e1+9ejV48OBPnz5t3bqV27QHBRAIBFwuV1pautkeoITeafTooengwOdw8l+/brmTgMBw/ps3MJ+v06ePmo1NWw1rqKkhSkmpmJs3bpRRKCWxsax/Zo9glZSUJSRIHJ7/1ZgcEqLbt6/1pElmY8ag/xx8fFStrNgMRmpY2HcRmSj98iU+KKjfpk3ie5gIDEvR6Ro9egg4nLqiIvS4sKGBmZ8vraysZm0NjjRms7h4kcdi9V6xAt17bHQdbGM3RlpZWUZdHXXM6wiNCeV4vB5z54qPg83UqeZjxyIwnHT9urhu6k8AD0EKRkY4kahRWUTMfBU2bZ01M6JaXR4tP5Ki00lUaumXL81EO9llZS0FftqCW1v7dudO09GjDQcNQg8iMIyHIK1evUjS0jXZ2eLzwszPR2BYXIi11cUAkUi9ly/3OHMG/Tfy9GnNXr2oSkqDdu0acfRoR1JxQASChbc3RV6+Kj09//Xrds+XVlZGBIKc58+bpe8rjY9nl5Z2bDww/utge30YbcJkMl+/fp2Tk0OlUi0sLEBq7KioqF69ehEIhLS0NFRhrDEYg0pVV1dHM3ELhcK0tLRWxeLEM3eDVO+dpb6+PjY21t7e/ufIKojX++LFCzab3UykHofDZWVlVX39lcXj8QQCQVlZWVtbm9DhTKYlJSURERHV1dW2trZOTk7p6ekqKiqaYnrNXSA7OzsqKqqiokJdXd3GxsbExKS6ujovL8/JyYnL5UqeQSaTmZWVBbf9+llWVtbU1FRCB3k8XmhoqL29vZlYbqsuUFtbW1BQoK6unpubiz6SQhAkJyenra3d8TXwXUY4Kyvr8uXL3t7elpaWuO9NRkbG8+fPXVxcrL8+Pv6JSLhN/mj09PQ0NDSqqqrYbDZdTPdPghHI4XCOHz8OTDXJtuKtW7cKCgrA9yGXy62vr4dhGCR/nzBhwtWrV0tLS+fPn6/7VQcSaYo+AoA/b968CeIA7ezsgoODR48enZeXx2Kx0J09DodTU1NjZGSk1uQt1pHeScnL91m1qjQ+PvX2bdvp08X3snA4XHliYubDhzLq6n1WrWp1rwY4ZBZ9+KBsZqbl6EggkxW7dSuMivp87lz/TZvAJgaXyfx47JjVxIm4DlCVnl704cOwgweb7fw0arp4ejI+f069fdtuzhzUTxJ9mkcHH0GQjIwMOp2u3nYsVmV6eszx4y5r14r7Wxa8fcvMz7eZMsXUwyMhOLgkNtbE3R00o66oqCY7W3/AAFR8PzkkhJmX5/L336g7IgLD8RcuaDo4tNwU5bFY1dnZxsOHo7FqfD4/IyNDU1NTUVGx1RYKudzEq1f1BwwQ34cEppf52LHxFy+WxsfnRUZajBvXkVHFN3lvimAYFggknNY4hm2vYTwEGQ8bFnfuXOG7d+zSUiDW0qgN2yQ7ZDp6dLvL43+1fP2vnLa2iqVlTkRE9JEjIFk50PKJPXnSocm/l8Fg1NXVdevWra3vGT6HE7Vnj46zs4nY6xJOefmXS5f6rFql1bOnirl56ZcvXCazUYW1yUYtjo6m6+kZDRnSkcUgXhcCw9nh4WwGw2LcOPHUDrlNyq5tRWnqDxjQfebMj4GBb3fv1uzZU7Jfrqq1NUVePu3OHcvx41EjtjQ+PjkkpO/69bifhfgcdfCewvh9wKw+jFaoqanZt2/fmTNnunXr1rdvX01NzWvXrj18+FAoFGpoaDx48EBOTq6oqGj79u0fP37U1dUdPHhwTU3Np0+fqFTqrFmzfHx86urqJk2aVFRU1KNHD0VFxfz8/E+fPunq6jo4ONTX1yclJdXV1YWEhAwePLhTDeNyuTdu3Ni7d6+UlNTDhw9/ptWXlpa2ZcuWW7dueXl5eXt7N/uUxWKdO3cuKCiITCa7u7tTKJSkpKTS0tIRI0asWbOmXV37GzdubNiwoW/fvtbW1ufPn581axaCIOfOneuy1ZeYmLhhw4Z3797169evZ8+excXFoaGh79+/h2F4ypQpjo6OCIJInsHIyMipU6eqqqpaWlpSKJQPHz6UlpY6OjqCR8PPnz+bmZndv39fVSxvVctOrVy58vTp099i9aWkpAQFBc2dO1coFL5//37Hjh1VVVUuLi7dunXLy8tLTEy0tLT09fUdMWKEZAPje43w3bt3AwICCATC97X62Gz2xYsXjx49WlxcfOXKlT/X6pN8m/zRqKmp9e/f//Hjx5WVleJWX3V1NY/H4/P54pkSEARJSEjYvXt3XFzc33//DYwusJNWXV0tXiyDwbhw4UJgYOCePXsIBAJ4hCoqKqqpqQHmmbW19ZAhQyIiIry8vNBFXlVVxeVyxUtjMBi3b9+2sLCAIEhWVlZRUVFLS0t8W4/BYFRWVo4fP77Vd21t9c7IzW3ogQNPfX0fLV484tgxdE+GERf3YOFCIY83/MgRvb59xYuqKy6uLSiQalrD2U+fliUkDNm3DwQmdZ8xo/jjx6jdu6vS0w3d3PgsVvr9+xbjxqk23U1CLheBYXQfAxEKBRyOCEGAOiICw3HnzzfmPRdLbYei6+IC9kxSQkL6rFoFDnKZTCGPhycQUC++K1euLFiwQFFR8erVq/3+mS0dwMzLuz9/PiIUPluzBj3Y6FZXXu558SKoyMzTM/3ePbvZs+l6eo1xdHfu4PB4x6VLgY2Xdvfuiw0blExNb02dipbALiuT19W1njy58P372JMnjYcNsxg3jkAmIzCcePUqVUHBYeFCYEMiCLJnz54tW7aYmJiEhoaat7YJlvviReG7d3azZ7f8SMnERMnEpNG0PnvWcPBgINEpqK9vfD3wdWAFDQ0gsgtYxSRpaWklpdL4+LIvX8g0WnV2tnr37jCfDwsEgq/vbWE+X8jlQkQi0mQZIgIBkP4XF67UdXGxnTHj06lTiVev9lm5Eg9BLAYj+eZNq4kTgWpru8tDBMMCDgcRCkGcJEVW1mHBgqIPHz4eO8aIiwN2Tl5kZO/ly2XU1LKystzd3fPy8jZt2rRx48aWQyHkciP9/dPv3atMTU28cgUcFCFIdXa245Iljf66qqqOS5c+XbkyLzIS5HNnfP4MVDqB2dbuYmiXqKiosWPHNjQ0HD16dMZXGRhxiBTKwG3bGtVKT5wI8fYeeuCAntiyrM7KaqiubhSeaRIa1bCz6zZ8eMKVK7emTu0+c6aymVlVRkZhVNSQ/fvJNFpjjGLTdwI60YhQCCYancdGL9ymuUMNeH7TLdZ4o331u5a8WprNUUfuKYzfC/R9IQYGgMFgDB8+nE6nnzx5UigUosezsrL69+9vaWlZUFAAjuzbt49AIEydOhWcxmQy58+fTyKRpkyZkpyc3K9fv9evX4MzT548SSAQJk2aBM5kMBjDhg178OBBpxrG4/EiIiIuX76sq6trb29fWloq+rmkpKRoaWlNnjxZfFhQYmNj1dTUunXrBrakhELhpUuX6HS6qalpYmKihGIzMzNNTEzmzJnD4/HAkXv37unr61+7dq1r7Xz58qWurq6VlVVMTAx6EIbh27dva2hozJ8/H4bhdmfw4sWL7u7ulZWVYOQ9PDxIJNLly5fBhc+ePRs8eHBJSUlbbUhKSrK3t5eRkbl161bXeiESidLS0qZNm5aWlgb+ZLFYbm5uZDIZHZnExEQ7OzsajXb27NmfM8JVVVWhoaEMBkP0AwgICJCVlb17967o96CysjInJ+f73iZ/NNHR0UZGRiEhIeDP0tJS8HTeuFuCx8vIyOjp6RkYGIDMeODg6NGjWSxWcHCwm5sbSLJHIpG0tLQMDAz09fVVVFTAQW1t7cTExOjo6Llz59LpdBKJNGzYsOvXr4Nb9cWLFytXrgSrt6ysbMeOHTY2NqB8a2vrXbt2VVZWrlmzxtTUdMWKFVeuXPH19Z06dWp+fr5440+cOGFqapqSktLB3onDiI8PmTBhv7b2tdGjHy1ZcsXd/YCOzq1p08r++c1Wlpi4T1PzsLHx5REj7syaFTZlyvm+fZNDQxsFV5oQ8njvDx3ao6rqj8f74/GHjYzigoLgpmDCzCdPzvbp44/HHzIwiD56tK6k5NX27bsUFf0hKHjo0MwnTx4vX75DRiZATu6Bj09Faqp4vRkPH9709t5KJvvjcLuVlF74+VWkpr7YtCnQ3BxUdMrB4dX27cyCgsuXL0tLS0MQ9Pfff7fsJqeyMnjYsMZLcLh//MPjb8+c2eis2AS7vPzunDnBw4bFBQVFrF9/vm/f7GfPwEf5b9/u19JqfjkOt51KTWz6tkm7d2+XgsIWAuF0r16Pliy5v3DhuwMHuE2vAwAwDAcEBJBIJCKRePr06WYtbDR9L1w4ZGCwhUAIHjo07Z/fFZXp6eGrVzcOLw63lUS6MW5ccUzM+0OH9mlo+EPQxcGDMx8/Lk9JCZkwYQuRuINGe7pyZV1xsUgkSrh6dae8/FYS6fLw4cWfPkWsWxcgJ7eFQLgycmT+mzdlSUm3pk3bSiZvo1DuzZuXeP36lZEjtxCJ26Sk7syenfPiBdoAPofzeseOg/r618eOfb5x47XRo19t28ZjsTqyPKoyM19s2rRHRcUfjz/n4pIcGirk8RAYTrhy5bCxsT8E+ePxxywt0+/fB+dnZmaamZnh8fhevXq1nEoEhl8HBIAl0ezfUVPT6uzs/x9tgeDj8eOnHByi9u37ePz4+b593+7ZI2ho6Phi+N/ECYU3vLwO6OhUZWaiB6OiotTV1fF4/JgxY9Bfn1Zbm/3s2eXhw3fKy5+wtQ2dNOn2zJnn+/Y9bGx8e8aM/Ldv0TuIxWDcmjZtG4Xij8NtIRIvDh5c3PQrz62rizlxonGg8Pizffok3bzJzM+P3Lp1t7KyPx4fNHBg+oMHlenpD3x8tlOp26SkHvj4FLx79+ns2VP29v54/H4trbe7d1dlZ0teLflv37acI8n3FMbvBmb1YfwDHo+3aNEiEom0du3alg9tsbGxrq6uwKoRiUSBgYEEAmHatGnomSkpKXp6eoqKiteuXVuzZg36NdfM6hOJRGfOnOna0215eXnv3r1/idWXlpamra3d1uNsQkKCpqYmavU1fhFzuePGjYMgyM/PDzW0WnLnzh1ZWdlNmzah58AwvGPHjsDAwC40Mi8vz87OTkFB4cmTJy0/PXTo0Jw5c9D2S5jBzZs3X7p0CRxsafWx2ezVq1ej9n8zWCzWihUr1q9fT6fTu2z11dXVTZw48eLFi+iRhoYGd3d3casPLCQSieTi4lJVVfVzRvjHsX//fjk5ud/E6uNyuStWrDh//vz3vU3+aGAY3rJly/Tp08E+228F+LKtqqqKiYlpeWNWV1cPGzbs8OHD39K7hpqa/Ldv0x88KIqO5rHZLU8Aj/VBrq7s8vLShITaoqLWm8pmM+LiqrKy4F+xQkpLS/c38Y3l1FdX5716xYiPF3RyMbAYjKzw8NzIyEblxtaAYbi4uHj16tWtWuA/iNqiIuY/XxN0GT6HU5qQUJ2djdoqnVoeLUFguCY3t2WBdXV1L1++nDFjxjc2WMjjlXz+nP/mTX11teh7U1VVdePGjeXLl3fk+7CBySz88CH9wYOc58+rc3Ka9ReFxWAUx8Swfvoj0I++pzB+Av+eoAuM78Lnz59v3bqlqqo6adKkliFbtra2U6dOpbQtnaygoKCkpMTlciEI8vX1Jbctou3l5dWWMwCCICUlJQUFBUhrse9djhRCEKS4uDgnJwckMkYRCoUggRWXyy0pKWm10qqqqooOh4+jkEgknSbp89KvkdattoFAIIhEovv37+fl5YEjEAR5eHg0E+vj8XhZWVloUW1x7dq1pKQklyZafurt7e3k5CRBiBmdQSMjozFjxrR1Go1G8/X1bTVACLh8dOvWrS03RT6fn5OT08zPrSWhoaG5ubnt+gBraWlRqdSamhoQRPoTRhiG4Wba97W1tSAAsqKiokxMYI3NZrcsjcViIU2UlJSgcZUS4PP5+fn5Lc/sVKUSymEymTAMg/bUf03ihCDI+fPnz5492/J2qK2tLS4u/o63yR8EBEHLli0jk8lPnz7F/WaAL1tFRUUHBwedpixqKAiCXL58WV9ff3ZrPoEd750Una7bFCKl1auXuIRmSwhkspq1NRrc1bypNJp69+6KRkbtStv/CBp35PLzJXy5dRCqgoJev37qtradzSUgo65u5Oam378/rQ33eAiCWCyWhCwdPwI5LS2Q+/vbIUlLq1lbKxgatiW8KXl5tAQPQXR9/ZYFUqnUmJiYUU155L8FApmsYWen6+JCbU3o6BuRkpL68uXLuHHjOhLkLyUvr+3oaOLubjBwoIKBQVsDKKOurungANxifwe+1z2F8RPArD6Mf/D69euKigozMzPD1kS3iETi7NmzNdpIzQSeCGtqauTl5Q0NDdsyCQD0Jloef/z48ahRo/bv3x8QEGBjY7Nu3bqWunadBYbh4OBgb2/vsLCwgwcPOjk5RUVF4XC49PT0lStXWlhYBAQE7Nmzx9jYWFdXd8iQIYViyYVevXo1evTo7du379y5c9OmTa2mumoLoVBYUlKCx+NNTExEIlGrbQC2tJGR0ZcvX7y8vN6+fQsOWltbT/yqcFBTU7NmzZrFixc/e/Zs1qxZEydOLC8vb7VGFosVERGBIIiLi0urQY+amppz5syRYDmjM2hubi5Za0ddXb1Vq/7jx4+pqalTp05taVvW19fv2rXL29v7woULs2fPdnBwAOmnWxbCZDIvX75sZmYmeRXhcLiysjIul6utrS0rK/ujRzg9PX3z5s02NjY7d+5EEITD4Zw5c8bNzW3gwIHh4eHu7u4mJiYGBgY7duzIz8+fNm2aqamprq7u9OnTWSwWk8k8d+7coEGDvLy8goODTUxMdHR0dHV1T5061ZZkTm1t7d69excsWLB8+XIjI6NVq1axWKxOVSqhHBaLdeTIERcXl9GjR9+9e7dXr176+vomJiZPnjzB4XAxMTE3btxoaGg4c+bMpEmTXjfpy6WlpS1btmzFihXjx483MzMTn7tvuU3+LOTl5bdv3/706dM3b97g/gQQBAkLC8vJyQkICJBpQ3Plz+1dZ6moqAgMDJw6dWqrP3C/CTk5OcHBwUuXLm0rSwcGWNjnzp1TUVEZ3YZUzO8Al8s9fvy4k5NTqy9h/x38EfcUxv/4GRuKGH8IQqFw2rRpEATNnj27mTcCj8erq6tjNlFXVwdcgJr5B3I4HF9fXxKJ5OPj08xHqKWHZ6s8efLE2NgYjfe7ffu2kpLSnDlzOE2hxoDKysrOeni+f/9eQ0Nj165dIpGopqamf//+IMAahuFbt27Jysra2tpeu3aNw+EcPHhQWloadVT4+PGjlZUV6qN48eJFaWnpjnt43rp1S0lJqXv37tnZ2W21AZwZHh6ura2Nx+NpNNqiRYuaxcvt3LlTQ0MjOjoajRNoGe8ByM3N7datm5SUVEvXIA6HA6YPzCDoQgdnsKWHZ1tUVVX5+PgkJCSIRKLr16+Le3gKBIJ169b17t27uCmShMvlLl++nE6nt1rm58+fNTU1AwICxA+29PDMycnp3bu3vLz8zZs3f8IIZ2dn79q1S0pK6u+//4abqKysdHV1pdPp69evZzAYNTU1w4YNU1RUnDZtWnJyskAg8PPzo9PpDx8+ZLPZjx490tHRUVNT27ZtW2Zm5q1btwwNDeXk5O7cudPSwxOMD3DJg2F469atUlJS+/bt61SlEsoBzsC2trYqKiobN24sKyuLjo7W09MbOnQoEB25evWqlJQUGjCZk5MzatSo2NhY4C44YMAALS2tjx8/dvY2+XdQVVV1+PDh7K/RQb8zcXFxFy9e7JRLapd7l/f69S5FxRPdu4NoMQyMH7o8JMRNYGBgtAq214fxP2AYBg98MjIyzTZq0tPTd+zYASK+Jk2aFBsbi3708ePHZcuWga2bK1eurFu3bvfu3RK8QNuCw+EEBgZqaGj0+ZpKdfjw4YMHDw4LC3v//v239ItKpZqamoIXUVQqVUZGpri4mMViQRCkoaFBpVJdXFzGjx8vLS09cOBAOp2empoKwzCfzz969KiKigrqZtOzZ89WU12JU1FRsWXLFh8fH1dX19mzZ/fr1+/atWuGhoZttQFc5ebmFh4ePmbMGD6ff+LEiX79+oEtF4CioqKVlRV47ysnJ0cgEHJyclrdImtoaKivryeRSFQqVfy4UCh88eLFrFmzlJSUtLW1t2/fLu4E+L1mEIbh8+fP9+7du1XfzqSkpODg4KFDhwJ9ZwqFsnDhQkVFxaNHj7bcWMvMzGQyma1u9MEwHBQUtGTJEi8vLycnp/r6+vPnz48bN+4njLChoaGjo6O0tDT4E4IgOp2uoqIiKys7a9YsdXV1Op3u7OzM4/E8PT0tLCyIRGLv3r1Bd2g0mp2dnYqKiqmp6eLFi42NjT09Pf38/Ph8/o0bN1p28/PnzxEREbq6ugkJCUlJSTo6OhQKJSIigsvldrxSCeXU19fT6XRFRUVNTU0fHx9VVVUbGxug1VRTU9OyPdeuXWM3hXIlJCQUFBSYmJiUl5e/e/eua7fJn46iouLSpUv/iHfb3bt3nz59eqdu5671Luf580+nT6vZ2FAVFN7u2pV+//53SZ2H8e/gRyyPf1NiGAyMnwOWuQHjfxAIBGAtgL018Y+sra3//vvv6Ojoz58///XXX87OzuhH+vr67u7uRCJx+fLlJiYmaHooyZSXl9fV1YEHawKBoK6uXlRUlJiY2L17d9Q1kUKh9O3b99atWx8+fBgklmK1s9ja2r58+RJkzrlz5052dra0tLS4Wx1q4lIoFAiCQHRTUVFRdHR03759UUdHCIIkRMQBZGRk3NzcFBQUgK8d6qLTbhvMzc1DQkLu37+/du3azMzMWbNmXblyZeDAgTgcbn4TMAy/efPmzp07HA4HJF/mcDilpaWgEJC/jtKEQCBoaGgQbxWRSBw5cqSiouKbN2/09PRWrFghnlrne81gdHR0WVnZokWLWj0/Li6uoqJCW1sb/anW09MzNzePjo7Ozs5ulgECBJu1+qgKQVDv3r0dHR2lpKT27t2rp6cHCvwRI9xq7c3WAJBSRP+UlpYW/xOsqOrqajBQIJcjekLfvn21tbXRaENxYmNjq6qqXr169enTJ3BkyZIlGhoaaDkdrFRyOeIQiUQKhcLn81t6nNbX10dFRdXW1t65cwdUpKqq+vfffxsbG3ftNsH492E4aJB4ImwMDHGw5YGB8TuAWX0Y/wOPx5ubm+Px+JycnPr6+mZhXWQymUqlQhDU7FlcVVV1yJAhHU9HDjzyN2/efOrUKWBbSktLX758WVtbu6Ghgc/nC4VCNGBMXV2dRCIBtZVvITs7+8iRI5qamtOmTXv+/DmDwWj3koqKCiaTSSQSO/UIS6VS+/Tpo6+v34U2EAiEMWPGWFtbT506NTo6+tChQ46OjjQaDUGQp0+fhoWFjRgxYtq0aejWUERExJQpU4CKCR6PnzdvXkBAALAisrKyWjaARqMBQfBmk/VdZvDcuXMhISENDQ0LFy4E5xQVFdXX1wcGBj58+PCvv/6qqqpCEATVCwFqN+rq6kKhsGUYmIQxx+PxZmZmw4cP/wkj/O1IXjwyMjKKiootrSwEQUpLSykUio+PT8tkj23FAbasVHI5Hb+tGhoaampq9PX1/f39QaYBlOjo6C7cJhgYGBgYGBg/GWx/HON/QBDk6uqqqKiY2sQPrWjLli0ZGRnpTSQkJAwZMkROTo5KpTIYDPGHUaDE2OVk5YDExMTRo0cbGBisXbu24/HxYAeJwWAImvLSfiNttaG2tnbz5s3iLo5GRkabN2+Wk5PLysoCQpdnz55dvny5j4/P2LFjxZ+5Bw8e/OXLFzCGGRkZ27ZtU1BQGDhwIARBL168+HZTuVMzOGjQIAsLC2CiA4CBV19fX1dXx+fzQa+zsrLEd5kEAgGVSlVWVm5Wvry8PIFAaLZj+fNH+EcDQlNalUeiUCjV1dXp6eniBzkcTmen9buUA0EQiUTKyspq5otbVVX1fW8TDAwMDAwMjB8EZvVh/INevXpNmDChsrLy2LFj4tsyrQL2eZr5gko4UxxVVVVjY2OTJoyMjGg0mra2tq2tbV5enrjBWVRURKfTnZycutqhxu2OixcvMhgMOzs7sE/SakRcSzQ1NdXU1BISElrdN2sJiJTtbBtkZGQKCgrCwsLEz1dTU5OSklJQUKDRaGVlZadPn1ZWVjYwMADXohXRaDQjIyMwhsbGxqqqqhAETZ8+3cbG5t27d7dv3+5Imzsyg62e0GwGVVRUtm3bdleMVatW0Wi0NWvW3Lx509HRsUePHmpqajExMVVVVaCEhoYGBoNhZWXVMoKoW7dudDq95WbdTx7hHw2DwaioqGiZnQKCIHNzc4FAEBwcjG6EcrncM2fOdCo1wreUA5xIwWsXOTk5Y2PjjIyMe/fuoSfk5ORcvHixs7cJBgYGBgYGxi8Bs/ow/gGFQtm6deukSZNu3rzp6+sr/mhYW1sLntdRVy6wXcBisdp1OQM7KiwWq1muPHFoNNrSpUspFMrFixeBwVlRUfHw4cNp06bZ29ujp/H5fFSPDj3IZrMnT56sqqp68eLFliXDMMxiscD2171799LS0urq6qqrq2tra4VCIUieBs7k8XgIgoDuaGhoeHp6FhcXr1u3rrCwEIbhiIiImpqa3NzcxMTElh3hcDgCgaC+vr7VHaq22lBXV6eurr5jx47Hjx+DMxEEefbsGYfDGT9+vKKiIuhpdnb258+fGQzGjRs3amtrKyoqqqqqWs32ZmBgcPLkSUNDwzVr1pw/f168nSUlJQ0NDVATnZpBLpfLZrMRBKmrq8N1FSsrq1mzZqWmpj569AgciY2NLSgoWLFihby8fMtemJqapqWlibefy+XW19e31YyfM8I8Hg+GYfQ40CZtzCP8dQkJBAIgBQT+BAtMvBeVlZVALkUoFAKlHy8vr5bLr2/fvjY2Nnfu3Jk9e/bjx48fPny4YMECCoViaGjYqUollAPqQu8joVAIGgCOyMvLk8nk9PR0Dofz+fPnsWPHSklJrV+/fvPmza9evbpw4cKqVav69+/f2dsEAwMDAwMD49fQurQnxn8bLpcbHBzcs2dPTU1NT0/PJUuWTJs2zdraeuTIkaGhoQKBoLq6eu/evUZGRng8nk6nL126FKjetyQvL2/r1q0GBgZ4PF5eXn7RokVv376VUPWjR4969erl4eGxffv2SZMmbd++HU3bAMNwZGSkj48PlUqVk5P7+++/X716BR5bq6ur3dzc8Hj8oEGDgAypONHR0cbGxhAE6ejoBAYGrlmzhkgk2tnZPXr0aNq0aUQi0czM7Pr165mZmXPmzCGRSLq6ukFBQVwul8lkLlmyhEajUSiUbt26bdq0ydjY2N3d/caNG+JK6CADhJubG4FAALop169fbyaV3lYbEhISTp482atXL1dX1ylTpqxfv97T01NLSysgIABkHYBh+ODBgyAkr0+fPvfv3+/Tpw+JRJo9e3bLnqKUlpZu2LBBT0/PwsJi5syZS5Ys8fDwsLCwWLhwYXx8PBixDs5gZGTk3LlzgayriYnJzp07CwoKRB0gJCREQUEBFfQHqRd27NhhaWm5cOFCPz8/T09PNEtHS86dO+fg4IDWlZiYuHDhQllZWRB9unfv3mbZF370CMMw/Pz589GjRxMIBBMTk6CgIAaDERgYCNLEr1ixIjMz8/79+w4ODhAEDRo06Pnz53FxcV5eXgQCoXv37rdu3WIwGPb29np6ep6enr6+vhMnTvT29s7MzAQ5My5dumRpaQlB0IgRIyIiIkQiUUxMTK9evYA4ipaW1vHjxwUCQV1dXacqbascFou1f/9+RUVFOTk5Pz+/3Nzco0ePqqqqUqlUX19fBoNRWlrat29fMpns7OwcHR0tFApPnz6trq4OBGn69OkTFRUFRqaDtwkGBgYGBgbGLwT/cxyZMP5QGAxGVlZWfX29urq6qalpB9Udv53y8nI2m62np9dxiREulxsTE3P79u1du3a1zB7OYrEYDIa+vj6ZTObxeHl5eTo6OqgEv2Q4HE5ubq6mpqaMjAzQu+98hyS1oby8nEAgKCkpcbncpKQkkUhkYWHRLMd6SUkJDMM6Ojpg45TJZOrr67erWw3DcGZmZlFREQRBBgYGqNzlrwVBkPz8fGlpackZ2Fks1oIFC9zd3adMmfLbjnCnKC0tHTlypJyc3NWrVysrK7W0tNrNcADDcG5urlAoNDQ0bLmqO07XygEisXp6emisI4fDycnJUVRU1NDQaDY43+s2wcDAwMDAwPgRYFYfxr8EHo93+PDhXr16DRgw4Fe3BeP7kJGRsWfPno0bN7aqifrHgVp9t2/fbunUivGnUPThQ+qtW5VpadIqKkZubmZjxhD/+TqMXVb26fTpmuxsWCDQ7t3bdto0qX/awKySkoQrV0piYkQikVbPnjbTpsn+U9Gnoabmy8WLhe/ewXy+Ro8ednPmyGlpdbyFzLy8lNBQIZp9BI+nyMlZTZxIU1FpdJJns5OuX2eXleGafv2lFBRspkxp1sI/GiGPVxIbmx0eXp6YOGjnTmVT0x863TCfnxIamhMRAfP5MhoaPebMUTYz69R0i1OdnR3p7++wYIGuiwtIc5qUlDR27Nh2X9ZkZWU9fPjw9evXK1euRHPe/kLq6+vXr1//6dOn48ePt5rB9Y+orqys7NmzZw8fPhw4cOC8efO+V7EYGL+KX//iHwPju/D27dsePXpgJt+/CRMTk6VLlwYGBhYUFOD+FYBgPOxd2x8KIhRG7dkTPHRo3IUL2c+exV+4cGvq1LuzZ3OZTPSc4o8fg93cEIFg5MmTQ/buLXz37qaXV63YAs5/8+ZCv35vduzIDg9PDQuL+PvviwMHlnzNptjoYREXd3nYsIyHDyEisSIlJXLLlmseHtXZ2R1vp7yurv6AARkPHrz083vp58fMze0xZw4w+Rpz8MjI2EybJqivf7V1a01Ojom7+7/J5GucgujorCdPoo8cKYqOhr8Gu/6g6W6orr41bVp8UNAAf/9RZ8/KaWtfGz0682vockemWxw+hxO5eXPanTv1XyWvLCwsBAKBv79/y/Q24pSVlYWFhe3du/fFixdt5Rr9ybDZ7A8fPsTFxeXk5Pyh1bHZ7EePHh09ejQkJKSysvJ7FYuB8Sv5le6lGBgYGO1RXFz84cMH0R+OQCB4+PChhoaGnp7ey5cvsYC3P5H0+/eDBg4sjo0ViUQ8Fuvtnj076fStJNKHw4fBCeyysvN9+55zduZUVoIjpQkJB/X07syaJWgKIq0tKro0ZMjnc+dggQAWCrPCw49ZWfnj8VdHjeKxWI2xr0zm/YULc1++BJfXV1Vd9fDYQiS+27+/s60tS0w8amrqj8efc3Zml5WJf8Rjs294ed2aPp3HZot+S8oSE2uLirp8Obus7HTPnvs0NUsTEn7cdCMw/HzDhj0qKuh88Tmc656egebmVU3xuu1OtzgIDH88fny/tvYOGi31zh30OAzDx48fX7lyJYhDbouGhoYRI0bQ6fTnz5+Lfg+ysrLevHkDpKf+3Op27txJJBIDAgK+b7EYGL8EbK8PAwPjt0ZTU9PR0RH3h1NWVlZXV7dnz57t27cXFxf/0HyYGD8CIY+XExExcNs2zSZJYbKMTJ+VK3suWiRCkJznz4VNsq6Zjx+XxMYaurlRv0ZsKpmYaNjbp9+7VxwTg8Ph8l6+NBoypPvMmRCRCBEIRm5uww8flqLTGZ8+MfPzG50zc3PNx47V/+qzQFVUtJ4yhUAiNdTUiDqWcgZF1cpqUEAARV6+KDr647FjiJhOb/LNm+zSUtetW8n/jG79TajOynqyYgWrpKTLJeAJBHyHY8K7PN1VmZlJN24om5mp2dqCq0jS0t1GjKjJyUm4fFmEIO1OtzhFHz4Uf/xo6uGB+6qSDYAgaPLkyVlZWWfOnJHU5SZwvxNGRkYuLi4/LQPqD6qu4+ICGBi/P5jVh4GBgfHD0dLSmjhx4tQmpkyZ0r1791/dIozOIaiv1+nTR6tXL/QIHoJ0XVxINBoiEDTuyPD5GQ8eNGaDtLbGf5W6IZBIajY23NranGfPEKGQLCNjNXEi+ikOh1OxsFAwNBQhiKjJKlPv3t3IzU28XpjHI8vI6Dg5iV/VQUxHjXJYuBCHw8UcP54XGQkOVqanfzp9us+qVXQ9PdzvB6ei4smKFeWJib/5dONwuMKoqNr8fCVTU4qcHHqaspkZiUbLfvasvqqq3elGYZeVxZ461XPRIkprEb/y8vKenp6BgYFfvnzpeBc6mJkW478Jtjz+m2BWHwYGBgYGRjtQFRQsx4+Hmu0kNIVoKhgZEaWkOBUVlampJGlpGXV19HM8BMnr6uLxeEZcHCIUmo0Z01KXRSQS0VRVpZWVW1baUFOT8eCB89q1RkOHogfz8vL69Oljb2+flpYmuc0Qkei0YoWui0tDVVXk5s3s0lIhj/d+/37t3r27DR+Onpb78mXY5MlPfX3vzp592sEh+uhREA5Xk5v7MTDwkpvb42XLSuPjb4wbt1tJ6ZCBwedz58R3DoU83sdjx256e4dOnHjaweHGuHHv9u9PvHYt98WLtsLqEBhOCQsLnTjxXJ8+hw0NQydNqkhJAWFy4atW5T5/zmUyw1euvOrhkRMR0WoJQi73Y2Bg6KRJz9auverhcXHgwPw3b3A/cbpFCFIUHS1CEHldXUhsO4imqkqWkanNz2eXlnZwumE+/2NgoF7fvmBfsVV69uzJ5XIvXrzYbnbc+vr6nTt36urqSklJ9ejRI/KrtY/D4QoKCpYtWzZv3jxfX98+ffrMnTuXwWCAFTV//nxbW1t7e/vNmzeXl5cDBe+1a9c6ODhs3boVRBUmJSUtXLhw6NChhoaG/fr1Cw0NlWA55OTk7Nmzp0+fPteuXQO5YcPCwmbMmDFw4MDk5OQNGzYYGBgoKCj4+PiAdL6AmJiY2bNnr169+q+//hozZsyePXsQBOHz+S9evJg/f767u3t8fPz8+fN1dHRUVVUnTJiAOk00qw50at++fQMGDLhz586uXbuUlZV79+4NQsQldyQ/P3/58uXjx4+f1kSixBcQ7fYrPj5+7ty5tra2s2fPZrFYHA7n/Pnz7u7uNjY2GzZsAElT4+Litm3b5ujoeObMmaioKA8PDwUFBW1t7bNnz/L5/Js3bw4ZMkRRUbFbt243btwQb2pbHZHQ94yMDB8fnzFNmJubT5o06dPXKNN2mwrSugYFBc2aNWvdunUzZswYO3bsy5cvJS9IjN+LX+NYioGBgYGB8Yfzds+e3UpK2c+egVC0fZqaLWPJkkNDt1OppxwcWKWlLUso+vhxn4bGs7VrkabUo+JUZWVd9/Q8aWeX/eyZ+Kfv3r1TUVGh0+kgr2O75L1+vVddfQuR+Gzt2sRr14JcXZliKTfBpxHr14MqXm3btpNOz3j4UCQSMeLiHvj4bCEST/bocXfOnJSwsPhLlw7q6e3T1Cz6+BFcjsBw5JYtR83MKlJTRSJRzvPne1RVA+Tk7sya9eHIEf7XbKviwALBCz+/B4sWgdi21Dt3dikonLC1rc7OBpGNQa6ue1RV0SpaAirdrayc8+JF4yU1NRcGDDjZoweLwQAncCorz/Tu/Y1xfZKnW8DlXnF330IgRAcGip/DzM8PNDffKS+fFR7ewelODgl5vGwZn8NBYPjZ33/vkJERj+sDVFVVubi4WFtbF7UR7sjlct3d3Wk02uDBg9etW/fixYtNmzZJS0s7OTmVl5eDElxdXXv37l3ZFHQaFRWloqKyfPlykPM2LS3NxMREXl4+XKzZz58/Hzp0aGnTug0PDx8yZEhKSopIJMrPz+/Zs6ecnNzNmzdbbUxeXt6ePXtMTExIJNKlS5dAePaJEydA0hdvb+9jx449fvx42LBhJBJp3759/z84RUW9evW6ePEi+PP06dNz5swRCoUfPnxYsGABlUrV1NQcN27c3r17Dx8+7ODggMfj7e3t85poVl1+fn5AQADI3DNt2rQ1a9YMGDDA0NAwOTlZckfS09N79eq1bt06EHqdmppqZWVFIBDaiuvrSL9evXqloKDQv3//mpoacCQoKIhMJk+fPl0oFDY0NERGRg4fPhyCoIEDB27cuDEyMvLevXuGhoaampozZ8708/P78uXL3bt3DQ0NTUxMsrKyQCFtdURC36Ojo01NTTdv3szj8cCk29vbq6mpoYlzJTdVJBLduXOne/fu6enpjdGzbPa0adOuXr3a6shg/J5ge30YGBgYGBidpr6qKv3ePfNx43T79m1MHsNiwXx+YxZ7Ekn8NAKZjIcgIZeLCIXNShAhSMb9+zRVVfv588X9APkczvuDB2+MHZvx8GFpXNyNcePizp9HP+3Vq9eNGzdCQkL69+/fkXbqOjs7+friIehjYOCLjRt7L18u35SXElCZmtpQVYVuail26wbzeIzPn//f3XToUCKFIq2kNPTgQfOxY22mTDEfN66+oqIkNhacz8zLS7h8WU5LS7ZpU0unTx+9fv1EMGzi4eG4ZAmptZyoBW/fpoSG9pg7lywjg8PhDAYO1OjRoyIlJfPx444NPA4WCBhxcSIEAZtsZFlZeR2d2oKCmh8pF9lsuoUNDXwOB4fDNUvk0BjCRyLBAoGg6dN2p7siNTUlLMxx2bJWxwpFTk5ORUWluLg4KytLwmkikWjixIkBAQGurq7Lli2zsbHJzs7Oy8sDmWMyMzOJRCII/9PU1KTT6XFxcXV1dTgcrlu3bpMnT66vr3/06BHY1UEQ5O3btyNGjFBTU6uoqNi+ffvw4cPNzc0bV5SurpeXF4fDCQ4Orq+vb9kMPT29lStXiktqa2pqenh4aGlpiUSi1atXL1q0aNiwYcuWLaNSqa9evQK6oxkZGfn5+QKBAFzi4eFhZGSEw+EcHR19fX2VlZWlpaW3b9++atWqpUuXhoaG2tvbf/nyJSQkpGV1urq6q1ev7tmzJ4/HMzQ03Llz5/PnzxMTE1VUVCR0hMfjBQQECASCxYsXUygUoCM9btw4CQGTHekXlUol/fM7QUZGBg0XlJKS6t+/f9++fSEI6tWr15YtW/r37+/u7j5s2LCysjJVVVU/Pz8bGxt3d/dBgwYVFRUBL18JM6KsrNxq37W0tPz8/CgUypw5c0AiEFNT0+3bt3O5XD8/v+Li4nabiiDIx48fWSwW2HCm0WhTpkz5aWmcMb4LPynKFgMDAwMD499E0rVrRCmp/n5+xKYHRAKZDIyQZpk5gAoL+qk4ZQkJWU+eDNq5U8HQUPw4mUZzWrHCacWKyrS0iL//Tr9//93+/QaDBikYGAB5CVdX1463Ew9B9vPmZT1+nBcZqW5nZzxsmPin1lOmqFhaqlpZNZqmPF5NTg4Cw7y6OhGC4CGosc14PEVeHtgkeAiSUVNr1LSsrQWXc8rLuUymtIoKcOYkSknpODml373LralptTGNls+DB6ySkvCVK6Gvz5fMvDwChVKZmtpBxRoihTIiMJBVUqLRo0ejPVZRwSkvR4RCYIb9nOmGSCRC06NzszY3zr5IBBEI4FPJ081jsT4cPGgzdSqYWQng8Xg6nc7lcqu+JnVoFTKZbPC1KBkZGWVl5bS0NOCfaWZmdv/+fTk5OUVFReAEWN8Ev2niIAjy9vYOCgp68uTJ0qVLDQwMysvLk5KStm7disPhPn/+nJiYyOFwHn+1zKurq2k0WklJSU1NjXQb9moz+wGPb1xQFAoFNKDxFYOiopSUFJvN5vF4UlJSKioqZDLZz88PQZDp06erq6v7+PgAkwOCIDweLy8vT/+aZURPT2/SpEnx8fFRUVFLliwhNdGsOhKJJCUlZWdnBzXZ2NLS0m/evJHQkYqKioiIiIEDB6qpqYFPIQiitad41G6/cB0AdFNGRgY0tVGNSVUVj8erqqqCj/B4vLKyskAgAI6jkmdEXV291b7HxMT0799fQyxdZM+ePc3NzePj49+9e+ft7S25kRAE6ejoFBQUzJs3D/jTurq6olY6xh8BZvVh/AMul/v27duioqLJkye3mxb230R9fX1QUJCcnNykSZN+nGYXh8N5+/ZtRkYG+A22srJSU1OLjo7W1dXV0tKqqqrKbvJxAifj8XgZGRktLS00ozeTyczKypIQ10Emk01NTdv6DQZ8+fIlJSXF29u7Xa0zJpOZm5tra2uL/g51BAaDUVhYKBKJWjZGvP14PF6rCdz3AEGQ1NTUV69ejR49utUymUwmyGQ1ceLETnVHnHYnqCMkJSW9efNGJBL16tWre/fu0dHRlpaW6KNMx4FhOCMjA7ynR8Hj8UpKStra2mlpaeJpuwgEgoyMjLa2tkzT7grGt5P/5k12ePiIo0fRwC0pOp0kLS1oaICbBB5RYD4fgWGKrGyzTSFOefnb3bt7L18uHmLXDGUzs5GnTnHKy8uTkytTU9u1DdqCLCsLAslI0tLNxC3JNJqus3NtYeGnU6caqquFPB4ej5eUUrJp3wM9gaaqKkWn1+bn1xUWSispAfuWRKPJiW0nigPz+RWpqXR9/bFXrkhIVt4ujbuLGhpFHz6k379PptEa4wybsmHiftZ0EykUoNQq+OdmFyIUCnk8ApncLAtiy+kWIcjnM2ekVVR0+vThAitaJEKanqGFXC6PxSJSKKjpiMfjyWSyQCCQnLivpTWCThYEQd27d+dwOFevXv306ZOioiIEQcDpC5xvYmIyZMiQixcvRkREzJs37+3bt9ra2sbGxo3itJmZCIJs2bLF3d39W4fyny0U/9Pc3Hzx4sVbtmzx8fG5dOnStm3bJCfgtbCwkJaWZjKZDQ0NzUw+8SrEa5HckTdv3lRWViorK3+jGuq3i6lCTbQ8CFx52+0I+iMr3pL8/HwWi9XsTDqdbmhoGBMT08E8h+PGjXv8+PGDBw/c3NymTJmyceNGXV3dLnUR49eAeXhi/I+cnJxFixaNHDnyxo0bwhbOSP9usrOzAwICDh48WFFR8SPKZ7PZAQEBJiYm69aty25KuPzs2bPBgwfr6Oh4eXmBIwKB4OPHj56enk5OTkuXLj1z5syqVavMzMwcHBzOnj3L4/FevXo1YMCA8ePHb926dd++fVOnTnVyclq4cOG+ffv8/PzGjBkzbNiwpKQkCc1gMBh//fVXUFAQ758Ppq0iKyubmJh4+PDhjpyMIhQKX7x4MXz48F69em3cuFH8WgRBMjIypk+fPnTo0PDw8E4VKwEOh3Po0CE3N7dt27a1On1Pnz6dMWPGxIkT79+//y0Z0tudIMmXc7nc9evXjxo1Kjc3l81m+/v7Gxoazpw5E7jWdJaUlJShQ4f2/idOTk6nT58GVu7JkyddXFwGDhx46NChs2fPrlq1ysjIyMnJ6caNG+0KQmBIpiIlJfbkyUE7dyqbmaEHpZWU5PX0YB5PPIs3UChBhEJFY2OyrCx6kM9mv921q9vw4VYTJ0quS0ZNzcTDQ4Qg35JwXAJCLjdqz55bU6bo9OkzeNeuzoqF0vX1ey1Zwqur+3DoELe2tqG6OiciwnL8eF1n59ar4/GEDQ3cmhreP19YdJbagoKwKVM+nT7tuHSpy7p1LUVTfvR0Q0SiqpUVDo+vr6gQtzYFHI6Aw6Gpqsppa0uebkFDQ3Z4+NuAgD2Kirvp9MZ/Cgrv9+8XsNlhEyfuotNfbt6MliwSiYRCIYFAoFKpXe5IRETE0KFDKysrAwICpk6d2qwoIpE4ceJEaWnpkJCQioqK58+fu7u7g5eDbDa7oaEBqLz8OAgEwqpVq65cuWJqahoVFTVy5MgtW7ZI+F6l0WhEIpFKpXb8DbXkjtTU1MAw3KrP6u9GF2YEOO4ymUyO2JY42EHF4/EdzHihoqJy+fLlTZs2USiUs2fPDhgw4OnTp13qAcavAdvrw/gfhoaGIJIY9x8AQZDk5GRzc3PwZWdubn7mzBl5eXl1Mf2970VVVdWCBQuePn26bt26lStXgoABHA63bt26NWvW3Lp1C/jYqKurz5s3Lzw8/NGjR7NmzVrYJLleXFw8d+7cRYsWgcBrZ2fnS5cuqampwTC8YMGC3Nxcb2/v9evX43C4rKysuXPngqJahc/nHzp0KCEhwcnJqSPNJhAIU6dOPXPmzKFDh1auXNnBXwUdHZ01a9aUl5cfPnz41KlTpqamCxYsAB8pKipOnjw5Ly/v/fv3q1at6ojrS7NpahUajbZs2bKYmJhXr161esLQoUNVVVU/fvyI+zbanaCAgAAJzx/3798/ceLE3r17586di8PhfH19T58+vXv3bskuW23x9OnTvn37jhw5En10KyoqOnDgwMCBAykUSv/+/SkUysOHD2VlZQMCAoDTV3Z29tSpU2fPns1ms+fMmfMNI/Gfpjo7+92+fS5r16paWqIHG3fz5OS0evYsfPeutrAQPS5CkOrMTIhA0HF2Rj08BfX1b3ftUrOxsZk6FTWxwPN9qxYXTVWVIisrq6n5I7oTc+LEm507R505o+vi0oXL8RDU66+/cCJR4tWr9+fPl9XQsJk61WzMmObql18hUalSdDq7rKwkJkbZ1FT8o6LoaEVj47YuFIdbW/to8eKanJzJDx/KamiIC4r+tOmGCAQtR0cyjVadlQW8YcFHtYWFfDZbx9mZ9tVLsK3pJpDJvZcvt/DyEq8u48GDrKdPHRYsULW2VrOxEV8PbDZbSkoKdSPsLLGxsXPmzBkyZMiiRYva+jrt2bOnk5PT+/fvQ0NDuVyug4MDOK6srCwSiV68eDFlyhTxr7jc3Nz6+npLsZH5FqqqqhAEGTNmzKBBg44fP7537979+/c7ODi0tcHIYrGEQqGlpWXHQ8skd0ReXh6CoKysLA6HIyv2juY3RHJHzMReT6Boa2vTaLSCgoKKigrUP6VRDKmhQUpKqlu3bh2pt6CgQFVV1d/ff/Lkyf7+/qGhoevWrbOxsRH3GsX4ncH2+jD+QaMUwX8jJ+mTJ0927dqFvkckEonDhw/v06fPd69IKBTu3Lnz7t27kydPFjf5GhXAFRQCAgJ69+6NOuMRmxB3EdHS0lq1ahWNRrt582ZJScnEiRPRkINmGBoajhw5UoKT/b1792AYbvX3oC0gCJo4cWJMTExYWFjHrwJRBNbW1jAM+/v7v3jxQvwjTU1NDQ2NthxyJE+TBCSvWyKR2GXHzmblSJigzMzMti5EEOTdu3fgpxctau7cuaNGjappIwJKAiwWS0FB4dSpU5MmTQIa3GPGjKFSqWpqarZfE0ZLSUkRCARxDx8jIyMfHx+hUHjz5k3x170YHYeZl/d2165eS5ao2digB1klJR8OHRI0NJh4eFDk5ArfvUPtEB6Lxfj8WcnExHDQIHBEyOW+27ePrq9vO306+kwP8/mfTp+u+CpDLw4Cw2UJCdq9e6tYWKAHCwoKMjIyOpVxC1iVzXwguUxm+r17IB38/zePx2uUl+xMyam3bzdUV8+MjPS+cWPYoUMWXl4SLDcCmazl6IgIhe8PHqzJzUWP50VGZj1+TJGVxUMQHoJECAJ8HVulIjm58P17sqzs/yugiERC8BUqcSe/rriYJ+bhVlZWlpKSInnfW8J08zkcTXt7NVvbipQUVlP+AwDj0yeRSGQ1YQII/5Mw3VUZGcbDhvWYOxf9Zzd7tqq1NUQk6ru69pgzR6tnT7TY+vr6iooKdXV14HLZEtSLoaU7Azjy5MmTkpISFRUV8E0oFAoFAkGzk2VkZCZOnMjlcnfs2NG7d2/UNrC2tlZUVHzw4MG9ptUCKC0tDQwMlLD32FnHCqBUCdxM1q5dGxAQIBQKc8UWiTgIgnz48EFKSmrUqFHijqySkdwRCwsLFRWVuLi4mJgY8Yq60BdxgIIOl8tFf51ra2uBJGa717Z1ThdmpHv37jY2NsXFxVFRUehBJpOZkZFhaWnp6OjYblMRBAkNDQX+RCYmJmfPnh09enRZWdkP8pDC+BFge30YbcLhcCoqKrS1tTu4ydMqLBZLWlqaQCCUlpbKyck1Czljs9lUKlUoFFZXV6upqaHP5aWlpUwms2UYEoIgtbW1CgoKCIKUlpaKv/isra3lcrnNLKK2ak9ISFi1ahX6/N2sPaj9ADw9pKWlWSxWfX19S3MLQZCioiIFBQUJ7wXj4+OvX79Op9OnT58ubvIBVFRUFi9eLDkwTENDg0ajcTgcc3Pzvk3yca0CQdCcOXPasm3S0tKePXu2fPlyYHu0pK0xl5eXHzFixP79+52cnDruwY/H46dMmZKRkXHhwoUVK1aEhISYmJiAj0CUebPIBxaLVVxcrKCgID7IbU0Tn88vKiqiUCgaGhot+wvDMCjqp72sRScITTxVW1tbWlqqpqYmHrBHJBJZLFZwcLCzszNoG5lMHjduXDNDvdVrmyErK9tss47H4z19+tTR0VFVVVVCUxUUFMhkMlCra0ulAEGQyspKGRkZyQGizWjrXv43UVdcfG/ePC6T+XrbNvQgAsPVWVl9160j02jajo7WkyZlPn5ckZKiZm3dGEvz6lVlWtrA7dvlm+4dmM9/ExCQcOWKmo1N5qNHaCGskhIVCwu72bMZcXEfAwN1+vSxnjQJmDQ5z55VpqYO2b8fKF6CTZsxY8ZUVlb6+/uvWbOmI0MtqK9vaFqcDdXVMI8HfZ1ZiEgkkMm8urr4oCA5be3y5OSka9dwIhEzN5cRFyerqSnk8UQw3JhSvOmxT4QgwDMT5vPBBhczL+/Fxo00FRUCmSytrEyi0cgyMgqGhirm5m3ZfhZeXgnBwaVxcVdGjLCdPl1WU5Px6VNFaqr7sWNA71RaRYVXV1fy6ZOSqWnR+/cmI0c2K6FRGodIrEhOTgkJMRw8uFHp9MsXQX19VWYmVUlJzdoaEQgaWwjDaIxl6u3bd2bOVLOxmRAWRlNVzc/PHzlyZHp6+oIFC/bt29fym7kj041rEt25v2BB5qNHDk0eDbWFham3bpmNHm00ZEhHphvXYSoqKgoLC/v169fWpopAIAAP66iDIo/H43A4IDcAkGfE4XB3794dMWIEmUwODg6uqalBECQlJaWiosLKygpcNXjwYHNzczabPXjwYLRwW1vbkSNHXrhwYd68eZGRkT179iwpKXn8+LGPj4/hP4WIUICyP/gvONIU8MgDGerAEQ6HIxAIhEIhqhoaEhIycuRI4HGjoaGhqqpq3XQfARgMRlZWFvg0ISEhNDR03rx5wHWlZXUikYjP5zdpqXI62BE+nz9u3Lhjx475+PgcPHhw0KBB8fHxYWFhCIK8fv26T58+vXv3brmv2G6/1JpISkoKCgoaO3bsq1evwsLCSCRSenp6UlKSlZUVHo8HcwTDMIIgEAQhCALeBbNYLHAETCj4+Wu3I0KhsGXfFRUV169fP2PGjFOnTrm5uWk2+Q48fPiwpKQkMDAQ/PJKbqqFhUVFRUVoaKidnR2BQJCSklJTUzM2Nv5e8fkYP4NfnToC4/ciJyfH2Nh40KBB27dvBzHN6urqBw4c4PF41dXVvr6+cnJyWlpahw4dAulc3r9/7+zsPHr06AKxBFCNOYuYzPPnzw8ZMqRfv35Xr161tLQkEAhycnJ+fn4cDqeuru7q1aseHh59+vS5evVqt27daDRaWFgY8FgYNWrU0iZMTU1nz54N0hPl5ORs2rTJ1tZ2woQJt27dcnBwkJGRUVBQuHTpUkpKytixY8H20YIFC9hstuTaKysrFy5cKCcnp6mpOXbs2K1btzIYjKCgoGHDhjk4OICOPHr0aNKkSbq6uhcvXpw/fz6dTicSiTNmzGAymaCDQqHw8uXLnp6eGzdu7NOnj52d3Zw5c1avXv327dtmQ7p//34CgdC7d2+QNEkyQqHQ09OTQCCcPHkSPfjy5UsFBYVu3bqhiXrAmXPmzCEQCDt27Gi3WBaLtWzZstevX1dWVjo5OQ0ZMgT8QALaGnOUL1++6OrqBv4zLZUEYBjeuHHjkSNHGAzGwIEDIQjy8PCoqqoCn16+fHnJkiUgSZRIJAKCYFOmTNmwYYOzs7OLi0tkZKRIJGo5TQ0NDUwmE/xunThxYuzYsW5ubmBMhELhlClT1NXVjx07BuRnqFTqlClTSkpKQC0JCQmampoTJ04EZknHV3JnJygpKWnSpEl///33oUOH7O3t16xZw/masuzRo0d0Op1AIIwZM0Z8KlEkXNsuKSkpVlZWIHAREBcXp66ubmRklJOTA44IBIJVq1YRicSVK1ei49+M58+fT548+dixY35+fs7Ozo8fPy4rK9u4caOCgsKwYcPq6upKSkp27Niho6NjZGSUnp4u4V7+l1FfVXVl5Eh/PN4fh2v270T37nXFxeC0hpqax8uWne/XL/b06ai9e884OsaePg03baogMPx29+5tFErLEgJkZdPu3ROJRJlPnuxWVvaHoOM2Ng8WLXrg4/Ni06baf96Pnz9/1m3K/O7k5ARyr0mAx2LFnjp1c/z47VSqPw63g0a7NW1a7KlTIFeeSCTKePhwn6amPx6/k05/4uub//btIQODLQTCdU/PpJs3z/fr54/H71VXf7V9O7OgIO7ChUMGBv54/FFT0y+XLwt5vAYm8968ec07BUEX+vevbErq1SpFHz+e7dNnC4Hgj8Nto1Bujh8vfnLa3bu7FBW3kkhnHB0Z8fEtLxfyeBHr1m2TkvKHoCMmJvGXLn08fnwbhbJDRubtnj35r1/fmT17m5TUFiLx2pgx6Q8ewEJhwpUrjVkT7e3rmr4T8vPzbW1t8Xi8sbExeoN0YboRGP4SHHzK3v6lv3/chQuXhw+/v3Ahu6ysg9PdDASGn2/c2Gq+vtDQUB0dnVevXrU6nqWlpRs2bKDT6Xg8vl+/fvfv38/Pz1+7dq2cnBwej3d1dX39+nVBQYGrqysEQSQSaciQIe/evfPy8sLj8d26dRMvFobhrVu3rlq1CuzwoFRWVs6fPx+8CYIgyM7O7u7du219jWRlZfn7+2toaODxeDs7u/PnzycmJi5cuFBKSgokf4uJiXn37t3QoUMhCJKXl1+/fn1paWlERISpqamHh8fJkydPnTrl7u5+9uxZ0IzMzExdXV1tbW13d/fJkyfPmTOnd+/ee/bsaWhoaLW65OTk1atXKygo4PH47t27Hzt2DP39ldyRmpqaZcuWycjI4PF4KpXq6em5Zs0aLS2tuXPnPn/+HOyOipOTk9Nuv0Qi0fXr10HzqFTqokWL7t69q6en5+npGRQUVFpaevbsWVNTUzweb21tfe7cOQaDcfLkyW7duuHxeCMjo+PHj5eUlBw/ftzQ0BCPx/fo0SM4OFhCR/Ly8trqu0gkioyMdHZ2trGxWbNmzbx580aMGPHy5UvxHkloal1d3caNG01MTBYtWhQcHOzv7+/h4RETE9PqGsD4PcGsPoxWrD51dXU/P7/Y2NgzZ84AX3DwLVNdXe3q6qqhoREbGwvOr6mp8fb2fvfuXbNy2Gz2kydPDAwMlJSU1q9fn5qaGhER0aNHD5C6tKam5uHDhwYGBqCimzdvTp48OSoq6uXLl8bGxmi+1KioKF1d3UGDBpWXlwuFwujoaHV1dQMDgzNnzrBYrKysLCsrKy0trcWLF5eUlPB4vGXLlikoKDx//lxy7eAn38zMzM3NDRg/VVVVz549MzExsbS0BA/9PB7P19eXTCaPGDHi7du3LBZr4cKFNBotNDQUtO3x48d6enpPnjwBiVyNjY1NTEyuXr2am5srPg5CoXDWrFl4PB5s6Yh/JBAI6urqmF8BLWlpVJSXl48dO5ZMJvv7+4v/DHfc6oNh+Pjx44cPH4ZhuKXVJ2HM0RJKS0vt7e09PT1B4tqOW33A3DIxMSESib6+vuBycauvrKxs0KBBCxYsAEljKysrPTw8NDQ0gOHXbJpEItGBAweUlZVfNKVmTklJ0dPTW7duHQzDwOqjUqnjx49/+fLls2fPXF1dCQTCzJkzwWOBuNXXqZXcDMkTxGQyhw8fjj6LnzlzRllZ+fnz5+iM7969m0ajAT3ugIAA9CUCsMwlXNsuZ8+edXBwKP76MIpafRoaGidPnrx58+bx48e9vb2BPypqgTejsrKyX79+IEsyDMM7d+68desWOhGDBg2qq6sDd8eoUaOAUmhb97Lovw2PxSqIiir88AE1rjoOu6ws+9mznOfP64qLW6ZuB9TU1ISHh0+fPp3V+fJb0lBTU5aUJGi6U0QiUV1xcWV6OvzPh/624LFYkVu2JN24URwbm/HwYeL16/EXL74/ePDyiBHPN25sq/3AwqnOySn5/Lnhaz5ocepKSqqzsyVcDvKhV2VlgXNgobAiLQ3N0t5qdeUpKWyxrzUWi/Xhw4fx48cz2r6qg8BCYVlSUu7Ll8Ck/O6w2ezx48evW7eupdXRKXg8XkpKSlmTUQpGIDExUfwNIIDJZKJJuptRWVkZGxtbUFDQlr33LQiaAI388uUL+OoGAKvP3t6+uLg4OTkZaEF/S12SO1JdXf3x40dQS3V1tXhLugyLxUpISKiurhaJRODd97eX2eUZyc/P//DhQ35+fmebyuVyYRiuqan5/Plzdnb2j1gGGD8UzMMToxXMzc19fX3l5eXt7e1JJNLChQsvXbo0evRoBQWFadOm/fXXX2CLH4KgpKQkaWlpG7GYBwCNRuvRo4eKioqSktLSpUvV1NTMzMz27t07bty4sLCwmTNnOjo6qqurV1VVzZw508DAwNvbu76+furUqcrKyqhYc+/evSdNmnTo0KFbt24tWLBAVVVVVlbW2Nh48uTJ0tLSVCrVxsYmIiJi+vTpwOnF2dn5zJkzWVlZAwcOlFx7s9YqKio6Ojpqa2uXlZWBI2QyWUtLi0AgTJ8+3blJjG7o0KGXL18GSRcQBHn06BGPx1NuEkM3NjZ2cXF5+vSpubm5vr6+eMngFxS45DXzaSwpKbl58+bRo0cLCwvNzMw2bNgwZcoU8BGCIDdu3EhOTq6srIyKioIgaN++ffPnz+9ayGV0dHRSUlJAQEBLT7D6+vojR45IGHN0NhUUFDIzMysrKzvry2Ftbb1///5Zs2adPHnS1NR0/vz54p+GhYUlJiauX78exKMrKSktW7bMy8vr8OHDPcViWlAUFBSsra2BE6O0tLSUlFRmZiYa+SAjI7N8+XLg8KOjozNy5MgnT54kJia2LKrjK7lV2poggUCg0wRwGAP5tYqKisBVRCJx1apVdnZ2GzZs+PTp08aNG+/evXvixAk7OztwgoRrJcPj8Z48edKrV6+WTshcLjc+Pp5IJJaUlMTExMg10VY5bDa7rKzszZs348aNo9FoY8aMAe5SzcJ9m7K4/f+fdDq95b3ckTb/uyHLyOh0NUiYpqpqKOZc1ypUKvXDhw+enp7fJRWHFJ0unmag47IxQh7v+YYNAg6n7/r1zfw5dV1ccp4/l3AtHoIkJKLoSFIH4DQLgAiEZtowLatTacpnjUKlUmNjY93c3L5dwQsiEMS1Xr47wMuu45JabUEmk0FSb4CMjAzq2CmOhIgDpSZwPwa0d+KNbAYEQRZiAa5dRnJHFBQU0F8Nhab8HN+OjIwM6q3aKed5yXRtRnSb6EJT0Z8n9GcL48/iXxh6gfHtUCgUVGxjwIABBgYG2dnZIGB3+PDhlpaWt27dys3NRRDk5cuXffv2bStACOQLQq2d7t27W1paFhYWgqJAujM08rikpCQ+Pl5BQQEtDYKgPn36kEik169fo/lnxMunUqniGWkoFAqBQEBjqyTX3mprJfwJCq+vrwee+nw+H9VNJhKJxsbGrSbYwePxoDvglbz4R7q6ur6+viNHjoQgaMKECZMmTRK/ysHBYfjw4XPmzHn69GlmZuaSJUtajTxpRkVFRVZWVkYTWVlZtbW15eXl586dW7hwYas/5B0ZcxCJR6VSWSwWiD3oLCNGjNiwYQOCIJs3bxZXdhEKha9evSIQCOI/Wubm5rq6ugkJCagFLs7MmTNfvHhhbm4eHR195syZ6upqPp+PthOoeIP/NzY27t+/f3V1dVsKK51ayc1oa4JkZGRONQFBUFhY2J07d0CwDXohBEFubm6vX78+ePCgkpLSx48fJ02alJiYCH5o27q2vr4+OzsbTGtGRgZDTDoCkJ2dnZKS4ubm1vK9gKKi4po1a44ePRoWFpaQkDBgwIBt27aNGzeuZSEgqMPJyenChQvDhg17/fo1SErRwQERv5fbbTDGt8Dn80+cOGFsbDxq1Khf25K6wsL0e/fqiov/P93cVxqqqzMePNAfMKBTSSB+JgiCBAcH4/H46dOn435v7t279/79+/379/84c+uPAOxU/OpWYGD82fym38gYvw90Ol1dXR2NS1ZXV586dWpBQcHt27crKyszMzMl51EVR05OTkVFpa3vbpB/Rlw8CofDqaqqAnuj4/kD29K1k1x7p4AgaNiwYXg8/u7duzweTygUFhQU9OzZE+jji0MgECwsLPB4fFFRUatSjWAPUEpKStxiBN78w4cPHzRokJmZWQff7yIIsnXrVhMTE9MmzMzMrl27FhIS8vnz5717905v4q+//srJyUlOTp4/f/6uXbuqqqo6MubAtEaa6NpwLVy4cNasWRUVFStWrMjPzwfHeTwek8lExQYANBpNSUmJy+W2mjQJQZDnz5/PmzcvOzt7+vTpEkTMCQSCkZER8Bpq9YRvWckSJojD4QQGBq5cuVJbW3v06NGtzp2UlNTSpUvDwsL09fUzMzMDAwOB4drWtS9evOjevTuYVpAJo5mo6bt37ygUSo8ePSQ3m06nr1692sjIKCoq6s6dO602bNeuXZMnT46Ojh42bNjixYvRdyidot0GY3wLZDJ56dKlkyZN+uWSOTLq6o17es+enXZwuDVt2rM1a8JXrboxbtztGTMMBw/WblIF/D2BIGj69OmLFi3qeKq3X0JCQkJFRcX+/fvbkm7+j1BdXQ1+L+q+Lc0jBsZ/HMzDE6MdwIOFuro66hg2evToM2fOXL9+XVNTU11dvZlPowRA/JWKikqr4oSysrLS0tIlJSVMJhPdmAJe4+rq6h0U+u9g7RLSG3QQDw+PwMDADRs2TJo0SUdHR1ZW1s/Pr1XRSFdXVxUVlfT09MTExIEDB+J+GBAE+fn5LVu2DNhmEASpqKhERETo6enVfn0TLxQKYRjG4/F1dXUcDodGo3VkzEGshYyMTMfTIjVDSkpqy5Yt2dnZERERRUVFE5tSFVMoFAUFBRaLVVBQ0Lt3b3BmYwQOgsjLy8vJybW0zy9evBgQEBAUFOTs7Ixaj5I3oCS4pHZ5JbcFh8P566+/SkpKrl+/rqioWCiWt+3Tp08vXrzw9fVFt+P69u27evXqZcuWpaens1gsEonU1rUDBw6Mj49HtzRlZWXFN365XO7Tp08dHBw64nxLp9NVVFQyMjLEyxdHRUXlwoUL3t7e/v7+J0+e5HK5x44d6+w4SG4wxrfzy+09AFlGZtTZs6ajRmU9ecIqLob5fGVTU/v58w1cXQm/tzX1+4yhZGyawP23ef78+aVLl8D70/379w8YMMDT07PLP0YYGP9lMKsPox2qqqrKy8s9PT1BDBtwTZw4cWJAQMD+/fu3b9/e8WCz8vLy/Pz8fv36qaqqgmg3cTQ0NLp37x4eHh4fH6+npwcOgjj7wYMHf/svtHjtxcXF37J5BR61S0tLL1682LdvX8lt69Gjx9SpUw830aNHDwly/N+OShPiR8Y1gf5ZXV09evRoaWnp69ev02i0+vr6jox5fX09k8k0MDBA10C78Pn8Zts7Kioqhw4d8vLySktLA8NOJBIHDBhw+/btV69ejRs3Diyk2traiooKJycnDQ2NkpIS8WkqLy8/efKkvLw8yFgledtWKBRmZWVZWFig+eta0uWV3Bbv37+/e/fu7NmzwSwDGW7wkZKS0uPHjwcMGCAeZKipqUkmkxUVFalU6ps3b9q6Vlpa2sjIqK1Kc3JykpKStm7d2qz9rQ5ORUUFg8EgEoloIg1x8vPzIyIiZs2aBTQ5p06d+v79+/LycuApDTcB2gbUw9tCcoMx/k0QKRRLb29LLJgT44cxqIlf3QoMjH8Df8C7LoyfDxorhSDI7du3VVRU5s+fj9oAEARNmTLFwMCAQqH06tVLclE1NTXASQxBkDtNatQLFy4kEAgIgoCUMuiGgLS09LJly+Tk5C5cuMBqyqVbX18fFhY2ePDg4cOHgxJQR1PxnSv0ARRsUoln3W2rdikpKVlZ2ZKSksrKytTUVAaDgea3Qcvn8/nidgXw5ESdHk+fPh0UFJSamvro0aPXr19/+fIFtLklZDJ548aNIABswYIFBQUF4uMMUgugMYTAsxFoiEkeWBiGgQIkk8nssu3a7piLW/79+/cHgd3nz5/X0dE5e/ZsW8UKhcKioqL8/PxmGZDNzc33798vbpeOHTu2b9++Dx48iI+PB0eePXuGx+OXLl1KJBKbTVNpaSmCILm5uR8+fKioqLhx40Z5eXltbW1RURF4iSC+GD43sW7dOlAdWDnN9nhbXckXL15UUFCYOHFiqx65kicIrMCoqKj8/PyUlJS7d+8KhcLS0tLCwkIpKSk+n7906dKsrCxwMo/He/z4MYlEmjJlCoVCkXCtZBMrKiqKRCK1VKxhs9l8Ph/kYgZHCgsLN23alJubO3jwYA8Pj5ZFiUSip0+fFhcXAw2DHj16aGlpycnJycjIqKqqpqSkvHnzhslkBgUFZWdn19fX5+XloTem+L2MgYGBgYGB8dvxYyVCMf40Ghoatm/frq+vP2LECGCrzJ8/v6W8r1AoXLBggeScAeXl5Y6OjlpaWmPGjFm2bNmMGTOGDx/+4cMHoBq8cuVKWVlZKpW6cOFCcBDw4sWLPn36DBkyZNu2bTNnzlyxYgUQss/Ozl6yZImUlJSmpubhw4eLiorOnj1rYGBAIBDGjx//4cOHt2/furu7QxBkb29/586doqKitmoHluGWLVuAUOfOnTvT0tI2btxIp9OpVOqSJUtSU1PDw8Pt7e1B/N7r169jY2NBBh4rKyuQEuf27dtaWlriii80Gm39+vVtSTwLBIJbt271799fVVV1xIgRf/3115w5cxwcHFxcXI4cOQJkspOTk//66y95eXk8Hq+vr79169bs7OxWS/vw4cOSJUvAppCmpua6deuSkpI6Mr9VVVUuLi4t8/W1OuYoV69etba2Tm9KqAXDsL+/P5lM3rRpU6uqzTExMUA8RllZedWqVUBjEwWG4WPHjvn6+orn65s+fXr37t3XrVu3cuVKb29vNP9Ps2lqaGgIDAyUlZUlEol2dnZhYWFjxowhEAhDhgwpKCh49OiRvb199+7dV69evXz5ci8vr2fPnoFyoqKiJkyYQCQSQYI+VLi81ZV84MABEokkLy8P0nKI0+4E1dTUgIpADon79+/r6upKS0v7+fmx2ewpU6YMGjRowIAB8+bNW7dunaurq6GhYVBQEEgmIeFaCQkzGhoaxo0bN2PGDHFJdyaTefLkSZCbi0AgdOvWzcXFxcrKSk1NrVevXrt3725Llj03N9fR0XH06NGXLl06duyYp6dndHQ0+Ojhw4daWloQBKmrqx8/fnzOnDmWlpbr16+Piopq617GwMDAwMDA+H3AY5pIGC0RCoX5+fl8Pt/IyKjVYPfa2trFixf7+vpKUO+tqKjw8PAQiUS3bt1iMpkqKipAcL8jVDehr6/fZaHqdmtHECQ/P59Op3dNlxmkBHB3d6+oqGAymVwul8FgPHz40M/Pr2/fvpIblpmZWVdXp6ioaG5u3moo4C+hrTFns9mzZ892dXX18fEBR2AYzs/P19LS6lqwFp/Pr66ubqaWzuPx8vLy1NXVm2mNtpym0tJSHo+no6MDQRCLxWIwGIaGhmibS0tLy8vLdXV1O+hJ23IlIwhSVla2e/fuqVOndlDBUhwwOHQ6HSjNgL1cEHEHOiglJVVTU5OcnEyn001MTMTvLwnXSqguNzdXXl6+mWdv1wDOtGBDFY/Hiw8sWAmFhYV6enrS0tI1NTVycnLf7hOLgYGBgYGB8XPA4vowWoFIJEoOy4mKipKXl7fsWIYiEonUwTNRFJvo1CWdrR2CoJaSmx3k/fv3mzdvvnDhQrPEQQoKCu0+B7cMvftNaHXMEQS5fv26gYHBjBkz0IMEAsHQ0LDLFZHJ5JYJsigUimlr6bZaTpP4tbJNNPu0U9m3Wq5kCILS09PV1dW7JqLQbHA0xVKfoWoxCgoKLi4unbpWQnUgyvG7gGYfaXUuZGRk0Dxa3yuHFQYGBgYGBsbPAbP6MDoKMABevnxpYGAQEREB3PwknA92kxEE+SX7yT+09k+fPqWmpj58+FBPTw9keONyuQ8ePCgvL/83pahGEOTmzZvl5eV+fn7fMavsb76SCwoKcnNzFy9e/JtLumNgYGBgYGBgdBzM6sPoKAiCPH36NDg4WFpaevPmzc7OzhJOFgqFX758KS4uRhDk8+fPrq6uP1Nn+UfXPnr06BcvXmzYsGH79u0aGhowDMvKys6bN2/p0qX/JoX62tpaAwOD8ePH/xES599rJevq6s6aNevXtQ4DAwMDAwMD4/uDxfVhdAImkxkVFaWjo2NlZSXZEiguLn7z5g1QvAQBQk5OTj+tnT+n9uzs7KSkJDKZbGFhAcLMvnsVGL98JWNg/By4XG5UVNSDBw/q6+v3798vIyNTX1+/fv36T58+HT9+3Nra+jvWhSBIVlbW8+fPnz175uXlNXnyZNwfSEZGho+Pj6Gh4YEDB35QgHRZWdn169fF9ZkpFMrYsWNbRkDExMQ8e/ZMXE5ZXV190qRJwBkEpbq6+sqVKyCBKh6Pd3Z2HjBgQKtVIwhy9+7dlJQU8JCmrq4+d+5c3J9GTU3Ns2fPHj58aGdnt3Tp0t//y7bLi4rP54eEhERFRUVHR9NotJUrV44ePRr3u3Lz5s2AgIClS5fOnj37V7cF4+fyS7VkMDAwMDAwMEQRERHTp08nkUiurq4gKUtZWZmjoyONRgNZZ74jubm5gYGB1tbWBAIhMDBQ9GcSERFBp9OtrKyKiop+XC1VVVXLli0jNLFkyZLy8vJWT4NhOCkpydHREY/HKyoqXrlypS3pXTabffz4cRkZGTwe7+Tk1FaBaWlpIGSXRqMdPXpUXHX5T4HH4928eROktP37779b1Xz+dywqGIZ37tzp7e3N4XCeP3+uoaHh4uJSXV0t+i2BYXjt2rUEAmHhwoV/xKRgfEd+9/cuGBgYGBgYvz9lZWVo2skuMGjQoEWLFolrz6qqql65cuXJkyfu7u6474q+vr6Pj8+wYcPEc8/8cQwYMODRo0chISGSdW6/EUVFxVGjRgHhqNGjR7elxQVBkLm5+cCBA/F4vLGx8eDBg9vy9qfRaMOHD9fU1BSJRPHx8U+fPm31tLt371ZWVuLxeDU1NXd392Z7hh1EKBRGRUXxeDzcr4BMJnt7e/9ZMQJdW1Q5OTkXLlzo1q2blJTUwIEDnzx5cu7cud9H8qrZMgBG+NOnT3fs2PEHTQ3GdwGbbwwMDAwMjG+Cy+X6+/s/f/78WwqBIKiZGWZkZOTi4tLlBDaSIZFIuD8ZAoHg5ORkZmb2oysik8lA3rZdhSdg6ZHJZMljSyAQlJWVTU1NuVzuxYsXgcOnOAwG4/Hjx6NGjYIgiEQidfnRPCQkZP/+/Xw+H/fr+LPsiq4tqqSkpJKSEvQ+tbGxMTExwf02tFwGdDp90KBB30spHeMP4k+6GzEwMDAwMH43YBg+cuTIxYsXxcO6MDAkQKFQpk+fTqPRoqOjIyMjm3369OlTGRmZnj17fksVUVFRf//9d11dHe4/w6+6Aaurq3/chuo3duo/uAwwJIBZfRgYGBgYGO0jFAqDgoJmzZq1bt26GTNmjB079uXLlwiCnDx58uDBg1wuNygoyN3dfceOHZ8+fZo7d66tre3s2bNZLBaHwzl//ry7u7uNjc2GDRvQx7j6+vqjR496eXlNmzZtwoQJ165dAxpUgJycnD179vTp0+fatWvoQRiGw8LCJk6c2KdPH0NDw0mTJqWkpKCfxsTEzJ49e/Xq1X/99deYMWP27NnTqUfGtgqPiIgYOnSojY3NgAED0EZ++PBh3Lhx/fr1u3PnjuSG5eXl7du3b8CAAXfu3Nm1a5eysnLv3r0LCgq4XG5gYOCkSZPWrl3r4eExcODAN2/eiLenuLh46dKlU6ZMcXd379mzp4+Pz+nTp2/cuJGcnAzD8Nu3b5csWdKvX7+cnBygORwWFjZjxoyBAwcmJydv2LDBwMBAQUHBx8enuroaLZPH4x07dszb23vixIkODg7jxo3bv3//tWvXXrx48TP3xICUi6OjI/v/2HsPqKaarfGbVELvvUuvKkoRUQQURERFRFBERYpiQ0Sx94oVu6CgFEURK00FUUGQJr1KC70JhBKSkJzkW9f57nnzp0REH/Xx5rdcLnLKnCn7zJk9M3vvgYGwsDAikQifAgVZvnw5Ly/vyBvH2cQ5OTk+Pj7Nzc1FRUWOjo5r165taWkBKkR8fLyDg8OyZcvmzJmjq6t74MCBzs5O1rktKSnZsGGDtbX1pEmTZs+eHRMTQ6fTIQj6+PHj3r17p0+f/vTp0wcPHhgaGvLx8c2ePfvTp0/DUmAwGImJiUZGRiBe67lz5+DaZiEGwAB13rx5Pj4+BQUFDg4OIiIiSkpKISEhEATBiXd0dOzfv3/FihXOzs7Tpk3bs2dPR0cH68yPWsyRQvXNDOTm5i5btuzSpUsQBD148MDOzm7ZsmU5OTnfrOpRX4qKior4+Hhvb29jY+OCgoJbt25NmzaNl5d3xowZ+fn53d3dR44c0dfX5+fnnzt3bnl5OZzzhoYGHx8fT0/P7du3m5iYeHh4tLa2jiUGvb29UVFRS5cu9fDwgKuRdW7H2RBs/gX8TCNBNmx+ExQKJSUl5c6dO2MZ0I+Ttra20NDQjx8/Mn4tVCo1Kyvrxo0b58+ff/bsWW1tLQRBRUVFwIHbP0p3d/ejR4+io6MnYNVNIpFevnwZERFBo9EYvxBQOVevXm1pafm9uaqqqrpx40ZBQQH4WV1dfejQocLCQsavoq6uLiIi4uzZs2FhYfn5+SQS6cuXL2/fvv2nbfR/RGz+vTx79mzKlCmVlZXAJ4erq+v9+/fBqZMnT6LR6DNnzsAXv3//XkhIyMzMrKenBxy5e/cuFotdvXo1kEwikbh+/Xpzc/P6+nqQoLu7OxKJBN5c8Hj8mTNn1NTUMBhMeHg4SIFKpR48eHDjxo39/f0gP0JCQpMnT66pqWEwGE1NTYaGhmFhYeDi4OBgd3f3sd4CCIL27t2LRqNhby6sEw8LC+Pm5p4+fXp7ezucwr59+/bs2UOj0VjcW19ff/LkSTk5OW5ubldXV39//zlz5kyaNKm4uPjIkSOioqIpKSkMBqOnp2fOnDn6+vqtra0g/Y6ODktLyxUrVpBIJJA+BoNRVVX18fFJTEx89+6dj48PHx+fgoJCdXU1g8Fobm6+ceOGsLCwlJSUo6PjtWvXEhMT58+fj8Fgzp07B+f5yJEjGhoa5eXlDAbjzZs34uLi/Pz8bm5uly9fJhKJo9ZVWlqa8FdSU1NZiAcEQYcPH0Yikd/05NHQ0GBhYZGbmxsREYHD4YSEhN68eQOfjYuLs7S0bGtru3PnDgqFUldXx+Px4NR3NfHHjx/FxMQsLS37+vrgHAYGBiorKyclJYEj9+7dExISmj17NhDCUXn9+rWVlRX4GNXX1xsYGPDz80dHRxOJxJcvXxoYGHByctrY2OzZsycpKWnPnj1cXFw2NjbwQ69du4ZGow0MDFxdXZ89e3bv3j2gjYN2By0ylhjk5+d7e3uj0Wh9fX13d/fHjx+Hh4crKChIS0tnZ2eD9AsLC2fMmBEUFESj0SAI2r9/PxqNXr16NRgMjJX5UUs6UqjGkwEGg3Hjxg0MBrNv3z64P2Rd1WO9FO/evbt3756CggI/P7+Tk9PVq1dzcnJOnDjBzc1tYmLi4uISHh5eWlp67Ngxbm7u1atXUygU4HDI3Nzc2Nj4y5cvDAYjPT1dTExs27ZtIDPDxIBIJIaHhy9cuBCJRDo6OgLh+aZgjLMe2Pz5sLU+Nv96Wltbt2zZwsXFxfx5mwAJCQmGhoZoNPr27duMXwUEQTExMbq6ugoKCu7u7hcvXgQR5CQlJQUFBeHR3j/Ey5cvFy5ciMFgWAwdxqK6unrNmjVYLHbJkiVUKpXxq+jr6wsICJCUlJSWli4uLv5duerv77927ZqGhgYXF1dMTAw4eP78eQwGs3///l+gC5WWltrb2wsLCy9evPjYsWPnzp1bvny5pKSkuLi4k5PTP6rx/ojY/HsBapKysjI8F/Py5csnT56MpfVlZ2eLi4sza30xMTFcXFyw1hcZGSkuLv7ixQv4ltTUVGFhYdiHJwRBXl5ezFrf27dvtbS08vLywM++vj5LS0sMBgM0t5SUFAkJCbj7am1tPXny5Pi1PtaJd3V1mZmZ8fPzx8fHgwu6urocHR3B9azvpVKpS5cuRaFQhw4dgr5CJBLJZPKSJUuEhYXfv3/PYDBoNJqrq6uoqGh6ejpI5N69e1xcXHCVlpWVKSkpaWtrNzQ0gCNNTU3a2trwAB0c0dXVlZSUhEeiiYmJ/Pz8dnZ2JBKJwWDU1NSoqqrCXwoSibRs2TIeHh64HX+l1peXl9fR0WFsbIxAIGAthUQiubq6BgYGMhiMkVrfdzXxSK0vKytLRkbG29sbvoVGo/n5+aFQqK1bt46aTkdHx+zZsy9evAgfCQgIQKFQdnZ2RCIRgiCgDJw9exZ0em1tbdOmTZORkYE7Z6D1rVy5ErghhQUPtOw3xeDZs2c8PDzz5s0DpYAgaPv27RgM5vr16wwGg0Ag2Nrarlq1Cp7wLSgoUFJSWrhwYV9fH+vMj1ppI4WKdQbG0vq+WdWjvhSgRObm5oKCgsnJyeDG5uZmPT09QUHBxMREWH60tbU1NTXBu1BaWiorK2tqatrV1QWmAlVVVeGeZ6QYMBiMp0+fcnNzw1rfeARjPPXA5s+HHaWdzb+V2tpaQUFBYWFhSUnJXbt2vX379gcTtLGx6ezs9PT05Ph5dHd39/T0jAzuBIAg6OzZsydOnLC1tb18+bK4uDg4vmfPngsXLpw4ceKf3nFkbW0tLCwMtqN8L8rKyvv37x9pkfJPw8fH5+fnl5eXN2wz2C/OFS8v78aNG4lE4uHDh+GDrq6u0tLSs2fP/qcdGKSlpa1evRqHw8XFxTHHokxJSXF3dwcTwH+m2Px7QSKRcnJyDQ0Nnp6eYOOlubk5lUqdWGpEIjEqKkpAQIA5EB8OhxvmuIXZKQidTo+Li2tpafHz84OP4/F4Tk7O8vJyOp0uJiaGxWIPHjxIp9NXr14tKSnp7e2NQqHGk59vJi4sLOzi4pKZmRkTE2NlZYVGo7OysgQFBbW0tL55LwKBwGAwOBxu6tSp4NXg5ubm4OAAy/X6+vocHBydnZ0dHR00Gg3e61hfX0+lUvv6+uh0OhKJlJeXV1FRKS8vHxwcBBcgEIhhpUMgEEgkkpOTE3ZTISwsjMPhBgYGKBQKDofr6OggEAhiYmKga8XhcDNmzHj+/HlPTw/H70BMTMzV1TUvL+/169cFBQVGRkYFBQWNjY1HjhwZ6/ofaeKEhISOjo5p06bBt6BQKFtb25CQkFevXjU1NSkoKAy7Ky8vr7i4mEgkJiYmgiPd3d08PDwtLS09PT1SUlIoFAqBQIiLi8MtKygo2NDQwLxnlYODQ15enouLC7xHsrKyCASCQCDQ6XROTk7WYgDSFxAQADKDRCIlJCQYDAZwgZOfn5+VlXXy5EnYY+rkyZOLi4vRaDQnJ2dGRgaLzIMEhzFSqFhnYMJVLSsrO+pLAfwGodFoOHtcXFwCAgJYLFZUVBQcweFwfHx8TU1NoJY0NDRiY2P5+fmB2OPx+MGvsBg/oFAo+CM1TsGYQD2w+QNha31s/pU0NDT4+fkdPXoUdHPgY//jyYJ+jeMnMTQ0dOrUKeWvjHpBbGzs6dOn1dXVz58/D6t8wNDf19e3qqrqF3jc/hEHceD7xPE7YDHQ+ZW5wmKxzAIjJibm7Oz8Tz+0oaFh27ZtBAIhIiKCWeXj4OCwsLA4duzY8+fPaTTaP+T48cfF5t+Lg4NDYmJiXFzcvHnzXFxc9u/fLy8vP7GkOjs7KysrBQQEcDjcOG8ZGhoqLy9XVFS8d++elJTUyAs0NTU3b9585MgRb2/v8PDwY8eOjRUBfAKJA21fVVX17du3lZWV6urqr169srGx4eTkJJPJrO8Flj+IrzAfl5GRkZKSyszMjI2N5eHhAesksM2VgoICGo0uKCggkUg8PDwoFAqDwUhKSn6XQ/xhTxQXFxcUFKyvr29sbBQREQGvMA8Pj5ycHMdvws7OLjg4uKioKDIycsqUKQ8fPpw9e/ZI7evHmxjEAPxPwK7/981VUFAQERHp7u5ua2sb+dyqqio6nX7kyJFRw4ewsBplMfGEQqEYkY77AAEAAElEQVSYG5q1GIzVpiD98vJyIpHIz8/PfAEc5YJ15icMcwYmXNWysrKjvhSjPm7YNcDZLwRBQK9DIpFTpkwhEon379//9OmTsLAwEokECzv/nGCMpx7Y/IH8z3222YyH3t5e+ldaW1vJZPKws3Q6vaWlpaamZuRMEoFAGDlpSqfT29vbR6bDwcHR39/f3Nw8sn8fNR3m7O3Zs2espQYymVxbWztsohHQ1tbGbNbPmra2NmaLcBgajQb8EAw7TqFQ2tramG2j79y5ExwcPJatc29v7/Xr1wcHB11cXEaGBsLhcBs2bBjZ1ba2ttbX14/6RRwaGqqtre3q6hr1cRAEjZx/ZcF31RVoyvr6+pGF/V5pYVHDoHEbGxuZPV5MLFcUCqWmpga4N/jxXDFDp9P7+/uZj/T29kIQBN6mHxdLDg6OBw8eFBcXGxsbjzrgW7BggZWV1fjF5ptnO74yzryN9Ub/HYiJiUVGRh44cICTk/P27dtz5swZK9jaNyESiYODgxQKZfy+ECgUColE6unpGcsdHwqF2rFjx71799TV1dPT0xcuXHjkyJFxzhx9M3EODg5ZWdnFixc3NzcnJCRUV1d3dnbOnDlznPeOSkNDg4uLS3Bw8NatW/fs2TOsG7SxsbGzs0tLS3vw4AGdTgeLYNu2bWOeIPteFBUVt2zZ0tfXFxgY2Nvb293dnZycvHz5clCQ34KcnJyTkxMKhYqNjU1ISCgsLFy2bNlYUyo/0sTgK8BgMNrb25kP4nA4bm5uJBI56lTawMAAiUQafw8wAViLAWv6+vpoNNpY3mh+QeZ/YlX/CMDf0pcvX06ePLlq1SqwrPrH5pbNb4St9bH5PwgEQkhIyLx58+zt7e/du6epqSn7lYsXL4IhO51Ov3fvnqOjY0xMzNWrV42NjVNSUsC9YOPTlStXwsPDLSwsAgICwMgvKSnJ1dX18ePHR48enTVr1ocPH8D1lZWVPl9ZsWKFqqpqeHg4uH6sdGDodPqDBw/S09N7enp27dq1YcOG5uZmcIrBYMTHx+vq6mpoaCgoKERGRsK3xMbGrlu3bteuXTNmzJgzZ05RURGLemhpaVm6dKm8vLysrKylpWVFRQU43t/ff+7cOQ8Pj23btqmoqGzZsoVAIIBBT0BAwPbt22NjY9euXbts2bLu7u7c3NyoqKjBwcG7d+86OzsnJycPe0plZWVRUZGAgICxsfGo2TA0NGSeoUxOTrazszt79uyZM2f09PS2bdsGK3hkMvncuXPLli27c+eOp6fnlClT7t69C6tGEASFhYU5OTndunXLzMzM0NBw/fr1e/bsKSwsHPnQ760roG0eP35cXl5+0qRJKioq0dHRoMkmIC1j1TDQTDZs2ODp6Xnr1i1PT8/i4uKJ5YpAIOzevXvTpk1JSUnr169funQprPtNIFfDGvTw4cN6enpHjhwBut+VK1dmz569cOHC2NhYY2NjBQWFSZMmxcTETLiqQWaSkpLodLqpqemoLv6EhYU9PT3hFSQWYvPNs/n5+U5OTufPn9+wYYO6urqLi8uOHTsePHgwasbGeqP/JhoaGjAYzOHDhzMzM52dnZuamvbs2QN85X0vXF/p6OiAu6/x3CIoKNje3j5ywisrK6vrvyxZsiQzM/PUqVM4HO78+fMje56JJQ6WFOzt7cXFxZ8+ffrs2bOpU6cCBWw8946kt7d38+bNwKfLqCuEQkJCt27dsrGxiYqK8vDweP78eUREhIuLC8cPgEQiN23adPz48YqKCi8vr6NHj65ateratWujbvYbJ/39/efPnx/PlYWFhSEhIeBv5hUSBweHSZMmNTY2+vn5aWlpaWpqjpXCjzQxAoFQVVXl4OAoKipinoOjUqkUCkVCQkJaWnrkXaKiosCecNi0XV1dXWlpKccP800xYA2QwJSUFHjfL6C5ubmnp+efzvzPreoJk5ub6+7urqmpuXHjRnin6x+bWza/F7bWx+b/wGAwMjIyVVVVJSUl1dXVL168eP78uZiY2P79+x8+fMjBwfHp0yd/f399ff2tW7ceP35cTEzs7NmzAwMDdDr9+vXrQ0NDe/fu9fHx8fPzA+YuHR0dx44ds7Oz27hx49GjRy0sLMBSSX19vb+/v4uLS2hoaHx8vJqa2o4dO9LT08dKhxkkEunh4WFqaiooKBgQEHDz5k14arD8K+np6Xl5eSIiIpcuXQJzV8+fP4+Kirpw4UJYWFhkZGRVVZWPj89Yqytgj7uTk1NqauqaNWvS0tLWrVvX1tY2NDQELPVDQ0OfPHni6+t7+/btS5cu0en0tLS0R48e7dixw9PTMyAgQExMjEajAeUKjUavXbv2wYMHc+fOHfag2tranp4eISGhYZ86Op0+MDDQ+19A9aakpHh7e3t6el64cOHatWvnzp178OCBt7d3f38/BEGnTp169OjRtWvXjh079uDBA1tbWx8fn1u3boEEX758eeTIka1btx47diwoKKilpSUnJ8fQ0HDUKfPvqitAYWEhBoNJTk4ODAwcHBz09vZOSkqagLSwqOHe3t5NmzZxcHDcunXr6NGjYxm9jCdXt2/fDgsLc3d337Bhw+HDh7Ozs4FsTyBXw56IwWB4eHhqamrAKT4+vsWLFxOJxIqKiuzs7BcvXuTk5AgICAQGBoJx8ASqGgz76uvr0Wi0iorKsFNkMhkWm/7+fhqNxkJswFCJxdmWlpb169draGicOnUqLCxMVVU1ISFBXl5+1CHpWG80x18EnU6PiYkpKSnh4OBQU1O7ffv24sWL29vbwToD2E/LvOqCRqMRCASZTIY7sd7eXuAXgYODQ0JCQkNDo6ur68WLF8wbBIZtl2L+icVijYyMaDTaxYsX6+rq4OPv3r1LTEzk4+MrLCx8/vw5kL1du3YBPx/MV7Lgm4mDnzo6Oubm5vn5+Q8ePLC2tv6ue4dRWlr68eNHPj4+oHEBxx7MRR4cHLxw4YKTk1NycnJoaOipU6cmT57M8cM8ffq0u7v73bt3Dx8+DAwMXLZs2Tf3QrPewxYTE1NdXf3NK4lE4pUrV8BMDQRBpK+AUyoqKkuXLgVrUytWrIDzAwSDOc3vamJgsAA8hYBP5/z584WEhHJzc5lvqaur6+rqsrGxkZSUHJmIrq6usLBwXFzcixcv4INtbW1Xr1793gWliYkBa/T19cXFxZOSksCCMDhYU1MTHByMQCD+6czDgNzCeZ5YVY/zKSN5+fJlS0uLmJgYWCIGrmLgi4eJwcik/qHcsvkzYWt9bP4PHh6eqVOniomJqaiobN26VV1dfeHChceOHUMgEGBkjMPh1NTUJk2aBNsTt7S0AIdOTU1NJSUl9fX1HBwcJiYmILwskUhsa2v78OEDmUxGo9HLli2TkJDg4OCIiorq7+9HIBBFRUV1dXUaGho9PT0pKSkQBI2azjjR0NDYvn27uLi4pqamoaFha2trV1dXb2/vjRs3Jk2a1NDQUFRURKPRZGVli4qKxprqQyKRzs7OTk5OxsbGFy5cmDt3bn5+/ps3b/Ly8l69eqWoqFhSUlJUVCQlJcXFxfXmzZve3t7Ozs6GhgYQoUhSUnLJkiXjMakCChsXFxcWi2U+3tfXFx0dbWFhISQkpK2tHRIS0tnZeeXKFSkpqVmzZoFr5s6du3DhwsTExKSkpNLS0rCwsAULFgDtF4vFenp6ysrKXr9+vaGhAQThGRoaAobg2trahoaGfX19U6ZMGTmx+r11BdDR0fH19Z02bdqWLVt2797d398PVlm/V1pY1HB8fHx2draLiwtYwhpL9xhPrkCtAnNQAQEBNBpdXV0NRtvfm6thT5w0aZKxsTFsUgKeJSQkJCkpuWnTJklJSW1tbV1d3cbGxgmIJQyJRBocHESj0cNGLWD2YePGjWJiYhISEjt27CgrK2MhNmAMOtZZMH9cWVkpLS2NRCL5+PgWLVoEpGjUkfdYb/RfttzX2dkZExMDBk84HE5CQkJFRQW8d5KSkkgkMjc3t6enJykpqbm5WeIrJSUld+/erampCQ0Nffz4MQaDqaysLCkpweFwnp6efHx8ly9fPnPmDDCeCQkJIRAINTU1L168AAESgNvDgYEBkIFly5apq6vn5+cvWLAAaONbt249ceLEypUrsVgsnU5/9OhRW1sbuFhKSkpcXJzZW8wwwH5jeNMy68TBNZycnM7OzlgsdsqUKerq6nBSrO9lMBhDQ0NUKpV5hzMWi0Wj0aWlpY8ePfr8+fOVK1cKCwsHBwerqqpycnLIZHJcXNyVK1eePHly8eLF0NDQhw8fvnr1qrGxEU5haGiITCbTaDS4CDQajUKhgFBycBmpVCqNRgOiiMfj9+/fn5KScuHCheDg4Hv37j1//ry4uJj1pvEvX75QKBQajTbsrW9ubj569Oju3bunT58ORtJtbW3AOT6s0QHlLTc3183N7d27d+D1aW5ubmxshEfYSCRyxYoVsrKyFhYW06ZNg28EkWmIRCK8dfa7mlhYWJiHh6e2traurq6kpCQzM9PExMTLy6uxsTE0NBQUeXBwMCwsTEtLa9OmTaNuK508eTLwh+np6bl58+awsLBTp04tX758+vTpkyZNAk5HgUdHuFFIJBIEQfBkB3BNybz7t7e3F5RrPGIAdkGDLYigBkBSQ0NDdDpdW1sbOPDcvHmzg4NDQEDA/v37161bN2/ePEFBQdaZH7XSRgoV6wyAa4BnGuY9IN+s6lFfCiDDQ0NDzFUKKpNGo8FCBfQ6Op0OKhl8C54/f56RkZGdnR0YGNjT0/Ply5eysrKSkpKRYgAyQ6VSSSQSyNt4BGM89cDmX8DvdiLK5s+ivb19+vTpsAtgMBTW+QrzZXg8/tKlSzo6OrBTaRDNSVFRMSQkBLgQhJ1Qo9Foc3PzzMxMcJBIJNra2urr6+/bt2//fzlw4AAYTo2azjBoNJqLi4u0tHRRURGza2PYNzEEQRs2bJCQkMjOzi4sLJSXl1++fDn8rP379x86dAi+l5nIyEhgsQMfCQoKwmAw/v7+V65ckZSU9PHxYU7n4sWLPT09FRUVampqvLy8W7duBV99wP3793E4HOwYfeSzMBiMmppaXV3dyLM3btxAoVDOzs40Gq2qqkpJSWnRokXMFRIWFobFYv38/MLCwjg5OYOCguBTVCp1+fLlAgICL1++pNFo7u7uQkJCb9++hb0tMz80Pz9fSkoKuOBnUVcDAwPV1dWVX6mqqgLFrKmpUVJSYo6RUFJSIicnZ2BgMAFpGauGOzs7XV1d1dTUYPflNBpt5cqVo0ZuGGeuIAhKT0/ftWuXoKDgunXrwArMd+UKOMUODAzk4eGBIzd8+PBBVFTU19cXfBqB/3pdXd2mpqZh2f4usRxWukmTJnFycj548GDk2ZKSEhkZGSUlpZqaGtZiw/osCDPAzc0NR6FITEwUFRWNiooaKTas32jG3wIIBaamprZx48aIiIjDhw/b2dnl5OSAs/X19YaGhkgkUkZGBkQuZjAYDx48kJKSQiAQXFxcGzdufP78uYKCgr29/d27dwcGBiAIioiIUFBQAC4uNTQ0AgMDFRQUbGxs7ty5k5eXd/jwYXD71KlTQ0NDQSi87OxsExMTYGnDycm5fPlyED+QwWAkJyerq6vb2dndvHkzKCjI1tb29u3bo7rjb2pqOnHihIyMDAKB0NLSun79Oog0wCJxmO7ubjs7u4SEhGHHx7oXj8fv3LlTSEgIgUBMmTLl2rVrHR0dIMjqnj17cDgcEolUU1MLDw+/fv06JycnLy/vmTNnqFRqYWGhgYHBMFWEi4tr+/btRCIxOTkZxGjBYDDOzs5v3rypra3dsGEDDocDQRFzcnIyMjKsra2RSKSAgMDevXvb2toIBIKnp+ewXXBIJNLMzGxkSYEWd+zYMU1NTeBRA4fDycnJKSkpKSoqioqKgtk9aWlp4EnSy8sLeJpBIBCCgoKKiopKSkpycnL8/Pzg9gULFtTU1Bw9elRXVxeBQCgoKOzbtw90a1Qqdffu3XBUjIKCgq1bt4LWRyKRs2bNunbt2nc1Majhbdu2gT0Inp6eIBwImUy+dOmSioqKtbX1gQMH7O3tPT09QQc1Fl++fPHy8oI9N06dOvX58+cQBA0MDFy9ehVIkaGh4cOHD/F4vJ+fH3C9s3jx4vT09MjISFB7MjIyFy5cAEEI1dTUEAiEnJxcUFAQsNIfSwxevXo1e/ZsBAIhKSl5/PjxhoaGO3fuKCkpIRAIdXX1yMhICoUyMDCwf/9+QUFB4H5z5syZHz58+GbmRy3pSKFKTk5mnYHq6urz58+rqqoiEAhpaelDhw5lZGSA1FhU9VgvRU1Nza5du/j5+cEs+Zs3b6qqqrZv387HxwdW5BITE8GuEF5eXgwGs3LlytTU1IaGBnNzcyQSicFgrKysMjIyli1bBvZtvn//fpgYNDU13blzB8QLEREROXDgAAjIyVowvlkPY43W2PxpsLU+Nt/Q+kD0GC0tLfCzpqbGx8fnxIkTLS0tDg4O8DieSqUGBgYKCgqiUChra2sQAxd8NVesWIHBYHh5effs2dPX1/fly5cZM2YsWbJk1G5irHQmrPWlpKSIiIjcunVrPMUfqfUlJCQICAj4+Pjs3btXTk5u1PyA4b6Ojg4CgQCGW+Cjwlrr+/Dhg4iICHNgImbCw8MxGMyaNWtoNFpeXp6kpKSVlRWY+GfOGAjxh8Fgzp8/D5+CIMjX15ebmxtoI48ePeLn5/f19aVSqWQyefny5W5ubnB0I+bhO4u6ArF6wCAJgUC4uLjQaLSR+lVra6v+V75XWkAQp1FrGEigpqYmHEf4e7U+5lxBEPTy5ct169Y9fPiwtLRUXl4e1vq+K1eACWt93yWWzPT09JiZmSGRyGPHjo08W11draioCDRk1mLD+iwI+qSnpzdt2rTm5mYGgxESEjJ58uSqqqqRYsP6jf6bIJPJEAT19PTk5eXV1NQMGzsODAyUlZWBpQ+Y/v7+oqIioFOBRZuRaRYXFwNPlSQSiXWcNwAEQbW1tXl5eXAkQAD1KxQKpaysrLCwcFhOxslYiTPT2to6aluP595h1NfXV1dXg5qk0WgVFRVwlPby8nJfX9+PHz9++PDh6dOn9+7dCw0NPXLkiJGREXNM8++iv7//yJEjDx8+zM3NjY+Pf/DgQVhY2MWLFxcsWPBrwmz+IN/bxGDSEKwbM0OhUEpLS3NycsbfUl++fMnNzW1oaPgnaomFGIwTAoGQm5s7lvr6j2aeNROo6ok9paysDG7o/v7+4uJiuG8fSwx+V27Z/EbYkRvYfAM6nU6j0cDOzJKSkpUrV65evXr79u3DtpgjEAgfHx9LS8tDhw7Fxsa6ubk9efJESkpKTEwsIiLCwcHh8OHDZ8+epdFo/v7+GAymurq6vb2d2V82CKSDRqNHTecHfevn5OS4ubnBrqjodHpnZycoFGvAVKuSklJvb29PT095ebmGhgZ8FoTE4efnnzlzZmpq6qVLl65cueLl5cXDwzN//nzWKWtpaenq6n748OHt27cmJiYjnwv/zc/Pz8XF1dLSQiAQYNULfL1kZGREREQQCARwUQ3Pi1OpVC4uLjExMQ4ODnt7eyKRePDgQbDrTFVV1cfHZ1SbbxZ1NXfu3MLCQtg+hI+Pb1S/XmBKewLSEhMTw8nJOWoN9/X1IZHIvr4+AoEwMUf5zLm6c+fOmTNnIiIiDA0NYWucCeRqaGhIUFCQ45eLJT8/v6WlZXp6ekpKyubNm4flYfxiw/os8HYYERHh6enp6OhobGzc19d3+/btkcaEQB5YvNET8C7wxwLKIigoOHXq1JFneXh4Rm485uXlhTfgjeoyhJOTU0dHB/45nkAOoEcaeRzeWP7N/c8TSJyZsex8xnPvMJjfaBCRHPyNx+M9PT03bdo00tmVpKTkxMIkUiiUffv2EYlEECWc+ZSpqembN284/ni+t4lRKNSo7ywWi9XS0vquR4t8heOfYSwxGD8CAgLMm2N/ZeZZM4GqnthTmEWCl5eXuVcZSwx+V27Z/EbYdn1svkFbW1tLS4u5uTmdTo+IiGhqatLX1we70uHN3BAE3bhxo6urS0dH5+HDh/7+/lVVVRUVFXg8/u7duwgEwsHBISkpydjY+MOHD3Q6XVVVtaqq6tmzZ/BTGhsbg4ODyWTyqOmMzNWwDLAwdJaVlRUVFX316hWzg8Q3XxlP8evr64WEhMBqJwRB4eHhsF/+oaGhkJCQhoaGV69effjwQUhI6PDhww8ePEChUMBVKVA2xvLMLiQktHXrVl5e3rCwMNYeKaWkpKZMmdLY2Mh8WXNzMycn55w5c6ZMmSIpKZmTkwN7r6ZSqU1NTWpqauAzMDg42N7efv/+/aioqMuXLwPHKt9bVzw8PMrKympfUVFRGUsz+fLlS09Pz4IFC75XWj5//jxWDXd1dampqXV2dsIOYL8XOFcdHR1BQUHCwsJgbArP+04gVw0NDRw/wITFEolErl69evLkyVlZWdHR0RMWG9ZngQpaVVXl5eWVkpJy9uzZW7duAeOlkfDz84/1Rk84iDmb/3Hev3//6dOnkWFXCgoK8Hj8d9l7wzQ2Nr548aK5uXmYeV53d3dcXNycOXP+B0NQsmHD5n8Kdh/HZhS6urqAL0EIgqKjo0VFRVevXg1+DgwMAFcWz58/Ly0tHRgYaG9v7+joKC0tzc7OBpORBgYGkpKSEhISdDr91atXwJGmuLi4jo6OrKwsPz+/k5MTDw/PwYMHDxw48P79+4iIiK1bt86cOZOXl3fUdIZlD+xHJxKJdXV1bW1tFRUVwLh5aGgIGCLDe7GoVCocY2rVqlV37tx5//798ePHIyIi5s2bN1bxYZvp9vb2R48erV+/XkdHZ9asWVOmTImLi1u7dm18fHxCQsLGjRvJZLK2tjaBQIiPjwejEy0tLXl5eUVFRTD7iMViP3/+TCQSc3JyRjoMWLRo0ZkzZ7q6utauXfvx40f4OJ1Ob2xshKOmcnNzb926lYuLKywsDFh+EwiEZ8+eOTo6mpiYaGlpubm5ff78OTY2Ftyen59fXl6+fft2oN3dvHnz/v37ZWVliYmJaWlpJSUlzObjzEbhE6groAWBotFotIcPH+ro6KxYsWIC0jJWDevq6jo7OwsKCp4+ffrly5d0Or20tLSoqIhIJGZnZ48V13HUXAHls6amJjc3t729PSoqikAgdHV1NTc3E4nE78qVtrY2bMgOtyywd4fdAACvEvB8BBBLsBGOdVWHhoYKCQmtXbt2WOg/gIKCwq1bt9TU1Pbs2XPjxg1mv5FtbW0kEgms+LEWG9ZngTeXffv2NTQ0JCYmvn//Pjc3lznsFbPYoFAoFm80C8lhw2Ys9PX1FRQUDhw4YGJismHDhj179mzevNna2jo4OHjLli3AG9P3IikpaWpqmpSUNH36dFdXV39//x07djg4OKxZs2bu3LlGRkb/QDnYsGHD5k/id24vZfOn2vXJycktWbJk27ZtLi4u9vb2JSUl4Gx2draqqirwWHD+/PlDhw5hMBhNTc2MjAx3d3dDQ8PAwMB79+4tX748IiIC2HgYGBgsXbo0MjIyMDDQ0dERGGLRaLTbt29LS0uD/ZPTp08HdhrA9cjIdEbm882bN+Li4gICAmvWrCkuLvb39+fm5hYUFDxy5EhDQ8Pt27fl5eXRaLSLi0ttbW13d7eXlxfwc4XD4VxdXRsaGkYtfm1trYODg6Ki4vr163ft2rVs2bKgoCDYPCwvL8/Y2BiJRAKb5vPnz4NB/IMHD9TU1Pz8/B49erRt2zY/Pz9gN9/W1mZmZobBYIyNjUc13oOTXbFihbi4uKmpqZeX14YNG8zMzPT19Q8dOsRspfD69WsjIyNbW9vjx4+7uLgcPHgQthEikUinT5/W0tLy8vI6ePCgvb09syONmJgY4BUAvPLA08D58+dpNFp6erqjoyMajVZUVAQeHcZfV8BO6ciRI4qKiosWLdq3b9+aNWu2bdsG+7P5XmlhUcMQBN27d09BQQGFQomLi69evXrRokXa2tqHDx8emT0WuYIg6NKlS7y8vGg02tDQ8Pnz5xYWFmg02snJqaOj47tyRSQSIyMjdXV1kUjkvHnz4uPjU1JSlixZgkQilZWVb9261draeuHCBRERET4+vn379tXW1gYHB0tLS2OxWC8vr/r6ehZVfebMGQwGIyIiwkJs2tvbDx48OGnSJHV1dVdX1y1bttjb22tqarq5ucHuBFiLDeuz1dXVpqamzKsfGAzG0dGxvb19pNiM9UazYTNhWltbz5496+joaGVl5e7ufu7cOfhLNGHIZHJ0dPS6deusra2XL19+4MCBly9f/vX2qGzYsGEDQIwzKAqb/xE6OjpsbW1xOFx0dHR3d7eUlNSwWdWBgYGWlhZFRUUsFjs0NFRXVycrK8vDw0OhUDAYDNg8o6SkBCyF6P+ltrYWg8EoKioyG4MNDg7W1tYKCAjIyMjAg8tR0xmV9vZ2Go0GB+sbT9Ha2trk5eW/aY7V39+Px+NFRERGBiel0+l1dXVDQ0PKysqwN3MajQYMzxoaGoC7duYytra2KigofDOWA5FI/Pz5c3t7Oy8vr6qq6lhbKDs7O/v6+obVJJy3+vp6Li6uYVY38fHxFRUVNjY2HR0dvb29JBKpsbHx9evXly9fHss4ZPx1BYqPx+MhCFJWVh5WzO+SFhY1zHwKgUAoKioSCARBQUEWO7JY5Kq1tZVGowELNLDWB+pzYrn6QUatajqd3traevr0aW9vb9ZWFhAE1dTUgNkBBQUFJSWlUe0tWYjNWGfr6upCQkIcHBzIZHJXVxeZTO7p6UlISLCzs1u3bt2omRn1jWbDhg0bNmzY/AmwtT42o2t9z58/n9guGjZ/FB8+fADRHZidkYCI5PPmzZuA0TybX0NSUlJxcfHWrVvHE/vxp9PV1bVq1SpHR8dhCl5KSkp3d/eyZct+fZbYsGHDhg0bNj8CezqWzf8DWAIGQat/d17Y/ARyc3MrKipevnw5ODgIjhCJxIiICLAR8Xfnjs3o4PH45ubm9evX/xaVD/i9KCwsZA6KTafT09PT3717N3PmzN+SJTZs2LBhw4bNj8Be62Pzf9BotDdv3qxbtw6JRN69e9fU1PRv8rr+v0l9ff3WrVsTExN5eHgkJCRoNJqwsPDWrVudnZ1/l0bB5s+HQqGcPn06MDCQRCLJyMhgMBgGg2Fvb+/n5zeWA1g2bNiwYcOGzZ8MW+tj8380NzenpaUBh4QIBEJdXX0sX+1s/l18/vy5rKwMh8Pp6upKSUmxba7YjIeurq7c3NzBwUE1NTVVVdWfa9DIhg0bNmzYsPmVsLU+NmzYsGHDhg0bNmzYsPmbYU/5s2HDhg0bNmzYsGHDhs3fDFvrY8OGDRs2bH4zFRUV5ubmmzZtIhKJ/+iDurq6Hj9+7OXl5efnB0EQx99bCT+lpBQK5cOHD4cOHXJwcMDj8RNIgU6nFxcXnzp1ysHBobKykuMPID8/f9euXT4+PjNnzjQzM7t79y6w7BgPg4ODmzdvNjc3Ly8v5/h7aWlpOXbsmLOzs5aWloeHB+zX6rfz4wL5K3sbNn8abK2PDRs2bNiw+c3U19fn5+dnZmb29/f/c08hEonJyckPHz4MDQ2tq6vj+Hsr4WeVNCsrKzEx8fLly9nZ2eNXjZipq6uLjo4+d+5cZmYmlUrl+N28ePHCx8fH1dX10qVLISEh/f39e/fuLS0tHeft/f39mZmZnz59+gPl52fR3t6+bt06eXn5sLCw+fPnR0RExMbGcvwZ/LhA/rLehs0fCNuJHxs2bNiwYfNPMTQ0lJ2dbWxszNprrqWlZXx8vJiYmKSk5D+XGR4eHicnJwEBgVevXnH8ARQWFkpISMBF/omV8LNKOnv2bHV19VevXrW3t08sBWVl5W3btiUnJzc0NHD8blpbW48ePWpjY6OlpcXBwaGhoREdHV1QUKCqqjrOFCQkJO7fv9/Z2WlkZMTxlxIbG1tcXHzo0CFOTs5jx445ODjo6elx/BlMTCD/uReNzb8LttbHZuKkpKSkp6d7enqO1XFUV1cnJyebmZlpampO7BFkMjkzM7OkpIRGoykrK+vq6srLy5eVlSGRSC0tra6urpqaGtgjEQKB4ObmlpaWhuPL02i0iooKFnsYEAiEqKjopEmTWGfj5cuXCATC2tqa46dCoVDS09PxePzKlStxONzPTZxIJKamplZWVkpJSVlZWQkJCYHjdDr98+fPvb29w67n5+cftZna2toaGhqGuX1Co9Hq6uq8vLzM3l9bW1vl5eXNzc3h+memq6uLQCAoKSnBHkQJBEJcXJyFhYW0tPR4SlRfX3/nzh0rKysTExOOP57e3t53794RCAQXFxcw3Mfj8a9fv9bW1h4r5B2BQPjw4UNNTQ2VSpWRkZk5c6a8vPyoV0IQlJ+fn5uby8XFZWpqOjL0Yk9PT2JiYnNzs7q6+ty5c7m5uTl+FQMDA8nJySQSycnJie0tloOD4+HDh7Gxsfr6+qy1PjQa/ctiIaLR6D+haSoqKvz8/C5cuAB/QX56JfyUkiIQiB9P5E+ocBDBtaqqytPTE86Pyle+KxG1r3D8pUAQlJGRQaPRUCgUmD7404KUfq9A/oIXjc2/BbbWx2aCUCiUS5cuJSUlaWpqLlu2bNjZoaGhe/fuHTt2rLu7++HDhxPQ+gYHB4OCgi5evMjLyztnzhwNDY2cnJzjx483NDSQSKTz589raWlRqdRPnz6dOHGipaVFT0/P0NCwo6MjNzdXQEBg9erVGzZsIBKJLi4utbW1+vr6oqKiPT09Hz584OHhmT17NgqFamhoKCoqWr58eWRkJIucZGZmenl5LVu2bN68eT/xy11bW3vy5MnIyEgTExMHB4efq/VlZ2fv2LFjYGCASCTW1tZOmjQpPDwcTM1WVFTY2toOswdAIBDLli2Ljo4elg6ZTN6yZcvjx4+HaX2KioqJiYkaGhoQBN28eTMmJsbHx8fCwuLp06dHjhwJDAy0sLCAL3779u3Ro0cFBQWRSCQOh1u/fr2YmFhJScnVq1clJSXt7e3HWaiXL1+ePHmyqanJyMgIfI//WJKTk69fvx4XFzd//nxnZ2cKhRIREXH9+vWysrKrV6+O/Nw2NzefPn26pKTEwsJCX1+fm5u7qKjI398fg8Hs2bMHzMrDtLa2bt68+cWLF2B7Dy8v7+7du3fu3AlHVnj//r2fn9/ixYsXLFgQFhZ28eLFmzdvqqur/4KCZ2VlnTx5MiEhwcnJafny5Rx/NXQ6/ZsdQlpa2r59+3R0dDj+4Ez+4ieCCzo6Ovz8/MrKytiOxH8ldXV1JBLp3xWJ9xfLMI1G+/Lly7/uvRsL9ovG5v+BwYbNRCktLY2Ojh4YGICP9PX1lZeXg78hCPL19RUUFHz58uX3ptzT0+Pi4sLNzb1r1y7m9Ekk0rFjx7i5uS9fvgyOUKnUpUuXolCoEydOgCPd3d1ubm5oNHrp0qXFxcWmpqaJiYngVFJSkqCgoK6ublNTE8jh6dOnnZ2dWeSkvb3dzs6Ok5PT19cXgiDGTwWPx6upqZmbmxMIhJ+YbHt7u7e3d05ODqif8+fPc3FxrVq1ikqlMhiM8+fPL1++/N69e0//S2hoqLKy8u3bt0cmlZWVZWlpee3aNfjiJ0+eWFtbL1u2jEwmMxiMDx8+KCoqPnv2DFxPoVBWrVplbm7e09MDjsTFxUlISKxfv55EIjEYjOvXrwcEBISEhDx58sTGxiY9PX385eru7o6KiqqtrWX8GyguLpaWlrazswMVxWAwrl27hsFgbty4MezKjIyMyZMnDxN1QHJysrm5+Zs3b+AjZDJ548aNe/bsaWhowOPxJ0+eFBYW5ufnf/78ObigurpaT0/P09MTPLe7u3vu3Lk2Njbd3d2MX0JWVpa4uLiLiwuNRmP8RdBotPT09M2bNy9evDgnJ2fhwoU8PDwHDx6EIIhKpUZHRzs6OhoZGSkrK69duxbsQcjKytLX10ehUBISEvPnz/f09Gxvb6+rqztz5oy5uXl8fPzBgwcFBQXNzc2bm5tTU1M3btxoaWlZX18PP7SwsNDT03Pu3LlKSkrm5uYJCQkMBqOurs7Dw0NPT2/atGlHjx7t6upiMBj19fWbN2+ePn365cuXyWRyXV3dpk2bPD09t27damhouGXLFnAZc09ob28/zjYqLy8/cuTIzJkzExMTAwICtLS0BAQEzM3NX79+DV8z1hNHrbedO3euWrWKi4sLh8OZmZktWbIkNTWVSqWOWgmtra27d+9esWKFg4PDtGnTjhw50tPT09HRceLEiWnTppmZmRUXFzMYjMTExNWrV+vp6Tk5OcGFHVlSIpEYGBi4YsUKf3//+fPnW1tb5+bmwkUY2TTtXzEwMJCVla2qqoIg6MGDB7NmzdLV1bW1tX306BF40bKyspydnS0tLVNTU0dW4JcvX0xMTKSlpV+/fr1u3TphYWFRUdGlS5cWFhaC793+/funTp2qp6fn7e2dnZ0N3vTIyEgzMzMPD4+WlpZhCfb19T148GDJkiUHDx6MjY1VU1OTkpJ6+/Ytg8Ho6uo6evSonZ2dpqamrq5uQEAA6FhaWlpWrlypoqKCRCK1tbUtLCzMzc2NjIzU1NTExMSCgoIYDAaBQIiJiXF1dZ07d25JSYmfn5+cnJyIiMjOnTv7+/vBo6urq0+ePDlz5swnT56A9s3IyNi9e/f06dNfvHhx9+5dfX19Pj4+KysreDAASE5OXr58uaur68yZMy0tLQ8fPhwREfH8+XM45WGUlZV5enouWbLE1tZWQ0Nj7dq1QHVhXfwfqSUIgoKDg21sbCQkJLBYrKmp6YIFC3bs2NHX1wcq59SpUwsXLgQbPsEsJ5CrUYV8//79ubm5R44cMTAwiIiISElJsba25ufnV1JSio6OJpFIt27dmjVrFj8//5QpU969ewe+148ePZo7d66enl5oaCiDwaisrNyzZ4+BgYGxsTH8uWQWSNZS3dXV5erq+s0Xrba29vLlyxYWFjt37szKyrKzsxMUFFRTU3v48CHzsKe+vt7b29vFxWX+/PngHb99+/aDBw/+LR9lNv/R/H93Btj8PVCp1EOHDp06dQr8hCBo586dE9D6aDTa3r17MRiMs7PzyHEwiURyd3c/c+YMfPGKFSuYtT4Gg1FSUiIvL8/Pzx8aGrpt2zYikTiq1gc+YNu2bWNRoqNHjx4+fFhKSuqf0Prq6+s1NDR+utaXmZkJVD74KZqamjY2NkQisa+vLygoCHzDYGJjY7W1tUtLS0cm9fjxYzAugWlpaTEwMLh16xb4ef36dSEhIXjwB0HQvn37tLW1wbektbXVwMBAR0enrq4OXBAREZGdnQ30bX9//79MMWCmvLxcRkaGWeu7ffv2SK2vsrJSV1d31apVzKLe09MD/0xNTbWysgJaBFAD9u/fD1RoUOEnTpzAYDCbN28G8nny5El+fv6nT5/CqZ09e5aXlzcqKorxS8jNzZWQkPj7tL4PHz54enricDg1NTUvL69du3YpKSm5u7sPDg7u27dv27ZtoMnu3bvHx8c3a9astrY2BoORnp4uKioK3j4Gg9HQ0HDy5ElZWVk+Pr41a9bs2rVrzpw5Ojo6UVFRW7du5eXlVVNTw+Px4IkJCQnz58+vrKyE5URUVDQpKQkMiFVVVYWFhZl1jMePH9vb2/f19XV0dJiZmc2ePRuo+q9fvxYWFj527Bjcg32X1tfS0nL69Gk5OTkuLi5ra+vdu3cHBwfb29tjMBgpKam0tDQGg8HiiWPV25cvX8zMzKSkpAoKCsCD3r59O7IS8vLyjIyMQkNDIQii0Whbt25Fo9Hbtm0DCzIzZswQFxcHahKDwcjPz5eUlJw+fTqo/JElhSDo4MGDEhISINttbW2Ghobm5ubd3d1jNQ0ejx82yAbdFwaDcXR0pFAo4EE0Gm3Dhg3w529UrU9AQMDMzMzf3//48ePTp09HIpGamppAk+np6Zk3bx4WiwVjfUB9fb25ufnHjx+HpUYikYBCiEQira2tt27dum7dOjExsUePHjU1NS1atAgM1olEooeHBwaD2bdvH3PxMRjMzZs3QVJkMnnNmjVoNBo8t6WlBXTpMjIyTk5OwcHBcXFxpqamXFxcd+7cgRVjFRUVHA4XHR0N9I3Xr19PmzYNh8MtWLDg4MGDSUlJmzdvxmKxK1euhHuqlJQURUXF+/fvg7fAwMAAg8EsXrz48OHD7e3tI2vs48eP6urqJ0+eBJOV+fn5GhoaioqK6enpLIr/U2ppYGDA2tpaRETkw4cPcGpdXV329vY2NjYgt2BimoeH58yZMzQabVQhX7NmTVJSkpWVFQqFmjdv3sGDB1NTU6Ojo2VkZCZNmrRmzZqzZ88WFxffuXNHTEzMzMwMvDsQBO3duxeNRsODHCKRaG1tLSAgAA+lRgrkWFINsvrNF62goGD9+vUoFGr69OleXl7Pnj0LCgqSlJRUVVWFVff29nZzc/N169ZRvrJ9+3YUCqWnp+fr65uZmfmtXoTNnwJb62PzQ5DJZDCagSDozp07goKCR48eHVXra21tbWhoGI/iVFBQICcnJygoCMY3I8nLy4uJiWGh9bW0tEydOhWDwYSEhLS2tsLHR2p9NBqtubl5rJw8ffr0wIEDWVlZ0tLSI7U+Go1WV1dXXV0Nf/h/ROsjkUi1tbWwhvATqa2t1dbWPnfu3KhnaTTa5s2bHRwc4M8za168eMGsIkZFReFwuDVr1gAx6O/vt7W1tbe3ByPgJ0+e8PDw7Nq1C1QdlUo9c+ZMQ0NDSUmJjY0NGM5+FxAEMWvINBoNLCrSaLSmpqbx1x4EQUD1BUNk5gTr6+uHacUwra2tTU1NI2W4v7+/oqLiy5cv36v1UanUTZs2SUlJwV/NwsJCCwsLSUnJWbNmOTg4rFixoru7e+/evWfPngUXFBcXwxPegJSUFCEhIW9vb1A55ubmCgoKFRUVw8Te1dUVjJ9YM2pZwBAKtOnAwEBLS8uoL3JLS0tPT8/fqvWBNpWVlYXbi0KhUKnUN2/e6OjowJMjHR0dxsbGOBzuwYMHI7U+0OhLlizBYDABAQFAFIGEgN4AHoe1t7fPmjXr6tWr4C4Igvbs2YNCodasWUOj0cD0ChqN3rdvH2gLGo3m6+sbERHBYDCKiopkZGTg6aSKigoZGRlbW1tYFL93rY9CoSxevJibmxuM2oEYrF27FolEurq6UigU1k8ctd5GDkZHVgKBQLCxsXFzc4P72PT0dGlp6VWrVpHJZCDtzFpfZWWlrKwsC62PRCLZ2dmJiYllZGTAbSEtLQ1WC8dqmpFLK9XV1erq6jIyMvA6IR6Pt7a2Bumw0PpiY2PBkZaWFqCQwNOO9+7d4+bmXrBgAdz/PHr0aMWKFbDkDOP27dtoNNrKygrUOYlEAgrDokWL4FvevHkDFm3AvNtIrQ+CIH9/fzQaDZQ6oJJpaWnJycnB7XL//n0cDrd69Wp4Xcvd3R3W+kAinp6eWCwWFtfa2lpg+weeS6FQVqxYISMjA9fP+fPnMRjM/v37R+1JCASClZWVvr4+8yJnVFQUNze3paUl6PNHFv9n1dKoWl9AQICQkFBcXBx8pKamRlNTU0JCAsjSqELOYDCOHj2KRqOPHj0KfwRXrFiBRqPhLzKRSASri/Bc7cmTJ5m1PhqNZm9vz0LrYy3V43nRwMeam5t78eLFoJ+nUqmrV6+G+zEGgxEWFsbFxXXt2jXwMycnR0pKysTEZOTHgs2fzB+x7ZjNH8Ljx4/l5eUFBAR27tzZ1dX17NkzLS0tHh4eR0fH/Px8Dg6OoqIic3PzefPmNTY2vnv3bsOGDWpqak+fPuXg4Pj06VN4eDiRSIyJiXFycoqIiICT7e7uXrlypZqamqKi4ty5c+vr61lnIzU1tbW1VVFRUVtbe9QLpk6d6uDgwCKF3t7e7u5uPj4+ZWVl1i6qUCjUWK5EPn/+HB8fv2HDBthcCmZoaOj69euLFi26devWkSNHdHR0Dh06NGEPyDQaLTg4WElJSVlZWUpKat++fUQiEYKg+/fvKysrc3Nzr1mzpqioCLjoOHTokLKyMnP1sgaCoMePHy9ZssTb23vUC9ra2j5+/GhtbT0ew0IIgl69eqWhoQH7vzE3N58xY8b9+/e3b9/e1tZ26dKlgYGB48eP8/DwAP8rSCTSxMQEWDiUlZWhUCgREZHg4GArK6vv8gdQXV0NJsg3bdoEQVB1dbW/v7+Ojs727dvDwsK0tLQUFRXV1dXfvn3LOh08Hn/u3DkjI6Pt27efP39eUVHRwMCgpKRkcHDw6tWr7u7uu3fv1tbWtre3h/2SQxAUHR3t7Ox8+fJlX1/fyZMnP3r0iE6nAyPJVatWHTlyJCkpadGiRR4eHj09PeMvVH19/evXr6dOnQrsviorK1evXi0pKVlYWHjq1Kn3798LCQkJCAhYWFiUlJQMDQ1xcHDo6OgMs5Ilk8kIBEJPTw+JRLa2ttbU1IiKigoKCsIXSElJcXNzf/78mXXexipLYmKii4uLiopKdHS0r6+vgoKCnJycnZ1da2srXD937tyxtbW9cuXK/v37T548SSKROP5GgGsQGRkZRUVFDg4OLBaLRCLj4uKampq2bdtm/RUXF5fW1lYMBlNeXg6EZBgIBAKFQnFzc0+ePBk4+QBGVigUitndy6dPn0pKSu7evQuStbGxefnyJRcXV0NDA4FAQCKRjo6OkpKScXFxoCHq6+ubmprMzc05ODi0tbXj4uJCQkIEBATodHptbS2FQhkcHCSTyRMrOPIrWCxWQkICHOHh4Vm9ejU/P39BQUFnZyfrJ46st7Ec2wyrhLy8vJycHFNTU7gTNjExqaysDAkJmZhlGg6Hu3btWkJCgqGhITCR/fLlC5VKBR6/xmqakSgpKTk6Ora3tz98+BC08sePH2VkZFj3aTw8PKAGwFsJlpgyMjLAkXnz5k2ZMiXjK+C7kJSUNH/+/LFcMaHRaPDi8/HxgaJ1dHS8evWquLjY3t4eiM3Ro0eRSCSRSBy/+1AkEolCobi4uOA+RFhYmJOTE+zDBLUEHs18FwqFQiKRYmJi4Cc3Nzc/P//g4CDotQYHB1taWoaGhgYGBsAF+vr6vLy8Y3mhLCoqys3NVVJSghMETa+kpJSXl1dYWDhq8f+5Wuru7o6NjeXj42O2jlZQUDA1Nf3y5UtiYiKdTh9LyFEoFAKB4OPjAx9BUEsIBAIemXBycgoICFAolO/6doxfqsfzooGMIRAIQUFBUJNIJFJcXJxGo8GJ1NfXU6lU2A+ckpKSoqIigUAYHBycWLbZ/BbY3lzY/B9LlixJS0u7deuWoaGhiIjIkiVLWltb/fz8zMzMpk6dCgYT2traYHq1p6eHTCbDIz8DA4MtW7bk5OQsW7bswIEDwJqZg4ODRCKFh4fv2bPnzp07AQEBJ06ciIyM3Ldv31h5gCCoqKgIgiAZGRnY7SSATqcPDg7CwXbB53lkCkQi8erVqy0tLS4uLgYGBhOrioGBgevXr69atUpaWrqjo2NYDs+dOxcVFfXo0SMNDQ06nR4eHr5t27aWlpZLly5NwFliRUWFiYlJbGxsdXX1oUOHzp49y8PDs3v37pUrVzY3N+/bt09JSQloBUJCQioqKgsWLFixYsU4Uz579mxMTIylpWVLS8uojtpyc3MHBwfH6c6rra0tMzNz/fr18CdWQkIiODh49erVt27diomJWbx48bNnz+DhgqSkJA8PD3D12draGhkZ6eHhkZWVhcfjgQx0dnZmZmYiEAhzc3OgKI4FEokUERGpqqoC391JkyZZWlreunXrw4cP06dPz83Nzc7OdnFxOXfunIGBAexcdCzvZ6WlpVQq1cjI6ODBgwUFBTw8PMePH+fk5AwJCUGhUE+ePFm7du2OHTvCw8O5uLguX76cnJwcEhIiKSmJx+NtbW137dqlp6cnKyvr7+/f3Nx87tw5SUlJWVlZd3d3S0vLcbYOmFno6OhwcHDg4uKCIOjq1as4HO78+fPi4uJ4PJ6Tk3PGjBlglABBEIVCGTkBQafTMzIypKWlgYPZ7u7uwcFBbm5u5iu5uLg4OTm7u7uJRCLzKIoZIpE4VlksLS3fv3/f0dFx//79PXv2nPrKmTNnoqOjfXx8ODg4QkNDr1y5cu/ePV1dXQ4OjitXrsTHx3P81cBD3qGhocrKSmVl5aioKFgjGiesnT2APb3Hjh2bP3/+qBdoampaWlpGR0e/e/fOxcXl3bt32traUlJSIOUpU6YMDAyEh4cXFhYKCwv/E44lFBUVxcTE+vr6SCTSOJ84TFX4JhUVFSQSCYzXYVi83eNBTk5ORkYmPT09Li5OUFAQngJnvuab1YVEIsHk5rNnz9zd3ZWUlFJSUmxsbEa+oSzQ1tYWEhKCx/piYmKurq7btm0LDw+fM2dOU1NTe3v77NmzWSfCXKUdHR1tbW1OTk5nz579iS0+gaTgXIGK5ebmBotgxcXFxsbGQBlDo9HAyHDk7fX19f39/UAPgQ+KiorKy8t//vy5qalp5IP+0VoiEAjNzc2Ir8AHUSgU+C6DBbfxZ2lYucARCIKAhvzPSfX3MiyTCgoKKBQqLy+PTCbjcDgkEonBYKSlpZlnGNn8+bDX+tj8HygUCgxA4+LiQAdkYWEhJSWVkJAApujq6+uJROKsWbM4OTn19PSmTJnyzU4Th8Nt2bJl9uzZnJycNjY2goKC5eXlsOY2KgQCAXwnMBgM8/Genp6oqCgzMzMhISE1NbWrV6/C30vgNWTr1q2rV6/W19d//Pjx7t27L168ODGH9UCRU1JSmjVr1sizYKbZwsICTOuCSXdTU9OYmJj09PQJPE5ZWXnnzp3Tp093dnYODAzk5uZ+8OABUKcdHByUlZWfPHkCvnMUCuX9+/cLFixg7QIe0NjY+OrVKxwOx8/P/+zZs9WrV7e1tQ27BoKgly9fampqfjN2BSAnJ2dwcHBY4AQVFRV/f38pKSkCgfD48eO7d+/CoWNtbW3nz59/+PBhHx+fAwcOrFy5UkpKKjg42NXVlZeX99ChQ4aGhrm5uWVlZfv27WM9ZThp0qQZM2bAAz4wq8rNza2rq7t+/Xo+Pr5p06ZpaGjg8XjWM6YKCgpGRkbc3NxqamqrV6/28fG5c+cOWNlWUVEpLS0tKiri4+MTFRXNysqqq6srLy8PCgpycXEBU7Py8vK7d+92cnIC87WysrJ6enpcXFwcHBzg41dbW8sxbvr6+oaGhkRERJBIZHNz89u3bxcuXAgeVFVVhcViQZCo3t5ePj4+8JRhgGgQO3fuVFJSAhICHI4zf7CBojs0NMTivWNRFiwWCwJIuLi4WFhY4HA4a2trPj6+0tJSOp2Ox+MvX75saWkJr8wbGxsLCAhw/G9AoVBIJBKww/y5KQ8MDJBIJBa+BLFYrJOTExaLffz4cWdnZ3p6uo2NDdwhv3r1av78+WQyOSAgwNHR8bu0kXHCyckJvESAjvqfeCJ4Qbq6ujh+HvX19c7OzhERETt27PD39xcXF59YOpqamosWLcLj8U+ePKmrq+vu7v7eiDL8/PycX4GP2NnZaWlpvXnzJi8vLz09XVVVVU5ObvwJkkikoaGhlpaWUReZfyNYLNbHx0dGRubmzZuVlZU0Gu3169c6OjpjTZCB/APDB/ggJycnDw8PWI/9kcxMoJboXyGTycM+LsAx9Xg+x/80P0uqWWBra7tgwYI3b948ffqUTqd/+vSpu7vb19d32KQMmz+c3y+sbP4opk6damRklJqaWl1draWl1djYODg4mJubW1RUZGJi8ubNG11dXbhDGc80G3MfzcPDg8FggKcsFh03GNmTSCQ4YA5ARETE09NzaGjIx8fHxMRk+/btWCwWHsjq6ura2NhgMBh/f39VVdVx7v+BIKi5uRne+IRGo6WlpYEecurUqVF12oKCgpaWFklJSfgsiOfz6tWr9PR0S0vL750Z5eLigj8bRkZGurq65eXleDwe7BVZvnz5mTNnYmNjN23aVF1dPTg4CHZxfBM5OTmwFLNr1y5XV9fs7Oz37987OTkxX9PS0pKZment7T3O7Z2JiYmamprM0eHodHpkZGR4ePirV6+SkpKOHj26Z8+eoaEhPz8/FArFx8cXEhJSXV2NRqMVFRWRSGRkZCQWi503b97JkyevXr168eJFNzc3CIIuXLjQ3t4OVBcWjBQ5+AgGg8FisUNDQ7DOySIRsJUFrvbc3NyOjo6srKyKigpwxMXFBQxq375929/fD2vFwJAJTur69etg6B8XF/fixQsKhUImk8fvs5ufnx+Lxfb29tLp9La2tu7ubjDII5PJsbGxCgoK8vLydDo9NTV11GhvQ0NDN2/etLW1XblyJfMrRiaTqVQq82UUCoWPj2/YNAoz3Nzc3ywLXNWcnJxIJHJwcBBYd+DxeLC/FK6i713S+fcCNsJlZWV9+vRp2Hvx8ePHHwnYICoqSqfT37175+zszNz0lZWVCAQCTDnNmDFDX18/IyPj0aNHWCwWflx2draHh8eSJUvc3d3/uRgnwKhbVVVVVFT0H3oi+Na8fft27dq1zH0UHo8XERGZQIIEAmHjxo0tLS1xcXFgCX3CeUOhUC4uLo8ePXr48CFYuPvegNdkMplGozGHRwc+VA4cOHDnzh0ajbZq1arvqkx+fn4cDldYWNjY2MjclxIIhLKyst8b5tTY2DgiIsLPz2/Xrl0yMjIaGhpPnz4da3pIVlaWh4envr6+s7MTnumj0WgUCkVAQADeJTsxJlBLAgICwC6uurp6+vTp8HGglGppaf3eSEI/UapZICIicvv2bS8vrzt37iQnJ0tJSYHtTv/Es9j8c7DX+tj8P/Dy8i5btgxsfCeTyY8fP/b29mYwGPHx8QQCITMz08rK6h/NAAqF0tLSQiKRjY2No07x8vPzg60FzP0sAoFQUFCwsbGZO3eujo7O+E0+Ojs77e3t1f+LgYFBenr6pUuXPn/+vGnTptVfOXz4MIFASEpKcnNzCwkJ+fLlC9jszjxTKCcnh0QiwSrljyAgICAtLU2n04HqAvYRSUlJRUZGdnR0pKamTp8+/XuHO/Ly8kBDHmm0kJ2dTSKRxrm9s7m5OSsry8rKinn4lZqaun//fnd3d21t7W3btkVHR4uIiAQGBubl5YELkEikmprapEmTgNXZgwcPvLy8KisrQ0NDTU1NHR0dQfNhMJjfFd2ITqe3trZisdg1a9YcY2L//v1KSkqNjY0sNEkymRwcHLxlyxY+Pj4nJ6fvtTVSV1eXkJAoLCwkk8nc3NwoFKqsrAyCoNjY2NTUVGVlZT4+vuzs7Nra2kWLFo3Mdnh4OA8PD3DGAA6Ki4sLCQkNDg4ya32Dg4M0Gk1cXJyfn59FZiZWlvr6+qGhoT9htvu3gMViDQ0Nh4aGLly4wPx+xcfHf/jwgZeXF+jAVCr1e5dfdHR0hISEnj59mpCQAB/E4/E3b96E21FQUHD58uUEAuHs2bNz5swBWxvodHpCQkJbW5uoqChQvykUCp1OZ73jq62t7Zu7MIZRUVFBIBCWLFnCxcU1gSeCJWjWG9umTp0qLi7+8uXLmJgY+GBxcXF4eDgwNUQikTQaDZ626+/vBy40xkqwuLg4MzOTj48P1BWVSgVPn9ji2NSpU+3s7MrKykJDQ62srL63B6uqqhoaGho2E7d8+XJ1dfX79++3tbUBw4rxIy0traqqWlVVdfXqVQqFAg6SyeSrV6/COyl+VtA21umMPPv58+f79+8/fPjw2bNn165d27JlC4sdAZMnT9bR0WlsbMzMzIQPtre34/F4Q0PDsQz+f2ItDSuFiIiIlZUVjUZ79eoVLK4QBOXn50tISPz0QRHoTuExBuxJa6w6Zy3V43nRRmXY4wYHBy9duuTm5vb69euQkJDjx4+zVb5/I/+jn2o2LLCwsFBSUnrx4oWGhgaVSvXy8srIyEhMTNTW1ubj4/suDxwTw8zMTFxcvLa29tOnT2O5WvlZiImJPX36lHmtT1hYWEtLq6CgALZaBh0uhULp7e0dHBwUERFBoVBVVVXMyyBgkC0rK/vjqgsSiRQQEICnjdXV1e3t7W/evPn06dNPnz5t3bp1AmmqqKgICAgICwuP3N6ppaXFvEbBgpEqIliLoNPp8Gd47ty527dv37dvX1lZ2TCjSjqdfvfuXQ0NDSMjo0uXLvX09Dg4OIB53J6eHiKRKCoqyvE7AD4bwETvtGnT4OM0Gq27u5uLi6u/v7+8vNzU1JS5LEAktm7d+vnz50ePHklISLx79+57Hy0vL79gwYKoqKi8vDxDQ0MnJ6ebN28WFBS4ubnt2LEjJCRk/fr1XFxchw8fHrlj58mTJ+3t7bt27WJWwsXFxdXU1IqKinp7e+F3p729nUQi6enpsdD6BgcHJ1YWFAoF/P5x/A9ApVKBX0d4sMjBwbFs2bLIyMjs7OyFCxe6urqKiYl9/PixpaXl2rVrKBRKWFiYm5u7rq4Oj8dTqVQEAqGlpUX9yjBfC2CzKI1GA53JlClT7Ozs7ty5s27dOldX16lTp4LdvLt372ZeU7K2tp40aRIXFxdsAIZEIrm5uYELYmtra/De9ff3t7e3FxcXS0lJqaiogAcBUChUXV3dwoULq6qqfH19AwICxir+4OBgQUGBmZkZCoXq7Oy8fv36rFmznJycvvnEUeuNh4dHRESkr6+voKBAXl4+Ly/PxsZmWCXo6OisXLny4sWLGzZsePbsmZGRUWdnZ25u7sWLF3l4eCAIUldXf/fu3Y0bN0RFRevr6+/fvw+WzT99+gR2Iw8rKScnJxqNLi4ufvz4samp6YsXL8rLy0kkUmVlJRaL1dbWHrVpaDTa0NAQeOWZj2OxWA8Pj/j4eBUVFeAAZiyAMsyccltbW3Bw8PLlyxcvXsx8JfD4f+DAgblz5w6zbB8G8GsKHH6CIwICAu7u7tnZ2VeuXKmpqbG1tR0aGkpISJg6dSpsrQCW6JnVG/A37I0MLKmBLg4cIRKJoFogCEKj0cDTLwRBzJokcKEJK880Go1EIsHTlzQa7cSJE6mpqQICAjIyMnx8fDw8PNLS0rq6uqOac4uIiOzdu3fNmjVBQUEWFhYSEhJ0Ov3Zs2dkMnn//v1gS+HI4v+sWhoaGgJFhrdtI5FILy+vlJSUhISEDx8+WFhYcHBw5Ofnv3371sfHByjnowo5nU4HGWCeTwF7KOAKB3IF1xX46AMXqcCe5eHDh62trSQSKSsry8DAQEREZJhAspZqXV3db75ooKKgr8D57OvrA8fBz+fPn1+9enXx4sVVVVUCAgLg/Z3AEjeb38yvdRnK5l8ABEE7duwQEBAwNTUFUb+CgoL4+fn19fVBjGCYwMBATk7OyMhI8PPp06e8vLwgbDGcDnO8vtLSUhkZmcWLF7MOdUClUkG8PgsLi5GRfMLDw0GgJNiLtLOz87DIDWPx+vVrAQEBHR0dOHLDeABOyeHIDWVlZZMmTVJXV4cjkwJ32FJSUiMDK31vvL6uri5TU1Pglxy+LC8vT1ZWVkFBwcvLa2KhHd6+fTtlypSioiLmg3V1dbq6uiODho8KlUp1d3e3t7dndpANQdDhw4clJCSYw/XEx8cLCwsDD/LMFBcXW1tbg/WEHTt2SEpKwo6qHz9+/PDhw2/mIT8/X0pKytnZGTQ9CIPu4OAAB1maN2+eiorKNyPGAmf6np6esNPwp0+f8vDwWFpaMjuhfvTo0fPnzxMSEvj5+Y2MjOCw0TQaLTIyMicn5+3bt0JCQuvXrwfpAB/xsC/yccbrq62tnT59uoWFBQgxQiAQYGf6X758GSu0+vPnz48ePcrs0r2lpSU+Ph6CoBs3bvDz8zOHrjpx4oSwsPBYcVAArMsC4svfvXsXXMwcmyE+Pp6Pj8/c3By4U/+L4/WlpKQsWrQIbCReuXJlQkICXMDMzExjY2Ow+4CLi2vNmjWwP3QKhbJp0yY0Gs3Ly+vj41NWVubn5yckJIRAIAwMDIKCgkATJycnu7q6Yr/i6uoKB8Fzd3cHlpZIJNLIyGhkIwLP+7BfeAAejwdRATg5ORctWpSVlTV//nwEAjFlypSsrKx79+6ZmJggEAgwtq6qqqqrq9PR0QEa6ahlp1Kp9vb23NzcNjY2dnZ23t7eZmZmGzZsgAMksHhicHDwWPUWExMjKCiIwWBmz55dUVExaiX09/fv2bNHWFgYGAvMnTs3Pz8fzhhwhQXcTtrY2Lx//x7Ebb9w4QIejx9ZUjKZ7O/vD7Yoa2lpRUdHBwQEYDAYISGhgICA7du3j2yajIyMtWvXcnJygu8Oc2B6kL0FCxZ8sxeFICgqKmrKlCkgVuH69evnzp17/vz5UeMN5OTkTJ8+fawgEMDXf1BQkJaWFgKBkJCQ2L9/PxzNhUql3rhxQ1paGuxjl5aWhp/S398fHBw8adIk0NBhYWGtra2XLl1SVFREIBC6urpRUVHl5eWenp6cnJw4HM7d3b2oqCglJWXWrFkIBEJUVPTkyZN5eXmHDh2SkJAAtRQREdHe3n7p0iUZGRkEAjFr1qynT5/W1NRs2LAB1NjKlSvB/oVbt24BW2h48IlAIFRUVEB08lF58+aNsbGxvr7+rl27PD097e3twSeDRfF/vJY+fPiwefNmXl5eBAJhZmYWFBQEB39qaGhYs2aNoqKil5eXv7+/jY1NaGgoWFsetXPo7+8PCgpSU1NDIBD6+voREREtLS2BgYHy8vLArWhYWBiIEgnq08rKCkSGGBgY2Lp1KycnJwKBUFZWjomJ8fb2VlNT8/Pzy83NHSmQLKT69u3bEAR980V7/fq1qakpAoGQkZE5c+ZMc3PztWvXQJvq6+s/ffoULGxOmzZt2Lw2Hx/fqVOnxhMTiM0fAlvrYzMK6enpYmJi8+bNA9pIdXW1mpoaHIEX5tSpUyAmHvPA0cnJaWBgICcnp7e3d8uWLby8vC9evAAX5OXlSUpKLliw4Juh4fr7+7dt24bD4WxtbZkjj9FotOPHj6NQKCcnJzB0IJPJCxcuRCKRO3fu/GYwwJiYGC4urkmTJlVXV09Y64MgKCAggIeH59SpU+BIQ0ODoaHh3r17Qd8XGRkpJCS0ePHiUYPPjtT6Zs6c2dXVBY5ERkZOmzZtmHpGo9H8/Px4eHjGoxqBmG+nTp2CE+nr6/Pw8Lh8+fKw+nnw4IGamtrIsUVYWJiMjMzFixeZrwfjwpGDm7S0NBBtAh7JnT59WlNTk7nVwNh3y5Yt58+fBz9DQ0NlZWWBrpiRkbFv376xQuQxk5mZKSYmZm9vD8ftlZSUhH+CqERKSkpwQPOxSE1NFRERcXV1hfMMYkyDWLpPnjx58+bNzp07N27c2NfXRyAQ7OzswKgoMDAwJiZm48aNx44do1KpycnJgoKCU6ZMqaysrKqq8vLy4uTk9PT0bGhoIJFIQCllDtQGdKfLly8Py09xcfGMGTNMTEzS09OHnQLeZYYdjI2NnTZt2ubNm3f8Fx8fn7lz54LxU1tbm6mpqbOzM1ijbmlpMTExcXNzGyvqF4B1WS5evIjBYOD40UBtBup3d3e3lZUVCBMP/PoePXoUh8PNmDEjLy9vwqEs/3VAEFRTU5Ofn88cTxJAo9FGDYE4Tjo6OnJzc5ubm8fq33p6eka+PmQyuaysDI5FSSAQSkpKWMwZ9ff3Z2RkrFy5koXWJygomJycXF9fD/Yk/+ATAc3NzbW1td/suikUSllZGXP0Nua8lZeXNzQ0gL/hvnQsIAjC4/E1NTVw/LSysrIJt05NTY2dnR0cx++btLa25uTklJaWsng1oqKiPDw8fuTdIZFIRUVF5eXlf8gLCILfgK9ScnLyo0ePwsPDr1+/7ubmtmzZMnj74qg34vH4/Px8EDfi5zKxWuru7s7LyxtVFH8uTU1NZWVlIG9dXV2sNatvSvU4XzQWgBmr7OzstLS0p0+f3rt37/bt2/v37zc2NmaeiGHzh8PW+tiMwsDAgLOzc1RUFPgJ4v9euXIFvqC/vz8sLExXVxeBQMycOfPZs2egY7KxsUGj0To6Og8fPoyKilJVVUUikdbW1mlpaSUlJS4uLhgMRlxc/MqVK6zHoOChCQkJVlZWYmJilpaW3t7e69evnzVrlr6+/sGDB8HCS2lp6ZYtW4C/QRkZmX379sHRw4fR3t5+4cIFfX19YEK2aNGiiIiIccYlH6b1gSHI1atXtbW1XV1djx075uDgcPbsWTi1y5cvY7FYbm7uJ0+esE6ZTCafOXNGSUlp3rx5+/bt8/T0XL16dUlJycgrU1JSzM3Nx/mliYqK4v2Kk5PTvn37fH19Y2Njh3X3VCp17dq1S5YsGdYQEAQdO3YMg8Fs27aN+RbQmiNVRDCHraWl5e7ufufOHX9/fzMzs+Tk5GGXvXnzxs7ODl4Z6O/v37lz5+zZs9evXx8QEDDWihYzb9++Xb58ORqNlpKSOn/+fHZ2tru7OwaDkZWVvXbtWnNz84kTJwQFBbm4uHx9fZubm8dK5/3793Z2digUSkpK6sSJEyAsL4PBKCkpMTc3B8s1/Pz827dvh4ePeDzewcEBzLwKCwsfO3YMDFMIBMLKlSvRaDQOh7OzswPeUMGmr9evX69cuRKDwUhISJw6daq6uvr+/ftA/AwNDeHoxjA9PT3nzp2bPHmyoaGhh4eHj4+Ps7PzvHnzvL29mUPrgvzLyMgM27KBQCDmz58PD/1LSkrmz5/v7u4eEhJib2/v6en5zQkIFmV58eKFkZEREok0Nzd//fp1eXm5o6MjCoWSl5e/c+cOmUyuqqoCjpS4ubm1tLQOHz6spKRkZ2cXFRU1zleMzW+HRqNdunRp5BL9MK3vzZs3vzxrfzRXrlzx9/f/icva/f39Li4uw7bV/NuJiYmZMWMGvAAO09bWtnv37vFM+bH5vdTW1pqamjJvIQFAEHT69Gl42w6bPx/EzzLtZfOX0dPTw83NDXt0IBAIGAyGdUQ1sGG9qalJTk5uYiF0R4VAIFRWVvb09PDz86uqqo4VcOy30NzcTKPRgCsX+CCdTu/o6Dh37tzixYtHjf0wDAiCGhoaBgcHlZWVx/KleevWrdbW1v3794/TbrChoeHz58+CgoIaGhqjhreCIKi+vp6bm3vkpnxwSlpamjkz7e3tAwMDioqKozorGxoaqqqqampqkpKS0tLSGunbo6KiArh14fiDodPpjY2N/f39SkpKI0W9t7e3tbVVUVGRuVpAXfHx8QGxBBZ08vLyEzPvpNPpDQ0NYGwkLy+voKDwI15SGhsb6+rqlJWVR2qJo/KDZenp6WlqalJUVMRgMMDV3oRzzuYXAyzxIAhyc3MbVeRoNNry5cvfvn0Lgn9y/G9DIBBAzG4UCnXu3Lnz588z+3WcGBUVFampqWpqapmZmXl5eSEhIX+NQ3wajbZixYrMzMxHjx6BYH0ACoUSGhoqJCTk7Oz8WzPI5tuEhYVt3LjxyJEjvr6+zGOAtLQ0sDXmm4NDNn8IbK2PDZufz4cPH968eTPM08aE6erq2rp1686dO6dMmfIzcseGDRs2/w+sw4309vba29t//PgxNDR0rBhr/zs8fPhwzZo1FAoFi8UeP37cz8/vB514QRC0bt06sNAqKys7TDv6C7h169b27dvRaPTs2bOVlZUxGExra2tTU5Obm9vKlSt/b9gDNuOhuLjY0dERWKFPnjxZUFCQQCBUVVVNnToVmN3+7gyyGS9srY8Nm59Mc3NzYmKio6PjDy53lJaWXr58WVJSsra2Vlpa+sSJE/+z/vHZsGHzu6irqwsKCsrJyaHT6WJiYqampk5OThISEhz/q3R0dJw5c6a6unrp0qVgX/SPp5mVlXXhwgUcDrd58+Zh3o//DrKzsx8+fPj582ckEqmioqKvr29rawusM9j8K2htbY2IiMjJyenv75eXl9fW1raxsfnD9++wGQlb62PD5g/l0aNHYEbZ0tLy7t27/3QQCzZs2LBhw4YNGzZ/K2ytjw2bPxQIgrKzswcHB42Njdmb5tmwYcOGDRs2bNhMGLbWx4YNGzZs2LBhw4YNGzZ/Mz9kgsyGDRs2bNiwYcOGDRs2bP5w2FofGzZs2LBhw4YNGzZs2PzNsLU+NmzYsGHDhg0bNmzYsPmbYWt9bNiwYcOGDRs2bNiwYfM3ww7/xWYUiERiampqZWWllJSUlZWVkJAQ89n+/v6MjIyysjIZGRkrKyvWIXcgCCooKMjJyUEgEJaWlioqKsMu6OnpSUxMbG5uVldXnzt3Ljc398hEurq6CASCkpISHAyXQCDExcVZWFh8M54BmUwOCwvDYrEuLi5YLJbjD6a3t/fdu3cEAsHFxQXEgMLj8a9fv9bW1p45c+aotxAIhA8fPtTU1FCpVBkZmZkzZ8rLy4+Vfn9//+fPn2k0GvjZ0tIyefLkSZMmjb8hxkltbe2XL19gT1EIBEJBQeGnBPj6ZoX8fUAQ9OnTp5ycHGdnZxERkfHf2NXVVVNTw9wK3Nzc0tLS3xVRt7u7Ozk5ubGxcdKkSWZmZiQSqa2tbdq0ad9fDjY/h6GhoczMzNjY2IGBgbNnz/Ly8nL8qURGRp4/f97f3/8PDOxeXl6+ceNGHR2dgICAH+nr/sf5NU1MoVBycnJev35dVlZ2/vx5BQUFjl8LnU6vqqpK/sratWsXL14Mhkn+/v7l5eXXr1/X0ND4J55bWFjY0NBga2sLj3xgmnNyvpSX661ahRhxikahtOTk1Lx+3VlWZnX+vODPqy5oaKj8yZOmrCwygdBWUCCqoWG6a5fklCk/K302vwD2Wh+b4WRnZ9vY2Ozbt+/GjRurVq0yNjbOysqCz759+9bW1rahocHExCQjI2PWrFkpKSljJdXS0rJy5cqwsLBp06YhEAg7O7tTp04NDQ3BF7x//37evHk1NTUWFhbJycm2traVlZXMKbx9+9bc3NzDw8Pf39/V1TU1NbW8vPzRo0eLFy+OjY0dTxj0mpqaY8eOnTlzpq2tjeMPJjk52c3NzdHR8fHjxxAEEYnEmzdvLlq0aOPGjcXFxSOvb25u3rJli729fX5+voqKyrRp0zo6OkAtlZWVjbyeTqdfvnzZ+L/MmDHj6tWrsALwzYb4LshkcmZm5pIlS2bMmOHl5VVbWwtBEMeP8c0K+Stpa2vbv3+/tbV1YGBgX1/fd91LpVI/ffrk4OAwY8aM9evX3759e//+/Xp6etra2gEBAb29vd9MISEhwcTEJCoqColEvnv3ztjY2MDAICoqik6n/0CZ2PwQRUVFYWFhly9frqys/PHX6p+DTqd/+vSpuLj406dPf6DA4PH4vLy8jx8/9vf3/+68/Fv5ZU2clZUVHx9/+fLl3NxceNbyV9LQ0PD69etr167Fx8fD/XB/f39mZmZeXl59ff1PfyKdTr9///69e/dMTU1Hqnx0CCq4cyfj/Pm+pqaR9zZnZX2Oj8+6fLklN5f+86qLRiYn795d++aNxbFji0NCjH18qhMT3x89CjGN6Nj8C2CwYcNEe3u7t7d3Tk4Og8GgUqnnz5/n4uJatWoVlUplMBhVVVVaWlo+Pj40Go3BYJBIpBUrVqipqZWWlo5MikQiubm56evrNzc3gyOhoaFCQkIhISHgZ3V1tZ6enqenJ5lMZjAY3d3dc+fOtbGx6e7uBhfExcVJSEisX7+eRCIxGIzr168HBASEhIQ8efLExsYmPT19PCWi0WgvX758//49BEGMP5vi4mJpaWk7OztQIQwG49q1axgM5saNG8OuzMjImDx58q5duwYGBoadSk5ONjc3f/PmzbDjeDx+0aJF586du/GVoKCg/Pz8cTbEBKBQKIsWLUIikcePH4cPQhBUXFwMl24CjFUhfzF9fX1gkby2tvZ776VSqUuXLkWhUCdOnABHuru73dzc0Gj00qVLCQQCi3sbGhr09PQWLlwIy1hFRYWJiYmLiwt4/dn8LnJycsTFxc3NzVm34G8HLBT39PT8E4nn5+e3tbVN+HYqlfrhw4eqqqqfmqm/h+bm5qKiot/bxMy0tLRMnTpVQUGhurqa8TuAIGjr1q0YDCY8PBw+WFlZmZ6eztwfUiiUtLQ0MF76ESIjI9esWTNWxXaUlQVOmnQUi825eXPUC/paWm5OnXpRQaHr51VXxYsXFxUU8Kmp4Ccdgqpfv278+PFnpc/m18Be62Pz/1BXV7du3brp06f/Z/svGr1s2TJFRcWuri6wQPf48eOGhobZs2ejUCgODg4cDrdw4cLGxsaIiIiRSRUWFiYkJOjr68Nb+8zMzMTExIKDgzs7Ozk4OKKjo/F4/IIFCzg5OTk4OISEhKytrdPS0l69egVWOY4cOSImJrZ7924cDsfBwcHHx2dubr527drPnz/r6uoaGRmNp0QoFMra2nr27NkjJ8z+NNBoNAKBYD4CamYYnz9/Xr9+va6u7oEDB+Do7QQCgUgkcnBwWFpaHjlyJCAgoLa2lvmuuLg4ExMTX1/fDV/x8vKa8t+NGawbYmKgUCgsFgt2FcIH3759e/ToURKJNOFkR62QvxvkVyZ2LwKBGFZjQkJCfn5+0tLSycnJGRkZLO6tqKhoaGiQkZHh4uICR9TV1U+dOgXWcieWHzY/BRQK9ef3ZkDYLC0tWZsATIzy8nI/Pz/wHZkYaDR65syZIy0O2ICNFfv3709PT/+NTfwTu8GfBTC7YEZNTc3ExAQMhwD379+/evXqDy7C5+bmXrlyZePGjWNV7OfY2P8MFRiM4vv3Sd3dIy9AIJEjd37+CAw6vToxkQ5BPGJi8COU582TNTb+iU9h8wv4F3w52PxKjIyMgMoHgCAIiURaWlpyc3PTaLTc3Fw0Gs3cE6mrq/Pz83/48GFkUhUVFd3d3aKiorAmIyEhoaioWFVVVVFR0dvbm5SUJCQkpKmpCd8yZcoUNBqdkJBAo9E+fvxYVlZma2sLDNVoNFpra6ukpGR5efn79+/d3d2Zu9pvMjAwwLwzhEwmAx2JSCS2traOZ3cKnU4He4H6+/uZRxsQBDU0NIy1Taitra25uXlk+gMDA5WVlV1dXRzfCY1Gu3z58pcvXzZv3gxUvqKiIktLS01NTRsbm2XLlq1cuVJHR2f69OlPnjxhzkZ4eHhQUNCKFStu377d09MDn/pmQ3D8JEpLS7dt29bR0THO69vb2z9//jweBaO3t3fU8R8EQXg8vqamhnlT8Tfp7Oyc2GbggYGBuro6CoXyXWmyONXb29vS0jKqcI5V5PEgLCwsIiJCIpG+fPkCjtBotLq6uvr6euZngTHWq1evcnNz4YP6+vomJiZUKnViLcXmm13NP70Zkk6n/8n7QsdDe3u7r6/vj2xB/138gTtdR0Kj0QIDAx88eMAit394QX6XkL9//37//v0DAwM/kgiRSDx58qSKigo8LTuMgfb2urdvzY8dE1ZVbc3Lq09N5fipMEZrXBqZ3FNXh0ShkBjMz30cm18MW+tjMyYQBD1+/HjJkiXe3t7gJ4VCodFoQF8CCAgIcHJyjjqUB9symdUhHA7Hy8tLJBJbWlpaW1trampERUWZdUgpKSlubu7Pnz/39PTU19cjkUgTExMw+iwrK0OhUCIiIsHBwVZWVmpqauMpAoFACA8PX7hwobGxcUNDAwcHR2JioouLi4qKSnR0tK+vr4KCgpycnJ2dXWtr61iJ4PH4c+fOGRkZbd++/fz584qKigYGBiUlJYODg1evXnV3d9+9e7e2tra9vX1dXR1cddHR0c7OzpcvX/b19Z08efKjR4/Al7KiomLVqlVHjhxJSkpatGiRh4cHsw72Terr61+/fj116lQdHR0ODo7KysrVq1dLSkoWFhaeOnXq/fv3QkJCAgICFhYWJSUlsLZTVlYGqj06OtrLy2vq1KkxMTEgP99sCI6fQXd39/Xr1xsbGysqKtatW7dnz56x7MrodPrjx4/t7e0jIiLu3bs3ffr027dvjzXIaG1t9fb2Pn/+fExMzKJFizw9PYGaOjQ0dP369UWLFt26devIkSM6OjqHDh36pgHPmzdvPDw8du3aZWNjo6urGxcXB0xK7O3tubm5VVVVnz59WlRUNHv2bH19/cjISLh6i4uLgRhcvXpVW1t7z5498LNGTfObp3Jzc5cuXbp79+5r1655eXnh8fhvFnn89Pb2dnd38/HxycvL9/f3Hzp0aO3ata9evdq/f/+sWbPy8/PBZbq6upqamvX19cuXL4+OjgajKF5eXngG+rta6u9gaGjo9u3b69atO3DggIeHx/Lly7Ozs+GzhYWFHh4ec+fOnTRp0ty5c5OTk+FTdXV1mzZtWr9+va+vr6Gh4fbt28GbBUFQRkbG5s2bly5dmpOTs2DBAgEBgRMnToBqzMjIWLt2raur67x58ywsLJ4/fz6sej9//rx06VI+Pj5RUdGdO3eykHA6nZ6QkODk5OTq6urm5rZ48eLDhw8vXbq0tra2s7Pz5MmT06dPNzc3Ly8vB52kq6vr5MmT16xZA7+nNBrt4cOHjo6ORkZGqqqqHh4eoEcFPeSZM2csLCxevny5f/9+ISGh+fPn19bW3rt3b/Hixdu2bWMegrOopY8fP7q5ue3evdvPz8/e3j4oKGikOHV3d+/YsSM1NbWrq2vLli1Lly4FS1IQBD1//nzp0qWOjo6mpqZTp049c+bMWBVCo9FSU1M3btxoZWXV2NgIhtpxcXFeXl6mpqalpaWXLl3S1dXl5uYGBWloaPDx8VFXVxcUFHR3dwezdUNDQ+AVBsbVq1evlpaWlpGR8fT0BGmyaFwWucXj8Z6enpMnT54+ffqJEyeAnNTV1W3YsMHAwODGjRug22FRjcz09/c/fPhwyZIlR48effbsmaqqqpycHJil7erqOnLkiJ2dnaam5pQpUy5cuEAmk+l0+s2bN69cuUKhUIKCghYuXHjp0iUqlTpqQbq7u0c28ahyMjg4GBgYaGBgoKent3bt2tLSUlDnly5dMjQ09Pb2bmtro9Ppr169WrFihZ+fn6urq6GhYXh4+Hf1JyyEvKCgYN26dXp6euvXrx8cHOzv779+/frcuXMnT558/fp1+PbvykBNTc2pU6dMTU2fP38OHCL4+vq2tbV9+vTJ3t5+/fr1aWlpjo6Oenp6xsbG586dA7N7zc3Ne/fuNTY2Dg4OHrXrzsrK+vDhg7m5+VjO5/Dv3nHy86vb2anb2dFIpKLISOrg4DcrZ4hI/Hjx4mMXl6RduyKsre8tWNBWWMh8QWd5+QtPzwf29vft7K5qar7w8Pjy34mV2uTk+3Z2zVlZxI6OZ2vWhFla3jU3D9LXD1RSuqqp2V1T882ns/mD+EU7Sdn82ygvL1+3bh0/P7+9vT0wfoAgaNOmTWg0+uDBg7CNXE1NjdJXRqbw4sULXl5eU1PTrq4ucIRGozk7O2MwmMjIyPT0dFFR0VmzZjEbj4HUVFVV6+rqoqKiJCUlgX1aS0vLzp07KysrU1JSFi1a1N7e/p+t7R0dL168AL7sxipFV1fXmzdvtLS0lJSUgD9DCoWya9cuDAYzd+7cN2/ekEikgwcP4nC4wMDAsRLB4/HAvnHy5Mm3bt0KDAxcu3ZtbW3tnj17Dh8+DPb0P378mI+Pb+nSpQMDAxAEXbhwYcGCBa2trQwGo66uDmSgoqJiYGDAzs5OX18fnHr69KmwsPD9+/fhOpeRkWG267t9+/YwM7aEhAQBAYHdu3dDEESj0TZv3mxkZARSy8rKkpGRiYiIYDAYhYWFq1at6uvrYy5Id3f3/fv3zczMUCiUqKhoYmIig8H4ZkMwJgSNRlu2bBkKhbpw4QI40tDQoK2tPXv2bNZGIAUFBXJycj4+PqCAGzZsUFdXh03amCsEgqCDBw/a29tTKBQGg5GXl+ft7U0mk2k02okTJ3R0dMrLy8Fld+7cERAQ8PDwIBKJYz03ISHB3t4eiFZ9fb2enp6iomJhYSGDwWhtbZ0zZ46YmFhaWlpVVZWjoyNIGZCZmWlkZJScnAyMhdzd3Tk5OUNDQ1mnyeJUUVGRrq5uUFAQSD8/P19eXh7Y9Y1VZBatsGLFCma7voGBgU2bNmEwmLVr1xKJxCtXrggJCcXHxzMYjKamJl1d3TVr1sBGKR8/flRXV0cgEBgMxtbWNjc3d/wt9VcSExMzbdo0UMbu7m4HBwfwEgEj5Pnz5wOjo/Lyck1NTQkJiffv3wNjaVNTU9gMLy4uTlBQENi7pqamenh44HA4DQ0NLy+vnTt3SklJbdiwgUqlXrt2bdasWcXFxUBCdHV1hYSEXr9+DdpdUlJy0qRJ9vb2d+/eTUxMnDVrFg6HA1I3KsHBwVpaWqn/tclJSUkRERGRl5cHffuXL19mzJghKSmZl5cHLsjKyhIXF4d7bwqFsmfPHl9fX/AGhYWF8fDwmJubd3R01NfXHz9+XFZWlp+ff/Xq1bt27TIyMtLR0bl48aKNjQ0SiXR3d4cNn1jUEh6PB76CwDt7+vTpXbt2jWqM3d3dbWpqKi0tDSoHXH/u3Dk1NbW0tDTw8+rVq3x8fA4ODqMaJ799+3bLli08PDxgXgO84+Hh4bKyskJCQi4uLkFBQTk5OTt27MBisTY2NqtWrYqNjQWKFhaLvXjxInjxPT09cTicrKyso6PjhQsXzp49q6mpiUAgbG1te3p6WDQu69yWlZWpqqqKiIgw267fu3dv2bJl4GPHohqZIZFI4eHhZmZmSCTSxsZm69atLi4uQkJCz549a2hosLOzi46OBn3C2rVrMRjM4cOHoa8cOnQIjUZfu3YNpDNqQdzd3e/cuTOsiVnICZFIBH3R0aNH4RzW1NSYm5sXFBQwGIw3b96IiYmBnopGo/n4+EhISMA1AFwHs7brYy3kKSkpgoKCVlZW8IAhICCAeTzDOgMQBG3fvh2266urqzt9+rSKigoXF1dMTAxcUcLCwra2tnCfnJ6eLiEhoaSkVFlZCeczKirKwcGhv79/ZBEgCNq1a5eIiMi7d+9GLSNlYOCRk1PRvXv/6bGzss5JSZ0RE6v/8GHYZf1tbUHTpsF2fXQIerNv31lJyYaMjP9Y/TU339TXv2thQfrvt7jx48cr6uppp09DXzv/5tzcy2pql1RUmrKywAXEL19uGRufl5Hp/O+3D9gWXlJR6f6r+/y/D/ZaH5tRaGxsfPXqFQ6H4+fnf/bs2erVq9va2pBIpL29PT8//4MHD0pKSsDcWH5+fk9Pz7DQDgAjIyM9Pb38/Hx4Wam+vr6qqgqHwwkJCYFlQxQKxWzJhkAgkEjk0NAQBEG2trbz588/fPiwj4/PgQMHVq5cKSUlFRwc7OrqysvLe+jQIUNDw9zc3LKysn379g2OMdclLCxsZGQkJycHH8FisWDLqIuLi4WFBQ6Hs7a25uPjKy0tHWtWT0FBwcjIiJubW01NbfXq1T4+Pnfu3Onq6nr27JmKikppaWlRURGYbs/KyqqrqysvLw8KCnJxcZGUlOTg4JCXl9+9e7eTk5OYmBgCgZCVldXT0wO2UmDNZJgBHmv6+vqGhoZERESQSGRzc/Pbt28XLlwIHlRVVYXFYvX09MB6Dh8fH2yRBRASElqxYsWrV6/27dvX399/5cqVgYGBbzYEx68Fi8WqqKhoaGggkUgEAiEiItLT0zPqHkjgcqC8vPzz588cHBza2trW1tZg/TMkJMTCwgIsCCORSDChHhMTM5alSn9//9WrV+Xk5Nra2oqKirq7u5WVlZubm8H1kpKSR48eRaFQR44cOXr0qJOTE+yne3Bw8Ny5c+rq6mZmZsDwY+vWrW5ubnp6eizSZHEK7ODFYrGLFi0Cj1BWVlZVVWVdZNaAYeLWrVtXr16tr6//+PHj3bt3X7x4kZubW1BQUFdXV0pKCl6Kr6+vhxfzjY2Nk5KSPDw8MBhMfHy8paXl6dOn4S2s42+pvwM6nZ6dnd3f3w9eCqAegH3mHR0dAQEBixYtUlZWBtY+NjY2X758uXfvHgRBra2ttbW14J0C/Qk3N3deXh6NRps1a5afn5+oqGhfX5+np+eZM2dqa2uvXLmSl5d34cKFzZs3gyV9WVnZpUuX0ul05rV3Xl7es2fPrlmzZv78+Vu2bEEgEO/evRv1hS0sLDx58uTSpUvheCfq6uqysrLwBWg0GthOw/Dw8GCYtnKlpaXFxcWtW7cOmOlaW1traGiARQl5efldu3ZNnz6dRCJNnjz59OnTHz58yMnJ2bZtm5ubG/N6BetaqqqqamhoAKsfSCRy2bJlQCzHQ05OzoULFxYuXDhjxgxwu4eHx+LFi1+8eBEaGjry+jlz5vj5+cnIyMBHJCUl7ezslJWVUSjUxo0bvby8pk+f7u7uLikpWVxcvGPHjoULF+rp6bm5ufHz879//35oaMjIyMjHx0dERISfnz8gIMDX13fHjh3R0dGqqqpv375NSkoaq3E/ffrEOrfq6urLly/v6+t79eoV+CoBkwdHR0ceHh7W1chcTBwO5/oVIHjHjx+PjIxsamqys7O7efMmCoWys7MDbe3k5MTFxfXo0aPm5uaR1TVqQW7evLl27dphTcxCTri5uT09PQUEBF6/ft39X1O0T58+aX8FmAAQCATwQqFQKDU1te7ubtDRjYdvCjkXFxezSHNwcPDz8zN/9b4rA4qKijt27DA1NR1mij+MadOmWVlZNTU1wUbyYInYzs5u1Jgrg4ODeXl5OBxO7L/mc8Noy88n9fQoWVj8x2RGT09h9uzBrq6SqCg6yy81jUxuzc9n0OnA2I9LWJhPSqq7qor4dZcWubf37aFDWF7eKWvWIL/aLkpPmzZ7377+5uZ3hw+Tx9iVgxMUxAkIIL7C4tFs/jTY8frYjAKYwufg4Ni1a5erq2t2dvb79++dnJzmzJlz4sSJAwcOzJ8/39jYGIlE8vHxQRAEj0qZERcXDwwM3LBhg6+v78OHD4WEhAQFBfv6+sTExFRUVAgEAgaDIZPJzDZCQ0NDFAqFj48Pg8Hw8fGFhIRUV1ej0WhFRUUkEhkZGYnFYufNm3fy5MmrV69evHjRzc0NLKy1t7crKSmNWpaxeiX4ICcnJxKJHBwchCObjZWIoKAgbM+dm5vb0dGRlZVVUVEBjri4uHBycnJxcb19+7a/vx+Og4dEIl1dXeGkwH4SCoUSFxf34sULCoUC9tWM01Sdn58fi8X29vbS6fS2trbu7m6g05LJ5NjYWAUFBXl5eTqdnpqaqq+vP9L6HJR3+/btGRkZlZWVnZ2dYHjHoiE4fi2ampogFkhHR8fz588zMjJoNNqoxnIoFMrKyurhw4dWVlY7duxYv349CKNUUFDQ0tIiKSkJVykPD8/MmTNfvXqVnp5uaWk5sqobGhqKi4s5OTkfPXoEjmhra+vo6MBCNXPmzE2bNh09etTBwWHhwoXwjfX19bm5uV5eXnBV6+np3bhxA4whxkqTxeOam5vT0tK0tLRERUVHujEYq8jfRFdX18bGBoPB+Pv7q6qqwi5eVn0FjJlevHjR3NwsKyvLvO9ITk4uODgYhE5JS0s7ePDg4ODgwYMH0Wg0i5bq7OwEIgryL/wVjn85SCRSTk6urq7Oy8vr7Nmz06ZNW7BgARhnf/r0qaSk5M6dO8+ePQMXt7e3c3Fx4fH4/v5+sH1XSEiIj4+PTqfX1NSQyWQSiTQ0NIT+ChKJlJaWBlHIcDgcnU5/9uwZg8HQ19eHH33w4EFfX1/mWDUiIiKwkIiLi+NwuN7eXgiChhk8g9R6enpmzJgBCxIajR7/q02n0+Pj4xsbG4EPQzCP0NHRgUKhgHEdAoFAoVA8PDyTJ08GiYPXYZgHDta1JC4ujkaj9+7dy2AwVqxYoaSktHbt2vH0inQ6PTEx8cuXL1OnToXLzsnJaWtrGxMTExcX5+fnN/IukOdhR5BIJBqNhh1Q8fHx8fPzDw0NwbvfgUUDgUAYHBzEYrEge4KCgvz8/OACLS0tsCsSKGmjNu43cwsmqsLCwuLj4729vSUlJWtqatrb22fPnv3Nahzp/wM4CZs8eTKwA+fm5m5ra3v16lVPTw/ce5DJZBQK1dfX19TUxKwMMycyrCDgOHMTf1NODA0NZ86c+f79+8zMzAULFlAolKSkJHt7eyAtwOM3mLUkEol4PH6YhQhrGfhBIZ9YBr7pXICTk3PNmjWxsbH37993dnYWExPD4/FtbW1glnAkRCKxu7ubk5Nz2CzM/19MCCqLiVE0M+P9Os+LxuF0nJ0/x8dXJSYabNwopqU1VjYw3NwLb9wgdnaC2Hr9ra2DXV10Go321Ri7vaioJTdXed48biZVU37WLH45ueacnM7SUjkTk5FpspW9fylsrY8NK+Tl5bdv37569WpgwoFCoTZs2ODq6lpaWopAIDQ1NQMCAiAIYh4HM2NgYJCdnV1VVdXZ2ammplZWVvb06VNbW1tFRcWWlhYhIaHBwUFmZWNwcJBGo4mLi4OPKBKJhO33WltbHzx4sGfPnsrKytDQUFNTU0dHR9D1YDCYX+zdi06nt7a2YrHYNWvWDItYTafTw8PDh4aGxrK2IpPJ4eHhubm5Li4uTk5Ojx8//q5Hq6urS0hIFBYWkslkbm5uFApVVlYGQVBsbGxqauqCBQv4+Piys7Nra2s9PT3HSoSPj8/ExKS6uhqCIHFx8W82xC+msbHx6tWrGAzG3d29vr6+qKhorCtB+IEDBw7s3Lnz/v37Fy9eBFtVgfUpsy4tJyeHRCIJBMKo6XR1dZFIJFNT0+3bt496ARKJXLx4cXBwcFpaWkFBAew/trOzs7+/f2hoaKTeziLN1NTUsU7l5OQQCISR3lxZF5mDJQgEQkFBwcbGZtSzqamp4eHhM2bMWL16dWJi4qjXGBoaPn/+3M/P7+7du7dv37azszMwMBirpeh0+smTJy9fvgxrfQcPHjx06BDHv5/ly5cnJia+fPkSBBHdtWsXcFBc89Wy5cSJE/PmzRv1xqlTpw4MDISFhRUXFwsICCCRyGFzTMzNPTQ0VFRUxMnJybyKgkQiWYQnBcuto85bDQ0Nffr0CYvFTljxHhoaqqysVFVVffDggbi4OIsrWQ8EWdcSHx8fmFhxc3MLDw8/ceKEoaHheLIHYoowGIxhT1dWVubn529paeH4AYalCd5xFpsgkEjk5MmTkUgks607cyLjzK2mpqaFhUVMTExqaury5cvfvn07efJkUPnfFLZv0tHR0dbWtnLlytOnT48SC25sSzbW7ftNOQGLisnJyU+ePLGysqqsrCQSiXBfysvLO3PmzLq6uitXrhCJxL6+PgQCMU67vh8X8h/MAAuMjY3NzMxev36dlJS0cuXK9PR0NTU15v1HzFAolMHBQaBjjzzbXV1dk5QkqKDwdPVqcIRKIiHR6N6GhvKnT1loff+ZsJCX55eVrU9Lq0pIwH3tSf6z2+9r6Xrr64f6+4f5/OQWFRWQk+utrx81JCCbfy/sHZ5svoGKioqAgABzZ8rDw2NoaGhgYFBfX//gwQNjY+MFCxaMdTsKhdLQ0Jg1axYvL29wcDAWi/Xy8sJiseLi4mpqagQCgdmrR3t7O4lE0tPTG6Zs0On0u3fvamhoGBkZpaWl9fT0ODg4gA0SPT09RCIRnvP+NSCRSDDjOyweOo1G+/LlCxcXV39/P/CLwFwECIIGBwc3b94cGRl57NgxYF/3vY+Wl5dfsGBBdnZ2Xl6empqak5PTzZs3wZrDjh07Pn78uH79+nv37h0+fJjF+AyJRGIwGFFRUV5e3u9qiF9AZWXlokWLMBjMkSNHwLwyC5BIpJeXV2ZmppubW1lZ2apVq3Jzc0VERFAoVFVVFfMHG+i0srKyo35NQZCJT58+DfP22dnZCY4MDg6GhITY2dkNDAwcOXIE1h7BQnFRUdGwG2k0Gos0wdLxqKfAwB0ok+MvMsdEAVGhVqxY4e7uzrzjiEgk7t27F3bXAVY5Dh06pKWl1dXVVV1dzaKlkEjk3r17K5nYsmULx1+BuLj4vXv3du/ejUQiAwMDLS0tgTeXgYEBEonU3t4+1o2JiYk2NjZUKvX06dNLly5lHYCESqWSSKSBgQFmv1kThkwm9/f3j7VgPh4oFAqJROru7v7BgOasawmFQvn7+4eHhysrK79588ba2nr8HvAhCKLT6cO82vLy8v76CUHwfUSj0Xx8fD+SWywW6+TkhMFgHj16BDaVLFiwAJz9prB9ExKJRKVSm5qafq7vpfHIiYWFhZaWVkpKyufPn9+8eWNsbAwPLQYHB48fP+7h4WFlZXXixImxPFj+Q0L+gxlgAQ8Pz9q1a1EoVHh4eEdHx4cPHxYsWDDWp5+TkxP4Sx+1aari40XV1fU9PTWXLgX/9FxctB0dORiM8seP+1lOcBDw+Bhn55KoqJn+/jP8/OAADLDTTlJ3N1j6A6A5ObG8vP+JAPH9oxQ2fzJsrY/NN+js7BQRERk57drT03PgwAEIgk6ePPnNCTY6nX779u1Xr17t3LnT5OtuAW5ubltbWwKBANx5AfLy8lAoFIjuzXx7WVnZ+/fvPTw8kEhkW1sbMEYCp96/f6+qqgqHrftlaGlpIZHIsLAw5ugLz549y8zMnDx5MicnZ0hICDxohiAoKioqPz8/Ozv7yZMnWlpaYNf+WJ07C4DlmJyc3KFDh7q7u8+dO9fQ0JCQkODs7Lx9+/bU1NSzZ89euXJlrKlEAJlMLi4uNjc3FxMT+66G+BHAcgT9K2NdQ6fTIyIiqqurp0+fDr6LwEnAqBdDEHT9+vW2tjYlJaXg4ODAwMDu7u7s7OwpU6bIyMgUFhYCT3ogWTweLyIiYmpqOmpSMjIyEhISKSkpWVlZ8MGKigpguA+iMGGx2ICAgFWrVqWkpNy6dQuUAviAfffu3evXr+Ebc3NzHzx4ICUlNVaaLE5JSEhIS0uXlpbCEwogA+D/sYrMotpZ7Fvu6uq6fv06Ly8vMFMEjhzAKRwO9+XLl4iICObG4ufnFxUV5eLiEhUVZd1SYBe32ldUVFT+gu2dgPr6ei4urhMnTqSnp9vZ2VVWVu7bt6+3t1dUVBSCoDdv3gxb4S8vL6+rq8vKyvL09Jw2bZqbm9uom66HwcnJKSQk1NnZOaxlaTTa+M2cYLBYLBcX18DAANDVJwAXF5egoGBLS0tOTg7zceCjcvzpsK6lrq4uAoHg6OiYmZm5f/9+BoNx4sSJ8cxoIBAIFRUV4AaJWUukUCh0Oh1Ycf9KgA8tsFHwR3I7Y8aMqVOnZmRkxMTEcHFxwZF1WFfjeHLIz8/PycmZl5cH95CA7u5u5h7pn5ATCQmJxYsXNzc3R0dHFxQUzJ07F74MWG1s376dOXbULxPyH8wAa+bMmWNgYJCZmXn//n0ymQzv3B4JNze3gIAA2AE+7BSxo+NzfPwUNzdNe3uNJUvgf4abN/NJS3eWlVWPHV+XTCDEeXt319SYHTrELSIy7CyfjAyGh4eAxw8yzUT8Z/8nhcIpICCoqPgDRWfzx8HW+tj8PxQVFZ0+fbq4uBj87O/vv3fv3rp164C9NUxzc7OHh0d1dXV4eDhztHTgBi0wMJB5sEihUM5+5cCBA1u3boUVCXt7ez09vcePH4Mp7dbW1vj4+MWLFwO1EGZoaAhEawB+I7S0tNBoNPhefvz4MS8vb6ytawAqlQoclsA7GMECC5xDCoXCPN4dFeDjCzjmAkdmzpw5ffr0d+/erVix4unTpykpKf7+/m/fvjU3NzcxMTEzM8vOzgYGHo8fP966dWtdXd2UKVNAOllZWdVfefToEZi1bW5uBs4ngfcwODNg5nJYeDQlJaU7d+6QSCQHB4eMjAwBAQF44lBERKS1tRVuPkBPT4+/v/+BAwfg7UPPnz+nUChbtmwBN7JuiMHBQQ8PDw0NjWHfctZQKBTgxq2npwdUNXAO1Nra2tHRUVNTU19fP+qNX20NyK9evert7X337l1qaiqFQuno6AADlGEVUllZmZaWBlRKQ0NDSUlJeXl5dXX19evXNzU1PXz4EDy6ubn55cuXbm5uY33OZWRkli5d2tXVtWbNmmvXrqWlpd24cWP37t1WVlacnJy5ubkvXrzw9vbm5eXduXOnlpbWpUuXYEcvq1atGhgYcHNz27lz5+PHj8+cOQNWgeTk5MZKc9KkSWOdkpOTW758OYFA8PPzAz6TgO0ogUDIzs4mEAijFnmsVqDRaMBhHYFAGKlsA7FvbGwE6+ePHj1qaGjo7e1ta2sjEAjy8vIXLly4f/8+fGN+fn5ZWZmpqSnY3sm6pf4+6HR6TEwMWMPX1tYOCwubPXt2U1NTb2+vjo6OkJBQbGws7LMB7MQLDQ3l5eVNTExsb28XExMDrxvY/g3cqY36ICwWO3v2bAiCLl68CKt5dDr9/v378KvNQpkfBg6Hmzx5MgjDAy/C0Gg05nVmYJ0F1hjBkb6+PuAnFuTHwMCASqVevnyZuXFfvHjxTa2MOZ8saomfnz8/P//FixfATc7hw4d37do1MDAwqiwBkzw6nQ76ASQSaW1tLSgomJmZybw6XVlZSSKRlixZwvELgSAoJydHTk7O3Nx81AvGn1shIaFly5Z9+fLl3LlzwPHYeKpxPJmUlpZWVVWtqamB40CAfv7atWtUKhWJRALnXuMMcwo38XjkBGyVl5CQuHLlCj8/P+wRoKenJy4uDolEwp7hgCiOU87HI+SgUBQKBf58AI+pP5gB5gvAI2hfYb5GUFDQy8sLOJeeNm3aqN7vADw8PLq6umQyeWQ0rOqXLzkYjJFR0cW0tJQsLaGhoaLISPIYJgztxcXN2dmc/PyYrw7egEYHZ15yyhRxbe3exsZmpmmmgfZ2Ah4vN2OG6Nc5wZFB/MbfBbH5s/jNPkTZ/GFERUXxfsXJyWnfvn2+vr6xsbGw+2wIgkpLSw8fPjxjxowzZ84AR+QwEAQdO3YMg8GA6D3AZfndu3fnzp3r7u7O7OwepqSkZP78+e7u7iEhIfb29p6ensCXPTPA4VVbWxv42d/fv3PnztmzZ69fvz4gIGBUx9wwtbW1Bw8eFBQUxGKxHh4eBQUFycnJRkZGSCTS3Nz89evX5eXljo6OKBRKXl7+zp07ozrBf//+vZ2dHQqFkpKSOnHiBBzMoKSkxNzcHIzk+Pn5t2/fDseowOPxDg4OnJycCARCWFj42LFj8OB75cqVwGOenZ3dy5cvNTU1Qd5ev369cuVKDAYjISFx6tSp6urq+/fv6+vrIxAIQ0ND4GKbmZ6ennPnzk2ePNnQ0NDDw8PHx8fZ2XnevHne3t7AETZMR0fH3LlzkUikjIwMcE934MCBYfXMoiG6u7stLCz4+fmBf//x8PLly40bN4IhiIyMzL59+woKCiAIOnXqFCcnp6Sk5N69e8cKopCfnw+8n4uKiu7duzckJISbm1tUVPTmzZvDKgREC5g6dWpAQEB0dPTatWtPnToFWpBCoYDQea6urseOHXNwcDh79iwIIDkWfX19vr6+YJcjGo2eN29efn4+g8GIj4+fOnXqggULQLtXVVWZm5uDCft79+7RaDQSiXT8+HFRUVFgYurg4ABihLBIk/WpgYGBvXv3CgoKYjAYGRmZLVu2zJkzR19f/+TJkw0NDWMVeSSlpaVbtmwB3h1AK5SWlg675saNG/z8/CgUSktLKyoqys3NDYVCTZs2rbi4ODIycvr06ZaWlg4ODrt373Z3d5eRkXFycgKe7lm01J07dxh/IxAE7dy588CBA0Bno1KpTk5OS5cuJRKJJBLJzc0NiUSKiopu37797t27hw8fnjVrVlJSEnAQj0Khpk6dmpmZmZaWBjbTTpky5cOHD7W1tWVlZTIyMnp6es3NzfCzmpqajIyMEAiEvLz8li1bLly44Ozs7OnpCby9g2grxsbGHR0d4PqEhAR+fn5mr/TMZGdny8jIYDCYVatWpaWlvX371tvbW1hYGHZqT6PRNm7ciEKhVq1aVVFRERcX5+LiIiIioqCgkJSURCaTKysrQVvr6emdPXs2NDQUxKlraWkBr9uiRYt4eHhevHjB/NywsDAMBuPs7AxigbCupcTExAULFsDdzt27d1VVVeHYDMxQKJSlS5dycXGFhoa2trYmJiZSKBR/f38cDgeH0unu7ra1tV26dOlYcWKqqqqUlJQmTZoERwLo6uoyMTGRkJDIyckBR/B4vLq6ury8PLDEAxFxpKSkDA0NQT5B2ykoKGRnZ4MLUlJSlJWVr169Cn6O2rjjz21NTY26uvq0adPgz983q3EkQUFBaDR648aNzGEwIiIiwJ5Se3v74ODgK1euzJ8//8iRI6ClQICclStXEgiExMTEjo6OUQsysolZywlc/LVr1woICMBRT0B/aGlpiUKhPD09Kysro6Ki5syZg0ajvb29wWxXU1OTjo6OrKzsqAOJ8Qh5U1MTsFm4cuVKVVXV1atXLS0tMRjMwoULq6urCQQC6wxAELRhwwYMBnPr1i3wRCqVunz5cgwGA6IlgSga8vLyqqqqpaWlubm5zB/inp4eMBUIwvOwIDExUUhICI7cA+hvbb09Y0bcxo300WKZFISFHcVgTvDwFP03ClRvU9M1HZ3zsrIg0EJTVtYZcfFTgoJ5oaEdZWVpp05dVFQ8yc9fGBnZnJtLh6DKuLgzYmJ3zc0Hvgo2HYLSz569rKbW/N93ob+19aa+/jkpqdb/ForQ0HBVS+uCnFznf98ONv8K2Fofm+HU19cnJSXl5OSMjCfT0NAQGRmZk5MDR/QaBo1Gq6mpAcNrEon0+PHjly9fso7PBpJ9//59U1PTqGfLy8uZY938UUAQhMfji4uLRx1sEQiE8vLyYcoGqCJ4uNbW1lZXVzdqWKpxZqCuru7t27cpKSnV1dVjtQuVSs3NzU1ISMjKymIRs26shujv7/+RTDLnFo/Hf/nyhfVlRCIRrjcIgmpqasa6BazTtrS0FBYWDpuDADQ1NeHx+PHnvKurq6CggHmMNU6oVGplZSXcrONMk8UpMplcWlra1NQEQdCXL1/gInyzyN9LW1sbiAQIar6iogLUfEdHBxjaUqnUkpKStLS0kaUbf0v9BUAQtGfPHjU1tS1btkRGRu7Zs8fBwQHWB9rb29etWwdipaBQqJkzZ8IRt+rq6mbPng2MgZcsWZKVlWVpaYlAIAwMDEJDQ4FtJBaLXbVqVWJiItzQZWVl8+fPBw5d+Pj4du7cCWa4srOzFy9eDHxmbt26taamBniXAU6GDx06NGp/++DBAzk5OQQCgcVizczMXr58OX36dHhADFyMzJgxA4FAoNFoOzu79+/fT5kyxdzcPDAwELR7RkaGoaEhmOTi5uZ2d3cHHQUej/fz8xMSEgLTMbdu3erp6env7w8NDTUwMEAgEJKSkseOHWtoaGBdS69fv1ZXVwdKyNWrV21sbOAwaCN59OgR8KhsamoKikAikc6ePaukpLRo0aIDBw4sXbp0586d8DTcMJKTk1etWgWqfc2aNenp6dXV1Tt27ABei11cXD58+FBcXAzC8WEwmBUrVmRkZGRlZYFRPj8/v7+/f1VVFdCFFBUVFyxYsHr16jVr1syYMePWrVugHwbRZUdt3HHmFlhrnzx5cthxFtXIDJFIDAoK0tLSAq1w8OBBWGUCASGlpKSAjbGsrOzly5fh+aOamhp9fX0wURgdHT1qQcZq4rHkhJmEhIQlS5YME9Tnz5+D/IiKih48ePD169cSEhIYDMbb2zspKWnNmjWcnJxAwwTBUScg5FFRUeLi4ggEAlgpR0REyMrKuri4PH36lEqlsshAeXn50aNHwVl9ff2QkJDCwsJDhw6B1IyMjO7du0cikchksre3N3ADu23btmGf2pMnT65YsYJFeFVAX1/fokWLXFxcwGL7f4JJ5ueHzZ17BIW6qKiYevLkINNMN41CKQgPD7O0PIxEHkYgzsvIfAwMrEtJebpmzTFOzqMYzCNn55rkZCqZ/HrnzmOcnIeRyGs6OmWPH78/duwoBhMgKloYGfn/N3pSUrChYdC0aUm7dz/38Hi4bNl/gj18pbum5qWv73Fu7iNo9EMHh4b09PaSktgNG45zcR3FYGJWroRVQTZ/PqN7/WLDhg0bNmzYMDM0NITFYnt6empra0EA6GGGrx0dHQ0NDTIy/x97ZwEXVfY98GkGZuhuSWlQRMUWFQsDEzuwXdu1O7A7wQIsEFFBEVBQEFAElC4ZunMGpuO9+X/g/p3fSAyDsevuvu9nP/vB926fe9+88+655+i2izXH5XKLioo0NDRU2w7V0Gi0qqoqExMTyW5dQMqKigojI6MfP7osEAgoFIqGhoaKikpdXd3EiRPr6uqio6NNTU1FvSsqKpKXl9fV1eXxeAwGo92BTBiGi4qKGAyGiYmJBG8l3dLpKAGzdtBIoVAoHl+kUyorK5uamszNzcWTcblcELYURN5D/WJyc3PHjBljaGgYHBzc0NBAJpN79eQQlDStpVKpXfmG6WqySQ+LxQIRdE1MTNqdOKXT6YWFhQYGBt9xKLfbecLlcpubmzv6G6NSqdXV1aJ1AcwKOq6yH5nkzc3NZWVlBgYGioqKdDodg8GIr6yf0gAwpO1CSfF4vDVr1owdOxb4HpfMhw8fNm/e7O3t3dXp0O9ACMPN5eVCGFYyNERjMLBA0PjlC1lLS1ZMvq1pyso4zc2qZmb4r/FLEP5lIFofAgICAgLCf4hOX4gRvlvrCw0NBfo8wu/DbzXJU1JSvLy8rl+/Ljn2iYjbt2+np6cfO3ZMFD0SAeGngHhzQUBAQEBA+A8BTH3+7lb8S0BG8vfkb5/kEARFRkb6+fl9+PDhxIkTo0ePllLlQ6FQixYtsrS0PH/+PEcsmgICwo+DaH0ICAgICAj/Ierr6xsaGvh8/k8JCfifhUqlcjgccI7x724Lwm83ycvLy9etW7d48eLBgwfz+fy5c+dKnxeLxa5YscLW1vbFixe/so0I/zkQC08EBAQEBIT/BFwu9/Hjxy9evKipqUGhUL179163bl27wDwI0hAdHe3n51deXo5Goy0sLEaNGjVlyhRp4jEi/EcmuUAg8PX1DQkJ6dOnz7p160CQXgSEvxdE60NAQEBAQEBAQEBAQPg3g1h4IiAgICAgICAgICAg/JtBtD4EBAQEBAQEBAQEBIR/M4jWh4CAgICAgICAgICA8G8GOXmM0CUMBiM+Pv7Lly9oNNrS0tLGxkZDQyMxMbFXr146OjoUCqWxsVGUGIvFqqio6OnpEQgEcIVGo1EoFBB7t1NkZGQsLCyIRKKENqSnp+fm5s6YMaOnp+RhGM7JyXn37t2UKVN0dXVRPwwEQcnJySkpKXJycqNGjTI0NGyXICsr6+3btygUysXFRfLB8W6LAvB4vI8fPyYnJ2toaLi7u4sHk4UgqKSkRFlZWTyEblxcHI/HGzVqlISqX79+nZycvHLlyt8zuhSPx/v06dPnz589PDxE8ayjo6P5fP6sWbOkD5X7HfW+f/+eQqHMnTu32/hI0szJwsLChIQEFovVr1+/vn37tms5lUotLCwES0MoFFZUVAwbNqydU++amhoulys+N8rKyuLj46dMmSIhYHdxcbGfn9+kSZMcHR2l6zoCAgICAgLCfymkCQKCOC0tLUeOHNHW1u7bt+/GjRsvXry4detWS0tLHR0dXV3d+Ph4oVCYmpq6Zs0aAoFAJBLd3d0XL148cOBAoJ+8f/9eKBQ+e/aMRCIZGBhMmDBhxowZpqamaDTawcFhxowZrq6umpqaWlpaKSkpEppRVVU1ePDg8ePHM5nMHrWfwWCcOXNGW1tbS0srNTX1h8dDWFdXt2jRIisrK3t7eyKRqK6uHhAQILrL4XAOHz48aNCg58+fv3jxYuDAgUePHuVyud9RFIDP5wcHB48cOXL9+vUFBQXit5hM5tGjRx0dHT09PUeMGHH27Nns7OwPHz5s377d1NQ0Li5OQi/YbPbEiRMVFBRevnwp/P2gUCibN29WUlIyNTUtKioSCoURERGTJ0/G4/Hz5s0TCAS/qN6SkpI1a9bIyckNGTKkqalJcuJu5ySHwzl48CCZTAYPWDwe7+npSaVSRQkgCPrzzz9FeiAajV60aJH4bAkLCxsyZMjMmTPd3NxWrlz58ePHzMzMGzduWFtbHzp0CIIgCc27fPkyHo/fuHGj5GQICAgICAgI/zUQrQ+hPQ0NDdOmTSOTyUePHuVwOKLrjY2Nnp6eqqqqb968AVeysrJ028jKygJXXr16paenp6amFhYW9ujRI1dX15qaGqFQKBAIPD09sVjs0aNHQcqCgoLhw4cD/bBTuFzutm3byGTyd2h9oEYPDw9tbe0f1/oEAsHx48fv3r0LFI+XL19qamo6Ozs3NDSABHfv3tXW1n7+/Dn4Z0hIiLa29oMHD76jKKFQSKVSPT09DQwMQkND22XncDjr1q3T0tIKDw8XCoVlZWWbN2++fft2QEDAgQMHtmzZwufzJfclMzPz8ePH3zGefw0MBsPV1VWk9QmFws+fP2tpaf1SrU8oFFZWVtrb23er9UkzJ319fadPn56WllZXV3fv3j0TExM8Hn/q1ClRgry8vIkTJ547d+5aGz4+PuKKfXBwsLq6+o4dO/h8vkAgOHLkyOXLl+/cuXP//v3JkyeXlZVJ7khjY+ODBw+6TYaAgICAgIDwXwOx8ET4BoFAcOzYsdDQUE9Pzy1btsjIyIhuqaioeHl5VVZWcjgccEVGRgaNbg3+gUajwZVRo0bNmzfv1KlTN2/enDZtmoeHh6amZqcVGRsbT5gwgc/nd9USoET17t37u/uCxWJRP4O6ujpra+sJEyaA/RkXF5cBAwYUFhayWCxVVVUqlXrr1i0dHZ1+/fqB9P3799fW1vb29h47dqy4BWa3RaFQKBaL9eeffz5+/PjatWuTJk1q15JXr175+/svWbJkzJgxYB9JT09v4cKFpaWlDx48OHbsWLd2sDZtoH5XsFgsHo8Xv4LD4X6dYacIDAYjzWzpdk4ymczc3NxTp04ZGRmhUKh58+aRyeSFCxdGRUWtXr0aWGaGhoa6urquX7++Y/aqqqqjR48aGBisX78eh8PBMKykpDRx4kQdHZ3NmzdPnjxZX19fcgtVVFTmzJkjXacRfi9YjY2lsbGUyEgsgeB6+jRO7NnbU+hVVRn371clJwuFQl0nJ7sFC+S1tcUTQDxezuPHRVFREI9H1tbu6+mpZmEhnkDA4eQ9e1YUFcWsq1M1N7eaOVNvwADxBDAEFYSF5YeG0qurlXr1sp0712DwYCmbBwsEOY8fNxUWokSBo9Bo3f79Tdoeax3JfvQozstrwPr1fZYuRf235dJtCT8iF3ZTU8b9+9zm5tZ/oNEGgwf3GjGi05RCGM4LCanPyQESJGtp9V22DPXbIIThJgqlKDq66PVrqxkzbHsSHr0jFYmJuU+eNOTlyamrm4wZYzF1Ku7bYymM2tpPPj7UwkKIz9cbONB+wQKiklKPpMamUtP9/Mrfv4d4PO2+fft4eipIfSyFQ6Nl3L/PoVL/dwmNJpDJCrq6uv37KxoY/EjfEf59IN5cEL4hLS0tICBAWVl54cKF4iofQENDY926dcrKyl1lx2AwRkZGaDS6oaFh8ODBM2bMkJBy2bJl9vb2nd7Ny8uLjo5esmRJV+/iNTU1JSUlEg4NigNBUFlZGZ1OR30X2trabm5uIt0DgiA+nz9w4ECg0Obm5mZlZVlaWqqpqYEEampqlpaWWVlZ2dnZPSoKhUIFBwc/fPhw3Lhx7u7uHXsREhKCw+GmTZsGhqWmpkZBQQGFQvn5+Tk7O1t8+37QFVwuV6S3g2JpNBpQ+CsrKwUCgYS8MAyDYaTRaFSxnxkGg1FWVtapOHg8XnFxcTN4k/i2qOrqagqFwuVypWm25FZ1WpQ0XaNSqWA7uttaup2TYGzd3NyAygewt7fX1NSEYRj8s7Ky8uHDh5cuXZo3b979+/cZDIZ49vfv3+fn57u5uYH5wGKx6HS6kpJSXFxcXV3dtGnTpBwN8aneI/lCEATycrncqqoqUbMlS18gEJSVlbFYLGmah9ApPCazKCoq+9Gj1Fu3aMXF/1OHek5pXNydYcPijh4tfPUqNzg4ascOPxeXqk+fRAnYTU1PFixI8/UdceDA5Js3FfT0Hk6ZUvDypSgBo7b28Zw5IZ6eeSEhBeHhH86cuTtmTPLVq8Kv84FDo4UuWxZz8KCAw+E2N3++ceOBm1v2o0dSthCDw1lOm6Ziapp4/vzbffvyQ0N7T5pk3MWBZCEMV3/+XJeVVZmcLGrAf1Mu3Zbwg3KRVVHps3SprKpq/IkTb/fujd61i1lf32nKxoKC19u2vd2zJ/74caKSks1v9qWpuays8PXrlGvX8kND2eLqUA+BBYKEkyfvjh2beudO4evXaXfuPJk/P2TpUk7bExVQmZR0d8wYmM93u37d9dSp8vfvH82Y0VxWJr3UqlNT740b9yUsDIPD1efkxBw8+HDSpNZvItJBVFKynTuXz2bHHjoUe/hwS0WFjIICo7o64eTJS717+48ZUxYf/90jgPDvA9H6EL7h3bt3NTU1pqamXW1oTJgwYeDAgV1lh2G4vLwchUL16tVLX19fXl5eQl0qKiqKioodrzMYDB8fn3nz5nXqceTt27dTpkw5duzYuXPnHBwcli1bVllZ2VUVQqEwISGhb9++RkZGmpqaixYtqq2thSDo/v37RkZGZDJ5+fLleXl5rU/e6uo//vjDysrqzZs3EtqMQqGioqJ0dHSOHDkC/Nbk5OQ0NzdramqKdDkMBmNgYNDS0pKfn9+jomg02p07d2AYHjt27KNHj3bu3Hnp0qXS0lKQmM1ml5aWGhkZAdHAMJyQkGBnZ5eampqenr5gwQLJe2ICgSAmJmb58uVWVlYREREoFIpCofz5559WVla7d+++du2amZmZoaGho6NjRkZGx+zFxcUnTpzo16/fvn37Dhw4YGhoOGLEiMrKyqKiok2bNq1fv37x4sXGxsaXL18W6RWNjY179+5dtWrVnTt3hg4dOn/+fDA3YBh++PDh9OnTAwICbt686eTk9PTpU9R30VVR0nQtMTFx2rRpBw4cOHfu3MaNG2trayVUJHlOilBRURkyZIj4FUEb1tbWsrKywOUPm80uKyt78ODBggULBg4cGBsbK0pcUlKCx+MHDx4MRJmamqquro5Go2/fvr1w4UIJX1sAFArl0KFDffr02bZtGwzDPZIvhUI5ePBgnz59Dh48eOjQIV1dXX19fTMzs6CgIAnSZzKZ58+fX7Zs2datW83NzZcsWSJ5GP/1wAJBWUKCoOcfMggkks3s2X08PQlfT4R+Hy2Vle+OHBm6a9e2hoZtjY3zIyPVra0b8/NjDx3itX1iEMLwh7NnS96+Hbprl6KBAY5IdFy+XMPa+tXWrU0UCujC+9OnyVpaG0tKttXXr8vPt549m89mxx07VpOeDmrJuH9fw9p62YcP0+7dWxwbO+rYMQGb/fnWLVCFNGAJBCMXFxUzMxQabeTiomFjg+7i8YXGYIbs2DE/MnLU0aNdpekWRm1tTVrad2T8feTSbQk/RS4EEsls/Hh5HR2UUFiTllYYGdlpsvyQEFZDAwqNJmlqmk2cSOjav9SP8N1SU+rVy2n1atNx41BfrZC+D0pEBCUyctGbN9vq67fV148+cYIgL5/z+HG6vz9IwKyre7V1q4yCwoANG3BEoryOztBdu5oolJgDBwRtn1a7lRqnufmTj8+YEycWvn49/cGDZYmJ5hMn1mZm5oeESN9OWWVls/HjZRQU8HJyVjNnDli3bvTx40vj44ft3l367t1jD4/yDx9+ZBwQ/k0gWh/C/4AgKCsrC4ZhHR2ddvqYQCCg0+nNX+nqu/7Hjx8fPnyooaGxfPnynnrdBMAwfPfuXRMTE2dn5453Y2JiVqxYMX/+/AttXL9+/fXr14sXL67v4pMkjUaLjY29cOFCZGTkwIED79+/v3v3boFAMGfOHE9PTz6fb2VlBbbItLW19fT0Fi1a5OLi0lXb6uvrjxw54unpmZ2dXVBQAC6CnSJx/RaDwSgoKADPH+12SyQX9eXLl+zsbDQaHRkZWVpaSqPRDh8+PHDgwNDQ0NZPekSilpYWmUwGKmJISAiHw7G0tLx16xbwUyoQCFJSUh4+fFhUVNSxRgiCVFRUqFRqbW0t2NoyNjYeMWJEXV3dmzdvZGRksrKy7t27V1paevXq1Y67dhgMBo1G5+bmvn//3tjYeMeOHQMGDGhsbNy0adOMGTNu37794sWLAQMG7N69+2Xbx+nGxsbly5fLy8vfuHHj0KFDK1eufPTo0cWLF1Eo1KdPn7Zu3WplZbVhw4ZDhw6ZmpqeOnVK3B+s9HRVVLddS09PX7ly5fTp0y9cuHDixIkVK1aw2ezvm5OS+fz5MwRB06dPB4rc2LFjc3Nzq6qq7ty54+TklJubu3Tp0rSvbzba2tqkNoAaFhISMn78+BcvXsjKyoJpWVpaGhQUlJCQ0Om2KhaLJZPJBQUFYNb1SL5kMllWVragoOD169eGhobJyckXLlyg0WibNm1KTk7uVPpYLPbgwYMcDuf27duPHj3av39/QEDA0aNHJW8n/rvJDgr6cOYMxON9X3YMDveD76klb9+auLo6LF6MweEwWKzJmDHjL1wgKilVf/pEa/t+1FhQkBUYqGZhofnVzgIvJ2c2YQK1qCjj3r1W07jCQm5LyygvL5K6OgqFUjY2Hn/pkq6TE6OmpjIpCVijySgo9P/jD2zbgwiDxVpNn65oaMhjMHqk7mJwOGybOXc7e7mOEJWUjEeNkv3WWl56BBxOzIEDRdHR35f9N5FLtyX8LLmgsVg5NTXV3r0FHE6anx+ng5kGvbq6IDy89+TJaAwGi8d/tyr+y6X27WGBHjeAyy2KinI5fFinzR8ygUwetGWL05o1Qhguio4GQ1oQHl6VkmI8Zozs109yqubm2o6O+aGhlcnJ0sidVlxsOW2ayJJWVkXFdt48LB7PplJ7tLON+SoI0XEbLIHQd9kyDRsbelWVSE1FQEC0PoT/IRQKgTGYvLy86NkBqKysvH79uq2trbKy8qBBg0LEPkTRaDQvL6+1a9eOHz9+woQJenp6gYGBQ4cO/b42fPz4MTc3d+HChR13rlgs1sWLF9XU1EZ8fUQ6Ozt7eHjExcU9efKk09Lk5eU3bdo0YsSI0aNHX7t2zcjI6OXLl1lZWRgMZsaMGfr6+oGBgXV1dcDSLz09fezYsV01jMVihYeH0+l0HR2dpKSkhQsXpqWlwTAMFGA5OTnxBgONV9yQstuigGv+lpaWQYMG3bhxY+/evdeuXfP19eXz+fv376+srMThcJs3b6bT6Rs2bPD09MzPz1+5cmVCQkJTU5O7u3tiYuLAgQMPHjzIYrEOHjyYkpLSrlIZGRk7OzsHBweRZDEYjJaWFpFIdHJyWrRoEYlEGjp0qJ6eHoVC6ajVGxoa9u/fX1ZW1tbWdu7cuTt37vTx8YmIiGhqasLhcBkZGRQKxcLCgsViRUZGwjD86NGj0tLSOXPmAHvI6dOn//HHH2BWEIlE8zbAaTplZeXa2tqOJqDS0FVRkrvG4/EuXbpEJpPHjRsHyrGysjLo+vyDhDkpGQaDERgYCPb0xK+rqqouXrw4Ojp61apV5eXl3t7eQA2bOHHiyJEj9+zZs27dujNnzqxYsQKDwQQFBS1btozJZC5evHjixInV1dVPnz719vbuWJ2RkdHAgQNF7kN7JF8tLS1HR0cikejq6rpgwQIjI6M1a9asXLmytrY2JCREX1+/o/TLysrCwsKMjY2zsrIyMjLU1NQUFBRiY2PBgvoPUpaQELVjB7el5e9qgBCGCWSyjYeH+Iu4upWVsrGxEIaFbXOsPCGhubRUtXdvmTbjcICahQWeRCp8/ZpNpQrYbLv580Vvsa0PN1VVvbYJDLRZWWVl+wULxFU1WCAQQpDewIHtjjP9DsAQ9PHixXQ/v7/eOvQnyoXV2NhtCT9RLjgZGfuFC/EkUuXHjyUxMe3uFkZGEshkXScn1L9aanwWS3/QIN3+/UVX0BiMwZAheBIJ5vNbfTHzeF9evEChUJq2tiK5YPF4TTs7TnNz0evXsEDQrdS0HBzaHWeFuFwCmazv7Pzj6jRRSYmspYUSCuld20Mh/NdAvLkg/A80Gg32Geh0eruTToaGhlu2bCkuLvbx8ZndhuiWnJzc6NGjNTU1yWSyqamp9rfHlCVQX1/f3NwM9iUwGIympiabzb5z586GDRs6NQ2tqqpKS0uzsLAQxSvDYDCDBw++evXqu3fvli1b1vHAFQ6HA5Z1KBTK1NR0+PDh9+7dKygocHR0NDMzc3d3v3r16uvXr+fNm5eRkSEvLy/haJycnNzChQtRKNTevXvXr19/9+7dkJAQOzs7sCnKYrFgGAZaAQzD4LyWoqJip3pCV0VxOBwIgszMzEQddHFxGTx48Nu3b1NTU3V1dfv06RMbG0uhUPT19VVUVJqbm+/cubNo0aKKiopFixYZGxv7+fmpqKgYGxt/+fJF5F1GnHbtwbT7OojFysjIcLncrrZr0Gi0srIyyMXhcOLj4+l0+vPnz0Ul7Nixo3fv3hwO5/Xr15qamiJ7SC0trbNnz4K/bW1tQWDDysrKZ8+eZWRk8Hg8CX59JCChKAlda2pqio+Pd3JyUvr6MoRGo7vS6Orq6iTMSckEBQUpKipu3bq1031vMpm8e/fuxMTErKys5uZmFRUVJSUlX19fCoUiIyNjYGCAwWDOnDlj0cbatWtjY2MfPXo0aNCguro6Hx8fDofTMdblj8gX3YZoEWEwmLFjx3p7e+fk5IBFKi59sNFaX1+fkJCQmZkJrqxYsUJeXh6LxbJYrOrqatGOory8vPSPhd8cNpWacu1aZVJSE4UiFAqtZsxw3ryZqKhYmZwcsWEDvbJSwGYHzZxJ1tIa5eXVain3LQIO5/PNm2UJCYoGBvU5OXwmc8TBg4bf+42sHWgMxmLq1I7XhUIhSUNDTk1NCMMVHz8KYVjRwAAj9rQkaWgQyOTm0lJ6VZWWg0MnJcAwXlZWqVevTm/lh4bq9Os3ZPt2UZk8Hm/79u0PHz48ffr0/Pnzf6RTnObmgpcvc4KCZFVU3Ly9xZvdrVxk5OVTrl//cO5c67aVr29JTIz+oEFDduzoWEhzWdn7M2f4LJaMvHxFYqK6ldXIw4fbudz4G+XCqKmRXIKUcikpKZk7dy6Xy71//76kc+BotP7gwXoDBhS/eZPu52c8erTIhpPT3JwTHGw9axZQWn5wGOuyspIuX6YWFzcVFCjo6Q1Yv96y7fTy7yA1WWVl61mz2l9tey9SNjHBEYn06uqG3Fy8nFyrZvUVNAajaGCARqOrU1NhgaCnUmNTqV9evBi8fbuJ2AfoZ8+erV27dsKECRcuXOg2nKw4fBar9SMUGq3w1Q1YpwPe6sU6KenL8+eFr14N3b0b4nI/nD1bn5ur3afP2HPnwFYnoKWyMuHECVZjI4dGY9bV6fTrp92nj4yiooaNjYbEGMUIvw+I1ofwP7BYrJWVFRqNrqiooFKp6m0WPuIoKCig0WgZGRnxl0sCgdC/f38rK6se1QXD8KFDh65cuQLUSywWe/36dS6X+/nz5xMnToA0PB6vpKSkqqpqxYoVtra2I0aMYLPZHA5HXEPQ0NCQlZWl0+kCgUCyG0YsFmtiYgLCJ4B/zp079+HDh3fv3nVzc4uJiRkxYoTkkPEAMpm8adOmqKio0tJSoVBoaGiIx+Nbvv3A39LSgsPh9PT0elSUyHpTBIFAsLCwCA8Pb2pqAldIJJLIBc6zZ88UFBSGDRu2ZcuWurq6ixcvApehaDRamo78ICwWq6mpSU9Pb+/eve0c/zQ1NdXX18vKynZl4FpSUnLp0iVFRUVPT8/Pnz/X1NR8dzO+o6i6ujoajSalBXJQUJCEOblhw4auhjo+Pv7jx4/Hjx8X6ZYd0dTUtLe3z8nJEalhWCxWdKQ2Ly8vJibm9OnTb968ef78+apVq8CeIRqNJhAI32dB3SM0NTXl5OTgNtrdgmG4pqaGQCAsX768o1fYFy9ezJkzR+SrZsqUKY8ePWo3t/+J0KuqwtassZoxY8iOHRCfH71zZ/yxY8y6unHnz+s6OU24fPnh5MmadnYzg4JkOvtGIIThhJMnP166NPPRI6ORIzk0WoC7e8TGjfPCwsRfHH8uzeXljOpq+4ULyVpaEJ8Pvvq3s5bEEYkEEoleVcWoqdG0tW1XAo/JrMvOVreyaufGs/UWg5F44cLnGzf6r1uHFzvcxWKx0tPTGxoawJGB73bDy2ex8kNDsx89Knj50mr69O+QS/+1a7ktLW/37XNYvHjwn392mp3d1PRs8WI+mz33xQs5VdXy9+8Dpk4lyMuPPXPmF5kv/hS5iJcgpVyA1ys+n19ZWSnZ+xeBTHZYvLgsIaEkJqby40ejrwcfyuLjBWy2iasrJTz8B4ex8PXr96dPjzt/Xt3Ssrms7NGMGSGenkKh0HrmzN9WanXZ2Vg83mLKFDQGw6FS2VQqVkaG8O1il1FQwOBwjJoaTnMzucOvgwSpNRUWvv7zT1pJieOKFeLGVjk5OXV1dZmZmQwGo0daX0lMTF1mppy6OlBfuxpw84kTuS0tRVFRdVlZn2/c0HJwGOXlVfzmTauzpb17ZwQGgqcZs77+2aJFJA2NKbdvY3C42MOH448dK+7Vy2zCBKKiIqL1/VNALDwRvmHkyJHq6ur5+fmi7/e/CAwGs2/fvi9fvuS3kZeXN3v2bC0tLX19fdHpwZaWFqgNcJJQXl5eTk6uqqoKmKECQDRqLS2tdh7/OwWNRpPJZN2vPpFtbW3Hjx+fmJj4/PnzkpKSdn44JKCpqamtra2iooJGoy0sLFRUVMSP8MEwXFVVpaKiYi3Fc1C8KCMjI0VFxZqaGvGtGBkZGTwe3/FZX1VV9eTJk2XLljU3N79//97W1rb/V1uUkpISnQ6bDD8dLBZLIBAoFEp1dbX4dRqNxuFw8Hh8aWlpO98eYIhycnKmTJmiqqq6Z88erR972f2+onA4XOu32OrqrkxwxZE8J7vKlZGR8fjx43379mloaEgoHOhv6urqIrNMERAE3blzZ8SIEaampq9evSIQCJMnTwZvz6WlpcrKyn+B1gcWl4GBQce6MBiMjIwMjUZr56iWy+U2Nja6uLikpaWBpZ2fn3/t2rV/gconhOHka9cgPt/C3R2NweBkZGw8PIjKyl+eP2/88kWaEiA+vzo1VQjDYNeCIC+vqK/fXFZG7ewg7s9q85fnz0kaGq3vkRiMgM3mMZkdj9K1HjrC41sdCrfdbUf1p0+NX74M3LSJ9O1kpkREPJo5M+Hkyeaysqjt28NWr+Z+dR6rpKR0/fr1Bw8ebN++/Ucir+Dl5OwXLOjr6Snh7N+Py4VRU9NYUIBpeyy0bk3r6BCVlGpSU3+dse6Py6VdCVLKpX///oGBgUFBQcOHD5fcQjQGYzJ2rJaDA4dGS/PzA8fYBBxOdmCg+aRJ5M4CMvVoGJn19e+OHDEbP17d0rLVLsbAwGrGDD6TmXH3Ll86b8B/vdRYjY35oaGW06cbtG3Oc+l0iMdrtY/49t0DSyC0ypTDgTuYVHQlNR6T+eHcucBp076EhdWkpgZOn556+7bo7po1ax48eHDnzh3Jvyat5UNQY0FBdWoqJTIycsuW0OXL8XJyY8+cMRw6VMKAo1AokzFjdPr1gyHIyMXF5cgR49GjB2zYoG5lVZuR0fzVn1zR69fl799r9emDIxIxOJyNh4eCnh6WQHDesqXVcQ7CPwRkrw/hG/r27SvyldK3b18J2xSil/jvRr0N8SvT2xD9s7GxcdKkSUpKSoGBgXJyciwWy8HB4fXr1+np6YaGhiBNVVWVUCgcM2ZMt+8WAoGAQqFYW1vb2dmBKzgcbtGiRaGhofv3758zZ063W3MiGAwGBEEjR47EYDBmZmaOjo65ubl1dXVA16qrq8vNzR0wYIC5uXmPijIxMbG3t//y5UtNTY3omFltba2amlq777LAv4i1tbWjoyOFQmlubh42bBiwNa2qqiotLRUfxl8EmUw2MzN7//59UFDQli1bwPjX19ffuHFj+fLltra28fHx/v7+e/fuBTpDWVnZ8+fPV69e7e/vX1pa2rdvXwwGA0HQdzv/gGH4+4rSaiMrKysvL89RzHwF2N60Syx5TnZafn5+/u3btzdt2iTSvRkMRlRU1IQJE9opPy0tLRQKZerUqR2LSkpKys/P37Rpk1AorKur09XVNTY2BtM4Li5OdLS1HdKEoJCeL1++CASC0aNHd7q4LNveHvz8/FxdXYF/UQiC/P39bWxsnJ2dTUxMUP8umPX1lPBwVmNj4NcQGjCfjxIKBVwurbi441ZMR3AyMhMuX6ZXVWn37dv6Ellfz6yrgwUC8Mb/K6jNyKBERIw6dky5bfJg8Hjg6qPdcanWaSMUth6N7aCcc+n05KtX7ebPt+wQS8Z03DjTceM4zc0fL1xIOHUq5/Fjs4kTbb4a/4MDtz+lF2gsVsLuzY/LRc3CYu7z5zIKCmCrjVZSwmex+CzWd3vl+Qvk0q4EKeWCxWJHjhwpZSNJ6ur2CxZUf/5c+OpVTVqa3oABNWlpzeXlIw4e/PFhbI3GkZnJZzILvu4Zspua8G0bm2wqFS/FjtZfL7Wshw9xROLwfftAzEYsgQA+37R76gIhiu5KIzUCieS8aZPzpk0NeXlRO3bkP3/+/swZo1GjlNuCACkpKc2cOVOaFgo4nHR//9zgYAweT9LQcDl82MLdHZi8Sh5weW3t1lWGRpM0NMBaw8vJEZWUmsvKRE8nWmkpxOdzW1qEMAwMWVVMTetzc6XU0hF+ExCtD+EbCATCnj176HS6n5/fypUrT506JVI/eDweULFEtgdMJlMgEIhifEkAgiAqlQq8xXy3wY+cnNyGDRsSExN9fX1dXFzIZDKLxXr8+PGYMWNEbjk61sv7+hvw6dOnz58/HzlyRNz5fv/+/SdNmvTkyZNRo0Z11arGxsa7d+/27t3b1dUVi8UKBIJ79+4NGTJkVFuAKRKJtGrVquXLl799+3bevHkoFCo6OrqlpWXNmjXgVf727dv721i2bJnkoshk8urVq5ctWxYQELBlyxYsFltdXZ2SkjJz5sx2Wl9eXl5cXNzZs2exWKyampqBgQHYlmlubvb29h43blynh9BgGOZyuSBIILjC4/HE7fcgCOJyuUQisVN9HoIgGIZFvi6xWOzs2bODg4OPHDnS0NAwfvz4mpqaR48eLVu2TF1dfd68ecHBwcePHy8oKHBzc2MwGK9evdqzZw8oh8VivX792tnZOS4uLjU1lcvlgtiDCgoKfD4f9AXUIhAIYBjuSp2TUJSErmlqak6fPv3QoUPbtm3z9vY2NjZ+9+5dWVmZkpJSamqqs7Nzj6xosrKy5s2bZ29vf/XqVTKZXFxcvHr1al1d3cuXL4uGHWxlMxgMLy8vIGVNTU0Igh48eKCnp9fx4BOLxbp58+aMGTO0tLRgGLa2ti4sLARDERgYKCsrK/py0Q4ejwd6CgawR/IFry8VFRU8Ho9IJDY3N9+9e3fMmDFgcraTPgqFGjx4cJ8+fV6/fr1w4cIVK1YQCISQkBB1dfVFixah/o0wa2vp1dVW06ePO3/+u03IFHR15bW1KxIT858/J5BIMAS1DvqvcVnBrKuLP3Fi4MaNZuPHgys4GRngpqXdi1rrAuNysQRCO7cfMAQlX71K1tYeumtXR8UDQFRUHLp7t4DDSTh1quLDB+uZM3+dfd0vkgsag9FycOAxmZkPHlR9+iSrooLGYIRt/J5y6VjCL5KL+aRJn3x8ajMyMu7d03JwyAoMNBw2TOnrJ9cfGcamggIhDI84eNB84sSetuo7qvtxSuPiCl+9mnDpkih+OlFJCS8nx2ezoXZxYnk8GIJk5OXb7dxKIzU1Cws3b29mXV1ddnZDbi7Q+qQHTyK5HD4sMseVfsAlPYK+jqeSoSEGh6tJS+Oz2QQSCYPFYvB4spaWuOcnhN8fROtDaI+SktKVK1fGjh174cIFJyenfv36GRkZcTic9PR0WVnZ8+fPz58/H4bh0NBQHx+f+vp6oVC4e/fu+fPnz5w5U+SGRJwPHz48ePDgzZs3MAw/ePAAj8fPnTtXGuvHjgwbNuzevXt79uyZMWPG0KFDCwoK9PT0du3a1VHJwWKx8+bNy8vLW7ly5ZgxY3g8XmVl5alTp8ArrAgCgTBhwoTq6uo+ffp0VWljY6OPjw+FQhkyZMjAgQM5HI6VldX27dtFh9nGjh175MiRS5cuVVRUoFCosLCwEydOAFf7MAwDQ8eysjIYhrstauLEiadPnz5+/HhxcbGDg0NkZOTw4cNF22UAgUBw+/btUaNGgU/pqqqqR44cOXDgwLx587S1tT08PAZ0OH4DtpuCg4MfP37M5XJ9fHwUFRXNzMyuX79OpVLfv3/v7+/v4uJy9erVoqIiGRmZmzdvrlmzRnxU3717d/bsWeC7xcTEZPbs2To6OiNGjDh79uzu3btPnTp1+vRpGxubo0ePTpgwAajT3t7ef/75Z2AbTk5OZ8+edWhzFOHh4REaGnru3LkHDx6sX79+4cKFu3fvXrRo0dGjRwsKClJSUlgs1pkzZ1auXMlgMC5evNjQ0JCQkHDlyhUPDw9xExcMBtNVUYcOHXr79q2Erm3YsIFGo924ccPKykpHR2fWrFmGhoYkEunLly+Ojo490vqampqqqqoUFBS4XC6TyVy2bFlMTEy7Nw8rK6vhw4cLBILPnz/Hxsb6+vpOmjSJy+WamJhcunSp4+yNiopisViTJk0C3VyzZk1paeny5ctB9IilS5d2eoQ1Jibm8uXLzc3Nb9++9fHxGTRokPTyFZGfn79w4UIjI6OcnBwDA4MDBw6QSKROpa+hoXHlypU//vgjPDw8LCxMVVV1/fr1mzdv/hcYc3YKn82G+Xx6VRUsEHSlAnVLc1nZ6+3bcTIyo44dI2loNFEoVW0e3n86PAYj/vhxs/HjbTw8RBcxOJyGjU1OcDCrvh58sAfX+Uwmn8kkaWgofGvvkPXwIaOmxuXIEckB2TBYbO/Jkz/fusXvOvzJby6XoqiomAMHrGfNGuXlxaip+XWe7n9cLp2W8Ivkoqivbz17dl129pfnz41cXGrT08dduCBBe5R+GHkMBp/NZv6Yv9+/TGr1OTkp16+POnZMTezzq5yqqqKhYW16unjQdrCHBgsEKqam4uf9pJcaWVPTfNKk2szMn7tp+eMDbjp+fO9JkwpfvcoKCOizZElNWlpLefng7dvbGX4j/O6ATyMICJ1SV1eXkJAQHh7+8ePHlpYW4W9DY2NjQUEBn8/vNmV1dXV6ejrYaeyUkydPXrx4UXIhIO5fXFxcXV1dV2m4XG5qampSUhKDwRC/zuFw8vLyOByO9EXx+fysrKzo6Ojq6uqOdzkcTmJiIvCz+jvAZrMzMzOLi4vBHp04EASVttHuFoPBEI2JQCAoKCig0WjfV/uPFMVms7OyssBByqampu9rgFAoLCoqamxslCYll8tNTk4ODw9PSUkRTYmOZGZmlpSUCP9aoqOjlZWVt2/fDjwHsNlsaXJBEFRUVJSdnS1l+n8udTk5Z/X1L5qbNxYUiF/nMZkl795BAkH5hw8n1dX9Ro3idPGoZNNoDyZNumJtTW0TLiQQPF206JiiYkFEBEhQ9ObNMSWl+xMn8n9sMHlMZvTu3al37sBi6w6GIBiCKK9eHVNUDJo9GxJ7eBZERBxTVHw0axZfbE5mP34csWkT+9vVBAkEndZYn5t71sAg/uRJ6RvJamq6PXToAQzm7f794u0UkXH/ftn790KhMC809CiZ/GjmzE5r71Yu77y8DuJwEtpWmZx81sAgZNkyMCbUkpKL5ube/frR22Kx/lZykVDCz5ILrazMd+TIqs+fwT8b8vMvmpsfwGDOGxmFrV0ral7qnTsHsdhLvXuDySzNMIrz6caNQ3h88Pz5gjbDBBFNRUW1WVlCofAHpQZDUNSuXQdxuI+XLwt/jEYK5dmSJTXp6eIXIYEAhqBXf/55iEBI8/cXXYchKHLLlsMyMp9v3xZd7KnUPt28eVpbu9Wtq9SUJyaeVFc/pqRUFB3deZkSBxyGoLA//jiEx6f5+YHrnJYWv1GjTqqrl3/4IErMptGCPDz8Ro16tmTJ6x07qtPSpG8hwm8C4s0FQRLq6uqDBg0aN25c//79v8Nz/a9DRUXF1NRUGocWWlpadnZ2XR1QrK6uTk1NBdtTElBUVBw2bNiQIUM6+jUVQSAQHBwcnJyc2m14ysjI9O7dW7SbJ01ROBzO2traxcWlUw8lMjIyAwYM6Oj/4++CSCTa2Nj06tWro4ksBoMxaKPdLRKJJBoTLBZramoKDiV+Bz9SFJFItLa21tTUBLH+vq8BIFAe8J7aLQQCoV+/fuPGjXN0dGzn+FQcGxsb0cnVvx5VVVUbGxsp3cBiMBgjIyMrK6u/wG3s34u8jo6quTm1sDDx/HnBVz9AEI+X4u3NamjAYLFoLBaFRre+yXXm1L51xyA7u/zDB4K8/P8fWxIK/78ciTZpLZWVIm8c4KBvTk6OKCpGRwQczvvTp5V69bJfuFC0LQPxeJ98fOpzc3UcHTXt7etzcuhiTpiqP30SCoU2s2eDA0utRzpfvCiLjx++bx9RbDUVv3mTGxzcaaVNFIqMvLyJq6voCp1Oz8jIkOQwqe0VpKub9Tk5WQEB/+/nUOL4dCuX1hjrbWHQuiqBEhFBr6oiqauD4YIFAnAyUEKl7eQCw3B+fn55ebmE9D8uF8klSCmXsrKyL1++SDiTL4QgPpst+Lo9qGJqCqIp8BgMmzlzwGAC6992R9p6NIwatrayKipfXrzIDw0VXWTU1CRdvoxvC7b0K6QG8Xi0khLQcimlRispiT9+vP+6dZpiRvX0qqrE8+f5bLb5pEkyCgrl79+LyuTS6dWfP6uamxt/tSrqqdRgCKrNyNAbOFD9q190CIKys7O7iYP6dTV1ZavZ7YB3C5/F+nD2rM3s2Qujoqbcvj362DGtr+7EEf5BIBaeCP9FMjMzL1++rKWllZeXZ2tra9RD63kEhH8fMAyDvbu/uyG/KURFxT6enhUfP37y8aEWF/eePBklFFIiIxX19futXAnc7hNIJGpREbW4GIvH8xgMENxcRKuDBxyuPjs7JyjIePToVn996el8FquxoEBWVVXT1lbAZoPozyLvf7lPnz5bvFjTzm52cDBJQ6O0tNTNzS0/P3/lypWnT5/u+OEA4vHivLwy7t/XtLMrePlSdJ1eVaVuZdVn6dJWn3ubNj1fubLg5UvQ7Oby8twnTyymTBHpBpTIyIhNm5SNjUOWLhWVwGMyOVTq9AcP2FRqwokTGBzOccUKxbZT383l5Z9v3XLevFnkOoVOp8+ZMyc8PHzs2LF3794VP0r9TYFtpnHsNkMMkaN6HpNZ8PLlu8OHVc3NQcBDPosF8/mtlpwCQUcPGd3KhaylhcZgqlJS2FRqVUqKupWV6GgWANf21psXEmI2YQKWQEi/e7e1STBcn5PDqq/XsLHpVi5Pnz5dtGgRgUC4ceNGp560flwu3ZYgjVxSUlKmTp3a0NBw4MCBbdu2dXqUvaWysqW8nFpcrD9oEDg+ZztnTuaDB/rOzuKh2+hth/z5TKbIZ2a3wyhei5a9vbmbW+qdO6HLl5fExOg4OdGrqijh4f1WrwaeTn5QaupWVsDxqehDACwQRGzc+PnmzcHbtrkcOYJCobqVWktlZejy5Rwa7d3hw6KLMAQ1UShDd+4kkEh6AwbYzplTEB5en5MDBrk0NrYhL8/lyBEggm6lVp2amnT5sv6gQbZz5oCPQUWvXzfk5rqeOUP4+mH34sWL27dv19TUDAgIGDx4cMd2gkUE8XgQj8dqbOw0geQBhyGodZK37UCC9BCP17ri2twAgCtfXrxIunTJ3M2NWlxMVFTEk0hEJSV1KyvFr8EAEf4RIFofwn+RrKwsf39/Ho83efLklStX/ohvcQSEfwEMBuPDhw8sFis1NbW4uLhXr16So1/+N7GeNYvHYMQePEgJD6eEh8upqQ1Yv37gxo3gdU1RX7/3lCnJV67cGTrUdu7cMadOtcuuaWfXZ8mSD+fOvVy3TsXUdNiePQPWr4/ctCl6164hO3c25ueneHvzGIzK5OTYQ4ccFi9Wt7IStB1aa/1/29tYq5v4Ni9QERERmzdvbve5SgjDiefPJ5w8CXG5tG+jQRDk5Yfu3g2OvfWePLk1ntv584yaGiVDw+xHj3ScnEYePAjeMisSE58vX9763k+hfNN6NLr/H38oGRkx6+rK4uPL37//dOOG6bhxREVFIQw7b97cLtY8DocTCoUfPnzIyMho5zcSFgiyAgIyHzxozM9HwXDy1avZjx6BDQcBl8tubGx1iI/F9l22DObz0x4+TPH2hni8ig8f4o4edVi8uKPXSsly6TV8uJaDQ/7z59dsbUceOiTahBHPXhAWVhIb6+fi0mvkyBEHDjBqanKDg1+sXDnhypXazMzkq1e7lQsGg6HRaE+fPp06dWq7tfPjcpGmBEFjY7dywbbB4/FCQ0OXL1/eThtn1NZ+8vHJCQqiV1W92b27ITe37/LlSoaG6lZWtnPnGg4dCtyT1KSnp96+nRMUhBIK6dXVL9eutfHwcFqzRsIwTr55s92Y44jE0SdOoLHYjHv3kq9cQWEwWvb2Iw4cMHdzAwl+RGqjjh3LDw3NefxYCEGpt2/j5eRsPDwIJBKfxQL2ll9ntCSpsZuaXqxaVRwdjRIKq1NSxG9pOjgAjylYAmHkoUNoDOblH3/YzZ/PbW7Oefx4xMGD9gsXSil3Zl1dfmhomq/vx4sXDYYMQQmFcmpqU+7cEVdxsVgsBoOpqqp6+fJlR62PQ6N98vHJfPiQ17bzHLN/f11Wlt38+Wpf4752O+A8JjPN15cSESGEoJTr1wkkku6AAUmXLtWmpws4nA9nzuCIRF0nJzULCxVT04z790Gwh/8vVla23+rVLocPS+N2FeF3AP2L/B0hIPzOQBCUmJjI4/GcnZ3/9ZZpCAjdkpSUVNB2LAq8ZAwaNOhvNDH9zRFwOCBQmIqJSTv3ITAE0YqLZRQUJHg4aC4rg/h8ZSMjNAYD9g2IiopdRWkXwnBDfr6cmhrpq0E4g8HIzs4+e/bshQsXfiTcJQxBDXl5rPp61d69gW936RFwODVpaeymJiUjo46DAOByuaWlpQcPHty0aVO/fv2+u50/RS48JrO5rEzZyKiruH8Qj9dUWCinqgoEx2MwaCUlSkZGXbmx6SiXurq60NBQCoXi5eX1I58Rf7VcaDRacnLyvXv3rly58tOPCfR0GEEQPFpJSavHGl3ddn5ifrrUeEwmtahI1dxcZMn8s6TGYzBqMzLQWKyGtbVoj05KmHV1rXkxGDULC7DD2S4BDMO1tbV37tyRk5PbuHEj6seQMOCSacjL++TjYz1rFgxBrPp6Posl4HJbyssLXr4c5eXVqeNQhN8QROtDQEBAQED4ZwBB0PXr12VkZJYtW4b6vQkLC0tKStq9e/e/1a2rOE1NTYcOHVq8eDHwVPzbwuVyT548aWtrO3Xq1L+7LX8//xSplZWVHT9+fNu2bb169fpbGkArKXmyYEH/tn3ddrc++fgoGhqajh37tzQMoacghm0ICAgICAj/AGAYvnv3LhqNXthmQvY7Ex0dnZKSsmnTpv+CykelUi9cuDBt2rTfXHng8XjXrl0zNTWdPHny392Wv59/itTKy8uvXbu2atWqv0vlQ6FQJbGx1Z8+0UpLRQf/ADVpabSSEl0np7+rYQg9BdnrQ0BAQEBA+GcAwzByDhnhu0HmD8J3UJuZGTRrFrWwUKtPH+0+fYjKyjw6vbGgQMXEZNjevT01RUb4G0G0PgQEBAQEBAQEBASEzmHU1GTcu1eZlMRpblbU11eztDQdN07D2vrvbhdCz0C0PgQEBAQEBAQEBAQEhH8zSOQGBGlhMpl37txRVVWdNWuWZK/uERERaWlpK1askDJ09fcBwzCFQqFSqcDroImJSaeBtgUCQV5eHrPNWTOBQDA3N28XRb3bWvLy8mJiYtzc3AzaIvB0BY/HS0lJSU1NnTNnTk87Ln0t/x24XG5cXFxFRcWcOXMkBDT/Ef71w95xzRYWFr5+/XrgwIGSj7LAMJyTk/Pu3btp06Z16iiSSqVGR0dDEDRz5kzEYAwBAQEBAeEfgBABQTpSU1O1tbX79+9fV1cnIRmTyRw3bpySklJUVNQvbQ8EQWlpaXv37iWTyRgM5s8//4QgqGOy2NhYFRUVNBrt6Oj45MkTOp0ufRV0Ov3MmTM6OjpaWlqfP3+WkJJCoWzatElJScnc3LykpKRHHZG+lv8OFArF09NTRkbG1dWVwWD8iir+C8MuvmbpdPqVK1csLCyIRGJgYKCEXAwG4/Tp01paWrq6utnZ2R0TREREuLm54fH4RYsWCQSCX9kDBAQEBAQEhJ8D8o0WQVpsbGzu3r178eJF9a8RijpFTk7u7Nmzfn5+HcOJ/lwwGIy9vf3q1atNTU1hGH727BmlXVjhto2+wMBAFouFwWDmzJnj7u7eowhFZDJ5w4YNo0eP7jaliYnJwYMHHR0de96PHtQCgCAoMzMT+taV1s+CSqUWFhai/m5MTEz27NnzS0PG9XTY/+lrlkwmr1mzZunSpWg0WnIuEom0cePGESNGdJVg7Nix+/bt+6U7+QgICAgICAg/F0TrQ5AWHA43atSoAQMGdJvS0tJy8uTJf030cywWq66ubmJiUlxc/OTJk3Z38/PzCwoKQIxgWVnZ76sCh5PKEBqLxeLx+O+rQvpaUCjUy5cvT58+zefzUT8bHo93/PjxqKgo1G8Auo1fXYv0w/7vWLMEAkHKUZVsxY3H4xHDTgQEBAQEhH8QyM82QudwudyioiI6nd7uOoPBEN9lgmG4traWxWJ1zM7hcNpdrK6uLi0t7bhJxWoDhUI1NzfX1dX1tKkkEmnevHk4HC4oKKiqqkq8bSEhIX379tXR0ek0I51Op1AoHRsP4HA45eXlAoGgq7zl5eUwDPe0tdLXAsNwVVVVYWEhj8cTXUxPT//zzz8bGxvbJabRaPn5+c3Nze2uc7ncmpqaTjcG23UBhmFfX9/r16+3a0xXIpYMl8stLCwUFwcAgiDQSB6PV1lZ2WnDmpqaamtrpakFhuHKysqampqOt3g8XnFxcX19/a8TroQ+goVDpVLFJSIQCMrKyjquC2nk3i1dNabjmu1RXtDs0tJSBoMhTTNqa2s7Tk4EBAQEBASEv51/83duhO+jvr7+3LlztbW12traT58+dXZ2Pnr0qIyMzNOnTx8+fNjS0vL06VPttvAs0dHRvr6+zs7OlZWVcXFxR44cGTRo0Lt37x48ePD27duLFy9OnDgRlBkdHX3+/HkTExMIgmJiYoYPH75v3z41NbXw8PC7d+8mJiYePXo0KirqyZMnbDZ7+fLlJ0+elN7nChqNHjVqVHh4eEZGxsuXL5ctWwau19TUvH//ft++fefOnWuXpays7NChQ1wu18DA4N27d0Qi8ciRI6ItkZqamgMHDjAYDBMTk6KioqysLPG8FArl8uXLLS0tRUVFpaWlu3fvXrJkieSNkU6RUAsMwwEBAY8fPx4+fHhZWdmbN2+OHTs2bty4xsbG69evV1VVMRiM+fPn9+vXb/Pmzfn5+V5eXiYmJioqKvfv3588efKOHTtkZGS4XO6lS5eKi4sdHBzi4uKYTKaPj4+qqmpXXfj06dPDhw9ZLJavr29cXNySJUvGjh3bUcTDhg2T3C8ajXb8+PH6+nonJ6fw8HChUHj58mUDA4P8/HwfH58XL15MmDChV69eZ86cqaqq6tu3r7+/v4WFBcgbHx9/6tSpXr16EQiE0tJSGo3WlZGnQCB48OBBeHi4qalpcnIynU4/derUoEGDgEZ35cqVmJgYBweHvLy8goKCtWvXLlmyBGzr/RThdtXH4uLiR48eBQYGuri4EInECxcuWFpaPn/+nEQi+fj4ZGRkMBiMxMRENzc3Ly+vjhaSXcn9xYsXf/75Z2lp6fTp0w8fPtyrVy8KhbJt27bi4uJr165ZWFh02hgajdZxzUrZEVGCmJiYmTNn5uXlycrKzps379ixY50adsIwHB4eHhwcDMNwYmKimprahQsXvs/gGQEBAQEBAeGX8JPOByL8S6irq5s6derZs2eBk4YTJ07g8fiDBw82Nja+fPnSyMjIwcGhqqpKKBQ2NDSMGDHi4cOHQqFQIBAcOHAgIiKCw+GkpaW5u7vLy8u/ePEClBkdHW1qahocHCz6p46Ojru7O5VK5XA4GzdulJGRmTx58ocPH2g02oIFC5SUlF69eiVlg2tra93d3bOyss6ePYvH44cPH97U1ARu+fr6rly5ks1me3h4YLHYK1eugOs1NTUjR45cs2YNl8sVCoXV1dUuLi69evVKTk4WCoU0Gs3d3X3FihVsNlsoFJaVlfXt21fk8KO0tHTy5Mnv378H7kDc3NxUVVWjo6NFbmyk9OYiuZakpCRdXd2DBw9CEMRkMsePH+/i4kKj0YRCYUlJibm5+cSJE0HGlpaWsWPHDhs2DPT6woUL2traHz58EAqFb968cXJyKioqEgqFVVVVK1eurK6ultyFwMBAOTm5y5cvg0Z2KuJuu3bq1ClNTc24uDihUJiWlqarq3vs2DHgfSc0NFRRUdHa2trX15fBYNy+fZtMJovc8KSkpNjY2AQEBIByQkJCFBQUOvXmIhAIjh07NmPGjMbGRqFQ+PHjR01NTSB6gUCwb98+R0dHIAU+n79//355efnz589DEPTdwpWyjyUlJV5eXkQiceDAgffu3Tt16tS6detqa2u3bt168uRJ0M3z588TicTdu3d3dD4kQe7Xr18nEok7d+4EuSAI2rdv340bNyQ0puOaBbXLycmJvLl0lVcgEMybN09WVnbu3LmxsbEvX74cNGgQFovdtGkTn88X+YkReXN59uzZrFmzwCT8/Pmznp7e4MGDJbt9QugUGIIa8vOTrl4NcHfPuH//p5TZUlkZf/Lko5kzA2fMiD9xouXrZBAh4HIz7t9/tmRJ8Lx5kVu31ufmtkvAZ7MzHz4M8fR8MGlS5JYt5YmJEqprpFCC588vbZtUQqEwMzPz4cOH4GH7c7rT0nL9+vXDYhw5cuTx48fC3x4IgrKysk6ePOnu7p6amvqLasnPz3dxcVm2bFlLS4vwn09TU1NgYODChQvPnTvXqcM26QF+obdv37506VLw24HwK8YZ4XcGsfBE+IagoKCKiorZs2eD/Q0PD4/Vq1cPGjRIRUVl4MCBurq6opQMBqO6ujouLo7FYmGx2OnTp2tpacnIyNja2trZ2YnODjGZzEuXLmlqaoqcQwwfPnzq1KmRkZEREREyMjL6+vo4HG7RokUDBw5UVFQcO3Ysh8MpKirqUbPRaPSUKVNMTExSUlLevn0LjEVfvnw5Y8aMjmftgoODc3JyZs2aRSAQUCiUlpbW+vXrGxoarl69ikKhwsLCkpKS5s+fD84l6ujo2NraivIGBAQ0NzdjsdiMjIyioqLevXs3NzdHRUX11NRTci1EItHMzMzIyAiDwcjIyCgoKFRXV3e03gQd19PTs7KyAn1RUVFhMBiVlZVgz7a0tDQlJQWFQmlqak6fPh0MhfRd6FTE3XZNRUXF2toabCrKy8sTCAQKhQJBEAaD0dHRkZWVdXZ2nj9/PolEGj58uIaGRn5+Pp/P5/F4ly5dUlZWHjNmDCjH3t6+q+qys7P9/f0XLFgA9p3s7e3//PPPyZMny8nJZWdn+/n5TZgwQV9fHxxsW758uZGR0fXr10tLS3+WcLvqo6GhYf/+/YlEoq2trYeHx9atWy9evFhSUhIeHm5kZJSVlZWRkaGlpSUnJxcdHd3RElKC3CdPnmxlZRUREQFsX4FwgSuarhrTcc1KLyxwV0FBYdOmTcOGDRs/fvy1a9d0dHQ69ZnU3Nx87do1Y2Pj8vLyjIwMHo+np6eXnZ2dmZnZ7WxBaEdzWVnh69cp167lh4ay28LS/CClcXF3hg2LO3q08NWr3ODgqB07/Fxcqj59EiVgNzU9WbAgzdd3xIEDk2/eVNDTezhlSsHLl6IEjNrax3PmhHh65oWEFISHfzhz5u6YMclXrwo7e+jxmMyY/fvznj1jfZ3eVlZWfD4fbLD/eHfARF28eLGVldWlS5f27dv37NmziRMnuru7o357iouLg4KCzpw5Ex8f362l93dTXl7++fPnxMTElpYW1D8cHo8XFRV1+fLle/fuSWn2L4GMjAw/P7/z589nZ2f/Indo/1B+7jgj/M4gFp4I/4PL5UZFRWlqaoqMuAwMDC5cuAD+RqPR4v4bNDU1Bw4c6OPjk5OTc/ToUWBcB1xrilvEVVdXp6enW1lZiSw2sVjs0KFDb9++HR8f7+HhAZx2iLREGRkZDAbT01NkKBSqV69e06ZNO3HihL+//9ixYxMTE7FY7MCBA9slEwgE7969w2Kx4E0XYGdnp62t/fnzZ4FAEBERQSKRxI3cRN3hcDjx8fEtLS2hoaGgwbKysjt37rSxselRUyXXgkKhbG1tge5aVlYWEhKSl5fH4/E6/ZUik8k3b94E2vWjR49evHjB5/O5XC4KhXJwcFBRUVmyZElMTMyePXuANtWjLnQlYsksbQOG4Q8fPoSGhjY3N7PZbHALzB+RuIH/Gw6HIxAI6urqPnz44OzsrKioKCqqK78jHz9+ZDAYxsbG4J8yMjJbtmwBf6elpdXU1GhpaYnmqpaWlr29/dOnT9PT03+WcCX0EfQOBAsBVz59+tTQ0BAfH5+eng6urFmzRllZuaMjGQly19TUnDp16smTJ9+9ezd79uyPHz8atNFtYyT7XJGQF+jMcnJy4G8LCwtnZ+fw8PCioiKRRS6gvLw8NzdXQUEhKCgIXBk9erSrq6v4EvuPAAsEFR8/6vTrh/veCJNKvXo5rV7dXFpan5v74+1pqax8d+TI0F277BcuRKHRxW/eRG7eXJ+dHXvo0PT79wlkshCGP5w9W/L27cxHjxTbppPj8uWlsbGvtm5VNTdXMTWFBYL3p0+TtbQ2lpSQ1NWpRUXRu3blBAfHHTum5+ys3aePeHVCGE739y+JjUUJhaKLGAxm3rx53t7eBw4cOHLkyE/x8iUjIzNixAhzc/OGhoZhw4bZ2dn9I3wLmZiYbNmy5d27d+0My38uI0aMePnypbKysuQvPv8ICATCzJkza2trP3z48OOl9evXj0AghIWF/Yym/Ruora2trq52cHD4ueOM8DuDaH0I/4PJZNbX15NIJGk+gxGJxOPHj/N4vMePH7u6uq5atWrv3r3ir+wAOp3OZrM5HA6PxxPF2tbQ0CASiZ1uXn03GAxm1qxZ/v7+7969i4+Pf/r06aRJk8hkcru+cLlcGo0mEAjE327JZLKKikpTUxOTyayoqMBisZ3qGywWq6mpSV9ff9++fWBv7fuQXAuguLj40qVLKioqS5cuTUhIAFt2XZV2+/btvLy8JUuWTJw48fnz5+C6ubm5j4/P2rVrr127FhYWdvz48VmzZvWoC1KKuB0wDL958yYgIGD06NELFy4MDAxESUFdXR2NRpPGoyYMwxUVFRAEdeqLpampCYZhJpMpuoJGo3V1dQUCQVNT088SrvR9hGG4pqYGj8evWLHCysqq2951JXcMBjNlypQbN24EBwdPnDgxLi5uypQp4E33+wa8px3B4XBGRkbAaLbdraamJhaLNXr06BUrVqD+22QHBeUEBU318/turQ+A+QFvwOKUvH1r4urqsHgxum2qmIwZM/7ChUczZlR/+kQrLdWwtm4sKMgKDFSzsNC0twdZ8HJyZhMmFLx8mXHv3vB9+5oKC7ktLaOPH5dVVkahUMrGxuMvXWouK6tMTq5MSmqn9VUkJlYmJfWeNCn97t1vuoPBzJ07d9GiRTdu3Fi3bt1P6ZrIZ/J3O2f+u/jVCioWi3V2dkb9i/iJI4bBYP4C19D/CDgczoEDB0xNTR0cHMCVf8SnE4QfBJExQvvf0ZKSknaONLtSAjU0NO7evRsYGGhiYnLhwoX9+/d3fBFXUFCQlZWtqamh0Wiii+DF8ad/ibS2th4/fnxzc/PBgwdrampGjRrVMY2MjIyysjKDwaioqBBdhGEYgiBlZWVMG83NzeKtFYHFYgkEQmFhYTunkeCAovTtlFwLCoXKycmZOnWqpqbmrl27NDU1JRTFZDLXrl378uXLo0eP9uvXT/z3DIbhoUOHvnv3DthWrV69OiwsrKddkEbE7fDz81uzZs2yZcs8PDxEen63gN+b6upqsFEpOaWsrCyNRsvLyxO/DuwwVVVV0Wh0QUGB+KQVCAREIlFdXf1nCVf6PgJbzY6tZbFY1A72e5LlbmFh4eLi8v79+4iICDabLfqp/r4B/468WCyWTCZ39IiLx+PRaHRKSkpH776o/xJlCQlRO3ZwfxuzOiEME8hkGw8PoPIB1K2slI2NhTAsbBNWeUJCc2mpau/eMgoKojRqFhZ4Eqnw9Ws2lSpgs+3mzwcqH0BOVVWvzYYC+tbHLKO2NsXb22nNGpnOPgwpKiq6u7tfvnxZtOP9D+XH/TYjSAYZ4b8ACIIuXrzo5+eHjPZ/DUTrQ/gf8vLyNjY2RUVFd+/eFb3cFxYWAhtCoZjRTutX5JISX19fNBrt7u7+6tWroUOHJiQkNDY2wjAMUoL/a2trOzg4VFRUiB/yqa6uxmKxEsJASw8Mw1wuF6iROBxuwYIFysrKKSkpI0aM0NDQAGnEW47D4UaMGAFB0Lt370TPOxqN1tTUNHToUBKJBKyG4uLiRFlAdhiGyWSyqalpYWHhs2fPRHmrq6u9vb271VXEkVwLDMP+/v7A0QgGgwGuNdqVAEEQaMCHDx9CQkJsbW0V2l7awCFskCYyMjI+Pl5JSWnfvn1BQUFEIjE2NlZyF4DSKHp370rEErpWV1d3/fp1JSUlYH4JuiPNmOjq6mpqamZmZhYUFHSb2NbWFovF3rhxQ6RXcDgcb2/vsrKyPn36AGNdUcwGEHjA1NS0X79+P0W4Pe2jpaWlUCj09/cXbW4LBAJfX9+SkhLxZN3KnUAgzJo1i8lkHjt2zMnJiUwmd9uYdmu2HT3qCJ/Pp1Aoffr0aWfeiUKh9PT0NDQ0IiMj09LSRBdjY2NfvXqF+tfBplLjvLwCpk69amNzxdr67f79nDaxViYnR2zYQK+srM3ICJo589nixfQuImEAit++DZ47N3Lz5pClS3369ft46VI7JerHQWMwFlOnKnT4uCYUCkkaGnJqakIYrvj4UQjDigYGGDELc5KGBoFMbi4tpVdVaTk4GA4d2r4EGMbLyir16iW6AvF4SZcvGw4dqtO141YnJycOh+Pn5/eLjlQVFxdfvnx5zJgxGzZsSEtLmz59uqqqqpGR0a1bt7qtkcPhXL58ec6cOdu3b580aZKLi4v4UwIslj179syZM8fDw8PR0XHnzp2ib6Pd5o2Ojp43b97cuXPnzJmza9eujl+dsrKyVq1aNXbsWGNj42HDhj1+/Bh8iExNTT18+PCAAQNu3LiRkJAwadIkZWVlPT29mzdv8ni8R48eubq6qqiomJmZBQYGgsULQVB8fPy6deuGDRsmfjyex+P5+/vPmTNn/vz5gwYNmj59enJysuQxAY+pJUuW7Ny5c9GiRdOmTQP25xLaDG6VlZVt2LBh+fLlmzdvHjRo0LJly6qrq8GtkpKS06dPjxgx4tmzZ8ePH1dTUxs4cGBZWZnkEQYIhcLw8PABAwYQCAQtLa3Tp0/3KLZNO0pKSubOnauoqCgnJzdnzhxRC4GB0unTpydNmjRz5sy+ffsOGzbswYMH4GkcGRkJLIqnT5+elJRUVVW1adMmBweHPn36rF27NrfNKptCoSxevHjw4MHR0dESxqqkpGTFihX29vaOjo779+8Hna2urt6+fXu/fv0OHToEzsFSqVQvL6+pU6fa2NhYW1vv378f/I7Q6fRHjx5NmzZt27ZtUVFR1tbW6urqoaGh0vQdhuHr16+fO3eOw+H4+vpOnDjx6NGjojUieZy7ag/CPwVE60NAtTuAoaGh4eXltXTp0ocPH167dm3nzp3AWT8Mwzwej8/ng8cf8NUONkbU1dXt7Oz09PTAmyiXy4VhGGhicnJyGzZskJOT8/X1BXZ3dDr96dOn7u7uQOvj8Xitnuu+/mBwuVxx4z0fHx89PT1/f/+u2kyj0SoqKkT7M46OjsOHDzcxMZk8ebKoQODKTLS1Mm3atMGDB4eGhmZnZ4s6oqysvGLFCgwG4+HhoaSkdOLEiZcvX8IwnJeXl5qaymQyU1JSaDSah4cHiUTav3//3r17Y2Ji7t+/v3btWuCHBoIgPp8v0seYTObChQvV1NS8vb3bvUxLrqWxsRG4cIyKimpubn7+/HlWVhaLxaqpqamtrSUSiQoKClVVVQ0NDdnZ2cARWUJCAnCkERISAs7IlZeXNzU1PX/+HIykpaWlgYGBsbExFouV0AUFBQUCgZCfn89kMpOSkng8XqcizsnJsba2trOzE3/LBwBRFhUVJScn19XVPXjwgEqlAtNKBoPB4/GAagG0EfER09LSmj59ek1NDQhIAMNwbGxsbW1tZWVlampqu922wYMHDxkyJCYmZsqUKdevXw8MDFyxYoWCgoKBgYGlpeXSpUu/fPkSEhICEmdkZGRlZW3atElbW/u7hSt9H4HiLd7gwYMHOzg4hIWFLVmy5MWLFxEREWvWrGlpabGzs2s3ehLkDhI4Ozvb29uz2WxR/AzJjWm3ZsFyg9roNi9oj+j3PjExsaCgYMeOHfLy8kAJFK1TXV3dqVOnVlVVLViw4Pbt27GxsceOHbt9+7arqyvq3wW9qipkyRJFA4PZT56s+PTJdOzY+GPHonbsEHC5uk5OEy5fllVR0bSzmxkUNNXXV76LMKHAw0rw3LlKRkaup09PuX3bYurUt/v2FUVF/QVdaC4vZ1RXm44bR9bSgvh8epvnJ9lvo3HgiEQCicRjMBidRsJkMuuys9WtrPS+hrpBoVD5oaE8Ot127lwJVWtpaRkYGERFRXUaYPPHaW5uzsnJiYmJiY+Pv3z58rx5886fPy8UCvft2/f582cJGWEYPnny5MGDB1esWHHixIm7d+8KhcKNGzeK2pmRkTF16lQDA4N79+4FBARMmDDh9OnTf/75J/ilk5z34cOHa9eunTt37oMHD+7fvz9gwIB2H7Zev369ZcuWDRs2REZGxsTEcDgcT0/P4OBgPp/f0tLy4cOHlJSUgICAiIiIrVu3+vv7y8jI7N+/f+XKldnZ2adPn/b19YVheN++fcXFxSD4zePHj/38/MrKykQffZqbm1euXBkTE3PlypV79+55eXnFxMTMnz//y5cvEoYlLCzswoULO3fuPHbs2NWrV8lksqhTXbUZ2HsvXrw4KSnp+PHjZ8+ePX36dGho6MmTJ2EYLisre/jw4cWLF5OTk588eUKlUm1tbevr6xkMhoQRFrXnzZs3gYGBu3bt8vX1lZOT8/LySkhI+L6pUl1dffjw4eHDhz958sTFxeXx48eXL18GP9NUKnXx4sURERHe3t5BQUFxcXHW1tbLli3bu3cvl8sdPXq0o6NjTk6OsbFxv379dHR0tm3bhsPhKioq5s+fb2lpiUKhTE1NBw4caGZmNmTIEAlj1atXry1btnA4nMLCwiFDhoCP1Nra2mPHjlVTU1u5ciWZTK6qqlqyZImBgcGTJ08+ffo0duzYY8eO7dixo7m5+dmzZ9evXw8JCfn06VNoaKizs7NAIJDSvAKDwaxdu3b9+vVYLHbx4sVhYWG7d+8WHXGXMM5dtadHX70R/mb+bieiCL8dISEhvXv3Bk5Zhg4dmpSUJBQKCwsLd+3apaCgICcnt2nTJgqFUlRU5OTk5O7ufvfu3QsXLkyfPj0tLa2lpeX27dsWFhYYDGbs2LFRUVGgzKioKGdn5wkTJhw5cmTBggXge6dQKHz16pWjoyMGg3Fzc0tISHj//v2IESPQaLSTk1NUVBQEQXv27CEQCIcPH+7oSpjP5z98+HDMmDE4HM7R0dHHxwe4+A8NDRWl//jx46pVqxQUFNBotIGBwdGjR2tra4HL/nnz5jk6Ou7evXvjxo1z5szJysoCxUIQ9ODBA0NDQywWq6GhMW/evGnTpllaWu7bt6+oqAiCoDt37ujq6gI/GY6Ojq9fvwYF7tu3T1lZWVZWdt26ddnZ2TQabdy4cWg0esiQIR2dREuuJTk52dzcHIPB6Orqnjp16tChQ3g83tzcPD4+HoKg/fv3EwgEfX39s2fP1tfXz5w5E4vFkkik+fPnP3nyREtLS15e/vTp0w8ePDA3N9+8efPjx483b968YcMGKpUKqu60CyAMxsiRI/F4fP/+/d+9e9epiMGo6urqYjCY/fv3d+zXxYsXyWQyDodzcnJ6+vQpENC0adOSkpIWL16Mx+NNTU39/PyKiorWr18vIyOjrq5+4cIFBoPR0tKyceNG4EnSyMho586d1tbWLi4ut2/fptPp7SqiUChubm4EAgF4Mb158yaIKAA0rpMnT1pbWy9fvnz//v3u7u4BAQGigAffIVzp+xgSEjJ+/HgMBmNoaHjhwgUQKgMERRg8eDA4UqipqXny5EkQOqIdEuQuSnPp0qXt27eLloPkARdfs5mZmffu3bO1tcVgMKNGjQoLC5OQt66uLiwszLGNbdu2rVu3btasWSDAA/jKMHPmTBwOZ2hoePny5cbGRiqVunr1anDCSkZGZu7cuaWlpcJ/FzAERe/Zc2/CBO7XUCIVHz+e1NA4o6tbk5EhFArLP3w4qa7uN2oUpzuP+Sne3ofw+Df79sFtcswMCDgiKxt7+LCooqhduw7icB+/xlD5iV14s3fvNXv7psJCoVDIplLvjBhxEIv9dPOmeLKWysqrdnZH5ORynz7tWEjx27dnDQwyv0ZYaY33k5MT5OHR1BYkBoag1zt2HCWTc589a5eRz+e7u7urqKjExMT8eF9oNNrIkSMxGMyuXbtEy+HZs2ckEmnMmDHgSx8EQZs3b8bj8VevXpVQFIfDmTp1qoqKSmxsLNhjX7BggZqaWkJCAqho4sSJ8+fP53A4IH1aWpqRkZGbm1tLS4vkvAUFBRYWFuvWrQMBToB//CFDhqirq4P4OnV1dcOGDTt37pyoMSdOnMBisZMmTWIymUKh0MvLC4fD7dixQ/QEW7NmDRaL3bZtGyhTIBAsX75cTk5OFBupoqLC2tra0NCQQqGAK2fOnLG0tMzPzwf/pNPp06ZN09PTS0lJ6WpMIAjatWuXiYlJTk4OuBIREfHkyZNu25ydna2npyf61SsuLjYzMxs+fDj49eHz+dOmTcNisfv37wefn5hMpuQRFgqFV65cweFwc+fOBT/xoG04HO7kyZM9nTaZmZk6Ojrm5uaiX/w3b94oKSmNGjUK1HXy5EklJaWnYjO/urq6X79+CgoKoaGhQqHw/fv36urqzs7ODQ0NIAF4UJ8+fVo0nZYvX/78+fNuxwqCoAMHDuDx+I0bN4rke/DgwQsXLoC/9+zZM2HCBFHsoo8fP2poaOjq6ma0PXDu3LmDw+GGDRsGhhoUKP1QgKklPoaSx7nb9iD8I0C0PoROgCCopKSkrKxMwkMEbNRwudzc3NyCggLRr5oEGhoaKBSK6O1cGgQCQWFh4U+M9SQOm83Oy8vrqFGA3lHaEAgEjY2N7XrHZDIzMzNLS0slP2Q5HM6HDx/Wr18Pfr97VAudTs/Pzwcd5/P5+fn5onZCEFRUVAR+RMFdCoUiilJYWloKgrOB3RgqlZqeni5SP7rtApPJpFAooF4JIqZSqdevXwfx4jpSVVUleumnUqlSTg/xhtXW1vL5fFGnuqKxsVE0Su2AIKi4uFgUp+6nC7enfQSV5uTkiN5sOkWC3AEMBgN8MfmRxkift6qqKj09vWONnVJbW5uWltat1P6h0GtqvB0dz/Xq5e/qCv7zHTnypLr6CTW1vJCQHml9XAajND6e3TaqfA7nnZfXIQLh1Z9/AiXw12l91ampPk5OX16+FDXD39X1IBab4uMjnqy5ouKqra2XvPyXsLB2JXBaWh7NnBm1a5fg66LjtLSELl+e/zU6qwStTyAQLFmyRFw/+ela3/Pnz8lk8owZM0Rz+MSJEzgcDkShlEBFRUVSUhLIVV1dPXbsWFHY2Ldv36qpqfl8O0QMBkO0kCXkvXDhgpycHAh5CmhpaRk1apRI64uIiFBWVnZ0dHT9ClAwHB0dKyoqRO0/cuQIyA70BBwOJ9IxIAjauXMnHo8XPY0rKyvt7OxEWl9DQ4Ozs/PUqVPFn5N8Pr/THz5xrl27hsfjBw8eDDRYLpcLXvcltxkYpha2fVYAo6erq+vk5AS+twoEgtmzZ5NIpGdi06PbEQbaiEj1FQqFV69exePx4qLvkdY3YMAAUTTRrKwsXV3dgQMHNjQ0gIMeenp6eXl5oixA+cFisUuXLhUIBAwGY/LkyQoKCmFfV8fNmzcJBIIoVnBqaurs2bOBJtatfLOzs3v16mVhYQEi61ZXV8+cOTO3LWBmTU2No6Njr169RHlHjhyprq6upqYW0vbAuXv3Lh6PX7169feF1+tK6+tqnLttD8I/AsSHJ0IngM2KbtMADxwdz/l0hWobPWoJFosVOej/6RCJxN69e3d6C4PBmJiYgL9FcSxEyMnJSROtAY1Gv3//3s3NTeT+XvpayGSyubk5+BuHw4n+BrmMjIxE/8ThcKJCQLAN0fVWR/BtdKy6qy7IycmJSpMgYiaTWVJS0pU7Pm1tbdHfXTWgK8QbpizmQ6JTVNro9BYGg+kldu7opwu3p30Ur1QCEuQOEEVA+ZHGSJ9Xuw0pi9JoA/UvhVlbS6+utpo+fdz58+L+Ub4DAolkMHhwc3n5J29vdlOToO1IreRDmD8Os64u/sSJgRs3mo0fD67gZGSAmxb+t5FyYIFAwOViCQTit5MBhqDkq1fJ2tpDd+3Ctvm5FcLw5xs35NTV9QcNAucbUUIh3GbbL+BwuHQ6TkYGpATPQwKBwOfzf1bgPmkAZ5W7HVtdXV1tbe3ExMTnz58DL9aicwe5ublMJhMcnO50GXaVF4Kg5ORkPB4vwe9xQUEBDMMHDx6cOHGiNN0RPZPbXWxnVS5OdXV1WVmZqampeHAgHA4HjmNIYPr06eHh4S9evBgzZsy8efP27NkDfly6bbODgwOTyXzw4MGnT59UVFRA88RFIB6rSZoR7ggWixU/GPIjgPEEpTU3N1dUVLRrHgaDsbKywmAwJSUlLBZLXl5+xowZr1+/fvr0qaurK51ODwsLs7S0TE9P//Tpk4uLS1hYmLOzM/hl6XaszM3NXV1d/fz8oqKili9fHh8fr6enZ2pqKgqrMH369PPnz0vwrvlLXZKKj7OU7UH4zUEkh4Dwq0hISLC2thaFHf/XwOFwoqKili1b1tGdIwLCvxU+mw3z+fSqKrg7N7bdIuBwEk6efDJvnv6gQaOPH9d3dv5BNbJbeAxG/PHjZuPH23h4iC5icDgNGxsUGs2qrxcPuc5nMvlMJklDQ0FPT7yQrIcPGTU1LkeOEL6+kfPZ7MJXr+K9vE6qqJxQUmr9T1n5w5kzfAYj2MPjuJLS2/37RSWDrR4sFvsbxloANv8+Pj7r16/fuXOnuH/plpYWgUAg8g4lfV6BQECj0UQBVDuFwWCw2ex2bkt+Lkwmk8/nNzY29vTwlbq6+r179/bu3SsjI3Pz5s0RI0ZERkZK0+aoqKixY8c2NDR4eXnNnz+/W3F3O8J/GeDYOYfDaedgGZw7EEX9cXFxMTMzi4mJKSoqevv2rZKS0t69e2EYfvbsGTiILjrS3O1Y4XA4Dw8POTm5oKCg+vr66OjoiRMngi+2bDabz+dXVVV16zf7r+F3aw/C94FofQgIv4qRI0eOHTsW9a+DSCQuWrRImp0rBIR/DTIKCjgisTYzs7nN5aAIPotVGhcH98QvZfK1a3HHjg1Yv96gzd/Dr4bPYsUfP65pZ2c3f75IvWwN3gDDugMGEEikJgpFXOtrLi/nMRgatrYksfAhOcHB1Z8/jzhwQKbNnQ8Ag8cP3Lhx0o0b4v/1njIFSyQO2LBhko+P5bRp4gotg8EgEold7c//XTQ3N//xxx+ZmZkHDx7suLMNtq/fvHnD+nZHtLKykkqlSsiLw+EUFBS4XK4EpylqamrgaFk7d5TFxcXA2diPo6SkJCsrm52dLe7SE7hVKy0tlZCxrKwMj8cfOHAgMTHRw8OjoqJi586d1dXVktuckpLi6elpaWm5Zs0aKQPJSB5h1F+IoqKitrZ2c3NzO5EBtz1mZmbAbEdbW9vNza2srOz58+dPnjyZNWvWiBEjbGxsoqOjAwIC9PT0zMzMpJevk5OTs7NzSkrK48ePORxOv379wHUFBQUikZiZmQl8nIpgsVhxcXG/yBGuBH639iB8H4jWh4CAgICA0A3yOjqq5ubUwsLE8+cFX63pIB4vxdub1dCAwWLRWCwKjW49myfxBYhDo+W3OVgXec4UcLmtuSSaq0E8Hq2kRKRbcjicjIwMOp3ebbMFHM7706eVevWyX7hQpIBBPN4nH5/63FwdR0dNe/v6nBy6mOf66k+fhEKhzezZoljzX168KIuPH75vH1HMWLH4zZv8Z89Mx43ru2yZ6L8+S5dq2NpicLheI0f29fTUdXISpWexWPX19VpaWsCADXiULSkp+cH3xR8388vOzv7w4YO8vDx4pxdZSwKjxL59+2poaLx+/TogIEBUV2FhoY+PDxqNlpAXi8UOGDAAg8GEhoaK7/aIDtiAIDQqKiovXrwQ97lfU1Nz+fJlyVtk0tsD6+np2dnZlZeXnzp1SjRhWCzW1atXJexBwTD8+PHjrKwsYIV48+bNKVOm1NbW1tfXS25zREREVVUVCI4KNjzBSX4JLZQ8wtL0UfrlABBvj/jfqqqqrq6uMAxHRESItkZhGM7IyJCVlZ06dSroFAaDmTJlioqKyunTpwUCwZAhQ1RVVadMmVJcXHzlyhU3NzewWSelfMlksoeHB4fDOXr0qLjLaOB1prCw8Pz58yLzXR6P5+3t3dDQIG6vK05tbW1OTo40awo0Uvod4O9rD8LvBnKuDwEBAQEBoRuIiop9PD0rPn785ONDLS7uPXkySiikREYq6uv3W7kSaHEEEolaVEQtLsbi8TwGA0QzbwcGh8MSCNyWljRfXwU9vbrs7KyHD1FCIa24uDo1VV5Hh6ypyW8LciPSLWGBIGLjxs83bw7ets3lyBGBQLB+/fpbt2717dv30aNH4qd82wHxeHFeXhn372va2RW8fCm6Tq+qUrey6rN0KZZAcN606fnKlQUvX4JeNJeX5z55YjFlislXKzVKZGTEpk3KxsYhS5eKSuAxmRwqdfqDB9IPYH19fXl5+bBhw8CemEAg2Lhx482bN7dt23bkyBFUD2Gz2c3NzcDpBQzD4HUcBP4RhS2FYbilpQW8m4rSdIRAIOBwuOzs7KCgoNGjR4eFhaWnp7NYrIKCAlVVVUtLy/nz5585c+aPP/54/vz5wIED6XR6XFzc0aNHlZSUJOcdN26cv79/YmLiqlWrjh07ZmhoGBAQkJmZSafTX7x4IS8vb29v7+bmdufOneXLl8fExDg5OVVVVYWHh69evdrY2BiGYTabLQrQisFggP0h2KkT7zXo4/+LhsfjcDgCgQCkJJFIa9asef/+/b1797Kzs8ePHy8vL//mzRsXF5e+fftKltfjx4/79OmDxWKJRKKmpqapqamuri6JRJLQZqDMhISETJgwgUAg3L17l0qlwjCck5NTX19vYWEBYsmAME4Aa2trCSMMjFSBIxxRFiB6UIj0ywFMGzAyILKUyAKWy+UKBAIMBrNy5crY2NjIyMg3b96MbzsBC+IALVu2bPjw4aJybGxsnJ2dX79+7eHhAU5Ijh8//vLlyyYmJk5iXzoky1eUbPTo0ZaWlgwGY/To0aKLioqKnp6eHz9+9PHxKS4unjx5slAojIyM1NfXX9m2VIHcgVcekKW0tNTNzS0/P3/lypWnT5+WvNeqpaWFwWBSUlKoVGpKSoqVlZXkce62PQj/DP4+RzIICAgICAj/GCCBIMXH54yu7gE0+gAafVJdPfbwYe5XX4gCLjd848ZDePxREil0+XLgorNTvoSFndbROYBGH1NSiti8uTQ+/ryR0UEsNsDdverz53dHj4IqLltZJV29ympz9/J00aKDOFz4xo3AAeOqVauwWCyBQHjw4EFXtcAQFH/ixGEZmQMoVLv/vOTl89rc0INk6Xfvejs6vj1wIPXOnXvjxz9ftYrR5nEROCY9q6/fsYQDaPTLdeugDq5iQXyLTn14Pn78WF9fH0Q4AD4hFy1ahMPhNrZ1SnpaWlquXr06efJkPB4PXkaXLFkSFBQUFRU1bNgwNBqtpaV15MiRsrKyO3fuGBkZodHo3r1737t3rytf0Fwud+fOnUQiEYPBmJub+/v7X716VUZGhkwmnzx5Erif2bNnj5KSEhqNxmKxgwcPFgVT6TZvenr6yJEjsVgsBoNRUVHZt2/fyJEj7ezsDh48CEIpNDQ0rFixAmwVYjCYPn36hISEQBBEp9Nv3rzZu3dvNBpta2t769at6urq69evm5mZodFoExOTq1evVlVVXb161djYGI1G9+3b9+7du1FRUYsWLSIQCHg83sPDIzo6GrTzyZMn5ubmwE+Jrq7u1atXJTsTBm76zc3N16xZc/fu3QMHDkyaNCk5ORnc7arNIIgR8K2Kx+NdXV3fv38/Y8YMNBoNQsn/+eefysrKaDTawcHhypUrIkeaXY0wl8u9d++epaUlaPbZs2dramru3LkD+qKvr+/t7U2n06VZDkKhMCkpyd3dHYfDEYnE5cuX5+bmxsXFTZo0CZw1/eOPP4BfzYqKCk9PT0NDQ09Pz+3bt48ePRrsbrUrLSAgYOrUqSL/xlwu19PT09vbu10yCWMlPtqHDh3aunVrO9/LAoHAx8cHBBNCo9Hq6uqHDx+m0+lMJtPHx8fa2hqNRqupqW3fvh0EVSotLbW3t0ej0aampsApqARKS0v79+8PAgV5e3v7+/tLHmegMHfaHskVIfxW/HK/YQgICAgICP8aBBxOY0EBBodTMTEROagEwBBEKy6WUVAgdefLlEOjtVRWqpiY4IhEsPnGYzCUTUwwXRhK8ZhMalGRqrk5sLoUCARVVVVHjx6dOnUq2JH4QWAIasjLY9XXq/buLS+111bpYTKZS5cuNTExOXTokMj+jclkFhUVmZubS3kA7JdSVlbG5/ONjIwwGAyIs6KoqKilpSVK0NzcTKFQtLS0xH29SJMXBCivq6szMjJSVVVtaGhQU1Nrt/HY2NhYUlICop/9IgeJAoHgy5cvQAETiUACXC4Xj8e3tLQUFxcrKir26tVLyjbzeLzCwkJVVVVwYI/BYJSUlBgZGUl2yyl5hLvt2s9dDigUikajUSgUWVlZMzMzwrfLHABCWYi7JW9sbCQSiZ12s1v5gl21Tt0vczicgoIC4Ky705aIw2AwsrOzz549e+HCBfHZ2ylMJrOsrMzIyIjY9hSSkh61B+F3A9H6EBAQEBAQ/mF8/PgxMDDw4MGD8mLuVX5b/P39X716deHChZ4G70FA+Pcth18HBEHXr1+XkZFZtmzZ390WhN8RxJsLwk+jLiurJDaWJ2av/48D4vHYTU3fd7creuTcD+wklMXHV6emSvbu0CkcGq347dumwkLU7w2XThfNE2pRUfHbt+y/1ldbpzBqa4vfvmX+Bg7ExWE1NvZ0CiH860lNTQ0JCdm6des/4h03NDT0w4cPZ86cQVQ+hF/BP2s5/DpgGL579y4ajV64cOHf3RaE3xRE60P4OcAQ9P706cjNm3lS+9H6DSmLj78xYEDxmzffcbfzLAkJF01MIjZulD7GF6O2NnTZsnQ/P1TPqcvKeuzhURYXh/qNEcJw/LFj9ydMYNbVCWE4/e7dkCVL2I2Nf3e7UKWxsc8WLWqW6M38L4ZZXx8wdWqMWNAzBAQUCtWnTx8vL69/RMDMjIyM+vr6M2fOaIrFgUBA+G8uh18KBoNZuHDhmjVrEMNLhK5AtD6EHkClUiWEHmq1GEajURJdLVelpDxZsKC0C7VE8t1fDcTjpfn5yamqtkYu7uHdrsARiXJqagR5+Y7DIoThzzdvvli1itmZ++xWL/Dfy6+O+PyDUIuLc58+1Xd2llNT+/9L3U0bybCbmiK3bPlw9uyPq0ZoDOZHRv6nU/jqFbWwsNeIEb+5TBEQusLOzs7T0xN4s0BAQPil/KJDoQj/GpD5gSAtAoHg1KlTERERP1JIfW5uUVRUVx4LJN/91VSnpha/eWM7b16nnhgk3+0KHUfHFSkpLocPd+yUUCgsfPWqIS+vnUOIfz25wcECDsfGw+NnaTJsKjXv6VM+i/XjBf5W55w5zc3p/v46/fp1GgAAAQEBAQEBAUF6kHh9CJ0Aw3BtbS2TyTQwMACmAjAM+/r6Xr16dd++fd1mZzc1VSYlySgoaDs6iuL8shobeXR6c1kZBosVcLmtIa0IBLKWFlCHJNwVwjCzrg6NwZA0NOjV1Q15eWq9e8t3sOXg0Gi1GRnspiZVc3M1C4ueKgAwBGU+eCCrrNwahkvqu5zm5vKEBDaVqtOvn1rv3tSiosaCAoPBgwlkMp/FYtbXC2EYjUYTlZXFoxvDEMSoqeExGKzGRqyMDKuhgUOj4Ukkkrp6u3obv3xpyM9XNTNTs7AAVyAej1FT0xoZrC1G0P+uqKoSxFyHwRBUm5HBbWnRsrcnduYWTAIQj1ebmclualIxMVEWiykEoJWWUgsL1SwtRY7+YAhi1tbiSSQOjcaortZuiwFVnZqKweG0HBzaqbv0qqqswEDTsWM7bpnyGIyqlBSikpK6lZVIE2bU1kI8nry2Nuar0zkwenhZWVkVFTDI1KIiAZeLJRCoxcVoNFpOXV18KIQw3EShNFEoysbGKmZm7drDplKrP38WsNm6AwZ0HAoek1mTmspqaFDQ19eytxe1gcdkshsbSW0Wa1UpKXwWS8fRURR0WwS1qKipsFBWRUXDxka0EAB8Fqs2M5NHp2vY2pK7sHwri4urzciYcPkykLWUC4FeXV2TliaEIA0bG6VevXq0TCTnRUBAQEBAQPjngmh9CN8Aw3BgYGBQUNCwYcOqqqoiIiIOHz48ZcqUlJSU+/fvM5nM+/fvJyUlzZ8/383NrdMS8p4+fXfkCDiyZT5p0iRvb5KGBgxBr7ZsSff3R7Xtpfi7uKBQKBUzswWvXin16iX5Lqe5OWj2bAKJJK+jk/3oUWvkYjTadu7cMSdPB1WGBgAAsFBJREFUAjUJFgg++fjEHjrUGiFITq6lvFx/0KBxFy5oWFuLWsVnsYrfvFE2Nla3suq02Q15eQUvX9ovXKiory/l3YrExBBPT25LC4FMZtbWatrZ1efmqvXuPcnHR83Coig6OnjuXD6DgcJgRnl5Ddm+XZSxpaLirqtr01db2UtmZig02m7+/Cl37oh0EgGb/Wrr1k8+PhCPhyUQhu/b57xlCwaLrUlPD5gyZeShQ32/euiq+vQp0N191LFjfZYsAVfqc3Nv9O/fmJ8v4HDk1NRGnzhhv2CBNGowDEHZjx693bePVlLSml4oNHF1HXf+vIqpKQqFqs3MjNiwoSw+Ho3BCGHYwt193Llz8jo6jJqa+xMm4IhEDo3GrK3tNXKkgMNpolBYDQ1jz54VtQrwJSyMWVtrt2CBSINqRShM9/P75OPDpdMFHI6uk9OkGzc0bW2FMJx47lzG/fvzw8NFWmJNamrA1KlDdu7sv3btlxcvni5cCLUFq43avj1q+3YMgeDu52fj4QES12ZkRGzaVJOaKqeuTq+sNBw+3O3aNUUDA3A3Jzj41dat3OZmrIwMBosVV+lhCMq4e/fNnj3MujoCmcyl03X7959886a6pWXrJH/2LHLTppGHD6f7+VWlpAhhWMXMzN3fX/drfN7azMxXW7eWvH2LxmAgPl/F1HTMiRMWU6f+/yAHBkbv3g0LBGg0mtvSMnDjxiE7d3ZUC9P8/NQtLY3algP4xCB5IbCbmt7s3Zvm69saSqmt3r7Llo0+dgwojZKXieS8CAgICAgICP94/u6AgQi/F0lJSbq6uvv27YMgiMPhTJ48eciQIY2NjUKhMDAwUE5O7syZM51mhASCp4sWeSko+Dg5fQkL47PZiRcuHFNUTPHxAQm4DAazoSFi06aL5uY1GRnMhgY2lQp/jVUq4S6rqen20KFHyeTXO3awaTRWY2PUzp1HSaTILVtAjOCS2NhTmpoxhw5BfL5QKKxOTb0zfLioXkCKt/chPN67Xz96TU3HxsMQ9Gbfvovm5nU5OVLeZTY03B427PHcuWwqFRIIkq9dO6mhkRcSIj4gnJaW6tTUs/r6ccePtyuQTaU2FhR49+sXPH8+o66O1djIZTDAXWpJyUVz81Oamo/nzGnIz2fU1QVOn36uV6+67OzWALJJSae1tT/duCEqrez9+1Oamp9v326NuxoXd0JV9byxcfbjxwIutyYj4/awYWd0dcsTE6WRfsb9+8eVlZ8tWUItKYH4/IKIiCs2Ni/XrxcKhU2FhdccHG4PHVqdlsbncNLv3Tuto/N4zhwug9FcUXHV1vb2sGH0mpr3Z88ewuMjt2xhNTX5jR79eM4c8TjOrMbG28OGBXl48Nls0VC8PXDgEB5/d9y42qwsAZeb+fDhaR2du2PHsqlUECT6tI7Oh3PnRIUkX79+3sioJj0dxMVmNTbmPnt2SlMzzc+P2dDAamwUfI3FTCsr83Z0fDh1aktVVWtRiYmXevd+tnQpSFCRlHSuV6+wP/4AEsy4f/+0tvYpLa2qz5+B+D6cPx93/DirqUkoFFZ9/nzFxubRrFmg5en37h0lkc4bGSWcOsVpaQFRth/PnQtKbsjPv2Jj4+3oWBIbC/H5jRRK0OzZ3o6OLZWVQqGwtbVaWvEnT/I5HIjP/3jp0kl19YwOwYVLYmPP6OoCsf7/6HW3EBh1dWFr1+Y/fw7x+RCf/+nGjRNqap9v3RIVKGGZSM6LgICAgICA8E8HOdeH8A1EItHMzMzY2BiDweBwOCUlpZqamubmZimzY/H4MadOmbXt/FjNmKFoaFjzNQIBgUSSVVaGeDyioiJJQ0NOVZWopCTagJJ8F4VCqZqbD9ywgaioKKuiMmzPHtPx4/NCQmglJcAyEOLz8XJyIL2Wg4NHSIj9t56LtR0dTVxde0+a1Km5Y3NZWW5wcO9Jk1TNzaW8Sy0qaikvt/HwICoptW4TTZmioKdXn5MjSoDBYmXk5fFych39lKAxGKKSEl5ODhYIyFpacqqqrRab34Z2VTEzG3/pkqq5OUld3X7hQj6T2VhQ0Hqjbd1KkgEabT1zpqW7O5ZA0LS1HXPiBAxBuU+eoLqDWV//8dIlgyFDxl24oGRoiMHhTMeOnRkYOHTnTiEMZ9y7x6yrG3PypJa9PU5Gxm7evCHbtxdFRVUkJoJKjVxcSOrq8tracmpqvadMkVFQkFNVbd2PEmttUVRUU0GBw6JFIDK1CAKZPGjrVg1rayyBYOPhMWDdusrk5KqUFBQKpWlnpzdgQN6zZyC0g4DDKXr9WtvREcgCSyDIqqgAFywkTU0wkiLr0IKwMFZDw4j9+4Exqt6AAQPWry+NjW0qLBTCcO6TJ7LKykN37gQStJ41y3TcOGBICcQ3cMOGIdu3yyort04qe3vLadPqMjNFrncgPt/Gw2Pgpk0y8vJ6AwcajRrVmJ/PbmoSwnCary+3pWXSjRuGw4aBWN7jL16c6usrr6PDZ7HS/fx0HB2d1qzBychgcLg+S5fqOTvntGnpogGBBYJ0f395HR2zDhGHJSwEkrr6hMuXzd3cMDgcBoeznDZNzcKiLCEBBH6QvEwk50VAQEBAQED4p4NYeCJ8g62t7du3b1EoVGVl5bNnz7Kzs3k8HiT1m5+Cvr5INcLJyhKVlDg0mlAoBHpP654enY6VkcHi8R3zSr6raGAgcvmIl5MzcnEpefuWVlKiYmKi5+xsOGxY9M6d+aGhVtOnm0+apGxk1C67jqPj3Bcvump23rNnPAbDZs6cTh3JdHq3VZ1DoVrKy8E/WfX1HCq1RyfoIB6Pz2KBctqBRqO1HByAvoFCoVoVGyyWL10gRDQarWxiIlKYVXv3VjUzq8/O7jZjU0EBrbjYYfFiGbGQR8Aglkunl8bFaVhba9jaim71GjEi4eTJmrS01uNhaLSMvHyr9oXBYGVkwCHGdjalPAYj3d9fu29f/cGD21WNb7NaFP3TYMiQD2fPNn75Yjx6NF5OzmrGjMjNmys/fjQdN66JQqnNyBi+f7+43shnsVBCIV5WVrxMGIIqk5JQaHROcPCXr6JvLCjgtrTQq6qUjYzqsrKUevUS+ebB4HCq5uaUb50VtZ6+y8igFhfzWSxaSQmPyYR4PHCLQCa3KnVtUwKNRsvr6JTFxwu4XG5LS/mHD1oODuK2xCQNDVARs76+PjdXQVc38dw5cKt137iuDiUUcltacF8PdtakpxdFRQ3cuJGspSX9QgAXGbW1NWlpjJoaAYfDYzA4NBq4Ls0y6SovAgICAgICwj8dROtDaE9JScmlS5cUFRU9PT2TkpJiYmKkz4vBYkXv+uCAULuNKQGHI56mHV3eRaNbj4GJbZoBzxkCNrv1b2Vld3//dH//jHv3Xv355+vt261mzBhz4kRHRxedwqitzXzwwHj0aC17e+nvqpiamo4f/+7oUXZTE0lTM/XWLVlVVbMJE1BSA0MQLBBgcLhOR0PcsScai0Wj0WAkxf///3TY+hPPi5eVlVFQaN1z6w5OczMMQZ0qrgI2m9vcrKCvL65rySgoAA8uKOkoS0io/vx53Pnz4lolAIPFiqv6RCUlLIEgCuPea+RIeV3dnOBg49Gji9++xZNIhkOHimeHeLxWuwXxg4KiHvH57TReE1dXOTU1iM8XsNntvKeK907A4Xw4e/bjpUsYLBZ0nNUWvV0UHKK1zWIn8cAxSJCRR6crGhh0bE+r0Pl8PovFodGqP38WXZTX1lYxNRU1RgjDWQEBBDIZnAOUfiHQSkpeb99OiYiQ19YmaWigsVhGTY1ItZO8TCTnRUBAQEBAQPing2h9CN+Qk5Mzp41t27b9Ci/2sEAACwRdxVXr8q5QCHG5rTrS1902HoOBweGIX3fDZOTl+69d23/tWmpRUdKVK5+8vfGyshOvXZMmCAQlPJxeVeV65kynr+ld3W21cpw/vzg6OvfJE1gg0B88eMj27SI3IVLRenqsVfFr9fMptcdRLIGAxmDEtTgBh9MuBHy7uzwmU05VtduSZVVUMFgssBVsB05WVkZRkd3UxKPTRWohj8Hgs1hSbm8KOJx0Pz8VMzPj0aM73oUhSLSH1rq12NICQ5CozWRNTXM3t6yHD2szMwtevjQaOVJBT088uxCGYYEA4vPb90hZWdnEZPKtW6JdUxEQjyejoMBubOQxGKALQhjmiFkyf755M+nyZdfTp208PMAsSvPzizlwoNueto6VgkJLRQWfxeqo32IJBAKZbD5p0vC9e7sSeuOXL/mhobZz5nQynbpeCDwGI2LTJnpVlWdCAvB8A0PQYw8PodhGfVfLRMBmd5sXAeGvoba29tWrV2FhYePHj1+0aBHqnwCHw0lISHjx4gWLxTpz5gy5hz6Qvnz5snr1amNj47Nnz8p3eGj8LBobG2NjYyMjIwkEwunTp2W+dR/1O/Do0SMvL6/169cvXbr0l1b0I0Px5cuXZ8+e8cR+sNTU1ObMmaOoqEihUJ48eSJ+S0VFZe7cuUo9dKONgPDrQM71IfwPGIb9/f3LysocHR1BrE9Bm5eI/0Vgb7vyI1XgiEQ2lSraxpH+Lq20VHSkisdgFLx8qaCnB6zaGvLzm8vKwC1lY+MRBw7oDhjQXFbWboOr0xNKHBot/e5d/UGDdBwde3SXz2K9P3269+TJK1JSVmdkuF271lNP92gsFoPDMaqre5RLVllZRl6+IS9P1J2qlBQunS5KIBQK63NyRHdr0tMb8vL0Bw1qV07H0VA1M1Pt3TsnKKj5q9nq/6uUEERo216rzcio+PhRdKskNhbm8zsdt45Uf/5cGhdnv2BBx/AGrQKl06nFxf/ffhimREZisFhNOztwBY3B9J48WcDhJF+5Qi0q6j15cjt9CYvHw3w+u6lJ/CIGi9UbOLAhL+//Tx5+C5ZA0OnXrz43tzYzE1zhs1jAGyeqzcdM6bt3KmZmZhMmAP0K4vHKExKk0YJk5OUNhw2rSU0tabOUBsACATi2R9LQULeyKnj5klFb21UJOcHBQhi2njWrU7Wwq4XAqK2tTU83nzhRZFnaXFbWkJcnyihhmXSbFwHhr4HBYISFhZ0/f/7x48dN367o35mEhAR/f/8rV64UFBRIfyBCRHl5+efPnxMTE1taWn5NA1FMJjMqKurRo0e3bt0qLi7+rQKTAmAY/vz5c1ZWVnJyMtzFd+HfYSjMzc3nzJmTmZm5b98+Ly8vIpE4b948xbZDDaampvPmzcvJydm3b9/Ro0fxePyCBQsQlQ/htwLR+hC+AYIg8Exsbm4OCwtLT0/ncrnVbSgpKREIhC9fvjCZzKSkJK6Y8wkpwWCx6lZWtJKSlOvXS2Ji3u7bF71rl2ifSvLdxvz82IMHG/LyWuMHbNpU9Pq13YIFZC0tAYcTs39/wNSpmQ8fspuaGLW1n7y96zIzDYcPFz/oVRAeft7QMHjePHEFCYVCFb9925Cba79oUafn6yTfFbYF8XuyYEHI0qVP5s9/tXVr8Zs3Im2KTaXWZmY2USiwQMCsq6vNyKBXVYlnl1VWVtDXp0REZAUEfHnx4tnixXkhId2OobyOjv6gQfkhIQVhYa3O/X19U65fBwq5iNzg4E8+PtTi4tynT8PXrSOpq4vbCsICQdSOHae1tFK8vb9pj4qK86ZN1KKiwGnTsgIDazMzP9+65ePk9PnmTTQGY7dggZKhYeSmTV/Cwhg1NZ98fN4dOWI6bpxu//7dtrnVN8ndu2RNTbOJEztNwGez47y8it+8aaJQ4o8fT7p82WziRPEzhBrW1vqDBqX5+Sno6mo5OLTLrtSrF5ZASLl+vfjNm8+3bj2ZP59WWtr68+zmpmpmFrlpU35oqIDDoZWWRu3YEbl5c+s5QBTKYupUoqJi5KZNBeHhddnZr7dvb/Uf0zaSaDRa1dy8MT+/ODpaCMOM2to3e/dm3LsnzfsBGoNxWLJE2cQkdNmy+OPHa9LSKJGRAVOnPlu8mMdg4IhExxUraCUlL9eurcvOFnC5FYmJQbNmZQUEgOzNZWU5QUGtLe/du9Pyu1oIMgoKZG1tSkREE4UihOHq1NQXK1eK3AtJXiaS86JQqBs3bujp6d26davb7iMg/AhkMnnx4sVubm7tnmm/OaNGjVqzZs13v9+PGDHi5cuXQUFBurq6qF8DiUSaPXu2p6dnT/chfwoCgSAhIUHyOwMGg9mxY0dkZOTRo0fBR+ffdij09fUnTpyIw+FUVFTc3NzEt2d1dXXBLVVV1Xa3EBB+BxCtD+F/YDAYDw8PIyOjU6dOWVpaZmdnL1q0iEqlLlq0KCcnx8HBoW/fvv7+/sOHD2cymd9nH2I7d66uk1P88eN+Li5ZAQHtfGZKuGswZIhQKPTu2/e6vX1ucPCIAwf6rVoFtgeH7d2rYmoaumzZSTW1M9racceO9Vu9esD69eJbJeymptaX3epqWMwOkMdkpvv7a9rbGw4b1rGpku+isVgNW1slIyMZeflWTQ+NrkhMDJg69dNXVSo/JMS7T58HEycyqqoSz5697uAQ5+UlXgJRSWngxo0wBD2ZPz9w2jR6VZU0BxGxBMKwPXtUe/cOnDbtuLLyh7NnndaskVFUBCe7WrdxjIxGnzjxydv7oqnpoxkzCPLy7nfvigdbF8Iwvbqa29wMDqqJYzF1qru/PywQPJk//7q9fcSGDZp2dsCzpbKRkbu/v4KeXqC7+xlt7fANG8wnThxz6lSn+nA76nNyCl+9svHwEAV2/2Yk0WhLd3fLadOCZs26ZG4ee/iw7Zw5o48fF49f1+oSduZMAonUe/Lkjjal2n37OixeXPrunf/o0a+2bpVTVwetImtpTfX11bC1fezh4UUmXzQxyX/+vNfIkeCuupXVhCtX+Gz2Azc3H0dHRnW18+bNQEFCYzD9//jDcNiw4HnzTqiqXjQxafzyxWntWikNcZUMDWcEBBgOHx57+LB3374P3NwYNTUOixeD2HfGo0ZNvnmTVlJy3d7ei0y+M3w4xOeLlOf858/ZVKrt3LldGSd3tRBI6uqjvLw4zc1XbW1PqKredXXVdnTsNXy4aAAlLBPJeWEYLi8vr6urKy0t/aXf4BEQAP8slQ+AwWC+u9lYLNbZ2dnCwgL1i8HhcH/L2AYFBZ05c0bc9LFTlJSURo0apdKZPcjvNhR4PB6NRuNwOHwH53N4PB5Mho63EBD+fv7u0BEIvx0MBiMvL4/D4QiFQj6fn5+f39LSAm4xmcyCggLu13ho3wckEDQWFNBKS0XB+iTfBWHKAtzdIYGATaXWpKeLQtuJw2lpqUlPr8nI4DGZnRZbn5cHYq+JYNNob/buzX/+vNN2Sr77+datGwMG0MrKRFf4bHaAu/t9NzdRMDpp4DIYddnZ7RrWLTAEUUtKqG3WKZ0i4HJrs7KoxcWdDnJrpTk5orh2HWk1+cvK6rQjzIaG6rQ0ztcpIQ21mZkv16+X0FoAm0qtTk3taijS79271Lt3bVZWV9np1dX1ubn8tnnbDlZTU9Xnz40FBeLBAwEwBNFKSxl1dZ2XWVNTk57eo86Kw2MyazMzmQ0NXUmwMiWFXl0tfjHjwYPYw4c7FY00CwEsn/q8PBCUr0fLREJegUBQWFgIngkIPwjU2ZLsUYJ/NxAE7d+/H4fDnT179q+p7qeUk5SUpKGhMXLkSFqb2+rfs51v3rxRUlKaOHEiuyc/Uj9IfHy8gYHBqFGjRC8SvwM/OBQPHjwgEAiGhoYUCqXdrcDAQBkZGT09vfz8/J/UWASEnwbizQWhPSQSqfdX6zIcDmcutuEmJydnamr6g+VjsFiVrguRfJeopNSV+xAZeXnRSbBOi1XrYDJHVFQceehQl3V1fVcIww15eWwqlUOjKerrg4vUoiJaSUmvESPaeYaUDIFEEnfxLyVoDEbJ0FBCAiyBoGFtLalSS0sJ2UWRBjoip6oqjW8YcTRsbMZfuNBtMqKSUjvrTRiC6jIzNWxs6FVVHy9eNBg6VNXMrKvsZC2tjnEOALLKyh0dugDQGIwEHzxkTU2ypibqe8HLyQHnKJ3Wq2Ro2E6IaAzGds4caUruaiFIXj6Sl4mEvFgs1lhsu/i/CY/Hi4+PDwgIqKysPHr06NWrV8PDw7lc7siRIw8cOGBpaQlBUFJSUkBAQEFBwaFDh44dOxYZGbl8+fJTp07hcLgvX76cO3euuroahuGCggIHB4etW7c6ih2Lrauru3jxYmFhIQRBhYWFrq6umzZt0vi6DLOysi5fvlxcXFxQUKCnp7d+/fpp06YBQ7jk5ORr166pqqqyWKzKyspBgwZt3boVg8EIBIJ79+7FxsZqaWlVVVXR6fR169aNHDmyqw5yudybN2/GxMRgsVgKhWJoaDho0CAdHR1NTc0hQ4YQCAQ6ne7t7R0bG0skEgsLC8lk8qpVq2bNmoX76umKSqVeu3YtKSkJvArPmDFj8+bN4MhTTxvTavjN51+5cuXixYsVFRWWlpYrVqxYvHgx4evTtdO6hELhmTNnwsLCIAgaMGDAkiVLnJ2dIQgKDQ29evWqmpra0aNHwUyWII7i4uKwsLCQkBArK6slS5YcPnw4JiZGQUFhz549ixcvxn7dhGexWLdu3YqNjZWVleXxeLq6upIPvXc1AhAEffjwITAwMD093dfX19jYmMlkxsTEvHjxIjU19fr168nJydevX8/NzbW3t7969aqhoeGlS5dCQkIoFEr//v0vXbpk2fYwz8vLCwoKioyM3LFjR1FR0a1bt0pKSqytrbds2eLu7i7BZlLC1GoHnU4PDw8PCAgwNTV1dXXdsGFDXV3drVu3Jk+e3JXok5OTN2zYUFlZyWazZ86cqaWldfjw4YqKio7LZM+ePa9evQoKClJRUfH29haNc6fNKysr8/Ly+vjxIw6Hc3NzW7t2rYaGRnV19fnz56OjoydPnrx582YcDnfz5s2EhAQDA4OcnBwmk3nw4MGh3/p//gtIS0u7fPlycnKyo6PjhQsXMBhMYGBgcHBweXn5pEmTDh8+LBQKMzIyXrSxbNkyKyur48ePx8fHk0ikAwcOLFy48NmzZzdv3kxJSVFVVT1y5MjMmTOBdDgcTqcdBA+i58+fv3r1avfu3Vwu9+zZs7m5uX369Dl37pz4M+cHhfsXjyTCz+HnKZAICL8E8S0O4W9DbVbWjQEDvOTlbwwceN/N7aaz8zFFxQB39+aKir+7af8earOyLpqZXXNwOKOre8XGRsJG33+B33Mh/HdITExcuXKlrKysjo7O9OnTT506deHChX79+qHRaEdHx5KSknfv3q1YsYJIJBobG69YsWLHjh0GBgYzZsxgs9kfP37s3bv3/v37gaFEXl6eo6OjpqbmixcvQOHp6enOzs7e3t4CgQCCoD179uBwuIULF4L91VevXrm6uubk5AiFwtLSUicnJwUFhUePHgmFwoqKiv79+/v5+YFyfHx8PD09gReuZ8+eOTg4gA0HBoOxYMGCBw8edNU7CIIOHjxoYWGRm5srFAqjo6M1NDQUFBSWLFly8eJFJpPZ1NQ0bdq0UaNGVVZWggJXrVolKyu7Y8cO0MjKysopU6bcvXsXgiAOh7Np0yY8Hr9q1SpwV/rGgL0+LBbbr1+/uXPnnjlzZt68eSQSSUZG5syZM2DLS0JdNBpt3LhxeDz+ypUrojIbGhrGjRv38uVL8E/J4khNTV29ejUOh+vbt6+np2dwcLC/v7+hoaGOjk5SUhIogclkrly5cuTIkaWlpaBHnp6eGAxGwl5fVyMQExOzYcMGeXl50cZRdXX1/fv3DQ0NFRQUZs+eDXSGo0ePysnJDRo0aN68ef7+/tnZ2YcPH5aTk1u4cCGXy62qqjpx4oSBgQGRSBw7duyff/5548aNOXPmEAgEJSWlp0+fdrXBJWFqtYPNZvv7+48cORKDwbi4uKxbt87T01NJScnHx0ey6D98+KCuri7a6+t0mUydOvXmzZtubm4YDGbmzJlgAktuXl5enrm5uaKi4qtXr0SNjI6OHjt2bE1NDZjPampqb968EQqFVCp1xIgRffv2rf5qW/FX7vXFxsYqKysPHz6cSqWCK76+vgQCYeHChQKBgM1mx8TEjB8/Hgzsnj17YmJiQkNDjY2NdXR0Fi9evG/fvvT09JCQEGNjY3Nzc1CjhA4ymcyIiAgnJycZGZnx48fv3Lnz9evXO3fulJWVHT9+fKc7rt8tXIR/HIjWh/C7I+ByKa9elcTGCn8zBFxuaXx8ird3wunTn2/frs3K6tScEuFHqElP/3jpUuqdO10ZYf53+G0Xwn+H/Px8fX19U1NToBoJhcKSkpJ+/frhcLhTp06BBAYGBmpqarFtYuK2QaPRxo4da2dnVyZmEB4eHq6oqNi3b9+KigoajTZx4sT58+eLXqTS0tKMjIzc3NxaWlrq6uqGDRt27tw5Ud4TJ05gsdhJkyYxmcw3b95oamrevHkT3Kqurvby8gKq465du0xMTMAbs1AojIiIePLkSVddKywsNDMzE72as9nsGTNmkEgkUZaTJ0+K6w+grn79+ikoKISGhgJNdcKECYyvVscfP37U0NDQ1dXNyMjoUWNEWt/q1auBViYQCIB7fTMzs/z8fMl1CYXCR48ekUik0aNHixSwqKioKVOmgHfubsUBNDQSiTRmzBgwGhAEbd68GY/HX716FaS/d++ehoZGaGioqIR3796pqKh0pfVJHoGKigpra2txFYJGo40cOVJJSSkqKgpcqaystLOzU1JSCg8PB1fKysqsra0tLS1BR/h8vru7O5FIvHPnDkjA4XA2btyIxWJdXV1BR9qpOpKnVqfSuXPnDg6HGzZsWGNjI9B++Xy+ZHG00/q6WiZCofDp06dycnIirU9y8yAIOnDgAB6P37hxI/gWABShCxcugL5PnTpVRUUFVCEQCBYsWKCmppaQkPATtT48Hm9qamrxLXp6ehgMRlzrA9a/4lrf48ePZWVlgdYHrnh5eeFwuB07doj6smbNGiwWu23bNpBGIBAsX75cTk4uODi42w5CEAS+XJw6dQoUWFNT4+joqKurm5mZ2VWnvkO4CP84EAtPhN8dLIFgMmbM392KTsASCAaDBxsMHvx3N+TfjKadnQTD3f8Uv+1C+O8AnDQoKiqKvDUaGhrOmTMnLS0tISFh3bp1OBwOg8Foa2ubtAWVAeaIHz9+TE5OHj58uLaYNyMnJydLS8u0tLT379+rq6t//PjRy8tL5CLL3t4+MzMTh8PJyMi8f/8+MzOTyWSGh4eDu01NTSQSqaqqikqlqqurEwiEffv2wTC8cOFCLS2t1atXA+s4fX39srKy5cuXnzx5ctCgQSNHjuR3iGkpoq6ujkajqaurA5cbRCLR2dk5JCSESqUCc8rnz5+TyWRgTAjQ0NBwdXVNTU199uyZo6NjeHh4Y2PjtGnTwF1+2+lQLpdbXFxsa2vbo8YAhy5mZmZgALFY7Ny5c+/du5ebm5uamqqoqCi5rtGjRzs5OX38+DE2Nnby5MkwDEdGRo4YMQJILSMjQ7I4Zs6cicVigaDl2jw/YTAYTU1NoVDY3BbSk8lkPnz4UFFR0VbMzzCRSBRZunY6cySMABqNFhk0itJjMBgcDgca0GqmLiurqKhIIBDU1NRENcrLy1dUVDDbYh2h0WgMBkMgEDS/GqXLyMjMnz8/MDAwJyenvLzcqsNRgs+fP0uYWqKqOzpBsba2BoMpJydXW1srWRydFtJxmQBBi1uWSm6erq7uzJkzfX19IyIi1q9fb2RkVFdXl5WVdajtXIaMjMzly5erqqr69u3b6lGsvr6urk4gEICx+lloaGj4+Pi087z6+vXrzW2OwXoEmABkMlk0AhoaGmg0WkNDA9xCo9Fqamp8Ph9ENOm2g2AOa2hogALl5OSUlJTKysokjMBPES7Cbw6i9SEgICAgIHwnVlZWcnJyNBqN/dWPLroNUYLS0lL6twFjgLtCY2Pj5OTkoqKihoYGJpOpoKAgnoBEIoE/CgoKYBg+ePDgxM4Cn2hpaf3xxx8HDx5cvXq1v7//4cOHR4wYAW5Nnz49PDz8xYsXY8aMmTdv3p49ewy6PsKqoaGhpKRUWlpaXl6u2nZwl0AgkEgk/bZzy1QqtaKiol2/MBiMlZUVBoMpKSkpLS2trq6ePn36+fPnOz0S1qPGdERdXb13796ZmZk1NTW1tbWS61JWVl64cGFiYqKvry/Y8fvy5Yso4Hu34ui0AaDjIHZLfX19fn6+oqIikUiUvgs/OALtBl/0DQKCIAm+MfX09HR0dEpLS2k0Wse7kqeW5MaI/u5WHBIKkexFs9vmmZubu7q6+vn5RUVFLV++PD4+Xk9PT+R6QFdXV1tbOzEx8fnz5yQSCWx5/VwvxDgczsDA4P/au+u4KLb4b+BbLN0gpQKiYFEGFnYHIKJiF2DgVa+oV+y+NnZgF3aLLQYiBgYqqEh3SbNszzyvn+d59sdDLIjeq+79vP/wJbMTZ86c2Z3vzJnvsfoau8pERkZ+f6JUEvZXnkie8n3PDtY4/lDtD25ZWdnWrVs/lRvZtXXr1n/88UeFWxjwS8HIDQAAAHWkrq7O4XBUVVVljywqINdhhYWF5e+yk0dJJPl7cXGxRCLJrTSSClFaWsrn83Nycqr8lM1mz507NygoyMbG5smTJ4MGDVqxYgUZGM3Q0PDEiRNLlixRVlY+cOBAt27dbt++Xd1eWFhYzJgxo7i4eOvWrUVFRfn5+ffu3Rs+fHinr30ZqK8EAgF59CejqanJ5XLZbLZAIBCLxRkZGdVlNPmmwlTGYrH09PRYLJaGhgafz5e/LQaDMWDAADs7u0ePHj3/ytjYuMn/SwRV4+GosTA8Hq+srEwoFH7TgOzfWQN1w+VyVVVVlZSUZDcRat+0aqk2h6Nuaiweh8MZMWKEmprauXPncnNzQ0JCyFh55NOUlJTRo0fv27dv5syZCxYs+OfGQvxZ/oUdlH9wpVJpSkrK53Iy/v9BieEXhKgPAACgjkpKSiQSSYsWLap78lO/fn11dfWUlJTycR15d05FRaVJkyYkUef9+/fLysrKL5ienl5QUGBgYEBeQ6rwSCcxMTE6Ojrvq8GDBz979mzt2rUqKiqbN2++d+8euShUUlJavnz5s2fPRowYkZaWtmDBgszMzCoLyWKxpk+fvnr16k+fPk2ePHnlypVjxozZtWsX6eanra1tYmJSVFT0+fPn8ksJhUKKosguqKiovH//PiUlpfwMZWVljx8/JleHtS9MZaS6tLW1bWxstLS05G/rf3qGGxmNGTOmpKTk8OHDd+7c6devnywmr/Fw1FgY1a9ycnLS09NrWf5vPRw/ilAo5PF4ZmZmxlXlN5bftGq5idocjrqpTfHatm3boUOHly9fnj9/XiAQtGnThkwvKir6448/3r9/v2LFivJdeRXGv7OD8g+umpra3r17n5VDXrz8hwoDPwSiPgAAgLqgKOrZs2cqKiqurq7VdW9zcHCws7NLT09/8uSJbCLpdtiiRYt27dq1atWqXr16d+/ePX36tKyDVnx8/L59+5hMpq2trZ6eXnBw8NWrV2WLZ2Vl7dy5U1VVlST3I4/d5s+fT1K5JCYmUhR1/vz5qKgo0hHuwIEDbm5u2dnZ1T1RZDAYly5dys/Pf/jw4ZkzZ7Zu3Tp06FDZYxN9ff0+ffpQFHXr1i3yIJHs+7t371RVVQcPHly/fn1ra+v4+PitW7fKeqCJRKLAwMAvX74wmcxvLUwFhYWFsbGxzs7ODg4OpqamcrYlu+j08PCws7M7f/78x48fO3ToUPvDUWNhjIyMmjZtmpeXR9LYyGpDTt+5OhyOOvfQKy8mJiY1NXXQoEGGhoaVP5XftGq5iRoPB3nBTPrVN+1abYqnoaExYsQIgUCwZs2a9u3by4YTiI6Ofvr0qaamJrltIesYKb/20tPTK/f+rRI53ESVH5XfFnlfjjwPJ1OKiopIjpYaN1TdPHXbwW9Vy3MNfiN4rw8AAKC2MjMz4+LiyMOTd+/enT9/3sfHh8QVYrFYKpXy+XxZaMRgMPT09BYuXDh+/PjAwMDevXubmpoyGIzr169nZGTs3LnTyMhIX19/zJgxmzdv/uOPP65du9a+ffuSkpLHjx+vWbNGR0fH3t5+0KBBhw8f9vHxefjwYdu2bTMyMm7evDlt2rRGjRolJCScO3du0KBBpDwmJib16tUjWRZyc3PPnz/v6OjIZrNVVFSMjIwaN25cXTewpKSkxYsXk9wwBgYG6urqGhoajRo1atasGcm9MWXKlEePHt2+ffv+/fv9+/cnQ95duXLF29u7a9euXC7Xy8vr+fPn+/btS0xMdHV1pWn69u3bDRo0mDJlyrcWhrxZVFxcTFEUi8WSSqWnTp0qKytbsWKFhoYGg8GQvy3C1NTUy8vLz8+va9eu5WOeGg8HeURGohRyDU1RVHFxMbnepShKXV3dx8fnyZMn27dvV1dXnzJlikgkOnjwYGFhYXx8/NWrV/v06SNLqSIjpwZEIpFAIJBIJLILa4lEIhKJSDJGMkUqlYrFYpLoXzaPWCymKKp8Xhw+nx8ZGdmnTx82m11UVLRnz56WLVtOnjyZ3JLg8/nkPUDSYU9+06ry0JCGXVJSIosutLW15R8OPT09dXX1hISExMREJSWl0tJSXV3dyqcJeYIkFov5fL5EImGz2bUsXq9evZo1a1ZaWtqrVy/ZRC6Xy+FwoqOjz50716tXr+vXr799+7asrCw2NlZfX9/W1rZCVZC7HhMmTLCzs7tw4YJsnMzq5Obmkj7PJLdKhY/IIAey7tBGX0VFRR05cmTIkCGPHj26cOGCkpJSTExMVFRUy5YtmUwmOaxSqZS0ebJyUtVkiqzyyZNP+TvYvHlzkptU1n5EIhHZZTlZlOpwcOH381MziAIAAPweYmNjGzZsWL9+/YEDB44aNcrLy6t9+/YbNmwgF1gPHjxwc3NT+mro0KFXrlwh+e6Ihw8fdurUyc7O7q+//vLx8RkwYMCDBw9kn5aWli5evFhHR4ekc+zUqVNYWJjs0y9fvkyePFmWT9LR0fHKlSskJrl3756NjY2Li8vevXsDAwMHDhx44MAB2aB/1tbWvr6+x48fX758uYuLS0RERHW7VlhY6OPjI0siSrBYrK5du8oS0KelpXl5eZmbm3t5ec2fP79Xr17kCQD5VCKRkHyGJEuHoaHhqlWryBXktxbmw4cP7u7u9erVc3V1/fPPP93c3MaOHfvp0yfZDHK2VV50dHSrVq2eP39eeRNyDse9e/e6dOnCZDKNjY1Xr16dkpJy+PBhS0tLJpNpY2Nz4sQJEhMeP37c3NycyWQqKSk1bdp069at5ubm/fv3P3z4sCxBv4ycGrh379748ePJMAAjRowICQmJj4+fP3++lpYWh8MZOnRoSEhIbGysn5+fpqYmi8Xq16/fzZs3Y2NjZ82apaGhoaSkNGrUqNDQUIlE4uHhoaqqOmDAgEGDBvn6+nbv3n3cuHFkREE+n3/y5ElnZ2cmk6mjozNv3rzo6Gj5TasCHo+3b9++Fi1akGSS8+fPj4yMrM3hEAqFf/75J3m30MfH59q1a5VPE9IXt3379kwmU19ff8mSJfHx8bUsnlQqXbly5dy5c2WjIJCNLliwQEVFhcViWVtbHzt2bPfu3crKyhoaGmvWrDl+/HjlqggKClJVVW3dunVGRkZ1LZMMO0HGGCRJU52cnDZv3kyG64iNjV2wYIGFhQX5qG3btps2bSIfnT592sTEhMlkqqqq+vr6Xrlyxdzc3N3d/ciRI1lZWQcOHLCxsSEP9g8ePJiZmbl3794mTZowmUwrK6vdu3dnZGTs3r27UaNGTCazVatWx48fl7ODq1ev3rZtGzkcTk5OZ86cSUpKmjNnjrq6OpvNdnNzkw07+f0HF347zB/7OBgAAEAhxcXF9ezZ09DQ8OrVq4WFhcrKypaWlt+UtzAlJSUzM9PExKTK/I1FRUXkKWKVD8Hy8vKSkpLIYFmyjZInFRRFxcfHi8Via2tr2euFQqFQSUmpuLg4MTFRW1vbwsJCTlFLS0sDAgKaNm1qZWWVnZ1dUlIiFArz8/Pv3r3bqlWrFStWyJYtLCyMi4tTVVWVjaxQnkAgiI2N5XA4VlZW5T/9psIQPB4vMTFRIBA0atRIT0+v8gzVbUvmypUr58+fDwwMrHIQghoPR42EQmFsbKxUKrWxsSFP0nR1deXM/K018E2kUqmnpyfpJ2xvb5+bm2tjY1PLLKNVNq1vJedwSKXSxMRELS2tGp+h1a14RUVFNE3LxlORSUlJEYvF5CSVSqVxcXHa2tpVvuJITqKYmBgDA4Mqe8N+v9LS0sTExPr16+vq6paVlUmlUk1Nze9c5zft4Peo8VyD3wWiPgAAgG+I+oKDg/+JS6ufRSgU/vXXXzweb+/evRWSWL58+TIkJGTevHk/NkT5FwgEAl9f34EDB3p4eDD+A8pHfaQLLgBABXivDwAAoFZIJxmGYklNTb169WrTpk2LiorIYH1Efn5+cHBw//79f6OQLyYm5tGjRzY2Nq9evcrLy+vRowfjP0PxWiYA/FiI+gAAAGqWn58vFAoLCwuLi4sV6VmfsbGxs7PzqVOn2rRp4+zsbGJiQlFUYmKiSCSaP39+bdJa/iKkUun69euPHDlC07SJicnp06fldLlUMGVlZUVFRQKB4DvH3wMABYYengAAADUICQk5duxYSkoKk8ls0qRJt27d3N3da/ne1K9PKBRevXr11q1b6enpZFi8Tp06de/e/bd7hyciIiIgIIDD4fj6+pYfsEGxJSYmBgYGRkREUBSlr6/fqVOnoUOHNmjQ4GeXCwB+LYj6AAAAAAAAFNlv01kfAAAAAAAA6gBRHwAAAAAAgCJD1AcAAAAAAKDIEPUBAAAAAAAoMkR9AAAAAAAAigxRHwAAAAAAgCJD1AcAAAAAAKDIOD+7AAAAAFAzkUj09OnTS5cuMZnMjRs3cjj4Bf9fOTk5Dx48uHXrVuPGjRcsWMBi4aZ21WJiYq5cuRIREbFu3TorK6vf90iVlZWFhoZeuXJFX19/5cqV//IRR3uD3xGaKQAAwG/g3bt3hw4d2r17d0JCAkVRP7s4v5DS0tKQkJCTJ08eO3YsMzPzZxfn15WdnX3+/PmAgICnT5+KRKLf+kg9ffr0wFepqak0TTP+RWhv8JtC1AcAAPAbaNOmzdSpU7W1tRm/J4FAEB4e/k/EqxoaGiNHjhw3bpyKisoPX7kiMTIymj59erNmzX7WgfuBR6pnz57e3t7q6urfs5K67RraG/ymEPUBAAD8HphfMX5DFEUd+uqfeyzDZrN/08r5lZvQP3HgftSR+s71fOeuob3BbwdRHwAAAPww1FcVJt6/f3/16tV8Pr+Wa/hnigbfTP6Bq/FI/cqH8pva5I/yK1cIKDy8Cw4AAFAzoVB44MCBN2/emJiYpKSk0DS9evXqhg0bkjwrJ0+evHbtWmJiYllZmbu7+19//aWrq0teAdq5c+eHDx+MjIwiIiIaNGjw999/N2jQgMFgJCQknDp16t69e8uWLTtz5syJEydGjhy5b98+iqIePHhw+PBhJpOZkpKiq6u7YMGCdu3alS9MRETEsmXLnjx5YmBg8Ndff02bNk2W3OX58+d79+5NSkpKTk52cHBYvny5nZ2dVCoNDw8/duxYSUnJrFmz5syZ8/Hjxz179owYMeLRo0dHjhwxMTEpKSlJTU2dPHnygAEDKux7fHz81atXL1++7OLiYm9v//fff79+/bply5bbtm1r06YNmUcikZw7d+706dNcLjcpKYnL5fr6+np6enI4nOfPn8+dOzcnJyc0NNTV1dXW1nbJkiWV++bl5eVt3779zZs3HA4nJiamefPm/v7+rVu3rmUByisoKNi4cePNmzdlXQGbNm1aWFgYGBh4+fLl4cOHz549u/z8r169Ipvu27fvunXrvnz5cvjw4eDgYIFAsG7dul69ejEYjPT09E2bNtE0raqqGhsb26JFi6VLl7LZbPK+3Pbt2yMjI+Pi4nR1dWfOnOnp6Uk+qkBObVd54EiccP369aCgoIYNGyYmJmZnZy9btqxnz54MBqOoqCg4OPj48eP9+/fX0tJavHixoaHh+fPnGzdunJSUtGXLltzcXB6Pl5OTM3ny5NGjR3O5XFlJ8vPzZ8yYcfLkSYlEMmTIkHXr1hkZGVUobXUHTs6RIiIjI7ds2VLyVWZmppub259//mloaFjdyVWbRlgdiqIuXLiwbt26mJgYa2vradOmTZgwoaCgIDAw8OrVqwYGBvv37zcyMrp06dKpU6cSEhLc3d2XLVsWERFRY5uUc/J+6158U4VU931Sm7OAoqiQkJBDhw6xWKy4uDhTU9NOnTqZmZnVr1+/c+fOctoSkZSUtGHDhtLS0rS0NIqiOnXq1LRpUy0trW7dumlra8v5ooPfAw0AAAA1CQoK6tixY3p6Ok3TSUlJAwYM+PDhA03TfD5/zpw5S5YsEQgEEolk1apVXC7Xx8eH/PnXX381aNDg/fv3NE2/f/++YcOG06dPl0gkycnJK1euNDU11dXVnThxor+/v4ODw8CBAyUSyebNm3v16hUXF0fTdEREhKmpqbW1dWxsLE3TT58+NTQ0tLa29vT0PH369Pnz562trevVqxceHk4KeeHChcGDB6elpdE0/ejRIxMTE1tb2/j4+NDQ0IkTJ3K5XDs7u2nTps2aNcvExGTLli1xcXFt2rS5du0aTdNCofCPP/7Yv39/5X1//fr1hAkT2Gx2586dZ86cefPmzRUrVqirqw8cOLC4uJimaYlEsnLlSltb28jISJqmBQLBnDlz1NXVly5dKhaLaZoOCQnR0dEZNWqURCKpsnqzsrL69u07atSowsJCmqYTExM7duxoamp69+7d2hSApulLly6pq6tPnz5dKpXSNP3lyxdnZ2cNDY2rV6/KtvLgwYP+/ftnZ2dXLsCNGze0tLQ8PT1JCSUSyaRJk9TU1M6fP08qZ+LEibNmzSKfnj9/fvTo0UKhkKbphISEQYMG3bhxg6bpnJycnj17ampqnj59uvIm5NR2dQeOpulbt24ZGBjs3r2bpmkejzd48GB7e/u0tDQ+n3/s2LGOHTuy2ezBgwf7+fm5u7tbWFi8fPkyPDy8Xbt2Fy5coGm6uLi4f//+qqqqx48fp2m6sLCwe/fuOjo6AwYM2LhxY0hIiIeHh5KS0po1a6o8LpUPnPwjRSrZ2tp679695EBcvnzZ0NCwR48eGRkZVR6pWjbCyu7cuaOtrd2kSRN3d/cNGzZ4eXlpaWmpqqru3LmTpunMzMxWrVpZWFiQaqRp+uzZs6qqql5eXmRf5LdJOSfvt+5FjRVSnpzvk9qcBdeuXWvUqNG9e/domn727Fn9+vW1tLQmTpy4b98+OW2JLJuWlta+ffsFCxZIpdKCgoKBAwey2ew+ffosXbo0IyNDTsFqc7DgV4AengAAADWgKOr58+dlZWVSqZTBYDRo0MDd3Z38/8GDB/fv3x83bpyysjKbzfbw8DAyMrp582ZsbKxAIHj79u3/vE3xNbG7gYGBoaHh27dvi4qKGjZsOGfOHHt7ez6f37lz57Vr1758+fLixYvPnz/fs2fPn3/+SbLqt2zZsnfv3iKRqKSkRFYYPT29LVu2eHp6enh4jB07tqCg4Pnz5wwGIysra/Pmze7u7mZmZgwGo127du3bt//06dOdO3c6d+48a9YsfX39srKyGTNmbN26NTExcebMmTExMenp6WRHuFzuyJEjNTU1K+++o6Njnz592Gy2tbX1xo0b+/XrN336dDs7u3fv3qWnp5OEirt27Ro6dKitrS2DwVBWVp4/f76dnd3OnTsfP35cm+rdt2/fmzdvpk2bRtLVWFhYrFq1is/nL1++PDc3t8YCVKavrz9mzBixWHzp0iWSr5I8RO3SpUu9evUqz6+qqlr+6RyTydTQ0JD9mZ+f//btW7FYTP7s0aOHnZ0dRVFSqXTXrl1aWlrkgYmhoaGnp6dAIDh16pRAIKiwiepqW86BYzAYHz58KC4uJmVTUVGxtLRMS0uLj49XUVEZO3asp6cnKfyaNWsuXrz48ePHRo0aLVmypEOHDm5ubgwGQ1NTc+TIkSoqKvn5+eX3bsaMGXPnzu3Ro4efn5+2tnZoaCiPx/v+I1VQULBixQpjY+Phw4eTZu/i4uLj4/P48ePdu3dX2b+xlo2wOvXr1z948OC8efP27dv3999/0zS9Z8+e5ORkJSWlCtlW1NXVaz/eiZyTt8r5q9uLb60QOd8nNZ4FAoHg0KFDHA6HfHu0bt26d+/eUqnUzc3Nx8dHTlsim75x40ZUVJS9vT2LxdLR0Rk7dqyysrKlpeWyZctMTEzkFKz2Bwt+LvTwBAAAqAGLxbKwsNi7d6+vr++GDRuaNWs2atQoDodDUdSNGzdSUlKmTJlCLijFYrFIJKJpOjk5uWXLlnv37i0qKmratCmDwUhNTSW35EkQwmazWSyWlpZWy5YtZckhLl++zOFwyBRyZXbw4EGJRKKsrCwrTL169fT19cn/69evz2AwCgsLKYp6+fLlx48fd+/eHRQURD5NSkpSUVGJiYmhKIqs39zcnCxCVmhkZMRkMufNm0dRlKurq5OTk729fXU1wGKx9PT0yG6qqqrq6OgkJCTweDyKom7evFlaWmpraysbuExfX793794vXry4ceNG9+7d5VdvQUHBjRs3DAwMzM3NZRMdHByaN28eFRX1+vXrvn37yilAdasdNGjQ3r1779y5Ex0d7ejomJeX9/79+0WLFjG+nYaGhpGR0fHjx/X19f38/HR1dadNm8blcrOyskJCQng8nouLC5mzqKhITU0tMzMzPz/f1NS0/Eqqq235B87b27tdu3ZkzsLCwoyMDIlEIttrDofDYrEcHR1JhKOiovL48eP3799PmTJFFsSOHTvWw8NDTU1NVhI1NTVZVRsYGKiqqvJ4PKFQWGNKzBqPFJfLffv27dChQ2XJZlksVp8+ffbs2XPr1q0//vijcj/S2jfCyphMZoMGDbS0tMiGhg4devjw4ZiYmPfv33fo0IHxHdTV1eWcvJVVtxeRkZG1r5Aav0/knwU8Hi8rK4vP5wuFQtI22rVrFxQUVFBQQNYvpy1RFJWcnCwUCmVNy9bWVldXNzc3l6bpGgv2PVUN/xpEfQAAADUbMWJEcHDw9evXw8PD//xKTU2Nx+PFxsY2b978/PnzVb7fYmFhIZVKb9++ff/+fW1tbSaTKSdhoEAgiIqKUlNTKx/jsb+qbhESZZF1xsXFcTicjRs3du7cuZY7ZW9v7+3tvW7dOk9PT1dX1zVr1tjY2NRmQRaLJUtgSFFUTEwMuQQvP0PTpk05HI7sSYIcBQUFGRkZWlpa5Ue71tbWtrS0fP78eVpamvwCVMfMzGzYsGHLly8/d+6cvb3927dvtbS0vnXcAkJDQ8PPz+/t27erV6++fPny6tWrBw0axGKxsrOzyVtzS5YsqXGo7upqW/6B09TU7Nix46dPn0ivUXKpLacVffz4USQSVYjfyod8FZC7D7WrhpqPFJvNLi0trbDChg0b6uvrZ2VlFRYWVo766twIKzMwMLC2tn737l1eXh7ju33TyVvdXiQnJ9e+Qvh8vvzvE/lngbq6urGx8fv37z99+kS2rqysrKmpSW70yG9LLBarYcOGTCbz5cuX48ePZ7PZHA5HSUmpcePGTCbzWwsGvyb08AQAAKiZiYnJ6dOnZ8yYIRQKly9f7urqmpCQIBaLhUJhfn5+aWlplUvFxcV5eHg8ePBg6dKlPj4+8ruuiUQiPp9fVFRUVlZWhxKWlpby+fwvX77UfhEOh7NkyZLAwEATE5OLFy/26NHj8uXLddg0RVEikah8H0ISKSkpKdUmoqAoiryBVr4amUwmudSufa+8yoYMGWJubn7p0qXExMQHDx5069ZNTvwjX69eva5cudKtW7cPHz4MHz58wYIFAoGAz+eLxeKMjIzvqW35B47H4y1ZssTPz2/EiBHLli2ztLSUv5WSkhKBQCB7vPNj1XikSBSRm5srkUhkMygrK6upqbFYrCrvX/yoRkhKoqury2azVVVVGd/tm07e6vbimyqkxu8T+VRUVGbOnKmjo7N9+/aMjIzS0tI7d+4MGTJE9thTfltyc3Pr3r37lStX7t+/T7pDGxsbT5w4kcVifWfB4BeBqA8AAKBmycnJ2tra27Ztu3fvnrOz8+PHjzdu3KikpKSlpZWWlhYVFVV+Zh6PFxYWlp+fP23atLy8PH9//9q8qkT6a2VlZb1586b89JKSkpSUlBoXNzAwEAqFYWFh5OUimefPn1eIx2Ty8vKKi4snTJjw/PlzX1/fgoKCpUuXpqamMr4Fi8WysrKiKCoqKqr8e0pCoZCiqNo8W9PW1jYyMiosLExISJBNJJktNDU1y3cm/FZNmjRxcXFJSEg4duxYQkJCly5d6rYegUCQmprapk2bmzdvBgYGGhgY7Nq169atW1paWlwu99WrVzk5OeXnT0hI+PDhQy1rW86B+/Lly9atW/fv3+/v70+6GtbI0NBQKpU+evSofJhBUVRcXFyF9ddBjUfK1NRUXV09OTm5fJOTSCRCobB+/fpVPib6IY1QVhKBQKCnp9ekSRPG9/nWk7e6vfimClFRUZHzfVKbYnfr1m3//v08Hm/GjBkLFy50cXHZuXMnefBLUZT8tmRkZHT48GEHB4ctW7ZMmzatoKDg8uXLZM7vLxj8ChD1AQAA1ICiqLNnz5LOiu3btz927FiLFi0SEhIoimrdujWPxyNZ8snMEonkwIEDX758effu3atXr7S0tMjzJalUKr97nrKycqdOnYRCYUBAgOyqVyAQBAYGylYuR8uWLbW1tU+fPv3kyRPZxNDQ0Fu3bpVPTFJeRETE7du3GQyGsbHx1q1bJ0yYkJubW5unheSZD/k/i8Xq27evpqZmWFiYrJwkCNTU1OzXr5+sK1p170QZGhr27NmzrKzswYMHsrixqKgoNjbW/iv5BZCDzWaPHTu2Xr16W7durfA2WuU5SU82EixRFFVUVCTbRH5+/uHDhwUCgbKyspeX1/bt2zkcTmJiopmZWePGjd+9e3fw4EFZTJWdnb1nz57Kj5uqq205B04sFt+4cYNk1yDT+Xw+ec+quh1xdHQ0MDC4dOnSrVu3ZBNv3Ljx+PHj8k+WyteenJqscOBqPFKOjo42Njbx8fEkFQpBYp7+/ftXGfXJaYQ8Hi8qKqpyXpzqFBcXx8bGdu7cuVmzZkwmkzykki1eXFwsy8dTY5v81pO3ur34pgrhcrlyvk9qcxa8f//+7t27165du3Dhwvbt20eOHCkbroO8kymnLZWUlOzcuXPhwoU3btwIDAz09/eX9T791oLBrwlRHwAAQM3S09OvXLlCrpC0tbX19PQcHR3V1dWHDh3aqFGjkJAQV1fX7du379+/f8SIEbGxsb1791ZTU1NSUoqIiLh69eq7d++2b9+elZWVl5f34cOHT58+Sb4Si8Xl+3MOGzbMzs7u6dOnvXr1mjdv3qZNm4YNGyaRSBwcHMjTM4lEUlZWJrtUJRkmyBpatWrVp0+frKyskSNHLl68+OjRo3PmzFm5cqWnpyeXyxWLxRRFCQSC8he+YrH47NmzpDcgh8MxMTGxtLQkmSQrEAqFUqlU9viIdEalKIqsrXPnzmPHjv3w4cO5c+dIFSUlJQUHB0+ePJmMNKinp6emphYfH5+amvrkyZPyT4rI9ffUqVMdHBzOnz8vuzi+d+9eZmbmwoULyZWx/AKQ8FgqlZI88uVXbmdn5+7uzmQy+/XrJ+cNyfr16xsaGj59+vTcuXMfP35cv379p0+fxGLxixcvyHO8J0+eyJ7BGhkZGRgYkHQX48aN43A4a9asGT9+/KFDhzZu3Ojp6eng4FC5K2Z1tS3nwGloaKiqqn758uXYsWNxcXEHDx58+vSpQCCIi4t79eqVSCQio0eUlpbKrt3t7e09PDwKCgrGjh07fvz4gICAKVOmHDt2bODAgbKnTGKxWJa0g8fjkdCofMOQqXDgkpKS5B+pevXqzZ8/n8lkBgYGksSzAoEgKCioZcuW3t7epLtvhSNVXbUIhcIpU6bY29sPGzasyg6r5JW2kpISUnKKos6fP19WVrZ48WLybKpx48Y5OTmBgYFxcXGnTp06ffo0m83+9FWNbVL+yVv7vahNhZQ/EeR8n9R4FgiFwpUrV964cWPnzp179+49ceLElStX3r9/T+bncrny29LZs2f3799/4sSJHTt2HDly5Pz582FhYaTMNRYMfg//+lgRAAAAvxmpVDpnzhxra+s///wzKChoxowZ3t7eWVlZ5NOHDx86ODiQRwe6urqLFy8mQ5nx+fxZs2ZxuVwOh+Pk5HTv3j0vLy+S5uTSpUuzZ8/W1tZmsVjdu3cPCgoqLS0la3v79m23bt2UlJSYTGa9evUCAgLILflnz54NGjSIzWbr6OgsXrw4OTn51KlTLVu2ZDKZlpaWx48fF4vF6enpI0eOJMlglJSUXF1do6OjaZq+f//+wIEDORyOmpra5MmTHz9+TLYVHBxsbW3t7u5OwpVBgwaFhYVV3v1bt261b9+eyWQ2btw4MDAwOTl50aJFWlpaHA5n6NChUVFRJPBYsWKFhYWFp6cn6Vq2ZcsW2VhePB5v4sSJbDZbT09v3bp1ZBC/CuLi4oYMGWJtbT1z5swZM2a4urrev3+/NgV49erV8ePH27Rpw2QyzczM1q9fX2EktMuXL3fv3r3KYfrKO3jwoJ6eHqn23bt3r169ulGjRn/88cfTp0/T09O7du3arl27TZs2HT58eMiQIdu3byd7IRQKN2/ebGhoyPyqWbNm586dIyOzVSCntqs7cGQoP7JyMzOzrVu3Hj9+XF1dXUtLa9OmTbt377axsWEymQ0bNly7dm1SUhJZpKCgYMaMGVpaWkwmU1lZeezYsSkpKWQIu/nz52tqanI4HHd39+fPn0dERHh4eHA4HHV19Xnz5uXk5FQoc5UHTs6RIq5everg4NCpU6dFixaNHj3ax8eHFIDP51c+UtVVi0AgGDt2LIvF0tfXr7JZ5ufn+/n5mZqadu/efdasWUOGDBk9evTHjx9lM7x7987R0ZFUwqRJk65fv25lZTVkyJCTJ0/W2CblnLyPHj2q/V7Ir5AqVfd9UuNpKJVKt27dKnuUR7BYrN69e5PNVdeWtm/fLpFInj171rx58/LpYUiK1Js3b8ovGPwu5OUjAgAAAEIkEnG53Nzc3OTkZNOvyn8qlUpjY2PFYrGVlVX5fCEkHzqLxSJ9C8vKyhITEy0tLWvMKZL7lZWVVfl8nrWUmZmZnp5ubm5uaGgof06JRMJkMsVi8efPn7lcbuPGjb8ndQrZwbi4OC0trYYNG1Z4jiESiRITE42MjCpclVaQnZ2dkZFhYWHxA1MFbtiwQSQSLVy4sMbUMgUFBenp6Y0aNVJTUysqKlJVVSUd5KivWCxWUlJSUVFR48aNK7zrVVpaSnbc3Ny8uieKNdZ2dQcuLy8vJyfHysqKy+WSN/S0tLSMjY3l74tAIIiPjzcxMdHT02N8h+oOnPwjJZVKExMTBQJBkyZN5LdhOdUiEolSU1NXr17t5+dHhoKssngJCQnFxcXm5uaVE4QKhcKEhAQ9PT0jIyPyPLP8gZPfJr/p5K3x4Na+QuR8n9S4VFBQUH5+fo8ePTIzM4uKigQCQX5+/u3bt3v06DFv3jz5bSkyMvLkyZMjR44sLi7Oy8vj8/mlpaVv3rzJyck5fPgwGXmibgWDXwSiPgAAAFBY2dnZvr6+S5curf0ocPDruH37dkREhL+//3fej/gvOHny5P79+0+dOlXhjkB4eHhkZKSvr6+cZT9//jxx4sQlS5aQF3FlCgoKtmzZMnv2bAzYoABwCgEAAICi+fDhw5MnT5o1a3b16lVTU9O6DdMHP1d4ePizZ89mzpyJkK9G5MW8tLS03Nzc8lFffn7+3bt33dzc5C/+8OHDd+/epaSkkGfaZKJUKg0ODrayskLIpxjwrA8AAAAUilQqHTdu3KlTpxgMRvPmzS9evGhtbf2zCwXwz9qxY4e/v7+ysnK3bt0aNWrEZDKTkpL4fP6CBQs6deokf9lXr155enqmpqY6OTk5ODioq6vn5uYmJiYOGzbMy8tLlggUfmuI+gAAAEDRhIeHb9myRUdHx8/PDw/64L+Aoqjw8HAyxoyysnKzZs06duzYq1evWr4bnJKScuzYsdevXwsEgkaNGjk4OLi4uFR+VRJ+X4j6AAAAAAAAFBnG6wMAAAAAAFBkiPoAAAAAAAAUGaI+AAAAAAAARYaoDwAAAAAAQJEh6gMAAAAAAFBkiPoAAAAAAAAUGaI+AACAmpWUlPj6+rq6uqampn7/2iiK+vTp0+bNmz08PKKiohj/Gd9ajbWZ/8cemn9Tfn5+UFCQp6fn2bNnGQqhyoZ95MiRdu3a3bx5k/FrEAgEjx49WrBgwdixY7Ozs392cQD+JZx/a0MAAAC/seLi4sePH3/58iUzM7NBgwbfubb09PSLFy/u2rVLKpUKhULGf8a3VmNt5v+xh+ZfIxKJ7t69u3379tevX/fs2ZOhECo3bIqinj9//ubNm6ioqP79+zN+Ac+ePbt+/frevXsbNWoklUp/dnEA/iUYpR0AAKBWPnz4wOPxWrduzWL9gJ4yZWVlHh4eb968uX79euvWrRkKSiAQvH79un379rJK+9ZqrDz/96/z17FmzZoVK1bs3Llz8uTJDIVQuWHn5uZGRUW1bdtWQ0OD8WtISUnp16+fkpLSzZs3TU1Nf25JysrKmjZt+hPLAP8ReNYHAABQK82bN/+Ba2N9xVBoFEUdOnTo9evX7dq1q3M1Vpj/h6zz16F4baBywzY0NOzevTvjV8L+6meXglFUVLRgwYJBgwYh6oN/gaJ91wAAAMAv4v79+6tXr+bz+b/4On8dFEUxfm2/fgl/FxKJJCAg4MqVK+h2B/8ORH0AAAA1i4mJWblyZZcuXR49esRgMAoLC8+cOTNixIghQ4ZER0dPmjTJyMjI3Nx8//79ct4Uio6O9vHx8fT0HDVq1Jw5c3JzcyvM8Pz584kTJ3bv3r1Ro0ZDhgx59+6d7KPs7OxFixYNHDjQxsamffv2J0+eJBuKjo5eunRp165dHz9+7O/v36hRI0NDw+HDh8fExMiWFYlER44c8fDwaNWqVdOmTRcsWFBQUEAeNQQFBfXr12/btm2HDx82MzNzcHCIi4urUCqKoq5duzZixIi//vpr2LBhXbp0CQkJKf9pSEjImDFjxo4d27Vr18GDBz9//pzsy9y5c3NyckJDQ11dXf39/Xk8Xvlq5PF4mzdvbtOmjb29/fTp05OSkkhvwIULF7Zt23bTpk2Vq73GddZYXQwG49GjRxMnTly4cOGMGTMGDx5848aNWraByguKRKIzZ8707NnT0dExODiYwWC8fPnS19fX0dHRzc0tKytLfhXJSCSSgwcP2tjYqKmptW/fPjw8vLoylJaWrlu3bty4cfPmzevWrdvYsWNlOWyEQuGuXbu8vb2XLFkyfvz4cePGpaSkVF6DnIMup/l9/vx58uTJ079q27btxo0by7+PKqdhFxQUHDlypH///qtWraIoSiKRhIWFzZ07t3379qGhoZs3b27atKmuru7kyZPz8/NlS5WVlQUEBIwaNWrw4MFOTk6TJ0/et2/fmTNnKjdOqVT6+PFjHx+fESNGPH36tGPHjrq6uqdPn5bfBiqr8hypTROt7ojI/4qgKGr37t179+4VCAQBAQEuLi6kzOUJhcLbt29PmDBh5MiRL168GDJkiIGBgZWV1fLly0tLS+W3h9osK+eIJyQkrFmzpnv37g8fPpw2bZqmpibpgVzncwd+CTQAAADIlZCQsHbtWgsLCx0dnfv379M0nZ6evnXrVm1t7UaNGo0ZMyYoKOj06dONGzc2MzN7+fJllSt58+aNvb391q1bJRIJTdMXLlzQ0dExMjKSzX/hwoXBgwenpaXRNP3o0SMTExNbW9v4+HhSgEGDBt24cYOm6ZycnJ49e2pqap4+fTo9PX3NmjWmpqaampouLi7kDTFnZ2cWi9WpU6fMzEyapvl8/pw5c5YsWSIQCCQSyapVq7hcro+PT2Fh4bFjxzp27MhmswcPHuzn5+fu7m5hYVG5/Ldu3TIwMNi9ezdN0zweb/Dgwfb29qScEolk8+bNvXr1iouLo2k6IiLC1NTU2to6NjaWpumQkBAdHZ1Ro0aRXa5cjSUlJe7u7kpKSnv27JFtLiQkxMXF5cuXL5Xnr8065VQXTdNxcXFt2rS5du0aTdNCofCPP/7Yv39/bdpAdQtKpdI///xTSUnp+PHjZM6kpKSmTZs2a9YsOTm5xir6+++/ORxO165d//jjjzt37qxZs0ZDQ6NHjx4FBQWVyyCRSP76668GDRq8f/+epun37983bNhw+vTppCqCgoI6duyYnp5OyjBgwIAPHz5UWAOfz6/uoMtpfpmZme3bt3dxcREIBDRN79mzR0dHhzykkt+wS0tLjxw50qtXLzabvXDhQqlUyuPxrl+/bmdnp6mp6erqun79+jt37gwePFhJSWnLli1khWKx2M/Pr1OnTtnZ2VKpdNOmTVwut0mTJrNmzQoLC6uwR6GhoRMnTuRyuXZ2dtOmTZs1a5aJicmWLVvktAGaptPS0lq2bGlnZ0eqq7pzRCAQyG+ico5IjV8RUqnU399fWVk5KCioyib39OnTSZMmcblcS0vL0aNH79y5c/ny5WZmZhwOx9/fX/JVdVuvcVk5XzjJyckrV640NTXV1dWdOHGiv7+/g4PDwIED63zuwC8CUR8AAEDNJBLJsGHDKoQWVlZWzZo1I1fGUql00aJFSkpKVV4JlZaWenh4dOrU6cuXL2RKcXFxjx49ZFFfZmZmx44djx49Sj4VCASya02JRDJnzpxRo0YJhULy6b59+5SUlNzc3Ph8fmlpad++fXV0dG7dukU+TU9Pb9u2LZfLJSW5ceOGo6MjiTFomv7w4UODBg3q169PrhS3bdvGZrNHjhzJ5/PJ5W/lwgcEBHC53MDAQLKbs2fP1tfXf/ToEU3TT548ady4cXBwMJmTz+ePHz/ewsLi9evXlSO0Kqvx2rVrWlpabm5uPB6PrH/16tUkwqxy/hrXKb+6rl+/bmJicvnyZfLRkydPZJGAfNUtKJVKFy9ezOVyZVFfZmamo6OjLOqTX0Uk6vP39xeLxTRNFxQUdO3a1djY+M2bN1W2or59+zZo0CA6OppsqHXr1s7Oznl5eVKpdObMmQ4ODikpKaRU+/fvJ4e4ssoHXU7zo2n69evXxsbGgwcPJlHfjRs3tLW1ly5dKpVKa2zYNE0fPXpUSUmJRH3kAI0ePVpdXf3UqVNkhgcPHujq6rq7u5NDFh0d3bBhw3HjxskCexsbm5YtW5L4pLLIyEgTE5PGjRuTKFcgEIhEIjltoHLUJ/8ckdNE5RyRGr8iaoz6ZDXv5OSUlZVFpgQHB+vo6FhYWERHR8vfuvxl5R9xHo/Xv39/FRWVQ4cOkUMmFArrfO7ALwLZXAAAAGqFw/n/fjSZTCabzVZXVyeZCVkslpGRERlIoPKyUVFRYWFhY8eO1dXVJVOUlJRUVFRkM7x8+fLjx4+7d+8OCgoiU5KSklRUVGJiYjIzM0NCQng8nouLC/moqKhITU0tMzMzPz9fR0eHxWKpqKjUq1ePfGpqajp8+PA3b948efJk0qRJN27cSElJmTJlCim/WCwWiUQ0TScnJ7ds2ZLD4bBYLEdHR1KY8kWS8fb2bteunb29Pem3lpGRIZFIeDweRVGXL1/mcDgtW7Ykc6qoqBw8eFAikSgrK9eyGp2dnVu3bv3s2bP379+3a9fuy5cvHz58WLZsWXXz17jO7OxsOdVlZGTEZDLnzZtHUZSrq6uTkxPZrxrVbcHaVBGTybS0tCS7oKGhoa+vLxKJSkpKKq9NXV197969RUVFJPlHampqcXExTdMikYjFYllYWOzdu9fX13fDhg3NmjUbNWpUdVVX+aDLaX4URdnZ2QUHBxsbGysrK0skksTERIlEQtp5jQ2bpE6pkN+FzWYrKSnp6+uTP3V1dVVUVHg8nlgs5nK5OTk5JV+RF95MTU1tbGwiIyOre5mTzWYzmUxzc/P69eszGAxlZeWMjAw5baBC0k6KouSfI3KaqJwj8q1fEVVisVhMJlNHR0eW/rRLly5OTk6hoaHR0dHNmzeXs3X5y6qqqso54uSQaWlpkXZLkt/U+dyBXwSiPgAAgB+DyWRW99HHjx8LCgr09fWry9kYFxfH4XA2btzYuXPnCh+9efMmJydn8uTJS5Ysqbx4WVlZ5bXZ2tqqq6vn5+fz+fzY2NjmzZufP39edl3+rTQ1NTt27Pjp0ydya59cEJPnA1FRUWpqauVjvG/Njqijo+Ph4REeHn79+vW2bdtGREQYGRk1atSobkUlUZ+c6qpXr563t/e6des8PT1dXV3XrFljY2NTm9Xa29vXYcFvrSImk0nKXF2GDwsLC6lUevv27fv372trazOZ/zsE14gRI4KDg69fvx4eHv7nV2pqarXZNfnNj2jdunVhYeHevXsTEhKYX5G0LjU27NqfOLIdMTQ01NTUjI+Pz87ONjMzIyGisbGxlpbWD2kDFdR4jshvonKOSHV7+j3U1dXt7Ozu379PXs39pq2XXzY9PV3+Ef9RpwD8OpDNBQAA4B9XWFhIURSfz68uBWJpaSmfz//y5Uvlj/h8vlgszsjIqP3m1NXVORyOmpqaWCwWCoX5+fnlUzh8Kx6Pt2TJEj8/vxEjRixbtszS0pJMF4lEfD6/qKioysiz9vr162dubn7jxo3MzMz79+/36dOnNs/3qiO/ujgczpIlSwIDA01MTC5evNijR4/Lly/XZrV1W/BHVZFMXFych4fHgwcPli5d6uPjo6mpKfvIxMTk9OnTM2bMEAqFy5cvd3V1TUhIqOVq5TQ/8jTsypUrgwYN0tfXX7duXffu3WVRa40Nuw5sbGy8vb0TExP37dsnEok+fPiQlJQ0Y8YM2dPsGn3TKVObc0ROE5VzRP4hGhoaLBZLXV29DluXLSv/iP/Ycwd+EYj6AAAA/nHkNvynT58kEkmVMxgYGAiFwrCwsAppBp8/f07TNJfLffXqVU5OTvmPEhISPnz4UOXaSkpKpFKpnZ2dioqKlpZWWlpaVFRU+Rl4PF5YWFhtSk5R1NatW/fv3+/v719hVDFVVVUdHZ2srKw3b95U2HqV2SOrY2Fh0bdvX/IssaCgwMnJifEdtLS05FRXXl5ecXHxhAkTnj9/7uvrW1BQsHTpUlkaTDnqtuCPqiIiPz9/2rRpeXl5/v7+la/vk5OTtbW1t23bdu/ePWdn58ePH2/cuFFO1spaNr/8/PynT5/6+vr27NnTw8OjwqOzGht2HXA4nAULFsycOfPBgwfe3t5BQUF79uwZM2bMj2oDFWauzTlSXROVf0T+IYWFhTo6OlZWVnXYumxZ+Ue8ymXrfO7ALwJRHwAAQK2QrlNyOlDJ+ah58+Z6enrPnj2TXXRSX9E0TR6StGzZUltb+/Tp00+ePJEtFRoaeuvWrcZfvXv37uDBg7JLtOzs7D179qiqqlbeFkVRL168UFdX7927N5fLbd26NY/H27JliyyfvkQiOXDgQC1v8xcUFNy4cYPFYuno6JApJB8GRVHKysqdOnUSCoUBAQGyiz+BQBAYGEi2Rd4sIm8ZyalGNpvt4eGhoqKyceNGW1tbPT09OfPXuE4zMzM51RUREXH79m0Gg2FsbLx169YJEybk5uaSquDxeFFRUQKBoMp6kLMgm80mCTBk9UPSfpB3zORX0Te1onfv3r169UpLS4t03ZRKpbLethRFnT17Nj4+nsFgtG/f/tixYy1atEhISKhudyqQ0/zU1NRu3bqVk5NjaGhIQj6RSETystSmYct2qvaj0lEUdfLkSWNj4wcPHhw7dmz9+vVt27ZlfAv5baDCzLU5R6pronKOSJUFqzCdw+GQ0Sxqv2tFRUWvX79u3bp1ixYtvnXr5ZeVc8Rl7wHW/hSA3wLe6wMAAKiZVCotKyuTSqWylBISiYRcY8mubkkqhfLjmMnY29sPGjToyJEjU6dO3b59u729/aVLl96+fVtSUnL9+nVtbe1WrVr16dPn9OnTI0eOnDhxYpMmTd69e/f27dudO3caGRmNGzfuxYsXa9as+fjxY48ePfLy8q5fv+7j42NpaUm6DpaUlLx//97R0ZHBYHz69OnixYs+Pj6Ojo4sFmvo0KFBQUEhISGurq4jR45UVVW9ffu2sbGxt7c3GdeLpCKkKKrKN6C4XK6qquqXL1+OHTs2derUBw8ePH36VCAQxMXFvXr1ys3N7dSpU0+fPu3Vq5erq6uRkdGjR486derk4ODAYDD09PTU1NTi4+NTU1PT09NNTEzq169foRqJ1q1bOzk5RUdH9+rVS36117hOXV1dOdUVFRV19uzZfv366erqcjgcExMTS0tLMzMzoVA4ZcqUU6dODRgw4NixY5Xf7xKLxVUuyGKxmjZtyuFwjhw50qpVK5FIdPz4cf5XL1++NDAwGDZsWHVVRPpGkryXsq3w+fzK9UOoqakpKSlFRERcvXq1adOmJ0+ezMrKUlFR+fDhA3lT68qVKzY2NiwWS1tbW09Pz9HRscr7ApUPupzmp6KioqmpSdP06dOnnZ2dc3Nzjx49KhKJUlJSXr9+bWJiIr9hW1tbk8Q/sv6TJGto+WiH5HEhQxGQQRpXrVplbW3N5/N1dXU1NDR0dHRatGjRoEGDKs9NsVhMUZRAIBCLxWSK/DYgy9fCZrMlEkmN54icJirniBQVFXE4HDlfESwWy9jYmERTLi4uT58+7dq1K+m3WUHqV+RJ++XLlzMyMvbv36+pqSl/6/KXlXPEuVwuj8eTSCRisbh8z+TqToEqDwr8in5G4lAAAIDfSWxs7OLFi/X19ZlMZq9eva5cufL582cvLy8ul6upqTl79uzY2NhTp05ZW1szmcyWLVueP3+ePAwpLzs7e9KkSaqqquSifN68eX369HFwcPj777+TkpLIiAsjR44kaT+UlJRcXV1JQnZymbh582ZDQ0OSSKNZs2bnzp0jmyA51rW0tAYMGODh4eHj49OxY8f169eXH4Ph4cOHDg4O5CmZrq7u4sWLCwsLeTze3r17bWxsmExmw4YN165dS4pR2YULF8imzczMtm7devz4cXV1dS0tre3bt0skkrdv33br1k1JSYnJZNarVy8gIEC2aR6PN3HiRDabraent27duo8fP1aoRtnoCzRNHzp0yMfHR5Zqv8pqJ7lDa1ynnOoKDg62trZ2d3c/dOjQxo0bBw0aRIaAEwgEY8eOZbFY+vr6lQeFk7MgidkmTZqkpKTEYrHatGlz7969Pn36tG/ffu3atWRggCqrSCAQHDt2jLSZ5s2bnzhxIiUlZenSpbq6uiwWq2/fvpUHTuTz+bNmzeJyuRwOx8nJ6d69e15eXiTsDA8PnzNnjrW19Z9//hkUFDRjxgxvb29Zyn4ZOQddTvOLj4/v0KEDi8VSU1ObMGFCeHh48+bN2Wy2p6fnly9f5DTsqKioAwcOODo6MplMCwuLrVu3Jicnb9myxdjYmMVi9e/fPyQk5M2bN66urmw2W0dHZ8WKFfn5+V++fPH09FRSUip/vaqmprZkyZLyzYO4f//+wIEDyVuskydPfvz4cY2nTFhY2OjRo7lcroqKire394sXL6o7Rypsq3ITlXNELly4UONXxMePH1u0aMFms5s1a/bw4cPqBqVo0qRJ//79vby8hg8f3r179zt37tS49WfPnslfVs4RT0pKmj17tra2NovF6t69e1BQUGlpqfxTAH4L8lL9AAAAwI9VWloaFxdXr149Y2PjvLy8yskPMzMz09PTzc3NDQ0Nq1xWS0vL3Nxclk6jrKxs6NChb968uXbtmo6OjkQiadKkSeUUkVKpNDY2ViwWW1lZ1T61o0xeXl5OTo6VlRWXy6UoihSDPKkgcr+ysrKqMGaDSCRKTEw0MjKSdRCtDo/HEwqFFbp3VqmW66yyuiQSCZPJFIvFnz9/5nK5jRs3lqXlEIlEqampq1ev9vPzs7W1rbA2OQuSTompqalisdjS0pLJZBYWFlbekeqq6JtQFJWcnMxisczNzcnRT0xMtLS0VFNTE4lEXC43Nzc3OTnZ9Ks6rL+65icQCBISEkxMTMhT0KysrOLi4saNG8tab40Nu/YKCgoCAgI6dOigr6+fk5NTWloqEAhSUlLu3LkTEBDQrl272q+qyjZQnRrPkSqbqJwjUpsSFhYWZmVlVWhOMm/fvu3fv7+tre2pU6dSU1Pr1atnYmJSy63XuGyNXzjfdArArw9RHwAAwG9MFvWRkaZ/dnF+b7dv346IiPD398fl7M8iEAhmzJiho6Ozfv368nEjRVF79+51cHDo2LEj4z9DFrldvHixys6f/9CyoJCQzQUAAOC3VyF5BtRBeHj4s2fPpk+fjpDvJ0pMTLx161ZqamqFsS7evn2bnZ3dokWLn1c0gN8bvtcAAAB+Y2Q4OIFAgGR636njVz+7FP91pqam7dq1O3/+/OvXr52dnevVq8fj8WJjYxs1arR06VJtbW3Gf0lBQYFAICBjCX7r87rvWRYUEnp4AgAA/K4SExP37NlD0n6YmZl17959+PDh/9q4YQD/BB6Pd+HChXv37mVnZxsbGzdv3rxfv3729vaM/5h79+4dOXIkPT2dxWLZ2dn169evb9++/8KyoKgQ9QEAAAAAACgyvNcHAAAAAACgyBD1AQAAAAAAKDJEfQAAAAAAAIoMUR8AAAAAAIAiQ9QHAAAAAACgyBD1AQAAAAAAKDKM0v57yMvLu3Hjxs8uheLr2LGjlZXVzy4FACi+lJSUW7du3b5928vLa8CAAd+0bH5+/p07d65du9atWzcfH58fWCqhUBgREXHz5s2YmJiAgICGDRtWnofH4y1evDgqKmrnzp02NjaMn+HUqVMBAQFz58719PT8ldepkIRCYVBQ0PPnz589e2ZiYrJo0aLOnTv/7EL9rv65c7lGv8KJDP8yRH2/h8LCwjt37vzsUig+CwsLRH0A8E/Lz8+/du3ajh07kpKShg8f/k3LikSie/fu7dix4/nz5y1btvyxBYuMjLx+/fru3bv19fUlEkmV85SUlISGhiYkJKSmpv6Ui0WKol68eBEZGfn69ethw4axWKxfc50KSSqVrl69OiMjY/fu3VevXp08efL27ds7dOjA4eB68pv9o+dyjX76iQz/PpylvwcrK6vjx4//7FIAAMAPoKenN23atPfv3x89evRbl+VyucOHD09NTX3x4sUPL1i7du0aNGhw8+bN4uLi6uYxNjY+efJkXl5eu3btGD8Di8VaunTpoEGDWrduXT48e/v2rbGxsZGRUW1WIhKJIiIi2rdvz2az5azzJ8rIyMjPz//3gwH5Pn78eOLEialTpyorK3t4eFhaWhoZGSHkq5t/9Fyu0U8/keHfhxMVAADgJyDxRt2wWCwmk/lDi/O/a66xYD/9yYCurm7Pnj3LT/n48aOfn9+2bdtqGfWdPHny1q1bbdq0ke1s5XX+RKT3nZOT068W9UVHR2dnZyspKZGm0qZNm59dot/eP3cu1+inn8jwL/slbmgBAAAA1E12dvbs2bNjYmKq/JSiqApTHj16tHjx4tLSUsYvSSKRbN269fTp05VLTlQ3/V+Qm5tbXdffX9lPrDGAXweiPgAAgJpRFHXr1q2RI0fOnTt37NixTk5OQUFB5GoyMTFx+/btPXv2XLJkydOnTwcOHKirq9u8efMrV66UX0NcXJyvr+/w4cNHjx49efLkxMRE+VsUCoUHDhwYMWLE6NGj27VrN3HixAqBDUVRZ8+edXBwUFZWbtq06dmzZ8tf3b59+9bHx6dXr16Wlpa9e/e+f/9++WWfPHkyYcKEMWPG9O7du0ePHteuXavyyvjJkyejR49u3br19OnTr169KhQK4+Li/v77706dOpG9k0qlT58+9ff3b9eu3c2bNw8ePOjg4KClpeXi4pKQkCBbT1lZ2ebNm4cPHz5s2LA2bdqMGTNmx44dp0+ffv78eXW7n5mZOX/+/JEjR3p4eLRp02bdunUlJSXkRfcTJ064urr++eefUqk0Pz9/7ty5oaGheXl5M2bMGDJkyNOnTxkMRkJCgq+v75QpU2bPnu3k5DR37tzCwkIGg/HixYvZs2dnZWW9evXK3d192rRpubm5FdZJCiCVSi9fvjxkyJBhw4Z16tSpVatWmzdvJrFiLfc6PDx84sSJ/v7+fn5+7u7uBw4cqDH8oChq7969O3bsEAqFgYGBgwYN2rFjB1nqw4cP3t7e7u7ugwYNatasmY+PT1xcXJUrEYlEISEh3t7egwcPfvXq1dixY01MTMzMzKZOnZqRkSGbLS8vb+XKla6urs2aNXNwcNi6datAICBvfJ0+fdrFxWXFihWXL19u3Lhxw4YNDx486OHhsXfvXqlUeujQoYEDB44aNYo0SDkVRc6O9evXd+3a9ebNm4sXL9bV1R0wYEB6evr+/fsHDRrk7e0dHx8/efJkU1NTXV3dJUuWlJWV3b9/f/DgwUZGRg0bNty/f7/siHzrOSKnxupQgLy8vMOHD/ft23fVqlXBwcFdu3bV0dGxtbXduXOnUCisrt7Cw8PlVPX3nMvf2QjLn8hlZWVbt25t27atnZ3dxIkTP3z4QB44b9myxcnJacaMGTk5ObXZC/jV0fCfFBMT8+DBg59dCgCA30ZISIihoeGaNWtompZIJH/88YeJicmzZ89omo6MjPTx8eFwOE5OTpMnT7569equXbsMDQ1btGiRmJhIFo+Ojm7duvWqVavEYjFN0+Hh4Q0bNlRWVj59+nSVm8vPzx85cuTUqVMLCwtpmj579qy6unrHjh2zs7Npmg4ICOBwOB07dvTy8rp+/fq+ffuMjY2tra1jYmLI4sHBwf3794+LiyObtrGxMTExefz4MU3TUql0586dnTt3fv/+PU3TiYmJLVq00NPTCwkJoWk6MzOzVatWlpaW8fHxNE1//PhxwIABQUFBEomEzLxu3TorKytVVdXz58/TNM3j8W7dutWqVSs1NbWBAwcuW7bs3r17kydPVlJS8vHxITsrkUgWLVrk4OBAauPs2bNaWlpGRkZTpkwJCgqqcvcjIiLatWt39OhRqVQqFot9fHyUlJQWLlxYUlJy9OjR/v37s1gsLy8vUqr8/HxnZ2dTU1OyRzRNZ2dnOzs7d+/endTelStXdHR01q1bRz4NDQ3V09MbOHCgQCAgu1B5nRKJZOPGjdbW1mFhYeTPbdu2aWhoDB8+vLCwsDZ7nZiY2KZNmzNnzpA6X7NmzcKFC6VSaY0tTSqVLlu2jMPh7Nq1SzYxPDzcxsZm/fr1ZOXPnz9v3LixtbX169evK6/h2bNn3t7eysrK9evXHzZs2JYtWzZs2NC0aVMmkzl48GBSJykpKS4uLufOnaNpurS0dOzYsVwud/Xq1Twe79ixY126dGGxWP379//zzz/HjRtnZGR07do1mqY3bdrE4XDWr18v25b8ikpOTl69erWZmZmWltb48eP9/f2dnZ1btWr17t07f39/LpfbtGnTmTNnXr16NSwsrHPnzpqamuPGjZs5c2ZERERISIidnV2DBg3evXtXh3NEfo19awEEAsGpU6dItbRt29bb23v//v2zZs3S0dFRVlbeunUrn8+vrt6qq2rSGOp8Ln9PI6zyRB4xYgSbzV69erWshuPi4rp3705OK/l7Ab8FRH3/OW/fvn306NHdu3cDAgJiYmJu3rz5s85YqVSalpZGfnR/rtLS0sTERFk9SCSSlJSU76yWzMzMnJycH1RAAPj5tm/frqSkJLve3bZtG5fLPXbsGPnz3Llzqqqq7u7uPB6PpmmhUDh06FANDQ1yrczn80eOHNm+fXvZ14JEIpkwYYKcqG/9+vV2dnayoDE7O7tLly52dnZJSUmyK8XJkyfz+XyapsVi8fjx41VVVc+ePUtm7ty58549e8iyUql05syZLBbL19dXKpU+e/bMysqKXAiST5csWaKjo3PhwoUKUd+LFy9Gjx5dIa6QSCTjx49XU1MjF4tkyqRJk7hcrmyLnz59Mjc3t7e3z8jIIPcZraysXF1dhUIhuVjv2rWroaHh06dPq9z3wsLCvn37enl5kStXmqbv379vZGQ0efJkEpKdOXNGRUVFTtQXGRlpamras2fP4uJi8qeJicnw4cPJ/BWiPqLCOsmwBH5+fuRP2UHkcrnbt2+vzV7fvHnTyMjo5MmT5NOYmJjt27fXLeorLCzs3bt369atMzMzZbMdOnRIRUXFzc2tpKSk8kqioqJMTU2bN2+ekJBAprx9+9bKykpDQ+Py5ctSqXThwoXu7u6k/ZDQQlNT087OLj09nabpwMBANpvdv39/UoGy2SpHfTVWlFAodHV1VVJS2rx5M9k7Uu3kKMgic5qm9+3bp6SkJDuJSD1wudyjR49+6zlSmxqrQwF2797N4XC8vLxIS6Zpeu/evaqqqnZ2dmlpaVXWW41V/T3n8vc0wson8r1793R0dLp165afn0+mnDp1avbs2RKJpMa9gN8Csrn852hqap4+fTolJUUoFH7+/HnkyJEsFkskEl26dOnAgQOfP39WU1MzNzdns9k0TZeVlaWnp7dr127fvn1qamo/qgylpaXHjx8PDAwUi8U3btwwNzdn/DwURS1ZsuTo0aMXLlxo27bt/v379+zZY2FhceHCBQ0NjbqtMysra9CgQcrKylevXtXX1//RRQaAn2DixImtWrWys7MjX2LJycnknhH5lM1mM5lMPT09ZWXl/0mVxuEYGBhIJBIej8dgMKKioh4+fOjq6ir7QmAymWpqatVlccjNzb106VLTpk3r169PptSrV+/u3bsk759sDRYWFioqKiQhhKmpqUQiIeV59epVVFTUoUOHLl26RGbOzs5WU1NLTk4uKSm5cuUKTdOtWrUiH7FYrOXLl/v7+1f4kn/w4MG9e/fWrFnTqFGjCsWrkLORyWSyvzI0NCRTNDQ0tLS0+Hw+6flGulCWlZWJRCIul6utre3o6BgZGVlQUFDl7r969er169cjR46Ubah79+4JCQkqKiokwSabzZafadPW1jY4OFhXV1dTU5OiqISEBIFAUFZWJpFIqstVU36dFEXduHEjLy/P0dFRNr+KisrAgQMvXrx49erVGTNm1LjXRkZGbDZ7/vz5Eolk5MiRjRs3NjIyqluC0Ldv37569ap3796ybTEYjK5duzZo0ODZs2cfP35s27ZtlTlCdHR0tLS0yJSWLVsOGjRo586dz549a9eu3e3btwsKCtzc3MinfD6fw+EUFRVlZGSYmppyOBwmk2lvb6+urk72vcqC1aaiSH4gdXV1e3t7UjByjpASqqqqkj9JblsOhyM7iVgsloGBAU3TpHvhN50joaGhNdZYHQpATnMTExNZy3R1dQ0MDExMTPz06ZOZmVnlesvKypJf1XU+l3k8nrq6+vc0wgoncrt27Tp27PjkyZMXL1707dtXIBDcv3/f09OTzWbXZi/g14eo7z+H+xXp3Mvlcsk5z+VyPT09aZqeOHHikCFDjh07Jvv6fvDgwYEDB8Ri8Q8sg4aGho+Pz5MnT169esX4V2RmZhoaGlaZXZrFYo0YMcLc3NzW1lZdXX38+PEXL16sw5vfQqGwsLCQpI8zMDDw8/NTUlLS0dH5QXsAAD+ZhoZGp06dEhIStm3bxufzydgGcr4ryl/ff/r0KS8vr/wFqHzZ2dmpqaktW7YsHxbK4r0qkS/t/+nDw2DEx8czGIy///67V69eFWYTCATv3r1TVlYuvzYWi1Uh5Pvy5Yu/v7+enh6JWr8V8yvZn4aGhjo6OomJiWlpaU2bNiX7oqmpaWZmVuXinz59Kisr09TULD/xm+48slgsR0fHkpKSw4cPR0VFaWlpsVgscre7NouTZyY0TVcIy62srLS0tDIzM2uz17a2ttOmTVuzZs3EiROPHTu2Zs0aJycnRp2QcL1CxKivr1+/fv3nz5+npaVVjvoqY7FY9vb2LBYrNzc3JycnKytr9OjRa9eu/Z6RKr6pomrMVFk5myUpW5Uvj8k/R+pWY99UAMLQ0NDS0vLTp0/V3cKoQ1XX8lyu8vvnexqhhoaGp6fngwcPLly40LNnz5iYGIFA0Lp167rtBfyCcOT+c3JycpydnSdMmODs7Dx58uQvX77IvjXU1dWVvio/f4cOHVxdXX/4aDyVLzL+OW/fvl2+fDmfz69uBicnp1mzZpF78BwOp0IN1AZFUUeOHDlz5gz5k8PhjBo1atiwYd+TmR0AfillZWWrVq3y9vbu16/fmjVryIOLWiooKKAoqqysrJbz83g8sVicl5dXt3yJpaWlfD6/yickYrGYz+eXlpbKD+f09fVnzZqVkZExe/bsKtfzTaysrKZOnZqTk7Nr1y7ShYS8eNa8efMq5y8pKRGJRHl5ed+z0Rs3bvTr14+iqPXr17u7u8uPmSujvvry5Uv5iZqamlwut5Zf7BwOZ8GCBUeOHGnUqFFISEjfvn13794tJzGJHCQAyM/PJw9wCBUVFXV1dfLIsZbrUVdX53A4GhoafD5fLBaTvnmM7/P9FVU38s+RH1VjNWIymZqamkpKStVd0nxnVcs5l/+JRtirVy8bG5v79+/HxcXdvXu3Q4cO5Ob1D2ww8BMh6vvPcXR07NWrl5mZWcuWLVu0aOHq6iq7bVP5PhxFURkZGUOHDiV9FYjs7Ozw8PCsrCyKonJzcxkMRlFRUV5eHsmuJhQK878qf32TlZUVHh7+8ePHb3qGVlpa+vLly8+fP1f4hhIIBJGRkQkJCRXWlpubW1BQIJFIPnz4kJycTCYmJyfPnDkzJiYmPz9fdpWTlZUlEokyMzNlea4KCgqKiorKr42m6fj4+Hfv3olEIpJKu6CgID8/n9zzKy0tzcvLI5tjMBjXr19fsWIF2XEyhaIospXylRkfH//27dsKdw0FAkF6ejpJKRYVFVV+EQD4RVAUtWPHjq1bt86ZM6cOY5Rpa2szmczPnz/XMuWdjo6OiorK+/fvk5KSyk/Py8vLysqqcXEDAwOpVPrw4cMKF8QfP37MzMzU1dXNzc2tMDC0SCQqnxCSyWQOHTrUy8srNDR02bJl35mpj81m+/n5LViw4NWrV97e3lu2bFm8ePGSJUuqu59IHoo+fPiw/CU7g8FISkqq5bPHZ8+eTZ48uW3bthMmTKjDXUsmk9m4cWOapt+/f1/+B0ggEEgkkoYNG9ZmJXl5eYWFhZ6ens+fP1+8eDFN06tXr379+vW3FobBYJiZmamrqycnJ5PfXEIsFguFQh0dHQsLi1quh7xsZmtrq6WlpaysHBkZmZaWVn6G/Pz8bxox/IdUVN3IP0d+VI3VSCqVFhcX6+rqVu4ITXxnVcs5lyvs+A9phMbGxq6urqmpqWfPnn3//r1sBMsf1WDg50LU9x/VrFmzKnsLVJCTk3PgwAHZU7KkpKTRo0dv3LgxLS1t1apVTk5Of/31l1AoDA0NdXJycnV1LSwszM7O3rx5c8OGDdeuXUtRVGFh4YwZMzZs2FBYWLh06dIJEyaQ4FC+srKygICAv/76Kzo6eubMmf369SOdHEpLS5csWTJ16tTIyMg1a9Y4OjpevXqVwWDExMSMHz++ZcuW+/btGzp06ODBg+3t7Q8cOCCVSkNDQ9PT01NSUnbu3BkcHExSbA0aNOjvv/9u3rx5//79g4KCPDw8WrRoQdIrEzwez9fX18nJydHRsVWrVuHh4SUlJTt37mzYsOHmzZspinr37t348eMbN24cFhaWl5cXGhpaUlISFha2bdu2yMjIPXv2tG/f3tXVNT8/n1wvXrx40d3d/fbt29euXWvVqtWyZct4PF5RUdGGDRuaNGmycOHC2bNnu7i4dOjQwcvL65cdRQrgP6uwsDA4OJjFYunp6ZEp5ItRzp2s8jfFmzdvbmBg8PLly7dv38omyhJ7VF62fv36tra2iYmJW7Zskd1BKygo2LVrV23CnpYtW+rq6l66dOnOnTuyiXFxcYcOHTIwMOjSpYtUKt2yZcvnz59lJTl16lR0dHT5lXC53AULFjg7Ox85cmTfvn0V9rTGW/4VZjh37hybzX748OHJkycDAgJ69+4tp59Yq1at6tWrd/369YsXL8omvnr16syZM7IQrvz6ydMbiqLIywhkjI3s7GxDQ0PyVEcoFEqlUvJUSvZ2luSrKsvMYrH69u2ro6Pz7Nmz8pe5MTExQqFQ9mqT/L2OjIy8du0aGf99+fLl8+fPLy0tJWvj8Xjv3r2r7lCSF+GYTKbsJqCDg0OLFi1SU1MjIiJks2VnZycnJ3fq1Klx48aMWpBKpS9evDA3N+/ataupqWmTJk1iYmL27Nkj2wqPx9uxY4f8FzrIDn5/RX0/+efID6mx2sjKyoqNje3atWt1UV+dq7rGc1n2xmbdGmHlmckBdXd3NzQ03LZtm56enpWV1Q/ZC/hFIOqD/w9N00+fPvXx8Zk0adK4ceMGDRokuydUWFg4c+ZMS0vL9evXDx8+fM6cOcXFxWKxmMPh9OzZ08bGhszWsGHDUaNGyd5nu3fv3pkzZ3r37j1gwIAJEyY8fPiwxjudFEVt3749MjJy06ZN48ePJwmUL1++TFFUQEBAaGjoxo0bJ0yYsHv37o4dO/r6+pLszAMHDiwrK0tOTj569OiLFy9at2599OjRoqIid3d3y6+WLl3q6enp4eGhqqqampravHnzJ0+erFq1yt3dvUuXLhX6f6alpY0ePTonJ+fChQt5eXkzZ84UCASurq5kv1gsVseOHQcOHEiuWvT19T09PTU0NHr37r1ixYo2bdqMHz9eX19fduMzLCxs4cKFs2bN8vX1Xbx48YoVK3bs2LF9+3ZNTc3hw4erqal9/PjR29v75cuXCxcuvH379ps3b/6BYwsAdaekpKSsrFxQUHDkyJG4uLhTp05dv36doqjPnz9HRESUlJSQuEIWRdA0XVJSQkYdIG/XDB48ODc3d8qUKQ8fPhSJRPfv3yf37+/cuRMREVGhR4O6uvq0adO0tbUPHDjQu3fvZcuW/f3330OHDrWwsCDXYSTHYElJiSwYKyoqIunXSZAwcODA/Pz88ePHz5kz59ixY8uXL584ceKAAQP09PQ8PDxI6vzevXvPnDkzICBg9OjRz549I7cCKYqSSCQURdE0bWRktGHDBmNj4+XLlx8/fpxsi2xXIpHIvjZlOR5leyEUCgUCgVgsJovEx8cvXbr0zp07AQEB+/fvP3XqVHBw8OfPn6uLmVu2bDlixAgejzd58uThw4dv3Lhx7ty58+fPd3FxIWk2eDyeLFMOeeVPT0+vqKgoMjIyKyvr7t27ampqNE1fvHjxxYsXYWFhe/fu5fF42dnZb968SUpK0tPTU1NTS0hISE5Ofvny5bt37yqvs2PHjt7e3gkJCceOHSP7lZ+ff/z48T59+gwbNqw2ey0Wi8+dO0f65pEUHSYmJjY2NiKR6I8//nB0dBw4cGB1rwiamJgwGIyIiIjCwsJbt24xGIwFCxaoqant3buXPLySSqXnz59nsVhkenXtNj09Xdal5eHDhyEhIX5+fo0bN9bW1p44caKKikpAQMCIESMOHDiwc+dODw8PDofTrl07si+kq235tVEURTrFFBcXy45djRVFzoLydUuIRCLp/yOrQKlUShJsyqaQtJaVm4r8c0RfX7/GGqtbAUh+VPJar0QiOXToEEVRc+fOJV2IK9dbjVX9PedynRthlScy0bx58x49elAUNXDgQFlX2Br3An4PPzWDKPxarl27pqmp6e7uHhUVFR0d/e7du127dnl6epJvwIsXL5qbm5PBqWiazsjIcHR0HD16NPnKGDBgQLdu3QoKCsh4MvXr11+8eLFUKk1JSdm3bx8ZPOfChQv16tW7ePEi+Yby8fFp2rQpyUJeXlJSUuvWrcmYMCTpc1hYWE5OTnJycosWLWbMmCG7Qf7w4UM9Pb3p06dLpdIrV67o6emRTMcSicTb27tp06bkfe5evXr16NGD9GyRSCQjRoyokGs4KChIT0/vxo0bNE0XFxf36NFDlu9bIpHMnDlTQ0Pj0qVLb9++NTMzkw1ls3fvXgMDAzLsYUREhLGxsWwwKIlEMmrUqFatWmVmZpLCODo6kjTKNE3n5eV17NiRlCE9Pd3Ozm7ChAkk5/WFCxd0dXVl+w4Av44rV66YmJgwmUwDA4OlS5feunWrXr16SkpKf/zxx5UrV5ydnZlMZoMGDTZv3pyenh4QEGBsbMxkMjt06EC+W/Ly8qZNm0bydqqrq0+cOHHcuHFWVlZz5sypcsg1qVR65swZa2trkmGiSZMmp0+flkgkQqHwxIkTZOw1S0vLwMDArKysbdu2NWjQgMlk2traXrp0iSR8nzRpkqqqKnm05ezs/OjRI9nKP3z40K9fPy6Xy2QytbS05s+fT769w8PDyVLKysre3t4PHz6Mjo7u0aMHk8nU0NAYM2bM1atXly1bVq9ePSaT2b59+5MnT+bm5m7bts3U1JTJZHbr1u3q1auxsbETJ04kmcO8vLxiY2MLCgomTJhQ4c06DoczbNgw8utQWXFx8fz583V0dJhMJofD6d+/PxmVoaSk5NChQ23btiWpFFevXk0y5p89e1ZHR0dJSal79+5xcXGJiYlk5DRlZWV3d/fnz593796dyWS2a9fu48ePAoFg2rRpHA5HU1Nz7ty52dnZVa6Tz+dv3LixUaNGrq6uS5YscXd3nz9/PklqX1JSUuNe37lzx8bGxt3dff/+/Tt37hwwYAD5+RMKhZMmTWKxWLKBPSqLj49v1aoVi8WysLCQJda/e/euk5NT69at/f39vby8hg4dGhkZWV1z/fDhg5mZmYWFRf/+/cd91aFDh0OHDsnGVxCLxbt27SJNmjTdnTt3CgQCHo8XGBjYrFkzJpNpbGy8dOlSkq8lJSWF1AZJOLlmzRrZ1uVUVFJS0pw5c8hxbNeu3YEDB8gwCXfv3iV3TuvVq7dy5crExMTLly+Tk8jQ0JBMOXHihK2tLZPJbN68+cGDBysPUFHdOSKbQU6N1a0AgYGBHA6nU6dOffv2nTZtmouLS//+/V++fEmCtCrrTU5Vf+e5/D2NMC4ursKJLBuSgYzK4O7uLhvQQv5eVNcC4ReEqA8qRn3jx4+XfWmWlpbu27evtLRUKpUuWLDA0tKSjBNKxnSqTdRHvimuX7++du3a+fPnGxgYkB8wOVHfgwcPLCws7ty5U2F6eHh4vXr1FixYIIv6kpOTmzVr1qdPn9LS0vJRn1QqnTJlirW1dVJSUpVRn6OjY/kxfCpHfb169ZL9wJw8eVJFRWXPnj11i/oKCwu7detWYZwuLy8vY2Pj169fV4j6Ll26pKurKxtHCwB+Kfn5+dHR0bILnaSvvmkNOTk5z58/JwOE5uTkyMajq45UKk1OTo6NjS1/LVt72dnZERERsltOFeTn50dFRZWWltL/sOLi4hUrVly6dCkiIiI4OPjUqVNHjhzZsGFD165dDx06JGdBoVD44cOH8l/XcpDnWrIfCIFA8OHDhy9fvpA/CwoKoqOjZcOsicXiT58+yT6VQyAQvH//PiYm5lsPAelBKhAIor4qf30sFosTExO9vLweP35c3eLFxcUfPnyocFVNxteOjIwkD4jkIFFfx44dMzMz3717JxvUrgIejxcZGfnp06cam+I/V1HfSf45Uvsaq43AwEAlJaXFixfn5eW9fPlSNq5dbXxnVcs/l+vQCOUQCATV3Y75gQ0G/n0YuQHkUVdX9/HxIZ0EioqKhELht2bxzszM9PPzs7OzmzNnTmho6NGjR2tcRCgUlpaWVs5YRbpTkp9/MkVJSUlFRUVZWfmHpxgtT1NTU1VVtboO9LXBZDLLp7chd/rZbPa35pQDgJ9L9yvZn3UYa9TwK9n/a5yfxWJ9T0qMel/Vcnf+IUKh0N/fn6bpRYsWVcid2KxZs+ry3RNcLrdZs2a13FCFQcOUlZXLL6vzlexPDocjezFBPmVl5ZYtWzK+HdlZNpvdokWLCh9xOJy0tDQjIyM5mYE0NTUr7zt5+vdNxVBSUrK1ta3uUzU1tW/KRvtPVNR3kn+O1KHGakNHR4cMaVB731nV8s/lOjRCOZSVlavb1g9sMPDvw3t9ULNnz56tW7fO2Ni4oKAgMjKSTCS3DcrPJvuTvBBC/rNr165Xr155enpyudzKi1TJzMxMRUXlwoULsqQm+fn5d+/erV+/vpmZWXR0tCydd1lZWUlJSdu2bWsca4Gm6ToMwSfbur6+vuxrTrYL5I5y+Tmr3ISmpqatrW1OTo4scQK539+kSRMMbAoACi8pKSk4ODgjI6PCS2KpqalPnz7t2LEj478nIiLizp07s2bNqm708x8Fefb/CahV+E0h6oP/JRQKJRJJhXRMMTExixYtatSoUc+ePbW0tLZs2fLmzRuJRPLw4UMy3gC5lVivXr2kpKT4+PiysrKbN2/yeDwyPlVaWlp+fj5Jtx0WFlZSUkLGiSL9LqoMk5o0adKrV6/g4GDyVsmjR4+WLl1qaGhoZmY2YcKE+Pj4+/fvkznDw8N1dXVHjRrFYrFIqClLL0b2goxEr66uXlhYyOPxUlNTBQIBRVEVNk3+LJ/MTRa48ni8GzdujB07tmnTptra2hoaGi9fviwqKkpOTiaZGMgr3WQQpMzMTIFAQJIpi8VisloWizVu3DgdHZ0zZ86Q97zj4+NjY2OnTJmiq6tL6kH2EyJLokBykc2ePXvt2rX/zNEGAPg3mJqadujQITg4uE2bNhMmTJg/f/7s2bPd3NzmzJkzatQoWZLA/5S2bduuXLmyDo9uaq+goEAgEBQWFtYmbzbUUnZ2NhmWqc73kQF+IvTwhP8hkUguXbq0detWgUBw48aN3r17a2pqSqXS3NzcDx8+aGtr29nZNW/efNWqVQsWLGjbtq2VlZW3tzdJMkY6D3h7ez969KhLly42Nja+vr6NGjVKS0sLCwsbNmzYzZs33dzcOnToMHr0aGNj40WLFonFYi6XGxoaSt6hnzx5spmZmawwysrKq1ev5vF4ly9fPnv2bMuWLbds2eLg4MBgMKZMmUIyeb59+1ZNTS0uLm7//v1WVlYJCQmnT58uKSk5f/58s2bNkpKSHj9+nJWVdfLkyRkzZgwYMGDOnDkuLi6+vr5MJvP58+d5eXk7d+708vKytLR8/PjxiRMnSkpKTpw40aBBA5Jqb9euXdOnTyerateu3bRp09hsdv369SdNmrRy5cpGjRp169atc+fOb968CQkJsbe3b9CgQadOnQ4fPpySkvLXX3/dv3//xYsXBQUFhw8f9vb2bt269ZEjR5YtW+bj42Nvb//u3bs///xz2LBhpaWlQUFBqampFEUFBwc3adIkKCiotLT07Nmzjo6OLBYrODjY1NR0wYIFP69pAAB8F01NzSNHjri5ud25cycjI0MkEjVt2nTu3LkdO3b8R0fx/i8LCQk5evQoyUSycePGXr16ubi4/KOvQig8Ho93/PjxFy9eODs7p6enkwTg5MoE4HfBxHNq+CZlZWUFBQUmJiY5OTkDBgxo3rz50aNHyS93WVlZTk6Oqakpm80WCASygd0LCwv5fD4JEbOzs5WUlGQDXslXVFRUXFxsZmZWYVgniqIyMzO1tLQ0NTVrWezMzExNTU0NDY1azi+VStPT05lMZuWt5+bmSiQSExMTgUDAYrFk7+aJRKLs7GwTExM5v6z5+fkikcjY2LiWxcjLy1NWVq59sQEAAAAAKkPUB3WUlZVVIeoDAAAAAIBfEN7rgzoSi8VCoRBd2wEAAAAAfnGI+qAuIiMjN27cWFZWFhcXd/XqValU+rNLBAAAAAAAVUMPTwAAAAAAAEWGZ33/UaWlpY8ePSIDCQAAAAAAgAJD1PcflZKSsmnTpoKCgp9dEAAAAAAA+Gch6vuP0tbWtra2xpAAAAA/RXJy8t69e4cMGXL37l3GfxhFUTExMTt37hwyZMi1a9dk00+cOOHo6Hju3LmfWjoAAMWBqO8/h8fjrV27dvv27fn5+X///ffevXuRiwUA4N+Ul5d39erVLVu23L59u7S0lPEflpKScufOnd27dwcHBxcXF5OJFEW9evUqKirqzZs3yBQNAPBDIOr7z1FWVu7UqVOfPn0aNmzYo0ePVq1aVTnaHkVReXl5soCwtLRUIpEwFEt+fr6sj2tWVlZubi7jV0JRVEZGBmJyAMWjr6/v6+vbuXNnhqIQCoVhYWF1+L6ysLCYPn167969mUymbCKLxVq6dOnt27fnz5/PYv3vhcqbN29ycnIYv95eAAD8+hD1/edwOJwuXbo0aNDg48ePdnZ2Tk5O5T+VSCRnz57t06ePs7PzlClThg4d2rNnz9GjR7u5uSUlJTEUxZs3b0aMGNGkSRPStyorK2vQoEGDBw/Oy8tj/AKEQuGhQ4fs7OxGjBhRVFT0s4sDAD8ek8ms8o7bbyooKGj37t11jpc4HE6FKbq6uj169NDW1pZNiY6Onjt37j/6Lf2dewEA8CtD1Pcfxefzi4qKKjy+Ky0t/eOPP6ZPn+7m5vbw4cPz589funRp//79paWlnz9/FolEDEXh6Og4ZMgQ2U+7gYGBn5/fn3/+qaOj83MLlpmZKZFIlJWVR4wY0bBhQ3RtAoCfq/K3UOUpDx8+XLp0KY/H++eKkZ2d7efnFxMT8yvvBb6xAeBXhqjvP4rD4XC53PI9ZyiKCggIOHr06IwZM6ZNm8blcsn0Ro0a7d6929bWVsGGeSi/+xwOZ9SoUcOGDfu5t97fvn27fPlyPp8vO0A/sTAAUAFFUbdu3RoxYsScOXPGjBnTvn37U6dOkQv9xMTE7du39+jRY/HixU+ePBkwYICOjo6tre3169fLryEuLs7X13f48OGjR4+ePHlycnJy3TZHZGRk/PXXX6NGjRoyZEibNm02btxY/hXBsLCw8ePHjxkzpudXN27coCgqMjJy4sSJdnZ206ZNEwqFRUVFO3bs6NGjh729/eHDhxkMhlQqffLkia+v75AhQyIiIvr27aujo7Np0yYGg5GQkDBt2rQpU6bMmjXLyclp/vz5pCfCixcv/Pz8srKyIiIiBg8ePH369Pz8fPLu4rJly1xcXJo2bero6Lhjx47a/4gUFhaeOHHC1dV17ty5FEXl5+fPnTv38ePH+fn506dP9/DweP78OemccurUqWHDhjk5OTVp0mTq1Knp6ek/ai8ePXpU57qqrmBVCg8Pnzhxor+//+zZs93d3Y8ePcpgMGo8UiUlJadPn3ZxcVmzZs3FixetrKwsLS0vXbrk7e1tZ2fXpk2bdevWkV2Lj4/39vZu167d4cOHyb3ON2/eeHt79+zZs1GjRn379n348CGDwXj//v3QoUPt7Ow6duwYEBBAetKmpqbOmzevffv2R48epShKJBLt27dv0qRJS5Ys8fLyGjly5Nu3b2t5TAHg56PhPykmJmbo0KE5OTnlpzT+KiYmpsLMUqk0MDAwIiJCNiUnJ+fFixdfvnypMGdmZqZQKMzIyIiPj6dpWiAQkIdXHz9+zMvLI/Pw+fzIyMj4+HipVCpbkMwTHR0tEAgkEolszqysLJqmk5OTP3z4IJsuK1VcXFxkZCSfzy8/nc/np6Wl0TSdlpb2/v17oVBY/lOJRPLhw4eYmJgLFy7o6uqeOXNGtjZS+NqsRCAQvHv37uPHj2KxWE4ll5aWvnz58vnz5zwej0wpLCz88uVLcXExWUneV+TTpKSkLl26dO3aNSkpqbS0VCgUurm5derUKS8vLy0t7enTp/n5+RXWX8ujAAA/REhIiKGh4bp162iaFovFU6dOrV+/fmRkJE3TkZGR3t7ebDbbyclp6tSp165d2759u76+vr29PfkmoWk6KiqqdevWa9asId8bYWFh9evXV1VVvXjx4rdujqbpiIiIdu3aHTt2TCqVCoXCSZMmKSkpLVu2TPrVzp07u3TpEhUVRdN0fHx8s2bNDA0NHz16RNP03bt3dXR0+vfvT755pFLpihUrOBzO+vXraZoODQ318vJSVlZu1qzZlClT5s6da2Rk9Oeff2ZnZzs7O/fo0YN8fV28eFFHR2f79u2kMKGhoXp6eq6urrKvyuTk5EGDBl24cIGm6ZKSklGjRnG53LVr15b/2peRSqV+fn5cLvfEiRM0TfN4vKNHj/bv35/FYk2ZMoUskp+f7+zsbGZm9uHDB7KUQCCYP3/+3LlzeTyeVCrdv3+/mppa37598/Pzf9Re1K2u5BSs8r4nJia2adPm7NmzZP0rV65cunQp2WU5W+fz+ceOHevcuTOLxRo4cOCff/45YsQIfX3969evR0VFWVlZGRoaPn36VLaVQ4cOjR49mvxWXrt2bcCAAeTX4f3799bW1mZmZuHh4TRNP3nyxMjIyNrauvxvx6FDh0aNGkXKcPbs2TZt2iQmJtI0/eXLF3d39wcPHnz7mQQAPwee9f1HcblcbW3t8q9SvHz5MjU11draun79+hVmZrFYkydPbtOmDYPBiImJGTly5Pbt29+8eePh4eHm5hYfHy8QCI4dO9alS5dBgwb9/fffzZs3792798yZM1u0aLFo0aIxY8bY2dn5+flRFHX27NlFixZduXLF09OzT58+CQkJpOuOr6/v06dPY2JievfufeXKlYyMDH9//6ZNmy5atGjEiBFt2rSxtbXt1atXfHw8uQV+8eJFd3f327dvX7t2rVWrVsuWLePxeEVFRRs2bGjSpMnChQtnz57t4uLSoUMHLy8v2f3v27dvu7u737t379q1azt37hSLxSSp6Z49e9q3b+/q6pqfn1/jSp48eTJq1Kjw8PD169dbWFj07t174sSJnz9/Ll9jFEUdPnx43LhxaWlpt27d6tat29u3byUSSWhoqJOTk6ura2FhYXZ29ubNmxs2bLh27VqxWBwaGpqenp6SkrJz5847d+6Q9Ugkkj179ri7uw8ZMqRdu3avXr0i02t5FPr37y//YQIA1F50dHRhYSH52uRwONbW1l++fImOjmYwGPb29n379uVyuQ0bNty8efOgQYOmTJnSpUuXpKSkqKgoBoMhEAjWrFmjpKTk4+ND1tC+ffvu3buXT2FS+80VFRUtWbLE1tZ25MiRLBaLy+WOHDlSV1eXPGSLiIjYsmXLH3/80aJFCwaDYW5uPnjwYIlEQjJkqqmplf/mZ7FYWlpasmJ07tzZz8/PwMCgpKRkypQpGzduTEpK2rhxY2ZmZkJCApvNJnNaWFioqKg8e/asylfgKIrau3cvl8sdMGAAg8HQ0NAYMWKEkpLS2bNna5OLRU1Nbdy4cRMmTJDf3yEsLOzmzZsTJ05UU1NjsVgDBgxo3LhxeHj406dPf8he1Lmu5BSs8iY+ffqUmppK3rZgsVjDhg2rV69ejVtXUVEZO3bs6NGjmUwmi8VatWrVqVOnUlJSBgwY0KxZs6FDhxYWFt69e5c8GRaJRE+fPvX09FRRUcnJydmwYYObm1ujRo0YDEbz5s179eqVmZl5+vRpiqJat27du3fv5ORk2WgiAoHg4cOHbm5uampqFEU9e/astLSUrFZfX3/UqFE1Hk0A+HVUfH8a/iNUVFSMjIyUlZVlU5KTkyUSSb169cpPrCAvL2/69Ont27dfsWIFi8Xq3bv34MGDfX19T58+7eHhERQUFBMT07x58ydPnkRFRdWvX//cuXMfP348cODAhAkTVFVV79y5c+XKlb1792pqanbr1m3IkCHbtm0LCAi4fv16amrq5s2bNTQ0SK9LU1PTUaNGHT9+PC4ubvfu3UFBQfv37583b96yZcsOHDjw4sWLhQsX7t69u0ePHgwGw8bGZsqUKSoqKvPnzx8+fPjBgwc/fvx4+PDhzZs3r1+/fsuWLW/evOncuXNkZOSCBQs2bNjQq1cvBoPBZrNfvHjBYDDU1dXHjx9/9epVcjmira0tZyW5ubnz58/v3bu3j4/PkCFD3NzcJBLJ33//bWRkVL6iUlNTN2zY0K9fPxcXFycnpytXrly4cMHW1rZnz542NjakD2fDhg1HjRpFOvOw2Wx3d/djx45RFLV06VJNTU3yFiWJw589e/bq1St3d/ezZ886OjoWFBTU/igYGhr+w00J4L9i4sSJrVu3trOzI29BJycnS6VS2WtgJJbQ09NTUVEhcZqBgYFYLC4rK2MwGFFRUeTqWV9fn8zPZDJVVVXrtrlXX40cOVIWFfTq1SsxMZFs+sqVKzRNOzo6ygq2evXqxYsXq6mp1WY3yY40/Ir8WDAYDFtb2+DgYD09PQ0NDalUSm4zkWdZlTvG5+Tk3Llzp7Cw0M3NjUwpKyvjcrkFBQWZmZnGxsa1LEb5dxAqoCiK/HD88ccfSkpKZAoJeuPi4n7IXtStrmosWAVGRkZsNtvf35+iKE9PT/LkTc6Ol6ekpMRisezt7cmRJf+S0PHEiRPXrl2bPHmykZFRTExMcXFxx44dScuJjo4+cODAhQsXyEqysrLU1NQSExP5fD75NQwODg4KCho2bJienl58fHxBQYGzszNZc8OGDePj4ydPnrxp0yYHBwcXFxeaputQbwDwUyDq+4/S0tLq168f+SEkP0vkjQv5ucsePnz47t272bNnk98kc3NzNze3rVu3hoWFDRgwQE9Pz9jY2NnZ2dTUtHnz5gkJCWpqao6Ojk2bNm3evLlEIpk0aVJcXNzChQvJEzaKoiIiIgoLC5WUlF68eBEYGDh9+vRu3bqRiyR1dXUul9uuXbumTZuyWKzRo0dfvHgxPDw8OTn5+PHjampqzZo1I6Xq2bNns2bNTp8+PX78eC6Xq6Ki0qJFC7KUjY2NRCLJzs6mKCooKEhZWdne3p4sZWFhIbuRrKysrKenJ7sJXd1KGAxGWlpaYmIi6yt9ff327dvfvn1bLBZX+JE2MjJavHixjY0Ni8USiURSqTQrK4v8apa/tc/8Sk6FW1pa9uzZk8ViNWjQwNjYODU1labpbzoKdWodAFAFDQ2Njh07JiQkbN26VSAQkOf/chJ4lD+7P336lJeXZ2Bg8EM29+nTp7KyMg0NjfLzk4t+0v9cWVm5/IMyFotVy5CvOiwWy9HRsaSk5PDhw9HR0eQOXXX7npOTk5WVNW7cuNWrV9cygPlWIpEoJibGxsbmzJkztb+39U178e8UzNbWdtq0aWvWrJkwYcLx48dXr15NutV8j5YtW3bt2vXq1atPnjwZMmRISEhI27Ztye0G0l9m3bp15J5pZR06dOjSpUtISMj9+/eHDh0aGhpqa2srC9RHjBhx69atO3fudO3a1cfHZ/78+bixCPAbQQ/P/yg1NTXySgD5k8ViGRsbM5nM3NxcOS/cf/r0SSqVyu5Pk7uMFEXJbmFWvjsruxVdVFSUkJDQv3//9V/t3LkzLS3twYMH+vr6AwYMcHZ29vf379mzZ2RkpImJSeVNq6ur29ra8vn8jIyMuLg4ZWVl2Zq1tbWbNWuWk5NDArPySGEoiiopKXn16pWurq66uvq31pVsJQwGQ0dHR0ND4927dwKBgMFgaGpqGhkZaWpqVlhERUVl9OjRqqqqGzduPHv2rEAgoCjqe+6JkjiTdEmtw1EAgO9XVla2atUqHx+fgQMHrl69umXLlrVftqCggKIockvr+zdXUlIiEomqHMNALBbz+fzS0tIfnlHzxo0b/fr1o2l63bp1gwcPltP9ks/ni8XitLS0fy6npVAo5PP5eXl5JSUl/9Be/DsF43A4CxYsOHLkiKWl5Z07d3r37h0YGPid9aasrOzp6clkMi9cuJCdnf369eu+ffuSj0pLS/l8fuXfShl1dfVx48Yxmczjx4/n5OQ8e/asX79+sh8UIyOjkydPzps3j8FgBAQE9OrVS/beAQD8+nBpCP+Xg4ODnp5ebGxsRkZGdfOw2WySg0Q2RUVFRUlJSfbMUA6JRCIUClNTU5WVldX+H9KbVF9f//jx48uXL//8+bOrq+v+/furXIOGhoaysrKGhgaTyczPz5ddPzGZTHV1dTabLef3WyKR8Pl8gUBAAqc6Mzc3X7Ro0evXr7ds2XL79u33798vWLBAV1e38ubWr1+/YsWK0aNHjx8/vvyQU9/ve44CANQNRVE7duzYtm2bn5+frPNk7WlrazOZzM+fP5MbRt+5OfKA5dGjRxVu0iUmJkokEl1d3dzc3IiIiPIfCYXCKnsY1tKzZ88mT57s5OQ0fvz4ymPrVaClpaWsrPzq1asKiStzc3NfvnzJ+BFUVVV1dHTS09MrRB1SqTQsLOyH7MW/U7C8vLzCwkJPT89nz54tXLiQoqhVq1Z9f2JMZ2dnOzu70NDQ8+fP6+rqWltbk+n6+voSiSQkJKTCuE3R0dGyl8B79OjRunXr0NDQU6dOMRgM0seYSElJUVNTW7duXVhY2MCBAz98+LBs2bLymWMB4FeGqA/+Lzs7u169eqWkpJw7d67yjca8vLzc3FxbW1sOhxMRESGboaCgQE1NrfyvQnU0NTXr1asXFhYWGxsrm3jt2rWPHz8+ffq0pKRk0aJFT548sbW1PXjwYOXFaZpOTU1t2rSptbW1ra1tTk6OLIEKyWbZpEkTU1PT6raurq5uaGgYGxubmJjI+A4sFouMX9+4cWMWi3Xo0KHevXtXnu3x48dbtmxxc3MjRarwlE/2Z+UHgDRN13iX93uOAgDUTWFhYXBwMHlzj0whL+jW8rFM8+bNDQwMXr58KbugJ1kZqzvl5W/O0dGxXr16169fv3z5smyRFy9enDt3Tl1dvXPnzlKpdMuWLbIwTyqVnjhx4tOnT7J+5rJbYBRFFRQUkPRu8seQyM7ONjAwIO+/CQQCWTZO2ettYrGYxBKmpqZNmjSJjY0NDAyUDfRaWlq6c+fOOg+ATga1pyiKFJvL5bZt21YkEm3fvl12p5KiqPPnz79///6H7EXd6upbCxYZGUmG99DT01u5cuWcOXOKi4tTU1PrtnUZPT29oUOHZmdnkydysluitra2urq6V69eleVrIf1Hjhw5Irs7qaurO2nSJKFQ+Pfffzs5Ocmmk70gQyba2toePXq0Y8eOKSkpJEuQUCgkr57WWDYA+FkQ9cH/paamtmzZMgcHh82bN5Ns4GQ6RVH3799fvnx5WVmZs7MzGfcpKSmJfMvfvXt30KBBrVu3JnNKpVLZFQy5mpH9fKqpqbm6uqakpPj6+j5+/DguLm7jxo1v375t0qQJyXPAYDCsra2HDx8ue1mFDHVAVhgTE0Nyo2tra48bN05HR+fMmTPkPnd8fHxsbOyUKVN0dXVlF1JkDRKJhERWKioqgwcPzs/P37JlS2FhoUQief/+PRkZgpRQLBbLCl/dSkj0O2vWLGVl5eZfVfdWXm5ubnFxcUxMjEQiiYiIyMjIKC4uLisrY7FY9erVS0pKio+PLysru3nzJo/HIz/kXC5XXV29sLCQx+Olpqby+XypVCqRSMiBoL4ipar9UaAo6uDBg15eXsjkCfCdlJSUlJWVCwoKjhw58vnz55MnT968eZOiqM+fP0dERJSUlAiFQjJqAvmuIB3LpVIpuWS3tbV1c3PLzc2dOnXqo0ePRCLR3bt3Q0NDRSLR7du3X758WSH2k785CwsLT0/PkpISHx8fT0/PTZs2+fn5LVmyxM3NjcvlDh061NHR8e3bt7179541a1ZAQMCoUaMiIyPJq1ympqZGRkavX78+derU58+fd+3aFRYWxmQyX758mZSURL60KYri8/mygI28FkiGOnjx4sXjx4/37dvH4/GysrJevXqVnJysp6enpqYWHx+fkpISERGRmppKMnBu3rx55MiRBw4c2LFjx5AhQ9TU1Kp7aa2srIymadkWybvfYrGYDBhAfkH09PSKiooiIyMzMzPv3r07ZMiQxo0bP3nyZODAgZs3bz58+LC3t/eFCxc8PDxk39vfsxdRUVF1qCsGgyG/YBWIxeJz587l5uaSEpp81aRJk9ocKTLCBAm6KhswYIC5ubmRkRHJ40I4ODgMGDAgLy9v/Pjx8+bNO3bs2LJly3x8fFxcXHR0dGSzkTxk6urqFV7/y8rKunDhAmmr6urq+vr6LVq00NPTE4lE06dPt7GxCQgIqOlMAoCf52cMFwG/rszMTD8/PxMTkxYtWowaNcrLy8vd3X358uWy0fbS09MnTJjQo0ePdevWzZo1y9/fPz8/n8/nHz582NzcXENDY8GCBXFxcWlpaXPmzFFTU2vSpMnhw4cLCwvJ+HXz588nPZ20tbX9/f3JoEm7du1q3br1zp07T58+PWbMmNDQUJqm4+LizM3NHR0dx40bt2jRIldX14MHD8qG7Hv48GHXrl3Hjh27adOmcePGHT9+XCKRlJSUrF+/XktLq1mzZpcvX46Ojh48eDCbzR4yZEhMTAyfz1+6dKmOjo6RkVGXLl18fX3Nzc0nTZr08OHDgwcPmpuba2lprV69Oj4+Xs5Kvnz5Qv4kpw+LxWrUqJFs0D+ZlJSUzp07KykptWzZcsuWLeRyx9fXt6SkJCwszNLSkuS52b9/f6tWrdzc3EJCQmiaDgwM1NDQaNWq1cGDB48ePVq/fn0y5m9aWtq6deu0tbXNzc3PnTsnkUhqeRSEQuGoUaMMDAzIOF0A8D0uX75sZGTEZDINDQ1XrFhx/fp1AwMDLpc7e/bsq1evOjs7k3SOW7ZsSU9P37RpE5m5c+fOd+/epWk6Ly9v6tSpJIOIurq6t7f3mDFjGjduPG/ePNkofLXcHI/HKy4unjdvno6ODpPJVFJSGjRoUHR0tGzZ6OjoPn36cLlcJpOpo6OzaNEi8iVMnDhxwtDQkHy0atWqw4cPm5mZjRs37tq1a3fv3nVxceFwOMrKyuPGjbtz5w6JYxMTEzt37sxkMpWVlckg6eTPTp06xcbGCgSCqVOncjgcNTW1uXPnkvf6duzYQV4XJ9WyZ8+eCgOfEikpKStXrjQxMWEyma1btz5y5EhWVtahQ4fatm3LZDJNTU3Xrl2bnp5O0/SZM2d0dHQ4HE7Xrl3JgHJPnjxp06YNeetMXV19ypQpGRkZNE3fv3//h+xF3epKTsEqu3PnTtOmTd3d3ffv3799+/b+/fuTFKzyj9S5c+f27NnTrFkzJpNpYmKybNmyygPtSiSSWbNmbd68ucL0rKysCRMmkDcC2Gx2ly5dwsLCKsxDxgYcP358+UMmlUoXLFhgY2Mza9asEydO/PXXX8OHDycHgs/njxw5kowYWeVuAsCvgImsu1CZUCiMjY3Ny8urV6+elZVV5fflhEJhVlaWmZlZHV6NEAgEGRkZxsbGspxyUqmUJJIpKSlp2LAh2Vx8fHyvXr2GDx9Oxrpt2LBh5Qwl+fn5IpGolnnAZSVPTU01NjbmcDjkt/+bCp+dnb1///6+ffsymcyCggI+n5+cnPzs2bMtW7bIBlmSbSg7O9vY2JjL5fJ4vMLCQhMTE7ILZWVlOTk5pqam5A298glmMjMzNTU1K6Tmk7MvNR6FsrKy0tLSCmUDgLohYw9YWVmRrw6S0dfc3Lz2axAIBJ8/f9bW1m7QoEFeXp6urq6c87fGzQmFwvj4eH19/QqDx8gWT09Pt7S0rJzFqqioKCUlxcLCQlNTs6SkhM1m15jkUygUJiQkGBkZkU6npGyNGzcm39gSiSQ2NlZVVdXCwkK2SFlZGZnYqFGjH/IeXXp6ekFBgbW1texXiaKohIQEHo9nZWVVm2/OOuxFHeqq9gUjvTkkEgnpjtukSZMKP7h12zpRUFCgpKRU5dZzcnJSUlLq169f5Q+oUCj09fV1cXEZPHhw+ekikYjL5ebn5ycmJhoYGDRo0ED2u1xSUpKcnFz+0ADArwZRH/yiZFHf2rVrf5GMlKQTS/369ZcsWSIrkkAg2Ldv35gxY2Sv3wAAAPy+Xrx4sXHjxsDAQPyuASgSjNcHvyjySpucYST+fSKRKDMz88GDB8bGxu3bt2exWAkJCS9evOjbty9+GgEA4PcllUrv3buXnZ3duHHjTZs29evXD79rAAoGz/rgV5SSkrJ9+/YLFy4YGRlNmjTJw8ODjDD70yUmJm7duvXBgwcCgcDS0tLZ2XnSpElmZmY/u1wAAAB1l5SU1KdPn9jYWBaLNXjw4CNHjlQeihYAfmuI+gAAAAD+0yQSyZEjR65cudKqVauZM2f+IndaAeAHQtQHAAAAAACgyH6JJBkAAAAAAADwD0HUBwAAAAAAoMgQ9QEAAAAAACgyRH0AAAAAAACKDFEfAAAAAACAIkPUBwAAAAAAoMgQ9QEAAAAAACgyRH0AAAAAAACKDFEfAAAAAACAIkPUBwAAAAAAoMgQ9QEAAAAAACgyRH0AAAAAAACKDFEfAAAAAACAIkPUBwAAAAAAoMgQ9QEAAAAAACgyRH0AAAAAAACKDFEfAAAAAACAIkPUBwAAAAAAoMgQ9QEAAAAAACgyRH0AAAAAAACKDFEfAAAAAACAIkPUBwAAAAAAoMgQ9QEAAAAAACgyRH0AAAAAAACKDFEfAAAAAACAIkPUBwAAAAAAoMgQ9QEAAAAAACgyRH0AAAAAAACKDFEfAAAAAACAIkPUBwAAAAAAoMgQ9QEAAAAAACgyRH0AAAAAAACKDFEfAAAAAACAIkPUBwAAAAAAoMgQ9QEAAAAAACgyRH0AAAAAAACKDFEfAAAAAACAIkPUBwAAAAAAoMgQ9QEAAAAAACgyzs8uAAAAwL9HKBRevHhRLBaPGTOGxcKtTwAA+E/ADx4AAPwniESi06dPd+rUaezYsZGRkT+7OAAAAP8eRH0AAPCf8Pbt28aNGzs7O//sggAAAPzb0MMTAAD+E9q2bctgMF6/fs1kMn92WQAAAP5VeNYHAAAAAACgyBD1AQAAAAAAKDJEfQAAAAAAAIoMUR8AAAAAAIAiQ9QHAAAAAACgyBD1AQAAAAAAKDJEfQAAAAAAAIoMUR8AAAAAAIAiQ9QHAAAAAACgyBD1AQDAf0heXh5N0yKR6GcXBAAA4N/D+Re3BQAA8NNERUVdu3Zt3759FEVdv37dzMysa9euHTt2/NnlAgAA+McxaZr+57cCAAAAAAAAPwd6eAIAAAAAACgyRH0AAAAAAACKDFEfAAAAAACAIkPUBwAAAAAAoMgQ9QEAAAAAACgyRH0AAAAAAACKDFEfAAAAAACAIkPUBwAAAAAAoMgQ9QEAAAAAACgyRH0AAAAAAACKDFEfAAAAAACAIkPUBwAAAAAAoMgQ9QEAAAAAACgyRH0AAAAAAACKDFEfAAAAAACAIkPUBwAAAAAAoMgQ9QEAAAAAACgyRH0AAAAAAACKDFEfAAAAAACAIkPUBwAAAAAAoMgQ9QEAAAAAACgyRH0AAAAAAACKDFEfAAAAAACAIkPUBwAAAAAAoMgQ9QEAAAAAACgyRH0AAAAAAACKDFEfAAAAAACAIkPUBwAAAAAAoMgQ9QEAAAAAACgyRH0AAAAAAACKDFEfAAAAAACAIkPUBwAAAAAAoMgQ9QEAAAAAACgyRH0AAAAAAACKDFEfAAAAAACAIkPUBwAAAAAAoMgQ9QEAAAAAACgyRH0AAAAAAACKDFEfAAAAAACAIkPUBwAAAAAAoMgQ9QEAAAAAACgyRH0AAAAAAACKDFEfAAAAAACAIkPUBwAAAAAAoMgQ9QEAAAAAACgyRH0AAAAAAACKDFEfAAAAAACAIkPUBwAAAAAAoMgQ9QEAAAAAACgyRH0AAAAAAACKDFEfAAAAAACAIkPUBwAAAAAAoMgQ9QEAAAAAACgyRH0AAAAAAACKDFEfAAAAAACAIkPUBwAAAAAAoMgQ9QEAAAAAACgyRH0AAAAAAACKDFEfAAAAAACAIkPUBwAAAAAAoMgQ9QEAAAAAACgyRH0AAAAAAACKDFEfAAAAAACAIkPUBwAAAAAAoMgQ9QEAAAAAACgyRH0AAAAAAACKDFEfAAAAAACAIkPUBwAAAAAAoMgQ9QEAAAAAACgyRH0AAAAAAACKDFEfAAAAAACAIkPUBwAAAAAAoMgQ9QEAAAAAACgyRH0AAAAAAACKDFEfAAAAAACAIkPUBwAAAAAAoMgQ9QEAAAAAADAU2P8BTDYWhZ8ojzoAAAAASUVORK5CYII=\\\"\n        />\"}],\"model\":\"nvidia/nemotron-parse\",\"temperature\":0,\"tool_choice\":{\"type\":\"function\",\"function\":{\"name\":\"markdown_no_bbox\"}},\"tools\":[{\"type\":\"function\",\"function\":{\"name\":\"markdown_no_bbox\"}}]}'\n      headers:\n        accept:\n          - application/json\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        content-length:\n          - \"672311\"\n        content-type:\n          - application/json\n        host:\n          - integrate.api.nvidia.com\n        user-agent:\n          - AsyncOpenAI/Python 2.8.1\n        x-stainless-arch:\n          - arm64\n        x-stainless-async:\n          - async:asyncio\n        x-stainless-lang:\n          - python\n        x-stainless-os:\n          - MacOS\n        x-stainless-package-version:\n          - 2.8.1\n        x-stainless-raw-response:\n          - \"true\"\n        x-stainless-read-timeout:\n          - \"600.0\"\n        x-stainless-retry-count:\n          - \"0\"\n        x-stainless-runtime:\n          - CPython\n        x-stainless-runtime-version:\n          - 3.13.5\n      method: POST\n      uri: https://integrate.api.nvidia.com/v1/chat/completions\n    response:\n      body:\n        string:\n          '{\"id\":\"chatcmpl-8b222334a6164aa3ad897448c71c5fd3\",\"object\":\"chat.completion\",\"created\":1763687115,\"model\":\"nvidia/nemotron-parse\",\"choices\":[{\"index\":0,\"message\":{\"role\":\"assistant\",\"content\":null,\"refusal\":null,\"annotations\":null,\"audio\":null,\"function_call\":null,\"tool_calls\":[{\"id\":\"chatcmpl-tool-4a218f83d6be4ea3a3a53b2529c8dfee\",\"type\":\"function\",\"function\":{\"name\":\"markdown_no_bbox\",\"arguments\":\"[{\\\"text\\\":\n          \\\"# PaSa: An LLM Agent for Comprehensive Academic Paper Search\\\\n\\\\n**Abstract**\\\\n\\\\nWe\n          introduce PaSa, an advanced **Paper Search** agent powered by large language\n          models. PaSa can autonomously make a series of decisions, including invoking\n          search tools, reading papers, and selecting relevant references, to ultimately\n          obtain comprehensive and accurate results for complex scholarly queries. We\n          optimize PaSa using reinforcement learning with a synthetic dataset, AutoScholarQuery,\n          which includes 35k fine-grained academic queries and corresponding papers\n          sourced from top-tier AI conference publications. Additionally, we develop\n          RealScholarQuery, a benchmark collecting real-world academic queries to assess\n          PaSa performance in more realistic scenarios. Despite being trained on synthetic\n          data, PaSa significantly outperforms existing baselines on RealScholarQuery,\n          including Google, Google Scholar, Google with GPT-4 for paraphrased queries,\n          chatGPT (search-enabled GPT-4o), GPT-o1, and PaSa-GPT-4o (PaSa implemented\n          by prompting GPT-4o). Notably, PaSa-7B surpasses the best Google-based baseline,\n          Google with GPT-4o, by 37.78% in recall@20 and 39.90% in recall@50. It also\n          exceeds PaSa- GPT-4o by 30.36% in recall and 4.25% in precision. Model, datasets,\n          and code are available at https://github.com/bytedance/pasa.\\\\n\\\\n### 1 Introduction\\\\n\\\\nAcademic\n          paper search lies at the core of research yet represents a particularly challenging\n          information retrieval task. It requires long-tail specialized knowledge, comprehensive\n          survey-level coverage, and the ability to address fine-grained queries. For\n          instance, consider the query: _\\\\\\\"Which studies have focused on non-stationary\n          reinforcement learning using value-based methods, specifically UCB-based algorithms?\\\\\\\"_\n          While widely used academic search systems like Google Scholar are effective\n          for general queries, they often fall short when addressing these complex queries\n          (Gusenbauer and Haddaway, 2020). Consequently, researchers frequently spend\n          substantial time conducting literature surveys (Kingsley et al., 2011; Gusenbauer\n          and Haddaway, 2021).\\\\n\\\\nThe advancements in large language models (LLMs)\n          (OpenAI, 2023; Anthropic, 2024; Gemini, 2023; Yang et al., 2024) have inspired\n          numerous studies leveraging LLMs to enhance information retrieval, particularly\n          by refining or reformulating search queries to improve retrieval quality (Alaofi\n          et al., 2023; Li et al., 2023; Ma et al., 2023; Peng et al., 2024). In academic\n          search, however, the process goes beyond simple retrieval. Human researchers\n          not only use search tools, but also engage in deeper activities, such as reading\n          relevant papers and checking citations, to perform comprehensive and accurate\n          literature surveys.\\\\n\\\\n<sup>\\\\u2217</sup>Equal contribution. <sup>\\\\u2020</sup>Corresponding\n          author.\\\\n\\\\n1\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n**Paper Search**\\\\n\\\\n**Yichen He**<sup>\\\\u2217</sup><sup>1</sup>\n          **Guanhua Huang**<sup>\\\\u2217</sup><sup>1</sup> **Peiyuan Feng**<sup>1</sup>\n          **Yuan Lin**<sup>\\\\u2020</sup><sup>1</sup> **Yuchen Zhang**<sup>1</sup> **Hang\n          Li**<sup>1</sup> **Weinan E**<sup>2</sup>\\\\n\\\\n<sup>1</sup>ByteDance Research\n          <sup>2</sup>Peking University\\\\n\\\\n{hyc,huangguanhua,fpy,linyuan.0}@bytedance.com,\n          {zhangyuchen.zyc,lihang.lh}@bytedance.com, weinan@math.pku.edu.cn\\\\n\\\\nDemo:\n          https://pasa-agent.ai\\\\n\\\\narXiv:17 Jan 2025\\\"}]\"}}],\"reasoning_content\":null},\"logprobs\":null,\"finish_reason\":\"stop\",\"stop_reason\":null}],\"service_tier\":null,\"system_fingerprint\":null,\"usage\":{\"prompt_tokens\":5,\"total_tokens\":949,\"completion_tokens\":944,\"prompt_tokens_details\":null},\"prompt_logprobs\":null,\"kv_transfer_params\":null}'\n      headers:\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - nvcf-reqid\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Length:\n          - \"4054\"\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Fri, 21 Nov 2025 01:05:20 GMT\n        Nvcf-Reqid:\n          - fee3da85-9ddc-434e-b313-c886a14f4a37\n        Nvcf-Status:\n          - fulfilled\n        Server:\n          - uvicorn\n        Vary:\n          - Origin\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\nversion: 1\n"
  },
  {
    "path": "packages/paper-qa-nemotron/tests/cassettes/TestNvidiaAPI.test_markdown_no_bbox[1].yaml",
    "content": "interactions:\n  - request:\n      body:\n        '{\"messages\":[{\"role\":\"user\",\"content\":\"<img src=\\\"data:image/png;base64,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\\\"\n        />\"}],\"model\":\"nvidia/nemotron-parse\",\"temperature\":1,\"tool_choice\":{\"type\":\"function\",\"function\":{\"name\":\"markdown_no_bbox\"}},\"tools\":[{\"type\":\"function\",\"function\":{\"name\":\"markdown_no_bbox\"}}]}'\n      headers:\n        accept:\n          - application/json\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        content-length:\n          - \"672311\"\n        content-type:\n          - application/json\n        host:\n          - integrate.api.nvidia.com\n        user-agent:\n          - AsyncOpenAI/Python 2.8.1\n        x-stainless-arch:\n          - arm64\n        x-stainless-async:\n          - async:asyncio\n        x-stainless-lang:\n          - python\n        x-stainless-os:\n          - MacOS\n        x-stainless-package-version:\n          - 2.8.1\n        x-stainless-raw-response:\n          - \"true\"\n        x-stainless-read-timeout:\n          - \"600.0\"\n        x-stainless-retry-count:\n          - \"0\"\n        x-stainless-runtime:\n          - CPython\n        x-stainless-runtime-version:\n          - 3.13.5\n      method: POST\n      uri: https://integrate.api.nvidia.com/v1/chat/completions\n    response:\n      body:\n        string:\n          '{\"id\":\"chatcmpl-05138954f82943d79fa11a9e0a8e958a\",\"object\":\"chat.completion\",\"created\":1763687121,\"model\":\"nvidia/nemotron-parse\",\"choices\":[{\"index\":0,\"message\":{\"role\":\"assistant\",\"content\":null,\"refusal\":null,\"annotations\":null,\"audio\":null,\"function_call\":null,\"tool_calls\":[{\"id\":\"chatcmpl-tool-1e805948f43844df9dd14165797e2b80\",\"type\":\"function\",\"function\":{\"name\":\"markdown_no_bbox\",\"arguments\":\"[{\\\"text\\\":\n          \\\"**PaSa: An LLM Agent for Comprehensive Academic Paper Search**\\\\n\\\\n**Abstract**\\\\n\\\\nWe\n          introduce PaSa, an advanced **Paper Search** agent powered by large language\n          models. PaSa can autonomously make a series of decisions, including invoking\n          search tools, reading papers, and selecting relevant references, to ultimately\n          obtain comprehensive and accurate results for complex scholarly queries. We\n          optimize PaSa using reinforcement learning with a synthetic dataset, AutoScholarQuery,\n          which includes 35k fine-grained academic queries and corresponding papers\n          sourced from top-tier AI conference publications. Additionally, we develop\n          RealScholarQuery, a benchmark collecting real-world academic queries to assess\n          PaSa performance in more realistic scenarios. Despite being trained on synthetic\n          data, PaSa significantly outperforms existing baselines on RealScholarQuery,\n          including Google, Google Scholar, Google with GPT-4 for paraphrased queries,\n          chatGPT (search-enabled GPT-4o), GPT-o1, and PaSa-GPT-4o (PaSa implemented\n          by prompting GPT-4o). Notably, PaSa-7B surpasses the best Google-based baseline,\n          Google with GPT-4o, by 37.78% in recall@20 and 39.90% in recall@50. It also\n          exceeds PaSa- GPT-4o by 30.36% in recall and 4.25% in precision. Model, datasets,\n          and code are available at <u>https://github.com/bytedance/pasa</u>.\\\\n\\\\n##\n          1 Introduction\\\\n\\\\nAcademic paper search lies at the core of research yet\n          represents a particularly challenging information retrieval task. It requires\n          long-tail specialized knowledge, comprehensive survey-level coverage, and\n          the ability to address fine-grained queries. For instance, consider the query:\n          _\\\\\\\"Which studies have focused on non-stationary reinforcement learning using\n          value-based methods, specifically UCB-based algorithms?\\\\\\\"_ While widely\n          used academic search systems like Google Scholar are effective for general\n          queries, they often fall short when addressing these complex queries (Gusenbauer\n          and Haddaway, 2020). Consequently, researchers frequently spend substantial\n          time conducting literature surveys (Kingsley et al., 2011; Gusenbauer and\n          Haddaway, 2021).\\\\n\\\\nThe advancements in large language models (LLMs) (OpenAI,\n          2023; Anthropic, 2024; Gemini, 2023; Yang et al., 2024) have inspired numerous\n          studies leveraging LLMs to enhance information retrieval, particularly by\n          refining or reformulating search queries to improve retrieval quality (Alaofi\n          et al., 2023; Li et al., 2023; Ma et al., 2023; Peng et al., 2024). In academic\n          search, however, the process goes beyond simple retrieval. Human researchers\n          not only use search tools, but also engage in deeper activities, such as reading\n          relevant papers and checking citations, to perform comprehensive and accurate\n          literature surveys.\\\\n\\\\n\\\\\\\\*Equal contribution. <sup>\\\\u2020</sup>Corresponding\n          author.\\\\n\\\\n1\\\\n\\\\n**Paper Search**\\\\n\\\\n**Yichen He**<sup>\\\\\\\\*\\\\\\\\*1</sup>\n          **Guanhua Huang**<sup>\\\\\\\\*1</sup> **Piyuan Feng**<sup>1</sup> **Yuan Lin**<sup>\\\\u2020</sup>**1\\\\n\\\\n**Yuchen\n          Zhang**<sup>1</sup> **Hang Li**<sup>1</sup> **Weinan E**<sup>2</sup>\\\\n\\\\n<sup>\\\\u2020</sup>ByteDance\n          Research <sup>2</sup>Peking University\\\\n\\\\n`{hyc,huangguanhua,fpy,linyuan.0}@bytedance.com,\n          {zhangyuchen.zyc,lihang.lh}@bytedance.com, weinan@math.pku.edu.cn`\\\\n\\\\nDemo:\n          <u>https://pasa-agent.ai</u>\\\\n\\\\nerrXiv:Jan 2025\\\"}]\"}}],\"reasoning_content\":null},\"logprobs\":null,\"finish_reason\":\"stop\",\"stop_reason\":null}],\"service_tier\":null,\"system_fingerprint\":null,\"usage\":{\"prompt_tokens\":5,\"total_tokens\":942,\"completion_tokens\":937,\"prompt_tokens_details\":null},\"prompt_logprobs\":null,\"kv_transfer_params\":null}'\n      headers:\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - nvcf-reqid\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Length:\n          - \"4030\"\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Fri, 21 Nov 2025 01:05:33 GMT\n        Nvcf-Reqid:\n          - 06dc5c0a-49d1-4eb5-bfaf-c9de94e74837\n        Nvcf-Status:\n          - fulfilled\n        Server:\n          - uvicorn\n        Vary:\n          - Origin\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\nversion: 1\n"
  },
  {
    "path": "packages/paper-qa-nemotron/tests/conftest.py",
    "content": "from collections.abc import AsyncIterator\nfrom pathlib import Path\nfrom typing import Any\n\nimport httpx_aiohttp\nimport litellm.llms.custom_httpx.aiohttp_transport\nimport pytest\nimport vcr.stubs.httpcore_stubs\nfrom lmi.utils import (\n    ANTHROPIC_API_KEY_HEADER,\n    CROSSREF_KEY_HEADER,\n    OPENAI_API_KEY_HEADER,\n    SEMANTIC_SCHOLAR_KEY_HEADER,\n)\n\nTESTS_DIR = Path(__file__).parent\nCASSETTES_DIR = TESTS_DIR / \"cassettes\"\n\n\n@pytest.fixture(scope=\"session\", name=\"vcr_config\")\ndef fixture_vcr_config() -> dict[str, Any]:\n    return {\n        \"filter_headers\": [\n            CROSSREF_KEY_HEADER,\n            SEMANTIC_SCHOLAR_KEY_HEADER,\n            OPENAI_API_KEY_HEADER,  # Works for Nvidia API key too as it's OpenAI-compatible\n            ANTHROPIC_API_KEY_HEADER,\n            \"cookie\",\n        ],\n        \"record_mode\": \"once\",\n        \"cassette_library_dir\": str(CASSETTES_DIR),\n        # \"drop_unused_requests\": True,  # Restore after https://github.com/kevin1024/vcrpy/issues/961\n    }\n\n\nclass PreReadCompatibleAiohttpResponseStream(\n    httpx_aiohttp.transport.AiohttpResponseStream\n):\n    \"\"\"aiohttp-backed response stream that works if the response was pre-read.\"\"\"\n\n    async def __aiter__(self) -> AsyncIterator[bytes]:\n        with httpx_aiohttp.transport.map_aiohttp_exceptions():\n            if self._aiohttp_response._body is not None:\n                # Happens if some intermediary called `await _aiohttp_response.read()`\n                # TODO: take into account chunk size\n                yield self._aiohttp_response._body\n            else:\n                async for chunk in self._aiohttp_response.content.iter_chunked(\n                    self.CHUNK_SIZE\n                ):\n                    yield chunk\n\n\nasync def _vcr_handle_async_request(\n    cassette,  # noqa: ARG001\n    real_handle_async_request,\n    self,\n    real_request,\n):\n    \"\"\"VCR handler that only sends, not possibly recording or playing back responses.\"\"\"\n    return await real_handle_async_request(self, real_request)\n\n\n# Permanently patch the original response stream,\n# to work around https://github.com/karpetrosyan/httpx-aiohttp/issues/23\n# and https://github.com/BerriAI/litellm/issues/11724\nhttpx_aiohttp.transport.AiohttpResponseStream = (  # type: ignore[misc]\n    litellm.llms.custom_httpx.aiohttp_transport.AiohttpResponseStream  # type: ignore[misc]\n) = PreReadCompatibleAiohttpResponseStream  # type: ignore[assignment]\n\n# Permanently patch vcrpy's async VCR recording functionality,\n# to work around https://github.com/kevin1024/vcrpy/issues/944\nvcr.stubs.httpcore_stubs._vcr_handle_async_request = _vcr_handle_async_request\n"
  },
  {
    "path": "packages/paper-qa-nemotron/tests/test_api.py",
    "content": "import http\nfrom pathlib import Path\n\nimport litellm\nimport numpy as np\nimport pypdfium2 as pdfium\nimport pytest\nfrom pydantic import ValidationError\nfrom tenacity import Future, RetryCallState\n\nfrom paperqa_nemotron.api import (\n    NemotronParseAnnotatedBBox,\n    NemotronParseBBox,\n    NemotronParseClassification,\n    NemotronParseMarkdown,\n    NemotronParseMarkdownBBox,\n    _call_nvidia_api,\n    _call_sagemaker_api,\n    _wait_exponential_for_nvidia_api_retry,\n)\n\nREPO_ROOT = Path(__file__).parents[3]\nSTUB_DATA_DIR = REPO_ROOT / \"tests\" / \"stub_data\"\n\n\nclass TestNemotronParseBBox:\n    def test_bbox_validation(self) -> None:\n        bbox = NemotronParseBBox(xmin=0.1, xmax=0.9, ymin=0.2, ymax=0.8)\n        assert bbox.xmin == 0.1\n        assert bbox.xmax == 0.9\n        assert bbox.ymin == 0.2\n        assert bbox.ymax == 0.8\n\n        bbox_full = NemotronParseBBox(xmin=0.0, xmax=1.0, ymin=0.0, ymax=1.0)\n        assert bbox_full.xmin == 0.0\n        assert bbox_full.xmax == 1.0\n        assert bbox_full.ymin == 0.0\n        assert bbox_full.ymax == 1.0\n\n        with pytest.raises(ValidationError, match=\"greater than or equal to 0\"):\n            NemotronParseBBox(xmin=-0.1, xmax=0.5, ymin=0.2, ymax=0.8)\n\n        with pytest.raises(ValidationError, match=\"less than or equal to 1\"):\n            NemotronParseBBox(xmin=1.1, xmax=1.5, ymin=0.2, ymax=0.8)\n\n        with pytest.raises(ValidationError, match=\"greater than or equal to 0\"):\n            NemotronParseBBox(xmin=0.1, xmax=-0.5, ymin=0.2, ymax=0.8)\n\n        with pytest.raises(ValidationError, match=\"less than or equal to 1\"):\n            NemotronParseBBox(xmin=0.1, xmax=1.5, ymin=0.2, ymax=0.8)\n\n        with pytest.raises(ValidationError, match=\"greater than or equal to 0\"):\n            NemotronParseBBox(xmin=0.1, xmax=0.5, ymin=-0.2, ymax=0.8)\n\n        with pytest.raises(ValidationError, match=\"less than or equal to 1\"):\n            NemotronParseBBox(xmin=0.1, xmax=0.5, ymin=1.2, ymax=1.8)\n\n        with pytest.raises(ValidationError, match=\"greater than or equal to 0\"):\n            NemotronParseBBox(xmin=0.1, xmax=0.5, ymin=0.2, ymax=-0.8)\n\n        with pytest.raises(ValidationError, match=\"less than or equal to 1\"):\n            NemotronParseBBox(xmin=0.1, xmax=0.5, ymin=0.2, ymax=1.8)\n\n        with pytest.raises(ValidationError, match=\"xmin must be less than xmax\"):\n            NemotronParseBBox(xmin=0.5, xmax=0.5, ymin=0.2, ymax=0.8)\n\n        with pytest.raises(ValidationError, match=\"xmin must be less than xmax\"):\n            NemotronParseBBox(xmin=0.7, xmax=0.3, ymin=0.2, ymax=0.8)\n\n        with pytest.raises(ValidationError, match=\"ymin must be less than ymax\"):\n            NemotronParseBBox(xmin=0.1, xmax=0.5, ymin=0.5, ymax=0.5)\n\n        with pytest.raises(ValidationError, match=\"ymin must be less than ymax\"):\n            NemotronParseBBox(xmin=0.1, xmax=0.5, ymin=0.8, ymax=0.2)\n\n    def test_bbox_to_page_coordinates(self) -> None:\n        bbox = NemotronParseBBox(xmin=0.1, xmax=0.9, ymin=0.2, ymax=0.8)\n        assert bbox.to_page_coordinates(height=1000, width=800) == pytest.approx(\n            (80.0, 200.0, 720.0, 800.0)\n        )\n        # Also check different page dimensions\n        assert bbox.to_page_coordinates(height=100, width=200) == pytest.approx(\n            (20.0, 20.0, 180.0, 80.0)\n        )\n\n    @pytest.mark.parametrize(\n        (\"bbox1_coords\", \"bbox2_coords\", \"expected_iou\"),\n        [\n            # Identical boxes -> IoU = 1.0\n            ((0.1, 0.5, 0.2, 0.6), (0.1, 0.5, 0.2, 0.6), 1.0),\n            # No overlap -> IoU = 0.0\n            ((0.0, 0.2, 0.0, 0.2), (0.5, 0.7, 0.5, 0.7), 0.0),\n            # Partial overlap (50% horizontal) -> IoU = 1/3\n            ((0.0, 0.4, 0.0, 0.4), (0.2, 0.6, 0.0, 0.4), 1 / 3),\n        ],\n        ids=[\"identical\", \"no_overlap\", \"partial_overlap\"],\n    )\n    def test_iou(\n        self,\n        bbox1_coords: tuple[float, float, float, float],\n        bbox2_coords: tuple[float, float, float, float],\n        expected_iou: float,\n    ) -> None:\n        bbox1 = NemotronParseBBox.from_coordinates(bbox1_coords)\n        bbox2 = NemotronParseBBox.from_coordinates(bbox2_coords)\n        assert bbox1.iou(bbox2) == pytest.approx(expected_iou)\n\n    def test_union(self) -> None:\n        # Test superset creation with different boxes\n        bbox1 = NemotronParseBBox.from_coordinates((0.1, 0.5, 0.2, 0.6))\n        bbox2 = NemotronParseBBox.from_coordinates((0.3, 0.7, 0.1, 0.5))\n        union = bbox1.union(bbox2)\n        assert (union.xmin, union.xmax, union.ymin, union.ymax) == (0.1, 0.7, 0.1, 0.6)\n\n        # Test identical boxes return same bbox\n        bbox3 = NemotronParseBBox.from_coordinates((0.1, 0.5, 0.2, 0.6))\n        assert bbox1.union(bbox3) == bbox1\n\n\nclass TestMergeWithDetection:\n    def test_merge_empty_inputs(self) -> None:\n        \"\"\"Test edge cases with empty markdown or detection results.\"\"\"\n        sample_bbox = NemotronParseBBox.from_coordinates((0.1, 0.5, 0.2, 0.6))\n\n        # Empty detection -> returns markdown as-is\n        markdown_results = [\n            NemotronParseMarkdownBBox(\n                bbox=sample_bbox, type=NemotronParseClassification.TEXT, text=\"Sample\"\n            )\n        ]\n        merged = NemotronParseMarkdownBBox.merge_with_detection(\n            markdown_results, [], iou_threshold=0.975\n        )\n        assert merged == markdown_results\n\n        # Empty markdown -> detection included with text=None\n        detection_results = [\n            NemotronParseAnnotatedBBox(\n                bbox=sample_bbox, type=NemotronParseClassification.TEXT\n            )\n        ]\n        merged = NemotronParseMarkdownBBox.merge_with_detection(\n            [], detection_results, iou_threshold=0.975\n        )\n        assert len(merged) == 1\n        assert merged[0].bbox == sample_bbox\n        assert merged[0].text is None\n\n    def test_merge_unmatched_detection(self) -> None:\n        \"\"\"Test that unmatched detections are added (different location, type, or low IoU).\"\"\"\n        markdown_bbox = NemotronParseBBox.from_coordinates((0.1, 0.5, 0.2, 0.6))\n        markdown_results = [\n            NemotronParseMarkdownBBox(\n                bbox=markdown_bbox,\n                type=NemotronParseClassification.TEXT,\n                text=\"Sample text\",\n            )\n        ]\n\n        # Different location (no overlap)\n        detection_far = NemotronParseAnnotatedBBox(\n            bbox=NemotronParseBBox.from_coordinates((0.6, 0.9, 0.7, 0.95)),\n            type=NemotronParseClassification.PICTURE,\n        )\n        merged = NemotronParseMarkdownBBox.merge_with_detection(\n            markdown_results, [detection_far], iou_threshold=0.975\n        )\n        assert len(merged) == 2\n        assert merged[0].text == \"Sample text\"\n        assert merged[1].bbox == detection_far.bbox\n        assert merged[1].text is None\n\n        # Same bbox but different type\n        detection_wrong_type = NemotronParseAnnotatedBBox(\n            bbox=markdown_bbox, type=NemotronParseClassification.TABLE\n        )\n        merged = NemotronParseMarkdownBBox.merge_with_detection(\n            markdown_results, [detection_wrong_type], iou_threshold=0.975\n        )\n        assert len(merged) == 2\n        assert merged[1].type == NemotronParseClassification.TABLE\n        assert merged[1].text is None\n\n        # Same type but IoU below threshold\n        detection_low_iou = NemotronParseAnnotatedBBox(\n            bbox=NemotronParseBBox.from_coordinates((0.3, 0.7, 0.4, 0.8)),\n            type=NemotronParseClassification.TEXT,\n        )\n        merged = NemotronParseMarkdownBBox.merge_with_detection(\n            markdown_results, [detection_low_iou], iou_threshold=0.975\n        )\n        assert len(merged) == 2\n        assert merged[0].bbox == markdown_bbox  # Original preserved\n        assert merged[1].text is None  # Unmatched detection\n\n    def test_merge_matched_detection(self) -> None:\n        \"\"\"Test successful merging: superset bbox, text preserved.\"\"\"\n        # Slightly different bboxes that should merge\n        markdown_bbox = NemotronParseBBox.from_coordinates((0.11, 0.90, 0.20, 0.80))\n        detection_bbox = NemotronParseBBox.from_coordinates((0.10, 0.89, 0.20, 0.80))\n        assert markdown_bbox.iou(detection_bbox) > 0.95  # Verify high IoU\n\n        markdown_results = [\n            NemotronParseMarkdownBBox(\n                bbox=markdown_bbox,\n                type=NemotronParseClassification.TABLE,\n                text=\"| col1 | col2 |\\n| a | b |\",\n            )\n        ]\n        detection_results = [\n            NemotronParseAnnotatedBBox(\n                bbox=detection_bbox, type=NemotronParseClassification.TABLE\n            )\n        ]\n\n        merged = NemotronParseMarkdownBBox.merge_with_detection(\n            markdown_results, detection_results, iou_threshold=0.95\n        )\n        assert len(merged) == 1\n        # Superset bbox contains both\n        assert merged[0].bbox == NemotronParseBBox.from_coordinates(\n            (0.10, 0.90, 0.20, 0.80)\n        )\n        # Text preserved from markdown\n        assert merged[0].text == \"| col1 | col2 |\\n| a | b |\"\n\n    def test_merge_multiple_items(self) -> None:\n        markdown_results = [\n            NemotronParseMarkdownBBox(\n                bbox=NemotronParseBBox.from_coordinates((0.0, 0.4, 0.0, 0.3)),\n                type=NemotronParseClassification.TITLE,\n                text=\"Title\",\n            ),\n            NemotronParseMarkdownBBox(\n                bbox=NemotronParseBBox.from_coordinates((0.0, 0.9, 0.35, 0.65)),\n                type=NemotronParseClassification.TEXT,\n                text=\"Body text\",\n            ),\n            NemotronParseMarkdownBBox(\n                bbox=NemotronParseBBox.from_coordinates((0.2, 0.8, 0.7, 0.95)),\n                type=NemotronParseClassification.TABLE,\n                text=\"Table content\",\n            ),\n        ]\n        # Detection results: only provide refinement for TEXT and TABLE\n        detection_results = [\n            NemotronParseAnnotatedBBox(\n                bbox=NemotronParseBBox.from_coordinates((0.0, 0.9, 0.35, 0.65)),\n                type=NemotronParseClassification.TEXT,\n            ),\n            # TABLE bbox with very high IoU (near identical)\n            NemotronParseAnnotatedBBox(\n                bbox=NemotronParseBBox.from_coordinates((0.2, 0.8, 0.7, 0.95)),\n                type=NemotronParseClassification.TABLE,\n            ),\n        ]\n        merged = NemotronParseMarkdownBBox.merge_with_detection(\n            markdown_results, detection_results, iou_threshold=0.90\n        )\n\n        assert len(merged) == 3\n        # Title: no matching detection, keeps original\n        assert merged[0].bbox == markdown_results[0].bbox\n        assert merged[0].text == \"Title\"\n        # TEXT: perfect match, superset bbox (identical in this case)\n        assert merged[1].bbox == markdown_results[1].bbox.union(\n            detection_results[0].bbox\n        )\n        assert merged[1].text == \"Body text\"\n        # TABLE: perfect IoU match, superset bbox (identical in this case)\n        assert merged[2].bbox == markdown_results[2].bbox.union(\n            detection_results[1].bbox\n        )\n        assert merged[2].text == \"Table content\"\n\n\n@pytest.mark.parametrize(\n    (\"exc\", \"expected_backoff\"),\n    [\n        pytest.param(TimeoutError(), True, id=\"TimeoutError-has-backoff\"),\n        pytest.param(\n            litellm.Timeout(\n                message=\"Request timed out\",\n                model=\"stub\",\n                llm_provider=litellm.LlmProviders.CUSTOM,\n                exception_status_code=http.HTTPStatus.REQUEST_TIMEOUT,\n            ),\n            False,\n            id=\"litellm-Timeout-no-backoff\",\n        ),\n    ],\n)\ndef test_wait_exponential_for_nvidia_api_retry(\n    exc: BaseException, expected_backoff: bool\n) -> None:\n    \"\"\"Test we properly handle exponential backoff for Nvidia API.\"\"\"\n    retry_state = RetryCallState(\n        retry_object=None,  # type: ignore[arg-type]\n        fn=None,\n        args=(),\n        kwargs={},\n    )\n    retry_state.outcome = Future.construct(\n        attempt_number=1, value=exc, has_exception=True\n    )\n    retry_state.attempt_number = 1\n\n    wait_time = _wait_exponential_for_nvidia_api_retry(retry_state)\n    if expected_backoff:\n        assert wait_time > 0\n    else:\n        assert wait_time == 0\n\n\n@pytest.fixture(name=\"pdf_page_np\")\ndef fixture_pdf_page_np() -> np.ndarray:\n    pdf_doc = pdfium.PdfDocument(STUB_DATA_DIR / \"pasa.pdf\")\n    # nemotron-parse's markdown_no_bbox tool will start\n    # babbling \\\\n if using default scale=1\n    page_np = pdf_doc[0].render(scale=2).to_numpy()\n    assert page_np.shape == (1684, 1191, 3), \"Expected particular page size\"\n    return page_np\n\n\nclass TestNvidiaAPI:\n\n    @pytest.mark.vcr\n    @pytest.mark.parametrize(\"temperature\", [0, 1])\n    @pytest.mark.asyncio\n    async def test_markdown_bbox(\n        self, pdf_page_np: np.ndarray, temperature: float\n    ) -> None:\n        response = await _call_nvidia_api(\n            pdf_page_np, tool_name=\"markdown_bbox\", temperature=temperature\n        )\n        assert response\n        for r in response:\n            assert isinstance(r, NemotronParseMarkdownBBox)\n            assert isinstance(r.bbox, NemotronParseBBox)\n            assert r.type\n            assert r.text\n\n    @pytest.mark.vcr\n    @pytest.mark.parametrize(\"temperature\", [0, 1])\n    @pytest.mark.asyncio\n    async def test_markdown_no_bbox(\n        self, pdf_page_np: np.ndarray, temperature: float\n    ) -> None:\n        response = await _call_nvidia_api(\n            pdf_page_np, tool_name=\"markdown_no_bbox\", temperature=temperature\n        )\n        assert response\n        for r in response:\n            assert isinstance(r, NemotronParseMarkdown)\n            assert r.text\n\n    @pytest.mark.vcr\n    @pytest.mark.parametrize(\"temperature\", [0, 1])\n    @pytest.mark.asyncio\n    async def test_detection_only(\n        self, pdf_page_np: np.ndarray, temperature: float\n    ) -> None:\n        response = await _call_nvidia_api(\n            pdf_page_np, tool_name=\"detection_only\", temperature=temperature\n        )\n        assert response\n        for r in response:\n            assert isinstance(r, NemotronParseAnnotatedBBox)\n            assert isinstance(r.bbox, NemotronParseBBox)\n            assert r.type\n\n\n@pytest.mark.skip(reason=\"Uncomment to test with AWS SageMaker\")\nclass TestSageMakerAPI:\n\n    @pytest.mark.flaky(reruns=2, only_rerun=[\"AssertionError\"])\n    @pytest.mark.parametrize(\"temperature\", [0, 1])\n    @pytest.mark.asyncio\n    async def test_markdown_bbox(\n        self, pdf_page_np: np.ndarray, temperature: float\n    ) -> None:\n        response = await _call_sagemaker_api(\n            pdf_page_np, tool_name=\"markdown_bbox\", temperature=temperature\n        )\n        assert response\n        for r in response:\n            assert isinstance(r, NemotronParseMarkdownBBox)\n            assert isinstance(r.bbox, NemotronParseBBox)\n            assert r.type\n            assert r.text\n\n    @pytest.mark.parametrize(\"temperature\", [0, 1])\n    @pytest.mark.asyncio\n    async def test_markdown_no_bbox(\n        self, pdf_page_np: np.ndarray, temperature: float\n    ) -> None:\n        response = await _call_sagemaker_api(\n            pdf_page_np, tool_name=\"markdown_no_bbox\", temperature=temperature\n        )\n        assert response\n        for r in response:\n            assert isinstance(r, NemotronParseMarkdown)\n            assert r.text\n\n    @pytest.mark.parametrize(\"temperature\", [0, 1])\n    @pytest.mark.asyncio\n    async def test_detection_only(\n        self, pdf_page_np: np.ndarray, temperature: float\n    ) -> None:\n        response = await _call_sagemaker_api(\n            pdf_page_np, tool_name=\"detection_only\", temperature=temperature\n        )\n        assert response\n        for r in response:\n            assert isinstance(r, NemotronParseAnnotatedBBox)\n            assert isinstance(r.bbox, NemotronParseBBox)\n            assert r.type\n"
  },
  {
    "path": "packages/paper-qa-nemotron/tests/test_paperqa_nemotron.py",
    "content": "import base64\nimport json\nimport re\nfrom pathlib import Path\nfrom typing import Any, cast\nfrom unittest.mock import MagicMock, patch\n\nimport litellm\nimport pytest\nfrom lmi.utils import bytes_to_string\nfrom paperqa import Doc, Docs, Settings\nfrom paperqa.readers import PDFParserFn, chunk_pdf\nfrom paperqa.types import ParsedMetadata, ParsedText\nfrom paperqa.utils import ImpossibleParsingError, get_citation_ids\nfrom PIL import Image\nfrom tenacity import Future, RetryError\n\nfrom paperqa_nemotron import parse_pdf_to_pages\nfrom paperqa_nemotron.api import NemotronBBoxError, NemotronLengthError\nfrom paperqa_nemotron.reader import _render_page, pad_image_with_border\n\nREPO_ROOT = Path(__file__).parents[3]\nSTUB_DATA_DIR = REPO_ROOT / \"tests\" / \"stub_data\"\n\n\n@pytest.mark.flaky(reruns=2, only_rerun=[\"RuntimeError\", \"AssertionError\"])\n@pytest.mark.parametrize(\n    \"api_params_base\",\n    [\n        pytest.param({}, id=\"nvidia\"),\n        # Uncomment to test with AWS SageMaker\n        # pytest.param({\"model_name\": \"sagemaker/nvidia/nemotron-parse\"}, id=\"sagemaker\"),\n    ],\n)\n@pytest.mark.asyncio\nasync def test_parse_pdf_to_pages(api_params_base: dict[str, Any]) -> None:\n    assert isinstance(parse_pdf_to_pages, PDFParserFn)\n    filepath = STUB_DATA_DIR / \"pasa.pdf\"\n    # Lower temperature a bit so shape assertions are more reliable,\n    # and use null DPI here as later 'high DPI' assertions compare\n    # against the 'default' DPI from pypdfium2\n    parsed_text = await parse_pdf_to_pages(\n        filepath, dpi=None, api_params={\"temperature\": 0.5} | api_params_base\n    )\n    assert isinstance(parsed_text.content, dict)\n    assert len(parsed_text.content) == 15, \"Expected all pages to be parsed\"\n    assert \"1\" in parsed_text.content, \"Parsed text should contain page 1\"\n    assert isinstance(parsed_text.content[\"1\"], tuple)\n    p1_text = parsed_text.content[\"1\"][0]\n    # Don't match Abstract as sometimes nemotron-parse places authors or organizations\n    # between Abstract and Introduction\n    matches = re.findall(\n        r\"(?:###? 1 Introduction[\\n]+)?We introduce Pa ?S[as],\"\n        r\" an advanced Paper Search agent powered by large language models\\.\",\n        p1_text,\n    )\n    assert len(matches) == 1, f\"Parsing failed to handle abstract in {p1_text}.\"\n    assert (\n        p1_text.count(\"outperforms existing\") == 1\n    ), \"Test expects one match of this substring\"\n    col_1_bottom_idx = p1_text.index(\"outperforms existing\")\n    assert (\n        p1_text.count(\"address fine-grained\") == 1\n    ), \"Test expects one match of this substring\"\n    col_2_top_idx = p1_text.index(\"address fine-grained\")\n    assert col_1_bottom_idx < col_2_top_idx, \"Expected column ordering to be correct\"\n\n    # Check the images in Figure 1\n    assert not isinstance(parsed_text.content[\"2\"], str)\n    p2_text, p2_media = parsed_text.content[\"2\"]\n    assert \"Figure 1\" in p2_text, \"Expected Figure 1 title\"\n    assert \"Crawler\" in p2_text, \"Expected Figure 1 contents\"\n    (p2_image,) = [m for m in p2_media if m.info[\"type\"] == \"picture\"]\n    assert p2_image.index == 0\n    assert p2_image.info[\"page_num\"] == 2\n    assert p2_image.info[\"height\"] == pytest.approx(130, rel=0.25)\n    assert p2_image.info[\"width\"] == pytest.approx(452, rel=0.25)\n    p2_bbox = p2_image.info[\"bbox\"]\n    assert isinstance(p2_bbox, tuple)\n    for i, value in enumerate((71, 71.40, 522, 213.00)):\n        assert p2_bbox[i] == pytest.approx(value, rel=0.275 if value < 100 else 0.15)\n    assert isinstance(p2_image.data, bytes)\n\n    # Check the image is valid base64\n    base64_data = bytes_to_string(p2_image.data)\n    assert base64_data\n    assert base64.b64decode(base64_data, validate=True) == p2_image.data\n\n    # Check we can round-trip serialize the image\n    serde_p2_image = type(p2_image).model_validate_json(p2_image.model_dump_json())\n    assert serde_p2_image == p2_image\n\n    # Check useful attributes are present and are JSON serializable\n    json.dumps(p2_image.info)\n    for attr in (\"width\", \"height\"):\n        assert (\n            p2_image.info[attr] == serde_p2_image.info[attr]\n        ), \"Expected serialization to match original\"\n        dim = p2_image.info[attr]\n        assert isinstance(dim, int | float)\n        assert dim > 0, \"Edge length should be positive\"\n\n    # Check Figure 1 can be used to answer questions\n    doc = Doc(\n        docname=\"He2025\",\n        dockey=\"stub\",\n        citation=(\n            'He, Yichen, et al. \"PaSa: An LLM Agent for Comprehensive Academic Paper'\n            ' Search.\" *arXiv*, 2025, arXiv:2501.10120v1. Accessed 2025.'\n        ),\n    )\n    texts = chunk_pdf(parsed_text, doc=doc, chunk_chars=3000, overlap=100)\n    fig_1_text = texts[2]\n    assert (\n        \"Figure 1: Architecture of PaSa\" in fig_1_text.text\n    ), \"Expecting Figure 1 for the test to work\"\n    assert fig_1_text.media, \"Expecting media to test multimodality\"\n    fig_1_text.text = \"stub\"  # Replace text to confirm multimodality works\n    docs = Docs()\n    assert await docs.aadd_texts(texts=[fig_1_text], doc=doc)\n    for query, answer_checks in (\n        (\"What actions can the Crawler take?\", [((\"search\", \"expand\", \"stop\"), 2)]),\n        (\"What actions can the Selector take?\", [((\"select\", \"drop\"), 2)]),\n        (\n            \"How many User Query blue boxes are there, and what are they connected to?\",\n            [r\"two|2|(?=.*paper queue)(?=.*selector)\"],\n        ),\n    ):\n        session = await docs.aquery(query=query)\n        assert session.contexts, \"Expected contexts to be generated\"\n        assert all(\n            c.text.text == fig_1_text.text and c.text.media == fig_1_text.media\n            for c in session.contexts\n        ), \"Expected context to reuse Figure 1's text and media\"\n        # Remove citations so numeric assertions don't have false positives\n        raw_answer_no_citations = session.raw_answer\n        for key in get_citation_ids(session.raw_answer):\n            raw_answer_no_citations = raw_answer_no_citations.replace(f\"({key})\", \"\")\n        for check in answer_checks:\n            answer_lower = raw_answer_no_citations.lower()\n            if isinstance(check, str):\n                assert re.search(\n                    check, answer_lower\n                ), f\"Expected {raw_answer_no_citations=} to match pattern {check!r}\"\n            else:\n                substrings, min_count = cast(tuple[tuple[str, ...], int], check)\n                assert (\n                    sum(x in answer_lower for x in substrings) >= min_count\n                ), f\"Expected {raw_answer_no_citations=} to have {substrings} present\"\n\n    # Let's check the full page parsing behavior\n    parsed_text_full_page = await parse_pdf_to_pages(\n        filepath, dpi=None, full_page=True, api_params=api_params_base\n    )\n    assert isinstance(parsed_text_full_page.content, dict)\n    assert len(parsed_text_full_page.content) == 15, \"Expected all pages to be parsed\"\n    assert \"1\" in parsed_text_full_page.content, \"Parsed text should contain page 1\"\n    assert \"2\" in parsed_text_full_page.content, \"Parsed text should contain page 2\"\n    for page_num in (\"1\", \"2\"):\n        page_content = parsed_text_full_page.content[page_num]\n        assert not isinstance(page_content, str), f\"Page {page_num} should have images\"\n        # Check each page has exactly one image\n        page_text, (full_page_image,) = page_content\n        assert page_text\n        assert full_page_image.index == 0, \"Full page image should have index 0\"\n        assert full_page_image.info[\"type\"] == \"screenshot\"\n        assert full_page_image.info[\"page_num\"] == int(page_num)\n        assert full_page_image.info[\"height\"] == pytest.approx(842, rel=0.01)\n        assert full_page_image.info[\"width\"] == pytest.approx(596, rel=0.01)\n        assert isinstance(full_page_image.data, bytes)\n        assert full_page_image.data, \"Full page image should have data\"\n        # Check useful attributes are present and are JSON serializable\n        json.dumps(p2_image.info)\n        for attr in (\"width\", \"height\"):\n            dim = full_page_image.info[attr]\n            assert isinstance(dim, int | float)\n            assert dim > 0, \"Edge length should be positive\"\n\n    # Check our ability to get a high DPI, and lower temperature a bit\n    # so shape assertions are more reliable\n    parsed_text_high_dpi = await parse_pdf_to_pages(\n        filepath, dpi=216, api_params={\"temperature\": 0.5} | api_params_base\n    )\n    assert isinstance(parsed_text_high_dpi.content, dict)\n    assert len(parsed_text_high_dpi.content) == 15, \"Expected all pages to be parsed\"\n    assert not isinstance(parsed_text_high_dpi.content[\"2\"], str)\n    p2_text_high_dpi, p2_media_high_dpi = parsed_text_high_dpi.content[\"2\"]\n    assert \"Figure 1\" in p2_text_high_dpi, \"Expected Figure 1 title\"\n    assert \"Crawler\" in p2_text_high_dpi, \"Expected Figure 1 contents\"\n    (p2_image_high_dpi,) = [m for m in p2_media_high_dpi if m.info[\"type\"] == \"picture\"]\n    assert p2_image_high_dpi.info[\"scale\"] == 3\n    assert p2_image_high_dpi.info[\"height\"] / p2_image.info[\"height\"] == pytest.approx(  # type: ignore[operator]\n        3, rel=0.2\n    )\n    assert p2_image_high_dpi.info[\"width\"] / p2_image.info[\"width\"] == pytest.approx(  # type: ignore[operator]\n        3, rel=0.2\n    )\n\n    # Check the no-media behavior\n    parsed_text_no_media = await parse_pdf_to_pages(\n        filepath, parse_media=False, api_params=api_params_base\n    )\n    assert isinstance(parsed_text_no_media.content, dict)\n    assert all(isinstance(c, str) for c in parsed_text_no_media.content.values())\n    assert len(parsed_text_no_media.content) == 15, \"Expected all pages to be parsed\"\n\n    # Check metadata\n    for pt in (\n        parsed_text,\n        parsed_text_full_page,\n        parsed_text_high_dpi,\n        parsed_text_no_media,\n    ):\n        assert \"pypdfium2\" in pt.metadata.parsing_libraries[0]\n        assert \"nemotron-parse\" in pt.metadata.parsing_libraries[1]\n        assert pt.metadata.name\n        assert \"pdf\" in pt.metadata.name\n        assert \"page_range=None\" in pt.metadata.name\n\n    # Check commonalities across all modes\n    assert (\n        len(parsed_text.content)\n        == len(parsed_text_full_page.content)\n        == len(parsed_text_high_dpi.content)\n        == len(parsed_text_no_media.content)\n    ), \"All modes should parse the same number of pages\"\n\n\n@pytest.mark.asyncio\nasync def test_page_range() -> None:\n    filepath = STUB_DATA_DIR / \"pasa.pdf\"\n\n    parsed_text_p1 = await parse_pdf_to_pages(filepath, page_range=1)\n    assert isinstance(parsed_text_p1.content, dict)\n    assert list(parsed_text_p1.content) == [\"1\"]\n    assert parsed_text_p1.metadata.name\n    assert \"page_range=1\" in parsed_text_p1.metadata.name\n\n    parsed_text_p1_2 = await parse_pdf_to_pages(filepath, page_range=(1, 2))\n    assert isinstance(parsed_text_p1_2.content, dict)\n    assert list(parsed_text_p1_2.content) == [\"1\", \"2\"]\n    assert parsed_text_p1_2.metadata.name\n    assert \"page_range=(1,2)\" in parsed_text_p1_2.metadata.name\n\n    # NOTE: exceeds 15-page PDF length\n    parsed_text_p1_20 = await parse_pdf_to_pages(filepath, page_range=(1, 20))\n    assert isinstance(parsed_text_p1_20.content, dict)\n    assert list(parsed_text_p1_20.content) == [\n        str(i) for i in range(1, 15 + 1)\n    ], \"Expected pages to be truncated to 15 or us to get blown up\"\n    assert parsed_text_p1_20.metadata.name\n    assert \"page_range=(1,20)\" in parsed_text_p1_20.metadata.name\n\n\n@pytest.mark.skip(reason=\"Nemotron Parse cannot handle duplicate_media.pdf reliably\")\n@pytest.mark.asyncio\nasync def test_media_deduplication() -> None:\n    parsed_text = await parse_pdf_to_pages(\n        STUB_DATA_DIR / \"duplicate_media.pdf\", api_params={\"temperature\": 0}\n    )\n    assert isinstance(parsed_text.content, dict)\n    assert len(parsed_text.content) == 5, \"Expected full PDF read\"\n    all_media = [m for _, media in parsed_text.content.values() for m in media]  # type: ignore[misc]\n\n    all_images = [m for m in all_media if m.info.get(\"type\") == \"picture\"]\n    assert len(all_images) == 5, \"Expected each image (one/page) to be read\"\n    assert (\n        len({m for m in all_images if cast(int, m.info[\"page_num\"]) > 1}) <= 2\n    ), \"Expected images on all pages beyond 1 to be deduplicated\"\n\n    all_equations = [m for m in all_media if m.info.get(\"type\") == \"formula\"]\n    assert len(all_equations) == 5, \"Expected each equation (one/page) to be read\"\n    assert (\n        len({m for m in all_equations if cast(int, m.info[\"page_num\"]) > 1}) <= 2\n    ), \"Expected equations on all pages beyond 1 to be deduplicated\"\n\n    all_tables = [m for m in all_media if m.info.get(\"type\") == \"table\"]\n    assert len(all_tables) == 5, \"Expected each table (one/page) to be read\"\n    assert (\n        len({m for m in all_tables if cast(int, m.info[\"page_num\"]) > 1}) <= 2\n    ), \"Expected tables on all pages beyond 1 to be deduplicated\"\n\n\n@pytest.mark.asyncio\nasync def test_page_size_limit_denial() -> None:\n    with pytest.raises(ImpossibleParsingError, match=\"char limit\"):\n        await parse_pdf_to_pages(\n            STUB_DATA_DIR / \"paper.pdf\", page_size_limit=10  # chars\n        )\n\n\n@pytest.mark.asyncio\nasync def test_invalid_pdf_is_denied(tmp_path) -> None:\n    # This PDF content (actually it's a 404 HTML page) was seen with open access\n    # in June 2025, so let's make sure it's denied\n    bad_pdf_content = \"\"\"<html>\n<head><title>404 Not Found</title></head>\n<body>\n<center><h1>404 Not Found</h1></center>\n<hr><center>nginx</center>\n</body>\n</html>\n<!-- a padding to disable MSIE and Chrome friendly error page -->\"\"\"\n\n    bad_pdf_path = tmp_path / \"bad.pdf\"\n    bad_pdf_path.write_text(bad_pdf_content)\n\n    with pytest.raises(ImpossibleParsingError, match=\"corrupt\"):\n        await parse_pdf_to_pages(bad_pdf_path)\n\n\n@pytest.mark.asyncio\nasync def test_nonexistent_file_failure() -> None:\n    filename = \"/nonexistent/path/file.pdf\"\n    with pytest.raises(FileNotFoundError, match=filename):\n        await parse_pdf_to_pages(filename)\n\n\n@pytest.mark.asyncio\nasync def test_table_parsing() -> None:\n    parsed_text = await parse_pdf_to_pages(STUB_DATA_DIR / \"influence.pdf\")\n    assert isinstance(parsed_text.content, dict)\n    assert all(\n        t and t[0] != \"\\n\" and t[-1] != \"\\n\" for t in parsed_text.content.values()\n    ), \"Expected no leading/trailing newlines in parsed text\"\n    assert \"1\" in parsed_text.content, \"Parsed text should contain page 1\"\n    all_tables = {\n        i: [m for m in pagenum_media[1] if m.info[\"type\"] == \"table\"]\n        for i, pagenum_media in parsed_text.content.items()\n        if isinstance(pagenum_media, tuple)\n    }\n    all_tables = {k: v for k, v in all_tables.items() if v}\n    assert (\n        sum(len(tables) for tables in all_tables.values()) >= 2\n    ), \"Expected a few tables to be parsed for assertions to work\"\n\n\n@pytest.mark.asyncio\nasync def test_equation_parsing() -> None:\n    parsed_text = await parse_pdf_to_pages(STUB_DATA_DIR / \"duplicate_media.pdf\")\n    assert isinstance(parsed_text.content, dict)\n    assert isinstance(parsed_text.content[\"1\"], tuple)\n    p1_text, p1_media = parsed_text.content[\"1\"]\n    # SEE: https://regex101.com/r/pyOHLq/1\n    assert re.search(\n        r\"[_*]*E[_*]* ?= ?[_*]*mc[_*]*(?:<sup>)?[ ^]?[2²] ?(?:<\\/sup>)?\", p1_text\n    ), \"Expected inline equation in page 1 text\"\n    assert re.search(r\"n ?\\+ ?a\", p1_text), \"Expected block equation in page 1 text\"\n    assert p1_media\n\n\ndef test_pad_image_with_border(subtests: pytest.Subtests) -> None:\n    stub_gray_image = Image.new(\"RGB\", (1000, 1500), (128, 128, 128))\n\n    with subtests.test(msg=\"default-size\"):\n        padded, offset_x, offset_y = pad_image_with_border(stub_gray_image)\n        assert padded.width == stub_gray_image.width + 60 * 2\n        assert padded.height == stub_gray_image.height + 60 * 2\n        assert offset_x == offset_y == 60\n\n    with subtests.test(msg=\"custom-size\"):\n        padded, offset_x, offset_y = pad_image_with_border(stub_gray_image, border=30)\n        assert padded.width == stub_gray_image.width + 60\n        assert padded.height == stub_gray_image.height + 60\n        assert offset_x == offset_y == 30\n\n    with subtests.test(msg=\"tuple-size\"):\n        padded, offset_x, offset_y = pad_image_with_border(\n            stub_gray_image, border=(20, 40)\n        )\n        assert padded.width == stub_gray_image.width + 40\n        assert padded.height == stub_gray_image.height + 80\n        assert offset_x == 20\n        assert offset_y == 40\n\n    with subtests.test(msg=\"rgba-mode\"):\n        rgba_image = Image.new(\"RGBA\", (500, 800), (100, 100, 100, 255))\n        padded, offset_x, offset_y = pad_image_with_border(rgba_image)\n        assert padded.mode == \"RGBA\"\n        assert padded.width == rgba_image.width + 60 * 2\n        assert padded.height == rgba_image.height + 60 * 2\n\n    with subtests.test(msg=\"grayscale-mode\"):\n        grayscale_image = Image.new(\"L\", (600, 900), 128)\n        padded, offset_x, offset_y = pad_image_with_border(\n            grayscale_image, pad_color=255\n        )\n        assert padded.mode == \"L\"\n        assert padded.width == grayscale_image.width + 60 * 2\n        assert padded.height == grayscale_image.height + 60 * 2\n\n\n@pytest.mark.asyncio\nasync def test_media_enrichment_filters_irrelevant() -> None:\n    parsed_text = await parse_pdf_to_pages(\n        STUB_DATA_DIR / \"duplicate_media.pdf\", api_params={\"temperature\": 0}\n    )\n    assert isinstance(parsed_text.content, dict)\n\n    # Get media before enrichment to track their types\n    media_before = [\n        m\n        for page_contents in parsed_text.content.values()\n        if isinstance(page_contents, tuple)\n        for m in page_contents[1]\n    ]\n    assert media_before, \"Expected some media to be parsed from the PDF\"\n\n    # Create settings and run enrichment\n    enricher = Settings().make_media_enricher()\n    enrichment_summary = await enricher(parsed_text)\n    assert \"filtered=\" in enrichment_summary, \"Test extractions require this substring\"\n\n    # Game the in-place change of enrichment to get Wikimedia logos,\n    # so we can later confirm they are filtered out\n    wikimedia_media_before = [\n        m\n        for m in media_before\n        if isinstance(m.info[\"enriched_description\"], str)\n        and \"wikimedia\" in m.info[\"enriched_description\"].lower()\n    ]\n    assert (\n        len(wikimedia_media_before) > 1\n    ), \"Test expects several Wikimedia logos to be parsed\"\n\n    # Get media after enrichment to track filtration\n    media_after = [\n        m\n        for page_contents in parsed_text.content.values()\n        if isinstance(page_contents, tuple)\n        for m in page_contents[1]\n    ]\n    assert media_after, \"Expected some media to remain after enrichment's filtration\"\n    for media in media_after:\n        assert not media.info[\n            \"is_irrelevant\"\n        ], \"Expected remaining media to be marked as relevant\"\n        assert media.info[\"enriched_description\"], \"Expected enriched description\"\n    filtered_count = int(\n        enrichment_summary.split(\"filtered=\", maxsplit=1)[1].split(\"|\")[0]\n    )\n    assert (\n        len(media_before) - len(media_after) == filtered_count\n    ), \"Filtered summary mismatches actual filtration\"\n    assert filtered_count > 0, \"Expected some filtration to take place\"\n\n    wikimedia_media_after = [\n        m\n        for m in media_after\n        if isinstance(m.info[\"enriched_description\"], str)\n        and \"wikimedia\" in m.info[\"enriched_description\"].lower()\n    ]\n    assert len(wikimedia_media_after) <= 1, \"Expected most Wikimedia logos to be gone\"\n\n\ndef test_render_page(subtests: pytest.Subtests) -> None:\n    filepath = str(STUB_DATA_DIR / \"pasa.pdf\")\n\n    with subtests.test(msg=\"no-bbox\"):\n        page_num, image_data_uri, pil_img, ph, pw, ox, oy = _render_page(\n            filepath, page_num=0, dpi=72, needs_bbox=False\n        )\n        assert page_num == 0\n        assert isinstance(image_data_uri, str)\n        assert image_data_uri.startswith(\"data:image/png;base64,\")\n        assert pil_img.width > 0\n        assert pil_img.height > 0\n        assert ph == pw == ox == oy == 0\n\n    with subtests.test(msg=\"with-bbox\"):\n        page_num, image_data_uri, pil_img, ph, pw, ox, oy = _render_page(\n            filepath, page_num=0, dpi=72, border=60\n        )\n        assert page_num == 0\n        assert isinstance(image_data_uri, str)\n        assert image_data_uri.startswith(\"data:image/png;base64,\")\n        assert ph == pil_img.height + 120\n        assert pw == pil_img.width + 120\n        assert ox == oy == 60\n\n    with (\n        subtests.test(msg=\"out-of-range\"),\n        pytest.raises(ValueError, match=\"is outside\"),\n    ):\n        _render_page(filepath, page_num=100, page_range=(1, 200))\n\n\ndef _wrap_into_retry_error(exception: Exception) -> RetryError:\n    future: Future = Future(attempt_number=3)\n    future.set_exception(exception)\n    return RetryError(future)\n\n\n@pytest.mark.asyncio\n@pytest.mark.parametrize(\n    \"error\",\n    [\n        pytest.param(\n            NemotronLengthError(\"Mocked length error\"), id=\"nemotron-length-error\"\n        ),\n        pytest.param(\n            _wrap_into_retry_error(NemotronBBoxError(\"Mocked bbox error\")),\n            id=\"nemotron-bbox-error\",\n        ),\n        pytest.param(\n            _wrap_into_retry_error(TimeoutError(\"Mocked 429\")), id=\"timeout-error\"\n        ),\n        pytest.param(\n            _wrap_into_retry_error(litellm.Timeout(\"Mocked API timeout\", \"model\", 0)),\n            id=\"litellm-timeout\",\n        ),\n    ],\n)\nasync def test_failover_on_error(error: Exception) -> None:\n    failover_text = \"Failover text\"\n    mock_failover_reader = MagicMock(\n        return_value=ParsedText(\n            content={\"1\": (failover_text, [])},\n            metadata=ParsedMetadata(\n                parsing_libraries=[\"stub\"], total_parsed_text_length=len(failover_text)\n            ),\n        )\n    )\n\n    with patch(\"paperqa_nemotron.reader._call_nvidia_api\", side_effect=error):\n        parsed_text = await parse_pdf_to_pages(\n            STUB_DATA_DIR / \"paper.pdf\",\n            page_range=1,\n            failover_parser=mock_failover_reader,\n            parse_media=False,\n        )\n    mock_failover_reader.assert_called_once()\n    assert mock_failover_reader.mock_calls[-1].kwargs[\"page_range\"] == 1\n    assert not mock_failover_reader.mock_calls[-1].kwargs[\"parse_media\"]\n    assert (\n        \"failover_parser\" not in mock_failover_reader.mock_calls[-1].kwargs\n    ), \"Expecting to not propagate the failover\"\n    assert isinstance(parsed_text.content, dict)\n    assert \"1\" in parsed_text.content\n    assert parsed_text.content[\"1\"] == (failover_text, [])\n"
  },
  {
    "path": "packages/paper-qa-pymupdf/LICENSE",
    "content": "                    GNU AFFERO GENERAL PUBLIC LICENSE\n                       Version 3, 19 November 2007\n\n Copyright (C) 2007 Free Software Foundation, Inc. <http://fsf.org/>\n Everyone is permitted to copy and distribute verbatim copies\n of this license document, but changing it is not allowed.\n\n                            Preamble\n\n  The GNU Affero General Public License is a free, copyleft license for\nsoftware and other kinds of works, specifically designed to ensure\ncooperation with the community in the case of network server software.\n\n  The licenses for most software and other practical works are designed\nto take away your freedom to share and change the works.  By contrast,\nour General Public Licenses are intended to guarantee your freedom to\nshare and change all versions of a program--to make sure it remains free\nsoftware for all its users.\n\n  When we speak of free software, we are referring to freedom, not\nprice.  Our General Public Licenses are designed to make sure that you\nhave the freedom to distribute copies of free software (and charge for\nthem if you wish), that you receive source code or can get it if you\nwant it, that you can change the software or use pieces of it in new\nfree programs, and that you know you can do these things.\n\n  Developers that use our General Public Licenses protect your rights\nwith two steps: (1) assert copyright on the software, and (2) offer\nyou this License which gives you legal permission to copy, distribute\nand/or modify the software.\n\n  A secondary benefit of defending all users' freedom is that\nimprovements made in alternate versions of the program, if they\nreceive widespread use, become available for other developers to\nincorporate.  Many developers of free software are heartened and\nencouraged by the resulting cooperation.  However, in the case of\nsoftware used on network servers, this result may fail to come about.\nThe GNU General Public License permits making a modified version and\nletting the public access it on a server without ever releasing its\nsource code to the public.\n\n  The GNU Affero General Public License is designed specifically to\nensure that, in such cases, the modified source code becomes available\nto the community.  It requires the operator of a network server to\nprovide the source code of the modified version running there to the\nusers of that server.  Therefore, public use of a modified version, on\na publicly accessible server, gives the public access to the source\ncode of the modified version.\n\n  An older license, called the Affero General Public License and\npublished by Affero, was designed to accomplish similar goals.  This is\na different license, not a version of the Affero GPL, but Affero has\nreleased a new version of the Affero GPL which permits relicensing under\nthis license.\n\n  The precise terms and conditions for copying, distribution and\nmodification follow.\n\n                       TERMS AND CONDITIONS\n\n  0. Definitions.\n\n  \"This License\" refers to version 3 of the GNU Affero General Public License.\n\n  \"Copyright\" also means copyright-like laws that apply to other kinds of\nworks, such as semiconductor masks.\n\n  \"The Program\" refers to any copyrightable work licensed under this\nLicense.  Each licensee is addressed as \"you\".  \"Licensees\" and\n\"recipients\" may be individuals or organizations.\n\n  To \"modify\" a work means to copy from or adapt all or part of the work\nin a fashion requiring copyright permission, other than the making of an\nexact copy.  The resulting work is called a \"modified version\" of the\nearlier work or a work \"based on\" the earlier work.\n\n  A \"covered work\" means either the unmodified Program or a work based\non the Program.\n\n  To \"propagate\" a work means to do anything with it that, without\npermission, would make you directly or secondarily liable for\ninfringement under applicable copyright law, except executing it on a\ncomputer or modifying a private copy.  Propagation includes copying,\ndistribution (with or without modification), making available to the\npublic, and in some countries other activities as well.\n\n  To \"convey\" a work means any kind of propagation that enables other\nparties to make or receive copies.  Mere interaction with a user through\na computer network, with no transfer of a copy, is not conveying.\n\n  An interactive user interface displays \"Appropriate Legal Notices\"\nto the extent that it includes a convenient and prominently visible\nfeature that (1) displays an appropriate copyright notice, and (2)\ntells the user that there is no warranty for the work (except to the\nextent that warranties are provided), that licensees may convey the\nwork under this License, and how to view a copy of this License.  If\nthe interface presents a list of user commands or options, such as a\nmenu, a prominent item in the list meets this criterion.\n\n  1. Source Code.\n\n  The \"source code\" for a work means the preferred form of the work\nfor making modifications to it.  \"Object code\" means any non-source\nform of a work.\n\n  A \"Standard Interface\" means an interface that either is an official\nstandard defined by a recognized standards body, or, in the case of\ninterfaces specified for a particular programming language, one that\nis widely used among developers working in that language.\n\n  The \"System Libraries\" of an executable work include anything, other\nthan the work as a whole, that (a) is included in the normal form of\npackaging a Major Component, but which is not part of that Major\nComponent, and (b) serves only to enable use of the work with that\nMajor Component, or to implement a Standard Interface for which an\nimplementation is available to the public in source code form.  A\n\"Major Component\", in this context, means a major essential component\n(kernel, window system, and so on) of the specific operating system\n(if any) on which the executable work runs, or a compiler used to\nproduce the work, or an object code interpreter used to run it.\n\n  The \"Corresponding Source\" for a work in object code form means all\nthe source code needed to generate, install, and (for an executable\nwork) run the object code and to modify the work, including scripts to\ncontrol those activities.  However, it does not include the work's\nSystem Libraries, or general-purpose tools or generally available free\nprograms which are used unmodified in performing those activities but\nwhich are not part of the work.  For example, Corresponding Source\nincludes interface definition files associated with source files for\nthe work, and the source code for shared libraries and dynamically\nlinked subprograms that the work is specifically designed to require,\nsuch as by intimate data communication or control flow between those\nsubprograms and other parts of the work.\n\n  The Corresponding Source need not include anything that users\ncan regenerate automatically from other parts of the Corresponding\nSource.\n\n  The Corresponding Source for a work in source code form is that\nsame work.\n\n  2. Basic Permissions.\n\n  All rights granted under this License are granted for the term of\ncopyright on the Program, and are irrevocable provided the stated\nconditions are met.  This License explicitly affirms your unlimited\npermission to run the unmodified Program.  The output from running a\ncovered work is covered by this License only if the output, given its\ncontent, constitutes a covered work.  This License acknowledges your\nrights of fair use or other equivalent, as provided by copyright law.\n\n  You may make, run and propagate covered works that you do not\nconvey, without conditions so long as your license otherwise remains\nin force.  You may convey covered works to others for the sole purpose\nof having them make modifications exclusively for you, or provide you\nwith facilities for running those works, provided that you comply with\nthe terms of this License in conveying all material for which you do\nnot control copyright.  Those thus making or running the covered works\nfor you must do so exclusively on your behalf, under your direction\nand control, on terms that prohibit them from making any copies of\nyour copyrighted material outside their relationship with you.\n\n  Conveying under any other circumstances is permitted solely under\nthe conditions stated below.  Sublicensing is not allowed; section 10\nmakes it unnecessary.\n\n  3. Protecting Users' Legal Rights From Anti-Circumvention Law.\n\n  No covered work shall be deemed part of an effective technological\nmeasure under any applicable law fulfilling obligations under article\n11 of the WIPO copyright treaty adopted on 20 December 1996, or\nsimilar laws prohibiting or restricting circumvention of such\nmeasures.\n\n  When you convey a covered work, you waive any legal power to forbid\ncircumvention of technological measures to the extent such circumvention\nis effected by exercising rights under this License with respect to\nthe covered work, and you disclaim any intention to limit operation or\nmodification of the work as a means of enforcing, against the work's\nusers, your or third parties' legal rights to forbid circumvention of\ntechnological measures.\n\n  4. Conveying Verbatim Copies.\n\n  You may convey verbatim copies of the Program's source code as you\nreceive it, in any medium, provided that you conspicuously and\nappropriately publish on each copy an appropriate copyright notice;\nkeep intact all notices stating that this License and any\nnon-permissive terms added in accord with section 7 apply to the code;\nkeep intact all notices of the absence of any warranty; and give all\nrecipients a copy of this License along with the Program.\n\n  You may charge any price or no price for each copy that you convey,\nand you may offer support or warranty protection for a fee.\n\n  5. Conveying Modified Source Versions.\n\n  You may convey a work based on the Program, or the modifications to\nproduce it from the Program, in the form of source code under the\nterms of section 4, provided that you also meet all of these conditions:\n\n    a) The work must carry prominent notices stating that you modified\n    it, and giving a relevant date.\n\n    b) The work must carry prominent notices stating that it is\n    released under this License and any conditions added under section\n    7.  This requirement modifies the requirement in section 4 to\n    \"keep intact all notices\".\n\n    c) You must license the entire work, as a whole, under this\n    License to anyone who comes into possession of a copy.  This\n    License will therefore apply, along with any applicable section 7\n    additional terms, to the whole of the work, and all its parts,\n    regardless of how they are packaged.  This License gives no\n    permission to license the work in any other way, but it does not\n    invalidate such permission if you have separately received it.\n\n    d) If the work has interactive user interfaces, each must display\n    Appropriate Legal Notices; however, if the Program has interactive\n    interfaces that do not display Appropriate Legal Notices, your\n    work need not make them do so.\n\n  A compilation of a covered work with other separate and independent\nworks, which are not by their nature extensions of the covered work,\nand which are not combined with it such as to form a larger program,\nin or on a volume of a storage or distribution medium, is called an\n\"aggregate\" if the compilation and its resulting copyright are not\nused to limit the access or legal rights of the compilation's users\nbeyond what the individual works permit.  Inclusion of a covered work\nin an aggregate does not cause this License to apply to the other\nparts of the aggregate.\n\n  6. Conveying Non-Source Forms.\n\n  You may convey a covered work in object code form under the terms\nof sections 4 and 5, provided that you also convey the\nmachine-readable Corresponding Source under the terms of this License,\nin one of these ways:\n\n    a) Convey the object code in, or embodied in, a physical product\n    (including a physical distribution medium), accompanied by the\n    Corresponding Source fixed on a durable physical medium\n    customarily used for software interchange.\n\n    b) Convey the object code in, or embodied in, a physical product\n    (including a physical distribution medium), accompanied by a\n    written offer, valid for at least three years and valid for as\n    long as you offer spare parts or customer support for that product\n    model, to give anyone who possesses the object code either (1) a\n    copy of the Corresponding Source for all the software in the\n    product that is covered by this License, on a durable physical\n    medium customarily used for software interchange, for a price no\n    more than your reasonable cost of physically performing this\n    conveying of source, or (2) access to copy the\n    Corresponding Source from a network server at no charge.\n\n    c) Convey individual copies of the object code with a copy of the\n    written offer to provide the Corresponding Source.  This\n    alternative is allowed only occasionally and noncommercially, and\n    only if you received the object code with such an offer, in accord\n    with subsection 6b.\n\n    d) Convey the object code by offering access from a designated\n    place (gratis or for a charge), and offer equivalent access to the\n    Corresponding Source in the same way through the same place at no\n    further charge.  You need not require recipients to copy the\n    Corresponding Source along with the object code.  If the place to\n    copy the object code is a network server, the Corresponding Source\n    may be on a different server (operated by you or a third party)\n    that supports equivalent copying facilities, provided you maintain\n    clear directions next to the object code saying where to find the\n    Corresponding Source.  Regardless of what server hosts the\n    Corresponding Source, you remain obligated to ensure that it is\n    available for as long as needed to satisfy these requirements.\n\n    e) Convey the object code using peer-to-peer transmission, provided\n    you inform other peers where the object code and Corresponding\n    Source of the work are being offered to the general public at no\n    charge under subsection 6d.\n\n  A separable portion of the object code, whose source code is excluded\nfrom the Corresponding Source as a System Library, need not be\nincluded in conveying the object code work.\n\n  A \"User Product\" is either (1) a \"consumer product\", which means any\ntangible personal property which is normally used for personal, family,\nor household purposes, or (2) anything designed or sold for incorporation\ninto a dwelling.  In determining whether a product is a consumer product,\ndoubtful cases shall be resolved in favor of coverage.  For a particular\nproduct received by a particular user, \"normally used\" refers to a\ntypical or common use of that class of product, regardless of the status\nof the particular user or of the way in which the particular user\nactually uses, or expects or is expected to use, the product.  A product\nis a consumer product regardless of whether the product has substantial\ncommercial, industrial or non-consumer uses, unless such uses represent\nthe only significant mode of use of the product.\n\n  \"Installation Information\" for a User Product means any methods,\nprocedures, authorization keys, or other information required to install\nand execute modified versions of a covered work in that User Product from\na modified version of its Corresponding Source.  The information must\nsuffice to ensure that the continued functioning of the modified object\ncode is in no case prevented or interfered with solely because\nmodification has been made.\n\n  If you convey an object code work under this section in, or with, or\nspecifically for use in, a User Product, and the conveying occurs as\npart of a transaction in which the right of possession and use of the\nUser Product is transferred to the recipient in perpetuity or for a\nfixed term (regardless of how the transaction is characterized), the\nCorresponding Source conveyed under this section must be accompanied\nby the Installation Information.  But this requirement does not apply\nif neither you nor any third party retains the ability to install\nmodified object code on the User Product (for example, the work has\nbeen installed in ROM).\n\n  The requirement to provide Installation Information does not include a\nrequirement to continue to provide support service, warranty, or updates\nfor a work that has been modified or installed by the recipient, or for\nthe User Product in which it has been modified or installed.  Access to a\nnetwork may be denied when the modification itself materially and\nadversely affects the operation of the network or violates the rules and\nprotocols for communication across the network.\n\n  Corresponding Source conveyed, and Installation Information provided,\nin accord with this section must be in a format that is publicly\ndocumented (and with an implementation available to the public in\nsource code form), and must require no special password or key for\nunpacking, reading or copying.\n\n  7. Additional Terms.\n\n  \"Additional permissions\" are terms that supplement the terms of this\nLicense by making exceptions from one or more of its conditions.\nAdditional permissions that are applicable to the entire Program shall\nbe treated as though they were included in this License, to the extent\nthat they are valid under applicable law.  If additional permissions\napply only to part of the Program, that part may be used separately\nunder those permissions, but the entire Program remains governed by\nthis License without regard to the additional permissions.\n\n  When you convey a copy of a covered work, you may at your option\nremove any additional permissions from that copy, or from any part of\nit.  (Additional permissions may be written to require their own\nremoval in certain cases when you modify the work.)  You may place\nadditional permissions on material, added by you to a covered work,\nfor which you have or can give appropriate copyright permission.\n\n  Notwithstanding any other provision of this License, for material you\nadd to a covered work, you may (if authorized by the copyright holders of\nthat material) supplement the terms of this License with terms:\n\n    a) Disclaiming warranty or limiting liability differently from the\n    terms of sections 15 and 16 of this License; or\n\n    b) Requiring preservation of specified reasonable legal notices or\n    author attributions in that material or in the Appropriate Legal\n    Notices displayed by works containing it; or\n\n    c) Prohibiting misrepresentation of the origin of that material, or\n    requiring that modified versions of such material be marked in\n    reasonable ways as different from the original version; or\n\n    d) Limiting the use for publicity purposes of names of licensors or\n    authors of the material; or\n\n    e) Declining to grant rights under trademark law for use of some\n    trade names, trademarks, or service marks; or\n\n    f) Requiring indemnification of licensors and authors of that\n    material by anyone who conveys the material (or modified versions of\n    it) with contractual assumptions of liability to the recipient, for\n    any liability that these contractual assumptions directly impose on\n    those licensors and authors.\n\n  All other non-permissive additional terms are considered \"further\nrestrictions\" within the meaning of section 10.  If the Program as you\nreceived it, or any part of it, contains a notice stating that it is\ngoverned by this License along with a term that is a further\nrestriction, you may remove that term.  If a license document contains\na further restriction but permits relicensing or conveying under this\nLicense, you may add to a covered work material governed by the terms\nof that license document, provided that the further restriction does\nnot survive such relicensing or conveying.\n\n  If you add terms to a covered work in accord with this section, you\nmust place, in the relevant source files, a statement of the\nadditional terms that apply to those files, or a notice indicating\nwhere to find the applicable terms.\n\n  Additional terms, permissive or non-permissive, may be stated in the\nform of a separately written license, or stated as exceptions;\nthe above requirements apply either way.\n\n  8. Termination.\n\n  You may not propagate or modify a covered work except as expressly\nprovided under this License.  Any attempt otherwise to propagate or\nmodify it is void, and will automatically terminate your rights under\nthis License (including any patent licenses granted under the third\nparagraph of section 11).\n\n  However, if you cease all violation of this License, then your\nlicense from a particular copyright holder is reinstated (a)\nprovisionally, unless and until the copyright holder explicitly and\nfinally terminates your license, and (b) permanently, if the copyright\nholder fails to notify you of the violation by some reasonable means\nprior to 60 days after the cessation.\n\n  Moreover, your license from a particular copyright holder is\nreinstated permanently if the copyright holder notifies you of the\nviolation by some reasonable means, this is the first time you have\nreceived notice of violation of this License (for any work) from that\ncopyright holder, and you cure the violation prior to 30 days after\nyour receipt of the notice.\n\n  Termination of your rights under this section does not terminate the\nlicenses of parties who have received copies or rights from you under\nthis License.  If your rights have been terminated and not permanently\nreinstated, you do not qualify to receive new licenses for the same\nmaterial under section 10.\n\n  9. Acceptance Not Required for Having Copies.\n\n  You are not required to accept this License in order to receive or\nrun a copy of the Program.  Ancillary propagation of a covered work\noccurring solely as a consequence of using peer-to-peer transmission\nto receive a copy likewise does not require acceptance.  However,\nnothing other than this License grants you permission to propagate or\nmodify any covered work.  These actions infringe copyright if you do\nnot accept this License.  Therefore, by modifying or propagating a\ncovered work, you indicate your acceptance of this License to do so.\n\n  10. Automatic Licensing of Downstream Recipients.\n\n  Each time you convey a covered work, the recipient automatically\nreceives a license from the original licensors, to run, modify and\npropagate that work, subject to this License.  You are not responsible\nfor enforcing compliance by third parties with this License.\n\n  An \"entity transaction\" is a transaction transferring control of an\norganization, or substantially all assets of one, or subdividing an\norganization, or merging organizations.  If propagation of a covered\nwork results from an entity transaction, each party to that\ntransaction who receives a copy of the work also receives whatever\nlicenses to the work the party's predecessor in interest had or could\ngive under the previous paragraph, plus a right to possession of the\nCorresponding Source of the work from the predecessor in interest, if\nthe predecessor has it or can get it with reasonable efforts.\n\n  You may not impose any further restrictions on the exercise of the\nrights granted or affirmed under this License.  For example, you may\nnot impose a license fee, royalty, or other charge for exercise of\nrights granted under this License, and you may not initiate litigation\n(including a cross-claim or counterclaim in a lawsuit) alleging that\nany patent claim is infringed by making, using, selling, offering for\nsale, or importing the Program or any portion of it.\n\n  11. Patents.\n\n  A \"contributor\" is a copyright holder who authorizes use under this\nLicense of the Program or a work on which the Program is based.  The\nwork thus licensed is called the contributor's \"contributor version\".\n\n  A contributor's \"essential patent claims\" are all patent claims\nowned or controlled by the contributor, whether already acquired or\nhereafter acquired, that would be infringed by some manner, permitted\nby this License, of making, using, or selling its contributor version,\nbut do not include claims that would be infringed only as a\nconsequence of further modification of the contributor version.  For\npurposes of this definition, \"control\" includes the right to grant\npatent sublicenses in a manner consistent with the requirements of\nthis License.\n\n  Each contributor grants you a non-exclusive, worldwide, royalty-free\npatent license under the contributor's essential patent claims, to\nmake, use, sell, offer for sale, import and otherwise run, modify and\npropagate the contents of its contributor version.\n\n  In the following three paragraphs, a \"patent license\" is any express\nagreement or commitment, however denominated, not to enforce a patent\n(such as an express permission to practice a patent or covenant not to\nsue for patent infringement).  To \"grant\" such a patent license to a\nparty means to make such an agreement or commitment not to enforce a\npatent against the party.\n\n  If you convey a covered work, knowingly relying on a patent license,\nand the Corresponding Source of the work is not available for anyone\nto copy, free of charge and under the terms of this License, through a\npublicly available network server or other readily accessible means,\nthen you must either (1) cause the Corresponding Source to be so\navailable, or (2) arrange to deprive yourself of the benefit of the\npatent license for this particular work, or (3) arrange, in a manner\nconsistent with the requirements of this License, to extend the patent\nlicense to downstream recipients.  \"Knowingly relying\" means you have\nactual knowledge that, but for the patent license, your conveying the\ncovered work in a country, or your recipient's use of the covered work\nin a country, would infringe one or more identifiable patents in that\ncountry that you have reason to believe are valid.\n\n  If, pursuant to or in connection with a single transaction or\narrangement, you convey, or propagate by procuring conveyance of, a\ncovered work, and grant a patent license to some of the parties\nreceiving the covered work authorizing them to use, propagate, modify\nor convey a specific copy of the covered work, then the patent license\nyou grant is automatically extended to all recipients of the covered\nwork and works based on it.\n\n  A patent license is \"discriminatory\" if it does not include within\nthe scope of its coverage, prohibits the exercise of, or is\nconditioned on the non-exercise of one or more of the rights that are\nspecifically granted under this License.  You may not convey a covered\nwork if you are a party to an arrangement with a third party that is\nin the business of distributing software, under which you make payment\nto the third party based on the extent of your activity of conveying\nthe work, and under which the third party grants, to any of the\nparties who would receive the covered work from you, a discriminatory\npatent license (a) in connection with copies of the covered work\nconveyed by you (or copies made from those copies), or (b) primarily\nfor and in connection with specific products or compilations that\ncontain the covered work, unless you entered into that arrangement,\nor that patent license was granted, prior to 28 March 2007.\n\n  Nothing in this License shall be construed as excluding or limiting\nany implied license or other defenses to infringement that may\notherwise be available to you under applicable patent law.\n\n  12. No Surrender of Others' Freedom.\n\n  If conditions are imposed on you (whether by court order, agreement or\notherwise) that contradict the conditions of this License, they do not\nexcuse you from the conditions of this License.  If you cannot convey a\ncovered work so as to satisfy simultaneously your obligations under this\nLicense and any other pertinent obligations, then as a consequence you may\nnot convey it at all.  For example, if you agree to terms that obligate you\nto collect a royalty for further conveying from those to whom you convey\nthe Program, the only way you could satisfy both those terms and this\nLicense would be to refrain entirely from conveying the Program.\n\n  13. Remote Network Interaction; Use with the GNU General Public License.\n\n  Notwithstanding any other provision of this License, if you modify the\nProgram, your modified version must prominently offer all users\ninteracting with it remotely through a computer network (if your version\nsupports such interaction) an opportunity to receive the Corresponding\nSource of your version by providing access to the Corresponding Source\nfrom a network server at no charge, through some standard or customary\nmeans of facilitating copying of software.  This Corresponding Source\nshall include the Corresponding Source for any work covered by version 3\nof the GNU General Public License that is incorporated pursuant to the\nfollowing paragraph.\n\n  Notwithstanding any other provision of this License, you have\npermission to link or combine any covered work with a work licensed\nunder version 3 of the GNU General Public License into a single\ncombined work, and to convey the resulting work.  The terms of this\nLicense will continue to apply to the part which is the covered work,\nbut the work with which it is combined will remain governed by version\n3 of the GNU General Public License.\n\n  14. Revised Versions of this License.\n\n  The Free Software Foundation may publish revised and/or new versions of\nthe GNU Affero General Public License from time to time.  Such new versions\nwill be similar in spirit to the present version, but may differ in detail to\naddress new problems or concerns.\n\n  Each version is given a distinguishing version number.  If the\nProgram specifies that a certain numbered version of the GNU Affero General\nPublic License \"or any later version\" applies to it, you have the\noption of following the terms and conditions either of that numbered\nversion or of any later version published by the Free Software\nFoundation.  If the Program does not specify a version number of the\nGNU Affero General Public License, you may choose any version ever published\nby the Free Software Foundation.\n\n  If the Program specifies that a proxy can decide which future\nversions of the GNU Affero General Public License can be used, that proxy's\npublic statement of acceptance of a version permanently authorizes you\nto choose that version for the Program.\n\n  Later license versions may give you additional or different\npermissions.  However, no additional obligations are imposed on any\nauthor or copyright holder as a result of your choosing to follow a\nlater version.\n\n  15. Disclaimer of Warranty.\n\n  THERE IS NO WARRANTY FOR THE PROGRAM, TO THE EXTENT PERMITTED BY\nAPPLICABLE LAW.  EXCEPT WHEN OTHERWISE STATED IN WRITING THE COPYRIGHT\nHOLDERS AND/OR OTHER PARTIES PROVIDE THE PROGRAM \"AS IS\" WITHOUT WARRANTY\nOF ANY KIND, EITHER EXPRESSED OR IMPLIED, INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO,\nTHE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A PARTICULAR\nPURPOSE.  THE ENTIRE RISK AS TO THE QUALITY AND PERFORMANCE OF THE PROGRAM\nIS WITH YOU.  SHOULD THE PROGRAM PROVE DEFECTIVE, YOU ASSUME THE COST OF\nALL NECESSARY SERVICING, REPAIR OR CORRECTION.\n\n  16. Limitation of Liability.\n\n  IN NO EVENT UNLESS REQUIRED BY APPLICABLE LAW OR AGREED TO IN WRITING\nWILL ANY COPYRIGHT HOLDER, OR ANY OTHER PARTY WHO MODIFIES AND/OR CONVEYS\nTHE PROGRAM AS PERMITTED ABOVE, BE LIABLE TO YOU FOR DAMAGES, INCLUDING ANY\nGENERAL, SPECIAL, INCIDENTAL OR CONSEQUENTIAL DAMAGES ARISING OUT OF THE\nUSE OR INABILITY TO USE THE PROGRAM (INCLUDING BUT NOT LIMITED TO LOSS OF\nDATA OR DATA BEING RENDERED INACCURATE OR LOSSES SUSTAINED BY YOU OR THIRD\nPARTIES OR A FAILURE OF THE PROGRAM TO OPERATE WITH ANY OTHER PROGRAMS),\nEVEN IF SUCH HOLDER OR OTHER PARTY HAS BEEN ADVISED OF THE POSSIBILITY OF\nSUCH DAMAGES.\n\n  17. Interpretation of Sections 15 and 16.\n\n  If the disclaimer of warranty and limitation of liability provided\nabove cannot be given local legal effect according to their terms,\nreviewing courts shall apply local law that most closely approximates\nan absolute waiver of all civil liability in connection with the\nProgram, unless a warranty or assumption of liability accompanies a\ncopy of the Program in return for a fee.\n\n                     END OF TERMS AND CONDITIONS\n\n            How to Apply These Terms to Your New Programs\n\n  If you develop a new program, and you want it to be of the greatest\npossible use to the public, the best way to achieve this is to make it\nfree software which everyone can redistribute and change under these terms.\n\n  To do so, attach the following notices to the program.  It is safest\nto attach them to the start of each source file to most effectively\nstate the exclusion of warranty; and each file should have at least\nthe \"copyright\" line and a pointer to where the full notice is found.\n\n    <one line to give the program's name and a brief idea of what it does.>\n    Copyright (C) <year>  <name of author>\n\n    This program is free software: you can redistribute it and/or modify\n    it under the terms of the GNU Affero General Public License as published by\n    the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or\n    (at your option) any later version.\n\n    This program is distributed in the hope that it will be useful,\n    but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of\n    MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the\n    GNU Affero General Public License for more details.\n\n    You should have received a copy of the GNU Affero General Public License\n    along with this program.  If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.\n\nAlso add information on how to contact you by electronic and paper mail.\n\n  If your software can interact with users remotely through a computer\nnetwork, you should also make sure that it provides a way for users to\nget its source.  For example, if your program is a web application, its\ninterface could display a \"Source\" link that leads users to an archive\nof the code.  There are many ways you could offer source, and different\nsolutions will be better for different programs; see section 13 for the\nspecific requirements.\n\n  You should also get your employer (if you work as a programmer) or school,\nif any, to sign a \"copyright disclaimer\" for the program, if necessary.\nFor more information on this, and how to apply and follow the GNU AGPL, see\n<http://www.gnu.org/licenses/>.\n"
  },
  {
    "path": "packages/paper-qa-pymupdf/README.md",
    "content": "# paper-qa-pymupdf\n\n<!-- pyml disable-num-lines 6 line-length -->\n\n[![GitHub](https://img.shields.io/badge/GitHub-black?logo=github&logoColor=white)](https://github.com/Future-House/paper-qa/tree/main/packages/paper-qa-pymupdf)\n[![PyPI version](https://badge.fury.io/py/paper-qa-pymupdf.svg)](https://badge.fury.io/py/paper-qa-pymupdf)\n[![tests](https://github.com/Future-House/paper-qa/actions/workflows/tests.yml/badge.svg)](https://github.com/Future-House/paper-qa)\n![License](https://img.shields.io/badge/license-AGPLv3-blue.svg)\n![PyPI Python Versions](https://img.shields.io/pypi/pyversions/paper-qa-pymupdf)\n\nPDF reading code backed by\n[PyMuPDF](https://github.com/pymupdf/PyMuPDF).\n"
  },
  {
    "path": "packages/paper-qa-pymupdf/pyproject.toml",
    "content": "[build-system]\nbuild-backend = \"setuptools.build_meta\"\nrequires = [\"setuptools>=64\", \"setuptools_scm>=8\"]\n\n[project]\nauthors = [\n    {email = \"hello@futurehouse.org\", name = \"FutureHouse technical staff\"},\n]\nclassifiers = [\n    \"Intended Audience :: Developers\",\n    \"License :: OSI Approved :: GNU Affero General Public License v3\",\n    \"Operating System :: OS Independent\",\n    \"Programming Language :: Python :: 3 :: Only\",\n    \"Programming Language :: Python :: 3.11\",\n    \"Programming Language :: Python :: 3.12\",\n    \"Programming Language :: Python :: 3.13\",\n    \"Programming Language :: Python\",\n    \"Topic :: Scientific/Engineering :: Artificial Intelligence\",\n]\ndependencies = [\n    \"PyMuPDF>=1.24.12\",  # For pymupdf.set_messages addition\n    \"paper-qa\",\n]\ndescription = \"PaperQA readers implemented using PyMuPDF\"\ndynamic = [\"version\"]\nlicense = {file = \"LICENSE\"}\nmaintainers = [\n    {email = \"jamesbraza@gmail.com\", name = \"James Braza\"},\n    {email = \"michael.skarlinski@gmail.com\", name = \"Michael Skarlinski\"},\n    {email = \"white.d.andrew@gmail.com\", name = \"Andrew White\"},\n]\nname = \"paper-qa-pymupdf\"\nreadme = \"README.md\"\nrequires-python = \">=3.11\"\n\n[project.optional-dependencies]\ndev = [\n    \"PyMuPDF>=1.27.2.2\",  # Lower pin for typing fix on Page.find_tables\n    \"fhlmi>=0.39\",  # Pin for bytes_to_string\n    \"paper-qa>=5.23\",  # Pin for PDFParserFn\n    \"pytest-asyncio\",\n    \"pytest>=8\",  # Pin to keep recent\n]\n\n[tool.ruff]\nextend = \"../../pyproject.toml\"\n\n[tool.setuptools.packages.find]\nwhere = [\"src\"]\n\n[tool.setuptools_scm]\nroot = \"../..\"\nversion_file = \"src/paperqa_pymupdf/version.py\"\n"
  },
  {
    "path": "packages/paper-qa-pymupdf/src/paperqa_pymupdf/__init__.py",
    "content": "from .reader import BLOCK_TEXT_INDEX, parse_pdf_to_pages, setup_pymupdf_python_logging\n\n__all__ = [\n    \"BLOCK_TEXT_INDEX\",\n    \"parse_pdf_to_pages\",\n    \"setup_pymupdf_python_logging\",\n]\n"
  },
  {
    "path": "packages/paper-qa-pymupdf/src/paperqa_pymupdf/py.typed",
    "content": ""
  },
  {
    "path": "packages/paper-qa-pymupdf/src/paperqa_pymupdf/reader.py",
    "content": "import json\nimport os\nfrom itertools import starmap\nfrom multiprocessing import Pool\n\nimport pymupdf\nfrom paperqa.readers import resolve_page_range\nfrom paperqa.types import ParsedMedia, ParsedMetadata, ParsedText\nfrom paperqa.utils import ImpossibleParsingError, clean_invalid_unicode\nfrom pydantic import JsonValue\n\n\ndef setup_pymupdf_python_logging() -> None:\n    \"\"\"\n    Configure PyMuPDF to use Python logging.\n\n    SEE: https://pymupdf.readthedocs.io/en/latest/app3.html#diagnostics\n    \"\"\"\n    pymupdf.set_messages(pylogging=True)\n\n\nBLOCK_TEXT_INDEX = 4\n# Attributes of pymupdf.Pixmap that contain useful metadata\nPYMUPDF_PIXMAP_ATTRS = {\n    \"alpha\",\n    # YAGNI on \"digest\" because it's not JSON serializable\n    \"height\",\n    \"irect\",\n    \"is_monochrome\",\n    \"is_unicolor\",\n    \"n\",\n    \"size\",\n    \"stride\",\n    \"width\",\n    \"x\",\n    \"xres\",\n    \"y\",\n    \"yres\",\n}\n\n\ndef _extract_page_text(\n    file: pymupdf.Document,\n    page_num: int,\n    path: str | os.PathLike,\n    use_block_parsing: bool,\n    page_size_limit: int | None = None,\n) -> tuple[pymupdf.Page, str]:\n    \"\"\"Load a PDF page and extract its text.\n\n    Args:\n        file: An open (assumed) PyMuPDF document.\n        page_num: Zero-indexed page number to load.\n        path: Path to the PDF file (used in error messages).\n        use_block_parsing: If True, extract text block-wise,\n            preserving the order of text blocks as they appear in the PDF.\n        page_size_limit: Optional character limit for a single page's text.\n\n    Returns:\n        A two-tuple of loaded PyMuPDF page and extracted text.\n\n    Raises:\n        ImpossibleParsingError: If the page cannot be loaded or its text\n            exceeds page_size_limit.\n    \"\"\"\n    try:\n        page = file.load_page(page_num)\n    except pymupdf.mupdf.FzErrorFormat as exc:\n        raise ImpossibleParsingError(\n            f\"Page loading via {pymupdf.__name__} failed on page {page_num} of\"\n            f\" {file.page_count} for the PDF at path {path}, likely this PDF\"\n            \" file is corrupt.\"\n        ) from exc\n\n    if use_block_parsing:\n        # NOTE: this block-based parsing appears to be better, but until\n        # fully validated on 1+ benchmarks, it's considered experimental\n\n        # Extract text blocks from the page\n        # Note: sort=False is important to preserve the order of text blocks\n        # as they appear in the PDF\n        blocks = page.get_text(\"blocks\", sort=False)\n\n        # Concatenate text blocks into a single string\n        text = \"\\n\".join(\n            block[BLOCK_TEXT_INDEX] for block in blocks if len(block) > BLOCK_TEXT_INDEX\n        )\n    else:\n        text = page.get_text(\"text\", sort=True)\n\n    if page_size_limit and len(text) > page_size_limit:\n        raise ImpossibleParsingError(\n            f\"The text in page {page_num} of {file.page_count} was {len(text)}\"\n            f\" chars long, which exceeds the {page_size_limit} char limit for\"\n            f\" the PDF at path {path}.\"\n        )\n    return page, text\n\n\ndef _parse_single_page_screenshot(\n    path: str,\n    page_num: int,\n    dpi: float | None,\n    page_size_limit: int | None,\n    use_block_parsing: bool,\n) -> tuple[int, str, list[ParsedMedia]]:\n    \"\"\"Worker function for parallel full-page screenshot parsing.\n\n    NOTE: must be top-level for pickling.\n    \"\"\"\n    with pymupdf.open(path) as file:\n        page, text = _extract_page_text(\n            file, page_num, path, use_block_parsing, page_size_limit\n        )\n        pix = page.get_pixmap(dpi=dpi)\n        media_metadata: dict[str, JsonValue] = {\"type\": \"screenshot\"} | {\n            a: getattr(pix, a) for a in PYMUPDF_PIXMAP_ATTRS\n        }\n        media_metadata[\"info_hashable\"] = json.dumps(media_metadata, sort_keys=True)\n        # Add page number after info_hashable so differing pages\n        # don't break the cache key\n        media_metadata[\"page_num\"] = page_num + 1\n        media = [ParsedMedia(index=0, data=pix.tobytes(), info=media_metadata)]\n    return page_num, text, media\n\n\ndef parse_pdf_to_pages(\n    path: str | os.PathLike,\n    page_size_limit: int | None = None,\n    page_range: int | tuple[int, int] | None = None,\n    use_block_parsing: bool = False,\n    parse_media: bool = True,\n    full_page: bool = False,\n    image_cluster_tolerance: float | tuple[float, float] = 25,\n    dpi: float | None = None,\n    num_workers: int = min(os.cpu_count() or 1, 4),\n    **_,\n) -> ParsedText:\n    \"\"\"Parse a PDF.\n\n    Args:\n        path: Path to the PDF file to parse.\n        page_size_limit: Sensible character limit one page's text,\n            used to catch bad PDF reads.\n        use_block_parsing: Opt-in flag to parse text block-wise.\n        parse_media: Flag to also parse media (e.g. images, tables).\n        full_page: Set True to screenshot the entire page as one image,\n            instead of parsing individual images or tables.\n        image_cluster_tolerance: Tolerance (points) passed to `Page.cluster_drawings`.\n            Can be a single value to apply to both X and Y directions,\n            or a two-tuple to specify X and Y directions separately.\n            The default was chosen to perform well on image extraction from LitQA2 PDFs.\n        dpi: Optional DPI (dots per inch) for image resolution,\n            if left unspecified PyMuPDF's default resolution from\n            pymupdf.Page.get_pixmap will be applied.\n        page_range: Optional start_page or two-tuple of inclusive (start_page, end_page)\n            to parse only specific pages, where pages are one-indexed.\n            Leaving as the default of None will parse all pages.\n        num_workers: Number of worker processes for parallel full-page screenshots,\n            default targets 4 processes.\n        **_: Thrown away kwargs.\n    \"\"\"\n    x_tol, y_tol = (\n        image_cluster_tolerance\n        if isinstance(image_cluster_tolerance, tuple)\n        else (image_cluster_tolerance, image_cluster_tolerance)\n    )\n\n    content: dict[str, str | tuple[str, list[ParsedMedia]]] = {}\n    total_length = count_media = 0\n\n    if full_page and parse_media:  # Capture the entire page as one image\n        with pymupdf.open(path) as file:\n            page_iter = resolve_page_range(page_range, file.page_count)\n        path_str = str(path)\n        args = [\n            (path_str, i, dpi, page_size_limit, use_block_parsing) for i in page_iter\n        ]\n        if num_workers > 1:\n            with Pool(num_workers) as pool:\n                results = pool.starmap(_parse_single_page_screenshot, args)\n        else:  # Avoid multiprocessing overhead when using just one process\n            results = list(starmap(_parse_single_page_screenshot, args))\n        for page_num, text, media in results:\n            content[str(page_num + 1)] = text, media\n            total_length += len(text)\n            count_media += len(media)\n    else:\n        with pymupdf.open(path) as file:\n            for i in resolve_page_range(page_range, file.page_count):\n                page, text = _extract_page_text(\n                    file, i, path, use_block_parsing, page_size_limit\n                )\n                media = []\n                if parse_media:\n                    # Capture drawings/figures\n                    for box_i, box in enumerate(\n                        page.cluster_drawings(\n                            drawings=page.get_drawings(),\n                            x_tolerance=x_tol,\n                            y_tolerance=y_tol,\n                        )\n                    ):\n                        pix = page.get_pixmap(clip=box, dpi=dpi)\n                        media_metadata = {\"bbox\": tuple(box), \"type\": \"drawing\"} | {\n                            a: getattr(pix, a) for a in PYMUPDF_PIXMAP_ATTRS\n                        }\n                        media_metadata[\"info_hashable\"] = json.dumps(\n                            media_metadata, sort_keys=True\n                        )\n                        # Add page number after info_hashable so differing pages\n                        # don't break the cache key\n                        media_metadata[\"page_num\"] = i + 1\n                        media.append(\n                            ParsedMedia(\n                                index=box_i, data=pix.tobytes(), info=media_metadata\n                            )\n                        )\n\n                    # Capture tables\n                    for table_i, table in enumerate(page.find_tables()):\n                        pix = page.get_pixmap(clip=table.bbox, dpi=dpi)\n                        media_metadata = {\n                            \"bbox\": tuple(table.bbox),\n                            \"type\": \"table\",\n                        } | {a: getattr(pix, a) for a in PYMUPDF_PIXMAP_ATTRS}\n                        media_metadata[\"info_hashable\"] = json.dumps(\n                            media_metadata, sort_keys=True\n                        )\n                        # Add page number after info_hashable so differing pages\n                        # don't break the cache key\n                        media_metadata[\"page_num\"] = i + 1\n                        media.append(\n                            ParsedMedia(\n                                index=table_i,\n                                data=pix.tobytes(),\n                                # On 9/14/2025, a `pymupdf.table.Table.to_markdown` stripped call returned:\n                                # '|Col1|Col2|Col3|Col4|Col5|Col6|Col7|Col8|\\n|---|---|---|---|---|---|---|---|\\n||\\x02\\x03<br>|\\x04\\x05\\x06\\x07\\x08<br> <br>|\\x07\\x08\\x08<br>\\n\\x08<br>\\x0e\\x0f<br>\\x17\\x18\\x18\\x08<br>|\\x02<br>\\x0c\\x10<br>\\x11<br>\\x19\\r\\x02\\x1a\\x00\\x01\\x02\\x03<br>|\\x11<br>\\x12\\x06\\x05<br>\\x0e\\x13\\x14\\x15<br>\\x04\\x05\\x06\\x07<br>|\\x05\\x08<br>\\x0c\\x10<br>\\x12\\x06\\x05<br>\\x0e\\x16\\x13<br>|\\x05\\x08<br>\\x0c\\x10<br>\\x12\\x06\\x05<br>\\x0e\\x16\\x13<br>|'  # noqa: E501, W505\n                                # This garbage led to `asyncpg==0.30.0` with a PostgreSQL 15 DB throwing:\n                                # > asyncpg.exceptions.CharacterNotInRepertoireError:\n                                # > invalid byte sequence for encoding \"UTF8\": 0x00\n                                # On 12/30/2025 with pymupdf==1.26.7, a `pymupdf.table.Table.to_markdown` call on\n                                # https://arxiv.org/pdf/1711.07566's page 3's Figure 2a's mesh and pixels example\n                                # outputs an orphaned low surrogate (U+DC3C), which is interpreted as an\n                                # incomplete UTF-16 surrogate pair downstream and causes:\n                                # > UnicodeEncodeError: 'utf-8' codec can't encode character '\\udc3c'\n                                # > in position 46888: surrogates not allowed\n                                # Thus, the extracted markdown is cleaned\n                                text=(\n                                    clean_invalid_unicode(table.to_markdown().strip())\n                                ),\n                                info=media_metadata,\n                            )\n                        )\n                    content[str(i + 1)] = text, media\n                else:\n                    content[str(i + 1)] = text\n                total_length += len(text)\n                count_media += len(media)\n\n    multimodal_string = f\"|multimodal|dpi={dpi}\" + (\n        \"|mode=full-page\"\n        if full_page\n        else f\"|mode=individual|x-tol={x_tol}|y-tol={y_tol}\"\n    )\n    metadata = ParsedMetadata(\n        parsing_libraries=[f\"{pymupdf.__name__} ({pymupdf.__version__})\"],\n        total_parsed_text_length=total_length,\n        count_parsed_media=count_media,\n        name=(\n            f\"pdf|page_range={str(page_range).replace(' ', '')}\"\n            f\"|block={use_block_parsing}{multimodal_string if parse_media else ''}\"\n        ),\n    )\n    return ParsedText(content=content, metadata=metadata)\n"
  },
  {
    "path": "packages/paper-qa-pymupdf/tests/test_paperqa_pymupdf.py",
    "content": "import base64\nimport json\nimport re\nfrom pathlib import Path\nfrom typing import cast\nfrom unittest.mock import MagicMock, patch\n\nimport pymupdf\nimport pytest\nfrom lmi.utils import bytes_to_string\nfrom paperqa import Doc, Docs, Settings\nfrom paperqa.readers import PDFParserFn, chunk_pdf\nfrom paperqa.utils import REPLACEMENT_CHAR, ImpossibleParsingError, get_citation_ids\n\nfrom paperqa_pymupdf import parse_pdf_to_pages\n\nREPO_ROOT = Path(__file__).parents[3]\nSTUB_DATA_DIR = REPO_ROOT / \"tests\" / \"stub_data\"\n\n\n@pytest.mark.asyncio\nasync def test_parse_pdf_to_pages() -> None:\n    assert isinstance(parse_pdf_to_pages, PDFParserFn)\n\n    filepath = STUB_DATA_DIR / \"pasa.pdf\"\n    parsed_text = parse_pdf_to_pages(filepath, use_block_parsing=True)\n    assert isinstance(parsed_text.content, dict)\n    assert len(parsed_text.content) == 15, \"Expected all pages to be parsed\"\n    assert \"1\" in parsed_text.content, \"Parsed text should contain page 1\"\n    assert isinstance(parsed_text.content[\"1\"], tuple)\n    p1_text = parsed_text.content[\"1\"][0]\n    assert (\n        \"Abstract\\n\\nWe introduce PaSa, an advanced Paper Search\"\n        \"\\nagent powered by large language models.\"\n    ) in p1_text, \"Block parsing failed to handle abstract\"\n    assert (\n        p1_text.count(\"outperforms existing\") == 1\n    ), \"Test expects one match of this substring\"\n    col_1_bottom_idx = p1_text.index(\"outperforms existing\")\n    assert (\n        p1_text.count(\"address fine-grained\") == 1\n    ), \"Test expects one match of this substring\"\n    col_2_top_idx = p1_text.index(\"address fine-grained\")\n    assert col_1_bottom_idx < col_2_top_idx, \"Expected column ordering to be correct\"\n\n    # Check the images in Figure 1\n    assert not isinstance(parsed_text.content[\"2\"], str)\n    p2_text, p2_media = parsed_text.content[\"2\"]\n    assert \"Figure 1\" in p2_text, \"Expected Figure 1 title\"\n    assert \"Crawler\" in p2_text, \"Expected Figure 1 contents\"\n    (p2_image,) = [m for m in p2_media if m.info[\"type\"] == \"drawing\"]\n    assert p2_image.index == 0\n    assert p2_image.info[\"page_num\"] == 2\n    assert p2_image.info[\"height\"] == pytest.approx(130, rel=0.1)\n    assert p2_image.info[\"width\"] == pytest.approx(452, rel=0.1)\n    p2_bbox = p2_image.info[\"bbox\"]\n    assert isinstance(p2_bbox, tuple)\n    for i, value in enumerate((71, 70.87, 522, 202.98)):\n        assert p2_bbox[i] == pytest.approx(value, rel=0.1)\n    assert isinstance(p2_image.data, bytes)\n\n    # Check the image is valid base64\n    base64_data = bytes_to_string(p2_image.data)\n    assert base64_data\n    assert base64.b64decode(base64_data, validate=True) == p2_image.data\n\n    # Check we can round-trip serialize the image\n    serde_p2_image = type(p2_image).model_validate_json(p2_image.model_dump_json())\n    assert serde_p2_image == p2_image\n\n    # Check useful attributes are present and are JSON serializable\n    json.dumps(p2_image.info)\n    for attr in (\"width\", \"height\"):\n        assert (\n            p2_image.info[attr] == serde_p2_image.info[attr]\n        ), \"Expected serialization to match original\"\n        dim = p2_image.info[attr]\n        assert isinstance(dim, int | float)\n        assert dim > 0, \"Edge length should be positive\"\n\n    # Check Figure 1 can be used to answer questions\n    doc = Doc(\n        docname=\"He2025\",\n        dockey=\"stub\",\n        citation=(\n            'He, Yichen, et al. \"PaSa: An LLM Agent for Comprehensive Academic Paper'\n            ' Search.\" *arXiv*, 2025, arXiv:2501.10120v1. Accessed 2025.'\n        ),\n    )\n    texts = chunk_pdf(parsed_text, doc=doc, chunk_chars=3000, overlap=100)\n    fig_1_text = texts[1]\n    assert (\n        \"Figure 1: Architecture of PaSa\" in fig_1_text.text\n    ), \"Expecting Figure 1 for the test to work\"\n    assert fig_1_text.media, \"Expecting media to test multimodality\"\n    fig_1_text.text = \"stub\"  # Replace text to confirm multimodality works\n    docs = Docs()\n    assert await docs.aadd_texts(texts=[fig_1_text], doc=doc)\n    for query, answer_checks in (\n        (\"What actions can the Crawler take?\", [((\"search\", \"expand\", \"stop\"), 2)]),\n        (\"What actions can the Selector take?\", [((\"select\", \"drop\"), 2)]),\n        (\n            \"How many User Query blue boxes are there, and what are they connected to?\",\n            [r\"two|2|(?=.*paper queue)(?=.*selector)\"],\n        ),\n    ):\n        session = await docs.aquery(query=query)\n        assert session.contexts, \"Expected contexts to be generated\"\n        assert all(\n            c.text.text == fig_1_text.text and c.text.media == fig_1_text.media\n            for c in session.contexts\n        ), \"Expected context to reuse Figure 1's text and media\"\n        # Remove citations so numeric assertions don't have false positives\n        raw_answer_no_citations = session.raw_answer\n        for key in get_citation_ids(session.raw_answer):\n            raw_answer_no_citations = raw_answer_no_citations.replace(f\"({key})\", \"\")\n        for check in answer_checks:\n            answer_lower = raw_answer_no_citations.lower()\n            if isinstance(check, str):\n                assert re.search(\n                    check, answer_lower\n                ), f\"Expected {raw_answer_no_citations=} to match pattern {check!r}\"\n            else:\n                substrings, min_count = cast(tuple[tuple[str, ...], int], check)\n                assert (\n                    sum(x in answer_lower for x in substrings) >= min_count\n                ), f\"Expected {raw_answer_no_citations=} to have {substrings} present\"\n\n    # Let's check the full page parsing behavior\n    parsed_text_full_page = parse_pdf_to_pages(filepath, full_page=True)\n    assert isinstance(parsed_text_full_page.content, dict)\n    assert len(parsed_text_full_page.content) == 15, \"Expected all pages to be parsed\"\n    assert \"1\" in parsed_text_full_page.content, \"Parsed text should contain page 1\"\n    assert \"2\" in parsed_text_full_page.content, \"Parsed text should contain page 2\"\n    for page_num in (\"1\", \"2\"):\n        page_content = parsed_text_full_page.content[page_num]\n        assert not isinstance(page_content, str), f\"Page {page_num} should have images\"\n        # Check each page has exactly one image\n        page_text, (full_page_image,) = page_content\n        assert page_text\n        assert full_page_image.index == 0, \"Full page image should have index 0\"\n        assert full_page_image.info[\"type\"] == \"screenshot\"\n        assert full_page_image.info[\"page_num\"] == int(page_num)\n        assert full_page_image.info[\"height\"] == pytest.approx(842, rel=0.01)\n        assert full_page_image.info[\"width\"] == pytest.approx(596, rel=0.01)\n        assert isinstance(full_page_image.data, bytes)\n        assert full_page_image.data, \"Full page image should have data\"\n        # Check useful attributes are present and are JSON serializable\n        json.dumps(p2_image.info)\n        for attr in (\"width\", \"height\"):\n            dim = full_page_image.info[attr]\n            assert isinstance(dim, int | float)\n            assert dim > 0, \"Edge length should be positive\"\n\n    # Check the no-media behavior\n    parsed_text_no_media = parse_pdf_to_pages(filepath, parse_media=False)\n    assert isinstance(parsed_text_no_media.content, dict)\n    assert all(isinstance(c, str) for c in parsed_text_no_media.content.values())\n    assert len(parsed_text_no_media.content) == 15, \"Expected all pages to be parsed\"\n\n    # Check metadata\n    for pt in (parsed_text, parsed_text_full_page, parsed_text_no_media):\n        (parsing_library,) = pt.metadata.parsing_libraries\n        assert pymupdf.__name__ in parsing_library\n        assert pt.metadata.name\n        assert \"pdf\" in pt.metadata.name\n\n    # Check commonalities across all modes\n    assert (\n        len(parsed_text.content)\n        == len(parsed_text_full_page.content)\n        == len(parsed_text_no_media.content)\n    ), \"All modes should parse the same number of pages\"\n\n\ndef test_page_range() -> None:\n    filepath = STUB_DATA_DIR / \"pasa.pdf\"\n\n    parsed_text_p1 = parse_pdf_to_pages(filepath, page_range=1)\n    assert isinstance(parsed_text_p1.content, dict)\n    assert list(parsed_text_p1.content) == [\"1\"]\n    assert parsed_text_p1.metadata.name\n    assert \"page_range=1\" in parsed_text_p1.metadata.name\n\n    parsed_text_p1_2 = parse_pdf_to_pages(filepath, page_range=(1, 2))\n    assert isinstance(parsed_text_p1_2.content, dict)\n    assert list(parsed_text_p1_2.content) == [\"1\", \"2\"]\n    assert parsed_text_p1_2.metadata.name\n    assert \"page_range=(1,2)\" in parsed_text_p1_2.metadata.name\n\n    # NOTE: exceeds 15-page PDF length\n    parsed_text_p1_20 = parse_pdf_to_pages(filepath, page_range=(1, 20))\n    assert isinstance(parsed_text_p1_20.content, dict)\n    assert list(parsed_text_p1_20.content) == [\n        str(i) for i in range(1, 15 + 1)\n    ], \"Expected pages to be truncated to 15 or us to get blown up\"\n    assert parsed_text_p1_20.metadata.name\n    assert \"page_range=(1,20)\" in parsed_text_p1_20.metadata.name\n\n\ndef test_page_size_limit_denial() -> None:\n    with pytest.raises(ImpossibleParsingError, match=\"char limit\"):\n        parse_pdf_to_pages(STUB_DATA_DIR / \"paper.pdf\", page_size_limit=10)  # chars\n\n\n@pytest.mark.asyncio\nasync def test_invalid_pdf_is_denied(tmp_path) -> None:\n    # This PDF content (actually it's a 404 HTML page) was seen with open access\n    # in June 2025, so let's make sure it's denied\n    bad_pdf_content = \"\"\"<html>\n<head><title>404 Not Found</title></head>\n<body>\n<center><h1>404 Not Found</h1></center>\n<hr><center>nginx</center>\n</body>\n</html>\n<!-- a padding to disable MSIE and Chrome friendly error page -->\"\"\"\n\n    bad_pdf_path = tmp_path / \"bad.pdf\"\n    bad_pdf_path.write_text(bad_pdf_content)\n\n    docs = Docs()\n    with pytest.raises(ValueError, match=\"does not look\"):\n        await docs.aadd(\n            bad_pdf_path,\n            citation=\"Citation 1\",  # Skip citation inference\n            title=\"Title\",  # Skip title inference\n            settings=Settings(\n                parsing={\"parse_pdf\": parse_pdf_to_pages, \"use_doc_details\": False}\n            ),\n        )\n\n\ndef test_nonexistent_file_failure() -> None:\n    filename = \"/nonexistent/path/file.pdf\"\n    with pytest.raises((pymupdf.FileNotFoundError, FileNotFoundError), match=filename):\n        parse_pdf_to_pages(filename)\n\n\ndef test_table_parsing() -> None:\n    spy_to_markdown = MagicMock(side_effect=pymupdf.table.Table.to_markdown)\n    zeroth_raw_table_text = \"\"\n\n    def custom_to_markdown(self, clean=False, fill_empty=True) -> str:\n        md = spy_to_markdown(self, clean=clean, fill_empty=fill_empty)\n        if spy_to_markdown.call_count == 1:\n            nonlocal zeroth_raw_table_text\n            zeroth_raw_table_text = md\n            return (  # NOTE: this text has a null byte, which we want to filter\n                \"|Col1|Col2|Col3|Col4|Col5|Col6|Col7|Col8|\"\n                \"\\n|---|---|---|---|---|---|---|---|\"\n                \"\\n||\\x02\\x03<br>|\\x04\\x05\\x06\\x07\\x08<br>\"\n                \" <br>|\\x07\\x08\\x08<br>\\n\\x08<br>\\x0e\\x0f<br>\\x17\\x18\\x18\\x08<br>|\\x02<br>\\x0c\\x10<br>\\x11<br>\\x19\\r\\x02\\x1a\\x00\\x01\\x02\\x03<br>|\\x11<br>\\x12\\x06\\x05<br>\\x0e\\x13\\x14\\x15<br>\\x04\\x05\\x06\\x07<br>|\\x05\\x08<br>\\x0c\\x10<br>\\x12\\x06\\x05<br>\\x0e\\x16\\x13<br>|\\x05\\x08<br>\\x0c\\x10<br>\\x12\\x06\\x05<br>\\x0e\\x16\\x13<br>|\"  # noqa: E501\n            )\n        return md\n\n    filepath = STUB_DATA_DIR / \"influence.pdf\"\n    with patch.object(pymupdf.table.Table, \"to_markdown\", custom_to_markdown):\n        parsed_text = parse_pdf_to_pages(filepath)\n    assert isinstance(parsed_text.content, dict)\n    assert all(\n        t and t[0] != \"\\n\" and t[-1] != \"\\n\" for t in parsed_text.content.values()\n    ), \"Expected no leading/trailing newlines in parsed text\"\n    assert \"1\" in parsed_text.content, \"Parsed text should contain page 1\"\n    all_tables = {\n        i: [m for m in pagenum_media[1] if m.info[\"type\"] == \"table\"]\n        for i, pagenum_media in parsed_text.content.items()\n        if isinstance(pagenum_media, tuple)\n    }\n    all_tables = {k: v for k, v in all_tables.items() if v}\n    assert (\n        sum(len(tables) for tables in all_tables.values()) >= 2\n    ), \"Expected a few tables to be parsed for assertions to work\"\n    zeroth_media, *_ = next(iter(all_tables.values()))\n    assert zeroth_media.text\n    assert \"\\x00\" not in zeroth_media.text, \"Expected no null byte\"\n    assert REPLACEMENT_CHAR in zeroth_media.text, \"Expected replacement char(s)\"\n    try:\n        # Seen with pymupdf==1.26.6\n        assert zeroth_raw_table_text == (\n            \"|Gap Size (mm)|Ununited|Uncertain|United|\"\n            \"\\n|---|---|---|---|\"\n            \"\\n|**1.0**|1/5(20%)|1/5(20%)|3/5(60%)|\"\n            \"\\n|**1.5**|3/7(43%)|2/7(29%)|2/7(29%)|\"\n            \"\\n|**2.0**|3/6(50%)|2/6(33%)|1/6(17%)|\"\n            \"\\n\\n\"  # NOTE: this is before strip, so there can be trailing whitespace\n        )\n    except AssertionError:\n        # Seen with pymupdf==1.26.5\n        assert zeroth_raw_table_text == (\n            \"|Gap Size (mm)|Ununited|Uncertain|United|\"\n            \"\\n|---|---|---|---|\"\n            \"\\n|**1.0**|1/5 (20%)|1/5 (20%)|3/5 (60%)|\"\n            \"\\n|**1.5**|3/7  (43%)|2/7  (29%)|2/7 (29%)|\"\n            \"\\n|**2.0** <br>|3/6 (50%)|2/6 (33%)|1/6 (17%)|\"\n            \"\\n\\n\"  # NOTE: this is before strip, so there can be trailing whitespace\n        )\n\n\ndef test_table_parsing_orphaned_surrogate() -> None:\n    # Simulate orphaned low surrogate (U+DC3C) in table markdown output\n    surrogate_char = chr(0xDC3C)\n    surrogate_md = f\"|Col1|Col2|\\n|---|---|\\n|valid|{surrogate_char}data|\"\n\n    filepath = STUB_DATA_DIR / \"influence.pdf\"\n    with patch.object(\n        pymupdf.table.Table, \"to_markdown\", return_value=surrogate_md\n    ) as mock_to_markdown:\n        # Page 23 has a table, so reading just that page speeds the test up\n        parsed_text = parse_pdf_to_pages(filepath, page_range=23)\n\n    mock_to_markdown.assert_called_once()\n    assert isinstance(parsed_text.content, dict)\n    all_tables = [\n        m\n        for pagenum_media in parsed_text.content.values()\n        if isinstance(pagenum_media, tuple)\n        for m in pagenum_media[1]\n        if m.info[\"type\"] == \"table\"\n    ]\n    assert len(all_tables) == 1, \"Expected a table to be parsed\"\n    table_text = all_tables[0].text\n    assert table_text\n    assert surrogate_char not in table_text, \"Expected no surrogate chars\"\n    assert REPLACEMENT_CHAR in table_text, \"Expected replacement char(s)\"\n    assert \"data\" in table_text, \"Expected other text to be preserved\"\n\n\ndef test_equation_parsing() -> None:\n    parsed_text = parse_pdf_to_pages(STUB_DATA_DIR / \"duplicate_media.pdf\")\n    assert isinstance(parsed_text.content, dict)\n    assert isinstance(parsed_text.content[\"1\"], tuple)\n    p1_text, p1_media = parsed_text.content[\"1\"]\n    # SEE: https://regex101.com/r/pyOHLq/1\n    assert re.search(\n        r\"[_*]*E[_*]* ?= ?[_*]*mc[_*]*(?:<sup>)?[ ^]?[2²] ?(?:<\\/sup>)?\", p1_text\n    ), \"Expected inline equation in page 1 text\"\n    assert re.search(r\"n ?\\+ ?a\", p1_text), \"Expected block equation in page 1 text\"\n    assert p1_media\n"
  },
  {
    "path": "packages/paper-qa-pypdf/LICENSE",
    "content": "                                 Apache License\n                           Version 2.0, January 2004\n                        http://www.apache.org/licenses/\n\n   TERMS AND CONDITIONS FOR USE, REPRODUCTION, AND DISTRIBUTION\n\n   1. Definitions.\n\n      \"License\" shall mean the terms and conditions for use, reproduction,\n      and distribution as defined by Sections 1 through 9 of this document.\n\n      \"Licensor\" shall mean the copyright owner or entity authorized by\n      the copyright owner that is granting the License.\n\n      \"Legal Entity\" shall mean the union of the acting entity and all\n      other entities that control, are controlled by, or are under common\n      control with that entity. For the purposes of this definition,\n      \"control\" means (i) the power, direct or indirect, to cause the\n      direction or management of such entity, whether by contract or\n      otherwise, or (ii) ownership of fifty percent (50%) or more of the\n      outstanding shares, or (iii) beneficial ownership of such entity.\n\n      \"You\" (or \"Your\") shall mean an individual or Legal Entity\n      exercising permissions granted by this License.\n\n      \"Source\" form shall mean the preferred form for making modifications,\n      including but not limited to software source code, documentation\n      source, and configuration files.\n\n      \"Object\" form shall mean any form resulting from mechanical\n      transformation or translation of a Source form, including but\n      not limited to compiled object code, generated documentation,\n      and conversions to other media types.\n\n      \"Work\" shall mean the work of authorship, whether in Source or\n      Object form, made available under the License, as indicated by a\n      copyright notice that is included in or attached to the work\n      (an example is provided in the Appendix below).\n\n      \"Derivative Works\" shall mean any work, whether in Source or Object\n      form, that is based on (or derived from) the Work and for which the\n      editorial revisions, annotations, elaborations, or other modifications\n      represent, as a whole, an original work of authorship. For the purposes\n      of this License, Derivative Works shall not include works that remain\n      separable from, or merely link (or bind by name) to the interfaces of,\n      the Work and Derivative Works thereof.\n\n      \"Contribution\" shall mean any work of authorship, including\n      the original version of the Work and any modifications or additions\n      to that Work or Derivative Works thereof, that is intentionally\n      submitted to Licensor for inclusion in the Work by the copyright owner\n      or by an individual or Legal Entity authorized to submit on behalf of\n      the copyright owner. For the purposes of this definition, \"submitted\"\n      means any form of electronic, verbal, or written communication sent\n      to the Licensor or its representatives, including but not limited to\n      communication on electronic mailing lists, source code control systems,\n      and issue tracking systems that are managed by, or on behalf of, the\n      Licensor for the purpose of discussing and improving the Work, but\n      excluding communication that is conspicuously marked or otherwise\n      designated in writing by the copyright owner as \"Not a Contribution.\"\n\n      \"Contributor\" shall mean Licensor and any individual or Legal Entity\n      on behalf of whom a Contribution has been received by Licensor and\n      subsequently incorporated within the Work.\n\n   2. Grant of Copyright License. Subject to the terms and conditions of\n      this License, each Contributor hereby grants to You a perpetual,\n      worldwide, non-exclusive, no-charge, royalty-free, irrevocable\n      copyright license to reproduce, prepare Derivative Works of,\n      publicly display, publicly perform, sublicense, and distribute the\n      Work and such Derivative Works in Source or Object form.\n\n   3. Grant of Patent License. Subject to the terms and conditions of\n      this License, each Contributor hereby grants to You a perpetual,\n      worldwide, non-exclusive, no-charge, royalty-free, irrevocable\n      (except as stated in this section) patent license to make, have made,\n      use, offer to sell, sell, import, and otherwise transfer the Work,\n      where such license applies only to those patent claims licensable\n      by such Contributor that are necessarily infringed by their\n      Contribution(s) alone or by combination of their Contribution(s)\n      with the Work to which such Contribution(s) was submitted. If You\n      institute patent litigation against any entity (including a\n      cross-claim or counterclaim in a lawsuit) alleging that the Work\n      or a Contribution incorporated within the Work constitutes direct\n      or contributory patent infringement, then any patent licenses\n      granted to You under this License for that Work shall terminate\n      as of the date such litigation is filed.\n\n   4. Redistribution. You may reproduce and distribute copies of the\n      Work or Derivative Works thereof in any medium, with or without\n      modifications, and in Source or Object form, provided that You\n      meet the following conditions:\n\n      (a) You must give any other recipients of the Work or\n          Derivative Works a copy of this License; and\n\n      (b) You must cause any modified files to carry prominent notices\n          stating that You changed the files; and\n\n      (c) You must retain, in the Source form of any Derivative Works\n          that You distribute, all copyright, patent, trademark, and\n          attribution notices from the Source form of the Work,\n          excluding those notices that do not pertain to any part of\n          the Derivative Works; and\n\n      (d) If the Work includes a \"NOTICE\" text file as part of its\n          distribution, then any Derivative Works that You distribute must\n          include a readable copy of the attribution notices contained\n          within such NOTICE file, excluding those notices that do not\n          pertain to any part of the Derivative Works, in at least one\n          of the following places: within a NOTICE text file distributed\n          as part of the Derivative Works; within the Source form or\n          documentation, if provided along with the Derivative Works; or,\n          within a display generated by the Derivative Works, if and\n          wherever such third-party notices normally appear. The contents\n          of the NOTICE file are for informational purposes only and\n          do not modify the License. You may add Your own attribution\n          notices within Derivative Works that You distribute, alongside\n          or as an addendum to the NOTICE text from the Work, provided\n          that such additional attribution notices cannot be construed\n          as modifying the License.\n\n      You may add Your own copyright statement to Your modifications and\n      may provide additional or different license terms and conditions\n      for use, reproduction, or distribution of Your modifications, or\n      for any such Derivative Works as a whole, provided Your use,\n      reproduction, and distribution of the Work otherwise complies with\n      the conditions stated in this License.\n\n   5. Submission of Contributions. Unless You explicitly state otherwise,\n      any Contribution intentionally submitted for inclusion in the Work\n      by You to the Licensor shall be under the terms and conditions of\n      this License, without any additional terms or conditions.\n      Notwithstanding the above, nothing herein shall supersede or modify\n      the terms of any separate license agreement you may have executed\n      with Licensor regarding such Contributions.\n\n   6. Trademarks. This License does not grant permission to use the trade\n      names, trademarks, service marks, or product names of the Licensor,\n      except as required for reasonable and customary use in describing the\n      origin of the Work and reproducing the content of the NOTICE file.\n\n   7. Disclaimer of Warranty. Unless required by applicable law or\n      agreed to in writing, Licensor provides the Work (and each\n      Contributor provides its Contributions) on an \"AS IS\" BASIS,\n      WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or\n      implied, including, without limitation, any warranties or conditions\n      of TITLE, NON-INFRINGEMENT, MERCHANTABILITY, or FITNESS FOR A\n      PARTICULAR PURPOSE. You are solely responsible for determining the\n      appropriateness of using or redistributing the Work and assume any\n      risks associated with Your exercise of permissions under this License.\n\n   8. Limitation of Liability. In no event and under no legal theory,\n      whether in tort (including negligence), contract, or otherwise,\n      unless required by applicable law (such as deliberate and grossly\n      negligent acts) or agreed to in writing, shall any Contributor be\n      liable to You for damages, including any direct, indirect, special,\n      incidental, or consequential damages of any character arising as a\n      result of this License or out of the use or inability to use the\n      Work (including but not limited to damages for loss of goodwill,\n      work stoppage, computer failure or malfunction, or any and all\n      other commercial damages or losses), even if such Contributor\n      has been advised of the possibility of such damages.\n\n   9. Accepting Warranty or Additional Liability. While redistributing\n      the Work or Derivative Works thereof, You may choose to offer,\n      and charge a fee for, acceptance of support, warranty, indemnity,\n      or other liability obligations and/or rights consistent with this\n      License. However, in accepting such obligations, You may act only\n      on Your own behalf and on Your sole responsibility, not on behalf\n      of any other Contributor, and only if You agree to indemnify,\n      defend, and hold each Contributor harmless for any liability\n      incurred by, or claims asserted against, such Contributor by reason\n      of your accepting any such warranty or additional liability.\n\n   END OF TERMS AND CONDITIONS\n\n   APPENDIX: How to apply the Apache License to your work.\n\n      To apply the Apache License to your work, attach the following\n      boilerplate notice, with the fields enclosed by brackets \"[]\"\n      replaced with your own identifying information. (Don't include\n      the brackets!)  The text should be enclosed in the appropriate\n      comment syntax for the file format. We also recommend that a\n      file or class name and description of purpose be included on the\n      same \"printed page\" as the copyright notice for easier\n      identification within third-party archives.\n\n   Copyright 2024 FutureHouse\n\n   Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the \"License\");\n   you may not use this file except in compliance with the License.\n   You may obtain a copy of the License at\n\n       http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0\n\n   Unless required by applicable law or agreed to in writing, software\n   distributed under the License is distributed on an \"AS IS\" BASIS,\n   WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.\n   See the License for the specific language governing permissions and\n   limitations under the License.\n"
  },
  {
    "path": "packages/paper-qa-pypdf/README.md",
    "content": "# paper-qa-pypdf\n\n<!-- pyml disable-num-lines 6 line-length -->\n\n[![GitHub](https://img.shields.io/badge/GitHub-black?logo=github&logoColor=white)](https://github.com/Future-House/paper-qa/tree/main/packages/paper-qa-pypdf)\n[![PyPI version](https://badge.fury.io/py/paper-qa-pypdf.svg)](https://badge.fury.io/py/paper-qa-pypdf)\n[![tests](https://github.com/Future-House/paper-qa/actions/workflows/tests.yml/badge.svg)](https://github.com/Future-House/paper-qa)\n![License](https://img.shields.io/badge/License-Apache_2.0-blue.svg)\n![PyPI Python Versions](https://img.shields.io/pypi/pyversions/paper-qa-pypdf)\n\nPDF reading code backed by\n[PyPDF](https://github.com/py-pdf/pypdf).\n\nTo also parse images or take full-page screenshots,\nuse the `media` extra: `pip install paper-qa-pypdf[media]`.\nThis is backed by [pypdfium2](https://github.com/pypdfium2-team/pypdfium2).\n\nFrom there, to also support grouping images into figures or parsing tables,\nuse the `enhanced` extra: `pip install paper-qa-pypdf[enhanced]`.\nThis is backed by [pdfplumber](https://github.com/jsvine/pdfplumber).\n"
  },
  {
    "path": "packages/paper-qa-pypdf/pyproject.toml",
    "content": "[build-system]\nbuild-backend = \"setuptools.build_meta\"\nrequires = [\"setuptools>=64\", \"setuptools_scm>=8\"]\n\n[project]\nauthors = [\n    {email = \"hello@futurehouse.org\", name = \"FutureHouse technical staff\"},\n]\nclassifiers = [\n    \"Intended Audience :: Developers\",\n    \"License :: OSI Approved :: Apache Software License\",\n    \"Operating System :: OS Independent\",\n    \"Programming Language :: Python :: 3 :: Only\",\n    \"Programming Language :: Python :: 3.11\",\n    \"Programming Language :: Python :: 3.12\",\n    \"Programming Language :: Python :: 3.13\",\n    \"Programming Language :: Python\",\n    \"Topic :: Scientific/Engineering :: Artificial Intelligence\",\n]\ndependencies = [\n    \"PyPDF>=3\",  # Pin since v1 doesn't work and there's no v2 on PyPI\n    \"paper-qa\",\n]\ndescription = \"PaperQA readers implemented using PyPDF\"\ndynamic = [\"version\"]\nlicense = {file = \"LICENSE\"}\nmaintainers = [\n    {email = \"jamesbraza@gmail.com\", name = \"James Braza\"},\n    {email = \"michael.skarlinski@gmail.com\", name = \"Michael Skarlinski\"},\n    {email = \"white.d.andrew@gmail.com\", name = \"Andrew White\"},\n]\nname = \"paper-qa-pypdf\"\nreadme = \"README.md\"\nrequires-python = \">=3.11\"\n\n[project.optional-dependencies]\ndev = [\n    \"fhlmi>=0.39\",  # Pin for bytes_to_string\n    \"paper-qa-pypdf[enhanced,media]\",\n    \"paper-qa>=5.23\",  # Pin for PDFParserFn\n    \"pytest-asyncio\",\n    \"pytest-rerunfailures\",\n    \"pytest>=8\",  # Pin to keep recent\n]\n# Enhanced means: (1) cluster images into figures and (2) parse tables\nenhanced = [\n    \"paper-qa-pypdf[media]\",\n    \"pdfplumber>=0.5\",  # Pin for decode_text fixes\n]\nmedia = [\n    \"Pillow\",\n    \"PyPDF[image]\",\n    \"pypdfium2>=4.22.0\",  # Pin for PYPDFIUM_INFO addition\n]\n\n[tool.ruff]\nextend = \"../../pyproject.toml\"\n\n[tool.setuptools.packages.find]\nwhere = [\"src\"]\n\n[tool.setuptools_scm]\nroot = \"../..\"\nversion_file = \"src/paperqa_pypdf/version.py\"\n"
  },
  {
    "path": "packages/paper-qa-pypdf/src/paperqa_pypdf/__init__.py",
    "content": "from .reader import parse_pdf_to_pages\n\n__all__ = [\n    \"parse_pdf_to_pages\",\n]\n"
  },
  {
    "path": "packages/paper-qa-pypdf/src/paperqa_pypdf/py.typed",
    "content": ""
  },
  {
    "path": "packages/paper-qa-pypdf/src/paperqa_pypdf/reader.py",
    "content": "import io\nimport json\nimport os\nfrom contextlib import AbstractContextManager, closing, nullcontext\nfrom enum import StrEnum, unique\nfrom typing import TYPE_CHECKING, Any, cast\n\nimport pypdf\nimport pypdf.errors\nfrom paperqa.readers import resolve_page_range\nfrom paperqa.types import ParsedMedia, ParsedMetadata, ParsedText\nfrom paperqa.utils import ImpossibleParsingError, clean_invalid_unicode\n\nfrom .utils import cluster_bboxes\n\ntry:\n    import pypdfium2 as pdfium\nexcept ImportError:\n    pdfium = None\n\ntry:\n    import pdfplumber\nexcept ImportError:\n    pdfplumber = None  # type: ignore[assignment]\n\nif TYPE_CHECKING:\n    from PIL import Image\n\n\n@unique\nclass MediaMode(StrEnum):\n    \"\"\"Mode for media extraction from PDFs.\"\"\"\n\n    NONE = \"\"  # No media extraction\n    FULL_PAGE = \"full-page\"  # Screenshot entire page\n    INDIVIDUAL_CLUSTERING = (  # Extract individual images then cluster\n        \"individual-clustering\"\n    )\n    INDIVIDUAL = \"individual\"  # Extract individual images\n\n    def __str__(self) -> str:\n        return self.metadata_value\n\n    @property\n    def metadata_value(self) -> str:\n        return self.value.removesuffix(\"-clustering\")\n\n\n# Attributes of pdfium.PdfBitmap that contain useful metadata\nPDFIUM_BITMAP_ATTRS = {\"width\", \"height\", \"stride\", \"n_channels\", \"mode\"}\n\n\nSCALE_TO_DPI = 72\n\n\ndef parse_pdf_to_pages(  # noqa: PLR0912\n    path: str | os.PathLike,\n    page_size_limit: int | None = None,\n    page_range: int | tuple[int, int] | None = None,\n    parse_media: bool = True,\n    full_page: bool = False,\n    image_cluster_tolerance: float = 50,\n    image_cluster_padding: float = 10,\n    dpi: float | None = None,\n    **_: Any,\n) -> ParsedText:\n    \"\"\"Parse a PDF.\n\n    Args:\n        path: Path to the PDF file to parse.\n        page_size_limit: Sensible character limit one page's text,\n            used to catch bad PDF reads.\n        parse_media: Flag to also parse media (e.g. images, tables).\n        full_page: Set True to screenshot the entire page as one image,\n            instead of parsing individual images or tables. When False and\n            pdfplumber is available, nearby images will be clustered into\n            figure regions.\n        page_range: Optional start_page or two-tuple of inclusive (start_page, end_page)\n            to parse only specific pages, where pages are one-indexed.\n            Leaving as the default of None will parse all pages.\n        image_cluster_tolerance: Maximum distance (pixels) between images\n            to consider them part of the same cluster (inclusive).\n            Only used when not screenshotting pages and pdfplumber is available.\n        image_cluster_padding: Padding (pixels) to add around clustered\n            image regions when rendering.\n            Only used when not screenshotting pages and pdfplumber is available.\n        dpi: Optional DPI (dots per inch) for image resolution,\n            if left unspecified pypdfium2's default 1.0 scale will be employed.\n        **_: Thrown away kwargs.\n    \"\"\"\n    render_kwargs = {}\n    if dpi is not None:\n        render_kwargs[\"scale\"] = dpi / SCALE_TO_DPI\n    with open(path, \"rb\") as file:  # noqa: PLR1702\n        try:\n            pdf_reader = pypdf.PdfReader(file)\n        except pypdf.errors.PdfReadError as exc:\n            raise ImpossibleParsingError(\n                f\"PDF reading via {pypdf.__name__} failed on the PDF at path {path!r},\"\n                \" likely this PDF file is corrupt.\"\n            ) from exc\n\n        pages: dict[str, str | tuple[str, list[ParsedMedia]]] = {}\n        total_length = count_media = 0\n\n        match (parse_media, full_page, pdfplumber is not None):\n            case (False, _, _):\n                media_mode = MediaMode.NONE\n            case (True, True, _):\n                media_mode = MediaMode.FULL_PAGE\n            case (True, False, True):\n                media_mode = MediaMode.INDIVIDUAL_CLUSTERING\n            case (True, False, False):\n                media_mode = MediaMode.INDIVIDUAL\n\n        if media_mode in {MediaMode.FULL_PAGE, MediaMode.INDIVIDUAL_CLUSTERING}:\n            try:\n                pdf_doc = pdfium.PdfDocument(str(path))\n            except AttributeError as exc:\n                raise ImportError(\n                    \"Media parsing requires 'pypdfium2' to be installed for rasterization support.\"\n                    \" Please install it via `pip install paper-qa-pypdf[media]`.\"\n                ) from exc\n            pdf_context: AbstractContextManager = closing(pdf_doc)\n        else:\n            pdf_context = nullcontext()\n\n        if media_mode == MediaMode.INDIVIDUAL_CLUSTERING:\n            plumber_pdf = pdfplumber.open(str(path))\n            plumber_context: AbstractContextManager = plumber_pdf\n        else:\n            plumber_context = nullcontext()\n\n        with pdf_context, plumber_context:\n            for i in resolve_page_range(page_range, len(pdf_reader.pages)):\n                page = pdf_reader.pages[i]\n                # On 12/30/2025 with pypdf==6.4.2, a `PageObject.extract_text` call on\n                # https://arxiv.org/pdf/1711.07566's page 3's Figure 2a's rasterization\n                # example outputs an orphaned low surrogate (U+DC63), which is\n                # interpreted as an incomplete UTF-16 surrogate pair downstream and causes:\n                # > UnicodeEncodeError: 'utf-8' codec can't encode character '\\udc63'\n                # > in position 17404: surrogates not allowed\n                # Thus, the extracted text is cleaned\n                text = clean_invalid_unicode(page.extract_text())\n                if page_size_limit and len(text) > page_size_limit:\n                    raise ImpossibleParsingError(\n                        f\"The text in page {i} of {len(pdf_reader.pages)} was {len(text)} chars\"\n                        f\" long, which exceeds the {page_size_limit} char limit for the PDF\"\n                        f\" at path {path}.\"\n                    )\n\n                if media_mode == MediaMode.FULL_PAGE:\n                    pdfium_page: pdfium.PdfPage = pdf_doc[i]\n                    pdfium_rendered_page: pdfium.PdfBitmap = pdfium_page.render(\n                        **render_kwargs\n                    )\n                    buf = io.BytesIO()\n                    try:\n                        pdfium_rendered_page.to_pil().save(buf, format=\"PNG\")\n                    except AttributeError as exc:\n                        # Nice-ify pypdfium2's bad error message\n                        raise ImportError(\n                            \"Full page media rendering requires 'Pillow' to be installed.\"\n                            \" Please install it via `pip install paper-qa-pypdf[media]`.\"\n                        ) from exc\n                    media_metadata = {\n                        \"type\": \"screenshot\",\n                        \"page_width\": pdfium_page.get_width(),\n                        \"page_height\": pdfium_page.get_height(),\n                    } | {\n                        f\"bitmap_{a}\": getattr(pdfium_rendered_page, a)\n                        for a in PDFIUM_BITMAP_ATTRS\n                    }\n                    del pdfium_rendered_page  # Free pdfium bitmap memory\n                    media_metadata[\"info_hashable\"] = json.dumps(\n                        media_metadata, sort_keys=True\n                    )\n                    # Add page number after info_hashable so differing pages\n                    # don't break the cache key\n                    media_metadata[\"page_num\"] = i + 1\n                    pages[str(i + 1)] = text, [\n                        ParsedMedia(index=0, data=buf.getvalue(), info=media_metadata)\n                    ]\n                    count_media += 1\n                elif media_mode == MediaMode.INDIVIDUAL_CLUSTERING:\n                    media_list: list[ParsedMedia] = []\n                    plumber_page = plumber_pdf.pages[i]\n                    page_width = plumber_page.width\n                    page_height = plumber_page.height\n\n                    # Cluster images into figure regions\n                    pdfium_page = pdf_doc[i]\n                    for cluster_idx, (x0, y0, x1, y1) in enumerate(\n                        cluster_bboxes(\n                            [\n                                (img[\"x0\"], img[\"top\"], img[\"x1\"], img[\"bottom\"])\n                                for img in plumber_page.images\n                            ],\n                            tolerance=image_cluster_tolerance,\n                        )\n                    ):\n                        # Add padding around the figure region\n                        x0 = max(0, x0 - image_cluster_padding)\n                        y0 = max(0, y0 - image_cluster_padding)\n                        x1 = min(page_width, x1 + image_cluster_padding)\n                        y1 = min(page_height, y1 + image_cluster_padding)\n\n                        # Calculate and render the cropped region\n                        pix = pdfium_page.render(\n                            crop=(\n                                x0,\n                                page_height - y1,\n                                page_width - x1,\n                                page_height - (page_height - y0),\n                            ),\n                            **render_kwargs,\n                        )\n                        buf = io.BytesIO()\n                        try:\n                            pix.to_pil().save(buf, format=\"PNG\")\n                        except AttributeError as exc:\n                            raise ImportError(\n                                \"Figure rendering requires 'Pillow' to be installed.\"\n                                \" Please install it via `pip install paper-qa-pypdf[media]`.\"\n                            ) from exc\n\n                        media_metadata = {\n                            \"type\": \"picture\",\n                            \"bbox\": (x0, y0, x1, y1),\n                            \"width\": pix.width,\n                            \"height\": pix.height,\n                        }\n                        del pix  # Free pdfium bitmap memory\n                        media_metadata[\"info_hashable\"] = json.dumps(\n                            {\n                                k: (\n                                    v\n                                    if k != \"bbox\"\n                                    else tuple(round(x) for x in cast(tuple, v))\n                                )\n                                for k, v in media_metadata.items()\n                            },\n                            sort_keys=True,\n                        )\n                        # Add page number after info_hashable so differing pages\n                        # don't break the cache key\n                        media_metadata[\"page_num\"] = i + 1\n                        media_list.append(\n                            ParsedMedia(\n                                index=cluster_idx,\n                                data=buf.getvalue(),\n                                info=media_metadata,\n                            )\n                        )\n\n                    # Extract tables\n                    for table in plumber_page.find_tables():\n                        x0, y0, x1, y1 = table.bbox\n                        # Add padding around the table region\n                        x0 = max(0, x0 - image_cluster_padding)\n                        y0 = max(0, y0 - image_cluster_padding)\n                        x1 = min(page_width, x1 + image_cluster_padding)\n                        y1 = min(page_height, y1 + image_cluster_padding)\n\n                        # Render the table region as an image\n                        pix = pdfium_page.render(\n                            crop=(\n                                x0,\n                                page_height - y1,\n                                page_width - x1,\n                                page_height - (page_height - y0),\n                            ),\n                            **render_kwargs,\n                        )\n                        buf = io.BytesIO()\n                        pix.to_pil().save(buf, format=\"PNG\")\n\n                        table_metadata: dict[str, Any] = {\n                            \"type\": \"table\",\n                            \"bbox\": (x0, y0, x1, y1),\n                            \"width\": pix.width,\n                            \"height\": pix.height,\n                        }\n                        del pix  # Free pdfium bitmap memory\n                        table_metadata[\"info_hashable\"] = json.dumps(\n                            {\n                                k: (\n                                    v\n                                    if k != \"bbox\"\n                                    else tuple(round(x) for x in cast(tuple, v))\n                                )\n                                for k, v in table_metadata.items()\n                            },\n                            sort_keys=True,\n                        )\n                        # Add page number after info_hashable so differing pages\n                        # don't break the cache key\n                        table_metadata[\"page_num\"] = i + 1\n                        media_list.append(\n                            ParsedMedia(\n                                index=len(media_list),\n                                data=buf.getvalue(),\n                                info=table_metadata,\n                            )\n                        )\n\n                    pages[str(i + 1)] = text, media_list\n                    count_media += len(media_list)\n                elif media_mode == MediaMode.INDIVIDUAL:\n                    # NOTE: if Pillow is not installed,\n                    # PyPDF will blow up here with a nice message\n                    media_list = []\n                    for img_idx, img_obj in enumerate(page.images):\n                        pil_image = cast(\"Image.Image\", img_obj.image)\n                        width, height = pil_image.size\n                        if pil_image.format == \"PNG\":\n                            # LLM providers accept PNG, so leave the image data as-is\n                            data: bytes = img_obj.data\n                        else:\n                            # Re-encode as PNG because the image may be in a\n                            # format LLM providers reject (e.g. JPEG2000)\n                            buf = io.BytesIO()\n                            try:\n                                pil_image.save(buf, format=\"PNG\")\n                            except OSError as exc:\n                                if \"cannot write mode\" not in str(exc):\n                                    raise  # Don't swallow unrelated IO errors\n                                # PNG doesn't support all color modes (e.g. CMYK\n                                # from print-oriented PDFs), so fall back to RGB\n                                buf = io.BytesIO()  # Reset after partial write\n                                pil_image.convert(\"RGB\").save(buf, format=\"PNG\")\n                            data = buf.getvalue()\n                        media_metadata = {\n                            \"type\": \"picture\",\n                            \"width\": width,\n                            \"height\": height,\n                        }\n                        media_metadata[\"info_hashable\"] = json.dumps(\n                            media_metadata, sort_keys=True\n                        )\n                        # Add page number after info_hashable so differing pages\n                        # don't break the cache key\n                        media_metadata[\"page_num\"] = i + 1\n                        media_list.append(\n                            ParsedMedia(index=img_idx, data=data, info=media_metadata)\n                        )\n                    pages[str(i + 1)] = text, media_list\n                    count_media += len(media_list)\n                else:\n                    pages[str(i + 1)] = text\n                total_length += len(text)\n\n    # Determine mode string and parsing libraries based on actual mode used\n    lib_parts = [f\"{pypdf.__name__} ({pypdf.__version__})\"]\n    if media_mode == MediaMode.FULL_PAGE:\n        lib_parts.append(f\"{pdfium.__name__} ({pdfium.PYPDFIUM_INFO})\")\n    elif media_mode == MediaMode.INDIVIDUAL_CLUSTERING:\n        lib_parts.extend(\n            [\n                f\"{pdfium.__name__} ({pdfium.PYPDFIUM_INFO})\",\n                f\"pdfplumber ({pdfplumber.__version__})\",\n            ]\n        )\n    multimodal_string = f\"|multimodal|dpi={dpi}|mode={media_mode.metadata_value}\"\n    metadata = ParsedMetadata(\n        parsing_libraries=[\", \".join(lib_parts)],\n        total_parsed_text_length=total_length,\n        count_parsed_media=count_media,\n        name=(\n            f\"pdf|page_range={str(page_range).replace(' ', '')}\"\n            f\"{multimodal_string if media_mode != MediaMode.NONE else ''}\"\n        ),\n    )\n    return ParsedText(content=pages, metadata=metadata)\n"
  },
  {
    "path": "packages/paper-qa-pypdf/src/paperqa_pypdf/utils.py",
    "content": "from collections import defaultdict\n\n\ndef cluster_bboxes(\n    bboxes: list[tuple[float, float, float, float]], tolerance: float = 50\n) -> list[tuple[float, float, float, float]]:\n    \"\"\"Cluster nearby bounding boxes into regions using spatial proximity.\n\n    Uses union-find to cluster bboxes based on the input tolerance,\n    then computes a merged bounding box for each cluster.\n\n    Args:\n        bboxes: List of (x0, y0, x1, y1) bounding boxes.\n        tolerance: Maximum distance (inclusive) between bboxes to consider them\n            part of the same cluster.\n\n    Returns:\n        List of (x0, y0, x1, y1) merged bounding boxes for each cluster.\n    \"\"\"\n    parent = list(range(len(bboxes)))\n\n    def find(i: int) -> int:\n        if parent[i] != i:\n            parent[i] = find(parent[i])\n        return parent[i]\n\n    def union(i: int, j: int) -> None:\n        pi, pj = find(i), find(j)\n        if pi != pj:\n            parent[pi] = pj\n\n    # Cluster bboxes that are within tolerance distance\n    for i, b1 in enumerate(bboxes):\n        for j in range(i + 1, len(bboxes)):\n            b2 = bboxes[j]\n            # Distance is 0 if they overlap, otherwise there's a gap between them\n            x_dist = max(0, max(b1[0], b2[0]) - min(b1[2], b2[2]))\n            y_dist = max(0, max(b1[1], b2[1]) - min(b1[3], b2[3]))\n            if x_dist <= tolerance and y_dist <= tolerance:\n                union(i, j)\n\n    # Group bboxes by cluster and compute merged bbox\n    clusters: dict[int, list[tuple[float, float, float, float]]] = defaultdict(list)\n    for i, bbox in enumerate(bboxes):\n        clusters[find(i)].append(bbox)\n    return [\n        (\n            min(b[0] for b in cluster_bboxes),\n            min(b[1] for b in cluster_bboxes),\n            max(b[2] for b in cluster_bboxes),\n            max(b[3] for b in cluster_bboxes),\n        )\n        for cluster_bboxes in clusters.values()\n    ]\n"
  },
  {
    "path": "packages/paper-qa-pypdf/tests/test_paperqa_pypdf.py",
    "content": "import base64\nimport io\nimport json\nimport re\nfrom collections.abc import Sequence\nfrom pathlib import Path\nfrom types import SimpleNamespace\nfrom typing import cast\nfrom unittest.mock import patch\n\nimport pytest\nfrom lmi.utils import bytes_to_string\nfrom paperqa import Doc, Docs\nfrom paperqa.readers import PDFParserFn, chunk_pdf\nfrom paperqa.utils import REPLACEMENT_CHAR, ImpossibleParsingError, get_citation_ids\nfrom PIL import Image\n\nfrom paperqa_pypdf import parse_pdf_to_pages\nfrom paperqa_pypdf.reader import MediaMode\n\nREPO_ROOT = Path(__file__).parents[3]\nSTUB_DATA_DIR = REPO_ROOT / \"tests\" / \"stub_data\"\n\n\n@pytest.mark.flaky(reruns=2, only_rerun=[\"AssertionError\"])\n@pytest.mark.asyncio\nasync def test_parse_pdf_to_pages() -> None:\n    assert isinstance(parse_pdf_to_pages, PDFParserFn)\n\n    filepath = STUB_DATA_DIR / \"pasa.pdf\"\n    parsed_text = parse_pdf_to_pages(filepath)\n    assert isinstance(parsed_text.content, dict)\n    assert len(parsed_text.content) == 15, \"Expected all pages to be parsed\"\n    assert \"1\" in parsed_text.content, \"Parsed text should contain page 1\"\n    assert isinstance(parsed_text.content[\"1\"], tuple)\n    p1_text = parsed_text.content[\"1\"][0]\n    matches = re.findall(\n        r\"Abstract\\nWe introduce PaSa, an advanced Paper Search\"\n        r\"\\s?agent powered by large language models\\.\",\n        p1_text,\n    )\n    assert len(matches) == 1, f\"Parsing failed to handle abstract in {p1_text}.\"\n    assert (\n        p1_text.count(\"outperforms existing\") == 1\n    ), \"Test expects one match of this substring\"\n    col_1_bottom_idx = p1_text.index(\"outperforms existing\")\n    assert (\n        p1_text.count(\"address fine-grained\") == 1\n    ), \"Test expects one match of this substring\"\n    col_2_top_idx = p1_text.index(\"address fine-grained\")\n    assert col_1_bottom_idx < col_2_top_idx, \"Expected column ordering to be correct\"\n\n    # Check the images in Figure 1\n    assert not isinstance(parsed_text.content[\"2\"], str)\n    p2_text, p2_media = parsed_text.content[\"2\"]\n    assert \"Figure 1\" in p2_text, \"Expected Figure 1 title\"\n    assert \"Crawler\" in p2_text, \"Expected Figure 1 contents\"\n    (p2_image,) = [m for m in p2_media if m.info[\"type\"] == \"picture\"]\n    assert p2_image.index == 0\n    assert p2_image.info[\"page_num\"] == 2\n    assert p2_image.info[\"height\"] == pytest.approx(135, rel=0.1)\n    assert p2_image.info[\"width\"] == pytest.approx(440, rel=0.1)\n    p2_bbox = p2_image.info[\"bbox\"]\n    assert isinstance(p2_bbox, tuple)\n    for i, value in enumerate((91.4, 65.6, 531.8, 201.7)):\n        assert p2_bbox[i] == pytest.approx(value, rel=0.1)\n    assert isinstance(p2_image.data, bytes)\n\n    # Check the image is valid base64\n    base64_data = bytes_to_string(p2_image.data)\n    assert base64_data\n    assert base64.b64decode(base64_data, validate=True) == p2_image.data\n\n    # Check we can round-trip serialize the image\n    serde_p2_image = type(p2_image).model_validate_json(p2_image.model_dump_json())\n    assert serde_p2_image == p2_image\n\n    # Check useful attributes are present and are JSON serializable\n    json.dumps(p2_image.info)\n    for attr in (\"width\", \"height\"):\n        assert (\n            p2_image.info[attr] == serde_p2_image.info[attr]\n        ), \"Expected serialization to match original\"\n        dim = p2_image.info[attr]\n        assert isinstance(dim, int | float)\n        assert dim > 0, \"Edge length should be positive\"\n\n    # Check Figure 1 can be used to answer questions\n    doc = Doc(\n        docname=\"He2025\",\n        dockey=\"stub\",\n        citation=(\n            'He, Yichen, et al. \"PaSa: An LLM Agent for Comprehensive Academic Paper'\n            ' Search.\" *arXiv*, 2025, arXiv:2501.10120v1. Accessed 2025.'\n        ),\n    )\n    texts = chunk_pdf(parsed_text, doc=doc, chunk_chars=3000, overlap=100)\n    fig_1_text = texts[1]\n    assert (\n        \"Figure 1: Architecture of PaSa\" in fig_1_text.text\n    ), \"Expecting Figure 1 for the test to work\"\n    assert fig_1_text.media, \"Expecting media to test multimodality\"\n    fig_1_text.text = \"stub\"  # Replace text to confirm multimodality works\n    docs = Docs()\n    assert await docs.aadd_texts(texts=[fig_1_text], doc=doc)\n    for query, answer_checks in (\n        (\"What actions can the Crawler take?\", [((\"search\", \"expand\", \"stop\"), 2)]),\n        (\"What actions can the Selector take?\", [((\"select\", \"drop\"), 2)]),\n        (\n            \"How many User Query blue boxes are there, and what are they connected to?\",\n            [r\"two|2|(?=.*paper queue)(?=.*selector)\"],\n        ),\n    ):\n        session = await docs.aquery(query=query)\n        assert session.contexts, \"Expected contexts to be generated\"\n        assert all(\n            c.text.text == fig_1_text.text and c.text.media == fig_1_text.media\n            for c in session.contexts\n        ), \"Expected context to reuse Figure 1's text and media\"\n        # Remove citations so numeric assertions don't have false positives\n        raw_answer_no_citations = session.raw_answer\n        for key in get_citation_ids(session.raw_answer):\n            raw_answer_no_citations = raw_answer_no_citations.replace(f\"({key})\", \"\")\n        for check in answer_checks:\n            answer_lower = raw_answer_no_citations.lower()\n            if isinstance(check, str):\n                assert re.search(\n                    check, answer_lower\n                ), f\"Expected {raw_answer_no_citations=} to match pattern {check!r}\"\n            else:\n                substrings, min_count = cast(tuple[tuple[str, ...], int], check)\n                assert (\n                    sum(x in answer_lower for x in substrings) >= min_count\n                ), f\"Expected {raw_answer_no_citations=} to have {substrings} present\"\n\n    # Check the full page parsing behavior\n    parsed_text_full_page = parse_pdf_to_pages(filepath, full_page=True)\n    assert isinstance(parsed_text_full_page.content, dict)\n    assert len(parsed_text_full_page.content) == 15, \"Expected all pages to be parsed\"\n    assert \"1\" in parsed_text_full_page.content, \"Parsed text should contain page 1\"\n    assert \"2\" in parsed_text_full_page.content, \"Parsed text should contain page 2\"\n    for page_num in (\"1\", \"2\"):\n        page_content = parsed_text_full_page.content[page_num]\n        assert not isinstance(page_content, str), f\"Page {page_num} should have images\"\n        # Check each page has exactly one image\n        page_text, (full_page_image,) = page_content\n        assert page_text\n        assert full_page_image.index == 0, \"Full page image should have index 0\"\n        assert full_page_image.info[\"type\"] == \"screenshot\"\n        assert full_page_image.info[\"page_num\"] == int(page_num)\n        assert full_page_image.info[\"page_height\"] == pytest.approx(842, rel=0.01)\n        assert full_page_image.info[\"page_width\"] == pytest.approx(596, rel=0.01)\n        assert isinstance(full_page_image.data, bytes)\n        assert full_page_image.data, \"Full page image should have data\"\n        # Check useful attributes are present and are JSON serializable\n        json.dumps(full_page_image.info)\n        for attr in (\"page_width\", \"page_height\"):\n            dim = full_page_image.info[attr]\n            assert isinstance(dim, int | float)\n            assert dim > 0, \"Edge length should be positive\"\n\n    # Check the no-media behavior\n    parsed_text_no_media = parse_pdf_to_pages(filepath, parse_media=False)\n    assert isinstance(parsed_text_no_media.content, dict)\n    assert all(isinstance(c, str) for c in parsed_text_no_media.content.values())\n    assert len(parsed_text_no_media.content) == 15, \"Expected all pages to be parsed\"\n\n    # Check metadata\n    for pt in (parsed_text, parsed_text_full_page, parsed_text_no_media):\n        (parsing_library,) = pt.metadata.parsing_libraries\n        assert \"pypdf\" in parsing_library\n        assert pt.metadata.name\n        assert \"pdf\" in pt.metadata.name\n        assert \"page_range=None\" in pt.metadata.name\n\n    # Check commonalities across all modes\n    assert (\n        len(parsed_text.content)\n        == len(parsed_text_full_page.content)\n        == len(parsed_text_no_media.content)\n    ), \"All modes should parse the same number of pages\"\n\n\ndef test_page_range() -> None:\n    filepath = STUB_DATA_DIR / \"pasa.pdf\"\n\n    parsed_text_p1 = parse_pdf_to_pages(filepath, page_range=1)\n    assert isinstance(parsed_text_p1.content, dict)\n    assert list(parsed_text_p1.content) == [\"1\"]\n    assert parsed_text_p1.metadata.name\n    assert \"page_range=1\" in parsed_text_p1.metadata.name\n\n    parsed_text_p12 = parse_pdf_to_pages(filepath, page_range=(1, 2))\n    assert isinstance(parsed_text_p12.content, dict)\n    assert list(parsed_text_p12.content) == [\"1\", \"2\"]\n    assert parsed_text_p12.metadata.name\n    assert \"page_range=(1,2)\" in parsed_text_p12.metadata.name\n\n    # NOTE: exceeds 15-page PDF length\n    parsed_text_p1_20 = parse_pdf_to_pages(filepath, page_range=(1, 20))\n    assert isinstance(parsed_text_p1_20.content, dict)\n    assert list(parsed_text_p1_20.content) == [\n        str(i) for i in range(1, 15 + 1)\n    ], \"Expected pages to be truncated to 15 or us to get blown up\"\n    assert parsed_text_p1_20.metadata.name\n    assert \"page_range=(1,20)\" in parsed_text_p1_20.metadata.name\n\n\ndef test_page_size_limit_denial() -> None:\n    with pytest.raises(ImpossibleParsingError, match=\"char limit\"):\n        parse_pdf_to_pages(STUB_DATA_DIR / \"paper.pdf\", page_size_limit=10)  # chars\n\n\ndef test_invalid_pdf_is_denied(tmp_path) -> None:\n    # This PDF content (actually it's a 404 HTML page) was seen with open access\n    # in June 2025, so let's make sure it's denied\n    bad_pdf_content = \"\"\"<html>\n<head><title>404 Not Found</title></head>\n<body>\n<center><h1>404 Not Found</h1></center>\n<hr><center>nginx</center>\n</body>\n</html>\n<!-- a padding to disable MSIE and Chrome friendly error page -->\"\"\"\n\n    bad_pdf_path = tmp_path / \"bad.pdf\"\n    bad_pdf_path.write_text(bad_pdf_content)\n\n    with pytest.raises(ImpossibleParsingError, match=\"corrupt\"):\n        parse_pdf_to_pages(bad_pdf_path)\n\n\ndef test_nonexistent_file_failure() -> None:\n    filename = \"/nonexistent/path/file.pdf\"\n    with pytest.raises(FileNotFoundError, match=filename):\n        parse_pdf_to_pages(filename)\n\n\ndef test_table_parsing() -> None:\n    filepath = STUB_DATA_DIR / \"influence.pdf\"\n    parsed_text = parse_pdf_to_pages(filepath)\n    assert isinstance(parsed_text.content, dict)\n    assert all(\n        t and t[0] != \"\\n\" and t[-1] != \"\\n\" for t in parsed_text.content.values()\n    ), \"Expected no leading/trailing newlines in parsed text\"\n    all_tables = {\n        i: [m for m in pagenum_media[1] if m.info[\"type\"] == \"table\"]\n        for i, pagenum_media in parsed_text.content.items()\n        if isinstance(pagenum_media, tuple)\n    }\n    all_tables = {k: v for k, v in all_tables.items() if v}\n    assert (\n        sum(len(tables) for tables in all_tables.values()) >= 2\n    ), \"Expected a few tables to be parsed\"\n\n\ndef test_table_parsing_orphaned_surrogate() -> None:\n    # Simulate orphaned low surrogate (U+DC63) in extracted text\n    surrogate_char = chr(0xDC63)\n    text_with_surrogate = f\"Normal text {surrogate_char} more text\"\n\n    filepath = STUB_DATA_DIR / \"paper.pdf\"\n    with patch(\"pypdf.PageObject.extract_text\", return_value=text_with_surrogate):\n        # Reading just page one without media speeds the test up\n        parsed_text = parse_pdf_to_pages(filepath, page_range=1, parse_media=False)\n\n    assert isinstance(parsed_text.content, dict)\n    assert \"1\" in parsed_text.content\n    page_text = parsed_text.content[\"1\"]\n    assert isinstance(page_text, str)\n    assert surrogate_char not in page_text, \"Expected no surrogate chars\"\n    assert REPLACEMENT_CHAR in page_text, \"Expected replacement char(s)\"\n    assert \"Normal text\" in page_text, \"Expected other text to be preserved\"\n\n\ndef test_media_deduplication() -> None:\n    parsed_text = parse_pdf_to_pages(STUB_DATA_DIR / \"duplicate_media.pdf\")\n    assert isinstance(parsed_text.content, dict)\n    assert len(parsed_text.content) == 5, \"Expected full PDF read\"\n    all_media = [m for _, media in parsed_text.content.values() for m in media]  # type: ignore[misc]\n\n    all_images = [m for m in all_media if m.info.get(\"type\") == \"picture\"]\n    assert (\n        len(all_images) == 2 * 5\n    ), \"Expected each image (one/page) and equation (one/page) to be read\"\n    assert (\n        len({m for m in all_images if cast(int, m.info[\"page_num\"]) > 1}) <= 3\n    ), \"Expected images/equations on all pages beyond 1 to be deduplicated\"\n\n\ndef test_equation_parsing() -> None:\n    parsed_text = parse_pdf_to_pages(STUB_DATA_DIR / \"duplicate_media.pdf\")\n    assert isinstance(parsed_text.content, dict)\n    assert isinstance(parsed_text.content[\"1\"], tuple)\n    p1_text, p1_media = parsed_text.content[\"1\"]\n    # SEE: https://regex101.com/r/pyOHLq/1\n    assert re.search(\n        r\"[_*]*E[_*]* ?= ?[_*]*mc[_*]*(?:<sup>)?[ ^]?[2²] ?(?:<\\/sup>)?\", p1_text\n    ), \"Expected inline equation in page 1 text\"\n    assert re.search(r\"n ?\\+ ?a\", p1_text), \"Expected block equation in page 1 text\"\n    assert p1_media\n\n\ndef test_clustering() -> None:\n    filepath = STUB_DATA_DIR / \"pasa.pdf\"\n\n    # With very small tolerance, Figure 1 images shouldn't cluster together\n    parsed_text_small_cluster = parse_pdf_to_pages(\n        filepath, page_range=2, image_cluster_tolerance=1\n    )\n    assert isinstance(parsed_text_small_cluster.content, dict)\n    assert \"2\" in parsed_text_small_cluster.content, \"Parsed text should contain page 2\"\n    assert isinstance(parsed_text_small_cluster.content[\"2\"], tuple)\n    p2_small_cluster = parsed_text_small_cluster.content[\"2\"]\n    assert \"Figure 1\" in p2_small_cluster[0], \"Expected Figure 1\"\n    for m in p2_small_cluster[1]:\n        assert \"bbox\" in m.info\n        assert isinstance(m.info[\"bbox\"], Sequence)\n        assert len(m.info[\"bbox\"]) == 4, \"bbox should have 4 coordinates\"\n        for coord in m.info[\"bbox\"]:\n            assert isinstance(coord, int | float)\n            assert coord >= 0, \"bbox coordinates should be non-negative\"\n\n    # With normal tolerance, images should cluster into one figure\n    parsed_text_default_cluster = parse_pdf_to_pages(filepath, page_range=2)\n    assert isinstance(parsed_text_default_cluster.content, dict)\n    assert (\n        \"2\" in parsed_text_default_cluster.content\n    ), \"Parsed text should contain page 2\"\n    assert isinstance(parsed_text_default_cluster.content[\"2\"], tuple)\n    p2_default_cluster = parsed_text_default_cluster.content[\"2\"]\n    assert \"Figure 1\" in p2_default_cluster[0], \"Expected Figure 1\"\n    for m in p2_default_cluster[1]:\n        assert \"bbox\" in m.info\n        assert isinstance(m.info[\"bbox\"], Sequence)\n        assert len(m.info[\"bbox\"]) == 4, \"bbox should have 4 coordinates\"\n        for coord in m.info[\"bbox\"]:\n            assert isinstance(coord, int | float)\n            assert coord >= 0, \"bbox coordinates should be non-negative\"\n\n    assert len(p2_small_cluster[1]) >= len(\n        p2_default_cluster[1]\n    ), \"Small tolerance should cluster less aggressively\"\n\n\n@pytest.mark.parametrize(\n    (\"img_mode\", \"img_format\", \"expected_mode\"),\n    [\n        pytest.param(\"RGB\", \"BMP\", \"RGB\", id=\"non_png_re_encodes\"),\n        pytest.param(\"RGB\", \"PNG\", \"RGB\", id=\"png_passthrough\"),\n        pytest.param(\"CMYK\", \"TIFF\", \"RGB\", id=\"cmyk_converts_to_rgb\"),\n        pytest.param(\"L\", \"BMP\", \"L\", id=\"grayscale_preserves_mode\"),\n    ],\n)\ndef test_individual_mode_outputs_png(\n    img_mode: str, img_format: str, expected_mode: str\n) -> None:\n    # Form an image in the input format (and mode)\n    raw_buf = io.BytesIO()\n    Image.new(img_mode, (4, 4)).save(raw_buf, format=img_format)\n    raw_bytes = raw_buf.getvalue()\n    mock_img_obj = SimpleNamespace(\n        image=Image.open(io.BytesIO(raw_bytes)), data=raw_bytes\n    )\n\n    with (\n        patch(\"paperqa_pypdf.reader.pdfplumber\", None),\n        patch(\n            \"pypdf.PageObject.images\",\n            new_callable=lambda: property(lambda _: [mock_img_obj]),\n        ),\n    ):\n        parsed_text = parse_pdf_to_pages(STUB_DATA_DIR / \"paper.pdf\", page_range=1)\n\n    assert isinstance(parsed_text.content, dict)\n    assert \"1\" in parsed_text.content\n    assert isinstance(parsed_text.content[\"1\"], tuple)\n    _, (media,) = parsed_text.content[\"1\"]\n\n    # Verify the output is valid PNG by round-tripping through PIL\n    result_image = Image.open(io.BytesIO(media.data))\n    assert result_image.format == \"PNG\"\n    assert result_image.size == (4, 4)\n    assert result_image.mode == expected_mode\n\n\nclass TestMediaMode:\n\n    def test_same_member_is_equal(self) -> None:\n        assert MediaMode.INDIVIDUAL == MediaMode.INDIVIDUAL\n        assert MediaMode.INDIVIDUAL_CLUSTERING == MediaMode.INDIVIDUAL_CLUSTERING\n        assert MediaMode.FULL_PAGE == MediaMode.FULL_PAGE\n        assert MediaMode.NONE == MediaMode.NONE\n\n    def test_individual_with_and_without_clustering(self) -> None:\n        assert MediaMode.INDIVIDUAL is not MediaMode.INDIVIDUAL_CLUSTERING\n        assert MediaMode.INDIVIDUAL != MediaMode.INDIVIDUAL_CLUSTERING\n        assert MediaMode.INDIVIDUAL_CLUSTERING != MediaMode.INDIVIDUAL\n\n        assert (\n            MediaMode.INDIVIDUAL.metadata_value\n            == MediaMode.INDIVIDUAL_CLUSTERING.metadata_value\n            == \"individual\"\n        )\n        assert (\n            str(MediaMode.INDIVIDUAL)  # noqa: FURB123\n            == str(MediaMode.INDIVIDUAL_CLUSTERING)  # noqa: FURB123\n            == \"individual\"\n        )\n\n    def test_different_members_different_values_are_not_equal(self) -> None:\n        assert MediaMode.NONE != MediaMode.FULL_PAGE\n        assert MediaMode.FULL_PAGE != MediaMode.INDIVIDUAL\n        assert MediaMode.NONE != MediaMode.INDIVIDUAL_CLUSTERING\n"
  },
  {
    "path": "packages/paper-qa-pypdf/tests/test_utils.py",
    "content": "import operator\n\nfrom paperqa_pypdf.utils import cluster_bboxes\n\n\ndef test_cluster_bboxes_empty() -> None:\n    assert cluster_bboxes([]) == []  # noqa: FURB115\n\n\ndef test_cluster_bboxes_single() -> None:\n    bbox = (10.0, 20.0, 30.0, 40.0)\n    results = cluster_bboxes([bbox])\n    assert len(results) == 1\n    assert results[0] == bbox\n\n\ndef test_cluster_bboxes_no_overlap_far_apart() -> None:\n    bbox1 = (0.0, 0.0, 10.0, 10.0)\n    bbox2 = (100.0, 100.0, 110.0, 110.0)\n    results = cluster_bboxes([bbox1, bbox2], tolerance=50)  # noqa: FURB120\n    assert len(results) == 2\n    assert set(results) == {bbox1, bbox2}\n\n\ndef test_cluster_bboxes_overlapping() -> None:\n    bbox1 = (0.0, 0.0, 20.0, 20.0)\n    bbox2 = (10.0, 10.0, 30.0, 30.0)\n    results = cluster_bboxes([bbox1, bbox2], tolerance=50)  # noqa: FURB120\n    assert len(results) == 1\n    assert results[0] == (0.0, 0.0, 30.0, 30.0), \"Merged bbox should be the union\"\n\n\ndef test_cluster_bboxes_within_tolerance() -> None:\n    bbox1 = (0.0, 0.0, 10.0, 10.0)\n    bbox2 = (15.0, 0.0, 25.0, 10.0)  # 5 units gap in x\n    results = cluster_bboxes([bbox1, bbox2], tolerance=10)\n    assert len(results) == 1\n    assert results[0] == (0.0, 0.0, 25.0, 10.0)\n\n\ndef test_cluster_bboxes_outside_tolerance() -> None:\n    bbox1 = (0.0, 0.0, 10.0, 10.0)\n    bbox2 = (25.0, 0.0, 35.0, 10.0)  # 15 units gap in x\n    results = cluster_bboxes([bbox1, bbox2], tolerance=10)\n    assert len(results) == 2\n\n\ndef test_cluster_bboxes_chain_clustering() -> None:\n    bbox1 = (0.0, 0.0, 10.0, 10.0)\n    bbox2 = (15.0, 0.0, 25.0, 10.0)  # Near bbox1\n    bbox3 = (30.0, 0.0, 40.0, 10.0)  # Near bbox2, far from bbox1\n    results = cluster_bboxes([bbox1, bbox2, bbox3], tolerance=10)\n    assert len(results) == 1\n    assert results[0] == (0.0, 0.0, 40.0, 10.0)\n\n\ndef test_cluster_bboxes_multiple_clusters() -> None:\n    # Cluster 1: top-left\n    bbox1 = (0.0, 0.0, 10.0, 10.0)\n    bbox2 = (5.0, 5.0, 15.0, 15.0)\n    # Cluster 2: bottom-right (far away)\n    bbox3 = (100.0, 100.0, 110.0, 110.0)\n    bbox4 = (105.0, 105.0, 115.0, 115.0)\n\n    results = cluster_bboxes([bbox1, bbox2, bbox3, bbox4], tolerance=20)\n    assert len(results) == 2\n    # Sort by x0 to make comparison deterministic\n    result_sorted = sorted(results, key=operator.itemgetter(0))\n    assert result_sorted[0] == (0.0, 0.0, 15.0, 15.0)\n    assert result_sorted[1] == (100.0, 100.0, 115.0, 115.0)\n\n\ndef test_cluster_bboxes_vertical_proximity() -> None:\n    bbox1 = (0.0, 0.0, 10.0, 10.0)\n    bbox2 = (0.0, 15.0, 10.0, 25.0)  # 5 units gap in y\n    results = cluster_bboxes([bbox1, bbox2], tolerance=10)\n    assert len(results) == 1\n    assert results[0] == (0.0, 0.0, 10.0, 25.0)\n\n\ndef test_cluster_bboxes_diagonal_proximity() -> None:\n    bbox1 = (0.0, 0.0, 10.0, 10.0)\n    # Diagonal: 5 units in x, 5 units in y - should cluster with tolerance=10\n    bbox2 = (15.0, 15.0, 25.0, 25.0)\n    results = cluster_bboxes([bbox1, bbox2], tolerance=10)\n    assert len(results) == 1\n\n\ndef test_cluster_bboxes_zero_tolerance() -> None:\n    bbox1 = (0.0, 0.0, 10.0, 10.0)\n    bbox2 = (10.0, 0.0, 20.0, 10.0)  # Touching but not overlapping\n    results = cluster_bboxes([bbox1, bbox2], tolerance=0)\n    assert len(results) == 1  # Touching counts as 0 distance\n\n    bbox3 = (0.0, 0.0, 10.0, 10.0)\n    bbox4 = (11.0, 0.0, 21.0, 10.0)  # 1 unit gap\n    results = cluster_bboxes([bbox3, bbox4], tolerance=0)\n    assert len(results) == 2\n\n\ndef test_cluster_bboxes_zero_tolerance_float() -> None:\n    bbox1 = (0.5, 0.5, 10.5, 10.5)\n    bbox2 = (10.5, 0.5, 20.5, 10.5)  # Touching\n    results = cluster_bboxes([bbox1, bbox2], tolerance=0)\n    assert len(results) == 1\n    assert results[0] == (0.5, 0.5, 20.5, 10.5)\n"
  },
  {
    "path": "pyproject.toml",
    "content": "[build-system]\nbuild-backend = \"setuptools.build_meta\"\nrequires = [\"setuptools>=64\", \"setuptools_scm>=8\"]\n\n[dependency-groups]\ndev = [\n    \"paper-qa-docling[dev]\",\n    \"paper-qa-nemotron[dev]\",\n    \"paper-qa-pymupdf[dev]\",\n    \"paper-qa-pypdf[dev]\",\n    \"paper-qa[dev]\",\n]\n\n[project]\nauthors = [\n    {email = \"hello@futurehouse.org\", name = \"FutureHouse technical staff\"},\n]\n# Full list: https://pypi.python.org/pypi?%3Aaction=list_classifiers\nclassifiers = [\n    \"Intended Audience :: Developers\",\n    \"License :: OSI Approved :: Apache Software License\",\n    \"Operating System :: OS Independent\",\n    \"Programming Language :: Python :: 3 :: Only\",\n    \"Programming Language :: Python :: 3.11\",\n    \"Programming Language :: Python :: 3.12\",\n    \"Programming Language :: Python :: 3.13\",\n    \"Programming Language :: Python\",\n    \"Topic :: Scientific/Engineering :: Artificial Intelligence\",\n]\ndependencies = [\n    \"anyio\",\n    \"fhaviary[llm]>=0.34\",  # For type(action)=Message\n    \"fhlmi>=0.45.0\",  # For type(action)=Message\n    \"html2text\",  # TODO: evaluate moving to an opt-in dependency\n    \"httpx\",\n    \"httpx-aiohttp\",\n    \"numpy\",\n    \"paper-qa-pypdf\",  # TODO: after https://peps.python.org/pep-0771/, make this opt-out if 'pymupdf' extra is specified`\n    \"pybtex\",\n    \"pydantic-settings\",\n    \"pydantic~=2.0,>=2.10.1\",  # Pin 2.10 for typing breaks\n    \"rich\",\n    \"setuptools\",  # TODO: remove after release of https://bitbucket.org/pybtex-devs/pybtex/pull-requests/46/replace-pkg_resources-with-importlib\n    \"tantivy\",\n    \"tenacity\",\n    \"tiktoken>=0.4.0\",\n]\ndescription = \"LLM Chain for answering questions from docs\"\ndynamic = [\"version\"]\nkeywords = [\"question answering\"]\nlicense = {file = \"LICENSE\"}\nmaintainers = [\n    {email = \"jamesbraza@gmail.com\", name = \"James Braza\"},\n    {email = \"michael.skarlinski@gmail.com\", name = \"Michael Skarlinski\"},\n    {email = \"white.d.andrew@gmail.com\", name = \"Andrew White\"},\n]\nname = \"paper-qa\"\nreadme = \"README.md\"\nrequires-python = \">=3.11\"\n\n[project.optional-dependencies]\ndev = [\n    \"fhlmi>=0.44.0\",  # Lower pin for update from Haiku 3.5 to 4.5\n    \"httpx-aiohttp>=0.1.11\",  # Pin for raw headers fix\n    \"ipykernel>=6.29\",  # For running Jupter notebooks, and pin to keep recent\n    \"ipython>=8\",  # Pin to keep recent\n    \"litellm>=1.81.14\",  # Lower pin for Anthropic empty system messages fix in https://github.com/BerriAI/litellm/pull/21630\n    \"mypy>=1.19\",  # Pin for zip default detection\n    \"paper-qa[docling,image,ldp,memory,nemotron,pypdf-media,pymupdf,typing,zotero,local,qdrant,office]\",\n    \"prek<0.2.15\",  # Downpin for https://github.com/j178/prek/issues/1104\n    \"pydantic~=2.11\",  # Pin for start of model_fields deprecation\n    \"pylint-per-file-ignores\",\n    \"pylint-pydantic\",\n    \"pytest-asyncio\",\n    \"pytest-recording\",\n    \"pytest-rerunfailures\",\n    \"pytest-subtests\",\n    \"pytest-sugar\",\n    \"pytest-timeout\",\n    \"pytest-timer[colorama]\",\n    \"pytest-xdist\",\n    \"pytest>=8\",  # Pin to keep recent\n    \"python-dotenv\",\n    \"pyzotero>=1.11.0\",  # Lower pin for typing fix on Zotero.dump in https://github.com/urschrei/pyzotero/issues/298\n    \"refurb>=2\",  # Pin to keep recent\n    \"typeguard\",\n    \"vcrpy>=8\",  # Pin for dropping unused requests support\n]\ndocling = [\"paper-qa-docling\"]\nimage = [\"fhlmi[image]\"]\nldp = [\n    \"ldp>=0.45.0,<1\",  # Lower pin for type(action)=Message, upper pin if v1 introduces breaks\n]\nlocal = [\n    \"sentence-transformers\",\n]\nmemory = [\n    \"paper-qa[ldp]\",\n    \"usearch>=2.16.4\",  # Pin for Python 3.13 support\n]\nnemotron = [\"paper-qa-nemotron\"]\noffice = [\n    \"unstructured[docx,xlsx,pptx]\",\n]\nopenreview = [\n    \"openreview-py\",\n]\npymupdf = [\"paper-qa-pymupdf\"]\npypdf = [\"paper-qa-pypdf\"]\npypdf-enhanced = [\"paper-qa-pypdf[enhanced]\"]\npypdf-media = [\"paper-qa-pypdf[media]\"]\nqdrant = [\n    \"qdrant-client\",\n]\ntyping = [\n    \"tantivy>=0.22.2\",  # Pin for typing fix of Doc.from_dict\n    \"types-PyYAML\",\n    \"types-setuptools\",\n]\nzotero = [\n    \"paper-qa-pymupdf\",\n    \"pyzotero\",\n]\n\n[project.scripts]\npqa = \"paperqa.agents:main\"\n\n[project.urls]\nissues = \"https://github.com/Future-House/paper-qa/issues\"\nrepository = \"https://github.com/Future-House/paper-qa\"\n\n[tool.black]\npreview = true\n\n[tool.codespell]\ncheck-filenames = true\ncheck-hidden = true\nignore-words-list = \"aadd,astroid,flate,ser,ECT\"\nskip = [\n    \"docs/2024-10-16_litqa2-splits.json5\",\n    \"packages/paper-qa-nemotron/tests/cassettes/*\",\n    \"src/paperqa/clients/client_data/*\",\n    \"tests/cassettes/*\",\n    \"tests/stub_data/*\",\n]\n\n[tool.markdown_toc_creator]\nhorizontal-rule-style = \"prettier\"\nproactive = false\n\n[tool.mypy]\n# Type-checks the interior of functions without type annotations.\ncheck_untyped_defs = true\n# Allows enabling one or multiple error codes globally. Note: This option will\n# override disabled error codes from the disable_error_code option.\nenable_error_code = [\n    \"ignore-without-code\",\n    \"mutable-override\",\n    \"redundant-cast\",\n    \"redundant-expr\",\n    \"redundant-self\",\n    \"truthy-bool\",\n    \"truthy-iterable\",\n    \"unimported-reveal\",\n    \"unreachable\",\n    \"unused-awaitable\",\n    \"unused-ignore\",\n]\n# Shows a short summary line after error messages.\nerror_summary = false\n# A regular expression that matches file names, directory names and paths which mypy\n# should ignore while recursively discovering files to check. Use forward slashes (/) as\n# directory separators on all platforms.\nexclude = [\n    \"^\\\\.?venv\",  # SEE: https://regex101.com/r/0rp5Br/1\n]\n# Specifies the paths to use, after trying the paths from MYPYPATH environment variable.\n# Useful if you'd like to keep stubs in your repo, along with the config file.\n# Multiple paths are always separated with a : or , regardless of the platform.\n# User home directory and environment variables will be expanded.\nmypy_path = \"$MYPY_CONFIG_FILE_DIR/src,$MYPY_CONFIG_FILE_DIR/packages/paper-qa-pypdf/src,$MYPY_CONFIG_FILE_DIR/packages/paper-qa-pymupdf/src,$MYPY_CONFIG_FILE_DIR/packages/paper-qa-docling/src,$MYPY_CONFIG_FILE_DIR/packages/paper-qa-nemotron/src\"\n# Specifies the OS platform for the target program, for example darwin or win32\n# (meaning OS X or Windows, respectively). The default is the current platform\n# as revealed by Python’s sys.platform variable.\nplatform = \"linux\"\n# Comma-separated list of mypy plugins.\nplugins = [\"pydantic.mypy\"]\n# Use visually nicer output in error messages: use soft word wrap, show source\n# code snippets, and show error location markers.\npretty = true\n# Shows column numbers in error messages.\nshow_column_numbers = true\n# Shows error codes in error messages.\n# SEE: https://mypy.readthedocs.io/en/stable/error_codes.html#error-codes\nshow_error_codes = true\n# Prefixes each error with the relevant context.\nshow_error_context = true\n# Warns about casting an expression to its inferred type.\nwarn_redundant_casts = true\n# Shows a warning when encountering any code inferred to be unreachable or\n# redundant after performing type analysis.\nwarn_unreachable = true\n# Warns about per-module sections in the config file that do not match any\n# files processed when invoking mypy.\nwarn_unused_configs = true\n# Warns about unneeded `# type: ignore` comments.\nwarn_unused_ignores = true\n\n[[tool.mypy.overrides]]\n# Suppresses error messages about imports that cannot be resolved.\nignore_missing_imports = true\n# Per-module configuration options\nmodule = [\n    \"openreview\",  # SEE: https://github.com/openreview/openreview-py/issues/2551\n    \"pybtex.*\",  # SEE: https://bitbucket.org/pybtex-devs/pybtex/issues/141/type-annotations\n    \"pymupdf\",  # SEE: https://github.com/pymupdf/PyMuPDF/issues/2883\n    \"pypdfium2\",  # SEE: https://github.com/pypdfium2-team/pypdfium2/issues/367\n    \"pyzotero\",  # SEE: https://github.com/urschrei/pyzotero/issues/110\n    \"vcr.*\",  # SEE: https://github.com/kevin1024/vcrpy/issues/780\n]\n\n[tool.pylint]\n\n[tool.pylint.design]\n# Maximum number of attributes for a class (see R0902).\nmax-attributes = 12\n\n[tool.pylint.format]\n# Maximum number of characters on a single line.\nmax-line-length = 88  # Match ruff line-length\n\n[tool.pylint.main]\n# Files or directories matching the regular expression patterns are skipped.\n# The regex matches against base names, not paths. The default value ignores\nignore-patterns = [\n    \"^version\\\\.py$\",  # Version files made by setuptools_scm, SEE: https://github.com/pylint-dev/pylint/issues/10479\n]\n# Use multiple processes to speed up Pylint. Specifying 0 will auto-detect the\n# number of processors available to use, and will cap the count on Windows to\n# avoid hangs.\njobs = 0\n# List of plugins (as comma separated values of python module names) to load,\n# usually to register additional checkers.\nload-plugins = [\n    \"pylint_per_file_ignores\",\n    \"pylint_pydantic\",\n]\n\n[tool.pylint.messages_control]\n# Disable the message, report, category or checker with the given id(s).\ndisable = [\n    \"arguments-differ\",  # Ops intentionally differ arguments\n    \"attribute-defined-outside-init\",  # Disagrees with reset pattern\n    \"bare-except\",  # Rely on ruff E722 for this\n    \"broad-exception-caught\",  # Rely on ruff BLE001 for this\n    \"broad-exception-raised\",  # Rely on ruff TRY002 for this\n    \"consider-using-in\",  # Rely on ruff PLR1714 for this\n    \"cyclic-import\",  # Let Python blow up\n    \"dangerous-default-value\",  # Rely on ruff W0102 for this\n    \"empty-docstring\",  # Let pep257 take care of docstrings\n    \"expression-not-assigned\",  # Rely on mypy func-returns-value for this\n    \"fixme\",  # codetags are useful\n    \"function-redefined\",  # Rely on mypy no-redef for this\n    \"global-statement\",  # Rely on ruff PLW0603 for this\n    \"global-variable-not-assigned\",  # Rely on ruff PLW0602 for this\n    \"import-outside-toplevel\",  # Rely on ruff PLC0415 for this\n    \"import-private-name\",  # Rely on ruff PLC2701 for this\n    \"invalid-name\",  # Don't care to enforce this\n    \"keyword-arg-before-vararg\",  # Rely on ruff B026 for this\n    \"line-too-long\",  # Rely on ruff E501 for this\n    \"logging-fstring-interpolation\",  # f-strings are convenient\n    \"logging-too-many-args\",  # Rely on ruff PLE1205 for this\n    \"missing-docstring\",  # Let docformatter and ruff take care of docstrings\n    \"missing-final-newline\",  # Rely on ruff W292 for this\n    \"no-else-return\",  # Rely on ruff RET506 for this\n    \"no-member\",  # Buggy, SEE: https://github.com/pylint-dev/pylint/issues/8138\n    \"no-value-for-parameter\",  # Rely on mypy call-arg for this\n    \"not-callable\",  # Don't care to enforce this\n    \"protected-access\",  # Don't care to enforce this\n    \"raise-missing-from\",  # Rely on ruff B904 for this\n    \"redefined-builtin\",  # Rely on ruff A002 for this\n    \"super-init-not-called\",  # Don't care to enforce this\n    \"too-few-public-methods\",  # Don't care to enforce this\n    \"too-many-ancestors\",  # Don't care to enforce this\n    \"too-many-arguments\",  # Don't care to enforce this\n    \"too-many-boolean-expressions\",  # Rely on ruff PLR0916 for this\n    \"too-many-branches\",  # Rely on ruff PLR0912 for this\n    \"too-many-instance-attributes\",  # Don't care to enforce this\n    \"too-many-lines\",  # Don't care to enforce this\n    \"too-many-locals\",  # Rely on ruff PLR0914 for this\n    \"too-many-positional-arguments\",  # Rely on ruff PLR0917 for this\n    \"too-many-public-methods\",  # Rely on ruff PLR0904 for this\n    \"too-many-return-statements\",  # Rely on ruff PLR0911 for this\n    \"too-many-statements\",  # Rely on ruff PLR0915 for this\n    \"undefined-loop-variable\",  # Don't care to enforce this\n    \"ungrouped-imports\",  # Rely on ruff I001 for this\n    \"unidiomatic-typecheck\",  # Rely on ruff E721 for this\n    \"unnecessary-dict-index-lookup\",  # Rely on ruff PLR1733 for this\n    \"unreachable\",  # Rely on mypy unreachable for this\n    \"unspecified-encoding\",  # Rely on ruff PLW1514 for this\n    \"unspecified-encoding\",  # Don't care to enforce this\n    \"unsubscriptable-object\",  # Buggy, SEE: https://github.com/pylint-dev/pylint/issues/3637\n    \"unsupported-membership-test\",  # Buggy, SEE: https://github.com/pylint-dev/pylint/issues/3045\n    \"unused-argument\",  # Rely on ruff ARG002 for this\n    \"unused-import\",  # Rely on ruff F401 for this\n    \"unused-variable\",  # Rely on ruff F841 for this\n    \"unused-wildcard-import\",  # Wildcard imports are convenient\n    \"use-sequence-for-iteration\",  # Rely on ruff C0208 for this\n    \"wildcard-import\",  # Wildcard imports are convenient\n    \"wrong-import-order\",  # Rely on ruff I001 for this\n    \"wrong-import-position\",  # Rely on ruff E402 for this\n]\n# Enable the message, report, category or checker with the given id(s).\nenable = [\n    \"useless-suppression\",  # Print unused `pylint: disable` comments\n]\n# Newline-separated list of ignores from https://github.com/SAP/pylint-per-file-ignores\nper-file-ignores = [\n    \"packages/**/*.py:duplicate-code\",  # Readers can have duplicated code\n    \"tests/**/*.py:duplicate-code\",  # Tests can have duplicated code\n]\n\n[tool.pylint.reports]\n# Set true to activate the evaluation score.\nscore = false\n\n[tool.pylint.similarities]\n# Minimum lines number of a similarity.\nmin-similarity-lines = 12\n\n[tool.pymarkdown]\nplugins.line-length.code_block_line_length = 88  # Match ruff line-length\nplugins.line-length.enabled = true\nplugins.line-length.line_length = 120  # Match ruff max-doc-length\nplugins.line-length.stern = true\nplugins.line-length.tables = false\nplugins.no-duplicate-heading.siblings_only = true  # GitHub appends -X for duplicated headings\nplugins.no-emphasis-as-heading.enabled = false\nplugins.no-inline-html.enabled = false\n\n[tool.pytest.ini_options]\n# Add the specified OPTS to the set of command line arguments as if they had been\n# specified by the user.\naddopts = \"--typeguard-packages=paperqa --doctest-modules\"\n# set how loops are scoped to avoid https://github.com/BerriAI/litellm/issues/5854\nasyncio_default_fixture_loop_scope = \"session\"\n# Sets a list of filters and actions that should be taken for matched warnings.\n# By default all warnings emitted during the test session will be displayed in\n# a summary at the end of the test session.\nfilterwarnings = [\n    \"ignore:The `dict` method is deprecated; use `model_dump` instead\",  # SEE: https://github.com/BerriAI/litellm/issues/5987\n    \"ignore:Use 'content=<...>' to upload raw bytes/text content:DeprecationWarning\",  # SEE: https://github.com/BerriAI/litellm/issues/5986\n    \"ignore:builtin type (SwigPyPacked|SwigPyObject|swigvarlink) has no __module__:DeprecationWarning:importlib._bootstrap\",  # SEE: https://github.com/pymupdf/PyMuPDF/issues/3931 --> https://github.com/swig/swig/issues/2881#issuecomment-2332652634\n    'ignore:pkg_resources is deprecated as an API.:DeprecationWarning:pybtex',  # SEE: https://bitbucket.org/pybtex-devs/pybtex/issues/169/replace-pkg_resources-with\n]\n# List of directories that should be searched for tests when no specific directories,\n# files or test ids are given in the command line when executing pytest from the rootdir\n# directory. File system paths may use shell-style wildcards, including the recursive **\n# pattern.\ntestpaths = [\"packages\", \"tests\"]\n# Timeout in seconds before dumping the stacks. Default is 0 which means no timeout.\ntimeout = 300\n\n[tool.refurb]\nenable_all = true\nignore = [\n    \"FURB101\",  # Rely on ruff FURB101 for this\n    \"FURB103\",  # Rely on ruff FURB103 for this\n    \"FURB108\",  # Rely on ruff PLR1714 for this\n    \"FURB141\",  # Rely on ruff PTH110 for this\n    \"FURB144\",  # Rely on ruff PTH107 for this\n    \"FURB146\",  # Rely on ruff PTH113 for this\n    \"FURB147\",  # Rely on ruff PTH118 for this\n    \"FURB150\",  # Rely on ruff PTH102 for this\n    \"FURB155\",  # Rely on ruff PTH202 for this\n]\n\n[tool.ruff]\n# Line length to use when enforcing long-lines violations (like `E501`).\nline-length = 97  # ceil(1.1 * 88) makes `E501` equivalent to `B950`\n# Enable application of unsafe fixes.\nunsafe-fixes = true\n\n[tool.ruff.format]\n# Enable reformatting of code snippets in docstrings.\ndocstring-code-format = true\n# Enable preview style formatting.\npreview = true\n\n[tool.ruff.lint]\nexplicit-preview-rules = true\nextend-select = [\n    \"ASYNC212\",\n    \"ASYNC240\",\n    \"ASYNC250\",\n    \"B901\",\n    \"B903\",\n    \"B909\",\n    \"B912\",\n    \"CPY001\",\n    \"DOC102\",\n    \"DOC201\",\n    \"DOC202\",\n    \"DOC402\",\n    \"DOC403\",\n    \"DOC501\",\n    \"DOC502\",\n    \"E111\",\n    \"E112\",\n    \"E113\",\n    \"E114\",\n    \"E115\",\n    \"E116\",\n    \"E117\",\n    \"E201\",\n    \"E202\",\n    \"E203\",\n    \"E204\",\n    \"E211\",\n    \"E221\",\n    \"E222\",\n    \"E223\",\n    \"E224\",\n    \"E225\",\n    \"E226\",\n    \"E227\",\n    \"E228\",\n    \"E231\",\n    \"E241\",\n    \"E242\",\n    \"E251\",\n    \"E252\",\n    \"E261\",\n    \"E262\",\n    \"E265\",\n    \"E266\",\n    \"E271\",\n    \"E272\",\n    \"E273\",\n    \"E274\",\n    \"E275\",\n    \"E301\",\n    \"E302\",\n    \"E303\",\n    \"E304\",\n    \"E305\",\n    \"E306\",\n    \"E502\",\n    \"FURB101\",\n    \"FURB103\",\n    \"FURB110\",\n    \"FURB113\",\n    \"FURB118\",\n    \"FURB131\",\n    \"FURB140\",\n    \"FURB142\",\n    \"FURB145\",\n    \"FURB148\",\n    \"FURB152\",\n    \"FURB154\",\n    \"FURB156\",\n    \"FURB164\",\n    \"FURB171\",\n    \"FURB180\",\n    \"FURB189\",\n    \"FURB192\",\n    \"LOG004\",\n    \"PLC0207\",\n    \"PLC1901\",\n    \"PLC2701\",\n    \"PLC2801\",\n    \"PLE0304\",\n    \"PLE1141\",\n    \"PLE4703\",\n    \"PLR0202\",\n    \"PLR0203\",\n    \"PLR0904\",\n    \"PLR0914\",\n    \"PLR0916\",\n    \"PLR0917\",\n    \"PLR1702\",\n    \"PLR6104\",\n    \"PLR6201\",\n    \"PLR6301\",\n    \"PLW0108\",\n    \"PLW0244\",\n    \"PLW1514\",\n    \"PLW3201\",\n    \"PT029\",\n    \"RUF027\",\n    \"RUF029\",\n    \"RUF031\",\n    \"RUF036\",\n    \"RUF037\",\n    \"RUF038\",\n    \"RUF039\",\n    \"RUF045\",\n    \"RUF047\",\n    \"RUF052\",\n    \"RUF054\",\n    \"RUF055\",\n    \"RUF056\",\n    \"RUF060\",\n    \"RUF061\",\n    \"RUF063\",\n    \"RUF064\",\n    \"RUF065\",\n    \"RUF102\",\n    \"TC008\",\n    \"UP042\",\n    \"W391\",\n]\n# List of rule codes that are unsupported by Ruff, but should be preserved when\n# (e.g.) validating # noqa directives. Useful for retaining # noqa directives\n# that cover plugins not yet implemented by Ruff.\nexternal = [\n    \"FURB\",  # refurb\n]\nignore = [\n    \"A005\",  # Overly pedantic\n    \"ANN\",  # Don't care to enforce typing\n    \"BLE001\",  # Don't care to enforce blind exception catching\n    \"C901\",  # we can be complex\n    \"COM812\",  # Trailing comma with black leads to wasting lines\n    \"CPY001\",  # Don't care to require copyright notices in every file\n    \"D100\",  # D100, D101, D102, D103, D104, D105, D106, D107: don't always need docstrings\n    \"D101\",\n    \"D102\",\n    \"D103\",\n    \"D104\",\n    \"D105\",\n    \"D106\",\n    \"D107\",\n    \"D203\",  # Keep docstring next to the class definition (covered by D211)\n    \"D212\",  # Summary should be on second line (opposite of D213)\n    \"D402\",  # It's nice to reuse the method name\n    \"D406\",  # Google style requires \":\" at end\n    \"D407\",  # We aren't using numpy style\n    \"D413\",  # Blank line after last section. -> No blank line\n    \"DOC201\",  # Don't care to require Returns in docstrings\n    \"DOC402\",  # Don't care to require Yields in docstrings\n    \"DOC501\",  # Don't care to require Raises in docstrings\n    \"DTZ\",  # Don't care to have timezone safety\n    \"EM\",  # Overly pedantic\n    \"ERA001\",  # Don't care to prevent commented code\n    \"FBT001\",  # FBT001, FBT002: overly pedantic\n    \"FBT002\",\n    \"FIX\",  # Don't care to prevent TODO, FIXME, etc.\n    \"FLY002\",  # Can be less readable\n    \"FURB101\",  # FURB101, FURB103: don't care to enforce pathlib\n    \"FURB103\",\n    \"G004\",  # f-strings are convenient\n    \"INP001\",  # Can use namespace packages\n    \"ISC001\",  # For ruff format compatibility\n    \"N803\",  # Want to use 'N', or 'L',\n    \"N806\",  # Want to use 'N', or 'L',\n    \"PLC0415\",  # Lazy imports for extras can be used\n    \"PLR0904\",  # Don't care to enforce this\n    \"PLR0913\",\n    \"PLR0914\",  # Don't care to enforce this\n    \"PLR0915\",  # we can write lots of code\n    \"PLR0917\",  # Don't care to enforce this\n    \"PLR6301\",  # Don't care to enforce this\n    \"PLW1514\",  # Don't care to enforce this\n    \"PLW2901\",  # Allow modifying loop variables\n    \"PTH\",  # Overly pedantic\n    \"RUF027\",  # Prompt templates may not be f-strings\n    \"RUF052\",  # Previous code uses leading underscore to indicate throwaway\n    \"S311\",  # Ok to use python random\n    \"SLF001\",  # Overly pedantic\n    \"T201\",  # Overly pedantic\n    \"TC001\",  # TC001, TC002, TC003: don't care to enforce type checking blocks\n    \"TC002\",\n    \"TC003\",\n    \"TC006\",  # Strings in cast don't work with PyCharm CE 2024.3.4's jump-to-definition\n    \"TD002\",  # Don't care for TODO author\n    \"TD003\",  # Don't care for TODO links\n    \"TRY003\",  # Overly pedantic\n]\npreview = true\nselect = [\"ALL\"]\nunfixable = [\n    \"B007\",  # While debugging, unused loop variables can be useful\n    \"B905\",  # Default fix is zip(strict=False), but that can hide bugs\n    \"ERA001\",  # While debugging, temporarily commenting code can be useful\n    \"F401\",  # While debugging, unused imports can be useful\n    \"F841\",  # While debugging, unused locals can be useful\n    \"PIE794\",  # Autoremoving the latter of two fields is dangerous\n    \"RUF059\",  # While debugging, unused locals can be useful\n    \"TC004\",  # While debugging, it can be nice to keep TYPE_CHECKING in-tact\n]\n\n[tool.ruff.lint.flake8-annotations]\nmypy-init-return = true\n\n[tool.ruff.lint.per-file-ignores]\n\"**/tests/*.py\" = [\n    \"N802\",  # Tests function names can match class names\n    \"PLC2701\",  # Test can import private names if needed\n    \"PLR2004\",  # Tests can have magic values\n    \"PLR6301\",  # Test classes can ignore self\n    \"S101\",  # Tests can have assertions\n    \"S301\",  # can test pickle\n    \"S310\",\n]\n\n[tool.ruff.lint.pycodestyle]\n# The maximum line length to allow for line-length violations within\n# documentation (W505), including standalone comments.\nmax-doc-length = 120\n# The maximum line length to allow for line-too-long violations. By default,\n# this is set to the value of the line-length option.\nmax-line-length = 120\n\n[tool.ruff.lint.pydocstyle]\n# Whether to use Google-style or NumPy-style conventions or the PEP257\n# defaults when analyzing docstring sections.\nconvention = \"google\"\n\n[tool.ruff.lint.pylint]\nmax-bool-expr = 8\n\n[tool.setuptools.package-data]\npaperqa = [\"configs/**json\"]\n\n[tool.setuptools.packages.find]\nwhere = [\"src\"]\n\n[tool.setuptools_scm]\nversion_file = \"src/paperqa/version.py\"\n\n[tool.tomlsort]\nall = true\nin_place = true\nspaces_before_inline_comment = 2  # Match Python PEP 8\nspaces_indent_inline_array = 4  # Match Python PEP 8\ntrailing_comma_inline_array = true\n\n[tool.typos.default]\nextend-ignore-re = [\"(?Rm)^.*(#|//)\\\\s*spellchecker:( )?disable-line$\"]\n\n[tool.typos.default.extend-words]\nECT = \"ECT\"  # Filter in clinicaltrials.gov\naadd = \"aadd\"\nflate = \"flate\"  # FlateDecode is a valid PDF compression method\nser = \"ser\"  # ser is short for serialized\n\n[tool.typos.files]\nextend-exclude = [\n    \"src/paperqa/clients/client_data/journal_quality.csv\",\n    \"tests/cassettes/**\",\n    \"tests/stub_data/**\",\n]\n\n[tool.uv.sources]\npaper-qa = {workspace = true}\npaper-qa-docling = {workspace = true}\npaper-qa-nemotron = {workspace = true}\npaper-qa-pymupdf = {workspace = true}\npaper-qa-pypdf = {workspace = true}\n\n[tool.uv.workspace]\nmembers = [\"packages/*\"]\n"
  },
  {
    "path": "src/paperqa/__init__.py",
    "content": "from lmi import (\n    EmbeddingModel,\n    HybridEmbeddingModel,\n    LiteLLMEmbeddingModel,\n    LiteLLMModel,\n    LLMModel,\n    LLMResult,\n    SentenceTransformerEmbeddingModel,\n    SparseEmbeddingModel,\n    embedding_model_factory,\n)\n\nfrom paperqa.agents import ask\nfrom paperqa.agents.main import agent_query\nfrom paperqa.docs import Docs, PQASession\nfrom paperqa.llms import (\n    NumpyVectorStore,\n    QdrantVectorStore,\n    VectorStore,\n)\nfrom paperqa.settings import Settings, get_settings\nfrom paperqa.types import Context, Doc, DocDetails, Text\nfrom paperqa.version import __version__\n\n__all__ = [\n    \"Context\",\n    \"Doc\",\n    \"DocDetails\",\n    \"Docs\",\n    \"EmbeddingModel\",\n    \"HybridEmbeddingModel\",\n    \"LLMModel\",\n    \"LLMResult\",\n    \"LiteLLMEmbeddingModel\",\n    \"LiteLLMModel\",\n    \"NumpyVectorStore\",\n    \"PQASession\",\n    \"QdrantVectorStore\",\n    \"SentenceTransformerEmbeddingModel\",\n    \"Settings\",\n    \"SparseEmbeddingModel\",\n    \"Text\",\n    \"VectorStore\",\n    \"__version__\",\n    \"agent_query\",\n    \"ask\",\n    \"embedding_model_factory\",\n    \"get_settings\",\n]\n"
  },
  {
    "path": "src/paperqa/_ldp_shims.py",
    "content": "\"\"\"Centralized place for lazy LDP imports.\"\"\"\n\n__all__ = [\n    \"HAS_LDP_INSTALLED\",\n    \"Agent\",\n    \"Callback\",\n    \"ComputeTrajectoryMetricsMixin\",\n    \"HTTPAgentClient\",\n    \"Memory\",\n    \"MemoryAgent\",\n    \"ReActAgent\",\n    \"RolloutManager\",\n    \"SimpleAgent\",\n    \"SimpleAgentState\",\n    \"UIndexMemoryModel\",\n    \"_Memories\",\n    \"bulk_evaluate_consensus\",\n    \"discounted_returns\",\n    \"set_training_mode\",\n]\n\nfrom pydantic import TypeAdapter\n\ntry:\n    from ldp.agent import (\n        Agent,\n        HTTPAgentClient,\n        MemoryAgent,\n        ReActAgent,\n        SimpleAgent,\n        SimpleAgentState,\n    )\n    from ldp.alg import (\n        Callback,\n        ComputeTrajectoryMetricsMixin,\n        RolloutManager,\n        bulk_evaluate_consensus,\n    )\n    from ldp.graph.memory import Memory, UIndexMemoryModel\n    from ldp.graph.op_utils import set_training_mode\n    from ldp.utils import discounted_returns\n\n    _Memories = TypeAdapter(dict[int, Memory] | list[Memory])  # type: ignore[var-annotated]\n\n    HAS_LDP_INSTALLED = True\nexcept ImportError:\n    HAS_LDP_INSTALLED = False\n\n    class ComputeTrajectoryMetricsMixin:  # type: ignore[no-redef]\n        \"\"\"Placeholder parent class for when ldp isn't installed.\"\"\"\n\n    class Callback:  # type: ignore[no-redef]\n        \"\"\"Placeholder parent class for when ldp isn't installed.\"\"\"\n\n    Agent = None  # type: ignore[assignment,misc]\n    HTTPAgentClient = None  # type: ignore[assignment,misc]\n    _Memories = None  # type: ignore[assignment]\n    Memory = None  # type: ignore[assignment,misc]\n    MemoryAgent = None  # type: ignore[assignment,misc]\n    ReActAgent = None  # type: ignore[assignment,misc]\n    RolloutManager = None  # type: ignore[assignment,misc]\n    SimpleAgent = None  # type: ignore[assignment,misc]\n    SimpleAgentState = None  # type: ignore[assignment,misc]\n    UIndexMemoryModel = None  # type: ignore[assignment,misc]\n    discounted_returns = None  # type: ignore[assignment]\n    bulk_evaluate_consensus = None  # type: ignore[assignment]\n    set_training_mode = None  # type: ignore[assignment]\n"
  },
  {
    "path": "src/paperqa/agents/__init__.py",
    "content": "from __future__ import annotations\n\nimport argparse\nimport asyncio\nimport logging\nimport os\nfrom pathlib import Path\nfrom typing import Any\n\nfrom aviary.utils import MultipleChoiceQuestion\nfrom pydantic_settings import CliSettingsSource\nfrom rich.logging import RichHandler\n\nfrom paperqa.settings import ParsingSettings, Settings, get_settings\nfrom paperqa.utils import pqa_directory, run_or_ensure, setup_default_logs\nfrom paperqa.version import __version__\n\nfrom .main import agent_query, index_search\nfrom .models import AnswerResponse\nfrom .search import SearchIndex, get_directory_index\n\nlogger = logging.getLogger(__name__)\n\nLOG_VERBOSITY_MAP: dict[int, dict[str, int]] = {\n    0: {\n        \"paperqa.agents\": logging.INFO,\n        \"paperqa.agents.helpers\": logging.WARNING,\n        \"paperqa.agents.main\": logging.WARNING,\n        \"paperqa.agents.main.agent_callers\": logging.INFO,\n        \"paperqa.agents.models\": logging.WARNING,\n        \"paperqa.agents.search\": logging.INFO,\n        \"anthropic\": logging.WARNING,\n        \"openai\": logging.WARNING,\n        \"httpcore\": logging.WARNING,\n        \"httpx\": logging.WARNING,\n        \"LiteLLM\": logging.WARNING,\n        \"LiteLLM Router\": logging.WARNING,\n        \"LiteLLM Proxy\": logging.WARNING,\n    }\n}\nLOG_VERBOSITY_MAP[1] = LOG_VERBOSITY_MAP[0] | {\n    \"paperqa.models\": logging.INFO,\n    \"paperqa.agents.main\": logging.INFO,\n}\nLOG_VERBOSITY_MAP[2] = LOG_VERBOSITY_MAP[1] | {\n    \"paperqa.models\": logging.DEBUG,\n    \"paperqa.agents.helpers\": logging.DEBUG,\n    \"paperqa.agents.main\": logging.DEBUG,\n    \"paperqa.agents.main.agent_callers\": logging.DEBUG,\n    \"paperqa.agents.search\": logging.DEBUG,\n    \"LiteLLM\": logging.INFO,\n    \"LiteLLM Router\": logging.INFO,\n    \"LiteLLM Proxy\": logging.INFO,\n}\nLOG_VERBOSITY_MAP[3] = LOG_VERBOSITY_MAP[2] | {\n    \"LiteLLM\": logging.DEBUG,  # <-- every single LLM call\n}\n_MAX_PRESET_VERBOSITY: int = max(k for k in LOG_VERBOSITY_MAP)\n\n_PAPERQA_PKG_ROOT_LOGGER = logging.getLogger(__name__.split(\".\", maxsplit=1)[0])\n_INITIATED_FROM_CLI = False\n\n\ndef is_running_under_cli() -> bool:\n    \"\"\"Check if the current Python process comes from the CLI.\"\"\"\n    return _INITIATED_FROM_CLI\n\n\ndef set_up_rich_handler(install: bool = True) -> RichHandler:\n    \"\"\"Add a RichHandler to the paper-qa \"root\" logger, and return it.\"\"\"\n    rich_handler = RichHandler(\n        rich_tracebacks=True, markup=True, show_path=False, show_level=False\n    )\n    rich_handler.setFormatter(logging.Formatter(\"%(message)s\", datefmt=\"[%X]\"))\n    if install and not any(\n        isinstance(h, RichHandler) for h in _PAPERQA_PKG_ROOT_LOGGER.handlers\n    ):\n        _PAPERQA_PKG_ROOT_LOGGER.addHandler(rich_handler)\n    return rich_handler\n\n\ndef configure_log_verbosity(verbosity: int = 0) -> None:\n    key = min(verbosity, _MAX_PRESET_VERBOSITY)\n    for logger_name, logger_ in logging.Logger.manager.loggerDict.items():\n        if isinstance(logger_, logging.Logger) and (\n            log_level := LOG_VERBOSITY_MAP.get(key, {}).get(logger_name)\n        ):\n            logger_.setLevel(log_level)\n\n\ndef configure_cli_logging(verbosity: int | Settings = 0) -> None:\n    \"\"\"Suppress loquacious loggers according to the settings' verbosity level.\"\"\"\n    setup_default_logs()\n    set_up_rich_handler()\n    if isinstance(verbosity, Settings):\n        verbosity.parsing.configure_pdf_parser()\n        verbosity = verbosity.verbosity\n    else:\n        ParsingSettings.model_fields[\"configure_pdf_parser\"].default()\n    configure_log_verbosity(verbosity)\n    if verbosity > 0:\n        print(f\"PaperQA version: {__version__}\")\n\n\ndef ask(\n    query: str | MultipleChoiceQuestion, settings: Settings\n) -> AnswerResponse | asyncio.Task[AnswerResponse]:\n    \"\"\"Query PaperQA via an agent.\"\"\"\n    configure_cli_logging(settings)\n    return run_or_ensure(\n        coro=agent_query(query, settings, agent_type=settings.agent.agent_type)\n    )\n\n\ndef search_query(\n    query: str | MultipleChoiceQuestion,\n    index_name: str,\n    settings: Settings,\n) -> (\n    list[tuple[AnswerResponse, str] | tuple[Any, str]]\n    | asyncio.Task[list[tuple[AnswerResponse, str] | tuple[Any, str]]]\n):\n    \"\"\"Search using a pre-built PaperQA index.\"\"\"\n    configure_cli_logging(settings)\n    if index_name == \"default\":\n        # Give precedence to specified name over autogenerated name\n        index_name = settings.agent.index.name or settings.get_index_name()\n    return run_or_ensure(\n        coro=index_search(\n            query if isinstance(query, str) else query.question_prompt,\n            index_name=index_name,\n            index_directory=settings.agent.index.index_directory,\n        )\n    )\n\n\ndef build_index(\n    index_name: str | None = None,\n    directory: str | os.PathLike | None = None,\n    settings: Settings | None = None,\n) -> SearchIndex | asyncio.Task[SearchIndex]:\n    \"\"\"Build a PaperQA search index, this will also happen automatically upon using `ask`.\"\"\"\n    settings = get_settings(settings)\n    if index_name != \"default\" and isinstance(index_name, str):\n        settings.agent.index.name = index_name\n    configure_cli_logging(settings)\n    if directory:\n        settings.agent.index.paper_directory = directory\n    return run_or_ensure(coro=get_directory_index(settings=settings))\n\n\ndef save_settings(settings: Settings, settings_path: str | os.PathLike) -> None:\n    \"\"\"Save the settings to a file.\"\"\"\n    configure_cli_logging(settings)\n    # check if this could be interpreted at an absolute path\n    if os.path.isabs(settings_path):\n        full_settings_path = os.path.expanduser(settings_path)\n    else:\n        full_settings_path = os.path.join(pqa_directory(\"settings\"), settings_path)\n        if not full_settings_path.endswith(\".json\"):\n            full_settings_path += \".json\"\n\n    is_overwrite = os.path.exists(full_settings_path)\n\n    Path(full_settings_path).write_text(settings.model_dump_json(indent=2))\n\n    if is_overwrite:\n        logger.info(f\"Settings overwritten to: {full_settings_path}\")\n    else:\n        logger.info(f\"Settings saved to: {full_settings_path}\")\n\n\ndef main() -> None:\n\n    parser = argparse.ArgumentParser(description=\"PaperQA CLI\")\n    parser.add_argument(\n        \"--settings\",\n        \"-s\",\n        default=\"high_quality\",\n        help=(\n            \"Named settings to use. Will search in local, pqa directory, and package\"\n            \" last\"\n        ),\n    )\n    parser.add_argument(\n        \"--index\", \"-i\", default=\"default\", help=\"Index name to search or create\"\n    )\n\n    subparsers = parser.add_subparsers(\n        title=\"commands\", dest=\"command\", description=\"Available commands\"\n    )\n\n    subparsers.add_parser(\"view\", help=\"View the chosen settings\")\n\n    save_parser = subparsers.add_parser(\"save\", help=\"View the chosen settings\")\n    save_parser.add_argument(\n        \"location\", help=\"Location for new settings (name or an absolute path)\"\n    )\n\n    ask_parser = subparsers.add_parser(\n        \"ask\", help=\"Ask a question of current index (based on settings)\"\n    )\n    ask_parser.add_argument(\"query\", help=\"Question to ask\")\n\n    search_parser = subparsers.add_parser(\n        \"search\",\n        help=(\n            \"Search the index specified by --index.\"\n            \" Pass `--index answers` to search previous answers.\"\n        ),\n    )\n    search_parser.add_argument(\"query\", help=\"Keyword search\")\n\n    build_parser = subparsers.add_parser(\n        \"index\", help=\"Build a search index from given directory\"\n    )\n    build_parser.add_argument(\"directory\", help=\"Directory to build index from\")\n\n    # Create CliSettingsSource instance\n    cli_settings = CliSettingsSource[argparse.ArgumentParser](\n        Settings, root_parser=parser\n    )\n\n    # Now use argparse to parse the remaining arguments\n    args, remaining_args = parser.parse_known_args()\n    # Parse arguments using CliSettingsSource\n    settings = Settings.from_name(\n        args.settings, cli_source=cli_settings(args=remaining_args)\n    )\n\n    match args.command:\n        case \"ask\":\n            ask(args.query, settings)\n        case \"view\":\n            configure_cli_logging(settings)\n            logger.info(f\"Viewing: {args.settings}\")\n            logger.info(settings.model_dump_json(indent=2))\n        case \"save\":\n            save_settings(settings, args.location)\n        case \"search\":\n            search_query(args.query, args.index, settings)\n        case \"index\":\n            build_index(args.index, args.directory, settings)\n        case _:\n            commands = \", \".join({\"view\", \"ask\", \"search\", \"index\"})\n            brief_help = f\"\\nRun with commands: {{{commands}}}\\n\\n\"\n            brief_help += \"For more information, run with --help\"\n            print(brief_help)\n\n\nif __name__ == \"__main__\":\n    _INITIATED_FROM_CLI = True\n    main()\n"
  },
  {
    "path": "src/paperqa/agents/env.py",
    "content": "import logging\nfrom collections.abc import Callable\nfrom copy import deepcopy\nfrom typing import Any, ClassVar, Self, cast\nfrom uuid import UUID\n\nfrom aviary.core import (\n    Environment,\n    Frame,\n    Message,\n    Messages,\n    Tool,\n    ToolRequestMessage,\n    ToolResponseMessage,\n)\nfrom aviary.env import ENV_REGISTRY\nfrom aviary.utils import MultipleChoiceQuestion\nfrom lmi import EmbeddingModel, LiteLLMModel\n\nfrom paperqa.docs import Docs\nfrom paperqa.settings import Settings\nfrom paperqa.sources.clinical_trials import (\n    CLINICAL_TRIALS_BASE,\n    partition_clinical_trials_by_source,\n)\nfrom paperqa.types import PQASession\nfrom paperqa.utils import get_year\n\nfrom .tools import (\n    AVAILABLE_TOOL_NAME_TO_CLASS,\n    DEFAULT_TOOL_NAMES,\n    ClinicalTrialsSearch,\n    Complete,\n    EnvironmentState,\n    GatherEvidence,\n    GenerateAnswer,\n    NamedTool,\n    PaperSearch,\n    Reset,\n)\n\nlogger = logging.getLogger(__name__)\n\nPOPULATE_FROM_SETTINGS = None\n\n\ndef settings_to_tools(  # noqa: PLR0912\n    settings: Settings,\n    llm_model: LiteLLMModel | None = POPULATE_FROM_SETTINGS,\n    summary_llm_model: LiteLLMModel | None = POPULATE_FROM_SETTINGS,\n    embedding_model: EmbeddingModel | None = POPULATE_FROM_SETTINGS,\n) -> list[Tool]:\n    \"\"\"\n    Convert a Settings into tools, confirming the complete tool is present.\n\n    NOTE: the last element of the return will always be Complete.\n    \"\"\"\n    llm_model = llm_model or settings.get_llm()\n    summary_llm_model = summary_llm_model or settings.get_summary_llm()\n    embedding_model = embedding_model or settings.get_embedding_model()\n    tools: list[Tool] = []\n    for tool_type in (\n        [AVAILABLE_TOOL_NAME_TO_CLASS[name] for name in DEFAULT_TOOL_NAMES]\n        if settings.agent.tool_names is None\n        else [\n            AVAILABLE_TOOL_NAME_TO_CLASS[name]\n            for name in set(settings.agent.tool_names)\n        ]\n    ):\n\n        def make_tool(fn: Callable, tool_type: type[NamedTool] = tool_type) -> Tool:\n            return Tool.from_function(fn, concurrency_safe=tool_type.CONCURRENCY_SAFE)\n\n        if issubclass(tool_type, PaperSearch):\n            tool = make_tool(\n                PaperSearch(\n                    settings=settings, embedding_model=embedding_model\n                ).paper_search\n            )\n            for pname in (\"min_year\", \"max_year\"):\n                tool.info.get_properties()[pname][\"description\"] = cast(\n                    \"str\", tool.info.get_properties()[pname][\"description\"]\n                ).format(current_year=get_year())\n        elif issubclass(tool_type, GatherEvidence):\n            gather_evidence_tool = GatherEvidence(\n                settings=settings,\n                summary_llm_model=summary_llm_model,\n                embedding_model=embedding_model,\n            )\n\n            # if we're using the SearchClinicalTrialsTool,\n            # we override this tool's docstring/prompt\n            # because the default prompt is unaware of the clinical trials tool\n\n            if ClinicalTrialsSearch.TOOL_FN_NAME in (\n                settings.agent.tool_names or DEFAULT_TOOL_NAMES\n            ):\n                gather_evidence_tool.gather_evidence.__func__.__doc__ = (  # type: ignore[attr-defined]\n                    ClinicalTrialsSearch.GATHER_EVIDENCE_TOOL_PROMPT_OVERRIDE\n                )\n                gather_evidence_tool.partitioning_fn = (\n                    partition_clinical_trials_by_source\n                )\n\n            tool = make_tool(gather_evidence_tool.gather_evidence)\n\n        elif issubclass(tool_type, GenerateAnswer):\n            generate_answer_tool = GenerateAnswer(\n                settings=settings,\n                llm_model=llm_model,\n                summary_llm_model=summary_llm_model,\n                embedding_model=embedding_model,\n            )\n\n            if ClinicalTrialsSearch.TOOL_FN_NAME in (\n                settings.agent.tool_names or DEFAULT_TOOL_NAMES\n            ):\n                generate_answer_tool.partitioning_fn = (\n                    partition_clinical_trials_by_source\n                )\n\n            tool = make_tool(generate_answer_tool.gen_answer)\n\n        elif issubclass(tool_type, Reset):\n            tool = make_tool(Reset().reset)\n        elif issubclass(tool_type, Complete):\n            tool = make_tool(Complete().complete)\n        elif issubclass(tool_type, ClinicalTrialsSearch):\n            tool = make_tool(\n                ClinicalTrialsSearch(\n                    search_count=settings.agent.search_count, settings=settings\n                ).clinical_trials_search\n            )\n        else:\n            raise NotImplementedError(f\"Didn't handle tool type {tool_type}.\")\n        if tool.info.name == Complete.complete.__name__:\n            tools.append(tool)  # Place at the end\n        else:\n            tools.insert(0, tool)\n    return tools\n\n\ndef make_clinical_trial_status(\n    total_paper_count: int,\n    relevant_paper_count: int,\n    total_clinical_trials: int,\n    relevant_clinical_trials: int,\n    evidence_count: int,\n    cost: float,\n) -> str:\n    return (\n        f\"Status: Paper Count={total_paper_count}\"\n        f\" | Relevant Papers={relevant_paper_count}\"\n        f\" | Clinical Trial Count={total_clinical_trials}\"\n        f\" | Relevant Clinical Trials={relevant_clinical_trials}\"\n        f\" | Current Evidence={evidence_count}\"\n        f\" | Current Cost=${cost:.4f}\"\n    )\n\n\n# SEE: https://regex101.com/r/L0L5MH/1\nCLINICAL_STATUS_SEARCH_REGEX_PATTERN: str = (\n    r\"Status: Paper Count=(\\d+) \\| Relevant Papers=(\\d+)(?:\\s\\|\\sClinical Trial\"\n    r\" Count=(\\d+)\\s\\|\\sRelevant Clinical Trials=(\\d+))?\\s\\|\\sCurrent Evidence=(\\d+)\"\n)\n\n\ndef clinical_trial_status(state: \"EnvironmentState\") -> str:\n    relevant_contexts = state.get_relevant_contexts()\n    return make_clinical_trial_status(\n        total_paper_count=len(\n            {\n                d.dockey\n                for d in state.docs.docs.values()\n                if CLINICAL_TRIALS_BASE\n                not in getattr(d, \"other\", {}).get(\"client_source\", [])\n            }\n        ),\n        relevant_paper_count=len(\n            {\n                c.text.doc.dockey\n                for c in relevant_contexts\n                if CLINICAL_TRIALS_BASE\n                not in getattr(c.text.doc, \"other\", {}).get(\"client_source\", [])\n            }\n        ),\n        total_clinical_trials=len(\n            {\n                d.dockey\n                for d in state.docs.docs.values()\n                if CLINICAL_TRIALS_BASE\n                in getattr(d, \"other\", {}).get(\"client_source\", [])\n            }\n        ),\n        relevant_clinical_trials=len(\n            {\n                c.text.doc.dockey\n                for c in relevant_contexts\n                if CLINICAL_TRIALS_BASE\n                in getattr(c.text.doc, \"other\", {}).get(\"client_source\", [])\n            }\n        ),\n        evidence_count=len(relevant_contexts),\n        cost=state.session.cost,\n    )\n\n\nclass PaperQAEnvironment(Environment[EnvironmentState]):\n    \"\"\"Environment connecting paper-qa's tools with state.\"\"\"\n\n    def __init__(\n        self,\n        query: str | MultipleChoiceQuestion,\n        settings: Settings,\n        docs: Docs,\n        llm_model: LiteLLMModel | None = POPULATE_FROM_SETTINGS,\n        summary_llm_model: LiteLLMModel | None = POPULATE_FROM_SETTINGS,\n        embedding_model: EmbeddingModel | None = POPULATE_FROM_SETTINGS,\n        session_id: UUID | None = None,\n        **env_kwargs,\n    ):\n        super().__init__(**env_kwargs)\n        self._query = query\n        self._settings = settings\n        self._docs = docs\n        self._llm_model = llm_model\n        self._summary_llm_model = summary_llm_model\n        self._embedding_model = embedding_model\n        self._session_id = session_id\n\n    @classmethod\n    def from_task(cls, task: str) -> Self:\n        return cls(query=task, settings=Settings(), docs=Docs())\n\n    def make_tools(self) -> list[Tool]:\n        return settings_to_tools(\n            settings=self._settings,\n            llm_model=self._llm_model,\n            summary_llm_model=self._summary_llm_model,\n            embedding_model=self._embedding_model,\n        )\n\n    async def _reset_docs(self) -> None:\n        \"\"\"Hook to reset the docs when creating the initial state.\"\"\"\n        self._docs.clear_docs()\n\n    async def make_initial_state(self) -> EnvironmentState:\n        await self._reset_docs()\n\n        status_fn = None\n\n        if ClinicalTrialsSearch.TOOL_FN_NAME in (\n            self._settings.agent.tool_names or DEFAULT_TOOL_NAMES\n        ):\n            status_fn = clinical_trial_status\n\n        session_kwargs: dict[str, Any] = {}\n        if self._session_id:\n            session_kwargs[\"id\"] = self._session_id\n        return EnvironmentState(\n            docs=self._docs,\n            session=PQASession(\n                question=(\n                    self._query\n                    if isinstance(self._query, str)\n                    else self._query.question_prompt\n                ),\n                config_md5=self._settings.md5,\n                **session_kwargs,\n            ),\n            status_fn=status_fn,\n        )\n\n    async def reset(self) -> tuple[list[Message], list[Tool]]:\n        # NOTE: don't build the index here, as sometimes we asyncio.gather over this\n        # method, and our current design (as of v5.0.10) could hit race conditions\n        # because index building does not use file locks\n        self.state, self.tools = (await self.make_initial_state()), self.make_tools()\n        return (\n            [\n                Message(\n                    content=self._settings.agent.agent_prompt.format(\n                        question=self.state.session.question,\n                        status=self.state.status,\n                        complete_tool_name=Complete.TOOL_FN_NAME,\n                    ),\n                )\n            ],\n            self.tools,\n        )\n\n    def export_frame(self) -> Frame:\n        return Frame(state=self.state, info={\"query\": self._query})\n\n    def _has_excess_answer_failures(self) -> bool:\n        if self._settings.answer.max_answer_attempts is None:\n            return False\n        return (\n            sum(\n                tn == GenerateAnswer.gen_answer.__name__\n                for s in self.state.session.tool_history\n                for tn in s\n            )\n            > self._settings.answer.max_answer_attempts\n        )\n\n    USE_POST_PROCESSED_REWARD: ClassVar[float] = 0.0\n\n    async def step(self, action: Message) -> tuple[Messages, float, bool, bool]:\n        # Record before the type check so the cost gets recorded\n        # even if the action was the wrong type\n        self.state.record_action(action)\n        if not isinstance(action, ToolRequestMessage):\n            return (\n                [Message(content=\"You must call tools to proceed.\")],\n                self.USE_POST_PROCESSED_REWARD,\n                False,\n                False,\n            )\n\n        response_messages = cast(\n            \"list[Message]\",\n            await self.exec_tool_calls(\n                action,\n                concurrency=True,  # We allow tools to define their own concurrency\n                state=self.state,\n                handle_tool_exc=True,\n            ),\n        ) or [Message(content=f\"No tool calls input in tool request {action}.\")]\n        done = any(\n            isinstance(msg, ToolResponseMessage)\n            and msg.name == Complete.complete.__name__\n            for msg in response_messages\n        )\n        if not done and self._has_excess_answer_failures():\n            # If the caller set max_answer_attempts, and the agent has tried to answer\n            # too many times, we consider this done, but we cannot determine success\n            # because we're not calling the complete tool\n            self.state.session.has_successful_answer = None\n            done = True\n        return (\n            response_messages,\n            self.USE_POST_PROCESSED_REWARD,\n            done,\n            False,  # Let caller determine truncations\n        )\n\n    async def get_id(self) -> str:\n        if (\n            isinstance(self._query, str)\n            or self._query.question_id\n            == MultipleChoiceQuestion.model_fields[\"question_id\"].default\n        ):\n            details = (\n                \", as just a question was configured\"\n                if isinstance(self._query, str)\n                else \", as the default ID remains present\"\n            )\n            raise ValueError(f\"No question ID was configured{details}.\")\n        return str(self._query.question_id)\n\n    def __deepcopy__(self, memo) -> Self:\n        copy_state = deepcopy(self.state, memo)\n        # We don't know the side effects of deep copying a litellm.Router,\n        # so we force a shallow copy of these LiteLLMModels\n        env_model_kwargs: dict[str, Any] = {\n            name: model if model is None else type(model)(**model.model_dump())\n            for name, model in (\n                (\"llm_model\", self._llm_model),\n                (\"summary_llm_model\", self._summary_llm_model),\n                (\"embedding_model\", self._embedding_model),\n            )\n        }\n        copy_self = type(self)(\n            query=self._query,  # No need to copy since we read only\n            settings=deepcopy(self._settings, memo),  # Deepcopy just to be safe\n            docs=copy_state.docs,\n            **env_model_kwargs,\n        )\n        copy_self.state = copy_state\n        # Because we shallow copied the LiteLLMModels, we need to re-make the\n        # tool functions within the tools\n        copy_self.tools = copy_self.make_tools()\n        return copy_self\n\n\nENV_REGISTRY[\"paperqa\"] = \"paperqa.agents.env\", PaperQAEnvironment.__name__\n"
  },
  {
    "path": "src/paperqa/agents/helpers.py",
    "content": "from __future__ import annotations\n\nimport logging\nimport re\nfrom datetime import datetime\nfrom typing import cast\n\nfrom aviary.core import Message\nfrom lmi import LiteLLMModel, LLMModel\nfrom rich.table import Table\n\nfrom paperqa.docs import Docs\nfrom paperqa.types import DocDetails\n\nfrom .models import AnswerResponse\n\nlogger = logging.getLogger(__name__)\n\n\ndef get_year(ts: datetime | None = None) -> str:\n    \"\"\"Get the year from the input datetime, otherwise using the current datetime.\"\"\"\n    if ts is None:\n        ts = datetime.now()\n    return ts.strftime(\"%Y\")\n\n\nasync def litellm_get_search_query(\n    question: str,\n    count: int,\n    template: str | None = None,\n    llm: LLMModel | str = \"gpt-4o-mini\",\n    temperature: float = 1.0,\n) -> list[str]:\n    search_prompt = \"\"\n    if isinstance(template, str) and all(\n        x in template for x in (\"{count}\", \"{question}\", \"{date}\")\n    ):\n        # partial formatting\n        search_prompt = template.replace(\"{date}\", get_year())\n    elif isinstance(template, str):\n        logger.warning(\n            \"Template does not contain {count}, {question} and {date} variables.\"\n            \" Ignoring template and using default search prompt.\"\n        )\n    if not search_prompt:\n        # TODO: move to use tools instead of DIY schema in prompt\n        search_prompt = (\n            \"We want to answer the following question: {question}\\nProvide\"\n            \" {count} unique keyword searches (one search per line) and year ranges\"\n            \" that will find papers to help answer the question. Do not use boolean\"\n            \" operators. Make sure not to repeat searches without changing the\"\n            \" keywords or year ranges. Make some searches broad and some narrow. Use\"\n            \" this format: [keyword search], [start year]-[end year]. where end year\"\n            f\" is optional. The current year is {get_year()}.\"\n        )\n\n    if isinstance(llm, str):\n        model: LLMModel = LiteLLMModel(name=llm)\n        model.config[\"model_list\"][0][\"litellm_params\"].update(\n            {\"temperature\": temperature}\n        )\n    else:\n        model = llm\n    messages = [\n        Message(content=search_prompt.format(question=question, count=count)),\n    ]\n    result = await model.call_single(\n        messages=messages,\n    )\n    search_query = cast(\"str\", result.text)\n    queries = [s for s in search_query.split(\"\\n\") if len(s) > 3]  # noqa: PLR2004\n    # remove \"2.\", \"3.\", etc. -- https://regex101.com/r/W2f7F1/1\n    queries = [re.sub(r\"^\\d+\\.\\s*\", \"\", q) for q in queries]\n    # remove quotes\n    return [re.sub(r'[\"\\[\\]]', \"\", q) for q in queries]\n\n\ndef table_formatter(\n    objects: list[tuple[AnswerResponse | Docs, str]], max_chars_per_column: int = 2000\n) -> Table:\n    example_object, _ = objects[0]\n    if isinstance(example_object, AnswerResponse):\n        table = Table(title=\"Prior Answers\")\n        table.add_column(\"Question\", style=\"cyan\")\n        table.add_column(\"Answer\", style=\"magenta\")\n        for obj, _ in objects:\n            table.add_row(\n                cast(\"AnswerResponse\", obj).session.question[:max_chars_per_column],\n                cast(\"AnswerResponse\", obj).session.answer[:max_chars_per_column],\n            )\n        return table\n    if isinstance(example_object, Docs):\n        table = Table(title=\"PDF Search\")\n        table.add_column(\"Title\", style=\"cyan\")\n        table.add_column(\"File\", style=\"magenta\")\n        for obj, filename in objects:\n            docs = cast(\"Docs\", obj)  # Assume homogeneous objects\n            doc = docs.texts[0].doc\n            if isinstance(doc, DocDetails) and doc.title:\n                display_name: str = doc.title  # Prefer title if available\n            else:\n                display_name = doc.formatted_citation\n            table.add_row(display_name[:max_chars_per_column], filename)\n        return table\n    raise NotImplementedError(\n        f\"Object type {type(example_object)} can not be converted to table.\"\n    )\n"
  },
  {
    "path": "src/paperqa/agents/main.py",
    "content": "import asyncio\nimport logging\nfrom collections.abc import Awaitable, Callable\nfrom typing import TYPE_CHECKING, Any\n\nfrom aviary.core import (\n    MalformedMessageError,\n    Message,\n    Tool,\n    ToolCall,\n    ToolRequestMessage,\n    ToolSelector,\n    ToolSelectorLedger,\n)\nfrom aviary.utils import MultipleChoiceQuestion\nfrom pydantic import BaseModel\nfrom rich.console import Console\nfrom tenacity import (\n    Retrying,\n    before_sleep_log,\n    retry_if_exception_type,\n    stop_after_attempt,\n)\n\nfrom paperqa._ldp_shims import Callback, RolloutManager\nfrom paperqa.docs import Docs\nfrom paperqa.settings import AgentSettings, Settings\nfrom paperqa.types import PQASession\n\nfrom .env import PaperQAEnvironment\nfrom .helpers import litellm_get_search_query, table_formatter\nfrom .models import AgentStatus, AnswerResponse, SimpleProfiler\nfrom .search import SearchDocumentStorage, SearchIndex, get_directory_index\nfrom .tools import (\n    DEFAULT_TOOL_NAMES,\n    Complete,\n    EnvironmentState,\n    GatherEvidence,\n    GenerateAnswer,\n    PaperSearch,\n)\n\nif TYPE_CHECKING:\n    from aviary.core import Environment\n    from ldp.agent import Agent, SimpleAgentState\n    from ldp.graph.ops import OpResult\n\nlogger = logging.getLogger(__name__)\nagent_logger = logging.getLogger(__name__ + \".agent_callers\")\n\nDEFAULT_AGENT_TYPE = AgentSettings.model_fields[\"agent_type\"].default\n\n\nasync def agent_query(\n    query: str | MultipleChoiceQuestion,\n    settings: Settings,\n    docs: Docs | None = None,\n    agent_type: str | type = DEFAULT_AGENT_TYPE,\n    **runner_kwargs,\n) -> AnswerResponse:\n    if docs is None:\n        docs = Docs()\n\n    answers_index = SearchIndex(\n        fields=[*SearchIndex.REQUIRED_FIELDS, \"question\"],\n        index_name=\"answers\",\n        index_directory=settings.agent.index.index_directory,\n        storage=SearchDocumentStorage.JSON_MODEL_DUMP,\n    )\n\n    response = await run_agent(docs, query, settings, agent_type, **runner_kwargs)\n    agent_logger.debug(f\"agent_response: {response}\")\n\n    agent_logger.info(f\"[bold blue]Answer: {response.session.answer}[/bold blue]\")\n\n    await answers_index.add_document(\n        {\n            \"file_location\": str(response.session.id),\n            \"body\": response.session.answer,\n            \"question\": response.session.question,\n        },\n        document=response,\n    )\n    await answers_index.save_index()\n    return response\n\n\nFAKE_AGENT_TYPE = \"fake\"  # No agent, just invoke tools in deterministic order\n\n\nasync def run_agent(\n    docs: Docs,\n    query: str | MultipleChoiceQuestion,\n    settings: Settings,\n    agent_type: str | type = DEFAULT_AGENT_TYPE,\n    **runner_kwargs,\n) -> AnswerResponse:\n    \"\"\"\n    Run an agent.\n\n    Args:\n        docs: Docs to run upon.\n        query: Query to answer.\n        settings: Settings to use.\n        agent_type: Agent type (or fully qualified name to the type) to pass to\n            AgentType.get_agent, or \"fake\" to TODOC.\n        runner_kwargs: Keyword arguments to pass to the runner.\n\n    Returns:\n        Tuple of resultant answer, token counts, and agent status.\n    \"\"\"\n    profiler = SimpleProfiler()\n    outer_profile_name = f\"agent-{agent_type}-{settings.agent.agent_llm}\"\n    profiler.start(outer_profile_name)\n    question = query if isinstance(query, str) else query.question_prompt\n    logger.info(\n        f\"Beginning agent {agent_type!r} run with question {question!r} and full\"\n        f\" settings {settings.model_dump()}.\"\n    )\n\n    # Build the index once here, and then all tools won't need to rebuild it\n    # only build if the a search tool is requested\n    if PaperSearch.TOOL_FN_NAME in (settings.agent.tool_names or DEFAULT_TOOL_NAMES):\n        await get_directory_index(settings=settings, build=settings.agent.rebuild_index)\n\n    if isinstance(agent_type, str) and agent_type.lower() == FAKE_AGENT_TYPE:\n        session, agent_status = await run_fake_agent(\n            query, settings, docs, **runner_kwargs\n        )\n    elif tool_selector_or_none := settings.make_aviary_tool_selector(agent_type):\n        session, agent_status = await run_aviary_agent(\n            query, settings, docs, tool_selector_or_none, **runner_kwargs\n        )\n    elif ldp_agent_or_none := await settings.make_ldp_agent(agent_type):\n        session, agent_status = await run_ldp_agent(\n            query, settings, docs, ldp_agent_or_none, **runner_kwargs\n        )\n    else:\n        raise NotImplementedError(f\"Didn't yet handle agent type {agent_type}.\")\n\n    if agent_status != AgentStatus.TRUNCATED and session.has_successful_answer is False:\n        agent_status = AgentStatus.UNSURE\n    # stop after, so overall isn't reported as long-running step.\n    logger.info(\n        f\"Finished agent {agent_type!r} run with question {question!r} and status\"\n        f\" {agent_status}.\"\n    )\n    return AnswerResponse(session=session, status=agent_status)\n\n\nasync def _run_with_timeout_failure(\n    rollout: Callable[[], Awaitable[AgentStatus]],\n    settings: Settings,\n    env: PaperQAEnvironment,\n) -> tuple[PQASession, AgentStatus]:\n    try:\n        async with asyncio.timeout(settings.agent.timeout):\n            status = await rollout()\n    except TimeoutError:\n        logger.warning(\n            f\"Agent timeout after {settings.agent.timeout}-sec, just answering.\"\n        )\n        status = AgentStatus.TRUNCATED\n    except Exception:\n        logger.exception(\"Trajectory failed.\")\n        status = AgentStatus.FAIL\n    if status == AgentStatus.TRUNCATED or not env.state.query_tool_history(\n        GenerateAnswer.TOOL_FN_NAME\n    ):\n        # Fail over after truncation (too many steps, timeout): just answer\n        generate_answer_tool = next(\n            filter(lambda x: x.info.name == GenerateAnswer.TOOL_FN_NAME, env.tools)\n        )\n        action = ToolRequestMessage(\n            tool_calls=[ToolCall.from_tool(generate_answer_tool)]\n        )\n        await env.exec_tool_calls(message=action, state=env.state, handle_tool_exc=True)\n        env.state.record_action(action)\n    return env.state.session, status\n\n\nasync def run_fake_agent(\n    query: str | MultipleChoiceQuestion,\n    settings: Settings,\n    docs: Docs,\n    env_class: type[PaperQAEnvironment] = PaperQAEnvironment,\n    on_env_reset_callback: Callable[[EnvironmentState], Awaitable] | None = None,\n    on_agent_action_callback: Callable[[Message, BaseModel], Awaitable] | None = None,\n    on_env_step_callback: (\n        Callable[[list[Message], float, bool, bool], Awaitable] | None\n    ) = None,\n    **env_kwargs,\n) -> tuple[PQASession, AgentStatus]:\n    if settings.agent.max_timesteps is not None:\n        logger.warning(\n            f\"Max timesteps (configured {settings.agent.max_timesteps}) is not\"\n            \" applicable with the fake agent, ignoring it.\"\n        )\n    env = env_class(query, settings, docs, **env_kwargs)\n    obs, tools = await env.reset()\n    settings.adjust_tools_for_agent_llm(tools)\n\n    if on_env_reset_callback:\n        await on_env_reset_callback(env.state)\n\n    question = env.state.session.question\n    search_tool = next(filter(lambda x: x.info.name == PaperSearch.TOOL_FN_NAME, tools))\n    gather_evidence_tool = next(\n        filter(lambda x: x.info.name == GatherEvidence.TOOL_FN_NAME, tools)\n    )\n    generate_answer_tool = next(\n        filter(lambda x: x.info.name == GenerateAnswer.TOOL_FN_NAME, tools)\n    )\n    complete_tool = next(filter(lambda x: x.info.name == Complete.TOOL_FN_NAME, tools))\n    agent_messages = obs.copy()  # Copy just to be safe\n\n    async def step(action: list[ToolCall] | ToolRequestMessage) -> None:\n        action = (\n            action\n            if isinstance(action, ToolRequestMessage)\n            else ToolRequestMessage(tool_calls=action)\n        )\n        agent_messages.append(action)\n        if on_agent_action_callback:\n            await on_agent_action_callback(action, env.state)\n        obs, reward, done, truncated = await env.step(action)\n        agent_messages.extend(obs)\n        if on_env_step_callback:\n            await on_env_step_callback(obs, reward, done, truncated)\n\n    async def rollout() -> AgentStatus:\n        llm_model = settings.get_llm()\n\n        # Seed docs with a few LLM-proposed search calls\n        # TODO: make properly support year ranges\n        for search in await litellm_get_search_query(question, llm=llm_model, count=3):\n            search_tcs = [\n                ToolCall.from_tool(\n                    search_tool, query=search, min_year=None, max_year=None\n                )\n            ]\n            await step(search_tcs)\n        await step([ToolCall.from_tool(gather_evidence_tool, question=question)])\n        await step([ToolCall.from_tool(generate_answer_tool)])\n        # Complete with an LLM-proposed complete call\n        complete_action = await llm_model.select_tool(\n            messages=agent_messages, tools=tools, tool_choice=complete_tool\n        )\n        await step(complete_action)\n        return (\n            AgentStatus.SUCCESS\n            if env.state.session.has_successful_answer is not False\n            else AgentStatus.UNSURE\n        )\n\n    return await _run_with_timeout_failure(rollout, settings, env)\n\n\nasync def run_aviary_agent(\n    query: str | MultipleChoiceQuestion,\n    settings: Settings,\n    docs: Docs,\n    agent: ToolSelector,\n    env_class: type[PaperQAEnvironment] = PaperQAEnvironment,\n    on_env_reset_callback: Callable[[EnvironmentState], Awaitable] | None = None,\n    on_agent_action_callback: Callable[[Message, BaseModel], Awaitable] | None = None,\n    on_env_step_callback: (\n        Callable[[list[Message], float, bool, bool], Awaitable] | None\n    ) = None,\n    **env_kwargs,\n) -> tuple[PQASession, AgentStatus]:\n    env = env_class(query, settings, docs, **env_kwargs)\n\n    async def rollout() -> AgentStatus:\n        obs, tools = await env.reset()\n        settings.adjust_tools_for_agent_llm(tools)\n\n        if on_env_reset_callback:\n            await on_env_reset_callback(env.state)\n\n        agent_state = ToolSelectorLedger(\n            messages=(\n                [\n                    Message(\n                        role=\"system\",\n                        content=settings.agent.agent_system_prompt,\n                    )\n                ]\n                if settings.agent.agent_system_prompt\n                else []\n            ),\n            tools=tools,\n        )\n\n        timestep, max_timesteps = 0, settings.agent.max_timesteps\n        done = False\n        while not done:\n            if max_timesteps is not None and timestep >= max_timesteps:\n                logger.warning(\n                    f\"Agent didn't finish within {max_timesteps} timesteps, just\"\n                    \" answering.\"\n                )\n                return AgentStatus.TRUNCATED\n            agent_state.messages += obs\n            for attempt in Retrying(\n                stop=stop_after_attempt(5),\n                retry=retry_if_exception_type(MalformedMessageError),\n                before_sleep=before_sleep_log(logger, logging.WARNING),\n                reraise=True,\n            ):\n                with attempt:  # Retrying if ToolSelector fails to select a tool\n                    action = await agent(agent_state.messages, tools)\n            agent_state.messages = [*agent_state.messages, action]\n            if on_agent_action_callback:\n                await on_agent_action_callback(action, agent_state)\n\n            obs, reward, done, truncated = await env.step(action)\n            if on_env_step_callback:\n                await on_env_step_callback(obs, reward, done, truncated)\n            timestep += 1\n        return AgentStatus.SUCCESS\n\n    return await _run_with_timeout_failure(rollout, settings, env)\n\n\nclass LDPRolloutCallback(Callback):\n    \"\"\"Shim connecting ldp RolloutManager Callbacks with paperqa runner callbacks.\"\"\"\n\n    def __init__(\n        self,\n        env: \"Environment\",\n        on_env_reset_callback: Callable[[EnvironmentState], Awaitable] | None = None,\n        on_agent_action_callback: \"Callable[[OpResult[Message], SimpleAgentState, float], Awaitable] | None\" = None,\n        on_env_step_callback: (\n            Callable[[list[Message], float, bool, bool], Awaitable] | None\n        ) = None,\n    ):\n        self.env = env\n        self.on_env_reset_callback = on_env_reset_callback\n        self.on_agent_action_callback = on_agent_action_callback\n        self.on_env_step_callback = on_env_step_callback\n\n    async def after_agent_get_asv(self, traj_id: str, *args) -> None:  # noqa: ARG002\n        if self.on_agent_action_callback is not None:\n            await self.on_agent_action_callback(*args)\n\n    async def after_env_reset(self, traj_id: str, *_) -> None:  # noqa: ARG002\n        if self.on_env_reset_callback is not None:\n            await self.on_env_reset_callback(self.env.state)\n\n    async def after_env_step(self, traj_id: str, *args) -> None:  # noqa: ARG002\n        if self.on_env_step_callback is not None:\n            await self.on_env_step_callback(*args)\n\n\nclass LDPAdjustToolsForAgentCallback(Callback):\n    def __init__(self, settings: Settings):\n        self._settings = settings\n\n    async def after_env_reset(\n        self, traj_id: str, obs: list[Message], tools: list[Tool]  # noqa: ARG002\n    ) -> None:\n        self._settings.adjust_tools_for_agent_llm(tools)\n\n\nasync def run_ldp_agent(\n    query: str | MultipleChoiceQuestion,\n    settings: Settings,\n    docs: Docs,\n    agent: \"Agent[SimpleAgentState]\",\n    env_class: type[PaperQAEnvironment] = PaperQAEnvironment,\n    on_env_reset_callback: Callable[[EnvironmentState], Awaitable] | None = None,\n    on_agent_action_callback: \"Callable[[OpResult[Message], SimpleAgentState, float], Awaitable] | None\" = None,\n    on_env_step_callback: (\n        Callable[[list[Message], float, bool, bool], Awaitable] | None\n    ) = None,\n    ldp_callback_type: type[LDPRolloutCallback] = LDPRolloutCallback,\n    **env_kwargs,\n) -> tuple[PQASession, AgentStatus]:\n    env = env_class(query, settings, docs, **env_kwargs)\n    # NOTE: don't worry about ldp import checks, because we know Settings.make_ldp_agent\n    # has already taken place, which checks that ldp is installed\n\n    async def rollout() -> AgentStatus:\n        rollout_manager = RolloutManager(\n            agent,\n            callbacks=[\n                ldp_callback_type(\n                    env,\n                    on_env_reset_callback,\n                    on_agent_action_callback,\n                    on_env_step_callback,\n                ),\n                LDPAdjustToolsForAgentCallback(settings),\n            ],\n        )\n        trajs = await rollout_manager.sample_trajectories(\n            environments=[env], max_steps=settings.agent.max_timesteps\n        )\n        traj = trajs[0]\n        if traj.steps[-1].truncated:\n            return AgentStatus.TRUNCATED\n        return AgentStatus.SUCCESS\n\n    return await _run_with_timeout_failure(rollout, settings, env)\n\n\nasync def index_search(\n    query: str, index_name: str = \"answers\", **index_kwargs\n) -> list[tuple[AnswerResponse, str] | tuple[Any, str]]:\n    fields = [*SearchIndex.REQUIRED_FIELDS]\n    if index_name == \"answers\":\n        fields.append(\"question\")\n    index_to_query = SearchIndex(\n        fields=fields,\n        index_name=index_name,\n        storage=(\n            SearchDocumentStorage.JSON_MODEL_DUMP\n            if index_name == \"answers\"\n            else SearchDocumentStorage.PICKLE_COMPRESSED\n        ),\n        **index_kwargs,\n    )\n\n    results = [\n        (AnswerResponse(**a[0]) if index_name == \"answers\" else a[0], a[1])\n        for a in await index_to_query.query(query=query, keep_filenames=True)\n    ]\n    if results:\n        console = Console(record=True)\n        # Render the table to a string\n        console.print(table_formatter(results))\n    else:\n        count = await index_to_query.count\n        agent_logger.info(f\"No results found. Searched {count} docs.\")\n\n    return results\n"
  },
  {
    "path": "src/paperqa/agents/models.py",
    "content": "from __future__ import annotations\n\nimport asyncio\nimport logging\nimport time\nfrom contextlib import asynccontextmanager\nfrom enum import StrEnum\nfrom typing import Any, ClassVar, Protocol, cast\nfrom uuid import UUID, uuid4\n\nfrom aviary.core import Message\nfrom lmi import LiteLLMModel, LLMModel\nfrom pydantic import BaseModel, ConfigDict, Field, ValidationInfo, field_validator\n\nfrom paperqa.types import PQASession\nfrom paperqa.version import __version__\n\nlogger = logging.getLogger(__name__)\n\n\nclass SupportsPickle(Protocol):\n    \"\"\"Type protocol for typing any object that supports pickling.\"\"\"\n\n    def __reduce__(self) -> str | tuple[Any, ...]: ...\n    def __getstate__(self) -> object: ...\n    def __setstate__(self, state: object) -> None: ...\n\n\nclass AgentStatus(StrEnum):  # TODO: rename to AnswerStatus or RolloutStatus\n    # FAIL - during the trajectory encountered an unhandled exception\n    FAIL = \"fail\"\n    # SUCCESS - answer was generated\n    SUCCESS = \"success\"\n    # TRUNCATED - agent didn't finish naturally (e.g. timeout, too many actions),\n    # so we just generated an answer after the unnatural finish\n    TRUNCATED = \"truncated\"\n    # UNSURE - the gen_answer did not succeed, but an answer is present\n    UNSURE = \"unsure\"\n\n\nclass MismatchedModelsError(Exception):\n    \"\"\"Error to throw when model clients clash .\"\"\"\n\n    LOG_METHOD_NAME: ClassVar[str] = \"warning\"\n\n\nclass AnswerResponse(BaseModel):\n    model_config = ConfigDict(populate_by_name=True)\n\n    session: PQASession = Field(alias=\"answer\")\n    bibtex: dict[str, str] | None = None\n    status: AgentStatus\n    timing_info: dict[str, dict[str, float]] | None = None\n    duration: float = 0.0\n    # A placeholder for interesting statistics we can show users\n    # about the answer, such as the number of sources used, etc.\n    stats: dict[str, str] | None = None\n\n    @field_validator(\"session\")\n    def strip_answer(\n        cls, v: PQASession, info: ValidationInfo  # noqa: ARG002, N805\n    ) -> PQASession:\n        # This modifies in place, this is fine\n        # because when a response is being constructed,\n        # we should be done with the PQASession object\n        v.filter_content_for_user()\n        return v\n\n    async def get_summary(self, llm_model: LLMModel | str = \"gpt-4o\") -> str:\n        sys_prompt = (\n            \"Revise the answer to a question to be a concise SMS message. \"\n            \"Use abbreviations or emojis if necessary.\"\n        )\n        model = (\n            LiteLLMModel(name=llm_model) if isinstance(llm_model, str) else llm_model\n        )\n        prompt_template = \"{question}\\n\\n{answer}\"\n        messages = [\n            Message(role=\"system\", content=sys_prompt),\n            Message(\n                role=\"user\",\n                content=prompt_template.format(\n                    question=self.session.question, answer=self.session.answer\n                ),\n            ),\n        ]\n        result = await model.call_single(\n            messages=messages,\n        )\n        return cast(\"str\", result.text).strip()\n\n\nclass TimerData(BaseModel):\n    start_time: float = Field(default_factory=time.time)  # noqa: FURB111\n    durations: list[float] = Field(default_factory=list)\n\n\nclass SimpleProfiler(BaseModel):\n    \"\"\"Basic profiler with start/stop and named timers.\n\n    The format for this logger needs to be strictly followed, as downstream google\n    cloud monitoring is based on the following\n    # [Profiling] {**name** of timer} | {**elapsed** time of function} | {**__version__** of PaperQA}\n    \"\"\"\n\n    timers: dict[str, list[float]] = Field(default_factory=dict)\n    running_timers: dict[str, TimerData] = Field(default_factory=dict)\n    uid: UUID = Field(default_factory=uuid4)\n\n    @asynccontextmanager\n    async def timer(self, name: str):\n        start_time = asyncio.get_running_loop().time()\n        try:\n            yield\n        finally:\n            end_time = asyncio.get_running_loop().time()\n            elapsed = end_time - start_time\n            self.timers.setdefault(name, []).append(elapsed)\n            logger.info(\n                f\"[Profiling] | UUID: {self.uid} | NAME: {name} | TIME: {elapsed:.3f}s\"\n                f\" | VERSION: {__version__}\"\n            )\n\n    def start(self, name: str) -> None:\n        try:\n            self.running_timers[name] = TimerData()\n        except RuntimeError:  # No running event loop (not in async)\n            self.running_timers[name] = TimerData(start_time=time.time())\n\n    def stop(self, name: str) -> None:\n        timer_data = self.running_timers.pop(name, None)\n        if timer_data:\n            try:\n                t_stop: float = asyncio.get_running_loop().time()\n            except RuntimeError:  # No running event loop (not in async)\n                t_stop = time.time()\n            elapsed = t_stop - timer_data.start_time\n            self.timers.setdefault(name, []).append(elapsed)\n            logger.info(\n                f\"[Profiling] | UUID: {self.uid} | NAME: {name} | TIME: {elapsed:.3f}s\"\n                f\" | VERSION: {__version__}\"\n            )\n        else:\n            logger.warning(f\"Timer {name} not running\")\n\n    def results(self) -> dict[str, dict[str, float]]:\n        result = {}\n        for name, durations in self.timers.items():\n            mean = sum(durations) / len(durations)\n            result[name] = {\n                \"low\": min(durations),\n                \"mean\": mean,\n                \"max\": max(durations),\n                \"total\": sum(durations),\n            }\n        return result\n"
  },
  {
    "path": "src/paperqa/agents/search.py",
    "content": "from __future__ import annotations\n\nimport contextlib\nimport csv\nimport json\nimport logging\nimport os\nimport pathlib\nimport pickle\nimport re\nimport sys\nimport zlib\nfrom collections import Counter\nfrom collections.abc import AsyncIterator, Callable, Sequence\nfrom enum import StrEnum, auto\nfrom typing import TYPE_CHECKING, Any, ClassVar, cast\n\nimport anyio\nfrom pydantic import BaseModel, JsonValue\nfrom rich.progress import (\n    BarColumn,\n    MofNCompleteColumn,\n    Progress,\n    TaskProgressColumn,\n    TextColumn,\n    TimeElapsedColumn,\n    TimeRemainingColumn,\n)\nfrom tantivy import (  # pylint: disable=no-name-in-module\n    Document,\n    Index,\n    Schema,\n    SchemaBuilder,\n    Searcher,\n)\nfrom tenacity import (\n    RetryError,\n    retry,\n    retry_if_exception_type,\n    stop_after_attempt,\n    wait_random_exponential,\n)\n\nfrom paperqa.docs import Docs\nfrom paperqa.settings import IndexSettings, get_settings\nfrom paperqa.types import VAR_MATCH_LOOKUP, DocDetails\nfrom paperqa.utils import ImpossibleParsingError, clean_possessives, hexdigest\n\nfrom .models import SupportsPickle\n\nif TYPE_CHECKING:\n    from tantivy import IndexWriter\n\n    from paperqa.settings import MaybeSettings, Settings\n\nlogger = logging.getLogger(__name__)\n\n\nclass AsyncRetryError(Exception):\n    \"\"\"Flags a retry for another tenacity attempt.\"\"\"\n\n\nclass SearchDocumentStorage(StrEnum):\n    \"\"\"Method to serialize a document.\"\"\"\n\n    JSON_MODEL_DUMP = auto()  # utf-8 JSON dump\n    PICKLE_COMPRESSED = auto()  # pickle + zlib compression\n    PICKLE_UNCOMPRESSED = auto()  # pickle\n\n    def extension(self) -> str:\n        if self == SearchDocumentStorage.JSON_MODEL_DUMP:\n            return \"json\"\n        if self == SearchDocumentStorage.PICKLE_COMPRESSED:\n            return \"zip\"\n        return \"pkl\"\n\n    def write_to_string(self, data: BaseModel | SupportsPickle) -> bytes:\n        if self == SearchDocumentStorage.JSON_MODEL_DUMP:\n            if isinstance(data, BaseModel):\n                return data.model_dump_json().encode(\"utf-8\")\n            raise ValueError(\"JSON_MODEL_DUMP requires a BaseModel object.\")\n        if self == SearchDocumentStorage.PICKLE_COMPRESSED:\n            return zlib.compress(pickle.dumps(data))\n        return pickle.dumps(data)\n\n    def read_from_string(\n        self, data: str | bytes\n    ) -> BaseModel | SupportsPickle | JsonValue:\n        if self == SearchDocumentStorage.JSON_MODEL_DUMP:\n            return json.loads(data)\n        if self == SearchDocumentStorage.PICKLE_COMPRESSED:\n            return pickle.loads(zlib.decompress(data))  # type: ignore[arg-type] # noqa: S301\n        return pickle.loads(data)  # type: ignore[arg-type] # noqa: S301\n\n\n# Cache keys are a two-tuple of index name and absolute index directory\n# Cache values are a two-tuple of an opened Index instance and the count\n# of SearchIndex instances currently referencing that Index\n_OPENED_INDEX_CACHE: dict[tuple[str, str], tuple[Index, int]] = {}\nDONT_USE_OPENED_INDEX_CACHE = (\n    os.environ.get(\"PQA_INDEX_DONT_CACHE_INDEXES\", \"\").lower() in VAR_MATCH_LOOKUP\n)\n\n\ndef reap_opened_index_cache() -> None:\n    \"\"\"Delete any unreferenced Index instances from the Index cache.\"\"\"\n    for index_name, (index, count) in _OPENED_INDEX_CACHE.items():\n        if count == 0:\n            _OPENED_INDEX_CACHE.pop(index_name)\n            del index\n\n\nclass SearchIndex:\n    \"\"\"Wrapper around a tantivy.Index exposing higher-level behaviors for documents.\"\"\"\n\n    REQUIRED_FIELDS: ClassVar[list[str]] = [\"file_location\", \"body\"]\n\n    def __init__(\n        self,\n        fields: Sequence[str] | None = None,\n        index_name: str = \"pqa_index\",\n        index_directory: str | os.PathLike | None = None,\n        storage: SearchDocumentStorage = SearchDocumentStorage.PICKLE_COMPRESSED,\n    ):\n        if fields is None:\n            fields = self.REQUIRED_FIELDS\n        self.fields = fields\n        if not all(f in self.fields for f in self.REQUIRED_FIELDS):\n            raise ValueError(\n                f\"{self.REQUIRED_FIELDS} must be included in search index fields.\"\n            )\n        self.index_name = index_name\n        if index_directory is None:  # Pull from settings\n            index_directory = cast(\n                Callable[[], str | os.PathLike],\n                IndexSettings.model_fields[\"index_directory\"].default_factory,\n            )()\n        self._index_directory = index_directory\n        self._schema: Schema | None = None\n        self._index: Index | None = None\n        self._searcher: Searcher | None = None\n        self._writer: IndexWriter | None = None\n        self._index_files: dict[str, str] = {}\n        self.changed = False\n        self.storage = storage\n\n    @property\n    async def index_directory(  # TODO: rename to index_root_directory\n        self,\n    ) -> anyio.Path:\n        directory = anyio.Path(self._index_directory).joinpath(self.index_name)\n        await directory.mkdir(parents=True, exist_ok=True)\n        return directory\n\n    @property\n    async def index_filename(  # TODO: rename to index_meta_directory\n        self,\n    ) -> anyio.Path:\n        \"\"\"Directory to store files used to house index internals.\"\"\"\n        index_dir = (await self.index_directory) / \"index\"\n        await index_dir.mkdir(exist_ok=True)\n        return index_dir\n\n    @property\n    async def docs_index_directory(self) -> anyio.Path:\n        \"\"\"Directory to store documents (e.g. chunked PDFs) given the storage type.\"\"\"\n        docs_dir = (await self.index_directory) / \"docs\"\n        await docs_dir.mkdir(exist_ok=True)\n        return docs_dir\n\n    @property\n    async def file_index_filename(self) -> anyio.Path:\n        \"\"\"File containing a zlib-compressed pickle of the index_files.\"\"\"\n        return (await self.index_directory) / \"files.zip\"\n\n    @property\n    def schema(self) -> Schema:\n        if not self._schema:\n            schema_builder = SchemaBuilder()\n            for field in self.fields:\n                schema_builder.add_text_field(field, stored=True)\n            self._schema = schema_builder.build()\n        return self._schema\n\n    @property\n    async def index(self) -> Index:\n        if not self._index:\n            index_meta_directory = await self.index_filename\n            if await (index_meta_directory / \"meta.json\").exists():\n                if DONT_USE_OPENED_INDEX_CACHE:\n                    self._index = Index.open(path=str(index_meta_directory))\n                else:\n                    key = self.index_name, str(await index_meta_directory.absolute())\n                    # NOTE: now we know we're using the cache and have created the cache\n                    # key. And we know we're in asyncio.gather race condition risk land.\n                    # All of the following operations are *synchronous* so we are not\n                    # giving the opportunity for an await to switch to another parallel\n                    # version of this code. Otherwise, we risk counts being incorrect\n                    # due to race conditions\n                    if key not in _OPENED_INDEX_CACHE:  # open a new Index\n                        self._index = Index.open(path=str(index_meta_directory))\n                        prev_count: int = 0\n                    else:  # reuse Index\n                        self._index, prev_count = _OPENED_INDEX_CACHE[key]\n                    _OPENED_INDEX_CACHE[key] = self._index, prev_count + 1\n            else:\n                # NOTE: this creates the above meta.json file\n                self._index = Index(self.schema, path=str(index_meta_directory))\n        return self._index\n\n    def __del__(self) -> None:\n        index_meta_directory = (\n            pathlib.Path(self._index_directory) / self.index_name / \"index\"\n        )\n        key = self.index_name, str(index_meta_directory.absolute())\n        if key in _OPENED_INDEX_CACHE:\n            index, count = _OPENED_INDEX_CACHE[key]\n            _OPENED_INDEX_CACHE[key] = index, count - 1\n\n    @property\n    async def searcher(self) -> Searcher:\n        if not self._searcher:\n            index = await self.index\n            index.reload()\n            self._searcher = index.searcher()\n        return self._searcher\n\n    @contextlib.asynccontextmanager\n    async def writer(self, reset: bool = False) -> AsyncIterator[IndexWriter]:\n        if not self._writer:\n            index = await self.index\n            self._writer = index.writer()\n        yield self._writer\n        if reset:\n            self._writer = None\n\n    @property\n    async def count(self) -> int:\n        return (await self.searcher).num_docs\n\n    @property\n    async def index_files(self) -> dict[str, str]:\n        if not self._index_files:\n            file_index_path = await self.file_index_filename\n            if await file_index_path.exists():\n                async with await anyio.open_file(file_index_path, \"rb\") as f:\n                    content = await f.read()\n                    try:\n                        self._index_files = pickle.loads(  # noqa: S301\n                            zlib.decompress(content)\n                        )\n                    except Exception:\n                        logger.exception(\n                            f\"Failed to load index file {file_index_path}.\"\n                        )\n                        raise\n        return self._index_files\n\n    @staticmethod\n    def filehash(body: str) -> str:\n        return hexdigest(body)\n\n    async def filecheck(self, filename: str, body_filehash: str | None = None) -> bool:\n        \"\"\"Check if this index contains the filename and if the body's filehash matches.\"\"\"\n        index_files = await self.index_files\n        return bool(\n            index_files.get(filename)\n            and (body_filehash is None or index_files[filename] == body_filehash)\n        )\n\n    async def mark_failed_document(self, path: str | os.PathLike) -> None:\n        (await self.index_files)[str(path)] = FAILED_DOCUMENT_ADD_ID\n        self.changed = True\n\n    async def add_document(\n        self,\n        index_doc: dict[str, Any],  # TODO: rename to something more intuitive\n        document: Any | None = None,\n        lock_acquisition_max_retries: int = 1000,\n    ) -> None:\n        \"\"\"\n        Add the input document to this index.\n\n        Args:\n            index_doc: \"Document\" (thinking types.Doc) of metadata such as 'title' to\n                use in the index.\n            document: Document to store according to the specified storage method.\n            lock_acquisition_max_retries: Amount of retries to acquire a file lock. A\n                large default of 1000 is used because lock acquisition can take a while.\n        \"\"\"\n\n        @retry(\n            stop=stop_after_attempt(lock_acquisition_max_retries),\n            wait=wait_random_exponential(multiplier=0.25, max=60),\n            retry=retry_if_exception_type(AsyncRetryError),\n        )\n        async def _add_document() -> None:\n            body_filehash = self.filehash(index_doc[\"body\"])\n            if not await self.filecheck(index_doc[\"file_location\"], body_filehash):\n                try:\n                    async with self.writer() as writer:\n                        # Let caller handle commit to allow for batching\n                        writer.add_document(Document.from_dict(index_doc))\n\n                    (await self.index_files)[index_doc[\"file_location\"]] = body_filehash\n\n                    if document:\n                        docs_index_dir = await self.docs_index_directory\n                        async with await anyio.open_file(\n                            docs_index_dir\n                            / f\"{body_filehash}.{self.storage.extension()}\",\n                            \"wb\",\n                        ) as f:\n                            await f.write(self.storage.write_to_string(document))\n\n                    self.changed = True\n                except ValueError as e:\n                    if \"Failed to acquire Lockfile: LockBusy.\" in str(e):\n                        raise AsyncRetryError(\"Failed to acquire lock.\") from e\n                    raise\n\n        try:\n            await _add_document()  # If this runs, we succeeded\n        except RetryError:\n            logger.exception(\n                f\"Failed to add document to {index_doc['file_location']}\"\n                f\" within {lock_acquisition_max_retries} attempts.\"\n            )\n            raise\n\n    @retry(\n        stop=stop_after_attempt(1000),\n        wait=wait_random_exponential(multiplier=0.25, max=60),\n        retry=retry_if_exception_type(AsyncRetryError),\n        reraise=True,\n    )\n    async def delete_document(self, file_location: str) -> None:\n        try:\n            async with self.writer() as writer:\n                writer.delete_documents(\"file_location\", file_location)\n            await self.save_index()\n        except ValueError as e:\n            if \"Failed to acquire Lockfile: LockBusy.\" in str(e):\n                raise AsyncRetryError(\"Failed to acquire lock\") from e\n            raise\n\n    async def remove_from_index(self, file_location: str) -> None:\n        index_files = await self.index_files\n        if index_files.get(file_location):\n            await self.delete_document(file_location)\n            filehash = index_files.pop(file_location)\n            docs_index_dir = await self.docs_index_directory\n            # TODO: since the directory is part of the filehash these\n            # are always missing. Unsure of how to get around this.\n            await (docs_index_dir / f\"{filehash}.{self.storage.extension()}\").unlink(\n                missing_ok=True\n            )\n\n            self.changed = True\n\n    @retry(\n        stop=stop_after_attempt(1000),\n        wait=wait_random_exponential(multiplier=0.25, max=60),\n        retry=retry_if_exception_type(AsyncRetryError),\n        reraise=True,\n    )\n    async def save_index(self) -> None:\n        try:\n            async with self.writer(reset=True) as writer:\n                writer.commit()\n                writer.wait_merging_threads()\n        except ValueError as e:\n            if \"Failed to acquire Lockfile: LockBusy.\" in str(e):\n                raise AsyncRetryError(\"Failed to acquire lock\") from e\n            raise\n        file_index_path = await self.file_index_filename\n        async with await anyio.open_file(file_index_path, \"wb\") as f:\n            await f.write(zlib.compress(pickle.dumps(await self.index_files)))\n        self.changed = False\n\n    async def get_saved_object(\n        self, file_location: str, keep_filenames: bool = False\n    ) -> Any | tuple[Any, str] | None:\n        filehash = (await self.index_files).get(file_location)\n        if filehash:\n            docs_index_dir = await self.docs_index_directory\n            async with await anyio.open_file(\n                docs_index_dir / f\"{filehash}.{self.storage.extension()}\", \"rb\"\n            ) as f:\n                content = await f.read()\n                if keep_filenames:\n                    return self.storage.read_from_string(content), file_location\n                return self.storage.read_from_string(content)\n        return None\n\n    # Remove these characters, SEE: https://regex101.com/r/DoLMoa/3\n    CLEAN_QUERY_REGEX: ClassVar[re.Pattern] = re.compile(r'[*\\[\\]:(){}~^><+\"\\\\]')\n\n    async def query(\n        self,\n        query: str,\n        top_n: int = 10,\n        offset: int = 0,\n        min_score: float = 0.0,\n        keep_filenames: bool = False,\n        field_subset: list[str] | None = None,\n    ) -> list[Any]:\n        query_fields = list(field_subset or self.fields)\n        searcher = await self.searcher\n        index = await self.index\n        cleaned_query = self.CLEAN_QUERY_REGEX.sub(\"\", query)\n        try:\n            parsed_query = index.parse_query(cleaned_query, query_fields)\n        except ValueError:  # Rejected by tantivy\n            # Retry with more aggressive cleaning\n            parsed_query = index.parse_query(\n                clean_possessives(cleaned_query), query_fields\n            )\n        addresses = [\n            s[1]\n            for s in searcher.search(parsed_query, top_n, offset=offset).hits\n            if s[0] > min_score\n        ]\n        search_index_docs = [searcher.doc(address) for address in addresses]\n        return [\n            result\n            for result in [\n                await self.get_saved_object(\n                    doc[\"file_location\"][0], keep_filenames=keep_filenames\n                )\n                for doc in search_index_docs\n            ]\n            if result is not None\n        ]\n\n\ndef fetch_kwargs_from_manifest(\n    file_location: str, manifest: dict[str, Any], manifest_fallback_location: str\n) -> dict[str, Any]:\n    manifest_entry: dict[str, Any] | None = manifest.get(file_location) or manifest.get(\n        manifest_fallback_location\n    )\n    if manifest_entry:\n        return DocDetails(**manifest_entry).model_dump()\n    return {}\n\n\nasync def maybe_get_manifest(\n    filename: anyio.Path | None = None,\n) -> dict[str, dict[str, Any]]:\n    if not filename:\n        return {}\n    if filename.suffix == \".csv\":\n        try:\n            async with await anyio.open_file(filename, mode=\"r\") as file:\n                content = await file.read()\n            reader_kwargs: dict[str, Any] = {}\n            if sys.version_info >= (3, 12):  # Unlocks `bool | None` fields\n                reader_kwargs[\"quoting\"] = csv.QUOTE_NOTNULL\n            file_loc_to_records = {\n                str(r.get(\"file_location\")): r\n                for r in csv.DictReader(content.splitlines(), **reader_kwargs)\n                if r.get(\"file_location\")\n            }\n            if not file_loc_to_records:\n                raise ValueError(  # noqa: TRY301\n                    \"No mapping of file location to details extracted from manifest\"\n                    f\" file {filename}.\"\n                )\n            logger.debug(\n                f\"Found manifest file at {filename}, read\"\n                f\" {len(file_loc_to_records)} records from it, which maps to\"\n                f\" {len(file_loc_to_records)} locations.\"\n            )\n        except FileNotFoundError:\n            logger.warning(f\"Manifest file at {filename} could not be found.\")\n        except Exception:\n            logger.exception(f\"Error reading manifest file {filename}.\")\n        else:\n            return file_loc_to_records\n    else:\n        logger.error(f\"Invalid manifest file type: {filename.suffix}\")\n\n    return {}\n\n\nFAILED_DOCUMENT_ADD_ID = \"ERROR\"\n\n\nasync def process_file(\n    rel_file_path: anyio.Path,\n    search_index: SearchIndex,\n    manifest: dict[str, Any],\n    semaphore: anyio.Semaphore,\n    settings: Settings,\n    processed_counter: Counter[str],\n    progress_bar_update: Callable[[], Any] | None = None,\n) -> None:\n\n    abs_file_path = (\n        pathlib.Path(settings.agent.index.paper_directory).absolute()  # noqa: ASYNC240\n        / rel_file_path\n    )\n    fallback_title = rel_file_path.name\n    if settings.agent.index.use_absolute_paper_directory:\n        file_location = str(abs_file_path)\n        manifest_fallback_location = str(rel_file_path)\n    else:\n        file_location = str(rel_file_path)\n        manifest_fallback_location = str(abs_file_path)\n\n    async with semaphore:\n        if not await search_index.filecheck(filename=file_location):\n            logger.info(f\"New file to index: {file_location}...\")\n\n            kwargs = fetch_kwargs_from_manifest(\n                file_location, manifest, manifest_fallback_location\n            )\n\n            tmp_docs = Docs()\n            try:\n                await tmp_docs.aadd(\n                    path=abs_file_path,\n                    fields=[\"title\", \"author\", \"journal\", \"year\"],\n                    settings=settings,\n                    # NOTE if file_location is None in the manifest,\n                    # we want to preserve that\n                    file_location=kwargs.pop(\"file_location\", file_location),\n                    **kwargs,\n                )\n            except Exception as e:\n                # We handle any exception here because we want to save_index so we\n                # 1. can resume the build without rebuilding this file if a separate\n                # process_file invocation leads to a segfault or crash.\n                # 2. don't have deadlock issues after.\n                logger.exception(\n                    f\"Error parsing {file_location}, skipping index for this file.\"\n                )\n                await search_index.mark_failed_document(file_location)\n                await search_index.save_index()\n                if progress_bar_update:\n                    progress_bar_update()\n\n                if not isinstance(e, ValueError | ImpossibleParsingError):\n                    # ImpossibleParsingError: parsing failure, don't retry\n                    # ValueError: TODOC\n                    raise\n                return\n\n            this_doc = next(iter(tmp_docs.docs.values()))\n\n            if isinstance(this_doc, DocDetails):\n                title = this_doc.title or fallback_title\n                year = this_doc.year or \"Unknown year\"\n            else:\n                title, year = fallback_title, \"Unknown year\"\n\n            await search_index.add_document(\n                {\n                    \"title\": title,\n                    \"year\": year,\n                    \"file_location\": file_location,\n                    \"body\": \"\".join(t.text for t in tmp_docs.texts),\n                },\n                document=tmp_docs,\n            )\n\n            processed_counter[\"batched_save_counter\"] += 1\n            if (\n                processed_counter[\"batched_save_counter\"]\n                == settings.agent.index.batch_size\n            ):\n                await search_index.save_index()\n                processed_counter[\"batched_save_counter\"] = 0\n\n            logger.info(f\"Complete ({title}).\")\n\n        # Update progress bar for either a new or previously indexed file\n        if progress_bar_update:\n            progress_bar_update()\n\n\nWARN_IF_INDEXING_MORE_THAN = 999\n\n\ndef _make_progress_bar_update(\n    sync_index_w_directory: bool, total: int\n) -> tuple[contextlib.AbstractContextManager, Callable[[], Any] | None]:\n    # Disable should override enable\n    env_var_disable = (\n        os.environ.get(\"PQA_INDEX_DISABLE_PROGRESS_BAR\", \"\").lower() in VAR_MATCH_LOOKUP\n    )\n    env_var_enable = (\n        os.environ.get(\"PQA_INDEX_ENABLE_PROGRESS_BAR\", \"\").lower() in VAR_MATCH_LOOKUP\n    )\n    try:\n        is_cli = is_running_under_cli()  # pylint: disable=used-before-assignment\n    except NameError:  # Work around circular import\n        from . import is_running_under_cli\n\n        is_cli = is_running_under_cli()\n\n    if sync_index_w_directory and not env_var_disable and (is_cli or env_var_enable):\n        # Progress.get_default_columns with a few more\n        progress = Progress(\n            TextColumn(\"[progress.description]{task.description}\"),\n            BarColumn(),\n            TimeElapsedColumn(),\n            MofNCompleteColumn(),\n            TaskProgressColumn(),\n            TimeRemainingColumn(),\n        )\n        task_id = progress.add_task(\"Indexing...\", total=total)\n\n        def progress_bar_update() -> None:\n            progress.update(task_id, advance=1)\n\n        return progress, progress_bar_update\n    return contextlib.nullcontext(), None\n\n\nasync def get_directory_index(\n    settings: MaybeSettings = None, build: bool = True\n) -> SearchIndex:\n    \"\"\"\n    Create a Tantivy index by reading from a directory of text files.\n\n    This function only reads from the source directory, not edits or writes to it.\n\n    Args:\n        settings: Application settings.\n        build: Opt-out flag (default is True) to read the contents of the source paper\n            directory and if sync_index_w_directory is enabled also update the index.\n    \"\"\"\n    _settings = get_settings(settings)\n    index_settings = _settings.agent.index\n\n    search_index = SearchIndex(\n        fields=[*SearchIndex.REQUIRED_FIELDS, \"title\", \"year\"],\n        index_name=index_settings.name or _settings.get_index_name(),\n        index_directory=index_settings.index_directory,\n    )\n    # NOTE: if the index was not previously built, its index_files will be empty.\n    # Otherwise, the index_files will not be empty\n    if not build:\n        if not await search_index.index_files:\n            raise RuntimeError(\n                f\"Index {search_index.index_name} was empty, please rebuild it.\"\n            )\n        return search_index\n\n    paper_directory = anyio.Path(index_settings.paper_directory)\n    manifest = await maybe_get_manifest(\n        filename=await index_settings.finalize_manifest_file()\n    )\n    valid_papers_rel_file_paths = [\n        file.relative_to(paper_directory)\n        async for file in (\n            paper_directory.rglob(\"*\")\n            if index_settings.recurse_subdirectories\n            else paper_directory.iterdir()\n        )\n        if index_settings.files_filter(file)\n    ]\n    if len(valid_papers_rel_file_paths) > WARN_IF_INDEXING_MORE_THAN:\n        logger.warning(\n            f\"Indexing {len(valid_papers_rel_file_paths)} files into the index\"\n            f\" {search_index.index_name}, may take a few minutes.\"\n        )\n\n    index_unique_file_paths: set[str] = set((await search_index.index_files).keys())\n    if extra_index_files := (\n        index_unique_file_paths - {str(f) for f in valid_papers_rel_file_paths}\n    ):\n        if index_settings.sync_with_paper_directory:\n            for extra_file in extra_index_files:\n                logger.warning(\n                    f\"[bold red]Removing {extra_file} from index.[/bold red]\"\n                )\n                await search_index.remove_from_index(extra_file)\n            logger.warning(\"[bold red]Files removed![/bold red]\")\n        else:\n            logger.warning(\n                f\"[bold red]Indexed files {extra_index_files} are missing from paper\"\n                f\" folder ({paper_directory}).[/bold red]\"\n            )\n\n    semaphore = anyio.Semaphore(index_settings.concurrency)\n    progress_bar, progress_bar_update_fn = _make_progress_bar_update(\n        index_settings.sync_with_paper_directory, total=len(valid_papers_rel_file_paths)\n    )\n    with progress_bar:\n        async with anyio.create_task_group() as tg:\n            processed_counter: Counter[str] = Counter()\n            for rel_file_path in valid_papers_rel_file_paths:\n                if index_settings.sync_with_paper_directory:\n                    tg.start_soon(\n                        process_file,\n                        rel_file_path,\n                        search_index,\n                        manifest,\n                        semaphore,\n                        _settings,\n                        processed_counter,\n                        progress_bar_update_fn,\n                    )\n                else:\n                    logger.debug(\n                        f\"File {rel_file_path} found in paper directory\"\n                        f\" {paper_directory}.\"\n                    )\n\n    if search_index.changed:\n        await search_index.save_index()\n    else:\n        logger.debug(\"No changes to index.\")\n\n    return search_index\n"
  },
  {
    "path": "src/paperqa/agents/tools.py",
    "content": "\"\"\"Base classes for tools, implemented in a functional manner.\"\"\"\n\nimport asyncio\nimport inspect\nimport logging\nimport os\nimport re\nimport sys\nfrom collections.abc import Callable\nfrom itertools import chain\nfrom typing import ClassVar, Self, cast\n\nfrom aviary.core import Message, ToolRequestMessage\nfrom lmi import Embeddable, EmbeddingModel, LiteLLMModel\nfrom pydantic import BaseModel, ConfigDict, Field, computed_field\n\nfrom paperqa.docs import Docs\nfrom paperqa.settings import Settings\nfrom paperqa.sources.clinical_trials import add_clinical_trials_to_docs\nfrom paperqa.types import Context, DocDetails, PQASession\n\nfrom .search import get_directory_index\n\nlogger = logging.getLogger(__name__)\n\n\ndef make_status(\n    total_paper_count: int, relevant_paper_count: int, evidence_count: int, cost: float\n) -> str:\n    return (\n        f\"Status: Paper Count={total_paper_count}\"\n        f\" | Relevant Papers={relevant_paper_count} | Current Evidence={evidence_count}\"\n        f\" | Current Cost=${cost:.4f}\"\n    )\n\n\ndef default_status(state: \"EnvironmentState\") -> str:\n    relevant_contexts = state.get_relevant_contexts()\n    return make_status(\n        total_paper_count=len(state.docs.docs),\n        relevant_paper_count=len({c.text.doc.dockey for c in relevant_contexts}),\n        evidence_count=len(relevant_contexts),\n        cost=state.session.cost,\n    )\n\n\nclass EnvironmentState(BaseModel):\n    \"\"\"State here contains documents and answer being populated.\"\"\"\n\n    model_config = ConfigDict(extra=\"forbid\")\n\n    docs: Docs\n    session: PQASession\n    status_fn: Callable[[Self], str] | None = Field(\n        default=None,\n        description=(\n            \"Function used to generate status,\"\n            \" uses `paperqa.agents.tools.default_status` \"\n            \"if not provided.\"\n        ),\n    )\n\n    # SEE: https://regex101.com/r/RmuVdC/1\n    STATUS_SEARCH_REGEX_PATTERN: ClassVar[str] = (\n        r\"Status: Paper Count=(\\d+) \\| Relevant Papers=(\\d+) \\| Current Evidence=(\\d+)\"\n    )\n\n    @computed_field  # type: ignore[prop-decorator]\n    @property\n    def status(self) -> str:\n        if self.status_fn is not None:\n            return self.status_fn(cast(\"Self\", self))\n        return default_status(self)\n\n    def get_relevant_contexts(self, score_threshold: int | None = 0) -> list[Context]:\n        \"\"\"Get all contexts whose score is above (exclusive) of the input threshold.\"\"\"\n        return [\n            c\n            for c in self.session.contexts\n            if score_threshold is None or c.score > score_threshold\n        ]\n\n    def record_action(self, action: Message | ToolRequestMessage) -> None:\n        self.session.add_tokens(action)\n        if isinstance(action, ToolRequestMessage):\n            self.session.tool_history.append(\n                [tc.function.name for tc in action.tool_calls]\n            )\n\n    def query_tool_history(self, tool_name: str) -> bool:\n        \"\"\"Return true if the tool is has been called in history.\"\"\"\n        return tool_name in set(chain.from_iterable(self.session.tool_history))\n\n\nclass NamedTool(BaseModel):\n    \"\"\"Base class to make looking up tools easier.\"\"\"\n\n    TOOL_FN_NAME: ClassVar[str] = (\n        \"# unpopulated\"  # Comment symbol ensures no collisions\n    )\n\n    # Whether the tool can be called concurrently with other tools.\n    # Be careful when enabling.\n    CONCURRENCY_SAFE: ClassVar[bool] = False\n\n    model_config = ConfigDict(extra=\"forbid\", arbitrary_types_allowed=True)\n\n\nclass PaperSearch(NamedTool):\n    TOOL_FN_NAME = \"paper_search\"\n\n    # This tool is safe to run concurrently. The only stateful operation on the state\n    # is docs.aadd_texts, which itself is concurrency safe.\n    CONCURRENCY_SAFE = True\n\n    settings: Settings\n    embedding_model: EmbeddingModel\n    previous_searches: dict[tuple[str, str | None], int] = Field(default_factory=dict)\n\n    async def paper_search(\n        self,\n        query: str,\n        min_year: int | str | None,\n        max_year: int | str | None,\n        state: EnvironmentState,\n    ) -> str:\n        \"\"\"\n        Search for papers to increase the paper count.\n\n        Repeat previous calls with the same query and years to continue a search. Only repeat a maximum of twice.\n        This tool can be called concurrently.\n        This tool introduces novel papers, so invoke this tool when just beginning or when unsatisfied with the current evidence.\n\n        Args:\n            query: A search query, which can be a specific phrase, complete sentence,\n                or general keywords, e.g. 'machine learning for immunology'. Also can be\n                given search operators.\n            min_year: Filter for minimum publication year, or None for no minimum year.\n                The current year is {current_year}.\n            max_year: Filter for maximum publication year, or None for no maximum year.\n                The current year is {current_year}.\n            state: Current state.\n\n        Returns:\n            String describing searched papers and the current status.\n        \"\"\"  # noqa: E501,W505\n\n        def clean(value: int | str | None) -> int | None:\n            if isinstance(value, int | None):\n                return value\n            if value == \"None\":  # Claude Sonnet 4.5 has given \"None\" (str)\n                return None\n            return int(value)  # Confirm string year was an integer\n\n        cleaned_min_year = clean(min_year)\n        cleaned_max_year = clean(max_year)\n\n        # Convert to date range (e.g. 2022-2022) if date is present\n        year = (\n            (\n                f\"{cleaned_min_year if cleaned_min_year is not None else ''}\"\n                f\"-{cleaned_max_year if cleaned_max_year is not None else ''}\"\n            )\n            if (cleaned_min_year is not None or cleaned_max_year is not None)\n            else None\n        )\n        # get offset if we've done this search before (continuation of search)\n        # or mark this search as new (so offset 0)\n        search_key = query, year\n        try:\n            offset = self.previous_searches[search_key]\n        except KeyError:\n            offset = self.previous_searches[search_key] = 0\n\n        logger.info(f\"Starting paper search for {query!r}.\")\n        index = await get_directory_index(settings=self.settings, build=False)\n        results: list[Docs] = await index.query(\n            query,\n            top_n=self.settings.agent.search_count,\n            offset=offset,\n            field_subset=[f for f in index.fields if f != \"year\"],\n        )\n        logger.info(\n            f\"{self.TOOL_FN_NAME} for query {query!r} and offset {offset} returned\"\n            f\" {len(results)} papers.\"\n        )\n\n        # combine all the resulting doc objects into one and update the state\n        all_doc_details: list[DocDetails] = []\n        for r in results:\n            # there's only one doc per result, so just take the first one\n            this_doc_details = cast(\"DocDetails\", next(iter(r.docs.values())))\n            all_doc_details.append(this_doc_details)\n            await state.docs.aadd_texts(\n                texts=r.texts,\n                doc=this_doc_details,\n                settings=self.settings,\n                embedding_model=self.embedding_model,\n            )\n\n        status = state.status\n        logger.info(status)\n        # mark how far we've searched so that continuation will start at the right place\n        self.previous_searches[search_key] += self.settings.agent.search_count\n        if self.settings.agent.return_paper_metadata:\n            retrieved_papers = \"\\n\".join(\n                [f\"{x.title} ({x.year})\" for x in all_doc_details]\n            )\n            return f\"Retrieved Papers:\\n{retrieved_papers}\\n\\n{status}\"\n        return status\n\n\nclass EmptyDocsError(RuntimeError):\n    \"\"\"Error to throw when we needed docs to be present.\"\"\"\n\n\nclass GatherEvidence(NamedTool):\n    TOOL_FN_NAME = \"gather_evidence\"\n\n    settings: Settings\n    summary_llm_model: LiteLLMModel\n    embedding_model: EmbeddingModel\n    partitioning_fn: Callable[[Embeddable], int] | None = None\n\n    async def gather_evidence(self, question: str, state: EnvironmentState) -> str:\n        \"\"\"\n        Gather evidence from previous papers given a specific question to increase evidence and relevant paper counts.\n\n        A valuable time to invoke this tool is right after another tool increases paper count.\n        Feel free to invoke this tool in parallel with other tools, but do not call this tool in parallel with itself.\n        Only invoke this tool when the paper count is above zero, or this tool will be useless.\n\n        Args:\n            question: Specific question to gather evidence for.\n            state: Current state.\n\n        Returns:\n            String describing gathered evidence and the current status.\n        \"\"\"\n        if not state.docs.docs:\n            raise EmptyDocsError(\"Not gathering evidence due to having no papers.\")\n\n        if f\"{self.TOOL_FN_NAME}_initialized\" in self.settings.agent.callbacks:\n            await asyncio.gather(\n                *(\n                    c(state)\n                    for c in self.settings.agent.callbacks[\n                        f\"{self.TOOL_FN_NAME}_initialized\"\n                    ]\n                )\n            )\n\n        logger.info(f\"{self.TOOL_FN_NAME} starting for question {question!r}.\")\n        original_question = state.session.question\n        l1 = l0 = len(state.session.contexts)\n\n        try:\n            # Swap out the question with the more specific question\n            # TODO: remove this swap, as it prevents us from supporting parallel calls\n            state.session.question = question\n\n            # TODO: refactor answer out of this...\n            state.session = await state.docs.aget_evidence(\n                query=state.session,\n                settings=self.settings,\n                embedding_model=self.embedding_model,\n                summary_llm_model=self.summary_llm_model,\n                partitioning_fn=self.partitioning_fn,\n                callbacks=self.settings.agent.callbacks.get(\n                    f\"{self.TOOL_FN_NAME}_aget_evidence\"\n                ),\n            )\n            l1 = len(state.session.contexts)\n        finally:\n            state.session.question = original_question\n\n        status = state.status\n        logger.info(status)\n        # only show top n contexts for this particular question to the agent\n        sorted_contexts = sorted(\n            (\n                c\n                for c in state.session.contexts\n                if c.question is None or c.question == question\n            ),\n            key=lambda x: x.score,\n            reverse=True,\n        )\n\n        top_contexts = \"\\n\\n\".join(\n            f\"- {sc.context}\"\n            for sc in sorted_contexts[: self.settings.agent.agent_evidence_n]\n        )\n\n        best_evidence = (\n            f\" Best evidence(s) for the current question:\\n\\n{top_contexts}\"\n            if top_contexts\n            else \"\"\n        )\n\n        if f\"{self.TOOL_FN_NAME}_completed\" in self.settings.agent.callbacks:\n            await asyncio.gather(\n                *(\n                    callback(state)\n                    for callback in self.settings.agent.callbacks[\n                        f\"{self.TOOL_FN_NAME}_completed\"\n                    ]\n                )\n            )\n\n        return f\"Added {l1 - l0} pieces of evidence.{best_evidence}\\n\\n\" + status\n\n\nclass GenerateAnswer(NamedTool):\n    TOOL_FN_NAME = \"gen_answer\"\n\n    settings: Settings\n    llm_model: LiteLLMModel\n    summary_llm_model: LiteLLMModel\n    embedding_model: EmbeddingModel\n    partitioning_fn: Callable[[Embeddable], int] | None = None\n\n    async def gen_answer(self, state: EnvironmentState) -> str:\n        \"\"\"\n        Generate an answer using current evidence.\n\n        The tool may fail, indicating that better or different evidence should be found.\n        Aim for at least five pieces of evidence from multiple sources before invoking this tool.\n        Feel free to invoke this tool in parallel with other tools, but do not call this tool in parallel with itself.\n\n        Args:\n            state: Current state.\n        \"\"\"\n        logger.info(f\"Generating answer for '{state.session.question}'.\")\n\n        if f\"{self.TOOL_FN_NAME}_initialized\" in self.settings.agent.callbacks:\n            await asyncio.gather(\n                *(\n                    callback(state)\n                    for callback in self.settings.agent.callbacks[\n                        f\"{self.TOOL_FN_NAME}_initialized\"\n                    ]\n                )\n            )\n\n        state.session = await state.docs.aquery(\n            query=state.session,\n            settings=self.settings,\n            llm_model=self.llm_model,\n            summary_llm_model=self.summary_llm_model,\n            embedding_model=self.embedding_model,\n            partitioning_fn=self.partitioning_fn,\n            callbacks=self.settings.agent.callbacks.get(\n                f\"{self.TOOL_FN_NAME}_aget_query\"\n            ),\n        )\n\n        answer = state.session.answer\n        status = state.status\n        logger.info(status)\n\n        if f\"{self.TOOL_FN_NAME}_completed\" in self.settings.agent.callbacks:\n            await asyncio.gather(\n                *(\n                    callback(state)\n                    for callback in self.settings.agent.callbacks[\n                        f\"{self.TOOL_FN_NAME}_completed\"\n                    ]\n                )\n            )\n\n        return f\"{answer} | {status}\"\n\n    # Use to separate answer from status\n    # NOTE: can match failure to answer or an actual answer\n    ANSWER_SPLIT_REGEX_PATTERN: ClassVar[str] = (\n        r\" \\| \" + EnvironmentState.STATUS_SEARCH_REGEX_PATTERN\n    )\n\n    @classmethod\n    def extract_answer_from_message(cls, content: str) -> str:\n        \"\"\"Extract the answer from a message content.\"\"\"\n        answer, *rest = re.split(\n            pattern=cls.ANSWER_SPLIT_REGEX_PATTERN, string=content, maxsplit=1\n        )\n        return answer if len(rest) == 4 else \"\"  # noqa: PLR2004\n\n\nclass Reset(NamedTool):\n    TOOL_FN_NAME = \"reset\"\n\n    async def reset(self, state: EnvironmentState) -> None:\n        \"\"\"\n        Reset by clearing all current evidence from the system.\n\n        This tool is useful when repeatedly failing to answer because the existing evidence may unsuitable for the question.\n        It does not make sense to call this tool in parallel with other tools, as its resetting all state.\n        Only invoke this tool when the current evidence is above zero, or this tool will be useless.\n        \"\"\"  # noqa: E501,W505\n        logger.info(f\"Resetting '{state.session.question}'.\")\n        state.session.contexts = []\n        state.session.context = \"\"\n\n\nclass Complete(NamedTool):\n    TOOL_FN_NAME = \"complete\"\n\n    # Use to separate certainty from status\n    CERTAINTY_SPLIT_REGEX_PATTERN: ClassVar[str] = (\n        r\" \\| \" + EnvironmentState.STATUS_SEARCH_REGEX_PATTERN\n    )\n\n    NO_ANSWER_PHRASE: ClassVar[str] = \"No answer generated.\"\n\n    async def complete(\n        self, has_successful_answer: bool, state: EnvironmentState\n    ) -> str:\n        \"\"\"\n        Terminate using the last proposed answer.\n\n        Do not invoke this tool in parallel with other tools or itself.\n\n        Args:\n            has_successful_answer: Set True if an answer that addresses all parts of the\n                task has been generated, otherwise set False to indicate unsureness.\n            state: Current state.\n        \"\"\"\n        # TODO: eliminate race condition here if agent calls 2+ times in parallel\n        # with opposite has_successful_answer values\n        state.session.has_successful_answer = has_successful_answer\n\n        if not state.session.answer:\n            state.session.answer = self.NO_ANSWER_PHRASE\n\n        logger.info(\n            f\"Completing '{state.session.question}' as\"\n            f\" '{'certain' if has_successful_answer else 'unsure'}'.\"\n        )\n        # Return answer and status to simplify postprocessing of tool response\n        return f\"{'Certain' if has_successful_answer else 'Unsure'} | {state.status}\"\n\n\nclass ClinicalTrialsSearch(NamedTool):\n    TOOL_FN_NAME = \"clinical_trials_search\"\n\n    # See PaperSearch for rationale.\n    CONCURRENCY_SAFE = True\n\n    model_config = ConfigDict(extra=\"forbid\")\n\n    search_count: int = 8\n    previous_searches: dict[str, int] = Field(default_factory=dict)\n    settings: Settings = Field(default_factory=Settings)\n\n    # Gather evidence tool must be modified to understand the new evidence\n    GATHER_EVIDENCE_TOOL_PROMPT_OVERRIDE: ClassVar[str] = (\n        \"\"\"Gather evidence from previous papers and clinical trials given a specific question.\n\n        Will increase evidence, relevant paper counts, and relevant clinical trial counts.\n        A valuable time to invoke this tool is right after another tool increases paper or clinical trials count.\n        Feel free to invoke this tool in parallel with other tools, but do not call this tool in parallel with itself.\n        Only invoke this tool when the paper count or clinical trial count is above zero, or this tool will be useless.\n\n        Args:\n            question: Specific question to gather evidence for.\n            state: Current state.\n\n        Returns:\n            String describing gathered evidence and the current status.\n        \"\"\"\n    )\n\n    async def clinical_trials_search(self, query: str, state: EnvironmentState) -> str:\n        r\"\"\"Search for clinical trials, with support for repeated calls and concurrent execution.\n\n        Will add new clinical trials to the state, and return metadata about the number of trials found.\n\n        Args:\n            query: The search query string. Supports complex boolean expressions, field-specific\n                searches, and query modifiers through operators. All configuration is done through\n                operators in the query string.\n                Query Syntax:\n                    Basic Search:\n                        Simple text automatically uses default EXPANSION[Relaxation] and COVERAGE[Contains]\n                        >>> \"heart attack\"\n\n                    Modified Search:\n                        Use operators to modify search behavior:\n                        >>> 'EXPANSION[None]COVERAGE[FullMatch]\"exact phrase\"'\n                        >>> 'EXPANSION[Concept]heart attack'\n\n                    Field Search:\n                        Specify fields using AREA operator:\n                        >>> 'AREA[InterventionName]aspirin'\n                        >>> 'AREA[Phase]PHASE3'\n\n                    Location Search:\n                        Use SEARCH operator for compound location queries:\n                        >>> 'cancer AND SEARCH[Location](AREA[LocationCity]Boston AND AREA[LocationState]Massachusetts)'\n\n                    Complex Boolean:\n                        Combine terms with AND, OR, NOT and parentheses:\n                        >>> '(cancer OR tumor) AND NOT (EXPANSION[None]pediatric OR AREA[StdAge]CHILD)'\n\n                    Date Ranges:\n                        Use RANGE to specify date ranges with formats like \"yyyy-MM\" or \"yyyy-MM-dd\".\n                        Note that MIN and MAX can be used for open-ended ranges:\n                        >>> AREA[ResultsFirstPostDate]RANGE[2015-01-01, MAX]\n\n                Operators:\n                    EXPANSION[type]: Controls term expansion\n                        - None: Exact match only, case and accent sensitive\n                        - Term: Includes lexical variants (plurals, spellings)\n                        - Concept: Includes UMLS synonyms\n                        - Relaxation: Relaxes adjacency requirements (default)\n                        - Lossy: Allows missing partial terms\n\n                    COVERAGE[type]: Controls text matching\n                        - FullMatch: Must match entire field\n                        - StartsWith: Must match beginning of field\n                        - EndsWith: Must match end of field\n                        - Contains: Must match part of field (default)\n\n                    AREA[field]: Specifies field to search\n                        - See Field Reference for available fields\n\n                    SEARCH[type]: Groups field searches\n                        - Location: Groups location-related fields\n                        - Study: Groups study-related fields\n\n                Usage Notes:\n                    - All search expressions are implicitly OR expressions\n                    - Operator precedence (highest to lowest): terms/source operators, NOT/context operators, AND, OR\n                    - Use quotes for exact phrase matching: \"heart attack\"\n                    - Use parentheses for grouping: (heart OR cardiac) AND attack\n                    - Use backslash to escape operators: \\AND\n                    - Default expansion is EXPANSION[Relaxation]\n                    - Default coverage is COVERAGE[Contains]\n\n                Field Reference:\n                    High Priority Fields (weight >= 0.8):\n                        - NCTId (1.0): Trial identifier\n                        - Acronym (1.0): Study acronym\n                        - BriefTitle (0.89): Short title\n                        - OfficialTitle (0.85): Full official title\n                        - Condition (0.81): Medical condition\n                        - InterventionName (0.8): Primary intervention name\n                        - OverallStatus: Trial status\n\n                    Medium Priority Fields (0.5-0.79):\n                        - InterventionOtherName (0.75): Alternative intervention names\n                        - Phase (0.65): Trial phase\n                        - StdAge (0.65): Standard age groups\n                        - Keyword (0.6): Study keywords\n                        - BriefSummary (0.6): Short description\n                        - SecondaryOutcomeMeasure (0.5): Secondary outcomes\n\n                    Low Priority Fields (< 0.5):\n                        - DesignPrimaryPurpose (0.3): Primary purpose of study\n                        - StudyType (0.3)\n                        - Various descriptive, location, and administrative fields\n\n                Supported Enums:\n                    Phase:\n                        - EARLY_PHASE1: Early Phase 1\n                        - PHASE1: Phase 1\n                        - PHASE2: Phase 2\n                        - PHASE3: Phase 3\n                        - PHASE4: Phase 4\n                        - NA: Not Applicable\n\n                    StandardAge:\n                        - CHILD: Child\n                        - ADULT: Adult\n                        - OLDER_ADULT: Older Adult\n\n                    Status:\n                        - RECRUITING: Currently recruiting participants\n                        - ACTIVE_NOT_RECRUITING: Active but not recruiting\n                        - COMPLETED: Study completed\n                        - ENROLLING_BY_INVITATION: Enrolling by invitation only\n                        - NOT_YET_RECRUITING: Not yet recruiting\n                        - SUSPENDED: Study suspended\n                        - TERMINATED: Study terminated\n                        - WITHDRAWN: Study withdrawn\n                        - AVAILABLE: Available\n                        - NO_LONGER_AVAILABLE: No longer available\n                        - TEMPORARILY_NOT_AVAILABLE: Temporarily not available\n                        - APPROVED_FOR_MARKETING: Approved for marketing\n                        - WITHHELD: Withheld\n                        - UNKNOWN: Unknown status\n\n                    StudyType:\n                        - INTERVENTIONAL: Interventional studies\n                        - OBSERVATIONAL: Observational studies\n                        - EXPANDED_ACCESS: Expanded access studies\n\n                    PrimaryPurpose:\n                        - TREATMENT: Treatment\n                        - PREVENTION: Prevention\n                        - DIAGNOSTIC: Diagnostic\n                        - ECT: Educational/Counseling/Training\n                        - SUPPORTIVE_CARE: Supportive Care\n                        - SCREENING: Screening\n                        - HEALTH_SERVICES_RESEARCH: Health Services Research\n                        - BASIC_SCIENCE: Basic Science\n                        - DEVICE_FEASIBILITY: Device Feasibility\n                        - OTHER: Other\n\n                    InterventionType:\n                        - BEHAVIORAL: Behavioral interventions\n                        - BIOLOGICAL: Biological interventions\n                        - COMBINATION_PRODUCT: Combination product interventions\n                        - DEVICE: Device interventions\n                        - DIAGNOSTIC_TEST: Diagnostic test interventions\n                        - DIETARY_SUPPLEMENT: Dietary supplement interventions\n                        - DRUG: Drug interventions\n                        - GENETIC: Genetic interventions\n                        - PROCEDURE: Procedure interventions\n                        - RADIATION: Radiation interventions\n                        - OTHER: Other interventions\n\n                    DesignAllocation:\n                        - RANDOMIZED: Randomized allocation\n                        - NON_RANDOMIZED: Non-randomized allocation\n                        - NA: Not applicable\n\n                    InterventionalAssignment:\n                        - SINGLE_GROUP: Single group assignment\n                        - PARALLEL: Parallel assignment\n                        - CROSSOVER: Crossover assignment\n                        - FACTORIAL: Factorial assignment\n                        - SEQUENTIAL: Sequential assignment\n\n                    ObservationalModel:\n                        - COHORT: Cohort\n                        - CASE_CONTROL: Case-Control\n                        - CASE_ONLY: Case-Only\n                        - CASE_CROSSOVER: Case-Crossover\n                        - ECOLOGIC_OR_COMMUNITY: Ecologic or Community\n                        - FAMILY_BASED: Family-Based\n                        - DEFINED_POPULATION: Defined Population\n                        - NATURAL_HISTORY: Natural History\n                        - OTHER: Other\n\n                    DesignMasking:\n                        - NONE: None (Open Label)\n                        - SINGLE: Single\n                        - DOUBLE: Double\n                        - TRIPLE: Triple\n                        - QUADRUPLE: Quadruple\n\n                    WhoMasked:\n                        - PARTICIPANT: Participant\n                        - CARE_PROVIDER: Care Provider\n                        - INVESTIGATOR: Investigator\n                        - OUTCOMES_ASSESSOR: Outcomes Assessor\n\n            state: Current state\n\n        Returns:\n            String describing current status\n        \"\"\"\n        # get offset if we've done this search before (continuation of search)\n        # or mark this search as new (so offset 0)\n        try:\n            offset = self.previous_searches[query]\n        except KeyError:\n            offset = self.previous_searches[query] = 0\n\n        total_result_count, new_result_count, error_message = (\n            await add_clinical_trials_to_docs(\n                query,\n                state.docs,\n                self.settings,\n                limit=self.search_count,\n                offset=offset,\n            )\n        )\n        # mark how far we've searched so that continuation will start at the right place\n        self.previous_searches[query] += self.search_count\n        if error_message is None:\n            return (\n                f\"Found clinical trial search results from search {offset} to\"\n                f\" {offset + new_result_count} among {total_result_count} total\"\n                f\" results. {state.status}\"\n            )\n        return f\"Error in clinical trial query syntax: {error_message}\"\n\n\nAVAILABLE_TOOL_NAME_TO_CLASS: dict[str, type[NamedTool]] = {\n    cls.TOOL_FN_NAME: cls\n    for _, cls in inspect.getmembers(\n        sys.modules[__name__],\n        predicate=lambda v: inspect.isclass(v)\n        and issubclass(v, NamedTool)\n        and v is not NamedTool,\n    )\n}\n\n\nDEFAULT_TOOL_NAMES: list[str] = [\n    name.strip()\n    for name in os.environ.get(\"PAPERQA_DEFAULT_TOOL_NAMES\", \"\").split(\",\")\n    if name.strip()\n] or [\n    PaperSearch.TOOL_FN_NAME,\n    GatherEvidence.TOOL_FN_NAME,\n    GenerateAnswer.TOOL_FN_NAME,\n    Reset.TOOL_FN_NAME,\n    Complete.TOOL_FN_NAME,\n]\n"
  },
  {
    "path": "src/paperqa/clients/__init__.py",
    "content": "from __future__ import annotations\n\nimport copy\nimport logging\nfrom collections.abc import Awaitable, Collection, Coroutine, Sequence\nfrom typing import Any, TypeAlias, cast\n\nimport httpx\nimport httpx_aiohttp\nfrom lmi.utils import gather_with_concurrency\nfrom pydantic import BaseModel, ConfigDict, Field\n\nfrom paperqa.types import Doc, DocDetails\n\nfrom .client_models import MetadataPostProcessor, MetadataProvider\nfrom .crossref import CrossrefProvider\nfrom .journal_quality import JournalQualityPostProcessor\nfrom .openalex import OpenAlexProvider\nfrom .retractions import RetractionDataPostProcessor\nfrom .semantic_scholar import SemanticScholarProvider\nfrom .unpaywall import UnpaywallProvider\n\nlogger = logging.getLogger(__name__)\n\n# NOTE: we use tuple here so ordering is constant for unit testing's HTTP caching\nDEFAULT_CLIENTS: Collection[type[MetadataPostProcessor | MetadataProvider]] = (\n    CrossrefProvider,\n    SemanticScholarProvider,\n    JournalQualityPostProcessor,\n)\nALL_CLIENTS: Collection[type[MetadataPostProcessor | MetadataProvider]] = (\n    *DEFAULT_CLIENTS,\n    OpenAlexProvider,\n    UnpaywallProvider,\n    RetractionDataPostProcessor,\n)\n\nMetadataClientQuerier: TypeAlias = (\n    MetadataProvider\n    | MetadataPostProcessor\n    | type[MetadataProvider]\n    | type[MetadataPostProcessor]\n)\n\n\nclass DocMetadataTask(BaseModel):\n    \"\"\"Simple container pairing metadata providers with processors.\"\"\"\n\n    model_config = ConfigDict(arbitrary_types_allowed=True)\n\n    providers: Collection[MetadataProvider] = Field(\n        description=(\n            \"Metadata providers allotted to this task.\"\n            \" An example would be providers for Crossref and Semantic Scholar.\"\n        )\n    )\n    processors: Collection[MetadataPostProcessor] = Field(\n        description=(\n            \"Metadata post-processors allotted to this task.\"\n            \" An example would be a journal quality filter.\"\n        )\n    )\n\n    def provider_queries(\n        self, query: dict\n    ) -> list[Coroutine[Any, Any, DocDetails | None]]:\n        \"\"\"Set up query coroutines for each contained metadata provider.\"\"\"\n        return [p.query(query) for p in self.providers]\n\n    def processor_queries(\n        self, doc_details: DocDetails, client: httpx.AsyncClient\n    ) -> list[Coroutine[Any, Any, DocDetails]]:\n        \"\"\"Set up process coroutines for each contained metadata post-processor.\"\"\"\n        return [\n            p.process(copy.copy(doc_details), client=client) for p in self.processors\n        ]\n\n    def __repr__(self) -> str:\n        return (\n            f\"DocMetadataTask(providers={self.providers}, processors={self.processors})\"\n        )\n\n\nclass DocMetadataClient:\n    def __init__(\n        self,\n        http_client: httpx.AsyncClient | None = None,\n        metadata_clients: (\n            Collection[MetadataClientQuerier]\n            | Sequence[Collection[MetadataClientQuerier]]\n        ) = DEFAULT_CLIENTS,\n    ) -> None:\n        \"\"\"Metadata client for querying multiple metadata providers and processors.\n\n        Args:\n            http_client: Async HTTP client to allow for connection pooling.\n            metadata_clients: list of MetadataProvider and MetadataPostProcessor\n                instances or classes to query; if nested,\n                will query in order looking for termination criteria after each.\n                Will terminate early if either DocDetails.is_hydration_needed is False\n                OR if all requested fields are present in the DocDetails object.\n        \"\"\"\n        self._http_client = http_client\n        self.tasks: list[DocMetadataTask] = []\n\n        # first see if we are nested; i.e. we want order\n        if isinstance(metadata_clients, Sequence) and all(\n            isinstance(sub_clients, Collection) for sub_clients in metadata_clients\n        ):\n            for sub_clients in metadata_clients:\n                self.tasks.append(\n                    DocMetadataTask(\n                        providers=[\n                            c if isinstance(c, MetadataProvider) else c()\n                            for c in sub_clients\n                            if (isinstance(c, type) and issubclass(c, MetadataProvider))\n                            or isinstance(c, MetadataProvider)\n                        ],\n                        processors=[\n                            c if isinstance(c, MetadataPostProcessor) else c()\n                            for c in sub_clients\n                            if (\n                                isinstance(c, type)\n                                and issubclass(c, MetadataPostProcessor)\n                            )\n                            or isinstance(c, MetadataPostProcessor)\n                        ],\n                    )\n                )\n        # otherwise, we are a flat collection\n        if not self.tasks and all(\n            not isinstance(c, Collection) for c in metadata_clients\n        ):\n            self.tasks.append(\n                DocMetadataTask(\n                    providers=[\n                        c if isinstance(c, MetadataProvider) else c()\n                        for c in metadata_clients\n                        if (isinstance(c, type) and issubclass(c, MetadataProvider))\n                        or isinstance(c, MetadataProvider)\n                    ],\n                    processors=[\n                        c if isinstance(c, MetadataPostProcessor) else c()\n                        for c in metadata_clients\n                        if (\n                            isinstance(c, type) and issubclass(c, MetadataPostProcessor)\n                        )\n                        or isinstance(c, MetadataPostProcessor)\n                    ],\n                )\n            )\n\n        if not self.tasks or (self.tasks and not self.tasks[0].providers):\n            raise ValueError(\"At least one MetadataProvider must be provided.\")\n\n    async def query(self, **kwargs) -> DocDetails | None:\n\n        client = (\n            httpx_aiohttp.HttpxAiohttpClient(timeout=10.0)\n            if self._http_client is None\n            else self._http_client\n        )\n\n        query_args = kwargs if \"client\" in kwargs else kwargs | {\"client\": client}\n\n        all_doc_details: DocDetails | None = None\n\n        for ti, task in enumerate(self.tasks):\n\n            logger.debug(\n                f\"Attempting to populate metadata query: {query_args} via {task}\"\n            )\n\n            # first query all client_models and aggregate the results\n            doc_details = (\n                sum(\n                    p\n                    for p in await gather_with_concurrency(\n                        len(task.providers), task.provider_queries(query_args)\n                    )\n                    if p\n                )\n                or None\n            )\n            # then process and re-aggregate the results\n            if doc_details and task.processors:\n                doc_details = (\n                    sum(\n                        await gather_with_concurrency(\n                            len(task.processors),\n                            task.processor_queries(doc_details, client),\n                        )\n                    )\n                    or None\n                )\n\n            if doc_details:\n                # abuse int handling in __add__ for empty all_doc_details, None types won't work\n                all_doc_details = doc_details + (all_doc_details or 0)\n\n                if not all_doc_details.is_hydration_needed(\n                    inclusion=kwargs.get(\"fields\", [])\n                ):\n                    logger.debug(\n                        \"All requested fields are present in the DocDetails \"\n                        f\"object{', stopping early.' if ti != len(self.tasks) - 1 else '.'}\"\n                    )\n                    break\n\n        if self._http_client is None:\n            await client.aclose()\n\n        return all_doc_details\n\n    async def bulk_query(\n        self, queries: Collection[dict[str, Any]], concurrency: int = 10\n    ) -> list[DocDetails]:\n        return await gather_with_concurrency(\n            concurrency,\n            [cast(\"Awaitable[DocDetails]\", self.query(**kwargs)) for kwargs in queries],\n        )\n\n    async def upgrade_doc_to_doc_details(self, doc: Doc, **kwargs) -> DocDetails:\n        # Collect fields (e.g. title, DOI, or authors) that have been externally\n        # specified (e.g. by a caller, or inferred from the document's contents)\n        # but are not on the input `doc` object\n        provided_fields = {\n            k: v for k, v in kwargs.items() if k in set(DocDetails.model_fields)\n        }\n        # DocDetails.__add__ supports `int` as a no-op route, so if we have no\n        # provided fields, let's use that no-op route\n        provided_doc_details: int | DocDetails = (\n            0 if not provided_fields else DocDetails(**provided_fields)\n        )\n\n        if doc_details := await self.query(**kwargs):\n\n            # hard overwrite the details from the prior object\n            if \"dockey\" in doc.fields_to_overwrite_from_metadata:\n                doc_details.dockey = doc.dockey\n            if \"doc_id\" in doc.fields_to_overwrite_from_metadata:\n                doc_details.doc_id = doc.dockey\n            if \"docname\" in doc.fields_to_overwrite_from_metadata:\n                doc_details.docname = doc.docname\n            if \"key\" in doc.fields_to_overwrite_from_metadata:\n                doc_details.key = doc.docname\n            if \"citation\" in doc.fields_to_overwrite_from_metadata:\n                doc_details.citation = doc.citation\n            if \"content_hash\" in doc.fields_to_overwrite_from_metadata:\n                doc_details.content_hash = doc.content_hash\n            return provided_doc_details + doc_details\n\n        # if we can't get metadata, just return the doc, but don't overwrite any fields\n        overwrite_fields: set[str] = set()\n        if doc.dockey == doc.content_hash:\n            # This allows DocDetails validator on fields_to_overwrite_from_metadata\n            # to sync dockey with doc_id. Otherwise, dockey remains the raw\n            # content_hash and won't match the computed doc_id.\n            overwrite_fields.add(\"doc_id\")\n        orig_fields = doc.model_dump() | {\n            \"fields_to_overwrite_from_metadata\": overwrite_fields\n        }\n        return DocDetails(**(orig_fields | provided_fields))\n"
  },
  {
    "path": "src/paperqa/clients/client_data/journal_quality.csv",
    "content": "clean_name,quality\r\n\"\"\"rau\"\" publishing house, russian-armenian (slavonic) state university\",-1\r\n#isoj,-1\r\n#tyottomat,-1\r\n(mt) marine technology,1\r\n... ieee workshop on wide bandgap power devices and applications,1\r\n1066: tidsskrift for historisk forskning,1\r\n12 levha,-1\r\n\"1650-1850: ideas, aesthetics, and inquiries in the early modern era\",-1\r\n19 : interdisciplinary studies in the long nineteenth century,1\r\n20tal,-1\r\n21st century music,1\r\n2d materials,3\r\n3 biotech,1\r\n30 päivää,-1\r\n3d printing and additive manufacturing,1\r\n3d printing in medicine,-1\r\n3d research,1\r\n3dtv conference,1\r\n49th parallel : an interdisciplinary journal of north america,1\r\n4or : a quarterly journal of operations research,1\r\n4s symposium,-1\r\n6g research visions,-1\r\n6g waves,-1\r\n7 experiences summit of the experience research society,-1\r\n;login:,-1\r\n@seamk-verkkolehti,-1\r\n[in] transition,1\r\na + u,1\r\na falu,-1\r\na forum for theology in the world,-1\r\na line which forms a volume,-1\r\na móra ferenc múzeum évkönyve,-1\r\na peer-reviewed journal about,1\r\na-klinikkasäätiö : tutkimussarja,1\r\na. b. the samaritan news,-1\r\naa files,1\r\naaa : arbeiten aus anglistik und amerikanistik,1\r\naaai press,1\r\naacc international,-1\r\naadr – art architecture design research,1\r\naalborg universitet,-1\r\naalborg university : open publishing,1\r\naalborg university press,1\r\naalitra review,-1\r\naalto arts books,1\r\naalto university executive education oy,-1\r\naalto university magazine,-1\r\naalto university publication series : art + design + architecture,-1\r\naalto university publication series : business + economy,-1\r\naalto university publication series : doctoral theses,-1\r\naalto university publication series : science + technology,-1\r\naalto university publication series crossover,-1\r\naalto-yliopisto,-1\r\naalto-yliopiston julkaisusarja,-1\r\naalto-yliopiston julkaisusarja : kauppa + talous,-1\r\naalto-yliopiston julkaisusarja : taide + muotoilu + arkkitehtuuri,-1\r\naalto-yliopiston julkaisusarja crossover,-1\r\naamulehti,-1\r\naamun koitto,-1\r\naamuposti,-1\r\naamuposti viikko,-1\r\naamuset,-1\r\naapg bulletin,1\r\naaps journal,1\r\naaps pharmscitech,1\r\naarboger for nordisk oldkyndighed og historie,1\r\naare conference papers,-1\r\naarhus series on human centered computing,-1\r\naarhus universitet,-1\r\naarhus university press,1\r\naarre,-1\r\naascit journal of materials,-1\r\naatcc review,1\r\nab imperio,2\r\naba tax times,-1\r\nabacus: a journal of accounting finance and business studies,1\r\nabada editores,-1\r\nabai kazakh national pedagogical university,-1\r\nabant i̇zzet baysal üniversitesi eğitim fakültesi dergisi,-1\r\nabc plastics news,-1\r\nabc-clio,-1\r\nabc-clio greenwood,-1\r\nabdominal imaging,1\r\nabdominal radiology,1\r\nabe journal,1\r\naberdeen university press,-1\r\nabhandlungen aus dem mathematischen seminar der universitat hamburg,1\r\nabhigyan,-1\r\nabilene christian university press,1\r\nable,-1\r\naboa centre for economics,-1\r\nabolitionist perspectives in social work,-1\r\naboriginal history,1\r\nabout performance,1\r\nabrapso editora,1\r\nabstract and applied analysis,1\r\n\"abstracta: linguagem, mente e acao\",1\r\nabstracts of papers presented to the american mathematical society,1\r\nabstracts of the ica,-1\r\n\"abstracts of the proceedings (international ofel conference on governance, management and entrepreneurship)\",-1\r\nabstrakt forlag,1\r\nacademia,-1\r\nacademia adacta,1\r\nacademia biology,-1\r\nacademia journal of educational research,-1\r\nacademia letters,-1\r\nacademia mental health & well-being,-1\r\nacademia peruana de la lengua,-1\r\nacademia press,1\r\nacademia revista latinoamericana de administración,1\r\nacademia verlag,1\r\nacademia-l´harmattan,-1\r\nacademic & scientific publishers,1\r\nacademic and applied research in public management science,1\r\nacademic conferences international,1\r\nacademic emergency medicine,2\r\nacademic medicine,1\r\nacademic pediatrics,1\r\nacademic press,2\r\nacademic psychiatry,1\r\nacademic radiology,1\r\nacademic studies press,1\r\nacademica,1\r\nacademica turistica,-1\r\nacademicus,1\r\nacademie royale de belgique,-1\r\nacademperiodica,-1\r\nacademy of entrepreneurship journal,-1\r\nacademy of european law working papers,-1\r\nacademy of fine arts in lodz,-1\r\nacademy of management annals,3\r\nacademy of management annual meeting proceedings,-1\r\nacademy of management discoveries,3\r\nacademy of management journal,3\r\nacademy of management learning and education,3\r\nacademy of management perspectives,2\r\nacademy of management review,3\r\nacademy of marketing,-1\r\nacademy of marketing studies journal,-1\r\nacadia,-1\r\nacadiensis,1\r\nacadémie des sciences belles-lettres et arts de besançon et de franche-comté,1\r\nacarina,-1\r\nacarologia,1\r\nacatiimi,-1\r\nacc journal,-1\r\naccademia,-1\r\naccademia della crusca,1\r\naccademia etrusca di cortona: annuario,1\r\naccademia musicale studio musica,-1\r\naccademia nazionale dei lincei,1\r\naccademia nazionale di santa cecilia,-1\r\naccademia university press,-1\r\naccademie e biblioteche d'italia,-1\r\naccess,1\r\naccess microbiology,-1\r\naccident analysis and prevention,3\r\nacco,1\r\naccordia research papers,1\r\naccountability in research,1\r\naccounting and business research,2\r\naccounting and finance,1\r\naccounting and financial control,1\r\naccounting and the public interest,1\r\naccounting education,1\r\naccounting forum,1\r\naccounting historians journal,1\r\naccounting history,1\r\naccounting history review,1\r\naccounting horizons,2\r\naccounting in europe,1\r\naccounting organizations and society,3\r\naccounting perspectives,1\r\naccounting research journal,1\r\naccounting review,3\r\n\"accounting, auditing and accountability journal\",2\r\n\"accounting, economics, and law\",1\r\naccounts of chemical research,2\r\naccreditation and quality assurance,1\r\nacdi,-1\r\naceee international journal on information technology,-1\r\nacer press,-1\r\nachiote.com,-1\r\naci materials journal,1\r\naci open,-1\r\naci structural journal,1\r\nacm,1\r\nacm communications in computer algebra,-1\r\nacm computing surveys,3\r\nacm conference on computer and communications security,3\r\nacm conference on computer-supported cooperative work and social computing,2\r\nacm inroads,-1\r\nacm international conference and exhibition on computer graphics interactive techniques,2\r\nacm international joint conference on pervasive and ubiquitous computing,2\r\nacm international workshop on mobile opportunistic networks,-1\r\nacm journal of data and information quality,1\r\nacm journal of experimental algorithmics,2\r\nacm journal on emerging technologies in computing systems,1\r\nacm journal on responsible computing,1\r\nacm multimedia,3\r\nacm sigaccess accessibility and computing proceedings,1\r\nacm sigact-sigmod-sigart symposium on principles of database systems,2\r\nacm sigchi annual conference on human factors in computing systems,3\r\nacm siggraph symposium on interactive 3d graphics and games,1\r\nacm siggraph/eurographics symposium on computer animation,1\r\nacm sigkdd international conference on knowledge discovery and data mining,3\r\nacm sigplan conference on programming language design and implementation,2\r\nacm sigplan notices,-1\r\nacm sigsoft international symposium on the foundations of software engineering,2\r\nacm symposium on principles of distributed computing,2\r\nacm symposium on theory of computing,3\r\nacm symposium on user interface software and technology,2\r\nacm transactions on accessible computing,1\r\nacm transactions on algorithms,3\r\nacm transactions on applied perception,1\r\nacm transactions on architecture and code optimization,1\r\nacm transactions on asian and low-resource language information processing,1\r\nacm transactions on autonomous and adaptive systems,2\r\nacm transactions on computation theory,1\r\nacm transactions on computational logic,2\r\nacm transactions on computer systems,3\r\nacm transactions on computer-human interaction,3\r\nacm transactions on computing education,3\r\nacm transactions on computing for healthcare,1\r\nacm transactions on cyber-physical systems,1\r\nacm transactions on database systems,3\r\nacm transactions on design automation of electronic systems,1\r\nacm transactions on economics and computation,1\r\nacm transactions on embedded computing systems,1\r\nacm transactions on evolutionary learning,1\r\nacm transactions on graphics,3\r\nacm transactions on human-robot interaction,1\r\nacm transactions on information systems,3\r\nacm transactions on intelligent systems and technology,1\r\nacm transactions on interactive intelligent systems (tiis),1\r\nacm transactions on internet technology,3\r\nacm transactions on knowledge discovery from data,3\r\nacm transactions on management information systems,1\r\nacm transactions on mathematical software,3\r\nacm transactions on modeling and computer simulation,1\r\nacm transactions on modeling and performance evaluation of computing systems,1\r\n\"acm transactions on multimedia computing, communications, and applications\",2\r\nacm transactions on parallel computing,1\r\nacm transactions on privacy and security,3\r\nacm transactions on programming languages and systems,3\r\nacm transactions on quantum computing,1\r\nacm transactions on recommender systems,1\r\nacm transactions on reconfigurable technology and systems,1\r\nacm transactions on sensor networks,2\r\nacm transactions on social computing,1\r\nacm transactions on software engineering and methodology,3\r\nacm transactions on spatial algorithms and systems,1\r\nacm transactions on speech and language processing,1\r\nacm transactions on storage,1\r\nacm transactions on the internet of things,1\r\nacm transactions on the web,2\r\nacm ubiquity,1\r\nacm workshop on challenged networks,-1\r\nacm workshop on emerging name-oriented mobile networking design,-1\r\nacm workshop on scalable trusted computing,-1\r\nacm-siam symposium on discrete algorithms,2\r\nacm-sigmod international conference on management of data,3\r\nacm/ieee international conference on human-robot interaction,1\r\nacm/ims transactions on data science,1\r\nacme,1\r\nacme: annali della faculta di lettere et filosofia dell universita statale di milano,1\r\nacog clinical review,1\r\nacoustic ecology review,-1\r\nacoustic space,1\r\nacoustical physics,1\r\nacoustical science and technology,1\r\nacoustical society of america,-1\r\nacoustics,-1\r\nacoustics australia,1\r\nacr open rheumatology,1\r\nacrn journal of finance and risk perspectives,1\r\nacrocephalus,-1\r\nacross languages and cultures,2\r\nacross the disciplines,1\r\nacs agricultural science & technology,1\r\nacs applied bio materials,1\r\nacs applied electronic materials,1\r\nacs applied energy materials,1\r\nacs applied engineering materials,1\r\nacs applied materials and interfaces,2\r\nacs applied nano materials,1\r\nacs applied optical materials,1\r\nacs applied polymer materials,1\r\nacs bio & med chem au,-1\r\nacs biomaterials science & engineering,1\r\nacs catalysis,3\r\nacs central science,3\r\nacs chemical biology,2\r\nacs chemical neuroscience,1\r\nacs combinatorial science,1\r\nacs earth and space chemistry,1\r\nacs electrochemistry,-1\r\nacs energy letters,2\r\nacs engineering au,1\r\nacs environmental au,1\r\nacs es&t air,1\r\nacs es&t engineering,1\r\nacs es&t water,1\r\nacs food science & technology,1\r\nacs infectious diseases,1\r\nacs macro letters,2\r\nacs materials au,1\r\nacs materials letters,1\r\nacs measurement science au,1\r\nacs medicinal chemistry letters,1\r\nacs nano,3\r\nacs nanoscience au,1\r\nacs omega,1\r\nacs pharmacology & translational science,1\r\nacs photonics,2\r\nacs physical chemistry au,1\r\nacs polymers au,1\r\nacs sensors,2\r\nacs sustainable chemistry and engineering,1\r\nacs sustainable resource management,1\r\nacs symposium series,1\r\nacs synthetic biology,2\r\nacs/ieee international conference on computer systems and applications,1\r\nacsa press,-1\r\nacsms health and fitness journal,1\r\nacta,-1\r\nacta academiae artium vilnensis,1\r\nacta academiae beregsasiensis : philologica,-1\r\nacta academiae regiae gustavi adolphi lxxxvii,1\r\nacta acustica,1\r\nacta ad archaeologiam et artium historiam pertinentia,1\r\nacta adriatica,1\r\nacta agriculturae scandinavica section a : animal science,1\r\nacta agriculturae scandinavica section b : soil and plant science,1\r\nacta agriculturae scandinavica: supplementum,1\r\nacta agrobotanica,1\r\nacta alimentaria,1\r\nacta amazonica,1\r\nacta anaesthesiologica belgica,-1\r\nacta anaesthesiologica scandinavica,1\r\nacta analytica : international periodical for philosophy in the analytical tradition,1\r\nacta anthropologica sinica,1\r\nacta antiqua academiae scientiarum hungaricae,1\r\nacta antiqua ostrobotniensia,1\r\nacta applicandae mathematicae,1\r\nacta aquatica turcica,-1\r\nacta arachnologica,1\r\nacta archaelogica carpathica,1\r\nacta archaeologica,1\r\nacta archaeologica academiae scientiarum hungaricae,1\r\nacta archaeologica lovaniensia,1\r\nacta arithmetica,2\r\nacta astronautica,1\r\nacta astronomica,1\r\nacta baltica historiae et philosophiae scientiarum,1\r\nacta baltico-slavica,1\r\nacta biochimica et biophysica sinica,1\r\nacta biochimica polonica,-1\r\nacta bioethica,1\r\nacta biologica cracoviensia series botanica,1\r\nacta biologica cracoviensia series zoologia,1\r\nacta biologica plantarum agriensis,1\r\nacta biologica sibirica,1\r\nacta biologica turcica,-1\r\nacta biologica universitatis daugavpiliensis,1\r\nacta biomaterialia,2\r\nacta biomedica,-1\r\nacta biotheoretica,1\r\nacta borealia,1\r\nacta botanica brasilica,1\r\nacta botanica croatica,1\r\nacta botanica fennica,1\r\nacta botanica hungarica,-1\r\nacta botanica mexicana,1\r\nacta bryolichenologica asiatica,-1\r\nacta byzantina fennica,1\r\nacta byzantina fennica : supplementa,-1\r\nacta cardiologica,1\r\nacta carsologica,1\r\nacta chimica slovenica,1\r\nacta chiropterologica,1\r\nacta chirurgiae orthopaedicae et traumatologiae čechoslovaca,-1\r\nacta chirurgica belgica,1\r\nacta chirurgica italica,1\r\nacta chromatographica,1\r\nacta cirurgica brasileira,1\r\nacta classica,1\r\nacta classica universitatis scientiarum debreceniensis,1\r\nacta clinica belgica,1\r\nacta clinica croatica,-1\r\nacta comeniana,1\r\nacta conventus neo-latini,-1\r\nacta criminologica,-1\r\nacta crystallographica section a : foundations and advances,1\r\n\"acta crystallographica section b : structural science, crystal engineering and materials\",1\r\nacta crystallographica section c : structural chemistry,1\r\nacta crystallographica section d : structural biology,1\r\nacta crystallographica section e : crystallographic communications,1\r\nacta crystallographica section f : structural biology communications,1\r\nacta cybernetica,1\r\nacta cytologica,1\r\nacta dermato-venereologica,2\r\n\"acta dermatovenerologica alpina, pannonica et adriatica\",-1\r\nacta dermatovenerologica croatica,-1\r\nacta diabetologica,1\r\nacta didactica norden,1\r\nacta diurna obscura,-1\r\nacta endocrinologica-bucharest,1\r\nacta endoscopica,1\r\nacta entomologica musei nationalis pragae,1\r\nacta et commentationes universitatis tartuensis de mathematica,1\r\nacta ethnographica hungarica,1\r\nacta ethologica,1\r\nacta facultatis educationis physicae universitatis comenianae,1\r\nacta futura fennica,1\r\nacta geodynamica et geomaterialia,1\r\nacta geographica lodziensia,1\r\nacta geographica slovenica-geografski zbornik,1\r\nacta geologica polonica,1\r\nacta geologica sinica-english edition,1\r\nacta geophysica,1\r\nacta geotechnica,1\r\nacta geotechnica slovenica,1\r\nacta geoturistica,1\r\nacta graphica,1\r\nacta graphica publishers,-1\r\nacta gymnica,-1\r\nacta haematologica,1\r\nacta herpetologica,1\r\nacta histochemica,1\r\nacta histochemica et cytochemica,1\r\nacta historiae artium academie scientiarium hungaricae,1\r\nacta historiae rerum naturalium nec non technicarum: new series,1\r\nacta historica astronomiae,1\r\nacta historica tallinnensia,1\r\nacta historica universitatis klaipedensis,1\r\nacta histriae,-1\r\nacta horticulturae,1\r\nacta humanitarica universitatis saulensis,1\r\nacta hydrologica slovaca,1\r\nacta hyperborea: danish studies in classical archaeology,1\r\n\"acta ibseniana: centre for ibsen studies, university of oslo\",1\r\nacta ichthyologica et piscatoria,1\r\nacta imeko,1\r\nacta informatica,2\r\nacta informatica pragensia,-1\r\nacta instituti romani finlandiae,1\r\nacta kinesiologiae universitatis tartuensis,1\r\nacta kinesiologica,-1\r\nacta lapponica fenniae,-1\r\nacta legis turkuensia,-1\r\nacta linguistica,-1\r\nacta linguistica academica,-1\r\nacta linguistica hafniensia : international journal of linguistics,2\r\nacta linguistica lithuanica,1\r\nacta linguistica petropolitana,1\r\nacta literaria,1\r\nacta logistica,1\r\nacta ludologica,-1\r\nacta materialia,3\r\nacta mathematica,3\r\nacta mathematica hungarica,1\r\nacta mathematica scientia,1\r\nacta mathematica sinica : english series,1\r\nacta mathematica universitatis comenianae,1\r\nacta mathematica vietnamica,1\r\nacta mathematicae applicatae sinica : english series,1\r\nacta mechanica,1\r\nacta mechanica sinica,1\r\nacta mechanica solida sinica,1\r\nacta mediaevalia : series nova,-1\r\nacta medica bulgarica,-1\r\nacta medica okayama,-1\r\nacta medico-historica adriatica,1\r\nacta metallurgica sinica,1\r\nacta metallurgica slovaca,-1\r\nacta meteorologica sinica,1\r\nacta médica portuguesa,-1\r\nacta microbiologica et immunologica hungarica,-1\r\nacta microscopica,1\r\nacta montanistica slovaca,1\r\nacta mozartiana,1\r\nacta musei silesiae : scientiae naturales,1\r\nacta musicologica,3\r\nacta musicologica fennica,1\r\nacta musicologica militantia,-1\r\nacta mycologica,1\r\nacta myologica,1\r\nacta naturae,1\r\nacta neophilologica,1\r\nacta neurobiologiae experimentalis,1\r\nacta neurochirurgica,1\r\nacta neurochirurgica. supplementum,1\r\nacta neurologica belgica,1\r\nacta neurologica scandinavica,1\r\nacta neurologica scandinavica: supplementum,1\r\nacta neuropathologica,3\r\nacta neuropathologica communications,1\r\nacta neuropsychiatrica,1\r\nacta neuropsychologica,-1\r\nacta numerica,2\r\nacta obstetricia et gynecologica scandinavica,2\r\nacta oceanologica sinica,1\r\nacta odontologica scandinavica,1\r\nacta oecologica-international journal of ecology,1\r\nacta oeconomica,-1\r\nacta of bioengineering and biomechanics,1\r\nacta oncologica,1\r\nacta onomastica,1\r\nacta ophthalmologica,2\r\nacta ophthalmologica. supplement,1\r\nacta organologica,1\r\nacta orientalia,1\r\nacta orientalia academiae scientiarum hungaricae,1\r\nacta orientalia vilnensia,1\r\nacta ornithologica,1\r\nacta orthopaedica,1\r\nacta orthopaedica belgica,1\r\nacta orthopaedica et traumatologica turcica,1\r\nacta orthopaedica: supplementum,1\r\nacta ortopedica brasileira,1\r\nacta oto-laryngologica,1\r\nacta oto-laryngologica case reports,1\r\nacta oto-laryngologica: supplement,1\r\nacta otorhinolaryngologica italica,1\r\nacta paedagogica vilnensia,1\r\nacta paediatrica,1\r\nacta palaeobotanica,1\r\nacta palaeontologica polonica,1\r\nacta palaeontologica sinica,1\r\nacta parasitologica,1\r\nacta paulista de enfermagem,1\r\nacta periodica duellatorum,1\r\nacta pharmaceutica,1\r\nacta pharmaceutica sinica b,1\r\nacta pharmacologica sinica,1\r\nacta philologica,1\r\nacta philosophica,1\r\nacta philosophica fennica,1\r\nacta philosophica tamperensia,1\r\nacta philosophica turkuensia,-1\r\nacta physica polonica a,1\r\nacta physica polonica b,1\r\nacta physica polonica b : proceedings supplement,-1\r\nacta physica sinica,1\r\nacta physico-chimica sinica,-1\r\nacta physiologiae plantarum,1\r\nacta physiologica,2\r\n\"acta physiologica scandinavica, supplement\",1\r\nacta phytopathologica et entomologica hungarica,1\r\nacta phytotaxonomica et geobotanica,-1\r\nacta poenologica,-1\r\nacta politica,-1\r\nacta politica,2\r\nacta politica aboensia a,-1\r\nacta poloniae historica,1\r\nacta poloniae pharmaceutica,-1\r\nacta polymerica sinica,-1\r\nacta polytechnica,1\r\nacta polytechnica hungarica,1\r\nacta praehistorica et archaeologica,1\r\nacta press,1\r\nacta prosperitatis,-1\r\nacta protozoologica,1\r\nacta psychiatrica scandinavica,2\r\n\"acta psychiatrica scandinavica, supplement\",1\r\nacta psychologica,1\r\nacta psychologica sinica,1\r\nacta radiologica,1\r\nacta radiologica open,1\r\nacta scenica,-1\r\nacta scientiae veterinariae,1\r\nacta scientiarum : health sciences,-1\r\nacta scientiarum polonorum : administratio locorum,-1\r\nacta scientiarum polonorum : silvarum colendarum ratio et industria lignaria,-1\r\nacta scientiarum polonorum-hortorum cultus,1\r\nacta scientiarum-agronomy,1\r\nacta scientiarum-technology,1\r\nacta scientific microbiology,-1\r\nacta semiotica,-1\r\nacta semiotica estica,-1\r\nacta semiotica fennica,-1\r\nacta slavica estonica,1\r\nacta slavica iaponica,1\r\nacta societatis botanicorum poloniae,1\r\nacta societatis morgensternianae,-1\r\nacta sociologica,2\r\nacta technica jaurinensis,-1\r\n\"acta technica napocensis : series applied mathematics, mechanics and engineering\",-1\r\nacta technica napocensis: electronica-telecomunicatii,-1\r\nacta theologica,1\r\nacta translatologica helsingiensia,-1\r\nacta tropica,1\r\nacta turistica,1\r\nacta universitatis agriculturae et silviculturae mendelianae brunensis,-1\r\nacta universitatis carolinae : geographica,1\r\nacta universitatis carolinae : kinanthropologica,1\r\nacta universitatis carolinae: philologica,1\r\nacta universitatis de carolo eszterházy nominatae : sectio linguistica hungarica,-1\r\nacta universitatis lappeenrantaensis,-1\r\nacta universitatis lodziensis : folia iuridica,-1\r\nacta universitatis lodziensis : folia oeconomica,-1\r\nacta universitatis lodziensis: folia archaeologica,1\r\nacta universitatis matthiae belii : séria environmentálne manažérstvo,-1\r\nacta universitatis ouluensis,-1\r\nacta universitatis ouluensis b : humaniora,-1\r\nacta universitatis ouluensis e : scientiae rerum socialium,-1\r\nacta universitatis ouluensis series c : technica,-1\r\n\"acta universitatis palackianae olomucensis, facultas rerum naturalium, mathematica\",1\r\nacta universitatis sapientiae : philologica,1\r\nacta universitatis sapientiae film and media studies,-1\r\nacta universitatis sapientiae. european and regional studies,1\r\nacta universitatis sapientiae: mathematica,1\r\nacta universitatis szegediensis: acta scientiarum mathematicarum,1\r\nacta universitatis wratislaviensis,1\r\nacta veterinaria,1\r\nacta veterinaria brno,1\r\nacta veterinaria hungarica,1\r\nacta veterinaria scandinavica,2\r\nacta via serica,1\r\nacta virologica,1\r\nacta wasaensia,-1\r\nacta zoologica,1\r\nacta zoologica academiae scientiarum hungaricae,1\r\nacta zoologica bulgarica,1\r\nacta zoologica fennica,1\r\nacta zoológica mexicana,1\r\nactar d,1\r\nactas espanolas de psiquiatria,1\r\nactas urologicas espanolas,1\r\nactes de la conférence :   association francophone d'interaction homme machine,-1\r\nactes de la recherche en sciences sociales,2\r\nactes du congrès - société française shakespeare,1\r\nactes sud,1\r\naction learning: research and practice,1\r\naction research,1\r\naction research international,1\r\n\"action, criticism and theory for music education\",1\r\nactive and passive electronic components,1\r\nactive learning in higher education,2\r\nactivitas nervosa superior,1\r\n\"activities, adaptation and aging: the journal of activities management\",1\r\nacton publishers,1\r\nactual problems of economics,-1\r\nactualite chimique,-1\r\nactuators,-1\r\nacumen,1\r\nacupuncture and electro-therapeutics research,1\r\nacupuncture in medicine,1\r\nacute cardiac care,1\r\nad aeternum,-1\r\nad hoc and sensor wireless networks,1\r\nad hoc networks,2\r\nad parnassum,1\r\nada,1\r\nadabiyyat-i tabiqi,-1\r\nadalya,1\r\nadamantius,1\r\nadansonia,1\r\nadapta,-1\r\nadaptation,1\r\nadapted physical activity quarterly,1\r\nadaptive behavior,1\r\nadaptive human behavior and physiology,1\r\nadcomunica,1\r\naddiction,3\r\naddiction biology,2\r\naddiction research and theory,1\r\naddiction science & clinical practice,1\r\naddictive behaviors,1\r\naddictive behaviors reports,1\r\naddictive disorders and their treatment,1\r\naddis ababa university press,1\r\naddison-wesley,-1\r\nadditive manufacturing,3\r\nadditive manufacturing letters,1\r\nadditives for polymers,1\r\naddleton academic publishers,1\r\nadicciones,-1\r\nadipocytes,-1\r\nadmet & dmpk,1\r\nadministration,1\r\nadministration and policy in mental health and mental health services research,1\r\nadministration and society,2\r\nadministrative law review,1\r\nadministrative science quarterly,3\r\nadministrative sciences,-1\r\nadministrative theory & praxis,1\r\nadministraţie şi management public,1\r\nadmiral makarov state university of maritime and inland shipping,-1\r\nadocs,-1\r\n\"adolescent health, medicine and therapeutics\",1\r\nadolescent psychiatry,1\r\nadolescent research review,-1\r\nadolescents,-1\r\nadonis & abbey publishers ltd.,1\r\nadoption and fostering,1\r\nadoption quarterly,1\r\nadoptioperheet,-1\r\nadoranten,-1\r\nadresseavisen,-1\r\nadria section of the combustion institue (asci),-1\r\nadsorption : journal of the international adsorption society,1\r\nadsorption science and technology,1\r\nadult education and development,1\r\nadult education quarterly,3\r\nadult learning,1\r\nadults learning mathematics,1\r\nadults learning mathematics : an international journal,1\r\nadv. photonics nexus,1\r\nadvance research journal of multidisciplinary discoveries,-1\r\nadvanced biology,1\r\nadvanced biomedical research,-1\r\nadvanced building skins,-1\r\nadvanced composite materials,1\r\nadvanced composites and hybrid materials,1\r\nadvanced devices & instrumentation,1\r\nadvanced drug delivery reviews,3\r\nadvanced electromagnetics,-1\r\nadvanced electromagnetics symposium,-1\r\nadvanced electronic materials,2\r\nadvanced emergency nursing journal,1\r\nadvanced energy and sustainability research,1\r\nadvanced energy materials,3\r\nadvanced engineering forum,-1\r\nadvanced engineering informatics,1\r\nadvanced engineering materials,1\r\nadvanced functional materials,3\r\nadvanced healthcare materials,2\r\nadvanced information networking and applications workshops,-1\r\nadvanced intelligent discovery,-1\r\nadvanced intelligent systems,1\r\nadvanced international conference on telecommunications,-1\r\nadvanced knowledge international,1\r\nadvanced materials,3\r\nadvanced materials and processes,1\r\nadvanced materials interfaces,1\r\nadvanced materials research,1\r\nadvanced materials technologies,1\r\nadvanced mathematical models & applications,-1\r\nadvanced nanobiomed research,1\r\nadvanced nonlinear studies,1\r\nadvanced optical materials,2\r\nadvanced optical technologies,1\r\nadvanced packaging,1\r\nadvanced pharmaceutical bulletin,-1\r\nadvanced photonics,-1\r\nadvanced photonics research,1\r\nadvanced physics research,1\r\nadvanced powder materials,1\r\nadvanced powder technology,1\r\nadvanced quantum technologies,1\r\nadvanced robotics,1\r\nadvanced science,1\r\n\"advanced science, engineering and medicine\",1\r\nadvanced sensor research,1\r\nadvanced series in management,1\r\nadvanced steel construction,1\r\nadvanced studies in biology,-1\r\nadvanced studies in theoretical physics,-1\r\nadvanced sustainable systems,1\r\nadvanced synthesis and catalysis,2\r\nadvanced theory and simulations,1\r\nadvanced therapeutics,1\r\nadvanced topics in database research series,-1\r\nadvancements in genetic engineering,-1\r\nadvancements in life sciences,1\r\nadvances and applications in discrete mathematics,-1\r\nadvances and applications in statistics,1\r\nadvances in accounting,1\r\nadvances in aerospace science and technology,-1\r\nadvances in agriculture,-1\r\nadvances in agronomy,1\r\nadvances in anatomic pathology,2\r\nadvances in anatomy embryology and cell biology,1\r\n\"advances in ancient, biblical, and near eastern research\",1\r\nadvances in anthropology,-1\r\nadvances in applied ceramics,1\r\nadvances in applied clifford algebras,1\r\nadvances in applied energy,1\r\nadvances in applied mathematics,2\r\nadvances in applied mathematics and mechanics,1\r\nadvances in applied microbiology series,1\r\nadvances in applied microeconomics,1\r\nadvances in applied probability,2\r\nadvances in applied sociology,-1\r\nadvances in archaeological practice,1\r\nadvances in artificial intelligence and machine learning,1\r\nadvances in astrobiology and biogeophysics,1\r\nadvances in astronomy,1\r\nadvances in astronomy and space physics,-1\r\nadvances in atmospheric sciences,1\r\nadvances in atomic molecular and optical physics,1\r\nadvances in austrian economics,1\r\nadvances in autism,1\r\nadvances in biochemical engineering : biotechnology,1\r\nadvances in biological regulation,1\r\nadvances in bioscience and biotechnology,-1\r\nadvances in biotechnology & microbiology,-1\r\nadvances in botanical research,1\r\nadvances in building energy research,1\r\nadvances in business related scientific research journal,1\r\nadvances in calculus of variations,1\r\nadvances in cancer research,1\r\nadvances in cancer: research and treatment,-1\r\nadvances in carbohydrate chemistry and biochemistry series,1\r\nadvances in cardiology,1\r\nadvances in cartography and giscience of the ica,-1\r\nadvances in catalysis,2\r\nadvances in cement research,1\r\nadvances in chemical engineering,1\r\nadvances in chemical physics,1\r\nadvances in child development and behavior,1\r\nadvances in chromatography,1\r\nadvances in chronic kidney disease,1\r\nadvances in civil engineering,1\r\nadvances in civil engineering materials,1\r\nadvances in climate change research,1\r\nadvances in clinical and experimental medicine,1\r\nadvances in clinical chemistry,1\r\nadvances in clinical neuroscience and rehabilitation,1\r\nadvances in cognitive psychology,1\r\nadvances in colloid and interface science,1\r\nadvances in combinatorics,1\r\nadvances in complex systems,1\r\nadvances in computational intelligence,1\r\nadvances in computational mathematics,1\r\nadvances in computer science : an international journal,-1\r\nadvances in computer science research,-1\r\nadvances in computers,2\r\nadvances in condensed matter physics,1\r\nadvances in consciousness research,1\r\nadvances in consumer research,1\r\nadvances in criminological theory,1\r\nadvances in data analysis and classification,1\r\nadvances in database technology,1\r\nadvances in decision sciences,-1\r\nadvances in dental research,1\r\nadvances in developing human resources,1\r\nadvances in differential equations,1\r\nadvances in distributed computing and artificial intelligence journal,1\r\nadvances in dual diagnosis,1\r\nadvances in ecological research,1\r\nadvances in econometrics,1\r\nadvances in economics and business,-1\r\n\"advances in economics, management and political sciences\",-1\r\nadvances in electrical and computer engineering,1\r\n\"advances in electronic government, digital divide, and regional development\",-1\r\nadvances in electronics and telecommunications,-1\r\nadvances in engineering software,1\r\nadvances in enzymology and related subjects of biochemistry,1\r\nadvances in experimental medicine and biology,1\r\nadvances in experimental social psychology,2\r\nadvances in food security and sustainability,-1\r\nadvances in forestry science,-1\r\nadvances in fuzzy systems,1\r\nadvances in gender research,1\r\nadvances in genetics,1\r\nadvances in geo-energy research,1\r\nadvances in geochemistry and cosmochemistry,-1\r\nadvances in geometry,1\r\nadvances in geophysics,1\r\nadvances in geosciences,1\r\nadvances in gerontology,-1\r\nadvances in health sciences education,2\r\nadvances in heterocyclic chemistry,1\r\nadvances in high energy physics,1\r\nadvances in historical studies,-1\r\nadvances in horticultural science,1\r\nadvances in hospitality and leisure,1\r\nadvances in hospitality and tourism research,-1\r\nadvances in human biology,-1\r\nadvances in human-computer interaction,1\r\nadvances in imaging and electron physics,1\r\nadvances in immunology,1\r\nadvances in industrial and manufacturing engineering,1\r\nadvances in infectious diseases,-1\r\nadvances in information security,1\r\nadvances in inorganic chemistry,1\r\nadvances in insect physiology,1\r\nadvances in intelligent systems and computing,1\r\nadvances in intelligent systems research,-1\r\nadvances in international marketing,1\r\nadvances in internet of things,-1\r\nadvances in language and literary studies,-1\r\nadvances in librarianship,1\r\nadvances in life course research,2\r\nadvances in limnology,1\r\nadvances in literary study,-1\r\nadvances in management and applied economics,-1\r\nadvances in manufacturing,1\r\nadvances in marine biology,1\r\nadvances in materials and processing technologies,-1\r\nadvances in materials physics and chemistry,-1\r\nadvances in materials science and engineering,-1\r\nadvances in mathematical physics,-1\r\nadvances in mathematical sciences and applications,1\r\nadvances in mathematics,3\r\nadvances in mathematics of communications,1\r\nadvances in mechanical engineering,1\r\nadvances in medical education and practice,1\r\nadvances in medical sciences,1\r\nadvances in medical sociology,1\r\nadvances in meteorology,1\r\nadvances in methods and practices in psychological science,1\r\nadvances in microbial physiology,1\r\nadvances in microbiology,-1\r\nadvances in military technology,-1\r\nadvances in molecular imaging,-1\r\nadvances in multimedia,-1\r\nadvances in natural and applied sciences,-1\r\nadvances in natural sciences: nanoscience and nanotechnology,1\r\nadvances in neonatal care,1\r\nadvances in neural information processing systems,3\r\nadvances in neurodevelopmental disorders,1\r\nadvances in nonlinear analysis,1\r\nadvances in nursing science,2\r\nadvances in nutrition,1\r\nadvances in nutritional research,1\r\nadvances in oceanography and limnology,1\r\nadvances in online education,-1\r\nadvances in operator theory,1\r\nadvances in optics and photonics,3\r\nadvances in organic synthesis,-1\r\nadvances in organometallic chemistry,1\r\nadvances in orthopedics,-1\r\nadvances in oto-rhino-laryngology,1\r\nadvances in parasitology,2\r\nadvances in pediatric research,-1\r\nadvances in pediatrics,1\r\nadvances in pharmacology,1\r\nadvances in physical education,-1\r\nadvances in physical organic chemistry series,1\r\nadvances in physics,3\r\nadvances in physics: x,1\r\nadvances in physiology education,1\r\nadvances in polar science,1\r\nadvances in polymer science,1\r\nadvances in polymer technology,1\r\nadvances in printing and media technology,-1\r\nadvances in printing science and technology,1\r\nadvances in protein chemistry and structural biology,1\r\nadvances in psychology study,-1\r\nadvances in psychosomatic medicine,1\r\nadvances in pure and applied mathematics,1\r\nadvances in quantum chemistry,1\r\nadvances in radiation oncology,1\r\nadvances in recycling & waste management,-1\r\nadvances in redox research,1\r\nadvances in rehabilitation,-1\r\nadvances in rehabilitation science and practice,-1\r\nadvances in remote sensing,-1\r\nadvances in robotics & mechanical engineering,-1\r\nadvances in science and research,1\r\nadvances in science and technology,-1\r\n\"advances in science, technology & innovation\",1\r\n\"advances in science, technology and engineering systems journal\",-1\r\nadvances in sciences and technology,-1\r\nadvances in services marketing and management,1\r\nadvances in simulation,1\r\nadvances in skin and wound care,1\r\n\"advances in social science, education and humanities research\",-1\r\nadvances in social sciences and management,-1\r\nadvances in social sciences research journal,-1\r\nadvances in social work,1\r\nadvances in solid state physics,1\r\nadvances in southeast asian studies,1\r\nadvances in space research,1\r\n\"advances in statistical climatology, meteorology and oceanography\",1\r\nadvances in stem cells,-1\r\nadvances in structural engineering,1\r\nadvances in surgery,1\r\nadvances in sustainability and environmental justice,-1\r\nadvances in technology innovation,-1\r\nadvances in the economic analysis of participatory and labor-managed firms,1\r\nadvances in the economics of environmental resources,1\r\nadvances in the study of behavior,1\r\nadvances in theoretical and applied mathematics,1\r\nadvances in theoretical and mathematical physics,1\r\nadvances in therapy,1\r\nadvances in vibration engineering,-1\r\nadvances in virology,-1\r\nadvances in virus research,1\r\nadvances in water resources,2\r\nadvances in wireless and optical communications,-1\r\nadvances in wound care,1\r\nadvances.in/psychology,-1\r\nadvancing women in leadership,1\r\nadventure s. a.,-1\r\nadvertising and society review,1\r\nadvokaatti,-1\r\naea papers and proceedings,1\r\naedam musicae,-1\r\naegaeum,1\r\naegean archaeology,1\r\naegyptus,1\r\naei insights : an international journal of asia-europe relations,1\r\nael,-1\r\naeolian research,1\r\naequationes mathematicae,1\r\naera open,1\r\naerobiologia,1\r\naeronautical journal,1\r\naerosol and air quality research,1\r\naerosol research,1\r\naerosol science and engineering,1\r\naerosol science and technology,1\r\naerosolitutkimusseura ry.,-1\r\naerospace,-1\r\naerospace america,1\r\naerospace medicine and human performance,1\r\naerospace science and technology,1\r\naes international conference on semantic audio,1\r\naesculapius,-1\r\naesthetic investigations,1\r\naesthetic pathways,1\r\naesthetic plastic surgery,1\r\naesthetic surgery journal,1\r\naesthetica editore,-1\r\naesthetica universalis,-1\r\naeternitas,-1\r\naethiopica,1\r\naeu international journal of electronics and communication,1\r\naevum antiquum,1\r\n\"aevum: rassegna di scienze storiche, linguistiche e filologiche\",1\r\nafer : african ecclesiastical review,1\r\naffarinternazionali,-1\r\naffective science,1\r\naffilia-journal of women and social work,1\r\nafinidad,-1\r\nafinla-teema,1\r\nafinla:n vuosikirja,1\r\naforismos,-1\r\nafrica,3\r\nafrica academy of management,-1\r\nafrica development-afrique et developpement,1\r\nafrica education review,-1\r\nafrica institute of south africa,1\r\nafrica journal of management,1\r\nafrica media review,1\r\nafrica research journal,1\r\nafrica review,1\r\nafrica theological journal,1\r\nafrica today,1\r\nafrica world press,1\r\nafrican affairs,3\r\nafrican american review,1\r\nafrican and asian studies,1\r\nafrican and black diaspora,1\r\nafrican anthropologist,1\r\nafrican archaeological review,2\r\nafrican arts,2\r\nafrican christian studies,1\r\nafrican crop science journal: a journal of tropical crop science and production,1\r\nafrican development review-revue africaine de developpement,1\r\nafrican diaspora journal of mathematics,1\r\nafrican dynamics,1\r\nafrican economic history,1\r\nafrican entomology,1\r\nafrican finance journal,1\r\nafrican geographical review,1\r\nafrican health sciences,1\r\nafrican historical review,1\r\nafrican human rights law journal,1\r\nafrican human rights yearbook,1\r\nafrican identities,1\r\nafrican invertebrates,1\r\n\"african journal for physical, health education, recreation and dance\",-1\r\nafrican journal of agricultural research,-1\r\nafrican journal of aids research,1\r\nafrican journal of aquatic science,1\r\nafrican journal of business management,-1\r\nafrican journal of democracy and election research,-1\r\nafrican journal of ecology,1\r\nafrican journal of educational studies in mathematics and sciences,-1\r\nafrican journal of emergency medicine,1\r\nafrican journal of environmental assessment and management,1\r\nafrican journal of environmental science and technology,-1\r\n\"african journal of food, agriculture, nutrition and development\",1\r\nafrican journal of gender and religion,1\r\nafrican journal of herpetology,1\r\n\"african journal of hospitality, tourism and leisure\",-1\r\nafrican journal of information systems,1\r\nafrican journal of international and comparative law,1\r\nafrican journal of legal studies,1\r\nafrican journal of library archives and information science,1\r\nafrican journal of marine science,1\r\nafrican journal of microbiology research,-1\r\n\"african journal of mining, entrepreneurship and natural resource management\",-1\r\nafrican journal of neurological sciences,1\r\nafrican journal of paediatric surgery,-1\r\nafrican journal of pharmacy and pharmacology,-1\r\nafrican journal of primary health care & family medicine,1\r\nafrican journal of privacy & data protection,1\r\nafrican journal of psychiatry,-1\r\nafrican journal of range & forage science,1\r\nafrican journal of reproductive health,1\r\nafrican journal of rural development,-1\r\n\"african journal of science, technology, innovation and development\",1\r\nafrican journal of social work,1\r\nafrican journal of traditional complementary and alternative medicines,-1\r\nafrican journal on conflict resolution,1\r\nafrican journalism studies,1\r\nafrican literature today,1\r\nafrican minds,-1\r\nafrican music: journal of the african music society,1\r\nafrican natural history,1\r\nafrican philosophy,1\r\nafrican population studies,1\r\nafrican primates,-1\r\nafrican review,-1\r\nafrican review of economics and finance,1\r\nafrican security review,1\r\nafrican social studies series,1\r\nafrican sociological review,1\r\nafrican sources for african history,1\r\nafrican studies,1\r\nafrican studies quarterly,1\r\nafrican studies review,1\r\nafrican sun media,1\r\nafrican technology development forum journal,-1\r\nafrican yearbook of international law,1\r\nafrican zoology,1\r\nafrican-europe group for interdisciplinary studies,1\r\nafricana linguistica,1\r\nafriche e orienti,-1\r\nafrika focus,-1\r\nafrika mathematica,1\r\nafrika spectrum,1\r\nafrika statistika.,-1\r\n\"afrika und uebersee: sprachen, kulturen\",1\r\nafrique contemporaine,1\r\nafterall,1\r\nafterimage: the journal of media arts and cultural criticism,1\r\naftonbladet,-1\r\nag - about gender,-1\r\nagalma,1\r\nagatheos,1\r\nagbioforum,1\r\nage and ageing,3\r\n\"age, culture, humanities\",1\r\nageing and society,2\r\nageing international,1\r\nageing research reviews,1\r\nagenda,1\r\nagenda publishing,1\r\nagenda: empowering women for gender equity,1\r\nagenzia x,-1\r\nager: revista de estudios sobre despoblacion y desarrollo rural,1\r\nagerings bokförlag,-1\r\naggregate,1\r\naggression and violent behavior,2\r\naggressive behavior,2\r\nagh university of science and technology,-1\r\nagile : giscience series,-1\r\nagile alliance annual conference,-1\r\nagile publishing,-1\r\naging,1\r\naging and disease,1\r\naging and mental health,1\r\naging brain,1\r\naging cell,2\r\naging clinical and experimental research,1\r\naging health,1\r\naging male,1\r\naging medicine,1\r\naging neuropsychology and cognition,1\r\nagio publishing house,-1\r\nagora,-1\r\nagora,1\r\nagora: estudos classicos em debate,1\r\nagora: papeles de filosofia,1\r\nagrarforschung schweiz,1\r\nagrarian south : the journal of political economy,1\r\nagrarinformatika folyoirat,-1\r\nagrarni nauki,-1\r\nagrekon,1\r\nagribusiness,1\r\nagricolan julkaisusarja,-1\r\nagricolan kirja-arvostelut,-1\r\nagriculturae conspectus scientificus,-1\r\nagricultural and biological sciences journal,-1\r\nagricultural and food economics,1\r\nagricultural and food science,1\r\nagricultural and forest entomology,1\r\nagricultural and forest meteorology,3\r\nagricultural and resource economics review,1\r\nagricultural economics,1\r\nagricultural economics research review,-1\r\nagricultural economics review,1\r\nagricultural economics society annual conference,-1\r\nagricultural finance review,1\r\nagricultural history,2\r\nagricultural history review,3\r\nagricultural research,1\r\nagricultural systems,2\r\nagricultural water management,1\r\nagriculture,-1\r\nagriculture and food security,1\r\nagriculture and human values,2\r\nagriculture and natural resources,-1\r\nagriculture ecosystems and environment,3\r\n\"agriculture, forestry and fisheries\",-1\r\nagriengineering,-1\r\nagro food industry hi-tech,1\r\nagrochimica,1\r\nagrociencia,1\r\nagroecology and sustainable food systems,1\r\nagrofor,1\r\nagroforestry systems,1\r\nagrolife scientific journal,-1\r\nagronomy,1\r\nagronomy for sustainable development,2\r\nagronomy journal,1\r\nagronomy monograph,1\r\nagronomy research,1\r\nagropedology,1\r\n\"agrosystems, geosciences & environment\",-1\r\nagu advances,1\r\nahead,1\r\nahfe international,-1\r\nahfe international,1\r\nai,1\r\nai and ethics,1\r\nai and society,1\r\nai communications,1\r\nai edam-artificial intelligence for engineering design analysis and manufacturing,1\r\nai magazine,1\r\nai open,1\r\nai perspectives & advances,-1\r\naiaa journal,1\r\naib insights,-1\r\naibr-revista de antropologia iberoamericana,1\r\naiche journal,1\r\naidic conference series,1\r\naids,1\r\naids and behavior,1\r\naids care: psychological and socio-medical aspects of aids/hiv,1\r\naids education and prevention,1\r\naids patient care and stds,2\r\naids research and human retroviruses,1\r\naids research and therapy,1\r\naids reviews,1\r\naigis : elektronisk tidskrift for klassiske studier i norden,1\r\naikamedia,-1\r\naikuiskasvatuksen vuosikirja,1\r\naikuiskasvatus,1\r\naila applied linguistics series,1\r\naila review,1\r\naims agriculture and food,1\r\naims allergy and immunology,-1\r\naims biophysics,1\r\naims cell and tissue engineering,-1\r\naims electronics and electrical engineering,1\r\naims energy,1\r\naims environmental science,1\r\naims genetics,1\r\naims geosciences,1\r\naims materials science,1\r\naims mathematics,1\r\naims microbiology,1\r\naims molecular science,1\r\naims public health,1\r\nain shams engineering journal,-1\r\nainedidaktiikka,1\r\nainedidaktisia tutkimuksia,1\r\nainu senjumin kenkyu,1\r\naip advances,1\r\naip conference proceedings,1\r\nair & space law,1\r\nair medical journal,1\r\nair power history,1\r\nair quality atmosphere and health,1\r\nair traffic control quarterly,-1\r\n\"air, soil and water research\",1\r\naircc publishing corporation,-1\r\naircraft engineering and aerospace technology,1\r\nairea,1\r\nairline business,1\r\nais transactions on human-computer interaction,1\r\nais transactions on replication research,1\r\naisb publication,-1\r\naistech,-1\r\naisthesis,1\r\naisthesis verlag,1\r\naisti associação ibérica de sistemas e tecnologias de informação,-1\r\naito maaseutu keski-suomessa,-1\r\naitoja makuja,-1\r\naiucd : associazione per l'informatica umanistica e la cultura digitale,-1\r\naivc conference proceedings,-1\r\naivoitus,-1\r\naivoterveys,-1\r\najalooline ajakiri: the estonian historical journal,1\r\najan kohina,-1\r\najankohta,1\r\najatus,2\r\najil unbound,1\r\najs perspectives,-1\r\najs review,1\r\nakaan seutu,-1\r\nakadeemia,-1\r\n\"akademia ekonomiczna im. karola adamieckiego, wydawnictwo uczelniane\",-1\r\n\"akademia muzyczna im. karola lipi?skiego, rada biblioteczno-wydawnicza\",-1\r\nakademia sztuk pięknych w katowicach,-1\r\n\"akademicheskij nauchno-izdatel`skij, proizvodstvenno-poligraficheskij i knigorasprostranitel`skij centr ran izdatel`stvo nauka\",-1\r\nakademicheskij proekt,-1\r\n\"akademie der wissenschaften und der literatur, mainz\",1\r\nakademie der wissenschaften zu göttingen,1\r\nakademie verlag,1\r\nakademie věd české republiky,-1\r\nakademie věd české republiky : ústav teoretické a aplikované mechaniky,-1\r\nakademija nauk tatarstan,1\r\nakademik acil t?p dergisi,-1\r\nakademik gastroenteroloji,-1\r\nakademik gıda dergisi,-1\r\nakademika forlag,1\r\nakademine leidyba,-1\r\nakademische verlagsgemeinschaft münchen,1\r\nakademisk forlag,1\r\nakademisk kvarter,1\r\nakademisk publisering,1\r\nakademisyen,-1\r\nakademos,-1\r\nakademska misao,-1\r\nakadémiai kiadó,1\r\nakashi shoten,1\r\nakava,-1\r\nakce international journal of graphs and combinatorics,1\r\nakdeniz university,-1\r\nakhlāq dar ̒ulūm va fannāvarī,-1\r\nakilles forlag,1\r\nakkadica,2\r\nakpé,-1\r\nakropolis,-1\r\nakroterion : journal for the classics in south africa,1\r\naksenov petr grigorevich,-1\r\nakt,-1\r\nakti,-1\r\naktuel naturvidenskab,-1\r\naktuel nordisk odontologi,-1\r\naktuelle neurologie,1\r\naktuelle rheumatologie,1\r\naktuelle urologie,1\r\naktuellt om historia,-1\r\naku ankka,-1\r\naku ankka juniori,-1\r\naku ankka2,-1\r\nakustiikkapäivä,-1\r\nakys-tiedote,-1\r\nakzente-zeitschrift fur literatur,1\r\nal dar research journal for sustainability,1\r\nal'tiora forte,-1\r\nal-andalus magreb : estudios arabes e islamicos,1\r\nal-farabi kazakh national university,-1\r\nal-iḍaḥ,-1\r\n\"al-madar journal of communications, information technologies and applications\",-1\r\nal-magallah al-ilmiyyah li-gamiyyat imsia al-tarbiyai ani ttariq al-fan,-1\r\nal-magallat al-tarihiyyat al-majribiyyat,1\r\nal-masaq: islam and the medieval mediterranean,1\r\nal-mağallaẗ,-1\r\nal-mukhatabat,1\r\nal-qantara,1\r\nal-shajarah,-1\r\nal-ʻuṣūr al-wusṭá,1\r\nal-ḥaṣād,-1\r\nal-ḥaṣad al tarbaw-̦i - kuliyaẗ al-muaʼalimin,-1\r\nalameda,-1\r\nalasbimn journal,1\r\nalaska history,-1\r\nalbanian journal of mathematics,1\r\nalbany law journal of science & technology,-1\r\nalbatrossi,-1\r\nalbert bonniers förlag,-1\r\nalbertiana,1\r\nalbertus magnus,-1\r\nalbéitar,-1\r\nalbéitar,-1\r\nalces: a journal devoted to the biology and management of moose,1\r\nalcheringa,1\r\nalcohol,1\r\nalcohol and alcoholism,1\r\n\"alcohol, clinical & experimental research\",2\r\naldrichimica acta,1\r\nalea : latin american journal of probability and mathematical statistics,1\r\nalea: estudos neolatinos,1\r\naled,1\r\naleksanteri -sarja,1\r\naleksanteri cold war series,1\r\naleksanteri papers,-1\r\naleph : historical studies in science and judaism,1\r\nalergologia polska,-1\r\naletejja,1\r\nalexandria engineering journal,1\r\nalexandria journal of medicine,1\r\nalfa print,-1\r\nalfred kröner,1\r\nalfred university press,-1\r\nalgae,1\r\nalgal research,1\r\nalgebra and logic,1\r\nalgebra and number theory,2\r\nalgebra colloquium,1\r\nalgebra i analiz,-1\r\nalgebra universalis,1\r\nalgebraic and geometric topology,1\r\nalgebraic combinatorics,1\r\nalgebraic geometry,1\r\nalgebraic statistics,1\r\nalgebras and representation theory,1\r\nalgemeen nederlands tijdschrift voor wijsbegeerte,1\r\nalgemeen rijksarchief,-1\r\nalgorithmic finance,1\r\nalgorithmica,2\r\nalgorithms,1\r\nalgorithms for intelligent systems,-1\r\nalgorithms for molecular biology,1\r\nalif: journal of comparative poetics,1\r\nalimenta,-1\r\nalimentary pharmacology and therapeutics,3\r\nalinea editrice,-1\r\naljamia,1\r\nalkalmazott nyelvtudomany,1\r\nall earth,1\r\nall european academies,-1\r\nall'insegna del giglio,-1\r\nallegoria: per uno studio materialistico della letteratura,1\r\nallegra lab,-1\r\nallelopathy journal,1\r\nallen & unwin,1\r\naller media oy,-1\r\n\"allergia, iho & astma\",-1\r\nallergiatutkimussäätiö,-1\r\nallergo journal international,1\r\nallergo-journal,1\r\nallergologia et immunopathologia,1\r\nallergologie,1\r\nallergology international,2\r\nallergy,3\r\nallergy and asthma proceedings,1\r\nallergy and clinical immunology news,1\r\nallergy and rhinology,-1\r\nallergy asthma & immunology research,1\r\n\"allergy, asthma, and clinical immunology\",1\r\nallergy: european journal of allergy and clinical immunology: supplement,1\r\nallgemeine forst und jagdzeitung,1\r\nallgemeine vermessungs-nachrichten,1\r\nallgemeine zeitschrift fur philosophie,1\r\nalliance for childhood european network foundation,-1\r\nallied publishers group,1\r\nallpanchis,1\r\nalma insights,1\r\nalma mater,-1\r\nalman dili ve edebiyatı dergisi,-1\r\nalmanac : discources of ethics,1\r\nalmatourism,-1\r\nalmenna bókafélagið,1\r\nalmqvist & wiksell,1\r\nalpha psychiatry,1\r\nalpha science international,1\r\n\"alpha: revista de artes, letras y filosofia\",1\r\nalphaville,1\r\nalpine and mediterranean quaternary,1\r\nalpine botany,1\r\nalsic: apprentissage des langues et systemes dinformation et de communication,1\r\nalt-thuringen,1\r\nalta metallurgical services,-1\r\naltai hakpo,-1\r\naltajskij gosudarstvenny`j universitet,-1\r\naltalanos nyelveszeti tanulmanyok,1\r\naltamira press,2\r\nalter,1\r\nalternation: interdisciplinary journal for the study of the arts and humanities in southern africa,-1\r\nalternative and complementary therapies,1\r\nalternative and integrative medicine,-1\r\nalternative francophone,1\r\nalternative medicine review,1\r\nalternative spirituality and religion review,1\r\nalternative therapies in health and medicine,1\r\nalternative: an international journal of indigenous scholarship,2\r\nalternatives,1\r\nalternatives theatrales,1\r\nalternautas,-1\r\naltertum,1\r\naltex alternatives to animal experimentation,1\r\naltinget,-1\r\nalto comissariado para a imigração e diálogo intercultural,1\r\naltorientalische forschungen,1\r\naltre modernità,1\r\naltreitalie,1\r\nalue ja ympäristö,1\r\nalue- ja ympäristötutkimuksen seura ry,-1\r\naluehallintovirastojen julkaisuja,-1\r\naluminium,1\r\nalumni (suomenkielinen painos),-1\r\nalumni (svensk utg.),-1\r\nalusta!,-1\r\nalvar aalto -säätiö,-1\r\nalvheim & eide,1\r\nalzheimer disease and associated disorders,1\r\nalzheimer's & dementia,3\r\n\"alzheimer's & dementia : diagnosis, assessment & disease monitoring\",1\r\nalzheimer's & dementia : translational research & clinical interventions,1\r\nalzheimer's research and therapy,2\r\nalʹmanah severoevropejskih i baltijskih issledovanij,1\r\nama educators' proceedings,-1\r\nama service gmbh,-1\r\nama winter educators' conference,-1\r\nama-agricultural mechanization in asia africa and latin america,-1\r\namanita,-1\r\namazônica,1\r\namb express,1\r\nambiances,1\r\nambiencia,-1\r\n\"ambient ... the ... international conference on ambient computing, applications, services and technologies\",-1\r\nambiente construído,-1\r\nambio,2\r\nambix,1\r\nambroobook,-1\r\nameghiniana,1\r\namerasia journal,1\r\namerica,1\r\namerica indigena,1\r\namerica latina hoy,1\r\namerican accounting association auditing section midyear meeting,-1\r\namerican annals of the deaf,1\r\namerican anthropologist,3\r\namerican antiquity,3\r\namerican archivist,1\r\namerican art,1\r\namerican association for the advancement of science,1\r\namerican association of petroleum geologists,1\r\namerican association of physics teachers,1\r\namerican astronautical society,-1\r\namerican bankruptcy law journal,1\r\namerican bee journal,-1\r\namerican behavioral scientist,1\r\namerican biology teacher,1\r\namerican book publishing record,1\r\namerican book review,1\r\namerican business law journal,2\r\namerican catholic philosophical quarterly,1\r\namerican center for life cycle assessment,-1\r\namerican center for oriental research,1\r\namerican center of oriental research,-1\r\namerican center of oriental research publications,1\r\namerican ceramic society,1\r\namerican ceramic society bulletin,1\r\namerican chemical society,2\r\namerican communication journal,1\r\namerican communist history,1\r\namerican concrete institute,1\r\namerican criminal law review,1\r\namerican economic journal : applied economics,3\r\namerican economic journal: economic policy,3\r\namerican economic journal: macroeconomics,3\r\namerican economic journal: microeconomics,3\r\namerican economic review,3\r\namerican educational research association,-1\r\namerican educational research journal,3\r\namerican entomologist,-1\r\namerican ethnologist,3\r\namerican family physician,1\r\namerican fern journal,1\r\namerican fisheries society,-1\r\namerican foreign policy interests,1\r\namerican geophysical union,1\r\namerican heart journal,2\r\namerican heart journal plus : cardiology research and practice,1\r\namerican heritage,1\r\namerican historical association,1\r\namerican historical review,3\r\namerican history,1\r\namerican imago,1\r\namerican indian culture and research journal,1\r\namerican indian quarterly,1\r\namerican institute of aeronautics and astronautics,1\r\namerican institute of biological sciences,1\r\namerican institute of chemical engineers,1\r\namerican institute of mathematical sciences,2\r\namerican institute of physics,1\r\namerican international journal of social science,-1\r\namerican jewish history,1\r\namerican journal of agricultural economics,3\r\namerican journal of alzheimers disease and other dementias,1\r\namerican journal of analytical chemistry,-1\r\namerican journal of applied sciences,1\r\namerican journal of archaeology,3\r\namerican journal of audiology,1\r\namerican journal of bioethics,2\r\namerican journal of biological and environmental statistics,-1\r\namerican journal of biological anthropology,1\r\namerican journal of botany,1\r\namerican journal of cancer research,-1\r\namerican journal of cardiology,1\r\namerican journal of cardiovascular disease,1\r\namerican journal of cardiovascular drugs,1\r\namerican journal of civil engineering,-1\r\namerican journal of climate change,-1\r\namerican journal of clinical and experimental immunology,-1\r\namerican journal of clinical and medical research,-1\r\namerican journal of clinical dermatology,1\r\namerican journal of clinical hypnosis,-1\r\namerican journal of clinical nutrition,3\r\namerican journal of clinical oncology-cancer clinical trials,1\r\namerican journal of clinical pathology,1\r\namerican journal of community psychology,1\r\namerican journal of comparative law,3\r\namerican journal of computational and applied mathematics,-1\r\namerican journal of creative education,-1\r\namerican journal of criminal justice,1\r\namerican journal of critical care,1\r\namerican journal of cultural sociology,1\r\namerican journal of dance therapy,1\r\namerican journal of dentistry,1\r\namerican journal of dermatopathology,1\r\namerican journal of distance education,1\r\namerican journal of drug and alcohol abuse,1\r\namerican journal of economics and sociology,1\r\namerican journal of education,1\r\namerican journal of education and learning,-1\r\namerican journal of educational research,-1\r\namerican journal of emergency medicine,1\r\namerican journal of engineering research,-1\r\namerican journal of enology and viticulture,1\r\namerican journal of entrepreneurship,-1\r\namerican journal of environmental engineering and science,-1\r\namerican journal of environmental protection,-1\r\namerican journal of environmental sciences,-1\r\namerican journal of epidemiology,2\r\namerican journal of epidemiology and infectious disease,-1\r\namerican journal of evaluation,2\r\namerican journal of family therapy,1\r\namerican journal of forensic medicine and pathology,1\r\namerican journal of gastroenterology,2\r\namerican journal of geriatric pharmacotherapy,1\r\namerican journal of geriatric psychiatry,1\r\namerican journal of health behavior,1\r\namerican journal of health economics,2\r\namerican journal of health promotion,1\r\namerican journal of health studies,1\r\namerican journal of health-system pharmacy,1\r\namerican journal of hematology,2\r\namerican journal of hospice and palliative care,1\r\namerican journal of human biology,1\r\namerican journal of human ecology,-1\r\namerican journal of human genetics,3\r\namerican journal of hypertension,1\r\namerican journal of industrial and business management,-1\r\namerican journal of industrial engineering,-1\r\namerican journal of industrial medicine,1\r\namerican journal of infection control,1\r\namerican journal of international law,3\r\namerican journal of jurisprudence,1\r\namerican journal of kidney diseases,2\r\namerican journal of law and medicine,1\r\namerican journal of legal history,1\r\namerican journal of managed care,1\r\namerican journal of management,1\r\namerican journal of mathematical and management sciences,1\r\namerican journal of mathematics,3\r\namerican journal of media psychology,1\r\namerican journal of medical genetics. part a,1\r\namerican journal of medical genetics. part b : neuropsychiatric genetics,1\r\namerican journal of medical genetics. part c : seminars in medical genetics,1\r\namerican journal of medical quality,1\r\namerican journal of medicine,2\r\namerican journal of mens health,1\r\namerican journal of molecular biology,-1\r\namerican journal of nephrology,1\r\namerican journal of networks and communications,-1\r\namerican journal of neurodegenerative disease,-1\r\namerican journal of neuroradiology,1\r\namerican journal of nuclear medicine and molecular imaging,1\r\namerican journal of numismatics,1\r\namerican journal of nursing,1\r\namerican journal of nursing science,-1\r\namerican journal of nursing studies,-1\r\n\"american journal of obstetrics & gynecology, maternal-fetal medicine\",1\r\namerican journal of obstetrics and gynecology,3\r\namerican journal of occupational therapy,1\r\namerican journal of ophthalmology,2\r\namerican journal of ophthalmology : case reports,1\r\namerican journal of orthodontics and dentofacial orthopedics,1\r\namerican journal of orthopsychiatry,1\r\namerican journal of otolaryngology,1\r\namerican journal of pathology,2\r\namerican journal of perinatology,1\r\namerican journal of perinatology reports,1\r\namerican journal of pharmaceutical education,1\r\namerican journal of philology,3\r\namerican journal of physical medicine and rehabilitation,1\r\namerican journal of physics,1\r\namerican journal of physiology : cell physiology,2\r\namerican journal of physiology : endocrinology and metabolism,2\r\namerican journal of physiology : gastrointestinal and liver physiology,2\r\namerican journal of physiology : heart and circulatory physiology,2\r\namerican journal of physiology : lung cellular and molecular physiology,2\r\namerican journal of physiology : regulatory integrative and comparative physiology,2\r\namerican journal of physiology-renal physiology,1\r\namerican journal of plant sciences,-1\r\namerican journal of play,1\r\namerican journal of political science,3\r\namerican journal of potato research,1\r\namerican journal of preventive cardiology,1\r\namerican journal of preventive medicine,2\r\namerican journal of primatology,1\r\namerican journal of psychiatric rehabilitation,1\r\namerican journal of psychiatry,3\r\namerican journal of psychoanalysis,1\r\namerican journal of psychology,1\r\namerican journal of psychotherapy,1\r\namerican journal of public health,2\r\namerican journal of recreation therapy,1\r\namerican journal of reproductive immunology,1\r\namerican journal of respiratory and critical care medicine,3\r\namerican journal of respiratory cell and molecular biology,1\r\namerican journal of rhinology and allergy,1\r\namerican journal of roentgenology,1\r\namerican journal of science,1\r\namerican journal of semiotics,1\r\namerican journal of sociology,3\r\namerican journal of speech-language pathology,2\r\namerican journal of sports medicine,3\r\namerican journal of surgery,1\r\namerican journal of surgical pathology,2\r\namerican journal of the medical sciences,1\r\namerican journal of theology and philosophy,1\r\namerican journal of therapeutics,1\r\namerican journal of tourism management,-1\r\namerican journal of tourism research,-1\r\namerican journal of translational research,1\r\namerican journal of transplantation,3\r\namerican journal of tropical medicine and hygiene,1\r\namerican journal of veterinary research,2\r\namerican journal of water science and engineering,-1\r\namerican journal on addictions,1\r\namerican journal on intellectual and developmental disabilities,2\r\namerican laboratory,-1\r\namerican law and economics review,1\r\namerican literary history,3\r\namerican literary realism,1\r\namerican literary scholarship,1\r\namerican literature,3\r\namerican malacological bulletin,1\r\namerican marketing association,-1\r\namerican mathematical monthly,1\r\namerican mathematical society,2\r\namerican meteorological society,1\r\namerican midland naturalist,1\r\namerican mineralogist,1\r\namerican museum novitates,1\r\namerican music,2\r\namerican naturalist,3\r\namerican nineteenth century history,1\r\namerican nuclear society,2\r\namerican oriental society,-1\r\n\"american periodicals: a journal of history, criticism and bibliography\",1\r\namerican pharmaceutical review,1\r\namerican philosophical quarterly,2\r\namerican physical society,1\r\namerican phytopathological society,1\r\namerican poetry review,1\r\namerican political science association,-1\r\namerican political science review,3\r\namerican political thought,-1\r\namerican politics research,1\r\namerican psychiatric publishing,1\r\namerican psychological association,1\r\namerican psychologist,3\r\namerican quarterly,2\r\namerican review of canadian studies,1\r\namerican review of international arbitration,1\r\namerican review of public administration,2\r\namerican rock mechanics association,1\r\namerican scholar,1\r\namerican school of classical studies at athens,1\r\namerican school of prehistoric research monograph series,1\r\namerican science press,1\r\namerican scientific publishers,1\r\namerican shipper,-1\r\namerican society for nondestructive testing,1\r\namerican society for testing and materials,1\r\namerican society of agricultural & biological engineers,1\r\namerican society of agronomy,1\r\namerican society of civil engineers,1\r\namerican society of mechanical engineers,1\r\namerican sociological review,3\r\namerican speech,2\r\namerican statistician,1\r\namerican studies in scandinavia,1\r\namerican studies journal,-1\r\namerican surgeon,1\r\namerican translators association scholarly monograph series,1\r\namerican university in cairo press,1\r\namerican university international law review,1\r\namericana,1\r\namericana ebooks,-1\r\namericana: e-journal of american studies in hungary,1\r\namericas,1\r\namericas conference on information systems,1\r\namerikastudien,1\r\namerindia,1\r\namfiteater,1\r\namfiteatru economic,-1\r\nami press,-1\r\namia ... annual symposium proceedings,-1\r\namino acids,1\r\namity foundation,-1\r\namity journal of management,1\r\namk- ja ammatillisen koulutuksen tutkimuspäivät,-1\r\namk-lehti,-1\r\nammattikasvatuksen aikakauskirja,1\r\nammattikeittiöosaaja,-1\r\nammattiosaamisen kehittämisyhdistys amke ry,-1\r\nammattirakentaja,-1\r\namme idaresi dergisi,1\r\namos andersonin taidemuseo,-1\r\nampersand,1\r\namphibia-reptilia,1\r\namphibian & reptile conservation,1\r\namps,1\r\namps proceedings series,1\r\nampyx-verlag,-1\r\nams press,1\r\nams review,1\r\nams-rapport,1\r\nams-skrifter,1\r\nams-varia,1\r\namsterdam studies in jewish philosophy,1\r\namsterdam university press,2\r\namsterdamer beitrage zur alteren germanistik,1\r\namsterdamer beitrage zur neueren germanistik,1\r\namsterdamer publikationen zur sprache und literatur,1\r\namta proceedings,1\r\namyloid-journal of protein folding disorders,1\r\namyotrophic lateral sclerosis & frontotemporal degeneration,1\r\nanabasis,1\r\nanae. approche neuropsychologique des apprentissages chez l'enfant,-1\r\nanaerobe,1\r\nanaesthesia,2\r\nanaesthesia and intensive care,1\r\nanaesthesiology : intensive therapy,1\r\nanais brasileiros de dermatologia,1\r\nanais da academia brasileira de ciências,1\r\nanais da association for moral education conference,-1\r\nanais de historia de alem-mar,1\r\nanais do ...  congresso nacional de educação,-1\r\nanais do colóquio de moda,1\r\nanais do encontro nacional de pesquisa em moda,-1\r\nanais do simpósio brasileiro de informática na educação,-1\r\nanais do simpósio brasileiro de redes de computadores e sistemas distribuídos,1\r\n\"anais do simpósio internacional de educação a distância, encontro de pesquisadores em educação a distância\",-1\r\nanais do women in information technology,-1\r\nanalecta augustiniana,1\r\nanalecta bollandiana,1\r\nanalecta cartusiana : review for carthusian history and spirituality,1\r\nanalecta cisterciensia,1\r\nanalecta hibernica,1\r\nanalecta husserliana: the yearbook of phenomenological research,1\r\nanalecta papyrologica,1\r\nanalecta praehistorica leidensia,1\r\nanalecta praemonstratensia,1\r\nanalecta romana instituti danici,1\r\n\"analele stiintifice ale universitatii \"\"al.i. cuza\"\" din iasi : lingvistica\",-1\r\nanalele stiintifice ale universitatii al i cuza din iasi-serie noua-matematica,1\r\nanalele stiintifice ale universitatii ovidius constanta-seria matematica,1\r\nanalele universitatii bucuresti : matematica-informatica,-1\r\n\"analele universitatii din craiova, seria stiinte filologice, lingvistica\",1\r\nanalele universitatii din oradea : stiinte economice,-1\r\n\"analele universităţii din craiova : seria ştiinţe filologice, langues et littératures romanes\",1\r\n\"analele universităţii. seria ştiinţele limbii, literatură şi didactica predării, limbi şi literaturi străine\",-1\r\nanales,-1\r\nanales cervantinos,1\r\nanales de antropologia,1\r\nanales de filologia clasica,1\r\nanales de la literatura espanola contemporanea,2\r\nanales de literatura chilena,1\r\nanales de literatura hispanoamericana,3\r\nanales de pediatria,1\r\nanales de psicologia,-1\r\nanales de veterinaria de murcia,-1\r\nanales del instituto de actuarios españoles,-1\r\nanales del instituto de investigaciones esteticas,1\r\nanales del instituto de lingüística,-1\r\nanales del jardin botanico de madrid,1\r\nanales del seminario de historia de la filosofia,1\r\nanales del sistema sanitario de navarra,1\r\nanales galdosianos,1\r\nanali,1\r\nanali hrvatskog politološkog društva,1\r\nanali zavoda za povijesne znanosti hrvatske akademije znanosti i umjetnosti u dubrovniku,-1\r\nanalisi: quaderns de comunicacio i cultura,1\r\nanalitica,-1\r\nanaliz riska zdorovʹû,-1\r\nanalize,1\r\nanalog and mixed signal integrated circuits for space applications conference,-1\r\nanalog game studies,-1\r\nanalog integrated circuits and signal processing,1\r\nanalog magazine,-1\r\nanalogia,1\r\nanalyse opinion critique,-1\r\nanalyse und kritik: zeitschrift fuer sozialtheorie,1\r\nanalyses of social issues and public policy,1\r\nanalysis,3\r\nanalysis & sensing,1\r\nanalysis and applications,1\r\nanalysis and geometry in metric spaces,1\r\nanalysis and mathematical physics,1\r\nanalysis and pde,3\r\nanalysis in theory and applications,1\r\nanalysis mathematica,1\r\nanalysis: international mathematical journal of analysis and its applications,1\r\nanalyst,1\r\nanalytic methods in accident research,1\r\nanalytic philosophy,2\r\nanalytic press,1\r\nanalytic teaching and philosophical praxis,1\r\nanalytica,-1\r\nanalytica chimica acta,2\r\nanalytica chimica acta x,1\r\nanalytical and bioanalytical chemistry,1\r\nanalytical and bioanalytical chemistry research,-1\r\nanalytical biochemistry,1\r\nanalytical cellular pathology,1\r\nanalytical chemistry,3\r\nanalytical chemistry research,1\r\nanalytical letters,1\r\nanalytical methods,1\r\nanalytical science advances,1\r\nanalytical sciences,1\r\nanalytrics,-1\r\nanalyytikko,-1\r\nanaphora,-1\r\nanaquel de estudios arabes,1\r\nanarchist developments in cultural studies,1\r\nanarchist studies,1\r\nanarâš,-1\r\nanasthesiologie intensivmedizin notfallmedizin schmerztherapie,1\r\nanasthesiologie und intensivmedizin,1\r\nanatolia : an international journal of tourism and hospitality,1\r\nanatolia antiqua,1\r\nanatolia turizm ve cevre kulturu dergisi,1\r\nanatolian studies,2\r\nanatolica,1\r\nanatomia histologia embryologia,1\r\nanatomical record-advances in integrative anatomy and evolutionary biology,1\r\nanatomical science international,1\r\nanatomical sciences education,1\r\nanatomy & cell biology,1\r\nanazitiseis sti fysiki kai ton athlitismo,-1\r\nanálisis,1\r\nancient america,-1\r\nancient asia,1\r\nancient civilizations from scythia to siberia,2\r\nancient egypt,1\r\nancient history bulletin,1\r\nancient history magazine,-1\r\nancient israel and its literature,1\r\nancient judaism and early christianity,3\r\n\"ancient mediterranean and medieval texts and contexts: studies in platonism, neoplatonism, and the platonic tradition\",1\r\nancient mesoamerica,1\r\nancient narrative,1\r\nancient near eastern monographs,1\r\nancient near eastern studies,1\r\nancient philosophy,2\r\nancient society,1\r\nancient warfare,-1\r\nancient west and east,1\r\nandamios,1\r\nandante,-1\r\nandean geology,1\r\nanderseniana,1\r\nandragoška spoznanja,-1\r\nandragoški glasnik,-1\r\nandrias,1\r\nandrologia,1\r\nandrology,-1\r\nandrology,1\r\nandromeda books,-1\r\nane books pvt. ltd.,-1\r\nanesthesia and analgesia,2\r\nanesthesia progress,1\r\nanesthesiology,2\r\nanesthesiology and pain medicine,-1\r\nanesthesiology clinics,1\r\nangelaki-journal of the theoretical humanities,1\r\nangelo pontecorboli editore,-1\r\nangewandte chemie,3\r\nangiogenesis,2\r\nangiologiia i sosudistaia khirurgiia,-1\r\nangiology,1\r\nangle orthodontist,1\r\nanglia,2\r\nanglica,1\r\nanglica wratislaviensia,1\r\nanglican and episcopal history,1\r\nanglican theological review,1\r\nanglistica aion : an interdisciplinary journal,1\r\nanglistik,1\r\nanglo saxonica,-1\r\nanglo-norman studies,1\r\nanglo-saxon england,1\r\nanglo-saxon studies in archaeology and history,1\r\nanglophonia (en ligne),1\r\nanimal,2\r\nanimal : open space,-1\r\nanimal : science proceedings,-1\r\nanimal behavior and cognition,1\r\nanimal behaviour,2\r\nanimal biodiversity and conservation,1\r\nanimal biology,1\r\nanimal bioscience,1\r\nanimal biotechnology,1\r\nanimal biotelemetry,1\r\nanimal cells and systems,1\r\nanimal cognition,1\r\nanimal conservation,1\r\nanimal feed science and technology,2\r\nanimal frontiers,1\r\nanimal genetic resources,1\r\nanimal genetics,2\r\nanimal health research reviews,1\r\nanimal history,-1\r\n\"animal husbandry, dairy and veterinary science\",-1\r\nanimal law,-1\r\nanimal microbiome,1\r\nanimal migration,1\r\nanimal nutrition,1\r\nanimal nutrition and feed technology,1\r\nanimal production science,1\r\nanimal reproduction,1\r\nanimal reproduction science,1\r\nanimal science journal,1\r\nanimal science papers and reports,1\r\nanimal sentience,1\r\nanimal studies journal,1\r\nanimal welfare,1\r\nanimalia,-1\r\nanimals,1\r\nanimation journal,1\r\nanimation-an interdisciplinary journal,2\r\nanimus: the canadian journal of philosophy and humanities,1\r\naninkainen,-1\r\nanja mäntylän rahasto,-1\r\nankara üniversitesi ilef dergisi,-1\r\nankara üniversitesi veteriner fakültesi dergisi,1\r\nankem dergisi,-1\r\nannablume,-1\r\nannalen der physik,1\r\n\"annalen des naturhistorischen museums in wien : serie a für mineralogie und petrographie, geologie und paläontologie, anthropologie und prähistorie\",1\r\nannales academiae scientiarum fennicae,-1\r\nannales archeologiques arabes syriennes,1\r\nannales botanici fennici,1\r\nannales d endocrinologie,1\r\nannales de bourgogne,1\r\nannales de bretagne et des pays de l'ouest,1\r\nannales de cardiologie et d angeiologie,1\r\nannales de chimie-science des materiaux,1\r\nannales de chirurgie plastique esthetique,1\r\nannales de demographie historique,1\r\nannales de dermatologie et de venereologie,1\r\nannales de geographie,1\r\nannales de l institut fourier,2\r\n\"annales de l'economie publique, sociale et cooperative\",1\r\nannales de la faculté des sciences de toulouse,1\r\nannales de la fondation louis de broglie,1\r\nannales de la societe entomologique de france,1\r\nannales de la societe royale d archeologie de bruxelles,1\r\nannales de li.s.u.p.,1\r\nannales de l’institut henri poincare-probabilites et statistiques,2\r\nannales de l’institut henri poincaré : analyse non linéaire,3\r\n\"annales de l’institut henri poincaré d : combinatorics, physics and their interaction\",1\r\nannales de medecine veterinaire,1\r\nannales de paleontologie,1\r\nannales de pathologie,1\r\nannales des sciences mathematiques du quebec,1\r\nannales du midi,1\r\nannales du patrimoine,1\r\nannales du service des antiquites de l egypte,1\r\nannales fennici mathematici,2\r\nannales geophysicae,1\r\nannales henri lebesgue,1\r\nannales henri poincaré : a journal of theoretical and mathematical physics,2\r\nannales historiques de la revolution francaise,1\r\nannales jean-jacques rousseau,1\r\nannales littéraires de luniversité de besançon: série linguistique et sémiotique,-1\r\nannales mathematicae et informaticae,1\r\nannales mathematiques blaise pascal,1\r\nannales mathématiques du québec,1\r\nannales medico-psychologiques,1\r\nannales mercaturae,1\r\nannales philosophici,-1\r\nannales polonici mathematici,1\r\nannales scientia politica,-1\r\nannales scientifiques de l ecole normale superieure,3\r\nannales societatis geologorum poloniae,1\r\nannales theologici,-1\r\nannales universitatis apulensis : seria philologica,1\r\nannales universitatis mariae curie-sklodowska: sectio a mathematica,1\r\n\"annales universitatis mariae curie-skłodowska : sectio k, politologia\",-1\r\nannales universitatis paedagogicae cracoviensis,-1\r\nannales universitatis scientiarum budapestinensis de rolando eötvös nominatae : sectio mathematica,-1\r\nannales zoologici,1\r\nannales zoologici fennici,1\r\nannales-anali za istrske in mediteranske studije-series historia et sociologia,1\r\n\"annales: histoire, sciences sociales\",3\r\nannali benacensi,1\r\nannali d'italianistica,1\r\n\"annali del dipartimento di studi letterari, linguistici e comparati. sezione linguistica\",1\r\nannali del lazio meridionale,-1\r\nannali dell istituto superiore di sanita,1\r\nannali dell istituto universitario orientale di napoli,1\r\nannali dell'università di ferrara. sezione 7: scienze matematiche,1\r\nannali della fondazione verga,-1\r\nannali della scuola normale superiore di pisa,1\r\nannali della scuola normale superiore di pisa-classe di scienze,2\r\nannali di archeologia e di storia antica,1\r\nannali di ca foscari: rivista della facoltà di lingue e letterature straniere della università di venezia,1\r\nannali di ca' foscari : serie occidentale,1\r\nannali di igiene,1\r\nannali di matematica pura ed applicata,1\r\nannali di scienze religiose,1\r\nannali di storia delle università italiane,1\r\nannali di storia dellesegesi,1\r\nannali italiani di chirurgia,-1\r\nannals academy of medicine singapore,1\r\nannals in social responsibility,1\r\nannals of 3d printed medicine,1\r\nannals of actuarial science,1\r\nannals of agricultural and environmental medicine,1\r\nannals of agricultural science,-1\r\nannals of air and space law,1\r\nannals of allergy asthma and immunology,1\r\nannals of anatomy-anatomischer anzeiger,1\r\nannals of animal science,1\r\nannals of applied biology,1\r\nannals of applied mathematics,-1\r\nannals of applied probability,3\r\nannals of applied sport science,-1\r\nannals of applied statistics,3\r\nannals of arid zone,1\r\nannals of behavioral medicine,2\r\nannals of biological research,-1\r\nannals of biomedical engineering,2\r\nannals of blood,-1\r\nannals of botany,2\r\nannals of breast surgery,1\r\nannals of cardiac anaesthesia,1\r\nannals of cardiothoracic surgery,-1\r\nannals of carnegie museum,1\r\nannals of case reports,-1\r\nannals of clinical and laboratory science,1\r\nannals of clinical and translational neurology,1\r\nannals of clinical biochemistry,1\r\nannals of clinical case reports,-1\r\nannals of clinical microbiology and antimicrobials,1\r\nannals of clinical psychiatry,1\r\nannals of combinatorics,1\r\nannals of computer science and information systems,1\r\nannals of daaam and proceedings,1\r\nannals of data science,1\r\nannals of dermatological research,-1\r\nannals of dermatology,1\r\nannals of diagnostic pathology,1\r\nannals of disaster risk sciences,-1\r\nannals of dyslexia,1\r\nannals of economics and finance,1\r\nannals of economics and statistics,1\r\nannals of emergency medicine,2\r\nannals of emerging technologies in computing,-1\r\nannals of environmental science,-1\r\nannals of epidemiology,1\r\nannals of epidemiology and public health,-1\r\nannals of family medicine,1\r\nannals of finance,1\r\nannals of financial economics,1\r\nannals of forest research,1\r\nannals of forest science,1\r\nannals of functional analysis,1\r\nannals of gastroenterological surgery,1\r\nannals of general psychiatry,1\r\nannals of geophysics,1\r\nannals of glaciology,1\r\nannals of global analysis and geometry,1\r\nannals of global health,1\r\nannals of hematology,1\r\nannals of hepatology,1\r\nannals of human biology,1\r\nannals of human genetics,1\r\nannals of indian academy of neurology,1\r\nannals of innovation and entrepreneurship,-1\r\nannals of intensive care,1\r\nannals of internal medicine,3\r\nannals of internal medicine : clinical cases,-1\r\nannals of laboratory medicine,1\r\nannals of language and literature,-1\r\nannals of leisure research,1\r\nannals of long-term care,1\r\nannals of mathematical sciences and applications,1\r\nannals of mathematics,3\r\nannals of mathematics and artificial intelligence,1\r\nannals of mathematics studies,1\r\nannals of maxillofacial surgery,-1\r\nannals of medical and health sciences research,-1\r\nannals of medicine,2\r\nannals of medicine and surgery,-1\r\nannals of microbiology,1\r\nannals of neurology,3\r\nannals of noninvasive electrocardiology,1\r\nannals of nuclear energy,1\r\nannals of nuclear medicine,1\r\nannals of nursing and practice,-1\r\nannals of nutrition and metabolism,1\r\nannals of occupational hygiene,1\r\nannals of oncology,3\r\nannals of operations research,1\r\nannals of ophthalmology,1\r\nannals of otolaryngology and rhinology,1\r\nannals of otology rhinology and laryngology,1\r\nannals of palliative medicine,1\r\nannals of pde,1\r\nannals of pediatric surgery,-1\r\nannals of pharmacotherapy,1\r\nannals of physical and rehabilitation medicine,1\r\nannals of physics,1\r\nannals of plastic surgery,1\r\nannals of probability,3\r\nannals of pure and applied logic,2\r\nannals of regional science,1\r\nannals of saudi medicine,1\r\nannals of scholarship,1\r\nannals of science,3\r\nannals of solid and structural mechanics,1\r\nannals of statistics,3\r\nannals of surgery,3\r\nannals of surgery open,1\r\nannals of surgical oncology,2\r\nannals of surgical treatment and research,1\r\nannals of telecommunications-annales des telecommunications,1\r\nannals of the american academy of political and social science,2\r\nannals of the american association of geographers,3\r\nannals of the american thoracic society,2\r\nannals of the entomological society of america,1\r\nannals of the faculty engineering hunedoara,-1\r\nannals of the history of computing,1\r\nannals of the icrp,1\r\nannals of the institute of statistical mathematics,1\r\nannals of the international communication association,1\r\nannals of the missouri botanical garden,1\r\nannals of the naprstek museum,1\r\nannals of the new york academy of sciences,1\r\nannals of the polish association of agricultural and agribusiness economists,-1\r\nannals of the rheumatic diseases,3\r\nannals of the royal college of surgeons of england,1\r\nannals of thoracic and cardiovascular surgery,1\r\nannals of thoracic medicine,1\r\nannals of thoracic surgery,2\r\nannals of tourism research,3\r\nannals of tourism research empirical insights,1\r\nannals of translational medicine,-1\r\nannals of transplantation,1\r\nannals of vascular surgery,1\r\nannals of work exposures and health,1\r\nannals. series on science of mathematics,-1\r\nannee balzacienne,1\r\nannee psychologique,-1\r\nannuaire de la haye de droit international,1\r\nannuaire du college de france : resume des cours et travaux,1\r\nannuaire europeen,1\r\nannuaire francais de droit international,1\r\nannuaire roumain danthropologie,1\r\nannual acm sigplan-sigact symposium on principles of programming languages,2\r\nannual acm symposium on parallelism in algorithms and architectures,2\r\nannual asian simulation and ai in computer games international conference,-1\r\nannual bulletin of historical literature,1\r\nannual conference of the austrian society of agricultural economics,-1\r\nannual conference of the international foundation of fashion technology institutes,-1\r\nannual conference of the international group for lean construction,-1\r\nannual conference of the special interest group on data communication,3\r\nannual conference on innovation & technology in computer science education,1\r\nannual conference on theory and applications of models of computation,-1\r\nannual conference proceedings (association for business communication),-1\r\n\"annual ieee communications society conference on sensor, mesh and ad hoc communications and networks workshops\",1\r\nannual ieee semiconductor thermal measurement and management symposium,1\r\nannual international conference of the british computer society`s specialist group on artificial intelligence,1\r\nannual international conference of the ieee engineering in medicine and biology society,1\r\nannual international conference on computer games multimedia & allied technology,-1\r\nannual international conference on the theory and applications of cryptographic techniques,3\r\nannual journal of electronics,-1\r\nannual mediterranean ad hoc networking workshop,-1\r\nannual meeting of the american association for cancer research,-1\r\nannual meeting of the american educational research association,-1\r\nannual meeting of the american institute of chemical engineers,1\r\nannual meeting of the association for computational linguistics,3\r\nannual meeting of the decision sciences institute proceedings,1\r\nannual meeting of the european society for blood and marrow transplantation,-1\r\nannual meeting of the international continence society,-1\r\nannual meeting setac,-1\r\nannual neurofibromatosis conference,-1\r\nannual of the british school at athens,3\r\nannual of the department of antiquities of jordan,1\r\nannual privacy forum,1\r\nannual report : conference on electrical insulation and dielectric phenomena,1\r\nannual reports in medicinal chemistry,1\r\nannual reports on nmr spectroscopy,1\r\n\"annual reports on the progress of chemistry. section c, physical chemistry\",1\r\nannual research & review in biology,-1\r\nannual review of analytical chemistry,1\r\nannual review of animal biosciences,2\r\nannual review of anthropology,2\r\nannual review of applied linguistics,2\r\nannual review of astronomy and astrophysics,3\r\nannual review of biochemistry,2\r\nannual review of biomedical data science,-1\r\nannual review of biomedical engineering,2\r\nannual review of biophysics,2\r\nannual review of cancer biology,1\r\nannual review of cell and developmental biology,2\r\nannual review of chemical and biomolecular engineering,1\r\nannual review of clinical psychology,3\r\nannual review of condensed matter physics,3\r\n\"annual review of control, robotics, and autonomous systems\",1\r\nannual review of critical psychology,1\r\nannual review of cybertherapy and telemedicine,1\r\nannual review of earth and planetary sciences,3\r\nannual review of ecology evolution and systematics,3\r\nannual review of economics,2\r\nannual review of entomology,2\r\nannual review of environment and resources,2\r\nannual review of financial economics,1\r\nannual review of fluid mechanics,3\r\nannual review of food science and technology,2\r\nannual review of genetics,2\r\nannual review of genomics and human genetics,2\r\nannual review of immunology,3\r\nannual review of law and social science,2\r\nannual review of linguistics,1\r\nannual review of marine science,3\r\nannual review of materials research,2\r\nannual review of medicine,2\r\nannual review of microbiology,1\r\nannual review of neuroscience,2\r\nannual review of nuclear and particle science,1\r\nannual review of nutrition,3\r\nannual review of pathology,2\r\nannual review of pathology-mechanisms of disease,2\r\nannual review of pathology: mechanisms of disease,2\r\nannual review of pharmacology and toxicology,3\r\nannual review of physical chemistry,1\r\nannual review of physiology,3\r\nannual review of phytopathology,2\r\nannual review of plant biology,2\r\nannual review of political science,3\r\nannual review of psychology,3\r\nannual review of public health,3\r\nannual review of resource economics,1\r\nannual review of sociology,3\r\nannual review of statistics and its application,1\r\nannual review of virology,1\r\nannual review of vision science,1\r\nannual reviews in control,2\r\nannual swedish phonetics conference,-1\r\nannual symposium on foundations of computer science,3\r\nannual symposium on logic in computer science,2\r\nannual transactions of the nordic rheology society,1\r\nannual workshop on network and system support for games,1\r\n\"annual workshop on wireless of the students, by the students, and for the students\",-1\r\nannual wyrd con interactive theater convention,-1\r\nannuario della scuola archeologica di atene e delle missioni italiane in oriente,1\r\nannuario dellistituto storico italiano per leta moderna e contemporanea,1\r\nannuarium historiae conciliorum: internationale zeitschrift fur konziliengeschichtsforschung,1\r\nanother gaze,-1\r\n\"anq-a quarterly journal of short articles, notes and reviews\",1\r\nantaeus,1\r\nantarctic science,1\r\nantennae,1\r\nantenore,1\r\nantepodium,1\r\nanthem press,1\r\nanthropocene,1\r\nanthropocene science,-1\r\nanthropocenes,-1\r\nanthropochildren,1\r\nanthropoetics: the journal of generative anthropolgy,1\r\nanthropologica,2\r\nanthropologica et praehistorica,1\r\nanthropological forum,2\r\nanthropological journal of european cultures,2\r\nanthropological linguistics,2\r\nanthropological notebooks,1\r\nanthropological quarterly,2\r\nanthropological review,1\r\nanthropological science,1\r\nanthropological theory,3\r\nanthropologie et societes,1\r\nanthropologischer anzeiger,1\r\nanthropologist,-1\r\nanthropology & aging,1\r\nanthropology & materialism,1\r\nanthropology & photography,-1\r\nanthropology and archeology of eurasia,1\r\nanthropology and education quarterly,2\r\nanthropology and humanism,1\r\nanthropology and medicine,2\r\nanthropology in action,2\r\nanthropology matters journal,-1\r\nanthropology news,-1\r\nanthropology of consciousness,1\r\nanthropology of east europe review,1\r\nanthropology of food: web journal dedicated to the sociology and anthropology of food,1\r\nanthropology of this century,-1\r\nanthropology of work review,1\r\nanthropology southern africa,1\r\nanthropology today,1\r\nanthropológica del departamento de ciencias sociales,1\r\nanthropos,1\r\nanthropozoologica,1\r\nanthrozoos,1\r\nanthurium,1\r\nanti trafficking review,1\r\nanti-cancer agents in medicinal chemistry,1\r\nanti-cancer drugs,1\r\nanti-corrosion methods and materials,1\r\nanti-infective agents,1\r\nanti-inflammatory and anti-allergy agents in medicinal chemistry,1\r\nantiatlas journal,1\r\nantibiotics,-1\r\nantibiotiki i himioterapiâ,-1\r\nanticancer research,1\r\nantichthon,1\r\nantifaschistisches info-blatt,-1\r\nantigonish review,1\r\nantiguo oriente,-1\r\nantiikki & design,-1\r\nantike kunst,2\r\nantike münzen und geschnittene steine,1\r\nantike und abendland,1\r\nantike welt,1\r\nantimicrobial agents and chemotherapy,3\r\nantimicrobial resistance & infection control,1\r\nantimicrobial stewardship & healthcare epidemiology,1\r\nantioch review,1\r\nantioxidants,-1\r\nantioxidants and redox signaling,2\r\nantipodas: journal of hispanic and galician studies,1\r\nantipode,3\r\nantipodes,1\r\nantiqua,-1\r\nantiquaries journal,1\r\n\"antiquitas, byzantium, renascentia\",-1\r\nantiquite classique,1\r\nantiquite tardive,2\r\nantiquites africaines,1\r\nantiquites nationales,1\r\nantiquity,3\r\nantitrust bulletin,1\r\nantitrust law journal,1\r\nantiviral chemistry and chemotherapy,1\r\nantiviral research,1\r\nantiviral therapy,1\r\nantologia kiado,-1\r\nantonianum,1\r\nantonie van leeuwenhoek international journal of general and molecular microbiology,1\r\nantriebstechnik,-1\r\nantroblogi,-1\r\nantropolitica,1\r\nantropologi indonesia,1\r\nantropologia portuguesa,1\r\nantropologicas,1\r\nantropologiceskij forum,2\r\nanu centre for european studies briefing paper series,-1\r\nanu press,1\r\nanuac,1\r\nanuari de filologia : estudis de lingüística,1\r\nanuari de filologia. llengües i literatures modernes,-1\r\n\"anuari de filologia: seccio d, studia graeca et latina\",1\r\nanuario calderoniano,1\r\nanuario de estudios americanos,1\r\nanuario de estudios centroamericanos,1\r\nanuario de estudios medievales,1\r\nanuario de historia de la iglesia,1\r\nanuario de historia del derecho espanol,1\r\nanuario filosofico,1\r\nanuario iberoamericano de derecho internacional penal,-1\r\nanuario musical,1\r\nanuarul institutul de etnografie si folclor constantin ibrailoiu,1\r\nanxiety stress and coping,1\r\nanyanyelv-pedagógia,-1\r\nanz journal of surgery,1\r\nanzeiger des germanischen nationalmuseums,1\r\nanzeiger für die altertumswissenschaft,1\r\nanziam journal,1\r\nanzmac conference proceedings,-1\r\naob plants,1\r\naoisis,-1\r\naorn journal,1\r\naorta,1\r\naosis publishing,-1\r\naotearoa new zealand social work,1\r\napcbees procedia,-1\r\napeiron,2\r\napeiron: studies in infinite nature,1\r\naperture,1\r\naperture neuro,-1\r\naphasiology,2\r\naphex,-1\r\napidologie,1\r\napl computational physics,-1\r\napl electronic devices,1\r\napl energy,1\r\napl machine learning,-1\r\napl materials,2\r\napl photonics,2\r\napl quantum,-1\r\napl: organic electronics and photonics,1\r\napmis,1\r\napmis acta pathologica microbiologica et immunologica scandinavica: supplementum,1\r\napocalyptica,-1\r\napocrypha,1\r\napollinaris,1\r\napollo : the international magazine for collectors,1\r\napollonia,-1\r\napoptosis,1\r\naportes: revista de historia contemporanea,1\r\nappalachian journal,1\r\napparatus,1\r\nappelhans-verlag,1\r\nappell förlag,-1\r\nappetite,2\r\nappita,-1\r\nappita annual conference proceedings,1\r\nappita journal,1\r\nappita magazine,-1\r\napple academic press inc.,-1\r\napples: journal of applied language studies,1\r\napplicable algebra in engineering communication and computing,1\r\napplicable analysis,1\r\napplicable analysis and discrete mathematics,1\r\napplication of clinical genetics,1\r\napplications in energy and combustion science,1\r\napplications in plant sciences,1\r\napplications of mathematics,1\r\napplied acoustics,2\r\napplied ai letters,1\r\napplied and computational harmonic analysis,2\r\napplied and computational mathematics,-1\r\napplied and environmental microbiology,1\r\napplied and environmental soil science,1\r\napplied and preventive psychology,1\r\napplied animal behaviour science,2\r\napplied artificial intelligence,1\r\napplied biochemistry and biotechnology,1\r\napplied biochemistry and microbiology,1\r\napplied biological chemistry,1\r\napplied bionics and biomechanics,-1\r\napplied cardiopulmonary pathophysiology,1\r\napplied catalysis : open,1\r\napplied catalysis a : general,2\r\napplied catalysis b : environmental,3\r\napplied categorical structures,1\r\napplied chemical engineering,-1\r\napplied clay science,1\r\napplied clinical informatics,1\r\napplied clinical trials,-1\r\napplied cognitive psychology,1\r\napplied composite materials,1\r\napplied computational electromagnetics society journal,1\r\napplied computational intelligence and soft computing,-1\r\napplied computer systems,1\r\napplied computing and geosciences,1\r\napplied computing and informatics,-1\r\napplied computing and intelligence,1\r\napplied computing review,1\r\napplied corpus linguistics,1\r\napplied cybersecurity & internet governance,-1\r\napplied developmental science,1\r\napplied ecology and environmental research,-1\r\napplied economic perspectives and policy,1\r\napplied economics,1\r\napplied economics letters,1\r\napplied economics quarterly,1\r\napplied electronics,-1\r\napplied energy,3\r\napplied engineering in agriculture,1\r\napplied entomology and zoology,1\r\napplied environmental education and communication,1\r\napplied ergonomics,2\r\napplied finance letters,-1\r\napplied financial economics,1\r\napplied food biotechnology,-1\r\napplied food research,1\r\napplied general topology,1\r\napplied geochemistry,1\r\napplied geography,2\r\napplied geomatics,1\r\napplied geophysics,1\r\napplied health economics and health policy,1\r\napplied immunohistochemistry and molecular morphology,1\r\napplied in vitro toxicology,1\r\napplied informatics,-1\r\napplied intelligence,1\r\napplied linguistics,3\r\napplied linguistics review,1\r\napplied magnetic resonance,1\r\napplied materials today,1\r\napplied mathematical finance,1\r\napplied mathematical modelling,1\r\napplied mathematical sciences,-1\r\napplied mathematics,-1\r\napplied mathematics and computation,1\r\napplied mathematics and information sciences,-1\r\napplied mathematics and mechanics-english edition,1\r\napplied mathematics and optimization,2\r\napplied mathematics e: notes,1\r\napplied mathematics for modern challenges,1\r\napplied mathematics in science and engineering,1\r\napplied mathematics letters,1\r\napplied mathematics research express,1\r\napplied mathematics-a journal of chinese universities series b,-1\r\napplied measurement in education,1\r\napplied mechanics,-1\r\napplied mechanics and materials,1\r\napplied mechanics reviews,1\r\napplied microbiology and biotechnology,2\r\napplied mobilities,1\r\napplied nanoscience,1\r\napplied network science,1\r\napplied neuropsychology : adult,1\r\napplied neuropsychology : child,1\r\napplied numerical mathematics,1\r\napplied nursing research,1\r\napplied ocean research,1\r\napplied ontology,2\r\napplied optics,1\r\napplied organometallic chemistry,1\r\napplied physics a-materials science and processing,1\r\napplied physics b-lasers and optics,1\r\napplied physics express,1\r\napplied physics letters,3\r\napplied physics reviews,2\r\napplied physiology nutrition and metabolism-physiologie appliquee nutrition et metabolisme,1\r\napplied police briefings,-1\r\napplied pragmatics,1\r\napplied psycholinguistics,2\r\napplied psychological measurement,1\r\napplied psychology,1\r\napplied psychology: health and well-being,1\r\napplied psychophysiology and biofeedback,1\r\napplied radiation and isotopes,1\r\napplied radiology,1\r\napplied research in quality of life,1\r\napplied rheology,1\r\napplied science and convergence technology,-1\r\napplied science and engineering progress,-1\r\napplied sciences,-1\r\napplied semiotics,1\r\napplied soft computing,1\r\napplied soil ecology,1\r\napplied spatial analysis and policy,1\r\napplied spectroscopy,1\r\napplied spectroscopy practica,-1\r\napplied spectroscopy reviews,1\r\napplied stochastic models in business and industry,1\r\napplied surface science,2\r\napplied surface science advances,1\r\napplied system innovation,-1\r\napplied theatre research,2\r\napplied thermal engineering,3\r\napplied vegetation science,1\r\napplied water science,1\r\nappliedmath,-1\r\napproaches,1\r\napproaches to culture theory series,-1\r\napproaching religion,2\r\napress,-1\r\napria,1\r\napsipa transactions on signal and information processing,1\r\napstract,1\r\napt bulletin: the journal of preservation technology,1\r\naptisi transactions on technopreneurship,-1\r\naptor software,-1\r\naptum,1\r\napu juniori,-1\r\napuntes hispanicos,1\r\napus,-1\r\naq,-1\r\naqua,1\r\naquacultural engineering,1\r\naquaculture,2\r\naquaculture and fisheries,1\r\naquaculture economics and management,1\r\naquaculture environment interactions,1\r\naquaculture international,1\r\naquaculture nutrition,1\r\naquaculture reports,1\r\naquaculture research,1\r\n\"aquaculture, fish and fisheries\",1\r\naquarius,-1\r\naquatic biology,1\r\naquatic biology research,-1\r\naquatic botany,1\r\naquatic conservation : marine and freshwater ecosystems,1\r\naquatic ecology,1\r\naquatic ecosystem health and management,1\r\naquatic geochemistry,1\r\naquatic insects,1\r\naquatic invasions,1\r\naquatic living resources,1\r\naquatic mammals,1\r\naquatic microbial ecology,1\r\naquatic sciences,1\r\naquatic toxicology,2\r\naquichan,1\r\nar/dé,-1\r\nara,-1\r\narab gulf journal of scientific research,1\r\narab historical review for ottoman studies,1\r\narab journal of gastroenterology,1\r\narab journal of mathematical sciences,1\r\narab journal of urology,-1\r\narab media and society,1\r\narab studies journal,1\r\narab studies quarterly,1\r\narab world english journal,1\r\narabian archaeology and epigraphy,2\r\narabian humanities,-1\r\narabian journal for science and engineering,1\r\narabian journal of chemistry,1\r\narabian journal of geosciences,-1\r\narabian journal of mathematics,1\r\narabic sciences and philosophy,1\r\narabica,3\r\narachnologische mitteilungen,-1\r\narachnology,1\r\naracne,-1\r\naracne editrice,1\r\naram basim reklam veyayincilik sanayi ticaret limite,-1\r\naram periodical,1\r\naramaic studies,1\r\naratake shuppan,1\r\narator,-1\r\naraviesti,-1\r\narbeiderhistorie,1\r\narbeidsforskningsinstituttet,-1\r\narbeidsrett,1\r\n\"arbeit, bewegung, geschichte\",-1\r\narbeiten zur kirchen- und theologiegeschichte,1\r\narbeits- und forschungsberichte zur sächsischen bodendenkmalpflege,1\r\n\"arbejderhistorie: tidsskrift for historie, kultur og politik\",1\r\narbetarbladet,-1\r\narbetarhistoria: meddelande från arbetarrorelsens arkiv och bibliotek,-1\r\narbetsmarknad & arbetsliv,1\r\narbetsrapport,-1\r\narbitration international,2\r\narbitražnye spory,-1\r\narbitrer : scientific journal of linguistics society of indonesia,-1\r\narbitrium: zeitschrift für rezensionen zur germanistischen literaturwissenschaft,1\r\n\"arbor : ciencia, pensamiento y cultura\",1\r\narborescences,1\r\narboriculture and urban forestry,1\r\narc humanities press,1\r\narca lovaniensis,-1\r\narcada -nylands svenska yrkeshögskola,-1\r\narcada working papers,-1\r\narcadia,2\r\narch plus,1\r\narcha verbi,1\r\narchaeofauna,1\r\narchaeolingua,-1\r\narchaeolingua alapítvány,-1\r\narchaeologia aeliana,1\r\narchaeologia cambrensis,1\r\narchaeologia islandica,1\r\narchaeologia lituana,1\r\narchaeologia maritima mediterranea,1\r\narchaeologia medii aevi finlandiae,1\r\narchaeologia polona,1\r\narchaeologica austriaca,2\r\narchaeologica baltica,1\r\narchaeologica bulgarica,1\r\narchaeological and anthropological sciences,2\r\narchaeological dialogues,3\r\narchaeological prospection,2\r\narchaeological reports,1\r\narchaeological research in asia,1\r\narchaeological review from cambridge,-1\r\narchaeological textiles newsletter,1\r\narchaeological textiles review,1\r\narchaeologies,1\r\narchaeology,-1\r\narchaeology and environment,1\r\narchaeology in oceania,1\r\narchaeology in wales,1\r\narchaeology ireland,1\r\narchaeology of food and foodways.,-1\r\narchaeology of york,1\r\n\"archaeology, ethnology and anthropology of eurasia\",1\r\narchaeometry,3\r\narchaeonautica,1\r\narchaeopress,1\r\narchaiologikon deltion,-1\r\narcheo,1\r\narcheologia,1\r\narcheologia classica,1\r\narcheologia e calcolatori,1\r\narcheologia medievale,2\r\narcheologia mosellana,1\r\narcheologia polski,1\r\narcheologia postmedievale,1\r\narcheologica veneta,1\r\narcheological papers of the american anthropological association,1\r\narcheologicke rozhledy,1\r\narcheologie du midi medieval,1\r\narcheologie en languedoc,1\r\narcheologie medievale,1\r\narcheology international,1\r\narcheostorie,1\r\narcheotex,1\r\narchetype publications,1\r\narchidocs,-1\r\narchidoct,1\r\narchimad,-1\r\narchipel-etudes interdisciplinaires sur le monde insulindien,1\r\narchitect,-1\r\narchitectura-zeitschrift für geschichte der baukunst,1\r\narchitectura: arkitekturhistorisk årsskrift,1\r\narchitectural design,-1\r\narchitectural digest,-1\r\narchitectural engineering and design management,2\r\narchitectural histories,2\r\narchitectural history,2\r\narchitectural record,-1\r\narchitectural research in finland,1\r\narchitectural review,-1\r\narchitectural science association,-1\r\narchitectural science review,3\r\narchitectural theory review,2\r\narchitecture,-1\r\narchitecture and culture,2\r\narchitecture and urban planning,1\r\n\"architecture, city and environment\",1\r\n\"architecture, structures and construction\",1\r\narchitecture_media_politics_society,1\r\narchiv der mathematik,1\r\narchiv der pharmazie,1\r\narchiv des völkerrechts,1\r\narchiv des öffentlichen rechts,1\r\narchiv fu?r tierzucht,1\r\narchiv fuer orientforschung,1\r\narchiv fur geflugelkunde,1\r\narchiv fur lebensmittelhygiene,1\r\narchiv fur molluskenkunde,1\r\narchiv fur rechts- und sozialphilosophie,1\r\narchiv für begriffsgeschichte,1\r\narchiv für das studium der neueren sprachen und literaturen,1\r\n\"archiv für diplomatik, schriftgeschichte, siegel- und wappenkunde\",1\r\narchiv für geschichte der philosophie,2\r\n\"archiv für kriminologie: unter besonderer berücksichtigung der gerichtlichen physik, chemie und medizin\",1\r\narchiv für kulturgeschichte,1\r\narchiv für liturgiewissenschaft : internationale fachzeitschrift für liturgiewissenschaft,1\r\narchiv für musikwissenschaft,2\r\narchiv für papyrusforschung und verwandte gebiete,2\r\narchiv für rechts- und sozialphilosophie,1\r\narchiv für reformationsgeschichte,3\r\narchiv für religionsgeschichte,1\r\narchiv für sozialgeschichte,1\r\narchiv für völkerkunde,-1\r\narchiv orientalni,1\r\narchival science,3\r\narchivar: zeitschrift für archivwesen,1\r\narchivaria,1\r\narchive for history of exact sciences,2\r\narchive for mathematical logic,1\r\narchive for rational mechanics and analysis,3\r\narchive for the psychology of religion,3\r\narchive of applied mechanics,1\r\narchive of mechanical engineering,1\r\narchives and manuscripts,1\r\narchives and records,3\r\narchives contemporaines,1\r\narchives de pediatrie,1\r\narchives de philosophie,1\r\narchives de sciences sociales des religions,2\r\narchives des maladies professionnelles et de l environnement,1\r\narchives des sciences,-1\r\narchives dhistoire doctrinale et litteraire du moyen age,1\r\narchives europeennes de sociologie,1\r\narchives héraldiques suisses,-1\r\narchives internationales dhistoire des sciences,1\r\narchives italiennes de biologie,-1\r\narchives of academic emergency medicine,1\r\narchives of acoustics,1\r\narchives of agronomy and soil science,1\r\narchives of american art journal,1\r\narchives of animal nutrition,1\r\narchives of asian art,1\r\narchives of biochemistry and biophysics,1\r\narchives of biological sciences,-1\r\narchives of bone and joint surgery,-1\r\narchives of budo,1\r\narchives of business research,-1\r\narchives of cardiovascular diseases,1\r\narchives of civil and mechanical engineering,-1\r\narchives of clinical and medical case reports,-1\r\narchives of clinical neuropsychology,1\r\narchives of clinical trials,-1\r\narchives of computational methods in engineering,1\r\narchives of control sciences,1\r\narchives of craniofacial surgery,1\r\narchives of current research international,-1\r\narchives of data science. series a,1\r\narchives of dermatological research,1\r\narchives of design research,1\r\narchives of disease in childhood,2\r\narchives of disease in childhood-education and practice edition,1\r\narchives of disease in childhood-fetal and neonatal edition,3\r\narchives of electrical engineering,-1\r\narchives of environmental and occupational health,1\r\narchives of environmental contamination and toxicology,1\r\narchives of environmental protection,1\r\narchives of foundry engineering,-1\r\narchives of gerontology and geriatrics,1\r\narchives of gynecology and obstetrics,1\r\narchives of hellenic medicine,-1\r\narchives of histology and cytology,1\r\narchives of insect biochemistry and physiology,1\r\narchives of iranian medicine,1\r\narchives of materials science and engineering,1\r\narchives of mechanics,1\r\narchives of medical research,1\r\narchives of medical science,1\r\narchives of metallurgy and materials,1\r\narchives of microbiology,1\r\narchives of mining sciences,1\r\narchives of natural history,1\r\narchives of oral biology,1\r\narchives of orthopaedic and trauma surgery,1\r\narchives of osteoporosis,1\r\narchives of pathology and laboratory medicine,2\r\narchives of pharmacal research,1\r\narchives of physical medicine and rehabilitation,3\r\narchives of physiology and biochemistry,1\r\narchives of physiotherapy,1\r\narchives of phytopathology and plant protection,1\r\narchives of plastic surgery,-1\r\narchives of psychiatric nursing,1\r\narchives of psychology,-1\r\narchives of public health,1\r\narchives of rehabilitation research and clinical translation,1\r\narchives of sexual behavior,2\r\narchives of suicide research,1\r\narchives of thermodynamics,1\r\narchives of toxicology,3\r\narchives of transport,-1\r\narchives of virology,1\r\narchives of virology supplementum,1\r\narchives of womens mental health,1\r\narchives on veterinary science and technology,-1\r\narchives: the journal of the british records association,1\r\narchiving,-1\r\narchivio antropologico mediterraneo,1\r\narchivio di filosofia,1\r\narchivio glottologico italiano,1\r\narchivio novellistico italiano,1\r\narchivio per lantropologia e la etnologia,1\r\narchivio storico italiano,1\r\narchivium hibernicum,1\r\narchivo de filologia aragonesa,1\r\narchivo de prehistoria levantina,1\r\narchivo espanol de arqueologia,1\r\narchivo espanol de arte,2\r\narchivo teológico granadino,1\r\narchivos de bronconeumologia,1\r\narchivos de cardiología de méxico,-1\r\narchivos de ciencias de la educación,-1\r\narchivos de la sociedad española de oftalmología,1\r\narchivos de medicina veterinaria,1\r\narchivos latinoamericanos de nutricion,1\r\narchivum,1\r\narchivum eurasiae medii aevi,1\r\narchivum franciscanum historicum,1\r\narchivum fratrum praedicatorum,-1\r\narchivum historiae pontificiae,1\r\narchivum historicum societatis iesu,1\r\narchivum immunologiae et therapiae experimentalis,1\r\narchivum lithuanicum,1\r\narchivum mathematicum,1\r\narchiwum filozofii prawa i filozofii społecznej,1\r\narchiwum instytutu inżynierii lądowej,-1\r\narchiwum kryminologii,1\r\narchnet-ijar: international journal of architectural research,1\r\narchäologie der schweiz,1\r\narchäologie österreichs,1\r\narchäologische informationen: mitteilungen zur ur- und frühgeschichte,1\r\narchäologische mitteilungen aus iran und turan,1\r\narchäologischer anzeiger,1\r\narchäologisches korrespondenzblatt,1\r\narchéo-nil,1\r\narcibel editores,1\r\narcipelago edizioni,-1\r\narco libros,1\r\narcs 2 international law briefing paper series,-1\r\narctic,1\r\narctic and antarctic,1\r\narctic antarctic and alpine research,1\r\narctic anthropology,2\r\narctic environmental research,-1\r\narctic monitoring and assessment programme,-1\r\narctic review on law and politics,2\r\narctic science,1\r\narctic yearbook,1\r\narcticles,-1\r\narctoa,-1\r\narctos,2\r\narctos : supplementum,1\r\nardea,1\r\nardeola,1\r\narea,-1\r\narea,2\r\narei : journal for central and eastern european history and politics,1\r\nareiopagi.fi,-1\r\narena,-1\r\narena journal,-1\r\narena romanistica,1\r\narena senter for europaforskning,-1\r\narendt studies,1\r\nareopagus,1\r\narethusa,3\r\n\"argentine school of micro-nanoelectronics, technology and applications\",-1\r\nargentinian journal of applied linguistics,1\r\nargos,1\r\nargos: revista de la asociacion argentina estudios clasicos,1\r\nargotica,-1\r\nargument & computation,1\r\nargument-verlag,-1\r\nargument: biannual philosophical journal,1\r\nargumenta,1\r\nargumenta oeconomica,-1\r\nargumentation,2\r\nargumentation and advocacy,1\r\nargumentation et analyse du discours,1\r\nargumentum,-1\r\narhaiologiko ergo ste makedonia kai thrake,1\r\narhangelsk lotsiia,-1\r\narheologia moldovei,1\r\n\"arheologia, etnografia i antropologia evrazii\",1\r\narheologiâ evrazijskih stepej,1\r\narheoloogilised välitööd eestis,-1\r\narheoloski vestnik,1\r\narheološki institut,-1\r\narhiv za higijenu rada i toksikologiju,1\r\narhivele totalitarismului,-1\r\nariadna ediciones,1\r\nariadne,1\r\nariadne long: nais- ja meesuuringute ajakiri,1\r\nariadnī. parartīma.,-1\r\nariane: revue detudes litteraires francaises,2\r\narid land research and management,1\r\nariel-a review of international english literature,2\r\naries: journal for the study of western esotericism,2\r\narion-a journal of humanities and the classics,2\r\naristoteleio panepistimio thessalonikis,-1\r\naristoteles semitico-latinus,1\r\narizona center fo medieval & renaissance studies,-1\r\narizona quarterly,1\r\narkaeologiske skrifter,1\r\narkansas historical quarterly,-1\r\narkansas review,1\r\narkeologi i norr,-1\r\narkeologia nyt!,-1\r\narkheolohiya : zbirnyk naukovykh prats,1\r\narkitekten,-1\r\narkitektur,-1\r\narkitekturforlaget b,-1\r\narkitekturmuseet,-1\r\narkiv : tidskrift för samhällsanalys,-1\r\narkiv for matematik,2\r\narkiv för nordisk filologi,2\r\narkiv förlag & tidskrift,1\r\narkivoc,1\r\narkki,-1\r\narkkitehti,-1\r\narkkitehtiuutiset,-1\r\narkkitehtuuri,-1\r\narkkitehtuurikilpailuja,-1\r\narkkitehtuurin tiedekunta b,-1\r\narktika i sever,1\r\narktika xxi vek : gumanitarnye nauki,-1\r\narktisen keskuksen tiedotteita,-1\r\narktos,1\r\narmand colin,1\r\narmed forces and society,1\r\narmenian folia anglistika,-1\r\narmenian state pedagogical university,-1\r\narms and armour,1\r\narnold mathematical journal,1\r\naromi-lehti,-1\r\narp rheumatology,1\r\narpn journal of systems and software,-1\r\narq,-1\r\narq : architectural research quarterly,1\r\narqueoantropológicas,-1\r\narqueologia mexicana,1\r\narquipelago: life and marine sciences,-1\r\narquitectura viva,-1\r\narquitetura revista,1\r\narquivo brasileiro de medicina veterinária e zootecnia,-1\r\narquivos brasileiros de cardiologia,1\r\narquivos brasileiros de endocrinologia e metabologia,1\r\narquivos brasileiros de oftalmologia,1\r\narquivos de neuro-psiquiatria,1\r\narray,1\r\narrhythmia & electrophysiology review,1\r\nars aequi,-1\r\nars combinatoria,1\r\nars disputandi: the online journal for philosophy of religion,1\r\nars inveniendi analytica,1\r\nars mathematica contemporanea,1\r\nars medica,-1\r\nars orientalis,1\r\nars pharmaceutica,1\r\nars una,-1\r\nart & perception,-1\r\nart & the public sphere,1\r\nart + media,-1\r\nart bulletin,3\r\nart communication & popculture,1\r\nart education,1\r\nart history,3\r\nart house,-1\r\nart in america,1\r\nart inquiry,1\r\nart journal,3\r\nart of research,-1\r\nart residency catalog,-1\r\nart therapy,1\r\n\"art, antiquity, and law\",1\r\n\"art, design and communication in higher education\",2\r\nart/research international,1\r\narte & ensaios,-1\r\narte cristiana,1\r\narte et marte,-1\r\narte individuo y sociedad,1\r\narte medievale,2\r\narte veneta,-1\r\nartech house,1\r\nartelogi,-1\r\nartem,-1\r\nartemisia edizioni,-1\r\n\"arteriosclerosis, thrombosis, and vascular biology\",2\r\nartery research,1\r\nartes,-1\r\nartforum international,-1\r\nartha journal of social sciences,-1\r\narthritis and rheumatology,3\r\narthritis care and research,2\r\narthritis research and therapy,2\r\narthropod structure and development,1\r\narthropod systematics and phylogeny,1\r\narthropod-plant interactions,1\r\narthropoda selecta,1\r\narthroscopy techniques,1\r\n\"arthroscopy, sports medicine, and rehabilitation\",1\r\narthroscopy-the journal of arthroscopic and related surgery,3\r\narthroskopie,1\r\narthurian literature,1\r\narthuriana,1\r\narti dello spettacolo / performing arts,1\r\narti musices,1\r\nartibus asiae,1\r\nartibus et historiae,1\r\narticle press,1\r\narticulo,1\r\nartifact,1\r\nartifex,-1\r\n\"artificial cells, nanomedicine, and biotechnology\",1\r\nartificial intelligence,3\r\nartificial intelligence and applications,1\r\nartificial intelligence and law,2\r\nartificial intelligence for the earth systems,1\r\nartificial intelligence in education,-1\r\nartificial intelligence in medicine,2\r\nartificial intelligence review,1\r\nartificial intelligence science and engineering,-1\r\nartificial life,2\r\nartificial life and robotics,1\r\nartificial organs,1\r\nartificial satellites,-1\r\nartikkelikokoelma,-1\r\nartl@s bulletin,1\r\nartmargins,1\r\nartnews,-1\r\nartnodes,1\r\nartos & norma bokförlag,-1\r\narts,-1\r\narts,1\r\narts & international affairs,1\r\n\"arts and artifacts in movie : technology, aesthetics, communication\",1\r\narts and health,1\r\n\"arts and humanities in higher education: an international journal of theory, research and practice\",1\r\narts and the market,1\r\narts asiatiques,1\r\narts education policy review,1\r\narts in psychotherapy,1\r\narts management newsletter,-1\r\narts of asia,1\r\narts research africa,-1\r\narttu2-tutkimusohjelman julkaisusarja,-1\r\narv: nordic yearbook of folklore,1\r\narvinius + orfeus publishing,-1\r\narvopaperi,-1\r\narx tavastica,-1\r\narxiv.org,-1\r\naryan books international,-1\r\nasaio journal,1\r\nasanger verlag,1\r\nasce-asme journal of risk and uncertainty in engineering systems,1\r\nasce-asme journal of risk and uncertainty in engineering systems : part b mechanical engineering,1\r\naschehoug & co,1\r\naschendorff,1\r\nasclepio: revista de historia de la medicina y de la ciencia,1\r\nasdiwal,1\r\nase,-1\r\nase international conference on social computing,-1\r\nasean economic bulletin,1\r\nasean journal on hospitality and tourism,1\r\nasee annual conference & exposition proceedings,1\r\nasema,-1\r\nashrae,-1\r\nashrae journal,1\r\nashrae transactions,1\r\nasia & the pacific policy studies,1\r\nasia - pacific review,1\r\nasia anteriore antica,1\r\nasia europe journal,1\r\nasia in focus,1\r\nasia joint conference on information security,-1\r\nasia journal of theology,1\r\nasia life sciences,-1\r\nasia major: a journal of far eastern studies,1\r\nasia pacific allergy,-1\r\nasia pacific business review,1\r\nasia pacific education review,-1\r\nasia pacific family medicine,1\r\nasia pacific journal of anthropology,1\r\nasia pacific journal of clinical nutrition,1\r\nasia pacific journal of economics and business,1\r\nasia pacific journal of environmental law,1\r\nasia pacific journal of human resources,1\r\nasia pacific journal of innovation and entrepreneurship,1\r\nasia pacific journal of management,1\r\nasia pacific journal of marketing and logistics,1\r\nasia pacific journal of mathematics,1\r\nasia pacific journal of public administration,-1\r\nasia pacific journal of social work and development,1\r\nasia pacific journal of tourism research,1\r\nasia pacific journal on human rights and the law,1\r\nasia pacific law review,2\r\nasia pacific management review,1\r\nasia pacific translation and intercultural studies,1\r\nasia pacific viewpoint,1\r\nasia pacific world,1\r\nasia pacific: perspectives,1\r\nasia-european journal of mathematics,1\r\nasia-pacific association for machine translation,-1\r\nasia-pacific conference on computer-human interaction,1\r\nasia-pacific education researcher,-1\r\nasia-pacific financial markets,1\r\nasia-pacific forum on science learning and teaching,1\r\nasia-pacific journal : japan focus,1\r\nasia-pacific journal of accounting and economics,1\r\nasia-pacific journal of atmospheric sciences,1\r\nasia-pacific journal of business administration,1\r\nasia-pacific journal of chemical engineering,1\r\nasia-pacific journal of clinical oncology,1\r\nasia-pacific journal of cooperative education,1\r\nasia-pacific journal of education,1\r\nasia-pacific journal of financial studies,1\r\nasia-pacific journal of innovation in hospitality and tourism,-1\r\nasia-pacific journal of management research and innovation,-1\r\nasia-pacific journal of molecular biology and biotechnology,1\r\nasia-pacific journal of oncology nursing,1\r\nasia-pacific journal of operational research,1\r\nasia-pacific journal of ophthalmology,1\r\nasia-pacific journal of public health,-1\r\nasia-pacific journal of regional science,1\r\nasia-pacific journal of research in early childhood education,-1\r\n\"asia-pacific journal of sports medicine, arthroscopy, rehabilitation and technology\",1\r\nasia-pacific journal of teacher education,1\r\nasia-pacific language variation,1\r\nasia-pacific microwave conference,1\r\nasia-pacific power and energy engineering conference,-1\r\nasia-pacific psychiatry,1\r\nasia-pacific research and training network on trade working paper series,-1\r\nasia-pacific signal and information processing association annual summit and conference,-1\r\nasia-pacific society for computers in education,-1\r\nasiakkuusmarkkinoinnin vuosikirja,-1\r\nasian affairs,2\r\nasian american journal of psychology,1\r\nasian and pacific migration journal,1\r\nasian anthropology,1\r\nasian bioethics review,1\r\nasian biomedicine,-1\r\nasian business and management,1\r\nasian case research journal,1\r\nasian chemistry letters,1\r\nasian communication research,1\r\nasian conference on education & international development,-1\r\nasian conference on education official conference proceedings,-1\r\nasian conference on intelligent information and database systems,1\r\n\"asian conference on the arts, humanities and social sciences conference proceedings\",-1\r\nasian development bank,-1\r\nasian development review,1\r\nasian economic journal,1\r\nasian economic papers,1\r\nasian economic policy review,1\r\nasian efl journal,1\r\nasian englishes,1\r\nasian ethnicity,1\r\nasian ethnology,1\r\nasian folklore studies,1\r\nasian geographer,1\r\nasian herpetological research,1\r\nasian highlands perspectives,1\r\nasian journal for mathematics education,1\r\n\"asian journal of agricultural extension, economics and sociology\",-1\r\nasian journal of andrology,1\r\nasian journal of biological sciences,-1\r\nasian journal of business and management,-1\r\nasian journal of business ethics,-1\r\nasian journal of chemistry,1\r\nasian journal of civil engineering,1\r\nasian journal of clinical nutrition,-1\r\nasian journal of communication,1\r\nasian journal of comparative law,1\r\nasian journal of comparative politics,1\r\nasian journal of computer science and technology,-1\r\nasian journal of control,1\r\nasian journal of earth sciences,-1\r\nasian journal of education and e-learning,-1\r\nasian journal of endoscopic surgery,-1\r\nasian journal of english language teaching,1\r\nasian journal of environment and disaster management,1\r\nasian journal of epidemiology,-1\r\nasian journal of human services,-1\r\nasian journal of humanities and social studies,-1\r\nasian journal of international law,-1\r\nasian journal of international law,1\r\nasian journal of management,-1\r\nasian journal of management cases,1\r\nasian journal of managerial science,1\r\nasian journal of mathematics,1\r\nasian journal of neurosurgery,-1\r\nasian journal of occupational therapy,1\r\nasian journal of organic chemistry,1\r\nasian journal of peacebuilding,1\r\nasian journal of pharmaceutical sciences,1\r\nasian journal of philosophy,1\r\nasian journal of physics,-1\r\nasian journal of political science,1\r\nasian journal of psychiatry,1\r\nasian journal of scientific research,-1\r\nasian journal of social health and behavior,1\r\nasian journal of social psychology,1\r\nasian journal of social science,1\r\nasian journal of spectroscopy,1\r\nasian journal of sport and exercise psychology,1\r\nasian journal of surgery,1\r\nasian journal of technology innovation,1\r\nasian journal of transfusion science,-1\r\nasian journal of university education,-1\r\nasian journal of urology,-1\r\n\"asian journal of water, environment and pollution\",1\r\nasian journal of womens studies,1\r\nasian journal of wto and international health law and policy,1\r\nasian languages and linguistics,1\r\nasian medicine,1\r\nasian music,1\r\nasian myrmecology,1\r\nasian nursing research,1\r\nasian pacific journal of allergy and immunology,1\r\nasian pacific journal of cancer prevention,1\r\nasian pacific journal of tropical biomedicine,-1\r\nasian pacific journal of tropical medicine,1\r\nasian perspective,1\r\nasian perspectives,1\r\nasian philosophy,1\r\nasian population studies,1\r\nasian profile,1\r\nasian review of accounting,-1\r\nasian security,1\r\nasian social science,-1\r\nasian studies review,1\r\nasian survey,2\r\nasian theatre journal,2\r\nasian women,1\r\nasian yearbook of international law,1\r\nasian-pacific economic literature,1\r\nasian-pacific journal of second and foreign language education,1\r\nasianetwork exchange,1\r\nasiapacific mediaeducator,1\r\nasiascape,1\r\nasiatische forschungen,1\r\nasiatische studien,1\r\nasil insights,-1\r\n\"asilomar conference on signals, systems, and computers proceedings\",1\r\nask,1\r\nasla : svenska föreningen för tillämpad språkvetenskap,1\r\naslas skriftserie,1\r\naslib journal of information management,1\r\nasm international,1\r\nasm press,1\r\nasme gear research institute,1\r\nasme international conference on energy sustainability,1\r\nasme journal of heat and mass transfer,1\r\nasme letters in dynamic systems and control,-1\r\nasmet - austrian society for metallurgy and materials,-1\r\nasn neuro,1\r\nasociación de acústicos argentinos,-1\r\nasociación española de dirección e ingeniería de proyectos,-1\r\nasos yayınları,-1\r\naspasia,1\r\naspects of applied biology,-1\r\naspekt press,-1\r\naspekti,-1\r\naspen publishers,1\r\naspetar sports medicine journal,-1\r\nassay and drug development technologies,1\r\nassemblage: the sheffield graduate journal of archaeology,1\r\nassembly automation,1\r\nasser press,-1\r\nassessing writing,1\r\nassessment,1\r\nassessment and evaluation in higher education,3\r\n\"assessment in education: principles, policy and practice\",2\r\nassistive technology,1\r\nassitej,-1\r\nassociated university presses,1\r\nassociation art et imageries pour la culture et le développement,-1\r\nassociation européenne pour l´enseignement en architecture,-1\r\nassociation for canadian studies,1\r\nassociation for computational creativity,1\r\nassociation for computational linguistics,1\r\nassociation for consumer research,1\r\nassociation for information science and technology,1\r\nassociation for information systems,1\r\nassociation for iron and steel technology,-1\r\nassociation for symbolic logic,1\r\nassociation for teacher education in europe,1\r\nassociation for the advancement of computing in education,1\r\nassociation mondiale de la route,-1\r\nassociation of chartered certified accountants,-1\r\nassociation of geographic information laboratories in europe,-1\r\nassociation of marketing theory and practice proceedings,-1\r\nassociation of professional futurists,-1\r\nassociation of researchers in construction management,-1\r\nassociation pierre belon,-1\r\nassociation scientifique pour la géologie et ses applications,-1\r\nassociazione culturale villa classica,-1\r\nassociazione genesi,-1\r\nassociazione italiana colore,-1\r\nassociazione italiana di ingegneria chimica,1\r\nassociazione italiana di metallurgiana,-1\r\nassociazione italiana di storia urbana,-1\r\nassociação dos arqueólogos portugueses,-1\r\nasta: advances in statistical analysis,1\r\nastana medicinalyk̦ žurnaly,-1\r\nasterisque,2\r\nastin bulletin,1\r\nastm special technical publication,1\r\nastorica,-1\r\nastra,-1\r\nastrobiology,1\r\nastrodynamics,1\r\nastronomical and astrophysical transactions: the journal of the eurasian astronomical society,1\r\nastronomical journal,1\r\nastronomical society of the pacific,-1\r\nastronomical society of the pacific conference series,1\r\nastronomische nachrichten,1\r\nastronomičeskij žurnal,-1\r\nastronomy and astrophysics,3\r\nastronomy and astrophysics review,3\r\nastronomy and computing,1\r\nastronomy and geophysics,1\r\nastronomy letters: a journal of astronomy and space astrophysics,1\r\nastronomy reports,1\r\nastroparticle physics,1\r\nastrophysical bulletin,1\r\nastrophysical journal,1\r\nastrophysical journal letters,3\r\nastrophysical journal supplement series,2\r\nastrophysics,1\r\nastrophysics and space science,1\r\nastrophysics and space science proceedings,-1\r\nastrophysics and space sciences transactions,1\r\nastropolitics,1\r\nastroprint,-1\r\nasukasviesti,-1\r\nasuminen ja yhteiskunta,-1\r\nasuntomme,-1\r\nasymptotic analysis,1\r\nat mineral processing : europe,1\r\natalante-revista de estudios cinematograficos,1\r\natas da conferência da associação portuguesa de sistemas de informação,-1\r\natena,-1\r\natencion primaria,1\r\natene e roma: nuova serie seconda,1\r\natenea,-1\r\nateneo de manila university press,1\r\nateneumin julkaisut,1\r\nateneumin taidemuseo,-1\r\natf press,-1\r\nathabasca university press,1\r\nathena,1\r\nathenaeum,1\r\nathenaeum: studi periodici di letteratura e storia dellantichita,2\r\nathens institute for education and research,-1\r\nathens journal of architecture,1\r\nathens journal of business & economics,-1\r\nathens journal of education,1\r\nathens journal of health,-1\r\nathens journal of health and medical sciences,-1\r\nathens journal of history,-1\r\nathens journal of law,1\r\nathens journal of mass media and communications,-1\r\nathens journal of psychology,-1\r\nathens journal of sciences,-1\r\nathens journal of social sciences,1\r\nathens journal of sports,-1\r\nathens journal of technology & engineering,-1\r\nathens journal of tourism,-1\r\natherosclerosis,2\r\natherosclerosis plus,1\r\nathletic business,-1\r\natiner's conference paper series,-1\r\natiqot,1\r\natla: alternatives to laboratory animals,1\r\natlal,1\r\natlal : the journal of saudi arabian archaeology,-1\r\natlande,-1\r\natlanta review,1\r\natlanti,-1\r\natlanti +,-1\r\natlantic economic journal,1\r\natlantic geology,1\r\natlantic journal of communications,1\r\natlantic publishers & distributors,-1\r\n\"atlantic studies: literary, cultural and historical perspectives\",2\r\natlantico,-1\r\natlantis,1\r\natlantis : a womens studies journal,1\r\natlantis highlights in engineering,1\r\n\"atlantis highlights in social sciences, education and humanities\",-1\r\natlantis press bv,-1\r\natlantis studies in uncertainty modelling.,-1\r\natlantisch perspektief,-1\r\natlas akademi,-1\r\natlas bokförlag,-1\r\natlas contact,-1\r\natlas of genetics and cytogenetics in oncology and haematology,1\r\natmos,-1\r\natmosfera,1\r\natmosphere,1\r\natmosphere: ocean,1\r\natmospheric and climate science,-1\r\natmospheric and oceanic optics,1\r\natmospheric chemistry and physics,3\r\natmospheric chemistry and physics discussions,-1\r\natmospheric environment,1\r\natmospheric environment x,1\r\natmospheric measurement techniques,2\r\natmospheric measurement techniques discussions,-1\r\natmospheric pollution research,1\r\natmospheric research,1\r\natmospheric science letters,1\r\natomic data and nuclear data tables,1\r\natomic energy,1\r\natomic energy society of japan,1\r\natomic spectroscopy,1\r\natomization and sprays,1\r\natoms,-1\r\natrain&nord,-1\r\natremi,-1\r\natriatuottaja,-1\r\nats ydintekniikka,-1\r\nattachment and human development,1\r\nattention and performance,1\r\nattention perception and psychophysics,1\r\natti centro richerche e documentazione sullantichità classica,1\r\natti della accademia nazionale dei lincei: notizie degli scavi di antichita,1\r\n\"atti della pontificia accademia romana di archeologia: serie 3, memorie\",1\r\n\"atti della pontificia accademia romana di archeologia: serie iii, rendiconti\",1\r\natti dellaccademia peloritana dei pericolanti: classe di scienze fisiche matematiche e naturali,-1\r\natti e memorie,1\r\natw : international journal for nuclear power,1\r\nau courant,-1\r\nauco czech economic review,-1\r\naudio engineering society,-1\r\naudio engineering society conference on spatial audio,1\r\naudiological medicine,1\r\naudiology and neuro-otology,1\r\naudiology research,-1\r\naudiology: official organ of the international society of audiology,1\r\naudit financiar,-1\r\nauditing: a journal of practice and theory,2\r\naue-säätiön julkaisuja,-1\r\naufklärung: interdisziplinare halbjahrechrift zur erforschung des 18: jahrhunderts und seiner wirkungsgeschichte,1\r\naugmentative and alternative communication,1\r\naugmented human research,1\r\naugustinian studies,2\r\naugustiniana,1\r\naugustinianum,1\r\naugustinus,1\r\n\"aukstuju mokyklu vaidmuo visuomeneje: issukiai, tendencijos ir perspektyvos\",-1\r\naula abierta,-1\r\naula orientalis,1\r\naun,1\r\naura,-1\r\nauraica: scripta a societate porthan edita,1\r\nauranmaan viikkolehti,-1\r\naurea parma,-1\r\naureola,-1\r\naurinko kustannus,-1\r\naurinkolaiva,-1\r\nauris nasus larynx,1\r\naurora,-1\r\naurora-kustannus,-1\r\naus politik und zeitgeschichte,1\r\nausgrabungen und funde in westfalen-lippe,1\r\nausimm,-1\r\nausimm bulletin,1\r\nausonius,-1\r\naustin journal of anesthesia and analgesia,-1\r\naustin journal of clinical cardiology,-1\r\naustin journal of clinical neurology,-1\r\naustin journal of dentistry,-1\r\naustin journal of nursing & health care,-1\r\naustin journal of psychiatry and behavioral sciences,-1\r\naustral comunicación,1\r\naustral ecology,1\r\naustral entomology,1\r\naustralasian biotechnology,1\r\naustralasian canadian studies,1\r\naustralasian computing education conference,1\r\naustralasian conference on information systems,1\r\naustralasian conference on robotics and automation,-1\r\naustralasian drama studies,1\r\naustralasian emergency care,1\r\naustralasian fluid mechanics society,-1\r\naustralasian institute of mining and metallurgy,1\r\naustralasian journal of combinatorics,1\r\naustralasian journal of dermatology,1\r\naustralasian journal of disaster and trauma studies,1\r\naustralasian journal of early childhood,1\r\naustralasian journal of educational technology,1\r\naustralasian journal of environmental management,1\r\naustralasian journal of information systems,1\r\naustralasian journal of irish studies,1\r\naustralasian journal of logic,1\r\naustralasian journal of neuroscience,-1\r\naustralasian journal of paramedicine,-1\r\naustralasian journal of philosophy,3\r\naustralasian journal of technology education,1\r\naustralasian journal of victorian studies,1\r\naustralasian journal on ageing,1\r\naustralasian marketing journal,1\r\naustralasian medical journal,-1\r\naustralasian orthodontic journal,1\r\naustralasian philosophical review,1\r\naustralasian plant pathology,1\r\naustralasian psychiatry,1\r\naustralasian speech science & technology association,1\r\naustralasian universities building education association conference,-1\r\naustralian & international journal of rural education,-1\r\naustralian & new zealand academy of management,-1\r\naustralian & new zealand journal of european studies,1\r\naustralian aboriginal studies,1\r\naustralian academic and research libraries,1\r\naustralian academic press,1\r\naustralian accounting review,1\r\naustralian acoustical society,-1\r\naustralian and new zealand control conference,-1\r\naustralian and new zealand journal of art,1\r\naustralian and new zealand journal of arts therapy,1\r\naustralian and new zealand journal of family therapy,1\r\naustralian and new zealand journal of obstetrics and gynaecology,1\r\naustralian and new zealand journal of psychiatry,1\r\naustralian and new zealand journal of public health,1\r\naustralian and new zealand journal of statistics,1\r\naustralian and new zealand maritime law journal,-1\r\naustralian archaeology,1\r\naustralian art education,1\r\naustralian biblical review,1\r\naustralian centre for geomechanics,-1\r\naustralian computer society,1\r\naustralian critical care: official journal of the confederation of australian critical care nurses,1\r\naustralian cultural history,1\r\naustralian dance council,-1\r\naustralian dental journal,1\r\naustralian economic papers,1\r\naustralian economic review,1\r\naustralian educational researcher,1\r\naustralian endodontic journal,1\r\naustralian family physician,1\r\naustralian feminist law journal,1\r\naustralian feminist studies,1\r\naustralian forestry,1\r\naustralian geographer,1\r\n\"australian government - department of innovation, industry, science and research\",-1\r\naustralian health review,1\r\naustralian historical studies,1\r\naustralian humanities review,1\r\naustralian intellectual property journal,1\r\naustralian journal of adult learning,1\r\naustralian journal of advanced nursing,1\r\naustralian journal of agricultural and resource economics,1\r\naustralian journal of anthropology,2\r\naustralian journal of asian law,1\r\naustralian journal of basic and applied sciences,-1\r\naustralian journal of botany,1\r\naustralian journal of career development,1\r\naustralian journal of chemistry,1\r\naustralian journal of civil engineering,-1\r\naustralian journal of communication,1\r\naustralian journal of crop science,1\r\naustralian journal of earth sciences,1\r\naustralian journal of education,1\r\naustralian journal of electrical & electronics engineering,-1\r\naustralian journal of environmental education,1\r\naustralian journal of family law,1\r\naustralian journal of forensic sciences,1\r\naustralian journal of french studies,2\r\naustralian journal of general practice,-1\r\naustralian journal of grape and wine research,1\r\naustralian journal of human rights,1\r\naustralian journal of international affairs,1\r\naustralian journal of labour law,1\r\naustralian journal of language and literacy,1\r\naustralian journal of linguistics,1\r\naustralian journal of management,1\r\naustralian journal of maritime and ocean affairs,1\r\naustralian journal of mathematical analysis and applications,1\r\naustralian journal of music education,1\r\naustralian journal of music therapy,1\r\naustralian journal of pharmacy,1\r\naustralian journal of political science,1\r\naustralian journal of politics and history,1\r\naustralian journal of primary health,1\r\naustralian journal of psychology,1\r\naustralian journal of public administration,1\r\naustralian journal of rural health,1\r\naustralian journal of social issues,1\r\naustralian journal of teacher education,1\r\naustralian journal of zoology,1\r\naustralian journal on volunteering,1\r\naustralian journalism review,1\r\naustralian library journal,1\r\naustralian literary studies,1\r\naustralian manufacturing technology,-1\r\naustralian mathematical society: gazette,1\r\naustralian mining,1\r\naustralian occupational therapy journal,1\r\naustralian planner,1\r\naustralian policy online,-1\r\naustralian prescriber,1\r\naustralian psychologist,1\r\naustralian review of applied linguistics,1\r\naustralian scholarly publishing,-1\r\naustralian social work,1\r\naustralian systematic botany,1\r\n\"australian tax forum: a journal of taxation policy, law and reform\",1\r\naustralian universities review,1\r\naustralian veterinary journal,1\r\naustralian veterinary practitioner,1\r\naustralian yearbook of international law,1\r\naustrian history yearbook,2\r\naustrian journal of earth sciences,1\r\naustrian journal of forest science,1\r\naustrian journal of statistics,1\r\naustrian review of international and european law,1\r\naustrian studies,1\r\naut aut,1\r\nautex research journal,-1\r\nauthor-publishers,-1\r\nauthorship,1\r\nautism,2\r\nautism & developmental language impairments,1\r\nautism in adulthood,1\r\nautism research,1\r\nautism-open access,-1\r\nautismi,-1\r\nauto-immunity highlights,-1\r\nauto/biography studies,1\r\nautoimmunity,1\r\nautoimmunity reviews,1\r\nautomaatioväylä,-1\r\nautomated software engineering,2\r\nautomatic control and computer sciences,1\r\nautomatic press,-1\r\nautomatica,3\r\nautomatika,-1\r\nautomation,1\r\nautomation and remote control,1\r\nautomation in construction,2\r\nautomatisierungstechnik,-1\r\nautonomic and autacoid pharmacology,1\r\nautonomic neuroscience: basic and clinical,1\r\nautonomous agents and multi-agent systems,2\r\nautonomous robots,2\r\nautonómia és felelosség,-1\r\nautophagy,2\r\nautophagy reports,-1\r\nav edition,-1\r\nav proyectos,-1\r\nav-arkki,-1\r\navain,-1\r\navances de investigación en educación matemática,1\r\navances en psicologia latinoamericana,-1\r\navangard prima,-1\r\navanguardia: rivista di letteratura contemporanea,1\r\navant,1\r\navant garde critical studies,1\r\navant scene opera,-1\r\navar,1\r\navian biology research,1\r\navian conservation and ecology,1\r\navian diseases,1\r\navian pathology,1\r\navian research,1\r\naviation,1\r\naviation in focus,-1\r\naviation psychology and applied human factors,1\r\navocetta,1\r\navoin kalevala,-1\r\navotakka,-1\r\navriga: zpravy jednoty klasickych filologu,1\r\navs quantum science,1\r\navtobiografija,1\r\navun maailma,-1\r\naw-prax. aussenwirtschaftliche praxis,-1\r\nawwa water science,-1\r\naxac,1\r\naxess,-1\r\naxiom academic publishers,-1\r\naxioms,-1\r\naxl books,-1\r\nayer,2\r\nayrıntı dergisi,-1\r\nazania,1\r\nazijske sveske,1\r\nazimuth,-1\r\nazti arrantza,1\r\nazərbaycan məktəbi,1\r\nàmbits de psicopedagogia i orientació,-1\r\nåbo underrättelser,-1\r\nb e journal of economic analysis and policy,1\r\nb e journal of macroeconomics,1\r\nb e journal of theoretical economics,1\r\nb en m,-1\r\nb'lgarsko spisanie za obsestveno zdrave,-1\r\nb-ent,1\r\nb.c.a. sicilia,1\r\nb>quest: a journal of applied topics in business and economics,1\r\nbaar-verlag,1\r\nbab working papers,1\r\nbabel,-1\r\nbabel a.f.i.a.l.,-1\r\nbabel: revue internationale de la traduction,1\r\nbabesch: bulletin antieke beschaving,1\r\nbabson college center for entrepreneurship,-1\r\nbabylon,1\r\nbabylonia,-1\r\nbach,1\r\nbach-jahrbuch,1\r\nbacteriophage,1\r\nbaessler archiv,1\r\nbahastra,-1\r\nbahcesehir university,-1\r\nbahir dar journal of education,-1\r\nbaifukan,1\r\nbaker,1\r\nbalans,-1\r\nbalassi intézet,-1\r\nbalassi kiadó,-1\r\nbalkan journal of geometry and its applications,1\r\nbalkan journal of medical genetics,-1\r\nbalkan journal of philosophy,1\r\nbalkan studies,1\r\nbalkanija,-1\r\nbalkanistica,1\r\nbalkanološki institut,-1\r\nbalkanskie čteniâ,-1\r\nbalkansko ezikoznanie,1\r\nbalkema,1\r\nballet review,1\r\nbaltan laboratories,-1\r\nbaltic astronomy,1\r\nbaltic conference on future internet communications,-1\r\nbaltic development forum,-1\r\nbaltic forestry,1\r\nbaltic journal of art history,1\r\nbaltic journal of coleopterology,1\r\nbaltic journal of economics,1\r\n\"baltic journal of english language, literature and culture\",1\r\nbaltic journal of health and physical activity,-1\r\nbaltic journal of law and politics,1\r\nbaltic journal of legal and social sciences,1\r\nbaltic journal of management,1\r\nbaltic journal of modern computing,-1\r\nbaltic journal of sport and health sciences,-1\r\nbaltic linguistics,1\r\nbaltic marine environment protection commission,-1\r\nbaltic port insight,-1\r\nbaltic region,1\r\nbaltic rim economies,-1\r\nbaltic screen media review,1\r\nbaltic sea environment proceedings,-1\r\nbaltic sea region cultural heritage forum,-1\r\nbaltic sea science congress,-1\r\nbaltic transport journal,-1\r\nbaltic university press,-1\r\nbaltic worlds,1\r\n\"baltic yearbook of communication, logic and cognition\",1\r\nbaltic yearbook of international law,-1\r\nbaltic-pontic studies,1\r\nbaltica,1\r\nbaltijskaâ meždunarodnaâ akademiâ,-1\r\nbaltijskij region,1\r\nbaltische studien,1\r\nbaltistica,1\r\nbalto print,-1\r\nbalto-scandia,1\r\nbaltu filologija,1\r\nbamberger orientstudien,-1\r\nbanach center publications,1\r\nbanach journal of mathematical analysis,1\r\nbanco central de chile,-1\r\nbandecchi e vivaldi,-1\r\nbangladesh journal of botany,1\r\nbangladesh journal of pharmacology,-1\r\nbangladesh journal of plant taxonomy,1\r\nbank i kredyt,1\r\nbankhistorisches archiv,1\r\nbanking law journal,1\r\nbanko janakari,-1\r\nbankruptcy developments journal,-1\r\nbanks and bank systems,-1\r\nbanque & marchés,-1\r\nbanque des mots,1\r\nbaptria,-1\r\nbar publishing,1\r\nbaraton interdisplinary research journal,-1\r\nbarbastella,-1\r\nbarcelona publishers,1\r\nbardi editore,1\r\nbardwell press,-1\r\nbariatric nursing and surgical patient care,-1\r\nbarkhuis,-1\r\nbarn,1\r\nbarnboken,1\r\nbarnlitterært forskningstidsskrift,1\r\nbasam books,-1\r\nbase,1\r\nbashkirskaya e`nciklopediya,-1\r\nbasic & applied herpetology,1\r\nbasic and applied ecology,1\r\nbasic and applied social psychology,1\r\nbasic and clinical cancer research,-1\r\nbasic and clinical pharmacology and toxicology,2\r\nbasic books,1\r\nbasic income studies,1\r\nbasic research in cardiology,2\r\nbasin research,1\r\nbasteria,-1\r\nbat research news,1\r\nbatteries,-1\r\nbatteries & supercaps,1\r\nbattery energy,1\r\nbattlebridge publications,-1\r\nbatumi state maritime academy,-1\r\nbauphysik,1\r\nbautechnik,1\r\nbayerische akademie der wissenschaften,1\r\nbayesian analysis,2\r\nbaylor university press,-1\r\nbayshop (generis publishing),-1\r\n\"baywood publishing company, inc.\",1\r\nbazar masarin,-1\r\nbāgh-i naẓar,1\r\nbba clinical,-1\r\nbc studies,1\r\nbcas annual research symposium,-1\r\nbdj open,1\r\nbdk america,-1\r\nbe journal in theoretical economics,1\r\nbeacon press,1\r\nbealoideas,1\r\nbeauchesne,-1\r\nbebyggelsehistorisk tidskrift,1\r\nbeck,2\r\nbeckettiana,1\r\nbedfordshire archaeology,1\r\n\"bedregal villanueva, juan francisco\",-1\r\nbeech stave press,1\r\nbegell house,1\r\nbehavior analyst,1\r\nbehavior and philosophy,1\r\nbehavior and social issues,1\r\nbehavior genetics,1\r\nbehavior modification,1\r\nbehavior research methods,2\r\nbehavior therapy,1\r\nbehavioral and brain functions,1\r\nbehavioral and brain sciences,2\r\nbehavioral and social sciences librarian,1\r\nbehavioral disorders,1\r\nbehavioral ecology,3\r\nbehavioral ecology and sociobiology,2\r\nbehavioral interventions,1\r\nbehavioral medicine,1\r\nbehavioral neuroscience,1\r\nbehavioral psychology-psicologia conductual,-1\r\nbehavioral research in accounting,1\r\nbehavioral sciences,1\r\nbehavioral sciences and the law,1\r\nbehavioral sciences of terrorism and political aggression,1\r\nbehavioral sleep medicine,1\r\nbehaviormetrika,1\r\nbehaviour,1\r\nbehaviour and information technology,2\r\nbehaviour change,1\r\nbehaviour research and therapy,3\r\nbehavioural and cognitive psychotherapy,1\r\nbehavioural brain research,1\r\nbehavioural neurology,1\r\nbehavioural pharmacology,1\r\nbehavioural processes,1\r\nbehavioural public policy,1\r\nbehinderung und internationale entwicklung,-1\r\n\"behrs, b., verlag gmbh & co. kg\",-1\r\nbeihefte zur zeitschrift für die alttestamentliche wissenschaft,2\r\nbeihefte zur zeitschrift für französische sprache und literatur,1\r\nbeihefte zur zeitschrift für romanische philologie,1\r\nbeijing daxue jiaoyu pinglun,-1\r\nbeijing international review of education,1\r\nbeijing language and culture university press,-1\r\nbeijing law review,-1\r\nbeijing shifan daxue xuebao,-1\r\nbeilstein journal of nanotechnology,1\r\nbeilstein journal of organic chemistry,1\r\nbeiträge zur hochschulforschung,-1\r\nbeiträge zur lehrerinnen- und lehrerbildung,1\r\nbeiträge empirischer musikpädagogik,1\r\nbeiträge zur algebra und geometrie,1\r\nbeiträge zur entomologie,-1\r\nbeiträge zur feministischen theorie und praxis,1\r\nbeiträge zur film- und fernsehenwissenschaft,1\r\nbeiträge zur fremdsprachenvermittlung,1\r\nbeiträge zur germanistischen sprachwissenschaft,1\r\nbeiträge zur geschichte der arbeiterbewegung,-1\r\nbeiträge zur geschichte der deutschen sprache und literatur,3\r\nbeiträge zur geschichte der sprachwissenschaft,1\r\nbeiträge zur interkulturellen germanistik,1\r\nbeiträge zur namenforschung,1\r\nbeiträge zur popularmusikforschung,1\r\nbeiträge zur rechtsgeschichte österreichs,1\r\nbelarusian state university,-1\r\nbelas infiéis,-1\r\nbeletra almanako,-1\r\nbelfagor,1\r\nbelgeo,1\r\nbelgian journal of entomology,-1\r\nbelgian journal of linguistics,1\r\nbelgian journal of zoology,1\r\nbelgisch tijdschrift voor nieuwste geschiedenis,1\r\nbelgorodskij gosudarstvenny`j nacional`ny`j issledovatel`skij universitet,-1\r\n\"belgorodskij universitet kooperacii, e`konomiki i prava\",-1\r\nbelgrade english language & literature studies,-1\r\nbelin,1\r\nbelknap press of harvard university press,2\r\nbell system technical journal,2\r\nbellaterra journal of teaching & learning language & literature,1\r\nbelleten,1\r\nbellona,-1\r\nbelonging,-1\r\nbelphegor: popular literature and media culture,1\r\nbelt - brazilian english language teaching journal,1\r\nbelvedere meridionale,-1\r\nben jonson journal,1\r\nbenchmark,-1\r\nbenchmarking,1\r\nbenedictina: rivista di studi benedettini,1\r\nbeneficial microbes,1\r\nbenet oy,-1\r\nbenjam pöntinen,-1\r\nbenjamins current topics,-1\r\nbentham science publishers,1\r\nberber studies,1\r\nbereavement care,-1\r\nberesta books,-1\r\nberg,-1\r\nbergamo university press,-1\r\nbergen journal of criminal law and criminal justice,1\r\nbergen language and linguistics studies,1\r\nberghahn books,2\r\nbergsoniana,1\r\nberichte aus dem julius-kühn-institut,-1\r\nberichte der römisch-germanischen kommission,2\r\nberichte zur wissenschaftsgeschichte,1\r\nberkeley electronic press,1\r\n\"berkeley journal of gender, law and justice\",1\r\nberkeley review of education,-1\r\nberkeley technology law journal,1\r\nberkshire publishing group,-1\r\nberlin human-machine systems workshop,-1\r\nberlin-brandenburgische akademie der wissenschaften,1\r\nberliner beiträge zur skandinavistik,1\r\nberliner journal fur soziologie,1\r\nberliner theologische zeitschrift,1\r\nberliner und munchener tierarztliche wochenschrift,1\r\nberliner wissenschafts-verlag,1\r\nberlingske tidende,-1\r\nbernoulli,2\r\nbernstein-verlag,1\r\nbertil ohlin förlag,-1\r\nbertrand livreiros,1\r\nberufsbildung in wissenschaft und praxis,-1\r\nberytus archaeological studies,1\r\nbest practice,-1\r\nbest practice & research. clinical obstetrics & gynaecology,1\r\nbest practice and research clinical endocrinology and metabolism,1\r\nbest practice and research clinical haematology,1\r\nbest practice and research clinical obstetrics and gynaecology,1\r\nbest practice and research in clinical gastroenterology,1\r\nbest practice and research in clinical rheumatology,1\r\nbestpractice: lääketieteen asiantuntijoiden ammattilehti,-1\r\nbestuurskunde,1\r\nbeszédkutatás,1\r\nbeta,1\r\nbetekint?,-1\r\nbeth bulletin,-1\r\nbethlen gábor alapkezelő,-1\r\nbeton- und stahlbetonbau,1\r\nbetoni,-1\r\nbetween,1\r\nbetween the species,1\r\nbeverages,-1\r\nbeyond philology,1\r\nbezpieczny bank,-1\r\nbfw-dokumentation,-1\r\nbhasha prodyogiki,-1\r\nbhatkal & sen,-1\r\nbhm berg- und hüttenmännische monatshefte,1\r\nbhr group,1\r\nbhv-peterburg,-1\r\nbi'gyo gyoyug yeon'gu,-1\r\nbialik institute publishing house,1\r\nbibacc publishing,-1\r\nbibban,-1\r\nbibel und kirche,1\r\nbible and critical theory,1\r\nbiblica,2\r\nbiblical archaeology review,2\r\nbiblical interpretation,2\r\nbiblical research,1\r\nbiblical theology bulletin,1\r\nbiblion verlag,1\r\nbibliophilos,-1\r\nbibliopolis,-1\r\n\"bibliopolis, edizioni di filosofia e scienze\",1\r\nbibliotheca historico-ecclesiastica lundensis,1\r\nbibliotheca lichenologica,-1\r\nbibliotheca orientalis,1\r\nbibliotheca sigillumiana,-1\r\nbibliothek,-1\r\nbibliotheque dhumanisme et renaissance: travaux et documents,1\r\nbibliothèque de lécole des chartes,1\r\nbibliothèque historique vaudoise,-1\r\nbibliothèque russe de linstitut détudes slaves,-1\r\nbiblische notizen,2\r\nbiblische zeitschrift,2\r\nbid: textos universitaris de biblioteconomia i documentacio,1\r\nbidrag till kännedom av finlands natur och folk,1\r\nbien dire et bien aprandre: revue de medievistique,1\r\n\"biennial conference of the association for common european nursing diagnoses, interventions and outcomes\",-1\r\nbig data,1\r\nbig data & information analytics,1\r\nbig data & society,2\r\nbig data and cognitive computing,1\r\nbig data in agriculture,-1\r\nbig data mining and analytics,-1\r\nbig data research,1\r\nbig earth data,1\r\nbihdāsht va īminī-i kār,-1\r\nbijdragen tot de geschiedenis: inzonderheid van het aloude hertogdom brabant,1\r\n\"bijdragen tot de taal-, land- en volkenkunde\",2\r\nbijiao jiaoyu xuebao,-1\r\nbijiao jiaoyu yanjiu,-1\r\nbijiao jingxue,-1\r\nbildhaan,1\r\nbildungsforschung,-1\r\nbilig,1\r\nbilingua ga editions,1\r\nbilingual research journal,1\r\nbilingualism: language and cognition,3\r\nbillesø & baltzer,1\r\nbima journal of science and technology,-1\r\nbio,-1\r\nbio integration,-1\r\nbio web of conferences,-1\r\nbio-based and applied economics,1\r\nbio-complexity,1\r\nbio-design and manufacturing,-1\r\nbio-medical materials and engineering,1\r\nbio-protocol,1\r\nbio-science law review,1\r\nbioacoustics: the international journal of animal sound and its recording,1\r\nbioactive carbohydrates and dietary fibre,1\r\nbioactive compounds in health and disease,-1\r\nbioactive materials,1\r\nbioanalysis,1\r\nbioanalytical reviews,1\r\nbiobien innovations,-1\r\nbiocatalysis and agricultural biotechnology,1\r\nbiocatalysis and biotransformation,1\r\nbiocell,1\r\nbioceramics development and applications,-1\r\nbiochar,-1\r\nbiochemia medica,1\r\nbiochemical and biophysical research communications,1\r\nbiochemical engineering journal,1\r\nbiochemical genetics,1\r\nbiochemical journal,2\r\nbiochemical pharmacology,2\r\nbiochemical society,1\r\nbiochemical society symposia,1\r\nbiochemical society transactions,1\r\nbiochemical systematics and ecology,1\r\nbiochemistry,1\r\nbiochemistry : supplement series a membrane and cell biology,-1\r\nbiochemistry and biophysics reports,1\r\nbiochemistry and cell biology-biochimie et biologie cellulaire,1\r\nbiochemistry and molecular biology education,1\r\nbiochemistry research international,1\r\nbiochemistry: moscow,1\r\nbiochimica clinica,-1\r\nbiochimica et biophysica acta (bba) - bioenergetics,1\r\nbiochimica et biophysica acta (bba) - biomembranes,1\r\nbiochimica et biophysica acta (bba) - gene regulatory mechanisms,1\r\nbiochimica et biophysica acta (bba) - general subjects,1\r\nbiochimica et biophysica acta (bba) - molecular and cell biology of lipids,1\r\nbiochimica et biophysica acta (bba) - molecular basis of disease,1\r\nbiochimica et biophysica acta (bba) - molecular cell research,1\r\nbiochimica et biophysica acta (bba) - proteins and proteomics,1\r\nbiochimica et biophysica acta (bba) - reviews on cancer,1\r\nbiochimica et biophysica acta: bioenergetics,1\r\nbiochimica et biophysica acta: biomembranes,1\r\nbiochimica et biophysica acta: gene regulatory mechanisms,1\r\nbiochimica et biophysica acta: general subjects,1\r\nbiochimica et biophysica acta: molecular and cell biology of lipids,1\r\nbiochimica et biophysica acta: molecular basis of disease,1\r\nbiochimica et biophysica acta: molecular cell research,1\r\nbiochimica et biophysica acta: proteins and proteomics,1\r\nbiochimica et biophysica acta: reviews on cancer,1\r\nbiochimie,1\r\nbiochip journal,1\r\nbioconjugate chemistry,1\r\nbiocontrol,1\r\nbiocontrol science,1\r\nbiocontrol science and technology,1\r\nbiocybernetics and biomedical engineering,1\r\nbiocycle,1\r\nbiodata mining,1\r\nbiodegradation,1\r\nbiodemography and social biology,1\r\nbiodiverse från centrum för biologisk mångfald,-1\r\nbiodiversity,1\r\nbiodiversity and conservation,2\r\nbiodiversity data journal,1\r\nbiodiversity informatics,1\r\nbiodiversity information science and standards,-1\r\nbiodiversity journal,-1\r\nbiodiversity research and conservation,1\r\nbiodrugs,1\r\nbioelectricity,1\r\nbioelectrochemistry,1\r\nbioelectromagnetics,1\r\nbioenergy research,1\r\nbioengineered,-1\r\nbioengineered bugs,1\r\nbioengineering,-1\r\nbioessays,1\r\nbioethics,3\r\nbiofabrication,1\r\nbiofactors,1\r\nbiofilm,1\r\nbiofouling,1\r\nbiofuel research journal,1\r\nbiofuels,1\r\nbiofuels bioproducts and biorefining: biofpr,1\r\nbiofutur,1\r\nbiogenic amines,1\r\nbiogeochemistry,1\r\nbiogeosciences,2\r\nbiogeosciences discussions,-1\r\nbiogeotechnics,1\r\nbiogerontology,1\r\nbiography: an interdisciplinary quarterly,3\r\nbiohub annual,-1\r\nbioimpacts,-1\r\nbioinformatics,3\r\nbioinformatics advances,1\r\nbioinformatics and biology insights,1\r\nbioinformatics trends,-1\r\nbioinorganic chemistry and applications,1\r\nbioinquirer journal,-1\r\nbioinspiration and biomimetics,1\r\nbiointerface research in applied chemistry,-1\r\nbiointerphases,1\r\nbioinvasions records,1\r\nbiokierto ja biokaasu,-1\r\nbiolinguistics,1\r\nbiologia,1\r\nbiologia futura,1\r\nbiologia plantarum,1\r\nbiological agriculture and horticulture,1\r\nbiological and pharmaceutical bulletin,1\r\nbiological bulletin,1\r\nbiological chemistry,1\r\nbiological communications,1\r\nbiological conservation,2\r\nbiological control,1\r\nbiological cybernetics,1\r\nbiological invasions,2\r\nbiological journal of the linnean society,1\r\nbiological procedures online,1\r\nbiological psychiatry,3\r\nbiological psychiatry : cognitive neuroscience and neuroimaging,1\r\nbiological psychiatry global open science,1\r\nbiological psychology,2\r\nbiological research,1\r\nbiological research for nursing,1\r\nbiological reviews,2\r\nbiological rhythm research,1\r\nbiological theory,1\r\nbiological trace element research,1\r\nbiologicals,1\r\nbiologics,1\r\nbiologiya morya,1\r\nbiologičeskie membrany,-1\r\nbiology,-1\r\nbiology and environment: proceedings of the royal irish academy,1\r\nbiology and fertility of soils,2\r\nbiology and philosophy,2\r\nbiology bulletin,1\r\nbiology direct,1\r\nbiology letters,2\r\nbiology methods & protocols,-1\r\nbiology of reproduction,1\r\nbiology of sex differences,1\r\nbiology of sport,1\r\nbiology of the cell,1\r\nbiology open,1\r\nbiomacromolecules,2\r\nbiomarker insights,1\r\nbiomarker research,1\r\nbiomarkers,1\r\nbiomarkers in medicine,1\r\nbiomarkers in neuropsychiatry,1\r\nbiomarkers journal,-1\r\nbiomass and bioenergy,2\r\nbiomass conversion and biorefinery,1\r\nbiomaterial investigations in dentistry,1\r\nbiomaterials,3\r\nbiomaterials advances,1\r\nbiomaterials and biosystems,1\r\nbiomaterials science,1\r\nbiomechanics and modeling in mechanobiology,1\r\nbiomed,-1\r\nbiomed central,1\r\nbiomed research international,-1\r\nbiomedica,1\r\nbiomedical and environmental sciences,1\r\nbiomedical chromatography,1\r\nbiomedical engineering,1\r\nbiomedical engineering advances,1\r\nbiomedical engineering and computational biology,-1\r\nbiomedical engineering letters,1\r\nbiomedical engineering online,1\r\nbiomedical glasses,1\r\nbiomedical human kinetics,1\r\nbiomedical journal of scientific & technical research,-1\r\nbiomedical materials,1\r\nbiomedical materials & devices,1\r\nbiomedical microdevices,1\r\nbiomedical optics express,1\r\nbiomedical papers-olomouc,1\r\nbiomedical physics & engineering express,1\r\nbiomedical reports,1\r\nbiomedical research-tokyo,1\r\nbiomedical sciences instrumentation,1\r\nbiomedical signal processing and control,1\r\nbiomedical spectroscopy and imaging,1\r\nbiomedical technology,-1\r\nbiomedicine,1\r\nbiomedicine and pharmacotherapy,2\r\nbiomedicines,-1\r\nbiomedinformatics,-1\r\nbiomedizinische technik,1\r\nbiometals,1\r\nbiometric technology today,-1\r\nbiometrical journal,1\r\nbiometrical letters,1\r\nbiometrics,2\r\nbiometrika,3\r\nbiomicrofluidics,1\r\nbiomimetics,-1\r\nbiomolecular concepts,1\r\nbiomolecular nmr assignments,1\r\nbiomolecules,-1\r\nbiomolecules & biomedicine,1\r\nbiomolecules and therapeutics,1\r\nbionanoscience,1\r\nbioorganic and medicinal chemistry,1\r\nbioorganic and medicinal chemistry letters,1\r\nbioorganic chemistry,1\r\nbioorganicheskaya khimiya,-1\r\nbiopharm international,1\r\nbiopharmaceutics and drug disposition,1\r\nbiophysical chemistry,1\r\nbiophysical economics and resource quality,1\r\nbiophysical journal,2\r\nbiophysical reviews,1\r\nbiophysical reviews and letters,1\r\nbiophysical society annual meeting : abstracts,-1\r\nbiophysics,1\r\nbiophysics and physicobiology,-1\r\nbiopolymers,1\r\nbiopolymers and cell,-1\r\nbiopreservation and biobanking,1\r\nbiopress,1\r\nbioprinting,-1\r\nbioprocess and biosystems engineering,1\r\nbioproducts business,-1\r\nbioremediation journal,1\r\nbioresearch open access,1\r\nbioresource technology,2\r\nbioresource technology reports,1\r\nbioresources,1\r\nbioresources and bioprocessing,1\r\nbiorheology,1\r\nbiorisk,1\r\nbiorxiv,-1\r\nbios scientific publishers,1\r\nbioscene,1\r\nbioscience,2\r\nbioscience & engineering : an international journal,-1\r\nbioscience biotechnology and biochemistry,1\r\nbioscience journal,1\r\nbioscience reports,1\r\nbioscience research,-1\r\nbioscience trends,1\r\nbioscientifica,1\r\nbioscope-south asian screen studies,1\r\nbiosecurity and bioterrorism: biodefense strategy practice and science,1\r\nbiosemiotics,1\r\nbiosensors,-1\r\nbiosensors and bioelectronics,3\r\nbiosensors and bioelectronics x,1\r\nbiosocieties,2\r\nbiospektrum,-1\r\nbiosphère,-1\r\nbiostatistics,2\r\nbiostatistics & epidemiology,1\r\nbiostec,1\r\nbiosystems,1\r\nbiosystems engineering,2\r\nbiota neotropica,1\r\nbiotech,-1\r\nbiotechnic and histochemistry,1\r\nbiotechniques,1\r\nbiotechnologia acta,-1\r\nbiotechnologie agronomie societe et environnement,1\r\nbiotechnology advances,2\r\nbiotechnology and applied biochemistry,1\r\nbiotechnology and bioengineering,2\r\nbiotechnology and bioprocess engineering,1\r\nbiotechnology and biotechnological equipment,1\r\nbiotechnology and genetic engineering reviews,1\r\nbiotechnology design,-1\r\nbiotechnology for biofuels and bioproducts,2\r\nbiotechnology for the environment,-1\r\nbiotechnology in animal husbandry,1\r\nbiotechnology journal,1\r\nbiotechnology law report,1\r\nbiotechnology letters,1\r\nbiotechnology progress,1\r\nbiotechnology reports,1\r\n\"biotehniška fakulteta, oddelek za lesarstvo\",-1\r\nbiotekniikan neuvottelukunnan julkaisuja,-1\r\nbiotherapy: an international journal on biological agents,1\r\nbiotribology,1\r\nbiotropica,1\r\nbipolar disorders,2\r\nbirch and the star,-1\r\nbird behavior: an international and interdisciplinary multimedia journal,1\r\nbird conservation international,1\r\nbird study,1\r\nbirdlife,-1\r\nbirds,1\r\nbirkhäuser,1\r\nbirth defects research,1\r\nbirth defects research part b: developmental and reproductive toxicology,1\r\nbirth defects research part c: embryo today: reviews,1\r\nbirth-issues in perinatal care,1\r\nbis oldenburg,1\r\nbis publishers,-1\r\nbit numerical mathematics,2\r\nbitidningen,-1\r\nbiuletyn polskiego towarzystwa jezykoznawczego,1\r\nbized,-1\r\nbiznes-informatika,-1\r\nbja open,1\r\nbjc reports,1\r\nbjgp open,1\r\nbjhs themes,1\r\nbjog: an international journal of obstetrics and gynaecology,2\r\nbjpsych advances,1\r\nbjpsych international,-1\r\nbjpsych open,1\r\nbjr open,1\r\nbjs open,1\r\nbju international,2\r\nbjui compass,1\r\nblack dog press,-1\r\nblack music research journal,2\r\nblack scholar,1\r\nblackhorse publishing,1\r\nblackwell munksgaard,1\r\nblackwell verlag,2\r\nbladder cancer,-1\r\nbled econference,1\r\n\"bleeding, thrombosis and vascular biology\",-1\r\nblityri,-1\r\nblockchain : research and applications,1\r\nblockchain in healthcare today,-1\r\nblood,3\r\nblood advances,1\r\nblood cancer discovery,1\r\nblood cancer journal,2\r\nblood cells molecules and diseases,1\r\nblood coagulation and fibrinolysis,1\r\nblood pressure,1\r\nblood pressure monitoring,1\r\nblood purification,1\r\nblood reviews,1\r\nblood transfusion,1\r\nbloomsbury academic,2\r\nbloomsbury education and childhood studies,-1\r\nbloomsbury publishing india,-1\r\nblucher design proceedings,-1\r\nblue-green systems,-1\r\nblues news,-1\r\nblumea,1\r\nblyttia,1\r\nblätter für deutsche und internationale politik,1\r\nbmb reports,1\r\nbmc agriculture,-1\r\nbmc anesthesiology,1\r\nbmc biochemistry,1\r\nbmc bioinformatics,1\r\nbmc biology,2\r\nbmc biophysics,1\r\nbmc biotechnology,1\r\nbmc cancer,1\r\nbmc cardiovascular disorders,1\r\nbmc chemistry,1\r\nbmc clinical pathology,1\r\nbmc complementary medicine and therapies,1\r\nbmc dermatology,1\r\nbmc developmental biology,1\r\nbmc digital health,1\r\n\"bmc ear, nose and throat disorders\",1\r\nbmc ecology,1\r\nbmc ecology and evolution,2\r\nbmc emergency medicine,1\r\nbmc endocrine disorders,1\r\nbmc environmental science,1\r\nbmc evolutionary biology,2\r\nbmc gastroenterology,1\r\nbmc genomic data,1\r\nbmc genomics,1\r\nbmc geriatrics,2\r\nbmc health services research,2\r\nbmc immunology,1\r\nbmc infectious diseases,1\r\nbmc international health and human rights,1\r\nbmc materials,1\r\nbmc medical education,1\r\nbmc medical ethics,1\r\nbmc medical genetics,1\r\nbmc medical genomics,1\r\nbmc medical imaging,1\r\nbmc medical informatics and decision making,1\r\nbmc medical research methodology,1\r\nbmc medicine,2\r\nbmc microbiology,1\r\nbmc molecular and cell biology,1\r\nbmc molecular biology,1\r\nbmc musculoskeletal disorders,1\r\nbmc nephrology,1\r\nbmc neurology,1\r\nbmc neuroscience,1\r\nbmc nursing,2\r\nbmc nutrition,1\r\nbmc obesity,1\r\nbmc ophthalmology,1\r\nbmc oral health,1\r\nbmc palliative care,1\r\nbmc pediatrics,1\r\nbmc pharmacology & toxicology,1\r\nbmc physiology,1\r\nbmc plant biology,1\r\nbmc pregnancy and childbirth,1\r\nbmc primary care,1\r\nbmc proceedings,1\r\nbmc psychiatry,2\r\nbmc psychology,1\r\nbmc public health,1\r\nbmc pulmonary medicine,1\r\nbmc research notes,1\r\nbmc rheumatology,1\r\n\"bmc sports science, medicine & rehabilitation\",1\r\nbmc structural biology,1\r\nbmc surgery,1\r\nbmc systems biology,1\r\nbmc urology,1\r\nbmc veterinary research,1\r\nbmc womens health,1\r\nbmc zoology,1\r\nbmemat,-1\r\nbmgn : low countries historical review,1\r\nbmj,2\r\nbmj books,1\r\nbmj case reports,1\r\nbmj digital health & ai,-1\r\nbmj evidence-based medicine,1\r\nbmj global health,1\r\nbmj health & care informatics,1\r\nbmj innovations,1\r\nbmj leader,1\r\nbmj medicine,1\r\nbmj mental health,1\r\nbmj military health,1\r\nbmj neurology open,1\r\n\"bmj nutrition, prevention & health\",1\r\nbmj oncology,1\r\nbmj open,1\r\nbmj open diabetes research and care,1\r\nbmj open gastroenterology,1\r\nbmj open ophthalmology,1\r\nbmj open quality,1\r\nbmj open respiratory research,1\r\nbmj open sport & exercise medicine,1\r\nbmj paediatrics open,1\r\nbmj public health,1\r\nbmj quality and safety,3\r\nbmj sexual & reproductive health,1\r\nbmj supportive & palliative care,1\r\n\"bmj surgery, interventions, & health technologies\",1\r\nbmva press,1\r\nbnam,-1\r\nbo ejeby förlag,1\r\nboard game studies journal online,1\r\nboca,-1\r\nbocagiana,-1\r\nbochumer philosophisches jahrbuch für antike und mittelalter,1\r\nbochumer studien zur philosophie,1\r\nbodenkultur,1\r\nbody and society,3\r\nbody image,2\r\nbody politics,1\r\nbody sensor networks conference,-1\r\n\"body, movement and dance in psychotherapy: an international journal for theory, research and practice\",1\r\n\"body, space and technology journal\",1\r\nboekengilde,-1\r\nboer verlag,1\r\nbofit discussion papers,-1\r\nbofit policy brief,-1\r\nbogens verden: tidskrift for litteratur og kultur,1\r\nbogucki wydawnictwo naukowe,-1\r\nbohemia: zeitschrift für geschichte und kunst der böhmischen länder,1\r\nbokförlaget atlantis,1\r\nbokförlaget bas,-1\r\nbokförlaget nya doxa,1\r\nbokförlaget signum,1\r\nbokförlaget stolpe,-1\r\nbokvännens bok,-1\r\nboletim de ciencias geodesicas,1\r\nboletim de estudos clássicos,1\r\nboletim do centro de pesquisa de processamento de alimentos,1\r\nboletim do instituto de pesca,1\r\nboletim do museu paraense emílio goeldi : ciências humanas,1\r\nboletin de investigaciones marinas y costeras,1\r\nboletin de la asociacion de geografos espanoles,1\r\nboletin de la real academia de la historia,1\r\nboletin de la real academia espanola,1\r\nboletin de la sociedad argentina de botanica,1\r\nboletin de la sociedad botanica de mexico,1\r\nboletin de la sociedad entomologica aragonesa,-1\r\nboletin de la sociedad espanola de ceramica y vidrio,1\r\nboletin de linguistica,1\r\nboletín,-1\r\nboletín de filología,2\r\nboletín de la sociedad española de espeleología y ciencias del karst,-1\r\nboletín de la sociedad matemática mexicana,1\r\nboletín del museo chileno de arte precolombino,1\r\nboletín del observatorio de comercio internacional,-1\r\nbolgarskaja rusistika,1\r\nbolletino dellunione matematica italiana: articoli di ricerca matematica,1\r\nbollettino darte,1\r\nbollettino dei classici,1\r\nbollettino del centro camuno di studi preistorici,1\r\nbollettino della badia greca di grottaferrata,1\r\nbollettino della societa di studi valdesi,-1\r\nbollettino della societa geologica italiana,1\r\nbollettino della societa paleontologica italiana,1\r\nbollettino di archeologia,1\r\nbollettino di geofisica teorica ed applicata,1\r\nbollettino di storia delle scienze matematiche,1\r\nbollettino di studi latini,1\r\nbollettino di studi sartriani,-1\r\nbollettino storico piacentino,-1\r\nbonacci,-1\r\nbond law review,1\r\nbondebladet,-1\r\nbondeföretagaren,-1\r\nbone,2\r\nbone & joint open,1\r\nbone joint research,1\r\nbone marrow transplantation,1\r\nbone reports,1\r\nbone research,2\r\nbongari,-1\r\nbonner amerikanistische studien,1\r\nbonner jahrbücher,1\r\nbonner zoologische monographien,1\r\nbononia university press,-1\r\nbook collector,-1\r\nbook history,2\r\nbook of abstracts (elearning and software for education),-1\r\n\"book of abstracts : dubrovnik conference on sustainable development of energy, water and environment systems\",-1\r\nbook of abstracts : european meetings on cybernetics and systems research,-1\r\nbook publisher international,1\r\nbook-of-abstracts.com,-1\r\nbookbird: a journal of international childrens literature,1\r\nbooknet oy,-1\r\nbookplate journal,-1\r\nbooks from the finnish political science association,-1\r\nbooks on demand,-1\r\nbooktango,-1\r\nbord de l'eau,-1\r\nborderlands e-journal: new spaces in the humanities,1\r\nborderline personality disorder and emotion dysregulation,1\r\nborders in globalization review,1\r\nbordón,1\r\nboreal environment research,1\r\nborealis,-1\r\nboreas,2\r\nboreas: uppsala studies in ancient mediterranean and near eastern civilizations,1\r\nborec,-1\r\nborgen,1\r\nborsa istanbul review,-1\r\nborè srl,-1\r\nboréa bokförlag,1\r\nbosque,1\r\nboston university law review,1\r\nbotanica,1\r\nbotanica complutensis,-1\r\nbotanica marina,1\r\nbotanica pacifica,-1\r\nbotanica serbica,-1\r\nbotanical journal of the linnean society,1\r\nbotanical review,1\r\nbotanical studies,1\r\nbotany letters,1\r\nbotany-botanique,1\r\nbothalia,1\r\nbotnia insider,-1\r\nbottnisk kontakt,-1\r\nbotulinum journal,1\r\nboundaries,-1\r\nboundary 2: an international journal of literature and culture,2\r\nboundary-layer meteorology,1\r\nboydell & brewer,2\r\nbozen-bolzano university press,-1\r\nbps blackwell,1\r\nbrachytherapy,1\r\nbradleya,-1\r\nbrain,3\r\nbrain and behavior,1\r\nbrain and cognition,2\r\nbrain and development,1\r\nbrain and language,2\r\nbrain and neuroscience advances,-1\r\nbrain and spine,1\r\nbrain behavior and evolution,1\r\nbrain behavior and immunity,1\r\nbrain communications,1\r\nbrain connectivity,1\r\nbrain disorders,1\r\nbrain imaging and behavior,1\r\nbrain impairment,1\r\nbrain injury,1\r\nbrain multiphysics,1\r\nbrain pathology,2\r\nbrain plasticity,-1\r\nbrain research,1\r\nbrain research bulletin,1\r\nbrain sciences,-1\r\nbrain stimulation,3\r\nbrain structure and function,1\r\nbrain topography,1\r\nbrain tumor pathology,1\r\n\"brain, behavior, & immunity : health\",1\r\nbrain-apparatus communication,-1\r\nbrandeis university press,1\r\nbrandes & apsel verlag,1\r\nbratislava medical journal-bratislavske lekarske listy,1\r\nbrazil publishing,-1\r\nbrazilian archives of biology and technology,1\r\nbrazilian dental journal,1\r\nbrazilian geographical journal,-1\r\nbrazilian journal of allergy and immunology,1\r\nbrazilian journal of biology,1\r\nbrazilian journal of chemical engineering,1\r\nbrazilian journal of development,1\r\nbrazilian journal of infectious diseases,-1\r\nbrazilian journal of medical and biological research,-1\r\nbrazilian journal of microbiology,1\r\nbrazilian journal of motor behavior,1\r\nbrazilian journal of operations & production management,-1\r\nbrazilian journal of otorhinolaryngology,1\r\nbrazilian journal of pharmaceutical sciences,-1\r\nbrazilian journal of physical therapy,1\r\nbrazilian journal of physics,1\r\nbrazilian journal of poultry science,1\r\nbrazilian journal of probability and statistics,1\r\nbrazilian journalism research,1\r\nbrazilian oral research,1\r\nbrazilian review of econometrics,1\r\nbrazilian review of finance,-1\r\nbreast,1\r\nbreast cancer,1\r\nbreast cancer research,2\r\nbreast cancer research and treatment,1\r\nbreast care,1\r\nbreast journal,1\r\nbreastfeeding medicine,1\r\nbreathe,-1\r\nbrecht yearbook,1\r\nbreeding science,1\r\nbreitkopf & härtel,1\r\nbrepols,2\r\nbricoleur press,1\r\nbrics countries congress on computational intelligence,-1\r\nbrics law journal,-1\r\nbridge : trends and traditions in translation and interpreting studies,-1\r\n\"bridge structures: assessment, design and construction\",1\r\nbridges conference proceedings,1\r\nbridging baltic,-1\r\nbrief treatment and crisis intervention,1\r\nbriefings in bioinformatics,2\r\nbriefings in entrepreneurial finance,1\r\nbriefings in functional genomics,1\r\nbrigham young university,-1\r\nbrill,3\r\nbrill encyclopedia of early christianity online,1\r\nbrill nijhoff,2\r\nbrill research perspectives,-1\r\nbrill research perspectives in the law of the sea,1\r\nbrill research perspectives. law and religion,1\r\nbrill rodopi,2\r\nbrill schöningh,1\r\nbrill sense,1\r\nbrill's annual of afroasiatic languages and linguistics,-1\r\nbristol and avon archaeology,1\r\nbristol university press,1\r\nbritain and the world,-1\r\nbritannia: a journal of romano-british and kindred studies,1\r\nbritish academy of management,-1\r\nbritish accounting review,2\r\nbritish actuarial journal,1\r\nbritish and american studies,1\r\nbritish archaeological reports: british series,1\r\nbritish archaeological reports: international series,1\r\nbritish birds,-1\r\nbritish computer society,1\r\nbritish dental journal,1\r\nbritish ecological society,1\r\nbritish educational research journal,3\r\nbritish film institute publishing,1\r\nbritish food journal,1\r\nbritish institute of archaeology at ankara,-1\r\nbritish institute of non-destructive testing,1\r\nbritish journal for the history of philosophy,3\r\nbritish journal for the history of science,3\r\nbritish journal for the philosophy of science,3\r\nbritish journal of aesthetics,3\r\nbritish journal of anaesthesia,3\r\nbritish journal of anaesthetic and recovery nursing,-1\r\nbritish journal of applied science and technology,1\r\nbritish journal of biomedical science,-1\r\nbritish journal of canadian studies,1\r\nbritish journal of cancer,2\r\nbritish journal of cardiology,1\r\nbritish journal of clinical pharmacology,2\r\nbritish journal of clinical psychology,1\r\nbritish journal of criminology,3\r\nbritish journal of dermatology,3\r\n\"british journal of dermatology, supplement\",1\r\nbritish journal of developmental psychology,1\r\n\"british journal of education, society and behavioural science\",1\r\nbritish journal of educational psychology,2\r\nbritish journal of educational studies,2\r\nbritish journal of educational technology,2\r\nbritish journal of general practice,2\r\nbritish journal of guidance and counselling,1\r\nbritish journal of haematology,2\r\nbritish journal of health care management,1\r\nbritish journal of health psychology,1\r\nbritish journal of hospital medicine,1\r\nbritish journal of industrial relations,2\r\nbritish journal of leadership in public services,-1\r\nbritish journal of learning disabilities,1\r\nbritish journal of management,3\r\nbritish journal of mathematical and statistical psychology,1\r\nbritish journal of medicine and medical research,-1\r\nbritish journal of middle eastern studies,2\r\nbritish journal of music education,2\r\nbritish journal of music therapy,1\r\nbritish journal of neuroscience nursing,1\r\nbritish journal of neurosurgery,1\r\nbritish journal of nursing,-1\r\nbritish journal of nutrition,2\r\nbritish journal of occupational therapy,1\r\nbritish journal of ophthalmology,3\r\nbritish journal of oral and maxillofacial surgery,1\r\nbritish journal of pharmacology,3\r\nbritish journal of political science,3\r\nbritish journal of politics and international relations,1\r\nbritish journal of psychiatry,3\r\nbritish journal of psychology,1\r\nbritish journal of psychotherapy,1\r\nbritish journal of radiology,1\r\nbritish journal of religious education,2\r\nbritish journal of social psychology,3\r\nbritish journal of social work,3\r\nbritish journal of sociology,3\r\nbritish journal of sociology of education,3\r\nbritish journal of special education,1\r\nbritish journal of sports medicine,3\r\nbritish journal of surgery,3\r\nbritish journal of visual impairment,1\r\nbritish journalism review,1\r\nbritish library publishing,1\r\nbritish medical bulletin,1\r\nbritish microbiology research journal,-1\r\nbritish museum press,1\r\nbritish politics,1\r\nbritish poultry science,1\r\nbritish tax review,1\r\nbritish wildlife,-1\r\nbritish year book of international law,1\r\nbrittonia,1\r\nbrno studies in english,1\r\nbroad research in artificial intelligence neuroscience,-1\r\nbroadview press,1\r\nbrodogradnja,1\r\nbronte studies,1\r\nbrookes publishing,1\r\nbrookings institution press,1\r\nbrookings papers on economic activity,1\r\nbrookings trade forum,1\r\nbrookings-wharton papers on financial services,1\r\nbrown journal of world affairs,-1\r\nbruniana & campanelliana,1\r\nbruno pini mathematical analysis seminar,-1\r\nbruylant,1\r\nbryn mawr classical review,1\r\nbryobrothera,-1\r\nbryobrotherella,-1\r\nbryologist,1\r\nbryophyte diversity & evolution,1\r\nbräv,-1\r\nbrünner beiträge zur germanistik und nordistik,1\r\nbsr policy briefing,-1\r\nbuckeye east asian linguistics,-1\r\nbudapesti corvinus egyetem,-1\r\nbudapesti m?szaki és gazdaságtudományi egyetem,-1\r\nbuddhist studies review,1\r\nbuddhist-christian studies,1\r\nbudkavlen,1\r\nbuffalo bulletin,1\r\nbuffalo law review,1\r\nbuilding and environment,2\r\nbuilding research and information,2\r\nbuilding research journal,-1\r\nbuilding services engineering research and technology,1\r\nbuilding simulation,1\r\nbuilding simulation applications bsa,-1\r\nbuilding simulation conference proceedings,-1\r\nbuildings,-1\r\nbuildings & cities,2\r\nbuildings and landscapes: journal of the vernacular architecture forum,1\r\nbuilt environment,1\r\nbuilt environment project and asset management,1\r\nbuilt heritage,1\r\nbuilt-environment sri lanka,1\r\nbukarester beiträge zur germanistik,-1\r\nbuki vedi,-1\r\nbuletinul academiei de științe a republicii moldova : matematica,1\r\nbulgarian astronomical journal,-1\r\nbulgarian chemical communications,-1\r\nbulgarian historical review,1\r\nbulgarian journal of agricultural science,1\r\nbulgarian journal of international economics and politics,-1\r\nbulgarska etnologiia,-1\r\nbulgarski ezik,1\r\nbulletiini,-1\r\nbulletin,-1\r\nbulletin darcheologie marocaine,1\r\nbulletin de correspondance hellenique,2\r\nbulletin de l academie nationale de medecine,1\r\nbulletin de l academie veterinaire de france,1\r\nbulletin de l'institut d'egypte,1\r\nbulletin de la socie?te? darche?ologie copte,1\r\nbulletin de la societe de linguistique de paris,2\r\nbulletin de la societe des sciences et des lettres de lodz,1\r\nbulletin de la societe entomologique de france,-1\r\nbulletin de la societe francaise degyptologie,1\r\nbulletin de la societe geologique de france,1\r\nbulletin de la societe historique et archeologique du perigord,1\r\nbulletin de la societe internationale des etudes yourcenariennes,1\r\nbulletin de la societe mathematique de france,1\r\nbulletin de la societe prehistorique francaise,1\r\nbulletin de la societe toulousaine detudes classiques,1\r\nbulletin de la societe zoologique de france,1\r\nbulletin de la société dégyptologie de genève,1\r\nbulletin de la société linnéenne de provence,-1\r\nbulletin de la société royale des sciences de liège,-1\r\nbulletin de la société royale le vieux-liège,-1\r\nbulletin de la société vaudoise des sciences naturelles,-1\r\nbulletin de lecole francaise dextreme-orient,1\r\nbulletin de linstitut francais darcheologie orientale du caire,1\r\nbulletin de linstitut francais detudes andines,1\r\nbulletin de litterature ecclesiastique,1\r\nbulletin de philosophie medievale,1\r\nbulletin des anglicistes médiévistes,1\r\nbulletin des sciences mathematiques,1\r\nbulletin du cancer,1\r\nbulletin du cange,1\r\nbulletin for international taxation,1\r\nbulletin hispanique,2\r\nbulletin knob,1\r\nbulletin mathematique de la societe des sciences mathematiques de roumanie,1\r\nbulletin monumental,1\r\nbulletin of applied economics,1\r\nbulletin of atmospheric science and technology,1\r\nbulletin of canadian petroleum geology,1\r\nbulletin of earthquake engineering,1\r\nbulletin of economic research,1\r\nbulletin of education and research,-1\r\nbulletin of electrical engineering and informatics,1\r\nbulletin of electrochemistry,1\r\nbulletin of emergency and trauma,-1\r\nbulletin of engineering geology and the environment,1\r\nbulletin of entomological research,1\r\nbulletin of environmental contamination and toxicology,1\r\nbulletin of experimental biology and medicine,1\r\nbulletin of faculty of physical therapy,1\r\nbulletin of geography: socio-economic series,1\r\nbulletin of geosciences,1\r\nbulletin of glaciological research,-1\r\nbulletin of hispanic studies,3\r\nbulletin of indonesian economic studies,1\r\nbulletin of insectology,1\r\nbulletin of japan society for the science of design,-1\r\nbulletin of kerala mathematics association,-1\r\nbulletin of latin american research,1\r\nbulletin of marine science,1\r\nbulletin of materials science,1\r\nbulletin of mathematical biology,2\r\nbulletin of mathematical sciences,1\r\nbulletin of mathematical sciences and applications,-1\r\nbulletin of medieval canon law: new series,1\r\n\"bulletin of science, technology and society\",1\r\nbulletin of spanish studies,1\r\nbulletin of symbolic logic,3\r\nbulletin of the american astronomical society,-1\r\nbulletin of the american mathematical society,2\r\nbulletin of the american meteorological society,2\r\nbulletin of the american museum of natural history,2\r\nbulletin of the american schools of oriental research,1\r\nbulletin of the american society of papyrologists,1\r\nbulletin of the ancient orient museum,1\r\nbulletin of the atomic scientists,1\r\nbulletin of the australian mathematical society,1\r\nbulletin of the belgian mathematical society-simon stevin,1\r\nbulletin of the brazilian mathematical society,1\r\nbulletin of the british ornithologists' club,-1\r\nbulletin of the british society for the history of mathematics,1\r\nbulletin of the center for children`s books,1\r\nbulletin of the chemical society of ethiopia,-1\r\nbulletin of the chemical society of japan,-1\r\nbulletin of the comediantes,1\r\nbulletin of the computational statistics of japan,1\r\nbulletin of the council for research in music education,2\r\nbulletin of the egyptian museum,1\r\nbulletin of the european association for theoretical computer science,-1\r\nbulletin of the european association of fish pathologists,1\r\nbulletin of the geological society of finland,1\r\nbulletin of the geological society of greece,1\r\nbulletin of the geological survey of canada,1\r\nbulletin of the history of medicine,2\r\nbulletin of the indo-pacific prehistory association,1\r\nbulletin of the institute of classical studies,1\r\nbulletin of the institute of history and philology academia sinica,-1\r\nbulletin of the international council for traditional music,-1\r\nbulletin of the international statistical institute,1\r\nbulletin of the iranian mathematical society,1\r\nbulletin of the john rylands university library of manchester,1\r\nbulletin of the korean chemical society,-1\r\nbulletin of the korean mathematical society,1\r\nbulletin of the lebedev physics institute,1\r\nbulletin of the london mathematical society,2\r\nbulletin of the malaysian mathematical sciences society,1\r\nbulletin of the maritime institute in gdansk,-1\r\nbulletin of the menninger clinic,-1\r\nbulletin of the museum of far eastern antiquities,1\r\nbulletin of the national museum of nature and science : series b botany,1\r\nbulletin of the new zealand society for earthquake engineering,-1\r\nbulletin of the peabody museum of natural history,1\r\nbulletin of the polish academy of sciences: mathematics,1\r\nbulletin of the polish academy of sciences: technical sciences,1\r\nbulletin of the russian academy of sciences: physics,1\r\nbulletin of the school of oriental and african studies : university of london,1\r\nbulletin of the scientific instrument society,1\r\nbulletin of the section of logic,1\r\nbulletin of the seismological society of america,1\r\nbulletin of the society of systematic biologists,-1\r\nbulletin of the technical committee on learning technology,1\r\nbulletin of the torrey botanical club,1\r\nbulletin of the transilvania university of braşov. series vii social sciences. law,-1\r\nbulletin of the veterinary institute in pulawy,1\r\nbulletin of the world health organization,3\r\nbulletin of volcanology,1\r\nbulletin of zoological nomenclature,-1\r\nbulletin suisse de linguistique appliquee,1\r\nbulletin trimestriel du trésor de liege,-1\r\nbulletins et memoires de la societe danthropologie de paris,-1\r\nbullettino dell'istituto storico italiano per il medio evo,1\r\nbullettino della commissione archeologica comunale di roma,1\r\nbulzoni,1\r\nbunseki kagaku,-1\r\nbunyan studies,1\r\nburleigh and dodds science publishing,-1\r\nburlington magazine,3\r\nburnout research,1\r\nburns,1\r\nburns and trauma,1\r\nburns open,1\r\nbusiness & society,-1\r\nbusiness & society,3\r\nbusiness analyst,-1\r\nbusiness and human rights journal,1\r\nbusiness and information systems engineering,2\r\nbusiness and management,-1\r\nbusiness and management research,-1\r\nbusiness and management studies,-1\r\nbusiness and politics,1\r\nbusiness and professional communication quarterly,1\r\nbusiness and professional ethics journal,1\r\nbusiness and society review,1\r\nbusiness case journal,-1\r\nbusiness creativity and the creative economy,-1\r\nbusiness education & accreditation,-1\r\nbusiness ethics and leadership,-1\r\nbusiness ethics quarterly,2\r\n\"business ethics, the environment & responsibility\",1\r\nbusiness excellence,-1\r\nbusiness history,2\r\nbusiness history review,3\r\nbusiness horizons,1\r\nbusiness information review,-1\r\nbusiness law review,1\r\nbusiness lawyer,1\r\nbusiness perspectives and research,1\r\nbusiness process management journal,1\r\nbusiness research quarterly,1\r\nbusiness strategy & development,1\r\nbusiness strategy and the environment,2\r\nbusiness strategy review,1\r\nbusiness strategy series,1\r\nbusiness systems research,-1\r\n\"business, management and education\",-1\r\nbusinesses,-1\r\nbutterworth-heinemann,1\r\nbwk,1\r\nbwrc publications,-1\r\nby : oppikirjat,-1\r\nby : tekniset ohjeet,-1\r\nbya nytt,-1\r\nbyron journal,1\r\nbysantin tutkimuksen seura,-1\r\nbyu studies quarterly,-1\r\nbyzantiaka,1\r\nbyzantina symmeikta,-1\r\nbyzantine and modern greek studies,2\r\nbyzantinische forschungen,1\r\nbyzantinische zeitschrift,2\r\nbyzantinoslavica,1\r\nbyzantion: revue internationale des etudes byzantines,3\r\nbáo giáo dục,-1\r\nbärenreiter-verlag,1\r\nbéascna,-1\r\nböhlau verlag,2\r\n\"bölcsészettudományi kutatóközpont, irodalomtudományi intézet\",-1\r\nbøygen,-1\r\nbückle & böhm,-1\r\nbürgerrechte & polizei,-1\r\nc theory,1\r\nc'est bon,-1\r\nc.,-1\r\nc.a. reitzel,1\r\nc.f. müller,1\r\nc.r.i.n.: cahiers de recherche des instituts néerlandais de langue et de littérature française,1\r\nc21,1\r\nca' foscari japanese studies,1\r\nca: a cancer journal for clinicians,2\r\ncaai artificial intelligence research,1\r\ncaai transactions on intelligence technology,-1\r\n\"cab reviews: perspectives in agriculture, veterinary science, nutrition and natural resources\",1\r\ncabi,1\r\ncactus tourism journal,-1\r\ncacucci editore,-1\r\ncaddis press,1\r\ncadence user conference,-1\r\ncaderno de squibs,-1\r\ncadernos de estudos sociais,-1\r\ncadernos de etnolingüística,-1\r\ncadernos de linguística,-1\r\ncadernos de literatura brasileira,1\r\ncadernos de pesquisa,1\r\ncadernos de saude publica,1\r\ncadernos de traducao,1\r\ncadmo,-1\r\ncadmus,-1\r\ncaesaraugusta,1\r\ncaesarodunum,1\r\ncahiers afls,1\r\n\"cahiers alsaciens darcheologie, dart et dhistoire\",1\r\ncahiers archaeologiques,1\r\ncahiers de biologie marine,1\r\ncahiers de civilisation espagnole contemporaine,1\r\ncahiers de civilisation medievale,1\r\ncahiers de droit europeen,2\r\ncahiers de droit fiscal international,-1\r\ncahiers de geographie de quebec,1\r\ncahiers de l'institut du moyen-âge grec et latin,1\r\ncahiers de la documentation,-1\r\ncahiers de la recherche sur l´éducation et les savoirs,1\r\ncahiers de lassociation internationale des etudes francaises,1\r\ncahiers de lexicologie,1\r\ncahiers de linguistique asie orientale,2\r\ncahiers de linguistique francaise,1\r\ncahiers de linguistique theorique et appliquee,1\r\ncahiers de littérature orale,1\r\ncahiers de méthodologie juridique,-1\r\ncahiers de nutrition et de dietetique,1\r\ncahiers de praxematique,1\r\ncahiers de topologie et geometrie differentielle categoriques,1\r\ncahiers des ameriques latines,1\r\ncahiers des etudes anciennes,1\r\ncahiers des religions africaines,1\r\ncahiers detudes africaines,1\r\ncahiers detudes hispaniques medievales,1\r\ncahiers dextreme-asie,1\r\ncahiers dhistoire et de philosophie des sciences,1\r\ncahiers du centre detudes chypriotes,1\r\ncahiers du centre gustave glotz: revue dhistoire ancienne,1\r\n\"cahiers du centre interdisciplinaire de recherches en histoire, lettres et langues\",-1\r\ncahiers du cinema,1\r\ncahiers du genre,1\r\ncahiers du monde russe,2\r\ncahiers déconomie politique,1\r\ncahiers détudes lévinassiennes,1\r\ncahiers ferdinand de saussure,1\r\ncahiers internationaux de sociolinguistique,-1\r\ncahiers internationaux de symbolisme,1\r\ncahiers jean giraudoux,1\r\ncahiers mondes anciens,1\r\ncahiers naturalistes,1\r\ncahiers victoriens et edouardiens,1\r\ncahiers voltaire,1\r\ncahiers élisabéthains: a biannual journal of english renaissance studies,1\r\ncairo papers in social science,-1\r\ncaister academic press,-1\r\ncal lab,-1\r\ncalcified tissue international,1\r\ncalcolo,1\r\ncalculus of variations and partial differential equations,2\r\ncalcutta statistical association bulletin,1\r\ncaldasia,1\r\ncalico,1\r\ncalidoscopio,1\r\ncalifornia agriculture,1\r\ncalifornia cooperative oceanic fisheries investigations reports,1\r\ncalifornia fish and game,1\r\ncalifornia history,1\r\ncalifornia law review,2\r\ncalifornia linguistic notes,-1\r\ncalifornia management review,2\r\ncalifornia western international law journal,1\r\ncall center magazine,-1\r\ncallaloo,1\r\ncalonian kutsu,-1\r\ncalphad: computer coupling of phase diagrams and thermochemistry,1\r\ncalumet,-1\r\ncalvin theological journal,1\r\ncambria press,1\r\ncambrian medieval celtic studies,1\r\ncambridge anthropology,1\r\ncambridge archaeological journal,3\r\ncambridge classical journal,2\r\ncambridge forum on ai : law and governance,-1\r\ncambridge imperial and post-colonial studies series,3\r\ncambridge international law journal,1\r\ncambridge journal of china studies,-1\r\ncambridge journal of economics,1\r\ncambridge journal of education,1\r\ncambridge journal of eurasian studies,1\r\ncambridge journal of international and comparative law,1\r\ncambridge journal of mathematics,1\r\ncambridge journal of postcolonial literary inquiry,1\r\n\"cambridge journal of regions, economy and society\",2\r\ncambridge law journal,3\r\ncambridge occasional papers in linguistics,-1\r\ncambridge opera journal,3\r\ncambridge prisms : extinction,-1\r\ncambridge prisms : water,1\r\ncambridge quarterly,2\r\ncambridge quarterly of healthcare ethics,1\r\ncambridge review of international affairs,1\r\ncambridge scholars publishing,1\r\ncambridge scientific publishers ltd,1\r\ncambridge studies in advanced mathematics,1\r\ncambridge studies in linguistics,1\r\ncambridge university press,3\r\ncambridge yearbook of european legal studies,3\r\ncamden house,1\r\ncamera obscura,2\r\ncamera praehistorica,1\r\ncaminhos,-1\r\ncaminhos romanos,-1\r\ncampbell systematic reviews,1\r\ncampisano editore,-1\r\ncampo das letras,1\r\ncampus verlag,2\r\ncanadian academy of child and adolescent psychiatry. journal,1\r\ncanadian aeronautics and space journal,1\r\ncanadian applied mathematics quarterly,1\r\ncanadian association of radiologists journal-journal de l association canadienne des radiologistes,1\r\ncanadian bulletin of medical history,1\r\ncanadian business law journal,1\r\ncanadian conference on artificial intelligence,-1\r\ncanadian conservation institute,1\r\ncanadian entomologist,1\r\ncanadian family physician,1\r\ncanadian field-naturalist,1\r\ncanadian food studies,-1\r\ncanadian foreign policy,1\r\ncanadian geographer-geographe canadien,1\r\ncanadian geotechnical journal,1\r\ncanadian historical review,1\r\ncanadian human-computer communications society (chccs),-1\r\n\"canadian institute of mining, metallurgy and petroleum\",1\r\ncanadian international journal of social science,-1\r\ncanadian journal of administrative sciences,1\r\ncanadian journal of african studies,1\r\ncanadian journal of agricultural economics-revue canadienne d agroeconomie,1\r\ncanadian journal of anesthesia,1\r\ncanadian journal of animal science,1\r\ncanadian journal of archaeology,1\r\ncanadian journal of behavioural science-revue canadienne des sciences du comportement,1\r\ncanadian journal of cardiology,1\r\ncanadian journal of career development,1\r\ncanadian journal of chemical engineering,1\r\ncanadian journal of chemistry,-1\r\ncanadian journal of civil engineering,1\r\ncanadian journal of clinical pharmacology,-1\r\ncanadian journal of communication,1\r\ncanadian journal of community mental health,1\r\ncanadian journal of counselling,1\r\ncanadian journal of criminology and criminal justice,1\r\ncanadian journal of development studies-revue canadienne d etudes du developpement,1\r\ncanadian journal of diabetes,1\r\ncanadian journal of dietetic practice and research,1\r\ncanadian journal of disability studies,1\r\ncanadian journal of earth sciences,1\r\ncanadian journal of economics,1\r\ncanadian journal of education,1\r\ncanadian journal of educational administration and policy,1\r\ncanadian journal of electrical and computer engineering,-1\r\ncanadian journal of emergency medicine,1\r\ncanadian journal of european and russian studies,1\r\ncanadian journal of experimental psychology-revue canadienne de psychologie experimentale,1\r\ncanadian journal of family law,1\r\ncanadian journal of film studies-revue canadienne d etudes cinematographiques,1\r\ncanadian journal of fisheries and aquatic sciences,2\r\ncanadian journal of forest research-revue canadienne de recherche forestiere,2\r\ncanadian journal of higher education,1\r\ncanadian journal of history-annales canadiennes dhistoire,1\r\ncanadian journal of human sexuality,1\r\ncanadian journal of infectious diseases and medical microbiology,1\r\ncanadian journal of information and library science-revue canadienne des sciences de l information et de bibliotheconomie,1\r\ncanadian journal of law and jurisprudence: an international journal of legal thought,1\r\ncanadian journal of law and society-revue canadienne de droit et societe,1\r\ncanadian journal of learning and technology,1\r\ncanadian journal of linguistics-revue canadienne de linguistique,1\r\ncanadian journal of mathematics-journal canadien de mathematiques,1\r\ncanadian journal of microbiology,1\r\ncanadian journal of music therapy,1\r\ncanadian journal of native studies,1\r\ncanadian journal of neurological sciences,1\r\ncanadian journal of nursing research,1\r\ncanadian journal of occupational therapy,1\r\ncanadian journal of ophthalmology-journal canadien d ophtalmologie,1\r\ncanadian journal of pathology,-1\r\ncanadian journal of philosophy,2\r\n\"canadian journal of philosophy, supplementary volume\",1\r\ncanadian journal of physics,1\r\ncanadian journal of physiology and pharmacology,1\r\ncanadian journal of plant pathology,-1\r\ncanadian journal of plant science,1\r\ncanadian journal of plastic surgery,1\r\ncanadian journal of political science-revue canadienne de science politique,1\r\ncanadian journal of program evaluation,1\r\ncanadian journal of psychiatry-revue canadienne de psychiatrie,1\r\ncanadian journal of psychoanalysis,1\r\ncanadian journal of public health-revue canadienne de sante publique,1\r\ncanadian journal of remote sensing,1\r\ncanadian journal of rural medicine-journal canadien de la medecine rurale,1\r\ncanadian journal of school psychology,1\r\n\"canadian journal of science, mathematics and technology education\",1\r\ncanadian journal of sociology-cahiers canadiens de sociologie,1\r\ncanadian journal of soil science,1\r\ncanadian journal of statistics-revue canadienne de statistique,1\r\ncanadian journal of surgery,1\r\ncanadian journal of urban research,-1\r\ncanadian journal of urology,1\r\ncanadian journal of veterinary research-revue canadienne de recherche veterinaire,1\r\ncanadian journal of women and the law-revue femmes et droit,1\r\ncanadian journal of zoology-revue canadienne de zoologie,1\r\ncanadian journal on aging,1\r\ncanadian literature,2\r\ncanadian mathematical bulletin-bulletin canadien de mathematiques,1\r\ncanadian medical association journal,1\r\ncanadian medical education journal,1\r\ncanadian metallurgical quarterly,1\r\ncanadian military history,1\r\ncanadian mineralogist,1\r\ncanadian mining journal,1\r\ncanadian modern language review-revue canadienne des langues vivantes,1\r\ncanadian nuclear society,-1\r\ncanadian online journal of queer studies in education,1\r\ncanadian poetry,1\r\ncanadian psychology-psychologie canadienne,1\r\ncanadian public administration-administration publique du canada,1\r\ncanadian public policy,1\r\ncanadian respiratory journal,1\r\ncanadian review of american studies,1\r\ncanadian review of comparative literature,1\r\ncanadian review of sociology-revue canadienne de sociologie,1\r\ncanadian scholars press inc.,1\r\ncanadian slavonic papers: an interdisciplinary journal devoted to central and eastern europe,2\r\ncanadian social science,-1\r\ncanadian tax journal,1\r\ncanadian theatre review,2\r\ncanadian veterinary journal-revue veterinaire canadienne,1\r\ncanadian water resources journal,1\r\ncanadian woman studies,1\r\ncanadian yearbook of international law,1\r\ncanadian-american slavic studies,1\r\ncancer,2\r\ncancer & metabolism,1\r\ncancer and metastasis reviews,1\r\ncancer biology and therapy,1\r\ncancer biomarkers,1\r\ncancer biotherapy and radiopharmaceuticals,1\r\ncancer causes and control,1\r\ncancer cell,3\r\ncancer cell international,1\r\ncancer chemotherapy and pharmacology,1\r\ncancer communications,-1\r\ncancer control,1\r\ncancer cytopathology,1\r\ncancer diagnosis & prognosis,-1\r\ncancer discovery,3\r\ncancer epidemiology,1\r\ncancer epidemiology biomarkers and prevention,2\r\ncancer gene therapy,1\r\ncancer genetics,1\r\ncancer genomics and proteomics,1\r\ncancer growth and metastasis,-1\r\ncancer imaging,1\r\ncancer immunology immunotherapy,1\r\ncancer immunology research,2\r\ncancer informatics,1\r\ncancer investigation,1\r\ncancer journal,1\r\ncancer letters,1\r\ncancer management and research,1\r\ncancer medicine,1\r\ncancer microenvironment,1\r\ncancer nanotechnology,1\r\ncancer nursing,2\r\ncancer nursing practice,-1\r\ncancer prevention research,1\r\ncancer radiotherapie,1\r\ncancer reports,1\r\ncancer research,3\r\ncancer research and treatment,1\r\ncancer research communications,1\r\ncancer science,1\r\ncancer surveys,1\r\ncancer treatment and research communications,1\r\ncancer treatment reviews,1\r\ncancers,-1\r\ncandavia,-1\r\ncandide: journal for architectural knowledge,1\r\ncandlin & mynard epublishing,-1\r\ncandollea,1\r\ncanid biology & conservation,1\r\ncanine medicine and genetics,1\r\ncannabis and cannabinoid research,1\r\ncanterbury press,-1\r\ncanut yayinevi,-1\r\ncapacious,1\r\ncapital & class,1\r\ncapital markets law journal,1\r\ncapitalism and society,1\r\n\"capitalism, nature, socialism\",2\r\ncapitulum,-1\r\ncaplletra,1\r\ncappelen damm,1\r\ncapra: cave archaeology and palaeontology research archive,1\r\ncapsa historiae,-1\r\ncaptus press inc.,1\r\ncaravelle: cahiers du monde hispanique et luso: bresilien,1\r\ncarbohydrate chemistry,1\r\ncarbohydrate polymer technologies and applications,1\r\ncarbohydrate polymers,2\r\ncarbohydrate research,1\r\ncarbon,2\r\ncarbon and climate law review,1\r\ncarbon balance and management,1\r\ncarbon capture science & technology,1\r\ncarbon footprints,1\r\ncarbon letters,1\r\ncarbon management,1\r\ncarbon neutrality,1\r\ncarbon research,1\r\ncarbon resources conversion,1\r\ncarbon trends,1\r\ncarbon: science and technology,-1\r\ncarbonates and evaporites,1\r\ncarcinogenesis,1\r\ncardiac electrophysiology clinics,-1\r\ncardiac failure review,1\r\ncardiff university press,-1\r\ncardiff university welsh school of architecture,-1\r\ncardiogenetics,-1\r\ncardiology,1\r\ncardiology and therapy,1\r\ncardiology clinics,1\r\ncardiology in review,1\r\ncardiology in the young,1\r\ncardiology journal,1\r\ncardiology plus,-1\r\ncardiorenal medicine,-1\r\ncardiovascular and hematological agents in medicinal chemistry,1\r\ncardiovascular and hematological disorders - drug targets,1\r\ncardiovascular and interventional radiology,1\r\ncardiovascular diabetology,1\r\ncardiovascular digital health journal,1\r\ncardiovascular drugs and therapy,1\r\ncardiovascular endocrinology,1\r\ncardiovascular intervention and therapeutics,1\r\ncardiovascular journal of africa,1\r\ncardiovascular pathology,1\r\ncardiovascular research,2\r\ncardiovascular revascularization medicine,1\r\ncardiovascular therapeutics,1\r\ncardiovascular therapy and prevention,1\r\ncardiovascular toxicology,1\r\ncardiovascular ultrasound,1\r\ncardozo arts & entertainment law journal,1\r\ncardozo law review,1\r\ncareer development and transition for exceptional individuals,1\r\ncareer development international,1\r\ncareer development quarterly,2\r\ncareer planning and adult development journal,-1\r\ncarfax publishing,1\r\ncaribbean journal of science,1\r\ncaries research,2\r\ncaring for the ages,1\r\ncarl hanser verlag,1\r\ncarl heymanns verlag,1\r\ncarl nielsen studies,1\r\ncarlsson bokförlag,1\r\ncarnegie mellon university press,1\r\ncarnets de geologie,1\r\ncarnets du cediscor,1\r\ncarocci editore,1\r\ncarpathian journal of earth and environmental sciences,1\r\ncarpathian journal of mathematics,-1\r\ncarrefours de leducation,1\r\ncarte di viaggio,-1\r\ncartilage,1\r\ncartographic journal,1\r\ncartographic perspectives,1\r\ncartographica,1\r\ncartography and geographic information science,2\r\ncarts international technical conference,-1\r\ncarus books,-1\r\ncaryologia,1\r\ncas proceedings,1\r\ncasa editrice università la sapienza,1\r\ncasalc review,1\r\ncasas internacional,-1\r\ncascade books,-1\r\ncascadilla press,1\r\ncase reports in cardiology,-1\r\ncase reports in dentistry,-1\r\ncase reports in gastrointestinal medicine,-1\r\ncase reports in genetics,-1\r\ncase reports in hematology,-1\r\ncase reports in medicine,-1\r\ncase reports in nephrology and dialysis,-1\r\ncase reports in neurological medicine,1\r\ncase reports in neurology,1\r\ncase reports in obstetrics and gynecology,-1\r\ncase reports in oncology,-1\r\ncase reports in ophthalmology,1\r\ncase reports in orthopedics,-1\r\ncase reports in pediatrics,1\r\ncase reports in plastic surgery & hand surgery,1\r\ncase reports in psychiatry,1\r\ncase reports in surgery,1\r\ncase research journal,-1\r\ncase studies in chemical and environmental engineering,1\r\ncase studies in construction materials,1\r\ncase studies in nondestructive testing and evaluation,1\r\ncase studies in sport and exercise psychology,1\r\ncase studies in the environment,1\r\ncase studies in thermal engineering,1\r\ncase studies journal,-1\r\ncase studies on transport policy,1\r\ncasopis pro moderni filologii,1\r\ncaspar forlag,1\r\ncassiodorus: rivista di studi sulla tarda antichita,1\r\ncastanea,1\r\ncatalan journal of communication & cultural studies,-1\r\ncatalan journal of linguistics,1\r\ncatalan review,1\r\ncataloging and classification quarterly,1\r\ncatalysis for sustainable energy,-1\r\ncatalysis in green chemistry and engineering,1\r\ncatalysis in industry,-1\r\ncatalysis letters,1\r\ncatalysis reviews: science and engineering,2\r\ncatalysis science and technology,1\r\ncatalysis surveys from asia,-1\r\ncatalysis today,1\r\ncatalyst,1\r\ncatalysts,-1\r\ncatena,1\r\ncathedra: quarterly for the history of eretz-israel,1\r\ncatheterization and cardiovascular interventions,1\r\ncatholic biblical quarterly,2\r\ncatholic historical review,2\r\ncatholic university law review,1\r\ncatholic university of america press,1\r\ncatholic university of murcia,-1\r\ncatholica: vierteljahresschrift für ökumenische theologie,1\r\ncato journal,1\r\ncattle practice,1\r\ncatwalk,-1\r\ncaucasus institute,-1\r\ncaucasus survey,1\r\ncauce: revista de filologia y su didactica,1\r\ncauda pavonis: studies in hermeticism,1\r\ncauriensia,1\r\n\"causal productions pty, limited\",-1\r\ncave and karst science,1\r\ncbd technical series,-1\r\ncbe: life sciences education,1\r\nccamlr science,1\r\nccf transactions on pervasive computing and interaction,1\r\ncci press,1\r\nccr insights,-1\r\nccs chemistry,1\r\nce/papers,-1\r\ncea critic,1\r\nceas insights,-1\r\nceas space journal,1\r\ncedam,1\r\ncedla latin america studies,1\r\ncefr journal : research and practice,-1\r\ncei-bois,-1\r\ncelebrity studies,1\r\ncelestial mechanics and dynamical astronomy,1\r\ncell,3\r\ncell adhesion and migration,1\r\ncell and bioscience,1\r\ncell and tissue banking,1\r\ncell and tissue biology,-1\r\ncell and tissue research,1\r\ncell biochemistry and biophysics,1\r\ncell biochemistry and function,1\r\ncell biology and toxicology,1\r\ncell biology international,1\r\ncell calcium,1\r\ncell chemical biology,2\r\ncell communication and adhesion,1\r\ncell communication and signaling,1\r\ncell cycle,1\r\ncell death and differentiation,2\r\ncell death and disease,1\r\ncell death discovery,1\r\ncell discovery,1\r\ncell division,1\r\ncell genomics,1\r\ncell host and microbe,3\r\ncell journal,1\r\ncell metabolism,3\r\ncell proliferation,1\r\ncell reports,3\r\ncell reports : methods,1\r\ncell reports medicine,1\r\ncell reports physical science,1\r\ncell research,2\r\ncell stem cell,3\r\ncell stress,-1\r\ncell stress and chaperones,1\r\ncell structure and function,1\r\ncell surface,-1\r\ncell systems,2\r\ncell transplantation,1\r\ncells,-1\r\ncells and development,1\r\ncells tissues organs,1\r\ncellular and molecular bioengineering,1\r\ncellular and molecular biology,-1\r\ncellular and molecular biology letters,1\r\ncellular and molecular gastroenterology and hepatology,2\r\ncellular and molecular immunology,1\r\ncellular and molecular life sciences,2\r\ncellular and molecular neurobiology,1\r\ncellular immunology,1\r\ncellular microbiology,1\r\ncellular oncology,1\r\ncellular physiology and biochemistry,1\r\ncellular polymers,1\r\ncellular reprogramming,1\r\ncellular signalling,1\r\ncellular therapy and transplantation,-1\r\ncellulose,2\r\ncellulose chemistry and technology,1\r\ncellulose communications,-1\r\ncelovek i obrazovanie,-1\r\nceltica: journal of the school of celtic studies,1\r\ncelulosa y papel,-1\r\ncement,1\r\ncement and concrete composites,3\r\ncement and concrete research,3\r\ncement wapno beton,1\r\ncengage gale,-1\r\ncengage learning,1\r\ncengage learning asia,-1\r\ncentar za crkvene studije,-1\r\ncentar za demokraciju i pravo miko tripalo,-1\r\ncentar za istraživanje i razvoj upravljanja d.o.o.,-1\r\ncentaurus,1\r\ncenter for global nonkilling,-1\r\ncenter for international forestry research,-1\r\ncenter for transatlantic relations,-1\r\ncentr soxraneniya kul`turnogo naslediya,-1\r\ncentral & eastern european software engineering conference in russia,-1\r\ncentral and eastern european migration review,1\r\ncentral and eastern european review,1\r\ncentral asia and the caucasus,-1\r\ncentral asia program,-1\r\ncentral asian affairs,-1\r\ncentral asian economic review,-1\r\ncentral asian journal of water research,-1\r\ncentral asian survey,1\r\ncentral asiatic journal,1\r\ncentral conservatory of music press,-1\r\ncentral europe,2\r\ncentral european annals of clinical research,-1\r\ncentral european astrophysical bulletin,1\r\ncentral european history,3\r\ncentral european journal of communication,1\r\ncentral european journal of comparative law,1\r\ncentral european journal of energetic materials,-1\r\ncentral european journal of immunology,-1\r\ncentral european journal of international & security studies,1\r\ncentral european journal of nursing and midwifery,1\r\ncentral european journal of operations research,1\r\ncentral european journal of public health,1\r\ncentral european management journal,1\r\ncentral european neurosurgery,1\r\ncentral european political studies review,1\r\ncentral european public administration review,-1\r\ncentral european university press,1\r\ncentral nervous system agents in medicinal chemistry,1\r\ncentre d études européennes,-1\r\ncentre d'études sur les jeunes et les médias,-1\r\ncentre des hautes études internationales d'informatique documentaire,-1\r\ncentre d´études sur les médias,-1\r\ncentre détudes du xixe siècle joseph sable,1\r\ncentre for economic and regional studies of the hungarian academy of sciences,-1\r\ncentre for lifelong learning services,-1\r\ncentre international d'étude du dix-huitième siècle,-1\r\ncentre liégeois d´édition scientifique,-1\r\ncentre on foreign policy and federalism,-1\r\ncentrepiece,-1\r\ncentria : oppimateriaaleja,-1\r\ncentria : puheenvuoroja,-1\r\ncentria : raportteja ja selvityksiä,-1\r\ncentria : tutkimuksia,-1\r\ncentria bulletin,-1\r\ncentria reports,-1\r\ncentro congressi internazionale,-1\r\ncentro de estudios andaluces,1\r\ncentro de estudos de história religiosa,-1\r\ncentro de investigaciones sociologicas,-1\r\ncentro di cultura e storia amalfitana,-1\r\ncentro journal,1\r\ncentro matemática aplicada - universidade açores,-1\r\ncentrum för arbetarhistoria i landskrona,-1\r\ncentrum för feministiska samhällsstudier,-1\r\ncentrum wiskunde & informatica,-1\r\ncepal review,1\r\ncephalalgia,2\r\ncephalalgia reports,1\r\nceps journal,1\r\nceramic engineering and science proceedings,1\r\nceramic transactions,1\r\nceramics,-1\r\nceramics international,1\r\nceramics technical,1\r\nceramics-silikaty,1\r\nceramics: art and perception,1\r\ncercle ferdinand de saussure,1\r\ncereal chemistry,1\r\ncereal foods world,1\r\ncereal research communications,1\r\ncerebellum,1\r\n\"cerebral circulation, cognition and behavior\",1\r\ncerebral cortex,3\r\ncerebral cortex communications,1\r\ncerebrovascular diseases,1\r\ncerebrovascular diseases extra,1\r\ncern - the european organization for nuclear research,-1\r\ncern ideasquare journal of experimental innovation,1\r\ncern reports,1\r\ncern-proceedings,-1\r\ncerne,1\r\nceroart,1\r\ncervantes,1\r\nces working papers,1\r\ncesifo economic studies,1\r\nceska a slovenska neurologie a neurochirurgie,1\r\nceska literatura,2\r\ncesko-slovenska patologie a soudni lekarstvi,-1\r\nceskoslovenska psychologie,-1\r\ncesky casopis historicky: the czech historical review,1\r\ncesky lid: ethnologicky casopis,1\r\nceu medievalia,1\r\nceu political science journal,-1\r\nceu press,1\r\nceur workshop proceedings,1\r\ncfe conference papers series,-1\r\ncfi: ceramic forum international,1\r\nch. links verlag : ein imprint von aufbau verlage,-1\r\nchairudo herusu,-1\r\nchalcogenide letters,1\r\nchallenges,-1\r\nchalmers tekniska högskola,-1\r\nchance,1\r\nchandos,-1\r\nchange and adaptation in socio-ecological systems,1\r\nchange over time,1\r\nchange: the magazine of higher learning,1\r\nchanging english,1\r\nchanging perspectives and approaches in contemporary teaching,1\r\nchangjiang xueshu,-1\r\nchangshu gao-zhuan xuebao,-1\r\nchangzhi xueyuan xuebao,-1\r\nchannel view publications,1\r\nchannels,1\r\nchaos,1\r\nchaos and complexity letters,1\r\nchaos solitons and fractals,1\r\nchaotic modeling and simulation journal,1\r\nchapman and hall/crc,1\r\ncharles c. thomas publisher,-1\r\ncharles scribner's sons,-1\r\ncharrette,1\r\nchartarum amici,-1\r\ncharter club,-1\r\nchasedae keonbeojeonseu jeongbo seobiseu gisul nonmunji,-1\r\nchasqui: revista de literatura latinoamericana,1\r\nchateau-gaillard,1\r\nchatto & windus,1\r\nchaucer review,2\r\ncheck list,1\r\ncheiron,1\r\ncheiron: materiali e strumenti di aggiornamento storiografico,1\r\nchelonian conservation and biology,1\r\nchem,3\r\nchem-bio informatics journal,1\r\nchembiochem,1\r\nchemcatchem,1\r\nchemelectrochem,1\r\nchemengineering,-1\r\nchemical and biochemical engineering quarterly,1\r\nchemical and biological technologies in agriculture,1\r\nchemical and engineering news,1\r\nchemical and petroleum engineering,1\r\nchemical and pharmaceutical bulletin,1\r\nchemical and process engineering-inzynieria chemiczna i procesowa,1\r\nchemical biology and drug design,1\r\nchemical bulletin of politehnica university of timisoara : series of chemistry and environmental engineering,-1\r\nchemical communications,2\r\nchemical data collections,-1\r\nchemical engineering,1\r\nchemical engineering & process techniques,-1\r\nchemical engineering and processing,1\r\nchemical engineering and technology,1\r\nchemical engineering communications,1\r\nchemical engineering education,1\r\nchemical engineering journal,3\r\nchemical engineering journal advances,1\r\nchemical engineering progress,1\r\nchemical engineering research and design,1\r\nchemical engineering science,3\r\nchemical engineering science x,1\r\nchemical engineering transactions,1\r\nchemical fibers international,-1\r\nchemical geology,2\r\nchemical immunology,1\r\nchemical industry and chemical engineering quarterly,1\r\nchemical informatics,-1\r\nchemical innovation,1\r\nchemical journal of chinese universities: chinese,-1\r\nchemical papers,1\r\nchemical physics,1\r\nchemical physics impact,1\r\nchemical physics letters,1\r\nchemical physics letters x,1\r\nchemical physics reviews,1\r\nchemical processing,1\r\nchemical product and process modeling,1\r\nchemical record,1\r\nchemical research in chinese universities,-1\r\nchemical research in toxicology,2\r\nchemical reviews,3\r\nchemical science,3\r\nchemical senses,1\r\nchemical society reviews,3\r\nchemical vapor deposition,1\r\nchemical week,1\r\nchemicke listy,-1\r\nchemico-biological interactions,1\r\nchemie der erde-geochemistry,1\r\nchemie in unserer zeit,-1\r\nchemie ingenieur technik,1\r\nchemija,-1\r\nchemistry,-1\r\nchemistry africa,-1\r\nchemistry and biodiversity,1\r\nchemistry and ecology,1\r\nchemistry and industry,1\r\nchemistry and physics of carbon,1\r\nchemistry and physics of lipids,1\r\nchemistry and technology of fuels and oils,1\r\nchemistry education research and practice,1\r\nchemistry for sustainable development,-1\r\nchemistry letters,1\r\nchemistry methods,1\r\nchemistry of heterocyclic compounds,1\r\nchemistry of materials,3\r\nchemistry of natural compounds,1\r\nchemistry teacher international,-1\r\nchemistry world,-1\r\nchemistry: a european journal,2\r\nchemistry: an asian journal,1\r\nchemistryopen,1\r\nchemistryselect,1\r\nchemkon,1\r\nchemmedchem,1\r\nchemnanomat,1\r\nchemoecology,1\r\nchemometrics and intelligent laboratory systems,1\r\nchemosensors,-1\r\nchemosensory perception,1\r\nchemosphere,1\r\nchemotherapy,1\r\nchemphotochem,1\r\nchemphyschem,1\r\nchempluschem,1\r\nchemsuschem,2\r\nchemsystemschem,1\r\nchemtec publishing,-1\r\nchenia,-1\r\ncherepoveckij gosudarstvenny`j universitet,-1\r\ncheske vysoke ucheni technicke v praze,-1\r\nchest,2\r\nchiasma,1\r\nchiasmi international,1\r\nchicago journal of theoretical computer science,1\r\nchicago linguistic society,1\r\nchicago review,1\r\nchigiana: rassegna annuale di studi musicologici,1\r\nchikuma shobo,-1\r\nchild & youth services,1\r\nchild abuse and neglect,1\r\nchild abuse review,1\r\nchild and adolescent mental health,1\r\nchild and adolescent obesity,1\r\nchild and adolescent psychiatric clinics of north america,1\r\nchild and adolescent psychiatry and mental health,1\r\nchild and adolescent social work journal,1\r\nchild and family behavior therapy,1\r\nchild and family law quarterly,2\r\nchild and family social work,2\r\nchild and youth care forum,1\r\nchild care health and development,1\r\nchild care in practice,1\r\nchild development,3\r\nchild development perspectives,1\r\nchild indicators research,1\r\nchild language teaching and therapy,1\r\nchild maltreatment,1\r\nchild neurology open,1\r\nchild neuropsychology,1\r\nchild protection and practice,1\r\nchild psychiatry and human development,1\r\nchild welfare,1\r\nchildhood,3\r\nchildhood & philosophy,1\r\nchildhood education,1\r\nchildhood in the past,1\r\nchildhood obesity,1\r\nchildhood vulnerability journal,-1\r\nchildlinks,-1\r\nchildren,-1\r\nchildren & schools,-1\r\nchildren and society,1\r\nchildren and youth services review,1\r\nchildren australia,1\r\nchildren in war: the international journal of evacuee and war child studies,1\r\nchildren's geographies,1\r\nchildren's literature,1\r\n\"children, youth and environments\",1\r\nchildrens health care,1\r\nchildrens literature in education,2\r\nchildren’s literature association quarterly,1\r\nchilds nervous system,1\r\nchilean journal of agricultural research,1\r\nchilin poltteessa,-1\r\nchimia,1\r\nchimica oggi-chemistry today,-1\r\nchina agricultural economic review,1\r\nchina and world economy,1\r\nchina architecture and building press,-1\r\nchina cdc weekly,-1\r\nchina communications,1\r\nchina economic review,1\r\nchina finance review international,1\r\nchina foundry,-1\r\nchina information,1\r\nchina journal,3\r\nchina journal of social work,1\r\nchina ocean engineering,1\r\nchina ocean university press,-1\r\nchina perspectives,1\r\nchina petroleum processing and petrochemical technology,1\r\nchina pulp and paper,-1\r\nchina quarterly,2\r\nchina quarterly of international strategic studies,1\r\nchina renmin university press,-1\r\nchina report,1\r\nchina review international: a journal of reviews of scholarly literature in chinese studies,1\r\nchina review: an interdisciplinary journal on greater china,1\r\nchina social sciences press,1\r\nchina studies,2\r\nchina summer workshop on information management,-1\r\nchina university of political science and law press,-1\r\nchina-an international journal,-1\r\nchina-eu law journal,1\r\nchina-usa business review,-1\r\nchinese (taiwan) yearbook of international law and affairs,1\r\nchinese annals of mathematics series b,1\r\nchinese as a second language research,1\r\nchinese as a second language.,1\r\nchinese business review,-1\r\nchinese chemical letters,-1\r\nchinese clinical oncology,1\r\nchinese control and decision conference,-1\r\nchinese control conference,-1\r\nchinese education and society,1\r\nchinese geographical science,1\r\nchinese journal of aeronautics,1\r\nchinese journal of analytical chemistry,-1\r\nchinese journal of applied entomology,-1\r\nchinese journal of applied linguistics,1\r\nchinese journal of cancer research,-1\r\nchinese journal of catalysis,1\r\nchinese journal of chemical engineering,1\r\nchinese journal of chemical physics,1\r\nchinese journal of chemistry,1\r\nchinese journal of communication,1\r\nchinese journal of dental research,1\r\nchinese journal of electrical engineering,-1\r\nchinese journal of electronics,-1\r\nchinese journal of environmental law,1\r\nchinese journal of geophysics: chinese edition,1\r\nchinese journal of inorganic chemistry,-1\r\nchinese journal of integrative medicine,1\r\nchinese journal of international law,1\r\nchinese journal of international politics,1\r\nchinese journal of mechanical engineering,1\r\nchinese journal of mechanical engineering : additive manufacturing frontiers,-1\r\nchinese journal of oceanology and limnology,1\r\nchinese journal of organic chemistry,-1\r\nchinese journal of pathophysiology,1\r\nchinese journal of pediatrics,-1\r\nchinese journal of physics,1\r\nchinese journal of physiology,1\r\nchinese journal of structural chemistry,-1\r\nchinese journal of urban and environmental studies,-1\r\nchinese language and discourse,1\r\nchinese law and government,1\r\nchinese librarianship,1\r\nchinese management studies,1\r\nchinese medical journal,1\r\nchinese medical sciences journal,1\r\nchinese optics letters,1\r\nchinese physics b,1\r\nchinese physics c,1\r\nchinese physics letters,1\r\nchinese political science review,1\r\nchinese science and technology translators journal,1\r\nchinese semiotic studies,1\r\nchinese sociological review,1\r\nchinese studies in history,1\r\nchinese university press,1\r\nchirality,1\r\nchiron,1\r\nchiropractic & manual therapies,1\r\nchirurg,1\r\nchirurgia,1\r\nchirurgie de la main,1\r\nchoonpa erekutoronikusu no kiso to oyo ni kansuru shinpojiumu,-1\r\nchoregia,1\r\nchoreographic practices,2\r\nchoros international dance journal,1\r\nchrismon plus,-1\r\nchristian bioethics,1\r\nchristian ejlers´s forlag,1\r\nchristian higher education,1\r\nchristian perspectives on science and technology,1\r\nchristian-albrechts-universität zu kiel,-1\r\nchromatographia,1\r\nchromosoma,1\r\nchromosome research,1\r\nchronic diseases and injuries in canada,1\r\nchronic diseases and translational medicine,1\r\nchronic illness,1\r\nchronica mundi,1\r\nchronicle of higher education,1\r\nchronique degypte,1\r\nchroniques italiennes,1\r\nchronobiology international,1\r\nchronos-verlag,-1\r\nchronotopos,-1\r\nchulalongkorn university,-1\r\nchungara: revista de antropologia chilena,1\r\nchurch archaeology,1\r\nchurch history,2\r\nchurch history and religious culture,1\r\n\"church, communication and culture\",1\r\nchydenius,-1\r\nchôra,1\r\ncib conferences,-1\r\ncib w78 conference series,-1\r\nciberletras,1\r\ncice guidelines,1\r\nciceroniana,1\r\nciceroniana on line,1\r\n\"cidades, comunidades e territórios\",-1\r\ncidoc annual conference,-1\r\ncie internationale beleuchtungskommission,-1\r\nciela,-1\r\nciencia e agrotecnologia,1\r\nciencia e ingeniería,-1\r\nciencia e investigacion agraria,1\r\nciencia e saude coletiva,1\r\nciencia e tecnica vitivinicola,1\r\nciencia e tecnologia de alimentos,1\r\nciencia ergo sum,1\r\nciencia florestal,1\r\nciencias marinas,1\r\ncierre edizioni,-1\r\ncifile journal of international law,1\r\ncigre international colloquium on low frequency electromagnetic fields,-1\r\ncigre science & engineering,1\r\nciji daxue jiaoyu yanjiu xuekan,-1\r\ncim journal,1\r\ncim series in mathematical sciences,1\r\ncin: computers informatics nursing,2\r\ncineaste,-1\r\ncineclube avanca,-1\r\ncineforum,-1\r\ncinema,1\r\ncinemas d'amerique latine,-1\r\ncinemas: revue detudes cinematographiques,1\r\ncinta de moebio,1\r\ncinéma & cie,1\r\ncirad,1\r\ncircuit,1\r\ncircuit world,1\r\ncircuits systems and signal processing,1\r\ncircular economy,1\r\ncircular economy and sustainability,1\r\ncirculation,3\r\ncirculation journal,1\r\ncirculation reports,1\r\ncirculation research,3\r\ncirculation. genomic and precision medicine,1\r\ncirculation: arrhythmia and electrophysiology,1\r\ncirculation: cardiovascular imaging,2\r\ncirculation: cardiovascular interventions,2\r\ncirculation: cardiovascular quality and outcomes,1\r\ncirculation: heart failure,2\r\ncirculo de linguistica aplicada a la comunicacion,1\r\ncircumpolar health supplements,-1\r\ncircus-zeitung,-1\r\ncired - open access proceedings journal,1\r\ncired workshop proceedings,1\r\nciriec españa : revista jurídica de economía social y cooperativa,-1\r\nciriec-españa,-1\r\ncirp annals: manufacturing technology,1\r\ncirp journal of manufacturing science and technology,2\r\ncirugia espanola,1\r\ncirugia y cirujanos,1\r\ncisa publisher,-1\r\nciteaux: commentarii cistercienses,1\r\ncithara : essays in the judeo-christian tradition,1\r\ncities,2\r\ncities & health,1\r\ncities and the environment,-1\r\ncitizen science,2\r\ncitizenship studies,2\r\ncitizenship teaching and learning,1\r\n\"citizenship, social and economics education\",1\r\ncittà e storia,-1\r\ncity,1\r\ncity and community,1\r\ncity and society,2\r\ncity university of hong kong,-1\r\n\"city, culture and society\",1\r\n\"city, territory and architecture\",1\r\ncité de l´architecture et du patrimoine,-1\r\ncité du design – école supérieure d’art et design (epcc),-1\r\ncivil and environmental engineering,-1\r\ncivil engineering,1\r\ncivil engineering and architecture,1\r\ncivil engineering and environmental systems,1\r\ncivil engineering journal,-1\r\ncivil justice quarterly,1\r\ncivil szemle,1\r\ncivil war history,1\r\ncivil wars,1\r\ncivil-comp press,-1\r\ncivilisations,1\r\ncivitas hominibus,-1\r\ncivitas: revista espanola de derecho europeo,1\r\nciwil,-1\r\nciência da madeira,-1\r\ncjc open,1\r\ncjc pediatric and congenital heart disease,1\r\ncla journal: college language association,1\r\nclacso,1\r\ncladistics,2\r\nclaeys & casteels,1\r\nclarin annual conference proceedings,-1\r\nclarity,-1\r\nclarté,-1\r\nclassica,1\r\nclassica et mediaevalia: revue danoise de philologie et d histoire,2\r\nclassica vox,1\r\nclassical and quantum gravity,1\r\nclassical antiquity,3\r\nclassical bulletin,1\r\nclassical journal,2\r\nclassical literature,-1\r\nclassical philology,3\r\nclassical quarterly,3\r\nclassical receptions journal,1\r\nclassical review,2\r\nclassical world,1\r\nclassics ireland,1\r\nclassics@,-1\r\nclassicus,-1\r\nclassiques garnier,1\r\nclassroom discourse,2\r\nclavis commentariorum antiquitatis et medii aevi,1\r\nclay minerals,1\r\nclay minerals society,-1\r\nclay science,1\r\nclays and clay minerals,1\r\nclcweb: comparative literature and culture,1\r\n\"clean : soil, air, water\",1\r\nclean air journal,1\r\nclean energy,1\r\nclean technologies,-1\r\nclean technologies and environmental policy,1\r\ncleaner and circular bioeconomy,1\r\ncleaner and responsible consumption,1\r\ncleaner chemical engineering,1\r\ncleaner energy systems,1\r\ncleaner engineering and technology,1\r\ncleaner environmental systems,1\r\ncleaner logistics and supply chain,1\r\ncleaner manufacturing,-1\r\ncleaner materials,1\r\ncleaner production letters,1\r\ncleaner waste systems,1\r\ncleaner water,-1\r\ncleen oy,-1\r\ncleer working papers,-1\r\ncleft palate-craniofacial journal,1\r\nclele journal,1\r\nclemson university digital press,1\r\ncleup,-1\r\ncleveland clinic journal of medicine,1\r\ncleveland state law review,-1\r\nclimacteric,1\r\nclimate,-1\r\nclimate and development,-1\r\nclimate change economics,1\r\nclimate dynamics,2\r\nclimate informatics,-1\r\nclimate law,1\r\nclimate of the past,2\r\nclimate policy,2\r\nclimate research,1\r\nclimate risk management,2\r\nclimate services,1\r\nclimatic change,2\r\nclimepsi editores,1\r\nclinica chimica acta,1\r\nclinical & experimental neuroimmunology,-1\r\nclinical anatomy,1\r\nclinical and applied immunology reviews,1\r\nclinical and applied thrombosis-hemostasis,1\r\nclinical and experimental allergy,2\r\nclinical and experimental allergy reviews,1\r\nclinical and experimental dental research,1\r\nclinical and experimental dermatology,1\r\nclinical and experimental hypertension,1\r\nclinical and experimental immunology,1\r\nclinical and experimental medicine,1\r\nclinical and experimental metastasis,1\r\nclinical and experimental nephrology,1\r\nclinical and experimental obstetrics and gynecology,1\r\nclinical and experimental ophthalmology,1\r\nclinical and experimental optometry,1\r\nclinical and experimental otorhinolaryngology,1\r\nclinical and experimental pharmacology and physiology,1\r\nclinical and experimental reproductive medicine,1\r\nclinical and experimental rheumatology,1\r\nclinical and investigative medicine,1\r\nclinical and translational allergy,1\r\nclinical and translational discovery,-1\r\nclinical and translational gastroenterology,1\r\nclinical and translational imaging,1\r\nclinical and translational immunology,1\r\nclinical and translational medicine,1\r\nclinical and translational oncology,1\r\nclinical and translational radiation oncology,1\r\nclinical and vaccine immunology,1\r\nclinical archives of communication disorders,1\r\nclinical autonomic research,1\r\nclinical biochemistry,1\r\nclinical biomechanics,1\r\nclinical breast cancer,1\r\nclinical cancer research,3\r\nclinical cardiology,1\r\nclinical case reports,-1\r\nclinical case studies,1\r\nclinical chemistry,3\r\nclinical chemistry and laboratory medicine,1\r\nclinical child and family psychology review,2\r\nclinical child psychology and psychiatry,1\r\nclinical chiropractic,1\r\nclinical colorectal cancer,1\r\nclinical diabetes and endocrinology,1\r\nclinical drug investigation,1\r\nclinical dysmorphology,1\r\nclinical eeg and neuroscience,1\r\nclinical endocrinology,1\r\nclinical epidemiology,3\r\nclinical epidemiology and global health,-1\r\nclinical epigenetics,1\r\nclinical epileptology,-1\r\nclinical ethics,1\r\nclinical gastroenterology and hepatology,2\r\nclinical genetics,1\r\nclinical genitourinary cancer,1\r\nclinical gerontologist,1\r\nclinical health promotion,-1\r\nclinical hemorheology and microcirculation,1\r\nclinical hypertension,-1\r\nclinical imaging,1\r\nclinical immunology,1\r\nclinical implant dentistry and related research,1\r\nclinical infectious diseases,3\r\nclinical interventions in aging,1\r\nclinical investigation,-1\r\nclinical journal of oncology nursing,1\r\nclinical journal of pain,1\r\nclinical journal of sport medicine,1\r\nclinical journal of the american society of nephrology,2\r\nclinical kidney journal,1\r\nclinical kinesiology,1\r\nclinical laboratory,1\r\nclinical law review: a journal of lawyering and legal education,1\r\nclinical leadership and management review,1\r\nclinical linguistics and phonetics,3\r\nclinical lipidology,1\r\nclinical lung cancer,1\r\nclinical lymphoma myeloma and leukemia,1\r\nclinical mass spectrometry,1\r\nclinical medicine,1\r\nclinical medicine insights : cardiology,-1\r\n\"clinical medicine insights : ear, nose and throat\",-1\r\nclinical medicine insights : endocrinology and diabetes,1\r\nclinical medicine insights : oncology,1\r\nclinical medicine insights : reproductive health,-1\r\nclinical microbiology and infection,2\r\nclinical microbiology reviews,3\r\nclinical nephrology,1\r\nclinical neurology and neurosurgery,1\r\nclinical neuropathology,1\r\nclinical neuropharmacology,1\r\nclinical neurophysiology,3\r\nclinical neurophysiology practice,1\r\nclinical neuropsychiatry,1\r\nclinical neuropsychologist,1\r\nclinical neuroradiology,1\r\nclinical neuroscience research,1\r\nclinical nuclear medicine,1\r\nclinical nurse specialist,1\r\nclinical nursing research,1\r\nclinical nursing studies,-1\r\nclinical nutrition,3\r\nclinical nutrition espen,1\r\nclinical nutrition experimental,1\r\nclinical obesity,1\r\nclinical obstetrics and gynecology,1\r\n\"clinical obstetrics, gynecology and reproductive medicine\",1\r\nclinical oncology,1\r\nclinical ophthalmology,1\r\nclinical oral implants research,3\r\nclinical oral investigations,2\r\nclinical orthopaedics and related research,2\r\nclinical otolaryngology,1\r\nclinical parkinsonism & related disorders,1\r\nclinical pediatric endocrinology,1\r\nclinical pediatrics,1\r\nclinical pharmacokinetics,2\r\nclinical pharmacology and therapeutics,3\r\nclinical pharmacology in drug development,1\r\nclinical physiology and functional imaging,1\r\nclinical practice and epidemiology in mental health,-1\r\nclinical proteomics,1\r\nclinical psychological science,1\r\nclinical psychologist,1\r\nclinical psychology : science and practice,2\r\nclinical psychology and psychotherapy,1\r\nclinical psychology in europe,-1\r\nclinical psychology review,3\r\nclinical psychopharmacology and neuroscience,-1\r\nclinical pulmonary medicine,1\r\nclinical radiology,1\r\nclinical rehabilitation,2\r\nclinical research and regulatory affairs,1\r\nclinical research in cardiology,1\r\nclinical respiratory journal,1\r\nclinical reviews in allergy and immunology,1\r\nclinical rheumatology,1\r\nclinical science,1\r\nclinical simulation in nursing,1\r\nclinical social work journal,1\r\nclinical spectroscopy,-1\r\nclinical spine surgery,1\r\nclinical therapeutics,1\r\nclinical theriogenology,1\r\nclinical toxicology,1\r\nclinical traditional medicine and pharmacology,-1\r\nclinical transplantation,1\r\nclinical trials,1\r\n\"clinical, cosmetic and investigational dermatology\",1\r\nclinician and technology,-1\r\nclinicoeconomics and outcomes research,1\r\nclinics,1\r\nclinics and practice,-1\r\nclinics and research in hepatology and gastroenterology,1\r\nclinics in chest medicine,1\r\nclinics in colon and rectal surgery,1\r\nclinics in dermatology,1\r\nclinics in geriatric medicine,1\r\nclinics in laboratory medicine,1\r\nclinics in liver disease,1\r\nclinics in orthopedic surgery,1\r\nclinics in perinatology,2\r\nclinics in plastic surgery,1\r\nclinics in shoulder and elbow,1\r\nclinics in sports medicine,1\r\nclinics in surgery,-1\r\nclio,1\r\nclio @ themis,1\r\n\"clio: a journal of literature, history, and the philosophy of history\",2\r\ncliodynamics,1\r\ncliometrica,2\r\nclios psyche,-1\r\nclocks & sleep,-1\r\nclothing and textiles research journal,1\r\nclothing cultures,1\r\n\"cloud computing ... the ... international conference on cloud computing, grids, and virtualization\",1\r\ncloud software finland,-1\r\ncloud-cuckoo-land,1\r\nclough center for the study of constitutional democracy,-1\r\nclues: a journal of detection,1\r\ncluj university press,1\r\ncluster computing: the journal of networks software tools and applications,1\r\nclute institute academic conference proceedings,-1\r\ncm communication management quarterly,-1\r\ncmes: computer modeling in engineering and sciences,1\r\ncmi communications,-1\r\ncms note,-1\r\ncnit technical report,-1\r\ncnr - insean,-1\r\ncnrs editions,1\r\ncns and neurological disorders-drug targets,1\r\ncns drugs,1\r\ncns neuroscience and therapeutics,1\r\ncns spectrums,1\r\ncns. la chimica nella scuola,-1\r\nco-herencia,1\r\ncoaching,1\r\ncoaching psychologist,1\r\ncoastal engineering,3\r\ncoastal engineering journal,1\r\ncoastal management,1\r\ncoastal studies & society,1\r\ncoat of arms,1\r\ncoatings,-1\r\ncochlear implants international,1\r\ncochrane database of systematic reviews,2\r\ncodesign: international journal of cocreation in design and the arts,3\r\ncodex manuscriptus,-1\r\ncodices manuscripti: zeitschrift für handschriftenkunde,1\r\ncodis working papers,-1\r\ncogent arts & humanities,1\r\ncogent biology,1\r\ncogent business & management,1\r\ncogent economics and finance,1\r\ncogent education,1\r\ncogent engineering,1\r\ncogent food & agriculture,1\r\ncogent geoscience,-1\r\ncogent physics,1\r\ncogent psychology,1\r\ncogent social sciences,-1\r\ncogitare enfermagem,-1\r\ncogito,1\r\ncognitextes,1\r\ncognitio: revista de filosofia,1\r\ncognition,3\r\ncognition and emotion,2\r\ncognition and instruction,2\r\ncognition représentation langages,1\r\n\"cognition, technology and work\",1\r\ncognitive affective and behavioral neuroscience,1\r\ncognitive and behavioral neurology,1\r\ncognitive and behavioral practice,1\r\ncognitive behaviour therapy,1\r\ncognitive computation,2\r\ncognitive development,1\r\ncognitive linguistic studies,1\r\ncognitive linguistics,3\r\ncognitive neurodynamics,1\r\ncognitive neuropsychiatry,1\r\ncognitive neuropsychology,1\r\ncognitive neuroscience,1\r\ncognitive processing,1\r\ncognitive psychology,3\r\ncognitive research,1\r\ncognitive science,2\r\ncognitive science society,1\r\ncognitive semantics,1\r\ncognitive semiotics,2\r\ncognitive systems research,1\r\ncognitive therapy and research,1\r\ncognizant communication corporation,1\r\ncoincidentia,-1\r\ncoj technical & scientific research,-1\r\ncold regions science and technology,2\r\ncold spring harbor laboratory press,2\r\ncold spring harbor molecular case studies,1\r\ncold spring harbor perspectives in biology,1\r\ncold spring harbor perspectives in medicine,1\r\ncold spring harbor protocols,1\r\ncold spring harbor symposia on quantitative biology,1\r\ncold war history,3\r\ncoleg cymraeg cenedlaethol,-1\r\ncolegio federado de ingenieros y de arquitectos,-1\r\ncoleopterists bulletin,1\r\ncollaborative media group inc.,-1\r\ncollabra,1\r\ncollagen and leather,-1\r\ncollated papers for the alte international conference,-1\r\ncollateral,-1\r\ncollectanea hibernica,1\r\ncollectanea mathematica,1\r\ncollectanea sancti martini,1\r\ncollection agir,-1\r\ncollection fruitrop thema,-1\r\ncollection septieme art: 7e art,1\r\ncollections cerlico,1\r\ncollections: a journal for museum and archives professionals,1\r\ncollective dynamics,-1\r\ncollective intelligence,1\r\ncollege and research libraries,2\r\ncollege and research libraries news,1\r\ncollege composition and communication,1\r\ncollege english,1\r\ncollege literature,1\r\ncollege mathematics journal,1\r\ncollege music symposium,1\r\ncollege publications,1\r\ncollege student journal,-1\r\ncollegian,1\r\ncollegiate aviation review,-1\r\ncollegium antropologicum,1\r\ncollegium biblicum,-1\r\ncollegium fenno-ugricum,-1\r\ncollegium medievale,1\r\ncollingwood and british idealism studies,1\r\ncollnet journal of scientometrics and information management,1\r\ncolloid and polymer science,1\r\ncolloid journal,1\r\ncolloids and interface science communications,1\r\ncolloids and surfaces a: physicochemical and engineering aspects,1\r\ncolloids and surfaces b: biointerfaces,2\r\ncolloquia germanica,1\r\ncolloquia pontica,1\r\ncolloquium,-1\r\ncolloquium helveticum: cahiers suisses de litterature generale et comparee,1\r\ncolloquium mathematicum,1\r\ncolombia forestal,-1\r\ncolombia medica,1\r\ncolonial latin american review,1\r\ncoloproctology,1\r\ncoloquio: letras,1\r\ncolor research and application,1\r\n\"colorado natural resources, energy & environmental law review\",-1\r\ncoloration technology,1\r\ncolorectal cancer,1\r\ncolorectal disease,1\r\ncolour and visual computing symposium,-1\r\ncolumbia journal of law and social problems,1\r\ncolumbia journal of tax law,1\r\ncolumbia journal of transnational law,1\r\ncolumbia journalism review,-1\r\ncolumbia law review,3\r\ncolumbia studies in the classical tradition,1\r\ncolumbia university press,2\r\ncolóquio brasileiro de matemática,-1\r\ncomadem international,1\r\ncombinatorial chemistry,1\r\ncombinatorial chemistry and high throughput screening,1\r\ncombinatorial theory,1\r\ncombinatorica,2\r\ncombinatorics and number theory,1\r\n\"combinatorics, probability and computing\",2\r\ncombustion and flame,3\r\ncombustion engines,-1\r\ncombustion explosion and shock waves,1\r\ncombustion science and technology,1\r\ncombustion theory and modelling,1\r\ncome,-1\r\ncomedy studies,1\r\ncomicalités,-1\r\ncomissão portuguesa história militar,-1\r\ncomitatus: a journal of medieval and renaissance studies,-1\r\ncomité organisateur du congrès sga québec 2017,-1\r\ncomment visions,-1\r\ncommentarii mathematici helvetici,2\r\ncommentary,1\r\ncommentationes humanarum litterarum,-1\r\ncommentationes mathematicae universitatis carolinae,1\r\ncommentationes scientiarum socialium,-1\r\ncomments on inorganic chemistry,1\r\ncommercial press,-1\r\ncommodities,-1\r\ncommon ground publishing,-1\r\ncommon ground research networks,1\r\ncommon knowledge,1\r\ncommon law world review,1\r\ncommon market law review,3\r\ncommons,1\r\ncommons.fi,-1\r\ncommuniars,-1\r\ncommunicatio: south african journal for communication theory and research,1\r\ncommunication & organisation,-1\r\ncommunication & society,1\r\ncommunication + 1,1\r\ncommunication and cognition,1\r\ncommunication and critical/cultural studies,1\r\ncommunication and democracy,1\r\ncommunication and medicine,1\r\ncommunication and sport,1\r\ncommunication design,-1\r\ncommunication design quarterly review,-1\r\ncommunication disorders quarterly,1\r\ncommunication education,2\r\n\"communication et langages: presse, television, radio, publicite, edition, graphisme, formation, sociologie\",1\r\ncommunication law and policy,1\r\ncommunication methods and measures,1\r\ncommunication monographs,3\r\ncommunication quarterly,1\r\ncommunication reports,1\r\ncommunication research,3\r\ncommunication research and practice,1\r\ncommunication research reports,1\r\ncommunication sciences & disorders,1\r\ncommunication studies,1\r\ncommunication teacher,1\r\ncommunication theory,3\r\ncommunication today,1\r\n\"communication, culture and critique\",1\r\ncommunicationes archeologicae hungariae,1\r\ncommunications,1\r\ncommunications biology,1\r\ncommunications chemistry,1\r\ncommunications earth & environment,1\r\ncommunications engineering,1\r\ncommunications in algebra,1\r\ncommunications in analysis and geometry,2\r\ncommunications in applied analysis,-1\r\ncommunications in applied and industrial mathematics,1\r\ncommunications in applied mathematics and computational science,1\r\ncommunications in asteroseismology,1\r\ncommunications in computational physics,1\r\ncommunications in computer and information science,1\r\ncommunications in contemporary mathematics,1\r\ncommunications in information and systems,1\r\ncommunications in information science and management engineering,-1\r\ncommunications in inorganic synthesis,-1\r\ncommunications in mathematical analysis,1\r\ncommunications in mathematical finance,-1\r\ncommunications in mathematical physics,3\r\ncommunications in mathematical sciences,1\r\ncommunications in mathematics,1\r\ncommunications in nonlinear science and numerical simulation,1\r\ncommunications in number theory and physics,1\r\ncommunications in partial differential equations,3\r\ncommunications in soil science and plant analysis,1\r\ncommunications in statistics: simulation and computation,1\r\ncommunications in statistics: theory and methods,1\r\ncommunications in theoretical physics,1\r\ncommunications law,1\r\ncommunications materials,1\r\ncommunications medicine,1\r\ncommunications of the acm,3\r\ncommunications of the association for information systems,2\r\ncommunications of the ibima,-1\r\ncommunications of the iima,1\r\ncommunications on applied nonlinear analysis,1\r\ncommunications on pure and applied analysis,1\r\ncommunications on pure and applied mathematics,3\r\ncommunications on stochastic analysis,1\r\ncommunications physics,2\r\ncommunications psychology,1\r\ncommunications sustainability,-1\r\ncommunications.,1\r\ncommunicative & integrative biology,1\r\ncommunicator,-1\r\ncommunio viatorum,1\r\ncommunio: international catholic review,1\r\ncommunist and post-communist studies,1\r\ncommunitas - soobshestvo,-1\r\ncommunity child care cooperative,-1\r\ncommunity dental health,1\r\ncommunity dentistry and oral epidemiology,2\r\ncommunity development,1\r\ncommunity development journal,1\r\ncommunity ecology,1\r\ncommunity mental health journal,1\r\ncommunity psychology in global perspective,1\r\n\"community, work and family\",1\r\ncompany lawyer,1\r\ncompar-a-ison: an international journal of comparative literature,1\r\ncomparatist,1\r\ncomparativ,1\r\ncomparative & international higher education,1\r\ncomparative american studies,1\r\ncomparative and continental philosophy,1\r\ncomparative and international law journal of southern africa,1\r\ncomparative biochemistry and physiology a: molecular and integrative physiology,1\r\ncomparative biochemistry and physiology b: biochemistry and molecular biology,1\r\ncomparative biochemistry and physiology c: toxicology and pharmacology,1\r\ncomparative biochemistry and physiology d: genomics and proteomics,1\r\ncomparative civilizations review,1\r\ncomparative clinical pathology,1\r\ncomparative critical studies,1\r\ncomparative cytogenetics,1\r\ncomparative drama,1\r\ncomparative economic studies,1\r\ncomparative education,3\r\ncomparative education review,3\r\ncomparative european politics,1\r\ncomparative exercise physiology,1\r\ncomparative history of literatures in european languages,2\r\ncomparative immunology microbiology and infectious diseases,1\r\ncomparative labor law and policy journal,1\r\ncomparative law review,1\r\ncomparative legal history,2\r\ncomparative legilinguistics,-1\r\ncomparative literature,3\r\ncomparative literature studies,3\r\ncomparative medicine,1\r\ncomparative migration studies,1\r\ncomparative oriental manuscript studies bulletin,1\r\ncomparative parasitology,1\r\ncomparative philosophy,1\r\ncomparative political studies,3\r\ncomparative political theory,1\r\ncomparative politics,2\r\ncomparative population studies,1\r\ncomparative social research,1\r\ncomparative sociology,1\r\ncomparative southeast european studies,1\r\ncomparative strategy: an international journal,1\r\ncomparative studies in society and history,3\r\ncompare: a journal of comparative and international education,1\r\ncompatibility in power electronics,-1\r\ncompdyn proceedings,-1\r\ncompel: the international journal for computation and mathematics in electrical and electronic engineering,1\r\ncompendium,-1\r\ncompendium: continuing education for veterinarians,1\r\ncompensation and benefits review,1\r\ncompetition and change: the journal of global business and political economy,1\r\ncompetition and regulation in network industries,1\r\ncompetition law insight,-1\r\ncompetition law review,1\r\ncompetition policy international,1\r\ncompetitiveness of agro-food and environmental economy,-1\r\ncompetitiveness review,1\r\ncomplementary medicine research,1\r\ncomplementary therapies in clinical practice,1\r\ncomplementary therapies in medicine,1\r\ncomplex & intelligent systems,1\r\ncomplex adaptive systems modeling,1\r\ncomplex analysis and its synergies,1\r\ncomplex analysis and operator theory,1\r\ncomplex metals,-1\r\ncomplex systems informatics and modeling quarterly,1\r\ncomplex variables and elliptic equations,1\r\ncomplexity,1\r\n\"complexity, governance & networks\",1\r\ncompliance,-1\r\ncompliance-berater,-1\r\ncomplicity,1\r\ncomplutense journal of english studies,1\r\ncomposite interfaces,1\r\ncomposite structures,2\r\ncomposites and advanced materials,1\r\ncomposites communications,1\r\ncomposites part a: applied science and manufacturing,2\r\ncomposites part b: engineering,3\r\ncomposites part c : open access,1\r\ncomposites science and technology,2\r\ncompositio mathematica,2\r\ncompositionality,1\r\ncompost science and utilization,1\r\ncomprehensive physiology,1\r\ncomprehensive psychiatry,2\r\ncomprehensive psychoneuroendocrinology,1\r\ncomprehensive results in social psychology,1\r\ncomprehensive reviews in food science and food safety,2\r\ncomprehensive therapy,1\r\ncompstat,1\r\ncomptes rendus biologies,1\r\ncomptes rendus chimie,-1\r\ncomptes rendus de lacadémie bulgare des sciences,-1\r\ncomptes rendus des seances de lacademie des inscriptions et belles-lettres,1\r\ncomptes rendus geoscience,1\r\ncomptes rendus mathematique,1\r\ncomptes rendus mecanique,1\r\ncomptes rendus palevol,1\r\ncomptes rendus physique,1\r\ncomputability,1\r\ncomputation,1\r\ncomputational and applied mathematics,1\r\ncomputational and mathematical methods,1\r\ncomputational and mathematical methods in medicine,-1\r\ncomputational and mathematical organization theory,1\r\ncomputational and structural biotechnology journal,1\r\ncomputational and theoretical chemistry,1\r\ncomputational biology and chemistry,1\r\ncomputational brain & behavior,1\r\ncomputational cognitive science,1\r\ncomputational communication research,1\r\ncomputational complexity,2\r\ncomputational condensed matter,-1\r\ncomputational culture,1\r\ncomputational design and robotic fabrication,1\r\ncomputational economics,1\r\ncomputational geometry: theory and applications,1\r\ncomputational geosciences,1\r\ncomputational intelligence,1\r\ncomputational linguistics,3\r\ncomputational linguistics in the netherlands journal,-1\r\ncomputational management science,1\r\ncomputational materials science,2\r\ncomputational mathematics and mathematical physics,1\r\ncomputational mathematics and modeling,1\r\ncomputational mechanics,1\r\ncomputational methods and function theory,1\r\ncomputational methods in applied mathematics,1\r\ncomputational methods in applied sciences,1\r\ncomputational optimization and applications,1\r\ncomputational particle mechanics,-1\r\ncomputational research progress in applied science and engineering,-1\r\ncomputational social networks,1\r\ncomputational statistics,1\r\ncomputational statistics and data analysis,1\r\ncomputational toxicology,1\r\ncomputational visual media,1\r\ncomputer,2\r\ncomputer aided chemical engineering,1\r\ncomputer aided geometric design,1\r\ncomputer aided surgery,1\r\ncomputer aided verification,2\r\ncomputer and telecommunications law review,-1\r\ncomputer animation and virtual worlds,1\r\ncomputer applications in engineering education,1\r\ncomputer assisted language learning,2\r\ncomputer communication review,1\r\ncomputer communications,1\r\ncomputer fraud and security,1\r\ncomputer graphics forum,1\r\ncomputer graphics world,1\r\ncomputer journal,1\r\ncomputer languages systems and structures,1\r\ncomputer law & security review,1\r\ncomputer law review international,1\r\ncomputer methods and programs in biomedicine,1\r\ncomputer methods and programs in biomedicine update,1\r\ncomputer methods in applied mechanics and engineering,3\r\ncomputer methods in biomechanics and biomedical engineering,1\r\ncomputer methods in biomechanics and biomedical engineering : imaging & visualization,1\r\ncomputer methods in materials science,-1\r\ncomputer music journal,3\r\ncomputer networks,2\r\ncomputer physics communications,1\r\ncomputer science and electronic engineering conference,-1\r\ncomputer science and information systems,1\r\ncomputer science and information technology,-1\r\ncomputer science and telecommunications,1\r\ncomputer science education,2\r\ncomputer science journal of moldova,-1\r\ncomputer science research notes,-1\r\ncomputer science review,1\r\ncomputer science: research and development,1\r\ncomputer speech and language,2\r\ncomputer standards and interfaces,1\r\ncomputer supported cooperative work: the journal of collaborative computing,3\r\ncomputer systems science and engineering,1\r\ncomputer vision and image understanding,2\r\ncomputer-aided civil and infrastructure engineering,3\r\ncomputer-aided design,2\r\ncomputer-aided design and applications,1\r\ncomputer-supported collaborative learning,1\r\ncomputerized medical imaging and graphics,2\r\ncomputerrecht,-1\r\ncomputers,-1\r\ncomputers & education : x reality,1\r\ncomputers & graphics,1\r\ncomputers and chemical engineering,2\r\ncomputers and composition,1\r\ncomputers and concrete,1\r\ncomputers and education,3\r\ncomputers and education : artificial intelligence,1\r\ncomputers and education open,1\r\ncomputers and electrical engineering,1\r\ncomputers and electronics in agriculture,2\r\ncomputers and fluids,1\r\ncomputers and geosciences,1\r\ncomputers and geotechnics,2\r\ncomputers and industrial engineering,1\r\ncomputers and mathematics with applications,1\r\ncomputers and operations research,1\r\ncomputers and security,2\r\ncomputers and society,1\r\ncomputers and structures,3\r\ncomputers environment and urban systems,2\r\ncomputers in biology and medicine,2\r\ncomputers in education journal,1\r\ncomputers in entertainment,1\r\ncomputers in human behavior,3\r\ncomputers in human behavior : artificial humans,1\r\ncomputers in human behavior reports,1\r\ncomputers in industry,2\r\ncomputers in the schools,1\r\n\"computers, materials & continua\",1\r\ncomputing,-1\r\ncomputing : archives for scientific computing,1\r\ncomputing and informatics,1\r\ncomputing and software for big science,1\r\ncomputing and visualization in science,1\r\ncomputing in cardiology,1\r\ncomputing in construction,-1\r\ncomputing in science and engineering,1\r\ncomputing reviews,1\r\ncomrec studies on environment and development,-1\r\ncomsol,-1\r\ncomunicación social ediciones y publicaciones,-1\r\ncomunicar,1\r\ncomunicare.ro,-1\r\ncomunicazioni sociali,1\r\ncomunicação e sociedade,1\r\ncomunidad de madrid,-1\r\ncon texte,-1\r\ncon-textos kantianos,1\r\nconbrio verlagsgesellschaft,1\r\nconcentric : studies in linguistics,1\r\nconcentric-literary and cultural studies,-1\r\nconcepts and transformation,1\r\nconcepts in magnetic resonance : part a,1\r\nconcilium medii aevi,1\r\nconcilium: international journal of theology,1\r\nconcordia theological quarterly,1\r\nconcorrenza e mercato,-1\r\nconcreta,-1\r\nconcrete international,1\r\nconcrete operators,1\r\nconcurrences,1\r\nconcurrency and computation: practice and experience,1\r\nconcurrent engineering: research and applications,-1\r\nconcussion,-1\r\ncondensed matter,-1\r\ncondensed matter physics,1\r\nconditioning medicine,1\r\nconference of australian institute of computer ethics,-1\r\nconference of digital games research association,1\r\n\"conference of telecommunication, media and internet techno-economics\",-1\r\nconference of the hungarian association for image processing and pattern recognition,-1\r\nconference of the international journal of arts & sciences,-1\r\nconference on cloud and internet of things,1\r\nconference on control and fault-tolerant systems,-1\r\nconference on design and architectures for signal and image processing,1\r\nconference on design of circuits and integrated systems,-1\r\nconference on future internet communications,-1\r\nconference on gettering and defect engineering in semiconductor technology,-1\r\nconference on human system interactions,1\r\nconference on information and knowledge management,2\r\nconference on lasers & electro-optics europe & international quantum electronics conference,1\r\nconference on lasers and electro-optics,-1\r\nconference on local computer networks,1\r\nconference on metrology for solid state lighting,-1\r\n\"conference on micro- and nanotechnology sensors, systems, and applications\",-1\r\nconference on new directions in management accounting,-1\r\nconference on performance measurement and management control,-1\r\nconference on software engineering education & training,1\r\nconference on uncertainty in artificial intelligence,2\r\nconference proceedings,-1\r\nconference proceedings (annual kurultai of the endagered cultural heritage),-1\r\nconference proceedings (ethnographic praxis in industry conference),-1\r\nconference proceedings (international conference on advanced semiconductor devices and microsystems),-1\r\nconference proceedings : canadian conference on electrical and computer engineering,-1\r\nconference proceedings : congress on research in dance,-1\r\nconference proceedings : european immersive education summit,-1\r\nconference proceedings : frontiers in education conference,1\r\nconference proceedings : ieee applied power electronics conference and exposition,1\r\n\"conference proceedings : ieee international conference on networking, sensing and control\",1\r\nconference proceedings : international conference on indium phosphide and related materials,1\r\nconference proceedings : international conference on migration and diaspora entrepreneurship,-1\r\nconference proceedings : international conference on transparent optical networks,1\r\nconference proceedings : international conference on unmanned aircraft systems,-1\r\nconference proceedings : international conference on unmanned aircraft systems,1\r\nconference proceedings : international spring seminar on electronics technology,1\r\nconference proceedings : midwest symposium on circuits and systems,1\r\nconference proceedings : the future of education,-1\r\nconference proceedings cired,1\r\nconference proceedings ipec,-1\r\nconference proceedings of the academy for design innovation management,1\r\nconference proceedings of the european sco2 conference,1\r\nconference proceedings of the society for experimental mechanics,-1\r\nconference proceedings wpmc,1\r\nconference record of the ieee photovoltaic specialists conference,1\r\nconference record of the industry applications society annual meeting,1\r\nconference transactions - british archaeological association,1\r\nconfero,-1\r\nconfigurações,-1\r\nconfigurations,1\r\nconflict and communication,1\r\nconflict and health,1\r\nconflict and society,1\r\nconflict management and peace science,2\r\nconflict management institute (university of helsinki),-1\r\nconflict resolution quarterly,1\r\n\"conflict, security and development\",1\r\nconfluencia: revista hispanica de cultura y literatura,1\r\nconfluentes mathematici,1\r\nconformal geometry and dynamics,1\r\nconfrontation,1\r\ncongenital anomalies,1\r\ncongenital heart disease,1\r\ncongreso internacional sobre aplicación de tecnologías de la información y comunicaciones avanzadas,-1\r\ncongresso brasileiro de ergonomia,-1\r\ncongressus internationalis fenno-ugristarum,1\r\ncongressus numerantium,-1\r\nconnaissance des arts,1\r\nconnect: the world of critical care nursing,1\r\nconnection science,1\r\nconnections,1\r\nconnective tissue research,1\r\nconnexe,1\r\nconnexions: international professional communication journal,1\r\nconnotations: a journal for critical debate,1\r\nconradian,1\r\nconradiana,1\r\nconsciousness and cognition,2\r\nconsciousness and emotion,1\r\n\"consciousness, literature and the arts\",1\r\nconsecutio rerum,1\r\nconseil international des grands réseaux électriques,1\r\nconsejo superior de investigaciones científicas,1\r\nconsello da cultura galega,-1\r\nconservation and management of archaeological sites,2\r\nconservation and society,2\r\nconservation biology,3\r\nconservation evidence,1\r\nconservation genetics,1\r\nconservation genetics resources,1\r\nconservation letters,3\r\nconservation of arctic flora and fauna,-1\r\nconservation physiology,1\r\nconservation science and practice,1\r\n\"conservatoire et jardin botaniques, de la ville de genève\",-1\r\nconserveries memorielles,-1\r\nconsilience: journal of sustainable development,1\r\nconsortium psychiatricum,1\r\nconspress,-1\r\nconstantinides international workshop on signal processing,-1\r\nconstelaciones,1\r\nconstellations: an international journal of critical and democratic theory,1\r\nconstitutional commentary,1\r\nconstitutional law library,1\r\nconstitutional political economy,1\r\nconstitutional studies,1\r\nconstraints,1\r\nconstruction and building materials,1\r\nconstruction economics and building,1\r\nconstruction history,1\r\n\"construction innovation: information, process, management\",1\r\nconstruction law journal,-1\r\nconstruction management and economics,1\r\nconstruction robotics,1\r\nconstruction science,-1\r\nconstructions,1\r\nconstructions and frames,2\r\nconstructive approximation,2\r\nconstructive mathematical analysis,1\r\nconstructivist foundations,1\r\nconsulta online,1\r\nconsulting psychology journal,1\r\nconsumer behavior in tourism and hospitality,1\r\nconsumption and society,1\r\nconsumption markets and culture,1\r\ncontact,-1\r\ncontact dermatitis,2\r\ncontact lens and anterior eye,1\r\ncontagion,-1\r\n\"contagion : journal of violence, mimesis, and culture\",-1\r\ncontemporanea,-1\r\ncontemporanea: rivista di storia dell800 e del 900,1\r\ncontemporary accounting research,3\r\ncontemporary aesthetics,2\r\ncontemporary asia arbitration journal,1\r\ncontemporary british history,2\r\ncontemporary buddhism,2\r\ncontemporary challenges,-1\r\ncontemporary clinical trials,1\r\ncontemporary clinical trials communications,1\r\ncontemporary drug problems,1\r\ncontemporary economic policy,1\r\ncontemporary economics,1\r\ncontemporary educational psychology,3\r\ncontemporary educational researches journal,-1\r\ncontemporary educational technology,1\r\ncontemporary european history,3\r\ncontemporary european politics,1\r\ncontemporary family therapy,1\r\ncontemporary french and francophone studies,2\r\ncontemporary french civilization,1\r\ncontemporary history fund,1\r\ncontemporary hypnosis & integrative therapy,1\r\ncontemporary islam,1\r\ncontemporary issues in early childhood,2\r\ncontemporary issues in technology and teacher education,1\r\ncontemporary japan,1\r\ncontemporary jewry,1\r\n\"contemporary justice review: issues in criminal, social and restorative justice\",1\r\ncontemporary law review,1\r\ncontemporary levant,1\r\ncontemporary literature,3\r\ncontemporary management research,-1\r\ncontemporary mathematics,-1\r\ncontemporary mathematics,1\r\ncontemporary music review,2\r\ncontemporary nurse,1\r\ncontemporary ob/gyn,1\r\ncontemporary pacific,2\r\ncontemporary philosophies and theories in education,1\r\ncontemporary physics,1\r\ncontemporary political theory,2\r\ncontemporary politics,1\r\ncontemporary pragmatism,1\r\ncontemporary problems of ecology,1\r\ncontemporary psychoanalysis,1\r\ncontemporary readings in law and social justice,1\r\ncontemporary school psychology,1\r\ncontemporary security policy,1\r\ncontemporary social science,1\r\ncontemporary sociology: a journal of reviews,1\r\ncontemporary south asia,2\r\ncontemporary southeast asia,1\r\ncontemporary southeastern europe,1\r\ncontemporary theatre review,3\r\ncontemporary womens writing,1\r\ncontention,1\r\ncontesti,-1\r\ncontext,-1\r\ncontextes et didactiques,-1\r\ncontextos,-1\r\ncontexts,1\r\ncontinental journal of education research,-1\r\ncontinental philosophy review,3\r\ncontinental shelf research,1\r\ncontinuity & resilience review,1\r\ncontinuity and change,2\r\ncontinuity in education,1\r\ncontinuous innovation network,1\r\ncontinuum,-1\r\ncontinuum mechanics and thermodynamics,1\r\ncontinuum: journal of media and cultural studies,1\r\ncontra narrativas,-1\r\ncontraception,1\r\ncontraception x,1\r\ncontracting excellence,-1\r\ncontrastes: revista interdisciplinar de filosofia,1\r\ncontrastive pragmatics,1\r\ncontributions in new world archaeology,1\r\ncontributions of the astronomical observatory skalnaté pleso,1\r\ncontributions of the austrian ludwig wittgenstein society,1\r\ncontributions to indian sociology,2\r\ncontributions to mineralogy and petrology,2\r\ncontributions to music education,1\r\ncontributions to nephrology,1\r\ncontributions to phenomenology,2\r\ncontributions to plasma physics,1\r\ncontributions to political economy,1\r\ncontributions to statistics,1\r\ncontributions to the history of concepts,2\r\ncontributions to zoology,1\r\ncontrol and cybernetics,1\r\ncontrol engineering and applied informatics,1\r\ncontrol engineering practice,2\r\ncontrol systems conference,-1\r\ncontrol technology and applications,1\r\ncontrol theory and technology,1\r\ncontrolling,-1\r\ncontrolling & management review,-1\r\ncontroversies,1\r\nconvention of the electrical and electronics engineers in israel,-1\r\nconvergence: the international journal of research into new media technologies,2\r\nconvergencia: revista de ciencias sociales,1\r\nconverging evidence in language and communication research,1\r\nconvergências,1\r\nconveyancer and property lawyer,1\r\nconvivium,1\r\nconvivium: revista de filosofia,1\r\ncoolabah,1\r\ncooperatie in planning ua,-1\r\ncooperation and conflict,2\r\ncooperativa editorial magisterio,-1\r\ncooperativismo & desarrollo,1\r\ncooperativismo e economía social,-1\r\ncoordination chemistry reviews,1\r\ncopd : journal of chronic obstructive pulmonary disease,1\r\ncopenhagen business school,-1\r\ncopenhagen business school press,1\r\ncopenhagen journal of asian studies,1\r\ncopenhagen studies in language,1\r\ncopernicus journal of political studies,-1\r\ncopernicus publications,1\r\ncoptica,1\r\ncor et vasa,-1\r\ncoral reefs,1\r\ncore,1\r\ncore: conservation et restauration du patrimoine cultural,1\r\ncork university press,1\r\ncornea,1\r\ncornell hospitality quarterly,1\r\ncornell international law journal,1\r\ncornell journal of law and public policy,1\r\ncornell law review,2\r\ncornell university press,2\r\ncornell university southeast asia program publications,-1\r\ncornish archaeology,1\r\ncoronary artery disease,1\r\ncoronaviruses,-1\r\ncorpora,1\r\ncorpora and language in use,-1\r\ncorporación universitaria minuto de dios,-1\r\ncorporate and business strategy review,1\r\n\"corporate board: role, duties and composition\",1\r\ncorporate communications,1\r\ncorporate governance and sustainability review,1\r\ncorporate governance: an international review,2\r\ncorporate governance: the international journal of business in society,1\r\ncorporate law and governance review,1\r\ncorporate ownership and control,-1\r\ncorporate real estate journal,-1\r\ncorporate reputation review,1\r\ncorporate social responsibility and environmental management,1\r\ncorpus,1\r\ncorpus linguistics and linguistic theory,3\r\ncorpus linguistics research,1\r\ncorpus mundi,1\r\ncorpus pragmatics,-1\r\ncorrespondances en mhnd,1\r\ncorrespondences : journal for the study of esotericism,1\r\ncorrosion,1\r\ncorrosion and materials degradation,-1\r\ncorrosion engineering science and technology,1\r\ncorrosion reviews,1\r\ncorrosion science,3\r\ncorrosion science and technology,-1\r\ncortex,2\r\ncorvinus journal of international affairs,-1\r\ncorwin press,1\r\ncosmetics,-1\r\ncosmic research,1\r\ncosmos and history: the journal of natural and social philosophy,1\r\ncosmos: the journal of the traditional cosmology society,-1\r\ncost effectiveness and resource allocation,1\r\ncost engineering,1\r\ncostituzionalismo.it,1\r\ncostume,1\r\ncotsen institute of archaeology at ucla,1\r\ncouncil for australasian university tourism and hospitality education,-1\r\ncouncil for creative education,-1\r\ncouncil for international organizations of medical sciences,-1\r\ncouncil of europe,-1\r\ncounseling and values,1\r\ncounseling psychologist,1\r\ncounselling and psychotherapy research,1\r\ncounselling psychology quarterly,1\r\ncounselor education and supervision,1\r\ncounterpress,1\r\ncountertext,1\r\ncouple and family psychology,1\r\ncoupled systems mechanics,1\r\ncourriel européen des langues,-1\r\ncourt historian,1\r\ncourt of conscience,-1\r\ncovid,-1\r\ncoyote,-1\r\ncp-lehti,-1\r\ncpem digest,-1\r\ncpt: pharmacometrics and systems pharmacology,1\r\ncq press,-1\r\ncr: the new centennial review,1\r\ncracow indological studies,1\r\ncraft research,2\r\ncranio,1\r\ncraniofacial publications,-1\r\ncraniomaxillofacial trauma & reconstruction,1\r\ncraterre,-1\r\ncrc press,1\r\ncrearta: the international journal of the education in the arts,1\r\ncreat!vity,-1\r\ncreatespace,-1\r\ncreating leadership,-1\r\ncreative arts in education and therapy,1\r\ncreative education,-1\r\ncreative industries journal,1\r\ncreative methods in rehabilitation,-1\r\ncreative nursing,1\r\ncreativity and innovation management,1\r\ncreativity research journal,1\r\ncredit and capital markets,1\r\ncretaceous research,1\r\ncrime and delinquency,2\r\ncrime and justice: a review of research,2\r\ncrime fiction studies,1\r\ncrime law and social change,2\r\ncrime media culture,1\r\ncrime prevention and community safety,1\r\ncrime science,1\r\n\"crime, histoire et sociétés\",1\r\ncrimetime,-1\r\ncriminal behaviour and mental health,1\r\ncriminal justice and behavior,2\r\ncriminal justice ethics,1\r\ncriminal justice history,1\r\ncriminal justice policy review,1\r\ncriminal justice review,1\r\ncriminal justice studies,1\r\ncriminal law and philosophy,1\r\ncriminal law forum,1\r\ncriminal law journal,1\r\ncriminal law review,2\r\ncriminology,3\r\ncriminology & public policy,1\r\ncriminology and criminal justice,2\r\n\"criminology, criminal justice, law & society\",1\r\ncrisis and critique,-1\r\ncrisis: the journal of crisis intervention and suicide prevention,1\r\ncrisolenguas,-1\r\n\"cristianesimo nella storia: ricerche storiche, esegetiche, teologiche\",1\r\ncritica,1\r\ncritica darte,1\r\ncritica del testo,1\r\ncritica hispanica,1\r\ncritica letteraria,1\r\ncritical african studies,1\r\ncritical ai,-1\r\ncritical analysis of law,1\r\ncritical and radical social work,1\r\ncritical approaches to discourse analysis across disciplines,1\r\ncritical arts : a south-north journal of cultural and media studies,1\r\ncritical asian studies,1\r\ncritical care,3\r\ncritical care and resuscitation,1\r\ncritical care clinics,1\r\ncritical care explorations,1\r\ncritical care medicine,2\r\ncritical care nurse,-1\r\ncritical care nursing quarterly,1\r\ncritical care research and practice,1\r\ncritical care science,1\r\ncritical criminology,2\r\ncritical discourse studies,2\r\ncritical education,1\r\ncritical finance review,1\r\ncritical gambling studies,1\r\ncritical historical studies,1\r\ncritical horizons,1\r\ncritical housing analysis,1\r\ncritical inquiry,3\r\ncritical inquiry in language studies: an international journal,2\r\ncritical internationalization studies review,-1\r\ncritical legal thinking: law & the political,-1\r\ncritical literacy: theories and practices,1\r\ncritical military studies,1\r\ncritical multilingualism studies,1\r\ncritical pathways in cardiology,1\r\ncritical perspectives,1\r\ncritical perspectives on accounting,2\r\ncritical perspectives on international business,1\r\ncritical policy studies,2\r\ncritical public health,1\r\ncritical quarterly,3\r\ncritical research on religion,1\r\ncritical review,1\r\ncritical review of international social and political philosophy,2\r\ncritical reviews in analytical chemistry,1\r\ncritical reviews in biochemistry and molecular biology,1\r\ncritical reviews in biomedical engineering,1\r\ncritical reviews in biotechnology,1\r\ncritical reviews in clinical laboratory sciences,1\r\ncritical reviews in environmental science and technology,2\r\ncritical reviews in eukaryotic gene expression,1\r\ncritical reviews in food science and nutrition,2\r\ncritical reviews in immunology,1\r\ncritical reviews in microbiology,1\r\ncritical reviews in oncogenesis,1\r\ncritical reviews in oncology hematology,1\r\ncritical reviews in physical and rehabilitation medicine,1\r\ncritical reviews in plant sciences,1\r\ncritical reviews in solid state and materials sciences,1\r\ncritical reviews in therapeutic drug carrier systems,1\r\ncritical reviews in toxicology,1\r\ncritical romani studies,1\r\ncritical social policy,2\r\ncritical social work,1\r\ncritical sociology,1\r\ncritical stages,1\r\ncritical studies in education,2\r\ncritical studies in fashion & beauty,1\r\ncritical studies in improvisation - etudes critiques en improvisation,1\r\ncritical studies in media communication,1\r\ncritical studies in men´s fashion,1\r\ncritical studies in teaching and learning,-1\r\ncritical studies in television,1\r\ncritical studies on security,1\r\ncritical studies on terrorism,1\r\n\"critical studies: a journal of critical theory, literature and culture\",1\r\ncritical survey,1\r\ncritical times,1\r\ncriticism: a quarterly for literature and the arts,3\r\ncriticon,1\r\ncritique,2\r\ncritique & humanism,-1\r\ncritique of anthropology,2\r\ncritique of political economy,1\r\ncritique: studies in contemporary fiction,2\r\ncrítica penal y poder,1\r\ncrm proceedings and lecture notes,1\r\ncroatian international relations review,1\r\ncroatian journal of forest engineering,1\r\ncroatian journal of philosophy,1\r\ncroatian medical journal,1\r\ncroatian operational research review,-1\r\n\"croatian society for communications, computing, electronics, measurement and control\",1\r\ncroatian yearbook of european law and policy,1\r\ncroatica chemica acta,-1\r\ncroatica et slavica jadertina,1\r\ncromohs,1\r\ncronache ercolanesi,1\r\ncrop and environment,1\r\ncrop and pasture science,1\r\ncrop breeding and applied biotechnology,1\r\ncrop protection,1\r\ncrop research,-1\r\ncrop science,1\r\ncrop wild relative,-1\r\ncroquant,-1\r\ncross cultural & strategic management,1\r\ncross cultural management: an international journal,1\r\ncross cultural studies : education and science,1\r\ncross-border review,-1\r\ncross-cultural communication,-1\r\ncross-cultural research,2\r\ncross-currents,-1\r\ncross/cultures: readings in the post/colonial literatures in english,1\r\ncrossings,1\r\ncrossroads,1\r\n\"crossroads: an interdisciplinary journal for the study of history, philosophy, religion and classics\",1\r\ncrossway,-1\r\ncrusades,1\r\ncrustaceana,1\r\ncrux,-1\r\ncryobiology,1\r\ncryogenics,1\r\ncryoletters,1\r\ncryosphere,3\r\ncrypto law review,-1\r\ncryptogamie algologie,1\r\ncryptogamie bryologie,1\r\ncryptogamie mycologie,1\r\ncryptography,1\r\ncryptography and communications,1\r\ncryptologia,1\r\ncrystal growth and design,2\r\ncrystal research and technology,1\r\ncrystallography reports,-1\r\ncrystallography reviews,1\r\ncrystals,-1\r\ncrystengcomm,1\r\ncrítica contemporánea,1\r\ncrítica y resistencias,-1\r\ncsb conference proceedings,1\r\ncsedu,-1\r\ncsee journal of power and energy systems,1\r\ncsi international symposium on artificial intelligence and signal processing,-1\r\ncsi international symposium on computer architecture and digital systems,1\r\ncsi journal of computing,-1\r\ncsid journal of infrastructure development,-1\r\ncsiro publishing,1\r\ncsli publications,1\r\ncsli studies in computational inguistics,1\r\ncsrea press,-1\r\n\"ctandf: ciencia, tecnologia y futuro\",1\r\nctrl-z,1\r\ncts: clinical and translational science,2\r\ncuadernos americanos,1\r\ncuadernos constitutucionales de la catedra fadrique furio ceriol,-1\r\ncuadernos de arte de la universidad de granada,1\r\ncuadernos de desarrollo rural,1\r\ncuadernos de filología clásica: estudios griegos e indoeuropeos,1\r\ncuadernos de filología francesa,-1\r\ncuadernos de filología italiana,1\r\ncuadernos de historia contemporanea,1\r\ncuadernos de historia del derecho,1\r\ncuadernos de historia moderna,1\r\ncuadernos de información y comunicación,-1\r\ncuadernos de investigacion filologica,1\r\n\"cuadernos de musica, artes visuales y artes escenicas\",1\r\ncuadernos de pedagogia,-1\r\ncuadernos de prehistoria y arqueología de la universidad de granada,-1\r\ncuadernos de psicología,-1\r\ncuadernos de teoría social,-1\r\ncuadernos de turismo,-1\r\ncuadernos del centro de estudios en diseño y comunicación,-1\r\ncuadernos europeos de deusto,-1\r\ncuadernos hispanoamericanos,1\r\ncuadernos para investigación de la literatura hispanica,1\r\ncuaj: canadian urological association journal,1\r\ncuba counterpoints,-1\r\ncuban journal of agricultural science,1\r\ncuban studies,-1\r\ncubo,1\r\ncultura neolatina: rivista di filologia romanza,1\r\ncultura tedesca,-1\r\ncultura y educacion,1\r\n\"cultura, lenguaje y representacion-culture, language and representation\",1\r\ncultura: international journal of philosophy of culture and axiology,1\r\ncultural analysis: an interdisciplinary forum on folklore and popular culture,2\r\ncultural and religious studies,-1\r\ncultural and social history,2\r\ncultural anthropology,3\r\ncultural critique,1\r\ncultural diversity and ethnic minority psychology,2\r\ncultural dynamics,1\r\ncultural geographies,2\r\ncultural history,2\r\ncultural history : kulttuurihistoria,1\r\ncultural logic: an electronic journal of marxist theory and practice,1\r\ncultural politics,1\r\ncultural science,-1\r\ncultural sociology,1\r\ncultural studies,3\r\ncultural studies of science education,1\r\ncultural studies review,1\r\ncultural studies: critical methodologies,1\r\ncultural trends,2\r\ncultural-historical psychology,1\r\nculture & business,-1\r\nculture & history digital journal,-1\r\nculture and cosmos,-1\r\nculture and dialogue,1\r\nculture and history,1\r\nculture and history of the ancient near east,2\r\nculture and local governance,1\r\nculture and organization,1\r\nculture and psychology,2\r\nculture and religion,1\r\nculture crossroads,1\r\nculture et musées,1\r\nculture health and sexuality,2\r\nculture machine,1\r\nculture medicine and psychiatry,1\r\nculture unbound: journal of current cultural research,1\r\n\"culture, agriculture, food and environment\",1\r\n\"culture, education and future\",-1\r\n\"culture, theory and critique\",2\r\ncultures et conflits,1\r\ncultus,1\r\ncultuur: tijdschrift voor etnologie,1\r\ncumberland academic press,1\r\ncumulus conference proceedings,-1\r\ncumulus think tank,-1\r\ncuneiform digital library journal,1\r\ncuneiform monographs,1\r\ncuporen julkaisuja,-1\r\ncuporen työpapereita,-1\r\ncuporen verkkojulkaisuja,-1\r\ncurationis,-1\r\ncurator: the museum journal,2\r\ncureus,-1\r\ncurran associates,-1\r\ncurrent,1\r\ncurrent addiction reports,1\r\ncurrent allergy and asthma reports,1\r\ncurrent alternative energy,-1\r\ncurrent alzheimer research,1\r\ncurrent analytical chemistry,1\r\ncurrent anesthesiology reports,1\r\ncurrent anthropology,3\r\ncurrent applied physics,1\r\ncurrent atherosclerosis reports,1\r\ncurrent bioactive compounds,1\r\ncurrent bioinformatics,1\r\ncurrent biology,3\r\ncurrent biotechnology,1\r\ncurrent cancer drug targets,1\r\ncurrent cardiology reports,1\r\ncurrent cardiology reviews,-1\r\ncurrent cardiovascular imaging reports,1\r\ncurrent cardiovascular risk reports,1\r\ncurrent catalysis,-1\r\ncurrent chemical biology,1\r\ncurrent climate change reports,1\r\ncurrent clinical microbiology reports,-1\r\ncurrent clinical pharmacology,1\r\ncurrent computer-aided drug design,1\r\ncurrent developmental disorders reports,1\r\ncurrent developments in arctic law,-1\r\ncurrent developments in nutrition,1\r\ncurrent diabetes reports,1\r\ncurrent directions in biomedical engineering,1\r\ncurrent directions in psychological science,2\r\ncurrent drug delivery,1\r\ncurrent drug discovery technologies,1\r\ncurrent drug metabolism,1\r\ncurrent drug safety,1\r\ncurrent drug targets,1\r\ncurrent drug therapy,1\r\ncurrent environmental health reports,1\r\ncurrent enzyme inhibition,1\r\ncurrent eye research,1\r\ncurrent forestry reports,1\r\ncurrent gene therapy,1\r\ncurrent genetic medicine reports,-1\r\ncurrent genetics,1\r\ncurrent genomics,1\r\ncurrent geriatrics reports,1\r\ncurrent heart failure reports,1\r\ncurrent hematologic malignancy reports,-1\r\ncurrent herpetology,1\r\ncurrent history,1\r\ncurrent hiv research,1\r\ncurrent hypertension reports,1\r\ncurrent immunology reviews,-1\r\ncurrent infectious disease reports,1\r\ncurrent issues in auditing,1\r\ncurrent issues in comparative education,1\r\ncurrent issues in education,1\r\ncurrent issues in language planning,1\r\ncurrent issues in molecular biology,-1\r\ncurrent issues in personality psychology,-1\r\ncurrent issues in sport science,1\r\ncurrent issues in tourism,2\r\ncurrent issues of business and law,1\r\ncurrent landscape ecology reports,1\r\ncurrent legal problems,2\r\ncurrent medical imaging reviews,1\r\ncurrent medical research and opinion,1\r\ncurrent medicinal chemistry,1\r\ncurrent microbiology,1\r\ncurrent microwave chemistry,1\r\ncurrent molecular biology reports,-1\r\ncurrent molecular medicine,1\r\ncurrent molecular pharmacology,1\r\ncurrent musicology,1\r\ncurrent nanoscience,1\r\ncurrent neurology and neuroscience reports,2\r\ncurrent neuropharmacology,1\r\ncurrent neurovascular research,1\r\ncurrent nutrition reports,1\r\ncurrent obesity reports,1\r\ncurrent oncology,-1\r\ncurrent oncology reports,1\r\ncurrent opinion in allergy and clinical immunology,1\r\ncurrent opinion in anesthesiology,1\r\ncurrent opinion in behavioral sciences,1\r\ncurrent opinion in biomedical engineering,1\r\ncurrent opinion in biotechnology,1\r\ncurrent opinion in cardiology,1\r\ncurrent opinion in cell biology,1\r\ncurrent opinion in chemical biology,1\r\ncurrent opinion in chemical engineering,1\r\ncurrent opinion in clinical nutrition and metabolic care,1\r\ncurrent opinion in colloid and interface science,1\r\ncurrent opinion in critical care,1\r\ncurrent opinion in electrochemistry,1\r\ncurrent opinion in endocrine and metabolic research,1\r\n\"current opinion in endocrinology, diabetes and obesity\",1\r\ncurrent opinion in environmental science & health,1\r\ncurrent opinion in environmental sustainability,2\r\ncurrent opinion in food science,1\r\ncurrent opinion in gastroenterology,1\r\ncurrent opinion in genetics and development,1\r\ncurrent opinion in green and sustainable chemistry,-1\r\ncurrent opinion in hematology,1\r\ncurrent opinion in hiv and aids,-1\r\ncurrent opinion in immunology,1\r\ncurrent opinion in infectious diseases,1\r\ncurrent opinion in insect science,1\r\ncurrent opinion in investigational drugs,1\r\ncurrent opinion in lipidology,1\r\ncurrent opinion in microbiology,1\r\ncurrent opinion in molecular therapeutics,1\r\ncurrent opinion in nephrology and hypertension,1\r\ncurrent opinion in neurobiology,1\r\ncurrent opinion in neurology,1\r\ncurrent opinion in obstetrics and gynecology,1\r\ncurrent opinion in oncology,1\r\ncurrent opinion in ophthalmology,1\r\ncurrent opinion in organ transplantation,1\r\ncurrent opinion in otolaryngology and head and neck surgery,1\r\ncurrent opinion in pediatrics,1\r\ncurrent opinion in pharmacology,1\r\ncurrent opinion in physiology,1\r\ncurrent opinion in plant biology,1\r\ncurrent opinion in psychiatry,1\r\ncurrent opinion in psychology,1\r\ncurrent opinion in pulmonary medicine,1\r\ncurrent opinion in rheumatology,1\r\ncurrent opinion in solid state and materials science,2\r\ncurrent opinion in structural biology,1\r\ncurrent opinion in supportive and palliative care,-1\r\ncurrent opinion in systems biology,-1\r\ncurrent opinion in toxicology,1\r\ncurrent opinion in urology,1\r\ncurrent opinion in virology,1\r\ncurrent oral health reports,1\r\ncurrent organic chemistry,1\r\ncurrent organic synthesis,1\r\ncurrent orthopaedic practice,1\r\ncurrent osteoporosis reports,1\r\ncurrent pain and headache reports,1\r\ncurrent pediatric research,-1\r\ncurrent pediatric reviews,1\r\ncurrent perspectives in social theory,1\r\ncurrent pharmaceutical analysis,1\r\ncurrent pharmaceutical biotechnology,1\r\ncurrent pharmaceutical design,1\r\ncurrent physical chemistry,-1\r\ncurrent physical medicine and rehabilitation reports,-1\r\ncurrent plant biology,1\r\ncurrent politics and economics of europe,1\r\ncurrent pollution reports,1\r\ncurrent problems in cancer,1\r\ncurrent problems in cardiology,1\r\ncurrent problems in dermatology,1\r\ncurrent problems in diagnostic radiology,1\r\ncurrent problems in pediatric and adolescent health care,1\r\ncurrent problems in surgery,1\r\ncurrent protein and peptide science,1\r\ncurrent proteomics,1\r\ncurrent protocols,1\r\ncurrent psychiatry reports,1\r\ncurrent psychology,1\r\ncurrent pulmonology reports,-1\r\ncurrent radiopharmaceuticals,1\r\ncurrent research in biotechnology,1\r\ncurrent research in ecological and social psychology,1\r\ncurrent research in environmental & applied mycology,1\r\ncurrent research in environmental sustainability,1\r\ncurrent research in food science,1\r\ncurrent research in immunology,-1\r\ncurrent research in microbial sciences,1\r\ncurrent research in parasitology and vector-borne diseases,1\r\ncurrent research in physiology,1\r\ncurrent research in social psychology,1\r\ncurrent research in structural biology,1\r\ncurrent research in toxicology,1\r\ncurrent research in translational medicine,1\r\ncurrent research journal of social science,-1\r\ncurrent respiratory medicine reviews,1\r\ncurrent reviews in musculoskeletal medicine,1\r\ncurrent rheumatology reports,1\r\ncurrent rheumatology reviews,1\r\ncurrent robotics reports,1\r\ncurrent science,1\r\ncurrent signal transduction therapy,1\r\ncurrent sleep medicine reports,1\r\ncurrent sociology,2\r\ncurrent sports medicine reports,1\r\ncurrent stem cell research and therapy,1\r\n\"current studies in comparative education, science and technology\",-1\r\ncurrent sustainable/renewable energy reports,1\r\ncurrent swedish archaeology,1\r\ncurrent therapeutic research: clinical and experimental,1\r\ncurrent tissue engineering,1\r\ncurrent topics in catalysis,-1\r\ncurrent topics in developmental biology,1\r\ncurrent topics in electrochemistry,1\r\ncurrent topics in genetics,-1\r\ncurrent topics in medicinal chemistry,1\r\ncurrent topics in membranes,1\r\ncurrent topics in microbiology and immunology,1\r\ncurrent topics in nutraceutical research,1\r\ncurrent translational geriatrics and experimental gerontology reports,1\r\ncurrent treatment options in allergy,1\r\ncurrent treatment options in cardiovascular medicine,1\r\ncurrent treatment options in neurology,1\r\ncurrent treatment options in oncology,1\r\ncurrent trends in ophthalmology,-1\r\ncurrent trends in translation teaching and learning e,1\r\ncurrent tropical medicine reports,1\r\ncurrent urban studies,-1\r\ncurrent urology reports,1\r\ncurrent vascular pharmacology,1\r\ncurrent womens health reviews,1\r\ncurrent world archaeology,-1\r\ncurrent writing : text and reception in southern africa,1\r\ncurrent zoology,1\r\ncurrents in biblical research,1\r\ncurrents in pharmacy teaching and learning,-1\r\ncurriculum and teaching,1\r\ncurriculum inquiry,1\r\ncurriculum journal,2\r\ncurriculum matters,1\r\ncurriculum perspectives,1\r\ncurriculum studies in health and physical education,1\r\ncursiv,1\r\ncurtiss botanical magazine,-1\r\ncurved and layered structures,1\r\ncustos e agronegócio,1\r\ncutaneous and ocular toxicology,1\r\ncutis,1\r\ncutra,-1\r\ncutter business technology journal,-1\r\ncvetnye metally,-1\r\ncvir endovascular,1\r\ncw3 journal: corvey women writers on the web,1\r\ncxo academy kirjat,-1\r\ncyber orient,1\r\ncyber security and applications,1\r\ncyber-physical systems,1\r\ncybergeo,1\r\ncybermetrics,1\r\n\"cybernetics and human knowing: a journal of second order cybernetics, autopoiesis and cyber-semiotics\",1\r\ncybernetics and information technologies,1\r\ncybernetics and physics,-1\r\ncybernetics and systems,1\r\ncybernetics and systems analysis,1\r\ncyberpsychology,1\r\ncyberpsychology behavior and social networking,1\r\ncybersecurity,1\r\ncyberspace studies,-1\r\ncyberwatch magazine,-1\r\ncybium,1\r\ncyborg and bionic systems,1\r\ncypriot journal of educational sciences,-1\r\ncyprus human rights law review,-1\r\ncyprus nursing chronicles,-1\r\ncyprus review,1\r\ncyta: journal of food,1\r\ncytogenetic and genome research,1\r\ncytojournal,-1\r\ncytokine,1\r\ncytokine and growth factor reviews,1\r\ncytokine x,1\r\ncytologia,1\r\ncytology and genetics,1\r\ncytometry part a,1\r\ncytometry part b: clinical cytometry,1\r\ncytopathology,1\r\ncytoskeleton,1\r\ncytotechnology,1\r\ncytotherapy,1\r\nczech academy of sciences,-1\r\nczech and slovak journal of humanities,-1\r\nczech institute of academic education,-1\r\nczech journal of animal science,1\r\nczech journal of food sciences,1\r\nczech journal of genetics and plant breeding,1\r\nczech mycology,-1\r\nczech polar reports,1\r\nczech yearbook of public and private international law,1\r\nczechoslovak mathematical journal,1\r\nczestochowa university of technology,-1\r\ncálliidlágádus,1\r\ncátedra villarreal,-1\r\nçedille,1\r\nd-lib magazine,1\r\nd.k. print world (p) ltd,-1\r\nd.k. publishers & distributors,-1\r\nd.s. brewer,2\r\nd?ngwùxué yánji?,-1\r\ndaaam international scientific book,1\r\ndaanish books,-1\r\ndacia: revue darcheologie et dhistoire ancienne,1\r\ndacoromania,1\r\ndados: revista de ciencias sociais,1\r\ndae panel,1\r\ndaedalus,2\r\ndafolo,-1\r\ndagens logistik,-1\r\ndagens nyheter,-1\r\ndagstuhl manifestos,-1\r\ndagstuhl reports,-1\r\ndaidalos,1\r\ndaigaku kyoiku shuppan,-1\r\ndaimon: revista de filosofia,1\r\ndairy,-1\r\ndairy industries international,1\r\ndairy science and technology,1\r\ndairycare cost action fa1308,-1\r\ndaizu tampakushitsu kenkyu,-1\r\ndalhousie french studies,1\r\ndalhousie law journal,1\r\ndalhousie review,1\r\ndalloz ip/it,-1\r\ndalnauka,-1\r\ndalton transactions,1\r\ndance articulated,1\r\ndance chronicle,2\r\ndance magazine,-1\r\ndance research,2\r\ndance research journal,3\r\n\"dance, movement & spiritualities\",1\r\ndancecult: journal of electronic dance music culture,1\r\ndancing times,-1\r\ndangdai jiaoyu yanjiu jikan,-1\r\ndanish foreign policy review,-1\r\ndanish medical journal,1\r\ndanish yearbook of musicology,1\r\ndanish yearbook of philosophy,1\r\ndanmarks pædagogiske universitets forlag,1\r\ndanmarks tekniske universitet,-1\r\ndansk musikforskning online,1\r\ndansk psykologisk forlag,1\r\ndansk sociologi,1\r\ndansk sprognævn,-1\r\ndansk teologisk tidsskrift,1\r\ndansk universitetspædagogisk tidsskrift,-1\r\ndanske studier,1\r\ndanske talesprog,1\r\ndansklærerforeningen,1\r\ndante füzetek,-1\r\ndante studies,1\r\ndao: a journal of comparative philosophy,1\r\ndaol: discourse analysis online,1\r\ndaphnis: zeitschrift für mittlere deutsche literatur und kultur der frühen neuzeit,1\r\ndar al-kitab al-miṣri,1\r\ndarbai ir dienos,-1\r\ndarkmatter,1\r\ndarnioji daugiakalbystė,1\r\ndaru-journal of pharmaceutical sciences,-1\r\ndarulfunun ilahiyat,1\r\ndas achtzehnte jahrhundert,1\r\ndas argument: zeitschrift für philosophie und sozialwissenschaften,1\r\ndas mittelalter,1\r\ndas zeichen : zeitschrift fur sprache und kultur gehörloser,1\r\ndata,1\r\ndata & policy,1\r\ndata and information management,1\r\ndata and knowledge engineering,2\r\ndata base for advances in information systems,1\r\ndata compression conference,1\r\ndata envelopment analysis journal,-1\r\ndata in brief,1\r\ndata intelligence,1\r\ndata mining and knowledge discovery,3\r\ndata science and engineering,1\r\ndata science for transportation,1\r\ndata science in science,1\r\ndata science journal,1\r\ndata-centric engineering,1\r\ndata-intensive collaboration in science and engineering workshop,-1\r\ndatabase-the journal of biological databases and curation,1\r\ndatakan p'ordzak'nnut'yan ev k'reagitut'yan haykakan handes,-1\r\ndatenschutz und datensicherheit,-1\r\ndatutop,1\r\ndavidsfonds,-1\r\ndavvi girji,1\r\ndawn,-1\r\ndaya publishing house,-1\r\ndaʾrunaʾ,-1\r\ndb,-1\r\nde achttiende eeuw,1\r\nde boccard,1\r\nde boeck,-1\r\nde economist,1\r\nde eerste dag,-1\r\nde ethica,1\r\nde europa,1\r\nde facto editora,-1\r\nde gruyter,3\r\nde gruyter oldenbourg,1\r\nde gruyter saur,1\r\nde jure,1\r\nde luca editori d´arte,1\r\nde sitter publications,1\r\ndead sea discoveries,2\r\ndeaf worlds: international journal of deaf studies,1\r\ndeafness and education international,1\r\ndearquitectura,-1\r\ndeath studies,1\r\ndebat supplement,1\r\ndebate terminológico,1\r\ndebater a europa,1\r\ndebats,-1\r\ndebrecen university press,-1\r\ndecarbon,1\r\ndecibel new music,-1\r\ndecision,1\r\ndecision analysis,1\r\ndecision analytics journal,1\r\ndecision sciences,2\r\ndecision support systems,3\r\ndecisions in economics and finance,1\r\ndecolonization,1\r\ndeep underground science and engineering,1\r\ndeep-sea research part i: oceanographic research papers,1\r\ndeep-sea research part ii: topical studies in oceanography,1\r\ndefect and diffusion forum,1\r\ndefence and peace economics,1\r\ndefence strategic communications,-1\r\ndefence studies,1\r\ndefence technology,1\r\ndefense and security analysis,1\r\ndefensor legis,1\r\ndefensor patriae,-1\r\ndegenerative neurological and neuromuscular disease,-1\r\ndegres: revue de synthese a orientation semiologique,1\r\ndegrowth journal,1\r\n\"dekoratyviuju ir sodo augalu sortimento, technologiju ir aplinkos optimizavimas\",-1\r\ndel umbral,-1\r\ndela : oddelek za geografijo filozofske fakultete v ljubljani,1\r\ndelaware journal of corporate law,1\r\ndelectus seminum,-1\r\ndeleuze and guattari studies,1\r\ndelft technical university,-1\r\ndelta book world,-1\r\ndeltion christianikīs archaiologikīs etaireias,1\r\ndementia,1\r\ndementia & neuropsychologia,1\r\ndementia and geriatric cognitive disorders,1\r\ndementia and geriatric cognitive disorders extra,1\r\ndemeter,-1\r\ndemeter press,-1\r\ndemis : demografičeskie issledovaniâ,-1\r\ndemocracy & education,1\r\ndemocracy and security,1\r\ndemocratic theory,1\r\ndemocratization,2\r\ndemografičeskoe obozrenie,1\r\ndemographic research,1\r\ndemography,3\r\ndemokraatti,-1\r\ndemokratizatsiya: the journal of post-soviet democratization,2\r\ndemonstratio mathematica,1\r\ndemos,1\r\ndemófilo : revista de cultura tradicional de andalucia,1\r\nden norske tannlegeforenings tidende,1\r\ndendrobiology,1\r\ndendrochronologia,1\r\ndenken ohne geländer,-1\r\n\"denki gakkai rombunshi. a, kiso, zairyō, kyōtsū bumonshi\",1\r\ndenki gakkai ronbunshi,-1\r\ndenki gakkai ronbunshi. b: denryoku enerugi bumonshi,-1\r\ndenkmalpflege,1\r\ndental and medical problems,1\r\ndental clinics of north america,-1\r\ndental hypotheses,-1\r\ndental journal,-1\r\ndental materials,3\r\ndental materials journal,1\r\ndental press journal of orthodontics,1\r\ndental traumatology,1\r\ndental update,1\r\ndentistry journal,1\r\ndentomaxillofacial radiology,1\r\ndenver university law review,1\r\ndepartamento de agricultura de la diputación foral de bizkaia,-1\r\ndepartment of agricultural sciences publications,-1\r\ndepartment of culture and tourism,-1\r\ndepression and anxiety,3\r\nder anaesthesist,1\r\nder bauingenieur,-1\r\nder burger im staat,1\r\nder deutschunterricht,-1\r\nder gynäkologe,1\r\nder mathematikunterricht,1\r\n\"der moderne staat: zeitschrift für public policy, recht und management\",1\r\nder sprachdienst,-1\r\nder tagesspiegel,-1\r\nderbyshire archaeological journal,1\r\nderecho animal,1\r\nderecho pucp,-1\r\nderivatives & financial instruments,-1\r\ndermatitis,1\r\ndermato-endocrinology,1\r\ndermatologic clinics,1\r\ndermatologic surgery,1\r\ndermatologic therapy,1\r\ndermatologica sinica,-1\r\ndermatology,1\r\ndermatology and therapy,-1\r\ndermatology online journal,1\r\nderrida today,1\r\ndes femmes - antoinette fouque,-1\r\ndesafios,-1\r\ndesalination,2\r\ndesalination and water treatment,1\r\ndesc,1\r\ndescant,1\r\ndesde el margen,-1\r\ndeshima,-1\r\ndesign & tecnologia,1\r\ndesign 360°,-1\r\ndesign and culture,2\r\ndesign and technology education: an international journal,1\r\ndesign automation for embedded systems,2\r\ndesign for health,1\r\ndesign issues,3\r\ndesign journal,3\r\ndesign management institute,-1\r\ndesign management journal,-1\r\ndesign management review,1\r\ndesign methods,1\r\ndesign philosophy papers,1\r\ndesign principles and practices,1\r\ndesign research quarterly,1\r\ndesign research society,1\r\ndesign science,1\r\ndesign society,1\r\ndesign studies,3\r\n\"design, construction, maintenance\",-1\r\ndesigned monomers and polymers,1\r\ndesignmuseo,-1\r\ndesigns,-1\r\ndesigns codes and cryptography,3\r\ndesigns for learning,1\r\ndesignskolen kolding,-1\r\ndesperta ferro,-1\r\ndestech publications inc.,-1\r\n\"destech transactions on social science, education and human science\",-1\r\ndesy proceedings,-1\r\ndet norske videnskaps-akademi,1\r\ndet teologisk fakultet : afdeling for bibelsk eksegese,-1\r\ndetay anatolia akademik yayıncılık,-1\r\ndetritus,1\r\ndetskie čteniâ,-1\r\ndetskij sad,-1\r\n\"deusto, estudios cooperativos\",1\r\ndeuterocanonical and cognate literature,-1\r\ndeutsch als fremdsprache,3\r\ndeutsch im kontrast,1\r\ndeutsche bundesbank,-1\r\ndeutsche entomologische zeitschrift,1\r\ndeutsche gesellschaft für akustik,-1\r\ndeutsche gesellschaft für luft- und raumfahrt - lilienthal-oberth e.v.,-1\r\ndeutsche lebensmittel-rundschau,1\r\ndeutsche mathematiker vereinigung: jahresbericht,1\r\ndeutsche medizinische wochenschrift,1\r\ndeutsche orient-gesellschaft,1\r\ndeutsche orient-gesellschaft: mitteilungen,1\r\ndeutsche sprache,2\r\ndeutsche universitäts-verlag,1\r\ndeutsche vierteljahrsschrift für literaturwissenschaft und geistesgeschichte,3\r\ndeutsche zeitschrift für philosophie,1\r\ndeutsche zeitschrift für sportmedizin,1\r\ndeutscher akademischer austauschdienst,-1\r\ndeutscher kunstverlag,1\r\ndeutsches archiv für erforschung des mittelalters,2\r\ndeutsches archäologisches institut,1\r\ndeutsches arzteblatt international,1\r\ndeutsches dante-jahrbuch,1\r\ndeutsches jugendinstitut e.v.,-1\r\ndeutsches schiffartsarchiv,1\r\ndeutsches ärzteblatt: ausgabe a: ärztliche mitteilungen,1\r\ndeutschunterricht : zeitschrift für erziehungs- und bildungsaufgabe des deutschunterrichts,-1\r\ndeutschunterricht für ungarn,-1\r\ndeveloping economies,1\r\ndeveloping world bioethics,1\r\ndevelopment,1\r\ndevelopment,2\r\ndevelopment and change,3\r\ndevelopment and learning in organizations,-1\r\ndevelopment and psychopathology,2\r\ndevelopment dialogue,1\r\ndevelopment genes and evolution,1\r\ndevelopment growth and differentiation,1\r\ndevelopment in practice,1\r\ndevelopment policy review,1\r\ndevelopment southern africa,1\r\ndevelopmental and comparative immunology,1\r\ndevelopmental biology,1\r\ndevelopmental cell,3\r\ndevelopmental cognitive neuroscience,1\r\ndevelopmental disabilities research reviews,1\r\ndevelopmental dynamics,1\r\ndevelopmental medicine and child neurology,3\r\ndevelopmental neurobiology,1\r\ndevelopmental neuropsychology,1\r\ndevelopmental neurorehabilitation,1\r\ndevelopmental neuroscience,1\r\ndevelopmental period medicine,-1\r\ndevelopmental psychobiology,1\r\ndevelopmental psychology,3\r\ndevelopmental review,3\r\ndevelopmental science,3\r\ndevelopments in biologicals,1\r\ndevelopments in earth surface processes,1\r\ndevelopments in international law,1\r\ndevelopments in marketing science : proceedings of the academy of marketing science,-1\r\ndevelopments in paleoenvironmental research,1\r\ndevelopments in precambrian geology,1\r\ndevelopments in the built environment,1\r\ndevelopments in water science,1\r\ndeviance et societe,1\r\ndeviant behavior,1\r\ndevice,1\r\ndewey studies,1\r\ndgvt verlag,-1\r\ndh lawrence review,1\r\ndhcommons journal,-1\r\ndia-logos,1\r\ndiabetes,-1\r\ndiabetes,3\r\ndiabetes & metabolic syndrome,1\r\ndiabetes & metabolism journal,1\r\ndiabetes and metabolism,1\r\ndiabetes and vascular disease research,1\r\ndiabetes care,3\r\ndiabetes educator,1\r\ndiabetes epidemiology and management,1\r\ndiabetes ja lääkäri,-1\r\ndiabetes management,-1\r\ndiabetes obesity and metabolism,1\r\ndiabetes research and clinical practice,1\r\ndiabetes spectrum,1\r\ndiabetes technology and therapeutics,1\r\ndiabetes therapy,1\r\n\"diabetes, metabolic syndrome and obesity\",1\r\ndiabetes/metabolism research and reviews,1\r\ndiabetic medicine,1\r\ndiabetologia,3\r\ndiabetology & metabolic syndrome,1\r\ndiachronica,3\r\ndiaconia: journal for the study of christian social practice,1\r\ndiacritics: a review of contemporary criticism,3\r\ndiacronia,1\r\n\"diacronie, studi di storia contemporanea\",1\r\ndiacrítica,1\r\ndiadora,1\r\ndiagnosis,-1\r\ndiagnostic and interventional imaging,1\r\ndiagnostic and interventional radiology,1\r\ndiagnostic and prognostic research,1\r\ndiagnostic and therapeutic endoscopy,1\r\ndiagnostic cytopathology,1\r\ndiagnostic histopathology,-1\r\ndiagnostic microbiology and infectious disease,1\r\ndiagnostic molecular pathology,1\r\ndiagnostic pathology,1\r\ndiagnostica,1\r\ndiagnostics,-1\r\ndiagnostika,-1\r\ndiak opetus,-1\r\ndiak publications,-1\r\ndiak puheenvuoro,-1\r\ndiak tutkimus,-1\r\ndiak työelämä,-1\r\ndiak vuosikirja,-1\r\ndiakonia+,-1\r\ndiakonia-ammattikorkeakoulu,-1\r\ndiakonian tutkimus,1\r\ndialectic,-1\r\ndialectica,2\r\ndialectical anthropology,2\r\ndialectologia,1\r\ndialectologia et geolinguistica,1\r\ndialog,-1\r\ndialog: a journal of theology,1\r\ndialogi,-1\r\ndialogic pedagogy,1\r\ndialogo,1\r\ndialogo andino,-1\r\ndialogos förlag,1\r\ndialogue,1\r\ndialogue and discourse,1\r\ndialogue and universalism,1\r\ndialogue in praxis: a social work international journal,1\r\ndialogue society,-1\r\ndialogue: canadian philosophical review,1\r\ndialogues d'histoire ancienne,1\r\ndialogues francophones,1\r\ndialogues in health,1\r\ndialogues in human geography,2\r\n\"dialogues in philosophy, mental and neuro sciences\",1\r\ndialogues in sociology,-1\r\ndialogues on digital society,1\r\ndialogul slaviştilor la începutul secolului al xxi-lea,-1\r\ndialysis and transplantation,1\r\ndiamina,-1\r\ndiamond and related materials,1\r\ndiamond congress ltd,-1\r\ndiamond light source ltd,-1\r\ndianji yu kongzhi xuebao,-1\r\ndianli jianshe,-1\r\ndianzi xuebao,-1\r\ndiaphanes ag,-1\r\ndiaspora studies,1\r\n\"diaspora, indigenous and minority education\",1\r\ndiaspora: a journal of transnational studies,2\r\n\"diasporas, histoire et sociétés\",1\r\ndiaspory: nezavisimyj nauchnyj zhurnal,1\r\ndiasteema,-1\r\ndiatom research,1\r\ndiavlos,1\r\ndichtung-digital,1\r\ndiciottesimo secolo,1\r\ndickens quarterly,1\r\ndickens studies annual,1\r\ndickensian,1\r\ndictionaries: journal of the dictionary society of north america,1\r\ndictionary of literary biography,1\r\ndidacta varia (helsingin yliopisto. opettajankoulutuslaitos),-1\r\ndidacticae,-1\r\ndidactique du fles,-1\r\ndidakt kiadó,-1\r\ndidaktik der physik,-1\r\ndidaskalia ton fysikon epistimon : ereuna kai praxi,1\r\ndidaskalia: ancient theater today,1\r\ndiderot studies,1\r\ndidrichsenin taidemuseo,-1\r\ndidrichsenin taidemuseon julkaisu,-1\r\ndidymos-verlag,-1\r\ndidáctica geográfica,-1\r\ndie,1\r\ndie betriebswirtschaft,-1\r\ndie casting engineer,1\r\ndie deutsche schule,1\r\ndie friedens-warte,1\r\ndie laute: jahrbuch der deutschen lautengesellschaft,1\r\ndie neue sammlung,-1\r\ndie pathologie,-1\r\ndie philosophin,1\r\ndie unterrichtspraxis / teaching german,1\r\ndie verwaltung: zeitschrift für verwaltungsrecht und verwaltungswissenschaften,1\r\ndie vogelwelt,-1\r\ndie volkswirtschaft,-1\r\ndie welt der slaven: halbjahresschrift fur slavistik,2\r\ndie welt des islams,2\r\ndie welt des orients,1\r\ndie weltwoche,-1\r\ndie zeit,-1\r\ndiedut,1\r\ndiegesis,1\r\ndielheimer blätter zum alten testament und seiner rezeption in der alten kirche,1\r\ndiesel progress north american edition,1\r\ndietetics,-1\r\ndiethnes panepistimio tis ellados,-1\r\ndifferences: a journal of feminist cultural studies,3\r\ndifferencialʹnye uravneniâ i processy upravleniâ,1\r\ndifferential and integral equations,1\r\ndifferential equations,1\r\ndifferential equations and applications,1\r\ndifferential equations and dynamical systems: an international journal for theory and applications,1\r\ndifferential geometry and its applications,1\r\ndifferential geometry: dynamical systems,1\r\ndifferentiation,1\r\ndiffusion foundations,1\r\ndiffusion fundamentals,1\r\ndigest : journal of diversity and gender studies,1\r\ndigest journal of nanomaterials and biostructures,1\r\ndigest of technical papers (society for information display),-1\r\ndigest of technical papers : symposium on vlsi technology,1\r\ndigest of the ieee antennas and propagation society international symposium,1\r\ndigest of the leos summer topical meetings,1\r\ndigestion,1\r\ndigestive and liver disease,1\r\ndigestive diseases,1\r\ndigestive diseases and sciences,1\r\ndigestive endoscopy,1\r\ndigestive surgery,1\r\ndigibarometri,-1\r\ndigicopy fecem,-1\r\ndigipolis magazine,-1\r\ndigital age in semiotics & communication,-1\r\ndigital applications in archaeology and cultural heritage,1\r\ndigital biomarkers,1\r\ndigital business,1\r\ndigital chemical engineering,1\r\ndigital communications and networks,1\r\ndigital creativity,2\r\ndigital culture & education,1\r\ndigital culture & society,1\r\ndigital defoe,-1\r\ndigital discovery,1\r\ndigital economy and sustainable development,-1\r\ndigital education review,-1\r\ndigital enlightenment studies,-1\r\ndigital evidence and electronic signature law review,1\r\ndigital experiences in mathematics education,1\r\ndigital finance,1\r\ndigital formations,1\r\ndigital geography and society,1\r\ndigital government,1\r\ndigital handbook of the history of experience,-1\r\ndigital health,1\r\ndigital humanities in the nordic and baltic countries publications,1\r\ndigital humanities quarterly,1\r\ndigital icons,1\r\ndigital journalism,3\r\ndigital medievalist,1\r\ndigital philology,1\r\n\"digital policy, regulation and governance\",1\r\ndigital presentation and preservation of cultural and scientific heritage,-1\r\ndigital psychiatry,1\r\ndigital scholarship in the humanities,2\r\ndigital signal processing,1\r\ndigital society,1\r\ndigital studies,2\r\ndigital transformation and society,1\r\ndigital tv europe,1\r\ndigital twin,1\r\ndigital war,1\r\ndigithum,1\r\ndignity,1\r\ndiid,1\r\ndijiteol yesul gonghak meoltimidieo nonmunji,-1\r\ndike,1\r\ndike verlag,1\r\ndil eğitimi ve araştırmaları dergisi,1\r\ndili kexue jinzhan,-1\r\ndimecc publications series,-1\r\ndimensio,-1\r\ndimensions - journal of architectural knowledge,1\r\ndin : religionsvitenskapelig tidsskrift,1\r\ndin ve bilim muş alparslan üniversitesi i̇slami i̇limler fakültesi dergisi,1\r\ndinamičeskie sistemy,-1\r\ndino,-1\r\ndio press,-1\r\ndiogenes,1\r\ndionysius,1\r\ndiotime,-1\r\ndiplomacy and statecraft,1\r\ndiplomatic history,2\r\ndiplomatic studies,1\r\ndiplomatica,1\r\ndiplomatische akademie wien,-1\r\ndipterists digest,-1\r\ndiqiu huaxue,1\r\ndirāsāt wa abḥāṯ,-1\r\ndirektor shkoly,-1\r\ndiritto e giustizia,1\r\ndiritto penale e processo,1\r\ndiritto pubblico,1\r\ndisabilities,-1\r\ndisability and health journal,1\r\ndisability and rehabilitation,1\r\ndisability and rehabilitation: assistive technology,1\r\ndisability and society,2\r\ndisability studies quarterly,1\r\ndisaster advances,-1\r\ndisaster medicine and public health preparedness,1\r\ndisaster prevention and management,1\r\ndisasters,2\r\ndiscern,-1\r\ndisciplinary and interdisciplinary science education research,1\r\ndiscipline filosofiche,1\r\ndiscours social: analyse du discours et sociocritique des textes,1\r\n\"discours: revue de linguistique, psycholinguistique et informatique\",1\r\ndiscourse and communication,2\r\ndiscourse and communication for sustainable education,1\r\ndiscourse and society,2\r\n\"discourse approaches to politics, society and culture\",1\r\ndiscourse processes,2\r\ndiscourse studies,3\r\n\"discourse, context and media\",3\r\ndiscourse: journal for theoretical studies in media and culture,1\r\ndiscourse: studies in the cultural politics of education,2\r\ndiscourses in dance,1\r\ndiscover agriculture,-1\r\ndiscover analytics,1\r\ndiscover animals,1\r\ndiscover applied sciences,1\r\ndiscover artificial intelligence,1\r\ndiscover cities,-1\r\ndiscover civil engineering,1\r\ndiscover computing,3\r\ndiscover education,1\r\ndiscover energy,1\r\ndiscover environment,1\r\ndiscover food,1\r\ndiscover geoscience,1\r\ndiscover global society,-1\r\ndiscover internet of things,1\r\ndiscover mechanical engineering,1\r\ndiscover mental health,1\r\ndiscover nano,1\r\ndiscover networks,-1\r\ndiscover oncology,-1\r\ndiscover plants,-1\r\ndiscover psychology,1\r\ndiscover public health,1\r\ndiscover social science and health,1\r\ndiscover sustainability,1\r\ndiscover water,1\r\ndiscoveries in agriculture and food sciences,-1\r\ndiscovery immunology,-1\r\ndiscovery medicine,1\r\ndiscrete analysis,2\r\ndiscrete and computational geometry,2\r\ndiscrete and continuous dynamical systems: series a,1\r\ndiscrete and continuous dynamical systems: series b,1\r\ndiscrete and continuous dynamical systems: series s,1\r\ndiscrete applied mathematics,2\r\ndiscrete dynamics in nature and society,1\r\ndiscrete event dynamic systems: theory and applications,1\r\ndiscrete mathematics,1\r\ndiscrete mathematics and theoretical computer science,1\r\n\"discrete mathematics, algorithms, and applications\",1\r\ndiscrete optimization,1\r\ndiscusiones filosóficas,1\r\ndiscussion paper,-1\r\ndiscussion paper (population europe),-1\r\ndiscussion papers,-1\r\ndiscussiones mathematicae : general algebra and applications,1\r\ndiscussiones mathematicae graph theory,1\r\ndiscussiones mathematicae: probability and statistics,1\r\ndisease models and mechanisms,2\r\ndiseases,-1\r\ndiseases of aquatic organisms,1\r\ndiseases of the colon and rectum,1\r\ndiseases of the esophagus,1\r\ndisegnare con,1\r\ndisegnare idee immagini,1\r\ndisegno,1\r\ndisertaciones,1\r\ndiseña,1\r\ndiskurs,-1\r\ndiskus: the on-disk journal of international religious studies,1\r\ndiskussion musikpaedagogik,1\r\ndiskussionspapier,-1\r\ndiskussionspapiere - deutsches institut für wirtschaftsforschung,-1\r\ndislocations in solids,1\r\ndisp,1\r\ndisparidades,1\r\ndisplays,1\r\ndisputatio,1\r\ndisputatio philosophica,1\r\ndispute,-1\r\ndispute resolution studies review,-1\r\ndissent,1\r\ndisserta verlag,-1\r\ndissertationes forestales,-1\r\ndissertationes mathematicae,1\r\ndissolution technologies,1\r\ndistance education,1\r\ndistinktion,1\r\ndistributed and parallel databases,1\r\ndistributed computing,2\r\ndistributed generation and alternative energy journal,-1\r\ndituria,-1\r\ndivan,-1\r\ndiverscité langues,-1\r\ndiversite,-1\r\ndiversity,-1\r\ndiversity and distributions,2\r\ndiversity and equality in health and care,-1\r\ndiving and hyperbaric medicine,1\r\ndix-huitieme siecle,1\r\ndix-neuf,1\r\n\"diy, alternative cultures & society\",1\r\ndizhi xuebao,-1\r\ndiálogo com a economia criativa,-1\r\ndiálogo de la lengua,1\r\ndiálogos,1\r\ndjøf,1\r\ndkv - deutscher kälte- und klimatechnischer verein,1\r\ndlz primus schwein,-1\r\ndm disease-a-month,1\r\ndmitrii bulanin,1\r\ndna and cell biology,1\r\ndna repair,1\r\ndna research,1\r\ndobras,1\r\ndocendo,-1\r\ndocmus-tohtorikoulun julkaisuja,1\r\ndocomomo international,-1\r\ndocomomo journal,1\r\ndocpoint,-1\r\n\"doctoral conference on computing, electrical and industrial systems\",-1\r\ndocument design companion series,1\r\ndocument numerique,1\r\ndocumenta archaeobiologiae,1\r\ndocumenta mathematica,2\r\ndocumenta ophthalmologica,1\r\ndocumenta praehistorica,1\r\ndocumenta: tijdschrift voor theater,1\r\ndocumenti e studi sulla tradizione filosofica medievale,1\r\ndocumenti geografici,-1\r\ndocumentos de traballo. geography young scholars,-1\r\ndocuments d analisi geografica,1\r\ndocuments d archeologie meridionale,1\r\ndocuments of the evangelical lutheran church of finland,1\r\ndocuments pour l'histoire du français langue étrangère ou seconde,1\r\ndoklady akademii nauk : rossijskaâ akademiâ nauk,-1\r\ndoklady biochemistry and biophysics,-1\r\ndoklady chemistry,-1\r\ndoklady earth sciences,1\r\ndoklady mathematics,1\r\ndoklady nacionalʹnoj akademii nauk belarusi,-1\r\ndoklady physical chemistry,-1\r\ndoklady physics,1\r\ndoklady. biological sciences,-1\r\ndokumentation från fakulteten för pedagogik och välfärdsstudier,-1\r\ndokumente,-1\r\ndokuz eylül university,-1\r\ndokuz eylül üniversitesi i̇şletme fakültesi dergisi,-1\r\ndolomites research notes on approximation,-1\r\ndom štampe,1\r\ndomestic animal endocrinology,1\r\ndomus argenia,-1\r\ndomuzīme,-1\r\ndonald school journal of ultrasound in obstetrics and gynecology,-1\r\ndonzelli editore,-1\r\ndoppiavoce,-1\r\ndora yayıncılık,-1\r\ndose-response,1\r\ndosis,1\r\ndossier de droit europeen,-1\r\ndossiers forum transregionale studien,-1\r\ndostoevsky studies,1\r\ndotawo,-1\r\ndouleur et analgesie,1\r\ndovenschmidt quaterly,-1\r\ndown beat,-1\r\ndoxa: cuadernos de filosofia y derecho,1\r\ndpce online,1\r\ndqr studies in literature,1\r\ndr. a.j. denkena verlag,1\r\ndr. manisha basumondal,1\r\ndragtjournalen,-1\r\ndrama research,1\r\ndrama: nordisk dramapedagogisk tidsskrift,1\r\ndrammaturgia,1\r\ndreaming,1\r\ndress,1\r\ndrevnyaya rus : voprosy medievistiki,1\r\ndrewno,-1\r\ndreyers,-1\r\ndrinking water engineering and science,1\r\ndroit & philosophie,-1\r\ndroit de lenvironnement,-1\r\ndrone systems and applications,-1\r\ndrones,-1\r\ndroplet,1\r\ndroste verlag,1\r\ndroz,2\r\ndruck-zuck,-1\r\ndruckverlag kettler,-1\r\ndrug and alcohol dependence,2\r\ndrug and alcohol review,1\r\ndrug and chemical toxicology,1\r\ndrug and therapeutics bulletin,1\r\ndrug delivery,1\r\ndrug delivery and translational research,1\r\ndrug design development and therapy,-1\r\ndrug development and industrial pharmacy,1\r\ndrug development research,1\r\ndrug discovery today,2\r\ndrug discovery today: disease models,1\r\ndrug discovery today: technologies,1\r\ndrug metabolism and bioanalysis letters,1\r\ndrug metabolism and disposition,2\r\ndrug metabolism and personalized therapy,1\r\ndrug metabolism and pharmacokinetics,1\r\ndrug metabolism reviews,1\r\ndrug news and perspectives,1\r\ndrug repurposing,-1\r\ndrug resistance updates,2\r\ndrug safety,1\r\ndrug safety : case reports,-1\r\n\"drug science, policy and law\",-1\r\ndrug testing and analysis,1\r\n\"drug, healthcare and patient safety\",1\r\ndrugs,2\r\ndrugs - real world outcomes,1\r\ndrugs and aging,1\r\ndrugs and cell therapies in hematology,-1\r\ndrugs and therapy perspectives,1\r\ndrugs of the future,1\r\ndrugs of today,1\r\n\"drugs, habits and social policy\",1\r\ndrugs-education prevention and policy,1\r\ndrustvena istrazivanja,1\r\ndružestvo na rusistite v bulgaria,-1\r\ndružina,-1\r\ndrvna industrija,1\r\ndrying technology,1\r\nds : derecho y salud,-1\r\ndsm technical publications,1\r\ndu,1\r\ndu bois review,1\r\ndual eye-tracking workshop,-1\r\ndublin city university,-1\r\ndublin institute for advanced studies,-1\r\ndublin university law journal,1\r\nduckworth,1\r\nduculot,1\r\nduke environmental law and policy forum,1\r\nduke journal of comparative and international law,1\r\nduke journal of gender law and policy,1\r\nduke law journal,2\r\nduke mathematical journal,3\r\nduke university press,2\r\ndumbarton oaks,1\r\ndumbarton oaks papers,2\r\nduncker & humblot,1\r\ndunedin academic press,1\r\ndunod editeur,1\r\nduodecim,1\r\nduquesne university press,1\r\ndurability and damage tolerance of composite materials and structures,1\r\ndurham middle east papers,-1\r\ndutch crossing: a journal of low countries studies,1\r\ndutch journal for music theory,1\r\ndutch journal of applied linguistics,1\r\ndutkansearvvi dieđalaš áigečála,1\r\ndve domovini-two homelands,1\r\ndvs-berichte,-1\r\ndvt: dejiny ved a techniky,1\r\ndvv media group gmbh,-1\r\ndwi-jahrbuch,-1\r\ndyes and pigments,1\r\ndykinson,-1\r\ndynamic games and applications,1\r\ndynamic interpretations of the past,-1\r\ndynamic systems and applications,-1\r\ndynamical systems: an international journal,1\r\ndynamics of asymmetric conflict,1\r\ndynamics of atmospheres and oceans,1\r\n\"dynamics of continuous, discrete and impulsive systems series a: mathematical analysis\",1\r\ndynamics of partial differential equations,1\r\ndynamis,1\r\ndyskursy młodych andragogów,1\r\ndyskursy o kulturze,-1\r\ndyslexia,2\r\ndysphagia,2\r\ndzieje najnowsze,1\r\ndálný východ,-1\r\ndìqiú xìnxī kēxué,-1\r\ndüsseldorf university press,1\r\ndějiny-teorie-kritika,1\r\ne & fn spon,1\r\ne&d ltd,-1\r\ne+m : ekonomie a management,-1\r\ne-beratungsjournal,1\r\ne-competitions,-1\r\ne-conservation journal,-1\r\ne-flux journal,-1\r\ne-health telecommunication systems and networks,-1\r\ne-informatica,1\r\ne-international journal of educational research,-1\r\ne-international relations,-1\r\ne-international relations,1\r\ne-journal cigr,1\r\ne-journal for translingual discourse in ethnomusicology,-1\r\ne-journal of applied psychology,1\r\ne-journal of nondestructive testing,-1\r\ne-journal of portuguese history,1\r\ne-journal of surface science and nanotechnology,1\r\ne-journall,1\r\ne-l@tina,1\r\ne-learning and digital media,1\r\ne-learning and education,1\r\ne-learning papers,1\r\ne-legal : revue de la faculté de droit et de criminologie de l'université libre de bruxelles,-1\r\ne-logos: electronic journal for philosophy,1\r\ne-polymers,1\r\ne-preservation science,1\r\n\"e-prime : advances in electrical engineering, electronics and energy\",1\r\ne-rea,-1\r\ne-review of tourism research,-1\r\ne-service journal,1\r\ne-water,-1\r\ne. schweizerbartsche verlagsbuchhandlung,1\r\ne3s web of conferences,1\r\ne`kolit,-1\r\ne`kon-inform,-1\r\neai endorsed transactions on artificial intelligence and robotics,1\r\neai endorsed transactions on cognitive communications,-1\r\neai endorsed transactions on creative technologies,1\r\neai endorsed transactions on future intelligent educational environments,-1\r\neai endorsed transactions on intelligent systems and machine learning applications,-1\r\neai endorsed transactions on pervasive health and technology,-1\r\neai endorsed transactions on serious games,-1\r\neai endorsed transactions on smart cities,-1\r\neai endorsed transactions on wireless spectrum,-1\r\neai international conference on testbeds and research infrastructures for the development of networks & communities,-1\r\neai publishing,-1\r\neai/springer innovations in communication and computing,-1\r\neaie forum,-1\r\nealthy magazine,-1\r\neandmj: engineering and mining journal,1\r\neapril conference proceedings,1\r\near and hearing,3\r\near se l newsletter,-1\r\nearly american literature,2\r\nearly american studies: an interdisciplinary journal,1\r\nearly child development and care,1\r\nearly childhood education journal,1\r\nearly childhood research and practice,1\r\nearly childhood research quarterly,2\r\nearly china,1\r\nearly christianity,2\r\nearly education,1\r\nearly education and development,1\r\nearly human development,1\r\nearly intervention in psychiatry,1\r\nearly keyboard journal,1\r\nearly medieval china,1\r\nearly medieval europe,3\r\nearly modern and modern studies,1\r\nearly modern culture online,-1\r\nearly modern history : society and culture,3\r\nearly modern literary studies,1\r\nearly modern morals excerpts,-1\r\nearly modern women: an interdisciplinary journal,1\r\nearly music,2\r\nearly music history,3\r\nearly popular visual culture,1\r\nearly science and medicine,1\r\nearly theatre,1\r\nearly years: an international research journal,1\r\nearsel eproceedings,1\r\nearth,-1\r\nearth and environmental science transactions of the royal society of edinburgh,1\r\nearth and planetary physics,1\r\nearth and planetary science letters,3\r\nearth and space science,1\r\nearth interactions,1\r\nearth moon and planets,1\r\nearth planets and space,1\r\nearth science informatics,1\r\n\"earth science, systems and society\",1\r\nearth sciences history,1\r\nearth sciences research journal,1\r\nearth stewardship,-1\r\nearth surface dynamics,2\r\nearth surface processes and landforms,2\r\nearth system dynamics,1\r\nearth system governance,1\r\nearth system science data,2\r\nearth systems and environment,1\r\nearth's future,2\r\nearth-science reviews,3\r\nearth`s cryosphere,-1\r\nearthquake engineering and engineering vibration,1\r\nearthquake engineering and structural dynamics,2\r\nearthquake science,1\r\nearthquake spectra,1\r\nearthquakes and structures,1\r\nearthscan,1\r\neasst review,-1\r\neast african journal of peace and human rights,-1\r\neast african journal of public health,1\r\neast african researcher,-1\r\neast and west,1\r\neast asia,1\r\neast asia forum,-1\r\neast asia forum quarterly,-1\r\neast asian history,1\r\neast asian journal of philosophy,1\r\neast asian pragmatics,1\r\n\"east asian science, technology and society\",1\r\n\"east asian science, technology, and medicine\",1\r\neast central europe,1\r\neast china normal university press,-1\r\neast european jewish affairs,1\r\neast european journal of psycholinguistics,1\r\neast european memory studies,-1\r\neast european politics,2\r\neast european politics and societies,2\r\neast european quarterly,1\r\n\"east, west\",1\r\neast-west books,-1\r\neast-west journal of mathematics,1\r\neast-west studies,1\r\neastern africa social science research review,1\r\neastern anthropologist,-1\r\neastern buddhist,1\r\neastern european business and economics journal,-1\r\neastern european countryside,1\r\neastern european economics,1\r\neastern european holocaust studies,-1\r\neastern journal of european studies,-1\r\neastern mediterranean health journal,1\r\neastern-european journal of enterprise technologies,-1\r\neasychair proceedings in computing,-1\r\neating and weight disorders: studies on anorexia bulimia and obesity,1\r\neating behaviors,1\r\neating disorders,1\r\neb-verlag,1\r\nebapebr cadernos,-1\r\nebib: elektroniczny biuletyn informacyjny bibliotekarzy,1\r\nebiomedicine,1\r\nebsco bulletin of serials changes,1\r\neburon,1\r\nec tax review,2\r\nec2e2n newsletter,-1\r\necaade,1\r\necaade proceedings,-1\r\necancermedicalscience,1\r\necb legal conference,-1\r\necclesia orans: periodica de scientiis liturgicis,1\r\necclesial practices,1\r\necclesiastical law journal,1\r\necclesiology,1\r\neceee industrial summer study proceedings,-1\r\neceee summer study proceedings,-1\r\nechelle-1,-1\r\necho,1\r\necho research and practice,1\r\nechocardiography: a journal of cardiovascular ultrasound and allied techniques,1\r\neciperu,-1\r\necletica quimica,-1\r\neclettica edizioni,-1\r\neclinicalmedicine,1\r\necloga,1\r\neclr: european competition law review,2\r\necnu review of education,1\r\neco mont-journal on protected mountain areas research,-1\r\neco-environment & health,1\r\neco-ethica,1\r\neco-innovation observatory,-1\r\necocene : cappadocia journal of environmental humanities,1\r\necoenergy,1\r\necofeminism and climate change,1\r\necography,3\r\necohealth,1\r\necohydrology,1\r\necohydrology & hydrobiology,1\r\necole centrale de nantes,-1\r\necole d'architecture de grenoble,-1\r\necole française de rome,1\r\necologia en bolivia,-1\r\necologia politica,-1\r\necologica montenegrina,1\r\necological and environmental anthropology,1\r\necological and evolutionary physiology,1\r\necological applications,2\r\necological chemistry and engineering s-chemia i inzynieria ekologiczna s,1\r\necological complexity,1\r\necological economics,2\r\necological engineering,1\r\necological entomology,2\r\necological frontiers,1\r\necological indicators,1\r\necological informatics,1\r\necological management and restoration,1\r\necological modelling,1\r\necological monographs,3\r\necological parasitology and immunology,-1\r\necological processes,1\r\necological psychology,1\r\necological questions,-1\r\necological research,1\r\necological solutions and evidence,1\r\necologies,-1\r\necology,3\r\necology and evolution,1\r\necology and society,1\r\necology law quarterly,1\r\necology letters,3\r\necology of food and nutrition,1\r\necology of freshwater fish,1\r\necología austral,-1\r\necomat,1\r\necon journal watch,1\r\neconometric reviews,2\r\neconometric theory,2\r\neconometrica,3\r\neconometrics,-1\r\neconometrics and statistics,1\r\neconometrics journal,2\r\neconomia agro-alimentare,1\r\neconomia della cultura,-1\r\neconomia e politica,-1\r\neconomia e politica industriale,1\r\neconomia industrial,-1\r\neconomia internazionale,-1\r\neconomia politica,-1\r\neconomia pubblica,-1\r\neconomia. seria management,-1\r\neconomic affairs,1\r\neconomic analysis and policy,1\r\neconomic and industrial democracy,1\r\neconomic and labour relations review,1\r\neconomic and political studies,1\r\neconomic and political weekly,1\r\n\"economic and social changes: facts, trends, forecast\",-1\r\neconomic and social development,-1\r\neconomic and social review,1\r\neconomic botany,1\r\neconomic change and restructuring,1\r\neconomic computation and economic cybernetics studies and research,1\r\neconomic development and cultural change,2\r\neconomic development quarterly,1\r\neconomic geography,3\r\neconomic geology,2\r\neconomic history of developing regions,2\r\neconomic history review,3\r\neconomic inquiry,2\r\neconomic issues,1\r\neconomic journal,3\r\neconomic modelling,1\r\neconomic notes,1\r\neconomic policy,2\r\neconomic problems of tourism,-1\r\neconomic record,1\r\neconomic sociology: the european electronic newsletter,1\r\neconomic systems,1\r\neconomic systems research,1\r\neconomic theory,2\r\neconomic theory bulletin,1\r\neconomic thought,1\r\neconomica,1\r\neconomica,2\r\neconomics,1\r\neconomics & education,-1\r\neconomics and business letters,1\r\neconomics and culture,-1\r\neconomics and finance review,-1\r\neconomics and human biology,1\r\neconomics and management,-1\r\neconomics and philosophy,2\r\neconomics and policy of energy and the environment,-1\r\neconomics and politics,1\r\neconomics and sociology,1\r\neconomics bulletin,1\r\neconomics letters,1\r\neconomics of disasters and climate change,1\r\neconomics of education review,2\r\neconomics of energy and environmental policy,1\r\neconomics of governance,1\r\neconomics of innovation and new technology,1\r\neconomics of transition and institutional change,1\r\neconomics of transportation,1\r\neconomie et statistique,1\r\neconomies,-1\r\neconomy and society,1\r\neconpol forum,-1\r\necontent,1\r\necopsychology,1\r\necosal plus,-1\r\necoscience,1\r\necosistemas,1\r\necosphere,1\r\necosystem health and sustainability,1\r\necosystem services,2\r\necosystems,2\r\necosystems and people,1\r\necotoxicology,1\r\necotoxicology and environmental safety,2\r\necotropica,1\r\necozon@,1\r\necpr press,1\r\n\"ecps, journal of educational, cultural and psychological studies\",1\r\necs journal of solid state science and technology,1\r\necs sensors plus,1\r\necs solid state letters,-1\r\necs transactions,-1\r\necti transactions,1\r\necti transactions on computer and information technology,1\r\necumenical review,1\r\nedamba journal,-1\r\nedda,3\r\neddy.se ab,-1\r\nediciones abya-yala,-1\r\nediciones ampersand,-1\r\nediciones asimétricas,-1\r\nediciones casa verde,1\r\nediciones del orto,-1\r\nediciones el almendro de córdoba,1\r\n\"ediciones eunate, s.a.\",1\r\nediciones godot,-1\r\nediciones morata,-1\r\nediciones universidad de navarra sa,1\r\nediciones universidad de salamanca,-1\r\nediciones universitarias de valparaiso,1\r\nediciones uo,-1\r\nedicions de la universitat de lleida,-1\r\nedifir - edizioni,1\r\nedify,-1\r\nedilex,1\r\nedinburgh journal of botany,1\r\nedinburgh law review,1\r\nedinburgh napier university,-1\r\nedinburgh university press,2\r\nedipuglia,-1\r\nedisai,-1\r\nedistys : analyysi,-1\r\nedit taidemedia,-1\r\nedita,1\r\nedith stein jahrbuch,-1\r\nedith wharton review,1\r\neditio: internationales jahrbuch fur editionswissenschaft,1\r\nedition,-1\r\nedition donau-universität krems,-1\r\nedition kirchhof & franke,1\r\nedition leipzig,-1\r\nedition lumière,1\r\nedition patrick frey,-1\r\nedition sigma,1\r\nedition text + kritik,2\r\nedition vulpes,-1\r\neditiones scholasticae,1\r\neditions a. pedone,-1\r\neditions averbode erasm,-1\r\neditions dalloz,1\r\neditions de l'université de lorraine,1\r\neditions de laube,-1\r\neditions du centre pompidou,1\r\neditions du cerf,1\r\neditions du cipa,-1\r\neditions fedora,-1\r\neditions jerome millon,1\r\neditions latomus,-1\r\neditions mergoil,-1\r\neditions universitaires de dijon,-1\r\neditora artemis,-1\r\neditora campus,1\r\neditora científica digital,-1\r\neditora contracorrente,-1\r\neditora crv,-1\r\neditora d'plácido,-1\r\neditora da furg,-1\r\neditora da universidade federal de minas gerais,-1\r\neditora da universidade federal de uberlândia,1\r\neditora foco,-1\r\neditora inovar,-1\r\neditora intersaberes,-1\r\neditora kelps,-1\r\neditora milfontes,-1\r\neditora poisson,-1\r\neditora prismas,-1\r\neditora sinodal,-1\r\neditora telha,-1\r\neditora ufjf,-1\r\neditora ufpr,-1\r\neditora ufrj,-1\r\neditora via verita,-1\r\neditorial académica española,-1\r\n\"editorial agrícola española, s.a.\",-1\r\neditorial aluvión,-1\r\neditorial aranzadi,-1\r\neditorial aresta,1\r\neditorial caminho,1\r\neditorial comares,1\r\neditorial cujae,-1\r\neditorial de la facultad de filosofía y letras universidad de buenos aires,-1\r\neditorial de la universidad de costa rica,-1\r\neditorial de la universitat politècnica de valència,-1\r\neditorial digital sa,-1\r\neditorial doble j,1\r\neditorial el manual moderno,1\r\neditorial estampa,1\r\neditorial fontamara,-1\r\neditorial graó,-1\r\neditorial gredos,1\r\neditorial hypermedia,-1\r\neditorial la muralla,-1\r\neditorial reus,-1\r\neditorial sindéresis,1\r\neditorial tirant lo blanch,-1\r\neditorial trillas,1\r\neditorial universidad de alcalá,-1\r\neditorial universidad de antioquia,1\r\neditorial universidad de caldas,-1\r\neditorial universidad de granada,-1\r\neditorial universidad de sevilla,1\r\neditorial universidad del rosario,-1\r\neditorial universidad francisco de vitoria,-1\r\neditorial universidad icesi,1\r\neditorial uoc,-1\r\neditorial verbo,1\r\neditorial verbo divino,-1\r\neditoriale scientifica,1\r\neditreg,-1\r\neditrice morcelliana,-1\r\neditura academiei române,-1\r\neditura cetatea de scaun,-1\r\neditura institutului pentru studierea problemelor minorităţilor naţionale,-1\r\neditura polirom,1\r\neditura politehnica,-1\r\neditura u.t. press,-1\r\neditura universitaria,-1\r\neditura universitatii al. i. cuza,-1\r\neditura universităţii din bucureşti,-1\r\neditura universtitãtii transilvania din brasov,-1\r\nedizioni ca' foscari - digital publishing,1\r\nedizioni cuecm,-1\r\nedizioni della normale,1\r\nedizioni dell´orso,1\r\nedizioni di archilet,-1\r\nedizioni di pagina,1\r\nedizioni di storia e letteratura,-1\r\nedizioni efesto,-1\r\nedizioni erickson,1\r\nedizioni magma,-1\r\nedizioni nerbini,-1\r\nedizioni nuova cultura,-1\r\nedizioni orientalia christiana,-1\r\nedizioni pantarei,-1\r\nedizioni plus pisa university press,1\r\nedizioni unicopli,1\r\nedizioni università di trieste,-1\r\nedições afrontamento,-1\r\nedições colibri,1\r\nedições cosmos,1\r\nedições húmus,-1\r\nedições levana,-1\r\nedições pedago,-1\r\nedições universitárias lusófonas : biblioteca,-1\r\nedp sciences,1\r\nedu@kcja,-1\r\neduardo oliva,-1\r\neduardo tomé,-1\r\neducacio quimica,-1\r\neducacion xx1,1\r\neducació social,-1\r\neducación,-1\r\neducación editora,-1\r\neducación física y ciencia,-1\r\neducación química,-1\r\n\"educação, sociedade & culturas\",1\r\neducar,1\r\neducare,-1\r\neducare,1\r\neducating the young child,1\r\neducatio,-1\r\neducation,-1\r\neducation 3-13,1\r\neducation and culture,1\r\neducation and health,1\r\neducation and information technologies,1\r\neducation and new developments,1\r\neducation and social theory,3\r\neducation and society,1\r\neducation and society in the middle ages and renaissance,1\r\neducation and the law,1\r\neducation and training,1\r\neducation and training in autism and developmental disabilities,1\r\neducation and treatment of children,1\r\neducation and urban society,1\r\neducation as change,1\r\neducation comparée,-1\r\neducation dialogue,1\r\neducation economics,1\r\neducation et societes,1\r\neducation finance and policy,2\r\neducation for chemical engineers,1\r\neducation for entrepreneurship : e4e,-1\r\neducation for health,1\r\neducation for information,1\r\neducation for primary care,1\r\neducation in chemistry,1\r\neducation in medicine journal,-1\r\neducation in the knowledge society,-1\r\neducation in the north,1\r\neducation inquiry,1\r\neducation law journal,-1\r\neducation next,1\r\neducation policy analysis archives,1\r\neducation reform journal,1\r\neducation research and perspectives,1\r\neducation sciences,-1\r\neducation sciences and psychology,-1\r\n\"education, citizenship and social justice\",1\r\neducational action research,1\r\neducational administration quarterly,3\r\neducational alternatives,-1\r\neducational and child psychology,1\r\neducational and psychological measurement,2\r\neducational and vocational guidance,1\r\neducational assessment,1\r\n\"educational assessment, evaluation and accountability\",1\r\neducational challenges,1\r\neducational design research,1\r\neducational evaluation and policy analysis,3\r\neducational forum,1\r\neducational gerontology,1\r\neducational leadership,1\r\neducational linguistics,-1\r\neducational management administration and leadership,2\r\n\"educational measurement, issues and practice\",1\r\neducational philosophy and theory,1\r\neducational policy,2\r\neducational practice and theory,1\r\neducational process : international journal,1\r\neducational psychologist,3\r\neducational psychology,2\r\neducational psychology in practice,1\r\neducational psychology review,2\r\neducational research,-1\r\neducational research,2\r\neducational research and evaluation,1\r\neducational research and reviews,-1\r\neducational research for policy and practice,1\r\neducational research quarterly,1\r\neducational research review,3\r\neducational researcher,3\r\neducational review,2\r\neducational studies,1\r\neducational studies in mathematics,3\r\neducational technology and society,2\r\neducational technology research and development,2\r\neducational theory,2\r\neducationia confab,-1\r\neducator,-1\r\neducazione linguistica language education,-1\r\neducação,-1\r\neducação e pesquisa,1\r\neducação gráfica,1\r\neducere et educare,-1\r\neducitec,-1\r\nedufscar,1\r\nedukacja,1\r\nedukacja międzykulturowa,-1\r\nedulearn proceedings,-1\r\nedulingua,-1\r\neduskunnan kirjaston tutkimuksia ja selvityksiä,-1\r\neduskunnan tarkastusvaliokunnan julkaisu,-1\r\neduskunnan tulevaisuusvaliokunnan julkaisu,-1\r\neduskunnan tulevaisuusvaliokunta,-1\r\nedusp,-1\r\nedutec,-1\r\nedward elgar,2\r\nedwin mellen press,1\r\nee : evaluation engineering,1\r\neea report,-1\r\neelk konsistoorium,-1\r\neelk usuteaduse instituudi toimetised,1\r\neerdmans,1\r\neerika,-1\r\nees batteries,-1\r\nees catalysis,1\r\nees solar,-1\r\neesti arst,-1\r\neesti geoloogia selts,-1\r\neesti haridusteaduste ajakiri,1\r\neesti ja soome-ugri keeleteaduse ajakiri,1\r\neesti keele sihtasutus,-1\r\neesti koostöö kogu,-1\r\neesti kunstiakadeemia,-1\r\neesti kunstimuuseum,-1\r\neesti loomeagentuur oü,-1\r\neesti mälu instituut,-1\r\neesti noorsootöö keskus,-1\r\neesti rahva muuseum,-1\r\neesti rahva muuseumi aastaraamat,-1\r\neesti rakenduslingvistika uhingu aastaraamat,1\r\neesti teaduste akadeemia kirjastus,1\r\neesti teatriliit,-1\r\neetos,1\r\neetos-julkaisuja,1\r\nefficiency and responsibility in education,-1\r\neffortti,-1\r\neforeia archaiotiton thesprotias,-1\r\nefort open reviews,1\r\nefquel innovation forum proceedings,-1\r\nefs budbäraren,-1\r\nefsa journal,-1\r\nefsa journal,1\r\nefsa supporting publications,-1\r\nega professional congress organisers,-1\r\nega-revista de expresion grafica arquitectonica,1\r\negastroenterology,1\r\neger journal of english studies,-1\r\negitim arastirmalari-eurasian journal of educational research,-1\r\negitim ve bilim-education and science,-1\r\negitto e vicino oriente,1\r\negitânia sciencia,-1\r\negyháztörténeti szemle,-1\r\negyptian journal of agronomy,-1\r\negyptian journal of anaesthesia,1\r\negyptian journal of aquatic research,1\r\negyptian journal of basic and applied sciences,-1\r\negyptian journal of biological pest control,-1\r\negyptian journal of ear nose throat and allied sciences,-1\r\negyptian journal of forensic sciences (print),1\r\negyptian journal of immunology,-1\r\negyptian journal of linguistics translation,-1\r\negyptian journal of otolaryngology,1\r\negyptological memoirs,1\r\nehealth international: the journal of applied health technology,1\r\nehituskunst,-1\r\nehkäisevä päihdetyö ehyt ry,-1\r\nehne,-1\r\nehrensvärd-seura ry,-1\r\nehumanista,1\r\nehv academicpress,1\r\neiasm workshop on audit quality,-1\r\neiconics ltd,-1\r\neidola,1\r\neidos,-1\r\neidos,1\r\neidote,-1\r\neighteenth century : theory and interpretation,1\r\neighteenth-century fiction,2\r\neighteenth-century ireland,1\r\neighteenth-century life,1\r\neighteenth-century music,2\r\neighteenth-century studies,2\r\neigse: a journal of irish studies,1\r\neiho-sha,-1\r\neikasmos-quaderni bolognesi di filologia classica,1\r\neikon,1\r\neinaudi,-1\r\neino roiha -säätiö,-1\r\neire-ireland,-1\r\neirene,1\r\neisenbrauns,1\r\neiszeitalter und gegenwart,-1\r\neizo joho media gakkaishi,-1\r\nejc paediatric oncology,1\r\nejc supplements,1\r\nejhaem,1\r\nejifcc,-1\r\nejnmmi physics,1\r\nejnmmi radiopharmacy and chemistry,1\r\nejnmmi research,1\r\nejournal of edemocracy and open government,1\r\nejournal of oral and maxillofacial research,-1\r\nejournalist,1\r\nejso,1\r\nejves vascular forum,1\r\nekdoseis alexandreia,-1\r\nekdoseis asini,-1\r\nekdoseis ellinikou anoiktou panepistimiou,-1\r\nekdoseis isnafi,-1\r\nekdoseis papazisi,-1\r\nekdoseis vanias,-1\r\nekdotikos oikos melissa,-1\r\nekf líceum kiadó,-1\r\nekho verlag,-1\r\nekisho,-1\r\nekklisiastikos pharos,1\r\neklem hastaliklari ve cerrahisi,1\r\nekm teaduskirjastus,1\r\nekologia,1\r\nekonometria,1\r\nekonomiaz,-1\r\nekonomicko-manažérske spektrum,1\r\nekonomická univerzita,-1\r\nekonomika ir vadyba,-1\r\nekonomika management inovace,-1\r\nekonomisk debatt,-1\r\nekonomiska forskningsinstitutet vid handelshögskolan i stockholm,-1\r\nekonomiska samfundets tidskrift,1\r\nekonomitsheskaja nauka sovremennoj rossii,-1\r\nekonomitsheskaja sotsiologija,1\r\nekonomitsheskie issledovanija,-1\r\nekonomska istrazivanja-economic research,-1\r\nekonomska misao i praksa,-1\r\n\"ekonomski vjesnik / econviews : review of contemporary entrepreneurship, business, and economic issues\",-1\r\neksperimental'naya psikhologiya,-1\r\neksploatacja i niezawodność,-1\r\nekt-sarja,-1\r\nekta books distributers,-1\r\nekumenik i norden,-1\r\nel colegio de méxico,-1\r\nel croquis: de arquitectura y de diseno,1\r\nel país,-1\r\nel salto,-1\r\nel-sanomat,-1\r\neläin,-1\r\nelcvia electronic letters on computer vision and image analysis,1\r\nelearning and software for education,-1\r\nelecta,1\r\nelectoral bulletins of the european union,-1\r\nelectoral politics,-1\r\nelectoral studies,2\r\nelectric power components and systems,1\r\nelectric power quality and supply reliability conference,-1\r\nelectric power systems research,2\r\nelectrical and control technologies,-1\r\nelectrical engineering,1\r\nelectrical engineering in japan,-1\r\n\"electrical engineering/electronics, computer, communications and information technology association\",1\r\nelectrical overstress/electrostatic discharge symposium proceedings,-1\r\nelectrical power and energy conference,-1\r\n\"electrical, control and communication engineering\",-1\r\nelectricity,-1\r\nelectricity journal,1\r\nelectroanalysis,1\r\nelectroanalytical chemistry,1\r\nelectrocatalysis,-1\r\nelectrochem,-1\r\nelectrochemical and solid state letters,1\r\nelectrochemical energy reviews,1\r\nelectrochemical science advances,1\r\nelectrochemical society,1\r\nelectrochemistry,-1\r\nelectrochemistry communications,1\r\nelectrochimica acta,2\r\nelectromagnetic biology and medicine,1\r\nelectromagnetics,1\r\nelectron,1\r\nelectronic antiquity,1\r\nelectronic book review,1\r\nelectronic commerce research,1\r\nelectronic commerce research and applications,1\r\nelectronic communications in probability,1\r\nelectronic communications of the easst,1\r\nelectronic design,1\r\nelectronic government,1\r\nelectronic green journal,1\r\nelectronic international journal of time use research,1\r\nelectronic journal of academic and special librarianship,1\r\nelectronic journal of applied statistical analysis,1\r\nelectronic journal of biotechnology,1\r\nelectronic journal of business ethics and organization studies,1\r\nelectronic journal of business research methods,1\r\nelectronic journal of combinatorics,2\r\nelectronic journal of communication,1\r\nelectronic journal of comparative law,1\r\nelectronic journal of contemporary japanese studies,1\r\nelectronic journal of differential equations,1\r\nelectronic journal of e-government,1\r\nelectronic journal of e-learning,-1\r\nelectronic journal of evolutionary modeling and economic dynamics,1\r\nelectronic journal of foreign language teaching,-1\r\nelectronic journal of geotechnical engineering,-1\r\nelectronic journal of human sexuality,1\r\nelectronic journal of information systems evaluation,1\r\nelectronic journal of information systems in developing countries,1\r\nelectronic journal of knowledge management,-1\r\nelectronic journal of linear algebra,1\r\nelectronic journal of mathematics and technology,1\r\nelectronic journal of organizational virtualness,-1\r\nelectronic journal of polish agricultural universities,-1\r\nelectronic journal of probability,2\r\nelectronic journal of qualitative theory of differential equations,1\r\nelectronic journal of research in educational psychology,1\r\nelectronic journal of sociology,1\r\nelectronic journal of statistics,2\r\nelectronic journal of structural engineering,1\r\nelectronic journal of vedic studies,1\r\nelectronic lexicography in the 21st century. proceedings of elex ... conference,-1\r\nelectronic library,1\r\nelectronic markets,1\r\nelectronic materials,-1\r\nelectronic materials letters,1\r\nelectronic notes in discrete mathematics,1\r\nelectronic notes in theoretical computer science,1\r\nelectronic proceedings in theoretical computer science,-1\r\nelectronic research archive,1\r\nelectronic structure,1\r\nelectronic transactions on numerical analysis,2\r\nelectronic workshops in computing,-1\r\nelectronics,-1\r\nelectronics and communications in japan,-1\r\nelectronics and nanotechnology,-1\r\nelectronics information and planning,1\r\nelectronics letters,1\r\nelectronics system integration technology conference,1\r\nelectronics world,-1\r\nelectrophoresis,1\r\nelektričeskie stancii,-1\r\nelektroniikkalehti,-1\r\nelektronika ir elektrotechnika,-1\r\nelektrotechnik und informationstechnik,1\r\nelektrotehniski vestnik,-1\r\nelelmiszervizsgalati kozlemenyek,1\r\nelementa,1\r\nelementary school journal,1\r\nelemente der mathematik,1\r\nelements,2\r\nelements in music and the city,1\r\nelements in publishing and book culture,1\r\nelements in the philosophy of religion,1\r\nelements on women in the history of philosophy,1\r\nelena plaksina verlag,-1\r\nelenchos,1\r\nelephant and castle,1\r\neletricidade moderna,-1\r\neleven international publishing,1\r\nelh,3\r\nelia,1\r\nelife,2\r\nelight,1\r\neliksiiri,-1\r\nelinehto,-1\r\nelingup,-1\r\nelinikäisen ohjauksen verkkolehti,-1\r\n\"elinkeino-, liikenne- ja ympäristökeskusten yhteiset viestintäpalvelut -yksikkö\",-1\r\nelintarvike ja terveys,-1\r\nelintarvikeylioppilas,-1\r\nelinvoimaa alueelle,-1\r\nelisava tdd,-1\r\nelixir psychology,-1\r\nella,-1\r\nellerströms,-1\r\n\"ellinika: philological, historical and folkloric review\",1\r\nelliniki simeiotiki etairia,-1\r\nellinogermaniki agogi,-1\r\nelm magazine,-1\r\nelo,-1\r\nelonkehä,-1\r\nelore,2\r\nels,1\r\nelsevier,2\r\nelsevier doyma,1\r\nelsevier saunders,1\r\nelt journal,1\r\nelt research,-1\r\nelthe ellīnikī periodikī ekdosī gia tī thrīskeutikī ekpaideusī,-1\r\neludamos,1\r\neluosi yanjiu,-1\r\nelysanomat,-1\r\nelytra,-1\r\neläinlääkintäsanomat,-1\r\neläintaudit suomessa,-1\r\neläinten hyvinvointi suomessa,-1\r\neläinten ystävä,-1\r\neläketurvakeskus,-1\r\neläkkeensaaja,-1\r\nelämäntapaliitto,-1\r\nelämäntarina,-1\r\nem: air and waste management associations magazine for environmental managers,1\r\nema - encontro de marketing,-1\r\nemakeele selts,-1\r\nemakeele seltsi aastaraamat,1\r\nemanate publishing house,-1\r\nembertárs,-1\r\nembo journal,3\r\nembo molecular medicine,3\r\nembo reports,3\r\nemc imprint,-1\r\neme éditions,-1\r\nemerald,1\r\nemerald reach proceedings series,-1\r\nemergence: complexity and organization,1\r\nemergencias,1\r\nemergency and critical care medicine,-1\r\nemergency care and medicine,-1\r\nemergency care journal,-1\r\nemergency medicine,-1\r\nemergency medicine,1\r\nemergency medicine australasia,1\r\nemergency medicine clinics of north america,1\r\nemergency medicine international,1\r\nemergency medicine journal,1\r\nemergency radiology,1\r\nemergent materials,1\r\nemerging adulthood,1\r\nemerging contaminants,1\r\nemerging infections,1\r\nemerging infectious diseases,2\r\nemerging markets case studies,-1\r\nemerging markets finance and trade,1\r\nemerging markets review,1\r\nemerging materials research,1\r\nemerging media,-1\r\nemerging microbes & infections,2\r\nemerging science journal,1\r\nemerita,1\r\nemi educational media international,1\r\nemily dickinson journal,1\r\nemirates journal of food and agriculture,1\r\nemission control science and technology,-1\r\nemma - espoon modernin taiteen museo,-1\r\nemma - espoon modernin taiteen museon julkaisuja,-1\r\nemmegi,-1\r\nemotion,2\r\nemotion review,2\r\n\"emotion, space and society\",1\r\nemotional and behavioural difficulties,1\r\nemotions,1\r\nemotions and society,1\r\nempedocles: european journal for the philosophy of communication,1\r\nempirica,1\r\nempirical economic review,-1\r\nempirical economics,1\r\nempirical musicology review,1\r\nempirical research in vocational education and training,1\r\nempirical software engineering,3\r\nempirical studies in theology,2\r\nempirical studies of the arts,2\r\nemployee relations,1\r\nemployee responsibilities and rights journal,1\r\nempuries,1\r\nems - editions management et société,-1\r\nems magazine,-1\r\nemu,1\r\nenanpad - encontro da anpad,-1\r\nencatcscholar,-1\r\nencephale: revue de psychiatrie clinique biologique et therapeutique,1\r\nenchoria,1\r\nencuentro,-1\r\nenculturation,1\r\nencyclopaedia of islam online,1\r\nencyclopaedia of islam three,-1\r\nencyclopaedia of woman and islamic cultures online,1\r\nencyclopedia,-1\r\nencyclopedia of slavic languages and linguistic online,-1\r\nencyclopedia of the bible and its reception,1\r\nencyclopædia iranica,-1\r\nendangered species research,1\r\nendeavour,1\r\nendocrine,1\r\nendocrine abstracts,-1\r\nendocrine connections,1\r\nendocrine journal,1\r\nendocrine pathology,1\r\nendocrine practice,1\r\nendocrine research,1\r\nendocrine reviews,2\r\n\"endocrine, metabolic & immune disorders : drug targets\",1\r\nendocrine-related cancer,2\r\nendocrines,-1\r\nendocrinologia y nutricion,1\r\nendocrinology,2\r\nendocrinology and metabolism,1\r\nendocrinology and metabolism clinics of north america,1\r\n\"endocrinology, diabetes & metabolism\",1\r\n\"endocrinology, diabetes & metabolism case reports\",1\r\n\"endocrinology, metabolism & genetics\",-1\r\nendocytobiosis and cell research,1\r\nendodontic topics,1\r\nendoscopy,2\r\nendoscopy international open,1\r\nendotrends,1\r\nendymatologika,-1\r\nendülüs yayınları,-1\r\nenergetika tatarstana,-1\r\nenergiaa,-1\r\nenergies,-1\r\nenergy,3\r\nenergy & environment materials,1\r\nenergy & environmental sustainability,-1\r\nenergy advances,1\r\nenergy and ai,1\r\nenergy and buildings,3\r\nenergy and built environment,1\r\nenergy and climate change,1\r\nenergy and environment,1\r\nenergy and environment focus,-1\r\nenergy and environment research,-1\r\nenergy and environmental science,3\r\nenergy and fuels,1\r\nenergy conversion and economics,1\r\nenergy conversion and management,2\r\nenergy conversion and management x,1\r\nenergy economics,1\r\nenergy education science and technology part a: energy science and research,-1\r\nenergy education science and technology part b: social and educational studies,-1\r\nenergy efficiency,1\r\nenergy engineering,-1\r\nenergy equipment and systems,-1\r\nenergy exploration and exploitation,1\r\nenergy for sustainable development,1\r\nenergy harvesting and systems,1\r\nenergy informatics,1\r\nenergy informatics review,1\r\nenergy institute,1\r\nenergy journal,1\r\nenergy material advances,1\r\nenergy materials: materials science and engineering for energy systems,1\r\nenergy nexus,1\r\nenergy policy,1\r\nenergy procedia,1\r\nenergy proceedings,1\r\nenergy reports,1\r\nenergy research and social science,2\r\nenergy research journal,-1\r\nenergy reviews,1\r\nenergy science & engineering,1\r\nenergy security forum,-1\r\nenergy sources part a: recovery utilization and environmental effects,1\r\nenergy sources part b: economics planning and policy,1\r\nenergy storage,1\r\nenergy storage and saving,1\r\nenergy storage materials,1\r\nenergy strategy reviews,1\r\nenergy studies review,1\r\nenergy systems,1\r\nenergy technology,1\r\n\"energy, ecology and environment\",1\r\n\"energy, sustainability and society\",1\r\nenergychem,1\r\nenergyspectrum,-1\r\nenerugeia,-1\r\neneuro,1\r\neneurologicalsci,1\r\nenfance,1\r\n\"enfances, familles, générations\",1\r\nenfermedades infecciosas y microbiologia clinica,-1\r\nenfermeria intensiva,1\r\nenfermería del trabajo,-1\r\neng,-1\r\nengaged management review,-1\r\n\"engaging science, technology, and society\",1\r\nengenharia sanitaria e ambiental,1\r\nengineered regeneration,-1\r\nengineered science,1\r\nengineering,-1\r\nengineering,1\r\nengineering analysis with boundary elements,1\r\nengineering and applied science research,1\r\nengineering and technology,-1\r\nengineering applications of artificial intelligence,2\r\nengineering applications of computational fluid mechanics,1\r\nengineering computations,1\r\nengineering conferences international,-1\r\nengineering economist,1\r\nengineering failure analysis,1\r\nengineering for rural development,-1\r\nengineering fracture mechanics,2\r\nengineering geology,2\r\nengineering geology special publications,1\r\n\"engineering in agriculture, environment and food\",1\r\nengineering in life sciences,1\r\nengineering intelligent systems for electrical engineering and communications,1\r\nengineering journal: american institute of steel construction inc,1\r\nengineering letters,-1\r\nengineering management in production and services,-1\r\nengineering management journal,1\r\nengineering management research,-1\r\nengineering materials,-1\r\nengineering mechanics,-1\r\nengineering mechanics .... conference proceedings,-1\r\nengineering optimization,1\r\nengineering proceedings,-1\r\nengineering project organization journal,1\r\nengineering reports,1\r\nengineering research express,1\r\n\"engineering science and technology, an international journal\",2\r\nengineering solid mechanics,-1\r\nengineering structures,3\r\nengineering studies,1\r\nengineering with computers,1\r\n\"engineering, construction and architectural management\",1\r\n\"engineering, technology and applied science research\",1\r\nengineers australia,-1\r\nenglish,1\r\nenglish academy review,1\r\nenglish education,1\r\nenglish for specific purposes,2\r\nenglish for specific purposes world,-1\r\nenglish heritage,1\r\nenglish historical review,3\r\nenglish in australia,-1\r\nenglish in education,1\r\nenglish journal,1\r\nenglish language and linguistics,3\r\nenglish language notes,1\r\nenglish language research journal,-1\r\nenglish language teaching,-1\r\nenglish linguistics,1\r\nenglish linguistics research,-1\r\nenglish literary renaissance,2\r\nenglish literature in transition 1880-1920,2\r\nenglish manuscript studies: 1100-1700,1\r\nenglish place-name society,1\r\nenglish studies,2\r\nenglish studies in africa,1\r\nenglish studies in canada,1\r\nenglish teaching & learning,1\r\nenglish teaching forum,1\r\nenglish teaching: practice and critique,1\r\nenglish text construction,1\r\nenglish today: the international review of the english language,1\r\nenglish world-wide,2\r\neniki,-1\r\nenke,-1\r\nenlightening tourism,-1\r\nenlightenment and dissent,1\r\nennen ja nyt,1\r\neno-verkkokoulun tuki ry,-1\r\nenquiry,1\r\nens editions,1\r\nenseignement et recherche en administration de l'éducation,-1\r\nensenanza de las ciencias,-1\r\nensi- ja turvakotien liiton julkaisu,-1\r\nensi- ja turvakotien liiton käsikirja,-1\r\nensi- ja turvakotien liitto,-1\r\nenskilda högskolan stockholm,-1\r\nent: ear nose and throat journal,1\r\nentangled religions,1\r\nentanglements,-1\r\nenterprise and society,2\r\nenterprise development and microfinance: an international journal of microfinance and business development,1\r\nenterprise information systems,2\r\nentertainment computing,1\r\nentertext,-1\r\nenthymema,1\r\nentomofauna,-1\r\nentomologia experimentalis et applicata,1\r\nentomologia generalis,1\r\nentomologica americana,1\r\nentomological news,1\r\nentomological research,1\r\nentomological review,1\r\nentomological science,1\r\nentomologie heute,-1\r\nentomologische blätter für biologie und systematik der käfer,-1\r\nentomologisk tidskrift,1\r\nentomologiske meddelelser,-1\r\nentomologist´s gazette,-1\r\nentomologist’s monthly magazine,-1\r\nentomotropica,1\r\nentrehojas,-1\r\nentrepalavras,-1\r\nentreprendre & innover,-1\r\nentrepreneurial business and economics review,1\r\nentrepreneurship and regional development,2\r\nentrepreneurship and sustainability issues,-1\r\nentrepreneurship education,1\r\nentrepreneurship education and pedagogy,1\r\nentrepreneurship research journal,1\r\nentrepreneurship theory and practice,3\r\nentreprises et histoire,1\r\nentropy,-1\r\nenvironment,1\r\nenvironment & health,1\r\nenvironment & society portal. arcadia,1\r\nenvironment and behavior,2\r\nenvironment and development economics,1\r\nenvironment and ecology research,-1\r\nenvironment and history,2\r\nenvironment and natural resources journal,1\r\nenvironment and planning a,3\r\nenvironment and planning b : urban analytics and city science,2\r\nenvironment and planning c : politics and space,2\r\nenvironment and planning d : society and space,3\r\nenvironment and planning e : nature and space,2\r\n\"environment and planning f : philosophy, theory, models, methods and practice\",1\r\nenvironment and security,1\r\nenvironment and society,2\r\nenvironment and urbanization,1\r\nenvironment international,3\r\nenvironment protection engineering,-1\r\nenvironment systems and decisions,1\r\n\"environment, development and sustainability\",1\r\nenvironment-behaviour proceedings journal,-1\r\nenvironmental advances,1\r\nenvironmental analysis & ecology studies,-1\r\nenvironmental and climate technologies,1\r\nenvironmental and ecological statistics,1\r\nenvironmental and engineering geoscience,1\r\nenvironmental and experimental botany,1\r\nenvironmental and molecular mutagenesis,1\r\nenvironmental and occupational health practice,-1\r\nenvironmental and resource economics,2\r\nenvironmental and sustainability indicators,1\r\nenvironmental archaeology,2\r\nenvironmental biology of fishes,1\r\nenvironmental challenges,1\r\nenvironmental chemistry,1\r\nenvironmental chemistry letters,1\r\nenvironmental communication: a journal of nature and culture,1\r\nenvironmental conservation,1\r\nenvironmental data science,1\r\nenvironmental development,1\r\nenvironmental dna,1\r\nenvironmental earth sciences,1\r\nenvironmental economics,-1\r\nenvironmental economics and policy studies,1\r\nenvironmental education research,3\r\nenvironmental engineering,-1\r\nenvironmental engineering and management journal,1\r\nenvironmental engineering science,1\r\nenvironmental entomology,1\r\nenvironmental epidemiology,1\r\nenvironmental epigenetics,1\r\nenvironmental ethics,2\r\nenvironmental evidence,-1\r\nenvironmental fluid mechanics,1\r\nenvironmental forensics,1\r\nenvironmental geochemistry and health,1\r\nenvironmental geosciences,1\r\nenvironmental geotechnics,1\r\nenvironmental hazards,1\r\nenvironmental health,1\r\nenvironmental health and preventive medicine,1\r\nenvironmental health insights,1\r\nenvironmental health perspectives,3\r\nenvironmental history,3\r\nenvironmental humanities,2\r\nenvironmental impact assessment review,2\r\nenvironmental innovation and societal transitions,2\r\nenvironmental law and management,1\r\nenvironmental law institute,1\r\nenvironmental law reporter,1\r\nenvironmental law review,1\r\nenvironmental liability,1\r\nenvironmental management,1\r\nenvironmental microbiology,2\r\nenvironmental microbiology reports,1\r\nenvironmental microbiome,1\r\nenvironmental modeling and assessment,1\r\nenvironmental modelling and software,2\r\nenvironmental monitoring and assessment,1\r\n\"environmental nanotechnology, monitoring & management\",1\r\nenvironmental packaging,1\r\nenvironmental philosophy,1\r\nenvironmental planning and management,-1\r\nenvironmental policy and governance,2\r\nenvironmental policy and law,1\r\nenvironmental politics,2\r\nenvironmental pollutants & bioavailability,1\r\nenvironmental pollution,2\r\nenvironmental processes,1\r\nenvironmental progress and sustainable energy,1\r\nenvironmental research,2\r\nenvironmental research & technology,1\r\nenvironmental research : climate,1\r\nenvironmental research : energy,1\r\nenvironmental research : food systems,1\r\nenvironmental research : health,1\r\nenvironmental research : infrastructure and sustainability,1\r\nenvironmental research communications,1\r\nenvironmental research forum,1\r\nenvironmental research letters,3\r\nenvironmental reviews,1\r\nenvironmental science & ecotechnology,1\r\nenvironmental science & technology letters,1\r\nenvironmental science : advances,1\r\nenvironmental science : atmospheres,1\r\nenvironmental science : nano,2\r\nenvironmental science : processes and impacts,1\r\nenvironmental science : water research & technology,1\r\nenvironmental science and policy,2\r\nenvironmental science and pollution research,1\r\nenvironmental science and sustainable development,-1\r\nenvironmental science and technology,2\r\nenvironmental sciences europe,1\r\nenvironmental sciences proceedings,-1\r\nenvironmental sociology,1\r\nenvironmental systems research,-1\r\nenvironmental technology,1\r\nenvironmental technology and innovation,1\r\nenvironmental technology reviews,1\r\nenvironmental toxicology,1\r\nenvironmental toxicology and chemistry,3\r\nenvironmental toxicology and pharmacology,1\r\nenvironmental values,3\r\nenvironments,-1\r\nenvironmetrics,2\r\nenvironnement risques and sante,1\r\nenzyme and microbial technology,1\r\neolss publishing,1\r\neom,-1\r\neon'eo yeon'gu,1\r\neon'eohag (jung'won eon'eo haghoe),1\r\neos,-1\r\neos: commentarii societatis philologiae polonorum,1\r\nepe association,1\r\nepe journal,1\r\nepeteris etairias byzantinon spoudon,1\r\nepfl-cclab : composite construction laboratory,-1\r\nephemera: theory and politics in organization,1\r\nephemerides liturgicae,1\r\nephemerides theologicae lovanienses,1\r\nepic series in computing,1\r\nepic series in technology,-1\r\nepidemics,1\r\nepidemiologia,-1\r\nepidemiologia and prevenzione,1\r\nepidemiologic methods,1\r\nepidemiologic perspectives and innovations,1\r\nepidemiologic reviews,2\r\nepidemiologie mikrobiologie imunologie,1\r\nepidemiology,3\r\nepidemiology and health,1\r\nepidemiology and infection,1\r\nepidemiology and psychiatric sciences,2\r\n\"epidemiology, biostatistics and public health\",1\r\nepigenetics,1\r\nepigenetics and chromatin,1\r\nepigenetics communications,-1\r\nepigenetics insights,-1\r\nepigenomics,1\r\nepigraphica anatolica,1\r\nepigraphica: rivista internazionale di epigrafia,1\r\nepilepsia,2\r\nepilepsia open,1\r\nepilepsia-lehti,-1\r\nepilepsy & behavior,1\r\nepilepsy & behavior reports,1\r\nepilepsy & seizure,-1\r\nepilepsy australia limited,1\r\nepilepsy currents,1\r\nepilepsy professional,-1\r\nepilepsy research,1\r\nepileptic disorders,1\r\nepileptologia,-1\r\nepisodes,1\r\nepisodi,-1\r\nepisteme,1\r\nepisteme-sarja,1\r\nepistemologia,1\r\nepistīmonika chronika,-1\r\nepistolographia,-1\r\nepistrophy,1\r\nepites - epiteszettudomany,1\r\nepj applied metamaterials,-1\r\nepj data science,1\r\nepj nuclear sciences & technologies,1\r\nepj photovoltaics,1\r\nepj quantum technology,1\r\nepj web of conferences,1\r\nepl,1\r\nepoche: a journal for the history of philosophy,1\r\neppo bulletin,1\r\nepubli : ein imprint der neopubli,-1\r\n\"equality, diversity and inclusion\",1\r\nequidad & desarrollo,-1\r\nequilibrium,-1\r\nequine veterinary education,1\r\nequine veterinary journal,2\r\nequinox publishing,2\r\nequity and excellence in education,1\r\nequivalences,1\r\nera content,-1\r\nera-forum,1\r\neracle,-1\r\neranos: acta philologica suecana,1\r\neras,1\r\nerasmus journal for philosophy and economics,1\r\nerasmus law and economics review,1\r\nerasmus law review,1\r\nercim news,-1\r\nercoftac series,-1\r\nerde,1\r\nerdelyi társadalom,-1\r\nerdkunde,1\r\nerebea: revista de humanidades y ciencias sociales,-1\r\nerekutoronikusu jisso gakkaishi,-1\r\n\"eretz-israel: archaeological, historical and geographical studies\",1\r\nerfurt electronic studies in english,1\r\nergo,2\r\nergodic theory and dynamical systems,2\r\nergon-verlag,1\r\nergonomics,1\r\nergonomics in design,1\r\nergonomics international journal,-1\r\nergonomics open journal,-1\r\nergoscience,-1\r\nerhvervshistorisk årbog,1\r\nerich schmidt verlag,1\r\nerikoislääkäri,-1\r\nerim vatansever,-1\r\nerityiskasvatus,-1\r\nerityisopettaja,-1\r\neriu,1\r\nerj open research,1\r\nerkenntnis,3\r\nernahrungs umschau,1\r\nerol kurt,-1\r\neruditio - educatio,-1\r\nerwerbs-obstbau,-1\r\nerziehung und unterricht,1\r\nerä,-1\r\nes keskiviikko,-1\r\nesa bulletin: european space agency,1\r\nesa workshop on satellite navigation technologies and european workshop on gnss signals and signal processing,-1\r\nesaim : control optimisation and calculus of variations,1\r\nesaim : mathematical modelling and numerical analysis,2\r\nesaim : probability and statistics,1\r\nesaim : proceedings and surveys,1\r\nesarda bulletin,-1\r\nesboços,1\r\nesc heart failure,1\r\nescola de artes ciências e humanidades,-1\r\nescp business school,-1\r\nescuela técnica superior de arquitectura de madrid,-1\r\nesensia : jurnal ilmu-ilmu ushuluddin,1\r\nesignals,-1\r\nesignals pro,-1\r\nesignals research,-1\r\nesmo open,2\r\nesne editorial,-1\r\nesophagus,1\r\nesoterica,1\r\nesp across cultures,-1\r\nesp today,1\r\nespace geographique,1\r\nespaces linguistiques,1\r\n\"espacio, tiempo y forma : serie v historia contemporánea\",1\r\nespanol actual,1\r\nesperantologio,1\r\nesperiana verlag,-1\r\nesperienze letterarie: rivista trimestrale di critica e di cultura,1\r\nespes,1\r\nespon,-1\r\nespoon kaupunginmuseon tutkimuksia,-1\r\nesprit,-1\r\nesprit createur,2\r\nespéculo,-1\r\nesq: a journal of the american renaissance,2\r\nesrb working paper series,-1\r\nesri press,1\r\nessachess : journal for communication studies,1\r\nessays and studies,1\r\nessays in biochemistry,1\r\nessays in criticism,3\r\nessays in economic and business history,1\r\nessays in education,1\r\nessays in medieval studies,1\r\nessays in philosophy,1\r\nessays in poetics,1\r\nessays in public works history,-1\r\nessays in theatre-etudes theatrales,1\r\nessex archaeology and history,1\r\nestadística,1\r\nestadístico de encuestas,-1\r\nestetika: the european journal of aesthetics,2\r\nestiem magazine,-1\r\nestonian art,-1\r\nestonian journal of archaeology,1\r\nestonian journal of earth sciences,1\r\nestonian journal of ecology,1\r\nestonian journal of engineering,1\r\nestonian journal of english studies,1\r\nestonian literary magazine,-1\r\nestonian marine institute report series,-1\r\nestreno: cuadernos del teatro espanol contemporaneo,1\r\nestuaries and coasts,1\r\nestuarine coastal and shelf science,1\r\nestudios atacamenos,1\r\nestudios biblicos,1\r\nestudios clasicos,1\r\nestudios constitucionales,1\r\nestudios de cultura maya,1\r\nestudios de cultura nahuatl,1\r\nestudios de fonética experimental,1\r\nestudios de historia moderna y contemporánea de méxico,1\r\nestudios de la antiguedad,1\r\nestudios de linguistica espanola,1\r\nestudios de linguistica universidad de alicante,1\r\nestudios de psicologia,-1\r\nestudios de teoría literaria,1\r\nestudios eclesiasticos,1\r\nestudios filologicos,1\r\nestudios filologicos alemanes,1\r\nestudios filosofía/historia/letras,1\r\nestudios filosóficos,1\r\nestudios fronterizos,1\r\nestudios geologicos: madrid,1\r\nestudios interdisciplinarios de america latina y el caribe,1\r\nestudios irlandeses,1\r\nestudios latinoamericanos,1\r\nestudios romanicos,1\r\nestudios sobre el mensaje periodistico,1\r\nestudios sobre las culturas contemporaneas,1\r\nestudios socio-juridicos,-1\r\nestudis romanics,1\r\nestudis: universidad de valencia,1\r\nestudos avançados,-1\r\nestudos de lingüística galega,1\r\nestudos de sociologia,-1\r\nestudos em comunicacao,1\r\nestudos em design,1\r\nestudos feministas,1\r\nestudos ibero-americanos,2\r\nestudos internacionais,-1\r\nestudos linguisticos,1\r\nestudos linguísticos,-1\r\nestudos semióticos,1\r\neszterházy károly főiskola,-1\r\net-lehti,-1\r\neta-florence renewable energies,-1\r\netaireia georgikon michanikon ellados,-1\r\netc,-1\r\netc press,-1\r\netc: review of general semantics,1\r\netd - educação temática digital,-1\r\netelä-saimaa,-1\r\n\"etelemed the international conference on ehealth, telemedicine, and social medicine\",-1\r\netelä-karjala-instituutti : toimituksia,-1\r\netelä-karjalan vuosikirja,-1\r\netelä-suomen sanomat,-1\r\neteläpohjalaiset juuret,-1\r\netene-julkaisuja,-1\r\nethic@,1\r\nethical human psychology and psychiatry,1\r\nethical perspectives,1\r\nethical space: the international journal of communication ethics,1\r\nethical theory and moral practice,2\r\nethics,3\r\nethics & bioethics,1\r\nethics & human research,-1\r\nethics and behavior,1\r\nethics and education,1\r\nethics and global politics,1\r\nethics and information technology,2\r\nethics and international affairs,1\r\nethics and medicine: an international journal of bioethics,1\r\nethics and social welfare,1\r\nethics and the environment,1\r\nethics in progress,1\r\nethics in science and environmental politics,1\r\nethics international press,-1\r\n\"ethics, medicine and public health\",1\r\n\"ethics, policy and environment\",1\r\nethik in der medizin,1\r\nethiopian civil and commercial law series,-1\r\nethiopian journal of development research,1\r\nethiopian journal of health development,1\r\nethnic and racial studies,3\r\nethnica,1\r\nethnicities,3\r\nethnicity and disease,1\r\nethnicity and health,1\r\nethniko kai kapodistriako panepistimio athinon,-1\r\nethnoarchaeology,1\r\nethnobiology letters,-1\r\nethnobotany research and applications,1\r\nethnographia,1\r\nethnographic studies,1\r\nethnographica et folkloristica carpathica,-1\r\nethnographica: periodic publication of the peloponnese folklore foundation,1\r\n\"ethnographie: creation, pratiques, publics\",1\r\nethnographisch-archaologische zeitschrift,1\r\nethnography,2\r\nethnography and education,2\r\nethnohistory,2\r\nethnologia actualis,-1\r\nethnologia balkanica: journal of southeast european anthropology,1\r\nethnologia europae centralis,1\r\nethnologia europaea,3\r\nethnologia fennica,2\r\nethnologia scandinavica,2\r\nethnologia slovaca et slavica,1\r\nethnologia: journal of the greek society for ethnology,1\r\nethnologie francaise,1\r\nethnologies,1\r\nethnology,2\r\nethnology notebooks,-1\r\nethnology paper,1\r\nethnomusicology,3\r\nethnomusicology forum,3\r\nethnomusicology review,1\r\nethnopolitics,2\r\nethnos,3\r\nethnos-tiedote,-1\r\nethnos-toimite,1\r\nethology,1\r\nethology ecology and evolution,1\r\nethos,2\r\nethos: dialogues in philosophy and social sciences,-1\r\netica & politica,1\r\netikk i praksis,1\r\netla elinkeinoelämän tutkimuslaitos b,-1\r\netla muistio,-1\r\netla raportit,-1\r\netla working papers,-1\r\netnoantropozum,-1\r\netnofoor,1\r\netnografia e ricerca qualitativa,1\r\netnografia polska,2\r\netnografica: revista do centro em rede de investigacao em antropologia,1\r\netnograficeskoe obozrenie,1\r\netnografie sonore/ sound ethnographies,1\r\netnolingwistyka,1\r\netnolog : nova vrsta,1\r\netnologia polona,1\r\netnologicke rozpravy,1\r\netnoloska tribina,1\r\netnomusikologian vuosikirja,1\r\netnosistemi,1\r\netransportation,1\r\netri journal,1\r\netropic,1\r\nets,-1\r\netudes anglaises,1\r\netudes canadiennes,1\r\netudes caribeennes,1\r\netudes celtique,1\r\netudes cinematographiques,1\r\netudes classiques,2\r\netudes creoles,1\r\netudes cretoises,1\r\netudes de lettres,-1\r\netudes de linguistique appliquee,1\r\netudes francaises,2\r\netudes germaniques,1\r\netudes internationales,1\r\netudes inuit,1\r\netudes irlandaises,1\r\netudes litteraires,1\r\netudes medievales,1\r\n\"etudes mongoles et siberiennes, centrasiatiques et tibetaines\",1\r\netudes phenomenologiques,2\r\netudes philosophiques,1\r\netudes photographiques,2\r\netudes ricoeuriennes / ricoeur studies,1\r\netudes romanes de lund,1\r\netudes rurales,1\r\netudes sur le judaïsme medieval,1\r\netudes theatrales,1\r\netudes theologiques et religieuses,1\r\netui policy brief,-1\r\netupenkki,-1\r\netupyörä,-1\r\netämetsänomistaja,-1\r\neu agrarian law,-1\r\neu law live,-1\r\neu och arbetsrätt,-1\r\neu wahlmonitor,-1\r\neu-russia papers,-1\r\neubios: journal of asian and international bioethics,1\r\neucen studies,-1\r\neucml,1\r\neudeba,-1\r\neui working papers : robert schuman centre,-1\r\neui working papers law,-1\r\neui working papers mwp,-1\r\neukaryotic cell,1\r\neulimene,1\r\neupa open proteomics,1\r\neuphorion: zeitschrift fur literaturgeschichte,3\r\neuphrosyne: revista de filologia classica,1\r\neuphytica,1\r\neur : scientific and technical research series,1\r\neuraap,-1\r\neuraap technical working group on compact antennas,-1\r\neuracademy thematic guide series,-1\r\neuractiv,-1\r\neurailmag,-1\r\neurajoen kotiseutuyhdistys,-1\r\neuralex proceedings,-1\r\neuram conference,-1\r\neuran kunta,-1\r\neurasia antiqua,1\r\neurasia border review,-1\r\neurasia cultura,-1\r\n\"eurasia journal of mathematics, science and technology education\",1\r\neurasian business review,1\r\neurasian chemical communications,-1\r\neurasian economic review,1\r\neurasian geography and economics,2\r\neurasian journal of applied linguistics,1\r\neurasian journal of biosciences,-1\r\neurasian journal of business and economics,-1\r\neurasian journal of economic and business studies,-1\r\neurasian journal of economics and finance,-1\r\neurasian journal of english language and literature,-1\r\neurasian journal of mathematical and computer applications,1\r\neurasian journal of medical investigation,-1\r\neurasian journal of social sciences,1\r\neurasian prehistory,1\r\neurasian soil science,1\r\neurasian studies in business and economics,-1\r\neurasip journal on advances in signal processing,1\r\n\"eurasip journal on audio, speech, and music processing\",1\r\neurasip journal on image and video processing,1\r\neurasip journal on information security,1\r\neurasip journal on wireless communications and networking,1\r\neure: revista latinoamericana de estudios urbano regionales,1\r\neureka: health sciences,-1\r\neureka: life sciences,-1\r\neureka: physics and engineering,1\r\neureka: social and humanities,1\r\neuresis: cahiers roumains detudes litteraires,1\r\neuro & talous,-1\r\neuro journal on computational optimization,1\r\neuro journal on decision processes,1\r\neuro journal on transportation and logistics,1\r\neuro+med plantbase,-1\r\neuro-american workshop on information optics,-1\r\neuro-atlantic quarterly,-1\r\neuro-atlantic studies,1\r\neuroasian entomological journal,-1\r\neurocall newsletter,1\r\neurochoices,1\r\neurodyn,-1\r\neurofenix,-1\r\neurofm,-1\r\neurofm journal: international journal of facilities management,1\r\neurohealth,-1\r\neuroheat & power,-1\r\neurointervention,1\r\neurolimes,1\r\neuromed press,-1\r\neuromicro conference on real-time systems,1\r\neuroopan muuttoliikeverkosto,-1\r\neurooppalainen,-1\r\neurooppalainen suomi ry,-1\r\neurooppalaisen filosofian seura ry,1\r\neuropa,-1\r\neuropa ethnica,1\r\neuropa law publishing,1\r\neuropa orientalis,1\r\neuropa regional,1\r\neuropa xxi,-1\r\neuropa édition,-1\r\neuropace,2\r\neuropaeischer hochschulverlag gmbh & co. kg,1\r\neuropaische rundschau,1\r\neuropaische zeitschrift fur wirtschaftsrecht,1\r\neuroparattslig tidskrift,1\r\neuroparecht,2\r\neurope and the world,1\r\neurope's world,-1\r\neurope-asia studies,3\r\neurope-new zealand research series,1\r\neurope: revue litteraire mensuelle,1\r\neuropean academy of dermatology and venereology congress,-1\r\neuropean accounting review,2\r\neuropean actuarial journal,1\r\neuropean addiction research,1\r\neuropean annals of allergy and clinical immunology,1\r\neuropean archives of oto-rhino-laryngology,1\r\neuropean archives of paediatric dentistry,1\r\neuropean archives of psychiatry and clinical neuroscience,1\r\neuropean association for animal production scientific series,1\r\neuropean association for computer graphics,1\r\neuropean association for machine translation,-1\r\neuropean association for signal processing,1\r\neuropean association of distance teaching universities,-1\r\neuropean association of erasmus coordinators,-1\r\neuropean association of geoscientists and engineers,1\r\neuropean biomass conference and exhibition proceedings,-1\r\neuropean biophysics journal with biophysics letters,1\r\neuropean bulletin of himalayan research,1\r\neuropean burn journal,-1\r\neuropean business law review,3\r\neuropean business organization law review,1\r\neuropean business review,1\r\neuropean cardiology,1\r\neuropean cells and materials,1\r\neuropean centre for minority issues,-1\r\neuropean centre for the development of vocational training,-1\r\neuropean child and adolescent psychiatry,2\r\neuropean clinical respiratory journal,1\r\neuropean coatings journal,1\r\neuropean comic art,1\r\neuropean commission,-1\r\neuropean company and financial law review,1\r\neuropean company case law,1\r\neuropean company law,1\r\neuropean competition journal,1\r\neuropean conference of circuits technology and devices : proceedings,-1\r\neuropean conference on artificial life,-1\r\neuropean conference on circuit theory and design,1\r\n\"european conference on colour in graphics, image and vision\",-1\r\neuropean conference on computational biology,1\r\neuropean conference on computer vision,2\r\neuropean conference on computer-supported cooperative work,1\r\neuropean conference on education official conference proceedings,-1\r\neuropean conference on information retrieval,2\r\neuropean conference on information systems,1\r\neuropean conference on language learning official conference proceedings,-1\r\neuropean conference on modelling and simulation,1\r\neuropean conference on networks and communications,1\r\neuropean conference on power electronics and applications,1\r\neuropean conference on psychology and the behavioral sciences official conference proceedings,-1\r\neuropean conference on simulation and ai in computer games,1\r\neuropean conference on social media,-1\r\neuropean conference on software maintenance and reengineering,1\r\neuropean conference on technology in the classroom official conference proceedings,-1\r\neuropean consortium for church and state research,-1\r\neuropean constitutional law review,3\r\neuropean control association,-1\r\neuropean convention on human rights law review,1\r\neuropean council for an energy efficient economy,1\r\neuropean council for modelling and simulation,-1\r\neuropean countryside,1\r\neuropean criminal law review,1\r\neuropean cytokine network,1\r\neuropean data protection law review,1\r\neuropean diabetes nursing,1\r\neuropean distance and e-learning network,-1\r\neuropean diversity and autonomy papers,1\r\neuropean early childhood education research journal,2\r\neuropean eating disorders review,1\r\neuropean economic review,2\r\neuropean education,1\r\neuropean education and culture executive agency,-1\r\neuropean educational research association,1\r\neuropean educational research journal,2\r\neuropean educative projects,-1\r\neuropean employment law cases,-1\r\neuropean endodontic journal,1\r\neuropean energy and environmental law review,1\r\neuropean energy journal,1\r\neuropean federation of corrosion publications,1\r\neuropean financial and accounting journal,1\r\neuropean financial management,2\r\neuropean food and feed law review,1\r\neuropean food research and technology,1\r\neuropean food safety authority,-1\r\neuropean foreign affairs review,1\r\neuropean forest institute,-1\r\neuropean fuel cell forum ag,-1\r\neuropean gender equality law review,1\r\neuropean geologist,-1\r\neuropean geosciences union,1\r\neuropean geothermal energy council,-1\r\neuropean geriatric medicine,1\r\neuropean grassland federation,-1\r\neuropean heart journal,3\r\neuropean heart journal : acute cardiovascular care,1\r\neuropean heart journal : cardiovascular imaging,2\r\neuropean heart journal : digital health,1\r\neuropean heart journal : imaging methods and practice,1\r\neuropean heart journal : quality of care and clinical outcomes,1\r\neuropean heart journal open,1\r\neuropean heart journal supplements,1\r\neuropean heart journal. cardiovascular pharmacotherapy,1\r\neuropean heart journal: case reports,1\r\neuropean history quarterly,3\r\neuropean human rights law review,2\r\neuropean infectious disease,1\r\neuropean institute for computer antivirus research conference,-1\r\neuropean institute of public administration,1\r\neuropean integration online papers: eiop,1\r\neuropean integration studies,1\r\neuropean intellectual property review,1\r\neuropean investment law and arbitration review,1\r\neuropean journal for biblio/poetry therapy,-1\r\neuropean journal for church and state research,1\r\neuropean journal for nursing history and ethics,1\r\neuropean journal for philosophy of science,3\r\neuropean journal for qualitative research in psychotherapy,1\r\neuropean journal for research on the education and learning of adults,1\r\neuropean journal for security research,1\r\neuropean journal for sport and society,1\r\neuropean journal for the history of medicine and health,2\r\neuropean journal for the study of thomas aquinas,1\r\neuropean journal for young scientists and engineers,-1\r\neuropean journal of academic research,-1\r\neuropean journal of adapted physical activity,1\r\neuropean journal of ageing,2\r\neuropean journal of agronomy,3\r\neuropean journal of alternative education studies,-1\r\neuropean journal of american culture,1\r\neuropean journal of american studies,1\r\neuropean journal of anaesthesiology,1\r\neuropean journal of analytic philosophy,1\r\neuropean journal of applied linguistics,1\r\neuropean journal of applied mathematics,1\r\neuropean journal of applied physiology,1\r\neuropean journal of applied sciences,1\r\neuropean journal of archaeology,3\r\neuropean journal of behavior analysis,1\r\neuropean journal of biomedical informatics,-1\r\neuropean journal of breast health,1\r\neuropean journal of business science and technology,-1\r\neuropean journal of cancer,2\r\neuropean journal of cancer care,1\r\neuropean journal of cancer prevention,1\r\neuropean journal of cardio-thoracic surgery,1\r\neuropean journal of cardiovascular nursing,1\r\neuropean journal of cell biology,1\r\neuropean journal of chemistry,-1\r\neuropean journal of clinical and experimental medicine,-1\r\neuropean journal of clinical and medical oncology,-1\r\neuropean journal of clinical hypnosis,1\r\neuropean journal of clinical investigation,1\r\neuropean journal of clinical microbiology and infectious diseases,1\r\neuropean journal of clinical nutrition,1\r\neuropean journal of clinical pharmacology,1\r\neuropean journal of combinatorics,2\r\neuropean journal of communication,3\r\neuropean journal of comparative law and governance,1\r\neuropean journal of contemporary education,-1\r\neuropean journal of contraception and reproductive health care,1\r\neuropean journal of control,1\r\n\"european journal of crime, criminal law and criminal justice\",2\r\neuropean journal of criminology,2\r\neuropean journal of cross-cultural competence and management,1\r\neuropean journal of cultural and political sociology,2\r\neuropean journal of cultural management and policy,1\r\neuropean journal of cultural studies,2\r\neuropean journal of curriculum studies,1\r\neuropean journal of dental education,1\r\neuropean journal of dermatology,1\r\neuropean journal of development research,1\r\neuropean journal of developmental psychology,1\r\neuropean journal of drug metabolism and pharmacokinetics,1\r\neuropean journal of east asian studies,1\r\neuropean journal of ecology,1\r\neuropean journal of economic and social systems,1\r\neuropean journal of economics and management,-1\r\neuropean journal of education,-1\r\neuropean journal of education,2\r\neuropean journal of education and pedagogy,1\r\neuropean journal of education and psychology,-1\r\neuropean journal of education studies,1\r\neuropean journal of educational research,1\r\neuropean journal of educational studies,-1\r\neuropean journal of emergency medicine,1\r\neuropean journal of empirical legal studies,1\r\neuropean journal of endocrinology,3\r\n\"european journal of endocrinology, supplement\",1\r\neuropean journal of engineering education,1\r\neuropean journal of english studies,2\r\neuropean journal of entomology,1\r\neuropean journal of environment and public health,-1\r\neuropean journal of environmental and civil engineering,1\r\neuropean journal of environmental sciences,-1\r\neuropean journal of epidemiology,3\r\neuropean journal of experimental biology,-1\r\neuropean journal of family business,1\r\neuropean journal of finance,1\r\neuropean journal of forest research,2\r\neuropean journal of futures research,1\r\neuropean journal of gastroenterology and hepatology,1\r\neuropean journal of general dentistry,-1\r\neuropean journal of general practice,1\r\neuropean journal of geography,1\r\neuropean journal of government and economics,1\r\neuropean journal of gynaecological oncology,1\r\neuropean journal of haematology,1\r\neuropean journal of health communication,1\r\neuropean journal of health economics,1\r\neuropean journal of health law,2\r\neuropean journal of health psychology,-1\r\neuropean journal of heart failure,3\r\neuropean journal of higher education,1\r\neuropean journal of higher education it,-1\r\neuropean journal of histochemistry,1\r\neuropean journal of homelessness,-1\r\neuropean journal of horticultural science,1\r\neuropean journal of hospital pharmacy: science and practice,1\r\neuropean journal of human genetics,2\r\neuropean journal of human security,1\r\neuropean journal of humour research,1\r\neuropean journal of hybrid imaging,1\r\neuropean journal of immunology,1\r\neuropean journal of inclusive education,-1\r\neuropean journal of industrial engineering,1\r\neuropean journal of industrial relations,1\r\neuropean journal of inflammation,1\r\neuropean journal of information systems,3\r\neuropean journal of innovation management,1\r\neuropean journal of inorganic chemistry,1\r\neuropean journal of integrative medicine,1\r\neuropean journal of interdisciplinary studies,-1\r\neuropean journal of internal medicine,1\r\neuropean journal of international law,3\r\neuropean journal of international management,1\r\neuropean journal of international relations,3\r\neuropean journal of international security,1\r\n\"european journal of investigation in health, psychology and education\",-1\r\neuropean journal of islamic finance,1\r\neuropean journal of jewish studies,1\r\neuropean journal of korean studies,1\r\neuropean journal of language and literature studies,1\r\neuropean journal of language policy,1\r\neuropean journal of law and economics,1\r\neuropean journal of law and technology,1\r\neuropean journal of law reform,1\r\neuropean journal of legal education,-1\r\neuropean journal of legal studies,1\r\neuropean journal of life writing,1\r\neuropean journal of lipid science and technology,1\r\neuropean journal of management,-1\r\neuropean journal of management and business economics,1\r\neuropean journal of management issues,-1\r\neuropean journal of marketing,2\r\neuropean journal of mass spectrometry,1\r\neuropean journal of materials,-1\r\neuropean journal of mathematics,1\r\neuropean journal of mathematics and science education,-1\r\neuropean journal of mechanics a: solids,2\r\neuropean journal of mechanics b: fluids,1\r\neuropean journal of medical genetics,1\r\neuropean journal of medical research,1\r\neuropean journal of medicinal chemistry,2\r\neuropean journal of mental health,1\r\neuropean journal of midwifery,1\r\neuropean journal of migration and law,2\r\neuropean journal of mineralogy,1\r\neuropean journal of multidisciplinary studies,1\r\neuropean journal of musicology,1\r\neuropean journal of navigation,1\r\neuropean journal of neurology,2\r\neuropean journal of neuroscience,2\r\neuropean journal of nuclear medicine and molecular imaging,3\r\neuropean journal of nutrition,2\r\neuropean journal of obstetrics & gynecology and reproductive biology x,1\r\neuropean journal of obstetrics and gynecology and reproductive biology,1\r\neuropean journal of oncology nursing,2\r\n\"european journal of open, distance and e-learning\",1\r\neuropean journal of operational research,2\r\neuropean journal of ophthalmology,1\r\neuropean journal of oral sciences,2\r\neuropean journal of organic chemistry,1\r\neuropean journal of orthodontics,1\r\neuropean journal of orthopaedic surgery and traumatology,1\r\neuropean journal of paediatric dentistry,1\r\neuropean journal of paediatric neurology,1\r\neuropean journal of pain,1\r\neuropean journal of palliative care,1\r\neuropean journal of parenteral & pharmaceutical sciences,-1\r\neuropean journal of pediatric surgery,1\r\neuropean journal of pediatrics,1\r\neuropean journal of personality,2\r\neuropean journal of pharmaceutical sciences,3\r\neuropean journal of pharmaceutics and biopharmaceutics,2\r\neuropean journal of pharmacology,2\r\neuropean journal of philosophy,3\r\neuropean journal of philosophy of religion,1\r\neuropean journal of phycology,1\r\neuropean journal of physical and rehabilitation medicine,1\r\neuropean journal of physics,1\r\neuropean journal of physiotherapy,1\r\neuropean journal of plant pathology,1\r\neuropean journal of plastic surgery,1\r\neuropean journal of police studies,1\r\neuropean journal of political economy,1\r\neuropean journal of political research,3\r\neuropean journal of political research : political data yearbook,1\r\neuropean journal of political theory,2\r\neuropean journal of politics and gender,1\r\neuropean journal of population-revue europeenne de demographie,2\r\neuropean journal of pragmatism and american philosophy,1\r\neuropean journal of preventive cardiology,2\r\neuropean journal of probation,1\r\neuropean journal of prosthodontics and restorative dentistry,1\r\neuropean journal of protistology,1\r\neuropean journal of psychiatry,1\r\neuropean journal of psychoanalysis,-1\r\neuropean journal of psychological assessment,1\r\neuropean journal of psychology applied to legal context,1\r\neuropean journal of psychology of education,1\r\neuropean journal of psychology open,1\r\n\"european journal of psychotherapy, counselling and health\",1\r\neuropean journal of psychotraumatology,1\r\neuropean journal of public health,2\r\neuropean journal of pure and applied mathematics,1\r\neuropean journal of radiology,1\r\neuropean journal of radiology open,1\r\neuropean journal of remote sensing,1\r\neuropean journal of risk regulation,1\r\neuropean journal of scandinavian studies,2\r\neuropean journal of science and mathematics education,1\r\neuropean journal of science and theology,-1\r\neuropean journal of scientific research,-1\r\neuropean journal of social & behavioural sciences,-1\r\neuropean journal of social education,1\r\neuropean journal of social law,1\r\neuropean journal of social psychology,3\r\neuropean journal of social science education and research,1\r\neuropean journal of social sciences,-1\r\neuropean journal of social sciences studies,-1\r\neuropean journal of social security,1\r\neuropean journal of social theory,2\r\neuropean journal of social work,2\r\neuropean journal of soil biology,1\r\neuropean journal of soil science,2\r\neuropean journal of spatial development,1\r\neuropean journal of special education research,1\r\neuropean journal of special needs education,2\r\neuropean journal of sport science,2\r\neuropean journal of sport sciences,-1\r\neuropean journal of stem education,-1\r\neuropean journal of sustainable development,-1\r\neuropean journal of taxonomy,1\r\neuropean journal of teacher education,3\r\neuropean journal of the history of economic thought,1\r\neuropean journal of theatre and performance,1\r\neuropean journal of theology,1\r\neuropean journal of therapeutics,-1\r\neuropean journal of tourism research,1\r\n\"european journal of tourism, hospitality and recreation\",1\r\neuropean journal of training and development,1\r\neuropean journal of transformation studies,1\r\neuropean journal of translational myology,1\r\neuropean journal of transport and infrastructure research,1\r\neuropean journal of trauma & dissociation,1\r\neuropean journal of trauma and emergency surgery,1\r\neuropean journal of underwater and hyperbaric medicine,1\r\neuropean journal of vascular and endovascular surgery,2\r\neuropean journal of wildlife research,1\r\neuropean journal of women`s studies,3\r\neuropean journal of wood and wood products,1\r\neuropean journal of work and organizational psychology,2\r\neuropean journal of workplace innovation,1\r\neuropean journal on criminal policy and research,1\r\neuropean joyce studies,1\r\neuropean labour law journal,2\r\neuropean language resources distribution agency,1\r\neuropean law blog,-1\r\neuropean law enforcement research bulletin,1\r\neuropean law institute,1\r\neuropean law journal,3\r\neuropean law open,1\r\neuropean law reporter,1\r\neuropean law review,3\r\neuropean legacy: toward new paradigms,2\r\neuropean liberal forum,-1\r\neuropean management journal,2\r\neuropean management review,1\r\neuropean mathematical society publishing house,2\r\neuropean medical journal urology,-1\r\neuropean medieval drama,1\r\neuropean microelectronics and packaging conference,1\r\neuropean microwave association,-1\r\neuropean microwave conference,1\r\neuropean modelling symposium,-1\r\neuropean musculoskeletal review,1\r\neuropean network of heads of schools of architecture,-1\r\neuropean network of living labs,-1\r\neuropean networks law and regulation quarterly,-1\r\neuropean neurofibromatosis meeting,-1\r\neuropean neurological review,1\r\neuropean neurology,1\r\neuropean neuropsychopharmacology,1\r\neuropean nuclear society,-1\r\neuropean offroads of social science,-1\r\neuropean optical society,1\r\neuropean orthopaedics and traumatology,1\r\neuropean papers,1\r\neuropean parliament,-1\r\neuropean pharmaceutical law review,1\r\neuropean physical education review,2\r\neuropean physical journal a,2\r\neuropean physical journal b,1\r\neuropean physical journal c,2\r\neuropean physical journal d,1\r\neuropean physical journal e,1\r\neuropean physical journal h,1\r\neuropean physical journal plus,1\r\neuropean physical journal: applied physics,1\r\neuropean physical journal: special topics,1\r\neuropean physical society,1\r\neuropean planning studies,2\r\neuropean police college,-1\r\neuropean policy analysis,1\r\neuropean political science,1\r\neuropean political science review,2\r\neuropean politics and society,1\r\neuropean polymer journal,1\r\neuropean powder metallurgy association,-1\r\neuropean power electronics and drives association,1\r\neuropean press academic publishing,-1\r\neuropean proceedings of educational sciences,-1\r\neuropean proceedings of international conference on education and educational psychology,-1\r\neuropean proceedings of social and behavioural sciences,-1\r\neuropean procurement & public private partnership law review,1\r\neuropean property law journal,1\r\neuropean psychiatry,2\r\neuropean psychologist,2\r\neuropean psychomotricity journal,1\r\neuropean public & social innovation review,1\r\neuropean public law,2\r\neuropean quality assurance forum papers and presentations,-1\r\neuropean radiology,2\r\neuropean radiology experimental,1\r\neuropean regional conference of the international telecommunication society,-1\r\neuropean research institute for social work,-1\r\neuropean respiratory disease,1\r\neuropean respiratory journal,3\r\neuropean respiratory review,1\r\neuropean respiratory society,-1\r\neuropean review,1\r\neuropean review for medical and pharmacological sciences,-1\r\neuropean review of aging and physical activity,1\r\neuropean review of agricultural economics,2\r\neuropean review of applied psychology-revue europeenne de psychologie appliquee,1\r\neuropean review of contract law,2\r\neuropean review of digital administration & law,1\r\neuropean review of economic history,2\r\neuropean review of history-revue europeenne d histoire,3\r\neuropean review of international studies,1\r\neuropean review of latin american and caribbean studies,2\r\neuropean review of organised crime,1\r\neuropean review of private law,2\r\neuropean review of public law,1\r\neuropean review of service economics and management,-1\r\neuropean review of social psychology,1\r\neuropean reward management conference,-1\r\neuropean romantic review,2\r\neuropean safety and reliability association,1\r\neuropean science and technology review,-1\r\neuropean science editing,1\r\neuropean science foundation,-1\r\neuropean scientific journal,-1\r\neuropean security,1\r\neuropean security and defence,-1\r\neuropean signal processing conference,1\r\neuropean simulation and modelling conference,1\r\neuropean sleep research society,-1\r\neuropean social sciences research journal,-1\r\neuropean social work research,-1\r\neuropean societies,2\r\neuropean society for engineering education mathematics working group seminar,-1\r\neuropean society for precision engineering and nanotechnology,-1\r\neuropean society for research in mathematics education,1\r\neuropean sociological review,3\r\neuropean sociologist,-1\r\neuropean software engineering conference,2\r\neuropean space agency,1\r\neuropean spatial research and policy,-1\r\neuropean spine journal,1\r\neuropean sport management quarterly,1\r\neuropean squirrel initiative,-1\r\neuropean starting ai researcher symposium,-1\r\neuropean state aid law quarterly,1\r\neuropean stroke journal,1\r\neuropean structural and investment funds journal,1\r\neuropean studies,1\r\neuropean studies in philosophy of science,1\r\neuropean surgery: acta chirurgica austriaca,1\r\neuropean surgical research,1\r\neuropean symposia on algorithms,2\r\n\"european symposium on artificial neural networks, computational intelligence and machine learning\",1\r\neuropean taxation,1\r\neuropean thyroid journal,1\r\neuropean tort law yearbook,-1\r\neuropean trade union institute,-1\r\neuropean transactions on electrical power,1\r\neuropean transactions on telecommunications,1\r\neuropean transport : trasporti europei,1\r\neuropean transport conference past papers repository,-1\r\neuropean transport law,1\r\neuropean transport research review,1\r\neuropean transport studies,1\r\neuropean triple helix congress on responsible innovation & entrepreneurship,-1\r\neuropean union institute for security studies,-1\r\neuropean union politics,2\r\neuropean university at st. petersburg,-1\r\neuropean university cyprus,-1\r\neuropean university information systems congress,-1\r\neuropean university institute,-1\r\neuropean urban and regional studies,2\r\neuropean urological review,1\r\neuropean urology,3\r\neuropean urology focus,2\r\neuropean urology oncology,1\r\neuropean urology open science,1\r\neuropean values studies,1\r\neuropean view,-1\r\neuropean water,1\r\neuropean wind energy association,1\r\neuropean workshop on microelectronics education,-1\r\neuropean workshop on software ecosystems,-1\r\neuropean workshop on structural health monitoring,-1\r\neuropean workshop on visual information processing,1\r\neuropean yearbook of constitutional law,1\r\neuropean yearbook of minority issues,1\r\neuropean yearbook of the history of psychology,1\r\neuropean zoological journal,1\r\neuropeanfm insight,-1\r\neuropes journal of psychology,1\r\neurophysics news,-1\r\neuropäische geschichte online,1\r\neuropäische zeitschrift für arbeitsrecht,-1\r\neuropäischer hochschulverlag,-1\r\neuropäisches journal für minderheitenfragen,1\r\neurosis-eti,-1\r\neurosphere online working paper series,1\r\neurospi,-1\r\neurosurveillance,2\r\neurosys conference,1\r\neurozine,-1\r\neurup,-1\r\neurōpaikī ekfrasī,-1\r\neur’orbem éditions,-1\r\neusl verlagsgesellschaft,-1\r\neuspen,-1\r\neva analyysi,-1\r\neva pamfletti,-1\r\neva raportti,-1\r\nevaluate europe handbook series,-1\r\nevaluation,1\r\nevaluation and program planning,1\r\nevaluation and the health professions,1\r\nevaluation review,1\r\nevangelical quarterly,1\r\nevangelische theologie,1\r\nevangelische verlagsanstalt gmbh,1\r\nevansia,-1\r\nevent management,1\r\nevental aesthetics,1\r\nevento,-1\r\nevergreen,-1\r\neversheds sutherland magazine,-1\r\nevidence & policy,1\r\nevidence based library and information practice,1\r\nevidence-based cardiovascular medicine,1\r\nevidence-based communication assessment and intervention,1\r\nevidence-based dentistry,1\r\nevidence-based hrm,1\r\nevidence-based midwifery,-1\r\nevidence-based nursing,1\r\nevodevo,1\r\nevolution,3\r\nevolution : education and outreach,1\r\nevolution and development,1\r\nevolution and human behavior,2\r\nevolution equations and control theory,-1\r\nevolution letters,2\r\nevolution psychiatrique,1\r\n\"evolution, medicine and public health\",2\r\nevolutionary and institutional economics review,1\r\nevolutionary anthropology,3\r\nevolutionary applications,2\r\nevolutionary behavioral sciences,1\r\nevolutionary bioinformatics,1\r\nevolutionary biology,1\r\nevolutionary computation,2\r\nevolutionary ecology,1\r\nevolutionary ecology research,1\r\nevolutionary human sciences,1\r\nevolutionary intelligence,1\r\nevolutionary journal of the linnean society,1\r\nevolutionary linguistic theory,1\r\nevolutionary psychological science,1\r\nevolutionary psychology,1\r\nevolutionary studies in imaginative culture,1\r\nevolutionary systematics,-1\r\nevolving pedagogy,-1\r\nevolving systems,1\r\nevropaikos organismos dimosiou dikaiou,-1\r\nevropejskij dom,-1\r\nevropska revija za pravo osiguranja,1\r\nevropský politický a právní diskurz,-1\r\newop in practice,-1\r\nex aequo,-1\r\nex auditu,1\r\nex fonte,1\r\nex tuto,1\r\nex-libris comunicação integrada,-1\r\nexamples and counterexamples,1\r\nexarc journal,1\r\nexcavatio,1\r\nexcellence cluster topoi,-1\r\nexceptional children,3\r\nexceptionality,1\r\nexceptionality education international,1\r\nexcessive bodies,-1\r\nexchange: journal of missiological and ecumenical research,2\r\nexcli journal,1\r\nexemplaria classica,1\r\nexemplaria: a journal of theory in medieval and renaissance studies,1\r\nexercise and quality of life,1\r\nexercise and sport sciences reviews,1\r\nexercise immunology review,1\r\nexilforschung: ein internationales jahrbuch,1\r\nexistentia,1\r\nexlibris-uutiset,-1\r\nexperimental & clinical cardiology,-1\r\nexperimental aging research,1\r\nexperimental agriculture,1\r\nexperimental and applied acarology,1\r\nexperimental and clinical endocrinology and diabetes,1\r\nexperimental and clinical psychopharmacology,1\r\nexperimental and clinical transplantation,1\r\nexperimental and computational multiphase flow,1\r\nexperimental and molecular medicine,1\r\nexperimental and molecular pathology,1\r\nexperimental and therapeutic medicine,1\r\nexperimental and toxicologic pathology,1\r\nexperimental animals,1\r\nexperimental astronomy,1\r\nexperimental biology and medicine,1\r\nexperimental brain research,1\r\nexperimental cell research,1\r\nexperimental dermatology,2\r\nexperimental economics,2\r\nexperimental eye research,1\r\nexperimental fluid mechanics,-1\r\nexperimental gerontology,1\r\nexperimental heat transfer,1\r\nexperimental hematology,1\r\nexperimental hematology & oncology,1\r\nexperimental lung research,1\r\nexperimental mathematics,1\r\nexperimental mechanics,1\r\nexperimental neurology,1\r\nexperimental oncology,1\r\nexperimental parasitology,1\r\nexperimental physiology,1\r\nexperimental psychology,1\r\nexperimental techniques,1\r\nexperimental thermal and fluid science,1\r\nexperiments in fluids,1\r\nexpert evidence,1\r\nexpert opinion on biological therapy,1\r\nexpert opinion on drug delivery,1\r\nexpert opinion on drug discovery,1\r\nexpert opinion on drug metabolism and toxicology,1\r\nexpert opinion on drug safety,1\r\nexpert opinion on emerging drugs,1\r\nexpert opinion on environmental biology,-1\r\nexpert opinion on investigational drugs,1\r\nexpert opinion on medical diagnostics,1\r\nexpert opinion on pharmacotherapy,1\r\nexpert opinion on therapeutic patents,1\r\nexpert opinion on therapeutic targets,1\r\nexpert review of anti-infective therapy,1\r\nexpert review of anticancer therapy,1\r\nexpert review of cardiovascular therapy,1\r\nexpert review of clinical immunology,1\r\nexpert review of clinical pharmacology,1\r\nexpert review of endocrinology & metabolism,1\r\nexpert review of gastroenterology and hepatology,1\r\nexpert review of hematology,1\r\nexpert review of medical devices,1\r\nexpert review of molecular diagnostics,1\r\nexpert review of neurotherapeutics,1\r\nexpert review of obstetrics and gynecology,-1\r\nexpert review of pharmacoeconomics and outcomes research,1\r\nexpert review of proteomics,1\r\nexpert review of respiratory medicine,1\r\nexpert review of vaccines,1\r\nexpert reviews in molecular medicine,1\r\nexpert systems,1\r\nexpert systems with applications,2\r\nexplicator,1\r\nexploration,-1\r\nexploration and mining geology,1\r\nexploration geophysics,1\r\nexploration of digital health technologies,-1\r\nexploration of neuroscience,-1\r\nexplorations,-1\r\nexplorations in economic history,3\r\nexplorations in media ecology,1\r\nexplorations in renaissance culture,1\r\nexploratory research in clinical and social pharmacy,1\r\nexplore: the journal of science and healing,1\r\nexploring diversity in entrepreneurship,-1\r\nexpositiones mathematicae,1\r\nexpository times,1\r\nexposome,-1\r\nexposure and health,1\r\nexpress polymer letters,1\r\nexpressions maghrebines,1\r\nextended abstracts on human factors in computing systems,-1\r\nextrapolation,2\r\nextreme mechanics letters,1\r\nextremes,1\r\nextremophiles,1\r\neye,1\r\neye and contact lens-science and clinical practice,1\r\neye and vision,1\r\neyesreg,-1\r\neyewear publishing,-1\r\neyvind johnson-sällskapets årsbok,-1\r\neötvös loránd tudományegyetem,-1\r\neötvös loránd university,-1\r\nežegodnik finno-ugorskih issledovanij,1\r\nèlektronnoe priloženie k rossijskomu ûridičeskomu žurnalu,-1\r\néducation & didactique,-1\r\nf & c edizioni,-1\r\nf & f international,-1\r\nf a davis company,-1\r\nf&e,-1\r\nf&s reports,1\r\nf&s science,1\r\nf1000 prime,-1\r\nf1000research,1\r\nfabrica litterarum polono-italica,1\r\nfabrications,1\r\nfabrik og bolig,-1\r\nfabrika komiksov,-1\r\nfabrizio serra editore,1\r\nfabula,2\r\nfacet publishing,1\r\nfacets,1\r\nfachblatt des berufsverbandes österreichischer kunst- und werkerzieherinnen,-1\r\nfachhochschule nordwestschweiz,-1\r\nfachsprache,2\r\nfachverlag nw. in carl ed. schünemann,-1\r\nfacial plastic surgery,1\r\nfacial plastic surgery & aesthetic medicine,1\r\nfacies,1\r\nfacilities,2\r\nfacta universitatis,1\r\nfacta universitatis. series: mechanical engineering,-1\r\nfacta: a journal of roman material culture studies,1\r\n\"facts, views & vision in obgyn\",-1\r\nfacultad latinoamericana de ciencias sociales - flacso,-1\r\nfacultas,-1\r\nfaculty of maritime studies,-1\r\n\"faculté de traduction et d'interprétation, université de genève\",-1\r\nfadian jishu,-1\r\nfadls forlag a/s,1\r\nfafnir,2\r\nfagbokforlaget,1\r\nfahamu refugee legal aid newsletter,-1\r\nfaili,-1\r\nfair play,-1\r\nfair play,1\r\nfairleigh dickinson university press,1\r\nfaith and philosophy,2\r\nfaits de langues,1\r\nfakes forgeries experts,-1\r\nfaktori,-1\r\nfakultet muzičke umetnosti,-1\r\n\"fakulteta za organizacijske vede kranj, zalozba moderna organizacija\",-1\r\nfalmer press,1\r\nfamilial cancer,1\r\nfamilies in society: the journal of contemporary social services,1\r\nfamilies systems & health,1\r\n\"families, relationships and societies\",1\r\nfamily & law,1\r\nfamily and community health,1\r\nfamily and community history,1\r\nfamily and consumer sciences research journal,1\r\nfamily business review,2\r\nfamily court review: an interdisciplinary journal,1\r\nfamily journal,1\r\nfamily law quarterly,1\r\nfamily medicine,1\r\nfamily medicine & medical science research,-1\r\nfamily medicine & primary care review,-1\r\nfamily medicine and community health,1\r\nfamily practice,2\r\nfamily process,2\r\nfamily relations,2\r\n\"family science: global perspectives on research, policy and practice\",1\r\nfamily transitions,1\r\nfao fisheries and aquaculture circular,-1\r\nfao fisheries and aquaculture proceedings,-1\r\nfar east journal of mathematical education,1\r\nfar east journal of theoretical statistics,1\r\nfar eastern entomologist,-1\r\nfaraday discussions,1\r\nfaravid,1\r\nfarmacia,-1\r\nfarmaciâ,-1\r\nfarmakeutikī,-1\r\nfarmasia,-1\r\nfarming and management,-1\r\nfarmiuutiset,-1\r\nfaros,-1\r\nfasciculi archaeologiae historicae,1\r\nfascism. journal of comparative fascism studies,1\r\nfaseb bioadvances,-1\r\nfaseb journal,2\r\nfashion and textiles,1\r\nfashion colloquia,-1\r\nfashion highlight,1\r\nfashion practice,1\r\nfashion studies,1\r\nfashion theory: the journal of dress body and culture,2\r\n\"fashion, style & popular culture\",1\r\nfasis,1\r\nfast capitalism,1\r\nfast-ls ltd,-1\r\nfastcase,-1\r\nfat studies,1\r\nfataburen nordiska museets,1\r\nfate in review,-1\r\nfathering: a journal of theory and research about men as parents,1\r\nfatigue and fracture of engineering materials and structures,1\r\nfaulkner journal,1\r\nfauna norvegica,1\r\nfaventia,1\r\nfaxuejia,-1\r\nfazhi yu shehui,-1\r\nfe dergi,-1\r\nfebs journal,2\r\nfebs letters,1\r\nfebs open bio,1\r\nfederal law review,1\r\nfederal probation,1\r\nfederal reserve bank of st louis review,-1\r\nfederalismi.it,-1\r\nfederated conference on computer science and information systems,1\r\nfedoapress,1\r\nfeedback,-1\r\nfeevale,-1\r\n\"felix ravenna: rivista di antichita ravennati, cristiane e byzantine\",1\r\nfelsefe tartışmaları,1\r\nfelsőbbfokú tanulmányok intézete,-1\r\nfemina politica,1\r\nfeminism and psychology,1\r\nfeminist criminology,2\r\nfeminist economics,1\r\nfeminist encounters,1\r\nfeminist formations,1\r\nfeminist legal studies,2\r\nfeminist media histories,1\r\nfeminist media studies,2\r\nfeminist review,2\r\nfeminist studies,2\r\nfeminist theology,1\r\nfeminist theory,3\r\nfeministische studien,1\r\nfeminists@law,1\r\nfems immunology and medical microbiology,1\r\nfems microbes,1\r\nfems microbiology ecology,1\r\nfems microbiology letters,1\r\nfems microbiology reviews,2\r\nfems yeast research,1\r\nfenestra finnorum,-1\r\nfennia,1\r\nfenno-ugrica suecana,1\r\nfenno-ugrica suecana. nova series,1\r\nfenno-ugristica,1\r\nfennoscandia archaeologica,2\r\nfermentation,-1\r\nfern gazette,1\r\nfernwood publishing,1\r\nferrantia,-1\r\nferroelectrics,1\r\nferroelectrics letters section,1\r\nfertility and sterility,3\r\nferðamál á norðurslóðum,-1\r\nfetal and maternal medicine review,1\r\nfetal and pediatric pathology,1\r\nfetal diagnosis and therapy,1\r\nfew-body systems,1\r\nff communications,2\r\nff network,-1\r\nfgi publications,-1\r\nfgi reports,-1\r\nfh oö forschungs- & entwicklungs gmbh,-1\r\nfiatal írók szövetsége,-1\r\nfib fédération internationale du béton,-1\r\nfib symposium proceedings,1\r\nfiber and integrated optics,1\r\nfibers,-1\r\nfibers and polymers,1\r\nfibonacci quarterly,1\r\nfibre chemistry,1\r\nfibreculture journal: internet theory criticism research,1\r\nfibres and textiles in eastern europe,1\r\nfibrogenesis & tissue repair,-1\r\nfichl publication series,-1\r\nfichte-studien,1\r\nfiction international,1\r\nfiddlehead,1\r\nfidea,-1\r\nfiducia,-1\r\nfield and vegetable crops research,1\r\nfield bryology,-1\r\nfield crops research,2\r\nfield methods,2\r\nfields institute communications,1\r\nfieldwork in religion,1\r\nfifteenth-century studies,1\r\nfigura,-1\r\nfigurationen: gender - literatur - kultur,1\r\nfiia analysis,-1\r\nfiia reports,1\r\nfiib business review,1\r\nfilander verlag,1\r\nfilatelisti,-1\r\nfillari,-1\r\nfilm and history,1\r\nfilm criticism,1\r\nfilm history: an international journal,2\r\nfilm international,1\r\nfilm quarterly,2\r\n\"film, fashion & consumption\",1\r\nfilm-philosophy,1\r\nfilmarchiv austria,-1\r\nfilmhistoria,1\r\nfilmihullu,-1\r\nfilmiverkko ry,-1\r\nfilodiritto editore,-1\r\nfilogi,-1\r\nfilologia,1\r\nfilologia antica e moderna,1\r\nfilologia e critica,-1\r\nfilologia italiana,1\r\nfilologia mediolatina: rivista della fondazione ezio franceschini,2\r\nfilologia neotestamentaria,1\r\nfilologija,1\r\nfilologiâ i ?elovek,1\r\nfilologiâ masalalari,-1\r\nfilologičeskie nauki : naučnye doklady vysšej školy,-1\r\nfilologičeskie nauki v mgimo,-1\r\nfilologičeskij klass,1\r\nfilomat,1\r\nfilosofia,1\r\nfilosofia e questioni pubbliche,1\r\nfilosofia unisinos,1\r\nfilosofia: international journal of philosophy,1\r\nfilosoficky casopis,1\r\nfilosofija-sociologija,1\r\nfilosofisia tutkimuksia helsingin yliopistosta,-1\r\nfilosofisk supplement,-1\r\nfilosofisk tidskrift,1\r\nfilosofiska notiser,-1\r\nfilosofiâ,-1\r\nfilosofiâ hozâjstva,1\r\nfilosofiâ i kul’tura,1\r\nfilosofiâ nauki,1\r\nfilosofiâ obrazovaniâ,1\r\nfilosofiâ prava,1\r\nfilosofiâ social’nyh kommunikacij,1\r\nfilosofski alternativi,1\r\nfilosofskie nauki,1\r\nfiloteknos,-1\r\nfilozofia,1\r\nfilozofia nauki,1\r\nfilozofija i drustvo,1\r\nfilozofska istrazivanja,1\r\nfilozofski fakultet - izdavačka delatnost,-1\r\n\"filozofski fakultet, univerzitet \"\"sv. kiril i metodij\"\" skopje\",-1\r\nfilozofski vestnik,1\r\nfiltration,1\r\nfiltration and separation,1\r\nfiltration industry analyst,1\r\n\"fimea kehittää, arvioi ja informoi\",-1\r\nfimecc publications series,-1\r\nfinal program and proceedings : color and imaging conference,-1\r\nfinance,1\r\nfinance a uver,-1\r\nfinance and society,-1\r\nfinance and stochastics,2\r\nfinance india,1\r\nfinance research letters,1\r\nfinancial accountability and management,1\r\nfinancial analysts journal,1\r\nfinancial counseling and planning,1\r\nfinancial history,1\r\nfinancial history review,1\r\nfinancial innovation,1\r\nfinancial management,2\r\nfinancial markets and portfolio management,1\r\n\"financial markets, institutions and instruments\",1\r\n\"financial markets, institutions and risks\",-1\r\nfinancial review,1\r\nfinancial services review,1\r\nfinancial times,-1\r\nfinancial times music and copyright,-1\r\nfinans,-1\r\nfinanssi- ja vakuutuskustannus oy finva,-1\r\nfinanzarchiv,1\r\nfinbion julkaisuja,-1\r\nfincent publication series,-1\r\nfindecon monograph series,-1\r\nfingrid oyj,-1\r\nfinisterra,-1\r\nfinite elements in analysis and design,1\r\nfinite fields and their applications,1\r\nfinlands svenska andelsförbund,-1\r\nfinlands svenska folkdansring,-1\r\nfinlandssvenska kompetenscentret inom det sociala området,-1\r\nfinn lectura,-1\r\nfinn-brits,-1\r\nfinn-kultur,-1\r\nfinnanest,-1\r\nfinnisch-ugrische forschungen,3\r\nfinnisch-ugrische mitteilungen,1\r\nfinnische beiträge zur germanistik,1\r\nfinnish business review,-1\r\nfinnish dance in focus,-1\r\nfinnish defence studies,1\r\nfinnish foreign policy papers,-1\r\nfinnish journal for romanian studies,-1\r\nfinnish journal of ehealth and ewelfare,1\r\nfinnish journal of linguistics,1\r\nfinnish journal of social research,1\r\nfinnish music quarterly,-1\r\nfinnish society for aesthetics publication series,-1\r\nfinnish yearbook of international law,1\r\nfinno-ugric languages and linguistics,1\r\nfinno-ugric studies association of canada,-1\r\nfino traço editora,-1\r\nfinra ry,-1\r\nfinsk tidskrift,1\r\nfinska läkaresällskapets handlingar,1\r\nfire,-1\r\nfire and materials,1\r\nfire ecology,1\r\nfire research,-1\r\nfire safety journal,2\r\nfire safety science,1\r\nfire technology,2\r\nfirenze university press,1\r\nfirera & liuzzo publishing,1\r\nfirst break,1\r\nfirst language,2\r\nfirst monday,2\r\nfirst world war studies,1\r\nfiscal studies,1\r\nfischer taschenbuch verlag - forum wissenschaft hochschule,1\r\nfish and fisheries,3\r\nfish and shellfish immunology,1\r\nfish pathology,1\r\nfish physiology and biochemistry,1\r\nfisheries,1\r\nfisheries management and ecology,1\r\nfisheries oceanography,2\r\nfisheries research,2\r\nfisheries science,1\r\nfishery bulletin,1\r\nfishes,-1\r\nfisioterapia,1\r\nfiskarposten,-1\r\nfiskeritidskrift för finland,-1\r\nfit monograph series/collection,1\r\nfitispos international journal,-1\r\nfitoterapia,1\r\nfixed point theory,1\r\nfizika metalliv i metallovedenie,1\r\nfizika nizkih temperatur,-1\r\nflash art,-1\r\nflatchem,1\r\nflattiviesti,-1\r\nflavour,1\r\nflavour and fragrance journal,1\r\nfle learning,-1\r\nfleischwirtschaft,1\r\nfleischwirtschaft international,-1\r\nfleks,1\r\nflexible and printed electronics,2\r\nflexible services and manufacturing journal,1\r\nflexmat,-1\r\nflick studio,-1\r\nflinders law journal,1\r\nflinta,-1\r\nflogiston,-1\r\nflora,1\r\nflora mediterranea,-1\r\nflorentia iliberritana,1\r\nflorida entomologist,1\r\nflorida state open publishing,-1\r\nflorida tax review,1\r\nflorilegium,1\r\nflow measurement and instrumentation,2\r\nflow turbulence and combustion,1\r\nfluctuation and noise letters,1\r\nfluid dynamics,1\r\nfluid dynamics and materials processing,1\r\nfluid dynamics research,1\r\nfluid mechanichs and its application,1\r\nfluid phase equilibria,1\r\nfluids,-1\r\nfluids and barriers of the cns,1\r\nfluminensia,1\r\nfluoride,1\r\nflux,-1\r\nfly,1\r\nfly for points,-1\r\nfmcad,1\r\nfme transactions,1\r\nfmsera journal,1\r\nfnes vaalivälähdykset,-1\r\nfng research,1\r\nfocaal: european journal of anthropology,2\r\nfocus : journal of international business,1\r\nfocus junior,-1\r\nfocus localis,1\r\nfocus on alternative and complementary therapies,1\r\nfocus on autism and other developmental disabilities,1\r\nfocus on catalysts,1\r\nfocus on pigments,1\r\nfocus on powder coatings,1\r\nfocus on surfactants,1\r\nfoi-komers,-1\r\nfokus på familien,1\r\nfolia biologica,1\r\nfolia biologica: krakow,1\r\nfolia cryptogamica estonica,1\r\nfolia estonica,1\r\nfolia ethnographica,1\r\nfolia geobotanica,1\r\nfolia histochemica et cytobiologica,1\r\nfolia historiae artium,1\r\nfolia linguistica,2\r\nfolia linguistica et litteraria,-1\r\nfolia linguistica historica,2\r\nfolia malacologica,1\r\nfolia malaysiana,-1\r\nfolia medica,-1\r\nfolia microbiologica,1\r\nfolia morphologica,1\r\nfolia neuropathologica,1\r\nfolia onomastica croatica,1\r\nfolia orientalia,1\r\nfolia parasitologica,1\r\nfolia phoniatrica et logopaedica,1\r\nfolia praehistorica posnaniensia,1\r\nfolia primatologica,1\r\nfolia scandinavica posnaniensia,1\r\nfolia uralica debreceniensia,1\r\nfolk life,1\r\nfolk music journal,1\r\nfolk och musik,-1\r\n\"folk, knowledge, place\",1\r\nfolkdansforskning i norden,-1\r\nfolklivsstudier,-1\r\nfolklore,2\r\nfolkloristiikan julkaisuja,-1\r\nfolkloristiikan toimite,-1\r\nfolkloristika,1\r\nfolkmålsstudier,2\r\nfondacija za regionalno razvitie,-1\r\nfondation européenne d'études progressistes,-1\r\nfondation louis de broglie,1\r\nfondazione cisam,1\r\nfondazione politecnico di milano,-1\r\nfondo de cultura economica,-1\r\nfondo editorial universidad eafit,1\r\nfonetica si dialectologie,1\r\nfontana media,-1\r\nfontes archaeologici posnanienses,1\r\nfontes artis musicae,1\r\nfonti musicali italiane,1\r\nfood additives and contaminants part a: chemistry analysis control exposureand risk assessment,1\r\nfood additives and contaminants part b: surveillance issn,1\r\nfood analytical methods,1\r\nfood and agricultural immunology,1\r\nfood and agriculture organization of the united nations,-1\r\nfood and bioprocess technology,1\r\nfood and bioproducts processing,1\r\nfood and chemical toxicology,1\r\nfood and drug law journal,1\r\nfood and energy security,1\r\nfood and environmental virology,1\r\nfood and foodways,1\r\nfood and function,1\r\nfood and history,2\r\nfood and humanity,1\r\nfood and nutrition bulletin,1\r\nfood and nutrition research,1\r\nfood and waterborne parasitology,1\r\nfood australia,1\r\nfood biophysics,1\r\nfood bioscience,1\r\nfood biotechnology,1\r\nfood chemistry,2\r\nfood chemistry advances,1\r\nfood chemistry x,1\r\nfood control,2\r\nfood engineering reviews,1\r\nfood ethics,1\r\nfood frontiers,1\r\nfood hydrocolloids,3\r\nfood hygiene and safety science,1\r\nfood innovation and advances,-1\r\nfood microbiology,2\r\nfood packaging and shelf life,1\r\nfood policy,2\r\nfood quality and preference,2\r\nfood quality and safety,1\r\nfood research international,2\r\nfood reviews international,2\r\nfood safety and risk,1\r\nfood science & nutrition,1\r\nfood science and biotechnology,1\r\nfood science and human wellness,1\r\nfood science and technology,1\r\nfood science and technology international,1\r\nfood science and technology research,1\r\nfood security,1\r\nfood structure,1\r\nfood studies,1\r\nfood studies press,-1\r\nfood technology,1\r\nfood technology and biotechnology,1\r\nfood webs,1\r\n\"food, culture and society\",1\r\nfoodborne pathogens and disease,1\r\nfoods,-1\r\nfoot,1\r\nfoot and ankle clinics,1\r\nfoot and ankle international,1\r\nfoot and ankle surgery,1\r\nfootprint,1\r\nfootwear science,1\r\nfor the learning of mathematics,1\r\nforbes,-1\r\nforced migration review,-1\r\nforces in mechanics,1\r\nfordham international law journal,2\r\nfordham journal of corporate & financial law,1\r\nfordham law review,1\r\nfordham university press,2\r\nfordítástudomány,-1\r\nforecasting,-1\r\nforeign affairs,1\r\nforeign economies and management,-1\r\nforeign language annals,2\r\nforeign language teaching and research press,-1\r\nforeign languages press,1\r\nforeign literature studies,1\r\nforeign policy,1\r\nforeign policy analysis,1\r\nforensic anthropology,-1\r\nforensic chemistry,1\r\nforensic imaging,1\r\nforensic science international,2\r\nforensic science international : synergy,1\r\nforensic science international: animals and environments,-1\r\nforensic science international: digital investigation,1\r\nforensic science international: genetics,3\r\nforensic science international: genetics supplement series,1\r\nforensic science international: reports,1\r\nforensic science policy & management,1\r\n\"forensic science, medicine and pathology\",1\r\nforensic sciences,-1\r\nforensic sciences research,1\r\nforensic toxicology,1\r\nfores,-1\r\nforesight,1\r\nforest ecology and management,3\r\nforest ecosystems,1\r\nforest pathology,1\r\nforest policy and economics,2\r\nforest products journal,1\r\nforest products society,1\r\nforest research institute,-1\r\nforest science,1\r\nforest systems,1\r\nforestry,2\r\nforestry chronicle,-1\r\nforestry research,1\r\nforestry studies,1\r\nforestry studies in china,1\r\nforests,-1\r\nforests monitor,1\r\n\"forests, trees and livelihoods\",1\r\nforktail,1\r\nforlag1,1\r\nforlaget ajour,1\r\nforlaget anis,1\r\nforlaget hexis,1\r\nforlaget hikuin,1\r\nforlaget kolon,1\r\nform,-1\r\nforma y funcion,1\r\nformakademisk,1\r\nformal aspects of computing,2\r\nformal methods in system design,2\r\nformalized mathematics,1\r\nformalpress,-1\r\nformatex research center,-1\r\nformath,1\r\nformation emploi,1\r\nformazione & insegnamento,-1\r\nformulary,1\r\nformules: revue des creations formelles,1\r\nfornvannen,1\r\nforo de derecho mercantil,1\r\nforo de educación,1\r\nforo hispanico,1\r\nforo internacional,1\r\nforo italiano,1\r\nforsait,-1\r\nforschung im ingenieurwesen-engineering research,1\r\nforschungen zu burgen und schlossern,1\r\nforschungen zur osteuropäischen geschichte,1\r\nforschungen zur volks- und landeskunde,1\r\nforschungsjournal soziale bewegungen,-1\r\nforskning & forandring,1\r\nforskning för framåt,-1\r\nforskning för kyrkan,1\r\nforskning om undervisning och lärande,1\r\nforskningspolitikk,-1\r\nforskningsrapporter,-1\r\nforskningsrapporter från svenska handelshögskolan,-1\r\nforskningsrapporter från husö biologiska station,-1\r\nforssan lehti,-1\r\nforstmaschinen-profi,-1\r\nfortid,-1\r\nfortress press,1\r\nfortschritte der neurologie psychiatrie,1\r\nfortschritte der physik-progress of physics,1\r\nfortune,-1\r\nforum,-1\r\nforum,1\r\nforum 24,-1\r\nforum archaeologiae: zeitschrift fur klassische archaologie,1\r\nforum der psychoanalyse,1\r\nforum editrice universitaria udinese,-1\r\nforum for anthropology and culture,1\r\nforum for development studies,1\r\nforum for international research in education,1\r\nforum for modern language studies,1\r\nforum for nordic dermato-venereology,1\r\nforum for social economics,1\r\nforum for world literature studies,1\r\nforum för antroposofi,-1\r\nforum für osteuropäische ideen- und zeitgeschichte,-1\r\nforum historiae,-1\r\nforum holzbau,-1\r\nforum italicum,1\r\nforum iuris,-1\r\nforum kinder- und jugendsport,-1\r\nforum kritische psychologie,1\r\nforum mathematicum,2\r\nforum modernes theater,1\r\nforum navale,-1\r\nforum noveyshey vostochnoevropeyskoy istorii i kul¿tury,-1\r\n\"forum of mathematics, pi\",3\r\n\"forum of mathematics, sigma\",2\r\nforum of nutrition,1\r\nforum of slavic cultures,-1\r\nforum pedagogiczne,-1\r\nforum qualitative sozialforschung,1\r\nforum recht,-1\r\nforum scientiae oeconomia,-1\r\nforum sociológico,1\r\nforum stadt,1\r\nforum wohnen und stadtentwicklung,-1\r\nforum: a journal of applied research in contemporary politics,1\r\nforum: international journal of interpretation and translation,1\r\nforumsprache,-1\r\nforvaltningsrattslig tidskrift,1\r\nfossa,-1\r\nfossil imprint,1\r\nfossil record,1\r\nfotoaparát,-1\r\nfotogeschichte,1\r\nfotogrammetrian ja kaukokartoituksen seura,-1\r\nfottea,1\r\nfoucault studies,1\r\nfoundation: the international review of science fiction,1\r\nfoundations and trends in accounting,1\r\nfoundations and trends in communications and information theory,1\r\nfoundations and trends in econometrics,1\r\nfoundations and trends in electronic design automation,-1\r\nfoundations and trends in entrepreneurship,-1\r\nfoundations and trends in finance,1\r\nfoundations and trends in human-computer interaction,1\r\nfoundations and trends in information retrieval,3\r\nfoundations and trends in information systems,1\r\nfoundations and trends in machine learning,3\r\nfoundations and trends in marketing,1\r\nfoundations and trends in robotics,1\r\nfoundations and trends in signal processing,1\r\nfoundations and trends in systems and control,1\r\nfoundations and trends in web science,1\r\nfoundations of chemistry,-1\r\nfoundations of computational mathematics,3\r\nfoundations of data science,1\r\nfoundations of genetic algorithms,1\r\nfoundations of management,1\r\nfoundations of materials science and engineering,-1\r\nfoundations of physics,1\r\nfoundations of science,1\r\nfour courts press,1\r\nfourrages,1\r\nfourth genre: explorations in nonfiction,1\r\nfpga world conference,-1\r\nfractal and fractional,-1\r\nfractals: complex geometry patterns and scaling in nature and society,1\r\nfractional calculus and applied analysis,1\r\nframe,-1\r\nframespa,-1\r\nframework: the journal of cinema and media,1\r\nfran-su,-1\r\nfrancais moderne,2\r\nfrancia,1\r\nfranciscan studies,1\r\nfrancke verlag,1\r\nfranco cesati editore,-1\r\nfrancoangeli,1\r\nfrancophone postcolonial studies,1\r\nfrancosphères,1\r\nfrank & timme,1\r\nfrank cass publishers,1\r\nfrankfurter allgemeine,-1\r\nfrankfurter elektronische rundschau zur altertumskunde,1\r\nfrankfurter judaistische beitrage,1\r\nfranz steiner verlag,2\r\nfranzbecker,-1\r\nfratelli lega,-1\r\nfrattura ed integrità strutturale,1\r\nfraunhofer verlag,-1\r\n\"fraunhofer-gesellschaft zur förderung der angewandten forschung e.v. fraunhofer ivv, außenstelle für verarbeitungsmaschinen und verpackungstechnik dresden\",-1\r\nfraunhofer-institut für zuverlässigkeit und mikrointegration,-1\r\nfredsposten,-1\r\nfree & equal,1\r\nfree neuropathology,1\r\nfree radical biology and medicine,1\r\nfree radical research,1\r\nfreiburger zeitschrift fur philosophie und theologie,1\r\nfreie universität berlin,-1\r\nfreie universität berlin : institut für publizistik- und kommunikationswissenschaft,-1\r\nfreie universität berlin universitätsbibliothek,-1\r\nfremdsprache deutsch: zeitschrift fur die praxis des deutschunterrichts,1\r\nfremdsprachen lehren und lernen,-1\r\nfremdsprachen und hochschule,1\r\nfrench australian review,1\r\nfrench colonial history,1\r\nfrench cultural studies,1\r\nfrench forum,1\r\nfrench historical studies,1\r\nfrench history,2\r\nfrench journal for media research,1\r\nfrench politics,1\r\n\"french politics, culture and society\",1\r\nfrench review,2\r\nfrench studies,3\r\nfrequenz,-1\r\nfresenius environmental bulletin,-1\r\nfresh produce journal,-1\r\nfreshwater biology,2\r\nfreshwater crayfish,1\r\nfreshwater reviews,1\r\nfreshwater science,1\r\nfri tanke,-1\r\nfriction,1\r\nfriedrich-alexander-universität erlangen-nürnberg,-1\r\nfriedrich-ebert-stiftung,-1\r\nfritzes,1\r\nfrodskaparrit: annales societatis scientiarum faeroensis,1\r\nfrom science to policy,-1\r\nfrom the european south,1\r\nfromm-forum,-1\r\nfrommann-holzboog,1\r\nfronesis,-1\r\nfronteiras,1\r\nfrontiers for young minds,-1\r\nfrontiers in aging,-1\r\nfrontiers in aging neuroscience,1\r\nfrontiers in agronomy,-1\r\nfrontiers in allergy,1\r\nfrontiers in animal science,-1\r\nfrontiers in applied mathematics and statistics,-1\r\nfrontiers in artificial intelligence,1\r\nfrontiers in artificial intelligence and applications,1\r\nfrontiers in astronomy and space sciences,-1\r\nfrontiers in bee science,-1\r\nfrontiers in behavioral neuroscience,-1\r\nfrontiers in big data,1\r\nfrontiers in bioengineering and biotechnology,-1\r\nfrontiers in bioinformatics,1\r\nfrontiers in bioscience,1\r\nfrontiers in bioscience - elite,-1\r\nfrontiers in bioscience - scholar,-1\r\nfrontiers in blockchain,-1\r\nfrontiers in built environment,-1\r\nfrontiers in cancer control and society,-1\r\nfrontiers in cardiovascular medicine,1\r\nfrontiers in cell and developmental biology,-1\r\nfrontiers in cellular and infection microbiology,-1\r\nfrontiers in cellular neuroscience,-1\r\nfrontiers in chemical engineering,-1\r\nfrontiers in chemistry,-1\r\nfrontiers in child and adolescent psychiatry,-1\r\nfrontiers in climate,1\r\nfrontiers in clinical diabetes and healthcare,-1\r\nfrontiers in communication,-1\r\nfrontiers in communications and networks,-1\r\nfrontiers in computational neuroscience,1\r\nfrontiers in computer science,1\r\nfrontiers in conservation science,-1\r\nfrontiers in control engineering,-1\r\nfrontiers in dementia,-1\r\nfrontiers in dental medicine,1\r\nfrontiers in dentistry,-1\r\nfrontiers in digital health,-1\r\nfrontiers in drug delivery,-1\r\nfrontiers in earth science,1\r\nfrontiers in ecology and evolution,1\r\nfrontiers in ecology and the environment,2\r\nfrontiers in education,-1\r\nfrontiers in electronics,-1\r\nfrontiers in endocrinology,-1\r\nfrontiers in energy,1\r\nfrontiers in energy research,-1\r\nfrontiers in environmental archaeology,-1\r\nfrontiers in environmental chemistry,-1\r\nfrontiers in environmental economics,-1\r\nfrontiers in environmental science,1\r\nfrontiers in finance and economics,-1\r\nfrontiers in fish science,-1\r\nfrontiers in food science and technology,-1\r\nfrontiers in forests and global change,-1\r\nfrontiers in fungal biology,-1\r\nfrontiers in gastroenterology,-1\r\nfrontiers in genetics,1\r\nfrontiers in genome editing,-1\r\nfrontiers in global women’s health,-1\r\nfrontiers in health informatics,-1\r\nfrontiers in health services,-1\r\nfrontiers in heat and mass transfer,1\r\nfrontiers in hematology,-1\r\nfrontiers in human dynamics,-1\r\nfrontiers in human neuroscience,-1\r\nfrontiers in ict,-1\r\nfrontiers in immunology,1\r\nfrontiers in insect science,-1\r\nfrontiers in integrative neuroscience,-1\r\nfrontiers in lab on a chip technologies,-1\r\nfrontiers in manufacturing technology,-1\r\nfrontiers in marine science,-1\r\nfrontiers in materials,-1\r\nfrontiers in mechanical engineering,-1\r\nfrontiers in medical technology,-1\r\nfrontiers in medicine,-1\r\nfrontiers in microbiology,1\r\nfrontiers in molecular biosciences,-1\r\nfrontiers in molecular medicine,-1\r\nfrontiers in molecular neuroscience,-1\r\nfrontiers in nanotechnology,-1\r\nfrontiers in nephrology,-1\r\nfrontiers in network physiology,-1\r\nfrontiers in neural circuits,-1\r\nfrontiers in neuroanatomy,-1\r\nfrontiers in neuroendocrinology,1\r\nfrontiers in neuroengineering,-1\r\nfrontiers in neuroergonomics,-1\r\nfrontiers in neuroinformatics,-1\r\nfrontiers in neurology,1\r\nfrontiers in neurorobotics,-1\r\nfrontiers in neuroscience,1\r\nfrontiers in nuclear engineering,-1\r\nfrontiers in nutrition,-1\r\nfrontiers in oncology,-1\r\nfrontiers in ophthalmology,-1\r\nfrontiers in oral health,1\r\nfrontiers in organizational psychology,-1\r\nfrontiers in pain research,-1\r\nfrontiers in pediatrics,-1\r\nfrontiers in pharmacology,-1\r\nfrontiers in physics,-1\r\nfrontiers in physiology,-1\r\nfrontiers in plant science,-1\r\nfrontiers in political science,1\r\nfrontiers in psychiatry,-1\r\nfrontiers in psychology,1\r\nfrontiers in public health,-1\r\nfrontiers in radiology,-1\r\nfrontiers in rehabilitation sciences,1\r\nfrontiers in remote sensing,1\r\nfrontiers in reproductive health,-1\r\nfrontiers in research metrics and analytics,-1\r\nfrontiers in robotics and ai,1\r\nfrontiers in sensors,-1\r\nfrontiers in signal processing,1\r\nfrontiers in sleep,-1\r\nfrontiers in smart grids,-1\r\nfrontiers in social psychology,-1\r\nfrontiers in sociology,-1\r\nfrontiers in soil science,1\r\nfrontiers in sports and active living,-1\r\nfrontiers in stroke,-1\r\nfrontiers in surgery,-1\r\nfrontiers in sustainability,-1\r\nfrontiers in sustainable cities,-1\r\nfrontiers in sustainable food systems,1\r\nfrontiers in synaptic neuroscience,-1\r\nfrontiers in systems neuroscience,1\r\nfrontiers in the internet of things,-1\r\nfrontiers in toxicology,-1\r\nfrontiers in transplantation,-1\r\nfrontiers in urology,-1\r\nfrontiers in veterinary science,1\r\nfrontiers in virology,-1\r\nfrontiers in virtual reality,1\r\nfrontiers in zoology,1\r\nfrontiers media,-1\r\nfrontiers of architectural research,2\r\nfrontiers of biogeography,1\r\nfrontiers of chemical science and engineering,1\r\nfrontiers of computer science,-1\r\nfrontiers of digital education,-1\r\nfrontiers of earth science,1\r\nfrontiers of education in china,1\r\nfrontiers of engineering management,-1\r\nfrontiers of environmental science & engineering,1\r\nfrontiers of gastrointestinal research,1\r\nfrontiers of hormone research,1\r\nfrontiers of information technology & electronic engineering,1\r\nfrontiers of law in china,1\r\nfrontiers of materials science,1\r\nfrontiers of mathematics in china,1\r\nfrontiers of mechanical engineering,1\r\nfrontiers of medicine,-1\r\nfrontiers of narrative studies,2\r\nfrontiers of neurology and neuroscience,1\r\nfrontiers of optoelectronics,1\r\nfrontiers of physics,1\r\nfrontiers of radiation therapy and oncology,1\r\nfrontiers of socio-legal studies,-1\r\nfrontiers of structural and civil engineering,1\r\nfrontiers: a journal of women studies,-1\r\nfrontline gastroenterology,1\r\nfrontline learning research,1\r\nfruct oy,-1\r\nfruhmittelalterliche studien,1\r\nfruhneuzeit-info,1\r\nfruits,1\r\nfródskapur,1\r\nfs (forest and society),-1\r\nfteval journal for research and technology policy evaluation,-1\r\nfu jen studies: literature and linguistics,1\r\nfudan journal of the humanities and social sciences,1\r\nfudan university press,1\r\nfuel,2\r\nfuel and energy abstracts,-1\r\nfuel cells,1\r\nfuel cells bulletin,1\r\nfuel communications,1\r\nfuel processing technology,1\r\nfuels,-1\r\nfuels & lubes international,-1\r\nfujitsu scientific & technical journal,-1\r\nfukui kenritsu kyouryuu hakubutsukan kiyou,1\r\nfulbright finland news,-1\r\n\"fullerenes, nanotubes, and carbon nanostructures\",1\r\nfunctional analysis and its applications,1\r\nfunctional and integrative genomics,1\r\nfunctional differential equations,1\r\nfunctional ecology,3\r\nfunctional linguistics,1\r\nfunctional materials,1\r\nfunctional materials letters,1\r\nfunctional neurology,1\r\nfunctional plant biology,1\r\nfunctiones et approximatio: commentarii mathematici,1\r\nfunctions of language,2\r\nfund og forskning i det kongelige biblioteks samlinger,1\r\nfundacion infancia y aprendizaje,1\r\nfundación arquitectura coam,-1\r\nfundación cidob,-1\r\nfundación española de historia moderna,-1\r\nfundación p.i.e.b.,-1\r\nfundacja interdisciplinary research foundation,-1\r\nfundacja rozwoju systemu edukacji,-1\r\nfundamenta informaticae,1\r\nfundamenta mathematicae,1\r\nfundamental and applied limnology,1\r\nfundamental and clinical pharmacology,1\r\nfundamental research,1\r\nfundamina,1\r\nfunde und ausgrabungen im bezirk trier,1\r\nfungal biology,1\r\nfungal biology and biotechnology,1\r\nfungal biology reviews,1\r\nfungal diversity,3\r\nfungal ecology,1\r\nfungal genetics and biology,1\r\nfungal systematics and evolution,1\r\nfungi,-1\r\nfunkcialaj ekvacioj : serio internacia,1\r\nfurniture history,1\r\nfusion engineering and design,1\r\nfusion science and technology,1\r\nfutura,1\r\nfuture anterior: journal of historic preservation history theory and criticism,2\r\nfuture batteries,-1\r\nfuture cities and environment,1\r\nfuture energy,1\r\nfuture farming,-1\r\nfuture foods,1\r\nfuture generation computer systems: the international journal of grid computing: theory methods and applications,3\r\nfuture in educational research,-1\r\nfuture internet,-1\r\nfuture internet assembly,-1\r\nfuture journal of social sciences,-1\r\nfuture medicinal chemistry,1\r\nfuture medicine ltd,-1\r\nfuture microbiology,1\r\nfuture neurology,-1\r\nfuture of children,2\r\n\"future of food : journal on food, agriculture and society\",-1\r\nfuture oncology,1\r\nfuture pharmacology,-1\r\nfuture rare diseases,-1\r\nfuture science oa,-1\r\nfuture sustainability,-1\r\nfuture technology,-1\r\nfuture transportation,-1\r\nfuture virology,1\r\nfutures,2\r\nfutures & foresight science,1\r\nfuturi,-1\r\nfuturibles,1\r\nfuturist,1\r\nfuturum,-1\r\nfutuuri,-1\r\nfuty journal of the environment,-1\r\nfuzzy economic review,1\r\nfuzzy information and engineering,1\r\nfuzzy optimization and decision making,1\r\nfuzzy sets and systems,1\r\nfysi,-1\r\nfysioterapeuten,1\r\nfysioterapia,-1\r\nfédération internationale des professeurs de français,-1\r\nfìlologìčnì studìï,-1\r\nfìnansovo-kreditna dìâlʹnìstʹ : problemi teorìì̈ ta praktiki,-1\r\nfìzika ì hìmìâ tverdogo tìla,-1\r\nfólio,-1\r\nfórum társadalomtudományi szemle,1\r\nföldtani közlöny,1\r\nfördervereinigung fluidtechnik,1\r\nföreningen brage,-1\r\nföreningen för nordisk filologi,-1\r\nföreningen mediehistoriskt arkiv,1\r\nföretagare,-1\r\nföretagsnyckeln,-1\r\nförlaget m ab oy,-1\r\nförlagsaktiebolaget scriptum,-1\r\nförskoletidningen,-1\r\nförsvarshögskolan,-1\r\nförvaltningshögskolan vid göteborgs universitet,-1\r\nføroya fródskaparfelag,1\r\ng. giappichelli editore,-1\r\ng.b. palumbo & c. editore,1\r\n\"g3: genes, genomes, genetics\",2\r\ngabi journal,-1\r\ngaceta medica de mexico,1\r\ngad,1\r\ngaia: ecological perspectives for science and society,1\r\ngait and posture,1\r\ngakko kaizen kenkyu kiyo,-1\r\ngalaad edizioni,-1\r\ngalaktika media : žurnal media issledovanij,1\r\ngalaxies,-1\r\ngalenos yayinevi,-1\r\ngalerie,-1\r\ngalileana: journal of galilean studies,1\r\ngallaudet university press,1\r\ngallen-kallelan museo,-1\r\ngallia prehistoire,1\r\ngallia: fouille et monuments en france metropolitaine,1\r\ngallimard,2\r\ngalpin society journal,1\r\ngalvanotechnik,1\r\ngambling research,-1\r\ngame & puzzle design,1\r\ngame studies: the international journal of computer game research,2\r\ngame: the italian journal of game studies,-1\r\ngames,-1\r\ngames,1\r\ngames and culture: a journal of interactive media,3\r\ngames and economic behavior,2\r\ngames for health,1\r\ngamevironments,1\r\ngamtamokslinis ugdymas,-1\r\ngangemi editore,-1\r\nganhanqu dili,-1\r\ngaodeng gongcheng jiaoyu yanjiu,-1\r\ngaoxiao jiaoyu guanli,-1\r\ngapa press,-1\r\ngaramond,-1\r\ngarant,1\r\ngarden history,1\r\ngarland science publishing,1\r\ngarnet education,-1\r\ngas for energy,-1\r\ngastric cancer,2\r\ngastro hep advances,1\r\ngastroenterologiahoitajat,-1\r\ngastroenterology,3\r\ngastroenterology and hepatology from bed to bench,1\r\ngastroenterology clinics of north america,1\r\ngastroenterology nursing,1\r\ngastroenterology report,1\r\ngastroenterology research,-1\r\ngastroenterology research and practice,1\r\ngastrohep,1\r\ngastrointestinal endoscopy,1\r\ngastrointestinal tumors,1\r\ngates open research,-1\r\ngatherings: the heidegger circle annual,1\r\ngaudeamus,2\r\ngay and lesbian issues and psychology review,1\r\ngayana,1\r\ngayana botanica,1\r\n\"gaz, woda i technika sanitarna\",-1\r\ngazeta wyborcza,-1\r\ngazi mühendislik bilimleri dergisi,-1\r\ngazzetta medica italiana : archivio per le scienze mediche,1\r\ngazō fugōka shinpojiumu,-1\r\ngdańskie studia prawnicze,-1\r\ngdmb verlag,-1\r\ngea college,-1\r\ngeburtshilfe und frauenheilkunde,1\r\ngedisa,-1\r\ngedrag and organisatie,1\r\ngeenivarat,-1\r\ngefahrstoffe reinhaltung der luft,1\r\ngefasschirurgie,1\r\ngegenwartsliteratur,1\r\ngels,-1\r\ngem,1\r\ngema online,-1\r\ngematologiya i transfuziologiya,1\r\ngemmae,1\r\ngems and gemology,1\r\ngender,1\r\ngender a výzkum,-1\r\ngender and development,1\r\ngender and education,3\r\ngender and history,3\r\ngender and language,2\r\ngender and politics,3\r\ngender and society,3\r\ngender in management: an international journal,1\r\ngender issues,1\r\ngender medicine,1\r\ngender studies and policy review,-1\r\n\"gender, place and culture\",2\r\n\"gender, technology and development\",1\r\n\"gender, work and organization\",3\r\ngenders,1\r\ngene,1\r\ngene conserve,1\r\ngene expression,1\r\ngene expression patterns,1\r\ngene regulation and systems biology,1\r\ngene reports,1\r\ngene technology,-1\r\ngene therapy,1\r\ngene therapy and molecular biology,1\r\ngene therapy and regulation,1\r\ngene x,1\r\ngenealogy,-1\r\ngenealogy+critique,1\r\ngeneral and comparative endocrinology,1\r\ngeneral chemistry,-1\r\ngeneral hospital psychiatry,1\r\ngeneral medicine open,-1\r\ngeneral physiology and biophysics,1\r\ngeneral psychiatry,1\r\ngeneral relativity and gravitation,1\r\ngeneral systems bulletin,-1\r\ngeneralitat de catalunya,-1\r\ngenerations: journal of the american society on aging,1\r\ngenereviews,1\r\ngenes,-1\r\ngenes and development,3\r\ngenes and environment,1\r\ngenes and genetic systems,1\r\ngenes and genomics,1\r\ngenes and immunity,1\r\ngenes and nutrition,1\r\ngenes brain and behavior,1\r\ngenes chromosomes and cancer,1\r\ngenes to cells,1\r\ngenesis,1\r\ngenesis: revue internationale de critique genetique,1\r\ngenetic counseling,1\r\ngenetic engineering and biotechnology news,1\r\ngenetic epidemiology,1\r\ngenetic programming and evolvable machines,1\r\ngenetic resources,1\r\ngenetic resources and crop evolution,1\r\ngenetic testing and molecular biomarkers,1\r\ngenetica,1\r\ngenetics,2\r\ngenetics and molecular biology,1\r\ngenetics and molecular research,-1\r\ngenetics in medicine,3\r\ngenetics in medicine open,1\r\ngenetics research,1\r\ngenetics selection evolution,2\r\ngenetika,1\r\ngeneva centre for security policy,-1\r\ngeneva risk and insurance review,1\r\ngengo bunka to nihongo ky?iku,-1\r\ngenocide studies international,1\r\ngenome,1\r\ngenome biology,3\r\ngenome biology and evolution,2\r\ngenome medicine,3\r\ngenome research,3\r\ngenomics,1\r\ngenomics data,1\r\ngenomics society and policy,1\r\n\"genomics, proteomics and bioinformatics\",1\r\ngenos,1\r\ngenova university press,-1\r\ngenre,1\r\ngenshōgaku nempō,-1\r\ngenueve ediciones,-1\r\ngenus,1\r\ngenusstudier vid mittuniversitetet,-1\r\ngeo,1\r\ngeo-marine letters,1\r\ngeo-spatial information science,1\r\ngeoacta,1\r\ngeoarabia,1\r\ngeoarchaeology: an international journal,2\r\ngeobiology,2\r\ngeobios,1\r\ngeocarto international,-1\r\ngeochemical journal,1\r\ngeochemical perspectives letters,2\r\ngeochemical transactions,1\r\ngeochemistry geophysics geosystems,2\r\ngeochemistry international,1\r\ngeochemistry: exploration environment analysis,1\r\ngeochimica et cosmochimica acta,2\r\ngeochronology,1\r\ngeochronometria,1\r\ngeoderma,2\r\ngeoderma regional,1\r\ngeodesy and cartography,1\r\ngeodetski list,1\r\ngeodetski vestnik,1\r\ngeodinamika i tektonofizika,1\r\ngeodiversitas,1\r\ngeoenergy,-1\r\ngeoenergy science and engineering,1\r\ngeofisica internacional,1\r\ngeofizika,1\r\ngeofizičeskie issledovaniâ,-1\r\ngeofluids,1\r\ngeofoor,-1\r\ngeofoorumi,-1\r\ngeoforum,3\r\ngeoforum perspektiv,-1\r\ngeofysiikan päivät,-1\r\ngeografia fisica e dinamica quaternaria,1\r\ngeograficidade,-1\r\ngeografie,-1\r\ngeografie,1\r\ngeografisk tidsskrift: danish journal of geography,1\r\ngeografiska annaler series a : physical geography,1\r\ngeografiska annaler series b: human geography,2\r\ngeografiska notiser,1\r\ngeographia antiqua,1\r\ngeographia polonica,1\r\ngeographica bernensia,1\r\ngeographica helvetica,1\r\ngeographica pannonica,-1\r\ngeographical analysis,2\r\ngeographical journal,1\r\ngeographical research,1\r\ngeographical review,1\r\ngeographie economie societe,1\r\ngeographie physique et quaternaire,1\r\ngeographies,-1\r\ngeographische rundschau,1\r\ngeographische zeitschrift,1\r\ngeography,1\r\ngeography and sustainability,1\r\ngeography compass,2\r\n\"geography, environment and sustainability\",1\r\ngeohealth,1\r\ngeoheritage,1\r\ngeohumanities,1\r\ngeoinformatica,1\r\ngeojournal,1\r\ngeojournal of tourism and geosites,1\r\ngeokhimiya,1\r\ngeologi,-1\r\ngeologia croatica,1\r\ngeologian tutkimuskeskus,-1\r\ngeologica acta,1\r\ngeologica belgica,1\r\ngeologica carpathica,1\r\ngeological association of canada,1\r\ngeological association of canada: special paper,1\r\ngeological journal,1\r\ngeological magazine,1\r\ngeological quarterly,1\r\ngeological society,1\r\ngeological society of america,1\r\ngeological society of america bulletin,2\r\ngeological society special publication,1\r\ngeological survey of finland : bulletin,1\r\ngeology,3\r\ngeology of ore deposits,1\r\ngeology today,1\r\n\"geology, ecology, and landscapes\",1\r\n\"geology, geophysics & environment\",-1\r\ngeomagnetism and aeronomy,1\r\ngeomatica,1\r\ngeomatics natural hazards & risk,1\r\ngeombinatorics,1\r\ngeomechanics and engineering,1\r\ngeomechanics and geoengineering,1\r\ngeomechanics and geophysics for geo-energy and geo-resources,1\r\ngeomechanics for energy and the environment,1\r\ngeometriae dedicata,2\r\ngeometric and functional analysis,3\r\ngeometry and topology,3\r\ngeometry and topology monographs,1\r\ngeomicrobiology journal,1\r\ngeomorphologie: relief processus environnement,1\r\ngeomorphology,1\r\ngeophysica,1\r\ngeophysical and astrophysical fluid dynamics,1\r\ngeophysical journal international,1\r\ngeophysical monographs,1\r\ngeophysical prospecting,1\r\ngeophysical research letters,3\r\ngeophysics,1\r\ngeopolitica (dublin),-1\r\ngeopolitics,3\r\ngeopolitics under globalization,1\r\n\"geopolitics, history, and international relations\",1\r\ngeorg,-1\r\ngeorg editeur,1\r\ngeorg olms verlag,1\r\ngeorg thieme verlag,1\r\ngeorg-eckert-insitut für internationale schulbuchforschung,1\r\ngeorge mason university press,1\r\ngeorge washington law review,1\r\ngeorgetown immigration law journal,1\r\ngeorgetown journal of international affairs,-1\r\ngeorgetown journal of international law,1\r\ngeorgetown journal of legal ethics,1\r\ngeorgetown law journal,2\r\ngeorgetown university press,1\r\ngeorgia review,1\r\ngeorgia tech school of interactive computing,-1\r\ngeorgian mathematical journal,1\r\n\"georgica: zeitschrift fur kultur, sprache und geschichte georgiens und kaukasiens\",1\r\ngeorisk,1\r\ngeoscience canada,1\r\ngeoscience communication,1\r\ngeoscience data journal,-1\r\ngeoscience frontiers,1\r\ngeoscience letters,1\r\ngeosciences,-1\r\ngeosciences and engineering,-1\r\ngeosciences journal,1\r\n\"geoscientific instrumentation, methods and data systems\",-1\r\n\"geoscientific instrumentation, methods and data systems discussions\",-1\r\ngeoscientific model development,3\r\ngeoscientific model development discussions,-1\r\ngeospatial health,1\r\ngeosphere,1\r\ngeostandards and geoanalytical research,1\r\ngeosynthetics international,1\r\ngeosystem engineering,1\r\ngeosystems and geoenvironment,1\r\ngeotechnical and geological engineering,1\r\ngeotechnical engineering,1\r\ngeotechnical report,-1\r\ngeotechnical testing journal,1\r\ngeotechnik,1\r\ngeotechnique,3\r\ngeotectonics,1\r\ngeotema,1\r\ngeotextiles and geomembranes,2\r\ngeothermal energy,1\r\ngeothermal energy science,1\r\ngeothermics,1\r\ngeotropico,1\r\ngeoturystyka,-1\r\ngeowissenschaftliche mitteilungen,-1\r\ngeriatric care,1\r\ngeriatric nursing,1\r\ngeriatric orthopaedic surgery & rehabilitation,1\r\ngeriatrics,-1\r\ngeriatrics and aging,1\r\ngeriatrics and gerontology international,1\r\ngerion,1\r\ngerman as a foreign language,2\r\ngerman economic review,1\r\ngerman history,2\r\ngerman journal of human resource management,1\r\ngerman journal of psychiatry,1\r\ngerman law journal,2\r\ngerman life and letters,2\r\ngerman medical science,1\r\ngerman microwave conference,1\r\ngerman monitor,1\r\ngerman politics,1\r\ngerman politics and society,1\r\ngerman quarterly,2\r\ngerman studies review,1\r\ngerman yearbook of international law,1\r\ngermania,2\r\ngermanic review,3\r\ngermanisch-romanische monatsschrift,3\r\ngermanistik : deutsche sprach- und literaturwissenschaft,1\r\ngermanistik : internationales referatenorgan mit bibliographischen hinweisen,1\r\ngermanistika i skandinavistika,-1\r\ngermanistische linguistik,1\r\ngermanistische mitteilungen,1\r\ngermanoslavica,1\r\ngerodontology,1\r\ngeronomi,-1\r\ngerontechnology,1\r\ngerontologi,-1\r\ngerontologia,1\r\ngerontologist,3\r\ngerontology,1\r\ngerontology & geriatric medicine,1\r\ngerontology & geriatrics education,1\r\ngeroscience,1\r\ngerundium,-1\r\ngerōn,-1\r\ngeschichte der pharmazie,1\r\ngeschichte in wissenschaft und unterricht,1\r\ngeschichte lernen,1\r\ngeschichte und gegenwart,1\r\ngeschichte und gesellschaft,3\r\ngeschichte.transnational,-1\r\ngesprächsforschung,2\r\ngesta: international center of medieval art,2\r\ngestalt review,1\r\ngestalt theory: an international multidisciplinary journal,-1\r\ngestion y politica publica,1\r\ngesture,2\r\ngesture studies,1\r\ngestão & produção,-1\r\ngesundheitsokonomie und qualitatsmanagement,1\r\ngesundheitswesen,1\r\nget it published verlag,-1\r\ngetmobile,1\r\ngetsemania - kalervo palsan ystävät ry,-1\r\ngetty conservation institute,1\r\ngetty research journal,1\r\ngeus bulletin,1\r\ngewerblicher rechtsschutz und urheberrecht,1\r\ngezelliana,1\r\ngezinstherapie wereldwijd,-1\r\ngéotechnique letters,1\r\ngff,1\r\nghana journal of linguistics,-1\r\nghana studies,-1\r\nghana universities press,1\r\ngi cancer,1\r\ngi forum,-1\r\ngia publications,-1\r\ngiannini editore,-1\r\ngiannone edizioni,-1\r\ngibb memorial trust,1\r\ngidlunds,1\r\ngifted and talented international,1\r\ngifted child quarterly,2\r\ngifted education international,1\r\ngigantum humeris,-1\r\ngigascience,1\r\ngim international,1\r\ngimtoji kalba,-1\r\ngineco ro,1\r\nginecologia y obstetricia clinica,1\r\nginekologia polska,1\r\ngiorgio bretschneider editore,1\r\ngiornale critico della filosofia italiana,1\r\ngiornale di diritto amministrativo,1\r\ngiornale di diritto del lavoro e di relazioni industriali,-1\r\ngiornale di gerontologia,1\r\ngiornale di metafisica,1\r\ngiornale di storia costituzionale,1\r\ngiornale italiano della ricerca educativa,1\r\ngiornale italiano di cardiologia,-1\r\ngiornale italiano di dermatologia e venereologia,-1\r\ngiornale italiano di filologia,1\r\ngiornale italiano di medicina del lavoro ed ergonomia,1\r\ngiornale storico della letteratura italiana,1\r\ngirlhood studies,1\r\ngiroskopiya i navigatsiya,-1\r\ngis business: geoinformationstechnologie fur die praxis,1\r\ngiscience and remote sensing,1\r\ngito gesellschaft für industrielle informationstechnik und organisation mbh,-1\r\ngiuffre,1\r\ngiunti editore spa,1\r\ngiurisprudenza costituzionale,1\r\ngiuseppe t. cirella,-1\r\ngiustizia,1\r\ngiustizia amministrativa,1\r\nglad!,1\r\ngladius,1\r\nglalia,-1\r\ngland surgery,1\r\nglasgow mathematical journal,1\r\nglasnik matematicki,1\r\nglasnik sed,1\r\nglass and ceramics,1\r\nglass physics and chemistry,1\r\nglass structures and engineering,1\r\nglass technology: european journal of glass science and technology part a,1\r\nglasshouse press,1\r\nglaube und denken,1\r\ngleerups,-1\r\ngli spazi della musica,1\r\nglia,2\r\nglimpse,-1\r\nglobal academic publishing,1\r\nglobal academic society journal,-1\r\nglobal affairs,1\r\nglobal and planetary change,3\r\nglobal anesthesia and perioperative medicine,-1\r\nglobal bioethics,2\r\nglobal biogeochemical cycles,3\r\nglobal built environment review,1\r\nglobal business and economics anthology,-1\r\nglobal business and economics research journal,-1\r\nglobal business and management research,-1\r\nglobal business and organizational excellence,1\r\nglobal business conference,-1\r\nglobal business languages,-1\r\nglobal business review,1\r\nglobal challenges,1\r\nglobal change biology,3\r\nglobal change biology bioenergy,2\r\nglobal change research institute of the czech academy of sciences,-1\r\n\"global change, peace and security\",1\r\nglobal china pulse,-1\r\nglobal chinese,1\r\nglobal competition litigation review,-1\r\nglobal conference on business & finance proceedings,-1\r\nglobal congress on intelligent systems,-1\r\nglobal constitutionalism,1\r\nglobal crime,1\r\nglobal dialogue,-1\r\nglobal discourse,1\r\nglobal ecology and biogeography,3\r\nglobal ecology and conservation,1\r\nglobal economic review,1\r\nglobal economy journal,1\r\nglobal education review,-1\r\nglobal energy interconnection,1\r\nglobal energy law and sustainability,1\r\nglobal environment,1\r\nglobal environmental change advances,1\r\nglobal environmental change: human and policy dimensions,3\r\nglobal environmental politics,3\r\nglobal epidemiology,1\r\nglobal fashion management conference proceeding,-1\r\nglobal finance journal,1\r\nglobal food history,1\r\nglobal food security,2\r\nglobal governance,1\r\nglobal health action,-1\r\nglobal health journal,-1\r\nglobal health promotion,1\r\nglobal health science and practice,-1\r\nglobal heart,1\r\nglobal hip hop studies,1\r\nglobal innovation index,-1\r\nglobal intellectual history,2\r\nglobal journal of animal law,1\r\nglobal journal of arts education,1\r\n\"global journal of biology, agriculture and health sciences\",-1\r\nglobal journal of business disciplines,-1\r\nglobal journal of business pedagogy,1\r\nglobal journal of business research,-1\r\n\"global journal of business, economics and management\",-1\r\nglobal journal of comparative law,1\r\nglobal journal of computer science,-1\r\nglobal journal of computer science and technology,-1\r\nglobal journal of engineering education,-1\r\nglobal journal of flexible systems management,1\r\nglobal journal of foreign language teaching,-1\r\nglobal journal of guidance & counselling,-1\r\nglobal journal of health science,-1\r\nglobal journal of human social science,-1\r\nglobal journal of information technology,-1\r\nglobal journal of management and business research,-1\r\nglobal journal of psychology research,-1\r\nglobal journal of pure and applied mathematics,1\r\nglobal journal of research in engineering,-1\r\nglobal journal of sociology,-1\r\n\"global journal of tourism, leisure and hospitality management.\",-1\r\nglobal journal of transformative education,-1\r\nglobal jurist,1\r\nglobal justice,1\r\n\"global knowledge, memory and communication\",1\r\nglobal labour journal,1\r\nglobal marketing conference proceeding,-1\r\nglobal media and china,1\r\nglobal media and communication,1\r\nglobal media journal,-1\r\nglobal media journal : canadian edition,-1\r\nglobal media journal australia,-1\r\nglobal mental health,1\r\nglobal nest international conference on environmental science & technology,-1\r\nglobal nest journal,1\r\nglobal networks: a journal of transnational affairs,2\r\nglobal oriental,1\r\nglobal partnership management journal,-1\r\nglobal pediatric health,-1\r\nglobal pediatrics,1\r\nglobal performance studies,-1\r\nglobal perspective on engineering management,-1\r\nglobal perspectives,1\r\nglobal perspectives on geography,-1\r\nglobal philosophy,1\r\nglobal policy,1\r\nglobal political economy,1\r\nglobal public health,1\r\nglobal public policy and governance,1\r\nglobal qualitative nursing research,2\r\nglobal reproductive health,1\r\nglobal responsibility,-1\r\nglobal responsibility to protect,1\r\nglobal science books,1\r\nglobal security,1\r\nglobal social policy,1\r\nglobal society,1\r\nglobal solutions journal,-1\r\nglobal sourcing workshop,-1\r\nglobal south development magazine,-1\r\nglobal spine journal,1\r\nglobal strategy journal,2\r\nglobal studies of childhood,1\r\nglobal sustainability,1\r\nglobal telecoms business,1\r\nglobal telemedicine and ehealth updates: knowledge resources,-1\r\nglobal trade and customs journal,-1\r\nglobal transitions,1\r\nglobalbiz research,-1\r\n\"globalisation, societies and education\",1\r\nglobalisti,-1\r\nglobalization and health,1\r\nglobalization and its socio-economic consequences,-1\r\nglobalizations,2\r\nglobe law and business,1\r\nglorian koti,-1\r\nglorian ruoka & viini,-1\r\nglosas,1\r\nglossa,-1\r\nglossa,1\r\nglossa,2\r\nglossa psycholinguistics,-1\r\nglossae,-1\r\nglossae,1\r\nglossos,1\r\nglot international,1\r\nglotodidactica,-1\r\nglotta: zeitschrift fur griechische und lateinische sprache,2\r\nglottodidactica,1\r\nglottopol,1\r\nglottotheory,1\r\nglq: a journal of lesbian and gay studies,2\r\ngluteeniton elämä,-1\r\nglycobiology,1\r\nglycoconjugate journal,1\r\ngms health technology assessment,1\r\ngms medizin-bibliothek-information,1\r\ngnomon: kritische zeitschrift fur die gesamte klassische altertumswissenschaft,2\r\ngod tid,-1\r\ngodel editorial,-1\r\ngoethe jahrbuch,1\r\ngoethe yearbook,1\r\ngold bulletin,1\r\ngoldsmiths press,1\r\ngompel & svacina,-1\r\ngondolat,-1\r\ngondwana research,3\r\ngongcheng kexue xuebao,-1\r\ngood society,-1\r\ngoodfellow publishers limited,-1\r\ngorbachev foundation,1\r\ngordon & breach publishing group,1\r\ngorgias press,1\r\ngornyj žurnal,-1\r\ngospodarka surowcami mineralnymi-mineral resources management,1\r\ngosudarstvennaya polyarnaya akademiya,-1\r\ngosudarstvennoe i munitsipal´noe upravlenija,1\r\ngosudarstvennoe upravlenie,-1\r\ngosudarstvenny`j institut russkogo yazy`ka im. a.s.pushkina,-1\r\ngosudarstvo i pravo,1\r\n\"gosudarstvo, religiâ, cerkovʹ v rossii i za rubežom\",-1\r\ngoteborg studies in conservation,1\r\ngothenburg papers in theoretical linguistics,1\r\ngothic studies,1\r\ngotland university press,-1\r\ngottinger forum fur altertumswissenschaft,1\r\ngottingische gelehrte anzeigen,1\r\ngovernance: an international journal of policy administration and institutions,3\r\ngovernment and opposition,2\r\ngovernment gazette,-1\r\ngovernment information quarterly,2\r\ngovernment population council,-1\r\ngower,1\r\ngoya,1\r\ngozdarski inštitut slovenije : silva slovenica,-1\r\ngöç dergisi,1\r\ngöttingen journal of international law,-1\r\ngps solutions,2\r\ngps world,1\r\ngracewing,-1\r\ngrada publishing,-1\r\ngradiva,1\r\ngraduate faculty philosophy journal,1\r\ngraduate institute publications,-1\r\ngraduate journal of asia-pacific studies,1\r\ngraeco-latina brunensia,1\r\ngraecolatina et orientalia,1\r\ngraefes archive for clinical and experimental ophthalmology,1\r\ngraellsia,1\r\ngrafia,-1\r\ngrafica composer,-1\r\ngrafisches zentrum htu gmbh,-1\r\ngramarye,-1\r\ngramma: journal of theory and criticism,1\r\ngrammateion,-1\r\ngrammatica e didattica,-1\r\ngrana,1\r\ngranular computing,1\r\ngranular matter,1\r\ngraphical models,1\r\ngraphics interface,1\r\ngraphis scripta,1\r\ngraphs and combinatorics,2\r\ngrasas y aceites,1\r\ngrass and forage science,1\r\ngrassland research,1\r\ngrassland science,1\r\ngravitation and cosmology,1\r\ngrayling,-1\r\ngrazer beitrage,1\r\ngrazer linguistische studien,-1\r\ngrazer philosophische studien,2\r\ngrađevinski fakultet sveučilišta u rijeci,-1\r\ngreat lakes entomologist,1\r\ngreat plains quarterly,1\r\ngreece and rome,2\r\n\"greek, roman and byzantine studies\",2\r\n\"greek, roman, and byzantine studies: scholarly aids\",-1\r\ngreen analytical chemistry,1\r\ngreen and smart mining engineering,-1\r\ngreen and sustainable chemistry,-1\r\ngreen chemical engineering,1\r\ngreen chemistry,3\r\ngreen chemistry letters and reviews,1\r\ngreen energy & environment,1\r\ngreen energy and sustainability,1\r\ngreen finance,1\r\ngreen letters,1\r\ngreen lines instituto para o desenvolvimento sustentável,-1\r\ngreen materials,-1\r\ngreen processing and synthesis,1\r\ngreen technologies and sustainability,1\r\n\"green technology, resilience, and sustainability\",-1\r\n\"green, blue and digital economy journal\",-1\r\ngreenhouse gases: science and technology,1\r\ngreenleaf publishing ltd,1\r\ngreenwood press,1\r\ngregorianum,1\r\ngrenzgange: beitrage zu einer modernen romanistik,1\r\ngrey room,2\r\ngrey systems,-1\r\ngrif i k,-1\r\ngriffith law review,1\r\ngrifos,-1\r\ngripla,1\r\ngrodnenskij gosudarstvennyj universitet imeni janki kupaly,-1\r\ngroniek,-1\r\ngroningen journal of international law,1\r\ngrotiana,1\r\nground water monitoring and remediation,1\r\ngroundwater,1\r\ngroundwater for sustainable development,1\r\ngroup,1\r\ngroup analysis,1\r\ngroup and organization management,2\r\ngroup decision and negotiation,1\r\ngroup dynamics: theory research and practice,1\r\ngroup processes and intergroup relations,2\r\ngroups geometry and dynamics,1\r\ngroupwork,1\r\ngrowth and change,1\r\ngrowth factors,1\r\ngrowth hormone and igf research,1\r\ngrundlagen der germanistik,1\r\ngrundwasser,1\r\ngrupa vern,-1\r\ngrupo editorial kipus,-1\r\ngruppendynamik und organisationsberatung,1\r\ngruppenpsychotherapie und gruppendynamik,-1\r\ngruppo di pisa,1\r\ngrur international,2\r\ngränsløs,-1\r\ngsa today,1\r\ngsdi association,-1\r\ngsi helmholtzzentrum für schwerionenforschung,-1\r\ngstf international journal on computing,1\r\ngstf journal of engineering technology,-1\r\ngta verlag,1\r\nguandong xuekan,-1\r\nguangxi normal university press,-1\r\nguangzi xuebao,-1\r\ngudrun schröder verlag,-1\r\nguerra,-1\r\nguerres & histoire,-1\r\nguerres mondiales et conflits contemporains,1\r\nguide (national institute for health and welfare),-1\r\nguidebook of the new mexico geological society,1\r\nguidelines,-1\r\nguidi paolo,-1\r\nguilford publications,1\r\nguillermo escolar editor,-1\r\nguisuanyan xuebao,-1\r\ngujizhui dongwu xuebao,1\r\ngulf professional publishing,1\r\ngumanitarnaja mysl juga rossii,-1\r\ngumanitarnye i social’nye nauki,1\r\ngumanitarnye nauki i obrazovanie,-1\r\ngummerus,-1\r\ngunneria,1\r\ngunter narr verlag,1\r\nguo jia jiao yu xing zheng xue yuan xue bao,1\r\nguofang keji daxue xuebao,-1\r\ngut,3\r\ngut and liver,1\r\ngut microbes,1\r\ngut pathogens,1\r\nguójì hànxué lùncóng,-1\r\ngv executivo,-1\r\ngvcasos,-1\r\ngyancity journal of electronics and computer science,-1\r\ngyancity journal of engineering and technology,-1\r\ngyldendal,1\r\ngyldendal akademisk,1\r\ngyldendal juridisk,-1\r\ngyldendal norsk forlag,1\r\ngymnasium,-1\r\ngymnasium,1\r\ngynaecology forum,1\r\ngynakologisch-geburtshilfliche rundschau,1\r\ngynakologische endokrinologie,1\r\ngynecologic and obstetric investigation,1\r\ngynecologic oncology,2\r\ngynecologic oncology research and practice,-1\r\ngynecological endocrinology,1\r\ngynecological surgery,1\r\ngynecologie obstetrique et fertilite,1\r\ngynecology & obstetrics case reports,-1\r\ngyosa gyo-yug yeon-gu,-1\r\ngyroscopy and navigation,1\r\ngävle university press,-1\r\ngéneros,1\r\ngéolinguistique,-1\r\ngériatrie et psychologie neuropsychiatrie du vieillissement,1\r\ngörres-druckerei und verlag,-1\r\ngöteborgs universitet,-1\r\ngöteborgs universitet institutionen för svenska språket,-1\r\ngöttinger miszellen,-1\r\ngütersloher verlagshaus,1\r\nh-net reviews,-1\r\nh-soz-u-kult,-1\r\nh:ström,-1\r\nhaaga-helia ammattikorkeakoulu,-1\r\nhaaga-helian julkaisut,-1\r\nhaagalainen,-1\r\nhaapavesi-lehti,-1\r\nhaapsalu ja läänemaa muuseumid,-1\r\nhaaste,-1\r\nhaava,-1\r\nhabaršy - a̋l-farabi atyndag̣y k̦azak̦ memlekettik ụlttyk̦ universiteti : himiâ seriâsy,-1\r\nhabaršy : zan̦ seriâsy,-1\r\nhabaršysy - a̋l-farabi atyndaġy k̦azak̦ memlekettik u̇lttyk̦ universitetì. fizika seriâsy,-1\r\nhabaršysy : èkonomika seriâsy,-1\r\nhabelt,1\r\nhabis,1\r\nhabitat international,1\r\nhacettepe journal of mathematics and statistics,-1\r\nhacettepe universitesi egitim fakultesi dergisi-hacettepe university journal of education,-1\r\nhacettepe üniversitesi,-1\r\nhackett publishing company,1\r\nhacquetia,1\r\nhadašwt `arke` wlwgiywt,1\r\nhadronic journal,-1\r\nhadtortenelmi kozlemenyek,1\r\nhadtudomany,1\r\nhaematologica: the hematology journal,2\r\nhaemophilia,1\r\nhaeoe han-gukak doseogwan donghyang bogoseo,-1\r\nhaerbin gongcheng daxue xuebao,-1\r\nhaften for kritiska studier,1\r\nhagiographica,1\r\nhague journal on the rule of law,1\r\nhahr: hispanic american historical review,3\r\nhai-kustannus,-1\r\nhakastarolainen,-1\r\nhakehila,-1\r\nhakkert,1\r\nhaksul daehoe nonmunjip,-1\r\nhalduskultuur - administrative culture,1\r\nhallgren & fallgren,1\r\nhallinnon tutkimuksen seura,-1\r\nhallinnon tutkimus,2\r\nhallym international journal of aging,1\r\nhalmstad university press,-1\r\nham - helsingin taidemuseon julkaisuja,-1\r\nhamburg studies on multilingualism,1\r\nhamburger edition his verlagsges,1\r\nhamburger jahrbuch fur musikwissenschaft,1\r\nhamburger journal für kulturanthropologie,-1\r\nhamdard islamicus,1\r\nhamk ammatillisen opettajakorkeakoulun julkaisuja,-1\r\nhamk beat,-1\r\nhamk unlimited : journal,-1\r\nhamk unlimited : professional,-1\r\nhamk unlimited : scientific,-1\r\nhamkin e-julkaisuja,-1\r\nhamkin julkaisuja,-1\r\nhammaslääketieteen historian seura aurora,-1\r\nhammasteknikko,-1\r\nhamostaseologie,1\r\nhampton press,1\r\nhamsun-selskapets skriftserie,1\r\nhamuli,-1\r\nhan'gug ga'jeong'gwa gyoyug haghoeji,-1\r\nhan'gug yangbong haghoeji,-1\r\nhan-guk cheoldo hakoe nonmunjip,-1\r\nhan-guk chojeondo jeoon-gonghakoe nonmunji,-1\r\nhan-guk eumseong hakoe ... haksul daehoe balpyo nonmunjip,-1\r\nhan-gukjawon-gonghakoeji,-1\r\nhanagället,-1\r\nhand,1\r\nhand and microsurgery,-1\r\nhand clinics,1\r\nhand surgery & rehabilitation,1\r\nhand therapy,1\r\nhandbook of experimental pharmacology,1\r\nhandbook of metal physics,1\r\nhandbook of oriental studies: section 1 the near and middle east,2\r\nhandbook of oriental studies: section 2 south asia,1\r\nhandbook of oriental studies: section 5 japan,1\r\nhandbook of oriental studies: section 8 uralic and central asian studies,1\r\nhandbook of pragmatics,-1\r\nhandbook of thermal analysis and calorimetry,1\r\nhandbook of translation studies,1\r\nhandbook on the physics and chemistry of rare earths,1\r\nhandbooks of management accounting research,1\r\n\"handbuch der orientalistiek. 3. abt., südost asien\",1\r\n\"handbuch der orientalistik : 4. abt., china\",1\r\nhandbuecher zur sprach- und kommunikationswissenschaft,1\r\nhandchirurgie mikrochirurgie plastische chirurgie,1\r\nhandelingen,1\r\nhandelingen van de koninklijke commissie voor toponymie en dialectologie,1\r\nhandelshøjskolens forlag,1\r\nhandelshøyskolen,-1\r\nhang up,-1\r\nhannaharendt.net,1\r\nhans reitzels forlag,1\r\nhansische geschichtsblatter,1\r\nhapsc policy briefs series,-1\r\nharamaya law review,1\r\nharbin institute of technology,-1\r\nharbour,-1\r\nharbours review,-1\r\nharcourt trade publishers,1\r\nhardwarex,1\r\nhardwood conference proceedings,-1\r\nhardy-ramanujan journal,1\r\nharjavallan kaupunki,-1\r\nharm reduction journal,1\r\nharmful algae,1\r\nharpercollins publishers,1\r\nharrassowitz verlag,2\r\nhart publishing,2\r\nhartung-gorre,-1\r\nharvard business review,1\r\nharvard business review türkiye,-1\r\nharvard civil rights-civil liberties law review,2\r\nharvard data science review,-1\r\nharvard design magazine,1\r\nharvard educational review,3\r\nharvard environmental law review,1\r\nharvard human rights journal,1\r\nharvard international law journal,3\r\nharvard international review,1\r\nharvard journal of asiatic studies,2\r\nharvard journal of law and gender,1\r\nharvard journal of law and public policy,1\r\nharvard journal of law and technology,1\r\nharvard journal on legislation,1\r\nharvard kennedy school misinformation review,-1\r\nharvard law review,3\r\nharvard library bulletin,1\r\nharvard negotiation law review,1\r\nharvard oriental series,1\r\nharvard review of psychiatry,1\r\nharvard studies in classical philology,3\r\nharvard theological review,3\r\nharvard ukrainian research institute,-1\r\nharvard ukrainian studies,1\r\nharvard university press,3\r\nharvey miller publishers,1\r\nharvey whitney books,1\r\nhaseltonia,1\r\nhaser,1\r\nhashi,-1\r\nhaskins society journa l: studies in medieval history,1\r\nhastings center report,1\r\nhastings law journal,1\r\nhatje cantz,1\r\nhattoria,1\r\nhau: journal of ethnographic theory,2\r\nhaupt verlag,1\r\nhautarzt,1\r\nhawaii international conference on system sciences,1\r\nhaworth press,1\r\nhawwa,1\r\nhaymarket books,-1\r\nhaz es ember,1\r\nhazardous waste consultant,1\r\nhbl junior,-1\r\nhbrc journal,-1\r\nhci korea,-1\r\nhead & face medicine,1\r\nhead and neck pathology,1\r\nhead and neck: journal for the sciences and specialties of the head and neck,3\r\nheadache,2\r\nhealth,-1\r\nhealth,1\r\nhealth affairs,2\r\nhealth and environment,-1\r\nhealth and human rights,1\r\nhealth and place,2\r\nhealth and population: perspectives and issues,1\r\nhealth and quality of life outcomes,1\r\nhealth and social care chaplaincy,1\r\nhealth and social care delivery research,-1\r\nhealth and social care in the community,1\r\nhealth and social work,1\r\nhealth and technology,1\r\nhealth behavior and policy review,1\r\nhealth care analysis,2\r\nhealth care for women international,1\r\nhealth care management review,2\r\nhealth care management science,3\r\nhealth communication,1\r\nhealth economics,2\r\nhealth economics review,1\r\n\"health economics, policy and law\",2\r\nhealth education,1\r\nhealth education and behavior,1\r\nhealth education journal,1\r\nhealth education research,1\r\nhealth equity,-1\r\nhealth expectations,1\r\nhealth informatics journal,1\r\nhealth information and libraries journal,1\r\nhealth information management journal,1\r\nhealth information science and systems,1\r\nhealth literacy research and practice,1\r\nhealth marketing quarterly,1\r\nhealth physics,1\r\nhealth policy,2\r\nhealth policy and development,1\r\nhealth policy and planning,2\r\nhealth policy and technology,1\r\nhealth professions education,1\r\nhealth promotion & physical activity,-1\r\nhealth promotion international,1\r\nhealth promotion journal of australia,1\r\nhealth promotion practice,1\r\nhealth psychology,3\r\nhealth psychology and behavioral medicine,1\r\nhealth psychology bulletin,1\r\nhealth psychology open,1\r\nhealth psychology research,1\r\nhealth psychology review,2\r\nhealth reports,-1\r\nhealth research policy and systems,2\r\nhealth risk and society,1\r\nhealth science reports,1\r\nhealth sciences investigations journal,-1\r\nhealth sciences review,-1\r\nhealth services and outcomes research methodology,1\r\nhealth services insights,1\r\nhealth services management research,1\r\nhealth services research,3\r\nhealth services research and managerial epidemiology,1\r\nhealth sociology review issn,1\r\nhealth systems,1\r\nhealth systems in transition,-1\r\nhealth technology assessment,1\r\n\"health, interprofessional practice and education\",-1\r\n\"health, technology and society\",3\r\nhealthcare,-1\r\nhealthcare analytics,1\r\nhealthcare design,-1\r\nhealthcare informatics research,1\r\nhealthcare technology letters,1\r\nhealthmanagement.org : the journal,-1\r\nhealthmed,-1\r\nhealthy aging & clinical care in the elderly,1\r\nhearing research,2\r\n\"hearing, balance and communication\",1\r\nheart,2\r\nheart and lung,1\r\nheart and mind,-1\r\nheart and vessels,1\r\nheart failure reviews,1\r\nheart lung and circulation,1\r\nheart rhythm,1\r\nheart rhythm o2,1\r\nheart surgery forum,1\r\n\"heart, lung and vessels\",-1\r\nheartrhythm case reports,-1\r\nhearts,-1\r\nheat and mass transfer,1\r\nheat transfer engineering,1\r\nheat transfer research,1\r\nheat transfer: asian research,1\r\nhebrew bible and ancient israel,2\r\nhebrew language and literature series,1\r\nhebrew studies,1\r\nhebrew union college annual,1\r\nhebrew union college press,-1\r\nhec forum,1\r\nhedmark fylkeskommune,-1\r\nhefte des archaologischen seminars bern,1\r\nhegel bulletin,1\r\nhegel-jahrbuch,1\r\nhegel-studien,2\r\nhegesztéstechnika,-1\r\nhehkuva hiillos,-1\r\nheibonsha,-1\r\nheidegger studies,1\r\nheidegger-jahrbuch,1\r\nheidelberg press,1\r\nheidelberg university,-1\r\nheidelberger akademie der wissenschaften,1\r\nheijnenkoelink,-1\r\nheilongjiang daxue ziran kexue xuebao,-1\r\nheimen,1\r\nheine-jahrbuch,1\r\nheinemann,1\r\nhejubian yu dengliziti wuli,-1\r\nhelbing lichtenhahn,-1\r\nhelbling verlagsgesellschaft,-1\r\nhelen hamlyn centre for design,1\r\nhelgoland marine research,1\r\nhelicobacter,1\r\nhelikon,-1\r\nhelikon,1\r\nhelion & company,-1\r\nhelios,1\r\nhelix,-1\r\nheliyon,-1\r\nhellas: a journal of poetry and the humanities,1\r\nhellenic centre,-1\r\nhellenic folkore research centre,-1\r\nhellenic journal of cardiology,1\r\n\"hellenic journal of music, education and culture\",1\r\nhellenic journal of nuclear medicine,1\r\nhellenic journal of psychology,1\r\nhellenic maintenance society,-1\r\nhellenic open university,-1\r\nhellenic open university journal of informatics,-1\r\nhelmi,-1\r\nhelminthologia,1\r\nhelsingin ekonomi,-1\r\nhelsingin hovioikeus,-1\r\nhelsingin ja uudenmaan sairaanhoitopiiri,-1\r\nhelsingin kaupungin keskushallinnon julkaisuja,-1\r\nhelsingin kaupungin pelastuslaitoksen julkaisuja,-1\r\nhelsingin kaupunginmuseo,-1\r\nhelsingin kaupunki,-1\r\nhelsingin pitäjä - vantaa,-1\r\nhelsingin psykoterapiayhdistys ry,-1\r\nhelsingin reservin sanomat,-1\r\nhelsingin sanomat,-1\r\nhelsingin seudun kauppakamari,-1\r\nhelsingin seudun liikenne -kuntayhtymä,-1\r\nhelsingin seudun sotaveteraani,-1\r\nhelsingin uutiset,-1\r\nhelsingin yliopisto,-1\r\nhelsingin yliopiston hallinnon julkaisuja : raportit ja selvitykset,-1\r\nhelsingin yliopiston koulutuksen arviointikeskus hean raportit,-1\r\nhelsingin yliopiston maantieteen laitoksen julkaisuja ja raportteja,-1\r\nhelsingin yliopiston metsätieteiden laitoksen julkaisuja,-1\r\nhelsingin yliopiston slavistiikan ja baltologian laitoksen opetusmonisteita,-1\r\nhelsinki law review,-1\r\nhelsinki review of global governance,-1\r\nhelsinki university press,1\r\nhelsinki yearbook of intellectual history,1\r\nhelsinki-kirjat oy,-1\r\nhelsus policy brief,-1\r\nhelvetica chimica acta,1\r\nhem och skola,-1\r\nhemasphere,1\r\nhematological oncology,1\r\nhematologie,1\r\nhematology,1\r\nhematology reports,-1\r\nhematology-oncology clinics of north america,1\r\nhemecht : zeitschrift für luxemburger geschichte,1\r\nhemijska industrija,1\r\nhemingway review,1\r\nhemodialysis international,1\r\nhemoglobin,1\r\nhempen verlag,1\r\nhemåt,-1\r\nhendrickson publishers,1\r\nhengitys,-1\r\nhenki,-1\r\nhenki & elämä,-1\r\nhenoch,1\r\nhenry james review,1\r\nhepatitis monthly,-1\r\nhepato-gastro et oncologie digestive,1\r\nhepato-gastroenterology,1\r\nhepatobiliary and pancreatic diseases international,1\r\nhepatobiliary surgery and nutrition,1\r\nhepatology,3\r\nhepatology communications,1\r\nhepatology international,1\r\nhepatology research,1\r\nhephaistos,1\r\nherald of the russian academy of sciences,1\r\nheraldisk tidsskrift,1\r\nherbert von halem verlag,1\r\nherd: health environments research and design journal,1\r\nherder editrice e libreria,1\r\nherder verlag,1\r\nherder-institut e.v.,1\r\nhereditary cancer in clinical practice,1\r\nhereditas,1\r\nheredity,2\r\nheriot-watt university,-1\r\nheritage,-1\r\nheritage & society,1\r\nheritage language journal,1\r\nherito,-1\r\nhermann,1\r\nhermathena,1\r\nhermeneus: revista de traduccion,1\r\nhermes,-1\r\nhermes,1\r\nhermes academic publishing and bookshop a/s,1\r\nhermes science publications,1\r\nhermes: journal of language and communication in business,1\r\nhermes: zeitschrift fur klassische philologie,3\r\nhermolla,-1\r\nherne,-1\r\nhernia,1\r\nheroin addiction and related clinical problems,1\r\nheroism science,-1\r\nheros,-1\r\nherpetologica,1\r\nherpetological conservation and biology,1\r\nherpetological journal,1\r\nherpetological monographs,1\r\nherpetological review,1\r\nherpetology notes,-1\r\nherpetozoa,1\r\nhertervig forlag,-1\r\nhertfordshire archaeology and history,1\r\nhervormde teologiese studies,1\r\nherz,1\r\nherzog august bibliothek,-1\r\nherzogia,1\r\nherzogiella,-1\r\nherzschrittmachertherapie und elektrophysiologie,1\r\nhesperia,2\r\nhessische blatter fur volks- und kulturforschung,1\r\nheteroatom chemistry,1\r\nheterocycles,1\r\nheterocyclic communications,1\r\nhethitica,1\r\nheti journal : international research and practice,-1\r\nhetkinen raamatun lukemiseen,-1\r\nhevosenomistaja,-1\r\nhevosmaailma,-1\r\nhevosurheilu,-1\r\nheythrop journal: a quarterly review of philosophy and theology,1\r\nhidrobiologica,1\r\nhieroja,-1\r\nhieronymus complutensis,1\r\nhiersemann,-1\r\nhifimaailma,-1\r\nhigh ability studies,1\r\nhigh altitude medicine and biology,1\r\nhigh blood pressure and cardiovascular prevention,1\r\nhigh energy chemistry,1\r\nhigh energy density physics,1\r\nhigh frequency,1\r\nhigh performance polymers,1\r\nhigh power laser and particle beams,-1\r\nhigh power laser science and engineering,1\r\nhigh pressure research,1\r\nhigh temperature,1\r\nhigh temperature corrosion of materials,1\r\nhigh temperature material processes,1\r\nhigh temperature materials and processes,1\r\nhigh temperatures - high pressures,1\r\nhigh voltage,1\r\nhigher education,1\r\nhigher education,3\r\nhigher education abstracts,-1\r\nhigher education dynamics,1\r\nhigher education for the future,1\r\nhigher education forum,-1\r\nhigher education governance and policy,-1\r\nhigher education in europe,1\r\nhigher education policy,1\r\nhigher education press,-1\r\nhigher education quarterly,1\r\nhigher education research and development,2\r\nhigher education review,1\r\nhigher education studies,-1\r\n\"higher education, skills and work-based learning\",-1\r\nhigher school of economics,-1\r\nhigher-order and symbolic computation,1\r\nhighlights & insights on european taxation,-1\r\nhighlights of sustainability,1\r\nhightech and innovation journal,1\r\nhiihto,-1\r\nhiisi,-1\r\nhiiskuttua,-1\r\nhikaku h?gaku,-1\r\nhikuin,-1\r\nhiljainen seurakunta,-1\r\nhiljaisuuden ystävät,-1\r\nhimalayan discoveries,-1\r\nhimalayan geology,1\r\nhimalayan linguistics,1\r\nhindawi publishing corporation,1\r\nhinterland,-1\r\nhip international,1\r\nhiperboreea,1\r\nhipertext.net,1\r\nhiphil novum,-1\r\nhipo tesis,-1\r\nhipotesis,1\r\nhippiäinen,-1\r\nhippocampus,1\r\nhippokrates,1\r\nhippokratia,-1\r\nhippos,-1\r\nhipputeos oy,-1\r\nhiroshima journal of mathematics education,1\r\nhiroshima mathematical journal,1\r\nhirundo,-1\r\nhispamerica: revista de literatura,1\r\nhispania antiqua,1\r\nhispania sacra,1\r\nhispania: a journal devoted to the teaching of spanish and portuguese,1\r\nhispania: revista espanola de historia,1\r\nhispanic journal,1\r\nhispanic journal of behavioral sciences,-1\r\nhispanic research journal: iberian and latin american studies,1\r\nhispanic review,3\r\nhispanofila,1\r\nhistochemistry and cell biology,1\r\nhistoire culturelle de l'europe,-1\r\nhistoire de lart,1\r\nhistoire des sciences medicales,1\r\nhistoire epistemologie langage,1\r\nhistoire et civilisation du livre,1\r\nhistoire et mesure,1\r\nhistoire et societes,1\r\nhistoire et societes rurales,1\r\nhistoire medievale et archeologie,1\r\nhistoire sociale-social history,2\r\nhistoire urbaine,1\r\n\"histoire, economie et societe\",1\r\nhistoires litteraires,1\r\nhistology and histopathology,1\r\nhistopathology,2\r\nhistorein,1\r\nhistoria,1\r\nhistoria agraria,1\r\nhistoria ciencias saude-manguinhos,1\r\nhistoria constitucional,1\r\nhistoria contemporanea,1\r\nhistoria critica,2\r\nhistoria de la educación,-1\r\nhistoria et ius,1\r\nhistoria mathematica,3\r\nhistoria mexicana,2\r\nhistoria mirabilis,1\r\nhistoria national geographic,-1\r\nhistoria nyt!,-1\r\nhistoria scientiarum,1\r\nhistoria social,1\r\nhistoria y comunicacion social,1\r\nhistoria y politica,2\r\n\"historia, antropologia y fuentes orales\",1\r\nhistoria: santiago,2\r\nhistoria: zeitschrift fur alte geschichte,2\r\nhistoriallinen aikakauskirja,2\r\nhistoriallinen arkisto,1\r\nhistoriallis-yhteiskuntatiedollisen kasvatuksen tutkimus- ja kehittämiskeskuksen julkaisuja,-1\r\nhistoriallis-yhteiskuntatiedollisen kasvatuksen tutkimus- ja kehittämiskeskuksen tutkimuksia,-1\r\nhistoriallisia tutkimuksia,2\r\nhistorian,1\r\nhistoric brass society journal,1\r\nhistoric environment,1\r\nhistorica,1\r\nhistorical archaeology,2\r\nhistorical biology,1\r\nhistorical encounters,2\r\nhistorical journal,3\r\nhistorical journal of film radio and television,2\r\nhistorical journal of japan,1\r\nhistorical life course studies,1\r\nhistorical materialism: research in critical marxist theory,1\r\nhistorical metallurgy,1\r\nhistorical methods,3\r\nhistorical records of australian science,1\r\nhistorical reflections-reflexions historiques,1\r\nhistorical research,2\r\nhistorical review : la revue historique,1\r\nhistorical social research-historische sozialforschung,1\r\nhistorical sociolinguistics and sociohistorical linguistics,1\r\nhistorical studies in industrial relations,1\r\nhistorical studies in the natural sciences,2\r\nhistoricky casopis,1\r\nhistorická demografie,1\r\nhistorická sociologie,-1\r\nhistories,-1\r\nhistories of people and place,1\r\nhistoriographia linguistica,2\r\n\"historische anthropologie: kultur, gesellschaft, alltag\",1\r\nhistorische sozialforschung,1\r\nhistorische sprachforschung,3\r\nhistorische zeitschrift,3\r\nhistorisches jahrbuch,2\r\nhistorisk tidskrift (denmark),2\r\nhistorisk tidskrift (sweden),2\r\nhistorisk tidskrift för finland,2\r\nhistorisk tidsskrift (norway),2\r\nhistoriska media,1\r\nhistoriska museets förlag,1\r\nhistoriska och litteraturhistoriska studier,1\r\nhistoriskan,-1\r\nhistory,3\r\nhistory and anthropology,3\r\nhistory and memory: studies in representation of the past,3\r\nhistory and philosophy of logic,2\r\nhistory and philosophy of the life sciences,1\r\nhistory and technology,2\r\nhistory and theory,3\r\nhistory australia,1\r\nhistory compass,1\r\nhistory education research journal,1\r\nhistory in africa,2\r\nhistory in flux,1\r\nhistory journal: researches,1\r\nhistory of computing conference,-1\r\nhistory of economic ideas,1\r\nhistory of economics review,1\r\nhistory of education,2\r\nhistory of education and childrens literature,1\r\nhistory of education quarterly,1\r\nhistory of education review,1\r\nhistory of european ideas,2\r\nhistory of geo- and space sciences,1\r\nhistory of humanities,1\r\nhistory of intellectual culture,1\r\nhistory of pharmacy and pharmaceuticals,1\r\nhistory of philosophy & logical analysis,1\r\nhistory of philosophy quarterly,2\r\nhistory of photography,3\r\nhistory of political economy,1\r\nhistory of political thought,2\r\nhistory of psychiatry,1\r\nhistory of psychology,1\r\nhistory of religions,3\r\nhistory of retailing & consumption,1\r\nhistory of science,2\r\nhistory of technology,1\r\nhistory of the family,3\r\nhistory of the human sciences,2\r\nhistory of the present,1\r\nhistory of universities,1\r\nhistory of warfare,2\r\nhistory teacher,1\r\nhistory today,-1\r\nhistory workshop journal,3\r\nhistos,1\r\nhistórica,1\r\nhistria archaeologica,1\r\nhistória da historiografia,1\r\nhitachi review,1\r\nhito to shizen,-1\r\nhitotsubashi journal of economics,1\r\nhitsaustekniikka,-1\r\nhiv clinical trials,1\r\nhiv medicine,1\r\nhið íslenska bókmenntafélag,1\r\nhla,1\r\nhlife,-1\r\nhm studies and publishing,-1\r\nhno,1\r\nhnps advances in nuclear physics,-1\r\nhobbes studies,1\r\nhochparterre,-1\r\nhochschule anhalt,-1\r\nhochschule für angewandte wissenschaften münchen,-1\r\nhochschule für technik und wirtschaft des saarlandes,-1\r\nhodder & stoughton,1\r\nhofmannsthal jahrbuch zur europaeischen moderne,1\r\nhogeschool utrecht kenniscentrum technologie,-1\r\nhogrefe,1\r\nhoitotiede,1\r\nhoitotieteen laitoksen julkaisusarja,-1\r\nhokkaido mathematical journal,1\r\nhokkaido university,-1\r\nhokkaidou daigaku kyoushoku katei nempou,-1\r\nholistic archive,-1\r\nholistic nursing practice,1\r\nholistic science publications,-1\r\nholkki,-1\r\nhollitzer wissenschaftsverlag,-1\r\nhollolan kunta,-1\r\nhollolan sanomat,-1\r\nholmi,-1\r\nholocaust and genocide studies,2\r\nholocaust studies,1\r\nholocaust studies series,1\r\nholocene,1\r\nholzforschung,1\r\nhome cultures,1\r\nhome health care management and practice,1\r\nhome health care services quarterly,1\r\nhomeopathy,1\r\nhomicide studies,1\r\nhomme: revue francaise d'anthropologie,2\r\nhomme: zeitschrift fur feministische geschichtswissenschaft,1\r\nhomo ludens,-1\r\nhomo oeconomicus,1\r\nhomo: journal of comparative human biology,1\r\nhomology homotopy and applications,1\r\nhomonoia,1\r\nhona il lil nashr wal tawzi,-1\r\nhong duc publishing house,-1\r\nhong kong journal of dermatology & venereology,-1\r\nhong kong journal of emergency medicine,1\r\nhong kong journal of mental health,-1\r\nhong kong journal of occupational therapy,1\r\nhong kong journal of paediatrics,1\r\nhong kong journal of social work,1\r\nhong kong law journal,1\r\nhong kong polytechnic university,-1\r\nhong kong society for transportation studies,-1\r\nhong kong university press,1\r\nhongwai yu jiguang gongcheng,-1\r\nhonoré champion,2\r\nhopkins quarterly,1\r\nhopos,1\r\nhoppo gengo kenkyu,-1\r\nhoppou jimbun kenkyuu,-1\r\nhorisont,-1\r\nhorizon : fenomenologiceskie issledovaniâ,1\r\nhorizons,1\r\nhorizons in biblical theology,1\r\nhormone and metabolic research,1\r\nhormone molecular biology and clinical investigation,1\r\nhormone research in paediatrics,1\r\nhormones,1\r\nhormones and behavior,1\r\nhorn of africa bulletin,-1\r\nhoros,1\r\nhorticultura brasileira,1\r\nhorticulturae,-1\r\nhorticultural reviews,1\r\nhorticultural science,1\r\nhorticulture environment and biotechnology,1\r\nhorticulture research,2\r\nhortscience,1\r\nhorttechnology,1\r\nhortus artium mediaevalium,1\r\nhoryzonty polityki,1\r\nhoryzonty wychowania,-1\r\nhospital healthcare europe,-1\r\nhospital imaging & radiology europe,-1\r\nhospital pediatrics,1\r\nhospital pharmacy,1\r\nhospital pharmacy europe,-1\r\nhospitality and society,1\r\nhotus-hoitosuositus,1\r\nhouille blanche: revue internationale de l'eau,1\r\nhousing finance international,-1\r\nhousing policy debate,1\r\nhousing studies,2\r\n\"housing, care and support\",1\r\n\"housing, theory and society\",1\r\nhouston journal of international law,1\r\nhouston journal of mathematics,1\r\nhoward journal of communications,1\r\nhoward journal of criminal justice,1\r\nhpb,1\r\nhpb surgery,1\r\nhr viesti,-1\r\nhrb open research,-1\r\nhrvatska i komparativna javna uprava,-1\r\nhrvatska revija za rehabilitacijska istrazivanja,1\r\nhrvatska sveucilisna naklada,1\r\nhrvatski casopis za odgoj i obrazovanje,-1\r\nhrvatski filmski ljetopis,-1\r\nhrvatsko nuklearno društvo,-1\r\nhs teema,-1\r\nhsoa journal of aquaculture & fisheries,-1\r\nhssh reports and working papers,-1\r\nhsy,-1\r\nhuagang yingyu qikan,-1\r\nhuanan nongye daxue xuebao,-1\r\nhuanjing kexue,-1\r\nhuanjing kexue xuebao,-1\r\nhuaxia publishing house,-1\r\nhuazhong university of science and technology press,-1\r\nhub,-1\r\nhubei meishu xueyuan xuebao,-1\r\nhucitec editora,-1\r\nhudebni veda,1\r\nhudson review,1\r\nhufvudstadsbladet,-1\r\nhugo valentin-centrum,-1\r\nhugoye: journal of syriac studies,1\r\nhugur,1\r\nhuimapyörä,-1\r\nhuippu-urheilu-uutiset,-1\r\nhuman affairs,1\r\nhuman and ecological risk assessment,1\r\nhuman and experimental toxicology,1\r\nhuman antibodies,1\r\nhuman arenas,1\r\nhuman behavior and emerging technologies,1\r\nhuman biology,1\r\nhuman brain mapping,2\r\nhuman cell,1\r\nhuman communication & technology,1\r\nhuman communication research,3\r\nhuman communication: a journal of the pacific and asian communication association,-1\r\nhuman computation,1\r\nhuman development,1\r\nhuman dimensions of wildlife,1\r\nhuman ecology,1\r\nhuman ecology review,1\r\nhuman ecology: an interdisciplinary journal,2\r\nhuman evolution,1\r\nhuman factors,2\r\nhuman factors and ergonomics in manufacturing and service industries,1\r\nhuman factors and ergonomics journal,-1\r\nhuman factors in design,1\r\nhuman fertility,1\r\nhuman gene,1\r\nhuman gene therapy,1\r\nhuman gene therapy : methods,1\r\nhuman gene therapy. clinical development,1\r\nhuman genetics,1\r\nhuman genetics and genomics advances,1\r\nhuman genomics,1\r\nhuman geography,1\r\nhuman heredity,1\r\nhuman immunology,1\r\nhuman it: tidskrift för studier av it ur ett humanvetenskapligt perspektiv,1\r\nhuman kinetics publishers,1\r\nhuman microbiome journal,-1\r\nhuman molecular genetics,2\r\nhuman movement,1\r\nhuman movement science,1\r\nhuman mutation,2\r\nhuman nature: an interdisciplinary biosocial perspective,1\r\nhuman organization,2\r\nhuman pathology,1\r\nhuman performance,1\r\nhuman physiology,1\r\nhuman psychopharmacology: clinical and experimental,1\r\nhuman relations,3\r\nhuman reproduction,3\r\nhuman reproduction open,-1\r\nhuman reproduction update,3\r\nhuman resource development international,1\r\nhuman resource development quarterly,1\r\nhuman resource development review,1\r\nhuman resource management,3\r\nhuman resource management journal,2\r\nhuman resource management review,2\r\nhuman resources for health,3\r\nhuman rights education review,1\r\nhuman rights in development,1\r\nhuman rights law journal,1\r\nhuman rights law review,2\r\nhuman rights quarterly,2\r\nhuman rights review,1\r\nhuman security,-1\r\n\"human service organizations : management, leadership & governance\",1\r\nhuman studies,2\r\nhuman systems,1\r\nhuman systems management,1\r\nhuman technology,1\r\nhuman vaccines & immunotherapeutics,1\r\nhuman-centric computing and information sciences,1\r\nhuman-computer interaction,3\r\nhuman-intelligent systems integration,1\r\nhuman-machine communication journal,1\r\nhuman-wildlife interactions,1\r\nhumana press,1\r\nhumana.mente,1\r\nhumanetten,1\r\nhumanimalia,1\r\nhumanisti,-1\r\nhumanistic management journal,1\r\nhumanistica,1\r\nhumanistica lovaniensia: journal of neo-latin studies,2\r\nhumanistilehti,-1\r\nhumanistinen ammattikorkeakoulu : julkaisuja,-1\r\nhumanities,-1\r\nhumanities & social sciences communications,1\r\nhumanities and social sciences,-1\r\nhumanities and social sciences letters,-1\r\nhumanities and social sciences review,-1\r\nhumanities australia,-1\r\nhumanity,1\r\nhumanity & society,1\r\nhumanity books,1\r\nhumanity in action press,-1\r\nhume studies,2\r\nhumor,1\r\nhunan daxue xuebao,-1\r\nhunar-i zabān,1\r\nhungarian academy of sciences centre for energy research,-1\r\nhungarian educational research journal,1\r\nhungarian geographical bulletin,1\r\nhungarian historical review,1\r\nhungarian journal of english and american studies,1\r\nhungarian journal of industrial chemistry,1\r\nhungarian journal of legal studies,1\r\nhungarian quarterly,1\r\nhungarian studies,1\r\nhungarian studies yearbook,1\r\nhungarian yearbook of international law and european law,1\r\nhungarologiai közlemenyek,1\r\nhunter gatherer research,1\r\nhuoltaja-säätiö,-1\r\nhupo kexue,-1\r\nhurst publishers,1\r\nhusserl studies,3\r\nhvmanitas,1\r\nhybrid,-1\r\nhybrid advances,1\r\nhybrid coe research report,-1\r\nhybrid coe strategic analysis,-1\r\nhybrida,1\r\nhybris,-1\r\nhybris : revista de filosofía,1\r\nhydro review: the magazine of the north american hydroelectric industry,1\r\nhydrobiologia,2\r\nhydrobiology,-1\r\nhydrocarbon processing,1\r\nhydrogen,-1\r\nhydrogeology journal,1\r\nhydrological processes,1\r\nhydrological sciences journal-journal des sciences hydrologiques,1\r\nhydrologie und wasserbewirtschaftung,1\r\nhydrology,-1\r\nhydrology and earth system sciences,2\r\nhydrology and earth system sciences discussions,-1\r\nhydrology research,1\r\nhydrometallurgy,2\r\nhyean publishing,1\r\nhygiea internationalis,1\r\nhygiene,-1\r\nhygiene and environmental health advances,-1\r\nhyle,1\r\nhymnologi,1\r\nhymnologian ja liturgiikan seura,-1\r\nhymnos,1\r\nhypatia,3\r\nhyperboreus,1\r\nhyperfine interactions,1\r\nhyperion international journal of econophysics and new economy,-1\r\nhypertension,2\r\nhypertension in pregnancy,1\r\nhypertension research,1\r\nhyphen press,1\r\nhypoxia,1\r\nhystrix: italian journal of mammalogy,1\r\nhyte-toimintamalli,-1\r\nhyvä selkä,-1\r\nhyvä terveys,-1\r\nhyönteistarvike tibiale oy,-1\r\nhànxué yánjiu,-1\r\nháskólaútgáfan,-1\r\nháskóli íslands,-1\r\nhämeen ammattikorkeakoulu,-1\r\nhämeen heimoliitto ry,-1\r\nhämeen sanomat,-1\r\nhämeenlinnan kaupunki,-1\r\nhämeenlinnan kaupunkiuutiset,-1\r\nhögre utbildning,1\r\nhögskolan dalarna,-1\r\nhögskolan i borås,-1\r\nhögskolan kristianstad,-1\r\nhögskolan väst,-1\r\nhøgskolen i oslo og akershus,-1\r\nhøyskoleforlaget,1\r\ni quaderni del m.ae.s,1\r\ni rågens och fjärdarnas rike,-1\r\ni tatti studies,1\r\ni-com,-1\r\ni-land journal,-1\r\ni-managers journal of education technology,-1\r\ni-manager’s journal on management,-1\r\ni-perception,1\r\ni-tech education and publishing kg,1\r\ni.b. tauris,1\r\ni/c,1\r\n\"i2ads : instituto de investigação em arte, design e sociedade\",-1\r\ni6doc.com,-1\r\niab workshop on internet technology adoption and transition,-1\r\niab/irtf workshop on congestion control for interactive real-time communication,-1\r\n\"iac online journal, cio and digital innovation\",-1\r\niacr communications in cryptology,1\r\niacr transactions on cryptographic hardware and embedded systems,1\r\niacr transactions on symmetric cryptology,1\r\niadis international journal on computer science and information system,-1\r\niadis international journal on www/internet,1\r\niadis press,-1\r\niaee energy forum,-1\r\niaee international conference,-1\r\niaes international journal of artificial intelligence,1\r\niafor international conference on education : official conference proceedings,-1\r\niafor journal of arts and humanities,-1\r\niah bulletin,-1\r\niahr international symposium on ice,1\r\niahs press,1\r\niaq conference,-1\r\niara,1\r\niarc scientific publications,-1\r\niaria xps press,-1\r\niartem,1\r\niartem journal,-1\r\niasa journal,-1\r\niaspm@journal,1\r\niassist quarterly,1\r\niasted international conference on computers and advanced technology in education,-1\r\niasted international conference on modelling and simulation,-1\r\n\"iasted international conference on signal processing, pattern recognition and applications\",-1\r\niasted international conference on web-based education,-1\r\niated academy,-1\r\niatefl,-1\r\niatefl slovenia newsletter,-1\r\niatefl voices,-1\r\niatss research,1\r\niawa journal,1\r\nibadan journal of english studies,-1\r\nibai-publishing,-1\r\nibd,-1\r\niberia,1\r\niberialais-amerikkalainen säätiö,-1\r\niberica,2\r\nibero-american symposium on project approaches in engineering education,-1\r\niberoamericana,1\r\niberoamericana vervuert,1\r\niberoromania,2\r\nibfd,1\r\nibidem-verlag,1\r\nibima business review,-1\r\nibis,-1\r\nibis,1\r\nibm journal of research and development,1\r\nibro neuroscience reports,1\r\nibsen studies,2\r\nibunka komyunikeshon,-1\r\nibusiness,-1\r\nicaart,-1\r\nicame journal,1\r\nicar technical series,-1\r\nicaria editorial,-1\r\nicarus,1\r\nicas proceedings,-1\r\nicccbe2016 organizing committee,1\r\nice publishing,1\r\niceis,-1\r\niceland's arctic council chairmanship,-1\r\nicelandic agricultural sciences,1\r\nicelandic geotechnical society,-1\r\niceri proceedings,-1\r\nices cooperative research report,-1\r\nices journal of marine science,1\r\nicfai university press,1\r\nicga journal,1\r\nichnos,1\r\nichthyological exploration of freshwaters,1\r\nichthyological research,1\r\nichthyology & herpetology,1\r\nicic express letters,1\r\nicic express letters part b : applications,1\r\nicinco,-1\r\nicissp,-1\r\nicmsa,-1\r\nico iconographisk post,1\r\nicoana credinţei,-1\r\nicofom study series,1\r\nicom-cc newsletter working group textiles,-1\r\nicomosin suomen osasto ry,-1\r\nicon,1\r\nicon : the institute of conservation,1\r\nicon: international journal of constitutional law,3\r\nicon: journal of the international committee for the history of technology,1\r\niconcept press,1\r\niconference,1\r\niconographica : rivista di iconografia medievale e moderna,1\r\niconos : revista de ciencias sociales,1\r\nicse workshop on cooperative and human aspects on software engineering,1\r\nicsid review,1\r\nicst transaction on security and safety,-1\r\nicst transactions on ambient systems,-1\r\nicst transactions on energy web,-1\r\nicst transactions on mobile communications and applications,1\r\nicst transactions on ubiquitous environments,-1\r\nict express,-1\r\nict4awe,-1\r\nictact journal on communication technology,-1\r\nictact journal on image and video processing,-1\r\nictact journal on management studies,-1\r\nictact journal on microelectronics,-1\r\nictact journal on soft computing,-1\r\nicu management,-1\r\nid&a interaction design & architecture(s),1\r\nidea,1\r\nidealistic studies,1\r\nideas in ecology and evolution,1\r\nideas in history,1\r\nideas sónicas / sonic ideas,-1\r\nideas y valores,1\r\nideação,-1\r\nideggyogyaszati szemle-clinical neuroscience,1\r\nideias,-1\r\n\"idensitat, associació d'art contemporani\",-1\r\nidentities,-1\r\nidentities: global studies in culture and power,2\r\nidentity,1\r\nideology and politics journal,1\r\nidiootti,-1\r\nidojaras,1\r\nidrc books,1\r\n\"idrott, historia och samhälle\",1\r\nidrottsforum.org,1\r\nidrugs,1\r\nidryma onasi : stegi grammaton kai technon,-1\r\nids bulletin: institute of development studies,1\r\nidäntutkimus,1\r\niee control engineering series,1\r\nieee,1\r\nieee 5g world forum,1\r\nieee access,1\r\nieee aerospace and electronic systems magazine,1\r\nieee aerospace conference,-1\r\nieee annals of the history of computing,1\r\nieee antennas and propagation magazine,2\r\nieee antennas and wireless propagation letters,2\r\nieee asia-pacific conference on antennas and propagation,1\r\nieee bits,1\r\nieee circuits and systems magazine,2\r\nieee cloud computing,1\r\nieee communications letters,2\r\nieee communications magazine,2\r\nieee communications society,1\r\nieee communications standards magazine,1\r\nieee communications surveys and tutorials,2\r\nieee computational intelligence magazine,1\r\nieee computer architecture letters,-1\r\nieee computer graphics and applications,2\r\nieee computer society annual symposium on vlsi,1\r\nieee computer society conference on computer vision and pattern recognition,2\r\nieee computer society conference on computer vision and pattern recognition workshops,1\r\nieee computer society press,1\r\nieee conference on business informatics,-1\r\nieee conference on computer communications,2\r\nieee conference on computer communications workshops,1\r\nieee conference on games,1\r\nieee conference on industrial electronics and applications,1\r\nieee conference on norbert wiener in the 21st century,-1\r\n\"ieee conference on robotics, automation and mechatronics\",1\r\nieee conference on standards for communications and networking,1\r\nieee conference on virtual reality and 3d user interfaces,1\r\nieee conference publication,1\r\nieee consumer communications and networking conference,1\r\nieee consumer electronics magazine,2\r\nieee control systems letters,1\r\nieee control systems magazine,2\r\nieee data descriptions,1\r\nieee design and test,2\r\nieee distributed systems online,1\r\nieee electrical insulation conference,-1\r\nieee electrical insulation magazine,2\r\nieee electrification magazine,1\r\nieee electromagnetic compatibility magazine,1\r\nieee electron device letters,2\r\nieee embedded systems letters,1\r\nieee energy conversion congress and exposition,1\r\nieee engineering management review,1\r\nieee european symposium on security and privacy workshops,1\r\nieee forum on integrated and sustainable transportation systems,-1\r\n\"ieee games, entertainment, media conference\",1\r\nieee geoscience and remote sensing letters,1\r\nieee geoscience and remote sensing magazine,2\r\nieee global communications conference,1\r\nieee global engineering education conference,1\r\nieee globecom workshops,1\r\nieee green technologies conference,-1\r\nieee haptics symposium,1\r\nieee industrial electronics magazine,2\r\nieee industry applications magazine,1\r\nieee instrumentation and measurement magazine,1\r\nieee intelligent systems,2\r\nieee intelligent transportation systems magazine,2\r\nieee international conference of electron devices and solid-state circuits,-1\r\nieee international conference on advanced learning technologies,1\r\nieee international conference on antenna measurements and applications,-1\r\n\"ieee international conference on application-specific systems, architectures, and processors\",1\r\nieee international conference on automated software engineering,2\r\nieee international conference on automatic face & gesture recognition and workshops,1\r\nieee international conference on automation science and engineering,1\r\nieee international conference on blockchain,-1\r\nieee international conference on broadband network and multimedia technology,-1\r\nieee international conference on circuits and systems,1\r\nieee international conference on cloud computing,1\r\nieee international conference on cluster computing,1\r\nieee international conference on cognitive infocommunications,-1\r\nieee international conference on communication systems,-1\r\nieee international conference on communication technology,-1\r\nieee international conference on communications,1\r\nieee international conference on communications workshops,-1\r\nieee international conference on computational photography,1\r\nieee international conference on computer as a tool,-1\r\nieee international conference on computer vision,3\r\nieee international conference on computer vision workshops,1\r\nieee international conference on condition monitoring and diagnosis,1\r\nieee international conference on consumer electronics - berlin,-1\r\nieee international conference on control and automation,-1\r\n\"ieee international conference on control system, computing and engineering\",-1\r\nieee international conference on cyber-physical-social computing,-1\r\nieee international conference on data engineering workshop,-1\r\nieee international conference on data mining,2\r\nieee international conference on data mining workshops,-1\r\nieee international conference on dc microgrids,-1\r\n\"ieee international conference on dependable, autonomic and secure computing\",1\r\nieee international conference on development and learning,-1\r\nieee international conference on dielectrics,1\r\nieee international conference on digital ecosystems and technologies,-1\r\nieee international conference on digital game and intelligent toy enhanced learning,1\r\nieee international conference on e-science,-1\r\nieee international conference on edge computing,1\r\nieee international conference on emerging elearning technologies and applications,-1\r\n\"ieee international conference on engineering, technology and innovation\",1\r\nieee international conference on flexible and printable sensors and systems,1\r\nieee international conference on global software engineering workshops,1\r\nieee international conference on high performance switching and routing,1\r\nieee international conference on ic design and technology,-1\r\nieee international conference on industrial cyber physical systems,1\r\nieee international conference on industrial engineering and engineering management,-1\r\nieee international conference on industrial informatics,1\r\nieee international conference on industrial technology,1\r\nieee international conference on information science and technology,-1\r\nieee international conference on intelligent computer communication and processing,-1\r\n\"ieee international conference on internet of things and ieee green computing and communications and ieee cyber, physical and social computing and ieee smart data\",1\r\nieee international conference on internet of things and intelligence system,1\r\nieee international conference on mechatronics,-1\r\nieee international conference on microelectronic systems education,-1\r\nieee international conference on mobile ad-hoc and sensor systems,1\r\nieee international conference on multimedia and expo,1\r\nieee international conference on multimedia and expo workshops,1\r\nieee international conference on nano/micro engineered and molecular systems,-1\r\nieee international conference on network infrastructure and digital content,-1\r\nieee international conference on networks,1\r\n\"ieee international conference on numerical electromagnetic modeling and optimization for rf, microwave, and terahertz applications\",-1\r\nieee international conference on opensource systems and technologies,-1\r\nieee international conference on pervasive computing and communications,2\r\nieee international conference on pervasive computing and communications workshops,1\r\nieee international conference on photonics,1\r\nieee international conference on power system technology,-1\r\nieee international conference on rehabilitation robotics,1\r\nieee international conference on rfid-technologies and applications,-1\r\nieee international conference on robotics and automation,2\r\nieee international conference on robotics and biomimetics,1\r\nieee international conference on serious games and applications for health,1\r\nieee international conference on service-oriented computing and applications,1\r\nieee international conference on signal and image processing applications,-1\r\n\"ieee international conference on signal processing, computing and control\",-1\r\nieee international conference on smart communities,1\r\nieee international conference on smart computing,1\r\nieee international conference on smart energy grid engineering,-1\r\nieee international conference on smart grid and smart cities,1\r\nieee international conference on software architecture,2\r\n\"ieee international conference on software quality, reliability and security\",1\r\n\"ieee international conference on software testing, verification and validation workshops\",1\r\nieee international conference on standardisation and innovation in information technology,-1\r\nieee international conference on system engineering and technology,-1\r\n\"ieee international conference on systems, man, and cybernetics\",1\r\n\"ieee international conference on thermal, mechanical and multi-physics simulation and experiments in microelectronics and microsystems\",-1\r\n\"ieee international conference on trust, security and privacy in computing and communications\",1\r\n\"ieee international conference on wireless and mobile computing, networking, and communications\",1\r\nieee international conference on wireless for space and extreme environments conference digest,1\r\nieee international energy conference,-1\r\nieee international enterprise distributed object computing conference workshops,-1\r\nieee international frequency control symposium,-1\r\nieee international fuzzy systems conference proceedings,1\r\nieee international geoscience and remote sensing symposium proceedings,1\r\nieee international instrumentation and measurement technology conference,1\r\nieee international inter-disciplinary conference on cognitive methods in situation awareness and decision support,-1\r\nieee international microwave workshop series on rf and wireless technologies for biomedical and healthcare applications,-1\r\nieee international multitopic conference,-1\r\nieee international new circuits and systems conference,1\r\nieee international requirements engineering conference workshops,-1\r\nieee international smart cities conference,-1\r\nieee international solid-state circuits conference,2\r\nieee international symposium on applied machine intelligence and informatics,-1\r\nieee international symposium on broadband multimedia systems and broadcasting,1\r\nieee international symposium on circuits and systems proceedings,1\r\nieee international symposium on computational intelligence and informatics,-1\r\nieee international symposium on electromagnetic compatibility,-1\r\nieee international symposium on information theory,1\r\nieee international symposium on nanoscale architectures,-1\r\n\"ieee international symposium on personal, indoor, and mobile radio communications workshops\",1\r\nieee international symposium on power electronics for distributed generation systems,-1\r\n\"ieee international symposium on precision clock synchronization for measurement, control, and communication\",-1\r\nieee international symposium on sensorless control for electrical drives,-1\r\nieee international symposium on sustainable systems and technology,-1\r\nieee international symposium on wearable computers,1\r\nieee international symposium on web systems evolution,1\r\nieee international symposium on wireless pervasive computing,1\r\nieee international ultrasonics symposium,1\r\nieee international working conference on mining software repositories,1\r\nieee international workshop on genomic signal processing and statistics,-1\r\nieee international workshop on intelligent data acquisition and advanced computing systems,-1\r\nieee international workshop on machine learning for signal processing,1\r\nieee international workshop on measurements and networking,-1\r\nieee international workshop on multimedia signal processing,1\r\nieee international workshop on signal processing advances in wireless communications,1\r\nieee international workshop on signal processing systems,1\r\n\"ieee international workshop on trust and identity in mobile internet, computing and communications\",-1\r\nieee internet computing,3\r\nieee internet of things journal,2\r\nieee internet of things magazine,1\r\nieee iranian conference on electrical engineering,-1\r\nieee ismar joint workshop on tracking methods and applications and trakmark,-1\r\nieee joint intelligence and security informatics conference,-1\r\nieee jordan conference on applied electrical engineering and computing technologies,-1\r\nieee journal of biomedical and health informatics,2\r\n\"ieee journal of electromagnetics, rf and microwaves in medicine and biology\",1\r\nieee journal of emerging and selected topics in industrial electronics,1\r\nieee journal of emerging and selected topics in power electronics,2\r\nieee journal of indoor and seamless positioning and navigation,1\r\nieee journal of microwaves,1\r\nieee journal of oceanic engineering,1\r\nieee journal of photovoltaics,2\r\nieee journal of quantum electronics,2\r\nieee journal of radio frequency identification,1\r\nieee journal of selected areas in sensors,1\r\nieee journal of selected topics in applied earth observations and remote sensing,1\r\nieee journal of selected topics in quantum electronics,2\r\nieee journal of selected topics in signal processing,3\r\nieee journal of solid-state circuits,3\r\nieee journal of the electron devices society,2\r\nieee journal of translational engineering in health and medicine,1\r\nieee journal on emerging and selected topics in circuits and systems,2\r\nieee journal on flexible electronics,1\r\nieee journal on miniaturization for air and space systems,1\r\nieee journal on selected areas in communications,2\r\nieee journal on selected areas in information theory,1\r\nieee latin america transactions,1\r\nieee latin american symposium on circuits and systems,-1\r\nieee latin-american conference on communications,-1\r\nieee magnetics letters,1\r\nieee mediterranean electrotechnical conference,-1\r\nieee metrology for aerospace,1\r\nieee micro,3\r\nieee microwave and wireless technology letters,2\r\nieee microwave magazine,1\r\nieee military communications conference proceedings,1\r\nieee mtt-s international microwave symposium digest,1\r\nieee mtt-s international microwave workshop series on advanced materials and processes for rf and thz applications,-1\r\nieee multidisciplinary engineering education magazine,1\r\nieee multimedia,1\r\nieee nanotechnology magazine,1\r\nieee nanotechnology materials and devices conference,1\r\nieee network,3\r\nieee networking letters,1\r\nieee non-volatile memory systems and applications symposium,1\r\nieee nordic-mediterranean workshop on time-to-digital converters,-1\r\nieee nuclear science symposium conference record,1\r\nieee online conference on green communications,-1\r\nieee open access journal of power and energy,1\r\nieee open journal of antennas and propagation,1\r\nieee open journal of control systems,1\r\nieee open journal of engineering in medicine and biology,1\r\nieee open journal of industry applications,1\r\nieee open journal of intelligent transportation systems,1\r\nieee open journal of nanotechnology,1\r\nieee open journal of power electronics,1\r\nieee open journal of signal processing,1\r\nieee open journal of the communications society,1\r\nieee open journal of the computer society,1\r\nieee open journal of the industrial electronics society,1\r\nieee open journal of the solid-state circuits society,1\r\nieee open journal of vehicular technology,1\r\nieee pacific visualization symposium,1\r\nieee packet video workshop,-1\r\nieee pervasive computing,2\r\nieee pes innovative smart grid technologies conference europe,1\r\nieee photonics journal,1\r\nieee photonics technology letters,2\r\nieee potentials,1\r\nieee power & energy society general meeting,1\r\nieee power and energy magazine,2\r\nieee power electronics letters,1\r\nieee pulse,1\r\nieee pulsed power conference,1\r\nieee radiation effects data workshop record,1\r\nieee radio and wireless symposium,1\r\nieee radio frequency integrated circuits symposium digest of papers,1\r\nieee reviews in biomedical engineering,1\r\nieee revista iberoamericana de tecnologias de aprendizagem,-1\r\nieee ro-man,1\r\nieee robotics and automation letters,2\r\nieee robotics and automation magazine,2\r\nieee sarnoff symposium,-1\r\nieee security & privacy,2\r\nieee sensors journal,2\r\nieee sensors letters,1\r\nieee sensors reviews,-1\r\nieee signal processing letters,2\r\nieee signal processing magazine,3\r\nieee software,2\r\nieee software defined networks for future networks and services,-1\r\nieee soi-3d-subthreshold microelectronics technology unified conference,-1\r\nieee solid-state circuits letters,1\r\nieee solid-state circuits magazine,1\r\nieee spectrum,1\r\nieee statistical signal processing workshop,1\r\nieee student conference on electrical machines and systems,-1\r\nieee subthreshold microelectronics conference,1\r\nieee symposium on artificial life,1\r\nieee symposium on computational intelligence for security and defense applications,1\r\nieee symposium on computational intelligence in control and automation,1\r\nieee symposium on computational intelligence in cyber security,1\r\nieee symposium on computational intelligence in multi-criteria decision making,1\r\n\"ieee symposium on computational intelligence, cognitive algorithms, mind, and brain\",-1\r\nieee symposium on design and diagnostics of electronic circuits and systems,1\r\nieee symposium on security and privacy,3\r\nieee symposium on technologies for homeland security,-1\r\nieee symposium on visual languages and human-centric computing,1\r\nieee systems journal,2\r\n\"ieee systems, man, and cybernetics magazine\",1\r\nieee technology and society magazine,1\r\n\"ieee topical conference on biomedical wireless technologies, networks, and sensing systems\",-1\r\nieee transactions on aerospace and electronic systems,3\r\nieee transactions on affective computing,3\r\nieee transactions on antennas and propagation,3\r\nieee transactions on applied superconductivity,1\r\nieee transactions on artificial intelligence,1\r\n\"ieee transactions on audio, speech, and language processing\",3\r\nieee transactions on automatic control,3\r\nieee transactions on automation science and engineering,2\r\nieee transactions on big data,1\r\nieee transactions on biomedical circuits and systems,1\r\nieee transactions on biomedical engineering,2\r\n\"ieee transactions on biometrics, behavior, and identity science\",1\r\nieee transactions on broadcasting,1\r\nieee transactions on circuits and systems for artificial intelligence,1\r\nieee transactions on circuits and systems for video technology,2\r\nieee transactions on circuits and systems i-regular papers,2\r\nieee transactions on circuits and systems ii-express briefs,2\r\nieee transactions on cloud computing,1\r\nieee transactions on cognitive and developmental systems,1\r\nieee transactions on cognitive communications and networking,1\r\nieee transactions on communications,3\r\n\"ieee transactions on components, packaging and manufacturing technology\",1\r\nieee transactions on computational biology and bioinformatics,2\r\nieee transactions on computational imaging,2\r\nieee transactions on computational social systems,1\r\nieee transactions on computer-aided design of integrated circuits and systems,2\r\nieee transactions on computers,3\r\nieee transactions on consumer electronics,1\r\nieee transactions on control of network systems,2\r\nieee transactions on control systems technology,2\r\nieee transactions on cybernetics,3\r\nieee transactions on dependable and secure computing,3\r\nieee transactions on device and materials reliability,1\r\nieee transactions on dielectrics and electrical insulation,2\r\nieee transactions on education,1\r\nieee transactions on electromagnetic compatibility,1\r\nieee transactions on electron devices,3\r\nieee transactions on emerging topics in computational intelligence,1\r\nieee transactions on emerging topics in computing,1\r\nieee transactions on energy conversion,2\r\n\"ieee transactions on energy markets, policy and regulation\",1\r\nieee transactions on engineering management,1\r\nieee transactions on evolutionary computation,3\r\nieee transactions on fuzzy systems,3\r\nieee transactions on games,1\r\nieee transactions on geoscience and remote sensing,3\r\nieee transactions on green communications and networking.,1\r\nieee transactions on haptics,2\r\nieee transactions on human-machine systems,1\r\nieee transactions on image processing,3\r\nieee transactions on industrial electronics,3\r\nieee transactions on industrial informatics,3\r\nieee transactions on industry applications,2\r\nieee transactions on information forensics and security,2\r\nieee transactions on information theory,3\r\nieee transactions on instrumentation and measurement,3\r\nieee transactions on intelligent transportation systems,2\r\nieee transactions on intelligent vehicles,2\r\nieee transactions on knowledge and data engineering,3\r\nieee transactions on learning technologies,2\r\nieee transactions on machine learning in communications and networking,1\r\nieee transactions on magnetics,2\r\nieee transactions on medical imaging,3\r\nieee transactions on medical robotics and bionics,1\r\nieee transactions on microwave theory and techniques,2\r\nieee transactions on mobile computing,3\r\n\"ieee transactions on molecular, biological, and multi-scale communications\",1\r\nieee transactions on multi-scale computing systems,1\r\nieee transactions on multimedia,3\r\nieee transactions on nanobioscience,1\r\nieee transactions on nanotechnology,1\r\nieee transactions on network and service management,1\r\nieee transactions on network science and engineering,1\r\nieee transactions on neural networks and learning systems,3\r\nieee transactions on neural systems and rehabilitation engineering,2\r\nieee transactions on nuclear science,1\r\nieee transactions on parallel and distributed systems,2\r\nieee transactions on pattern analysis and machine intelligence,3\r\nieee transactions on plasma science,1\r\nieee transactions on power delivery,2\r\nieee transactions on power electronics,3\r\nieee transactions on power systems,2\r\nieee transactions on professional communication,1\r\nieee transactions on quantum engineering,1\r\nieee transactions on radiation and plasma medical sciences,-1\r\nieee transactions on reliability,2\r\nieee transactions on robotics,3\r\nieee transactions on semiconductor manufacturing,1\r\nieee transactions on services computing,2\r\nieee transactions on signal and information processing over networks,1\r\nieee transactions on signal processing,3\r\nieee transactions on smart grid,3\r\nieee transactions on software engineering,3\r\nieee transactions on sustainable computing,1\r\nieee transactions on sustainable energy,2\r\n\"ieee transactions on systems, man, and cybernetics : systems\",2\r\nieee transactions on technology and society,1\r\nieee transactions on terahertz science and technology,2\r\nieee transactions on transportation electrification,1\r\nieee transactions on ultrasonics ferroelectrics and frequency control,2\r\nieee transactions on vehicular technology,3\r\nieee transactions on very large scale integration (vlsi) systems,2\r\nieee transactions on visualization and computer graphics,3\r\nieee transactions on wireless communications,3\r\nieee transportation electrification conference and expo,-1\r\nieee tsinghua international design management symposium,-1\r\nieee vehicle power and propulsion conference,-1\r\nieee vehicular networking conference,1\r\nieee vehicular technology conference,1\r\nieee vehicular technology magazine,2\r\nieee winter conference on applications of computer vision,1\r\nieee wireless and microwave technology conference,-1\r\nieee wireless communications,2\r\nieee wireless communications and networking conference,1\r\nieee wireless communications letters,2\r\nieee workshop on advanced robotics and its social impacts,1\r\nieee workshop on applications of signal processing to audio and acoustics,1\r\nieee workshop on autonomic and opportunistic networks,-1\r\nieee workshop on control and modeling for power electronics,1\r\nieee workshop on developing applications for pervasive display networks,-1\r\nieee workshop on electrical machines design control and diagnosis,-1\r\nieee workshop on managing ubiquitous communications and services,-1\r\nieee workshop on modeling and simulation of cyber-physical energy systems,-1\r\nieee world conference on factory communication systems,-1\r\nieee world congress on services,1\r\nieee world forum on internet of things,1\r\nieee world symposium on web applications and networking,-1\r\nieee-acm transactions on networking,2\r\nieee-asme transactions on mechatronics,3\r\nieee-embs international conference on biomedical and health informatics,-1\r\nieee-ras international conference on humanoid robots,1\r\nieee/acm international conference on computer-aided design,1\r\nieee/acm international workshop on the twin peaks of requirements and architecture,-1\r\nieee/asme international conference on advanced intelligent mechatronics,1\r\nieee/caa journal of automatica sinica,2\r\nieee/cic international conference on communications in china,-1\r\nieee/cic international conference on communications in china - workshops,-1\r\nieee/ifip international conference on vlsi and system-on-chip,1\r\nieee/ifip international symposium on rapid system prototyping,1\r\nieee/ifip network operations and management symposium,1\r\nieee/ion position location and navigation symposium,-1\r\nieee/npss symposium on fusion engineering,1\r\nieee/sice international symposium on system integration,-1\r\nieej journal of industry applications,1\r\nieej transactions on electrical and electronic engineering,1\r\nieej transactions on industry applications,1\r\nieice communications express,1\r\nieice electronics express,1\r\nieice technical report,-1\r\nieice transactions on communications,1\r\nieice transactions on electronics,1\r\nieice transactions on fundamentals of electronics communications and computer sciences,1\r\nieice transactions on information and systems,1\r\niesus aboensis,-1\r\niet biometrics,1\r\niet blockchain,1\r\n\"iet circuits, devices & systems\",1\r\niet collaborative intelligent manufacturing,1\r\niet communications,1\r\niet computer vision,1\r\niet computers & digital techniques,1\r\niet conference proceedings,1\r\niet control theory and applications,1\r\niet cyber-physical systems,1\r\niet cyber-systems and robotics,1\r\niet electric power applications,1\r\niet electrical systems in transportation,1\r\niet energy systems integration,-1\r\niet generation transmission and distribution,2\r\niet image processing,1\r\niet information security,1\r\niet intelligent transport systems,1\r\n\"iet international conference on power electronics, machines and drives\",-1\r\niet microwaves antennas and propagation,1\r\niet nanobiotechnology,1\r\niet optoelectronics,1\r\niet power electronics,2\r\niet radar sonar and navigation,1\r\niet reliability of transmission and distribution networks conference,-1\r\niet renewable power generation,2\r\niet science measurement and technology,1\r\niet signal processing,1\r\niet smart cities,1\r\niet smart grid,1\r\niet software,1\r\niet systems biology,1\r\niet wireless sensor systems,1\r\niete journal of research,1\r\niete technical review,1\r\nif,-1\r\nifac journal of systems and control,1\r\n\"ifac workshop on research, education and development of unmanned aerial systems\",-1\r\nifac-papersonline,1\r\nifcn dairy report,-1\r\nifip advances in information and communication technology,1\r\nifip international conference on network and parallel computing,-1\r\nifip wg 9.7 working conference on history of nordic computing,-1\r\nifip wireless days,-1\r\nifip working group 5.7 international workshop on experimental interactive learning in industrial management,-1\r\nifla journal,-1\r\nifla metadata newsletter,-1\r\nifla publications,-1\r\nifmbe proceedings,1\r\niforest-biogeosciences and forestry,1\r\nifri,-1\r\nifsa publishing,-1\r\nigaku shoin,-1\r\nigi global,1\r\niheringia. série zoologia,-1\r\nihmisoikeuskeskuksen julkaisuja,-1\r\nihmisoikeuskeskus,-1\r\nihmisyyden monet puolet- blogi,-1\r\nihon aika,-1\r\niic-international review of intellectual property and competition law,3\r\niie transactions,1\r\niimc international information management corporation ltd,-1\r\niipc publication series,1\r\niisalmen sanomat,-1\r\niise transactions on occupational ergonomics and human factors,1\r\niitinseutu,-1\r\niiw collection,-1\r\nij-forlaget,1\r\nijab - fachstelle für internationale jugendarbeit der bundesrepublik deutschland,-1\r\nijcol,-1\r\nijid regions,-1\r\nijrdo - journal of educational research,-1\r\nijred (international journal of renewable energy development),1\r\nijrw: international journal of waste resources,-1\r\nijs studies in judaica,1\r\nijtld open,-1\r\nijtte,-1\r\nikala,1\r\nikam - institute of knowledge asset management,-1\r\nikaros,-1\r\nikastaria,-1\r\nikat,1\r\nikiliikkuja,-1\r\nikkunapaikka,-1\r\niko-verlag,1\r\nikoni & kulttuuri,-1\r\nikonomičeska misʺl,-1\r\nikä nyt!,-1\r\nikäinstituutti,-1\r\nikääntyneen väestön palvelut,-1\r\nil calamo,-1\r\nil centro di eccellenza per la cultura e la ricerca infermieristica,-1\r\nil cerchio,-1\r\nil diritto marittimo,1\r\nil fisioterapista,-1\r\nil giornale dellarchitettura,-1\r\nil giornale di chirurgia,1\r\nil mar nero,1\r\nil mulino,-1\r\nil naturalista siciliano,-1\r\nil nome nel testo: rivista internazionale di onomastica letteraria,1\r\nil nuovo cimento c,1\r\nil polo,-1\r\nil saggiatore musicale,1\r\nil veltro,1\r\nilar journal,1\r\nilha do desterro,-1\r\nilias oy,-1\r\nilkka-pohjalainen,-1\r\nillinois classical studies,1\r\nillinois journal of mathematics,1\r\nillness crisis and loss,1\r\nillusioni,-1\r\nilmailu,-1\r\nilmajoki-lehti,-1\r\nilmamaa,-1\r\nilmansuojelu,-1\r\nilmapress oü,-1\r\nilmastokatsaus,-1\r\nilmatieteen laitos,-1\r\nilmatorjunta,-1\r\nilmiö,-1\r\nilsienna,-1\r\nilta-sanomat,-1\r\niltalehti,-1\r\nilu: revista de ciencias de las religiones,1\r\niluminace,1\r\nim publications,1\r\nim@go,1\r\nima fungus,1\r\nima journal of applied mathematics,1\r\nima journal of management mathematics,1\r\nima journal of mathematical control and information,1\r\nima journal of numerical analysis,2\r\nimag,1\r\nimage,-1\r\nimage analysis and stereology,1\r\nimage and narrative,1\r\nimage and vision computing,2\r\nimages,1\r\nimages en dermatologie,-1\r\nimages re-vues,1\r\nimagetext,1\r\n\"imagination, cognition and personality\",1\r\nimaginations,1\r\nimaging,1\r\nimaging & microscopy,-1\r\nimaging decisions mri,1\r\nimaging neuroscience,1\r\nimaging science in dentistry,1\r\nimaging science journal,1\r\nimagining the impossible,1\r\nimago mundi: the international journal for the history of cartography,1\r\nimago musicae,1\r\nimago temporis-medium aevum,-1\r\nimaps nordic,-1\r\nimaps other content,-1\r\nimaps-europe,-1\r\nimatran kaupunki,-1\r\nimcsm proceedings,-1\r\nimdc,-1\r\nimeko tc events series,1\r\nimerides endymasiologias - praktika,1\r\nimeta,-1\r\nimex,-1\r\nimf economic review,1\r\nimmersion foundation,-1\r\nimmigrants and minorities,2\r\nimmigration and asylum law and policy in europe,1\r\nimmigration and nationality law review,1\r\nimmunity,3\r\nimmunity and ageing,1\r\n\"immunity, inflammation and disease\",1\r\nimmuno-oncology technology,1\r\nimmunobiology,1\r\nimmunogenetics,1\r\nimmunohorizons,1\r\nimmunologic research,1\r\nimmunological investigations,1\r\nimmunological medicine,-1\r\nimmunological reviews,2\r\nimmunology,1\r\nimmunology and allergy clinics of north america,1\r\nimmunology and cell biology,1\r\nimmunology letters,1\r\n\"immunology, endocrine and metabolic agents in medicinal chemistry\",1\r\nimmunometabolism,-1\r\nimmunometabolism,1\r\nimmunopharmacology and immunotoxicology,1\r\nimmunotherapy,1\r\nimpact,-1\r\nimpact assessment and project appraisal,1\r\nimpact: studies in language and society,1\r\nimpakti,-1\r\nimperial college press,1\r\nimperiumi,-1\r\nimpilahtelainen,-1\r\nimplant dentistry,1\r\nimplementation science,1\r\nimplementation science communications,1\r\nimplicit religion,2\r\nimprensa nacional - casa da moeda,1\r\nimprensa universidade de coimbra,-1\r\nimpressions nouvelles,-1\r\nimprint academic,1\r\nimprint publishing,-1\r\nimproving schools,1\r\nimt-rapport,-1\r\nimvi open mathematical education notes,-1\r\nin bo,-1\r\nin die skriflig,1\r\nin education,-1\r\nin esse : english studies in albania,-1\r\nin practice,1\r\nin silico biology,1\r\nin silico pharmacology,1\r\nin situ archeologica,1\r\nin vitro cellular and developmental biology: animal,1\r\nin vitro cellular and developmental biology: plant,1\r\nin vitro models,-1\r\nin vivo,1\r\nin-visibilidades,-1\r\ninarilainen,-1\r\nincantatio,1\r\nincarceration,1\r\nincas buletin,-1\r\nincontri linguistici,1\r\nincose international symposium,1\r\nindagationes mathematicae: new series,1\r\nindeksi,-1\r\nindependence,-1\r\nindependent publisher,-1\r\nindependent publishing network,-1\r\nindependent review,1\r\ninderscience publishers,1\r\nindes,-1\r\nindex journal,1\r\nindex of middle english prose,1\r\nindex on censorship,1\r\nindex: international survey of roman law,1\r\nindia hci conference on human computer interaction,-1\r\nindia review,1\r\nindialogs,1\r\nindian chemical engineer,-1\r\nindian economic and social history review,2\r\nindian economic journal,1\r\nindian fern journal,-1\r\nindian geotechnical journal,1\r\nindian growth and development review,1\r\nindian heart journal,1\r\nindian historical review,1\r\nindian institute of advanced study,1\r\nindian journal of agricultural sciences,1\r\nindian journal of agronomy,1\r\nindian journal of animal research,1\r\nindian journal of animal sciences,1\r\nindian journal of applied linguistics,-1\r\nindian journal of arachnology,-1\r\nindian journal of biochemistry and biophysics,1\r\nindian journal of biotechnology,1\r\nindian journal of cancer,1\r\nindian journal of chemical technology,1\r\nindian journal of chest diseases and allied sciences,1\r\nindian journal of commerce and management studies,-1\r\nindian journal of community medicine,1\r\nindian journal of dermatology venereology and leprology,1\r\nindian journal of endocrinology and metabolism,-1\r\nindian journal of engineering and materials sciences,1\r\nindian journal of environmental protection,-1\r\nindian journal of experimental biology,-1\r\nindian journal of fibre and textile research,1\r\nindian journal of fisheries,-1\r\nindian journal of gastroenterology,1\r\nindian journal of gender studies,1\r\nindian journal of genetics and plant breeding,1\r\nindian journal of health and wellbeing,-1\r\nindian journal of hematology and blood transfusion,-1\r\nindian journal of heterocyclic chemistry,-1\r\nindian journal of history of science,1\r\nindian journal of horticulture,1\r\nindian journal of human genetics,1\r\nindian journal of international economic law,1\r\nindian journal of labour economics,1\r\nindian journal of marine sciences,1\r\nindian journal of marketing,1\r\nindian journal of medical microbiology,-1\r\nindian journal of medical research,1\r\nindian journal of medical sciences,-1\r\nindian journal of microbiology,1\r\nindian journal of natural products and resources,-1\r\nindian journal of nephrology,1\r\nindian journal of ophthalmology,1\r\nindian journal of orthopaedics,1\r\nindian journal of otolaryngology and head and neck surgery,1\r\nindian journal of palliative care,-1\r\nindian journal of pathology and microbiology,-1\r\nindian journal of pediatrics,1\r\nindian journal of pharmaceutical education and research,-1\r\nindian journal of pharmaceutical sciences,-1\r\nindian journal of pharmacology,1\r\nindian journal of physics,1\r\nindian journal of psychological medicine,1\r\nindian journal of public health,-1\r\nindian journal of pure and applied mathematics,1\r\nindian journal of pure and applied physics,1\r\nindian journal of science and technology,-1\r\nindian journal of scientific research and technology,-1\r\nindian journal of social work,1\r\nindian journal of surgery,1\r\nindian journal of surgical oncology,-1\r\nindian journal of theoretical physics,-1\r\nindian journal of traditional knowledge,-1\r\nindian national science academy,1\r\nindian pacing and electrophysiology journal,1\r\nindian pediatrics,1\r\nindian society for promoting christian knowledge,-1\r\nindian veterinary journal,1\r\nindiana,1\r\nindiana journal of global legal studies,1\r\nindiana law journal,1\r\nindiana theory review,1\r\nindiana university mathematics journal,2\r\nindiana university press,1\r\nindiana university uralic and altaic series,1\r\nindigena,-1\r\nindigenous affairs,1\r\nindigenous law journal,1\r\nindigenous policy,1\r\nindilinga : african journal of indigenous knowledge systems,1\r\nindividual-based ecology,-1\r\nindo-european linguistics,-1\r\nindo-iranian journal,2\r\nindo-pacific journal of phenomenology,1\r\nindogermanische forschungen,2\r\nindologica taurinensia,-1\r\nindonesia,1\r\nindonesia and the malay world,1\r\nindonesian journal of electrical engineering and computer science,1\r\nindonesian journal of electrical engineering and informatics,-1\r\nindonesian journal of international and comparative law,-1\r\nindonesian journal of social research,1\r\nindonesian journal of sustainability accounting and management,-1\r\nindoor air,2\r\nindoor and built environment,1\r\nindoor environments,1\r\nindustria textila,1\r\nindustrial and commercial training,1\r\nindustrial and corporate change,2\r\nindustrial and engineering chemistry research,1\r\nindustrial and labor relations review,2\r\nindustrial and organizational psychology-perspectives on science and practice,1\r\nindustrial archaeology news,1\r\nindustrial archaeology review,1\r\nindustrial archaeology: the journal of the society for industrial archeology,1\r\nindustrial biotechnology,1\r\nindustrial ceramics,1\r\nindustrial combustion,1\r\nindustrial crops and products,2\r\nindustrial diamond review,1\r\nindustrial engineer,1\r\nindustrial engineering and management systems,1\r\nindustrial health,1\r\nindustrial law journal,2\r\nindustrial lubrication and tribology,1\r\nindustrial management and data systems,1\r\nindustrial marketing management,3\r\nindustrial relations,1\r\nindustrial relations journal,1\r\nindustrial robot: an international journal,1\r\nindustrie 4,-1\r\nindustrie alimentari,1\r\nindustrielle beziehungen,1\r\nindustry and higher education,1\r\nindustry and innovation,2\r\ninfancia y aprendizaje,-1\r\ninfancy,1\r\ninfant and child development,1\r\ninfant behavior and development,1\r\ninfant mental health journal,1\r\ninfants and young children,1\r\ninfection,1\r\ninfection and drug resistance,1\r\ninfection and immunity,1\r\ninfection control and hospital epidemiology,1\r\ninfection ecology & epidemiology,1\r\ninfection genetics and evolution,1\r\ninfection prevention in practice,1\r\ninfectious agents and cancer,1\r\ninfectious disease clinics of north america,1\r\ninfectious disease modelling,1\r\ninfectious diseases,1\r\ninfectious diseases & immunity,-1\r\ninfectious diseases and therapy,1\r\ninfectious diseases diagnosis & treatment,-1\r\ninfectious diseases in clinical practice,1\r\ninfectious diseases now,1\r\ninfectious diseases of poverty,2\r\ninfectious disorders : drug targets,1\r\ninfektioidentorjunta,-1\r\ninfini,1\r\ninfinite dimensional analysis quantum probability and related topics,1\r\ninfinity,-1\r\ninfinity publishing,-1\r\ninflammasome,-1\r\ninflammation,1\r\ninflammation and allergy: drug targets,1\r\ninflammation and cell signaling,-1\r\ninflammation research,1\r\ninflammatory bowel diseases,2\r\ninflammopharmacology,1\r\ninflexions: a journal for research creation,1\r\ninfluenza and other respiratory viruses,1\r\ninfo,1\r\ninfobase creation sdn bhd,-1\r\ninfocommunications journal,1\r\ninfomat,1\r\ninfonomics society,1\r\ninfor,-1\r\ninfor,1\r\ninforegio panorama,-1\r\ninforma healthcare,1\r\ninforma law,1\r\ninformaatioteknologian tiedekunnan julkaisuja,-1\r\ninformaatiotieteiden yksikön raportteja,-1\r\ninformaatiotutkimus,1\r\ninformacao e sociedade: estudos,1\r\ninformacije midem: journal of microelectronics electronic components and materials,1\r\ninformacionno-upravlâûŝie sistemy,1\r\ninformacios tarsadalom,1\r\ninformal logic,1\r\ninformatica,1\r\ninformatics,1\r\ninformatics for health and social care,1\r\ninformatics in education,1\r\ninformatics in medicine unlocked,1\r\ninformatics in primary care,1\r\ninformatică economică,-1\r\ninformatik-spektrum,-1\r\ninformatika,-1\r\ninformatika i avtomatizaciâ,1\r\ninformatika i ee primeneniâ,-1\r\ninformation,-1\r\ninformation & computer security,1\r\ninformation & media,1\r\ninformation & security,-1\r\ninformation age publishing,1\r\ninformation and communication sciences research,-1\r\ninformation and communications technology law,2\r\ninformation and computation,2\r\ninformation and culture,1\r\ninformation and inference,2\r\ninformation and learning sciences,1\r\ninformation and management,2\r\ninformation and organization,3\r\ninformation and software technology,3\r\ninformation assurance and security letters,1\r\ninformation bulletin on variable stars,1\r\ninformation communication and society,2\r\ninformation design journal,1\r\ninformation development,1\r\ninformation discovery and delivery,1\r\ninformation economics and policy,1\r\ninformation engineering research institute,-1\r\ninformation fusion,3\r\ninformation geometry,1\r\ninformation grammaticale,2\r\ninformation management international inc.,1\r\ninformation matters,-1\r\ninformation polity,1\r\ninformation processing and management,3\r\ninformation processing in agriculture,-1\r\ninformation processing letters,1\r\ninformation research,2\r\ninformation resources management journal,1\r\ninformation science reference,1\r\ninformation sciences,3\r\ninformation sciences for decision making,1\r\ninformation security journal : a global perspective,1\r\ninformation services and use,1\r\ninformation society,2\r\ninformation systems,2\r\ninformation systems and e-business management,1\r\ninformation systems education journal,1\r\ninformation systems frontiers,2\r\ninformation systems journal,3\r\ninformation systems management,1\r\ninformation systems research,3\r\ninformation technologies and control,-1\r\ninformation technologies and international development,1\r\ninformation technology and control,1\r\ninformation technology and disabilities,1\r\ninformation technology and libraries,1\r\ninformation technology and management,2\r\ninformation technology and people,2\r\ninformation technology and tourism,1\r\ninformation technology for development,1\r\ninformation technology journal,-1\r\n\"information technology, education and society\",1\r\ninformation theory and applications,1\r\ninformation today,1\r\ninformation visualization,1\r\n\"information, knowledge, systems management\",1\r\ninformation: wissenschaft und praxis,1\r\ninformationen aus orthodontie und kieferorthopädie,-1\r\ninformationen deutsch als fremdsprache,1\r\ninformationen zur raumentwicklung,1\r\ninformationes theologiae europae: internationales okumenisches jahrbuch fur theologie,1\r\ninformations forlag,1\r\ninformations sociales,-1\r\ninformes de la construccion,1\r\ninforming science,1\r\ninforming science institute,1\r\ninforming science press,1\r\ninformreklama,-1\r\ninforms journal on applied analytics,1\r\ninforms journal on computing,1\r\ninforms journal on data science,1\r\ninforms transactions on education,1\r\ninfra,-1\r\ninfrared physics and technology,1\r\ninfrastructure asset management,1\r\ninfrastructures,-1\r\ningenere newsletter,-1\r\ningeniare : revista chilena de ingeniería,-1\r\ningenieria hidraulica en mexico,1\r\ningenieria quimica,1\r\ningenierie des systemes dinformation,1\r\ningineria illuminatului,1\r\ninhalation toxicology,1\r\ninjury epidemiology,1\r\ninjury prevention,1\r\ninjury: international journal of the care of the injured,1\r\ninkeriläisten viesti,-1\r\ninklings: jahrbuch fur literatur and asthetik,1\r\ninkoma,-1\r\ninks,1\r\ninland water biology,1\r\ninland waters,1\r\ninmedia,-1\r\ninnate immunity,1\r\ninner asia,1\r\ninner mongolia people's publishing house,-1\r\ninnes review,1\r\ninnovacionnye proekty i programmy v obrazovanii,-1\r\ninnovar: revista de ciencias administrativas y sociales,1\r\ninnovare journal of education,-1\r\ninnovation & management review,-1\r\ninnovation : organization & management,2\r\ninnovation and development,1\r\ninnovation and green development,1\r\ninnovation and product development management conference,-1\r\ninnovation and supply chain management,-1\r\ninnovation in aging,1\r\ninnovation in language learning and teaching,1\r\ninnovation in the social sciences,1\r\ninnovation journal,1\r\ninnovation journalism,1\r\ninnovation policy and the economy,1\r\ninnovation: the european journal of social science research,1\r\ninnovations,-1\r\ninnovations,1\r\ninnovations in education and teaching international,1\r\ninnovations in pharmacy,-1\r\ninnovations in systems and software engineering,1\r\ninnovative biosystems and bioengineering,-1\r\ninnovative food science and emerging technologies,1\r\ninnovative higher education,1\r\n\"innovative infotechnologies for science, business and education\",-1\r\ninnovative infrastructure solutions,1\r\ninnovative marketing,-1\r\ninnovative practice in breast health,-1\r\ninnovative smart grid technologies,1\r\ninnsbrucker beitrage zur sprachwissenschaft,1\r\ninocula,-1\r\ninorganic chemistry,2\r\ninorganic chemistry communications,1\r\ninorganic chemistry frontiers,2\r\ninorganic materials,-1\r\ninorganic materials: applied research,-1\r\ninorganic reaction mechanisms,1\r\ninorganic syntheses,1\r\ninorganica chimica acta,1\r\ninorganics,-1\r\ninostrannye jazyki v škole,1\r\ninovacije u nastavi,-1\r\ninquiry in education,-1\r\ninquiry: an interdisciplinary journal of philosophy,2\r\ninquiry: the journal of health care organization provision and financing,1\r\ninra editions,1\r\ninroads,-1\r\ninsciencepress,-1\r\ninscriptions,1\r\ninsea publications,1\r\ninsect biochemistry and molecular biology,1\r\ninsect conservation and diversity,1\r\ninsect molecular biology,1\r\ninsect science,1\r\ninsect systematics and diversity,1\r\ninsect systematics and evolution,1\r\ninsecta mundi,-1\r\ninsectes sociaux,1\r\ninsects,-1\r\ninsert - artistic practices as cultural inquiries,-1\r\ninside gnss,1\r\ninside the internet,1\r\ninsider,-1\r\ninsight,1\r\ninsight: journal of the american society of ophthalmic registered nurses,1\r\ninsights,-1\r\ninsights into imaging,1\r\ninsights on learning disabilities,1\r\ninsinööri,-1\r\ninsolvensrättslig tidskrift,1\r\ninsticc press,1\r\ninstitución fernando el católico,-1\r\ninstitut,-1\r\ninstitut de france,1\r\ninstitut de papyrologie et degyptologie de lille: cahiers de recherche,1\r\ninstitut de recherche et coordination acoustique/musique,1\r\n\"institut društvenih nauka, izdavačka delatnost\",-1\r\ninstitut d´études slaves,-1\r\n\"institut français des sciences et technologies des transports, de l’aménagement et des réseaux\",-1\r\ninstitut für werkstoffwissenschaft und werkstofftechnologie,1\r\ninstitut jozef stefan,-1\r\ninstitut kajian etnik ukm (kita),-1\r\ninstitut lingvisticheskix issledovanij rossijskoj akademii nauk,-1\r\ninstitut lingvisticheskix issledovanij rossijskoj akademii nauk,1\r\ninstitut national de recherche en informatique et en automatique,1\r\ninstitut razvitiya obrazovaniya,-1\r\ninstitut russkogo âzyka im. v.v. vinogradova,1\r\ninstitut teknologi sepuluh nopember,-1\r\ninstitut umění - divadelní ústav,1\r\ninstitut universitaire varenne,-1\r\n\"institut yazy`ka, literatury` i istorii komi nauchnogo centra ural`skogo otdeleniya rossijskoj akademii nauk\",-1\r\ninstitut za kriminološka i sociološkaistraživanja,-1\r\ninstitut za uporedno pravo,-1\r\ninstitute for adult learning,-1\r\ninstitute for operations research and the management sciences,1\r\ninstitute for small business affairs,-1\r\ninstitute of acoustics,-1\r\ninstitute of archaeology at jerusalem university,-1\r\ninstitute of economic affairs,-1\r\ninstitute of education press,1\r\ninstitute of educational sciences,-1\r\ninstitute of logistics and transport,-1\r\n\"institute of marine engineering, science and technology\",1\r\ninstitute of mathematical statistics,1\r\ninstitute of mediæval music,1\r\ninstitute of physics and engineering in medicine,1\r\ninstitute of physics conference series,1\r\ninstitute of physics publishing,1\r\ninstitute of research engineers & doctors,-1\r\ninstitute-museum of the armenian genocide,-1\r\ninstitutet för pentekostala studier,-1\r\ninstitutet för rättshistorisk forskning,1\r\ninstitutet för språk och folkminnen,1\r\ninstituti albanologjik,-1\r\ninstitution of chemical engineers,1\r\ninstitution of engineering and technology,1\r\ninstitution of mechanical engineers,1\r\ninstitution of occupational safety and health,1\r\ninstitution of structural engineers,1\r\n\"institutionen för nordiska språk, uppsala universitet\",1\r\ninstituto camões,1\r\ninstituto de estudios judiciales,1\r\ninstituto de literatura comparada margarida losa,-1\r\ninstituto nacional de pesquisas da amazônia,-1\r\n\"instituto politécnico de lisboa, escola superior de educação\",-1\r\n\"instituto politécnico de santarém, escola superior de educação\",-1\r\ninstituto superior da maia,-1\r\ninstituto superior engenharia do porto,-1\r\ninstitutul european,-1\r\ninstructed second language acquisition,-1\r\ninstructional course lectures,1\r\ninstructional science,3\r\n\"instrumentation engineering, electronics and telecommunications\",-1\r\ninstrumentation science and technology,1\r\ninstruments,-1\r\ninstruments and experimental techniques,1\r\ninstytut filozofii i socjologii pan,-1\r\ninstytut kultury regionalnej i badań literackich franciszka karpińskiego,1\r\ninstytut maszyn przepływowych pan,-1\r\ninstytut nauk prawnych polskiej akademii nauk,-1\r\ninstytut pamięci narodowej,-1\r\ninstytut technologii eksploatacji,-1\r\ninstytut w?ókien naturalnych i ro?lin zielarskich,-1\r\ninsu,-1\r\ninsula: revista de letras y ciencias humanas,1\r\ninsurance markets and companies,-1\r\ninsurance mathematics and economics,1\r\nintangible capital,-1\r\nintech open,-1\r\ninted proceedings,-1\r\nintegers,1\r\nintegraciâ obrazovaniâ,1\r\nintegral,1\r\nintegral equations and operator theory,1\r\nintegral review,1\r\nintegral transforms and special functions,1\r\nintegrated assessment,1\r\nintegrated blood pressure control,-1\r\nintegrated computer-aided engineering,1\r\nintegrated environmental assessment and management,1\r\nintegrated ferroelectrics,1\r\nintegrated pharmacy research and practice,1\r\nintegrating materials and manufacturing innovation,1\r\nintegration,-1\r\nintegration: the vlsi journal,1\r\nintegrative and comparative biology,1\r\nintegrative biology,1\r\nintegrative cancer therapies,1\r\nintegrative conservation,1\r\nintegrative medicine,1\r\nintegrative psychological and behavioral science,1\r\nintegrative systematics,1\r\nintegrative zoology,1\r\nintelektinė ekonomika,-1\r\ninteligencia artificial,-1\r\nintellect,2\r\nintellectual and developmental disabilities,1\r\nintellectual history archive,-1\r\nintellectual history review,2\r\nintellectual property law library,1\r\nintellectual property publishing house,-1\r\nintellectual property quarterly,-1\r\nintelligence,3\r\nintelligence and national security,1\r\nintelligence-based medicine,-1\r\nintelligent and converged networks,1\r\nintelligent and sustainable manufacturing,1\r\nintelligent automation and soft computing,1\r\nintelligent buildings international,1\r\nintelligent control and automation,-1\r\nintelligent data analysis,1\r\nintelligent decision technologies,1\r\nintelligent information management,-1\r\nintelligent service robotics,1\r\n\"intelligent systems in accounting, finance and management\",1\r\nintelligent systems with applications,1\r\nintelligenza artificiale,-1\r\nintensities: the journal of cult media,1\r\nintensive and critical care nursing,1\r\nintensive care medicine,3\r\nintensive care medicine experimental,1\r\ninter,-1\r\ninter faculty,1\r\ninter-asia cultural studies,1\r\ninter-disciplinary press,1\r\ninter-nord,-1\r\ninteraccões,1\r\ninteract,-1\r\ninteracting with computers,2\r\ninteraction between compilers and computer architectures,1\r\ninteraction of mechanics and mathematics,1\r\ninteraction studies,1\r\ninteractional linguistics,1\r\ninteractions,1\r\ninteractions: studies in communication and culture,1\r\ninteractive journal of medical research,1\r\ninteractive learning environments,1\r\ninteractive technology and smart education,1\r\ninteracções,-1\r\ninterakciâ intervʹû interpretaciâ,1\r\ninterarchaeologia,1\r\nintercarto. intergis,1\r\ninterchange,1\r\ninterciencia,1\r\nintercom,-1\r\ninterconnections,1\r\nintercoop,-1\r\nintercultural communication education,-1\r\nintercultural communication studies,1\r\nintercultural education,1\r\nintercultural pragmatics,3\r\ninterculturality and translation,1\r\ninterdisciplinary cardiovascular and thoracic surgery,1\r\ninterdisciplinary discourses,-1\r\ninterdisciplinary environmental review,1\r\ninterdisciplinary journal for germanic linguistics and semiotic analysis,1\r\ninterdisciplinary journal for religion and transformation in contemporary society,1\r\ninterdisciplinary journal of contemporary research in business,-1\r\ninterdisciplinary journal of environmental and science education,1\r\n\"interdisciplinary journal of information, knowledge, and management\",-1\r\ninterdisciplinary journal of portuguese diaspora studies,1\r\ninterdisciplinary journal of problem-based learning,1\r\ninterdisciplinary literary studies,1\r\ninterdisciplinary neurosurgery,1\r\ninterdisciplinary perspectives on infectious diseases,1\r\ninterdisciplinary research foundation,-1\r\ninterdisciplinary science reviews,1\r\ninterdisciplinary studies in ancient culture and religion,1\r\ninterdisciplinary studies in literature and environment,2\r\ninterdisciplinary studies in musicology,1\r\ninterdisciplines,1\r\nintereconomics: review of european economic policy,1\r\ninteresource group publishing,-1\r\ninterest groups & advocacy,1\r\ninterethnic@,1\r\ninterface focus,1\r\ninterface: a journal for and about social movements,1\r\ninterfaces,1\r\ninterfaces and free boundaries,1\r\ninterfaces científicas : educação,1\r\nintergovernmental panel on climate change,-1\r\n\"interiors: design, architecture, culture\",1\r\ninterjournal,1\r\ninterkulturelle theologie,-1\r\ninterlitteraria,1\r\nintermedialites,1\r\nintermetallics,1\r\ninternal and emergency medicine,1\r\ninternal auditing & risk management,-1\r\ninternal medicine,1\r\ninternal medicine journal,1\r\ninternasjonal politikk,1\r\ninternational academic conference proceedings,-1\r\ninternational academy for production engineering,1\r\ninternational academy of practical theology conference series,-1\r\n\"international academy of technology, education and development\",1\r\ninternational acm sigir conference on research and development in information retrieval,2\r\ninternational advances in economic research,1\r\ninternational affairs,3\r\ninternational agency for research on cancer,1\r\ninternational agrophysics,1\r\ninternational airport review,-1\r\ninternational ambient media association,-1\r\ninternational and comparative corporate law journal,2\r\ninternational and comparative criminal law series,1\r\ninternational and comparative law quarterly,3\r\ninternational and comparative law review,-1\r\ninternational anesthesiology clinics,1\r\ninternational angiology,1\r\ninternational applied mechanics,1\r\ninternational aquatic research,1\r\ninternational arab journal of information technology,1\r\ninternational arbitration law review,1\r\ninternational archives of allergy and immunology,1\r\ninternational archives of occupational and environmental health,1\r\n\"international archives of the photogrammetry, remote sensing and spatial information sciences\",1\r\ninternational aset,-1\r\n\"international asia conference on informatics in control, automation, and robotics\",-1\r\ninternational association for aesthetics,-1\r\ninternational association for automation and robotics in construction,-1\r\ninternational association for bridge and structural engineering,1\r\ninternational association for computer information systems,1\r\ninternational association for escience,-1\r\ninternational association for fire safety science,1\r\ninternational association for hungarian studies,-1\r\ninternational association for hydro-environment engineering and research,1\r\ninternational association for the study of attachment,-1\r\ninternational association for tourism policy,-1\r\ninternational association for universal design,1\r\ninternational association of engineers,1\r\ninternational association of geodesy symposia,1\r\ninternational association of it lawyers,-1\r\ninternational association of maritime universities,-1\r\ninternational astronomical union,1\r\ninternational atomic energy agency,1\r\ninternational bali institute of tourism,-1\r\ninternational bear news,-1\r\ninternational bibliography of military history,1\r\ninternational biodeterioration and biodegradation,1\r\ninternational black sea conference on communications and networking,-1\r\ninternational braz j urol: official journal of the brazilian society of urology,1\r\ninternational breastfeeding journal,1\r\ninternational building performance simulation association,-1\r\ninternational business & education conferences proceedings,-1\r\ninternational business and global economy,-1\r\ninternational business information management association,-1\r\ninternational business research,-1\r\ninternational business review,2\r\ninternational cartographic association,1\r\ninternational center for numerical methods in engineering cimne,1\r\ninternational chamber of commerce,1\r\ninternational changing cities conference,-1\r\ninternational clil research journal,1\r\ninternational clinical psychopharmacology,1\r\ninternational coaching psychology review,1\r\n\"international colloquium on automata, languages and programming\",2\r\ninternational comission on illumination centenary conference,-1\r\ninternational communication gazette,1\r\ninternational communications in heat and mass transfer,1\r\ninternational community law review,1\r\ninternational company and commercial law review,1\r\ninternational comparative jurisprudence,1\r\ninternational comparative social studies,1\r\ninternational computer music association,1\r\ninternational computer music conference proceedings,1\r\ninternational computer science and engineering conference,-1\r\ninternational computer science symposium in russia,-1\r\ninternational conceive design implement operate academy conference,-1\r\ninternational conference an enterprise odyssey,-1\r\ninternational conference and workshops on networked systems,-1\r\n\"international conference for entrepreneurship, innovation & regional development\",-1\r\n\"international conference for high performance computing, networking, storage and analysis\",1\r\ninternational conference image and vision computing new zealand,1\r\ninternational conference laser optics,-1\r\ninternational conference nuclear energy for new europe,-1\r\ninternational conference of advanced research methods and analytics,-1\r\ninternational conference on  advances in information mining and management,-1\r\ninternational conference on  artificial intelligence and statistics,2\r\ninternational conference on 3d vision proceedings,1\r\ninternational conference on active media technology,-1\r\ninternational conference on ad hoc networks,-1\r\ninternational conference on ad hoc networks and wireless,-1\r\ninternational conference on adaptive and self-adaptive systems and applications,-1\r\ninternational conference on advanced applied informatics,-1\r\ninternational conference on advanced cognitive technologies and applications,-1\r\n\"international conference on advanced collaborative networks, systems and applications\",-1\r\ninternational conference on advanced communication technology,-1\r\ninternational conference on advanced computational methods in engineering,-1\r\ninternational conference on advanced computer science and information systems,-1\r\n\"international conference on advanced geographic information systems, applications, and services\",-1\r\ninternational conference on advanced ict for education,1\r\ninternational conference on advanced information networking and applications,1\r\n\"international conference on advanced mechatronics, intelligent manufacture, and industrial automation\",-1\r\ninternational conference on advances in cognitive radio,-1\r\ninternational conference on advances in computer-human interactions,-1\r\n\"international conference on advances in human-oriented and personalized mechanisms, technologies, and services\",-1\r\ninternational conference on advances in information technology,-1\r\ninternational conference on advances in mechanical and robotics engineering,-1\r\ninternational conference on advances in satellite and space communications,-1\r\ninternational conference on advances in system testing and validation lifecycle,-1\r\ninternational conference on affective computing and intelligent interaction and workshops,1\r\ninternational conference on algorithms and architectures for parallel processing,1\r\ninternational conference on analytical and stochastic modelling techniques and applications,-1\r\ninternational conference on antenna theory and techniques,-1\r\ninternational conference on application of fuzzy systems and soft computing,-1\r\ninternational conference on applications of time-frequency processing in audio,-1\r\ninternational conference on applied parallel and scientific computing,-1\r\ninternational conference on artificial intelligence and pattern recognition,-1\r\ninternational conference on artificial intelligence in information and communication,1\r\ninternational conference on auditory-visual speech processing,1\r\ninternational conference on autonomous agents and multiagent systems,2\r\n\"international conference on autonomous infrastructure, management, and security\",-1\r\ninternational conference on barkhausen noise and micromagnetic testing,-1\r\ninternational conference on bio-inspired systems and signal processing,-1\r\n\"international conference on bioinformatics, biocomputational systems and biotechnologies\",1\r\ninternational conference on bioinspired optimization methods and their applications,1\r\ninternational conference on biometrics,1\r\n\"international conference on broadband and wireless computing, communication and applications\",-1\r\ninternational conference on building and exploring web based environments,-1\r\ninternational conference on cartography and gis proceedings,-1\r\ninternational conference on clean electrical power,-1\r\ninternational conference on climbing and walking robots,1\r\ninternational conference on cloud and green computing,-1\r\ninternational conference on cloud and service computing,1\r\ninternational conference on cloud security management,-1\r\ninternational conference on collaborative innovation networks,-1\r\ninternational conference on communication systems and networks,1\r\ninternational conference on communication technology and system design,-1\r\n\"international conference on communication theory, reliability, and quality of service\",-1\r\n\"international conference on communication, media, technology and design\",-1\r\ninternational conference on communications and electronic systems,-1\r\ninternational conference on communications and information technology,-1\r\n\"international conference on communications, signal processing and their applications\",-1\r\ninternational conference on computational and information sciences,-1\r\n\"international conference on computational intelligence, communication systems and networks\",-1\r\ninternational conference on computational linguistics,1\r\ninternational conference on computational science and computational intelligence,-1\r\ninternational conference on computational social networks,-1\r\ninternational conference on computer aided systems theory,-1\r\ninternational conference on computer applications technology,-1\r\ninternational conference on computer graphics theory and applications,1\r\ninternational conference on computer modeling and simulation,-1\r\ninternational conference on computer modelling and simulation,-1\r\ninternational conference on computer science and communication technology,-1\r\n\"international conference on computer science, applied mathematics, and applications\",-1\r\n\"international conference on computer science, computer engineering, and social media\",-1\r\ninternational conference on computer systems and industrial informatics,-1\r\n\"international conference on computer, control, informatics and its application\",-1\r\ninternational conference on computers helping people with special needs,-1\r\ninternational conference on connected vehicles and expo,1\r\n\"international conference on control, automation and systems\",1\r\n\"international conference on control, automation and systems engineering\",-1\r\n\"international conference on control, decision and information technologies\",1\r\n\"international conference on creating, connecting, and collaborating through computing\",1\r\ninternational conference on creative content technologies,-1\r\ninternational conference on cyber and it service management,-1\r\ninternational conference on cyber conflict,1\r\ninternational conference on data analytics,-1\r\ninternational conference on data engineering,2\r\n\"international conference on design, user experience and usability\",-1\r\ninternational conference on digital image processing,-1\r\ninternational conference on digital information and communication technology and its applications,-1\r\ninternational conference on digital signal processing proceedings,1\r\ninternational conference on digital society,-1\r\ninternational conference on digital telecommunications,-1\r\ninternational conference on distributed computer and communications networks,-1\r\ninternational conference on distributed computing in sensor systems and workshops,1\r\ninternational conference on distributed computing systems,2\r\ninternational conference on e-infrastructure and e-services for developing countries,-1\r\ninternational conference on e-learning,-1\r\ninternational conference on educational data mining,1\r\ninternational conference on electric power and energy conversion systems,-1\r\ninternational conference on electrical and computer engineering,-1\r\ninternational conference on electrical and electronics engineering,-1\r\ninternational conference on electrical engineering and control applications,-1\r\n\"international conference on electrical engineering, computing science, and automatic control\",1\r\n\"international conference on electrical engineering/electronics, computer, telecommunications and information technology\",-1\r\ninternational conference on electronic properties of two-dimensional systems /international conference on modulated semiconductor structures,-1\r\ninternational conference on electronics packaging,-1\r\n\"international conference on emerging internetworking, data and web technologies\",-1\r\n\"international conference on emerging research in computing, information, communication and applications\",-1\r\n\"international conference on energy, environment, devices, systems, communications, computers\",-1\r\ninternational conference on enterprise systems,-1\r\ninternational conference on entertainment computing,1\r\ninternational conference on environment and electrical engineering,1\r\ninternational conference on evaluation of novel approaches to software engineering,-1\r\ninternational conference on field and service robotics,1\r\ninternational conference on field programmable logic and applications,1\r\ninternational conference on field programmable technology,-1\r\ninternational conference on frontiers of information technology,-1\r\ninternational conference on future internet of things and cloud,-1\r\ninternational conference on future networks and communications,-1\r\ninternational conference on games and virtual worlds for serious applications,-1\r\ninternational conference on global health challenges,-1\r\ninternational conference on green computing and engineering technologies,-1\r\ninternational conference on green it solutions,1\r\ninternational conference on ground penetrating radar,-1\r\ninternational conference on high voltage engineering and application,1\r\ninternational conference on higher education advances,-1\r\ninternational conference on human aspects of it for the aged population,-1\r\ninternational conference on human-computer interaction,-1\r\n\"international conference on humanoid, nanotechnology, information technology, communication and control, environment and management\",-1\r\ninternational conference on ict and knowledge engineering,-1\r\ninternational conference on ict convergence,-1\r\n\"international conference on ict in education, research, and industrial applications\",-1\r\n\"international conference on image processing, computer vision, and pattern recognition\",-1\r\ninternational conference on indoor positioning and indoor navigation,1\r\ninternational conference on industrial and hazardous waste management : executive summaries,-1\r\ninternational conference on industrial mechatronics and automation,1\r\ninternational conference on informatics in school,-1\r\ninternational conference on information and automation for sustainability,-1\r\ninternational conference on information and communication systems,-1\r\ninternational conference on information and communication technology convergence,-1\r\ninternational conference on information and communication technology research,-1\r\ninternational conference on information and communications technologies,-1\r\ninternational conference on information and multimedia technology,1\r\ninternational conference on information and software technologies,-1\r\ninternational conference on information assurance and security,1\r\ninternational conference on information communication technologies in education,-1\r\ninternational conference on information modelling and knowledge bases,-1\r\ninternational conference on information processing in sensor networks,2\r\ninternational conference on information security and cryptology iscturkey,-1\r\ninternational conference on information systems,2\r\ninternational conference on information systems development,1\r\ninternational conference on information systems engineering,1\r\ninternational conference on information technology interfaces,-1\r\ninternational conference on information technology: new generations,-1\r\ninternational conference on information visualization theory and applications,1\r\n\"international conference on information, intelligence, systems and applications\",-1\r\n\"international conference on infrared, millimeter, and terahertz waves\",1\r\ninternational conference on innovation and management,-1\r\ninternational conference on innovative computing technology,-1\r\ninternational conference on innovative mobile and internet services in ubiquitous computing,-1\r\ninternational conference on integrated power electronics systems,-1\r\ninternational conference on intelligence in next generation networks,1\r\ninternational conference on intelligent and advanced systems,-1\r\ninternational conference on intelligent decision technologies,1\r\ninternational conference on intelligent human-machine systems and cybernetics,-1\r\ninternational conference on intelligent systems design and applications,1\r\ninternational conference on intelligent user interfaces,2\r\ninternational conference on internet and web applications and services,-1\r\ninternational conference on knowledge and systems engineering,1\r\ninternational conference on knowledge engineering and ontology development,1\r\ninternational conference on knowledge management and information systems,1\r\ninternational conference on lead-acid batteries,-1\r\ninternational conference on learning representations,1\r\ninternational conference on life cycle assessment of food,-1\r\ninternational conference on localization and gnss,1\r\n\"international conference on logic, rationality and interaction\",-1\r\ninternational conference on machine learning,3\r\ninternational conference on machine vision,1\r\ninternational conference on manufacturing research,-1\r\ninternational conference on maritime transport,-1\r\ninternational conference on mathematical and computational methods in science and engineering proceedings,-1\r\ninternational conference on mathematical methods in electromagnetic theory conference proceedings,1\r\ninternational conference on measurement and control engineering,-1\r\ninternational conference on measuring technology and mechatronics automation,-1\r\ninternational conference on membrane computing,-1\r\ninternational conference on methods and models in automation and robotics,-1\r\ninternational conference on microwave and millimeter wave technology,-1\r\ninternational conference on military communications and information systems,1\r\ninternational conference on mixed design of integrated circuits and systems,-1\r\n\"international conference on mobile and ubiquitous systems : computing, networking and services\",1\r\ninternational conference on mobile business,1\r\ninternational conference on mobile computing and ubiquitous networking,-1\r\ninternational conference on mobile networks and management,-1\r\n\"international conference on mobile services, resources, and users\",-1\r\n\"international conference on mobile ubiquitous computing, systems, services and technologies\",-1\r\n\"international conference on mobile, hybrid, and on-line learning\",-1\r\ninternational conference on modeling and applied simulation,-1\r\n\"international conference on modeling and simulation of electric machines, converters and systems\",-1\r\n\"international conference on modeling, simulation and applied optimization\",-1\r\n\"international conference on modeling, simulation and visualization methods\",-1\r\ninternational conference on natural computation,-1\r\ninternational conference on network and service management,1\r\ninternational conference on network of the future,-1\r\ninternational conference on network protocols,2\r\ninternational conference on networking and services,-1\r\ninternational conference on networks,-1\r\n\"international conference on next generation mobile applications, services and technologies\",1\r\ninternational conference on online communities and social computing,-1\r\ninternational conference on onomastics: name and naming,-1\r\ninternational conference on operations research abstract book,-1\r\ninternational conference on operations research and enterprise systems,1\r\ninternational conference on optical internet,-1\r\ninternational conference on optical mems and nanophotonics,1\r\ninternational conference on optimization and control with applications,-1\r\ninternational conference on parallel computing technologies,-1\r\ninternational conference on pattern recognition,1\r\ninternational conference on peer-to-peer computing,1\r\ninternational conference on performance evaluation methodologies and tools,-1\r\ninternational conference on personal satellite services,-1\r\ninternational conference on pervasive and embedded computing and communication systems,-1\r\ninternational conference on pervasive embedded computing and communication systems,-1\r\ninternational conference on physics of reactors,1\r\ninternational conference on power electronics,1\r\n\"international conference on power engineering, energy and electrical drives\",-1\r\ninternational conference on principles and practice of constraint programming,2\r\ninternational conference on principles of knowledge representation and reasoning,-1\r\ninternational conference on probabilistic methods applied to power systems,1\r\ninternational conference on quality software,1\r\ninternational conference on quantitative and qualitative methodologies in the economic and administrative sciences,-1\r\ninternational conference on quantum interaction,-1\r\ninternational conference on queueing theory and network applications,-1\r\ninternational conference on recent trends in computer science and electronics,-1\r\ninternational conference on remote engineering and virtual instrumentation,-1\r\ninternational conference on renewable energy research and applications,1\r\ninternational conference on robotics and mechatronics,-1\r\n\"international conference on robotics, biomimetics & intelligent computational systems\",-1\r\ninternational conference on self-adaptive and self-organizing systems,1\r\ninternational conference on sensor network security technology and privacy communication system,-1\r\ninternational conference on sensor technologies and applications,-1\r\ninternational conference on signal and information processing,-1\r\ninternational conference on signal processing,-1\r\ninternational conference on signal processing and multimedia applications,1\r\n\"international conference on signal processing, communication and networking\",-1\r\ninternational conference on smart communications in network technologies,-1\r\ninternational conference on smart energy systems and technologies,1\r\n\"international conference on smart grid technology, economics and policies\",-1\r\n\"international conference on smart grids, green communications and it energy-aware technologies\",-1\r\ninternational conference on social computing and social media,-1\r\ninternational conference on society and information technologies,-1\r\ninternational conference on soft computing models in industrial and environmental applications,-1\r\ninternational conference on software architecture companion,1\r\ninternational conference on software engineering,3\r\ninternational conference on software engineering advances,1\r\ninternational conference on software engineering and knowledge engineering,1\r\ninternational conference on systems,-1\r\ninternational conference on systems and informatics,-1\r\ninternational conference on systems science,-1\r\n\"international conference on systems, signals, and image processing\",1\r\n\"international conference on telecommunication systems, services, and applications\",-1\r\ninternational conference on the applications of computer science and mathematics in architecture and civil engineering,-1\r\ninternational conference on the design of cooperative systems,1\r\ninternational conference on the european energy market,1\r\ninternational conference on the human side of service engineering,-1\r\ninternational conference on the synthesis and simulation of living systems,1\r\ninternational conference on thermoelectrics,1\r\ninternational conference on tools and algorithms for the construction and analysis of systems,2\r\ninternational conference on tourism management and tourism relates issues,-1\r\ninternational conference on ubiquitous and future networks,-1\r\ninternational conference on ultra modern telecommunications & workshops,1\r\ninternational conference on user science and engineering,-1\r\ninternational conference on very large data bases,2\r\n\"international conference on virtual, augmented and mixed reality\",-1\r\n\"international conference on wireless algorithms, systems, and applications\",-1\r\ninternational conference on wireless and mobile communications,-1\r\n\"international conference on wireless communication, vehicular technology, information theory and aerospace & electronic systems technology\",-1\r\ninternational conference on wireless communications and signal processing,-1\r\ninternational conference physics teaching in engineering education,-1\r\ninternational conference radioelektronika,-1\r\ninternational conference series : world marketing congress,-1\r\ninternational conference surveillance,-1\r\ninternational conference the experience of designing and application of cad systems in microelectronics,-1\r\ninternational congress of metrology,-1\r\ninternational congress on acoustics,-1\r\ninternational congress on advanced electromagnetic materials in microwaves and optics,-1\r\ninternational congress on environmental modelling and software,-1\r\ninternational construction law review,1\r\n\"international convention on information and communication technology, electronics and microelectronics\",1\r\ninternational corrosion conference series,-1\r\ninternational council for research and innovation in building and construction,-1\r\ninternational council for research in agro-forestry,-1\r\ninternational council for small business,-1\r\ninternational council of museums,1\r\ninternational council of sport science and physical education,-1\r\ninternational criminal justice review,1\r\ninternational criminal law review,1\r\ninternational criminology,1\r\ninternational critical childhood policy studies journal,-1\r\ninternational critical thought,1\r\ninternational cryptology conference,3\r\ninternational cybersecurity law review,1\r\ninternational dairy journal,1\r\ninternational data privacy law,2\r\ninternational debate education association,-1\r\ninternational dental journal,1\r\ninternational development planning review,1\r\ninternational development policy,1\r\ninternational diabetes nursing,1\r\ninternational e-journal of advances in education,-1\r\ninternational economic journal,1\r\ninternational economic review,3\r\ninternational economics,1\r\ninternational economics and economic policy,1\r\ninternational economics letters,-1\r\ninternational education journal,1\r\ninternational education studies,-1\r\ninternational ejournal of engineering mathematics: theory and application,1\r\ninternational electric propulsion conference,-1\r\ninternational electronic journal for leadership in learning,1\r\ninternational electronic journal of algebra,1\r\ninternational electronic journal of elementary education,1\r\ninternational electronic journal of environmental education,1\r\ninternational electronic journal of mathematics education,1\r\ninternational electronic journal of nuclear safety and simulation,-1\r\ninternational emergency nursing,1\r\ninternational endodontic journal,3\r\n\"international energy agency, photovoltaic power systems programme\",-1\r\ninternational energy law review,1\r\ninternational entrepreneurship and management journal,1\r\ninternational environmental agreements: politics law and economics,1\r\ninternational environmental history group,-1\r\ninternational environmental technology,-1\r\ninternational family law,1\r\n\"international family law, policy and practice\",1\r\ninternational federation for information processing,-1\r\ninternational federation of surveyors,-1\r\ninternational feminist journal of politics,2\r\ninternational fiction review,1\r\ninternational finance,1\r\ninternational food and agribusiness management review,1\r\ninternational ford madox ford studies,1\r\ninternational forestry review,1\r\ninternational forum of allergy and rhinology,1\r\ninternational forum of psychoanalysis,1\r\ninternational forum of teaching and studies,1\r\ninternational gambling studies,1\r\ninternational game theory review,1\r\ninternational geology review,1\r\ninternational grassland congress,-1\r\ninternational health,-1\r\ninternational heart and vascular disease journal,1\r\ninternational heart journal,1\r\ninternational heat transfer conference,-1\r\ninternational heat treatment and surface engineering,1\r\ninternational higher education,-1\r\ninternational history review,3\r\ninternational hl7 interoperability conference,1\r\ninternational human rights law review,1\r\ninternational humanitarian law series,1\r\ninternational hydrographic review,1\r\ninternational icst conference on cognitive radio oriented wireless networks and communications,1\r\ninternational ieee/embs conference on neural engineering,-1\r\ninternational igte symposium on numerical field calculation in electrical engineering,-1\r\ninternational immunology,1\r\ninternational immunopharmacology,1\r\ninternational in-house counsel journal,-1\r\ninternational indigenous policy journal,1\r\ninternational information and library review,1\r\ninternational insolvency review,1\r\ninternational institute for advanced studies in systems research and cybernetics,-1\r\ninternational institute for conservation of historic and artistic works,1\r\ninternational institute for environment and development,1\r\ninternational institute of informatics and systemics,-1\r\ninternational institute of refrigeration,1\r\ninternational institute of social and economic sciences,-1\r\ninternational insurance law review,1\r\ninternational interactions,1\r\ninternational joint conference on artificial intelligence,3\r\ninternational joint conference on awareness science and technology and ubi-media computing,-1\r\ninternational joint conference on computational sciences and optimization,-1\r\ninternational joint conference on computer science and software engineering,-1\r\ninternational joint conference on software technologies,-1\r\ninternational journal,1\r\ninternational journal about parents in education,1\r\ninternational journal bioautomation,-1\r\ninternational journal emerging technology and advanced engineering,-1\r\ninternational journal for academic development,1\r\ninternational journal for applied management science and global developments,-1\r\ninternational journal for computational methods in engineering science and mechanics,1\r\ninternational journal for construction marketing,-1\r\ninternational journal for court administration,1\r\n\"international journal for crime, justice and social democracy\",1\r\ninternational journal for cross-displinary subjects in education,-1\r\ninternational journal for dialogical science,1\r\ninternational journal for educational and vocational guidance,1\r\ninternational journal for educational integrity,1\r\ninternational journal for educational media and technology,-1\r\ninternational journal for equity in health,1\r\ninternational journal for history and social sciences education,-1\r\n\"international journal for history, culture and modernity\",2\r\ninternational journal for housing science and its applications,-1\r\ninternational journal for human caring,1\r\ninternational journal for infonomics,-1\r\ninternational journal for information security research,1\r\ninternational journal for innovation and quality in learning innoqual,1\r\ninternational journal for ion mobility spectrometry,1\r\ninternational journal for lesson and learning studies,1\r\ninternational journal for mathematics teaching and learning,1\r\ninternational journal for multiscale computational engineering,1\r\ninternational journal for numerical and analytical methods in geomechanics,2\r\ninternational journal for numerical methods in biomedical engineering,1\r\ninternational journal for numerical methods in engineering,2\r\ninternational journal for numerical methods in fluids,1\r\ninternational journal for parasitology,1\r\ninternational journal for philosophy of religion,2\r\ninternational journal for quality in health care,1\r\ninternational journal for quality research,1\r\ninternational journal for religious freedom,-1\r\ninternational journal for research in vocational education and training,1\r\ninternational journal for research on extended education,1\r\ninternational journal for responsible tourism,-1\r\ninternational journal for rural law and policy,-1\r\ninternational journal for talent development and creativity,1\r\ninternational journal for technology in mathematics education,1\r\ninternational journal for the advancement of counselling,1\r\ninternational journal for the psychology of religion,3\r\ninternational journal for the scholarship of teaching and learning,1\r\ninternational journal for the semiotics of law,1\r\ninternational journal for the study of new religions,1\r\ninternational journal for the study of skepticism,1\r\ninternational journal for the study of the christian church,1\r\ninternational journal for uncertainty quantification,1\r\ninternational journal for vitamin and nutrition research,1\r\ninternational journal of  power and energy systems,-1\r\ninternational journal of 3-d information modeling,1\r\ninternational journal of 3d printing technologies and digital industry,-1\r\ninternational journal of abdominal wall and hernia surgery,1\r\ninternational journal of academic research in business and social sciences,-1\r\ninternational journal of academic research in progressive education and development,-1\r\ninternational journal of acarology,1\r\ninternational journal of accounting,1\r\ninternational journal of accounting and finance,1\r\ninternational journal of accounting and information management,1\r\ninternational journal of accounting information systems,1\r\n\"international journal of accounting, auditing and performance evaluation\",1\r\ninternational journal of acoustics and vibration,-1\r\ninternational journal of action research,1\r\ninternational journal of ad hoc and ubiquitous computing,1\r\ninternational journal of adaptive control and signal processing,1\r\n\"international journal of adaptive, resilient and autonomic systems\",1\r\ninternational journal of adhesion and adhesives,1\r\ninternational journal of adolescence and youth,1\r\ninternational journal of adolescent medicine and health,1\r\ninternational journal of adult education and technology,1\r\n\"international journal of adult, community and professional learning\",-1\r\ninternational journal of advanced and applied sciences,-1\r\ninternational journal of advanced biotechnology and research,-1\r\ninternational journal of advanced computer science,-1\r\ninternational journal of advanced computer science and applications,-1\r\ninternational journal of advanced computer technology,-1\r\ninternational journal of advanced corporate learning,1\r\ninternational journal of advanced engineering research and sciences,-1\r\n\"international journal of advanced engineering, management and science\",-1\r\ninternational journal of advanced intelligence paradigms,1\r\ninternational journal of advanced logistics,1\r\ninternational journal of advanced manufacturing systems,-1\r\ninternational journal of advanced manufacturing technology,1\r\ninternational journal of advanced materials manufacturing and characterization,-1\r\ninternational journal of advanced mechatronic systems,1\r\ninternational journal of advanced media and communication,1\r\ninternational journal of advanced renewable energy research,-1\r\ninternational journal of advanced research in artificial intelligence,-1\r\ninternational journal of advanced science and technology,-1\r\n\"international journal of advanced science, engineering and information technology\",1\r\ninternational journal of advanced trends in computer science and engineering,-1\r\ninternational journal of advancements in computing technology,-1\r\ninternational journal of advancements in mechanical and aeronautical engineering,1\r\ninternational journal of advances in engineering sciences and applied mathematics,-1\r\ninternational journal of advances in management and economics,-1\r\ninternational journal of advances in psychology,1\r\ninternational journal of advances in science engineering and technology,-1\r\ninternational journal of advertising,1\r\ninternational journal of aeroacoustics,1\r\ninternational journal of aerospace engineering,1\r\ninternational journal of africa nursing sciences,1\r\ninternational journal of african historical studies,2\r\ninternational journal of ageing and later life,1\r\ninternational journal of agent-oriented software engineering,1\r\ninternational journal of agile and extreme software development,1\r\ninternational journal of agile systems and management,1\r\ninternational journal of aging and human development,1\r\ninternational journal of agricultural and environmental information systems,-1\r\ninternational journal of agricultural and food research,-1\r\ninternational journal of agricultural and statistical sciences,1\r\ninternational journal of agricultural management,-1\r\ninternational journal of agricultural policy and research,-1\r\n\"international journal of agricultural resources, governance and ecology\",1\r\ninternational journal of agricultural sustainability,1\r\ninternational journal of agricultural technology,-1\r\ninternational journal of agriculture and biology,-1\r\ninternational journal of agriculture and biosciences,-1\r\ninternational journal of agriculture and crop sciences,-1\r\ninternational journal of agriculture and forestry,-1\r\ninternational journal of agriculture innovation and research,-1\r\n\"international journal of agriculture innovation, technology and globalisation\",1\r\ninternational journal of alcohol and drug research,1\r\ninternational journal of algebra,-1\r\ninternational journal of algebra and computation,1\r\ninternational journal of alternative propulsion,1\r\ninternational journal of ambient computing and intelligence,1\r\ninternational journal of ambient energy,-1\r\ninternational journal of american linguistics,2\r\ninternational journal of analysis and applications,1\r\ninternational journal of analytical chemistry,-1\r\ninternational journal of angiology,1\r\ninternational journal of antennas and propagation,1\r\ninternational journal of antimicrobial agents,1\r\ninternational journal of applied and computational mathematics,1\r\ninternational journal of applied behavioral economics,-1\r\ninternational journal of applied ceramic technology,1\r\ninternational journal of applied earth observation and geoinformation,2\r\ninternational journal of applied electromagnetics and mechanics,1\r\ninternational journal of applied engineering and technology,-1\r\ninternational journal of applied engineering research,-1\r\ninternational journal of applied environmental sciences,-1\r\ninternational journal of applied glass science,1\r\ninternational journal of applied industrial engineering,1\r\ninternational journal of applied linguistics,2\r\ninternational journal of applied linguistics and english literature,-1\r\ninternational journal of applied logistics,1\r\ninternational journal of applied management science,1\r\ninternational journal of applied mathematics,-1\r\ninternational journal of applied mathematics and computer science,1\r\ninternational journal of applied mathematics and mechanics,1\r\ninternational journal of applied mechanics,1\r\ninternational journal of applied mechanics and engineering,1\r\ninternational journal of applied philosophy,1\r\ninternational journal of applied positive psychology,1\r\ninternational journal of applied psychoanalytic studies,1\r\ninternational journal of applied research in veterinary medicine,1\r\ninternational journal of applied sciences: current and future research trends,-1\r\ninternational journal of applied sports sciences,1\r\ninternational journal of applied systemic studies,1\r\ninternational journal of approximate reasoning,2\r\ninternational journal of aquatic biology,1\r\ninternational journal of aquatic research and education,1\r\ninternational journal of arabic linguistics,1\r\ninternational journal of arabic-english studies,1\r\ninternational journal of architectural computing,2\r\ninternational journal of architectural engineering technology,-1\r\ninternational journal of architectural heritage,2\r\ninternational journal of armenian genocide studies,1\r\ninternational journal of aromatherapy,1\r\ninternational journal of art and design education,2\r\ninternational journal of art therapy,1\r\n\"international journal of art, culture and design technologies\",1\r\ninternational journal of artificial intelligence,-1\r\ninternational journal of artificial intelligence in education,1\r\ninternational journal of artificial organs,1\r\ninternational journal of arts & sciences,1\r\ninternational journal of arts and technology,1\r\ninternational journal of arts education,-1\r\ninternational journal of arts management,2\r\n\"international journal of arts, humanities & social science\",-1\r\ninternational journal of asian christianity,1\r\ninternational journal of asian social science,-1\r\ninternational journal of assessment and evaluation,-1\r\ninternational journal of astrobiology,1\r\ninternational journal of astronomy and astrophysics,-1\r\ninternational journal of athletic therapy & training,1\r\ninternational journal of audiology,1\r\ninternational journal of auditing,1\r\ninternational journal of automotive technology,1\r\ninternational journal of automotive technology and management,-1\r\ninternational journal of autonomous and adaptive communications systems,1\r\n\"international journal of aviation, aeronautics, and aerospace\",-1\r\ninternational journal of badiou studies,1\r\ninternational journal of bank marketing,1\r\n\"international journal of banking, accounting and finance\",1\r\ninternational journal of behavioral development,2\r\ninternational journal of behavioral medicine,1\r\ninternational journal of behavioral nutrition and physical activity,3\r\ninternational journal of behavioural accounting and finance,-1\r\ninternational journal of behavioural and healthcare research,-1\r\n\"international journal of bias, identity and diversities in education\",1\r\ninternational journal of bifurcation and chaos,1\r\ninternational journal of bilingual education and bilingualism,2\r\ninternational journal of bilingualism,3\r\ninternational journal of bio-inspired computation,-1\r\ninternational journal of biochemistry and cell biology,1\r\ninternational journal of biodiversity and conservation,-1\r\ninternational journal of bioelectromagnetism,1\r\ninternational journal of bioinformatics research and applications,1\r\ninternational journal of biological macromolecules,1\r\ninternational journal of biological markers,1\r\ninternational journal of biological sciences,1\r\ninternational journal of biology and biomedicine,-1\r\ninternational journal of biomaterials,1\r\ninternational journal of biomathematics,1\r\ninternational journal of biomedical and clinical engineering,-1\r\ninternational journal of biomedical engineering and technology,1\r\ninternational journal of biomedical imaging,1\r\ninternational journal of biomedical laboratory science,1\r\ninternational journal of biomedical science,-1\r\ninternational journal of biomedical sciences,-1\r\ninternational journal of biometeorology,1\r\ninternational journal of biometrics,1\r\ninternational journal of bioprinting,1\r\n\"international journal of bioscience, biochemistry, bioinformatics\",-1\r\ninternational journal of biostatistics,1\r\ninternational journal of bipolar disorders,1\r\ninternational journal of blockchains and cryptocurrencies,-1\r\ninternational journal of border security and immigration policy,1\r\ninternational journal of botany,-1\r\ninternational journal of breast cancer,-1\r\ninternational journal of bridge engineering,-1\r\ninternational journal of buddhist thought and culture,1\r\ninternational journal of building pathology and adaptation,1\r\ninternational journal of bullying prevention,1\r\ninternational journal of business & cyber security,-1\r\ninternational journal of business administration,-1\r\ninternational journal of business and administrative studies,1\r\ninternational journal of business and applied social science,-1\r\ninternational journal of business and data analytics,-1\r\ninternational journal of business and economics,1\r\ninternational journal of business and emerging markets,1\r\ninternational journal of business and finance research,-1\r\ninternational journal of business and globalisation,1\r\ninternational journal of business and management,-1\r\ninternational journal of business and management,1\r\ninternational journal of business and management invention,-1\r\ninternational journal of business and management studies,-1\r\ninternational journal of business and social research,-1\r\ninternational journal of business and social science,-1\r\ninternational journal of business and society,-1\r\ninternational journal of business and systems research,1\r\ninternational journal of business communication,1\r\ninternational journal of business competition and growth,-1\r\ninternational journal of business continuity and risk management,-1\r\ninternational journal of business data communications and networking,1\r\ninternational journal of business development and research,1\r\ninternational journal of business environment,1\r\ninternational journal of business excellence,1\r\ninternational journal of business forecasting and marketing intelligence,1\r\ninternational journal of business governance and ethics,1\r\ninternational journal of business information systems,1\r\ninternational journal of business innovation and research,1\r\ninternational journal of business insights and transformation,-1\r\ninternational journal of business management and economic review,-1\r\ninternational journal of business performance and supply chain modelling,1\r\ninternational journal of business performance management,1\r\ninternational journal of business process integration and management,1\r\ninternational journal of business research management,-1\r\ninternational journal of business research papers,-1\r\ninternational journal of business science and applied management,1\r\n\"international journal of business, humanities and technology\",-1\r\ninternational journal of canadian studies,1\r\ninternational journal of cancer,2\r\ninternational journal of cancer management,-1\r\ninternational journal of cancer research,-1\r\ninternational journal of cancer therapy and oncology,-1\r\ninternational journal of cardiology,1\r\ninternational journal of cardiology : heart & vasculature,1\r\ninternational journal of cardiology: cardiovascular risk and prevention,1\r\ninternational journal of cardiovascular imaging,1\r\ninternational journal of cardiovascular research,-1\r\ninternational journal of cardiovascular sciences,-1\r\ninternational journal of care and caring,1\r\ninternational journal of care coordination,1\r\ninternational journal of caring sciences,1\r\ninternational journal of cartography,1\r\ninternational journal of case method research & application,1\r\ninternational journal of case reports in medicine,-1\r\ninternational journal of cast metals research,1\r\ninternational journal of cell biology,1\r\ninternational journal of central banking,1\r\ninternational journal of ceramic engineering & science,1\r\ninternational journal of changes in education,-1\r\ninternational journal of chemical and biomolecular science,-1\r\ninternational journal of chemical engineering,-1\r\ninternational journal of chemical engineering,1\r\ninternational journal of chemical engineering and applications,-1\r\ninternational journal of chemical kinetics,1\r\ninternational journal of chemical reactor engineering,1\r\ninternational journal of chemistry and chemical engineering systems,-1\r\ninternational journal of child and family welfare,1\r\ninternational journal of child care and education,1\r\ninternational journal of child health and nutrition,1\r\n\"international journal of child, youth and family studies\",1\r\ninternational journal of child-computer interaction,1\r\ninternational journal of childbirth,1\r\ninternational journal of children's spirituality,1\r\ninternational journal of childrens rights,2\r\ninternational journal of chinese culture and management,1\r\ninternational journal of chinese education,1\r\ninternational journal of chinese linguistics,1\r\ninternational journal of christianity & english language teaching,-1\r\ninternational journal of chronic obstructive pulmonary disease,1\r\ninternational journal of cinema,-1\r\ninternational journal of circuit theory and applications,1\r\n\"international journal of circuits, systems and signal processing\",-1\r\ninternational journal of circumpolar health,1\r\ninternational journal of civil engineering,1\r\ninternational journal of civil engineering and technology,-1\r\ninternational journal of climate change strategies and management,1\r\ninternational journal of climatology,1\r\ninternational journal of clinical and experimental hypnosis,1\r\ninternational journal of clinical and experimental medical sciences,-1\r\ninternational journal of clinical and experimental medicine,-1\r\ninternational journal of clinical and experimental pathology,1\r\ninternational journal of clinical and health psychology,1\r\ninternational journal of clinical medicine,-1\r\ninternational journal of clinical oncology,1\r\ninternational journal of clinical pharmacology and therapeutics,1\r\ninternational journal of clinical pharmacy,1\r\ninternational journal of clinical practice,1\r\ninternational journal of clinical psychiatry and mental health,-1\r\ninternational journal of clinical rheumatology,-1\r\ninternational journal of clinical trials,-1\r\ninternational journal of clothing science and technology,1\r\ninternational journal of co-operative accounting & management,-1\r\ninternational journal of coaching science,1\r\ninternational journal of coal geology,2\r\ninternational journal of coal preparation and utilization,1\r\ninternational journal of coal science & technology,1\r\ninternational journal of cognitive behavioral therapy,1\r\ninternational journal of cognitive biometrics,-1\r\ninternational journal of cognitive informatics and natural intelligence,1\r\ninternational journal of cognitive linguistics,1\r\n\"international journal of cognitive research in science, engineering and education\",-1\r\ninternational journal of collaborative enterprise,1\r\ninternational journal of collaborative practices,1\r\ninternational journal of colorectal disease,1\r\ninternational journal of comadem,1\r\ninternational journal of comic art,1\r\ninternational journal of commerce and contracting,1\r\ninternational journal of communication,2\r\ninternational journal of communication networks and distributed systems,1\r\ninternational journal of communication networks and information security,-1\r\ninternational journal of communication systems,1\r\ninternational journal of communications,-1\r\ninternational journal of communications law and policy,1\r\ninternational journal of community currency research,-1\r\ninternational journal of community diversity,-1\r\ninternational journal of community music,1\r\ninternational journal of community well-being,1\r\ninternational journal of comparative and applied criminal justice,1\r\ninternational journal of comparative labour law and industrial relations,2\r\ninternational journal of comparative management,1\r\ninternational journal of comparative psychology,1\r\ninternational journal of comparative sociology,1\r\ninternational journal of complementary & alternative medicine,-1\r\ninternational journal of complexity in education,1\r\ninternational journal of complexity in leadership and management,1\r\ninternational journal of composite materials,-1\r\ninternational journal of computational cognition,1\r\ninternational journal of computational economics and econometrics,1\r\ninternational journal of computational fluid dynamics,1\r\ninternational journal of computational geometry and applications,1\r\ninternational journal of computational intelligence,-1\r\ninternational journal of computational intelligence and applications,1\r\ninternational journal of computational intelligence in control,-1\r\ninternational journal of computational intelligence systems,1\r\ninternational journal of computational linguistics and applications,-1\r\ninternational journal of computational linguistics and chinese language processing,1\r\ninternational journal of computational materials science and surface engineering,1\r\ninternational journal of computational methods,1\r\ninternational journal of computational methods and experimental measurements,-1\r\ninternational journal of computational science and engineering,1\r\ninternational journal of computer aided engineering and technology,1\r\ninternational journal of computer and communication engineering,-1\r\ninternational journal of computer and electrical engineering,-1\r\ninternational journal of computer and information technology,-1\r\ninternational journal of computer applications,-1\r\ninternational journal of computer applications in technology,1\r\ninternational journal of computer assisted radiology and surgery,1\r\ninternational journal of computer games technology,1\r\ninternational journal of computer information systems and industrial management applications,1\r\ninternational journal of computer integrated manufacturing,2\r\ninternational journal of computer mathematics,1\r\ninternational journal of computer network and information security,-1\r\ninternational journal of computer networks and applications,1\r\ninternational journal of computer networks and communications,-1\r\ninternational journal of computer processing of oriental languages,1\r\ninternational journal of computer science and applications,1\r\ninternational journal of computer science and engineering survey,-1\r\ninternational journal of computer science and its application,-1\r\ninternational journal of computer science and network security,-1\r\ninternational journal of computer science in sport,1\r\ninternational journal of computer systems science and engineering,-1\r\ninternational journal of computer theory and engineering,-1\r\ninternational journal of computer vision,3\r\ninternational journal of computer-assisted language learning and teaching,1\r\ninternational journal of computer-integrated design and construction,1\r\ninternational journal of computer-supported collaborative learning,3\r\ninternational journal of computerized dentistry,1\r\ninternational journal of computers,-1\r\ninternational journal of computers and applications,1\r\ninternational journal of computers and communications,-1\r\ninternational journal of computers and their applications,1\r\ninternational journal of computers communications and control,1\r\ninternational journal of concrete structures and materials,1\r\ninternational journal of conflict and violence,1\r\ninternational journal of conflict engagement and resolution,-1\r\ninternational journal of conflict management,1\r\ninternational journal of construction education and research,1\r\ninternational journal of construction management,1\r\ninternational journal of construction project management,-1\r\ninternational journal of construction supply chain management,-1\r\ninternational journal of consumer studies,1\r\ninternational journal of contemporary economics and administrative sciences,-1\r\ninternational journal of contemporary educational research,-1\r\ninternational journal of contemporary energy,1\r\ninternational journal of contemporary hospitality management,1\r\ninternational journal of contemporary mathematical sciences,-1\r\ninternational journal of contemporary sociology,-1\r\ninternational journal of continuing education and lifelong learning,1\r\ninternational journal of continuing engineering education and life-long learning,1\r\ninternational journal of control,1\r\ninternational journal of control automation and systems,1\r\ninternational journal of cooperative information systems,1\r\ninternational journal of cooperative studies,-1\r\ninternational journal of corporate governance,1\r\ninternational journal of corpus linguistics,3\r\ninternational journal of corrosion and scale inhibition,1\r\ninternational journal of cosmetic science,1\r\ninternational journal of crashworthiness,1\r\ninternational journal of criminal justice,1\r\ninternational journal of critical accounting,1\r\ninternational journal of critical computer-based systems,1\r\ninternational journal of critical illness and injury science,1\r\ninternational journal of critical indigenous studies,-1\r\ninternational journal of critical infrastructure protection,1\r\ninternational journal of cross cultural management,1\r\ninternational journal of cultural property,2\r\ninternational journal of cultural research,-1\r\ninternational journal of cultural studies,3\r\ninternational journal of culture and mental health,1\r\ninternational journal of culture and religious studies,-1\r\ninternational journal of current research,-1\r\ninternational journal of current research and academic review,-1\r\n\"international journal of cyber behavior, psychology and learning\",-1\r\ninternational journal of cyber criminology,1\r\ninternational journal of cyber ethics in education,-1\r\ninternational journal of cyber warfare and terrorism,1\r\ninternational journal of cybernetics and informatics,-1\r\ninternational journal of dairy technology,1\r\ninternational journal of damage mechanics,1\r\ninternational journal of data analytics and smart education,-1\r\ninternational journal of data and network science,1\r\ninternational journal of data mining and bioinformatics,1\r\n\"international journal of data mining, modelling and management\",1\r\ninternational journal of data science,1\r\ninternational journal of data science and analytics,1\r\ninternational journal of data warehousing and mining,1\r\n\"international journal of decision sciences, risk and management\",1\r\ninternational journal of decision support systems,-1\r\ninternational journal of dental hygiene,1\r\ninternational journal of dentistry,1\r\ninternational journal of dependable and trustworthy information systems,-1\r\ninternational journal of dermatology,1\r\ninternational journal of design,3\r\ninternational journal of design & nature and ecodynamics,-1\r\ninternational journal of design and innovation research,-1\r\ninternational journal of design creativity and innovation,1\r\ninternational journal of design engineering,-1\r\ninternational journal of design management and professional practice,-1\r\n\"international journal of design, analysis and tools for integrated circuits and systems\",1\r\ninternational journal of designed objects,-1\r\ninternational journal of designs for learning,-1\r\ninternational journal of development and conflict,-1\r\ninternational journal of development and sustainability,-1\r\ninternational journal of development education and global learning,1\r\ninternational journal of development issues,1\r\ninternational journal of developmental biology,1\r\ninternational journal of developmental disabilities,1\r\ninternational journal of developmental neuroscience,1\r\ninternational journal of developmental science,1\r\ninternational journal of diabetes in developing countries,1\r\ninternational journal of diary science,-1\r\ninternational journal of differential equations,-1\r\ninternational journal of digital content technology and its applications,-1\r\ninternational journal of digital curation,1\r\ninternational journal of digital earth,1\r\ninternational journal of digital humanities,1\r\ninternational journal of digital information and wireless communications,-1\r\ninternational journal of digital literacy and digital competence,1\r\ninternational journal of digital multimedia broadcasting,1\r\ninternational journal of disabilities sports & health sciences,-1\r\ninternational journal of disability development and education,1\r\ninternational journal of disability management research,1\r\ninternational journal of disaster resilience in the built environment,1\r\ninternational journal of disaster risk reduction,2\r\ninternational journal of disaster risk science,1\r\ninternational journal of disclosure and governance,1\r\ninternational journal of discrimination and the law,1\r\ninternational journal of distance education technologies,1\r\ninternational journal of distributed sensor networks,1\r\n\"international journal of diversity in organisations, communities and nations\",1\r\ninternational journal of doctoral studies,1\r\ninternational journal of dravidian linguistics,-1\r\ninternational journal of drug discovery and pharmacology,-1\r\ninternational journal of drug policy,2\r\ninternational journal of dynamical systems and differential equations,1\r\ninternational journal of dynamics and control,1\r\ninternational journal of e-adoption,1\r\ninternational journal of e-business research,1\r\ninternational journal of e-collaboration,1\r\n\"international journal of e-education, e-business, e-management and e-learning\",-1\r\ninternational journal of e-health and medical communications,1\r\ninternational journal of e-learning & distance education,1\r\ninternational journal of e-learning and educational technologies in the digital media,-1\r\ninternational journal of e-planning research,1\r\ninternational journal of e-politics,1\r\ninternational journal of e-services and mobile applications,1\r\ninternational journal of early childhood,1\r\ninternational journal of early childhood environmental education,1\r\ninternational journal of early childhood learning,-1\r\ninternational journal of early childhood special education,-1\r\ninternational journal of early years education,1\r\ninternational journal of earth sciences,1\r\ninternational journal of eating disorders,2\r\ninternational journal of ecology and development,1\r\ninternational journal of economic behavior,-1\r\ninternational journal of economic development,1\r\ninternational journal of economic sciences and applied research,-1\r\ninternational journal of economic theory,1\r\ninternational journal of economics and business research,-1\r\ninternational journal of economics and finance,-1\r\ninternational journal of economics and financial issues,-1\r\ninternational journal of economics and management engineering,-1\r\ninternational journal of economics and management systems,-1\r\n\"international journal of economics, commerce and management\",-1\r\n\"international journal of economy, management and social sciences\",-1\r\n\"international journal of economy,energy and environment\",-1\r\ninternational journal of education,-1\r\ninternational journal of education administration and policy studies,-1\r\ninternational journal of education and development using information and communication technology,1\r\ninternational journal of education and information technologies,1\r\ninternational journal of education and literacy studies,1\r\ninternational journal of education and social science,-1\r\ninternational journal of education and the arts,1\r\n\"international journal of education in mathematics, science and technology\",1\r\ninternational journal of education technology and science,-1\r\ninternational journal of education through art,3\r\ninternational journal of educational development,2\r\ninternational journal of educational excellence,1\r\ninternational journal of educational management,1\r\ninternational journal of educational methodology,1\r\ninternational journal of educational organization and leadership,1\r\ninternational journal of educational psychology,1\r\ninternational journal of educational reform,1\r\ninternational journal of educational research,2\r\ninternational journal of educational research and innovation,-1\r\ninternational journal of educational research open,-1\r\ninternational journal of educational technology in higher education,2\r\ninternational journal of electric and hybrid vehicles,1\r\ninternational journal of electrical and computer engineering,1\r\ninternational journal of electrical and computer engineering research,-1\r\ninternational journal of electrical engineering and technology,-1\r\ninternational journal of electrical engineering education,1\r\ninternational journal of electrical power and energy systems,2\r\ninternational journal of electrochemical science,1\r\ninternational journal of electrochemistry,-1\r\ninternational journal of electronic business,1\r\ninternational journal of electronic business management,1\r\ninternational journal of electronic commerce,2\r\ninternational journal of electronic finance,1\r\ninternational journal of electronic governance,1\r\ninternational journal of electronic government research,1\r\ninternational journal of electronic healthcare,1\r\ninternational journal of electronic security and digital forensics,1\r\ninternational journal of electronic transport,-1\r\ninternational journal of electronics,1\r\ninternational journal of electronics and electrical engineering,-1\r\ninternational journal of electronics and telecommunications,1\r\ninternational journal of embedded and real-time communication systems,1\r\ninternational journal of embedded systems,1\r\ninternational journal of embedded systems and applications,-1\r\ninternational journal of emergency management,1\r\ninternational journal of emergency medicine,1\r\ninternational journal of emergency mental health,1\r\ninternational journal of emergency services,1\r\ninternational journal of emerging electric power systems,-1\r\ninternational journal of emerging markets,1\r\ninternational journal of emerging technologies and society,1\r\ninternational journal of emerging technologies in learning,-1\r\ninternational journal of emerging trends in engineering research,-1\r\n\"international journal of emerging trends in engineering, science & technology (ijetest-12)\",-1\r\ninternational journal of emotional education,1\r\ninternational journal of endocrinology,1\r\ninternational journal of energy  and environmental engineering,1\r\ninternational journal of energy and environment,1\r\ninternational journal of energy and power engineering,-1\r\ninternational journal of energy and statistics,-1\r\ninternational journal of energy economics and policy,-1\r\ninternational journal of energy engineering,-1\r\ninternational journal of energy for a clean environment,1\r\ninternational journal of energy optimization and engineering,-1\r\ninternational journal of energy production and management,1\r\ninternational journal of energy research,1\r\ninternational journal of energy sector management,1\r\ninternational journal of energy technology and policy,1\r\ninternational journal of engine research,1\r\ninternational journal of engineering & technology,1\r\ninternational journal of engineering : transactions a basics,-1\r\n\"international journal of engineering : transactions b, applications\",-1\r\ninternational journal of engineering and computer science,-1\r\ninternational journal of engineering and geosciences,-1\r\ninternational journal of engineering and industries,-1\r\ninternational journal of engineering and science,-1\r\ninternational journal of engineering business management,1\r\ninternational journal of engineering education,1\r\ninternational journal of engineering management and economics,-1\r\ninternational journal of engineering pedagogy,1\r\ninternational journal of engineering practical research,-1\r\ninternational journal of engineering research and applications,-1\r\ninternational journal of engineering research and development,-1\r\ninternational journal of engineering research and technology,-1\r\ninternational journal of engineering research in africa,1\r\ninternational journal of engineering research in computer science engineering,1\r\ninternational journal of engineering science,2\r\ninternational journal of engineering science and technology,-1\r\ninternational journal of engineering systems modelling and simulation,-1\r\ninternational journal of engineering works,-1\r\ninternational journal of english language teaching,-1\r\n\"international journal of english language, literature in humanities\",-1\r\ninternational journal of english linguistics,-1\r\ninternational journal of english studies,1\r\ninternational journal of enhanced research in science technology and engineering,-1\r\ninternational journal of enterprise information systems,1\r\ninternational journal of entrepreneurial behaviour and research,1\r\ninternational journal of entrepreneurial venturing,1\r\ninternational journal of entrepreneurship,-1\r\ninternational journal of entrepreneurship and innovation,1\r\ninternational journal of entrepreneurship and innovation management,1\r\ninternational journal of entrepreneurship and small business,1\r\ninternational journal of environment & sustainability,-1\r\ninternational journal of environment and bioenergy,-1\r\ninternational journal of environment and health,-1\r\ninternational journal of environment and pollution,1\r\ninternational journal of environment and resource,-1\r\ninternational journal of environment and sustainable development,1\r\ninternational journal of environment and waste management,1\r\n\"international journal of environment, agriculture and biotechnology\",-1\r\ninternational journal of environmental analytical chemistry,1\r\ninternational journal of environmental health research,1\r\ninternational journal of environmental impacts,-1\r\ninternational journal of environmental monitoring and analysis,-1\r\ninternational journal of environmental policy and decision making,1\r\ninternational journal of environmental research,1\r\ninternational journal of environmental research and public health,-1\r\ninternational journal of environmental resources research,-1\r\ninternational journal of environmental science,-1\r\ninternational journal of environmental science and development,-1\r\ninternational journal of environmental science and technology,1\r\ninternational journal of environmental sciences,-1\r\ninternational journal of environmental studies,1\r\ninternational journal of environmental technology and management,1\r\n\"international journal of environmental, cultural, economic and social sustainability\",1\r\ninternational journal of epidemiology,3\r\ninternational journal of eportfolio,-1\r\ninternational journal of esports,1\r\ninternational journal of ethics education,1\r\ninternational journal of eurasian linguistics,-1\r\ninternational journal of european studies,-1\r\ninternational journal of evaluation and research in education,1\r\ninternational journal of event and festival management,1\r\ninternational journal of event management research,1\r\ninternational journal of evidence and proof,1\r\ninternational journal of evidence based coaching and mentoring,1\r\ninternational journal of evolution equations,1\r\ninternational journal of excellence in education,1\r\ninternational journal of exercise science,-1\r\ninternational journal of exergy,1\r\ninternational journal of experimental pathology,1\r\ninternational journal of export marketing,1\r\ninternational journal of extreme automation and connectivity in healthcare,-1\r\n\"international journal of fashion design, technology and education\",1\r\ninternational journal of fashion studies,1\r\ninternational journal of fatigue,2\r\ninternational journal of feminist approaches to bioethics,1\r\ninternational journal of fertility and sterility,1\r\ninternational journal of fertility and womens medicine,1\r\ninternational journal of film and media arts,1\r\ninternational journal of finance and accounting,-1\r\ninternational journal of finance and banking,-1\r\ninternational journal of finance and economics,1\r\ninternational journal of financial innovation in banking,1\r\ninternational journal of financial studies,-1\r\ninternational journal of fluid mechanics research,1\r\ninternational journal of fluid power,1\r\ninternational journal of food design,1\r\ninternational journal of food engineering,1\r\ninternational journal of food microbiology,3\r\ninternational journal of food properties,1\r\ninternational journal of food science,1\r\ninternational journal of food science and technology,1\r\ninternational journal of food sciences and nutrition,1\r\ninternational journal of food studies,1\r\ninternational journal of forecasting,2\r\ninternational journal of foreign language teaching and research,-1\r\ninternational journal of forensic mental health,1\r\ninternational journal of foresight and innovation policy,1\r\ninternational journal of forest engineering,1\r\ninternational journal of forestry research,1\r\ninternational journal of foundations of computer science,1\r\ninternational journal of fracture,1\r\ninternational journal of fracture fatigue and wear,-1\r\ninternational journal of francophone studies,1\r\ninternational journal of fruit science,1\r\ninternational journal of fuzzy systems,1\r\ninternational journal of game theory,1\r\ninternational journal of game-based learning,1\r\ninternational journal of gaming and computer-mediated simulations,1\r\ninternational journal of gastronomy and food science,1\r\ninternational journal of gender and entrepreneurship,1\r\ninternational journal of gender and women's studies,-1\r\n\"international journal of gender, science and technology\",1\r\ninternational journal of general medicine,-1\r\ninternational journal of general systems,1\r\ninternational journal of genetics and molecular biology,-1\r\ninternational journal of genomics,-1\r\ninternational journal of genomics and proteomics,-1\r\ninternational journal of geo-engineering,1\r\ninternational journal of geographical information science,2\r\n\"international journal of geography, geology and environment\",-1\r\ninternational journal of geoheritage and parks,1\r\ninternational journal of geomechanics,1\r\ninternational journal of geometric methods in modern physics,1\r\ninternational journal of geophysics,1\r\ninternational journal of geosciences,-1\r\ninternational journal of geosynthetics and ground engineering,1\r\ninternational journal of geotechnical engineering,1\r\ninternational journal of geriatric psychiatry,1\r\ninternational journal of gerontology,1\r\ninternational journal of global energy issues,1\r\ninternational journal of global environmental issues,1\r\ninternational journal of global warming,1\r\ninternational journal of globalisation and small business,1\r\ninternational journal of green computing,-1\r\ninternational journal of green economics,1\r\ninternational journal of green energy,1\r\ninternational journal of green technology,-1\r\ninternational journal of greenhouse gas control,2\r\ninternational journal of grid and high performance computing,1\r\ninternational journal of grid and utility computing,1\r\ninternational journal of group psychotherapy,1\r\ninternational journal of gynecological and obstetrical research,-1\r\ninternational journal of gynecological cancer,1\r\ninternational journal of gynecological pathology,1\r\ninternational journal of gynecology and obstetrics,1\r\ninternational journal of handheld computing research,-1\r\ninternational journal of happiness and development,1\r\ninternational journal of health care finance and economics,1\r\ninternational journal of health care quality assurance,1\r\ninternational journal of health economics and management,1\r\ninternational journal of health geographics,1\r\ninternational journal of health governance,1\r\ninternational journal of health planning and management,1\r\ninternational journal of health policy and management,1\r\ninternational journal of health professions,-1\r\ninternational journal of health promotion and education,1\r\ninternational journal of health research and innovation,-1\r\ninternational journal of health sciences,1\r\ninternational journal of health sciences and research,-1\r\ninternational journal of health system and disaster management,-1\r\ninternational journal of healthcare,-1\r\ninternational journal of healthcare information systems and informatics,1\r\ninternational journal of healthcare management,1\r\ninternational journal of healthcare technology and management,1\r\ninternational journal of heart failure,1\r\ninternational journal of heat and fluid flow,1\r\ninternational journal of heat and mass transfer,2\r\ninternational journal of heavy vehicle systems,1\r\ninternational journal of hematology,1\r\ninternational journal of hematology- oncology and stem cell research,-1\r\ninternational journal of heritage architecture,-1\r\ninternational journal of heritage studies,3\r\ninternational journal of high performance computing and networking,1\r\ninternational journal of high performance computing applications,2\r\ninternational journal of high speed computing,1\r\ninternational journal of high speed electronics and systems,1\r\ninternational journal of high-rise buildings,-1\r\ninternational journal of higher education,-1\r\ninternational journal of higher education management,-1\r\ninternational journal of higher education pedagogies,-1\r\ninternational journal of hindu studies,2\r\ninternational journal of historical archaeology,2\r\ninternational journal of home economics,1\r\ninternational journal of hospitality and event management,-1\r\ninternational journal of hospitality and tourism,1\r\ninternational journal of hospitality and tourism administration,1\r\ninternational journal of hospitality and tourism systems,1\r\ninternational journal of hospitality management,2\r\ninternational journal of housing markets and analysis,1\r\ninternational journal of housing policy,1\r\ninternational journal of human capital and information technology professionals,1\r\ninternational journal of human computer interactions,-1\r\ninternational journal of human culture studies,1\r\ninternational journal of human factors and ergonomics,1\r\ninternational journal of human genetics,-1\r\ninternational journal of human resource management,2\r\ninternational journal of human resources development and management,1\r\ninternational journal of human rights,1\r\ninternational journal of human rights and constitutional studies,-1\r\ninternational journal of human rights education,1\r\ninternational journal of human rights in healthcare,1\r\ninternational journal of human sciences,-1\r\ninternational journal of human-computer interaction,2\r\ninternational journal of human-computer studies,3\r\ninternational journal of humanities and arts computing,2\r\ninternational journal of humanities and cultural studies,-1\r\ninternational journal of humanities and management sciences,-1\r\ninternational journal of humanities and social science,-1\r\ninternational journal of humanoid robotics,1\r\ninternational journal of hybrid information technology,-1\r\ninternational journal of hybrid innovation technologies,1\r\ninternational journal of hybrid intelligent systems,1\r\ninternational journal of hydrogen energy,1\r\ninternational journal of hydrology science and technology,1\r\ninternational journal of hydromechatronics,-1\r\ninternational journal of hygiene and environmental health,2\r\ninternational journal of hypertension,1\r\ninternational journal of hyperthermia,1\r\ninternational journal of iberian studies,1\r\ninternational journal of ict research in africa and the middle east,-1\r\ninternational journal of image and graphics,1\r\ninternational journal of imaging systems and technology,1\r\ninternational journal of immunogenetics,1\r\ninternational journal of immunology,-1\r\ninternational journal of immunopathology and pharmacology,1\r\ninternational journal of impact engineering,2\r\ninternational journal of impotence research,1\r\ninternational journal of inclusive democracy,1\r\ninternational journal of inclusive education,2\r\ninternational journal of indigenous health,-1\r\ninternational journal of industrial and operations research,1\r\ninternational journal of industrial and systems engineering,1\r\ninternational journal of industrial chemistry,1\r\ninternational journal of industrial engineering,-1\r\ninternational journal of industrial engineering and management,1\r\ninternational journal of industrial engineering and operations management,1\r\ninternational journal of industrial ergonomics,1\r\ninternational journal of industrial organization,2\r\ninternational journal of infection control,-1\r\ninternational journal of infectious diseases,1\r\ninternational journal of inflammation,1\r\ninternational journal of information and communication technology education,1\r\ninternational journal of information and computer security,1\r\ninternational journal of information and decision sciences,1\r\ninternational journal of information and education technology,-1\r\ninternational journal of information and electronics engineering,-1\r\ninternational journal of information and management sciences,-1\r\ninternational journal of information communication technologies and human development,1\r\ninternational journal of information ethics,1\r\ninternational journal of information management,3\r\ninternational journal of information management data insights,1\r\ninternational journal of information policy and law,1\r\ninternational journal of information processing and management,-1\r\ninternational journal of information quality,1\r\ninternational journal of information security,1\r\ninternational journal of information security and cybercrime,1\r\ninternational journal of information security and privacy,1\r\ninternational journal of information system modeling and design,1\r\ninternational journal of information systems and change management,1\r\ninternational journal of information systems and project management,1\r\ninternational journal of information systems and social change,1\r\ninternational journal of information systems for crisis response and management,1\r\ninternational journal of information systems in the service sector,1\r\ninternational journal of information technologies and systems approach,-1\r\ninternational journal of information technology,-1\r\ninternational journal of information technology,1\r\ninternational journal of information technology & computer science,-1\r\ninternational journal of information technology and business management,-1\r\ninternational journal of information technology and decision making,1\r\ninternational journal of information technology and management,1\r\ninternational journal of information technology project management,1\r\ninternational journal of injury control and safety promotion,1\r\ninternational journal of innovation,1\r\ninternational journal of innovation and economic development,-1\r\ninternational journal of innovation and learning,1\r\ninternational journal of innovation and regional development,1\r\ninternational journal of innovation and research in educational sciences,1\r\ninternational journal of innovation and sustainable development,1\r\ninternational journal of innovation and technology management,1\r\ninternational journal of innovation in education,1\r\ninternational journal of innovation in the digital economy,1\r\ninternational journal of innovation management,1\r\ninternational journal of innovation science,1\r\ninternational journal of innovation studies,1\r\n\"international journal of innovation, creativity and change\",-1\r\n\"international journal of innovation, management and technology\",-1\r\ninternational journal of innovations in engineering and science,-1\r\ninternational journal of innovative computing and applications,1\r\ninternational journal of innovative computing information and control,1\r\n\"international journal of innovative computing, information and control\",-1\r\ninternational journal of innovative research and development,-1\r\n\"international journal of innovative research in science, engineering and technology\",-1\r\ninternational journal of innovative research in technology and science,-1\r\n\"international journal of innovative science, engineering and technology\",-1\r\ninternational journal of innovative studies in sciences and engineering technology,-1\r\ninternational journal of innovative technology and exploring engineering,-1\r\n\"international journal of inspired education, science and technology\",-1\r\ninternational journal of instruction,-1\r\ninternational journal of instructional technology & distance learning,1\r\ninternational journal of intangible heritage,1\r\ninternational journal of integrated care,2\r\ninternational journal of integrated engineering,-1\r\ninternational journal of integrated supply management,1\r\ninternational journal of integrating technology in education,-1\r\ninternational journal of intellectual property management,1\r\ninternational journal of intelligence and counterintelligence,1\r\ninternational journal of intelligent computing and cybernetics,1\r\ninternational journal of intelligent computing research,-1\r\ninternational journal of intelligent enterprise,1\r\ninternational journal of intelligent information and database systems,1\r\ninternational journal of intelligent information technologies,1\r\ninternational journal of intelligent robotics and applications,1\r\ninternational journal of intelligent systems,1\r\ninternational journal of intelligent systems technologies and applications,1\r\ninternational journal of intelligent transport systems research,1\r\ninternational journal of intelligent unmanned systems,-1\r\ninternational journal of intensive short-term dynamic psychotherapy,1\r\ninternational journal of interactive communication systems and technologies,1\r\ninternational journal of interactive mobile technologies,1\r\ninternational journal of interactive multimedia and artificial intelligence,-1\r\ninternational journal of interactive worlds,-1\r\ninternational journal of intercultural information management,1\r\ninternational journal of intercultural relations,2\r\ninternational journal of interdisciplinary educational studies,-1\r\ninternational journal of interdisciplinary organizational studies,-1\r\ninternational journal of interdisciplinary research and innovations,-1\r\ninternational journal of interdisciplinary telecommunications and networking,-1\r\ninternational journal of internet and enterprise management,1\r\ninternational journal of internet marketing and advertising,1\r\ninternational journal of internet of things and web services,-1\r\ninternational journal of internet protocol technology,1\r\ninternational journal of internet science,1\r\ninternational journal of interoperability in business information systems,1\r\ninternational journal of interpreter education,1\r\ninternational journal of inventory research,1\r\ninternational journal of islamic and middle eastern finance and management,1\r\ninternational journal of islamic architecture,-1\r\ninternational journal of islamic banking and finance research,-1\r\n\"international journal of it in architecture, engineering and construction\",-1\r\ninternational journal of it/business alignment and governance,1\r\ninternational journal of japanese sociology,1\r\ninternational journal of kinesiology and sports science,-1\r\ninternational journal of knowledge and learning,1\r\ninternational journal of knowledge and systems science,-1\r\ninternational journal of knowledge based and intelligent engineering systems,1\r\ninternational journal of knowledge discovery in bioinformatics,1\r\ninternational journal of knowledge engineering and data mining,-1\r\ninternational journal of knowledge engineering and soft data paradigms,-1\r\ninternational journal of knowledge management,1\r\ninternational journal of knowledge management in tourism and hospitality,1\r\ninternational journal of knowledge management studies,1\r\n\"international journal of knowledge, culture and change management\",1\r\ninternational journal of knowledge-based development,1\r\ninternational journal of knowledge-based organizations,1\r\ninternational journal of laboratory hematology,1\r\ninternational journal of language & linguistics,-1\r\ninternational journal of language and applied linguistics,-1\r\ninternational journal of language and communication disorders,3\r\ninternational journal of language and culture,1\r\ninternational journal of language studies,1\r\ninternational journal of language testing,1\r\n\"international journal of language, translation and intercultural communication\",-1\r\ninternational journal of languages and literatures,-1\r\ninternational journal of languange education and applied linguistics,-1\r\ninternational journal of latest research in science & technology,-1\r\ninternational journal of latest trends in computing,-1\r\ninternational journal of law and information technology,2\r\ninternational journal of law and management,1\r\ninternational journal of law and psychiatry,1\r\ninternational journal of law crime and justice,1\r\ninternational journal of law in context,1\r\n\"international journal of law, policy and the family\",2\r\ninternational journal of leadership in education,1\r\ninternational journal of leadership studies,1\r\ninternational journal of lean six sigma,1\r\ninternational journal of learner corpus research,1\r\ninternational journal of learner diversity and identities,-1\r\ninternational journal of learning,1\r\ninternational journal of learning & teaching,-1\r\ninternational journal of learning analytics and artificial intelligence for education,1\r\ninternational journal of learning and change,1\r\ninternational journal of learning and intellectual capital,1\r\ninternational journal of learning and media,1\r\ninternational journal of learning and teaching,1\r\ninternational journal of learning in higher education,-1\r\ninternational journal of learning technologies and learning environments,-1\r\ninternational journal of learning technology,1\r\n\"international journal of learning, teaching and educational research\",-1\r\ninternational journal of legal discourse,1\r\ninternational journal of legal information,1\r\ninternational journal of legal medicine,2\r\ninternational journal of leisure and tourism marketing,1\r\ninternational journal of leprosy and other mycobacterial diseases,1\r\ninternational journal of lexicography,2\r\ninternational journal of liability and scientific enquiry,1\r\ninternational journal of life cycle assessment,2\r\ninternational journal of lifelong education,1\r\ninternational journal of lightweight materials and manufacture,1\r\ninternational journal of limnology,1\r\ninternational journal of linguistics & communication,-1\r\n\"international journal of linguistics, literature and culture\",-1\r\ninternational journal of listening,1\r\ninternational journal of literacies,-1\r\ninternational journal of literary linguistics,1\r\ninternational journal of literature and arts,-1\r\ninternational journal of logistics management,1\r\ninternational journal of logistics systems and management,1\r\ninternational journal of logistics: research and applications,1\r\ninternational journal of low radiation,1\r\ninternational journal of low-carbon technologies,1\r\ninternational journal of lower extremity wounds,1\r\ninternational journal of machine consciousness,1\r\ninternational journal of machine learning and computing,-1\r\ninternational journal of machine learning and cybernetics,1\r\ninternational journal of machine tools and manufacture,3\r\ninternational journal of machining and machinability of materials,1\r\ninternational journal of magazine studies,-1\r\ninternational journal of management accounting research,1\r\ninternational journal of management and applied research,-1\r\ninternational journal of management and decision making,1\r\ninternational journal of management and economics,-1\r\ninternational journal of management and enterprise development,1\r\ninternational journal of management and network economics,1\r\ninternational journal of management and sustainability,1\r\ninternational journal of management cases,-1\r\ninternational journal of management concepts and philosophy,1\r\ninternational journal of management development,-1\r\ninternational journal of management excellence,-1\r\ninternational journal of management in education,1\r\ninternational journal of management practice,1\r\ninternational journal of management reviews,2\r\ninternational journal of management science and engineering management,-1\r\n\"international journal of management, economics & social sciences\",-1\r\n\"international journal of management, knowledge and learning\",1\r\ninternational journal of managerial and financial accounting,1\r\ninternational journal of managerial finance,1\r\ninternational journal of managerial studies and research,-1\r\ninternational journal of managing information technology,-1\r\ninternational journal of managing projects in business,1\r\ninternational journal of manpower,1\r\ninternational journal of manufacturing research,1\r\ninternational journal of manufacturing technology and management,1\r\ninternational journal of marine and coastal law,1\r\ninternational journal of marine design,1\r\ninternational journal of maritime engineering,1\r\ninternational journal of maritime history,2\r\ninternational journal of market research,1\r\ninternational journal of marketing studies,-1\r\ninternational journal of mass customisation,-1\r\ninternational journal of mass emergencies and disasters,1\r\ninternational journal of mass spectrometry,1\r\ninternational journal of material forming,1\r\ninternational journal of material science,-1\r\ninternational journal of materials and product technology,1\r\ninternational journal of materials and structural integrity,1\r\ninternational journal of materials and structural reliability,1\r\ninternational journal of materials engineering innovation,1\r\ninternational journal of materials research,1\r\ninternational journal of materials science,-1\r\ninternational journal of mathematical analysis,-1\r\ninternational journal of mathematical and statistical sciences,-1\r\ninternational journal of mathematical education in science and technology,1\r\n\"international journal of mathematical modeling, simulation and applications\",1\r\ninternational journal of mathematical modelling and numerical optimization,-1\r\ninternational journal of mathematical models and methods in applied sciences,-1\r\n\"international journal of mathematical, engineering and management sciences\",1\r\ninternational journal of mathematics,1\r\ninternational journal of mathematics and computer science,1\r\ninternational journal of mathematics and computers in simulation,-1\r\ninternational journal of mathematics and mathematical sciences,-1\r\ninternational journal of mathematics and statistics,-1\r\ninternational journal of mathematics for industry,1\r\ninternational journal of mathematics in operational research,-1\r\n\"international journal of mathematics, game theory and algebra\",1\r\ninternational journal of mechanic systems engineering,-1\r\ninternational journal of mechanical engineering and applications,-1\r\ninternational journal of mechanical engineering and robotics research,-1\r\ninternational journal of mechanical engineering education,1\r\ninternational journal of mechanical sciences,1\r\ninternational journal of mechanics and materials in design,1\r\ninternational journal of mechatronics and manufacturing systems,1\r\ninternational journal of media and cultural politics,1\r\ninternational journal of media and information literacy,1\r\n\"international journal of media, journalism and mass communications\",-1\r\ninternational journal of medical and health sciences,-1\r\ninternational journal of medical education,-1\r\ninternational journal of medical engineering and informatics,1\r\ninternational journal of medical informatics,3\r\ninternational journal of medical microbiology,1\r\ninternational journal of medical pharmaceutical and health sciences,-1\r\ninternational journal of medical research and health sciences,-1\r\ninternational journal of medical robotics and computer assisted surgery,1\r\ninternational journal of medical sciences,1\r\n\"international journal of medical, health, biomedical, bioengineering and pharmaceutical engineering\",-1\r\ninternational journal of medicinal mushrooms,1\r\ninternational journal of medicine and biomedical research,-1\r\ninternational journal of mens health,1\r\ninternational journal of mental health,1\r\ninternational journal of mental health and addiction,1\r\ninternational journal of mental health nursing,2\r\ninternational journal of mental health promotion,1\r\ninternational journal of mental health systems,-1\r\ninternational journal of mentoring and coaching in education.,1\r\n\"international journal of metadata, semantics and ontologies\",1\r\ninternational journal of metaheuristics,1\r\ninternational journal of metalcasting,1\r\ninternational journal of metallurgical engineering,-1\r\ninternational journal of methods in psychiatric research,1\r\ninternational journal of micro air vehicles,1\r\ninternational journal of microbiology,1\r\ninternational journal of microsimulation,1\r\ninternational journal of microstructure and materials properties,1\r\ninternational journal of microwave and optical technology,1\r\ninternational journal of microwave and wireless technologies,1\r\ninternational journal of middle east studies,2\r\n\"international journal of migration, health and social care\",1\r\ninternational journal of military history and historiography,1\r\ninternational journal of mineral processing,1\r\ninternational journal of minerals metallurgy and materials,1\r\ninternational journal of mining and mineral engineering,1\r\ninternational journal of mining engineering and mineral processing,-1\r\ninternational journal of mining science and technology,2\r\n\"international journal of mining, reclamation and environment\",1\r\ninternational journal of mobile and blended learning,1\r\ninternational journal of mobile communications,1\r\ninternational journal of mobile human computer interaction,1\r\ninternational journal of mobile learning and organisation,1\r\n\"international journal of modeling, simulation, and scientific computing\",1\r\ninternational journal of modelling & simulation,1\r\ninternational journal of modelling in operations management,-1\r\n\"international journal of modelling, identification and control\",1\r\ninternational journal of modern education and computer science,-1\r\ninternational journal of modern engineering research,-1\r\ninternational journal of modern physics : conference series,-1\r\ninternational journal of modern physics a,1\r\ninternational journal of modern physics b,1\r\ninternational journal of modern physics c,1\r\ninternational journal of modern physics d,1\r\ninternational journal of modern physics e: nuclear physics,1\r\ninternational journal of modern sciences and engineering technology,-1\r\ninternational journal of molecular epidemiology and genetics,1\r\ninternational journal of molecular medicine,1\r\ninternational journal of molecular sciences,-1\r\ninternational journal of monitoring and surveillance technologies research,-1\r\ninternational journal of morphology,1\r\ninternational journal of ms care,1\r\ninternational journal of multicriteria decision making,1\r\ninternational journal of multicultural education,1\r\ninternational journal of multidisciplinary perspectives in higher education,1\r\ninternational journal of multidisciplinary research configuration,-1\r\ninternational journal of multilingual education,-1\r\ninternational journal of multilingualism,2\r\ninternational journal of multimedia and ubiquitous engineering,-1\r\ninternational journal of multimedia data engineering & management,1\r\ninternational journal of multimedia intelligence and security,1\r\ninternational journal of multimedia technology,1\r\ninternational journal of multinational corporation strategy,1\r\ninternational journal of multiphase flow,2\r\ninternational journal of multiple research approaches,1\r\ninternational journal of multivariate data analysis,1\r\ninternational journal of music and performing arts,-1\r\ninternational journal of music business research,-1\r\ninternational journal of music education,2\r\ninternational journal of music in early childhood,-1\r\n\"international journal of music science, technology and art\",1\r\ninternational journal of nano and biomaterials,1\r\ninternational journal of nanomanufacturing,1\r\ninternational journal of nanomedicine,1\r\ninternational journal of nanoparticles,1\r\ninternational journal of nanoscience,1\r\ninternational journal of nanotechnology,1\r\ninternational journal of nautical archaeology,2\r\ninternational journal of naval architecture and ocean engineering,1\r\ninternational journal of nematology,1\r\ninternational journal of neonatal screening,-1\r\ninternational journal of nephrology,1\r\ninternational journal of network dynamics and intelligence,-1\r\ninternational journal of network management,1\r\ninternational journal of networking and computing,-1\r\ninternational journal of networking and virtual organisations,1\r\ninternational journal of neural systems,1\r\ninternational journal of neuropsychopharmacology,1\r\ninternational journal of neurorehabilitation,-1\r\ninternational journal of neuroscience,1\r\n\"international journal of new media, technology and the arts\",1\r\ninternational journal of non-linear mechanics,1\r\ninternational journal of nonlinear analysis and applications,-1\r\ninternational journal of nonlinear sciences and numerical simulation,1\r\ninternational journal of not-for-profit law,-1\r\n\"international journal of nuclear energy, science and technology\",-1\r\n\"international journal of nuclear governance, economy and ecology\",1\r\ninternational journal of nuclear knowledge management,1\r\ninternational journal of number theory,1\r\ninternational journal of numerical analysis and modeling,1\r\ninternational journal of numerical methods for heat and fluid flow,1\r\ninternational journal of numerical modelling: electronic networks devices and fields,1\r\ninternational journal of nursing & care,-1\r\ninternational journal of nursing and health care research,-1\r\ninternational journal of nursing education,-1\r\ninternational journal of nursing education scholarship,1\r\ninternational journal of nursing knowledge,1\r\ninternational journal of nursing practice,1\r\ninternational journal of nursing sciences,1\r\ninternational journal of nursing studies,3\r\ninternational journal of nursing studies advances,1\r\ninternational journal of nutrition sciences,-1\r\ninternational journal of obesity,3\r\ninternational journal of obesity supplements,1\r\ninternational journal of obstetric anesthesia,1\r\ninternational journal of occupational and environmental health,1\r\ninternational journal of occupational and environmental medicine,1\r\ninternational journal of occupational and environmental safety,1\r\ninternational journal of occupational health and public health nursing,1\r\ninternational journal of occupational medicine and environmental health,1\r\ninternational journal of occupational safety and ergonomics,1\r\ninternational journal of ocean systems management,-1\r\ninternational journal of oceanography & aquaculture,-1\r\ninternational journal of odonatology,1\r\ninternational journal of offender therapy and comparative criminology,1\r\ninternational journal of offshore and polar engineering,1\r\n\"international journal of oil, gas and coal technology\",1\r\ninternational journal of older people nursing,1\r\ninternational journal of oncology,1\r\ninternational journal of online and biomedical engineering,1\r\ninternational journal of online dispute resolution,-1\r\ninternational journal of online marketing,-1\r\ninternational journal of online pedagogy and course design,1\r\ninternational journal of open source software and processes,1\r\ninternational journal of operational research,1\r\ninternational journal of operations and production management,3\r\ninternational journal of ophthalmology,1\r\ninternational journal of optomechatronics,1\r\ninternational journal of oral and maxillofacial implants,1\r\ninternational journal of oral and maxillofacial surgery,1\r\ninternational journal of oral implantology,1\r\ninternational journal of oral science,3\r\ninternational journal of oral-medical sciences,1\r\ninternational journal of organisational behaviour,1\r\ninternational journal of organisational design and engineering,1\r\ninternational journal of organization theory and behavior,1\r\ninternational journal of organizational analysis,1\r\ninternational journal of organizational leadership,-1\r\ninternational journal of orthodox theology,1\r\ninternational journal of orthopaedic and trauma nursing,1\r\ninternational journal of osteoarchaeology,2\r\ninternational journal of osteopathic medicine,1\r\ninternational journal of paediatric dentistry,2\r\ninternational journal of paleopathology,1\r\ninternational journal of palliative nursing,1\r\ninternational journal of parallel programming,2\r\n\"international journal of parallel, emergent and distributed systems\",1\r\ninternational journal of parliamentary studies,1\r\ninternational journal of pattern recognition and artificial intelligence,1\r\ninternational journal of pavement engineering,1\r\ninternational journal of peace studies,1\r\ninternational journal of pedagogy and curriculum,-1\r\ninternational journal of pediatric otorhinolaryngology,1\r\ninternational journal of pediatrics,-1\r\ninternational journal of peptide research and therapeutics,1\r\ninternational journal of peptides,1\r\ninternational journal of performability engineering,1\r\ninternational journal of performance analysis in sport,1\r\ninternational journal of performance arts and digital media,1\r\ninternational journal of performance measurement,-1\r\ninternational journal of periodontics and restorative dentistry,1\r\ninternational journal of person centered medicine,1\r\ninternational journal of personality psychology,-1\r\ninternational journal of pervasive computing and communications,1\r\ninternational journal of pest management,1\r\ninternational journal of pharma medicine and biological sciences,-1\r\ninternational journal of pharmaceutical and healthcare marketing,1\r\ninternational journal of pharmaceutical and phytopharmacological research,-1\r\ninternational journal of pharmaceutical compounding,1\r\ninternational journal of pharmaceutical research and allied sciences,-1\r\ninternational journal of pharmaceutics,2\r\ninternational journal of pharmaceutics & pharmacology,-1\r\ninternational journal of pharmaceutics x,1\r\ninternational journal of pharmacology,-1\r\n\"international journal of pharmacology, phytochemistry and ethnomedicine\",-1\r\ninternational journal of pharmacy practice,1\r\ninternational journal of philosophical studies,2\r\ninternational journal of philosophy & theology,1\r\ninternational journal of philosophy study,-1\r\ninternational journal of photoenergy,1\r\ninternational journal of physical distribution and logistics management,2\r\ninternational journal of physical education: a review publication,1\r\ninternational journal of physical medicine and rehabilitation,-1\r\ninternational journal of physical modelling in geotechnics,1\r\ninternational journal of physical sciences,-1\r\ninternational journal of physics,-1\r\n\"international journal of physiology, pathophysiology and pharmacology\",1\r\ninternational journal of phytoremediation,1\r\ninternational journal of plant biology,-1\r\ninternational journal of plant production,1\r\ninternational journal of plant science and ecology,-1\r\ninternational journal of plant sciences,1\r\ninternational journal of plasticity,3\r\ninternational journal of play,1\r\ninternational journal of play therapy,1\r\ninternational journal of police science & management.,1\r\ninternational journal of politic and security,-1\r\ninternational journal of political economy: a journal of translations,1\r\ninternational journal of politics and good governance,-1\r\ninternational journal of politics and law research,1\r\n\"international journal of politics, culture and society\",1\r\ninternational journal of polymer analysis and characterization,1\r\ninternational journal of polymer science,-1\r\ninternational journal of polymeric materials and polymeric biomaterials,1\r\ninternational journal of population data science,1\r\ninternational journal of population geography,1\r\ninternational journal of population studies,1\r\ninternational journal of portfolio analysis and management,-1\r\ninternational journal of powder metallurgy,1\r\ninternational journal of power electronics and drive systems,1\r\ninternational journal of powertrains,1\r\ninternational journal of practical theology,2\r\ninternational journal of precision engineering and manufacturing,1\r\ninternational journal of precision engineering and manufacturing green technology,1\r\ninternational journal of press-politics,3\r\ninternational journal of pressure vessels and piping,1\r\ninternational journal of primatology,1\r\ninternational journal of prisoner health,1\r\ninternational journal of private law,1\r\ninternational journal of probiotics & prebiotics,1\r\ninternational journal of procedural law,1\r\ninternational journal of process management and benchmarking,1\r\ninternational journal of procurement management,1\r\ninternational journal of product development,1\r\ninternational journal of product lifecycle management,1\r\ninternational journal of production economics,2\r\ninternational journal of production management and engineering,-1\r\ninternational journal of production research,2\r\ninternational journal of productivity and performance management,1\r\ninternational journal of productivity and quality management,1\r\ninternational journal of professional business review,-1\r\ninternational journal of progressive education,1\r\ninternational journal of project management,3\r\ninternational journal of project organisation and management,1\r\ninternational journal of prosthodontics,1\r\ninternational journal of psychiatry in clinical practice,1\r\ninternational journal of psychiatry in medicine,1\r\ninternational journal of psychoanalysis,1\r\ninternational journal of psychological studies,-1\r\ninternational journal of psychology,1\r\ninternational journal of psychology and psychological therapy,1\r\ninternational journal of psychophysiology,1\r\ninternational journal of psychotherapy practice and research,1\r\ninternational journal of public administration,1\r\ninternational journal of public administration in the digital age,1\r\ninternational journal of public and private health care management and economics,1\r\n\"international journal of public and private perspectives on healthcare, culture, and the environment\",-1\r\ninternational journal of public health,1\r\ninternational journal of public leadership,1\r\ninternational journal of public opinion research,2\r\ninternational journal of public policy,1\r\ninternational journal of public sector management,2\r\ninternational journal of public sector performance management,1\r\ninternational journal of public theology,1\r\ninternational journal of pure and applied mathematical sciences,1\r\ninternational journal of pure and applied mathematics,-1\r\ninternational journal of qualitative methods,1\r\ninternational journal of qualitative studies in education,1\r\ninternational journal of qualitative studies on health and well-being,1\r\ninternational journal of quality and reliability management,1\r\ninternational journal of quality and service sciences,1\r\ninternational journal of quality assurance in engineering and technology education,-1\r\ninternational journal of quantitative and qualitative research methods,-1\r\ninternational journal of quantitative research in education,1\r\ninternational journal of quantum chemistry,1\r\ninternational journal of quantum information,1\r\ninternational journal of radiation biology,1\r\ninternational journal of radiation oncology biology physics,2\r\ninternational journal of radio frequency identification technology and applications (ijrfita),1\r\ninternational journal of railway,1\r\ninternational journal of rapid manufacturing,1\r\ninternational journal of rapid solidification,1\r\ninternational journal of reality therapy,1\r\ninternational journal of reasoning-based intelligent systems,1\r\ninternational journal of recent technology and engineering,-1\r\ninternational journal of refractory metals and hard materials,1\r\ninternational journal of refrigeration-revue internationale du froid,1\r\ninternational journal of refugee law,3\r\ninternational journal of rehabilitation research,1\r\n\"international journal of reliability, quality and safety engineering\",1\r\ninternational journal of religion and spirituality in society,1\r\ninternational journal of religious tourism and pilgrimage,-1\r\ninternational journal of remote sensing,1\r\ninternational journal of renewable and sustainable energy,-1\r\ninternational journal of renewable energy and biofuels,-1\r\ninternational journal of renewable energy research,-1\r\ninternational journal of renewable energy technology,-1\r\ninternational journal of reproductive biomedicine,-1\r\ninternational journal of research and method in education,1\r\ninternational journal of research in education and science,-1\r\ninternational journal of research in education methodology,-1\r\ninternational journal of research in marketing,3\r\ninternational journal of research in social science and humanities,-1\r\ninternational journal of research in social sciences,-1\r\ninternational journal of research in undergraduate mathematics education,1\r\ninternational journal of research studies in education,-1\r\ninternational journal of research studies in management,-1\r\ninternational journal of research studies in psychology,1\r\n\"international journal of research, innovation and commercialisation\",-1\r\ninternational journal of retail and distribution management,1\r\ninternational journal of revenue management,1\r\ninternational journal of rf and microwave computer-aided engineering,1\r\ninternational journal of rf technologies,-1\r\ninternational journal of rheumatic diseases,1\r\ninternational journal of risk and safety in medicine,1\r\ninternational journal of risk assessment and management,1\r\ninternational journal of river basin management,1\r\ninternational journal of robotics and automation,1\r\ninternational journal of robotics and control systems,1\r\ninternational journal of robotics research,3\r\ninternational journal of robust and nonlinear control,2\r\ninternational journal of rock mechanics and mining sciences,3\r\ninternational journal of role-playing,1\r\ninternational journal of rotating machinery,1\r\ninternational journal of rural management,1\r\ninternational journal of russian studies,-1\r\ninternational journal of safety and security engineering,-1\r\ninternational journal of safety and security in tourism / hospitality,1\r\ninternational journal of satellite communications and networking,1\r\ninternational journal of school and educational psychology,1\r\ninternational journal of science and mathematics education,1\r\ninternational journal of science education,3\r\ninternational journal of science education part b communication and public engagement,1\r\ninternational journal of science technology and society,-1\r\n\"international journal of science, commerce and humanities\",-1\r\n\"international journal of science, mathematics and technology learning\",1\r\ninternational journal of sciences,-1\r\ninternational journal of scientific and research publications,-1\r\ninternational journal of scientific and technological research,-1\r\ninternational journal of scientific research in inventions and new ideas,-1\r\ninternational journal of scottish theatre and screen,1\r\ninternational journal of secure software engineering,1\r\ninternational journal of security and networks,1\r\ninternational journal of sediment research,1\r\ninternational journal of selection and assessment,1\r\ninternational journal of self help and self care,1\r\ninternational journal of semantic computing,1\r\ninternational journal of sensor networks,1\r\ninternational journal of serious games,1\r\n\"international journal of service science, management, engineering, and technology\",-1\r\ninternational journal of services and operations management,1\r\ninternational journal of services and standards,1\r\ninternational journal of services operations and informatics,1\r\ninternational journal of services sciences,1\r\n\"international journal of services, economics and management\",1\r\n\"international journal of services, technology and management\",1\r\ninternational journal of sexual health,1\r\ninternational journal of shape modeling,1\r\ninternational journal of sheep and wool science,1\r\ninternational journal of shipping and transport logistics,1\r\n\"international journal of simulation : systems, science and technology\",-1\r\ninternational journal of simulation and process modelling,1\r\ninternational journal of simulation modelling,-1\r\ninternational journal of sino-western studies,1\r\ninternational journal of six sigma and competitive advantage,1\r\ninternational journal of small business and entrepreneurship research,-1\r\ninternational journal of smart and nano materials,1\r\ninternational journal of smart education and urban society,1\r\ninternational journal of smart grid and clean energy,-1\r\ninternational journal of smart home,-1\r\ninternational journal of smart sensing and intelligent systems,1\r\ninternational journal of social and humanistic computing,1\r\ninternational journal of social and organizational dynamics in it,1\r\ninternational journal of social computing and cyber-physical systems,-1\r\ninternational journal of social determinants of health and health services,1\r\ninternational journal of social ecology and sustainable development,1\r\ninternational journal of social economics,1\r\ninternational journal of social entrepreneurship and innovation,1\r\ninternational journal of social forestry,1\r\ninternational journal of social imaginaries,1\r\ninternational journal of social media and interactive learning environments,1\r\ninternational journal of social media and online communities,1\r\ninternational journal of social network mining,-1\r\ninternational journal of social pedagogy,1\r\ninternational journal of social policy and education,-1\r\ninternational journal of social psychiatry,2\r\ninternational journal of social quality,1\r\ninternational journal of social research methodology,1\r\ninternational journal of social robotics,2\r\ninternational journal of social science and economic research,-1\r\ninternational journal of social science research,-1\r\ninternational journal of social science studies,-1\r\ninternational journal of social sciences,-1\r\ninternational journal of social sciences and humanities invention,-1\r\n\"international journal of social sustainability in economic, social and cultural context\",-1\r\ninternational journal of social welfare,2\r\ninternational journal of society systems science,1\r\n\"international journal of society, culture and language\",1\r\ninternational journal of sociology,1\r\ninternational journal of sociology and social policy,1\r\ninternational journal of sociology of agriculture and food,1\r\ninternational journal of sociology study,1\r\ninternational journal of sociotechnology and knowledge development,1\r\ninternational journal of software engineering and its applications,-1\r\ninternational journal of software engineering and knowledge engineering,1\r\ninternational journal of software engineering and soft computing,-1\r\ninternational journal of solids and structures,2\r\ninternational journal of spa and wellness,1\r\ninternational journal of space structures,1\r\ninternational journal of space-based and situated computing,-1\r\ninternational journal of spatial data infrastructures research,1\r\ninternational journal of special education,1\r\ninternational journal of speech language and the law,1\r\ninternational journal of speech technology,1\r\ninternational journal of speech-language pathology,1\r\ninternational journal of speleology,1\r\ninternational journal of sport and exercise psychology,1\r\ninternational journal of sport communication,1\r\ninternational journal of sport culture and science,-1\r\ninternational journal of sport finance,1\r\ninternational journal of sport management,1\r\ninternational journal of sport management and marketing,1\r\n\"international journal of sport management, recreation & tourism\",1\r\ninternational journal of sport nutrition and exercise metabolism,1\r\ninternational journal of sport policy and politics,1\r\ninternational journal of sport psychology,1\r\ninternational journal of sports marketing and sponsorship,1\r\ninternational journal of sports medicine,1\r\ninternational journal of sports physical therapy,-1\r\ninternational journal of sports physiology and performance,1\r\ninternational journal of sports science and coaching,1\r\ninternational journal of spray and combustion dynamics,-1\r\ninternational journal of standardization research,1\r\ninternational journal of statistical sciences,1\r\ninternational journal of statistics and management systems,-1\r\ninternational journal of std and aids,1\r\ninternational journal of steel structures,1\r\ninternational journal of stem cell research & therapeutics,-1\r\ninternational journal of stem cells,1\r\ninternational journal of stem education,1\r\ninternational journal of strategic change management,1\r\ninternational journal of strategic communication,1\r\ninternational journal of strategic decision sciences,-1\r\ninternational journal of strategic engineering asset management,1\r\ninternational journal of strategic information technology and applications,-1\r\ninternational journal of strategic management,-1\r\ninternational journal of strategic property management,1\r\ninternational journal of strength and conditioning,-1\r\ninternational journal of stress management,1\r\ninternational journal of stroke,1\r\ninternational journal of structural integrity,1\r\ninternational journal of structural stability and dynamics,1\r\ninternational journal of studies in education and science,1\r\ninternational journal of supply chain and inventory management,1\r\ninternational journal of supply chain and operations resilience,-1\r\ninternational journal of supply chain management,-1\r\ninternational journal of surface science and engineering,1\r\ninternational journal of surgery,3\r\ninternational journal of surgery protocols,-1\r\ninternational journal of surgical pathology,1\r\ninternational journal of sustainability in higher education,1\r\ninternational journal of sustainability policy and practice,-1\r\ninternational journal of sustainable agricultural technology,1\r\ninternational journal of sustainable building technology and urban development,1\r\ninternational journal of sustainable built environment,1\r\ninternational journal of sustainable construction engineering and technology,-1\r\ninternational journal of sustainable design,-1\r\ninternational journal of sustainable development,1\r\ninternational journal of sustainable development and planning,-1\r\ninternational journal of sustainable development and world ecology,1\r\ninternational journal of sustainable economy,1\r\ninternational journal of sustainable energy,1\r\ninternational journal of sustainable energy planning and management,1\r\ninternational journal of sustainable engineering,1\r\ninternational journal of sustainable fashion and textiles,1\r\ninternational journal of sustainable lighting,1\r\ninternational journal of sustainable materials and structural systems,1\r\ninternational journal of sustainable society,1\r\ninternational journal of sustainable strategic management,-1\r\ninternational journal of sustainable strategy and research,-1\r\ninternational journal of sustainable transportation,1\r\ninternational journal of sustainable water and environmental systems,-1\r\ninternational journal of synergy and research,-1\r\ninternational journal of systematic and evolutionary microbiology,1\r\ninternational journal of systematic theology,3\r\ninternational journal of systemic therapy,1\r\ninternational journal of systems and service-oriented engineering,1\r\ninternational journal of systems and society,1\r\ninternational journal of systems and software security and protection,1\r\n\"international journal of systems applications, engineering & development\",-1\r\ninternational journal of systems assurance engineering and management,1\r\ninternational journal of systems science,1\r\ninternational journal of systems science : operations & logistics,1\r\ninternational journal of taiwan studies,1\r\ninternational journal of teaching and learning in higher education,1\r\ninternational journal of technoentrepreneurship,1\r\ninternational journal of technoethics,1\r\ninternational journal of technologies in learning,-1\r\ninternational journal of technology,1\r\ninternational journal of technology and design education,2\r\ninternational journal of technology and globalisation,1\r\ninternational journal of technology and human interaction,1\r\ninternational journal of technology and inclusive education,1\r\ninternational journal of technology assessment in health care,1\r\ninternational journal of technology diffusion,-1\r\ninternational journal of technology enhanced learning,1\r\ninternational journal of technology in education,1\r\ninternational journal of technology in education and science,1\r\ninternational journal of technology in teaching and learning,-1\r\ninternational journal of technology intelligence and planning,1\r\ninternational journal of technology management,1\r\ninternational journal of technology management & sustainable development,1\r\ninternational journal of technology marketing,1\r\ninternational journal of technology transfer and commercialisation,1\r\n\"international journal of technology, innovation and management\",-1\r\n\"international journal of technology, knowledge and society\",1\r\n\"international journal of technology, policy and management\",1\r\ninternational journal of telemedicine and applications,1\r\ninternational journal of telemedicine and clinical practices,1\r\ninternational journal of testing,1\r\ninternational journal of the analytic hierarchy process,1\r\ninternational journal of the arts in society,1\r\ninternational journal of the book,1\r\ninternational journal of the classical tradition,2\r\ninternational journal of the economics of business,1\r\ninternational journal of the history of sport,2\r\ninternational journal of the humanities,1\r\ninternational journal of the legal profession,1\r\ninternational journal of the linguistic association of the southwest,-1\r\ninternational journal of the platonic tradition,1\r\ninternational journal of the society of materials engineering for resources,1\r\ninternational journal of the sociology of language,3\r\ninternational journal of the sociology of leisure,1\r\ninternational journal of theoretical and applied finance,1\r\ninternational journal of theoretical and applied nanotechnology,1\r\ninternational journal of theoretical and mathematical physics,-1\r\ninternational journal of theoretical physics,1\r\n\"international journal of theoretical physics, group theory and nonlinear optics\",1\r\ninternational journal of therapy and rehabilitation,1\r\ninternational journal of thermal & environmental engineering,-1\r\ninternational journal of thermal sciences,1\r\ninternational journal of thermodynamics,1\r\ninternational journal of thermofluids,1\r\ninternational journal of thermophysics,1\r\ninternational journal of tomography and simulation,-1\r\ninternational journal of tourism anthropology,1\r\ninternational journal of tourism cities,1\r\ninternational journal of tourism policy,1\r\ninternational journal of tourism research,1\r\ninternational journal of tourism sciences,1\r\ninternational journal of toxicology,1\r\ninternational journal of trade and global markets,1\r\ninternational journal of training and development,1\r\ninternational journal of transgender health,1\r\ninternational journal of transitional justice,1\r\ninternational journal of transitions and innovation systems,-1\r\ninternational journal of transitions in childhood,1\r\ninternational journal of translational science,1\r\ninternational journal of transmedia literacy,-1\r\ninternational journal of transport development and integration,-1\r\ninternational journal of transport economics,1\r\ninternational journal of transport phenomena,1\r\ninternational journal of trends in medicine,-1\r\ninternational journal of trichology,-1\r\ninternational journal of tropical insect science,1\r\ninternational journal of tuberculosis and lung disease,1\r\ninternational journal of turbo and jet-engines,1\r\n\"international journal of turbomachinery, propulsion and power\",-1\r\ninternational journal of ultra wideband communications and systems (ijuwbcs),-1\r\ninternational journal of uncertainty fuzziness and knowledge-based systems,1\r\ninternational journal of unconventional computing,1\r\ninternational journal of urban and regional research,3\r\ninternational journal of urban sciences,1\r\ninternational journal of urban sustainable development,1\r\ninternational journal of urological nursing,1\r\ninternational journal of urology,1\r\ninternational journal of user-system interaction,-1\r\ninternational journal of value chain management,1\r\ninternational journal of vascular medicine,1\r\ninternational journal of vehicle autonomous systems,1\r\ninternational journal of vehicle design,1\r\ninternational journal of vehicle performance,1\r\ninternational journal of vehicle systems modelling and testing,1\r\ninternational journal of ventilation,1\r\ninternational journal of veterinary medicine,-1\r\ninternational journal of veterinary sciences and medicine,-1\r\ninternational journal of virtual and personal learning environments,1\r\ninternational journal of virtual worlds and human computer interaction,-1\r\ninternational journal of water governance,1\r\ninternational journal of water resources development,1\r\ninternational journal of wavelets multiresolution and information processing,1\r\ninternational journal of web and grid services,1\r\ninternational journal of web and semantic technology,-1\r\ninternational journal of web based communities,1\r\ninternational journal of web engineering and technology,1\r\ninternational journal of web information systems,1\r\ninternational journal of web portals,1\r\ninternational journal of web services practices,1\r\ninternational journal of web services research,1\r\ninternational journal of web-based learning and teaching technologies,1\r\ninternational journal of wellbeing,1\r\ninternational journal of wettability science & technology,1\r\ninternational journal of whole schooling,1\r\ninternational journal of wildland fire,1\r\ninternational journal of wine business research,1\r\ninternational journal of wine research,-1\r\ninternational journal of wireless and mobile computing,-1\r\ninternational journal of wireless and mobile networks,-1\r\ninternational journal of wireless information networks,1\r\ninternational journal of wireless networks and broadband technologies,-1\r\ninternational journal of women's health,1\r\ninternational journal of wood culture,1\r\ninternational journal of work innovation,1\r\ninternational journal of work organisation and emotion,1\r\ninternational journal of workplace health management,1\r\ninternational journal of young adult literature,1\r\ninternational journal of zizek studies,1\r\ninternational journal of zoology,-1\r\ninternational journal on advances in intelligent systems,-1\r\ninternational journal on advances in internet technology,-1\r\ninternational journal on advances in life sciences,-1\r\ninternational journal on advances in networks and services,-1\r\ninternational journal on advances in security,1\r\ninternational journal on advances in software,-1\r\ninternational journal on advances in systems and measurements,-1\r\ninternational journal on advances in telecommunications,-1\r\ninternational journal on applied physics and engineering,-1\r\ninternational journal on artificial intelligence tools,1\r\ninternational journal on biomedicine and healthcare,-1\r\ninternational journal on child maltreatment,1\r\ninternational journal on digital libraries,1\r\ninternational journal on disability and human development,1\r\ninternational journal on document analysis and recognition,1\r\ninternational journal on e-learning,1\r\ninternational journal on engineering applications,-1\r\n\"international journal on engineering, science and technology\",1\r\ninternational journal on food system dynamics,1\r\ninternational journal on hydropower and dams,1\r\ninternational journal on information technologies and security,1\r\ninternational journal on interactive design and manufacturing,1\r\n\"international journal on language, literature and culture in education\",1\r\ninternational journal on measurement technologies and instrumentation engineering,-1\r\ninternational journal on mental health and deafness,1\r\ninternational journal on minority and group rights,2\r\ninternational journal on recent and innovation trends in computing and communication,-1\r\ninternational journal on semantic web and information systems,1\r\ninternational journal on social and education sciences,1\r\ninternational journal on software tools for technology transfer,1\r\ninternational journal on studies in education,1\r\ninternational journal  of logistics economics and globalisation,1\r\ninternational keystone conference,1\r\ninternational labor and working-class history,2\r\ninternational labor rights case law,-1\r\ninternational labour organisation,-1\r\ninternational labour review,1\r\ninternational legal materials,1\r\n\"international letters of chemistry, physics and astronomy\",-1\r\ninternational letters of natural sciences,-1\r\ninternational letters of social and humanistic sciences,-1\r\ninternational lichenological newsletter,-1\r\ninternational litigation in practice,1\r\ninternational m3 semantic interoperability workshop,-1\r\ninternational management development association,-1\r\ninternational maritime health,1\r\ninternational marketing review,2\r\ninternational materials reviews,2\r\ninternational mathematical forum,-1\r\ninternational mathematics research notices,2\r\ninternational medical education,-1\r\ninternational medical journal,-1\r\ninternational microbiology,1\r\ninternational microelectronics and packaging society uk,-1\r\ninternational migration,1\r\ninternational migration review,2\r\ninternational mobile machine control conference,-1\r\ninternational monetary fund,-1\r\ninternational multi-conference on computing in the global information technology,-1\r\n\"international multi-conference on systems, signals and devices\",-1\r\ninternational multidisciplinary scientific geoconference sgem,-1\r\ninternational multilingual research journal,1\r\ninternational negotiation,1\r\ninternational negotiation series,1\r\ninternational network for engineering education and research,-1\r\ninternational neurourology journal,-1\r\ninternational nursing review,2\r\ninternational oil spill conference proceedings,-1\r\ninternational online journal of education and teaching,-1\r\ninternational ophthalmology,1\r\ninternational ophthalmology clinics,1\r\ninternational organization,3\r\ninternational organization center of academic  research,-1\r\ninternational organizations law review,1\r\ninternational orthopaedics,1\r\ninternational peace studies centre,-1\r\ninternational peacekeeping,1\r\ninternational perspectives in psychology,1\r\ninternational perspectives on inclusive education,1\r\ninternational perspectives on sexual and reproductive health,1\r\ninternational philosophical quarterly,1\r\ninternational planning studies,1\r\ninternational platform of jurists for east timor,-1\r\ninternational political science review,2\r\ninternational political sociology,2\r\ninternational politics,1\r\ninternational politics reviews,1\r\ninternational polymer processing,1\r\ninternational power electronics and motion control conference,1\r\ninternational practice development journal,1\r\ninternational pragmatics association,1\r\n\"international proceedings of chemical, biological and environmental engineering\",-1\r\ninternational proceedings of computer science and information technology,-1\r\ninternational proceedings of economics development and research,-1\r\ninternational productivity monitor,-1\r\ninternational psychogeriatrics,1\r\ninternational public management journal,2\r\ninternational public management review,1\r\ninternational pulp bleaching conference,-1\r\ninternational quarterly for asian studies,1\r\ninternational quarterly of community health education,1\r\ninternational reading association,1\r\ninternational real estate review,-1\r\ninternational refereed journal of engineering and science,-1\r\ninternational regional science review,1\r\ninternational relations,1\r\ninternational relations of the asia-pacific,1\r\ninternational relations studies series,1\r\ninternational reports on socio-informatics,-1\r\ninternational research in childrens literature,1\r\ninternational research in early childhood education,-1\r\ninternational research in geographical and environmental education,1\r\ninternational research journal of engineering and technology,-1\r\ninternational research journal of finance and economics,-1\r\ninternational research journal of public and environmental health,-1\r\ninternational review for the sociology of sport,1\r\ninternational review of administrative sciences,2\r\ninternational review of aerospace engineering,1\r\ninternational review of african american art,1\r\ninternational review of applied economics,1\r\ninternational review of automatic control,-1\r\ninternational review of business and social sciences,-1\r\ninternational review of cell and molecular biology,1\r\ninternational review of chemical engineering,-1\r\ninternational review of civil engineering,-1\r\ninternational review of economics,1\r\ninternational review of economics and finance,1\r\ninternational review of economics education,1\r\ninternational review of education,1\r\ninternational review of electrical engineering: iree,1\r\ninternational review of entrepreneurship,1\r\ninternational review of environmental and resource economics,1\r\ninternational review of finance,1\r\ninternational review of financial analysis,1\r\ninternational review of hydrobiology,1\r\ninternational review of law and economics,3\r\n\"international review of law, computers and technology\",1\r\ninternational review of mechanical engineering,1\r\ninternational review of mission,1\r\ninternational review of neurobiology,1\r\ninternational review of pragmatics,1\r\ninternational review of psychiatry,1\r\ninternational review of public administration,1\r\ninternational review of public policy,1\r\ninternational review of qualitative research,1\r\ninternational review of research in developmental disabilities,1\r\ninternational review of research in open and distance learning,1\r\n\"international review of retail, distribution and consumer research\",1\r\ninternational review of scottish studies,1\r\ninternational review of social history,3\r\ninternational review of social research,1\r\ninternational review of social sciences and humanities,-1\r\ninternational review of sociology,1\r\ninternational review of sport and exercise psychology,3\r\ninternational review of the aesthetics and sociology of music,1\r\ninternational review of the red cross,1\r\ninternational review of victimology,1\r\ninternational review on modelling and simulations,1\r\ninternational review on public and nonprofit marketing,1\r\ninternational reviews in physical chemistry,1\r\ninternational reviews of immunology,1\r\ninternational road weather conference,-1\r\ninternational science and technology conference : modern networking technologies,-1\r\ninternational scientific conference electric power engineering,-1\r\ninternational scientific conference management and engineering,-1\r\n\"international scientific conference on information, communication and energy systems and technologies\",1\r\ninternational scientific conference on power and electrical engineering of riga technical university,-1\r\n\"international scientific conference theory, research and education in nursing\",-1\r\ninternational scientific journal of computing,1\r\ninternational scientific-practical conference problems of infocommunications science and technology,-1\r\ninternational security,3\r\ninternational semantic web conference,2\r\ninternational seminar on orc power systems,1\r\ninternational seminars in pediatric gastroenterology and nutrition,1\r\ninternational series in operations research and management science,-1\r\ninternational series in software engineering,1\r\ninternational series on information systems and management in creative e-media,1\r\ninternational shipbuilding progress,1\r\ninternational small business journal,2\r\ninternational soc design conference,-1\r\ninternational social science journal,1\r\ninternational social security review,1\r\ninternational social work,2\r\ninternational society for asphalt pavements,1\r\ninternational society for computers and their applications,-1\r\ninternational society for indoor air quality and climate,-1\r\ninternational society for music education,-1\r\ninternational society for music information retrieval,1\r\ninternational society for productivity enhancement,1\r\ninternational society for professiornal innovation management,-1\r\ninternational society for the study of work & organizational values,-1\r\ninternational society of arboriculture,-1\r\ninternational society of automation,-1\r\ninternational society of information fusion,-1\r\ninternational society of offshore and polar engineers,1\r\ninternational society of the learning sciences,-1\r\ninternational sociology,2\r\ninternational soil and water conservation research,1\r\ninternational solar energy society,1\r\n\"international solid-state sensors, actuators and microsystems conference\",-1\r\ninternational sport coaching journal,1\r\ninternational sportmed journal,1\r\ninternational statistical institute,1\r\ninternational statistical review,1\r\ninternational studies,1\r\ninternational studies in educational administration,1\r\ninternational studies in human rights,1\r\ninternational studies in humour,-1\r\ninternational studies in philosophy,1\r\ninternational studies in sociology and social anthropology,1\r\ninternational studies in sociology of education,1\r\ninternational studies in the philosophy of science,2\r\ninternational studies of management and organization,1\r\ninternational studies perspectives,1\r\ninternational studies quarterly,3\r\ninternational studies review,1\r\ninternational sugar journal,1\r\ninternational summer school “advanced course on petri nets”,-1\r\ninternational surgery,1\r\ninternational symposium on advanced networks and telecommunication systems,1\r\ninternational symposium on antennas and propagation,-1\r\n\"international symposium on artificial intelligence, robotics and automation in space\",-1\r\ninternational symposium on biomechanics in sports,-1\r\ninternational symposium on biomedical imaging,1\r\ninternational symposium on business modeling and software design,1\r\ninternational symposium on communications and information technologies,1\r\ninternational symposium on computational geometry,2\r\ninternational symposium on computer architecture,3\r\ninternational symposium on computers in education,-1\r\n\"international symposium on dependable software engineering: theories, tools, and applications\",-1\r\ninternational symposium on empirical software engineering and measurement,2\r\ninternational symposium on forestry mechanization,-1\r\ninternational symposium on fundamentals of electrical engineering,-1\r\ninternational symposium on image and signal processing and analysis,1\r\ninternational symposium on magnetic bearings,1\r\ninternational symposium on medical information and communication technology,1\r\ninternational symposium on networks-on-chip,-1\r\ninternational symposium on parallel computing in electrical engineering,-1\r\ninternational symposium on performance evaluation of computer and telecommunication systems,-1\r\ninternational symposium on quality electronic design proceedings,-1\r\ninternational symposium on robotics,-1\r\ninternational symposium on robotics and intelligent sensors,-1\r\ninternational symposium on robotics research,-1\r\ninternational symposium on semantic mining in biomedicine,-1\r\ninternational symposium on semiconductor light emitting devices,-1\r\ninternational symposium on software testing and analysis,2\r\ninternational symposium on telecommunications,-1\r\ninternational symposium on the science and technology of light sources,1\r\ninternational symposium on topical problems in field of electrical and power engineering,-1\r\n\"international symposium on vehicle, mechanical and electrical engineering\",-1\r\ninternational symposium on wireless communication systems,1\r\ninternational system safety conference,-1\r\ninternational tax and public finance,2\r\ninternational teacher education conference,-1\r\ninternational telecommunication union,-1\r\ninternational telecommunications energy conference,-1\r\ninternational telecommunications network strategy and planning symposium,-1\r\ninternational telecommunications symposium,-1\r\ninternational telework workshop,-1\r\ninternational theory,3\r\ninternational topical meeting on optical sensing and artificial vision,-1\r\ninternational trade journal,1\r\ninternational trade law & regulation,-1\r\n\"international transaction journal of engineering, management, & applied sciences & technologies\",-1\r\ninternational transactions in operational research,1\r\ninternational transactions on electrical energy systems,1\r\ninternational transfer pricing journal,-1\r\ninternational transport law review,1\r\ninternational turfgrass society research journal,-1\r\ninternational union for conservation of nature,-1\r\ninternational union of forest research organizations,-1\r\ninternational union of radio science,-1\r\ninternational union rights,-1\r\ninternational universities power engineering conference,-1\r\ninternational universities press,1\r\ninternational urogynecology journal,1\r\ninternational urology and nephrology,1\r\ninternational vat monitor,-1\r\ninternational wireless communications and mobile computing conference,1\r\ninternational women's news,-1\r\ninternational wood products journal,1\r\ninternational work-conference on bioinformatics and biomedical engineering,-1\r\ninternational workshop on acoustic signal enhancement,1\r\ninternational workshop on advanced ground penetrating radar,-1\r\ninternational workshop on advanced motion control,-1\r\ninternational workshop on advanced optical imaging and metrology,-1\r\n\"international workshop on advances in regularization, optimization, kernel methods and support vector machines: theory and applications\",-1\r\ninternational workshop on advances in sensors and interfaces,1\r\ninternational workshop on antenna technology,-1\r\ninternational workshop on automated specification and verification of web systems,-1\r\ninternational workshop on automation of software test,-1\r\ninternational workshop on behavior change support systems,1\r\ninternational workshop on biomedical engineering,-1\r\ninternational workshop on biometrics,-1\r\ninternational workshop on boolean problems,-1\r\ninternational workshop on business models for mobile platforms,-1\r\ninternational workshop on cellular nanoscale networks and their applications,1\r\ninternational workshop on collaboration teaching of globally distributed software development,-1\r\ninternational workshop on communication technologies for vehicles,-1\r\ninternational workshop on content-based multimedia indexing. print,-1\r\ninternational workshop on cooperative robots and sensor networks,-1\r\ninternational workshop on cross layer design,-1\r\ninternational workshop on cyber-physical networking systems,-1\r\ninternational workshop on dependable and secure industrial and embedded systems,-1\r\ninternational workshop on dynamic analysis,-1\r\ninternational workshop on electromagnetic metamaterials,-1\r\ninternational workshop on evaluating information access,1\r\ninternational workshop on green and sustainable software,-1\r\ninternational workshop on haptic and audio interaction design,-1\r\ninternational workshop on image analysis for multimedia interactive services,-1\r\ninternational workshop on integrated nonlinear microwave and millimetre-wave circuits,-1\r\ninternational workshop on intelligent exploration of semantic data,-1\r\n\"international workshop on interconnection network architecture: on-chip, multi-chip\",-1\r\ninternational workshop on knowledge management,-1\r\ninternational workshop on linked data in architecture and construction,-1\r\ninternational workshop on many-core embedded systems,-1\r\ninternational workshop on micropiles,-1\r\ninternational workshop on mining urban data,-1\r\ninternational workshop on mobile cloud computing and services,-1\r\ninternational workshop on multiple access communications,-1\r\ninternational workshop on nanocarbon photonics and optoelectronics,-1\r\ninternational workshop on network on chip architectures,-1\r\ninternational workshop on nonlinear photonics,-1\r\n\"international workshop on power and timing modeling, optimization and simulation\",-1\r\ninternational workshop on power grid-friendly computing,-1\r\ninternational workshop on quality-aware devops,-1\r\ninternational workshop on radiation imaging detectors,-1\r\ninternational workshop on recent advances in broadband access networks,-1\r\ninternational workshop on reconfigurable communication-centric systems-on-chip,1\r\ninternational workshop on requirements engineering for social computing,1\r\ninternational workshop on security in information systems,-1\r\ninternational workshop on selected topics in mobile and wireless computing,-1\r\ninternational workshop on semantic ambient media experiences,-1\r\ninternational workshop on semantic evaluation,-1\r\ninternational workshop on semantic technologies,-1\r\ninternational workshop on small cell wireless networks,-1\r\ninternational workshop on software engineering education based on real-world experiences,-1\r\ninternational workshop on software engineering for sensor network applications,-1\r\ninternational workshop on software engineering research and industrial practice,-1\r\ninternational workshop on the practical application of stochastic modelling,-1\r\ninternational workshop on theory and applications of formal argument,-1\r\ninternational workshop on thermal investigations of ics and systems,-1\r\ninternational workshop on traffic monitoring and analysis,-1\r\ninternational workshop on value-based software traceability,-1\r\ninternational workshop on variability in software architecture,-1\r\n\"international workshops on image processing theory, tools, and applications\",1\r\ninternational workshops on matrices and statistics,-1\r\ninternational world wide web conference,3\r\ninternational wound journal,1\r\ninternational yearbook of nephrology,1\r\ninternational yeats studies,1\r\ninternationale kirchliche zeitschrift,1\r\ninternationale neerlandstiek,1\r\ninternationale politik,1\r\ninternationale psychoanalyse,-1\r\ninternationaler wissenschaftliche korrespondenz zur geschichte der deutschen arbeiterbewegung,1\r\ninternationales archiv für sozialgeschichte der deutschen literatur,3\r\ninternationales jahrbuch fur hermeneutik,1\r\ninternationales steuerrecht,1\r\ninternationalisation of higher education,-1\r\ninternet and higher education,3\r\ninternet archaeology,1\r\ninternet encyclopedia of philosophy,1\r\ninternet interventions,1\r\ninternet journal of allied health sciences and practice,1\r\ninternet journal of geriatrics and gerontology,-1\r\ninternet journal of medical technology,-1\r\ninternet journal of pathology,-1\r\ninternet journal of rheumatology,-1\r\ninternet journal of vibrational spectroscopy,1\r\ninternet mathematics,1\r\ninternet of things,-1\r\ninternet of things,1\r\ninternet of things and cyber-physical systems,1\r\ninternet policy review,1\r\ninternet pragmatics,1\r\ninternet protocol journal,-1\r\ninternet research,2\r\ninternet society,-1\r\ninternet technology letters,1\r\ninternetowy kwartalnik antymonopolowy i regulacyjny,-1\r\ninternist,1\r\ninterpersona : an international journal on personal relationships,1\r\n\"interplay: a journal of languages, linguistics, and literature\",-1\r\ninterpres: rivista di studi quattrocenteschi,1\r\ninterpretation : a journal of subsurface characterization,1\r\ninterpretation: a journal of bible and theology,1\r\ninterpreter and translator trainer,2\r\ninterpreters newsletter,1\r\ninterpreting,2\r\ninterreligious studies and intercultural theology,1\r\ninterscience communications,1\r\nintersecciones en antropologia,1\r\nintersections,1\r\nintersections,2\r\nintersections: gender and sexuality in asia and the pacific,1\r\nintersentia,1\r\nintersezioni,1\r\ninterspeech,1\r\nintertax: international tax review,2\r\nintertexts,1\r\nintervalli,-1\r\nintervention in school and clinic,1\r\nintervention press,1\r\ninterventional cardiology,-1\r\ninterventional neurology,1\r\ninterventional neuroradiology,1\r\ninterventional pain medicine,1\r\ninterventions: international journal of postcolonial studies,2\r\nintervirology,1\r\nintestinal research,1\r\ninti,1\r\ninto,1\r\nintonations,-1\r\nintralinea,1\r\ninvalidiliiton julkaisuja,-1\r\ninvalidisäätiö,-1\r\ninvasive plant science and management,1\r\ninventiones mathematicae,3\r\ninventions,-1\r\ninverbis,-1\r\ninverse problems,3\r\ninverse problems and imaging,2\r\ninvertebrate biology,1\r\ninvertebrate neuroscience,1\r\ninvertebrate reproduction and development,1\r\ninvertebrate systematics,1\r\ninvest working papers,-1\r\ninvestigacion bibliotecologica,1\r\ninvestigacion de historia economica,2\r\ninvestigaciones feministas,-1\r\ninvestigaciones geográficas,1\r\ninvestigaciones historicas: epoca moderna y contemporanea,1\r\ninvestigación clínica,-1\r\ninvestigational new drugs,1\r\ninvestigations in mathematics learning,1\r\ninvestigative and clinical urology,1\r\ninvestigative genetics,1\r\ninvestigative interviewing : research and practice,1\r\ninvestigative ophthalmology and visual science,2\r\ninvestigative radiology,3\r\ninvestigações,1\r\ninvestment analysts journal,1\r\ninvestment management and financial innovations,-1\r\ninvigilata lucernis,1\r\ninvisible culture,1\r\ninvolve,1\r\ninzinerine ekonomika-engineering economics,-1\r\ninzynieria mineralna,-1\r\ninštitut za lokalno samoupravo maribor,-1\r\ninštitut za novejšo zgodovino,-1\r\niob discussion papers,-1\r\nionia publications,-1\r\nionics,1\r\nionio panepistimio,-1\r\niop conference series : materials science and engineering,1\r\niop conference series earth and environmental science,-1\r\niop scinotes,1\r\nios press,1\r\niot,-1\r\niotbds,1\r\niowa journal of communication,1\r\niowa law review,1\r\niowa research online,-1\r\niowa state university press,1\r\nip rax: praxis de internationalen privat- und verfahrensrechts,1\r\nipem-translation,-1\r\niperstoria,-1\r\nippologia,1\r\nippr progressive review,1\r\nipr university center,-1\r\nipsera conference proceedings,-1\r\nir,-1\r\niral: international review of applied linguistics in language teaching,1\r\niran and the caucasus,1\r\niran: journal of the british institute of persian studies,2\r\niranian conference on machine vision and image processing,-1\r\niranian journal of allergy asthma and immunology,-1\r\niranian journal of animal biosystematics,1\r\niranian journal of applied animal science,-1\r\niranian journal of applied language studies,-1\r\niranian journal of basic medical sciences,-1\r\niranian journal of biotechnology,-1\r\niranian journal of cancer prevention,-1\r\niranian journal of chemistry and chemical engineering: international english edition,1\r\niranian journal of electrical and electronic engineering,-1\r\niranian journal of environmental health science and engineering,1\r\niranian journal of fisheries sciences,1\r\niranian journal of fuzzy systems,1\r\niranian journal of immunology,-1\r\niranian journal of kidney diseases,-1\r\niranian journal of language teaching research,1\r\niranian journal of materials science and engineering,1\r\niranian journal of nursing and midwifery research,-1\r\niranian journal of parasitology,-1\r\niranian journal of pediatrics,-1\r\niranian journal of pharmaceutical research,1\r\niranian journal of public health,1\r\niranian journal of radiology,-1\r\niranian journal of reproductive medicine,1\r\niranian journal of science and technology : transactions of civil engineering,-1\r\niranian journal of science and technology transaction a: science,1\r\niranian journal of science and technology-transactions of electrical engineering,-1\r\niranian journal of science and technology-transactions of mechanical engineering,-1\r\niranian journal of veterinary research,1\r\niranian polymer journal,-1\r\niranian studies,1\r\niranica antiqua,1\r\niraq,1\r\niraqi bulletin of geology and mining,-1\r\niraqi geological journal,1\r\niraqi journal for computer science and mathematics,-1\r\nirbm,1\r\nirem küçükoğlu,-1\r\nirenikon,1\r\niride: filosofia e discussione pubblica,1\r\niris,-1\r\niris,1\r\niris group,-1\r\nirish academic press,1\r\nirish accounting review,1\r\nirish economic and social history,1\r\nirish educational studies,-1\r\nirish feminist review,1\r\nirish geography,1\r\nirish historical studies,1\r\nirish journal of agricultural and food research,1\r\nirish journal of anthropology,1\r\nirish journal of medical science,1\r\nirish journal of paramedicine,1\r\nirish journal of psychology,1\r\nirish journal of sociology,1\r\nirish naturalists' journal,-1\r\nirish political studies,1\r\nirish slavonic studies,1\r\nirish studies review,1\r\nirish sword,1\r\nirish theological quarterly,1\r\nirish university review,1\r\nirish veterinary journal,1\r\nirlanninsetteri,-1\r\nirodalmi szemle,-1\r\nirodalomismeret,-1\r\nirodalomtorteneti kozlemenyek,-1\r\niron and steel technology,1\r\nironmaking and steelmaking,1\r\nirrigation and drainage,1\r\nirrigation and drainage systems,1\r\nirrigation science,1\r\nirstea bordeaux,-1\r\niryo keizai kenkyu,-1\r\nirz,-1\r\nis&t international symposium on electronic imaging,1\r\n\"is&t/spie electronic imaging / 3d imaging, interaction, and metrology / stereoscopic displays and applications\",1\r\nis&t/spie electronic imaging / image processing: algorithms and systems,1\r\nisa transactions,2\r\nisaidat law review,1\r\nisbt science series,1\r\nisca international workshop on speech and language technology in education,-1\r\nisca-livres,-1\r\niscience,1\r\nisegoria,1\r\n\"isel academic journal of electronics, telecommunications and computers\",-1\r\nisfnr newsletter,-1\r\nishara press,-1\r\nishraq,1\r\nisi bilimi ve teknigi dergisi-journal of thermal science and technology,1\r\nisij international,1\r\nisimu,1\r\nisis,3\r\nisis reports,-1\r\nisj-invertebrate survival journal,-1\r\niskos,1\r\nislam and christian-muslim relations,2\r\nislam and the modern age,1\r\nislam in africa,1\r\nislam: zeitschrift fur geschichte und kultur des islamischen orients,3\r\nislamic africa,1\r\nislamic history and civilization,2\r\nislamic law and society,2\r\nislamic perspective,-1\r\n\"islamic philosophy, theology and science\",2\r\nislamic quarterly,1\r\nislamic studies review,1\r\nislamochristiana,1\r\nisland arc,1\r\nisland press,1\r\nisland studies journal,1\r\nislenskt mal og almenn malfraedi,1\r\nislets,1\r\nisme communications,1\r\nisme journal,3\r\niso numero,-1\r\nisogloss,1\r\nisokinetics and exercise science,1\r\nisonomia,1\r\nisotopes in environmental and health studies,1\r\nispi dossier,-1\r\nispim oy,-1\r\n\"isprs annals of the photogrammetry, remote sensing and spatial information sciences\",1\r\nisprs international journal of geo-information,1\r\nisprs journal of photogrammetry and remote sensing,2\r\nisprs open journal of photogrammetry and remote sensing,1\r\nisrael affairs,1\r\nisrael exploration journal,2\r\nisrael exploration society,-1\r\nisrael journal of chemistry,1\r\nisrael journal of earth sciences,1\r\nisrael journal of ecology and evolution,1\r\nisrael journal of entomology,-1\r\nisrael journal of mathematics,2\r\nisrael journal of plant sciences,-1\r\nisrael journal of psychiatry and related sciences,1\r\nisrael journal of veterinary medicine,1\r\nisrael medical association journal,1\r\nisraeli journal of aquaculture-bamidgeh,1\r\nisraeli journal of humor research,1\r\nisres publishing,-1\r\nissi newsletter,-1\r\nissues and studies,1\r\nissues in accounting education,1\r\nissues in applied linguistics,-1\r\nissues in business management and economics,-1\r\nissues in comprehensive pediatric nursing,1\r\nissues in educational research,1\r\nissues in forensic psychology,1\r\nissues in information systems,1\r\nissues in informing science and information technology,-1\r\nissues in law and medicine,1\r\nissues in mathematics education,1\r\nissues in mental health nursing,1\r\nissues in psychoanalytic psychology,1\r\nissues in science and technology,1\r\nissues in science and technology librarianship,1\r\nissues of analysis,-1\r\nissuex,-1\r\nist press,1\r\nist-africa,-1\r\nistanbuler mitteilungen,1\r\niste,1\r\niste editions,-1\r\nistes organization,-1\r\nistina,1\r\nistituto affari internazionali,-1\r\nistituto della enciclopedia italiana,-1\r\nistituto italiano di studi germanici,-1\r\nistituto nazionale di fisica nucleare,-1\r\nistituto papirologico g. vitelli,1\r\nistituto poligraficio e zecca dello stato,1\r\nistor,1\r\nistoricheskaya pamyat`,-1\r\nistorija peterburga,-1\r\nistorijos instituto leidykla,-1\r\nistoriko-astronomicheskie issledovaniya,1\r\nistoriko-filosofskij ežegodnik,-1\r\nistoriko-matematicheskie issledovania,1\r\nistoriâ,1\r\nistoričeskij kurʹer,1\r\nistraživanja i projektovanja za privredu,-1\r\nistros,1\r\nit,-1\r\nit professional,1\r\nit-universitetet i københavn,1\r\nit. information technology,1\r\nitaca,1\r\nitalia dialettale,1\r\nitalia medioevale e umanistica,1\r\nitalian americana,-1\r\nitalian botanist,1\r\nitalian economic journal,1\r\nitalian journal of agronomy,1\r\nitalian journal of animal science,1\r\nitalian journal of biochemistry,1\r\nitalian journal of educational technology,-1\r\nitalian journal of food safety,1\r\nitalian journal of food science,1\r\nitalian journal of medicine,1\r\nitalian journal of pediatrics,1\r\nitalian journal of public law,1\r\nitalian journal of sociology of education,1\r\nitalian journal of vascular and endovascular surgery,-1\r\nitalian labour law e-journal,1\r\nitalian poetry review,1\r\nitalian sociological review,1\r\nitalian studies,3\r\nitalian yearbook of international law,1\r\nitalianist,2\r\nitalianistica,2\r\nitalianistica debreceniensis,1\r\nitalica,1\r\nitalienisch: zeitschrift fur italienische sprache und literatur,1\r\nitalienische studien,1\r\nitalique: poesie italienne de la renaissance,1\r\nitc press,1\r\nitc specialist seminar on energy efficient and green networking,-1\r\nite journal: institute of transportation engineers,1\r\nite transactions on media technology and applications,-1\r\nitea: informacion tecnica economica agraria,1\r\niterations,1\r\nitherm,-1\r\nitinera,1\r\n\"itineraires: litterature, textes, cultures\",1\r\nitinerari,1\r\nitineraria,-1\r\nitinerario: international journal on the history of european expansion and global interaction,1\r\nitk - interaktiivinen tekniikka koulutuksessa,-1\r\nitl : international journal of applied linguistics,1\r\nitla research,-1\r\nitlan raportit ja selvitykset,-1\r\nitm web of conferences,-1\r\nitu journal,1\r\nitua,-1\r\nitä-häme,-1\r\nitä-savo,-1\r\nitä-suomen sosiaalialan osaamiskeskuksen julkaisuja,-1\r\nitä-suomen yliopisto,-1\r\nitä-suomen yliopiston oikeustieteellisiä julkaisuja,-1\r\nitäsuomalainen,-1\r\nitäväylä,-1\r\niubmb life,1\r\niucrj,1\r\niudicium verlag,1\r\niufro world congress,-1\r\niufro world series,-1\r\niui workshop on interacting with smart objects,-1\r\niuniverse publication,-1\r\niuorio edizioni,-1\r\niuphar/bps guide to pharmacology cite,-1\r\niustitia,-1\r\niustus förlag,1\r\nivanovskij gosudarstvennyj universitet,-1\r\nivi,-1\r\nivp academic,-1\r\n\"iwa conference on instrumentation, control and automation\",-1\r\niwa publishing,1\r\niwh-diskussionspapiere,-1\r\nixe editions,-1\r\niyyun: the jerusalem philosophical quarterly,1\r\niza discussion papers,-1\r\niza journal of development and migration,1\r\niza journal of european labor studies,1\r\niza journal of labor economics,1\r\niza journal of labor policy,1\r\niza world of labor,1\r\nizdatel stvo delo,-1\r\nizdatel'skii dom yask,-1\r\nizdatel'stvo kuzbassvuzizdat,-1\r\nizdatel`skie resheniya,-1\r\n\"izdatel`skij centr \"\"azbukovnik\"\"\",-1\r\n\"izdatel`stvo \"\"artist. rezhisser. teatr\"\"\",-1\r\n\"izdatel`stvo \"\"chisty`j list\"\"\",-1\r\n\"izdatel`stvo \"\"e`kon-inform\"\"\",-1\r\n\"izdatel`stvo \"\"forum\"\"\",-1\r\n\"izdatel`stvo \"\"lema\"\"\",-1\r\n\"izdatel`stvo \"\"triada\"\"\",-1\r\n\"izdatel`stvo \"\"ves` mir\"\"\",-1\r\nizdatel`stvo lan`,-1\r\nizdatel`stvo pushkinskij dom,-1\r\nizdatel`stvo tomskogo universiteta,-1\r\nizdatelskij dom azhur,-1\r\n\"izdatelstvo \"\"veles\"\"\",-1\r\nizdatelstvo ja,-1\r\nizdatelstvo uralskogo universiteta,-1\r\nizhevskij institut komp`yuterny`x issledovanij,-1\r\nizvestiia russkogo geograficheskogo obshchestva,-1\r\nizvestiya atmospheric and oceanic physics,1\r\nizvestiya mathematics,1\r\nizvestiya: physics of the solid earth,1\r\nizvestiâ nacionalʹnoj akademii nauk respubliki kazahstan : seriâ himii i tehnologii,-1\r\nizvestiâ nacionalʹnoj akademii nauk respubliki kazahstan. seriâ geologii i tehničeskih nauk,-1\r\nizvestiâ nacionalʹnoj akademii nauk respubliki kazahstan. seriâ obŝestvennyh i gumanitarnyh nauk,-1\r\nizvestiâ sankt-peterburgskoj lesotehni?eskoj akademii,-1\r\nizvestiâ saratovskogo universiteta. novaâ seriâ. seriâ sociologiâ. politologiâ,1\r\nizvestiâ uralʹskogo federalʹnogo universiteta : gumanitarnye nauki,1\r\nizvestiâ vuzov : prikladnaâ himiâ i biotehnologiâ,-1\r\nizvestiâ vysših u?ebnyh zavedenij : himiâ i himi?eskaâ tehnologiâ,-1\r\nizvestiâ vysših učebnyh zavedenij : lesnoj žurnal,-1\r\niéseg éditions,-1\r\ni̇dil dergisi,-1\r\ni̇stanbul teknik üniversitesi,-1\r\ni̇stanbul tıp fakültesi dergisi,-1\r\ni̇stanbul üniversitesi sosyoloji dergisi,-1\r\nj multidisciplinary scientific journal,1\r\nj ross publishing,-1\r\nj-reading,1\r\nj. b. metzler,2\r\nj?v?d?n khirad,-1\r\nj@rgonia,1\r\nja clinical reports,1\r\njaacap open,1\r\njaarboek van de maatschappij der nederlandse letterkunde te leiden,1\r\njaarboek van het genootschap amstelodanum,1\r\njaarboek van het stijn streuvels genootschap,1\r\njaarboek voor nederlandse boekgeschiedenis,1\r\njaarboek voor vrouwengeschiedenis,1\r\njaarboek: thomas instituut,1\r\njac-antimicrobial resistance,1\r\njacc : advances,1\r\njacc : asia,1\r\njacc : basic to translational science,1\r\njacc : cardiooncology,1\r\njacc : cardiovascular imaging,3\r\njacc : cardiovascular interventions,2\r\njacc : case reports,1\r\njacc : clinical electrophysiology,1\r\njacc heart failure,2\r\njacet language teacher cognition research bulletin,-1\r\njacobin,-1\r\njacobs journal of pulmonology,-1\r\njacobs journal of veterinary science and research,-1\r\njacs au,1\r\njadavpur university journal of sociology,-1\r\njagiellonian library,-1\r\njagiellonian university press,1\r\njahrbuch archaeologie schweiz,1\r\njahrbuch der berliner museen,1\r\njahrbuch der deutschen schillergesellschaft,1\r\njahrbuch der europäischen integration,-1\r\njahrbuch der historischen forschung in der bundesrepublik deutschland,1\r\njahrbuch der osterreichischen byzantinistik,2\r\njahrbuch der religionspädagogik,1\r\njahrbuch des deutschen archaeologischen instituts,2\r\njahrbuch des freien deutschen hochstifts,1\r\njahrbuch des instituts für deutsche sprache,1\r\njahrbuch des kunsthistorischen museums wien,1\r\njahrbuch des romisch-germanischen zentralmuseums mainz,-1\r\njahrbuch des vereins für niederdeutsche sprachforschung,1\r\njahrbuch deutsch als fremdsprache,2\r\njahrbuch extremismus und demokratie,1\r\njahrbuch fur antike und christentum,1\r\njahrbuch fur antisemitismusforschung,1\r\njahrbuch fur die geschichte mittel- und ostdeutschlands,1\r\njahrbuch fur europaische geschichte,1\r\njahrbuch fur europaische uberseegeschichte,1\r\njahrbuch fur europaische verwaltungsgeschichte,1\r\njahrbuch fur finnisch-deutsche literaturbeziehungen,1\r\njahrbuch fur geschichte lateinamerikas,1\r\njahrbuch fur hegelforschung,1\r\njahrbuch fur historische kommunismusforschung,1\r\njahrbuch fur internationale germanistik,1\r\njahrbuch fur internationale germanistik: reihe c forschungsberichte,1\r\njahrbuch fur numismatik und geldgeschichte,-1\r\njahrbuch fur religionsphilosophie,1\r\njahrbuch fur universitatsgeschichte,1\r\njahrbuch fur westdeutsche landesgeschichte,1\r\njahrbuch fur wirtschaftsgeschichte,2\r\njahrbuch für biblische theologie,1\r\njahrbuch für europäische ethnologie,1\r\njahrbuch für germanistische sprachgeschichte,-1\r\njahrbuch für regionalgeschichte,1\r\njahrbuch für regionalwissenschaft,1\r\njahrbucher fur nationalokonomie und statistik,1\r\njahrbücher für geschichte osteuropas,3\r\njahreshefte des osterreichischen archaologischen institutes in wien,2\r\njahti,-1\r\njai press,1\r\njaids: journal of acquired immune deficiency syndromes,1\r\njakajima,-1\r\njalkaväen vuosikirja,-1\r\njama : journal of the american medical association,3\r\njama cardiology,3\r\njama dermatology,2\r\njama internal medicine,3\r\njama network open,1\r\njama neurology,3\r\njama oncology,3\r\njama ophthalmology,3\r\njama otolaryngology : head and neck surgery,3\r\njama pediatrics,3\r\njama psychiatry,3\r\njama surgery,3\r\njames currey,2\r\njames joyce literary supplement,1\r\njames joyce quarterly,1\r\njamia open,-1\r\njamk arena pro,-1\r\njamk arena public,-1\r\njamtli,-1\r\njan van eyck academie,-1\r\njanac: journal of the association of nurses in aids care,1\r\njane&paulo,-1\r\njano,-1\r\njanus head,1\r\njanus: sosiaalipolitiikan ja sosiaalityön tutkimuksen aikakauslehti,1\r\njapan and the world economy,1\r\njapan forum,1\r\njapan institute of navigation,1\r\njapan journal of industrial and applied mathematics,1\r\njapan journal of nursing science,1\r\njapan military review,-1\r\njapan scientific societies press,1\r\njapan society of applied physics,-1\r\njapan society of mechanical engineers,-1\r\njapanese economic review,1\r\njapanese geotechnical society special publication,-1\r\njapanese journal of applied entomology and zoology,1\r\njapanese journal of applied physics,1\r\njapanese journal of clinical oncology,1\r\njapanese journal of crop science,1\r\njapanese journal of educational psychology,-1\r\njapanese journal of hygiene,1\r\njapanese journal of infectious diseases,-1\r\njapanese journal of lactic acid bacteria,-1\r\njapanese journal of learning disabilities,1\r\njapanese journal of mathematics,1\r\njapanese journal of ophthalmology,1\r\njapanese journal of physical fitness and sports medicine,1\r\njapanese journal of physiological anthropology,1\r\njapanese journal of political science,1\r\njapanese journal of radiology,1\r\njapanese journal of religious studies,2\r\njapanese journal of systematic entomology,1\r\njapanese journal of veterinary research,1\r\njapanese language and literature,1\r\njapanese magazine of mineralogical and petrological sciences,-1\r\njapanese psychological research,1\r\njapanese religions,1\r\njapanese studies,1\r\njar: journal for artistic research,2\r\njarcp,1\r\njaro: journal of the association for research in otolaryngology,2\r\njarq: japan agricultural research quarterly,1\r\njasa express letters,1\r\njasesoi journal,-1\r\njasss: the journal of artificial societies and social simulation,1\r\njavma: journal of the american veterinary medical association,2\r\njavni sklad republike slovenije za kulturne dejavnosti,-1\r\njavnost : the public,1\r\njazyk i kultura,1\r\njazyk i recevaja dejatelnost,1\r\njazykovedny casopis,1\r\njazz education in research and practice,1\r\njazz perspectives,1\r\njazz research journal,1\r\njazzforschung,1\r\njb & js open access,1\r\njbi evidence implementation,1\r\njbi evidence synthesis,2\r\njbis: journal of the british interplanetary society,1\r\njbjs case connector,-1\r\njbjs reviews,1\r\njbmr plus,1\r\njbr-btr,1\r\njbuon,-1\r\njcac: journal of the canadian association for conservation,1\r\njcem case reports,-1\r\njci insight,2\r\njcmcc,1\r\njcms: journal of common market studies,2\r\njco clinical cancer informatics,1\r\njco oncology practice,1\r\njco precision oncology,1\r\njcp: biochemical physics,1\r\njcpp advances,1\r\njcpsp: journal of the college of physicians and surgeons pakistan,1\r\njcr: journal of clinical rheumatology,1\r\njct coatingstech,1\r\njdr clinical and translational research,1\r\njds communications,1\r\njeadv clinical practice,1\r\njedidut,-1\r\njednak książki,-1\r\njelenkor,-1\r\njelenkor kiadó,-1\r\n\"jem, journal of educational measurement\",1\r\njenaer arbeiten zur lehrwerkforschung und materialentwicklung.,-1\r\njenda : a journal of culture and african women studies,1\r\njenny stanford publishing,1\r\n\"jentzsch-cuvillier, annette\",-1\r\njeongbo beobhag,-1\r\njeremy mills publishing,1\r\njerusalem studies in arabic and islam,1\r\njerusalem studies in religion and culture,1\r\njessica kingsley publishers,1\r\njeten,1\r\njetp letters,1\r\n\"jeunesse: young people, texts, cultures\",1\r\njewish and christian perspectives series,2\r\njewish art,-1\r\njewish bible quarterly,1\r\njewish culture and history,1\r\njewish history,2\r\njewish identities in a changing world,1\r\njewish quarterly review,1\r\njewish social studies,1\r\n\"jewish studies, an internet journal\",1\r\njezik,1\r\njezik in slovstvo,1\r\njezikoslovlje,1\r\njezikoslovni zapiski,1\r\njezyk i metoda,-1\r\njezyk polski,1\r\njfps international journal of fluid power system,-1\r\njgh open,1\r\njhep reports,1\r\njhlt open,1\r\njianghan shiyou xueyuan xuebao,-1\r\njiangsu education publishing house,1\r\njiangsu gao-jiao,-1\r\njianzhushi,-1\r\njiaotong yunshu gongcheng xuebao,-1\r\njiaoyu celiang yu pingjia,-1\r\njiaoyu xueshu uuekan,-1\r\njid innovations,1\r\njihočeská univerzita v českých budějovicích,-1\r\njilin daxue xuebao,-1\r\njilin shifan daxue xuebao,-1\r\njim : jornal de investigação médica,1\r\njimd reports,1\r\njimoondang,1\r\njindal global law review,1\r\njinkou chinou gakkai rombunshi,-1\r\njinkou chinou gakkai zenkoku taikai rombunshuu,-1\r\njinshu xuebao,1\r\njisuanji gongcheng,-1\r\njisuanji jicheng zhizao xitong,-1\r\njisuanji xuebao,-1\r\njisuanji yingyong,-1\r\njitta: journal of information technology theory and application,1\r\njk science,1\r\njlis.it,-1\r\njme practical bioethics,-1\r\njmir aging,-1\r\njmir ai,1\r\njmir cancer,1\r\njmir cardio,-1\r\njmir diabetes,1\r\njmir formative research,-1\r\njmir human factors,1\r\njmir infodemiology,1\r\njmir medical education,1\r\njmir medical informatics,1\r\njmir mental health,1\r\njmir mhealth and uhealth,2\r\njmir nursing,2\r\njmir pediatrics and parenting,1\r\njmir public health and surveillance,1\r\njmir rehabilitation and assistive technologies,2\r\njmir research protocols,1\r\njmir serious games,1\r\njmir xr and spatial computing,-1\r\njmm case reports,1\r\njmm international journal on media management,1\r\njnci cancer spectrum,1\r\njnt: journal of narrative theory,1\r\njoelho,1\r\njoensuun taidemuseo,-1\r\n\"johan de villiers, jacques van wyk\",-1\r\njohannes gutenberg-universität,-1\r\njohn benjamins,2\r\njohn clare society journal,1\r\njohn donne journal,1\r\njohn libbey publishing,1\r\njohn wiley & sons,2\r\njohnny kniga,-1\r\njohns hopkins university press,2\r\njohnson matthey technology review,1\r\njohtamistaidon opisto,-1\r\njoint bone spine,1\r\njoint commission journal on quality and patient safety,1\r\njoint force quarterly,1\r\njoint ifip wireless and mobile networking conference,-1\r\njoint urban remote sensing event,-1\r\njoint workshop on hands-free speech communication and microphone arrays,-1\r\n\"joint workshop on language technology for closely related languages, varieties and dialects\",1\r\njoiv : international journal on informatics visualization,-1\r\njokka,-1\r\njolma,1\r\njom,1\r\njomec journal,1\r\njonares,-1\r\njones and bartlett publishers,1\r\njoornaalii seeraa oromiyaa,-1\r\njor spine,1\r\njordan journal of biological sciences,-1\r\njordan journal of physics,-1\r\njordanian journal of engineering and chemical industries,-1\r\njordemodern,-1\r\njornal brasileiro de pneumologia,1\r\njornal de pediatria,1\r\njoroisten lehti,-1\r\njosette lyon,-1\r\njosip juraj strossmayer university of osijek,-1\r\njossey-bass,1\r\njoto afrika,-1\r\njoule,3\r\njoulukannel,-1\r\njourn@l electronique dhistoire des probabilites et de la statistique,1\r\njournal advances in higher education,1\r\njournal american water works association,-1\r\njournal asiatique,1\r\njournal culinaire,-1\r\njournal d analyse mathematique,2\r\njournal de chirurgie viscerale,1\r\njournal de gynecologie obstetrique et biologie de la reproduction,1\r\njournal de l'école polytechnique : mathématiques,1\r\njournal de la societe des americanistes,1\r\njournal de la societe des oceanistes,1\r\njournal de mathematiques pures et appliquees,3\r\njournal de pediatrie et de puericulture,1\r\njournal de radiologie diagnostique et interventionnelle,1\r\njournal de theorie des nombres de bordeaux,1\r\njournal de therapie comportementale et cognitive,1\r\njournal de traumatologie du sport,1\r\njournal der deutschen dermatologischen gesellschaft,1\r\njournal des africanistes,1\r\njournal des anthropologues,1\r\njournal des savants,1\r\njournal du droit international,1\r\njournal europäischer orchideen,-1\r\njournal européen des systèmes automatisés,-1\r\njournal européen des urgences et de réanimation,1\r\njournal for algebra and number theory academia,1\r\njournal for crime conflict and media culture,1\r\njournal for critical animal studies,-1\r\njournal for critical education policy studies,1\r\njournal for cultural and religious theory,1\r\njournal for cultural research,2\r\njournal for deradicalization,1\r\njournal for digital legal history,1\r\njournal for drama in education,1\r\njournal for dramatic theory and criticism,1\r\njournal for early modern cultural studies,1\r\njournal for east european management studies,1\r\njournal for educational research online,1\r\n\"journal for educators, teachers and trainers\",-1\r\njournal for eighteenth-century studies,2\r\njournal for ethics in antiquity and christianity,-1\r\njournal for european environmental and planning law,1\r\njournal for general philosophy of science,1\r\njournal for geometry and graphics,1\r\njournal for global business advancement,1\r\njournal for healthcare quality,1\r\njournal for higher education management,-1\r\njournal for immunotherapy of cancer,2\r\njournal for international business and entrepreneurship development,1\r\njournal for islamic studies,-1\r\njournal for labour market research,1\r\njournal for language technology and computational linguistics,1\r\njournal for late antique religion and culture,1\r\njournal for literary and intermedial crossings,1\r\njournal for manufacturing science and production,1\r\njournal for multicultural education,1\r\njournal for nature conservation,1\r\njournal for nurses in professional development,-1\r\njournal for patient compliance,-1\r\njournal for person-oriented research,-1\r\njournal for reattach therapy and developmental diversities,-1\r\n\"journal for religion, film and media\",1\r\njournal for reproducibility in neuroscience,-1\r\njournal for research in arts and sports education,1\r\njournal for research in mathematics education,3\r\njournal for specialists in group work,1\r\njournal for specialists in pediatric nursing,1\r\njournal for stem education research,1\r\njournal for studies in humanities and social sciences,-1\r\njournal for the academic study of religion,1\r\njournal for the anthropological study of human movement,-1\r\njournal for the cognitive science of religion,1\r\njournal for the education of the gifted,1\r\njournal for the history of astronomy,1\r\njournal for the history of knowledge,1\r\njournal for the history of reformed pietism,1\r\njournal for the measurement of physical behaviour,1\r\njournal for the psychology of language learning.,-1\r\njournal for the scientific study of religion,3\r\njournal for the study of british cultures,1\r\njournal for the study of judaism,3\r\njournal for the study of postsecondary and tertiary education,-1\r\n\"journal for the study of religion, nature and culture\",1\r\njournal for the study of religions and ideologies,1\r\njournal for the study of spirituality,1\r\njournal for the study of the historical jesus,1\r\njournal for the study of the new testament,3\r\njournal for the study of the old testament,3\r\njournal for the study of the pseudepigrapha,2\r\njournal for the theory of social behaviour,2\r\njournal francais d ophtalmologie,1\r\njournal fur die reine und angewandte mathematik,3\r\njournal fur mathematik-didaktik,1\r\njournal fur verbraucherschutz und lebensmittelsicherheit-journal of consumer protection and food safety,1\r\njournal für lehrerinnenbildung,-1\r\njournal für medienlinguistik,1\r\njournal für entwicklungspolitik,1\r\njournal für ernährungsmedizin,-1\r\njournal für kulturpflanzen,1\r\njournal international de bioethique,1\r\njournal international des sciences de la vigne et du vin,1\r\njournal nano science and technology,-1\r\njournal of 3d printing in medicine,-1\r\njournal of aapos,1\r\njournal of abdominal wall surgery,-1\r\njournal of academic ethics,1\r\njournal of academic language and learning,1\r\njournal of academic librarianship,1\r\njournal of academic perspectives,-1\r\njournal of access services,1\r\njournal of accountancy,1\r\njournal of accounting & organizational change,1\r\njournal of accounting and auditing: research and practice,-1\r\njournal of accounting and economics,3\r\njournal of accounting and finance,-1\r\njournal of accounting and management information systems,-1\r\njournal of accounting and public policy,2\r\njournal of accounting education,1\r\njournal of accounting in emerging economies,1\r\njournal of accounting literature,1\r\njournal of accounting research,3\r\n\"journal of accounting, auditing and finance\",1\r\n\"journal of accounting, finance and auditing studies\",-1\r\njournal of active and passive electronic devices,1\r\n\"journal of activity, sedentary and sleep behaviors\",1\r\njournal of actuarial practice,1\r\njournal of acute disease,-1\r\njournal of adaptation in film & performance,1\r\njournal of addiction medicine,1\r\njournal of addiction medicine and therapy,-1\r\njournal of addiction research and therapy,-1\r\njournal of addictions and offender counseling,1\r\njournal of addictions nursing,1\r\njournal of addictive diseases,1\r\njournal of adhesion,1\r\njournal of adhesion science and technology,1\r\njournal of adhesive dentistry,1\r\njournal of administrative and business studies,-1\r\njournal of administrative sciences and technology,-1\r\njournal of adolescence,1\r\njournal of adolescent and adult literacy,2\r\njournal of adolescent and young adult oncology,1\r\njournal of adolescent health,1\r\njournal of adolescent research,1\r\njournal of adult and continuing education,1\r\njournal of adult development,1\r\njournal of adult education,-1\r\njournal of adult protection,1\r\njournal of advanced academics,1\r\njournal of advanced agricultural technologies,-1\r\njournal of advanced ceramics,2\r\njournal of advanced computational intelligence and intelligent informatics,1\r\njournal of advanced concrete technology,1\r\njournal of advanced dielectrics,1\r\njournal of advanced instrumentation in science,-1\r\njournal of advanced joining processes,1\r\njournal of advanced linguistic studies,-1\r\njournal of advanced management science,-1\r\njournal of advanced manufacturing systems,1\r\njournal of advanced materials,1\r\njournal of advanced mechanical design systems and manufacturing,-1\r\njournal of advanced nursing,3\r\njournal of advanced oxidation technologies,-1\r\njournal of advanced perioperative care,1\r\njournal of advanced research,1\r\njournal of advanced research in applied sciences and engineering technology,1\r\njournal of advanced research in dynamical and control systems,-1\r\njournal of advanced research in fluid mechanics and thermal sciences,1\r\njournal of advanced research in humanities and social sciences,-1\r\njournal of advanced research in micro and nano engineering,-1\r\n\"journal of advanced studies on borders, cooperation and development\",-1\r\njournal of advanced transportation,1\r\njournal of advanced zoology,-1\r\njournal of advances in dairy research,-1\r\njournal of advances in humanities,-1\r\njournal of advances in information and industrial technology,-1\r\njournal of advances in information fusion,1\r\njournal of advances in information technology,-1\r\njournal of advances in management research,1\r\njournal of advances in medical education and professionalism,-1\r\njournal of advances in modeling earth systems,2\r\njournal of adventure education and outdoor learning,1\r\njournal of advertising,2\r\njournal of advertising research,1\r\njournal of aeronautics and aerospace engineering,-1\r\njournal of aeronautics astronautics and aviation,-1\r\njournal of aerosol medicine and pulmonary drug delivery,1\r\njournal of aerosol science,1\r\njournal of aerospace computing information and communication,1\r\njournal of aerospace engineering,1\r\njournal of aerospace technology and management,-1\r\njournal of aesthetic education,2\r\njournal of aesthetics and art criticism,3\r\njournal of aesthetics and culture,1\r\njournal of aesthetics and phenomenology,1\r\njournal of affective disorders,1\r\njournal of affective disorders reports,1\r\njournal of african american studies,1\r\njournal of african and asian local goverment studies,1\r\njournal of african and international law,1\r\njournal of african archaeology,2\r\njournal of african business,1\r\njournal of african cinemas,1\r\njournal of african cultural studies,2\r\njournal of african diaspora archaeology and heritage,-1\r\njournal of african earth sciences,1\r\njournal of african economies,1\r\njournal of african elections,1\r\njournal of african history,3\r\njournal of african languages and linguistics,3\r\njournal of african languages and literatures,1\r\njournal of african law,1\r\njournal of african media studies,1\r\njournal of african research in business and technology,-1\r\njournal of african zoology,1\r\njournal of ageing and longevity,-1\r\n\"journal of aggression, conflict and peace research\",1\r\n\"journal of aggression, maltreatment and trauma\",1\r\njournal of aging and environment,1\r\njournal of aging and health,2\r\njournal of aging and physical activity,1\r\njournal of aging and social policy,1\r\njournal of aging research,1\r\njournal of aging studies,1\r\njournal of agrarian change,2\r\njournal of agribusiness and rural development,-1\r\njournal of agricultural and applied economics,1\r\njournal of agricultural and environmental ethics,1\r\njournal of agricultural and food chemistry,3\r\njournal of agricultural and food industrial organization,1\r\njournal of agricultural and food information,1\r\njournal of agricultural and practice,-1\r\njournal of agricultural and resource economics,1\r\njournal of agricultural economics,1\r\njournal of agricultural education and extension,1\r\njournal of agricultural engineering,1\r\njournal of agricultural safety and health,1\r\njournal of agricultural science,-1\r\njournal of agricultural science,2\r\njournal of agricultural science and technology,1\r\njournal of agricultural science and technology a,-1\r\njournal of agricultural sciences,-1\r\n\"journal of agricultural, biological, and environmental statistics\",1\r\njournal of agriculture and food research,1\r\njournal of agriculture and life sciences,-1\r\njournal of agriculture and rural development in the tropics and subtropics,1\r\njournal of agriculture and sustainability,-1\r\njournal of agriculture food and development,-1\r\njournal of agriculture of the university of puerto rico,1\r\njournal of agro crop science,1\r\njournal of agromedicine,1\r\njournal of agrometeorology,1\r\njournal of agronomy and crop science,1\r\njournal of ai law and regulation,1\r\n\"journal of ai, robotics & workplace automation\",-1\r\njournal of air law and commerce,1\r\njournal of air transport management,1\r\njournal of air transport studies,-1\r\njournal of aircraft,1\r\njournal of airline and airport management,1\r\njournal of airport management,-1\r\njournal of alcohol and drug education,1\r\njournal of alcohol drug dependence,-1\r\njournal of algebra,2\r\njournal of algebra and its applications,1\r\njournal of algebraic combinatorics,1\r\njournal of algebraic geometry,2\r\njournal of algebraic hyperstructures and logical algebras,-1\r\njournal of algebraic statistics,1\r\njournal of algorithms and computational technology,1\r\njournal of algorithms-cognition informatics and logic,2\r\njournal of aligner orthodontics,-1\r\njournal of allergy and clinical immunology,3\r\njournal of allergy and clinical immunology : global,1\r\njournal of allergy and clinical immunology : in practice,2\r\njournal of allied health,1\r\njournal of alloys and compounds,1\r\njournal of alternative and community media,1\r\njournal of alternative and complementary medicine,1\r\njournal of alternative finance,1\r\njournal of alternative investments,1\r\njournal of alzheimer's disease,1\r\njournal of alzheimer's disease & parkinsonism,-1\r\njournal of alzheimer's disease reports,1\r\njournal of ambient intelligence and humanized computing,1\r\njournal of ambient intelligence and smart environments,1\r\njournal of ambulatory care management,1\r\njournal of american college health,1\r\njournal of american culture,1\r\njournal of american drama and theatre,1\r\njournal of american ethnic history,2\r\njournal of american folklore,3\r\njournal of american history,3\r\njournal of american studies,2\r\njournal of american studies of turkey,1\r\njournal of american-east asian relations,-1\r\njournal of analysis,-1\r\njournal of analysis and applications,1\r\njournal of analytic theology,1\r\njournal of analytical & bioanalytical techniques,-1\r\njournal of analytical and applied pyrolysis,1\r\njournal of analytical atomic spectrometry,1\r\njournal of analytical chemistry,-1\r\njournal of analytical methods in chemistry,-1\r\njournal of analytical oncology,-1\r\njournal of analytical psychology,1\r\njournal of analytical science & technology,-1\r\njournal of analytical toxicology,1\r\njournal of anatomy,2\r\njournal of ancient civilizations,1\r\njournal of ancient egyptian interconnections,1\r\njournal of ancient history,1\r\njournal of ancient judaism,1\r\njournal of ancient near eastern history,1\r\njournal of ancient near eastern religions,2\r\njournal of ancient topography,1\r\njournal of anesthesia,1\r\njournal of anesthesia and clinical research,-1\r\njournal of anglican studies,1\r\njournal of anglo-italian studies,1\r\njournal of animal and feed sciences,1\r\njournal of animal and plant sciences,1\r\njournal of animal and veterinary advances,-1\r\njournal of animal breeding and genetics,2\r\njournal of animal ecology,3\r\njournal of animal ethics,1\r\n\"journal of animal law, ethics and one health\",1\r\njournal of animal physiology and animal nutrition,1\r\njournal of animal science,2\r\njournal of animal science and biotechnology,1\r\njournal of animal science and technology,-1\r\njournal of anime and manga studies,1\r\njournal of anthropological archaeology,3\r\njournal of anthropological research,2\r\njournal of anthropological sciences,1\r\njournal of antibiotics,1\r\njournal of antimicrobial chemotherapy,2\r\njournal of antitrust enforcement,1\r\njournal of antivirals & antiretrovirals,-1\r\njournal of anxiety disorders,2\r\njournal of aoac international,1\r\njournal of apicultural research,1\r\njournal of apicultural science,1\r\njournal of apiproduct and apimedical science,1\r\njournal of applied accounting research,1\r\njournal of applied analysis,1\r\njournal of applied and computational mechanics,1\r\njournal of applied and industrial mathematics,1\r\njournal of applied animal research,1\r\njournal of applied animal welfare science,1\r\njournal of applied aquaculture,1\r\njournal of applied artificial intelligence,-1\r\njournal of applied arts and health,-1\r\njournal of applied behavior analysis,1\r\njournal of applied behavioral science,1\r\njournal of applied biobehavioral research,1\r\njournal of applied biology and biotechnology,1\r\njournal of applied biomaterials & functional materials,1\r\njournal of applied biomechanics,1\r\njournal of applied biomedicine,1\r\njournal of applied botany and food quality,1\r\njournal of applied business research,-1\r\njournal of applied clinical medical physics,1\r\njournal of applied communication research,1\r\njournal of applied computing and information technology,-1\r\njournal of applied corporate finance,1\r\njournal of applied crystallography,1\r\njournal of applied developmental psychology,1\r\njournal of applied ecology,3\r\njournal of applied econometrics,2\r\njournal of applied economic research,-1\r\njournal of applied economics,1\r\njournal of applied electrochemistry,1\r\njournal of applied engineering sciences,-1\r\njournal of applied entomology,1\r\njournal of applied finance and economic policy,-1\r\njournal of applied fire science,1\r\njournal of applied fluid mechanics,-1\r\njournal of applied genetics,1\r\njournal of applied geodesy,1\r\njournal of applied geophysics,1\r\njournal of applied gerontology,1\r\njournal of applied glycoscience,-1\r\njournal of applied horticulture,1\r\njournal of applied ichthyology,1\r\njournal of applied journalism and media studies,1\r\njournal of applied learning and teaching,1\r\njournal of applied linguistics and applied literature : dynamics and advances,1\r\njournal of applied linguistics and language research,1\r\njournal of applied linguistics and lexicography,-1\r\njournal of applied linguistics and professional practice,1\r\njournal of applied logic,1\r\njournal of applied management accounting research,-1\r\njournal of applied management and entrepreneurship,1\r\njournal of applied mathematics,1\r\njournal of applied mathematics and computing,1\r\njournal of applied mathematics and physics,-1\r\njournal of applied mechanics and technical physics,1\r\njournal of applied mechanics: transactions of the asme,1\r\njournal of applied meteorology and climatology,1\r\njournal of applied microbiology,1\r\njournal of applied non-classical logics,1\r\njournal of applied nonlinear dynamics,-1\r\njournal of applied operational research,1\r\njournal of applied oral science,1\r\njournal of applied packaging research,1\r\njournal of applied philosophy,2\r\njournal of applied phycology,1\r\njournal of applied physics,1\r\njournal of applied physiology,2\r\njournal of applied polymer science,1\r\njournal of applied poultry research,1\r\njournal of applied probability,1\r\njournal of applied probability and statistics,1\r\njournal of applied psychology,3\r\njournal of applied remote sensing,1\r\njournal of applied research,1\r\njournal of applied research and technology,-1\r\njournal of applied research in higher education,1\r\njournal of applied research in intellectual disabilities,1\r\njournal of applied research in memory and cognition,1\r\njournal of applied sciences research,-1\r\njournal of applied security research,1\r\njournal of applied social psychology,1\r\njournal of applied spectroscopy,1\r\njournal of applied sport psychology,1\r\njournal of applied statistical science,1\r\njournal of applied statistics,1\r\njournal of applied toxicology,1\r\njournal of applied youth studies,1\r\njournal of approximation theory,1\r\njournal of aquaculture & marine biology,-1\r\njournal of aquatic animal health,1\r\njournal of aquatic food product technology,1\r\njournal of arabic and islamic studies,1\r\njournal of arabic linguistics tradition,-1\r\njournal of arabic literature,2\r\njournal of arachnology,1\r\njournal of archaeological method and theory,3\r\njournal of archaeological research,3\r\njournal of archaeological science,3\r\njournal of archaeological science : reports,1\r\njournal of archaeology and education,-1\r\njournal of architectural and planning research,2\r\njournal of architectural conservation,2\r\njournal of architectural education,1\r\njournal of architectural engineering,1\r\njournal of architecture,3\r\njournal of architecture and urbanism,1\r\njournal of archival organization,1\r\njournal of argumentation in context,1\r\njournal of arid environments,1\r\njournal of arid land,1\r\njournal of arizona history,-1\r\njournal of arrhythmia,1\r\njournal of art historiography,1\r\njournal of art writing by students,-1\r\njournal of arthroplasty,2\r\njournal of arthropod-borne diseases,1\r\njournal of articles in support of the null hypothesis,1\r\njournal of artificial general intelligence,1\r\njournal of artificial intelligence and soft computing research,-1\r\njournal of artificial intelligence research,3\r\njournal of artificial organs,1\r\njournal of arts and communities,1\r\njournal of arts and humanities,-1\r\n\"journal of arts management, law, and society\",3\r\n\"journal of arts, design, and music\",-1\r\njournal of asia business studies,1\r\njournal of asia entrepreneurship and sustainability,1\r\njournal of asia pacific studies,1\r\njournal of asia tefl,1\r\njournal of asia-pacific biodiversity,1\r\njournal of asia-pacific business,1\r\njournal of asia-pacific entomology,1\r\njournal of asia-pacific pop culture,-1\r\njournal of asia-pacific studies,-1\r\njournal of asian american studies,1\r\njournal of asian and african studies,1\r\njournal of asian architecture and building engineering,1\r\njournal of asian ceramic societies,-1\r\njournal of asian earth sciences,1\r\njournal of asian earth sciences x,1\r\njournal of asian economics,1\r\njournal of asian electric vehicles,-1\r\njournal of asian history,3\r\njournal of asian natural products research,1\r\njournal of asian pacific communication,1\r\njournal of asian politics and history,1\r\njournal of asian public policy,1\r\njournal of asian scientific research,-1\r\njournal of asian studies,3\r\njournal of asset management,1\r\njournal of assisted reproduction and genetics,1\r\njournal of asthma,1\r\njournal of asthma and allergy,1\r\njournal of astronomical history and heritage,1\r\n\"journal of astronomical telescopes, instruments, and systems\",1\r\njournal of astronomy and space sciences,1\r\njournal of astrophysics and astronomy,1\r\njournal of atherosclerosis and thrombosis,1\r\njournal of athletic enhancement,-1\r\njournal of athletic training,1\r\njournal of atmospheric and oceanic technology,1\r\njournal of atmospheric and solar-terrestrial physics,1\r\njournal of atmospheric chemistry,1\r\njournal of atrial fibrillation,1\r\njournal of attention disorders,2\r\njournal of audiovisual translation,1\r\njournal of australian political economy,1\r\njournal of australian studies,1\r\njournal of austrian studies,2\r\njournal of autism,1\r\njournal of autism and developmental disorders,2\r\njournal of autoethnography,1\r\njournal of autoimmunity,2\r\n\"journal of automata, languages and combinatorics\",1\r\njournal of automated methods and management in chemistry,1\r\njournal of automated reasoning,2\r\njournal of automatic control,-1\r\njournal of automation and control engineering,-1\r\njournal of automation and information sciences,1\r\n\"journal of automation, electronics and electrical engineering\",-1\r\njournal of autonomy and security studies,1\r\njournal of avant-garde studies,1\r\njournal of avian biology,2\r\njournal of avian medicine and surgery,1\r\njournal of aviation technology and engineering,1\r\njournal of awareness-based systems change,-1\r\njournal of ayn rand studies,-1\r\njournal of ayurveda and integrative medicine,1\r\njournal of back and musculoskeletal rehabilitation,1\r\njournal of bacteriology,1\r\njournal of balkan and near eastern studies,1\r\njournal of baltic science education,-1\r\njournal of baltic studies,2\r\njournal of bamboo and rattan,1\r\njournal of band research,1\r\njournal of banking and finance,2\r\njournal of banking and financial economics,1\r\njournal of banking regulation,1\r\njournal of basic & clinical physiology & pharmacology,-1\r\njournal of basic and applied sciences,-1\r\njournal of basic and applied scientific research,-1\r\njournal of basic microbiology,1\r\njournal of beckett studies,2\r\njournal of behavior therapy and experimental psychiatry,1\r\njournal of behavioral addictions,1\r\njournal of behavioral and applied management,1\r\njournal of behavioral and brain science,-1\r\njournal of behavioral and experimental economics,1\r\njournal of behavioral and experimental finance,1\r\njournal of behavioral and social sciences,-1\r\njournal of behavioral decision making,2\r\njournal of behavioral economics for policy,1\r\njournal of behavioral education,1\r\njournal of behavioral finance,1\r\njournal of behavioral health services and research,1\r\njournal of behavioral medicine,1\r\njournal of beijing college of politics and law,1\r\njournal of beliefs and values,1\r\njournal of benefit-cost analysis,1\r\njournal of berry research,1\r\njournal of bhutan studies,1\r\njournal of biblical literature,3\r\njournal of big data,1\r\njournal of big history,-1\r\njournal of binocular vision and ocular motility,1\r\njournal of bio- and tribo-corrosion,1\r\njournal of bioactive and compatible polymers,1\r\njournal of biobased materials and bioenergy,-1\r\njournal of biochemical and molecular toxicology,1\r\njournal of biochemical and pharmacological research,-1\r\njournal of biochemistry,1\r\njournal of biodiversity management & forestry,-1\r\njournal of bioeconomics,1\r\njournal of bioenergetics and biomembranes,1\r\njournal of bioengineering and biomedical science,-1\r\njournal of bioethical inquiry,1\r\njournal of biogeography,2\r\njournal of bioinformatics and computational biology,1\r\njournal of biological chemistry,2\r\njournal of biological dynamics,1\r\njournal of biological education,1\r\njournal of biological engineering,1\r\njournal of biological inorganic chemistry,1\r\njournal of biological physics,1\r\njournal of biological regulators and homeostatic agents,-1\r\njournal of biological research: thessaloniki,1\r\njournal of biological rhythms,1\r\njournal of biological systems,1\r\njournal of biologically active products from nature,1\r\njournal of biomaterials and nanobiotechnology,-1\r\njournal of biomaterials and tissue engineering,-1\r\njournal of biomaterials applications,1\r\njournal of biomaterials science: polymer edition,1\r\njournal of biomechanical engineering: transactions of the asme,1\r\njournal of biomechanics,2\r\njournal of biomedical engineering and biosciences,-1\r\njournal of biomedical informatics,1\r\njournal of biomedical informatics x,-1\r\njournal of biomedical materials research part a,1\r\njournal of biomedical materials research part b: applied biomaterials,1\r\njournal of biomedical nanotechnology,-1\r\njournal of biomedical optics,2\r\njournal of biomedical photonics & engineering,-1\r\njournal of biomedical physics and engineering,-1\r\njournal of biomedical research & environmental sciences,-1\r\njournal of biomedical science,2\r\njournal of biomedical science and engineering,-1\r\njournal of biomedical semantics,1\r\njournal of biometrics & biostatistics,-1\r\n\"journal of biomimetics, biomaterials and biomedical engineering\",-1\r\njournal of biomolecular nmr,1\r\njournal of biomolecular structure and dynamics,1\r\njournal of biomolecular techniques,1\r\njournal of bionic engineering,1\r\njournal of biopharmaceutical statistics,1\r\njournal of biophotonics,1\r\njournal of bioremediation & biodegradation,-1\r\njournal of bioresources and bioproducts,-1\r\njournal of bioscience and bioengineering,1\r\njournal of biosciences,1\r\njournal of biosensors and bioelectronics,-1\r\njournal of biosocial science,1\r\njournal of biotech research,-1\r\njournal of biotechnology,1\r\njournal of biotechnology & biomaterials,-1\r\njournal of biotechnology x,1\r\njournal of biourbanism,1\r\njournal of bisexuality,1\r\njournal of black psychology,1\r\njournal of black sexuality and relationships,-1\r\njournal of black studies,1\r\njournal of bodywork and movement therapies,1\r\njournal of bone and joint surgery : american volume,3\r\njournal of bone and mineral metabolism,1\r\njournal of bone and mineral research,3\r\njournal of bone metabolism,1\r\njournal of bone oncology,1\r\njournal of borderlands studies,1\r\njournal of brand management,1\r\njournal of brand strategy,-1\r\njournal of breast cancer,1\r\njournal of breath research,1\r\njournal of bridge engineering,1\r\njournal of british and irish innovative poetry,1\r\njournal of british cinema and television,1\r\njournal of british studies,2\r\njournal of broadcasting and electronic media,2\r\njournal of bryology,1\r\njournal of buddhist ethics,1\r\njournal of building acoustics,1\r\njournal of building construction and planning research,-1\r\njournal of building engineering,1\r\njournal of building material science,1\r\njournal of building pathology and rehabilitation,1\r\njournal of building performance simulation,1\r\njournal of building physics,2\r\n\"journal of building survey, appraisal and valuation\",-1\r\njournal of burn care and research,1\r\njournal of business administration,-1\r\njournal of business and behavioral sciences,-1\r\njournal of business and economic statistics,3\r\njournal of business and economics,-1\r\njournal of business and finance librarianship,1\r\njournal of business and industrial marketing,1\r\njournal of business and policy research,-1\r\njournal of business and psychology,1\r\njournal of business and technical communication,1\r\njournal of business anthropology,1\r\njournal of business chemistry,1\r\njournal of business continuity and emergency planning,-1\r\njournal of business cycle research,1\r\njournal of business economics,1\r\njournal of business economics and management,1\r\njournal of business ecosystems,1\r\njournal of business ethics,2\r\njournal of business ethics education,1\r\njournal of business finance and accounting,2\r\njournal of business law,2\r\njournal of business logistics,1\r\njournal of business management and economics,-1\r\njournal of business market management,1\r\njournal of business models,1\r\njournal of business research,2\r\njournal of business strategy,1\r\njournal of business studies quarterly,-1\r\n\"journal of business systems, governance and ethics\",1\r\njournal of business venturing,3\r\njournal of business venturing design,1\r\njournal of business venturing insights,1\r\n\"journal of business, communication and technology\",1\r\njournal of business-to-business marketing,1\r\n\"journal of cachexia, sarcopenia and muscle\",2\r\njournal of camel practice and research,1\r\njournal of canadian petroleum technology,1\r\njournal of canadian studies : revue d'etudes canadiennes,2\r\njournal of cancer,1\r\njournal of cancer education,1\r\njournal of cancer epidemiology & prevention,1\r\njournal of cancer policy,1\r\njournal of cancer research & therapy,-1\r\njournal of cancer research and clinical oncology,1\r\njournal of cancer research and therapeutics,1\r\njournal of cancer science & therapy,-1\r\njournal of cancer science and clinical therapeutics,-1\r\njournal of cancer survivorship,1\r\njournal of cancer therapeutics & research,-1\r\njournal of cancer therapy,-1\r\njournal of cannabis research,1\r\njournal of carbohydrate chemistry,1\r\njournal of carcinogenesis,1\r\njournal of carcinogenesis and mutagenesis,-1\r\njournal of cardiac failure,1\r\njournal of cardiac surgery,1\r\njournal of cardiology,1\r\njournal of cardiology & clinical research,-1\r\njournal of cardiology cases,-1\r\njournal of cardiopulmonary rehabilitation and prevention,1\r\njournal of cardiothoracic and vascular anesthesia,1\r\njournal of cardiothoracic surgery,1\r\njournal of cardiovascular computed tomography,1\r\njournal of cardiovascular development and disease,-1\r\njournal of cardiovascular electrophysiology,1\r\njournal of cardiovascular magnetic resonance,2\r\njournal of cardiovascular medicine,1\r\njournal of cardiovascular nursing,2\r\njournal of cardiovascular pharmacology,1\r\njournal of cardiovascular pharmacology and therapeutics,1\r\njournal of cardiovascular surgery,1\r\njournal of cardiovascular translational research,1\r\njournal of career assessment,2\r\njournal of career development,1\r\njournal of caribbean archaeology,1\r\njournal of case reports and medical images,-1\r\njournal of case reports and studies,-1\r\njournal of case reports in medicine,-1\r\njournal of cases on information technology,1\r\njournal of casting & materials engineering,-1\r\njournal of catalysis,3\r\njournal of cataract and refractive surgery,1\r\njournal of causal inference,1\r\njournal of cave and karst studies,1\r\njournal of cell biology,3\r\njournal of cell communication and signaling,1\r\njournal of cell death,1\r\njournal of cell science,2\r\njournal of cellular and molecular medicine,1\r\njournal of cellular automata,1\r\njournal of cellular biochemistry,1\r\njournal of cellular physiology,1\r\njournal of cellular plastics,1\r\njournal of celtic linguistics,2\r\njournal of central banking theory and practice,1\r\njournal of central nervous system disease,1\r\njournal of central south university,1\r\njournal of ceramic processing research,1\r\njournal of ceramic science and technology,-1\r\njournal of cereal science,1\r\njournal of cerebral blood flow and metabolism,3\r\njournal of cetacean research and management,1\r\njournal of change management,1\r\njournal of chemical and engineering data,1\r\njournal of chemical biology,1\r\njournal of chemical crystallography,1\r\njournal of chemical ecology,1\r\njournal of chemical education,1\r\njournal of chemical engineering & process technology,-1\r\njournal of chemical engineering of japan,1\r\njournal of chemical information and modeling,1\r\njournal of chemical metrology,-1\r\njournal of chemical neuroanatomy,1\r\njournal of chemical physics,1\r\njournal of chemical research,1\r\njournal of chemical sciences,-1\r\njournal of chemical technology and biotechnology,1\r\njournal of chemical technology and metallurgy,-1\r\njournal of chemical theory and computation,2\r\njournal of chemical thermodynamics,1\r\njournal of cheminformatics,1\r\njournal of chemistry,1\r\njournal of chemistry and chemical engineering,-1\r\njournal of chemistry and technologies,-1\r\njournal of chemometrics,1\r\njournal of chemotherapy,1\r\njournal of child & adolescent trauma,1\r\njournal of child and adolescent behavior,-1\r\njournal of child and adolescent mental health,1\r\njournal of child and adolescent psychiatric nursing,1\r\njournal of child and adolescent psychopharmacology,1\r\njournal of child and adolescent substance abuse,1\r\njournal of child and family studies,1\r\njournal of child health care,1\r\njournal of child language,3\r\njournal of child language acquisition and development,1\r\njournal of child neurology,1\r\njournal of child psychology and psychiatry,3\r\njournal of child psychotherapy,1\r\njournal of child sexual abuse,1\r\njournal of childhood studies,1\r\n\"journal of childhood, education & society\",1\r\njournal of children and media,1\r\njournal of children and poverty,1\r\njournal of childrens services,1\r\njournal of children´s orthopaedics,1\r\njournal of china and international relations,1\r\njournal of china tourism research,1\r\njournal of china universities of posts and telecommunications,-1\r\njournal of chinese cinemas,1\r\njournal of chinese economics and business studies,1\r\njournal of chinese humanities,1\r\njournal of chinese linguistics,2\r\njournal of chinese linguistics : monograph series,-1\r\njournal of chinese literature and culture,1\r\njournal of chinese overseas,1\r\njournal of chinese philosophy,1\r\njournal of chinese political science,1\r\njournal of chinese social and economic history,1\r\njournal of choice modelling,1\r\njournal of christian education,1\r\njournal of chromatographic science,1\r\njournal of chromatography a,1\r\njournal of chromatography b: analytical technologies in the biomedical and life sciences,1\r\njournal of chromatography open,1\r\njournal of church and state,2\r\njournal of cinema and media studies,3\r\njournal of circadian rhythms,1\r\njournal of circuits systems and computers,1\r\njournal of circulating biomarkers,-1\r\njournal of civil & environmental engineering,-1\r\njournal of civil engineering and architecture,-1\r\njournal of civil engineering and construction technology,-1\r\njournal of civil engineering and management,1\r\njournal of civil engineering and materials application,-1\r\njournal of civil engineering research,-1\r\njournal of civil society,1\r\njournal of civil structural health monitoring,-1\r\njournal of classical analysis,-1\r\njournal of classical sociology,1\r\njournal of classics teaching,1\r\njournal of classification,1\r\njournal of classroom interaction,1\r\njournal of clean energy technologies,-1\r\njournal of cleaner production,2\r\njournal of climate,2\r\njournal of clinical & cellular immunology,-1\r\njournal of clinical & experimental cardiology,-1\r\njournal of clinical & experimental dermatology research,-1\r\njournal of clinical & experimental ophthalmology,-1\r\njournal of clinical & experimental pathology,-1\r\njournal of clinical & translational endocrinology,1\r\njournal of clinical and diagnostic research,-1\r\njournal of clinical and experimental dentistry,1\r\njournal of clinical and experimental neuropsychology,1\r\njournal of clinical and medical images case reports,-1\r\njournal of clinical and translational pathology,-1\r\njournal of clinical anesthesia,1\r\njournal of clinical apheresis,1\r\njournal of clinical biochemistry and nutrition,1\r\njournal of clinical case reports,-1\r\njournal of clinical case reports and images,-1\r\njournal of clinical child and adolescent psychology,2\r\njournal of clinical densitometry,1\r\njournal of clinical dentistry,1\r\njournal of clinical endocrinology and metabolism,3\r\njournal of clinical engineering,1\r\njournal of clinical epidemiology,3\r\njournal of clinical ethics,1\r\njournal of clinical gastroenterology,1\r\njournal of clinical gerontology and geriatrics,1\r\njournal of clinical gynecology and obstetrics,-1\r\njournal of clinical hypertension,1\r\njournal of clinical immunology,2\r\njournal of clinical investigation,3\r\njournal of clinical laboratory analysis,1\r\njournal of clinical lipidology,1\r\njournal of clinical medicine,-1\r\njournal of clinical microbiology,1\r\njournal of clinical monitoring and computing,1\r\njournal of clinical neurology,1\r\njournal of clinical neuromuscular disease,1\r\njournal of clinical neurophysiology,1\r\njournal of clinical neuroscience,1\r\njournal of clinical nursing,3\r\njournal of clinical oncology,3\r\njournal of clinical oncology and research,-1\r\njournal of clinical orthodontics,1\r\njournal of clinical orthopaedics and trauma,-1\r\njournal of clinical outcomes management,1\r\njournal of clinical pathology,1\r\njournal of clinical pediatric dentistry,1\r\njournal of clinical periodontology,3\r\njournal of clinical pharmacology,1\r\njournal of clinical pharmacy and therapeutics,1\r\njournal of clinical psychiatry,1\r\njournal of clinical psychology,1\r\njournal of clinical psychology in medical settings,1\r\njournal of clinical psychopharmacology,1\r\njournal of clinical research & bioethics,-1\r\njournal of clinical respiratory diseases and care,-1\r\njournal of clinical sleep medicine,1\r\njournal of clinical sport psychology,1\r\njournal of clinical trials,-1\r\njournal of clinical ultrasound,1\r\njournal of clinical virology,1\r\njournal of cloud computing,1\r\njournal of cluster science,1\r\njournal of cme,1\r\njournal of co-operative organization and management,1\r\njournal of co-operative studies,-1\r\njournal of co2 utilization,1\r\njournal of coastal conservation,1\r\njournal of coastal research,-1\r\njournal of coatings technology and research,1\r\njournal of cognition,1\r\njournal of cognition and culture,1\r\njournal of cognition and development,1\r\njournal of cognitive and behavioral psychotherapies,1\r\njournal of cognitive education and psychology,1\r\njournal of cognitive engineering and decision making,1\r\njournal of cognitive enhancement,-1\r\njournal of cognitive neuroscience,2\r\njournal of cognitive psychology,1\r\njournal of cognitive psychotherapy: an international quarterly,1\r\njournal of cognitive science,1\r\njournal of cold regions engineering,1\r\njournal of cold war studies,2\r\njournal of collective negotiations,1\r\njournal of college student development,1\r\njournal of college student mental health,1\r\n\"journal of college student retention: research, theory and practice\",1\r\njournal of colloid and interface science,1\r\njournal of colonialism and colonial history,1\r\njournal of combat sports and martial arts,-1\r\njournal of combinatorial designs,1\r\njournal of combinatorial optimization,1\r\njournal of combinatorial theory series a,3\r\njournal of combinatorial theory series b,2\r\njournal of combinatorics and number theory,1\r\njournal of commodity markets,1\r\njournal of commonwealth and comparative politics,1\r\njournal of commonwealth and postcolonial studies,1\r\njournal of communication,3\r\njournal of communication and computer,-1\r\njournal of communication and religion,1\r\njournal of communication disorders,2\r\n\"journal of communication disorders, deaf studies & hearing aids\",-1\r\njournal of communication in healthcare,1\r\njournal of communication inquiry,1\r\njournal of communication management,1\r\njournal of communication technology,1\r\njournal of communications,1\r\njournal of communications and information networks,-1\r\njournal of communications and information sciences,1\r\njournal of communications and networks,1\r\njournal of communications software and systems,1\r\njournal of communications technology and electronics,1\r\njournal of community and applied social psychology,2\r\njournal of community archaeology and heritage,1\r\njournal of community genetics,1\r\njournal of community health,1\r\njournal of community health nursing,1\r\njournal of community informatics,1\r\njournal of community medicine & public health,-1\r\njournal of community practice,1\r\njournal of community psychology,1\r\njournal of community safety & well-being,1\r\njournal of commutative algebra,1\r\njournal of comparative asian development,1\r\njournal of comparative economics,2\r\njournal of comparative effectiveness research,-1\r\njournal of comparative family studies,1\r\njournal of comparative germanic linguistics,2\r\njournal of comparative law,1\r\njournal of comparative literature and aesthetics,-1\r\njournal of comparative neurology,1\r\njournal of comparative pathology,1\r\njournal of comparative physiology a: neuroethology sensory neural and behavioral physiology,1\r\n\"journal of comparative physiology b : biochemical, systemic, and environmental physiology\",1\r\njournal of comparative policy analysis: research and practice,1\r\njournal of comparative politics,1\r\njournal of comparative psychology,1\r\njournal of comparative research in anthropology and sociology,1\r\njournal of comparative social work,1\r\njournal of competition law and economics,2\r\njournal of competitiveness,1\r\njournal of complementary & integrative medicine,1\r\njournal of complex networks,1\r\njournal of complexity,1\r\njournal of complexity in health sciences,1\r\njournal of composite materials,1\r\njournal of composites for construction,2\r\njournal of composites science,-1\r\njournal of computational acoustics,1\r\njournal of computational analysis and applications,1\r\njournal of computational and applied mathematics,1\r\njournal of computational and graphical statistics,3\r\njournal of computational and nonlinear dynamics,1\r\njournal of computational and theoretical nanoscience,-1\r\njournal of computational and theoretical transport,1\r\njournal of computational biology,1\r\njournal of computational chemistry,1\r\njournal of computational design and engineering,1\r\njournal of computational electronics,1\r\njournal of computational finance,1\r\njournal of computational geometry,1\r\njournal of computational information systems,1\r\njournal of computational interdisciplinary sciences,1\r\njournal of computational literary studies,1\r\njournal of computational mathematics,1\r\njournal of computational methods in sciences and engineering,1\r\njournal of computational neuroscience,1\r\njournal of computational physics,2\r\njournal of computational physics x,1\r\njournal of computational science,1\r\njournal of computational social science,1\r\njournal of computer and communications,-1\r\njournal of computer and system sciences,3\r\njournal of computer and systems sciences international,1\r\njournal of computer applications in archaeology,1\r\njournal of computer assisted learning,2\r\njournal of computer assisted tomography,1\r\n\"journal of computer chemistry, japan\",-1\r\njournal of computer engineering & information technology,-1\r\njournal of computer graphics techniques,1\r\njournal of computer information systems,1\r\njournal of computer languages,1\r\njournal of computer networks and communications,1\r\njournal of computer science and technology,1\r\njournal of computer security,2\r\njournal of computer virology and hacking techniques,1\r\njournal of computer-aided design & computer graphics,-1\r\njournal of computer-aided molecular design,1\r\njournal of computer-mediated communication,3\r\njournal of computerized adaptive testing,-1\r\njournal of computers,-1\r\njournal of computers in education,1\r\njournal of computers in mathematics and science teaching,1\r\njournal of computing and information science in engineering,1\r\njournal of computing and information technology,1\r\njournal of computing in civil engineering,1\r\njournal of computing in higher education,1\r\njournal of conchology,1\r\njournal of concrete and applicable mathematics,1\r\njournal of condensed matter nuclear science,-1\r\njournal of conflict and integration,1\r\njournal of conflict and security law,1\r\njournal of conflict archaeology,1\r\njournal of conflict resolution,3\r\njournal of conflict transformation,-1\r\njournal of consciousness studies,1\r\njournal of conservation and museum studies,1\r\njournal of construction,-1\r\njournal of construction engineering and management: asce,2\r\n\"journal of construction engineering, technology and management\",-1\r\njournal of construction in developing countries,1\r\njournal of construction management,-1\r\njournal of construction project management and innovation,-1\r\njournal of constructional steel research,2\r\njournal of constructivist psychology,1\r\njournal of consulting and clinical psychology,3\r\njournal of consumer affairs,1\r\njournal of consumer behaviour,1\r\njournal of consumer culture,1\r\njournal of consumer ethics,1\r\njournal of consumer health on the internet,1\r\njournal of consumer marketing,1\r\njournal of consumer policy,1\r\njournal of consumer psychology,2\r\njournal of consumer research,3\r\njournal of contaminant hydrology,1\r\njournal of contemplative inquiry,1\r\njournal of contemporary accounting and economics,1\r\njournal of contemporary african studies,1\r\njournal of contemporary archaeology,1\r\njournal of contemporary asia,2\r\njournal of contemporary brachytherapy,1\r\njournal of contemporary central and eastern europe,1\r\njournal of contemporary china,1\r\n\"journal of contemporary crime, harm, and ethics\",1\r\njournal of contemporary criminal justice,1\r\njournal of contemporary dental practice,1\r\njournal of contemporary education theory & research,1\r\njournal of contemporary ethnography,2\r\njournal of contemporary european research,1\r\njournal of contemporary european studies,1\r\njournal of contemporary history,3\r\njournal of contemporary issues in education,-1\r\njournal of contemporary management,-1\r\njournal of contemporary management issues,1\r\njournal of contemporary marketing science,-1\r\njournal of contemporary mathematical analysis: armenian academy of sciences,1\r\njournal of contemporary medicine,-1\r\njournal of contemporary philology,1\r\njournal of contemporary physics: armenian academy of sciences,1\r\njournal of contemporary psychotherapy,1\r\njournal of contemporary religion,3\r\njournal of contemporary thought,1\r\njournal of contemporary water research and education,1\r\njournal of contextual behavioral science,1\r\njournal of contingencies and crisis management,1\r\njournal of continuing education in nursing,-1\r\njournal of continuing education in the health professions,1\r\njournal of continuing higher education,1\r\njournal of contract law,1\r\njournal of contract management,-1\r\njournal of control science and engineering,1\r\n\"journal of control, automation and electrical systems\",1\r\njournal of controlled release,3\r\njournal of controversial ideas,1\r\njournal of convention and event tourism,1\r\njournal of convex analysis,1\r\njournal of coordination chemistry,1\r\njournal of coptic studies,1\r\njournal of corpora and discourse studies,1\r\njournal of corporate citizenship,1\r\njournal of corporate finance,3\r\njournal of corporate law studies,2\r\njournal of corporate real estate,1\r\njournal of correctional education,1\r\njournal of corrosion science and engineering,1\r\njournal of cosmetic and laser therapy,1\r\njournal of cosmetic dermatology,1\r\njournal of cosmetic science,1\r\njournal of cosmology,-1\r\njournal of cosmology and astroparticle physics,2\r\njournal of cost management,-1\r\njournal of cotton science,1\r\njournal of counseling and development,2\r\njournal of counseling psychology,3\r\njournal of couple and relationship therapy,1\r\njournal of coupled systems and multiscale dynamics,-1\r\njournal of cranio-maxillofacial surgery,1\r\njournal of craniofacial surgery,1\r\njournal of craniomandibular function,1\r\njournal of creating value,1\r\njournal of creative behavior,1\r\njournal of creative communications,1\r\njournal of creative industries and cultural studies,1\r\njournal of creative practices in language learning and teaching,1\r\njournal of creativity,1\r\njournal of credit risk,1\r\njournal of crime & justice,1\r\njournal of criminal justice,2\r\njournal of criminal justice and popular culture,1\r\njournal of criminal law,-1\r\njournal of criminal law and criminology,1\r\njournal of criminal psychology,1\r\n\"journal of criminological research, policy and practice\",1\r\njournal of criminology,1\r\njournal of critical care,1\r\njournal of critical incident analysis,-1\r\njournal of critical infrastructure policy,1\r\njournal of critical mixed race studies,-1\r\njournal of critical realism,1\r\njournal of critical thought & praxis,-1\r\njournal of crohns and colitis,2\r\njournal of crop health,1\r\njournal of crop improvement,1\r\njournal of cross-cultural gerontology,1\r\njournal of cross-cultural psychology,2\r\njournal of crustacean biology,1\r\njournal of cryptographic engineering,1\r\njournal of cryptology,3\r\njournal of crystal growth,1\r\njournal of culinary science and technology,1\r\njournal of cultural analysis and social change,-1\r\njournal of cultural analytics,1\r\njournal of cultural cognitive science,1\r\njournal of cultural economics,2\r\njournal of cultural economy,1\r\njournal of cultural geography,1\r\njournal of cultural heritage,3\r\njournal of cultural heritage management and sustainable development,1\r\njournal of cultural property conservation,1\r\njournal of cultural research in art education,-1\r\n\"journal of culture, society and development\",-1\r\njournal of cuneiform studies,1\r\njournal of current chinese affairs,1\r\njournal of current issues and research in advertising,1\r\njournal of curriculum & instruction,1\r\njournal of curriculum and pedagogy,1\r\njournal of curriculum and teaching,-1\r\njournal of curriculum studies,3\r\njournal of curriculum theorizing,1\r\njournal of customer behaviour,1\r\njournal of cutaneous medicine and surgery,1\r\njournal of cutaneous pathology,1\r\njournal of cyber policy,1\r\njournal of cyber security and mobility,1\r\njournal of cyber security technology,1\r\njournal of cybersecurity,1\r\njournal of cybersecurity and privacy,-1\r\n\"journal of cybersecurity education, research & practice\",-1\r\njournal of cycling and micromobility research,-1\r\njournal of cystic fibrosis,1\r\njournal of cytology,1\r\njournal of dairy research,1\r\njournal of dairy science,3\r\njournal of dance & somatic practices,1\r\njournal of dance education,2\r\njournal of dance medicine & science,-1\r\njournal of data analysis and information processing,-1\r\njournal of data and information science,1\r\njournal of data mining and digital humanities,1\r\njournal of data protection & privacy,1\r\njournal of data science,-1\r\njournal of data science and intelligent systems,-1\r\n\"journal of data science, statistics, and visualisation\",1\r\njournal of database management,1\r\njournal of deaf studies and deaf education,1\r\njournal of deafblind studies on communication,-1\r\njournal of decision systems,1\r\njournal of defence studies,-1\r\njournal of defense analytics and logistics,1\r\njournal of defense modeling and simulation,1\r\njournal of defense resources management,-1\r\njournal of defense studies and resource management,-1\r\njournal of deliberative democracy,1\r\njournal of democracy,-1\r\njournal of democratic theory,-1\r\njournal of demographic economics,1\r\njournal of dental education,1\r\njournal of dental hygiene,1\r\njournal of dental research,3\r\n\"journal of dental science, oral and maxillofacial research\",-1\r\njournal of dental sciences,1\r\njournal of dentistry,2\r\njournal of dentistry and oral biology,-1\r\njournal of dentistry and oral health (jdoh),-1\r\njournal of dentistry for children,1\r\njournal of dentistry research,-1\r\njournal of derivatives,1\r\njournal of derivatives and hedge funds,1\r\njournal of dermatological science,1\r\njournal of dermatological treatment,1\r\njournal of dermatology,1\r\njournal of design and textiles,-1\r\njournal of design for resilience in architecture and planning,1\r\njournal of design for sustainable and environment,-1\r\njournal of design history,3\r\njournal of design research,1\r\njournal of design strategies,-1\r\njournal of design thinking,1\r\n\"journal of design, business and society\",1\r\njournal of destination marketing and management,1\r\njournal of developing areas,1\r\njournal of developing societies,1\r\njournal of development economics,3\r\njournal of development economics and finance,-1\r\njournal of development effectiveness,1\r\njournal of development studies,2\r\njournal of developmental and behavioral pediatrics,1\r\njournal of developmental and life course criminology,1\r\njournal of developmental and physical disabilities,1\r\njournal of developmental biology,-1\r\njournal of developmental biology and tissue engineering,-1\r\njournal of developmental entrepreneurship,1\r\njournal of developmental origins of health and disease,1\r\njournal of dharma,-1\r\njournal of diabetes,1\r\njournal of diabetes and its complications,1\r\njournal of diabetes and metabolic disorders,1\r\njournal of diabetes and metabolism,-1\r\njournal of diabetes investigation,1\r\njournal of diabetes mellitus,-1\r\njournal of diabetes research,1\r\njournal of diabetes science and technology,1\r\njournal of diagnostic medical sonography,1\r\njournal of dialogue studies,1\r\njournal of didactics of philosophy,1\r\njournal of dietary supplements,1\r\njournal of difference equations and applications,1\r\njournal of differential equations,2\r\njournal of differential geometry,3\r\njournal of digestive diseases,1\r\njournal of digital humanities,-1\r\njournal of digital information management,1\r\njournal of digital landscape architecture,1\r\njournal of digital learning in teacher education,1\r\njournal of digital media & interaction,1\r\njournal of digital media & policy,1\r\njournal of digital social research,1\r\njournal of disability & religion,1\r\njournal of disability policy studies,1\r\njournal of disaster research,1\r\njournal of discrete algorithms,1\r\njournal of discrete mathematical sciences & cryptography,1\r\njournal of dispersion science and technology,1\r\njournal of display technology,1\r\njournal of distributed systems and technologies,-1\r\njournal of diversity in higher education,1\r\njournal of documentation,3\r\njournal of drug and alcohol research,-1\r\njournal of drug assessment,1\r\njournal of drug delivery science and technology,1\r\njournal of drug education,1\r\njournal of drug issues,1\r\njournal of drug targeting,1\r\njournal of drugs in dermatology,1\r\njournal of dual diagnosis,1\r\njournal of dynamic behavior of materials,1\r\njournal of dynamic systems measurement and control: transactions of the asme,1\r\njournal of dynamical and control systems,1\r\njournal of dynamical systems and geometric theories,1\r\njournal of dynamics and differential equations,2\r\njournal of dynamics and games,1\r\njournal of e-business,-1\r\njournal of e-government studies and best practices,-1\r\njournal of e-health management,-1\r\njournal of e-learning and higher education,-1\r\njournal of e-learning and knowledge society,1\r\njournal of e.commerce and psychology,1\r\njournal of early adolescence,1\r\njournal of early childhood education research,1\r\njournal of early childhood literacy,2\r\njournal of early childhood research,1\r\njournal of early childhood teacher education,1\r\njournal of early christian history,1\r\njournal of early christian studies,3\r\njournal of early intervention,1\r\njournal of early modern christianity,1\r\njournal of early modern history,3\r\njournal of early modern studies,1\r\njournal of early modern studies,2\r\njournal of earth science,1\r\njournal of earth science and engineering,-1\r\njournal of earth sciences and geotechnical engineering,1\r\njournal of earth system science,1\r\njournal of earthquake and tsunami,1\r\njournal of earthquake engineering,1\r\njournal of east asia and international law,1\r\njournal of east asian archaeology,1\r\njournal of east asian linguistics,2\r\njournal of east asian philosophy,1\r\njournal of east asian studies,1\r\njournal of east-european and asian studies,-1\r\njournal of east-west business,1\r\njournal of east-west thought,1\r\njournal of eastern african studies,1\r\njournal of eastern caribbean studies,1\r\njournal of eastern christian studies,1\r\njournal of eastern europe research in business and economics,-1\r\njournal of eastern mediterranean archaeology and heritage studies,1\r\njournal of eating disorders,1\r\njournal of ecclesiastical history,3\r\njournal of ecohumanism,1\r\njournal of ecohydraulics,1\r\njournal of ecological anthropology,1\r\njournal of ecological engineering,1\r\njournal of ecology,3\r\njournal of ecology and environment,1\r\njournal of econometric methods,1\r\njournal of econometrics,3\r\njournal of economic analysis,-1\r\njournal of economic and administrative sciences,1\r\njournal of economic and social measurement,1\r\njournal of economic and social policy,1\r\njournal of economic asymmetries,1\r\njournal of economic behavior and organization,2\r\njournal of economic dynamics and control,2\r\njournal of economic education,1\r\njournal of economic entomology,1\r\njournal of economic geography,3\r\njournal of economic growth,2\r\njournal of economic history,3\r\njournal of economic inequality,2\r\njournal of economic interaction and coordination,1\r\njournal of economic issues,1\r\njournal of economic literature,3\r\njournal of economic methodology,1\r\njournal of economic perspectives,2\r\njournal of economic policy reform,1\r\njournal of economic psychology,1\r\njournal of economic research,-1\r\njournal of economic sciences,-1\r\njournal of economic structures,1\r\njournal of economic studies,1\r\njournal of economic surveys,1\r\njournal of economic theory,3\r\njournal of economics,1\r\njournal of economics and business,1\r\njournal of economics and finance,1\r\njournal of economics and management strategy,2\r\njournal of economics studies and research,-1\r\n\"journal of economics, business and management\",-1\r\n\"journal of economics, race, and policy\",-1\r\n\"journal of economics, theology and religion\",1\r\njournal of ecotourism,1\r\njournal of ect,1\r\njournal of ecumenical studies,1\r\njournal of education,1\r\njournal of education advancement & marketing,-1\r\njournal of education and christian belief,1\r\njournal of education and development,-1\r\njournal of education and health promotion,-1\r\njournal of education and human development,-1\r\njournal of education and learning,-1\r\njournal of education and practice,-1\r\njournal of education and research,1\r\njournal of education and training,-1\r\njournal of education and training studies,-1\r\njournal of education and work,2\r\njournal of education finance,1\r\njournal of education for business,1\r\njournal of education for international development,1\r\njournal of education for library and information science,1\r\njournal of education for life,1\r\njournal of education for multilingualism,-1\r\njournal of education for students placed at risk,1\r\njournal of education for sustainable development,1\r\njournal of education for teaching,1\r\njournal of education in museums,1\r\n\"journal of education in science, environment and health\",1\r\njournal of education policy,3\r\n\"journal of education policy, planning and administration\",1\r\n\"journal of education, culture and society\",1\r\n\"journal of education, language, and ideology\",-1\r\n\"journal of education, psychology and social sciences\",-1\r\n\"journal of education, society and behavioural science\",-1\r\njournal of educational administration,1\r\njournal of educational administration and history,1\r\njournal of educational and behavioral statistics,2\r\njournal of educational and developmental psychology,-1\r\njournal of educational and psychological consultation,1\r\njournal of educational and social research,-1\r\njournal of educational change,2\r\njournal of educational computing research,1\r\njournal of educational data mining,1\r\njournal of educational evaluation for health professions,1\r\njournal of educational issues,-1\r\n\"journal of educational media, memory, and society\",1\r\njournal of educational multimedia and hypermedia,1\r\njournal of educational psychology,3\r\njournal of educational research,2\r\njournal of educational technology systems,1\r\n\"journal of educational, health and community psychology\",-1\r\njournal of egyptian archaeology,3\r\njournal of elasticity,1\r\njournal of elastomers and plastics,1\r\njournal of elder abuse and neglect,1\r\n\"journal of elections, public opinion, and parties\",2\r\njournal of electrical and computer engineering,1\r\njournal of electrical engineering,-1\r\njournal of electrical engineering and technology,1\r\njournal of electrical systems,-1\r\njournal of electroanalytical chemistry,1\r\njournal of electrocardiology,1\r\njournal of electroceramics,1\r\njournal of electrochemical science and engineering,1\r\njournal of electrochemical science and technology,1\r\njournal of electromagnetic analysis and applications,-1\r\njournal of electromagnetic engineering and science,-1\r\njournal of electromagnetic waves and applications,1\r\njournal of electromyography and kinesiology,2\r\njournal of electron spectroscopy and related phenomena,1\r\njournal of electronic banking systems,-1\r\njournal of electronic commerce in organizations,1\r\njournal of electronic commerce research,1\r\njournal of electronic gaming and esports,-1\r\njournal of electronic imaging,1\r\njournal of electronic materials,1\r\njournal of electronic packaging,1\r\njournal of electronic publishing,1\r\njournal of electronic research and application,-1\r\njournal of electronic science and technology,-1\r\njournal of electronic testing: theory and applications,1\r\njournal of electronics and electrical engineering,-1\r\njournal of electronics and information technology,1\r\njournal of electrostatics,1\r\njournal of elementology,1\r\njournal of embeded computing,1\r\njournal of embodied research,1\r\njournal of emergency medicine,1\r\njournal of emergency nursing,1\r\njournal of emerging and rare diseases,-1\r\njournal of emerging market finance,1\r\njournal of emerging sport studies,-1\r\njournal of emerging technologies in accounting,1\r\njournal of emerging technologies in web intelligence,-1\r\njournal of emerging trends in computing and information sciences,-1\r\njournal of emerging trends in marketing and management,-1\r\njournal of emotional and behavioral disorders,1\r\njournal of empirical finance,2\r\njournal of empirical generalisations in marketing science,1\r\njournal of empirical legal studies,1\r\njournal of empirical research on human research ethics,1\r\njournal of empirical theology,2\r\njournal of employment counseling,1\r\njournal of enabling technologies,1\r\njournal of endocrinological investigation,1\r\njournal of endocrinology,1\r\njournal of endodontics,2\r\njournal of endometriosis and pelvic pain disorders,1\r\njournal of endourology,1\r\njournal of endovascular resuscitation and trauma management,1\r\njournal of endovascular therapy,1\r\njournal of energetic materials,1\r\njournal of energy and development,1\r\njournal of energy and natural resource,-1\r\njournal of energy and natural resources law,2\r\njournal of energy and power engineering,-1\r\njournal of energy and power technology,-1\r\njournal of energy chemistry,1\r\njournal of energy engineering: asce,1\r\njournal of energy history,1\r\njournal of energy in southern africa,1\r\njournal of energy markets,1\r\njournal of energy resources technology: transactions of the asme,1\r\njournal of energy storage,2\r\njournal of engineered fibers and fabrics,1\r\njournal of engineering,1\r\njournal of engineering and applied science,-1\r\njournal of engineering and applied sciences,-1\r\njournal of engineering and science research,-1\r\njournal of engineering and technology management,1\r\njournal of engineering design,1\r\njournal of engineering education,2\r\njournal of engineering for gas turbines and power: transactions of the asme,1\r\njournal of engineering materials and technology: transactions of the asme,1\r\njournal of engineering mathematics,1\r\njournal of engineering mechanics: asce,1\r\njournal of engineering physics and thermophysics,1\r\njournal of engineering science & technology,1\r\njournal of engineering science and technology review,1\r\njournal of engineering thermophysics,-1\r\n\"journal of engineering, design and technology\",1\r\njournal of english and germanic philology,3\r\njournal of english as a lingua franca,1\r\njournal of english for academic purposes,2\r\njournal of english for research publication purposes,1\r\njournal of english linguistics,3\r\njournal of english phonetic society of japan,1\r\njournal of english studies,1\r\njournal of english-medium instruction,-1\r\njournal of enhanced heat transfer,1\r\njournal of enterprise architecture,-1\r\njournal of enterprise information management,1\r\njournal of enterprise resource planning studies,-1\r\njournal of enterprise transformation,1\r\njournal of enterprising communities,1\r\njournal of enterprising culture,1\r\njournal of entomological science,1\r\njournal of entrepreneurial and organizational diversity,-1\r\njournal of entrepreneurship,1\r\njournal of entrepreneurship and public policy,1\r\njournal of entrepreneurship education,-1\r\njournal of entrepreneurship in emerging economies,1\r\n\"journal of entrepreneurship, business and economics\",-1\r\n\"journal of entrepreneurship, management and innovation\",1\r\njournal of entrepreneurship: research & practice,-1\r\njournal of environment and development,1\r\njournal of environmental & earth sciences,1\r\njournal of environmental accounting and management,1\r\njournal of environmental and analytical toxicology,-1\r\njournal of environmental and engineering geophysics,1\r\njournal of environmental and occupational science,1\r\njournal of environmental assessment policy and management,1\r\njournal of environmental biology,1\r\njournal of environmental chemical engineering,1\r\njournal of environmental economics and management,3\r\njournal of environmental economics and policy,1\r\njournal of environmental education,2\r\njournal of environmental engineering and landscape management,1\r\njournal of environmental engineering and science,1\r\njournal of environmental engineering: asce,1\r\njournal of environmental health,1\r\njournal of environmental health research,1\r\njournal of environmental health science & engineering,-1\r\njournal of environmental hydrology,-1\r\njournal of environmental informatics,1\r\njournal of environmental informatics letters,1\r\njournal of environmental law,3\r\njournal of environmental law & policy,1\r\njournal of environmental management,2\r\njournal of environmental media,-1\r\njournal of environmental pathology toxicology and oncology,1\r\njournal of environmental planning and management,1\r\njournal of environmental policy and planning,2\r\njournal of environmental protection,-1\r\njournal of environmental protection and ecology,-1\r\njournal of environmental psychology,3\r\njournal of environmental quality,1\r\njournal of environmental radioactivity,1\r\njournal of environmental science and engineering,-1\r\njournal of environmental science and health part a: toxic/hazardous substances and environmental engineering,1\r\njournal of environmental science and health part b: pesticides food contaminants and agricultural wastes,1\r\njournal of environmental science and health part c: environmental carcinogenesis and ecotoxicology reviews,1\r\njournal of environmental science and management,1\r\njournal of environmental sciences: china,1\r\njournal of environmental studies and sciences,1\r\njournal of environmental systems,1\r\njournal of enzyme inhibition and medicinal chemistry,1\r\njournal of epidemiological research,-1\r\njournal of epidemiology,1\r\njournal of epidemiology and community health,3\r\njournal of epidemiology and global health,1\r\njournal of epileptology,1\r\njournal of equine science,1\r\njournal of equine veterinary science,1\r\njournal of equity,1\r\njournal of ergonomics,-1\r\njournal of escience librarianship,1\r\njournal of essential oil research,1\r\njournal of essential oil-bearing plants,1\r\njournal of esthetic and restorative dentistry,1\r\njournal of ethics,2\r\njournal of ethics and legal technologies,1\r\njournal of ethics and social philosophy,2\r\njournal of ethics in entrepreneurship and technology,1\r\njournal of ethiopian law,-1\r\n\"journal of ethnic and cultural diversity in social work: innovations in theory, research and practice\",1\r\njournal of ethnic and cultural studies,1\r\njournal of ethnic and migration studies,3\r\njournal of ethnic foods,1\r\njournal of ethnicity in criminal justice,1\r\njournal of ethnicity in substance abuse,1\r\njournal of ethnobiology,1\r\njournal of ethnobiology and ethnomedicine,2\r\njournal of ethnopharmacology,1\r\njournal of ethology,1\r\njournal of eu research in business,-1\r\njournal of eukaryotic microbiology,1\r\njournal of eurasian research,1\r\njournal of eurasian studies,1\r\njournal of euromarketing,1\r\njournal of european competition law and practice,2\r\njournal of european economic history,1\r\njournal of european integration,1\r\njournal of european integration history,2\r\njournal of european periodical studies,1\r\njournal of european popular culture,1\r\njournal of european psychology students,1\r\njournal of european public policy,3\r\njournal of european real estate research,1\r\njournal of european social policy,3\r\njournal of european studies,1\r\njournal of european television history and culture,1\r\njournal of european tort law,1\r\njournal of evaluation in clinical practice,1\r\njournal of evidence-based dental practice,1\r\njournal of evidence-based medicine,1\r\njournal of evidence-based social work,1\r\njournal of evolution and technology,1\r\njournal of evolution equations,1\r\njournal of evolutionary biochemistry and physiology,1\r\njournal of evolutionary biology,2\r\njournal of evolutionary economics,1\r\njournal of evolutionary psychology,1\r\njournal of evolutionary studies in business,1\r\njournal of excellence in sales,-1\r\njournal of excipients and food chemicals,-1\r\njournal of exercise physiology online,1\r\njournal of exercise rehabilitation,1\r\njournal of exercise science and fitness,1\r\njournal of exotic pet medicine,1\r\njournal of experimental agriculture international,1\r\njournal of experimental and clinical cancer research,2\r\njournal of experimental and theoretical artificial intelligence,1\r\njournal of experimental and theoretical physics,1\r\njournal of experimental biology,2\r\njournal of experimental botany,2\r\njournal of experimental child psychology,1\r\njournal of experimental criminology,1\r\njournal of experimental education,2\r\njournal of experimental marine biology and ecology,1\r\njournal of experimental medicine,3\r\njournal of experimental nanoscience,1\r\njournal of experimental orthopaedics,1\r\njournal of experimental pharmacology,1\r\njournal of experimental political science,1\r\njournal of experimental psychology: animal behavior processes,1\r\njournal of experimental psychology: applied,1\r\njournal of experimental psychology: general,3\r\njournal of experimental psychology: human perception and performance,2\r\njournal of experimental psychology: learning memory and cognition,2\r\njournal of experimental social psychology,2\r\njournal of experimental therapeutics and oncology,1\r\njournal of experimental zoology a,1\r\njournal of experimental zoology part b: molecular and developmental evolution,1\r\njournal of expertise,1\r\njournal of exposure science and environmental epidemiology,1\r\njournal of extension,1\r\njournal of extracellular biology,1\r\njournal of extracellular vesicles,2\r\njournal of extreme anthropology,1\r\njournal of extreme events,1\r\njournal of eye movement research,1\r\njournal of facade design and engineering,-1\r\njournal of facilities management,1\r\njournal of faculty and staff development in higher education,-1\r\njournal of family and community medicine,-1\r\njournal of family and consumer sciences,1\r\njournal of family and consumer sciences education,1\r\njournal of family and economic issues,1\r\njournal of family business management,1\r\njournal of family business strategy,1\r\njournal of family communication,1\r\njournal of family history,2\r\njournal of family issues,1\r\njournal of family medicine and primary care,1\r\njournal of family nursing,2\r\njournal of family planning and reproductive health care,1\r\njournal of family practice,1\r\njournal of family psychology,2\r\njournal of family research,1\r\njournal of family social work,1\r\njournal of family studies,1\r\njournal of family theory & review,1\r\njournal of family therapy,1\r\njournal of family violence,1\r\njournal of fashion marketing and management,1\r\njournal of fashion technology & textile engineering,-1\r\njournal of feline medicine and surgery,1\r\njournal of feline medicine and surgery open reports,1\r\njournal of feminist family therapy,1\r\njournal of feminist studies in religion,2\r\njournal of field archaeology,2\r\njournal of field ornithology,1\r\njournal of field robotics,2\r\njournal of film and video,1\r\njournal of film music,1\r\njournal of finance,3\r\njournal of finance and data science,1\r\njournal of finance and economics,-1\r\njournal of finance and management in public services,1\r\njournal of finance case research,1\r\njournal of financial and quantitative analysis,3\r\njournal of financial crime,1\r\njournal of financial econometrics,1\r\njournal of financial economic policy,1\r\njournal of financial economics,3\r\njournal of financial education,-1\r\njournal of financial intermediation,3\r\njournal of financial literacy and wellbeing,-1\r\njournal of financial management and accounting,-1\r\njournal of financial management markets and institutions,1\r\njournal of financial management of property and construction,-1\r\njournal of financial markets,2\r\njournal of financial planning,-1\r\njournal of financial regulation,1\r\njournal of financial regulation and compliance,1\r\njournal of financial reporting & accounting,1\r\njournal of financial research,1\r\njournal of financial services marketing,1\r\njournal of financial services research,2\r\njournal of financial stability,2\r\njournal of financial studies,-1\r\njournal of financial studies and research,-1\r\njournal of financial therapy,1\r\njournal of finnish studies,2\r\njournal of fire protection engineering,1\r\njournal of fire sciences,1\r\njournal of fish and wildlife management,-1\r\njournal of fish biology,1\r\njournal of fish diseases,1\r\njournal of fitness research,-1\r\njournal of fixed income,1\r\njournal of fixed point theory and applications,-1\r\njournal of flood risk management,1\r\njournal of florida studies,-1\r\njournal of flow chemistry,1\r\njournal of fluency disorders,2\r\n\"journal of fluid flow, heat and mass transfer\",-1\r\njournal of fluid mechanics,3\r\njournal of fluids and structures,1\r\njournal of fluids engineering: transactions of the asme,1\r\njournal of fluorescence,1\r\njournal of fluorine chemistry,1\r\njournal of folklore research,3\r\njournal of food & nutritional disorders,-1\r\njournal of food agriculture and environment,-1\r\njournal of food and drug analysis,-1\r\njournal of food and nutrition research,1\r\njournal of food bioactives,-1\r\njournal of food biochemistry,1\r\njournal of food chemistry & nanotechnology,-1\r\njournal of food composition and analysis,1\r\njournal of food engineering,1\r\njournal of food lipids,1\r\njournal of food measurement and characterization,1\r\njournal of food process engineering,1\r\njournal of food processing and beverages,-1\r\njournal of food processing and preservation,1\r\njournal of food products marketing,1\r\njournal of food protection,1\r\njournal of food quality,1\r\njournal of food safety,1\r\njournal of food safety and hygiene,-1\r\njournal of food science,1\r\njournal of food science and technology: mysore,1\r\njournal of food technology,-1\r\njournal of food technology in africa,1\r\njournal of foodservice business research,1\r\njournal of foodservice management and education,1\r\njournal of foot and ankle research,1\r\njournal of foot and ankle surgery,1\r\njournal of foraminiferal research,1\r\njournal of forecasting,1\r\njournal of foreign language education and technology,-1\r\njournal of foreign language teaching and translation studies,-1\r\n\"journal of foreign languages, cultures & civilizations\",-1\r\njournal of forensic accounting research,1\r\njournal of forensic and legal medicine,1\r\njournal of forensic nursing,1\r\njournal of forensic practice,1\r\njournal of forensic psychiatry and psychology,1\r\njournal of forensic psychology research and practice,1\r\njournal of forensic research,-1\r\njournal of forensic sciences,1\r\njournal of forest business research,-1\r\njournal of forest economics,1\r\njournal of forest planning,-1\r\njournal of forest research,1\r\njournal of forest science,1\r\njournal of forestry,1\r\njournal of forestry research,1\r\njournal of fourier analysis and applications,2\r\njournal of fractal geometry,1\r\njournal of fractional calculus and application,-1\r\njournal of frailty and aging,1\r\n\"journal of frailty, sarcopenia and falls\",-1\r\njournal of french language studies,3\r\njournal of freshwater ecology,1\r\njournal of friction and wear,1\r\njournal of frontiers in construction engineering,-1\r\njournal of fuel cell science and technology,1\r\njournal of function spaces,-1\r\njournal of functional analysis,2\r\njournal of functional and logic programming,1\r\njournal of functional biomaterials,-1\r\njournal of functional foods,2\r\njournal of functional morphology and kinesiology,-1\r\njournal of functional programming,2\r\njournal of fundamentals of renewable energy and applications,-1\r\njournal of fungi,-1\r\njournal of further and higher education,1\r\njournal of fusion energy,1\r\njournal of futures markets,2\r\n\"journal of futures studies: epistemology, methods, applied and alternative futures\",1\r\njournal of gambling issues,1\r\njournal of gambling studies,1\r\njournal of games criticism,1\r\njournal of gaming and virtual worlds,1\r\njournal of gang research,1\r\njournal of gastroenterology,2\r\njournal of gastroenterology and hepatology,1\r\njournal of gastrointestinal and liver diseases,1\r\njournal of gastrointestinal cancer,-1\r\njournal of gastrointestinal oncology,1\r\njournal of gastrointestinal surgery,1\r\njournal of gastronomy and tourism,1\r\njournal of gay and lesbian politics,1\r\njournal of gay and lesbian social services,1\r\njournal of gemmology,1\r\njournal of gender studies,2\r\njournal of gender-based violence,1\r\njournal of gene medicine,1\r\njournal of general and applied microbiology,1\r\njournal of general education,1\r\njournal of general internal medicine,1\r\njournal of general management,1\r\njournal of general physiology,2\r\njournal of general plant pathology,1\r\njournal of general practice,-1\r\njournal of general psychology,1\r\njournal of general virology,1\r\njournal of genetic counseling,1\r\njournal of genetic engineering and biotechnology,-1\r\njournal of genetic psychology,1\r\njournal of genetic syndromes & gene therapy,-1\r\njournal of genetics,1\r\njournal of genetics and cell biology,-1\r\njournal of genetics and genome research,1\r\njournal of genetics and genomics,1\r\njournal of genocide research,1\r\njournal of geochemical exploration,1\r\njournal of geodesy,2\r\njournal of geodetic science,1\r\njournal of geodynamics,1\r\njournal of geographic information system,-1\r\njournal of geographical sciences,1\r\njournal of geographical systems,1\r\njournal of geography,1\r\njournal of geography in higher education,1\r\n\"journal of geography, environment and earth science international\",1\r\n\"journal of geography, politics and society\",1\r\njournal of geology,1\r\njournal of geometric analysis,2\r\njournal of geometric mechanics,1\r\njournal of geometry,1\r\njournal of geometry and physics,1\r\njournal of geophysical research : atmospheres,2\r\njournal of geophysical research : biogeosciences,2\r\njournal of geophysical research : earth surface,2\r\njournal of geophysical research : oceans,1\r\njournal of geophysical research : planets,1\r\njournal of geophysical research : solid earth,2\r\njournal of geophysical research : space physics,2\r\njournal of geophysics and engineering,1\r\njournal of geoscience education,1\r\njournal of geosciences,1\r\njournal of geosciences and geomatics,-1\r\njournal of geotechnical and geoenvironmental engineering,2\r\njournal of geotechnical and transportation engineering,-1\r\njournal of geriatric cardiology,1\r\njournal of geriatric oncology,-1\r\njournal of geriatric physical therapy,1\r\njournal of geriatric psychiatry and neurology,1\r\njournal of germanic linguistics,1\r\njournal of gerontological nursing,1\r\njournal of gerontological social work,1\r\njournal of gerontology & geriatric research,-1\r\njournal of ginseng research,1\r\njournal of glaciology,1\r\njournal of glass studies,2\r\njournal of glaucoma,1\r\njournal of global academic institute education & social sciences,-1\r\njournal of global ageing,1\r\njournal of global antimicrobial resistance,1\r\njournal of global buddhism,1\r\njournal of global business and technology,-1\r\njournal of global business insights,1\r\njournal of global catholicism,1\r\njournal of global education and research,-1\r\njournal of global entrepreneurship research,1\r\njournal of global ethics,1\r\njournal of global fashion marketing,-1\r\njournal of global health,1\r\njournal of global history,3\r\njournal of global information management,1\r\njournal of global information technology management,1\r\njournal of global marketing,1\r\njournal of global mass communication,1\r\njournal of global mobility,1\r\njournal of global operations and strategic sourcing,1\r\njournal of global optimization,3\r\njournal of global resarch of computer science,-1\r\njournal of global research in education and social science,-1\r\njournal of global resources,-1\r\njournal of global responsibility,1\r\njournal of global scholars of marketing science,-1\r\njournal of global security studies,1\r\njournal of global slavery,1\r\njournal of global sport management,1\r\njournal of global strategic management,-1\r\njournal of governance and regulation,-1\r\njournal of government and civil society,1\r\njournal of governmental & nonprofit accounting,1\r\njournal of graph algorithms and applications,1\r\njournal of graph theory,1\r\njournal of graphic novels and comics,1\r\njournal of graphic technology,1\r\njournal of great lakes research,1\r\njournal of greco-roman christianity and judaism,-1\r\njournal of greco-roman studies,1\r\njournal of greek archaeology,1\r\njournal of greek linguistics,2\r\njournal of green building,1\r\njournal of grey system,-1\r\njournal of grid computing,1\r\njournal of groundwork cases and faculty of judgement,-1\r\njournal of group theory,1\r\njournal of groups in addiction & recovery,1\r\njournal of guangxi normal university : philosophy and social sciences edition,-1\r\njournal of guidance control and dynamics,2\r\njournal of gulf studies,1\r\njournal of gynecologic oncology,1\r\njournal of gynecologic surgery,1\r\njournal of gynecology obstetrics and human reproduction,1\r\njournal of hand and microsurgery,-1\r\njournal of hand surgery global online,1\r\njournal of hand surgery: american volume,1\r\njournal of hand surgery: european volume,1\r\njournal of hand therapy,1\r\njournal of happiness studies,2\r\njournal of harbin institute of technology,-1\r\njournal of hard tissue biology,1\r\njournal of hazardous materials,3\r\njournal of hazardous materials advances,1\r\n\"journal of hazardous, toxic and radioactive waste\",1\r\njournal of head and neck surgery,1\r\njournal of head trauma rehabilitation,2\r\njournal of headache and pain,2\r\njournal of health administration education,1\r\njournal of health and social behavior,2\r\njournal of health and social sciences,1\r\njournal of health care chaplaincy,1\r\njournal of health care for the poor and underserved,1\r\njournal of health communication,2\r\njournal of health development,-1\r\njournal of health economics,3\r\njournal of health informatics in africa,-1\r\njournal of health informatics in developing countries,1\r\njournal of health management,1\r\njournal of health organization and management,1\r\njournal of health politics policy and law,1\r\njournal of health population and nutrition,1\r\njournal of health psychology,1\r\njournal of health science,-1\r\njournal of health science,1\r\njournal of health services research and policy,1\r\njournal of healthcare informatics research,1\r\njournal of healthcare information management,1\r\njournal of healthcare management,1\r\njournal of healthcare quality research,1\r\njournal of healthcare risk management,-1\r\njournal of heart and lung transplantation,2\r\njournal of heart valve disease,1\r\njournal of hebrew scriptures,2\r\njournal of hellenic studies,3\r\njournal of helminthology,1\r\njournal of hematology,-1\r\njournal of hematology and oncology,2\r\njournal of hepato-biliary-pancreatic sciences,1\r\njournal of hepatocellular carcinoma,1\r\njournal of hepatology,3\r\n\"journal of herbs, spices and medicinal plants\",1\r\njournal of heredity,1\r\njournal of heritage tourism,1\r\njournal of herpetology,1\r\njournal of heterocyclic chemistry,1\r\njournal of heuristics,2\r\njournal of high energy astrophysics,1\r\njournal of high energy physics,3\r\n\"journal of high energy physics, gravitation and cosmology\",-1\r\njournal of high speed networks,1\r\njournal of high technology law,-1\r\njournal of high technology management research,1\r\njournal of higher education,3\r\njournal of higher education outreach and engagement,-1\r\njournal of higher education policy and management,1\r\njournal of higher education theory and practice,-1\r\njournal of hindu studies,1\r\njournal of histochemistry and cytochemistry,1\r\njournal of historical geography,1\r\njournal of historical linguistics,2\r\njournal of historical network research,1\r\njournal of historical political economy,1\r\njournal of historical pragmatics,2\r\njournal of historical research in marketing,1\r\njournal of historical sociolinguistics,2\r\njournal of historical sociology,-1\r\njournal of historical studies,1\r\njournal of histotechnology,1\r\njournal of hiv/aids and social services,1\r\njournal of holistic nursing: official journal of the american holistic nurses association,1\r\njournal of holy land and palestine studies,-1\r\njournal of home economics research,1\r\njournal of home language research,1\r\njournal of homeland security and emergency management,1\r\njournal of homosexuality,1\r\njournal of horticultural research,-1\r\njournal of horticultural science and biotechnology,1\r\njournal of horticultural science and research,-1\r\njournal of hospice and palliative nursing,1\r\njournal of hospital administration,-1\r\njournal of hospital infection,1\r\njournal of hospital librarianship,1\r\njournal of hospital medicine,1\r\njournal of hospitality and tourism,-1\r\njournal of hospitality and tourism cases,-1\r\njournal of hospitality and tourism education,1\r\njournal of hospitality and tourism insights,-1\r\njournal of hospitality and tourism management,1\r\njournal of hospitality and tourism research,1\r\njournal of hospitality and tourism technology,1\r\njournal of hospitality application and research,1\r\njournal of hospitality financial management,1\r\njournal of hospitality leisure sport and tourism education,1\r\njournal of hospitality management and tourism,-1\r\njournal of hospitality marketing and management,1\r\njournal of hotel and business management,-1\r\njournal of housing and the built environment,1\r\njournal of housing economics,1\r\njournal of housing research,1\r\njournal of huazhong university of science and technology-medical sciences,1\r\njournal of human and work management,-1\r\njournal of human behavior in the social environment,1\r\njournal of human capital,2\r\njournal of human development and capabilities,1\r\njournal of human ergology,1\r\njournal of human evolution,2\r\njournal of human genetics,1\r\njournal of human growth and development,-1\r\njournal of human hypertension,1\r\njournal of human kinetics,1\r\njournal of human lactation,1\r\njournal of human movement studies,1\r\njournal of human nutrition and dietetics,1\r\njournal of human performance in extreme environments,1\r\njournal of human reproductive sciences,1\r\njournal of human resources,2\r\njournal of human resources in hospitality and tourism,1\r\njournal of human resources management research,-1\r\njournal of human rights,1\r\njournal of human rights and social work,-1\r\njournal of human rights and the environment,1\r\njournal of human rights practice,1\r\njournal of human security,1\r\njournal of human sport and exercise,1\r\njournal of human subjectivity,1\r\njournal of human trafficking,1\r\n\"journal of human trafficking, enslavement and conflict-related sexual violence\",1\r\njournal of human values,1\r\njournal of human-robot interaction,1\r\njournal of human-technology relations,-1\r\njournal of humanistic counseling,1\r\njournal of humanistic mathematics,1\r\njournal of humanistic psychology,1\r\njournal of humanitarian affairs,1\r\njournal of humanitarian logistics and supply chain management,1\r\njournal of hunger & environmental nutrition,-1\r\njournal of huntington's disease,1\r\njournal of hydraulic engineering: asce,2\r\njournal of hydraulic research,1\r\njournal of hydro-environment research,1\r\njournal of hydrodynamics,1\r\njournal of hydroinformatics,1\r\njournal of hydrologic engineering,1\r\njournal of hydrology,3\r\njournal of hydrology : regional studies,1\r\njournal of hydrology and hydromechanics,1\r\njournal of hydrology new zealand,-1\r\njournal of hydrology x,1\r\njournal of hydrometeorology,1\r\njournal of hygienic engineering and design,-1\r\njournal of hymenoptera research,1\r\njournal of hyperbolic differential equations,1\r\njournal of hypertension,1\r\njournal of iberian and latin american studies,1\r\njournal of iberian archaeology,1\r\njournal of iberian geology,1\r\njournal of ibero-romance creoles,1\r\njournal of ichthyology,1\r\njournal of ict standardisation,1\r\njournal of illustration,1\r\njournal of image and graphics,1\r\njournal of imagery research in sport and physical activity,1\r\njournal of imaging,-1\r\njournal of imaging informatics in medicine,1\r\njournal of imaging science and technology,1\r\njournal of immersion and content-based language education,1\r\njournal of immigrant and minority health,1\r\njournal of immigrant and refugee studies,1\r\njournal of immune based therapies and vaccines,1\r\njournal of immunoassay and immunochemistry,1\r\njournal of immunological methods,1\r\njournal of immunology,2\r\njournal of immunology research,1\r\njournal of immunotherapy,1\r\njournal of immunotoxicology,1\r\njournal of impact and esg investing,-1\r\njournal of imperial and commonwealth history,2\r\njournal of inclusion phenomena and macrocyclic chemistry,1\r\njournal of inclusive cities and built environment,1\r\njournal of income distribution,1\r\njournal of indian association of pediatric surgeons,-1\r\njournal of indian business research,1\r\njournal of indian philosophy,1\r\njournal of indian philosophy and religion,2\r\njournal of indian society of pedodontics and preventive dentistry,-1\r\njournal of individual differences,1\r\njournal of indo-european studies,2\r\njournal of industrial and engineering chemistry,1\r\njournal of industrial and management optimization,1\r\njournal of industrial and production engineering,1\r\njournal of industrial ecology,2\r\njournal of industrial economics,2\r\njournal of industrial engineering and management,1\r\njournal of industrial engineering international,1\r\njournal of industrial history,1\r\njournal of industrial information integration,2\r\njournal of industrial microbiology and biotechnology,1\r\njournal of industrial relations,1\r\njournal of industrial textiles,1\r\n\"journal of industry, competition and trade\",1\r\njournal of inequalities and applications,1\r\njournal of inequalities in pure and applied mathematics,1\r\n\"journal of infant, child, and adolescent psychotherapy\",1\r\njournal of infection,2\r\njournal of infection and chemotherapy,1\r\njournal of infection and public health,1\r\njournal of infection in developing countries,-1\r\njournal of infectious diseases,2\r\njournal of inflammation research,1\r\njournal of inflammation: london,1\r\njournal of information and computational science,1\r\njournal of information and knowledge,-1\r\njournal of information and knowledge management,1\r\njournal of information and optimization sciences,1\r\njournal of information and organizational sciences,-1\r\njournal of information and telecommunication,1\r\njournal of information assurance and cybersecurity,-1\r\njournal of information communication and ethics in society,1\r\njournal of information ethics,1\r\njournal of information literacy,1\r\njournal of information policy,1\r\njournal of information privacy and security,1\r\njournal of information processing,-1\r\njournal of information science,3\r\njournal of information science and engineering,1\r\njournal of information science theory and practice,1\r\njournal of information security,-1\r\njournal of information security and applications,1\r\njournal of information system and technology management,-1\r\njournal of information systems,1\r\njournal of information systems and technology management,1\r\njournal of information systems education,1\r\njournal of information technology,3\r\njournal of information technology & software engineering,-1\r\njournal of information technology and politics,1\r\njournal of information technology cases and applications,1\r\njournal of information technology education: innovations in practice,1\r\njournal of information technology education: research,1\r\njournal of information technology in construction,1\r\njournal of information technology management,1\r\njournal of information technology research,-1\r\njournal of information technology teaching cases,1\r\njournal of information warfare,1\r\n\"journal of information, information technology and organizations\",-1\r\n\"journal of information, intelligence and knowledge\",-1\r\njournal of informetrics,3\r\njournal of infrared and millimeter waves,1\r\n\"journal of infrared, millimeter, and terahertz waves\",1\r\njournal of infrastructure development,-1\r\njournal of infrastructure preservation and resilience,1\r\njournal of infrastructure systems,1\r\njournal of infusion nursing,1\r\njournal of inherited metabolic disease,1\r\njournal of injury and violence research,-1\r\njournal of inklings studies,1\r\njournal of innate immunity,1\r\njournal of inner asian art and archaeology,1\r\njournal of innovation and business best practices,-1\r\njournal of innovation and entrepreneurship,1\r\njournal of innovation and knowledge,1\r\njournal of innovation economics,1\r\njournal of innovation in digital ecosystems,-1\r\njournal of innovation management,1\r\njournal of innovation management in small and medium enterprise,-1\r\njournal of innovative optical health sciences,1\r\njournal of inorganic and organometallic polymers and materials,1\r\njournal of inorganic biochemistry,1\r\njournal of inorganic materials,1\r\njournal of insect behavior,1\r\njournal of insect biodiversity and systematics,1\r\njournal of insect biotechnology and sericology,1\r\njournal of insect conservation,1\r\njournal of insect physiology,1\r\njournal of insect science,1\r\njournal of insects as food and feed,1\r\njournal of inspiration economy,-1\r\njournal of institutional and theoretical economics-zeitschrift fur die gesamte staatswissenschaft,1\r\njournal of institutional economics,1\r\njournal of instructional psychology,1\r\njournal of instrumentation,1\r\njournal of insulin resistance,-1\r\njournal of insurance and financial management,-1\r\njournal of integer sequences,1\r\njournal of integral equations and applications,1\r\njournal of integrated care,1\r\njournal of integrated design and process science,1\r\njournal of integrated omics,1\r\njournal of integrative agriculture,1\r\njournal of integrative environmental sciences,1\r\njournal of integrative neuroscience,1\r\njournal of integrative plant biology,1\r\njournal of intellectual and developmental disability,1\r\njournal of intellectual capital,1\r\njournal of intellectual disabilities,1\r\njournal of intellectual disability research,2\r\njournal of intellectual property law and practice,1\r\njournal of intellectual property rights,1\r\n\"journal of intellectual property, information technology and electronic commerce law\",2\r\njournal of intelligence,-1\r\njournal of intelligence history,1\r\njournal of intelligence studies in business,1\r\njournal of intelligent and fuzzy systems,-1\r\njournal of intelligent and robotic systems,2\r\njournal of intelligent computing,-1\r\njournal of intelligent information systems,1\r\njournal of intelligent manufacturing,2\r\njournal of intelligent material systems and structures,1\r\njournal of intelligent systems,1\r\njournal of intelligent systems and internet of things,1\r\njournal of intelligent transportation systems,1\r\njournal of intensive care,1\r\njournal of intensive care medicine,1\r\njournal of intensive medicine,1\r\njournal of interaction science,1\r\njournal of interactional research in communication disorders,1\r\njournal of interactive advertising,1\r\njournal of interactive learning research,1\r\njournal of interactive marketing,2\r\njournal of interactive media in education,1\r\njournal of interactive online learning,1\r\njournal of interconnection networks,1\r\njournal of intercultural communication,1\r\njournal of intercultural communication research,1\r\njournal of intercultural management,-1\r\njournal of intercultural studies,2\r\njournal of interdisciplinary history,3\r\njournal of interdisciplinary history of ideas,1\r\njournal of interdisciplinary mathematics,1\r\njournal of interdisciplinary music studies,1\r\njournal of interdisciplinary sciences,1\r\njournal of interdisciplinary voice studies,1\r\njournal of interferon and cytokine research,1\r\njournal of intergenerational relationships,1\r\njournal of interior design,1\r\njournal of internal medicine,2\r\njournal of international accounting research,1\r\n\"journal of international accounting, auditing and taxation\",1\r\njournal of international affairs,-1\r\njournal of international and comparative law,1\r\njournal of international and comparative social policy,1\r\njournal of international and global studies,1\r\njournal of international and intercultural communication,1\r\njournal of international arbitration,1\r\njournal of international banking law and regulation,1\r\njournal of international business and economy,-1\r\njournal of international business management and research,-1\r\njournal of international business policy,1\r\njournal of international business studies,3\r\njournal of international commercial law and technology,1\r\njournal of international communication,1\r\njournal of international conference on electrical machines and systems,1\r\njournal of international consumer marketing,1\r\njournal of international cooperation in education,1\r\njournal of international criminal justice,2\r\njournal of international development,1\r\njournal of international dispute settlement,1\r\njournal of international economic law,3\r\njournal of international economics,3\r\njournal of international education in business,1\r\njournal of international entrepreneurship,1\r\njournal of international environmental application and science,-1\r\njournal of international farm management,1\r\njournal of international financial management and accounting,1\r\n\"journal of international financial markets, institutions and money\",2\r\njournal of international food and agribusiness marketing,1\r\njournal of international forum of researchers in education,1\r\njournal of international higher education,-1\r\n\"journal of international hospitality, leisure and tourism management\",-1\r\njournal of international humanitarian action,1\r\njournal of international humanitarian legal studies,1\r\njournal of international logistics and trade,1\r\njournal of international management,1\r\njournal of international maritime law,1\r\n\"journal of international maritime safety, environmental affairs, and shipping\",1\r\njournal of international marketing,2\r\njournal of international medical research,1\r\njournal of international migration and integration,2\r\njournal of international money and finance,2\r\njournal of international oral health,1\r\njournal of international organization studies,1\r\njournal of international peacekeeping,1\r\njournal of international political theory,1\r\njournal of international relations and development,1\r\njournal of international scientific publications: ecology & safety,-1\r\njournal of international social studies,-1\r\njournal of international society of preventive and community dentistry,1\r\njournal of international special need education,1\r\njournal of international students,1\r\njournal of international studies,1\r\njournal of international taxation,1\r\njournal of international technology and information management,1\r\njournal of international trade and economic development,1\r\njournal of international wildlife law and policy,1\r\njournal of international womens studies,1\r\njournal of internet and e-business studies,-1\r\njournal of internet banking and commerce,-1\r\njournal of internet commerce,1\r\njournal of internet engineering,-1\r\njournal of internet law,-1\r\njournal of internet services and applications,1\r\njournal of internet social networking and virtual communities,-1\r\njournal of internet technology,1\r\njournal of interpersonal violence,2\r\njournal of interpolation and approximation in scientific computing,-1\r\njournal of interpretation research,1\r\njournal of interprofessional care,1\r\njournal of interprofessional education & practice,-1\r\njournal of intervention and statebuilding,1\r\njournal of interventional cardiac electrophysiology,1\r\njournal of interventional cardiology,1\r\njournal of invasive cardiology,1\r\njournal of inverse and ill-posed problems,1\r\njournal of invertebrate pathology,1\r\njournal of investigational allergology and clinical immunology,1\r\njournal of investigative and clinical dentistry,-1\r\njournal of investigative dermatology,3\r\njournal of investigative dermatology symposium proceedings,1\r\njournal of investigative medicine,1\r\njournal of investigative psychology and offender profiling,1\r\njournal of investigative surgery,1\r\njournal of investing,1\r\njournal of investment management,1\r\njournal of irish and scottish studies,1\r\njournal of irish archaeology,1\r\njournal of iron and steel research international,1\r\njournal of irrigation and drainage engineering: asce,1\r\njournal of isakos,1\r\njournal of islamic accounting and business research,1\r\njournal of islamic banking and business research,-1\r\njournal of islamic economic laws,1\r\njournal of islamic ethics,1\r\njournal of islamic marketing,1\r\njournal of islamic studies,2\r\njournal of islamic thought and civilization,1\r\njournal of island and coastal archaeology,1\r\njournal of israeli history,1\r\njournal of italian philosophy,1\r\njournal of i̇stanbul university faculty of dentistry,-1\r\njournal of japanese botany,-1\r\njournal of japanese philosophy,1\r\njournal of japanese society of tribologists,1\r\njournal of japanese studies,2\r\njournal of jesuit studies,1\r\njournal of jewish languages,1\r\njournal of jewish studies,3\r\njournal of jewish thought and philosophy,1\r\njournal of juristic papyrology,1\r\njournal of k-theory,1\r\njournal of king saud university : computer and information sciences,1\r\njournal of king saud university : engineering sciences,-1\r\njournal of king saud university : science,-1\r\njournal of knot theory and its ramifications,1\r\njournal of knowledge economy,1\r\njournal of knowledge management,1\r\njournal of knowledge management practice,1\r\n\"journal of knowledge management, economics and information technology\",-1\r\njournal of korea trade,-1\r\njournal of korean academy of nursing,1\r\njournal of korean medical science,1\r\njournal of korean neurosurgical society,1\r\njournal of korean studies,1\r\njournal of l.m. montgomery studies,1\r\njournal of labelled compounds and radiopharmaceuticals,1\r\njournal of labor and society,1\r\njournal of labor economics,3\r\njournal of labor research,1\r\njournal of laboratory and precision medicine,1\r\njournal of laboratory physicians,-1\r\njournal of land use science,1\r\njournal of landscape architecture,2\r\njournal of landscape ecology,1\r\njournal of language aggression and conflict,1\r\njournal of language and aging research,-1\r\njournal of language and cultural education,1\r\njournal of language and culture,1\r\njournal of language and discrimination,-1\r\njournal of language and education,1\r\njournal of language and politics,2\r\njournal of language and popular culture in africa,1\r\njournal of language and sexuality,1\r\njournal of language and social psychology,3\r\n\"journal of language contact: evolution of languages, contact and discourse\",2\r\njournal of language evolution,1\r\njournal of language identity and education,2\r\njournal of language literature and culture,1\r\njournal of language modelling,1\r\njournal of language teaching and research,1\r\njournal of languages for specific purposes,-1\r\njournal of laparoendoscopic and advanced surgical techniques,1\r\njournal of large-scale research facilities,-1\r\njournal of laryngology and otology,1\r\njournal of laser applications,1\r\njournal of laser micro nanoengineering,1\r\n\"journal of late antique, islamic and byzantine studies\",-1\r\njournal of late antiquity,1\r\njournal of latin american and caribbean anthropology,1\r\njournal of latin american cultural studies,1\r\njournal of latin american geography,1\r\njournal of latin american studies,3\r\njournal of latin linguistics,1\r\njournal of law and economics,2\r\njournal of law and medicine,1\r\njournal of law and public policy,1\r\njournal of law and social deviance,-1\r\njournal of law and social work,1\r\njournal of law and society,3\r\njournal of law and the biosciences,1\r\njournal of law economics and organization,2\r\njournal of law medicine and ethics,1\r\n\"journal of law, business and ethics\",1\r\n\"journal of law, technology & policy\",1\r\njournal of leadership and organizational studies,1\r\njournal of leadership education,-1\r\njournal of leadership studies,1\r\n\"journal of leadership, accountability and ethics\",-1\r\njournal of lean systems,-1\r\njournal of learning analytics,2\r\njournal of learning design,1\r\njournal of learning development in higher education,-1\r\njournal of learning disabilities,3\r\njournal of learning for development,-1\r\njournal of learning spaces,1\r\njournal of learning through the arts,-1\r\njournal of lecture notes on software engineering,-1\r\njournal of legal analysis,1\r\njournal of legal anthropology,1\r\njournal of legal education,1\r\njournal of legal history,2\r\njournal of legal medicine,1\r\njournal of legal philosophy,1\r\njournal of legal research methodology,1\r\njournal of legal studies,2\r\njournal of legal technology risk management,1\r\njournal of legislative studies,1\r\njournal of leisure research,2\r\njournal of lesbian studies,1\r\njournal of leukocyte biology,1\r\njournal of lgbt youth,1\r\njournal of librarianship and information science,1\r\njournal of librarianship and scholarly communication,1\r\njournal of library administration,1\r\njournal of library and information services in distance learning,1\r\njournal of library metadata,1\r\njournal of lie theory,1\r\njournal of life economics,-1\r\njournal of life medicine,-1\r\njournal of lifestyle and sdgs review,1\r\njournal of light and visual environment,1\r\njournal of lightwave technology,3\r\njournal of limnology,1\r\njournal of linear and topological algebra,1\r\njournal of linguistic and intercultural education,1\r\njournal of linguistic anthropology,3\r\njournal of linguistic geography,1\r\njournal of linguistics,3\r\njournal of linguistics and language teaching,-1\r\njournal of lipid research,1\r\njournal of liposome research,1\r\njournal of liquid chromatography and related technologies,1\r\njournal of literacy research,2\r\njournal of literary and cultural disability studies,1\r\njournal of literary education,-1\r\njournal of literary multilingualism,1\r\njournal of literary semantics,2\r\njournal of literary studies,1\r\njournal of literary theory,2\r\njournal of literature and art studies,-1\r\njournal of literature and trauma studies,1\r\n\"journal of literature, history and philosophy\",1\r\njournal of lithic studies,1\r\njournal of livestock science,-1\r\njournal of location based services,1\r\njournal of logic and analysis,1\r\njournal of logic and computation,2\r\n\"journal of logic, language and information\",2\r\njournal of logical and algebraic methods in programming,2\r\njournal of long-term effects of medical implants,1\r\njournal of loss and trauma,1\r\njournal of loss prevention in the process industries,1\r\njournal of low frequency noise vibration and active control,1\r\njournal of low power electronics,-1\r\njournal of low power electronics and applications,-1\r\njournal of low temperature physics,1\r\njournal of lower genital tract disease,1\r\njournal of luminescence,1\r\njournal of lutheran ethics,1\r\njournal of machine learning research,3\r\njournal of macroeconomics,1\r\njournal of macromarketing,1\r\njournal of macromolecular science part a: pure and applied chemistry,1\r\njournal of macromolecular science part b: physics,1\r\njournal of magnesium and alloys,1\r\njournal of magnetic resonance,1\r\njournal of magnetic resonance imaging,2\r\njournal of magnetic resonance open,1\r\njournal of magnetics,1\r\njournal of magnetism and magnetic materials,1\r\njournal of maltese education research,-1\r\njournal of mammalian evolution,1\r\njournal of mammalogy,1\r\njournal of mammary gland biology and neoplasia,1\r\njournal of managed care pharmacy,1\r\njournal of management,3\r\njournal of management accounting research,1\r\njournal of management and change,-1\r\njournal of management and governance,1\r\njournal of management and marketing research,-1\r\njournal of management and organization,1\r\njournal of management and strategy,-1\r\njournal of management control,1\r\njournal of management development,1\r\njournal of management education,1\r\njournal of management for global sustainability,1\r\njournal of management history,1\r\njournal of management in engineering,1\r\njournal of management information systems,3\r\njournal of management inquiry,2\r\njournal of management policy and practice,-1\r\njournal of management science and engineering,1\r\njournal of management studies,3\r\n\"journal of management, spirituality & religion\",1\r\njournal of managerial psychology,1\r\njournal of manipulative and physiological therapeutics,1\r\njournal of manufacturing and materials processing,-1\r\njournal of manufacturing processes,1\r\njournal of manufacturing science and engineering: transactions of the asme,1\r\njournal of manufacturing systems,3\r\njournal of manufacturing technology management,1\r\njournal of maps,1\r\njournal of marine engineering and technology,1\r\njournal of marine environmental engineering,1\r\njournal of marine research,1\r\njournal of marine science and application,1\r\njournal of marine science and engineering,-1\r\njournal of marine science and technology,1\r\njournal of marine systems,1\r\njournal of marital and family therapy,1\r\njournal of maritime archaeology,2\r\njournal of maritime law and commerce,1\r\njournal of maritime research,1\r\njournal of market access & health policy,1\r\njournal of marketing,3\r\njournal of marketing analytics,1\r\njournal of marketing and management,-1\r\njournal of marketing behavior,1\r\njournal of marketing channels,1\r\njournal of marketing communications,1\r\njournal of marketing development and competitiveness,-1\r\njournal of marketing education,1\r\njournal of marketing for higher education,1\r\njournal of marketing management,1\r\njournal of marketing perspectives,-1\r\njournal of marketing research,3\r\njournal of marketing research and case studies,-1\r\njournal of marketing theory and practice,1\r\njournal of markets and morality,1\r\njournal of marriage and the family,3\r\njournal of mass spectrometry,1\r\njournal of mass violence research,-1\r\njournal of material culture,3\r\njournal of material cycles and waste management,1\r\njournal of materials chemistry c,1\r\njournal of materials chemistry. a,2\r\njournal of materials chemistry. b,1\r\njournal of materials education,-1\r\njournal of materials engineering and performance,1\r\njournal of materials in civil engineering,1\r\njournal of materials processing technology,2\r\njournal of materials research,1\r\njournal of materials research and technology,1\r\njournal of materials science,1\r\njournal of materials science : materials in engineering,1\r\njournal of materials science : materials theory,1\r\njournal of materials science : metallurgy,-1\r\njournal of materials science and engineering b,-1\r\njournal of materials science and nanotechnology,-1\r\njournal of materials science and technology,2\r\njournal of materials science research,-1\r\njournal of materials science: materials in electronics,1\r\njournal of materials science: materials in medicine,1\r\njournal of maternal-fetal and neonatal medicine,1\r\njournal of mathematical analysis,-1\r\njournal of mathematical analysis and applications,1\r\njournal of mathematical behavior,1\r\njournal of mathematical biology,3\r\njournal of mathematical chemistry,1\r\njournal of mathematical cryptology,1\r\njournal of mathematical economics,1\r\njournal of mathematical finance,-1\r\njournal of mathematical fluid mechanics,1\r\njournal of mathematical imaging and vision,2\r\njournal of mathematical inequalities,-1\r\njournal of mathematical logic,1\r\njournal of mathematical neuroscience,-1\r\njournal of mathematical physics,1\r\njournal of mathematical physics analysis geometry,1\r\njournal of mathematical psychology,1\r\njournal of mathematical sciences,1\r\njournal of mathematical sciences: the university of tokyo,1\r\njournal of mathematical sociology,1\r\njournal of mathematical study,-1\r\njournal of mathematics,-1\r\njournal of mathematics and culture,1\r\njournal of mathematics and modeling in finance,-1\r\njournal of mathematics and music,1\r\njournal of mathematics and statistical science,-1\r\njournal of mathematics and statistics,-1\r\njournal of mathematics and the arts,1\r\njournal of mathematics in industry,1\r\njournal of mathematics teacher education,1\r\njournal of measurements in engineering,-1\r\njournal of mechanical behaviour of materials,1\r\njournal of mechanical design,2\r\njournal of mechanical engineering,-1\r\njournal of mechanical science and technology,1\r\njournal of mechanics,1\r\njournal of mechanics engineering and automation,-1\r\njournal of mechanics in medicine and biology,1\r\njournal of mechanics of materials and structures,1\r\njournal of mechanisms and robotics,2\r\njournal of media & mass communication,-1\r\njournal of media and religion,1\r\njournal of media business studies,1\r\njournal of media critiques,1\r\njournal of media economics,1\r\njournal of media ethics,1\r\njournal of media management and entrepreneurship,1\r\njournal of media psychology,1\r\njournal of medical and biological engineering,1\r\njournal of medical artificial intelligence,1\r\njournal of medical biochemistry,1\r\njournal of medical biography,1\r\njournal of medical case reports,1\r\njournal of medical cases,-1\r\njournal of medical devices-transactions of the asme,1\r\njournal of medical diagnostic methods,-1\r\njournal of medical economics,1\r\njournal of medical education,-1\r\njournal of medical education and curricular development,1\r\njournal of medical engineering and technology,1\r\njournal of medical entomology,1\r\njournal of medical ethics,3\r\njournal of medical genetics,2\r\njournal of medical humanities,1\r\njournal of medical imaging,1\r\njournal of medical imaging and health informatics,1\r\njournal of medical imaging and radiation oncology,1\r\njournal of medical imaging and radiation sciences,1\r\njournal of medical internet research,2\r\n\"journal of medical marketing: device, diagnostic and pharmaceutical marketing\",1\r\njournal of medical microbiology,1\r\njournal of medical microbiology & diagnosis,-1\r\njournal of medical mycology,1\r\njournal of medical primatology,1\r\njournal of medical radiation sciences,1\r\njournal of medical science,1\r\njournal of medical screening,1\r\njournal of medical systems,1\r\njournal of medical toxicology: official journal of the american college of medical toxicology,1\r\njournal of medical ultrasonics,1\r\njournal of medical virology,1\r\njournal of medicinal and aromatic plant sciences,1\r\njournal of medicinal chemistry,3\r\njournal of medicinal food,1\r\njournal of medicinal plants research,-1\r\njournal of medicine,1\r\njournal of medicine and medical sciences,-1\r\njournal of medicine and philosophy,2\r\njournal of medieval and early modern studies,3\r\njournal of medieval history,3\r\njournal of medieval iberian studies,1\r\njournal of medieval latin,1\r\njournal of medieval religious cultures,1\r\njournal of mediterranean archaeology,2\r\njournal of mediterranean studies,1\r\njournal of membrane biology,1\r\njournal of membrane computing,1\r\njournal of membrane science,2\r\njournal of membrane science & technology,-1\r\njournal of membrane science and research,1\r\njournal of memory and language,2\r\njournal of mennonite studies,-1\r\njournal of mens health,-1\r\njournal of mens studies: a scholarly journal about men and masculinities,1\r\njournal of mental health,1\r\njournal of mental health policy and economics,1\r\njournal of metallurgy and materials science,1\r\njournal of metamorphic geology,2\r\njournal of metastable and nanocrystalline materials,-1\r\njournal of micro- and nano-manufacturing,1\r\njournal of micro-bio robotics,-1\r\njournal of micro-nanolithography mems and moems,1\r\njournal of microbial and biochemical technology,-1\r\njournal of microbiological methods,1\r\njournal of microbiology,1\r\njournal of microbiology and biology education,1\r\njournal of microbiology and biotechnology,1\r\njournal of microbiology immunology and infection,1\r\n\"journal of microbiology, biotechnology and food sciences\",-1\r\njournal of microelectromechanical systems,1\r\njournal of microelectronics and electronic packaging,-1\r\njournal of microencapsulation,1\r\njournal of micromechanics and microengineering,1\r\njournal of micromechanics and molecular physics,1\r\njournal of micropalaeontology,1\r\njournal of microscopy: oxford,1\r\njournal of microwave power and electromagnetic energy,1\r\njournal of middle east womens studies,1\r\njournal of midwifery and womens health,1\r\njournal of migration and health,1\r\njournal of migration history,1\r\njournal of military ethics: normative aspects of the use of military force,1\r\njournal of military history,1\r\njournal of military social work and behavioral health services,-1\r\njournal of military studies,1\r\njournal of mind and behavior,1\r\njournal of mineralogical and petrological sciences,1\r\njournal of minerals and materials characterization and engineering,-1\r\njournal of mines and geosciences,-1\r\njournal of minimally invasive gynecology,1\r\njournal of mining and metallurgy section b: metallurgy,1\r\njournal of mining science,1\r\njournal of mixed methods research,2\r\njournal of mobile multimedia,1\r\n\"journal of mobile technologies, knowledge, and society\",-1\r\njournal of modelling in management,1\r\njournal of modern accounting and auditing,-1\r\njournal of modern african studies,2\r\njournal of modern applied statistical methods,1\r\njournal of modern craft,1\r\njournal of modern dynamics,1\r\njournal of modern education review,-1\r\njournal of modern european history,2\r\njournal of modern greek studies,2\r\njournal of modern history,3\r\njournal of modern italian studies,2\r\njournal of modern jewish studies,1\r\njournal of modern literature,3\r\njournal of modern optics,1\r\njournal of modern philosophy,1\r\njournal of modern physics,-1\r\njournal of modern power systems and clean energy,1\r\njournal of modern project management,1\r\njournal of modern textile science and engineering,-1\r\njournal of molecular and cellular cardiology,2\r\njournal of molecular and cellular cardiology plus,1\r\njournal of molecular and cellular pathology,-1\r\njournal of molecular and clinical medicine,-1\r\njournal of molecular and engineering materials,1\r\njournal of molecular biochemistry,-1\r\njournal of molecular biology,2\r\njournal of molecular biomarkers and diagnosis,-1\r\njournal of molecular cell biology,1\r\njournal of molecular diagnostics,1\r\njournal of molecular endocrinology,1\r\njournal of molecular evolution,1\r\njournal of molecular graphics and modelling,1\r\njournal of molecular histology,1\r\njournal of molecular liquids,1\r\njournal of molecular medicine: jmm,2\r\njournal of molecular microbiology and biotechnology,1\r\njournal of molecular modeling,1\r\njournal of molecular neuroscience,1\r\njournal of molecular recognition,1\r\njournal of molecular spectroscopy,1\r\njournal of molecular structure,1\r\njournal of molluscan studies,1\r\njournal of monetary economics,3\r\njournal of money credit and banking,2\r\njournal of money laundering control,1\r\njournal of monolingual and bilingual speech,1\r\njournal of moral education,2\r\njournal of moral philosophy,2\r\njournal of moral theology,1\r\njournal of morphology,1\r\njournal of motor behavior,1\r\njournal of motor learning and development,1\r\njournal of mountain ecology,1\r\njournal of mountain science,1\r\njournal of movement disorders,1\r\njournal of multi business model innovation and technology,-1\r\njournal of multi-criteria decision analysis,1\r\njournal of multicultural counseling and development,1\r\njournal of multicultural discourses,1\r\njournal of multidisciplinary engineering science and technology,-1\r\njournal of multidisciplinary healthcare,1\r\njournal of multidisciplinary research,-1\r\njournal of multilingual and multicultural development,3\r\njournal of multilingual theories and practices,1\r\njournal of multimedia education research,1\r\njournal of multimorbidity and comorbidity,1\r\njournal of multinational financial management,1\r\njournal of multiple sclerosis,-1\r\njournal of multiple-valued logic and soft computing,1\r\njournal of multiscale modelling,1\r\njournal of multiscale neuroscience,-1\r\njournal of multivariate analysis,2\r\njournal of muscle foods,1\r\njournal of muscle research and cell motility,1\r\njournal of musculoskeletal and neuronal interactions,1\r\njournal of musculoskeletal pain,1\r\njournal of musculoskeletal research,1\r\njournal of museum education,1\r\njournal of music and meaning,1\r\njournal of music teacher education,1\r\njournal of music theory,2\r\njournal of music theory pedagogy,1\r\njournal of music therapy,2\r\n\"journal of music, health, and wellbeing\",1\r\n\"journal of music, technology and education\",1\r\njournal of musicological research,2\r\njournal of musicology,3\r\njournal of muslim minority affairs,1\r\njournal of muslims in europe,1\r\njournal of namibian studies: history politics culture,-1\r\njournal of nano education,1\r\njournal of nano research,1\r\njournal of nanobiotechnology,1\r\njournal of nanoelectronics and optoelectronics,-1\r\njournal of nanoparticle research,1\r\njournal of nanophotonics,1\r\njournal of nanoscience and nanotechnology,1\r\njournal of nanoscience with advanced technology,-1\r\njournal of nanostructure in chemistry,-1\r\njournal of nanotechnology,1\r\njournal of nanotheranostics,-1\r\njournal of narrative politics,1\r\njournal of natural fibers,2\r\njournal of natural history,1\r\njournal of natural medicines,1\r\njournal of natural products,1\r\njournal of natural resources policy research,1\r\njournal of nature and science,-1\r\njournal of navigation,1\r\njournal of near eastern studies,1\r\njournal of near infrared spectroscopy,1\r\njournal of negative results in biomedicine,1\r\njournal of negro education,1\r\njournal of nematology,1\r\njournal of neonatal nursing,1\r\njournal of nepal health research council,-1\r\njournal of nepal medical association,-1\r\njournal of nepal paediatric society,-1\r\njournal of nephrology,1\r\njournal of nervous and mental disease,1\r\njournal of network and computer applications,1\r\njournal of network and systems management,1\r\njournal of networks,-1\r\njournal of neural engineering,1\r\njournal of neural transmission,1\r\njournal of neuro-oncology,1\r\njournal of neuro-ophthalmology,1\r\njournal of neurochemistry,2\r\njournal of neurodevelopmental disorders,1\r\njournal of neuroendocrinology,1\r\njournal of neuroengineering and rehabilitation,1\r\njournal of neurogastroenterology and motility,1\r\njournal of neurogenetics,1\r\njournal of neuroimaging,1\r\njournal of neuroimmune pharmacology,1\r\njournal of neuroimmunology,1\r\njournal of neuroinflammation,1\r\njournal of neurointerventional surgery,2\r\njournal of neurolinguistics,2\r\njournal of neurologic physical therapy,1\r\njournal of neurological sciences: turkish,1\r\njournal of neurological surgery,1\r\n\"journal of neurological surgery. part b, skull base\",1\r\njournal of neurology,2\r\njournal of neurology and neurophysiology,-1\r\njournal of neurology neurosurgery and psychiatry,3\r\njournal of neurology research,-1\r\njournal of neuromuscular diseases,1\r\njournal of neuropathology and experimental neurology,1\r\njournal of neurophilosophy,1\r\njournal of neurophysiology,2\r\njournal of neuropsychiatry and clinical neurosciences,1\r\njournal of neuropsychology,1\r\njournal of neuroradiology,1\r\njournal of neurorestoratology,-1\r\njournal of neuroscience,3\r\njournal of neuroscience methods,1\r\njournal of neuroscience nursing,1\r\njournal of neuroscience research,1\r\n\"journal of neuroscience, psychology, and economics\",1\r\njournal of neurosurgery,2\r\njournal of neurosurgery : case lessons,-1\r\njournal of neurosurgery: pediatrics,1\r\njournal of neurosurgery: spine,1\r\njournal of neurosurgical anesthesiology,1\r\njournal of neurosurgical sciences,1\r\njournal of neurotherapy,1\r\njournal of neurotrauma,2\r\njournal of neurovirology,1\r\njournal of neutron research,1\r\njournal of new approaches in educational research,1\r\njournal of new materials for electrochemical systems,1\r\njournal of new music research,3\r\njournal of new seeds,1\r\njournal of new zealand & pacific studies,1\r\njournal of next generation information technology,-1\r\njournal of nietzsche studies,1\r\njournal of non-crystalline solids,1\r\njournal of non-crystalline solids : x,1\r\njournal of non-equilibrium thermodynamics,1\r\njournal of non-newtonian fluid mechanics,1\r\njournal of noncommutative geometry,1\r\njournal of nondestructive evaluation,1\r\njournal of nonlinear and convex analysis,1\r\njournal of nonlinear mathematical physics,1\r\njournal of nonlinear optical physics and materials,1\r\njournal of nonlinear science,2\r\njournal of nonparametric statistics,1\r\njournal of nonprofit and public sector marketing,1\r\njournal of nonsmooth analysis and optimization,1\r\njournal of nonverbal behavior,1\r\njournal of nordic archaeological science,1\r\njournal of north african research in business,-1\r\njournal of north african studies,1\r\njournal of northern studies,1\r\njournal of northwest atlantic fishery science,1\r\njournal of northwest semitic languages,1\r\njournal of novel physiotherapies,-1\r\njournal of nuclear cardiology,1\r\njournal of nuclear energy science & power generation technology,-1\r\njournal of nuclear engineering,-1\r\njournal of nuclear engineering and radiation science,1\r\njournal of nuclear materials,2\r\njournal of nuclear materials management,-1\r\njournal of nuclear medicine,3\r\njournal of nuclear medicine technology,1\r\njournal of nuclear science and technology,1\r\njournal of nucleic acids,-1\r\njournal of number theory,2\r\njournal of numerical analysis and approximation theory,1\r\njournal of numerical cognition,1\r\njournal of numerical mathematics,1\r\njournal of nursing,-1\r\njournal of nursing administration,1\r\njournal of nursing and care,-1\r\njournal of nursing and health studies,-1\r\njournal of nursing and healthcare of chronic illness,1\r\njournal of nursing and practice,-1\r\njournal of nursing care quality,1\r\njournal of nursing education,2\r\njournal of nursing education and practice,-1\r\njournal of nursing home research,-1\r\njournal of nursing management,3\r\njournal of nursing measurement,1\r\njournal of nursing research,-1\r\njournal of nursing scholarship,2\r\njournal of nutrition,2\r\njournal of nutrition and food security,-1\r\njournal of nutrition and metabolism,1\r\njournal of nutrition education and behavior,1\r\njournal of nutrition health and aging,1\r\njournal of nutrition in gerontology and geriatrics,1\r\njournal of nutritional biochemistry,3\r\njournal of nutritional health and food science,-1\r\njournal of nutritional science,1\r\njournal of nutritional science and vitaminology,1\r\njournal of obesity,1\r\njournal of obesity & weight loss therapy,-1\r\njournal of object technology,1\r\n\"journal of obstetric, gynecologic, and neonatal nursing\",1\r\njournal of obstetrics and gynaecology,1\r\njournal of obstetrics and gynaecology canada,1\r\njournal of obstetrics and gynaecology research,1\r\njournal of occupational and environmental hygiene,1\r\njournal of occupational and environmental medicine,1\r\njournal of occupational and organizational psychology,2\r\njournal of occupational health,1\r\njournal of occupational health psychology,3\r\njournal of occupational medicine and toxicology,1\r\njournal of occupational rehabilitation,2\r\njournal of occupational science,1\r\n\"journal of occupational therapy, schools & early intervention\",-1\r\njournal of ocean and coastal economics,-1\r\njournal of ocean engineering and marine energy,1\r\njournal of oceanography,1\r\njournal of ocular pharmacology and therapeutics,1\r\njournal of offender rehabilitation,1\r\njournal of official statistics,1\r\njournal of offshore mechanics and arctic engineering,1\r\njournal of oil palm research,1\r\njournal of oleo science,-1\r\njournal of olympic history,-1\r\njournal of oman studies,1\r\njournal of oncology pharmacy practice,1\r\njournal of online learning and teaching,1\r\njournal of online learning research,1\r\njournal of online trust & safety,1\r\njournal of open archaeology data,-1\r\njournal of open aviation science,-1\r\njournal of open educational resources in higher education,-1\r\njournal of open humanities data,1\r\njournal of open innovation,1\r\njournal of open psychology data,-1\r\njournal of open research software,1\r\njournal of open source software,1\r\n\"journal of open, flexible, and distance learning\",1\r\njournal of openness commons & organizing,-1\r\njournal of operational oceanography,1\r\njournal of operational risk,1\r\njournal of operations management,3\r\njournal of operator theory,1\r\njournal of ophthalmic and vision research,1\r\njournal of ophthalmic inflammation and infection,1\r\njournal of ophthalmic surgery,-1\r\njournal of ophthalmology,1\r\njournal of opioid management,1\r\njournal of optical communications,1\r\njournal of optical communications and networking,2\r\njournal of optical microsystems,1\r\njournal of optical technology,1\r\njournal of optics,1\r\njournal of optics a: pure and applied optics,1\r\njournal of optimization theory and applications,1\r\njournal of optoelectronics and advanced materials,1\r\njournal of optometry,1\r\njournal of oral and facial pain and headache,1\r\njournal of oral and maxillofacial surgery,1\r\n\"journal of oral and maxillofacial surgery, medicine, and pathology\",-1\r\njournal of oral biosciences,1\r\njournal of oral health and biosciences,-1\r\njournal of oral implantology,1\r\njournal of oral microbiology,2\r\njournal of oral pathology and medicine,2\r\njournal of oral rehabilitation,2\r\njournal of oral research,-1\r\njournal of oral science,1\r\njournal of organic chemistry,2\r\njournal of organization design,1\r\njournal of organizational and end user computing,1\r\njournal of organizational behavior,3\r\njournal of organizational behavior management,1\r\njournal of organizational change management,1\r\njournal of organizational computing and electronic commerce,1\r\njournal of organizational effectiveness,1\r\njournal of organizational ethnography,1\r\njournal of organizational knowledge management,-1\r\njournal of organizational management studies,-1\r\njournal of organizational psychology,-1\r\njournal of organizational sociology,1\r\njournal of organometallic chemistry,1\r\njournal of ornithology,1\r\njournal of orofacial orthopedics-fortschritte der kieferorthopadie,1\r\njournal of orofacial pain,1\r\njournal of orthodontics,1\r\njournal of orthodox christian studies,1\r\njournal of orthopaedic and sports physical therapy,1\r\njournal of orthopaedic case reports,-1\r\njournal of orthopaedic research,2\r\njournal of orthopaedic science,1\r\njournal of orthopaedic surgery,1\r\njournal of orthopaedic surgery and research,1\r\njournal of orthopaedic translation,-1\r\njournal of orthopaedic trauma,1\r\njournal of orthopaedics,1\r\njournal of orthopaedics and traumatology,1\r\njournal of osteopathic medicine,1\r\njournal of osteoporosis,1\r\njournal of osteoporosis and physical activity,-1\r\njournal of otolaryngology and neurotology research,-1\r\njournal of otolaryngology-head and neck surgery,1\r\njournal of otology,1\r\njournal of outdoor and environmental education,1\r\njournal of outdoor recreation and tourism,1\r\njournal of outsourcing and organizational information management,-1\r\njournal of ovarian research,1\r\njournal of ovonic research,1\r\njournal of pacific archaeology,1\r\njournal of pacific history,2\r\njournal of pacific rim psychology,1\r\njournal of pacifism and nonviolence,1\r\njournal of packaging technology and research,1\r\njournal of paediatrics and child health,1\r\njournal of pain,2\r\njournal of pain and palliative care pharmacotherapy,1\r\njournal of pain and symptom management,1\r\njournal of pain research,1\r\njournal of paleolimnology,1\r\njournal of paleolithic archaeology,1\r\njournal of paleontology,1\r\njournal of palestine studies,1\r\njournal of palliative care,1\r\njournal of palliative medicine,1\r\njournal of parallel and distributed computing,2\r\njournal of parapsychology,1\r\njournal of parasitic diseases,-1\r\njournal of parasitology,1\r\njournal of parenteral and enteral nutrition,1\r\njournal of park and recreation administration,1\r\njournal of parkinsons disease,1\r\njournal of partial differential equations,1\r\njournal of participation and employee ownership,1\r\njournal of participatory research methods,1\r\njournal of pastoral care and counseling: jpcc,1\r\njournal of pastoral theology,-1\r\njournal of pathology,3\r\njournal of pathology informatics,1\r\njournal of patient care,-1\r\njournal of patient experience,1\r\njournal of patient safety,1\r\njournal of patient safety and risk management,1\r\njournal of patient-reported outcomes,1\r\njournal of pattern recognition and intelligent systems,-1\r\njournal of pattern recognition research,1\r\njournal of payments strategy & systems,-1\r\njournal of peace education,1\r\njournal of peace research,3\r\njournal of peacebuilding and development,1\r\njournal of peasant studies,3\r\njournal of pedagogical research,1\r\njournal of pediatric and adolescent gynecology,1\r\njournal of pediatric endocrinology and metabolism,1\r\njournal of pediatric gastroenterology and nutrition,1\r\njournal of pediatric genetics,1\r\njournal of pediatric health care,1\r\njournal of pediatric hematology oncology,1\r\njournal of pediatric neurology,1\r\njournal of pediatric nursing,1\r\njournal of pediatric oncology nursing,1\r\njournal of pediatric ophthalmology and strabismus,1\r\njournal of pediatric orthopaedics,1\r\njournal of pediatric orthopaedics: part b,1\r\njournal of pediatric psychology,1\r\njournal of pediatric rehabilitation medicine,-1\r\njournal of pediatric surgery,1\r\njournal of pediatric surgery case reports,1\r\njournal of pediatric urology,1\r\njournal of pediatrics,2\r\njournal of pediatrics : clinical practice,1\r\njournal of peer learning,1\r\njournal of pension economics and finance,1\r\njournal of pentecostal and charismatic christianity,1\r\njournal of pentecostal theology,1\r\njournal of peptide science,1\r\njournal of perceptual imaging,1\r\njournal of performance of constructed facilities,1\r\njournal of perianesthesia nursing,1\r\njournal of perinatal and neonatal nursing,1\r\njournal of perinatal education,1\r\njournal of perinatal medicine,1\r\njournal of perinatology,1\r\njournal of periodontal research,1\r\njournal of periodontology,2\r\njournal of perioperative practice,1\r\njournal of persianate studies,1\r\njournal of personal selling and sales management,2\r\njournal of personality,3\r\njournal of personality and social psychology,3\r\njournal of personality assessment,1\r\njournal of personality disorders,2\r\njournal of personalized medicine,-1\r\njournal of personnel psychology,1\r\njournal of perspectives in applied academic practice,-1\r\njournal of perspectives in management,-1\r\njournal of pest science,1\r\njournal of pesticide science,1\r\njournal of petroleum geology,1\r\njournal of petrology,2\r\njournal of pharmaceutical analysis,1\r\njournal of pharmaceutical and biomedical analysis,1\r\njournal of pharmaceutical and biomedical analysis open,1\r\njournal of pharmaceutical health services research,1\r\njournal of pharmaceutical innovation,1\r\njournal of pharmaceutical policy and practice,1\r\njournal of pharmaceutical sciences,2\r\njournal of pharmaceutics & drug delivery research,-1\r\njournal of pharmacokinetics and pharmacodynamics,1\r\njournal of pharmacological and toxicological methods,1\r\njournal of pharmacological sciences,1\r\njournal of pharmacology and experimental therapeutics,2\r\njournal of pharmacy and bioallied sciences,-1\r\njournal of pharmacy and pharmaceutical sciences,1\r\njournal of pharmacy and pharmacology,1\r\njournal of pharmacy and pharmacology research,-1\r\njournal of pharmacy practice,1\r\njournal of phase equilibria and diffusion,1\r\njournal of phenomenological psychology,1\r\njournal of philanthropy and marketing,1\r\njournal of philosophical logic,3\r\njournal of philosophical research,1\r\njournal of philosophy,3\r\njournal of philosophy in schools,1\r\njournal of philosophy of education,3\r\njournal of philosophy of life,1\r\njournal of phonetics,3\r\njournal of photochemistry and photobiology a: chemistry,1\r\njournal of photochemistry and photobiology b: biology,1\r\njournal of photochemistry and photobiology c: photochemistry reviews,1\r\n\"journal of photogrammetry, remote sensing and geoinformation science\",1\r\njournal of photonics for energy,1\r\njournal of photopolymer science and technology,1\r\njournal of phycology,1\r\njournal of physical activity and health,1\r\njournal of physical and chemical reference data,1\r\njournal of physical chemistry a,1\r\njournal of physical chemistry b,1\r\njournal of physical chemistry c,2\r\njournal of physical chemistry letters,3\r\njournal of physical education and sport,-1\r\njournal of physical education and sports management,-1\r\n\"journal of physical education, recreation & dance\",-1\r\njournal of physical oceanography,2\r\njournal of physical organic chemistry,1\r\njournal of physical science and application,-1\r\njournal of physical studies,1\r\njournal of physical therapy science,-1\r\njournal of physics : complexity,1\r\njournal of physics : conference series,1\r\njournal of physics a: mathematical and theoretical,2\r\njournal of physics and chemistry of solids,1\r\njournal of physics b: atomic molecular and optical physics,1\r\njournal of physics communications,1\r\njournal of physics d: applied physics,1\r\njournal of physics g: nuclear and particle physics,2\r\njournal of physics: condensed matter,2\r\njournal of physiological anthropology,1\r\njournal of physiological sciences,1\r\njournal of physiology and biochemistry,1\r\njournal of physiology and pharmacology,1\r\njournal of physiology: london,2\r\njournal of physiology: paris,1\r\njournal of physiotherapy,2\r\njournal of phytopathology,1\r\njournal of pidgin and creole languages,2\r\njournal of pineal research,2\r\njournal of pipeline science and engineering,1\r\njournal of pipeline systems engineering and practice,1\r\njournal of place management and development,1\r\njournal of plankton research,1\r\njournal of planning and environmental law,1\r\njournal of planning education and research,2\r\njournal of planning history,1\r\njournal of planning literature,2\r\njournal of plant biochemistry & physiology,-1\r\njournal of plant biochemistry and biotechnology,1\r\njournal of plant biology,1\r\njournal of plant development,1\r\njournal of plant diseases and protection,1\r\njournal of plant ecology: uk,1\r\njournal of plant growth regulation,2\r\njournal of plant interactions,1\r\njournal of plant nutrition,1\r\njournal of plant nutrition and soil science,1\r\njournal of plant pathology,1\r\njournal of plant pathology & microbiology,-1\r\njournal of plant physiology,1\r\njournal of plant protection research,-1\r\njournal of plant registrations,1\r\njournal of plant research,1\r\njournal of plant sciences,-1\r\njournal of plasma physics,1\r\njournal of plastic film and sheeting,1\r\njournal of plastic reconstructive and aesthetic surgery,1\r\njournal of plastic surgery and hand surgery,1\r\njournal of poetry therapy,1\r\njournal of police and criminal psychology,1\r\njournal of police crisis negotiations,1\r\njournal of policy analysis and management,3\r\njournal of policy and practice in intellectual disabilities,1\r\njournal of policy history,2\r\njournal of policy modeling,1\r\n\"journal of policy research in tourism, leisure and events\",1\r\njournal of polish safety and reliability association,-1\r\njournal of politeness research: language behaviour culture,2\r\njournal of political and military sociology,1\r\njournal of political ecology: case studies in history and society,1\r\njournal of political economy,3\r\njournal of political economy macroeconomics,1\r\njournal of political economy microeconomics,1\r\njournal of political ideologies,1\r\njournal of political institutions and political economy,1\r\njournal of political marketing,1\r\njournal of political philosophy,-1\r\njournal of political power,1\r\njournal of political science and public affairs,-1\r\njournal of political science education,1\r\njournal of politics,3\r\njournal of politics and law,-1\r\njournal of pollination ecology,1\r\njournal of pollution effects & control,-1\r\njournal of polymer engineering,1\r\njournal of polymer materials,1\r\njournal of polymer research,1\r\njournal of polymer science,1\r\njournal of polymers and the environment,1\r\njournal of popular culture,2\r\njournal of popular film and television,1\r\njournal of popular music education,1\r\njournal of popular music studies,2\r\njournal of popular romance studies,1\r\njournal of popular television,1\r\njournal of population ageing,1\r\njournal of population and social studies,1\r\njournal of population economics,2\r\njournal of porous materials,1\r\njournal of porous media,1\r\njournal of porphyrins and phthalocyanines,1\r\njournal of portfolio management,1\r\njournal of portuguese linguistics,2\r\njournal of positive behavior interventions,2\r\njournal of positive management,-1\r\njournal of positive psychology,2\r\njournal of positive school psychology,1\r\njournal of post keynesian economics,1\r\njournal of postcolonial linguistics,1\r\njournal of postcolonial writing,2\r\njournal of postgraduate medicine,1\r\njournal of posthuman studies,1\r\njournal of postsecondary education and disability,1\r\njournal of poultry science,1\r\njournal of poverty,1\r\njournal of poverty and social justice,1\r\njournal of power electronics,1\r\njournal of power sources,2\r\njournal of power sources advances,1\r\njournal of practice teaching and learning,-1\r\njournal of pragmatic constructivism,1\r\njournal of pragmatics,3\r\njournal of praxis in higher education,1\r\njournal of pre-college engineering education research,1\r\njournal of pre-raphaelite studies: new series,1\r\njournal of prediction markets,1\r\njournal of pregnancy,1\r\njournal of prehistoric religion,1\r\njournal of prenatal & perinatal psychology & health,-1\r\njournal of presbyterian history,1\r\njournal of pressure vessel technology: transactions of the asme,1\r\njournal of prevention,1\r\njournal of prevention and intervention in the community,1\r\njournal of preventive medicine and hygiene,-1\r\njournal of preventive medicine and public health,1\r\njournal of primary care and community health,1\r\njournal of print and media technology research,1\r\njournal of prison education research,1\r\njournal of private equity,1\r\njournal of private international law,3\r\njournal of probability and statistical science,1\r\njournal of probability and statistics,-1\r\njournal of probiotics & health,-1\r\njournal of problem based learning in higher education,1\r\njournal of process control,2\r\njournal of product and brand management,1\r\njournal of product innovation management,3\r\njournal of productivity analysis,2\r\njournal of professional issues in engineering education and practice,1\r\njournal of professional nursing,1\r\njournal of professions and organization,1\r\njournal of progressive human services,1\r\njournal of promotion management,1\r\njournal of property investment and finance,1\r\njournal of property research,1\r\n\"journal of property, planning and environmental law\",1\r\njournal of propulsion and power,1\r\njournal of prosthetic dentistry,1\r\njournal of prosthetics and orthotics,1\r\njournal of prosthodontic research,2\r\njournal of prosthodontics,1\r\njournal of proteome research,1\r\njournal of proteomics,1\r\njournal of proteomics and bioinformatics,-1\r\njournal of pseudo-differential operators and applications,1\r\njournal of psychedelic studies,-1\r\njournal of psychiatric and mental health nursing,2\r\njournal of psychiatric practice,1\r\njournal of psychiatric research,1\r\njournal of psychiatry,-1\r\njournal of psychiatry and neuroscience,2\r\njournal of psychiatry studies,-1\r\njournal of psycho-social studies,1\r\njournal of psychoactive drugs,1\r\njournal of psychoeducational assessment,1\r\njournal of psychohistory,1\r\njournal of psycholinguistic research,1\r\njournal of psychological and educational research,1\r\njournal of psychological type,-1\r\njournal of psychologists and counsellors in schools,1\r\njournal of psychology,1\r\njournal of psychology & psychotherapy,-1\r\njournal of psychology and ai,-1\r\njournal of psychology and theology,1\r\njournal of psychology in africa,-1\r\njournal of psychopathology and behavioral assessment,1\r\njournal of psychopathology and clinical science,3\r\njournal of psychopharmacology,1\r\njournal of psychophysiology,1\r\njournal of psychosocial nursing and mental health services,1\r\njournal of psychosocial oncology,1\r\njournal of psychosocial rehabilitation and mental health,1\r\njournal of psychosomatic obstetrics and gynecology,1\r\njournal of psychosomatic research,1\r\njournal of psychotherapy integration,1\r\njournal of public administration and governance,-1\r\njournal of public administration research and theory,3\r\njournal of public affairs,1\r\n\"journal of public budgeting, accounting and financial management\",1\r\njournal of public child welfare,1\r\njournal of public diplomacy,1\r\njournal of public economic theory,1\r\njournal of public economics,3\r\njournal of public finance and public choice,-1\r\njournal of public health,1\r\njournal of public health and emergency,1\r\njournal of public health dentistry,1\r\njournal of public health in africa,-1\r\njournal of public health management and practice,1\r\njournal of public health policy,1\r\njournal of public health research,1\r\njournal of public mental health,1\r\njournal of public pedagogies,-1\r\njournal of public policy,2\r\njournal of public policy and marketing,2\r\njournal of public procurement,2\r\njournal of public relations research,1\r\njournal of pulp and paper science,1\r\njournal of purchasing and supply management,2\r\njournal of pure and applied algebra,1\r\njournal of pure and applied microbiology,1\r\njournal of qualitative criminal justice and criminology,1\r\njournal of qualitative research in sports studies,-1\r\njournal of qualitative research in tourism,1\r\njournal of quality assurance in hospitality and tourism,1\r\njournal of quality in maintenance engineering,1\r\njournal of quality management,1\r\njournal of quality technology,1\r\njournal of quantitative analysis in sports,1\r\njournal of quantitative criminology,3\r\njournal of quantitative linguistics,1\r\njournal of quantitative methods,1\r\njournal of quantitative spectroscopy and radiative transfer,1\r\njournal of quaternary science,1\r\njournal of quranic studies,2\r\n\"journal of race, ethnicity and the city\",1\r\n\"journal of race, ethnicity, and politics\",1\r\njournal of racial and ethnic health disparities,1\r\njournal of radiation research,1\r\njournal of radiation research and applied sciences,-1\r\njournal of radio and audio media,1\r\njournal of radioanalytical and nuclear chemistry,1\r\njournal of radiological protection,1\r\njournal of radiology nursing,1\r\njournal of radiotherapy in practice,1\r\njournal of raman spectroscopy,1\r\njournal of raptor research,1\r\njournal of rare diseases,-1\r\njournal of rare earths,1\r\njournal of rational - emotive and cognitive - behavior therapy,1\r\njournal of real estate finance and economics,1\r\njournal of real estate literature,1\r\njournal of real estate portfolio management,1\r\njournal of real estate practice and education,1\r\njournal of real estate research,1\r\njournal of real-time image processing,1\r\njournal of receptors and signal transduction,1\r\njournal of reconstructive microsurgery,1\r\njournal of reconstructive microsurgery open,1\r\njournal of refractive surgery,1\r\njournal of refugee studies,2\r\njournal of regional analysis and policy,1\r\njournal of regional science,2\r\njournal of regulatory economics,1\r\njournal of rehabilitation,1\r\njournal of rehabilitation medicine,2\r\njournal of rehabilitation medicine : clinical communications,-1\r\njournal of rehabilitation research and development,1\r\njournal of reinforced plastics and composites,1\r\njournal of relationship marketing,1\r\njournal of reliability and statistical studies,-1\r\njournal of reliable intelligent environments,-1\r\njournal of religion,2\r\njournal of religion and film,1\r\njournal of religion and health,1\r\njournal of religion and popular culture,1\r\njournal of religion and society,1\r\njournal of religion and spirituality in social work: social thought,1\r\njournal of religion and violence,1\r\njournal of religion in africa,1\r\njournal of religion in europe,2\r\n\"journal of religion, disability and health\",1\r\n\"journal of religion, media and digital culture\",1\r\n\"journal of religion, spirituality and aging\",1\r\njournal of religious education,1\r\njournal of religious ethics,3\r\njournal of religious history,2\r\njournal of remanufacturing,1\r\njournal of remote sensing,1\r\njournal of renal care,1\r\njournal of renal nutrition,1\r\njournal of renewable and sustainable energy,1\r\njournal of renewable materials,-1\r\njournal of reproduction & infertility,-1\r\njournal of reproduction and development,1\r\njournal of reproductive and infant psychology,1\r\njournal of reproductive immunology,1\r\njournal of reproductive medicine,1\r\njournal of research administration,1\r\njournal of research and practice in information technology,1\r\njournal of research design and statistics in linguistics and communication science,1\r\njournal of research for consumers,-1\r\njournal of research in architecture and planning,1\r\njournal of research in childhood education,1\r\njournal of research in crime and delinquency,3\r\njournal of research in gender studies,1\r\njournal of research in health sciences,-1\r\njournal of research in industrial organization,-1\r\njournal of research in innovative teaching & learning,1\r\njournal of research in interactive marketing,1\r\njournal of research in international education,1\r\njournal of research in interprofessional practice and education,1\r\njournal of research in marketing and entrepreneurship,1\r\njournal of research in medical sciences,1\r\njournal of research in music education,2\r\njournal of research in music performance,1\r\njournal of research in nursing,1\r\njournal of research in obesity,-1\r\njournal of research in personality,2\r\njournal of research in pharmacy,1\r\njournal of research in reading,2\r\njournal of research in rural education,1\r\njournal of research in science teaching,3\r\njournal of research in social sciences,-1\r\njournal of research in special educational needs,1\r\njournal of research in stem education,1\r\njournal of research in technical careers,-1\r\njournal of research management and administration,-1\r\njournal of research of the national institute of standards and technology,1\r\njournal of research on adolescence,2\r\njournal of research on character education,1\r\njournal of research on educational effectiveness,2\r\njournal of research on leadership education,-1\r\njournal of research on technology in education,1\r\n\"journal of research on trade, management and economic development\",-1\r\njournal of research practice,1\r\njournal of resistance studies,1\r\njournal of resources and ecology,1\r\njournal of responsible innovation,1\r\njournal of responsible production and consumption,1\r\njournal of retailing,3\r\njournal of retailing and consumer services,1\r\njournal of revenue and pricing management,1\r\njournal of reviews on global economics,-1\r\njournal of rheology,2\r\njournal of rheumatology,1\r\njournal of risk,1\r\njournal of risk and financial management,-1\r\njournal of risk and insurance,2\r\njournal of risk and uncertainty,2\r\njournal of risk model validation,1\r\njournal of risk research,1\r\njournal of ritual studies,1\r\njournal of road engineering,1\r\njournal of road safety,1\r\njournal of robotic surgery,1\r\njournal of robotics and mechatronics,1\r\njournal of rock mechanics and geotechnical engineering,1\r\njournal of roman archaeology,3\r\njournal of roman archaeology : supplementary series,2\r\njournal of roman military equipment studies,1\r\njournal of roman pottery studies,1\r\njournal of roman studies,3\r\njournal of romance studies,1\r\njournal of romanticism,1\r\njournal of rubber research,1\r\njournal of rural and community development,1\r\njournal of rural cooperation,1\r\njournal of rural health,1\r\njournal of rural studies,2\r\njournal of russian laser research,1\r\njournal of safety and sustainability,-1\r\njournal of safety research,2\r\njournal of sandwich structures and materials,1\r\n\"journal of satisfiability, boolean modeling and computation\",1\r\njournal of saudi chemical society,-1\r\njournal of scandinavian cinema,2\r\njournal of scheduling,1\r\njournal of schenkerian studies,1\r\njournal of scholarly publishing,1\r\njournal of school choice,1\r\njournal of school health,1\r\njournal of school nursing,1\r\njournal of school psychology,1\r\njournal of school violence,1\r\njournal of science,-1\r\njournal of science and cycling,-1\r\njournal of science and medicine in sport,2\r\njournal of science and technology for forest products and processes,1\r\njournal of science and technology of the arts,1\r\njournal of science and technology policy management,1\r\njournal of science communication,1\r\njournal of science education and technology,1\r\njournal of science in sport and exercise,1\r\njournal of science teacher education,2\r\n\"journal of sciences, islamic republic of iran\",-1\r\njournal of scientific computing,1\r\njournal of scientometric research,1\r\njournal of scottish historical studies,1\r\njournal of scottish philosophy,1\r\njournal of scottish thought,-1\r\njournal of screenwriting,2\r\njournal of sea research,1\r\njournal of second and multiple language acquisition,-1\r\njournal of second language pronunciation,1\r\njournal of second language writing,2\r\njournal of securities operations & custody,-1\r\njournal of sedimentary environments,1\r\njournal of sedimentary research,1\r\njournal of seismic exploration,1\r\njournal of seismology,1\r\njournal of self-assembly and molecular electronics,1\r\njournal of semantics,3\r\njournal of semiconductor technology and science,-1\r\njournal of semiconductors,1\r\njournal of semitic studies,2\r\njournal of sensor and actuator networks,-1\r\njournal of sensors,1\r\njournal of sensors and sensor systems,-1\r\njournal of sensory studies,1\r\njournal of separation science,1\r\njournal of septuagint and cognate studies,1\r\njournal of service management,2\r\njournal of service research,3\r\njournal of service science,-1\r\njournal of service science and management,-1\r\njournal of service science research,1\r\njournal of service theory and practice,1\r\njournal of services marketing,1\r\njournal of services research,-1\r\njournal of settlements and spatial planning,-1\r\njournal of seventeenth century music,1\r\njournal of sex and marital therapy,1\r\njournal of sex research,2\r\njournal of sexual aggression,1\r\njournal of sexual medicine,1\r\njournal of shanghai jiaotong university,-1\r\njournal of shellfish research,1\r\njournal of shia islamic studies,1\r\njournal of ship mechanics,-1\r\njournal of ship production and design,1\r\njournal of ship research,2\r\njournal of shipping and trade,1\r\njournal of shoulder and elbow surgery,1\r\njournal of siberian federal university : humanities and social sciences,1\r\njournal of signal and information processing,-1\r\njournal of signal processing systems for signal image and video technology,1\r\njournal of simulation,1\r\njournal of singing,1\r\njournal of slavic linguistics,2\r\njournal of slavic military studies,1\r\njournal of sleep disorders : treatment & care,-1\r\njournal of sleep research,1\r\njournal of small animal practice,1\r\njournal of small business and enterprise development,1\r\njournal of small business and entrepreneurship,1\r\njournal of small business management,2\r\njournal of small business strategy,-1\r\njournal of small satellites,1\r\njournal of smart tourism,1\r\njournal of social and clinical psychology,1\r\njournal of social and economic development,1\r\njournal of social and personal relationships,1\r\njournal of social and political philosophy,1\r\njournal of social and political psychology,2\r\njournal of social and political studies,-1\r\njournal of social archaeology,3\r\njournal of social computing,1\r\njournal of social distress and the homeless,1\r\njournal of social entrepreneurship,1\r\njournal of social history,3\r\njournal of social inclusion,-1\r\njournal of social issues,2\r\njournal of social marketing,1\r\njournal of social ontology,2\r\njournal of social philosophy,2\r\njournal of social policy,3\r\njournal of social psychology,1\r\njournal of social psychology research,-1\r\njournal of social research & policy,1\r\njournal of social science education,2\r\njournal of social science for policy implications,-1\r\njournal of social sciences,-1\r\njournal of social sciences and humanities,-1\r\njournal of social sciences research,-1\r\njournal of social security law,1\r\njournal of social service research,1\r\njournal of social structure,1\r\njournal of social studies research,1\r\njournal of social welfare and family law,2\r\njournal of social work,1\r\njournal of social work education,1\r\njournal of social work in disability and rehabilitation,1\r\njournal of social work in end-of-life and palliative care,1\r\njournal of social work practice,2\r\njournal of social work practice in the addictions,1\r\njournal of social work values and ethics,1\r\n\"journal of social, political and economic studies\",1\r\njournal of sociolinguistics,3\r\njournal of sociology,1\r\njournal of sociology and social welfare,1\r\njournal of soft computing and data mining,-1\r\njournal of software,-1\r\njournal of software,1\r\njournal of software and systems development,-1\r\njournal of software engineering and applications,-1\r\njournal of software engineering research and development,1\r\njournal of soil and water conservation,1\r\njournal of soil science and plant nutrition,1\r\njournal of soils and sediments,1\r\njournal of sol-gel science and technology,1\r\njournal of solar energy engineering: transactions of the asme,1\r\njournal of solar energy research,-1\r\njournal of solid state chemistry,1\r\njournal of solid state electrochemistry,1\r\njournal of solid waste technology and management,1\r\njournal of solution chemistry,1\r\njournal of somaesthetics,1\r\njournal of song-yuan studies,1\r\njournal of sonic studies,1\r\njournal of sound and music in games,1\r\njournal of sound and vibration,2\r\njournal of south american earth sciences,1\r\njournal of south asia women studies,1\r\njournal of south asian and middle eastern studies,1\r\njournal of south asian development,1\r\njournal of south asian languages and linguistics,1\r\njournal of south asian linguistics,1\r\njournal of southeast asian american education & advancement,-1\r\njournal of southeast asian architecture,1\r\njournal of southeast asian research,-1\r\njournal of southeast asian studies,2\r\njournal of southeast university,-1\r\njournal of southern african studies,2\r\njournal of southern history,1\r\njournal of southern religion,1\r\njournal of soviet and post-soviet politics and society,1\r\njournal of space safety engineering,1\r\njournal of space syntax,1\r\njournal of space weather and space climate,1\r\njournal of spacecraft and rockets,1\r\njournal of spacecraft technology,1\r\njournal of spanish cultural studies,2\r\njournal of spatial and organizational dynamics,-1\r\njournal of spatial hydrology,1\r\njournal of spatial information science,1\r\njournal of spatial science,1\r\njournal of special education,3\r\njournal of special education technology,1\r\njournal of special operations medicine,-1\r\njournal of specialized translation,1\r\njournal of spectral imaging,1\r\njournal of spectral theory,1\r\njournal of spectroscopy,-1\r\n\"journal of speculative philosophy: a quarterly journal of history, criticism, and imagination\",1\r\njournal of speech sciences,-1\r\n\"journal of speech, language, and hearing research\",3\r\njournal of spinal cord medicine,1\r\njournal of spirituality in mental health,1\r\njournal of sport and exercise psychology,2\r\njournal of sport and health science,1\r\njournal of sport and social issues,1\r\njournal of sport behavior,1\r\njournal of sport for development,1\r\njournal of sport history,1\r\njournal of sport management,1\r\njournal of sport psychology in action,1\r\njournal of sport rehabilitation,1\r\njournal of sport tourism,1\r\njournal of sports economics,1\r\njournal of sports medicine and physical fitness,1\r\njournal of sports science and medicine,1\r\njournal of sports sciences,1\r\njournal of stained glass,1\r\njournal of standardisation,1\r\njournal of statistical and econometric methods,-1\r\njournal of statistical computation and simulation,1\r\njournal of statistical mechanics: theory and experiment,1\r\njournal of statistical physics,2\r\njournal of statistical planning and inference,1\r\njournal of statistical research,1\r\njournal of statistical software,2\r\njournal of statistical theory and applications,1\r\njournal of statistical theory and practice,1\r\njournal of statistics and applications,1\r\njournal of statistics and management systems,1\r\njournal of statistics education,1\r\njournal of statistics: advances in theory and applications,-1\r\njournal of stem cell research and therapy,-1\r\njournal of stem education: innovations and research,1\r\njournal of steroid biochemistry and molecular biology,1\r\njournal of stomatology oral & maxillofacial surgery,1\r\njournal of stored products research,1\r\njournal of strain analysis for engineering design,1\r\njournal of strategic information systems,3\r\njournal of strategic innovation and sustainability,-1\r\njournal of strategic marketing,1\r\njournal of strategic studies,1\r\njournal of strategy and management,1\r\njournal of strength and conditioning research,1\r\njournal of stroke,2\r\njournal of stroke and cerebrovascular diseases,1\r\njournal of structural and functional genomics,1\r\njournal of structural biology,1\r\njournal of structural biology x,1\r\njournal of structural chemistry,1\r\njournal of structural engineering: asce,2\r\njournal of structural fire engineering,1\r\njournal of structural geology,1\r\njournal of structural integrity and maintenance,1\r\njournal of studies in education,-1\r\njournal of studies in international education,2\r\njournal of studies on alcohol and drugs,1\r\njournal of subatomic particles and cosmology,1\r\njournal of submicroscopic cytology and pathology,1\r\njournal of substance abuse treatment,1\r\njournal of substance use,1\r\njournal of sufi studies,1\r\njournal of sulfur chemistry,1\r\njournal of supercomputing,1\r\njournal of superconductivity and novel magnetism,1\r\njournal of supercritical fluids,1\r\njournal of superhard materials,1\r\njournal of supply chain and customer relationship management,-1\r\njournal of supply chain management,3\r\njournal of supply chain management : research and practice,-1\r\njournal of supreme court history,1\r\njournal of surfactants and detergents,1\r\njournal of surgery,-1\r\njournal of surgery and research,-1\r\njournal of surgical case reports,1\r\njournal of surgical education,1\r\njournal of surgical oncology,1\r\njournal of surgical research,1\r\n\"journal of surveillance, security and safety\",1\r\njournal of survey statistics and methodology,1\r\njournal of surveying engineering: asce,1\r\njournal of sustainability research,1\r\njournal of sustainable agriculture and environment,1\r\njournal of sustainable architecture and civil engineering,1\r\njournal of sustainable bioenergy systems,-1\r\njournal of sustainable cement-based materials,1\r\njournal of sustainable development,-1\r\n\"journal of sustainable development of energy, water and environment systems\",1\r\njournal of sustainable finance and investment,1\r\njournal of sustainable forestry,1\r\njournal of sustainable marketing,1\r\njournal of sustainable metallurgy,1\r\njournal of sustainable mining,1\r\njournal of sustainable mobility,-1\r\njournal of sustainable real estate,-1\r\njournal of sustainable research in engineering,-1\r\njournal of sustainable tourism,3\r\njournal of swine health and production,1\r\njournal of symbolic computation,1\r\njournal of symbolic logic,2\r\njournal of symplectic geometry,1\r\njournal of synchrotron radiation,2\r\njournal of synthetic crystals,-1\r\njournal of synthetic organic chemistry japan,-1\r\njournal of system and management sciences,1\r\njournal of system design and dynamics,1\r\njournal of systematic investing,1\r\njournal of systematic palaeontology,1\r\njournal of systematics and evolution,1\r\njournal of systemic therapies,1\r\n\"journal of systemics, cybernetics and informatics\",-1\r\njournal of systems and information technology,1\r\njournal of systems and software,3\r\njournal of systems architecture,2\r\njournal of systems engineering and electronics,1\r\njournal of systems research,1\r\njournal of systems science and complexity,1\r\njournal of systems science and systems engineering,1\r\njournal of taibah university for science,-1\r\njournal of taphonomy,1\r\n\"journal of targeting, measurement and analysis for marketing\",1\r\njournal of tax administration,1\r\njournal of taxation,1\r\njournal of teacher action research,-1\r\njournal of teacher education,3\r\njournal of teacher education and educators,1\r\njournal of teacher education for sustainability,1\r\njournal of teaching and education,-1\r\njournal of teaching and learning,1\r\njournal of teaching english for specific and academic purposes.,1\r\njournal of teaching in international business,1\r\njournal of teaching in physical education,2\r\njournal of teaching in social work,1\r\njournal of teaching in travel and tourism,1\r\njournal of technical education and training,1\r\njournal of technical writing and communication,1\r\njournal of technology and science education,1\r\njournal of technology and teacher education,1\r\njournal of technology education,1\r\njournal of technology in behavioral science,1\r\njournal of technology in human services,1\r\njournal of technology innovations in renewable energy,-1\r\njournal of technology law & policy,-1\r\njournal of technology management and innovation,1\r\njournal of technology management for growing economies,-1\r\njournal of technology transfer,2\r\n\"journal of technology, learning, and assessment\",1\r\n\"journal of telecommunication, electronic and computer engineering\",-1\r\njournal of telecommunications and information technology,1\r\njournal of telemedicine and telecare,1\r\njournal of terramechanics,1\r\njournal of territorial and maritime studies,1\r\njournal of testing and evaluation,1\r\n\"journal of textile design, research and practice\",1\r\njournal of textile science & fashion technology,-1\r\njournal of texture studies,1\r\njournal of the academy of marketing science,3\r\njournal of the academy of nutrition and dietetics,1\r\njournal of the acm,3\r\njournal of the acoustical society of america,3\r\njournal of the african literature association,1\r\njournal of the air and waste management association,1\r\njournal of the american academy of audiology,1\r\njournal of the american academy of child and adolescent psychiatry,3\r\njournal of the american academy of dermatology,2\r\njournal of the american academy of nurse practitioners,1\r\njournal of the american academy of orthopaedic surgeons,1\r\njournal of the american academy of orthopaedic surgeons : global research & reviews,1\r\njournal of the american academy of psychiatry and the law,1\r\njournal of the american academy of religion,3\r\njournal of the american animal hospital association,1\r\njournal of the american association for laboratory animal science,1\r\njournal of the american board of family medicine,1\r\njournal of the american ceramic society,2\r\njournal of the american chemical society,3\r\njournal of the american chiropractic association,1\r\njournal of the american college of cardiology,3\r\njournal of the american college of emergency physicians open,1\r\njournal of the american college of nutrition,1\r\njournal of the american college of radiology,1\r\njournal of the american college of surgeons,3\r\njournal of the american dental association,1\r\njournal of the american geriatrics society,3\r\njournal of the american heart association: cardiovascular and cerebrovascular disease,2\r\njournal of the american helicopter society,1\r\njournal of the american institute for conservation,2\r\njournal of the american leather chemists association,1\r\njournal of the american liszt society,1\r\njournal of the american mathematical society,3\r\njournal of the american medical directors association,2\r\njournal of the american medical informatics association,2\r\njournal of the american mosquito control association,-1\r\njournal of the american musical instrument society,1\r\njournal of the american musicological society,3\r\njournal of the american oil chemists society,1\r\njournal of the american oriental society,1\r\njournal of the american pharmacists association,1\r\njournal of the american philosophical association,2\r\njournal of the american planning association,2\r\njournal of the american podiatric medical association,1\r\njournal of the american pomological society,1\r\njournal of the american psychiatric nurses association,1\r\njournal of the american psychoanalytic association,1\r\njournal of the american research center in egypt,1\r\njournal of the american society for horticultural science,1\r\njournal of the american society for mass spectrometry,1\r\njournal of the american society for physical research,1\r\njournal of the american society of brewing chemists,1\r\njournal of the american society of cytopathology,1\r\njournal of the american society of echocardiography,1\r\njournal of the american society of nephrology,3\r\njournal of the american statistical association,3\r\njournal of the american water resources association,1\r\njournal of the anatomical society of india,1\r\njournal of the anthropological society of oxford,1\r\njournal of the argentine chemical society,-1\r\njournal of the asia pacific economy,1\r\njournal of the association for consumer research,1\r\njournal of the association for information science and technology,3\r\njournal of the association for information systems,3\r\njournal of the association for the study of australian literature,1\r\njournal of the association of environmental and resource economists,2\r\njournal of the astronautical sciences,1\r\njournal of the atmospheric sciences,1\r\njournal of the audio engineering society,2\r\njournal of the australasian ceramic society,-1\r\njournal of the australian ceramic society,1\r\njournal of the australian mathematical society,1\r\njournal of the australian war memorial,1\r\njournal of the balkan tribological association,1\r\njournal of the beijing institute of technology,-1\r\njournal of the bible and its reception,1\r\njournal of the brazilian chemical society,-1\r\njournal of the brazilian computer society,1\r\njournal of the brazilian society of mechanical sciences and engineering,1\r\njournal of the british academy,-1\r\njournal of the british association for chinese studies,1\r\njournal of the british society for phenomenology,3\r\njournal of the canadian dental association,1\r\njournal of the canadian society of forensic science,1\r\njournal of the ceramic society of japan,1\r\njournal of the chemical society of pakistan,-1\r\njournal of the chester archaeological society,-1\r\njournal of the chilean chemical society,-1\r\njournal of the chinese chemical society,-1\r\njournal of the chinese institute of engineers,1\r\njournal of the chinese medical association,1\r\njournal of the chinese society of mechanical engineers,1\r\njournal of the conductors' guild,-1\r\njournal of the copyright society of the usa,1\r\njournal of the cork historical and archaeological society,1\r\njournal of the david collection,1\r\njournal of the early book society,1\r\njournal of the early republic,1\r\njournal of the economic and social history of the orient,2\r\njournal of the economic science association,1\r\njournal of the economics of ageing,1\r\njournal of the edinburgh bibliographical society,-1\r\njournal of the electrochemical society,1\r\njournal of the electrochemical society of india,-1\r\njournal of the endocrine society,1\r\njournal of the energy institute,1\r\njournal of the entomological research society,1\r\njournal of the european academy of dermatology and venereology,2\r\njournal of the european association for chinese studies,1\r\njournal of the european association for health information and libraries,-1\r\njournal of the european ceramic society,2\r\njournal of the european economic association,3\r\njournal of the european mathematical society,3\r\njournal of the european mosquito control association,1\r\njournal of the european optical society: rapid publications,1\r\njournal of the european second language association,1\r\njournal of the european society of women in theological research,1\r\njournal of the evangelical theological society,1\r\njournal of the experimental analysis of behavior,1\r\njournal of the faculty of agriculture kyushu university,1\r\njournal of the fantastic in the arts,1\r\njournal of the finnish economic association,1\r\njournal of the formosan medical association,1\r\njournal of the franklin institute: engineering and applied mathematics,1\r\njournal of the galway archaeological and history society,-1\r\njournal of the geological society,1\r\njournal of the geological society of india,1\r\njournal of the geological society of japan,1\r\njournal of the gilded age and progressive era,2\r\njournal of the harbin institute of technology,-1\r\njournal of the historical society,-1\r\njournal of the history of biology,2\r\njournal of the history of childhood and youth,2\r\njournal of the history of collections,1\r\njournal of the history of economic thought,1\r\njournal of the history of ideas,3\r\njournal of the history of international law,1\r\njournal of the history of medicine and allied sciences,2\r\njournal of the history of philosophy,3\r\njournal of the history of sexuality,1\r\njournal of the history of the behavioral sciences,1\r\njournal of the history of the neurosciences,1\r\njournal of the iest,1\r\njournal of the indian chemical society,-1\r\njournal of the indian mathematical society,1\r\njournal of the indian ocean region,1\r\njournal of the indian society of agricultural statistics,1\r\njournal of the indian society of remote sensing,1\r\njournal of the indian statistical association,1\r\njournal of the institute of asian studies,1\r\njournal of the institute of brewing,1\r\njournal of the institute of conservation,1\r\n\"journal of the institute of engineers, malaysia\",-1\r\njournal of the institute of mathematics of jussieu,2\r\njournal of the institute of telecommunications professionals,1\r\njournal of the institution of engineers (india) : series c,1\r\njournal of the international aids society,1\r\njournal of the international association for shell and spatial structures,1\r\njournal of the international association of buddhist studies,1\r\njournal of the international association of tibetan studies,1\r\njournal of the international colour association,1\r\njournal of the international council for small business,-1\r\njournal of the international neuropsychological society,2\r\njournal of the international phonetic association,2\r\njournal of the international qur'anic studies association,1\r\njournal of the international society for orthodox church music,1\r\njournal of the international society for respiratory protection,1\r\njournal of the international society for teacher education,-1\r\njournal of the international society for telemedicine and ehealth,-1\r\njournal of the international society of sports nutrition,1\r\njournal of the iranian chemical society,1\r\njournal of the iranian statistical society,1\r\njournal of the israel dental association,-1\r\njournal of the japan institute of metals,1\r\njournal of the japan petroleum institute,1\r\njournal of the japan statistical society,1\r\njournal of the japanese and international economies,1\r\njournal of the japanese physical therapy association,1\r\njournal of the japanese society for engineering education,-1\r\njournal of the japanese society for food science and technology-nippon shokuhin kagaku kogaku kaishi,1\r\njournal of the japanese society for horticultural science,1\r\njournal of the kansas entomological society,1\r\njournal of the korean astronomical society,1\r\njournal of the korean ceramic society,1\r\njournal of the korean mathematical society,1\r\njournal of the korean physical society,1\r\njournal of the korean regional development association,1\r\njournal of the korean society of clothing and textiles,1\r\njournal of the korean statistical society,1\r\njournal of the learning sciences,3\r\njournal of the lepidopterists society,1\r\njournal of the linguistic association of nigeria,-1\r\njournal of the london mathematical society: second series,3\r\njournal of the lute society of america,1\r\njournal of the marine biological association of the united kingdom,1\r\njournal of the mass spectrometry society of japan,-1\r\njournal of the mathematical society of japan,1\r\njournal of the mechanical behavior of biomedical materials,1\r\njournal of the mechanics and physics of solids,3\r\njournal of the medical library association,1\r\njournal of the meteorological society of japan,1\r\njournal of the mexican chemical society,-1\r\njournal of the midwest association for information systems,-1\r\njournal of the midwest modern language association,1\r\njournal of the motherhood initiative for research and community involvement,1\r\njournal of the musical arts in africa,1\r\njournal of the national cancer institute,3\r\njournal of the national cancer institute: monographs,1\r\njournal of the national comprehensive cancer network,2\r\njournal of the national institute for career education and counselling,-1\r\njournal of the national medical association,1\r\njournal of the neurological sciences,1\r\njournal of the north atlantic,1\r\njournal of the operational research society,2\r\njournal of the operations research society of japan,1\r\njournal of the optical society of america a: optics image science and vision,1\r\njournal of the optical society of america b: optical physics,1\r\njournal of the optical society of korea,1\r\njournal of the ottoman and turkish studies association,-1\r\njournal of the oxford centre for buddhist studies,1\r\njournal of the oxford graduate theological society,-1\r\njournal of the pakistan medical association,-1\r\njournal of the pancreas,-1\r\njournal of the patent and trademark office society,1\r\njournal of the pediatric infectious diseases society,1\r\njournal of the peripheral nervous system,1\r\njournal of the philosophy of games,1\r\njournal of the philosophy of history,2\r\njournal of the philosophy of sport,2\r\njournal of the physical society of japan,1\r\njournal of the polynesian society,1\r\njournal of the professional association for cactus development,1\r\njournal of the renin-angiotensin-aldosterone system,1\r\njournal of the royal anthropological institute,3\r\njournal of the royal asiatic society,1\r\njournal of the royal college of physicians of edinburgh,-1\r\njournal of the royal musical association,3\r\njournal of the royal new zealand air force,-1\r\njournal of the royal society interface,1\r\njournal of the royal society of antiquaries of ireland,1\r\njournal of the royal society of medicine,1\r\njournal of the royal society of new zealand,1\r\njournal of the royal statistical society series a: statistics in society,2\r\njournal of the royal statistical society series b: statistical methodology,3\r\njournal of the royal statistical society series c: applied statistics,2\r\njournal of the saudi heart association,-1\r\njournal of the science of food and agriculture,1\r\njournal of the serbian chemical society,-1\r\njournal of the short story in english,1\r\njournal of the society for american music,1\r\njournal of the society for armenian studies,1\r\njournal of the society for cardiovascular angiography & interventions,1\r\njournal of the society for information display,1\r\njournal of the society for musicology in ireland,1\r\njournal of the society of architectural historians,3\r\njournal of the society of christian ethics,1\r\njournal of the society of leather technologists and chemists,1\r\njournal of the south african institute of mining and metallurgy,1\r\njournal of the south african institution of civil engineering,1\r\njournal of the south african veterinary association,1\r\njournal of the southeast asian linguistics society,1\r\njournal of the southwest,1\r\njournal of the taiwan institute of chemical engineers,1\r\njournal of the technical university at plovdiv : fundamental sciences and applications,-1\r\njournal of the text encoding initiative,1\r\njournal of the textile institute,1\r\njournal of the turkish chemical society section a : chemistry,-1\r\njournal of the warburg and courtauld institutes,3\r\njournal of the west,1\r\njournal of the world aquaculture society,1\r\njournal of the world federation of orthodontists,1\r\njournal of theological interpretation,1\r\njournal of theological studies,3\r\njournal of theology for southern africa,1\r\njournal of theoretical and applied electronic commerce research,-1\r\njournal of theoretical and applied mechanics,1\r\njournal of theoretical and computational chemistry,1\r\njournal of theoretical and philosophical psychology,1\r\njournal of theoretical archaeology,1\r\njournal of theoretical biology,2\r\njournal of theoretical politics,2\r\njournal of theoretical probability,1\r\njournal of therapeutic horticulture,1\r\njournal of therapeutic ultrasound,1\r\njournal of thermal analysis and calorimetry,1\r\njournal of thermal biology,1\r\njournal of thermal science,1\r\njournal of thermal science and engineering applications,1\r\njournal of thermal science and technology issn,1\r\njournal of thermal spray technology,1\r\njournal of thermal stresses,1\r\njournal of thermodynamics & catalysis,-1\r\njournal of thermophysics and heat transfer,1\r\njournal of thermoplastic composite materials,1\r\njournal of thoracic and cardiovascular surgery,2\r\njournal of thoracic disease,1\r\njournal of thoracic imaging,1\r\njournal of thoracic oncology,2\r\njournal of threat assessment and management,1\r\njournal of threatened taxa,1\r\njournal of thrombosis and haemostasis,1\r\njournal of thrombosis and thrombolysis,1\r\njournal of time series analysis,2\r\njournal of time series econometrics,1\r\njournal of tissue engineering,2\r\njournal of tissue engineering and regenerative medicine,1\r\njournal of tissue science and engineering,-1\r\njournal of tissue viability,1\r\njournal of topology,2\r\njournal of topology and analysis,1\r\njournal of tourism and cultural change,1\r\njournal of tourism and hospitality,-1\r\njournal of tourism and hospitality management,-1\r\njournal of tourism challenges and trends,-1\r\njournal of tourism consumption and practice,1\r\njournal of tourism futures,1\r\njournal of tourism history,2\r\njournal of tourism insights,-1\r\n\"journal of tourism, heritage & services marketing\",1\r\njournal of toxicologic pathology,1\r\njournal of toxicological sciences,1\r\njournal of toxicology,1\r\njournal of toxicology and environmental health. part a,1\r\njournal of toxicology and environmental health: part b: critical reviews,1\r\njournal of trace elements in medicine and biology,1\r\njournal of traditional and complementary medicine,1\r\njournal of traditional chinese medicine,-1\r\njournal of traditional medicines,1\r\njournal of traffic and transportation engineering,1\r\njournal of transatlantic studies,2\r\njournal of transcendental philosophy,1\r\njournal of transcultural nursing,1\r\njournal of transdisciplinary environmental studies,1\r\njournal of transformative education,1\r\njournal of transformative learning,-1\r\njournal of translation,1\r\njournal of translational autoimmunity,1\r\njournal of translational genetics and genomics,-1\r\njournal of translational internal medicine,-1\r\njournal of translational medicine,1\r\njournal of transnational american studies,1\r\njournal of transnational management,1\r\njournal of transport and health,1\r\njournal of transport and land use,1\r\njournal of transport and supply chain management,-1\r\njournal of transport economics and policy,1\r\njournal of transport geography,2\r\njournal of transport history,1\r\njournal of transportation engineering : part a. systems,1\r\njournal of transportation engineering : part b. pavements,1\r\n\"journal of transportation law, logistics, and policy\",-1\r\njournal of transportation security,1\r\njournal of transportation systems engineering and information technology,1\r\njournal of transportation technologies,-1\r\njournal of trauma and acute care surgery,1\r\njournal of trauma and dissociation,1\r\njournal of trauma and injury,1\r\njournal of trauma management and outcomes,1\r\njournal of traumatic stress,1\r\njournal of travel and tourism marketing,1\r\njournal of travel and tourism research,1\r\njournal of travel medicine,2\r\njournal of travel research,3\r\njournal of trial and error,-1\r\njournal of tribology: transactions of the asme,1\r\njournal of tropical biology and conservation,1\r\njournal of tropical ecology,1\r\njournal of tropical forest science,1\r\njournal of tropical meteorology,1\r\njournal of tropical pediatrics,1\r\njournal of trust research,1\r\njournal of turbomachinery: transactions of the asme,1\r\njournal of turbulence,1\r\njournal of ultrasound in medicine,1\r\njournal of uncertainty analysis and applications,1\r\n\"journal of unconventional parks, tourism and recreation research\",-1\r\njournal of universal computer science,1\r\njournal of universal language,1\r\njournal of university teaching and learning practice,1\r\njournal of uoeh,-1\r\njournal of uralic linguistics,-1\r\njournal of urban affairs,2\r\njournal of urban and environmental engineering,1\r\njournal of urban cultural studies,1\r\njournal of urban design,2\r\njournal of urban design and mental health,-1\r\njournal of urban ecology,1\r\njournal of urban economics,3\r\njournal of urban ethnology,1\r\njournal of urban health: bulletin of the new york academy of medicine,1\r\njournal of urban history,2\r\njournal of urban management,1\r\njournal of urban mathematics education,1\r\njournal of urban mobility,1\r\njournal of urban planning and development: asce,1\r\njournal of urban regeneration and renewal,1\r\njournal of urban technology,1\r\njournal of urbanism,2\r\njournal of urology,2\r\njournal of us-china public administration,-1\r\njournal of user experience,1\r\njournal of vacation marketing,1\r\njournal of vaccines and vaccination,-1\r\njournal of vacuum science and technology a,1\r\n\"journal of vacuum science and technology. b, nanotechnology & microelectronics\",1\r\njournal of vaishnava studies,-1\r\njournal of value inquiry,2\r\njournal of vascular access,1\r\njournal of vascular and interventional radiology,1\r\njournal of vascular nursing,1\r\njournal of vascular research,1\r\njournal of vascular surgery,2\r\njournal of vascular surgery cases and innovative techniques,-1\r\njournal of vascular surgery: venous and lymphatic disorders,1\r\njournal of vasyl stefanyk precarpathian national university,-1\r\njournal of vector borne diseases,1\r\njournal of vector ecology,1\r\njournal of vegetation science,1\r\njournal of venomous animals and toxins including tropical diseases,1\r\njournal of vertebral subluxation research,1\r\njournal of vertebrate biology,1\r\njournal of vertebrate paleontology,1\r\njournal of vestibular research: equilibrium and orientation,1\r\njournal of veterinary anatomy,-1\r\njournal of veterinary behavior: clinical applications and research,1\r\njournal of veterinary cardiology,1\r\njournal of veterinary dentistry,1\r\njournal of veterinary diagnostic investigation,1\r\njournal of veterinary emergency and critical care,1\r\njournal of veterinary internal medicine,2\r\njournal of veterinary medical education,1\r\njournal of veterinary medical science,1\r\njournal of veterinary pharmacology and therapeutics,2\r\njournal of veterinary science,1\r\njournal of veterinary science & technology,-1\r\njournal of vibration and acoustics: transactions of the asme,1\r\njournal of vibration and control,1\r\njournal of vibration engineering & technologies,1\r\njournal of vibroengineering,1\r\njournal of victorian culture,1\r\njournal of vinyl and additive technology,1\r\njournal of viral hepatitis,1\r\njournal of virological methods,1\r\njournal of virology,2\r\njournal of virology and microbiology,-1\r\njournal of virtual exchange,-1\r\njournal of virtual reality and broadcasting,1\r\njournal of virtual studies,-1\r\njournal of virtual worlds research,1\r\njournal of visceral surgery,1\r\njournal of vision,2\r\njournal of visual art and design,1\r\njournal of visual art practice,1\r\njournal of visual communication and image representation,2\r\njournal of visual culture,3\r\njournal of visual impairment and blindness,1\r\njournal of visual literacy,1\r\njournal of visual political communication,1\r\njournal of visualization,1\r\njournal of visualized experiments,1\r\njournal of vocational behavior,2\r\njournal of vocational education and training,2\r\njournal of vocational rehabilitation,1\r\njournal of voice,2\r\njournal of volcanology and geothermal research,1\r\njournal of volcanology and seismology,1\r\njournal of war and culture studies,1\r\njournal of water and climate change,1\r\njournal of water and environment technology,1\r\njournal of water and health,1\r\njournal of water and land development,1\r\njournal of water chemistry and technology,1\r\njournal of water law,1\r\njournal of water management modeling,1\r\njournal of water process engineering,1\r\njournal of water resource and protection,-1\r\njournal of water resources planning and management: asce,1\r\njournal of water security,1\r\njournal of water technology and treatment methods,-1\r\n\"journal of water, sanitation and hygiene for development\",1\r\njournal of waterway port coastal and ocean engineering: asce,1\r\njournal of wealth management,1\r\njournal of web engineering,1\r\njournal of web semantics,1\r\njournal of west indian literature,1\r\njournal of wetland archaeology,2\r\njournal of white collar and corporate crime,1\r\njournal of wildlife and biodiversity,1\r\njournal of wildlife diseases,1\r\njournal of wildlife management,1\r\njournal of william morris studies,1\r\njournal of wind engineering and industrial aerodynamics,1\r\njournal of wine economics,1\r\njournal of wine research,1\r\n\"journal of wireless mobile networks, ubiquitous computing and dependable applications\",-1\r\njournal of women and aging,1\r\njournal of women politics and policy,1\r\njournal of women's health care,-1\r\n\"journal of women's health, issues & care\",-1\r\njournal of women's history,3\r\njournal of womens health,1\r\njournal of wood chemistry and technology,1\r\njournal of wood science,1\r\njournal of work-applied management,1\r\njournal of workplace learning,1\r\njournal of workplace rights,-1\r\njournal of world business,3\r\njournal of world energy law and business,2\r\njournal of world history,3\r\njournal of world intellectual property,1\r\njournal of world investment and trade,1\r\njournal of world languages,1\r\njournal of world popular music,1\r\njournal of world prehistory,3\r\njournal of world trade,2\r\njournal of world-systems research,1\r\njournal of wound care,1\r\njournal of wound management,1\r\njournal of wound ostomy and continence nursing,1\r\njournal of wrist surgery,1\r\njournal of wscg,1\r\njournal of wuhan university of technology: materials science edition,1\r\njournal of x-ray science and technology,1\r\njournal of yoga and physiotherapy,-1\r\njournal of young pharmacists,-1\r\njournal of youth and adolescence,2\r\njournal of youth and theology,1\r\njournal of youth development,-1\r\njournal of youth studies,2\r\njournal of zhejiang university-science b,1\r\njournal of zhejiang university. science c: computers and electronics,1\r\njournal of zhejiang university: science a,1\r\njournal of zoo and wildlife medicine,1\r\njournal of zoological systematics and evolutionary research,1\r\njournal of zoology,1\r\njournal on baltic security,1\r\njournal on chain and network science,1\r\njournal on computing and cultural heritage,2\r\njournal on data semantics,1\r\njournal on education in emergencies,-1\r\njournal on efficiency and responsibility in education and science,1\r\njournal on ethnopolitics and minority issues in europe,1\r\njournal on interactive systems,-1\r\njournal on mathematics education,1\r\njournal on migration and human security,1\r\njournal on multimodal user interfaces,1\r\njournal on selected topics in nano electronics and computing,-1\r\njournal on the art of record production,1\r\njournal on the use of force and international law,1\r\njournal on tourism & sustainability,-1\r\njournal on vehicle routing algorithms,1\r\njournalipp,-1\r\njournalism,3\r\njournalism and communication monographs,1\r\njournalism and mass communication educator,1\r\njournalism and mass communication quarterly,2\r\njournalism and media,-1\r\njournalism education,1\r\njournalism history,1\r\njournalism practice,2\r\njournalism research review quarterly,-1\r\njournalism studies,3\r\njournalisti,-1\r\njournalistica,1\r\njournals of gerontology series a: biological sciences and medical sciences,3\r\njournals of gerontology series b: psychological sciences and social sciences,2\r\njourneys: the international journal of travel and travel writing,1\r\njoutsan seutu,-1\r\njoutsen,1\r\njoutsen : erikoisjulkaisuja,1\r\njovene editore,-1\r\njovis verlag,-1\r\njoyce studies annual,1\r\njōetsu kyōiku daigaku kenkyū kiyō,-1\r\n\"jp journal of algebra, number theory and applications\",1\r\njp journal of biostatistics,-1\r\njp kunnallissanomat,-1\r\njpc: journal of planar chromatography: modern tlc,1\r\njphys energy,1\r\njphys materials,1\r\njphys photonics,1\r\njpras open,1\r\njpt: journal of petroleum technology,1\r\njramathedu : journal of research and advances in mathematics education,1\r\njrsm open,-1\r\njsams plus,-1\r\njses international,1\r\njsfa reports,1\r\njsls: journal of the society of laparoendoscopic surgeons,1\r\n\"jsme international journal, series a: solid mechanics and material engineering\",1\r\n\"jsme international journal, series b: fluids and thermal engineering\",1\r\n\"jsme international journal, series c: mechanical systems, machine elements and manufacturing\",1\r\njsrp paper,-1\r\njtcvs open,1\r\njtcvs techniques,1\r\njudaica,1\r\njudaica bohemiae,1\r\njudgment and decision making,1\r\njudicature,1\r\njulglädje,-1\r\njulgrisen,-1\r\njulius-kühn-archiv,-1\r\njulkaisu,-1\r\njulkaisu : keski-suomen liitto b,-1\r\njulkaisu : länsi-uudenmaan vesi ja ympäristö,-1\r\njulkaisu : vantaanjoen ja helsingin seudun vesiensuojeluyhdistys,-1\r\njulkaisuja,-1\r\njulkaisuja (jyväskylän yliopiston kauppakorkeakoulu),-1\r\njulkaisuja : siirtolaisuusinstituutti,-1\r\njulkaisuja : terveyden edistämisen tutkimuskeskus,-1\r\njulkaisusarja,-1\r\njulkaisusarja - helsingin yliopisto. tietojenkäsittelytieteen laitos. b. raportti,-1\r\n\"julkaisusarja - turun yliopiston kasvatustieteiden tiedekunta. b, selosteita\",-1\r\njulkaisusarja 1 maanpuolustuskorkeakoulun tutkimuksia,-1\r\njulkaisusarja 2 : tutkimusselosteita,-1\r\n\"julkaisusarja 3. työpapereita, maanpuolustuskorkeakoulu : sotataidon laitos\",-1\r\njulkaisut,-1\r\njulkisten ja hyvinvointialojen liitto,-1\r\njuminkeko-säätiö,-1\r\njuminkeon julkaisuja,-1\r\njunction publishing,-1\r\njunctures: the journal for thematic dialogue,1\r\njundishapur journal of microbiology,1\r\njung journal: culture and psyche,1\r\njunge welt,-1\r\njunior researcher workshop on real-time computing,-1\r\njunius verlag,-1\r\njuoksija,-1\r\njure,1\r\njure förlag,-1\r\njuridica,1\r\njuridica international,-1\r\njuridica lapponica,-1\r\njuridica-kirjasarja,-1\r\njuridisk tidskrift,1\r\njurimetrics,1\r\njuris europensis scientia,-1\r\njurisprudence,1\r\njurisprudencija,-1\r\njurist: studies in church law and ministry,1\r\njuriste d'entreprise magazine,-1\r\njuristen,1\r\njuristenzeitung,1\r\njuristförlaget i lund,-1\r\njuristiuutiset,-1\r\njurnal gramatika : jurnal penelitian pendidikan bahasa dan sastra indonesia,-1\r\njurnal hubungan internasional,-1\r\njurnal infotel,-1\r\njurnal kependidikan,-1\r\njurnal manajemen indonesia,-1\r\njurnal pendidikan sains indonesia,-1\r\njurnal perencanaan pembangunan,-1\r\njurnal perspektif manajerial dan kewirausahaan,-1\r\njurnal sosioteknologi,-1\r\njurnal teknologi,1\r\njurnal teknologi hasil pertanian,-1\r\njurnal undang-undang dan masyarakat,-1\r\njurvan sanomat,-1\r\njus cogens,1\r\njusletter it,-1\r\njussens venner,1\r\njust,1\r\njust labor,1\r\njustice quarterly,3\r\njustice spatiale - spatial justice,1\r\n\"justice, power and resistance\",1\r\njustus-liebig-universität gießen : universitätsbibliothek,-1\r\njuurikassarka,-1\r\njuuso salokoski,-1\r\njuvan lehti,-1\r\njuvenes print,-1\r\njuvenile and family court journal,1\r\njuventa verlag,1\r\njuznoslovenski filolog,1\r\njvs-vascular insights,1\r\njyllands-posten,-1\r\njysk arkaeologisk selskabs skrifter,1\r\njysk arkæologisk selskab,1\r\njyu reports,-1\r\njyu studies,-1\r\njyväskylä,-1\r\njyväskylä studies in biological and environmental science,-1\r\n\"jyväskylä studies in education, psychology and social research\",-1\r\njyväskylä studies in humanities,-1\r\njyväskylän ammattikorkeakoulu,-1\r\njyväskylän ammattikorkeakoulun julkaisuja,-1\r\njyväskylän historiallinen arkisto,-1\r\njyväskylän kaupunki,-1\r\njyväskylän koulutuskuntayhtymä gradian julkaisuja,-1\r\njyväskylän normaalikoulun julkaisuja,-1\r\njyväskylän piha- ja puutarhasanomat,-1\r\njyväskylän taidemuseon julkaisuja,-1\r\njyväskylän yliopisto,-1\r\njyväskylän yliopiston avoimen yliopiston verkko-julkaisuja,-1\r\njyväskylän yliopiston bio- ja ympäristötieteiden laitoksen tiedonantoja,-1\r\njyväskylän yliopiston kirjaston julkaisuja,-1\r\njyväskylän yliopiston liikuntakasvatuksen laitoksen tutkimuksia,-1\r\njyväskylän yliopiston psykologian laitoksen julkaisuja,-1\r\njyväskylän yliopiston tiedemuseon julkaisuja,-1\r\njàmbá,1\r\njägaren,-1\r\njäkkärä,-1\r\njänkä,-1\r\njärjestöbarometri,-1\r\njäsenlehti,-1\r\njäsentiedote : westermarck society,-1\r\njäteplus,-1\r\njökull,1\r\n\"k og k: kultur og klasse, kritik og kulturanalyse\",1\r\nk&h-kustannus,-1\r\nk-12 stem education,1\r\nk-theory,1\r\nk. j. ståhlbergin säätiö,-1\r\nk.i.t. group gmbh dresden,-1\r\nk:on,-1\r\nkaakkois-suomen ammattikorkeakoulu,-1\r\nkaakkois-suomen sosiaalialan osaamiskeskuksen julkaisuja,-1\r\nkaarina,-1\r\nkabbalah: journal for the study of jewish mystical texts,1\r\nkabinetnyj uchenyj,-1\r\nkachere series publications,1\r\nkacike: journal of caribbean amerindian history and anthropology,1\r\nkadmos: zeitschrift fur vor- und fruhgriechische epigraphik,1\r\nkafkas universitesi veteriner fakultesi dergisi,1\r\nkagaku gijutsu komyunikeshon,-1\r\nkagaku kogaku ronbunshu,1\r\nkagakushi kenkyū,-1\r\nkahramanmaraş sütçü i̇mam üniversitesi tarım ve doğa dergisi,-1\r\nkaifeng jiaoyu xueyuan xuebao,-1\r\nkainuun joulu,-1\r\nkainuun liitto,-1\r\nkainuun sanomat,-1\r\nkainuun sosiaali- ja terveydenhuollon kuntayhtymä,-1\r\nkairos,1\r\nkajaanin ammattikorkeakoulu,-1\r\nkajaanin ammattikorkeakoulun julkaisusarja,-1\r\nkajaanin ammattikorkeakoulun julkaisusarja a tutkimuksia,-1\r\nkajo ́,-1\r\nkakkoskieli,-1\r\nkaku igaku,-1\r\nkalajokilaakso,-1\r\nkalajokiseutu,-1\r\nkalatalouden keskusliiton julkaisu,-1\r\nkalbotyra,1\r\nkalbu studijos,1\r\nkaleida forma,-1\r\nkaleidoscope learning,-1\r\nkalenterimaailma,-1\r\nkaleva,-1\r\nkalevalaseuran vuosikirja,1\r\nkalevi sorsa -säätiö,-1\r\nkalevi sorsa säätiön julkaisuja,-1\r\nkalligram,-1\r\nkalmistopiiri,-1\r\nkalpa publications in computing,-1\r\nkaltio,-1\r\nkamchatka,1\r\nkameralehti,-1\r\nkami pa gikyoshi,-1\r\nkampus kustannus,-1\r\nkanadan sanomat,-1\r\nkanava,-1\r\nkanbrief,-1\r\nkandidaattikustannus oy,-1\r\nkangasalan luonto,-1\r\nkangasalan sanomat,-1\r\nkankaanpään seutu,-1\r\nkanon,-1\r\nkansainvälinen etelä-pohjanmaa,-1\r\nkansainvälisen liikkuvuuden ja yhteistyön keskus cimo,-1\r\nkansalaisareenan julkaisuja,-1\r\nkansalaisuuden kuilut ja kuplat,-1\r\nkansalaisyhteiskunta,-1\r\nkansallinen itämeri-tutkijoiden foorumi,-1\r\nkansallinen koulutuksen arviointikeskus,-1\r\nkansallinen sivistysliitto ry,-1\r\nkansallisarkiston toimituksia,-1\r\nkansallisbiografia,-1\r\nkansallisen audiovisuaalisen instituutin julkaisuja,-1\r\nkansalliskirjaston gallerian julkaisuja,-1\r\nkansalliskirjaston julkaisuja,-1\r\nkansan tahto,-1\r\nkansan uutiset,-1\r\nkansaneläkelaitos,-1\r\nkansanmusiikki,-1\r\nkansanmusiikki-instituutin julkaisuja,-1\r\nkansantaloudellinen aikakauskirja,1\r\nkansanvalistusseura,1\r\nkansatieteellinen arkisto,1\r\nkant e-prints,1\r\nkant yearbook,1\r\nkant-studien,3\r\nkantele,-1\r\nkantian review,2\r\nkantovskij sbornik,1\r\nkantri,-1\r\nkaohsiung journal of medical sciences,-1\r\nkapitaali,-1\r\nkaposvári egyetem,-1\r\nkaradeniz teknik üniversitesi,-1\r\nkaraite archives,-1\r\nkaras-sana oy,-1\r\nkardiologia polska,1\r\nkardiologiya,1\r\nkardiologiâ v belarusi,-1\r\nkarel`skij nauchny`j centr ran,-1\r\nkarelia,-1\r\nkarelia-ammattikorkeakoulun julkaisuja,-1\r\nkarelia-ammattikorkeakoulun julkaisuja : raportteja,-1\r\nkarelia-ammattikorkeakoulun julkaisuja a : tutkimuksia,-1\r\nkarhunhammas,-1\r\nkarikyuramu kenkyu,-1\r\nkaristo oy,-1\r\nkarjal žurnualu,-1\r\nkarjala,-1\r\nkarjalainen,-1\r\nkarjalan heili,-1\r\nkarjalan heimo,-1\r\nkarjalan kielen seura ry,-1\r\nkarjalan kunnaat,-1\r\nkarjalan kuvalehti,-1\r\nkarjalan sivistysseura ry,-1\r\nkarjalan teologisen seuran julkaisuja,1\r\nkarlstad university press,1\r\nkarlstads universitet,-1\r\nkarnac books,-1\r\nkarnov group denmark,1\r\nkarnov group norge,-1\r\nkarolinska förbundets årsskrift,1\r\nkarolinum,1\r\nkarpatsʹkì matematičnì publìkacìï,1\r\nkarstenia: the mycological journal,1\r\nkart og plan,1\r\nkart- & bildteknik,-1\r\nkarthago,1\r\nkarthala,1\r\nkartographische nachrichten,1\r\nkarttakeskus oy,-1\r\nkasama shoin,-1\r\nkask conservatorium,-1\r\nkaskal,-1\r\nkasparek verlag,1\r\nkassel university press,1\r\nkasvatus,2\r\nkasvatus & aika,1\r\nkasvatus mitmekultuurilises keskkonnas,-1\r\nkasvatusalan tutkimuksia,1\r\nkasvinsuojelulehti,-1\r\nkasvu,-1\r\nkasvun tuki -aikakauslehti,1\r\nkatajanokan kaiku,-1\r\nkatalysnytt,-1\r\nkatedra,-1\r\n\"katedra pedagogiki społecznej i andragogiki - wydział pedagogiczny, uniwersytet pedagogiczny w krakowie\",-1\r\nkatedra technologii i urządzeń zagospodarowania odpadów politechnika śląska,-1\r\nkatharos oy,-1\r\nkathmandu university medical journal,-1\r\nkatsauksia,-1\r\nkaunis grani,-1\r\nkauppakamari,-1\r\nkauppalehti,-1\r\nkauppapolitiikka,-1\r\nkauppatieteellinen yhdistys ry,-1\r\nkaupunkilainen,-1\r\nkaupunkiympäristön julkaisuja,-1\r\nkaustisen lukio,-1\r\nkava-pech,-1\r\nkavkazskij èntomologičeskij bûlletenʹ,1\r\nkazahskij universitet mezhdunarodnyh otnoshenij i mirovyh yazykov im. abylaj hana,-1\r\nkazanskij pedagogiceskij zhurnal,-1\r\nkārā/fan,-1\r\nkeats-shelley journal,1\r\nkeats-shelley review,1\r\nkebikec,-1\r\nkedi journal of educational policy,1\r\nkeel ja kirjandus,1\r\nkegan paul,1\r\nkehittyvä elintarvike,-1\r\nkehittyvä kauppa,-1\r\nkehitys,-1\r\nkehitysvammaliiton selvityksiä,-1\r\nkehitysvammaliiton tutkimuksia,-1\r\nkehitysvammaliitto ry,-1\r\nkehotus,-1\r\nkehrämedia oy,-1\r\nkehrääjä,-1\r\nkeiei jitsumuho kenkyu,-1\r\nkeizaigaku ronsan,-1\r\nkeizaigakushi kenkyu,-1\r\nkeiō gijuku daigaku hiyoshi kiyō : jinbun kagaku,-1\r\nkello & kulta,-1\r\nkemanusiaan the asian journal of humanities,1\r\nkemi-tornion ammattikorkeakoulu,-1\r\nkemia,-1\r\nkemiauutiset,-1\r\nkemiläinen,-1\r\nkenchreai: eastern port of corinth,1\r\nkendall hunt publishing,-1\r\nkennedy institute of ethics journal,1\r\nkent ltd : doszhan,-1\r\nkent state university press,1\r\nkentron: revue du monde antique et de psychologie historique,1\r\nkenttäpostia,-1\r\nkenyon review,-1\r\nkeompyuteo eumak jeoneol emille,1\r\nkerber verlag,-1\r\nkeresztény magvetö,-1\r\nkerhokeskus - koulutyön tuki ry,-1\r\nkermes: arte e tecnica del restauro,1\r\nkernos,1\r\nkerns verlag,-1\r\nkerntechnik,1\r\nkervan,-1\r\nkerygma und dogma: zeitschrift fur theologische forschung und kirchliche lehre,3\r\nkeräilyuutiset,-1\r\nkeski-espoon sanomat,-1\r\nkeski-pohjanmaan ammattikorkeakoulu,-1\r\nkeski-suomen insinööri,-1\r\nkeski-suomen kiinteistöviesti,-1\r\nkeski-suomen linnut,-1\r\nkeski-suomen sairaanhoitopiirin kuntayhtymän julkaisuja,-1\r\nkeski-suomen sotaveteraanin joulu,-1\r\nkeski-suomen sukututkijat,-1\r\nkeski-suomen sukututkijat ry,-1\r\nkeskipohjalaiset kylät,-1\r\nkeskipohjanmaa,-1\r\nkeskisuomalainen,-1\r\nkeskusrikospoliisi,-1\r\nketju,-1\r\nketonoidanlukko,-1\r\nkew bulletin,1\r\nkew publishing,1\r\nkexue tongbao,-1\r\nkey engineering materials,1\r\nkey issues in cultural heritage,3\r\nkgk: kautschuk gummi kunststoffe,1\r\n\"khalifa international award for date, palm and agricultural innovation\",-1\r\nkhimiya rastitelnogo syrya,-1\r\nkhozjajstvo i pravo,1\r\nkht-media,-1\r\nkide,-1\r\nkidney and blood pressure research,1\r\nkidney cancer,1\r\nkidney diseases,1\r\nkidney international,3\r\nkidney international reports,1\r\nkidney360,1\r\nkiekaus,-1\r\nkiel computer science series,-1\r\nkieleke,-1\r\nkieler bletter zur volkskunde,1\r\nkieli,-1\r\n\"kieli, koulutus ja yhteiskunta\",-1\r\nkielikello,-1\r\nkielikeskuksen julkaisuja,-1\r\nkielikeskus tutkii,-1\r\nkielikukko,-1\r\nkierkegaard studies,1\r\nkihun julkaisusarja,-1\r\nkiiltomato,-1\r\nkiina sanoin ja kuvin,-1\r\nkiinteistö ja energia,-1\r\nkiinteistöposti,-1\r\nkiinteistöviesti,-1\r\nkiipeily,-1\r\nkijárat kiadó,-1\r\nkikimora publications,1\r\nkilpailuoikeudellinen vuosikirja,1\r\nkilpi,-1\r\nkilpisjärvi notes,-1\r\nkinder- und jugendliteraturforschung,1\r\nkindheit - bildung - erziehung : philosophische perspektiven,3\r\nkindheit und entwicklung,-1\r\nkinema: a journal for film and audiovisual media,1\r\nkinematics and physics of celestial bodies,1\r\nkinephanos,1\r\nkinesiologia slovenica,1\r\nkinesiology,1\r\nkinesis,-1\r\nkinestetiikka,-1\r\nkinetic and related models,1\r\nkinetics and catalysis,1\r\nking's law journal,1\r\nkings college london medieval studies,1\r\nkings college publications,1\r\nkingston business school,-1\r\nkingston conference on international security series,-1\r\nkio daigaku kiyo,-1\r\nkipinä,-1\r\nkippari,-1\r\nkipupuomi,-1\r\nkipuviesti,-1\r\nkirche und recht,-1\r\nkirchenmusikalisches jahrbuch,1\r\nkirchliche zeitgeschichte,2\r\nkirik & teoloogia,-1\r\nkirjallisuudentutkijain seura,-1\r\nkirjallisuudentutkimuksen aikakauslehti avain,2\r\nkirjallisuus- ja kulttuuriyhdistys särö ry,-1\r\nkirjallisuusterapia,-1\r\nkirjapaja,-1\r\nkirjastolehti,-1\r\nkirjastus juura,-1\r\nkirjokansi,-1\r\nkirjuri,-1\r\nkirke og kultur,1\r\nkirkhakkinen,-1\r\nkirkko ja islam -julkaisuja,-1\r\nkirkko ja kaupunki,-1\r\nkirkko ja koti,-1\r\nkirkkohallitus,-1\r\nkirkkomme lähetys,-1\r\nkirkkomusiikki,-1\r\nkirkkotie,-1\r\nkirkon tutkimuskeskus,-1\r\nkirkon töissä,-1\r\nkirkon ulkomaanapu,-1\r\nkirkonkellari,-1\r\nkisebbségi szemle,-1\r\nkismet press,1\r\nkit scientific working papers,-1\r\nkita kiinteistö & talotekniikka,-1\r\nkittilälehti,-1\r\nkiukaisten joulu,-1\r\nkiuruvesi,-1\r\nkivennapalainen,-1\r\nkivi,-1\r\nkiviteollisuusliitto ry,-1\r\nkko:n ratkaisut kommentein,-1\r\nklaip?dos universiteto leidykla,-1\r\nklartext verlagsgesellschaft mbh,-1\r\nklass,-1\r\nklassekampen,-1\r\nklassika-xxi,-1\r\nklassisk forum,1\r\nklaus schwarz verlag,1\r\nkleintierpraxis,1\r\nkleio,-1\r\nkleist-jahrbuch,1\r\nklett-cotta,1\r\nkliin lab,-1\r\nkliininen radiografiatiede,1\r\nklim,1\r\nklinická onkologie,-1\r\nklinik psikofarmakoloji bulteni-bulletin of clinical psychopharmacology,1\r\nklinische monatsblatter fur augenheilkunde,1\r\nklinische neurophysiologie,1\r\nklinische padiatrie,1\r\nklinisk sygepleje,1\r\nkliničeskaâ i specialʹnaâ psihologiâ,-1\r\nkliničeskaâ medicina,-1\r\nklio,1\r\nklog éditions,-1\r\nklubilehti,-1\r\nkluwer academic publishers,2\r\nkluwer law international,2\r\nklēsis,-1\r\nkm vet,-1\r\nkmi international journal of maritime affairs and fisheries,1\r\nkmk scientific press,-1\r\nknack magazine,-1\r\nkne energy,-1\r\nkne life sciences,-1\r\nknee,1\r\nknee surgery & related research,1\r\nknee surgery sports traumatology arthroscopy,1\r\nknjizevna smotra,1\r\nknnv publishers,1\r\nknow,1\r\nknowledge & performance management,-1\r\nknowledge and information systems,2\r\nknowledge and management of aquatic ecosystems,1\r\nknowledge and process management,1\r\nknowledge cultures,-1\r\nknowledge engineering review,2\r\nknowledge management & e-learning: an international journal,1\r\nknowledge management research and practice,1\r\nknowledge organization,2\r\nknowledge systems institute,-1\r\nknowledge-based systems,2\r\nknygotyra,1\r\nkobe hogaku zassi,-1\r\nkobundo,-1\r\nkobunshi ronbunshu,-1\r\nkochi daigaku kyoiku gakubu kenkyu hokoku,-1\r\nkodai mathematical journal,1\r\nkodansha,-1\r\nkodikas/code: ars semeiotica,1\r\nkodin pellervo,-1\r\nkodomogaku kenkyu,-1\r\nkoedoe,1\r\nkogan page,-1\r\nkognitiivinen psykoterapia: tieteellinen verkkolehti,1\r\nkognitiivis-analyyttisen psykoterapiayhdistyksen julkaisuja,-1\r\nkognition & pædagogik,-1\r\nkohlhammer,1\r\nkohtaamisia,-1\r\nkoillis-helsingin lähitieto,-1\r\nkoillissanomat,-1\r\nkoiramme,-1\r\nkoiviston viesti,-1\r\nkoivu,-1\r\nkok,-1\r\nkokalos,1\r\nkokemäkeläinen,-1\r\nkokkola,-1\r\nkokkolan kaupunki,-1\r\nkokoro,-1\r\nkokos julkaisuja,-1\r\nkokshetauskij gosudarstvennyj universitet im. sh. ualihanova,-1\r\nkol`skij nauchny`j centr ran,-1\r\nkoleopterologische rundschau,-1\r\nkollesis editrice,-1\r\nkolner jahrbuch,1\r\nkolner zeitschrift fur soziologie und sozialpsychologie,1\r\nkolon,1\r\nkome,1\r\nkomi respublikanskaya akademiya gosudarstvennoj sluzhby` i upravleniya,-1\r\nkomiat,-1\r\nkommentár,-1\r\nkommunal ekonomi,-1\r\nkommunikativnye issledovaniâ,1\r\nkommuntorget,-1\r\nkomparatistik,1\r\nkompjuternaja lingvistika i intellektualnye tehnologii,1\r\nkompositio,-1\r\nkompʹûternaâ optika,-1\r\nkompʹûternye instrumenty v obrazovanii,-1\r\nkon acad wetenschappen letteren,-1\r\nkona powder and particle journal,1\r\nkoneyrittäjä,-1\r\nkonferenser / kungl. vitterhets historie och antikvitets akademien,1\r\nkongelige danske videnskabernes selskab,1\r\nkongzhi lilun yu yingyong,-1\r\nkonińskie studia językowe katedry filologii pwsz w koninie,1\r\nkonkurentnoe pravo,-1\r\nkonneveden joulu,-1\r\nkonrad theiss verlag,1\r\nkonrad-adenauer-stiftung,-1\r\nkonsepti,-1\r\nkonservaattori,-1\r\nkonsthistorisk tidskrift,3\r\nkonsulʹtativnaâ psihologiâ i psihoterapiâ,1\r\nkontakt,1\r\nkonteksty: polska sztuka ludowa,1\r\nkontur,-1\r\n\"kontury globalʹnyh transformacij: politika, èkonomika, pravo\",1\r\nkonya teknik üniversitesi,-1\r\nkopaed,1\r\nkopijyvä,-1\r\nkopp mária intézet a népesedésért és a családokért,-1\r\nkorall,-1\r\nkorea europe review,1\r\nkorea institute for health and social affairs publishing,-1\r\nkorea journal,1\r\nkorea maritime institute,-1\r\nkorea national open university press,-1\r\nkorea observer,1\r\nkorea-australia rheology journal,1\r\nkorea-forum,-1\r\nkorean circulation journal,1\r\nkorean geotechnical society,-1\r\nkorean institute of bridge and structural engineers,-1\r\nkorean institute of chemical engineers,-1\r\nkorean institute of ciriminology,-1\r\nkorean journal for food science of animal resources,1\r\nkorean journal of anesthesiology,1\r\nkorean journal of chemical engineering,1\r\nkorean journal of defense analysis,1\r\nkorean journal of horticultural science and technology,1\r\nkorean journal of medical history,1\r\nkorean journal of metals and materials,1\r\nkorean journal of parasitology,-1\r\nkorean journal of physiology & pharmacology,-1\r\nkorean journal of radiology,1\r\nkorean journal of teacher education,-1\r\nkorean language education,-1\r\nkorean linguistics,1\r\nkorean society for rock mechanics,-1\r\nkorean society of aesthetics,-1\r\nkorean studies,1\r\nkorean women´s development institute,-1\r\nkorjaamo ja varaosaviesti,-1\r\nkorkeakoulujen arviointineuvoston julkaisuja,-1\r\nkorpilahti,-1\r\nkorporativnoe upravlenie i innovacionnoe razvitie èkonomiki severa,-1\r\nkorporativnye finansy,-1\r\nkorrozios figyelo,1\r\nkortesjärven joulu,-1\r\nkorunk,-1\r\n\"koseisha koseikaku co., ltd.\",-1\r\nkosmetologi sky,-1\r\nkosmopolis,1\r\nkosmorama,1\r\nkosmoskynä,-1\r\nkoti ja maaseutu,-1\r\nkoti-kajaani,-1\r\nkotikielen seura,-1\r\nkotikulmilta,-1\r\nkotilääkäri,-1\r\nkotimaa,-1\r\nkotimaisten kielten keskuksen verkkojulkaisuja,-1\r\nkotimaisten kielten keskus,1\r\nkotipuutarha,-1\r\nkotiseudun kasvot,-1\r\nkotiseudun sanomat,-1\r\nkotiseutu,-1\r\nkotiseutu-uutiset,-1\r\nkotiseutuposti,-1\r\nkotitilalta,-1\r\nkoulu ja menneisyys,1\r\nkoululainen,-1\r\nkoulutuksen arviointineuvosto,-1\r\nkoulutuksen arviointineuvoston julkaisuja,-1\r\nkoulutuksen tutkimuslaitos,-1\r\nkouvola,-1\r\nkouvolan kaupunginmuseon julkaisuja,-1\r\nkouvolan sanomat,-1\r\nkovac,-1\r\nkovove materialy-metallic materials,1\r\nkragujevac filološko-umetnički fakultet,-1\r\nkrakowski instytut prawa karnego fundacja,-1\r\nkrasnodarskij gosudarstvenny`j universitet kul`tury` i iskusstv,-1\r\nkratylos: kritisches berichts- und rezensionsorgan fur indogermanische und allgemeine sprachwissenschaft,1\r\nkreativnaâ hirurgiâ i onkologiâ,-1\r\nkregel publications,-1\r\nkreodi,-1\r\nkriminalistik,1\r\nkriminologia,1\r\nkriminologian ja oikeuspolitiikan instituutin tutkimuksia,-1\r\nkriminologija & socijalna integracija,-1\r\nkriminologijos studijos,1\r\nkriminologisches journal,1\r\nkriosfera zemli,-1\r\nkris och kritik,-1\r\nkrisis: tijdschrift voor actuele filosofie,1\r\nkristeligt dagblad,-1\r\nkriterion: revista de filosofia,1\r\nkriterion: zeitschrift fur philosophie,1\r\nkritiikin uutiset,-1\r\nkritiikki,-1\r\nkritik,1\r\nkritika kultura,1\r\nkritika: explorations in russian and eurasian history,2\r\nkritische berichte,1\r\nkritisk forum for praktisk teologi,1\r\nkritisk juss,1\r\nkronika,1\r\nkronikka,-1\r\nkronoscope: journal for the study of time,1\r\nkrītika chronika,1\r\nksce journal of civil engineering,1\r\nksii transactions on internet and information systems,1\r\nksięgarnia akademicka,-1\r\nksoidin,-1\r\n\"ktema: civilisations de l orient, de la grece et de rome antiques\",1\r\nku leuven,-1\r\nku leuven soc onderzoekinstituut,-1\r\nkuckuck,-1\r\nkuenstliche intelligenz,1\r\nkuhmoisten sanomat,-1\r\nkuhmolainen,-1\r\nkuidas korraldada kultuuri?,-1\r\nkuivike,-1\r\nkul`t-inform-press,-1\r\nkula,-1\r\nkuljetus ja logistiikka,-1\r\nkuljetusyrittäjä,-1\r\nkultaneito,1\r\nkulttuurihistoria nyt,-1\r\nkulttuurihistorian seura,-1\r\nkulttuuriklubi,-1\r\nkulttuurintutkimus,2\r\nkulttuuripoliittisen tutkimuksen edistämissäätiö,-1\r\nkulttuuripolitiikan tutkimuksen vuosikirja,1\r\nkulttuurista perinnöksi,-1\r\nkulttuurivihkot,-1\r\nkultur.region.niederösterreich,-1\r\nkultura,-1\r\nkultura bezpieczeństwa,1\r\nkultura i społeczeństwo,1\r\nkultura slova,1\r\n\"kultura, społeczeństwo, edukacja\",-1\r\nkultura. historia. globalizacja,1\r\nkulturella perspektiv: svensk etnologisk tidsskrift,1\r\nkulturens frontlinjer,1\r\nkulturhistoriske studier i centralitet,-1\r\nkulturstiftung sibirien,1\r\nkulturstudier,1\r\nkuluttaja,-1\r\nkuluttajatutkimuskeskus,-1\r\nkulutustutkimus.nyt,1\r\nkuml: arbog for jysk arkaeologisk selskab,1\r\nkummi,-1\r\nkummin,-1\r\nkunde: zeitschrift fur ur- und fruhgeschichte,-1\r\nkungl. gustav adolfs akademien för svensk folkkultur,1\r\nkungl. samfundet för utgivandet av handskrifter rörande skandinaviens historia,1\r\nkungl. tekniska högskolan i stockholm (kth),-1\r\nkungl. vitterhets historie och antikvitets akademien,1\r\nkungliga krigsvetenskapsakademiens handlingar och tidskrift,1\r\nkungliga musikhögskolan,-1\r\nkungliga skogs- och lantbruksakademien,1\r\nkungliga skogs- och lantbruksakademiens tidskrift,1\r\nkunnallisalan kehittämissäätiö,-1\r\nkunnallisalan kehittämissäätiön julkaisu,-1\r\nkunnallisalan kehittämissäätiön polemia-sarja,-1\r\nkunnallisalan kehittämissäätiön tutkimusjulkaisut,-1\r\nkunnallislehti,-1\r\nkunnon perhetila,-1\r\nkunnossapitoyhdistys promaint ry,-1\r\nkunst,-1\r\nkunst og kultur,1\r\nkunst und kirche,-1\r\nkunst und politik,1\r\nkunstakademiets arkitektskoles forlag,1\r\nkunstchronik,1\r\nkunsten,-1\r\nkunsthåndverk,1\r\nkunsthøgskolen i oslo,-1\r\nkunstiteaduslikke uurimusi,1\r\nkunstkritikk,-1\r\nkuntalehti,-1\r\nkuntatekniikka,-1\r\nkuntoutus,1\r\nkuntoutussäätiö,-1\r\nkuntoutusta kehittämässä,-1\r\nkuoriti edyukeshon,-1\r\nkuortaneen kunta,-1\r\nkupoli,-1\r\nkuram ve uygulamada egitim bilimleri,-1\r\nkuramdan uygulama eğitim yönetimi,-1\r\nkurdish studies,-1\r\nkurdish studies journal,1\r\nkurikan kaupunki,-1\r\nkurikka-lehti,-1\r\nkuriositeettikabi,-1\r\nkuriren,-1\r\nkurjenpolvet,-1\r\nkurosio publishers,1\r\nkustannus oy duodecim,-1\r\nkustannus oy maamerkki,-1\r\nkustannus oy rajalla,-1\r\nkustannus oy uusi tie,-1\r\nkustannus-puntsi,-1\r\nkustannusliike parkko,-1\r\nkustannusosakeyhtiö atlasart,-1\r\nkustannusosakeyhtiö auditorium,-1\r\nkustannusosakeyhtiö medicina oy,-1\r\nkustannusosakeyhtiö taide,-1\r\nkustannusyhtiö ta-tieto oy,-1\r\nkutadgubilig: felsefe - bilim arastirmalari dergisi,1\r\nkutafin university law review,1\r\nkuti,-1\r\nkuurojen lehti,-1\r\nkuurojen liitto ry.,-1\r\nkuurtanes-seuran joulu,-1\r\nkuvataideakatemia,-1\r\nkuvittaja,-1\r\nkuwait conference on e-services and e-systems,-1\r\nkuwait medical journal,-1\r\nkvan,1\r\nkvartti,-1\r\n\"kvinder, kon og forskning\",1\r\nkwartalnik historii nauki i techniki - kwartalnyi zhurnal istorii nauki i tekhniki -,1\r\nkwartalnik historyczny,1\r\nkwartalnik nauk o przedsiębiorstwie,-1\r\nkwartalnik neofilologiczny,1\r\nkybernetes,1\r\nkybernetika,1\r\nkyklos,1\r\nkylkirauta,-1\r\nkylmäextra,-1\r\nkylväjä,-1\r\nkymen sanomat,-1\r\nkymenlaakson ammattikorkeakoulu,-1\r\nkymenlaakson luonto,-1\r\nkynnys ry,-1\r\nkyoto journal of mathematics,1\r\nkyoto sangyo daigaku,-1\r\nkyrkohistorisk årsskrift,1\r\nkyrkpressen,-1\r\nkytösavut,-1\r\nkyungpook mathematical journal,1\r\nkyushu journal of mathematics,1\r\nkyvyt käyttöön,-1\r\nkáñina,1\r\nkällan,-1\r\nkäpy-lehti,-1\r\nkäpylä-lehti,-1\r\nkätilölehti,-1\r\nkäypä hoito,1\r\nkäyttäytymisanalyysi ja -terapia,1\r\nkäytännön maamies,-1\r\nkäännöstieteen tutkimus,1\r\nkääntäjä,-1\r\nkåkenhus-kirjat,-1\r\nkönigshausen & neumann,1\r\nkøbenhavns universitet,-1\r\nkültür ve turizm bakanlığı,-1\r\nkünnimees,-1\r\nkōdō kagaku,-1\r\nk̦araġandy universitetinin̦ habaršysy : filologiâ seriâsy,-1\r\nk̦azu̇u habaršysy,-1\r\nķaraġandy universitetìnìn̦ habaršysy : himiâ seriâsy,-1\r\nl alighieri : rassegna bibliografica dantesca,1\r\nl'analisi linguistica e letteraria,-1\r\nl'atelier du crh,-1\r\nl'europe en formation,1\r\nl'information psychiatrique,-1\r\nl'ircocervo,1\r\nl'obs,-1\r\nl'universo,-1\r\nl.n. gumilev atyndaġy euraziâ u̇lttyk̦ universitetìnìn̦ habaršysy : tehnikalyk̦ ġylymdar ža̋ne tehnologiâlar seriâsy,-1\r\nl1 educational studies in languages and literature,1\r\nl2 journal,1\r\nl3 soluções em tecnologia ltda,-1\r\nla bibliofilia: rivista di storia del libro e di bibliografia,1\r\nla clinica terapeutica,1\r\n\"la corónica: a journal of medieval hispanic languages, literatures, and cultures\",1\r\nla documentation francaise,1\r\nla ergástula,-1\r\nla faute à rousseau,-1\r\nla fundación para el desarrollo económico y social hispano-marroquí,-1\r\nla ley,-1\r\nla librairie vuibert,1\r\nla matematica,1\r\nla matematica e la sua didattica,-1\r\nla metallurgia italiana,-1\r\nla musa talìa,-1\r\nla nouvelle revue de l’adaptation et de la scolarisation,-1\r\nla nuova critica,1\r\nla nuova critica: rivista di scienze dell uomo e di filosofia delle scienze,1\r\nla parola del testo,1\r\nla pieve poligrafica editore,-1\r\nla prensa médica argentina,-1\r\nla provincia sannita,-1\r\nla razón digit@l,-1\r\nla revista icono 14,1\r\nla revolution francaise,1\r\nla revue des lettres modernes : gustave flaubert,1\r\nla revue internationale et stratégique,-1\r\nla revue lisa,1\r\nla ricerca folklorica,1\r\nlaari,-1\r\nlab animal,1\r\nlab on a chip,2\r\nlab pro,-1\r\nlab world magazine,-1\r\nlab-ammattikorkeakoulun julkaisusarja,-1\r\nlabirint,-1\r\nlabmedicine,1\r\nlabor et fides,-1\r\nlabor history,3\r\nlabor studies journal,1\r\nlabor: studies in the working class history of the americas,1\r\nlaboratoire de recherche historique rhône-alpes,-1\r\n\"laboratorio dell'ispf, rivista elettronica di testi, saggi e strumenti\",1\r\nlaboratorium,1\r\nlaboratorium för folk och kultur,-1\r\nlaboratoriumsmedizin-journal of laboratory medicine,1\r\nlaboratory animals,1\r\nlaboratory hematology,1\r\nlaboratory investigation,1\r\nlaboratory phonology,1\r\nlabour,1\r\nlabour and industry: a journal of the social and economic relations of work,1\r\nlabour economics,2\r\nlabour history,1\r\nlabour history review,1\r\nlabour publishing house,-1\r\nlabour-le travail,1\r\nlabyrinth : teorii i praktiki kulʹtury,-1\r\nlabyrinth press,1\r\nlabyrintti,-1\r\nladan,-1\r\nlafrica romana,1\r\nlag och bok,-1\r\nlahden ammattikorkeakoulu,-1\r\nlahden diakoniasäätiön julkaisuja,-1\r\nlahden historiallisen museon julkaisuja,-1\r\nlahden kaupunginmuseon tutkimuksia,-1\r\nlahden kaupunki,-1\r\nlahden taidemuseon julkaisuja,-1\r\nlahti venture capitals,-1\r\nlaitilan sanomat,-1\r\nlajiluettelo,-1\r\nlake and reservoir management,1\r\nlakehead university centre for northern studies,-1\r\nlakes and reservoirs: research and management,1\r\nlakeuren lairalla,-1\r\nlakiasiainhuone oy,-1\r\nlakimies,2\r\nlakimiesliiton kustannus,1\r\nlambda nordica: tidskrift om homosexualitet,1\r\nlambert-lucas,1\r\nlammas ja vuohi,-1\r\nlammin kotiseutulehti,-1\r\nlampas: tijdschrift voor nederlandse classici,1\r\nlampin raitti,-1\r\nlamy,1\r\nlan,1\r\nlancaster university,-1\r\nlancet : child & adolescent health,3\r\nlancet microbe,3\r\nland,-1\r\nland degradation and development,1\r\nland economics,1\r\nland use policy,2\r\nlandbauforschung,-1\r\nlandbohistorisk tidskrift,1\r\nlandesamt für denkmalpflege und archäologie sachsen-anhalt,-1\r\nlandesverteidigungsakademie,-1\r\nlandfall,1\r\nlanding,-1\r\n\"landolt-bornstein: group i elementary particles, nuclei and atoms\",1\r\nlandolt-bornstein: group ii molecules and radicals,1\r\nlandolt-bornstein: group iii condensed matter,1\r\nlandolt-bornstein: group iv physical chemistry,1\r\nlandolt-bornstein: group vi astronomy and astrophysics,1\r\nlandolt-bornstein: group vii biophysics,1\r\nlandolt-bornstein: group viii advanced materials and technologies,1\r\nlandsbygdens folk,-1\r\nlandscape and ecological engineering,1\r\nlandscape and urban planning,3\r\nlandscape architecture and art,1\r\nlandscape architecture frontiers,1\r\nlandscape architecture magazine,-1\r\nlandscape ecology,2\r\nlandscape history,2\r\nlandscape journal,1\r\nlandscape online,1\r\nlandscape research,2\r\nlandscape review,1\r\nlandscapes,1\r\nlandsforeningen af læsepædagoger,-1\r\nlandskab,-1\r\nlandslides,2\r\nlandwirtschaftliche forschung,1\r\nlangaa research and publishing common initiative group,-1\r\nlangage et societe,1\r\nlangages,3\r\nlangenbecks archives of surgery,1\r\nlangmuir,2\r\nlanguage,3\r\nlanguage & ecology,-1\r\nlanguage acquisition,2\r\nlanguage acquisition and language disorders,1\r\nlanguage and cognition,2\r\nlanguage and communication,3\r\nlanguage and computers,1\r\nlanguage and dialogue,1\r\nlanguage and education,2\r\nlanguage and health,1\r\nlanguage and history,1\r\nlanguage and intercultural communication,2\r\nlanguage and law,-1\r\nlanguage and linguistics,1\r\nlanguage and linguistics compass,1\r\nlanguage and linguistics in melanesia,-1\r\nlanguage and literacy,1\r\nlanguage and literature,3\r\nlanguage and psychoanalysis,1\r\nlanguage and semiotic studies,-1\r\nlanguage and sociocultural theory,1\r\nlanguage and speech,3\r\nlanguage arts,1\r\nlanguage assessment quarterly,1\r\nlanguage awareness,1\r\nlanguage culture and curriculum,1\r\nlanguage development research,1\r\nlanguage discourse & society,1\r\nlanguage documentation and conservation,2\r\nlanguage documentation and description,2\r\nlanguage dynamics and change,2\r\nlanguage ecology.,-1\r\nlanguage education and multilingualism,-1\r\nlanguage education and technology (let journal),-1\r\nlanguage forum,-1\r\nlanguage in africa,-1\r\nlanguage in society,3\r\nlanguage learning,3\r\nlanguage learning and development,1\r\nlanguage learning and language teaching,1\r\nlanguage learning and teaching conference,-1\r\nlanguage learning and technology,2\r\nlanguage learning in higher education,1\r\nlanguage learning journal,1\r\nlanguage matters,1\r\nlanguage on the move,-1\r\nlanguage policy,3\r\nlanguage problems and language planning,1\r\nlanguage research,1\r\nlanguage resources,-1\r\nlanguage resources and evaluation,3\r\nlanguage science press,2\r\nlanguage sciences,3\r\nlanguage speech and hearing services in schools,1\r\nlanguage teaching,3\r\nlanguage teaching for young learners,1\r\nlanguage teaching research,3\r\nlanguage teaching tomorrow,-1\r\nlanguage testing,2\r\nlanguage testing in asia,1\r\nlanguage typology and universals,2\r\nlanguage under discussion,1\r\nlanguage value,1\r\nlanguage variation and change,3\r\n\"language, cognition and neuroscience\",1\r\n\"language, context and cognition\",1\r\n\"language, context and text\",1\r\n\"language, culture and society\",1\r\n\"language, individual and society\",-1\r\n\"language, interaction and aquisition\",1\r\n\"language: codification, competence, communication\",-1\r\nlanguage@internet,1\r\nlanguages,-1\r\nlanguages in contrast: international journal for contrastive linguistics:,1\r\nlanguages of the caucasus,-1\r\nlanguages of the world,1\r\n\"languages, society & policy\",-1\r\nlangue francaise,3\r\nlangue(s) & parole,-1\r\nlangues et linguistique,-1\r\nlangues modernes,-1\r\nlannee stendhalienne,1\r\nlannoo,-1\r\nlannée épigraphique,1\r\nlantbrukskalender,-1\r\nlap lambert academic publishing,-1\r\nlapillinen,-1\r\nlapin ammattikorkeakoulu,-1\r\nlapin ammattikorkeakoulun julkaisuja : muut julkaisut,-1\r\nlapin kansa,-1\r\nlapin nuija,-1\r\nlapin tutkimusseura ry,-1\r\nlapin yliopisto,-1\r\nlapin yliopiston kasvatustieteellisiä julkaisuja,-1\r\nlapin yliopiston oikeustieteellisiä julkaisuja,-1\r\nlapin yliopiston taiteiden tiedekunnan julkaisuja c : katsauksia ja puheenvuoroja,-1\r\nlapin yliopiston yhteiskuntatieteellisiä julkaisuja,-1\r\nlapin yliopiston yhteiskuntatieteellisiä julkaisuja b : tutkimusraportteja ja selvityksiä,-1\r\nlapinkoira,-1\r\nlapland university press,1\r\nlappajärven joulu,-1\r\nlappeenrannan kaupunki,-1\r\nlappeenrannan teknillinen yliopisto,-1\r\nlapsen maailma,-1\r\nlapsiasiavaltuutetun toimiston julkaisuja,-1\r\nlapuan joulu,-1\r\nlapuan sanomat,-1\r\nlarcier,-1\r\nlarge animal review,1\r\nlarge-scale assessments in education,1\r\nlarhyss journal,-1\r\nlars müller publishers,-1\r\nlaryngo-rhino-otologie,1\r\nlaryngoscope,2\r\nlaryngoscope investigative otolaryngology,1\r\nlas torres de lucca,1\r\nlaser and particle beams,1\r\nlaser and photonics reviews,3\r\nlaser chemistry,1\r\nlaser focus world,-1\r\nlaser institute of america,-1\r\nlaser physics,1\r\nlaser physics letters,1\r\nlasers in dental science,1\r\nlasers in engineering,1\r\nlasers in manufacturing and materials processing,1\r\nlasers in medical science,1\r\nlasers in surgery and medicine,1\r\nlasin maailma,-1\r\nlasirakentaja,-1\r\nlasten asialla,-1\r\nlasten keskus,-1\r\nlastenkirjainstituutin julkaisuja,-1\r\nlastenkirjainstituutti,-1\r\nlastensuojelun keskusliiton verkkojulkaisu,-1\r\nlastronomie,-1\r\nlate antique archaeology,1\r\nlate imperial china,1\r\nlater medieval europe,1\r\nlaterality,1\r\nlaterza,-1\r\nlatest trends in textile and fashion designing,-1\r\nlatin american and caribbean ethnic studies,1\r\nlatin american antiquity,2\r\nlatin american applied research,1\r\nlatin american computing conference,-1\r\nlatin american indian literatures journal,1\r\nlatin american journal of aquatic research,1\r\nlatin american journal of content and language integrated learning,1\r\nlatin american journal of management for sustainable development,1\r\nlatin american journal of solids and structures,1\r\nlatin american literary review,1\r\nlatin american music review,1\r\nlatin american perspectives,1\r\nlatin american politics and society,1\r\nlatin american research review,1\r\nlatin american theatre review,1\r\nlatin trade,1\r\nlatin-american journal of physics education,1\r\nlatino studies,1\r\nlatinoamerica: anuario de estudios latinoamericanos,1\r\nlatissimus,-1\r\nlatium,-1\r\nlatomus,2\r\nlatvian journal of physics and technical sciences,-1\r\nlatviešu valodas agentura,-1\r\nlatvijas arhivi,1\r\nlatvijas arpolitikas instituts,-1\r\nlatvijas kara muzejs,-1\r\nlatvijas kristīgā akadēmija,-1\r\nlatvijas lauksaimniecības universitāte,-1\r\nlatvijas universitate,-1\r\nlatvijas universitates latvijas vestures instituts,-1\r\nlatvijas universitetes raksti,1\r\n\"latvijas zinātn̦u akadēmijas vēstis. a dal̦a, humanitārās zinātnes\",1\r\nlatšo diives,-1\r\nlaulupedagogi,-1\r\nlaurea journal,-1\r\nlaurea julkaisut,-1\r\nlaurea long,-1\r\nlaurea-ammattikorkeakoulu,-1\r\nlauttakylä,-1\r\nlaval theologique et philosophique,1\r\nlavenc,1\r\nlaw & history,1\r\nlaw and business review of the americas,1\r\nlaw and contemporary problems,2\r\nlaw and critique,2\r\nlaw and history review,2\r\nlaw and human behavior,2\r\nlaw and literature,2\r\nlaw and philosophy,3\r\nlaw and policy,2\r\nlaw and practice of international courts and tribunals,1\r\nlaw and social inquiry: journal of the american bar foundation,1\r\nlaw and society review,3\r\nlaw business research,-1\r\nlaw in context,1\r\nlaw in eastern europe,1\r\nlaw library journal,1\r\nlaw of ukraine,-1\r\nlaw press china,1\r\nlaw quarterly review,2\r\nlaw text culture,1\r\n\"law, culture and the humanities\",1\r\n\"law, democracy & development\",-1\r\n\"law, environment and development journal\",1\r\n\"law, ethics and philosophy\",1\r\n\"law, innovation and technology\",2\r\n\"law, probability and risk: a journal of reasoning under uncertainty\",1\r\n\"law, social justice and global development\",1\r\n\"law, technology and humans\",1\r\nlawrence and wishart,1\r\nlawrence erlbaum associates,2\r\nlaws,-1\r\nlänsi-savo,-1\r\nlc gc europe,-1\r\nlc gc north america,-1\r\nle courrier de la nature,-1\r\nle courrier de la transplantation,-1\r\nle discours et la langue,1\r\nle droit maritime francais,1\r\nle forme e la storia,1\r\nle français aujourd´hui,1\r\nle français dans le monde,-1\r\nle français dans le monde. recherches et applications,1\r\nle français à l'université,-1\r\nle grand continent,-1\r\nle infezioni in medicina,-1\r\nle langage et lhomme,1\r\nle mauricien,-1\r\nle monde diplomatique,-1\r\nle monde diplomatique & novaja gazeta,-1\r\nle monnier università,-1\r\nle sans-visage,-1\r\nlea,1\r\nleadec leadership development center oy,-1\r\nleadership,1\r\nleadership and management in engineering,1\r\nleadership and organization development journal,1\r\nleadership and policy in schools,1\r\nleadership and the humanities,1\r\nleadership in health services,1\r\nleadership quarterly,3\r\nlean construction journal,1\r\nlearned publishing,1\r\nlearner development journal,1\r\nlearning,1\r\nlearning and behavior,1\r\nlearning and individual differences,3\r\nlearning and instruction,3\r\nlearning and memory,2\r\nlearning and motivation,1\r\nlearning and teaching in higher education,1\r\nlearning and teaching journal,-1\r\nlearning and teaching: the international journal of higher education in the social sciences,1\r\nlearning disabilities research and practice,2\r\nlearning disability quarterly,2\r\nlearning environments research,2\r\nlearning in context,1\r\nlearning inquiry,1\r\nlearning landscapes,1\r\nlearning letters,-1\r\nlearning organization,1\r\nlearning tech,-1\r\n\"learning, culture and social interaction\",1\r\n\"learning, media and technology\",1\r\nleaves,1\r\nlebende sprachen,1\r\nlectio difficilior,1\r\nlecture notes,-1\r\nlecture notes in bioinformatics,1\r\nlecture notes in business information processing,1\r\nlecture notes in civil engineering,1\r\nlecture notes in computational science and engineering,1\r\nlecture notes in computational vision and biomechanics,-1\r\nlecture notes in computer science,1\r\nlecture notes in control and information sciences,1\r\nlecture notes in control and information sciences - proceedings,-1\r\nlecture notes in economics and mathematical systems,1\r\nlecture notes in educational technology,1\r\nlecture notes in electrical engineering,1\r\nlecture notes in engineering and computer science,-1\r\nlecture notes in geoinformation and cartography,1\r\nlecture notes in informatics,1\r\nlecture notes in information systems and organisation,1\r\nlecture notes in intelligent transportation and infrastructure,-1\r\nlecture notes in logistics,-1\r\nlecture notes in management science,-1\r\nlecture notes in mathematics,1\r\nlecture notes in mechanical engineering,1\r\nlecture notes in mobility,1\r\nlecture notes in networks and systems,1\r\nlecture notes in physics,1\r\nlecture notes in production engineering,1\r\nlecture notes in pure and applied mathematics,1\r\n\"lecture notes of the institute for computer sciences, social informatics and telecommunications engineering\",1\r\nlecture notes on data engineering and communications technologies,1\r\nlecture notes on multidisciplinary industrial engineering,-1\r\nled edizioni universitarie,-1\r\nled professional review,-1\r\nledger,1\r\nledizioni,1\r\nleeds international classical studies,1\r\nleeds studies in english,1\r\nleeds university press,-1\r\nleft coast press,1\r\nleftword books,-1\r\nlegacy,1\r\nlegal and criminological psychology,2\r\nlegal aspects of international organization,1\r\nlegal education review,1\r\nlegal ethics,1\r\nlegal information management,1\r\nlegal issues of economic integration,1\r\nlegal medicine,1\r\nlegal pluralism and critical social analysis,1\r\nlegal roots,-1\r\nlegal studies,2\r\nlegal theory,3\r\nlegalities,1\r\nlegatio,1\r\nlege artis,-1\r\nlege artis medicinae,-1\r\nlegenda,1\r\nlegislative studies quarterly,3\r\nlegon journal of sociology,1\r\nlegume perspectives,-1\r\nlegume research,1\r\nlegume science,1\r\nlehtimäen joulu,-1\r\nleia,-1\r\nleibniz international proceedings in informatics,1\r\nleibniz online,-1\r\nleibniz review,1\r\nleibniz-institut für deutsche sprache,1\r\nleiden journal of international law,2\r\nleiden university press,1\r\nleija,-1\r\nleipuri,-1\r\nleipziger universitätsverlag gmbh,-1\r\nleipä leveämmäksi,-1\r\nleirikoulu,-1\r\nleisure,1\r\nleisure sciences,2\r\nleisure studies,1\r\nleitura,-1\r\nlejand yayincilik,-1\r\nleksrus,-1\r\nlelkipásztor: evangélikus lelkészi szakfolyóirat,1\r\nlempäälän joulu,-1\r\nlempäälän-vesilahden sanomat,-1\r\nlenand,-1\r\nlendemains: etudes comparees sur la france,1\r\nlengas: revue sociolinguistique,1\r\nlengua y migración,1\r\nlenguaje y textos,1\r\nlenguas modernas,1\r\nlenninsiipi,-1\r\nlenseignement mathematique,1\r\nlentoratas,-1\r\nleo s. olschki,1\r\nleonardo,3\r\nleonardo electronic almanac,1\r\nleonardo libri,-1\r\nleonardo reviews,-1\r\nlepakot,-1\r\nleprosy review,1\r\nler historia,1\r\nlernen und lernströrungen,1\r\nles ateliers de l'éthique,1\r\nles belles lettres,1\r\nles cahiers d`épilepsie,1\r\nles cahiers de champs visuels,1\r\nles cahiers de framespa,1\r\nles cahiers de la sécurité et de la justice,-1\r\nles cahiers du gerad,-1\r\nles cahiers du rifal,1\r\nles cahiers forellis,-1\r\nles cahiers irice,-1\r\nles cahiers jean-marie gustave le clézio,-1\r\nles carnets de l'acost,-1\r\nles champs de mars,1\r\nles dossiers d'archéologie,-1\r\nles houches,1\r\nles liens qui libèrent,-1\r\nles politiques sociales,-1\r\nles presses du réel,-1\r\nles éditions du prism,-1\r\nleshonenu,1\r\nleslla symposium proceedings,-1\r\nlesnoe hozâjstvo,-1\r\nlesovedenie,-1\r\nlesprominform,-1\r\nlessing yearbook,1\r\nlestadiolainen uusheräys ry,-1\r\nlestijoki,-1\r\nlestin mutti,-1\r\nlethaia,1\r\nletonica,1\r\nletra e voz,1\r\nletras,-1\r\nletras & letras,-1\r\nletras (santa maria),-1\r\nletras cubanas,1\r\nletras de hoje,-1\r\nletras femeninas,1\r\nletrônica,-1\r\nletteratura italiana antica,1\r\nletterature d america,1\r\nlettere italiane,2\r\nletters in applied microbiology,1\r\nletters in biomathematics,1\r\nletters in drug design and discovery,1\r\nletters in high energy physics,1\r\nletters in mathematical physics,1\r\nletters in organic chemistry,1\r\nlettres modernes minard,1\r\nleukemia,3\r\nleukemia & lymphoma,1\r\nleukemia research,1\r\nleukemia research reports,-1\r\nleukos,1\r\nleuven university press,1\r\nleuvense bijdragen: tijdschrift voor germaanse filologie,1\r\nlevant,2\r\nlevende talen magazine,-1\r\nlevende talen tijdschrift,-1\r\nlevi,-1\r\nleviathan: a journal of melville studies,1\r\nleviathan: zeitschrift fur sozialwissenschaft,1\r\nlevéltári szemle,-1\r\nlevón-instituutin julkaisut,-1\r\nlex electronica,-1\r\nlex localis: journal of local self: government,1\r\n\"lex nova, s.a.u.\",-1\r\nlex portus,1\r\nlex russica,-1\r\nlex scientia law review,1\r\nlexia,1\r\nlexicographica: internationales jahrbuch fur lexikographie,1\r\nlexicographica: series maior: supplementbände zum internationalen jahrbuch für lexikographie,1\r\nlexicometrica,1\r\nlexiconordica,1\r\nlexikos,-1\r\nlexington books,1\r\nlexique,1\r\nlexis,1\r\nlexis: revista de linguistica y literatura,1\r\nlexisnexis butterworths,1\r\nlexonomica,1\r\nlexpress,-1\r\nlexxion verlagsgesellschaft,-1\r\nleykam buchverlag,-1\r\nlfe,-1\r\nlgbt health,1\r\nlgbtq + family,1\r\nlhistoire,1\r\nlhumaine,-1\r\nliames,1\r\nlianes,1\r\nlias: journal of early modern intellectual culture and its sources,1\r\nliber,1\r\nliber quarterly,1\r\nlibera università di bolzano,-1\r\nlibera-säätiö,-1\r\nlibero,-1\r\nlibertarian papers,1\r\nliberte,1\r\nliberà università maria ss. assunta : lumsa,-1\r\nlibraccio editore,-1\r\nlibraries unlimited,-1\r\nlibrary,1\r\nlibrary and archival security,1\r\nlibrary and information research,1\r\nlibrary and information science,1\r\nlibrary and information science research,3\r\nlibrary hi tech,1\r\nlibrary journal,1\r\nlibrary management,1\r\nlibrary philosophy and practice,-1\r\nlibrary quarterly,1\r\nlibrary resources and technical services,1\r\nlibrary trends,1\r\nlibreria editrice vaticana,1\r\nlibreriauniversitaria.it,-1\r\nlibres,1\r\nlibri,1\r\nlibri & documenti,-1\r\nlibri et liberi,1\r\nlibri publishing,-1\r\nlibri shkollor,-1\r\nlibya antiqua: annual of the department of antiuities of libya,1\r\nlibyan journal of medicine,-1\r\nlibyan studies,1\r\nlidel,-1\r\nlidil,1\r\nlied und populare kultur-song and popular culture,1\r\nliekki,-1\r\nlienart éditions,-1\r\nliettua lehti,-1\r\nlietuvos archaeologija,1\r\nlietuvos edukologijos universitetas,-1\r\nlietuvos edukologijos universiteto leidykla,-1\r\nlietuvos etnologija: socialines antropologija i etnologija studijos,1\r\nlietuvos istorijos studijos,1\r\nlietuvos kompiuterininkų sąjunga,-1\r\nlife,-1\r\nlife medicine,1\r\nlife science alliance,1\r\nlife science journal: acta zhengzhou university overseas edition,-1\r\nlife sciences,1\r\n\"life sciences, society and policy\",1\r\nlife writing,2\r\nlifespans & styles,-1\r\nlifestyle genomics,1\r\nlifestyle medicine,1\r\nlifetime data analysis,1\r\nlifewriting annual,-1\r\nligeia: dossiers sur lart,1\r\nlight and engineering,1\r\nlight: advanced manufacturing,1\r\nlight: science & applications,3\r\nlighting research and technology,2\r\nlignes,-1\r\nliha ja ruoka,-1\r\nliikejuridiikka,1\r\nliikekieli,-1\r\nliikenne,1\r\nliikenne- ja viestintäministeriön julkaisuja,-1\r\nliikenne/kaupunki,-1\r\nliikenneturvan selvityksiä,-1\r\nliikennevilkku,-1\r\nliikkeessä yli rajojen,-1\r\nliikunnan ammattilainen,-1\r\nliikunnan ja kansanterveyden edistämissäätiö,-1\r\nliikunta ja tiede,1\r\nliikuntatieteellinen seura,1\r\nliikuntatieteellisen seuran julkaisuja,-1\r\nliikuntatieteellisen seuran tutkimuksia ja selvityksiä,-1\r\nliito,-1\r\nliiton arkki,-1\r\nliitos,-1\r\nlike,-1\r\nlilith: a feminist history journal,1\r\nlilja,-1\r\nlilloa,-1\r\nlilun yuekan,-1\r\nlim editrice,-1\r\nlimba romana,1\r\nlimes plus,-1\r\nliminalities,1\r\nlimnetica,1\r\nlimnologica,1\r\nlimnological review,-1\r\nlimnology,1\r\nlimnology and freshwater biology,-1\r\nlimnology and oceanography,3\r\nlimnology and oceanography letters,1\r\nlimnology and oceanography: methods,1\r\nlimor kustannus,-1\r\nlincom,1\r\nlindbergia,1\r\nlinde verlag,1\r\nlinear algebra and its applications,2\r\nlinear and multilinear algebra,1\r\nlinformation litteraire,1\r\nlingua,1\r\nlingua aegyptia,1\r\nlingua americana,1\r\nlingua e stile,1\r\nlingua et linguistica,1\r\nlingua nostra,1\r\nlingua posnaniesia,1\r\nlingua sinica,1\r\nlinguamática,1\r\nlinguas e literaturas: revista da faculdade de letras,1\r\nlingue antiche e moderne,-1\r\nlingue culture mediazioni,-1\r\nlingue e linguaggi,1\r\nlingue e linguaggio,1\r\nlinguistic analysis,1\r\nlinguistic and philosophical investigations,1\r\nlinguistic approaches to bilingualism,1\r\nlinguistic approaches to literature,1\r\nlinguistic association of korea journal,1\r\nlinguistic discovery,1\r\nlinguistic frontiers,1\r\nlinguistic inquiry,3\r\nlinguistic insights: studies in language and communication,1\r\nlinguistic issues in language technology,1\r\nlinguistic landscape,1\r\nlinguistic minorities in europe online,-1\r\nlinguistic review,3\r\nlinguistic typology,3\r\nlinguistic typology at the crossroads,-1\r\nlinguistic variation,1\r\nlinguistica,1\r\nlinguistica anverpiensia new series,1\r\nlinguistica e filologia,1\r\nlinguistica espanola actual,1\r\nlinguistica lettica,1\r\nlinguistica occitana,-1\r\nlinguistica online,1\r\nlinguistica palatina,1\r\nlinguistica pragensia,1\r\nlinguistica silesiana,1\r\nlinguistica uralica,1\r\nlinguistica y literatura,1\r\nlinguistica zero,1\r\nlinguistics,3\r\nlinguistics and education,2\r\nlinguistics and philology,1\r\nlinguistics and philosophy,3\r\nlinguistics and the human sciences,1\r\nlinguistics applied,1\r\nlinguistics in the netherlands,1\r\nlinguistics of the tibeto-burman area,1\r\nlinguistics vanguard,1\r\n\"linguistics, archaeology and the human past\",-1\r\n\"linguistics, culture & education\",-1\r\nlinguistik aktuell,1\r\nlinguistik online,1\r\nlinguistique,1\r\nlinguistique et langues africaines,1\r\nlinguistische arbeiten,2\r\nlinguistische berichte,1\r\nlingvisticae investigationes,1\r\nlingvisticae investigationes supplementa,1\r\nlingvistik',-1\r\nlingwistyka stosowana,1\r\nlingüística en la red,-1\r\nlinha d'agua,1\r\nlinköping electronic conference proceedings,1\r\nlinköping university electronic press,-1\r\nlinköpings universitet,-1\r\nlinnaeus university press,-1\r\nlinnut,-1\r\nlinnut-vuosikirja,-1\r\nlinquistique africaine,1\r\nlinux journal,-1\r\nlinux symposium,-1\r\nlinx,1\r\nlinye kexue,-1\r\nlion and the unicorn,1\r\nlipetsk state pedagogical university,-1\r\nlipid insights,-1\r\nlipids,2\r\nlipids in health and disease,1\r\nlippincott williams & wilkins,1\r\nliquid crystals,1\r\nliquid crystals reviews,1\r\nlir.journal,-1\r\nliric,-1\r\nlishi yanjiu,-1\r\nlistos,-1\r\nlisty cukrovarnicke a reparske,1\r\nlisty filologicke,1\r\nlit verlag,2\r\nlit: literature interpretation theory,1\r\nliteracy,1\r\nliteracy education and second language learning for adults,1\r\nliteracy information and computer education journal,-1\r\nliteracy research and instruction,1\r\nliteracy today,-1\r\nliterarus-literaturnoje slovo,-1\r\nliterary geographies,1\r\nliterary imagination,1\r\nliterary journalism studies,1\r\nliterary research,1\r\nliteratur fur leser,1\r\nliteratur und kritik,1\r\nliteratura,1\r\nliteratura mexicana,1\r\nliteratura y linguistica,1\r\nliterature and aesthetics,1\r\nliterature and arts review,-1\r\nliterature and history: third series,2\r\nliterature and medicine,2\r\nliterature and theology,3\r\n\"literature, critique, and empire today\",2\r\nliteraturkritik.de,-1\r\nliteraturnyj fakt,-1\r\nlithic technology,1\r\nlithics,1\r\nlithology and mineral resources,1\r\nlithos,-1\r\nlithos,2\r\nlithosphere,1\r\nlithuanian annual strategic review,1\r\nlithuanian historical studies,1\r\nlithuanian journal of physics,1\r\nlithuanian mathematical journal,1\r\nlithuanian national museum of art,-1\r\nlitnet,-1\r\nlitteraria copernicana,1\r\nlitteraria pragensia: studies in literature and culture,1\r\nlitterature,2\r\nlitteratures,1\r\nlitteratures classiques,1\r\nlituanus,1\r\nliturgical press,-1\r\nliturgy,1\r\nlivenarch+ journal,-1\r\nliver cancer,1\r\nliver international,1\r\nliver transplantation,2\r\nliverpool university press,1\r\nlivers,-1\r\nlivestock research for rural development,1\r\nlivestock science,1\r\nliving journal of computational molecular science,-1\r\nliving reviews in computational astrophysics,1\r\nliving reviews in relativity,3\r\nliving reviews in solar physics,3\r\nlivraria almedina,-1\r\nljetopis socijalnog rada,1\r\nllen cymru,1\r\nlletres asturianes,1\r\nlloyds maritime and commercial law quarterly,2\r\nllull: boletin de la sociedad espanola de historia de las ciencias,1\r\nlms journal of computation and mathematics,1\r\nlncs transactions on aspect-oriented software development,1\r\nlncs transactions on edutainment,1\r\nlo sguardo,1\r\nlo squaderno,1\r\nloa,-1\r\nloading...,-1\r\nlobachevskii journal of mathematics,1\r\nlobachevsky state university of nizhni novgorod,-1\r\nlocal and regional anesthesia,1\r\nlocal development & society,1\r\nlocal economy,1\r\nlocal environment,1\r\nlocal government studies,2\r\nlocal population studies,1\r\nloccumer pelikan,-1\r\nlocke studies: an annual journal of locke research,1\r\nlodz papers in pragmatics,1\r\nlodz studies in language,1\r\nlodz university press,-1\r\nlog,1\r\nlogforum,-1\r\nlogic and logical philosophy,1\r\nlogic journal of the igpl,2\r\nlogica universalis,1\r\nlogical methods in computer science,1\r\nlogique et analyse,1\r\nlogisma editore,-1\r\nlogistics,-1\r\nlogistics & sustainable transport,1\r\nlogistics and transport focus,-1\r\nlogistics europe,-1\r\nlogistics research,1\r\nlogistique et management,-1\r\nlogistyka,-1\r\nlogičeskie issledovaniâ,1\r\nlogopedics phoniatrics vocology,1\r\nlogos,1\r\nlogos (yorkton),1\r\nlogos and pneuma: chinese journal of theology,1\r\nlogos pljus,-1\r\nlogos verlag berlin,1\r\nlogos-ensyklopedia,1\r\nlogos: a journal of catholic thought and culture,1\r\nlogos: anales del seminario de metafisica,1\r\nlogos: vilnius,1\r\nlohjan saaristo,-1\r\nloimu,-1\r\nloisir et societe,1\r\nlokalhistorisk magasin,-1\r\nlombardo accademia di scienze e lettere,-1\r\nlommen,-1\r\nlondon journal,1\r\n\"london journal of tourism, sport and creative industries\",-1\r\nlondon mathematical society,2\r\nlondon mathematical society lecture notes,1\r\nlondon metropolitan university,-1\r\nlondon oriental and african language library,1\r\nlondon review of education,1\r\nlondon review of international law,1\r\nlong play,-1\r\nlong range planning,3\r\nlonghua chinese medicine,-1\r\nlongitudinal and life course studies,1\r\nlongman,1\r\nlooking glass,1\r\nlooming,-1\r\nloquens,1\r\nlorenzo de medici press,-1\r\nlotta,-1\r\nlotus international,-1\r\nlouisiana state university press,1\r\nlounais-lappi,-1\r\nlousi,-1\r\nlouvain studies,1\r\nlov og rett: norsk juridisk tidsskrift,1\r\nlow carbon economy,-1\r\nlow temperature physics,1\r\nlow-carbon materials and green construction,1\r\nlrec proceedings,1\r\nlse press,-1\r\nlse public policy review,-1\r\nlsp journal,1\r\nltd publishing house universal,-1\r\nlu latviešu valodas institūt,-1\r\nlubricants,-1\r\nlubrication science,1\r\nlucentum,1\r\nluchterhand,1\r\nlucius und lucius,1\r\nlud,1\r\nludus: medieval and early renaissance theatre and drama,1\r\nludwig múzeum,-1\r\nludwig-maximilians-universität münchen : universitätsbibliothek,-1\r\nluglio editore,-1\r\nlugymedia,-1\r\nluigi pellegrini editore,-1\r\nluiss university press,1\r\nluksitko,-1\r\nluleå tekniska universitet,1\r\nlulu.com,-1\r\nluma,-1\r\nlumat,1\r\nlumat-b,-1\r\nlumen,-1\r\nluminescence,1\r\nlumooja,-1\r\nlunar & planetary institute,-1\r\nlund archaeological review,1\r\nlund university press,1\r\nlunds universitet,-1\r\nlunds universitet : arkeologiska institutionen och historiska museet,-1\r\nlunds universitet : sociologiska institutionen,-1\r\nlunds universitets kyrkohistoriska arkiv,-1\r\nlung,1\r\nlung cancer,1\r\nlunula: archaeologia protohistorica,1\r\nluokanopettaja,-1\r\nluomulehti,-1\r\nluonnon tutkija,-1\r\nluonnon varassa,-1\r\nluonnonvara- ja biotalouden tutkimus,-1\r\nluonnonvarakeskus,-1\r\nluonnosta sinulle,-1\r\nluontokuva,-1\r\nluontosäde,-1\r\nlupus,1\r\nlurra editions,-1\r\nluso: brazilian review,2\r\nluston julkaisuja,-1\r\nlustrum,1\r\nlut scientific and expertise publications,-1\r\nlut scientific and expertise publications : tutkimusraportit,-1\r\nluterisma mantojuma fonds,-1\r\nluther,1\r\nluther-agricola-seura,1\r\nluther-kirjat,-1\r\nlutheran quarterly,1\r\nlutheran theological journal,-1\r\nlutherjahrbuch,2\r\nluthersk kirketidende,-1\r\nluts-lower urinary tract symptoms,-1\r\nlutukka,-1\r\nluustotieto,-1\r\nluuvalo,-1\r\nlux veritatis,-1\r\nluxemburg,-1\r\nluxury,1\r\nluyou xuekan,-1\r\nlva,-1\r\nlwt: food science and technology,1\r\nlychnos: lardomshistoriska samfundets arsbok = annual of the swedish history of science society,1\r\nlykia,1\r\nlymphatic research and biology,1\r\nlymphologie in forschung und praxis,1\r\nlymphology,1\r\nlynne rienner publishers,1\r\nlyrikvännen,-1\r\nlysa publishers,-1\r\nlyubavich,-1\r\nl´erma di bretschneider,1\r\nl´harmattan,1\r\nlähde,-1\r\nlähde : historiatieteellinen aikakauskirja,1\r\nlähellä,-1\r\nlähetysteologinen aikakauskirja,1\r\nlähihistoria,1\r\nlähikuva,2\r\nlähikuva-yhdistys,-1\r\nlähilehti,-1\r\nlähivõrdlusi-lähivertailuja,1\r\nläkartidningen,-1\r\nlänsi-saimaan sanomat,-1\r\nlänsi-uusimaa,-1\r\nlänsiväylä,-1\r\nläraren,-1\r\nläs- och skrivsvårigheter & dyslexi,-1\r\nlääkealan turvallisuus- ja kehittämiskeskus fimea,-1\r\nlääketietokeskus oy,-1\r\nlääkkeiden luokitus,-1\r\nlääkärilehti,1\r\nlæring og medier,1\r\nlìtasfera,-1\r\nlíbero,1\r\nlönnströmin taidemuseo,-1\r\nlûboslovie,1\r\nl’ ellisse,1\r\nm.e. sharpe,2\r\nm/c journal,1\r\nm@gm@,-1\r\nm@n@gement,1\r\nmaa- ja elintarviketalouden tutkimuskeskus,-1\r\nmaa- ja metsätalous,-1\r\nmaa- ja metsätalousministeriö,-1\r\nmaahenki,-1\r\nmaailman kuvalehti,-1\r\nmaailmankirjat,-1\r\nmaal og minne,1\r\nmaan suola,-1\r\nmaandblad voor accountancy en bedrijfseconomie,-1\r\nmaankäyttö,-1\r\nmaanmittauslaitoksen julkaisuja,-1\r\nmaanomistaja,-1\r\nmaanpuolustus,-1\r\nmaanpuolustuskorkeakoulu,-1\r\nmaarav: a journal for the study of the northwest semitic languages and literatures,1\r\nmaaseudun tulevaisuus,-1\r\nmaaseudun uusi aika ry,-1\r\nmaaseutu plus,-1\r\nmaaseutututkimus,1\r\nmaastricht journal of european and comparative law,3\r\nmaatalouskalenteri,-1\r\nmaatalousmuseon tutkimuksia,-1\r\nmaatiainen,-1\r\nmaatila-pellervo,-1\r\nmaatilalla,-1\r\nmabs,1\r\nmac keith press,-1\r\nmacat international,-1\r\nmacedonian journal of chemistry and chemical engineering,-1\r\nmachine intelligence research,1\r\nmachine learning,3\r\nmachine learning and knowledge extraction,1\r\nmachine learning reports,-1\r\nmachine learning with applications,1\r\nmachine learning: science and technology,1\r\nmachine vision and applications,2\r\nmachines,-1\r\nmachining science and technology,1\r\nmaciej kanert pro jezeli p to q,-1\r\nmaciej oczak,-1\r\nmacmillan,1\r\nmacquarie university,-1\r\nmacroeconomic dynamics,1\r\nmacroeconomics and finance in emerging market economies,1\r\nmacrolinguistics,1\r\nmacromarketing society,1\r\nmacromol,-1\r\nmacromolecular bioscience,1\r\nmacromolecular chemistry and physics,1\r\nmacromolecular materials and engineering,1\r\nmacromolecular rapid communications,1\r\nmacromolecular reaction engineering,1\r\nmacromolecular research,1\r\nmacromolecular symposia,1\r\nmacromolecular theory and simulations,1\r\nmacromolecules,3\r\nmacrotheme review,-1\r\nmadagascar conservation and development,1\r\nmade in china,-1\r\nmadera y bosques,1\r\nmaderas: ciencia y tecnologia,1\r\nmadoc: tijdschrift over de middel eeuwen,1\r\nmaejo international journal of science and technology,1\r\nmagallania,1\r\nmagazine antiques,-1\r\nmagazine house,-1\r\nmagazine of civil engineering,-1\r\nmagazine of concrete research,1\r\nmagazyn polonia,-1\r\nmaggioli editore,1\r\nmaghreb-machrek,1\r\n\"magic, ritual, and witchcraft\",1\r\nmagma,1\r\nmagma studie,-1\r\nmagma-pamflett,-1\r\n\"magna graecia: rassegna di archeologia, storia, arte, attualita\",1\r\nmagnesium research,1\r\nmagnetic resonance,1\r\nmagnetic resonance imaging,1\r\nmagnetic resonance imaging clinics of north america,1\r\nmagnetic resonance in chemistry,1\r\nmagnetic resonance in medical sciences,1\r\nmagnetic resonance in medicine,1\r\nmagnetic resonance materials in physics biology and medicine,1\r\nmagnetochemistry,-1\r\nmagnetohydrodynamics,1\r\nmagnolia press,1\r\nmagnus publications,-1\r\nmagyar allatorvosok lapja,1\r\nmagyar egyhazzene,1\r\nmagyar filozofiai szemle,1\r\n\"magyar kemiai folyoirat, kemiai kozlemenyek\",-1\r\nmagyar nepmuveszet,1\r\nmagyar nyelv,1\r\nmagyar nyelvjarasok,1\r\nmagyar nyelvor,1\r\nmagyar sporttudomanyi szemle,-1\r\nmagyar tudomany,-1\r\nmagyar tudományos akadémia,-1\r\nmagyar zene,1\r\nmagyar zsidó múzeum és levéltár,-1\r\nmagyarországi zsidó hitközségek szövetsége,-1\r\nmahkuscript,1\r\nmahkuzine: journal of artistic research,-1\r\nmai,-1\r\nmaia: rivista di letterature classiche,1\r\nmaik nauka/interperiodica,1\r\nmain group chemistry,1\r\nmain group metal chemistry,1\r\nmain school of fire service,-1\r\nmains libres,-1\r\nmaintworld,-1\r\nmainz,-1\r\nmairie de beaune,-1\r\nmaito ja me,-1\r\nmaitotalous,-1\r\nmajallah-i āmūzish-i muhandisī-i īrān,-1\r\nmajallah-i ̒ilmī-i dānishgāh-i ̒ulūm-i pizishkī-i kurdistān,-1\r\nmakadam,1\r\nmake,1\r\nmakedonika,1\r\nmakedonski jazik,1\r\nmakelearn series,-1\r\nmakerere journal of higher education,-1\r\nmaking futures,-1\r\nmaks press,-1\r\nmakumira publications,1\r\nmal-lehti,-1\r\nmalacologia,1\r\nmalaria journal,1\r\nmalawi medical journal,1\r\nmalaysian applied biology,-1\r\nmalaysian journal of computer science,-1\r\nmalaysian journal of elt research,-1\r\nmalaysian journal of learning & instruction,1\r\nmalaysian journal of library and information science,1\r\nmalice,-1\r\nmalmö universitet,-1\r\nmaloca,-1\r\nmalta classics association,-1\r\nmalta medical journal,-1\r\nmamatov,-1\r\nmamluk studies review,1\r\nmammal research,1\r\nmammal review,2\r\nmammal study,1\r\nmammalia,1\r\nmammalian biology,1\r\nmammalian genome,1\r\nman and environment,1\r\nman in india,-1\r\nmana: estudos de antropologia social,1\r\nmanagement,1\r\nmanagement & marketing,-1\r\nmanagement accounting research,3\r\nmanagement and organization review,1\r\nmanagement and organizational history,2\r\nmanagement and organizational studies,-1\r\nmanagement and production engineering review,1\r\nmanagement communication quarterly,2\r\nmanagement decision,1\r\nmanagement development network entrepreneurship conference,-1\r\nmanagement dynamics,-1\r\nmanagement dynamics in the knowledge economy,-1\r\nmanagement et avenir,-1\r\nmanagement in education,1\r\nmanagement international review,1\r\nmanagement learning,2\r\nmanagement of biological invasions,1\r\nmanagement of environmental quality,1\r\nmanagement of innovation and technology,-1\r\nmanagement of sustainable development,1\r\nmanagement research,1\r\nmanagement research and practice,-1\r\nmanagement research review,1\r\nmanagement review quarterly,1\r\nmanagement revue,1\r\nmanagement science,3\r\nmanagement studies,-1\r\nmanagement systems in production engineering,-1\r\nmanagement teaching review,1\r\nmanagement theory and studies for rural business and infrastructure development,-1\r\nmanagerial and decision economics,1\r\nmanagerial auditing journal,1\r\nmanagerial finance,1\r\nmanaging global transitions,1\r\nmanaging leisure,1\r\nmanaging sport and leisure,1\r\nmanchester metropolitan university,-1\r\nmanchester school,1\r\nmanchester university press,2\r\nmande studies,1\r\nmandelbaum verlag,-1\r\nmandenkan,2\r\nmandragora,-1\r\nmaney publishing,1\r\nmanifestolibri,-1\r\nmankind quarterly,-1\r\nmanoa: a pacific journal of international writing,1\r\nmanohar publishers & distributors,1\r\nmantu,-1\r\nmanuaali,-1\r\nmanual therapy,1\r\nmanucius,-1\r\nmanuelle medizin,1\r\nmanuelle therapie,1\r\nmanufacturing accounting research conference,-1\r\nmanufacturing and service operations management,3\r\nmanufacturing chemist,1\r\nmanufacturing engineering,-1\r\nmanufacturing letters,1\r\nmanufacturing review,-1\r\nmanufacturing technology,1\r\nmanuscript studies,1\r\nmanuscripta,1\r\nmanuscripta mathematica,1\r\nmanuscripta orientalia,1\r\nmanuscrito: revista internacional de filosofia,1\r\nmanuskripte,1\r\nmanusya,1\r\nmany-core applications research community symposium,-1\r\nmapan-journal of metrology society of india,-1\r\nmapryal,-1\r\nmarang,1\r\nmarburg journal of religion,1\r\n\"marburger beiträge zur antiken handels-, wirtschafts- und sozialgeschichte\",1\r\nmarburger jahrbuch fur kunstwissenschaft,1\r\nmarcel dekker,1\r\nmarcello messina,-1\r\nmarche romane,1\r\nmarcial pons ediciones de historia,-1\r\nmarcianum press,-1\r\nmarcus förlag,-1\r\nmare & martin,-1\r\nmare nostrum,-1\r\nmarhaba,-1\r\nmarie curie sklodowska university press,1\r\nmarietti,-1\r\nmarin drinov academic publishing house,1\r\nmarine and coastal fisheries,1\r\nmarine and freshwater behaviour and physiology,1\r\nmarine and freshwater research,1\r\nmarine and petroleum geology,1\r\nmarine biodiversity,1\r\nmarine biodiversity records,1\r\nmarine biology,1\r\nmarine biology research,1\r\nmarine biotechnology,1\r\nmarine chemistry,1\r\nmarine drugs,-1\r\nmarine ecology: an evolutionary perspective,1\r\nmarine ecology: progress series,2\r\nmarine environmental research,1\r\nmarine genomics,1\r\nmarine geodesy,1\r\nmarine geology,2\r\nmarine geophysical researches,1\r\nmarine georesources and geotechnology,1\r\nmarine life science & technology,1\r\nmarine mammal science,1\r\nmarine micropaleontology,1\r\nmarine ornithology,1\r\nmarine policy,2\r\nmarine pollution bulletin,1\r\nmarine resource economics,1\r\nmarine structures,3\r\nmarine systems & ocean technology,1\r\nmarine technology society journal,1\r\nmariners mirror,1\r\nmario congedo editore,1\r\nmaritime business review,1\r\nmaritime economics and logistics,1\r\nmaritime policy and management,1\r\nmaritime studies,1\r\nmaritime transport research,1\r\nmarius,1\r\nmarket and competition law review,1\r\nmarketing,1\r\nmarketing education review,1\r\nmarketing health services,1\r\nmarketing intelligence and planning,1\r\nmarketing intelligence review,-1\r\nmarketing intelligence review (english ed.),-1\r\nmarketing letters,1\r\nmarketing management association ... educators' conference proceedings,-1\r\nmarketing management journal,-1\r\nmarketing review,1\r\nmarketing review st. gallen,-1\r\nmarketing science,3\r\nmarketing theory,2\r\nmarketing ì menedžment ìnnovacìj,-1\r\n\"markets, globalization & development review\",-1\r\nmarkov processes and related fields,1\r\nmarkus wiener publishers,-1\r\nmarmara iktisat dergisi,-1\r\nmarquette university press,1\r\nmarriage and family review,1\r\nmartat,-1\r\nmartial arts studies,1\r\nmartin dunitz,1\r\nmartin-luther-verlag,-1\r\nmaruzen,1\r\nmarvell studies,1\r\nmarvels and tales: journal of fairy-tale studies,1\r\n\"marxism & sciences : a journal of nature, culture, human and society\",1\r\nmary ann liebert,1\r\nmasaryk university journal of law and technology,1\r\nmasarykova univerzita,-1\r\nmasculinidades y cambio social,1\r\nmasculinities,1\r\nmaske und kothurn,1\r\nmass communication and society,1\r\nmass spectrometry letters,1\r\nmass spectrometry reviews,1\r\nmassachusetts review,1\r\nmassey university press,-1\r\nmast,1\r\nmaster drawings,-1\r\nmastozoología neotropical,-1\r\nmat og helse i skolen,-1\r\nmatatu,1\r\nmatch: communications in mathematical and in computer chemistry,1\r\nmate ltd.,-1\r\nmatec web of conferences,-1\r\nmatematicheskii sbornik,-1\r\nmatematicki vesnik,1\r\nmatematičeskie zametki svfu,1\r\nmateria,-1\r\nmateria socio medica,-1\r\nmateria: rio de janeiro,1\r\nmaterial culture review,1\r\nmaterial design & processing communications,1\r\nmaterial religion,2\r\n\"material science, engineering and applications\",-1\r\nmateriale plastice,1\r\nmateriales de construccion,1\r\nmateriali e contributi per la storia della narrativa greco-latina,1\r\nmateriali e discussioni per lanalisi dei testi classici,2\r\nmateriali in tehnologije,1\r\nmateriali per una storia della cultura giuridica,1\r\nmaterialia,1\r\n\"materialisten: tidsskrift for forskning, fagkritikk og teoretisk debatt\",1\r\nmaterials,-1\r\nmaterials & design,3\r\nmaterials advances,1\r\nmaterials and corrosion-werkstoffe und korrosion,1\r\nmaterials and manufacturing processes,1\r\nmaterials and structures,1\r\nmaterials at high temperatures,1\r\nmaterials characterization,1\r\nmaterials chemistry and physics,1\r\nmaterials chemistry frontiers,1\r\nmaterials circular economy,1\r\nmaterials evaluation,1\r\nmaterials express,-1\r\nmaterials for quantum technology,1\r\nmaterials for renewable and sustainable energy,1\r\nmaterials futures,1\r\nmaterials genome engineering advances,-1\r\nmaterials horizons,2\r\nmaterials letters,1\r\nmaterials letters x,1\r\nmaterials open research,-1\r\nmaterials performance,1\r\nmaterials performance and characterization,1\r\nmaterials physics and mechanics,1\r\nmaterials proceedings,-1\r\nmaterials research bulletin,1\r\nmaterials research express,1\r\nmaterials research innovations,1\r\nmaterials research letters,1\r\nmaterials research proceedings,-1\r\nmaterials research society,1\r\nmaterials research society symposia proceedings,1\r\nmaterials research: ibero-american journal of materials,1\r\nmaterials science,1\r\nmaterials science and engineering a: structural materials properties microstructure and processing,2\r\nmaterials science and engineering b: advanced functional solid-state materials,1\r\nmaterials science and engineering r: reports,2\r\nmaterials science and technology,1\r\nmaterials science forum,1\r\nmaterials science in additive manufacturing,1\r\nmaterials science in semiconductor processing,1\r\nmaterials science poland,1\r\nmaterials science: medziagotyra,1\r\nmaterials sciences and applications,-1\r\nmaterials technology,1\r\nmaterials testing: materials and components technology and application,1\r\nmaterials today,3\r\nmaterials today : proceedings,1\r\nmaterials today advances,1\r\nmaterials today bio,1\r\nmaterials today chemistry,1\r\nmaterials today communications,1\r\nmaterials today electronics,1\r\nmaterials today energy,1\r\nmaterials today nano,1\r\nmaterials today physics,1\r\nmaterials today sustainability,1\r\nmaterials transactions,1\r\nmaterials world,1\r\nmaterialwissenschaft und werkstofftechnik,1\r\nmaterialy archeologiczne,1\r\nmateriały ceramiczne,-1\r\nmaternal and child health journal,1\r\nmaternal and child nutrition,1\r\nmatfyzpress,-1\r\nmathematica aeterna,-1\r\nmathematica balkanica,1\r\nmathematica bohemica,1\r\nmathematica pannonica,1\r\nmathematica scandinavica,2\r\nmathematica slovaca,1\r\nmathematical and computational applications,-1\r\nmathematical and computational forestry and natural resource sciences,1\r\nmathematical and computer modelling,1\r\nmathematical and computer modelling of dynamical systems,1\r\nmathematical and software engineering,-1\r\nmathematical association of america,1\r\nmathematical biosciences,1\r\nmathematical biosciences and engineering,1\r\nmathematical communications,1\r\nmathematical control and related fields,1\r\nmathematical finance,2\r\nmathematical geosciences,1\r\nmathematical inequalities and applications,1\r\nmathematical intelligencer,1\r\nmathematical inverse problems,-1\r\nmathematical logic quarterly,1\r\nmathematical medicine and biology: a journal of the ima,1\r\nmathematical methods in the applied sciences,1\r\nmathematical methods of operations research,1\r\nmathematical methods of statistics,1\r\nmathematical modelling and analysis,1\r\nmathematical modelling of natural phenomena,1\r\nmathematical modelling of weld phenomena,-1\r\nmathematical models and computer simulations,1\r\nmathematical models and methods in applied sciences,2\r\nmathematical models in engineering,1\r\nmathematical notes,1\r\nmathematical physics analysis and geometry,1\r\nmathematical physics electronic journal,1\r\nmathematical population studies,1\r\nmathematical proceedings of the cambridge philosophical society,2\r\nmathematical proceedings of the royal irish academy,1\r\nmathematical programming,3\r\nmathematical programming computation.,1\r\nmathematical reports,-1\r\nmathematical reports of the academy of science,1\r\nmathematical research letters,2\r\nmathematical sciences letters,-1\r\nmathematical social sciences,1\r\nmathematical statistics and learning,1\r\nmathematical structures in computer science,1\r\nmathematical thinking and learning,2\r\nmathematics,-1\r\nmathematics and computer education,1\r\nmathematics and computers in science and engineering series,-1\r\nmathematics and computers in simulation,1\r\nmathematics and financial economics,1\r\nmathematics and mechanics of complex systems,1\r\nmathematics and mechanics of solids,1\r\nmathematics and statistics,-1\r\nmathematics education research journal,1\r\nmathematics education review,1\r\nmathematics for applications,-1\r\nmathematics in computer science,1\r\nmathematics in engineering,1\r\n\"mathematics in engineering, science and aerospace\",1\r\nmathematics in industry,1\r\nmathematics interdisciplinary research,-1\r\nmathematics magazine,1\r\nmathematics of computation,3\r\nmathematics of control signals and systems,1\r\nmathematics of operations research,3\r\nmathematics student,-1\r\nmathematik lehren,1\r\nmathematika,1\r\nmathematische annalen,3\r\nmathematische nachrichten,1\r\nmathematische semesterberichte,1\r\nmathematische zeitschrift,2\r\nmathsport international,-1\r\nmatkailualan tutkimus- ja koulutusinstituutti,-1\r\nmatkailututkimus,1\r\nmatrix,-1\r\nmatrix biology,2\r\nmatrix biology plus,1\r\nmatter,1\r\nmatter : international journal of science and technology,-1\r\nmatter and radiation at extremes,1\r\nmattering press,-1\r\nmatters,-1\r\nmattes verlag,1\r\nmaturitas,1\r\nmatériaux & techniques,-1\r\nmaunulan sanomat,-1\r\nmausam,1\r\nmauss international,-1\r\nmax niemeyer,2\r\nmax planck commentaries on world trade law,1\r\nmax planck encyclopedia of public international law,1\r\nmax planck yearbook of united nations law,1\r\nmax weber studies,1\r\nmax-lab,-1\r\nmax-planck-gesellschaft zur förderung der wissenschaften e.v.. bibliothek,-1\r\nmax-planck-institut für europäische rechtsgeschichte,-1\r\nmayfly,-1\r\nmayo clinic proceedings,2\r\nmayo clinic proceedings : digital health,1\r\nmayéutica,-1\r\nmazharov roman aleksandrovich,-1\r\nmağallaẗ al-mağmaʿ,-1\r\nmağallaẗ al-buḥūṯ al-taqniyyaẗ,-1\r\nmağallaẗ al-kūfaẗ al-handasiyyaẗ,-1\r\nmağallaẗ al-muqadimaẗ li-l-dirāsāt al-insāniyaẗ wa al-iğtimāՙiyaẗ,-1\r\nmağallaẗ ğāmiʿaẗ al-zaytūnaẗ al-urdunniyyaẗ li-l-dirāsāt al-qānūniyyaẗ,-1\r\n\"mašinski fakultet, izdavačka delatnost\",-1\r\nmaǧallaẗ al-abḥāṯ al-handasiyyaẗ,-1\r\nmaǧallaẗ al-kuwayt li-l-ʿulūm,1\r\nmaǧallaẗ al-ǧam'iyyaẗ al-ʿarabiyyaẗ lil milāḥaẗ,-1\r\nmbio,2\r\nmcc agentur für kommunikation,-1\r\nmcdonald institute for archaeological research,1\r\nmcfarland,1\r\nmcgill international journal of sustainable development law and policy,1\r\nmcgill law journal,1\r\nmcgill-queen's university press,1\r\nmcgraw-hill,1\r\nmcn: the american journal of maternal-child nursing,1\r\nmdim journal of management review and practice,-1\r\nmdm policy & practice,1\r\nmdpi,-1\r\nmds,-1\r\nmean streets,-1\r\nmeander,1\r\nmeandros medical and dental journal,-1\r\nmeanjin,-1\r\nmeasurement,2\r\nmeasurement : sensors,1\r\nmeasurement and control,1\r\nmeasurement and evaluation in counseling and development,1\r\nmeasurement in physical education and exercise science,1\r\nmeasurement instruments for the social sciences,1\r\nmeasurement science and technology,2\r\nmeasurement science review,1\r\nmeasurement techniques,1\r\nmeasurement: interdisciplinary research and perspectives,1\r\nmeasuring behavior,-1\r\nmeasuring business excellence,1\r\nmeat and muscle biology,1\r\nmeat science,2\r\nmeccanica,1\r\nmechademia,-1\r\nmechanical engineering,1\r\nmechanical engineering institute,-1\r\nmechanical engineering research,-1\r\nmechanical sciences,1\r\nmechanical systems and signal processing,3\r\nmechanics & industry,1\r\nmechanics based design of structures and machines,1\r\nmechanics of advanced materials and structures,1\r\nmechanics of composite materials,1\r\nmechanics of materials,2\r\nmechanics of solids,1\r\nmechanics of time-dependent materials,1\r\nmechanics research communications,1\r\n\"mechanics, materials science & engineering\",-1\r\nmechanik,-1\r\nmechanika,-1\r\nmechanika,1\r\nmechanism and machine theory,2\r\nmechanisms and machine science,1\r\nmechanisms of ageing and development,1\r\nmechatronic systems and control,-1\r\nmechatronica & machinebouw,-1\r\nmechatronics,2\r\nmechatronics forum international conference,-1\r\nmecánica computacional,-1\r\nmed,2\r\nmed andra ord,-1\r\nmeddelanden : kyrkohistoriska arkivet vid åbo akademi,-1\r\nmeddelanden : åbo akademi litteraturvetenskapliga institutionen,-1\r\nmeddelanden från sjöhistoriska institutet vid åbo akademi,1\r\nmeddelanden från svenska handelshögskolan,-1\r\nmeddelelser fra ny carlsberg glyptotek,1\r\n\"meddelelser om groenland, man and society\",1\r\nmeddelelser om konservering,1\r\nmedecine et chirurgie du pied,1\r\nmedecine et droit,1\r\nmedecine therapeutique pediatrie,1\r\nmeded publish,-1\r\nmededelingen van het cyriel buysse genootschap,1\r\nmededelingen vanwege het spinozahuis,1\r\nmedi@lmanah,1\r\nmedi@ções,1\r\nmedia and communication,1\r\nmedia and intercultural communication : a multidisciplinary journal,1\r\nmedia asia,1\r\nmedia culture and society,3\r\nmedia development,1\r\nmedia education,1\r\nmedia education research journal,1\r\nmedia fields journal,-1\r\nmedia history,2\r\nmedia history monographs,1\r\nmedia industries,1\r\nmedia international australia,1\r\nmedia ja viestintä,2\r\nmedia practice and education,1\r\nmedia psychology,2\r\nmedia theory,1\r\nmedia transformations,1\r\n\"media, war and conflict\",1\r\nmedia-xolding yakutiya,-1\r\nmediaevalia,1\r\nmediaevalia historica bohemica,1\r\nmediaevalia: textos e estudos,1\r\nmediaevistik: internationale zeitschrift fur interdisziplinare mittelalterforschung,1\r\nmediakasvatuskeskus metka,-1\r\nmediakasvatusseura,-1\r\nmediakasvatusseuran julkaisuja,-1\r\nmedialingvistika,1\r\nmedialni studia,1\r\nmediamir,-1\r\nmediamuseo rupriikin julkaisuja,-1\r\nmediapinta,-1\r\nmediapolis,-1\r\nmediaskop,1\r\nmediataito,-1\r\nmediations,1\r\nmediatization studies,1\r\nmediators of inflammation,1\r\nmediaxxi,-1\r\nmedical & clinical case reports journal,-1\r\nmedical and biological engineering and computing,1\r\nmedical and veterinary entomology,1\r\nmedical anthropology,3\r\nmedical anthropology quarterly,2\r\nmedical cannabis and cannabinoids,-1\r\nmedical care,2\r\nmedical care research and review,1\r\nmedical clinics of north america,2\r\nmedical decision making,3\r\nmedical devices,1\r\nmedical dosimetry,1\r\nmedical education,3\r\nmedical education online: an electronic journal,1\r\nmedical engineering and physics,1\r\nmedical future verlag,-1\r\nmedical history,2\r\nmedical humanities,1\r\nmedical hypotheses,1\r\nmedical image analysis,3\r\nmedical informatics europe,1\r\nmedical journal of australia,1\r\nmedical journal of the islamic republic of iran,-1\r\nmedical laser application,1\r\nmedical law international,2\r\nmedical law review,2\r\nmedical letter on drugs and therapeutics,1\r\nmedical microbiology and immunology,1\r\nmedical molecular morphology,1\r\nmedical mycology,1\r\nmedical mycology case reports,-1\r\nmedical oncology,1\r\nmedical physics,1\r\nmedical physics in the baltic states,-1\r\nmedical physics international,-1\r\nmedical principles and practice,1\r\nmedical problems of performing artists,1\r\nmedical research archives,-1\r\nmedical science and discovery,-1\r\nmedical science educator,1\r\nmedical science monitor,1\r\nmedical sciences,-1\r\nmedical sciences forum,-1\r\nmedical teacher,1\r\nmedical technologies journal,-1\r\nmedical writing,-1\r\nmedicc review,1\r\nmedicina,-1\r\nmedicina clinica,1\r\nmedicina del lavoro,1\r\nmedicina dello sport,1\r\nmedicina intensiva,1\r\nmedicina nei secoli,1\r\nmedicina oral patologia oral y cirugia bucal,1\r\nmedicina veterinaria: recife,1\r\nmedicina: buenos aires,1\r\nmedicinal chemistry,1\r\nmedicinal chemistry research,1\r\nmedicinal research reviews,2\r\nmedicine,1\r\nmedicine and clinical science,-1\r\nmedicine and law,-1\r\nmedicine and science in sports and exercise,3\r\nmedicine anthropology theory,1\r\nmedicine health care and philosophy,1\r\nmedicine in drug discovery,1\r\nmedicine research,-1\r\nmedicine science and the law,1\r\n\"medicine, conflict, and survival\",1\r\nmedicines,-1\r\nmedicinski arhiv,-1\r\nmedicinski glasnik,1\r\nmedico e bambino,-1\r\nmedicographia,-1\r\nmediehistorisk tidsskrift,1\r\nmediekultur,1\r\nmedien & altern,-1\r\nmedien journal,1\r\nmedien und kommunikationswissenschaft,1\r\nmedien und zeit,-1\r\nmedieval and early modern science,1\r\nmedieval and renaissance drama in england,1\r\nmedieval archaeology,2\r\nmedieval ceramics: journal of the medieval pottery research group,-1\r\nmedieval clothing and textiles,1\r\nmedieval encounters,1\r\nmedieval english theatre,1\r\nmedieval feminist forum,1\r\nmedieval history journal,1\r\nmedieval institute publications,1\r\nmedieval low countries : an annual review,1\r\nmedieval perspectives,1\r\nmedieval philosophy and theology,1\r\nmedieval prosopography: history and collective biography,1\r\nmedieval scandinavia,1\r\nmedieval sermon studies,1\r\nmedieval studies,1\r\nmedieval worlds,1\r\nmedievales,1\r\nmedievalia,1\r\nmedievalia et humanistica,2\r\nmedievalismo,1\r\nmedijska istraživanja,1\r\nmedijske studije,1\r\nmedioevo,1\r\nmedioevo e rinascimento,1\r\nmedioevo greco,1\r\nmedioevo romanzo,1\r\nmeditari accountancy research,1\r\nmediterranea: ricerche storiche,1\r\nmediterranean archaeology,1\r\nmediterranean archaeology & archaeometry,1\r\nmediterranean chronicle,1\r\nmediterranean conference on embedded computing,1\r\nmediterranean conference on information systems,1\r\nmediterranean historical review,2\r\nmediterranean journal of chemistry,-1\r\nmediterranean journal of mathematics,1\r\nmediterranean journal of social sciences,-1\r\nmediterranean language review,1\r\nmediterranean marine science,1\r\nmediterranean politics,1\r\nmediterranean quarterly,1\r\nmediterranean studies,1\r\n\"mediterraneo antico: economie, societa, culture\",1\r\nmedium aevum,1\r\nmedium aevum quotidianum,1\r\nmediuutiset,-1\r\n\"medizin, gesellschaft und geschichte\",1\r\nmedizinethnologie,-1\r\nmedizinhistorisches journal,1\r\nmedizinische genetik,-1\r\nmedpharm networks,1\r\nmedströms bokförlag,-1\r\nmedusa,1\r\nmedusa-software,-1\r\nmedusa: svensk tidsskrift for antiken,1\r\nmedycyna nowozytna: studia nad historia medycyny,1\r\nmedycyna ogólna i nauki o zdrowiu,-1\r\nmedycyna pracy,1\r\nmedycyna weterynaryjna,1\r\nmeeting abstracts,-1\r\nmeeting of the minds journal,-1\r\nmefisto,1\r\nmehiläinen,-1\r\nmehmet akif ezan,-1\r\nmehran university research journal of engineering and technology,-1\r\nmehrwertsteuerrecht,-1\r\nmeidän apteekki,-1\r\nmeidän suomi,-1\r\nmeidän talo,-1\r\nmeie kirik,-1\r\nmeie maa,-1\r\nmeiner verlag,1\r\nmeitian dizhi yu kantan,-1\r\nmelanges de l'ecole francaise de rome: italie et mediterranee,1\r\nmelanges de la casa de velazquez,1\r\nmelanges de linstitut dominicain detudes orientales du caire,1\r\nmelanoma research,1\r\nmelbourne journal of international law,1\r\nmelbourne university law review,1\r\nmelus,2\r\nmembrana,1\r\nmembrane technology,1\r\nmembrane water treatment,1\r\nmembranes,-1\r\nmemetic computing,1\r\n\"memini, travaux et documents\",-1\r\nmemo,-1\r\nmemoire de la societe eduenne,1\r\nmemoires de lacademie des inscriptions et belles lettres,1\r\nmemoires du museum national dhistoire naturelle,1\r\nmemoirs of the american academy in rome,1\r\nmemoirs of the american mathematical society,3\r\nmemoranda societatis pro fauna et flora fennica,1\r\nmemorandum,-1\r\nmemoria,-1\r\nmemoria e ricerca: rivista di storia contemporanea,1\r\nmemorial university of newfoundland,-1\r\nmemoriamedia,1\r\nmemorias ciie,-1\r\nmemorias del instituto de investigaciones en ciencias de la salud,-1\r\nmemorias do instituto oswaldo cruz,-1\r\nmemorie della societa astronomica italiana,-1\r\nmemorie domenicane,-1\r\nmemory,1\r\nmemory and cognition,2\r\nmemory studies,3\r\n\"memory, mind & media\",1\r\nmemristor and memristive systems symposium,-1\r\nmen and masculinities,2\r\nmenadžment u hotelijerstvu i turizmu,1\r\nmendel university in brno,-1\r\nmendeleev communications,1\r\nmene & tiedä,-1\r\nmennonite quarterly review,1\r\nmeno istorija ir kritika,1\r\nmenopause international,1\r\nmenopause: the journal of the north american menopause society,1\r\nmensalainen,-1\r\nmental health & prevention,1\r\nmental health and physical activity,1\r\nmental health in family medicine,-1\r\nmental health practice,-1\r\nmental health review journal,1\r\n\"mental health, religion and culture\",1\r\nmental illness,1\r\nmental lexicon,1\r\nmentis verlag,1\r\nmentoring and tutoring,1\r\nmenu,-1\r\nmercator european research centre,-1\r\nmercatorfonds,-1\r\nmercer university press,1\r\nmercurius,-1\r\nmercury series,1\r\nmerenkulkualan koulutus- ja tutkimuskeskuksen julkaisuja,-1\r\n\"meridians: feminism, race, transnationalism\",1\r\nmerikarhu,-1\r\nmerikarvia-lehti,-1\r\nmerits,-1\r\nmerkur: deutsche zeitschrift fur europaisches denken,-1\r\nmerrill-palmer quarterly,1\r\nmerve verlag,1\r\nmesenaatti,-1\r\nmeson press,1\r\nmesoporous biomaterials,-1\r\nmesopotamia,1\r\nmeta,3\r\n\"meta : research in hermeneutics, phenomenology and practical philosophy\",1\r\nmeta h,1\r\nmeta proceedings,-1\r\nmeta-psychology,1\r\nmeta-radiology,1\r\nmeta4books vzw,-1\r\nmetabarcoding and metagenomics,1\r\nmetabolic brain disease,1\r\nmetabolic engineering,2\r\nmetabolic engineering communications,1\r\nmetabolic syndrome and related disorders,1\r\nmetabolism open,1\r\nmetabolism: clinical and experimental,2\r\nmetabolites,-1\r\nmetabolomics,1\r\nmetabolomics: open access,-1\r\nmetacognition and learning,2\r\nmetagis-systems,-1\r\nmetaixmio,-1\r\nmetal finishing,1\r\nmetal ions in life sciences,1\r\nmetal music studies,1\r\nmetal powder industries federation,-1\r\nmetal powder report,1\r\nmetal science and heat treatment,1\r\nmetall,1\r\nmetallitekniikka,-1\r\nmetallofizika i noveishie tekhnologii,1\r\n\"metallography, microstructure and analysis\",1\r\nmetallomics,1\r\nmetallovedenie i termicheskaya obrabotka metallov,-1\r\nmetallurgical and materials transactions a: physical metallurgy and materials science,1\r\nmetallurgical and materials transactions b : process metallurgy and materials processing science,2\r\nmetallurgical and mining industry,-1\r\nmetallurgical research & technology,1\r\nmetallurgist,1\r\nmetals,-1\r\nmetals and materials international,1\r\nmetalurgia international,1\r\nmetalurgija,1\r\nmetamaterials,1\r\nmetamorphosis,-1\r\nmetanoia instituutti,-1\r\nmetaphilosophy,2\r\nmetaphor and symbol,3\r\nmetaphor and the social world,1\r\nmetaphorik.de,1\r\nmetaphysica,1\r\nmetaphysics,1\r\nmetascience,1\r\nmetatheoria,1\r\nmetaverse,-1\r\nmeteli,-1\r\nmeteoritics and planetary science,1\r\nmeteorological applications,1\r\nmeteorologische zeitschrift,1\r\nmeteorology,-1\r\nmeteorology and atmospheric physics,1\r\nmethane,-1\r\nmethis: studia humaniora estonica,1\r\nmethod and theory in the study of religion,3\r\n\"methoden, daten, analysen\",1\r\nmethodological innovations,1\r\nmethodology and computing in applied probability,1\r\nmethodology: european journal of research methods for the behavioral and social sciences,1\r\nmethods,1\r\nmethods and applications in fluorescence,1\r\nmethods and applications of analysis,1\r\nmethods and findings in experimental and clinical pharmacology,1\r\nmethods and protocols,1\r\nmethods in cell biology,1\r\nmethods in ecology and evolution,3\r\nmethods in enzymology,1\r\nmethods in microbiology,1\r\nmethods in molecular biology,1\r\nmethods in psychology,1\r\nmethods of biochemical analysis,1\r\nmethods of functional analysis and topology,1\r\nmethods of information in medicine,3\r\nmethodsx,-1\r\nmethuen,1\r\nmetis,1\r\nmetis presses,-1\r\nmetodo,2\r\nmetodologia,1\r\nmetrika,1\r\nmetroeconomica: international review of economics,1\r\nmetrologia,2\r\nmetrology,1\r\nmetron,1\r\nmetropol verlag,1\r\nmetropolia ammattikorkeakoulu,-1\r\nmetropolia ammattikorkeakoulun julkaisuja,-1\r\nmetropolia ammattikorkeakoulun julkaisuja : taito-sarja,-1\r\nmetropolis,-1\r\nmetropolis m,-1\r\nmetropolitan museum journal,-1\r\nmetropolitan museum of art bulletin,-1\r\nmetrospektiivi pop,-1\r\nmetrospektiivi pro,-1\r\nmetroverlag,-1\r\nmetsä,-1\r\nmetsä groupin viesti,-1\r\nmetsäalan ammattilehti,-1\r\nmetsähallituksen luonnonsuojelujulkaisuja,-1\r\nmetsähallituksen luonnonsuojelujulkaisuja : sarja a,-1\r\nmetsähallitus,-1\r\nmetsäkustannus,-1\r\nmetsälehti,-1\r\nmetsälehti makasiini,-1\r\nmetsän henki,-1\r\nmetsänomistajat keski-suomi,-1\r\nmetsäntutkimuslaitos,-1\r\nmetsäpäijänne,-1\r\nmetsäsanoma,-1\r\nmetsästys ja kalastus,-1\r\nmetsästäjä,-1\r\nmetsätehon raportti,-1\r\nmetsätieteen aikakauskirja,1\r\nmetsään,-1\r\nmetu journal of the faculty of architecture,1\r\nmevlana international journal of education,-1\r\nmexican international conference on artificial intelligence,-1\r\nmexican studies-estudios mexicanos,1\r\nmexicon,-1\r\nmeyer & meyer sport,1\r\nmezhdunarodnoe publichnoe i chastnoe pravo,-1\r\nmezinárodní a srovnávací právní revue,1\r\nmezinárodní vztahy,1\r\nmeän tornionlaakso,-1\r\nmeždunarodnaâ èkonomika,-1\r\nmfs: modern fiction studies,3\r\nmfåa,-1\r\nmi?dzy orygina?em a przek?adem,1\r\nmi`gug`hag nonjib,-1\r\nmibes transactions,-1\r\nmiccai workshop on mesh processing in medical image analysis,-1\r\nmichael imhof verlag,-1\r\nmichigan journal of gender and law,1\r\nmichigan journal of international law,2\r\nmichigan law review,2\r\nmichigan mathematical journal,1\r\nmichigan publishing,1\r\nmichigan quarterly review,1\r\nmichigan state university press,1\r\nmichigan telecommunications and technology law review,1\r\nmicro,-1\r\nmicro & macro marketing,-1\r\nmicro and nano engineering,1\r\nmicro and nano letters,1\r\nmicro and nanosystems,1\r\nmicro total analysis systems,-1\r\n\"micro, macro & mezzo geoinformation\",-1\r\nmicrobes and environments,1\r\nmicrobes and infection,1\r\nmicrobial biotechnology,1\r\nmicrobial cell factories,1\r\nmicrobial drug resistance,1\r\nmicrobial ecology,2\r\nmicrobial genomics,1\r\nmicrobial pathogenesis,1\r\nmicrobiological research,1\r\nmicrobiologist,-1\r\nmicrobiology,1\r\nmicrobiology and immunology,1\r\nmicrobiology and molecular biology reviews,2\r\nmicrobiology australia,-1\r\nmicrobiology insights,-1\r\nmicrobiology research,-1\r\nmicrobiology resource announcements,-1\r\nmicrobiology spectrum,2\r\nmicrobiology today,-1\r\nmicrobiology-sgm,1\r\nmicrobiologyopen,1\r\nmicrobiome,3\r\nmicrobiome research reports,-1\r\nmicrochemical journal,1\r\nmicrochimica acta,1\r\nmicrocirculation,1\r\nmicroelectronic engineering,1\r\nmicroelectronics international,1\r\nmicroelectronics journal,1\r\nmicroelectronics reliability,1\r\nmicrofluidics and nanofluidics,1\r\nmicrogravity science and technology,1\r\nmicrolife,1\r\nmicrologus,1\r\nmicromachines,-1\r\nmicromechanics and microsystems europe conference,-1\r\nmicron,1\r\nmicrooptics conference,-1\r\nmicroorganisms,-1\r\nmicropaleontology,1\r\nmicroplastics,-1\r\nmicroplastics and nanoplastics,1\r\nmicroporous and mesoporous materials,2\r\nmicroprocessors and microsystems,1\r\nmicropublication biology,-1\r\nmicrorna,1\r\nmicroscopy,1\r\nmicroscopy and microanalysis,1\r\nmicroscopy research and technique,1\r\nmicrostructures,1\r\nmicrosurgery,1\r\nmicrosystem technologies: micro-and nanosystems-information storage and processing systems,1\r\nmicrosystems & nanoengineering,2\r\nmicrovascular research,1\r\nmicrowave and optical technology letters,1\r\nmicrowave journal,1\r\nmicrowave technologies and techniques workshop,-1\r\nmicrowaves & rf,-1\r\nmiddle east - topics & arguments,1\r\nmiddle east african journal of ophthalmology,1\r\nmiddle east critique,1\r\nmiddle east journal,2\r\nmiddle east journal of cancer,-1\r\nmiddle east journal of culture and communication,1\r\nmiddle east law and governance,1\r\nmiddle east policy,1\r\nmiddle east report,1\r\nmiddle eastern literatures,1\r\nmiddle eastern studies,1\r\nmiddle ground journal,-1\r\nmiddle-east journal of scientific research,-1\r\nmiddlesex university,-1\r\nmiddlesex university press,1\r\nmidland history,2\r\nmidwest quarterly: a journal of contemporary thought,1\r\nmidwest studies in philosophy,2\r\nmidwifery,2\r\nmieroszewski centre,-1\r\nmigration,-1\r\nmigration & diversity,1\r\nmigration and development,1\r\nmigration and society,1\r\nmigration information source,-1\r\nmigration letters,-1\r\nmigration policy practice,-1\r\nmigration studies,1\r\nmigration: a european journal of international migration and ethnic relation,1\r\nmigrations société,-1\r\nmiikkulainen,-1\r\nmiilu,-1\r\nmiina sillanpään säätiö,-1\r\nmiina sillanpään säätiön julkaisusarja,-1\r\nmikael : kääntämisen ja tulkkauksen tutkimuksen aikakauslehti,1\r\nmikael agricola -seura,-1\r\nmikkelin ammattikorkeakoulu,-1\r\nmikkelin valokuvakeskus,-1\r\nmikologiya i fitopatologiya,1\r\nmikrobiyoloji ve enfeksiyon hastalıkları dergisi,-1\r\nmikrotalasna revija,1\r\nmilan journal of mathematics,1\r\nmilan law review,1\r\nmilbank quarterly,3\r\nmiles-verlag,-1\r\nmilitargeschichtliche zeitschrift,1\r\nmilitary balance,1\r\nmilitary law review,1\r\nmilitary medical research,1\r\nmilitary medicine,1\r\nmilitary operations research,1\r\nmilitary psychology,1\r\nmilitärhistorisk tidskrift,1\r\nmillenium,-1\r\nmillennium film journal,1\r\nmillennium: journal of international studies,2\r\nmilli folklor,1\r\nmilli mála,1\r\nmilli savunma üniversitesi rektörlüğü,-1\r\nmilton quarterly,2\r\nmilton studies,1\r\nmimarist,-1\r\nmimbar ilmu,-1\r\nmimesis international,-1\r\nmimesis journal,1\r\nmin-ad: israel studies in musicology online,1\r\nmina fagrapport,-1\r\nminard,1\r\nmind,3\r\nmind and language,3\r\nmind and matter,1\r\nmind and society,1\r\nmind brain and education,-1\r\n\"mind, culture, and activity\",2\r\nmindbrained bulletin,-1\r\nmindfulness,2\r\nminds and machines,1\r\nmine water and the environment,1\r\nmineral economics,1\r\nmineral processing and extractive metallurgy,1\r\nmineral processing and extractive metallurgy review,1\r\nmineralia,-1\r\nmineralium deposita,1\r\nmineralogical magazine,1\r\nmineralogical society of america,1\r\nmineralogy and petrology,1\r\nminerals,-1\r\nminerals and metallurgical processing,1\r\nminerals engineering,3\r\n\"minerals, metals & materials society\",1\r\nminerva,-1\r\nminerva,3\r\nminerva anestesiologica,1\r\nminerva biotecnologica,1\r\nminerva cardiology and angiology,1\r\nminerva endocrinology,1\r\nminerva gastroenterologica e dietologica,-1\r\nminerva ginecologica,1\r\nminerva medica,1\r\nminerva ortopedica e traumatologica,1\r\nminerva pediatrica,1\r\nminerva psichiatrica,-1\r\nminerva shobo,1\r\nminerva surgery,1\r\nminerva urologica e nefrologica,1\r\nminerva: an internet journal of philosophy,1\r\nminería,-1\r\nmini-reviews in medicinal chemistry,1\r\nmini: reviews in organic chemistry,1\r\nminima epigraphica et papyrologica,1\r\nminimally invasive neurosurgery,1\r\nminimally invasive therapy and allied technologies,1\r\nmining engineering,-1\r\nmining report,-1\r\nmining science,1\r\n\"mining, metallurgy & exploration\",1\r\nministerio de educación de la provincia de santa fe,-1\r\n\"ministerio de educación, cultura y deporte. área de cultura\",-1\r\nministerstwo spraw zagranicznych,-1\r\nminnesota historical society press,1\r\nminnesota journal of international law,1\r\nminnesota law review,1\r\nminnesota review,1\r\nminnesota symposia on child psychology,1\r\nminorités linguistiques et société,1\r\nminos,1\r\nmintis,-1\r\nminzu yuwen,1\r\nmir i politika,1\r\nmir rossii,2\r\nmir russkogo slova,-1\r\nmir russkogo slova,1\r\nmirator,1\r\nmires and peat,1\r\nmirovaâ èkonomika i meždunarodnye otnošeniâ,1\r\nmirovni institut,-1\r\nmis quarterly,3\r\nmis quarterly executive,2\r\nmiscelanea geographica,-1\r\nmiscelanea: a journal of english and american studies,1\r\nmiscellanea di storia delle esplorazioni,-1\r\nmiscellanea francescana: rivista trimestrale di scienze teologiche e di studi francescani,1\r\nmise au point,1\r\nmishkan,-1\r\nmision juridica,1\r\nmisjonshøgskolens forlag,1\r\nmiskolc mathematical notes,1\r\nmissiology: an international review,1\r\nmission studies,2\r\nmissionalia,1\r\nmississippi quarterly,1\r\nmissouri botanical garden press,-1\r\nmissouri journal of mathematical sciences,1\r\nmistra urban futures,-1\r\nmit electronic journal for middle east studies,1\r\nmit press,3\r\nmit sloan management review,2\r\nmiteinander,-1\r\nmitigation and adaptation strategies for global change,1\r\nmitkufat haeven: journal of the israel prehistoric society,1\r\nmitmekeelne haridus,-1\r\nmitochondrial dna : part a,-1\r\nmitochondrial dna part b : resources,-1\r\nmitochondrion,1\r\nmittari,-1\r\n\"mitteilungen der berliner gesellschaft fur anthropologie, ethnologie und urgeschichte\",1\r\nmitteilungen der deutschen gesellschaft für allgemeine und angewandte entomologie,-1\r\nmitteilungen der osterreichischen geographischen gesellschaft,1\r\nmitteilungen der paul-sacher-stiftung,-1\r\nmitteilungen der schweizerischen entomologischen gesellschaft,1\r\nmitteilungen des deutschen archaologischen instituts : athenische abteilung,2\r\nmitteilungen des deutschen archaologischen instituts: abteilung kairo,1\r\nmitteilungen des deutschen archaologischen instituts: abteilung madrid,1\r\nmitteilungen des deutschen archaologischen instituts: romische abteilung,2\r\nmitteilungen des instituts fur osterreichische geschichtsforschung,1\r\nmitteilungen des kunsthistorischen institutes in florenz,2\r\nmitteilungen des regensburger verbunds für werbeforschung,-1\r\nmitteilungen klosterneuburg,1\r\nmitteilungen zur christlichen archaologie,1\r\nmitteilungen zur kirchlichen zeitgeschichte,-1\r\nmittellateinische studien und texte,2\r\nmittellateinisches jahrbuch,1\r\nmittuniversitetet,-1\r\nmitä-missä-milloin,-1\r\nmizan law review,1\r\nmiędzynarodowego centrum kultury,-1\r\nmiškininkystė ir kraštotvarka,-1\r\nmk nambyar saarclaw review,-1\r\nmla news,1\r\nmlife,-1\r\nmljekarstvo,1\r\nmln,2\r\n\"mltj : muscles, ligaments and tendons journal\",-1\r\nmmm:n julkaisuja,-1\r\nmnemosyne,2\r\n\"mnemosyne, supplements\",2\r\nmnimon,1\r\nmoara,1\r\nmobile computing and networking,3\r\nmobile culture studies. the journal,1\r\nmobile dna,1\r\nmobile genetic elements,1\r\nmobile media and communication,2\r\nmobile networks and applications,1\r\nmobilities,2\r\nmobility humanities,1\r\nmobility in history,1\r\nmobilization,2\r\nmoda documenta,-1\r\nmodapalavra e-periódico,1\r\nmodel assisted statistics and applications,1\r\nmodeles linguistiques,1\r\nmodeling earth systems and environment,1\r\nmodeling identification and control,1\r\nmodelling,-1\r\nmodelling & simulation society of australia & new zealand,-1\r\nmodelling and simulation in engineering,1\r\nmodelling and simulation in materials science and engineering,1\r\n\"modelling, identification and control\",-1\r\n\"modelling, measurement & control. c, energetics, chemistry, earth, environmental & biomedical problems\",-1\r\nmodern africa,1\r\nmodern american history,1\r\nmodern and contemporary france,2\r\nmodern asian studies,2\r\nmodern behavioral science,-1\r\nmodern chemistry,-1\r\nmodern china,2\r\nmodern chinese literature and culture,1\r\nmodern concepts & developments in agronomy,-1\r\nmodern drama,2\r\nmodern economy,-1\r\nmodern english teacher,1\r\nmodern environmental science and engineering,-1\r\nmodern greek studies,1\r\nmodern humanities research association,1\r\nmodern intellectual history,2\r\nmodern italy,1\r\nmodern judaism,1\r\nmodern language association of america,1\r\nmodern language journal,3\r\nmodern language quarterly,3\r\nmodern language review,1\r\nmodern language studies,1\r\nmodern law science,1\r\nmodern mechanical engineering,-1\r\nmodern nyelvoktatás,1\r\nmodern pathology,2\r\nmodern philology,2\r\nmodern physics letters a,1\r\nmodern physics letters b,1\r\nmodern rheumatology,1\r\nmodern stochastics : theory and applications,1\r\nmodern theology,3\r\nmodern trends in psychiatry,-1\r\nmoderna språk,1\r\nmoderna: semestrale di teoria e critica della letteratura,1\r\nmoderne sprachen,1\r\nmoderne stadtgeschichte,1\r\nmodernism-modernity,2\r\nmodernist cultures,1\r\nmodernités russes,-1\r\n\"modernizaciâ, innovaciâ, razvitie\",-1\r\nmodus 3d journal,-1\r\nmoenia: revista lucense de lingustica and literatura,1\r\nmohr siebeck,2\r\nmoj orthopedics & rheumatology,-1\r\nmokslinės leidybos deimantas,-1\r\nmokslo taikomieji tyrimai lietuvos kolegijose,-1\r\nmokuzai gakkaishi,1\r\nmolbank,-1\r\nmolecular & cellular oncology,-1\r\nmolecular and biochemical parasitology,1\r\nmolecular and cellular biochemistry,1\r\nmolecular and cellular biology,2\r\nmolecular and cellular biomechanics,1\r\nmolecular and cellular endocrinology,1\r\nmolecular and cellular neuroscience,1\r\nmolecular and cellular probes,1\r\nmolecular and cellular proteomics,2\r\nmolecular and cellular therapies,1\r\nmolecular and cellular toxicology,1\r\nmolecular and clinical oncology,-1\r\nmolecular aspects of medicine,3\r\nmolecular autism,1\r\nmolecular biology,1\r\nmolecular biology and evolution,3\r\nmolecular biology of the cell,2\r\nmolecular biology reports,1\r\nmolecular biomedicine,1\r\nmolecular biosystems,1\r\nmolecular biotechnology,1\r\nmolecular brain,1\r\nmolecular breeding,1\r\nmolecular cancer,3\r\nmolecular cancer research,1\r\nmolecular cancer therapeutics,1\r\nmolecular carcinogenesis,1\r\nmolecular catalysis,1\r\nmolecular cell,3\r\nmolecular crystals and liquid crystals,1\r\nmolecular cytogenetics,1\r\nmolecular diagnosis and therapy,1\r\nmolecular diversity,1\r\nmolecular ecology,3\r\nmolecular ecology resources,2\r\nmolecular genetics & genomic medicine,1\r\nmolecular genetics and genomics,1\r\nmolecular genetics and metabolism,1\r\nmolecular genetics and metabolism reports,-1\r\nmolecular genetics microbiology and virology,1\r\nmolecular human reproduction,1\r\nmolecular imaging,1\r\nmolecular imaging and biology,1\r\nmolecular immunology,1\r\nmolecular informatics,1\r\nmolecular medicine,1\r\nmolecular medicine reports,1\r\nmolecular membrane biology,1\r\nmolecular metabolism,2\r\nmolecular microbiology,2\r\nmolecular neurobiology,1\r\nmolecular neurodegeneration,3\r\nmolecular nutrition and food research,3\r\nmolecular oncology,1\r\nmolecular oral microbiology,1\r\nmolecular pain,1\r\nmolecular pharmaceutics,2\r\nmolecular pharmacology,2\r\nmolecular phylogenetics and evolution,2\r\nmolecular physics,1\r\nmolecular plant,3\r\nmolecular plant pathology,1\r\nmolecular plant-microbe interactions,1\r\nmolecular psychiatry,3\r\nmolecular reproduction and development,1\r\nmolecular sieves: science and technology,1\r\nmolecular simulation,1\r\nmolecular syndromology,1\r\nmolecular systems biology,3\r\nmolecular therapy,3\r\nmolecular therapy : oncology,1\r\nmolecular therapy nucleic acids,1\r\nmolecular therapy. methods & clinical development,1\r\nmolecular vision,1\r\nmolecules,-1\r\nmolecules and cells,1\r\nmolin & sorgenfrei förlag,-1\r\nmollusc world,-1\r\nmolluscan research,1\r\nmomentti,-1\r\nmonash bioethics review,1\r\nmonash university law review,1\r\nmonash university publishing,1\r\nmonatshefte fur chemie,1\r\nmonatshefte fur deutschsprachige literatur und kultur,1\r\nmonatshefte fur mathematik,1\r\nmonatsschrift fur kriminologie und strafrechtsreform,1\r\nmonatsschrift kinderheilkunde,1\r\nmonde(s),1\r\nmondes en developpement,1\r\nmondi migranti,1\r\nmondial,-1\r\nmonetary and economic research center,-1\r\nmoney matters,-1\r\nmongolian academy of sciences : the institute of language and literature,-1\r\nmongolian studies,1\r\nmongolica,-1\r\nmonikkoperheet,-1\r\nmonist,2\r\nmonitoring obshestvennogo mnenija : ekonomicheskie i socialnye peremeny,1\r\nmonograf,1\r\nmonographs of the archaeological society of finland,1\r\nmonographs of the boreal environment research,-1\r\nmonographs of the society for research in child development,1\r\nmons days of theoretical computer science,-1\r\nmontage av: zeitschift fuer theorie und geschichte audiovisueller kommunikation,1\r\nmontana math enthusiast,1\r\nmontana-the magazine of western history,-1\r\nmonte carlo methods and applications,1\r\nmontenegrin journal for social sciences,1\r\nmontenegrin journal of sports science and medicine,1\r\nmontenegrin sports academy,1\r\nmonthly labor review,1\r\nmonthly notices of the royal astronomical society,2\r\nmonthly notices of the royal astronomical society: letters,3\r\nmonthly review press,-1\r\nmonthly review: an independent socialist magazine,1\r\nmonthly weather review,1\r\nmonti: monographs in translation and interpretation,1\r\nmonumenta graeca et romana,1\r\nmonumenta nipponica,2\r\nmonumenta serica,1\r\nmonumental,1\r\nmonuments et mémoires de la fondation eugene piot,1\r\nmoottori,-1\r\nmoral philosophy and politics,1\r\nmoravian geographical reports,1\r\nmordovskij gosudarstvenny`j universitet im. n.p.ogareva,-1\r\nmoreana,1\r\nmorfem,-1\r\nmorgan & claypool publishers,1\r\nmorgan kaufmann publishers,1\r\nmorgenbladet,-1\r\nmorlacchi editore,-1\r\nmorning watch,-1\r\nmoro,-1\r\nmoroccan journal of chemistry,-1\r\nmorphologie,-1\r\nmorphology,2\r\nmortality,1\r\nmosaic press,-1\r\nmosaic: a journal for the interdisciplinary study of literature,3\r\nmosaico produção editorial,-1\r\nmoscow mathematical journal,1\r\nmoscow state institute of international relations,-1\r\nmoscow university biological sciences bulletin,-1\r\nmoscow university physics bulletin,-1\r\nmoscow university press,-1\r\nmoskovskij pedagogicheskij gosudarstvenny`j universitet,-1\r\nmotiivi,-1\r\nmotilal banarsidass,-1\r\nmotivation and emotion,1\r\nmotivation science,1\r\nmotivational interviewing,1\r\nmotor control,1\r\nmotricite cerebrale: readaptation neurologie du developpement,1\r\nmotriz: revista de educacao fisica,1\r\nmots: les langages du politique,1\r\nmotto books,-1\r\nmountain research and development,1\r\nmouseion,1\r\nmousikos logos,-1\r\nmousse publishing,-1\r\nmoussons,1\r\nmouton de gruyter,2\r\nmouvement social,2\r\nmovement and sport sciences,1\r\nmovement disorders,3\r\nmovement disorders clinical practice,1\r\nmovement ecology,1\r\nmovie,1\r\nmovimento,1\r\nmoving image,1\r\nmoving the social,-1\r\nmovoznavstvo,-1\r\nmoyen age,1\r\nmoyen francais,1\r\nmrktng,-1\r\nmrs advances,1\r\nmrs bulletin,2\r\nmrs communications,1\r\nmrs energy & sustainability,1\r\nmrs internet journal of nitride semiconductor research,1\r\nmsor connections,1\r\nmsphere,1\r\nmsystems,1\r\nmt metsä,-1\r\nmta matematikai kutatóintézet,-1\r\nmtm journal,1\r\nmucai gongye,-1\r\nmucchi editore,1\r\nmucosal immunology,1\r\nmudīriyyat va barnāmah/rīzī dar niẓām/hā-yi āmūzishī,-1\r\nmudīriyyat-i madrisah,-1\r\nmuinaistutkija,1\r\nmuinasaja teadus,1\r\nmuisti,-1\r\nmulti-science publishing,1\r\nmulti: the journal of plurality and diversity in design,1\r\nmultibody system dynamics,2\r\nmulticultural education review,1\r\nmulticultural perspectives,1\r\nmulticultural shakespeare,1\r\nmultidimensional systems and signal processing,1\r\n\"multidisciplinary journal for education, social and technological sciences\",-1\r\nmultidisciplinary respiratory medicine,1\r\nmultidiscipline modeling in materials and structures,1\r\nmultiethnica,1\r\nmultifunctional materials,1\r\nmultilingua: journal of cross-cultural and interlanguage communication,2\r\nmultilingual,-1\r\nmultilingual margins,1\r\nmultilingual matters,2\r\nmultimedia systems,1\r\nmultimedia tools and applications,1\r\nmultimodal communication,1\r\nmultimodal technologies and interaction,1\r\nmultimodal transportation,1\r\nmultimodality & society,-1\r\nmultinational business review,1\r\nmultinational finance journal,1\r\nmultiphase science and technology,1\r\nmultiple sclerosis,2\r\nmultiple sclerosis and demyelinating disorders,1\r\nmultiple sclerosis and related disorders,1\r\n\"multiple sclerosis journal, experimental, translational and clinical\",1\r\nmultiple voices for ethnically diverse exceptional learners,1\r\nmultiscale modeling and simulation,1\r\nmultisensory research,1\r\nmultitudes,1\r\nmultivariate behavioral research,1\r\nmultivers,1\r\nmultunk,-1\r\nmun oulu,-1\r\nmunchener jahrbuch der bildenden kunst,1\r\nmunchener studien zur sprachwissenschaft,1\r\nmunchener theologische zeitschrift,1\r\nmundo eslavo,1\r\nmundorama,-1\r\nmunhwa gwan'gwang yeon'gu,-1\r\nmunhwayesulgyeong-yeonghagyeon-gu,-1\r\nmunich social science review,-1\r\nmunicipalnoe obrazovanie : innovacii i èksperiment,-1\r\nmunicípio santo tirso,-1\r\nmunksgaard,1\r\nmunshiram manoharlal,1\r\nmunster: zeitschrift fur christliche kunst und kunstwissenschaft,1\r\nmunuaissairaanhoitaja-päivät,-1\r\nmuotialan asuin- ja toimintakeskus,-1\r\nmuotimaailma,-1\r\nmuova design research,-1\r\nmuova education,-1\r\nmuovaaja,-1\r\nmuovi,-1\r\nmuqarnas,1\r\nmuravei publishers,1\r\nmurmansk state humanities university,1\r\nmurmursunds allehanda,-1\r\nmuscle and nerve,1\r\nmusculoskeletal care,1\r\nmusculoskeletal science & practice,1\r\nmusculoskeletal surgery,-1\r\nmuseo,-1\r\nmuseokello,-1\r\nmuseologia,-1\r\nmuseologia scientifica: rivista dell a.n.m.s.,1\r\nmuseologian julkaisuja,-1\r\nmuseon,1\r\nmuseopro,-1\r\nmuseovirasto,-1\r\nmuseoviraston julkaisuja,-1\r\nmuseu marítim de barcelona,-1\r\nmuseum and society,2\r\nmuseum anthropology,1\r\nmuseum anthropology review,1\r\nmuseum für völkerkunde hamburg,-1\r\nmuseum helveticum,2\r\nmuseum history journal,1\r\nmuseum international,2\r\nmuseum management and curatorship,2\r\n\"museum of evolution, uppsala\",-1\r\nmuseum of modern art,1\r\nmuseum tusculanum,1\r\nmuseums & the web,-1\r\nmuseums and social issues,1\r\nmuseumsetc,-1\r\nmusic & science,1\r\nmusic + practice,1\r\nmusic analysis,3\r\nmusic and anthropology: journal of mediterranean musical anthropology,1\r\nmusic and arts in action,1\r\nmusic and letters,2\r\nmusic and medicine,1\r\nmusic and politics,1\r\nmusic and the moving image,1\r\nmusic business journal,-1\r\nmusic education research,3\r\nmusic in art,1\r\nmusic perception,2\r\nmusic performance research,1\r\nmusic reference services quarterly,1\r\nmusic research annual,1\r\nmusic technology group,-1\r\nmusic theory and analysis,1\r\nmusic theory online,1\r\nmusic theory spectrum,3\r\nmusic therapy perspectives,2\r\nmusic therapy today,1\r\n\"music, sound, and the moving image\",-1\r\nmusica & figura,1\r\nmusica e storia,1\r\nmusica humana,1\r\nmusicae scientiae,3\r\nmusical quarterly,2\r\nmusicoguía magazine,-1\r\nmusicologica austriaca,1\r\nmusicologica slovaca,-1\r\nmusicology australia,1\r\nmusicology today,1\r\nmusicultures,1\r\nmusiikin suunta,-1\r\n\"musiikin, kulttuurin ja taiteen edistämisyhdistys ry\",-1\r\nmusiikki,2\r\nmusiikkiarkiston kannatusyhdistys,-1\r\nmusiikkikasvatus,1\r\nmusiikkiterapia,-1\r\nmusik in bayern,1\r\nmusik und asthetik,1\r\nmusik und kirche,-1\r\nmusikeon books,-1\r\nmusikforschung,2\r\nmusikk og tradisjon,1\r\nmusikkterapi,1\r\nmusikpedagogik,1\r\nmusikpsychologie,1\r\nmusiktheorie,1\r\nmusiktherapeutische umschau,1\r\nmusil-forum: beitrage zur literatur der klassischen moderne,1\r\nmusings,-1\r\n\"musique, images, instruments\",1\r\nmuslim education quarterly,-1\r\nmuslim minorities,1\r\nmuslim world,1\r\nmusta taide,-1\r\nmustarinda,-1\r\nmustasaari tiedottaa,-1\r\nmustekala.info,-1\r\nmustemaalari,-1\r\nmutagenesis,1\r\nmutation research,1\r\nmutation research: fundamental and molecular mechanisms of mutagenesis,1\r\nmutation research: genetic toxicology and environmental mutagenesis,1\r\nmutation research: reviews in mutation research,1\r\nmuttersprache,1\r\nmuusikko,-1\r\nmuutos,-1\r\nmuzealnictwo,-1\r\nmuzej antropologii i e`tnografii im. petra velikogo (kunstkamera) ran,1\r\nmuzeum narodowe w szczecinie,-1\r\nmuzeum sopotu,-1\r\nmuziki,1\r\nmuzikologija,-1\r\nmuzikoloski zbornik,1\r\nmuzyka: kwartalnik poswiecony historii i teorii muzyki,1\r\nmuṭāli̒āt-i barnāmah/rīzī-yi āmūzishī,-1\r\nmycobiology,1\r\nmycobiota,-1\r\nmycokeys,1\r\nmycologia,2\r\nmycological progress,1\r\nmycological research,1\r\nmycology,-1\r\nmycopathologia,1\r\nmycorrhiza,1\r\nmycoscience,1\r\nmycoses,1\r\nmycosphere,1\r\nmycosystema,1\r\nmycotaxon,1\r\nmycotoxin research,1\r\nmyers education press,1\r\nmyndigheten för kulturanalys,-1\r\nmyntstudier,-1\r\nmyrmecological news,1\r\nmyrtia: revista de filologia clasica,1\r\nmyynti & markkinointi,-1\r\nmyötätuulta merimaskussa,-1\r\nmzuni press,-1\r\nmäetagused,-1\r\nmälardalens högskola,-1\r\nmäntykustannus,-1\r\nmäyräkoiramme,-1\r\nmääräykset ja ohjeet,-1\r\nmål + mæle,-1\r\nmédecine sciences,1\r\nmédica panamericana,-1\r\nmélanges de l'ecole francaise de rome: antiquité,2\r\nmélanges de l'ecole francaise de rome: moyen-age,1\r\nmémoires de la société mathématique de france,1\r\nmémoires de la société néophilologique,1\r\nmìkrobìologìčnij žurnal,-1\r\nmówią wieki,-1\r\nmøde om udforskningen af dansk sprog,-1\r\nmùzeum,1\r\nmúsica hodie,1\r\nmühendislik bilimleri ve tasarım dergisi,-1\r\nmüürileht,-1\r\nmūzikas akadēmijas raksti,-1\r\nn a b u: nouvelles assyriologiques breves et utilitaires,1\r\nn-1 publications,-1\r\nn-iussp,-1\r\nn:paradoxa: international feminist art journal,1\r\nnaamkunde,1\r\nnabi press,-1\r\nnachrichten aus der chemie,-1\r\nnachrichten der arl,-1\r\nnacional`ny`j issledovatel`skij nizhegorodskij gosudarstvenny`j universitet,-1\r\nnacrazvitie,-1\r\nnacta journal,1\r\nnaea news,-1\r\nnafems,-1\r\nnagoya journal of medical science,-1\r\nnagoya mathematical journal,1\r\nnaharaim,1\r\nnai010 uitgevers/publishers,-1\r\nnais,1\r\nnaisit publishers,-1\r\n\"nakanishi print co., ltd. shoukado shoten\",-1\r\nnakanishiya shuppan,-1\r\nnaklada jesenski i turk,1\r\nnalans,1\r\nnamenkundliche informationen,1\r\nnames,2\r\nnamibia journal of social justice,-1\r\nnammco scientific publications,1\r\nnammo lapua oy,-1\r\nnammo vihtavuori oy,-1\r\nnamn och bygd,1\r\nnamn og nemne: tidsskrift for norsk namnegransking,1\r\n\"nan nu: men, women and gender in early and imperial china\",1\r\nnanjing linye daxue xuebao,-1\r\nnanjing theological review,-1\r\nnanjing university press,-1\r\nnankai business review international,1\r\nnano,1\r\nnano communication networks,1\r\nnano energy,3\r\nnano energy systems,-1\r\nnano express,1\r\nnano futures,1\r\nnano hybrids and composites,-1\r\nnano letters,3\r\nnano research,2\r\nnano research energy,1\r\nnano select,1\r\nnano today,3\r\nnano-micro letters,2\r\nnano-structures & nano-objects,1\r\nnanoethics,1\r\nnanofabrication,1\r\nnanoimpact,1\r\nnanomaterials,1\r\nnanomedicine,1\r\nnanomedicine: nanotechnology biology and medicine,2\r\nnanophotonics,2\r\nnanoscale,3\r\nnanoscale advances,1\r\nnanoscale and microscale thermophysical engineering,1\r\nnanoscale horizons,1\r\n\"nanoscale systems : mathematical modeling, theory and applications\",1\r\nnanoscience and nanotechnology letters,-1\r\n\"nanosistemy : fizika, himia, matematika\",1\r\nnanotechnologies in russia,-1\r\nnanotechnology,2\r\nnanotechnology and precision engineering,1\r\nnanotechnology for environmental engineering,1\r\nnanotechnology reviews,1\r\n\"nanotechnology, science and applications\",1\r\nnanotheranostics,1\r\nnanotoxicology,2\r\nnapakaira,-1\r\nnapis: tom poswiecony literaturze okolicznosciowej i uzytkowej,1\r\nnapkút kiadó,-1\r\nnappi,-1\r\nnapvilág kiadó,-1\r\nnar cancer,1\r\nnar genomics and bioinformatics,1\r\nnarcea,-1\r\nnarcissus self publishing,-1\r\nnarodna umjetnost,1\r\nnarodowy instytut fryderyka chopina,-1\r\nnarr francke attempto verlag,1\r\nnarra j,-1\r\nnarratio,-1\r\nnarrative,2\r\nnarrative culture,2\r\nnarrative inquiry,2\r\nnarrative works,1\r\nnarva muuseum,-1\r\nnasa/dod conference on evolvable hardware,1\r\nnasa/esa conference on adaptive hardware and systems,-1\r\nnasarre: revista aragonesa de musicologia,1\r\nnase rec,1\r\nnashboro press,1\r\nnashim: a journal of jewish womens studies,1\r\nnasjonalbiblioteket,-1\r\nnasleđe,1\r\nnassauische annalen,1\r\nnassp bulletin,1\r\nnathaniel hawthorne review,1\r\nnation,1\r\nnationaal informatiecentrum leermiddelen,-1\r\nnational academies press,1\r\nnational accounting review,1\r\nnational art education association,-1\r\nnational bank of poland working paper,-1\r\nnational center for radio and television studies,1\r\nnational central university,-1\r\nnational chengchi university,-1\r\nnational conference on information assurance,-1\r\nnational congress of bioengineering : proceedings,-1\r\nnational forensic journal,-1\r\nnational gallery technical bulletin,1\r\nnational identities,2\r\nnational institute economic review,1\r\nnational institute of adult continuing education,1\r\nnational institute of informatics,-1\r\nnational institute of information and communications technology,-1\r\nnational institute of technology sendai college,-1\r\nnational medical journal of india,1\r\nnational metallurgical academy of ukraine,-1\r\nnational science review,1\r\nnational tax journal,1\r\nnational technical university of athens,-1\r\nnational trust,1\r\nnational university of tucumán,-1\r\nnationalism and ethnic politics,1\r\nnationalities papers,1\r\nnationalmuseets arbejdsmark,1\r\nnationalmuseum,-1\r\nnations and nationalism,3\r\nnative plants journal,-1\r\nnative studies review,-1\r\nnato cooperative cyber defence centre of excellence,-1\r\nnato science and technology organization (sto),-1\r\n\"nato science series: sub series i, life and behavioural sciences\",1\r\nnatopoll,-1\r\nnatur och kultur,1\r\nnatur und landschaft,-1\r\nnatur und recht,1\r\nnatura,-1\r\nnatura optima dux foundation,-1\r\nnatural areas journal,1\r\nnatural computing,1\r\nnatural hazards,1\r\nnatural hazards and earth system sciences,1\r\nnatural hazards review,1\r\nnatural history,1\r\nnatural history sciences,-1\r\nnatural language and linguistic theory,3\r\nnatural language engineering,3\r\nnatural language processing journal,-1\r\nnatural language semantics,2\r\nnatural product communications,1\r\nnatural product reports,1\r\nnatural product research,1\r\nnatural resource modeling,1\r\nnatural resources,-1\r\nnatural resources forum,1\r\nnatural resources journal,1\r\nnatural resources research,1\r\nnatural science,-1\r\nnatural sciences,1\r\nnature,3\r\nnature aging,1\r\nnature and culture,1\r\nnature and resources,1\r\nnature and science of sleep,1\r\nnature astronomy,3\r\nnature biomedical engineering,3\r\nnature biotechnology,3\r\nnature cancer,3\r\nnature cardiovascular research,1\r\nnature catalysis,2\r\nnature cell biology,3\r\nnature chemical biology,3\r\nnature chemistry,3\r\nnature cities,-1\r\nnature climate change,3\r\nnature communications,3\r\nnature computational science,1\r\nnature conservation,1\r\nnature conservation research,-1\r\nnature ecology & evolution,3\r\nnature electronics,3\r\nnature energy,3\r\nnature food,3\r\nnature genetics,3\r\nnature geoscience,3\r\nnature human behaviour,3\r\nnature immunology,3\r\nnature machine intelligence,2\r\nnature materials,3\r\nnature medicine,3\r\nnature mental health,1\r\nnature metabolism,2\r\nnature methods,3\r\nnature microbiology,3\r\nnature nanotechnology,3\r\nnature neuroscience,3\r\nnature photonics,3\r\nnature physics,3\r\nnature plants,3\r\nnature protocols,1\r\nnature publishing group,-1\r\nnature reviews : chemistry,2\r\nnature reviews : clean technology,-1\r\nnature reviews : disease primers,3\r\nnature reviews : earth & environment,1\r\nnature reviews : materials,1\r\nnature reviews bioengineering,1\r\nnature reviews cancer,2\r\nnature reviews cardiology,2\r\nnature reviews clinical oncology,2\r\nnature reviews drug discovery,3\r\nnature reviews electrical engineering,-1\r\nnature reviews endocrinology,2\r\nnature reviews gastroenterology and hepatology,2\r\nnature reviews genetics,2\r\nnature reviews immunology,3\r\nnature reviews methods primers,1\r\nnature reviews microbiology,3\r\nnature reviews molecular cell biology,2\r\nnature reviews nephrology,2\r\nnature reviews neurology,3\r\nnature reviews neuroscience,3\r\nnature reviews physics,2\r\nnature reviews psychology,1\r\nnature reviews rheumatology,2\r\nnature reviews urology,2\r\nnature structural and molecular biology,3\r\nnature sustainability,3\r\nnature synthesis,1\r\nnature water,1\r\nnature-based solutions,1\r\nnaturen,-1\r\nnatures sciences societes,1\r\nnatureza and conservacao,1\r\nnau?no-tehni?eskij vestnik povolž?â,-1\r\nnauchno-innovacionny`j centr,1\r\nnauchno-izdatel`skij centr infra-m,-1\r\nnauchno-izdatelskij centr indrik,-1\r\nnauchno-prakticheskaja konferencii privolzhsky federalnogo okruga s mezhdunarodnyj uchastiem,-1\r\nnauchnyj zhurnal niu itmo : seria ekonomika i ekologicheskij menedzhment,-1\r\nnaukovij vìsnik nacìonalʹnogo gìrničogo unìversitetu,1\r\nnaunyn-schmiedebergs archives of pharmacology,1\r\nnauta,-1\r\nnautic,-1\r\nnautica fennica,1\r\nnautilus,1\r\nnaučno-tehničeskie vedomosti sankt-peterburgskogo gosudarstvennogo politehničeskogo universiteta,-1\r\n\"naučno-tehničeskij vestnik informacionnyh tehnologij, mehaniki i optiki\",-1\r\nnaučnoe obozrenie : teoriâ i praktika,-1\r\nnaučnyj rezulʹtat : seriâ sociologiâ i upravlenie,1\r\nnaučnyj žurnal kubanskogo gosudarstvennogo agrarnogo universiteta,-1\r\nnaval engineers journal,1\r\nnaval institute press,1\r\nnaval research logistics,1\r\nnaval war college review,-1\r\nnavigation,2\r\nnavigationen,-1\r\nnavigator magazine,-1\r\nnawa,-1\r\nnazariyat islam felsefe bilim tarihi araştırmaları dergisi,1\r\nnaša žiznʹ,-1\r\nnber macroeconomics annual,1\r\nncar technical note,-1\r\nnceub,-1\r\nncge news,-1\r\nncsl international measure,-1\r\nndc policy brief,-1\r\nnds,-1\r\nndt,-1\r\nndt & e international,2\r\nnea ygeia,-1\r\nnealt monograph series,-1\r\nnealt proceedings series,1\r\nnear eastern archaeology,1\r\nnear surface geophysics,1\r\nnebraska symposium on motivation,1\r\nnebrija procedia,-1\r\nnecatibey eğitim fakültesi elektronik fen ve matematik eğitimi dergisi,-1\r\nnecsus,1\r\nned geref teologiese tydskrif,1\r\nnederlands instituut voor het nabije oosten,1\r\nnederlands juristenblad,-1\r\nnederlands kunsthistorisch jaarboek,1\r\nnederlands theologisch tijdschrift,1\r\nnederlands tijdschrift voor geneeskunde,1\r\nnederlands tijdschrift voor tandheelkunde,1\r\nnederlandse letterkunde,1\r\nnederlandse taalkunde,1\r\nneerlandistiek.nl,1\r\nnefrologia,1\r\nneftyanoe khozyaistvo - oil industry,1\r\nnegah-e moaser,-1\r\nnegotiation journal,1\r\nnejm ai,-1\r\nnejm evidence,1\r\nnelinijni kolivannâ,1\r\nnelumbo : bulletin of the botanical survey of india,-1\r\nnematology,1\r\nnemo,-1\r\nneo-assyrian text corpus project,1\r\nneobiota,1\r\nneofilologiâ,-1\r\nneograeca bohemica,1\r\nneohelicon,2\r\nneonataalihoitaja,-1\r\nneonatal and pediatric medicine,-1\r\nneonatal network,-1\r\nneonatology,2\r\nneonatology today,-1\r\nneophilologus,2\r\nneoplasia,2\r\nneoplasma,1\r\nneoreviews,-1\r\nneos,1\r\nneotestamentica,2\r\nneotropical biodiversity,1\r\nneotropical biology and conservation,1\r\nneotropical entomology,1\r\nneotropical ichthyology,1\r\nnep era : soviet russia 1921-1928,-1\r\nnepal journal of biotechnology,-1\r\nnephrologie et therapeutique,1\r\nnephrology,1\r\nnephrology dialysis transplantation,2\r\nnephrology nursing journal,1\r\nnephron extra,1\r\nneprajzi ertesito,1\r\nnepreryvnoe obrazovanie: xxi vek,1\r\nnervenarzt,1\r\nnervenheilkunde,1\r\nnestor-istorija,1\r\nnet journal of agricultural science,-1\r\nnetbiblo,-1\r\nnetcom,-1\r\nnetherlands heart journal,1\r\nnetherlands international law review,1\r\nnetherlands journal of geosciences-geologie en mijnbouw,1\r\nnetherlands journal of medicine,-1\r\nnetherlands quarterly of human rights,2\r\nnetherlands yearbook of international law,1\r\nnetla,-1\r\nnetnomics: economic research and electronic networking,1\r\nnetwork,-1\r\nnetwork and distributed system security symposium,2\r\nnetwork modeling analysis in health informatics and bioinformatics,1\r\nnetwork neuroscience,1\r\nnetwork science,1\r\nnetwork: computation in neural systems,1\r\nnetworker: association for computing machinery,1\r\nnetworks,2\r\nnetworks and heterogeneous media,1\r\nnetworks and spatial economics,1\r\nneue gesellschaft für bildende kunst e.v.,-1\r\nneue paläontologische abhandlungen,1\r\nneue politische literatur,1\r\n\"neue praxis: zeitschrift für sozialarbeit, sozialpädagogik und sozialpolitik\",1\r\nneue rundschau,1\r\nneue zeitschrift fur systematische theologie und religionsphilosophie,3\r\nneue zeitschrift für arbeitsrecht,1\r\nneue zeitschrift für musik,-1\r\nneues jahrbuch fur geologie und palaontologie: abhandlungen,1\r\nneues jahrbuch fur mineralogie: abhandlungen,1\r\nneukirchener verlag,1\r\nneulateinisches jahrbuch: journal of neo-latin language and literature,1\r\nneuphilologische mitteilungen,2\r\nneural computation,3\r\nneural computing and applications,1\r\nneural development,1\r\nneural network world,1\r\nneural networks,3\r\nneural plasticity,1\r\nneural processing letters,1\r\nneural regeneration research,1\r\nneuro-oncology,2\r\nneuro-oncology advances,1\r\nneuro-oncology practice,1\r\nneuro-ophthalmology,1\r\nneuroanatomy and behaviour,-1\r\nneurobiology of aging,2\r\nneurobiology of disease,2\r\nneurobiology of language,1\r\nneurobiology of learning and memory,1\r\nneurobiology of lipids,1\r\nneurobiology of stress,1\r\nneurocase,1\r\nneurochemical journal,1\r\nneurochemical research,1\r\nneurochemistry international,1\r\nneurochirurgie,1\r\nneurocirugia,1\r\nneurocomputing,2\r\nneurocritical care,1\r\nneurodegenerative disease management,1\r\nneurodegenerative diseases,1\r\nneurodiversity,-1\r\nneuroendocrinology,1\r\nneuroendocrinology letters,1\r\nneuroepidemiology,1\r\nneuroethics,2\r\nneuroforum,1\r\nneurogastroenterology and motility,1\r\nneurogenetics,1\r\nneurohoitaja,-1\r\nneuroimage,3\r\nneuroimage : clinical,2\r\nneuroimage : reports,1\r\nneuroimaging clinics of north america,1\r\nneuroimmunomodulation,1\r\nneuroinformatics,2\r\nneurologia,1\r\nneurologia croatica,1\r\nneurologia i neurochirurgia polska,1\r\nneurologia medico-chirurgica,1\r\nneurologic clinics,1\r\nneurological research,1\r\nneurological research and practice,1\r\nneurological sciences,1\r\nneurological surgery,1\r\nneurologist,1\r\nneurology,3\r\nneurology : genetics,1\r\nneurology : neuroimmunology & neuroinflammation,1\r\nneurology and neurobiology,-1\r\nneurology and therapy,2\r\nneurology asia,1\r\nneurology india,1\r\nneurology international,-1\r\nneurology open access,-1\r\nneurology psychiatry and brain research,1\r\nneurology research international,1\r\n\"neurology, neurophysiology and neuroscience\",1\r\nneurology. clinical practice,-1\r\nneuromethods,1\r\nneuromodulation,1\r\nneuromolecular medicine,1\r\nneuromorphic computing and engineering,1\r\nneuromuscular disorders,1\r\nneuron,3\r\nneuron glia biology,1\r\nneuronal signaling,1\r\n\"neurons, behavior, data analysis, and theory\",-1\r\nneuropathology,1\r\nneuropathology and applied neurobiology,1\r\nneuropediatrics,1\r\nneuropeptides,1\r\nneuropharmacology,3\r\nneurophotonics,1\r\nneurophysiologie clinique-clinical neurophysiology,1\r\nneurophysiology,1\r\nneurophysiology and rehabilitation,-1\r\nneuroprotection,-1\r\nneuropsy open,-1\r\nneuropsychiatric disease and treatment,1\r\nneuropsychiatry,-1\r\nneuropsychobiology,1\r\nneuropsychologia,2\r\nneuropsychological rehabilitation,1\r\nneuropsychology,2\r\nneuropsychology review,2\r\nneuropsychopharmacologia hungarica,-1\r\nneuropsychopharmacology,3\r\nneuropsychopharmacology reports,-1\r\nneuroquantology,-1\r\nneuroradiology,1\r\nneurorehabilitation,1\r\nneurorehabilitation and neural repair,2\r\nneuroreport,1\r\nneurosci,-1\r\nneuroscience,2\r\nneuroscience and behavioral physiology,1\r\nneuroscience and biobehavioral reviews,3\r\nneuroscience applied,1\r\nneuroscience bulletin,1\r\nneuroscience letters,1\r\nneuroscience of consciousness,1\r\nneuroscience research,1\r\nneuroscience research communications,1\r\nneurosciences,1\r\nneuroscientist,1\r\nneurosignals,1\r\nneurospine,1\r\nneurosurgery,2\r\nneurosurgery clinics of north america,1\r\nneurosurgery practice,1\r\nneurosurgery quarterly,1\r\nneurosurgical focus,-1\r\nneurosurgical focus : video,-1\r\nneurosurgical review,1\r\nneurotherapeutics,1\r\nneurotoxicity research,1\r\nneurotoxicology,1\r\nneurotoxicology and teratology,1\r\nneurotrauma reports,1\r\nneurourology and urodynamics,1\r\nneusis: the greek journal for the history and philosophy of science and technology,1\r\nneuvola & kouluterveys,-1\r\nnevelestudomany,-1\r\nnevtani ertesito,1\r\nnew academic press,-1\r\nnew age books,-1\r\nnew age in russia,-1\r\nnew american studies journal,1\r\nnew and rare for lithuania insect species: records and descriptions,-1\r\nnew angle,-1\r\n\"new apps: art, politics, philosophy, science\",-1\r\nnew astronomy,1\r\nnew astronomy reviews,1\r\nnew balkan politics,1\r\nnew biotechnology,1\r\nnew blackfriars,-1\r\nnew carbon materials,-1\r\nnew cinemas: journal of contemporary film,1\r\nnew concepts in polymer science,1\r\nnew contree,1\r\nnew criminal law review,1\r\nnew directions for adult and continuing education,1\r\nnew directions for child and adolescent development,1\r\nnew directions for evaluation,1\r\nnew directions for higher education,1\r\nnew directions for institutional research,1\r\nnew directions for student services,-1\r\nnew directions for teaching and learning,1\r\nnew directions for youth development,1\r\nnew disease reports,1\r\nnew diversities,1\r\nnew educational review,1\r\nnew electronics,1\r\nnew england journal of entrepreneurship,1\r\nnew england quarterly: a historical review of new england life and letters,1\r\nnew england review: middlebury series,1\r\nnew england theatre journal,1\r\nnew europe college yearbook,-1\r\nnew forests,1\r\nnew formations: a journal of culture/theory/politics,1\r\nnew generation computing,1\r\nnew genetics and society,1\r\nnew german critique,3\r\nnew german review,1\r\nnew global studies,-1\r\nnew hibernia review,1\r\nnew history,1\r\nnew horizons in adult education and human resource development,1\r\nnew horizons in translational medicine,-1\r\nnew ideas in psychology,1\r\nnew journal of chemistry,1\r\nnew journal of european criminal law,1\r\nnew journal of physics,2\r\nnew left review,2\r\nnew literary history,3\r\nnew mathematics and natural computation,1\r\nnew media and society,3\r\nnew medit,1\r\nnew mexico geological society,-1\r\nnew mexico historical review,1\r\nnew microbes and new infections,1\r\nnew microbiologica,1\r\nnew orleans review,1\r\nnew perspectives,1\r\nnew perspectives in science education : conference proceedings,-1\r\nnew perspectives on learning and instruction,3\r\nnew perspectives on turkey,1\r\nnew perspectives quarterly,1\r\nnew phytologist,3\r\nnew political economy,3\r\nnew political science: a journal of politics and culture,1\r\nnew problems of philosophy,3\r\nnew republic,1\r\nnew review of academic librarianship,1\r\nnew review of childrens literature and librarianship,1\r\nnew review of film and television studies,2\r\nnew review of hypermedia and multimedia,1\r\nnew review of information networking,1\r\nnew sociological perspectives,-1\r\nnew solutions: a journal of environmental and occupational health policy: ns:,1\r\nnew south wales public health bulletin,1\r\nnew space,1\r\nnew technology work and employment,1\r\nnew testament studies,3\r\n\"new testament tools, studies and documents\",1\r\nnew theatre quarterly,2\r\nnew trends and issues proceedings on humanities and social sciences,-1\r\nnew trends in qualitative research,1\r\nnew voices in classical reception studies,1\r\nnew voices in translation studies,1\r\nnew waves in philosophy,3\r\nnew world choreographies,3\r\nnew writing: the international journal for the practice and theory of creative writing,1\r\nnew yearbook for phenomenology and phenomenological philosophy,2\r\nnew york academy of sciences,1\r\nnew york journal of mathematics,1\r\nnew york review of books,-1\r\nnew york times book review,-1\r\nnew york university journal of international law and politics,1\r\nnew york university law review,2\r\nnew york university press,2\r\nnew zealand aquatic environment and biodiversity report,-1\r\nnew zealand entomologist,1\r\nnew zealand geographer,1\r\nnew zealand journal of agricultural research,1\r\nnew zealand journal of botany,1\r\nnew zealand journal of crop and horticultural science,1\r\nnew zealand journal of ecology,1\r\nnew zealand journal of educational studies,1\r\nnew zealand journal of environmental law,1\r\nnew zealand journal of forestry science,-1\r\nnew zealand journal of geology and geophysics,1\r\nnew zealand journal of history,1\r\nnew zealand journal of marine and freshwater research,1\r\nnew zealand journal of mathematics,1\r\nnew zealand journal of music therapy,1\r\nnew zealand journal of psychology,1\r\nnew zealand journal of public and international law,1\r\nnew zealand journal of teachers' work,-1\r\nnew zealand journal of zoology,1\r\nnew zealand law review,1\r\nnew zealand population review,1\r\nnew zealand slavonic journal,1\r\nnew zealand sociology,1\r\nnew zealand studies in applied linguistics,1\r\nnew zealand universities law review,1\r\nnew zealand veterinary journal,1\r\nnewborn and infant nursing review,1\r\nnews & science,-1\r\nnews and views,-1\r\nnewsbrief,-1\r\nnewsletter,-1\r\nnewsletter - australian centre for maritime studies,1\r\nnewsletter of the international network of gelechioid aficionados,-1\r\n\"newsletter on the results of scholarly work in sociology, criminology, philosophy and political science\",-1\r\nnewsletters on stratigraphy,1\r\nnewspaper research journal,1\r\nnewswood limited,-1\r\nnewton,1\r\nnewton´s bulletin,-1\r\nnext,-1\r\nnext energy,1\r\nnext materials,1\r\nnext research,-1\r\nnext sustainability,1\r\nnexus network journal,1\r\nnhri symposium,1\r\nnias press,1\r\nnibio,-1\r\nnibio bok,-1\r\nnibr-notat,-1\r\nnic series : publication series of the john von neumann institute for computing,1\r\nnichibunken japan review,-1\r\nnicotine and tobacco research,1\r\nnieren- und hochdruckkrankheiten,1\r\nnietzsche-studien,1\r\nnifu,1\r\nnigata daigaku koto kyoiku kenkyu,-1\r\nnigeria dental journal,1\r\nnigerian journal of clinical practice,-1\r\nnigerian journal of construction technology and management,-1\r\nnihon kagaku kyoiku gakkai nenkai ronbunshu,-1\r\nnihon onsen kiko butsuri igakkai zasshi,-1\r\nnihon reoroji gakkaishi,1\r\nnihon shokuhin k?gakkaishi,-1\r\nnihon terewaku gakkaishi,-1\r\nnihon zaidan pararinpikku sapoto senta pararinpikku kenkyukai kiyo,-1\r\nnihr open research,-1\r\nniilo mäki instituutti,-1\r\nniin & näin,1\r\nnijhoff law specials,1\r\nnikephoros: zeitschrift fur sport und kultur im altertum,1\r\nnikola vaptsarov naval academy,-1\r\nnineteenth century art worldwide,1\r\nnineteenth century gender studies,1\r\nnineteenth century music,2\r\nnineteenth century prose,2\r\nnineteenth century theatre and film,1\r\nnineteenth-century contexts,1\r\nnineteenth-century french studies,2\r\nnineteenth-century literature,3\r\nnineteenth-century music review,1\r\nnineteenth-century studies,1\r\nningen kankyogaku kenkyu,-1\r\nningen kōgaku,-1\r\nnino aragno editore,1\r\nnippi,-1\r\nnippon hyoron,-1\r\nnippon jozo kyokaishi,-1\r\nnippon suisan gakkaishi,1\r\nnir : nordiskt immateriellt rättsskydd,2\r\nnispacee journal of public administration and policy,1\r\nnitric oxide-biology and chemistry,1\r\nnitrogen,-1\r\nnivala,-1\r\nnivel,-1\r\nnivelposti,-1\r\nniveltieto,-1\r\nnizhegorodskij gosudarstvenny`j lingvisticheskij universitet im. n.a.dobrolyubova,-1\r\nnj drama australia journal,1\r\nnjar publishers,-1\r\nnjas: wageningen journal of life sciences,1\r\nnjf report,-1\r\nnmediac: the journal of new media and culture,1\r\nnmh-publikasjoner,1\r\nnmims management review,-1\r\nnmr in biomedicine,1\r\nno foundations: journal of extreme legal positivism,1\r\nno niin,-1\r\nno to hattatsu,-1\r\nnoa: norsk som andrespråk,1\r\nnobel bilimsel eserler,-1\r\n\"nobilta: rivista di araldica, genealogia, ordini cavallereschi\",-1\r\nnobuko,-1\r\nnodea: nonlinear differential equations and applications,1\r\nnodus publikationen,1\r\nnoema,1\r\nnoise & vibration worldwide,-1\r\nnoise and health,1\r\nnoise and vibration in industry,-1\r\nnokia ennen ja nyt,-1\r\nnokturno,-1\r\nnomad: nordisk matematikkdidaktikk,1\r\nnomadic peoples,1\r\nnomerta kustannus oy,-1\r\nnomina,1\r\nnomina africana,1\r\nnomos,2\r\nnon fighting generation ry,-1\r\nnon-coding rna,-1\r\nnon-fiction,-1\r\nnon-genetic inheritance,1\r\nnonautonomous dynamical systems,1\r\nnondestructive testing and evaluation,1\r\nnongchon jido wa gaebal,-1\r\nnongye jixie xuebao,-1\r\nnonlinear analysis-hybrid systems,-1\r\nnonlinear analysis: modelling and control,1\r\nnonlinear analysis: real world applications,1\r\nnonlinear analysis: theory methods and applications,1\r\nnonlinear dynamics,2\r\nnonlinear dynamics and systems theory,1\r\n\"nonlinear dynamics, psychology, and life sciences\",1\r\n\"nonlinear optics, quantum optics\",1\r\nnonlinear phenomena in complex systems,1\r\nnonlinear processes in geophysics,1\r\nnonlinear studies,1\r\nnonlinearity,1\r\nnonprofit and voluntary sector quarterly,2\r\nnonprofit digest,-1\r\nnonprofit management and leadership,1\r\nnonproliferation review,1\r\nnora: nordic journal of feminist and gender research,2\r\nnordand: nordisk tidsskrift for andrespråksforskning,2\r\nnorden,-1\r\nnordens välfärdscenter,-1\r\nnordenskiöld-samfundets tidskrift,-1\r\nnordeuropaforum,1\r\nnordfo,-1\r\nnordia geographical publications,1\r\nnordia tiedonantoja,-1\r\nnordic academic press,1\r\nnordic academic press of architectural research,1\r\nnordic acoustics association,-1\r\nnordic and baltic journal of information and communications technologies,1\r\nnordic association for canadian studies text series,1\r\nnordic centre in shanghai,-1\r\nnordic concrete research,1\r\nnordic conference on pattern languages of programs,-1\r\nnordic council of ministers,-1\r\nnordic design research conference,1\r\nnordic economic policy review,1\r\nnordic innovation,-1\r\nnordic irish studies,1\r\nnordic journal of aesthetics,1\r\nnordic journal of african studies,1\r\nnordic journal of architectural research,2\r\nnordic journal of art and research,1\r\n\"nordic journal of arts, culture and health\",1\r\nnordic journal of botany,1\r\nnordic journal of business,1\r\nnordic journal of commercial law,1\r\nnordic journal of comparative and international education,1\r\nnordic journal of criminology,1\r\n\"nordic journal of dance : practice, education and research\",1\r\nnordic journal of digital literacy,1\r\nnordic journal of educational history,1\r\nnordic journal of english studies,1\r\nnordic journal of european law,1\r\nnordic journal of health economics,1\r\nnordic journal of human rights,2\r\nnordic journal of information literacy in higher education,1\r\nnordic journal of innovation in the public sector,-1\r\nnordic journal of international law,2\r\nnordic journal of legal studies,-1\r\nnordic journal of library and information studies,1\r\nnordic journal of linguistics,3\r\nnordic journal of literacy research,1\r\nnordic journal of media management,1\r\nnordic journal of media studies,1\r\nnordic journal of migration research,2\r\nnordic journal of music therapy,2\r\nnordic journal of nursing research,1\r\nnordic journal of political economy,1\r\nnordic journal of psychiatry,1\r\nnordic journal of rehabilitation,-1\r\nnordic journal of religion and society,3\r\nnordic journal of renaissance studies,1\r\nnordic journal of science and technology studies,1\r\nnordic journal of social research,1\r\nnordic journal of stem education,1\r\nnordic journal of studies in educational policy,1\r\nnordic journal of studies in policing,1\r\nnordic journal of surveying and real estate research,1\r\nnordic journal of surveying and real estate research : special series,1\r\n\"nordic journal of transitions, careers and guidance\",1\r\nnordic journal of urban studies,1\r\nnordic journal of vocational education and training,1\r\nnordic journal of wellbeing and sustainable welfare development,1\r\nnordic journal of working life studies,1\r\nnordic journal on law and society,1\r\nnordic notes,1\r\nnordic perspectives on open science,-1\r\nnordic psychology,1\r\nnordic pulp and paper research journal,1\r\nnordic research in music education,1\r\nnordic review of international studies,1\r\nnordic road and transport research,-1\r\nnordic social work research,1\r\nnordic studies in education,1\r\nnordic studies in pragmatism,1\r\nnordic studies on alcohol and drugs,1\r\nnordic symposium on cloud computing and internet technology,-1\r\nnordic symposium on multimodal communication,-1\r\nnordic tax journal,1\r\nnordic theatre studies,2\r\nnordic wittgenstein review,1\r\nnordic working papers,-1\r\nnordic workshop on programming theory,-1\r\nnordic yearbook of population research,1\r\nnordic: journal of architecture,1\r\nnordica,1\r\nnordica helsingiensia,1\r\nnordicom,1\r\nnordicom review,2\r\nnordicum-mediterraneum,1\r\nnordidactica: journal of humanities and social science education,1\r\nnordina,1\r\nnordiques,1\r\nnordisk administrativt tidsskrift,1\r\nnordisk arkivnyt,-1\r\nnordisk barnehageforskning,1\r\nnordisk judaistik / scandinavian jewish studies,2\r\nnordisk konservatorforbund : danske afdeling,-1\r\nnordisk kulturpolitisk tidsskrift,1\r\nnordisk miljörättslig tidskrift,1\r\nnordisk museologi,1\r\nnordisk numismatisk unions medlemsblad,-1\r\nnordisk numismatisk årsskrift - scandinavian numismatic journal,1\r\nnordisk oestforum,1\r\nnordisk pappershistorisk tidskrift,-1\r\nnordisk poesi,1\r\nnordisk samhällsgeografisk tidskrift,1\r\nnordisk socialrättslig tidskrift,1\r\nnordisk sygeplejeforskning,-1\r\n\"nordisk tidskrift for vetenskap, konst och industri\",1\r\nnordisk tidskrift för socioonomastik,1\r\nnordisk tidskrift för allmän didaktik,1\r\nnordisk tidsskrift for helseforskning,1\r\nnordisk tidsskrift for kriminalvidenskab,1\r\nnordisk tidsskrift for pedagogikk & kritikk,1\r\nnordisk tidsskrift for selskabsret,1\r\nnordisk tidsskrift for ungdomsforskning,1\r\nnordisk tidsskrift for utdanning og praksis,1\r\nnordisk välfärdsforskning,1\r\nnordiska afrikainstitutet,1\r\nnordiska museets förlag,-1\r\n\"nordiske fortidsminder, serie b\",1\r\nnordiske organisasjonsstudier,1\r\nnordiske studier i leksikografi,-1\r\nnordiske udkast,1\r\nnordlit,1\r\nnordlyd,1\r\nnordmetric news,-1\r\nnordost-archiv,-1\r\nnordregio,-1\r\nnordregio news,-1\r\nnordrhein-westfälische akademie der wissenschaften und der künste,1\r\nnordwel studies in historical welfare state research,1\r\nnoreddine hanini,-1\r\nnorges geologiske undersøkelse,1\r\nnorges miljø- og biovitenskapelige universitet,-1\r\nnorges musikkhøgskole,-1\r\nnorma : international journal for masculinity studies,2\r\nnormal,-1\r\nnormas,1\r\nnormat: nordisk matematisk tidskrift,1\r\nnorna-rapporter,1\r\nnorrbotten,-1\r\nnorrlinia,-1\r\nnorsk antropologisk tidsskrift,1\r\nnorsk arkitekturforlag,1\r\nnorsk betongforening,-1\r\nnorsk epidemiologi,1\r\n\"norsk epidemiologi, supplement\",1\r\nnorsk filosofisk tidsskrift,1\r\nnorsk geografisk tidsskrift-norwegian journal of geography,1\r\nnorsk kulturråd,-1\r\nnorsk lingvistisk tidsskrift,1\r\nnorsk litteraer årbok,1\r\nnorsk litteraturvitenskapelig tidsskrift,1\r\nnorsk medietidsskrift,1\r\nnorsk pedagogisk tidsskrift,1\r\nnorsk sosiologisk tidsskrift,1\r\nnorsk statsvitenskapelig tidsskrift,1\r\nnorsk tidsskrift for logopedi,1\r\nnorsk tidsskrift for misjonsvitenskap,1\r\nnorsk utenrikspolitisk institutt,-1\r\nnorsk veterinaertidsskrift,1\r\nnorske samlaget,1\r\nnorstedts,1\r\nnorstedts juridik,1\r\nnorth american actuarial journal,1\r\nnorth american archaeologist,1\r\nnorth american fungi,1\r\nnorth american journal of aquaculture,1\r\nnorth american journal of celtic studies,1\r\nnorth american journal of economics and finance,1\r\nnorth american journal of fisheries management,1\r\nnorth american review,-1\r\nnorth american spine society journal,1\r\nnorth carolina journal of law & technology,1\r\nnorth korean review,1\r\nnorth pinehurst press,-1\r\nnorth star,1\r\nnorth-east asia academic forum,-1\r\nnorth-west passage,1\r\nnorth-western journal of zoology,1\r\nnorthamptonshire archaeology,1\r\nnortheast african studies,-1\r\nnortheast journal of complex systems,-1\r\nnortheastern naturalist,-1\r\nnorthern contemporary,1\r\nnorthern earth,-1\r\nnorthern european journal of language technology,1\r\nnorthern history,1\r\nnorthern illinois university press,1\r\nnorthern ireland legal quarterly,1\r\nnorthern lights: film and media studies yearbook,1\r\nnorthern mariner,1\r\nnorthern review,1\r\nnorthern studies: the journal of the scottish society for northern studies,1\r\nnorthwest lichenologists,-1\r\nnorthwest science,-1\r\nnorthwestern journal of law and social policy,1\r\nnorthwestern university law review,2\r\nnorthwestern university libraries,-1\r\nnorthwestern university press,1\r\nnorvik press,1\r\nnorwegian archaeological review,2\r\n\"norwegian journal of agricultural sciences, supplement\",1\r\nnorwegian journal of entomology,1\r\nnorwegian journal of geology,1\r\nnorwegian petroleum society: special publications,1\r\nnorwegian university of science and technology,-1\r\nnorwegian-american historical association,1\r\nnoste,-1\r\nnosīleia kai ereuna,-1\r\nnota,-1\r\nnota bene yayinlari,-1\r\nnota lepidopterologica,1\r\nnotae praehistoricae,1\r\nnotes,1\r\nnotes and queries,1\r\nnotes and records of the royal society,1\r\nnotes on ifs,-1\r\nnotes on number theory and discrete mathematics,1\r\nnotfall und rettungsmedizin,1\r\nnotices of the american mathematical society,-1\r\nnotitia,-1\r\nnotizie di politeia,1\r\nnotre dame journal of formal logic,2\r\nnotre dame law review,1\r\nnotre dame philosophical reviews,-1\r\nnottingham french studies,2\r\nnottingham insolvency and business law e-journal,1\r\nnottingham trent university,-1\r\nnottingham university press,1\r\nnotulae botanicae horti agrobotanici cluj-napoca,-1\r\nnous,3\r\nnouvelle revue d'esthetique,1\r\nnouvelle revue d'onomastique,1\r\nnouvelle revue francaise,1\r\nnouvelle revue theologique,1\r\nnouvelles de l archeologie,1\r\nnouvelles etudes francophones,1\r\nnouvelles perspectives en sciences sociales,-1\r\nnouvelles questions feministes,1\r\nnova et vetera,1\r\nnova hedwigia,1\r\nnova hedwigia beihefte,1\r\nnova md,-1\r\nnova religio: journal of alternative and emergent religions,2\r\nnova sandek,-1\r\nnova science publishers,1\r\nnova srpska politicka misao,1\r\nnova tellus,1\r\nnova univerza,-1\r\nnovartis foundation symposia,1\r\nnovaâ i novejsaâ istoriâ,1\r\nnovejšaâ istoriâ rossii,-1\r\nnovel techniques in nutrition & food science,-1\r\nnovel: a forum on fiction,3\r\nnovenytermeles,1\r\nnovgorodskij gosudarstvenny`j universitet imeni yaroslava mudrogo,-1\r\nnovia publications and productions,-1\r\nnovia publikation och produktion,-1\r\nnovia publikations and productions,-1\r\nnovissima,-1\r\nnovitas-royal (research on youth and language),1\r\nnovitates caribaea,1\r\nnovoe izdatel`stvo,-1\r\nnovoe literaturnoe obozrenie,1\r\nnovoe literaturnoe obozrenie,2\r\nnovon,1\r\nnovos olhares,-1\r\nnovosibirskij gosudarstvenny`j pedagogicheskij universitet,-1\r\nnovosti sistematiki nizsich rastenij,-1\r\nnovum publishing,-1\r\nnovum testamentum,3\r\nnovus forlag,1\r\nnovus studies in literature,1\r\nnovyi filologicheskii vestnik,1\r\nnovyi mir,-1\r\nnová tiskárna pelhřimov,-1\r\nnow publishers,-1\r\nnowele: north western european language evolution,1\r\nnoēma,-1\r\nnpg,-1\r\nnpg asia materials,2\r\nnpj  sustainable mobility and transport,-1\r\nnpj 2d materials and applications,1\r\nnpj aging,1\r\nnpj antimicrobials and resistance,1\r\nnpj biodiversity,1\r\nnpj biofilms and microbiomes,1\r\nnpj breast cancer,1\r\nnpj clean air,-1\r\nnpj clean water,1\r\nnpj climate action,1\r\nnpj climate and atmospheric science,2\r\nnpj computational materials,1\r\nnpj digital medicine,2\r\nnpj flexible electronics,3\r\nnpj genomic medicine,1\r\nnpj gut and liver,1\r\nnpj heritage science,2\r\nnpj materials degradation,1\r\nnpj materials sustainability,1\r\nnpj mental health research,1\r\nnpj metabolic health and disease,1\r\nnpj microgravity,1\r\nnpj nanophotonics,1\r\nnpj ocean sustainability,-1\r\nnpj parkinson's disease,2\r\nnpj precision oncology,1\r\nnpj primary care respiratory medicine,1\r\nnpj quantum information,3\r\nnpj quantum materials,3\r\nnpj regenerative medicine,1\r\nnpj science of food,2\r\nnpj science of learning,1\r\nnpj sustainable agriculture,1\r\nnpj systems biology and applications,-1\r\nnpj urban sustainability,1\r\nnpj vaccines,1\r\nnpj viruses,-1\r\nnpj women's health,1\r\nnrc handelsblad,-1\r\nnrc research press,1\r\nnriag journal of astronomy and geophysics,-1\r\nnss space settlement journal,-1\r\nnsu press,-1\r\nnt klasika,-1\r\nntamo,-1\r\n\"ntm journal of history of sciences, technology, and medicine\",1\r\nnuance: the international journal of family policy and related issues,1\r\nnuart journal,1\r\nnuclear and particle physics proceedings,1\r\nnuclear data sheets,1\r\nnuclear education and training,-1\r\nnuclear engineering and design,3\r\nnuclear engineering and technology,1\r\nnuclear engineering international,1\r\nnuclear fusion,2\r\n\"nuclear instruments and methods in physics research section a: accelerators, spectrometers, detectors and associated equipment\",1\r\nnuclear instruments and methods in physics research section b: beam interactions with materials and atoms,2\r\nnuclear materials and energy,1\r\nnuclear medicine and biology,1\r\nnuclear medicine and molecular imaging,1\r\nnuclear medicine communications,1\r\nnuclear physics a,1\r\nnuclear physics b,2\r\nnuclear physics news,-1\r\nnuclear plant journal,1\r\nnuclear receptor research,1\r\nnuclear receptor signaling,1\r\nnuclear science and engineering,1\r\nnuclear science and techniques,1\r\nnuclear technology,1\r\nnuclear technology and radiation protection,1\r\nnucleic acid therapeutics,1\r\nnucleic acids research,3\r\nnucleosides nucleotides and nucleic acids,1\r\nnucleus,1\r\nnueva antropologia,1\r\nnueva revista de filologia hispanica,1\r\nnueva sociedad,1\r\nnuevo texto critico,1\r\nnuf-bulletinen,-1\r\nnukketeatteri,-1\r\nnuklearmedizin-nuclear medicine,1\r\nnukleonika,1\r\nnumen,3\r\nnumen: revista de estudos e pesquisa da religiao,1\r\n\"numerical algebra, control and optimization\",1\r\nnumerical algorithms,2\r\nnumerical functional analysis and optimization,1\r\nnumerical heat transfer part a: applications,1\r\nnumerical heat transfer part b: fundamentals,1\r\nnumerical linear algebra with applications,1\r\nnumerical mathematics: theory methods and applications,1\r\nnumerical methods for partial differential equations,1\r\nnumerische mathematik,3\r\nnumismaatikko,-1\r\nnumismaattinen aikakauslehti,-1\r\nnumismatiska meddelanden,1\r\nnuml international journal of engineering and computer sciences,-1\r\nnuncius hamburgensis,-1\r\nnuncius: journal of the history of science,2\r\nnuori lääkäri,-1\r\nnuori suomi ry,-1\r\nnuori voima,-1\r\nnuorisopsykoterapia-säätiön julkaisuja,-1\r\nnuorisoseurat,-1\r\nnuorisotutkimus,1\r\nnuorisotutkimusverkoston julkaisuja,1\r\nnuorisotutkimusverkoston verkkojulkaisuja,1\r\nnuorisotyö,-1\r\nnuorten elinolot -vuosikirja,1\r\nnuova corvina,-1\r\nnuova rivista musicale italiana,1\r\nnuova rivista storica,1\r\nnuova secondaria,-1\r\nnuova storia contemporanea,1\r\nnuovi annali della scuola speciale per archivisti e bibliotecari,-1\r\nnurmeksen kaupunki,-1\r\nnurse author & editor,-1\r\nnurse education in practice,1\r\nnurse education today,2\r\nnurse educator,1\r\nnurse researcher,1\r\nnursery world,-1\r\nnursing administration quarterly,1\r\nnursing and health sciences,1\r\nnursing and palliative care,-1\r\nnursing children and young people,-1\r\nnursing clinics of north america,1\r\nnursing economics,1\r\nnursing education perspectives,1\r\n\"nursing education, research, & practice\",1\r\nnursing ethics,3\r\nnursing forum,1\r\nnursing history review,1\r\nnursing in critical care,1\r\nnursing inquiry,1\r\nnursing leadership,1\r\nnursing management,1\r\nnursing older people,-1\r\nnursing open,1\r\nnursing outlook,2\r\nnursing philosophy,1\r\nnursing praxis in new zealand,1\r\nnursing reports,-1\r\nnursing research,3\r\nnursing research and practice,1\r\nnursing science quarterly,1\r\nnurture: research journal of pakistan home economics association,-1\r\nnusa,1\r\nnutricion hospitalaria,1\r\nnutrient cycling in agroecosystems,1\r\nnutrients,-1\r\nnutrire,-1\r\nnutrition,1\r\nnutrition & food science international journal,-1\r\nnutrition and cancer: an international journal,1\r\nnutrition and diabetes,1\r\nnutrition and dietetics,1\r\nnutrition and food science,1\r\nnutrition and health,1\r\nnutrition and metabolic insights,1\r\nnutrition and metabolism,1\r\nnutrition bulletin,1\r\nnutrition clinique et metabolisme,1\r\nnutrition in clinical practice,1\r\nnutrition journal,1\r\nnutrition metabolism and cardiovascular diseases,1\r\nnutrition research,1\r\nnutrition research and practice,1\r\nnutrition research reviews,1\r\nnutrition reviews,1\r\nnutritional neuroscience,1\r\nnwig-new west indian guide-nieuwe west-indische gids,1\r\nny tid,-1\r\nnya argus,-1\r\nnya åland,-1\r\nnya östis,-1\r\nnyame akuma: bulletin of the society of african archaeologists,1\r\nnyckeln,-1\r\nnyctalus,-1\r\nnydanske studier,1\r\nnyelv- es irodalomtudomanyi kozlemenyek,1\r\nnyelvtudomanyi kozlemenyek,1\r\nnyhedsbrev,-1\r\nnykykielten laitoksen oppimateriaalia,-1\r\nnykykulttuurin tutkimuskeskuksen julkaisuja,1\r\nnykypäivä,-1\r\nnykytaiteen museon julkaisuja,-1\r\nnytt norsk tidsskrift,1\r\nnytt om namn,-1\r\nnyugat-magyarországi egyetem kiadó,-1\r\nnyugat-magyarországi egyetem savaria egyetemi központ,-1\r\nnárodní muzeum,-1\r\nnárodní technická knihovna,-1\r\nnäkökulma,-1\r\nnätverket,-1\r\nnäyttämö ja tutkimus,2\r\nnäyttövinkki,-1\r\nnövényvédelem,-1\r\nnünnerich-asmus verlag,-1\r\nnāmah-i anjuman-i ḥasharah/shināsī-i īrān,-1\r\no papel,-1\r\no-bib,-1\r\noa anaesthetics,-1\r\noa-natur,-1\r\noaj lappi,-1\r\noalib,-1\r\noamk journal,-1\r\noamk_kone with passion,-1\r\noar,-1\r\noase: tijdschrift voor architectuur,1\r\nob edinenie otechestvo,-1\r\nob``edinennoe gumanitarnoe izdatel`stvo,1\r\noberwolfach reports,-1\r\nobesities,-1\r\nobesity,1\r\nobesity facts,1\r\nobesity medicine,1\r\nobesity research and clinical practice,1\r\nobesity reviews,1\r\nobesity science & practice,1\r\nobesity surgery,2\r\nobm genetics,-1\r\nobrazovanie i nauka,-1\r\nobrazovanie i samorazvitie,-1\r\nobserva science in society,-1\r\nobservational studies,1\r\nobservatorio (obs*),1\r\nobservatorio del desarrollo,-1\r\nobservatory,1\r\nobserver research foundation,-1\r\n\"obshchestvo: filosofija, istorija, kultura\",-1\r\nobshestvennye nauki i sovremennost,-1\r\nobstetric anesthesia digest,-1\r\nobstetric medicine,1\r\nobstetrical and gynecological survey,1\r\nobstetrics and gynecology,3\r\nobstetrics and gynecology clinics of north america,1\r\nobstetrics and gynecology international,1\r\nobzornik zdravstvene nege,-1\r\n\"obŝestvo : sociologiâ, psihologiâ, pedagogika\",-1\r\nocas,-1\r\noccasional papers in archaeology,1\r\noccasional papers on religion in eastern europe,-1\r\nocchialì,1\r\noccupational and environmental medicine,3\r\noccupational ergonomics,1\r\noccupational health science,1\r\noccupational medicine & health affairs,-1\r\noccupational medicine: oxford,1\r\noccupational therapy in health care,1\r\noccupational therapy in mental health,1\r\noccupational therapy international,-1\r\nocean,-1\r\nocean and coastal management,1\r\nocean and coastal research,1\r\nocean and polar research,1\r\nocean and society,1\r\nocean development and international law,2\r\nocean dynamics,1\r\nocean engineering,2\r\nocean modelling,1\r\nocean press,-1\r\nocean science,1\r\nocean science journal,1\r\nocean yearbook,1\r\noceania,2\r\noceanic linguistics,2\r\noceanography,2\r\noceanography and marine biology,1\r\noceanologia,1\r\noceanological and hydrobiological studies,-1\r\noceanology,1\r\noceanside publications,1\r\noceanus,1\r\nochanomizu shobo,-1\r\nochrona srodowiska,-1\r\nocl. oilseeds & fats crops and lipids,-1\r\noclc systems and services,1\r\noctares,-1\r\noctober,3\r\nocula,1\r\nocular immunology and inflammation,1\r\nocular oncology and pathology,1\r\nocular surface,3\r\noculi: studies in the arts of the low countries,1\r\nod practitioner,-1\r\nod teorije do prakse u jeziku struke,-1\r\nodonatologica,1\r\nodontology,1\r\nodyssey : the speaker and language recognition workshop,1\r\noebalus: studi campania antichità,-1\r\noecd,-1\r\n\"oecd science, technology and industry working papers\",-1\r\noecologia,2\r\noecologia australis,1\r\noeconomia,-1\r\noeconomia - history/methodology/philosophy,-1\r\noeconomia copernicana,1\r\noeil,1\r\noekom verlag,1\r\noffa,1\r\noffa-bucher,1\r\noffentlig foervaltning: scandinavian journal of public administration,1\r\nofficial publication of the european organization for experimental photogrammetric research,-1\r\nofficina di studi medievali,-1\r\nofficinaventuno,-1\r\nofficyna,-1\r\noficyna naukowa,-1\r\noficyna wydawnicza politechniki warszawskiej,-1\r\noficyna wydawnicza politechniki wrocławskiej,-1\r\nofioliti,1\r\nogólnopolskie warsztaty pracy projektanta konstrukcji,-1\r\nohio journal of science,-1\r\nohio state university press,1\r\nohio university press,2\r\nohjaus,-1\r\nohmsha,1\r\nohutlevy,-1\r\noida international journal of sustainable development,1\r\noikeuden perusteet,-1\r\noikeus,2\r\noikeusministeriö,-1\r\noikeusministeriön julkaisuja,-1\r\noikeuspoliittinen tutkimuslaitos,-1\r\noikeustiede : jurisprudentia,1\r\noikos,2\r\noil and energy trends,1\r\noil and energy trends annual statistical review,1\r\noil and gas journal,1\r\noil and gas science and technology : revue de l'institut francais du petrole,1\r\noil shale,1\r\n\"oil, gas and energy law\",1\r\noj,-1\r\nokayama-daigaku-keizai-gakkai-zasshi,-1\r\nokinawan journal of island studies,-1\r\noknytt: tidskrift for johan nordlander-sallskapet,1\r\nolba,-1\r\nold english newsletter,-1\r\nold testament essays,1\r\nold testament society of south africa,1\r\nolhares & trilhas,-1\r\nolimpianos,-1\r\noliviana,-1\r\nolympiads in informatics,-1\r\nolympika: the international journal of olympic studies,1\r\nolé,-1\r\noma keel,-1\r\noma polku,-1\r\nomakustanteet,-1\r\nomega: international journal of management science,2\r\nomega: journal of death and dying,1\r\nomep hrvatska,-1\r\nomics: a journal of integrative biology,1\r\nomnes,1\r\nomniascience,-1\r\nomniscriptum,-1\r\nomphalina,-1\r\nomskblankizdat,-1\r\nomskij gosudarstvenny`j universitet im. f.m.dostoevskogo,-1\r\nomslaget,-1\r\nomsorg: nordisk tidsskrift for palliativ medisin,1\r\non education,-1\r\non line förlag ab,-1\r\non the horizon,1\r\non_culture,1\r\nonati socio-legal series,1\r\nonco,-1\r\noncogene,2\r\noncogenesis,2\r\noncoimmunology,2\r\noncologie,1\r\noncologist,1\r\noncology,1\r\noncology and therapy,1\r\noncology letters,1\r\noncology nursing forum,1\r\noncology reports,1\r\noncology research,1\r\noncology research and treatment,1\r\noncology: new york,1\r\noncoscience,-1\r\noncotarget,-1\r\noncotargets and therapy,-1\r\noncurating,-1\r\nonderstepoort journal of veterinary research,1\r\none earth,2\r\none ecosystem,1\r\none health,1\r\none health cases,-1\r\none in christ,-1\r\noneworld publications,-1\r\nonline - heidelberg journal of religions on the internet,1\r\nonline brazilian journal of nursing,1\r\nonline dictionary of intercultural philosophy,-1\r\nonline information review,1\r\nonline journal of analytic combinatorics,1\r\nonline journal of art and design,1\r\nonline journal of communication and media technologies,-1\r\nonline journal of complementary & alternative medicine,-1\r\nonline journal of dentistry & oral health,1\r\nonline journal of ecology & environment sciences,-1\r\nonline journal of health and allied sciences,1\r\nonline journal of immunology,1\r\nonline journal of issues in nursing,2\r\nonline journal of new horizons in education,-1\r\nonline journal of nursing informatics,1\r\nonline journal of public health informatics,1\r\nonline journal of space communication,1\r\nonline learning,1\r\nonline social networks and media,1\r\nonnimanni,-1\r\nonoma: journal of the international council of onomastic sciences,2\r\nonomastica,1\r\nonomastica canadiana,1\r\nonomastica slavogermanica,1\r\nonomastica uralica,1\r\nonomatoloski prilozi,1\r\nonomazein,1\r\nonomástica desde américa latina,-1\r\nons geestelijk erf,1\r\nonsei gengo igaku,-1\r\nop. cit.,1\r\nopas,-1\r\nopd restauro: rivista dell opificio delle pietre dure e laboratori di restauro di firenze,1\r\nope journal,-1\r\nopec energy review,-1\r\nopen acces journal of forensic psychology,1\r\nopen access government,-1\r\nopen access journal of environmental & soil sciences,-1\r\nopen access journal of sports medicine,1\r\nopen access macedonian journal of medical sciences,-1\r\nopen access series in informatics,-1\r\nopen agriculture,1\r\nopen agriculture journal,-1\r\nopen archaeology,1\r\nopen arts journal,1\r\nopen astronomy,1\r\nopen biology,1\r\nopen book publishers,1\r\nopen ceramics,1\r\nopen chemistry,1\r\nopen communications in nonlinear mathematical physics,1\r\nopen complementary medicine journal,-1\r\nopen computer science,1\r\nopen court publishing company,1\r\nopen cultural studies,1\r\nopen data journal for agricultural research,-1\r\nopen dentistry journal,-1\r\nopen diabetes journal,-1\r\nopen economies review,1\r\nopen education studies,1\r\nopen engineering,1\r\nopen epidemiology journal,-1\r\nopen ethics journal,-1\r\nopen forest science journal,-1\r\nopen forum infectious diseases,1\r\nopen gender journal,1\r\nopen geosciences,1\r\nopen heart,1\r\nopen house international,1\r\nopen humanities press,1\r\nopen information science,1\r\nopen inquiry archive,-1\r\nopen journal for sociological studies,-1\r\nopen journal of air pollution,-1\r\nopen journal of anesthesiology,-1\r\nopen journal of animal sciences,-1\r\nopen journal of astrophysics,1\r\nopen journal of business and management,-1\r\nopen journal of clinical diagnostics,-1\r\nopen journal of databases,-1\r\nopen journal of depression,-1\r\nopen journal of discrete mathematics,-1\r\nopen journal of ecology,-1\r\nopen journal of education,1\r\nopen journal of forestry,-1\r\nopen journal of genetics,-1\r\nopen journal of information systems,1\r\nopen journal of leadership,-1\r\nopen journal of mathematical sciences,1\r\nopen journal of modern hydrology,-1\r\nopen journal of modern linguistics,-1\r\nopen journal of neuroscience,-1\r\nopen journal of nursing,-1\r\nopen journal of obstetrics and gynecology,-1\r\nopen journal of pediatrics,-1\r\nopen journal of political science,-1\r\nopen journal of preventive medicine,-1\r\nopen journal of psychiatry,-1\r\nopen journal of psychiatry & allied sciences,-1\r\nopen journal of radiology,-1\r\nopen journal of safety science and technology,-1\r\nopen journal of social sciences,-1\r\nopen journal of statistics,-1\r\nopen journal of stomatology,-1\r\nopen journal of therapy and rehabilitation,-1\r\nopen journal of veterinary medicine,-1\r\nopen learning,1\r\nopen library of humanities,1\r\nopen life sciences,1\r\nopen linguistics,1\r\nopen mathematics,1\r\nopen medical informatics journal,-1\r\nopen medicine,1\r\nopen mind,1\r\nopen museum journal,1\r\nopen nuclear medicine journal,1\r\nopen nursing journal,-1\r\nopen ophtalmology journal,-1\r\nopen philosophy,1\r\nopen physics,1\r\nopen political science,1\r\nopen praxis,-1\r\nopen psychology,-1\r\nopen research europe,1\r\nopen review of educational research,1\r\nopen rheumatology,-1\r\nopen science journal,-1\r\nopen science publishers,-1\r\nopen screens,1\r\nopen society foundations,-1\r\nopen systems and information dynamics,1\r\nopen theology,1\r\nopen university press,1\r\nopen up! -blogi,-1\r\nopendemocracy,-1\r\nopenfoam journal,-1\r\nopennano,1\r\nopenphysio,1\r\nopenword,-1\r\nopeopiskelija,-1\r\nopera,-1\r\nopera historica,-1\r\nopera news,-1\r\nopera quarterly,2\r\noperant subjectivity,-1\r\noperating systems review,1\r\noperational research,1\r\noperations and supply chain management: an international journal,1\r\noperations management research,1\r\noperations research,3\r\noperations research and decisions,-1\r\noperations research letters,1\r\noperations research perspectives,1\r\noperative dentistry,1\r\noperative neurosurgery,1\r\noperative orthopadie und traumatologie,1\r\noperative techniques in otolaryngology-head and neck surgery,1\r\noperative techniques in sports medicine,1\r\noperative techniques in thoracic and cardiovascular surgery,1\r\noperators and matrices,1\r\nopettaja,-1\r\nopetus- ja kulttuuriministeriö,-1\r\nopetus- ja kulttuuriministeriön julkaisuja,-1\r\n\"opetus-, kasvatus- ja koulutusalojen säätiö\",-1\r\nopetushallitus,-1\r\nophrys,1\r\nophthalmic and physiological optics,1\r\nophthalmic epidemiology,1\r\nophthalmic genetics,1\r\nophthalmic plastic and reconstructive surgery,1\r\nophthalmic research,1\r\nophthalmic surgery lasers and imaging,1\r\nophthalmologe,1\r\nophthalmologica,1\r\nophthalmology,3\r\nophthalmology @ point of care,1\r\nophthalmology and therapy,1\r\nophthalmology glaucoma,1\r\nophthalmology retina,1\r\nophthalmology science,-1\r\nopinpaja,-1\r\nopinto-ohjaaja,-1\r\nopiskelijatutkimuksen vuosikirja,1\r\noplandske bokforlag,1\r\nopolskie studia administracyjno-prawne,1\r\noppaat ja käsikirjat,-1\r\noppimisen ja oppimisvaikeuksien erityislehti,1\r\noptica,3\r\noptica applicata,1\r\noptical and quantum electronics,1\r\noptical engineering,1\r\noptical fiber technology,1\r\noptical materials,1\r\noptical materials express,2\r\noptical materials x,1\r\n\"optical molecular probes, imaging and drug delivery\",-1\r\noptical nanoscopy,1\r\noptical review,1\r\noptical society of america,1\r\noptical switching and networking,1\r\noptics,-1\r\noptics and laser technology,1\r\noptics and lasers in engineering,1\r\noptics and photonics journal,-1\r\noptics and photonics news,1\r\noptics and spectroscopy,1\r\noptics communications,1\r\noptics continuum,1\r\noptics express,1\r\noptics letters,2\r\noptik,1\r\noptik-verlag,-1\r\noptika i spektroskopiya,-1\r\noptimal control applications and methods,1\r\noptimization,1\r\noptimization and engineering,1\r\noptimization letters,1\r\noptimization methods and software,1\r\noptimum,-1\r\nopto: electronics review,1\r\noptoelectronics and advanced materials: rapid communications,1\r\noptoelectronics and communications conference,1\r\n\"optoelectronics, instrumentation, and data processing\",-1\r\noptometry and vision science,1\r\nopus et educatio,-1\r\nopuscula,1\r\nopuscula historica upsaliensia,-1\r\nopuscula mathematica,1\r\nopuscula philolichenum,1\r\nopuscula: bibliotheca arnamagnaeana,1\r\nor spectrum,1\r\norages,-1\r\noral,-1\r\noral and maxillofacial surgery,1\r\noral and maxillofacial surgery clinics of north america,1\r\noral diseases,2\r\noral health and preventive dentistry,1\r\noral history,1\r\noral history review,2\r\noral oncology,2\r\noral radiology,1\r\noral surgery,1\r\n\"oral surgery, oral medicine, oral pathology and oral radiology\",1\r\noral tradition,2\r\noralia,1\r\noras,-1\r\norbis,1\r\norbis biblicus et orientalis,2\r\norbis books,1\r\norbis litterarum,3\r\norbis scholae,-1\r\norbis terrarum,1\r\norbis tertius,1\r\norbis: bulletin international de documentation linguistique,1\r\norbit,1\r\norbit journal,-1\r\nord og tunga,1\r\nordena druzhby` narodov institut e`tnologii i antropologii im. n.n.mikluxo-maklaya rossijskoj akademii nauk,-1\r\norder: a journal on the theory of ordered sets and its applications,1\r\nordfront förlag,1\r\nordines,1\r\nore and energy resource geology,1\r\nore geology reviews,1\r\noregon historical quarterly,1\r\noregon state university press,1\r\norff-schulwerk international,-1\r\norganic agriculture,1\r\norganic and biomolecular chemistry,2\r\norganic chemistry frontiers,1\r\norganic electronics,2\r\norganic farming,1\r\norganic geochemistry,2\r\norganic letters,2\r\norganic materials,1\r\norganic preparations and procedures international,1\r\norganic process research and development,1\r\norganic syntheses,1\r\norganics,-1\r\norganisational studies and innovation review,-1\r\norganised sound,3\r\norganisms diversity and evolution,1\r\norganist-bladet,-1\r\norganizacija,-1\r\norganization,3\r\norganization and environment,2\r\norganization leadership and development quarterly,-1\r\norganization management journal,1\r\norganization science,3\r\norganization studies,3\r\norganization theory,2\r\n\"organization, technology and management in construction: an international journal\",-1\r\norganizational aesthetics,1\r\norganizational behavior and human decision processes,3\r\norganizational cultures,-1\r\norganizational dynamics,1\r\norganizational psychology review,1\r\norganizational research methods,3\r\norganizatsionnaja psihologija,-1\r\norganogenesis,-1\r\norganometallics,1\r\norganon f,1\r\norganum,-1\r\norganìzacìjna psihologìâ : ekonomìčna psihologìâ,-1\r\norgelforum,-1\r\nori press,-1\r\noriens,1\r\noriens christianus,1\r\n\"oriens extremus: zeitschrift fur sprache, kunst und kultur der laender des fernen ostens\",1\r\norient blackswan,1\r\n\"orient: deutsche zeitschrift fur politik, wirtschaft und kultur des orients\",1\r\norient: reports of the society for near eastern studies in japan,1\r\noriental art,1\r\noriental insects,1\r\noriental institute of the university of chicago,1\r\noriental pharmacy and experimental medicine,-1\r\norientalia,1\r\norientalia christiana cracoviensia,-1\r\norientalia christiana periodica,2\r\norientalia lovaniensia analecta,1\r\norientalia lovaniensia periodica,1\r\norientalia suecana,1\r\norientaliska studier,-1\r\norientalistica,1\r\norientalistische literaturzeitung,1\r\noriente moderno: nuova series,1\r\norigins of life and evolution of biospheres,1\r\norillas rivista d'ispanistica,1\r\norimattilan aluelehti,-1\r\norimattilan sanomat,-1\r\norion pharma,-1\r\norizons,-1\r\norizonturi teologice,-1\r\norizzonte cina,1\r\norizzonti: rassegna di archeologia,1\r\norkana forlag,1\r\norkidealehti,-1\r\norl: journal for oto: rhino: laryngology and its related specialties,1\r\nornis fennica,1\r\nornis norvegica,1\r\nornis svecica,1\r\nornithological applications,2\r\nornithological science,1\r\nornithology,1\r\nornithology research,1\r\nornitologia neotropical,1\r\norphanet journal of rare diseases,1\r\norpheus : rivista de umanità classica e cristiana,1\r\norquestra editora,-1\r\nországház könyvkiadó,-1\r\nországos rabbiképző : zsidó egyetem,-1\r\northodontics,1\r\northodontics and craniofacial research,1\r\northopade,1\r\northopaedic journal of sports medicine,1\r\northopaedic nursing,1\r\northopaedic surgery,1\r\northopaedics and trauma,1\r\northopaedics and traumatology-surgery and research,1\r\northopedic clinics of north america,1\r\northopedic research and reviews,1\r\northopedics,1\r\nortnamnssällskapets i uppsala årsskrift,1\r\nortodoksia,1\r\nortodoksinen opettaja,-1\r\n\"oruen, the cns journal\",-1\r\norvas,-1\r\norvosi hetilap,1\r\noryx,1\r\nosa trends in optics and photonics,1\r\nosaka books,-1\r\nosaka journal of mathematics,1\r\nosaka kyoiku tosho,-1\r\nosder publications,-1\r\nosgeo journal,-1\r\nosgoode hall law journal,1\r\nosiris,3\r\noslo law review,1\r\noslo studies in language,1\r\nosloer beitrage zur germanistik,1\r\nosmanl? ara?t?rmalar?,-1\r\nosmanli bilimi arastirmalari,1\r\nosnabrucker beitrage zur sprachtheorie,1\r\nosservatorio linguistico della svizzera italiana,-1\r\nosteoarthritis and cartilage,2\r\nosteoarthritis and cartilage open,1\r\nosteoarthritis imaging,1\r\nosteologie,1\r\nosteology,-1\r\nosteoporosis international,2\r\nosterreichische musikzeitschrift,1\r\nosterreichische namenforschung,1\r\nosterreichische zeitschrift fur geschichtswissenschaften,1\r\nosterreichische zeitschrift fur politikwissenschaft,1\r\nosterreichische zeitschrift fur volkskunde,1\r\nosterreichisches archiv fur recht und religion,1\r\nosteuropa,1\r\nosteuropa-recht,-1\r\nostkirchliche studien,1\r\nosto & logistiikka,-1\r\nostraka,1\r\nostravská univerzita,-1\r\nostrich,1\r\nosuuskunta poesia,-1\r\nosviitta,-1\r\not,-1\r\nota international,1\r\notago law review,1\r\notatieto,1\r\notava,-1\r\notessa journal,-1\r\notetchestvennaja i zarubezhnaja pedagogika,-1\r\nother education,-1\r\nother voices,1\r\notherness,-1\r\notium,1\r\notjr: occupation participation and health,1\r\noto open,1\r\notolaryngologic clinics of north america,1\r\notolaryngology: head and neck surgery,1\r\notology and neurotology,1\r\nottar,-1\r\nottawa law review,1\r\notto-friedrich-universität bamberg : university of bamberg press,-1\r\notto-novecento,1\r\notázky žurnalistiky,1\r\noud holland,1\r\noudtestamentische studien,1\r\nought,1\r\noulun ammattikorkeakoulu,-1\r\noulun ammattikorkeakoulun tekniikan ja luonnonvara-alan lehti,-1\r\noulun historiaseura ry,-1\r\noulun kaupunkisuunnittelu,-1\r\noulun yliopisto,-1\r\noulun yliopiston kerttu saalasti instituutin julkaisuja,-1\r\noulun yliopiston oppimateriaalia,-1\r\noulun yliopiston tuotantotalouden tutkimusraportteja,-1\r\noulun ylioppilaslehti,-1\r\noutlines,1\r\noutlook on agriculture,1\r\noutokummun seutu,-1\r\noutras expressões,-1\r\noutre-mers,1\r\noutskirts: feminisms along the edge,1\r\noutsourcing journal,-1\r\nover multatuli,1\r\noverland,1\r\nowl of minerva,1\r\nox bow press,2\r\noxbow books,1\r\noxford art journal,3\r\noxford bulletin of economics and statistics,2\r\noxford development studies,1\r\noxford economic papers: new series,2\r\noxford german studies,3\r\noxford journal of archaeology,2\r\noxford journal of law and religion,1\r\noxford journal of legal studies,3\r\noxford literary review,1\r\noxford medical case reports,1\r\noxford open energy,1\r\noxford research,-1\r\noxford review of economic policy,1\r\noxford review of education,2\r\noxford studies in ancient philosophy,1\r\noxford studies in comparative education,1\r\noxford university press,3\r\noxidants and antioxidants in medical science,1\r\noxidation communications,-1\r\noxidative medicine and cellular longevity,-1\r\noy turun sanomat,-1\r\noy valitut palat - readers digest ab,-1\r\noyo tokeigaku,1\r\nozone-science and engineering,1\r\np n a,1\r\np&o,-1\r\n\"p-adic numbers, ultrametric analysis and applications\",1\r\np-e-r-f-o-r-m-a-n-c-e,1\r\npaasilinna,-1\r\npabst science publishers,1\r\npace international law review,1\r\npace university press,1\r\npace: pacing and clinical electrophysiology,1\r\npachyderm,1\r\npacific accounting review,1\r\npacific affairs,1\r\npacific asia conference language information and computation,-1\r\npacific asia conference on information systems,1\r\npacific asia journal of the association for information systems,1\r\npacific coast philology,1\r\npacific conference on computer graphics and applications,1\r\npacific conservation biology,1\r\npacific economic bulletin,1\r\npacific economic review,1\r\npacific field corn association,-1\r\npacific focus,1\r\npacific historical review,1\r\npacific journal of mathematics,1\r\npacific journal of optimization,1\r\npacific northwest quarterly,1\r\npacific philosophical quarterly,2\r\npacific review,2\r\npacific rim international journal of nursing research,1\r\npacific rim property research journal,1\r\npacific science,1\r\npacific science review,-1\r\npacific studies,1\r\npacific-basin finance journal,1\r\npacifica: australasian theological studies,1\r\npacini editore,-1\r\npackaging technology and science,2\r\npad,1\r\npadasjoen sanomat,-1\r\npaddy and water environment,1\r\npadise vallavalitsus,-1\r\npadova university press,-1\r\npadusa,1\r\npaedagogica historica,2\r\npaediatria croatica,1\r\npaediatric & neonatal pain,1\r\npaediatric and perinatal epidemiology,1\r\npaediatric drugs,1\r\npaediatric respiratory reviews,1\r\npaediatrics & child health,1\r\npaediatrics and international child health,1\r\npaesaggio urbano,-1\r\npagine giovani,-1\r\npaideia,-1\r\npaideuma,1\r\npaideuma: mitteilungen zur kulturkunde,1\r\npaidia,-1\r\npaikallisliikenne,-1\r\npain,3\r\npain : clinical updates,-1\r\npain and therapy,1\r\npain clinic,1\r\npain management,1\r\npain management nursing,1\r\npain medicine,1\r\npain physician,1\r\npain practice,1\r\npain reports,1\r\npain research and management,1\r\npaj : a journal of performance and art,2\r\npajouhesh va sazandegi,-1\r\npakistan journal of agricultural sciences,1\r\npakistan journal of botany,1\r\npakistan journal of commerce and social sciences,-1\r\npakistan journal of engineering technology & science,-1\r\npakistan journal of medical sciences,1\r\npakistan journal of pharmaceutical sciences,-1\r\npakistan journal of statistics,-1\r\npakistan journal of zoology,1\r\npakistan veterinary journal,-1\r\npakkaus,-1\r\npaladyn,1\r\npalaeobiodiversity and palaeoenvironments,1\r\npalaeoentomology,1\r\npalaeogeography palaeoclimatology palaeoecology,2\r\npalaeohistoria,1\r\npalaeontographia italica,1\r\npalaeontographica abteilung a: palaozoologie: stratigraphie,1\r\npalaeontographica abteilung b: palaophytologie,1\r\npalaeontologia electronica,1\r\npalaeontologia polonica,1\r\npalaeontologische zeitschrift,1\r\npalaeontology,2\r\npalaeoslavica,1\r\npalaeoworld,1\r\npalaestina antiqua,1\r\npalaestra (macomb ill.),-1\r\npalaios,1\r\npalarchs journal of archaeology of egypt/egyptology,1\r\npaleo,1\r\npaleo-aktueel,1\r\npaleoanthropology,1\r\npaleobiology,2\r\npaleobios,1\r\npaleoceanography and paleoclimatology,2\r\npaleontological journal,1\r\npaleontological research,1\r\npaleorient,1\r\npalestine exploration quarterly,1\r\npalet yayınları,-1\r\npalgrave macmillan,2\r\npalgrave macmillan memory studies,3\r\npalgrave macmillan transnational history series,3\r\npalgrave pivot,1\r\npalgrave studies in cultural and intellectual history,3\r\npalgrave studies in economic history,3\r\npalgrave studies in gender and education,1\r\npalgrave studies in life writing,3\r\npalgrave studies in modern european literature,3\r\npalgrave studies in political history,3\r\npalgrave studies in the history of childhood,3\r\npalgrave studies in the history of emotions,3\r\npalgrave studies in the history of social movements,3\r\npalgrave studies in theatre and performance history,3\r\npalgrave studies in world environmental history,3\r\npalimpsestes: textes de reference,1\r\npalkansaajien tutkimuslaitoksen raportteja,-1\r\npalladio,-1\r\npallas: revue d'etudes antiques,1\r\npalliatiivinen hoito,-1\r\npalliativ vård,-1\r\npalliative and supportive care,1\r\npalliative care and social practice,1\r\npalliative medicine,2\r\npalliative medicine in practice,-1\r\npalliative medicine reports,1\r\npalliative-ch,-1\r\npalmkrons förlag,-1\r\npalokka-lehti,-1\r\npalokuntalainen,-1\r\npalombi editori,-1\r\npalopäällystö,-1\r\n\"palvelualojen ammattiliitto pam ry, julkaisuja\",-1\r\npalveluesimies,-1\r\npalveluskoirat,-1\r\npalvelututkimus,-1\r\npalynology,1\r\npamatky archeologicke,-1\r\npami?? i sprawiedliwo??,-1\r\npamiela argitaletxea,-1\r\npamietnik literacki,1\r\npamietnik teatralny,1\r\npampaedia,-1\r\npan,1\r\npan american health organization,1\r\npan pacific microelectronics symposium,-1\r\npan-pacific entomologist,1\r\npanama-verlag,1\r\npancasila international journal of applied social science,1\r\npancreapedia,-1\r\npancreas,1\r\npancreatology,1\r\npanellīnio synedrio didaktikīs fysikōn epistīmōn kai nees technologies stīn ekpaideusī,-1\r\npanepistimio patron,-1\r\npanepistimio peiraios,-1\r\npanhellenic conference on informatics,-1\r\npanminerva medica,1\r\npanoeconomicus,1\r\npanorama (makati city),-1\r\npanozzo editore,1\r\npanssari,-1\r\npantheon,1\r\npaper age,-1\r\npaper and biomaterials,-1\r\npaper technology,1\r\n\"paper, film and foil converter\",1\r\npaperbark,-1\r\npaperi ja puu oy,-1\r\npaperiliitto,-1\r\npapers and monographs of the finnish institute at athens,1\r\npapers and records : thunder bay historical museum society,1\r\npapers from the norwegian institute at athens,1\r\npapers in arts and humanities,-1\r\npapers in historical phonology,-1\r\npapers in mediaeval studies,1\r\npapers in palaeontology,1\r\npapers in regional science,1\r\npapers of surrealism,1\r\npapers of the bibliographical society of america,1\r\npapers of the british school at rome,3\r\npapers on joyce,1\r\npapers on labour history,-1\r\npapers on language and literature,1\r\npapers on social representations : threads of discussion,1\r\npapers presented at the bhra fluid engineering international conference on energy storage,-1\r\npapers: explorations into childrens literature,1\r\npapersiemed,-1\r\npapéis avulsos de zoologia,1\r\nparabol,-1\r\nparabola,-1\r\nparadigm publishers,1\r\nparadigma,-1\r\nparadigma : i̇ktisadi ve idari araştırmalar dergisi,-1\r\nparadigma akademi yayınevi,-1\r\nparadigmi,1\r\nparagone: arte,1\r\nparagraph,3\r\nparallax,1\r\nparallel and cloud computing research,-1\r\nparallel computing,2\r\nparallel processing letters,1\r\nparallèles,1\r\nparameters,-1\r\nparaninfo digital,1\r\nparasite,1\r\nparasite epidemiology and control,1\r\nparasite immunology,1\r\nparasites and vectors,1\r\nparasitology,1\r\nparasitology international,1\r\nparasitology research,1\r\nparekbolai,1\r\nparenting: science and practice,1\r\nparerga,-1\r\nparergon,1\r\nparikanniemen kontti,-1\r\nparikkalan-rautjarven sanomat,-1\r\nparis review,-1\r\npark & anlegg,-1\r\npark science,1\r\nparkinson's disease,1\r\nparkinsonism and related disorders,1\r\nparks,1\r\nparlando,-1\r\nparliamentary affairs,1\r\nparliamentary history,2\r\n\"parliaments, estates and representation\",2\r\nparlor press,1\r\nparnasso,-1\r\nparnassus: poetry in review,1\r\nparola del passato,1\r\nparole,-1\r\nparole de l'orient,1\r\nparrhesia,1\r\nparse journal,1\r\npartake,-1\r\npartecipazione e conflitto,1\r\npartial answers: journal of literature and the history of ideas,3\r\nparticipations,1\r\nparticipations : journal of audience and reception studies,1\r\nparticipatory design conference,2\r\nparticle and fibre toxicology,2\r\nparticle and particle systems characterization,1\r\nparticulate science and technology,1\r\nparticuology,1\r\npartio,-1\r\npartner abuse,1\r\npartuuna,-1\r\nparty politics,3\r\nparvs publishing,-1\r\npasado y memoria: revista de historia contemporanea,1\r\npasos,-1\r\npassage: tidskrift for litteratur og kritik,1\r\npassagen verlag,1\r\npassato e presente,1\r\npassepartout,1\r\npasserelles entre le commerce et le developpement durable,-1\r\npassive house +,-1\r\npast and present,3\r\npast global changes magazine,-1\r\n\"pastoral care in education: an international journal of personal, social and emotional development\",1\r\npastoral psychology,1\r\npastoralism,1\r\npastoraltheologie: monatsschrift fur wissenschaft und praxis in kirche und gesellschaft,1\r\npastoraltheologische informationen,1\r\npatents & licensing,-1\r\npaternoster press,-1\r\npathobiology,1\r\npathogens,-1\r\npathogens & immunity,-1\r\npathogens and disease,1\r\npathogens and global health,1\r\npathology,1\r\npathology and oncology research,-1\r\npathology case reviews,1\r\npathology international,1\r\npathology research and practice,1\r\npathophysiology,-1\r\npathophysiology of haemostasis and thrombosis,1\r\npatient education and counseling,2\r\npatient experience journal,1\r\npatient preference and adherence,1\r\npatient safety & quality improvement journal,1\r\npatient safety in surgery,1\r\npatient-patient centered outcomes research,1\r\npatina,-1\r\npaton welding journal,-1\r\npatrimônio e memória,1\r\npatristica et mediaevalia,1\r\npatristica nordica annuaria,1\r\npatron,-1\r\npatt : proceedings,-1\r\npatt40 liverpool 2023,-1\r\npattern analysis and applications,1\r\npattern recognition,3\r\npattern recognition and image analysis,-1\r\npattern recognition letters,2\r\npatterns,1\r\npatterns of prejudice,2\r\npaul scherrer institut,-1\r\npaul åström forlag,1\r\npaulist press,1\r\npax forlag,1\r\npayel yayinlari,-1\r\npayot,-1\r\npci journal,1\r\npct international applications,-1\r\npda journal of pharmaceutical science and technology,1\r\npeabody journal of education,1\r\npeace and change: a journal of peace research,1\r\npeace and conflict,1\r\npeace and conflict studies,1\r\n\"peace economics, peace science, and public policy\",1\r\npeace research: the canadian journal of peace and conflict studies,1\r\npeace review,1\r\npeace tourism journal,-1\r\npeacebuilding,1\r\npearson,-1\r\npearson education,1\r\npearson ft press,1\r\npearson higher education,1\r\npeatlands international,-1\r\npec innovation,-1\r\npechatny`j mir g. xanty`-mansijsk,-1\r\npechoro-ily`chskij gosudarstvenny`j prirodny`j biosferny`j zapovednik,-1\r\npedagogia oggi,-1\r\npedagogia più didattica,1\r\npedagogical linguistics,-1\r\npedagogický časopis,1\r\npedagogiek,-1\r\npedagogies,1\r\npedagogika,-1\r\npedagogika,1\r\npedagogische studiën,1\r\npedagogisk forskning i sverige,1\r\n\"pedagogy : critical approaches to teaching literature, language, composition, and culture\",1\r\npedagogy : theory and praxis,-1\r\npedagogy and the human sciences,-1\r\n\"pedagogy, culture and society\",1\r\npedagogía social,1\r\npedagógusképzés,-1\r\npedanssi,-1\r\npedersöre info,-1\r\npediatric allergy and immunology,2\r\npediatric allergy immunology and pulmonology,1\r\npediatric and developmental pathology,1\r\npediatric anesthesia,1\r\npediatric annals,1\r\npediatric blood and cancer,1\r\npediatric cardiology,1\r\npediatric clinics of north america,1\r\npediatric critical care medicine,1\r\npediatric dentistry,1\r\npediatric dermatology,1\r\npediatric diabetes,2\r\npediatric emergency care,1\r\npediatric endocrinology review,-1\r\npediatric exercise science,1\r\n\"pediatric gastroenterology, hepatology & nutrition\",1\r\n\"pediatric health, medicine and therapeutics\",-1\r\npediatric hematology and oncology,1\r\npediatric infectious disease journal,1\r\npediatric investigation,1\r\npediatric medicine,1\r\npediatric nephrology,2\r\npediatric neurology,1\r\npediatric neurosurgery,1\r\npediatric nursing,1\r\npediatric obesity,1\r\npediatric physical therapy,1\r\npediatric pulmonology,1\r\npediatric radiology,1\r\npediatric reports,-1\r\npediatric research,2\r\npediatric rheumatology,1\r\npediatric surgery international,1\r\npediatric transplantation,1\r\npediatrics,3\r\npediatrics and neonatology,1\r\npediatrics and therapeutics,-1\r\npediatrics in review,1\r\npediatrics international,1\r\npediatrics research international journal,-1\r\npedobiologia,1\r\npedosphere,1\r\npeer community in evolutionary biology,-1\r\npeer community in genomics,-1\r\npeer community journal,1\r\npeer j preprints,-1\r\npeer-reviewed c-crcs volume,-1\r\npeer-to-peer networking and applications,1\r\npeerj,1\r\npeerj analytical chemistry,1\r\npeerj computer science,1\r\npeeters,2\r\npegasus,-1\r\npegem akademi,-1\r\npeking university law journal,1\r\npeking university press,-1\r\npelastus- ja turvallisuusalan tutkimus,1\r\npelastusopiston julkaisu,-1\r\npelastusopiston julkaisu : d-sarja,-1\r\npelastustieto,-1\r\npelckmans pro,-1\r\npelitutkimuksen vuosikirja,1\r\npellervon julkaisupalvelu oy,-1\r\npeloponnīsiaka,-1\r\npen & sword,-1\r\npendragon press,2\r\npenerbit universiti sains malaysia,-1\r\npenguin books,-1\r\npeniope verlag anja urbanek,1\r\npenn state university press,1\r\npennsylvania magazine of history and biography,1\r\npennsylvania state university press,1\r\npennwell books,1\r\npensa multimedia,-1\r\npensamiento,1\r\npensamiento critico: revista electrònica de historia,1\r\npensar enfermagem,-1\r\npensee,1\r\npensoft publishers,1\r\npentagon press,-1\r\npenzenskij gosudarstvenny`j universitet,1\r\npeople : international journal of social sciences,1\r\npeople and nature,1\r\npeptides,1\r\nper aspera ad astra,-1\r\nper la filosofia,-1\r\nper leggere,1\r\nperception,1\r\nperceptual and motor skills,1\r\npercursos linguísticos,-1\r\npercussive notes,-1\r\nperegrinations,-1\r\nperfect beat: the pacific journal of research into contemporary music and popular culture,1\r\nperfiles latinoamericanos,1\r\nperformance enhancement & health,1\r\nperformance evaluation,2\r\nperformance matters,1\r\nperformance measurement and metrics,1\r\nperformance paradigm,1\r\nperformance philosophy,1\r\nperformance research,3\r\nperformance research books,1\r\nperforming ethos: an international journal of ethics in theatre & performance,1\r\nperfusion: kreislauferkrankungen in klinik und praxis,1\r\nperfusion: uk,1\r\npergamon press,1\r\nperhe- ja pariterapialehti,-1\r\nperhehoito,-1\r\nperheyritysten liitto,-1\r\nperhokalastus,-1\r\nperichoresis,1\r\npericope,1\r\nperiférica,-1\r\nperinatal journal,1\r\nperinola-revista de investigacion quevediana,1\r\nperiodica mathematica hungarica,1\r\nperiodica polytechnica : mechanical engineering,-1\r\nperiodica polytechnica : social and management sciences,-1\r\nperiodica polytechnica : transportation engineering,-1\r\nperiodica polytechnica electrical engineering and computer science,-1\r\nperiodica polytechnica: chemical engineering,1\r\nperiodica polytechnica: civil engineering,1\r\nperiodico di mineralogia,1\r\nperiodicum biologorum,1\r\nperiodika,-1\r\nperiodontology 2000,2\r\nperioperative medicine,1\r\nperipeti,1\r\nperipheral histories?,-1\r\nperiskop,1\r\nperitia,1\r\nperitoneal dialysis international,1\r\npermafrost and periglacial processes,1\r\nperson-centered & experiential psychotherapies,1\r\npersona grata,-1\r\npersona studies,1\r\npersonal and ubiquitous computing,1\r\npersonal relationships,1\r\npersonal- und organisationsentwicklung in einrichtungen der lehre und forschung,1\r\npersonality and individual differences,2\r\npersonality and mental health,1\r\npersonality and social psychology bulletin,3\r\npersonality and social psychology review,3\r\npersonality disorders-theory research and treatment,1\r\npersonality science,1\r\npersonalized medicine,1\r\npersonalized medicine in psychiatry,1\r\npersonhistorisk tidskrift,1\r\npersonnel psychology,2\r\npersonnel review,1\r\npersoonia,2\r\nperspecta: the yale architectural journal,1\r\nperspectivas,-1\r\nperspectivas contemporâneas,-1\r\nperspectivas em ciencia da informacao,1\r\nperspective on public management and governance,1\r\nperspective-la revue de l inha,-1\r\nperspectives : policy and practice in higher education,1\r\nperspectives in biology and medicine,1\r\nperspectives in ecology and conservation,1\r\nperspectives in education,1\r\nperspectives in plant ecology evolution and systematics,1\r\nperspectives in psychiatric care,1\r\nperspectives in public health,1\r\nperspectives in vascular surgery and endovascular therapy,1\r\nperspectives missionnaires,-1\r\nperspectives médiévales,1\r\nperspectives of earth and space scientists,1\r\nperspectives of new music,1\r\nperspectives on global development and technology,1\r\nperspectives on history,-1\r\nperspectives on performance,-1\r\nperspectives on politics,3\r\nperspectives on psychological science,3\r\nperspectives on science,1\r\nperspectives on sexual and reproductive health,1\r\nperspectives on terrorism,1\r\nperspectives: studies in translation theory and practice,3\r\nperspektiv,-1\r\nperspektiven der wirtschaftspolitik,1\r\npersuasions,1\r\nperséides,-1\r\npertanika journal of science & technology,-1\r\npertubuhan cired malaysia electricity distribution conference,-1\r\nperussanoma,-1\r\nperussuomalainen,-1\r\nperusta,-1\r\nperuste,-1\r\nperustuslakiblogi,-1\r\nperuvian journal of epistemology,1\r\npervasive and mobile computing,2\r\nperviytom,-1\r\npesquisa agropecuaria brasileira,1\r\npesquisa veterinaria brasileira,1\r\npest management science,2\r\npesticide biochemistry and physiology,1\r\npet clinics,1\r\npeter lang,1\r\n\"peter-weiss-jahrbuch fur literatur, kunst und politik im 20. jahrhundert\",1\r\npeterburgskij istoritsheskij zhurnal,-1\r\npeterburgskij èkonomičeskij žurnal,-1\r\npetra,-1\r\npetroleum and coal,-1\r\npetroleum chemistry,1\r\npetroleum geology conference series,1\r\npetroleum geoscience,1\r\npetroleum research,-1\r\npetroleum science,1\r\npetroleum science and technology,1\r\npetrology,1\r\npetrophysics,1\r\npetropolis,-1\r\npetrozavodskij gosudarstvenny`j universitet,-1\r\npetsamolaista,-1\r\npetäjävesi,-1\r\npferdeheilkunde,1\r\npflege,-1\r\npflege professionell,-1\r\npflugers archiv: european journal of physiology,1\r\nph-status,-1\r\nphaenex,-1\r\nphage,1\r\nphaidon press,1\r\nphanomenologische forschungen,1\r\npharmaca fennica,-1\r\npharmaceutical biology,1\r\npharmaceutical chemistry journal,1\r\npharmaceutical development and technology,1\r\npharmaceutical journal,1\r\npharmaceutical medicine,1\r\npharmaceutical patent analyst,-1\r\npharmaceutical press,1\r\npharmaceutical regulatory affairs,-1\r\npharmaceutical research,2\r\npharmaceutical statistics,1\r\npharmaceutical technology,1\r\npharmaceutical technology europe,1\r\npharmaceutical technology in hospital pharmacy,-1\r\npharmaceuticals,-1\r\npharmaceuticals policy and law,1\r\npharmaceutics,-1\r\npharmacoeconomics,2\r\npharmacoeconomics and outcomes news,1\r\npharmacoepidemiology and drug safety,1\r\npharmacogenetics and genomics,1\r\npharmacogenomics,1\r\npharmacogenomics and personalized medicine,1\r\npharmacogenomics journal,1\r\npharmacognosy magazine,-1\r\npharmacological reports,1\r\npharmacological research,3\r\npharmacological research : natural products,-1\r\npharmacological research : reports,1\r\npharmacological reviews,3\r\npharmacology,1\r\npharmacology and therapeutics,2\r\npharmacology biochemistry and behavior,1\r\npharmacology research & perspectives,1\r\npharmacopsychiatry,1\r\npharmacotherapy,1\r\npharmacy,-1\r\npharmacy education,1\r\npharmacy practice,1\r\npharmanutrition,1\r\npharmazie,1\r\npharos : journal of the netherlands institute at athens,1\r\nphase transitions,1\r\nphenomenological inquiry,-1\r\nphenomenology and mind,2\r\nphenomenology and practice,1\r\nphenomenology and the cognitive sciences,3\r\nphenomics,-1\r\nphi,1\r\nphi delta kappan,1\r\nphile,-1\r\nphilip wilson publishers,1\r\nphilippine agricultural scientist,1\r\nphilippine journal of crop science,1\r\nphilippine journal of linguistics,1\r\nphilippine journal of psychology,-1\r\nphilippine journal of veterinary medicine,1\r\nphilippine political science journal,-1\r\nphilologia classica,1\r\nphilologia estonica tallinnensis,1\r\nphilologia hispalensis,1\r\nphilologica canariensia,1\r\nphilologica jassyensia,1\r\nphilological encounters,-1\r\nphilological quarterly,3\r\nphilologie im netz,1\r\nphilologus,3\r\nphilosophers imprint,3\r\nphilosophia,1\r\nphilosophia africana,1\r\nphilosophia antiqua,1\r\nphilosophia christi,1\r\nphilosophia mathematica,2\r\nphilosophia reformata,1\r\nphilosophia scientiae: studies in history and philosophy of science,1\r\nphilosophia verlag,-1\r\nphilosophica,1\r\nphilosophical explorations,2\r\nphilosophical forum,1\r\nphilosophical inquiries,1\r\nphilosophical inquiry in education,1\r\nphilosophical inquiry: international quarterly,1\r\nphilosophical investigations,1\r\nphilosophical issues: a supplement to nous,2\r\nphilosophical journal of conflict and violence,1\r\nphilosophical magazine,1\r\nphilosophical magazine letters,1\r\nphilosophical news,1\r\nphilosophical papers,1\r\nphilosophical perspectives,2\r\nphilosophical practice,1\r\nphilosophical psychology,2\r\nphilosophical quarterly,3\r\nphilosophical readings,-1\r\nphilosophical review,3\r\nphilosophical society of turkey,1\r\nphilosophical studies,3\r\nphilosophical topics,2\r\nphilosophical transactions of the royal society a : mathematical physical and engineering sciences,2\r\nphilosophical transactions of the royal society b: biological sciences,2\r\nphilosophical writings,1\r\nphilosophie antique,1\r\nphilosophies,-1\r\nphilosophiques,1\r\nphilosophische rundschau,1\r\nphilosophisches jahrbuch,1\r\nphilosophy,2\r\nphilosophy & technology,2\r\nphilosophy and geography,1\r\nphilosophy and literature,3\r\nphilosophy and phenomenological research,3\r\nphilosophy and politics,3\r\nphilosophy and public affairs,3\r\nphilosophy and rhetoric,1\r\nphilosophy and social criticism,2\r\nphilosophy and the mind sciences,1\r\nphilosophy and theology,1\r\nphilosophy and theory in biology,1\r\nphilosophy and theory in higher education,1\r\nphilosophy compass,2\r\nphilosophy east and west,1\r\nphilosophy in review,1\r\nphilosophy of coaching,-1\r\nphilosophy of education,1\r\nphilosophy of history and culture,1\r\nphilosophy of humor yearbook,1\r\nphilosophy of management,1\r\nphilosophy of mathematics education journal,-1\r\nphilosophy of music education review,1\r\nphilosophy of photography,1\r\nphilosophy of physics,1\r\nphilosophy of science,3\r\nphilosophy of the city journal,1\r\nphilosophy of the social sciences,2\r\nphilosophy pathways,-1\r\nphilosophy study,-1\r\nphilosophy today,1\r\n\"philosophy, culture & traditions\",-1\r\n\"philosophy, ethics and humanities in medicine\",1\r\n\"philosophy, politics and critique\",-1\r\n\"philosophy, psychiatry, and psychology\",1\r\n\"philosophy, theology and the sciences\",1\r\n\"philosophy, theory, and practice in biology\",1\r\nphlebologie,1\r\nphlebology,1\r\nphoenix: the journal of the classical association of canada,2\r\nphoibos verlag,1\r\nphoneix yayınevi,-1\r\nphonetica,3\r\nphonetics teaching & learning conference,1\r\nphonology,3\r\nphosphorus sulfur and silicon and the related elements,1\r\nphotoacoustics,2\r\n\"photobiomodulation, photomedicine, and laser surgery\",1\r\nphotochem,-1\r\nphotochemical and photobiological sciences,1\r\nphotochemistry and photobiology,1\r\nphotodermatology photoimmunology and photomedicine,1\r\nphotodiagnosis and photodynamic therapy,1\r\nphotogrammetric engineering and remote sensing,1\r\nphotogrammetric journal of finland,-1\r\nphotogrammetric record,1\r\n\"photogrammetrie, fernerkundung, geoinformation\",1\r\nphotographies,1\r\nphotography and culture,1\r\nphotonic network communications,1\r\nphotonic sensors,1\r\nphotonics,-1\r\nphotonics & lasers in medicine,-1\r\nphotonics and nanostructures: fundamentals and applications,1\r\nphotonics letters of poland,-1\r\nphotonics research,2\r\nphotonics spectra,-1\r\nphotoresearcher (croydon),-1\r\nphotosynthesis research,1\r\nphotosynthetica,1\r\nphrasis,1\r\nphronema,1\r\nphronesis,3\r\nphronésis,-1\r\nphycologia,1\r\nphycological research,1\r\nphysica a: statistical mechanics and its applications,1\r\nphysica b: condensed matter,1\r\nphysica c: superconductivity and its applications,1\r\nphysica d: nonlinear phenomena,1\r\nphysica e: low: dimensional systems and nanostructures,1\r\nphysica medica,1\r\nphysica scripta,1\r\nphysica scripta: topical issues,1\r\nphysica status solidi a: applications and materials science,1\r\nphysica status solidi b : basic research,1\r\nphysica status solidi: rapid research letters,1\r\nphysica verlag,1\r\nphysical acoustics,1\r\nphysical activity and health,1\r\nphysical and engineering sciences in medicine,1\r\nphysical and occupational therapy in geriatrics,1\r\nphysical and occupational therapy in pediatrics,1\r\nphysical biology,1\r\nphysical chemistry chemical physics,3\r\nphysical chemistry research,-1\r\nphysical communication,1\r\nphysical culture and sport studies and research,1\r\nphysical education and sport pedagogy,1\r\nphysical geography,1\r\nphysical medicine and rehabilitation clinics of north america,1\r\nphysical mesomechanics,1\r\nphysical review a,2\r\nphysical review applied,2\r\nphysical review b,2\r\nphysical review c,2\r\nphysical review d,2\r\nphysical review e,2\r\nphysical review fluids,1\r\nphysical review letters,3\r\nphysical review materials,2\r\nphysical review physics education research,2\r\nphysical review research,1\r\nphysical review x,3\r\nphysical review. accelerators and beams,1\r\nphysical sciences reviews,1\r\nphysical separation in science and engineering,1\r\nphysical society of japan,1\r\nphysical therapy,2\r\nphysical therapy in sport,1\r\nphysical therapy reviews,1\r\nphysician and sportsmedicine,1\r\nphysicochemical problems of mineral processing,1\r\nphysics,-1\r\nphysics and chemistry of glasses: european journal of glass science and technology part b,1\r\nphysics and chemistry of liquids,1\r\nphysics and chemistry of minerals,1\r\nphysics and chemistry of the earth,1\r\nphysics and imaging in radiation oncology,1\r\nphysics education,1\r\nphysics essays,1\r\nphysics in medicine and biology,2\r\nphysics in perspective,1\r\nphysics letters a,1\r\nphysics letters b,3\r\nphysics of atomic nuclei,1\r\nphysics of fluids,1\r\nphysics of life reviews,2\r\nphysics of low-dimensional structures,1\r\nphysics of metals and metallography,1\r\nphysics of particles and nuclei,1\r\nphysics of particles and nuclei letters,1\r\nphysics of plasmas,1\r\nphysics of the dark universe,1\r\nphysics of the earth and planetary interiors,1\r\nphysics of the solid state,1\r\nphysics of wave phenomena,1\r\nphysics open,1\r\nphysics procedia,1\r\nphysics reports : review section of physics letters,3\r\nphysics teacher,1\r\nphysics today,1\r\nphysics world,-1\r\nphysics-uspekhi,1\r\nphysikalische medizin rehabilitationsmedizin kurortmedizin,1\r\nphysio-géo,1\r\nphysiologia,-1\r\nphysiologia plantarum,1\r\nphysiological and molecular plant pathology,1\r\nphysiological chemistry and physics and medical nmr,1\r\nphysiological entomology,1\r\nphysiological genomics,1\r\nphysiological measurement,1\r\nphysiological reports,1\r\nphysiological research,1\r\nphysiological reviews,3\r\nphysiology,1\r\nphysiology and behavior,1\r\nphysiology and molecular biology of plants,1\r\nphysiology international,1\r\nphysiotherapy,2\r\nphysiotherapy canada,1\r\nphysiotherapy research international,1\r\nphysiotherapy theory and practice,1\r\nphysis,1\r\nphytobiomes journal,-1\r\nphytochemical analysis,1\r\nphytochemistry,1\r\nphytochemistry letters,1\r\nphytochemistry reviews,1\r\nphytocoenologia,1\r\nphytofrontiers,1\r\nphytokeys,1\r\nphytomedicine,1\r\nphytomedicine plus,1\r\nphyton: annales rei botanicae,1\r\nphyton: international journal of experimental botany,1\r\nphytoparasitica,1\r\nphytopathologia mediterranea,1\r\nphytopathology,1\r\nphytopathology research,1\r\nphytoprotection,1\r\nphytotaxa,1\r\nphytotherapie,1\r\nphytotherapy research,1\r\npianisti,-1\r\npiccola impresa,-1\r\npickering & chatto,1\r\npickwick publications,-1\r\npieksämäen lehti,-1\r\npielavesi-keitele,-1\r\npielęgniarstwo polskie,-1\r\npielęgniarstwo xxi wieku,-1\r\npieni on suurin,-1\r\npietarsaaren kaupunki,-1\r\npietarsaaren sanomat,-1\r\npig progress,-1\r\npigment and resin technology,1\r\npigment cell and melanoma research,2\r\npihvikarja,-1\r\npikkutrilli,-1\r\npilares d'elegância lda,-1\r\npilot and feasibility studies,1\r\npilven veikko,-1\r\npimenta cultural,-1\r\npimpinella,-1\r\npinni,-1\r\npinsetti,-1\r\npioni-jäsenlehti,-1\r\npipeline and gas journal,1\r\npiplia,-1\r\npirandelliana: rivista internazionale di studi e documenti,1\r\npirkanmaan alta,-1\r\npirkanmaan pääasiat,-1\r\npirotski zbornik,-1\r\npirta,-1\r\npisa university press,1\r\npisamat,-1\r\npisma v zhurnal tekhnicheskoi fiziki,-1\r\npitagora editrice,-1\r\npitchstone publishing,-1\r\npittsburgh journal of technology law & policy,-1\r\npituitary,1\r\npitäjäläinen,-1\r\npitäjänuutiset,-1\r\npizhūhishhā-yi iqtiṣādī,-1\r\npizhūhish/hā-yi falsafī,1\r\npizhūhish/hā-yi zabān/shināsī,-1\r\npk ank,-1\r\npk ank : viikonvaihde ankkuri,-1\r\nplaani,-1\r\nplace branding and public diplomacy,1\r\nplacenta,2\r\nplacenta and reproductive medicine,-1\r\nplaces: forum of design for the public realm,1\r\nplains anthropologist,1\r\nplainsong and medieval music,2\r\nplanet@risk,-1\r\nplanetary and space science,1\r\nplanext,1\r\nplanning and environmental law,1\r\nplanning education,-1\r\nplanning perspectives,2\r\nplanning practice and research,1\r\nplanning theory,2\r\nplanning theory and practice,2\r\nplant and cell physiology,2\r\nplant and fungal systematics,1\r\nplant and soil,2\r\nplant archives,-1\r\nplant biology,1\r\nplant biosystems,1\r\nplant biotechnology,1\r\nplant biotechnology journal,3\r\nplant biotechnology reports,1\r\nplant breeding,1\r\nplant cell,3\r\nplant cell and environment,3\r\nplant cell biotechnology and molecular biology,-1\r\nplant cell reports,1\r\nplant cell tissue and organ culture,1\r\nplant communications,1\r\nplant direct,1\r\nplant disease,1\r\nplant diversity,-1\r\n\"plant diversity and evolution: phylogeny, biogeography, structure and function\",1\r\nplant diversity of central asia,-1\r\nplant ecology,1\r\nplant ecology and diversity,1\r\nplant ecology and evolution,1\r\nplant engineering,1\r\nplant foods for human nutrition,2\r\nplant genetic resources,1\r\nplant genome,1\r\nplant growth regulation,1\r\nplant health progress,1\r\nplant journal,2\r\nplant methods,1\r\nplant molecular biology,1\r\nplant molecular biology reporter,1\r\nplant omics,1\r\nplant pathology,2\r\nplant pathology journal,-1\r\nplant perspectives,-1\r\nplant phenomics,1\r\nplant physiology,3\r\nplant physiology and biochemistry,1\r\nplant production science,1\r\nplant science,1\r\nplant signaling and behavior,1\r\nplant soil and environment,1\r\nplant species biology,1\r\nplant stress,1\r\nplant systematics and evolution,1\r\nplant-environment interactions,1\r\nplanta,1\r\nplanta medica,1\r\nplants,-1\r\n\"plants, people, planet\",1\r\nplari,-1\r\nplasma,-1\r\nplasma and fusion research,1\r\nplasma chemistry and plasma processing,1\r\nplasma devices and operations,1\r\nplasma physics and controlled fusion,2\r\nplasma physics reports,1\r\nplasma processes and polymers,1\r\nplasma research express,1\r\nplasma science & technology,1\r\nplasma sources science and technology,1\r\nplasmid,1\r\nplasmonics,1\r\nplastic and aesthetic research,-1\r\nplastic and reconstructive surgery,2\r\nplastic and reconstructive surgery : global open,1\r\nplastic surgery: an international journal,-1\r\nplastic surgical nursing,1\r\nplastics engineering,1\r\nplastics research online,-1\r\nplastics rubber and composites,1\r\nplastičeskaâ hirurgiâ i èstetičeskaâ medicina,-1\r\nplatelets,1\r\nplatforma obwatelska,-1\r\nplatforms & society,1\r\nplating and surface finishing,1\r\nplayspace,-1\r\nplaza y valdes,1\r\nplos biology,3\r\nplos climate,1\r\nplos complex systems,1\r\nplos computational biology,3\r\nplos digital health,1\r\nplos genetics,2\r\nplos global public health,1\r\nplos medicine,3\r\nplos mental health,-1\r\nplos neglected tropical diseases,2\r\nplos one,1\r\nplos pathogens,3\r\nplos sustainability and transformation,1\r\nplos water,1\r\nploughshares,-1\r\nplural editores,1\r\nplural publishing,1\r\npluralist,1\r\npluteus,-1\r\npluto press,1\r\nplys,1\r\npm press,-1\r\npm&r,-1\r\npmla: publications of the modern language association of america,3\r\npmm journal of applied mathematics and mechanics,1\r\npmsa publishing,-1\r\npnas,3\r\npnas nexus,1\r\npneuma: the journal of the society for pentecostal studies,1\r\npneumologie,1\r\npneumonia,1\r\npo&sie,-1\r\npodoprintti,-1\r\npoe studies,1\r\npoesiavihkot,-1\r\npoetica: zeitschrift fur sprach: und literaturwissenschaft,3\r\npoetiche: letteratura e altro,1\r\npoetics,3\r\npoetics today,3\r\npoetique,3\r\npoetry,1\r\npoetry review,1\r\npoetry wales,-1\r\npohjalainen yrittäjä,-1\r\npohjankyrö-lehti,-1\r\npohjanmaan opettaja,-1\r\npohjanmaan terveystieteiden päivät,-1\r\npohjois-karjalan ammattikorkeakoulu,-1\r\npohjois-karjalan historiallinen yhdistys ry,-1\r\npohjois-karjalan historiallisen yhdistyksen vuosikirja,1\r\npohjois-savon sairaanhoitopiirin julkaisuja,-1\r\npohjois-savon sotaveteraanipiirin jouluviesti,-1\r\npohjois-suomen historiallinen yhdistys,-1\r\npohjois-suomen sosiaalialan osaamiskeskuksen julkaisusarja,-1\r\npohjoisen tekijät : lapin amkin asiantuntijablogi,-1\r\npohjoisen tekijät : lapin ammattikorkeakoulun julkaisuja,-1\r\npohjola-norden,-1\r\npohjolan historiankirjoitus,-1\r\npohto oy,-1\r\npoiesis und praxis,1\r\npoint of care,-1\r\npokroky matematiky : fyziky a astronomie,-1\r\npolanyiana,1\r\npolar biology,1\r\npolar geography,1\r\npolar libraries bulletin,-1\r\npolar record,1\r\npolar research,1\r\npolar science,1\r\npoleemi,-1\r\npolemos,-1\r\npolhem,1\r\npolice practice and research,1\r\npolice quarterly,1\r\npolicing,1\r\npolicing and society,2\r\npolicing: an international journal of police strategies and management,1\r\npolicy & practice,-1\r\npolicy and internet,1\r\npolicy and politics,2\r\npolicy and practice in health and safety,1\r\npolicy and society,1\r\npolicy brief,-1\r\npolicy brief,1\r\npolicy brief (unesco institute for information technologies in education),-1\r\npolicy design and practice,1\r\npolicy futures in education,1\r\npolicy options,-1\r\npolicy press,1\r\npolicy reviews in higher education,1\r\npolicy sciences,2\r\npolicy studies,1\r\npolicy studies journal,3\r\n\"policy, politics, and nursing practice\",1\r\npolifonia,1\r\npoligrafi,-1\r\npoliisiammattikorkeakoulu,-1\r\npoliisiammattikorkeakoulun katsauksia,-1\r\npoliisiammattikorkeakoulun oppikirjat,-1\r\npoliisiammattikorkeakoulun raportteja,-1\r\npoliisiammattikorkeakoulun tutkimuksia,1\r\npoliisikoira,-1\r\npoliittinen talous,1\r\npoliittisen historian julkaisuja,-1\r\npoliittiset kuplat,-1\r\npoliklinikka,-1\r\npolilingvialʹnostʹ i transkulʹturnye praktiki,1\r\npolimax,-1\r\npolimeros: ciencia e tecnologia,-1\r\npolimery,-1\r\npoliolehti,-1\r\npolis,1\r\npolis: politicheskie issledovaniya,1\r\npolish botanical society,-1\r\npolish cartographical review,-1\r\npolish journal for american studies,1\r\npolish journal of chemical technology,1\r\npolish journal of ecology,1\r\npolish journal of english studies,1\r\npolish journal of environmental studies,1\r\npolish journal of food and nutrition sciences,1\r\npolish journal of microbiology,1\r\npolish journal of natural sciences. supplement,-1\r\npolish journal of pathology,-1\r\npolish journal of sport and tourism,-1\r\npolish journal of veterinary sciences,1\r\npolish maritime research,1\r\npolish music journal,1\r\npolish polar research,1\r\npolish political science,1\r\npolish review,1\r\npolish sociological review,1\r\npolish yearbook of international law,1\r\npolistampa,-1\r\npolitechnika gdanska wydawnictwo,-1\r\npolitechnika lubelska,-1\r\npolitecnico di milano,-1\r\npoliteija,-1\r\npoliteja,1\r\npolitex: political expertise journal,1\r\npolitica,-1\r\npolitica antica,1\r\npolitica del diritto,1\r\npolitica y cultura,1\r\npolitica y gobierno,-1\r\npolitica: tidsskrift for politisk videnskab,1\r\npolitical analysis,3\r\npolitical and legal anthropology review,1\r\npolitical behavior,3\r\npolitical communication,3\r\npolitical geography,3\r\npolitical philosophy,1\r\npolitical psychology,2\r\npolitical quarterly,1\r\npolitical research exchange,1\r\npolitical research quarterly,3\r\npolitical science,1\r\npolitical science quarterly,1\r\npolitical science research and methods,2\r\npolitical studies,3\r\npolitical studies review,1\r\npolitical theology,1\r\npolitical theory,3\r\npoliticheskaja lingvistika,1\r\npoliticka ekonomie,1\r\npoliticka misao,1\r\npolitické vedy,1\r\npolitics,1\r\npolitics & policy,1\r\npolitics and animals,-1\r\npolitics and gender,2\r\npolitics and governance,1\r\npolitics and religion,1\r\npolitics and society,3\r\npolitics and the life sciences,1\r\npolitics in central europe,1\r\npolitics of the low countries,1\r\npolitics philosophy and economics,2\r\n\"politics, groups, and identities\",1\r\n\"politics, religion & ideology\",1\r\npolitiikan ja talouden tutkimuksen laitoksen julkaisuja,-1\r\npolitiikasta.fi,-1\r\npolitiikka,2\r\npolitiken,-1\r\npolitikon,1\r\npolitique africaine,1\r\npolitique etrangere,1\r\npolitique europeenne,1\r\npolitische vierteljahresschrift,1\r\npolitisches lernen,-1\r\npolitisk revy,1\r\npolitix,1\r\npolitičeskaâ nauka,-1\r\npolitičke analize,-1\r\npolitologický časopis,1\r\npolity,1\r\npolity press,3\r\npoljarnyj vestnik,1\r\npoljin,-1\r\npollack periodica,1\r\npollution engineering,1\r\npolonica,1\r\npolska akademia nauk,-1\r\npolski proces cywilny,-1\r\npolski przeglad dyplomatyczny-polish diplomatic review,1\r\npolskie archiwum medycyny wewnetrznej,1\r\npolskie towarzystwo bezpieczeństwa i niezawodności,-1\r\npolskie towarzystwo informatyczne,-1\r\npolycyclic aromatic compounds,1\r\npolyhedron,1\r\npolymer,1\r\npolymer bulletin,1\r\npolymer chemistry,2\r\npolymer composites,1\r\npolymer degradation and stability,1\r\npolymer engineering and science,1\r\npolymer international,1\r\npolymer journal,1\r\npolymer reviews,1\r\npolymer science series a,1\r\npolymer science series b,1\r\npolymer science series c,1\r\npolymer testing,1\r\npolymer-plastics technology and engineering,1\r\npolymer: korea,-1\r\npolymers,-1\r\npolymers and polymer composites,1\r\npolymers for advanced technologies,1\r\npolymers from renewable resources,1\r\npolymorfi,-1\r\npolyolefins journal,-1\r\npolyphenols communication,-1\r\npolyteknisk forlag,1\r\npolítica común,1\r\npomegranate,1\r\npomorania antiqua,-1\r\nponta de lança,1\r\nponte,1\r\npontes,-1\r\npontifical institute of mediaeval studies,-1\r\n\"pontificia universidad católica del perú, fondo editorial\",-1\r\npontificia università gregoriana editrice,-1\r\npontificium institutum biblicum,1\r\nponto-baltica,1\r\npoppis,-1\r\npopular communication,1\r\npopular culture review,1\r\npopular inquiry,1\r\npopular music,3\r\npopular music and society,3\r\npopular music history,1\r\npopular musicology online,1\r\npopulation,1\r\npopulation & sociétés,-1\r\npopulation and development review,3\r\npopulation and environment,1\r\npopulation bulletin,1\r\npopulation ecology,1\r\npopulation health management,1\r\npopulation health metrics,1\r\npopulation medicine,1\r\npopulation research and policy review,1\r\npopulation space and place,1\r\npopulation studies,1\r\npopulation studies : a journal of demography,2\r\npopulism,1\r\npopulär arkeologi,-1\r\nporadnik jezykowy,1\r\nporatek uutiset,-1\r\nporcine health management,1\r\nporilaine,-1\r\nporin kirkkosanomat,-1\r\nporin taidemuseo,-1\r\nporin taidemuseon julkaisuja,-1\r\nporn studies,1\r\nporomies,-1\r\nporras,-1\r\nporrassalmi,-1\r\nport technology international,-1\r\nporta linguarum,1\r\nporta linguarum orientalium,1\r\nportal forlag,1\r\nportal: journal of multidisciplinary international studies,1\r\nportal: libraries and the academy,1\r\nportland international conference on management of engineering and technology,-1\r\nportland press,1\r\nporto biomedical journal,-1\r\nportti,-1\r\nportugalia,1\r\nportugaliae mathematica,1\r\nportugese journal of sport sciences-revista portuguesa de ciências do desporto,1\r\nportugese studies review,1\r\nportuguese economic journal,1\r\nportuguese literary and cultural studies,1\r\nportuguese studies,1\r\npos proceedings of science,-1\r\nposeidon förlag,-1\r\npositif,1\r\npositio,-1\r\npositioning,-1\r\npositions: east asia cultures critique,2\r\npositivity,1\r\nposiva oy,-1\r\npossibility studies and society,1\r\npost classical archaeologies,1\r\npost script,1\r\npost-communist economies,1\r\npost-medieval archaeology,2\r\npost-soviet affairs,2\r\npost: a review of poetry studies,-1\r\npostcolonial directions in education,1\r\npostcolonial studies,2\r\npostcolonial text,1\r\npostdigital science and education,1\r\npostepy w kardiologii interwencyjnej,1\r\npostgraduate medical journal,1\r\npostgraduate medicine,1\r\npostharvest biology and technology,2\r\npostimees,-1\r\npostmedieval-a journal of medieval cultural studies,-1\r\npostmetropolis editorial,-1\r\npostmodern culture,1\r\npostępy dermatologii i alergologii,1\r\npotato research,1\r\npotential analysis,2\r\npotilaan lääkärilehti,-1\r\npotschefstroom electronic law journal,1\r\npotsdam universitätsverlag,1\r\npoultry science,1\r\npouvoirs,-1\r\npoveri,-1\r\npoverty and development working papers,-1\r\npowder diffraction,1\r\npowder metallurgy,1\r\npowder metallurgy and metal ceramics,1\r\npowder technology,2\r\npowders,-1\r\npower,1\r\npower and education,1\r\npower conversion intelligent motion europe international exhibition and conference,-1\r\npower electronic devices and components,1\r\npower engineering,1\r\npower engineering and optimization conference,-1\r\npower institutions in post-soviet societies,1\r\npower technology and engineering,1\r\npowerplant chemistry,-1\r\npoznan studies in contemporary linguistics,1\r\npoznan studies in the philosophy of the sciences and the humanities,1\r\nppar research,-1\r\npqr-kultur,-1\r\nprabandhan : indian journal of management,-1\r\nprace i materialy muzeum archeologicznego i etnograficznego w lodzi: seria archeologiczna,1\r\nprace naukowe - politechnika warszawska. transport,-1\r\nprace naukowe uniwersytetu ekonomicznego we wroclawiu,-1\r\nprace polonistyczne,1\r\nprace z dejin techniky a prirodnich ved,1\r\npractical action publishing,1\r\npractical assessment research and evaluation,1\r\npractical laboratory medicine,1\r\npractical matters,1\r\npractical neurology,1\r\npractical papers for the bible translator,1\r\npractical theology,1\r\npractice,1\r\npractice periodical on structural design and construction,1\r\npracticing anthropology,-1\r\npracticus,-1\r\npractitioner,1\r\npraeger,2\r\npraehistorische zeitschrift,2\r\npraesens verlag,1\r\npragmalinguistica,1\r\npragmatic and observational research,1\r\npragmatic case studies in psychotherapy,1\r\npragmatics,2\r\npragmatics and cognition,2\r\npragmatics and society,2\r\npragmatism today,1\r\npragmática sociocultural,1\r\nprague economic papers,1\r\nprague medical report,-1\r\nprague stringology conference,1\r\nprakseologia,1\r\npraktika tes en athenais archaiologikes etaireais,1\r\npraktische metallographie-practical metallography,1\r\npraktische theologie,1\r\npraktische tierarzt,1\r\npraktiske grunde: tidsskrift for kultur og samfunnsvitenskab,1\r\npraktyka teoretyczna,1\r\npram?na,1\r\nprasad balan iyer,-1\r\npratique vétérinaire équine,-1\r\npratiques,1\r\npratiques psychologiques,1\r\npravda severa,1\r\npravna fakulteta ljubljana,-1\r\npravni fakultet sveučilišta u zagrebu,-1\r\npravo,-1\r\npravo i politika,-1\r\npravo ta ìnnovacìĭne suspìlʹstvo,1\r\npravoslavnaya e`nciklopediya,-1\r\npravoslavny`j svyato-tixonovskij gumanitarny`j universitet,-1\r\npraxis der kinderpsychologie und kinderpsychiatrie,-1\r\nprecambrian research,3\r\nprecision agriculture,1\r\nprecision chemistry,1\r\nprecision engineering: journal of the international societies for precisionengineering and nanotechnology,1\r\nprecision nanomedicine,-1\r\nprecollege philosophy and public practice,1\r\n\"predpriyatie \"\"novaya texnika\"\"\",-1\r\n\"preferred meeting management, incorporated\",-1\r\npregnancy hypertension,1\r\nprehistoire anthropologie mediterraneennes,1\r\nprehled vyzkumi,1\r\nprehospital and disaster medicine,1\r\nprehospital emergency care,1\r\npreistoria alpina,1\r\npremiss förlag,-1\r\nprenatal diagnosis,1\r\nprensas de la universidad de zaragoza,1\r\npreparative biochemistry and biotechnology,1\r\nprescrire international,1\r\npresence : virtual and augmented reality,1\r\npresence africaine,1\r\npresence francophone,1\r\npresent environment and sustainable development,1\r\npreservation,1\r\npresidential studies quarterly,1\r\npreslia,1\r\npress start,-1\r\npresse medicale,1\r\npresses de l'ifpo,-1\r\npresses de l'inalco,1\r\npresses de l`université de montréal,1\r\npresses de l`université du québec,1\r\npresses de l`université laval,1\r\npresses de sciences po,1\r\npresses des mines,-1\r\npresses sorbonne nouvelle,1\r\npresses universitaires blaise pascal,1\r\npresses universitaires d`aix-marseille,1\r\npresses universitaires de bordeaux,1\r\npresses universitaires de caen,1\r\npresses universitaires de france,2\r\npresses universitaires de franche-comté,1\r\npresses universitaires de grenoble,-1\r\npresses universitaires de liège,1\r\npresses universitaires de louvain,1\r\npresses universitaires de lyon,1\r\npresses universitaires de paris ouest,-1\r\npresses universitaires de reims,1\r\npresses universitaires de rennes,1\r\npresses universitaires de sainte gemme,-1\r\npresses universitaires de strasbourg,1\r\npresses universitaires du mirail,1\r\npresses universitaires du septentrion,1\r\npresses universitaires paris sorbonne,1\r\npreternature,-1\r\npreventing chronic disease,1\r\npreventing school failure,1\r\nprevention science,1\r\npreventive cardiology,1\r\npreventive medicine,2\r\npreventive medicine reports,1\r\npreventive veterinary medicine,3\r\nprezidentskaya biblioteka imeni b.n.el`cina,-1\r\nprešovská univerzita,-1\r\nprilozi instituta za arheologiju,1\r\nprilozi povijesti umjetnosti u dalmaciji,1\r\nprilozi: instituta za istoriju,1\r\nprimary care,1\r\nprimary care diabetes,1\r\nprimary care psychiatry,1\r\nprimary dental journal,-1\r\nprimary health care research and development,1\r\nprimary health care: open access,-1\r\nprimates,1\r\nprime research on education,-1\r\nprimenjena psihologija,-1\r\nprimer: peer-review reports in medical education research,-1\r\nprimerjalna knjizevnost,1\r\nprimitive tider,1\r\nprimum verbum,-1\r\nprimus,1\r\nprince of songkla university,-1\r\nprinceton architectural press,1\r\nprinceton university press,3\r\nprincipia: revista internacional de epistemologia,1\r\n\"principles, systems and applications of ip telecommunications conference\",-1\r\nprincipy èkologii,-1\r\nprint pro,-1\r\nprint quarterly,2\r\nprint&media,-1\r\nprinting media technology,-1\r\nprion,1\r\npriroda,-1\r\npriscilla papers,-1\r\nprism,-1\r\nprism,1\r\nprison journal,1\r\nprispevki za novejso zgodovino,1\r\nprivacy studies journal,1\r\nprivatrettsfondet,-1\r\nprm+,-1\r\npro civitate austriae,1\r\npro ecclesia,1\r\npro et contra,-1\r\npro et contra,1\r\npro houtskär,-1\r\npro interior,-1\r\npro ligno,1\r\npro publico bono – magyar közigazgatás,-1\r\npro resto,-1\r\npro terra,-1\r\npro terveys,-1\r\npro universitaria,-1\r\npro-ed,1\r\nproagria itä-suomi,-1\r\nproagria keski-pohjanmaa,-1\r\nproagria keskusten liiton julkaisuja,-1\r\nproagrian hankejulkaisut,-1\r\nprobabilistic engineering mechanics,1\r\nprobability and mathematical physics,1\r\nprobability and mathematical statistics,1\r\nprobability in the engineering and informational sciences,1\r\nprobability surveys,1\r\nprobability theory and related fields,3\r\n\"probability, uncertainty and quantitative risk\",1\r\nprobation journal: the journal of community and criminal justice,1\r\nprobiotics and antimicrobial proteins,1\r\nproblema: anuario de filosofía y teoría del derecho,1\r\nprobleme der aegyptologie,1\r\nproblemi di critica goldoniana,1\r\nproblemi ohoroni pracì v ukraïnì,-1\r\nproblemnyj analiz i gosudarstvenno-upravlen?eskoe proektirovanie,-1\r\nproblemos,1\r\nproblems and perspectives in management,-1\r\nproblems in music pedagogy,1\r\nproblems of economics,1\r\nproblems of education in the 21st century,-1\r\nproblems of information transmission,1\r\nproblems of management in the 21st century,-1\r\nproblems of nonlinear analysis in enginerring systems,1\r\n\"problems of physics, mathematics and technics\",-1\r\nproblems of post-communism,2\r\nproblemy ekorozwoju,1\r\nproblemy matematičeskogo analiza,-1\r\nproblemy muzykalʹnoj nauki,1\r\nproblemy polityki społecznej,-1\r\nproblemy razvitiâ territorii,1\r\nproblemy sovremennogo obrazovanija,-1\r\nproblemy teorii i praktiki upravleniâ,1\r\nproblemy zarządzania,-1\r\nprobus,1\r\nprocedia cirp,1\r\nprocedia computer science,1\r\nprocedia economics and finance,-1\r\nprocedia engineering,1\r\n\"procedia environmental science, engineering and management\",1\r\nprocedia environmental sciences,-1\r\nprocedia iutam,1\r\nprocedia manufacturing,1\r\nprocedia materials science,-1\r\nprocedia structural integrity,1\r\nprocedia technology,-1\r\nprocedia: social and behavioral sciences,1\r\nprocedural aspects of international law,1\r\nproceeding of inss,1\r\nproceeding of international conference on entrepreneurship and business management,-1\r\nproceeding of the institute of applied mathematics,-1\r\nproceedings,-1\r\nproceedings,1\r\nproceedings (conference on design and semantics of form and movement),1\r\nproceedings (eu pvsec),1\r\nproceedings (fig international congress),-1\r\nproceedings (ieee international conference on bioinformatics and biomedicine),1\r\nproceedings (ieee international conference on healthcare informatics),1\r\nproceedings (ieee international conference on mobile data management),1\r\nproceedings (ieee international symposium on computer-based medical systems),1\r\nproceedings (ieee international symposium on service-oriented system engineering),1\r\nproceedings (ieee/acm international conference on mining software repositories),1\r\nproceedings (international conference on electrical machines),1\r\nproceedings (international congress on project management and engineering),-1\r\nproceedings - air & waste management association. meeting,-1\r\nproceedings - electrochemical society,1\r\nproceedings : annual ias-sts conference,-1\r\nproceedings : annual meeting of the international society of the learning sciences,-1\r\nproceedings : annual new zealand built environment research symposium,-1\r\nproceedings : annual reliability and maintainability symposium,1\r\nproceedings : asia pacific software engineering conference,1\r\nproceedings : australasian database conference,-1\r\nproceedings : computer graphics international,1\r\n\"proceedings : design, automation, and test in europe conference and exhibition\",1\r\nproceedings : euromicro conference on digital system design,1\r\nproceedings : euromicro conference on software engineering and advanced applications,1\r\nproceedings : euromicro workshop on parallel and distributed processing,-1\r\nproceedings : european academy of sciences and arts,1\r\nproceedings : european conference for modelling and simulation,1\r\nproceedings : european conference on noise control,-1\r\nproceedings : fig working week,-1\r\nproceedings : genome informatics workshop,1\r\nproceedings : grid conference,1\r\nproceedings : ieee asia-pacific conference on circuits and systems,1\r\nproceedings : ieee computer security foundations symposium,1\r\nproceedings : ieee conference on computational complexity,1\r\nproceedings : ieee international conference on cloud computing technology and science,1\r\nproceedings : ieee international conference on computer design,1\r\nproceedings : ieee international conference on intelligent engineering systems,-1\r\nproceedings : ieee international conference on program comprehension,1\r\nproceedings : ieee international conference on the properties and applications of dielectric materials,1\r\nproceedings : ieee international electric machines and drives conference,1\r\nproceedings : ieee international parallel and distributed processing symposium,2\r\nproceedings : ieee international symposium for design and technology in electronic packaging,1\r\nproceedings : ieee international symposium on defect and fault tolerance in vlsi systems,1\r\nproceedings : ieee international symposium on high-assurance systems engineering,-1\r\nproceedings : ieee international working conference on source code analysis and manipulation,1\r\nproceedings : ieee international workshop on metrology for industry 4.0 and iot,1\r\nproceedings : ieee real-time and embedded technology and applications symposium,1\r\nproceedings : ieee symposium on computers and communications,1\r\nproceedings : ieee vlsi test symposium,1\r\nproceedings : ieee/acm international conference on software engineering companion,1\r\nproceedings : ieee/acm international symposium on distributed simulation and real time applications,1\r\nproceedings : ifcis international conference on cooperative information systems,1\r\nproceedings : information theory workshop,-1\r\nproceedings : international computer software & applications conference,1\r\nproceedings : international conference of the learning sciences,1\r\nproceedings : international conference on 3-d digital imaging and modeling,1\r\nproceedings : international conference on advanced technologies for communications,-1\r\nproceedings : international conference on computer communications and networks,1\r\nproceedings : international conference on dependable systems and networks,1\r\nproceedings : international conference on image processing,1\r\nproceedings : international conference on industrial & mechanical engineering and operations management,-1\r\nproceedings : international conference on industrial engineering and operations management,-1\r\nproceedings : international conference on information visualisation,1\r\nproceedings : international conference on port and ocean engineering under arctic conditions,-1\r\nproceedings : international conference on tools with artificial intelligence,1\r\n\"proceedings : international congress of food technologists, biotechnologists and nutritionists\",-1\r\nproceedings : international congress of meat science and technology,-1\r\nproceedings : international congress on modelling and simulation,-1\r\nproceedings : international coral reef symposium,-1\r\nproceedings : international database engineering and applications symposium,1\r\nproceedings : international enterprise distributed object computing conference,1\r\nproceedings : international forum on design languages,-1\r\nproceedings : international network for didactic research in university mathematics,-1\r\nproceedings : international symposium on discharges and electrical insulation in vacuum,1\r\nproceedings : international symposium on high-performance computer architecture,1\r\nproceedings : international symposium on low power electronics and design,1\r\nproceedings : international symposium on mixed and augmented reality,1\r\n\"proceedings : international symposium on modeling, analysis, and simulation of computer and telecommunication systems\",1\r\nproceedings : international symposium on multiple-valued logic,1\r\nproceedings : international symposium on software reliability engineering,1\r\nproceedings : international workshop on database and expert systems applications,1\r\nproceedings : international workshop on temporal representation and reasoning,1\r\nproceedings : international workshops on parallel processing,1\r\nproceedings : real-time systems symposium,1\r\nproceedings : simulation symposium,1\r\nproceedings : symposium on computer arithmetic,1\r\nproceedings : symposium on reliable distributed systems,1\r\nproceedings : thermal performance of the exterior envelopes of whole buildings,-1\r\nproceedings : winter simulation conference,-1\r\nproceedings : workshop on hot topics in operating systems,1\r\nproceedings cscs,-1\r\nproceedings elmar,1\r\nproceedings from the document academy,-1\r\nproceedings gsp,-1\r\nproceedings icil,-1\r\nproceedings ieee international conference on emerging technologies and factory automation,1\r\nproceedings ifkad,-1\r\n\"proceedings in adaptation, learning and optimization\",1\r\nproceedings in applied mathematics and mechanics : pamm,1\r\nproceedings in conference of informatics and management sciences,-1\r\nproceedings in electronic international interdisciplinary conference,-1\r\nproceedings in food system dynamics,-1\r\nproceedings in global virtual conference,-1\r\nproceedings in international virtual research conference in technical disciplines,-1\r\nproceedings in radiochemistry,-1\r\nproceedings international network on timber engineering research,-1\r\nproceedings international radar symposium,-1\r\nproceedings mea meeting,-1\r\nproceedings of acm on programming languages,1\r\nproceedings of caol,-1\r\nproceedings of coling,1\r\nproceedings of conference of open innovations association fruct,1\r\nproceedings of drs,1\r\nproceedings of esscirc,1\r\nproceedings of forum acusticum,-1\r\nproceedings of iahs,1\r\nproceedings of icsssm,1\r\n\"proceedings of ieee international conference on teaching, assessment, and learning for engineering\",-1\r\nproceedings of ieee sensors,1\r\nproceedings of international agriculture innovation conference,-1\r\nproceedings of international conference on asia pacific business innovation technology,-1\r\nproceedings of international conference on computational thinking education,-1\r\nproceedings of international conference on the advancement of steam,-1\r\nproceedings of international conference on virtual systems and multimedia,1\r\nproceedings of international joint conference on neural networks,1\r\nproceedings of machine learning research,1\r\nproceedings of meetings on acoustics,-1\r\nproceedings of peerage of science,-1\r\nproceedings of smart learning excellence conference,-1\r\nproceedings of spie : the international society for optical engineering,-1\r\nproceedings of the ... annual conference on research in undergraduate mathematics education,-1\r\nproceedings of the ... connected learning summit,-1\r\nproceedings of the ... dmi: academic design management conference,-1\r\nproceedings of the ... international conference on auditory display,1\r\nproceedings of the ... international conference on economics and social sciences.,-1\r\n\"proceedings of the ... international conference on intellectual capital, knowledge management & organisational learning\",-1\r\nproceedings of the ... international symposium on marine propulsors,-1\r\nproceedings of the ... isarc,-1\r\nproceedings of the ... multidisciplinary international conference on scheduling: theory and applications,1\r\nproceedings of the ... physics education research conference,-1\r\n\"proceedings of the ... workshop on mathematics, computer science and technical education\",-1\r\nproceedings of the aaai conference on artificial intelligence,2\r\nproceedings of the academy of natural sciences of philadelphia,1\r\nproceedings of the acm conference on electronic commerce,1\r\nproceedings of the acm in computer graphics and interactive techniques,1\r\nproceedings of the acm international symposium on mobility management and wireless access,1\r\nproceedings of the acm on human-computer interaction,2\r\n\"proceedings of the acm on interactive, mobile, wearable and ubiquitous technologies\",2\r\nproceedings of the acm on software engineering,1\r\nproceedings of the acm sigchi symposium on engineering interactive computing systems,1\r\nproceedings of the acm sigcomm internet measurement conference,1\r\nproceedings of the acm sigplan symposium on principles & practice of parallel programming,1\r\nproceedings of the acm workshop on embedded sensing systems for energy-efficiency in buildings,1\r\nproceedings of the american catholic philosophical association,1\r\nproceedings of the american control conference,1\r\nproceedings of the american mathematical society,2\r\nproceedings of the american mathematical society series b,2\r\nproceedings of the american philosophical society,1\r\nproceedings of the american society of international law annual meeting,-1\r\nproceedings of the annual boston university conference on language development,-1\r\nproceedings of the annual cad conference,-1\r\nproceedings of the annual conference of cais,-1\r\nproceedings of the annual conference of the ieee industrial electronics society,1\r\nproceedings of the annual global sales science institute conference,-1\r\nproceedings of the annual hawaii international conference on system sciences,1\r\nproceedings of the annual international conference on architecture and civil engineering,-1\r\n\"proceedings of the annual international conference on control, automation and robotics\",-1\r\nproceedings of the annual macromarketing conference,-1\r\nproceedings of the annual meeting of the academy of international business,-1\r\nproceedings of the annual meeting of the berkeley linguistics society,1\r\nproceedings of the annual meeting of the isss,-1\r\nproceedings of the annual pronunciation in second language learning and teaching conference,-1\r\nproceedings of the aristotelian society,2\r\nproceedings of the asia and south pacific design automation conference,-1\r\nproceedings of the asiacall international conference,-1\r\nproceedings of the asian technology conference in mathematics,-1\r\nproceedings of the association for information science and technology,1\r\nproceedings of the association for library and information science education annual conference,-1\r\nproceedings of the australasian language technology workshop,1\r\nproceedings of the australian software engineering conference,1\r\nproceedings of the balkan conference in informatics,-1\r\nproceedings of the biennial baltic electronics conference,-1\r\nproceedings of the biological society of washington,1\r\nproceedings of the boston area colloquium in ancient philosophy,1\r\nproceedings of the british academy,1\r\nproceedings of the cirp seminars on manufacturing systems,1\r\nproceedings of the combustion institute,2\r\nproceedings of the conference new trends in translation and technology,-1\r\nproceedings of the custom integrated circuits conference,1\r\nproceedings of the danish institute of athens,1\r\nproceedings of the design society,1\r\nproceedings of the edinburgh mathematical society,1\r\nproceedings of the engineering education for sustainable development conference,-1\r\nproceedings of the entomological society of washington,1\r\nproceedings of the estonian academy of sciences,1\r\nproceedings of the european conference on antennas and propagation,1\r\nproceedings of the european conference on cyber warfare and security,1\r\nproceedings of the european conference on e-government,-1\r\nproceedings of the european conference on e-learning,-1\r\nproceedings of the european conference on entrepreneurship and innovation,-1\r\nproceedings of the european conference on games-based learning,-1\r\nproceedings of the european conference on information management and evaluation,-1\r\nproceedings of the european conference on intellectual capital,-1\r\nproceedings of the european conference on knowledge management,-1\r\n\"proceedings of the european conference on management, leadership and governance\",-1\r\nproceedings of the european conference on research methods in business and management,-1\r\nproceedings of the european marketing academy,-1\r\nproceedings of the european society for aesthetics,-1\r\nproceedings of the european solid state device research conference,1\r\nproceedings of the european test workshop,1\r\nproceedings of the european turbomachinery conference,1\r\nproceedings of the geologists association,1\r\nproceedings of the hamburg international conference of logistics,-1\r\nproceedings of the human factors and ergonomics society annual meeting,-1\r\nproceedings of the human factors and ergonomics society europe chapter annual conference,-1\r\nproceedings of the iahr world congress,-1\r\nproceedings of the iass annual symposium,-1\r\nproceedings of the ica,-1\r\nproceedings of the ice: urban design and planning,1\r\nproceedings of the ieee,3\r\nproceedings of the ieee  international conference on intelligent transportation systems,-1\r\nproceedings of the ieee conference on decision & control,1\r\nproceedings of the ieee conference on nanotechnology,1\r\n\"proceedings of the ieee international conference on acoustics, speech, and signal processing\",2\r\nproceedings of the ieee international conference on services computing,1\r\nproceedings of the ieee international symposium on consumer electronics,1\r\nproceedings of the ieee international symposium on hardware-oriented security and trust,1\r\nproceedings of the ieee international symposium on high performance distributed computing,1\r\nproceedings of the ieee international symposium on industrial electronics,1\r\nproceedings of the ieee radar conference,1\r\nproceedings of the ieee sensor array and multichannel signal processing workshop,1\r\nproceedings of the ieee/ras-embs international conference on biomedical robotics and biomechatronics,1\r\nproceedings of the ieee/rsj international conference on intelligent robots and systems,1\r\nproceedings of the indian academy of sciences : mathematical sciences,1\r\nproceedings of the innovative applications of artificial intelligence conference,1\r\nproceedings of the institute of navigation : international technical meeting,1\r\nproceedings of the institution of civil engineers : construction materials,1\r\nproceedings of the institution of civil engineers : energy,1\r\nproceedings of the institution of civil engineers : waste and resource management,1\r\n\"proceedings of the institution of civil engineers. management, procurement and law\",1\r\nproceedings of the institution of civil engineers: bridge engineering,1\r\nproceedings of the institution of civil engineers: civil engineering,1\r\nproceedings of the institution of civil engineers: engineering sustainability,1\r\nproceedings of the institution of civil engineers: geotechnical engineering,1\r\nproceedings of the institution of civil engineers: ground improvement,1\r\nproceedings of the institution of civil engineers: maritime engineering,1\r\nproceedings of the institution of civil engineers: municipal engineer,1\r\nproceedings of the institution of civil engineers: structures and buildings,1\r\nproceedings of the institution of civil engineers: transport,1\r\nproceedings of the institution of civil engineers: water management,1\r\nproceedings of the institution of mechanical engineers : part p,1\r\nproceedings of the institution of mechanical engineers part a: journal of power and energy,1\r\nproceedings of the institution of mechanical engineers part b: journal of engineering manufacture,1\r\nproceedings of the institution of mechanical engineers part c: journal of mechanical engineering science,1\r\nproceedings of the institution of mechanical engineers part d: journal of automobile engineering,1\r\nproceedings of the institution of mechanical engineers part e: journal of process mechanical engineering,1\r\nproceedings of the institution of mechanical engineers part f: journal of rail and rapid transit,1\r\nproceedings of the institution of mechanical engineers part g: journal of aerospace engineering,1\r\nproceedings of the institution of mechanical engineers part h: journal of engineering in medicine,1\r\nproceedings of the institution of mechanical engineers part i: journal of systems and control engineering,1\r\nproceedings of the institution of mechanical engineers part j: journal of engineering tribology,1\r\nproceedings of the institution of mechanical engineers part k: journal of multi-body dynamics,1\r\nproceedings of the institution of mechanical engineers part l: journal of materials-design and applications,1\r\nproceedings of the institution of mechanical engineers part m: journal of engineering for the maritime environment,1\r\nproceedings of the institution of mechanical engineers part o: journal of risk and reliability,1\r\nproceedings of the intellectbase international consortium,-1\r\nproceedings of the international aaai conference on weblogs and social media,1\r\nproceedings of the international association for business and society,-1\r\nproceedings of the international association of maritime universities conference,-1\r\nproceedings of the international astronautical congress,-1\r\nproceedings of the international astronomical union,1\r\nproceedings of the international business information management association conference,-1\r\nproceedings of the international cdio conference,1\r\nproceedings of the international colour association (aic) conference,-1\r\nproceedings of the international conference egov-cedem-epart,1\r\nproceedings of the international conference of contemporary affairs in architecture and urbanism,1\r\nproceedings of the international conference of daaam baltic,-1\r\nproceedings of the international conference on ai research,-1\r\nproceedings of the international conference on automated planning and scheduling,1\r\nproceedings of the international conference on business excellence,-1\r\n\"proceedings of the international conference on civil, structural and transportation engineering\",-1\r\nproceedings of the international conference on computer-aided architectural design research in asia,1\r\nproceedings of the international conference on condition monitoring and asset management,-1\r\nproceedings of the international conference on digital audio effects,1\r\nproceedings of the international conference on document analysis and recognition,1\r\n\"proceedings of the international conference on e-commerce, e-administration, e-society, e-education, and e-technology\",-1\r\nproceedings of the international conference on education research,-1\r\n\"proceedings of the international conference on efficiency, cost, optimization, simulation and environmental impact of energy systems\",1\r\nproceedings of the international conference on electronic business,-1\r\nproceedings of the international conference on engineering design,1\r\nproceedings of the international conference on european association for education in elect rial and information engineering.,-1\r\n\"proceedings of the international conference on fluid flow, heat and mass transfer\",-1\r\nproceedings of the international conference on gender research,-1\r\nproceedings of the international conference on image analysis and signal processing,1\r\n\"proceedings of the international conference on information management, innovation management and industrial engineering\",-1\r\nproceedings of the international conference on information quality,1\r\nproceedings of the international conference on innovations in information technology,1\r\nproceedings of the international conference on innovative technologies,-1\r\nproceedings of the international conference on knowledge capture,1\r\nproceedings of the international conference on logistics and transport,-1\r\nproceedings of the international conference on networking and distributed computing,1\r\nproceedings of the international conference on new interfaces for musical expression,-1\r\nproceedings of the international conference on numerical simulation of optoelectronic devices,-1\r\nproceedings of the international conference on optimisation of electrical and electronic equipment,-1\r\nproceedings of the international conference on parallel processing,1\r\nproceedings of the international conference on progress in additive manufacturing,-1\r\nproceedings of the international conference on research challenges in information science,1\r\nproceedings of the international conference on scientometrics and informetrics,1\r\nproceedings of the international conference on solid waste technology and management,-1\r\nproceedings of the international conference on tourism research,-1\r\nproceedings of the international conference on web information systems engineering,1\r\nproceedings of the international congress of phonetic sciences,1\r\nproceedings of the international congress on sound and vibration,-1\r\nproceedings of the international display workshops,-1\r\nproceedings of the international institute of space law,-1\r\nproceedings of the international interdisciplinary business-economics advancement conference,-1\r\nproceedings of the international iscram conference,-1\r\nproceedings of the international peat congress,-1\r\n\"proceedings of the international scientific conference \"\"economic science for rural development\"\"\",-1\r\n\"proceedings of the international scientific conference \"\"strategies xxi\"\"\",-1\r\n\"proceedings of the international society for magnetic resonance in medicine, scientific meeting and exhibition\",-1\r\nproceedings of the international symposium for health information management research,-1\r\nproceedings of the international symposium on business and management,-1\r\n\"proceedings of the international symposium on modeling and optimization in mobile, ad hoc, and wireless networks\",1\r\nproceedings of the international symposium on parallel and distributed processing with applications,1\r\nproceedings of the international symposium on symbolic and algebraic computation,1\r\nproceedings of the international symposium on technology and society,1\r\nproceedings of the international thermal spray conference,1\r\nproceedings of the international topical meeting on high temperature reactor technology,1\r\nproceedings of the japan academy series a: mathematical sciences,1\r\nproceedings of the japan academy series b: physical and biological sciences,1\r\nproceedings of the karlsruhe workshop on software radios,-1\r\n\"proceedings of the latvian academy of sciences : section b, natural, exact and applied sciences\",-1\r\nproceedings of the lfg conference,1\r\nproceedings of the linnean society of new south wales,1\r\nproceedings of the london mathematical society,3\r\nproceedings of the manitoba conference on numerical mathematics,1\r\nproceedings of the national academy of sciences,3\r\nproceedings of the national academy of sciences india section b: biologicalsciences,1\r\nproceedings of the national academy of sciences of the united states of america,3\r\nproceedings of the nordic insulation symposium,1\r\nproceedings of the north american academy of liturgy annual meeting,1\r\nproceedings of the northern lights deep learning workshop,1\r\nproceedings of the nutrition society,1\r\nproceedings of the pme conference,1\r\nproceedings of the prehistoric society,2\r\nproceedings of the risø international symposium on materials science,1\r\nproceedings of the royal irish academy section c : archaeology celtic studies history linguistics literature,1\r\nproceedings of the royal society a : mathematical physical and engineering sciences,2\r\nproceedings of the royal society b : biological sciences,3\r\nproceedings of the royal society of edinburgh section a: mathematics,1\r\nproceedings of the satellite division's international technical meeting,1\r\nproceedings of the seminar for arabian studies,1\r\nproceedings of the siam international conference on data mining,1\r\nproceedings of the society for computation in linguistics,-1\r\nproceedings of the society of antiquaries in scotland,1\r\nproceedings of the sound and music computing conferences,1\r\nproceedings of the steklov institute of mathematics,1\r\nproceedings of the symposium on operating systems principles,1\r\nproceedings of the teaching and education conferences,-1\r\nproceedings of the upi international conference on technical and vocational education and training,-1\r\nproceedings of the virgil society,1\r\nproceedings of the western pharmacology society,1\r\nproceedings of the working conference on reverse engineering,1\r\nproceedings of the world congress of the international association for semiotic studies,-1\r\n\"proceedings of the world congress on civil, structural, and environmental engineering\",-1\r\nproceedings of the world congress on electrical engineering and computer systems and science,-1\r\n\"proceedings of the world congress on mechanical, chemical, and material engineering\",-1\r\n\"proceedings of the world congress on momentum, heat and mass transfer.\",-1\r\nproceedings of the world congress on new technologies,-1\r\nproceedings of the yorkshire geological society,1\r\nproceedings of the zoological society,1\r\nproceedings on privacy enhancing technologies,1\r\nproceedings quality in research,-1\r\n\"proceedings, the international symposium on combinatorial search\",1\r\nproceedings: international conference on application of concurrency to system design,1\r\nprocesamiento del lenguaje natural,1\r\nprocess biochemistry,1\r\nprocess integration and optimization for sustainability,1\r\nprocess safety and environmental protection,1\r\nprocess safety progress,1\r\nprocess science,-1\r\nprocess studies,1\r\nprocesseng engineering,-1\r\nprocesses,-1\r\nprocomma academic,1\r\nprocompal publicaciones,1\r\nproducciones cima,-1\r\nproduction,-1\r\nproduction & manufacturing research,1\r\nproduction & operations management society,-1\r\nproduction and inventory management journal,1\r\nproduction and operations management,3\r\nproduction engineering,1\r\nproduction engineering archives,1\r\nproduction planning and control,1\r\nproductions animales,1\r\nproductivity press,-1\r\nproekt baltiâ,-1\r\nprofese online,-1\r\nprofesional de la informacion,1\r\nprofesorado: revista de curriculum y formacion de profesorado,-1\r\nprofessional development in education,1\r\nprofessional engineering,1\r\nprofessional engineering publishing,1\r\nprofessional geographer,2\r\nprofessional psychology: research and practice,1\r\nprofessional safety,-1\r\nprofessioni infermieristiche,1\r\nprofessions and professionalism,1\r\nprofessor ian clarke,-1\r\nprofi-tisk group,-1\r\nprofiitti,-1\r\nprofil verlag,1\r\nprofilaktičeskaâ i kliničeskaâ medicina,-1\r\nprognostics & health management society,-1\r\nprogram visualization workshop,-1\r\nprogram: electronic library and information systems,1\r\nprograma final e livro de resumos congresso brasileiro de engenharia química,-1\r\nprogramme & abstract book : international conference on engineering design,-1\r\nprogramming and computer software,1\r\nprogrammnye produkty i sistemy,-1\r\nprogres en urologie,1\r\nprogress in additive manufacturing,1\r\nprogress in aerospace sciences,1\r\nprogress in artificial intelligence,1\r\nprogress in biochemistry and biophysics,1\r\nprogress in biomedical engineering,1\r\nprogress in biomedical optics and imaging,1\r\nprogress in biophysics and molecular biology,1\r\nprogress in brain research,1\r\nprogress in business innovation and technology management,-1\r\nprogress in cardiovascular diseases,1\r\nprogress in chemistry,-1\r\nprogress in colloid and polymer science,1\r\n\"progress in color, colorants and coatings\",1\r\nprogress in computational fluid dynamics,1\r\nprogress in crystal growth and characterization of materials,2\r\nprogress in development studies,1\r\nprogress in disaster science,1\r\nprogress in drug research,1\r\nprogress in earth and planetary science,1\r\nprogress in electromagnetics research,2\r\nprogress in electromagnetics research : letters,1\r\nprogress in electromagnetics research b,1\r\nprogress in electromagnetics research c,1\r\nprogress in electromagnetics research m,1\r\nprogress in electromagnetics research symposium,1\r\nprogress in energy,-1\r\nprogress in energy and combustion science,2\r\nprogress in experimental tumor research,1\r\nprogress in health sciences,-1\r\nprogress in histochemistry and cytochemistry,1\r\nprogress in human geography,3\r\nprogress in industrial ecology: an international journal,1\r\nprogress in inorganic chemistry,1\r\nprogress in lipid research,1\r\nprogress in materials science,2\r\nprogress in medicinal chemistry,1\r\nprogress in molecular biology and translational science,1\r\nprogress in natural science-materials international,1\r\nprogress in neuro-psychopharmacology and biological psychiatry,1\r\nprogress in neurobiology,2\r\nprogress in nuclear energy,1\r\nprogress in nuclear magnetic resonance spectroscopy,1\r\nprogress in nuclear science and technology,1\r\nprogress in nutrition,-1\r\nprogress in oceanography,1\r\nprogress in optics,1\r\nprogress in organic coatings,1\r\nprogress in orthodontics,1\r\nprogress in palliative care,1\r\nprogress in particle and nuclear physics,3\r\nprogress in pediatric cardiology,1\r\nprogress in photovoltaics,2\r\nprogress in physical geography,1\r\nprogress in physics,-1\r\nprogress in planning,2\r\nprogress in polymer science,2\r\nprogress in preventive medicine,1\r\nprogress in quantum electronics,3\r\nprogress in reaction kinetics and mechanism,1\r\nprogress in responsible tourism,-1\r\nprogress in retinal and eye research,3\r\nprogress in rubber plastics and recycling technology,1\r\nprogress in solid state chemistry,1\r\nprogress in surface science,1\r\nprogress in transplantation,-1\r\nprogress of theoretical and experimental physics,1\r\nprogressus,1\r\nproinflow,-1\r\nproject leadership and society,1\r\nproject management journal,1\r\nproject management research and practice,-1\r\nproject-based education and other activating strategies in science education,-1\r\nprojectics,-1\r\nprojections,-1\r\nprojections: the journal for movies and mind,2\r\nprojektimaailma,-1\r\nprojektiuutiset,-1\r\nprojektverlag,1\r\nprokla,1\r\nprolegomena,1\r\nprologi : viestinnän ja vuorovaikutuksen tieteellinen aikakauslehti,1\r\nprologos ry,-1\r\npromaint,-1\r\npromet: traffic and transportation,1\r\nprometeica,1\r\nprometeo libros,-1\r\nprometheus,-1\r\nprometheus,1\r\nprooftexts: a journal of jewish literary history,1\r\npropagation of ornamental plants,1\r\npropellants explosives pyrotechnics,1\r\npropelli,-1\r\nproperty management,1\r\npropo,-1\r\nprora,-1\r\nproscholiki & scholiki ekpaideusi,-1\r\nprose studies,2\r\nprospectiva,-1\r\nprospects,1\r\nprospettiva: rivista di storia dell arte antica e moderna,1\r\nprospäkkäri,-1\r\nprostaglandins and other lipid mediators,1\r\nprostaglandins leukotrienes and essential fatty acids,1\r\nprostate,1\r\nprostate cancer and prostatic diseases,1\r\nprosthetics and orthotics international,1\r\nprostor,1\r\nprosveshcheniye publishing,1\r\nprotection and control of modern power systems,2\r\nprotection of metals and physical chemistry of surfaces,1\r\n\"protection, automation and control world conference\",-1\r\nprotecţia socială a copilului,-1\r\nprotee: theories et pratiques semiotiques,1\r\nprotein & cell,1\r\nprotein and peptide letters,1\r\nprotein engineering design and selection,1\r\nprotein expression and purification,1\r\nprotein journal,1\r\nprotein science,1\r\nproteins: structure function and bioinformatics,1\r\nproteoglycan research,-1\r\nproteome science,1\r\nproteomes,-1\r\nproteomics,1\r\nproteomics clinical applications,1\r\nproteus,1\r\nprotist,1\r\nproto-indo-european linguistics,-1\r\nprotoplasma,1\r\nprotosociology: an international journal of interdisciplinary research,1\r\nproud pen limited,-1\r\nproverbium,1\r\nproviisori,-1\r\nprovincia,-1\r\nproxima thule,1\r\nproyecciones,1\r\nprudentia,1\r\nprx energy,1\r\nprx quantum,2\r\npryvatne bahatoprofilne pidpryyemstvo ekonomika,-1\r\nprzeglad archeologiczny,1\r\nprzeglad elektrotechniczny,-1\r\nprzeglad epidemiologiczny,1\r\nprzeglad humanistyczny,1\r\nprzeglad menopauzalny,1\r\nprzeglad orientalistyczny,1\r\nprzeglad papierniczy,-1\r\nprzegląd historyczno-wojskowy,1\r\nprzegląd filozoficzny,-1\r\nprzegląd gastroenterologiczny,-1\r\nprzegląd geopolityczny,1\r\nprzegląd rusycystyczny,1\r\nprzegląd statystyczny,-1\r\nprzemysl chemiczny,-1\r\nprzestrzen spoleczna,-1\r\nps: political science and politics,1\r\npsichologija,1\r\npsicologia-reflexao e critica,-1\r\npsicologica,-1\r\npsicología educativa,1\r\npsicothema,-1\r\npsiholingvisticheskie aspekty izuchenia rechevoj deatelnosti,-1\r\npsihologia xxi veka,-1\r\npsihologija,-1\r\npsihologija i ekonomika,-1\r\npsihologiya,-1\r\npsihologičeskaâ nauka i obrazovanie,1\r\npsihološka obzorja,1\r\npsiholìngvìstika,1\r\npsike art,-1\r\npsikhologicheskii zhurnal,-1\r\npskovskii gosudarstvenny`i pedagogicheskii universitet imeni s. m. kirova,-1\r\npskovskij gosudarstvenny`j universitet,-1\r\npskovskij regionologičeskij žurnal,-1\r\npsyart,1\r\npsych,-1\r\npsych journal,1\r\npsyche : a journal of entomology,-1\r\npsyche-zeitschrift fur psychoanalyse und ihre anwendungen,-1\r\npsychiatria danubina,-1\r\npsychiatria fennica,1\r\npsychiatria fennica oy,-1\r\npsychiatria polska,-1\r\npsychiatric annals,1\r\npsychiatric clinics of north america,1\r\npsychiatric genetics,1\r\npsychiatric quarterly,1\r\npsychiatric rehabilitation journal,1\r\npsychiatric services,1\r\npsychiatric times,1\r\npsychiatrie de l'enfant,1\r\npsychiatrikī,1\r\npsychiatrische praxis,1\r\npsychiatry and clinical neurosciences,2\r\npsychiatry investigation,1\r\npsychiatry psychology and law,1\r\npsychiatry research,1\r\npsychiatry research communications,1\r\npsychiatry research: neuroimaging,1\r\npsychiatry: interpersonal and biological processes,1\r\npsychnology journal,1\r\npsycho-educational research reviews,-1\r\npsycho-oncologie,1\r\npsycho-oncology,1\r\npsychoanalysis and history,2\r\n\"psychoanalysis, culture and society\",1\r\npsychoanalytic dialogues,1\r\npsychoanalytic inquiry,1\r\npsychoanalytic psychology,1\r\npsychoanalytic psychotherapy,1\r\npsychoanalytic quarterly,1\r\npsychoanalytic review,1\r\npsychoanalytic social work,1\r\npsychoanalytic study of the child,1\r\npsychodynamic practice,1\r\npsychodynamic psychiatry,1\r\npsychogeriatrics,1\r\npsychologia,1\r\npsychologica belgica,-1\r\npsychological assessment,3\r\npsychological bulletin,3\r\npsychological inquiry,2\r\npsychological medicine,3\r\npsychological methods,3\r\npsychological record,1\r\npsychological reports,1\r\npsychological research-psychologische forschung,1\r\npsychological review,3\r\npsychological science,3\r\npsychological science in the public interest,3\r\npsychological services,-1\r\npsychological test adaptation and development,1\r\npsychological test and assessment modeling,1\r\npsychological trauma,1\r\npsychologie du travail et des organisations,1\r\npsychologie francaise,-1\r\npsychologie in erziehung und unterricht,1\r\npsychologische rundschau,1\r\npsychologist,1\r\npsychology,-1\r\npsychology & sexuality,1\r\npsychology and aging,3\r\npsychology and behavioral sciences,-1\r\npsychology and cognitive sciences,-1\r\npsychology and developing societies,1\r\npsychology and education,-1\r\npsychology and health,2\r\npsychology and marketing,1\r\npsychology and psychotherapy,1\r\npsychology and society,1\r\npsychology crime and law,1\r\npsychology health and medicine,1\r\npsychology in russia : state of the art,1\r\npsychology in the schools,1\r\npsychology of addictive behaviors,2\r\npsychology of aesthetics creativity and the arts,1\r\npsychology of consciousness,1\r\npsychology of language and communication,1\r\npsychology of learning and motivation,2\r\npsychology of men and masculinity,1\r\npsychology of music,3\r\npsychology of popular media,1\r\npsychology of programming interest group newsletter,-1\r\npsychology of religion and spirituality,1\r\npsychology of sexual orientation and gender diversity,1\r\npsychology of sexualities review,-1\r\npsychology of sport and exercise,1\r\npsychology of violence,1\r\npsychology of well-being,1\r\npsychology of women quarterly,1\r\npsychology press,1\r\npsychology public policy and law,1\r\npsychology research,-1\r\npsychology research and applications,-1\r\npsychology research and behavior management,1\r\n\"psychology, community and health\",1\r\n\"psychology, learning & teaching\",1\r\n\"psychology, society & education\",1\r\npsychometrika,2\r\npsychomusicology,1\r\npsychoneuroendocrinology,2\r\npsychonomic bulletin and review,3\r\npsychopathology,1\r\npsychopharmacology,1\r\npsychopharmakotherapie,1\r\npsychophysiology,2\r\npsychosis,1\r\npsychosomatic medicine,2\r\npsychosomatics,1\r\npsychosozial-verlag,1\r\npsychotherapeut,1\r\npsychotherapie psychosomatik medizinische psychologie,1\r\npsychotherapy,2\r\npsychotherapy and psychosomatics,3\r\npsychotherapy research,2\r\npsychreg journal of psychology,1\r\npsyecology,1\r\npsyke and logos,1\r\npsykoanalyyttinen psykoterapia,1\r\npsykologi,-1\r\npsykologia,2\r\npsykologian opetus- ja tutkimusklinikan julkaisuja,-1\r\npsykoterapia,1\r\npteridines,1\r\nptetis publishers,-1\r\nptr,-1\r\nptt raportteja,-1\r\nptt työpapereita,-1\r\npubblicazioni cassinesi,-1\r\npubblicazioni di lingua e cultura italiana,-1\r\npublic,1\r\npublic administration,3\r\npublic administration and development,1\r\npublic administration and management,1\r\npublic administration quarterly,1\r\npublic administration research,-1\r\npublic administration review,3\r\npublic affairs quarterly,1\r\npublic and municipal finance,-1\r\npublic archaeology,2\r\npublic budgeting and finance,1\r\npublic choice,1\r\npublic culture,3\r\npublic finance review,1\r\npublic health,1\r\npublic health challenges,1\r\npublic health ethics,1\r\npublic health frontier,-1\r\npublic health genomics,1\r\npublic health in practice,1\r\npublic health nursing,1\r\npublic health nutrition,1\r\npublic health panorama,1\r\npublic health reports,1\r\npublic health reviews,1\r\npublic historian,2\r\npublic history review,1\r\npublic history weekly,-1\r\npublic infrastructure bulletin,-1\r\npublic integrity,1\r\npublic law review,1\r\npublic law: the constitutional and administrative law of the commonwealth,2\r\npublic library quarterly,-1\r\npublic management review,3\r\npublic money and management,1\r\npublic opinion quarterly,3\r\npublic organization review,1\r\npublic performance and management review,2\r\npublic personnel management,1\r\npublic policy and administration,1\r\npublic procurement law review,2\r\npublic reason,1\r\npublic relations inquiry,1\r\npublic relations journal,1\r\npublic relations review,1\r\npublic sector economics,-1\r\npublic service review,-1\r\npublic service review: health and social care,-1\r\npublic services quarterly,1\r\npublic understanding of science,2\r\npublic works management and policy,1\r\npublicacions de la universitat de valència,1\r\npublicacions de l´abadia de montserrat,-1\r\npublicacions i edicions de la universitat de barcelona,-1\r\npublicacions institucionals ua,-1\r\npublicacions matematiques,1\r\npublicar en antropología y ciencias sociales,-1\r\npublication,-1\r\npublication : tampere university of technology,-1\r\npublication cie,1\r\npublicationes mathematicae: debrecen,1\r\npublications,-1\r\npublications de l institut mathematique-beograd,-1\r\npublications de l'observatoire astronomique de belgrade,-1\r\npublications du crahm,1\r\npublications du lma,-1\r\npublications from the national museum: studies in archaeology and history,1\r\npublications issued by the royal swedish academy of music,1\r\npublications mathematiques de l ihes,3\r\npublications of the astronomical society of australia,1\r\npublications of the astronomical society of japan,1\r\npublications of the astronomical society of the pacific,1\r\npublications of the austrian ludwig wittgenstein society,1\r\npublications of the department of social research,-1\r\npublications of the english goethe society,-1\r\npublications of the finnish dendrological society,-1\r\npublications of the finnish exegetical society,1\r\npublications of the foundation for finnish assyriological research,-1\r\npublications of the giellagas institute,-1\r\npublications of the ictm study group on music archaeology,1\r\npublications of the international society for orthodox church music,-1\r\npublications of the research institute for mathematical sciences,1\r\npublications of the university of eastern finland : dissertations in social sciences and business studies,-1\r\npublications of the university of eastern finland : general series,-1\r\n\"publications of the university of eastern finland : reports and studies in education, humanities, and theology\",-1\r\npublications of the university of eastern finland : reports and studies in health sciences,-1\r\npublications of the university of eastern finland : reports and studies in social sciences and business studies,-1\r\npublications on ocean development,1\r\npublicum,-1\r\n\"publikation (arcada, nylands svenska yrkeshögskola)\",-1\r\npublikation från pedagogiska fakulteten vid åbo akademi,-1\r\npublikon,-1\r\npublishing history,-1\r\npublishing house of central university of nationalitics,-1\r\npublishing house of marine,-1\r\npublishing research quarterly,1\r\npublius: the journal of federalism,1\r\npublizistik,1\r\npudasjärveläinen,-1\r\npudasjärven kaupunki,-1\r\npuerto rico health sciences journal,1\r\npuhe ja kieli,2\r\npuheen ja kielen tutkimuksen yhdistyksen julkaisuja,1\r\npuheterapeutti,-1\r\npuhtausala,-1\r\npuhtaustieto,-1\r\npula,-1\r\npulim,1\r\npulloposti,-1\r\npulmonary circulation,1\r\npulmonary medicine,1\r\npulmonary pharmacology and therapeutics,1\r\npulmonary therapy,1\r\npulmonology,1\r\npulmonology and respiratory research,-1\r\npulp & paper fundamental research society,1\r\npulp and paper canada,1\r\npulp and paper international,1\r\npulp and paper technical association of canada,-1\r\npuls,1\r\npulse,1\r\npulso: revista de educacion,-1\r\npulssi-portaali,-1\r\npump journal of undergraduate research,-1\r\npun - editions universitaires de lorraine,1\r\npuncta,1\r\npunctum : international journal of semiotics,-1\r\npunctum books,1\r\npunishment and society: international journal of penology,2\r\npunk & post-punk,1\r\npunkalaitumen sanomat,-1\r\npuntoorg,1\r\npuolustusministeriö,-1\r\npuolustusministeriön julkaisuja,-1\r\npuolustustutkimuksen vuosikirja,-1\r\npuolustusvoimien tutkimuslaitoksen julkaisuja,-1\r\npuppa,-1\r\npurdue university press,1\r\npure and applied analysis,1\r\npure and applied biology,-1\r\npure and applied chemistry,1\r\npure and applied functional analysis,1\r\npure and applied geophysics,1\r\npure and applied mathematics quarterly,1\r\npurinergic signalling,1\r\npurkamouutiset,-1\r\npurushartha,1\r\npuruvesi,-1\r\nput i saobraćaj,-1\r\nputi rossii,-1\r\nputkeen!,-1\r\npuu,-1\r\npuumala,-1\r\npuumies,-1\r\npuumieskalenteri,-1\r\npuutarha & kauppa,-1\r\npuutarha-sanomat,-1\r\npuutarhakalenteri,-1\r\npuuviesti.fi,-1\r\npyatigorsk state linguistic university publishing house,1\r\npyhäjokiseutu,-1\r\npyhäjärven sanomat,-1\r\npyhäjärvi-instituutti,-1\r\npylon,-1\r\npyne,-1\r\npyrenae,1\r\npyrex journal of african studies and development,-1\r\npythagoras,1\r\npyöräily+triathlon,-1\r\npähkylä,-1\r\npäihdetilastollinen vuosikirja,-1\r\npäijät-hämeen liitto,-1\r\npäijät-hämeen linnut,-1\r\npäijät-hämeen sosiaali-ja terveysyhtymän julkaisuja,-1\r\npäijät-hämeen tutkimusseura ry,-1\r\npäijät-hämeen tutkimusseuran vuosikirja,-1\r\npälstidskrift,-1\r\npässinrata,-1\r\npääkaupunkiseudun sosiaalialan osaamiskeskus socca,-1\r\npäätösten tueksi,-1\r\npécsi tudományegyetem,-1\r\npólay elemér alapítvány könyvtára,-1\r\npós-limiar,-1\r\npółrocznik językoznawczy tertium,-1\r\npööning,-1\r\npāygāh-i markaz-i iṭṭilā̒āt-i ̒ilmī-i jihād-i dānishgāhī,-1\r\nq open,1\r\nqatar medical journal,-1\r\nqazaq historical review,1\r\nqed,-1\r\nqeios,-1\r\nqfemzine,-1\r\nqinghua daxue jiaoyu yanjiu,-1\r\nqinghua daxue xuebao,-1\r\nqingming,-1\r\nqirt journal,1\r\nqjm: an international journal of medicine,1\r\nqme: quantitative marketing and economics,1\r\nquaderni costituzionali,1\r\nquaderni d italianistica,1\r\n\"quaderni dellistituto di lingua e letteratura latina, roma\",1\r\nquaderni di archeologia della libia,1\r\nquaderni di classiconorroena,1\r\nquaderni di comunità,-1\r\nquaderni di lavoro asit,-1\r\nquaderni di storia,1\r\nquaderni di studi arabi,1\r\nquaderni lupiensi di storia e diritto,1\r\nquaderni petrarcheschi,1\r\nquaderni storici,1\r\nquaderni urbinati di cultura classica,2\r\nquaderns d arquitectura i urbanisme,1\r\nquaderns d historia de l enginyeria,1\r\nquaderns de filologia,-1\r\nquaderns de l institut catala d antropologia,1\r\nquae,-1\r\nquaerendo,1\r\nquaestio rossica,1\r\nquaestio: the yearbook of the history of metaphysics,1\r\nquaestiones disputatae,1\r\nquaestiones geographicae,1\r\nquaestiones mathematicae,1\r\nquaker studies,1\r\nqualitative and quantitative methods in libraries,1\r\nqualitative communication research,1\r\nqualitative health communication,-1\r\nqualitative health research,3\r\nqualitative inquiry,3\r\nqualitative market research,1\r\nqualitative psychology,1\r\nqualitative psychology nexus,-1\r\nqualitative report,1\r\nqualitative research,3\r\nqualitative research in accounting and management,1\r\nqualitative research in education,1\r\nqualitative research in financial markets,1\r\nqualitative research in medicine & healthcare,1\r\nqualitative research in organizations and management,1\r\nqualitative research in psychology,2\r\n\"qualitative research in sport, exercise and health\",1\r\nqualitative research journal,1\r\nqualitative research reports in communication,1\r\nqualitative social work: research and practice,2\r\nqualitative sociology,1\r\nqualitative sociology review,1\r\nqualitative studies,1\r\nqualitative theory of dynamical systems,1\r\nquality and quantity,1\r\nquality and reliability engineering international,1\r\nquality and user experience,1\r\nquality assurance and safety of crops & foods,1\r\nquality assurance in education,1\r\nquality assurance journal,1\r\nquality assurance review,-1\r\nquality education for all,-1\r\nquality engineering,1\r\nquality in ageing and older adults,1\r\nquality in higher education,1\r\nquality in primary care,-1\r\nquality management in health care,1\r\nquality management journal,1\r\nquality of life research,3\r\nquality press,1\r\nquality progress,1\r\nquality technology and quantitative management,1\r\n\"quality, innovation, prosperity\",-1\r\nquanqiu chengshi yanjiu,-1\r\nquantitative and qualitative analysis in social sciences,1\r\nquantitative economics,3\r\nquantitative finance,2\r\nquantitative finance letters,1\r\nquantitative imaging in medicine and surgery,1\r\nquantitative methods in economics,-1\r\nquantitative plant biology,1\r\nquantitative science studies,2\r\nquantum,2\r\nquantum electronics,1\r\nquantum information and computation,1\r\nquantum information processing,1\r\nquantum machine intelligence,1\r\nquantum measurements and quantum metrology,1\r\nquantum science and technology,2\r\nquantum studies,1\r\nquantum topology,1\r\nquartar,1\r\nquarterly journal of austrian economics,1\r\nquarterly journal of chinese studies,-1\r\nquarterly journal of economics,3\r\nquarterly journal of education,-1\r\nquarterly journal of engineering geology and hydrogeology,1\r\nquarterly journal of experimental psychology,1\r\nquarterly journal of experimental psychology section b: comparative and physiological psychology,1\r\nquarterly journal of finance and accounting,1\r\nquarterly journal of mathematics,1\r\nquarterly journal of mechanics and applied mathematics,1\r\nquarterly journal of nuclear medicine and molecular imaging,1\r\nquarterly journal of political science,2\r\nquarterly journal of speech,2\r\nquarterly journal of the royal meteorological society,2\r\nquarterly of applied mathematics,1\r\nquarterly review of biology,2\r\nquarterly review of economics and finance,1\r\nquarterly review of film and video,1\r\nquarterly reviews of biophysics,1\r\nquasar,1\r\nquasigroups and related systems,1\r\nquaternaire,1\r\nquaternary,-1\r\nquaternary environments and humans,1\r\nquaternary geochronology,1\r\nquaternary international,1\r\nquaternary research,1\r\nquaternary science advances,1\r\nquaternary science reviews,3\r\nquaternary sciences,-1\r\nquebec studies,1\r\nqueen mary journal of intellectual property,1\r\nqueen's university,-1\r\nqueens law journal,1\r\nqueens quarterly,-1\r\nqueensland review,1\r\nqueensland university of technology : library resource services,-1\r\nqueeste,1\r\nquest,1\r\nquest : issues in contemporary jewish history,1\r\nquestiones medii aevi novae,1\r\nquestions and answers in linguistics,1\r\nquestions de communication,1\r\nquestions liturgiques-studies on liturgy,1\r\nquestions of international law,1\r\nqueueing systems,1\r\n\"qui parle: literature, philosophy, visual arts, history\",1\r\nquiedit,-1\r\nquimica nova,-1\r\nquinnipiac university,-1\r\nquintessence international,1\r\nquintessence publishing co ltd,-1\r\nquintú quimün,-1\r\nquivirr,-1\r\nqumran chronicle,1\r\nquodlibet,-1\r\nquêtes littéraires,1\r\nqvintensen,-1\r\n\"qwerty: rivista interdisciplinare di tecnologia, cultura e formazione\",-1\r\nr & d magazine,1\r\nr&d management,2\r\nr&e source,-1\r\nr&t. religion & theology,1\r\nr-economy,1\r\nra-revista de arquitectura,-1\r\nraabe,-1\r\nraabe-gesellschaft jahrbuch,1\r\nraamat õppimisest,1\r\nrab-rab,-1\r\nrabel journal of comparative and international private law,2\r\nrabies bulletin europe,-1\r\nrace and class,2\r\nrace equality teaching,1\r\nrace ethnicity and education,2\r\nracine,-1\r\nradcliffe publishing,1\r\nradiation and environmental biophysics,1\r\nradiation effects and defects in solids,1\r\nradiation measurements,1\r\nradiation oncology,1\r\nradiation physics and chemistry,1\r\nradiation protection dosimetry,1\r\nradiation research,1\r\nradical criminology,1\r\nradical history review,1\r\nradical housing journal,-1\r\nradical musicology,1\r\nradical orthodoxy,1\r\nradical pedagogy,1\r\nradical philosophy,1\r\nradical philosophy review,1\r\nradio,-1\r\nradio journal: international studies in broadcast and audio media,1\r\nradio science,1\r\nradio science letters,1\r\nradiocarbon,1\r\nradiochemistry,-1\r\nradiochimica acta,1\r\nradioengineering,1\r\nradiografia,-1\r\nradiographics,2\r\nradiography,1\r\nradiologe,1\r\nradiologia medica,1\r\nradiologic clinics of north america,1\r\nradiologic technology,1\r\nradiology,3\r\nradiology : artificial intelligence,1\r\nradiology : cardiothoracic imaging,1\r\nradiology and oncology,1\r\nradiology case reports,-1\r\nradiomaailma,-1\r\nradiophysics and quantum electronics,1\r\nradioprotection,1\r\nradiotherapy and oncology,1\r\nradovi zavoda za povijesne znanosti hazu u zadru,1\r\nraduga,-1\r\nrae,-1\r\nraffles bulletin of zoology,1\r\nraha-automaattiyhdistys,-1\r\nrahtarit,-1\r\nrahvusvaheline kaitseuuringute keskus,-1\r\nrailway engineering science,1\r\nrainer hampp verlag,1\r\nrairo: operations research,1\r\nrairo: theoretical informatics and applications,1\r\nrais conference proceedings,-1\r\nraisio tiedottaa,-1\r\nraisons politiques,1\r\nraito,-1\r\nraja- ja merivartiokoulun julkaisut,-1\r\nrajamme vartijat,-1\r\nrajansiirtäjä,-1\r\nrajapinta,-1\r\nrajshahi university law journal,-1\r\nrakennusinsinööri ja -arkkitehti,-1\r\nrakennuslehti,-1\r\nrakennussanomat,-1\r\nrakennustaito,-1\r\nrakennustekniikka,-1\r\nrakennustieto oy,-1\r\nrakentaja,-1\r\nrakentajain kalenteri,-1\r\nrakenteiden mekaniikka,1\r\nram-verlag,-1\r\nramanujan journal,1\r\nramanujan mathematical society,1\r\nrambam: tidsskrift for joedisk kultur og forskning,1\r\nramus virens,-1\r\nramus: critical studies in greek and roman literature,2\r\nranam recherches anglaises et nord-americaines,1\r\nrand corporation,1\r\nrand journal of economics,3\r\nrandom house,-1\r\nrandom matrices : theory and applications,1\r\nrandom operators and stochastic equations,1\r\nrandom structures and algorithms,2\r\nrange management and agroforestry,-1\r\nrangeland ecology and management,1\r\nrangeland journal,1\r\nrangifer,1\r\nrannikkoseutu,-1\r\nrannikon puolustaja,-1\r\nranstakka,-1\r\nrantalakeus,-1\r\nrantapohja,-1\r\nrantasalmen lehti,-1\r\nrantasalmen ympäristökasvatusinstituutti,-1\r\nrapid communications in mass spectrometry,1\r\nrapid prototyping journal,1\r\nraportit,-1\r\nraportit ja selvitykset,-1\r\nraportteja,-1\r\nraportteja ja selvityksiä,-1\r\nraportteja ja työpapereita (koulutuksen tutkimuslaitos),-1\r\nraportti,-1\r\nraportti (terveyden ja hyvinvoinnin laitos),-1\r\nrapport,-1\r\nrapport från fakulteten för pedagogik och välfärdsstudier,-1\r\nrapporter,-1\r\nrare metal materials and engineering,1\r\nrare metals,1\r\nraritan: a quarterly review,1\r\nras techniques and instruments,1\r\nrasal lingüística,-1\r\nrasananda barik,-1\r\nrask,1\r\nrasprave instituta za hrvatski jezik i jezikoslovlje,1\r\nrassegna della letteratura italiana,1\r\nrassegna europea di letteratura italiana,1\r\nrassegna italiana di sociologia,1\r\nrassegna storica del risorgimento,1\r\nrassegna storica toscana,-1\r\nraster förlag,1\r\nrastitelʹnye resursy,-1\r\nratio,2\r\nratio juris,3\r\nratio.ru,-1\r\nrationality and society,1\r\nratkes,-1\r\nrauhanpuolustaja,-1\r\nrauhanturvaaja,-1\r\nraumalainen,-1\r\nraumforschung und raumordnung,1\r\nrautatietekniikka,-1\r\nravensbourne publications,-1\r\nravitsemusasiantuntija,-1\r\nravitsemuskatsaus,-1\r\nrawat,1\r\nrazon y palabra: revista electronica en america latina especializada en topicos de comunicacion,1\r\nrazprave in gradivo,1\r\nrazprave: dissertationes,1\r\nrb grafica,-1\r\nrbk,-1\r\nrchd: creación y pensamiento,1\r\nrcra international workshop on experimental evaluation of algorithms for solving problems with combinatorial explosion,-1\r\nre-thinking technology in museums,-1\r\nre-visiones,1\r\nre:think,-1\r\n\"reabilitacijos mokslai : slauga, kineziterapija, ergoterapija\",-1\r\nreaction chemistry & engineering,1\r\nreaction kinetics mechanisms and catalysis,1\r\nreactions weekly,1\r\nreactive and functional polymers,1\r\nread,-1\r\nreaderly/writerly texts,1\r\nreading and writing,2\r\nreading and writing quarterly,1\r\nreading in a foreign language,1\r\nreading matrix: an international online journal,1\r\nreading medieval studies,1\r\nreading online,1\r\nreading psychology,1\r\nreading religion,-1\r\nreading research quarterly,3\r\nreading room: a journal of art and culture,1\r\nreading teacher,1\r\nreadings book,-1\r\nreaktion books,1\r\nreal academia de ciencias,1\r\nreal analysis exchange,1\r\nreal estate economics,2\r\nreal estate taxation,1\r\nreal instituto elcano,-1\r\nreal-time systems,2\r\nreales sitios,1\r\nrecall,3\r\nrecent advances in anti-infective drug discovery,-1\r\nrecent advances in computer science and communications,1\r\nrecent advances in dna & gene sequencing,1\r\nrecent advances in natural language processing,1\r\nrecent patents on anti-cancer drug discovery,1\r\nrecent patents on cardiovascular drug discovery,1\r\nrecent patents on nanotechnology,-1\r\nrecent progress in materials,-1\r\nrecent progress in nutrition,-1\r\nrecent researches in american music,-1\r\nrecenti progressi in medicina,-1\r\nrecercare: rivista per lo studio e la pratica della musica antica,1\r\nrecherche et applications en marketing,1\r\nrecherche et pratiques pédagogiques en langues de spécialité,-1\r\nrecherches augustiniennes et patristiques,1\r\nrecherches de science religieuse,1\r\nrecherches de theologie et philosophie medievales,2\r\nrecherches en communication,-1\r\nrecherches en didactique des langues et des cultures,1\r\nrecherches en didactique des mathematiques,1\r\nrecherches en langue francaise,-1\r\nrecherches en éducation,-1\r\nrecherches et rencontres,-1\r\nrecherches germaniques,1\r\nrecherches husserliennes,1\r\nrecherches linguistiques,1\r\nrecherches linguistiques de vincennes,1\r\nrecherches sociologiques et anthropologiques,-1\r\nrecherches sur diderot et sur lencyclopedie,1\r\nrecherches sur la philosophie et le langage,1\r\nrecht der internationalen wirtschaft,1\r\nrecht der transportwirtschaft,-1\r\nrecht und psychiatrie,1\r\nrechtsgeschichte,2\r\nrechtsmedizin,1\r\nrechtstheorie,2\r\nrecit,-1\r\nreclam verlag,1\r\nreconceptualizing educational research methodology,1\r\nrecord of conference papers : petroleum and chemical industry conference,1\r\nrecords management journal,2\r\nrecords of natural products,1\r\nrecords of the australian museum,1\r\n\"records of the ieee international workshop on memory technology, design, and testing\",1\r\nrecords of the western australian museum,-1\r\nrecreational mathematics magazine,1\r\nrecueil des cours - académie de droit international de la haye,1\r\nrecycling,-1\r\nred dot,1\r\nred española de filosofía - laboratorio filosófico de la pandemia y el antropoceno,-1\r\nred globe press,-1\r\nred sea press,1\r\nred. revista de educación a distancia,-1\r\nredescriptions,1\r\nredia-giornale di zoologia,-1\r\nredimat,1\r\nredleaf press,-1\r\nredox biology,2\r\nredox report,1\r\nrefereed proceedings : tcc worldwide online conference,-1\r\nreference and user services quarterly,1\r\nreference librarian,1\r\nreference services review,1\r\nreferencia pedagógica,-1\r\nreflecting education,1\r\nreflections on english language teaching,-1\r\nreflections: the sol journal,1\r\nreflective practice,1\r\nreformation and renaissance review,1\r\nrefractories and industrial ceramics,1\r\nrefugee survey quarterly,1\r\nrefugee watch : a south asian journal on forced migration,-1\r\nrefugees and human rights,1\r\nregard sur l´est,-1\r\nregenerative biomaterials,1\r\nregenerative medicine,1\r\nregio,1\r\nregion,1\r\nregion: ekonomika i sotsiologija,-1\r\nregional and federal studies,1\r\nregional anesthesia and pain medicine,2\r\nregional environmental change,1\r\nregional science and urban economics,2\r\nregional science policy & practice,1\r\nregional studies,3\r\nregional studies in marine science,1\r\n\"regional studies, regional science\",1\r\nregions and cohesion,1\r\nregionális kutatások intézete,-1\r\nregister studies,1\r\nregnum,-1\r\nregnum books,1\r\nregular and chaotic dynamics,1\r\nregulation and governance,3\r\nregulatory toxicology and pharmacology,1\r\nrehabilitación,-1\r\nrehabilitation,1\r\nrehabilitation counseling bulletin,1\r\nrehabilitation nursing,1\r\nrehabilitation psychology,1\r\nrehva journal,-1\r\nreichert verlag,1\r\nreihe forschungen zum ostseeraum,1\r\nreihe germanistische linguistik,1\r\nreihe geschichte,1\r\nreihe politikwissenschaft,-1\r\nreilua energiaa,-1\r\nreimagining ireland,1\r\nreinardus,1\r\nreinforced plastics,1\r\nreinhardt,1\r\nreisimaailm,-1\r\nreisjärvi-lehti,-1\r\nrejuvenation research,1\r\nrelaciones internacionales,1\r\nrelacult,-1\r\nrelating systems thinking and design ... symposium proceedings,-1\r\nrelational social work,1\r\nrelations,1\r\nrelations industrielles-industrial relations,1\r\nrelations internationales,1\r\nrelay journal,-1\r\nrelc journal,2\r\nrelegere,1\r\nreliability engineering and system safety,3\r\nreliable computing,1\r\nrelief: revue electronique de litterature francaise,1\r\nreligio: revue pro religionistiku,1\r\nreligiographies,1\r\nreligiologiques: sciences humaines et religion,1\r\nreligion,3\r\nreligion & development,1\r\nreligion & education,1\r\nreligion & gesellschaft in ost und west,-1\r\nreligion and american culture: a journal of interpretation,1\r\nreligion and gender,1\r\nreligion and human rights,1\r\nreligion and literature,2\r\nreligion and reason,1\r\nreligion and society,1\r\nreligion and society,2\r\nreligion and society in central and eastern europe,-1\r\nreligion and the arts,1\r\nreligion and the social order,1\r\nreligion compass,1\r\n\"religion, brain and behavior\",2\r\n\"religion, staat, gesellschaft\",1\r\n\"religion, state and society\",2\r\nreligions,-1\r\nreligions in the graeco-roman world,2\r\nreligionspädagogische beiträge,1\r\nreligionsvetenskapliga skrifter,1\r\nreligionsvidenskabeligt tidsskrift,1\r\nreligious education,2\r\nreligious education journal of australia,-1\r\nreligious humanism,-1\r\nreligious studies,2\r\nreligious studies and theology,1\r\nreligious studies review,1\r\nreligiski-filozofiski raksti,-1\r\nreligiâ cerkovʹ obŝestvo,-1\r\nrelp: a journal of renewable energy law and policy,1\r\nrem: research on education and media,-1\r\nrem: revista escola de minas,1\r\nremark : revista brasileira de marketing,-1\r\nremedial and special education,2\r\nremediation journal,1\r\nremetallica,-1\r\nremittances review,-1\r\nremote sensing,1\r\nremote sensing applications,1\r\nremote sensing in ecology and conservation,1\r\nremote sensing letters,1\r\nremote sensing of environment,3\r\nrenaissance and reformation,1\r\nrenaissance drama,1\r\nrenaissance forum: an electronic journal of early modern literary and historical studies,1\r\nrenaissance papers,1\r\nrenaissance quarterly,2\r\nrenaissance studies: journal of the society for renaissance studies,3\r\nrenal failure,1\r\nrenascence: essays on values in literature,1\r\nrencontres de moriond,-1\r\nrendiconti del circolo matematico di palermo,1\r\nrendiconti del seminario matematico,1\r\nrendiconti del seminario matematico della universita di padova,1\r\nrendiconti dell'istituto di matematica dell'universita di trieste,1\r\nrendiconti della accademia di archeologia lettere e belle arti,1\r\nrendiconti lincei: matematica e applicazioni,1\r\nrenewable agriculture and food systems,1\r\nrenewable and sustainable energy,-1\r\nrenewable and sustainable energy reviews,2\r\nrenewable and sustainable energy transition,1\r\nrenewable energies,-1\r\nrenewable energy,2\r\nrenewable energy & power quality journal,1\r\nrenewable energy focus,1\r\n\"renewables : wind, water, and solar\",-1\r\n\"rengas-, varaosa- ja korjaamouutiset\",-1\r\nrengastajan vuosikirja,-1\r\nrenhetsteknik,-1\r\nrenmin jiaoyu,-1\r\nrenome,-1\r\nrenote,-1\r\nrent,-1\r\nrenvall-instituutin julkaisu,-1\r\nreorient,-1\r\nreplay,1\r\nreplaying japan,1\r\nreplik,-1\r\nreplika,-1\r\nreport,-1\r\nreport no,-1\r\nreport of the department of antiquities of cyprus,1\r\nreport series in aerosol science,-1\r\nreport series in astronomy,-1\r\nreporting and accountability review,-1\r\nreports from the kevo subarctic research station,-1\r\nreports from the school of business and economics,-1\r\nreports in advances of physical sciences,1\r\nreports of biochemistry and molecular biology,-1\r\nreports of practical oncology and radiotherapy,-1\r\nreports of the european society for socially embedded technologies,-1\r\nreports on mathematical logic,1\r\nreports on mathematical physics,1\r\nreports on progress in physics,3\r\nreports on scientific computing and optimization,-1\r\nrepresentation,2\r\nrepresentation theory,1\r\nrepresentations,3\r\nreproduction,1\r\nreproduction & fertility,1\r\nreproduction fertility and development,1\r\nreproduction in domestic animals,1\r\nreproductive biology,1\r\nreproductive biology and endocrinology,1\r\nreproductive biomedicine & society online,1\r\nreproductive biomedicine online,1\r\nreproductive health,1\r\nreproductive health matters,1\r\nreproductive medicine and biology,1\r\nreproductive sciences,1\r\nreproductive toxicology,1\r\nrepronor,-1\r\nrepublic of letters,1\r\nrepères-dorif,1\r\nrequirements engineering,2\r\nreric international energy,-1\r\nres cogitans,1\r\nres diachronicae virtual,1\r\nres futurae,-1\r\nres humanitariae,1\r\nres medica: journal of the royal medical society,-1\r\nres militaris,-1\r\nres musica,1\r\nres philosophica,1\r\nres publica,-1\r\n\"res publica: a journal of moral, legal and social philosophy\",2\r\nres terrae,-1\r\nres: anthropology and aesthetics,1\r\nresearch,-1\r\nresearch,1\r\nresearch & politics,2\r\nresearch (national institute for health and welfare),-1\r\nresearch about ecec,-1\r\nresearch and practice for persons with severe disabilities,1\r\nresearch and practice in technology enhanced learning,1\r\nresearch and practice in thrombosis and haemostasis,1\r\nresearch and publishing institute for security and defence studies at university of public and individual security apeiron in krakow,1\r\nresearch and reports in neonatology,-1\r\nresearch and reports in urology,-1\r\nresearch and reports of medicine,-1\r\nresearch and review journal of nondestructive testing,-1\r\nresearch and reviews : journal of material sciences,-1\r\nresearch and science today supplement,-1\r\nresearch and theory for nursing practice: an international journal,1\r\nresearch communications in molecular pathology and pharmacology,1\r\n\"research conference on communication, information and internet policy\",-1\r\nresearch cultures,-1\r\nresearch data journal for the humanities and social sciences,1\r\nresearch dialogue in learning and instruction,1\r\nresearch ethics review,1\r\nresearch evaluation,2\r\nresearch ideas and outcomes,-1\r\nresearch in accounting regulation,1\r\nresearch in african literatures,2\r\nresearch in arts and education,1\r\nresearch in astronomy and astrophysics,1\r\nresearch in autism spectrum disorders,1\r\nresearch in comparative and international education,1\r\nresearch in consumer behavior,-1\r\nresearch in corpus linguistics,1\r\nresearch in dance education,3\r\nresearch in developmental disabilities,1\r\nresearch in drama education: the journal of applied theatre and performance,3\r\nresearch in economic anthropology,2\r\nresearch in economic history,-1\r\nresearch in economics,1\r\nresearch in economics and business: central and eastern europe,-1\r\nresearch in education,1\r\nresearch in education and learning innovation archives,-1\r\nresearch in educational administration & leadership,1\r\nresearch in endocrinology,-1\r\nresearch in engineering design,3\r\nresearch in english language pedagogy,1\r\nresearch in experimental economics,1\r\nresearch in finance,-1\r\nresearch in gerontological nursing,-1\r\nresearch in higher education,2\r\nresearch in hospitality management,-1\r\nresearch in human capital and development,1\r\nresearch in human development,1\r\nresearch in immunology,-1\r\nresearch in international business and finance,1\r\nresearch in labor economics,1\r\nresearch in language,1\r\nresearch in law and economics,1\r\nresearch in learning technology,1\r\nresearch in maritime history,1\r\nresearch in mathematics,1\r\nresearch in mathematics education,1\r\nresearch in microbiology,1\r\nresearch in middle east economics,1\r\nresearch in neurology,-1\r\nresearch in neuroscience,-1\r\nresearch in nondestructive evaluation,1\r\nresearch in number theory,1\r\nresearch in nursing and health,2\r\nresearch in organizational behavior,1\r\nresearch in personnel and human resources management,1\r\nresearch in phenomenology,1\r\nresearch in political economy,1\r\nresearch in post-compulsory education,1\r\nresearch in public policy analysis and management,1\r\nresearch in rural sociology and development,1\r\nresearch in science & technological education,1\r\nresearch in science education,2\r\nresearch in social and administrative pharmacy,2\r\n\"research in social movements, conflicts and change\",1\r\nresearch in social stratification and mobility,2\r\nresearch in sports medicine,1\r\nresearch in statistics,1\r\nresearch in the history of economic thought and methodology,1\r\nresearch in the mathematical sciences,1\r\nresearch in the social scientific study of religion,2\r\nresearch in the sociology of organizations,1\r\nresearch in the teaching of english,2\r\nresearch in transportation business & management,1\r\nresearch in transportation economics,1\r\nresearch in veterinary science,1\r\nresearch in world economy,-1\r\nresearch institute for a tobacco free society (riftfs),-1\r\nresearch institute for humanity and nature,-1\r\nresearch institute for linguistics of the hungarian academy of sciences,-1\r\nresearch institute of sweden (rise),-1\r\nresearch integrity and peer review,1\r\nresearch involvement and engagement,1\r\nresearch journal in organisational psychology and educational studies,-1\r\n\"research journal of applied science, engineering and technology\",-1\r\nresearch journal of biotechnology,-1\r\nresearch journal of chemistry and environment,-1\r\nresearch journal of microbiology,-1\r\n\"research journal of pharmaceutical, biological and chemical sciences\",-1\r\nresearch journal of textile and apparel,1\r\nresearch methods in applied linguistics,-1\r\nresearch notes of the aas,-1\r\nresearch on ageing and social policy,1\r\nresearch on aging,1\r\nresearch on biomedical engineering,-1\r\nresearch on chemical intermediates,1\r\nresearch on child and adolescent psychopathology,2\r\nresearch on children and social interaction,1\r\nresearch on crops,1\r\nresearch on emotion in organizations,1\r\nresearch on engineering structures and materials,1\r\nresearch on language and social interaction,3\r\nresearch on social work practice,2\r\nresearch on steiner education,-1\r\n\"research on technological innovation, management and policy\",1\r\nresearch on world agricultural economy,-1\r\nresearch outreach,-1\r\nresearch papers in economic sociology,-1\r\nresearch papers in education,1\r\nresearch papers in language teaching and learning,-1\r\nresearch policy,3\r\nresearch policy x,-1\r\nresearch publishing services,1\r\nresearch quarterly for exercise and sport,1\r\nresearch report,-1\r\nresearch report : department of chemistry,-1\r\nresearch report : winter navigation research board,-1\r\nresearch reports,-1\r\nresearch signpost,1\r\nresearch strategies,1\r\nresearch studies in music education,3\r\n\"research, society and development\",-1\r\nresearch-publishing.net,-1\r\nresearch-technology management,1\r\nresearching and teaching chinese as a foreign language,-1\r\nreseaux,1\r\nreseaux: french journal of communication,1\r\nreseptio : kirkon ulkoasiain osaston teologisten asiain tiedotuslehti,-1\r\nresidential treatment for children and youth,1\r\nresilience,1\r\nresonans,-1\r\nresource,-1\r\nresource and energy economics,1\r\nresource development and market,-1\r\nresource ets,-1\r\nresource geology,1\r\nresources,-1\r\nresources and technology,-1\r\nresources conservation and recycling,2\r\nresources for american literary study,1\r\nresources for feminist research,1\r\nresources policy,1\r\n\"resources, conservation & recycling advances\",1\r\n\"resources, environment and sustainability\",1\r\nrespectus philologicus,1\r\nrespiration,1\r\nrespiratory care,1\r\nrespiratory medicine,1\r\nrespiratory medicine and research,1\r\nrespiratory medicine cme,1\r\nrespiratory medicine x,1\r\nrespiratory physiology and neurobiology,1\r\nrespiratory research,2\r\nrespirology,2\r\nrespons,-1\r\nrespublikanskaya tipografiya krasny`j oktyabr`,-1\r\nrestaurator: international journal for the preservation of library and archival material,1\r\nrestauratorenblatter,1\r\nrestauro archeologico,1\r\n\"restauro: forum fur restauratoren, konservatoren und denkmalpfleger\",1\r\nrestitution law review,1\r\nrestoration ecology,2\r\n\"restoration: studies in english literary culture, 1660-1700\",1\r\nrestorative neurology and neuroscience,1\r\nresults in applied mathematics,1\r\nresults in chemistry,1\r\nresults in engineering,1\r\nresults in materials,-1\r\nresults in mathematics,1\r\nresults in optics,1\r\nresults in physics,1\r\nresuscitation,3\r\nresuscitation plus,1\r\nretfaerd: nordisk juridisk tidsskrift,2\r\nrethinking ecology,1\r\nrethinking history,3\r\nrethinking marxism,1\r\nrethinking mission,-1\r\nreti medievali rivista,1\r\nretina,-1\r\nretina: the journal of retinal and vitreous diseases,2\r\nretinal cases & brief reports,1\r\nretorik magasinet,-1\r\nretorika,-1\r\nretorika a,-1\r\nretos,-1\r\nretrovirology,1\r\nreumahoitajat,-1\r\nrevanssi,-1\r\nreview,1\r\nreview in business and economics,-1\r\nreview journal of autism and developmental disorders,1\r\nreview of accounting and finance,1\r\nreview of accounting studies,3\r\nreview of african political economy,1\r\nreview of agricultural economics,1\r\n\"review of agricultural, food and environmental studies\",-1\r\nreview of aromatic and medicinal plants,1\r\nreview of asset pricing studies,2\r\nreview of austrian economics,1\r\nreview of behavioral economics,1\r\nreview of behavioral finance,1\r\nreview of biblical literature,1\r\nreview of black political economy,1\r\nreview of business & finance case studies,-1\r\nreview of central and east european law,2\r\nreview of cognitive linguistics,2\r\nreview of communication,1\r\nreview of communication research,1\r\nreview of contemporary business research,-1\r\nreview of corporate finance,1\r\nreview of corporate finance studies,1\r\nreview of derivatives research,1\r\nreview of development and change,-1\r\nreview of development economics,1\r\nreview of economic and business studies,-1\r\nreview of economic design,1\r\nreview of economic dynamics,3\r\nreview of economic studies,3\r\nreview of economic studies and research virgil madgearu,-1\r\nreview of economics,1\r\nreview of economics & finance,-1\r\nreview of economics and statistics,3\r\nreview of economics of the household,1\r\nreview of ecumenical studies,1\r\nreview of education,1\r\n\"review of education, pedagogy, and cultural studies\",1\r\nreview of educational research,3\r\nreview of english studies,2\r\nreview of environmental economics and policy,1\r\nreview of european administrative law,1\r\nreview of european studies,-1\r\n\"review of european, comparative & international environmental law\",2\r\nreview of evolutionary political economy,1\r\nreview of faith and international affairs,1\r\nreview of finance,3\r\nreview of financial economics,1\r\nreview of financial studies,3\r\nreview of general psychology,1\r\nreview of higher education,2\r\nreview of income and wealth,2\r\nreview of industrial organization,1\r\nreview of innovation and competitiveness,-1\r\nreview of international affairs,-1\r\nreview of international business and strategy,1\r\nreview of international economics,1\r\nreview of international organizations,3\r\nreview of international political economy,3\r\nreview of international studies,2\r\nreview of keynesian economics,1\r\nreview of knowledge management,-1\r\nreview of korean studies,1\r\nreview of law and economics,1\r\nreview of management and economic engineering,-1\r\nreview of managerial science,1\r\nreview of market integration,1\r\nreview of metaphysics,2\r\nreview of middle east economics and finance,1\r\nreview of network economics,1\r\nreview of pacific basin financial markets and policies,1\r\nreview of palaeobotany and palynology,1\r\nreview of philosophy and psychology,1\r\nreview of policy research,1\r\nreview of political economy,1\r\nreview of politics,2\r\nreview of public administration and management,-1\r\nreview of public personnel administration,1\r\nreview of quantitative finance and accounting,1\r\nreview of rabbinic judaism,1\r\nreview of radical political economics,1\r\nreview of religious research,3\r\nreview of research in education,2\r\nreview of scientific instruments,1\r\nreview of scottish culture,1\r\nreview of social economy,1\r\nreview of sociology of the hungarian sociological association,-1\r\nreview of symbolic logic,1\r\nreview of the history of economic thought and methodology,-1\r\nreview of urban and regional development studies,1\r\nreview of world economics,1\r\nreview on agriculture and rural development,-1\r\nreview-literature and arts of the americas,1\r\nreviews in american history,-1\r\nreviews in analytical chemistry,1\r\nreviews in anthropology,1\r\nreviews in aquaculture,2\r\nreviews in cardiovascular medicine,1\r\nreviews in chemical engineering,1\r\nreviews in clinical gerontology,1\r\nreviews in computational chemistry,1\r\nreviews in conservation,1\r\nreviews in economic geology,1\r\nreviews in endocrine and metabolic disorders,1\r\nreviews in environmental science and bio-technology,1\r\nreviews in fish biology and fisheries,2\r\nreviews in fisheries science & aquaculture,1\r\nreviews in fluorescence,-1\r\nreviews in gastroenterological disorders,1\r\nreviews in inorganic chemistry,1\r\nreviews in mathematical physics,1\r\nreviews in medical microbiology,1\r\nreviews in medical virology,1\r\nreviews in mineralogy and geochemistry,2\r\nreviews in physics,1\r\n\"reviews in science, religion and theology\",-1\r\nreviews in the neurosciences,1\r\nreviews of accelerator science and technology,-1\r\nreviews of adhesion and adhesives,-1\r\nreviews of environmental contamination and toxicology,1\r\nreviews of geophysics,3\r\nreviews of modern physics,3\r\nreviews of physiology biochemistry and pharmacology,1\r\nreviews on advanced materials science,1\r\nreviews on environmental health,1\r\nreviews on recent clinical trials,1\r\nrevija za kriminalistiko in kriminologijo,1\r\nrevija za socijalnu politiku,1\r\nrevija za sociologiju,1\r\nrevista 180,-1\r\nrevista abya yala,1\r\nrevista alicantina de estudios ingleses,1\r\nrevista amazonía investiga,-1\r\nrevista andina,1\r\nrevista argentina de clinica psicologica,1\r\nrevista arvore,1\r\nrevista bioética,-1\r\nrevista brasileira de botânica,-1\r\nrevista brasileira de ciencia do solo,1\r\nrevista brasileira de cirurgia cardiovascular,1\r\nrevista brasileira de ciências ambientais,1\r\nrevista brasileira de direito processual penal,1\r\nrevista brasileira de educação ambiental,-1\r\nrevista brasileira de enfermagem,-1\r\nrevista brasileira de ensino de fisica,-1\r\nrevista brasileira de entomologia,1\r\nrevista brasileira de epidemiologia,-1\r\nrevista brasileira de farmacognosia,1\r\nrevista brasileira de fruticultura,1\r\nrevista brasileira de física médica,-1\r\nrevista brasileira de historia,2\r\nrevista brasileira de informática na educação,-1\r\nrevista brasileira de lingüística aplicada,1\r\nrevista brasileira de literatura comparada,1\r\nrevista brasileira de medicina do esporte,-1\r\nrevista brasileira de medicina veterinaria,1\r\nrevista brasileira de oftalmologia,1\r\nrevista brasileira de paleontologia,1\r\nrevista brasileira de parasitologia veterinaria,1\r\nrevista brasileira de pesquisa (auto)biográfica,-1\r\nrevista brasileira de politica internacional,1\r\nrevista brasileira de politicas publicas,1\r\nrevista brasileira de psiquiatria,1\r\nrevista brasileira de reumatologia,-1\r\nrevista brasileira de zootecnia-brazilian journal of animal science,1\r\nrevista bíblica,1\r\nrevista caatinga,1\r\nrevista canadiense de estudios hispanicos,1\r\nrevista canaria de estudios ingleses,1\r\nrevista catalana d'ornitologia,-1\r\nrevista catalana de teologia,1\r\nrevista chilena de cirugia,1\r\nrevista chilena de historia natural,1\r\nrevista chilena de literatura,1\r\nrevista cidob d'afers internacionals,1\r\nrevista ciencia agronomica,1\r\nrevista ciencias de la salud,-1\r\nrevista cientifica-facultad de ciencias veterinarias,1\r\nrevista científica de ingeniería energética,-1\r\nrevista científica general josé maría córdova,1\r\nrevista clinica espanola,1\r\n\"revista clínica de periodoncia, implantología y rehabilitación oral\",-1\r\nrevista colombiana de antropologia,1\r\nrevista colombiana de ciencias pecuarias,1\r\nrevista colombiana de entomologia,1\r\nrevista colombiana de estadistica,1\r\nrevista colombiana de matematicas,-1\r\nrevista colombiana de quimica,-1\r\nrevista complutense de educación,-1\r\nrevista complutense de historia de america,1\r\nrevista conhecimento online,1\r\nrevista crítica de ciências sociais,1\r\nrevista d,1\r\nrevista d`estudis autonòmics i federals,1\r\nrevista da associação médica brasileira,-1\r\nrevista da escola de enfermagem da usp,1\r\nrevista da faculdade de direito da universidade federal de minas gerais.,-1\r\nrevista da faeeba,-1\r\nrevista da universidade de aveiro: letras,1\r\nrevista de administracion publica,1\r\nrevista de administração imed,-1\r\nrevista de administração pública,1\r\nrevista de antropologia social,1\r\nrevista de antropología,1\r\nrevista de antropología experimental,1\r\nrevista de aracnologia,-1\r\n\"revista de arheologie, antropologie şi studii interdisciplinare\",1\r\nrevista de artes marciales asiáticas,-1\r\nrevista de biologia marina y oceanografia,1\r\nrevista de biologia tropical,1\r\nrevista de cercetare si interventie sociala,1\r\nrevista de chimie,1\r\nrevista de ciencia politica,1\r\nrevista de ciencias humanas,1\r\nrevista de ciencias sociales,1\r\nrevista de ciências militares,1\r\nrevista de comunicação dialógica,1\r\nrevista de contabilidad,1\r\nrevista de critica literaria latinoamericana,1\r\nrevista de demografia historica,1\r\nrevista de derecho comunitario europeo,1\r\nrevista de derecho concursal y paraconcursal,-1\r\nrevista de derecho constitucional europeo,1\r\nrevista de derecho de sociedades,-1\r\nrevista de derecho del estado,1\r\nrevista de derecho penal y criminologia,-1\r\nrevista de derecho privado,-1\r\nrevista de derecho y nuevas tecnologias,-1\r\n\"revista de design, tecnologia e sociedade\",1\r\nrevista de direito internacional,1\r\nrevista de economia del rosario,-1\r\nrevista de educacion,-1\r\nrevista de educacion de las ciencias,-1\r\nrevista de educación y derecho,-1\r\nrevista de educação musical,-1\r\n\"revista de ensino em artes, moda e design\",1\r\nrevista de estudios andaluces,-1\r\nrevista de estudios clasicos,1\r\nrevista de estudios colombianos,1\r\nrevista de estudios hispanicos,1\r\nrevista de estudios politicos,1\r\nrevista de estudios sociales,1\r\nrevista de estudos anglo-portugueses,1\r\nrevista de estudos da linguagem,1\r\nrevista de etnografie si folclor,1\r\nrevista de filologia espanola,2\r\nrevista de filologia romanica,1\r\nrevista de filologia y linguistica,1\r\nrevista de filología de la universidad de la laguna,1\r\nrevista de filosofia,1\r\nrevista de filosofia aurora,1\r\nrevista de geografia norte grande,1\r\nrevista de hispanismo filosofico,1\r\nrevista de historia actual,1\r\nrevista de historia da sociedade e da cultura,1\r\nrevista de historia das ideias,1\r\nrevista de historia de la lengua española,1\r\nrevista de historia economica,1\r\nrevista de historia economica e social,1\r\nrevista de historia industrial,-1\r\nrevista de historia jeronimo zurita,1\r\nrevista de historia moderna,1\r\nrevista de indias,1\r\n\"revista de internet, derecho y política\",1\r\nrevista de interpretación bíblica latinoamericana,1\r\nrevista de investigacion clinica,1\r\nrevista de investigaciones sobre fronteras,-1\r\nrevista de investigación en educación,-1\r\nrevista de la academia puertorriqueña de jurisprudencia y legislación,-1\r\nrevista de la construccion,1\r\nrevista de la facultad de agronomia de la universidad del zulia,1\r\nrevista de la facultad de ciencias agrarias,1\r\nrevista de la facultad de derecho de mexico,1\r\nrevista de la real academia de ciencias exactas fisicas y naturales serie a: matematicas,1\r\nrevista de la union matematica argentina,1\r\nrevista de letras,1\r\nrevista de lexicografia,1\r\nrevista de linguistica y lenguas aplicadas,1\r\nrevista de literatura,1\r\nrevista de llengua i dret,1\r\n\"revista de logopedia, foniatria y audiologia\",1\r\nrevista de medicina y cine,1\r\nrevista de metalurgia,1\r\nrevista de musicologia,1\r\nrevista de neurologia,1\r\nrevista de nutricao-brazilian journal of nutrition,1\r\nrevista de occidente,-1\r\nrevista de paz y conflictos,1\r\nrevista de psicodidactica,-1\r\nrevista de psicologia del deporte,-1\r\nrevista de psicologia social,1\r\nrevista de psicología del trabajo y de las organizaciones,-1\r\nrevista de psicopatología y salud mental del niño y del adolescente,-1\r\nrevista de psicoterapia,-1\r\nrevista de psiquiatria y salud mental,-1\r\nrevista de salud animal,-1\r\nrevista de saude publica,1\r\nrevista de studii financiare,-1\r\nrevista de teledetección,-1\r\nrevista de teoria da história,1\r\nrevista de toxicología,-1\r\nrevista de turism,-1\r\nrevista del centro de investigación del flamenco telethusa,1\r\nrevista del cesla,1\r\nrevista del clad reforma y democracia,1\r\nrevista del convenio andres bello,1\r\nrevista digital de políticas lingüísticas,-1\r\nrevista direito mackenzie,-1\r\nrevista diálogos,-1\r\nrevista diálogos,1\r\nrevista do caap,-1\r\nrevista do instituto de medicina tropical de sao paulo,-1\r\nrevista economica,-1\r\nrevista ecumenica sibiu,-1\r\nrevista electronica complutense de investigacion en educacion musical,1\r\nrevista electrónica de lingüística aplicada,-1\r\nrevista espanola de antropologia americana,1\r\nrevista espanola de cardiologia,1\r\nrevista espanola de derecho constitucional,1\r\nrevista espanola de documentacion cientifica,1\r\nrevista espanola de enfermedades digestivas,1\r\nrevista espanola de investigaciones sociologicas,1\r\nrevista espanola de linguistica,2\r\nrevista espanola de linguistica aplicada,1\r\nrevista espanola de medicina nuclear e imagen molecular,1\r\nrevista espanola de nutricion comunitaria-spanish journal of community nutrition,-1\r\nrevista espanola de pedagogia,-1\r\nrevista espanola de teologia,1\r\nrevista española de cirugía oral y maxilofacial,1\r\nrevista española de financiación y contabilidad,1\r\nrevista española de antropología física,-1\r\nrevista española de cardiología,-1\r\nrevista española de educación comparada,1\r\nrevista española de empresas y derechos humanos,1\r\nrevista española de filosofía medieval,1\r\nrevista española de geriatría y gerontología,1\r\nrevista española de salud pública,-1\r\nrevista española de sociología,1\r\nrevista estudio,1\r\nrevista estudios,1\r\nrevista facultad nacional de agronomía medellín,1\r\nrevista filipina,-1\r\nrevista fitotecnia mexicana,1\r\nrevista forense,-1\r\nrevista guillermo de ockham,1\r\nrevista ibero-americana de estudos em educacao,-1\r\nrevista iberoamericana,2\r\nrevista iberoamericana de ciencias de la actividad física y el deporte,-1\r\nrevista ingenieria de construccion,-1\r\nrevista internacional de ciencias del deporte,-1\r\nrevista internacional de contaminacion ambiental,1\r\nrevista internacional de linguistica iberoamericana,2\r\nrevista internacional de medicina y ciencias de la actividad fisica y del deporte,1\r\nrevista internacional de metodos numericos para calculo y diseno en ingenieria,1\r\nrevista internacional de organizaciones,-1\r\nrevista internacional de sociologia,1\r\nrevista internacional dhumanitats,-1\r\nrevista internacional em lingua portuguesa,1\r\nrevista istorica,1\r\nrevista latina de comunicación social,1\r\nrevista latino-americana de enfermagem,-1\r\nrevista latinoamericana de educación inclusiva,1\r\nrevista latinoamericana de investigacion en matematica educativa-relime,-1\r\nrevista latinoamericana de psicologia,-1\r\nrevista latinoamericana de psicopatologia fundamental,-1\r\nrevista lusitana,1\r\nrevista lusófona de educação,-1\r\nrevista matematica complutense,1\r\nrevista matematica iberoamericana,2\r\nrevista medica de chile,1\r\nrevista medico-chirurgicala a societatii de medici si naturalisti din iasi,-1\r\nrevista mexicana de astronomia y astrofisica,1\r\nrevista mexicana de biodiversidad,1\r\nrevista mexicana de ciencias geologicas,1\r\nrevista mexicana de ciencias pecuarias,1\r\nrevista mexicana de fisica e,1\r\nrevista mexicana de ingenieria quimica,1\r\nrevista mexicana de psicologia,-1\r\nrevista musical chilena,1\r\nrevista mvz cordoba,1\r\nrevista nebrija,1\r\nrevista nera,-1\r\nrevista odeere,-1\r\nrevista odisséia,-1\r\nrevista panamericana de salud publica-pan american journal of public health,1\r\nrevista peruana de biologia,-1\r\nrevista portuguesa de arqueologia,1\r\nrevista portuguesa de cardiologia,-1\r\nrevista portuguesa de enfermagem de reabilitação,-1\r\nrevista portuguesa de engenharia de estruturas,-1\r\nrevista portuguesa de filologia,1\r\nrevista portuguesa de filosofia,1\r\nrevista portuguesa de historia,1\r\nrevista portuguesa de imunoalergologia,-1\r\nrevista portuguesa de marketing,1\r\nrevista portuguesa de musicologia,1\r\n\"revista proyecto, progreso, arquitectura\",1\r\nrevista prâksis,1\r\nrevista publicando,-1\r\nrevista romana de bioetica,1\r\nrevista romana de jurnalism si comunicare,1\r\nrevista romana de medicina de laborator,-1\r\nrevista româna de sociologie,1\r\nrevista românească pentru educaţie multidimensională,-1\r\nrevista română de materiale,-1\r\nrevista română de studii baltice şi nordice,1\r\nrevista signos,-1\r\nrevista stultifera,-1\r\nrevista teknokultura,1\r\nrevista tempos e espaços em educação,1\r\nrevista teologica,1\r\nrevista tradumàtica,-1\r\nrevista turismo & desenvolvimento,1\r\nrevista unisci,1\r\nrevista vagalumear,-1\r\nrevista vasca de gestión de personas y organizaciones públicas,1\r\nrevista virtual de estudos da linguagem: revel,1\r\nrevista virtual redesma,-1\r\nrevista x,-1\r\nrevistia,-1\r\nrevolutionary russia,1\r\nrevsalus,-1\r\nrevstat statistical journal,1\r\nrevue africaine de theologie,1\r\nrevue archeologique,1\r\nrevue archeologique de l'est,1\r\nrevue archeologique de l'ouest,1\r\nrevue archeologique de narbonnaise,1\r\nrevue archeologique de picardie,1\r\nrevue archeologique du centre de la france,1\r\nrevue belge d'archeologie et d'histoire de l'art,1\r\nrevue belge de droit international,1\r\nrevue belge de musicologie,1\r\nrevue belge de philologie et d'histoire,1\r\nrevue benedictine,1\r\nrevue biblique,2\r\nrevue d'archeometrie,1\r\nrevue d'assyriologie et d'archeologie orientale,1\r\nrevue d'ecologie: la terre et la vie,1\r\nrevue d'economie politique,1\r\nrevue d'epidemiologie et de sante publique,1\r\nrevue d'ethique et de theologie morale,1\r\nrevue d'etudes augustiniennes et patristiques,1\r\nrevue d'histoire contemporaine de l'afrique,1\r\nrevue d'histoire de l amerique francaise,1\r\nrevue d'histoire de l'eglise de france,1\r\nrevue d'histoire de la pharmacie,1\r\nrevue d'histoire des mathematiques,1\r\nrevue d'histoire des sciences,1\r\nrevue d'histoire des sciences humaines,1\r\nrevue d'histoire des textes,2\r\nrevue d'histoire diplomatique,1\r\nrevue d'histoire du protestantisme,-1\r\nrevue d'histoire du theatre,1\r\nrevue d'histoire du xixe siecle,1\r\nrevue d'histoire ecclesiastique,1\r\nrevue d'histoire litteraire de la france,3\r\nrevue d'histoire moderne et contemporaine,2\r\nrevue d'histoire nordique,1\r\nrevue d'études autochtones,1\r\nrevue d'études comparatives est-ouest,-1\r\nrevue d'études tibétaines,1\r\nrevue de chirurgie orthopédique et traumatologique,1\r\nrevue de droit canonique,1\r\nrevue de droit comparé du travail et de la sécurité sociale,1\r\nrevue de geographie alpine,1\r\nrevue de l'art,2\r\nrevue de l'entrepreneuriat,1\r\nrevue de l'histoire des religions,3\r\nrevue de l'université de moncton,-1\r\nrevue de la pratique avancée,-1\r\nrevue de la régulation,1\r\nrevue de linguistique latine du centre alfred ernout,1\r\nrevue de linguistique romane,1\r\nrevue de litterature comparee,2\r\nrevue de l´ofce,1\r\nrevue de l´union européenne,-1\r\nrevue de medecine interne,1\r\nrevue de metallurgie: cahiers d'informations techniques,1\r\nrevue de metaphysique et de morale,1\r\nrevue de musicologie,2\r\nrevue de paléobiologie,-1\r\nrevue de philologie de litterature et d histoire anciennes,3\r\nrevue de philosophie ancienne,1\r\nrevue de qumran,1\r\nrevue de semantique et pragmatique,1\r\nrevue de synthese,1\r\nrevue de theologie et de philosophie,1\r\nrevue degyptologie,1\r\nrevue des affaires européennes,-1\r\nrevue des etudes anciennes,2\r\nrevue des etudes armeniennes,1\r\nrevue des etudes byzantines,2\r\nrevue des etudes grecques,1\r\nrevue des etudes italiennes,1\r\nrevue des etudes juives,1\r\nrevue des etudes latines,2\r\nrevue des etudes slaves,1\r\nrevue des langues romanes,1\r\nrevue des lettres modernes : albert camus,1\r\nrevue des litteratures de l'union europeenne,1\r\nrevue des maladies respiratoires,1\r\nrevue des musees de france: revue du louvre,1\r\nrevue des nouvelles technologies de l'information,-1\r\nrevue des sciences philosophiques et theologiques,1\r\nrevue des sciences religieuses,1\r\nrevue du droit public et de la science politique en france et à létranger,1\r\nrevue du monde musulman et de la mediterranee,1\r\nrevue du nord,1\r\nrevue du nord: archeologie,1\r\nrevue du praticien,1\r\nrevue du rhumatisme,-1\r\nrevue d´économie financière,1\r\nrevue d´études françaises,-1\r\nrevue d’histoire et de philosophie religieuses,1\r\nrevue economique,1\r\nrevue europeenne formation professionnelle,1\r\nrevue européenne des migrations internationales,1\r\nrevue forestière française,-1\r\nrevue francaise d'administration publique,1\r\nrevue francaise d'allergologie et dimmunologie clinique,1\r\nrevue francaise d'etudes americaines,1\r\nrevue francaise d'histoire du livre,1\r\nrevue francaise de droit administratif,1\r\nrevue francaise de droit constitutionnel,1\r\nrevue francaise de linguistique appliquee,1\r\nrevue francaise de psychanalyse,1\r\nrevue francaise de science politique,2\r\nrevue francaise de sociologie,2\r\nrevue francophone des sciences de l'information et de la communication,1\r\nrevue française d'histoire économique,-1\r\nrevue française de gestion,1\r\nrevue française de pédagogie,1\r\nrevue française de socio-économie,1\r\nrevue historique,2\r\nrevue historique de droit francais et etranger,1\r\nrevue international de droit compare,2\r\nrevue internationale d'histoire militaire,1\r\nrevue internationale de cas en gestion,-1\r\nrevue internationale de droit economique,1\r\nrevue internationale de droit pénal,1\r\nrevue internationale de philosophie,2\r\nrevue internationale de politique comparée,1\r\nrevue internationale de psychologie sociale-international review of socialpsychology,1\r\nrevue internationale de pédagogie de l'enseignement supérieur,-1\r\nrevue internationale deducation de sevres,-1\r\nrevue internationale des droits de l'antiquite,1\r\nrevue internationale des études du développement,1\r\nrevue internationale des sciences administratives,-1\r\nrevue internationale des technologies en pédagogie universitaire,1\r\nrevue internationale du crires,1\r\nrevue japonaise de didactique du francais,-1\r\nrevue mabillon: revue internationale d'histoire et de litterature religieuses,1\r\nrevue neurologique,1\r\nrevue nordique des études francophones,1\r\nrevue numismatique,1\r\nrevue organisations et territoires,-1\r\nrevue parole,1\r\nrevue philosophique de la france et de l'etranger,1\r\nrevue philosophique de louvain,1\r\nrevue quetelet : quetelet journal,-1\r\nrevue romane,3\r\nrevue roumaine de chimie,-1\r\nrevue roumaine de linguistique,1\r\nrevue roumaine de mathématiques pures et appliquées,1\r\nrevue roumaine de philosophie,1\r\nrevue roumaine de psychanalyse,-1\r\nrevue roumaine des sciences techniques-serie electrotechnique et energetique,-1\r\nrevue scientifique et technique: office international des epizooties,1\r\nrevue suisse de zoologie,1\r\nrevue theologique de louvain,1\r\nrevue thomiste,1\r\nrevue théologique des bernardins,-1\r\nrevue économique et sociale,-1\r\nrevus : journal for constitutional theory and philosophy of law,1\r\nreîntregirea,-1\r\nréflexions en gynécologie-obstétrique,-1\r\nrfc series,1\r\nrff press,1\r\nrg - press,-1\r\nrheinisches museum fur philologie,2\r\nrheologica acta,1\r\nrhesis,1\r\nrhetoric and public affairs,1\r\nrhetoric review,1\r\nrhetoric society quarterly,2\r\n\"rhetoric, professional communication and globalization\",1\r\nrhetorica scandinavica,1\r\nrhetorica: a journal of the history of rhetoric,3\r\nrhetorik: ein internationales jahrbuch,1\r\nrheumatic disease clinics of north america,1\r\nrheumatology,1\r\nrheumatology advances in practice,1\r\nrheumatology and therapy,1\r\nrheumatology international,1\r\nrhinology,2\r\nrhinology online,-1\r\nrhizai: a journal for ancient philosophy and science,1\r\nrhizomata,1\r\nrhizomes,1\r\nrhizosphere,1\r\nrhode island school of design,-1\r\nrhododendronlehti,-1\r\nrhodora,1\r\nrhodos,1\r\n\"riact revista de investigação artística, criação, e tecnologia\",1\r\nriba publishing,1\r\nricardian: journal of the richard iii society,1\r\nrice,1\r\nricerche di matematica,1\r\nricerche di pedagogia e didattica,-1\r\nricerche di storia dell arte,1\r\nricerche di storia economica e sociale,1\r\nricerche di storia politica,1\r\nricerche storiche,1\r\nrichard-strauss-jahrbuch,-1\r\nricognizioni,1\r\nrie,1\r\nriffi,-1\r\nriffs,-1\r\nriforma e movimenti religiosi,-1\r\nrig: kulturhistorisk tidskrift,1\r\nrigakuryoho kagaku,1\r\nriggisberger berichte,1\r\nriha journal,-1\r\nrihveli,-1\r\nriihimäen kaupunki,-1\r\nriista- ja kalatalouden tutkimuslaitos,-1\r\nrijksmuseum bulletin,-1\r\nrikkyo daigaku syuppankai,-1\r\nrikosseuraamuslaitoksen julkaisuja,-1\r\nrikosseuraamuslaitoksen monisteita,-1\r\nriksantikvarieämbetet,1\r\nriksarkivet,-1\r\nril,-1\r\nril editores,-1\r\nrilce: revista de filologia hispanica,2\r\nrilem bookseries,-1\r\nrilem publications,1\r\nrilem technical letters,1\r\nrima: review of indonesian and malaysian affairs,1\r\nrims kokyuroku bessatsu,1\r\nrinascimento,2\r\nringing and migration,1\r\nrinnakkain,-1\r\nrinshou tetsugaku,-1\r\nrio book´s,-1\r\nrio kulturlandskapet,-1\r\nriocht na midhe,1\r\nrisk analysis,1\r\nrisk governance & control : financial markets & institutions,1\r\nrisk management and healthcare policy,1\r\nrisk management and insurance review,1\r\nrisk management: an international journal,1\r\n\"risk, hazards and crisis in public policy\",1\r\nriskbook,-1\r\nrisks,-1\r\nrisorgimento,1\r\nriss (trondheim),-1\r\nristal,1\r\nristeys,-1\r\nristeysasema,-1\r\nristiinalainen,-1\r\nristin voitto,-1\r\nristo ryti -seuran julkaisuja,-1\r\nristo willamo,-1\r\nrisus - revista de inovação e sustentabilidade,1\r\nrit press,1\r\nrita devi,-1\r\nriti,-1\r\nriveneuve,-1\r\nriver publishers,1\r\nriver research and applications,1\r\nrivista biblica: organo dell associazione biblica italiana,1\r\nrivista degli studi orientali,1\r\nrivista del nuovo cimento,1\r\nrivista dell istituto nazionale d archeologia e storia dell arte,1\r\nrivista di analisi e teoria musicale,1\r\nrivista di archeologia,1\r\nrivista di archeologia cristiana,1\r\nrivista di cultura classica e medioevale,2\r\nrivista di digital politics,1\r\nrivista di diritti comparati,1\r\nrivista di diritto civile,1\r\nrivista di diritto internazionale,1\r\nrivista di diritto internazionale privato e processuale,1\r\nrivista di estetica,1\r\nrivista di filologia e di istruzione classica,1\r\nrivista di filosofia,1\r\nrivista di filosofia del diritto,1\r\nrivista di filosofia neo-scolastica,1\r\nrivista di grammatica generativa,1\r\nrivista di letteratura italiana,1\r\nrivista di letterature moderne e comparate,1\r\nrivista di linguistica,1\r\nrivista di psichiatria,1\r\nrivista di psicoanalisi,-1\r\nrivista di scienze prehistoriche,1\r\nrivista di storia del cristianesimo,1\r\nrivista di storia della chiesa in italia,1\r\nrivista di storia della filosofia,1\r\nrivista di storia e letteratura religiosa,1\r\nrivista di storia economica,1\r\nrivista di studi bizanti e neocellini,1\r\nrivista di studi italiani,1\r\nrivista di studi liguri,1\r\nrivista di studi pompeiani,1\r\nrivista geografica italiana,-1\r\nrivista internazionale di scienze sociali,1\r\nrivista italiana delle sostanze grasse,1\r\nrivista italiana di dialettologia,1\r\nrivista italiana di diritto del lavoro,1\r\nrivista italiana di diritto e procedura penale,1\r\nrivista italiana di diritto pubblico comunitario,1\r\n\"rivista italiana di economia, demografia e statistica\",-1\r\nrivista italiana di filosofia del linguaggio,1\r\nrivista italiana di musicologia,1\r\nrivista italiana di onomastica,1\r\nrivista italiana di ornitologia,1\r\nrivista italiana di paleontologia e stratigrafia,1\r\nrivista italiana di scienza política,1\r\nrivista penale,1\r\nrivista storica dell antichita,1\r\nrivista storica italiana,1\r\nrivista trimestrale di diritto pubblico,1\r\nrla: revista de linguistica teorica y aplicada,1\r\nrma research chronicle,1\r\nrmd open,1\r\nrmn newsletter,1\r\nrms : research in mathematics & statistics,1\r\nrna,2\r\nrna biology,1\r\nroad materials and pavement design,2\r\nroadrunner,-1\r\nroadsides,-1\r\nrobert hamm,-1\r\nrobert schuman centre for advanced studies policy briefs,-1\r\nrobotica,1\r\nrobotics,-1\r\nrobotics and autonomous systems,2\r\nrobotics and biomimetics,1\r\nrobotics and computer-integrated manufacturing,3\r\nrobotics reports,-1\r\nrobotics: science and systems,1\r\nrocambole,1\r\nrock art research,1\r\nrock mechanics and rock engineering,2\r\nrock mechanics bulletin,1\r\nrock music studies,1\r\nrockefeller university press,1\r\nrocky mountain geology,1\r\nrocky mountain journal of mathematics,1\r\nrocky mountain modern language association,1\r\nrocky mountain review,1\r\nrocznik instytutu europy ?rodkowo-wschodniej,-1\r\nrocznik komparatystyczny,1\r\nrocznik ochrona srodowiska,1\r\nrocznik orientaliczny,1\r\nroczniki biblioteczne,-1\r\nroczniki filozoficzne,1\r\nroczniki humanistyczne,1\r\nroczniki nauk społecznych,-1\r\nroczniki naukowe polskiego towarzystwa zootechnicznego,-1\r\nrodnoj âzyk,-1\r\nrodriguésia,1\r\nroeper review,1\r\nroihuvuoren kylälehti,-1\r\nrollespilsakademiet,-1\r\nroma,-1\r\nroma nel rinascimento,-1\r\nroma tre law review,1\r\nroman 20-50: revue d etude du roman du 20 siecle,1\r\nroman books,-1\r\nroman legal tradition,1\r\nromance notes,1\r\nromance philology,2\r\nromance quarterly,2\r\nromance studies,1\r\nromani studies,1\r\nromania,1\r\nromania literara,1\r\nromanian agricultural research,1\r\nromanian astronomical journal,1\r\nromanian biotechnological letters,-1\r\nromanian journal of anaesthesia and intensive care,-1\r\nromanian journal of communication and public relations,-1\r\nromanian journal of economic forecasting,-1\r\nromanian journal of english studies,1\r\nromanian journal of information science and technology,-1\r\nromanian journal of legal medicine,1\r\nromanian journal of morphology and embryology,1\r\nromanian journal of physics,1\r\nromanian journal of political science,1\r\nromanian journal of population studies,1\r\nromanian journal of regional science,-1\r\nromanian reports in physics,1\r\nromanic review,1\r\nromanica cracoviensia,1\r\nromanica gothoburgensia,1\r\nromanica silesiana,-1\r\nromanica stockholmiensia,1\r\nromanica wratislawiensia,1\r\n\"romanica, revista de literatura\",1\r\nromanische forschungen,3\r\nromanistische zeitschrift fur literaturgeschichte-cahiers d histoire des litteratures romanes,1\r\nromanistisches jahrbuch,1\r\nromano džaniben,-1\r\nromantic circles praxis series,1\r\nromantic textualities,1\r\nromanticism,1\r\nromanticism on the net,1\r\nromantisme,2\r\nrombach druck- und verlagshaus,1\r\nrombach wissenschaft,-1\r\nromchip,-1\r\nromhorisont,-1\r\nromische historische mitteilungen,1\r\nromische quartalschrift fur christliche altertumskunde und kirchengeschichte,1\r\nromisches jahrbuch der bibliotheca hertziana,1\r\nrondo,-1\r\nrongorongo studies: a forum for polynesian philology,1\r\nroom,-1\r\nrootroo oy,-1\r\nropecon ry,-1\r\nrorschachiana,-1\r\nrosa dos ventos,-1\r\nrosebud books,-1\r\nrosenlarv,-1\r\nroshia touou kenkyuu,-1\r\nroskilde universitetsforlag,1\r\nrossica antiqua,-1\r\nrossiiskaya politicheskaya enciklopediya,-1\r\nrossijskaja akademija nauk,1\r\nrossijskaja arheologija,1\r\nrossijskaja nacionalnaja biblioteka,1\r\nrossijskaya gosudarstvennaya biblioteka iskusstv,-1\r\nrossijskaya pravovaya akademiya ministerstva yusticii rossijskoj federacii,-1\r\nrossijski juriditsheskij zhjurnal,1\r\nrossijskij fiziologičeskij žurnal im. i.m. sečenova,-1\r\nrossijskij gosudarstvenny`j gumanitarny`j universitet,-1\r\nrossijskij gosudarstvennyj pedagogicheskij universitet im. a.i. gercena,-1\r\nrossijskij nevrologičeskij žurnal,-1\r\nrossijskij zhurnal menedzhmenta,1\r\nrossijskij zhurnal pravovyh issledovanij,-1\r\nrossijskij žurnal nauk o zemle,-1\r\nrossiya i sovremennyi mir,1\r\nrossiâ i amerika v xxi veke,1\r\nrostok,-1\r\nrottenburger jahrbuch für kirchengeschichte,1\r\nrotunda,-1\r\nround table,1\r\nroutledge,2\r\nroutledge advances in feminist studies and intersectionality,3\r\nroutledge advances in sociology,3\r\nroutledge explorations in economic history,3\r\nroutledge focus in tourism,1\r\nroutledge focus on accounting and auditing,1\r\nroutledge focus on business and management,1\r\nroutledge focus on philosophy,1\r\nroutledge handbooks in philosophy,3\r\nroutledge mental health,1\r\nroutledge open research,-1\r\nroutledge research in gender and society,3\r\nroutledge studies in archaeology,3\r\nroutledge studies in contemporary philosophy,3\r\nroutledge studies in critical realism,3\r\nroutledge studies in metaphysics,3\r\nroutledge studies in renaissance and early modern worlds of knowledge,3\r\nroutledge studies in seventeenth-century philosophy,3\r\nroutledgecurzon,1\r\nroutledgefalmer,2\r\nrovaniemen ammattikorkeakoulu,-1\r\nrovaniemen kaupunki,-1\r\nrovaniemen taidemuseo,-1\r\nrowman & littlefield publishers,2\r\nroyal college of art,-1\r\nroyal institute of philosophy supplement,-1\r\nroyal institution of naval architects,1\r\nroyal meteorological society,1\r\nroyal society of chemistry,2\r\nroyal society of medicine press,1\r\nroyal society open science,1\r\nroyal studies journal,1\r\nrozenberg publishers,1\r\nrsa journal,-1\r\nrsa journal,1\r\nrsc,1\r\nrsc advances,1\r\nrsc applied interfaces,-1\r\nrsc chemical biology,1\r\nrsc medicinal chemistry,1\r\nrsc pharmaceutics,-1\r\nrsc sustainability,1\r\nrssi recherches semiotiques: semiotic inquiry,1\r\nrsu rivista di studi ungheresi,-1\r\nru-science,-1\r\nrubber chemistry and technology,1\r\nrubbettino,-1\r\nruch filozoficzny,1\r\nrudiae,1\r\nrudn university,-1\r\nrudy i metale niezelazne,-1\r\nrug bibliotheek,-1\r\nruminants,-1\r\nrun nijmegen school of management,-1\r\nrunas : journal of education and culture,1\r\n\"rundbrief fotografie: zeitschrift fur fotografische sammlungen in archiven, bibliotheken und museen\",1\r\nrundfunk und geschichte,1\r\nrunrön: runologiska bidrag,1\r\nruokaviraston julkaisuja,-1\r\nruokaviraston tutkimuksia,-1\r\nruotuväki,-1\r\nrural development,-1\r\nrural history: economy society culture,1\r\nrural landscapes,1\r\nrural society,1\r\nrural sociology,2\r\nrural theology journal,1\r\nruralia,-1\r\nruralia,1\r\nruralia-instituutti julkaisuja,-1\r\nrusi,1\r\nrusistika,1\r\nrusistika bez granici,-1\r\nruslania books oy,-1\r\nrussell house publishing,-1\r\nrussell sage foundation,1\r\nrussell: the journal of the bertrand russell studies,1\r\nrussian agricultural sciences,-1\r\nrussian analytical digest,-1\r\nrussian and east european studies indexed journal reference guide,-1\r\nrussian chemical bulletin,1\r\nrussian chemical reviews,-1\r\nrussian education and society,1\r\nrussian entomological journal,1\r\nrussian geology and geophysics,1\r\nrussian history,2\r\nrussian journal of applied chemistry,-1\r\nrussian journal of bioorganic chemistry,-1\r\nrussian journal of communication,1\r\nrussian journal of comparative law,1\r\nrussian journal of coordination chemistry,-1\r\nrussian journal of developmental biology,1\r\nrussian journal of ecology,1\r\nrussian journal of electrochemistry,-1\r\nrussian journal of general chemistry,-1\r\nrussian journal of genetics,-1\r\nrussian journal of genetics : applied research,-1\r\nrussian journal of inorganic chemistry,-1\r\nrussian journal of linguistics,1\r\nrussian journal of logistics and transport management,-1\r\nrussian journal of marine biology,-1\r\nrussian journal of mathematical physics,1\r\nrussian journal of money and finance,1\r\nrussian journal of nematology,1\r\nrussian journal of non-ferrous metals,1\r\nrussian journal of nondestructive testing,1\r\nrussian journal of numerical analysis and mathematical modelling,1\r\nrussian journal of organic chemistry,-1\r\nrussian journal of ornithology,1\r\nrussian journal of pacific geology,1\r\nrussian journal of physical chemistry a,-1\r\nrussian journal of physical chemistry b,-1\r\nrussian journal of plant physiology,1\r\nrussian language journal,1\r\nrussian linguistic bulletin,-1\r\nrussian linguistics,3\r\nrussian literature,3\r\nrussian mathematical surveys,1\r\nrussian metallurgy,1\r\nrussian meteorology and hydrology,1\r\nrussian microelectronics,-1\r\nrussian parasitological journal,-1\r\nrussian philology,-1\r\nrussian physics journal,1\r\nrussian politics,1\r\nrussian politics and law,1\r\nrussian review,2\r\nrussian social science review,1\r\nrussian state university of justice,-1\r\nrussian studies in history,-1\r\nrussian studies in literature,-1\r\nrussian studies in philosophy,1\r\nrussian summer school in information retrieval,-1\r\nrussianstudieshu,-1\r\nrusskaia literatura,1\r\nrusskaâ filologiâ,-1\r\nrusskaâ rečʹ,-1\r\nrusskii yazyk za rubezhom,-1\r\nrusskij jazyk v naucnom osvescenii,2\r\nrusskij jazyk v škole,1\r\nrusskij jazyk za rubežom,1\r\nrusskij sbornik: issledovania? po istorii rossii xix-xx vv,-1\r\nrusslandanalysen,-1\r\nrutgers business review,-1\r\nrutgers computer & technology law journal,-1\r\nrutgers law review,1\r\nrutgers university press,1\r\nruudinsavu,-1\r\nruukku,1\r\nruumiin kulttuuri,-1\r\nruusunlehti,-1\r\nry,-1\r\nrynek energii,1\r\nryynäset,-1\r\nräisäläinen,-1\r\nrättshistoriska skrifter,1\r\nrättshistoriska studier,-1\r\nrättshistoriskt bibliotek,-1\r\nréforme,-1\r\nröfo : fortschritte auf dem gebiet der röntgenstrahlen und der bildgebenden verfahren,1\r\nröhrig universitätsverlag,-1\r\n\"röll, j.h.\",-1\r\nröstläget,-1\r\nrüdiger köppe verlag,1\r\nrāhburd-i farhangī va ijtimā̒ī.,-1\r\nrīgas tehniskās universitātes zinātniskie raksti : vides un klimata tehnoloģijas,-1\r\ns & f online,-1\r\ns + f,1\r\ns b editori,-1\r\ns. hirzel verlag,-1\r\ns. karger,1\r\ns/n korean humanities,1\r\ns: i. m. o. n.,1\r\nsa journal of human resource management,-1\r\nsaalburg jahrbuch,1\r\nsaaremaa ülikoolide keskus,-1\r\nsaarijärveläinen,-1\r\nsaarijärvi-seura r.y.,-1\r\nsaariselän sanomat,-1\r\nsaarmste,-1\r\nsabah ülkesi,-1\r\nsabrao journal of breeding and genetics,1\r\nsacra scripta,1\r\nsacrasage press,-1\r\nsacred music,1\r\nsacris erudiri,1\r\nsadhana,1\r\nsae international,1\r\nsae international journal of aerospace,1\r\nsae international journal of commercial vehicles,1\r\nsae international journal of connected and automated vehicles,1\r\nsae international journal of electrified vehicles,-1\r\nsae international journal of engines,1\r\nsae international journal of fuels and lubricants,1\r\n\"sae international journal of vehicle dynamics, stability, and nvh\",1\r\nsae technical papers,1\r\nsaeculum,1\r\nsafer communities,1\r\nsafety,-1\r\nsafety & reliability,1\r\nsafety and health at work,1\r\nsafety of technogenic environment,-1\r\nsafety science,2\r\nsafety science monitor,-1\r\nsafundi: the journal of south african and american comparative studies,1\r\nsaga,1\r\nsaga och sed: kungliga gustav adolfs akadeniens aarsbok,1\r\nsaga-book of the viking society for northern research,1\r\nsagamore publishing,-1\r\nsage open,1\r\nsage open medical case reports,1\r\nsage open medicine,-1\r\nsage open nursing,1\r\nsage publications,3\r\nsaguntum,1\r\nsahara j: journal of social aspects of hiv: aids,1\r\nsahim,-1\r\nsahlbergia,-1\r\nsahoegwasueobyeongu,-1\r\nsaima,-1\r\nsaint anselm journal,1\r\nsaint petersburg center for the history of ideas,-1\r\nsaint vladimir's seminary press,1\r\nsairaanhoitaja,-1\r\nsaj serbian architectural journal,-1\r\nsajog: south african journal of obstetrics and gynaecology,1\r\nsakkoulas publishers,1\r\nsakprosa,1\r\nsaksalainen kirjastoyhdistys ry,-1\r\nsaksanpaimenkoira,-1\r\nsalamandra,1\r\nsalaojituksen tutkimusyhdistys ry:n tiedote,-1\r\nsalem press,-1\r\nsalerno editrice,1\r\nsales and marketing management,1\r\nsalesianum,-1\r\nsall data,1\r\nsalmagundi: a quarterly of the humanities and social sciences,1\r\nsalmand,1\r\nsalon seudun sanomat,-1\r\nsalon verlag,-1\r\nsalón bienal de investigación creación,-1\r\nsalt - alas,-1\r\nsalud colectiva,1\r\nsalud i ciencia,1\r\nsalud mental,1\r\nsalud publica de mexico,1\r\nsalute e societá,1\r\nsalāmat va varzish : rūykard/hā-yi nuvīn,-1\r\nsam magazine,-1\r\nsamfundslitteratur,1\r\nsamfunnsøkonomen,-1\r\nsamj south african medical journal,1\r\nsamlaren,1\r\nsammakko,-1\r\nsampe europe,-1\r\nsampe journal,1\r\nsampsa,-1\r\nsamtidshistoriska frågor,-1\r\nsamu,-1\r\nsamuel beckett today: aujourd hui,1\r\nsan diego international law journal,-1\r\nsan francisco estuary and watershed science,1\r\nsana,-1\r\nsanalla sanoen,-1\r\nsananjalka,2\r\nsanansaattaja,-1\r\nsanasato,-1\r\nsanat duenyamiz,-1\r\nsanct olof,-1\r\nsanctorum,1\r\nsandalion,1\r\nsane journal,1\r\nsanelma,-1\r\nsangen-sha,-1\r\nsanitation,1\r\nsankei-sha,-1\r\nsankhya series a,1\r\nsankhya series b,1\r\nsanoma magazines,-1\r\nsanoma pro,-1\r\nsanta barbara portuguese studies,1\r\nsanta casa da misericórdia lisboa,-1\r\nsanta clara high technology law journal,1\r\nsantalahti-kustannus,1\r\nsantander art & culture law review,1\r\nsante publique,1\r\nsantérus academic press,1\r\nsao paulo medical journal,-1\r\nsaobraćajno-tehnički fakultet,-1\r\nsaothar,-1\r\nsapere aude,-1\r\nsapere aude,1\r\nsaqi books,-1\r\nsar and qsar in environmental research,1\r\nsar press,1\r\nsara hildénin taidemuseo,-1\r\nsara hildénin taidemuseon julkaisuja,-1\r\nsarajevo journal of mathematics,1\r\nsaratov state university,-1\r\nsarawak museum journal,1\r\nsarcoidosis vasculitis and diffuse lung diseases,1\r\nsardinia... international waste management and landfill symposia proceedings,-1\r\nsargon editrice,1\r\nsarhad journal of agriculture,-1\r\nsarjainfo,-1\r\nsartoniana,1\r\nsartre studies international: an interdisciplinary journal of existentialism and contemporary culture,1\r\nsas julkaisusarja,-1\r\nsasi,-1\r\nsastamalan joulu,-1\r\nsatakieliseminaari,-1\r\nsatakunnan ammattikorkeakoulu,-1\r\nsatakunnan ammattikorkeakoulu : muut julkaisut,-1\r\nsatakunnan ammattikorkeakoulu : oppimateriaalit,-1\r\nsatakunnan ammattikorkeakoulu : raportit,-1\r\nsatakunnan historiallinen seura ry,-1\r\nsatakunnan kauppakamari,-1\r\nsatakunnan linnut,-1\r\nsatakunnan museo,-1\r\nsatakunnan viikko,-1\r\nsatakuntaliitto,-1\r\nsatama,-1\r\nsatasarvi,-1\r\nsateenkaarihistorian ystävien kirjoituksia,-1\r\nsatelliitti,-1\r\nsatellite navigation,1\r\nsatikka,-1\r\nsats: northern european journal of philosophy,1\r\nsaude e sociedade,1\r\nsaudi commission for tourism and antiquities,-1\r\nsaudi journal of biological sciences,1\r\nsaudi journal of ophthalmology,-1\r\nsaudi medical journal,1\r\nsaudi pharmaceutical journal,-1\r\nsauna,-1\r\nsauramps médical,-1\r\nsavaria university press,1\r\nsaviseudun joulu,-1\r\nsavon koulutuskuntayhtymä,-1\r\nsavon sanomat,-1\r\nsavon sotilasperinneyhdistys porrassalmi r.y.,-1\r\nsavon yrittäjä,-1\r\nsavonia-ammattikorkeakoulu,-1\r\nsavonia-ammattikorkeakoulun julkaisusarja,-1\r\nsavonian sanomat,-1\r\nsavot,-1\r\nsavukeidas,-1\r\nsaxa verlag,-1\r\nsayyab translation journal,-1\r\nsbl: writings from the greco-roman world,1\r\nsbornik mathematics,1\r\nscalable computing. practice and experience,-1\r\nscan: journal of media arts culture,1\r\nscandia,1\r\nscandia,2\r\nscandinavian - canadian studies,1\r\nscandinavian academic press,1\r\nscandinavian actuarial journal,1\r\nscandinavian cardiovascular journal,1\r\n\"scandinavian cardiovascular journal, supplement\",1\r\nscandinavian conference on artificial intelligence,-1\r\nscandinavian economic history review,2\r\nscandinavian forest economics,1\r\nscandinavian journal for leadership and theology,-1\r\nscandinavian journal of caring sciences,1\r\nscandinavian journal of child and adolescent psychiatry and psychology,1\r\nscandinavian journal of clinical and laboratory investigation,1\r\nscandinavian journal of comic art,1\r\nscandinavian journal of disability research,2\r\nscandinavian journal of economics,2\r\nscandinavian journal of educational research,2\r\nscandinavian journal of forensic science,1\r\nscandinavian journal of forest research,1\r\nscandinavian journal of gastroenterology,1\r\n\"scandinavian journal of gastroenterology, supplement\",1\r\nscandinavian journal of history,3\r\nscandinavian journal of hospitality and tourism,2\r\nscandinavian journal of immunology,1\r\n\"scandinavian journal of infectious diseases, supplement\",1\r\nscandinavian journal of information systems,1\r\nscandinavian journal of laboratory animal science,1\r\nscandinavian journal of management,1\r\nscandinavian journal of medicine and science in sports,2\r\nscandinavian journal of military studies,1\r\nscandinavian journal of occupational therapy,1\r\nscandinavian journal of pain,1\r\nscandinavian journal of primary health care,2\r\nscandinavian journal of psychology,1\r\n\"scandinavian journal of psychology, supplementum\",1\r\nscandinavian journal of public administration,1\r\nscandinavian journal of public health,1\r\nscandinavian journal of rheumatology,1\r\n\"scandinavian journal of rheumatology, supplement\",1\r\nscandinavian journal of sport and exercise psychology,-1\r\nscandinavian journal of statistics,2\r\nscandinavian journal of surgery,1\r\nscandinavian journal of the old testament,3\r\n\"scandinavian journal of trauma, resuscitation and emergency medicine\",1\r\nscandinavian journal of urology,1\r\nscandinavian journal of vocations in development,1\r\nscandinavian journal of work and organizational psychology,1\r\nscandinavian journal of work environment and health,2\r\nscandinavian political studies,2\r\nscandinavian psychoanalytic review,1\r\nscandinavian psychologist,-1\r\nscandinavian sport studies forum,1\r\nscandinavian studies,2\r\nscandinavian studies in language,1\r\nscandinavian studies in law,2\r\nscandinavian veterinary press,1\r\nscandinavica,2\r\nscando-slavica,2\r\nscarecrow press,1\r\n\"scars, burns & healing\",1\r\nscenari,1\r\nscenario,-1\r\nscene,1\r\nschattauer,1\r\nschede medievali,1\r\nschede umanistiche,-1\r\nschelling-studien,-1\r\nschibri-verlag,1\r\nschifanoia,1\r\nschildts & söderströms,-1\r\nschizophrenia,1\r\nschizophrenia bulletin,3\r\nschizophrenia bulletin open,1\r\nschizophrenia research,2\r\nschizophrenia research : cognition,1\r\nschloss dagstuhl - leibniz zentrum für informatik,-1\r\nschmalenbach business review,1\r\nschmerz,1\r\nschneider verlag hohengehren,1\r\nschnittstelle germanistik,-1\r\nscholarpedia journal,-1\r\nscholars academic journal of pharmacy,-1\r\nscholars journal of applied medical sciences,-1\r\nscholars´ press,-1\r\nscholia: studies in classical antiquity,1\r\nscholé,-1\r\nschool education gateway,-1\r\nschool effectiveness and school improvement,2\r\nschool leadership and management,1\r\nschool libraries worldwide,1\r\nschool library research,1\r\nschool mental health,1\r\nschool of oriental and african studies,1\r\nschool psychology,1\r\nschool psychology international,1\r\nschool psychology review,1\r\nschool science and mathematics: journal for all science and mathematics teachers,1\r\nschools,1\r\nschopenhauer-jahrbuch,1\r\nschriften der luther-agricola-gesellschaft,1\r\nschriften des forschungszentrums julich,1\r\nschriften des instituts für deutsche sprache,1\r\nschriften zur geistesgeschichte des östlichen europa,1\r\nschriftenreihe der isa lohmann-siems stiftung,-1\r\n\"schriftenreihe des instituts für landschaft und freiraum, hsr hochschule für technik rapperswil\",-1\r\nschubert: perspektiven,1\r\nschuman papers,-1\r\nschwabe verlag,-1\r\nschweizer archiv fur tierheilkunde,1\r\nschweizer jahrbuch fur musikwissenschaft,1\r\nschweizerische zeitschrift fur forstwesen,1\r\nschweizerische zeitschrift fur geschichte,1\r\nschweizerische zeitschrift fur volkswirtschaft und statistik,1\r\nschweizerische zeitschrift für bildungswissenschaften,1\r\nschweizerische zeitschrift für religions- und kulturgeschichte,1\r\nschweizerische zeitschrift für soziale arbeit,-1\r\nschweizerisches archiv fur volkskunde,1\r\nschüren verlag,-1\r\nsci,-1\r\nsciamvs: sources and commentaries in exact sciences,1\r\nscieconf,-1\r\nscience,3\r\nscience & medicine in football,1\r\nscience & technology for the built environment,1\r\nscience advances,3\r\nscience and children,-1\r\nscience and culture,-1\r\nscience and education,1\r\nscience and engineering ethics,2\r\nscience and engineering of composite materials,1\r\nscience and global security,1\r\nscience and justice,1\r\nscience and public policy,2\r\nscience and society,1\r\nscience and sports,1\r\nscience and technology,-1\r\nscience and technology for cultural heritage,1\r\nscience and technology libraries,1\r\nscience and technology of advanced materials,1\r\nscience and technology of advanced materials : methods,1\r\nscience and technology of energetic materials,-1\r\nscience and technology of nuclear installations,1\r\nscience and technology of welding and joining,1\r\nscience and technology studies,1\r\nscience as culture,2\r\nscience bulletin,1\r\nscience china : information sciences,1\r\nscience china chemistry,-1\r\nscience china materials,1\r\nscience china: earth sciences,1\r\nscience china: life sciences,1\r\nscience china: mathematics,1\r\nscience china: physics mechanics and astronomy,1\r\nscience china: technological sciences,1\r\nscience communication,2\r\nscience education,3\r\nscience education international,1\r\nscience education review,1\r\nscience et technique du froid,1\r\nscience fiction film and television,1\r\nscience immunology,3\r\nscience in context,2\r\nscience in one health,-1\r\nscience journal of education,-1\r\nscience journal of public health,-1\r\nscience museum group journal,1\r\nscience of advanced materials,-1\r\nscience of computer programming,2\r\nscience of gymnastics journal,1\r\nscience of religion,1\r\nscience of remote sensing,1\r\nscience of sintering,1\r\nscience of the total environment,2\r\nscience press,-1\r\nscience progress,-1\r\nscience publishers inc.,1\r\nscience robotics,3\r\nscience signaling,2\r\nscience talks,-1\r\nscience technology and human values,3\r\nscience translational medicine,3\r\n\"science, technology and innovation studies\",1\r\n\"science, technology and society\",1\r\nscience-fiction studies,3\r\nscience-to-business marketing conference,-1\r\nsciencerise : pharmaceutical science,-1\r\nsciencerise. pedagogical education,1\r\nsciences des aliments,1\r\nsciences du jeu,1\r\nsciences et techniques en perspective,1\r\nsciences in cold and arid regions,1\r\nsciences sociales et sante,1\r\nsciendo,-1\r\nscientia,-1\r\nscientia agricola,1\r\nscientia agriculturae bohemica,-1\r\nscientia agropecuaria,-1\r\nscientia forestalis,-1\r\nscientia horticulturae,1\r\nscientia in educatione,-1\r\nscientia iranica,1\r\nscientia marina,1\r\nscientia moralitas,1\r\nscientia paedagogica experimentalis,1\r\nscientia pharmaceutica,-1\r\nscientia socialis,1\r\nscientiae mathematicae japonicae,1\r\nscientiarum historia: tijdschrift voor de geschiedenis van de wetenschappen en de geneeskunde,1\r\nscientific african,1\r\nscientific american,-1\r\nscientific and academic publishing,-1\r\nscientific annals of computer science,-1\r\nscientific association for infocommunications,1\r\nscientific bulletin of the university politechnica of bucharest: series a applied mathematics and physics,1\r\nscientific conference on electrical engineering in aait,-1\r\nscientific data,1\r\nscientific drilling,1\r\nscientific journal of gdynia maritime university,-1\r\nscientific journal of riga technical university: computer sciences,-1\r\nscientific journal of rtu: sustainable spatial development,-1\r\nscientific journal of silesian university of technology : series transport,-1\r\nscientific journals of the maritime university of szczecin,-1\r\nscientific modeling and simulation,1\r\n\"scientific papers : series management, economic, engineering in agriculture and rural development\",1\r\nscientific papers series d : animal science,1\r\nscientific reports,-1\r\nscientific reports,1\r\nscientific research and essays,-1\r\nscientific research publishing,-1\r\nscientific studies of reading,3\r\nscientific technical report (deutsches geoforschungszentrum),-1\r\nscientific world journal,1\r\nscientifica,1\r\nscientifur,1\r\nscientometrics,2\r\nscienza & politica,1\r\n\"scienze dell antichita: storia, archeologia, antropologia\",1\r\nscipost physics,1\r\nscipost physics codebases,-1\r\nscipost physics core,1\r\nscipost physics lecture notes,1\r\nscipost physics proceedings,-1\r\nscitepress science and technology publications,-1\r\nscm press,1\r\nscms journal of indian management,-1\r\nscolia,1\r\nscoliosis and spinal disorders,-1\r\nscope: an on-line journal of film studies,1\r\nscottish affairs,-1\r\nscottish anti-poverty review,-1\r\nscottish archaeological journal,1\r\nscottish archives,1\r\nscottish gaelic studies,1\r\nscottish geographical journal,1\r\nscottish historical review,2\r\nscottish journal of geology,1\r\nscottish journal of political economy,1\r\nscottish journal of theology,2\r\nscottish languages review,-1\r\nscottish literary review,1\r\nscottish medical journal,1\r\nscottish place-name society,1\r\nscottish studies,-1\r\nscreen,3\r\nscreen sound,1\r\nscreening the past,1\r\nscreenworks,1\r\nscriblerian and the kit-cats,1\r\nscrinium,1\r\nscript and print: bulletin of the bibliographical society of australia and new zealand,1\r\nscript-ed,1\r\nscripta,1\r\nscripta & e-scripta,-1\r\nscripta abonesia,-1\r\nscripta classica israelica,1\r\nscripta ethnologica,1\r\nscripta geologica,1\r\nscripta historica,1\r\nscripta instituti donneriani aboensis,1\r\nscripta islandica: islandska sallskapets årsbok,1\r\nscripta materialia,3\r\nscripta mediterranea,1\r\nscripta mercaturae: zeitschrift fur wirtschafts- und sozialgeschichte,1\r\nscripta nova: revista electronica de geografia y ciencias sociales,1\r\nscripta theologica,1\r\nscriptorium,3\r\nscriptum,1\r\nscriptum digital,1\r\n\"scriptura: international journal of bible, religion and theology in southern africa\",1\r\nscrivener publishing,-1\r\nscroope,-1\r\nscrutiny2,1\r\nsculpture journal,-1\r\nsculpture review,-1\r\nscuola democratica,-1\r\n\"scuola vaticana di paleografia, diplomatica e archivistica\",-1\r\nsdrp journal of earth sciences & environmental studies,-1\r\nsdrp journal of food science & technology,-1\r\nsdvig press,1\r\nsea technology,1\r\nsealing technology,1\r\nseamk journal,-1\r\nseamk news,-1\r\nsean kingston publishing,1\r\nsebu forlag,1\r\nsecond language research,3\r\nsecond language teacher education,-1\r\n\"secretariat of the convention on biological diversity, implementation and outreach division\",-1\r\nsecrypt,1\r\nsecular studies,1\r\nsecularism and nonreligion,1\r\nsecurities regulation law journal,1\r\nsecuritologia,-1\r\nsecurity and communication networks,-1\r\nsecurity and defence quarterly,1\r\nsecurity and human rights,1\r\nsecurity and privacy,1\r\nsecurity dialogue,3\r\nsecurity dimensions,1\r\nsecurity informatics,1\r\nsecurity journal,1\r\nsecurity spectrum : journal of advanced security research,-1\r\nsecurity studies,1\r\nsederi: journal of the spanish society for english renaissance studies,1\r\nsedimentary geology,1\r\nsedimentology,2\r\nseed science and technology,1\r\nseed science research,1\r\nseers books,-1\r\nsefarad,1\r\nsefi journal of engineering education advancement,-1\r\nsegle xx,1\r\nsehepunkte,-1\r\nsehnsucht,1\r\nsei working paper,-1\r\nseibutsu-kogaku kaishi,1\r\nseikagaku,1\r\nseikokai,-1\r\nseili archipelago research institute publications,-1\r\nseinen shinrigaku kenkyū,-1\r\nseinäjoen ammattikorkeakoulu,-1\r\nseinäjoen ammattikorkeakoulun julkaisusarja,-1\r\n\"seinäjoen ammattikorkeakoulun julkaisusarja. a, tutkimuksia\",-1\r\nseinäjoen kaupunki,-1\r\nseishin igaku,-1\r\nseismic instruments,1\r\nseismica,1\r\nseismograf/dmt,1\r\nseismological research letters,1\r\nseismopolite,-1\r\nseitai ikougaku,-1\r\nseiyo koten ronshu,1\r\nseizieme siecle,1\r\nseizure: european journal of epilepsy,1\r\nseksologinen aikakauskirja,1\r\nsekvoiya,-1\r\nselecta mathematica: new series,2\r\nselected papers from uk-cla meetings,-1\r\nselected papers of internet research,-1\r\nself and identity,1\r\nself xx-xxi,-1\r\nselkälehti,-1\r\nselkäydinvamma,-1\r\nsellier,1\r\nsellier european law publishers,-1\r\nselskabet for skole- og uddannelseshistorie,-1\r\nselvedge,-1\r\nselvityksiä,-1\r\nselänne,-1\r\nselʹskohozâjstvennaâ biologiâ,-1\r\nselʹskohozâjstvennye mašiny i tehnologii,-1\r\nsemantic fieldwork methods,1\r\nsemantic web,2\r\nsemantics and pragmatics,1\r\nsemeia studies,2\r\nsemen,1\r\nsementtisanomat,-1\r\nsemico,-1\r\nsemiconductor science and technology,1\r\nsemiconductors,1\r\nsemiconductors and semimetals,1\r\nsemigroup forum,1\r\nsemina: ciencias agrarias,1\r\nseminaire de probabilites,1\r\nseminaire lotharingien de combinatoire,1\r\nseminar.net,1\r\nseminar: a journal of germanic studies,2\r\nseminari romani di cultura greca,1\r\nseminars in arthritis and rheumatism,1\r\nseminars in cancer biology,1\r\nseminars in cell and developmental biology,1\r\nseminars in cutaneous medicine and surgery,1\r\nseminars in diagnostic pathology,1\r\nseminars in dialysis,1\r\nseminars in fetal and neonatal medicine,2\r\nseminars in hearing,1\r\nseminars in hematology,1\r\nseminars in immunology,1\r\nseminars in immunopathology,2\r\nseminars in interventional radiology,1\r\nseminars in liver disease,1\r\nseminars in musculoskeletal radiology,1\r\nseminars in nephrology,1\r\nseminars in neurology,1\r\nseminars in nuclear medicine,1\r\nseminars in oncology,1\r\nseminars in oncology nursing,-1\r\nseminars in ophthalmology,1\r\nseminars in orthodontics,-1\r\nseminars in pediatric neurology.,1\r\nseminars in pediatric surgery,1\r\nseminars in perinatology,2\r\nseminars in plastic surgery,1\r\nseminars in radiation oncology,1\r\nseminars in reproductive medicine,1\r\nseminars in respiratory and critical care medicine,1\r\nseminars in roentgenology,1\r\nseminars in speech and language,1\r\nseminars in thoracic and cardiovascular surgery,-1\r\nseminars in thoracic and cardiovascular surgery,1\r\nseminars in thrombosis and hemostasis,1\r\nseminars in ultrasound ct and mri,1\r\nseminars in vascular surgery,1\r\nsemiotexte,1\r\nsemiotica,3\r\nsemiotika,1\r\nsemiotique et bible,1\r\nsemitica,1\r\nsen-i gakkaishi,1\r\nseniorilääkäri,-1\r\nsenioriopettaja,-1\r\nseniors housing and care journal,-1\r\nsenri ethnological studies,1\r\nsens public,-1\r\nsensing and bio-sensing research,1\r\nsensing and imaging,1\r\nsensor letters,1\r\nsensor review,1\r\nsensors,1\r\nsensors & diagnostics,1\r\nsensors and actuators a: physical,1\r\nsensors and actuators b: chemical,1\r\nsensors and actuators reports,1\r\nsensors and materials,1\r\nsensors and transducers,1\r\nsensors international,-1\r\nsente-julkaisuja,-1\r\nsentio,-1\r\nseoppi,-1\r\nseoul journal of korean studies,1\r\nseparation and purification reviews,1\r\nseparation and purification technology,2\r\nseparation science and technology,1\r\nseparations,-1\r\nseptentrion,1\r\nsequential analysis,1\r\nserbian journal of electrical engineering,-1\r\nserbian journal of management,1\r\nserbian studies research,1\r\nsereco ab,-1\r\nserials librarian,1\r\nserials review,1\r\nserie haina,-1\r\nserie orientale roma,1\r\nseries : international journal of tv serial narratives,1\r\nseries on advances in bioinformatics and computational biology,1\r\nseries: journal of the spanish economic association,1\r\nserlachius-museoiden julkaisuja,-1\r\nserus oy,-1\r\nservice business: an international journal,1\r\nservice industries journal,1\r\nservice oriented computing and applications,1\r\nservice science,-1\r\nservice science,1\r\nservices marketing quarterly,1\r\nservizo de publicacións da universidade de vigo,1\r\nses,-1\r\nsesar innovation days,-1\r\nsesko vuosikirja,-1\r\nsess report,1\r\nset-valued and variational analysis,1\r\nsetac lca case study symposium,-1\r\nsetlementtijulkaisuja,-1\r\nsettentrione : nuova serie,-1\r\nsettler colonial studies,1\r\nseura,-1\r\nseurantauutiset,-1\r\nseutulehti uutisoiva,-1\r\nsevasmaailma,-1\r\nseventeenth century,2\r\nseventeenth-century french studies,1\r\nseventeenth-century news,-1\r\nsever,-1\r\nsevernorusskie govory,-1\r\nseverny`j (arkticheskij) federal`ny`j universitet,-1\r\nsevero-zapadnaya akademiya gosudarstvennoj sluzhby`,-1\r\nsewanee review,1\r\nsewanee theological review,1\r\nsex education,1\r\nsex roles,2\r\nsexes,-1\r\nsexologies,1\r\nsexual & reproductive healthcare,1\r\nsexual abuse: a journal of research and treatment,2\r\nsexual addiction and compulsivity,1\r\nsexual and relationship therapy,1\r\nsexual development,1\r\nsexual health,-1\r\nsexual medicine,1\r\nsexual medicine reviews,1\r\nsexualities,2\r\nsexuality and culture,1\r\nsexuality and disability,1\r\nsexuality research and social policy,1\r\nsexually transmitted diseases,1\r\nsexually transmitted infections,1\r\nsexuologie,-1\r\nseychelles research journal,-1\r\nsfinx,1\r\nsfk-ofis,-1\r\nsfra review,-1\r\nsfv magasinet,-1\r\nsgem international multidisciplinary scientific conferences on social sciences and arts,-1\r\nsgf rapport,-1\r\nsh traveledu,-1\r\nshakai gengo kagaku,1\r\nshaker,-1\r\nshaker verlag,1\r\nshakespeare,1\r\nshakespeare bulletin,1\r\nshakespeare quarterly,3\r\nshakespeare studies,2\r\nshakespeare survey,1\r\nshakespeare yearbook,1\r\nshakespearean international yearbook,1\r\nshakki,-1\r\nshaman: journal of the international society for shamanistic research,1\r\nshamrock,-1\r\nshandean,1\r\nshanghai chest,-1\r\nshanghai foreign language education press,-1\r\nshanghai jiaotong daxue xuebao,-1\r\nshanghai jiaotong daxue xuebao : yixue ban,-1\r\nshanghai normal university,-1\r\nshanghai people's publishing house,1\r\nshanghai scientific & technical publishers,-1\r\nshareholder activism & engagement,-1\r\nshaw: the annual of bernard shaw studies,1\r\nshe ji,1\r\nsheffield hallam university press,-1\r\nsheffield phoenix press,1\r\nshehui gongzuo yu guanli,-1\r\nshenandoah,-1\r\nshengli xuebao,-1\r\nshengxue xuebao,-1\r\nshidai faxue,-1\r\nshiga daigaku kyoiku gakubu kiyo,-1\r\nshijie jianzhu,-1\r\nshijie linye yanjiu,-1\r\nshijie lishi pinglun,-1\r\nshilap: revista de lepidopterologia,1\r\nshima,1\r\nshinhyoron,-1\r\nshinkenchiku,-1\r\nshinpojiumu,-1\r\nshinrin kumiai,-1\r\nshinyosha,-1\r\nship technology research,1\r\nshipin gongye ke-ji,-1\r\nshipin yu fajiao gongye,-1\r\nshipra publications,-1\r\nships and offshore structures,1\r\nshock,2\r\nshock and vibration,1\r\nshock waves,1\r\nshofa: an interdisciplinary journal of jewish studies,1\r\nshojihomu.co,-1\r\nshonika rinsho,1\r\nshougai gakushuu kyaria kyouiku kenkyuu,-1\r\nshoulder & elbow,1\r\nshoulei xuebao,-1\r\nshowado,-1\r\nshowing theory press,-1\r\nshs web of conferences,1\r\nshu-te university,-1\r\nshui kexue jinzhan,-1\r\nshuili shuidian kuaibao,-1\r\nshumpusha,-1\r\nshuxue xuebao,-1\r\nshy plumber,-1\r\nshìdnij svìt,1\r\nsi somos americanos,-1\r\nsiam journal on applied algebra and geometry,1\r\nsiam journal on applied dynamical systems,1\r\nsiam journal on applied mathematics,3\r\nsiam journal on computing,3\r\nsiam journal on control and optimization,3\r\nsiam journal on discrete mathematics,2\r\nsiam journal on financial mathematics,1\r\nsiam journal on imaging sciences,2\r\nsiam journal on mathematical analysis,3\r\nsiam journal on mathematics of data science,1\r\nsiam journal on matrix analysis and applications,3\r\nsiam journal on numerical analysis,3\r\nsiam journal on optimization,3\r\nsiam journal on scientific computing,3\r\nsiam review,3\r\nsiam/asa journal on uncertainty quantification,1\r\nsiaures atenai,-1\r\nsibbaldia,-1\r\nsibelius-akatemia,-1\r\nsibelius-akatemian julkaisuja,-1\r\nsibelius-akatemian selvityksiä ja raportteja,-1\r\nsiberian mathematical journal,1\r\n\"sibgrapi conference on graphics, patterns and images\",-1\r\nsibirica: the journal of siberian studies,1\r\nsibirskie istoricheskie issledovaniya,1\r\nsibirskie èlektronnye matematičeskie izvestiâ,-1\r\nsibirskii matematicheskii zhurnal,1\r\nsibirskij federal`ny`j universitet,-1\r\nsibirskij filologicheskij zhurnal,1\r\nsibirskij filologičeskij forum,-1\r\nsibirskij gosudarstvennyj aerokosmitsheskij universitet,-1\r\nsibirskij lesnoj žurnal,-1\r\nsibirskoe medicinskoe obozrenie,-1\r\nsic,1\r\nsic!,-1\r\nsichuan daxue xuebao : zhexue shehui kexue ban,-1\r\nsichuan shifan daxue xuebao : ziran kexue ban,-1\r\nsicilia antiqua,1\r\nsicilia archeologica,1\r\nside effects of drugs annual,1\r\nside view press,-1\r\nsidestone press,-1\r\nsidney da silva facundes,-1\r\nsiedlungsforschung: archaologie geschichte geographie,1\r\nsief newsletter,-1\r\nsielunhoidon aikakauskirja,-1\r\nsiemenpuun teemajulkaisu,-1\r\nsienet ja terveys,-1\r\nsienilehti,-1\r\nsievin kunta,-1\r\nsigact news,-1\r\nsight and sound,1\r\nsigila,1\r\nsigillum,-1\r\nsigir forum,1\r\nsigkdd explorations,-1\r\nsigmetrics performance evaluation review,-1\r\nsigmm records,-1\r\nsigmod record,1\r\nsign language and linguistics,3\r\nsign language studies,1\r\nsign systems studies,2\r\nsigna vitae,1\r\nsigna: revista de la asociacion espanola de semiotica,1\r\nsignal,-1\r\nsignal + draht,-1\r\nsignal processing,2\r\n\"signal processing algorithms, architectures, arrangements, and applications conference proceedings\",1\r\nsignal processing and applied mathematics for electronics and communications workshop,-1\r\nsignal processing and communications applications conference,-1\r\nsignal processing: image communication,1\r\nsignal transduction,1\r\nsignal transduction and targeted therapy,1\r\n\"signal, image and video processing\",1\r\nsignaling and communication in plants,-1\r\nsignals,-1\r\nsignals (english ed.),-1\r\nsignata : annales des sémiotiques,1\r\n\"signes, discours et sociétés\",1\r\nsignificação,1\r\nsigno et sena,1\r\nsigns,3\r\nsigns and society,1\r\nsignum,-1\r\nsignum temporis,1\r\nsiikajokilaakso,-1\r\nsiipirikko,-1\r\nsiirtolaisuusinstituutti,-1\r\nsiirtolapuutarha,-1\r\nsiivet,-1\r\nsikh formations,1\r\nsileno: rivista di studi classici e cristiani,1\r\nsilesia antiqua,1\r\nsilicates industriels,1\r\nsilicon,1\r\nsilicon chemistry,1\r\nsilmähoitaja,-1\r\nsilniki spalinowe,-1\r\nsilta,-1\r\nsiltala,-1\r\nsilva fennica,2\r\nsilvae genetica,1\r\nsim(o) mediestudier,-1\r\nsimile,1\r\nsimiolus: netherlands quarterly for the history of art,2\r\nsimmel studies,1\r\nsimone de beauvoir studies,1\r\nsimpliciana: schriften der grimmelshausen-gesellschaft,1\r\nsimpukka,-1\r\nsimpósio brasileiro de telecomunicações,-1\r\nsimulation and gaming,1\r\nsimulation in healthcare,1\r\nsimulation modelling practice and theory,1\r\nsimulation notes europe,1\r\nsimulation: transactions of the society for modeling and simulation international,1\r\n\"simultech international conference on simulation and modeling methodologies, technologies and applications\",1\r\nsin saneop gyeongyeong jeoneol,-1\r\nsinapinsiemen,-1\r\nsincronia,1\r\n\"sincronie: rivista semestrale di letterature, teatro e sistemi di pensiero\",1\r\n\"sindikat vzgoje, izobraževanja, znanosti in kulture slovenije\",-1\r\nsinebrychoffin taidemuseon julkaisuja,-1\r\nsinergi : jurnal ilmiah fakultas teknik,-1\r\nsinergia académica,1\r\nsinergie,-1\r\nsinet : an ethiopian journal of science,-1\r\nsingapore architect,-1\r\nsingapore economic review,1\r\nsingapore journal of legal studies,1\r\nsingapore journal of tropical geography,1\r\nsingapore medical journal,-1\r\nsingapore nursing journal,-1\r\nsingapore university press,1\r\nsinn und form,2\r\n\"sino-christian studies: an international journal of bible, theology and philosophy\",1\r\nsino-us english teaching,-1\r\nsintagma,1\r\nsintef proceedings,-1\r\nsions missionstidning,-1\r\nsipoon sanomat,-1\r\nsir henry wellcome asian series,1\r\nsirp,-1\r\nsis journal of projective psychology and mental health,1\r\nsisekaitseakadeemia,-1\r\nsismel - edizioni del galluzzo,-1\r\nsissisanomat,-1\r\nsistema solar,-1\r\nsistemas & gestão,-1\r\nsistemnyj analiz i logistika,-1\r\nsisu idrottsböcker,-1\r\nsisu-line,-1\r\nsisyphus,1\r\nsisä-suomen lehti,-1\r\nsisäasiainministeriö,-1\r\nsisäministeriön julkaisuja,-1\r\nsitra,-1\r\nsitra muistio,-1\r\nsitra työpaperi,-1\r\nsitran selvityksiä,-1\r\nsiun soten julkaisuja,-1\r\nsivuosa,-1\r\nsixteenth century journal,2\r\nsiy raportti,-1\r\nsiy sisäilmatieto oy,-1\r\nsjuttonhundratal,1\r\nsjöfartstidningen,-1\r\nsjögrenlehti,-1\r\nsk24,-1\r\nskas,1\r\nskase journal of theoretical linguistics,1\r\nskase journal of translation and interpretation,1\r\nskattenytt,1\r\nskatterett,1\r\nskb rapport,-1\r\nskeletal muscle,1\r\nskeletal radiology,1\r\nskeptikko,-1\r\nskholion,-1\r\nskifiya-print,-1\r\nskin appendage disorders,1\r\nskin health and disease,1\r\nskin pharmacology and physiology,1\r\nskin research and technology,1\r\nskira,1\r\nskirnir,1\r\nskogs- och träforskningsinstitutet,-1\r\nskogsbruket,-1\r\nskogsägaren,-1\r\nskolhistoriskt arkiv,-1\r\nskolska knjiga,1\r\nskootteri,-1\r\nskope,-1\r\nskrifter från centrum for samisk forskning,1\r\nskrifter från juridiska institutionen vid umeå universitet,-1\r\nskrifter från svensk förening för matematikdidaktisk forskning,1\r\nskrifter från svenska institutionen vid åbo akademi,-1\r\nskrifter utgivna av historiska samfundet i åbo,-1\r\nskrifter utgivna av svensk-österbottniska samfundet,-1\r\nskrifter utgivna av svenska barnboksinstitutet,-1\r\nskrifter utgivna av svenska folkskolans vänner,-1\r\n\"skrifter utgivna av svenska institutet i athen, 4¡\",1\r\n\"skrifter utgivna av svenska institutet i athen, 8¡\",1\r\nskrifter utgivna av svenska institutet i rom. 4¡,1\r\nskrifter utgivna av svenska institutet i rom. 8¡,1\r\nskrifter utgivna av svenska litteratursällskapet i finland,2\r\nskrifter: nordisk forening for leksikografi,1\r\nskriveopplæring og skriveforskning,-1\r\nskrolli,-1\r\nskvortsovia,1\r\nskyline business journal,-1\r\nskyllis,1\r\nskärgård,-1\r\nslagmark,1\r\nslalli,-1\r\nslas discovery,1\r\nslas technology,1\r\nslaskie studia historyczno-teologiczne,1\r\nslatkine,-1\r\nslavery and abolition,1\r\nslavia,1\r\nslavia antiqua,1\r\nslavia occidentalis,1\r\nslavia orientalis,1\r\nslavic and east european information resources,1\r\nslavic and east european journal,3\r\nslavic language education,-1\r\nslavic review,2\r\nslavic studies,-1\r\nslavica,1\r\nslavica bergensia,1\r\nslavica helsingiensia,-1\r\nslavica helsingiensia,1\r\nslavica occitania,1\r\nslavica publishers,1\r\nslavica revalensia,-1\r\nslavica slovaca,1\r\nslavisticna revija,1\r\nslavistika,1\r\nslavjanovedenie,1\r\nslavonic and east european review,2\r\nslavonica,1\r\nsläktforskarnas årsbok,-1\r\nsläkthistoria,-1\r\nsleep,2\r\nsleep advances,1\r\nsleep and biological rhythms,1\r\nsleep and breathing,1\r\nsleep epidemiology,1\r\nsleep health,1\r\nsleep medicine,1\r\nsleep medicine and disorders : international journal,-1\r\nsleep medicine clinics,1\r\nsleep medicine reviews,2\r\nsleep science,1\r\nsleep science and practice,1\r\nsley-media oy,-1\r\nslezsky sbornik,1\r\nslf,-1\r\nslovak journal of civil engineering,1\r\n\"slovansky prehled: review for central, eastern and southeastern european history\",1\r\nslovart publishing,-1\r\nslovene,1\r\nslovene linguistic studies,1\r\nslovene studies,1\r\nslovenian veterinary research,1\r\nslovenscina 2.0,1\r\nslovenska akademija znanosti in umetnosti,-1\r\nslovenska archeologia,2\r\nslovenska literatura,1\r\nslovenska rec,1\r\nslovensko društvo za razsvetljavo,-1\r\nslovensko zdravniško združenje,-1\r\nslovensky narodopis,2\r\nslovenská národná knižnica,-1\r\nslovenská politologická revue,1\r\nslovenská vedecká spoločnosť pre telesnú výchovu a šport,-1\r\nslovenský archeologický a historický inštitút,-1\r\nslovo,-1\r\nslovo a slovesnost,1\r\nslovo a smysl,1\r\nslovo.ru: baltijskij akcent,1\r\nslowo / obraz terytoria,1\r\nsls varia,-1\r\nsläkt och hävd,-1\r\nsläkt och hävd: tidskrift,-1\r\nsmall,3\r\nsmall axe,1\r\nsmall business economics,2\r\nsmall enterprises research,1\r\nsmall group research,1\r\nsmall gtpases,1\r\nsmall methods,2\r\nsmall ruminant research,1\r\nsmall science,1\r\nsmall states & territories,-1\r\nsmall structures,1\r\nsmall wars and insurgencies,1\r\nsmall-scale forestry,1\r\nsmart accessibility,-1\r\nsmart agricultural technology,1\r\nsmart and sustainable built environment,1\r\nsmart and sustainable manufacturing systems,1\r\nsmart cities,-1\r\nsmart cities and regional development journal,-1\r\nsmart cities symposium prague,1\r\nsmart energy,1\r\nsmart grid and renewable energy,-1\r\nsmart health,-1\r\n\"smart innovation, systems and technologies\",1\r\nsmart learning environments,1\r\nsmart materials and structures,1\r\nsmart materials in medicine,-1\r\nsmart medicine,1\r\nsmart structures and systems,1\r\nsmartmat,-1\r\nsmhi oceanografi,-1\r\nsmith college studies in social work,1\r\nsmithsonian,-1\r\nsmithsonian institution scholarly press,1\r\nsmpte motion imaging journal,1\r\nsmt-v,1\r\nsmu law review: a publication of southern methodist university school of law,1\r\nsn business & economics,1\r\nsn comprehensive clinical medicine,1\r\nsn computer science,1\r\nsn operations research forum,1\r\nsn partial differential equations and applications,1\r\nsn social sciences,1\r\nsnippets,1\r\nsnorrastofa,1\r\nsnow,-1\r\nsns förlag,1\r\nsobornost,1\r\nsobre prácticas artísticas y políticas de la edición,1\r\nsoccer and society,1\r\nsocial analysis,3\r\nsocial and critical theory,1\r\nsocial and cultural geography,2\r\nsocial and cultural research,-1\r\nsocial and environmental accountability journal,1\r\nsocial and legal studies,2\r\nsocial and personality psychology compass,1\r\nsocial anthropology,3\r\nsocial behavior and personality,1\r\nsocial change,1\r\nsocial choice and welfare,2\r\nsocial cognition,1\r\nsocial cognitive and affective neuroscience,2\r\nsocial compass,2\r\nsocial construction,-1\r\nsocial development,1\r\nsocial dynamics: a journal of the centre for african studies university of cape town,1\r\nsocial enterprise journal,1\r\nsocial entrepreneurship review,-1\r\nsocial epistemology,2\r\nsocial epistemology review and reply collective,1\r\nsocial europe,-1\r\nsocial evolution and history,1\r\nsocial forces,3\r\nsocial history,3\r\nsocial history of medicine,3\r\nsocial identities,1\r\nsocial inclusion,1\r\nsocial indicators research,2\r\nsocial influence,1\r\nsocial inquiry into well-being,-1\r\nsocial interaction,1\r\nsocial justice research,1\r\n\"social justice: a journal of crime, conflict and world order\",1\r\nsocial kritik: tidsskrift for social analyse og debat,1\r\nsocial marketing quarterly,1\r\nsocial media + society,2\r\n\"social movement studies: journal of social, cultural and political protest\",2\r\nsocial network analysis and mining,1\r\nsocial networking,-1\r\nsocial networks,3\r\nsocial neuroscience,1\r\nsocial philosophy and policy,2\r\nsocial policy and administration,2\r\nsocial policy and society,1\r\nsocial politics,3\r\nsocial problems,3\r\nsocial psychiatry and psychiatric epidemiology,2\r\nsocial psychological and personality science,2\r\nsocial psychological bulletin,1\r\nsocial psychological review,-1\r\nsocial psychology,1\r\nsocial psychology of education,1\r\nsocial psychology quarterly,2\r\nsocial research,1\r\nsocial responsibility journal,1\r\nsocial science and medicine,3\r\nsocial science computer review,1\r\nsocial science history,2\r\nsocial science information sur les sciences sociales,1\r\nsocial science japan journal,1\r\nsocial science journal,1\r\nsocial science protocols,-1\r\nsocial science quarterly,1\r\nsocial science research,2\r\nsocial science research network,-1\r\nsocial science review,1\r\nsocial science spectrum,1\r\nsocial sciences,-1\r\nsocial sciences & humanities open,1\r\nsocial sciences - socialiniai,1\r\nsocial sciences academic press,1\r\nsocial sciences and missions,1\r\nsocial sciences directory,-1\r\nsocial sciences in asia,1\r\nsocial scientist,1\r\nsocial security bulletin,1\r\nsocial semiotics,1\r\nsocial service review,1\r\nsocial studies of science,3\r\nsocial studies research & practice,1\r\nsocial text,2\r\nsocial theory and health,1\r\nsocial theory and practice,2\r\nsocial welfare : interdisciplinary approach,-1\r\nsocial work,2\r\nsocial work and social sciences review,1\r\nsocial work and society,1\r\nsocial work education,1\r\nsocial work in health care,1\r\nsocial work in mental health,1\r\nsocial work in public health,1\r\nsocial work research,2\r\nsocial work with groups,1\r\nsocialiniai tyrimai,-1\r\nsocialinis darbas. patirtis ir metodai,-1\r\nsocialinis ugdymas,-1\r\nsocialism and democracy,1\r\nsocialist studies,1\r\nsocialmedicinsk tidskrift,1\r\nsocialnet international,-1\r\nsocialvetenskaplig tidskrift,1\r\nsocialʹno-političeskie issledovaniâ,-1\r\nsocial’naâ politika i social’noe partnerstvo,1\r\nsocial’naâ politika i sociologiâ,1\r\nsocial’no-gumanitarnye znaniâ,1\r\nsocial’no-èkonomi?eskie âvleniâ i processy,1\r\nsocial’nye aspekty zdorov’â naseleniâ,1\r\nsocial’nye i gumanitarnye nauki na dal’nem vostoke,1\r\nsociální pedagogika,-1\r\nsociedad de etnomusicología,1\r\nsociedad de la información,-1\r\nsociedad española de acústica,-1\r\nsociedad española de ciencias forestales,1\r\nsociedad española de paleopatología,-1\r\nsociedad iberoamericana de gráfica digital,-1\r\nsociedad mexicana de entomología,1\r\nsociedade e cultura,1\r\nsocietas sanctae birgittae,-1\r\nsocietas scientiarum olomucensis ii,-1\r\nsocietes,1\r\nsocietes et representations,1\r\nsocieties,-1\r\nsociety,1\r\nsociety and animals,1\r\nsociety and business review,1\r\nsociety and natural resources,2\r\nsociety antiquaries of scotland,1\r\nsociety for global business & economic development,-1\r\nsociety for imaging science and technology,-1\r\nsociety for industrial and applied mathematics,1\r\n\"society for mining, metallurgy and exploration\",1\r\nsociety for modeling and simulation international,-1\r\nsociety for underwater technology,1\r\nsociety of automotive engineers,1\r\nsociety of biblical literature,2\r\nsociety of digital information & wireless communications,-1\r\nsociety of environmental toxicology and chemistry,1\r\nsociety of mathematics education,-1\r\nsociety of motion picture and television engineers,-1\r\nsociety of naval architects and marine engineers,1\r\nsociety of petroleum engineers,1\r\nsociety of plastics engineers,1\r\nsociety of sedimentary geology,1\r\nsociety register,1\r\n\"society, health and vulnerability\",1\r\nsociety. integration. education,1\r\nsocietà di studi geografici,-1\r\nsocietà italiana marketing,-1\r\nsocietà romana di storia patria,-1\r\nsocietàmutamentopolitica,1\r\nsocio-ecological practice research,1\r\nsocio-economic planning sciences,1\r\nsocio-economic review,1\r\nsocio-environmental systems modelling,-1\r\nsocio.hu,-1\r\nsociobiology,1\r\nsociocriticism,1\r\nsociodinamika,-1\r\nsocioeconomic challenges,-1\r\nsocioekonomické a humanitnì studie,-1\r\nsociolinguistic studies,1\r\nsociolinguistica: internationales jahrbuch fur europäische soziolinguistik,1\r\nsociolingvistika,-1\r\nsociologi?eskij žurnal,1\r\nsociologi?eskoe obozrenie,-1\r\nsociologia,1\r\nsociologia del diritto,1\r\nsociologia del lavoro,1\r\nsociologia e ricerca sociale,-1\r\nsociologia internationalis,-1\r\nsociologia on line,-1\r\nsociologia ruralis,2\r\nsociologias,-1\r\nsociologica,1\r\nsociological focus,1\r\nsociological forum,1\r\nsociological inquiry,2\r\nsociological methodology,2\r\nsociological methods and research,3\r\nsociological perspectives,1\r\nsociological quarterly,2\r\nsociological research online,1\r\nsociological review,3\r\nsociological science,1\r\nsociological spectrum,1\r\nsociological studies of children and youth,1\r\nsociological theory,3\r\nsociological theory and methods,1\r\nsociologicky casopis-czech sociological review,1\r\nsociologie,1\r\nsociologie du travail,1\r\nsociologies pratiques,-1\r\nsociologija,1\r\nsociologija i prostor,1\r\nsociologija: mintis ir veiksmas,1\r\nsociologisk forskning,1\r\nsociologiâ goroda,1\r\nsociologiâ mediciny,1\r\nsociologiâ nauki i tehnologij,1\r\nsociologiâ obrazovaniâ,1\r\nsociologiâ vlasti,1\r\n\"sociologiâ: metodologiâ, metody, matemati?eskoe modelirovanie\",1\r\nsociologus,1\r\nsociology compass,1\r\nsociology of education,3\r\nsociology of health and illness,3\r\nsociology of islam,1\r\nsociology of religion,3\r\nsociology of sport journal,2\r\nsociology study,-1\r\nsociology: the journal of the british sociological association,3\r\nsociopedia.isa,-1\r\nsocium i vlast’,1\r\nsocius,1\r\nsociální práce,1\r\nsociální studia,-1\r\n\"société de l`electricité, de l`electronique et des technologies de l`information et de la communication\",1\r\nsociété de législation comparée,1\r\nsociété européenne pour la formation des ingénieurs,1\r\nsociété française de littérature générale et comparée,-1\r\nsociété française de radioprotection,-1\r\nsociété pour l`étude du proche-orient ancien,1\r\nsociété royale de numismatique de belgique,1\r\nsocìologìčnì studìï,-1\r\nsoekelys på arbeidslivet,1\r\nsoft computing,1\r\nsoft materials,1\r\nsoft matter,2\r\nsoft power,1\r\nsoft robotics,2\r\nsoftcom,1\r\nsofteng ...,1\r\nsoftware and systems modeling,3\r\nsoftware engineering and applications,1\r\nsoftware engineering notes,-1\r\nsoftware impacts,1\r\nsoftware quality journal,2\r\nsoftware quality management conference,-1\r\nsoftware testing verification and reliability,1\r\nsoftware-intensive cyber-physical systems,1\r\nsoftware: practice and experience,2\r\nsoftwarex,1\r\nsohag journal of sciences,-1\r\nsoil,1\r\nsoil & environmental health,1\r\nsoil and sediment contamination,1\r\nsoil and tillage research,2\r\nsoil and water research,1\r\nsoil biology,1\r\nsoil biology and biochemistry,3\r\nsoil dynamics and earthquake engineering,1\r\nsoil ecology letters,1\r\nsoil mechanics and foundation engineering,1\r\nsoil organisms,-1\r\nsoil research,1\r\nsoil science,1\r\nsoil science and plant nutrition,1\r\nsoil science annual,1\r\nsoil science society of america journal,2\r\nsoil systems,-1\r\nsoil use and management,1\r\nsoils and foundations,1\r\nsoils for europe,-1\r\nsoinin joulu,-1\r\nsola,1\r\nsolar compass,1\r\nsolar energy,2\r\nsolar energy materials and solar cells,2\r\nsolar physics,2\r\nsolar rrl,1\r\nsolar system research,1\r\nsolar-terrestrial physics,-1\r\nsolas news,-1\r\nsoldering and surface mount technology,1\r\nsoletras,1\r\nsolfanelli editore,-1\r\nsolid earth,1\r\nsolid earth discussions,-1\r\nsolid fuel chemistry,1\r\nsolid mechanics and its applications,1\r\nsolid state communications,1\r\nsolid state ionics,1\r\nsolid state nuclear magnetic resonance,1\r\nsolid state phenomena,1\r\nsolid state physics,1\r\nsolid state sciences,1\r\nsolid-state electronics,1\r\nsolmu,-1\r\nsolombal`skaya tipografiya,-1\r\nsolomonoff memorial conference,-1\r\nsolubiologi,-1\r\nsolum,1\r\nsolvent extraction and ion exchange,1\r\nsolvent extraction research and development: japan,1\r\nsomatechnics,1\r\nsomatosensory and motor research,1\r\nsomnologie,1\r\nsomogy éditions d´art,-1\r\nsompio,-1\r\nsongklanakarin journal of science and technology,-1\r\nsoochow journal of mathematics,1\r\nsoome-ugri sõlmed,-1\r\nsophi,1\r\nsophia,2\r\nsophia centre press,-1\r\nsophia journal of european studies,-1\r\nsorbcionnye i hromatograficheskie processy,-1\r\nsorbifolia,-1\r\nsorites: digital journal of analytical philosophy,1\r\nsort: statistics and operations research transactions,1\r\nsos-lapsikylä ry,-1\r\nsosiaali- ja kuntatalous,-1\r\nsosiaali- ja terveysalan tilastollinen vuosikirja,-1\r\nsosiaali- ja terveysministeriö,-1\r\nsosiaali- ja terveysministeriön esitteitä,-1\r\nsosiaali- ja terveysministeriön julkaisuja,-1\r\nsosiaali- ja terveysministeriön raportteja ja muistioita,-1\r\nsosiaali- ja terveysturvan keskusliitto,-1\r\nsosiaali- ja terveysturvan raportteja,-1\r\nsosiaalibarometri,-1\r\nsosiaalilääketieteellinen aikakauslehti,2\r\nsosiaalipedagogiikka,1\r\nsosiaalipoliittisen yhdistyksen tutkimuksia,-1\r\nsosiaalitieteiden laitoksen julkaisuja,-1\r\nsosiaalityön tutkimuksen seura,-1\r\nsosiaalivakuutus,-1\r\nsosiohumanika,-1\r\nsosiologi i dag,1\r\nsosiologia,2\r\nsosnet julkaisuja,-1\r\nsoste suomen sosiaali ja terveys ry,-1\r\nsosten julkaisuja,-1\r\nsosyal bilimler,1\r\nsosyoloji notları,1\r\nsotahistoriallinen aikakauskirja,1\r\nsotahuuto,-1\r\nsotainvaliidi,-1\r\nsotamuseon julkaisuja,-1\r\nsotilasaikakauslehti,-1\r\nsotilaskoti,-1\r\nsotilaslääketieteen aikakauslehti,1\r\nsotilasperinteen seuran julkaisusarja,-1\r\nsotilaspoika,-1\r\nsotsiaaltöö,-1\r\nsotsialnaia psikhologiia i obshchestvo,1\r\nsotsiologicheski problemi,1\r\nsotsiologicheskie issledovaniya,1\r\n\"sotsiologija: teorija, metody, marketing\",-1\r\nsotsyal`naya i klinicheskaya psikhyatriya,-1\r\nsoudobe dejiny,1\r\nsouls,1\r\nsound and vibration,1\r\nsound studies,2\r\nsoundeffects,1\r\nsoundings,-1\r\nsoundscape: the journal of acoustic ecology,1\r\nsource code for biology and medicine,1\r\nsource: notes in the history of art,2\r\nsources and studies in the history of mathematics and physical sciences,1\r\nsources for african history,1\r\nsouth african archaeological bulletin,1\r\nsouth african family practice,-1\r\nsouth african geographical journal,1\r\nsouth african historical journal,2\r\nsouth african institute of mining and metallurgy,1\r\nsouth african journal for research in sport physical education and recreation,1\r\nsouth african journal of african languages,1\r\nsouth african journal of animal science,1\r\nsouth african journal of botany,1\r\nsouth african journal of business management,1\r\nsouth african journal of chemistry,-1\r\nsouth african journal of childhood education,1\r\nsouth african journal of economic and management sciences,1\r\nsouth african journal of economics,1\r\nsouth african journal of education,1\r\nsouth african journal of enology and viticulture,1\r\nsouth african journal of geology,1\r\nsouth african journal of industrial engineering,1\r\nsouth african journal of information management,1\r\nsouth african journal of philosophy,1\r\nsouth african journal of psychiatry,1\r\nsouth african journal of psychology,-1\r\nsouth african journal of science,1\r\nsouth african journal of surgery,1\r\nsouth african journal of wildlife research,1\r\nsouth african journal on human rights,1\r\nsouth african law journal,1\r\nsouth african music studies,1\r\nsouth african statistical journal,1\r\nsouth american journal of herpetology,1\r\nsouth asia economic journal,1\r\nsouth asia multidisciplinary academic journal,-1\r\nsouth asia research,1\r\nsouth asia-journal of south asian studies,1\r\nsouth asian diaspora,1\r\nsouth asian journal of business and management cases,1\r\nsouth asian journal of business studies,1\r\nsouth asian journal of management,-1\r\nsouth asian journal of tourism and heritage,-1\r\nsouth asian popular culture,1\r\nsouth asian review,1\r\nsouth atlantic quarterly,3\r\nsouth atlantic review,1\r\nsouth central review,-1\r\nsouth dakota review,1\r\nsouth east asia research,1\r\nsouth east european research center,-1\r\nsouth european society and politics,1\r\nsouth-east european forestry,-1\r\nsouthampton solent university,-1\r\nsoutheast asia,-1\r\nsoutheast asia early childhood journal,1\r\nsoutheast asian bulletin of mathematics,1\r\nsoutheast asian journal of stem education,-1\r\nsoutheast asian journal of tropical medicine and public health,1\r\nsoutheast asian studies,-1\r\nsoutheast european and black sea studies,1\r\nsoutheast university press,-1\r\nsoutheastern europe,-1\r\nsoutheastern naturalist,1\r\nsoutherly: a review of australian literature,1\r\nsouthern african humanities,-1\r\nsouthern african institute of mining and metallurgy,-1\r\nsouthern african journal of hiv medicine,1\r\nsouthern african linguistics and applied language studies,1\r\nsouthern african public law,1\r\nsouthern african-nordic centre,-1\r\nsouthern california interdisciplinary law journal,1\r\nsouthern california law review,1\r\nsouthern cultures,1\r\nsouthern economic journal,1\r\nsouthern forests,1\r\nsouthern humanities review,1\r\nsouthern illinois university press,1\r\nsouthern journal of applied forestry,1\r\nsouthern journal of philosophy,3\r\nsouthern literary journal,1\r\nsouthern medical journal,1\r\nsouthern methodist university press,1\r\nsouthern quarterly: a journal of the arts in the south,1\r\nsouthwest review of international business research,-1\r\nsouthwestern entomologist,1\r\nsouthwestern historical quarterly,-1\r\nsouthwestern mass communication journal,1\r\nsouthwestern naturalist,1\r\nsoveli,-1\r\nsoveltavan kielentutkimuksen keskus,-1\r\nsovet rektorov,-1\r\nsoviet and post soviet review,2\r\nsovremennaja evropa,1\r\nsovremennaâ zarubežnaâ psihologiâ,1\r\nsovremennaâ èlektrometallurgiâ,-1\r\nsovremennoe doškolʹnoe obrazovanie : teoriâ i praktika,-1\r\nsovremennye issledovaniâ social?nyh problem,1\r\nsovremennye problemy distancionnogo zondirovaniya zemli iz kosmosa,-1\r\nsovremennye tehnologii v medicine,1\r\nsoziale arbeit,-1\r\nsoziale systeme: zeitschrift fur soziologische theorie,1\r\nsoziale welt: zeitschrift fur sozialwissenschaftliche forschung und praxis,1\r\nsozialer fortschritt,1\r\nsozialpolitik.ch,-1\r\nsoziologische revue,-1\r\nsödertörn academic studies,1\r\nsp rapport,-1\r\nspace,-1\r\nspace and culture,2\r\nspace and polity,1\r\nspace communications,1\r\nspace policy,1\r\nspace science reviews,3\r\nspace technology centre,-1\r\nspace weather: the international journal of research and applications,1\r\nspaces & flows,-1\r\nspafa journal,1\r\nspal,1\r\nspandugino,-1\r\nspanish in context,2\r\nspanish journal of agricultural research,1\r\nspanish journal of marketing - esic,1\r\nspanish journal of psychology,1\r\nspartacus,1\r\nspatia,-1\r\nspatial and spatio-temporal epidemiology,1\r\nspatial cognition and computation,1\r\nspatial economic analysis,1\r\nspatial statistics,1\r\nspazio filosofico,-1\r\nspck publishing,-1\r\nspe drilling & completion,1\r\nspe journal,2\r\nspe polymers,1\r\nspe production and operations,1\r\nspe reservoir evaluation and engineering,1\r\nspeak out!,-1\r\nspecial care in dentistry,1\r\nspecial conference series : academy of marketing science,-1\r\nspecial matrices,1\r\nspecial papers in palaeontology series,1\r\nspecial papers of the geological society of america,1\r\nspecial publication: royal numismatic society,1\r\nspecial workshop of stochastic programming community,-1\r\nspecializzazione,-1\r\nspecialpedagogiska skolmyndigheten,-1\r\nspecialusis ugdymas,-1\r\nspecimina fennica,-1\r\nspector books,-1\r\nspectral analysis review,-1\r\nspectrochimica acta part a: molecular and biomolecular spectroscopy,1\r\nspectrochimica acta part b: atomic spectroscopy,1\r\nspectroscopy,1\r\nspectroscopy and spectral analysis,1\r\nspectroscopy europe,-1\r\nspectroscopy journal,-1\r\nspectroscopy letters,1\r\nspectroscopy: an international journal,1\r\nspectrum hungarologicum,1\r\nspeculum: a journal of medieval studies,3\r\nspeech communication,2\r\nspeech prosody,1\r\n\"speech, language and hearing\",1\r\nspeedway-sanomat,-1\r\nspek tutkii,-1\r\nspeki : nordic philosophy and education review,-1\r\nspektrum der augenheilkunde,1\r\nspell : swiss papers in english language and literature,1\r\nspenser studies,1\r\nspermatogenesis,1\r\nsphera pública,-1\r\nsphinx,-1\r\nspie,1\r\nspiegel der letteren,2\r\nspiel: siegener periodicum zur internationalen empirischen literaturwissenschaft,1\r\nspill science and technology bulletin,1\r\nspin,-1\r\nspinal cord,1\r\nspinal cord series and cases,1\r\nspine,3\r\nspine deformity,1\r\nspine journal,2\r\nspinifex press,-1\r\nspirale,-1\r\nspirit,-1\r\nspiritus: a journal of christian spirituality,1\r\nspirium,-1\r\nspisanie na bʺlgarskoto geologičesko družestvo,-1\r\nspixiana,1\r\nspon press,1\r\nspor bilimleri dergisi,-1\r\nspor hekimliği dergisi,-1\r\nsport education and society,2\r\nsport history review,1\r\nsport in history,2\r\nsport in society,1\r\nsport management review,1\r\nsport marketing quarterly,1\r\nsport psychologist,1\r\nsport sciences for health,1\r\nsport supplement,-1\r\n\"sport und gesellschaft: zeitschrift fur sportsoziologie, sportphilosophie, sportokonomie, sportgeschichte\",1\r\n\"sport, business and management\",1\r\n\"sport, ethics and philosophy\",1\r\n\"sport, exercise, and performance psychology\",1\r\nsporto mokslas,-1\r\nsportpadagogik,1\r\nsports,-1\r\nsports biomechanics,1\r\nsports coaching review,1\r\nsports engineering,1\r\nsports health,1\r\n\"sports law, policy & diplomacy journal\",1\r\nsports medicine,3\r\nsports medicine - open,1\r\nsports medicine and arthroscopy review,1\r\nsports medicine and health science,-1\r\nsports medicine bulletin,-1\r\nsports medicine standards and malpractice reporter,1\r\nsportscience,1\r\nsportunterricht,1\r\nsportverletzung-sportschaden,1\r\nsportwissenschaft,1\r\nsportzeit,1\r\nsprache im technischen zeitalter,1\r\nsprache-stimme-gehor,1\r\nsprache: zeitschrift fur sprachwissenschaft,1\r\nsprachkunst: beitrage zur literaturwissenschaft,1\r\nsprachreport,-1\r\nsprachtheorie und germanistische linguistik,1\r\nsprachwissenschaft,1\r\nsprawozdania archeologiczne,1\r\nspråktidningen,-1\r\nspreadsheets in education,1\r\nspring,-1\r\nspring : tidskrift for moderne dansk litteratur,1\r\nspring university: changing education in a changing society,1\r\nspringer,2\r\nspringer gabler,1\r\nspringer monographs in mathematics,1\r\nspringer proceedings in advanced robotics,1\r\nspringer proceedings in business and economics,-1\r\nspringer proceedings in complexity,-1\r\nspringer proceedings in earth and environmental sciences,1\r\nspringer proceedings in materials,-1\r\nspringer proceedings in mathematics & statistics,1\r\nspringer proceedings in physics,-1\r\nspringer publishing company,1\r\nspringer science+business media,2\r\nspringer series in materials science,1\r\nspringer series in optical sciences,1\r\nspringer spektrum,1\r\nspringer tracts in advanced robotics,1\r\nspringer tracts in modern physics,1\r\nspringer vs,1\r\nspringerbriefs in applied sciences and technology,1\r\nspringerbriefs in archaeology,1\r\nspringerbriefs in astronomy,1\r\nspringerbriefs in business,1\r\nspringerbriefs in complexity,1\r\nspringerbriefs in computer science,1\r\nspringerbriefs in criminology,1\r\nspringerbriefs in economics,1\r\nspringerbriefs in education,1\r\nspringerbriefs in electrical and computer engineering,1\r\nspringerbriefs in mathematical physics,1\r\nspringerbriefs in molecular science,1\r\nspringerbriefs in philosophy,1\r\nspringerbriefs in physics,1\r\nspringerbriefs in political science,1\r\nspringerbriefs in religious studies,1\r\nspringerbriefs in statistics,1\r\nspringerbriefs in well-being and quality of life research,1\r\nspringerbriefs on pdes and data science,1\r\nspringerplus,1\r\nsprogforum,1\r\nspråk i norden,1\r\nspråk och interaktion,1\r\nspråk och stil: tidskrift för svensk språkforskning,2\r\nspråkbruk,-1\r\nspurbuchverlag,-1\r\nspurensuche,-1\r\nsqs : suomen queer-tutkimuksen seuran lehti,1\r\nsravnitel'naya politika,-1\r\nsredneje professionalnoe obrazovanie,-1\r\nsrpska revija za evropske studije,1\r\nsskh meddelanden,-1\r\nsskh notat,-1\r\nsskh skrifter,-1\r\nssm : mental health,1\r\nssm : population health,1\r\nssm : qualitative research in health,1\r\nst andrews encyclopaedia of theology,1\r\nst petersburg mathematical journal,1\r\nst!chwort,-1\r\nst. antony's international review,1\r\nst. jerome publishing,1\r\nst. martins press,1\r\nst. nersess theological review,1\r\nst. petersburg center for the history of ideas,-1\r\nst. petersburg state university of economics,-1\r\nst. petersburg university press,1\r\nst. petersburgskij gosudarstvenny`j politexnicheskij universitet,-1\r\nst. petersburgskij gosudarstvenny`j universitet,-1\r\nst. petersburgskij gumanitarny`j universitet profsoyuzov,-1\r\nst. sunniva,-1\r\nstability,1\r\nstadion,1\r\nstadsgeschiedenis,1\r\nstahl und eisen,1\r\nstal: sciences et techniques de lanimal de laboratoire,1\r\nstand,1\r\nstandort,1\r\nstandpunkt : sozial,-1\r\nstanford encyclopedia of philosophy,2\r\nstanford journal of international law,1\r\nstanford law review,3\r\nstanford slavic studies,-1\r\nstanford university press,3\r\nstapp car crash journal,1\r\nstaps : sciences et techniques des activités physiques et sportives,1\r\nstar protocols,1\r\nstar-dundee,-1\r\nstarch-starke,1\r\nstarickaya tipografiya,-1\r\nstaryj sad,-1\r\nstasis,1\r\nstat,1\r\nstata journal,1\r\nstate archives of assyria bulletin,1\r\nstate crime,1\r\nstate of the planet,-1\r\nstate politics and policy quarterly,1\r\nstate research center of the russian federation,-1\r\nstate university of new york press,2\r\nstatelessness & citizenship review,1\r\nstatens offentliga utredningar,-1\r\nstatistica,1\r\nstatistica applicata,1\r\nstatistica e applicazioni,1\r\nstatistica neerlandica,1\r\nstatistica sinica,2\r\nstatistical analysis and data mining,1\r\nstatistical applications in genetics and molecular biology,1\r\nstatistical inference for stochastic processes,1\r\nstatistical journal of the iaos,1\r\nstatistical methodology,1\r\nstatistical methods and applications,1\r\nstatistical methods in medical research,3\r\nstatistical modelling,1\r\nstatistical papers,1\r\nstatistical science,2\r\nstatistics,1\r\nstatistics and applications,1\r\nstatistics and computing,2\r\nstatistics and its interface,1\r\nstatistics and probability letters,1\r\nstatistics and public policy,1\r\nstatistics and risk modeling,1\r\nstatistics education research journal,1\r\nstatistics in biopharmaceutical research,1\r\nstatistics in biosciences,1\r\nstatistics in medicine,2\r\nstatistics in transition new series,1\r\nstatistics lithuania,-1\r\nstatistics surveys,1\r\n\"statistics, optimization & information computing\",-1\r\nstato e mercato,1\r\nstats,1\r\nstatsbiblioteket,-1\r\nstatsvetenskaplig tidskrift,1\r\nstatute law review,1\r\nstauffenburg verlag,-1\r\nsteel and composite structures,1\r\nsteel construction - design and research,1\r\nsteel grips journal of steel and related materials,1\r\nsteel in translation,1\r\nsteel research international,1\r\nstefania guerra,-1\r\nsteiner schools fellowship publications,-1\r\nsteinerkasvatus,-1\r\nstellenbosch papers in linguistics,1\r\nstellenbosch papers in linguistics plus,1\r\nstem cell discovery,-1\r\nstem cell reports,2\r\nstem cell research,1\r\nstem cell research & therapy,1\r\nstem cell reviews and reports,1\r\nstem cell studies,1\r\nstem cells,3\r\nstem cells and development,1\r\nstem cells international,1\r\nstem cells translational medicine,2\r\nstem education,-1\r\nstemma: sciences techniques et methodologies modernes appliquees à lantiquite,1\r\n\"stepp: socialinė teorija, empirija, politika ir praktika\",1\r\nstereotactic and functional neurosurgery,1\r\nsternberg press,-1\r\nsteroids,1\r\nsteuer und wirtschaft,1\r\nstewart postharvest review,-1\r\nsti policy review,-1\r\nstichting lezen reeks,-1\r\nstichting werkgroep adelsgeschiednis,-1\r\nstiftelsen marknadstekniskt centrum,-1\r\nstiftelsen pro artibus,-1\r\nstigma and health,1\r\nstiiknafuulia,-1\r\nstochastic analysis and applications,1\r\nstochastic environmental research and risk assessment,1\r\nstochastic modelling and applications,1\r\nstochastic models,1\r\nstochastic processes and their applications,2\r\nstochastic systems,1\r\nstochastics and dynamics,1\r\nstochastics and partial differential equations,1\r\nstochastics: an international journal of probability and stochastic processes,1\r\nstockholm centre for commercial law: skriftserien,-1\r\nstockholm contributions in military-technology,-1\r\nstockholm institute for scandinavian law,-1\r\nstockholm slavic studies,1\r\nstockholm university press,1\r\nstockholmer germanistische forschungen,-1\r\nstockholmia förlag,-1\r\nstockholms konstnärliga högskola,-1\r\nstockholms universitet,-1\r\nstofnun árna magnússonar í íslenskum fræðum,-1\r\nstomatologija,1\r\nstoori,-1\r\nstoria del pensiero politico,1\r\nstoria dell arte,1\r\nstoria della storiografia,1\r\nstorica,1\r\nstoricamente,1\r\nstoryworlds,2\r\nstowarzyszenie pro cultura litteraria,-1\r\nstowarzyszenie techniczne odlewnikow polskich,-1\r\nstoà,1\r\nstrabismus,1\r\nstrad,-1\r\nstrahlentherapie und onkologie,1\r\nstrain,1\r\nstrandberg publishing,-1\r\nstrani jezici,1\r\nstrani pravni život,1\r\nstrata,1\r\nstrategic analysis of the institute for defence studies and analysis,2\r\nstrategic behavior and the environment,1\r\nstrategic change,1\r\nstrategic design research journal,1\r\nstrategic direction,-1\r\nstrategic entrepreneurship journal,3\r\nstrategic management journal,3\r\nstrategic management review,1\r\nstrategic organization,2\r\nstrategic survey,1\r\nstrategy and leadership,1\r\nstrategy science,1\r\nstrathmore law journal,1\r\nstratigraphy,1\r\nstratigraphy and geological correlation,1\r\nstratum plus,1\r\nstreet art & urban creativity,1\r\nstrength and conditioning journal,1\r\nstrength of materials,1\r\n\"strength, fracture and complexity\",1\r\nstress and health,1\r\nstress: the international journal on the biology of stress,1\r\nstreven,-1\r\nstrides in development of medical education,-1\r\nstridon,1\r\nstroemfeld verlag,1\r\nstroitel´stvo unikalnyh zdanij i sooruženij,-1\r\nstrojarstvo,1\r\nstrojniski vestnik-journal of mechanical engineering,1\r\nstroke,3\r\nstroke : vascular and interventional neurology,1\r\nstroke and vascular neurology,1\r\nstroke research and treatment,1\r\nstrokovna in znanstvena dela,-1\r\nstructural and multidisciplinary optimization,2\r\nstructural change and economic dynamics,1\r\nstructural chemistry,1\r\nstructural concrete,1\r\nstructural control and health monitoring,1\r\nstructural design of tall and special buildings,1\r\nstructural dynamics,2\r\nstructural engineer,1\r\nstructural engineering and mechanics,1\r\nstructural engineering international: journal of the international association for bridge and structural engineering,1\r\nstructural equation modeling: a multidisciplinary journal,1\r\nstructural health monitoring: an international journal,1\r\nstructural heart,1\r\nstructural safety,3\r\nstructure,2\r\nstructure and bonding,1\r\nstructure and infrastructure engineering,1\r\nstructures,1\r\nstructures and functions,-1\r\nstrumenti critici,1\r\nstrzemiński academy of art,-1\r\nstrålsäkerhetsmyndigheten,-1\r\nsts encounters,1\r\nstudent engagement in higher education journal,1\r\nstudentlitteratur,1\r\nstudera press,-1\r\nstudi cassinati,-1\r\nstudi classici e orientali,1\r\nstudi culturali,-1\r\nstudi danteschi,1\r\nstudi di erudizione e di filologia italiana,1\r\nstudi di estetica,-1\r\nstudi di filologia italiana,1\r\nstudi di grammatica italiana,1\r\nstudi di lessicografia italiana,1\r\nstudi di sociologia,1\r\nstudi di storia medioevale e di diplomatica,1\r\nstudi e materiali di storia delle religioni,1\r\nstudi e problemi di critica testuale,1\r\nstudi e saggi linguistici,1\r\nstudi ecumenici,-1\r\nstudi emigrazione,1\r\nstudi epigrafici e linguistici sul vicino oriente antico,1\r\nstudi etruschi,1\r\nstudi finno-ugrici,1\r\nstudi francesi,1\r\nstudi italiani,-1\r\nstudi italiani di filologia classica,1\r\nstudi italiani di linguistica teorica e applicata,1\r\nstudi kantiani,1\r\nstudi linguistici italiani,1\r\nstudi medievali,2\r\nstudi medievali e umanistici,1\r\nstudi melitensi,-1\r\nstudi micenei ed egeo anatolici,1\r\nstudi musicali,1\r\nstudi novecenteschi: rivista semestrale di storia della letteratura italiana contemporanea,1\r\nstudi petrarcheschi,1\r\nstudi piemontesi,1\r\nstudi rinascimentali,1\r\nstudi romani,1\r\nstudi secenteschi,1\r\nstudi storici,1\r\nstudi sul boccaccio,1\r\nstudi sul settecento e lottocento,1\r\nstudi sull'aristotelismo medievale (secoli vi-xvi),1\r\nstudi sulla questione criminale,1\r\nstudi tassiani,1\r\nstudi verdiani,1\r\nstudia academica slovaca,-1\r\nstudia anglica posnaniensia: an international review of english studies,1\r\nstudia antiqua et archeologica,1\r\nstudia archaeologica brunensia,1\r\nstudia archaeologica ostrobotniensia,1\r\nstudia biographica,1\r\nstudia canonica,1\r\nstudia celtica,1\r\nstudia celtica fennica,1\r\nstudia ceranea,-1\r\nstudia classica et neolatina,-1\r\nstudia comeniana et historica,1\r\nstudia diplomatica,-1\r\nstudia dipterologica,1\r\nstudia et documenta historiae et iuris,1\r\nstudia etymologica cracoviensia,1\r\nstudia europejskie,1\r\nstudia fennica anthropologica,2\r\nstudia fennica ethnologica,2\r\nstudia fennica folkloristica,2\r\nstudia fennica historica,2\r\nstudia fennica linguistica,2\r\nstudia fennica litteraria,2\r\nstudia geophysica et geodaetica,1\r\nstudia geotechnica et mechanica,-1\r\nstudia grammatica,1\r\nstudia hegeliana,1\r\nstudia heideggeriana,1\r\nstudia hibernica,1\r\nstudia historica lundensia,1\r\nstudia historica septentrionalia,1\r\nstudia historica slovenica,1\r\n\"studia historica, historia medieval\",1\r\n\"studia historica, historia moderna\",1\r\nstudia humana,1\r\nstudia humaniora ouluensia,1\r\nstudia humanitatis asiatica,-1\r\nstudia humanitatis borealis,1\r\nstudia in veteris testamenti pseudepigrapha,1\r\nstudia iranica,1\r\nstudia islamica,3\r\nstudia islandica,1\r\nstudia judaica,1\r\nstudia leibnitiana,1\r\nstudia linguistica,2\r\nstudia linguistica germanica,1\r\nstudia linguistica romanica,1\r\nstudia litteraria et historica,1\r\nstudia litterarum,1\r\nstudia liturgica,2\r\nstudia logica,1\r\nstudia lusitanica,1\r\nstudia mathematica,1\r\nstudia metrica et poetica,1\r\nstudia migracyjne przegląd polonijny,1\r\nstudia missiologica et oecumenica fennica,1\r\nstudia missionalia,1\r\nstudia monastica,1\r\nstudia moralia,1\r\nstudia multiethnica upsaliensia,1\r\nstudia musica,-1\r\nstudia musicologica,1\r\nstudia musicologica norvegica,1\r\nstudia neoaristotelica,1\r\nstudia neophilologica,1\r\nstudia nordica,1\r\nstudia oeconomica posnaniensia,-1\r\nstudia oecumenica,1\r\nstudia orientalia,1\r\nstudia orientalia electronica,1\r\nstudia paedagogica,1\r\nstudia patristica,2\r\nstudia patristica fennica,1\r\nstudia periegetica,-1\r\nstudia phaenomenologica,1\r\nstudia philonica annual,1\r\nstudia philosophiae christianae,1\r\nstudia philosophica estonica,1\r\nstudia poradoznawcze,-1\r\nstudia prawa publicznego,-1\r\nstudia psychologica,1\r\nstudia quaternaria,-1\r\nstudia regionalne i lokalne,-1\r\nstudia religiosa rossica: naučnyj žurnal o religii,-1\r\nstudia rhetorica lundensia,-1\r\nstudia romanica et anglica zagrabiensia,1\r\nstudia romanica posnaniensia,1\r\nstudia romanica upsaliensia,1\r\nstudia rosenthaliana,1\r\nstudia russica helsingiensia et tartuensia,1\r\nstudia scandinavica,1\r\nstudia scientiarum mathematicarum hungarica,1\r\nstudia semiotica: series practica,1\r\nstudia semiotyczne,1\r\nstudia slavica,1\r\nstudia slavica et balcanica petropolitana,1\r\nstudia socjologiczne,1\r\nstudia spinozana,1\r\nstudia theologica,1\r\nstudia theologica : nordic journal of theology,3\r\nstudia translatorica,-1\r\nstudia turcologica cracoviensia,1\r\nstudia turistica,-1\r\n\"studia universitatis \"\"babeş-bolyai\"\" : digitalia\",1\r\nstudia universitatis babeş-bolyai : bioethica,-1\r\nstudia universitatis babeş-bolyai : chemia,-1\r\nstudia universitatis babeş-bolyai : mathematica,-1\r\nstudia universitatis babeş-bolyai : philologia,1\r\nstudia universitatis babeş-bolyai : philosophia,-1\r\nstudia universitatis babeş-bolyai : theologia catholica latina,1\r\nstudia universitatis babeş-bolyai historia,-1\r\nstudia uralica upsaliensia,1\r\nstudia uralo-altaica,1\r\nstudia vernacula,-1\r\nstudia z filologii polskiej i slowiaoskiej,1\r\nstudia z historii filozofii,1\r\nstudia z polityki publicznej,1\r\nstudia z prawa wyznaniowego,1\r\nstudia zródłoznawcze,1\r\nstudica historica upsaliensis: underserie av: acta universitatis upsaliensis,1\r\nstudie z aplikované lingvistiky,1\r\nstudiecentrum voor kernenergie,-1\r\nstudiehäfte till årsboken horisont,-1\r\nstudien und texte zu antike und christentum,2\r\nstudien zur altagyptischen kultur,1\r\nstudien zur aussereuropaischen christentumsgeschichte,1\r\nstudien zur deutschen grammatik,1\r\nstudien zur osterreichischen philosophie,1\r\nstudien zur sachsenforschung,1\r\nstudientexte zur sprachkommunikation,-1\r\nstudienverlag,1\r\nstudier fra sprog- og oldtidsforskning,1\r\nstudier i de samhällsvetenskapliga ämnenas didaktik,-1\r\nstudier i nordisk filologi,1\r\nstudies for the learning society,1\r\nstudies in 20th and 21th century,1\r\nstudies in african languages and cultures,1\r\nstudies in african linguistics,2\r\nstudies in agricultural economics,1\r\nstudies in american fiction,2\r\nstudies in american indian literatures,2\r\nstudies in american jewish literature,1\r\nstudies in american naturalism,1\r\nstudies in american political development,1\r\nstudies in ancient magic and divination,2\r\nstudies in applied mathematics,1\r\nstudies in art education,2\r\nstudies in asian art and archaeology,1\r\nstudies in bibliography,1\r\nstudies in bilingualism,1\r\nstudies in canadian literature-etudes en litterature canadienne,1\r\nstudies in central european histories,1\r\nstudies in chinese learning and teaching,-1\r\nstudies in chinese linguistics,1\r\nstudies in christian ethics,2\r\nstudies in christian mission,1\r\nstudies in church history,1\r\nstudies in comics,1\r\nstudies in communication sciences,1\r\nstudies in comparative and international education,1\r\nstudies in comparative international development,2\r\nstudies in computational intelligence,1\r\nstudies in conflict and terrorism,1\r\nstudies in conservation,2\r\nstudies in contemporary islam,1\r\nstudies in contemporary phenomenology,1\r\nstudies in continuing education,1\r\nstudies in corpus linguistics,1\r\nstudies in costume & performance,2\r\nstudies in critical social sciences,1\r\nstudies in documentary film,2\r\nstudies in east european thought,1\r\nstudies in eastern european cinema,1\r\nstudies in economics and finance,-1\r\nstudies in educational evaluation,1\r\nstudies in eighteenth century culture,1\r\nstudies in english literature 1500-1900,2\r\nstudies in ethics,3\r\n\"studies in ethics, law, and technology\",1\r\nstudies in ethnicity and nationalism,1\r\nstudies in eu external relations,1\r\nstudies in european cinema,2\r\nstudies in family planning,1\r\nstudies in french cinema,1\r\nstudies in functional and structural linguistics,1\r\nstudies in gender and sexuality,1\r\nstudies in generative grammar,1\r\nstudies in gothic fiction,1\r\nstudies in graduate and postdoctoral education,1\r\nstudies in health technology and informatics,1\r\nstudies in higher education,3\r\nstudies in hispanic and lusophone linguistics,2\r\nstudies in history,1\r\nstudies in history and philosophy of biological and biomedical sciences,2\r\nstudies in history and philosophy of modern physics,2\r\nstudies in history and philosophy of science,3\r\nstudies in hogg and his world,1\r\nstudies in iconography,1\r\nstudies in informatics and control,1\r\nstudies in interactional sociolinguistics,1\r\nstudies in international institutional dynamics,1\r\nstudies in interreligious dialogue,1\r\nstudies in jewish history and culture,1\r\nstudies in language,3\r\nstudies in language assessment,1\r\nstudies in language variation,1\r\nstudies in late antiquity,1\r\nstudies in latin american popular culture,1\r\n\"studies in law, politics, and society\",1\r\nstudies in linguistics of the volga region,1\r\n\"studies in logic, grammar and rhetoric\",1\r\nstudies in material thinking,-1\r\nstudies in media and communication,-1\r\nstudies in musical theatre,1\r\nstudies in mycology,3\r\nstudies in nonlinear dynamics and econometrics,1\r\nstudies in philology,2\r\nstudies in philosophy,3\r\nstudies in philosophy and education,2\r\nstudies in popular culture,1\r\nstudies in qing history,1\r\nstudies in reformed theology,2\r\n\"studies in religion, secular beliefs and human rights\",1\r\nstudies in religion-sciences religieuses,1\r\nstudies in romanticism,3\r\nstudies in russian and soviet cinema,1\r\nstudies in science education,3\r\nstudies in second language acquisition,3\r\nstudies in second language learning and teaching,1\r\nstudies in semitic languages and linguistics,1\r\nstudies in short fiction,1\r\nstudies in slavic and general linguistics,1\r\nstudies in social and political thought,-1\r\nstudies in social justice,1\r\nstudies in south asian film and media,1\r\nstudies in spanish & latin-american cinemas,1\r\nstudies in spirituality,1\r\nstudies in surface science and catalysis,1\r\nstudies in symbolic interaction,1\r\nstudies in textile and costume history,1\r\nstudies in the age of chaucer,2\r\nstudies in the aramaic interpretation of scripture,1\r\nstudies in the education of adults,1\r\nstudies in the history of art,1\r\nstudies in the history of christian traditions,2\r\nstudies in the history of gardens and designed landscapes,1\r\nstudies in the history of the language sciences,1\r\nstudies in the humanities,1\r\nstudies in the literary imagination,2\r\nstudies in the maternal,1\r\nstudies in the novel,3\r\nstudies in the reception history of the bible,1\r\nstudies in theatre and performance,2\r\nstudies in travel writing,2\r\n\"studies in variation, contacts and change in english\",1\r\nstudies in visual arts and communication,1\r\nstudies in world christianity,1\r\nstudies in world language problems,1\r\nstudies of psychology and behavior,-1\r\nstudies of religion in africa,1\r\nstudies of the netherlands institute for war documentation,1\r\nstudies of transition states and societies,1\r\nstudies on contemporary asia,-1\r\nstudies on ethno-medicine,-1\r\nstudies on language acquisition,1\r\nstudies on national movements,1\r\nstudies on neotropical fauna and environment,1\r\nstudies on religion and memory,-1\r\nstudies on russian economic development,1\r\nstudies on the children of abraham,1\r\nstudies on the inner asian languages,1\r\nstudies on the law of treaties,1\r\nstudies on the texts of the desert of juda,1\r\n\"studii de limbă, literatură şi metodică\",-1\r\nstudii de lingvistica,1\r\nstudii si cercetari de istorie veche si arheologie,1\r\nstudii si cercetari de onomastica si lexicologie,-1\r\nstudii si cercetari filologice: seria limbi romanice,-1\r\nstudii si cercetari lingvistice,1\r\nstudii şi cercetări ştiinţifice,1\r\nstudio publication,-1\r\nstudium,-1\r\nstudium educationis,-1\r\nstudium: tijdschrift voor wetenschaps- en universiteitsgeschiedenis,1\r\nstudy abroad research in second language acquisition and international education,1\r\nstudying teacher education,1\r\nstuk-a,-1\r\nstyle,2\r\nstylus,-1\r\nstyria multi media men gmbh & co kg thomas findler,-1\r\nstämpfli verlag,-1\r\nsu ürünleri dergisi,-1\r\n\"sub lupa, wydawnictwo naukowe\",-1\r\nsub-saharan publishers,1\r\nsubaru,-1\r\nsubjectivity: international journal of critical psychology,1\r\nsubstance,3\r\nsubstance abuse,1\r\n\"substance abuse treatment, prevention, and policy\",1\r\nsubstance use and addiction journal,1\r\nsubstance use and misuse,1\r\nsubterranean biology,1\r\nsuchttherapie,-1\r\nsud-ouest europeen,1\r\nsudan journal of agricultural research,-1\r\nsudhoffs archiv,1\r\nsudura,-1\r\nsued management oy,-1\r\nsuek ry,-1\r\nsuffolk institute of archaeology and history,1\r\nsugar tech,1\r\nsugia sprache und geschichte in afrika,1\r\nsuhayl,1\r\nsuhrkamp,2\r\nsuicide and life-threatening behavior,1\r\nsuicidology online,1\r\nsukeltaja,-1\r\nsukujotos,-1\r\nsukupuolentutkimus,1\r\nsukuri,-1\r\nsukuset,-1\r\nsukuside,-1\r\nsulasol,-1\r\nsulkava,-1\r\nsumer,1\r\nsumma,-1\r\nsummary of proceedings,-1\r\nsummary of the bulletin of the international seismological centre,-1\r\nsumo conference proceedings,-1\r\nsun and geosphere,-1\r\nsungkyun journal of east asian studies,1\r\nsuo,-1\r\nsuojärven pitäjäseura,-1\r\nsuomalainen espanjassa,-1\r\nsuomalainen kivi,-1\r\nsuomalainen lakimiesyhdistys,1\r\nsuomalainen metodologiayhdistys,-1\r\nsuomalainen tiedeakatemia,2\r\nsuomalais-ugrilainen seura,1\r\nsuomalais-ugrilaisen seuran aikakauskirja,1\r\nsuomalais-ugrilaisen seuran kansatieteellisiä julkaisuja,-1\r\nsuomalais-ugrilaisen seuran toimituksia,2\r\nsuomalaisen elokuvan festivaali,-1\r\nsuomalaisen kirjallisuuden seura,2\r\nsuomalaisen kirjallisuuden seuran toimituksia,2\r\nsuomalaisen lakimiesyhdistyksen julkaisuja : b-sarja,-1\r\nsuomalaisen lakimiesyhdistyksen julkaisuja : c-sarja,-1\r\nsuomalaisen lakimiesyhdistyksen julkaisuja : e-sarja,-1\r\nsuomalaisen lakimiesyhdistyksen julkaisuja a-sarja,1\r\nsuomalaisen lasin vuosikirja,-1\r\nsuomalaisen teologisen kirjallisuusseuran julkaisuja,1\r\nsuomalaisen tiedeakatemian vuosikirja,-1\r\nsuomalaisen työn liitto,-1\r\nsuomalaiset euroopassa,-1\r\nsuomen ainedidaktinen tutkimusseura,-1\r\nsuomen akatemia,-1\r\nsuomen antropologi,2\r\nsuomen antropologinen seura,-1\r\nsuomen apteekkarilehti,-1\r\nsuomen arkeoastronomisen seuran julkaisuja,-1\r\nsuomen arkeologinen seura,-1\r\nsuomen arvostelijain liitto ry,-1\r\nsuomen asiakkuusmarkkinointiliitto,-1\r\nsuomen audiologian yhdistys ry,-1\r\nsuomen autolehti,-1\r\nsuomen automaatioseura,-1\r\nsuomen avantgarden ja modernismin seuran julkaisuja,-1\r\nsuomen bioenergiayhdistys ry,-1\r\nsuomen biologian seura vanamo ry,-1\r\nsuomen briard,-1\r\nsuomen bysanttikomitea ry,-1\r\nsuomen egyptologinen seura ry,-1\r\nsuomen eläinlääkärilehti,1\r\nsuomen eläinlääkäriliiton luentokokoelma,-1\r\nsuomen etnomusikologisen seuran julkaisuja,-1\r\nsuomen ev.-lut. kirkon julkaisuja : kirkko ja toiminta,-1\r\nsuomen ev.-lut. kirkon tutkimusjulkaisuja,1\r\nsuomen filosofinen yhdistys ry,1\r\nsuomen geoteknillinen yhdistys ry,-1\r\nsuomen haavanhoitoyhdistys ry,-1\r\nsuomen hammaslääkärilehti,1\r\nsuomen harjoittelukoulujen julkaisu,-1\r\nsuomen historiallinen seura ry,-1\r\nsuomen humanistiliitto,-1\r\nsuomen ilmastopaneelin julkaisuja,-1\r\nsuomen itämaisen seuran suomenkielisiä julkaisuja,1\r\nsuomen jazz & pop arkisto,-1\r\nsuomen joogalehti,-1\r\nsuomen kalastuslehti,-1\r\nsuomen kansantietouden tutkijain seura ry,-1\r\nsuomen kasvatuksen ja koulutuksen historian seura,-1\r\nsuomen kasvatus- ja perheneuvontaliitto,-1\r\nsuomen keskiajan arkeologian seura ry,-1\r\nsuomen kielen seura,-1\r\nsuomen kiinteistölehti,-1\r\nsuomen kilpailuoikeudellinen yhdistys,-1\r\nsuomen kirkkohistoriallisen seuran toimituksia,1\r\nsuomen kirkkohistoriallisen seuran vuosikirja,1\r\nsuomen kotiseutuliiton julkaisusarja,-1\r\nsuomen kulttuuriperintökasvatuksen seura,-1\r\nsuomen kuntaliitto,-1\r\nsuomen kuvalehti,-1\r\nsuomen käsityön museo,-1\r\nsuomen käyttäytymistieteellinen tutkimuslaitos,-1\r\nsuomen kääntäjien ja tulkkien liitto ry,-1\r\nsuomen lastenneurologinen yhdistys ry,-1\r\nsuomen lehdistö,-1\r\nsuomen luonto,-1\r\nsuomen luontopaneelin julkaisuja,-1\r\nsuomen lähetysseura ry,-1\r\nsuomen lääketilasto,-1\r\nsuomen lääkärilehti. eripainos,1\r\nsuomen lääkäriliitto,-1\r\nsuomen maantieteellinen seura,-1\r\nsuomen maatalousmuseo sarka,-1\r\nsuomen maataloustieteellinen seura,-1\r\nsuomen maataloustieteellisen seuran tiedote,-1\r\nsuomen metsästysmuseon julkaisuja,-1\r\nsuomen muinaismuistoyhdistyksen aikakauskirja,1\r\nsuomen muinaismuistoyhdistys,1\r\nsuomen museo - finskt museum,1\r\nsuomen museoliiton julkaisuja,-1\r\nsuomen museoliitto ry,-1\r\nsuomen musiikkikirjastoyhdistyksen julkaisusarja,-1\r\nsuomen oppihistoriallinen seura,1\r\nsuomen ortodoksisen kulttuurikeskuksen säätiö,-1\r\nsuomen ortopedia ja traumatologia,-1\r\nsuomen pankin keskustelualoitteita,-1\r\nsuomen pankki,-1\r\nsuomen patristinen seura,-1\r\nsuomen pelastusalan keskusjärjestö ry,-1\r\nsuomen perusta,-1\r\nsuomen pipliaseura ry.,-1\r\nsuomen poliisilehti & poliisiurheilu,-1\r\nsuomen rahahistoria,-1\r\nsuomen rakennusinsinöörien liitto ry.,-1\r\nsuomen rakennusmedia oy,-1\r\nsuomen rakennustaiteen museo,-1\r\nsuomen rauhantutkimusyhdistys ry,-1\r\nsuomen riista,1\r\nsuomen sahayrittäjät,-1\r\nsuomen sairaanhoitajaliitto ry,-1\r\nsuomen sammalseura ry,-1\r\nsuomen siipikarja,-1\r\nsuomen silta,-1\r\nsuomen sotatieteellinen seura ry,-1\r\nsuomen sotilas,-1\r\nsuomen sukututkimusseuran julkaisuja,-1\r\nsuomen sukututkimusseuran vuosikirja,1\r\nsuomen syöpäyhdistys ry,-1\r\nsuomen taideyhdistys,-1\r\nsuomen tekniikan historia,1\r\nsuomen telelääketieteen ja e-health seura ry,-1\r\nsuomen teologinen instituutti,-1\r\nsuomen tiedeseura,1\r\nsuomen tieteellisen kirjastoseuran julkaisuja,-1\r\nsuomen tietokirjailijat ry,-1\r\nsuomen tilastoseura ry,-1\r\nsuomen tilastoseuran julkaisuja,-1\r\nsuomen tilastoseuran vuosikirja,-1\r\nsuomen toimikunta euroopan turvallisuuden edistämiseksi,-1\r\nsuomen toivo -ajatuspaja,-1\r\nsuomen turku,-1\r\nsuomen urheiluhistoriallisen seuran julkaisusarja,-1\r\nsuomen urheiluhistoriallisen seuran vuosikirja,1\r\nsuomen urheilumuseosäätiön tutkimuksia,-1\r\nsuomen valokuvataiteen museon julkaisuja,-1\r\nsuomen valokuvataiteen museon säätiö,-1\r\nsuomen valtio,-1\r\nsuomen vanhan kirjallisuuden päivät,-1\r\nsuomen varhaiskasvatus,-1\r\nsuomen vesilaitosyhdistyksen monistesarja,-1\r\nsuomen virallinen tilasto,-1\r\nsuomen yk-liitto ry,-1\r\nsuomen ylioppilaskuntien liitto ry,-1\r\nsuomen ympäristökeskuksen raportteja,-1\r\nsuomen ympäristökeskus,-1\r\nsuomen ympäristöoikeustieteen seura ry,-1\r\nsuomen ympäristöoikeustieteen seuran julkaisuja,-1\r\nsuomenhevonen,-1\r\nsuomenmaa,-1\r\nsuomenopettajat,-1\r\nsuomenselän sanomat,-1\r\nsuomi,1\r\nsuomi merellä,-1\r\nsuomi-mongolia-seuran jäsenlehti,-1\r\nsuomi-puola,-1\r\nsuomi-ranska yhdistysten liiton nuorisotoimikunta ry,-1\r\nsuomi-unkari,-1\r\nsuomi-venäjä-seura,-1\r\nsuoseura ry,-1\r\nsuper,-1\r\nsuperconductivity,1\r\nsuperconductor science and technology,1\r\nsuperlattices and microstructures,1\r\nsupplementary volume - aristotelian society,1\r\nsupplements to novum testamentum,2\r\nsupplements to the journal for the study of judaism,3\r\nsupply chain analytics,1\r\nsupply chain effect,-1\r\nsupply chain forum: an international journal,1\r\nsupply chain management: an international journal,2\r\nsupport for learning,1\r\nsupportive care in cancer,1\r\nsupra arcadiam aurora,-1\r\nsupramolecular chemistry,1\r\nsuprema gráfica e editora,-1\r\nsupreme court economic review,1\r\nsupreme court review,1\r\nsupsi scuola universitaria professionale,-1\r\nsur le journalisme,1\r\nsurdus historicus,-1\r\nsurface and coatings technology,2\r\nsurface and interface analysis,1\r\nsurface engineering,1\r\nsurface engineering and applied electrochemistry,1\r\nsurface innovations,1\r\n\"surface investigation : x-ray, synchrotron and neutron techniques\",1\r\nsurface review and letters,1\r\nsurface science,1\r\nsurface science reports,3\r\nsurface science spectra,1\r\nsurface topography,1\r\nsurfaces,-1\r\nsurfaces and interfaces,1\r\nsurgeon: journal of the royal colleges of surgeons of edinburgh and ireland,1\r\nsurgeries,-1\r\nsurgery,-1\r\nsurgery,2\r\nsurgery for obesity and related diseases,2\r\nsurgery in practice and science,1\r\nsurgery journal,1\r\nsurgery today,1\r\nsurgery: current research,-1\r\nsurgical and radiologic anatomy,1\r\nsurgical case reports,-1\r\nsurgical clinics of north america,1\r\nsurgical endoscopy and other interventional techniques,2\r\nsurgical infections,1\r\nsurgical innovation,1\r\nsurgical laparoscopy endoscopy and percutaneous techniques,1\r\nsurgical neurology international,1\r\nsurgical oncology,1\r\nsurgical oncology clinics of north america,1\r\nsurgical practice,1\r\nsurrey archaeological collections,1\r\nsurveillance and society,2\r\nsurvey methodology,1\r\nsurvey of ophthalmology,1\r\nsurvey practice,-1\r\nsurvey research methods,1\r\nsurvey review,1\r\nsurveying and built environment,-1\r\nsurveys in geophysics,2\r\nsurveys in operations research and management science,1\r\nsurvival,1\r\nsurvive & thrive,-1\r\nsusikko,-1\r\nsusj,-1\r\nsusmat,1\r\nsussex academic press,1\r\nsussex archaeological collections,1\r\nsustainability,-1\r\nsustainability : the journal of record,-1\r\n\"sustainability accounting, management and policy\",1\r\nsustainability analytics and modeling,1\r\nsustainability and climate change,-1\r\nsustainability of water quality and ecology,1\r\nsustainability science,1\r\n\"sustainability: science, practice, and policy\",1\r\nsustainable agriculture research,-1\r\nsustainable agriculture reviews,1\r\nsustainable chemical processes,-1\r\nsustainable chemistry,-1\r\nsustainable chemistry and pharmacy,1\r\nsustainable chemistry for the environment,-1\r\nsustainable cities and society,1\r\nsustainable computing,1\r\nsustainable construction materials and technologies,-1\r\nsustainable development,2\r\nsustainable development law and policy,-1\r\nsustainable earth,1\r\nsustainable energy & fuels,1\r\nsustainable energy technologies and assessments,1\r\n\"sustainable energy, grids and networks\",1\r\nsustainable environment,1\r\nsustainable environment research,-1\r\nsustainable food technology,1\r\nsustainable futures,1\r\nsustainable horizons,1\r\nsustainable manufacturing and service economics,-1\r\nsustainable materials and technologies,1\r\nsustainable production and consumption,2\r\nsustainable technology and entrepreneurship,1\r\nsustainable water resources management,1\r\nsutisanomat,-1\r\nsuuhygienisti,-1\r\nsuun terveydeksi,-1\r\nsuur-jyväskylän lehti,-1\r\nsuur-keuruu,-1\r\nsuvremena lingvistika,1\r\nsuvustaja,-1\r\nsvarka i diagnostika,-1\r\nsvarochnoe proizvodstvo,-1\r\nsveikatos mokslai,-1\r\nsvensk botanisk tidskrift,1\r\nsvensk exegetisk aarsbok,1\r\nsvensk förening för matematikdidaktisk forskning,-1\r\nsvensk idrottsforskning,1\r\nsvensk juristtidning,1\r\nsvensk kyrkotidning,-1\r\nsvensk missionstidskrift,1\r\nsvensk mykologisk tidskrift,-1\r\nsvensk pastoraltidskrift,-1\r\nsvensk religionshistorisk arsskrift,1\r\nsvensk teologisk kvartalskrift,1\r\nsvensk tidskrift för musikforskning,2\r\nsvensk-österbottniska samfundet r.f.,-1\r\nsvenska bildningsförbundet r.f.,-1\r\nsvenska dagbladet,-1\r\nsvenska folkskolans vänner,-1\r\nsvenska folkskolans vänners kalender,-1\r\nsvenska fornskriftsällskapet,1\r\nsvenska handelshögskolan,-1\r\nsvenska institutet för europapolitiska studier,-1\r\nsvenska kulturfonden,-1\r\nsvenska kyrkan,-1\r\nsvenska kyrkohistoriska föreningen,-1\r\nsvenska landsmål och svenskt folkliv,1\r\nsvenska linnesallskapets årsskrift,1\r\nsvenska litteratursällskapet i finland,2\r\nsvenska missionsrådet,-1\r\nsvenskan i finland,1\r\nsvenskans beskrivning,1\r\nsvenska skolhistoriska föreningen i finland rf.,-1\r\nsvenskt gudstjänstliv,1\r\nsvenskt kvinnobiografiskt lexikon,-1\r\nsveriges lantbruksuniversitet,-1\r\nsvetovi,1\r\nsveučilište u zagrebu,-1\r\nsviluppo e organizzazione,-1\r\nsvmma,1\r\nsvoe izdatel`stvo,-1\r\nsvu-international journal of agricultural sciences,-1\r\nsvu-international journal of engineering sciences and applications,-1\r\nsvängrum,-1\r\nsvētdienas rīts,-1\r\nswara,-1\r\nswarm and evolutionary computation,2\r\nswarm intelligence,1\r\nswedenborg foundation press,1\r\nswedish book review,-1\r\nswedish communication technologies workshop,-1\r\nswedish dental journal,1\r\nswedish design research journal,-1\r\nswedish national computer networking workshop,-1\r\nswedish radio and microwave days,-1\r\nswedish science press,1\r\nswedish workshop on multicore computing,-1\r\nsweet & maxwell,1\r\nswets & zeitlinger,1\r\nswi. steuer & wirtschaft international,-1\r\nswift studies,1\r\nswiss journal of geosciences,1\r\nswiss journal of palaeontology,1\r\nswiss medical weekly,1\r\nswiss political science review,1\r\nswiss psychology open,-1\r\nswp comment,-1\r\nsws-rundschau,1\r\nsyddansk universitet,-1\r\nsyddansk universitetsforlag,1\r\nsydney law review,1\r\nsydney series in celtic studies,-1\r\nsydney university press,1\r\nsydowia,1\r\nsydsvenska medicinhistoriska sallskapets arsskrift,1\r\nsydsvenskan,-1\r\nsydän,-1\r\nsydän-hämeen lehti,-1\r\nsydän-satakunta,-1\r\nsydänääni,-1\r\nsyken julkaisuja,-1\r\nsykepleien forskning,1\r\nsyllecta classica,1\r\nsyllogos,1\r\nsylva,-1\r\nsylva ry,-1\r\nsylvi,-1\r\nsylwan,1\r\nsymbiosis,1\r\nsymbiosis: a journal of anglo-american literary relations,1\r\nsymbolae botanicae upsalienses,1\r\nsymbolae osloenses,1\r\nsymbolic interaction,2\r\nsymbolism: an international annual of critical aesthetics,1\r\nsymmetry,-1\r\nsymmetry : art and science,-1\r\nsymmetry : culture and science,-1\r\nsymmetry integrability and geometry: methods and applications,1\r\nsymphonya,-1\r\nsymploke,1\r\nsymposium,1\r\nsymposium books,-1\r\n\"symposium of image, signal processing, and artificial vision\",-1\r\nsymposium of the international astronomical union,1\r\nsymposium on advanced space technologies in robotics and automation,-1\r\n\"symposium on design, test, integration and packaging of mems/moems\",-1\r\nsymposium on embedded systems for real-time multimedia,-1\r\nsymposium on lift and escalator technologies,-1\r\nsymposium on theoretical aspects of computer science,2\r\nsymposium on vlsi circuits,1\r\nsymposium: a quarterly journal in modern literatures,1\r\nsyn-thèses,-1\r\nsynapse,1\r\nsynapsi,-1\r\nsynchron,1\r\nsynchrotron radiation news,1\r\nsynergies europe,-1\r\nsynergies france,-1\r\nsynergies pays riverains de la baltique,1\r\nsynergies pays scandinaves,1\r\nsynergies pologne,-1\r\nsynkooppi,-1\r\nsynlett,1\r\nsynopen,1\r\nsynsygus,-1\r\nsyntactic theory and research,-1\r\nsyntax,2\r\nsyntax and semantics,1\r\nsyntaxe & sémantique,1\r\nsynteesi,1\r\nsynthese,3\r\nsynthesis,-1\r\nsynthesis,1\r\nsynthesis and reactivity in inorganic metal-organic and nano-metal chemistry,1\r\nsynthesis lectures on the semantic web: theory and technology,-1\r\nsynthesis philosophica,1\r\nsynthesis: la plata,1\r\nsynthesis: stuttgart,1\r\nsynthetic and systems biotechnology,-1\r\nsynthetic biology,1\r\nsynthetic communications,1\r\nsynthetic metals,1\r\nsypress forlag,1\r\nsyracuse journal of international law and commerce,1\r\nsyracuse university press,2\r\nsyria,1\r\nsystem,2\r\nsystem dynamics review,1\r\nsystem dynamics society,1\r\nsystema,-1\r\nsystematic and applied microbiology,1\r\nsystematic biology,3\r\nsystematic botany,1\r\nsystematic entomology,2\r\nsystematic parasitology,1\r\nsystematic reviews,1\r\nsystematics and biodiversity,1\r\nsystemes de pensee en afrique noire,1\r\nsystemic practice and action research,1\r\nsystems,-1\r\nsystems & control transactions,1\r\nsystems and control letters,2\r\nsystems biology in reproductive medicine,1\r\nsystems biomedicine,1\r\nsystems engineering,1\r\nsystems research and behavioral science,1\r\n\"systems, signs and actions\",1\r\nsystime academic,1\r\nsytyke,-1\r\nsyzetesis,-1\r\nsyöpäsairaanhoitaja,-1\r\nszazadveg,1\r\nszczecin university press,1\r\nszent istván university,-1\r\nszkola glowna turystyki i rekreacji,-1\r\n\"szkoła główna handlowa, oficyna wydawnicza\",-1\r\nszociologiai szemle,1\r\nszombat,-1\r\nsámi dieđalaš áigečála,1\r\nsámis,-1\r\nsächsischen akademie der wissenschaften zu leipzig,1\r\nsähkö-tele,-1\r\nsähkömaailma,-1\r\nsähkömaailma extra,-1\r\nsällskapet moas vänner,-1\r\nsällskapet runica et mediaevalia,-1\r\nsändebudet,-1\r\nsärö,-1\r\nsäteilyturvakeskus,-1\r\nsårjournalen,-1\r\nsílex ediciones,-1\r\nsödertörns högskola,-1\r\nsúmula,-1\r\nsüdosteuropa mitteilungen,-1\r\nsüdosteuropäische hefte,-1\r\nsüdostservice gmbh,-1\r\n\"sša-èkonomika, politika, ideologiâ\",1\r\nt + d,1\r\nt&t clark,1\r\nt.a.s.k. quarterly,-1\r\nta istorika,1\r\nta plats i raseborg,-1\r\ntaal- en tongval,1\r\ntaapeli,-1\r\ntaboo,1\r\ntabularia,1\r\ntadrīs/pizhūhī,-1\r\ntafter journal,-1\r\ntahiti,1\r\ntaide,-1\r\ntaidehistoria,-1\r\ntaidehistoriallisia tutkimuksia,2\r\ntaidehistorian seura,1\r\ntaideteoreettisia kirjoituksia kuvataideakatemiasta,-1\r\ntaidetutka,-1\r\ntaikomoji kalbotyra,1\r\ntaiteiden tiedekunnan julkaisuja b : tutkimusraportteja,-1\r\ntaito,-1\r\ntaiwan gongshang guanli xuebao,-1\r\ntaiwan journal of democracy,-1\r\ntaiwan journal of linguistics,1\r\ntaiwan journal of tesol,1\r\ntaiwan xuezhi,1\r\ntaiwanese journal of mathematics,1\r\ntaiwanese journal of obstetrics and gynecology,1\r\ntaiwania,-1\r\ntaiyangneng xuebao,-1\r\ntakoja,-1\r\ntaksvärkki ry,-1\r\ntaku-tiedote,-1\r\ntalanta,1\r\ntalanta open,1\r\ntalent development and excellence,1\r\ntalentia,-1\r\ntalk,-1\r\ntalk by students,-1\r\ntalk magazine,-1\r\ntaller de letras,-1\r\ntallinn creative hub,-1\r\ntallinna tehnikakõrgkool,-1\r\ntallinna tehnikaülikool,-1\r\ntallinna tehnikaülikooli kirjastus,-1\r\ntallinna tervishoiu kõrgkooli väljaanded,-1\r\ntallinna ülikool,-1\r\ntallinna ülikooli kirjastus,1\r\ntalotekniikka,-1\r\ntaloudellinen tiedotustoimisto,-1\r\ntalous & yhteiskunta,-1\r\ntalouselämä,-1\r\ntalouselämän raportti suuryrityksistä,-1\r\ntaloustaito,-1\r\ntaloustieto oy,-1\r\ntaltech journal of european studies,1\r\ntalvikukkia,-1\r\ntamara journal for critical organization inquiry,1\r\ntambovskij gosudarstvennyj universitet im. g.r.derzhavina,-1\r\ntamga-türkiye göstergebilim araştırmaları dergisi,-1\r\ntamk.nyt,-1\r\ntamk.today,-1\r\ntamkang journal of mathematics,1\r\ntamkang university,-1\r\ntamkjournal,-1\r\ntamkjournal (english ed.),-1\r\ntammenlastuja,-1\r\ntammerkoski,-1\r\ntammi,-1\r\ntampere economic working papers net series,-1\r\n\"tampere studies in language, translation and literature\",-1\r\ntampere university press,1\r\ntampereen ammattikorkeakoulu,-1\r\n\"tampereen ammattikorkeakoulun julkaisuja : sarja a, tutkimuksia\",-1\r\n\"tampereen ammattikorkeakoulun julkaisuja : sarja b, raportteja\",-1\r\n\"tampereen ammattikorkeakoulun julkaisuja : sarja c, oppimateriaaleja\",-1\r\ntampereen dosenttiyhdistyksen julkaisuja,-1\r\ntampereen dosenttiyhdistys,-1\r\ntampereen historiallisen seuran julkaisuja,-1\r\ntampereen kaupungin julkaisuja,-1\r\ntampereen kaupunki,-1\r\ntampereen museoiden julkaisuja,-1\r\ntampereen rakennusmestari,-1\r\ntampereen taidemuseon julkaisuja,-1\r\ntampereen teknillinen yliopisto,-1\r\ntampereen yliopisto,-1\r\n\"tampereen yliopisto, rakennustekniikka\",-1\r\ntampereen yliopiston porin yksikön julkaisuja,-1\r\ntamperelainen,-1\r\ntanap monographs on the history of asian-european interaction,1\r\ntandlaegebladet,1\r\ntandläkartidningen,1\r\ntane-julkaisuja,-1\r\ntangence,1\r\ntanger,-1\r\ntanhuviesti,-1\r\ntankesmedjan magma,-1\r\ntannlæknablaðið,-1\r\ntansuo yu zhengming,-1\r\ntanz,-1\r\ntanzania journal of forestry and nature conservation,-1\r\ntanzania journal of health research,1\r\ntanzanian journal of agricultural sciences,1\r\ntapaturmavakuutuskeskuksen julkaisuja,-1\r\ntapion raportteja,-1\r\ntapir akademisk forlag,1\r\ntappi journal,1\r\ntappi press,-1\r\ntapri studies in peace and conflict research,-1\r\ntapuya,1\r\ntarbiyat badanī va ̒ulūm-i varzishī,-1\r\ntarbiyat modarres university,-1\r\ntarbiz,1\r\ntarget: international journal of translation studies,3\r\ntargeted oncology,1\r\ntargum,-1\r\ntarim bilimleri dergisi-journal of agricultural sciences,1\r\ntartu historical studies,-1\r\ntartu tervishoiu kõrgkooli uurimistööde kogumik,-1\r\ntartu ülikool,-1\r\ntartu ülikooli kirjastus,1\r\ntartu ülikooli raamatukogu,-1\r\ntaschen,1\r\ntask,-1\r\ntatarskaia arkheologiia,1\r\ntate papers,1\r\ntatra mountains mathematical publications,1\r\ntautosakos darbai-folklore studies,1\r\ntavričeskij vestnik informatiki i matematiki,-1\r\ntax law review,1\r\ntax notes international,1\r\ntax policy and the economy,1\r\ntaxon,2\r\ntaxonomic databases working group annual conference,-1\r\ntaxonomy,-1\r\ntaylor & francis,2\r\ntaylor's university,-1\r\ntbilisi mathematical journal,1\r\ntbs research centre,-1\r\ntc: a journal of biblical textual criticism,1\r\ntce,1\r\ntcworld,-1\r\ntd & t,-1\r\ntdr,3\r\nte reo,1\r\nteacher development,1\r\nteacher education and special education,1\r\nteacher education quarterly,1\r\nteacher training and education newsletter,-1\r\nteachers and teaching: theory and practice,3\r\nteachers college press,1\r\nteachers college record,1\r\nteaching and learning,1\r\nteaching and learning in medicine,1\r\nteaching and learning in nursing,1\r\nteaching and teacher education,1\r\nteaching and teacher education,3\r\nteaching anthropology,1\r\nteaching artist journal,1\r\nteaching education,1\r\nteaching english language,1\r\nteaching english with technology,1\r\nteaching ethics,1\r\nteaching exceptional children,-1\r\nteaching history,1\r\nteaching in higher education,3\r\nteaching in life sciences,-1\r\nteaching journalism and mass communication,-1\r\nteaching mathematics and computer science,1\r\nteaching mathematics and its applications,1\r\nteaching of psychology,1\r\nteaching philosophy,1\r\nteaching public administration,1\r\nteaching sociology,1\r\nteaching statistics,1\r\nteaching theology and religion,1\r\nteagasc,-1\r\nteam journal of hospitality and tourism,-1\r\nteam performance management,-1\r\nteanga: journal of the irish association,1\r\nteatteri&tanssi+sirkus,-1\r\nteatterikorkeakoulu,-1\r\nteatterikorkeakoulun julkaisusarja,-1\r\nteatterimuseo,-1\r\nteatterintutkimuksen seura ry,-1\r\nteca,-1\r\nteccogs : revista digital de tecnologias cognitivas,-1\r\ntechconnect,-1\r\ntechnai,1\r\ntechne,1\r\ntechne press,1\r\ntechne series,1\r\ntechne: la science au service de lhistoire de lart et des civilisations,1\r\ntechne: research in philosophy and technology,1\r\ntechnical analysis of stocks and commodities,-1\r\ntechnical annals,-1\r\ntechnical bulletin: canadian conservation institute,1\r\ntechnical communication,1\r\ntechnical communication quarterly,1\r\ntechnical digest - international electron devices meeting,-1\r\ntechnical innovations & patient support in radiation oncology,-1\r\ntechnical physics,1\r\ntechnical physics letters,1\r\ntechnical program and proceedings,-1\r\ntechnical program expanded abstracts,-1\r\ntechnical report,-1\r\ntechnical reports in language technology,-1\r\ntechnická univerzita v liberci,-1\r\ntechnikatorteneti szemle,1\r\ntechnikgeschichte,1\r\ntechniques and culture,1\r\ntechniques in coloproctology,1\r\ntechniques in foot and ankle surgery,1\r\ntechniques in hand and upper extremity surgery,1\r\ntechniques in knee surgery,1\r\ntechniques in orthopaedics,1\r\ntechniques in shoulder and elbow surgery,1\r\ntechnische akademie esslingen,-1\r\ntechnische mechanik,1\r\ntechnische universitaet wien universitaetsbibliothek,-1\r\ntechnische universität bergakademie freiberg,-1\r\ntechnische universität dresden. slub,-1\r\ntechnische universität hamburg-harburg,-1\r\ntechnische universität wien,-1\r\ntechnisches messen,-1\r\ntechnium biochemmed,-1\r\ntechnium social sciences journal,-1\r\ntechnoetic arts,1\r\ntechnological and economic development of economy,1\r\ntechnological forecasting and social change,3\r\ntechnologies,-1\r\ntechnology analysis and strategic management,1\r\ntechnology and change in history,1\r\ntechnology and conservation,1\r\ntechnology and culture,3\r\ntechnology and disability,1\r\ntechnology and economics of smart grids and sustainable energy,1\r\ntechnology and health care,1\r\ntechnology and investment,-1\r\ntechnology and language,1\r\ntechnology and regulation,1\r\ntechnology architecture + design,1\r\ntechnology audit and production reserves,-1\r\ntechnology in cancer research and treatment,1\r\ntechnology in society,1\r\ntechnology innovation management review,1\r\n\"technology, innovation, entrepreneurship and competitive strategy\",1\r\n\"technology, instruction, cognition and learning\",1\r\n\"technology, knowledge and learning\",1\r\n\"technology, mind, and behavior\",1\r\n\"technology, pedagogy and education\",1\r\ntechnometrics,2\r\ntechnopharm,-1\r\ntechnovation,3\r\ntechtrends,1\r\ntecnica molitoria,-1\r\ntecnoscienza,1\r\ntectonics,2\r\ntectonophysics,1\r\nteema,-1\r\nteemakirjoja,1\r\nteflin journal,1\r\ntehnicki vjesnik,-1\r\ntehnika,-1\r\ntehnički glasnik,1\r\ntehnologii i tehničeskie sredstva mehanizirovannogo proizvodstva produkcii rastenievodstva i životnovodstva,-1\r\nteho,-1\r\ntehohoito,-1\r\ntehy,-1\r\ntehy ry,-1\r\nteis,1\r\nteisės apžvalga,-1\r\ntejuka,-1\r\ntek - tekniikan akateemiset,-1\r\ntekes,-1\r\ntekes programme report,-1\r\ntekesin katsaus,-1\r\ntekhne: revista de estudos politécnicos,-1\r\ntekijä,-1\r\ntekniikan historian seura ths ry,-1\r\ntekniikan museon julkaisuja,-1\r\ntekniikan waiheita: teknik i tiden,1\r\ntekniikka & talous,-1\r\ntekninen opettaja,-1\r\ntekninen tiedote,-1\r\nteknologiainfo teknova oy,-1\r\nteknologiateollisuus ry,-1\r\ntekst i dyskurs,-1\r\ntekstiilikulttuuriseura ry,-1\r\ntekstiilikulttuuriseuran julkaisuja,-1\r\ntekstiililehti,-1\r\ntekstiiliopettaja,-1\r\ntekstil,1\r\ntekstil ve konfeksiyon,1\r\ntekstualia,1\r\nteksty drugie,2\r\ntektonika,1\r\ntel aviv university,1\r\ntel aviv: journal of the institute of archaeology of tel aviv,2\r\ntelecom,-1\r\ntelecom business review,-1\r\ntelecommunication systems,1\r\ntelecommunications and radio engineering,1\r\ntelecommunications forum,1\r\ntelecommunications policy,2\r\ntelekinet,-1\r\ntelematics and informatics,2\r\ntelematics and informatics reports,1\r\ntelemedicine and e-health,1\r\nteletraffic science and engineering,1\r\ntelevision and new media,3\r\ntelevision quarterly,1\r\ntellus series a: dynamic meteorology and oceanography,1\r\ntellus series b: chemical and physical meteorology,1\r\ntelma,-1\r\ntelma,1\r\ntelopea,1\r\ntelos,1\r\ntelos: revista iberoamericana de estudios utilitaristas,-1\r\ntem oppaat ja muut julkaisut,-1\r\ntem toimialaraportit,-1\r\ntema,-1\r\ntemanord,-1\r\ntemas americanistas,1\r\ntemat monográficos,-1\r\nteme,-1\r\ntemenos,3\r\ntemes de disseny,1\r\ntemperature,1\r\ntemple international and comparative law journal,1\r\ntemple university press,1\r\ntempleton press,-1\r\ntempo,1\r\ntempo social,1\r\ntempo-niteroi,-1\r\ntemps modernes,1\r\ntempus,-1\r\ntencon ieee region ten conference,-1\r\ntenen,-1\r\ntenside surfactants detergents,1\r\ntenzone,1\r\nteollisuuden näytelehti,-1\r\nteollisuus-suomi,-1\r\nteologia y vida,1\r\nteologia.fi,-1\r\nteologinen aikakauskirja,2\r\nteologisk tidsskrift,1\r\nteologiska fakulteten vid åbo akademi,-1\r\nteološki pogledi,1\r\nteorema,1\r\nteoretičeskaâ i prikladnaâ ûrisprudenciâ,1\r\nteoretičeskaâ i èksperimentalʹnaâ himiâ,-1\r\nteoria de la educacion,-1\r\nteoria e prática em administração,-1\r\nteoria muzyki,1\r\nteoria politica,1\r\nteoria polityki,1\r\nteoria u’vikoret,-1\r\nteoria: rivista di filosofia,1\r\nteorie vedy,1\r\nteorija in praksa,1\r\nteoriya i praktika fizicheskoy kultury,1\r\nteoriâ i praktika ob?estvennogo razvitiâ,1\r\nteoriâ mody,1\r\nteoros: revue de recherche en tourisme,1\r\nteos,1\r\nterapevticheskii arkhiv,1\r\nterapia psicologica,-1\r\nterceira margem,1\r\nterminologie et traduction,1\r\nterminologija,1\r\nterminology,2\r\nterminology and lexicography research and practice,1\r\nterminology science & research,1\r\ntermészet világa,-1\r\nterra,-1\r\nterra aestheticae,-1\r\nterra economicus,-1\r\nterra nova,1\r\nterra: maantieteellinen aikakauskirja,2\r\nterrain,1\r\nterrestres,-1\r\nterrestrial arthropod reviews,-1\r\nterrestrial atmospheric and oceanic sciences,1\r\nterritorios : revista de estudios regionales y urbanos,1\r\n\"territory, politics, governance\",2\r\nterrorism and political violence,2\r\ntertiary education and management,1\r\ntertium comparationis,1\r\ntervareitti,-1\r\nterveyden ja hyvinvoinnin laitos,-1\r\nterveydenhoitaja,-1\r\nterveydenhoitoviesti,-1\r\nterveys ja talous,-1\r\nterveysliikuntauutiset,-1\r\nteräsrakenne,-1\r\ntesela,-1\r\ntesl-ej,1\r\ntesol in context,1\r\ntesol journal,1\r\ntesol quarterly,2\r\ntessellations,-1\r\ntest,1\r\n\"testing, evaluation and assessment today\",-1\r\ntesto a fronte,1\r\ntesto: studi di teoria della letteratura e della critica,1\r\ntetrahedron,1\r\ntetrahedron : asymmetry,1\r\ntetrahedron green chem,1\r\ntetrahedron letters,1\r\ntetsu to hagane: journal of the iron and steel institute of japan,1\r\ntexas a&m university press,1\r\ntexas christian university press,1\r\ntexas education review,-1\r\ntexas heart institute journal,1\r\ntexas international law journal,1\r\ntexas journal of science,1\r\ntexas law review,2\r\ntexas studies in literature and language,1\r\ntexas tech university press,1\r\ntexas western press,1\r\ntexmat,-1\r\ntext,1\r\ntext and performance quarterly,1\r\ntext and talk,3\r\ntext matters,1\r\ntext technology: a journal of computer text processing,1\r\ntext und kontext,1\r\ntext und kontext: sonderreihe,1\r\ntext und kritik,1\r\ntext: kritische beitrage,1\r\ntexte und untersuchungen zur geschichte der altchristlichen literatur,1\r\ntexte zur kunst,1\r\ntexte: revue de critique et de theorie litteraire,1\r\ntexter om våld,-1\r\ntextile history,2\r\ntextile research journal,1\r\ntextile: the journal of cloth and culture,1\r\ntextiles,-1\r\ntextiles and clothing sustainability,-1\r\ntexto digital,-1\r\ntexto y contexto enfermagem,1\r\ntexto!: textes et cultures,1\r\ntextual & visual media,1\r\ntextual cultures,1\r\ntextual practice,3\r\ntextus,-1\r\ntextus,1\r\ntfms: tidskrift for mellanosternstudier,1\r\nth open,1\r\nthai journal of mathematics,1\r\nthai journal of veterinary medicine,1\r\nthaiszia,-1\r\nthalamus and related systems,1\r\nthalassas,1\r\nthales,1\r\nthames & hudson,1\r\nthammasat university,-1\r\n\"thamyris/intersecting: place, sex and race\",1\r\nthanatos,1\r\nthe academy of global business research and practice,-1\r\nthe adam smith review,1\r\nthe adhd report,1\r\nthe adriatic report,-1\r\nthe agenda setting journal,1\r\nthe american banker,-1\r\nthe american economic review : insights,3\r\nthe american journal of case reports,-1\r\nthe american journal of chinese medicine,1\r\nthe american sociologist,1\r\nthe american surveyor,-1\r\nthe anatolian journal of cardiology,-1\r\nthe anatolian journal of family medicine,-1\r\nthe anthropocene review,1\r\nthe appea journal and conference proceedings,1\r\nthe arab economics and business journal,1\r\nthe arabic language academy,-1\r\nthe arabidopsis book,1\r\nthe arabist,1\r\nthe architecture observer,-1\r\nthe arkansas international,-1\r\nthe art of discrete and applied mathematics,1\r\n\"the art, science, and engineering of programming\",1\r\nthe asian journal of applied linguistics,1\r\nthe asian journal of shipping and logistics,1\r\nthe astronomer's telegram,-1\r\nthe ata journal of legal tax research,1\r\nthe atlantic world,1\r\nthe australian journal of indigenous education,1\r\nthe avery review,-1\r\nthe aviation & space journal,1\r\nthe baltic journal of road and bridge engineering,1\r\n\"the barcelona conference on arts, media & culture official conference proceedings\",-1\r\nthe beethoven journal,-1\r\nthe berlin journal,-1\r\nthe berlin review of books,-1\r\nthe bible and interpretation,-1\r\nthe bible in ancient christianity,2\r\nthe bible translator,1\r\nthe bone and joint journal,3\r\nthe bottom line,1\r\nthe brill reference library of judaism,2\r\nthe british council,-1\r\nthe bryggen papers,1\r\nthe bryological times,-1\r\nthe built and human environment review,1\r\nthe bulletin of bismis,-1\r\nthe bulletin of the international association of forensic toxicologists,-1\r\nthe business & management review,-1\r\nthe business review : cambridge,-1\r\n\"the cambridge journal of law, politics, and art\",-1\r\nthe canadian journal of infection control,-1\r\nthe case journal,1\r\nthe catholic social science review,-1\r\nthe centre for sustainable design,-1\r\nthe changing face of music and art education,1\r\nthe china monitor,-1\r\nthe chinese journal of comparative law,1\r\nthe choir press,-1\r\nthe circle,-1\r\nthe classical outlook: journal of the american classical league,1\r\nthe clinical teacher,1\r\nthe cochrane library,1\r\nthe cognitive behaviour therapist,1\r\nthe columbia journal of european law,2\r\nthe comics grid,1\r\nthe commens encyclopedia,1\r\nthe commens working papers,-1\r\nthe communication review,1\r\nthe communicator,-1\r\nthe computer games journal,1\r\nthe conversation,-1\r\nthe crop journal,1\r\nthe cryosphere discussions,-1\r\nthe daily star,-1\r\nthe defence horizon journal,-1\r\nthe denning law journal,1\r\nthe dhaka university journal of earth and environmental sciences,-1\r\nthe digital press at the university of north dakota,-1\r\nthe diplomat,-1\r\nthe double reed,-1\r\nthe eanm journal,-1\r\nthe economist,-1\r\nthe economists' voice,-1\r\nthe edgar allan poe review,1\r\n\"the education review, usa\",-1\r\nthe education university of hong kong,-1\r\nthe egyptian journal of medical human genetics,1\r\nthe egyptian journal of neurosurgery,-1\r\nthe egyptian journal of radiology and nuclear medicine,-1\r\nthe eighteenth-century novel,1\r\nthe electronic british library journal,1\r\nthe encyclopedia of china publishing house,-1\r\nthe eriskay connection,-1\r\nthe esse messenger,1\r\nthe eurasia proceedings of educational & social sciences,-1\r\n\"the eurasia proceedings of science, technology, engineering & mathematics\",-1\r\nthe european archaeologist,-1\r\nthe european business review,-1\r\nthe european educational researcher,-1\r\nthe european journal of applied linguistics and tefl,-1\r\nthe european journal of dentistry,1\r\nthe european journal of philosophy in arts education,1\r\nthe european research journal,-1\r\nthe european union review,1\r\nthe evolutionary review,-1\r\nthe evolving scholar,-1\r\nthe extractive industries and society,2\r\nthe finnish american reporter,-1\r\nthe florida communication journal,1\r\nthe forensic examiner,1\r\nthe forensic of pi kappa delta,1\r\nthe funambulist,-1\r\nthe gaskell society journal,1\r\nthe geneva papers on risk and insurance : issues and practice,1\r\nthe georgia journal of international and comparative law,-1\r\nthe gissing journal,-1\r\nthe global journal of health and physical education pedagogy,-1\r\nthe global south,-1\r\nthe gradient,-1\r\nthe greek orthodox theological review,-1\r\nthe gstf business review,-1\r\nthe hague journal of diplomacy,1\r\nthe harry s. truman research institute for the advancement of peace,-1\r\nthe harvard review of philosophy,-1\r\nthe health care manager,1\r\nthe helsinki notebooks,-1\r\n\"the heppsinki working papers on emotions, populism and polarisation\",-1\r\nthe highlander,1\r\nthe history of christian-muslim relations,2\r\nthe hong kong university of science and technology,-1\r\nthe horticulture journal,1\r\nthe humanistic psychologist,1\r\nthe huntington library quarterly,2\r\nthe iafor journal of education,1\r\nthe icfai journal of derivatives markets,1\r\nthe ifcolog journal of logics and their applications,1\r\nthe imp journal,1\r\nthe indexer: journal of the society of indexers,1\r\nthe indian forester,-1\r\nthe industrial geographer,1\r\nthe information management journal,-1\r\nthe innovation,1\r\nthe innovation geoscience,1\r\nthe innovation medicine,-1\r\nthe institute of electrical engineers of japan,-1\r\nthe integrated review in context,-1\r\nthe international conference of applied research in textile,-1\r\nthe international conference on information networking,1\r\nthe international journal for the history of engineering & technology,1\r\nthe international journal of aerospace psychology,1\r\nthe international journal of community and social development,1\r\nthe international journal of critical pedagogy,1\r\nthe international journal of cuban studies,1\r\nthe international journal of cultural policy,3\r\nthe international journal of design education,1\r\nthe international journal of design in society,1\r\nthe international journal of environmental sustainability,-1\r\nthe international journal of gastroenterology and hepatology diseases,-1\r\nthe international journal of information and learning technology,1\r\n\"the international journal of intelligence, security, and public affairs\",1\r\nthe international journal of interdisciplinary social and community studies,-1\r\nthe international journal of james bond studies,1\r\nthe international journal of management education,1\r\nthe international journal of management science and information technology,-1\r\nthe international journal of railway technology,1\r\n\"the international journal of social, political and community agendas in the arts\",1\r\nthe international journal of spine surgery,1\r\nthe international journal of sport and society,1\r\nthe international journal of the academic business world,-1\r\nthe international journal of the commons,1\r\nthe international journal of the image,-1\r\nthe international journal of the inclusive museum,1\r\nthe international journal of training research,1\r\nthe international journal of transpersonal studies,-1\r\nthe international journal of virtual reality,1\r\nthe international society for orthodox church music,-1\r\nthe international spectator,1\r\nthe international sports law journal,1\r\nthe international year book and statesmens whos who,1\r\nthe iranian yearbook of phenomenology,-1\r\nthe irish journal of management,1\r\nthe italian american review,1\r\nthe iucn red list of threatened species,-1\r\nthe iup journal of supply chain management,-1\r\nthe jalt call journal,1\r\nthe japanese political economy,1\r\nthe jordan journal of earth and environmental sciences,1\r\nthe journal for history of analytical philosophy,1\r\nthe journal for transdisciplinary research in southern africa,1\r\nthe journal of advanced prosthodontics,1\r\nthe journal of aging and social change,1\r\nthe journal of altmetrics,1\r\n\"the journal of american business review, cambridge\",-1\r\nthe journal of applied business and economics,-1\r\nthe journal of applied laboratory medicine,1\r\n\"the journal of asian finance, economics and business\",-1\r\nthe journal of astronomical data,-1\r\nthe journal of aviation/aerospace education & research,-1\r\nthe journal of business and retail management research,-1\r\nthe journal of chinese sociology,1\r\nthe journal of climate change and health,1\r\nthe journal of communication and media studies,1\r\nthe journal of comparative economic studies,-1\r\nthe journal of continental philosophy,1\r\nthe journal of cross border studies in ireland,-1\r\nthe journal of cross-disciplinary research in computational law,1\r\n\"the journal of digital forensics, security and law\",1\r\nthe journal of drama and theatre education in asia,1\r\nthe journal of dress history,1\r\nthe journal of ecocriticism,1\r\nthe journal of economic concern,-1\r\nthe journal of educators online,-1\r\nthe journal of engineering,1\r\nthe journal of engineering research,-1\r\nthe journal of entrepreneurial finance,1\r\nthe journal of ethnology and folkloristics,2\r\nthe journal of experiential education,1\r\nthe journal of financial data science,1\r\nthe journal of fintech,1\r\nthe journal of gambling business and economics,-1\r\nthe journal of global business issues,-1\r\nthe journal of hand surgery : asian-pacific volume,1\r\nthe journal of happiness and well-being,1\r\nthe journal of hip hop studies,1\r\nthe journal of historical fictions,1\r\nthe journal of holocaust research,1\r\nthe journal of humanities in rehabilitation,1\r\nthe journal of inclusive practice in further and higher education,-1\r\nthe journal of international advanced otology,1\r\nthe journal of interreligious studies,1\r\nthe journal of law enforcement,-1\r\nthe journal of law teaching and learning,-1\r\nthe journal of literacy and technology,1\r\nthe journal of literary onomastics,-1\r\nthe journal of machine learning for biomedical imaging,1\r\nthe journal of manual & manipulative therapy,1\r\nthe journal of media innovations,1\r\nthe journal of media law,1\r\nthe journal of media literacy education,1\r\nthe journal of medical practice management,-1\r\nthe journal of medieval military history,-1\r\nthe journal of medieval monastic studies,1\r\n\"the journal of mental health training, education and practice\",1\r\nthe journal of network theory in finance,1\r\nthe journal of oromo studies,1\r\nthe journal of pan african studies,1\r\nthe journal of pathology : clinical research,1\r\nthe journal of peer production,1\r\nthe journal of pharmacy technology,1\r\nthe journal of philosophical economics,1\r\nthe journal of philosophy of disability,1\r\nthe journal of physical fitness and sports medicine,-1\r\nthe journal of play in adulthood,-1\r\nthe journal of practice theory,-1\r\nthe journal of prevention of alzheimer's disease,1\r\nthe journal of problem solving,1\r\nthe journal of risk finance,1\r\nthe journal of social media in society,1\r\nthe journal of social theory in art education,-1\r\n\"the journal of social, evolutionary, and cultural psychology\",1\r\nthe journal of software for algebra and geometry,-1\r\nthe journal of the american taxation association,1\r\nthe journal of the european pentecostal theological association,1\r\nthe journal of the intensive care society,1\r\nthe journal of web science,1\r\nthe journal of world christianity,1\r\nthe journal of writing research,1\r\nthe journal of zoo and aquarium research,-1\r\nthe kapralova society,-1\r\nthe kathmandu post,-1\r\nthe kemco review,-1\r\nthe kodály envoy,-1\r\nthe korean journal of internal medicine,1\r\nthe lancet,3\r\nthe lancet : digital health,3\r\nthe lancet : rheumatology,1\r\nthe lancet diabetes & endocrinology,3\r\nthe lancet gastroenterology & hepatology,2\r\nthe lancet global health,3\r\nthe lancet haematology,3\r\nthe lancet healthy longevity,1\r\nthe lancet hiv,2\r\nthe lancet infectious diseases,3\r\nthe lancet neurology,3\r\nthe lancet oncology,3\r\nthe lancet primary care,-1\r\nthe lancet psychiatry,3\r\nthe lancet regional health : americas,1\r\nthe lancet regional health : europe,1\r\nthe lancet regional health : southeast asia,-1\r\nthe lancet regional health : western pacific,1\r\nthe lancet respiratory medicine,3\r\nthe lancet. planetary health,3\r\nthe lancet. public health,3\r\nthe latin american journal of aquatic mammals,1\r\nthe law teacher,1\r\nthe learning teacher journal,-1\r\nthe lichenologist,1\r\nthe literary encyclopedia,-1\r\nthe liverpool law review,1\r\nthe london journal of canadian studies,1\r\nthe lsp magazine,-1\r\nthe malaysian journal of nursing,-1\r\nthe mathematica journal,1\r\nthe mathematical gazette,-1\r\nthe mathematical scientist,1\r\nthe mayanist,-1\r\nthe mcneese review,1\r\nthe medieval and early modern iberian world,1\r\nthe medieval franciscans,1\r\nthe medieval mediterranean,1\r\nthe mena journal of business case studies,-1\r\nthe merlin press ltd,-1\r\nthe messenger,-1\r\nthe michigan historical review,1\r\nthe microbe,-1\r\n\"the minerals, metals & materials series\",-1\r\nthe modern higher education review,1\r\nthe modern law review,3\r\nthe museum review,-1\r\nthe musical times,1\r\nthe naar proceedings series,1\r\nthe national interest,-1\r\nthe natural products journal,-1\r\nthe nephron journals,1\r\nthe neurodiagnostic journal,1\r\nthe neuroradiology journal,1\r\nthe new bioethics,1\r\nthe new educator,1\r\nthe new england journal of medicine,3\r\nthe new international relations,-1\r\nthe new rambler,-1\r\nthe newsletter,-1\r\nthe nordic africa days biennial conference,-1\r\nthe nordic atlas of language structures journal,-1\r\nthe nordic journal of language teaching and learning,1\r\nthe nordic psychiatrist,-1\r\nthe nordic textile journal,1\r\nthe northern world,1\r\nthe online journal of distance education and e-learning,1\r\nthe online journal of quality in higher education,-1\r\nthe open allergy journal,-1\r\nthe open astronomy journal,-1\r\nthe open atmospheric science journal,-1\r\nthe open chemical engineering journal,-1\r\nthe open clinical trials journal,-1\r\nthe open construction and building technology journal,-1\r\nthe open education journal,-1\r\nthe open environmental pollution and toxicology journal,-1\r\nthe open fish science journal,-1\r\nthe open industrial and manufacturing engineering journal,-1\r\nthe open information science journal,-1\r\nthe open management journal,-1\r\nthe open medical imaging journal,-1\r\nthe open neuroimaging journal,-1\r\nthe open neurology journal,-1\r\nthe open occupational health and safety journal,-1\r\nthe open petroleum engineering journal,-1\r\nthe open psychology journal,-1\r\nthe open public health journal,-1\r\nthe open renewable energy journal,-1\r\nthe open respiratory medicine journal,-1\r\nthe open software engineering journal,-1\r\nthe open source business resource,-1\r\nthe open tissue engineering and regenerative medicine journal,-1\r\nthe open waste management journal,-1\r\nthe ottoman empire and its heritage,1\r\nthe pan african medical journal,-1\r\nthe parliament magazine,-1\r\nthe pastoral review,-1\r\nthe philosophers' web magazine,-1\r\nthe philosophical age,-1\r\nthe philosophical society review,-1\r\nthe phonetician,1\r\nthe physical educator,-1\r\nthe plan journal,1\r\nthe planetary science journal,1\r\nthe polar journal,1\r\nthe police journal,1\r\nthe polish journal of aesthetics,1\r\nthe poznań university of economics review,-1\r\nthe prague bulletin of mathematical linguistics,1\r\nthe primary care companion for cns disorders,-1\r\nthe princeton theological review,-1\r\nthe proceedings of the ... international conference on cyber warfare and security,1\r\nthe proceedings of the acm on networking,-1\r\n\"the proceedings of the international academic conference on teaching, learning and education\",-1\r\n\"the proceedings of the international conference \"\"marketing - from information to decision\"\"\",-1\r\n\"the proceedings of the international conference on research in business, management and finance\",-1\r\nthe proceedings of the international offshore and polar engineering conference,1\r\nthe progressive post,-1\r\nthe provincial institute for the protection of cultural monuments,-1\r\nthe psychiatrist,1\r\nthe public journal of semiotics,1\r\nthe quarterly,-1\r\nthe quarterly journal of finance,1\r\nthe r journal,1\r\nthe radio science bulletin,1\r\nthe readers designist magazine,1\r\nthe rescience journal,1\r\nthe rest,1\r\nthe review of business information systems,-1\r\nthe review of diabetic studies,1\r\nthe review of disability studies,1\r\nthe review of socionetwork strategies,-1\r\nthe sais review of international affairs,1\r\nthe sankalpa: international journal of management decisions,-1\r\nthe saudi dental journal,1\r\nthe science of nature,1\r\nthe scientific press,-1\r\nthe semiotic review of books,1\r\nthe senses and society,1\r\nthe silesian university of technology,-1\r\n\"the sixties: a journal of history, politics, and culture\",1\r\nthe smai journal of computational mathematics,1\r\nthe social history of alcohol and drugs,1\r\nthe society for east sea,-1\r\nthe society for geology applied to mineral deposits,-1\r\nthe society of naval architects of korea,-1\r\nthe soundtrack,1\r\nthe south african journal of clinical nutrition,-1\r\nthe south asianist,1\r\nthe southern communication journal,1\r\nthe space between,1\r\nthe spaces of creation,-1\r\nthe sport journal,1\r\nthe state hermitage museum,1\r\nthe steam journal,-1\r\nthe systematist,-1\r\nthe teacher educator,1\r\nthe teaching of mathematics,-1\r\nthe theory and practice of legislation,2\r\nthe times higher education supplement,-1\r\nthe tqm journal,1\r\nthe transactions of the korean institute of electrical engineers,-1\r\nthe transportation law journal,-1\r\nthe turkish online journal of educational technology,1\r\nthe ulkopolitist,-1\r\nthe ultrasound journal,1\r\nthe unfamiliar,-1\r\nthe urban review,1\r\nthe velvet light trap,1\r\nthe versatile image: photography in the era of web 2.0,-1\r\nthe veterinary clinics of north america : exotic animal practice,-1\r\nthe wac clearinghouse,-1\r\nthe wall street journal : eastern edition,-1\r\nthe washington post,-1\r\nthe water wheel,-1\r\nthe westermarck society ry,-1\r\nthe wipo journal,1\r\nthe world allergy organization journal,1\r\nthe world journal of men's health,1\r\nthe year's work in modern language studies,-1\r\nthe yearbook of polar law,1\r\nthe yearbook of south asian languages and linguistics,-1\r\nthe yearbook of the national society for the study of education,1\r\nthe yearbook of the sief working group on the ritual year,-1\r\nthe yearbook on history and interpretation of phenomenology,1\r\ntheater,-1\r\ntheater der zeit,-1\r\ntheater heute,-1\r\ntheatralia,1\r\ntheatre and performance design,2\r\ntheatre arts journal: studies in scenography and performance,2\r\ntheatre forum,1\r\ntheatre history studies,1\r\ntheatre journal,3\r\ntheatre notebook,1\r\ntheatre research international,3\r\ntheatre survey,3\r\ntheatre symposium,-1\r\ntheatre topics,1\r\n\"theatre, dance and performance training\",1\r\nthelem,-1\r\nthematicon: wissenschaftliche reihe des collegium polonicum,-1\r\nthemes in biblical narrative,1\r\nthemes in islamic studies,2\r\ntheo-web,1\r\ntheofilos,-1\r\ntheologia,-1\r\ntheologia viatorum,1\r\ntheologica,1\r\ntheological research,-1\r\ntheological studies,2\r\ntheologie und philosophie,1\r\ntheologisch-praktische quartalschrift,1\r\ntheologische beitrage,1\r\ntheologische literaturzeitung,1\r\ntheologische quartalschrift,1\r\ntheologische revue,1\r\ntheologische rundschau,1\r\ntheologische zeitschrift,1\r\ntheology,1\r\ntheology and science,1\r\ntheology and sexuality,1\r\ntheology today,1\r\ntheoretical and applied climatology,1\r\ntheoretical and applied fracture mechanics,1\r\ntheoretical and applied genetics,2\r\ntheoretical and applied mechanics,-1\r\ntheoretical and computational fluid dynamics,1\r\ntheoretical and empirical researches in urban management,1\r\ntheoretical and experimental chemistry,1\r\ntheoretical and experimental plant physiology,1\r\ntheoretical and mathematical physics,1\r\ntheoretical and practical research in economic fields,-1\r\ntheoretical aspects of rationality and knowledge,1\r\ntheoretical biology and medical modelling,1\r\ntheoretical biology forum,1\r\ntheoretical chemistry accounts,1\r\ntheoretical computer science,2\r\ntheoretical criminology,3\r\ntheoretical ecology,1\r\ntheoretical economics,3\r\ntheoretical economics letters,-1\r\ntheoretical foundations of chemical engineering,1\r\ntheoretical inquiries in law,2\r\ntheoretical issues in ergonomics science,1\r\ntheoretical issues in sign language research conference,-1\r\ntheoretical linguistics,2\r\ntheoretical medicine and bioethics,1\r\ntheoretical population biology,1\r\ntheoretical roman archaeology journal,1\r\ntheoria et historia scientiarum,1\r\ntheoria: a journal of social and political theory,1\r\ntheoria: a swedish journal of philosophy,2\r\ntheoria: historical aspects of music theory,1\r\ntheoria: revista de teoria historia y fundamentos de la ciencia,1\r\ntheory and applications of categories,1\r\ntheory and decision,1\r\ntheory and event: an online journal of political theory,1\r\ntheory and practice in language studies,-1\r\ntheory and practice of logic programming,2\r\ntheory and practice: journal of the music theory society of new york state,1\r\ntheory and psychology,2\r\ntheory and research in education,1\r\ntheory and research in social education,1\r\ntheory and society,3\r\ntheory culture and society,2\r\ntheory in biosciences,1\r\ntheory into practice,1\r\ntheory of computing,2\r\ntheory of computing systems,2\r\ntheory of probability and its applications,1\r\ntheory of probability and mathematical statistics,1\r\ntheory of stochastic processes,1\r\ntheranostics,2\r\ntherapeia-säätiö,-1\r\ntherapeutic advances in cardiovascular disease,1\r\ntherapeutic advances in chronic disease,1\r\ntherapeutic advances in drug safety,1\r\ntherapeutic advances in gastroenterology,1\r\ntherapeutic advances in hematology,1\r\ntherapeutic advances in medical oncology,1\r\ntherapeutic advances in musculoskeletal disease,1\r\ntherapeutic advances in neurological disorders,1\r\ntherapeutic advances in ophthalmology,1\r\ntherapeutic advances in psychopharmacology,1\r\ntherapeutic advances in urology,1\r\ntherapeutic apheresis and dialysis,1\r\ntherapeutic communities: the international journal for therapeutic and supportive organizations,1\r\ntherapeutic delivery,1\r\ntherapeutic drug monitoring,1\r\ntherapeutic hypothermia and temperature management,1\r\ntherapeutic innovation & regulatory science,1\r\ntherapeutic recreation journal,1\r\ntherapeutics and clinical risk management,1\r\ntherapeutische umschau: revue therapeutique,1\r\ntherapeutisches reiten,-1\r\ntherapie,1\r\ntherapie familiale,1\r\ntheriogenology,2\r\ntheriogenology wild,1\r\nthermal and fluids engineering summer conference,-1\r\nthermal science,1\r\nthermal science and engineering progress,1\r\nthermal spray bulletin,1\r\nthermochimica acta,1\r\nthermology international,1\r\nthermophysics and aeromechanics,1\r\ntherya,1\r\nthesaurismata,1\r\n\"thesaurus: boletin del instituto caro y cuervo, bogota\",1\r\nthesis eleven,1\r\nthesis: teorija i istorija ekonomitsheskih i sotsialnyh institutov i sistem,-1\r\nthieme medical publishers,1\r\nthin solid films,1\r\nthin-walled structures,2\r\nthinking and reasoning,1\r\nthinking highways,-1\r\nthinking skills and creativity,1\r\nthird text,2\r\nthird world approaches to international law review,1\r\nthird world quarterly,2\r\nthird world thematics,1\r\nthl2,-1\r\nthomas hardy journal,1\r\nthomas mann jahrbuch,1\r\nthomas telford,1\r\nthomas wolfe review,1\r\nthomist,1\r\nthompson educational publishing,-1\r\nthomson reuters,-1\r\nthomé-kozmiensky verlag,1\r\nthoracic and cardiovascular surgeon,1\r\nthoracic cancer,-1\r\nthorax,2\r\nthought: a journal of philosophy,2\r\nthresholds,1\r\nthrombosis and haemostasis,2\r\nthrombosis journal,1\r\nthrombosis research,1\r\nthule,-1\r\nthunderbird international business review,1\r\nthyroid,1\r\nthélème,-1\r\nthông báo khoa học,-1\r\ntianjin ifengspace,-1\r\ntianjin journal of nursing,-1\r\ntianjin keji daxue xuebao,-1\r\ntianjin shi jiao-ke-yuan xuebao,-1\r\nticks and tick-borne diseases,1\r\ntidningen skogsteknik,-1\r\ntidningen utemiljö,-1\r\ntidningen åland,-1\r\ntidskrift for politisk filosofi,1\r\ntidskrift för genusvetenskap,1\r\ntidskrift för litteraturvetenskap,1\r\ntidskrift utgiven av juridiska föreningen finland,1\r\ntidskriften stad,-1\r\ntidskriftet antropologi,1\r\ntidsskrift for arbejdsliv,1\r\ntidsskrift for boligforskning,-1\r\ntidsskrift for børne- & ungdomskultur,1\r\ntidsskrift for den norske legeforening,1\r\ntidsskrift for eiendomsrett,1\r\n\"tidsskrift for erstatningsrett, forsikringsrett og trygderett\",1\r\n\"tidsskrift for familierett, arverett og barnevernrettslige spoersmål\",1\r\ntidsskrift for forretningsjus,-1\r\ntidsskrift for forskning i sygdom og samfund,1\r\ntidsskrift for islamforskning,1\r\ntidsskrift for kjonnsforskning,1\r\ntidsskrift for kulturforskning,1\r\ntidsskrift for omsorgsforskning,1\r\ntidsskrift for praktisk teologi,1\r\ntidsskrift for professionsstudier,-1\r\ntidsskrift for psykisk helsearbeid,1\r\ntidsskrift for rettsvitenskap,2\r\ntidsskrift for samfunnsforskning,1\r\ntidsskrift for sjelesorg,1\r\ntidsskrift for strafferett,1\r\ntidsskrift for velferdsforskning,1\r\ntidsskriftet arkiv,1\r\ntie & liikenne,-1\r\ntiede,-1\r\ntiede ja ase,1\r\ntiede ja edistys,1\r\ntiedebarometri,-1\r\ntiedeblogi,-1\r\ntiedepolitiikka,1\r\ntiedetoimittaja,-1\r\ntiedonantaja,-1\r\ntiedosta,-1\r\ntiems workshop on smart environments and ict system living lab for societal security,-1\r\ntieraerztliche praxis ausgabe grosstiere nutztiere,1\r\ntieraerztliche praxis ausgabe kleintiere heimtiere,1\r\ntieraerztliche umschau,1\r\ntierra firme,-1\r\ntieteellinen tutkimus ortonin julkaisusarja a,-1\r\ntieteellisten seurain valtuuskunnan verkkojulkaisuja,-1\r\ntieteen termipankki,-1\r\ntieteentekijöiden liitto,-1\r\ntieteessä tapahtuu,-1\r\ntieto & trendit,-1\r\ntieto tuottamaan,-1\r\ntieto- ja viestintätekniikan ammattilaiset  ry,-1\r\ntietoa,-1\r\ntietoasiantuntija,-1\r\ntietoisku,-1\r\ntietolinja,-1\r\ntietolipas,1\r\ntietosanoma,-1\r\ntiimalasi,-1\r\ntiimi,-1\r\ntiivistelmät : kansallinen koulutuksen arviointikeskus,-1\r\ntijd-schrift,-1\r\ntijdschrift van de koninklijke vereniging voor nederlandse muziekgeschiedenis,1\r\ntijdschrift voor bedrijfs- en verzekeringsgeneeskunde,-1\r\ntijdschrift voor communicatiewetenschap,1\r\ntijdschrift voor diergeneeskunde,1\r\ntijdschrift voor economische en sociale geografie,2\r\ntijdschrift voor filosofie,1\r\ntijdschrift voor genderstudies,1\r\ntijdschrift voor geschiedenis,2\r\ntijdschrift voor hoger onderwijs,-1\r\ntijdschrift voor nederlandse taal-en letterkunde,2\r\ntijdschrift voor onderwijsrecht en onderwijsbeleid,1\r\ntijdschrift voor rechtsgeschiedenis,2\r\ntijdschrift voor skandinavistiek,1\r\ntijdschrift voor sociale en economische geschiedenis,1\r\ntijdschrift voor sociologie,1\r\ntijdschrift voor taalbeheersing,1\r\ntijdschrift voor tijdschriftstudies,1\r\ntijdschrift voor verslaving,-1\r\ntijdschrift voor waterstaatsgeschiedenis,1\r\ntijdschrift voor zeegeschiedenis,1\r\ntilastokatsaus,-1\r\ntilastokeskus,-1\r\ntilastoraportti,-1\r\ntilburg law review,1\r\ntilde university press,-1\r\ntilde-skriftserie,-1\r\ntiliposti & palkka,-1\r\ntilisanomat,-1\r\ntilitoimistossa,-1\r\ntill liv,-1\r\ntiltai,-1\r\n\"time and mind: the journal of archaeology, consciousness and culture:\",1\r\ntime and society,2\r\ntiming & time perception,1\r\ntimisoara medical journal,1\r\ntimss & pirls international study center,-1\r\ntinta könyvkiadó,-1\r\ntip.le.co,-1\r\ntipograf,-1\r\ntirant humanidades,-1\r\ntire science and technology,1\r\ntissue and cell,1\r\ntissue barriers,1\r\ntissue engineering and regenerative medicine,1\r\ntissue engineering part a,1\r\ntissue engineering part b: reviews,1\r\ntissue engineering part c: methods,1\r\ntitanik-gallerian julkaisu,-1\r\ntivi,-1\r\ntivit,-1\r\ntizard learning disability review,1\r\ntímarit um uppeldi og menntun,-1\r\ntjs opintokeskus,-1\r\ntkh. teorija koja hoda,-1\r\ntlalocan: revista de fuentes para el conocimiento de las culturas indígenas de méxico,1\r\ntls : the times literary supplement,-1\r\ntm : tekniikan maailma,-1\r\ntm rakennusmaailma,-1\r\ntmg tijdschrift voor mediageschiedenis,1\r\ntobacco control,3\r\ntobacco induced diseases,1\r\ntobacco prevention and cessation,1\r\ntocher: scottish and celtic studies,1\r\ntodomodo,-1\r\ntohoku journal of experimental medicine,1\r\ntohoku mathematical journal,1\r\ntoiminta soi,-1\r\ntoimintaterapeutti,-1\r\ntoinen näytös,-1\r\ntoivo,-1\r\ntokai university press,-1\r\ntoken,1\r\ntolle lege,-1\r\ntolstoy studies journal,-1\r\ntomo,-1\r\ntomography of materials and structures,-1\r\ntomorrow people,-1\r\ntomskij žurnal lingvističeskih i antropologičeskih issledovanij,1\r\ntongxin xuebao,-1\r\ntonos digital: revista electronica de estudios filologicos,1\r\ntoolilainen,-1\r\ntop,1\r\ntopia-canadian journal of cultural studies,-1\r\ntopical meeting on silicon monolithic integrated circuits in rf systems,-1\r\ntopics in advanced practice nursing,1\r\ntopics in applied physics,1\r\ntopics in catalysis,1\r\ntopics in clinical nutrition,1\r\ntopics in cognitive science,1\r\ntopics in companion animal medicine,1\r\ntopics in current chemistry,1\r\ntopics in current genetics,1\r\ntopics in early childhood special education,3\r\ntopics in geriatric rehabilitation,1\r\ntopics in language disorders,1\r\ntopics in linguistics,1\r\ntopics in magnetic resonance imaging,1\r\ntopics in organometallic chemistry,1\r\ntopics in spinal cord injury rehabilitation,1\r\ntopics in stereochemistry,1\r\ntopics in stroke rehabilitation,1\r\ntopoi orient occident,1\r\ntopoi: an international review of philosophy,1\r\ntopological methods in nonlinear analysis,1\r\ntopologik,-1\r\ntopology,1\r\ntopology and its applications,1\r\ntopology proceedings,1\r\ntopos,1\r\ntoraks dergisi,-1\r\ntored,1\r\ntorkel opsahl academic epublisher,-1\r\ntorniolaakson neuvosto,-1\r\ntornionlaakson maakuntamuseo,-1\r\ntornionlaakson vuosikirja,-1\r\ntoronto journal of theology,1\r\ntos forum,-1\r\ntoshi jōhōgaku kenkyū,-1\r\ntotal art,1\r\ntotal quality management and business excellence,1\r\ntotto,-1\r\ntouchpoint: the journal of service design,-1\r\ntoung pao,2\r\ntourism,1\r\ntourism & travelling,-1\r\ntourism analysis,1\r\ntourism and hospitality,-1\r\ntourism and hospitality industry,-1\r\ntourism and hospitality management,-1\r\ntourism and hospitality research,1\r\ntourism and management studies,-1\r\ntourism cases,-1\r\ntourism economics,1\r\ntourism geographies,2\r\ntourism in marine environments,1\r\ntourism management,3\r\ntourism management perspectives,1\r\ntourism planning and development,1\r\ntourism recreation research,1\r\ntourism review,1\r\ntourism review international: an international journal,1\r\ntourism today,1\r\n\"tourism, culture and communication\",1\r\ntourisme et territoires,1\r\ntourismos: an international multidisciplinary journal of tourism,1\r\ntourist studies,1\r\n\"tovarystvo z obmezhenoiu vidpovidalnistiu \"\"try k\"\"\",-1\r\ntoward a science of consciousness,-1\r\ntown and country planning,1\r\ntown planning review,1\r\ntoxichem krimtech,-1\r\ntoxicologic pathology,1\r\ntoxicological and environmental chemistry,1\r\ntoxicological sciences,2\r\ntoxicology,1\r\ntoxicology and applied pharmacology,3\r\ntoxicology and environmental health sciences,1\r\ntoxicology and industrial health,1\r\ntoxicology in vitro,1\r\ntoxicology letters,1\r\ntoxicology mechanisms and methods,1\r\ntoxicology reports,1\r\ntoxicon,1\r\ntoxicon x,1\r\ntoxics,-1\r\ntoxin reviews,1\r\ntoxins,-1\r\ntrabajos de prehistoria,1\r\ntrac-trends in analytical chemistry,2\r\ntrace,1\r\ntrace elements and electrolytes,1\r\n\"trade, law and development\",-1\r\ntraditio: studies in ancient and medieval history thought and religion,2\r\ntradition: a journal of orthodox jewish thought,1\r\ntraditional dwellings and settlements review,1\r\ntraditional south asian medicine,1\r\n\"traditiones, slovenian journal of ethnography and folklore\",1\r\ntradterm,1\r\ntradulex,-1\r\ntraektorija nauki,-1\r\ntraffic,1\r\ntraffic injury prevention,1\r\ntraffic safety research,1\r\ntraficomin tutkimuksia ja selvityksiä,-1\r\ntraining and education in professional psychology,1\r\n\"training, language and culture\",1\r\ntraitement automatique des langues,1\r\ntraitement du signal,1\r\ntrakl-studien,1\r\ntrakya university journal of natural sciences,-1\r\ntrames: journal of the humanities and social sciences,1\r\ntranel,-1\r\ntrans tech publications,1\r\ntrans-form-acao,1\r\ntrans-kom: journal of translation and technical communication,1\r\ntrans: revista de traductologia,1\r\ntrans: transcultural music review,1\r\ntransaction publishers,1\r\ntransactional analysis journal,1\r\ntransactions : geothermal resources council,-1\r\ntransactions historic society of lancashire and cheshire,1\r\ntransactions in gis,1\r\ntransactions of famena,1\r\ntransactions of mathematics and its applications,1\r\ntransactions of nonferrous metals society of china,1\r\ntransactions of s.h.a.s.e.,-1\r\ntransactions of the american entomological society,1\r\ntransactions of the american fisheries society,1\r\ntransactions of the american mathematical society,3\r\ntransactions of the american mathematical society : series b,3\r\ntransactions of the american nuclear society,1\r\ntransactions of the american ophthalmological society,-1\r\ntransactions of the american philological association,3\r\ntransactions of the american philosophical society,1\r\ntransactions of the american society of agricultural and biological engineers,1\r\ntransactions of the annual meeting of the orthopaedic research society,-1\r\ntransactions of the association for computational linguistics,1\r\ntransactions of the association of european schools of planning,1\r\ntransactions of the cambridge bibliographical society,1\r\ntransactions of the canadian society for mechanical engineering,1\r\ntransactions of the charles s peirce society,1\r\ntransactions of the digital games research association,1\r\ntransactions of the historical society of ghana,-1\r\ntransactions of the historical society of ghana,1\r\ntransactions of the indian ceramic society,1\r\ntransactions of the indian institute of metals,1\r\ntransactions of the institute of british geographers,3\r\ntransactions of the institute of mathematics of the national academy of sciences of ukraine,-1\r\ntransactions of the institute of measurement and control,1\r\ntransactions of the institute of metal finishing,1\r\n\"transactions of the institution of mining and metallurgy, section a: mining technology\",1\r\n\"transactions of the institutions of mining and metallurgy, section b: applied earth science\",1\r\ntransactions of the international conference on structural mechanics in reactor technology,-1\r\ntransactions of the international society for music information retrieval,1\r\ntransactions of the japan society for aeronautical and space sciences,1\r\ntransactions of the london and middlesex archaeological society,1\r\ntransactions of the london mathematical society,2\r\ntransactions of the oriental ceramic society,1\r\ntransactions of the philological society,3\r\ntransactions of the royal historical society,3\r\ntransactions of the royal society of south africa,-1\r\ntransactions of the royal society of south australia,1\r\ntransactions of the royal society of tropical medicine and hygiene,1\r\ntransactions on advanced research,1\r\ntransactions on computational collective intelligence,1\r\ntransactions on computational systems biology,1\r\ntransactions on data privacy,1\r\ntransactions on emerging telecommunications technologies,1\r\ntransactions on high-performance embedded architectures and compilers,-1\r\ntransactions on internet research,1\r\ntransactions on large-scale data- and knowledge-centered systems,1\r\ntransactions on machine learning and data mining,-1\r\ntransactions on machine learning research,1\r\ntransactions on pattern languages of programming,1\r\ntransactions: society of naval architects and marine engineers,1\r\ntransatlantica,1\r\ntransboundary and emerging diseases,3\r\ntranscience,-1\r\ntranscript verlag,1\r\ntranscription,1\r\ntranscultural psychiatry,1\r\ntranscultural studies,1\r\ntranseuphratene,1\r\ntransfer: european review of labour and research,1\r\ntransfers,1\r\ntransfiguration: nordisk tidsskrift for kunst og kristendom,1\r\ntransformacje,-1\r\ntransformation,1\r\ntransformation groups,1\r\ntransformation: critical perspectives on southern africa,1\r\ntransformations,-1\r\ntransformations,1\r\ntransformations in business and economics,1\r\ntransformative works and cultures,1\r\ntransforming anthropology,2\r\n\"transforming government: people, process and policy\",1\r\ntransfusion,1\r\ntransfusion and apheresis science,1\r\ntransfusion clinique et biologique,1\r\ntransfusion medicine,1\r\ntransfusion medicine and hemotherapy,1\r\ntransfusion medicine reviews,1\r\ntransgender health,1\r\ntransgender studies quarterly,1\r\ntransgenic research,1\r\ntransgenics,1\r\ntransilvania,1\r\ntransinformacao,1\r\ntransit,-1\r\ntransit : europäische revue,-1\r\ntransition,1\r\ntransition metal chemistry,1\r\ntranslatio,1\r\ntranslation and interpreting,1\r\ntranslation and interpreting studies,1\r\ntranslation and literature,1\r\ntranslation and translanguaging in multilingual contexts,1\r\ntranslation in society,-1\r\ntranslation journal,-1\r\ntranslation matters,-1\r\ntranslation review,1\r\ntranslation spaces,1\r\ntranslation studies,2\r\n\"translation, cognition & behavior\",1\r\ntranslational andrology and urology,1\r\ntranslational animal science,-1\r\ntranslational behavioral medicine,1\r\ntranslational cancer research,-1\r\ntranslational exercise biomedicine,-1\r\ntranslational gastroenterology and hepatology,1\r\ntranslational journal of the american college of sports medicine,1\r\ntranslational lung cancer research,1\r\ntranslational medicine @ unisa,-1\r\ntranslational medicine communications,-1\r\ntranslational neurodegeneration,2\r\ntranslational neuroscience,1\r\ntranslational oncology,1\r\ntranslational pediatrics,1\r\ntranslational proteomics,1\r\ntranslational psychiatry,1\r\ntranslational research,2\r\ntranslational sports medicine,1\r\ntranslational stroke research,1\r\ntranslational vision science & technology,1\r\ntranslator,2\r\ntransletters,-1\r\ntranslit,-1\r\ntranslocal,-1\r\ntranslogos translation studies journal,1\r\ntransnational cinemas,1\r\ntransnational corporations,1\r\ntransnational curriculum inquiry,1\r\ntransnational dispute management,-1\r\ntransnational education review,1\r\ntransnational environmental law,3\r\ntransnational law & contemporary problems,-1\r\ntransnational legal theory,1\r\ntransnational literature,1\r\ntransnational marketing journal,-1\r\ntransnational press london,-1\r\ntransnational publishers,1\r\ntransnav,-1\r\ntransplant immunology,1\r\ntransplant infectious disease,1\r\ntransplant international,1\r\ntransplantation,1\r\ntransplantation and cellular therapy,1\r\ntransplantation direct,1\r\ntransplantation proceedings,1\r\ntransplantation reviews,1\r\ntransport,1\r\ntransport & logistics,-1\r\ntransport and telecommunication,1\r\ntransport and telecommunication institute,-1\r\ntransport in porous media,1\r\ntransport manager,-1\r\ntransport policy,2\r\ntransport problems,-1\r\ntransport reviews,2\r\ntransportation,2\r\ntransportation engineering,1\r\ntransportation geotechnics,1\r\ntransportation infrastructure geotechnology,1\r\ntransportation journal,1\r\ntransportation letters-the international journal of transportation research,1\r\ntransportation planning and technology,1\r\ntransportation research interdisciplinary perspectives,1\r\ntransportation research part a: policy and practice,2\r\ntransportation research part b: methodological,3\r\ntransportation research part c: emerging technologies,3\r\ntransportation research part d: transport and environment,1\r\ntransportation research part e: logistics and transportation review,2\r\ntransportation research part f: traffic psychology and behaviour,1\r\ntransportation research procedia,1\r\ntransportation research record,1\r\ntransportation science,2\r\n\"transportmetrica : b, transport dynamics\",1\r\n\"transportmetrica. a, transport science\",1\r\ntransportrecht,1\r\ntransposition,1\r\ntranstext(e)s transcultures,1\r\ntransworld research network,1\r\ntransylvanian review,1\r\ntransylvanian review of administrative sciences,-1\r\ntrash culture journal,-1\r\ntrauma,1\r\ntrauma case reports,-1\r\ntrauma monthly,-1\r\ntrauma violence and abuse,2\r\ntraumatology,1\r\ntrauner verlag,1\r\ntravail genre et societes,1\r\ntravail humain,1\r\ntravaux de la renaissance et de lhumanisme,1\r\ntravaux de linguistique: revue internationale de linguistique francaise,1\r\ntravaux de litterature,1\r\n\"travaux du muséum national d'histoire naturelle \"\"grigore antipa\"\"\",-1\r\ntravaux et memoires,1\r\ntravaux interdisciplinaires du laboratoire parole et langage d aix-en-provence,1\r\ntravel and tourism research association annual international conference,-1\r\ntravel behaviour & society,1\r\ntravel medicine and infectious disease,1\r\n\"traverse: zeitschrift fur geschichte, zurich\",1\r\ntreballs de la societat catalana de geografia,-1\r\ntreballs de sociolinguistica catalana,1\r\ntredition,-1\r\ntree genetics and genomes,1\r\ntree physiology,2\r\ntree-ring research,1\r\n\"trees, forests and people\",1\r\ntrees-structure and function,1\r\ntremor and other hyperkinetic movements,1\r\ntrends in amplification,-1\r\ntrends in anaesthesia and critical care,1\r\ntrends in applied sciences research,-1\r\ntrends in applied spectroscopy,-1\r\ntrends in biochemical sciences,2\r\ntrends in biomaterials and artificial organs,1\r\ntrends in biotechnology,2\r\ntrends in cancer,1\r\ntrends in cardiovascular medicine,1\r\ntrends in cell biology,2\r\ntrends in chemical engineering,-1\r\ntrends in chemistry,1\r\ntrends in cognitive sciences,3\r\ntrends in ecology and evolution,3\r\ntrends in endocrinology and metabolism,2\r\ntrends in food science and technology,2\r\ntrends in genetics,2\r\ntrends in glycoscience and glycotechnology,1\r\ntrends in hearing,1\r\ntrends in immunology,2\r\ntrends in language acquisition research,1\r\ntrends in linguistics : studies and monographs,1\r\ntrends in mathematics,1\r\ntrends in microbiology,2\r\ntrends in molecular medicine,2\r\ntrends in neuroscience and education,1\r\ntrends in neurosciences,3\r\ntrends in organized crime,1\r\ntrends in parasitology,2\r\ntrends in pharmacological sciences,3\r\ntrends in plant science,2\r\ntrends in psychology,1\r\ntrends in sport science,-1\r\ntrends of recent researches on the history of china,1\r\ntrentham books,1\r\ntresearch,-1\r\ntreća,-1\r\ntria,-1\r\ntrialba ediciones,-1\r\ntrials,1\r\ntrials in vaccinology,-1\r\n\"triangulum : germanistisches jahrbuch für estland, lettland und litauen\",-1\r\ntriarchy press,-1\r\ntribologia,1\r\ntribologie und schmierungstechnik,-1\r\ntribology and interface engineering series,1\r\ntribology and lubrication technology,1\r\ntribology international,2\r\ntribology letters,1\r\ntribology online,1\r\ntribology transactions,1\r\n\"tribology: materials, surfaces and interfaces\",1\r\ntriennial conference of the dlm forum,-1\r\ntrierer theologische zeitschrift,1\r\ntrierer zeitschrift fur geschichte und kunst des trierer landes und seiner nachbargebiete,1\r\ntrim research notes,-1\r\ntrim research reports,-1\r\ntringa,-1\r\ntrinity college law review,-1\r\ntrio,1\r\ntrioli,-1\r\ntriple helix,1\r\ntriplec,1\r\ntrita-ark. forskningspublikation,-1\r\ntritoniana,-1\r\ntritonic books,-1\r\ntrivent publishing,1\r\ntrivium,-1\r\ntrivium,1\r\ntrondheim studies on eastern european cultures and societies,1\r\ntropenbos,-1\r\ntropical agriculture,1\r\ntropical and subtropical agroecosystems,-1\r\ntropical animal health and production,1\r\ntropical biomedicine,-1\r\ntropical conservation science,1\r\ntropical doctor,1\r\ntropical ecology,1\r\ntropical grasslands,1\r\ntropical journal of pharmaceutical research,1\r\ntropical medicine and health,-1\r\ntropical medicine and infectious disease,-1\r\ntropical medicine and international health,1\r\ntropical plant pathology,1\r\ntropical zoology,1\r\ntropicultura,1\r\ntroubador publishing,1\r\ntrovant,-1\r\ntrudy akademenergo,-1\r\ntrudy instituta matematiki,-1\r\ntrudy instituta matematiki i mekhaniki uro ran,1\r\ntrudy instituta russkogo âzyka im. v.v. vinogradova,-1\r\ntrudy kafedry istorii novogo i novejshego vremeni sankt-peterburgskogo gosdarstvennogo universiteta,-1\r\ntrudy karelʹskogo naučnogo centra rossijskoj akademii nauk,-1\r\n\"trudy meždunarodnoj konferencii \"\"korpusnaâ lingvistika-...\"\".\",-1\r\ntrudy otdela drevnerusskoj literatury,1\r\ntruman state university press,1\r\ntrust quarterly review,-1\r\nträdgårdsnytt,-1\r\ntròpos,1\r\ntržište,-1\r\ntsantsa,1\r\ntsilari,-1\r\ntsinghua science and technology,-1\r\ntsukuba daigaku kyōikugaku-kei ronshū,-1\r\n\"ttr: traduction, terminologie et redaction\",1\r\ntts:n julkaisuja,-1\r\nttt-digi,-1\r\ntu delft open,-1\r\ntuba-ar-turkish academy of sciences journal of archaeology,-1\r\ntuba-ked: turkiye bilimler akademisi kultur envanteri dergisi,1\r\ntuberculosis,1\r\ntubinger beitrage zur linguistik,1\r\ntudpress,-1\r\ntufnell press,1\r\ntugboat,-1\r\ntuiran suuralueen kuohut,-1\r\ntukiviesti,-1\r\ntulane law review,1\r\ntulevaisuussarja,-1\r\ntuli&savu,-1\r\ntullis journal - the journal of turkic language and literature surveys,-1\r\ntuloskalvosarja,-1\r\ntulsa studies in womens literature,2\r\ntulva,-1\r\ntulʹskij naučnyj vestnik,-1\r\ntumor biology,1\r\ntumordiagnostik und therapie,1\r\ntumori,1\r\ntumour virus research,1\r\ntuna-ajalookultuuri ajakiri,1\r\ntunguso sibirica,1\r\ntuning journal for higher education,-1\r\ntunnelling and underground space technology,1\r\ntunnuslukuja ja tutkimuksia,-1\r\ntuottava peruna,-1\r\n\"turcica: revue detudes turques: peuples, langues, cultures, etats\",1\r\nturcologica,1\r\nturczaninowia,1\r\nturgut ozal education,-1\r\nturia + kant,1\r\nturizam,-1\r\nturjuman,-1\r\nturk arkeoloji ve etnografya dergisi,1\r\nturk dili arastirmalari yillgi: belleten,1\r\nturk dilleri arastirmalari,1\r\nturk kulturu ve haci bektas veli-arastirma dergisi,-1\r\nturk pediatri arsivi-turkish archives of pediatrics,1\r\nturk psikiyatri dergisi,-1\r\nturk psikoloji dergisi,-1\r\nturkbilig: turkoloji arastirmalari,1\r\nturkic languages,1\r\nturkish journal of agriculture and forestry,1\r\nturkish journal of biology,1\r\nturkish journal of botany,1\r\nturkish journal of business ethics,1\r\nturkish journal of chemistry,1\r\nturkish journal of earth sciences,1\r\nturkish journal of education,-1\r\nturkish journal of electrical engineering and computer sciences,-1\r\nturkish journal of field crops,1\r\nturkish journal of fisheries and aquatic sciences,1\r\nturkish journal of gastroenterology,1\r\nturkish journal of geriatrics-turk geriatri dergisi,1\r\nturkish journal of hematology,-1\r\nturkish journal of mathematics,1\r\nturkish journal of medical sciences,-1\r\nturkish journal of pediatrics,1\r\nturkish journal of politics,-1\r\nturkish journal of veterinary and animal sciences,1\r\nturkish journal of zoology,1\r\nturkish neurosurgery,1\r\nturkish online journal of english language teaching,1\r\nturkish studies,1\r\nturkistalous,-1\r\nturkiye entomoloji dergisi-turkish journal of entomology,1\r\nturkiye fiziksel tip ve rehabilitasyon dergisi-turkish journal of physicalmedicine and rehabilitation,1\r\nturku 2011 -säätiö,-1\r\nturku centre for computer science,-1\r\nturkuposti,-1\r\nturkuseuran julkaisuja,-1\r\nturun a-kilta,-1\r\nturun ammattikorkeakoulu,-1\r\nturun ammattikorkeakoulun oppimateriaaleja,-1\r\nturun ammattikorkeakoulun puheenvuoroja,-1\r\nturun ammattikorkeakoulun raportteja,-1\r\nturun ammattikorkeakoulun tutkimuksia,-1\r\nturun historiallinen arkisto,1\r\nturun historiallinen yhdistys ry,1\r\nturun kauppakorkeakoulu,-1\r\nturun kauppakorkeakoulun julkaisuja,-1\r\nturun kauppakorkeakoulun julkaisuja : sarja c,-1\r\nturun kauppakorkeakoulun julkaisujasarja ae,-1\r\nturun kauppakorkeakoulun julkaisusarja : keskustelua ja raportteja,-1\r\nturun kaupungin ympäristöjulkaisuja,-1\r\nturun kaupunki,-1\r\nturun lapsi- ja nuorisotutkimuskeskuksen julkaisuja,-1\r\nturun museokeskuksen raportteja,-1\r\nturun museokeskus,-1\r\nturun normaalikoulun julkaisuja,-1\r\nturun sanomat,-1\r\nturun sanomat : makasiini,-1\r\nturun seudun ekonomit,-1\r\nturun taidemuseo,-1\r\nturun yliopisto,-1\r\nturun yliopiston brahea-keskuksen julkaisuja,-1\r\nturun yliopiston dosenttiyhdistyksen julkaisuja,-1\r\nturun yliopiston julkaisuja : sarja b humaniora,-1\r\nturun yliopiston julkaisuja sarja c : scripta lingua fennica edita,-1\r\nturun yliopiston julkaisuja sarja d : medica-odontologica,-1\r\nturun yliopiston kasvatustieteiden tiedekunta: julkaisusarja a tutkimuksia,-1\r\nturun yliopiston maantieteen ja geologian laitoksen julkaisuja,-1\r\n\"turun yliopiston oikeustieteellisen tiedekunnan julkaisuja : a, yksityisoikeuden sarja\",-1\r\nturun yliopiston oikeustieteellisen tiedekunnan julkaisuja: a juhlajulkaisut,-1\r\nturun yliopiston poliittisen historian raportteja,-1\r\nturun yliopiston suomen kielen ja suomalais-ugrilaisen kielentutkimuksen oppiaineen julkaisuja,-1\r\nturun ylioppilaslehti,-1\r\nturvallisuus & riskienhallinta,-1\r\nturvallisuustieteellinen yhdistys,-1\r\nturāṯ,-1\r\nturība university,-1\r\ntushuguanxue yu zixun kexue,-1\r\ntutkijaliiton julkaisusarja,-1\r\ntutkijaliitto,1\r\ntutkimuksesta tiiviisti,-1\r\ntutkimukset,-1\r\ntutkimuksia,-1\r\ntutkimuksia,1\r\ntutkimuksia - eläketurvakeskus,-1\r\ntutkimuksia - kuntoutussäätiö,-1\r\n\"tutkimuksia : jyväskylän yliopisto, opettajankoulutuslaitos\",-1\r\ntutkimuksia : koulutuksen tutkimuslaitos,-1\r\ntutkimuksia ja selvityksiä,-1\r\ntutkimus & kritiikki,1\r\ntutkimus (siirtolaisuusinstituutti),1\r\ntutkimuseettisen neuvottelukunnan julkaisuja,-1\r\ntutkimuskatsauksia,-1\r\ntutkimusraportteja,-1\r\ntutkimusraportti (lappeenrannan teknillinen yliopisto : tuotantotalouden laitos),-1\r\ntutkimusraportti : lappeenrannan teknillinen yliopisto lut energia,-1\r\ntutkimusselosteita,-1\r\ntutkittua varhaiskasvatuksesta,-1\r\ntutkiva hoitotyö,1\r\ntutkiva sosiaalityö,-1\r\ntutu e-julkaisuja,-1\r\ntutu-julkaisuja,-1\r\ntutulus,-1\r\ntuuletus,-1\r\ntuuli jylhä,-1\r\ntuulilasi,-1\r\ntuulivoima,-1\r\ntuuloksen joulu,-1\r\ntuuma,-1\r\ntva-julkaisuja,-1\r\ntvcr,-1\r\ntvergastein,-1\r\ntverskoj gosudarstvenny`j universitet,-1\r\ntvz theologischer verlag,-1\r\ntwentieth century architecture,1\r\ntwentieth century british history,2\r\ntwentieth century communism: a journal of international history,1\r\ntwentieth century literature,2\r\ntwentieth-century china,1\r\ntwentieth-century literary criticism,-1\r\ntwentieth-century music,1\r\ntwi,-1\r\ntwin research and human genetics,1\r\n\"tyche : beitrage zur alten geschichte, papyrologie und epigraphik\",2\r\ntydskrif vir geesteswetenskappe,1\r\ntydskrif vir letterkunde,1\r\ntyndale bulletin,1\r\ntyrrhenian international workshop on digital communications,-1\r\ntyumen state university herald,-1\r\ntyö- ja elinkeinoministeriö,-1\r\ntyö- ja elinkeinoministeriön julkaisuja,-1\r\ntyöelämän tutkimus,1\r\ntyöelämän tutkimuspäivien konferenssijulkaisuja,-1\r\ntyön tuuli,-1\r\ntyöoikeudellinen yhdistys ry,-1\r\ntyöoikeudellisen yhdistyksen vuosikirja,1\r\ntyöpapereita,-1\r\ntyöpaperi,-1\r\ntyöpoliittinen aikakauskirja,-1\r\ntyöraportteja,-1\r\ntyötehoseura ry,-1\r\ntyöterveyshoitaja,-1\r\ntyöterveyslaitos,-1\r\ntyöterveyslääkäri,-1\r\ntyöväen historian ja perinteen tutkimuksen seura,1\r\ntyöväenperinne - arbetartradition ry,-1\r\ntyöväentutkimus,1\r\ntzintzun : revista de estudios históricos,1\r\ntájökológiai lapok,-1\r\ntársadalmi nemek tudománya interdiszciplináris efolyóirat,-1\r\ntársadalomtudományi kutatóközpont,-1\r\ntähdet ja avaruus,-1\r\ntähdistö,-1\r\ntähtivaeltaja,-1\r\ntärppi,-1\r\ntäydellinen ympyrä,-1\r\ntémoigner : entre histoire et mémoire,-1\r\ntér és társadalom,1\r\ntörténelmi szemle,1\r\ntöölöläinen,-1\r\ntûrkologičeskie issledovaniâ,-1\r\ntürk mühendys ve mymar odalari byrlydy,-1\r\ntürkiye klinikleri diş hekimliği bilimleri,-1\r\ntürkiye klinikleri tıp bilimleri dergisi,-1\r\ntürük uluslararası dil edebiyat halkbilimi araştırmaları dergisi,1\r\ntāyvīṭu,-1\r\ntạp chí giáo dục kỹ thuật,-1\r\ntạp chí khoa học pháp lý,-1\r\ntạp chí luật học,-1\r\nt’inkazos,-1\r\nu press,1\r\nu.porto journal of engineering,-1\r\nua editora,-1\r\nubc press,1\r\nubiquitous learning,1\r\n\"ubiquitous positioning, indoor navigation and location-based services\",1\r\nubiquity press,-1\r\nubiquity proceedings,-1\r\nuc irvine law review,-1\r\nucjc business and society review,1\r\nucl press,1\r\nucla encyclopedia of egyptology,1\r\nucla law review,2\r\nucopress,-1\r\nucs,-1\r\nuddannelsehistorie,1\r\nudenrigs,-1\r\nudmurtskij gosudarstvenny`j universitet,-1\r\nudruženje hrvatskih arhitekata,-1\r\nudruženje za pravo osiguranja srbije,-1\r\nuefdsa newspaper,-1\r\nuga éditions,1\r\nugarit-forschungen: internationales jahrbuch fur die altertumskunde syrien-palaestinas,1\r\nugarit-verlag,-1\r\nugent,-1\r\nugeskrift for laeger,1\r\nugeskrift for retsvaesen,1\r\nugglan,1\r\nugo mursia editore,1\r\nuhod-uluslararasi hematoloji-onkoloji dergisi,-1\r\nuitgeverij boom,1\r\nukk-seuran vuosikirja,-1\r\nuknowledge,-1\r\nukraine-analysen,-1\r\nukrainian biochemical journal,-1\r\nukrainian journal of ecology,1\r\nukrainian journal of physical optics,-1\r\nukrainian journal of physics,-1\r\nukrainian mathematical bulletin,1\r\nukrainian mathematical journal,1\r\nukraïnsʹkij botanìčnij žurnal,1\r\nukraì̈nsʹkiĭ antarktičniĭ žurnal,1\r\nukraïnsʹka akademìâ mistectva,-1\r\nukraïnsʹkij matematičnij žurnal,1\r\nukuli,-1\r\nulevaade haridussusteemi valishindamisest,-1\r\nulkoasiainministeriö,-1\r\nulkomaanlehtoriyhdistys ry,-1\r\nulkoministeriön julkaisuja,-1\r\nulkopoliittinen instituutti,-1\r\nulkopolitiikka,-1\r\nulmus,-1\r\nulrike helmer verlag,-1\r\nulster folklife,1\r\nulster institute for social research,-1\r\nultimate reality and meaning,1\r\nultramicroscopy,1\r\nultraschall in der medizin,1\r\nultrasonic imaging,1\r\nultrasonics,1\r\nultrasonics sonochemistry,1\r\nultrasound in medicine and biology,1\r\nultrasound in obstetrics and gynecology,2\r\nultrasound quarterly,1\r\nultrastructural pathology,1\r\nulusal travma ve acil cerrahi dergisi-turkish journal of trauma and emergency surgery,1\r\nuluslararasi iliskiler-international relations,1\r\nuluslararası tarım araştırmalarında yenilikçi yaklaşımlar dergisi,-1\r\nuluslararası öğrenen toplum dergisi,-1\r\numanistica digitale,1\r\numeni-art,1\r\numeå universitet,-1\r\numeå universitet. institutionen för nordiska språk,-1\r\numjetnost rijeci,1\r\numweltpsychologie,-1\r\nuncertain supply chain management,-1\r\nunconventional resources,1\r\nunderground space,1\r\nundersea and hyperbaric medicine,1\r\nunderwater acoustics conference and exhibition,-1\r\nunderwater technology,1\r\nunep course series,1\r\nunesco,-1\r\nunesco chair on gender equality and women's empowerment - university of cyprus,-1\r\nunfallchirurg,1\r\nunge pædagoger,-1\r\nunholan aitta,-1\r\nuni-med verlag ag,-1\r\nuni-press graz verlag,-1\r\nunifepress,-1\r\nuniform distribution theory,1\r\nuniform law review,1\r\nunigrafia oy,-1\r\nunion académique internationale,1\r\nunion of scientists in bulgaria,-1\r\nunion of the baltic cities commission on environment,-1\r\nunion seminary quarterly review,1\r\nunipa press,-1\r\nuniped,-1\r\nunipress,-1\r\nunisa press,1\r\nunisono,-1\r\nunit,-1\r\nunitas fratrum,-1\r\nunited academics journal of social sciences,-1\r\nunited european gastroenterology journal,1\r\nunited nations,-1\r\nunited nations environment programme and the world health organization,-1\r\nunited nations university press,1\r\nunited press global,-1\r\nunited states department of agriculture forest service,-1\r\nunited states institute of peace press,1\r\nuniuutiset,-1\r\nunivers enciclopedic,1\r\nuniversal access in the information society,1\r\nuniversal journal of accounting and finance,1\r\nuniversal journal of agricultural research,-1\r\nuniversal journal of applied science,-1\r\nuniversal journal of educational research,1\r\nuniversal journal of management,-1\r\nuniversal journal of psychology,-1\r\nuniversal journal of public health,1\r\nuniverse,-1\r\nuniversidad autónoma de barcelona,-1\r\nuniversidad católica andrés bello,-1\r\nuniversidad complutense de madrid,-1\r\nuniversidad de buenos aires,1\r\nuniversidad de burgos,-1\r\nuniversidad de cantabria,-1\r\nuniversidad de deusto,-1\r\nuniversidad de guadalajara,-1\r\nuniversidad de las artes,-1\r\nuniversidad de las palmas de gran canaria,-1\r\nuniversidad de los andes,-1\r\nuniversidad de murcia,-1\r\nuniversidad de nariño,-1\r\nuniversidad de tarapacá,-1\r\nuniversidad de valladolid,-1\r\nuniversidad del azuay,-1\r\nuniversidad externado de colombia,-1\r\nuniversidad iberoamericana,-1\r\nuniversidad jorge tadeo lozano,-1\r\nuniversidad nacional autónoma de méxico,-1\r\nuniversidad sergio arboleda,-1\r\nuniversidad y empresa,-1\r\nuniversidade catolica portuguesa do porto,-1\r\nuniversidade da coruña,-1\r\nuniversidade de brasília,-1\r\nuniversidade de coimbra,-1\r\nuniversidade de lisboa,-1\r\nuniversidade de passo fundo,-1\r\nuniversidade de santiago de compostela,-1\r\nuniversidade do minho,-1\r\nuniversidade do porto - reitoria,-1\r\nuniversidade federal de santa catarina editora,1\r\nuniversidade federal do amazonas,-1\r\nuniversidade trás-os-montes e alto douro,-1\r\nuniversita degli studi di salerno,-1\r\nuniversita degli studi di torino,-1\r\nuniversitas,1\r\nuniversitas malikussaleh press,-1\r\nuniversitas psychologica,-1\r\nuniversitas studiorum,1\r\nuniversitas: monthly review of philosophy and culture,1\r\nuniversitat politècnica de catalunya,-1\r\nuniversitatea babes-bolyai,1\r\nuniversitatsverlag ilmenau,-1\r\nuniversite de lorraine,-1\r\nuniversiteit antwerpen,-1\r\nuniversiteit utrecht,-1\r\nuniversitetet i tromsø,-1\r\n\"universiteti \"\"polis\"\"\",-1\r\nuniversitetsforlaget,1\r\n\"universitetsko izdatelstvo \"\"paisij hilendarski\"\" plovdiv\",-1\r\nuniversitetskoe upravlenie: praktika i analiz,-1\r\nuniversiti putra malaysia press,-1\r\nuniversity college cork,-1\r\nuniversity college dublin,-1\r\nuniversity for peace,-1\r\nuniversity industry innovation network,-1\r\nuniversity museums and collections journal,1\r\nuniversity of akron press,1\r\nuniversity of alabama press,1\r\nuniversity of alaska press,1\r\nuniversity of alberta press,1\r\nuniversity of algarve,-1\r\nuniversity of arizona press,1\r\nuniversity of arkansas press,1\r\nuniversity of asia pacific journal of law & policy,1\r\nuniversity of aston,-1\r\nuniversity of bath,-1\r\nuniversity of belgrade,-1\r\nuniversity of birmingham press,1\r\nuniversity of bologna law review,-1\r\nuniversity of british columbia law review,1\r\nuniversity of british columbia press,1\r\nuniversity of calgary,-1\r\nuniversity of calgary press,1\r\nuniversity of california press,2\r\nuniversity of cambridge,-1\r\nuniversity of campinas,-1\r\nuniversity of cape town,-1\r\nuniversity of central lancashire,-1\r\nuniversity of chicago law review,2\r\nuniversity of chicago press,3\r\nuniversity of cincinnati law review,1\r\nuniversity of delaware press,1\r\nuniversity of dubrovnic,-1\r\nuniversity of exeter press,1\r\nuniversity of georgia press,1\r\nuniversity of glasgow,-1\r\nuniversity of greenwich department of architecture and landscape,-1\r\nuniversity of hawaii press,1\r\nuniversity of helsinki department of computer science: series of publications c,-1\r\nuniversity of hong kong,-1\r\nuniversity of hong kong : comparative education research centre,1\r\nuniversity of huddersfield,-1\r\nuniversity of iceland,-1\r\nuniversity of iceland press,1\r\nuniversity of illinois law review,1\r\nuniversity of illinois press,1\r\nuniversity of iowa press,1\r\nuniversity of kragujevac,-1\r\nuniversity of latvia press,1\r\nuniversity of ljubljana,-1\r\nuniversity of london press,1\r\nuniversity of macedonia,-1\r\nuniversity of madeira,-1\r\nuniversity of maine press,1\r\nuniversity of malta,-1\r\nuniversity of manitoba,-1\r\nuniversity of massachusetts press,1\r\nuniversity of michigan journal of law reform,1\r\nuniversity of michigan press,2\r\nuniversity of minnesota press,2\r\nuniversity of miskolc,-1\r\nuniversity of missouri press,1\r\nuniversity of namibia press,1\r\nuniversity of nebraska press,1\r\nuniversity of nevada press,1\r\nuniversity of new mexico press,1\r\nuniversity of new south wales law journal,1\r\nuniversity of new south wales press,1\r\nuniversity of newcastle upon tyne,-1\r\nuniversity of north carolina press,2\r\nuniversity of north texas press,1\r\nuniversity of notre dame press,1\r\nuniversity of nottingham,-1\r\nuniversity of novi sad,-1\r\nuniversity of oklahoma press,1\r\nuniversity of ottawa press,1\r\nuniversity of pennsylvania journal of international law,1\r\nuniversity of pennsylvania law review,2\r\nuniversity of pennsylvania press,2\r\nuniversity of pittsburgh law review,1\r\nuniversity of pittsburgh press,1\r\nuniversity of plymouth press,1\r\nuniversity of portsmouth,-1\r\nuniversity of pretoria,-1\r\nuniversity of primorska press,-1\r\nuniversity of puerto rico press,1\r\nuniversity of reading,-1\r\nuniversity of regina press,1\r\nuniversity of rochester press,1\r\nuniversity of salford,1\r\nuniversity of saskatchewan,-1\r\nuniversity of skövde,-1\r\n\"university of south australia - faculty of art, architecture & design\",-1\r\nuniversity of south carolina press,1\r\nuniversity of split,-1\r\nuniversity of strathclyde publishing,-1\r\nuniversity of surrey : surrey business school,-1\r\nuniversity of szeged,-1\r\nuniversity of technology sydney,-1\r\nuniversity of tennessee press,1\r\nuniversity of texas press,1\r\nuniversity of the free state,-1\r\nuniversity of the west indies press,1\r\nuniversity of thessaly,-1\r\nuniversity of tokyo,-1\r\nuniversity of toronto law journal,1\r\nuniversity of toronto press,1\r\nuniversity of toronto quarterly,1\r\nuniversity of turku technical reports,-1\r\nuniversity of tyumen,-1\r\nuniversity of utah press,1\r\nuniversity of virginia press,1\r\nuniversity of wales press,1\r\nuniversity of warsaw journal of comparative law,-1\r\nuniversity of warsaw press,1\r\nuniversity of warwick,-1\r\nuniversity of washington press,1\r\nuniversity of waterloo,-1\r\nuniversity of western ontario,-1\r\nuniversity of western sydney,-1\r\nuniversity of westminster press,-1\r\nuniversity of wisconsin press,1\r\nuniversity of wollongong,-1\r\nuniversity of wolverhampton,-1\r\nuniversity of zadar,-1\r\nuniversity press bologna,-1\r\nuniversity press of america,1\r\nuniversity press of colorado,1\r\nuniversity press of eastern finland,-1\r\nuniversity press of florida,1\r\nuniversity press of kansas,1\r\nuniversity press of kentucky,1\r\nuniversity press of maryland,1\r\nuniversity press of mississippi,1\r\nuniversity press of new england,1\r\nuniversità degli studi di bergamo,-1\r\nuniversità degli studi di firenze,-1\r\nuniversità degli studi di messina,-1\r\nuniversità degli studi di modena e reggio emilia,-1\r\nuniversità degli studi di napoli l´orientale,-1\r\nuniversità degli studi roma tre,-1\r\nuniversità degli studi suor orsola benincasa,-1\r\nuniversità del salento,-1\r\nuniversità della svizzera italiana,-1\r\nuniversità di bologna,-1\r\nuniversität bayreuth,-1\r\nuniversität flensburg,-1\r\nuniversität für bodenkultur wien universitätsbibliothek,-1\r\nuniversität greifswald,-1\r\nuniversität hamburg,-1\r\nuniversität innsbruck,-1\r\nuniversität osnabrück,-1\r\nuniversität rostock,-1\r\nuniversitäts-verlag webler,-1\r\nuniversitätsbibliothek paderborn,-1\r\nuniversitätsverlag der tu berlin,1\r\nuniversitätsverlag göttingen,-1\r\nuniversitätsverlag winter,2\r\nuniversité de liège,-1\r\nuniversité de nantes,-1\r\nuniversité des sciences et de la technologie houari boumedienne,-1\r\nuniversité du québec à montréal,-1\r\nuniversum,-1\r\nuniversus academic press,1\r\nuniverza na primorskem,-1\r\nuniverza v mariboru,-1\r\nuniverzita j. selyeho,-1\r\nuniverzita karlova,-1\r\nuniverzita konštantína filozofa,-1\r\nuniverzita mateja bela v banskej bystrici,-1\r\nuniverzita palackého v olomouci,-1\r\nuniverzitet u banjoj luci,-1\r\nuniverzitetni rehabilitacijski inštitut republike slovenije - soča,-1\r\n\"uniwersytet technologiczno-humanistyczny im. kazimierza pulaskiego w radomiu, wydawnictwo\",-1\r\nuniwersytet warmińsko-mazurski w olsztynie,-1\r\nuniwersytet warszwski,-1\r\nuniwersytet śląski,-1\r\nuniwersytetu im. adama mickiewicza w poznaniu,-1\r\nuniwersytetu mikolaja kopernika,1\r\nunlikely,-1\r\nunlv gaming research and review journal,1\r\nunmanned systems,1\r\nunterrichtswissenschaft,1\r\nupdate: applications of research in music education,1\r\nupdates in surgery,-1\r\nupes law review,-1\r\nupgrade: the european journal for the informatics professional,1\r\nupi briefing paper,-1\r\nupi working papers,-1\r\nupphandlingsrättslig tidskrift,-1\r\nuppsala universitet,-1\r\nupptecknaren,-1\r\nupravlenec,-1\r\nupravlenie zdravoohraneniem,1\r\nupsala journal of medical sciences,1\r\nupsala nya tidning,-1\r\nura,-1\r\nural'skii filologicheskii vestnik,-1\r\nural-altaische jahrbücher,2\r\nural`skij gosudarstvenny`j pedagogicheskij universitet,-1\r\nuralica helsingiensia,1\r\nuralisztikai tanulmányok,1\r\nuralo-altajskie issledovanija,1\r\nuralʹskij istoričeskij vestnik,1\r\nurban & fischer,1\r\nurban affairs review,2\r\nurban anthropology and studies of cultural systems and world economic development,1\r\nurban climate,1\r\nurban design international,2\r\nurban development issues,1\r\nurban ecosystems,1\r\nurban education,1\r\nurban forestry and urban greening,2\r\nurban forum,1\r\nurban geography,2\r\nurban history,3\r\nurban history review-revue d histoire urbaine,1\r\nurban informatics,1\r\nurban lawyer,1\r\nurban matters,-1\r\nurban morphology,1\r\nurban planning,1\r\nurban planning and design research,1\r\nurban policy and research,1\r\nurban rail transit,1\r\nurban research and practice,2\r\nurban science,-1\r\nurban studies,3\r\nurban transcripts,1\r\nurban transformations,1\r\nurban water journal,1\r\n\"urban, planning and transport research\",1\r\nurbani izziv,1\r\nurbanismisäätiö,-1\r\nurbanistica,1\r\nurbanities,1\r\nurbanomic media,-1\r\nurbaria summaries series,-1\r\nurbe: brazilian journal of urban management,1\r\nurheilu ja oikeus : urheiluoikeuden yhdistyksen jäsenlehti,-1\r\nurisa journal,1\r\nurjalan sanomat,-1\r\nurogynecology,1\r\nurolithiasis,1\r\nurologe: ausgabe a,1\r\nurologia fennica,-1\r\nurologia internationalis,1\r\nurologic clinics of north america,1\r\nurologic oncology: seminars and original investigations,1\r\nurologiia,-1\r\nurology,1\r\nurology annals,-1\r\nurology journal,1\r\nursa,-1\r\nursan julkaisuja,-1\r\nursi general assembly and scientific symposium,1\r\nursi international symposium on electromagnetic theory,1\r\nursus,1\r\nus wurk,1\r\nus-china education review. a,-1\r\n\"us-china education review. b, education theory\",-1\r\nus-china foreign language,-1\r\nus-china law review,-1\r\nusa-china business review,-1\r\nusage-based linguistic informatics,1\r\nusda forest service: research papers pnw-rp,1\r\nusenix : the advanced computing systems association,1\r\nusenix security symposium,2\r\nuser experience & urban creativity,-1\r\nuser modeling and user-adapted interaction,3\r\nushus journal of business management,-1\r\nuskonnontutkija,1\r\n\"uskonto, katsomus ja kasvatus\",1\r\nuskontotiede,-1\r\nuspehi gerontologii,-1\r\nuspìhi ì dosâgnennâ u naucì,-1\r\nustav pro ceskou literaturu,1\r\nusuteaduslik ajakiri,1\r\nutah state university press,1\r\nutajärven kunta,-1\r\nutb verlag,1\r\nutbildning & lärande,1\r\nutbildning och demokrati,1\r\nutciencia,-1\r\nutet,-1\r\nutet libreria,-1\r\nutilitas,2\r\nutilitas mathematica,1\r\nutilities law review,1\r\nutilities policy,1\r\nutopian studies,1\r\nutrecht law review,1\r\nutrip,-1\r\nutukirjat,1\r\nutzverlag gmbh,-1\r\nuudenkaupungin merihistoriallisen yhdistyksen vuosikirja,-1\r\nuudenmaan liiton julkaisuja e,-1\r\nuudenmaan liitto,-1\r\nuusi lahti,-1\r\nuusi rovaniemi,-1\r\nuusi suomi,-1\r\nuusi teknologia,-1\r\nuusi tie,-1\r\nuusikirkko kanneljärvi,-1\r\nuusimetsä,-1\r\nuusio-uutiset,-1\r\nuutis-jousi,-1\r\nuutis-urho,-1\r\nuutiset,-1\r\nuutisjyvät,-1\r\nuutisluotsi,-1\r\nuutismedia verkossa,-1\r\nuutisvuoksi,-1\r\nuutta kunnista,-1\r\nuutta vanhaa kulttuuriperinnöstä,-1\r\nuv4plants bulletin,1\r\nuvk verlagsgesellschaft,1\r\nuvp-report,-1\r\nuvsor,-1\r\nuwm law review,1\r\nuzbekistan journal of polymers,-1\r\nučenye zapiski rossijskogo gosudarstvennogo socialʹnogo universiteta,1\r\nučënye zapiski kazanskogo universiteta : seriâ estestvennye nauki,-1\r\nučënye zapiski petrozavodskogo gosudarstvennogo universiteta,1\r\nv & r unipress,1\r\nv8-magazine,-1\r\nvaarojen sanomat,-1\r\nvaasan ammattikorkeakoulu,-1\r\n\"vaasan ammattikorkeakoulu, university of applied sciences publications : research reports\",-1\r\n\"vaasan ammattikorkeakoulu, university of applied sciences publications c : other publications\",-1\r\nvaasan tiedekirjasto,-1\r\nvaasan yliopisto,-1\r\nvaasan yliopiston raportteja,-1\r\nvaasan yliopiston tutkimuksia,-1\r\nvaasan yritysinformaatio oy,-1\r\nvaccimonitor,-1\r\nvaccine,1\r\nvaccine x,1\r\nvaccines,-1\r\nvacuum,1\r\nvadose zone journal,1\r\nvaikutuksessa-media,-1\r\nvajra books,-1\r\nvakgr maatsch gezondh,-1\r\nvakki publications,1\r\nvalahian journal of historical studies,1\r\nvalamon luostari,-1\r\nvalamon luostarin julkaisuja,-1\r\nvaldaj,-1\r\nvaliz,-1\r\nvalkeakosken sanomat,-1\r\nvalkonauha,-1\r\nvalmentaja,-1\r\nvalo,-1\r\nvaloda: nozīme un forma,-1\r\nvalodas prakse: verojumi un ieteikumi,1\r\nvalokuvakeskus peri,-1\r\nvalokynä,-1\r\nvaltakunnallisen ohjausalan osaamiskeskuksen työpapereita,-1\r\nvalterin julkaisusarja,-1\r\nvaltion liikuntaneuvoston julkaisuja,-1\r\nvaltion nuorisoneuvoston julkaisuja,-1\r\nvaltion taloudellinen tutkimuskeskus,-1\r\nvaltioneuvoston julkaisuja,-1\r\nvaltioneuvoston kanslia,-1\r\nvaltioneuvoston kanslian julkaisuja,-1\r\nvaltioneuvoston selvitys- ja tutkimustoiminnan julkaisusarja,-1\r\nvaltiontalouden tarkastusviraston selvitykset,-1\r\nvaltiotieteellinen yhdistys,1\r\nvaltiotieteellisen tiedekunnan julkaisuja,-1\r\nvaltiovarainministeriö,-1\r\nvaltiovarainministeriön julkaisuja,-1\r\nvaltra team,-1\r\nvaluation studies,1\r\nvalue in health,2\r\nvalue in health regional issues,-1\r\nvan schaik publishers,-1\r\nvan schools tot scriptie,-1\r\nvanavaravedaja,-1\r\nvanden broele,1\r\nvandenhoeck & ruprecht,2\r\nvanderbilt journal of transnational law,2\r\nvanderbilt law review,2\r\nvanderbilt university press,1\r\nvanhustyö,-1\r\nvanhustyön keskusliitto,-1\r\nvann,1\r\nvantaa-seura : vandasällskapet ry,-1\r\nvantaan kaupunki,-1\r\nvapaa ajattelija,-1\r\nvapaa-ajan kalastaja,-1\r\nvapaan sivistystyön yhteisjärjestö,-1\r\nvapaasanakirja,-1\r\nvapaussoturi,-1\r\nvarhaiskasvatuksen erityisopettaja,-1\r\nvaria história,1\r\nvariaciones borges,1\r\nvariants: the journal of the european society for textual scholarship,1\r\nvarrak as,-1\r\nvarsinais-suomen sotaveteraanin joulu,-1\r\nvarsinais-suomen yrittäjä,-1\r\nvartija-aikakauslehden kannatusyhdistys r.y.,-1\r\nvarðin,-1\r\nvasa: european journal of vascular medicine,1\r\nvascular,1\r\nvascular and endovascular surgery,1\r\nvascular biology,-1\r\nvascular cell,1\r\nvascular health and risk management,1\r\nvascular medicine,1\r\nvascular pharmacology,1\r\nvasi szemle,-1\r\nvasomed,-1\r\nvastapaino,2\r\nvasto,-1\r\nvastuullinen tiede,-1\r\nvastuullisen tieteen julkaisusarja,-1\r\nvatt muistiot,-1\r\nvatt working papers,-1\r\nvatt-tutkimuksia,-1\r\nvavilovskoe obsestvo genetikov i selekcionerov,-1\r\nvärmland förr och nu,-1\r\nvcot open,-1\r\nvde verlag,1\r\nvdf hochschulverlag ag an der eth zürich,1\r\nvdi verlag gmbh,-1\r\nvdi-berichte,-1\r\nvdm verlag dr. müller,-1\r\nvdr beitrage zur erhaltung von kunst- und kulturgut,1\r\nvecchiarelli,-1\r\nvector,-1\r\nvector-borne and zoonotic diseases,1\r\nveda,-1\r\nvedams books,1\r\nvegetation history and archaeobotany,2\r\nvegetos,-1\r\nvehicle system dynamics,1\r\nvehicles,-1\r\nvehicular communications,1\r\nvehits,-1\r\nveikko,-1\r\nveins and lymphatics,-1\r\nveleia,1\r\nveleučilište velika gorica,-1\r\nvellikuppi,-1\r\nvene,-1\r\nvenngeist,-1\r\n\"ventil - journal for hydraulics, automation and mechatronics\",-1\r\nventspils augstskola,-1\r\nventure capital,1\r\nventus publishing,-1\r\nverba: anuario galega de filoloxia,2\r\nverbrecher verlag,-1\r\nverbum,1\r\nverbum et ecclesia,1\r\nverbum vitae,1\r\nverde,-1\r\nverdier,-1\r\nverein für betriebswirtschaftlichen wissenstransfer des fachbereichs betriebswirtschaft e.v.,-1\r\nverfassung und recht in übersee,-1\r\nverfassungsblog,-1\r\nvergentis,-1\r\nvergilius,1\r\nverhaltenstherapie,1\r\nverifiche,1\r\nveritas,-1\r\nverkkari,-1\r\nverkkolehti lahtinen,-1\r\nverkkouutiset,-1\r\nverkundigung und forschung,1\r\nverlag anton saurwein,1\r\nverlag barbara budrich,1\r\nverlag bauer & raspe,-1\r\nverlag bertelsmann stiftung,-1\r\nverlag der carl friedrich von wiezsäcker stiftung,-1\r\nverlag der technischen universität graz universitätsbibliothek,-1\r\nverlag der österreichischen akademie der wissenschaften,1\r\nverlag des römisch-germanischen zentralmuseums,1\r\nverlag dr. köster,1\r\nverlag empirische pädagogik,1\r\nverlag fassbaender,1\r\nverlag für geschichte und kultur,-1\r\nverlag für gesprächsforschung,-1\r\nverlag für polizeiwissenschaft,1\r\nverlag hans huber,1\r\nverlag holler,-1\r\nverlag julius klinkhardt,1\r\nverlag karl alber,1\r\nverlag marie leidorf,1\r\nverlag otto sagner,1\r\nverlag philipp von zabern,1\r\nverlag rüegger zürich,1\r\nverlag schnell und steiner,1\r\nverlag vorwerk 8,1\r\nverlag wissenschaftliche scripten,-1\r\nverlagsgruppe beltz,1\r\nvernacular architecture,1\r\nvernon press,1\r\nvero?ffentlichungen des instituts fu?r europa?ische geschichte mainz : abteilung universalgeschichte : beiheft,1\r\nveroffentlichungen des instituts fur europaische geschichte mainz: abteilung universalgeschichte und abteilung für abendlaendische religionsgeschichte,1\r\nverotus,1\r\nversants: revue suisse des littératures romanes,1\r\nverslagen en mededelingen van de koninklije academie voor nederlandse taal- en letterkunde,1\r\nverslagen van het centrum voor genderstudies - u gent,-1\r\nverso,-1\r\nverso,2\r\nversus,-1\r\nvertebrate zoology,1\r\nvertice,1\r\nvertimo studijos,1\r\nvervuert verlag,1\r\nveröffentlichungen der universität duisburg-essen,1\r\nvesi- ja viemärilaitosyhdistyksen monistesarja,-1\r\nvesi- ja viemärilaitosyhdistys ry,-1\r\nvesilaitosyhdistys ry.,-1\r\nvesiposti,-1\r\nvesitalous,-1\r\nvesnik grodzenskaga dzâržaǔnaga unìversìtèta ìmâ ânkì kupaly,-1\r\nvest-agder-museet kristiansand,-1\r\nvestnik ?elâbinskogo gosudarstvennogo universiteta. seriâ filosofiâ. sociologiâ. kul’turologiâ,1\r\nvestnik arhivista,-1\r\nvestnik burâtskogo gosudarstvennogo universiteta,-1\r\nvestnik drevnij istorii,1\r\nvestnik evropy,-1\r\nvestnik mezhdunarodnih organizatsii,1\r\nvestnik moskovskogo gosudarstvennogo lingvisticheskogo universiteta serija jazykoznanie,1\r\nvestnik moskovskogo gosudarstvennogo tehničeskogo universiteta imeni n.è. baumana. seriâ estestvennye nauki,-1\r\nvestnik moskovskogo universiteta : seria 22 : teorija perevoda,1\r\nvestnik moskovskogo universiteta : seriâ 2 himiâ,-1\r\nvestnik moskovskogo universiteta : seriâ 5 geografiâ,-1\r\nvestnik moskovskogo universiteta. serija 10 zhurnalistika,1\r\nvestnik moskovskogo universiteta. serija 9. filologija,1\r\nvestnik moskovskogo universiteta. seriâ 19. lingvistika i mežkulʹturnaâ kommunikaciâ,1\r\n\"vestnik moskovskogo universiteta: seriâ, filosofiâ\",-1\r\nvestnik moskovskovo universiteta. serija 21. upravlenija,1\r\nvestnik novosibirskogo gosudarstvennogo pedagogi?eskogo universiteta,-1\r\nvestnik novosibirskogo gosudarstvennogo universiteta,1\r\nvestnik obshestvennogo mnenija,-1\r\nvestnik ohotovedeniâ,-1\r\nvestnik omskogo gosudarstvennogo pedagogičeskogo universiteta.,-1\r\nvestnik permskogo universiteta : politologiâ,-1\r\nvestnik permskogo universiteta. istoriâ,1\r\nvestnik permskogo universiteta. rossijskaâ i zarubežnaâ filologiâ,1\r\nvestnik polesskogo gosudarstvennogo universiteta : seriâ prirodovedčeskih nauk,-1\r\nvestnik pravoslavnogo svâto-tihonovskogo gumanitarnogo universiteta. seriâ v. voprosy istorii i teorii hristianskogo iskusstva,1\r\nvestnik rggu,1\r\nvestnik rossiiskoi akademii nauk,1\r\nvestnik rossijskij fond fundamentalnyh issledovanij,-1\r\nvestnik rossijskogo universiteta družby narodov,-1\r\nvestnik rossijskogo universiteta družby narodov,1\r\nvestnik rossijskogo universiteta družby narodov. seriâ èkonomika,1\r\nvestnik rudn,-1\r\nvestnik samarskogo gosudarstvennogo tehničeskogo universiteta. seriâ: fiziko-matematičeskie nauki,-1\r\nvestnik sankt-peterburgskogo universiteta : meždunarodnye otnošeniâ,1\r\nvestnik sankt-peterburgskogo universiteta : seriâ 8 : menedzment,-1\r\nvestnik sankt-peterburgskogo universiteta : seriâ istoriâ,1\r\nvestnik sankt-peterburgskogo universiteta : vostokovedenie i afrikanistika,-1\r\nvestnik sankt-peterburgskogo universiteta kulʹtury i iskusstv,-1\r\n\"vestnik sankt-peterburgskogo universiteta. seriâ 5, èkonomika\",1\r\n\"vestnik sankt-peterburgskogo universiteta. seriâ 6. filosofiâ, kulturologiâ, politologiâ, pravo, meždunarodnye otnošeniâ\",-1\r\n\"vestnik sankt-peterburgskogo universiteta. seriâ 7, geologiâ, geografiâ\",-1\r\nvestnik sankt-peterburgskogo universiteta. âzyk i literatura,1\r\nvestnik saratovskoj gosudarstvennoj ûridi?eskoj akademii,-1\r\n\"vestnik severo-vostočnogo federalʹnogo universiteta imeni m.k. ammosova seriâ \"\"nauki o zemle\"\"\",-1\r\nvestnik slavânskih kulʹtur,1\r\nvestnik st. petersburg university: mathematics,-1\r\nvestnik syktyvkarskogo universiteta : seriâ gumanitarnyh nauk,-1\r\nvestnik tomskogo gosudarstvennogo universiteta,-1\r\nvestnik tomskogo gosudarstvennogo universiteta : filologija,1\r\n\"vestnik tomskogo gosudarstvennogo universiteta. filosofiâ, sociologiâ, politologiâ\",1\r\nvestnik tverskogo gosudarstvenngo universiteta. seriia: istoriia,-1\r\n\"vestnik tverskogo gosudarstvennogo universiteta. seriâ, pedagogika i psihologiâ\",-1\r\n\"vestnik udmurtskogo universiteta : sociologiâ, politologiâ, meždunarodnye otnošeniâ\",1\r\nvestnik volgogradskogo gosudarstvennogo universiteta,-1\r\n\"vestnik volgogradskogo gosudarstvennogo universiteta. seriâ 4. istoriâ, regionovedenie, meždunarodnye otnošeniâ\",1\r\nvestnik vâtskogo gosudarstvennogo universiteta,-1\r\nvestnik èkonomičeskoj teorii,-1\r\nvestnik ûžno-uralʹskogo gosudarstvennogo universiteta : seriâ pravo,-1\r\nvestnik čerepoveckogo gosudarstvennogo universiteta,-1\r\nvesuviana,1\r\nvetenskapssocieteten i lund,-1\r\nveterinaria,-1\r\nveterinaria,1\r\nveterinaria italiana,1\r\nveterinarija ir zootechnika,1\r\nveterinariâ segodnâ,-1\r\nveterinarni medicina,1\r\nveterinarska stanica,-1\r\nveterinarski arhiv,1\r\nveterinary anaesthesia and analgesia,2\r\nveterinary and animal science,1\r\nveterinary and comparative oncology,1\r\nveterinary and comparative orthopaedics and traumatology,1\r\nveterinary clinical pathology,1\r\nveterinary clinics of north america: equine practice,1\r\nveterinary clinics of north america: food animal practice,1\r\nveterinary clinics of north america: small animal practice,1\r\nveterinary dermatology,1\r\nveterinary economics,1\r\nveterinary immunology and immunopathology,2\r\nveterinary journal,3\r\nveterinary medicine,-1\r\nveterinary medicine,1\r\nveterinary medicine and science,1\r\nveterinary microbiology,3\r\nveterinary ophthalmology,1\r\nveterinary parasitology,2\r\nveterinary parasitology x,1\r\nveterinary parasitology. regional studies and reports,1\r\nveterinary pathology,2\r\nveterinary practitioner,1\r\nveterinary quarterly,2\r\nveterinary radiology and ultrasound,1\r\nveterinary record,1\r\nveterinary record case reports,1\r\nveterinary record open,1\r\nveterinary research,3\r\nveterinary research communications,1\r\nveterinary sciences,-1\r\nveterinary sciences tomorrow,1\r\nveterinary surgery,1\r\nvetnet conference series,1\r\nvetus testamentum,3\r\nvetus testamentum et hellas,1\r\nvgb powertech,-1\r\nvi hörs,-1\r\nvia latgalica,1\r\nvia university college,-1\r\nvia@,-1\r\nviaggiatori,-1\r\nvial: vigo international journal of applied linguistics,1\r\nviator : medieval and renaissance studies,3\r\nvibration,-1\r\nvibrational spectroscopy,1\r\nvibroengineering procedia,1\r\nviceversa,-1\r\nvichiana,1\r\nvictims and offenders,1\r\nvictoria business school,-1\r\nvictorian journal of home economics,-1\r\nvictorian literature and culture,2\r\nvictorian periodicals review,1\r\nvictorian poetry,3\r\nvictorian review,1\r\nvictorian studies,1\r\nvictorians,1\r\nvictorians institute journal,1\r\nvictorina press,-1\r\nvidarforlaget as,1\r\nvide. tehnoloģija. resursi,-1\r\nvideo journal of education and pedagogy,-1\r\nvideosurgery and other miniinvasive techniques,1\r\nvidyodaya journal of management,-1\r\nvidzemes augstskola,-1\r\nvie et milieu-life and environment,1\r\nviella,1\r\nvienna academic press,-1\r\nvienna circle institute yearbook,1\r\nvienna online journal on international constitutional law,1\r\nvienna university press,1\r\nvienna yearbook of population research,-1\r\nviento sur,-1\r\nvierteljahresschrift fur sozial und wirtschaftsgeschichte,1\r\nvierteljahresschrift für heilpädagogik und ihre nachbargebiete,1\r\nvierteljahrshefte fur zeitgeschichte,3\r\nvierteljahrsschrift für wissenschaftliche pädagogik,1\r\nviesoji politika ir administravimas,1\r\nviesti,-1\r\nviesti-vesti,-1\r\nviestimies : viestiupseeriyhdistyksen julkaisu,-1\r\nviestin,-1\r\nviestinnän tutkimusraportteja,-1\r\nviestintätoimisto kirjokansi,-1\r\nvietnam journal of computer science,1\r\nvietnam journal of earth sciences,1\r\nvietnam journal of mathematics,1\r\nvietnam journal of science and technology,-1\r\nvietnamese journal of legal sciences,1\r\nview,-1\r\nviewz,-1\r\nvigiliae christianae,3\r\nviherpiha,-1\r\nviherympäristö,-1\r\nvihreä lanka,-1\r\nvihreä sivistysliitto ry,-1\r\nviinikkala,-1\r\nviinilehti,-1\r\nviipurin pitäjäläinen,-1\r\nviipurin suomalaisen kirjallisuusseuran toimitteita,1\r\nviisari,-1\r\nviisas raha,-1\r\nviiskunta,-1\r\nviispiikkinen,-1\r\nviitasaaren joulu,-1\r\nviitasaaren seutu,-1\r\nvikalpa,-1\r\nvikerkaar,-1\r\nviking,1\r\nviking and medieval scandinavia,1\r\nvikingeskibsmuseet,-1\r\nvilla lanten ystävät ry,-1\r\nvilli,-1\r\nvilniaus dailės akademijos leidykla,-1\r\nvilniaus kolegija,-1\r\nvilnius university,-1\r\nvimpelin joulu,-1\r\nvindobona journal of international commercial law and arbitration,1\r\nvindögat,-1\r\nvine journal of information and knowledge management systems,1\r\nvingtieme siecle-revue d'histoire,1\r\nvinnova,-1\r\nviolence against women,2\r\nviolence and victims,1\r\nviral immunology,1\r\nvirchows archiv,1\r\nvirginia journal of international law,1\r\nvirginia journal of law and technology,-1\r\nvirginia law review,2\r\nvirginia quarterly review,1\r\nvirginia tax review,1\r\nvirginia tech publishing,-1\r\nvirikkeitä,-1\r\nvirittäjä,2\r\nvirke,-1\r\nviro,-1\r\nvirologica sinica,1\r\nvirologie,1\r\nvirology,1\r\nvirology journal,1\r\nvirtain joulu,-1\r\nvirtual and physical prototyping,1\r\nvirtual conference human and social sciences at the common conference,-1\r\nvirtual creativity,1\r\nvirtual reality,2\r\nvirtual worlds,-1\r\nvirtus,1\r\nvirtus interpress,1\r\nvirulence,1\r\nvirus evolution,1\r\nvirus genes,1\r\nvirus research,1\r\nviruses,-1\r\nvis,1\r\nvisceral medicine,1\r\nvisible language,1\r\nvisigrapp,1\r\nvisio: la revue de l association internationale de semiotique visuelle,1\r\nvision,1\r\nvision research,1\r\nvision tecnologica,1\r\nvisions for sustainability,1\r\nvisions of research in music education,1\r\nvisionääri,-1\r\nvisitor studies,1\r\nvisnik dnipropetrovskogo universitetu : seria menedzment innovacij,-1\r\nvisoka šola za zdravstvene vede slovenj gradec,-1\r\nvisor,-1\r\nvisual anthropology,2\r\nvisual anthropology review,1\r\nvisual arts research,1\r\nvisual cognition,1\r\nvisual communication,2\r\nvisual communication quarterly,1\r\nvisual communications and image processing,1\r\nvisual computer,1\r\n\"visual computing for industry, biomedicine, and art\",1\r\nvisual culture and gender,1\r\nvisual culture in britain,1\r\nvisual ethnography,1\r\nvisual impairment research,1\r\nvisual informatics,1\r\nvisual inquiry,-1\r\nvisual intelligence,1\r\nvisual methodologies,1\r\nvisual neuroscience,1\r\nvisual resources: an international journal of documentation,1\r\nvisual studies,2\r\nvisual:design:scholarship,1\r\nviszeralmedizin,1\r\nvita e pensiero,1\r\nvita traductiva,1\r\nvitamins and hormones series,1\r\nvitark: acta archaeologica nidrosiensia,1\r\nvitis,1\r\nvitriini,-1\r\nvittorio klostermann,2\r\nvivarium: an international journal for the philosophy and intellectual life of the middle ages and renaissance,2\r\nvivlīoḟika,1\r\nvizantiski vremennik,1\r\nviðskiptafræðideild hí,-1\r\nvjesnik za arheologiju i povijest dalmatinsku,1\r\nvk-kustannus oy,-1\r\nvlaams diergeneeskundig tijdschrift,1\r\nvladimirskij gosudarstvenny`j universitet,-1\r\nvlast,1\r\nvlc arquitectura,1\r\nvldb journal,3\r\nvlsi design,1\r\nvocations and learning,2\r\nvocifuoriscena,-1\r\nvodenje v vzgoji in izobraževanju,-1\r\nvoenno-istoricheskii zhurnal,1\r\nvoices,1\r\nvoima,-1\r\nvoima ja käyttö,-1\r\nvoimaa ruuasta,-1\r\nvoimistelu,-1\r\nvoix et images,1\r\nvojenské rozhledy,-1\r\nvolcanica,1\r\nvolgogradskij gosudarstvenny`j universitet,-1\r\nvolkskunde,1\r\nvolta review,1\r\nvoltaire foundation,1\r\nvolumina.pl daniel krzanowski,-1\r\nvoluntary sector review,1\r\nvoluntas,1\r\nvolupté,1\r\nvon gunten & co. ag buch & netz,-1\r\nvoprosy atomnoj nauki i tehniki : seriâ âderno-fizičeskie issledovaniâ,1\r\nvoprosy ekonomiki i prava,-1\r\nvoprosy filologii,1\r\nvoprosy filologii i mežkulʹturnoj kommunikacii: naučnye issledovaniâ i praktičeskie rešeniâ,-1\r\nvoprosy filosofii,1\r\nvoprosy istorii,2\r\nvoprosy kognitivnoj lingvistiki,1\r\nvoprosy kul?turologii,1\r\nvoprosy literatury,2\r\nvoprosy materialovedeniâ,-1\r\nvoprosy obrazovanija,-1\r\nvoprosy onomastiki,1\r\nvoprosy psikholingvistiki,1\r\nvoprosy psikhologii,1\r\nvoprosy shkolnoj i universitetskoj mediciny i zdorovja,-1\r\nvoprosy teatra,-1\r\nvoprosy yazykoznaniya,3\r\nvoprosy âzykovogo rodstva,1\r\nvorgange,1\r\nvoronezh state university,-1\r\nvostochnaja literatura,-1\r\nvostochnaya literatura,1\r\nvox,1\r\nvox latina,-1\r\nvox patrum,1\r\nvox romanica,1\r\nvox sanguinis,1\r\nvölkerrechtsblog,-1\r\nvrin,1\r\nvs,1\r\nvsb - technical university of ostrava,-1\r\nvsp international science publishers,1\r\nvtt,-1\r\nvtt research highlights,-1\r\nvtt science,-1\r\nvtt technology,-1\r\nvtt visions,-1\r\nvu uitgeverij,-1\r\nvulkan,-1\r\nvulnerable children and youth studies,1\r\nvulnerable groups and inclusion,1\r\nvuorimiesyhdistys ry,-1\r\nvuosi,-1\r\nvuosikirja,-1\r\nvuosilusto,1\r\nvuzf review,-1\r\nvvm,-1\r\nvvs : värme- och sanitetsteknikern,-1\r\nvysoká škola ekonomická - nakladatelství oeconomica,-1\r\nvysoká škola výtvarných umení,-1\r\nvytauto didžiojo universitetas,-1\r\nvzdělávání dospělých ....,-1\r\nväestöliitto,-1\r\nväestöntutkimuslaitoksen julkaisusarja d,-1\r\nvähähaaran vuosikirja,-1\r\nvähäisiä lisiä,-1\r\nväkevä,-1\r\nväki voimakas,1\r\nvärillä,-1\r\nvärt att veta,-1\r\nvästra nyland,-1\r\nväyläkirjat,-1\r\nväyläviraston julkaisuja,-1\r\nväyläviraston tutkimuksia,-1\r\nvård i fokus,-1\r\nvårt försvar,-1\r\nvårt riddarhus,-1\r\nvìsnik dnìpropetrovsʹkogo unìversitetu. serìâ socìalʹnì komunìkacìï,-1\r\n\"vìsnik harkìvs?kogo nacìonal?nogo unìversitetu ìmenì v.n. karazìna. serìâ fìzi?na âdra, ?astinki, polâ\",-1\r\nvìsnik lvìvskogo unìversitetu : serìâ mìžnarodnì vìdnosini,-1\r\nvìsnik lʹvìvsʹkogo unìversitetu : serìâ ekonomična,-1\r\nvìsnik unìversitetu ìm. a. nobelâ. serìâ fìlologìčnì nauki,1\r\nvõro instituudi toimõtisõq,1\r\nvõru instituut,-1\r\nw-album,-1\r\nw. bertelsmann verlag,-1\r\nw.w. norton,1\r\nwaanders,1\r\nwacana,1\r\nwachholtz verlag,-1\r\nwader study,1\r\nwaffen-und kostumkunde,1\r\nwagadu: a journal of transnational womens and gender studies,1\r\nwageningen academic publishers,1\r\nwageningen university,-1\r\nwagneriaani,-1\r\nwagnerspectrum,1\r\nwaikato law review,1\r\nwakayama tourism review,-1\r\nwallflower press,1\r\nwallstein verlag,2\r\nwalt whitman quarterly review,1\r\nwalter & duncan gordon foundation,-1\r\nwar and society,1\r\nwar in history,2\r\nwarasan phasa lae wattanatam kaoli sueksa,-1\r\nwarasan prachakron lae sangkhom,-1\r\nwarasan technology suranaree,-1\r\nwarasan wichai sahawitthayakan thai,-1\r\n\"warasan witsawakammasat, chulalongkorn university\",-1\r\nwarburg institute,-1\r\nwarelia,-1\r\nwarkauden lehti,-1\r\nwasabladet,-1\r\nwasafiri,-1\r\nwaseda working papers in elf,-1\r\nwashington law review,1\r\nwashington quarterly,1\r\nwashington state university press,1\r\nwasmuth,1\r\nwasserwirtschaft,1\r\nwaste and biomass valorization,1\r\nwaste management,3\r\nwaste management and research,1\r\nwaste management bulletin,1\r\nwater,-1\r\nwater air and soil pollution,1\r\nwater alternatives,1\r\nwater and environment journal,1\r\nwater asset management international,-1\r\nwater biology and security,1\r\nwater economics and policy,1\r\nwater emerging contaminants & nanoplastics,1\r\nwater environment research,1\r\nwater history,1\r\nwater international,1\r\nwater policy,1\r\nwater practice and technology,1\r\nwater quality research journal of canada,1\r\nwater research,3\r\nwater research x,1\r\nwater resources,1\r\nwater resources and economics,1\r\nwater resources and industry,1\r\nwater resources management,1\r\nwater resources research,3\r\nwater reuse,1\r\nwater sa,1\r\nwater science,1\r\nwater science and engineering,1\r\nwater science and technology,1\r\nwater science and technology: water supply,1\r\nwater security,1\r\nwaterbirds,1\r\nwaterhill publishing,-1\r\nwaterlat-gobacit network working papers,-1\r\nwaterlines,1\r\nwatershed ecology and the environment,1\r\nwatson publishing international,1\r\nwave motion,1\r\nwavelets and sparsity conference,-1\r\nwaves in random and complex media,1\r\nwaxmann,1\r\nwayeb,-1\r\nwayne state university press,1\r\nwear,3\r\nwearable technologies,1\r\nweather,1\r\nweather and climate dynamics,1\r\nweather and climate extremes,1\r\nweather and forecasting,1\r\n\"weather, climate, and society\",1\r\nweaver press,1\r\nweb ecology,1\r\nweb intelligence,1\r\nwebist,-1\r\nweblaw,-1\r\nwebology,1\r\nwedge entomological research foundation,-1\r\nweed biology and management,1\r\nweed research,1\r\nweed science,1\r\nweed technology,1\r\nweekendavisen,-1\r\nweekly epidemiological record,-1\r\nwehrhahn verlag,1\r\nweidler buchverlag,1\r\nweimarer beitrage,2\r\nwelding and cutting,1\r\nwelding in the world,2\r\nwelding international,1\r\nwelding journal,1\r\nwelhoja verkossa,-1\r\nwell played,-1\r\n\"wellbeing, space and society\",1\r\nwellcome open research,-1\r\nwelsh academic press,1\r\nwelsh history review,1\r\nwelsh writing in english: a yearbook of critical essays,1\r\nwelttrends,-1\r\nwenyi lilun yanjiu,-1\r\nwerkstatt geschichte,-1\r\nwerkstattreihe deutsch als fremdsprache,1\r\nwerner hülsbusch,-1\r\nwesleyan university presss,1\r\nwessmans musikförlag,-1\r\nwest 86th,2\r\nwest africa review,1\r\nwest asian journal of speech and language pathology,-1\r\nwest european politics,3\r\nwest indian medical journal,1\r\nwest virginia university press,1\r\nwestarp verlagsservicegesellschaft,1\r\nwestburn publishers,1\r\nwestend,-1\r\nwestensee-verlag,-1\r\nwesterly,-1\r\nwestern american literature,1\r\nwestern europe,-1\r\nwestern folklore,2\r\nwestern historical quarterly,1\r\nwestern humanities review,1\r\nwestern journal of communication,1\r\nwestern journal of emergency medicine,1\r\nwestern journal of nursing research,1\r\nwestern north american naturalist,1\r\nwestern pacific surveillance response journal,1\r\nwestfälisches dampfboot,1\r\nwestminster john knox press,1\r\nwestminster papers in communication and culture,1\r\nwestphalia press,1\r\nwestview press,1\r\nwetlands,1\r\nwetlands ecology and management,1\r\nwfb wirtschaftsförderung bremen gmbh,-1\r\nwgn,-1\r\nwhatever,1\r\nwhite horse press,1\r\nwhiteness and education,1\r\nwhiting & birch,-1\r\nwhittles publishing,1\r\nwho regional office for europe,-1\r\nwho south-east asia journal of public health,-1\r\nwho technical report series,1\r\nwi : journal of mobile media,-1\r\nwiadomo?ci konserwatorskie,-1\r\nwiadomosci archeologiczne,1\r\nwiadomosci chemiczne,-1\r\nwiborgs nyheter,-1\r\nwicazo sa review: a journal of native american studies,1\r\nwidening participation and lifelong learning,1\r\nwiderscreen,1\r\nwidmaier verlag,-1\r\nwidok,1\r\nwiener beiträge zur alten geschichte online,-1\r\nwiener humanistische blätter,1\r\nwiener jahrbuch fur philosophie,1\r\nwiener klinische wochenschrift,1\r\nwiener medizinische wochenschrift,-1\r\nwiener slawistischer almanach,1\r\nwiener studien,3\r\nwiener studien zur skandinavistik,1\r\nwiener zeitschrift fur die kunde des morgenlandes,1\r\nwiener zeitschrift für interdisziplinäre islamforschung,-1\r\nwiener zeitschrift zur geschichte der neuzeit,1\r\nwies i rolnictwo,-1\r\nwil proceedings,-1\r\nwilderness and environmental medicine,1\r\nwildfowl,1\r\nwildlife biology,1\r\nwildlife monographs,2\r\nwildlife research,1\r\nwildlife society bulletin,1\r\nwiley interdisciplinary reviews : data mining and knowledge discovery,1\r\nwiley interdisciplinary reviews-computational molecular science,1\r\nwiley interdisciplinary reviews. developmental biology,1\r\nwiley interdisciplinary reviews. membrane transport and signaling,-1\r\nwiley interdisciplinary reviews. rna,1\r\nwiley interdisciplinary reviews: climate change,1\r\nwiley interdisciplinary reviews: cognitive science,1\r\nwiley interdisciplinary reviews: energy and environment,1\r\nwiley interdisciplinary reviews: nanomedicine and nanobiotechnology,1\r\nwiley-blackwell,2\r\nwiley-ieee press,1\r\nwiley-iste,2\r\nwiley-vch verlag,2\r\nwilfrid laurier university press,1\r\nwilhelm fink verlag,2\r\nwilkie collins society journal,1\r\n\"will-zocholl, mascha, prof. und annette kämpf-dern\",-1\r\nwillan publishing,1\r\nwilldenowia,1\r\nwilliam & mary policy review,-1\r\nwilliam and mary quarterly,2\r\nwilliam carey library,1\r\nwilliam james studies,1\r\nwilson journal of ornithology,1\r\nwiltshire archaeological and narural history magazine,1\r\nwind and structures,1\r\nwind energy,2\r\nwind energy science,1\r\nwind engineering,1\r\nwindsor review of legal and social issues,1\r\nwinterblommor,-1\r\nwinterthur portfolio : a journal of american material culture,2\r\nwip wirtschaft und infrastruktur gmbh & co. planungs kg,-1\r\nwipf & stock publishers,-1\r\nwire journal international,-1\r\nwired,-1\r\nwireless advanced,-1\r\nwireless communication and applications,-1\r\nwireless engineering and technology,-1\r\nwireless innovation forum european conference on communications technologies and software defined radio,-1\r\nwireless networks,1\r\nwireless personal communications,1\r\nwireless sensor network,-1\r\nwireless telecommunications symposium,-1\r\nwireless world research forum meeting,-1\r\nwires : forensic science,-1\r\nwires computational statistics,1\r\nwires. water,1\r\nwirkendes wort,2\r\nwirtschaft und management,-1\r\nwirtschaft und wettbewerb,1\r\nwisconsin international law journal,1\r\nwisconsin law review,1\r\nwisdom letters,1\r\nwissenschaftliche buchgesellschaft,1\r\nwissenschaftliche untersuchungen zum neuen testament,3\r\nwissenschaftliche untersuchungen zum neuen testament : reihe 2,3\r\nwissenschaftlicher kommissionsverlag,-1\r\nwissenschaftlicher verlag trier,1\r\nwissenschaftsverlag vauk kiel,1\r\nwit press,1\r\nwit transactions on ecology and the environment,-1\r\nwit transactions on engineering sciences,1\r\nwit transactions on the built environment,-1\r\nwitherby publishing group,1\r\nwits university press,1\r\nwittgenstein-studien,1\r\nwitwatersrand university press,1\r\nwięź,-1\r\nwmu journal of maritime affairs,1\r\nwochenblatt fur papierfabrikation,1\r\nwochenschau,-1\r\nwohlers associates,-1\r\nwolfenbuetteler abhandlungen zur renaissanceforschung,1\r\nwolfenbutteler barock-nachrichten,1\r\nwolfenbutteler renaissance mitteilungen,1\r\n\"wolkersdorfer, karoline : wolke events\",-1\r\nwolkowicz editores,-1\r\nwolters kluwer,1\r\nwolters kluwer čr,-1\r\nwomans art journal,1\r\nwomen and birth,1\r\nwomen and children nursing,-1\r\nwomen and criminal justice,1\r\nwomen and health,1\r\nwomen and language,1\r\nwomen and music: a journal of gender and culture,1\r\nwomen and performance: a journal of feminist theory,1\r\nwomen and therapy,1\r\nwomen in french studies,1\r\nwomen in judaism: a multidisciplinary journal,1\r\nwomen in sport and physical activity journal,1\r\nwomen's health,1\r\nwomen's history review,2\r\nwomen's midlife health,1\r\nwomen's reproductive health,1\r\nwomen's studies in communication,1\r\nwomen: a cultural review,1\r\nwomen`s history magazine,1\r\nwomens health issues,1\r\nwomens philosophy review,1\r\nwomens rights law reporter,1\r\nwomens studies,1\r\nwomens studies international forum,1\r\nwomens studies quarterly,1\r\nwomens writing,1\r\nwonca europe,-1\r\nwood and fiber science,1\r\nwood flooring asia,-1\r\nwood material science and engineering,1\r\nwood research,1\r\nwood science and technology,1\r\nwoodema,-1\r\nwoodhead publishing,1\r\nword,1\r\nword and image,2\r\nword and music studies,1\r\nword structure,2\r\nwordsworth circle,1\r\nwork and occupations,3\r\nwork and stress,3\r\nwork based learning in primary care,1\r\nwork employment and society,3\r\nwork in the global economy,1\r\n\"work organisation, labour and globalisation\",1\r\n\"work, aging and retirement\",2\r\nwork: a journal of prevention assessment and rehabilitation,1\r\nworkforce education forum,-1\r\nworking conference on human work interaction design,-1\r\nworking paper,-1\r\nworking paper series,-1\r\nworking papers,-1\r\n\"working papers : lund university, department of linguistics\",-1\r\nworking papers in european language diversity,-1\r\nworking papers in language pedagogy,-1\r\nworking with older people,-1\r\nworkplace,1\r\nworkplace health and safety,1\r\n\"workshop on bytecode semantics, verification, analysis and transformation\",-1\r\nworkshop on circuits and systems for medical and environmental applications,-1\r\nworkshop on corporate governance : eiasm,-1\r\nworkshop on cyclostationary systems and their applications,-1\r\nworkshop on detection and classification of acoustic scenes and events,1\r\nworkshop on eye tracking and visualization,-1\r\nworkshop on field-coupled nanocomputing,-1\r\nworkshop on geographic information observatories,-1\r\n\"workshop on hyperspectral image and signal processing, evolution in remote sensing\",-1\r\nworkshop on information processing and control,-1\r\nworkshop on information theoretic methods in science and engineering,-1\r\nworkshop on mobile software engineering,-1\r\nworkshop on non-classical models of automata and applications,1\r\nworkshop on planning and robotics,-1\r\n\"workshop on positioning, navigation, and communication\",1\r\nworkshop on power-aware computing and systems,-1\r\nworkshop on privacy enhancing tools,-1\r\nworkshop on research in the large,-1\r\nworkshop on securing and trusting internet names,-1\r\nworkshop on strategic human resource management,-1\r\nworkshop on the experience of and advances in developing dependable systems in event-b,-1\r\nworld,-1\r\n\"world academy of science, engineering and technology\",-1\r\n\"world academy of science, engineering and technology proceedings\",-1\r\nworld affairs,-1\r\nworld affairs,1\r\nworld affairs press,-1\r\nworld animal review,1\r\nworld applied sciences journal,-1\r\nworld archaeology,3\r\nworld art,1\r\nworld bank economic review,1\r\nworld bank research observer,1\r\nworld competition: law and economics review,1\r\nworld congress in industrial process tomography,-1\r\nworld congress on computer applications and information systems,-1\r\nworld congress on engineering and computer science,-1\r\nworld congress on information and communication technologies,-1\r\nworld congress on intelligent control and automation,-1\r\nworld congress on internet security,-1\r\nworld congress on medical and health informatics,1\r\nworld congress on multimedia and computer science,-1\r\nworld congress on nature and biologically inspired computing,1\r\nworld council of churches publications,-1\r\nworld development,3\r\nworld development perspectives,1\r\nworld development sustainability,1\r\nworld economic review,1\r\nworld economics: the journal of current economic analysis and policy,1\r\nworld economy,1\r\nworld electric vehicle journal,-1\r\nworld engineering education flash week,-1\r\nworld englishes,2\r\nworld federation of occupational therapists bulletin,1\r\nworld film locations,-1\r\nworld financial review,-1\r\nworld forestry congress,-1\r\nworld futures review,1\r\nworld futures: the journal of general evolution,1\r\nworld health,-1\r\nworld health organization,-1\r\nworld history connected,1\r\nworld journal for pediatric and congenital heart surgery,-1\r\nworld journal of biological psychiatry,1\r\nworld journal of cardiology,-1\r\nworld journal of cardiovascular diseases,-1\r\nworld journal of clinical cases,-1\r\nworld journal of clinical oncology,-1\r\nworld journal of computer application and technology,-1\r\nworld journal of diabetes,1\r\nworld journal of education,-1\r\nworld journal of emergency surgery,2\r\nworld journal of engineering,1\r\nworld journal of engineering and technology,-1\r\nworld journal of english language,-1\r\n\"world journal of entrepreneurship, management and sustainable development\",1\r\nworld journal of environmental research,-1\r\nworld journal of experimental medicine,1\r\nworld journal of gastroenterology,-1\r\nworld journal of gastrointestinal surgery,-1\r\nworld journal of mechanics,-1\r\nworld journal of methodology,-1\r\nworld journal of microbiology and biotechnology,1\r\nworld journal of neuroscience,-1\r\nworld journal of nuclear medicine,1\r\nworld journal of nuclear science and technology,-1\r\nworld journal of ophthalmology,-1\r\nworld journal of orthopedics,1\r\nworld journal of otorhinolaryngology,-1\r\nworld journal of otorhinolaryngology-head and neck surgery,-1\r\nworld journal of pediatric surgery,1\r\nworld journal of pediatrics,1\r\nworld journal of pharmacology,1\r\nworld journal of psychiatry,-1\r\nworld journal of radiology,-1\r\nworld journal of social sciences,-1\r\nworld journal of surgery,1\r\nworld journal of surgical oncology,1\r\nworld journal of urology,2\r\nworld journal of vat/gst law,1\r\nworld journal on educational technology,-1\r\nworld leisure journal,1\r\nworld literature studies,-1\r\nworld literature today,2\r\nworld medical & health policy,1\r\nworld mycotoxin journal,1\r\nworld neurosurgery,1\r\nworld neurosurgery x,-1\r\nworld of media,-1\r\n\"world of metallurgy, erzmetall\",-1\r\n\"world of mining, surface, underground\",-1\r\nworld of music,2\r\nworld of the news,-1\r\nworld oil,-1\r\nworld oil trade,1\r\nworld patent information,1\r\nworld pipelines,-1\r\nworld policy journal,1\r\nworld political science review,1\r\nworld politics,3\r\nworld psychiatry,3\r\nworld publishing audio-video & electronic press,1\r\nworld publishing corporation,-1\r\nworld rabbit science,1\r\nworld resources,1\r\n\"world review of entrepreneurship, management and sustainable development\",1\r\nworld review of intermodal transportation research,1\r\nworld review of political economy,1\r\nworld science,-1\r\nworld scientific,1\r\nworld scientific proceedings series on computer engingeering and information science,1\r\nworld social psychiatry,1\r\nworld social sciences exchange,-1\r\nworld studies in education,1\r\nworld sustainable energy days,-1\r\nworld symposium on computer networks and information security,-1\r\nworld tax journal,3\r\nworld today,1\r\nworld trade and arbitration materials,1\r\nworld trade review,1\r\nworld transactions on engineering and technology education,1\r\nworld transport policy and practice,1\r\nworld water policy,1\r\nworld wide web-internet and web information systems,1\r\nworld yearbook of education,1\r\nworlds poultry science journal,1\r\nworldviews on evidence-based nursing,2\r\n\"worldviews: environment, culture, religion\",1\r\nworldwide hospitality and tourism themes,1\r\nworldwide microsoft dynamics academic preconference,-1\r\nworldwide waste,1\r\nworms verlag,-1\r\nworship,1\r\nwound management & prevention,1\r\nwound repair and regeneration,1\r\nwounds: a compendium of clinical research and practice,1\r\nwörterbücher zur sprach- und kommunikationswissenschaft online,-1\r\nwriting & pedagogy,1\r\nwriting in education,-1\r\nwriting systems research,1\r\nwriting technologies,1\r\nwritingplace,1\r\nwritings from the finnish academy of fine arts,-1\r\nwritings on dance,1\r\nwritten communication,3\r\nwritten language and literacy,1\r\n\"wroclaw review of law, administration & economics\",-1\r\nwseas international conference on computer engineering and applications,-1\r\nwseas press,-1\r\nwseas transactions on advances in engineering education,-1\r\nwseas transactions on biology and biomedicine,1\r\nwseas transactions on communications,-1\r\nwseas transactions on computer research,-1\r\nwseas transactions on computers,-1\r\nwseas transactions on environment and development,1\r\nwseas transactions on heat and mass transfer,-1\r\nwseas transactions on information science and applications,-1\r\nwseas transactions on mathematics,-1\r\nwseas transactions on signal processing,-1\r\nwseas transactions on systems,-1\r\nwseas transactions on systems and control,-1\r\nwsi-mitteilungen,1\r\nwsoy,-1\r\nwspolczesna onkologia-contemporary oncology,1\r\nwtm-verlag,1\r\nwuhan university press,-1\r\nwulfenia,-1\r\nwunderkammer press,-1\r\nwurzburger jahrbucher fur die altertumswissenschaft,1\r\nwydawnictwa uniwersytetu warszawskiego,-1\r\nwydawnictwo attyka,-1\r\nwydawnictwo c.h.beck spółka z o.o.,-1\r\nwydawnictwo diecezjalne i drukarnia sandomierz,-1\r\nwydawnictwo dig,-1\r\nwydawnictwo libron,-1\r\nwydawnictwo naukowe akapit,-1\r\nwydawnictwo naukowe pwn,-1\r\nwydawnictwo naukowe scholar,-1\r\nwydawnictwo naukowe uniwersytetu im. adama mickiewicza,1\r\nwydawnictwo naukowe uniwersytetu pedagogicznego im. komisji edukacji narodowej,-1\r\nwydawnictwo politechniki poznańskiej,-1\r\nwydawnictwo politechniki łódzkiej,-1\r\nwydawnictwo politechniki śląskiej,-1\r\nwydawnictwo sejmowe,-1\r\nwydawnictwo universytetu wroclawskiego,1\r\nwydawnictwo uniwersytetu ekonomicznego w katowicach,-1\r\nwydawnictwo uniwersytetu gdańskiego,-1\r\nwydawnictwo uniwersytetu lodzkiego,-1\r\nwydawnictwo uniwersytetu rzeszowskiego,-1\r\nwydawnictwo uniwersytetu w białymstoku,1\r\nwydawnictwo via nova,1\r\nwydawnictwo werset,-1\r\nwydawnictwu adam marszalek,1\r\nwydawnnictwo poznanskiego towarzystwa przyjaciol nauk,-1\r\nwyższa szkoła ekonomiczna w białymstoku,-1\r\nwékwos,-1\r\nx-ray spectrometry,1\r\nxamk inspiroi,-1\r\nxamk kehittää,-1\r\nxamk oppimateriaalit,-1\r\nxamk tutkii,-1\r\n\"xcoax proceedings of the conference on computation, communication, aesthetics & x\",1\r\nxenobiotica,1\r\nxenotransplantation,1\r\nxiandai chuanbo,-1\r\nxiandai tushu qingbao jishu,-1\r\nxiandai yuancheng jiaoyu yanjiu,-1\r\nxiandai zhexue,-1\r\nxiangtan daxue xuebao : ziran kexue ban,-1\r\nxibei gongye daxue xuebao,-1\r\nxibei mingzu,1\r\nxin li xue jin zhan,-1\r\nxitong gongcheng lilun yu shijian,-1\r\nxitong gongcheng yu dianzi jishu,-1\r\nxrds: crossroads,-1\r\nxuewei yu yanjiusheng jiaoyu,-1\r\nxviie siecle,1\r\n\"y?xué g?ngchéng. applications, basis, communications\",1\r\nyad vashem studies,1\r\nyakugaku zasshi,-1\r\nyale classical studies,1\r\nyale french studies,2\r\n\"yale journal of health policy, law, and ethics\",1\r\nyale journal of international law,2\r\nyale journal of law & the humanities,-1\r\nyale journal of law and feminism,1\r\nyale journal of music & religion,1\r\nyale journal on regulation,1\r\nyale law and policy review,1\r\nyale law journal,3\r\nyale review,-1\r\nyale university press,3\r\nyanshi lixue yu gongcheng xuebao,-1\r\nyantu lixue,-1\r\nyaogan xuebao,-1\r\nyapı,-1\r\nyazy`ki slavyanskoj kul`tury`,-1\r\nyazyki slavyanskoj kultury,1\r\nydin,-1\r\nyear book of the leo baeck institute,1\r\nyearbook for traditional music,3\r\nyearbook of antitrust and regulatory studies,1\r\nyearbook of balkan and baltic studies,1\r\nyearbook of english studies,1\r\nyearbook of european law,2\r\nyearbook of international disaster law,1\r\nyearbook of international environmental law,1\r\nyearbook of international humanitarian law,1\r\nyearbook of medical informatics,1\r\nyearbook of muslims in europe,-1\r\nyearbook of phraseology,1\r\nyearbook of physical anthropology,1\r\nyearbook of the german cognitive linguistics association,1\r\nyearbook of the international society for the didactics of history,1\r\nyearbook of the international tribunal for the law of the sea,1\r\nyearbook of the research centre for german and austrian exile studies,1\r\n\"yearbook of the unesco international clearinghouse on children, youth and media\",1\r\nyears work in english studies,1\r\nyeast,1\r\nyeditepe university,-1\r\nyejing yu xianshi,-1\r\nyeol-sang journal of classical studies,1\r\nyerevan state university of architecture and construction,-1\r\nyesterday and today,-1\r\nyfi julkaisuja,-1\r\nyhdyskuntasuunnittelu,1\r\nyhteiset lapsemme,-1\r\nyhteiset lapsemme ry,-1\r\nyhteiskuntapolitiikka,2\r\nyhteiskuntatieteellisen tietoarkiston julkaisuja,-1\r\nyhteiskuntatieteellisen ympäristötutkimuksen seura,-1\r\nyhys tiedotuslehti,-1\r\nyiddish: modern jewish studies,1\r\nyingyong xinlixue,-1\r\nykköslohja,-1\r\nyksityistieuutiset : yksityistieasioiden tiedotuslehti,-1\r\nyle,-1\r\nyleinen teollisuusliitto ry,-1\r\nyleislääkäri,1\r\nyleisradio,-1\r\nyleistajuiset selvitykset,-1\r\nyliopisto,-1\r\nyliopiston nimipäiväalmanakka,-1\r\nyliopistopedagogiikka,1\r\nylioppilaslehti,-1\r\nylä-kainuu,-1\r\nylä-satakunta,-1\r\nympyriäinen,-1\r\nympäristö & yritys tänään,-1\r\nympäristö ja terveys,-1\r\nympäristöhistoria : finnish journal of environmental history,-1\r\nympäristöjuridiikka,1\r\nympäristökasvatus,-1\r\nympäristökustannus oy,-1\r\nympäristöministeriö,-1\r\nympäristöministeriön julkaisuja,-1\r\nympäristöpolitiikan ja -oikeuden vuosikirja,1\r\nyokohama publishers,1\r\nyonago acta medica,-1\r\nyonsei medical journal,1\r\nyork papers in linguistics,-1\r\nyorkshire archaeological journal,1\r\nyorkshire sculpture park,-1\r\nyoung,2\r\nyoung children,1\r\nyoung consumers,1\r\nyours truly,-1\r\nyouth,-1\r\nyouth and globalization,1\r\nyouth and society,2\r\nyouth justice,1\r\nyouth studies australia,1\r\nyouth theatre journal,1\r\nyouth violence and juvenile justice,2\r\n\"youth, young adulthood and society\",3\r\nyōroppa nihongo kyōiku,-1\r\nyritteliäs auranmaa,-1\r\nyrittäjyyskasvatuksen aikakauskirja,-1\r\nyrittäjä,-1\r\nyrittäjän lappi,-1\r\nyrittävä lakeus,-1\r\nyritysetiikka,1\r\nysec yearbook of socio-economic constitutions,1\r\nyuanzihe wuli pinglun,-1\r\nyuanzineng kexue jishu,-1\r\nyuhang xuebao,-1\r\nyunghapgyoyuk yeon-gu,-1\r\nyükseköğretim dergisi,-1\r\nyíqì yíbi?o xuébào,-1\r\nyıldız teknik üniversitesi,-1\r\nz dejin hutnictvi,1\r\nzacht lawijd,1\r\nzagadnienia ekonomiki rolnej,-1\r\nzagadnienia naukoznawstwa,-1\r\nzagadnienia rodzajow literackich,1\r\nzaglossus,-1\r\nzakład wydawniczy nomos,-1\r\nzamm: zeitschrift fur angewandte mathematik und mechanik,1\r\nzaozhi kexue yu jishu,-1\r\nzaphon,1\r\nzapiski gornogo instituta,1\r\nzapiski historyczne,1\r\nzapiski instituta istorii materialʹnoj kulʹtury ran,-1\r\nzapiski nauchnyh seminarov pomi,1\r\nzarch,1\r\nzarzdadzanie przedsiebiorstwem,-1\r\nzavarivanje i zavarene konstrukcije,-1\r\nzbornik matice srpske za filologiju i lingvistiku,1\r\n\"zbornik radova - geografski institut \"\"jovan cvijić\"\"\",1\r\nzbornik radova ekonomskog fakulteta u rijeci-proceedings of rijeka facultyof economics,-1\r\nzdm,1\r\n\"zdorov'â, sport, reabìlìtacìâ\",-1\r\nzdravniski vestnik,1\r\nzdravotnícke listy,-1\r\nzdravstveno varstvo,1\r\nzebrafish,1\r\nzed books,2\r\nzef discussion papers on development policy,-1\r\nzei discussion paper,-1\r\nzeit germany : study & research,-1\r\nzeit germany : work & start up,-1\r\nzeit-magazin,-1\r\nzeitgeschichte,1\r\nzeithistorische forschungen,2\r\nzeitmagazin,-1\r\nzeitschrift der deutschen gesellschaft fur geowissenschaften,1\r\nzeitschrift der deutschen morgenlandischen gesellschaft,1\r\nzeitschrift der gesellschaft für musiktheorie,1\r\nzeitschrift der savigny-stiftung fur rechtsgeschichte: germanistische abteilung,2\r\nzeitschrift der savigny-stiftung fur rechtsgeschichte: kanonistische abteilung,1\r\nzeitschrift der savigny-stiftung fur rechtsgeschichte: romanistische abteilung,2\r\nzeitschrift des deutschen palastina-vereins,1\r\nzeitschrift des deutschen vereins fur kunstwissenschaft,1\r\nzeitschrift des verbandes polnischer germanisten,1\r\nzeitschrift fuer kritische musikpaedagogik,1\r\nzeitschrift fur agrargeschichte und agrarsoziologie,1\r\nzeitschrift fur agyptische sprache und altertumskunde,2\r\nzeitschrift fur althebraistik,1\r\nzeitschrift fur altorientalische und biblische rechtsgeschichte,1\r\nzeitschrift fur analysis und ihre anwendungen,1\r\nzeitschrift fur angewandte linguistik,2\r\nzeitschrift fur angewandte mathematik und physik,1\r\nzeitschrift fur anglistik und amerikanistik,2\r\nzeitschrift fur anorganische und allgemeine chemie,1\r\nzeitschrift fur antikes christentum,2\r\nzeitschrift fur arabische linguistik,1\r\nzeitschrift fur arbeits-und organisationspsychologie,1\r\nzeitschrift fur arznei- und gewurzpflanzen,1\r\nzeitschrift fur assyriologie und vorderasiatische archaologie,2\r\nzeitschrift fur asthetik und allgemeine kunstwissenschaft,2\r\nzeitschrift fur auslaendisches oeffentliches recht und voelkerrecht,1\r\nzeitschrift fur auslandische und internationales arbeits- und sozialrecht,1\r\nzeitschrift fur balkanologie,1\r\nzeitschrift fur bayerische landesgeschichte,1\r\nzeitschrift fur bibliothekswesen und bibliographie,1\r\nzeitschrift fur celtische philologie,2\r\nzeitschrift fur deutsche philologie,3\r\nzeitschrift fur deutsches altertum und deutsche literatur,2\r\nzeitschrift fur dialektische theologie,1\r\nzeitschrift fur dialektologie und linguistik,2\r\nzeitschrift fur dialektologie und linguistik: beihefte,1\r\nzeitschrift fur didaktik der philosophie und ethik,1\r\nzeitschrift fur die alttestamentliche wissenschaft,3\r\nzeitschrift fur die gesamte strafrechtswissenschaft,1\r\nzeitschrift fur die neutestamentliche wissenschaft und die kunde der alteren kirche,3\r\nzeitschrift fur erziehungswissenschaft,1\r\nzeitschrift fur ethnologie,1\r\nzeitschrift fur europaeisches privatrecht,2\r\n\"zeitschrift fur europarecht, internationales privatrecht und rechtsvergleichung\",1\r\nzeitschrift fur evaluation,1\r\nzeitschrift fur evangelische ethik,2\r\nzeitschrift fur evangelisches kirchenrecht,1\r\nzeitschrift fur franzosische sprache und literatur,2\r\nzeitschrift fur fremdsprachenforschung,1\r\nzeitschrift fur gastroenterologie,1\r\nzeitschrift fur geburtshilfe und neonatologie,1\r\nzeitschrift fur geomorphologie,1\r\nzeitschrift fur germanistik,2\r\nzeitschrift fur germanistische linguistik,2\r\nzeitschrift fur gerontologie und geriatrie,1\r\nzeitschrift fur geschichte der arabisch-islamischen wissenschaften,1\r\nzeitschrift fur geschichtswissenschaft,1\r\nzeitschrift fur gesundheitspsychologie,-1\r\nzeitschrift fur heilpadagogik,1\r\nzeitschrift fur historische forschung,2\r\nzeitschrift fur interkulturelle germanistik,1\r\nzeitschrift fur internationale beziehungen,1\r\nzeitschrift fur kanada-studien,1\r\nzeitschrift fur katalanistik,1\r\nzeitschrift fur katholische theologie,1\r\nzeitschrift fur kinder-und jugendpsychiatrie und psychotherapie,-1\r\nzeitschrift fur kirchengeschichte,2\r\nzeitschrift fur klinische psychologie und psychotherapie,-1\r\nzeitschrift fur kmu und entrepreneurship,1\r\nzeitschrift fur kristallographie,1\r\nzeitschrift fur kristallographie supplements,-1\r\nzeitschrift fur kritische theorie,1\r\nzeitschrift fur kunstgeschichte,3\r\nzeitschrift fur kunsttechnologie und konservierung,1\r\nzeitschrift fur medizinische physik,1\r\nzeitschrift fur missionswissenschaft und religionswissenschaft,1\r\nzeitschrift fur naturforschung section a: a journal of physical sciences,1\r\nzeitschrift fur naturforschung section b: a journal of chemical sciences,1\r\nzeitschrift fur naturforschung section c: a journal of biosciences,1\r\nzeitschrift fur neuere rechtsgeschichte,1\r\nzeitschrift fur neuere theologiegeschichte,1\r\nzeitschrift fur orthopadie und unfallchirurgie,1\r\nzeitschrift fur ostmitteleuropa-forschung,2\r\nzeitschrift fur padagogik,1\r\nzeitschrift fur padagogik und theologie,1\r\nzeitschrift fur papyrologie und epigraphik,2\r\nzeitschrift fur parlamentsfragen,1\r\nzeitschrift fur philosophische forschung,2\r\nzeitschrift fur physikalische chemie-international journal of research in physical chemistry and chemical physics,1\r\nzeitschrift fur phytotherapie: offizielles organ der ges. f. phytotherapie e.v,1\r\nzeitschrift fur politik,1\r\nzeitschrift fur politikwissenschaft,1\r\nzeitschrift fur politische theorie,-1\r\nzeitschrift fur psychiatrie psychologie und psychotherapie,1\r\nzeitschrift fur psychologie-journal of psychology,1\r\nzeitschrift fur psychosomatische medizin und psychotherapie,1\r\nzeitschrift fur rechtssoziologie,1\r\nzeitschrift fur religions-und geistesgeschichte,1\r\nzeitschrift fur religionswissenschaft,2\r\nzeitschrift fur rheumatologie,1\r\nzeitschrift fur romanische philologie,3\r\nzeitschrift fur schweizerische archaologie und kunstgeschichte,1\r\nzeitschrift fur semiotik,1\r\nzeitschrift fur sexualforschung,1\r\nzeitschrift fur slavische philologie,1\r\nzeitschrift fur slawistik,3\r\nzeitschrift fur soziologie,2\r\nzeitschrift fur soziologie der erziehung und sozialisation,1\r\nzeitschrift fur sportpsychologie,1\r\nzeitschrift fur sprachwissenschaft,1\r\nzeitschrift fur theologie und kirche,3\r\nzeitschrift fur unternehmensgeschichte,1\r\nzeitschrift fur volkskunde,1\r\nzeitschrift fur weltgeschichte,1\r\nzeitschrift für digitale geisteswissenschaften,1\r\nzeitschrift für hochschulentwicklung,-1\r\nzeitschrift für interaktionsforschung in dafz,-1\r\nzeitschrift für kristallographie : crystalline materials,1\r\n\"zeitschrift für religion, gesellschaft und politik\",1\r\nzeitschrift für sozialreform,1\r\nzeitschrift für archäologie des mittelalters,2\r\nzeitschrift für aussen- und sicherheitspolitik,1\r\nzeitschrift für diskursforschung,1\r\nzeitschrift für diversitätsforschung und -management,1\r\nzeitschrift für entwicklungspsychologie und pädagogische psychologie,1\r\nzeitschrift für epileptologie,-1\r\nzeitschrift für erziehungswissenschaftliche migrationsforschung,-1\r\nzeitschrift für ethik und moralphilosophie,1\r\n\"zeitschrift für evidenz, fortbildung und qualität im gesundheitswesen\",1\r\nzeitschrift für geographiedidaktik,1\r\nzeitschrift für interkulturellen fremdsprachenunterricht,2\r\nzeitschrift für japanisches recht,1\r\nzeitschrift für kristallographie : proceedings,-1\r\nzeitschrift für kulturphilosophie,1\r\nzeitschrift für lebensrecht,1\r\nzeitschrift für literaturwissenschaft und linguistik,2\r\nzeitschrift für luft- und weltraumrecht,-1\r\nzeitschrift für mykologie,-1\r\nzeitschrift für orient-archaologie,1\r\nzeitschrift für praktische philosophie,1\r\nzeitschrift für religion und gesellschaft,1\r\nzeitschrift für sozialpädagogik,1\r\nzeitschrift für technikfolgenabschätzung in theorie und praxis,1\r\nzeitschrift für tourismuswissenschaft,-1\r\nzeitschrift für vergleichende politikwissenschaft,1\r\nzeitschrift für öffentliches recht,1\r\nzeitschrift korpora deutsch als fremdsprache,1\r\nzeitsprunge: forschungen zur freuhen neuzeit,1\r\nzeitzeichen,-1\r\nzeki sistemler teori ve uygulamaları dergisi,-1\r\nzemdirbyste-agriculture,1\r\nzenetudomanyi dolgozatok,1\r\nzenith,-1\r\nzentralasiatische studien,1\r\nzentralblatt fur chirurgie,1\r\nzep,1\r\nzephyrus,1\r\nzeszyty naukowe politechnika slaska : organizacja i zarzadzanie,-1\r\nzeszyty naukowe politechniki poznańskiej. organizacja i zarza̧dz anie,-1\r\nzeszyty naukowe uniwersytetu gdańskiego. ekonomika transportu i logistyka,-1\r\nzeszyty teoretyczne rachunkowosci,-1\r\nzeta books,1\r\nzeventiende eeuw,1\r\nzfo : zeitschrift führung + organisation,-1\r\n\"zfv: zeitschrift fur geodasie, geoinformation und landmanagement\",1\r\nzfw - advances in economic geography,1\r\nzgodovinski casopis-historical review,1\r\nzhaoming gongcheng xuebao,-1\r\nzhejiang shuren daxue xuebao,-1\r\nzhendong yu chongji,-1\r\nzhexue fenxi,-1\r\nzhishi wenku,-1\r\nzhongcaoyao,-1\r\nzhongguo anquan kexue xuebao,-1\r\nzhongguo dianhua jiaoyu,-1\r\nzhongguo gaodeng yixue jiaoyu,-1\r\nzhongguo gonglu xuebao,-1\r\nzhongguo jiaoshi,-1\r\nzhongguo kexueyuan daxue xuebao.,-1\r\nzhongguo liang-you xuebao,-1\r\nzhongguo quanke yixue,-1\r\nzhongguo shiyong huli zazhi,-1\r\nzhongguo tuxiang tuxing xuebao,-1\r\nzhongguo weisheng zhiliang guanli,-1\r\nzhongguo xueshu qikan,-1\r\nzhongguo yuwen,1\r\nzhongguo zhongyao zazhi,-1\r\nzhonghua erkexue zazhi,-1\r\nzhonghua weichan yixue zazhi,-1\r\nzhonghua weishengwuxue he mianyixue zazhi,-1\r\nzhongnan daxue xuebao. ziran kexue ban,-1\r\nzhongyang yinyue xueyuan xuebao,-1\r\nzhuangshi,-1\r\nzhurnal institutsionalnyh issledovanij,-1\r\nzhurnal issledovanij sotsialnoj politiki,1\r\nzhurnal nauchnoi i prikladnoi fotografii,1\r\nzhurnal nevrologii i psikhiatrii imeni s s korsakova,1\r\nzhurnal novoj ekonomitsheskoj assotsiatsii,-1\r\nzhurnal obshchei biologii,1\r\nzhurnal voprosy neirokhirurgii im. nn burdenko,-1\r\nzhurnalist sotsialjnye kommunikatsii,-1\r\nzhōnghuá mínguó xīnzàngxué huì zázhì,-1\r\nzidonghua xuebao,-1\r\nzielsprache deutsch,1\r\nzimbabwe veterinary journal,-1\r\nzinatnes vestnesis,1\r\nziran bianzhengfa yanjiu,-1\r\nzitteliana reihe a: mitteilungen der bayerischen staatssammlung fur palaontologie und geologie,1\r\nzitteliana reihe b: abhandlungen der bayerischen staatssammlung fur palaontologie und geologie,1\r\nzivot umjetnosti,1\r\nzkg international,1\r\nzlatoust,-1\r\nznanstvena založba filozofske fakultete univerze v ljubljani,-1\r\nznanstvenoraziskovalni center sazu,-1\r\nzograf,1\r\nzolotoordynskaâ civilizaciâ,-1\r\nzolotoordynskoe obozrenie,-1\r\nzondervan,-1\r\nzonemoda journal,1\r\nzoo biology,1\r\nzoodiversity,1\r\nzookeys,1\r\nzoologica scripta,1\r\nzoological journal of the linnean society,1\r\nzoological letters,1\r\nzoological science,1\r\nzoological studies,1\r\nzoological systematics,-1\r\nzoologichesky zhurnal,1\r\nzoologischer anzeiger,1\r\nzoology,1\r\nzoology and ecology,1\r\nzoology in the middle east,1\r\nzoomorphology,1\r\nzoonoses and public health,2\r\nzoonotic diseases,-1\r\nzoosystema,1\r\nzoosystematica rossica,1\r\nzoosystematics and evolution,1\r\nzootaxa,1\r\nzootecnia tropical,1\r\nzouhdi,1\r\nzprávy lesnického výzkumu,-1\r\nzte communications,-1\r\nzu guo,-1\r\nzuchtungskunde,1\r\nzuckerindustrie,1\r\nzunamen: zeitschrift für namenforschung,1\r\nzutot,1\r\nzwingliana,1\r\nzygon,1\r\nzygote,1\r\nzywnosc-nauka technologia jakosc,1\r\nzürcher beiträge zur sicherheitspolitik,1\r\nágora,-1\r\n\"ámbar diseño, s.c.\",-1\r\námbitos,1\r\nápeiron,-1\r\nâderna ta radìacìjna bezpeka,-1\r\nâzyk i social?naâ dinamika,-1\r\n\"âzyk, kommunikaciâ i social?naâ sreda\",1\r\nägypten und levante: internationale zeitschrift für ägyptische archäologie,1\r\nähtärinjärven uutisnuotta,-1\r\näidinkielen opettajain liiton vuosikirja,-1\r\näidinkielen opettajain liitto ry,-1\r\näidinkielen opetustieteen seura,-1\r\näldre i centrum,-1\r\näripäev,-1\r\nääretön,-1\r\nåbo akademi,-1\r\nåbo akademis förlag,1\r\nålands fredsinstitut,-1\r\nålands landskapsregering,-1\r\nålands sjöfart,-1\r\nåländsk odling,-1\r\nårbok (norsk maritimt museum),1\r\nårbok: fortidsminneforeningen,1\r\nårsbok,-1\r\nçanakkale kitaplığı,-1\r\nçukurova araştırmaları.,-1\r\nèkologiâ âzyka i kommunikativnaâ praktika,-1\r\nèkonomika i upravlenie,-1\r\nèkonomika regiona,-1\r\nèkonomičeskaâ istoriâ,1\r\nèkonomičeskaâ politika,-1\r\nèkonomičeskij žurnal vysšej školy èkonomiki,-1\r\nètnografiâ (sankt-peterburg),1\r\néchanges linguistiques en sorbonne,-1\r\nécho des études romanes,-1\r\néditions de la société internationale d’études yourcenariennes,-1\r\néditions de la sorbonne,-1\r\néditions de linguistique et de philologie,1\r\néditions de l´université de savoie,1\r\néditions du seuil,1\r\néditions ifrikiya,-1\r\néditions kimé,1\r\néditions klincksieck,1\r\néditions la découverte,-1\r\néditions nouvelles cécile defaut,-1\r\néditions passage(s),-1\r\néditions québécoises de l´oeuvre,-1\r\néditions science et bien commun,-1\r\néditions yvon blais,-1\r\néditions érès,-1\r\négalité,-1\r\nélet és irodalom,-1\r\nétudes de communication,-1\r\nétudes en didactique des langues,-1\r\nétudes et documents berbères,1\r\nétudes finno-ougriennes,1\r\nétudes kurdes,-1\r\nétudes littéraires africaines,-1\r\nétudes romanes de brno,1\r\nìnformacìjnì tehnologìï ì zasobi navčannâ,-1\r\nìnozemnì movi,-1\r\nóbudai egyetem,-1\r\nõpetatud eesti seltsi aastaraamat,-1\r\nökumenische rundschau,1\r\nörebro universitet,-1\r\nöstbulletinen,-1\r\nösterbottens tidning,-1\r\nösterreichische computer gesellschaft,-1\r\nösterreichische computer-gesellschaft,-1\r\nösterreichische gesellschaft für geomechanik,-1\r\nöstlings bokförlag symposion,1\r\nöt kontinens,-1\r\nøkonomi & politik,1\r\nýawpa pacha,1\r\nāb va tusi̒ah-i pāydār,-1\r\nčasopis za kritiko znanosti,-1\r\n\"čelovek, kulʹtura i obrazovanie\",1\r\nčelâbinskij fiziko-matematičeskij žurnal,-1\r\nčeská andragogická společnost,-1\r\nčeská zemědělská univerzita v praze,-1\r\nčornomorsʹkij botanìčnij žurnal,-1\r\nšagi,1\r\nša̋ka̋rìm universitetìnìn̦ habaršysy,-1\r\nžanry reči,1\r\nželeznodorožnyj transport,-1\r\nžurnal nano- ta elektronnoï fìziki,1\r\nžurnal novoj èkonomičeskoj associacii,-1\r\nžurnal organìčnoï ta farmacevtičnoï hìmìï,-1\r\nžurnal sibirskogo federalʹnogo universiteta : himiâ,-1\r\nžurnal sociologii i socialnoj antropologii,-1\r\nžurnal zarubežnogo zakonodatelʹstva i sravnitelʹnogo pravovedeniâ,-1\r\nизвестия санкт-петербургского государственного экономического университета,-1\r\nневский альманах,-1\r\nсоциодиггер,-1\r\nтomsk state university,-1\r\n"
  },
  {
    "path": "src/paperqa/clients/client_models.py",
    "content": "from __future__ import annotations\n\nimport logging\nfrom abc import ABC, abstractmethod\nfrom collections.abc import Collection\nfrom typing import Any, Generic, TypeVar\n\nimport httpx\nfrom pydantic import (\n    BaseModel,\n    ConfigDict,\n    Field,\n    ValidationError,\n    ValidationInfo,\n    field_validator,\n    model_validator,\n)\nfrom tenacity import RetryError\n\nfrom paperqa.types import DocDetails\n\nfrom .exceptions import DOINotFoundError\n\nlogger = logging.getLogger(__name__)\n\n\n# ClientQuery is a base class for all queries to the client_models\nclass ClientQuery(BaseModel):\n    model_config = ConfigDict(arbitrary_types_allowed=True)\n\n    client: httpx.AsyncClient\n\n\nclass TitleAuthorQuery(ClientQuery):\n    title: str\n    authors: list[str] = Field(default_factory=list)\n    title_similarity_threshold: float = 0.75\n    fields: Collection[str] | None = None\n\n    @model_validator(mode=\"before\")\n    @classmethod\n    def ensure_fields_are_present(cls, data: dict[str, Any]) -> dict[str, Any]:\n        if fields := data.get(\"fields\"):\n            if \"doi\" not in fields:\n                fields.append(\"doi\")\n            if \"title\" not in fields:\n                fields.append(\"title\")\n            if data.get(\"authors\") is not None and \"authors\" not in fields:\n                fields.append(\"authors\")\n            # ensure these are ranked the same for caching purposes\n            data[\"fields\"] = sorted(fields)\n        return data\n\n    @field_validator(\"title_similarity_threshold\")\n    @classmethod\n    def zero_and_one(cls, v: float, info: ValidationInfo) -> float:  # noqa: ARG003\n        if v < 0.0 or v > 1.0:\n            raise ValueError(\n                \"title_similarity_threshold must be between 0 and 1. (inclusive)\"\n            )\n        return v\n\n\nclass DOIQuery(ClientQuery):\n    doi: str\n    fields: Collection[str] | None = None\n\n    @model_validator(mode=\"before\")\n    @classmethod\n    def add_doi_to_fields_and_validate(cls, data: dict[str, Any]) -> dict[str, Any]:\n\n        if (fields := data.get(\"fields\")) and \"doi\" not in fields:\n            fields.append(\"doi\")\n\n        # sometimes the DOI has a URL prefix, remove it\n        remove_urls = [\"https://doi.org/\", \"http://dx.doi.org/\"]\n        for url in remove_urls:\n            if data[\"doi\"].startswith(url):\n                data[\"doi\"] = data[\"doi\"].replace(url, \"\")\n\n        return data\n\n\nclass JournalQuery(ClientQuery):\n    journal: str\n\n\nClientQueryType = TypeVar(\"ClientQueryType\", bound=ClientQuery)\n\n\nclass MetadataProvider(ABC, Generic[ClientQueryType]):\n    \"\"\"Provide metadata from a query by any means necessary.\n\n    An example is going from a DOI to full paper metadata using Semantic Scholar.\n    \"\"\"\n\n    async def query(self, query: dict) -> DocDetails | None:\n        return await self._query(self.query_factory(query))\n\n    @abstractmethod\n    async def _query(self, query: ClientQueryType) -> DocDetails | None:\n        \"\"\"Run a query against the provider.\"\"\"\n\n    @abstractmethod\n    def query_factory(self, query: dict) -> ClientQueryType:\n        \"\"\"Create a query object from unstructured query data.\"\"\"\n\n\nclass DOIOrTitleBasedProvider(MetadataProvider[DOIQuery | TitleAuthorQuery]):\n\n    async def query(self, query: dict) -> DocDetails | None:\n        try:\n            client_query = self.query_factory(query)\n            return await self._query(client_query)\n        # We allow graceful failures, i.e. return \"None\" for both DOI errors and timeout errors\n        # DOINotFoundError means the paper doesn't exist in the source, the timeout is to prevent\n        # this service from failing us when it's down or slow.\n        except DOINotFoundError:\n            logger.warning(\n                \"Metadata not found for\"\n                f\" {client_query.doi if isinstance(client_query, DOIQuery) else client_query.title} in\"\n                f\" {self.__class__.__name__}.\"\n            )\n        # we're suppressing this error to not fail on 403 or 500 errors from providers\n        except httpx.RequestError:\n            logger.warning(\n                \"Client error for\"\n                f\" {client_query.doi if isinstance(client_query, DOIQuery) else client_query.title} in\"\n                f\" {self.__class__.__name__}.\"\n            )\n        except RetryError:\n            logger.warning(\n                \"Metadata service is down for\"\n                f\" {client_query.doi if isinstance(client_query, DOIQuery) else client_query.title} in\"\n                f\" {self.__class__.__name__}.\"\n            )\n        except TimeoutError:\n            logger.warning(\n                f\"Request to {self.__class__.__name__} for\"\n                f\" {client_query.doi if isinstance(client_query, DOIQuery) else client_query.title} timed\"\n                \" out.\"\n            )\n        return None\n\n    @abstractmethod\n    async def _query(self, query: DOIQuery | TitleAuthorQuery) -> DocDetails | None:\n        \"\"\"\n        Query the source using either a DOI or title/author search.\n\n        None should be returned if the DOI or title is not a good match.\n\n        Raises:\n            DOINotFoundError: This is when the DOI or title is not found in the sources\n            TimeoutError: When the request takes too long on the client side\n        \"\"\"\n\n    def query_factory(self, query: dict) -> DOIQuery | TitleAuthorQuery:\n        try:\n            if \"doi\" in query:\n                return DOIQuery(**query)\n            if \"title\" in query:\n                return TitleAuthorQuery(**query)\n        except ValidationError as e:\n            raise ValueError(\n                f\"Query {query} format not supported by {self.__class__.__name__}.\"\n            ) from e\n\n        raise ValueError(\"Provider query missing 'doi' or 'title' field.\")\n\n\nclass MetadataPostProcessor(ABC, Generic[ClientQueryType]):\n    \"\"\"Post-process metadata from a query.\n\n    MetadataPostProcessor should be idempotent and not order-dependent, i.e.\n    all MetadataPostProcessor instances should be able to run in parallel.\n    \"\"\"\n\n    async def process(self, doc_details: DocDetails, **kwargs) -> DocDetails:\n        if query := self.query_creator(doc_details, **kwargs):\n            return await self._process(query, doc_details)\n        return doc_details\n\n    @abstractmethod\n    async def _process(\n        self, query: ClientQueryType, doc_details: DocDetails\n    ) -> DocDetails:\n        pass\n\n    @abstractmethod\n    def query_creator(\n        self, doc_details: DocDetails, **kwargs\n    ) -> ClientQueryType | None:\n        pass\n"
  },
  {
    "path": "src/paperqa/clients/crossref.py",
    "content": "from __future__ import annotations\n\nimport contextlib\nimport copy\nimport json\nimport logging\nimport os\nfrom collections.abc import Collection, Mapping\nfrom datetime import datetime\nfrom typing import Any\nfrom urllib.parse import quote\n\nimport httpx\nimport httpx_aiohttp\nfrom anyio import open_file\nfrom lmi.utils import CROSSREF_KEY_HEADER\nfrom tenacity import (\n    before_sleep_log,\n    retry,\n    retry_if_exception,\n    stop_after_attempt,\n    wait_exponential,\n)\n\nfrom paperqa.types import CITATION_FALLBACK_DATA, BibTeXSource, DocDetails\nfrom paperqa.utils import BIBTEX_MAPPING as CROSSREF_CONTENT_TYPE_TO_BIBTEX_MAPPING\nfrom paperqa.utils import (\n    bibtex_field_extract,\n    create_bibtex_key,\n    remove_substrings,\n    strings_similarity,\n    union_collections_to_ordered_list,\n)\n\nfrom .client_models import DOIOrTitleBasedProvider, DOIQuery, TitleAuthorQuery\nfrom .exceptions import DOINotFoundError, make_flaky_ssl_error_predicate\n\nlogger = logging.getLogger(__name__)\n\nCROSSREF_HOST = \"api.crossref.org\"\nCROSSREF_BASE_URL = f\"https://{CROSSREF_HOST}\"\nCROSSREF_API_REQUEST_TIMEOUT = float(\n    os.environ.get(\"CROSSREF_API_REQUEST_TIMEOUT\", \"10.0\")\n)  # seconds\nCROSSREF_API_MAPPING: dict[str, Collection[str]] = {\n    \"title\": {\"title\"},\n    \"doi\": {\"DOI\"},\n    \"authors\": {\"author\"},\n    \"publication_date\": {\"published\"},\n    \"year\": {\"published\"},\n    \"volume\": {\"volume\"},\n    \"issue\": {\"issue\"},\n    \"publisher\": {\"publisher\"},\n    \"issn\": {\"ISSN\"},\n    \"pages\": {\"page\"},\n    \"journal\": {\"container-title\"},\n    \"doi_url\": {\"URL\"},\n    \"url\": {\"URL\"},\n    \"bibtex\": {\"bibtex\", \"type\"},\n    \"citation_count\": {\"is-referenced-by-count\"},\n    \"bibtex_type\": {\"type\"},\n    \"citation\": {\n        \"title\",\n        \"DOI\",\n        \"published\",\n        \"volume\",\n        \"issue\",\n        \"publisher\",\n        \"ISSN\",\n        \"page\",\n        \"container-title\",\n        \"is-referenced-by-count\",\n        \"type\",\n    },\n    \"source_quality\": {\"container-title\"},\n    \"doc_id\": {\"DOI\"},\n}\n\n_ISSUED_WARNINGS = [False, False]  # 0 is API key, 1 is email\n\n\ndef crossref_headers() -> dict[str, str]:\n    \"\"\"Crossref API key if available, otherwise nothing.\"\"\"\n    try:\n        return {CROSSREF_KEY_HEADER: f\"Bearer {os.environ['CROSSREF_API_KEY']}\"}\n    except KeyError:\n        if not _ISSUED_WARNINGS[0]:\n            _ISSUED_WARNINGS[0] = True\n            logger.warning(\n                \"CROSSREF_API_KEY environment variable not set.\"\n                \" Crossref API rate limits may apply.\"\n            )\n        return {}\n\n\ndef get_crossref_mailto() -> str:\n    \"\"\"Crossref mailto if available, otherwise a default.\"\"\"\n    try:\n        return os.environ[\"CROSSREF_MAILTO\"]\n    except KeyError:\n        if not _ISSUED_WARNINGS[1]:\n            logger.warning(\n                \"CROSSREF_MAILTO environment variable not set.\"\n                \" Crossref API rate limits may apply.\"\n            )\n            _ISSUED_WARNINGS[1] = True\n        return \"example@papercrow.ai\"\n\n\n@retry(\n    retry=retry_if_exception(make_flaky_ssl_error_predicate(CROSSREF_HOST)),\n    before_sleep=before_sleep_log(logger, logging.WARNING),\n    stop=stop_after_attempt(5),\n)\nasync def doi_to_bibtex(\n    doi: str,\n    client: httpx.AsyncClient,\n    missing_replacements: Mapping[str, str | list[str]] | None = None,\n) -> str:\n    \"\"\"Get a bibtex entry from a DOI via Crossref, replacing the key if possible.\n\n    `missing_replacements` can optionally be used to fill missing fields in the bibtex key.\n        these fields are NOT replaced or inserted into the bibtex string otherwise.\n\n    \"\"\"\n    if missing_replacements is None:\n        missing_replacements = {}\n    FORBIDDEN_KEY_CHARACTERS = {\"_\", \" \", \"-\", \"/\"}\n    # get DOI via crossref\n    r = await client.get(\n        f\"https://api.crossref.org/works/{quote(doi, safe='')}/transform/application/x-bibtex\",\n        headers=crossref_headers(),\n    )\n    if not r.is_success:\n        raise DOINotFoundError(\n            f\"Per HTTP status code {r.status_code}, could not resolve DOI {doi}.\"\n        )\n    data = r.text\n    # must make new key\n    key = data.split(\"{\")[1].split(\",\")[0]\n    new_key = remove_substrings(key, FORBIDDEN_KEY_CHARACTERS)\n    substrings_to_remove_per_field = {\"author\": [\" and \", \",\"]}\n    fragments = []\n    for field in (\"author\", \"year\", \"title\"):\n        bibtex_field = bibtex_field_extract(\n            data, field, missing_replacements=missing_replacements\n        )\n        if isinstance(bibtex_field, list):\n            raise NotImplementedError(\n                f\"Didn't yet handle bibtex field {field!r} being a list.\"\n            )\n        fragments.append(\n            remove_substrings(\n                target=bibtex_field,\n                substr_removal_list=substrings_to_remove_per_field.get(field, []),\n            )\n        )\n    # replace the key if all the fragments are present\n    if all(fragments):\n        new_key = create_bibtex_key(\n            author=fragments[0].split(), year=fragments[1], title=fragments[2]\n        )\n    # we use the count parameter below to ensure only the 1st entry is replaced\n    return data.replace(key, new_key, 1)\n\n\nasync def parse_crossref_to_doc_details(\n    message: dict[str, Any],\n    client: httpx.AsyncClient,\n    query_bibtex: bool = False,\n) -> DocDetails:\n\n    bibtex_source = BibTeXSource.SELF_GENERATED.value\n    bibtex = None\n\n    with contextlib.suppress(DOINotFoundError):\n        # get the title from the message, if it exists\n        # rare circumstance, but bibtex may not have a title\n        fallback_data = copy.copy(CITATION_FALLBACK_DATA)\n        if title := (\n            None if not message.get(\"title\") else message.get(\"title\", [None])[0]\n        ):\n            fallback_data[\"title\"] = title\n\n        # TODO: we keep this for robustness, but likely not needed anymore,\n        # since we now create the bibtex from scratch\n        if query_bibtex:\n            bibtex = await doi_to_bibtex(\n                message[\"DOI\"], client, missing_replacements=fallback_data\n            )\n            # track the origin of the bibtex entry for debugging\n            bibtex_source = BibTeXSource.CROSSREF.value\n\n    authors = [\n        f\"{author.get('given', '')} {author.get('family', '')}\".strip()\n        for author in message.get(\"author\", [])\n    ]\n\n    publication_date = None\n    if \"published\" in message and \"date-parts\" in message[\"published\"]:\n        date_parts = message[\"published\"][\"date-parts\"][0]\n        if len(date_parts) >= 3:  # noqa: PLR2004\n            publication_date = datetime(date_parts[0], date_parts[1], date_parts[2])\n        elif len(date_parts) == 2:  # noqa: PLR2004\n            publication_date = datetime(date_parts[0], date_parts[1], 1)\n        elif len(date_parts) == 1:\n            publication_date = datetime(date_parts[0], 1, 1)\n\n    doc_details = DocDetails(\n        key=None if not bibtex else bibtex.split(\"{\")[1].split(\",\")[0],\n        bibtex_type=CROSSREF_CONTENT_TYPE_TO_BIBTEX_MAPPING.get(\n            message.get(\"type\", \"other\"), \"misc\"\n        ),\n        bibtex=bibtex,\n        authors=authors,\n        publication_date=publication_date,\n        year=message.get(\"published\", {}).get(\"date-parts\", [[None]])[0][0],\n        volume=message.get(\"volume\"),\n        issue=message.get(\"issue\"),\n        publisher=message.get(\"publisher\"),\n        issn=message.get(\"ISSN\", [None])[0],\n        pages=message.get(\"page\"),\n        journal=(\n            None\n            if not message.get(\"container-title\")\n            else message[\"container-title\"][0]\n        ),\n        url=message.get(\"URL\"),\n        title=None if not message.get(\"title\") else message.get(\"title\", [None])[0],\n        citation_count=message.get(\"is-referenced-by-count\"),\n        doi=message.get(\"DOI\"),\n        other={},  # Initialize empty dict for other fields\n    )\n\n    # Add any additional fields to the 'other' dict\n    for key, value in (\n        message | {\"client_source\": [\"crossref\"], \"bibtex_source\": [bibtex_source]}\n    ).items():\n        if key not in type(doc_details).model_fields:\n            if key in doc_details.other:\n                doc_details.other[key] = [doc_details.other[key], value]\n            else:\n                doc_details.other[key] = value\n\n    return doc_details\n\n\n@retry(\n    retry=retry_if_exception(make_flaky_ssl_error_predicate(CROSSREF_HOST)),\n    before_sleep=before_sleep_log(logger, logging.WARNING),\n    stop=stop_after_attempt(5),\n)\nasync def get_doc_details_from_crossref(  # noqa: PLR0912\n    client: httpx.AsyncClient,\n    doi: str | None = None,\n    authors: list[str] | None = None,\n    title: str | None = None,\n    title_similarity_threshold: float = 0.75,\n    fields: Collection[str] | None = None,\n) -> DocDetails | None:\n    \"\"\"\n    Get paper details from Crossref given a DOI or paper title.\n\n    SEE: https://api.crossref.org/swagger-ui/index.html#/Works\n    \"\"\"\n    authors = authors or []\n    if doi is title is None:\n        raise ValueError(\"Either a DOI or title must be provided.\")\n    if doi is not None and title is not None:\n        title = None  # Prefer DOI over title\n\n    inputs_msg = f\"DOI {doi}\" if doi is not None else f\"title {title}\"\n\n    url = f\"{CROSSREF_BASE_URL}/works\"\n    if doi:\n        url += f\"/{quote(doi, safe='')}\"\n    params = {\"mailto\": get_crossref_mailto()}\n    if title:\n        params.update({\"query.title\": title, \"rows\": \"1\"})\n    if authors:\n        params.update(\n            {\"query.author\": \" \".join([a.strip() for a in authors if len(a) > 1])}\n        )\n\n    query_bibtex = True\n\n    # note we only do field selection if querying on title\n    if fields and title:\n        # crossref has a special endpoint for bibtex, so we don't need to request it here\n        if \"bibtex\" not in fields:\n            query_bibtex = False\n        params.update(\n            {\n                \"select\": \",\".join(\n                    union_collections_to_ordered_list(\n                        [\n                            CROSSREF_API_MAPPING[field]\n                            for field in fields\n                            if field in CROSSREF_API_MAPPING and field != \"bibtex\"\n                        ]\n                    )\n                )\n            }\n        )\n\n    response = await client.get(\n        url,\n        params=params,\n        headers=crossref_headers(),\n        timeout=CROSSREF_API_REQUEST_TIMEOUT,\n    )\n    try:\n        response.raise_for_status()\n    except httpx.HTTPStatusError as exc:\n        raise DOINotFoundError(f\"Could not find paper given {inputs_msg}.\") from exc\n    try:\n        response_data = response.json()\n    except json.JSONDecodeError as exc:\n        # JSONDecodeError: Crossref didn't answer with JSON, perhaps HTML\n        raise DOINotFoundError(  # Use DOINotFoundError so we fall back to Google Scholar\n            f\"Crossref API did not return JSON for {inputs_msg}, instead it\"\n            f\" responded with text: {response.text}\"\n        ) from exc\n    if response_data[\"status\"] == \"failed\":\n        raise DOINotFoundError(\n            f\"Crossref API returned a failed status for {inputs_msg}.\"\n        )\n    message: dict[str, Any] = response_data[\"message\"]\n    # restructure data if it comes back as a list result\n    # it'll also be a list if we searched by title and it's empty\n    if \"items\" in message:\n        try:\n            message = message[\"items\"][0]\n        except IndexError as e:\n            raise DOINotFoundError(\n                f\"Crossref API did not return any items for {inputs_msg}.\"\n            ) from e\n    # since score is not consistent between queries, we need to rely on our own criteria\n    # title similarity must be > title_similarity_threshold\n    if (\n        doi is None\n        and title\n        and strings_similarity(message[\"title\"][0], title) < title_similarity_threshold\n    ):\n        raise DOINotFoundError(f\"Crossref results did not match for title {title!r}.\")\n    if doi is not None and message[\"DOI\"] != doi:\n        raise DOINotFoundError(f\"DOI ({inputs_msg}) not found in Crossref\")\n\n    return await parse_crossref_to_doc_details(message, client, query_bibtex)\n\n\n@retry(\n    stop=stop_after_attempt(3),\n    before_sleep=before_sleep_log(logger, logging.WARNING),\n    wait=wait_exponential(multiplier=5, min=5),\n    reraise=True,\n)\nasync def download_retracted_dataset(\n    retraction_data_path: os.PathLike | str,\n) -> None:\n    \"\"\"\n    Download the retraction dataset from Crossref.\n\n    Saves the retraction dataset to `retraction_data_path`.\n    \"\"\"\n    url = f\"https://api.labs.crossref.org/data/retractionwatch?{get_crossref_mailto()}\"\n\n    async with httpx_aiohttp.HttpxAiohttpClient(timeout=300) as client:\n        response = await client.get(url)\n        response.raise_for_status()\n\n        logger.info(\n            f\"Retraction data was not cashed. Downloading retraction data from {url}...\"\n        )\n\n        async with await open_file(str(retraction_data_path), \"wb\") as f:\n            async for chunk in response.aiter_bytes(chunk_size=1024):\n                await f.write(chunk)\n\n        if os.path.getsize(str(retraction_data_path)) == 0:  # noqa: ASYNC240\n            raise RuntimeError(\"Retraction data is empty\")\n\n\nclass CrossrefProvider(DOIOrTitleBasedProvider):\n    async def _query(self, query: TitleAuthorQuery | DOIQuery) -> DocDetails | None:\n        if isinstance(query, DOIQuery):\n            return await get_doc_details_from_crossref(\n                doi=query.doi, client=query.client, fields=query.fields\n            )\n        return await get_doc_details_from_crossref(\n            title=query.title,\n            authors=query.authors,\n            client=query.client,\n            title_similarity_threshold=query.title_similarity_threshold,\n            fields=query.fields,\n        )\n"
  },
  {
    "path": "src/paperqa/clients/exceptions.py",
    "content": "from collections.abc import Callable\n\nimport httpx\n\n\nclass DOINotFoundError(Exception):\n    def __init__(self, message=\"DOI not found\") -> None:\n        self.message = message\n        super().__init__(self.message)\n\n\ndef make_flaky_ssl_error_predicate(host: str) -> Callable[[BaseException], bool]:\n    def predicate(exc: BaseException) -> bool:\n        # > aiohttp.client_exceptions.ClientConnectorError:\n        # > Cannot connect to host api.host.org:443 ssl:default\n        # > [nodename nor servname provided, or not known]\n        # SEE: https://github.com/aio-libs/aiohttp/blob/v3.10.5/aiohttp/client_exceptions.py#L193-L196\n        # Then we migrated to httpx\n        return isinstance(exc, httpx.ConnectError) and exc.request.url.host == host\n\n    return predicate\n"
  },
  {
    "path": "src/paperqa/clients/journal_quality.py",
    "content": "from __future__ import annotations\n\nimport asyncio\nimport csv\nimport logging\nimport os\nimport tempfile\nfrom collections.abc import Awaitable, Callable, Sequence\nfrom pathlib import Path\nfrom typing import Any, ClassVar\n\nimport anyio\nimport httpx\nimport httpx_aiohttp\nfrom pydantic import ValidationError\nfrom rich.progress import (\n    BarColumn,\n    MofNCompleteColumn,\n    Progress,\n    TextColumn,\n    TimeElapsedColumn,\n)\n\nfrom paperqa.types import DocDetails\n\nfrom .client_models import JournalQuery, MetadataPostProcessor\n\nlogger = logging.getLogger(__name__)\n\nDEFAULT_JOURNAL_QUALITY_CSV_PATH = (\n    Path(__file__).parent / \"client_data\" / \"journal_quality.csv\"\n)\n\n# TODO: refresh script for journal quality data\n\n\nclass JournalQualityPostProcessor(MetadataPostProcessor[JournalQuery]):\n\n    # these will be deleted from any journal names before querying\n    CASEFOLD_PHRASES_TO_REMOVE: ClassVar[list[str]] = [\"amp;\"]\n\n    def __init__(self, journal_quality_path: os.PathLike | str | None = None) -> None:\n        if journal_quality_path is None:\n            # Construct the path relative to module\n            self.journal_quality_path: str | os.PathLike = (\n                DEFAULT_JOURNAL_QUALITY_CSV_PATH\n            )\n        else:\n            self.journal_quality_path = journal_quality_path\n        self.data: dict[str, Any] | None = None\n\n    def load_data(self) -> None:\n        self.data = {}\n        with open(self.journal_quality_path, newline=\"\", encoding=\"utf-8\") as csvfile:\n            for row in csv.DictReader(csvfile):\n                self.data[row[\"clean_name\"]] = int(row[\"quality\"])\n\n    async def _process(\n        self, query: JournalQuery, doc_details: DocDetails\n    ) -> DocDetails:\n        if not self.data:\n            self.load_data()\n\n        # TODO: not super scalable, but unless we need more than this we can just grugbrain\n        journal_query = query.journal.casefold()\n        for phrase in self.CASEFOLD_PHRASES_TO_REMOVE:\n            journal_query = journal_query.replace(phrase, \"\")\n\n        # docname can be blank since the validation will add it\n        # remember, if both have docnames (i.e. key) they are\n        # wiped and re-generated with resultant data\n        return doc_details + DocDetails(\n            doc_id=doc_details.doc_id,  # ensure doc_id is preserved\n            dockey=doc_details.dockey,  # ensure dockey is preserved\n            source_quality=max(\n                self.data.get(journal_query, DocDetails.UNDEFINED_JOURNAL_QUALITY),  # type: ignore[union-attr]\n                self.data.get(\"the \" + journal_query, DocDetails.UNDEFINED_JOURNAL_QUALITY),  # type: ignore[union-attr]\n                self.data.get(journal_query.replace(\"&\", \"and\"), DocDetails.UNDEFINED_JOURNAL_QUALITY),  # type: ignore[union-attr]\n            ),\n        )\n\n    def query_creator(self, doc_details: DocDetails, **kwargs) -> JournalQuery | None:\n        try:\n            return JournalQuery(journal=doc_details.journal, **kwargs)\n        except ValidationError:\n            logger.debug(\n                \"Must have a valid journal name to query journal quality data.\"\n            )\n            return None\n\n\n# SEE: https://en.wikipedia.org/wiki/JUFO\nJUFO_PORTAL_DOWNLOAD_QUALITY_URL = (\n    \"https://jfp.csc.fi/jufoportal_base/api/download?query=&isActive=true&col=Jufo_ID\"\n    \"&col=Name&col=Abbreviation&col=Level&col=ISSNL&col=ISSN1&col=ISSN2&col=ISBN\"\n    \"&col=Other_Title&col=Title_details&col=Continues&col=Continued_by&col=Website\"\n    \"&col=Country&col=country_code&col=Publisher&col=Language&col=lang_code3\"\n    \"&col=lang_code2&col=Year_Start&col=Year_End&col=isScientific&col=isProfessional\"\n    \"&col=isGeneral&col=Type_fi&col=Type_sv&col=Type_en&col=Jufo_History\"\n)\n# Sometime in between 8/25/2025 and 1/27/2026, JUFO seemingly started using level 4\n# for undefined journal quality. So let's map 4 to be our undefined\nJUFO_LEVEL_ALIASES = {4: DocDetails.UNDEFINED_JOURNAL_QUALITY}\n\n\nasync def download_file(\n    dest_path: str | os.PathLike,\n    url: str = JUFO_PORTAL_DOWNLOAD_QUALITY_URL,\n    client: httpx.AsyncClient | None = None,\n) -> Path:\n    dest_path = Path(dest_path)\n\n    async def download(client_: httpx.AsyncClient) -> None:\n        progress = Progress(\n            TextColumn(\"[progress.description]{task.description}\"),\n            BarColumn(),\n            TimeElapsedColumn(),\n        )\n\n        async with client_.stream(\"GET\", url, timeout=60) as response:\n            response.raise_for_status()\n            task_id = progress.add_task(\n                f\"Downloading {dest_path.name}\",\n                total=int(response.headers.get(\"Content-Length\", 0)) or None,\n            )\n            with progress:\n                async with await anyio.open_file(dest_path, \"wb\") as f:\n                    async for chunk in response.aiter_bytes(chunk_size=2048):\n                        if not chunk:\n                            continue\n                        await f.write(chunk)\n                        progress.update(task_id, advance=len(chunk))\n\n    if client is None:\n        async with httpx_aiohttp.HttpxAiohttpClient() as client:  # noqa: PLR1704\n            await download(client)\n    else:\n        await download(client)\n    return dest_path\n\n\nasync def process_csv(\n    file_path: str | os.PathLike,\n    override_allowlist: Sequence[tuple[str, int]] | None = (\n        (\"annual review of pathology\", 2),\n        (\"annual review of pathology: mechanisms of disease\", 2),\n        (\"biochimica et biophysica acta (bba) - bioenergetics\", 1),\n        (\"biochimica et biophysica acta (bba) - biomembranes\", 1),\n        (\"biochimica et biophysica acta (bba) - gene regulatory mechanisms\", 1),\n        (\"biochimica et biophysica acta (bba) - general subjects\", 1),\n        (\n            \"biochimica et biophysica acta (bba) - molecular and cell biology of lipids\",\n            1,\n        ),\n        (\"biochimica et biophysica acta (bba) - molecular basis of disease\", 1),\n        (\"biochimica et biophysica acta (bba) - molecular cell research\", 1),\n        (\"biochimica et biophysica acta (bba) - proteins and proteomics\", 1),\n        (\"biochimica et biophysica acta (bba) - reviews on cancer\", 1),\n        (\"bmc evolutionary biology\", 2),\n        (\"pnas\", 3),\n        (\"proceedings of the national academy of sciences\", 3),\n    ),\n    override_blocklist: Sequence[tuple[str, int]] | None = ((\"scientific reports\", 0),),\n    records_callback: Callable[[Sequence[tuple[str, int]]], Awaitable] | None = None,\n) -> list[tuple[str, int]]:\n    async with await anyio.open_file(file_path, encoding=\"utf-8\") as f:\n        content = await f.read()\n\n    lines = content.splitlines()\n    progress = Progress(\n        TextColumn(\"[progress.description]{task.description}\"),\n        BarColumn(),\n        TimeElapsedColumn(),\n        MofNCompleteColumn(),\n    )\n\n    task_id = progress.add_task(\"Processing\", total=len(lines) - 1)\n    # Keys are case-insensitive, values are case-sensitive\n    records: dict[tuple[str, int], tuple[str, int]] = {}\n    with progress:\n        for row in csv.DictReader(lines):\n            level = (\n                int(row[\"Level\"])\n                if str(row.get(\"Level\", \"\")).isdigit()\n                else DocDetails.UNDEFINED_JOURNAL_QUALITY\n            )\n            data = (row[\"Name\"], JUFO_LEVEL_ALIASES.get(level, level))\n            records[data[0].lower(), data[1]] = data\n            progress.update(task_id, advance=1)\n    for row_override in override_allowlist or []:\n        records[row_override[0].lower(), row_override[1]] = row_override\n    for row_override in override_blocklist or []:\n        records.pop((row_override[0].lower(), row_override[1]), None)\n    records_list = [records[key] for key in sorted(records)]\n\n    if records_callback is not None:\n        await records_callback(records_list)\n    return records_list\n\n\nasync def main() -> None:\n    with tempfile.TemporaryDirectory() as tmpdir:\n        downloaded_path = await download_file(\n            dest_path=Path(tmpdir) / \"journal_quality.csv\"\n        )\n        records = await process_csv(downloaded_path)\n\n        with DEFAULT_JOURNAL_QUALITY_CSV_PATH.open(\"w\", encoding=\"utf-8\") as csvfile:\n            writer = csv.writer(csvfile)\n            writer.writerow([\"clean_name\", \"quality\"])\n            for name, quality in records:\n                writer.writerow([name.lower(), quality])\n\n\nif __name__ == \"__main__\":\n    asyncio.run(main())\n"
  },
  {
    "path": "src/paperqa/clients/openalex.py",
    "content": "from __future__ import annotations\n\nimport logging\nimport os\nfrom collections.abc import Collection\nfrom datetime import datetime\nfrom functools import cache\nfrom typing import Any\nfrom urllib.parse import quote\n\nimport httpx\nfrom tenacity import (\n    AsyncRetrying,\n    before_sleep_log,\n    retry_if_exception,\n    stop_after_attempt,\n)\n\nfrom paperqa.types import DocDetails\nfrom paperqa.utils import BIBTEX_MAPPING, mutate_acute_accents, strings_similarity\n\nfrom .client_models import DOIOrTitleBasedProvider, DOIQuery, TitleAuthorQuery\nfrom .exceptions import DOINotFoundError\n\nOPENALEX_HOST = \"api.openalex.org\"\nOPENALEX_BASE_URL = f\"https://{OPENALEX_HOST}\"\nOPENALEX_API_REQUEST_TIMEOUT = float(\n    os.environ.get(\"OPENALEX_API_REQUEST_TIMEOUT\", \"10.0\")\n)  # seconds\n\nlogger = logging.getLogger(__name__)\n\n\n# author_name will be FamilyName, GivenName Middle initial. (if available)\n# there is no standalone \"FamilyName\" or \"GivenName\" fields\n# this manually constructs the name into the format the other clients use\ndef reformat_name(name: str) -> str:\n    if \",\" not in name:\n        return name\n    family, given_names = (x.strip() for x in name.split(\",\", maxsplit=1))\n    # Return the reformatted name\n    return f\"{given_names} {family}\"\n\n\n@cache\ndef get_openalex_mailto() -> str | None:\n    \"\"\"Get the OpenAlex mailto address, if available.\"\"\"\n    mailto_address = os.getenv(\"OPENALEX_MAILTO\")\n    if mailto_address is None:\n        logger.warning(\n            \"OPENALEX_MAILTO environment variable not set.\"\n            \" your request may be deprioritized by OpenAlex.\"\n        )\n    return mailto_address\n\n\n@cache\ndef get_openalex_api_key() -> str | None:\n    \"\"\"\n    Get the OpenAlex API key from 'OPENALEX_API_KEY' if available, for premium features.\n\n    SEE: https://github.com/ourresearch/openalex-api-tutorials/blob/main/notebooks/getting-started/premium.ipynb\n    \"\"\"\n    return os.getenv(\"OPENALEX_API_KEY\")\n\n\nasync def get_doc_details_from_openalex(  # noqa: PLR0912\n    client: httpx.AsyncClient,\n    doi: str | None = None,\n    title: str | None = None,\n    fields: Collection[str] | None = None,\n    title_similarity_threshold: float = 0.75,\n) -> DocDetails | None:\n    \"\"\"Get paper details from OpenAlex given a DOI or paper title.\n\n    Args:\n        client: Async HTTP client for any requests.\n        doi: The DOI of the paper.\n        title: The title of the paper.\n        fields: Specific fields to include in the request.\n        title_similarity_threshold: The threshold for title similarity.\n\n    Returns:\n        The details of the document if found, otherwise None.\n\n    Raises:\n        ValueError: If neither DOI nor title is provided.\n        DOINotFoundError: If the paper cannot be found.\n    \"\"\"\n    mailto = get_openalex_mailto()\n    params = {\"mailto\": mailto} if mailto else {}\n    api_key = get_openalex_api_key()\n    headers = {\"api_key\": api_key} if api_key else {}\n\n    if doi is title is None:\n        raise ValueError(\"Either a DOI or title must be provided.\")\n\n    url = f\"{OPENALEX_BASE_URL}/works\"\n    if doi:\n        # this looks wrong but it's now\n        # will compile to a relative url similar to:\n        # https://api.openalex.org/works/https://doi.org/10.7717/peerj.4375\n        url += f\"/https://doi.org/{quote(doi, safe='')}\"\n    elif title:\n        params[\"filter\"] = f\"title.search:{title}\"\n\n    if fields:\n        params[\"select\"] = \",\".join(fields)\n    try:\n        # Seen on 11/4/2025 with OpenAlex and both a client-level timeout of 15-sec\n        # and API request timeout of 15-sec, we repeatedly saw httpx.ConnectTimeout\n        # being thrown for DOIs 10.1046/j.1365-2699.2003.00795 and 10.2147/cia.s3785,\n        # even with up to 3 retries\n        async for attempt in AsyncRetrying(\n            retry=retry_if_exception(\n                lambda exc: (\n                    isinstance(exc, httpx.ReadTimeout)\n                    or (\n                        isinstance(exc, httpx.HTTPStatusError)\n                        and exc.response.status_code\n                        == httpx.codes.INTERNAL_SERVER_ERROR\n                    )\n                )\n            ),\n            before_sleep=before_sleep_log(logger, logging.WARNING),\n            stop=stop_after_attempt(3),\n        ):\n            with attempt:\n                response = await client.get(\n                    url,\n                    params=params,\n                    headers=headers,\n                    timeout=OPENALEX_API_REQUEST_TIMEOUT,\n                )\n                response.raise_for_status()\n    except httpx.HTTPStatusError as exc:\n        if response.status_code == httpx.codes.NOT_FOUND:\n            raise DOINotFoundError(\n                f\"Could not find paper given DOI/title,\"\n                f\" response text was {response.text!r}.\"\n            ) from exc\n        raise  # Can get 429'd by OpenAlex\n\n    response_data = response.json()\n    if response_data.get(\"status\") == \"failed\":\n        raise DOINotFoundError(\"OpenAlex API returned a failed status for the query.\")\n\n    results_data = response_data\n\n    if params.get(\"filter\") is not None:\n        results_data = results_data[\"results\"]\n        if len(results_data) == 0:\n            raise DOINotFoundError(\n                \"OpenAlex API did not return any items for the query.\"\n            )\n        results_data = results_data[0]\n\n    # openalex keeps the DOI prefix on (we remove)\n    if results_data.get(\"doi\"):\n        results_data[\"doi\"] = results_data[\"doi\"].removeprefix(\"https://doi.org/\")\n\n    if (\n        doi is None\n        and title\n        and strings_similarity(results_data.get(\"title\", \"\"), title)\n        < title_similarity_threshold\n    ):\n        raise DOINotFoundError(f\"OpenAlex results did not match for title {title!r}.\")\n\n    if doi and results_data.get(\"doi\") != doi:\n        raise DOINotFoundError(f\"DOI {doi!r} not found in OpenAlex.\")\n\n    return parse_openalex_to_doc_details(results_data)\n\n\ndef parse_openalex_to_doc_details(message: dict[str, Any]) -> DocDetails:\n    \"\"\"Parse OpenAlex API response to DocDetails.\n\n    Args:\n        message: The OpenAlex API response message.\n\n    Returns:\n        Parsed document details.\n    \"\"\"\n    raw_author_names = [\n        authorship.get(\"raw_author_name\", \"\")\n        for authorship in message.get(\"authorships\") or []  # Handle None authorships\n        if authorship\n    ]\n    sanitized_authors = [\n        mutate_acute_accents(text=reformat_name(author), replace=True)\n        for author in raw_author_names\n    ]\n\n    primary_location = message.get(\"primary_location\") or {}\n    source = primary_location.get(\"source\") or {}\n\n    publisher = source.get(\"host_organization_name\", None)\n    journal = source.get(\"display_name\", None)\n    issn = source.get(\"issn_l\", None)\n    volume = message.get(\"biblio\", {}).get(\"volume\", None)\n    issue = message.get(\"biblio\", {}).get(\"issue\", None)\n    pages = message.get(\"biblio\", {}).get(\"last_page\", None)\n    doi = message.get(\"doi\")\n    title = message.get(\"title\")\n    citation_count = message.get(\"cited_by_count\")\n    publication_year = message.get(\"publication_year\")\n\n    best_oa_location = message.get(\"best_oa_location\") or {}\n    pdf_url = best_oa_location.get(\"pdf_url\", None)\n    oa_license = best_oa_location.get(\"license\", None)\n\n    publication_date_str = message.get(\"publication_date\", \"\")\n    try:\n        publication_date = (\n            datetime.fromisoformat(publication_date_str)\n            if publication_date_str\n            else None\n        )\n    except ValueError:\n        publication_date = None\n\n    bibtex_type = BIBTEX_MAPPING.get(message.get(\"type\") or \"other\", \"misc\")\n\n    return DocDetails(\n        key=None,\n        bibtex_type=bibtex_type,\n        bibtex=None,\n        authors=sanitized_authors,\n        publication_date=publication_date,\n        year=publication_year,\n        volume=volume,\n        issue=issue,\n        publisher=publisher,\n        issn=issn,\n        pages=pages,\n        journal=journal,\n        url=doi,\n        title=title,\n        citation_count=citation_count,\n        doi=doi,\n        license=oa_license,\n        pdf_url=pdf_url,\n        other=message,\n    )\n\n\nclass OpenAlexProvider(DOIOrTitleBasedProvider):\n    \"\"\"An open source provider of scholarly documents.\n\n    Includes information on work, researchers, institutions, journals,\n    and research topics.\n    \"\"\"\n\n    async def get_doc_details(\n        self, doi: str, client: httpx.AsyncClient, fields: Collection[str] | None = None\n    ) -> DocDetails | None:\n        \"\"\"Get document details by DOI.\n\n        Args:\n            doi: The DOI of the document.\n            client: Async HTTP client for any requests.\n            fields: Specific fields to include in the request.\n\n        Returns:\n            The document details if found, otherwise None.\n        \"\"\"\n        return await get_doc_details_from_openalex(\n            doi=doi, client=client, fields=fields\n        )\n\n    async def search_by_title(\n        self,\n        query: str,\n        client: httpx.AsyncClient,\n        title_similarity_threshold: float = 0.75,\n        fields: Collection[str] | None = None,\n    ) -> DocDetails | None:\n        \"\"\"Search for document details by title.\n\n        Args:\n            query: The title query for the document.\n            client: Async HTTP client for any requests.\n            title_similarity_threshold: Threshold for title similarity.\n            fields: Specific fields to include in the request.\n\n        Returns:\n            The document details if found, otherwise None.\n        \"\"\"\n        return await get_doc_details_from_openalex(\n            title=query,\n            client=client,\n            title_similarity_threshold=title_similarity_threshold,\n            fields=fields,\n        )\n\n    async def _query(self, query: TitleAuthorQuery | DOIQuery) -> DocDetails | None:\n        \"\"\"Query the OpenAlex API via the provided DOI or title.\n\n        Args:\n            query: The query containing either a DOI or title.\n                    DOI is prioritized over title.\n\n        Returns:\n            The document details if found, otherwise None.\n        \"\"\"\n        if isinstance(query, DOIQuery):\n            return await self.get_doc_details(\n                doi=query.doi, client=query.client, fields=query.fields\n            )\n        return await self.search_by_title(\n            query=query.title,\n            client=query.client,\n            title_similarity_threshold=query.title_similarity_threshold,\n            fields=query.fields,\n        )\n"
  },
  {
    "path": "src/paperqa/clients/retractions.py",
    "content": "from __future__ import annotations\n\nimport csv\nimport datetime\nimport logging\nimport os\n\nfrom pydantic import ValidationError\n\nfrom paperqa.types import DocDetails\n\nfrom .client_models import DOIQuery, MetadataPostProcessor\nfrom .crossref import download_retracted_dataset\n\nlogger = logging.getLogger(__name__)\n\n\nclass RetractionDataPostProcessor(MetadataPostProcessor[DOIQuery]):\n\n    RETRACTION_CACHE_DAYS: int = -1  # Number of days to cache, -1 is keep forever\n\n    def __init__(self, retraction_data_path: os.PathLike | str | None = None) -> None:\n\n        if retraction_data_path is None:\n            # Construct the path relative to module\n            self.retraction_data_path = str(\n                os.path.join(\n                    os.path.dirname(__file__), \"client_data\", \"retractions.csv\"\n                )\n            )\n        else:\n            self.retraction_data_path = str(retraction_data_path)\n\n        self.retraction_filter: str = \"Retraction\"\n        self.doi_set: set[str] = set()\n        self.columns: list[str] = [\n            \"RetractionDOI\",\n            \"OriginalPaperDOI\",\n            \"RetractionNature\",\n        ]\n\n    def _has_cache_expired(self) -> bool:\n        if self.RETRACTION_CACHE_DAYS < 0:\n            return False\n        creation_time = os.path.getctime(self.retraction_data_path)\n        file_creation_date = datetime.datetime.fromtimestamp(creation_time).replace(\n            tzinfo=datetime.UTC\n        )\n\n        current_time = datetime.datetime.now(datetime.UTC)\n        time_difference = current_time - file_creation_date\n\n        return time_difference > datetime.timedelta(days=self.RETRACTION_CACHE_DAYS)\n\n    def _is_csv_cached(self) -> bool:\n        return os.path.exists(self.retraction_data_path)\n\n    def _filter_dois(self) -> None:\n        with open(self.retraction_data_path, newline=\"\", encoding=\"utf-8\") as csvfile:\n            reader = csv.DictReader(csvfile)\n            for row in reader:\n                if row[self.columns[2]] == self.retraction_filter:\n                    self.doi_set.add(row[self.columns[0]])\n                    self.doi_set.add(row[self.columns[1]])\n\n    async def load_data(self) -> None:\n        if not self._is_csv_cached() or self._has_cache_expired():\n            await download_retracted_dataset(self.retraction_data_path)\n\n        self._filter_dois()\n\n        if not self.doi_set:\n            raise RuntimeError(\"Retraction data was not found.\")\n\n    async def _process(self, query: DOIQuery, doc_details: DocDetails) -> DocDetails:\n        if not self.doi_set:\n            await self.load_data()\n\n        return doc_details + DocDetails(\n            doc_id=doc_details.doc_id,  # ensure doc_id is preserved\n            dockey=doc_details.dockey,  # ensure dockey is preserved\n            is_retracted=query.doi in self.doi_set,\n        )\n\n    def query_creator(self, doc_details: DocDetails, **kwargs) -> DOIQuery | None:\n        try:\n            return DOIQuery(doi=doc_details.doi, **kwargs)\n        except ValidationError:\n            logger.debug(\n                f\"Must have a valid DOI to query retraction data:{doc_details.doi} \"\n            )\n            return None\n"
  },
  {
    "path": "src/paperqa/clients/semantic_scholar.py",
    "content": "from __future__ import annotations\n\nimport logging\nimport os\nfrom collections.abc import Collection\nfrom datetime import datetime\nfrom enum import IntEnum, auto\nfrom functools import partial\nfrom http import HTTPStatus\nfrom itertools import starmap\nfrom typing import Any\n\nimport httpx\nfrom lmi.utils import SEMANTIC_SCHOLAR_KEY_HEADER\nfrom tenacity import before_sleep_log, retry, retry_if_exception, stop_after_attempt\n\nfrom paperqa.types import BibTeXSource, DocDetails\nfrom paperqa.utils import (\n    _get_with_retrying,\n    clean_upbibtex,\n    is_retryable,\n    strings_similarity,\n    union_collections_to_ordered_list,\n)\n\nfrom .client_models import DOIOrTitleBasedProvider, DOIQuery, TitleAuthorQuery\nfrom .crossref import doi_to_bibtex\nfrom .exceptions import DOINotFoundError, make_flaky_ssl_error_predicate\n\nlogger = logging.getLogger(__name__)\n\n# map from S2 fields to those in the DocDetails model\n# allows users to specify which fields to include in the response\nSEMANTIC_SCHOLAR_API_MAPPING: dict[str, Collection[str]] = {\n    \"title\": {\"title\"},\n    \"doi\": {\"externalIds\"},\n    \"authors\": {\"authors\"},\n    \"publication_date\": {\"publicationDate\"},\n    \"year\": {\"year\"},\n    \"volume\": {\"journal\"},\n    \"pages\": {\"journal\"},\n    \"journal\": {\"journal\"},\n    \"url\": {\"url\"},\n    \"pdf_url\": {\"openAccessPdf\"},\n    \"bibtex\": {\"citationStyles\"},\n    \"doi_url\": {\"url\"},\n    \"other\": {\"isOpenAccess\", \"influentialCitationCount\", \"publicationTypes\", \"venue\"},\n    \"citation_count\": {\"citationCount\"},\n    \"source_quality\": {\"journal\"},\n}\nSEMANTIC_SCHOLAR_API_REQUEST_TIMEOUT = float(\n    os.environ.get(\"SEMANTIC_SCHOLAR_API_REQUEST_TIMEOUT\", \"10.0\")\n)  # seconds\nSEMANTIC_SCHOLAR_API_FIELDS: str = \",\".join(\n    union_collections_to_ordered_list(SEMANTIC_SCHOLAR_API_MAPPING.values())\n)\nSEMANTIC_SCHOLAR_HOST = \"api.semanticscholar.org\"\nSEMANTIC_SCHOLAR_BASE_URL = f\"https://{SEMANTIC_SCHOLAR_HOST}\"\n\n\nclass SemanticScholarSearchType(IntEnum):\n    DEFAULT = auto()\n    PAPER = auto()\n    PAPER_RECOMMENDATIONS = auto()\n    DOI = auto()\n    FUTURE_CITATIONS = auto()\n    PAST_REFERENCES = auto()\n    GOOGLE = auto()\n    MATCH = auto()\n\n    def make_url_params(  # noqa: PLR0911\n        self,\n        params: dict[str, Any],\n        query: str = \"\",\n        offset: int = 0,\n        limit: int = 1,\n        include_base_url: bool = True,\n    ) -> tuple[str, dict[str, Any]]:\n        \"\"\"\n        Make the target URL and in-place update the input URL parameters.\n\n        Args:\n            params: URL parameters to in-place update.\n            query: Either a search query or a Semantic Scholar paper ID.\n            offset: Offset to place in the URL parameters for the default search type.\n            limit: Limit to place in the URL parameters for some search types.\n            include_base_url: Set True (default) to include the base URL.\n\n        Returns:\n            Two-tuple of URL and URL parameters.\n        \"\"\"\n        base = SEMANTIC_SCHOLAR_BASE_URL if include_base_url else \"\"\n        if self == SemanticScholarSearchType.DEFAULT:\n            params[\"query\"] = query.replace(\"-\", \" \")\n            params[\"offset\"] = offset\n            params[\"limit\"] = limit\n            return f\"{base}/graph/v1/paper/search\", params\n        if self == SemanticScholarSearchType.PAPER:\n            return f\"{base}/graph/v1/paper/{query}\", params\n        if self == SemanticScholarSearchType.PAPER_RECOMMENDATIONS:\n            return f\"{base}/recommendations/v1/papers/forpaper/{query}\", params\n        if self == SemanticScholarSearchType.DOI:\n            return f\"{base}/graph/v1/paper/DOI:{query}\", params\n        if self == SemanticScholarSearchType.FUTURE_CITATIONS:\n            params[\"limit\"] = limit\n            return f\"{base}/graph/v1/paper/{query}/citations\", params\n        if self == SemanticScholarSearchType.PAST_REFERENCES:\n            params[\"limit\"] = limit\n            return f\"{base}/graph/v1/paper/{query}/references\", params\n        if self == SemanticScholarSearchType.GOOGLE:\n            params[\"limit\"] = 1\n            return f\"{base}/graph/v1/paper/search\", params\n        if self == SemanticScholarSearchType.MATCH:\n            return f\"{base}/graph/v1/paper/search/match\", params\n        raise NotImplementedError\n\n\n@retry(\n    retry=retry_if_exception(make_flaky_ssl_error_predicate(SEMANTIC_SCHOLAR_HOST)),\n    before_sleep=before_sleep_log(logger, logging.WARNING),\n    stop=stop_after_attempt(5),\n)\nasync def _s2_get_with_retrying(url: str, **get_kwargs) -> dict[str, Any]:\n    return await _get_with_retrying(\n        url=url,\n        headers=get_kwargs.pop(\"headers\", {}) or semantic_scholar_headers(),\n        timeout=get_kwargs.pop(\"timeout\", SEMANTIC_SCHOLAR_API_REQUEST_TIMEOUT),\n        # On 7/21/2025, flaky ClientResponseError was seen with 'citations' traversals on\n        # paper ID 3516396ffa1fd32d4327e199d9b97ec67dc0439a with DOI 10.1126/science.2821624\n        # > aiohttp.client_exceptions.ClientResponseError: 403, message='Forbidden'\n        retry_predicate=partial(\n            is_retryable, additional_status_codes={HTTPStatus.FORBIDDEN}\n        ),\n        **get_kwargs,\n    )\n\n\ndef s2_authors_match(authors: list[str], data: dict) -> bool:\n    \"\"\"Check if the authors in the data match the authors in the paper.\"\"\"\n    AUTHOR_NAME_MIN_LENGTH = 2\n    s2_authors_noinit = [\n        \" \".join([w for w in a[\"name\"].split() if len(w) > AUTHOR_NAME_MIN_LENGTH])\n        for a in data[\"authors\"]\n    ]\n    authors_noinit = [\n        \" \".join([w for w in a.split() if len(w) > AUTHOR_NAME_MIN_LENGTH])\n        for a in authors\n    ]\n    # Note: we expect the number of authors to be possibly different\n    return any(\n        starmap(\n            lambda x, y: x in y or y in x,\n            zip(s2_authors_noinit, authors_noinit, strict=False),  # noqa: FURB120\n        )\n    )\n\n\nasync def parse_s2_to_doc_details(\n    paper_data: dict[str, Any], client: httpx.AsyncClient\n) -> DocDetails:\n\n    bibtex_source = BibTeXSource.SELF_GENERATED.value\n\n    if \"data\" in paper_data:\n        paper_data = paper_data[\"data\"][0]\n\n    # ArXiV check goes 1st to override another DOI\n    if \"ArXiv\" in paper_data[\"externalIds\"]:\n        doi = \"10.48550/arXiv.\" + paper_data[\"externalIds\"][\"ArXiv\"]\n    elif \"DOI\" in paper_data[\"externalIds\"]:\n        doi = paper_data[\"externalIds\"][\"DOI\"]\n    else:\n        raise DOINotFoundError(f\"Could not find DOI for {paper_data}.\")\n\n    # Should we give preference to auto-generation?\n    if not (\n        bibtex := clean_upbibtex(paper_data.get(\"citationStyles\", {}).get(\"bibtex\", \"\"))\n    ):\n        try:\n            bibtex = await doi_to_bibtex(doi, client)\n            bibtex_source = BibTeXSource.CROSSREF.value\n        except DOINotFoundError:\n            bibtex = None\n    else:\n        bibtex_source = BibTeXSource.SEMANTIC_SCHOLAR.value\n\n    publication_date = None\n    if paper_data.get(\"publicationDate\"):\n        publication_date = datetime.strptime(paper_data[\"publicationDate\"], \"%Y-%m-%d\")\n\n    journal_data = paper_data.get(\"journal\") or {}\n\n    maybe_pdf_url = (paper_data.get(\"openAccessPdf\") or {}).get(\"url\")\n\n    doc_details = DocDetails(\n        key=None if not bibtex else bibtex.split(\"{\")[1].split(\",\")[0],\n        bibtex_type=\"article\",  # s2 should be basically all articles\n        bibtex=bibtex,\n        authors=[author[\"name\"] for author in paper_data.get(\"authors\", [])],\n        publication_date=publication_date,\n        year=paper_data.get(\"year\"),\n        volume=journal_data.get(\"volume\"),\n        pages=journal_data.get(\"pages\"),\n        journal=journal_data.get(\"name\"),\n        url=maybe_pdf_url,\n        pdf_url=maybe_pdf_url,\n        title=paper_data.get(\"title\"),\n        citation_count=paper_data.get(\"citationCount\"),\n        doi=doi,\n        other={},  # Initialize empty dict for other fields\n    )\n\n    # Add any additional fields to the 'other' dict\n    for key, value in (\n        paper_data\n        | {\"client_source\": [\"semantic_scholar\"], \"bibtex_source\": [bibtex_source]}\n    ).items():\n        if key not in type(doc_details).model_fields:\n            doc_details.other[key] = value\n\n    return doc_details\n\n\ndef semantic_scholar_headers() -> dict[str, str]:\n    \"\"\"Semantic Scholar API key if available, otherwise nothing.\"\"\"\n    if api_key := os.environ.get(\"SEMANTIC_SCHOLAR_API_KEY\"):\n        return {SEMANTIC_SCHOLAR_KEY_HEADER: api_key}\n    logger.warning(\n        \"SEMANTIC_SCHOLAR_API_KEY environment variable not set. Semantic Scholar API\"\n        \" rate limits may apply.\"\n    )\n    return {}\n\n\nHIGH_TITLE_SIMILARITY_THRESHOLD = 1.0\n\n\nasync def s2_title_search(\n    title: str,\n    client: httpx.AsyncClient,\n    authors: list[str] | None = None,\n    title_similarity_threshold: float = 0.75,\n    fields: str = SEMANTIC_SCHOLAR_API_FIELDS,\n) -> DocDetails:\n    \"\"\"Reconcile DOI from Semantic Scholar - which only checks title. So we manually check authors.\"\"\"\n    if authors is None:\n        authors = []\n    endpoint, params = SemanticScholarSearchType.MATCH.make_url_params(\n        params={\"query\": title, \"fields\": fields}\n    )\n\n    data = await _s2_get_with_retrying(\n        url=endpoint,\n        params=params,\n        client=client,\n        http_exception_mappings={\n            HTTPStatus.NOT_FOUND: DOINotFoundError(f\"Could not find DOI for {title}.\")\n        },\n    )\n\n    # In case we matched >1, sort by similarity of title\n    try:\n        title_similarity, result = max(\n            # need to check if nested under a 'data' key or not (depends on filtering)\n            (strings_similarity(entry[\"title\"], title), entry)\n            for entry in data.get(\"data\", data)\n        )\n    except ValueError as exc:\n        # ValueError: S2 may return {\"data\": []} causing max() on an empty iterable to\n        # throw a ValueError\n        raise DOINotFoundError(f\"No results found for title {title}.\") from exc\n    except (KeyError, IndexError) as exc:\n        raise DOINotFoundError(\n            f\"Unexpected Semantic Scholar search/match endpoint shape for title {title}\"\n            f\" given data {data}.\"\n        ) from exc\n\n    if authors:\n        if title_similarity < HIGH_TITLE_SIMILARITY_THRESHOLD and not s2_authors_match(\n            authors, data=result\n        ):\n            raise DOINotFoundError(\n                f\"Semantic scholar results did not match for {title!r} - author and title disagreement.\"\n            )\n        if title_similarity < title_similarity_threshold:\n            raise DOINotFoundError(\n                f\"Semantic scholar results did not match for {title!r} - title disagreement.\"\n            )\n    elif title_similarity < HIGH_TITLE_SIMILARITY_THRESHOLD:\n        raise DOINotFoundError(\n            f\"Semantic scholar results did not match for {title!r} - title disagreement and no authors provided.\"\n        )\n\n    return await parse_s2_to_doc_details(data, client)\n\n\n@retry(\n    retry=retry_if_exception(make_flaky_ssl_error_predicate(SEMANTIC_SCHOLAR_HOST)),\n    before_sleep=before_sleep_log(logger, logging.WARNING),\n    stop=stop_after_attempt(5),\n)\nasync def get_s2_doc_details_from_doi(\n    doi: str | None,\n    client: httpx.AsyncClient,\n    fields: Collection[str] | None = None,\n) -> DocDetails:\n    \"\"\"Get paper details from Semantic Scholar given a DOI.\"\"\"\n    # should always be string, runtime error catch\n    if doi is None:\n        raise ValueError(\"Valid DOI must be provided.\")\n\n    if fields:\n        s2_fields = \",\".join(\n            union_collections_to_ordered_list(\n                SEMANTIC_SCHOLAR_API_MAPPING[f]\n                for f in fields\n                if f in SEMANTIC_SCHOLAR_API_MAPPING\n            )\n        )\n    else:\n        s2_fields = SEMANTIC_SCHOLAR_API_FIELDS\n\n    return await parse_s2_to_doc_details(\n        paper_data=await _s2_get_with_retrying(\n            url=f\"{SEMANTIC_SCHOLAR_BASE_URL}/graph/v1/paper/DOI:{doi}\",\n            params={\"fields\": s2_fields},\n            client=client,\n            http_exception_mappings={\n                HTTPStatus.NOT_FOUND: DOINotFoundError(f\"Could not find DOI for {doi}.\")\n            },\n        ),\n        client=client,\n    )\n\n\nasync def get_s2_doc_details_from_title(\n    title: str | None,\n    client: httpx.AsyncClient,\n    authors: list[str] | None = None,\n    fields: Collection[str] | None = None,\n    title_similarity_threshold: float = 0.75,\n) -> DocDetails:\n    \"\"\"Get paper details from Semantic Scholar given a title.\n\n    Optionally match against authors if provided.\n    \"\"\"\n    if title is None:\n        raise ValueError(\"Valid title must be provided.\")\n    if authors is None:\n        authors = []\n    if fields:\n        s2_fields = \",\".join(\n            union_collections_to_ordered_list(\n                SEMANTIC_SCHOLAR_API_MAPPING[f]\n                for f in fields\n                if f in SEMANTIC_SCHOLAR_API_MAPPING\n            )\n        )\n    else:\n        s2_fields = SEMANTIC_SCHOLAR_API_FIELDS\n\n    return await s2_title_search(\n        title,\n        authors=authors,\n        client=client,\n        title_similarity_threshold=title_similarity_threshold,\n        fields=s2_fields,\n    )\n\n\nclass SemanticScholarProvider(DOIOrTitleBasedProvider):\n    async def _query(self, query: TitleAuthorQuery | DOIQuery) -> DocDetails | None:\n        if isinstance(query, DOIQuery):\n            return await get_s2_doc_details_from_doi(\n                doi=query.doi, client=query.client, fields=query.fields\n            )\n        return await get_s2_doc_details_from_title(\n            title=query.title,\n            authors=query.authors,\n            client=query.client,\n            title_similarity_threshold=query.title_similarity_threshold,\n            fields=query.fields,\n        )\n"
  },
  {
    "path": "src/paperqa/clients/unpaywall.py",
    "content": "from __future__ import annotations\n\nimport os\nfrom datetime import datetime\nfrom http import HTTPStatus\nfrom typing import Literal\nfrom urllib.parse import quote\n\nimport httpx\nfrom pydantic import BaseModel, ConfigDict, ValidationError\n\nfrom paperqa.types import DocDetails\nfrom paperqa.utils import _get_with_retrying, strings_similarity\n\nfrom .client_models import DOIOrTitleBasedProvider, DOIQuery, TitleAuthorQuery\nfrom .exceptions import DOINotFoundError\n\nUNPAYWALL_BASE_URL = \"https://api.unpaywall.org/v2/\"\nUNPAYWALL_TIMEOUT = float(os.environ.get(\"UNPAYWALL_TIMEOUT\", \"10.0\"))  # seconds\n\n\nclass Author(BaseModel):\n    model_config = ConfigDict(extra=\"allow\")\n\n    family: str | None = None\n    given: str | None = None\n    sequence: str | None = None\n    affiliation: list[dict[str, str]] | None = None\n\n\nclass BestOaLocation(BaseModel):\n    model_config = ConfigDict(extra=\"allow\")\n\n    updated: datetime | Literal[\"deprecated\"] | None = None\n    url: str | None = None\n    url_for_pdf: str | None = None\n    url_for_landing_page: str | None = None\n    evidence: str | Literal[\"deprecated\"] | None = None  # noqa: PYI051\n    license: str | None = None\n    version: str | None = None\n    host_type: str | None = None\n    is_best: bool | None = None\n    pmh_id: str | None = None\n    endpoint_id: str | None = None\n    repository_institution: str | None = None\n    oa_date: str | None = None\n\n\nclass UnpaywallResponse(BaseModel):\n    doi: str\n    doi_url: str | None = None\n    title: str | None = None\n    genre: str | None = None\n    is_paratext: bool | None = None\n    published_date: str | None = None\n    year: int | None = None\n    journal_name: str | None = None\n    journal_issns: str | None = None\n    journal_issn_l: str | None = None\n    journal_is_oa: bool | None = None\n    journal_is_in_doaj: bool | None = None\n    publisher: str | None = None\n    is_oa: bool\n    oa_status: str | None = None\n    has_repository_copy: bool | None = None\n    best_oa_location: BestOaLocation | None = None\n    updated: datetime | None = None\n    z_authors: list[Author] | None = None\n\n\nclass SearchResponse(BaseModel):\n    response: UnpaywallResponse\n    score: float\n    snippet: str\n\n\nclass SearchResults(BaseModel):\n    results: list[SearchResponse]\n    elapsed_seconds: float\n\n\nclass UnpaywallProvider(DOIOrTitleBasedProvider):\n\n    async def get_doc_details(self, doi: str, client: httpx.AsyncClient) -> DocDetails:\n\n        try:\n            results = UnpaywallResponse(\n                **(\n                    await _get_with_retrying(\n                        url=(\n                            f\"{UNPAYWALL_BASE_URL}{doi}\"\n                            f\"?email={os.environ.get('UNPAYWALL_EMAIL', 'example@papercrow.ai')}\"\n                        ),\n                        client=client,\n                        timeout=UNPAYWALL_TIMEOUT,\n                        http_exception_mappings={\n                            HTTPStatus.NOT_FOUND: DOINotFoundError(\n                                f\"Unpaywall not find DOI for {doi}.\"\n                            )\n                        },\n                    )\n                )\n            )\n        except ValidationError as e:\n            raise DOINotFoundError(\n                f\"Unpaywall results returned with a bad schema for DOI {doi!r}.\"\n            ) from e\n\n        return self._create_doc_details(results)\n\n    async def search_by_title(\n        self,\n        query: str,\n        client: httpx.AsyncClient,\n        title_similarity_threshold: float = 0.75,\n    ) -> DocDetails:\n        try:\n            results = SearchResults(\n                **(\n                    await _get_with_retrying(\n                        url=(\n                            f\"{UNPAYWALL_BASE_URL}search?query={quote(query)}\"\n                            f\"&email={os.environ.get('UNPAYWALL_EMAIL', 'example@papercrow.ai')}\"\n                        ),\n                        client=client,\n                        timeout=UNPAYWALL_TIMEOUT,\n                        http_exception_mappings={\n                            HTTPStatus.NOT_FOUND: DOINotFoundError(\n                                f\"Could not find DOI for {query}.\"\n                            )\n                        },\n                    )\n                )\n            ).results\n        except ValidationError as e:\n            raise DOINotFoundError(\n                f\"Unpaywall results returned with a bad schema for title {query!r}.\"\n            ) from e\n\n        if not results:\n            raise DOINotFoundError(\n                f\"Unpaywall results did not match for title {query!r}.\"\n            )\n\n        details = self._create_doc_details(results[0].response)\n\n        if (\n            strings_similarity(\n                details.title or \"\",\n                query,\n            )\n            < title_similarity_threshold\n        ):\n            raise DOINotFoundError(\n                f\"Unpaywall results did not match for title {query!r}.\"\n            )\n        return details\n\n    def _create_doc_details(self, data: UnpaywallResponse) -> DocDetails:\n        # extract pdf location if present\n        pdf_url: str | None = None\n        license: str | None = None  # noqa: A001\n        if data.best_oa_location:\n            pdf_url = data.best_oa_location.url_for_pdf\n            license = data.best_oa_location.license  # noqa: A001\n        return DocDetails(\n            authors=[\n                f\"{author.given} {author.family}\" for author in data.z_authors or []\n            ],\n            publication_date=(\n                None\n                if not data.published_date\n                else datetime.strptime(data.published_date, \"%Y-%m-%d\")\n            ),\n            year=data.year,\n            journal=data.journal_name,\n            publisher=data.publisher,\n            url=None if not data.best_oa_location else data.best_oa_location.url,\n            title=data.title,\n            doi=data.doi,\n            doi_url=data.doi_url,\n            license=license,\n            pdf_url=pdf_url,\n            other={\n                \"genre\": data.genre,\n                \"is_paratext\": data.is_paratext,\n                \"journal_issns\": data.journal_issns,\n                \"journal_issn_l\": data.journal_issn_l,\n                \"journal_is_oa\": data.journal_is_oa,\n                \"journal_is_in_doaj\": data.journal_is_in_doaj,\n                \"is_oa\": data.is_oa,\n                \"oa_status\": data.oa_status,\n                \"has_repository_copy\": data.has_repository_copy,\n                \"best_oa_location\": (\n                    None\n                    if not data.best_oa_location\n                    else data.best_oa_location.model_dump()\n                ),\n            },\n        )\n\n    async def _query(self, query: TitleAuthorQuery | DOIQuery) -> DocDetails | None:\n        if isinstance(query, DOIQuery):\n            return await self.get_doc_details(doi=query.doi, client=query.client)\n        return await self.search_by_title(\n            query=query.title,\n            client=query.client,\n            title_similarity_threshold=query.title_similarity_threshold,\n        )\n"
  },
  {
    "path": "src/paperqa/configs/clinical_trials.json",
    "content": "{\n  \"answer\": {\n    \"evidence_k\": 15,\n    \"answer_max_sources\": 5,\n    \"max_concurrent_requests\": 10\n  },\n  \"agent\": {\n    \"tool_names\": [\n      \"gather_evidence\",\n      \"paper_search\",\n      \"gen_answer\",\n      \"clinical_trials_search\",\n      \"complete\"\n    ]\n  },\n  \"parsing\": {\n    \"use_doc_details\": true,\n    \"reader_config\": {\n      \"chunk_chars\": 9000,\n      \"overlap\": 750\n    }\n  }\n}\n"
  },
  {
    "path": "src/paperqa/configs/contracrow.json",
    "content": "{\n  \"llm\": \"claude-3-5-sonnet-20240620\",\n  \"llm_config\": null,\n  \"summary_llm\": \"claude-3-5-sonnet-20240620\",\n  \"summary_llm_config\": null,\n  \"embedding\": \"hybrid-text-embedding-3-large\",\n  \"embedding_config\": null,\n  \"temperature\": 0.0,\n  \"batch_size\": 1,\n  \"texts_index_mmr_lambda\": 1.0,\n  \"verbosity\": 0,\n  \"answer\": {\n    \"evidence_k\": 30,\n    \"evidence_retrieval\": true,\n    \"evidence_summary_length\": \"about 300 words\",\n    \"evidence_skip_summary\": false,\n    \"answer_max_sources\": 15,\n    \"answer_length\": \"about 200 words, but can be longer\",\n    \"max_concurrent_requests\": 4,\n    \"answer_filter_extra_background\": false\n  },\n  \"parsing\": {\n    \"use_doc_details\": true,\n    \"reader_config\": {\n      \"chunk_chars\": 7000,\n      \"overlap\": 250\n    },\n    \"citation_prompt\": \"Provide the citation for the following text in MLA Format. Do not write an introductory sentence. If reporting date accessed, the current year is 2024\\n\\n{text}\\n\\nCitation:\",\n    \"structured_citation_prompt\": \"Extract the title, authors, and doi as a JSON from this MLA citation. If any field can not be found, return it as null. Use title, authors, and doi as keys, author's value should be a list of authors. {citation}\\n\\nCitation JSON:\",\n    \"disable_doc_valid_check\": false\n  },\n  \"prompts\": {\n    \"summary\": \"Summarize the excerpt below to help answer a question.\\n\\nExcerpt from {citation}\\n\\n----\\n\\n{text}\\n\\n----\\n\\nQuestion: {question}\\n\\nDo not directly answer the question, instead summarize to give evidence to help answer the question. Stay detailed; report specific numbers, equations, or direct quotes (marked with quotation marks). Reply \\\"Not applicable\\\" if the excerpt is irrelevant. At the end of your response, provide an integer score from 1-10 on a newline indicating relevance to question. Do not explain your score.\\n\\nRelevant Information Summary ({summary_length}):\",\n    \"qa\": \"Determine if the claim below is contradicted by the context below\\n\\n\\n{context}\\n\\n----\\n\\nClaim: {question}\\n\\n\\nDetermine if the claim is contradicted by the context. For each part of your response, indicate which sources most support it via citation keys at the end of sentences, like (pqac-1234abcd). Only cite from the context below and only use the valid keys.\\n\\nRespond with the following XML format:\\n\\n<response>\\n  <reasoning>...</reasoning>\\n  <label>...</label>\\n</response>\\n\\n\\nwhere `reasoning` is your reasoning ({answer_length}) about if the claim is being contradicted. `label` is one of the following (must match exactly): \\n\\nexplicit contradiction\\nstrong contradiction\\ncontradiction\\nnuanced contradiction\\npossibly a contradiction\\nlack of evidence\\npossibly an agreement\\nnuanced agreement\\nagreement\\nstrong agreement\\nexplicit agreement\\n\\nDon't worry about other contradictions or agreements in the context, only focus on the specific claim. If there is no evidence for the claim, you should choose lack of evidence.\",\n    \"select\": \"Select papers that may help answer the question below. Papers are listed as $KEY: $PAPER_INFO. Return a list of keys, separated by commas. Return \\\"None\\\", if no papers are applicable. Choose papers that are relevant, from reputable sources, and timely (if the question requires timely information).\\n\\nQuestion: {question}\\n\\nPapers: {papers}\\n\\nSelected keys:\",\n    \"pre\": null,\n    \"post\": null,\n    \"system\": \"Answer in a direct and concise tone. Your audience is an expert, so be highly specific. If there are ambiguous terms or acronyms, first define them.\",\n    \"use_json\": true,\n    \"summary_json\": \"Excerpt from {citation}\\n\\n----\\n\\n{text}\\n\\n----\\n\\nQuestion: {question}\\n\\n\",\n    \"summary_json_system\": \"Provide a summary of the relevant information that could help determine if a claim is contradicted or supported by this excerpt. The excerpt may be irrelevant. Do not directly answer if it is contradicted - only summarize relevant information. Respond with the following JSON format:\\n\\n{{\\n  \\\"summary\\\": \\\"...\\\",\\n  \\\"relevance_score\\\": \\\"...\\\"\\n}}\\n\\nwhere `summary` is relevant information from excerpt ({summary_length}) and `relevance_score` is the relevance of `summary` to support or contradict the claim (integer out of 10). If any string entry in the JSON has newlines, be sure to escape them. \"\n  },\n  \"agent\": {\n    \"agent_llm\": \"gpt-4o-2024-08-06\",\n    \"agent_type\": \"ToolSelector\",\n    \"agent_system_prompt\": \"You are a helpful AI assistant.\",\n    \"agent_prompt\": \"Answer question: {question}\\n\\nSearch for papers, gather evidence, collect papers cited in evidence then re-gather evidence, answer, and complete. Gathering evidence will do nothing if you have not done a new search or collected new papers. If you do not have enough evidence to generate a good answer, you can:\\n- Search for more papers (preferred)\\n- Collect papers cited by previous evidence (preferred)\\n- Gather more evidence using a different phrase\\nIf you search for more papers or collect new papers cited by previous evidence, remember to gather evidence again. Once you have five or more pieces of evidence from multiple sources, or you have tried a few times, call the {complete_tool_name} tool to terminate. The current status of evidence/papers/cost is {status}\",\n    \"search_count\": 12,\n    \"timeout\": 500.0,\n    \"tool_names\": null\n  }\n}\n"
  },
  {
    "path": "src/paperqa/configs/debug.json",
    "content": "{\n  \"llm\": \"claude-3-haiku-20240307\",\n  \"summary_llm\": \"claude-3-haiku-20240307\",\n  \"answer\": {\n    \"evidence_k\": 2,\n    \"evidence_summary_length\": \"25 to 50 words\",\n    \"answer_max_sources\": 2,\n    \"answer_length\": \"50 to 100 words\",\n    \"max_concurrent_requests\": 5\n  },\n  \"parsing\": {\n    \"use_doc_details\": false,\n    \"defer_embedding\": true\n  },\n  \"prompts\": {\n    \"use_json\": false,\n    \"context_inner\": \"{name}: {text}\"\n  }\n}\n"
  },
  {
    "path": "src/paperqa/configs/fast.json",
    "content": "{\n  \"answer\": {\n    \"evidence_k\": 5,\n    \"evidence_summary_length\": \"25 to 50 words\",\n    \"answer_max_sources\": 3,\n    \"answer_length\": \"50 to 100 words\",\n    \"max_concurrent_requests\": 5\n  },\n  \"parsing\": {\n    \"use_doc_details\": false\n  },\n  \"prompts\": {\n    \"use_json\": false,\n    \"context_inner\": \"{name}: {text}\"\n  },\n  \"agent\": {\n    \"agent_type\": \"fake\"\n  }\n}\n"
  },
  {
    "path": "src/paperqa/configs/high_quality.json",
    "content": "{\n  \"answer\": {\n    \"evidence_k\": 20,\n    \"answer_max_sources\": 5,\n    \"max_concurrent_requests\": 10\n  },\n  \"parsing\": {\n    \"use_doc_details\": true,\n    \"reader_config\": {\n      \"chunk_chars\": 7000,\n      \"overlap\": 250\n    }\n  }\n}\n"
  },
  {
    "path": "src/paperqa/configs/openreview.json",
    "content": "{\n  \"llm\": \"gemini/gemini-2.0-flash-exp\",\n  \"llm_config\": {\n    \"model_name\": \"gemini/gemini-2.0-flash-exp\",\n    \"litellm_params\": {\n      \"model\": \"gemini/gemini-2.0-flash-exp\",\n      \"api_key\": null\n    }\n  },\n  \"summary_llm\": \"gemini/gemini-2.0-flash-exp\",\n  \"summary_llm_config\": {\n    \"model_name\": \"gemini/gemini-2.0-flash-exp\",\n    \"litellm_params\": {\n      \"model\": \"gemini/gemini-2.0-flash-exp\",\n      \"api_key\": null\n    }\n  },\n  \"embedding\": \"ollama/granite3-dense\",\n  \"paper_directory\": \"my_papers\",\n  \"verbosity\": 3,\n  \"agent\": {\n    \"agent_llm\": \"gemini/gemini-2.0-flash-exp\",\n    \"agent_llm_config\": {\n      \"model_name\": \"gemini/gemini-2.0-flash-exp\",\n      \"litellm_params\": {\n        \"model\": \"gemini/gemini-2.0-flash-exp\",\n        \"api_key\": null\n      }\n    },\n    \"return_paper_metadata\": false\n  },\n  \"parsing\": {\n    \"use_doc_details\": false,\n    \"reader_config\": {\n      \"chunk_chars\": 3000000\n    }\n  }\n}\n"
  },
  {
    "path": "src/paperqa/configs/search_only_clinical_trials.json",
    "content": "{\n  \"answer\": {\n    \"evidence_k\": 15,\n    \"answer_max_sources\": 5,\n    \"max_concurrent_requests\": 10\n  },\n  \"agent\": {\n    \"tool_names\": [\n      \"gather_evidence\",\n      \"gen_answer\",\n      \"clinical_trials_search\",\n      \"complete\"\n    ]\n  },\n  \"parsing\": {\n    \"use_doc_details\": true,\n    \"reader_config\": {\n      \"chunk_chars\": 9000,\n      \"overlap\": 750\n    }\n  }\n}\n"
  },
  {
    "path": "src/paperqa/configs/tier1_limits.json",
    "content": "{\n  \"answer\": {\n    \"evidence_k\": 5,\n    \"evidence_summary_length\": \"25 to 50 words\",\n    \"answer_max_sources\": 3,\n    \"answer_length\": \"50 to 100 words\",\n    \"max_concurrent_requests\": 5\n  },\n  \"parsing\": {\n    \"use_doc_details\": false\n  },\n  \"prompts\": {\n    \"use_json\": true,\n    \"context_inner\": \"{name}: {text}\"\n  },\n  \"llm_config\": {\n    \"rate_limit\": {\n      \"gpt-4o\": \"30000 per 1 minute\",\n      \"gpt-4o-2024-08-06\": \"30000 per 1 minute\",\n      \"gpt-4o-2024-05-13\": \"30000 per 1 minute\",\n      \"gpt-4o-mini\": \"200000 per 1 minute\",\n      \"gpt-4o-mini-2024-07-18\": \"200000 per 1 minute\",\n      \"gpt-4-turbo\": \"30000 per 1 minute\",\n      \"gpt-4-turbo-2024-04-09\": \"30000 per 1 minute\",\n      \"gpt-4-0613\": \"10000 per 1 minute\",\n      \"gpt-4-0314\": \"10000 per 1 minute\",\n      \"gpt-4\": \"10000 per 1 minute\",\n      \"gpt-3.5-turbo-0125\": \"200000 per 1 minute\",\n      \"gpt-3.5-turbo\": \"200000 per 1 minute\",\n      \"gpt-3.5-turbo-1106\": \"200000 per 1 minute\"\n    }\n  },\n  \"summary_llm_config\": {\n    \"rate_limit\": {\n      \"gpt-4o\": \"30000 per 1 minute\",\n      \"gpt-4o-2024-08-06\": \"30000 per 1 minute\",\n      \"gpt-4o-2024-05-13\": \"30000 per 1 minute\",\n      \"gpt-4o-mini\": \"200000 per 1 minute\",\n      \"gpt-4o-mini-2024-07-18\": \"200000 per 1 minute\",\n      \"gpt-4-turbo\": \"30000 per 1 minute\",\n      \"gpt-4-turbo-2024-04-09\": \"30000 per 1 minute\",\n      \"gpt-4-0613\": \"10000 per 1 minute\",\n      \"gpt-4-0314\": \"10000 per 1 minute\",\n      \"gpt-4\": \"10000 per 1 minute\",\n      \"gpt-3.5-turbo-0125\": \"200000 per 1 minute\",\n      \"gpt-3.5-turbo\": \"200000 per 1 minute\",\n      \"gpt-3.5-turbo-1106\": \"200000 per 1 minute\"\n    }\n  },\n  \"embedding_config\": {\n    \"rate_limit\": \"1000000 per 1 minute\"\n  }\n}\n"
  },
  {
    "path": "src/paperqa/configs/tier2_limits.json",
    "content": "{\n  \"answer\": {\n    \"evidence_k\": 8,\n    \"answer_max_sources\": 3,\n    \"max_concurrent_requests\": 8\n  },\n  \"parsing\": {\n    \"use_doc_details\": true,\n    \"reader_config\": {\n      \"chunk_chars\": 7000,\n      \"overlap\": 250\n    }\n  },\n  \"prompts\": {\n    \"use_json\": true\n  },\n  \"llm_config\": {\n    \"rate_limit\": {\n      \"gpt-4o\": \"450000 per 1 minute\",\n      \"gpt-4o-2024-08-06\": \"450000 per 1 minute\",\n      \"gpt-4o-2024-05-13\": \"450000 per 1 minute\",\n      \"gpt-4o-mini\": \"2000000 per 1 minute\",\n      \"gpt-4o-mini-2024-07-18\": \"2000000 per 1 minute\",\n      \"gpt-4-turbo\": \"450000 per 1 minute\",\n      \"gpt-4-turbo-2024-04-09\": \"450000 per 1 minute\",\n      \"gpt-4-0613\": \"40000 per 1 minute\",\n      \"gpt-4-0314\": \"40000 per 1 minute\",\n      \"gpt-4\": \"40000 per 1 minute\",\n      \"gpt-3.5-turbo-0125\": \"2000000 per 1 minute\",\n      \"gpt-3.5-turbo\": \"2000000 per 1 minute\",\n      \"gpt-3.5-turbo-1106\": \"2000000 per 1 minute\"\n    }\n  },\n  \"summary_llm_config\": {\n    \"rate_limit\": {\n      \"gpt-4o\": \"450000 per 1 minute\",\n      \"gpt-4o-2024-08-06\": \"450000 per 1 minute\",\n      \"gpt-4o-2024-05-13\": \"450000 per 1 minute\",\n      \"gpt-4o-mini\": \"2000000 per 1 minute\",\n      \"gpt-4o-mini-2024-07-18\": \"2000000 per 1 minute\",\n      \"gpt-4-turbo\": \"450000 per 1 minute\",\n      \"gpt-4-turbo-2024-04-09\": \"450000 per 1 minute\",\n      \"gpt-4-0613\": \"40000 per 1 minute\",\n      \"gpt-4-0314\": \"40000 per 1 minute\",\n      \"gpt-4\": \"40000 per 1 minute\",\n      \"gpt-3.5-turbo-0125\": \"2000000 per 1 minute\",\n      \"gpt-3.5-turbo\": \"2000000 per 1 minute\",\n      \"gpt-3.5-turbo-1106\": \"2000000 per 1 minute\"\n    }\n  },\n  \"embedding_config\": {\n    \"rate_limit\": \"1000000 per 1 minute\"\n  }\n}\n"
  },
  {
    "path": "src/paperqa/configs/tier3_limits.json",
    "content": "{\n  \"answer\": {\n    \"evidence_k\": 8,\n    \"answer_max_sources\": 3,\n    \"max_concurrent_requests\": 8\n  },\n  \"parsing\": {\n    \"use_doc_details\": true,\n    \"reader_config\": {\n      \"chunk_chars\": 7000,\n      \"overlap\": 250\n    }\n  },\n  \"prompts\": {\n    \"use_json\": true\n  },\n  \"llm_config\": {\n    \"rate_limit\": {\n      \"gpt-4o\": \"800000 per 1 minute\",\n      \"gpt-4o-2024-08-06\": \"800000 per 1 minute\",\n      \"gpt-4o-2024-05-13\": \"800000 per 1 minute\",\n      \"gpt-4o-mini\": \"4000000 per 1 minute\",\n      \"gpt-4o-mini-2024-07-18\": \"4000000 per 1 minute\",\n      \"gpt-4-turbo\": \"600000 per 1 minute\",\n      \"gpt-4-turbo-2024-04-09\": \"600000 per 1 minute\",\n      \"gpt-4-0613\": \"80000 per 1 minute\",\n      \"gpt-4-0314\": \"80000 per 1 minute\",\n      \"gpt-4\": \"80000 per 1 minute\",\n      \"gpt-3.5-turbo-0125\": \"4000000 per 1 minute\",\n      \"gpt-3.5-turbo\": \"4000000 per 1 minute\",\n      \"gpt-3.5-turbo-1106\": \"4000000 per 1 minute\"\n    }\n  },\n  \"summary_llm_config\": {\n    \"rate_limit\": {\n      \"gpt-4o\": \"800000 per 1 minute\",\n      \"gpt-4o-2024-08-06\": \"800000 per 1 minute\",\n      \"gpt-4o-2024-05-13\": \"800000 per 1 minute\",\n      \"gpt-4o-mini\": \"4000000 per 1 minute\",\n      \"gpt-4o-mini-2024-07-18\": \"4000000 per 1 minute\",\n      \"gpt-4-turbo\": \"600000 per 1 minute\",\n      \"gpt-4-turbo-2024-04-09\": \"600000 per 1 minute\",\n      \"gpt-4-0613\": \"80000 per 1 minute\",\n      \"gpt-4-0314\": \"80000 per 1 minute\",\n      \"gpt-4\": \"80000 per 1 minute\",\n      \"gpt-3.5-turbo-0125\": \"4000000 per 1 minute\",\n      \"gpt-3.5-turbo\": \"4000000 per 1 minute\",\n      \"gpt-3.5-turbo-1106\": \"4000000 per 1 minute\"\n    }\n  },\n  \"embedding_config\": {\n    \"rate_limit\": \"5000000 per 1 minute\"\n  }\n}\n"
  },
  {
    "path": "src/paperqa/configs/tier4_limits.json",
    "content": "{\n  \"answer\": {\n    \"evidence_k\": 10,\n    \"answer_max_sources\": 5,\n    \"max_concurrent_requests\": 8\n  },\n  \"parsing\": {\n    \"use_doc_details\": true,\n    \"reader_config\": {\n      \"chunk_chars\": 7000,\n      \"overlap\": 250\n    }\n  },\n  \"prompts\": {\n    \"use_json\": true\n  },\n  \"llm_config\": {\n    \"rate_limit\": {\n      \"gpt-4o\": \"2000000 per 1 minute\",\n      \"gpt-4o-2024-08-06\": \"2000000 per 1 minute\",\n      \"gpt-4o-2024-05-13\": \"2000000 per 1 minute\",\n      \"gpt-4o-mini\": \"10000000 per 1 minute\",\n      \"gpt-4o-mini-2024-07-18\": \"10000000 per 1 minute\",\n      \"gpt-4-turbo\": \"800000 per 1 minute\",\n      \"gpt-4-turbo-2024-04-09\": \"800000 per 1 minute\",\n      \"gpt-4-0613\": \"300000 per 1 minute\",\n      \"gpt-4-0314\": \"300000 per 1 minute\",\n      \"gpt-4\": \"300000 per 1 minute\",\n      \"gpt-3.5-turbo-0125\": \"10000000 per 1 minute\",\n      \"gpt-3.5-turbo\": \"10000000 per 1 minute\",\n      \"gpt-3.5-turbo-1106\": \"10000000 per 1 minute\"\n    }\n  },\n  \"summary_llm_config\": {\n    \"rate_limit\": {\n      \"gpt-4o\": \"2000000 per 1 minute\",\n      \"gpt-4o-2024-08-06\": \"2000000 per 1 minute\",\n      \"gpt-4o-2024-05-13\": \"2000000 per 1 minute\",\n      \"gpt-4o-mini\": \"10000000 per 1 minute\",\n      \"gpt-4o-mini-2024-07-18\": \"10000000 per 1 minute\",\n      \"gpt-4-turbo\": \"800000 per 1 minute\",\n      \"gpt-4-turbo-2024-04-09\": \"800000 per 1 minute\",\n      \"gpt-4-0613\": \"300000 per 1 minute\",\n      \"gpt-4-0314\": \"300000 per 1 minute\",\n      \"gpt-4\": \"300000 per 1 minute\",\n      \"gpt-3.5-turbo-0125\": \"10000000 per 1 minute\",\n      \"gpt-3.5-turbo\": \"10000000 per 1 minute\",\n      \"gpt-3.5-turbo-1106\": \"10000000 per 1 minute\"\n    }\n  },\n  \"embedding_config\": {\n    \"rate_limit\": \"5000000 per 1 minute\"\n  }\n}\n"
  },
  {
    "path": "src/paperqa/configs/tier5_limits.json",
    "content": "{\n  \"answer\": {\n    \"evidence_k\": 15,\n    \"answer_max_sources\": 5,\n    \"max_concurrent_requests\": 8\n  },\n  \"parsing\": {\n    \"use_doc_details\": true,\n    \"reader_config\": {\n      \"chunk_chars\": 7000,\n      \"overlap\": 250\n    }\n  },\n  \"prompts\": {\n    \"use_json\": true\n  },\n  \"llm_config\": {\n    \"rate_limit\": {\n      \"gpt-4o\": \"30000000 per 1 minute\",\n      \"gpt-4o-2024-08-06\": \"30000000 per 1 minute\",\n      \"gpt-4o-2024-05-13\": \"30000000 per 1 minute\",\n      \"gpt-4o-mini\": \"150000000 per 1 minute\",\n      \"gpt-4o-mini-2024-07-18\": \"150000000 per 1 minute\",\n      \"gpt-4-turbo\": \"2000000 per 1 minute\",\n      \"gpt-4-turbo-2024-04-09\": \"2000000 per 1 minute\",\n      \"gpt-4-0613\": \"1000000 per 1 minute\",\n      \"gpt-4-0314\": \"1000000 per 1 minute\",\n      \"gpt-4\": \"1000000 per 1 minute\",\n      \"gpt-3.5-turbo-0125\": \"50000000 per 1 minute\",\n      \"gpt-3.5-turbo\": \"50000000 per 1 minute\",\n      \"gpt-3.5-turbo-1106\": \"50000000 per 1 minute\"\n    }\n  },\n  \"summary_llm_config\": {\n    \"rate_limit\": {\n      \"gpt-4o\": \"30000000 per 1 minute\",\n      \"gpt-4o-2024-08-06\": \"30000000 per 1 minute\",\n      \"gpt-4o-2024-05-13\": \"30000000 per 1 minute\",\n      \"gpt-4o-mini\": \"150000000 per 1 minute\",\n      \"gpt-4o-mini-2024-07-18\": \"150000000 per 1 minute\",\n      \"gpt-4-turbo\": \"2000000 per 1 minute\",\n      \"gpt-4-turbo-2024-04-09\": \"2000000 per 1 minute\",\n      \"gpt-4-0613\": \"1000000 per 1 minute\",\n      \"gpt-4-0314\": \"1000000 per 1 minute\",\n      \"gpt-4\": \"1000000 per 1 minute\",\n      \"gpt-3.5-turbo-0125\": \"50000000 per 1 minute\",\n      \"gpt-3.5-turbo\": \"50000000 per 1 minute\",\n      \"gpt-3.5-turbo-1106\": \"50000000 per 1 minute\"\n    }\n  },\n  \"embedding_config\": {\n    \"rate_limit\": \"10000000 per 1 minute\"\n  }\n}\n"
  },
  {
    "path": "src/paperqa/configs/wikicrow.json",
    "content": "{\n  \"llm\": \"gpt-4-turbo-2024-04-09\",\n  \"llm_config\": null,\n  \"summary_llm\": \"gpt-4-turbo-2024-04-09\",\n  \"summary_llm_config\": null,\n  \"embedding\": \"hybrid-text-embedding-3-small\",\n  \"embedding_config\": null,\n  \"temperature\": 0.0,\n  \"batch_size\": 1,\n  \"texts_index_mmr_lambda\": 1.0,\n  \"verbosity\": 0,\n  \"answer\": {\n    \"evidence_k\": 25,\n    \"evidence_retrieval\": true,\n    \"evidence_summary_length\": \"about 300 words\",\n    \"evidence_skip_summary\": false,\n    \"answer_max_sources\": 12,\n    \"answer_length\": \"about 200 words, but can be longer\",\n    \"max_concurrent_requests\": 4,\n    \"answer_filter_extra_background\": false\n  },\n  \"parsing\": {\n    \"use_doc_details\": true,\n    \"reader_config\": {\n      \"chunk_chars\": 7000,\n      \"overlap\": 1750\n    },\n    \"citation_prompt\": \"Provide the citation for the following text in MLA Format. Do not write an introductory sentence. If reporting date accessed, the current year is 2024\\n\\n{text}\\n\\nCitation:\",\n    \"structured_citation_prompt\": \"Extract the title, authors, and doi as a JSON from this MLA citation. If any field can not be found, return it as null. Use title, authors, and doi as keys, author's value should be a list of authors. {citation}\\n\\nCitation JSON:\",\n    \"disable_doc_valid_check\": false\n  },\n  \"prompts\": {\n    \"summary\": \"Summarize the excerpt below to help answer a question.\\n\\nExcerpt from {citation}\\n\\n----\\n\\n{text}\\n\\n----\\n\\nQuestion: {question}\\n\\nDo not directly answer the question, instead summarize to give evidence to help answer the question. Stay detailed; report specific numbers, equations, or direct quotes (marked with quotation marks). Reply \\\"Not applicable\\\" if the excerpt is irrelevant. At the end of your response, provide an integer score from 1-10 on a newline indicating relevance to question. Do not explain your score.\\n\\nRelevant Information Summary ({summary_length}):\",\n    \"qa\": \"Answer the question below with the context.\\n\\nContext (with relevance scores):\\n\\n{context}\\n\\n----\\n\\nQuestion: {question}\\n\\nWrite an answer based on the context. If the context provides insufficient information and the question cannot be directly answered, reply \\\"I cannot answer.\\\" For each part of your answer, indicate which sources most support it via citation keys at the end of sentences, like (pqac-1234abcd). Only cite from the context below and only use the valid keys. Write in the style of a Wikipedia article, with concise sentences and coherent paragraphs. The context comes from a variety of sources and is only a summary, so there may inaccuracies or ambiguities. Make sure the gene_names exactly match the gene name in the question before using a context. If quotes are present and relevant, use them in the answer. This answer will go directly onto Wikipedia, so do not add any extraneous information. Do not reference this prompt or your context. Do not include general summary information, it will be provided in an \\\"Overview\\\" section. Do not include the section title in your output. Avoid using adverb phrases like \\\"furthermore\\\", \\\"additionally\\\", and \\\"moreover\\\".\\n\\nAnswer ({answer_length}):\",\n    \"select\": \"Select papers that may help answer the question below. Papers are listed as $KEY: $PAPER_INFO. Return a list of keys, separated by commas. Return \\\"None\\\", if no papers are applicable. Choose papers that are relevant, from reputable sources, and timely (if the question requires timely information).\\n\\nQuestion: {question}\\n\\nPapers: {papers}\\n\\nSelected keys:\",\n    \"pre\": null,\n    \"post\": null,\n    \"system\": \"Answer in a direct and concise tone.\",\n    \"use_json\": true,\n    \"summary_json\": \"Excerpt from {citation}\\n\\n----\\n\\n{text}\\n\\n----\\n\\nQuestion: {question}\\n\\n\",\n    \"summary_json_system\": \"Provide a summary of the relevant information that could help answer the question based on the excerpt. The excerpt may be irrelevant. Do not directly answer the question - only summarize relevant information. \\n\\nRespond with the following JSON format:\\n\\n{{\\n  \\\"summary\\\": \\\"...\\\",\\n  \\\"relevance_score\\\": \\\"...\\\",\\n  \\\"gene_name: \\\"...\\\"\\n}}\\n\\nwhere `summary` is relevant information from text - {summary_length}, \\n`gene_name` is the gene discussed in the excerpt (may be different than query), and `relevance_score` is the relevance of `summary` to answer the question (integer out of 10)\"\n  },\n  \"agent\": {\n    \"agent_llm\": \"gpt-4-turbo-2024-04-09\",\n    \"agent_type\": \"ToolSelector\",\n    \"agent_system_prompt\": \"You are a helpful AI assistant.\",\n    \"agent_prompt\": \"Answer question: {question}\\n\\nSearch for papers, gather evidence, collect papers cited in evidence then re-gather evidence, answer, and complete. Gathering evidence will do nothing if you have not done a new search or collected new papers. If you do not have enough evidence to generate a good answer, you can:\\n- Search for more papers (preferred)\\n- Collect papers cited by previous evidence (preferred)\\n- Gather more evidence using a different phrase\\nIf you search for more papers or collect new papers cited by previous evidence, remember to gather evidence again. Once you have five or more pieces of evidence from multiple sources, or you have tried a few times, call the {complete_tool_name} tool to terminate. The current status of evidence/papers/cost is {status}\",\n    \"search_count\": 12,\n    \"timeout\": 500.0,\n    \"tool_names\": null\n  }\n}\n"
  },
  {
    "path": "src/paperqa/contrib/__init__.py",
    "content": "from .zotero import ZoteroDB\n\n__all__ = [\"ZoteroDB\"]\n"
  },
  {
    "path": "src/paperqa/contrib/openreview_paper_helper.py",
    "content": "import json\nimport logging\nimport os\nfrom pathlib import Path\nfrom typing import Any\n\nimport anyio\nimport httpx\nimport httpx_aiohttp\nfrom aviary.core import Message\nfrom lmi import LiteLLMModel\nfrom pydantic import BaseModel, Field\n\nfrom paperqa import Docs, Settings\n\ntry:\n    import openreview\nexcept ImportError:\n    openreview = None\n\nlogger = logging.getLogger(__name__)\n\n\nclass PaperSuggestion(BaseModel):\n    submission_id: str = Field(description=\"The ID of the submission\")\n    explanation: str = Field(description=\"Reasoning for why this paper is relevant\")\n\n\nclass RelevantPapersResponse(BaseModel):\n    suggested_papers: list[PaperSuggestion] = Field(\n        description=\"List of suggested papers with their IDs and explanations\"\n    )\n    reasoning_step_by_step: str = Field(\n        description=\"Step-by-step reasoning for the selection\"\n    )\n\n\nRELEVANT_PAPERS_SCHEMA = RelevantPapersResponse.model_json_schema()\n\n\nclass OpenReviewPaperHelper:\n    def __init__(\n        self,\n        settings: Settings,\n        venue_id: str | None = \"ICLR.cc/2025/Conference\",\n        username: str | None = None,\n        password: str | None = None,\n    ) -> None:\n        self.settings = settings\n        Path(settings.agent.index.paper_directory).mkdir(parents=True, exist_ok=True)\n        if openreview is None:\n            raise ImportError(\n                \"openreview requires the 'openreview-py' extra. Please run: `pip\"\n                \" install paper-qa[openreview]`.\"\n            )\n        self.client = openreview.api.OpenReviewClient(\n            baseurl=\"https://api2.openreview.net\",\n            username=username or os.getenv(\"OPENREVIEW_USERNAME\"),\n            password=password or os.getenv(\"OPENREVIEW_PASSWORD\"),\n        )\n        self.venue_id = venue_id\n        self.llm_model = LiteLLMModel(\n            name=self.settings.llm, config=self.settings.llm_config\n        )\n\n    def get_venues(self) -> list[str]:\n        \"\"\"Get list of available venues.\"\"\"\n        return self.client.get_group(id=\"venues\").members\n\n    def get_submissions(self) -> list[Any]:\n        \"\"\"Get all submissions for the current venue.\"\"\"\n        logger.info(f\"Fetching submissions for venue {self.venue_id}\")\n        return self.client.get_all_notes(content={\"venueid\": self.venue_id})\n\n    def create_submission_string(self, submissions: list[Any]) -> str:\n        \"\"\"Creates a string containing the id, title, and abstract of all submissions.\"\"\"\n        submission_info_string = \"\"\n        for submission in submissions:\n            paper = {\n                \"submission_id\": submission.id,\n                \"title\": submission.content[\"title\"][\"value\"],\n                \"abstract\": submission.content[\"abstract\"][\"value\"],\n            }\n            submission_info_string += f\"{paper}\\n\"\n        return submission_info_string\n\n    async def fetch_relevant_papers(self, question: str) -> dict[str, Any]:\n        \"\"\"Get relevant papers for a given question using LLM.\"\"\"\n        submissions = self.get_submissions()\n        submission_string = self.create_submission_string(submissions)\n\n        chunk_size = self.settings.parsing.reader_config[\"chunk_chars\"]\n        if len(submission_string) > chunk_size:\n            chunks = [\n                submission_string[i : i + chunk_size]\n                for i in range(0, len(submission_string), chunk_size)\n            ]\n        else:\n            chunks = [submission_string]\n        relevant_papers = []\n        for chunk in chunks:\n            logger.info(f\"Fetching relevant papers for question: {question}\")\n            relevant_papers += await self._get_relevant_papers_chunk(question, chunk)\n        subs = [s for s in submissions if s.id in set(relevant_papers)]\n        await self.download_papers(subs)\n        return {sub.id: sub for sub in subs}\n\n    async def _get_relevant_papers_chunk(self, question: str, chunk: str) -> list[Any]:\n        prompt = (\n            chunk\n            + \"You are the helper model that aims to get up to 20 most relevant papers\"\n            \" for the user's question. \" + \"User's question:\\n\"\n        )\n\n        response = await self.llm_model.call_single(\n            messages=[Message(role=\"user\", content=prompt + question)],\n            output_type=RELEVANT_PAPERS_SCHEMA,\n        )\n\n        content = json.loads(str(response.text))\n        return [p[\"submission_id\"] for p in content[\"suggested_papers\"]]\n\n    async def download_papers(self, submissions: list[Any]) -> None:\n        \"\"\"Download PDFs for given submissions.\"\"\"\n        downloaded_papers = Path(  # noqa: ASYNC240\n            self.settings.agent.index.paper_directory\n        ).rglob(\"*.pdf\")\n        downloaded_ids = [p.stem for p in downloaded_papers]\n        logger.info(\"Downloading PDFs for relevant papers.\")\n        for submission in submissions:\n            if submission.id not in downloaded_ids:\n                await self._download_pdf(submission)\n\n    async def _download_pdf(self, submission: Any) -> bool:\n        \"\"\"Download a single PDF.\"\"\"\n        pdf_link = f\"https://openreview.net/{submission.content['pdf']['value']}\"\n        async with httpx_aiohttp.HttpxAiohttpClient() as client:\n            response = await client.get(pdf_link)\n        if response.status_code == httpx.codes.OK.value:\n            async with await anyio.open_file(\n                f\"{self.settings.agent.index.paper_directory}/{submission.id}.pdf\", \"wb\"\n            ) as f:\n                await f.write(response.content)\n            return True\n        logger.warning(\n            f\"Failed to download the PDF. Status code: {response.status_code}, text:\"\n            f\" {response.text}\"\n        )\n        return False\n\n    async def aadd_docs(\n        self, subs: dict[str, Any] | None = None, docs: Docs | None = None\n    ) -> Docs:\n        if docs is None:\n            docs = Docs()\n        for doc_path in Path(  # noqa: ASYNC240\n            self.settings.agent.index.paper_directory\n        ).rglob(\"*.pdf\"):\n            sub = subs.get(doc_path.stem) if subs is not None else None\n            if sub:\n                await docs.aadd(\n                    doc_path,\n                    settings=self.settings,\n                    citation=sub.content[\"_bibtex\"][\"value\"],\n                    title=sub.content[\"title\"][\"value\"],\n                    doi=\"None\",\n                    authors=sub.content[\"authors\"][\"value\"],\n                )\n            else:\n                await docs.aadd(doc_path, settings=self.settings)\n        return docs\n"
  },
  {
    "path": "src/paperqa/contrib/zotero.py",
    "content": "\"\"\"This module gets PDF files from the user's Zotero library.\"\"\"\n\nimport asyncio\nimport logging\nimport os\nfrom collections.abc import Awaitable\nfrom pathlib import Path\nfrom typing import cast\n\nfrom paperqa_pymupdf import parse_pdf_to_pages\nfrom pydantic import BaseModel\n\ntry:\n    from pyzotero import zotero\nexcept ImportError as e:\n    raise ImportError(\n        \"zotero requires the 'zotero' extra for 'pyzotero'. Please:\"\n        \" `pip install paper-qa[zotero]`.\"\n    ) from e\nfrom paperqa.paths import PAPERQA_DIR\nfrom paperqa.readers import PDFParserFn\n\n\nclass ZoteroPaper(BaseModel):\n    \"\"\"A paper from Zotero.\n\n    Attributes:\n    ----------\n    key : str\n        The citation key.\n    title : str\n        The title of the item.\n    pdf : Path\n        The path to the PDF for the item (pass to `paperqa.Docs`)\n    num_pages : int\n        The number of pages in the PDF.\n    zotero_key : str\n        The Zotero key for the item.\n    details : dict\n        The full item details from Zotero.\n    \"\"\"\n\n    key: str\n    title: str\n    pdf: Path\n    num_pages: int\n    zotero_key: str\n    details: dict\n\n    def __str__(self) -> str:\n        \"\"\"Return the title of the paper.\"\"\"\n        return (\n            f'ZoteroPaper(\\n    key = \"{self.key}\",\\ntitle = \"{self.title}\",\\n    pdf ='\n            f' \"{self.pdf}\",\\n    num_pages = {self.num_pages},\\n    zotero_key ='\n            f' \"{self.zotero_key}\",\\n    details = ...\\n)'\n        )\n\n\nclass ZoteroDB(zotero.Zotero):\n    \"\"\"An extension of pyzotero.zotero.Zotero to interface with paperqa.\n\n    This class automatically reads in your `ZOTERO_USER_ID` and `ZOTERO_API_KEY`\n    from your environment variables. If you do not have these, see\n    step 2 of https://github.com/urschrei/pyzotero#quickstart.\n\n    This class will download PDFs from your Zotero library and store them in\n    `~/.paperqa/zotero` by default. To use this class, call the `iterate`\n    method, which returns a `paperqa.Docs` object.\n    \"\"\"\n\n    def __init__(\n        self,\n        *,\n        library_type: str = \"user\",\n        library_id: str | None = None,\n        api_key: str | None = None,\n        storage: str | os.PathLike | None = None,\n        parse_pdf: PDFParserFn = parse_pdf_to_pages,\n        **kwargs,\n    ):\n        self.logger = logging.getLogger(\"ZoteroDB\")\n\n        if library_id is None:\n            self.logger.info(\"Attempting to get ZOTERO_USER_ID from `os.environ`...\")\n            if \"ZOTERO_USER_ID\" not in os.environ:\n                raise ValueError(\n                    \"ZOTERO_USER_ID not set. Please navigate to\"\n                    \" https://www.zotero.org/settings/keys and get your user ID\"\n                    \" from the text 'Your userID for use in API calls is [XXXXXX]'.\"\n                    \" Then, set the environment variable ZOTERO_USER_ID to this value.\"\n                )\n            library_id = os.environ[\"ZOTERO_USER_ID\"]\n\n        if api_key is None:\n            self.logger.info(\"Attempting to get ZOTERO_API_KEY from `os.environ`...\")\n            if \"ZOTERO_API_KEY\" not in os.environ:\n                raise ValueError(\n                    \"ZOTERO_API_KEY not set. Please navigate to\"\n                    \" https://www.zotero.org/settings/keys and create a new API key\"\n                    \" with access to your library.\"\n                    \" Then, set the environment variable ZOTERO_API_KEY to this value.\"\n                )\n            api_key = os.environ[\"ZOTERO_API_KEY\"]\n\n        self.logger.info(f\"Using library ID: {library_id} with type: {library_type}.\")\n\n        if storage is None:\n            storage = PAPERQA_DIR / \"zotero\"\n\n        self.logger.info(f\"Using cache location: {storage}\")\n        self.storage = Path(storage)\n        self._parse_pdf = parse_pdf\n\n        super().__init__(\n            library_type=library_type, library_id=library_id, api_key=api_key, **kwargs\n        )\n\n    def get_pdf(self, item: dict) -> Path | None:\n        \"\"\"Gets a filename for a given Zotero key for a PDF.\n\n        If the PDF is not found locally, the PDF will be downloaded to a local file at the correct key.\n        If no PDF exists for the file, None is returned.\n\n        Parameters\n        ----------\n        item : dict\n            An item from `pyzotero`. Should have a `key` field, and also have an entry\n            `links->attachment->attachmentType == application/pdf`.\n        \"\"\"\n        if not isinstance(item, dict):\n            raise TypeError(\"Pass the full item of the paper. The item must be a dict.\")\n\n        pdf_key = _extract_pdf_key(item)\n\n        if pdf_key is None:\n            return None\n\n        pdf_path = self.storage / (pdf_key + \".pdf\")\n\n        if not pdf_path.exists():\n            pdf_path.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)\n            self.logger.info(f\"|  Downloading PDF for: {_get_citation_key(item)}\")\n            self.dump(pdf_key, pdf_path)\n\n        return pdf_path\n\n    def iterate(  # noqa: PLR0912\n        self,\n        limit: int = 25,\n        start: int = 0,\n        q: str | None = None,\n        qmode: str | None = None,\n        since: str | None = None,\n        tag: str | None = None,\n        sort: str | None = None,\n        direction: str | None = None,\n        collection_name: str | None = None,\n    ):\n        \"\"\"Given a search query, this will lazily iterate over papers in a Zotero library, downloading PDFs as needed.\n\n        This will download all PDFs in the query.\n        For information on parameters, see\n        https://pyzotero.readthedocs.io/en/latest/?badge=latest#zotero.Zotero.add_parameters\n        For extra information on the query, see\n        https://www.zotero.org/support/dev/web_api/v3/basics#search_syntax.\n\n        For each item, it will return a `ZoteroPaper` object, which has the following fields:\n\n            - `pdf`: The path to the PDF for the item (pass to `paperqa.Docs`)\n            - `key`: The citation key.\n            - `title`: The title of the item.\n            - `details`: The full item details from Zotero.\n\n        Parameters\n        ----------\n        q : str, optional\n            Quick search query. Searches only titles and creator fields by default.\n            Control with `qmode`.\n        qmode : str, optional\n            Quick search mode. One of `titleCreatorYear` or `everything`.\n        since : int, optional\n            Only return objects modified after the specified library version.\n        tag : str, optional\n            Tag search. Can use `AND` or `OR` to combine tags.\n        sort : str, optional\n            The name of the field to sort by. One of dateAdded, dateModified,\n            title, creator, itemType, date, publisher, publicationTitle,\n            journalAbbreviation, language, accessDate, libraryCatalog, callNumber,\n            rights, addedBy, numItems (tags).\n        direction : str, optional\n            asc or desc.\n        limit : int, optional\n            The maximum number of items to return. Default is 25. You may use the `start`\n            parameter to continue where you left off.\n        start : int, optional\n            The index of the first item to return. Default is 0.\n        \"\"\"\n        query_kwargs = {}\n\n        if q is not None:\n            query_kwargs[\"q\"] = q\n        if qmode is not None:\n            query_kwargs[\"qmode\"] = qmode\n        if since is not None:\n            query_kwargs[\"since\"] = since\n        if tag is not None:\n            query_kwargs[\"tag\"] = tag\n        if sort is not None:\n            query_kwargs[\"sort\"] = sort\n        if direction is not None:\n            query_kwargs[\"direction\"] = direction\n\n        if collection_name is not None and query_kwargs:\n            raise ValueError(\n                \"You cannot specify a `collection_name` and search query\"\n                \" simultaneously!\"\n            )\n\n        max_limit = 100\n\n        items: list = []\n        pdfs: list[Path] = []\n        i = 0\n        actual_i = 0\n        num_remaining = limit\n\n        collection_id = None\n        if collection_name:\n            collection_id = self._get_collection_id(\n                collection_name\n            )  # raise error if not found\n\n        while num_remaining > 0:\n            cur_limit = min(max_limit, num_remaining)\n            self.logger.info(f\"Downloading new batch of up to {cur_limit} papers.\")\n\n            if collection_id:\n                _items = self._sliced_collection_items(\n                    collection_id, limit=cur_limit, start=i\n                )\n            else:\n                _items = self.top(**query_kwargs, limit=cur_limit, start=i)\n\n            if len(_items) == 0:\n                break\n            i += cur_limit\n            self.logger.info(\"Downloading PDFs.\")\n            _pdfs = [self.get_pdf(item) for item in _items]\n\n            # Filter:\n            for item, pdf in zip(_items, _pdfs, strict=True):\n                no_pdf = item is None or pdf is None\n                is_duplicate = pdf in pdfs\n\n                if no_pdf or is_duplicate:\n                    continue\n                pdf = cast(\"Path\", pdf)\n                title = item[\"data\"].get(\"title\", \"\")\n                if len(items) >= start:\n                    parsed_text = self._parse_pdf(pdf)\n                    if isinstance(parsed_text, Awaitable):\n                        parsed_text = asyncio.run(parsed_text)\n                    if not isinstance(parsed_text.content, dict):\n                        raise ValueError(\n                            \"The content type coming from the PDF parser\"\n                            f\" should be a dict, not {type(parsed_text.content)},\"\n                            \" did you misspecify the PDF parsing function?\"\n                        )\n                    yield ZoteroPaper(\n                        key=_get_citation_key(item),\n                        title=title,\n                        pdf=pdf,\n                        num_pages=len(parsed_text.content),\n                        details=item,\n                        zotero_key=item[\"key\"],\n                    )\n                    actual_i += 1\n\n                items.append(item)\n                pdfs.append(pdf)\n\n            num_remaining = limit - actual_i\n\n        self.logger.info(\"Finished downloading papers. Now creating Docs object.\")\n\n    def _sliced_collection_items(self, collection_id, limit, start):\n        items = self.collection_items(collection_id)\n        items = items[start:]\n        if len(items) < limit:\n            return items\n        return items[:limit]\n\n    def _get_collection_id(self, collection_name: str) -> str:\n        \"\"\"Get the collection id for a given collection name\n            Raises ValueError if collection not found\n        Args:\n            collection_name (str): The name of the collection.\n\n        Returns:\n            str: collection id\n        \"\"\"  # noqa: D205\n        # specific collection\n        collections = self.collections()\n        collection_id = \"\"\n\n        for collection in collections:\n            name = collection[\"data\"][\"name\"]\n            if name == collection_name:\n                collection_id = collection[\"data\"][\"key\"]\n                break\n\n        if collection_id:\n            coll_items = self.collection_items(collection_id)\n            self.logger.info(\n                f\"Collection '{collection_name}' found: {len(coll_items)} items\"\n            )\n\n        else:\n            raise ValueError(f\"Collection '{collection_name}' not found\")\n        return collection_id\n\n\ndef _get_citation_key(item: dict) -> str:\n    if (\n        \"creators\" not in item.get(\"data\", {})\n        or len(item[\"data\"][\"creators\"]) == 0\n        or \"lastName\" not in item[\"data\"][\"creators\"][0]\n        or \"title\" not in item[\"data\"]\n        or \"date\" not in item[\"data\"]\n    ):\n        return item[\"key\"]\n\n    last_name = item[\"data\"][\"creators\"][0][\"lastName\"]\n    short_title = \"\".join(item[\"data\"][\"title\"].split(\" \")[:3])\n    date = item[\"data\"][\"date\"]\n\n    # Delete non-alphanumeric characters:\n    short_title = \"\".join([c for c in short_title if c.isalnum()])\n    last_name = \"\".join([c for c in last_name if c.isalnum()])\n    date = \"\".join([c for c in date if c.isalnum()])\n\n    return f\"{last_name}_{short_title}_{date}_{item['key']}\".replace(\" \", \"\")\n\n\ndef _extract_pdf_key(item: dict) -> str | None:\n    \"\"\"Extract the PDF key from a Zotero item.\"\"\"\n    if \"links\" not in item:\n        return None\n\n    if \"attachment\" not in item[\"links\"]:\n        return None\n\n    attachments = item[\"links\"][\"attachment\"]\n\n    if not isinstance(attachments, dict):\n        # Find first attachment with attachmentType == application/pdf:\n        for attachment in attachments:\n            # TODO: This assumes there's only one PDF attachment.\n            if attachment[\"attachmentType\"] == \"application/pdf\":\n                break\n    else:\n        attachment = attachments\n\n    if \"attachmentType\" not in attachment:\n        return None\n\n    if attachment[\"attachmentType\"] != \"application/pdf\":\n        return None\n\n    return attachment[\"href\"].split(\"/\")[-1]\n"
  },
  {
    "path": "src/paperqa/core.py",
    "content": "import json\nimport logging\nimport re\nfrom collections.abc import Callable, Sequence\nfrom typing import Any, ClassVar\n\nimport litellm\nfrom aviary.core import Message\nfrom lmi import LLMModel, LLMResult\nfrom pydantic import JsonValue\n\nfrom paperqa.prompts import text_with_tables_prompt_template\nfrom paperqa.types import Context, Text, create_multimodal_message\nfrom paperqa.utils import extract_score, strip_citations\n\nlogger = logging.getLogger(__name__)\n\n\ndef llm_parse_json(text: str) -> dict[str, JsonValue]:\n    \"\"\"Read LLM output and extract JSON data from it.\"\"\"\n    # Removing <think> tags for reasoning models\n    ptext = re.sub(r\"<think>.*?</think>\", \"\", text, flags=re.DOTALL).strip()\n\n    # fetches from markdown ```json if present\n    ptext = ptext.split(\"```json\")[-1].split(\"```\")[0]\n\n    # Fix specific case with raw fractions in relevance_score\n    ptext = re.sub(\n        r'\"relevance_score\"\\s*:\\s*(\\d+)/(\\d+)',\n        lambda m: f'\"relevance_score\": {round(int(m.group(1)) / int(m.group(2)) * 10)}',\n        ptext,\n    )\n\n    # Wrap non-JSON text in a dictionary\n    if \"{\" not in ptext and \"}\" not in ptext:\n        ptext = json.dumps({\"summary\": ptext})\n\n    # Remove any introductory/closing text and ensure {} to make it a valid JSON\n    ptext = (\"{\" + ptext.split(\"{\", 1)[-1]).rsplit(\"}\", 1)[0] + \"}\"\n\n    def escape_newlines(match: re.Match) -> str:\n        return match.group(0).replace(\"\\n\", \"\\\\n\")\n\n    # Match anything between double quotes\n    # including escaped quotes and other escaped characters.\n    # https://regex101.com/r/VFcDmB/1\n    ptext = re.sub(r'\"(?:[^\"\\\\]|\\\\.)*\"', escape_newlines, ptext)\n\n    # Ensure that any backslashes in the string that are not part\n    # of a valid escape sequence are properly escaped\n    # https://regex101.com/r/IzMDlI/1\n    ptext = re.sub(r'\\\\([^\"\\\\/bfnrtu])', r\"\\\\\\\\\\1\", ptext)\n\n    def fraction_replacer(match: re.Match) -> str:\n        key = match.group(1)  # The key (unchanged)\n\n        # Case 1: If quoted fraction `\"5/10\"`\n        if match.group(2) and match.group(3):\n            numerator = int(match.group(2))\n            denominator = int(match.group(3))\n\n        # Case 2: If unquoted fraction `5/10`\n        elif match.group(4) and match.group(5):\n            numerator = int(match.group(4))\n            denominator = int(match.group(5))\n\n        else:\n            return match.group(0)  # No change if no fraction is found\n\n        fraction_value = round(numerator / denominator * 10)  # Convert to integer\n        return f\"{key}{fraction_value}\"\n\n    # Replace X/Y scores with integer value from 0-10\n    # e.g. \"relevance_score\": \"8/10\" -> \"relevance_score\": 8\n    # e.g. \"relevance_score\": 3/5 -> \"relevance_score\": 6\n    ptext = re.sub(\n        r'(\"\\s*(?:relevance|score)[\\w\\s\\-]*\"\\s*:\\s*)(?:\"(\\d+)\\s*/\\s*(\\d+)\"|(\\d+)\\s*/\\s*(\\d+))',\n        fraction_replacer,\n        ptext,\n    )\n\n    # Add missing commas after fields where another key follows\n    ptext = re.sub(r'(?<=[}\\]0-9\"])\\s*(?=\"[^\"\\\\]*\"\\s*:)', \", \", ptext)\n\n    # Remove extra commas\n    ptext = re.sub(r\",\\s*,+\", \",\", ptext)  # Remove multiple consecutive commas\n    ptext = re.sub(r\",\\s*}\", \"}\", ptext)  # Remove trailing commas before closing brace\n    ptext = re.sub(r\"\\{\\s*,\", \"{\", ptext)  # Remove leading commas inside object\n\n    # Try to parse the JSON normally first\n    try:\n        data = json.loads(ptext)\n    except json.JSONDecodeError as e:\n        # If normal parsing fails, try to handle nested quotes case\n        if \"summary\" in ptext and '\"relevance_score\"' in ptext:\n            # Extract summary and relevance_score directly using regex\n            summary_match = re.search(\n                r'\"summary\"\\s*:\\s*\"(.*?)\",\\s*\"relevance_score\"', ptext, re.DOTALL\n            )\n            score_match = re.search(r'\"relevance_score\"\\s*:\\s*\"?(\\d+)\"?', ptext)\n            if summary_match and score_match:\n                return {\n                    \"summary\": summary_match.group(1).replace(r\"\\'\", \"'\"),\n                    \"relevance_score\": int(score_match.group(1)),\n                }\n\n        raise ValueError(f\"Failed to load JSON from text {text!r}.\") from e\n\n    # Handling incorrect key names for \"relevance_score\"\n    for key in list(data):  # List is here to copy keys, since we're in-place mutating\n        if re.search(r\"relevance|score\", key, re.IGNORECASE):\n            data[\"relevance_score\"] = data.pop(key)  # Renaming key\n\n    # Handling float, str values for relevance_score\n    if \"relevance_score\" in data and not isinstance(data[\"relevance_score\"], int):\n        try:\n            data[\"relevance_score\"] = round(float(data[\"relevance_score\"]))\n        except ValueError as exc:\n            raise ValueError(\n                f\"Failed to extract 'relevance_score' of {data['relevance_score']!r}\"\n                \" to an integer.\"\n            ) from exc\n\n    return data\n\n\nclass LLMContextError(ValueError):\n    retryable: ClassVar[bool]\n    help_message: ClassVar[str]  # Eventually passed to logger.exception\n\n    def __init__(self, message: str, llm_results: list[LLMResult]) -> None:\n        super().__init__(message)\n        self.llm_results = llm_results  # House so we can cost track across retries\n\n\nclass LLMBadContextJSONError(LLMContextError):\n    \"\"\"Retryable exception for when the LLM gives back bad JSON.\"\"\"\n\n    retryable = True\n    help_message = (\n        \"Abandoning this context creation.\"\n        \" Your model may not be capable of supporting JSON output\"\n        \" or our parsing technique could use some work. Try\"\n        \" a different model or specify `Settings(prompts={'use_json': False})`.\"\n        \" Or, feel free to just ignore this message, as many contexts are\"\n        \" concurrently made and we're not attached to any one given context.\"\n    )\n\n\nclass LLMContextTimeoutError(LLMContextError):\n    \"\"\"Non-retryable exception for when the LLM call times out.\"\"\"\n\n    retryable = False\n    help_message = (\n        \"Timeout when creating a context, abandoning it.\"\n        \" If you see this error frequently, consider increasing the timeout in\"\n        \" Settings(summary_llm_config=...). Or, feel free to just ignore this message,\"\n        \" as many contexts are concurrently made and we're not attached to any one\"\n        \" given context.\"\n    )\n\n\nclass LLMContextRequestFailedError(LLMContextError):\n    \"\"\"Non-retryable exception for when the LLM provider fails to respond.\n\n    Kind of a catch-all for intermittent failures, safety refusals, etc.\n    Catches all litellm.BadRequestErrors and litellm.MidStreamFallbackErrors.\n    \"\"\"\n\n    retryable = False\n    help_message = (\n        \"Response error when creating a context, abandoning it.\"\n        \" If you see this error frequently, the summary_llm endpoint is either\"\n        \" misconfigured or is having issues.\"\n    )\n\n\nasync def _map_fxn_summary(  # noqa: PLR0912\n    text: Text,\n    question: str,\n    summary_llm_model: LLMModel | None,\n    prompt_templates: tuple[str, str] | None,\n    extra_prompt_data: dict[str, str] | None = None,\n    parser: Callable[[str], dict[str, Any]] | None = None,\n    callbacks: Sequence[Callable[[str], None]] | None = None,\n    skip_citation_strip: bool = False,\n    evidence_text_only_fallback: bool = False,\n    _prior_attempt: LLMContextError | None = None,\n) -> tuple[Context, list[LLMResult]]:\n    \"\"\"Parses the given text and returns a context object with the parser and prompt runner.\n\n    The parser should at least return a dict with `summary`. A `relevant_score` will be used and any\n    extra fields except `question` will be added to the context object. `question` is stripped\n    because it can be incorrectly parsed from LLM outputs when parsing them as JSON.\n\n    Args:\n        text: The text to parse.\n        question: The question to use for summarization.\n        summary_llm_model: The LLM model to use for generating summaries.\n        prompt_templates: Optional two-elements tuple containing templates for the user and system prompts.\n            prompt_templates = (user_prompt_template, system_prompt_template)\n        extra_prompt_data: Optional extra data to pass to the prompt template.\n        parser: Optional parser function to parse LLM output into structured data.\n            Should return dict with at least 'summary' field.\n        callbacks: Optional sequence of callback functions to execute during LLM calls.\n        skip_citation_strip: Optional skipping of citation stripping, if you want to keep in the context.\n        evidence_text_only_fallback: Opt-in flag to allow retrying context creation\n            without media in the completion.\n        _prior_attempt: Optional failure from a prior attempt, for LLM result tracking.\n\n    Returns:\n        A two-tuple of the made Context, and any LLM results made along the way.\n    \"\"\"\n    if _prior_attempt is not None:\n        llm_results = _prior_attempt.llm_results\n        append_msgs = [\n            Message(\n                content=(\n                    \"In a prior attempt, we failed with this failure message:\"\n                    f\" {_prior_attempt!s}.\"\n                )\n            )\n        ]\n    else:\n        llm_results, append_msgs = [], []\n    extras: dict[str, Any] = {}\n    citation = text.name + \": \" + text.doc.formatted_citation\n    used_text_only_fallback = False\n\n    # Strip newlines in case chunking led to blank lines,\n    # but not spaces, to preserve text alignment\n    cleaned_text = text.text.strip(\"\\n\") or \"(no text)\"\n    if summary_llm_model and prompt_templates:\n        unique_media = list(dict.fromkeys(text.media))  # Preserve order\n        table_texts: list[str] = [\n            m.text for m in unique_media if m.info.get(\"type\") == \"table\" and m.text\n        ]\n        data = {\n            \"question\": question,\n            \"citation\": citation,\n            \"text\": (\n                text_with_tables_prompt_template.format(\n                    text=cleaned_text,\n                    citation=citation,\n                    tables=\"\\n\\n\".join(table_texts),\n                )\n                if table_texts\n                else cleaned_text\n            ),\n        } | (extra_prompt_data or {})\n        message_prompt, system_prompt = (pt.format(**data) for pt in prompt_templates)\n        try:\n            try:\n                llm_result = await summary_llm_model.call_single(\n                    messages=[\n                        Message(role=\"system\", content=system_prompt),\n                        (\n                            create_multimodal_message(\n                                text=message_prompt,\n                                image_urls=[i.to_image_url() for i in unique_media],\n                            )\n                            if unique_media\n                            else Message.create_message(text=message_prompt)\n                        ),\n                        *append_msgs,\n                    ],\n                    callbacks=callbacks,\n                    name=\"evidence:\" + text.name,\n                )\n            except litellm.BadRequestError as exc:\n                if not evidence_text_only_fallback:\n                    raise\n                logger.warning(\n                    f\"LLM call to create a context failed with exception {exc!r}\"\n                    f\" on text named {text.name!r}\"\n                    f\" with doc name {text.doc.docname!r} and doc key {text.doc.dockey!r}.\"\n                    f\" Retrying without media.\"\n                )\n                llm_result = await summary_llm_model.call_single(\n                    messages=[\n                        Message(role=\"system\", content=system_prompt),\n                        Message(content=message_prompt),\n                        *append_msgs,\n                    ],\n                    callbacks=callbacks,\n                    name=\"evidence:\" + text.name,\n                )\n                used_text_only_fallback = True\n        except litellm.Timeout as exc:\n            raise LLMContextTimeoutError(\n                f\"LLM call to create a context timed out on text named {text.name!r}.\",\n                llm_results=llm_results,\n            ) from exc\n        except (\n            litellm.exceptions.MidStreamFallbackError,\n            litellm.BadRequestError,\n        ) as exc:\n            # BadRequestError: what is thrown if you directly call an LLM with a bad request\n            # MidStreamFallbackError: what litellm throws if there are fallbacks configured\n            raise LLMContextRequestFailedError(\n                f\"LLM call to create a context failed on text named {text.name!r}.\",\n                llm_results=llm_results,\n            ) from exc\n\n        llm_results.append(llm_result)\n        context = llm_result.text or \"\"\n        if parser:\n            try:\n                result_data = parser(context)\n            except ValueError as exc:\n                raise LLMBadContextJSONError(\n                    f\"Failed to parse JSON from context {context!r} due to: {exc}\",\n                    llm_results=llm_results,\n                ) from exc\n            try:\n                context = result_data.pop(\"summary\")\n                try:\n                    score = (\n                        result_data.pop(\"relevance_score\")\n                        if \"relevance_score\" in result_data\n                        else extract_score(context)\n                    )\n                except ValueError as exc:\n                    raise LLMBadContextJSONError(\n                        f\"Successfully parsed JSON and extracted 'summary' key,\"\n                        f\" but then failed to extract score from context {context!r} due to: {exc}\",\n                        llm_results=llm_results,\n                    ) from exc\n                # just in case question was present\n                result_data.pop(\"question\", None)\n                extras = result_data\n            except KeyError:  # No summary key, so extract from LLM result\n                try:\n                    score = extract_score(context)\n                except ValueError as exc:\n                    raise LLMBadContextJSONError(\n                        f\"Successfully parsed JSON but it had no 'summary' key.\"\n                        f\" Then, the failover to extract score from raw context {context!r}\"\n                        f\" failed due to: {exc}\",\n                        llm_results=llm_results,\n                    ) from exc\n        else:\n            try:\n                score = extract_score(context)\n            except ValueError as exc:\n                raise LLMBadContextJSONError(\n                    f\"Extracting score from raw context {context!r} failed due to: {exc}\",\n                    llm_results=llm_results,\n                ) from exc\n    else:\n        llm_results.append(LLMResult(model=\"\", date=\"\"))\n        context = cleaned_text\n        # If we don't assign scores, just default to 5.\n        # why 5? Because we filter out 0s in another place\n        # and 5/10 is the only default I could come up with\n        score = 5\n    # remove citations that collide with our grounded citations (for the answer LLM)\n    if not skip_citation_strip:\n        context = strip_citations(context)\n\n    if used_text_only_fallback:\n        extras[\"used_images\"] = False\n\n    return (\n        Context(\n            context=context,\n            question=question,\n            text=Text(\n                # Embeddings enable the retrieval of Texts to make Contexts.\n                # Once we already have Contexts, we filter them by score\n                # (and not the underlying Text's embeddings),\n                # so embeddings can be safely dropped from the deepcopy\n                doc=text.doc.model_dump(exclude={\"embedding\"}),\n                **text.model_dump(exclude={\"embedding\", \"doc\"}),\n            ),\n            score=score,\n            **extras,\n        ),\n        llm_results,\n    )\n\n\nasync def map_fxn_summary(**kwargs) -> tuple[Context | None, list[LLMResult]]:\n    if \"_prior_attempt\" in kwargs:\n        raise ValueError(\n            \"_prior_attempt is reserved for internal use only, don't specify it.\"\n        )\n    try:\n        return await _map_fxn_summary(**kwargs)\n    except LLMContextError as exc:\n        if not exc.retryable:\n            logger.exception(\n                \"Non-retryable failure creating a context. %s\", exc.help_message\n            )\n            return None, exc.llm_results\n        try:\n            return await _map_fxn_summary(**kwargs, _prior_attempt=exc)\n        except LLMContextError as exc2:\n            logger.exception(\"Failed twice to create a context. %s\", exc2.help_message)\n            return None, exc2.llm_results\n"
  },
  {
    "path": "src/paperqa/docs.py",
    "content": "from __future__ import annotations\n\nimport asyncio\nimport json\nimport logging\nimport os\nimport re\nimport tempfile\nimport urllib.request\nimport warnings\nfrom collections.abc import Callable, Sequence\nfrom datetime import datetime\nfrom io import BytesIO\nfrom pathlib import Path\nfrom typing import Any, BinaryIO, cast\nfrom uuid import UUID, uuid4\n\nfrom aviary.core import Message\nfrom lmi import Embeddable, EmbeddingModel, LLMModel\nfrom lmi.types import set_llm_session_ids\nfrom lmi.utils import gather_with_concurrency\nfrom pydantic import BaseModel, ConfigDict, Field\n\nfrom paperqa.clients import DEFAULT_CLIENTS, DocMetadataClient\nfrom paperqa.core import llm_parse_json, map_fxn_summary\nfrom paperqa.llms import (\n    NumpyVectorStore,\n    VectorStore,\n)\nfrom paperqa.prompts import CANNOT_ANSWER_PHRASE, EMPTY_CONTEXTS\nfrom paperqa.readers import read_doc\nfrom paperqa.settings import MaybeSettings, get_settings\nfrom paperqa.types import Doc, DocDetails, DocKey, PQASession, Text\nfrom paperqa.utils import (\n    citation_to_docname,\n    maybe_is_html,\n    maybe_is_pdf,\n    maybe_is_text,\n    md5sum,\n)\n\nlogger = logging.getLogger(__name__)\n\n\nclass Docs(BaseModel):  # noqa: PLW1641  # TODO: add __hash__\n    \"\"\"A collection of documents to be used for answering questions.\"\"\"\n\n    model_config = ConfigDict(extra=\"forbid\")\n\n    id: UUID = Field(default_factory=uuid4)\n    docs: dict[DocKey, Doc | DocDetails] = Field(default_factory=dict)\n    texts: list[Text] = Field(default_factory=list)\n    docnames: set[str] = Field(default_factory=set)\n    texts_index: VectorStore = Field(default_factory=NumpyVectorStore)\n    name: str = Field(default=\"default\", description=\"Name of this docs collection\")\n    deleted_dockeys: set[DocKey] = Field(default_factory=set)\n\n    def __eq__(self, other) -> bool:\n        if (\n            not isinstance(other, type(self))\n            or not isinstance(self.texts_index, NumpyVectorStore)\n            or not isinstance(other.texts_index, NumpyVectorStore)\n        ):\n            return NotImplemented\n        return (\n            self.docs == other.docs\n            and len(self.texts) == len(other.texts)\n            and all(\n                self_text == other_text\n                for self_text, other_text in zip(self.texts, other.texts, strict=True)\n            )\n            and self.docnames == other.docnames\n            and self.texts_index == other.texts_index\n            and self.name == other.name\n            # NOTE: ignoring deleted_dockeys\n        )\n\n    def clear_docs(self) -> None:\n        self.texts = []\n        self.docs = {}\n        self.docnames = set()\n        self.texts_index.clear()\n\n    def _get_unique_name(self, docname: str) -> str:\n        \"\"\"Create a unique name given proposed name.\"\"\"\n        suffix = \"\"\n        while docname + suffix in self.docnames:\n            # move suffix to next letter\n            suffix = \"a\" if not suffix else chr(ord(suffix) + 1)\n        docname += suffix\n        return docname\n\n    async def aadd_file(\n        self,\n        file: BinaryIO,\n        citation: str | None = None,\n        docname: str | None = None,\n        dockey: DocKey | None = None,\n        title: str | None = None,\n        doi: str | None = None,\n        authors: list[str] | None = None,\n        settings: MaybeSettings = None,\n        llm_model: LLMModel | None = None,\n        embedding_model: EmbeddingModel | None = None,\n        **kwargs,\n    ) -> str | None:\n        \"\"\"Add a document to the collection.\"\"\"\n        # just put in temp file and use existing method\n        suffix = \".txt\"\n        if maybe_is_pdf(file):\n            suffix = \".pdf\"\n        elif maybe_is_html(file):\n            suffix = \".html\"\n\n        with tempfile.NamedTemporaryFile(suffix=suffix) as f:\n            f.write(file.read())\n            f.seek(0)\n            return await self.aadd(\n                Path(f.name),\n                citation=citation,\n                docname=docname,\n                dockey=dockey,\n                title=title,\n                doi=doi,\n                authors=authors,\n                settings=settings,\n                llm_model=llm_model,\n                embedding_model=embedding_model,\n                **kwargs,\n            )\n\n    async def aadd_url(\n        self,\n        url: str,\n        citation: str | None = None,\n        docname: str | None = None,\n        dockey: DocKey | None = None,\n        settings: MaybeSettings = None,\n        llm_model: LLMModel | None = None,\n        embedding_model: EmbeddingModel | None = None,\n    ) -> str | None:\n        \"\"\"Add a document to the collection.\"\"\"\n        with urllib.request.urlopen(url) as f:  # noqa: ASYNC210, S310\n            # need to wrap to enable seek\n            file = BytesIO(f.read())\n            return await self.aadd_file(\n                file,\n                citation=citation,\n                docname=docname,\n                dockey=dockey,\n                settings=settings,\n                llm_model=llm_model,\n                embedding_model=embedding_model,\n            )\n\n    async def aadd(  # noqa: PLR0912\n        self,\n        path: str | os.PathLike,\n        citation: str | None = None,\n        docname: str | None = None,\n        dockey: DocKey | None = None,\n        title: str | None = None,\n        doi: str | None = None,\n        authors: list[str] | None = None,\n        settings: MaybeSettings = None,\n        llm_model: LLMModel | None = None,\n        embedding_model: EmbeddingModel | None = None,\n        **kwargs,\n    ) -> str | None:\n        \"\"\"Add a document to the collection.\"\"\"\n        all_settings = get_settings(settings)\n        parse_config = all_settings.parsing\n        content_hash = md5sum(path)\n        dockey_is_content_hash = False\n        if dockey is None:\n            dockey = content_hash\n            dockey_is_content_hash = True\n        if llm_model is None:\n            llm_model = all_settings.get_llm()\n        if citation is None:\n            # Peek first chunk\n            texts = await read_doc(\n                path,\n                Doc(  # Fake doc\n                    docname=\"\", citation=\"\", dockey=dockey, content_hash=content_hash\n                ),\n                page_size_limit=parse_config.page_size_limit,\n                parse_media=False,  # Peeking is text only\n                # We only use the first chunk, so let's peek just enough pages for that.\n                # Usually pages 1 - 2 give that,\n                # but in the event page 2 is blank (true for some PDFs),\n                # we read pages 1 - 3 to be safe\n                page_range=(1, 3),\n                parse_pdf=parse_config.parse_pdf,\n                **parse_config.reader_config,\n            )\n            if not texts or not texts[0].text.strip():\n                raise ValueError(f\"Could not read document {path}. Is it empty?\")\n            result = await llm_model.call_single(\n                messages=[\n                    Message(\n                        content=parse_config.citation_prompt.format(text=texts[0].text)\n                    ),\n                ],\n            )\n            citation = cast(\"str\", result.text)\n            if (\n                len(citation) < 3  # noqa: PLR2004\n                or \"Unknown\" in citation\n                or \"insufficient\" in citation\n            ):\n                citation = f\"Unknown, {os.path.basename(path)}, {datetime.now().year}\"\n            del result, texts  # Ensure we don't reuse\n\n        doc = Doc(\n            docname=self._get_unique_name(\n                citation_to_docname(citation) if docname is None else docname\n            ),\n            citation=citation,\n            dockey=dockey,\n            content_hash=content_hash,\n        )\n\n        # try to extract DOI / title from the citation\n        if (doi is title is None) and parse_config.use_doc_details:\n            # TODO: specify a JSON schema here when many LLM providers support this\n            messages = [\n                Message(\n                    content=parse_config.structured_citation_prompt.format(\n                        citation=citation\n                    ),\n                ),\n            ]\n            result = await llm_model.call_single(\n                messages=messages,\n            )\n            # This code below tries to isolate the JSON\n            # based on observed messages from LLMs\n            # it does so by isolating the content between\n            # the first { and last } in the response.\n            # Since the anticipated structure should  not be nested,\n            # we don't have to worry about nested curlies.\n            clean_text = cast(\"str\", result.text).split(\"{\", 1)[-1].split(\"}\", 1)[0]\n            clean_text = \"{\" + clean_text + \"}\"\n            try:\n                citation_json = json.loads(clean_text)\n                if citation_title := citation_json.get(\"title\"):\n                    title = citation_title\n                if citation_doi := citation_json.get(\"doi\"):\n                    doi = citation_doi\n                if citation_author := citation_json.get(\"authors\"):\n                    authors = citation_author\n            except (json.JSONDecodeError, AttributeError):\n                # json.JSONDecodeError: clean_text was not actually JSON\n                # AttributeError: citation_json was not a dict (e.g. a list)\n                logger.warning(\n                    \"Failed to parse all of title, DOI, and authors from the\"\n                    \" ParsingSettings.structured_citation_prompt's response\"\n                    f\" {clean_text}, consider using a manifest file or specifying a\"\n                    \" different citation prompt.\"\n                )\n        # see if we can upgrade to DocDetails\n        # if not, we can progress with a normal Doc\n        # if \"fields_to_overwrite_from_metadata\" is used:\n        # will map \"docname\" to \"key\", and \"dockey\" to \"doc_id\"\n        if (title or doi) and parse_config.use_doc_details:\n            if kwargs.get(\"metadata_client\"):\n                metadata_client = kwargs[\"metadata_client\"]\n            else:\n                metadata_client = DocMetadataClient(\n                    http_client=kwargs.pop(\"http_client\", None),\n                    metadata_clients=kwargs.pop(\"clients\", DEFAULT_CLIENTS),\n                )\n\n            # Query here means a query to a metadata provider\n            query_kwargs: dict[str, Any] = {}\n\n            if doi:\n                query_kwargs[\"doi\"] = doi\n            if authors:\n                query_kwargs[\"authors\"] = authors\n            if title:\n                query_kwargs[\"title\"] = title\n            if dockey_is_content_hash:\n                # if we had an autogenerated dockey, we would like our\n                # metadata to be able to overwrite it if possible\n                doc.fields_to_overwrite_from_metadata = {\n                    d\n                    for d in doc.fields_to_overwrite_from_metadata\n                    if d not in {\"dockey\", \"doc_id\"}\n                }\n\n            doc = await metadata_client.upgrade_doc_to_doc_details(\n                doc, **(query_kwargs | kwargs)\n            )\n\n        parse_media, enrich_media = parse_config.should_parse_and_enrich_media\n        multimodal_kwargs: dict[str, Any] = {\"parse_media\": parse_media}\n        if enrich_media:\n            multimodal_kwargs[\"multimodal_enricher\"] = (\n                all_settings.make_media_enricher()\n            )\n        texts, metadata = await read_doc(\n            path,\n            doc,\n            page_size_limit=parse_config.page_size_limit,\n            parse_pdf=parse_config.parse_pdf,\n            include_metadata=True,\n            **multimodal_kwargs,\n            **parse_config.reader_config,\n        )\n        # loose check to see if document was loaded\n        if metadata.name != \"image\" and (\n            not texts\n            or len(texts[0].text) < 10  # noqa: PLR2004\n            or (\n                not parse_config.disable_doc_valid_check\n                and (\n                    (\n                        # Quick sanity check the text is not just some terse one-page\n                        # 404 message interspersed with newlines. Check here\n                        # instead of maybe_is_text because a 404 HTML page is text\n                        sum(len(t.text.replace(\"\\n\", \"\")) for t in texts[:2])\n                        < 20  # noqa: PLR2004\n                    )\n                    # Use the first few text chunks to avoid potential issues with\n                    # title page parsing in the first chunk\n                    or not maybe_is_text(\"\".join(t.text for t in texts[:5]))\n                )\n            )\n        ):\n            raise ValueError(\n                f\"This does not look like a text document: {path}. Pass disable_check\"\n                \" to ignore this error.\"\n            )\n        if await self.aadd_texts(texts, doc, all_settings, embedding_model):\n            return doc.docname\n        return None\n\n    async def aadd_texts(\n        self,\n        texts: list[Text],\n        doc: Doc,\n        settings: MaybeSettings = None,\n        embedding_model: EmbeddingModel | None = None,\n    ) -> bool:\n        \"\"\"\n        Add chunked texts to the collection.\n\n        This is useful to use if you have already chunked the texts yourself.\n\n        Returns:\n            True if the doc was added, otherwise False if already in the collection.\n        \"\"\"\n        if doc.dockey in self.docs:\n            return False\n        if not texts:\n            raise ValueError(\"No texts to add.\")\n\n        all_settings = get_settings(settings)\n        if not all_settings.parsing.defer_embedding and not embedding_model:\n            # want to embed now!\n            embedding_model = all_settings.get_embedding_model()\n\n        # 0. Short-circuit if it is caught by a filter\n        for doc_filter in all_settings.parsing.doc_filters or []:\n            if not doc.matches_filter_criteria(doc_filter):\n                return False\n\n        # 1. Calculate text embeddings if not already present\n        if embedding_model and texts[0].embedding is None:\n            for t, t_embedding in zip(\n                texts,\n                await embedding_model.embed_documents(\n                    texts=await asyncio.gather(\n                        *(\n                            t.get_embeddable_text(\n                                all_settings.parsing.should_parse_and_enrich_media[1]\n                            )\n                            for t in texts\n                        )\n                    )\n                ),\n                strict=True,\n            ):\n                t.embedding = t_embedding\n        # 2. Update texts' and Doc's name\n        if doc.docname in self.docnames:\n            new_docname = self._get_unique_name(doc.docname)\n            for t in texts:\n                t.name = t.name.replace(doc.docname, new_docname)\n            doc.docname = new_docname\n        # 3. Update self\n        # NOTE: we defer adding texts to the texts index to retrieval time\n        # (e.g. `self.texts_index.add_texts_and_embeddings(texts)`)\n        if doc.docname and doc.dockey:\n            self.docs[doc.dockey] = doc\n            self.texts += texts\n            self.docnames.add(doc.docname)\n            return True\n        return False\n\n    def delete(\n        self,\n        name: str | None = None,\n        docname: str | None = None,\n        dockey: DocKey | None = None,\n    ) -> None:\n        \"\"\"Delete a document from the collection.\"\"\"\n        # name is an alias for docname\n        if name and docname and name != docname:\n            raise ValueError(\n                \"When specifying both name and docname for deletion,\"\n                f\" they need to match. The inputs were {name=} and {docname=}.\"\n            )\n        if name is not None:\n            warnings.warn(\n                \"The 'name' argument is deprecated in favor of 'docname',\"\n                \" this deprecation will conclude in version 6.\",\n                category=DeprecationWarning,\n                stacklevel=2,\n            )\n        else:\n            name = docname\n\n        if name is not None:\n            doc = next((doc for doc in self.docs.values() if doc.docname == name), None)\n            if doc is None:\n                return\n            if doc.docname and doc.dockey:\n                self.docnames.remove(doc.docname)\n                dockey = doc.dockey\n        del self.docs[dockey]\n        self.deleted_dockeys.add(dockey)\n        self.texts = list(filter(lambda x: x.doc.dockey != dockey, self.texts))\n\n    async def _build_texts_index(\n        self, embedding_model: EmbeddingModel, with_enrichment: bool = False\n    ) -> None:\n        texts = [t for t in self.texts if t not in self.texts_index]\n        # For any embeddings we are supposed to lazily embed, embed them now\n        to_embed = [t for t in texts if t.embedding is None]\n        if to_embed:\n            for t, t_embedding in zip(\n                to_embed,\n                await embedding_model.embed_documents(\n                    texts=await asyncio.gather(\n                        *(t.get_embeddable_text(with_enrichment) for t in to_embed)\n                    )\n                ),\n                strict=True,\n            ):\n                t.embedding = t_embedding\n        await self.texts_index.add_texts_and_embeddings(texts)\n\n    async def retrieve_texts(\n        self,\n        query: str,\n        k: int,\n        settings: MaybeSettings = None,\n        embedding_model: EmbeddingModel | None = None,\n        partitioning_fn: Callable[[Embeddable], int] | None = None,\n    ) -> list[Text]:\n        \"\"\"Perform MMR search with the input query on the internal index.\"\"\"\n        settings = get_settings(settings)\n        if embedding_model is None:\n            embedding_model = settings.get_embedding_model()\n\n        # TODO: should probably happen elsewhere\n        self.texts_index.mmr_lambda = settings.texts_index_mmr_lambda\n\n        await self._build_texts_index(\n            embedding_model,\n            with_enrichment=settings.parsing.should_parse_and_enrich_media[1],\n        )\n        _k = k + len(self.deleted_dockeys)\n        matches: list[Text] = cast(\n            \"list[Text]\",\n            (\n                await self.texts_index.max_marginal_relevance_search(\n                    query,\n                    k=_k,\n                    fetch_k=2 * _k,\n                    embedding_model=embedding_model,\n                    partitioning_fn=partitioning_fn,\n                )\n            )[0],\n        )\n        matches = [m for m in matches if m.doc.dockey not in self.deleted_dockeys]\n        return matches[:k]\n\n    async def aget_evidence(\n        self,\n        query: PQASession | str,\n        settings: MaybeSettings = None,\n        callbacks: Sequence[Callable] | None = None,\n        embedding_model: EmbeddingModel | None = None,\n        summary_llm_model: LLMModel | None = None,\n        partitioning_fn: Callable[[Embeddable], int] | None = None,\n    ) -> PQASession:\n\n        evidence_settings = get_settings(settings)\n        answer_config = evidence_settings.answer\n        prompt_config = evidence_settings.prompts\n\n        session = (\n            PQASession(question=query, config_md5=evidence_settings.md5)\n            if isinstance(query, str)\n            else query\n        )\n\n        if not self.docs and len(self.texts_index) == 0:\n            return session\n\n        if embedding_model is None:\n            embedding_model = evidence_settings.get_embedding_model()\n\n        if summary_llm_model is None:\n            summary_llm_model = evidence_settings.get_summary_llm()\n\n        if answer_config.evidence_retrieval:\n            matches = await self.retrieve_texts(\n                session.question,\n                answer_config.evidence_k,\n                evidence_settings,\n                embedding_model,\n                partitioning_fn=partitioning_fn,\n            )\n        else:\n            matches = self.texts\n\n        matches = (\n            matches[: answer_config.evidence_k]\n            if answer_config.evidence_retrieval\n            else matches\n        )\n\n        prompt_templates = None\n        if not answer_config.evidence_skip_summary:\n            if prompt_config.use_json:\n                prompt_templates = (\n                    prompt_config.summary_json,\n                    prompt_config.summary_json_system,\n                )\n            else:\n                prompt_templates = (\n                    prompt_config.summary,\n                    prompt_config.system,\n                )\n\n        with set_llm_session_ids(session.id):\n            results = await gather_with_concurrency(\n                answer_config.max_concurrent_requests,\n                [\n                    map_fxn_summary(\n                        text=m,\n                        question=session.question,\n                        summary_llm_model=summary_llm_model,\n                        prompt_templates=prompt_templates,\n                        extra_prompt_data={\n                            \"summary_length\": answer_config.evidence_summary_length,\n                            \"citation\": f\"{m.name}: {m.doc.formatted_citation}\",\n                        },\n                        parser=llm_parse_json if prompt_config.use_json else None,\n                        callbacks=callbacks,\n                        skip_citation_strip=answer_config.skip_evidence_citation_strip,\n                        evidence_text_only_fallback=answer_config.evidence_text_only_fallback,\n                    )\n                    for m in matches\n                ],\n            )\n\n        for _, llm_results in results:\n            for r in llm_results:\n                session.add_tokens(r)\n\n        # Filter out failed context creations or irrelevant contexts,\n        # and don't add duplicate contexts\n        session.contexts += list(\n            {\n                c\n                for c, _ in results\n                if c is not None and c.score > 0 and c not in session.contexts\n            }\n        )\n        return session\n\n    async def aquery(\n        self,\n        query: PQASession | str,\n        settings: MaybeSettings = None,\n        callbacks: Sequence[Callable] | None = None,\n        llm_model: LLMModel | None = None,\n        summary_llm_model: LLMModel | None = None,\n        embedding_model: EmbeddingModel | None = None,\n        partitioning_fn: Callable[[Embeddable], int] | None = None,\n    ) -> PQASession:\n        query_settings = get_settings(settings)\n        answer_config = query_settings.answer\n        prompt_config = query_settings.prompts\n\n        if llm_model is None:\n            llm_model = query_settings.get_llm()\n        if summary_llm_model is None:\n            summary_llm_model = query_settings.get_summary_llm()\n        if embedding_model is None:\n            embedding_model = query_settings.get_embedding_model()\n\n        session = (\n            PQASession(question=query, config_md5=query_settings.md5)\n            if isinstance(query, str)\n            else query\n        )\n        contexts = session.contexts\n        if answer_config.get_evidence_if_no_contexts and not contexts:\n            session = await self.aget_evidence(\n                session,\n                callbacks=callbacks,\n                settings=settings,\n                embedding_model=embedding_model,\n                summary_llm_model=summary_llm_model,\n                partitioning_fn=partitioning_fn,\n            )\n            contexts = session.contexts\n        pre_str = None\n        if prompt_config.pre is not None:\n            with set_llm_session_ids(session.id):\n                messages = [\n                    Message(role=\"system\", content=prompt_config.system),\n                    Message(\n                        role=\"user\",\n                        content=prompt_config.pre.format(question=session.question),\n                    ),\n                ]\n                pre = await llm_model.call_single(\n                    messages=messages,\n                    callbacks=callbacks,\n                    name=\"pre\",\n                )\n            session.add_tokens(pre)\n            pre_str = pre.text\n\n        context_str = await query_settings.context_serializer(\n            contexts=contexts,\n            question=session.question,\n            pre_str=pre_str,\n        )\n\n        if len(context_str.strip()) <= EMPTY_CONTEXTS:\n            answer_text = (\n                f\"{CANNOT_ANSWER_PHRASE} this question due to\"\n                f\" {'having no papers' if not self.docs else 'insufficient information.'}.\"\n            )\n            answer_reasoning = None\n        else:\n            with set_llm_session_ids(session.id):\n                prior_answer_prompt = \"\"\n                if prompt_config.answer_iteration_prompt and session.answer:\n                    prior_answer_prompt = prompt_config.answer_iteration_prompt.format(\n                        prior_answer=session.answer\n                    )\n                messages = [\n                    Message(role=\"system\", content=prompt_config.system),\n                    Message(\n                        role=\"user\",\n                        content=prompt_config.qa.format(\n                            context=context_str,\n                            answer_length=answer_config.answer_length,\n                            question=session.question,\n                            example_citation=prompt_config.EXAMPLE_CITATION,\n                            prior_answer_prompt=prior_answer_prompt,\n                        ),\n                    ),\n                ]\n                answer_result = await llm_model.call_single(\n                    messages=messages,\n                    callbacks=callbacks,\n                    name=\"answer\",\n                )\n            answer_text = cast(\"str\", answer_result.text)\n            answer_reasoning = answer_result.reasoning_content\n            session.add_tokens(answer_result)\n        # it still happens\n        if (ex_citation := prompt_config.EXAMPLE_CITATION) in answer_text:\n            answer_text = answer_text.replace(ex_citation, \"\")\n\n        if answer_config.answer_filter_extra_background:\n            answer_text = re.sub(\n                r\"\\([Ee]xtra [Bb]ackground [Ii]nformation\\)\",  # spellchecker: disable-line\n                \"\",\n                answer_text,\n            )\n\n        if prompt_config.post is not None:\n            with set_llm_session_ids(session.id):\n                messages = [\n                    Message(role=\"system\", content=prompt_config.system),\n                    Message(\n                        role=\"user\",\n                        content=prompt_config.post.format(question=session.question),\n                    ),\n                ]\n                post = await llm_model.call_single(\n                    messages=messages,\n                    callbacks=callbacks,\n                    name=\"post\",\n                )\n            answer_text = cast(\"str\", post.text)\n            answer_reasoning = post.reasoning_content\n            session.add_tokens(post)\n            answer_text = f\"{answer_text}\\n\\n{post.text}\"\n\n        # now at end we modify, so we could have retried earlier\n        session.raw_answer = answer_text\n        session.answer_reasoning = answer_reasoning\n        session.contexts = contexts\n        session.context = context_str\n\n        session.populate_formatted_answers_and_bib_from_raw_answer()\n\n        return session\n"
  },
  {
    "path": "src/paperqa/llms.py",
    "content": "import asyncio\nimport itertools\nimport logging\nimport threading\nimport uuid\nfrom abc import ABC, abstractmethod\nfrom collections.abc import (\n    Callable,\n    Iterable,\n    Sequence,\n    Sized,\n)\nfrom typing import TYPE_CHECKING, Any, cast\n\nimport numpy as np\nfrom lmi import (\n    Embeddable,\n    EmbeddingModel,\n    EmbeddingModes,\n    HybridEmbeddingModel,\n    LiteLLMEmbeddingModel,\n    SentenceTransformerEmbeddingModel,\n    SparseEmbeddingModel,\n)\nfrom pydantic import (\n    BaseModel,\n    ConfigDict,\n    Field,\n    model_validator,\n)\nfrom typing_extensions import override\n\nfrom paperqa.types import AUTOPOPULATE_VALUE, Doc, Text\n\nif TYPE_CHECKING:\n    from qdrant_client.http.models import Record\n\n    from paperqa.docs import Docs\n\ntry:\n    from qdrant_client import AsyncQdrantClient, models\n\n    qdrant_installed = True\nexcept ImportError:\n    qdrant_installed = False\n\nlogger = logging.getLogger(__name__)\n\n\ndef cosine_similarity(a, b):\n    norm_product = np.linalg.norm(a, axis=1) * np.linalg.norm(b, axis=1)\n    return a @ b.T / norm_product\n\n\nclass VectorStore(BaseModel, ABC):\n    \"\"\"Interface for vector store - very similar to LangChain's VectorStore to be compatible.\"\"\"\n\n    model_config = ConfigDict(extra=\"forbid\")\n\n    # can be tuned for different tasks\n    mmr_lambda: float = Field(\n        default=1.0,\n        ge=0.0,\n        description=\"MMR lambda value, a value above 1 disables MMR search.\",\n    )\n    texts_hashes: set[int] = Field(default_factory=set)\n\n    def __contains__(self, item) -> bool:\n        return hash(item) in self.texts_hashes\n\n    def __len__(self) -> int:\n        return len(self.texts_hashes)\n\n    @abstractmethod\n    async def add_texts_and_embeddings(self, texts: Iterable[Embeddable]) -> None:\n        \"\"\"Add texts and their embeddings to the store.\"\"\"\n        self.texts_hashes.update(hash(t) for t in texts)\n\n    @abstractmethod\n    async def similarity_search(\n        self, query: str, k: int, embedding_model: EmbeddingModel\n    ) -> tuple[Sequence[Embeddable], list[float]]:\n        pass\n\n    @abstractmethod\n    def clear(self) -> None:\n        self.texts_hashes = set()\n\n    async def partitioned_similarity_search(\n        self,\n        query: str,\n        k: int,\n        embedding_model: EmbeddingModel,\n        partitioning_fn: Callable[[Embeddable], int],\n    ) -> tuple[Sequence[Embeddable], list[float]]:\n        \"\"\"Partition the documents into different groups and perform similarity search.\n\n        Args:\n            query: query string\n            k: Number of results to return\n            embedding_model: model used to embed the query\n            partitioning_fn: function to partition the documents into different groups.\n\n        Returns:\n            Tuple of lists of Embeddables and scores of length k.\n        \"\"\"\n        raise NotImplementedError(\n            \"partitioned_similarity_search is not implemented for this VectorStore.\"\n        )\n\n    async def max_marginal_relevance_search(\n        self,\n        query: str,\n        k: int,\n        fetch_k: int,\n        embedding_model: EmbeddingModel,\n        partitioning_fn: Callable[[Embeddable], int] | None = None,\n    ) -> tuple[Sequence[Embeddable], list[float]]:\n        \"\"\"Vectorized implementation of Maximal Marginal Relevance (MMR) search.\n\n        Args:\n            query: Query vector.\n            k: Number of results to return.\n            fetch_k: Number of results to fetch from the vector store.\n            embedding_model: model used to embed the query\n            partitioning_fn: optional function to partition the documents into\n                different groups, performing MMR within each group.\n\n        Returns:\n            List of tuples (doc, score) of length k.\n        \"\"\"\n        if fetch_k < k:\n            raise ValueError(\"fetch_k must be greater or equal to k\")\n\n        if partitioning_fn is None:\n            texts, scores = await self.similarity_search(\n                query, fetch_k, embedding_model\n            )\n        else:\n            texts, scores = await self.partitioned_similarity_search(\n                query, fetch_k, embedding_model, partitioning_fn\n            )\n\n        if len(texts) <= k or self.mmr_lambda >= 1.0:\n            return texts, scores\n\n        embeddings = np.array([t.embedding for t in texts])\n        np_scores = np.array(scores)\n        similarity_matrix = cosine_similarity(embeddings, embeddings)\n\n        selected_indices = [0]\n        remaining_indices = list(range(1, len(texts)))\n\n        while len(selected_indices) < k:\n            selected_similarities = similarity_matrix[:, selected_indices]\n            max_sim_to_selected = selected_similarities.max(axis=1)\n\n            mmr_scores = (\n                self.mmr_lambda * np_scores\n                - (1 - self.mmr_lambda) * max_sim_to_selected\n            )\n            mmr_scores[selected_indices] = -np.inf  # Exclude already selected documents\n\n            max_mmr_index = mmr_scores.argmax()\n            selected_indices.append(max_mmr_index)\n            remaining_indices.remove(max_mmr_index)\n\n        return [texts[i] for i in selected_indices], [\n            scores[i] for i in selected_indices\n        ]\n\n\nclass NumpyVectorStore(VectorStore):  # noqa: PLW1641  # TODO: add __hash__\n    texts: list[Embeddable] = Field(default_factory=list)\n    _embeddings_matrix: np.ndarray | None = None\n    _texts_filter: np.ndarray | None = None\n\n    def __eq__(self, other) -> bool:\n        if not isinstance(other, type(self)):\n            return NotImplemented\n        return (\n            self.texts == other.texts\n            and self.texts_hashes == other.texts_hashes\n            and self.mmr_lambda == other.mmr_lambda\n            and (\n                other._embeddings_matrix is None\n                if self._embeddings_matrix is None\n                else (\n                    False\n                    if other._embeddings_matrix is None\n                    else np.allclose(self._embeddings_matrix, other._embeddings_matrix)\n                )\n            )\n        )\n\n    def clear(self) -> None:\n        super().clear()\n        self.texts = []\n        self._embeddings_matrix = None\n        self._texts_filter = None\n\n    async def add_texts_and_embeddings(self, texts: Iterable[Embeddable]) -> None:\n        await super().add_texts_and_embeddings(texts)\n        self.texts.extend(texts)\n        self._embeddings_matrix = np.array([t.embedding for t in self.texts])\n\n    async def partitioned_similarity_search(\n        self,\n        query: str,\n        k: int,\n        embedding_model: EmbeddingModel,\n        partitioning_fn: Callable[[Embeddable], int],\n    ) -> tuple[Sequence[Embeddable], list[float]]:\n        scores: list[list[float]] = []\n        texts: list[Sequence[Embeddable]] = []\n\n        text_partitions = np.array([partitioning_fn(t) for t in self.texts])\n        # CPU bound so replacing w a gather wouldn't get us anything\n        # plus we need to reset self._texts_filter each iteration\n        for partition in np.unique(text_partitions):\n            self._texts_filter = text_partitions == partition\n            _texts, _scores = await self.similarity_search(query, k, embedding_model)\n            texts.append(_texts)\n            scores.append(_scores)\n        # reset the filter after running\n        self._texts_filter = None\n\n        return (\n            [\n                t\n                for t in itertools.chain.from_iterable(itertools.zip_longest(*texts))\n                if t is not None\n            ][:k],\n            [\n                s\n                for s in itertools.chain.from_iterable(itertools.zip_longest(*scores))\n                if s is not None\n            ][:k],\n        )\n\n    async def similarity_search(\n        self, query: str, k: int, embedding_model: EmbeddingModel\n    ) -> tuple[Sequence[Embeddable], list[float]]:\n        k = min(k, len(self.texts))\n        if k == 0:\n            return [], []\n\n        # this will only affect models that embedding prompts\n        embedding_model.set_mode(EmbeddingModes.QUERY)\n\n        np_query = np.array((await embedding_model.embed_documents([query]))[0])\n\n        embedding_model.set_mode(EmbeddingModes.DOCUMENT)\n\n        embedding_matrix = self._embeddings_matrix\n\n        if self._texts_filter is not None:\n            original_indices = np.where(self._texts_filter)[0]\n            embedding_matrix = embedding_matrix[self._texts_filter]  # type: ignore[index]\n        else:\n            original_indices = np.arange(len(self.texts))\n\n        similarity_scores = cosine_similarity(\n            np_query.reshape(1, -1), embedding_matrix\n        )[0]\n        similarity_scores = np.nan_to_num(similarity_scores, nan=-np.inf)\n        # minus so descending\n        # we could use arg-partition here\n        # but a lot of algorithms expect a sorted list\n        sorted_indices = np.argsort(-similarity_scores)\n        return (\n            [self.texts[i] for i in original_indices[sorted_indices][:k]],\n            [similarity_scores[i] for i in sorted_indices[:k]],\n        )\n\n\nclass QdrantVectorStore(VectorStore):  # noqa: PLW1641  # TODO: add __hash__\n    client: Any = Field(\n        default=None,\n        description=(\n            \"Instance of `qdrant_client.AsyncQdrantClient`. Defaults to an in-memory\"\n            \" instance.\"\n        ),\n    )\n    collection_name: str = Field(default_factory=lambda: f\"paper-qa-{uuid.uuid4().hex}\")\n    vector_name: str | None = Field(default=None)\n    _point_ids: set[str] | None = None\n\n    def __del__(self):\n        \"\"\"Cleanup async client connection.\"\"\"\n        try:\n            loop = asyncio.get_event_loop()\n            if loop.is_running():\n                _ = loop.create_task(self.aclose())  # noqa: RUF006\n            else:\n                loop.run_until_complete(self.aclose())\n        except Exception as e:\n            logger.warning(f\"Error closing client connection: {e}\")\n\n    async def aclose(self):\n        \"\"\"Explicitly close async client.\"\"\"\n        await self.client.close()\n\n    def __eq__(self, other) -> bool:\n        if not isinstance(other, type(self)):\n            return NotImplemented\n\n        return (\n            self.texts_hashes == other.texts_hashes\n            and self.mmr_lambda == other.mmr_lambda\n            and self.collection_name == other.collection_name\n            and self.vector_name == other.vector_name\n            and self.client.init_options == other.client.init_options\n            and self._point_ids == other._point_ids\n        )\n\n    @model_validator(mode=\"after\")\n    def validate_client(self):\n        if not qdrant_installed:\n            msg = (\n                \"`QdrantVectorStore` requires the `qdrant-client` package. \"\n                \"Install it with `pip install paper-qa[qdrant]`\"\n            )\n            raise ImportError(msg)\n\n        if self.client and not isinstance(self.client, AsyncQdrantClient):\n            raise TypeError(\n                \"'client' should be an instance of AsyncQdrantClient. Got\"\n                f\" `{type(self.client)}`\"\n            )\n\n        if not self.client:\n            # Defaults to the Python based in-memory implementation.\n            self.client = AsyncQdrantClient(location=\":memory:\")\n\n        return self\n\n    async def _collection_exists(self) -> bool:\n        return await self.client.collection_exists(self.collection_name)\n\n    @override\n    def clear(self) -> None:\n        \"\"\"Synchronous clear method that matches parent class.\"\"\"\n        super().clear()  # Clear the base class attributes first\n\n        # Create a new event loop in a new thread to avoid nested loop issues\n        def run_async():\n            new_loop = asyncio.new_event_loop()\n            asyncio.set_event_loop(new_loop)\n            try:\n                new_loop.run_until_complete(self.aclear())\n            finally:\n                new_loop.close()\n\n        thread = threading.Thread(target=run_async)\n        thread.start()\n        thread.join()\n\n    async def aclear(self) -> None:\n        \"\"\"Asynchronous clear implementation.\"\"\"\n        if not await self._collection_exists():\n            return\n\n        await self.client.delete_collection(collection_name=self.collection_name)\n        self._point_ids = None\n\n    async def add_texts_and_embeddings(self, texts: Iterable[Embeddable]) -> None:\n        await super().add_texts_and_embeddings(texts)\n\n        texts_list = list(texts)\n\n        if texts_list and not await self._collection_exists():\n            params = models.VectorParams(\n                size=len(cast(\"Sized\", texts_list[0].embedding)),\n                distance=models.Distance.COSINE,\n            )\n\n            await self.client.create_collection(\n                self.collection_name,\n                vectors_config=(\n                    {self.vector_name: params} if self.vector_name else params\n                ),\n            )\n\n        ids, payloads, vectors = [], [], []\n        for text in texts_list:\n            ids.append(uuid.uuid5(uuid.NAMESPACE_URL, str(text.embedding)).hex)\n            payloads.append(text.model_dump(exclude={\"embedding\"}))\n            vectors.append(\n                {self.vector_name: text.embedding}\n                if self.vector_name\n                else text.embedding\n            )\n\n        await self.client.upsert(\n            collection_name=self.collection_name,\n            points=[\n                models.PointStruct(\n                    id=some_id,\n                    payload=some_payload,\n                    vector=some_vector,\n                )\n                for some_id, some_payload, some_vector in zip(\n                    ids, payloads, vectors, strict=True\n                )\n            ],\n        )\n        self._point_ids = set(ids)\n\n    async def similarity_search(\n        self, query: str, k: int, embedding_model: EmbeddingModel\n    ) -> tuple[Sequence[Embeddable], list[float]]:\n        if not await self._collection_exists():\n            return ([], [])\n\n        embedding_model.set_mode(EmbeddingModes.QUERY)\n        np_query = np.array((await embedding_model.embed_documents([query]))[0])\n        embedding_model.set_mode(EmbeddingModes.DOCUMENT)\n\n        points = (\n            await self.client.query_points(\n                collection_name=self.collection_name,\n                query=np_query,\n                using=self.vector_name,\n                limit=k,\n                with_vectors=True,\n                with_payload=True,\n            )\n        ).points\n\n        return (\n            [\n                Text(\n                    **p.payload,\n                    embedding=(\n                        p.vector[self.vector_name] if self.vector_name else p.vector\n                    ),\n                )\n                for p in points\n            ],\n            [p.score for p in points],\n        )\n\n    @classmethod\n    async def load_docs(\n        cls,\n        client: \"AsyncQdrantClient\",\n        collection_name: str,\n        vector_name: str | None = None,\n        batch_size: int = 100,\n        max_concurrent_requests: int = 5,\n    ) -> \"Docs\":\n        from paperqa.docs import Docs  # Avoid circular imports\n\n        vectorstore = cls(\n            client=client, collection_name=collection_name, vector_name=vector_name\n        )\n        docs = Docs(texts_index=vectorstore)\n\n        collection_info = await client.get_collection(collection_name)\n        total_points = collection_info.points_count or 0\n\n        semaphore = asyncio.Semaphore(max_concurrent_requests)\n        all_points: list[Record] = []\n\n        async def fetch_batch_with_semaphore(offset: int) -> None:\n            async with semaphore:\n                points = await client.scroll(\n                    collection_name=collection_name,\n                    limit=batch_size,\n                    offset=offset,\n                    with_payload=True,  # noqa: FURB120\n                    with_vectors=True,\n                )\n                all_points.extend(points[0])\n\n        tasks = [\n            fetch_batch_with_semaphore(offset)\n            for offset in range(0, total_points, batch_size)\n        ]\n        await asyncio.gather(*tasks)\n\n        for point in all_points:\n            try:\n                if point.payload is None:\n                    continue\n\n                payload = point.payload\n                doc_data = payload.get(\"doc\", {})\n                if not isinstance(doc_data, dict):\n                    continue\n\n                if doc_data.get(\"dockey\") not in docs.docs:\n                    docs.docs[doc_data[\"dockey\"]] = Doc(\n                        docname=doc_data.get(\"docname\", \"\"),\n                        citation=doc_data.get(\"citation\", \"\"),\n                        dockey=doc_data[\"dockey\"],\n                        content_hash=doc_data.get(\"content_hash\", AUTOPOPULATE_VALUE),\n                    )\n                    docs.docnames.add(doc_data.get(\"docname\", \"\"))\n\n                if point.vector is None:\n                    continue\n\n                vector_value = (\n                    point.vector.get(vector_name)\n                    if vector_name and isinstance(point.vector, dict)\n                    else point.vector\n                )\n\n                text = Text(\n                    text=payload.get(\"text\", \"\"),\n                    name=payload.get(\"name\", \"\"),\n                    doc=docs.docs[doc_data[\"dockey\"]],\n                    embedding=vector_value,\n                )\n                docs.texts.append(text)\n\n            except KeyError as e:\n                logger.warning(f\"Skipping invalid point due to missing field: {e!s}\")\n                continue\n\n        return docs\n\n\ndef embedding_model_factory(embedding: str, **kwargs) -> EmbeddingModel:\n    \"\"\"\n    Factory function to create an appropriate EmbeddingModel based on the embedding string.\n\n    Supports:\n    - SentenceTransformer models prefixed with \"st-\" (e.g., \"st-multi-qa-MiniLM-L6-cos-v1\")\n    - LiteLLM models (default if no prefix is provided)\n    - Hybrid embeddings prefixed with \"hybrid-\", contains a sparse and a dense model\n\n    Args:\n        embedding: The embedding model identifier. Supports prefixes like \"st-\" for SentenceTransformer\n                   and \"hybrid-\" for combining multiple embedding models.\n        **kwargs: Additional keyword arguments for the embedding model.\n    \"\"\"\n    embedding = embedding.strip()  # Remove any leading/trailing whitespace\n\n    if embedding.startswith(\"hybrid-\"):\n        # Extract the component embedding identifiers after \"hybrid-\"\n        dense_name = embedding[len(\"hybrid-\") :]\n\n        if not dense_name:\n            raise ValueError(\n                \"Hybrid embedding must contain at least one component embedding.\"\n            )\n\n        # Recursively create each component embedding model\n        dense_model = embedding_model_factory(dense_name, **kwargs)\n        sparse_model = SparseEmbeddingModel(**kwargs)\n\n        return HybridEmbeddingModel(models=[dense_model, sparse_model])\n\n    if embedding.startswith(\"st-\"):\n        # Extract the SentenceTransformer model name after \"st-\"\n        model_name = embedding[len(\"st-\") :].strip()\n        if not model_name:\n            raise ValueError(\n                \"SentenceTransformer model name must be specified after 'st-'.\"\n            )\n\n        return SentenceTransformerEmbeddingModel(\n            name=model_name,\n            config=kwargs,\n        )\n\n    if embedding.startswith(\"litellm-\"):\n        # Extract the LiteLLM model name after \"litellm-\"\n        model_name = embedding[len(\"litellm-\") :].strip()\n        if not model_name:\n            raise ValueError(\"model name must be specified after 'litellm-'.\")\n\n        return LiteLLMEmbeddingModel(\n            name=model_name,\n            config=kwargs,\n        )\n\n    if embedding == \"sparse\":\n        return SparseEmbeddingModel(**kwargs)\n\n    # Default to LiteLLMEmbeddingModel if no special prefix is found\n    return LiteLLMEmbeddingModel(name=embedding, config=kwargs)\n"
  },
  {
    "path": "src/paperqa/paths.py",
    "content": "from pathlib import Path\n\nPAPERQA_DIR = Path.home() / \".paperqa\"\n"
  },
  {
    "path": "src/paperqa/prompts.py",
    "content": "from datetime import datetime\n\nsummary_json_prompt = (\n    \"Excerpt from {citation}\\n\\n---\\n\\n{text}\\n\\n---\\n\\nQuestion: {question}\"\n)\nsummary_prompt = (\n    \"Summarize the excerpt below to help answer a question.\"\n    f\"\\n\\n{summary_json_prompt}\\n\\n\"\n    \"Do not directly answer the question,\"\n    \" instead summarize to give evidence to help answer the question.\"\n    \" Stay detailed; report specific numbers, equations, or direct quotes\"\n    ' (marked with quotation marks). Reply \"Not applicable\" if the excerpt is'\n    \" irrelevant. At the end of your response,\"\n    \" provide an integer score from 1-10 on a newline indicating relevance to question.\"  # Don't use 0-10 since we mention \"not applicable\" instead  # noqa: E501\n    \" Do not explain your score.\"\n    \"\\n\\nRelevant Information Summary ({summary_length}):\"\n)\n# This prompt template integrates with `text` variable of the above `summary_prompt`\ntext_with_tables_prompt_template = (\n    \"{text}\\n\\n---\\n\\nMarkdown tables from {citation}.\"\n    \" If the markdown is poorly formatted, defer to the images.\"\n    \"\\n\\n{tables}\"\n)\n\n# The below \"cannot answer\" sentinel phrase should:\n# 1. Lead to complete tool being called with has_successful_answer=False\n# 2. Can be used for unit testing\nCANNOT_ANSWER_PHRASE = \"I cannot answer\"\n\nanswer_iteration_prompt_template = (\n    \"You are iterating on a prior answer, with a potentially different context:\\n\\n\"\n    \"{prior_answer}\\n\\n\"\n    \"Create a new answer only using context keys and data from the included context.\"\n    \" You can not use context keys from the prior answer which are not \"\n    \"also included in the above context.\\n\\n\"\n)\n\nCITATION_KEY_CONSTRAINTS = (\n    \"## Valid citation examples, only use comma/space delimited parentheticals:\\n\"\n    \"- (pqac-d79ef6fa, pqac-0f650d59)\\n\"\n    \"- (pqac-d79ef6fa)\\n\"\n    \"## Invalid citation examples:\\n\"\n    \"- (pqac-d79ef6fa and pqac-0f650d59)\\n\"\n    \"- (pqac-d79ef6fa;pqac-0f650d59)\\n\"\n    \"- (pqac-d79ef6fa-pqac-0f650d59)\\n\"\n    \"- pqac-d79ef6fa and pqac-0f650d59\\n\"\n    \"- Example's work (pqac-d79ef6fa)\\n\"\n    \"- (pages pqac-d79ef6fa)\\n\"\n    \"- Author et al. (2023)\"\n)\n\nqa_prompt = (\n    \"Answer the question below with the context.\\n\\n\"\n    \"Context:\\n\\n{context}\\n\\n---\\n\\n\"\n    \"Question: {question}\\n\\n\"\n    \"Write an answer based on the context. \"\n    \"If the context provides insufficient information reply \"\n    f'\"{CANNOT_ANSWER_PHRASE}.\" '\n    \"For each part of your answer, indicate which sources most support \"\n    \"it via citation keys at the end of sentences, like {example_citation}. \"\n    \"Only cite from the context above and only use the citation keys from the context.\"\n    f\"\\n\\n{CITATION_KEY_CONSTRAINTS}\\n\\n\"\n    \"Do not concatenate citation keys, just use them as is. \"\n    \"Write in the style of a scientific article, with concise sentences and \"\n    \"coherent paragraphs. This answer will be used directly, \"\n    \"so do not add any extraneous information.\\n\\n\"\n    \"{prior_answer_prompt}\"\n    \"Answer ({answer_length}):\"\n)\n\nselect_paper_prompt = (\n    \"Select papers that may help answer the question below. \"\n    \"Papers are listed as $KEY: $PAPER_INFO. \"\n    \"Return a list of keys, separated by commas. \"\n    'Return \"None\", if no papers are applicable. '\n    \"Choose papers that are relevant, from reputable sources, and timely \"\n    \"(if the question requires timely information).\\n\\n\"\n    \"Question: {question}\\n\\n\"\n    \"Papers: {papers}\\n\\n\"\n    \"Selected keys:\"\n)\n\ncitation_prompt = (\n    \"Provide the citation for the following text in MLA Format. \"\n    \"Do not write an introductory sentence. \"\n    \"Do not fabricate a DOI such as '10.xxxx' if one cannot be found,\"\n    \" just leave it out of the citation. \"\n    f\"If reporting date accessed, the current year is {datetime.now().year}\\n\\n\"\n    \"{text}\\n\\n\"\n    \"Citation:\"\n)\n\nstructured_citation_prompt = (\n    \"Extract the title, authors, and doi as a JSON from this MLA citation. \"\n    \"If any field can not be found, return it as null. \"\n    \"Use title, authors, and doi as keys, author's value should be a list of authors. \"\n    \"{citation}\\n\\n\"\n    \"Citation JSON:\"\n)\n\ndefault_system_prompt = (\n    \"Answer in a direct and concise tone. \"\n    \"Your audience is an expert, so be highly specific. \"\n    \"If there are ambiguous terms or acronyms, first define them.\"\n)\n\n# NOTE: we use double curly braces here so it's not considered an f-string template\nsummary_json_system_prompt = (\n    \"Provide a summary of the relevant information\"\n    \" that could help answer the question based on the excerpt.\"\n    \" Your summary, combined with many others,\"\n    \" will be given to the model to generate an answer.\"\n    \" Respond with the following JSON format:\"\n    '\\n\\n{{\\n  \"summary\": \"...\",\\n  \"relevance_score\": 0-10\\n}}'\n    \"\\n\\nwhere `summary` is relevant information from the text - {summary_length} words.\"\n    \" `relevance_score` is an integer 0-10 for the relevance of `summary` to the question.\"\n    \"\\n\\nThe excerpt may or may not contain relevant information.\"\n    \" If not, leave `summary` empty, and make `relevance_score` be 0.\"\n)\nsummary_json_multimodal_system_prompt = (\n    \"Provide a summary of the relevant information\"\n    \" that could help answer the question based on the excerpt.\"\n    \" Your summary, combined with many others,\"\n    \" will be given to the model to generate an answer.\"\n    \" Respond with the following JSON format:\"\n    '\\n\\n{{\\n  \"summary\": \"...\",\\n  \"relevance_score\": 0-10,\\n  \"used_images\": \"...\"\\n}}'\n    \"\\n\\nwhere `summary` is relevant information from the text - {summary_length} words.\"\n    \" `relevance_score` is an integer 0-10 for the relevance of `summary` to the question.\"\n    \" `used_images` is a boolean flag indicating\"\n    \" if any images present in a multimodal message were used,\"\n    \" and if no images were present it should be false.\"\n    \"\\n\\nThe excerpt may or may not contain relevant information.\"\n    # Don't instruct setting `used_images` to false, because if images\n    # are used to determine irrelevance, then `used_images` should be true\n    \" If not, leave `summary` empty, and make `relevance_score` be 0.\"\n)\n\nenv_system_prompt = (\n    # Matching https://github.com/langchain-ai/langchain/blob/langchain%3D%3D0.2.3/libs/langchain/langchain/agents/openai_functions_agent/base.py#L213-L215\n    \"You are a helpful AI assistant.\"\n)\nenv_reset_prompt = (\n    \"Use the tools to answer the question: {question}\"\n    \"\\n\\nWhen the answer looks sufficient,\"\n    \" you can terminate by calling the {complete_tool_name} tool.\"\n    \" If the answer does not look sufficient,\"\n    \" and you have already tried to answer several times with different evidence,\"\n    \" terminate by calling the {complete_tool_name} tool.\"\n    \" The current status of evidence/papers/cost is {status}\"\n)\n\n# Prompt templates for use with LitQA\nQA_PROMPT_TEMPLATE = \"Q: {question}\\n\\nOptions:\\n{options}\"\nEVAL_PROMPT_TEMPLATE = (\n    \"Given the following question and a proposed answer to the question, return the\"\n    \" single-letter choice in the question that matches the proposed answer.\"\n    \" If the proposed answer is blank or an empty string,\"\n    \" or multiple options are matched, respond with '0'.\"\n    \"\\n\\nQuestion: {qa_prompt}\"\n    \"\\n\\nProposed Answer: {qa_answer}\"\n    \"\\n\\nSingle Letter Answer:\"\n)\n\nCONTEXT_OUTER_PROMPT = \"{context_str}\\n\\nValid Keys: {valid_keys}\"\nEMPTY_CONTEXTS = len(CONTEXT_OUTER_PROMPT.format(context_str=\"\", valid_keys=\"\").strip())\nCONTEXT_INNER_PROMPT_NOT_DETAILED = \"{name}: {text}\"\nCONTEXT_INNER_PROMPT = f\"{CONTEXT_INNER_PROMPT_NOT_DETAILED}\\nFrom {{citation}}\"\n\n# For reference, here's Docling's image description prompt:\n# https://github.com/docling-project/docling/blob/v2.55.1/docling/datamodel/pipeline_options.py#L214-L216\nindividual_media_enrichment_prompt_template = (\n    \"You are analyzing an image, formula, or table from a scientific document.\"\n    \" Provide a detailed description that will be used to answer questions about its content.\"\n    \" Focus on key elements, data, relationships, variables,\"\n    \" and scientific insights visible in the image.\"\n    \" It's especially important to document referential information such as\"\n    \" figure/table numbers, labels, plot colors, or legends.\"\n    \"\\n\\nText co-located with the media may be associated with\"\n    \" other media or unrelated content,\"\n    \" so do not just blindly quote referential information.\"\n    \" The smaller the image, the more likely co-located text is unrelated.\"\n    \" To restate, often the co-located text is several pages of content,\"\n    \" so only use aspects relevant to accompanying image, formula, or table.\"\n    \"\\n\\nHere's a few failure modes with possible resolutions:\"\n    \"\\n- The media was a logo or icon, so the text is unrelated.\"\n    \" In this case, briefly describe the media as a logo or icon,\"\n    \" and do not mention other unrelated surrounding text.\"\n    \"\\n- The media was display type, so the text is probably unrelated.\"\n    \" The display type can be spread over several lines.\"\n    \" In this case, briefly describe the media as display type,\"\n    \" and do not mention other unrelated surrounding text.\"\n    \"\\n- The media is a margin box or design element, so the text is unrelated.\"\n    \" In this case, briefly describe the media as decorative,\"\n    \" and do not mention other unrelated surrounding text.\"\n    \"\\n- The media came from a bad PDF read, so it's garbled.\"\n    \" In this case, describe the media as garbled, state why it's considered garbled,\"\n    \" and do not mention other unrelated surrounding text.\"\n    \"\\n- The media is a subfigure or a subtable.\"\n    \" In this case, make sure to only detail the subfigure or subtable,\"\n    \" not the entire figure or table.\"\n    \" Do not mention other unrelated surrounding text.\"\n    \"\\n\\nIMPORTANT: Start your response with exactly one of these labels:\"\n    \"\\n- 'RELEVANT:' if the media contains scientific content\"\n    \" (e.g. figures, charts, tables, equations, diagrams, data visualizations)\"\n    \" that could help answer scientific questions,\"\n    \" or if you're unsure of relevance (e.g. garbled/corrupted content).\"\n    \"\\n- 'IRRELEVANT:' if the media content is not useful for scientific question-answer\"\n    \" (e.g. journal logo, icon, display type/typography, decorative element,\"\n    \" design element, margin box, is blank).\"\n    \"\\n\\nAfter the label, provide your description.\"\n    \"\\n\\n{context_text}Label relevance, describe the media,\"  # Allow for empty context_text\n    \" and if uncertain on a description please state why:\"\n)\nfull_page_enrichment_prompt_template = (\n    \"You are analyzing a screenshot of a page from a scientific document.\"\n    \" Provide a detailed description that will be used to answer questions about its content.\"\n    \" Focus on key elements, data, relationships, variables,\"\n    \" and scientific insights visible in the image.\"\n    \" It's especially important to document referential information such as\"\n    \" figure/table numbers, labels, plot colors, or legends.\"\n    \"\\n\\nText co-located with the screenshot may be associated with\"\n    \" other pages' content and unrelated,\"\n    \" so do not just blindly quote referential information.\"\n    \" To restate, the co-located text is several pages of content,\"\n    \" so only use aspects relevant to the accompanying screenshot.\"\n    \" Do not feel the need to extensively document entities in the margins\"\n    \" such as journal logos, display type, margin boxes, or PDF design elements.\"\n    \" If the screenshot is garbled due to a bad screenshot,\"\n    \" describe the screenshot as garbled, state why it's considered garbled.\"\n    \"\\n\\nIMPORTANT: Start your response with exactly one of these labels:\"\n    \"\\n- 'RELEVANT:' if the screenshot contains scientific content\"\n    \" (e.g. figures, charts, tables, equations, diagrams, data visualizations)\"\n    \" that could help answer scientific questions,\"\n    \" or if you're unsure of relevance (e.g. garbled/corrupted content).\"\n    \"\\n- 'IRRELEVANT:' if the screenshot content is not useful for scientific question-answer\"\n    \" (e.g. journal logo, icon, display type/typography, decorative element,\"\n    \" design element, margin box, is blank).\"\n    \"\\n\\nAfter the label, provide your description.\"\n    \"\\n\\n{context_text}Label relevance, describe the screenshot,\"  # Allow for empty context_text\n    \" and if uncertain on a description please state why:\"\n)\n"
  },
  {
    "path": "src/paperqa/py.typed",
    "content": ""
  },
  {
    "path": "src/paperqa/readers.py",
    "content": "from __future__ import annotations\n\nimport asyncio\nimport os\nfrom collections.abc import Awaitable, Callable\nfrom importlib.metadata import version\nfrom math import ceil\nfrom pathlib import Path\nfrom typing import Literal, Protocol, TypeAlias, cast, overload, runtime_checkable\n\nimport anyio\nimport tiktoken\nfrom aviary.core import is_coroutine_callable\nfrom html2text import __version__ as html2text_version\nfrom html2text import html2text\n\nfrom paperqa.types import (\n    ChunkMetadata,\n    Doc,\n    ParsedMedia,\n    ParsedMetadata,\n    ParsedText,\n    Text,\n)\nfrom paperqa.utils import ImpossibleParsingError\nfrom paperqa.version import __version__ as pqa_version\n\n\n@runtime_checkable\nclass SyncPDFParserFn(Protocol):\n    \"\"\"Protocol for synchronously parsing a PDF.\"\"\"\n\n    def __call__(\n        self,\n        path: str | os.PathLike,\n        page_size_limit: int | None = None,\n        page_range: int | tuple[int, int] | None = None,\n        **kwargs,\n    ) -> ParsedText: ...\n\n\n@runtime_checkable\nclass AsyncPDFParserFn(Protocol):\n    \"\"\"Protocol for asynchronously parsing a PDF.\"\"\"\n\n    async def __call__(\n        self,\n        path: str | os.PathLike,\n        page_size_limit: int | None = None,\n        page_range: int | tuple[int, int] | None = None,\n        **kwargs,\n    ) -> ParsedText: ...\n\n\nPDFParserFn: TypeAlias = SyncPDFParserFn | AsyncPDFParserFn\n\n\ndef resolve_page_range(\n    page_range: int | tuple[int, int] | None, page_count: int\n) -> range:\n    \"\"\"Convert a 1-indexed page_range into a 0-indexed range object.\"\"\"\n    if page_range is None:\n        return range(page_count)\n    if isinstance(page_range, int):\n        return range(page_range - 1, min(page_range, page_count))\n    return range(page_range[0] - 1, min(page_range[1], page_count))\n\n\nasync def parse_image(\n    path: str | os.PathLike, validator: Callable[[bytes], Awaitable] | None = None, **_\n) -> ParsedText:\n    apath = anyio.Path(path)\n    image_data = await anyio.Path(path).read_bytes()\n    if validator:\n        try:\n            await validator(image_data)\n        except Exception as exc:\n            raise ImpossibleParsingError(\n                f\"Image validation failed for the image at path {path}.\"\n            ) from exc\n    parsed_media = ParsedMedia(index=0, data=image_data, info={\"suffix\": apath.suffix})\n    metadata = ParsedMetadata(\n        parsing_libraries=[],\n        paperqa_version=pqa_version,\n        total_parsed_text_length=0,  # No text, just an image\n        count_parsed_media=1,\n        name=\"image\",\n    )\n    return ParsedText(content={\"1\": (\"\", [parsed_media])}, metadata=metadata)\n\n\ndef _make_chunk(\n    parsed_text: ParsedText, doc: Doc, text: str, lower_page: str, upper_page: str\n) -> Text:\n    media: list[ParsedMedia] = []\n    for pg_num in range(int(lower_page), int(upper_page) + 1):\n        pg_contents = cast(dict, parsed_text.content).get(str(pg_num))\n        if isinstance(pg_contents, tuple):\n            media.extend(pg_contents[1])\n    # pretty formatting of pages (e.g. 1-3, 4, 5-7)\n    name = \"-\".join([lower_page, upper_page])\n    return Text(text=text, name=f\"{doc.docname} pages {name}\", media=media, doc=doc)\n\n\ndef chunk_pdf(\n    parsed_text: ParsedText, doc: Doc, chunk_chars: int, overlap: int\n) -> list[Text]:\n    pages: list[str] = []\n    texts: list[Text] = []\n    split: str = \"\"\n\n    if not isinstance(parsed_text.content, dict):\n        raise NotImplementedError(\n            f\"ParsedText.content must be a `dict`, not {type(parsed_text.content)}.\"\n        )\n\n    if not parsed_text.content:\n        raise ImpossibleParsingError(\n            f\"No text was parsed from the document named {doc.docname!r} with ID\"\n            f\" {doc.dockey}, either empty or corrupted.\"\n        )\n\n    for page_num, page_contents in parsed_text.content.items():\n        page_text = (\n            page_contents if isinstance(page_contents, str) else page_contents[0]\n        )\n        split += page_text\n        pages.append(page_num)\n        # split could be so long it needs to be split\n        # into multiple chunks. Or it could be so short\n        # that it needs to be combined with the next chunk.\n        while len(split) > chunk_chars:\n            texts.append(\n                _make_chunk(parsed_text, doc, split[:chunk_chars], pages[0], pages[-1])\n            )\n            split = split[chunk_chars - overlap :]\n            pages = [page_num]\n\n    if len(split) > overlap or not texts:\n        texts.append(\n            _make_chunk(parsed_text, doc, split[:chunk_chars], pages[0], pages[-1])\n        )\n    return texts\n\n\ndef parse_text(\n    path: str | os.PathLike,\n    html: bool = False,\n    split_lines: bool = False,\n    page_size_limit: int | None = None,\n    **_,\n) -> ParsedText:\n    \"\"\"Simple text splitter, can parse html or split into newlines.\n\n    Args:\n        path: path to file.\n        html: flag to use html2text library for parsing.\n        split_lines: flag to split lines into a list.\n        page_size_limit: optional limit on the number of characters per page. Only\n            relevant when split_lines is True.\n    \"\"\"\n    path = Path(path)\n    try:\n        with path.open() as f:\n            text = list(f) if split_lines else f.read()\n    except UnicodeDecodeError:\n        with path.open(encoding=\"utf-8\", errors=\"ignore\") as f:\n            text = f.read()\n\n    parsing_libraries: list[str] = []\n    if html:\n        if not isinstance(text, str):\n            raise NotImplementedError(\n                \"HTML parsing is not yet set up to work with split_lines.\"\n            )\n        parse_summary: str = \"html\"\n        text = html2text(text)\n        parsing_libraries.append(f\"html2text ({html2text_version})\")\n    else:\n        parse_summary = \"txt\"\n    if isinstance(text, str):\n        total_length: int = len(text)\n    else:\n        total_length = sum(len(t) for t in text)\n        for i, t in enumerate(text):\n            if page_size_limit and len(text) > page_size_limit:\n                raise ImpossibleParsingError(\n                    f\"The {parse_summary} on page {i} of {len(text)} was {len(t)} chars\"\n                    f\" long, which exceeds the {page_size_limit} char limit at path\"\n                    f\" {path}.\"\n                )\n    return ParsedText(\n        content=text,\n        metadata=ParsedMetadata(\n            parsing_libraries=parsing_libraries,\n            paperqa_version=pqa_version,\n            total_parsed_text_length=total_length,\n            name=f\"{parse_summary}|split-lines={split_lines}\",\n        ),\n    )\n\n\ndef parse_office_doc(\n    path: str | os.PathLike,\n    **kwargs,\n) -> ParsedText:\n    \"\"\"Parse office documents (.docx, .xlsx, .pptx) using unstructured, extracting text and images.\"\"\"\n    try:\n        import unstructured\n        from unstructured.documents.elements import Image, Table\n        from unstructured.partition.auto import partition\n    except ImportError as exc:\n        raise ImportError(\n            \"Could not import `unstructured` dependencies. \"\n            \"Please install with `pip install paper-qa[office]`.\"\n        ) from exc\n    UNSTRUCTURED_VERSION = version(unstructured.__name__)\n    elements = partition(str(path), **kwargs)\n\n    content_dict = {}\n    media_list: list[ParsedMedia] = []\n    current_text = \"\"\n    media_index = 0\n\n    for el in elements:\n        if isinstance(el, Image):\n            image_data = el.metadata.image_data\n            # Create a ParsedMedia object\n            parsed_media = ParsedMedia(\n                index=media_index,\n                data=image_data,\n                info={\"suffix\": el.metadata.image_mime_type},\n            )\n            media_list.append(parsed_media)\n            media_index += 1\n        elif isinstance(el, Table):\n            # For tables, we could get the HTML representation for better structure\n            if el.metadata.text_as_html:\n                current_text += el.metadata.text_as_html + \"\\n\\n\"\n        else:\n            current_text += str(el) + \"\\n\\n\"\n\n    # For office docs, we can treat the whole document as a single \"page\"\n    content_dict[\"1\"] = (current_text, media_list)\n\n    return ParsedText(\n        content=content_dict,\n        metadata=ParsedMetadata(\n            parsing_libraries=[f\"{unstructured.__name__} ({UNSTRUCTURED_VERSION})\"],\n            paperqa_version=pqa_version,\n            total_parsed_text_length=len(current_text),\n            count_parsed_media=len(media_list),\n            name=f\"office_doc|path={path}\",\n        ),\n    )\n\n\ndef chunk_text(\n    parsed_text: ParsedText,\n    doc: Doc,\n    chunk_chars: int,\n    overlap: int,\n    use_tiktoken: bool = True,\n) -> list[Text]:\n    \"\"\"Parse a document into chunks, based on tiktoken encoding.\n\n    NOTE: We get some byte continuation errors.\n    Currently ignored, but should explore more to make sure we don't miss anything.\n    \"\"\"\n    texts: list[Text] = []\n    enc = tiktoken.get_encoding(\"cl100k_base\")\n\n    if not isinstance(parsed_text.content, str):\n        raise NotImplementedError(\n            f\"ParsedText.content must be a `str`, not {type(parsed_text.content)}.\"\n        )\n\n    content: str | list[int] = (\n        parsed_text.content\n        if not use_tiktoken\n        # we tokenize using tiktoken so cuts are in reasonable places\n        else cast(list[int], parsed_text.encode_content(enc))\n    )\n    if not content:  # Avoid div0 in token calculations\n        raise ImpossibleParsingError(\n            f\"No text was parsed from the document named {doc.docname!r} with ID\"\n            f\" {doc.dockey}, either empty or corrupted.\"\n        )\n\n    # convert from characters to chunks\n    char_count = parsed_text.metadata.total_parsed_text_length  # e.g., 25,000\n    token_count = len(content)  # e.g., 4,500\n    chars_per_token = char_count / token_count  # e.g., 5.5\n    chunk_tokens = chunk_chars / chars_per_token  # e.g., 3000 / 5.5 = 545\n    overlap_tokens = overlap / chars_per_token  # e.g., 100 / 5.5 = 18\n    chunk_count = ceil(token_count / chunk_tokens)  # e.g., 4500 / 545 = 9\n\n    for i in range(chunk_count):\n        split = content[\n            max(int(i * chunk_tokens - overlap_tokens), 0) : int(\n                (i + 1) * chunk_tokens + overlap_tokens\n            )\n        ]\n        texts.append(\n            Text(\n                text=(\n                    enc.decode(cast(\"list[int]\", split))\n                    if use_tiktoken\n                    else cast(\"str\", split)\n                ),\n                name=f\"{doc.docname} chunk {i + 1}\",\n                doc=doc,\n            )\n        )\n    return texts\n\n\ndef chunk_code_text(\n    parsed_text: ParsedText, doc: Doc, chunk_chars: int, overlap: int\n) -> list[Text]:\n    \"\"\"Parse a document into chunks, based on line numbers (for code).\"\"\"\n    text_buffer = \"\"\n    texts: list[Text] = []\n    line_i = last_line_i = 0\n\n    if not isinstance(parsed_text.content, str | list):\n        raise NotImplementedError(\n            f\"Didn't yet handle ParsedText.content of type {type(parsed_text.content)}.\"\n        )\n\n    for line_i, line in enumerate(\n        [parsed_text.content]\n        if isinstance(parsed_text.content, str)\n        else parsed_text.content\n    ):\n        text_buffer += line\n        while len(text_buffer) > chunk_chars:\n            texts.append(\n                Text(\n                    text=text_buffer[:chunk_chars],\n                    name=f\"{doc.docname} lines {last_line_i}-{line_i}\",\n                    doc=doc,\n                )\n            )\n            text_buffer = text_buffer[chunk_chars - overlap :]\n            last_line_i = line_i\n    if (\n        len(text_buffer) > overlap  # Save meaningful amount of content as a final text\n        or not texts  # Contents were smaller than one chunk, save it anyways\n    ):\n        texts.append(\n            Text(\n                text=text_buffer[:chunk_chars],\n                name=f\"{doc.docname} lines {last_line_i}-{line_i}\",\n                doc=doc,\n            )\n        )\n    return texts\n\n\nIMAGE_EXTENSIONS = tuple({\".png\", \".jpg\", \".jpeg\"})\n# When HTML reader supports images, add here\nENRICHMENT_EXTENSIONS = tuple({\".pdf\", \".docx\", \".xlsx\", \".pptx\", *IMAGE_EXTENSIONS})\n\n\n@overload\nasync def read_doc(\n    path: str | os.PathLike,\n    doc: Doc,\n    parsed_text_only: Literal[True],\n    include_metadata: Literal[True],\n    chunk_chars: int = ...,\n    overlap: int = ...,\n    multimodal_enricher: Callable[[ParsedText], Awaitable] | None = ...,\n    parse_pdf: PDFParserFn | None = ...,\n    **parser_kwargs,\n) -> ParsedText: ...\n@overload\nasync def read_doc(\n    path: str | os.PathLike,\n    doc: Doc,\n    parsed_text_only: Literal[True],\n    include_metadata: Literal[False] = ...,\n    chunk_chars: int = ...,\n    overlap: int = ...,\n    multimodal_enricher: Callable[[ParsedText], Awaitable] | None = ...,\n    parse_pdf: PDFParserFn | None = ...,\n    **parser_kwargs,\n) -> ParsedText: ...\n@overload\nasync def read_doc(\n    path: str | os.PathLike,\n    doc: Doc,\n    parsed_text_only: Literal[False],\n    include_metadata: Literal[True],\n    chunk_chars: int = ...,\n    overlap: int = ...,\n    multimodal_enricher: Callable[[ParsedText], Awaitable] | None = ...,\n    parse_pdf: PDFParserFn | None = ...,\n    **parser_kwargs,\n) -> tuple[list[Text], ParsedMetadata]: ...\n@overload\nasync def read_doc(\n    path: str | os.PathLike,\n    doc: Doc,\n    parsed_text_only: Literal[False] = ...,\n    include_metadata: Literal[False] = ...,\n    chunk_chars: int = ...,\n    overlap: int = ...,\n    multimodal_enricher: Callable[[ParsedText], Awaitable] | None = ...,\n    parse_pdf: PDFParserFn | None = ...,\n    **parser_kwargs,\n) -> list[Text]: ...\n@overload\nasync def read_doc(\n    path: str | os.PathLike,\n    doc: Doc,\n    *,\n    include_metadata: Literal[True],\n    chunk_chars: int = ...,\n    overlap: int = ...,\n    multimodal_enricher: Callable[[ParsedText], Awaitable] | None = ...,\n    parse_pdf: PDFParserFn | None = ...,\n    **parser_kwargs,\n) -> tuple[list[Text], ParsedMetadata]: ...\nasync def read_doc(  # noqa: PLR0912\n    path: str | os.PathLike,\n    doc: Doc,\n    parsed_text_only: bool = False,\n    include_metadata: bool = False,\n    chunk_chars: int = 5000,\n    overlap: int = 250,\n    multimodal_enricher: Callable[[ParsedText], Awaitable[str]] | None = None,\n    parse_pdf: PDFParserFn | None = None,\n    **parser_kwargs,\n) -> list[Text] | ParsedText | tuple[list[Text], ParsedMetadata]:\n    \"\"\"Parse a document and split into chunks.\n\n    Args:\n        path: local document path\n        doc: object with document metadata\n        parsed_text_only: return parsed text without chunking\n        include_metadata: Opt-in flag to include metadata about the chunking algorithm.\n        chunk_chars: size of chunks\n        overlap: size of overlap between chunks\n        multimodal_enricher: Optional function to enrich the parsed text\n            and return a hashable string summary before chunking.\n        parse_pdf: Optional function to parse PDF files (if you're parsing a PDF).\n        parser_kwargs: Keyword arguments to pass to the used parsing function.\n    \"\"\"\n    str_path = str(path)\n\n    # start with parsing -- users may want to store this separately\n    if str_path.endswith(\".pdf\"):\n        if parse_pdf is None:\n            raise ValueError(\"When parsing a PDF, a parsing function must be provided.\")\n        # Some PDF parsers are not thread-safe,\n        # so can't use multithreading via `asyncio.to_thread` here\n        if is_coroutine_callable(parse_pdf):\n            parsed_text: ParsedText = await cast(AsyncPDFParserFn, parse_pdf)(\n                path, **parser_kwargs\n            )\n        else:\n            parsed_text = cast(SyncPDFParserFn, parse_pdf)(path, **parser_kwargs)\n    elif str_path.endswith(\".txt\"):\n        # TODO: Make parse_text async\n        parsed_text = await asyncio.to_thread(parse_text, path, **parser_kwargs)\n    elif str_path.endswith(\".html\"):\n        parsed_text = await asyncio.to_thread(\n            parse_text, path, html=True, **parser_kwargs\n        )\n    elif str_path.endswith(IMAGE_EXTENSIONS):\n        parsed_text = await parse_image(path, **parser_kwargs)\n    elif str_path.endswith((\".docx\", \".xlsx\", \".pptx\")):\n        # TODO: Make parse_office_doc async\n        parsed_text = await asyncio.to_thread(parse_office_doc, path, **parser_kwargs)\n    else:\n        parsed_text = await asyncio.to_thread(\n            parse_text, path, split_lines=True, **parser_kwargs\n        )\n\n    if parsed_text_only:\n        return parsed_text\n\n    # Enrich upon full parsed text before chunking, since enrichment\n    # may view adjacent pages (and not getting cut off on chunk boundaries)\n    if str_path.endswith(ENRICHMENT_EXTENSIONS) and multimodal_enricher:\n        enrichment_summary: str = f\"|{await multimodal_enricher(parsed_text)}\"\n    else:\n        enrichment_summary = \"\"\n\n    # next chunk the parsed text\n\n    if chunk_chars == 0:\n        chunked_text = [\n            Text(text=parsed_text.reduce_content(), name=doc.docname, doc=doc)\n        ]\n        chunk_metadata = ChunkMetadata(\n            size=0,\n            overlap=0,\n            name=(\n                f\"paper-qa={pqa_version}|algorithm=none\"\n                f\"|reduction=cl100k_base{enrichment_summary}\"\n            ),\n        )\n    elif str_path.endswith((\".pdf\", \".docx\", \".xlsx\", \".pptx\")):\n        chunked_text = chunk_pdf(\n            parsed_text, doc, chunk_chars=chunk_chars, overlap=overlap\n        )\n        chunk_metadata = ChunkMetadata(\n            size=chunk_chars,\n            overlap=overlap,\n            name=(\n                f\"paper-qa={pqa_version}|algorithm=overlap-document\"\n                f\"|size={chunk_chars}|overlap={overlap}{enrichment_summary}\"\n            ),\n        )\n    elif str_path.endswith(IMAGE_EXTENSIONS):\n        chunked_text = chunk_pdf(\n            parsed_text, doc, chunk_chars=chunk_chars, overlap=overlap\n        )\n        chunk_metadata = ChunkMetadata(\n            size=0,\n            overlap=0,\n            name=f\"paper-qa={pqa_version}|algorithm=none{enrichment_summary}\",\n        )\n    elif str_path.endswith((\".txt\", \".html\")):\n        chunked_text = chunk_text(\n            parsed_text, doc, chunk_chars=chunk_chars, overlap=overlap\n        )\n        chunk_metadata = ChunkMetadata(\n            size=chunk_chars,\n            overlap=overlap,\n            name=(\n                f\"paper-qa={pqa_version}|algorithm=overlap-text|reduction=cl100k_base\"\n                f\"|size={chunk_chars}|overlap={overlap}{enrichment_summary}\"\n            ),\n        )\n\n    else:\n        chunked_text = chunk_code_text(\n            parsed_text, doc, chunk_chars=chunk_chars, overlap=overlap\n        )\n        chunk_metadata = ChunkMetadata(\n            size=chunk_chars,\n            overlap=overlap,\n            name=(\n                f\"paper-qa={pqa_version}|algorithm=overlap-code|reduction=cl100k_base\"\n                f\"|size={chunk_chars}|overlap={overlap}{enrichment_summary}\"\n            ),\n        )\n\n    if include_metadata:\n        parsed_text.metadata.chunk_metadata = chunk_metadata\n        return chunked_text, parsed_text.metadata\n\n    return chunked_text\n"
  },
  {
    "path": "src/paperqa/settings.py",
    "content": "import asyncio\nimport importlib.resources\nimport logging\nimport os\nimport pathlib\nimport re\nimport warnings\nfrom collections import defaultdict\nfrom collections.abc import Awaitable, Callable, Mapping, Sequence\nfrom contextlib import suppress\nfrom enum import IntEnum, StrEnum\nfrom itertools import starmap\nfrom pydoc import locate\nfrom typing import (\n    Any,\n    ClassVar,\n    Protocol,\n    Self,\n    TypeAlias,\n    assert_never,\n    cast,\n    runtime_checkable,\n)\n\nimport anyio\nimport litellm\nfrom aviary.core import Message, Tool, ToolSelector\nfrom lmi import (\n    CommonLLMNames,\n    EmbeddingModel,\n    LiteLLMModel,\n    embedding_model_factory,\n)\nfrom pydantic import (\n    BaseModel,\n    ConfigDict,\n    Field,\n    SerializerFunctionWrapHandler,\n    computed_field,\n    field_validator,\n    model_serializer,\n    model_validator,\n)\nfrom pydantic.json_schema import SkipJsonSchema\nfrom pydantic_core.core_schema import SerializationInfo\nfrom pydantic_settings import BaseSettings, CliSettingsSource, SettingsConfigDict\n\nimport paperqa.configs\nfrom paperqa._ldp_shims import (\n    HAS_LDP_INSTALLED,\n    Agent,\n    HTTPAgentClient,\n    MemoryAgent,\n    ReActAgent,\n    SimpleAgent,\n    SimpleAgentState,\n    UIndexMemoryModel,\n    _Memories,\n    set_training_mode,\n)\nfrom paperqa.prompts import (\n    CONTEXT_INNER_PROMPT,\n    CONTEXT_OUTER_PROMPT,\n    answer_iteration_prompt_template,\n    citation_prompt,\n    default_system_prompt,\n    env_reset_prompt,\n    env_system_prompt,\n    individual_media_enrichment_prompt_template,\n    qa_prompt,\n    select_paper_prompt,\n    structured_citation_prompt,\n    summary_json_prompt,\n    summary_json_system_prompt,\n    summary_prompt,\n)\nfrom paperqa.readers import PDFParserFn\nfrom paperqa.types import Context, ParsedMedia, ParsedText\nfrom paperqa.utils import (\n    get_stable_str,\n    hexdigest,\n    parse_enrichment_irrelevance,\n    pqa_directory,\n)\n\nlogger = logging.getLogger(__name__)\n\n# TODO: move to actual EnvironmentState\n# when we can do so without a circular import\n_EnvironmentState: TypeAlias = Any\n\n\n@runtime_checkable\nclass AsyncContextSerializer(Protocol):\n    \"\"\"Protocol for generating a context string from settings and context.\"\"\"\n\n    async def __call__(\n        self,\n        settings: \"Settings\",\n        contexts: Sequence[Context],\n        question: str,\n        pre_str: str | None,\n    ) -> str: ...\n\n\nclass AnswerSettings(BaseModel):\n    model_config = ConfigDict(extra=\"forbid\", arbitrary_types_allowed=True)\n\n    evidence_k: int = Field(\n        default=10, description=\"Number of evidence pieces to retrieve.\"\n    )\n    evidence_retrieval: bool = Field(\n        default=True,\n        description=\"Whether to use retrieval instead of processing all docs.\",\n    )\n    # no validator because you can set the range in a prompt\n    evidence_relevance_score_cutoff: int = Field(\n        default=1,\n        ge=0,\n        description=(\n            \"Relevance score cutoff for evidence retrieval, default is 1, meaning\"\n            \" only evidence with relevance score >= 1 will be used.\"\n        ),\n    )\n    evidence_summary_length: str = Field(\n        default=\"about 100 words\", description=\"Length of evidence summary.\"\n    )\n    evidence_skip_summary: bool = Field(\n        default=False, description=\"Whether to summarization.\"\n    )\n    evidence_text_only_fallback: bool = Field(\n        default=False,\n        description=(\n            \"Opt-in flag to allow creating contexts without media (just text),\"\n            \" if the media is problematic for the LLM provider or network.\"\n        ),\n    )\n    answer_max_sources: int = Field(\n        default=5, description=\"Max number of sources to use for an answer.\"\n    )\n    max_answer_attempts: int | None = Field(\n        default=None,\n        description=(\n            \"Optional (exclusive) max number (default is no max) of attempts to\"\n            \" generate an answer before declaring done (without a complete tool call). \"\n        ),\n    )\n    answer_length: str = Field(\n        default=\"about 200 words, but can be longer\",\n        description=\"Length of final answer.\",\n    )\n    max_concurrent_requests: int = Field(\n        default=4, description=\"Max concurrent requests to LLMs.\"\n    )\n    answer_filter_extra_background: bool = Field(\n        default=False,\n        description=\"Whether to cite background information provided by model.\",\n    )\n    get_evidence_if_no_contexts: bool = Field(\n        default=True,\n        description=(\n            \"Opt-out flag for allowing answer generation to lazily gather evidence if\"\n            \" called before evidence was gathered.\"\n        ),\n    )\n    group_contexts_by_question: bool = Field(\n        default=False,\n        description=\"Whether to group contexts by question when generating answers.\",\n    )\n    skip_evidence_citation_strip: bool = Field(\n        default=False,\n        description=\"Whether to skip stripping citations from evidence.\",\n    )\n\n\nclass ChunkingOptions(StrEnum):\n    SIMPLE_OVERLAP = \"simple_overlap\"\n\n\ndef get_default_pdf_parser() -> PDFParserFn:\n    parse_pdf_to_pages: PDFParserFn\n\n    try:\n        from paperqa_pymupdf import parse_pdf_to_pages\n    except ImportError:\n        try:\n            from paperqa_pypdf import parse_pdf_to_pages  # type: ignore[no-redef,unused-ignore]\n        except ImportError as exc:\n            raise ImportError(\n                \"To parse PDFs we need a parsing function. Please install either:\"\n                \" (1) paper-qa-pypdf via `pip install paper-qa[pypdf]` or\"\n                \" (2) paper-qa-pymupdf via `pip install paper-qa[pymupdf]`.\"\n            ) from exc\n\n    return parse_pdf_to_pages\n\n\ndef default_pdf_parser_configurator() -> None:\n    try:\n        from paperqa_pymupdf import setup_pymupdf_python_logging\n    except ImportError:\n        return\n\n    setup_pymupdf_python_logging()\n\n\nclass MultimodalOptions(IntEnum):\n    # Text-only PDF reads\n    OFF = 0  # Falsey\n    ON_WITH_ENRICHMENT = 1  # Default\n    # Without image enrichment, multimodal will miss retrieval of certain images,\n    # but it costs less money (no enrichment LLM calls)\n    ON_WITHOUT_ENRICHMENT = 2\n\n    @classmethod\n    def from_value(cls, value: \"bool | MultimodalOptions\") -> \"MultimodalOptions\":\n        if isinstance(value, bool):\n            return cls(int(value))\n        return value\n\n    @property\n    def should_parse_and_enrich_media(self) -> tuple[bool, bool]:\n        \"\"\"Get if the settings indicate to parse and also enrich media.\"\"\"\n        if self == MultimodalOptions.OFF:\n            return False, False\n        if self == MultimodalOptions.ON_WITHOUT_ENRICHMENT:\n            return True, False\n        if self == MultimodalOptions.ON_WITH_ENRICHMENT:\n            return True, True\n        assert_never(self)\n\n\nclass ParsingSettings(BaseModel):\n    \"\"\"Settings relevant for parsing and chunking documents.\"\"\"\n\n    model_config = ConfigDict(extra=\"forbid\", arbitrary_types_allowed=True)\n\n    page_size_limit: int | None = Field(\n        default=1_280_000,\n        description=(\n            \"Optional limit on the number of characters to parse in one 'page', default\"\n            \" is 1.28 million chars, 10X larger than a 128k tokens context limit\"\n            \" (ignoring chars vs tokens difference).\"\n        ),\n    )\n    use_doc_details: bool = Field(\n        default=True, description=\"Whether to try to get metadata details for a Doc.\"\n    )\n    reader_config: dict[str, Any] = Field(\n        default_factory=lambda: {\"chunk_chars\": 5000, \"overlap\": 250},\n        description=\"Optional keyword arguments for the document reader.\",\n        examples=[{\"dpi\": 300}],\n    )\n    multimodal: bool | MultimodalOptions = Field(\n        default=MultimodalOptions.ON_WITH_ENRICHMENT,\n        description=(\n            \"Controls on parsing images/tables (if applicable to a given document).\"\n            \" Setting false or off will parse only text,\"\n            \" setting true or 'on with enrichment' will parse media and use\"\n            \" the enrichment LLM to generate descriptions of the media,\"\n            \" setting 'on without enrichment' will parse media without enrichment.\"\n        ),\n    )\n    citation_prompt: str = Field(\n        default=citation_prompt,\n        description=\"Prompt that tries to create citation from peeking one chunk.\",\n    )\n    structured_citation_prompt: str = Field(\n        default=structured_citation_prompt,\n        description=(\n            \"Prompt that tries to creates a citation in JSON from peeking one chunk.\"\n        ),\n    )\n    disable_doc_valid_check: bool = Field(\n        default=False,\n        description=(\n            \"Whether to disable checking if a document looks like text (was parsed\"\n            \" correctly).\"\n        ),\n    )\n    defer_embedding: bool = Field(\n        default=False,\n        description=(\n            \"Whether to embed documents immediately as they are added, or defer until\"\n            \" summarization.\"\n        ),\n    )\n    parse_pdf: SkipJsonSchema[PDFParserFn] = Field(\n        default_factory=get_default_pdf_parser,\n        description=\"Function to parse PDF, or a fully qualified name to import.\",\n        examples=[\"paperqa_docling.parse_pdf_to_pages\"],\n        exclude=True,  # NOTE: a custom serializer is used below, so it's not excluded\n    )\n    configure_pdf_parser: SkipJsonSchema[Callable[[], Any]] = Field(\n        default=default_pdf_parser_configurator,\n        description=(\n            \"Callable to configure the PDF parser within parse_pdf,\"\n            \" useful for behaviors such as enabling logging.\"\n        ),\n        exclude=True,\n    )\n\n    @field_validator(\"parse_pdf\", mode=\"before\")\n    @classmethod\n    def _resolve_parse_pdf(cls, v: str | PDFParserFn) -> PDFParserFn:\n        \"\"\"Resolve a fully qualified name to a parser function.\"\"\"\n        if isinstance(v, str):\n            resolved = locate(v)\n            if resolved is None:\n                raise ValueError(f\"Failed to locate PDF parser function {v!r}.\")\n            if not isinstance(resolved, PDFParserFn):\n                raise TypeError(f\"Value {v!r} is not a PDF parser function.\")\n            return resolved\n        return v\n\n    @model_serializer(mode=\"wrap\")\n    def _custom_serializer(\n        self, serializer: SerializerFunctionWrapHandler, info: SerializationInfo\n    ) -> dict[str, Any]:\n        data = serializer(self)\n        # NOTE: due to parse_pdf's exclude=True flag, it's not yet in this data.\n        # Let's now add it back if we can safely deserialize \"over the network\"\n        if isinstance(self.parse_pdf, str):\n            # Already JSON-compliant, so let's un-exclude\n            data[\"parse_pdf\"] = self.parse_pdf\n        elif info.mode == \"json\":\n            # If going to JSON, and we can get a FQN, do so for JSON compliance\n            with suppress(ValueError):  # Suppress when not serialization-safe\n                data[\"parse_pdf\"] = get_stable_str(self.parse_pdf)\n        return data\n\n    doc_filters: Sequence[Mapping[str, Any]] | None = Field(\n        default=None,\n        description=(\n            \"Optional filters to only allow documents that match this filter. This is a\"\n            \" dictionary where the keys are the fields from DocDetails or Docs to\"\n            \" filter on, and the values are the values to filter for. To invert filter,\"\n            \" prefix the key with a '!'. If the key is not found, by default the Doc is\"\n            \" rejected. To change this behavior, prefix the key with a '?' to allow the\"\n            \" Doc to pass if the key is not found. For example, {'!title': 'bad title',\"\n            \" '?year': '2022'} would only allow Docs with a title that is not 'bad\"\n            \" title' and a year of 2022 or no year at all.\"\n        ),\n    )\n    use_human_readable_clinical_trials: bool = Field(\n        default=False,\n        description=\"Parse clinical trial JSONs into human readable text.\",\n    )\n    enrichment_llm: str = Field(\n        # NOTE: from CapArena (https://arxiv.org/abs/2503.12329),\n        # GPT-4o was the best image captioning model as of spring 2025\n        # NOTE: claude-haiku-4-5-20251001 recurringly failed to describe display type\n        # to be display type, so its captioning ability isn't good enough yet\n        default=CommonLLMNames.GPT_4O.value,\n        description=\"LLM for media enrichment (e.g. generating descriptions).\",\n    )\n    enrichment_llm_config: dict | None = Field(\n        default=None,\n        description=(\n            \"Optional configuration for the enrichment_llm model. More specifically, it's\"\n            \" a LiteLLM Router configuration to pass to LiteLLMModel, must have\"\n            \" `model_list` key (corresponding to model_list inputs here:\"\n            \" https://docs.litellm.ai/docs/routing), and can optionally include a\"\n            \" router_kwargs key with router kwargs as values.\"\n        ),\n    )\n    enrichment_page_radius: int = Field(\n        default=1,  # Default is 1 because figures are usually +/- 1 page in LaTeX\n        ge=-1,\n        description=(\n            \"Page radius for context text in enrichment. \"\n            \"-1 means all pages, 0 means current page only, \"\n            \"1+ means a radius of pages around the current page.\"\n        ),\n    )\n    enrichment_prompt: str = Field(\n        default=individual_media_enrichment_prompt_template,\n        description=\"Prompt template for enriching media.\",\n    )\n\n    @property\n    def should_parse_and_enrich_media(self) -> tuple[bool, bool]:\n        \"\"\"Get if the settings indicate to parse and also enrich media.\"\"\"\n        mm_enum = MultimodalOptions.from_value(self.multimodal)\n        return mm_enum.should_parse_and_enrich_media\n\n\nclass _FormatDict(dict):  # noqa: FURB189\n    \"\"\"Mock a dictionary and store any missing items.\"\"\"\n\n    def __init__(self) -> None:\n        self.key_set: set[str] = set()\n\n    def __missing__(self, key: str) -> str:\n        self.key_set.add(key)\n        return key\n\n\ndef get_formatted_variables(s: str) -> set[str]:\n    \"\"\"Returns the set of variables implied by the format string.\"\"\"\n    format_dict = _FormatDict()\n    s.format_map(format_dict)\n    return format_dict.key_set\n\n\nclass PromptSettings(BaseModel):\n    model_config = ConfigDict(extra=\"forbid\", validate_assignment=True)\n\n    # citations are inserted with Context.id as follows,\n    # these are translated to MLA parenthetical in-text citation styling\n    # SEE: https://nwtc.libguides.com/citations/MLA#s-lg-box-707489\n    EXAMPLE_CITATION: ClassVar[str] = \"(pqac-0f650d59)\"\n\n    summary: str = summary_prompt\n    qa: str = qa_prompt\n    answer_iteration_prompt: str | None = Field(\n        default=answer_iteration_prompt_template,\n        description=(\n            \"Prompt to inject existing prior answers into the qa prompt to allow the model to iterate. \"\n            \"If None, then no prior answers will be injected.\"\n        ),\n    )\n    select: str = select_paper_prompt\n    pre: str | None = Field(\n        default=None,\n        description=(\n            \"Opt-in pre-prompt (templated with just the original question) to append\"\n            \" information before a qa prompt. For example:\"\n            \" 'Summarize all scientific terms in the following question:\\n{question}'.\"\n            \" This pre-prompt can enable injection of question-specific guidance later\"\n            \" used by the qa prompt, without changing the qa prompt's template.\"\n        ),\n    )\n    post: str | None = None\n    system: str = default_system_prompt\n    use_json: bool = True\n    # Not thrilled about this model,\n    # but need to split out the system/summary\n    # to get JSON\n    summary_json: str = summary_json_prompt\n    summary_json_system: str = summary_json_system_prompt\n    context_outer: str = Field(\n        default=CONTEXT_OUTER_PROMPT,\n        description=\"Prompt for how to format all contexts in generate answer.\",\n    )\n    context_inner: str = Field(\n        default=CONTEXT_INNER_PROMPT,\n        description=(\n            \"Prompt for how to format a single context in generate answer. \"\n            \"This should at least contain key and name.\"\n        ),\n    )\n\n    @field_validator(\"summary\")\n    @classmethod\n    def check_summary(cls, v: str) -> str:\n        if not get_formatted_variables(v).issubset(\n            get_formatted_variables(summary_prompt)\n        ):\n            raise ValueError(\n                \"Summary prompt can only have variables:\"\n                f\" {get_formatted_variables(summary_prompt)}\"\n            )\n        return v\n\n    @field_validator(\"qa\")\n    @classmethod\n    def check_qa(cls, v: str) -> str:\n        if not get_formatted_variables(v).issubset(get_formatted_variables(qa_prompt)):\n            raise ValueError(\n                \"QA prompt can only have variables:\"\n                f\" {get_formatted_variables(qa_prompt)}\"\n            )\n        return v\n\n    @field_validator(\"select\")\n    @classmethod\n    def check_select(cls, v: str) -> str:\n        if not get_formatted_variables(v).issubset(\n            get_formatted_variables(select_paper_prompt)\n        ):\n            raise ValueError(\n                \"Select prompt can only have variables:\"\n                f\" {get_formatted_variables(select_paper_prompt)}\"\n            )\n        return v\n\n    @field_validator(\"post\")\n    @classmethod\n    def check_post(cls, v: str | None) -> str | None:\n        if v is not None:\n            # kind of a hack to get list of attributes in answer\n            from paperqa.types import PQASession\n\n            attrs = set(PQASession.model_fields.keys())\n            if not get_formatted_variables(v).issubset(attrs):\n                raise ValueError(f\"Post prompt must have input variables: {attrs}\")\n        return v\n\n    @field_validator(\"context_outer\")\n    @classmethod\n    def check_context_outer(cls, v: str) -> str:\n        if not get_formatted_variables(v).issubset(\n            get_formatted_variables(CONTEXT_OUTER_PROMPT)\n        ):\n            raise ValueError(\n                \"Context outer prompt can only have variables:\"\n                f\" {get_formatted_variables(CONTEXT_OUTER_PROMPT)}\"\n            )\n        return v\n\n    @field_validator(\"context_inner\")\n    @classmethod\n    def check_context_inner(cls, v: str) -> str:\n        fvars = get_formatted_variables(v)\n        if \"name\" not in fvars or \"text\" not in fvars:\n            raise ValueError(\"Context inner prompt must have name and text\")\n        return v\n\n\nclass IndexSettings(BaseModel):\n    model_config = ConfigDict(extra=\"forbid\")\n\n    name: str | None = Field(\n        default=None,\n        description=(\n            \"Optional name of the index. If unspecified, the name should be generated.\"\n        ),\n    )\n    paper_directory: str | os.PathLike = Field(\n        default=pathlib.Path.cwd(),\n        description=(\n            \"Local directory which contains the papers to be indexed and searched.\"\n        ),\n    )\n    manifest_file: str | os.PathLike | None = Field(\n        default=None,\n        description=(\n            \"Optional absolute path to a manifest CSV, or a relative path from the\"\n            \" paper_directory to a manifest CSV. A manifest CSV contains columns which\"\n            \" are attributes for a DocDetails object. Only 'file_location', 'doi', and\"\n            \" 'title' will be used when indexing, others are discarded.\"\n        ),\n    )\n    index_directory: str | os.PathLike = Field(\n        default_factory=lambda: pqa_directory(\"indexes\"),\n        description=(\n            \"Directory to store the PQA built search index, configuration, and\"\n            \" answer indexes.\"\n        ),\n    )\n    use_absolute_paper_directory: bool = Field(\n        default=False,\n        description=(\n            \"Opt-in flag to convert the paper_directory to an absolute path. Setting\"\n            \" this to True will make the index user-specific, defeating sharing.\"\n        ),\n    )\n    recurse_subdirectories: bool = Field(\n        default=True,\n        description=\"Whether to recurse into subdirectories when indexing sources.\",\n    )\n    concurrency: int = Field(\n        default=5,  # low default for folks without S2/Crossref keys\n        description=\"Number of concurrent filesystem reads for indexing\",\n    )\n    batch_size: int = Field(\n        default=1,\n        ge=1,\n        description=\"Number of files to process before committing to the index.\",\n    )\n    sync_with_paper_directory: bool = Field(\n        default=True,\n        description=(\n            \"Whether to sync the index with the paper directory when loading an index.\"\n            \" Setting to True will add or delete index files to match the source paper\"\n            \" directory.\"\n        ),\n    )\n    files_filter: SkipJsonSchema[Callable[[anyio.Path | pathlib.Path], bool]] = Field(\n        default=lambda f: (\n            f.suffix\n            # TODO: add images after embeddings are supported\n            in {\".txt\", \".pdf\", \".html\", \".md\", \".xlsx\", \".docx\", \".pptx\"}\n        ),\n        exclude=True,\n        description=(\n            \"Filter function to apply to files in the paper directory.\"\n            \" When the function returns True, the file will be indexed.\"\n        ),\n    )\n\n    def get_named_index_directory(self) -> anyio.Path:\n        \"\"\"Get the directory where the index, when named, will be located.\n\n        Raises:\n            ValueError: If the index name was unset, because otherwise the name is\n                autogenerated.\n        \"\"\"\n        if self.name is None:\n            raise ValueError(\n                \"Getting a named index directory requires an index name to have been\"\n                \" specified, please specify a name.\"\n            )\n        return anyio.Path(self.index_directory) / self.name\n\n    async def finalize_manifest_file(self) -> anyio.Path | None:\n        manifest_file = anyio.Path(self.manifest_file) if self.manifest_file else None\n        if manifest_file and not await manifest_file.exists():\n            # If the manifest file was specified but doesn't exist,\n            # perhaps it was specified as a relative path from the paper_directory\n            manifest_file = anyio.Path(self.paper_directory) / manifest_file\n        return manifest_file\n\n\nclass AgentSettings(BaseModel):\n    model_config = ConfigDict(extra=\"forbid\")\n\n    agent_llm: str = Field(\n        default=CommonLLMNames.GPT_4O.value,\n        description=\"LLM inside the agent making tool selections.\",\n    )\n\n    agent_llm_config: dict | None = Field(\n        default=None,\n        description=(\n            \"Optional configuration for the agent_llm model. More specifically, it's\"\n            \" a LiteLLM Router configuration to pass to LiteLLMModel, must have\"\n            \" `model_list` key (corresponding to model_list inputs here:\"\n            \" https://docs.litellm.ai/docs/routing), and can optionally include a\"\n            \" router_kwargs key with router kwargs as values.\"\n        ),\n    )\n\n    agent_type: str = Field(\n        default=\"ToolSelector\",\n        description=\"Type of agent to use\",\n    )\n    agent_config: dict[str, Any] | None = Field(\n        default=None,\n        description=\"Optional kwarg for AGENT constructor.\",\n    )\n    agent_system_prompt: str | None = Field(\n        default=env_system_prompt,\n        description=\"Optional system prompt message to precede the below agent_prompt.\",\n    )\n    agent_prompt: str = env_reset_prompt\n    return_paper_metadata: bool = Field(\n        default=False,\n        description=(\n            \"Set True to have the search tool include paper title/year information as\"\n            \" part of its return.\"\n        ),\n    )\n    search_count: int = 8\n    agent_evidence_n: int = Field(\n        default=1,\n        ge=1,\n        description=(\n            \"Top n ranked evidences shown to the agent after the GatherEvidence tool.\"\n        ),\n    )\n    timeout: float = Field(\n        default=500.0,\n        description=(\n            \"Matches LangChain AgentExecutor.max_execution_time (seconds), the timeout\"\n            \" on agent execution.\"\n        ),\n    )\n\n    tool_names: set[str] | Sequence[str] | None = Field(\n        default=None,\n        description=(\n            \"Optional override on the tools to provide the agent. Leaving as the\"\n            \" default of None will use a minimal toolset of the paper search, gather\"\n            \" evidence, collect cited papers from evidence, and gen answer. If passing\"\n            \" tool names (non-default route), at least the gen answer tool must be\"\n            \" supplied.\"\n        ),\n    )\n    max_timesteps: int | None = Field(\n        default=None,\n        description=\"Optional upper limit on the number of environment steps.\",\n    )\n\n    index: IndexSettings = Field(default_factory=IndexSettings)\n\n    rebuild_index: bool = Field(\n        default=True,\n        description=(\n            \"Flag to rebuild the index at the start of agent runners, default is True\"\n            \" for CLI users to ensure all source PDFs are pulled in.\"\n        ),\n    )\n\n    callbacks: SkipJsonSchema[\n        Mapping[str, Sequence[Callable[[_EnvironmentState], Any]]]\n    ] = Field(\n        default_factory=dict,\n        description=\"\"\"\n            A mapping that associates callback names with lists of corresponding callable functions.\n            Each callback list contains functions that will be called with an instance of `EnvironmentState`,\n            representing the current state context.\n\n            Accepted callback names:\n            - 'gen_answer_initialized': Triggered when `GenerateAnswer.gen_answer`\n                is initialized.\n\n            - 'gen_answer_aget_query': LLM callbacks to execute in the prompt runner\n                as part of `GenerateAnswer.gen_answer`.\n\n            - 'gen_answer_completed': Triggered after `GenerateAnswer.gen_answer`\n                successfully generates an answer.\n\n            - 'gather_evidence_initialized': Triggered when `GatherEvidence.gather_evidence`\n                is initialized.\n\n            - 'gather_evidence_aget_evidence: LLM callbacks to execute in the prompt runner\n                as part of `GatherEvidence.gather_evidence`.\n\n            - 'gather_evidence_completed': Triggered after `GatherEvidence.gather_evidence`\n                completes evidence gathering.\n        \"\"\",\n        exclude=True,\n    )\n\n\ndef make_default_litellm_model_list_settings(\n    llm: str, temperature: float = 0.0\n) -> dict:\n    \"\"\"Settings matching \"model_list\" schema here: https://docs.litellm.ai/docs/routing.\"\"\"\n    return {\n        \"name\": llm,\n        \"model_list\": [\n            {\n                \"model_name\": llm,\n                \"litellm_params\": {\n                    \"model\": llm,\n                    \"temperature\": temperature,\n                    # SEE: https://docs.litellm.ai/docs/tutorials/prompt_caching#litellm-python-sdk-usage\n                    \"cache_control_injection_points\": [\n                        {\"location\": \"message\", \"role\": \"system\"}\n                    ],\n                },\n            }\n        ],\n    }\n\n\nclass Settings(BaseSettings):\n    model_config = SettingsConfigDict(extra=\"ignore\")\n\n    llm: str = Field(\n        default=CommonLLMNames.GPT_4O.value,\n        description=(\n            \"LLM for general use including metadata inference (see Docs.aadd)\"\n            \" and answer generation (see Docs.aquery and gen_answer tool).\"\n            \" Should be 'best' LLM. Uses include:\"\n            \" 1. Inferring citation information from documents when left unspecified,\"\n            \" 2. Extracting title, DOI, and authors from citation information when left unspecified,\"\n            \" 3. Optionally injecting pre-answer information (see PromptSettings.pre),\"\n            \" 4. Generating an answer given evidence (see PromptSettings.qa),\"\n            \" 5. Optionally injecting post-answer information (see PromptSettings.post),\"\n            \" 6. If using the 'fake' agent, proposing search queries.\"\n        ),\n    )\n    llm_config: dict | None = Field(\n        default=None,\n        description=(\n            \"Optional configuration for the llm model. More specifically, it's\"\n            \" a LiteLLM Router configuration to pass to LiteLLMModel, must have\"\n            \" `model_list` key (corresponding to model_list inputs here:\"\n            \" https://docs.litellm.ai/docs/routing), and can optionally include a\"\n            \" router_kwargs key with router kwargs as values.\"\n        ),\n    )\n    summary_llm: str = Field(\n        default=CommonLLMNames.GPT_4O.value,\n        description=(\n            \"LLM for creating contextual summaries\"\n            \" (see Docs.aget_evidence and gather_evidence tool).\"\n        ),\n    )\n    summary_llm_config: dict | None = Field(\n        default=None,\n        description=(\n            \"Optional configuration for the summary_llm model. More specifically, it's\"\n            \" a LiteLLM Router configuration to pass to LiteLLMModel, must have\"\n            \" `model_list` key (corresponding to model_list inputs here:\"\n            \" https://docs.litellm.ai/docs/routing), and can optionally include a\"\n            \" router_kwargs key with router kwargs as values.\"\n        ),\n    )\n    embedding: str = Field(\n        default=\"text-embedding-3-small\",\n        description=\"Embedding model for embedding text chunks when adding papers.\",\n    )\n    embedding_config: dict | None = Field(\n        default=None,\n        description=\"Optional configuration for the embedding model.\",\n    )\n    temperature: float = Field(default=0.0, description=\"Temperature for LLMs.\")\n    batch_size: int = Field(default=1, description=\"Batch size for calling LLMs.\")\n    texts_index_mmr_lambda: float = Field(\n        default=1.0, description=\"Lambda for MMR in text index.\"\n    )\n    verbosity: int = Field(\n        default=0,\n        description=(\n            \"Integer verbosity level for logging (0-3). 3 = all LLM/Embeddings calls\"\n            \" logged.\"\n        ),\n    )\n    custom_context_serializer: SkipJsonSchema[AsyncContextSerializer | None] = Field(\n        default=None,\n        description=(\n            \"Function to turn settings and contexts into an answer context str.\"\n            \" If not populated, the default context serializer will be used.\"\n        ),\n        exclude=True,\n    )\n\n    @model_validator(mode=\"after\")\n    def _update_temperature(self) -> Self:\n        \"\"\"Ensures temperature is 1 if the LLM requires it.\n\n        o1 reasoning models only support temperature = 1.\n        SEE: https://platform.openai.com/docs/guides/reasoning/quickstart\n        \"\"\"\n        for model_prefix in (\"o1\", \"gpt-5\"):\n            if self.llm.startswith(model_prefix) and self.temperature != 1:\n                warnings.warn(\n                    f\"When dealing with OpenAI {model_prefix} models,\"\n                    \" the temperature must be set to 1,\"\n                    f\" so the specified temperature {self.temperature}\"\n                    \" has been overridden to 1.\",\n                    category=UserWarning,\n                    stacklevel=2,\n                )\n                self.temperature = 1\n        return self\n\n    @computed_field  # type: ignore[prop-decorator]\n    @property\n    def md5(self) -> str:\n        return hexdigest(self.model_dump_json(exclude={\"md5\"}))\n\n    answer: AnswerSettings = Field(default_factory=AnswerSettings)\n    parsing: ParsingSettings = Field(default_factory=ParsingSettings)\n    prompts: PromptSettings = Field(default_factory=PromptSettings)\n    agent: AgentSettings = Field(default_factory=AgentSettings)\n\n    def get_index_name(self) -> str:\n        \"\"\"Get programmatically generated index name.\n\n        This index is where parsings are stored based on parsing/embedding strategy.\n        \"\"\"\n        if isinstance(self.agent.index.paper_directory, pathlib.Path):\n            # Here we use an absolute path so that where the user locally\n            # uses '.', two different folders will make different indexes\n            first_segment: str = str(self.agent.index.paper_directory.absolute())\n        else:\n            first_segment = str(self.agent.index.paper_directory)\n        segments = [\n            first_segment,\n            str(self.agent.index.use_absolute_paper_directory),\n            self.embedding,\n            get_stable_str(self.parsing.parse_pdf, for_hash=True),\n            str(self.parsing.reader_config[\"chunk_chars\"]),\n            str(self.parsing.reader_config[\"overlap\"]),\n            str(self.parsing.reader_config.get(\"full_page\", False)),\n            str(self.parsing.multimodal),\n        ]\n        return f\"pqa_index_{hexdigest('|'.join(segments))}\"\n\n    @classmethod\n    def from_name(\n        cls, config_name: str = \"default\", cli_source: CliSettingsSource | None = None\n    ) -> \"Settings\":\n        json_path: pathlib.Path | None = None\n\n        # quick exit for default settings\n        if config_name == \"default\":\n            if not cli_source:\n                raise NotImplementedError(\n                    f\"For config_name {config_name!r}, we require cli_source.\"\n                )\n            return Settings(_cli_settings_source=cli_source(args=True))\n\n        user_config_path = pqa_directory(\"settings\") / f\"{config_name}.json\"\n        pkg_config_path = (\n            # Use importlib.resources.files() which is recommended for Python 3.9+\n            importlib.resources.files(paperqa.configs)\n            / f\"{config_name}.json\"\n        )\n        if user_config_path.exists():\n            # First, try to find the config file in the user's .config directory\n            json_path = user_config_path\n        else:\n            # If not found, fall back to the package's default config\n            try:\n                if pkg_config_path.is_file():\n                    json_path = cast(\"pathlib.Path\", pkg_config_path)\n            except FileNotFoundError as e:\n                raise FileNotFoundError(\n                    f\"No configuration file {config_name!r} found at user config path\"\n                    f\" {user_config_path} or bundled config path {pkg_config_path}.\"\n                ) from e\n\n        if json_path:\n            # we do the ole switcheroo\n            # json - validate to deserialize knowing the types\n            # then dump it\n            # going json.loads directly will not get types correct\n            tmp = Settings.model_validate_json(json_path.read_text())\n            return Settings(\n                **(tmp.model_dump()),\n                _cli_settings_source=cli_source(args=True) if cli_source else None,\n            )\n        raise FileNotFoundError(\n            f\"No configuration file {config_name!r} found at user config path\"\n            f\" {user_config_path} or bundled config path {pkg_config_path}.\"\n        )\n\n    def get_llm(self) -> LiteLLMModel:\n        return LiteLLMModel(\n            name=self.llm,\n            config=self.llm_config\n            or make_default_litellm_model_list_settings(self.llm, self.temperature),\n        )\n\n    def get_summary_llm(self) -> LiteLLMModel:\n        return LiteLLMModel(\n            name=self.summary_llm,\n            config=self.summary_llm_config\n            or make_default_litellm_model_list_settings(\n                self.summary_llm, self.temperature\n            ),\n        )\n\n    def get_agent_llm(self) -> LiteLLMModel:\n        return LiteLLMModel(\n            name=self.agent.agent_llm,\n            config=self.agent.agent_llm_config\n            or make_default_litellm_model_list_settings(\n                self.agent.agent_llm, self.temperature\n            ),\n        )\n\n    def get_embedding_model(self) -> EmbeddingModel:\n        return embedding_model_factory(self.embedding, **(self.embedding_config or {}))\n\n    def get_enrichment_llm(self) -> LiteLLMModel:\n        return LiteLLMModel(\n            name=self.parsing.enrichment_llm,\n            config=self.parsing.enrichment_llm_config\n            or make_default_litellm_model_list_settings(\n                self.parsing.enrichment_llm, self.temperature\n            ),\n        )\n\n    def make_aviary_tool_selector(self, agent_type: str | type) -> ToolSelector | None:\n        \"\"\"Attempt to convert the input agent type to an aviary ToolSelector.\"\"\"\n        if agent_type is ToolSelector or (\n            isinstance(agent_type, str)\n            and (\n                agent_type == ToolSelector.__name__\n                or (\n                    agent_type.startswith(\n                        ToolSelector.__module__.split(\".\", maxsplit=1)[0]\n                    )\n                    and locate(agent_type) is ToolSelector\n                )\n            )\n        ):\n            return ToolSelector(\n                model_name=self.agent.agent_llm,\n                acompletion=self.get_agent_llm().get_router().acompletion,\n                **(self.agent.agent_config or {}),\n            )\n        return None\n\n    async def make_ldp_agent(\n        self, agent_type: str | type\n    ) -> \"Agent[SimpleAgentState] | None\":\n        \"\"\"Attempt to convert the input agent type to an ldp Agent.\"\"\"\n        if not isinstance(agent_type, str):  # Convert to fully qualified name\n            agent_type = f\"{agent_type.__module__}.{agent_type.__name__}\"\n        if not agent_type.startswith(\"ldp\"):\n            return None\n        if not HAS_LDP_INSTALLED:\n            raise ImportError(\n                \"ldp agents requires the 'ldp' extra for 'ldp'. Please:\"\n                \" `pip install paper-qa[ldp]`.\"\n            )\n\n        # TODO: support general agents\n        agent_cls = cast(\"type[Agent]\", locate(agent_type))\n        agent_settings = self.agent\n        agent_llm, config = agent_settings.agent_llm, agent_settings.agent_config or {}\n        if issubclass(agent_cls, ReActAgent | MemoryAgent):\n            if (\n                issubclass(agent_cls, MemoryAgent)\n                and \"memory_model\" in config\n                and \"memories\" in config\n            ):\n                if \"embedding_model\" in config[\"memory_model\"]:\n                    config[\"memory_model\"][\"embedding_model\"] = (\n                        EmbeddingModel.from_name(\n                            embedding=config[\"memory_model\"].pop(\"embedding_model\")[\n                                \"name\"\n                            ]\n                        )\n                    )\n                try:\n                    config[\"memory_model\"] = UIndexMemoryModel(**config[\"memory_model\"])\n                except ImportError as exc:\n                    raise ImportError(\n                        \"Memory agents require the 'usearch' package,\"\n                        \" which is part of the 'memory' extra.\"\n                        \" Please: `pip install paper-qa[memory]`.\"\n                    ) from exc\n                memories = _Memories.validate_python(config.pop(\"memories\"))\n                await asyncio.gather(\n                    *(\n                        config[\"memory_model\"].add_memory(memory)\n                        for memory in (\n                            memories.values()\n                            if isinstance(memories, dict)\n                            else memories\n                        )\n                    )\n                )\n            return agent_cls(\n                llm_model={\"name\": agent_llm, \"temperature\": self.temperature},\n                **config,\n            )\n        if issubclass(agent_cls, SimpleAgent):\n            return agent_cls(\n                llm_model={\"name\": agent_llm, \"temperature\": self.temperature},\n                sys_prompt=agent_settings.agent_system_prompt,\n                **config,\n            )\n        if issubclass(agent_cls, HTTPAgentClient):\n            set_training_mode(False)\n            return HTTPAgentClient[SimpleAgentState](\n                agent_state_type=SimpleAgentState, **config\n            )\n        raise NotImplementedError(f\"Didn't yet handle agent type {agent_type}.\")\n\n    def make_media_enricher(self) -> Callable[[ParsedText], Awaitable[str]]:\n        \"\"\"Create an enricher function from settings.\"\"\"\n\n        async def enrich_media_with_llm(parsed_text: ParsedText) -> str:\n            \"\"\"Enrich media in parsed text with LLM-generated descriptions and then filter irrelevant media.\n\n            Returns:\n                A summary string of the enrichment.\n            \"\"\"\n            if not isinstance(parsed_text.content, dict) or not any(\n                isinstance(c, tuple) for c in parsed_text.content.values()\n            ):\n                raise ValueError(\n                    \"Media enrichment requires media to be in the parsed text.\"\n                )\n            text_content = cast(\n                dict[str, str | tuple[str, list[ParsedMedia]]], parsed_text.content\n            )\n\n            # Collect all media with their page numbers\n            # NOTE: we could deduplicate media here across pages,\n            # but this introduces a bunch of complexity:\n            # - Do we enrich using on text surrounding the earlier or later image?\n            # - Or do we enrich using text surrounding all images,\n            #   and risk confusing the LLM if the texts aren't similar?\n            # Given these risks, we just enrich extra times\n            media_to_enrich: list[tuple[str, ParsedMedia]] = [\n                (page_num, media)\n                for page_num, page_contents in text_content.items()\n                if isinstance(page_contents, tuple)\n                for media in page_contents[1]\n                if not media.info.get(\"enriched_description\")  # Don't clobber prior\n            ]\n            llm = self.get_enrichment_llm()\n            radius = self.parsing.enrichment_page_radius\n\n            async def enrich_single_media(\n                page_num: int | str, media: ParsedMedia\n            ) -> None:\n                \"\"\"Enrich a single media item with LLM-generated description.\"\"\"\n                if radius == -1:  # All pages\n                    context_text: str = \"\\n\\n\".join(\n                        (\n                            (\n                                pg_contents\n                                if isinstance(pg_contents, str)\n                                else pg_contents[0]\n                            )\n                            for _, pg_contents in sorted(\n                                text_content.items(), key=lambda x: int(x[0])\n                            )\n                        )\n                    )\n                    radius_msg: str = \"all pages\"\n                else:  # Specific page radius\n                    page_texts: list[str] = []\n                    for pg_int in range(\n                        max(1, int(page_num) - radius),\n                        min(len(text_content), int(page_num) + radius) + 1,\n                    ):\n                        # Use get so we're tolerant to missing pages here\n                        page_content = text_content.get(str(pg_int))\n                        if page_content:\n                            page_texts.append(\n                                page_content\n                                if isinstance(page_content, str)\n                                else page_content[0]\n                            )\n                    context_text = \"\\n\\n\".join(page_texts)\n                    radius_msg = (\n                        f\"a radius of {'1 page' if radius == 1 else f'{radius} pages'}\"\n                    )\n\n                prompt = self.parsing.enrichment_prompt.format(\n                    context_text=(\n                        f\"Here is the co-located text from {radius_msg}:\\n\\n{context_text}\\n\\n\"\n                        if context_text\n                        else \"\"\n                    )\n                )\n                try:\n                    result = await llm.call_single(\n                        messages=[\n                            Message.create_message(\n                                text=prompt, images=[media.to_image_url()]\n                            )\n                        ]\n                    )\n                    if result.text:\n                        (\n                            media.info[\"is_irrelevant\"],\n                            media.info[\"enriched_description\"],\n                        ) = parse_enrichment_irrelevance(result.text)\n                except (litellm.InternalServerError, litellm.BadRequestError) as exc:\n                    # Handle image > 5-MB failure mode 1:\n                    # > litellm.BadRequestError: AnthropicException -\n                    # > {\"type\":\"error\",\"error\":{\"type\":\"invalid_request_error\",\n                    # > \"message\":\"messages.0.content.0.image.source.base64: image exceeds 5 MB maximum: 6229564 bytes > 5242880 bytes\"},  # noqa: E501, W505\n                    # > \"request_id\":\"req_abc123\"}.\n                    # and image > 5-MB failure mode 2:\n                    # > litellm.InternalServerError: AnthropicException -\n                    # > {\"type\":\"error\",\"error\":{\"type\":\"invalid_request_error\",\n                    # > \"message\":\"messages.0.content.0.image.source.base64: image exceeds 5 MB maximum: 5690780 bytes > 5242880 bytes\"},  # noqa: E501, W505\n                    # > \"request_id\":\"req_abc123\"}.\n                    # And the image being corrupt (but a reasonable size)\n                    if (\n                        isinstance(exc, litellm.InternalServerError)\n                        and re.search(\n                            r\"image exceeds .+ maximum\", str(exc), re.IGNORECASE\n                        )\n                    ) or isinstance(exc, litellm.BadRequestError):\n                        logger.warning(\n                            f\"Skipping enrichment for media index {media.index}\"\n                            f\" on page {page_num} with metadata {media.info} because\"\n                            f\" it was rejected by the LLM provider for {llm.name!r}.\"\n                            f\" Full error message: {exc!r}\"\n                        )\n                    else:\n                        raise\n\n            await asyncio.gather(*list(starmap(enrich_single_media, media_to_enrich)))\n\n            # Filter out irrelevant media from parsed_text.content in-place,\n            # while counting enrichments and filtration\n            count_enriched = count_filtered = 0\n            for page_num, page_contents in text_content.items():\n                if isinstance(page_contents, tuple):\n                    page_text, media_list = page_contents\n                    count_enriched += sum(\n                        bool(m.info.get(\"enriched_description\")) for m in media_list\n                    )\n                    filtered_media = [\n                        m for m in media_list if not m.info.get(\"is_irrelevant\", False)\n                    ]\n                    count_filtered += len(media_list) - len(filtered_media)\n                    # In-place update the content for the filtered media\n                    text_content[page_num] = (page_text, filtered_media)\n\n            return (\n                f\"enriched={count_enriched}|filtered={count_filtered}|radius={radius}\"\n            )\n\n        return enrich_media_with_llm\n\n    def adjust_tools_for_agent_llm(self, tools: list[Tool]) -> None:\n        \"\"\"In-place adjust tool attributes or schemae to match agent LLM-specifics.\"\"\"\n        # This was originally made for Gemini 1.5 Flash not supporting empty tool args\n        # in February 2025 (https://github.com/BerriAI/litellm/issues/7634), but then\n        # Gemini fixed this server-side by mid-April 2025,\n        # so this method is now just available for use\n\n    async def context_serializer(\n        self, contexts: Sequence[Context], question: str, pre_str: str | None\n    ) -> str:\n        \"\"\"Default function for sorting ranked contexts and inserting into a context string.\"\"\"\n        if self.custom_context_serializer:\n            return await self.custom_context_serializer(\n                settings=self, contexts=contexts, question=question, pre_str=pre_str\n            )\n\n        answer_config = self.answer\n        prompt_config = self.prompts\n\n        # sort by first score, then name\n        filtered_contexts = sorted(\n            contexts,\n            key=lambda x: (-x.score, x.text.name),\n        )[: answer_config.answer_max_sources]\n        # remove any contexts with a score below the cutoff\n        filtered_contexts = [\n            c\n            for c in filtered_contexts\n            if c.score >= answer_config.evidence_relevance_score_cutoff\n        ]\n\n        context_inner_prompt = prompt_config.context_inner\n        context_str_body = \"\"\n        if answer_config.group_contexts_by_question:\n            contexts_by_question: dict[str, list[Context]] = defaultdict(list)\n            for c in filtered_contexts:\n                # Fallback to the main session question if not available.\n                # question attribute is optional, so if a user\n                # sets contexts externally, it may not have a question.\n                context_question = getattr(c, \"question\", question)\n                contexts_by_question[context_question].append(c)\n\n            context_sections = []\n            for context_question, contexts_in_group in contexts_by_question.items():\n                inner_strs = [\n                    context_inner_prompt.format(\n                        name=c.id,\n                        text=c.context,\n                        citation=c.text.doc.formatted_citation,\n                        **(c.model_extra or {}),\n                    )\n                    for c in contexts_in_group\n                ]\n                # Create a section with a question heading\n                section_header = (\n                    f'Contexts related to the question: \"{context_question}\"'\n                )\n                section = f\"{section_header}\\n\\n\" + \"\\n\\n\".join(inner_strs)\n                context_sections.append(section)\n            context_str_body = \"\\n\\n---\\n\\n\".join(context_sections)\n        else:\n            inner_context_strs = [\n                context_inner_prompt.format(\n                    name=c.id,\n                    text=c.context,\n                    citation=c.text.doc.formatted_citation,\n                    **(c.model_extra or {}),\n                )\n                for c in filtered_contexts\n            ]\n            context_str_body = \"\\n\\n\".join(inner_context_strs)\n\n        if pre_str:\n            context_str_body += f\"\\n\\nExtra background information: {pre_str}\"\n\n        return prompt_config.context_outer.format(\n            context_str=context_str_body,\n            valid_keys=\", \".join([c.id for c in filtered_contexts]),\n        )\n\n\n# Settings: already Settings\n# dict[str, Any]: serialized Settings\n# str: named Settings\n# None: defaulted Settings\nMaybeSettings = Settings | dict[str, Any] | str | None\n\n\ndef get_settings(config_or_name: MaybeSettings = None) -> Settings:\n    if isinstance(config_or_name, Settings):\n        return config_or_name\n    if isinstance(config_or_name, dict):\n        return Settings.model_validate(config_or_name)\n    if config_or_name is None:\n        return Settings()\n    return Settings.from_name(config_name=config_or_name)\n"
  },
  {
    "path": "src/paperqa/sources/__init__.py",
    "content": ""
  },
  {
    "path": "src/paperqa/sources/clinical_trials.py",
    "content": "import json\nimport logging\nimport ssl\nfrom contextlib import suppress\nfrom datetime import datetime\nfrom typing import Any\n\nimport httpx\nimport httpx_aiohttp\nfrom lmi.utils import gather_with_concurrency\nfrom tenacity import (\n    before_sleep_log,\n    retry,\n    retry_if_exception_type,\n    stop_after_attempt,\n    wait_incrementing,\n)\n\nfrom paperqa.docs import Docs\nfrom paperqa.settings import Settings\nfrom paperqa.types import DocDetails, Embeddable, Text\n\nlogger = logging.getLogger(__name__)\n\n\nCLINICAL_TRIALS_BASE = \"clinicaltrials.gov\"\nCLINICAL_TRIALS_URL = f\"https://{CLINICAL_TRIALS_BASE}\"\nSTUDIES_API_URL = CLINICAL_TRIALS_URL + \"/api/v2/studies\"\nSEARCH_API_FIELDS = \"NCTId,OfficialTitle\"\nSEARCH_PAGE_SIZE = 1000\nTRIAL_API_FIELDS = \"protocolSection,derivedSection\"\nDOWNLOAD_CONCURRENCY = 20\nTRIAL_CHAR_TRUNCATION_SIZE = 28_000  # stay under 8k tokens for embeddings context limit\nMALFORMATTED_QUERY_STATUS: int = 400\n\n\n@retry(\n    stop=stop_after_attempt(3),\n    wait=wait_incrementing(0.1, 0.1),\n    retry=retry_if_exception_type(httpx.HTTPStatusError),\n    before_sleep=before_sleep_log(logger, logging.WARNING),\n    reraise=True,\n)\nasync def api_search_clinical_trials(query: str, client: httpx.AsyncClient) -> dict:\n    response = await client.get(\n        STUDIES_API_URL,\n        params={\n            \"query.term\": query,\n            \"fields\": SEARCH_API_FIELDS,\n            \"pageSize\": SEARCH_PAGE_SIZE,\n            \"countTotal\": \"true\",\n            \"sort\": \"@relevance\",\n        },\n    )\n    if response.status_code == MALFORMATTED_QUERY_STATUS:\n        # the 400s from clinicaltrials.gov are not JSON, here's an example text:\n        # > Error parsing query in Other terms:\n        # > Allowed values for enum field `protocolSection.statusModule.overallStatus`\n        # > are `ACTIVE_NOT_RECRUITING`, `COMPLETED`, `ENROLLING_BY_INVITATION`,\n        # > `NOT_YET_RECRUITING`, `RECRUITING`, `SUSPENDED`, `TERMINATED`, `WITHDRAWN`,\n        # > `AVAILABLE`, `NO_LONGER_AVAILABLE`, `TEMPORARILY_NOT_AVAILABLE`,\n        # > `APPROVED_FOR_MARKETING`, `WITHHELD`, `UNKNOWN`\n        raise httpx.HTTPStatusError(\n            message=response.text, request=response.request, response=response\n        )\n    response.raise_for_status()\n    return response.json()\n\n\n@retry(\n    stop=stop_after_attempt(3),\n    wait=wait_incrementing(0.1, 0.1),\n    before_sleep=before_sleep_log(logger, logging.WARNING),\n    reraise=True,\n)\nasync def api_get_clinical_trial(nct_id: str, client: httpx.AsyncClient) -> dict | None:\n    with suppress(httpx.HTTPStatusError):\n        response = await client.get(\n            f\"{STUDIES_API_URL}/{nct_id}\", params={\"fields\": TRIAL_API_FIELDS}\n        )\n        response.raise_for_status()\n        return response.json()\n    return None\n\n\nasync def search_retrieve_clinical_trials(\n    query: str,\n    client: httpx.AsyncClient,\n    limit: int = 10,\n    offset: int = 0,\n) -> tuple[list[dict], int]:\n\n    search_results = await api_search_clinical_trials(query, client=client)\n    return (\n        [\n            trial\n            for trial in await gather_with_concurrency(\n                DOWNLOAD_CONCURRENCY,\n                [\n                    api_get_clinical_trial(\n                        result[\"protocolSection\"][\"identificationModule\"][\"nctId\"],\n                        client,\n                    )\n                    for result in search_results.get(\"studies\", [])[\n                        offset : offset + limit\n                    ]\n                ],\n            )\n            if trial\n        ],\n        search_results.get(\"totalCount\", 0),\n    )\n\n\ndef format_to_doc_details(trial_data: dict) -> DocDetails:\n    \"\"\"\n    Format clinical trial data into ICMJE citation style.\n\n    Args:\n        trial_data (dict): Clinical trial data in ClinicalTrials.gov JSON format\n    \"\"\"\n    protocol = trial_data.get(\"protocolSection\", {})\n\n    investigator = (\n        protocol.get(\"sponsorCollaboratorsModule\", {})\n        .get(\"responsibleParty\", {})\n        .get(\"investigatorFullName\", \"\")\n    )\n    title = protocol.get(\"identificationModule\", {}).get(\"briefTitle\", \"\")\n    organization = (\n        protocol.get(\"sponsorCollaboratorsModule\", {})\n        .get(\"leadSponsor\", {})\n        .get(\"name\", \"\")\n    )\n    start_date = (\n        protocol.get(\"statusModule\", {}).get(\"startDateStruct\", {}).get(\"date\", \"\")\n    )\n    nct_id = protocol.get(\"identificationModule\", {}).get(\"nctId\", \"\")\n\n    # Extract year from date (assuming YYYY-MM format)\n    year = start_date.split(\"-\")[0] if start_date else \"\"\n\n    citation_parts = []\n\n    if investigator:\n        citation_parts.append(f\"{investigator}.\")\n\n    if title:\n        citation_parts.append(f\" {title}.\")\n\n    if organization:\n        citation_parts.append(f\" {organization}.\")\n\n    if year:\n        citation_parts.append(f\" {year}.\")\n\n    if nct_id:\n        citation_parts.append(f\" ClinicalTrials.gov Identifier: {nct_id}\")\n\n    citation = \"\".join(citation_parts)\n\n    return DocDetails(\n        title=title,\n        docname=nct_id,\n        dockey=nct_id,\n        authors=[investigator],\n        year=year or None,\n        citation=citation,\n        other={\"client_source\": [CLINICAL_TRIALS_BASE]},\n        fields_to_overwrite_from_metadata=set(),\n    )\n\n\ndef parse_clinical_trial(json_data: dict[str, Any]) -> str:\n    \"\"\"Convert clinical trial JSON data into human readable format.\"\"\"\n    protocol = json_data.get(\"protocolSection\", {})\n    # Get different sections\n    identification = protocol.get(\"identificationModule\", {})\n    status = protocol.get(\"statusModule\", {})\n    description = protocol.get(\"descriptionModule\", {})\n    eligibility = protocol.get(\"eligibilityModule\", {})\n    design = protocol.get(\"designModule\", {})\n\n    # Build all sections at once\n    sections = [\n        # Title and Basic Information\n        \"CLINICAL TRIAL INFORMATION\",\n        \"=\" * 25,\n        f\"NCT Number: {identification.get('nctId', 'Not provided')}\",\n        f\"Title: {identification.get('briefTitle', 'Not provided')}\",\n        (\n            \"Organization:\"\n            f\" {identification.get('organization', {}).get('fullName', 'Not provided')}\"\n        ),\n        # Status Information\n        \"\\nSTUDY STATUS\",\n        \"=\" * 13,\n        f\"Overall Status: {status.get('overallStatus', 'Not provided')}\",\n        f\"Start Date: {status.get('startDateStruct', {}).get('date', 'Not provided')}\",\n        (\n            \"Completion Date:\"\n            f\" {status.get('completionDateStruct', {}).get('date', 'Not provided')}\"\n        ),\n        # Study Description\n        \"\\nSTUDY DESCRIPTION\",\n        \"=\" * 17,\n        description.get(\"briefSummary\", \"Not provided\"),\n        # Study Design\n        \"\\nSTUDY DESIGN\",\n        \"=\" * 13,\n        f\"Study Type: {design.get('studyType', 'Not provided')}\",\n        f\"Phase: {', '.join(design.get('phases', ['Not provided']))}\",\n        (\n            \"Enrollment:\"\n            f\" {design.get('enrollmentInfo', {}).get('count', 'Not provided')} participants\"\n        ),\n        # Eligibility\n        \"\\nELIGIBILITY CRITERIA\",\n        \"=\" * 19,\n        eligibility.get(\"eligibilityCriteria\", \"Not provided\"),\n    ]\n\n    # Add detailed description if available\n    if description.get(\"detailedDescription\"):\n        detailed_section = [\n            \"\\nDETAILED DESCRIPTION\",\n            \"=\" * 20,\n            description.get(\"detailedDescription\", \"Not provided\"),\n        ]\n        # Insert detailed description after brief summary\n        sections[13:13] = detailed_section\n\n    # Format the final text\n    return \"\\n\".join(sections)\n\n\nasync def add_clinical_trials_to_docs(\n    query: str,\n    docs: Docs,\n    settings: Settings,\n    limit: int = 10,\n    offset: int = 0,\n    client: httpx.AsyncClient | None = None,\n) -> tuple[int, int, str | None]:\n    \"\"\"Add clinical trials to the docs state.\n\n    Args:\n        query: Query to search for.\n        docs: Docs state to add the trials to.\n        settings: Query settings.\n        limit: Number of trials to add.\n        offset: Offset for the search results.\n        client: Async HTTP client for any requests.\n\n    Returns:\n        tuple[int, int, str | None]:\n            Total number of trials found, number of trials added, and error message if any.\n    \"\"\"\n    ssl_context = ssl.create_default_context()\n    # clinicaltrials.gov throws 403's in GitHub Actions if TLS 1.3 is used with httpx\n    ssl_context.maximum_version = ssl.TLSVersion.TLSv1_2\n    # Cookies are not needed\n    _client = (\n        httpx_aiohttp.HttpxAiohttpClient(timeout=10.0, verify=ssl_context)\n        if client is None\n        else client\n    )\n\n    logger.info(f\"Querying clinical trials for: {query}.\")\n\n    try:\n        trials, total_result_count = await search_retrieve_clinical_trials(\n            query, _client, limit, offset\n        )\n    except Exception as e:\n        logger.warning(f\"Failed to retrieve clinical trials for query: {query}.\")\n        # close client if it was ephemeral\n        if client is None:\n            await _client.aclose()  # TODO: move to context manager\n        return (0, 0, str(e))\n\n    logger.info(f\"Successfully found {len(trials)} trials.\")\n\n    initial_docs_size = len(docs.texts)\n\n    for trial in trials:\n        trial_text = (\n            parse_clinical_trial(trial)\n            if settings.parsing.use_human_readable_clinical_trials\n            else json.dumps(trial)\n        )\n        doc_details = format_to_doc_details(trial)\n        # always uses full object, no chunking for clinical trials\n        # for embedding model context windows, we truncate at TRIAL_CHAR_TRUNCATION_SIZE\n        await docs.aadd_texts(\n            texts=[\n                Text(\n                    text=trial_text[:TRIAL_CHAR_TRUNCATION_SIZE],\n                    name=doc_details.docname,\n                    doc=doc_details,\n                )\n            ],\n            doc=doc_details,\n            settings=settings,\n        )\n    logger.info(f\"Added {len(docs.texts) - initial_docs_size} trials to docs state.\")\n\n    # we add a final context stub representing the metadata surrounding this search\n    # it can be used to answer questions about the search results\n    meta_details = DocDetails(\n        title=\"Clinical Trials Search Result\",\n        docname=f\"Clinical Trial Search: {query}\",\n        dockey=f\"Clinical Trial Search: {query}\",\n        authors=[\"PaperQA\"],\n        year=datetime.now().year,\n        citation=f\"Clinical Trials Search via ClinicalTrials.gov: {query}\",\n        other={\"client_source\": [CLINICAL_TRIALS_BASE]},\n        fields_to_overwrite_from_metadata=set(),\n    )\n\n    await docs.aadd_texts(\n        texts=[\n            Text(\n                text=(\n                    f\"After querying the ClinicalTrials.gov API for '{query}',\"\n                    f\" {total_result_count} trials were found.\"\n                ),\n                name=meta_details.docname,\n                doc=meta_details,\n            )\n        ],\n        doc=meta_details,\n        settings=settings,\n    )\n\n    # close client if it was ephemeral\n    if client is None:\n        await _client.aclose()\n\n    return (total_result_count, len(docs.texts) - initial_docs_size, None)\n\n\ndef partition_clinical_trials_by_source(text: Embeddable) -> int:\n    if (\n        hasattr(text, \"doc\")\n        and isinstance(text.doc, DocDetails)\n        and CLINICAL_TRIALS_BASE in text.doc.other.get(\"client_source\", [])\n    ):\n        return 1\n    return 0\n"
  },
  {
    "path": "src/paperqa/types.py",
    "content": "from __future__ import annotations\n\nimport ast\nimport contextlib\nimport csv\nimport hashlib\nimport json\nimport logging\nimport os\nimport re\nfrom collections.abc import Collection, Container, Hashable, Iterable, Mapping, Sequence\nfrom copy import deepcopy\nfrom datetime import UTC, datetime\nfrom enum import StrEnum\nfrom pathlib import Path\nfrom random import Random\nfrom typing import Annotated, Any, ClassVar, Self, cast\nfrom uuid import UUID, uuid4\n\nimport tiktoken\nfrom aviary.core import Message\nfrom lmi import Embeddable, LLMResult\nfrom lmi.utils import bytes_to_string, encode_image_as_url, string_to_bytes\nfrom pybtex.database import BibliographyData, Entry, InvalidNameString, Person\nfrom pybtex.database.input.bibtex import Parser\nfrom pybtex.scanner import PybtexSyntaxError\nfrom pydantic import (\n    BaseModel,\n    BeforeValidator,\n    ConfigDict,\n    Field,\n    JsonValue,\n    PlainSerializer,\n    StringConstraints,\n    computed_field,\n    field_validator,\n    model_validator,\n)\n\nfrom paperqa.utils import (\n    compute_unique_doc_id,\n    create_bibtex_key,\n    encode_id,\n    format_bibtex,\n    get_citation_ids,\n    get_parenthetical_substrings,\n    maybe_get_date,\n    md5sum,\n)\nfrom paperqa.version import __version__ as pqa_version\n\n# Just for clarity\n# also in case one day we want to narrow\n# the type\nDocKey = Any\nlogger = logging.getLogger(__name__)\n\n\n# These probably should be promoted to be on DocDetails\n# but this will take a larger refactor.\nVAR_MATCH_LOOKUP: Collection[str] = {\"1\", \"true\"}\nVAR_MISMATCH_LOOKUP: Collection[str] = {\"0\", \"false\"}\nDEFAULT_FIELDS_TO_OVERWRITE_FROM_METADATA: Collection[str] = {\n    \"key\",\n    \"doc_id\",\n    \"docname\",\n    \"dockey\",\n    \"citation\",\n    \"content_hash\",  # Metadata providers won't give this\n}\n# Sentinel to autopopulate a field within model_validator\nAUTOPOPULATE_VALUE = \"\"  # NOTE: this is falsy by design\n\n\nclass Doc(Embeddable):\n    model_config = ConfigDict(extra=\"forbid\")\n\n    docname: str\n    dockey: DocKey\n    citation: str\n    content_hash: str | None = Field(\n        default=AUTOPOPULATE_VALUE,\n        description=(\n            \"Optional hash of the document's contents (to reiterate, not a file path to\"\n            \" the document, but the document's contents itself).\"\n        ),\n    )\n    # Sort the serialization to minimize the diff of serialized objects\n    fields_to_overwrite_from_metadata: Annotated[set[str], PlainSerializer(sorted)] = (\n        Field(\n            default_factory=lambda: set(DEFAULT_FIELDS_TO_OVERWRITE_FROM_METADATA),\n            description=\"fields from metadata to overwrite when upgrading to a DocDetails\",\n        )\n    )\n\n    @model_validator(mode=\"before\")\n    @classmethod\n    def remove_computed_fields(cls, data: Mapping[str, Any]) -> dict[str, Any]:\n        return {k: v for k, v in data.items() if k != \"formatted_citation\"}\n\n    def __hash__(self) -> int:\n        return hash((self.docname, self.dockey))\n\n    @computed_field  # type: ignore[prop-decorator]\n    @property\n    def formatted_citation(self) -> str:\n        return self.citation\n\n    def matches_filter_criteria(self, filter_criteria: Mapping[str, Any]) -> bool:\n        \"\"\"Returns True if the doc matches the filter criteria, False otherwise.\"\"\"\n        data_dict = self.model_dump()\n        for key, value in filter_criteria.items():\n            invert = key.startswith(\"!\")\n            relaxed = key.startswith(\"?\")\n            key = key.lstrip(\"!?\")\n            # we check if missing or sentinel/unset\n            if relaxed and (key not in data_dict or data_dict[key] is None):\n                continue\n            if key not in data_dict:\n                return False\n            if invert and data_dict[key] == value:\n                return False\n            if not invert and data_dict[key] != value:\n                return False\n        return True\n\n    FIELDS_TO_EXCLUDE_FROM_CSV: ClassVar[set[str]] = {\n        \"embedding\",  # Don't store to allow for configuration of embedding models\n    }\n    CSV_FIELDS_UP_FRONT: ClassVar[Sequence[str]] = ()\n\n    @classmethod\n    def to_csv(cls, values: Iterable[Self], target_csv_path: str | os.PathLike) -> None:\n        \"\"\"Dump many instances into a CSV, for later use as a manifest.\"\"\"\n        headers = set(cls.model_fields) - cls.FIELDS_TO_EXCLUDE_FROM_CSV\n        with open(target_csv_path, \"w\", encoding=\"utf-8\") as f:\n            writer = csv.DictWriter(\n                f,\n                fieldnames=[\n                    *sorted(cls.CSV_FIELDS_UP_FRONT),  # Make easy reading\n                    *sorted(headers - set(cls.CSV_FIELDS_UP_FRONT)),\n                ],\n            )\n            writer.writeheader()\n            writer.writerows(\n                [\n                    v.model_dump(\n                        exclude={\"formatted_citation\"} | cls.FIELDS_TO_EXCLUDE_FROM_CSV\n                    )\n                    for v in values\n                ]\n            )\n\n\nclass Text(Embeddable):\n    \"\"\"A text chunk ready for use in retrieval with a linked document.\"\"\"\n\n    # We allow extras so one can introduce chunk-specific metadata\n    model_config = ConfigDict(extra=\"allow\")\n\n    text: str = Field(description=\"Processed text content of the chunk.\")\n    name: str = Field(\n        description=(\n            \"Human-readable identifier for the chunk\"\n            \" (e.g., 'Wiki2023 chunk 1', 'sentence1').\"\n        )\n    )\n    media: list[ParsedMedia] = Field(\n        default_factory=list, description=\"Optional list of associated media.\"\n    )\n    doc: Doc | DocDetails = Field(\n        union_mode=\"left_to_right\",\n        description=\"Source document this text chunk originates from.\",\n    )\n\n    def __eq__(self, other) -> bool:\n        if not isinstance(other, type(self)):\n            return NotImplemented\n        # We ignore the embedding since the embedding can:\n        # - Be lazily acquired, or not used (depending on settings)\n        # - Get ditched when serializing a text for an HTTP request\n        return (\n            self.name == other.name\n            and self.text == other.text\n            and self.media == other.media\n            and self.doc == other.doc\n            and self.__pydantic_extra__ == other.__pydantic_extra__\n        )\n\n    def __hash__(self) -> int:\n        if self.__pydantic_extra__:\n            unhashable = [\n                k\n                for k, v in self.__pydantic_extra__.items()\n                if not isinstance(v, Hashable)\n            ]\n            if unhashable:\n                raise NotImplementedError(\n                    f\"Hashing a {type(self).__name__} with unhashable extras\"\n                    \" is not yet supported.\"\n                )\n            # As Python dict equality (used in __eq__) is order independent,\n            # let's go ahead and be order independent in __hash__ too for consistency\n            extras = tuple(sorted(self.__pydantic_extra__.items()))\n            return hash((self.name, self.text, tuple(self.media), extras))\n        return hash((self.name, self.text, tuple(self.media)))\n\n    async def get_embeddable_text(self, with_enrichment: bool = False) -> str:\n        \"\"\"Get the text to embed, which may be different from the actual text content.\n\n        This method, despite currently not involving any awaits,\n        is async so subclassers can have custom just-in-time enrichment logic\n        or fetch enrichments from an external service.\n\n        Args:\n            with_enrichment: Opt-in flag to include media enrichment in the return.\n                Media enrichment can improve placement in embedding space,\n                without affecting the text used for quotation.\n\n        Returns:\n            Content to embed.\n        \"\"\"\n        if not with_enrichment:\n            return self.text\n        # Media enrichment can improve placement in embedding space,\n        # without affecting the text used for quotation\n        enriched_media = (\n            (\n                f\"Media {m.index} from page {m.info.get('page_num', 'unknown')!s}'s\"\n                f\" enriched description:\\n\\n{m.info['enriched_description']!s}\"\n            )\n            for m in self.media\n            if m.info.get(\"enriched_description\")\n        )\n        return \"\\n\\n\".join((self.text, *enriched_media))\n\n\nclass Context(BaseModel):\n    \"\"\"A class to hold the context of a question.\"\"\"\n\n    # We allow extras so one can extend the summary JSON prompt\n    # to have the LLM answer with more conclusions such as alternate scores\n    # or useful excerpts of text\n    model_config = ConfigDict(extra=\"allow\")\n\n    # Value was chosen to be below a 0-10 scale, making the 'unset' nature obvious\n    UNSET_RELEVANCE: ClassVar[int] = -1\n\n    id: str = Field(\n        default=AUTOPOPULATE_VALUE,\n        description=\"Unique identifier for the context. Auto-generated if not provided.\",\n    )\n\n    context: Annotated[str, StringConstraints(strip_whitespace=True)] = Field(\n        description=(\n            \"Summary of the text with respect to a question.\"\n            \" Can be an empty string if a summary is not useful/irrelevant\"\n            \" (which should be paired with a score of 0).\"\n        )\n    )\n    question: str | None = Field(\n        default=None,\n        description=(\n            \"Question that the context is summarizing for. \"\n            \"Note this can differ from the user query.\"\n        ),\n    )\n    text: Text\n    score: int = Field(\n        default=UNSET_RELEVANCE,\n        description=(\n            \"Relevance score for this context to the question.\"\n            \" The range used here is 0-10, where 0 is 'irrelevant',\"\n            \" 1 is barely relevant, and 10 is most relevant.\"\n            \" The default is -1 to have a 'sorting safe' default as sub-relevant.\"\n        ),\n    )\n\n    CONTEXT_ENCODING_LENGTH: ClassVar[int] = 500  # chars\n    ID_HASH_LENGTH: ClassVar[int] = 8  # chars\n    # pqac stands for \"paper qa context\"\n    REFERENCE_TEMPLATE: ClassVar[str] = \"pqac-{id}\"\n\n    def __str__(self) -> str:\n        \"\"\"Return the context as a string.\"\"\"\n        return self.context\n\n    def __hash__(self) -> int:\n        extras = (\n            tuple(\n                sorted(\n                    (k, v)\n                    for k, v in self.__pydantic_extra__.items()\n                    if isinstance(v, Hashable)  # Don't consider unhashable extras\n                )\n            )\n            if self.__pydantic_extra__\n            else ()\n        )\n        return hash(\n            (self.id, self.question, self.context, self.text, self.score, extras)\n        )\n\n    @model_validator(mode=\"before\")\n    @classmethod\n    def populate_id(cls, data: dict[str, Any]) -> dict[str, Any]:\n        if not data.get(\"id\"):  # NOTE: this includes missing or empty strings\n            content = (data.get(\"question\") or \"\") + data.get(\"context\", \"\")[\n                : cls.CONTEXT_ENCODING_LENGTH\n            ]\n            return data | {  # Avoid mutating input data\n                \"id\": cls.REFERENCE_TEMPLATE.format(\n                    id=encode_id(content or str(uuid4()), maxsize=cls.ID_HASH_LENGTH)\n                )\n            }\n        return data\n\n\nclass PQASession(BaseModel):\n    \"\"\"A class to hold session about researching/answering.\"\"\"\n\n    # Keys in the other field to not remove when filtering for user display\n    DOC_DETAILS_OTHERS_TO_KEEP: ClassVar[Collection[str]] = {\n        \"bibtex_source\",\n        \"client_source\",\n    }\n\n    model_config = ConfigDict(extra=\"ignore\", populate_by_name=True)\n\n    id: UUID = Field(default_factory=uuid4)\n    question: str\n    answer: str = \"\"\n    raw_answer: str = Field(\n        default=\"\",\n        description=\"Raw answer from the LLM, including context IDs.\",\n    )\n    answer_reasoning: str | None = Field(\n        default=None,\n        description=(\n            \"Optional reasoning from the LLM. If the LLM does not support reasoning,\"\n            \" it will be None.\"\n        ),\n    )\n    has_successful_answer: bool | None = Field(\n        default=None,\n        description=(\n            \"True if the agent was sure of the answer, False if the agent was unsure of\"\n            \" the answer, and None if the agent hasn't yet completed.\"\n        ),\n    )\n    context: str = \"\"\n    contexts: list[Context] = Field(default_factory=list)\n    references: str = \"\"\n    formatted_answer: str = Field(\n        default=\"\",\n        description=(\n            \"Optional prettified answer that includes information like question and\"\n            \" citations.\"\n        ),\n    )\n    graded_answer: str | None = Field(\n        default=None,\n        description=(\n            \"Optional graded answer, used for things like multiple choice questions.\"\n        ),\n    )\n    cost: float = 0.0\n    # Map model name to a two-item list of LLM prompt token counts\n    # and LLM completion token counts\n    token_counts: dict[str, list[int]] = Field(default_factory=dict)\n    config_md5: str | None = Field(\n        default=None,\n        frozen=True,\n        description=(\n            \"MD5 hash of the settings used to generate the answer. Cannot change\"\n        ),\n    )\n    tool_history: list[list[str]] = Field(\n        default_factory=list,\n        description=(\n            \"History of tool names input to each Environment.step (regardless of being\"\n            \" a typo or not), where the outer list is steps, and the inner list matches\"\n            \" the order of tool calls at each step.\"\n        ),\n    )\n\n    def __str__(self) -> str:\n        \"\"\"Return the answer as a string.\"\"\"\n        return self.formatted_answer\n\n    @model_validator(mode=\"before\")\n    @classmethod\n    def remove_computed(cls, data: Any) -> Any:\n        if isinstance(data, dict):\n            data.pop(\"used_contexts\", None)\n        return data\n\n    @computed_field  # type: ignore[prop-decorator]\n    @property\n    def used_contexts(self) -> set[str]:\n        \"\"\"Return the used contexts.\"\"\"\n        return {c.id for c in self.contexts if c.id in self.raw_answer}\n\n    def get_citation(self, name: str) -> str:\n        \"\"\"Return the formatted citation for the given docname.\"\"\"\n        try:\n            doc: Doc = next(\n                filter(lambda x: x.text.name == name, self.contexts)\n            ).text.doc\n        except StopIteration as exc:\n            raise ValueError(f\"Could not find docname {name} in contexts.\") from exc\n        return doc.citation\n\n    def add_tokens(self, result: LLMResult | Message) -> None:\n        \"\"\"Update the token counts for the given LLM result or message.\"\"\"\n        if isinstance(result, Message):\n            if not result.info or any(x not in result.info for x in (\"model\", \"usage\")):\n                return\n            result = LLMResult(\n                model=result.info[\"model\"],\n                prompt_count=result.info[\"usage\"][0],\n                completion_count=result.info[\"usage\"][1],\n            )\n\n        prompt_count = result.prompt_count or 0\n        completion_count = result.completion_count or 0\n        if result.model not in self.token_counts:\n            self.token_counts[result.model] = [prompt_count, completion_count]\n        else:\n            self.token_counts[result.model][0] += prompt_count\n            self.token_counts[result.model][1] += completion_count\n\n        self.cost += result.cost\n\n    def get_unique_docs_from_contexts(self, score_threshold: int = 0) -> set[Doc]:\n        \"\"\"Parse contexts for docs with scores above the input threshold.\"\"\"\n        return {\n            c.text.doc\n            for c in filter(lambda x: x.score >= score_threshold, self.contexts)\n        }\n\n    def filter_content_for_user(self) -> None:\n        \"\"\"\n        In-place filter/drop items that are irrelevant to the user.\n\n        This is mainly done to keep HTTP requests reasonably sized.\n        \"\"\"\n        self.contexts = [\n            Context(\n                # Dump all fields from the original context (including extras),\n                # but exclude 'text' so we can replace it below.\n                **c.model_dump(exclude={\"text\"}),\n                text=Text(\n                    text=\"\",\n                    # Similar to the explanation in `map_fxn_summary`'s internals\n                    # on why we drop embeddings, drop embeddings here too because\n                    # embeddings aren't displayed to front end users\n                    doc=c.text.doc.model_dump(exclude={\"embedding\"}),\n                    # We drop media since images can be quite large\n                    **c.text.model_dump(exclude={\"text\", \"embedding\", \"doc\", \"media\"}),\n                ),\n            )\n            for c in self.contexts\n        ]\n        # Now we drop extras from other fields\n        for c in self.contexts:\n            if isinstance(c.text.doc, DocDetails):\n                c.text.doc.other = {\n                    k: v\n                    for k, v in c.text.doc.other.items()\n                    if k in self.DOC_DETAILS_OTHERS_TO_KEEP\n                }\n\n    def populate_formatted_answers_and_bib_from_raw_answer(\n        self,\n    ) -> None:\n        \"\"\"Format a raw answer for display, mutating the session in place.\"\"\"\n        formatted_without_references = self.raw_answer\n\n        id_to_name_map = {c.id: c.text.name for c in self.contexts}\n        name_to_citation_map = {\n            c.text.name: c.text.doc.formatted_citation for c in self.contexts\n        }\n        name_bib = {}\n\n        for parenthetical in get_parenthetical_substrings(formatted_without_references):\n            # now we replace eligible parentheticals with the deduped names\n            # while we preserve order and deduplicate\n            deduped_names: dict[str, None] = dict.fromkeys(\n                id_to_name_map[key]\n                for key in get_citation_ids(parenthetical)\n                if id_to_name_map.get(key)\n            )\n            if deduped_names:\n                formatted_without_references = formatted_without_references.replace(\n                    parenthetical,\n                    f\"({', '.join(deduped_names)})\",\n                )\n                for deduped_name in deduped_names:\n                    if (\n                        deduped_name in name_to_citation_map\n                        and deduped_name not in name_bib\n                    ):\n                        name_bib[deduped_name] = name_to_citation_map[deduped_name]\n\n        bib = \"\\n\\n\".join(\n            [f\"{i + 1}. ({k}): {c}\" for i, (k, c) in enumerate(name_bib.items())]\n        )\n\n        # strip out any leftover hallucinated citations\n        included_keys = get_citation_ids(self.raw_answer)\n        for hallucinated_key in set(included_keys) - set(id_to_name_map):\n            formatted_without_references = formatted_without_references.replace(\n                hallucinated_key, \"\"\n            )\n\n        formatted_with_references = (\n            f\"Question: {self.question}\\n\\n{formatted_without_references}\"\n        )\n\n        if bib:\n            formatted_with_references += f\"\\n\\nReferences\\n\\n{bib}\"\n\n        self.answer = formatted_without_references\n        self.formatted_answer = formatted_with_references\n        self.references = bib\n\n\nclass ChunkMetadata(BaseModel):\n    \"\"\"Metadata for chunking algorithm.\"\"\"\n\n    size: int = Field(description=\"Chunk size (chars), or 0 for no chunking.\")\n    overlap: int = Field(description=\"Chunk overlap (chars), or 0 for no overlap.\")\n    name: str | None = Field(\n        default=None,\n        description=(\n            \"Optional string summarizing the chunking parameters, embodying a hash.\"\n        ),\n    )\n\n\nclass ParsedMetadata(BaseModel):\n    \"\"\"Metadata for parsed text.\"\"\"\n\n    parsing_libraries: list[str] = Field(\n        description=\"Libraries used to generate the parsing.\"\n    )\n    paperqa_version: str = Field(\n        default=pqa_version,\n        description=\"PaperQA version that invoked the parsing_libraries.\",\n    )\n    total_parsed_text_length: int = Field(\n        ge=0, description=\"Length (chars) of the parsed text.\"\n    )\n    count_parsed_media: int = Field(default=0, ge=0)\n    name: str | None = Field(\n        default=None,\n        description=(\n            \"Optional string summarizing the parsing parameters, embodying a hash.\"\n        ),\n    )\n    chunk_metadata: ChunkMetadata | None = Field(\n        default=None, description=\"Optional metadata from the chunking process.\"\n    )\n\n\nclass ParsedMedia(BaseModel):\n    \"\"\"Raw image or table parsed from a document's page.\"\"\"\n\n    index: int = Field(\n        description=\"Index of the image in a given page, or 0 if solely an image.\"\n    )\n    data: Annotated[\n        bytes,\n        PlainSerializer(bytes_to_string),\n        BeforeValidator(lambda x: x if isinstance(x, bytes) else string_to_bytes(x)),\n    ] = Field(\n        default=b\"\",\n        description=\"Raw image, ideally directly savable to a PNG image.\",\n    )\n    url: str | None = Field(\n        default=None,\n        description=\"Optional HTTP(S) URL to the media (e.g. a signed GCS link).\",\n    )\n    text: str | None = Field(\n        default=None,\n        description=(\n            \"Optional associated text content (e.g. markdown export of a table).\"\n            \" This should not be enriched/augmented text, but actual text.\"\n        ),\n    )\n    info: dict[str, JsonValue | tuple[float, ...] | bytes] = Field(\n        default_factory=dict,\n        description=(\n            \"Optional image metadata. This may come from image definitions sourced from\"\n            \" the PDF, attributes of custom pixel maps, or what the PDF reader\"\n            \" considered the media to be (e.g. table or image). It may also include\"\n            \" model-generated description(s) of the image.\"\n        ),\n    )\n\n    @model_validator(mode=\"after\")\n    def _check_data_xor_url(self) -> Self:\n        if not self.data and not self.url:\n            raise ValueError(\"Setting one of 'data' (non-empty) or 'url' is required.\")\n        if self.data and self.url:\n            raise ValueError(\n                \"Set 'data' or 'url', not both. Having both creates ambiguous\"\n                \" state (e.g. which source is canonical for hashing/equality).\"\n                \" Convert between them instead: upload bytes to get a signed\"\n                \" URL, or download a URL to get bytes.\"\n            )\n        return self\n\n    def _get_info_hashable(self) -> Hashable:\n        if info_hashable := self.info.get(\"info_hashable\"):\n            return cast(Hashable, info_hashable)\n        # We know info_hashable_hash key isn't present, so no need to filter it\n        return json.dumps(self.info, sort_keys=True)\n\n    def __hash__(self) -> int:\n        data_or_url = self.data or self.url\n        return hash((self.index, data_or_url, self.text, self._get_info_hashable()))\n\n    def to_id(self) -> UUID:\n        \"\"\"Convert this media to a UUID4 suitable for a database ID.\n\n        Raises:\n            ValueError: If ``data`` is empty (ID generation requires image bytes).\n        \"\"\"\n        if not self.data:\n            raise ValueError(\n                \"Cannot generate an ID without image data bytes.\"\n                \" URL-only ParsedMedia instances do not support to_id().\"\n            )\n        # We only hash the image and text content, since we don't want\n        # minor parsing details (e.g. inconsequentially-small decimal values\n        # in bounding boxes) to change the resultant ID\n        to_hash: bytes = (\n            self.data if not self.text else self.data + self.text.encode(\"utf-8\")\n        )\n        seed_hash = hashlib.sha256(to_hash).hexdigest()\n        seed_uint32 = int(seed_hash, 16) % (2**32)\n\n        # Convert uint32 to UUID4\n        uuid_int = Random(seed_uint32).getrandbits(128)\n        uuid_int &= ~(0xF << 76)  # Clear version bits\n        uuid_int |= 0x4 << 76  # Then set version to 4\n        uuid_int &= ~(0x3 << 62)  # Clear variant bits\n        uuid_int |= 0x2 << 62  # Then set variant to 10 for RFC 4122\n        return UUID(int=uuid_int)\n\n    def __eq__(self, other) -> bool:\n        if not isinstance(other, ParsedMedia):\n            return NotImplemented\n        if bool(self.data) != bool(other.data):\n            # We only compare bytes or URLs, we consider mixes incompatible.\n            # If you need compatibility, resolve the URL to bytes or generate a URL\n            return False\n        if (\n            self.index != other.index\n            or self.text != other.text\n            or self._get_info_hashable() != other._get_info_hashable()\n        ):\n            return False\n        if self.data:\n            return self.data == other.data\n        return self.url == other.url\n\n    def to_image_url(self) -> str:\n        \"\"\"Get a URL suitable for LLM image content.\n\n        Returns a signed/public HTTP URL when available, otherwise falls back\n        to an RFC 2397 base64 data URL built from the raw bytes.\n        \"\"\"\n        if self.url:\n            return self.url\n        image_type = cast(str, self.info.get(\"suffix\", \"png\")).removeprefix(\".\")\n        if image_type == \"jpg\":  # SEE: https://stackoverflow.com/a/54488403\n            image_type = \"jpeg\"\n        return encode_image_as_url(image_type, self.data)\n\n    def save(self, path: str | os.PathLike) -> None:\n        \"\"\"Save the image to the input file path.\"\"\"\n        if not self.data:\n            # We are forcing users to handle downloads themselves to local storage.\n            # if they desire it. Also, developers should question the necessity\n            # of local saving, as remotely-stored media is already 'saved'\n            raise ValueError(\n                \"There's no need to save media when image data is stored via a URL,\"\n                \" as the media is already saved remotely.\"\n            )\n        with Path(path).open(\"wb\") as f:\n            f.write(self.data)\n\n\ndef create_multimodal_message(\n    text: str | None,\n    image_urls: list[str],\n    role: str = \"user\",\n) -> Message:\n    \"\"\"Build an OpenAI-format multimodal message, bypassing aviary's validation.\n\n    aviary's Message.create_message passes images through base64 image validation,\n    which rejects HTTP(S) URLs. So this helper constructs the same content list directly,\n    allowing signed GCS links alongside RFC 2397 data URLs.\n    \"\"\"\n    content: list[dict[str, Any]] = [\n        {\"type\": \"image_url\", \"image_url\": {\"url\": url}} for url in image_urls\n    ]\n    if text is not None:\n        content.append({\"type\": \"text\", \"text\": text})\n    return Message(role=role, content=content)\n\n\nclass ParsedText(BaseModel):\n    \"\"\"All text from a document read, before chunking.\"\"\"\n\n    content: (\n        dict[str, str] | str | list[str] | dict[str, tuple[str, list[ParsedMedia]]]\n    ) = Field(\n        description=(\n            \"All parsed but not further processed (e.g. not chunked) contents from a\"\n            \" document. It may be structured, depending on the parser's implementation.\"\n            \" Thus it can take various shapes depending on the document type\"\n            \" (e.g. PDF, HTML) and parser:\"\n            \"\\n- `dict[str, str]` (e.g. page number -> page text) for PDFs.\"\n            \"\\n- `str` for text files.\"\n            \"\\n- `list[str]` for line-by-line parsings.\"\n            \"\\n- `dict[str, tuple[str, list[ParsedMedia]]]` (e.g. page number\"\n            \" -> (page text, page images)) for PDFs.\"\n        )\n    )\n    metadata: ParsedMetadata = Field(\n        description=\"Metadata on the parsing process used.\"\n    )\n\n    def encode_content(\n        self, enc: tiktoken.Encoding | str = \"cl100k_base\"\n    ) -> list[int] | list[list[int]]:\n        if isinstance(enc, str):\n            enc = tiktoken.get_encoding(enc)\n        if isinstance(self.content, str):\n            return enc.encode_ordinary(self.content)\n        if isinstance(self.content, list):\n            return [enc.encode_ordinary(c) for c in self.content]\n        raise NotImplementedError(\n            \"Encoding only implemented for str and list[str] content,\"\n            f\" not {type(self.content)}.\"\n        )\n\n    def reduce_content(self) -> str:\n        \"\"\"Reduce any content to a string.\"\"\"\n        if isinstance(self.content, str):\n            return self.content\n        if isinstance(self.content, list):\n            return \"\\n\\n\".join(self.content)\n        return \"\\n\\n\".join(\n            x[0] if not isinstance(x, str) else x for x in self.content.values()\n        )\n\n\nclass BibTeXSource(StrEnum):\n    \"\"\"Possible BibTeX sources.\"\"\"\n\n    # This source is used when the BibTeX is incomplete or missing,\n    # and means we generated the BibTeX ourselves\n    SELF_GENERATED = \"self_generated\"\n    CROSSREF = \"crossref\"\n    SEMANTIC_SCHOLAR = \"semantic_scholar\"\n\n    def update_other(self, other: dict[str, Any] | None = None) -> dict[str, Any]:\n        \"\"\"Update an 'other' data dictionary to include this BibTeX source.\"\"\"\n        if not other:\n            return {\"bibtex_source\": [self.value]}\n        if \"bibtex_source\" in other:\n            if self.value not in other[\"bibtex_source\"]:\n                other[\"bibtex_source\"].append(self.value)\n        else:\n            other[\"bibtex_source\"] = [self.value]\n        return other\n\n\n# We use these integer values\n# as defined in https://jfp.csc.fi/en/web/haku/kayttoohje\n# which is a recommended ranking system\nSOURCE_QUALITY_MESSAGES = {\n    0: \"poor quality or predatory journal\",\n    1: \"peer-reviewed journal\",\n    2: \"domain leading peer-reviewed journal\",\n    3: \"highest quality peer-reviewed journal\",\n}\n\nCITATION_FALLBACK_DATA: dict[str, str | list[str]] = {\n    \"authors\": [\"Unknown authors\"],\n    \"author\": \"Unknown author(s)\",\n    \"year\": \"Unknown year\",\n    \"title\": \"Unknown title\",\n    \"journal\": \"Unknown journal\",\n}\n\nJOURNAL_EXPECTED_DOI_LENGTHS = {\n    \"BioRxiv\": 25,\n    \"MedRxiv\": 27,\n}\n\n\nclass DocDetails(Doc):\n    model_config = ConfigDict(validate_assignment=True, extra=\"ignore\")\n\n    docname: str = AUTOPOPULATE_VALUE\n    dockey: DocKey = AUTOPOPULATE_VALUE\n    citation: str = AUTOPOPULATE_VALUE\n    key: str | None = None\n    bibtex: str | None = Field(\n        default=AUTOPOPULATE_VALUE,\n        description=\"Autogenerated from other represented fields.\",\n    )\n    authors: list[str] | None = None\n    publication_date: datetime | None = None\n    year: int | None = None\n    volume: str | None = None\n    issue: str | None = None  # TODO: in bibtex this may be \"number\"\n    issn: str | None = None\n    pages: str | None = None\n    journal: str | None = None\n    publisher: str | None = None\n    url: str | None = Field(\n        default=None,\n        description=(\n            \"Optional URL to the paper, which can lead to a Semantic Scholar page,\"\n            \" arXiv abstract, etc. As of version 0.67 on 5/10/2024, we don't use this\"\n            \" URL anywhere in the source code.\"\n        ),\n    )\n    title: str | None = None\n    citation_count: int | None = None\n    bibtex_type: str | None = None\n\n    source_quality: int | None = Field(\n        default=None,\n        description=(\n            \"Quality of journal/venue of paper.  We use None as a sentinel for unset\"\n            \" values (like for determining hydration)  So, we use -1 means unknown\"\n            \" quality and None means it needs to be hydrated.\"\n        ),\n    )\n\n    is_retracted: bool | None = Field(\n        default=None, description=\"Flag for whether the paper is retracted.\"\n    )\n    doi: str | None = None\n    doi_url: str | None = None\n    doc_id: str | None = Field(\n        default=None,\n        description=(\n            \"Unique ID for this document. A simple and robust way to acquire one is\"\n            \" hashing the paper content's hash concatenate with the lowercased DOI.\"\n        ),\n    )\n    file_location: str | os.PathLike | None = Field(\n        default=None,\n        description=(\n            \"Optional path to the stored paper (local file path\"\n            \" or mountable cloud path), or a database ID for the storage location.\"\n        ),\n    )\n    license: str | None = Field(\n        default=None,\n        description=(\n            \"string indicating license. Should refer specifically to pdf_url (since\"\n            \" that could be preprint). None means unknown/unset.\"\n        ),\n    )\n    pdf_url: str | None = Field(\n        default=None, description=\"URL to the PDF of the paper, if known.\"\n    )\n    other: dict[str, Any] = Field(\n        default_factory=dict,\n        description=\"Other metadata besides the above standardized fields.\",\n    )\n    UNDEFINED_JOURNAL_QUALITY: ClassVar[int] = -1\n    # NOTE: can use a regex starting from the pattern in https://regex101.com/r/lpF1up/1\n    DOI_URL_FORMATS: ClassVar[Collection[str]] = {\n        \"https://doi.org/\",\n        \"http://dx.doi.org/\",\n    }\n    AUTHOR_NAMES_TO_REMOVE: ClassVar[Collection[str]] = {\"et al\", \"et al.\"}\n    FIELDS_TO_EXCLUDE_FROM_CSV: ClassVar[set[str]] = {\n        \"bibtex\",  # Let this be autogenerated, to avoid dealing with newlines\n        \"embedding\",  # Don't store to allow for configuration of embedding models\n    }\n    CSV_FIELDS_UP_FRONT: ClassVar[Sequence[str]] = (\"doi\", \"file_location\")\n\n    @field_validator(\"key\")\n    @classmethod\n    def clean_key(cls, value: str) -> str:\n        # Replace HTML tags with empty string\n        return re.sub(pattern=r\"<\\/?\\w{1,10}>\", repl=\"\", string=value)\n\n    @field_validator(\"publication_date\")\n    @classmethod\n    def add_tzinfo(cls, value: datetime | None) -> datetime | None:\n        if value is None:\n            return None\n        if value.tzinfo is None or value.tzinfo.utcoffset(value) is None:\n            return value.replace(tzinfo=UTC)  # Assume UTC if unspecified\n        return value.astimezone(UTC)  # Convert to UTC\n\n    @classmethod\n    def lowercase_doi_and_populate_doc_id(cls, data: dict[str, Any]) -> dict[str, Any]:\n        doi: str | list[str] | None = data.get(\"doi\")\n        if isinstance(doi, list):\n            if len(doi) != 1:\n                logger.warning(\n                    f\"Discarding list of DOIs {doi} due to it not having one value,\"\n                    f\" full data was {data}.\"\n                )\n                doi = None\n            else:\n                doi = doi[0]\n        if doi:\n            for url_prefix_to_remove in cls.DOI_URL_FORMATS:\n                if doi.startswith(url_prefix_to_remove):\n                    doi = doi.replace(url_prefix_to_remove, \"\")\n            data[\"doi\"] = doi.lower()\n            if not data.get(\"doc_id\"):  # keep user defined doc_ids\n                data[\"doc_id\"] = compute_unique_doc_id(doi, data.get(\"content_hash\"))\n        elif not data.get(\"doc_id\"):  # keep user defined doc_ids\n            data[\"doc_id\"] = compute_unique_doc_id(doi, data.get(\"content_hash\"))\n\n        if \"dockey\" in data.get(\n            \"fields_to_overwrite_from_metadata\",\n            DEFAULT_FIELDS_TO_OVERWRITE_FROM_METADATA,\n        ) and (\"dockey\" not in data or not data[\"dockey\"]):\n            data[\"dockey\"] = data[\"doc_id\"]\n\n        return data\n\n    @staticmethod\n    def is_bibtex_complete(bibtex: str, fields: list[str] | None = None) -> bool:\n        \"\"\"Validate bibtex entries have certain fields.\"\"\"\n        if fields is None:\n            fields = [\"doi\", \"title\"]\n        return all(field + \"=\" in bibtex for field in fields)\n\n    @staticmethod\n    def merge_bibtex_entries(entry1: Entry, entry2: Entry) -> Entry:\n        \"\"\"Merge two bibtex entries into one, preferring entry2 fields.\"\"\"\n        merged_entry = Entry(entry1.type)\n\n        for field, value in entry1.fields.items():\n            merged_entry.fields[field] = value\n        for field, value in entry2.fields.items():\n            merged_entry.fields[field] = value\n\n        return merged_entry\n\n    @staticmethod\n    def misc_string_cleaning(data: dict[str, Any]) -> dict[str, Any]:\n        \"\"\"Clean strings before the enter the validation process.\"\"\"\n        if pages := data.get(\"pages\"):\n            data[\"pages\"] = pages.replace(\"--\", \"-\").replace(\" \", \"\").strip()\n        return data\n\n    @staticmethod\n    def inject_clean_doi_url_into_data(data: dict[str, Any]) -> dict[str, Any]:\n        \"\"\"Ensure doi_url is present in data (since non-default arguments are not included).\"\"\"\n        doi_url, doi = data.get(\"doi_url\"), data.get(\"doi\")\n\n        if doi and not doi_url:\n            doi_url = \"https://doi.org/\" + doi\n\n        # ensure the modern doi url is used\n        if doi_url:\n            data[\"doi_url\"] = doi_url.replace(\n                \"http://dx.doi.org/\", \"https://doi.org/\"\n            ).lower()\n\n        return data\n\n    @staticmethod\n    def add_preprint_journal_from_doi_if_missing(\n        data: dict[str, Any],\n    ) -> dict[str, Any]:\n        if not data.get(\"journal\"):\n            doi = data.get(\"doi\", \"\") or \"\"\n            if \"10.48550/\" in doi or \"ArXiv\" in (\n                (data.get(\"other\", {}) or {}).get(\"externalIds\", {}) or {}\n            ):\n                data[\"journal\"] = \"ArXiv\"\n            elif \"10.26434/\" in doi:\n                data[\"journal\"] = \"ChemRxiv\"\n            elif (\n                \"10.1101/\" in doi\n                and len(data.get(\"doi\", \"\")) == JOURNAL_EXPECTED_DOI_LENGTHS[\"BioRxiv\"]\n            ):\n                data[\"journal\"] = \"BioRxiv\"\n            elif (\n                \"10.1101/\" in doi\n                and len(data.get(\"doi\", \"\")) == JOURNAL_EXPECTED_DOI_LENGTHS[\"MedRxiv\"]\n            ):\n                data[\"journal\"] = \"MedRxiv\"\n            elif \"10.31224/\" in doi:\n                data[\"journal\"] = \"EngRxiv\"\n        return data\n\n    @classmethod\n    def remove_invalid_authors(cls, data: dict[str, Any]) -> dict[str, Any]:\n        \"\"\"Capture and cull strange author names.\"\"\"\n        if authors := data.get(\"authors\"):\n            # On 10/29/2024 while indexing 19k PDFs, a provider (unclear which one)\n            # returned an author of None. The vast majority of the time authors are str\n            authors = cast(\"list[str | None]\", authors)\n            data[\"authors\"] = [\n                a for a in authors if a and a.lower() not in cls.AUTHOR_NAMES_TO_REMOVE\n            ]\n\n        return data\n\n    @staticmethod\n    def overwrite_docname_dockey_for_compatibility_w_doc(\n        data: dict[str, Any],\n    ) -> dict[str, Any]:\n        \"\"\"Overwrite fields from metadata if specified.\"\"\"\n        overwrite_fields = {\"key\": \"docname\", \"doc_id\": \"dockey\"}\n        fields_to_overwrite = data.get(\n            \"fields_to_overwrite_from_metadata\",\n            DEFAULT_FIELDS_TO_OVERWRITE_FROM_METADATA,\n        )\n        for field in overwrite_fields.keys() & fields_to_overwrite:\n            if data.get(field):\n                data[overwrite_fields[field]] = data[field]\n        return data\n\n    @classmethod\n    def populate_bibtex_key_citation(cls, data: dict[str, Any]) -> dict[str, Any]:\n        \"\"\"Add or modify bibtex, key, and citation fields.\n\n        Missing values, 'unknown' keys, and incomplete bibtex entries are regenerated.\n\n        When fields_to_overwrite_from_metadata:\n            If bibtex is regenerated, the citation field is also regenerated.\n\n            Otherwise we keep the citation field as is.\n\n        \"\"\"\n        # we try to regenerate the key if unknowns are present, maybe they have been found\n        if not data.get(\"key\") or \"unknown\" in data[\"key\"].lower():\n            data[\"key\"] = create_bibtex_key(\n                data.get(\"authors\") or CITATION_FALLBACK_DATA[\"authors\"],  # type: ignore[arg-type]\n                data.get(\"year\") or CITATION_FALLBACK_DATA[\"year\"],  # type: ignore[arg-type]\n                data.get(\"title\") or CITATION_FALLBACK_DATA[\"title\"],  # type: ignore[arg-type]\n            )\n            if \"docname\" in data.get(\n                \"fields_to_overwrite_from_metadata\",\n                DEFAULT_FIELDS_TO_OVERWRITE_FROM_METADATA,\n            ):\n                data[\"docname\"] = data[\"key\"]\n\n        # even if we have a bibtex, it may not be complete, thus we need to add to it\n        if not data.get(\"bibtex\") or not cls.is_bibtex_complete(data[\"bibtex\"]):\n            existing_entry = None\n            # if our bibtex already exists, but is incomplete, we add self_generated to metadata\n            if data.get(\"bibtex\"):\n                data[\"other\"] = BibTeXSource.SELF_GENERATED.update_other(\n                    data.get(\"other\")\n                )\n                try:\n                    existing_entry = next(\n                        iter(Parser().parse_string(data[\"bibtex\"]).entries.values())\n                    )\n                except (PybtexSyntaxError, InvalidNameString) as exc:\n                    # InvalidNameString: names like \"Kyriacos, Κυριάκος, Athanasiou, Αθανασίου\"\n                    logger.warning(\n                        f\"Failed to parse bibtex for DOI {data.get('doi')},\"\n                        f\" title {data.get('title')!r}, and bibtex {data['bibtex']}.\"\n                        f\" Failure message: {exc!r}\"\n                    )\n                    existing_entry = None\n\n            entry_data = {\n                \"title\": data.get(\"title\") or CITATION_FALLBACK_DATA[\"title\"],\n                \"year\": (\n                    CITATION_FALLBACK_DATA[\"year\"]\n                    if not data.get(\"year\")\n                    else str(data[\"year\"])\n                ),\n                \"journal\": data.get(\"journal\") or CITATION_FALLBACK_DATA[\"journal\"],\n                \"volume\": data.get(\"volume\"),\n                \"pages\": data.get(\"pages\"),\n                \"month\": (\n                    None\n                    if not (maybe_date := maybe_get_date(data.get(\"publication_date\")))\n                    else maybe_date.strftime(\"%b\")\n                ),\n                \"doi\": data.get(\"doi\"),\n                \"url\": data.get(\"doi_url\"),\n                \"publisher\": data.get(\"publisher\"),\n                \"issue\": data.get(\"issue\"),\n                \"issn\": data.get(\"issn\"),\n            }\n            entry_data = {k: v for k, v in entry_data.items() if v}\n            try:\n                new_entry = Entry(\n                    data.get(\"bibtex_type\", \"article\") or \"article\", fields=entry_data\n                )\n                if existing_entry:\n                    new_entry = cls.merge_bibtex_entries(existing_entry, new_entry)\n                # add in authors manually into the entry\n                authors = [Person(a) for a in data.get(\"authors\", [\"Unknown authors\"])]\n                for a in authors:\n                    new_entry.add_person(a, \"author\")\n                data[\"bibtex\"] = BibliographyData(\n                    entries={data[\"key\"]: new_entry}\n                ).to_string(\"bibtex\")\n                # We consider the source self-generated because the 'key' gets\n                # autogenerated above via `create_bibtex_key` if it wasn't present\n                data[\"other\"] = BibTeXSource.SELF_GENERATED.update_other(\n                    data.get(\"other\")\n                )\n                # clear out the citation, since it will be regenerated\n                if \"citation\" in data.get(\n                    \"fields_to_overwrite_from_metadata\",\n                    DEFAULT_FIELDS_TO_OVERWRITE_FROM_METADATA,\n                ):\n                    data[\"citation\"] = None\n            except Exception:\n                logger.debug(\n                    \"Failed to generate bibtex for\"\n                    f\" {data.get('docname') or data.get('citation')}\"\n                )\n        if data.get(\"citation\") is None and data.get(\"bibtex\") is not None:\n            data[\"citation\"] = format_bibtex(\n                data[\"bibtex\"], missing_replacements=CITATION_FALLBACK_DATA\n            )\n        elif data.get(\"citation\") is None:\n            data[\"citation\"] = data.get(\"title\") or CITATION_FALLBACK_DATA[\"title\"]\n        return data\n\n    @classmethod\n    def populate_content_hash(cls, data: dict[str, Any]) -> dict[str, Any]:\n        if (  # Check for missing or autopopulate value, but preserve `None`\n            data.get(\"content_hash\", AUTOPOPULATE_VALUE) == AUTOPOPULATE_VALUE\n        ):\n            data[\"content_hash\"] = None  # Assume we don't have it\n            if data.get(\"file_location\"):  # Try to update it\n                with contextlib.suppress(FileNotFoundError):\n                    data[\"content_hash\"] = md5sum(data[\"file_location\"])\n        return data\n\n    @model_validator(mode=\"before\")\n    @classmethod\n    def validate_all_fields(cls, data: Mapping[str, Any]) -> dict[str, Any]:\n\n        data = deepcopy(data)  # Avoid mutating input\n        data = dict(data)\n        if \"fields_to_overwrite_from_metadata\" in data:\n            raw_value = data[\"fields_to_overwrite_from_metadata\"]\n            if isinstance(raw_value, str):\n                if (raw_value[0], raw_value[-1]) in {(\"[\", \"]\"), (\"{\", \"}\")}:\n                    # If string-ified set or list, remove brackets before split\n                    raw_value = raw_value[1:-1]\n                data[\"fields_to_overwrite_from_metadata\"] = {\n                    s.strip(\"\\\"' \") for s in raw_value.split(\",\")\n                }\n            if not isinstance(data[\"fields_to_overwrite_from_metadata\"], Container):\n                raise TypeError(\n                    \"fields_to_overwrite_from_metadata should be a container,\"\n                    f\" not {type(data['fields_to_overwrite_from_metadata'])}.\"\n                )\n        for possibly_str_field in (\"authors\", \"other\"):\n            if data.get(possibly_str_field) and isinstance(\n                data[possibly_str_field], str\n            ):\n                data[possibly_str_field] = ast.literal_eval(data[possibly_str_field])\n        data = cls.populate_content_hash(data)\n        data = cls.lowercase_doi_and_populate_doc_id(data)\n        data = cls.remove_invalid_authors(data)\n        data = cls.misc_string_cleaning(data)\n        data = cls.inject_clean_doi_url_into_data(data)\n        data = cls.add_preprint_journal_from_doi_if_missing(data)\n        data = cls.populate_bibtex_key_citation(data)\n        return cls.overwrite_docname_dockey_for_compatibility_w_doc(data)\n\n    def __getitem__(self, item: str):\n        \"\"\"Allow for dictionary-like access, falling back on other.\"\"\"\n        try:\n            return getattr(self, item)\n        except AttributeError:\n            return self.other[item]\n\n    def make_filename(self, title_limit: int | None = 48) -> str:\n        \"\"\"\n        Make a filesystem-safe filename that has the doc ID appended, but no extension.\n\n        Args:\n            title_limit: Character limit on the title.\n\n        Returns:\n            Filename that is filesystem safe (e.g. non-safe chars are replaced with dash).\n        \"\"\"\n        if not self.title or not self.doc_id:\n            raise ValueError(\"Unable to create filename without both title and doc_id.\")\n        # SEE: https://stackoverflow.com/a/71199182\n        encoded_title = re.sub(\n            r\"[/\\\\?%*:|\\\"<>\\x7F\\x00-\\x1F]\", \"-\", self.title[:title_limit]\n        )\n        # NOTE: we append the doc ID for a few reasons:\n        # 1. Prevent collisions for identical titles\n        #    SEE: https://stackoverflow.com/a/71761675\n        # 2. Filenames shouldn't end in a period,\n        #    so append the doc ID to circumvent that gotcha\n        return \"_\".join((encoded_title, self.doc_id))\n\n    @computed_field  # type: ignore[prop-decorator]\n    @property\n    def formatted_citation(self) -> str:\n\n        if self.is_retracted:\n            base_message = \"**RETRACTED ARTICLE**\"\n            retract_info = \"Retrieved from http://retractiondatabase.org/.\"\n            citation_message = (\n                f\"Citation: {self.citation}\"\n                if self.citation\n                else f\"Original DOI: {self.doi}\"\n            )\n            return f\"{base_message} {citation_message} {retract_info}\"\n\n        if self.citation_count is None or self.source_quality is None:\n            logger.debug(\"citation_count and source_quality are not set.\")\n            return self.citation\n\n        if self.source_quality_message:\n            return (\n                f\"{self.citation} This article has {self.citation_count} citations and\"\n                f\" is from a {self.source_quality_message}.\"\n            )\n        return f\"{self.citation} This article has {self.citation_count} citations.\"\n\n    @property\n    def source_quality_message(self) -> str:\n        return (\n            SOURCE_QUALITY_MESSAGES[self.source_quality]\n            if self.source_quality is not None\n            and self.source_quality\n            != DocDetails.UNDEFINED_JOURNAL_QUALITY  # note - zero is a valid value\n            else \"\"\n        )\n\n    OPTIONAL_HYDRATION_FIELDS: ClassVar[Collection[str]] = {\"url\"}\n\n    def is_hydration_needed(\n        self,\n        exclusion: Collection[str] = OPTIONAL_HYDRATION_FIELDS,\n        inclusion: Collection[str] = (),\n    ) -> bool:\n        \"\"\"Determine if we have unfilled attributes.\"\"\"\n        if inclusion:\n            return any(\n                v is None for k, v in self.model_dump().items() if k in inclusion\n            )\n        return any(\n            v is None for k, v in self.model_dump().items() if k not in exclusion\n        )\n\n    def __add__(self, other: DocDetails | int) -> DocDetails:  # noqa: PLR0912\n        \"\"\"Merge two DocDetails objects together.\"\"\"\n        # control for usage w. Python's sum() function\n        if isinstance(other, int):\n            return self\n\n        # first see if one of the entries is newer, which we will prefer\n        PREFER_OTHER = True\n        if self.publication_date and other.publication_date:\n            PREFER_OTHER = self.publication_date <= other.publication_date\n\n        merged_data: dict[str, Any] = {}\n        # pylint: disable-next=not-an-iterable  # pylint bug: https://github.com/pylint-dev/pylint/issues/10144\n        for field in type(self).model_fields:\n            self_value = getattr(self, field)\n            other_value = getattr(other, field)\n\n            if field == \"other\":\n                # Merge 'other' dictionaries\n                merged_data[field] = {**self.other, **other.other}\n                # handle the bibtex / sources as special fields\n                for field_to_combine in (\"bibtex_source\", \"client_source\"):\n                    # Ensure the fields are lists before combining\n                    if self.other.get(field_to_combine) and not isinstance(\n                        self.other[field_to_combine], list\n                    ):\n                        self.other[field_to_combine] = [self.other[field_to_combine]]\n                    if other.other.get(field_to_combine) and not isinstance(\n                        other.other[field_to_combine], list\n                    ):\n                        other.other[field_to_combine] = [other.other[field_to_combine]]\n\n                    if self.other.get(field_to_combine) and other.other.get(\n                        field_to_combine\n                    ):\n                        # Note: these should always be lists\n                        merged_data[field][field_to_combine] = (\n                            self.other[field_to_combine] + other.other[field_to_combine]\n                        )\n\n            elif field == \"authors\" and self_value and other_value:\n                # Combine authors lists, removing duplicates\n                # Choose whichever author list is longer\n                best_authors = (\n                    self.authors\n                    if (\n                        sum(len(a) for a in self.authors or [])\n                        >= sum(len(a) for a in other.authors or [])\n                    )\n                    else other.authors\n                )\n                merged_data[field] = best_authors or None\n\n            elif field == \"key\" and self_value is not None and other_value is not None:\n                # if we have multiple keys, we wipe them and allow regeneration\n                merged_data[field] = None\n\n            elif field in {\"citation_count\", \"year\", \"publication_date\"}:\n                # get the latest data\n                # this conditional is written in a way to handle if multiple doc objects\n                # are provided, we'll use the highest value\n                # if there's only one valid value, we'll use that regardless even if\n                # that value is 0\n                if self_value is None or other_value is None:\n                    merged_data[field] = (\n                        self_value\n                        if self_value is not None  # Dance around 0\n                        else other_value\n                    )\n                else:\n                    merged_data[field] = max(self_value, other_value)\n            elif field == \"content_hash\" and (\n                # Hashes are both present but differ\n                self_value\n                and other_value\n                and self_value != other_value\n            ):\n                # If hashes are both present but differ,\n                # we don't know which to pick, so just discard the value\n                merged_data[field] = None\n\n            else:\n                # Prefer non-null values, default preference for 'other' object.\n                # Note: if PREFER_OTHER = False then even if 'other' data exists\n                # we will use 'self' data. This is to control for when we have\n                # pre-prints / arXiv versions of papers that are not as up-to-date\n                merged_data[field] = (\n                    other_value\n                    if (\n                        (other_value is not None and other_value != []) and PREFER_OTHER\n                    )\n                    else self_value\n                )\n\n        if (\n            merged_data[\"doi\"] != self.doi\n            or merged_data[\"content_hash\"] != self.content_hash\n        ):\n            # Recalculate doc_id if doi or content hash has changed\n            merged_data[\"doc_id\"] = compute_unique_doc_id(\n                merged_data[\"doi\"], merged_data.get(\"content_hash\")\n            )\n\n        # Create and return new DocDetails instance\n        return DocDetails(**merged_data)\n\n    def __radd__(self, other: DocDetails | int) -> DocDetails:\n        # other == 0 captures the first call of sum()\n        if isinstance(other, int) and other == 0:\n            return self\n        return self.__add__(other)\n\n    def __iadd__(self, other: DocDetails | int) -> DocDetails:  # noqa: PYI034\n        # only includes int to align with __radd__ and __add__\n        if isinstance(other, int):\n            return self\n        return self.__add__(other)\n"
  },
  {
    "path": "src/paperqa/utils.py",
    "content": "import asyncio\nimport contextlib\nimport hashlib\nimport logging\nimport logging.config\nimport math\nimport os\nimport re\nimport unicodedata\nfrom collections import Counter\nfrom collections.abc import Awaitable, Callable, Collection, Iterable, Iterator, Mapping\nfrom datetime import datetime\nfrom functools import partial, reduce\nfrom http import HTTPStatus\nfrom pathlib import Path\nfrom typing import Any, BinaryIO, ClassVar, TypeVar\nfrom uuid import UUID, uuid4\n\nimport httpx\nfrom lmi import configure_llm_logs\nfrom pybtex.database import Person, parse_string\nfrom pybtex.database.input.bibtex import Parser\nfrom pybtex.style.formatting import unsrtalpha\nfrom pybtex.style.template import FieldIsMissing\nfrom tenacity import (\n    AsyncRetrying,\n    before_sleep_log,\n    retry_if_exception,\n    stop_after_attempt,\n    wait_incrementing,\n)\n\nlogger = logging.getLogger(__name__)\n\nMAX_TEXT_ENTROPY = 8.0\n\nT = TypeVar(\"T\")\n\n\nclass ImpossibleParsingError(Exception):\n    \"\"\"Error to throw when a parsing is impossible.\"\"\"\n\n    LOG_METHOD_NAME: ClassVar[str] = \"warning\"\n\n\n# UTF-8 encoding-related failures can be caught using this regex\nINVALID_UNICODE_CHARS = re.compile(r\"[\\x00\\uD800-\\uDFFF]\")\nREPLACEMENT_CHAR = \"\\ufffd\"  # �\n\n\ndef clean_invalid_unicode(text: str, repl: str = REPLACEMENT_CHAR) -> str:\n    r\"\"\"Clean invalid Unicode chars by replacing them with the replacement character.\n\n    Handles the following characters:\n    - Null bytes (\\\\x00): Invalid in UTF-8 encoded databases.\n    - Orphaned surrogates (U+D800 to U+DFFF): Reserved for UTF-16 encoding and\n      should not appear in Unicode strings.\n    \"\"\"\n    return INVALID_UNICODE_CHARS.sub(repl, text)\n\n\ndef name_in_text(name: str, text: str) -> bool:\n    sname = name.strip()\n    pattern = rf\"\\b({re.escape(sname)})\\b(?!\\w)\"\n    return bool(re.search(pattern, text))\n\n\ndef maybe_is_text(s: str, thresh: float = 2.5) -> bool:\n    \"\"\"\n    Calculate the entropy of the string to discard files with excessively repeated symbols.\n\n    PDF parsing sometimes represents horizontal distances between words on title pages\n    and in tables with spaces, which should therefore not be included in this calculation.\n    \"\"\"\n    if not s:\n        return False\n\n    s_wo_spaces = s.replace(\" \", \"\")\n    if not s_wo_spaces:\n        return False\n\n    counts = Counter(s_wo_spaces)\n    entropy = 0.0\n    length = len(s_wo_spaces)\n    for count in counts.values():\n        p = count / length\n        entropy += -p * math.log2(p)\n\n    # Check if the entropy is within a reasonable range for text\n    return MAX_TEXT_ENTROPY > entropy > thresh\n\n\ndef maybe_is_pdf(file: BinaryIO) -> bool:\n    magic_number = file.read(4)\n    file.seek(0)\n    return magic_number == b\"%PDF\"\n\n\ndef maybe_is_html(file: BinaryIO) -> bool:\n    magic_number = file.read(4)\n    file.seek(0)\n    return magic_number in {b\"<htm\", b\"<!DO\", b\"<xsl\", b\"<!X\"}\n\n\ndef strings_similarity(s1: str, s2: str, case_insensitive: bool = True) -> float:\n    if not s1 or not s2:\n        return 0\n\n    # break the strings into words\n    ss1 = set(s1.lower().split()) if case_insensitive else set(s1.split())\n    ss2 = set(s2.lower().split()) if case_insensitive else set(s2.split())\n\n    # return the similarity ratio\n    return len(ss1.intersection(ss2)) / len(ss1.union(ss2))\n\n\ndef hexdigest(data: str | bytes) -> str:\n    if isinstance(data, str):\n        data = data.encode(\"utf-8\")\n    return hashlib.md5(data).hexdigest()  # noqa: S324\n\n\ndef md5sum(file_path: str | os.PathLike) -> str:\n    return hexdigest(Path(file_path).read_bytes())\n\n\ndef strip_citations(text: str) -> str:\n    # Combined regex for identifying citations (see unit tests for examples)\n    citation_regex = r\"\\b[\\w\\-]+\\set\\sal\\.\\s\\([0-9]{4}\\)|\\((?:[^\\)]*?[a-zA-Z][^\\)]*?[0-9]{4}[^\\)]*?)\\)\"\n    # Remove the citations from the text\n    return re.sub(citation_regex, \"\", text, flags=re.MULTILINE)\n\n\ndef extract_score(text: str) -> int:\n    \"\"\"\n    Extract an integer score from the text in 0 to 10.\n\n    Note: score is 1-10, and we use 0 as a sentinel for not applicable.\n    \"\"\"\n    # Check for N/A, not applicable, not relevant.\n    # Don't check for NA, as there can be genes containing \"NA\"\n    last_line = text.rsplit(\"\\n\", maxsplit=1)[-1]\n    if (\n        \"n/a\" in last_line.lower()\n        or \"not applicable\" in text.lower()\n        or \"not relevant\" in text.lower()\n    ):\n        return 0\n\n    score = re.search(r\"[sS]core[:is\\s]+([0-9]+)\", text)\n    if not score:\n        score = re.search(r\"\\(([0-9])\\w*\\/\", text)\n    if not score:\n        score = re.search(r\"([0-9]+)\\w*\\/\", text)\n    if score:\n        s = int(score.group(1))\n        if s > 10:  # noqa: PLR2004\n            s = int(s / 10)  # sometimes becomes out of 100\n        return s\n    last_few = text[-15:]\n    scores = re.findall(r\"([0-9]+)\", last_few)\n    if scores:\n        s = int(scores[-1])\n        if s > 10:  # noqa: PLR2004\n            s = int(s / 10)  # sometimes becomes out of 100\n        return s\n    raise ValueError(f\"Failed to extract score from text {text!r}.\")\n\n\ndef get_parenthetical_substrings(text: str) -> list[str]:\n    \"\"\"\n    Finds the all nested parenthetical substrings.\n\n    Args:\n        text: The input string to analyze.\n\n    Returns:\n        A list of parenthetical substrings.\n    \"\"\"\n    substrings = []\n    open_paren_indices = []\n    for i, char in enumerate(text):\n        if char == \"(\":\n            open_paren_indices.append(i)\n        elif char == \")\" and open_paren_indices:\n            start_index = open_paren_indices.pop()\n            substrings.append(text[start_index : i + 1])\n    return substrings\n\n\ndef get_citation_ids(text: str) -> list[str]:\n    matches = re.findall(r\"\\bpqac-[a-zA-Z0-9]{8}\\b\", text)\n    # remove duplicates while preserving order\n    return list(dict.fromkeys(matches))\n\n\ndef extract_doi(reference: str) -> str:\n    \"\"\"\n    Extracts DOI from the reference string using regex.\n\n    :param reference: A string containing the reference.\n    :return: A string containing the DOI link or a message if DOI is not found.\n    \"\"\"\n    # DOI regex pattern\n    doi_pattern = r\"10.\\d{4,9}/[-._;()/:A-Z0-9]+\"\n    doi_match = re.search(doi_pattern, reference, re.IGNORECASE)\n\n    # If DOI is found in the reference, return the DOI link\n    if doi_match:\n        return \"https://doi.org/\" + doi_match.group()\n    return \"\"\n\n\ndef batch_iter(iterable: list, n: int = 1) -> Iterator[list]:\n    \"\"\"\n    Batch an iterable into chunks of size n.\n\n    :param iterable: The iterable to batch\n    :param n: The size of the batches\n    :return: A list of batches\n    \"\"\"\n    length = len(iterable)\n    for ndx in range(0, length, n):\n        yield iterable[ndx : min(ndx + n, length)]\n\n\ndef get_loop() -> asyncio.AbstractEventLoop:\n    try:\n        loop = asyncio.get_running_loop()\n    except RuntimeError:\n        loop = asyncio.new_event_loop()\n        asyncio.set_event_loop(loop)\n    return loop\n\n\ndef run_or_ensure(coro: Awaitable[T]) -> T | asyncio.Task[T]:\n    \"\"\"Run a coroutine or convert to a future if an event loop is running.\"\"\"\n    loop = get_loop()\n    if loop.is_running():  # In async contexts (e.g., Jupyter notebook), return a Task\n        return asyncio.ensure_future(coro)\n    return loop.run_until_complete(coro)\n\n\ndef encode_id(value: str | bytes | UUID, maxsize: int | None = 16) -> str:\n    \"\"\"Encode a value (e.g. a DOI) optionally with a max length.\"\"\"\n    if isinstance(value, UUID):\n        value = str(value)\n    if isinstance(value, str):\n        value = value.lower().encode()\n    return hashlib.md5(value).hexdigest()[:maxsize]  # noqa: S324\n\n\ndef compute_unique_doc_id(doi: str | None, content_hash: str | None) -> str:\n    if doi:\n        value_to_encode: str = doi.lower() + (content_hash or \"\")\n    else:\n        value_to_encode = content_hash or str(uuid4())\n    return encode_id(value_to_encode)\n\n\ndef get_year(ts: datetime | None = None) -> str:\n    \"\"\"Get the year from the input datetime, otherwise using the current datetime.\"\"\"\n    if ts is None:\n        ts = datetime.now()\n    return ts.strftime(\"%Y\")\n\n\nclass CitationConversionError(Exception):\n    \"\"\"Exception to throw when we can't process a citation from a BibTeX.\"\"\"\n\n\ndef clean_upbibtex(bibtex: str) -> str:\n\n    if not bibtex:\n        return bibtex\n\n    mapping = {\n        \"None\": \"article\",\n        \"Article\": \"article\",\n        \"JournalArticle\": \"article\",\n        \"Review\": \"article\",\n        \"Book\": \"book\",\n        \"BookSection\": \"inbook\",\n        \"ConferencePaper\": \"inproceedings\",\n        \"Conference\": \"inproceedings\",\n        \"Dataset\": \"misc\",\n        \"Dissertation\": \"phdthesis\",\n        \"Journal\": \"article\",\n        \"Patent\": \"patent\",\n        \"Preprint\": \"article\",\n        \"Report\": \"techreport\",\n        \"Thesis\": \"phdthesis\",\n        \"WebPage\": \"misc\",\n        \"Plain\": \"article\",\n    }\n    if \"@None\" in bibtex:\n        return bibtex.replace(\"@None\", \"@article\")\n    match = re.findall(r\"@\\['(.*)'\\]\", bibtex)\n    if not match:\n        match = re.findall(r\"@(\\w+)\\{\", bibtex)\n        bib_type = match[0]\n        current = f\"@{match[0]}\"\n    else:\n        bib_type = match[0]\n        current = f\"@['{bib_type}']\"\n    for k, v in mapping.items():\n        # can have multiple\n        if k in bib_type:\n            bibtex = bibtex.replace(current, f\"@{v}\")\n            break\n    return bibtex\n\n\ndef format_bibtex(\n    bibtex: str,\n    key: str | None = None,\n    clean: bool = True,\n    missing_replacements: Mapping[str, str | list[str]] | None = None,\n) -> str:\n    \"\"\"Transform bibtex entry into a citation, potentially adding missing fields.\"\"\"\n    if missing_replacements is None:\n        missing_replacements = {}\n    if key is None:\n        key = bibtex.split(\"{\")[1].split(\",\")[0]\n    style = unsrtalpha.Style()\n    try:\n        bd = parse_string(clean_upbibtex(bibtex) if clean else bibtex, \"bibtex\")\n    except Exception:\n        return \"Ref \" + key\n    try:\n        entry = bd.entries[key]\n    except KeyError as exc:  # Let's check if key is a non-empty prefix\n        try:\n            entry = next(\n                iter(v for k, v in bd.entries.items() if k.startswith(key) and key)\n            )\n        except StopIteration:\n            raise CitationConversionError(\n                f\"Failed to process{' and clean up' if clean else ''} bibtex {bibtex}\"\n                f\" due to failed lookup of key {key}.\"\n            ) from exc\n    try:\n        # see if we can insert missing fields\n        for field, replacement_value in missing_replacements.items():\n            # Deal with special case for author, since it needs to be parsed\n            # into Person objects. This reorganizes the names automatically.\n            if field == \"author\" and \"author\" not in entry.persons:\n                tmp_author_bibtex = f\"@misc{{tmpkey, author={{{replacement_value}}}}}\"\n                authors: list[Person] = (\n                    Parser()\n                    .parse_string(tmp_author_bibtex)\n                    .entries[\"tmpkey\"]\n                    .persons[\"author\"]\n                )\n                for a in authors:\n                    entry.add_person(a, \"author\")\n            elif field not in entry.fields:\n                entry.fields.update({field: replacement_value})\n        entry = style.format_entry(label=\"1\", entry=entry)\n        return entry.text.render_as(\"text\")\n    except (FieldIsMissing, UnicodeDecodeError):\n        try:\n            return entry.fields[\"title\"]\n        except KeyError as exc:\n            raise CitationConversionError(\n                f\"Failed to process{' and clean up' if clean else ''} bibtex {bibtex}\"\n                \" due to missing a 'title' field.\"\n            ) from exc\n\n\ndef remove_substrings(target: str, substr_removal_list: Collection[str]) -> str:\n    \"\"\"Remove substrings from a target string.\"\"\"\n    if all(len(w) == 1 for w in substr_removal_list):\n        return target.translate(str.maketrans(\"\", \"\", \"\".join(substr_removal_list)))\n\n    for substr in substr_removal_list:\n        target = target.replace(substr, \"\")\n    return target\n\n\ndef mutate_acute_accents(text: str, replace: bool = False) -> str:\n    \"\"\"\n    Replaces or removes acute accents in a string based on the boolean flag.\n\n    Args:\n        text: The input string.\n        replace: A flag to determine whether to replace (True) or remove (False) acute accents.\n\n            If 'replace' is True, acute accents on vowels are replaced with an apostrophe (e.g., \"á\" becomes \"'a\").\n\n            If 'replace' is False, all acute accents are removed from the string.\n\n    Returns:\n        The modified string with acute accents either replaced or removed.\n    \"\"\"\n    if replace:\n\n        def replace_acute(match):\n            return f\"'{match.group(1)}\"\n\n        nfd = unicodedata.normalize(\"NFD\", text)\n        converted = re.sub(r\"([aeiouAEIOU])\\u0301\", replace_acute, nfd)\n        return unicodedata.normalize(\"NFC\", converted)\n    return \"\".join(\n        c for c in unicodedata.normalize(\"NFD\", text) if unicodedata.category(c) != \"Mn\"\n    )\n\n\ndef bibtex_field_extract(\n    bibtex: str,\n    field: str,\n    missing_replacements: Mapping[str, str | list[str]] | None = None,\n) -> str | list[str]:\n    \"\"\"Get a field from a bibtex entry.\n\n    Args:\n        bibtex: bibtex entry\n        field: field to extract\n        missing_replacements: replacement extract for field if not present in the bibtex string\n    \"\"\"\n    if missing_replacements is None:\n        missing_replacements = {}\n    try:\n        pattern = rf\"{field}\\s*=\\s*{{(.*?)}},\"\n        # note: we intentionally have an attribute error if no match\n        return re.search(pattern, bibtex, re.IGNORECASE).group(1).strip()  # type: ignore[union-attr]\n    except AttributeError:\n        return missing_replacements.get(field, \"\")\n\n\nUNKNOWN_AUTHOR_KEY: str = \"unknownauthors\"\n\n\ndef create_bibtex_key(author: list[str], year: str | int, title: str) -> str:\n    FORBIDDEN_KEY_CHARACTERS = {\"_\", \" \", \"-\", \"/\", \"'\", \"`\", \":\", \",\", \"\\n\"}\n    try:\n        author_rep = (\n            # casefold will not remove accutes\n            mutate_acute_accents(text=author[0].split()[-1].casefold())\n            if \"Unknown\" not in author[0]\n            else UNKNOWN_AUTHOR_KEY\n        )\n    except IndexError:\n        author_rep = UNKNOWN_AUTHOR_KEY\n    # we don't want a bibtex-parsing induced line break in the key\n    # so we cap it to 100+50+4 = 154 characters max\n    # 50 for the author, 100 for the first three title words, 4 for the year\n    # the first three title words are just emulating the s2 convention\n    key = f\"{author_rep[:50]}{year}{''.join([t.casefold() for t in title.split()[:3]])[:100]}\"\n    return remove_substrings(key, FORBIDDEN_KEY_CHARACTERS)\n\n\ndef is_retryable(\n    exc: BaseException,\n    additional_status_codes: Collection[HTTPStatus | int] | None = None,\n) -> bool:\n    \"\"\"Check if an exception is known to be a retryable HTTP issue.\"\"\"\n    if isinstance(exc, httpx.ConnectError | httpx.ReadError):\n        # Seen with Semantic Scholar:\n        # > aiohttp.client_exceptions.ClientConnectionResetError:\n        # > Cannot write to closing transport\n        # Then we migrated to httpx\n        return True\n    retry_status_codes: set[int] = {\n        httpx.codes.INTERNAL_SERVER_ERROR,\n        httpx.codes.GATEWAY_TIMEOUT,\n    }\n    if additional_status_codes:\n        retry_status_codes.update(\n            status_code.value if isinstance(status_code, HTTPStatus) else status_code\n            for status_code in additional_status_codes\n        )\n    return (\n        isinstance(exc, httpx.HTTPStatusError)\n        and exc.response.status_code in retry_status_codes\n    )\n\n\nasync def _get_with_retrying(  # type: ignore[return]  # noqa: RET503\n    url: str,\n    client: httpx.AsyncClient,\n    http_exception_mappings: dict[HTTPStatus | int, Exception] | None = None,\n    retry_predicate: Callable[[BaseException], bool] = is_retryable,\n    **get_kwargs,\n) -> dict[str, Any]:\n    \"\"\"Get from a URL with retrying protection.\n\n    Args:\n        url: Target URL for the GET request.\n        client: Async HTTP client for the GET request.\n        http_exception_mappings: Optional mapping of HTTP status codes to\n            custom Exceptions to be thrown.\n        retry_predicate: Optional predicate to dictate when to retry.\n        **get_kwargs: Optional additional keyword arguments for the GET request.\n\n    Returns:\n        JSON result from the GET request.\n    \"\"\"\n    async for attempt in AsyncRetrying(\n        retry=retry_if_exception(retry_predicate),\n        before_sleep=before_sleep_log(logger, logging.WARNING),\n        stop=stop_after_attempt(5),\n        wait=wait_incrementing(0.1, 0.1),\n    ):\n        with attempt:\n            response = await client.get(url, **get_kwargs)\n            try:\n                response.raise_for_status()\n            except httpx.HTTPStatusError as e:\n                if (\n                    http_exception_mappings\n                    and e.response.status_code in http_exception_mappings\n                ):\n                    raise http_exception_mappings[e.response.status_code] from e\n                raise\n            return response.json()\n\n\ndef union_collections_to_ordered_list(collections: Iterable) -> list:\n    return sorted(reduce(lambda x, y: set(x) | set(y), collections))\n\n\ndef pqa_directory(name: str) -> Path:\n    if pqa_home := os.environ.get(\"PQA_HOME\"):\n        directory = Path(pqa_home) / \".pqa\" / name\n    else:\n        directory = Path.home() / \".pqa\" / name\n\n    directory.mkdir(parents=True, exist_ok=True)\n    return directory\n\n\ndef setup_default_logs() -> None:\n    \"\"\"Configure logs to reasonable defaults.\"\"\"\n    configure_llm_logs()\n    logging.config.dictConfig(\n        {\n            \"version\": 1,\n            \"disable_existing_loggers\": False,\n            \"loggers\": {\n                \"openai._base_client\": {\"level\": \"WARNING\"}  # For OpenAI POSTs\n            },\n        }\n    )\n\n\ndef extract_thought(content: str | None) -> str:\n    \"\"\"Extract an Anthropic thought from a message's content.\"\"\"\n    # SEE: https://regex101.com/r/bpJt05/1\n    return re.sub(r\"<\\/?thinking>\", \"\", content or \"\")\n\n\nBIBTEX_MAPPING: dict[str, str] = {\n    \"\"\"Maps client bibtex types to pybtex types\"\"\" \"journal-article\": \"article\",\n    \"journal-issue\": \"misc\",  # No direct equivalent, so 'misc' is used\n    \"journal-volume\": \"misc\",  # No direct equivalent, so 'misc' is used\n    \"journal\": \"misc\",  # No direct equivalent, so 'misc' is used\n    \"proceedings-article\": \"inproceedings\",\n    \"proceedings\": \"proceedings\",\n    \"dataset\": \"misc\",  # No direct equivalent, so 'misc' is used\n    \"component\": \"misc\",  # No direct equivalent, so 'misc' is used\n    \"report\": \"techreport\",\n    \"report-series\": (  # 'series' implies multiple tech reports, but each is still a 'techreport'\n        \"techreport\"\n    ),\n    \"standard\": \"misc\",  # No direct equivalent, so 'misc' is used\n    \"standard-series\": \"misc\",  # No direct equivalent, so 'misc' is used\n    \"edited-book\": \"book\",  # Edited books are considered books in BibTeX\n    \"monograph\": \"book\",  # Monographs are considered books in BibTeX\n    \"reference-book\": \"book\",  # Reference books are considered books in BibTeX\n    \"book\": \"book\",\n    \"book-series\": \"book\",  # Series of books can be considered as 'book' in BibTeX\n    \"book-set\": \"book\",  # Set of books can be considered as 'book' in BibTeX\n    \"book-chapter\": \"inbook\",\n    \"book-section\": \"inbook\",  # Sections in books can be considered as 'inbook'\n    \"book-part\": \"inbook\",  # Parts of books can be considered as 'inbook'\n    \"book-track\": \"inbook\",  # Tracks in books can be considered as 'inbook'\n    \"reference-entry\": (  # Entries in reference books can be considered as 'inbook'\n        \"inbook\"\n    ),\n    \"dissertation\": \"phdthesis\",  # Dissertations are usually PhD thesis\n    \"posted-content\": \"misc\",  # No direct equivalent, so 'misc' is used\n    \"peer-review\": \"misc\",  # No direct equivalent, so 'misc' is used\n    \"other\": \"article\",  # Assume an article if we don't know the type\n}\n\n\n@contextlib.contextmanager\ndef logging_filters(\n    loggers: Collection[str], filters: Collection[type[logging.Filter]]\n):\n    \"\"\"Temporarily add a filter to each specified logger.\"\"\"\n    filters_added: dict[str, list[logging.Filter]] = {}\n    try:\n        for logger_name in loggers:\n            log_to_filter = logging.getLogger(logger_name)\n            for log_filter in filters:\n                _filter = log_filter()\n                log_to_filter.addFilter(_filter)\n                if logger_name not in filters_added:\n                    filters_added[logger_name] = [_filter]\n                else:\n                    filters_added[logger_name] += [_filter]\n        yield\n    finally:\n        for logger_name, log_filters_to_remove in filters_added.items():\n            log_with_filter = logging.getLogger(logger_name)\n            for log_filter_to_remove in log_filters_to_remove:\n                log_with_filter.removeFilter(log_filter_to_remove)\n\n\ndef citation_to_docname(citation: str) -> str:\n    \"\"\"Create a docname that follows MLA parenthetical in-text citation.\"\"\"\n    # Prefer title-case token first to preserve existing behavior.\n    match = re.search(r\"([A-Z][a-z]+)\", citation)\n    if match is not None:\n        author = match.group(1)\n    else:\n        # Fall back to acronym/symbol-led starts like \"CD47/SIRP-alpha ...\".\n        match = re.search(r\"([A-Z0-9]{2,})\", citation)\n        # Final deterministic fallback for non-text-like citation strings.\n        author = (\n            match.group(1) if match is not None else f\"Doc{hexdigest(citation)[:8]}\"\n        )\n    year = \"\"\n    match = re.search(r\"(\\d{4})\", citation)\n    if match is not None:\n        year = match.group(1)\n    return f\"{author}{year}\"\n\n\ndef maybe_get_date(date: str | datetime | None) -> datetime | None:\n    if not date:\n        return None\n    if isinstance(date, str):\n        # Try common date formats in sequence\n        formats = [\n            \"%Y-%m-%dT%H:%M:%S%z\",  # ISO with timezone: 2023-01-31T14:30:00+0000\n            \"%Y-%m-%d %H:%M:%S\",  # ISO with time: 2023-01-31 14:30:00\n            \"%B %d, %Y\",  # Full month day, year: January 31, 2023\n            \"%b %d, %Y\",  # Month day, year: Jan 31, 2023\n            \"%Y-%m-%d\",  # ISO format: 2023-01-31\n        ]\n\n        for fmt in formats:\n            try:\n                return datetime.strptime(date, fmt)\n            except ValueError:\n                continue\n        return None\n    return date\n\n\ndef clean_possessives(text: str) -> str:\n    \"\"\"Remove possessive apostrophes from text (e.g. \"X's Y\" to \"Xs Y\").\"\"\"\n    # Handle apostrophes after word characters\n    # (possessive 's or trailing apostrophes)\n    text = re.sub(\n        r\"(?<=\\w)'(?:s\\b|(?=\\s|$))\",\n        lambda m: \"s\" if m.group().endswith(\"s\") else \"\",\n        text,\n    )\n    # Remove standalone 's patterns\n    text = re.sub(r\"\\s+'s\\b\", \"\", text)\n    text = re.sub(r\"^'s\\s*\", \"\", text)\n    # Remove standalone apostrophes\n    text = re.sub(r\"\\s+'\\s+\", \" \", text)\n    return re.sub(r\"(?<!\\w)'\\s*\", \"\", text)\n\n\ndef parse_enrichment_irrelevance(enrichment: str) -> tuple[bool, str]:\n    \"\"\"Parse irrelevance label from enrichment.\n\n    Returns:\n        Two-tuple of (is irrelevant, enrichment without the label).\n    \"\"\"\n    # Handle optional Markdown formatting (e.g. **RELEVANT:** or *IRRELEVANT:*)\n    normalized_start = enrichment.upper().lstrip(\"*\").lstrip()\n    if normalized_start.startswith(\"IRRELEVANT:\"):\n        label_match = re.match(r\"^\\**\\s*IRRELEVANT:\\**\\s*\", enrichment)\n        is_irrelevant: bool = True\n    elif normalized_start.startswith(\"RELEVANT:\"):\n        label_match = re.match(r\"^\\**\\s*RELEVANT:\\**\\s*\", enrichment)\n        is_irrelevant = False\n    else:  # No explicit label matched, conservatively assume relevant\n        return False, enrichment.strip()\n    no_label_enrichment = enrichment[label_match.end() :] if label_match else enrichment\n    return is_irrelevant, no_label_enrichment.strip()\n\n\ndef get_stable_str(fn: Callable, for_hash: bool = False) -> str:\n    \"\"\"\n    Get a stable string from a function, for serialization (default) or hashing.\n\n    It avoids common pitfalls such as:\n    - All lambda functions having the same name '<lambda>'.\n    - IDs in normal string representation of functions breaking cache keys.\n    \"\"\"\n    if (\n        hasattr(fn, \"__module__\")\n        and hasattr(fn, \"__name__\")\n        and fn.__name__ != \"<lambda>\"\n        and not isinstance(fn, partial)\n    ):\n        # Named function: use fully qualified name\n        return f\"{fn.__module__}.{fn.__name__}\"\n    if not for_hash:\n        raise ValueError(\n            f\"Cannot form serialization-safe string representation for {fn}.\"\n        )\n    # Fallback to lower-quality hash name\n    # NOTE: we could look into `fn.__code__`, but as `fn.__code__.co_code`\n    # is not stable across Python minor versions,\n    # this unfortunately makes the cache key incompatible across Python versions,\n    # which is too brittle\n    return type(fn).__name__\n"
  },
  {
    "path": "tests/__init__.py",
    "content": ""
  },
  {
    "path": "tests/cassettes/test_arxiv_doi_is_used_when_available.yaml",
    "content": "interactions:\n  - request:\n      body: \"\"\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.crossref.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.crossref.org/works?mailto=example%40papercrow.ai&query.title=Attention+is+All+you+Need&rows=1&query.author=Ashish+Vaswani+Noam+Shazeer+Niki+Parmar+Jakob+Uszkoreit+Llion+Jones+Aidan+N.+Gomez+Lukasz+Kaiser+Illia+Polosukhin\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/9VVTY/iOBD9K1FOO1IMDiQQckO9h91Rqwf1xxwGOJikQqx27IztNMMi/vuUTUNn\n          PhjNak+LOCRl+7nq1XuVQ2gss50J81A9h1HYgDFsC8TuW8DYTulnIrixvaUX0IYriavxgA7o20qY\n          H8KKFWAR7XCMQqssE0SD6YQLpclkEoXcQoMvy0PIZQlfoHSnSmaBtEy7bcvliI7SKIum63V0WrG8\n          ccm4OKEZodPHEc3HkzyZfcLb3SoW0bRhHk/TJJ3NKJ3RaYYZtN0Gk69BE6EKZk9ZP1itutJsOr2N\n          gsU8Cp4e5gijoQINsgBSqE7aMKe983hsbowquAcJKqWDG9W0nfXvTAS3XG475IkXBrEKJS1IS0rV\n          MC59ha9PS6yp0MqYhiGzyI3VvDglVjFhoJd0SVrNXSI/8hNn6zXu/PPD364LdBBnk3S8Gr7Eq6GM\n          MzKi08QRc+phq1UBUGKChiAELwS4FDUg6E/Zj7Mojcb0R/oRmqZkTB8pzRP8x9/Tn46mk4RmSUwp\n          xfyM6nThjt64ipFg3M4NuTBdks3+zHYcz6YOzGJ2+TJ8AFGRuXUsOsJ33NbBPQik+wWChTLch++h\n          RQpxj2+DCTFjDFT8S48WvJN1tlbai26L550IFmCxqxHqteFi71RRsx2+G/jcudQwUnHtdc+qigv+\n          qp4l8v6G8p49q00f5cn886w0cPstFCtLfhLKr/HmpsbO9wE/MrNjkv8LuLXzY7Pxmo0niasfEN3r\n          SDLfycWbIgJVBbaGwDUXJS1fO3MO3ymNxM8bQJUyGdzUrEXecHUlg8vPbfxtd+TBX12DULcMQzg0\n          +kCPUNRSCbXlYKLgoxJdg5kFfzxg92ywYC1OnndYT8/Md7ALPmgBTOKJW4WXcCaZo8uioK+oe+Ld\n          A/Ka+t368eRiNC1Oj4ss/9/MOUND68zzX4wfo1evGH96Nn6BJsCJPx7MkiTN3HA9z4IDOpTj8Nu7\n          x6f7W8SvrW3z1XA1ZIXYwWag9BafJXoWC9qvhnfnkeaawo3prmXv23qZLqY3yN8uMv6mUvHTNVeH\n          52UKX73KOc1/zQiyi6vuAxhHIbr0VJxXIPFfOZ+DAaaLmqAK3AdQdkIcj8evBaw8WYAHAAA=\n      headers:\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Length:\n          - \"851\"\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Mon, 11 Aug 2025 23:07:26 GMT\n        access-control-allow-headers:\n          - X-Requested-With, Accept, Accept-Encoding, Accept-Charset, Accept-Language,\n            Accept-Ranges, Cache-Control\n        access-control-allow-origin:\n          - \"*\"\n        access-control-expose-headers:\n          - Link\n        content-encoding:\n          - gzip\n        permissions-policy:\n          - interest-cohort=()\n        server:\n          - Jetty(9.4.40.v20210413)\n        vary:\n          - Accept-Encoding\n        x-api-pool:\n          - plus\n        x-rate-limit-interval:\n          - 1s\n        x-rate-limit-limit:\n          - \"150\"\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: \"\"\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.semanticscholar.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.semanticscholar.org/graph/v1/paper/search/match?query=Attention+is+All+you+Need&fields=authors%2CcitationCount%2CcitationStyles%2CexternalIds%2CinfluentialCitationCount%2CisOpenAccess%2Cjournal%2CopenAccessPdf%2CpublicationDate%2CpublicationTypes%2Ctitle%2Curl%2Cvenue%2Cyear\n    response:\n      body:\n        string:\n          '{\"data\": [{\"paperId\": \"204e3073870fae3d05bcbc2f6a8e263d9b72e776\", \"externalIds\":\n          {\"DBLP\": \"journals/corr/VaswaniSPUJGKP17\", \"MAG\": \"2963403868\", \"ArXiv\": \"1706.03762\",\n          \"CorpusId\": 13756489}, \"url\": \"https://www.semanticscholar.org/paper/204e3073870fae3d05bcbc2f6a8e263d9b72e776\",\n          \"title\": \"Attention is All you Need\", \"venue\": \"Neural Information Processing\n          Systems\", \"year\": 2017, \"citationCount\": 136941, \"influentialCitationCount\":\n          17456, \"isOpenAccess\": false, \"openAccessPdf\": {\"url\": \"\", \"status\": null,\n          \"license\": null}, \"publicationTypes\": [\"JournalArticle\", \"Conference\"], \"publicationDate\":\n          \"2017-06-12\", \"journal\": {\"pages\": \"5998-6008\"}, \"citationStyles\": {\"bibtex\":\n          \"@Article{Vaswani2017AttentionIA,\\n author = {Ashish Vaswani and Noam M. Shazeer\n          and Niki Parmar and Jakob Uszkoreit and Llion Jones and Aidan N. Gomez and\n          Lukasz Kaiser and I. Polosukhin},\\n booktitle = {Neural Information Processing\n          Systems},\\n pages = {5998-6008},\\n title = {Attention is All you Need},\\n\n          year = {2017}\\n}\\n\"}, \"authors\": [{\"authorId\": \"40348417\", \"name\": \"Ashish\n          Vaswani\"}, {\"authorId\": \"1846258\", \"name\": \"Noam M. Shazeer\"}, {\"authorId\":\n          \"3877127\", \"name\": \"Niki Parmar\"}, {\"authorId\": \"39328010\", \"name\": \"Jakob\n          Uszkoreit\"}, {\"authorId\": \"145024664\", \"name\": \"Llion Jones\"}, {\"authorId\":\n          \"19177000\", \"name\": \"Aidan N. Gomez\"}, {\"authorId\": \"40527594\", \"name\": \"Lukasz\n          Kaiser\"}, {\"authorId\": \"3443442\", \"name\": \"I. Polosukhin\"}], \"matchScore\":\n          133.32033}]}\n\n          '\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Length:\n          - \"1458\"\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Mon, 11 Aug 2025 23:07:27 GMT\n        Via:\n          - 1.1 b0ed8f5cd57ec24ce179421915a813d6.cloudfront.net (CloudFront)\n        X-Amz-Cf-Id:\n          - G-Fml-RwTHG7N0TKG_RqK4VY3P76qQNaa2X_hmnF0bwCNPx8N11G2A==\n        X-Amz-Cf-Pop:\n          - SFO53-P7\n        X-Cache:\n          - Miss from cloudfront\n        x-amz-apigw-id:\n          - PKejRGJMvHcEY_g=\n        x-amzn-Remapped-Connection:\n          - keep-alive\n        x-amzn-Remapped-Content-Length:\n          - \"1458\"\n        x-amzn-Remapped-Date:\n          - Mon, 11 Aug 2025 23:07:27 GMT\n        x-amzn-Remapped-Server:\n          - gunicorn\n        x-amzn-RequestId:\n          - 930eea85-a94f-4ae7-978b-bbf0edd6f7fd\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\nversion: 1\n"
  },
  {
    "path": "tests/cassettes/test_author_matching.yaml",
    "content": "interactions:\n  - request:\n      body: \"\"\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.crossref.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.crossref.org/works?mailto=example%40papercrow.ai&query.title=Augmenting+large+language+models+with+chemistry+tools.&rows=1&query.author=Jack+NoScience&select=DOI%2Cauthor%2Ctitle\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/8WTTXPTMBCG/4pGZyuRYxNIbm2TQwqlDKVcmh629trRVJaMtC6EjP87K8NAOQEn\n          LprZD727+8zuSUYCGqJcS/8oM9lhjNCiomOP7Pvsw6OyJtKz0BOGaLzjaD7TM/0rItcn2UCFxGqn\n          MZPkCawKGAebXGXxaplJQ9ixcXeSm+td0tCzoljp/Rz6Pn+RL5bLYsmSMNDBhynv+v3FbsOZB6I+\n          rvfz/dyHytQzH9r9XGu9UvwsVFnkhcoX5erHb3RkKiCs1ZQu1w3YiJlszROm5i+hSgM30Bl7ZPu1\n          t+geArgaA/sjfhrQVQlCY8IEAJrGWAM0Dc+NOehS+DxAbfEoNthDoI7rCt+IrcWKAndgBUuKC9/1\n          A2EQW9cahxiMazPx0QS2DIgPWB0ycW65p/gwhBQ6E4tSL/NM3N6cyfF+zP5MQicShVqUxUtVlLn+\n          SxJnFpy4nD2HcWWqA6CNv4OAujZperD/mUb2s9xb+N6QuMFqCIaOYuciGWL1f8N7z/tqyLLmnXzH\n          G55Ek9y2G+xUQ9wSz/uVOxVvILTIr2sHXntx5euEatKY1lv1GFQ/XUSeScYXjuk2+NICKcML9kWu\n          dSILoToo5pAuwg3WjuP4DZbpyjSRAwAA\n      headers:\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Length:\n          - \"480\"\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Thu, 11 Sep 2025 17:38:04 GMT\n        access-control-allow-headers:\n          - X-Requested-With, Accept, Accept-Encoding, Accept-Charset, Accept-Language,\n            Accept-Ranges, Cache-Control\n        access-control-allow-origin:\n          - \"*\"\n        access-control-expose-headers:\n          - Link\n        content-encoding:\n          - gzip\n        permissions-policy:\n          - interest-cohort=()\n        server:\n          - Jetty(9.4.40.v20210413)\n        vary:\n          - Accept-Encoding\n        x-api-pool:\n          - plus\n        x-rate-limit-interval:\n          - 1s\n        x-rate-limit-limit:\n          - \"150\"\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: \"\"\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.semanticscholar.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.semanticscholar.org/graph/v1/paper/search/match?query=Augmenting+large+language+models+with+chemistry+tools.&fields=authors%2CexternalIds%2Ctitle\n    response:\n      body:\n        string:\n          '{\"data\": [{\"paperId\": \"354dcdebf3f8b5feeed5c62090e0bc1f0c28db06\", \"externalIds\":\n          {\"DBLP\": \"journals/natmi/BranCSBWS24\", \"ArXiv\": \"2304.05376\", \"PubMedCentral\":\n          \"11116106\", \"DOI\": \"10.1038/s42256-024-00832-8\", \"CorpusId\": 258059792, \"PubMed\":\n          \"38799228\"}, \"title\": \"Augmenting large language models with chemistry tools\",\n          \"authors\": [{\"authorId\": \"2216007369\", \"name\": \"Andr\\u00e9s M Bran\"}, {\"authorId\":\n          \"2161337138\", \"name\": \"Sam Cox\"}, {\"authorId\": \"1820929773\", \"name\": \"Oliver\n          Schilter\"}, {\"authorId\": \"2251414370\", \"name\": \"Carlo Baldassari\"}, {\"authorId\":\n          \"2150199535\", \"name\": \"Andrew D. White\"}, {\"authorId\": \"1379965853\", \"name\":\n          \"P. Schwaller\"}], \"matchScore\": 178.26385}]}\n\n          '\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Length:\n          - \"684\"\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Thu, 11 Sep 2025 17:38:04 GMT\n        Via:\n          - 1.1 0ac5a786563da4ae2e2a28a1fe210e04.cloudfront.net (CloudFront)\n        X-Amz-Cf-Id:\n          - 4ZJfDYGcp5wAyZUvLVGUBT3UKXCibwoF6zHc9nkigvXgYSm_5T1pVw==\n        X-Amz-Cf-Pop:\n          - SFO53-P7\n        X-Cache:\n          - Miss from cloudfront\n        x-amz-apigw-id:\n          - Qv5XdE5kPHcECpQ=\n        x-amzn-Remapped-Connection:\n          - keep-alive\n        x-amzn-Remapped-Content-Length:\n          - \"684\"\n        x-amzn-Remapped-Date:\n          - Thu, 11 Sep 2025 17:38:04 GMT\n        x-amzn-Remapped-Server:\n          - gunicorn\n        x-amzn-RequestId:\n          - 6f4e483e-c5ad-422d-91b4-cb69fec66841\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: \"\"\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.semanticscholar.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.semanticscholar.org/graph/v1/paper/search/match?query=Augmenting+large+language+models+with+chemistry+tools.&fields=authors%2CexternalIds%2Ctitle\n    response:\n      body:\n        string:\n          '{\"data\": [{\"paperId\": \"354dcdebf3f8b5feeed5c62090e0bc1f0c28db06\", \"externalIds\":\n          {\"DBLP\": \"journals/natmi/BranCSBWS24\", \"ArXiv\": \"2304.05376\", \"PubMedCentral\":\n          \"11116106\", \"DOI\": \"10.1038/s42256-024-00832-8\", \"CorpusId\": 258059792, \"PubMed\":\n          \"38799228\"}, \"title\": \"Augmenting large language models with chemistry tools\",\n          \"authors\": [{\"authorId\": \"2216007369\", \"name\": \"Andr\\u00e9s M Bran\"}, {\"authorId\":\n          \"2161337138\", \"name\": \"Sam Cox\"}, {\"authorId\": \"1820929773\", \"name\": \"Oliver\n          Schilter\"}, {\"authorId\": \"2251414370\", \"name\": \"Carlo Baldassari\"}, {\"authorId\":\n          \"2150199535\", \"name\": \"Andrew D. White\"}, {\"authorId\": \"1379965853\", \"name\":\n          \"P. Schwaller\"}], \"matchScore\": 178.26385}]}\n\n          '\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Length:\n          - \"684\"\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Thu, 11 Sep 2025 17:38:05 GMT\n        Via:\n          - 1.1 0ac5a786563da4ae2e2a28a1fe210e04.cloudfront.net (CloudFront)\n        X-Amz-Cf-Id:\n          - qb8P3yEIkzlBcgmB4QAzWYqjPwKBSCWxcDlV39KmGXVv8SwOJjAwCQ==\n        X-Amz-Cf-Pop:\n          - SFO53-P7\n        X-Cache:\n          - Miss from cloudfront\n        x-amz-apigw-id:\n          - Qv5XjG6uvHcEBfg=\n        x-amzn-Remapped-Connection:\n          - keep-alive\n        x-amzn-Remapped-Content-Length:\n          - \"684\"\n        x-amzn-Remapped-Date:\n          - Thu, 11 Sep 2025 17:38:05 GMT\n        x-amzn-Remapped-Server:\n          - gunicorn\n        x-amzn-RequestId:\n          - c6d4913a-0f90-486e-8929-a21cccf0b180\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: \"\"\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.semanticscholar.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.semanticscholar.org/graph/v1/paper/search/match?query=Augmenting+large+language+models+with+chemistry+tools.&fields=authors%2CexternalIds%2Ctitle\n    response:\n      body:\n        string:\n          '{\"data\": [{\"paperId\": \"354dcdebf3f8b5feeed5c62090e0bc1f0c28db06\", \"externalIds\":\n          {\"DBLP\": \"journals/natmi/BranCSBWS24\", \"ArXiv\": \"2304.05376\", \"PubMedCentral\":\n          \"11116106\", \"DOI\": \"10.1038/s42256-024-00832-8\", \"CorpusId\": 258059792, \"PubMed\":\n          \"38799228\"}, \"title\": \"Augmenting large language models with chemistry tools\",\n          \"authors\": [{\"authorId\": \"2216007369\", \"name\": \"Andr\\u00e9s M Bran\"}, {\"authorId\":\n          \"2161337138\", \"name\": \"Sam Cox\"}, {\"authorId\": \"1820929773\", \"name\": \"Oliver\n          Schilter\"}, {\"authorId\": \"2251414370\", \"name\": \"Carlo Baldassari\"}, {\"authorId\":\n          \"2150199535\", \"name\": \"Andrew D. White\"}, {\"authorId\": \"1379965853\", \"name\":\n          \"P. Schwaller\"}], \"matchScore\": 178.26385}]}\n\n          '\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Length:\n          - \"684\"\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Thu, 11 Sep 2025 17:38:05 GMT\n        Via:\n          - 1.1 0ac5a786563da4ae2e2a28a1fe210e04.cloudfront.net (CloudFront)\n        X-Amz-Cf-Id:\n          - 1NlPpTre8eGbGtTOdMmQ47aUsZmE-8n7RVTtKJKQ7hN5iD8EnUtxBQ==\n        X-Amz-Cf-Pop:\n          - SFO53-P7\n        X-Cache:\n          - Miss from cloudfront\n        x-amz-apigw-id:\n          - Qv5XpGVNvHcEJgw=\n        x-amzn-Remapped-Connection:\n          - keep-alive\n        x-amzn-Remapped-Content-Length:\n          - \"684\"\n        x-amzn-Remapped-Date:\n          - Thu, 11 Sep 2025 17:38:05 GMT\n        x-amzn-Remapped-Server:\n          - gunicorn\n        x-amzn-RequestId:\n          - da290116-3a4a-4800-88b3-f642c11bdb4b\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: \"\"\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.crossref.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.crossref.org/works/10.48550%2FarXiv.2304.05376/transform/application/x-bibtex\n    response:\n      body:\n        string: Resource not found.\n      headers:\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Type:\n          - text/plain;charset=utf-8\n        Date:\n          - Thu, 11 Sep 2025 17:38:06 GMT\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        access-control-allow-headers:\n          - X-Requested-With, Accept, Accept-Encoding, Accept-Charset, Accept-Language,\n            Accept-Ranges, Cache-Control\n        access-control-allow-origin:\n          - \"*\"\n        access-control-expose-headers:\n          - Link\n        permissions-policy:\n          - interest-cohort=()\n        server:\n          - Jetty(9.4.40.v20210413)\n        x-api-pool:\n          - plus\n        x-rate-limit-interval:\n          - 1s\n        x-rate-limit-limit:\n          - \"150\"\n      status:\n        code: 404\n        message: Not Found\nversion: 1\n"
  },
  {
    "path": "tests/cassettes/test_bad_dois.yaml",
    "content": "interactions:\n  - request:\n      body: \"\"\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.semanticscholar.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.semanticscholar.org/graph/v1/paper/search/match?query=abs12032jsdafn&fields=authors%2CcitationCount%2CcitationStyles%2CexternalIds%2CinfluentialCitationCount%2CisOpenAccess%2Cjournal%2CopenAccessPdf%2CpublicationDate%2CpublicationTypes%2Ctitle%2Curl%2Cvenue%2Cyear\n    response:\n      body:\n        string: '{\"error\":\"Title match not found\"}\n\n          '\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Length:\n          - \"34\"\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Mon, 11 Aug 2025 23:07:26 GMT\n        Via:\n          - 1.1 496003b8c4e3056a62dc655a8393be56.cloudfront.net (CloudFront)\n        X-Amz-Cf-Id:\n          - 5sYu5sIXnniR1TffJ7lDaygl_E-PKn5rc0wAHeMBrwFNh2FrkkOprQ==\n        X-Amz-Cf-Pop:\n          - SFO53-P7\n        X-Cache:\n          - Error from cloudfront\n        x-amz-apigw-id:\n          - PKejSEHsPHcEq9g=\n        x-amzn-Remapped-Connection:\n          - keep-alive\n        x-amzn-Remapped-Content-Length:\n          - \"34\"\n        x-amzn-Remapped-Date:\n          - Mon, 11 Aug 2025 23:07:26 GMT\n        x-amzn-Remapped-Server:\n          - gunicorn\n        x-amzn-RequestId:\n          - dc594903-f43d-46fc-9089-c26f43dfda62\n      status:\n        code: 404\n        message: Not Found\n  - request:\n      body: \"\"\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.crossref.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.crossref.org/works?mailto=example%40papercrow.ai&query.title=abs12032jsdafn&rows=1\n    response:\n      body:\n        string: '{\"status\":\"ok\",\"message-type\":\"work-list\",\"message-version\":\"1.0.0\",\"message\":{\"facets\":{},\"total-results\":0,\"items\":[],\"items-per-page\":1,\"query\":{\"start-index\":0,\"search-terms\":null}}}'\n      headers:\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Mon, 11 Aug 2025 23:07:26 GMT\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        access-control-allow-headers:\n          - X-Requested-With, Accept, Accept-Encoding, Accept-Charset, Accept-Language,\n            Accept-Ranges, Cache-Control\n        access-control-allow-origin:\n          - \"*\"\n        access-control-expose-headers:\n          - Link\n        permissions-policy:\n          - interest-cohort=()\n        server:\n          - Jetty(9.4.40.v20210413)\n        x-api-pool:\n          - plus\n        x-rate-limit-interval:\n          - 1s\n        x-rate-limit-limit:\n          - \"150\"\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\nversion: 1\n"
  },
  {
    "path": "tests/cassettes/test_bad_titles.yaml",
    "content": "interactions:\n  - request:\n      body: \"\"\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.crossref.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.crossref.org/works?mailto=example%40papercrow.ai&query.title=askldjrq3rjaw938h&rows=1\n    response:\n      body:\n        string: '{\"status\":\"ok\",\"message-type\":\"work-list\",\"message-version\":\"1.0.0\",\"message\":{\"facets\":{},\"total-results\":0,\"items\":[],\"items-per-page\":1,\"query\":{\"start-index\":0,\"search-terms\":null}}}'\n      headers:\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Mon, 11 Aug 2025 23:07:22 GMT\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        access-control-allow-headers:\n          - X-Requested-With, Accept, Accept-Encoding, Accept-Charset, Accept-Language,\n            Accept-Ranges, Cache-Control\n        access-control-allow-origin:\n          - \"*\"\n        access-control-expose-headers:\n          - Link\n        permissions-policy:\n          - interest-cohort=()\n        server:\n          - Jetty(9.4.40.v20210413)\n        x-api-pool:\n          - plus\n        x-rate-limit-interval:\n          - 1s\n        x-rate-limit-limit:\n          - \"150\"\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: \"\"\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.semanticscholar.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.semanticscholar.org/graph/v1/paper/search/match?query=askldjrq3rjaw938h&fields=authors%2CcitationCount%2CcitationStyles%2CexternalIds%2CinfluentialCitationCount%2CisOpenAccess%2Cjournal%2CopenAccessPdf%2CpublicationDate%2CpublicationTypes%2Ctitle%2Curl%2Cvenue%2Cyear\n    response:\n      body:\n        string: '{\"error\":\"Title match not found\"}\n\n          '\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Length:\n          - \"34\"\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Mon, 11 Aug 2025 23:07:22 GMT\n        Via:\n          - 1.1 0cb53c06b4d3d66446893feb6331dc78.cloudfront.net (CloudFront)\n        X-Amz-Cf-Id:\n          - xscywnHjEcHmv_Z-EN6xbqWLmtzxYC94Pi5BUTKme3rto7S9MySVfA==\n        X-Amz-Cf-Pop:\n          - SFO53-P7\n        X-Cache:\n          - Error from cloudfront\n        x-amz-apigw-id:\n          - PKeiqFMvPHcEDLQ=\n        x-amzn-Remapped-Connection:\n          - keep-alive\n        x-amzn-Remapped-Content-Length:\n          - \"34\"\n        x-amzn-Remapped-Date:\n          - Mon, 11 Aug 2025 23:07:22 GMT\n        x-amzn-Remapped-Server:\n          - gunicorn\n        x-amzn-RequestId:\n          - 418b8992-c40c-4dfb-825a-a667b0502c69\n      status:\n        code: 404\n        message: Not Found\n  - request:\n      body: \"\"\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.semanticscholar.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.semanticscholar.org/graph/v1/paper/search/match?query=Effect+of+native+oxide+layers+on+copper+thin-film+tensile+properties%3A+A+study&fields=authors%2CcitationCount%2CcitationStyles%2CexternalIds%2CinfluentialCitationCount%2CisOpenAccess%2Cjournal%2CopenAccessPdf%2CpublicationDate%2CpublicationTypes%2Ctitle%2Curl%2Cvenue%2Cyear\n    response:\n      body:\n        string:\n          '{\"data\": [{\"paperId\": \"4187800ac995ae172c88b83f8c2c4da990d02934\", \"externalIds\":\n          {\"MAG\": \"2277923667\", \"DOI\": \"10.1063/1.4938384\", \"CorpusId\": 124514389},\n          \"url\": \"https://www.semanticscholar.org/paper/4187800ac995ae172c88b83f8c2c4da990d02934\",\n          \"title\": \"Effect of native oxide layers on copper thin-film tensile properties:\n          A reactive molecular dynamics study\", \"venue\": \"\", \"year\": 2015, \"citationCount\":\n          8, \"influentialCitationCount\": 0, \"isOpenAccess\": false, \"openAccessPdf\":\n          {\"url\": \"\", \"status\": \"CLOSED\", \"license\": null}, \"publicationTypes\": null,\n          \"publicationDate\": \"2015-12-21\", \"journal\": {\"name\": \"Journal of Applied Physics\",\n          \"pages\": \"235306\", \"volume\": \"118\"}, \"citationStyles\": {\"bibtex\": \"@Article{Skarlinski2015EffectON,\\n\n          author = {Michael Skarlinski and D. Quesnel},\\n journal = {Journal of Applied\n          Physics},\\n pages = {235306},\\n title = {Effect of native oxide layers on\n          copper thin-film tensile properties: A reactive molecular dynamics study},\\n\n          volume = {118},\\n year = {2015}\\n}\\n\"}, \"authors\": [{\"authorId\": \"9821934\",\n          \"name\": \"Michael Skarlinski\"}, {\"authorId\": \"37723150\", \"name\": \"D. Quesnel\"}],\n          \"matchScore\": 210.5452}]}\n\n          '\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Length:\n          - \"1152\"\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Mon, 11 Aug 2025 23:07:23 GMT\n        Via:\n          - 1.1 0cb53c06b4d3d66446893feb6331dc78.cloudfront.net (CloudFront)\n        X-Amz-Cf-Id:\n          - O4Wdc6jw0e9H8F1ef_EUg33mkx06-M5gii2Hs7IIrBywVoNh-eP3eQ==\n        X-Amz-Cf-Pop:\n          - SFO53-P7\n        X-Cache:\n          - Miss from cloudfront\n        x-amz-apigw-id:\n          - PKeiyGDoPHcEAkg=\n        x-amzn-Remapped-Connection:\n          - keep-alive\n        x-amzn-Remapped-Content-Length:\n          - \"1152\"\n        x-amzn-Remapped-Date:\n          - Mon, 11 Aug 2025 23:07:23 GMT\n        x-amzn-Remapped-Server:\n          - gunicorn\n        x-amzn-RequestId:\n          - fc5b901b-2a02-47d4-b608-d06bf156d0e0\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: \"\"\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.crossref.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.crossref.org/works?mailto=example%40papercrow.ai&query.title=Effect+of+native+oxide+layers+on+copper+thin-film+tensile+properties%3A+A+study&rows=1\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/8Vbi27bSJb9lYKAWXQDIl3FN92DBdxOepBs5zFxGoPZOGjQZMmqmCLVfNjRBP73\n          ObdIiaRMm+Z2dreRTiSxWHXq3nNfxctvi7KKqrpcnC7ym8VysZFlGV1Lo9ptJX67y4sbI1Vl1bt0\n          K4tS5RmuCpObvLuyOP22WEWxrDDbt/vlosqrKDUKWdYp/SSEcLgVOsuFquQGP3z6tlBZIr/KhO5M\n          okoa26igoZ8+Wdxyl/7S5p8/L5tLldoQIrpgcN+w+UchTrl96vr/DQh0FTvZbLGO79qBbzu27zr+\n          ctHBtU1HmNYCyAq5koXMYmnEeZ1VC0yyXGzrK+x0LQsMPXv1nr1vvqvsGvOrsqz18ja+rGrALvQG\n          Xrx7RYLgprC5HV6eCN7852FYFmnE71YrFUuWr9jb6DZK2QdZyqiI1xiR5MqIylIWlUyMqx0GdyCW\n          i+guKiCaT4u3mFA4hrAMYXDXsRaQiUoaASaPLq+SvRYJJKZ7ZKH7z/eYL86zSmaVkeSbSGVaIe2n\n          TzS2NCO1NfPimtaOi7wsNxGoAeVWhYorLeCqqOV9J8fE2BaKhPtQt8JdCmtpic+fMT66whxRjIGL\n          v36JqvJ0+59vJDEn/6oSydJoBw2yqMBHdSPTHatydiXZFmsDMMsztqHhqYpZFmW5gdnquKpxmSW1\n          pNFSVdgok9mtKvJsg7ugBvl1m5cYhUGAec3qUi5ZXrC1ul4zEHQri4hmwUJ5DILTmErG60z9UWPq\n          so7XLAKuLJNRiosme1UxVbI7mabsJsvvMlato+oIU9KALdk6upXsNiorbChRK83HChfjdZSpGPiw\n          LCBUCmutinzDrur0pr35J7bO7ySIvdS3qhgGRuMURJEnMtVQ19h6EWWlIuVAYNWdlD1RRVnCcAGf\n          rvIsoTs0Ikj1FkCAkyaI8822hn/AQCBS2S3Ura71d+IzDZGAHlclfW30BZmSE2j1ZrK38o62iGlT\n          bChh2GABL5JvYbLqXySQKNsBRLJjn35VEYDIikWpuWRvwJrCZBexMtlLCHjJPjDfWTLLddkPIJH9\n          42e2zYm1iiRKDIESE9I4JLfKiw1b1SkWLyTopbC7TZ5KCCsqWLKDdaoYelQb/EA7gurWCkqVaR0r\n          Yuxgf1qXm4e81FLLMz12XHuQTARJbvEdo1RmrFS6wbaahQmvhJZSLAfpNtto4eOanrm9RwNMaZOk\n          ro40ZD4YArrKctmnLr6Rmhu8mCa+yUBkQCKbgCuqaZME+bohz07JNKHpMGpJVKrTup1jFamUjKHd\n          YrmBZn9Rmjh0a4JNa4FBSM1WDYLNCPYjYqF9Yqk8u4aGIi1l7PdqB4PRuupL2WQfId69SB6IP8pY\n          tMmL7TqvS3YwNXYHs2cpLKVg57XxThPdSKQ2Cak1mjVWdV6/a3YZsY36qu+F0s5r653+FZdb1up/\n          wCWiZWPtK8SPpNk34WpM407BBcQRyEhCVCsSjiYY5E48aRQGWpZb/CoPppTCHcAgteCVWpK0EnAR\n          yo5wD+k7I3tpLjMsic0N9M1++A+EwJ/S6iffvawtzsP/+lFvgQa2q5Le+yPdv/y433yZr6rjJcgd\n          EnF7q5jsHw0PKQq20y4PcoeWC4lAAY3/ay8OzQXa4kB3cBMqVRXRll0Vqqowp6Zg47+KvIYnzuo4\n          lQePk8jGGiMdgropL0+0aYKJ0A25n4Yx+pqxKqR8YIDdSgdK9/SpI0y0t0wj+opLtCtFsUODIYld\n          a4HGRYOvt+R+h41tNTCvEH1vIduH60L8KRREv4HierRCVCkeYgauskaao2h99sv5uVHlxs/n531P\n          34az/TINqsdNcKUqmjaiZQvovfGLTRxhV1HZ+KAY1Cz17T194I682LW2iWnUZpu2hlUdVDMIFo0X\n          QxSsY9loTzvmZsxtntYbbeUd+L9enrQpARKYLtfino1cx3RCO7ADh9K/JtH5ktcFIpWBTEMB5oJS\n          FUk+9okkxHqYYQqXci3L+sj5qRueiuA4w3Rc7jtu6AZItZDB1Ntm7hyBlXKrdVVty9PLk8sTJHiU\n          NFFi1qJGGmV0+VNzC1BdE9gS8GOCcE4DkKTqxNM4ZKuUuu0z1pAQwWIoP3upvScJecR3avU9IFIb\n          cjoynLKzp+NkVSc7Sv6QIazU104RwNhojn4SASWadbXOm/T4GrNR6v0GgTUCoV6YlD5jxpTkdHET\n          FUhWyhtFm5fIqzK9/ZUqdMWBqAAHETXZJWZrE+rfMqWT+mpHW/6Qx2soBtsTTcagkwEkDTQZe1/k\n          sFKY2LIbuKSchP0TpQ0Tjmf5S/bbxRmlwcsO8IvoViXs9QDu3+E3M5kOsUZJopr86P8c8HJyAYu9\n          kMT4jU6UV+xN5waQUKlMSvIVzxPOZ6rzNle6PLKFv+gn+nkGNcrJTP9AZC2cG7lr6jmbexYqQ9tD\n          bSM8zn+PxWRtpCnS2A0xMfTtoYOwxOVJlrncCQJ706coEXSH+qsxdPIde6fRmtPi7PwClVqWawE3\n          9x2u/ZbC0+popksU9pH8LrZL8n0Jm0E+k1DC3rrxd9sql83PGRnRqyyB+y52AwyE/AlZWBrHEwPs\n          ecKyLMsZyooKxytfBL4XrPuisv0+Th6MyOp8LSmVzWMTZe2tOQXVmQfV5kIMoXILHjTZRCbwuFz4\n          nj9wP0PA7phyk1uzLSymwLrzwDqB8IZghYfoZcKlRpuoIsSByV2TO04fs+tNCvkMMzwTszcPsz+K\n          GFUfAJcou8hCTG6ZjaF0NuRPGtG5rhzNfg03hd2fSw7bmkQvtMStQZBy+QC9+D7og5noRTgJnpvE\n          GEs8AZ5/H/DhTH/r8EnwlgY/5Lo35I39fcBrIcxAz0PbFe5YPmkLi4faijuXor1IZ5/hCObXJjvb\n          blOTvV/vymm4M4ObLdwjJ6hjW0oytu16mH5NMpsCG/tVVtU0TmuuPTrBGM4QOYDgAz8dTop0Bsy5\n          4c8WwRh5h24afsMaQP6+blrMDISWA5MbZjgI25cnRDjE3Z9NX5iHMQfM/oAOo+FQM1aHbvbzJOiZ\n          AVGErmOFT4H2zcOYDvR00jEL9MyIaFsawFF2FFtfNsL2AivqQ7WsgblZ466h9WQ6U5pEOzMGch93\n          PskLxJD9mE7EgxjCx8L3LBHPDH3Cs4U4Ct2N/7V8zOsOQkY4xOqP2V3ne5/pMmaHu+OEOYBjo2hX\n          CuEM2Dt0wGPR+S18DEOU29TZJFBrbmQLXIcHT9EBydB+TEcHd1LEc+hgzYxv3HJdbj0KWmsUib95\n          GNeLzUNyTPiKZ3HDmhv1jurOJpioL9s0KikNspEDmXyI2x36jTH7e5WBJXAe7+lIeBr0zBjIbUjy\n          KIULwGmLu7Yh3BBxG3+gg8PARwg+Br31dx/onPjlV3pKV07inxkOPX80//wSF7vyush1cQgW4c8g\n          d7aCYeLhjTvsc8wC6f+tyO+q9ST0mUHRG69ZtimRk5yxSWm/jtVdHR4OcY/WW7oQn+EErZmB0eHj\n          SX9Vrgg3QrllgjoDnovppOkjnaVc5KlK2C90ODwJe26EDFz76BBhzCXaQ6Z8b5c4N0KKMPSewOzS\n          L82Q0cIQ1/5sULdmxkgn8B5HrAkZWGY7qDtHsAaYxwqBuf7bnhkyQ/tI0rpq+bKFlSHfG1ZXR6Xg\n          WHn1em+DjT2eTeOde9QZToX4wDyM6fgcTBriHHLYM4MkClVXHKXVbcYX2gG3jqK6PQl2XsVtzwyP\n          Dj8+TQ44wDp+4Dm22xwruWEQBAOfEU4X3+/XKs1LKgmup0HPjIncFeF4Vu34KMGHWAUfpiBjJzGz\n          02p7Zii0Q/foDKzLq53wKJRMph1z8mp7Zuw7PoSmwBdv1zC00NUV4kC2/VNoGvFIltEedD2PwTOj\n          nrBc+0kvESDP2I/p3LHzDAbP8BIzox7y+7EEY4Ob20zaNxuv2/k1Z5LGI01Ek8Bnxj5POGLU8LzA\n          DoOh3YnFVJR+vQ8ez2KGMzfePc4KSt/MI7xu2MfrPZ0ITWKd/1hvCNYBIaIsqwt5azQnzQb3hU19\n          kZbwxKBQcexJapxhqpbMvaJlchczg58jjk+U9uzwQZD/ZXbYD5zusLIYaHcs/3p5cfbqjQHxrCEk\n          6gkx2dt6+iDLmRm9QMTAfZSZyHgDcz+kiwnBQFp/NqlxZoYv7rjNs5mjIpqHnmsgJthUT1+eOPhl\n          P7KrRIdPccZODrWw07ZN0HzQCzm5m5khjguXH6cPR7sRgT4WOIzseDt8pj526vVndzMz/nn8KJRw\n          //KkFMLzQgPFNf7HXwPbs4al6iNB+/06KiV7+UetUnVlshdqtaqfYYVznw0Go49ldSMBPaagaIiq\n          1TatIauEPzgnEGObaJsU4rWi8gSTTYKfe1gajD9U7j1f0WcF3Bk+lP2uz1fcmVHRsmz/IegLzi1u\n          +A63f+DiR04loTEQ+DDGjBaE+4M86rx53uNMd26U9K3HqxVO1RX3nGBgsMFzysHnlyruzIhoWY7g\n          T51veETtdkz38Hha2HPcvTuzKBS291DKPHQhPi1lL3DEUZfE9GPOvpSfV2S5c58c2iNPOy94aAnD\n          5SGIbYHYPg+MgaztYZsBf05izc4msc+NsK4vjh4g7nOnABJ3hrY4WSHSOz3U/jMJc2boDJ2HEv5i\n          lnUZN/0zdKAr/CGVh8npmKO+qIvVMx3GzODoi9GD3O2g8cQ5LrXcYQk+FuSpdfGoc6N9sShSGb0R\n          sO9Xfd3cSB2JdMqgZKLTWRWX1GCaRtl13UCVGZZJVXajGwZ/+/Drot9c238tSTfWUrMw/mq7f41t\n          stIduL3u20PPMD66Aq5dP/awUQl7v4vfmzZGE/ctuhei2tbiiIA2ffxYeTCie8PsNidpUxN6lkAP\n          vXtwsdw1r0nQN1Lp/+t26qzcylitIPv/wU7URqVRoaqdEa9lfEOvyJGqE7nNS/VIu7VlL72l5Yy8\n          z2cb3DMs56NwT7l/atvH3dYeUgoR0nGF7rYu47zAnU5oeq7l2dRWum+c/rbYFmoTFTv6+LR8+6KF\n          9IQW3F54FD+F5+O3prXayFdG01rdvPxjNK3VRp4ZvbdddGv14v6+fVvwqabzo37Ysv8e4t6s2lcO\n          vw3fPZz3dh0WORbDw5b0fiP9q4uLt2SiSH2EEYQ6o0SsCw3fRUz4rLeWtSSCSbZsaqDAW9C7JeS5\n          D3cT0dtBXSNsb2Q3NxGo11Fc6RcxJwR4GD/9kmFrRFndtjA3itar6tdRDdJi4yHFcvFHLRsSgYNF\n          ZejXVBennDq/6dVNAy6O3mDN6jS9v7//NyeohctFOwAA\n      headers:\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Length:\n          - \"3966\"\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Mon, 11 Aug 2025 23:07:24 GMT\n        access-control-allow-headers:\n          - X-Requested-With, Accept, Accept-Encoding, Accept-Charset, Accept-Language,\n            Accept-Ranges, Cache-Control\n        access-control-allow-origin:\n          - \"*\"\n        access-control-expose-headers:\n          - Link\n        content-encoding:\n          - gzip\n        permissions-policy:\n          - interest-cohort=()\n        server:\n          - Jetty(9.4.40.v20210413)\n        vary:\n          - Accept-Encoding\n        x-api-pool:\n          - plus\n        x-rate-limit-interval:\n          - 1s\n        x-rate-limit-limit:\n          - \"150\"\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: \"\"\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.crossref.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.crossref.org/works/10.1063%2F1.4938384/transform/application/x-bibtex\n    response:\n      body:\n        string:\n          \" @article{Skarlinski_2015, title={Effect of native oxide layers on\n          copper thin-film tensile properties: A reactive molecular dynamics study},\n          volume={118}, ISSN={1089-7550}, url={http://dx.doi.org/10.1063/1.4938384},\n          DOI={10.1063/1.4938384}, number={23}, journal={Journal of Applied Physics},\n          publisher={AIP Publishing}, author={Skarlinski, Michael D. and Quesnel, David\n          J.}, year={2015}, month=dec }\n\n          \"\n      headers:\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Date:\n          - Mon, 11 Aug 2025 23:07:24 GMT\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        access-control-allow-headers:\n          - X-Requested-With, Accept, Accept-Encoding, Accept-Charset, Accept-Language,\n            Accept-Ranges, Cache-Control\n        access-control-allow-origin:\n          - \"*\"\n        access-control-expose-headers:\n          - Link\n        permissions-policy:\n          - interest-cohort=()\n        server:\n          - Jetty(9.4.40.v20210413)\n        x-api-pool:\n          - plus\n        x-rate-limit-interval:\n          - 1s\n        x-rate-limit-limit:\n          - \"150\"\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\nversion: 1\n"
  },
  {
    "path": "tests/cassettes/test_bulk_doi_search.yaml",
    "content": "interactions:\n  - request:\n      body: null\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.semanticscholar.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.semanticscholar.org/graph/v1/paper/DOI:10.1038/s42256-024-00832-8?fields=authors,citationCount,citationStyles,externalIds,influentialCitationCount,isOpenAccess,journal,openAccessPdf,publicationDate,publicationTypes,title,url,venue,year\n    response:\n      body:\n        string:\n          '{\"paperId\": \"354dcdebf3f8b5feeed5c62090e0bc1f0c28db06\", \"externalIds\":\n          {\"DBLP\": \"journals/natmi/BranCSBWS24\", \"ArXiv\": \"2304.05376\", \"PubMedCentral\":\n          \"11116106\", \"DOI\": \"10.1038/s42256-024-00832-8\", \"CorpusId\": 258059792, \"PubMed\":\n          \"38799228\"}, \"url\": \"https://www.semanticscholar.org/paper/354dcdebf3f8b5feeed5c62090e0bc1f0c28db06\",\n          \"title\": \"Augmenting large language models with chemistry tools\", \"venue\":\n          \"Nat. Mac. Intell.\", \"year\": 2023, \"citationCount\": 500, \"influentialCitationCount\":\n          20, \"isOpenAccess\": true, \"openAccessPdf\": {\"url\": \"https://www.nature.com/articles/s42256-024-00832-8.pdf\",\n          \"status\": \"HYBRID\", \"license\": \"CCBY\"}, \"publicationTypes\": [\"JournalArticle\"],\n          \"publicationDate\": \"2023-04-11\", \"journal\": {\"name\": \"Nature Machine Intelligence\",\n          \"pages\": \"525 - 535\", \"volume\": \"6\"}, \"citationStyles\": {\"bibtex\": \"@Article{Bran2023AugmentingLL,\\n\n          author = {Andr\\u00e9s M Bran and Sam Cox and Oliver Schilter and Carlo Baldassari\n          and Andrew D. White and P. Schwaller},\\n booktitle = {Nat. Mac. Intell.},\\n\n          journal = {Nature Machine Intelligence},\\n pages = {525 - 535},\\n title =\n          {Augmenting large language models with chemistry tools},\\n volume = {6},\\n\n          year = {2023}\\n}\\n\"}, \"authors\": [{\"authorId\": \"2216007369\", \"name\": \"Andr\\u00e9s\n          M Bran\"}, {\"authorId\": \"2161337138\", \"name\": \"Sam Cox\"}, {\"authorId\": \"1820929773\",\n          \"name\": \"Oliver Schilter\"}, {\"authorId\": \"2251414370\", \"name\": \"Carlo Baldassari\"},\n          {\"authorId\": \"2150199535\", \"name\": \"Andrew D. White\"}, {\"authorId\": \"1379965853\",\n          \"name\": \"P. Schwaller\"}]}\n\n          '\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Length:\n          - \"1533\"\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Tue, 23 Sep 2025 23:00:19 GMT\n        Via:\n          - 1.1 2cb541f687a080afb4184dfb4c43940a.cloudfront.net (CloudFront)\n        X-Amz-Cf-Id:\n          - nvxUH_VBdLozmzLEH0-hE_vlYIo7wD-PTaH_WMoWpNI9mwxzOmAUyQ==\n        X-Amz-Cf-Pop:\n          - SFO53-P7\n        X-Cache:\n          - Miss from cloudfront\n        x-amz-apigw-id:\n          - RYL0iFZHvHcEpmQ=\n        x-amzn-Remapped-Connection:\n          - keep-alive\n        x-amzn-Remapped-Content-Length:\n          - \"1533\"\n        x-amzn-Remapped-Date:\n          - Tue, 23 Sep 2025 23:00:19 GMT\n        x-amzn-Remapped-Server:\n          - gunicorn\n        x-amzn-RequestId:\n          - 6ef4e266-ef39-46ec-b4cc-b41c26578a56\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: null\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.semanticscholar.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.semanticscholar.org/graph/v1/paper/DOI:10.1007/s40278-023-41815-2?fields=authors,citationCount,citationStyles,externalIds,influentialCitationCount,isOpenAccess,journal,openAccessPdf,publicationDate,publicationTypes,title,url,venue,year\n    response:\n      body:\n        string:\n          '{\"paperId\": \"e0d2719e49ad216f98ed640864cdacd1c20f53e6\", \"externalIds\":\n          {\"DOI\": \"10.1007/s40278-023-41815-2\", \"CorpusId\": 259225376}, \"url\": \"https://www.semanticscholar.org/paper/e0d2719e49ad216f98ed640864cdacd1c20f53e6\",\n          \"title\": \"Convalescent-anti-sars-cov-2-plasma/immune-globulin\", \"venue\": \"Reactions\n          weekly\", \"year\": 2023, \"citationCount\": 0, \"influentialCitationCount\": 0,\n          \"isOpenAccess\": false, \"openAccessPdf\": {\"url\": \"\", \"status\": null, \"license\":\n          null}, \"publicationTypes\": [\"JournalArticle\"], \"publicationDate\": \"2023-06-01\",\n          \"journal\": {\"name\": \"Reactions Weekly\", \"pages\": \"145 - 145\", \"volume\": \"1962\"},\n          \"citationStyles\": {\"bibtex\": \"@Article{None,\\n booktitle = {Reactions weekly},\\n\n          journal = {Reactions Weekly},\\n pages = {145 - 145},\\n title = {Convalescent-anti-sars-cov-2-plasma/immune-globulin},\\n\n          volume = {1962},\\n year = {2023}\\n}\\n\"}, \"authors\": []}\n\n          '\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Length:\n          - \"877\"\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Tue, 23 Sep 2025 23:00:19 GMT\n        Via:\n          - 1.1 f36785ff79b1d07dbaa3721ed491b772.cloudfront.net (CloudFront)\n        X-Amz-Cf-Id:\n          - ejPTVBw1ecK5DUmxnxZ0yaTTsFkwmNKOnVx4aO2IGwdz6U5JdtVAgw==\n        X-Amz-Cf-Pop:\n          - SFO53-P7\n        X-Cache:\n          - Miss from cloudfront\n        x-amz-apigw-id:\n          - RYL0iGRgPHcEvvw=\n        x-amzn-Remapped-Connection:\n          - keep-alive\n        x-amzn-Remapped-Content-Length:\n          - \"877\"\n        x-amzn-Remapped-Date:\n          - Tue, 23 Sep 2025 23:00:19 GMT\n        x-amzn-Remapped-Server:\n          - gunicorn\n        x-amzn-RequestId:\n          - abcefcfd-a62e-4120-9d87-36fa3a3e9e1c\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: null\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.semanticscholar.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.semanticscholar.org/graph/v1/paper/DOI:10.1063/1.4938384?fields=authors,citationCount,citationStyles,externalIds,influentialCitationCount,isOpenAccess,journal,openAccessPdf,publicationDate,publicationTypes,title,url,venue,year\n    response:\n      body:\n        string:\n          '{\"paperId\": \"4187800ac995ae172c88b83f8c2c4da990d02934\", \"externalIds\":\n          {\"MAG\": \"2277923667\", \"DOI\": \"10.1063/1.4938384\", \"CorpusId\": 124514389},\n          \"url\": \"https://www.semanticscholar.org/paper/4187800ac995ae172c88b83f8c2c4da990d02934\",\n          \"title\": \"Effect of native oxide layers on copper thin-film tensile properties:\n          A reactive molecular dynamics study\", \"venue\": \"\", \"year\": 2015, \"citationCount\":\n          9, \"influentialCitationCount\": 0, \"isOpenAccess\": false, \"openAccessPdf\":\n          {\"url\": \"\", \"status\": \"CLOSED\", \"license\": null}, \"publicationTypes\": null,\n          \"publicationDate\": \"2015-12-21\", \"journal\": {\"name\": \"Journal of Applied Physics\",\n          \"pages\": \"235306\", \"volume\": \"118\"}, \"citationStyles\": {\"bibtex\": \"@Article{Skarlinski2015EffectON,\\n\n          author = {Michael Skarlinski and D. Quesnel},\\n journal = {Journal of Applied\n          Physics},\\n pages = {235306},\\n title = {Effect of native oxide layers on\n          copper thin-film tensile properties: A reactive molecular dynamics study},\\n\n          volume = {118},\\n year = {2015}\\n}\\n\"}, \"authors\": [{\"authorId\": \"9821934\",\n          \"name\": \"Michael Skarlinski\"}, {\"authorId\": \"37723150\", \"name\": \"D. Quesnel\"}]}\n\n          '\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Length:\n          - \"1116\"\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Tue, 23 Sep 2025 23:00:19 GMT\n        Via:\n          - 1.1 30dc54066252ce01682df0394718d89c.cloudfront.net (CloudFront)\n        X-Amz-Cf-Id:\n          - FVPvCfGv5VwDXTSnd_TBOEnX1vUkzNyJ40xziQqKuqNChOq4o0torQ==\n        X-Amz-Cf-Pop:\n          - SFO53-P7\n        X-Cache:\n          - Miss from cloudfront\n        x-amz-apigw-id:\n          - RYL0iGkwvHcEqJA=\n        x-amzn-Remapped-Connection:\n          - keep-alive\n        x-amzn-Remapped-Content-Length:\n          - \"1116\"\n        x-amzn-Remapped-Date:\n          - Tue, 23 Sep 2025 23:00:19 GMT\n        x-amzn-Remapped-Server:\n          - gunicorn\n        x-amzn-RequestId:\n          - fe120f7f-d308-4a76-a6be-ea8774ec87bb\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: null\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.semanticscholar.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.semanticscholar.org/graph/v1/paper/DOI:10.1101/2024.04.01.587366?fields=authors,citationCount,citationStyles,externalIds,influentialCitationCount,isOpenAccess,journal,openAccessPdf,publicationDate,publicationTypes,title,url,venue,year\n    response:\n      body:\n        string:\n          '{\"error\":\"Paper with id DOI:10.1101/2024.04.01.587366 not found\"}\n\n          '\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Length:\n          - \"66\"\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Tue, 23 Sep 2025 23:00:19 GMT\n        Via:\n          - 1.1 91d64e3146c8df0b14190aeddd0a2e66.cloudfront.net (CloudFront)\n        X-Amz-Cf-Id:\n          - N8CTWxDl2LbDS22vkZMS_1SL1WJoJTOVwu8okSzvzjwNRmjaHSrFmQ==\n        X-Amz-Cf-Pop:\n          - SFO53-P7\n        X-Cache:\n          - Error from cloudfront\n        x-amz-apigw-id:\n          - RYL0jFSSPHcErzQ=\n        x-amzn-Remapped-Connection:\n          - keep-alive\n        x-amzn-Remapped-Content-Length:\n          - \"66\"\n        x-amzn-Remapped-Date:\n          - Tue, 23 Sep 2025 23:00:19 GMT\n        x-amzn-Remapped-Server:\n          - gunicorn\n        x-amzn-RequestId:\n          - 6c62ec7d-c7c2-4365-a51c-8b9d78a98bb5\n      status:\n        code: 404\n        message: Not Found\n  - request:\n      body: null\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.semanticscholar.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.semanticscholar.org/graph/v1/paper/DOI:10.48550/arxiv.2312.07559?fields=authors,citationCount,citationStyles,externalIds,influentialCitationCount,isOpenAccess,journal,openAccessPdf,publicationDate,publicationTypes,title,url,venue,year\n    response:\n      body:\n        string:\n          '{\"paperId\": \"7e55d8701785818776323b4147cb13354c820469\", \"externalIds\":\n          {\"ArXiv\": \"2312.07559\", \"DBLP\": \"journals/corr/abs-2312-07559\", \"DOI\": \"10.48550/arXiv.2312.07559\",\n          \"CorpusId\": 266191420}, \"url\": \"https://www.semanticscholar.org/paper/7e55d8701785818776323b4147cb13354c820469\",\n          \"title\": \"PaperQA: Retrieval-Augmented Generative Agent for Scientific Research\",\n          \"venue\": \"arXiv.org\", \"year\": 2023, \"citationCount\": 111, \"influentialCitationCount\":\n          2, \"isOpenAccess\": false, \"openAccessPdf\": {\"url\": \"\", \"status\": null, \"license\":\n          null}, \"publicationTypes\": [\"JournalArticle\"], \"publicationDate\": \"2023-12-08\",\n          \"journal\": {\"name\": \"ArXiv\", \"volume\": \"abs/2312.07559\"}, \"citationStyles\":\n          {\"bibtex\": \"@Article{L''ala2023PaperQARG,\\n author = {Jakub L''ala and Odhran\n          O''Donoghue and Aleksandar Shtedritski and Sam Cox and Samuel G. Rodriques\n          and Andrew D. White},\\n booktitle = {arXiv.org},\\n journal = {ArXiv},\\n title\n          = {PaperQA: Retrieval-Augmented Generative Agent for Scientific Research},\\n\n          volume = {abs/2312.07559},\\n year = {2023}\\n}\\n\"}, \"authors\": [{\"authorId\":\n          \"2219926382\", \"name\": \"Jakub L''ala\"}, {\"authorId\": \"2258961056\", \"name\":\n          \"Odhran O''Donoghue\"}, {\"authorId\": \"2258961451\", \"name\": \"Aleksandar Shtedritski\"},\n          {\"authorId\": \"2161337138\", \"name\": \"Sam Cox\"}, {\"authorId\": \"2258964497\",\n          \"name\": \"Samuel G. Rodriques\"}, {\"authorId\": \"2273941271\", \"name\": \"Andrew\n          D. White\"}]}\n\n          '\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Length:\n          - \"1390\"\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Tue, 23 Sep 2025 23:00:19 GMT\n        Via:\n          - 1.1 30dc54066252ce01682df0394718d89c.cloudfront.net (CloudFront)\n        X-Amz-Cf-Id:\n          - OdJylCpLFdbOg4Qbw_umEneFK78DyBH8DGijgHRPqUw6CaSbi1PE7w==\n        X-Amz-Cf-Pop:\n          - SFO53-P7\n        X-Cache:\n          - Miss from cloudfront\n        x-amz-apigw-id:\n          - RYL0jFccvHcEtYg=\n        x-amzn-Remapped-Connection:\n          - keep-alive\n        x-amzn-Remapped-Content-Length:\n          - \"1390\"\n        x-amzn-Remapped-Date:\n          - Tue, 23 Sep 2025 23:00:19 GMT\n        x-amzn-Remapped-Server:\n          - gunicorn\n        x-amzn-RequestId:\n          - c70e385f-e29d-471d-b1ba-0657e7f777f2\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: null\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.semanticscholar.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.semanticscholar.org/graph/v1/paper/DOI:10.1023/a:1007154515475?fields=authors,citationCount,citationStyles,externalIds,influentialCitationCount,isOpenAccess,journal,openAccessPdf,publicationDate,publicationTypes,title,url,venue,year\n    response:\n      body:\n        string:\n          '{\"paperId\": \"19807da5b11f3e641535cb72e465001b49b48ee5\", \"externalIds\":\n          {\"MAG\": \"1554322594\", \"DOI\": \"10.1023/A:1007154515475\", \"CorpusId\": 22646521,\n          \"PubMed\": \"11330823\"}, \"url\": \"https://www.semanticscholar.org/paper/19807da5b11f3e641535cb72e465001b49b48ee5\",\n          \"title\": \"An essential role of active site arginine residue in iodide binding\n          and histidine residue in electron transfer for iodide oxidation by horseradish\n          peroxidase\", \"venue\": \"Molecular and Cellular Biochemistry\", \"year\": 2001,\n          \"citationCount\": 7, \"influentialCitationCount\": 0, \"isOpenAccess\": false,\n          \"openAccessPdf\": {\"url\": \"\", \"status\": \"CLOSED\", \"license\": null}, \"publicationTypes\":\n          [\"JournalArticle\", \"Study\"], \"publicationDate\": \"2001-02-01\", \"journal\": {\"name\":\n          \"Molecular and Cellular Biochemistry\", \"pages\": \"1-11\", \"volume\": \"218\"},\n          \"citationStyles\": {\"bibtex\": \"@Article{Adak2001AnER,\\n author = {S. Adak and\n          D. Bandyopadhyay and U. Bandyopadhyay and R. Banerjee},\\n booktitle = {Molecular\n          and Cellular Biochemistry},\\n journal = {Molecular and Cellular Biochemistry},\\n\n          pages = {1-11},\\n title = {An essential role of active site arginine residue\n          in iodide binding and histidine residue in electron transfer for iodide oxidation\n          by horseradish peroxidase},\\n volume = {218},\\n year = {2001}\\n}\\n\"}, \"authors\":\n          [{\"authorId\": \"1940081\", \"name\": \"S. Adak\"}, {\"authorId\": \"1701389\", \"name\":\n          \"D. Bandyopadhyay\"}, {\"authorId\": \"5343877\", \"name\": \"U. Bandyopadhyay\"},\n          {\"authorId\": \"32656528\", \"name\": \"R. Banerjee\"}]}\n\n          '\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Length:\n          - \"1490\"\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Tue, 23 Sep 2025 23:00:19 GMT\n        Via:\n          - 1.1 29474fd3a24c6552dfdc04ee03c03aa2.cloudfront.net (CloudFront)\n        X-Amz-Cf-Id:\n          - 2vh6nYBsl-37kUclFxKWKpkpXxWISajVYGP0daODx7dToYiIrvL3aA==\n        X-Amz-Cf-Pop:\n          - SFO53-P7\n        X-Cache:\n          - Miss from cloudfront\n        x-amz-apigw-id:\n          - RYL0jFpBPHcElXA=\n        x-amzn-Remapped-Connection:\n          - keep-alive\n        x-amzn-Remapped-Content-Length:\n          - \"1490\"\n        x-amzn-Remapped-Date:\n          - Tue, 23 Sep 2025 23:00:19 GMT\n        x-amzn-Remapped-Server:\n          - gunicorn\n        x-amzn-RequestId:\n          - 2908aa8c-2ac4-45cf-b94f-c8951c016f08\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: null\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.crossref.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.crossref.org/works/10.1101%2F2024.04.01.587366?mailto=example@papercrow.ai\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/7VaC2/bRhL+KwsBB7SAKC8foiSjCODIadLWTnO22ysuDg4rciVtzNctSdlq0P9+\n          3yxJibJlG+TdoU7j8LHz+mbmm+V+G+SFKMp8cDpI7wbDQSzzXKykVWwziWv3qW5f3UidqzTBDXvE\n          R3x/Z3D6baCSvFBFWZgHPn8bJCKmJRYqvXpQm8FfX4Z4JJQPMqSnQ1FIKxO6gOjPnx3ujIf+0P2C\n          h8ydQpmX6brFfYu7N9w7dZxT1/8npNJd6B1ng1N74k1njjce+77Dh4O9hu7Ig5KDv4aDLM2LZ4R6\n          Q29of/mCh1Y6LTOILSKS+14maayCHLK0XEotk0BaQVomxeB0DDFZuYhUvpYaz87TKGTXmVbJin0Q\n          epFqdiHwf1GkeosFgjQpZFJYYRoLlRg16t8+w9pAp3keC31naZikVVD5bymiXEKtfJ3qwqIl8IbU\n          jYL0pggCmb1umFhgWRFA8cEPX0WRn5ol3py9vb65Opvf/HB70rpaPZG9+Q2B0vBwEpJVxVoyuVzK\n          oMhZumRaaMlWMpGFCthGaCUS3NCSjMpZsBZRJJMVXhyyRVqsmUpYkJqFsB5L0sSq/6nlCsbmI/aP\n          tYoki8uoUFlECGECsNoaabWAWgH23eXZ7+/y79labKBUIhYRns4DEdFvbFkmxoEiohWAzRieb62S\n          DxkBpwpeyMxajMyJVKzgS7bYMqlgr2byIYWNaZnjtwyxIVi1V2KIM+JCzlVJ5Rh6PoZWoSpg3oh9\n          AHCG7F7CA4VOwzKQTLAsTUll4GX/KPvu07vvWRaJYpnqmBy2FlmUqpCty1jAfTKKclakjaHbyj97\n          XfAGlFbQOgkbtQ3uHgp4F35RiCZLMySO+hPSQxkppMr2wCCs/+Hsk11JG+KZpUpIOfMaPJrJ1dXH\n          M1zP1QqBpmDunGmiC5FWLiNpQsDIM4VcbRlsYirOdLqBZIRRBQr5tDWKAS0ETqmhFktLfeAEwl1t\n          BSmayJUooDbby0C4CuhgtIQ9bDIcc14rCoOEXkm6WcFaFSJSwZvry7Or+Vu7AX59lZRsogGF1EYV\n          W2Niusil3tDlUAKcRQ2DtVqtKQ6B0aiRSDUQ8KenI+S1lS6tBpI7Pxu7E7Kpgmg7igeKXl58eKzl\n          RgnmW8VapatSIDgtXwwrTJBofzxy/0ZKQhXgDdCl3Lj++LsBimAO59Yiq9OP5ZlITJyB+ITZ3Fgd\n          KuPVsg7tRfrjXs17JIixH9YHJcKHUF6IvIi2BuwVNF3faaX6q3Y1awtTD6Gjz9ndolHRaJ1jHZiB\n          bJSUO0kxZCrEX2ppjM5EsSbot2sSRQe3yGtNcWGxBOYSlcdtQ/JMBoqAWcCWXwFDgRKyRXQQdFTe\n          iK3TeyRRREDFggSW4wAIkK1LEagIhhWyqn+IgDIPmfL3FMR5oKWkMngWBKkmd5EnD5IByRMrUgc5\n          WhW9Rv7rpa8qITv0NZ7P3qA3nf/6EzVzPrJtbt+eUOMYcfzYo/F04vo+9dqKCVRN1KqbGbU1LcVL\n          3cc50ss9i+PHueHOKR+jdT/p5TYecsf2hHNOzQ8+COjVOYECjRiPq9zadeTQWmybruzQSlVvHHyA\n          a5Ak6OirdVYWtYNNkWjc8aR9oZIcq8wDGIHqv1QPez9BC1ECbNrQnBWCSXzjUgFXMsLNpYhVtMUl\n          1P8VKAIMkf8uSWFcM5WYVkAdjJSo2RIa9X6l+Vqb7BPsctRe7hfxdSEOVxMhqUlBf3nJS6Auaa/1\n          tgzuIrntt9pZItprzctk3VevNIq27bWu0Sjjbmv9ejX/6RzPrYsiy09vT25PUh2ocJTq1e0JgMQt\n          /HGsycSfWFOfT+vwUeUICMGWebymXMOdau9Re0DgHsXgR1DYSHTx2xciyfHCUEXH89uM0uDnTm7r\n          5OD4zx6jgfljVGj+ryfZuLFHBL4wVRaluC5MBlBy7uhoO6W5O709Wal45HAbHYG4cFdxzlFxwT4d\n          DZyR+zQCDGzbP1TA9lFsRuATOekwQfaMOHfJSRrOj+SOb/8d3aygkkmV8VJBWpJL9ntN/d5V1O+T\n          RlJWJfO33HQl6u/WNSogXioLQUmdq5ydi4LwuEmj0lQe0morhYkAtwkAX1FZEK6d/DkoD7veIjO7\n          +8jtEBLbgUdyw3/kSCzU1OGTHiK9LiigIPw8mr+7uKAgTEe2g7XGPaSOO4FBikUytcfuS/bjgdnk\n          CBxuQPwidEs0t0xS0S5QmYlNhoeFu6jJganpFSOl6o0H83b83SlvI8BxjyDgulKqh1v8jm4JVxNv\n          5rzglt0Dj91yZugWaAXoQCExalj3YEAsbvLl0aiU7fPFMJ2zKFuLJrkO/WP/H/0z6QLWmXt7kgiN\n          unW3sR3H6SFv2q1mVcY/qpq5Z3uuD6piW9y2J451rGidzS/fs2sQY3fEMUBiwCJeqGWGkb0mG7kE\n          YQoF2ghmKWJ2hoEHGBDQeyJi3HFFC+vRsW4qePDUjIrgxqB4RCUbNkcz0VkMGkpMc472KVcmQy4p\n          1ljyfZUfVTI02xjsO9L1+3bMTZD3IbePhNwsNaKVe0Rh1rVRJQRqqlD+yHb7lCebdwXaOgZDCEOx\n          cOxZH4GdmzHBCiyE2zPLtseOb933EXu8KT/TcKZUWWyXj2dAs4M/U3dm/dlH7PE+91xeOY43PUYG\n          xNf1akSAq8iAfSSv5hidm22nlchOTWOWqOoo+wrjx0qLZgpvbxm1BiCMHQKJmKfRRrbma7yAZ6C8\n          QBLSJgaNfAJXKCnfXs3P7CG7+TR2hyZ5Pt28+9jOGNtQx5dT5iwesZ9H7EOJv6v06ePpTu29xtV4\n          inJlTzFg+Xa/+B5v7y+Qin0w6UpPUmF3a5+TCXeezyvHtTwXMi3vCKyuRVHWyDncqCNcnJ//4f6B\n          wgyoLBUws99NoH0gs7en44g2XAgaeVqhcUdCDnDivdpMPwrU1Xkax2XSx2WdOqqprWS6tF1/1itE\n          xzvqi8igPcQqzTn99OnjdqcWckysZ/cZeTq1kYPsQ1Wf2AS+HlKP95Jnq+v0aHENGvsdw/L57Ega\n          vBX5Hvn11hOLRYZaWhgsgzoY/kj3qdxqTKtpYt2W3F24pmyKqLrHTPHUbfB7rzPJuXmJ0cjVx1Fd\n          ut9TVMxGNAD2ENut+3nPVCmsV5NKjjZ8bPR5R19OpNS0EdVsKld7548+Gew30g/8fzjpOM8Vn7cK\n          E0SwTtJeMejXoBrTwfGsXpnZo0PFaYToU/BdQzicXoKP96jXCy53vV5g61LgD2ZH2/EmnPcp8k7H\n          sckeHx+bqjCDaNq+7R5FeLONQ3v2zyC6nuTpkxnG2FJTD15sWShlxiKAm/ZyO1ad/wHqj/ej5wnw\n          +LndsBqPnH6OMZXWRheYx84txEtowgzp013+uB7khiSb+XL3rYNkMdrAP9gOwUzwepHuV53dLs2z\n          +eTgEHt0/NEYs7jXhym4fQaxfT2q5vseYju1ogOx3OL+ZGJt+0jtst9YY65QC8J9tf/HJ1ivz66j\n          26fsV7ycWw6f2rzXYOJ223cczwzteU4ThBrL0gj8NO8uhb6T2lqCEx1+yqasy0uwqzynDWqdlklo\n          xsnDFGx2Iqsv6Acpd7jb8mxb7j0TuJ1a1EElst2KLPbpjG7nUWS3BYJR1ZlNPOuhj9hOE8lB/G3L\n          mUzdqdVnw8ftMpE86svOeOr0kel1qKiuO+O3JxUpz20s7fpeHy7gdamnh3vXIpiMx70+afQpprvN\n          ND71Zr2qqdepmhpqtyhQCd1eNnYpoJjWkaQx7a9QxR773qwXfv67bR3HfLDrIbYzZW56I8IJkf06\n          std9ZySWxRq0xesVz26cefaID05ntyfrVbGov43Opkda0rnEAB6rZLfjeUHfrTdKi4j9lJgxnc56\n          3Sg8RhRZsI8YFSN2rlM6rMTO1YqO2LBP8yt2CVPT8OAjwGzw2pfR3VYmu4EDR/UieR9vdaqeB/vW\n          nP7M7F6YGHeipI3YiVuRQz51x9QrvlTnOJ8cwkw1HNzyF12LVHJnPu3/dnUxaJ9LyLcJfaShUI7o\n          +M690rI6plAfq7k9gaK3Jy+ex2mOk9bncsqkPrskw9bN/THYTUoW0j5OEsJ2kWVRrQJu5ipWtOVZ\n          bK1gLYM7GqvI1FCaM0t9T+o6p6596h09qWtPZtyvT/cEqcabNh2IaE76fBuY77d6S7/u3We8t1Cp\n          flCbymFRmt6V2ev++osElYtWdKoTta0LKs/LV0/R7s5s5O1jwI8DDG0q9V6MoJZRHYBvdJwp05IO\n          DxdWujSoUWETWyxHsQsPq/PDSiZUnce4AlJtBsgDaMPerygMiGRlvPmHMbUB/WvWksfqY1+1cnDk\n          fwAluQlTKy4AAA==\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Headers:\n          - X-Requested-With, Accept, Accept-Encoding, Accept-Charset, Accept-Language,\n            Accept-Ranges, Cache-Control\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - Link\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Length:\n          - \"3259\"\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Tue, 23 Sep 2025 23:00:19 GMT\n        Server:\n          - Jetty(9.4.40.v20210413)\n        Vary:\n          - Accept-Encoding\n        permissions-policy:\n          - interest-cohort=()\n        x-api-pool:\n          - plus\n        x-rate-limit-interval:\n          - 1s\n        x-rate-limit-limit:\n          - \"150\"\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: null\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.crossref.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.crossref.org/works/10.1063%2F1.4938384?mailto=example@papercrow.ai\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/8VbC2/byHb+KwMBLXYBkZkZvr0XBbzebJF082icRdHGwYImR9bEFKnLhx3dYP97\n          vzOkRFGmTbObtotsIomHM9+c53eGw2+Lqo7rplqcLYrbxXKxUVUV3yir3m0VfrsvyuNf71RZ6SLH\n          BWFzm/dXFmffFjpP1VeV0sc0rpW1jcsa4376JLn0ltFShJ8/L9tLtd7Q6HTB4pElwo9SnonwTET/\n          hTHpKlBttoszEXihdJwwikKHLxf9/I7tClsu/lwuSrVSpcoTZSVFk9eLMy9YLrbNdaartSohev7q\n          PXvfftf5DcbXVdWY6R18WTWADbFP3xa/vHtFK+O2cLgTXb0QvP3Ph1geG8TvViudKFas2Nv4Ls7Y\n          B1WpuEzWkEgLbcVVpcpapdb1DsI9iOUivo9LqObT4i0GFK4lpCUs7rlyAZ3o1MxP/zwyvU73FiGQ\n          GO6Rif78/CfGS4q8VnltpcUm1rkxSPfpE8lWdqy3dlHe0NxJWVTVJi5vrRJKL3VSGwXXZaOg3Gpd\n          lLVF4+F2VcJwdQYUnz73Kk6tbalJ7w/NLrylkEspPn/GUPE1ho8TCC7+9iWuq7Ptv7xRdZxZxVed\n          KpbFOxiXxSU+6luV7VhdsGvFtoCFtbAiZxsSz3TC8jgvLIzWJHWDyyxtFEkrXUMHTOV3uizyDe6C\n          hdTXbVFBCkKAecOaSi1ZUbK1vlmzWm22qoxpFExUJHBmkqlVss713xsMXTXJmsXAlecqznDRZq9q\n          pit2r7KM3ebFfc7qdVyfYEpbsBVbx3eK3cVVjQWlemVctcbFZB3nOgE+TAsItcZcq7LYsOsmu+1u\n          /omti3sFn1+aW3XSZEZOQxVFqjIDdY2ll3FeabIbFFbfK3WkqjhPGS7g03WRp3SHQQSt3gEIcNIA\n          SbHZNkgDEAQind/BE/SN+U6uTiIK0JO6oq+tvaDTVZzs7Wazt+qelohhMywoZVhgiYxRbBHN+h+k\n          kDjfAUS6Y59+0zGAqJrFmb1kb+A1pc0uE22zl1Dwkn1ggbtk0vPYD3Ai58fPbFuQQ2vSKHkIjJiS\n          xaG5VVFu2KrJMHmp4F4aq9sUmYKy4pKlOwSuTmBHvcEPtCKYbq1hVJU1iSaPHazP2HLz0C+N1orc\n          yI5bD5qJocktvkNK59ZKZxssq52Y8CpYKcN00G67jA4+rpmRu3sMwIwWSebqnYbCByJwV1Utj10X\n          38jMLV4Mk9zmcGRAophAlmpokQT5pnWenVZZSsNBakmu1GRNN8Yq1hkFQ7fEagPL/qqN49CtKRZt\n          FAYltUu1CDYj2I+ohdaJqYr8BhaKjZax3usdAsbY6ljLNvsI9e5V8kD9cc7iTVFu10VTsUOosXuE\n          PcsQKSW7aKx3xtGtVJmQUMaieRtVF827dpUx2+iv5l4Y7aKR78yvuNx5rfkHvkRu2Ub7CqUlbddN\n          uNrQuNdIAUkMZyQl6hUpxzgY9E5+0hoMbllt8as6hFKGdICANIrXeknaSuGLMHaMe8jeOcVLe5lh\n          SixuYG/2wz+jOv6U1T8F3lUjOY/+7UezBBLsZiW7H0t6//TjfvFVsapPp6B0SI57NIvN/qP1QyqQ\n          3bDLg95h5VKhhsDi/9irw/gCLXFgO6QJnema3JZdl7pGBWldsM1fZdEgE+dNkqlDxklVG42xqU79\n          kFcvTGjCE2EbSj+tx5hr1qpU6kEA9jMdXPrInqbCxPvItOKvuESr0lQ7DBjS2I1RaFK2+I6m3K+w\n          ja0W5jUK8x10+3BeqD+Dgeg3uLiR1qgq5UPMwFU1FZVc8vlfLy6surB+vrg4zvRdOdtP06J6PARX\n          uqZhY5q2hN3bvNjWEXYdV20OSuCalbn9yB64oyh3XWxiGL3ZZl1g1QfTDIpFm8VQBZtEtdYzibmV\n          uSuyZmOivAf/t6sXHSUAt+lpGPcd0CDbjZzQCV1ihi0H+lI0JSqVBaahAXNBLEZRjn2ChMiH5FN4\n          RMOk/Mj5mReBf56ST9fjgetFXggWBgbTbNuxCxRWol3rut5WZ1cvrl6A+xGfIs7WoQbDsnpq1d4C\n          VDcEtgL8hCBckAD4q+Gk1oHIEqvbk1nBCVJLuhYvTfokLY8kT2O/B57U1ZzeG87Y+dOFsm7SHRFD\n          UISV/tpbAiBb09FPIiQS2tSgh4a63mA0ouVvUFljeNQvNlFrjJiRoi5v4xJspbrVtHoFYpWb9a90\n          WdU0EMhNpuOWeWK0jmz/nmtD+OsdLflDkaxhGSxPtJTBsAGwBhqMvS8LhClibNkLLomUsP9EC8OE\n          68tgyX6/PCeKvOwB/xLf6ZS9HsD9dyTOXGVDrHGa6pYg/Z8DXk5OINkvilx+Y5jyir3p8wAYFZi7\n          omTxPOV8pqZuc21aJ0cEi2OmX+Qwo5qk+gdPNsq5Vbu213O4L13846PvET7nfyRism8yLtIGDnli\n          FDjDDCHF1Ys897gbhs7m2EXJQXfozdpIp+SxzxpdOC3OLy7RxeWFUXB73+Ha7xlSrSlnpkdhHynx\n          Yrmk35eIGRCalBh7l8ffbetCtT/nFESv8hT5u9wNMBDyJ3QhDY4nBJx5ypJSukNdUVN5HYgw8MP1\n          saqc4BgnD0d0dbFWxGWLxEbLe2dPQXXnQXW4EEOoXCKFppvYBh6Pi8APBulnCNgbM256Z3edxRRY\n          bx5YNxT+EKzwUb5spNR4E9eEOLS5Z3PXPcbs+ZNKPscIz8Tsz8McjCJG2wfAFfouihCbS7sNlD6G\n          gskgujCto33cxE1hD+Y6hyMn0QujcTkoUh4foBffB304E72IJsFzmzxGiifA8+8DPpqZb10+CV4a\n          8ENf94d+43wf8EYJM9DzyPGEN0YoHSF5ZKK4Tykmi/TxGY1gfm2z8+02s9n79a6ahjuzuDnCO0mC\n          prZlpGPHaYb0a9KzqbCx31RdT+OUc+PRDcdwRuAAgg/ydDSp0hkw55Y/R4RjzjtM08gbcgD5+6Zp\n          MbMQShchN2Q4KNtXL8jhUHd/tgNhH2QOmIOBO4yWQ+OxpnSznydBzyyIIvJcGT0FOrAPMj3oadIx\n          C/TMiuhIA+CEHSXyy0Y4fijjY6hSDsJNjqeGLpMZpjSJdmYN5AHufNIvUEP2Mr2KBzWEj5XvWSqe\n          WfqE7whxUrrb/CsDjOsNSkY0xBqMxV2fe5+ZMmaXu1PCHCKxUbWrhHAH3jtMwGPV+S1yDEOV2zT5\n          JFA5t7KFnsvDp9wBZGgv07uDN6niOe4gZ9Y3Lj2Py0dBG4uC+NsHuaPaPHSOiVzxLN+Qc6veSd/Z\n          FhP9ZZvFFdEgBxzI5kPc3jBvjMXfqxxeguTxnvaEp0HPrIHcgSZPKFwIn5bccyzhRajb+AMbHAQf\n          cfAx6F2++0AbxS+/0mO6ahL/zHLoB6P880tS7qqbsjDNIbwIfwbcWYZD4uGPJ+wLjALt/2tZ3Nfr\n          Segzi6I/3rNsM3JOSsY20X5Tq/s+PBriHu23TCM+IwnKmYXR5eOkv65WhBulXNpwnYGfi2nS9JH2\n          Ui6LTKfsV9odnoQ9t0KGnnOyiTCWEp2hp3zvlDi3Qooo8p/A7NEvrchoY4hrf7Woy5k10g39xxEb\n          hwyl3Qn1+whygHmsEZibv52ZJTNyTjRtupYvW0QZ+N6wuzppBcfaq9f7GGzj8Xwa79ytzmiqxIf2\n          Qab353AyEOc4hzOzSKJR9cQJre4YX+SEXJ5UdWcS7LyO25lZHl1+upsccoB1g9B3Ha/dVvKiMAwH\n          OSOabr7fr3VWVNQS3EyDnlkTuSeicVbtBmjBh1gFH1KQsZ2Y2bTamVkKncg72QPrebUbnZSSSdox\n          h1c7M2vf6SY0Fb5ku0agRZ7pEAe6Pd6FJolHWEa30fU8D55Z9YT0nCezRAiesZfp07H7DA+ekSVm\n          Vj3w+zGCscHNHZMO7Dbr9nnNnXTjkVNEk8Bn1j5fuGI08PzQicJh3InFVJV+vS8ez/IMd269e9wr\n          iL7ZJ3i96Biv/zQRmsQ6/7HeEKwLh4jzvCnVndXuNFs8EA6dmZTCF4NGxXUmXeMcQ3XOfNS0TK5i\n          ZvFzxemO0t47AjjI/7J3OA+S7rCzGFh3jH+9vDx/9caCetZQEh0KsdnbZnojy51ZveCIofeoZ4Lx\n          hvZepK8J4UBbf5XUuDPLF3e99tnMSRPNI9+zUBMc6qevXrj4ZS/Zd6LDpzhjO4dG2Vl3TtB+cBhy\n          cjUzSxwXHj+lDyerEaHZFjhI9n47fKY+tuv1V1czs/75/KSU8ODqRSWE70cWmmv8j78GsSeHreoj\n          Rfv9Oq4Ue/n3Rmf62ma/6NWqeUYUzn02GI4+ljUHCegxBVVDdK2OLYdeJYLBPoEYW0R3SCFZa2pP\n          MNgk+LmbpeH4Q+Wj5ytmr4C7w4ey3/X5ijezKkrpBA9BX3IuuRW43PmBix85tYTWQOHDGjPaEO43\n          8ujkzfMeZ3pzq2QgH+9WOHVX3HfDQcCGz2kHn9+qeDMropSu4E/tb/jk2p1M//B4Wtlz0r03sykU\n          jv9QyzzyoD6jZT90xckpienHnMdafl6T5c19cuiMPO285JEUlscjOLaEYwc8tAa6dobHDPhziDU7\n          n8Q+t8J6gTh5gLjnTiE07g5jcbJDpPd96PjPJMyZpTNyH2r4i101VdKen6ENXREMXXlITscS9WVT\n          rp6ZMGYWx0CMbuRuBwdP3NNWyxu24GNFno4unpzc6F46Gr4ktHjd3kgnEmmXQavU0FmdVHTAtCj1\n          jT4al14qyuL8pmnhqxxTZzq/NYcIf//w2+L4xO3xa0zmtC2dIMZf3ZFga5uuzLHcoyO5h4PE+OgJ\n          pHvzKMRBd+z/If5ojzbauG/Rv0DVnTeOCXx7uB8zDyT6N9LuCrIAnUzPU9jm6B5crHbtuxP0jcz8\n          /7qcJq+2KtEr2ON/sBK90Vlc6npnJWuV3NIrdWT+VG2LSj9yBls6S38p3ZH3/xyL+5Z0PwrvjAdn\n          jnN6BNsHzRARbWGYI9hVUpS4U9AZ0/0x6m+Lbak3cbmjj08r9linUJswGttrjYqp8AP81p6ztoqV\n          1Z6zbl8Fstpz1laRW0fvvphz1os/CVtzfeTJ7ZtzRz+Ytw6fOqF+cna2On6fcR+C3auL34bvMM57\n          FQ+TnGrp4fn141P3pco663/Dva8uL99ScIM0CSuMDBdFlYyswEM1aRead66GwO18rgWGPEOvpVDO\n          P9xN4dAJ9UdojyT7scnNoOQvil4iHL6CWNTmXc8J3R7kp19W7OIub7qT0K2LwM7/DTG+1gYxOwAA\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Headers:\n          - X-Requested-With, Accept, Accept-Encoding, Accept-Charset, Accept-Language,\n            Accept-Ranges, Cache-Control\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - Link\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Length:\n          - \"3933\"\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Tue, 23 Sep 2025 23:00:19 GMT\n        Server:\n          - Jetty(9.4.40.v20210413)\n        Vary:\n          - Accept-Encoding\n        permissions-policy:\n          - interest-cohort=()\n        x-api-pool:\n          - plus\n        x-rate-limit-interval:\n          - 1s\n        x-rate-limit-limit:\n          - \"150\"\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: null\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.crossref.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.crossref.org/works/10.1038%2Fs42256-024-00832-8?mailto=example@papercrow.ai\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/8V9i3LbxpLor8yq6rqSWwSFN0ndvWeLkmzJtmTrSEq8dpRKDcEhCQvEcPEQTafy\n          79vdM3gRICUmOXVSqTJFDgbTPT397p7fj9KMZ3l6dHIkH496R0uRpnwujGyzEvDdWib1b59EkoYy\n          hh+svtk3q1+OTn4/CuOp+Cam+HHKM2GseJLBvL/8Ypu21xv1bOfXX3vqpyxc4uz4g2GODNu5t60T\n          zzpx/C8wJ/4Kq1qujk6sgTf0fdce+UPX6R1V73f6zqDvHP3RO0rETCQiDoQRyDzO4BkTRq7ySRSm\n          C5HA2LtVEsZzkbC7IMSBjMdTdpqnYQyLZ9diGnJ2dXUGbw7TNMeFefA5CgMRp/DXL78jjpKsEzC3\n          5/WGHXC5hgmgDe9N84T+b8FleZbtuyb+B0AEMs5EnNUQnE2X8MhURHxjhLEx5Rt4pdk7+un2Cn5d\n          ZNkqPXk4fjgOEsGz8EkEcrmUcdqXyfzhWK89fTiebB6OXdipP3r/FiieZPK3QgFLnOVAZwlty/nH\n          t0iKZt9yTGf0cOyZloVLgXVZ8NqYExx3wWItwu8iCdMACIJ9gDfJmEczGU9T9j1P2JuH3DRnfgLz\n          5vGcwT/sE5ACvDxY8FkG61iImL2RCfwNAxAiGRocRiSZmBqTDbylIrjeEV/zBM7BL0fW0PRcF77Z\n          /gBwhFOCAf/ZDUI4LU4iwgoz73jnH7/iBm/jg2bCySpkFMCXZ+ENHJopfXkAWAPPcgc4a/FpJzz1\n          JRwAzK8VMU3lkocxka3+9Auczfixn+pj3QeiwQUEiUzTJU8ejQQINAkDAupkxqNUAHGmC5lkBs4K\n          k4gEqDyL8HQjStg1DxbsLbwwinAqPoEJeACH5eg/v/IsPaHB/xjrr//z4bj2rRqx+scVT+aCRTye\n          58AR2VIC2afsh6ur6/RHtuBPgsES1jGDOSRQ2UokM5ksOW5CGLOMp48p4wQEU5CmbJJnODyfzyPB\n          1mG2YECJyxC+2gCQERzWKVslchKJZdpn9wuRlu8FqCUsJniEOQPkc5lk4lsmEtz8x1iuIzGFVaYy\n          T+DnHovCZZgBPlm2EGHC8lTM8ogYJCwuRWLJwlkYML5awXkggoFXfsK1AzzTHKA4g7WdJXLdAwYL\n          DPW6WiwDhMQZHKw0nMewZlgLrEouV7jjTdDh5PMY3pNuYlhJGsLSpoAANoXTK4GxbIh7LwH0JAQY\n          9Zx9drrBlYh5wgkKawjQAoqBfqqXSsQLPI2sf84ubu4Nl/EUIcbl9koAGM/nS1hw+dP2ZpWA9Wi+\n          WKxZwFd8EkaAQ5EysRRAC332EZiLAp3nmYzlUuZptGErIBJcET4LIjPIcR/xVRpomEHOEIlAAyLI\n          WCJWQJg0TYwDEyEUniRsBI82aabgmufhVM9UoQtnYjF8jmDZCSxhBQdBr0088SinvezBu4IonyJi\n          JhIIDaFW60MsMjyrcLoQKbAhApk0HIUMVlog7SG3TWsEsM9msGbg5QXxIOhLtSsc1oXCASAVGa6M\n          EBkARRINqEWhzgELht9jwBUPgUnrRWi0K2AjuYaZ2IQnSYgfYH/gqdhQY9XZoUMwk2mGA+pEPH3C\n          rURw2GTDJkk4nWvaZ3O+YhORrQWwfJorxGGwRHwp0myeFTy0JIN+wRFW/wC+VrFh0xk+HKeubXu+\n          QdLUHDq2MUQpqhjhVzh+MJMBsjgMgB0hFxN4rP+UmLZARjsnjtUlpn3bJ8kCnHBFCtuRB8qX56Cq\n          k6/UqySc7E1DLoNAULKYoDEHAI3mur+V7PY3/RywWGImMMEZ/gaKGalURqmhIacvtDTbGeIiNQ8e\n          qwOHexB1stEm81NnGTn1CiYPv1Xohjc+ySgnzPgoY/IMyJ0k0xxpEr4ex1MQEPDbjC/DCOG9BvaR\n          cBSAqfifHFcKX87CJM1whtkMjrWSkCe/kJwtZrrjy/o0Z/Jbcwo+nYaKVLrn+Xh79va8gW+ZBOFU\n          YRylJhCM6RimY8GnoWdpeBBRARKJQcO1iOuVy/oY4SGrrwxUoDDK6LsDllfMd8aTSNanO+XRFBgC\n          T8J/Aby2AQr/wHBGvvdCeGlD1+y8X1/jp0WYiX/Jdjim6xu+N/BfuLwbwH24WomtDVlzYOmH7Miv\n          aG0tJ2TS2KPBUWXkwJtjUInEPqZRt5ToODwKXAjwo9/ObpGycuToeZDlCXKfo3PxBFP22Ls+ykU4\n          jT123Tc+wV9XQvTY+z57xe4l8EIQLZz+PgW2ewLqCHCmBLQXPMvA4adCAD8Np2EiAs024ec4RXFa\n          sO3ysJNqD1wrRjnUB4WM3SQy6LMzGeul45TIpT+AMrdgY5gCcB/jCldA38Wv4zSVgUIdveCswbav\n          YPIc+EgYpCfsMl+itlKs4F4Ei1hGco5i/AcBsuc0hxUJhQomUKb0f2Qu8FQSeI5rDX32w4tf2GMo\n          JX/sk0FW3wIbyQNZjqHZszUcDOrczHFq7OzoHjgWKJPw1UbwRIkBs72LNKjH7ouVV4AWamIi2Eys\n          DVBNMxbBVKAagxweT5/67IPIE1j923jWp30Aed5nd6Bt9Jnj9BguUOHAGpkW+wFX8COewUKoae5+\n          9MxkLVQ4HXCAXchTUAx77LaE5WNMmy1XKyCGPFaqF0ppsPQeSYWalcaNhhffLVCCwQwZqw46T76F\n          T+qgg+7/cGxb5rBvDmxvSHBZHRvmtjasvlu2W9+tMRCoXE/BuNk0dqwD0nJgj41LSG94tDwBBYZH\n          SkLW9xC/Iem44hkwlQ3ACISKBg3sNm5on90K+BIYAdM0a1kOgeV0blfX0y3ovY49yicieOyxu3LZ\n          d8CH1EagfgOKF2jsDNRhgZQQkrUVzvFUnzB4FSh7lb6lJf58lRnuizcNTM6+ZQ8su4Rue9l+e9kX\n          8J58Aid2FUYSSBv+voS/a74J/cucBqK1uXP6QXv6qwbJ3mU8CWDXkhMwYTZK5yelCVROBfFG5v/B\n          7pFDdm1iTTStRJyIp1Cs+7HIHo5X09l/hdP//16++Th3rQV/vXORw05DP6hUti0IvoQCzM+kQY9k\n          8YGSH2abmmmAOx2rc45AkrYcCTx+NV7uI98+u2Z3by9ursYfyOoG+ivcEpvlSqZhvgTtn+AHsYYP\n          gl23XCKpE08Gdp9PF3kSErXhkb/LswytmDNgzrYmc3sEjPnsGlmubROpV5q55XoPx45ng25l9x3P\n          cYe+28LUqI2Mn3m6JjZUIWOcoZ8CeUyIZneEWwhoENMa0GNlcJA9VHFCtCjpQc0QET5kiWDNM8ck\n          UIEe8w0C9rYSPt5oNFIQ+qYJMJ7lCdBLKfSEEjKDjq23OkQE6oZ4bCsZcQ/KtRLPJy09HIVtJtBb\n          ArS7TEX0JMi1kINNR0r5XwPa10B/XNQw/CPzh55TgDz0PGsHzJ3kTn60/Y6tJhv33VHTiAN6OuZB\n          2v8ahMu+E4CKOvQadkZDMgNpn3H08bAPHExOPBfyWaa//QASMuhboGPd0BciInwAsZ/LHRZSpTtV\n          dtJ/sTEcwhhNboVzYjFwerKLm3uSE2i995VUvsZ54HyiaAccaFHhe95+WdGaob0Ddhvij8C+xkDT\n          ygmTodZFfgBg9CDMD+L4Jugh7k5uZznbG2wPBo7Z0Ky8+v5dsY/5hpOXt9qzLghoFKjD1bkp1N7t\n          rcnQCRFFco0OHZoDvWdqMxakf86AXUx48PgCzcsDSkcINI8D2BXw9t+ie1nuYacFzuOWx2P0cHxu\n          n5+DqTQcnDVUooZGdM4KC23vyaBBRPvnFcNtCJzKKVB5NYHhdB+SDEhfayCZICEFE4cg2fEf9JiB\n          ntQDNjRU2HUG/h7ibz7YRqV3GCoHTgffCUILbM6hO61jsvQEECrPr9mVXDcwaXUYdDimh1i8RotO\n          JhORZT12A2QLf18jO90Yt3mqvnvFLiIRk+Zypo44nU4MIiA1lxOfsI+rFG0joGHUSAptJoWlKrnf\n          yWM8q8cGBUcfeKSNWtZf4DD+Yah2HbeTxQeoeQZhfzAB8vXdBpNo8PhPgMFINJR5q0P5o0HEy9Fw\n          PuXJ9zDiG0QrWJOcPz7KiJPkvYMvLhKBKP/UZ5e4Ae8w9hWTZf2G+OFURTSQ5gsneQKSWH2XZ6Bs\n          gahVru2lVpzIoCNTenx2x84Auj4GfoCL9BjgQFuwrsL/oJuBNB5sY35wIL8YmG1+cTa8OzNd2x6e\n          1zFOysp+lHcoaHWUlwyDgfq4WmDw50kTJhKz4oqgPZPHmTgEGe+ola8a+C7d1ArhqPYWZEnotExg\n          GgOzYBoDwueoE5/VU21cdmvmuzUVb2DvJeMRkLHyU1Wso47TG1b3Q+1FazmQ2IPG6zXgOsiB09Zd\n          OieM13CZgwKYYMQt2xhovk4SClptIRSwXCG8Rawg8RBUrZB4Q2cPep8j19GBjGI42OIUyqNvuf7A\n          MG3TsIb+wDIajhqrwZ0v2I2AvcgBd2n4nLumNhT4AfCEBtpB1wBESmIYr8Ae3CxlPEW3lHHVVybj\n          TCTlmWci5pNIqBjWsmunkJNrtMM+zENpoPKIwRIhQbNXUZxyh1K0yAKeTORiM6XQTx9D6eicWy5z\n          2DULmDria48nqD6+7QEzD9sb0/KUYlbbnSHsju07tmFbnoNnwZnNJjvZ+C17m6zDphOtQ9OjQYpp\n          n2OUNAn5FOOSyLQvBfkFX7HTryJJ8mWPvS5lXnUeSqcoRudqG4AnZFdIqWn9IzVr3yRxbwX8HsVv\n          59NtvB9oIHkjc+tMmDagOg5F38Zl+ZbZcIV5DZ5zx+6+b5aPedDgOB1+GT2s7k9SXlWR4EoBSYBM\n          FTDNQBRSTBXI/oToXQAha1/wBCg71kIwnot1pU8ALb4GI/11PEeVBLgMQqa4jDdyFBP3u7nM7ona\n          6LUPQ6+/jV3kODFHtNjeaDBsoraB2+tLdke+mgZuhx241R6da9Q1eqhc5GnaUwbnJ81v4A/g9Dca\n          rRXHrmLUZL+Qf78pSpUTNt0sJxgYZGjmfaD1A5IBy36BZCAUwvFwF6+AR9rodA50X3UrBImcSE02\n          GR5GOoozNNHKxIO6ooWHFH3J6MugszvFuPH4bUl2/TKhxvG9mnyqeZxsHySHGtTn/Jvl+X4bukPN\n          L4eOzrY+NQJ9yhuY7uVuubRD9ndJpU7ZXyikQBqJyAD71UnUfmiti9b4nTHhKWCuCD0AkXC22Kzg\n          B9LP0P0byUR5KlR6wXxLzwIRgyBrRcuxvT3CZo+mZR9omlnNnRziTsL7bYt0ANN0B7bR4HmW3eR5\n          FyJeiKl4Nl5TjKtzvXH4BXH7BvMrSZrMOFppQMFgrREWZ5H4FoKsJxPMKE2wWbam8A5Q9vYWlVSr\n          RVWIxpVllxGC0R681h5pI/ZAQ8wyR92WWB/zg3JQY/tmYJoDq2GLeY3gynvUQ+e8gdoO+5cGoTnV\n          Y3XRApZu8n0zkev0EXSu0z66Gs6UEAZ61JYUPylSRqY1/lBgEVlBoEUTxs6CoCBa8tl7GHgBOIvY\n          i+mXMaUOydJ8uI3gA+0tYbXkCUrrdbBM+/qnHUS7i0F0KEjdxoG2QetxHqXwtHT/dMWBJ7JPIXBq\n          FQ/A9KVwhTh4KsQ+mRsFHwBKJcj2KEAvnq2N4wPtsGHDpHWcIbDgmYifUtKH+ugJa/obG44wQNSm\n          KbA7lCEcg14woN+ILyc8R1yjgfATwpchohNtF1zKYJGIMMMv0F8M8jmT30Atkt/CAOM1NdNWcWgS\n          4ZWr4E0iSaOJn8JExpXDYGju0Yi6Hmoj9kDry2l5CxqueDRvbadhe3mjJmf4vOXI7TJtP5Mb933F\n          bwGuzXfy41I8fFqzntArDbpPrPR1lb2wSiRmnG0aJmy322uE4qv0EzjD4R5L9kWOL6dDhpwtQC8D\n          oQuSgfe0Z4mjoXhBZiNfphgUT4jZ4RsmaKCfKIepgTFmzM6LZkaaA1hPYUo5pqLM6UCQK4R0Av9C\n          570JW2qOhsNKiLfAO9g0cYZ7CMYO4JUDp04wfoPnnTNg8uw+jCawzOe4Xm0o+lXheEYixlRxzIcZ\n          K8kSphKDhW/gZHzDuKbOMaRkW01CoGVW6Nx23Ckdu/A5sSAKZ7N0V+DGRgvGGRYWjGft4Y4vo64D\n          TRfLbypKzfRHBxSlwXDYVJT8xnm9Zu/4JJLxY1Oau23kF+Po4F63PSUfYblzblwAo0xEIvWG3AHa\n          ie6vxJNI+Hx3vqE62Iqkn0TdLCcfhrKuVcI4YB4jZkVuha90J3e3A6TxcBvp3QbOTqTb2xGYDl+2\n          chSWSG+oT7fsgsofnKX4bpxKEC4JyuvnTMjOh+qpDmOd9htUAl+lYmupw9mUZ9yYJpgmh1FKsCVy\n          madbPLZ2PlCZ2nINgmplF8EaWwVrdpiTzzgGnQMNL29k7eM0qLSOrGaUuOHOvmenEU+DxWMzAtaV\n          wqXH1SP0tyKMnzD+ZffNE4y9gCWK0Xci26nAdG+p0+Z1enw3xzCRY1glx9AOpb1q/zMc4y8ZVoVz\n          1cOMZjSuTHfkGQ2Px6COxH+ye96MrXfo/TCkx/4JLOG/c+1EDbWn4yqnaMv1Ns+lsw9M4wlMgky0\n          ag3I5Crz64Eh3LyrlEoc22eDKtVquEfZbz/ZRuihBpVlbwdY0H0EMLgDq+mm9g7lAl3JU89xgXOF\n          MjjEYoYJYEi0lbgr3CtgHiwyA7hERg6FaQjUlaJZxdkCfjJAn5H5fAGIYqBfZjm6oQIMlxEjKaoU\n          ykT9FWglxGM1u6U9sTCMANgpzDB7n4Ov9mB7Sw40wYajbiIf+orIHdtyjE1Ti23witN37G4Rimia\n          PkfrehiJuDJblZ3yDewCcIkqXLjKQAP5rhgsTwHNJffY9vOFaeW9GwG/GOqo7WifFbvDd+ccGuAa\n          wX9tLvsV2SzockPgWA2KdhuC7d34gt3LROX679Xk1Chy5IOacFFzEy7zKAsNOfmqgyFc/VOyitJ9\n          iES4FhOkPe1w6UA1bcp4Wbq0MEkKFg10OSpTumwwFwf7FbfmDG0sd9g4oPVL5eA9w2g/aKkZf9qQ\n          gYgGwo1MZCpnMxpxTl7get5FSUANusG4aFl+RHpqGFN9nfiW1czJF2fyuH3Tc1xrZyaP2x0f2u35\n          veZJwpWZfBGSq4ZUcYzikD8iKwTBhUzUx7e1CrJyjymjWHDU5AuFXFnMcg6sq8grLrPeCnFyVX/+\n          fZmacl4WZoUxOwf8oU8UtuaGJxl7+1bnv13mGRnwb2pZf5bOtvYcENNFTTOlvZlbrmYq1BkNhgbW\n          jpiG61vuwBj+BtZUC6dWS510h3Yz8aEhJ96xTyJ87jzBkFq2POabAWXIGbBx5OIZGo3LFSFZROiT\n          SGv43ZW688LMKFy9Pkju0Nl3kA7NjHK7jaHd5HcJescHZZkswyklir1in3Py7RqfMRW/y/BAj22F\n          DUq1JK9ilT9rpRkbxzEKwWshMl1ncVDZA/vhZ9peZp2wKyxGveEgP9MfNfXdSqCstJGBablDr4jA\n          u8OhjZm1V2XOZZ34hj5GXp8sNPBtp8+DyABLbd4fOmYbpx0ZX59RX7urqbrjIDtBaSSSefhdxRsK\n          9FAIQQUhiG62KKbEmWVli61E43pJSVwd1tstB88PmKh4S3nWOzNM3XYpgOc20y6ah+g1+wKE/7jk\n          z4aei3EYVgZlFRTWz5StpYPOF1JO6dcPKrX8hE2kzDB0slo1MUVsq/zzZYeJoCiyLlzlrPq7DtOB\n          doLtd4S5dJqh6b5vaAF1TH8xPrEviy0joQvPC6S6L6rACXNXznKBWbgkHu4TGaYq5ftqy3GzbToU\n          1YrYL2BVRciq8KGqY1R58SLaqNJh7VwIRXrCVsBOKJYTLoFNPglVDEFV16pwulXdi1Ng4esME0eA\n          ogVVfK8yiWxjK7nRQnvZb9jLO3b0meRG93m7ZFfSjGXY9siz9gXMxmfsZ54Hi63QQ4fGq4fR5pyV\n          TOMtnu2EBEzdMFghUU7hyZTNQAQx1FR0THLbsdtO+qJ692bCiw3Y9AbOfkV4d8KLe6AhofTbXe41\n          jEPaQ9dY7ww17IrodBkS3REdxVWoagVDNt1YKvw7RVmExvBWjkCnIw1Tz90iUObZzyF2vyPN7fBa\n          3f73ByUZK39e8i12a3+2yn+qsp+HYxxbugK3/tzpxHYPjHpY3vY2FyF9d+S6zRTJBrMbs/sFf3zk\n          zwb09TAdUAJh/7VHWcDNlLIeJrQ8PoUYbP7YkeKEymsqdDW+6hoRxrMoL2QqMSrxJCK5KnO1dZSU\n          bSXwNKKpqk9DqCZYLXgCXFbkmfIgUmOMVk4AoKzwvg7/XEaAd2Dy2XAw2vJdlf6/pZgiUWB4yhpR\n          wGlHpcif2687ES1DpVketl+EoeEtBazhsD6KRLVsONnOhNUu2drWNJJhcVuIt6ZUtVPzGKgwLtYP\n          YvGTwjaWkyCy1P4Mh+a+DWo82t6jDkalgndfKh61NIgRndSMDF3voiJXaNCDlFYMa0uNPCB2RaWG\n          AM9uc9XrCpQvMLXjc7nay3yOMYj5CjVcGT3hYtCVSw1RdMsDnsHPtEQ0lGagJag0JLZQD88I6TfU\n          5AIX/eeqrnYB0aGgv+fJiqdEVQXSk8dIU0Oq03/RvdcjwpJGmQnGkwDdCjSTKsUAhjDBNlzdNl9v\n          T8ea0gubgCJV12xfuIG2iZF51/VKHagF+6EhgVZqe93RB6a4PxjZRiMTwG+WCZ+P2akMH58tF6NB\n          VMuBDAGk4PsYHagqRfU9dgIgDyDaB0v0LVyoaIzqP1OX2KnALVGUtsPq1r4/H8uHvSJ07Q2Ge+pi\n          dnj/vI6a4Vs5kSCTQYifXtd2q1hZP5wsleTViXMPx/CNgcl7IHsfjncWZ3uHFoSYg6NWkgxxcdsE\n          +QuE0vA0jpps/FOYZY9ytarvm9lVzKTHFdFIStSItZJ1i7wPtFRjlmCDBdDoQfHm1PVHu9lUSuJ5\n          CPtijCPsUlbpXBM0JfIMTzumZ4NMj8EWxCMC254QMyg7KwGjUUYF8pSYrZV/XLHr13lCHHzUY4CT\n          osUB5dmY3bvdeK69EQfquLY1aItVGVE/tEG6M4h5c1ths7EL3dlKTbS/Yo2NuTQQcSQXqB0HVrgC\n          mhlY4ujVW2OVbxBOK+dnn31M5hhTzjIVkSw8dcBkCHHdFlb1UBtrBzrKdTeS7pRs04O/7Ebsp+ko\n          v71hlxQmb0TdzY7jqodRgAdDaXdznnyncuifsb4JWXUyDbWr6zYMAmU1nxGmMBQsYo42QVVdgPIM\n          GI0RJHyGJBk9bqLSvRzGUxkVicZxmCUSfse+UkjuRRQ5DdGYBnESAn4F32qMtT/pG33viDudj+wN\n          KHZven856ds7VOe3/a5anq/cdPzRwP7eNJUbzqR79vExjOVzvIcGKTX/UvJ0EZIe8ordgyK4lOjr\n          +IzAbG0PRgq4qKXqkdMjkjG1/sqk2hXYpBm2q1NI/66SoyfhLI+Lli9b3co6AyE2upwQD1qVh4/O\n          Hr7zfCDE71Cl38kcFcZ3fQoEXKLvDLNH3gmpOtxgxTVPVBeL81MdEat1TZuF83SBPtpKWBVfKUGl\n          O3mBijFV9tHD8fnpbzDPb7V5Ho4t23Q9zx/stBr9/SWc7PU3akWo96Ss0Lwrxiv2flsKCOXwwHZ2\n          mBpIEhrO8OKcFV32fopBQaK5+JIaogmKj3ZpRv6BeUEeFWFvW7QDsGht33fHOyXrF/YpP3omDwV9\n          ol+2K9KAR2SoiE5AZ1hgj7KtrLV2fWTNoATRBwsuYi37ShT22JP+oWUKV2FetwwujNcg/E/Yh6uL\n          Wpe+RudC4opYxQuKgKoi51E4j5eU5NLZOilmr5erMCFCAV1jIZUhQfoaBggK3a9mI6iAwKnM+VKC\n          wLysIgK2ZxV9Njz75fEAsYyjlUFWvOU5bbx15Hq9jtB3KnPFva6Vm0BlNl4DvT1icRbVLN9KbGRx\n          Tl0FVCQFP1CCjOovE0n5iHYB5eDxCdIEEAdABDIERfxKks8KGdZsl0J8iIEIyDF396I50AcuLN8x\n          21Jep3I3WxpYDUfD6biW5P6ccdFKh8fC5an+gjagSKRHFbaWSf9Buw+0UcGjuUyARJe6HCiQ5DQo\n          hIJKsSuy6o1IUINK7R8Kv3e6hg5KEXcoRbyG/78zRdw/0L6wB20GeG7evgbh5poNBthIiOz2EHUl\n          OVUeojJ5oWq51EjBJ2eHzs3DnjVxzStH7UO78E5ypLQR8Bsf21BoJmntcdS2nmzj8lA3eHdCjXaD\n          25g15ntGw+/WUHffsJ+SSRg3U0w77AQ1SmUMXAFb+I4ZFPjHW2yoEoffv4dUVvaKvQYWlCqVAaOy\n          2Aun0fPKqG+AscLGpYDnZlvbTn84poYUCTfWaF8+7wv84f6hRsW2TdzCM0gAw/+34HmsIuNY4AyM\n          mdzLlPoI6DcA/buQ6Rcmrb83x+YlyOxqPcCXqwmMxnRDdkXFwcjyqC/Vu1ZSzZmIU8USq/xY0BhR\n          qcZOzHNsUDItyAk72h2USmPB5uwWPYOu0jOMgF6pfIU8oqgyLfoyjAoI7soGdOtUZzlhS3Bd7o9k\n          3Mx2KpWQfaH3Vr4Mdfh6n3CAu5mCYA4dT58Fc+j77Ieb66vbnVH5QQebvOVTWPa0zibfUpi10bWn\n          0YUSTRndMAYNonp7S7D7qYsRm0RyXm8YN437WInHQx010t4sg0467FDxJgOWVxZZVF//1ljAbyvM\n          zeivprNSE22B2m4eqT03zd4PDbvxFCyB58TKldIByv5GeYoiPltg6euJMimQIEFyRsocXJFNEqhM\n          7etSkN7lyZMqsS4Xtq8GbvvJNsAH5sgPtiUGil9LZQ+MmkWydRRdXGM11ePmOQ5Gg8jNet065oVy\n          XVLXqlKu602JtEim38tmd+swqrVLrbU6Kl23FHsTdITmFO1vxPoHWnaolhm7I/274/yDbif4nqwn\n          QcQr43rk+M12H05VtspVo/nDdGpvYNU7kpW7alu4q7CquO+6pgt6VRuYDpfWOH0klk16boLLnAvt\n          CLgEboH5tLSz9xj1kpGKeUsseir1J9iMFSi0lLUB3KAW83wpZNbIHPRN13PcsiCstfaDK2vbjews\n          /+H4ax+braXAlfH89cthlQLa0EBvzzGINHsCQhTPcYtyIPkHKY30lGP88U4JPBlFtTRadFzE9cag\n          zYag2DQjxB4ZKv2SGl2ysgMGeYx8rLuh9e9hJo1H2ljtaNp0L/OnBOm3NHbZVcSX/ER1uKJ08zKX\n          vdZh9s9binYfaHewO5Q46PB7nC1CCn1+ou4vep0/h0FOxcpxoxQcg4gTSVZuollPzYUwMv/P/y1j\n          pP8DGgd1N7q6vvt8pxzb1dqjZbrRl7OgzFMmvUE9sY0nereOyXRC0aEyXeePQLtfMeBRpfx9TAJ+\n          ovggrraeb00iR6VPfaN2AVxpFcgkA3VtAkF2APL9vmkPtDrY2S61s8SSo3JyqfopU37rM5kji3WA\n          z1gDJeYDfGRn5HHYXfa4m+neIKIo6l/4wQRP86SIbcc8SeS6SN2hZLRU9xnHqkK88WBv+uQB7bRf\n          X3+4utnjNfL8YWE1DizrxV6jWUi6UGqQ+6jvwIloIa1DMF9IOadyVpKV45u3wAZEshqvwto2AYpB\n          xdK62m4y6HCVfBAi4o88zlBZrlTKe0yAV7dFTAXDAtspLV71CYiBVNMOXfLFcWtk2mB77aaeQ+PW\n          lJxaa29hghy9Pz0f34+xgH3Ut0e2tVVB2CjDesfeyQUYM41s1q5Kaz1MNZU/l/n3QtK+wzIiMZqj\n          jw+I5RSECCaO6WJksCginiCl1uPVFzc/IY2+fv26aJd8Gs4pKQnLr7zCVPDcfd3Yuh5vI7RDbUB/\n          xh3lwNX0fvjOUEkwz9BSRyVVeTETFinq1lCnocyKfvSbehYHUEs+US6VD28va0uATaaodRxMwn4c\n          wYdw0Z/Lp32LOdD9MtqilkYzFKrx9b2t3M6tCgK8cW3LLdBxuNSoLsv5NJIgBWZ0o0Va9+yLdKuh\n          CRgcoxe0r+1sZTI82F3iNzHTrgj1B3sqQt+96+hG1iF7dDeyd/UKry9gg+nKNpczTCBgeYTJALWa\n          /oaXAVMy1dUL4XyrnHFnpSgCWHpPnL9aKTrscqAUSywu2kqRXYNiASbC2fiOmtSR+RPn2LVAfble\n          r/sB11qJvjQMPnC8d2ZeZWZ2kf6oK9eOx6GKh95ja1Q2jtnriLKwOcx0zbHtNVfJiGASSJWCfRZh\n          QuNM34tFvL/WsPOHt6fXWOPlddnuowNbHAzcjjgxdYk1PTNrmPsN8jrXVR0NHt0Bf1H7ca4soAUF\n          SDHaiHbdFOu7YlG0I5hRCRJJrV1NCTwgHFhy0elV2Td/gWxGXeVGdeZwt4l1HuJefWyNz/ApsC49\n          fjeRHOhrwIB9l7cBW3LZ3qiZv9sI01zcsE9gAfE1pk4/53OoRpJ5StkYIl3waRLq9KIGWgidjM9j\n          iYpa6dHSZXzYaUkkMzhx6HCs6dUt9lpPvHWwU/JoUHQ9rakkB4VKR4f2PDNHTtcRwEyBwWjVOAIN\n          d8410DPMH89Eq+NphzVbH0tnoCwKDbQhq5Cn+3C17q2rJWchDvEWvTAKA1lic39tPrZIRkg1ds3R\n          8K82SR4dWpsPWp/dpuSz0RlQsmXbDb9Z07f4zwMa7/xzfztZlsfAWEXa1SlW+wbK1mZpWF4jqPLG\n          W7nJCktFAQc5JBHKIuPE8rw9ymLj4TZ6O5S6GzC/weyjMMU17nlf/dPQ2Moh/SUN2a87jjo8Frfn\n          78PsZMvkJ7VGKYxY8EdjtKn1/0hoJtPHMEOx2X5Hp79BY3ItOHq71L0Csbo7EK8z/Eb9YfUoECCT\n          PsP7VqfIN+qFIpgud3P2iZYgV8FaC279q6GnN6rpMZENpseUGvpglDO1vig7r7Qg6iA/9OiNc1Q0\n          opCzi0Tmq/72F0xdSKvMNhmBupRmYOUG28gAmgzyJFUlVwKv3ypKHt7IRGAHhPEM3Z3K8QkGBxiG\n          iIDpjGeon/d5Tsp7ebXmwzFsXwhWung4BsrmxbLmuCq68EX9JmKl9MDiaG39RbaMdl+GYHZI/A8c\n          jtk3UFM+gN16DVogu9OtAxvkAojOlvBr0VdQ0WmsHqbXdrzuQOXGdpwO2TnxYVMt53FnpPHdHTuD\n          FTX89GbHcaRBKpJFzZRhS2LVuul+IZepuj+G0kEBmXypCubvdUcwnX5L1Q+1UicxrfcMh50vpSrF\n          dwMM4uCdbHUhSl41MO6WMipYEqaNAvA6ocZRRqvZ3Zyi/XgH5p9P0WpdFaa9GK+AxX0jf1yeGKQn\n          RXyiTijw1rWRwIMn7AvogxIwEQmOHnz4U8Lf3TdHevYQJPR3GkJNml1f5927TbdP58AO4J5XyXYA\n          1ytg69XUo1fN5lE7wFan84Q9mX2nb7uHg+yMXgiyMzoqLkBuX1WMyfhFyPRtzWOOl2HKJJyHNUr5\n          Bb4rvHrwNmo/ilcn0/1/21dw0xlXeYFbiYztC0wxGnlUXdGsLzOtXQ1M91Ed7b4RHH39ZE/UnoEf\n          qSBzSQ4x2vW/ssb2+nD2h2PiVP/Wlf2rsFc5ylAiBo+0VrwtVpC/d8+lsraz61ZZ27m3nV23yvqe\n          6bnFrbKY4AVPWnjPZHER7O9HGMQBwxk//qXN/APfkE9qhK3u8659EaZpvv/i3PodmGlxES1wk4rF\n          0hw4hf5A9yW89JpNeAG8gUc61+FJGHQnOnItPJ3b8Dfv1t15UzDd800b/DvM/vbu7gPOiTmXhjcE\n          VqEgjzUZwcHW9EQ53IkEmwTlJo8InOoxJAxAKDa2UegroXwGg4rnqktJfy8nthwwP1cZdZNk2qEn\n          kyleVmqVl8+DkiQALXiXDfBWEaHqWn1Fqg2+XI8eK3q4BLVG0r2JxTP6B1b88gceyBLCAbBHdBLr\n          voF6EXa5CFUc31jEuPrq71nEEJu6bq3AKVdAKs9vmpaqGd/g1+xj8fXfs5Jx/7z/qc/AwmCwbU94\n          6Ti2e1pxLGABDSaPMq6Tp4o0Y1WDqHJ6Uj4TeMVfxooLu1BrlqDtJEypX9gVLYgw1zaWFFoSuh0H\n          XiOBCmkXIbzOFmCUdACpfrgUHAMmNRjP2hMDnHDe/hf3Dh4wwIQAAA==\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Headers:\n          - X-Requested-With, Accept, Accept-Encoding, Accept-Charset, Accept-Language,\n            Accept-Ranges, Cache-Control\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - Link\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Length:\n          - \"10528\"\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Tue, 23 Sep 2025 23:00:19 GMT\n        Server:\n          - Jetty(9.4.40.v20210413)\n        Vary:\n          - Accept-Encoding\n        permissions-policy:\n          - interest-cohort=()\n        x-api-pool:\n          - plus\n        x-rate-limit-interval:\n          - 1s\n        x-rate-limit-limit:\n          - \"150\"\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: null\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.crossref.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.crossref.org/works/10.1023%2Fa:1007154515475?mailto=example@papercrow.ai\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/8VcaXPbRrb9K138ZNcQFFYC4DdJdrQrLkqJ5yVyvWoCLREWCHCwSIZT+e/v3MZC\n          AARFMzMv40psCehuos+999ytwT9GacazPB3NRvHzaDxaiTTlT0LJirXAtdc4aV99EUkaxBFuaBN1\n          om7ujGZ/jILIF9+ETz/6PBPKmicZ1v39d13VrbE11rUvX8blrSxY0ep0Q1EtRdfuVXOmuzPN+A1r\n          0l081Wo9mmm2aTuqZlvGVNfGo83nGxMTjzD6czxKxKNIROQJxYvzKBvNDGc8WueLMEiXIsHQu3US\n          RE8iYXdeQOMYj3x2kqdBhGdnN8IPOLu+PsUHB2ma03Npio7fwsATUYrff/+DQEqyoZ2p2lgfD2xM\n          1RRVV1RsTJ3J/3obcx3VdaypSn+wCS+OMhFlLYAzf4UZvgh5oQSR4vMCn6iOR7/Mr3F3mWXrdPZw\n          9HD0+vo6SasdRpBkIiZevHo4elo/HCUiFTzxAEP6cJSJb5mCrWOpjCurIMIU4Pff2NtLnPwde/uy\n          +Ww/XvEgkpusfvqd7iZxmq548qxgtSwJvEw+3yMPU4EHT5dxkim0BGaIBABkIanD6CYO2akIQ3YS\n          xHiC1ejLRuN8hR54J55fvmDhDz9fkJapE03VjYcjPtNU1dYs08L/tkVgltb3Nc6x71DBEoGHj6Yn\n          Flh00MZUyEof6/qAvHRF0xVdv1fdmWrPNKtvZKqpWqajGlYpsLU0aFiBpmFgiofw6PdTQgvWJg1F\n          aczOVxZFbXo2rVuBdBwx2BfAD3jIkjgULH5kHBC/CJYGGcwweSJBCQbwAz8XLIhYEPuBL9gCXAIR\n          SktdBmkW+L1xIhRelsQRyxIepXgS9hgn9ez4WwAAIEq2KBhkmIqE+5ANW4tE3oNRk8SwheBbLQjV\n          xr5e4jAvQdMc/MrzDNMlATzhsUl17/JFAh3DzUe+CsICl459ThyZin/lhAeuPAZJmtH8x8cgDHip\n          Vb9/IWOr1/kgFjzF1toLnWC7Rbzm/rLgRXdF7vsBLcPDt5f9xZcz/5NLznnEvwYZu5r0FhbJVyEO\n          WPMLeYvVQnKy7hLcjQ5JiJ8FLazbmmmp/3s6J93z40DhUKIkk2qG295GCSXKSq2sDi3YMixt+nB0\n          B5NTFQeG9U5V30PBtamitcWsuS0pj85P2Ic8giL5uFqAXeQIe4rf8gj8kHtEQT5JrxzGzk/G7C4L\n          wnDFI3Z5N2M/QyOXgj3mkeQSqcAr4S15FKSr2gBwHT9tlDGdsNOYljsFl7C5eGGaO2PY0UOuq5qh\n          W9qYVc9RM0JlZaPuPEnnPRj1LaQaAJpVPm0ehYyLloPRJUXpKYM4jJ+K/UC52ltAzdj5oCXOAGA1\n          QX7cMywdbMfWSYxBWUDoXADcCftIDkSMoYgfN7/cTE4m7AzMsOQr9k746fsJ+5HtjBkwwMoXwH5+\n          yj5hhXTMTmKPsznP4mjMfrom1F1gv14zrRKFOQSxcZCmOlOto6maCU3lUQQAXiaLYGJaE9VGyDOd\n          qKqpmx19Na22GG7YTZwkQQr72qOv9Th2A331lnG04PmKnc1nNVYInsBqYfFdgHA5ABKRNNwJO44i\n          qZKVq2OmNWPYQomH4zg7VbM3cQg48yDgdFV+Ttt5ag9HiwDUPdU4nqZj2VobqTmbw+13YdK3YZKD\n          2HzM2mq7Pme+WAsEtxQ7wnDJwDcuBhdqp1UwRCdreEKfXdD1YdczqREpdVLTZox2VimY6ugSUX0A\n          0fa8ITitwxjTsB1jkDN1TXF1y3mnOe8d19FMpYOsbnVIc/6J3fCnKE97auiYA2pYD2TzT2N2z/Mk\n          fmLHgFuqJ7u5niEcr8gyLaEukjjwW+hJGw7BovHmWkt3ER5JgiXDxxO/UBBRimfCLqXtl2SJTYBh\n          CYESd/zoqgS8fOw+8K2ZQ7hPD8LdUvW3UXffm6apGko3IDHbAcnobL6x445WG9uodw3+VrxKNQ2R\n          q6U9P8Reg2zJloWPK3D0HrxV4IMW6Qr/DhDxM+GPez7xcgdR05kx7K3E09JKn2UcjqZ9EJru1Bp2\n          /C0lntrW1OzBOe3wwyW74885TJV3VHiASetx7JIU+JkvKYpjd2N4tzQuOLu/BMQ5gnWesBXUXfoy\n          OBfEREQfaZb7AeFexgnpmpfhMVIhqbbLYC2jhARMRDP9OEJcu0L07OUh5mWxnAfoEAYnJf28QTO1\n          bKYgGUKqFI47nUqScYZo+03ZOAfJxlB1e5uwv3ISjoO/rS5hq22J/MruwQN8ISPJjUScbYnU49iv\n          IBIBooe7voRArjmIKWFnt3BySQyXzm5v5gzskoAiRBJ8b/ibEC0pBJDzMCxIHuKFRxlFId+CFRYn\n          tQfCGFTaBxyksojLLAVCpjqJDDbC4IkSNBJ5RveouiJ2iuiSHa9KEd3FHlyBOmMEWikmAwmZFJMz\n          aEStmUOicg8LSpxtQfEE4bOpQlBmx3Q6cvo0Zz8jSvsOH4loBMl2GPIo7sjM3pbZwBT2CeR0WktB\n          ZoiSnrDFGFLIBMDthMzHnlcHvik8KKISp+Jy1ZSw2UNBSWvSEGpSCQ/woa5pqF3kbBMqvvAmuq1O\n          DGNSj9jAZ3fwuyNCXhUi6UTS1jZk1TCiml3oDQfY7Byu1SRe1lz9OORjuqDUF37lYcnpn5ZCMbVm\n          FFvlGQwgndHoKv8ubSTFcjSB6iJI60lGab7As5Kic8+jolqfpnquwoa0JDCVwPCjjCPlvg90F9ph\n          eaJu9LwvgDjC06s6DE/e20jKaAvq9pT9KoLMW+4TVDmK3Z7O2PEwjTfljbaSi6521+E28cI91TiY\n          biBQNPQ6EVF3ArY1dRA2/TDYLHU3bJa6G7azc3Ydi9d9oNEYdnZOkTdDaHi3okDk+J50eiXzNYDn\n          Q9UJtZ0uDyqZI67xpfq9xoofrESUynKE5P50TUUjIvM0DZ4i3Mx2I22pdfY9/TeRPiw91IxekqPa\n          D0cp/rYteExV7epoN4q5hffzk+ApF9+VawTI3zuwD0QzveHs8naDPeIbLBvBExZsfvvTDJSJuBGq\n          S36xLQAkliL6XkCDofL3MHvx+AigSU61x+QAyeMvQVZIXikj9HdglpqGrkUuSeU4eTKc5tJ7ipNa\n          ORVyshVv6ioN61Tm1JDMBYztqaQajaL8KrfSTBn1uENRz9bMQUkelq+aqm7s8g3axJlU91ue4W+S\n          phRmXZCti7CGQ+HLsGGByZiXBDI6aqqwVHDdEH+7Ytv4iT7tQxq06VIcSHHUffLYKYkDU12rz/pl\n          5cCdwsz1uC0EaX2NDE4+gIBeRdpBfiCekYPYyYdxX2Q9GdytQP8vAdzDGVLdyhJahlJhm+7muBl0\n          9DHMy1pEtFMA0tTaJbROzcGYwiys2pdolmlIQQwFTPtqDtphya9m2pY2KApbc0xV3y2KYf87IIvG\n          /47ZGY/Z/7Tx/7ykxsMpwL/wqTPxCI2uRcA3Kr5eiqgIOQKrXtthWCZjGTxptjumGhA5dT9IwIDw\n          RMR2SBVEHTRp5wo8ET4eCXj12am0pColb1GczMV3JYJDAiVoFfw91f66NA9LvjW1b1cg76MoXWi6\n          aytaz1eZ3drlGf+6FL7YJ85qWFW5zMMQMfAHJN/nIkqC51REVEDaSPhTnIdxyu6vkUwkhTSqZrk3\n          IodTxjOmTzQLTEfZepiX1c9b2XWsStQlJ5mAWm1sR60i1yG0tycPYn5YUm2Wnaq3Cx4acsdup0Of\n          6j9Q8BjAf2/Bo0mvox8ue/S6fDu7dD3/MdXJf6h27T80dWeet89/HJYdT017ID+myrPhmlzVnS7S\n          /2Gg75bBKvieM2j3OTwrkj3Ywi1GrDB+UBLENIRxBFbS7QMEU0ukU9TuVVt71KODegifUihT0zF2\n          CmUf++gHJt9TY68lWIarqkq3fjHtVFLnvwFVKj93iGigjFqOYvPfxqzJxa8PTcZbpWrKUJo2dtNP\n          QML983ZvYQzpBDHVxeEAqiIsOak4TIm4KHoIInCMTCj7VuOAsABVRVhTUxaV3L9QmdUPS7Xhjgb6\n          NbL8ZzlcNbv9GrXTVdhR/hswmx8o/237+u2KX4AkI6GKBxW3IUKqfDeev7EXWeJ7FFAEj4Xxq5Ku\n          dwYFpf+uTS9+EcmS5xhXZ0crwVNsoUpCe4VA1Z0xgq+UmW3p1htMt6cQqO/N9Leahb7knROxFHBf\n          HwDsTZAR1VDwmYlk08MmrfQKCCCr9ruLx7XzMvyxbn+AjfoKTB7Xndq1BrtTpyzwuXv7KLY2nSqD\n          PVv9wKbtQKcMf9kK+M5556rvXVXTp8pvXZU2OwndMVzBNxF1HIGrDjkCGkVhzQGS2NkxkGJZ8eiJ\n          IwoV7N3FxcV7QO6BaqBCOQWpuzKN/X49XpcBsx88Vic5qiJLnHrxmsq4tUQl9wcr+ne9LFJ27GWc\n          EUIzVvfg3DILUXd5jt7sQakelqE7+Lh9OmSrU0NV3I4HsTpt+PvrKursUNWAYJvYdMyuEkxnl2W9\n          JIUkRculdppyO7Npixrx2EDVidfVkiOG4NvH64dl0/gMdR9qFq6ZSi8ustuofbhiJ0ueZZw6MkXR\n          tYqB3nxnMPtwBaton21iv8gL8kwSm1/NylMfXtW5qQ+VIPcu2/iUcvH2AbXNKbPdjD50xKzPVfaM\n          ET6VRjtlK8Id6ubvE8phibWu6+6evrLz3tQs3Vb++UY09KZUBoKiv00qrSScnPfA+T8QYJ8Fs3h3\n          pbguKg5ESxLLqvqLH52/HC8d2Mp2rIEa+1dDM9Xy1qYyonVy6TtWHUF8szpIY8iZ3PDv+coHnx/3\n          ZAO6X1DwT/i2z2k2RSlg3wN4cwzmjdrhhTyJISMd6amiTdFRHiZgWQFEekLufVBT4q1L7pcMIJCt\n          WZWpudrOYmIzZ1BIh6Xf+nD5SlVh6lzVOp2QTkT7+YTdiBBeDLu57HT77AFX0QzFtMtkzH7iyyQS\n          BfswYx+x4LeC6kRF2AS0VYcUPmIuNkGBaIbSWY6IGtdEXmVlSfGWxSqGv1kD+zEkVv4rUws4dzpo\n          TL4+WMRlAEBnbzK2PlfMXgboUrekPiBnlceXdjrxt9K/w5Jy09C2+Y7OgilTx3bf2TbCPyQZSsdy\n          zI4P+vgZ8VTYLe/aAzmGHMQ+fp7JiKydSJQEVYQdI6mFQckzop9sWYRrqLjHE2CJUHkCTYAEPlLT\n          hApK8BnYTFXVKJsU9lCo3541eA7xsPxZnxrusC6bho78rNsM7biJ+6rm0Il43KG6eFmZGLN2deMq\n          T+Jn/srZ6Zjdx0WMq/N2RePA4LZXnyD4F4hqAf7O8JT3ixjE+oCjUuKpuUkwDtVi48Bzy7rr7qgt\n          qXT2ossoxj7eH2it1ry/7ap7nuAttx1HXp4kxOBYNPfa1YmKxjsnIj9+uD8mtui7kjfaGm3vUy3b\n          bpO/KU6ZbZTHexFLc7+ojt3UAQYS1PLcAgUY8nx2U2XfvJNQ9jCVi38o8ukzeuUkKdqF+fq5Sggk\n          IdLUICv65XjKWEmw9eFCVd3bRN6tUId16jXEDT2z3rQd9YlmT+oRrcajvketBjhxbzhxHb9uaiwM\n          0yIqgrxRg5eh3aae0CgUXF47QPQ2uhhEUgDNux40lRwcdVwSeQwrWyZx/rRkcSQGim29Eka/XanP\n          mMSqkqKmVkcB/kLB2Tis3DDV7AHn1g3mXdO0rd7RXLNz9uJqU0duS3M6dIiuKThflTlp0gojynbY\n          U1jE32B9VV+q++5Ox+/1D4YaM0YbqirEsk9WPcWhKB6W3hu2jJPfRtHGVaXr6szOCa2bU3bnJXmW\n          dc83Tweoth7HbuDZfslAIezmJ1BbkeQvpNIyAviGsA3a/utku5hWk1CFMXS+jIuzJFgv43S93FZS\n          k44MYp/VkUFbl0WU6V84SGUcVgUweyUx/AHLTDTEDtT5o5NvtjvJFiC/qTb51omLOx2SqzP2WYT0\n          8mg3Kh4IJ+px7Opsxo43ddr6DaRNO2P3qdhqmuySl9IgqqdXBseSP+hkJ1sg4CAioWEUIRODPSb8\n          SVZrx2X5WPoFCLX5cOl+4pVoGo4wls1xU8SJ3q4HE+x0wj7mSSlamau4UwSFdWXMUsugcCge6Uwb\n          lOthhQRXs3bEI5pl8N5rckanwHl2W1Xd99Vymto8tXGxG8j0Oztr1+9nVDGmM1tB9EInaZ86pftg\n          cwQCMUhtRZsDdWWNwC8iOsReNt5xIVnFzaXuoUV6pQAfgX/qkGNn5aDv6elgNRCrklBt6uys9+z1\n          84dVCwyjn/800bvq8l7rXe+kPZ+P2c/4BDpMN9pzuLoexz5L977wYu+ZnR3DRwSIlWSn/AVutoy8\n          eLc4POf0Nk0nQnvL+ZMV0rvY2dbpBh0JEm234jijbLkPHoveC/Jh2b5lW72iWjuWcifV/V2R1BX7\n          KX/OC+CwL5qqx7ErSpWgffj3IpM5Ezvf2Xg/2WrXYuZxQkHPqqBuVcJXcZqnXaBrg4LcpJ/5p5Ig\n          5PfK0xJh/JTw9bIVNI+b5o1uX7TOUZYiHbei7k7QvXX4C9EUwVUxmv2jsVT1Evf2G9iUAvJEfjy9\n          iy1/6YgfM+MkQJyyWZpe+g559JSX4hXk0aHez/L90/7b53Sjef28fPG8ep384WjtPz4cNS9wH3df\n          4J7g7mjz7nn1MjdfN0d+5PzR7jfjyRjAib7SmoOb8i331ov7P/DA1Zvju5/14egxD0NaebLMVuH2\n          Y9Oth6Pevf+/B/7vIpwGqwB6hIxOgR55z/XXCPhiHctzXbu/3ELd+eUW6r2mzyx7ZrgDX25hm5Zj\n          ueV79zCoBDM1ejG6fuv+jxHgWSERpR9/AL9diI3+pA/IFy1DKL/eoHVBfv3F8HcL1N9c0Lyxnba/\n          baM24Or7M/7ofZHGj381Aj6BhzLzppRcCXyy9ZK8yZz7+weRT+LkqbXr7a9SqF+twqdi9Yu7u1ta\n          U0VKrjiaLLNplm0opqu5oxKDqNInUEKlWOVjg+d5KLe1mU1aXQ2q08vAa43crE1qBPy/YlCJdoPK\n          W3j8+X9fE4SwoEUAAA==\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Headers:\n          - X-Requested-With, Accept, Accept-Encoding, Accept-Charset, Accept-Language,\n            Accept-Ranges, Cache-Control\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - Link\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Length:\n          - \"5257\"\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Tue, 23 Sep 2025 23:00:19 GMT\n        Server:\n          - Jetty(9.4.40.v20210413)\n        Vary:\n          - Accept-Encoding\n        permissions-policy:\n          - interest-cohort=()\n        x-api-pool:\n          - plus\n        x-rate-limit-interval:\n          - 1s\n        x-rate-limit-limit:\n          - \"150\"\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: null\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.crossref.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.crossref.org/works/10.1007%2Fs40278-023-41815-2?mailto=example@papercrow.ai\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/8VW227jNhD9FULPpm6Rb3prnS4QINkFkrRFGwUFLY1txhQpkJQd1/C/d0j5tmnW\n          CBZoN3BgmTMazhzOOcNtYCyzrQnyQC2DXlCDMWwO1G4awLW10uerK9CGK4mGJIzD+GQJ8m3AZQWv\n          ULnHilmgDdMW4z49pXF61Rv00uz5udeZLK9ddGeg8YCm2WOc5ckQP39iTGfFrOomyJPBaNgfodsw\n          zoa7XqBhBhpkCbRUrbTo0Auadiq4WYDGiA+N5nIOmjyU3LkRJivyc2u4xDzJHVSckdvbCW7CjWld\n          Dgk+C16CNPjraevg0PY7a4hz/3mvhkE2it0f1lAqaUHaMzBtVeMrFQi2oVzSim1wz7gX/Hp/i9aF\n          tY3Ji6iI1ut1aPYVSjw1DWGp6iKaN0WkwQDTJcJgisjCq6VYOoayjNZc4ivBrvdjqlsp/X9U93za\n          u1I149KXuX96clatjKmZXlKMZjUvrc9vxoQBTNwslLbUhcA3QCMCVriWCO6BeVdDfgdYik2Asa6/\n          3LjeicMkjodFZLI4HY6oAytLRkmfpg6kjkIvqsVyBEWseYkRXSKAEF8gytU3j+HqMRnlWZqn4/eO\n          IesPs3F3DI0nZZBkfYr/6GswjdItTRwMyCPPAXokVEWnmwOpYhd6X/1EyRUTYEoHLJOWU8O0Qc8V\n          TWkjGCJaRLyuWwl0LtS0FYg3pt9gZP56Agm3WynR+nKS8SD12lFPPWvTsTMfeFxRJTEIXGzTcy3w\n          vF3CBiN59P+a3DtWV4pTZgxo64tDa3kqvZXYAm3pugwPIrgGMWeVop9c66GO/U3uegQsYSIkj+64\n          aiyfqBmZfPnt5pomY7LmdkHKM3BIBwbhkjTMovpY0zkt2lppJogHSVUIi9emDaHkcaEBXBQDZWv5\n          Cp+ZAeNVS8OKw9rtaRdABLegO1KQXyQWXkPFKnS9wR9lyZVhhvxB7jjWOOVKqDkq3QRh5CUjWVzI\n          nPTjIe0ngx75rEIydl8rgoimIflpxbhgUwFkplWdE2RmTgp5oqYBXpeh0vMiCr5q/mRQRC+hs0KI\n          sXAq4CceH9n4ASopzefcEeTghWuCyXnbdTBIL9By6U/5rWY4w1E0OrnYi0ARNdWsiC5QNESH4CQa\n          e7qypsFxwFyWPkTwbUnjbrnC5jp7x6m5k6czzf1AznttuJhuEc1aIVzwcGFr8e/MnamI3tj+u5x/\n          OM6G19i1mlvUrQWUy8MUqKBRhn+/wI7z9CpPRu8K7CgZjzqBNaXS4O8fOE322rpF1eM4YTbu8QMQ\n          XpofO7dHOz1S5xMgLF4YsOqKVOCmiAEnN1P8doJJ1OtmDpIYpxMeJTJTQqg1bok6MqPIcRCkNZCT\n          K680KDKNctg8H+bfGQn9Denyde5chc3Zleww8/aXrO1Xt62P6jyGx/gMW95dB1AcKa8cEh4hl/Fb\n          hFHwO426PJc13kS6Ftpi/JuHh88uapIMxzSN+0nQlS73jYqigxLfJX90OQ53EFBarVBlfevhgb3g\n          Qoffsc7LEO52/wBSOnixhAsAAA==\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Headers:\n          - X-Requested-With, Accept, Accept-Encoding, Accept-Charset, Accept-Language,\n            Accept-Ranges, Cache-Control\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - Link\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Length:\n          - \"1159\"\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Tue, 23 Sep 2025 23:00:19 GMT\n        Server:\n          - Jetty(9.4.40.v20210413)\n        Vary:\n          - Accept-Encoding\n        permissions-policy:\n          - interest-cohort=()\n        x-api-pool:\n          - plus\n        x-rate-limit-interval:\n          - 1s\n        x-rate-limit-limit:\n          - \"150\"\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: null\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.crossref.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.crossref.org/works/10.48550%2Farxiv.2312.07559?mailto=example@papercrow.ai\n    response:\n      body:\n        string: Resource not found.\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Headers:\n          - X-Requested-With, Accept, Accept-Encoding, Accept-Charset, Accept-Language,\n            Accept-Ranges, Cache-Control\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - Link\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Type:\n          - text/plain\n        Date:\n          - Tue, 23 Sep 2025 23:00:19 GMT\n        Server:\n          - Jetty(9.4.40.v20210413)\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        permissions-policy:\n          - interest-cohort=()\n        x-api-pool:\n          - plus\n        x-rate-limit-interval:\n          - 1s\n        x-rate-limit-limit:\n          - \"150\"\n      status:\n        code: 404\n        message: Not Found\n  - request:\n      body: null\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.crossref.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.crossref.org/works/10.1007%2Fs40278-023-41815-2/transform/application/x-bibtex\n    response:\n      body:\n        string:\n          \" @article{2023, volume={1962}, ISSN={1179-2051}, url={http://dx.doi.org/10.1007/s40278-023-41815-2},\n          DOI={10.1007/s40278-023-41815-2}, number={1}, journal={Reactions Weekly},\n          publisher={Springer Science and Business Media LLC}, year={2023}, month=jun,\n          pages={145\\u2013145} }\\n\"\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Headers:\n          - X-Requested-With, Accept, Accept-Encoding, Accept-Charset, Accept-Language,\n            Accept-Ranges, Cache-Control\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - Link\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Date:\n          - Tue, 23 Sep 2025 23:00:19 GMT\n        Server:\n          - Jetty(9.4.40.v20210413)\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        permissions-policy:\n          - interest-cohort=()\n        x-api-pool:\n          - plus\n        x-rate-limit-interval:\n          - 1s\n        x-rate-limit-limit:\n          - \"150\"\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: null\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.crossref.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.crossref.org/works/10.1038%2Fs42256-024-00832-8/transform/application/x-bibtex\n    response:\n      body:\n        string:\n          \" @article{M_Bran_2024, title={Augmenting large language models with\n          chemistry tools}, volume={6}, ISSN={2522-5839}, url={http://dx.doi.org/10.1038/s42256-024-00832-8},\n          DOI={10.1038/s42256-024-00832-8}, number={5}, journal={Nature Machine Intelligence},\n          publisher={Springer Science and Business Media LLC}, author={M. Bran, Andres\n          and Cox, Sam and Schilter, Oliver and Baldassari, Carlo and White, Andrew\n          D. and Schwaller, Philippe}, year={2024}, month=may, pages={525\\u2013535}\n          }\\n\"\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Headers:\n          - X-Requested-With, Accept, Accept-Encoding, Accept-Charset, Accept-Language,\n            Accept-Ranges, Cache-Control\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - Link\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Date:\n          - Tue, 23 Sep 2025 23:00:19 GMT\n        Server:\n          - Jetty(9.4.40.v20210413)\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        permissions-policy:\n          - interest-cohort=()\n        x-api-pool:\n          - plus\n        x-rate-limit-interval:\n          - 1s\n        x-rate-limit-limit:\n          - \"150\"\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: null\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.crossref.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.crossref.org/works/10.1063%2F1.4938384/transform/application/x-bibtex\n    response:\n      body:\n        string:\n          \" @article{Skarlinski_2015, title={Effect of native oxide layers on\n          copper thin-film tensile properties: A reactive molecular dynamics study},\n          volume={118}, ISSN={1089-7550}, url={http://dx.doi.org/10.1063/1.4938384},\n          DOI={10.1063/1.4938384}, number={23}, journal={Journal of Applied Physics},\n          publisher={AIP Publishing}, author={Skarlinski, Michael D. and Quesnel, David\n          J.}, year={2015}, month=dec }\n\n          \"\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Headers:\n          - X-Requested-With, Accept, Accept-Encoding, Accept-Charset, Accept-Language,\n            Accept-Ranges, Cache-Control\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - Link\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Date:\n          - Tue, 23 Sep 2025 23:00:19 GMT\n        Server:\n          - Jetty(9.4.40.v20210413)\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        permissions-policy:\n          - interest-cohort=()\n        x-api-pool:\n          - plus\n        x-rate-limit-interval:\n          - 1s\n        x-rate-limit-limit:\n          - \"150\"\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: null\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.crossref.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.crossref.org/works/10.1101%2F2024.04.01.587366/transform/application/x-bibtex\n    response:\n      body:\n        string:\n          \" @article{Herger_2024, title={High-throughput screening of human genetic\n          variants by pooled prime editing}, url={http://dx.doi.org/10.1101/2024.04.01.587366},\n          DOI={10.1101/2024.04.01.587366}, publisher={Cold Spring Harbor Laboratory},\n          author={Herger, Michael and Kajba, Christina M. and Buckley, Megan and Cunha,\n          Ana and Strom, Molly and Findlay, Gregory M.}, year={2024}, month=apr }\n\n          \"\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Headers:\n          - X-Requested-With, Accept, Accept-Encoding, Accept-Charset, Accept-Language,\n            Accept-Ranges, Cache-Control\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - Link\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Date:\n          - Tue, 23 Sep 2025 23:00:19 GMT\n        Server:\n          - Jetty(9.4.40.v20210413)\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        permissions-policy:\n          - interest-cohort=()\n        x-api-pool:\n          - plus\n        x-rate-limit-interval:\n          - 1s\n        x-rate-limit-limit:\n          - \"150\"\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: null\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.crossref.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.crossref.org/works/10.1023%2Fa:1007154515475/transform/application/x-bibtex\n    response:\n      body:\n        string:\n          \" @article{Adak_2001, title={An essential role of active site arginine\n          residue in iodide binding and histidine residue in electron transfer for iodide\n          oxidation by horseradish peroxidase}, volume={218}, ISSN={1573-4919}, url={http://dx.doi.org/10.1023/a:1007154515475},\n          DOI={10.1023/a:1007154515475}, number={1\\u20132}, journal={Molecular and Cellular\n          Biochemistry}, publisher={Springer Science and Business Media LLC}, author={Adak,\n          Subrata and Bandyopadhyay, Debashis and Bandyopadhyay, Uday and Banerjee,\n          Ranajit K.}, year={2001}, month=feb, pages={1\\u201311} }\\n\"\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Headers:\n          - X-Requested-With, Accept, Accept-Encoding, Accept-Charset, Accept-Language,\n            Accept-Ranges, Cache-Control\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - Link\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Date:\n          - Tue, 23 Sep 2025 23:00:19 GMT\n        Server:\n          - Jetty(9.4.40.v20210413)\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        permissions-policy:\n          - interest-cohort=()\n        x-api-pool:\n          - plus\n        x-rate-limit-interval:\n          - 1s\n        x-rate-limit-limit:\n          - \"150\"\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\nversion: 1\n"
  },
  {
    "path": "tests/cassettes/test_bulk_title_search.yaml",
    "content": "interactions:\n  - request:\n      body: null\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.crossref.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.crossref.org/works?mailto=example@papercrow.ai&query.title=PaperQA:+Retrieval-Augmented+Generative+Agent+for+Scientific+Research&rows=1\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/9VbjW/bOJb/VwgDc7sLWI4+LctY7CJx2k46SRokmSl6TXGgJdpmI4k6UUrqFvnf\n          9z1SsqVYTuXO3GAumKltiaTe+73vR+rbQBa0KOVgOhD3g+EgYVLSJTOKdcbg2qPI742Yy6Jx64Hl\n          kosU7lojc2Ru7wym3wYLGrICVvv2NBwUoqCxkTNZxnjJtj3L8e3hgBcsgd8fvw14GrEvLMKJES2Y\n          kdEcR378aJu2N/SHjvnp01DfKniCBOENw/QNx7y1rKnnTD3rv4ECvAuMJNlgavmeM/HHrmONvWA4\n          2FLrjFxrZA+AsJwtWM7SkBmhKNNiMHUnw0FWzoHRFcth6LsvC5FH5NeUq+nFmlwBG5L8/d2vV/+A\n          x3EpS6TGgu8xD1kqmeIHSMiLTm7coT20rQ5uXMO0Ddu6Nc2p+m+HG3Pi+s7YxD8gPRRpwdKiIYQH\n          kcOUiMV0bfDUiOhaaoZ+vT6H26uiyOT07ujuKMwZLYChUCSJSOVI5Mu7o4p6eXc0X98duSPz7mjw\n          BFQuShBNrpg6fXeGrJojyzGd4O7IUrSYgQ2PTani4xIWFimNyTmf5zRfE7EgFyziIU8ZEie4QaVk\n          ecEiY76GCVuwhwP6SHNQgY+Da9M6v4CFJ5MxXNa/LNdx3QEQxCOtMdFeWnhUay1SDOvueeLTp6fh\n          Hq7Gljnp4GoGiLOcgE6Q4+iBpsDWktzmNJVxPeQm5KhQsj+3v55bt9emaU185zv8VVT9AfzBX5fU\n          zlJZ8KIsmETB/cxoXKy+y8iLAjEPFMinrWZHIqE8VUZUffuId3MhZULBG4EhFjkPC6X9CxpL9rQ1\n          3sjIcp7uM0Fr6H4CcAZ0DkvQEIYN/vmZFnIK3MfsX8fV5X/eHTWu3qWk/aenSBbu3trc1VPfzT+z\n          EE3uOytupmX/uhWElgUwXjAiUacKvuAhCWPKEwJGj7+U2EgpUQuvyjkYGqk5kqP6UVkH4dWtTtL7\n          c3UBtOUcgCc0jcDMi5WIZH8O3zMSsQcWiwzonsX8t1fXQ1iJsBTURRjw0WR8phiHMVvG5VpCACHF\n          ihYkhpVyCD2S5Ay0gj1AwKHlMkGDjUjBwlXK/7eE28UGV1gmjtf1eAZfYBGaFoAxT/EmKZC7LaRD\n          wr6obyQD9QWPBmMlPgDtfahAKCUDehi5Opu9I4sczAsDJz5Ullkm8oKA64CoAyZG6I5cRwQwATwF\n          US4axYlwSJbMY4YWWaxyBupQoEaLhQFPMkCvAUaWAQI0T1ETEgExQDEKi0rJF8BjZeBqkYqSYUWH\n          JjxlJbAWKwpg2ZSAFQLbZYhUzATgDhMoDHsks3e/nZ22JQEmRiUD5EQCZqf00fIUCCDGEOiJSJSX\n          S80lqEuIA2nK4fp8TYIxSWhaKmlIEEKoOY9ITOfwM9orEC16xoHgvANgRsNVA1iQTc2KWh089WsU\n          5t8pUV4j/I6dVUz+Q6kQeDBIA7TW3pW2aQUStQIiA7ASMsJTkuUY+AoEQzEiR+Q1T5HLIXlkCiua\n          b1Rfywv55BBOcD7qUYsAkJ0V1BgucpGQMYm4ZEAV0S4StFB7A2sS3JWmSc2xO9lxDbUawzW1ylsE\n          H2I1cGEiGe/CQswBUXCV1p/gRq51XtjfcZxpbNDGyw0yCuIN5nANlKwELiEFSTcKXEENeoEWH6FC\n          Q2qKxvXaAumLXBmIOQrsIVnx5SqG/5UA1fMWKIlwrQ2RdToabXsjcovja8NVF4koi0pBpNZMyHn5\n          A49A73ctWk8B2wAHAHITMeozT9EtgLCV1JyfUFaW9VOtKzULI3IB/wpQHdAzbcqVpj2CpUDyUuYN\n          TesCBVAMuayA9YOR+ZNKeWoF2nI+JGN/5Oq7tSesTBhma88ydka2HvFcROiBZKYDY7z+EzRtJtIw\n          LpGx/spWoROxRDlEirkRRxuiObirTGCqgk6pODBed2mPXn/JdZhagT9HJ4OyfVSpGIpjry8ELdCG\n          Dm6mLMoc40QZ4VogewLJJqSpKhYKsihz5TKBl0Ixs1m0LHgMVU5fWUAut00vzcDBWwmnENHTuyMh\n          KAMPgmWMTv4+g+alyDAEzzDGeqAKc/sLJXtvoWTfmhZUN1AXdRRK3njsBr4ulCQ8NcSpM8wcITSo\n          ss3YlH6YhW7KP1wJNEIVIbWASENALwkWk3dQ7gX/sgUEnvUAxqtI9zHzLSFJ0tXUu+vZ2WmrLhN5\n          yCNdjWHmbGD2bFiB7xmW7dvVbHx+iKAZaniV+Q4HSzAirAJ/pgJGLkAMMSbX57yEn5JB7pMqFBY8\n          V0U8BW8Wc004klOVAjfhSogYFW0GXqNE5zcEf5IWyG9ObtBRNcvhxs0huXxLTN90nSGOQLzUcFkV\n          IjWFxzFvUngjclHKVZtKGkVcpyz7ST1lqC4omWaVCf4MAZ9z2ibzEjKXD5CLwbcPBIoT2++mspdY\n          HMNyrYnhWKbTUyxvRR6BL3/T5PwSVFbV7H8JxmtKX8X8KzhqVfhtSL2CguuvQmhPw3EdkJAXTPye\n          EjphoOy0yfRZlNL17+X6hIsEGVfVtUoPgQz5J2FgjycWeBDH6onBBx6XTQRe03T51wRgY1dUNZYa\n          ipr+XoKPsyzGyuRqtZZAqUpi6mtQ8q7YH8sBXEzbHlt58P9PLFzQfFlCJCxaojhhEO3z6HBeNl0o\n          1YQqoaAil1Cdcp0z/gmGYxmBYwbGxDnAcBZtKV6x3285VyIrdV+xasVtmotDqGd5HAMWkCLCZ+1a\n          O4AYey/LbrYq01XZ8nvv/wDa/w+s/hPuLyRz1Ze3VWd42+wTaYwd5pca7s12v25YVr17XOmeravk\n          0nRM3zbdACp6+GH+T5XFGidWZyM03CaVKrOCRy/VhoClWtFd2TGoXPjF9HC/pMqEjSrpHLyCelDV\n          UDTLcsoljaeqTSQyXTI8cPY4xNZMyLICC8dNi0nXWlBPQV0CtSUQkUa0mX3abiP9HLwRcSQLxlFn\n          1zBFMW9hqKyT9Jqkt+Q4Qf2qxEiOpRThADWoxu/U6gegfRCAp5bnuLsIgke5O1reUxp4dgeA57yY\n          CQBxioUzliGqazPHohlTWuxcQTwkUOMwKLWgSGpC5AZNiGZg9E10VCXzHJ3LEp4O1cAxOAVJrlFR\n          AZnNGhu7vDwX/UByWtD2RNY9CNlxG1VncnckXcsLLKirwP1ZNqS3fge2x1V5i2VQzpjqNTZBhdpH\n          9dzllISA/iMjKxZnRIOhKlqeZLl4YFC60lRiSyIN15Xewo2oDPlclZ//bilus24C3wTYLFk+V1sP\n          3xEOLVBzW4ja/RD1DkLUtiZtTE1L2Tod2YE7skf6/nM8Z1A45RR7IVW7E2pwbCVgF7TIRQpcYs+J\n          VcW96ketSai84qZgry2+hVjQsvUzQdOUR1w2ATO9Lls/vjj+Ef0bH6Z/Tgssa2zfHYUi5iOgyh85\n          zsgaqSE7+pfKR0gy0uWWe+zoYxySurV1n4rHmEVLZqDFa1CxtcZloVsmm22AJlyO00TrlCUpy43X\n          UJImtOUAzC73qKtkcg5klbg73kSvZ2DxD0LP99txxQr8Kq6MLmDdLsP95Rksid6pUT0mtNBG23nB\n          U4QNgVZKd/Hq9Pzs8lUTLqulXDcpg5CV94Hq+5HE6wfY5DDjdJ4BNhmDvoWe6XovROANVNqBTzd7\n          KZtucB2qVTO23ZWTakfAwWEp0y033E5BoIhQnbeIQ6KEjciWJlpmE9oTyOxEIlq4jrtUEDJjMgNv\n          +iOmG/ye0GGi5cbhyA3Gpo27B+MORLEVDo5f5IXaGIGIAd4/Egn/urOzowsVtk8EdKupf1O7LXXz\n          uOX87CaGv7A0ZdF6i6EVBEEXhrAwYhhxESsYW2y7qpG3zZNaecLPYC4sFo/ynvdMJM3dJ0zMoPWE\n          SfMJtytM83subu0u7utMahssW2r2HpJ7len0Wd3eXT1or201176C+MZY1nNxnfv0Gek+V0zPnXRa\n          85csFnltsjFPsNmN2zeYgEAtsN00VfGDkjLlC642jL8UuAmNn9VocFkq52g4whaO11AXsXgH5x0v\n          OIIKPFyNyDk+erTJGfcgeN5XqbxdyYytFjX2D0t9/IzC526qoMt1z6X8lpPyba9v9XWg0/e8ttN3\n          wOnPk88jx7ZG+NSRHvFcYd6vuNozrrxSvYOCaSs4JaVFc9w0qX3Uv6fba9ezW5iAZXmRl0kmt3fE\n          HGh+qA/Z4KLrVgLSFvkJECXa4bRLkU4u3va2l8O8PNQEvqoFG67eAvw+jz7PMUsDCDdDdry9wGNN\n          1f54K1fT+1V6p53qpG2h9uoxNCgTbVQFLTuzxi2XDiVCKJaqUfly/v+26kJUCceugVi213bsrVLj\n          g25+9qlsOzy6E+y4gi0LK1pAVdpz8Q6PbrWjRSsefeBxQr/2XNt+ybJ/Kb/29D62dt1aZK3If5WL\n          OcWqDlNwcHbqiA2kAa/rxsWUnFzYngr8J2wt0qil+C3OrvFUQiFFT7dlux3Aqbpni1zL8N73F3iH\n          t/V9FQ/2YSnApte05/LjH0nl7MMKCaedzKm0WFqOY48NsHbDNCeO8bWrDINcNs9KFUc3299YmG7K\n          WZGvt52o5nGVUCVYD1SGZUzzRreq3sQe7NkuHRzHNMl5S3RdqfDG4m8YVCTYcewwTDcIdlzHtp6h\n          eS7Koq/eT1qCCnrOOtAdu6oNva+VSKkZWF2e+PrVzFDNmWnj/JcuifFcV6kPu9AU6ryqQSvS7bEE\n          IlfqzEhB5b1y1HWfZ39vprLP76dAewvBvSlqX8N0OjyxrQPIXoHT+zXt6VKcDl/seC11MlvB6uey\n          P+kdubWvzvvuQeVSLEvG854+xemdXTuHtRPn9NEce7sKWjdeIe+qRzxX0Quucu9wxRKVImQU3UnV\n          zHl29FE1c/WJz5abqDzBNmFm9FkzotNTnFbU9QblsI7gnK5N33kZlGrEbs2ifGETGN1OgCQUO/Z4\n          TpU2ml41SMoh3/x2oUy860ToM9RaJWa1XdUuQF/EbE/2oc+b9AH0h2Kcc1iMa/tNy/XujhzXm/ie\n          2wH8qTpCaWBTQZ3wicF0S1inOoyXoWukWmPRH863O1wpbiXA52YGiCrU+W8rz28C9eb7+evx7EK/\n          XFCdxal2Ads9M6cncIfVT8dWq2nmQ1Zwd3Q8u3o7gwgQ4IEkx3AMPaqr4fPI4tiYlzwudpu12MgB\n          irEr9qzVE1XHDttNMbuF2zUUaJBGyGaFhCR14ndF3pJZXM67Mmjf2hFAw4n0bLdAlv+SMQi5Clc8\n          Fg/9VnM7opfVrlC8dimULpOe/t/tCl0vRJf3Il70XLkjcNmO90LMPec9463rdCztvlCzvcVTz8zN\n          H1jc+xluy57cnrMOiweu/awJja7Im9iu5Y3UR+cGUZng/j8YxhIdk7aR9qnns+s9mxptYT6HZZut\n          2C/6HUjQyM262tZ4Vt1tOuUniq4rFbT0yffLMle1/3/VHgsyySk5Jm9K1UQRUOnJYjNjsLdJdcHi\n          dH3fUyDjDlUxx/tV5U2ZFX1tx++wy9bKLbKrw3J9Fp4M6jeeQMIsr8H9iFtxZ8fkHSQ9eKy0Diyw\n          nmragRTv1RmG56/20ZBGmDOMRJmNQpG0DuRS9coaq8/fGlm0gIxEcHxZa+/xXVDTMbh/3zc3l0Yw\n          cbB9T6s63UvxfJHu7NwdtUds31GkCVzmeDUCk2lMgXtynUb1L4T7MN6aPPnAUYuBwHTtsfNHMKBf\n          svyLclCmVfLCoh8gniccqnJerA3IO8N7TF5QOSOWCcn3n9J2hn73IW3HMP1b25y6wdR2dg9pBxPX\n          9cZOdUgbX1wYTO3JyLHtyQSP6tTntr8NspwnNF/j1x9BtI+O+2PLtqHweXqq3undx2395uDmKJFs\n          vjpce9IqmLTT20NeTXzafWsXmNCn1F4+a392c3OJDsT2fNewPahYPymW0kpJwGlU2qJe08gFJGcY\n          OCCq6MZ5PQ1l3zhgVagXojtJBqIVJpvR33vrstL0tKxOc9XU4yPVO+FGBr5QO1prOIDYpqWv3qo2\n          1Lvig6mJJ9SwfWQULMfXyNMyjp+env4D5RJQ0Mk+AAA=\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Headers:\n          - X-Requested-With, Accept, Accept-Encoding, Accept-Charset, Accept-Language,\n            Accept-Ranges, Cache-Control\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - Link\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Length:\n          - \"4535\"\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Tue, 23 Sep 2025 23:00:21 GMT\n        Server:\n          - Jetty(9.4.40.v20210413)\n        Vary:\n          - Accept-Encoding\n        permissions-policy:\n          - interest-cohort=()\n        x-api-pool:\n          - plus\n        x-rate-limit-interval:\n          - 1s\n        x-rate-limit-limit:\n          - \"150\"\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: null\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.semanticscholar.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.semanticscholar.org/graph/v1/paper/search/match?query=Augmenting+large+language+models+with+chemistry+tools&fields=authors,citationCount,citationStyles,externalIds,influentialCitationCount,isOpenAccess,journal,openAccessPdf,publicationDate,publicationTypes,title,url,venue,year\n    response:\n      body:\n        string:\n          '{\"data\": [{\"paperId\": \"354dcdebf3f8b5feeed5c62090e0bc1f0c28db06\", \"externalIds\":\n          {\"DBLP\": \"journals/natmi/BranCSBWS24\", \"ArXiv\": \"2304.05376\", \"PubMedCentral\":\n          \"11116106\", \"DOI\": \"10.1038/s42256-024-00832-8\", \"CorpusId\": 258059792, \"PubMed\":\n          \"38799228\"}, \"url\": \"https://www.semanticscholar.org/paper/354dcdebf3f8b5feeed5c62090e0bc1f0c28db06\",\n          \"title\": \"Augmenting large language models with chemistry tools\", \"venue\":\n          \"Nat. Mac. Intell.\", \"year\": 2023, \"citationCount\": 500, \"influentialCitationCount\":\n          20, \"isOpenAccess\": true, \"openAccessPdf\": {\"url\": \"https://www.nature.com/articles/s42256-024-00832-8.pdf\",\n          \"status\": \"HYBRID\", \"license\": \"CCBY\"}, \"publicationTypes\": [\"JournalArticle\"],\n          \"publicationDate\": \"2023-04-11\", \"journal\": {\"name\": \"Nature Machine Intelligence\",\n          \"pages\": \"525 - 535\", \"volume\": \"6\"}, \"citationStyles\": {\"bibtex\": \"@Article{Bran2023AugmentingLL,\\n\n          author = {Andr\\u00e9s M Bran and Sam Cox and Oliver Schilter and Carlo Baldassari\n          and Andrew D. White and P. Schwaller},\\n booktitle = {Nat. Mac. Intell.},\\n\n          journal = {Nature Machine Intelligence},\\n pages = {525 - 535},\\n title =\n          {Augmenting large language models with chemistry tools},\\n volume = {6},\\n\n          year = {2023}\\n}\\n\"}, \"authors\": [{\"authorId\": \"2216007369\", \"name\": \"Andr\\u00e9s\n          M Bran\"}, {\"authorId\": \"2161337138\", \"name\": \"Sam Cox\"}, {\"authorId\": \"1820929773\",\n          \"name\": \"Oliver Schilter\"}, {\"authorId\": \"2251414370\", \"name\": \"Carlo Baldassari\"},\n          {\"authorId\": \"2150199535\", \"name\": \"Andrew D. White\"}, {\"authorId\": \"1379965853\",\n          \"name\": \"P. Schwaller\"}], \"matchScore\": 174.51831}]}\n\n          '\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Length:\n          - \"1570\"\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Tue, 23 Sep 2025 23:00:21 GMT\n        Via:\n          - 1.1 1401c4844b3ea759244fef5091fc307a.cloudfront.net (CloudFront)\n        X-Amz-Cf-Id:\n          - JWjKQBS_yooC_GGck3WFK6K0Z3zTK1u6tPyCIfugtolcOkmE2tnXBw==\n        X-Amz-Cf-Pop:\n          - SFO53-P7\n        X-Cache:\n          - Miss from cloudfront\n        x-amz-apigw-id:\n          - RYL00E6WvHcEDew=\n        x-amzn-Remapped-Connection:\n          - keep-alive\n        x-amzn-Remapped-Content-Length:\n          - \"1570\"\n        x-amzn-Remapped-Date:\n          - Tue, 23 Sep 2025 23:00:21 GMT\n        x-amzn-Remapped-Server:\n          - gunicorn\n        x-amzn-RequestId:\n          - 672a73ae-c97b-4009-aec1-0e5f73928d05\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: null\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.semanticscholar.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.semanticscholar.org/graph/v1/paper/search/match?query=Effect+of+native+oxide+layers+on+copper+thin-film+tensile+properties:+A+reactive+molecular+dynamics+study&fields=authors,citationCount,citationStyles,externalIds,influentialCitationCount,isOpenAccess,journal,openAccessPdf,publicationDate,publicationTypes,title,url,venue,year\n    response:\n      body:\n        string:\n          '{\"data\": [{\"paperId\": \"4187800ac995ae172c88b83f8c2c4da990d02934\", \"externalIds\":\n          {\"MAG\": \"2277923667\", \"DOI\": \"10.1063/1.4938384\", \"CorpusId\": 124514389},\n          \"url\": \"https://www.semanticscholar.org/paper/4187800ac995ae172c88b83f8c2c4da990d02934\",\n          \"title\": \"Effect of native oxide layers on copper thin-film tensile properties:\n          A reactive molecular dynamics study\", \"venue\": \"\", \"year\": 2015, \"citationCount\":\n          9, \"influentialCitationCount\": 0, \"isOpenAccess\": false, \"openAccessPdf\":\n          {\"url\": \"\", \"status\": \"CLOSED\", \"license\": null}, \"publicationTypes\": null,\n          \"publicationDate\": \"2015-12-21\", \"journal\": {\"name\": \"Journal of Applied Physics\",\n          \"pages\": \"235306\", \"volume\": \"118\"}, \"citationStyles\": {\"bibtex\": \"@Article{Skarlinski2015EffectON,\\n\n          author = {Michael Skarlinski and D. Quesnel},\\n journal = {Journal of Applied\n          Physics},\\n pages = {235306},\\n title = {Effect of native oxide layers on\n          copper thin-film tensile properties: A reactive molecular dynamics study},\\n\n          volume = {118},\\n year = {2015}\\n}\\n\"}, \"authors\": [{\"authorId\": \"9821934\",\n          \"name\": \"Michael Skarlinski\"}, {\"authorId\": \"37723150\", \"name\": \"D. Quesnel\"}],\n          \"matchScore\": 284.6143}]}\n\n          '\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Length:\n          - \"1152\"\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Tue, 23 Sep 2025 23:00:21 GMT\n        Via:\n          - 1.1 6b175795d4c4b1909e08459648cd6214.cloudfront.net (CloudFront)\n        X-Amz-Cf-Id:\n          - A0dyLB5IR-4g2K1cP_XD_UV0yNSk4tYubKNPQE55fiMbHg7GJqt6ZA==\n        X-Amz-Cf-Pop:\n          - SFO53-P7\n        X-Cache:\n          - Miss from cloudfront\n        x-amz-apigw-id:\n          - RYL00HQ7vHcEMVA=\n        x-amzn-Remapped-Connection:\n          - keep-alive\n        x-amzn-Remapped-Content-Length:\n          - \"1152\"\n        x-amzn-Remapped-Date:\n          - Tue, 23 Sep 2025 23:00:21 GMT\n        x-amzn-Remapped-Server:\n          - gunicorn\n        x-amzn-RequestId:\n          - 922ce141-f278-4ad0-be11-01716f1479ff\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: null\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.crossref.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.crossref.org/works?mailto=example@papercrow.ai&query.title=Convalescent-anti-sars-cov-2-plasma/immune-globulin&rows=1\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/8VWbW/bNhD+K4Q+m3qL/KZvW7oCAdIWaNINWxQMtHS22VCkRlJ2vCD/fXeU47hd\n          agQFtgYOLOuOx3se3j28h8h54XsXlZG5i0ZRC86JFXC/6wDfbY2940o6f2TagHXSaLRmcRqnz5ao\n          fIiWogaP0R4eR5E3XihuwfWKXmWTdDbL5qNIemjx981DJHUD99DQwkZ44J2w5Hlzk6f52Wgyyovb\n          29Fg8rKlhMjA0wnPi+u0KLMpfv7ADMiKQNqOtplNxzN0m6bFFLOwsAQLugZem157dBhFXb9AUGuw\n          GPGqs1KvwLKrWpIbE7phP/dOakTF3kEjBbu8PMdNpHM95ZDhs5I1aAcBBW5s/XdiSMvweQnDpJil\n          9IcYaqM9aH9EvW9aXNKAEjsuNW/EDvdMR9Gnj5doXXvfubJKqmS73cZuj1DjQVuIa9NWyaqrEjwZ\n          ELZGGlyVeLj3HKFjKC94KzUuiR5HPwbdxtj/A93t896NaYXUAeb+6Yas1jjXCuwBjOatrH3IbymU\n          A0zcrY31nELgCrDIgFdUEtFHEMHVsd8A7tQuwlhvPlxQ7aRxlqbTKnFFmk9nnMgqslk25jmRNHTd\n          Z9MjHMWRa1ljREoEkOITjXL2zWM4u85mZZGX+fylYyjG02I+HEMXWjjKijHHf/R1mEZNr86JBuyj\n          0AP80FANX+yemiql0Hv050ZvhAJXE7FCe8mdsA49NzznnRLIaJXItu018JUyi14h35h+h5Hl/TNJ\n          uN3GqD7AyeaTPChNuwhdm8/J/NTHDTcag8DJMj3WgtC3d7DDSIH9P88/Ulc3RnLhHFgfwKG1fobe\n          ayyBvqYqw4OI3oBaicbwt1R6qGN/s3cjBp4JFbNrOq4W4TOzZOcffr14w7M520q/ZvUROWwgg0nN\n          OuFRfbwbnNZ9a6xQLJBkGqQlaNOOcXa9tgAUxUHde7nBZ+HABdWysJGwpT39GphCnbVDU7BfNAJv\n          oRENul7gj7qWxgnHfmfvJGJcSKPMCpXuHGmUtWBFWumSjdMpH2eTEXtvYjanrw1DRvOY/bQRUomF\n          Ara0pi0ZdmbJKv3cmg5kW8fGrqok+qL4s0mVfI7JCjHGwjsEP+n80I2vaCUl9KofqhV0EGN9F070\n          a30gw0EgBmnYN3yVdM2ySk60Y4wO0bNA7FtTdB1Kv6CMQojo2/Il6XWDhXS0hpSbpOhIX1+R814H\n          TqZbJcteKQoer32r/p05markK9t/l/MP59nJFivUSo8atYb67knxG+iMk98vpvMyPyuz2YtiiuPN\n          bBBTVxuLK8ezeDydzIsJac+Tnj6g0km8VXb0+AoqT90Zj7RXvzi0y1tAeoIYIPqGNUA3hwOSmAV+\n          k0gyc79bgWaOtCGwxZZGKbPFLVE7lhz7GhTrHZTsLKgLCktniKPb/RB0emI7Flp3NHU9XWv7Oerh\n          i4HqtVKO4TG+wEqnGx/1j8uGgAdCKMGvCUVNH2To9NV7cXX1nuJk2XTO83Sc7cHqfUWiuqBuD+ke\n          XA43NiiovTUonaHGDmBO80SuYRjmHUrecP8iT3/1MNRGGL14GJLDDTsMNByh0/yssd8fHx//Acis\n          +O3CCwAA\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Headers:\n          - X-Requested-With, Accept, Accept-Encoding, Accept-Charset, Accept-Language,\n            Accept-Ranges, Cache-Control\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - Link\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Length:\n          - \"1203\"\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Tue, 23 Sep 2025 23:00:21 GMT\n        Server:\n          - Jetty(9.4.40.v20210413)\n        Vary:\n          - Accept-Encoding\n        permissions-policy:\n          - interest-cohort=()\n        x-api-pool:\n          - plus\n        x-rate-limit-interval:\n          - 1s\n        x-rate-limit-limit:\n          - \"150\"\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: null\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.crossref.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.crossref.org/works?mailto=example@papercrow.ai&query.title=Augmenting+large+language+models+with+chemistry+tools&rows=1\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/8V9C3PbttLoX8H1zM20d0SZb0m+3z3fyHZiJ7ETH9ttvqbudCAKkhhThA4fVpRO\n          /vvdXYAvkZKttmdOpzORJRDELhb73sUfR2nGszw9OjmSj0e9o6VIUz4XRrZZCfhuLZNHIwrTrPbT\n          k0jSUMbwq9U3+2b1y9HJH0czHogMZvvje+8okxmPjESkeYRf2Z4zGth+7yjMxBL+/vWPozCeiq9i\n          ig9OeSaMFU9w5K+/2qbt9UY92/ntt576KQuXuCD8wTBHhu3c29aJZ504/mdYAf4KgCxXRyfWwBv6\n          vmuP/KHr9I6q1Tp9Z9B3jmBhiZiJRMSBMAKZxxk8Y8LIVT4BSBcigbF3qySM5yJhd0GIAxmPp+w0\n          T8MYQGXXYhpydnV1Bm8O0zTHhXnwOQoDEaeCQIPVJFknYG7P6w074HINE0Ab3pvmCf3fgsvyLNt3\n          TfwPgAhknIk4q21HNl3CI1MR8Y0RxsaUb+CVZu/op9sr+HWRZav05OH44ThIBM/CJxHI5VLGaV8m\n          84djvfb04XiyeTh2YV+/9/4jUDzJ5G+FApY4y4HOEtqW849vkXDNvuWYzujh2DMtC5cC67LgtTEn\n          OO6CxVqE30QSpgEQBPsAb5Ixj2YynqbsW56wNw+5ac78BObN4zmDf9gnIAV4ebDgswzWsRAxeyMT\n          +BsGIEQyNDiMSDIxNSYbeEtFcL0jvuYJnINfj6yh6bkufLP9AeAIp+rUTPeBEE6Lw4uwwsw73vn9\n          N9zgbXzQTDhZhYwC+PIsvIFDM6UvDwBr4FnuAGctPu2Ep76EA4D5rSKmqVzyMCay1Z9+hbMZP/ZT\n          faz7QDS4gCCRabrkwOOAS2VJGBBQJzMepQKIM13IJDNwVphEJEDlWYSnG1HCrnmwYG/hhVGEU/EJ\n          TMADOCxH//WFZ+kJDf7HWH/9Xw/HtW/ViNU/rngyFyzi8TwH/smWEsg+ZT9cXV2nP7IFfxIMlrCO\n          GcwhgcpWIpnJZMlxE8KYZTx9TBknIJiCNGWTPMPh+XweCbYOswUDSlwCB082AGQEh3XKVomcRMCD\n          ++x+IdLyvQC1hMUEjzBngHwuk0x8zUSCm/8Yy3UkprDKVOYJ/NxjUbgMM8AnyxYiTFieilkeEYOE\n          xaVILFk4CwPGVys4D0Qw8MpPuHaAZ5oDFGewtrNErnvAYIGhXleLZYCQOIODlYbzGNYMa4FVyeUK\n          d7wJOpx8HsN70k0MK0lDWNoUEMCmcHolMJYNce8lgJ6EAKOes89ON7gSMU84QWENAVpAMdBP9VKJ\n          eIGnkfXP2cXNveEyniLEuNxeCQDj+XwJCy5/2t6sErAezReLNQv4ik/CCHAoUiaWAmihzz4Cc1Gg\n          8zyTsVzKPI02bAVEgivCZ0FkBjnuI75KAw0zyBkiEWhABBlLxAoIk6aJcWAihMKThI3g0SbNFFzz\n          PJzqmSp04Uwshs8RLDuBJazgIOi1iSce5bSXPXhXEOVTRMxEAqEh1Gp9iEWGZxVOFyIFNkQgk4aj\n          kMFKC6Q95LZpjQD22QzWDLy8IB4Efal2hcO6UDgApCLDlREiA6BIogG1KFRTYMHwewy44iEwab0I\n          jXYFbCTXMBOb8CQJ8QPsDzwVG2qsOjt0CGYyzXBAnYinT7iVCA6bbNgkCadzTftszldsIrK1AJZP\n          c4U4DJaIL0WazbOCh5Zk0C84wuofwNcqNmw6w4fj1LVtzzdImppDxzaGKEUVI/wCxw9mMkAWhwGw\n          I+RiAo/1nxLTFsho58SxusS0b/skWYATrki9O/JA+fIcVHXylXqVhJO9achlEAhKFhM05gCg0Vz3\n          95Ld/q6fAxZLzAQmOMPfQDEjlcooNTTk9IWWZjtDXKTmwWN14HAPok422mR+6iwjp17B5OHXCt3w\n          xicZ5YQZH2VMngG5k2SaI03C1+N4CgICfpvxZRghvNfAPhKOAjAV/8pxpfDlLExIU+azGRxrJSFP\n          fiU5W8x0x5f1ac7k1+YUfDoNFal0z/Px9uzteQPfMgnCqcI4Sk0gGNMxTMeCT0PP0vAgogIkEoOG\n          axHXK5f1McJDVl8ZqEBhlNF3ByyvmO+MJ5GsT3fKoykwBJ6E/wZ4bQMU/oHhjHzvhfDShq7Zeb++\n          xk8LsEz+LdvhmK5v+N7Af+HybgD34WoltjZkzYGlH7Ijv6FttpyQSWOPBkeVkQNvjkElEvuYRt1S\n          ouPwKHAhwI9+P7tFysqRo+dBlifIfY7OxRNM2WPv+igX4TT22HXf+AR/XQnRY+/77BW7l8ALQbRw\n          +vsU2O4JqCPAmRLQXvAsA4efCgH8NJyGiQg024Sf4xTFacG2y8NOqj1wrRjlUB8UMnaTyKDPzmSs\n          l45TIpf+AMrcgo1hCsB9jCtcAX0Xv47TVAYKdfSCswbbvoLJc+AjYZCesMt8idpKsYJ7ESxiGck5\n          ivEfBMie0xxWJBQqmECZ0v+RucBTSeA5rjX02Q8vfmGPoZT8sU8GWX0LbCQPZDmGZs/WcDCoczPH\n          qbGzo3vgWKBMwlcbwRMlBsz2LtKgHrsvVl4BWqiJiWAzsTZANc1YBFOBagxyeDx96rMPIk9g9W/j\n          WZ/2AeR5n92BttFnjtNjuECFA2tkWuwHXMGPeAYLoaa5+9Ezk7VQ4XTAAXYhT0Ex7LHbEpaPMW22\n          XK2AGPJYqV4opcHSeyQValYaNxpefLdACQYzZKw66Dz5Gj6pgw66/8OxbZnDvjmwvSHBZXVsmNva\n          sPpu2W59t8ZAoHI9BeNm09ixDkjLgT02LiG94dHyBBQYHikJWd9D/Iak44pnwFQ2ACMQKho0sNu4\n          oX12K+BLYARM06xlOQSW07ldXU+3oPc69iifiOCxx+7KZd8BH1IbgfoNKF6gsTNQhwVSQkjWVjjH\n          U33C4FWg7FX6lpb481VmuC/eNDA5+5Y9sOwSuu1l++1lX8B78gmc2FUYSSBt+PsS/q75JvQvcxqI\n          1ubO6Qft6a8aJHuX8SSAXUtOwITZKJ2flCZQORXEG5n/L3aPHLJrE2uiaSXiRDyFYt2PRfZwvJrO\n          /juc/r/38s3HuWst+Oudixx2GvpBpbJtQfA5FGB+Jg16JIsPlPww29RMA9zpWJ1zBJK05Ujg8avx\n          ch/59tk1u3t7cXM1/kBWN9Bf4ZbYLFcyDfMlaP8EP4g1fBDsuuUSSZ14MrD7fLrIk5CoDY/8XZ5l\n          aMWcAXO2NZnbI2DMZ9fIcm2bSL3SzC3Xezh2PBt0K7vveI479N0WpkZtZPzM0zWxoQoZ4wz9FMhj\n          QjS7I9xCQIOY1oAeK4OD7KGKE6JFSQ9qhojwIUsEa545JoEK9JhvELC3lfDxRqORgtA3TYDxLE+A\n          XkqhJ5SQGXRsvdUhIlA3xGNbyYh7UK6VeD5p6eEobDOB3hKg3WUqoidBroUcbDpSyv8a0L4G+uOi\n          huEfmT/0nALkoedZO2DuJHfyo+13bDXZuO+OmkYc0NMxD9L+lyBc9p0AVNSh17AzGpIZSPuMo4+H\n          feBgcuK5kM8y/e0HkJBB3wId64a+EBHhA4j9XO6wkCrdqbKT/puN4RDGaHIrnBOLgdOTXdzck5xA\n          672vpPI1zgPnE0U74ECLCt/z9suK1gztHbDbEH8E9jUGmlZOmAy1LvIDAKMHYX4QxzdBD3F3cjvL\n          2d5gezBwzIZm5dX374p9zDecvLzVnnVBQKNAHa7OTaH2bm9Nhk6IKJJrdOjQHOg9U5uxIP1zBuxi\n          woPHF2heHlA6QqB5HMCugLf/Ft3Lcg87LXAetzweo4fjc/v8HEyl4eCsoRI1NKJzVlhoe08GDSLa\n          P68YbkPgVE6ByqsJDKf7kGRA+loDyQQJKZg4BMmO/6DHDPSkHrChocKuM/D3EH/zwTYqvcNQOXA6\n          +E4QWmBzDt1pHZOlJ4BQeX7NruS6gUmrw6DDMT3E4jVadDKZiCzrsRsgW/j7GtnpxrjNU/XdK3YR\n          iZg0lzN1xOl0YhABqbmc+IR9XKVoGwENo0ZSaDMpLFXJ/U4e41k9Nig4+sAjbdSy/gKH8Q9Dteu4\n          nSw+QM0zCPuDCZCv7zaYRIPHfwIMRqKhzFsdyh8NIl6OhvMpT76FEd8gWsGa5PzxUUacJO8dfHGR\n          CET5pz67xA14h7GvmCzrN8QPpyqigTRfOMkTkMTquzwDZQtErXJtL7XiRAYdmdLjszt2BtD1MfAD\n          XKTHAAfagnUV/gfdDKTxYBvzgwP5xcBs84uz4d2Z6dr28LyOcVJW9qO8Q0Gro7xkGAzUx9UCgz9P\n          mjCRmBVXBO2ZPM7EIch4R6181cB36aZWCEe1tyBLQqdlAtMYmAXTGBA+R534rJ5q47JbM9+tqXgD\n          ey8Zj4CMlZ+qYh11nN6wuh9qL1rLgcQeNF6vAddBDpy27tI5YbyGyxwUwAQjbtnGQPN1klDQaguh\n          gOUK4S1iBYmHoGqFxBs6e9D7HLmODmQUw8EWp1Aefcv1B4Zpm4Y19AeW0XDUWA3ufMFuBOxFDrhL\n          w+fcNbWhwA+AJzTQDroGIFISw3gF9uBmKeMpuqWMq74yGWciKc88EzGfRELFsJZdO4WcXKMd9mEe\n          SgOVRwyWCAmavYrilDuUokUW8GQiF5sphX76GEpH59xymcOuWcDUEV97PEH18W0PmHnY3piWpxSz\n          2u4MYXds37EN2/IcPAvObDbZycZv2dtkHTadaB2aHg1STPsco6RJyKcYl0SmfSnIL/iKnX4RSZIv\n          e+x1KfOq81A6RTE6V9sAPCG7QkpN6x+pWfsmiXsr4PcofjufbuP9QAPJG5lbZ8K0AdVxKPo2Lsu3\n          zIYrzGvwnDt2922zfMyDBsfp8MvoYXV/kvKqigRXCkgCZKqAaQaikGKqQPYnRO8CCFn7gidA2bEW\n          gvFcrCt9AmjxNRjpr+M5qiTAZRAyxWW8kaOYuN/NZXZP1EavfRh6/W3sIseJOaLF9kaDYRO1Ddxe\n          X7I78tU0cDvswK326FyjrtFD5SJP054yOD9pfgN/AKe/0WitOHYVoyb7hfz7TVGqnLDpZjnBwCBD\n          M+8DrR+QDFj2CyQDoRCOh7t4BTzSRqdzoPuqWyFI5ERqssnwMNJRnKGJViYe1BUtPKToS0ZfBp3d\n          KcaNx29LsuuXCTWO79XkU83jZPsgOdSgPudfLc/329Adan45dHS29akR6FPewHQvd8ulHbK/Syp1\n          yv5CIQXSSEQG2K9OovZDa120xu+MCU8Bc0XoAYiEs8VmBT+Qfobu30gmylOh0gvmW3oWiBgEWSta\n          ju3tETZ7NC37QNPMau7kEHcS3m9bpAOYpjuwjQbPs+wmz7sQ8UJMxbPxmmJcneuNw8+I2zeYX0nS\n          ZMbRSgMKBmuNsDiLxNcQZD2ZYEZpgs2yNYV3gLK3t6ikWi2qQjSuLLuMEIz24LX2SBuxBxpiljnq\n          tsT6mB+UgxrbNwPTHFgNW8xrBFfeox465w3Udti/NAjNqR6rixawdJNvm4lcp4+gc5320dVwpoQw\n          0KO2pPhJkTIyrfGHAovICgItmjB2FgQF0ZLP3sPAC8BZxF5Mv4wpdUiW5sNtBB9obwmrJU9QWq+D\n          ZdrXP+0g2l0MokNB6jYOtA1aj/Mohael+6crDjyRfQqBU6t4AKYvhSvEwVMh9sncKPgAUCpBtkcB\n          evFsbRwfaIcNGyat4wyBBc9E/JSSPtRHT1jT39hwhAGiNk2B3aEM4Rj0ggH9Rnw54TniGg2EnxC+\n          DBGdaLvgUgaLRIQZfoH+YpDPmfwKapH8GgYYr6mZtopDkwivXAVvEkkaTfwUJjKuHAZDc49G1PVQ\n          G7EHWl9Oy1vQcMWjeWs7DdvLGzU5wy9bjtwu0/YXcuO+r/gtwLX5Rn5ciodPa9YTeqVB94mVvq6y\n          F1aJxIyzTcOE7XZ7jVB8lX4CZzjcY8m+yPHldMiQswXoZSB0QTLwnvYscTQUL8hs5MsUg+IJMTt8\n          wwQN9BPlMDUwxozZedHMSHMA6ylMKcdUlDkdCHKFkE7gX+i8N2FLzdFwWAnxFngHmybOcA/B2AG8\n          cuDUCcZv8LxzBkye3YfRBJb5HNerDUW/KhzPSMSYKo75MGMlWcJUYrDwDZyMrxjX1DmGlGyrSQi0\n          zAqd2447pWMXPicWROFslu4K3NhowTjDwoLxrD3c8WXUdaDpYvlNRamZ/uiAojQYDpuKkt84r9fs\n          HZ9EMn5sSnO3jfxiHB3c67an5CMsd86NC2CUiUik3pA7QDvR/ZV4Egmf7843VAdbkfSTqJvl5MNQ\n          1rVKGAfMY8SsyK3wle7k7naANB5uI73bwNmJdHs7AtPhy1aOwhLpDfXpll1Q+YOzFN+MUwnCJUF5\n          /ZwJ2flQPdVhrNN+g0rgq1RsLXU4m/KMG9ME0+QwSgm2RC7zdIvH1s4HKlNbrkFQrewiWGOrYM0O\n          c/IZx6BzoOHljax9nAaV1pHVjBI33Nn37DTiabB4bEbAulK49Lh6hP5WhPETxr/svnmCsRewRDH6\n          TmQ7FZjuLXXavE6P7+YYJnIMq+QY2qG0V+1/hmP8JcOqcK56mNGMxpXpjjyj4fEY1JH4T3bPm7H1\n          Dr0fhvTYP4El/E+unaih9nRc5RRtud7muXT2gWk8gUmQiVatAZlcZX49MISbd5VSiWP7bFClWg33\n          KPvtJ9sIPdSgsuztAAu6jwAGd2A13dTeoVygK3nqOS5wrlAGh1jMMAEMibYSd4V7BcyDRWYAl8jI\n          oTANgbpSNKs4W8BPBugzMp8vAFEM9MssRzdUgOEyYiRFlUKZqL8CrYR4rGa3tCcWhhEAO4UZZu9z\n          8NUebG/JgSbYcNRN5ENfEbljW46xaWqxDV5x+o7dLUIRTdPnaF0PIxFXZquyU76BXQAuUYULVxlo\n          IN8Ug+UpoLnkHtt+vjCtvHcj4BdDHbUd7bNid/junEMDXCP4r81lvyCbBV1uCByrQdFuQ7C9G1+w\n          e5moXP+9mpwaRY58UBMuam7CZR5loSEnX3QwhKt/SlZRug+RCNdigrSnHS4dqKZNGS9LlxYmScGi\n          gS5HZUqXDebiYL/i1pyhjeUOGwe0fqkcvGcY7QctNeNPGzIQ0UC4kYlM5WxGI87JC1zPuygJqEE3\n          GBcty49ITw1jqq8TX7OaOfniTB63b3qOa+3M5HG740O7Pb/XPEm4MpMvQnLVkCqOURzyR2SFILiQ\n          ifr4tlZBVu4xZRQLjpp8oZAri1nOgXUVecVl1lshTq7qz78vU1POy8KsMGbngD/0icLW3PAkY2/f\n          6vy3yzwjA/5NLevP0tnWngNiuqhpprQ3c8vVTIU6o8HQwNoR03B9yx0Yw9/Bmmrh1Gqpk+7QbiY+\n          NOTEO/ZJhM+dJxhSy5bHfDOgDDkDNo5cPEOjcbkiJIsIfRJpDb+7UndemBmFq9cHyR06+w7SoZlR\n          brcxtJv8LkHv+KAsk2U4pUSxV+yXnHy7xi+Yit9leKDHtsIGpVqSV7HKn7XSjI3jGIXgtRCZrrM4\n          qOyB/fAzbS+zTtgVFqPecJCf6Y+a+m4lUFbayMC03KFXRODd4dDGzNqrMueyTnxDHyOvTxYa+LbT\n          50FkgKU27w8ds43TjoyvX1Bfu6upuuMgO0FpJJJ5+E3FGwr0UAhBBSGIbrYopsSZZWWLrUTjeklJ\n          XB3W2y0Hzw+YqHhLedY7M0zddimA5zbTLpqH6DX7DIT/uOTPhp6LcRhWBmUVFNZfKFtLB50vpJzS\n          rx9UavkJm0iZYehktWpiithW+efLDhNBUWRduMpZ9XcdpgPtBNvvCHPpNEPTfd/QAuqY/mx8Yp8X\n          W0ZCF54XSHWfVYET5q6c5QKzcEk83CcyTFXK99WW42bbdCiqFbFfwKqKkFXhQ1XHqPLiRbRRpcPa\n          uRCK9IStgJ1QLCdcApt8EqoYgqquVeF0q7oXp8DC1xkmjgBFC6r4XmUS2cZWcqOF9rLfsJd37Ogz\n          yY3u83bJrqQZy7DtkWftC5iNz9jPPA8WW6GHDo1XD6PNOSuZxls82wkJmLphsEKinMKTKZuBCGKo\n          qeiY5LZjt530RfXuzYQXG7DpDZz9ivDuhBf3QENC6be73GsYh7SHrrHeGWrYFdHpMiS6IzqKq1DV\n          CoZsurFU+HeKsgiN4a0cgU5HGqaeu0WgzLOfQ+x+R5rb4bW6/Z8PSjJW/rzka+zW/myV/1RlPw/H\n          OLZ0BW79udOJ7R4Y9bC87W0uQvruyHWbKZINZjdm9wv++MifDejrYTqgBML+S4+ygJspZT1MaHl8\n          CjHY/LEjxQmV11ToanzVNSKMZ1FeyFRiVOJJRHJV5mrrKCnbSuBpRFNVn4ZQTbBa8AS4rMgz5UGk\n          xhitnABAWeF9Hf65jADvwOSz4WC05bsq/X9LMUWiwPCUNaKA045KkT+3X3ciWoZKszxsvwhDw1sK\n          WMNhfRSJatlwsp0Jq12yta1pJMPithBvTalqp+YxUGFcrB/E4ieFbSwnQWSp/RkOzX0b1Hi0vUcd\n          jEoF7z5XPGppECM6qRkZut5FRa7QoAcprRjWlhp5QOyKSg0Bnt3mqtcVKF9gascv5Wov8znGIOYr\n          1HBl9ISLQVcuNUTRLQ94Bj/TEtFQmoGWoNKQ2EI9PCOk31CTC1z0n6u62gVEh4L+nicrnhJVFUhP\n          HiNNDalO/0X3Xo8ISxplJhhPAnQr0EyqFAMYwgTbcHXbfL09HWtKL2wCilRds33hBtomRuZd1yt1\n          oBbsh4YEWqntdUcfmOL+YGQbjUwAv1kmfD5mpzJ8fLZcjAZRLQcyBJCC72N0oKoU1ffYCYA8gGgf\n          LNG3cKGiMar/TF1ipwK3RFHaDqtb+/58LB/2itC1NxjuqYvZ4f3zOmqGb+VEgkwGIX56XdutYmX9\n          cLJUklcnzj0cwzcGJu+B7H043lmc7R1aEGIOjlpJMsTFbRPkLxBKw9M4arLxT2GWPcrVqr5vZlcx\n          kx5XRCMpUSPWStYt8j7ssTdLsMECaPSgeHPq+qPdbCol8TyEfTHGEXYpq3SuCZoSeYanHdOzQabH\n          YAviEYFtT4gZlJ2VgNEoowJ5SszWyj+u2PXrPCEOPuoxwEnR4oDybMzu3W48196IA3Vc2xq0xaqM\n          qB/aIN0ZxLy5rbDZ2IXubKUm2l+xxsZcGog4kgvUjgMrXAHNDCxx9Oqtsco3CKeV87PPPiZzjCln\n          mYpIFp46YDKEuG4Lq3qojbUDHeW6G0l3SrbpwV92I/bTdJTf3rBLCpM3ou5mx3HVwyjAg6G0uzlP\n          vlE59M9Y34SsOpmG2tV1GwaBsprPCFMYChYxR5ugqi5AeQaMxggSPkOSjB43UeleDuOpjIpE4zjM\n          Egm/Y18pJPciipyGaEyDOAkBv4JvNcban/SNvnfEnc5H9gYUuze9v5z07R2q89t+Vy3PF246/mhg\n          f2uayg1n0j37+BjG8jneQ4OUmn8peboISQ95xe5BEVxK9HX8gsBsbQ9GCriopeqR0yOSMbX+yqTa\n          FdikGbarU0j/ppKjJ+Esj4uWL1vdyjoDITa6nBAPWpWHj84evvN8IMTvUKXfyRwVxnd9CgRcou8M\n          s0feCak63GDFNU9UF4vzUx0Rq3VNm4XzdIE+2kpYFV8pQaU7eYGKMVX20cPx+envMM/vtXkeji3b\n          dD3PH+y0Gv39JZzs9VdqRaj3pKzQvCvGK/Z+WwoI5fDAdnaYGkgSGs7w4pwVXfZ+ikFBorn4khqi\n          CYqPdmlG/oF5QR4VYW9btAOwaG3fd8c7Jetn9ik/eiYPBX2in7cr0oBHZKiITkBnWGCPsq2stXZ9\n          ZM2gBNEHCy5iLftKFPbYk/6hZQpXYV63DC6M1yD8T9iHq4tal75G50LiiljFC4qAqiLnUTiPl5Tk\n          0tk6KWavl6swIUIBXWMhlSFB+hoGCArdr2YjqIDAqcz5UoLAvKwiArZnFX02PPvl8QCxjKOVQVa8\n          5TltvHXker2O0Hcqc8W9rpWbQGU2XgO9PWJxFtUs30psZHFOXQVUJAU/UIKM6i8TSfmIdgHl4PEJ\n          0gQQB0AEMgRF/EqSzwoZ1myXQnyIgQjIMXf3ojnQBy4s3zHbUl6ncjdbGlgNR8PpuJbk/pxx0UqH\n          x8Llqf6CNqBIpEcVtpZJ/0G7D7RRwaO5TIBEl7ocKJDkNCiEgkqxK7LqjUhQg0rtHwq/dbqGDkoR\n          dyhFvIb/vzNF3D/QvrAHbQZ4bt6+BuHmmg0G2EiI7PYQdSU5VR6iMnmharnUSMEnZ4fOzcOeNXHN\n          K0ftQ7vwTnKktBHwGx/bUGgmae1x1LaebOPyUDd4d0KNdoPbmDXme0bD79ZQd9+wn5JJGDdTTDvs\n          BDVKZQxcAVv4hhkU+MdbbKgSh9++hVRW9oq9BhaUKpUBo7LYC6fR88qob4CxwsalgOdmW9tOfzim\n          hhQJN9ZoXz7vC/zh/qFGxbZN3MIzSADD/4/geawi41jgDIyZ3MuU+gjoNwD9u5DpFyatvzfH5iXI\n          7Go9wJerCYzGdEN2RcXByPKoL9W7VlLNmYhTxRKr/FjQGFGpxk7Mc2xQMi3ICTvaHZRKY8Hm7BY9\n          g67SM4yAXql8hTyiqDIt+jKMCgjuygZ061RnOWFLcF3uj2TczHYqlZB9ofdWvgx1+HqfcIC7mYJg\n          Dh1PnwVz6Pvsh5vrq9udUflBB5u85VNY9rTOJt9SmLXRtafRhRJNGd0wBg2ientLsPupixGbRHJe\n          bxg3jftYicdDHTXS3iyDTjrsUPEmA5ZXFllUX//eWMDvK8zN6K+ms1ITbYHabh6pPTfN3g8Nu/EU\n          LIHnxMqV0gHK/kZ5iiI+W2Dp64kyKZAgQXJGyhxckU0SqEzt61KQ3uXJkyqxLhe2rwZu+8k2wAfm\n          yA+2JQaKX0tlD4yaRbJ1FF1cYzXV4+Y5DkaDyM163TrmhXJdUteqUq7rTYm0SKbfy2Z36zCqtUut\n          tToqXbcUexN0hOYU7W/E+gdadqiWGbsj/bvj/INuJ/ierCdBxCvjeuT4zXYfTlW2ylWj+cN0am9g\n          1TuSlbtqW7irsKq477qmC3pVG5gOl9Y4fSSWTXpugsucC+0IuARugfm0tLP3GPWSkYp5Syx6KvUn\n          2IwVKLSUtQHcoBbzfClk1sgc9E3Xc9yyIKy19oMra9uN7Cz/4fhLH5utpcCV8fz1y2GVAtrQQG/P\n          MYg0ewJCFM9xi3Ig+QcpjfSUY/zxTgk8GUW1NFp0XMT1xqDNhqDYNCPEHhkq/ZIaXbKyAwZ5jHys\n          u6H172EmjUfaWO1o2nQv86cE6bc0dtlVxJf8RHW4onTzMpe91mH2z1uKdh9od7A7lDjo8HucLUIK\n          fX6i7i96nT+HQU7FynGjFByDiBNJVm6iWU/NhTAy//f/KWOk/wKNg7obXV3f/XKnHNvV2qNlutGX\n          s6DMUya9QT2xjSd6t47JdELRoTJd549Au18w4FGl/H1MAn6i+CCutp5vTSJHpU99pXYBXGkVyCQD\n          dW0CQXYA8v2+aQ+0OtjZLrWzxJKjcnKp+ilTfuszmSOLdYDPWAMl5gN8ZGfkcdhd9rib6d4goijq\n          X/jBBE/zpIhtxzxJ5LpI3aFktFT3GceqQrzxYG/65AHttF9ff7i62eM18vxhYTUOLOvFXqNZSLpQ\n          apD7qO/AiWghrUMwX0g5p3JWkpXjm7fABkSyGq/C2jYBikHF0rrabjLocJV8ECLijzzOUFmuVMp7\n          TIBXt0VMBcMC2yktXvUJiIFU0w5d8sVxa2TaYHvtpp5D49aUnFprb2GCHL0/PR/fj7GAfdS3R7a1\n          VUHYKMN6x97JBRgzjWzWrkprPUw1lT+X+bdC0r7DMiIxmqOPD4jlFIQIJo7pYmSwKCKeIKXW49UX\n          Nz8hjb5+/bpol3wazikpCcuvvMJU8Nx93di6Hm8jtENtQH/GHeXA1fR++M5QSTDP0FJHJVV5MRMW\n          KerWUKehzIp+9Jt6FgdQSz5RLpUPby9rS4BNpqh1HEzCfhzBh3DRn8unfYs50P0y2qKWRjMUqvH1\n          va3czq0KArxxbcst0HG41Kguy/k0kiAFZnSjRVr37It0q6EJGByjF7Sv7WxlMjzYXeI3MdOuCPUH\n          eypC373r6EbWIXt0N7J39Qqvz2CD6co2lzNMIGB5hMkAtZr+hpcBUzLV1QvhfKuccWelKAJYek+c\n          v1opOuxyoBRLLC7aSpFdg2IBJsLZ+I6a1JH5E+fYtUB9uV6v+wHXWom+NAw+cLx3Zl5lZnaR/qgr\n          147HoYqH3mNrVDaO2euIsrA5zHTNse01V8mIYBJIlYJ9FmFC40zfi0W8v9aw84e3p9dY4+V12e6j\n          A1scDNyOODF1iTU9M2uY+w3yOtdVHQ0e3QF/UftxriygBQVIMdqIdt0U67tiUbQjmFEJEkmtXU0J\n          PCAcWHLR6VXZN3+BbEZd5UZ15nC3iXUe4l59bI3P8CmwLj1+N5Ec6GvAgH2XtwFbctneqJm/2wjT\n          XNywT2AB8TWmTj/nc6hGknlK2RgiXfBpEur0ogZaCJ2Mz2OJilrp0dJlfNhpSSQzOHHocKzp1S32\n          Wk+8dbBT8mhQdD2tqSQHhUpHh/Y8M0dO1xHATIHBaNU4Ag13zjXQM8wfz0Sr42mHNVsfS2egLAoN\n          tCGrkKf7cLXuraslZyEO8Ra9MAoDWWJzf20+tkhGSDV2zdHwrzZJHh1amw9an92m5LPRGVCyZdsN\n          v1nTt/jPAxrv/HN/O1mWx8BYRdrVKVb7BsrWZmlYXiOo8sZbuckKS0UBBzkkEcoi48TyvD3KYuPh\n          Nno7lLobML/B7KMwxTXueV/909DYyiH9JQ3ZrzuOOjwWt+fvw+xky+QntUYpjFjwR2O0qfV/SWgm\n          08cwQ7HZfkenv0Fjci04ervUvQKxujsQrzP8Sv1h9SgQIJM+w/tWp8g36oUimC53c/aJliBXwVoL\n          bv2roac3qukxkQ2mx5Qa+mCUM7W+KDuvtCDqID/06I1zVDSikLOLROar/vYXTF1Iq8w2GTG8PRms\n          3GAbGUCTQZ6kquRK4PVbRcnDG5kI7IAwnqG7Uzk+weAAwxARMJ3xDPXzPs9JeS+v1nw4hu0LwUoX\n          D8dA2bxY1hxXRRe+qN9ErJQeWBytrb/IltHuyxDMDon/gcMx+wpqygewW69BC2R3unVgg1wA0dkS\n          fi36Cio6jdXD9NqO1x2o3NiO0yE7Jz5squU87ow0vrtjZ7Cihp/e7DiONEhFsqiZMmxJrFo33S/k\n          MlX3x1A6KCCTL1XB/L3uCKbTb6n6oVbqJKb1nuGw86VUpfhugEEcvJOtLkTJqwbG3VJGBUvCtFEA\n          XifUOMpoNbubU7Qf78D88ylaravCtBfjFbC4r+SPyxOD9KSIT9QJBd66NhJ48IR9Bn1QAiYiwdGD\n          D39K+Lv75kjPHoKE/kZDqEmz6+u8e7fp9ukc2AHc8yrZDuB6BWy9mnr0qtk8agfY6nSesCez7/Rt\n          93CQndELQXZGR8UFyO2rijEZvwiZvq15zPEyzMKDBzNTq1G8Jpnu+tu+bpvOs8oB3EpabF9WipHH\n          o+o6Zn1xae0aYLp76mj37d/o1yfbofYM/EjFl0tyftEO/5U1tteHsz8cE1f6j67s34W9yimG0i94\n          pLXizbCCfLt7LpC1nV03yNrOve3sukHW90zPLW6QxWQueNL1+0Og1oGPd0sWl7/+cYSBGzCW8eNf\n          2tTv3/H62DTffxtu/WLLtLhdFlhExTdpDpxCf6BLEF56dya8AN7AI53A8CQMuugcWREeuW0Amxfm\n          7rz+9+3d3QecBVMnDW8IJ/43gjXWFAJnVpMKpWInEkwLFH88IgCqx3DPS1CeQZPiluo60T/KuSwH\n          DMdVRn0gmXbFyWSK14xa5bXxoN4IgB1voQGuKCJUOquvSCnBl+vRY7Wrl6CQSLrxsHhG/8CKX77j\n          8SqBGgBjQ/eu7vinF2GXi1Bl7Y1FjKuv/p5FDLEd69YKnHIFpKz8rgmmmvENfs0+Fl//PSsZ98/7\n          n/oMbAMG2/aE14Vjo6YVx9IT0D3yKOM67alIEFbVgyobJ+UzgZfzZay4agv1XQl6SsKU4oT9zIII\n          s2RjSUEhoRtp4AUQqEp2EcLrbAHmRAeQ6odLwTHUUYPxrD0xwEm32YZYL2hg+2+l/sFb/pULxTiA\n          8SSZgS2vvx6dmHhJLmXQwAxLIOw4j6Lv37//f1XlYUXwhAAA\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Headers:\n          - X-Requested-With, Accept, Accept-Encoding, Accept-Charset, Accept-Language,\n            Accept-Ranges, Cache-Control\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - Link\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Length:\n          - \"10581\"\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Tue, 23 Sep 2025 23:00:21 GMT\n        Server:\n          - Jetty(9.4.40.v20210413)\n        Vary:\n          - Accept-Encoding\n        permissions-policy:\n          - interest-cohort=()\n        x-api-pool:\n          - plus\n        x-rate-limit-interval:\n          - 1s\n        x-rate-limit-limit:\n          - \"150\"\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: null\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.crossref.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.crossref.org/works?mailto=example@papercrow.ai&query.title=High-throughput+screening+of+human+genetic+variants+by+pooled+prime+editing&rows=1\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/7VaC2/bRhL+KwsBB7SAKPMtySgCOHKatGcnOdvtFRcHhxW5kjbmq8ulYjXwf79v\n          lqQejmyDvDvUaRw+dmZnvpn5ZrjfBqXmuioHp4P8bjAcpKIs+VJYelMIXPuaqzsrkaXeu7UWqpR5\n          hrvOyB7ZuzuD02+DBY+ExmrfHoYDnWueWEqUVUKXgmDsTgN3OJBapPj3p28DmZVa6kqb5fDvjKck\n          dS7zq3u5Hjx8xsNZLO5FTGvHXAur4IoW+/TJtd1gGA69z3jI3NHSvEzXLTu0bO/G9k9d99QL/wUd\n          6S62mhaDU2fsT6auHwRh6NrDwW4/3sjHlgZQvchL/YRQf+gPnc+f8dBS5VUBsTohuW9FlqcyKiFL\n          iYVQIouEFeVVprF1iCmqOQy5EgrPzvIkZteFktmSveNqnit2wfF/rnO1wQJRnmmRaSvOUy4zo0bz\n          2yfsNlJ5WaYcnoFttZJRbb8FT0oBtXgUieJl7fkc7/II2g1++sJ1eWo28urs9fXN1dns5qfbk72r\n          9RPFq9/gDQUzZjGprleCicVCRLpk+YIprgRbikxoGbE1V5JnuKEEaV6yaMWTRGRLvDhk81yvmMxY\n          lJuFsB7L8sxq/qnEEjsqR+yfK5kIlgI/skgIBowDaRsjrRHQKMB+uDz7/U35I1vxNZTK+DzB02XE\n          E/qNLarMWIkntALgmsK8e6uUQ0boqD0UM7MWo+0kMgVcYzbfMCGxX8XEfY495lWJ3wo4gLCzvxKD\n          M+E/Mq7MasPQ8ym0iqXG9kbsHdAxZF8FLKBVHleRYJwVeU4qAxS7R9kPH9/8yIqE60WuUjLYihdJ\n          LmO2qlIO84kkKZnO241uavvsdMEbUFpC6yxu1TbgutewLuwi4U2WF4gO+RekxyKRiIfNwYaw/ruz\n          j04tbYhnFjIj5cxrsGghllfvz3C9lEs4mpy5NabxLkRapUiEcQEjy2ix3DDsicm0UPkakuFGGUkE\n          zcYoBrQQOIWCWiyv1IERCHfNLkjRTCy5htpsJwPu0tDBaIn9sPEwsO1GUWyIq6WgmzWsJdKUjF5d\n          X55dzV47LfCbq6Rk6w0oJNdSb8wW83kp1JouxwLg1A0MVnK5Ij9ERqNWIiU6wJ+eThC8Vr6wWkhu\n          7Wz2ndGeaojue/FA0cuLd4+1XEvOQkuvZL6sOJyzZ4thjQkSHQYj72+kJFQB3gBdio3r978boHDm\n          2rY1L5rwY2XBM+NnID5jjm12HUtj1apx7UX+807NrwgQs3/sPqrgPrjygpc62Riw19D0Qncv1F/c\n          V7s2N0kPOoY2u5u3KhqtS6yDbSAaBcVOpodMxvhLLsymC65XBP39nETewS2yWptcWCqAuUyW6f5G\n          ykJEkoCpsZcPgCFHCtnAO3C65jJhq/wrgighoGJBAstxAESIVtRGmWBjWtT5Dx6Q5iGT/r4HcRkp\n          ISgNnkVRrshcZMmDYEDwpJLUQYzWSa+V/3Lqq1PIFn2t5YtXKEDnH36h+m6PHMd2bk+ocIxs/Dij\n          YDL2wpAKas0Q6kppNRWLapcS/Lnq4x4p2L5l48e9sd1TO0B9/q5gO3jIC5yxbdsoXSVsENGrMwIF\n          qi0el6W1LbuxNd+0pdellUyF/jR4B9MgSFC2l6ui0o2BTZJozfFd+UImOZaZB9gEsv9C3u/sBC14\n          BbApw2WWcCaRiksJXIkENxc8lckGl5D/l+AB2Ij4syKFcc1kYloBeTCRvKFEKNS7lWYrZaKPs8vR\n          /nJ/51/m/HA1HpOa5PTnl7wE6rL9tV5X0V0iNv1WO8v4/lqzKlv11StPks3+WtcolGm3tT5czX45\n          x3MrrYvy9Pbk9iRXkYxHuVrengBItoU/rjUeh2NrEtqTxn2UOSJCsGUeb3jVcKvaW+QesLRHPvgZ\n          PDXhXez2mXhzOjd80PXDfdpo8HMnNk1w2PjPCVDAwgAZ2v73d9G4dkYEvjiXFoW40iYCKDi3nHM/\n          pG1vcnuylOnItR1UBCK8XcW5R8VFu3A0cEbsU1cwcJzwUAEnRLIZgU+UpMMY0TOybY+MpGD8RGxJ\n          9T9QzTSlTMqMlxLSslKw3xvq96amfh8VgrJOmb+VpipRfbeukQHxUqU5BXUpS3bONeFxnSeVyTyk\n          1UZw4wHbIQB8QWaBu7byZ6A87HqDyOxuI6+DSxwXFikN/xEjPpcT1x73EOl3QQE54dfR7M3FBTlh\n          MnJcrBX0kBp0AoPg82ziBN5z+8cD0/ERONyA+CWolihuhaCkrZGZiU3Gh4lbN+TA5PSakVL2xoPl\n          vv+9ib2PANc7goDrWqkeZgk7miVejv2p+4xZtg88NsuZoVugFaADWqDVsL6CAbG0jZdHrVKxixfD\n          dM6SYsXb4Dq0j/N/tM+4C1in3u1JxhXy1t3acV23h7xJt5xVb/5R1ix9x/dCUBXHsh1n7FrHktbZ\n          7PItuwYx9kY2o+GJ4YVKFLnSDdkoBQhTzFFG0EsRszMMPEKDgNqTEONOa1rYtI5NUcGDp6ZVBDcG\n          xSMq2bI56onOUtBQYpozlE+xNBFySb7Gkm/r+KiDoZ1VsB9I1x/3fW6cvHO5c8TlZqkRrdzDC9Ou\n          hSojUFOGCkeO1yc9OXZXoK1SMIQ45nPXmfYR2LkYE6zAQmxnajlO4IbW1z5ijxflJwrOhDKL49nB\n          FGh28WfiTa2/+og9XueeiivX9SfHyAD/slqOCHA1GXCOxNUMrXM7dlry4tQUZoGsjrQv0X4sFW+7\n          8P2R0V4DhLaDIxDLPFmLvf4aL+AZKM8RhDTEoJaP4woF5eur2ZkzZDcfA29ogufjzZv3+xHjGOr4\n          fMicpSP264i9q/B3HT59LN2pvDe4CiZIV84EDVbo9PPv8fL+DKnYOZOu9CQVTrfyOR7b7tNx5XqW\n          70Gm5R+B1TXXVYOcw0Ed4eL8/A/vDyRmQGUhgZndNIHmQGa2p9KEBi4EjTKv0bglIQc48V8spu85\n          8uosT9Mq62OyThXV5FbaunC8cNrLRccr6rPIoBliHeY2/fSp406nEnJMrO/0aXk6lZGD6ENWHzsE\n          vh5Sj9eSJ7Pr5Ghyjdr9u4bl29MjYfCalzvkN6MnlvICuVQbLIM6GP5I9yndKnSreWbdVrY390za\n          5El9j5nkqfbB77/MJGfmJUYtVx9Ddal+36NiOqIGsIfYbtXPfyJLYb2GVNoow8danzf05UQIRYOo\n          dqhcz84ffTLYDdIP7H/Y6bhPJZ/XEh1EtMryXj7oV6DarYPjWb0is0eFSvME3ifne4ZwuL0EH69R\n          Lydc2/N7ga1Lgj/oHR3XH9t2nyTvdmybnOB421S7GUTTCR3vKMLbMQ7N7J9AdNPJ0ycztLGVoho8\n          37BYiIIlADfNcjtmnf8B6o/Xo6cJcPDUNKzBo00/x5jK3qALzGNrFuIl1GHG9OmufJwPSkOSTX+5\n          /dZBshgN8A/GIegJXk7S/bKz16V4tp8cXGKPbjgK0Iv7fZiC16cR2+Wjur/vIbZTKToQa1t2OB5b\n          mz5Su8wbG8xpOSfc1/M/e4z1+kwdvT5pv+bltuXaE8fu1Zh43eaOwdTQnqc0gauxLLXA38fdJVd3\n          QlkLcKLDT9kUdWUFdlWWNKBWeZXFpp08DMF2Ell/QT8IucNpy5NluXdP4HUqUQeZyPFqstinMnqd\n          W5HtCAStqjsd+9Z9H7GdOpID/zuWO554E6vPwMfr0pE8qstuMHH7yPQ7ZFTPm9q3JzUpLx0s7YV+\n          Hy7gd8mnh7NrHo2DoNcnjT7JdDtMsyf+tFc29TtlU0Pt5hqZ0Ou1xy4JFN06gjSl+Qpl7CD0p73w\n          89+NdVzzwa6H2M6Uua2NcCdE9qvIfvfJSCr0CrTF7+XPbpx5+ogPTqa3J6ulnjffRqeTIyXpXKAB\n          T2W2nXhe0HfrtVQ8Yb9kpk2ns143Eo8RRebsPVrFhJ2rnA4rsXO5pCM27OPsil1iq3l88BFgOnjp\n          y+h2lMluYMBRs0jZx1qdsufB3NqmP1OnFyaCTpS0FTv2anJoT7yAasXn4SCR2Z35Yv/b1cVg/7hB\n          ucno2wt5aESncr5KJerTB81pmdsTyL89efaYTXsUtDluU2XNkSQR793cHWFd56Q4jWeyGFviRZE0\n          KuBmKVNJk0y9saKViO6oW6IdxMIcRep7ytY99ZxT/+gpW2c8tcPm0E6UK7wZuvQZx5kEdN6hPcjz\n          bWA+z6oN/bozo7HiXObqXq5rwyV5flcVL9vt4YFOBJXVi6dgt2cuyv2zuo89CXG1/GddpUTSWPob\n          HUcqlKATvtrKF/Vh57h1IpYjJ8WH2fV+KTLKrgGugBSbBvAAmmU1/4LAhssedseJX9ogXmpPajX6\n          1MeqqSe0CrDaOgk5w8GflagdAAcqbZmD14NTm060cBWtLEo4WD+rkuTh4eE/AekK+TkuAAA=\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Headers:\n          - X-Requested-With, Accept, Accept-Encoding, Accept-Charset, Accept-Language,\n            Accept-Ranges, Cache-Control\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - Link\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Length:\n          - \"3302\"\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Tue, 23 Sep 2025 23:00:21 GMT\n        Server:\n          - Jetty(9.4.40.v20210413)\n        Vary:\n          - Accept-Encoding\n        permissions-policy:\n          - interest-cohort=()\n        x-api-pool:\n          - plus\n        x-rate-limit-interval:\n          - 1s\n        x-rate-limit-limit:\n          - \"150\"\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: null\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.crossref.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.crossref.org/works?mailto=example@papercrow.ai&query.title=An+essential+role+of+active+site+arginine+residue+in+iodide+binding+and+histidine+residue+in+electron+transfer+for+iodide+oxidation+by+horseradish+peroxidase&rows=1\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/8Vca3ObyLb9K136lNQRcvMSoG9+ZPz2pGTP5NwZp261oW0RI9DhYUdJ5b/ftRuQ\n          ACErmnPunNRMYkN3i15777Vfjb4PslzkRTaYDJLnwXAwl1kmnqSWLxcS116T9FmLwixv3HqRaRYm\n          Me7qIz7i6zuDyffBo/BljtW+/xgO8iQXkZbKrIjokmXp3DLd4SDM5Ry///l9EMaB/CoDmhiIXGoL\n          kdLIP/80uGEP7aGhf/48LG/l4ZweiG5o3NYM/Y5bE8Ob6OYfeAK6i43MF4OJ7liOy3XHNseGPhys\n          n9YcWXjgAR4slY8ylbEvNT8p4nwwoadaFA/Y6EymGHq7SMP4Sabs1g9pHBNxwI6KLIyxU3Ytg1Cw\n          q6tjfHCYZQU9l64Z+C0KfRlnUu0Nj5PmfTvj+tAY9myM6xo3NI6N8Yn6r7Mxz+Wea485/cEm/CTO\n          ZZw3xJEHc8wIZCSWWhhrgVjiE/lw8Nv0Cndneb7IJvcH9wevr6+jrNphDOGncuQn8/uDp8X9AaQl\n          ReoDhuz+IJdfcw1bx1K50OZhjCnA77+xt5ck/Tv29nn92UEyF2GsNln99CfdTZMsmwtYBVbL09DP\n          1fM9iiiTePBslqS5RktghkwBQB6ROgyuk4gdyyhiR2GCJ5gPPq81LtDogbfi+fkzFj759Zy0jI90\n          bpj3B2Kic+7otmXjf8cmMEuD/ZIU2HekYYnQx0fTE0ss2mtjHLIyhobRIy9D0w3NMO64N+HORLe7\n          RsYtblsuN+1SYAtl/rACXcfADA/h0+/HhBasTRmKtjK7QHtY1qbn0LoVSIcxg30B/FBELE0iyZJH\n          JgDxi2QZWIOJ9IkEJRnAD4NCsjBmYRKEgWQP4BKIUFnqDIQVBp1xMpJ+niYxy1MRZ3gS9pik9ezk\n          awgAIEr2sGSQYSZTEUA2bCFTdQ9GTRLDFsKvtSC4g329JFFRgqa7+FUUOaYrAnjCY5Pq3hYPKXQM\n          Nx/FPIyWuHQYCCLbTP6rIDxw5TFMFcmKx8cwCkWpVX9+JmOr1zmRDyLD1poLHWG7y2QhgtlSLNsr\n          iiAIaRkRvb3sb4Ga+Z9ccipi8SXM2eWos7BMv0i5x5qfybfMHxQnGx7BvdIhBfGzpIUNR7ds/r/H\n          U9K9IAk1ASVKc6VmuO2vlVChrNXK6tKCDcPSx/cHtzA5rrkwrHecv4eC62NNb4pZ9xpSHpwdsZMi\n          hiIFuLoEu6gRzhi/FTH4ofCJggKSXjmMnR0N2W0eRtFcxOzidsJ+hUbOJHssYsUlSoHn0p+JOMzm\n          tQHgOn5aK2M2YscJLXcMLmFT+cJ0b8Kwo/vC4Lpp2PqQVc9RM0JlZYP2PEXnHRiNDaRWAKxW+bh+\n          FDIuWg5Gly5LTxkmUfK03A2Up78F1ISd9VriBABWE9THPcPSwXZskSYYlIeEzjnAHbEP5EDkEIr4\n          Yf3L9ehoxE7BDDMxZ+9kkL0fsZ/ZzpABA6x8Duynx+wjVsiG7CjxBZuKPImH7JcrQt0D9osF0ytR\n          WH0Qm3tpqjvWW5qqW9BUEccA4GX0EI4se8QdhDzjEeeWYbX01bKbYrhm10mahhnsa4e+1uPYNfTV\n          nyXxgyjm7HQ6qbFC8ARWi5bfJAhXACAZK8MdscM4VipZuTpm2ROGLZR4uK67VTU7E/uAs/YCzuDq\n          c5rOU78/eAhB3WNd4Glalq03kZqyKdx+GyZjEyY1iE2HrKm2izMWyIVEcEuxIwyXDHztYnChdlpL\n          huhkAU8YsHO63u96RjUipU7q+oTRzioF466hEDV6EG3O64PT3o8xTcc1eznT0DXPsN13uvve9Vzd\n          0lrIGnaLNKcf2bV4iouso4au1aOG9UA2/Thkd6JIkyd2CLiVerLrqwnC8YossxLqZZqEQQM9ZcMR\n          WDRZX2voLsIjRbBk+HjiFwoiSvGM2IWy/ZIssQkwLCFQ4o4fPU7Aq8fuAt+Y2Yf7eC/cbW68jbr3\n          3rIsbmrtgMRqBiSD0+najltabW6i3jb4G/mq1DRCrpZ1/BB7DfMZmy0DXIGj9+GtwgC0SFfEN4CI\n          nwl/3AuIl1uIWu6EYW8lnrZe+ixzfzSdvdD0xna/428o8dixx1YHznGLHy7YrXguYKqipcI9TFqP\n          YxekwM9iRlEcux3Cu2XJUrC7C0BcIFgXKZtD3ZUvg3NBTET0keVFEBLuZZyQLUQZHiMVUmo7Cxcq\n          SkjBRDQzSGLEtXNEz34RYV6eqHmADmFwWtLPGzRTy2YMkiGkSuF447EiGbePtt+UjbuXbExuOJuE\n          /UWQcFz8bbcJmzcl8ju7Aw+IBxVJriXibkqkHsd+B5FIED3c9QUEciVATCk7vYGTSxO4dHZzPWVg\n          lxQUIdPw24q/CdGSQgC5iKIlyUO+iDinKORrOMfipPZAGINK+4CD1B6SMkuBkKm0ooKNKHyiBI1E\n          ntM9KsjIrSK6YIfzUkS3iQ9XwCeMQCvFZCIhU2Jye42oMbNPVN5+QYm7KSiRIny2OARltUynJaeP\n          U/YrorRv8JGIRpBsR5GIk5bMnE2Z9UxhH0FOx7UUVIao6AlbTCCFXALcVsh86Pt14JvBgyIqcSsu\n          55aCzekLShqT+lBTSriHD/Usk7eRcyyo+IM/Mhw+Ms1RPWINn9PC75YIeb6UaSuStjchq4YR1WxD\n          rz/AZmdwrRbxsu4Zh5EY0gWtvvC7iEpO/ziTmqWvRrF5kcMAsgmNrvLv0kYyLEcTqC6CtJ5klBUP\n          eFZSdOH7VFTr0lTHVTiQlgKmEphHlURW7XtPd6HvlycaZsf7AogDPD03YHjq3lpSZlNQN8fsdxnm\n          /myXoMpR7OZ4wg77aXxV3mgquWxrdx1uEy/cUY2DGSYCRdOoExG+FbCNqb2wGfvBZvPtsNl8O2yn\n          Z+wqka+7QKMx7PSMIm+G0PB2ToHI4R3p9FzlawAvgKoTaltdHlSyQFwTKPV7TbQgnMs4U+UIxf3Z\n          gopGROZZFj7FuJlvR9rmdfY9/jeR3i891M1OksOd+4MMfzs2PCbnbR1tRzE38H5BGj4V8pt2hQD5\n          Wwv2nmimM5xd3KyxR3yDZWN4wiWb3vwyAWUiboTqkl9sCgCJpYy/LaHBUPk7mL18fATQJKfaYwqA\n          5IuXMF8qXikj9HdglpqGrmShSOUwfTLd1aX3FCc1cirkZHOxqqusWKcypxXJnMPYnkqq0SnKr3Ir\n          3VJRj9cX9WzM7JXkfvmqxQ1zm2/QR+6out/wDH+TNJUw64JsXYQ1XQpf+g0LTMb8NFTR0aoKSwXX\n          NfE3K7YrP9GlfUiDNl2KAykO3yWPrZLYM9W1u6xfVg68MczcSJpCUNa3ksHRCQjoVWYt5HviGTWI\n          HZ0MuyLryOB2Dvp/CeEeTpHqVpbQMJQK22w7x02go49RUdYi4q0CUKbWLKG1ag7mGGZh175Ety1T\n          CaIvYNpVc9D3S351y7H1XlE4umtxY7so+v1vjyxW/nfITkXC/qeJ/6cZNR6OAf55QJ2JR2h0LQKx\n          VvHFTMbLSCCw6rQd+mUyVMGT7nhDqgGRUw/CFAwIT0Rsh1RB1kGTfqbBE+HjkYBXn50pS6pS8gbF\n          qVx8WyLYJ1CCVsPfY/2vS3O/5FvnXbsCeR/E2YNueI6md3yV1a5dnoovMxnIXeKshlWVyyKKEAOf\n          IPk+k3EaPmcypgLSWsIfkyJKMnZ3hWQiXSqjWi33RuRwzETOjJFug+koW4+Ksvp5o7qOVYm65CQL\n          UPOV7fAqcu1De3NyL+b7JdVW2al6u+ChI3dsdzqMsfETBY8e/HcWPFbpdfzTZY9Ol29rl67jP8YG\n          +Q/u1P5D51vzvF3+Y7/seGw5PfkxVZ5NzxLccNtI/4eBvp2F8/BbwaDdZ/CsSPZgCzcYMcf4XkkQ\n          0xDGMVjJcPYQTC2RVlG7U23tUI8B6iF8SqGMLdfcKpRd7GPsmXyPzZ2WYJse51q7fjFuVVKnfwBV\n          Kj+3iKinjFqOYtM/hmyVi1/tm4w3StWUoaza2Kt+AhLuXzd7C0NIJ0yoLg4HUBVhyUklUUbERdFD\n          GINjVELZtRoXhAWoKsIaW6qo5P2FyqyxX6oNd9TTr1HlP9sV3Gr3a3irq7Cl/NdjNj9R/tv09ZsV\n          vxBJRkoVDypuQ4RU+V55/pW9qBLfo4Qi+CxKXrVssTUoKP13bXrJi0xnosC4OjuaS5FhC1US2ikE\n          cm/CCL5SZo5t2G8w3Y5CoLEz099oFgaKd47kTMJ9nQDY6zAnqqHgM5fpuodNWukvIYC82u82HtfP\n          yvDHvvkJNuoqMHlcb+zUGuyN3bLA5+3sozj6eKz19myNPZu2PZ0y/OVo4Dv3ncffe1w3xtofbZW2\n          WgndIVzBVxm3HIHH+xwBjaKwZg9JbO0YKLHMRfwkEIVK9u78/Pw9IPdBNVChgoLUbZnGbr+eLMqA\n          OQgfq5McVZElyfxkQWXcWqKK+8M5/buYLTN26OeCEUITVvfgvDIL4ds8R2d2r1T3y9BdfNwuHXL4\n          2OSa1/IgdqsNf3dVRZ0tquoR7Co2HbLLFNPZRVkvySBJ2XCprabc1mzapkY8NlB14g1eckQffLt4\n          fb9sGp/Bd6Fm45qldeIip4naySU7mok8F9SRWS7bVtHTm28NZieXsIrm2Sb2m7qgziSx6eWkPPXh\n          V52b+lAJcu+yjU8pl2geUFufMtvO6H1HzLpc5UwY4VNptFu2Iry+bv4uoeyXWBuG4e3oK7vvLd02\n          HO2fb0RDb0qlJyj626TSSMLJefec/wMBdlkwT7ZXiuuiYk+0pLCsqr/40f3L8dKerWzX7qmxfzF1\n          i5e31pURvZVL37LqCOKb1UEaQ87kWnwr5gH4/LAjG9D9AwX/hG/znOaqKAXsOwCvj8G8UTs8Vycx\n          VKSjPFW8LjqqwwQsXwKRjpA7H7Qq8dYl9wsGEMjW7MrUPH1rMXE1p1dI+6XfRn/5inOYuuB6qxPS\n          img/HbFrGcGLYTcXrW6f0+MqVkMx7SIdsl/ELI3lkp1M2Acs+HVJdaJltApoqw4pfMRUroMCuRpK\n          ZzlialwTeZWVJc2fLecJ/M0C2A8hsfJflVrAudNBY/L14UNSBgB09iZnizPN6mSAHnVL6gNydnl8\n          aasTfyv92y8pt0x9k+/oLJg2dh3vneMg/EOSobUsx2r5oA+fEE9F7fKu05NjqEHsw6eJisiaiURJ\n          UMuoZSS1MCh5RvSTz5bRAiruixRYIlQeQRMggQ/UNKGCEnwGNlNVNcomhdMX6jdn9Z5D3C9/Nsam\n          16/LlmkgP2s3Q1tu4q6qObQiHq+vLl5WJoasWd24LNLkWbwKdjxkd8kywdVps6KxZ3DbqU8Q/A+I\n          agH+1vBUdIsYxPqAo1LisbVOMPbVYnPPc8uG522pLXE6e9FmFHMX7/e0Vmve33TVHU/wlttOYr9I\n          U2JwLFr4zepEReOtE5EfTu4OiS26ruSNtkbT+1TLNtvkb4pTZRvl8V7E0iJYVsdu6gADCWp5boEC\n          DHU+e1VlX7+TUPYwtfN/aOrpc3rlJF02C/P1c5UQKEKkqWG+7JbjKWMlwdaHCznf2UTerlD7dep1\n          xA0ds163HY2R7ozqEY3Go7FDrXo4cWc4cZW8rmssDNNiKoK8UYNXod26nrBSKLi8ZoDor3UxjJUA\n          Vu960FRycNRxSdUxrHyWJsXTjCWx7Cm2dUoY3XalMWEKq0qKOq+OAvyFgrO5X7lhrDs9zq0dzHuW\n          5dido7lW6+zF5bqO3JTmuO8Q3argfFnmpGkjjCjbYU/RMvkK66v6Uu13d1p+r3sw1Jww2lBVIVZ9\n          suop9kVxv/TedFSc/DaKDq5qbVdntU5oXR+zWz8t8rx9vnncQ7X1OHYNz/ZbDgph17+A2pZp8UIq\n          rSKArwjboO2/jzaLaTUJVRhD58u4OE/DxSzJFrNNJbXoyCD2WR0ZdAxVRBn/hYNU5n5VAKtTEsMf\n          sMxIR+xAnT86+eZ4o/wB5DfWR19bcXGrQ3J5yj7JiF4ebUfFPeFEPY5dnk7Y4bpOW7+BtG5nbD8V\n          W01TXfJSGkT19MrgUPEHnexkDwg4iEhoGEXIxGCPqXhS1dphWT5WfgFCXX24cj/JXK4ajjCW9XFT\n          xIn+tgeT7HjEPhRpKVqVq3hjBIV1ZczmZVDYF4+0pvXKdb9CgqfbW+IR3TZF5zU5s1XgPL2pqu67\n          ajmr2jy1cbEbyPQbO23W7ydUMaYzW2H8Qidpn1ql+3B9BAIxSG1F6wN1ZY0gWMZ0iL1svONCOk9W\n          l9qHFumVAnwE/qlDjq2Vg66np4PVQKxKQvWxu7Xes9PP71ctMM1u/rOK3rknOq13o5X2fDpkv+IT\n          6DDdYMfh6noc+6Tc+4Of+M/s9BA+IkSspDrlL3CzZeQl2sXhqaC3aVoR2lvOn6yQ3sXON043GEiQ\n          aLsVx5lly733WPROkPfL9m3H7hTVmrGUN6rub4ukLtkvxXOxBA67oql6HLukVAnah3/Pc5UzsbOt\n          jfejjXYtZh6mFPTMl9StSsU8yYqsDXRtUJCb8jP/1FKE/H55WiJKnlKxmDWC5uGqeWM4541zlKVI\n          h42ouxV0bxz+QjRFcFWM5vxsLFW9xL35BjalgCJVH0/vYqtfWuLHzEjET0UpSkneG6r8rN417b5p\n          TjdWr5qXL5lXr47fHyyCx/uD1cvah+2XtUe4O1i/Z169uC0Wq+M9av5g+1vwpPjgv0BrzMFN9UZ7\n          4yX9n3jg6i3x7c96f/BYRBGtPJrl82jzsenW/UHn3v/fA/93Ec7CeQidQfamQWf85/orAwK5SNQZ\n          ru1fZMG3fpEFv9ONie1MTK/niywcy3Ztr3zHHsaTYqZnjpyx7Rr0LnT9ov33AVCaI/ekH38Cxm3A\n          DX78qL7Sov/7AupvI1i9hZ01v0GjNsrqOzG+d74c4+e/7gCfICKVTVOarYUB2W9JyGSi3Q2CnEdJ\n          +tTY1ubXI5zf3t7QKhyJtebqqlim246pWZ7u0aJ41rjSFBh7pTLlg4KtRaQ2sp5N+loNqpPE0G+M\n          XK/9o/lND29t+nP1zSgaqLfyJvpwgEixFKv6zg1NfWOK+uaL8rssNPKBWCiGmf748eP/AG02BtvP\n          RQAA\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Headers:\n          - X-Requested-With, Accept, Accept-Encoding, Accept-Charset, Accept-Language,\n            Accept-Ranges, Cache-Control\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - Link\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Length:\n          - \"5304\"\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Tue, 23 Sep 2025 23:00:21 GMT\n        Server:\n          - Jetty(9.4.40.v20210413)\n        Vary:\n          - Accept-Encoding\n        permissions-policy:\n          - interest-cohort=()\n        x-api-pool:\n          - plus\n        x-rate-limit-interval:\n          - 1s\n        x-rate-limit-limit:\n          - \"150\"\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: null\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.crossref.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.crossref.org/works?mailto=example@papercrow.ai&query.title=Effect+of+native+oxide+layers+on+copper+thin-film+tensile+properties:+A+reactive+molecular+dynamics+study&rows=1\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/8Vbi27cRpb9lUIDs0iAJlVVfCuDBRTZGdgbP8ZyMJi1jIAiq9VlsckOH5J7DP37\n          nFtkP9iiRHHj3Q0cu7tZrDp177mv4uW3WVXHdVPNTmfFzWw+W6mqiq+VVW/WCr/dFeWNlemqPrh0\n          q8pKFzmuCpvbfH9ldvpttogTVWO2b/fzWV3UcWaVqmoy+knI0PUd35vPdK1W+OHTt5nOU/VVpXRn\n          GtfKWsclDf30SXLpzaO5CD9/nreXar0iRHTB4pElwo9SnorwVET/DQh0FTtZrbFO4IXSccIoCh0+\n          n+3hOrYrbDkDslItVKnyRFlJ0eT17NQL5rN1c4WdLlWJoWev3rP37XedX2N+XVWNWd7Bl0UD2KXZ\n          wIt3r0gQ3BYOd6LLE8Hb/3wMy2OD+N1ioRPFigV7G9/GGfugKhWXyRIj0kJbcVWpslapdbXB4D2I\n          +Sy+i0uI5tPsLSYUriWkJSzuuXIGmei0FWD66PI63WqRQGK6Rxa6/3yP+ZIir1VeW2mxinVuFNJ9\n          +kRjKzvWa7sor2ntpCyqahWDGlBuXeqkNgKuy0bd7+WYWutSk3Af6lZ4cyHnUnz+jPHxFeaIEwyc\n          /fVLXFen6/98o4g5xVedKpbFG2iQxSU+6huVbVhdsCvF1lgbgFmRsxUNz3TC8jgvLMzWJHWDyyxt\n          FI1WusZGmcpvdVnkK9wFNaiv66LCKAwCzGvWVGrOipIt9fWSgaBrVcY0CxYqEhCcxtQqWeb6jwZT\n          V02yZDFw5bmKM1y02aua6YrdqSxjN3lxl7N6GddHmNIWbMWW8a1it3FVY0OpXhg+1riYLONcJ8CH\n          ZQGh1lhrURYrdtVkN93NP7FlcadA7Lm5VScwMBqnIYoiVZmBusTWyzivNCkHAqvvlDoQVZynDBfw\n          6arIU7rDIIJUbwEEOGmCpFitG/gHDAQind9C3frafCc+0xAF6Eld0ddWX5ApOYFObzZ7q+5oi5g2\n          w4ZShg2W8CLFGiar/0UCifMNQKQb9ulXHQOIqlmc2XP2BqwpbXaRaJu9hIDn7AML3DmTnsd+AImc\n          Hz+zdUGs1SRRYgiUmJLGIblFUa7YosmweKlAL43drYpMQVhxydINrFMn0KNe4QfaEVS31FCqyppE\n          E2N7+zO6XD3kpZFakZuxw9qDZGJIco3vGKVza6GzFbbVLkx4FbSUYTlIt91GBx/XzMzdPQZgRpsk\n          de1JQ+aDIaCrquaH1MU3UnOLF9MkNzmIDEhkE3BFDW2SIF+35NlolaU0HUbNiUpN1nRzLGKdkTF0\n          W6xW0Owv2hCHbk2xaSMwCKndqkWwGcF+RCy0TyxV5NfQUGykjP1ebWAwRleHUrbZR4h3K5IH4o9z\n          Fq+Kcr0smortTI3dwexZBksp2XljvTNEt1JlTEIZjeatVZ0379pdxmylv5p7obTzRr4zv+Jyx1rz\n          D7hEtGytfYH4kbb7JlytadxpuIAkBhlJiHpBwjEEg9yJJ63CQMtqjV/VzpQyuAMYpBG81nOSVgou\n          Qtkx7iF952Qv7WWGJbG5nr7ZD/+BEPhTVv8UeJeN5Dz6rx/NFmhgtyrp/XCk95cft5uvikV9vAS5\n          QyLuwSo2+0fLQ4qC3bTzndyh5VIhUEDj/9qKw3CBttjTHdyEznRNtGVXpa5rzGko2PqvsmjgifMm\n          ydTO46SqtcbYhKD9lJcnxjTBROiG3E/LGHPNWpRKPTDA/Uo7Sh/o00SYeGuZVvwVl2hXmmKHAUMS\n          uzYCTcoW38GS2x22ttXCvEL0vYVsH64L8WdQEP0GipvRGlGlfIgZuKoGaY6m9dkv5+dWXVg/n58f\n          evounG2XaVE9boILXdO0MS1bQu+tX2zjCLuKq9YHJaBmZW4/0AfuKMpNZ5uYRq/WWWdY9U41vWDR\n          ejFEwSZRrfaMY27H3BZZszJWvgf/18uTLiVAArPPtbjvINex3cgJndCl9K9NdL4UTYlIZSHT0IA5\n          o1RFkY99IgmRDzNM4VGuJeVHzk+9CEnmcYbpejxwvcgLkWohg2nW7dwFAivlVsu6XlenlyeXJ0jw\n          KGmixKxDjTTK2udP7S1AdU1gK8BPCMI5DUCSahJPa5etUuq2zVgFJ0gwGUrQXhr3SVIecJ5Gfw+Y\n          1MWcPRtO2dnTgbJu0g1lf0gRFvrrXhMA2aqOfhIhZZpNvSza/Pgas1Hu/QaRNQajXtiUP2PGjAR1\n          cROXyFaqG027V0iscrP/hS5NyYGwAA8Rt+klZusy6t9ybbL6ekNb/lAkS2gG2xNtymCyAWQNNBl7\n          XxYwU9jYfD9wTkkJ+ydqGyZcXwZz9tvFGeXB8z3gF/GtTtnrHty/w3HmKutjjdNUtwnS/zng+egC\n          kr1QRPmVyZQX7M3eDyCj0rlS5CyeJ5zPVOitrkx95IhgdpjpFznUqEZT/R2TjXBu1KYt6BzuSxf/\n          +ChuhM/574kYLY4MRVrDISZGgdP3EFJcnuS5x90wdFaHFCWCblCAtZZOzmPrNTpzmp2dX6BUywsj\n          4Pa+3bXfMrhaE85MjcI+kuPFdkm+L2EzSGhSytg7P/5uXReq/TknI3qVp/Df5aaHgZA/IQtpcDwx\n          wJkmLCml25cVVY5XgQgDP1weisoJDnHycEBW50tFuWyR2Khrb+0xqO40qA4Xog+VS7jQdBXbwONx\n          EfhBz/30AXtDyk1v7a6yGAPrTQPrhsLvgxU+wpcNlxqv4poQhzb3bO66h5g9f1TIZ5jhmZj9aZiD\n          QcQo+wC4Qt1FFmJzabeGsrehYNSIzk3paB8WcWPYg6nkcOQoemEkLntByuM99OL7oA8nohfRKHhu\n          E2OkeAI8/z7go4n+1uWj4KUB3+e63+eN833AGyFMQM8jxxPeUELpCMkjY8V7l2K8yN4+owHMr212\n          tl5nNnu/3FTjcCcGN0d4R07QxLaMZOw4TT/9GmU2BTb2q6rrcZxyqj264RDOCDmA4D0/HY2KdALM\n          qeHPEeEQeftuGn5D9iB/XzctJgZC6cLk+hkOwvblCREOcfdnOxD2bswOc9Cjw2A4NIw1oZv9PAp6\n          YkAUkefK6CnQgb0bswc9nnRMAj0xIjrSADjKjhL5ZSUcP5TxIVQpe+Ymh11D58lMpjSKdmIM5AHu\n          fJIXiCHbMXsR92IIHwrfk0Q8MfQJ3xHiKHS3/lcGmNfrhYyojzUYsru9732my5gc7o4T5hCOjaJd\n          JYTbY2/fAQ9F57fwMQxRbtXko0Dl1MgWei4Pn6IDkqHtmD0dvFERT6GDnBjfuPQ8Lh8FbTSKxN/e\n          jTuIzX1yjPiKZ3FDTo16R3VnG0z0l3UWV5QGOciBbN7H7fX9xpD9vcrBEjiP93QmPA56YgzkDiR5\n          lMKF4LTknmMJL0Lcxh/oYDfwEYIPQe/83Qc6KH75lR7TVaP4J4ZDPxjMP78k5aa6LgtTHIJF+NPL\n          nWXYTzz8YYd9jlkg/b+VxV29HIU+MSj6wzXLOiNykjO2Ke03sXpfh0d93IP1linEJzhBOTEwunw4\n          6a+rBeFGKJc2qNPjuRhPmj7SWcpFkemU/UKnw6Owp0bI0HOODhGGXKLTZ8r3dolTI6SIIv8JzB79\n          0g4ZLAxx7c8GdTkxRrqh/zhiQ8hQ2t2g/TmC7GEeKgSm+m9nYsiMnCNJm6rlyxpWhnyvX10dlYJD\n          5dXrrQ229ng2jnfqUWc0FuJDezdmz+dw1BCnkMOZGCRRqHriKK3uMr7ICbk8iurOKNhpFbczMTy6\n          /Pg0OeQA6wah7zpee6zkRWEY9nxGNF58v1/qrKioJLgeBz0xJnJPRMNZtRugBO9jFbyfggydxExO\n          q52JodCJvKMzsH1e7UZHoWQ07ZiSVzsTY9/xITQFvmS9hKFFnqkQe7I9PIWmEY9kGd1B1/MYPDHq\n          Cek5T3qJEHnGdszeHbvPYPAELzEx6iG/H0owVri5y6QDu/W6e7/mjtJ4oItoFPjE2OcLVwwanh86\n          Udi3OzEbi9Kvt8HjWcxwp8a7x1lB6Zt9hNeLDvH6TydCo1inP9brg3VBiDjPm1LdWu1Js8UD4VBj\n          pBS+6BUqrjNKjTNM1ZH5oGgZ3cXE4OeK4xOlLTsCEOR/mR3OA6fbryx62h3Kv15enL16Y0E8SwiJ\n          mkJs9rYZP8hyJ0YvEDH0HmUmMt7Q3g7Zx4SwJ60/m9S4E8MXd7322cxREc0j37MQExyqpy9PXPyy\n          HbmvRPtPcYZODo2ws65P0H7QDDm6m4khjguPH6cPR7sRoTkW2I3c87b/TH3o1OvP7mZi/PP5USjh\n          weVJJYTvRxaKa/yPv3q2J/ul6iNB+/0yrhR7+UejM31lsxd6sWieYYVTnw2Gg49lTSMBPaagaIiq\n          1bFln1Ui6J0TiKFNdE0KyVJTeYLJRsFPPSwNhx8qHzxfMWcF3O0/lP2uz1e8iVFRSid4CPqCc8mt\n          wOXOD1z8yKkktHoC78eYwYJwe5BHnTfPe5zpTY2SgXy8WuFUXXHfDXsGGz6nHHx+qeJNjIhSuoI/\n          db7hE7W7MfuHx+PCnuLuvYlFoXD8h1LmkQfxGSn7oSuOuiTGH3MeSvl5RZY39cmhM/C084JHUlge\n          j0BsCWIHPLR6snb6bQb8OYk1OxvFPjXCeoE4eoC4zZ1CSNzt2+JohUgv9VD7zyjMiaEzch9K+Itd\n          NVXS9s/Qga4I+lTuJ6dDjvqiKRfPdBgTg2MgBg9y173GE/e41PL6JfhQkKfWxaPOje7Noljn9ErA\n          tl/1dXsjdSTSKYNWqUlndVJRg2kW59dNC1XlWCbT+Y1pGPztw6+zw+7aw/eSTGctdQvjr67911qn\n          C9OCe9B+u2saxkdPwLWbxx4OKmH/d/F728Zo477Z/o2orrc4JqBtIz9W7o3Yv2J2W5C0qQs9T6GH\n          g3twsdq070nQN1Lp/+t2mrxaq0QvIPv/wU70SmdxqeuNlSxVckPvyJGqU7UuKv1Iv7V05v5cugMv\n          9DkW9y3pfhTeKQ9OHee43dpHSiEiOq4w7dZVUpS404dlCccNqa102zn9bbYu9SouN/TxafkeihbS\n          E0ZwW+FR/BR+gN/a1mqrWFhta3X79o/VtlZbRW4dvO5iWqtn9/fd64JPdZ0f9cNWhy8ibs2qe+fw\n          W//lw2mv12GRYzE87Ek/7KR/dXHxlkwUqY+wwshklIh1kRV4iAmfzdbyjkQwyY5NLRR4C3q5hDz3\n          7m4iejdo3wh7MHI/NxHooKO4Nm9ijghwN378LcPOiPKma2FuFW1WNe+jWqTF1kOK+eyPRrUkAgfL\n          2jLvqc5OOXV+07ubFlwcvcKaN1l2f3//b2XXLh1GOwAA\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Headers:\n          - X-Requested-With, Accept, Accept-Encoding, Accept-Charset, Accept-Language,\n            Accept-Ranges, Cache-Control\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - Link\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Length:\n          - \"3966\"\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Tue, 23 Sep 2025 23:00:21 GMT\n        Server:\n          - Jetty(9.4.40.v20210413)\n        Vary:\n          - Accept-Encoding\n        permissions-policy:\n          - interest-cohort=()\n        x-api-pool:\n          - plus\n        x-rate-limit-interval:\n          - 1s\n        x-rate-limit-limit:\n          - \"150\"\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: null\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.semanticscholar.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.semanticscholar.org/graph/v1/paper/search/match?query=High-throughput+screening+of+human+genetic+variants+by+pooled+prime+editing&fields=authors,citationCount,citationStyles,externalIds,influentialCitationCount,isOpenAccess,journal,openAccessPdf,publicationDate,publicationTypes,title,url,venue,year\n    response:\n      body:\n        string:\n          '{\"data\": [{\"paperId\": \"7e5d4466c8b85f93775fe183e1a318a3e65ac8e4\", \"externalIds\":\n          {\"PubMedCentral\": \"12008803\", \"DOI\": \"10.1016/j.xgen.2025.100814\", \"CorpusId\":\n          268890006, \"PubMed\": \"40120586\"}, \"url\": \"https://www.semanticscholar.org/paper/7e5d4466c8b85f93775fe183e1a318a3e65ac8e4\",\n          \"title\": \"High-throughput screening of human genetic variants by pooled prime\n          editing\", \"venue\": \"bioRxiv\", \"year\": 2024, \"citationCount\": 5, \"influentialCitationCount\":\n          0, \"isOpenAccess\": true, \"openAccessPdf\": {\"url\": \"https://doi.org/10.1016/j.xgen.2025.100814\",\n          \"status\": \"GOLD\", \"license\": \"CCBY\"}, \"publicationTypes\": [\"JournalArticle\"],\n          \"publicationDate\": \"2024-04-01\", \"journal\": {\"name\": \"Cell Genomics\", \"volume\":\n          \"5\"}, \"citationStyles\": {\"bibtex\": \"@Article{Herger2024HighthroughputSO,\\n\n          author = {Michael Herger and Christina M. Kajba and Megan Buckley and Ana\n          Cunha and Molly Strom and Gregory M. Findlay},\\n booktitle = {bioRxiv},\\n\n          journal = {Cell Genomics},\\n title = {High-throughput screening of human genetic\n          variants by pooled prime editing},\\n volume = {5},\\n year = {2024}\\n}\\n\"},\n          \"authors\": [{\"authorId\": \"2294884120\", \"name\": \"Michael Herger\"}, {\"authorId\":\n          \"2163800172\", \"name\": \"Christina M. Kajba\"}, {\"authorId\": \"2120283350\", \"name\":\n          \"Megan Buckley\"}, {\"authorId\": \"2294861709\", \"name\": \"Ana Cunha\"}, {\"authorId\":\n          \"2294881320\", \"name\": \"Molly Strom\"}, {\"authorId\": \"145686550\", \"name\": \"Gregory\n          M. Findlay\"}], \"matchScore\": 252.28352}]}\n\n          '\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Length:\n          - \"1448\"\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Tue, 23 Sep 2025 23:00:21 GMT\n        Via:\n          - 1.1 28da7b50b2dbdddfb257605df1527026.cloudfront.net (CloudFront)\n        X-Amz-Cf-Id:\n          - VYrBbYNwplRl4Ft6hhdzQ6AfDrELbm8tCMIw7hlIGZOHgNw8MXtn0w==\n        X-Amz-Cf-Pop:\n          - SFO53-P7\n        X-Cache:\n          - Miss from cloudfront\n        x-amz-apigw-id:\n          - RYL00HZQPHcEe-g=\n        x-amzn-Remapped-Connection:\n          - keep-alive\n        x-amzn-Remapped-Content-Length:\n          - \"1448\"\n        x-amzn-Remapped-Date:\n          - Tue, 23 Sep 2025 23:00:21 GMT\n        x-amzn-Remapped-Server:\n          - gunicorn\n        x-amzn-RequestId:\n          - 66ea595f-9f57-4aa8-b90a-02f532b088c7\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: null\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.semanticscholar.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.semanticscholar.org/graph/v1/paper/search/match?query=PaperQA:+Retrieval-Augmented+Generative+Agent+for+Scientific+Research&fields=authors,citationCount,citationStyles,externalIds,influentialCitationCount,isOpenAccess,journal,openAccessPdf,publicationDate,publicationTypes,title,url,venue,year\n    response:\n      body:\n        string:\n          '{\"data\": [{\"paperId\": \"7e55d8701785818776323b4147cb13354c820469\", \"externalIds\":\n          {\"ArXiv\": \"2312.07559\", \"DBLP\": \"journals/corr/abs-2312-07559\", \"DOI\": \"10.48550/arXiv.2312.07559\",\n          \"CorpusId\": 266191420}, \"url\": \"https://www.semanticscholar.org/paper/7e55d8701785818776323b4147cb13354c820469\",\n          \"title\": \"PaperQA: Retrieval-Augmented Generative Agent for Scientific Research\",\n          \"venue\": \"arXiv.org\", \"year\": 2023, \"citationCount\": 111, \"influentialCitationCount\":\n          2, \"isOpenAccess\": false, \"openAccessPdf\": {\"url\": \"\", \"status\": null, \"license\":\n          null}, \"publicationTypes\": [\"JournalArticle\"], \"publicationDate\": \"2023-12-08\",\n          \"journal\": {\"name\": \"ArXiv\", \"volume\": \"abs/2312.07559\"}, \"citationStyles\":\n          {\"bibtex\": \"@Article{L''ala2023PaperQARG,\\n author = {Jakub L''ala and Odhran\n          O''Donoghue and Aleksandar Shtedritski and Sam Cox and Samuel G. Rodriques\n          and Andrew D. White},\\n booktitle = {arXiv.org},\\n journal = {ArXiv},\\n title\n          = {PaperQA: Retrieval-Augmented Generative Agent for Scientific Research},\\n\n          volume = {abs/2312.07559},\\n year = {2023}\\n}\\n\"}, \"authors\": [{\"authorId\":\n          \"2219926382\", \"name\": \"Jakub L''ala\"}, {\"authorId\": \"2258961056\", \"name\":\n          \"Odhran O''Donoghue\"}, {\"authorId\": \"2258961451\", \"name\": \"Aleksandar Shtedritski\"},\n          {\"authorId\": \"2161337138\", \"name\": \"Sam Cox\"}, {\"authorId\": \"2258964497\",\n          \"name\": \"Samuel G. Rodriques\"}, {\"authorId\": \"2273941271\", \"name\": \"Andrew\n          D. White\"}], \"matchScore\": 238.6861}]}\n\n          '\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Length:\n          - \"1426\"\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Tue, 23 Sep 2025 23:00:21 GMT\n        Via:\n          - 1.1 97354ec70bdda7ac06cc29aed9bfdb3c.cloudfront.net (CloudFront)\n        X-Amz-Cf-Id:\n          - eOjVVVO0BrVQ2l5VQlrPAb-TRtz5guIKqrF7dN2BEoIoshbV50Ocgg==\n        X-Amz-Cf-Pop:\n          - SFO53-P7\n        X-Cache:\n          - Miss from cloudfront\n        x-amz-apigw-id:\n          - RYL00FrBvHcEahw=\n        x-amzn-Remapped-Connection:\n          - keep-alive\n        x-amzn-Remapped-Content-Length:\n          - \"1426\"\n        x-amzn-Remapped-Date:\n          - Tue, 23 Sep 2025 23:00:21 GMT\n        x-amzn-Remapped-Server:\n          - gunicorn\n        x-amzn-RequestId:\n          - d921f19d-e941-48fb-a6ad-b7aa5d89154d\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: null\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.crossref.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.crossref.org/works/10.1007%2Fs40278-023-41815-2/transform/application/x-bibtex\n    response:\n      body:\n        string:\n          \" @article{2023, volume={1962}, ISSN={1179-2051}, url={http://dx.doi.org/10.1007/s40278-023-41815-2},\n          DOI={10.1007/s40278-023-41815-2}, number={1}, journal={Reactions Weekly},\n          publisher={Springer Science and Business Media LLC}, year={2023}, month=jun,\n          pages={145\\u2013145} }\\n\"\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Headers:\n          - X-Requested-With, Accept, Accept-Encoding, Accept-Charset, Accept-Language,\n            Accept-Ranges, Cache-Control\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - Link\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Date:\n          - Tue, 23 Sep 2025 23:00:21 GMT\n        Server:\n          - Jetty(9.4.40.v20210413)\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        permissions-policy:\n          - interest-cohort=()\n        x-api-pool:\n          - plus\n        x-rate-limit-interval:\n          - 1s\n        x-rate-limit-limit:\n          - \"150\"\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: null\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.semanticscholar.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.semanticscholar.org/graph/v1/paper/search/match?query=Convalescent-anti-sars-cov-2-plasma/immune-globulin&fields=authors,citationCount,citationStyles,externalIds,influentialCitationCount,isOpenAccess,journal,openAccessPdf,publicationDate,publicationTypes,title,url,venue,year\n    response:\n      body:\n        string:\n          '{\"data\": [{\"paperId\": \"762ceacc20db232d3f6bcda6e867eb8148848ced\", \"externalIds\":\n          {\"DOI\": \"10.1007/s40278-023-33114-1\", \"CorpusId\": 256742540}, \"url\": \"https://www.semanticscholar.org/paper/762ceacc20db232d3f6bcda6e867eb8148848ced\",\n          \"title\": \"Convalescent-anti-sars-cov-2-plasma/immune-globulin\", \"venue\": \"Reactions\n          weekly\", \"year\": 2023, \"citationCount\": 0, \"influentialCitationCount\": 0,\n          \"isOpenAccess\": false, \"openAccessPdf\": {\"url\": \"\", \"status\": null, \"license\":\n          null}, \"publicationTypes\": null, \"publicationDate\": \"2023-02-01\", \"journal\":\n          {\"name\": \"Reactions Weekly\", \"pages\": \"229\", \"volume\": \"1943\"}, \"citationStyles\":\n          {\"bibtex\": \"@Article{None,\\n booktitle = {Reactions weekly},\\n journal = {Reactions\n          Weekly},\\n pages = {229},\\n title = {Convalescent-anti-sars-cov-2-plasma/immune-globulin},\\n\n          volume = {1943},\\n year = {2023}\\n}\\n\"}, \"authors\": [], \"matchScore\": 240.77946}]}\n\n          '\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Length:\n          - \"888\"\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Tue, 23 Sep 2025 23:00:21 GMT\n        Via:\n          - 1.1 0cb53c06b4d3d66446893feb6331dc78.cloudfront.net (CloudFront)\n        X-Amz-Cf-Id:\n          - UW5_Uuooe2iFRXQ58FKGcGJK-YtNAMQyIDTitW4_iM1cN2BBU8Xx1g==\n        X-Amz-Cf-Pop:\n          - SFO53-P7\n        X-Cache:\n          - Miss from cloudfront\n        x-amz-apigw-id:\n          - RYL00EUgvHcELdA=\n        x-amzn-Remapped-Connection:\n          - keep-alive\n        x-amzn-Remapped-Content-Length:\n          - \"888\"\n        x-amzn-Remapped-Date:\n          - Tue, 23 Sep 2025 23:00:21 GMT\n        x-amzn-Remapped-Server:\n          - gunicorn\n        x-amzn-RequestId:\n          - d9abf7a3-63d3-472d-9eb4-fdc81c6df85b\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: null\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.semanticscholar.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.semanticscholar.org/graph/v1/paper/search/match?query=An+essential+role+of+active+site+arginine+residue+in+iodide+binding+and+histidine+residue+in+electron+transfer+for+iodide+oxidation+by+horseradish+peroxidase&fields=authors,citationCount,citationStyles,externalIds,influentialCitationCount,isOpenAccess,journal,openAccessPdf,publicationDate,publicationTypes,title,url,venue,year\n    response:\n      body:\n        string:\n          '{\"data\": [{\"paperId\": \"19807da5b11f3e641535cb72e465001b49b48ee5\", \"externalIds\":\n          {\"MAG\": \"1554322594\", \"DOI\": \"10.1023/A:1007154515475\", \"CorpusId\": 22646521,\n          \"PubMed\": \"11330823\"}, \"url\": \"https://www.semanticscholar.org/paper/19807da5b11f3e641535cb72e465001b49b48ee5\",\n          \"title\": \"An essential role of active site arginine residue in iodide binding\n          and histidine residue in electron transfer for iodide oxidation by horseradish\n          peroxidase\", \"venue\": \"Molecular and Cellular Biochemistry\", \"year\": 2001,\n          \"citationCount\": 7, \"influentialCitationCount\": 0, \"isOpenAccess\": false,\n          \"openAccessPdf\": {\"url\": \"\", \"status\": \"CLOSED\", \"license\": null}, \"publicationTypes\":\n          [\"JournalArticle\", \"Study\"], \"publicationDate\": \"2001-02-01\", \"journal\": {\"name\":\n          \"Molecular and Cellular Biochemistry\", \"pages\": \"1-11\", \"volume\": \"218\"},\n          \"citationStyles\": {\"bibtex\": \"@Article{Adak2001AnER,\\n author = {S. Adak and\n          D. Bandyopadhyay and U. Bandyopadhyay and R. Banerjee},\\n booktitle = {Molecular\n          and Cellular Biochemistry},\\n journal = {Molecular and Cellular Biochemistry},\\n\n          pages = {1-11},\\n title = {An essential role of active site arginine residue\n          in iodide binding and histidine residue in electron transfer for iodide oxidation\n          by horseradish peroxidase},\\n volume = {218},\\n year = {2001}\\n}\\n\"}, \"authors\":\n          [{\"authorId\": \"1940081\", \"name\": \"S. Adak\"}, {\"authorId\": \"1701389\", \"name\":\n          \"D. Bandyopadhyay\"}, {\"authorId\": \"5343877\", \"name\": \"U. Bandyopadhyay\"},\n          {\"authorId\": \"32656528\", \"name\": \"R. Banerjee\"}], \"matchScore\": 390.13876}]}\n\n          '\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Length:\n          - \"1527\"\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Tue, 23 Sep 2025 23:00:21 GMT\n        Via:\n          - 1.1 2347835d64b95b688a16fb2618f2577a.cloudfront.net (CloudFront)\n        X-Amz-Cf-Id:\n          - TqsV1wPAAkJ9hjXsOPPi72HVG6UhEmmHeBbwH3A0EDoxupBxQT9ouw==\n        X-Amz-Cf-Pop:\n          - SFO53-P7\n        X-Cache:\n          - Miss from cloudfront\n        x-amz-apigw-id:\n          - RYL00HYFPHcEOAA=\n        x-amzn-Remapped-Connection:\n          - keep-alive\n        x-amzn-Remapped-Content-Length:\n          - \"1527\"\n        x-amzn-Remapped-Date:\n          - Tue, 23 Sep 2025 23:00:21 GMT\n        x-amzn-Remapped-Server:\n          - gunicorn\n        x-amzn-RequestId:\n          - 1fb27c8a-ec10-4f9b-812d-9f48bbcb49e5\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: null\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.crossref.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.crossref.org/works/10.1101%2F2024.04.01.587366/transform/application/x-bibtex\n    response:\n      body:\n        string:\n          \" @article{Herger_2024, title={High-throughput screening of human genetic\n          variants by pooled prime editing}, url={http://dx.doi.org/10.1101/2024.04.01.587366},\n          DOI={10.1101/2024.04.01.587366}, publisher={Cold Spring Harbor Laboratory},\n          author={Herger, Michael and Kajba, Christina M. and Buckley, Megan and Cunha,\n          Ana and Strom, Molly and Findlay, Gregory M.}, year={2024}, month=apr }\n\n          \"\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Headers:\n          - X-Requested-With, Accept, Accept-Encoding, Accept-Charset, Accept-Language,\n            Accept-Ranges, Cache-Control\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - Link\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Date:\n          - Tue, 23 Sep 2025 23:00:21 GMT\n        Server:\n          - Jetty(9.4.40.v20210413)\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        permissions-policy:\n          - interest-cohort=()\n        x-api-pool:\n          - plus\n        x-rate-limit-interval:\n          - 1s\n        x-rate-limit-limit:\n          - \"150\"\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: null\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.crossref.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.crossref.org/works/10.1063%2F1.4938384/transform/application/x-bibtex\n    response:\n      body:\n        string:\n          \" @article{Skarlinski_2015, title={Effect of native oxide layers on\n          copper thin-film tensile properties: A reactive molecular dynamics study},\n          volume={118}, ISSN={1089-7550}, url={http://dx.doi.org/10.1063/1.4938384},\n          DOI={10.1063/1.4938384}, number={23}, journal={Journal of Applied Physics},\n          publisher={AIP Publishing}, author={Skarlinski, Michael D. and Quesnel, David\n          J.}, year={2015}, month=dec }\n\n          \"\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Headers:\n          - X-Requested-With, Accept, Accept-Encoding, Accept-Charset, Accept-Language,\n            Accept-Ranges, Cache-Control\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - Link\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Date:\n          - Tue, 23 Sep 2025 23:00:21 GMT\n        Server:\n          - Jetty(9.4.40.v20210413)\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        permissions-policy:\n          - interest-cohort=()\n        x-api-pool:\n          - plus\n        x-rate-limit-interval:\n          - 1s\n        x-rate-limit-limit:\n          - \"150\"\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: null\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.crossref.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.crossref.org/works/10.1023%2Fa:1007154515475/transform/application/x-bibtex\n    response:\n      body:\n        string:\n          \" @article{Adak_2001, title={An essential role of active site arginine\n          residue in iodide binding and histidine residue in electron transfer for iodide\n          oxidation by horseradish peroxidase}, volume={218}, ISSN={1573-4919}, url={http://dx.doi.org/10.1023/a:1007154515475},\n          DOI={10.1023/a:1007154515475}, number={1\\u20132}, journal={Molecular and Cellular\n          Biochemistry}, publisher={Springer Science and Business Media LLC}, author={Adak,\n          Subrata and Bandyopadhyay, Debashis and Bandyopadhyay, Uday and Banerjee,\n          Ranajit K.}, year={2001}, month=feb, pages={1\\u201311} }\\n\"\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Headers:\n          - X-Requested-With, Accept, Accept-Encoding, Accept-Charset, Accept-Language,\n            Accept-Ranges, Cache-Control\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - Link\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Date:\n          - Tue, 23 Sep 2025 23:00:21 GMT\n        Server:\n          - Jetty(9.4.40.v20210413)\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        permissions-policy:\n          - interest-cohort=()\n        x-api-pool:\n          - plus\n        x-rate-limit-interval:\n          - 1s\n        x-rate-limit-limit:\n          - \"150\"\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: null\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.crossref.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.crossref.org/works/10.1038%2Fs42256-024-00832-8/transform/application/x-bibtex\n    response:\n      body:\n        string:\n          \" @article{M_Bran_2024, title={Augmenting large language models with\n          chemistry tools}, volume={6}, ISSN={2522-5839}, url={http://dx.doi.org/10.1038/s42256-024-00832-8},\n          DOI={10.1038/s42256-024-00832-8}, number={5}, journal={Nature Machine Intelligence},\n          publisher={Springer Science and Business Media LLC}, author={M. Bran, Andres\n          and Cox, Sam and Schilter, Oliver and Baldassari, Carlo and White, Andrew\n          D. and Schwaller, Philippe}, year={2024}, month=may, pages={525\\u2013535}\n          }\\n\"\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Headers:\n          - X-Requested-With, Accept, Accept-Encoding, Accept-Charset, Accept-Language,\n            Accept-Ranges, Cache-Control\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - Link\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Date:\n          - Tue, 23 Sep 2025 23:00:22 GMT\n        Server:\n          - Jetty(9.4.40.v20210413)\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        permissions-policy:\n          - interest-cohort=()\n        x-api-pool:\n          - plus\n        x-rate-limit-interval:\n          - 1s\n        x-rate-limit-limit:\n          - \"150\"\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\nversion: 1\n"
  },
  {
    "path": "tests/cassettes/test_crossref_journalquality_fields_filtering.yaml",
    "content": "interactions:\n  - request:\n      body: \"\"\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.crossref.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.crossref.org/works?mailto=example%40papercrow.ai&query.title=Augmenting+large+language+models+with+chemistry+tools&rows=1&select=DOI%2Cauthor%2Ccontainer-title%2Ctitle\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/7VTTXObMBD9K4zOCAuwieNbYl98SN1pDj3EOezAApoIiUpLHI/H/70L0yZOp4fk\n          EA6M2I+3b3l6JxEIaAhiJdyTiEWHIUCDko49cuzg/JM0OtBF6hl90M5yNk1Uot4yYnUSNZRIjHY6\n          x4IcgZEew2DGULZQ12m6iIUm7Pj74SQ2u+0Io5JU5cv9LMyzbFFIlc2lUss8k0sGh4Fa56fyRj/j\n          OPfGVozKuRo6bY4cuUuiWw+WQwF/DWjLkXyt/UQc6lobDTSRfng8x29I99Bdwqzdy3sIqCo99oH5\n          P87ux3q74bqWqA+r/Ww/c77UVeJ8s58pfngRlUuVp3xaLtI/+6AlXQJhJadysarBBIxfae0MH/wl\n          s/uy1Yam2Cfo/cVbgzfuEu4WTAUsmtdfsG8mi2J+JfPrYvHBfSdBD9EmueT4s+WL8iVy5GpeyGJx\n          VXyQ3nf+97rv8R9BDmDMpxR5jEXpLIG26CVpMtzxIL6x/zxGd8ASW4y2ltAY3UyA3PFadzM03cjU\n          NpEB3yC/bTOw76LOVWhCdNDURmWLHfvVHyNyzgQxTZ0cJ3ue2k8+TWPBjP1xdCz735PUtsIXsVLj\n          MuDLVvJdG01qB2PO5/NvweCJYycEAAA=\n      headers:\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Length:\n          - \"479\"\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Mon, 11 Aug 2025 23:07:23 GMT\n        access-control-allow-headers:\n          - X-Requested-With, Accept, Accept-Encoding, Accept-Charset, Accept-Language,\n            Accept-Ranges, Cache-Control\n        access-control-allow-origin:\n          - \"*\"\n        access-control-expose-headers:\n          - Link\n        content-encoding:\n          - gzip\n        permissions-policy:\n          - interest-cohort=()\n        server:\n          - Jetty(9.4.40.v20210413)\n        vary:\n          - Accept-Encoding\n        x-api-pool:\n          - plus\n        x-rate-limit-interval:\n          - 1s\n        x-rate-limit-limit:\n          - \"150\"\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: \"\"\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.crossref.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.crossref.org/works?mailto=example%40papercrow.ai&query.title=Beta-Blocker+Interruption+or+Continuation+after+Myocardial+Infarction&rows=1&query.author=Johanne+Silvain&select=DOI%2Cauthor%2Ccontainer-title%2Ctitle\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/+3dUU/bPBQG4L9i5QqkJqRQGHDXltLBaFdRtu9i7MJN3MbDsTvHYasQ//07SRk0\n          3dh26+mdBKyJax8fO4/SJE0egsJxVxbBaWDuglaQi6LgCxG61VLQsm/G3oVKFm5j1b2whTSa1raj\n          OIpf1gSnD8GcJ8JRbQ+PrcAZx1VoRVGqalGn/aYVSCdy+v+nh+Ds/UVVRRy148Oj2z0tvuSG73fi\n          zn7coTp56TJj65Lvr/sXZ1Q2c25ZnN7u3e4Zm8g0MnZxuxfTv5B+9sP2SdwO94/j46d3C+1kwp1I\n          w7p4cDrnqhCtYCHvRRX9pcm41oJKz3ku1YoWTaW651LTokJ8LYVOqhzMpa37z+dzqSR3dd8pLM3z\n          avW5NTmbGjszVBn7oGWdH3dbxrE4abFu/+bi/ZgNrSmXLXYxng6uR1WppwJsJL87wVLBrkWSCUs/\n          bOfD6Hq6y9rto6MWe1uVm3eWknLJJtLJ9ftuy/24fTDlalm/5s6uVxxbwbpFQSPGKXo2KWdKUk/W\n          xTfqKr9XbU64lQXb6U7Ct5NdtnMZTaMWm0RD+j2OJvT7XdSl38NoFO22GKWUnYklty6n3DIzZ31u\n          U2mUWay2Ah2U1qwjOxGaDQUNlSjYxORLmZqSslK12NrO1lM8/efXOwOKglo+pyyynXNLI5KxrqJR\n          qDo3N/YpgnteJKXilt1YSYNMXRlGV38O+Q/Nb/XpitbOjCyeE/3cjZ9H9aSzX6UzHEZnP8J4aXgj\n          oq0mpjT5XNjVzkgttufO63PsR/s0bdjJwTFlKmI9kyTc8t813my7J5OMu6c+sZ0RzYXd1mafGnO0\n          r6SuJtZ2kI0qz4XVXKfsP5nSq+dp1qWktNgg+lg1UK2fdkcjtjMliGjePtWquVoVggnHRiZdR0AO\n          1VsfGxEoMpVFIpcUBpdW7LJBl3UOOwevDWqb/mqXrZdRFc/JbEZTF/7teI0laffSyIq9NUXd2xYF\n          qt1S0OwUdqPAdobWFdAE7VOzvZdp+kp7E144UdpftziWSRRFwePnx9bDs2vDUirFy7whW5+vFG+6\n          xtNUVunkCrgBN+AG3DzAbUCeNWCjYbDUL9AG2kAbaPOYtqFd93JhKDGbxF1zvRAADsABOADnMXAD\n          J8XWAbdJucql5Q66QTfoBt081o0WGsWLTd3OBG0cNGzQDbpBN+jmsW4TXqpN2oalSIUWK9AG2kAb\n          aPOYtpvM5M39tn4pi0LgQylsg22wzWfbzvnMyqRxyO3inmtRwDbYBttgm8e23WRyRp9K3SZuVzRs\n          eVlQZAAOwAE4APePATcRzhqNy92gG3SDbj7rNpRKicZhtytBTSqcLYVtsA22+WzbueW67ucbmqyb\n          xPWsKIzC4TcYB+NgnNfGXQquw7GpuzprXBtyxWeVbTAOxsE4GOexcesjcM0DcCbPcXoBuAE34OY3\n          bvUO3C9vFnJGy6ReQDkoB+WgnNfKnStja78aJxoSRQP3FbyBN/AG3nzmzdLWcdc4xbCeC7ANtsE2\n          2OaxbfSOhDfPLMgcrsE1uAbXPHbtRubmR08bn0t7oijEylbaFFSJdbhOBNpBO2jntXYZBWBXjXv2\n          mtLmuD4EtsE22Oazba9e53tJwqU4BgfhIByE81m4rlo/D+tl3620M1wYAtkgG2TzWrae0EY2bx7C\n          nSsT7LXBNtgG23y2bcxp+88bz5AR6ReZ474hsA22wTYfbfurp0AfhAftg054dPzm8C+fAt3PKCXO\n          LLPGmdibrOTrp3CBS3AJLsHlP8llOzw8acfhQRzv/yWXk+pkbvPLYiLj1kBKSAkpIaWHUr48wOtO\n          Nr7pb01ilvjIDNkgG2TzWbZrvsw4hdHcbytzmlv4iAvewBt485m3EQ2kaHxPbKp4jvO4kA2yQTaf\n          ZbviJW0ozfvP8ZXBkwlBG2gDbT7TNjIZ7aOlm7QNFHtH9eCZ0tANukE3n3V7R31oXH/X5TSygA2w\n          ATbA5jFs3RltYpZnOddbtwzmSuEqEAAH4ACcz8ANrEw2Yfsok/UTIAAbYANsgM1X2H5+3moVGKdl\n          CU4owDf4Bt/88+1zK0gqxWje2NBJp4imT8FYfGMDvVBVkqs7MVFSq21gJFKZVJe80buey/aE42FP\n          meSOwr/QTlhbLut0V5sZ1S11uU4/n9NKNlqZpAqZqrzQc26TGsY6EulEXoRLimTJF1R5uxXQoFqi\n          9iEgmKwLpU7F9+A0rrSlt2Yh1ZgXwakulXp8fPwf0ZfpgY2xAAA=\n      headers:\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Length:\n          - \"1691\"\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Mon, 11 Aug 2025 23:07:25 GMT\n        access-control-allow-headers:\n          - X-Requested-With, Accept, Accept-Encoding, Accept-Charset, Accept-Language,\n            Accept-Ranges, Cache-Control\n        access-control-allow-origin:\n          - \"*\"\n        access-control-expose-headers:\n          - Link\n        content-encoding:\n          - gzip\n        permissions-policy:\n          - interest-cohort=()\n        server:\n          - Jetty(9.4.40.v20210413)\n        vary:\n          - Accept-Encoding\n        x-api-pool:\n          - plus\n        x-rate-limit-interval:\n          - 1s\n        x-rate-limit-limit:\n          - \"150\"\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\nversion: 1\n"
  },
  {
    "path": "tests/cassettes/test_crossref_retraction_status.yaml",
    "content": "interactions:\n  - request:\n      body: \"\"\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.crossref.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.crossref.org/works?mailto=example%40papercrow.ai&query.title=The+Dilemma+and+Countermeasures+of+Music+Education+under+the+Background+of+Big+Data&rows=1&select=DOI%2Cauthor%2Ccontainer-title%2Ctitle\n    response:\n      body:\n        string:\n          '{\"status\":\"ok\",\"message-type\":\"work-list\",\"message-version\":\"1.0.0\",\"message\":{\"facets\":{},\"total-results\":4664899,\"items\":[{\"DOI\":\"10.1155\\/2022\\/8341966\",\"author\":[{\"ORCID\":\"https:\\/\\/orcid.org\\/0000-0003-3902-2613\",\"authenticated-orcid\":true,\"given\":\"Jiaye\",\"family\":\"Han\",\"sequence\":\"first\",\"affiliation\":[{\"name\":\"Pingdingshan\n          Polytechnic College, PingDingShan, Henan 467001, China\"},{\"name\":\"National\n          University of Life and Environmental Sciences of Ukraine, Kyiv 03041, Ukraine\"}]}],\"container-title\":[\"Wireless\n          Communications and Mobile Computing\"],\"title\":[\"The Dilemma and Countermeasures\n          of Music Education under the Background of Big Data\"]}],\"items-per-page\":1,\"query\":{\"start-index\":0,\"search-terms\":null}}}'\n      headers:\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Mon, 11 Aug 2025 23:07:25 GMT\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        access-control-allow-headers:\n          - X-Requested-With, Accept, Accept-Encoding, Accept-Charset, Accept-Language,\n            Accept-Ranges, Cache-Control\n        access-control-allow-origin:\n          - \"*\"\n        access-control-expose-headers:\n          - Link\n        permissions-policy:\n          - interest-cohort=()\n        server:\n          - Jetty(9.4.40.v20210413)\n        x-api-pool:\n          - plus\n        x-rate-limit-interval:\n          - 1s\n        x-rate-limit-limit:\n          - \"150\"\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\nversion: 1\n"
  },
  {
    "path": "tests/cassettes/test_docs_lifecycle.yaml",
    "content": "interactions:\n  - request:\n      body: null\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.semanticscholar.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.semanticscholar.org/graph/v1/paper/search/match?query=National+Flag+of+Canada+Day&fields=authors,citationCount,citationStyles,externalIds,influentialCitationCount,isOpenAccess,journal,openAccessPdf,publicationDate,publicationTypes,title,url,venue,year\n    response:\n      body:\n        string:\n          '{\"data\": [{\"paperId\": \"2825ef76fbc2d0001226a7b98d2f7e6d28d72f7f\", \"externalIds\":\n          {\"MAG\": \"2891797987\", \"DOI\": \"10.3138/9781442621534-019\", \"CorpusId\": 166149247},\n          \"url\": \"https://www.semanticscholar.org/paper/2825ef76fbc2d0001226a7b98d2f7e6d28d72f7f\",\n          \"title\": \"16. Marketing the Maple Leaf: The Curious Case of National Flag\n          of Canada Day\", \"venue\": \"\", \"year\": 2016, \"citationCount\": 0, \"influentialCitationCount\":\n          0, \"isOpenAccess\": false, \"openAccessPdf\": {\"url\": \"\", \"status\": \"CLOSED\",\n          \"license\": null}, \"publicationTypes\": null, \"publicationDate\": \"2016-12-31\",\n          \"journal\": {\"name\": \"\", \"pages\": \"405-436\", \"volume\": \"\"}, \"citationStyles\":\n          {\"bibtex\": \"@Inproceedings{Nimijean201616MT,\\n author = {Richard Nimijean\n          and L. Rankin},\\n pages = {405-436},\\n title = {16. Marketing the Maple Leaf:\n          The Curious Case of National Flag of Canada Day},\\n year = {2016}\\n}\\n\"},\n          \"authors\": [{\"authorId\": \"118523421\", \"name\": \"Richard Nimijean\"}, {\"authorId\":\n          \"144557636\", \"name\": \"L. Rankin\"}], \"matchScore\": 107.656364}]}\n\n          '\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Length:\n          - \"1016\"\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Fri, 20 Feb 2026 01:16:43 GMT\n        Via:\n          - 1.1 22922394e3534f85930c1603d51f2156.cloudfront.net (CloudFront)\n        X-Amz-Cf-Id:\n          - WHrlWAgwRHZP7qqQ3Cnav-a_yS0MxrZwfjxqdNQZmzvmM5DlyG8rQQ==\n        X-Amz-Cf-Pop:\n          - SFO53-P10\n        X-Cache:\n          - Miss from cloudfront\n        x-amz-apigw-id:\n          - ZDlfSHqUvHcErmA=\n        x-amzn-Remapped-Connection:\n          - keep-alive\n        x-amzn-Remapped-Content-Length:\n          - \"1016\"\n        x-amzn-Remapped-Date:\n          - Fri, 20 Feb 2026 01:16:43 GMT\n        x-amzn-Remapped-Server:\n          - gunicorn\n        x-amzn-RequestId:\n          - 91cad09f-d413-4375-818a-466233336dbc\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: null\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.crossref.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.crossref.org/works?mailto=example@papercrow.ai&query.title=National+Flag+of+Canada+Day&rows=1\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/61UTY/aMBD9K5HPcbBDEpJcWVWqtP1QRS8FDiYZwCKJU9tZQCj/veOwXSjsblWp\n          OcXjj3nz3sw7EWOF7QzJidoRn9RgjNgAtccWMLZXekcraezV1hNoI1WDuzxgAbvskPxE1qIAi6+d\n          ep9YZUVFNZiucqFszMYR84m0UONyfiKyKeEApbtXCgu0FdodnM9DFoZ+5IfLpX/esbJ2cFycsoiy\n          cMaTnMV5HP/A/G4Xy6hbkvMkSjMe45dyhhg0rEFDUwAtVNdYkiOAtlthSVvQ+OL3Rg712KOn1t5M\n          adVY5X1F0AYfLnAFjaWlqoVsBpzPf3NEVmhlTC2QITxutSzsQMtaVAb6S5qStlq61PdV8sTnoT/m\n          yyWef/jy0XHKgjEfp4tRNkl5FIVJyOMxVswzV+hZlZVSO1psRWuxBocD8N1XaeSpn/k8ueeRp5Rl\n          lCczxnKW5lFyy2M8nrA4icOEMcdjO+hLIhbTaJzgWaM6XbjQ1LGANGNMGvrCd0lXxyvOrbQVnp4T\n          ngTeJ+QMrGw2nt0CrtoKvEcQ69yb4Xraaak6402FASfKZ+F4FZX3oRIbF5iKRpTCexBHgnW1mFIe\n          LswN/VivBnV5kiXPMqJqoOkLjClUsNJiAHF+z71VyWY3dOb3b494fWtta/LFaDGy58YIStjo7oi0\n          B4WqF6MnCfvFyMlxo9di9LaOwaGurnrrWVMLB7sYbe0fe5dRe1JOaenCJXIr2raShTg33HCX1rLB\n          Ykjv36Pf7/e3yEtVdDWmcH/yPbSLUVuu7+F2jWmhkGuJfffPeI2sZSU0Dh12MRS7AbdrUWgVjuIb\n          jsCdI7xmCdxZQoiWgH4Q5ZzfWQLPOEvSmJ9b2RRK480wCbJkwtKJM4nf3XzCdpI40kf3+39pHKTt\n          ezclpntjWq/t4GWSzNUY3ULCrIHSm/cykysn+ktSp8HgzrTFWTmPPPfJzw7OhCCh2tLBtQc0BoQu\n          thTZcIbedFXV9/0vur07s1IGAAA=\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Headers:\n          - X-Requested-With, Accept, Accept-Encoding, Accept-Charset, Accept-Language,\n            Accept-Ranges, Cache-Control\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - Link\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Length:\n          - \"761\"\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Fri, 20 Feb 2026 01:16:43 GMT\n        Server:\n          - Jetty(9.4.40.v20210413)\n        Vary:\n          - Accept-Encoding\n        permissions-policy:\n          - interest-cohort=()\n        x-api-pool:\n          - plus\n        x-rate-limit-interval:\n          - 1s\n        x-rate-limit-limit:\n          - \"150\"\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body:\n        \"{\\\"input\\\":[\\\"Jump to content\\\\n\\\\nMain menu\\\\n\\\\nMain menu\\\\n\\\\nmove to\n        sidebar  hide\\\\n\\\\nNavigation\\\\n\\\\n  * [Main page](/wiki/Main_Page \\\\\\\"Visit\n        the main page \\\\\\\\[z\\\\\\\\]\\\\\\\")\\\\n  * [Contents](/wiki/Wikipedia:Contents \\\\\\\"Guides\n        to browsing Wikipedia\\\\\\\")\\\\n  * [Current events](/wiki/Portal:Current_events\n        \\\\\\\"Articles related to current events\\\\\\\")\\\\n  * [Random article](/wiki/Special:Random\n        \\\\\\\"Visit a randomly selected article \\\\\\\\[x\\\\\\\\]\\\\\\\")\\\\n  * [About Wikipedia](/wiki/Wikipedia:About\n        \\\\\\\"Learn about Wikipedia and how it works\\\\\\\")\\\\n  * [Contact us](//en.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:Contact_us\n        \\\\\\\"How to contact Wikipedia\\\\\\\")\\\\n  * [Donate](https://donate.wikimedia.org/wiki/Special:FundraiserRedirector?utm_source=donate&utm_medium=sidebar&utm_campaign=C13_en.wikipedia.org&uselang=en\n        \\\\\\\"Support us by donating to the Wikimedia Foundation\\\\\\\")\\\\n\\\\nContribute\\\\n\\\\n\n        \\ * [Help](/wiki/Help:Contents \\\\\\\"Guidance on how to use and edit Wikipedia\\\\\\\")\\\\n\n        \\ * [Learn to edit](/wiki/Help:Introduction \\\\\\\"Learn how to edit Wikipedia\\\\\\\")\\\\n\n        \\ * [Community portal](/wiki/Wikipedia:Community_portal \\\\\\\"The hub for editors\\\\\\\")\\\\n\n        \\ * [Recent changes](/wiki/Special:RecentChanges \\\\\\\"A list of recent changes\n        to Wikipedia \\\\\\\\[r\\\\\\\\]\\\\\\\")\\\\n  * [Upload file](/wiki/Wikipedia:File_upload_wizard\n        \\\\\\\"Add images or other media for use on Wikipedia\\\\\\\")\\\\n\\\\n[ ![](/static/images/icons/wikipedia.png)\\\\n![Wikipedia](/static/images/mobile/copyright/wikipedia-wordmark-en.svg)\n        ![The\\\\nFree Encyclopedia](/static/images/mobile/copyright/wikipedia-tagline-en.svg)\\\\n](/wiki/Main_Page)\\\\n\\\\n[\n        Search ](/wiki/Special:Search \\\\\\\"Search Wikipedia \\\\\\\\[f\\\\\\\\]\\\\\\\")\\\\n\\\\nSearch\\\\n\\\\nAppearance\\\\n\\\\n\n        \\ * [Create account](/w/index.php?title=Special:CreateAccount&returnto=National+Flag+of+Canada+Day\n        \\\\\\\"You are encouraged to create an account and log in; however, it is not mandatory\\\\\\\")\\\\n\n        \\ * [Log in](/w/index.php?title=Special:UserLogin&returnto=National+Flag+of+Canada+Day\n        \\\\\\\"You're encouraged to log in; however, it's not mandatory. \\\\\\\\[o\\\\\\\\]\\\\\\\")\\\\n\\\\nPersonal\n        tools\\\\n\\\\n  * [ Create account](/w/index.php?title=Special:CreateAccount&returnto=National+Flag+of+Canada+Day\n        \\\\\\\"You are encouraged to create an account and log in; however, it is not mandatory\\\\\\\")\\\\n\n        \\ * [ Log in](/w/index.php?title=Special:UserLogin&returnto=National+Flag+of+Canada+Day\n        \\\\\\\"You're encouraged to log in; however, it's not mandatory. \\\\\\\\[o\\\\\\\\]\\\\\\\")\\\\n\\\\nPages\n        for logged out editors [learn more](/wiki/Help:Introduction)\\\\n\\\\n  * [Contributions](/wiki/Special:MyContributions\n        \\\\\\\"A list of edits made from this IP address \\\\\\\\[y\\\\\\\\]\\\\\\\")\\\\n  * [Talk](/wiki/Special:MyTalk\n        \\\\\\\"Discussion about edits from this IP address \\\\\\\\[n\\\\\\\\]\\\\\\\")\\\\n\\\\n## Contents\\\\n\\\\nmove\n        to sidebar  hide\\\\n\\\\n  * (Top)\\\\n  * 1 History Toggle History subsection\\\\n\n        \\   * 1.1 Background\\\\n    * 1.2 Flag Day\\\\n  * 2 See also\\\\n  * 3 Footnotes\\\\n\n        \\ * 4 External links\\\\n\\\\nToggle the table of contents\\\\n\\\\n#  National Flag\n        of Canada Day\\\\n\\\\n7 languages\\\\n\\\\n  * [\\u0627\\u0644\\u0639\\u0631\\u0628\\u064A\\u0629](https://ar.wikipedia.org/wiki/%D9%8A%D9%88%D9%85_%D8%B9%D9%84%D9%85_%D9%83%D9%86%D8%AF%D8%A7_%D8%A7%D9%84%D9%88%D8%B7%D9%86%D9%8A\n        \\\\\\\"\\u064A\\u0648\\u0645 \\u0639\\u0644\\u0645 \\u0643\\u0646\\u062F\\u0627 \\u0627\\u0644\\u0648\\u0637\\u0646\\u064A\n        \\u2013 Arabic\\\\\\\")\\\\n  * [Espa\\xF1ol](https://es.wikipedia.org/wiki/D%C3%ADa_de_la_Bandera_Nacional_de_Canad%C3%A1\n        \\\\\\\"D\\xEDa de la Bandera Nacional de Canad\\xE1 \\u2013 Spanish\\\\\\\")\\\\n  * [Fran\\xE7ais](https://fr.wikipedia.org/wiki/Jour_du_drapeau_national_du_Canada\n        \\\\\\\"Jour du drapeau national du Canada \\u2013 French\\\\\\\")\\\\n  * [\\u0540\\u0561\\u0575\\u0565\\u0580\\u0565\\u0576](https://hy.wikipedia.org/wiki/%D4%BF%D5%A1%D5%B6%D5%A1%D5%A4%D5%A1%D5%B5%D5%AB_%D5%A1%D5%A6%D5%A3%D5%A1%D5%B5%D5%AB%D5%B6_%D5%A4%D6%80%D5%B8%D5%B7%D5%AB_%D6%85%D6%80\n        \\\\\\\"\\u053F\\u0561\\u0576\\u0561\\u0564\\u0561\\u0575\\u056B \\u0561\\u0566\\u0563\\u0561\\u0575\\u056B\\u0576\n        \\u0564\\u0580\\u0578\\u0577\\u056B \\u0585\\u0580 \\u2013 Armenian\\\\\\\")\\\\n  * [\\u05E2\\u05D1\\u05E8\\u05D9\\u05EA](https://he.wikipedia.org/wiki/%D7%99%D7%95%D7%9D_%D7%94%D7%93%D7%92%D7%9C_%D7%94%D7%9C%D7%90%D7%95%D7%9E%D7%99_%D7%A9%D7%9C_%D7%A7%D7%A0%D7%93%D7%94\n        \\\\\\\"\\u05D9\\u05D5\\u05DD \\u05D4\\u05D3\\u05D2\\u05DC \\u05D4\\u05DC\\u05D0\\u05D5\\u05DE\\u05D9\n        \\u05E9\\u05DC \\u05E7\\u05E0\\u05D3\\u05D4 \\u2013 Hebrew\\\\\\\")\\\\n  * [Bahasa Melayu](https://ms.wikipedia.org/wiki/Hari_Bendera_Kebangsaan_Kanada\n        \\\\\\\"Hari Bendera Kebangsaan Kanada \\u2013 Malay\\\\\\\")\\\\n  * [Polski](https://pl.wikipedia.org/wiki/Narodowy_dzie%C5%84_flagi_Kanady\n        \\\\\\\"Narodowy dzie\\u0144 flagi Kanady \\u2013 Polish\\\\\\\")\\\\n\\\\n[Edit\\\\nlinks](https://www.wikidata.org/wiki/Special:EntityPage/Q6972703#sitelinks-\\\\nwikipedia\n        \\\\\\\"Edit interlanguage links\\\\\\\")\\\\n\\\\n  * [Article](/wiki/National_Flag_of_Canada_Day\n        \\\\\\\"View the content page \\\\\\\\[c\\\\\\\\]\\\\\\\")\\\\n  * [Talk](/wiki/Talk:National_Flag_of_Canada_Day\n        \\\\\\\"Discuss improvements to the content page \\\\\\\\[t\\\\\\\\]\\\\\\\")\\\\n\\\\nEnglish\\\\n\\\\n\n        \\ * [Read](/wiki/National_Flag_of_Canada_Day)\\\\n  * [Edit](/w/index.php?title=National_Flag_of_Canada_Day&action=edit\n        \\\\\\\"Edit this page \\\\\\\\[e\\\\\\\\]\\\\\\\")\\\\n  * [View history](/w/index.php?title=National_Flag_of_Canada_Day&action=history\n        \\\\\\\"Past revisions of this page \\\\\\\\[h\\\\\\\\]\\\\\\\")\\\\n\\\\nTools\\\\n\\\\nTools\\\\n\\\\nmove\n        to sidebar  hide\\\\n\\\\nActions\\\\n\\\\n  * [Read](/wiki/National_Flag_of_Canada_Day)\\\\n\n        \\ * [Edit](/w/index.php?title=National_Flag_of_Canada_Day&action=edit \\\\\\\"Edit\n        this page \\\\\\\\[e\\\\\\\\]\\\\\\\")\\\\n  * [View history](/w/index.php?title\\\",\\\"_Flag_of_Canada_Day)\\\\n\n        \\ * [Edit](/w/index.php?title=National_Flag_of_Canada_Day&action=edit \\\\\\\"Edit\n        this page \\\\\\\\[e\\\\\\\\]\\\\\\\")\\\\n  * [View history](/w/index.php?title=National_Flag_of_Canada_Day&action=history\n        \\\\\\\"Past revisions of this page \\\\\\\\[h\\\\\\\\]\\\\\\\")\\\\n\\\\nTools\\\\n\\\\nTools\\\\n\\\\nmove\n        to sidebar  hide\\\\n\\\\nActions\\\\n\\\\n  * [Read](/wiki/National_Flag_of_Canada_Day)\\\\n\n        \\ * [Edit](/w/index.php?title=National_Flag_of_Canada_Day&action=edit \\\\\\\"Edit\n        this page \\\\\\\\[e\\\\\\\\]\\\\\\\")\\\\n  * [View history](/w/index.php?title=National_Flag_of_Canada_Day&action=history)\\\\n\\\\nGeneral\\\\n\\\\n\n        \\ * [What links here](/wiki/Special:WhatLinksHere/National_Flag_of_Canada_Day\n        \\\\\\\"List of all English Wikipedia pages containing links to this page \\\\\\\\[j\\\\\\\\]\\\\\\\")\\\\n\n        \\ * [Related changes](/wiki/Special:RecentChangesLinked/National_Flag_of_Canada_Day\n        \\\\\\\"Recent changes in pages linked from this page \\\\\\\\[k\\\\\\\\]\\\\\\\")\\\\n  * [Upload\n        file](/wiki/Wikipedia:File_Upload_Wizard \\\\\\\"Upload files \\\\\\\\[u\\\\\\\\]\\\\\\\")\\\\n\n        \\ * [Special pages](/wiki/Special:SpecialPages \\\\\\\"A list of all special pages\n        \\\\\\\\[q\\\\\\\\]\\\\\\\")\\\\n  * [Permanent link](/w/index.php?title=National_Flag_of_Canada_Day&oldid=1231946994\n        \\\\\\\"Permanent link to this revision of this page\\\\\\\")\\\\n  * [Page information](/w/index.php?title=National_Flag_of_Canada_Day&action=info\n        \\\\\\\"More information about this page\\\\\\\")\\\\n  * [Cite this page](/w/index.php?title=Special:CiteThisPage&page=National_Flag_of_Canada_Day&id=1231946994&wpFormIdentifier=titleform\n        \\\\\\\"Information on how to cite this page\\\\\\\")\\\\n  * [Get shortened URL](/w/index.php?title=Special:UrlShortener&url=https%3A%2F%2Fen.wikipedia.org%2Fwiki%2FNational_Flag_of_Canada_Day)\\\\n\n        \\ * [Download QR code](/w/index.php?title=Special:QrCode&url=https%3A%2F%2Fen.wikipedia.org%2Fwiki%2FNational_Flag_of_Canada_Day)\\\\n\n        \\ * [Wikidata item](https://www.wikidata.org/wiki/Special:EntityPage/Q6972703\n        \\\\\\\"Structured data on this page hosted by Wikidata \\\\\\\\[g\\\\\\\\]\\\\\\\")\\\\n\\\\nPrint/export\\\\n\\\\n\n        \\ * [Download as PDF](/w/index.php?title=Special:DownloadAsPdf&page=National_Flag_of_Canada_Day&action=show-download-screen\n        \\\\\\\"Download this page as a PDF file\\\\\\\")\\\\n  * [Printable version](/w/index.php?title=National_Flag_of_Canada_Day&printable=yes\n        \\\\\\\"Printable version of this page \\\\\\\\[p\\\\\\\\]\\\\\\\")\\\\n\\\\nIn other projects\\\\n\\\\n\n        \\ * [Wikimedia Commons](https://commons.wikimedia.org/wiki/Category:National_Flag_of_Canada_Day)\\\\n\\\\nAppearance\\\\n\\\\nmove\n        to sidebar  hide\\\\n\\\\nFrom Wikipedia, the free encyclopedia\\\\n\\\\nCanadian holiday\\\\n\\\\nNational\n        Flag of Canada Day  \\\\n---  \\\\n[![](//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/6/68/Canada_flag_halifax_9_-04.JPG/250px-\\\\nCanada_flag_halifax_9_-04.JPG)](/wiki/File:Canada_flag_halifax_9_-04.JPG)\n        The\\\\nnational flag of Canada  \\\\nObserved by  |  [Canada](/wiki/Canada \\\\\\\"Canada\\\\\\\")\n        \\ \\\\nDate |  [February 15](/wiki/February_15 \\\\\\\"February 15\\\\\\\")  \\\\nNext time\n        \\ |  February 15, 2025 (2025-02-15)  \\\\nFrequency | Annual  \\\\n  \\\\n**National\n        Flag of Canada Day** ([French](/wiki/French_language \\\\\\\"French\\\\nlanguage\\\\\\\"):\n        _Jour du drapeau national du Canada_), commonly shortened to\\\\n**Flag Day**\n        , is observed annually on February 15 to commemorate the\\\\ninauguration of the\n        [flag of Canada](/wiki/Flag_of_Canada \\\\\\\"Flag of Canada\\\\\\\") on\\\\nthat date\n        in 1965.[1] The day is marked by flying the flag, occasional public\\\\nceremonies\n        and educational programs in schools. It is not a [public\\\\nholiday](/wiki/Public_holidays_in_Canada\n        \\\\\\\"Public holidays in Canada\\\\\\\"),\\\\nalthough there has been discussion about\n        creating one.\\\\n\\\\n## History\\\\n\\\\n[[edit](/w/index.php?title=National_Flag_of_Canada_Day&action=edit&section=1\\\\n\\\\\\\"Edit\n        section: History\\\\\\\")]\\\\n\\\\n### Background\\\\n\\\\n[[edit](/w/index.php?title=National_Flag_of_Canada_Day&action=edit&section=2\\\\n\\\\\\\"Edit\n        section: Background\\\\\\\")]\\\\n\\\\nAmid [much controversy](/wiki/Great_Canadian_flag_debate\n        \\\\\\\"Great Canadian flag\\\\ndebate\\\\\\\"), the [Parliament of Canada](/wiki/Parliament_of_Canada\n        \\\\\\\"Parliament of\\\\nCanada\\\\\\\") in 1964 voted to adopt a new design for the\n        [Canadian\\\\nflag](/wiki/Flag_of_Canada \\\\\\\"Flag of Canada\\\\\\\") and issued a\n        call for\\\\nsubmissions.[2]\\\\n\\\\nThis flag would replace the [Canadian Red Ensign](/wiki/Canadian_Red_Ensign\\\\n\\\\\\\"Canadian\n        Red Ensign\\\\\\\"), which had been, with various successive alterations,\\\\nin conventional\n        use as the national flag of [Canada](/wiki/Canada \\\\\\\"Canada\\\\\\\")\\\\nsince 1868.\n        Nearly 4,000 designs were submitted by Canadians.[2] On October\\\\n22, 1964,\n        the [Maple Leaf flag](/wiki/Maple_Leaf_flag \\\\\\\"Maple Leaf\\\\nflag\\\\\\\")\\u2014designed\n        by historian [George Stanley](/wiki/George_Stanley \\\\\\\"George\\\\nStanley\\\\\\\")\\u2014won\n        with a unanimous vote.[3] Under the leadership of [Prime\\\\nMinister](/wiki/Prime_Minister_of_Canada\n        \\\\\\\"Prime Minister of Canada\\\\\\\") [Lester\\\\nPearson](/wiki/Lester_B._Pearson\n        \\\\\\\"Lester B. Pearson\\\\\\\"), resolutions\\\\nrecommending the new design were passed\n        by the [House of\\\\nCommons](/wiki/House_of_Commons_of_Canada \\\\\\\"House of Commons\n        of Canada\\\\\\\") on\\\\nDecember 15, 1964, and by the [Senate](/wiki/Senate_of_Canada\n        \\\\\\\"Senate of\\\\nCanada\\\\\\\") two days later.[4]\\\\n\\\\nThe flag was proclaimed\n        by [Elizabeth II](/wiki/Elizabeth_II \\\\\\\"Elizabeth II\\\\\\\"),\\\\n[Queen of Canada](/wiki/Monarchy_of_Canada\n        \\\\\\\"Monarchy of Canada\\\\\\\"), on January\\\\n28, 1965,[3][5] and took effect \\\\\\\"upon,\n        from and after\\\\\\\" February 15 that\\\\nyear.[6]\\\\n\\\\n### Flag Day\\\\n\\\\n[[edit](/w/index.php?title=National_Flag_of_Canada_Day&action=edit&section=3\\\\n\\\\\\\"Edit\n        section: Flag Day\\\\\\\")]\\\\n\\\\nNational Flag of Canada Day was instituted in 1996\n        by an [Order in\\\\nCouncil](/wiki/Order_in_Council \\\\\\\"Order in Council\\\\\\\")\n        from [Governor\\\\nGeneral](/wiki/Governor_General_of_Canada \\\\\\\"Governor General\n        of Canada\\\\\\\") [Rom\\xE9o\\\\nLeBlanc](/wiki/Rom%C3%A9o_LeBlanc \\\\\\\"Rom\\xE9o LeBlanc\\\\\\\"),\n        on the initiative of Prime\\\\nMinister [Jean Chr\\xE9tien](/wiki/Jean_Chr%C3%A9tien\n        \\\\\\\"Jean Chr\\xE9tien\\\\\\\").[7] At the\\\\nfirst Flag Day ceremony in [Hull, Quebec](/wiki/Hull,_Quebec\n        \\\\\\\"Hull, Quebec\\\\\\\"),\\\\nChr\\xE9tien was confronted by demonstrators against\n        proposed cuts to the\\\\n[un\\\",\\\" an [Order in\\\\nCouncil](/wiki/Order_in_Council\n        \\\\\\\"Order in Council\\\\\\\") from [Governor\\\\nGeneral](/wiki/Governor_General_of_Canada\n        \\\\\\\"Governor General of Canada\\\\\\\") [Rom\\xE9o\\\\nLeBlanc](/wiki/Rom%C3%A9o_LeBlanc\n        \\\\\\\"Rom\\xE9o LeBlanc\\\\\\\"), on the initiative of Prime\\\\nMinister [Jean Chr\\xE9tien](/wiki/Jean_Chr%C3%A9tien\n        \\\\\\\"Jean Chr\\xE9tien\\\\\\\").[7] At the\\\\nfirst Flag Day ceremony in [Hull, Quebec](/wiki/Hull,_Quebec\n        \\\\\\\"Hull, Quebec\\\\\\\"),\\\\nChr\\xE9tien was confronted by demonstrators against\n        proposed cuts to the\\\\n[unemployment insurance](/wiki/Unemployment_insurance\n        \\\\\\\"Unemployment\\\\ninsurance\\\\\\\") system, and while walking through the crowd\n        he was [grabbed by the\\\\nneck and pushed aside](/wiki/Shawinigan_Handshake \\\\\\\"Shawinigan\n        Handshake\\\\\\\") a\\\\nprotester who had approached him.\\\\n\\\\nIn 2010, on the flag's\n        45th anniversary, federal ceremonies were held to mark\\\\nFlag Day at [Ottawa](/wiki/Ottawa\n        \\\\\\\"Ottawa\\\\\\\"), [Winnipeg](/wiki/Winnipeg\\\\n\\\\\\\"Winnipeg\\\\\\\"), [St. John's](/wiki/St._John%27s,_Newfoundland_and_Labrador\n        \\\\\\\"St.\\\\nJohn's, Newfoundland and Labrador\\\\\\\"), and at\\\\n[Whistler](/wiki/Whistler,_British_Columbia\n        \\\\\\\"Whistler, British Columbia\\\\\\\") and\\\\n[Vancouver](/wiki/Vancouver \\\\\\\"Vancouver\\\\\\\")\n        in conjunction with the [2010 Winter\\\\nOlympics](/wiki/2010_Winter_Olympics\n        \\\\\\\"2010 Winter Olympics\\\\\\\") in Vancouver.[8]\\\\nIn 2011, Prime Minister [Stephen\n        Harper](/wiki/Stephen_Harper \\\\\\\"Stephen\\\\nHarper\\\\\\\") observed Flag Day by\n        presenting two citizens, whose work honoured the\\\\n[military](/wiki/Canadian_Armed_Forces\n        \\\\\\\"Canadian Armed Forces\\\\\\\"), with Canadian\\\\nflags that had flown over the\n        [Peace Tower](/wiki/Peace_Tower \\\\\\\"Peace Tower\\\\\\\").\\\\nIt was announced as\n        inaugurating an annual recognition of patriotism.[9]\\\\n\\\\n## See also\\\\n\\\\n[[edit](/w/index.php?title=National_Flag_of_Canada_Day&action=edit&section=4\\\\n\\\\\\\"Edit\n        section: See also\\\\\\\")]\\\\n\\\\n  * ![flag](//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/f/fc/Maple_Leaf_%28from_roundel%29.svg/25px-Maple_Leaf_%28from_roundel%29.svg.png)[Canada\n        portal](/wiki/Portal:Canada \\\\\\\"Portal:Canada\\\\\\\")\\\\n\\\\n  * [Flag Day](/wiki/Flag_Day\n        \\\\\\\"Flag Day\\\\\\\")\\\\n  * [List of Canadian flags](/wiki/List_of_Canadian_flags\n        \\\\\\\"List of Canadian flags\\\\\\\")\\\\n  * [National flag](/wiki/National_flag \\\\\\\"National\n        flag\\\\\\\")\\\\n\\\\n## Footnotes\\\\n\\\\n[[edit](/w/index.php?title=National_Flag_of_Canada_Day&action=edit&section=5\\\\n\\\\\\\"Edit\n        section: Footnotes\\\\\\\")]\\\\n\\\\n  1. **^** [Department of Canadian Heritage](/wiki/Department_of_Canadian_Heritage\n        \\\\\\\"Department of Canadian Heritage\\\\\\\"). [\\\\\\\"Ceremonial and Canadian Symbols\n        Promotion > The National Flag of Canada\\\\\\\"](https://web.archive.org/web/20100423114158/http://www.canadianheritage.gc.ca/progs/cpsc-ccsp/sc-cs/df1_e.cfm).\n        Queen's Printer for Canada. Archived from [the original](http://www.canadianheritage.gc.ca/progs/cpsc-ccsp/sc-cs/df1_e.cfm)\n        on April 23, 2010. Retrieved March 21, 2010.\\\\n  2. ^ _**a**_ _**b**_ Government\n        of Canada, Public Services and Procurement Canada (July 31, 2015). [\\\\\\\"Infographic:\n        National Flag of Canada Day \\u2013 February 15 \\u2013 Canada's Parliamentary\n        Precinct \\u2013 PWGSC\\\\\\\"](https://www.tpsgc-pwgsc.gc.ca/citeparlementaire-parliamentaryprecinct/decouvrez-discover/jour-drap-flag-day-eng.html).\n        _www.tpsgc-pwgsc.gc.ca_. Retrieved February 5, 2022.\\\\n  3. ^ _**a**_ _**b**_\n        [\\\\\\\"What is the National Flag Day of Canada?\\\\\\\"](http://westernfinancialgroup.ca/What-is-the-National-Flag-of-Canada-Day).\n        _westernfinancialgroup.ca_. Retrieved February 5, 2022.\\\\n  4. **^** [Department\n        of Canadian Heritage](/wiki/Department_of_Canadian_Heritage \\\\\\\"Department of\n        Canadian Heritage\\\\\\\"). [\\\\\\\"Ceremonial and Canadian Symbols Promotion > The\n        National Flag of Canada > Birth of the Canadian flag\\\\\\\"](http://www.pch.gc.ca/pgm/ceem-cced/symbl/df3-eng.cfm).\n        Queen's Printer for Canada. [Archived](https://web.archive.org/web/20100224005050/http://www.pch.gc.ca/pgm/ceem-cced/symbl/df3-eng.cfm)\n        from the original on February 24, 2010. Retrieved March 21, 2010.\\\\n  5. **^**\n        [\\\\\\\"Birth of the Canadian flag\\\\\\\"](http://www.pch.gc.ca/pgm/ceem-cced/symbl/df3-eng.cfm).\n        [Department of Canadian Heritage](/wiki/Department_of_Canadian_Heritage \\\\\\\"Department\n        of Canadian Heritage\\\\\\\"). [Archived](https://web.archive.org/web/20081220170253/http://www.pch.gc.ca/pgm/ceem-cced/symbl/df3-eng.cfm)\n        from the original on December 20, 2008. Retrieved December 16, 2008.\\\\n  6.\n        **^** [Conserving the Proclamation of the Canadian Flag](http://www.collectionscanada.gc.ca/publications/archivist-magazine/015002-2021-e.html)\n        [Archived](https://web.archive.org/web/20121021133944/http://www.collectionscanada.gc.ca/publications/archivist-magazine/015002-2021-e.html)\n        October 21, 2012, at the [Wayback Machine](/wiki/Wayback_Machine \\\\\\\"Wayback\n        Machine\\\\\\\"), Library and Archives of Canada, from John Grace in The Archivist,\n        National Archives, Ottawa, 1990. Retrieved February 15, 2011.\\\\n  7. **^** [Department\n        of Canadian Heritage](/wiki/Department_of_Canadian_Heritage \\\\\\\"Department of\n        Canadian Heritage\\\\\\\"). [\\\\\\\"National Flag of Canada Day\\\\\\\"](http://www.pch.gc.ca/special/jdn-nfd/index-eng.cfm).\n        Queen's Printer for Canada. [Archived](https://web.archive.org/web/20100217042202/http://www.pch.gc.ca/special/jdn-nfd/index-eng.cfm)\n        from the original on February 17, 2010. Retrieved March 21, 2010.\\\\n  8. **^**\n        [Dept. of Canadian Heritage news release](http://www.pch.gc.ca/pc-ch/infoCntr/cdm-mc/index-eng.cfm?action=doc&DocIDCd=CJM092444)\n        [Archived](https://web.archive.org/web/20110706182436/http://www.pch.gc.ca/pc-ch/infoCntr/cdm-mc/index-eng.cfm?action=doc&DocIDCd=CJM092444)\n        July 6, 2011, at the [Wayback Machine](/wiki/Wayback_Machine \\\\\\\"Wayback Machine\\\\\\\"),\n        February 15, 2010. Retrieved February 15, 2011.\\\\n \\\",\\\"2010.\\\\n  8. **^** [Dept.\n        of Canadian Heritage news release](http://www.pch.gc.ca/pc-ch/infoCntr/cdm-mc/index-eng.cfm?action=doc&DocIDCd=CJM092444)\n        [Archived](https://web.archive.org/web/20110706182436/http://www.pch.gc.ca/pc-ch/infoCntr/cdm-mc/index-eng.cfm?action=doc&DocIDCd=CJM092444)\n        July 6, 2011, at the [Wayback Machine](/wiki/Wayback_Machine \\\\\\\"Wayback Machine\\\\\\\"),\n        February 15, 2010. Retrieved February 15, 2011.\\\\n  9. **^** [PM pays tribute\n        to outstanding Canadians on Flag Day](http://www.pm.gc.ca/eng/media.asp?category=1&id=3958&featureId=6&pageId=26)\n        [Archived](https://web.archive.org/web/20110706181811/http://www.pm.gc.ca/eng/media.asp?category=1&id=3958&featureId=6&pageId=26)\n        July 6, 2011, at the [Wayback Machine](/wiki/Wayback_Machine \\\\\\\"Wayback Machine\\\\\\\"),\n        Prime Minister's Office news release. Retrieved February 16, 2011.\\\\n\\\\n## External\n        links\\\\n\\\\n[[edit](/w/index.php?title=National_Flag_of_Canada_Day&action=edit&section=6\\\\n\\\\\\\"Edit\n        section: External links\\\\\\\")]\\\\n\\\\n![](//upload.wikimedia.org/wikipedia/en/thumb/4/4a/Commons-logo.svg/30px-\\\\nCommons-logo.svg.png)\\\\n\\\\nWikimedia\n        Commons has media related to [National Flag of Canada\\\\nDay](https://commons.wikimedia.org/wiki/Category:National_Flag_of_Canada_Day\\\\n\\\\\\\"commons:Category:National\n        Flag of Canada Day\\\\\\\").\\\\n\\\\n  * [Flag of Canada Song (1965) Freddie Grant](https://www.youtube.com/watch?v=2IkqmkTK46E)\\\\n\n        \\ * [Flag Day](http://www.pch.gc.ca/special/jdn-nfd/index-eng.cfm), Dept. of\n        Canadian Heritage \\\\n  * [The famous Canadian Flag Collection, at Settlers,\n        Rails & Trails Inc, Argyle, Manitoba](http://argylemuseum.wixsite.com/argylemuseum/canadian-flag-collection)\\\\n\\\\n![](https://login.wikimedia.org/wiki/Special:CentralAutoLogin/start?type=1x1)\\\\n\\\\nRetrieved\n        from\\\\n\\\\\\\"[https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=National_Flag_of_Canada_Day&oldid=1231946994](https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=National_Flag_of_Canada_Day&oldid=1231946994)\\\\\\\"\\\\n\\\\n[Categories](/wiki/Help:Category\n        \\\\\\\"Help:Category\\\\\\\"):\\\\n\\\\n  * [1996 establishments in Canada](/wiki/Category:1996_establishments_in_Canada\n        \\\\\\\"Category:1996 establishments in Canada\\\\\\\")\\\\n  * [Public holidays in Canada](/wiki/Category:Public_holidays_in_Canada\n        \\\\\\\"Category:Public holidays in Canada\\\\\\\")\\\\n  * [February observances](/wiki/Category:February_observances\n        \\\\\\\"Category:February observances\\\\\\\")\\\\n  * [Flag days](/wiki/Category:Flag_days\n        \\\\\\\"Category:Flag days\\\\\\\")\\\\n  * [Winter events in Canada](/wiki/Category:Winter_events_in_Canada\n        \\\\\\\"Category:Winter events in Canada\\\\\\\")\\\\n\\\\nHidden categories:\\\\n\\\\n  * [Webarchive\n        template wayback links](/wiki/Category:Webarchive_template_wayback_links \\\\\\\"Category:Webarchive\n        template wayback links\\\\\\\")\\\\n  * [Articles with short description](/wiki/Category:Articles_with_short_description\n        \\\\\\\"Category:Articles with short description\\\\\\\")\\\\n  * [Short description matches\n        Wikidata](/wiki/Category:Short_description_matches_Wikidata \\\\\\\"Category:Short\n        description matches Wikidata\\\\\\\")\\\\n  * [Use mdy dates from February 2018](/wiki/Category:Use_mdy_dates_from_February_2018\n        \\\\\\\"Category:Use mdy dates from February 2018\\\\\\\")\\\\n  * [Infobox holiday with\n        missing field](/wiki/Category:Infobox_holiday_with_missing_field \\\\\\\"Category:Infobox\n        holiday with missing field\\\\\\\")\\\\n  * [Infobox holiday fixed day](/wiki/Category:Infobox_holiday_fixed_day\n        \\\\\\\"Category:Infobox holiday fixed day\\\\\\\")\\\\n  * [Articles containing French-language\n        text](/wiki/Category:Articles_containing_French-language_text \\\\\\\"Category:Articles\n        containing French-language text\\\\\\\")\\\\n  * [Commons category link is on Wikidata](/wiki/Category:Commons_category_link_is_on_Wikidata\n        \\\\\\\"Category:Commons category link is on Wikidata\\\\\\\")\\\\n\\\\n  * This page was\n        last edited on 1 July 2024, at 03:41 (UTC). \\\\n  * Text is available under the\n        [Creative Commons Attribution-ShareAlike License 4.0](//en.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:Text_of_the_Creative_Commons_Attribution-ShareAlike_4.0_International_License)[](//en.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:Text_of_the_Creative_Commons_Attribution-ShareAlike_4.0_International_License);\n        additional terms may apply. By using this site, you agree to the [Terms of Use](//foundation.wikimedia.org/wiki/Special:MyLanguage/Policy:Terms_of_Use)\n        and [Privacy Policy](//foundation.wikimedia.org/wiki/Special:MyLanguage/Policy:Privacy_policy).\n        Wikipedia\\xAE is a registered trademark of the [Wikimedia Foundation, Inc.](//wikimediafoundation.org/),\n        a non-profit organization. \\\\n\\\\n  * [Privacy policy](https://foundation.wikimedia.org/wiki/Special:MyLanguage/Policy:Privacy_policy)\\\\n\n        \\ * [About Wikipedia](/wiki/Wikipedia:About)\\\\n  * [Disclaimers](/wiki/Wikipedia:General_disclaimer)\\\\n\n        \\ * [Contact Wikipedia](//en.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:Contact_us)\\\\n  *\n        [Code of Conduct](https://foundation.wikimedia.org/wiki/Special:MyLanguage/Policy:Universal_Code_of_Conduct)\\\\n\n        \\ * [Developers](https://developer.wikimedia.org)\\\\n  * [Statistics](https://stats.wikimedia.org/#/en.wikipedia.org)\\\\n\n        \\ * [Cookie statement](https://foundation.wikimedia.org/wiki/Special:MyLanguage/Policy:Cookie_statement)\\\\n\n        \\ * [Mobile view](//en.m.wikipedia.org/w/index.php?title=National_Flag_of_Canada_Day&mobileaction=toggle_view_mobile)\\\\n\\\\n\n        \\ * [![Wikimedia Foundation](/static/images/footer/wikimedia-button.svg)](https://wikimediafoundation.org/)\\\\n\n        \\ * [![Powered by MediaWiki](/w/resources/assets/poweredby_mediawiki.svg)](https://www.mediawiki.org/)\\\\n\\\\n\n        \\ * \\\\n\\\\n\\\"],\\\"model\\\":\\\"text-embedding-3-small\\\",\\\"dimensions\\\":1536,\\\"encoding_format\\\":null}\"\n      headers:\n        accept:\n          - application/json\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        content-length:\n          - \"21715\"\n        content-type:\n          - application/json\n        host:\n          - api.openai.com\n        user-agent:\n          - AsyncOpenAI/Python 2.21.0\n        x-stainless-arch:\n          - arm64\n        x-stainless-async:\n          - async:asyncio\n        x-stainless-lang:\n          - python\n        x-stainless-os:\n          - MacOS\n        x-stainless-package-version:\n          - 2.21.0\n        x-stainless-raw-response:\n          - \"true\"\n        x-stainless-read-timeout:\n          - \"120\"\n        x-stainless-retry-count:\n          - \"0\"\n        x-stainless-runtime:\n          - CPython\n        x-stainless-runtime-version:\n          - 3.13.5\n      method: POST\n      uri: https://api.openai.com/v1/embeddings\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/4y9y45sSXqdOddTJM5YKdj9Uq9CcKBiJogixOJANSBQ4Lvr/2z7KdHXskgPdqPZ\n          CJ6McN/b7L+uy9//xy+//PiPP//b7//ytx9/+uXH//nL//3bj//Jz37733/73/GTf4r//19++fv5\n          /779y9///c+///bbX/76r+efn//jX/762+//Gf+39I+f/P9/9PM38T/pf6Waa851z//533+YR+pl\n          zP7+w5pG2X28/TC1tWv88P2/L62undt6/+9niT+1y///4a/x0zHLmqW//7CUtFuu4/2nvabd9aPG\n          rxyl1/L+93OZvcrnL3Pk9vZJ+aXxK3Pbu75/qzFnrUu+QB0r71ba2w9HiT/Vmvz3aYyWVsrv/3bF\n          E5Q/n3OJT1vfH2oZZbY53/96KTX1VPb7D2tefeWlv3TUUcv7f9/GiGc63z9R2SnVvYq8qDVqvBR5\n          ULWnZt+0jhHvqr6/kzT7LvGsm3ys+A4lp/dPUHf83iz/Mp5Tjo+b338aJ6LHZ5W/dXt/ufScdtZj\n          NWrNeijiF4zV5R/W0UseWx5A27P1XeSrztFXkWeV95yt6rdKMz78avIGWxu1T/lbua4+dpILEIdt\n          zngw+m/j61c9WPGg6x76XuIIrzblsK54ML3LE4xzntvUD9DWmnGzJAbkHUeuzqX/uHBd5Y/1PWup\n          8rxaXON4kENPUYtTKB+htpX21CebVq7xP3K4K3emVn1ccQmGPtqSVsQhuXK5jNX62hYx4nGnLDe+\n          jtJm/EF9523kteSGxd2cLb6cnpp45L1L1CW+xBWTp7gi5m554KXvCB0Sc3LE4gh9+sXiJJYubyGC\n          QRzPbM+rzgi8+tPWcs/6G+La5rX30OsUL2zm/P7Fao1vkOXZRtzbqdtHICHFTZNjGyG6yW2KnLNG\n          1yOzd0lTEw/BKPW55LNG6Cy966mNwBNXUs9imhG9Z9Vnu0eN/4MemoiTrepRGpwk/WT8aMe7sPjb\n          ZvxqC1UtApgmgLik5e0scslmaXFX9ftGQJ5pyC+ocfS5kZJqe22RRCRVrpz0NtQ4iJED3h/MjFib\n          9Tb2OG8RVe0mxGHcS+9opL+8Spf8m+bY+spzqSvC+vsHiKQWfyzrS4y/P1pPehJ71ArxIC0xjVHl\n          5eZWW5qaF+JwZPtbkaqiMJBHGLe7lyUlTB6Nf6t5YcUv3StrpI1YEiWLHo3S46cST17fVr5XfIMc\n          J1zCatsRbXfTzLIjJElxUfuKd6MZIKow6gsJ62WMGWlY/lbvcXGWhZnMMcwS/QansMtDmPFJV9Uz\n          Ey8mylN5BBEietNkMeMR2PNOZJWtlUAUd1sPcjnXS95slAvxuO10l8qrlQNTW61Rt8qfirC1uxRt\n          o9cu+SSOZER/vdoRAeKd7PdvP+NFNfmc8d/v+Lke9jJJrO/HMn4a50QzT/y71uQpl7gt22ogeohI\n          ENl/HLVh1hIgHuieUSFqTqxE02nBNApkC+hx2nZ8ajkWcbuiBtAAE1d21fe/tUor1rRE4otjYfVl\n          /DDtJZEggnanYtAOJ85qfAov3MnYeobLLh7i4nLyii2axWOvGrfiE8cv6DVbnxWvTdNtxKMS17lo\n          9zVaPHgrM6M8aPp4Mxk0brmWbnF0W9ZKhFchFzwiXIQYK59v1WuOOxNhNesH4DlMLcZWhKNtj6x3\n          UrP2FfHSoxRJ+osjdua9Jd2teLJW/5bIH1GO6MPNkxSgoTq+QXoLCc9bi8KxRz0h3eGpKfXsxQvK\n          difinTUvoaMojf9X7lR8rkjZUk5FDx1l+fuBnnNSJ1p903rRa90oSFuyUB+/VNugEVG26ZeKOLki\n          LL9/0gjdUY41+wDxqHLZ1m0MQriVR6nIQy1RGwzvWFf8WjvdO86mdaf3jF97Xam+f6peomHd1YJH\n          BLqhzzXaw2jF5X5E+1Ba9Oha5q6Se5sfeqDz/XMfUtwVOp2sDVR8oaof6dXca9msE6PnWPfVpLCJ\n          dj8KaS2M4gu917ZE7vivufTv4TQ+ZjxAu6wrSiCrVOIOR6jX5B/dU5bSOC5K1PE2m4licetjbouK\n          s70/qRl/fctrbrQnMleLIFw18Ud3NaQ/5IyPYbO2tJh26QciTEXLUCxQxafUdvRk5Gbjiiiyxiw2\n          74hvZamP2Vj0J1M6JL5r12TP2dVzFhcibqXmss64UO8ZA4SlpUqcx2wFWYkwG99NChASXpV002c8\n          rPL+wxEFyViaVkb06KPLsJMJzNZ4Fic6+shmR5qsW+yb5ohU3brOFW9QW5DoKSLMeQXVognaw7rO\n          SfOtLzbuRLW8FP+jnyuq1LgqOlGI7jQiktxAUnN8N532RG7uSTuIuEFx5uWyxLmKWKuDtMh1jEx1\n          PByPPC+dIcUh2HoF4wkUeuH3UBvHb2oCqRQdXTuFyN+L+bZkxT6YN+mNqyWelx3XZ4qltWr8pGil\n          +Goh7MRHuZ5nter4epTiy0XQSaNpKIzmxvLQdfaaaxyG2T5krK+/W6U+SdoMVGJPWZJKNBQ/MSrS\n          67YHFr+1TqmwChMNrY8YUnClPyTHa3966pBSoum1q5ijJM3fGQvFj6Jl0DMfz6/uKWOKOLJpJysZ\n          dHj8VYIrzPNtNEfU5YpJ0UM9HFW55PcWj7DJ8iTea8Ryopp8hahuhrT4OcJR61I2xSOgJtdyNhrH\n          Fv2RNv6Mc7WYjXQS5fT7c40nuKK70VeQBjnJKv1oV3KynFp6ky8Q2bNTe+gZjI5gZCkG4123JN//\n          9Ib6O/OKP1WsboxrVSRxMcjYPpOL7zktH09qbKtaS90sRqRujgqlD+v84wEW3R/FxZKj0uIKrDQ+\n          rPmeWUCcn6XdwUgRgeT+FtYOdVgIi8q0yj6izpKtBW6RtJLe9Eqbl7s+EW66NQIjupip6SmObpyK\n          bXPGiAnWSXVCqCaiwsfvetPbLrL7qotRnv6dqOWYuH9jMJCjNUm6jYxyMGKirkPjk2cfLMQdp63X\n          4VaOCkc/VaTrqLFtxDijIZeiba9I5LZiouTLlj90ofdUctGJDv0FEQ/iES6J/4NFo9RyEeSiu9JK\n          pjIRrnKl4kgxpJKIMmocKsl+cW+YOcoPFwFxacHRoxGWCYEnqudVN1YuOmiJNnTrx2cMF6Wgjmr6\n          TivrEYi6IMqopguyKPl0bhxtZDxXPdTsKiJ8aXcZNyU6N12stDhvl13H7nE4dYlDkaptH8+1SM9J\n          KT+73eDKjE+79sJ8rdmIYY4xuuTwkeLNWo8SUW0uq65aHPel8/Ao3evUsB5NWrRZ+mJWdKNL56HR\n          C48kxXgE6Wgpqub1mSJ+azNMTJYf9nqmTFoBEFfzpzXNcwTjtjYtS+JiP0NmuZmRp3vVPiealGg1\n          5QpFpN/J5o2RVMdc448Lyyd9gwrRRBU3q3Zd6cdrHtL8xhcavWs7l2t0SEVzDTPFnItOrluJWqN9\n          Lmoi+IApaXYvd1xYK2oWu2OdRzTef8o6Y+Juaq1VOntn7SnzXnG3Zcw/ojRNHgSYkS2t7OMZvH2F\n          L1c/EZhL0VorXupk1S8lZGScKqkhJ662HGAWOd0wGSmafJ2yVpYmReN6j+JTZ0HMpGWOdsMD5UaZ\n          q0PmFnl+ShvIyKtuhQ7x0NuwTVbk6iQ9SVzdrskr6rEa5aQUeTnufTN4xIx/15JWX5OSMJXPhQZz\n          +5yWfPsZR7dnqfzigiWbbpX4prnq3ensiGXcGOkw/mt9ztZ7vcYbhM6tu9A2qvYIUYqP95aGP0WT\n          kgR31aPBaIoximM7i2SuTpkhH1Ormed8Tf6OpIeZSN7Wvcffzl5izmhd9eCN+EoSteLCbdr0DyOB\n          c3IiM3VbAdT4Sjvpu4sDftoZS9FRZLTxaSz81G6ZUrXYoCGaRxvinOGBvurIRwCydF5C1LLtE7Cr\n          aPO0UWhUJHJWI24PW8YnHtdKelYq2wXJsntEWaYjhet4MW5lp4E3CAsNgI5yyUmysYhfAFDDEloE\n          ZJ0bxuMecWAdIAWeqlgBHe2L9fpsV3putmgjfehv4KnUoY0RFzMZrC9HsbaabaluUKKoglPEVvlu\n          0YQkjax5ApIYis05z8uOXJSPtds2q43tTf2Kd1MsjvC55NDHEWKkadtOgRw97QKJ3YqlKIvi71XF\n          mkbDILklqrpoDeUftr7s+dPwtZltIgxyw/F/UYFoYqKEn5JwapSpZdmpmCzz9O/HIVzjLam/xnXs\n          0rXlJJDYECAxGJPXEqX+M8jSYjuaiGxDVkY1qX7KRKcIjIz/BvJ4mqsRL9FWf3GqhkSHUiO7V21t\n          OlPTpKctkm6OjCCFVVTcURwo9CPRQjSF8w3ukYS36KznzgYx4Bfob80EQ/muVC1AozVwL7AABsDI\n          AAJ1p9oBQVuALaPoHKRFQhzaGMWjzqRZeYMMlqoC/xgOVJ3zczjjelgrG1VL1aUgoKaiqDt2kt1m\n          0XGsdl/VRuc7ztbUlb9PE3597dfYIet2zCArV4DcM0wT7OCD9aSjt845DleuVfvWKHt1zLAGD0Lj\n          i1SeT/aOqDmntqJU/M0wWGCdFB9v4f01NYwes1svGz9Oye4c4dEAC8xnW7wF63HizL0hB1/BgGpV\n          Ds1p/ypwR4M5RwMw/FUmZsUWVSMoUPnZ72hxI/RzlHhrvuec4C3lUhYa6K1D8A32SHeScW4ifOib\n          i+Nx7prt6cC4ytAuur0uSYB5bx+2HRiRLLLOnCIkpL4tsa+ytD+IBiVpeRMtfKQKG/nF1V9e+a74\n          9gqDjZycDC402XxpB9rZHeqeP8JnPEGtmMBXxdPTux9ftCsoBxgUp0hbKe3anklczYzd9A22GdXF\n          +AbQj+l+vNpsMYlI57VF/N5mzyvi6pDiJI5EZGw7LZHyUxNcQyIBzDa/AaGPb9trLob1qPHnvzMH\n          AOOta0efm75ICHE4hk4h4sKWb4Hyb+CXQpApVaNGfPQ9jK/ABeil2RafhkDvUIkGRYHU8RHS2dhL\n          TI7+besl6gC+9Pk3hgnZ1gFg+pScUVlH+CDoxuWpVMxdEQBxu7oC6pldr5q1d7Ei4gFtT1tFlQgN\n          yyuuDoa125CkUKAa9DAzQdCWLK3VpzEFohScI8uUr8afm02HAgBclhFBIo68o0ufKWEUB/pq4xLF\n          V9NzNAGi2Vrec8GJ5ZE3psMUo82KvrjZ/ijPiP02fdUq+dT08XWrTQJWXQawY9U7bLTETj4rUa2U\n          COdNl0gVot6shrFZeWatnSs1sdbOcexZpCuWbbHulkZhx1le9riIEdkubo+clnW+QweT3hfD5JSI\n          kE3ninSKfWlGmBHOpMxtEWOGxGL6/eig5IcRIEtdejbibkV4ULRDHZHlHfSRF5W+dR8EDlmsRJUw\n          bZg0vfbw/cNribrJcxIje/RU8Tts4nEjO2bAa445iYwOM6LZ2G+PsX2UQmUmo5Qr0OiONctAyqqA\n          xeKD7SgydaS2SUFWj4PhzYZPiVduPJgzpaQR020k+yHvWBMR1GhKdUdM0jZuQ7tcujbIq+1sg+/K\n          zdWWq0SpTqGsRc/sY22jrdQ+rAv6AswcXT4tlrVMjE+sjYgC0cYU8dp6PGT7aM+vsH89gB0XHS9G\n          G+Rw4miUWY/bkYraNetymC0a57cZoLbmoUkq6rnB3qDbco8VsWJN4422pLTEzdKg6rQiqiIDDbFa\n          WkmzEXNeQb/VKF22537bjn75W+NuRxw2EtMk6ibFxK2zSNXDy4LY8KIV9ow1ihsqWLagP8BKK2Y1\n          6pdsTAnYkkvR5i88Wf9OlqVcj2CsLzefguUy6RXGzpMko2eptjscoFt1OB+nq1cDxX0xn4iW1pgW\n          0Qwxbd4GaxB45CslrvgcMh2AEp8sz8VZ7FX2C4fIZPvTAp5VkZDxuJfdvRHl9Rw6i4kT2qaGvHiN\n          4H3qd/BLIIMyxAzNShFNiyGC47Xn5Nd/wMxef5wqXwVEA3Jnt595lPPyLBA+Q5JedOsWTUIBbK7w\n          8fNTPbiNybRPtlsrelGvE0SwPHBnlYsKUy+N+h0hAEZKe2lnPVfdRh62aPmADlazzd0NthWZYERQ\n          Mmg0dBctTyt3cdo0CORQ1b7a6dN34u0Lr7+iEDGQGI8wOcpmEl9tqdXjltmMiZi7ISNIFxWPTAF5\n          7NtW7VODTVy0bvBbnUadGx1ZR4H/luof4GIkes3/fcH81f1tjt9p2L2+WrZZXx9Fd/S29Xjxv+v2\n          i78iqush6m1EYrHzNs+mTGG6t8UsVO1OHtDm54EJdae6zchDVmGymrNx/H37Ew1NnBklI9Yex2vq\n          F4mIFp2h4i/OHl/nJpFG4pqp1Eo872yTjwGrrmiRACvZ0D4byKSxiSKoGtkurVKad2BxsnczLiMt\n          +979G+A09DeWhTQAR0Rx3Rduml5X3IgTMorPjVe8CZuIxzGdQkqLNBYXwt5CxFrDkuZ+rqIhF6Jf\n          yn6YIJTqCuNG6sqgW3WYzRZxaeGR6c5MAoMlRdwc218A+skapgqZba9v0ZVuMBE61qnAefbRC5yi\n          PgOuZLaS6JQD+rkGc5n1x5IM13nri4i/ezcwdJza6APkdY/Si4EPoqPK1t2yGozMZN1T3Uln1nH+\n          BrlNc9iNbUfDyzDeCf5QvHSXeb1hEezWNlDudZ+8aMdtBxOV1xjyuCMtxunSvxVBilmXRpkbObCx\n          NrRyKk5WrW3o6lf5/S8yeE6mnBDvofalM9dJVjVg1IqzLWES6nFXPNpND6LsuK7lO+za+DhlbKvp\n          C+IoimqJ6r9pyzdyNFLGTWK20R1yZICGFy4mQvdqip7oYCeyXpk4mMO2sVZKPeSiaDH1tcYBrK7R\n          E8cn7oYp3MCltFnjjd0OETceonUwlEtNamegAwZti7vZID31z7CtO6wlHZ5enraTG6sK2SQi3rbr\n          Td1cq1IbkDpqxU7mmZfq474LiJyZVtQcSveMWNJn66ai0ptRDhgi+u8Fs2QqP2uUNNL39tE9Kob3\n          BuK54lGjDe02cpSou+qbiLot/qH80yimh28lDnJfI+rgk5kyVMSXqYliQ+sz7QQo2FqEsBvWK5qh\n          raiiQ+6dWOpSPH0uheyy5E5Jtic3GNCBxu9li0myvyrmdXpYmz82RO/GNxRc7vz/qFkjzxo3+LJD\n          zg3pp6UUB8gUTcmEz2rYenP6aAOSzbiHRavbG4z5Xlrek0GZwFpk2hslTY+EbFJb0Sk6LzbuxZ5b\n          d62REHykVKOp1N1RNNVD993Xqu4LTRIW8y23D6yvW959iSuNpWQeVkZFhnquAPPscSriQqrgEpWb\n          yyCumms14DKdkHVdUb3n7AVCs6d/L0aiTCcqyKWacVIUTl1ZBmqciaIjW0jg/rkkwygQnIr14vFF\n          FZs/oRcZwRJE7IYK/h3maiS3NYxPGzkgqgdlOxemvY60jUSWTUUh3uBhCfheFT0w7cUW28P9Wbjy\n          up2JPjbtN/GyZ2hGespakWVejhLFVOntJae4h40V1u5VBX8QYsl64O/bpfts6ouRuYFcr3HwlXRR\n          KMzKXp7GePcP8OUiKzr8iG7TWLZpFgFxFRJZ8TodHSkTLmNzma29Ne20B0U2bUsL+TZusk3LIecP\n          p9nO7PIqo0f1aWpkyJmtor14Yd+v4545DWHIA7iUaUwYlX0zVtw5U8nsrcyq+A6D5D5XgKrcbxbt\n          mk7r+LVxXfRsRizfGspLgcSZfDiWs8L+417S7di27aYhGM1ClPrNEefAHq0XjvoMlTR5CLfJKwyy\n          NortkJXP8CqTeA260YoUva3Gu2y0HKf6QBsgV5ngbFSZUWaZrsacAH5tVMQ3XsMUAgjeSSvAMd/5\n          DM9w7TRO1ouCRNDlPEoVPbsCRtzSakvsK5+aXV3Uod6mt6gBFF1cEJLTyx+VUWq+l+5FhTIbFGej\n          Yy849irnsCuPxhgoaxmf+r4kjriZnVQSZX2dpk5HWIflqHk4+iBTfvYZ/iMZRXkpxS3U1eaqXSXK\n          C30z9N7FpryRbJfB8Xej7hEoeGX6YIMS08J9pgrg6S1ZHVJidzWey0QYFPHszdaVxmt/+G5RBdgU\n          5Ab1uWMLrkOUSRaRbLVZvUsJ0lFeTlVlnpFxNCSi0aueFBitjOnxXHTivOA6n3OfvGrwjlaSsm/1\n          Dj1zvdmTDi6ufAogp+uiWhR3YBjXcERtO4xAHgF6mgACaqIKBL2J25wFVMtO1IY8WxTiG6GlaXlf\n          YWP4sGzFA1D2duNmKBJioIpr6eSK/L2gjF67xGHaVRW+fTKBoCMgb0MhIKpbQTfx+WFceY6I626T\n          /+vkPkqbi8JyNOm0ufrEOyKlfuSgrC7FL6XDuY569CO9/IWsimbVMk10Dl15FWvMbFzozL7H5PEj\n          oscnM9EQht9L5YRgX6pqyQBzpzNuGXW8jgIL0v5Bai9+GKVCFI3Z+oaZrVMjOGXhjfIdV8p66Jkz\n          2UYl3uFOmvzRptFFe5zvQ3w0loREoucY7qN7ZMpg71p3z/SgW3hgQ5Osugan1HQeFWW8jvx7W8ma\n          ri+mhw12/FQS2W0eFyEPnK9Ex+jIt6qR37lekV03DbjWCOjaGXV15Sg+nCJd12xa2V7Xd4gjFJ39\n          3MQl8kCZ2oqcSn9gZAlkFPT4RRVvlKYrjq5yT3SVcJsIxgdi9mRzbQrgNA28Hr20yShkpIuzTnqi\n          sYCDZdOXsrvmXNYQs3uJFo1/lptuZNhfb5yAlygohI/8jeh+8oip2QJZrs35yAWZfI0qqEMokDeX\n          M1L5Fm5g8MEUZBGlxHS6yG2oWEDbdVvrLvRPbdMZB3C5EgMlrRPFlHD4JOl1FJm+QeW8VuqFqZRP\n          UDtKc9UzU3zd4rrpqBqZxUTURHnrdNFNZn4CzdCCdu12maSelLMjbiuS6TTkNnSPVmNG6DPUUtRV\n          zY54tHGrKzo3IuQcip+3wdBP+DqUKmsFIyS6ODM2BjV1bVkuKR7CQi/aBLS82GPqeK7u3bRlKQMo\n          owLDaWjJKjp0GjWZ/KcJhb+KF/ZPOmBskSqzoIkqq4PldMJ+VGV1pB0fYftBiFTnI757aWZLoZcy\n          PkIJ8mnNXeb5rXHXdIvYGRFVHcAbgO7LGxm3LCqw5qVeoXg3BMpchsvL8WxonLpmHEipUoJFl8LB\n          U4GWFiEoK0qtgQ2WbigScDH9DLRsDO+vonlfvwEYYNkEvqNB69UuU+076b7UB9pfchujtEAM3Iic\n          Uex2F3Q8KhxG2jQO7TPOi9Ii+zEcy4anBRiTjYaummRXnK0vntNFr/mVxyN8uq58NITDtnANocn6\n          aUL4Sli8BZuDMShQpDCSrVUnom4I8rPpATSl5/gqWQIIY7tpzRqm3sg2tW5TOrrz0+4Uv+irZzVG\n          LtJ2yd45Sb6jS2AnH9lWHfmks0CTgx/tWFY7IJ5BNnh5nOa9DBCLTsBSaauBOL/LV6uS0fPW42kZ\n          2QgDCNsdgyq0FZUbOL3Q1lHE6oYJ8fBiKlg3IlwcraneZKjn76TeHRzmreqAt3AURWakKh1DwBSv\n          Bp1zLsD5/jWC71beP+tAbRQpvbuk9RSxcOoZRkAj3qt5WnVMDLReYUygIx8EX9jQ6W4FUrbR+YEi\n          Gdk6blazGnHx+bsv1DuCUvUbDdQVBQtdzyDhCAGssRz21nypPFFTVJgizm6AIi3PDJesBWmqzNMG\n          XV73Y0YR/QqliNBFcwOySojP03HqCG6o8NECbHGZs8vJfO7FajZWwNUGOogCaDrB2JCOJhr/KPRE\n          IWdj8g0CM5UPOkcPJjQnF9BwfZb0lckVHFFmPpZSIL6oZj8f1lVyb7eed04TpFGzgo4aJuvJSZo+\n          lYdSoxOaxQ7XynS26NpcwdPVrxBNEQOB/glC+BPK099nRM/fOvo13uEuiKX6ESBiK+64Jm2QkaDb\n          xe6d0/rOuhoSgrU6vt05nzXybBrmFZqOw47CmVjoGdavnyml1uitGu0yQjIizMtwmN3YXbrXeLYt\n          ublc70xaRFGTaHN+mO0++MI7kjRrp22urbidG+n+cBha2cMQp3HxVTAwepZpVRxb3gj/vg2Nn2/n\n          E0WXZLSCyjPtdgih2DgUoUQL3MzOKJ5NpNVsyn8srapO7OMXzKa9bZmRKxQNzR0/NhJWGS2iihL6\n          Cew67orM2LR7otxavuXBkzC53FB82q2+rVetnviXuIF2R3HGCzaUdMS5MS3+rdaHguDKmfmqtcKu\n          3Mb5rcRABO1uSZtw+GzO8LrmskOHrU44jhLvkBAVo8lYxHj1UdOoT2hhpO9qFBEZk+6mEObPxuGJ\n          KrOqjB+z46SpH033nG3FglSb7ebKcXMzCYAbvOl8pb0ua/uVm2uW16SqPBVovol+054Vta8hG2PJ\n          o5SYq949iNKq9PnVj36MSpHG8bIYMoAONAOA1LJMsBi95fJBeOS1MkUWwKJwq7M0XQ7PuHfdkACN\n          NKTnOyICrZkRtiKU64rXB0VPEOwFsTEF0fSlkJAv9G9Ga6u53JzqpDys4W0cZYN+PFI5lG82Z77o\n          6/vH/wJx/8iqxY0zJ04GcH023bbV3Kaz3YFvm8G1yS6/5MNQf11K3Yj7ZTTtiXzah4HMc2NZl+m2\n          pqNNeNEHb1MXQyZF/XJkierCEXlmcP6c4wpJouu6pBmC+HDlpbziw+vMeddjWq7aEbjuaTpoiCYX\n          /duo/1hq16L1KdgQq9LgvtG4z8U8nIsZPERbxWh4/zEj68TQsZT3r2IAd43bdLOJe0ak774g53eu\n          Ss2usjDx4tSQ7Mg/Np3fYPvYzW0kYV2n0LGGhLaRVlELt216dFJLoTF3jWGq9dnVFwxKyV5mUsRU\n          a+qcZKZk0AySrZ6nyJ3RZdshuSPnjpaDOx1emPK5Q9Z3wQCFBaav9HndR+e1k6QudT3CDUxZjj9z\n          cl2/L4YPNtiruyRDcNxdd47mQ+mvn/3z+d//9fyTv79++OM//vxvv//L33786Zcfv//7n3//7be/\n          /PVff/z8LT/+8tfffv/P+L/942z9t3/0p1/+6T0BxC1QhNJAwsQHBbt2vRiTAYgM1At9s66VM5J2\n          1fRe6Rb0WiYoCWp5RGumlk8d1Yykka8jD26IL3SJyyWlMSK4pJlRrLeNUkXZ5AN7F0V6UJdp6kAX\n          yYa6FGStqoYxbbmqqcEl7ckaj54RetQN3oEBNp10RmeYdfiEaKaa6h7Eti/lIKJWS6cN1LwOMNGO\n          UCOsDARKd18oCTS7Z2WBDzNV3NoQ9TOgUz3kY/1mHCu/a9ieFeVKVXpCm0zXR+fBgD1cC5V3Bq2x\n          XBqoMoV1lH60LRJymc26MStoUnNBzutQu5SiOVAYUxGhuIBMHiw8Nrgahm2OwmxogzRZ/FbvKrep\n          veZBFWbshQeTqXXJpDIyBZ48biPztrbjeBhO6vzvAKHqN/5UAo/ZTN80LrIRC2dyIefIwnFjVbju\n          9QamYfRVYnuguaDMyqP74YIxGMwrVwx/kCLgeNBmxkeJZqu1XFT2b2x3Aj3Sg4aMivIbZJTiQZmc\n          brnc7TT6ZpipNcsBiiMCbZl1Rbx0tCL1ERfZ5CLndHtwPatPgdbBoGRdTyUT7UEdtznvlyJed6qV\n          IZ2ClOkg1JMjfrKKcqwR2KiuapnxmsyqAFGzq+NacH2p00YlWIs5S8Tzn+6UEDfI5+r7gGL0BC82\n          0OotDM/fVkFxBbUHQcPOsaylH4igBICIt6uZo2NSm696Nna+UsfnQCqzvJJh0KIynNn0OIkyJgNM\n          EbjN6T3Kuq4Sbvznto7nSqmYwaEfO1kyatvl/gYR/HfSrMLi/ram33Eq9Zi27ISbBYgyu8tbMk4J\n          yvJWL8FJXdVnyQUdLSu5QKU5gKxTtejKOePim5NuR+OqLlNQj1j3PoZ4vgPy/Ibj7JhqilQR3srb\n          9qvl9IgubVLBLZn5BWPN4YopExkiX0K5rR9Gn6pbDRirq2n0atkGDnjzuh0l8zVJSxONNwX75XWB\n          og9m6IKXHEcVxUD2FLc0Y9oLjmngVkpx92FHTH3uyzS0J9tGRHW61GSyMWA0HQPkEV09F4CElsfM\n          IJJMaOOPjO06ahvhOVv/MYHZyjQ9YkSaAXdSrc4jEjIVM4fqhA/REGEry4qyg6DXHdsxddTn3IEd\n          6ik9qCj9APGWzo7NhCwjh+sYsp5hm6mwjaxAEkwak9s3LYoVnQyuaI63sa+AvJuhZsGhRbV6mNk3\n          W7NiUtuS/zG2Cc0xnfHFLvJMhU2pSgoeV09d6vVIuIwkbEq/jaqU65im8V8JFjpyBJqWDPc+Um22\n          pZtIbylZuCFDZ4TOyKFDsu0tWpQTgkyFM95Mtq5traoRnMlec+XVCWbRfGpxgTB8pmX2V0xFNN2k\n          bnBFdV2hFaW5SarFN8WbStXT8nhHvjwT+gonwmuOnbdKpJYNSsns0BnGV61DqaSHgo8OImwWZ6lQ\n          oLZvdKOQN7ZqeFYK+eErHdBLekGxUauGDOjQw5ZtSaP2wSFaBTlY9Cj2tbi+4KBvtsn72fXbmYP1\n          v0wkphAhddt2YBT6tqLEUe02wNrDcDbkKzXKiXgVBZ2qdcfDa1flEnpZqfpZZmjbF18ToTmTWCvm\n          +HVwpyqcstG2t4HIbEAVLBCildSMC1yBmpkIExXi1DFnvAD7/hGsVjEi48H9mLH0QGDCYiuVgOmp\n          IIjRm6NGy34HkJ1ZF2h1DZlgEiVt+kl5gS0XV14+Ld6yuJ7Znqr3aV7EYAht4WvTo5NgwHHokzmK\n          6w7XK8hpLue6Vdf9jVg63qG3L9n+7a7ptSP0YNhSGh15iqiRDkPWXUaGrz92VJBMe9QMr9ZM0+g6\n          fjqOpuc+tZZSZ6v9sFd8T1XIHpkPg2aS43SHPScCPMZzH7h4afEVwX1s3Re341dlaMNIfRpx0W1V\n          CiFznvi9dtwxGG7ZfWezedlCWzeKN64ePRuu7z49udUTtQFr0Q6SocQyL9qFp+eevkSMMl/BUJzg\n          Yny76Ku3TyRA0JvFLxY0LnUAjEdWm/PY+2gsjYhr/Fw6fSUBUvgBwLH5X7yXboLr8aFM6RdaRLSP\n          6pgG5kRFaTMubCbGEZ81TUfER+HS9KlGbjRzNKARySdI15CH+WUZy8ayMAfdzhdfzq08d1wxLcAj\n          NdlNZLbvvJRbh62mhSuU2bX/WAmGqvFdEIKy+B7/kP2MToHius2p2lgsbfSpwq7Um30UfRQfMs/8\n          TSv66KnW9voX1NBwNdyIAsvlG09n6EbbnIxuwHuk4iWOl+NnIAPb7ERinhUONNJEDr7aMAHOdkiL\n          y1hmy5x9iZcKWEAHkMytDQwCSqp4BUTHusiGaZXBau+HMNrFsU0dhdg2LBvzqKw7j4oU0LDi4ScS\n          olI4nOWbTGFGA1NptVeUY8ynbElMkjIhKluovqw8kJV8DyWbMZQCXOLR9l7csuD42klnikSdoVXx\n          GDPBp9XBZ5uyEuCJbMJ7C9aSvESEEnRmdV1/luOj28bn4ViPlgSIonbrqydj2S+4ZAZ0wL1DEWWn\n          pJTdQsTL7nug2UYxaRekHGtzg8Wxstt0RjGZJJNe5wpQfKYiX47ynikcAg9qOlmI7rE4d/JsctZg\n          GaY7SmpM13thn9U+TLmf8DaAdGWjb7+vep8mmrw7dcJYogs3rQGQMlmjZkShrGjtHj1pcf9DLFRN\n          oBdVqGX+Le2wCVS4HsNf0elEKkHXXrR1ugmK8KEOcchUzWS2efGHs5WyU9EQGT6ZmV2qm+TLYBC1\n          Ffku9Jg2ly3oHiTl1KGlNbtNA+a00HFwkE7gw+1gmzVRf/+l9yLoUWSJiGTmDPFf23r/kKm2KXa2\n          Na2EgDRkPnTXuRY6NVNF40sUlr0oRJTVbHLXDCRj9eBgW5jNHwcd3aig9AG2o0EnVySx3rXNPrqd\n          RsOJQG/dRXQ81ZidrFbmUvuxgXCaYQO8lXn4NlFVFMvVbNKLetn3iXiHnMuZsk4Zorlkbar79ojz\n          ZjMdoUxXsyh2Gjq1HiFjzRy2WH1tvKKsHXqDChj4Xq1jYf/zHs0i8K85DUoLikCvb1Rfc9rG/JzW\n          Mi1IdiTDLNHV6YYjSApqg1qxuTPs3W3IgpDFUpA4XcyyNgiRF90BHU1DWY0gGGGO7FE1zLgXRWM5\n          fYm8Zwhg3sbjx57UsrLRbphN+XnV5oO8m4gcPKPmaDja+lTXP8+ZRbLe1MVU3ujecQKntfws5ku3\n          2VmbSKUboZZthVXrG06AjfZJnm7QfMxITfqGu2rgOXQWzc0UCyaD3OQjYiEnexwXJ8uym9wk97Wu\n          xuRJwmU8WWP+5EKyvViNEF71h5NXrjJNu2sOGXntYsJTKDkv19trnAwbP5Ow7AY2JPjVZI2h7HKT\n          NYyGfb94sYDE0barS2/ORzpSQyPGsduYDqM2c+aMlnsME25YyUHJR3jb4Ndx2VMyjxEGGQqfhEza\n          THGlsvM0HVZq/ctYG1GRrTZmLQLeu5LAT4U9+pCuc76mpAhQ92soKLSjHuQSpP2ob2gahEIzP23i\n          XmJLSOfouiIKOeP180+reQov1JpUlNo+1csON6Vimia7rqbCmUA1XY6SxzK3oxcFjvB1G0jKTMr/\n          wNG3qa4ZqkrJ+PKjV8Om52PvYcuRKMWqR9KEVsDSBR/ZyIEG9HGEAw1l0/aDOJ+46C6OLmahGGXf\n          +xrsiblHX0ePFnsclV/1wu+pO6Lvsz1eNNyq3JjO8xv6CEeNH9kEHXNWgwoC6bEVOdCdiG9qhltz\n          Vg8ApObjWNhjqbPuj8XIywePasbQuo8Ol2G+oXtqNMdmxtwtSkdbwig42OAp4tiGxaStiNuKfy3I\n          Imo/Ei/VBJphF7+3Y8/ODZNIedPwp8Zu35ibMciAEi7FWETA4nJrDc6jjFwAvLvmicA0XhJ6UTXo\n          yIL1jb2lKOem6Y4i8j50lGeImp+Cz2mZXkVc01FMOt7KYEeOfI2chBaxXQQFWsRUoYPbRSsb+u4u\n          H/LddYv/Ui5o71pzTy8KylgZGHAjsiJ3cKa0euGKhJjgM/IHjPQZeUK2tEu646uqJccNOJ3RD3Gv\n          TLjT6lp430dF7m2j2HyDbbkJJ2FI497UWBZV67pTJJWumzaEWVPS4WID6KiVVcTOqpZkzJUwcNG3\n          iuu3KrbBoq8uYZmo7rWV6kwd1KKqsSs17T5EcJYLO07zHIdXn3obN6lXCX0I+ETwtZWecSpuEL+C\n          JGbTjH6DV+aD+rTlN0fN0LsI2+RthpwRKIBuV91GCbbmWlS85HYzchaWPJADWcoMW0wGm0FHe7bc\n          gVeQwecbZloaKyigik3M4whM5Rshj536+rT0eM6fS381qPG6W0BDo9asXonx7s1sMf5S1vkUbpNV\n          kRLIGZgA1ED+U0U8jhOxtYu39RL4sDVMH2Wy4NL/PCKf8qTpLGe2nVeED2RtjZS6RzLrU1yX67C5\n          MjDRYa1ZRYPoItzumB9DWb7wH8eWUce+tNHugDtyGa7DuOJDdMfpN+BohrI7FOr8OVy1hVafR9bo\n          ORWecyRmlrtRRF1kdhZRVvdl4uVHi8Xwx4OzkZwBgXqN+ZnuhcOySiRgc20cqow/p42Kb6Oign6p\n          Qu/aIRSbmnf80mEyjJ3eSN0182S5rxcZbkqfbpvEQ1QTBEOyvFSfknPWIr5PvWL9sNAtPyAC36v1\n          LK256snMM/mcph17dfWyukGkqFlr9hjPFL8V5eijtaP7isIQ2HyeEP660FsyNgBG++nJTEtrPY5w\n          pkGIT60VJDfUPH5+ufkdnXGYjSmM0GpcSFPW2Wjl6B3dXdEBSF7NocC+nc66TMrUedzhXVC0qedm\n          vFX2Z4421PLzYeRQamv1yn02pYxIdNWhzLdCn5rQNGB41Vp+EHeGj9vAt7ibyEYtXf0NjmKVUffi\n          qahWyQ1JzbCsWtijTG1dz/A9msZpjV+w3Hd0GnPzXv7BM63ZSJp6j58CzPhQV4BOhKbliMY4Fe87\n          +CvD4qfeD+MM7T5ItXaowIgVbYnWOHNkTTwNkJWxLCL/bzM1iPMX9UJTmJbP9wuJ2kILFV1Wtcko\n          ayomxxqbcnMViYPGzzrGpQMkU9oQMsoq7aCZF7rgIx4jRilEwzKPT139T5/0GXHQqyC2gU5TiNOh\n          RgTxvOGLKmY7Em+zY3z0EVU5u7CisAk7unWCuwERljUGDlSjtF2AEWKQd7KuKZmBlzaV3fvBiv+2\n          aAl8JW4ACRzJrEjWQSxrWR6Pz4LYFREXJ3hn08rhCJD4q9XBPf6D+Q2CAQS8WrsN29BgXlPRY+uw\n          8/UECATzSaXUoDrCPJ2cFg5IMhoClL5OyRQoSKqfW+L4pmp62dGYl2o7KlgLvdhHba26kGg0h0kp\n          4Oms7vZnWuEdavdMYtpMLlEyuMgKT67HGUe1PKKTXCZiCYpUGWMN6Zt0ES7JSJQbruRAlA11HEWl\n          1YU1muw8rF421tpLaaIBayuGFIIYoYO6AbjCpD5SUhAC8bBibqcfQZddv361LePl9mn15sbPIBs7\n          rLvaDuOb4fsERPC1z76DWdE0HNNGHb33CyA/+velryxKgjpVXxJ90GHHI45WxE7jDkYFk+3kx4tF\n          1NWAL7RJJrOwyMxSWMTpSNuZVNAaDKYcKXhaPGEDpo4nfUKnVVtlLUJeWvlzeF1weOrajaHga3CC\n          yH18V+V0Hm05fVY0M2YdtsCzmDZyx0eoOyDrurffHHFFTeKZ4JDiKK7MMYiZR9a9UIT0CH66cQSh\n          Y1qK5ZjJtM8gHc8pz7LtyCNpqM5RcxvGslBbu7jLjcTyBSgkAmdSv+YCADurOlmBOFdcm2VHxTbU\n          m/w2XQZ/DbdAP2w8wmWkcIysqwmqWjP1JCaI/CbdTefYhbzW8rER1EUengfLd1v4/TafZk2L6ddS\n          KE4MurRLSTvgDJTmR/rZJiJx2Tkivpud8ZBw2DHNENaePgwjRnbVNY7WE21mewQd8fBtUxiWkd1U\n          A8Yx1NQqjfWBzTautSees0tpbdER09R6rwdLw4o0iJGKxJr9iJdoW4RwgPkuwNFJKjJw3UknfquN\n          NQvsqzmN6N17VfKL4Taf7XkBEaW7LkwITFFgzhPZ5erB7lxWlKP3Nk14YWzjysHPjD6+fQeJzt2v\n          2gazxXrfYb7ck6mQtI64bltJ7ewclI8838XSn1o9PkNvJuLDdiV/Zzx+48tVsEwGFqDybLN8g/p+\n          1gDLB4oM45qZ7oEU1vHOYzY+TcPpguWJ+81Ydn5j5XBkMA05f0ySTDfRkehxAuO828IXkrcbmkIT\n          2Q6vwcFbVcrjUORs2L2FBXpTUPF0bbE73AG64+rDvQiRspkfpCG+ksCK+nQvHSm3g02wCqT3oQou\n          UT70ZWr/2j+9Oq0d982BUKiOathFILjaJnFC81Hld10E33QpThA67u2KtsCIWgEsAOLNQ3NCwVU8\n          PmCNOfonAZzn5eNtYlrOO75nd1MzOF1mrXwBNzAzc9XAI+hulpe0ednbTDYiyp9L4G9VsGg1XBuV\n          N3/pAXguoiJ0XupJmtPFoONmblVJKIB7tFNGOF7xnE59+hJiWNgwZ4s/hWip3wAZF+uu8MfRWXhl\n          QnppkwtOgrownvDv1FcpEkPfF8X42ady5UC1bz3EESiRt9LJCKbOql0Qj79MXTWhI1XNJ4Coomwa\n          /O/mu//Dk9qyuM89R5MQ6NIiOsF4jdJwabXDiXdAMaMhCEi2goocYLS4hEVAspbec8aL9wvoWyH7\n          iROrrkqgQou1fnHvIxq4lfKxaNb6Dw1Z2+RFIsV+rfxx4nqxz9dy2+8os9RpjrH+XLpswGZ99eJS\n          y9D7FOiRjHn9qgjHN/Qu4m7EX5cmMTqQaIWsIY5GIBufmwHQXuZFnd2HsTEpNUgWwxYj/GGhpPhf\n          Io6tbCf2V92c1M+jnj7tAXto+jLw91WW+wuwwWMRaSuc+FkfjmzrzMe0pMQO3JmYCoP49SulxNpw\n          0DDa51UUypEpv16f7l035aVjHwkwmRUYyEpF6ecjead4fuBJ0/rMKF+W2dYW7IqSHeXeuq3E0T/S\n          HhGFlGn131UxwjYuJ0yu9W7b9sKyR5hWfBQsBQM7XEd2aFCUaYuZ69QxGue17Sz7s/patOKaK1Bj\n          SWbPyDR2bPPdTQzyzNu1AP6zGmDEi7UN141DCFXbyToRouKO1W9p2uCabuiUuPlraml/1FyL82I2\n          msrmAYsziE2ELzQw52o/Go2RwtzXyChPj75mrVN0WyMYxWU0+SSafx8XZRcyYGjXh0N5alY48F3p\n          qUdnZ/MuE/h4NUwmasR57UvRbEhjRETXHFnEZu0FMC9+txESTFt3Vnc5HF436UvLK4B6UYuZRxiw\n          Yua6enMrvDcpZHywf6Oiv4RS2Jhom4JOqiQ2pv9F0ZZRs4013XcTr71vkbgjFFo7cJf5c876q+gb\n          zQznJ8wcRSqCdNV3G/GZBboZSGAuY6OXi+ZCxUJTAdQIGbSljQNT7t58KbGTUXDid0bfb7DIhIux\n          r7wiClRpvXFAvlTN4DWyzek3I1oZ+84I/e4mZ+OA5w00xhf6sfD2GOpAtdqZiRhceEaE0DJKhake\n          EDCMLUUwdLp0HdNEMldccQSxnjRkMY5BWknlFFG06Z8W6F8mGAC0W+V7HLHzzKKjNNd+HLLDtEAU\n          AWeZUNBm2qpfaizKfVWpoSpU+gw2AsqRzZAtVMbtp6i0lQMdUWc9E4Q87ysOzd7KXZwpTeqpNULQ\n          +CyjEK3BmMmo/63WZEq/cSjfc97TeRLipzkPLgY4+lb5f6xapjmpjvhGKh54iGbjC3ueLV4qNhhF\n          WHwYPughSHgBmk3VgCPLOlw5O4kRnilrHtdriSPMca00j99Yl0EFsGU0jY4oNqcK/kcUKe/uSq8x\n          GLAnMwPCfFblR1CUMcmr+FcYBxlc4p582cx1uYsgKKa2s3iZvlMUXhJr6NGbkmmcm5L2+tDRflms\n          1BIX1LY/aUf1ZSz8iuhAttVaPtx+HYVVDrRpl33R6vdjoaTXl+J4GqvlYovhO7dXUrs4FVyxO3z+\n          bp5UOrb79ev9z5UYy7CjZFtLmaL0F1p/dx2lo0mXdPvtT/DZyNDCGz37KllK/DJFr4z4WbYmy5bq\n          v36hknC15rlW0lE0R2mj1+OufDDXwUWZGAATF9WYeNwMx6dG/WEAIBSj24OMv7OWxnFlIdGsz2TR\n          u/5b3Ixhijjud/FqW+J0eqCulGfGYwEMa9HzasPyBZmN66lMMmSmIDhrpL6w/ONwn8mGShKQgUyA\n          JyK4TUuuWjv3RX0ByqqoVcGJPYNiF9uPu4YalKlX4O3SXcjU2aGVx7ds9gvsO4o7HWNVyFG6AUmw\n          qxVVtzB+spMdwSnZWKjn4+UjMeNY2W0XYCHuGd6jIrhnVjYZ9V2t0NmuReRRJMqgHfDpDs577uoZ\n          BeZUgfwr8xc2e812w2+2TP7DF1QOOw6fomA9q8lyD1vaNfoWU/incct1mxRPdE7dhPyiRix2FC3b\n          fglqQ9pGhYTA7w3kOXRHhjutin0hQ2driBbXiLSk6GvUd41YgKGKtkmAL1pv5s2F/6POBMp8h6Y8\n          2QcTM4MCMVjX693WNlIq/i5FKud6jB4VIdB0rFKO6quOfxJbpG66eLsOC67j+HmaGG0Z28mbV04f\n          kMZhtfHdzCcCYW0MKLXLjOekr6RFHWx2EvmI1K5vyF9clTgZnQ8oMNJLwEwx9V5n+6Qv7JtK1sol\n          +hXGs8aUqNT3qrWnG+JngcU02ZfuYB91ZYi/jwHs0J1Ijm8zWs0zEYnLqlvbsmiPrM1kPAt2RDeU\n          inS/ts+/XrHBLwgV9tUyQLtOClpUSryDb6x+GTvn7IwtQEVDI1YZOHG6+Bx7AnNVuhWx94bsgGqK\n          a8LF41o9aSyGha798p0O533aVZTu16/JOADCh0Xj13xDP1g8rzQukP+hNm5OxXguE0sJE+mBaG7J\n          /qIw47YQX+oCxqMeeehniis7TTpTS6iX9ys0WIWrADo20QDknuXes+1T/gCiwlnl5xigbJPvBfC3\n          5cNHGmI4qewkHFjWRcCsgCZs9k0tmYCDTMvo6QZwPOlt78uqbjcjBmf+tt226C3NArBBEdV5HUwl\n          rSjpAW24j8Zdd/xTYRqxHBw/wdZ82pO9tIW6y3Nsxss2nCubaYIWEugMKwbpZrzAtLc5DHLHO1l6\n          9uOYVBO/jYxVfaXWj/m8rd17w7HL9m/U6042Bu4yDX070VLKHq/ODshGdkcSw7ZF2dUY7iuk450I\n          It4CRl1Kqm1QKpTNdhMMPkNLEzooaPFnc1UVL85fv5qGcw7ACRtMt3CTbek9u9q3c2C3CxVEQh81\n          G0SMt1hNp6KnvUxCjnGIESImuCvlvkG7Um3IG+xgv/MpX2yQqLOSKUQNV07BwSfa6228pKTSqhlg\n          fdMY3hrQgGUSCd2UHZVk+6wfo54zgPRV79Ne3cNUxzp5mbp8Z4qq2ILRtq5SgLQnJWIwVxjOUuqA\n          mtonFMMLXngzeOAGDoV3tsIGXLWJo0iDi7gdN90RANHschatGqIr4mEqqbR5MzZrbYAsdM0Xx7JZ\n          W9sYRFRz44tTrSDxa7OS8W5UiGst7B9V26DjcmjCjkdx/Tsul24p8gdC+AqQfp4qTDPf5+2zsdeu\n          GmEjMy8WYfDnL7GVtkpfDcpeIh9RnlXdRKB6ahP/Sgs3Tb6OHYs20EfDEEC0iiXFw1VlRusXb2Sc\n          B8nSXGuBdagJeSts+zyU1d5tFx6SF7hlHZZMXKINPXaTiXOk3gsSsOdUzKc6B77A7KQg+6JI3LUP\n          UpFXJZNndch0TrfUG2MonRpeKasLGXujUwCrsZMaDRaijtWa/YkDuF0BMwZ/oay30jSuPi1XAAIe\n          KyYQHDeC9kIDAMo3n3UDL3Ihz8fkUdlma7SkbypCD22qGgpn0wMqyFWbnmP0izmZpFNDO2ppufUq\n          47TkZ6FfP+hMXYFor7RKe2FUigi/1dT/IolGzzpeP/zn87//6/k3f3/98Md//Pnffv+Xv/340y8/\n          fv/3P//+229/+eu//vj5a3785a+//f6f8X/7x1v9b//oT7/8k8jyzazuEoWJgqF3wNJpAjne66k2\n          1U+DZjNcYvxomFnnA/tg6KIFg0P6Ya2E4iUoPTquYPK4GJEVdqyE9siYasB0ACzNp0udebpWTUTx\n          YnJxOAV3RVBEg1zskx5eqeNa4XmaUzUN3TK2WTLBkT2150BRNKnqPNaMU9vmOqeJhFb0rlXYBPRJ\n          FCDbDYkeyJyqzU1zN8mQZKZyTyJbmHv42SEkp+i04g1e7VYBzaj/U3LXBQwKtg61UVA2ZT6EEnPx\n          8cxCL9SWkgjXm6duj+Ces8mOj3KMoWXKMVFV9Q1mlFyWscj2tpHD9TJdkFngCXTcxyjSJOHnmVHJ\n          yDz6y+R9B41yNkoFZppW3LSNW7XNKoAYIFMu/5xRbnK3iQR1oZgOS0NQQCW96faVGjfLpc0hNGQz\n          ALiEwsiPO5lhFtVAsq1DjyJR+4F+hOjETuWMFXVoDrQtKTSr4l5g6wjwSroh6z0bqGeanUJ0gbWY\n          NCzuMKaBG7lN51GQN8doZmCP+vCy2QKSxFKCRLJttmSG/WrWFYkK2nxsCiaIw42voLpd4NCES0Mm\n          MpauBviI41CyNU04Wyer+htE96xkyyjjl6loowev+yTochHwq29qSzepPXxOnTU9UzYXwagO1UQb\n          Gs7q5kA8eLT1AnTf1TTL59ZEEBHwMI59qLdUNJaRU7YpQcUw0+3uO1ABKSVpL2wr3xjg2ToaIZKp\n          wG9kBoxwTQicdWkvAXZdS9loWrrCKjLK5FlhGQxgTf6wYm8qJcjA/k7JQQeepcjeOZspOKEjm0z0\n          jy16cc+DbFVwPr6Q3Xtr55fBsx7LUiDC1kvb1RJpLQ1FKzFJacMa3qO5kqysgqSgcNlG7F7uEUc3\n          Lm8Vmoc6OLI2SWrYWpGctuBdGTlqK9HHQRjYRqDYnDtCGBZxJk4DXN1w6BvJXhX9mxDpFKJ/LQEL\n          wAtTPIOep7unxY5JhgATrRFFNR8NBLl7PeqUbVBXEMRJ94olwkHRSjn+8zpV1JTaG6SKlR9zlalM\n          a+SCTdh9HUFPrX4mccpImnhianN9RiCqi7AxUy4X4ZCM6KwttNDhUdVEhpFWci68IVRLMI5ZxC/V\n          VsciptrTjgQW6UKH6Rh4qmJQOewIg11Cw6gmmMNbmFs/A8Nk299lPkFppmqSr9b2erJfbMziJh1R\n          QO6d9RZ3miOFa0URXYZ5HB/2y3JkE76KeuNmZ3ggf2qe7D6MG50Ndl8OyWGYTQnhVPUlgNEl0/cb\n          Y/RSFXvT8YGS00EVXe0LRL2ZvBXAw7OpE+1ZmSrwHmmcbtNX4ktTOiXySAo7j0IuWjeTL4970KbN\n          pBfMDZXb6XOYMm5FzFC1I9sGH2p8lLii1SnjUZvHazGNgta3chzAog4jiVgh9fxakPdmrA7Nac1m\n          65aFAKaJpU23jMqbYKJJfo2la9sCnL+a511BX89+53IEUZl4lOhEGLScyWQzvmc1oNpds5mtT/Rm\n          kQy11Y7zE5nb1EiiutrO9abVluIlKuGuD6XTTRZblUQy3Vpg9XlIGmqz3louLqe5sS42Xf5kCrAI\n          3+RsjM/RnBQdva3LYQA0MgQiYl7dDN4ic65WnSQSn8BE0uKq5LWN7w/G2EAXXk79ZOWl3ooTVP1g\n          ReJyplLHQkklB7BVsDi6iGyORWWBUd2lGYyGst2Anxv2NrOG2cYgQmhCt5vgyvRiHlik1dTxUJZR\n          MfDYfodLvlzl53s/93I7irBtCRmuVDPkcqXKM6Gd+LgmoVdQb2nLcSLZB8n4Thb9BQ153mZh9wmF\n          SvLFCMRV3ReFoeYoIG8pfWzCXwKP8cKSYRGjNF1OuZpz1C7sAJxcsso2TObuMmrBs6YrX2ouKns1\n          04332s1CXecdLwJUfCJVgAH9UQ02WpZtnoGnKp4rSrox1S8D8E1yG6+IZGMpIGsB8XCpqd2Pk5CB\n          BPDk7S4I15KCIYgMdmMqYqJDc3xUWCN1c0iDk1UMepkBtBr4g+ILa2mdd+2LmASy+uoKXVDbs6Er\n          sGOgDu+/dkw0UW06ivi9gT9zMp3zM7BMyNuYwmNcD+0kr7k/UT5VXX/VCH3FNm+r+sgCEkYzHsHo\n          +d1p5Imb8VR1eXdfpsQnRSalelk1u4k/d1YCw+wKJ+oGOguezq84YrGzyICsneGFaiTXR29A5xHR\n          BzRV/RprHqc1/Qr4ViA/peyEyEDaTh2UqcrvHa1WpSQdkTN3Q66sIeXEod6X57eycj6e7W6nHLXZ\n          2jpRyJBtbdDZEFNQI3Atmc87TO/qkA/RykxZMEW6cfiO64VBlqIGaklHAmzPxnZrLKPl07OV7SJR\n          UL0UNRu10jSIJbZW08BV8Z3c8OIBFtg+Y9OKXTRK981uKiu2a+ziAgbxpJFe0XHoStPRDpHhllJ8\n          ouEalk9IxXHchlH1TFRhIidYJUGWOCbUu6Y2NLPdyx0RwBa4keJRE1Nge9QSRkmmg2oGEMad2fUc\n          KWgU4Runt6kn4G3vcRRA8laO3WVJjNYSQLLq/Eu4+hopoovd2kVGLbaLLUrg1cSpNsTiot2w4dE4\n          UoP6XsF1uFzzinyoQ0WUQHCy0y18f3+zDw+o12Zc8yjItFLNSKzZkmBD35TmfDIyMU8DhP0V7hSV\n          I6RKU63BIthpVHNvg72jfKeuoNc0hoXiWLoUsg9wRoLzoL91a4gxxPSavEfVYDqV05zVMj28h1qF\n          QDyz5+mu1XDbkqG6jvCfFgekhOKEa9/WR/u2dMid4Y91U3ZD6CEp4rKmZUJGlpZfIpNRnutP40Kl\n          dlWUNJ3aHv1zt8eco3dx8nA/shDypOLvR2U1HQWUhq5z0Kld2bxZkKq4mGFD79NTVdHpVD4lutF6\n          +TB5yE4ywTk+ddtqjqkA8RGn+uJLihO4T6YunSZizcnsS0Di4namIXjhZm2DPFYF2VEJERolMTOD\n          MAEV9mRFJ6HoVCTTuUVQtksKaQeZKYtzSLaGv4hiq2d1Uq+QXDVK0jNsWyeCs9CqwJELT9tUWHXL\n          9WeqYEIxDVCTzqxbBJqpw9l4eFGBqQPqBdaCHjEYTFXnaqxIlw5gOvKl69Ot+DlUmUMXmmvF47c9\n          1331UOFT6AU4fnJ6AEdUWlOHcHFRinXuXPWsGp9xSKdu+cYGWGgjd3AuLj0fmdYJ2SiBtW7qrRw/\n          G7onBnbJisgjThMlh5rFQDVzrd89twLi+bAAZw0KuEyX4NC0qu1pYBiaukXEm5rNzL1TXHXNDjsZ\n          2Y6Za+saxSodniFyLtG9omdqymUNZFNyLGzmy+patLF8eK8CIgFn7Xb6gUuZlv0+oybD/txMWjKb\n          Ot0nAW400ys4p30vJ8iy2rf8lg5C3aswbDNc/u1stxXABCdGH3cv6FPa9KL34eNo9nKKDMGgxFyb\n          qM4lPTYA4qosjsHyNAGIW3eQM91pMSw23YmNh+NaJIPtE98gr1jVc1tJ9eJmovA/lu70YNPHy/rU\n          Xz5Isa4q6tdjgRFM6q6sjqqkqlJcR2JxA/cwrY1jD7MlOvejeK1NC2Ru3xrMNVQZ/NaaED6mFtx8\n          /Jm1uPGC/1E4aNMWNMdI2bIrpjs9GaO+UMarPCAiLAoiwDO4VtP8yRGZyzc+KfofdfhQdOV3I+Nn\n          sg7v3FWhoHWqbvDEtt55ycDYHME1lhfDUVo2BxEc2d1uGhHN5lPl8G8NtgtDwHh60MON+WNYx/uW\n          +Ll/0LKye5XGxypuspEH+DIVN8GO2cx82tGSNaJGnyaohJPtMEElm+e9kBRn1WoDY6RsrPlFHwxp\n          KgXD4VFrzjm4cqe2dYIBykUWu5gcTLUOuI5PEIseU4dKIHyWbrYbl9Zh+bbvfpgV8WDnhbhOTWLK\n          OccXSnu4yqJKCrgo/oZPC+vhZqmLC2zYYh7clUbSCproN40KGyUgDjUaZhbdhh0aBnOuE8fQWt3l\n          waA39abMGMQaAGmin6zJ/3o04hVu+6dooHSVjGA37zJ5fPqeFTUSZYb263EAEWGxVxCvZc6t2/lB\n          9NiKNI423G2KkAxRyVd8dAzhwZ+KokYRRVGrGz2vMwQrSq/rrqPOuGkOw16zw83qK4M0JmRzHS5C\n          b1rDu3ABSLxS1YVmGyk16iLXbb/tNaHwd2U9HJWhri6Me5y5t8qQjXdBmtfQgzJaAT3xaNP2ofFZ\n          jEkKH2cptRVuTvS+mHjN4gt6tJOMI8GdiVirW8QaFYPMMo7LgBabh/tpTUT8qXfn2mefBORW8a1x\n          rv1lIcxh49UdlU22PfrABmNbCRzljsJpuHNLKTLUGia/uI8RnWI01lwuIc501dQur7uUDJ9+Wiue\n          cJdRe6XKzHIamzQelVqg9SjB3zU4X9jw9l6DPMglED26dylw30wGFFGDaYScPYxL4GPXZ8Mymo0i\n          kIcxZHakF8XoIEY1PQRMw+uml/SYbvElv75MDyPc6CYQq1GzfSjIGbh+KC6Aur2GOVuMej/KMjEv\n          9uRuLBSRWdpEEJ1pmjjwOm5DCmhcWOoZk3QxsfT1/S0AgtgB16nQ5A7LVxAEynh6CX+WWaaxViMm\n          miZAgepvXW2F7dPU18+KlidhxKfShIeew8W8hKlz3AHT8IjznxVrGu2yA7GB7PjYGFKr2j5GWEQp\n          SjbPdYG5MZxZVCw2eISJ2FRMk8Wb4vM3huj2S1fvNiO9v5cZL2VXE79Sztep6Y/MwAfk4xOVH4aD\n          Yu8OgkHTUryoJMUZXMJpZnjR1uSWffPbweGbGipfwdR1VhP2+HONJ7hgDXbsuI23ccTEbe69dzeI\n          fLSA3HkNWKUZuyZeKwKRttDmg03XvIm/ZRizVo9Xu+5U47QYUrOyelP17oNCYSmhgyRkrl1N1Ik7\n          gBymCehHGgP1re/msukBbGljw/wo8Fptcs25LGUMWInkTBxbVXMuR8HefNVt2faS2436uUg95iCS\n          15wzHlkzevwBg+p3W5BrtZzpVAhyxVn/JvOlgeqSvK6OS1/skoIg3BZlCympqT9ThIPiLorRQMTB\n          GxYQjbKMqZcLu91wOHR1cZJtRBAJRanVXPsIvttmzV1nxVE416rDJ0TW2vSJDPNAYwBV1iVKBxjF\n          lCjj+SOuYAcOzQxGLYqbkhnHs2/saqTEnPIAh01vGPl0FX5C4QVtvfpxxPHrl9maAry6Ph+4paXN\n          PDOoqJmGjcEWwGZjECAnqBr7YtnznI213BYmMtgycCn7KduRxpvAv2RK0x9B3dgm8ZGG4dzuZLYK\n          udKhwxUDFStE4Qi2rvCrY5wXqUgfgsHdn6KrbzWgxdAB5UJdMCDrYnkw7mc1uRrERnpxBcnCY1DW\n          zDqYWhu/9Lb6MEHoedHmYcjYddtZQOyoyvExM9qfV42GYDskzbgfI+l9RLZK1ysZP2tj80YpvHSb\n          liItxr3zRji65ql1K0VzNoEruIPYFChJnB2JFwIjopIBQ0ZvWZ805g1uHhvhLF2EI4F0S5RBGMmd\n          2WYu2+ZkafoCfsYbVQwX2qzLds1wqaJvMxgpnBOjnmHW282V8wprSqgT5Wq+rKod8BUl/7gg126s\n          m85g0yQvUIZvycxVoLlV89Vs+BO4btLQ8T2FSLTTyQAOPlz8CiHA9e6eWCdLd7uJ8R67D7ZwbTIa\n          PEa43c2749wv36Pix9QcTtbPGu8b9KXrHikCD/dpuwjeQWWYJTZv0+SPcCBUqeHDsc4ulMWC0qpi\n          RB/SxVyrmrn6OhBK/7qACpWNEC13N3B3xnhUsaJQhKvtXDoTRusNIoS9y/H/FEdPWncwTE1uE1CO\n          REb+FD5+/UrZ5bjvGocImYVmuKyMyq264SFUaus4EGhWjw7W4Uqtg/o6HO3a4dFZXpx7bz3fNBtz\n          mXHepfij5IEVb11b3OeqGMbr4ixDoHchtquwRTzXZaJ54KWSmdMndjV2tLi4qtIIKyXKKS3xztzX\n          rzjwbiXbx69dtvlDth7Uo+68GDPqnhG7zakbyYlXkP79lZyoHH0/HZvKMeKlauoxnKyuKzs0P0dX\n          HJ9RlZ7+J3K4NiCQFvtlyhLdz1rmmI3VsI3faZtnNSRT3SmrsQQTaftb8fkxC3LP7DnqVJosR17l\n          EEsnwZuiZTXXmQu5IC0sq7T/qIypLR0Y7/L5mXefIIJ8Rnfcl+2o3fZ6Bb0mwyHzm5msDpMMgFhm\n          dgJxYRUCcSZviq+n7bCvevT5TcMnilsVWMxUJnmaLMqq1awv4H0uX9chRm8AAkZEMElUu7bWleQK\n          9LJgmis/RhHCz2CZ1aYSPK5wM8zGSeA6b6i4AWqfdWzElOpPsLjYQUAdUsGaKAaSj2+jMNLlLmiT\n          rsyBMg84bH6IojfM7mstSGgzyRDbuL4Y3W3b5j9uS7zYdDGRHe5EP0z3vzKTtMXCddcEOo+l6/Af\n          L3UzZJNLaNLIcC6RoRTYxRb3yYwno3kg0r5J9pS5VQH4zoiO7D6LDeDZwrJutIo7ERylzutw1xXM\n          gGC/zuda1L9LWTYuD/TF+JaMEd9KNfLA/W97g7rt+mmKs8y6ELRQN950ZHHtcY8T5DI6DrhlRfsc\n          EqwZot/GNIaPf/YcSYnQOR9wQf08y73h6EulR7DCCDFl3cmi35VtkjzrniqCg4qRicehZZHNY+Us\n          pNY0J0penrLbbloKFNZj204TybW+puGkan2nPRwuIdYE25gkjqzNwKxMt/e2lLsCqVHjWCYcXWDB\n          r6SbUvCnthWFQazqVFETRPDV9R/mIoaVpFoEMG1qNYW1pCu67m1bDqYINl/JKLLk+o2d0J1geT2s\n          teD3kIxDjQGWWYuseLHu/dIGwkuu4N8ZJ5VPAezrEQlY9DRK/k7DnyPfLlNUOn6NFMNqnXBsyrRo\n          rHhAq3VFvHSM0j4oSp6nG02OA/WpGKqycoU/mB4Tyni3tmRJh1WqrafQ8V/DHNZP+rjzPLvQz8ip\n          jKaJm2RchAMiNGfEoxxhtH36ikacylQVmO3JsW8oD5pk0Drsbjd/nfsicxApp5kKK1uaeGGOSjtS\n          1Pa+lopHxEUGjq7/khl48QU5qkda4pXDDTHNmjj06nJzhVkgCren9jjruJubZvixDnBHG2mKXyJ6\n          cQzN6bYCMtdNlymAPUcuisehlwO5tjVkGxG9X3tX937x24FWalA/6mxWewCMNo0a34e8Vsf0OnrA\n          dY78QkQAwbcPxhIsFzdXugC+CyCWaQLLSCy71hUiDkYodgzBk3EAQehDb0jCOD4+jo0L+tYjRGLN\n          dUGsXM0S5gGTaw1Xezd9DbBtuSQr7TqVg/VMzMSn28t53+jSfw/MNIKF1fbtIAFV7ABMr4r/LYw/\n          Ta6CLsxUyG7q3cYpPj+DeihqmJEX4eQKzbjOd/GG1zCMttdkPJDQd+NqdGqnOUtELWWyRPDCo3Kz\n          +wxUu6Vvaa7hl2EQhAhcceKyDYZZ4umqpCPgYzJQ8WWr7oi7ePM9ZdOs3bX/9j5W39IJRCOoOp3Y\n          ZJldQa82SeBSpdod8YR+krE/VXz6gWfFbTXgLax+E3BgE7LsEt5Y4bmg66Eb/auoKY5/mBir2x6a\n          g9aIRTTu24Z8FIO65GG/sobvVVVF/9cvtTUyIIlkpi+LOddQEmRhj5t9C7CbUTtZlup5qRWcgFFS\n          StQR2Vy5Iqml5MKB2Au+HeLMwnYZBzhDu7CAlY6Ns0z/YL/ojLLuvVr2yjkjMaNq2dfRQZS8lUmJ\n          0ppwwrCYWUad1ihUGAvq7BtXttW65zcYuvSkaSj3BeKKUnmx9Z3m4MuXUnbJM5IVpt7CYyN9a/6Z\n          HwFkBamB8PJAttrxijIGVN3GawQXHcG7ut5UZ9on/XKkme3Mf9gvap8Frnt/c2MbpZxxM6/VNFCC\n          qV4QGeOcaTs20Flu9EO/NwDn60NX5dpX4RwB2Sa58dK3lbg1sq9tVsvRk9YauaH0oAw/oxKmL9Tx\n          Hdz+agr7XLrPY/MV/a2F5HjgRdMc0q5uFTHxpchmM2gMt2eYExVU/wR9+/Uazx7awz6KiRoiirpT\n          X/c+mYY2TxNqieSjbq99dsP7XqedUc5VNWo6CpYs+HXFVyEtuCbLhaKN3JhJx91pSufMr6xgoVPX\n          Ku0B+GZKS5d8GB8aleJ4SC9LfyxJjD51YzMidZVMDBhGd/GyaDJctoIP17A4nfMbQ55rDTWgbmov\n          ckN0ZPBpNjZNGI65S0RvzYAXLc5q9Cf6amrh4diWRPPEPfY+oTfaVfXwuFexRwVsqpdTf2BPdmTK\n          soV/QUlMS6OJ73Kx0ihKGGusowxN74/7+a1YgZvq2DqsIMn1Vw8B3kNLyfDMO+OHo1Y8E/Nqk3cA\n          XWAtQj1Lx+IGllgB5O/IEV0F2ikRGZ3pYotsVwyiFfWGBI+rhmKGrz/cozlOks9LOWBRymivdSEU\n          PjMlyhvVP2M1Yd02VihaihkC/Q+QDzhFyW5hgFNRJJVVrV9tBxo9lvsZHDWa3j3SrmLI+oxacdJz\n          BHZbdT+i5hOL3wejxuzJ5o8T717jduDfkNs3Zul30hlYMCw2DUgbBbVltTqZxBhSBslj0zldVQ/8\n          F2CE+ONzaDy4FtNMZmZ1y3WjAz0ni5WdySxc51lI9drwrcFFXFpEwKjqKtiX2NnNYt7ZcyqHOQqg\n          2pqWfINpr4WY+I+RrDMUZZwXt3ppyNqquvJYrN/lZ2qI9Jr5R3lm1ayNcL8UFyNsosBgVzHKXukq\n          dwQYdT2M9nEq+t7ouy852H4p+I4XqDHt2NJN2zvfdXEg/rNVs4VyGxe7hfhjWU1IbGbxYNNaH/0b\n          a6JGq26cuvsMOndetiS66FRTHo7uG4gqmBUcFZOupFjorv5Bnuq+ITrffyB/q0lO5cxfoXwa+7Ye\n          7qq2mqj0LhsEXXet103QjTp3RUq5tuIz2omi2RTWOSvWf2OWtnUzQR8XPbEtTDB+9RQLZL4bWbug\n          Hqyq5YsSJmvfEOfPQMGHF9m+181F4su6jCpgYWcyw3M0FnUcyNgv72qWRw41QagH6TSDIEGp86A9\n          8Fmw+FgBoWify9TLLjdojWQDrtQ7AG/1LovuN6v1TSTqYtyYq0lfOfIC+mA4Rgosuh54HNZy8aJf\n          Zq9PqZgAzrdPe5wHMdibcRVVfP/ZZyJIqNMhEx17wXpGVdXxPPMhbekk8eJ+Qf15ESijFjB9MpBh\n          qtJ59fhx8uCzFI+ux6YEJpH6mtXwXC9S9FhAWrXc8eUwBPkiTUoouA2sQISPbWYdkeS8Au8Y0xs6\n          y5Xq/kAXxkLUy61yzXlZC3TENhQMenM7YARVzEoXL55puIeO62017SHGLVPFLw5nCdSBZfBdTboc\n          UEpEa4PK3uqtA+92EiP4xaM8awo10VoaLA5vpHfx7q8qQbqcZabCV2vKhkWq+mZdx2wNYQ+j6V64\n          RMe5errJDG5J1gDfOGI0mc0tuQ1rd1IjKmzlO0AVNI5cxxCOlM/DLnkN+Y6WTTWIIlZbpAofy3Sp\n          rhHVFFJfsxXXkWmjV89TWlk+O4TdkktdXHVfwVblbkxFg2s/uCbMV2zPeaW30okA0JffYPjoqzzd\n          UzCgpSiih083JuX9VcfwXjLFqVyt7e+oTF3k3ZjVDEWrpxmpiqwiqer4B9l4i05wlWktWpqmPQ17\n          3RyAjt1XszgCPdnYnow02AQ1zaxQm3SGk1brToI9WzYb9wwT+GsoWhdnwbaOdIeW3Rcji90ohdXM\n          I25BMxRahim6tvP6Iy8Od5+JsGt2IJh7LXXnOubDRRU6omBaakmj7hjPeTuoCBVDGuyybNZdaJBs\n          RPhSRFw6PGUMo4QEKoNpnaObvzJuUznM+/A3Y3i9P5Fc0lcOSpCHisn7RFVakvtyw8RTPBE3drsl\n          633Yf50dswHISziVdzGPu2I/lnFFV58lgobt8oAz7TLUnB5CkfKlYbnHexnfgRE64uYpEqis1vKZ\n          3151WYl89NokS68e/7nKEvToqJrKNN0YWDBm95rKbW6nqdPdGAglhR+rYvwLCMNKvJkezF4uDs0g\n          cRopJYqvZkCQFnfI3NCAKriQfoSRnGypfkvTBtl4ukGQWyq9k7bhea9cOQQ9s5npRbm79mqvn/3z\n          +d//9fyTv79++OM//vxvv//L33786Zcfv//7n3//7be//PVff/z8LT/+8tfffv/P+L/94zP8t3/0\n          p1/+SWRmSp1GwwYJpvwhBNNTvwhOJ20EIsMeup1uIqspqjVWazoWnayn1eyWWdtUGxCsk1RwH8F1\n          x3QgTK9QviivVjbFlnh3tlWLV9TiqIpXbUNrW6s+BGXlv+7TeGcDI6Vp+GHMVLVe7TmpwlbUP9Mm\n          2h1ReKVz9jNyMozpOO5SCo+f1eBzZ4mzbT5Jn6fuD4wkTJIe9VBk8WUEEcHUNDAOyz8bp/hYGpht\n          G4uGy6xkVXOpKzQsKu4W4Y15i5YaKG4U5/nj+qmSmIxWmC9oShnQs7utEytIF5nRRUOrn4sSMhnw\n          h13i+6F63jc81+F4h8gIzrFizLgVKgxcrtgOPL7tNPIniKZsPA1uxTC/7mNXreJ19ewYjXyYq8nH\n          7YPZN6u7aNYvKY3Jm8aZQR1j09NoLszGZBzYiRbiI6duCgFwqTz9UmtsrRYqYOIhE82GXZ6JkmcU\n          XnTAxOwz9+Jw5GKi1DCNZzKXt4Xul+6AJoKxJijWEMJwdMQ4OkxZZa/igitEJPq71pdNQCplryTG\n          OJkgYXS3xbnqhm+s/NZqqX0giGx0BGSMDKvVsCu2Dhr+37bd/qRsVHYXklU96wBxMiirJlxSltnP\n          nopHNU7qYwWpH5Y5o7oURc7bQNZsiLBrSy5d0nXpBe6j1ewuGcuGf0eaU2Vcz/Zc0kQUzMn6EySC\n          kpCw2xHm0L6PkY4qPFdkxFQMJx3fMBlJIXK0rRBv9Dd7qFE0KEzT7N04S7rc5uDp2YASN3j5sESW\n          oYhwKy9eTQtuUO+Pj026Zk7ILXEmVc4OcZvVrQhFSs2lfyogmG0qsEgy2evvEQmqxjdkRrIp4fd+\n          PKGUHR5vYLgex1LBl773sn0VG0NjQLMomVutJe4lSfzTbFpb0Bw0ClbgdGbDWhAMNS0QVp7m3EXL\n          YhK0kAyiZzACSAO21b3lgDylONwz7bKvEG3LUrvzRjuqSCirrn+CZiO4SjJcxxdcTK0bV1gLNfa1\n          TQ0BWYYrqifHH6LEUK7x3KpDC5RgO3qUmVxykcJbI8FR70VH7jAPzKgRdPA2t9CB99CyYDvnmu/p\n          MVJ+3yrWFn9+X3xvC8MnRXyBeWtavUbJkq1pZdAG/0M+KS7LbvZOiaQ6GHgcJTMlxAjDzO/yySp2\n          hTCaS9nK316WrVwZ3Sh8JyLrfvfpe64La0EFKYLkLrbHbWcLZoY8WIR4GK5z12FqKG06LgxbyaWB\n          HOKe7bUAljX3UyZk2rJtHwNT7eDgI5vGRYuAVY3GRUnvfKO4MREiVTectYubODDQGTYSsd/wc+9h\n          3pCwfZrF4nnkG8WEHEDKsqEYMHIXTbwUyp3+OdmBOSovlvf7u8Qxfx4vY5sho4VQjHowQJpOY+Rj\n          NaUQrs2fT+4s5gCso/9U9WQRxC8nHnUtRYYPyhbjaEd12rZNWxEulpoNJYeRDbxTk2mZLxA5aneK\n          h2vtxaRbLjXDYOVtgHk8GVp1RvxOxRXBk+Gn6plTGl4SSHSSoQzOIEPxRKxRql3geMvJBUqiMpkC\n          BIgourc5aI5kcgjHrNOqq+jySU0qT8H4WcdMGzMp2+IjcKBMkI1btR7TCZLXlaSjQSqOzd1taXUN\n          0avN4rxMlL7cpSmKlmWXooIENl1HSoumUOC6MqLyNu6YMtU+kXXiQ2vaEfH316WrxvJYAfCwulzN\n          r8wijxZN4Gk/QxpA9goToP60XfpC0N+YdfFvLxKBBaVhA+LOozKkLIQoEJxGSE8/zWhpzHhh1Vu5\n          VZfzslFRUwh+K3ENXf8If0hDqcS76k7FPzFMxd+hsjj2qeMoX01Om+5BZe2B0Cdz+4g0tLfJuOWJ\n          KPpQXjcebjqw0ed1NoSgrIzjFKVzsuYJsKVy4I+UoFFOkB+SeBuxTnHvWA0uE3ArkDVULBqt61kv\n          VOCL14H/gtd2rrpDNcPqWlQ5MvJIfFxTgIoSzzRbo0YFS78+DKNPj9KBlo4LriWDGHWk3FIDgIRQ\n          EZKS1oLPQ2kyJghdyTLSoIrDRO3cslIO4S6ZRyig821YIgyCFIxOl5HMer3lCA0XCaI0TMwWNd+k\n          68FoUmbVYXLcNGK0HYKdfcJ8TGLHx3l8ZY6YjYzWUVpyjQ7AG8abAhSZbFgDB2ZMUxP2OejtEjVK\n          7GRp82hTGAAo6rCsinnR5WGIbozRSATdjzsHZSbbTkVfqutJKNYqBA+GtzkOF8PELgZRKGYo2OYo\n          5l3kcjeKKtu56yoPnI5lq0tUM0bW83cUo5RSQj1hJnpx9KfrTNDQtnJZrro6CGPhpHQ8MNhVaZb3\n          ES7QwWqQ8XJU0XVFhxOAa79SjBmIrB5omhEV17pAUibEPSv8W04+l42DwiNX8112FOZVvrruDdGR\n          WnkvFyjdPmvtgEeMTYJOrvVNay65WFEbsU3QAwzDwfqmiWC9zsWQ/LfDdvD2xTCakBZcygXGM5CM\n          76QyuDdZ4eGo3KSmyxSIix7ERzRZTcZ4DEGLM5gKO65lY9C4iD7IbgfbZZCO69IBcLMdrXgF2UxE\n          8kCYeZlTBtnJkim3uycVxoh/56Z2KD7Z+moj0ZhMi+98YZ2u5TqSBc0Np0OFfph5KssCR4eqKx6s\n          hKrx7jvzGquewQMYJKQc5OQwp2PIfYoWYkKu75tByft8+0HltKy2N3XGJzAqJOXgGqYAtVnvKONt\n          xefaOjOlpFPM/TZL6Pht26qucrSuXcF+j6gdDY/MFqhP09PLunZDzld74sjCTWa43HTz4qoHM6Qd\n          LdIpxpM/Da1N1DpqUoaG6hfx7wVWX3nyX2SmWreJ7JfzRKS27XMbFywC6gFsaq7JKPfre78hP0C7\n          JvUyKQDoDcxSRjQNrnp1W271o03vxuVZtAhfAkLWMcFf2N2czMq0Zho9GOfkMzt1qixhnXWBCCNN\n          en9tkFijKI8no3JWjJ418AqR4zfz3Hok4/VN5Uz1x4ZR4ZgOOgB1MMdyt9040vFltemzBfmpCg4R\n          yn3T8xnYCxkuczSluUIJTZItPVBaTkntx4LX4KPZVN6PjOpykkNOdn4Os0kZfvEBoi4TWE6cyDJs\n          uVqjO0Q+SJ42rsROYarp/QE8Lqs9YlJ15bm1VLZ7RFxQ36B4hb0umTGNKPeTravjMblcGqahW0u1\n          TsdaLJqzlzcA9aNK6OZTmVW0OiugmWt7tHR2k0rOYiQeL8eo3Sst20FgHVmNbtOJuC7JAJnBHgIG\n          LkrTrRix2awVzyJTjMOOs7nGzp5GcIC5q7CmcuaMtnZHThxXL4Nt1C2VXccGTueX46gUukB17VYu\n          RknXt9nvon1oip31KD3q+gK1L9VtgEexzMyv4Ey0DIqSqskuw1moOsBHot51rvy8vmwbeayuw9OT\n          cnmITfCfP9Y6p4SLl9jMxgmYqw5q63FAM3JaR3UvK4A5olCz1VY+rfc01z5kHdt31l1oyrvATR1R\n          2U11JUDSWPnDay2rFuMNxp3XBil6HlOc0Cj2XCFc2UwJgiFNtgVK7SpSjYzDO0Li2su/jP0K191a\n          m3mkdIw5hndOvlAJp2n5VIgERVNR9DvNuW73ti9qpnIRXx+zVm3x2vFbMM0aVKZMax/JwaxF3u4N\n          CpSqbFBe2/CBOZcO6hroJdsQ4wiktqz0dtM4+P1IztkTQJBEC0e8nVwGr9Y5mrdsbZrNT0VkShvf\n          a5GBtUjK+qk6qChl3hQmGnbfKKhndSlduIbJ/An7u1j7yxc2nqIRkCtIRvtbjOtNbb5Efoieohi2\n          EC5+/5A3vj70mSbZ3u3x6Fqm8YfMo4tkwEVQEBwWIdoi4iSTTWhG1plnYUPvYSTZtcsy8HjjaCio\n          CE0WBON0iB0pOkq9atg0Rng6RMSUaVzcbbPu+Mo+Djt2NFqZw+0k0WJKW3VK2oQlm51cXlK/kIUi\n          Hhix2I79y1huIKdjyRp5HmkaFj6IyqWNL0YlqjtkpFwVfht1QfxevWP18drWugypZK1Yt+kA8Nnl\n          3UbknyknVxeArGRqoUzTJcIStZLJtMQ9Nqe7SsesqQ/PYgPSMpksdgQmYt+2UWWsYPy5SAPx6BVM\n          XLlaNoOIc61SiOikGgywYt7abLIbdUcyQ56EjadJQePr6wYZtkz78gCDR99JrTEhnEbH22y/BALG\n          oISOumW7001Tx5gqr1njrE1zYUvvPu1PU8Hb9uptMFswZXZUjLdbzW60pLSC3khu6axuw5iw1Ie4\n          cVY6d+SiZVZb8fXLNl6egNN+/aqkuzNRflI+plIzUjMu7gLbYWIUSB2V7QpGcbMVGNTZm9nQHMNM\n          ZTMjHGHecmgOgxdSHIvhczGuYckoNa3ewZdXWxRvRkpAbFC3kQ3PwGH5FfvjvKd1G32bUxduPl1r\n          N1i8WZWFwRAV0z7dCD1J2mT37VvOdjTPjK95X4mj+zbsH4/4c25UH/V2Lfkbu7Pjo9e22pLJgPLF\n          llnL3Y/OIMRNU2mYNQs1DENtR3QUq/S4zgNIrd21frK35/Ts23ZXqLTomqsgmqYzont2LnHeoGAY\n          DzIutySDlo8euPU88SVyz9nkDjgxutVF9MtYT7hl+doF40ZDcBfopdl8LtDvsTs/o7OYphMOyk7h\n          lMg1SDYmkzebG2AaN0s1ZQw4gbpkiJu11XLni03dkW7RZ4UJmreH/DtXBS5g41VfGo/6vLft/9p4\n          52M+Xfuq7+ggfgozp1l/iYzFbrpmAqNoqCfUqE0i9LorLBBEzOmznE26lnP0gcM1qtdZYEkJHcnf\n          eIUUZNV8++KBt/fc+RpyDJA3ukWAt2D19kH+mKUTou7VAQYzWcuSz3TepTDYqxnqHpRXNhprlBvN\n          ZDf2RP/bhxXUC92GFQXhYIGJtFWy+WdFy6aw+wN024aYPCYyCkcBPmi1ZXSXdRS9C/j5Fhebv82X\n          M7xVvUxO6Xl5LjBc1RoGo0u1qY9ueHa3Gb5Rz4Rd/IKARz9tihdRscN2d7b8tkuDD27RXQgOxxGR\n          y4cfvgbOESEUM18gXA478r2kCzISsblht+PME1SY/ih8OLwZZKl1w61oKDilcbfpbsTzMXyTr+P5\n          p+BCzEQhiPFm1YmX0WjRoHG23UUxYXimz+w7OhpEdUujsFIzKNykh4lQxrXouX+rPypHbN/WKRQl\n          q5jLVUYXyMCxXcNmRrlc1SptfPZCTRujExB8TsnmNlEsWbHHP+UJymwb2xAlRB27ub1MGZK1zXaz\n          SsfDRCZc28SPzvbSHH8bk04VkBo4O5SPkMiXrBZQHV3SjaYkHfw9vOCPXr4lw5S1U/P7RO2yz47D\n          v/rwOgU3NuPovDvQvcq3wdDD9PMmknTSc+Wz9FLl9yv9C63GNrYp71SDKiro5FlCjGK0g6jAYZC6\n          9gAmO7rOlKnBs2UGoK/igbuY3kXkj6EHBYubdwDzcyVbMr+R+D5ob+tIeNGwGd/9yJVI+Dt8Ljln\n          A163vSSMbuUd0bwaPwzYKPWkFsNnZFVMDgsolaGQ1oguziAvM5Jl1sIA24VtnTnyebbMLQuGhiHX\n          KgBc28dHagbAuT6t0h5cMyNOk/JvqrIF+KQ6wQhAStLyPR5scRR+Bspkc3lIRzO55DyMGLMPvKWh\n          yC1IWpirRmSm5LrN7b0k/4c4q5uT5GM3YRxi1HD1Fh1cpeuaNVR3nQgdHy1Niw01mrtvMEKuLSsj\n          lt1csC3hcdfcemaARDfHw0Lz7lYJcZJ2+taWjEnbtGsa56tZh3vE5M7W+xNV4BnXzbndqRTasG10\n          jO3w0jfBt0M7x5GWmdBHocSaxkQsxkVgDI3A+YnnfgUsnm9Vjv+zYQuj8TdIuy0z/uEOqXth2xc8\n          j7X3bo7v5WygtV+i0lw2bRqwrkzrM7MzLu4ns1FfHd+YlZQ+uiYlFtFj5KmzNVwjXduU03FZAOIU\n          qlMwKmPTOl4Zipiu+g4B2USBUcrVwX90UQZwiHYtvdvkvYaWxVR9qQi2Lm0awn+mb5Ox1up63jF5\n          Tc1Fwx5dDmXuYlNjduNR7/hcaVPbmfI/rYEZpzB/wSRMAVCRLbYNzg+q2ZyserS91XwCFsJt2g5H\n          xzON0JYOqbHtjxA0AM3w9Pof/8svpU0K1D+bNrHUGcMH32wqrDyn69A9C1LFqyqPAi13TbgVGQVV\n          bMGiG31caQ+K21pmTmwztKQxEn/2Iuy6dORnz+XXr98LJU58OzMuLYwINbvLdO/kFBy3tnrBI1Di\n          OgLMDHWBl7oCzcGftmK01BtyxwVenjeIZ5nT2foBy6hZ70EdZyszsz2Sggmo0lfjUI2p0cmUPJ49\n          OuoOxSR+Xd6EzBMdirEhbUb/utulKJqlDhCfWhTEfcdAQfVg4sJEnZ192bWbHZe4wcv9ixDhrla1\n          0fs2Td9XhDNj32yRqALeacl9lOEL67LnWMyp5OqcSwWpv1jZFqjclr6PuqtmqYkbXdPc8zRv+rfG\n          EXP9MBp9ZnXLh3VfQDewhu4unBdls6lAVjhKF3+xXt3cMgN4S4oawFhjTsWiju4z8kKK8FuHQN1W\n          Q9Q4x2kPu4orGcxeg8azmsM9QaIL5Ucyw5GjFOVuqAiV2K4oeoRiEgcFqZ9iU5XyLrrwTMBW1s1F\n          pq+1zUXczqT6jtzC1syv+oJ7eMa1ZsYb8WJf1iz5SNmJaMegRRoq8MBab5h3c7QcqtEblfowfYyj\n          3KzGHPHhbzqcaH4oeAsfVCX/obQ1TRENeZDp87PoKYZao9LSQpMzrivXzbZf0RqUui8NtHDdTsDB\n          zNWU9Vtntm3DJiYZtjcxYbjn0czSdba88qFSG6tluXAIm6q9TKznxuIEkZb3tOCAXWbTOWxUVID2\n          +jcIf5ln6BsGsuTM5qGWqsHHe7RXGt+QpchMmWQSGfXukKqM0ry7nd4Cu6znq6GdqwPuDl7fqR24\n          wXYTRYkEYZYhXBiFEyBIU7U1iD9TlGcFmSwellGWoxXPc/sot8HQNNqzQkq+ruHLkSCxpfMEPH25\n          N0yONdGveLHNHDMjIEwz7VzUW6b+EDGieZcYMTq+g9aghZ7WajPKw2IF0x2pC8s+GwgGfaSqIgxX\n          PGiKSnTPprAzAFfDlBXq8dN2Ubex9rbfC01luEDOSlpLg8+7vPYewSvbNhcJtraLEstRrdaW8Ays\n          o6RXBd9IgW4KS6gxycW04B9dLHyZRslFa2g+Gk1znpmFxTWgN0Yhmq1khV4yG1CYYvSpwwSZ8EAp\n          y7gPymt7IOPJpVDuLImWD6TQ/BaqSwiTGNbU9c61Vc0IvxadWgG5Ho7svZCNomrGq9bYDBdRafr/\n          bvCBepxrpqEiRQriEf/qpjoJg1OeCY6SF1RwnLNWqhNVGcYrOGjgJ5c/s1/rWE2FPX6eajkp/6+x\n          c1uN8wiC8L2fIuheMOfpybuYoKDFhEiWiWUIBL97umZWhr9qfnYvbMN6Le9hDn2o/ioPj2LU68IP\n          M04kqn+ksiJx0B9pwutRFHS5aorEE0bg7C/ma6IxYAdNc9X3oztZVRyPQHB0CYUTBJxSgOmhCjGA\n          N+vpdw3rPziO0L72g4wnWtBHmboSGUI169ILxHUnUlGY1shsKvybjoX5D36UxJxo0EjZFewjYzgu\n          nMmZc4fhN8EoRMTtQ/CooXahX+269lvB1jQ2aQoAQMdx6BECydnmxEcJRmKYaYbGbk7wyxBvcIi2\n          LIksd1Z+mZDjx82x1bBOMUwT6NiFrzaTJnW3IyEWii1gAYPdMQQIdzKlKKK0GTPrAfA1SmQI9e5R\n          az+lusgF2Qa29ibZ3D7YQuYu9tH+dSN1ZPFLR5OXfXBxtYjKEnO0PNLmr8jvN7qx/d1DfnKL0TPX\n          pWdCvDA9aaqFR7M97VKfSahZhd+HvVJqlwTbDAQD6VxA+aFDsD2YqWjQN1uJdyh185h1WJbTgDRe\n          lFuc4+DuMXr5JUk+rfqpeb8klNbE8LXLYvFoxdhAfI7StCAUxk1UDVxFUpXMXloPTTSK5jIzO+Ub\n          /MZq983FlGDl1J6Jxfxw82hMDiJPncfI0tOBVsSEVOtfQ8Y0Ap8O5fjgaVtpQkPZeMnX9s5qcgfq\n          gdaliNcWSpgmUAC4TwtXyrOCwRW0CMzuECpxNIxBZm5Doigg00jT8DSxkJH4zdcb0iNKjh1zAulA\n          DTg8do8CvzzhzEKD6y9Ce6FWta9ekJWyKtVqPCJhr3huA95IihDNbHPQegCQA98+edb7NwsslKY0\n          8zSPNl53vn2EZhTA8tATTK2xKgbLChdtIta3SXCGMndTG+jY6yy23aizraSnpiYazBM8qsGKvLR7\n          Sk/I2/zJHKPOVgxXY6a2tMhOga4p8EUKxQ3X65GkHhH2a//CBUKd+lSYqfnA6ge2XoUm7IujHV/V\n          4xX/1APH3gWa7iSsjxqHxMMBMijR5Rhm+fjVxinsEfQyWild0k/cZSLwPRlugBZ4KLI/z0k7Wbpp\n          TgJURtZtiN+70SFMNwypuksB7vGcCYBBc9/WWZr+AoWCz9rxBZxCNn1pdEmB9nPTMpe4ekSeKzBh\n          lC1lthl8OLGj+lCjST8NWGGxdIfGmylAKhtdRyWRkhf2FBQSKaHAw4/TCv88YuWROi1BXuM3v/KG\n          NgoxCC3a6wE9sBJRB6J67byEwUPik22TeMlveVdoiaFEnXmMtJXKvfkOMrCOA40kvBFMtVmS5Vrg\n          J8CnCUaU0OyU97VRmcB7IgknUXS2Mw1GQ4Y3lyCmlieJfzccGHv4i70p8QgnQeszANIysKmuv6fG\n          CvwtMgZiutaVcM9MyaXLtDo2Qz4cga5rrfphT9/sBuSOGrREeWBMJbYpxryLtHMS1MMS7G8rnHuV\n          MEYYAfijC81viSY6Pg8LzHqTIw8D/ZFn5eaAcbqB77wqOWoztQjVXsg02WZF04jRjwexT+Esai2V\n          HHmSCeVJsZCCIiqXW+LX+UFVkBTzrebdlfDYTfjqoUGnmoW0oVJFv9uO3M2wI/6HM060H0CBVRxp\n          Ila5GQhhReLjEplE7Tp413viW9jXrl+DHHQXLF6R1M/ZZEhGeQgWQqAkUwGiHVsajNGltoJeP7JA\n          1r9tU3ltkm3LWdcSFUrinN1izQRup+F4Fy8KVQDsx+kirjjBq8cWh9BLS2ShAYojGGFp2pOJnSF5\n          vTffGpFzt9BEbY7bNXJxzU9VlGxotQHpytTGrR7QrzaQ1VmyFOPRse6qNMDWKvw1+a3CY4sxTZQn\n          fyhmjbE6fvz4imVXctRM1ap841Q1jTRrZc0ULCd4XC5g0kBwdhFWyqp18dhIwEKeVqUhIM7keYKv\n          XqoTiGxvXeF+11SuuCVT1lCrkN9ynjIjiyhiXUwcAlzKE+t54y67V6mfmEfWCuTSEMmzjSqSq4qR\n          J6GZtFkxkdmcVJWrKeXUBevs2v8r8yiU1uaG1QtEQQPqTI4Lz9HTPdpiz+SDUJARc6kx0R5fgaJV\n          Vakrl+M+zLbDEShwUltZk71+EjfejQXHkfTfqycbuUYOh+B9UG8KlAoUI0JNQpQMKTLDnIqY6aFg\n          1oM6ZbDKf55b1Q+9LrTinEQNByqJ4HN+3ZNMbPQfEDbafVnIkhUuDKVHPgwpQKKbwj0TcntHYg9R\n          5mA1J+weT/D/hNZk4cFPTKFbNOXQqv2omJ7tQ+wrBsnvjiZact+dmFLTMC+JtTDCzs7505w2iZ1P\n          NEMGx17ffkHGQHFanQ0oXm3bsZR9XwY8Mv8lBl85Bsa1wBj8WM7doqiukum5D4SUBj5luMV83NLP\n          lvwyqbvWieIa5dwe+k2Fw6xH9cBOBxHV3Kye8yzb3/YMVw4M9aWIbS32If7CHv7wZ10RqUp7dQBu\n          laRrDXNtgRMKePXxdFgZ2V4corqWivZqDhkDoT2ghEGUzrnBXiex/pF8Ataeja1Giao9XYfKnlue\n          G744RKGxC3seUy1sy6A2eSuCs9hlJgX+mTxR12BV2qSUVYJcT+hYR0XaYdqoy6N7fskJ5MpjsxJF\n          CsZjlB9VgJJq5dWFY04mxkWHtcMLLApjxztjFEMf1hhnDgkuw152cJ0PtxeeePWFkfjVZ7hgxFuj\n          FNc0Do0h40KQv9UsljvmkUCTavuuy9ILDOnuUqr4VYIEnX+Ax/BDbIM8jIVIT2EWpsHmqqtzkFKa\n          lt0ijHC5TOkno5l4cEDwbUVMJObXKN0czwJGErK8DZnk9bC6VulSw0PEhJ4GYVkpMZU9EvX64Of5\n          50///TOe9/D69nx5efj9t4f3y7/vj5fXPy/Pz399/fKYH7+/Pr28PMwn/fj+9OXiT/pv/uOHb/+8\n          vX57/+P97e/L1+/+cPuVqz28v70/vRz/5hP+u5+f/geUfaMWEQYCAA==\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - X-Request-ID\n        CF-RAY:\n          - 9d0a2908a890cce5-SJC\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Fri, 20 Feb 2026 01:16:44 GMT\n        Server:\n          - cloudflare\n        Set-Cookie:\n          - __cf_bm=NFJAlIJ6_y6i9.RC3Q0rlgRpWaY2.mBfc5e14vLv1XE-1771550204.2689393-1.0.1.1-O.lzlz4WFRTP89j31b6W8tEs5N7q5wDIs32IsDjiNSY8qMZgA66EoNLoqfTCJwlP2NRsmmAeWReTcEOgpJpUY8UcZUmGbIFt53PeI4bKW56dkdt556Cm7NkYpWHAx957;\n            HttpOnly; Secure; Path=/; Domain=api.openai.com; Expires=Fri, 20 Feb 2026\n            01:46:44 GMT\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        Via:\n          - envoy-router-5b7db9b97b-bb2b8\n        X-Content-Type-Options:\n          - nosniff\n        alt-svc:\n          - h3=\":443\"; ma=86400\n        cf-cache-status:\n          - DYNAMIC\n        openai-model:\n          - text-embedding-3-small\n        openai-organization:\n          - future-house-xr4tdh\n        openai-processing-ms:\n          - \"202\"\n        openai-project:\n          - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj\n        openai-version:\n          - \"2020-10-01\"\n        strict-transport-security:\n          - max-age=31536000; includeSubDomains; preload\n        x-openai-proxy-wasm:\n          - v0.1\n        x-ratelimit-limit-requests:\n          - \"200000\"\n        x-ratelimit-limit-tokens:\n          - \"200000000\"\n        x-ratelimit-remaining-requests:\n          - \"199998\"\n        x-ratelimit-remaining-tokens:\n          - \"199994750\"\n        x-ratelimit-reset-requests:\n          - 0s\n        x-ratelimit-reset-tokens:\n          - 1ms\n        x-request-id:\n          - req_b2b10812f8ca4064b78911569ef08324\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: null\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.semanticscholar.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.semanticscholar.org/graph/v1/paper/search/match?query=Gravity+hill&fields=authors,citationCount,citationStyles,externalIds,influentialCitationCount,isOpenAccess,journal,openAccessPdf,publicationDate,publicationTypes,title,url,venue,year\n    response:\n      body:\n        string:\n          '{\"data\": [{\"paperId\": \"861b64e8235a5948aec2f2af8a295bae203b3d59\", \"externalIds\":\n          {\"DOI\": \"10.52228/jrub.2025-38-1-6\", \"CorpusId\": 279509683}, \"url\": \"https://www.semanticscholar.org/paper/861b64e8235a5948aec2f2af8a295bae203b3d59\",\n          \"title\": \"Explanation of Gravity Hill of Mainpat by using digital Elevation\n          Modeling\", \"venue\": \"Journal of Ravishankar University (Part-B)\", \"year\":\n          2025, \"citationCount\": 0, \"influentialCitationCount\": 0, \"isOpenAccess\": false,\n          \"openAccessPdf\": {\"url\": \"\", \"status\": null, \"license\": null}, \"publicationTypes\":\n          [\"JournalArticle\"], \"publicationDate\": \"2025-06-15\", \"journal\": {\"name\": \"Journal\n          of Ravishankar University (PART-B)\"}, \"citationStyles\": {\"bibtex\": \"@Article{Rajwade2025ExplanationOG,\\n\n          author = {Dushyant Kumar Rajwade},\\n booktitle = {Journal of Ravishankar University\n          (Part-B)},\\n journal = {Journal of Ravishankar University (PART-B)},\\n title\n          = {Explanation of Gravity Hill of Mainpat by using digital Elevation Modeling},\\n\n          year = {2025}\\n}\\n\"}, \"authors\": [{\"authorId\": \"2368036338\", \"name\": \"Dushyant\n          Kumar Rajwade\"}], \"matchScore\": 60.835304}]}\n\n          '\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Length:\n          - \"1098\"\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Fri, 20 Feb 2026 01:16:45 GMT\n        Via:\n          - 1.1 b17f8a118d57b4772c5ae067cb6b9686.cloudfront.net (CloudFront)\n        X-Amz-Cf-Id:\n          - AYWRPq9Cv_h9vfsfFAjf4DmDVHonxS0GO8z3FGUmwiWS-eQ8Ph0qHA==\n        X-Amz-Cf-Pop:\n          - SFO53-P10\n        X-Cache:\n          - Miss from cloudfront\n        x-amz-apigw-id:\n          - ZDlfjGq9vHcEBmA=\n        x-amzn-Remapped-Connection:\n          - keep-alive\n        x-amzn-Remapped-Content-Length:\n          - \"1098\"\n        x-amzn-Remapped-Date:\n          - Fri, 20 Feb 2026 01:16:45 GMT\n        x-amzn-Remapped-Server:\n          - gunicorn\n        x-amzn-RequestId:\n          - dfa0a808-0c61-44b0-a44a-290a7945348f\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: null\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.crossref.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.crossref.org/works?mailto=example@papercrow.ai&query.title=Gravity+hill&rows=1\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/3WT227bMAyGXyXQteVItlUf7ooN2AoUWFGkA9YkF47NNGpsy5PopkGQdx/ldG3Q\n          A+ALmZTI//8oHZjDEgfHCma2LGAtOFc+AMd9DxTbGbvljXZ4lnoC67TpKCtDEYq3DCsObF1WgFTt\n          cAwYGiwbbsENjQ/JJE9VHjCN0NLv/MB0V8Mz1P5cXSLwvrR+43weiSgKkiBZLoNTBnXr5fg4Fwl9\n          MyEKlRdS3FN/nyUbbU9NLpJcxHGuRJ5dkAYLa7DQVcArM3TIChGwfliRpQ1YqnjX6dEP7idmPbnR\n          iG412IfN5IZ0O6pdmQ6hQ16bttTdKPVlNSdxlTXOtSVBou1odYUjmXXZOKDu339deUwijGKRLqaP\n          YYWonrbrTRpK6YWfKK+M2fJqU/ZImnxRIM+fYpFpkAfpRywy5SLnIp3JtIiSQmXvsSiRZMJDEUKQ\n          sH4cF5OKS0U7nRls5QPfvB9iRjHt+Cu8mq/2ZwBRY0O75+zH7eXvq9mfyc+r62tGono6oZ/fLI93\n          o12NpKWM5AtPwgeWv1a5MYB2P9Hd5LIFYlj6UjX0hsbyBYYsUEH+CYaMC0UkZiIrRFzE8QcMkcpU\n          LGR8wuAqY+lkFIdKEJnU35f/LA7kRtNo9355d3tNDTaIvSsW08V0t9uFjw6NDY19WEyp/KqBxfSr\n          SR+PnqcbPnPTDU2zXJ5fVXeG+n3j2uhTyy9bLV9eGO+J8WnOMmB/Bzg5IakW+fjyxgYOSlttON08\n          /yi9mOPx+A89dkFrFgQAAA==\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Headers:\n          - X-Requested-With, Accept, Accept-Encoding, Accept-Charset, Accept-Language,\n            Accept-Ranges, Cache-Control\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - Link\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Length:\n          - \"586\"\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Fri, 20 Feb 2026 01:16:45 GMT\n        Server:\n          - Jetty(9.4.40.v20210413)\n        Vary:\n          - Accept-Encoding\n        permissions-policy:\n          - interest-cohort=()\n        x-api-pool:\n          - plus\n        x-rate-limit-interval:\n          - 1s\n        x-rate-limit-limit:\n          - \"150\"\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: null\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.crossref.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.crossref.org/works/10.2307%2Fj.ctt5vkfh7.11/transform/application/x-bibtex\n    response:\n      body:\n        string:\n          \" @inbook{1, url={http://dx.doi.org/10.2307/j.ctt5vkfh7.11}, DOI={10.2307/j.ctt5vkfh7.11},\n          booktitle={Poetry in America}, publisher={University of Pittsburgh Press},\n          pages={15\\u201315} }\\n\"\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Headers:\n          - X-Requested-With, Accept, Accept-Encoding, Accept-Charset, Accept-Language,\n            Accept-Ranges, Cache-Control\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - Link\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Date:\n          - Fri, 20 Feb 2026 01:16:45 GMT\n        Server:\n          - Jetty(9.4.40.v20210413)\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        permissions-policy:\n          - interest-cohort=()\n        x-api-pool:\n          - plus\n        x-rate-limit-interval:\n          - 1s\n        x-rate-limit-limit:\n          - \"150\"\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body:\n        \"{\\\"input\\\":[\\\"# Gravity hill\\\\n\\\\n> \\\\\\\"Magnetic hill\\\\\\\" and \\\\\\\"Mystery\n        hill\\\\\\\" redirect here. For other uses,\\\\n> see [Magnetic Hill (disambiguation)](<https://en.wikipedia.org/wiki/Magnetic_Hill_(disambiguation)>)\\\\n>\n        and [Mystery Hill (disambiguation)](https://en.wikipedia.org/wiki/Mystery_Hill).\\\\n\\\\nA\n        **gravity hill**, also known as a\\\\n**magnetic hill**, **mystery hill**, **mystery\n        spot**, **gravity road**, or **anti-gravity hill**,\\\\nis a place where the layout\n        of the surrounding land produces an [illusion](https://en.wikipedia.org/wiki/Illusion),\\\\nmaking\n        a slight downhill slope appear to be an uphill slope.\\\\nThus, a car left out\n        of gear will appear to be rolling uphill against [gravity](https://en.wikipedia.org/wiki/Gravity).\\\\n\\\\nAlthough\n        the slope of gravity hills is an illusion,\\\\nsites are often accompanied by\n        claims that magnetic or supernatural forces are at work.\\\\nThe most important\n        factor contributing to the illusion is a completely\\\\nor mostly obstructed horizon.\\\\nWithout\n        a horizon,\\\\nit becomes difficult for a person to judge the slope of a surface,\\\\nas\n        a reliable reference point is missing,\\\\nand misleading visual cues can adversely\n        affect the sense of balance.\\\\nObjects which one would normally assume to be\n        more or less perpendicular to the ground,\\\\nsuch as trees, may be leaning, offsetting\n        the visual reference.\\\\n\\\\nA 2003 study looked into how the absence of a horizon\n        can skew the perspective on gravity hills,\\\\nby recreating a number of antigravity\n        places in the lab to see how volunteers would react.\\\\nIn conclusion, researchers\n        from the Universities of Padua and Pavia in Italy\\\\nfound that without a true\n        horizon in sight,\\\\nthe human brain could be tricked by common landmarks such\n        as trees and signs.\\\\n\\\\nThe illusion is similar to the [Ames room](https://en.wikipedia.org/wiki/Ames_room),\\\\nin\n        which objects can also appear to roll against gravity.\\\\n\\\\nThe opposite phenomenon\\u2014an\n        uphill road that appears flat\\u2014is known in\\\\n[bicycle racing](https://en.wikipedia.org/wiki/Cycle_sport)\\\\nas\n        a [\\\\\\\"false flat\\\\\\\"](https://en.wikipedia.org/wiki/Glossary_of_cycling#F).\\\\n\\\\n##\n        See also\\\\n\\\\n- [List of gravity hills](https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_gravity_hills)\\\\n-\n        [The Crooked House](https://en.wikipedia.org/wiki/The_Crooked_House) \\u2013\\\\n\n        \\ a pub (now demolished) with an internal gravity hill illusion.\\\\n\\\\n## References\\\\n\\\\n##\n        External links\\\\n\\\"],\\\"model\\\":\\\"text-embedding-3-small\\\",\\\"dimensions\\\":1536,\\\"encoding_format\\\":null}\"\n      headers:\n        accept:\n          - application/json\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        content-length:\n          - \"2441\"\n        content-type:\n          - application/json\n        host:\n          - api.openai.com\n        user-agent:\n          - AsyncOpenAI/Python 2.21.0\n        x-stainless-arch:\n          - arm64\n        x-stainless-async:\n          - async:asyncio\n        x-stainless-lang:\n          - python\n        x-stainless-os:\n          - MacOS\n        x-stainless-package-version:\n          - 2.21.0\n        x-stainless-raw-response:\n          - \"true\"\n        x-stainless-read-timeout:\n          - \"120\"\n        x-stainless-retry-count:\n          - \"0\"\n        x-stainless-runtime:\n          - CPython\n        x-stainless-runtime-version:\n          - 3.13.5\n      method: POST\n      uri: https://api.openai.com/v1/embeddings\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/41d684lt3H8r6cQ9rc3INlsXvwqgRHI2YWgRBcj2gAGDL97qmaOYk0VV98nG7Jx\n          dvacGbLZXdVd3fOPb7799sMvf/2vz//55cOfv/3w4w+/fvnwJ3726bsv3+GTf8f///bbf1z/flz5\n          +ae/fv706Yefv78uv/7wh58/ff47/qz8/yf/uui3b+I/H8u/lTqytKj7T89PVysj65JPY5VeSv7r\n          U3zYVou2Vn9e2qJEFvv7e8xoqZ/WnCuqfMGcu42I56cloqy99Btq1plyBz1wq61P+YKJ74ylN9Za\n          jtKeD1bW6HUW+a2Sdff2+x/Dh3jSWeL3y8UvLav2TPkp3NJordZ4/tYerY7f7wKfIHG3pTf9grJr\n          3boyte3ceLzn3lRsbR/ytaOPuYquLFY1dx/yuLH2wG91ubHGL3k+QsMj4FO5gbXbmkP+euAhxvM6\n          LOnozWwACzvkhnCjqxTd7L1H7fW5pgnjnnrvNNXIHGpBtTYYnP5Wn2N2MYtdxpypZoE13b3/frP4\n          BTmj4l/6Y9iXJseowti3WmurG6ejP+2K5j5h3WrZq03alnztnDGXbEBtZa70c8y9fl7Y2xpryLKM\n          NmvvWy1l5Iquz4pt3fgxORkxcIyWWGDneje5gYbl33plzLZDjmDBrwcckdpf6avpA1R83OZ6/lQb\n          u5cMMaw6x6pFn6pwB/t42nDfLWuEPOlqCZclm1LHmltMEK5q1bXEL7TYbU/1rgU7vXcX046OTV2y\n          LjhUeFLxC/i04cI6xLJrnX3IIawwijkkPpzXFUaxy5K7qmXGwJ/oeYGx8bvV4CdurKkRRcMTFHFj\n          gbvSrw0sNv6rp/toRSNG03uFX+5lp5x4hKwN7/A0FxzgrEN/aWSnHTw/nTgB1RzunAMHscnRSNxW\n          UT/EHSxFdivgx2A16ohq2ZPfLV8B51BG0YXd+H24iOfCwos1mP3zQ8S3XFOsEyYEt7PlxgrCfIHZ\n          PlcRhvz8Kd5Azr13ioNrjZhCnTFC7Nj58K94VBxCO7K4NGBH6p/MF18mPyNhXs9nrWtoIEMsX9gc\n          9YR1BKCHfMjQONW5tQY0UWVJ4HA8FC38U/dzSSIQCNIjEeKzxQzEJtiVLkriyMKRPI0NsRBB36Le\n          4mnRE49wOqs4soY9BSachrwQNlIWFfEdCyDeDQu1cyhEmmv2VYfuP7a6KKTE7jViF13XBRsUiAGH\n          l7LTbTKYKsJqjQasTgRxgCBBdgABa22L73BuiHEKsCJmKpxBwIYJriG7TTwRz4fCg0YMOasVHgfR\n          TOMb3F2ou0N8wZkSCwDonDgqsiq54JyrBreG3ZbYgsA+t2GWSiwgV25Y1WNJLleFH1q6eQXfOYps\n          1Gwxq4abhoMKD2RAdk7QCb2ro7tu3GpFJwgscGsSbNZ1txqGI2GTW2x6B496e8/vB8400HDTVYVh\n          6pWVDlxJ1sbHrQqSBmTVE9WxfFNdUmOw1isR6eBTarezB3qgzwS4hVA1LKbAeXcFDCPhkJs4MPjO\n          XcduEoMvdiHmh3NSU1Z68qGUX+VoA7hAPCXiDG1IYyUQDBybhJ9Kn9a20IbkYhsXA2ACOFMoDAcE\n          r2CkGpdvXKwhnyxl5hQrAMJe8IzP58C5zC1BBKcN61We6wUmN4dFJnAUwG6BPANgOiXaIaqAM4iv\n          CXCs6Ib652pN6fSuxQxzVPCmWrqtNcjs89Fz1AwB0oXn5PHod6gHl17qVuAp4OviuUyDQEGXrnWe\n          QDVgoGgwnKGQvSFay42CGinlS3g6hdB0fTONW+NjuHQ11UF2o5sMCNwJ4eRJgajMnPwA3MCUfmUI\n          qIH/XO6r8Dn8dWzNh2wQ1NDTenGh8bxyEljrshJV4gskKGdNBFVxdnCUQbj63EAcSYQqOSTwS0oM\n          QNfw4+35qKM3EBYN1KMDEgooMbB+/Ta+skiYANFp5hASyBfQR3d6dgCCqZCG2aWhBxL8hWHVUCE/\n          FHeAEw5fM5WyAz0Ig2n4kaZOHR4GPF4IJ/YNC1UsYYPfrgoTgUnTXOrCIYkwx4OAXCxjsa/wG4bo\n          uiX4AIawz7KlcHxrVAU0pLDDAvWNCPWxGjHleAeihPuHP1OmgVugR9YQirMGH6SYbDH3uLtaOhNk\n          4sB8C28G13AClSrBqwCENA2MOGuaD0UMBLDRaA1/NfkM9mQkDMOyXHgAZkPEN5MHwLvp8fLUw027\n          AZpya4BexXkzTiJwqGRFYQwbOF4wawyEXCPDDVRmaV7XE8N3WpGBSEkfcFfRBCIOEg6dxhx8KxiO\n          pTOAe7Kqf5pAIwKQ64pWJClcN125ZoTg84CZ1ejGBBPp+vuMo3OKg0HIUygFBIFgZEmujeCg9BQ+\n          Y1rqDBiAoF/yE4giWADxL4iYbSgP3pfTFUcG9zJHNXyKtVPAOAk4lQasBXYpUaDiWM7qmQXA/drF\n          5RNypC5+YEPrDoHcp/TUERhd+dkh0dKTKHdsmIkQaDQe7OpRU7isrCwEfC0IXJBd40gGgs4Wvgmo\n          OZUEguvinG3NkSJcWmqhw+EY4SKrHEPiKFwdImGpljsfpAFW0aDH1ZoAghYzZEOJBPZaE3SbnkYz\n          AzjjqYcX2H42Dc4wFKIT/RTRPSRzDlNlYUpoJJ4UUSCNmmNT+rTcRo98RNgb2OM7ZQVxT6DnVlHY\n          cIkhOwifsMBkNJIN5jOtBreAD6sC1DaB+EuGGAvOy1bIFn3ubhEe54LUU3M2QE7mqkDPwPC6UIbE\n          Z6m7BR5CgC92gZAy0mCvnZdXLAYi0hN35a2qICc4sVnkuIDysjK11TCZS+kaGWvHxopvYFxMLUx5\n          UeLOJQFz51Lmu1nFekeGgGwaRqQwtSfTRmlsaM9uSABsaEz9fWY4LPPc1tyxlApkXU67E7FeGHZg\n          m7blcgGnGXKUdBLziFkOZqjMqBbOsFYVL/vXeMFgBe5mARyLN82qKo7VVFhRmbs3yg83HjAC2WtY\n          D5/hrdLmXcUEF192sAaLy82qmLiLrdY6cDDU5zrwfBVasK5FmfPsVk9AHJhbq11wYyQVWpMh4kmt\n          aRAZdrBiJb8IhpL4BOWEZWoknDyWms1nHiQ8y7MSoXAqyO7MhupjnbDZVcCbsys82Uk/INmUvlZV\n          TgKS+SiA3WR6gedrRg34AAhJiyQIWpGaOal0ePKtcCqI+lWjE+DVmgblmfudKiPAXW0mr5U/WULo\n          9q7gGVvO8VdiEeUQcre4EhtrIpNyudxqt9uJZgzk4Fv6UE9C4YPsDGyodVcIyNm6o9ME9dEfQtSp\n          xZKyQD7Oq88l48B5WV09GVDqDIPDWCnLauEYUThhyapDhKZuQAslG/Fl6a6w4D7Le1avkyMKPfIy\n          y6teDFdscYyuFJhckRN2b+oC0jnHNgvYzBVZrQlBgwUUPVyHUgs8A/nrtBQiHInE4jGx3RL1Ya34\n          uFkGuCcrsVrCggEnSE3XchPOslJ44tleTb0E+Dm0hsN40oJrrmm0ZC1y2k1sIPDsVjim1MUAO9VZ\n          S4Ia+Ndg1k6iV9spPg4EHmtmYpteL2GOGn0rljet8GZ7KTKn9GHb4tZFl6r3H3RQywgfTHRb4WBr\n          lLTk9u3M8ff1xIJmT92XSZqvCjbAd/xKaNUKi9c1fcCMBs6nngOw6uU2AFecXZ4TUADHyzJRsJai\n          BOqqeM6pMYrqrxRM1ZgebVquWAgyuvjMAO1iTqfAoACVLMUGC5rDDqKWMu9SajSTumH/cej1eFsu\n          +PopcNjeVP5CUDfa/uPUwr3bZUwXIfZnjL8jETBCSNUUBHbiYjFqPBJIlPC6QVWhHWAWx2NoEgJ7\n          Ne1bied3KlUBVQ5D6oMk0DSQQEhh4h24YbDb/h71EKyaVEs5ZCzsq1grzM8UdKB/2FYpxSHCFDv/\n          4GhZlFNVPtRSQHXQglzX4j9dSU2CParY7yhlgKuCv5ZSBPN/U5HjaCQbhrILub6mgik6KRJhK+AV\n          gpNi91xYl60Ruq9Q1UoloVVFGIwKhm5O+aycGmNZ0vpYCAQdGMaJSXyAfLtlZbEwkprzEHb9EhVZ\n          WsvYMH/LTB/lf2fVDoW1m85NvRIcSFlW4DwkLBH/hqZVQbR3zy11a7oPgWeZrBCoodLPrlDzB8Ew\n          qTAwyLayN/Nyqx4S6DA0OX0IyrDpYu6391QkWgi5lGRQyTHTSzTH87fAm1w34WXzWzsXZRrAQrSL\n          rgQa1hNjCbDpQH2A2Foep2HrwiQwSG+WciXNDNVobaYbxVsnU/PKPpNyXQ01DOuhyu4cTLZIZpyO\n          tkjRnGetDOE3CIj4x2QAnSlLcVSNBb40gY6UyK7jVwaMd5hYPWIVhXq4cJs+qgLc77nfk+goTA1v\n          U+EHIUAvVtk4YHHm/6xGPvFpKu8ASRlKpTYAaO+mx0wAbg9L1L9uczdYFmANy5UBg5Wm7o4pFXOX\n          6yA2ZgUIK6itAdiuppV764O4/jr3JdzbUZmttSXsAGV2hteWYSUWScVaWCQnWjQRPKx6KbKHZ2e8\n          1yCE+KvlAeaq9jaO520nNwrExpZlKQl2rph6CNTE0pDANldmxMAlVmtqdI3N29DH3QhlU/c7WKBT\n          bTY8KfbQijytA8p3LVywPUSLdsRH1UQpmu97CV1zC8FoVF+pUg/rRMyhoixcWU1xzvhSS9P0NqPW\n          SC8qAzOs0ewoAXNXq7OohuVeGPh8A06I/PCREs1Y+FlaAS/047WJL4d7ZsrKohFrSkuxCztF6jNQ\n          v7TgM639ZLICbFo6FjRSFZsIqWFSxp6IUl2cJ1WIQPR6nvelmlF5EHNLWr4G85/q/PBEAydEXe9u\n          zB2mpivAPky538h2ZzWBJT7WqjosZjJzpD0pLDdrCQ8bmZppCOCUokAfUCmXZw0Rfqy0imOEzfL8\n          Ej61TBwJ9O5Wg2QXUakmst/sVjFHRYVy1ZO/KFIJ85Ts4LA7AwODs7XcGThsV7/eCMRCDD8je7Ey\n          SCW8XMJ3EGoWdtjUs9G7pkRxamie4SlkePtopupl3VOzisAWTIlpFEwE8lRV+lg7NN1OdrW2RVGm\n          /4bpUgddo4myKV8r6uxwHPY2qbTmPV5IlG1LXnQB6nEogE1jokBOJHsKr4a6twkleCOAvuN8uKos\n          JkNP3Ib2bsFs7PSfa/U929LOq6NeqfLDInfKlh9vR0MYA/2ww6BC4uv22TqoyI1AIrVxCp4PZ1ej\n          4KXhbdqeg4stfjB3WI0jBWOrZbFrsy+FpcAKzUesCcDg4KDOaO+SgVfKN4oeRZxlwBNrKJvAfVYj\n          nFgrCz9W6b97xOZu+R5ATMDCirAgv9WfitE7sNdu4tzCfEgqfT+0Pb0SiHMyX2b9Fc1QEw9hwtxN\n          r3QqJtDBhEqL1iai24beqfA1NV/CcajiA1GNlROr8bDg7IiyToXviKCL6kmNH3MhCjZt4MtiujZW\n          HVRX0dglZtnCRj308D67+vTcr2LS1SNlp2ZNg0FXCV5TwwQRTXuXvCZ6rzY2q2hBDiGxzfQ7mEuz\n          tQmuX4Z6HcvX3plZVn8VGQgvvM/s1dNgvpxHic2xXZO7QZWZ4HQ2UFhm9MoNhlFTNkGmwll28arK\n          cxO1mbQAi7VVv8scsCVc2FwMNL3VCBHQjPJ31pqnlaPo4o0yI5IxxWWaCSZCrWbEuKPHm7qzrn2d\n          ROnVJCMbzyql7aNui2j+uQJfc3t1JjmkrPWeVyu8upwGp6UdmCAZgCqqA2L7Wu1KzWNHTjvviAVe\n          UqTILm30ActYwDtibpXRa1tbH7twLBU8wQpVTVfZv2e6LyZOrYENd9Xgjw3zXllK7wAB0lHICre9\n          w0qdOEVBdGm+9BL1WoYCpAax2SL7idmxdb3p/prnO+LuWx2wLJWA7c3qcQpOH4dJq5fwm3AzWicZ\n          E7REJKSLVWjFenYSbnKPU6CeaDMfafF7X/KIUOlWW/pQlHHgat9vAFXLUQVx2TSdlnYR3T4+rrZN\n          jdPBvVIc1uDMqxWlduNZDu+nKaYgzGvQwDQygKOvqWY38Dv9G1hGt+Qeq6nQiIrdafmNTr2aKYrA\n          /2xYwabIwzQubEbsmv+jeCbZUKOViSOlgp/nOU8VRlWqudUlYCOteZRPzAYaHWbSKuVpmk85nPJG\n          8lNlxXql1ETVUidHxdwVaySKMA9C+k7GL2l0Hm6EOrU5ypaNLQOgA5fUcKbYVNlG4tObJlioOkSw\n          2G+NiHm59bVCceDR1bNXm9aogQ2+fhsOS0RGNS/sddsuQZpw4K2p9B9AVHvIzjQF94Wzq8MRsF/p\n          1cDO3rZmvmcwlWETSoq2hX0F4V+l6HThKVAUKajo71kltozFlelq1h3axlI3DaKM+7KSmgud732E\n          T5dGMrAMun+bNJOjKDwobGTtmoltrJF1o3rwtLNalXInINJ0cVK3xgqftXMPfAKD0x4ANgHW9Nws\n          2zb11I/VhnVWUMJvoqK2QAjSNIbzqvRoYD1Wiii40bFGhSn6reLRa44U90HFm7H4aMK0FrOAWpQ8\n          QDQ2iKV1uTH3l0YV2V0SS+VS5NClq8JsXUMGNCMHlLkF4nUExmhT871wMEUPgg2buValgilZwwXh\n          jhpm21sLwLSAtpYX+0+cEkFmMIAaamQ3crfay6QGzfII65p4IxoSUhrjObCKYsf+LNgAJfOO4gbv\n          P9p4R/HDRSS/CaEo6OxKtXDmrOmK07UUTwfbfkznCnsNkFgl/BOBzsheI1kJVULY+IsXIKc0vJrK\n          EDfGwrPghQ1kUYvnF9YcmuBg/xPRa7yj9lypoR2qBYffwQ77eBuWMy2P3OjYNfvvc0TuL1i1F03X\n          WXv4q6gArK7fSs5ZQm3M9T83WsaubxOgFHYLUBimeWBcu5umN49BrzKDFSI3AQzn9ApPXF/TK3Rc\n          FWURRdsgcXqGCjMQseawkxIcv2GKQZCzoRj8VVm3dBucmBYPNnU11lxEEUBaUmQxkWhtZ+EDy7yi\n          cK/gpl5USx0Eyjr8AQ8K82imYgRYF6vtQK+cnyKBfHeVPjfKAnTyEFONzZoWr96mqsK+Ew0DB2OR\n          wybPwKa2NpyyKBRKwuDCmQtWmXxc46N0iFnAXettmWT11Ln/8ZhnuTVUWfey+z8oINjYWkVZRZ3F\n          NkLDsmLRiimH4nEmgrqndhmb9kX1YvOggmG1C4X0hrU7/HR6ETM0pl5U7tOte4ToFFF1vD034zxM\n          AR4XzspmTxROrsGumgjuGuZpEzXWKJ4thbVMLbETxXYbAdeDWgWRxl25VrstfGtM64TONtu0sRrJ\n          RizJHjKZoatFLcCS+H/2XwBlVCy9J28FW1sUaKaRtzCAf6ba52rtNaVMK+mML57ALFf5suscQ6p9\n          ltV1yWf0ZDCFrqnSzdxGN2c5W/Npqmyq2eLEjuXXwkGWQ0eG4td3MykkhVya6OTAzOHSpmDtT5su\n          7wFOmlYAEXJCmQBQVTVEHTy5WhXH+plfYoxRRrqipM5UwNjYBtcMX2OzuzI0YIO0OmOjkFo7JCoB\n          nGWQ4VqZQDBSfZhcu+HFqraTaPH0SP5fDe0XYH6HCOus5YZ3g8fy/kjdl7uRkcfdNGfsb1vVBXrM\n          j6l3gsvcoftNgfjwAZWdFqupmcZBJFWBOGcj7j6srZu5nTK2uRPgudg2BYq8ysYYBJNslm8Odh82\n          bQk8tdzDmqmW1poYc2FTE6A2OfJuC4A5af7TGoBfbfA4psMgf1+iS6XUFAHBxsHAFrZGCRzF8IkN\n          OB9gv0o6+gLLGdUa57BWPrUAobb3w1zTw1A0Ohnu+xvTOV4BbF1jbRQXz/rswbwdPc3sHbpIbBal\n          /J4xOcyypmKc2QktWHeyNKOKnaknY9GruxRLxvLcyZm1mooBKk3ONUxAUc/5o8cs4cdX3WU+feIr\n          1pRpsi9Yd6ZWg/o1A8rSl+uiTKpH8HN+c3NYo8/7gXnYvLrMxtFgGvDB+7Qw166eX+2ijY0H3ttY\n          Zg11HHnNZh0u/Qe6NEEF2PrMpX3fwLJMxZvV1mtoa9pWwG6rqivrpTTQVhVOtkut27JRiD2a6r2q\n          lLvuISR9WZ6ICpCwWa4+HOVOKwKQ2zAz9ipE13ZkAOWehyGtzPqutwfx8ZmwQaZukhG1Lw+OKKCT\n          yzhEe3qbNUNDVwIA/z+GOo9TE+O5w5Vz19J+qwFQVkNUDdy1WAM659OwvVP7NdbVNKX51sH+oOeN\n          7Qn8bGUShnMf1XWU3TYyQFEPMGffpkEfJgW05QmOFpxCuWrlTMJ8j+ugurbYtVGvnsX1Hp/KEXLb\n          FDvnHNd5LC+zqzWslyqIwN4Ucd6y1+QQOh2AzFqXTehYVN5Om4NdY1jCk6WHvd6aR3NDKg7DMCfT\n          2Dip6V32q/cc9Y+bJF/j8qoWFn2s7X2rxBLe+Awn1XXwPCf2LU0ZcwQuoYuYzMb5nmLx50kORxbG\n          OkBP73HeRFjepMIqtw2JH9ve/cCux/QunbFZpbaiMdNWNp53s4NZY9hkFBs60H9al/fVr2DT/a55\n          481GxRX2qRpooMAmdOQds2mImNoGwKG/PVSYegn9DPTAIZqM1xXw9wEF8tICWkdI1O5RwBib2Fc5\n          qCqKVVn4/g1Nl0/QSJv5e3yjAmvO04a8GL78ujzaGrjvowlmpcnU4xztQsGRJW68p/PebYCjqe8E\n          4SHWURRnX3quWgTzrlbrZDZpusbtILZhjWWEXdp5YFxVeql+uw36RJDrWkCkFddl81C0+HQ7vVUP\n          WvIxL/mBlmY3zsw2x792ems68Hhapqxy3FQ1+0T4HLU65CKjtvEnOPPWSVJS8vdZ2FQVNoiszjhR\n          9EMPmxUQ7kGhY+Rcb4ier4YRIB290eBsyuIyFfZlavofoCh0Ru0i0NPq4fW+GHXETGYNm1DSn2b5\n          wj5X8s463fRVSJcFsmHIcs2crAaWYkVcm031ejlM1sPUR6alrZDPPgdVFHJelMGBpOzdGkk7cam6\n          slMjDwsDNhuCs82YgzZVU1ZLjpie/y7ij+Jj9g+vHNJK72192YsGN6wHlbZeiBT10VEDxkMxiQa0\n          DewwmRP+k6+J0JR8sLtLU9rz6rtbb+TojoWG82i/Vx01w06fv3jjoG25S8FYfjUdTnfEOTOB0Hn1\n          NPF5Vx92WBmW/uAQctl6VLULDeAMBM6booAlbQWjAXWqXCISQKR6mnVz+Hq1nLLUsG7NzAot1Mc1\n          gNrgoJWMb79OtbWdVf7+sGrNNeHVkxeJuG20nS+IquaedmOCLd/OVyE4scFAhXmUqWrK8Jo0bINj\n          BsB3C5stLZnuFxrkDHVThuNbl8+Y4PuRtnaut85Umr25qlA/q2E/KzmjjRZnEqnYNIHkTBqjZsT6\n          Q8dJshhrJxyXWh6PLLgPfWMK6x2r2+zJge9VbSBztGnNWpvv57D5y+fetsOQuFvylyy0WjfAukZT\n          vDUo8EaWh1dVcR4hjNzedsaeYRej58SdbRMl4ORZosF6ll42ns3mONPTIwbobMnFwZbqrGn6JviY\n          e04tsmBdgWnMnjs2qHR/E93hFVS19yuTr84KgdbGM+HktDQXzqqeZf3YLtOHvS2EMzsOI8H5nho/\n          wKsAm8lLUHyW0KtYtkdNk5oiDAyfloeVDIU8ixJYkwc4rb9gDEfmd+uN1zeOvL4BT+BtR+cGOCra\n          W/chyOXQQ8k3WKr6sRc26GtTM2jOCIO9nPqvaPDq5AhLj8OLUtbpI3w3Y+07BjeC0vRV0jou9qZ8\n          wOcYC/54TbUg3dH+q9M70b42mmfRXajUhLPd56E/8ST6wlntNiK8XWXOavMIRFR+M7NZUzfdhmC8\n          3nG669JIz0kNW2tjgVua1vbJlHtTWSFnu2oLXbnGu8xqyi6OhFz6+g26y2Wa8OPrIflei8N4Njg7\n          E4wE36BnJIRsnvRAR5YyiWmpXfCFDBNfD3ZC2Cv/Go+k6X7ZC6LdTmw0Tnt16KK+RO0IPqyldvT4\n          FIzXKys4TtoAV+ZybQAAY18afnFhU9JhY19uGj52EfG4v1X3Lq3BoRz6aeBljPJc9L5ZCvWYEgIO\n          TReVN050K+4V4cb1nVXXmDV4NnOLp7F2Z4fgL0N5zT5YwB/tzZYB2OFqoi+x95bcidXFqZA2J4il\n          Yx8fzuqcjq3tiCw9zbZONRJ7Q9cfOK6XBN9bJIude3Y4bl9Wz8ccEwrnqRiXzG7aWyC8yvN6hLXr\n          NP5X+fJAS9dpy9pdlaLRW1euDVX++HX3nZshpJvQynv8g3xAKWwwzlRv9+KLjC1Y0V6XJUUGlWE2\n          hnTCf8tpnnG9aE7PDPjYs8PkyvqCKKowmMNlStR3zCsrfOeGdcHRvplYW29QlFdYG6HvBaISullz\n          PQ/C8EmYKkK+s8YE7K7jAGayhAVHuxlYBRjicG4lM9fLWdXgTm/w2dcgbA0+2kF8F+V2NT1QRYzg\n          QAflMZWiHettV7j9tak31KFerVpiApfco1tFSt4hdakNKYvTmphPc7uLNLBh221729kLNoa9rwwW\n          ZJ00Lpi5GxnXlUOQjo3rvYDeknX1q2lWgpTPhuYAQHQfFQW6Eqok5muGQO/UMsDOrJnHFU5n2ey1\n          LOAq+mI7f/n7Tck72Kna28J/ZtganIhR4Wt29EUn4MykMKpkPWrSfO7bb70H15g9jZ9GZ28XtdbJ\n          EuxtiNc3wBsVKz2ocPPO/AP11bRGcITQMMVd4bRLo1uLV1bt54frMW0L68jLmqthctSFb4Odp1cP\n          92vWRRmvT/9y/e8/8e+/8MIPP/3y6fOPH/787Ycvn//+5ePnn/76+dOnH37+/mN8/PWn73788cN1\n          0f/++t33n3HRP66//OFv//PLT3/78h9ffvnvzz//io9xkO8f/fDlly/f/fj4g2/4Y//85v8AJnBT\n          dyOCAAA=\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - X-Request-ID\n        CF-RAY:\n          - 9d0a29142cb9cce5-SJC\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Fri, 20 Feb 2026 01:16:46 GMT\n        Server:\n          - cloudflare\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        Via:\n          - envoy-router-canary-6bddd69c68-gnt5r\n        X-Content-Type-Options:\n          - nosniff\n        alt-svc:\n          - h3=\":443\"; ma=86400\n        cf-cache-status:\n          - DYNAMIC\n        openai-model:\n          - text-embedding-3-small\n        openai-organization:\n          - future-house-xr4tdh\n        openai-processing-ms:\n          - \"118\"\n        openai-project:\n          - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj\n        openai-version:\n          - \"2020-10-01\"\n        strict-transport-security:\n          - max-age=31536000; includeSubDomains; preload\n        x-openai-proxy-wasm:\n          - v0.1\n        x-ratelimit-limit-requests:\n          - \"200000\"\n        x-ratelimit-limit-tokens:\n          - \"200000000\"\n        x-ratelimit-remaining-requests:\n          - \"199999\"\n        x-ratelimit-remaining-tokens:\n          - \"199999423\"\n        x-ratelimit-reset-requests:\n          - 0s\n        x-ratelimit-reset-tokens:\n          - 0s\n        x-request-id:\n          - req_27e3f57f70b949eda2cfb3bb32007aa0\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: '{\"input\":[\"What is the national flag of Canada?\"],\"model\":\"text-embedding-3-small\",\"dimensions\":1536,\"encoding_format\":null}'\n      headers:\n        accept:\n          - application/json\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        content-length:\n          - \"124\"\n        content-type:\n          - application/json\n        host:\n          - api.openai.com\n        user-agent:\n          - AsyncOpenAI/Python 2.21.0\n        x-stainless-arch:\n          - arm64\n        x-stainless-async:\n          - async:asyncio\n        x-stainless-lang:\n          - python\n        x-stainless-os:\n          - MacOS\n        x-stainless-package-version:\n          - 2.21.0\n        x-stainless-raw-response:\n          - \"true\"\n        x-stainless-read-timeout:\n          - \"120\"\n        x-stainless-retry-count:\n          - \"0\"\n        x-stainless-runtime:\n          - CPython\n        x-stainless-runtime-version:\n          - 3.13.5\n      method: POST\n      uri: https://api.openai.com/v1/embeddings\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/41d7a4lt3H876cQ9rc2INlsfvhVAiOQswtDiT6MaAMYMPzuqZo5cjJVvLnXBmRj\n          dO45M2Szu6q7uufvf/juu0+//vk/vv77t09//O7TTz/+9u3T97z25YdvP+DKv+L/f/fd369/Pj75\n          9ec/f/3y5cdf/nJ9/PqXP/7y5evf8O/KP6/874d+/yb+p/xLqWO0lXV+/8+Ln3G1tRlR5/j+8dFo\n          e83SHhdj1l5Xzeffl91XrtyPj5aZs7e9u/xWxurDrhZ8eI94Xq0b35D1eQdjlNlLPO91RMfv5eNi\n          x6OubEvvtRb8K/n9UtvcWZtcjVpj7+dvtYU1kJvKMvoo4/nBju+Mlvr4rZdVuyx1r3Wm/HptkVH3\n          1sWONSceVp6gR99Rn3eAPd1zzOdd5YoR8rmZ+P095Faj9t50pdoc+I7nd5Zss7XytJ/YeIL2/GDg\n          kzAr+SFc6VhUMcrce8455LOlr71HTnkAmMQOXamIwX2RVY3MfCzAdXXtgaf9gP1xSfsKuQiDSljh\n          01BaH7nH81T0FjDBKT+EjcK9lhSjxgLs3t7fZxjJXLB12amOxRq5nluFv8Vj6aHAw5eB8/78LOy8\n          4ylSjKWV6PYFwUPw/CR+LHAT+Ic8Aoyt2DfMjltQ06h9r17lYOFQ1mzqmeqaey0xouu8RaznZ2EV\n          s48QfxW0gqbfELvVuWS7Gz8rh3jUnWU/v3PgAdrzt2EUvWO35TlrWz3kpOK2sbNLLK3ih/QmsVE7\n          hh7+WjdOtnyybBhQt6u1zBHqaRPGL0uHvW8P67/WaNTEhqijwh/j9pcdtcRKNbmKPYFnbXq54agP\n          NWz8+cDJmHJjCw8xmtnP7r1rwMJ5pX9SY4nBTZjPFYcL37ttvTHsTLT6/ChjSDwc9nWxr6qHCBu+\n          8Wn9JRzuJZZxPBYIojCkKSsQFZsuQRAmsKMs9SxtwV7Wez7wimzwTXXrztIHqWtu9Izy85lAEF3P\n          ek348ce3Xr+0eVDjnYvXL+0GIxTPSp/ytLbLMgsdgNhwXQWmpgerT7gAc8w8089z0bHJAzuqcQXf\n          kP3pE7CbEwf7ufUbERy2qgCoYfWmLDStd7Ya71kvV6oVnhZdqUh4II1riF8ry1QfhIPWhwQxmBos\n          MLZcnW3XMYeeeITrgZDl1gqHqU4D+7XKlEjW+sI6KGgaOcoeig9g6uVhb/cZxr3qQ3RuVxEcV3ku\n          U7cx1uWJBZ7hYHV12QXHF/e79RAgZO6yzOvirop8NuZq9PxyWwu/Jj6krI3jsvUY4h5mhedvQ6JO\n          7q5fAXwJnFWr+KYyi7qMAoBa1JmfLDng2uAd1LcCiCzdrAA+syMDhz/2LsoFKm4LGEOvEoqayc4V\n          RWFf74OwX0EmlmrG8wEYNAEm5JdwuOBau3mC1lrtz5UmPu9LDXtF94t7RfqqAuEDERqYwokZU9wb\n          7qoXwdiwbESCIsEFsYlxIN7Zwc9Hr3ejwRxFXTn8VoMvzncZRkNkQCDT4DqJfOW405XhZsXpg+Ag\n          XhbhSPjgWFPuCRgFaNoiGaBz9lRnCvcGjudGCEildwt0B+AneDY2sZuGvU70JJ9s4MmE5BI3Jgzg\n          uYE4voAWEiB4VoHolY3CpuEeZQHh4MHdQ5EAzOoBkO4diBlrd/kovEJTMgmTYHw2GwZFMD619iL/\n          kGAKnwTka64Bzrmab4PPNbsucK6RFmMH/KuRJ7i61MAPiA4wqYYBkLjB/4S9jlkrIbRCTxzYBym/\n          nT72Vh0ZztrEPgzLaWAdBf4zS4C4JctFy3rgqbdvC1swQZafholjGeLax7w2XPYVsKdOIQoIrQtR\n          SP1lwcUi7LECZMCRKiHElqhZYKHX7BKHay48pYDmjl9ybw/bAVeW25/gDuBEz+cERgrxFTgqWCQL\n          l3CrayHsq2OHWVe7gYvkGZIBzQ/jLkAM/DnhiJvYSZMH8EFwAYr9cBHYW5FMZ5priKlcodmSAuSK\n          aQceqANsU88AfgrYaWvYBvmA1xFXPmPjzInPaqSQQ6wVhk6urjwBXgynQ90Asx05PEDAvU2JsIC/\n          M4Vp9wpWr38NlD6z6Lrg52t2i3rkD6MrARgLONG4JnAbPKTijmR2ThA4fq6YJ6UrB3+cGrfg4HRn\n          cgEmaRYQbmwzxOnVeHL7+xz3K3Zo2NgLoUxtgytjVwu2FYhMIj8ev+MrxGvgKLWpC06qifhv+eUg\n          epMoD9gBS0olTMyFCfJJ8JK1xQgb6Z4YRnTYvABqeNdJ5CvEFJ4Ip1ZvFM9ZY+vxhm0UCQRgnzWn\n          /NKuHRclwNIP6PY3rMay32F01sR2xZ6sJZEB55pZjanLxEyHsAk8fSi+QmwAy7JNBuBZClBzLuIb\n          cfjJ5IMCqYYQDDie5hvnVHwC0LiyavoFXrSXYUkZ7EfW0BtDGMPzPj1T5cJiqzXVAoBAn6dPNmGn\n          ig821rrW907gXTCAw6nDsH/rrWjYbVjxOcNdQ/LAK9fkWZH1IoEOxYMVP7YfGa9rXRBeUmNcY9L4\n          cYRulIdb3dXSax14sC9zpWNf/lli/0DMWBrmK09H13IQ3JOgoRo5UmFmAx4pOdRjIk6n4lwY8QOM\n          XTFnYaXld8CzQH8ltMDasVip3CFg8H1qwoxp4P780klKlJK/AGgpqxihRrgZXR8omXCcH8kUYAPh\n          bkdqcmsTEFvKs3JnxTPSrw8tsdCGVzfoBhdYrUhTK+t+24wFu1p3UQIK/xQeXHDmH492hYYBmCV/\n          nzgBoes1uViOJaJha7eu7WbKpsgjnLL+QGSDDET8EzY7qgEUshKth51YGXYL9z+WGiaLfNtKTFiA\n          YQwwmRZQZwrIgRgvJ/6cIwTygWV0dWVWf7u3cEVRd94bkZ/xQvh9YKSlSTPudleUtcqcQzOqCTuy\n          4k9F4ELklXT4jCsTYigeWLlvrXUEk/QfQcXgb4Nw2xgvYI5aDHMZBcFSC1iNdTndXqZCLHYA4iiz\n          wt6CCBXdBHCAkJoWoeuclkmB12vDIg/hSA0DqhWfFVeMP8bCWFYZfLNohgynnolizeZ1pgifz494\n          iihrOYdgrWtn1UfACQ1jPEBqZAFVDj6QmsEKfPE2blwnka5AoAxwnSXhuyMiwHFZEWrRfStd8ATD\n          fbfwhlUDABNvVbaRqQSCc60DwM10K5rBb1TLx7Cws8J2DPSKR0yCzULsntVODVmIyx6A+Fnf0qww\n          gIXAS5hGtOnuf8GpKpOC67F0+xvsm249LDARcVvZuAzCeyEM8LQrtDyBZTU1SIUVjykkvTAnuYoi\n          EGYgexZLNlesotSSrHB7G8x044TbaqVYgWbD5vrSoLRHOAhgHTG0cIRvhPPsEkEQq+uakhIC0gPk\n          UMQys7XQ26I3ZApTa+FAjCmkazNJpQQ54B6mLFUgoLVH8u2u7YCGdaWBFWyxhebeGu4oxG8OGorY\n          BGvkXd2upy8vKsP0t3KODCxfF7gH6yVvUtKFYNJETtNgFFsNBf7mgnFSgEhWzBSWDeboqkoJVlci\n          hvietccHaGCLzTybsX2wM03dsrJdukUXhMEldaZEcJ6an4JXhekoTEPI3/Q1Wi4PGq/Y/kHKMJmw\n          kdLDmIjiojljQgFB3xgBGI1V+4F8x6pW1WOZphmSQHDjyiixZBW5W1lzFvMITH0z0ahSMv7XM2lz\n          WLIEK0qfrPEKi7qqUSCcqcYSvSIvPLDygkXdllg6ji7LigoIgRimePpy1dQsYE58Z2jKqi/qnqy8\n          vC9cLQGE3KgsNVeQQniqVNwBRNmUGFaKZ0xixKLCiqI08Jh9hR3CW2q82BNcwUhQGSCyXT5rBcc7\n          gVyvDJf6mzYRc6eiTBxlA3SL8hsrVw2mM3dThjmiVZUq4nyppg0oF87WbbYBvG3J/tZFlDdVKQbY\n          hvBo4BGYXvFJCxKL1HOHMwP0WjWzzeQdHLomSVgcsEoUswmhCPwtFSXAH2K08kZEQ9OxJhwqQJ0s\n          w2Y00hIpAzect3zBYGpPeRCltBPraJQcZ9RcVV5CJoGweABV98H5bNOrFMYybPD4gGgXeA43oHQa\n          ZsTjK2cMsEUfCt6QOrgwrRN5mHII1tKqSRYHLjbzyZQxSY31JU7sKk/LXc2fIcqlOU84tDp2U+gI\n          d6Ca4T7hebalGEYdJoyaMO2q55tpecRfq2YuRBpXbU6st9aumFiuCuopIxqzWbIeobpqCAR0qZY8\n          SbD5XGFlBERWIdhURrqQE0d5AQLoaiNaLpENnvL64APUFolVnZPAwJItFb90Hgplhtj/stKlsMUw\n          CQ5KerYX0IthZpqigIkXBX94hi6SBnwKjEg1PR1HYJi6vPBczA+A5Esm1C0gVsZp1XKXjVCkVDMo\n          +bO0z2wKpxngdtHKkicMrh8CdNPAjcgEkCMXLSd+YT9w51oVz86xTMNJUt7sqDXmgYqmtAdV111l\n          mRSAbbl9AG8WBQS9FnYBbIVkDBVYZzknr7sNlRES5w+rwYG8DVW5HDgmAGFuDc8I+YBjyzKHlDh4\n          3k8R2UtSsqaaL/4e+68l7saYq0llGNWKrgq6cUlWdWN622lhuDHLmuatC7PaVqCGcTQ1dniLuUqp\n          ilSTajmtDQE+TyP1CBgDjEPsEEhkm8KYe+hpr0Z4EZrs4LKoyr/S4Iswq4AHwJpbgWxzEbaFvFFS\n          kOqgEzTl+KJ+Rg5Sj7Ep9xIGCmKnXBNkKWfbWmyhhCw0jDLiZ+/vK2Qb4eiwUiTuNFPV0SA1IQ6D\n          UXxZjw/8AomZZVPH3ohWlqvBgbEyGAB9cRjEWuxWyHZixqxquFKMH06hhqzhUdFr1JD5o6ViO4RW\n          02AuGMowkXync9cTC17NOGIJP9p6VROMCN3sY/PUQbdw5CS3HB/mpgo4UPPlbSKgwOyAGZpySKYC\n          ZAVgMNM6zQBYq2kz4Z/p3Sw3CU/YTUc7q4W3OeAa1N/EhS8Exmgh72VrrGJZ79AC5tGDYQ0C90/B\n          ht2TY68QNFz6LvDu3hZgtp2e3d0svm/tCIB31cATgS9omhrEonqlZMxBPKUZQzzW1I6EhpvappDu\n          vVRL4y26FrNsVX7cJ561exVzkzxqZe8ScWpmYZOOvNOh8cquM72viTSqn7QfogXT5caJa+mmEQGQ\n          303B8diGLQnsEcWMYFnEvPusqFm2NDwOBeXNVrCFt9I7oFyyuuQZ4V0zuywAllkUCw4EeC14lkug\n          0DQOsJ2g27IAX1gWGpaO6Ny07L5wNK2BFAs7ra2U5D25BuJbYl6CemsL6axKKZypUUx3zFAEk1co\n          QAFdV1C78Q0Wta0D5m73gMceJj8atVilirsIo9HcCnjX1AxZQ4gBo9I2xkjqdu1oxSha7iTGaH4L\n          2MdZrbuLst+tu8vAX5YhlwmMot+6mbYa+vcLTtZaA+Uk3QkIUl2Vz3RYjGnvcewrk4eqSrtUGUoq\n          WRtV/npF+Z5iBAmXaZQYxn2lvTSrTaKv0YQC2SY+O9iWIhDr0BjHHtReLQwgvu1ZNMMZ7M4WU2El\n          qqiSmr+dh8Y6eCej1DiukWJqpAPDl/QkRWhXsk1IpfUYvFrQ6CNVSE2PqzUerNUEbmu2/6B0EfJj\n          jTB1WXMX+1FMZEw9VPGy8LwS6GIrMP/ZtEH41AuO096zFWv+GCJ2I3BEeNeW3Z5JXdNQPQojhyrJ\n          r7ZP04SR/m3lWYTTSxVd1PL3YbBtP53N52NF7EYC2P+WljQ+6YzKAEZdYTXpQ1oIeBRMUTGeZRbv\n          XAms24IOW32sWNb3oghrWYt5m0W7g3mOvO11UfKpKTCWDSxdOhh4tfLQJ75WyRdL0lb7AHKw9kIm\n          e7ol3ZOUvIUfzR5W6SfAVuDEBL8xurGKajCpNMYp1vQBVRhNsyJU0qiAAiGcAkZX7reiafHKABIa\n          F85VUbayG2pZABJKPZO9taZt4eZZtO5sO8n6ntr6FpBwRkJ9d0DGHZZ6nwZvWMFsqixktmxNFe1j\n          78rUuDQaC5iqWD5m4bzp+s5s76sN8L2u/dsJYK2bp8aBslWym0wXa9GH7eizm19gt5hWphsrs5mm\n          oiSha4qp6zUTwdjj6NgGyfmxCL1sbgC8WK9hbf64360TVdbqKlY4Ea8+qUN2iRqC89gmzCWlC02Z\n          B1udmhbfTt2xlZJhS5l3WDElu1Y26+RamixAMOmhBefOxihrGITNKmwG/VUcVkBdrCIKyEz2L/ZO\n          jgr2HKqnY3eupqCCBQaNFxQrpdXxyRvKdIUYqHra8BVCAfNPi7jRBE9rFV9X1rXhjC1pCmea2h7Y\n          riq0hQJijFSJs3HtV6PBWCpxPtZyGoWwJmfHB1ln1J4GPG7VsMvSA4eYbMtMJJW3psnHYdYv9lbM\n          2x1d8w4sizHGsv4PqhympW0nOEUYTjnETgppo07rJqOCMG0V4HotTr4hkwDOWj016TFgj9mthElJ\n          hZUAwEDI/C0jWa7SrjLsq0L+Xs//3fEwyRrbe5LiF4sCubGNILeT5ONg4q1rnhB/DzPXYIPTsB/a\n          +Lu4hMOnGUF2fDTTijTOXlrWMYGjgyMl3GpSCrQtp4q4Kv4bjJkNMXqrrVnXV8OPtOLdpwMgUjPN\n          G2HNAgXHOXQn5xIA7xkA7HjZUbW+NihXW2bKEQYDAeEQwoxhIQR1K7BRft1ZczF8Bdvy+iz7Q5Q1\n          cfySdQoG6JU2LRROX2pLW6JOA5iOPSMICgAiynA6k5JdWYv1RN62DYKlDzD75rCrZcKeq2lZhIhM\n          Dqtmiv3q1l7DFnSgYRHiks9bDpywkTZjvdEXElCH6J3BYM4wZO0Dp26vKxZNns3h2hkmDqaSTGYx\n          jfW0vZxkgkd1hjBriGFndHwgpcVpHMOnaCXd2Vb5N0fdqOoTBq895/CkOJxLBwxcjd3av4bztne3\n          1NXqnO9lg13wzZaGHsQsqpCbnNohRmjz2l5ACH5vHvrjD19LPefQpAiTyKa7AzqEuW8dZXBol4Cp\n          g7w5dYYz3JbbXxRAyeQNG95yeU04Mi/jcFjNru6HhmnTjGFc+TiAmhH9AyoLinrKSi1zsxGeqE+8\n          EGBNDhtFsFhRN03pqEyKKsJmqm27gorpqmW9lbA3RRUJxDnLoWFyMdRaUZwhRRW42JvtLh7AqpVQ\n          AqkZhOMsr8viOR3IxC7kj02Iw7Hr5ZgEpKR2eTTCVY7sMSis0ncc7ZzW3BJ12Mg2qq9J4bv20WK7\n          NYduY0aOIyZe6avRvc/hKvNktalZ15TFZRZXWHkzoAKOoSwLQGfmlEIErBjAVPx+xTFYVlBFKMUB\n          00KGmebdr8h5fi5tizAZXCyqoxRdkwhYkZCl+rB5jBx+UFx02BZDomrwWZd3IaWSurt6N4bSqU4Q\n          rF2g1HYBLRsViVZrtzQOFQBD+zooBLQKEzD8UFkASe3aRj+ZLtTBMuxByGr9wY16gbTuMXxv+qxR\n          1RC8RRPJV8B8hJ1QrhLO/Rrrp1qWpTChbLtXIKKudRt2bLg3ZXaHAputYqRsOquVymoKQpWd7Evl\n          +c6Cv2rdM0NPeIeD1CoJ+xaKN00vzjyxLkqcomEjR7x6c7cVdspXDVeNUbOaxH4PU5Th6rS5mBX3\n          W/qy+uOoyyTrNkb0BSpYsbXeafhYOx/geMBGzcpPnChlPV4D4dfyIEQbPvQEMQ77aITspLKpXO6w\n          UagAgap0w82Cdqg/JWZO1fMg+MIn6nAGSiD3YcoMAEOt1msz8QU64WXwgGwTqzZCDqWuudOq0GCf\n          c1QVFNFHrfFu9HhluZLLZUePEo1dbQYVRUk+vBmMzCZ7IQLC+Sj5w/1um7Fq8osXjCieITqmpt9A\n          k2zNNi0lE10IQlPHGpMAKXDGlgM1aMlkUTHWLeMd3hrnPuFCqZ3dNWGDckCpRMNkQ4lfYwNAtlX4\n          TygVqu8O0vdljWSbdQcV7HGusw6pMWxyzqHeZRtEQaUDHGqkE00aIbb1urCRDyTP6i7c1WqjWzSK\n          vzler5I9dStRAkYUH4yca7DjRh9hMbRNb6hgj6Iqign8ZrEGZvZHrvZepfqYJnxNNho2PYKBcakg\n          4STyPw6oa5vdWLYLoIS1G+g6a9YI2hBGNRGzmPys75XkXhVNsHCbNUQxlRECFpq7KqVzaGQ/UzVX\n          Wt9pnD2mNxA2cgcb4TvBtocNb0S0rctaNY4DChB/SAuqTgvh4G/pKtgjtxXE9gWmhKaBuohzYeeH\n          KX0qTG372DUKLA2cgfvZ4BfEOJ0B5kfobl1IQDDDH42M1LKIuKed4wMZFGqM8Ag6d4Tjrae2HwwK\n          XOO9ITOfD9Wp+9pIg9wIscU1CtjK0XUYK+x5jvcmw9+mH93am8H8EcttfsPcljP38WG3MQHOmNqT\n          0G96gyWnfTcTlICxWJIBYPdZMrx/i7oFSwEm2aCN0BiAlGmTlvC0OlHhnLM+a/EBA5rqm72I9pKN\n          t5H6BFgsqsXUfay9+kd0yIUtHaqdCQrstX3wKJRikqimDY86zm6qiw+m38qkFvtyJH5Ub2iyDXyl\n          jgZnIi8Nzrl1hMiVx7d0BgcMaK6tsKEqtTxBJBlpNWvqy5t3SICcajt95YOKTpDVyrRJXcl1svr4\n          uSuzscVfRycfE1IIgJQvCiDnrO1hOlobQn5bMAK9JTMqDcOIRpJ9eATr8OvWqZMNCPlUt75apnTS\n          7jVuTPLgOiz77YktlRNvxpzvyWBvjM2W1WLDh3AHRdOzzPlOY3CRljyCt2/iL96Yd2hv6Hi1OMPc\n          p8pPwEHJdezVLZwC2LWeBUYS1oVYwQHTeJW9S+LOGeN4WA8mEPJQ90AJ7dYAwZYET8QTiVY5HXlJ\n          //UdHQsQYppIvFpfo70I4JVqXtMotBV/z2f7zmcNKhSqlsjAcUz9AXRQfYi492sey793Zpd9kCai\n          YjnPu6MHtbA2Xr4SijerquIMqUz9HPbgIWGJNtpMZe4vDw9XYvLgTZZhA51YbNahwDqh8vfHCuvk\n          tqm2b/sRn+Lw+fcOBB9oGhz4tt3DsRvVBqLSQLSXmXNeR3jGGDHZytVU6Bb9AsCBns7A2cur1cdF\n          5brkYuJ6VsvPaDXn2pdWn7rv35v8sbqqpmWCpjuHbuT1Luu5JjcZBd45rQauo4ReNAsf9dIR3JZE\n          NMQue1NEox+zTCWiEdMwW4MJ6yFhHWfkXpojs97jO/gOfwsVTQNETdv+6KGtIf4wC+l23PMaNGl9\n          qrNPbQCeyTktVeMBbsAKu/aqijtlQe3w1sbJ05uYmBOtVdEugbEm4vXdZOU0SfoWPMwSI1zSLS82\n          us0Y26J4gBN9tBTR2SGog1s4BXz5CNoAqFnWtzm7ZQoadeqpUI2n8HpXhHWAswTb/v/5KnebMke9\n          blX0djoCcc+TqWNLjYEBGteR6Q+vQfIAjzbTwwYAv5TfZTafnBaI/MumSqzWFSuf3s7XOK9bh6E1\n          jr3MZR3dJ7ZZmeyxkXKR1/Cg9pEhbfA13eBnXb35KJs35iBOkABtGRzA33nIS/gIZk4fWM1jKVWn\n          BlSpbrS345RLSNLtbYKL7whUxsk5Y2tsfSUEx3T6cG3mkEwUdqxxkXCM6ZkEastTcy6UfRq7MGn4\n          qzfjqad6TWBly5QOUuE7a4oWzCljwNOlDaIgsq9mH5wDaCSZVZdtLDEa04+mWqj3hFetfrE/fh84\n          Tmk+nXRwyo1loVn2iO4v+7IZsberDmaiLeDtVcPGvOmQqbsYwu5Yq1Uh1AwvZQInszvP8kDsoVCc\n          TurRbY4mLy7toEk2Wisc3Zxrpvnm09tDWArmqxMlNIDur2KM/9gRzUmF1DLZlCqK9bULhLlhc06w\n          JXt5ZKM52gyaMwHijFl1Ldes6+rz2nTW7z3urk1No+ChdjWJoSZnbqLW0zodvB33DoNleRWUgwa2\n          6YXZccZhv3J6Yd6qkeSg7mKFn+T4NxuNE9cwepPiFTuMxzn8FFelix8aIlszn9Qp5Gs2HIvzOszP\n          BMeMyRcgMjaj5YVtGqbVYONxWzYb/BqIr3Es+E7GeXhxw7Pl7VXGTXsfBpsIdTA5tYia6jiOQ1uk\n          Xjqw5tiv5zqTuyTb+LIUH6vKPiarrmyOYdGC4mR6XdEhx+CoRILC0wzrqTi9l4oCUQ0Tk/XYbXJa\n          jiieKrfC6Y2I9/q97tDOjnybqx3J1/forI3EGbDmC/q66tMGR2u9+hBahB3NATnNvOcK7lqXD9IZ\n          bMTyuRYsuNsbEfBJe3vDvgauK/9kOlLHYcI39FTIgiUYNfp7JkwcbO/H4NvOVIt7HE7HLCJglAKY\n          S3hZPvaWGLIOVnTXBwZV8Ab03XYFqApHw+s+o2iHh82iu88/62uSU2lsWLRBiSwwLn9BYOdLWnS+\n          GYvPSjCp61/Vx8AiBKhruEZZDQX+PkX+89vTUI9vZeX4huYvGASUmbWaUBs8xxwu812l24hUHDmb\n          MGctUDcdLvDX0zpHAZzSZvlykAwASboA6fAibZcalTdeYwyeMVJ1QseR3nxRzDZtByLOlT3WbOqp\n          cQXuvHOLFc5wbLOKd3y+xiunfXpj0VmElSGCnlsiw+5Ja2BvV9uB5HEa6/oGvoL6uKbagl60qtA4\n          wqGpxocNC8WS7/Q7WtjnsDltj2BepiP8p4kROQRPqcTrdQKmFd6TrwWU81ibyapOc7YqR6JXs6IC\n          wqFv8+Zbu0jFPzJliY10o5lGB4ZoO3guBQ/ONvQxotc0IO2JPPaQnd3B+W2LnA3Syn5vDsirVzX4\n          Eg4941iFpYkwfRvSi+/UNUy8euwQaKyklfq69qfrf/+Bf/6JH/v0869fvv706Y/fffr29W/fPn/9\n          +c9fv3z58Ze/fI7Pv/38w08/fbo+9N+//fCXr/jQ368//vTX//r1579++7dvv/7n119+w+XXOnz6\n          9uu3H376P5f/wB/6xx/+B6FH/qXjgQAA\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - X-Request-ID\n        CF-RAY:\n          - 9d0a2915e93ccce5-SJC\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Fri, 20 Feb 2026 01:16:46 GMT\n        Server:\n          - cloudflare\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        Via:\n          - envoy-router-canary-78648f6944-vhw6d\n        X-Content-Type-Options:\n          - nosniff\n        alt-svc:\n          - h3=\":443\"; ma=86400\n        cf-cache-status:\n          - DYNAMIC\n        openai-model:\n          - text-embedding-3-small\n        openai-organization:\n          - future-house-xr4tdh\n        openai-processing-ms:\n          - \"114\"\n        openai-project:\n          - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj\n        openai-version:\n          - \"2020-10-01\"\n        strict-transport-security:\n          - max-age=31536000; includeSubDomains; preload\n        x-openai-proxy-wasm:\n          - v0.1\n        x-ratelimit-limit-requests:\n          - \"200000\"\n        x-ratelimit-limit-tokens:\n          - \"200000000\"\n        x-ratelimit-remaining-requests:\n          - \"199999\"\n        x-ratelimit-remaining-tokens:\n          - \"199999990\"\n        x-ratelimit-reset-requests:\n          - 0s\n        x-ratelimit-reset-tokens:\n          - 0s\n        x-request-id:\n          - req_711a51ffa41248a4ace6c821a0561d3e\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body:\n        \"{\\\"messages\\\":[{\\\"role\\\":\\\"system\\\",\\\"content\\\":\\\"Provide a summary of\n        the relevant information that could help answer the question based on the excerpt.\n        Your summary, combined with many others, will be given to the model to generate\n        an answer. Respond with the following JSON format:\\\\n\\\\n{\\\\n  \\\\\\\"summary\\\\\\\":\n        \\\\\\\"...\\\\\\\",\\\\n  \\\\\\\"relevance_score\\\\\\\": 0-10\\\\n}\\\\n\\\\nwhere `summary` is relevant\n        information from the text - about 100 words words. `relevance_score` is an integer\n        0-10 for the relevance of `summary` to the question.\\\\n\\\\nThe excerpt may or\n        may not contain relevant information. If not, leave `summary` empty, and make\n        `relevance_score` be 0.\\\"},{\\\"role\\\":\\\"user\\\",\\\"content\\\":\\\"Excerpt from National2023\n        chunk 1: \\\\\\\"National Flag of Canada Day.\\\\\\\" WikiMedia Foundation, 2023, Accessed\n        now\\\\n\\\\n---\\\\n\\\\nJump to content\\\\n\\\\nMain menu\\\\n\\\\nMain menu\\\\n\\\\nmove to\n        sidebar  hide\\\\n\\\\nNavigation\\\\n\\\\n  * [Main page](/wiki/Main_Page \\\\\\\"Visit\n        the main page \\\\\\\\[z\\\\\\\\]\\\\\\\")\\\\n  * [Contents](/wiki/Wikipedia:Contents \\\\\\\"Guides\n        to browsing Wikipedia\\\\\\\")\\\\n  * [Current events](/wiki/Portal:Current_events\n        \\\\\\\"Articles related to current events\\\\\\\")\\\\n  * [Random article](/wiki/Special:Random\n        \\\\\\\"Visit a randomly selected article \\\\\\\\[x\\\\\\\\]\\\\\\\")\\\\n  * [About Wikipedia](/wiki/Wikipedia:About\n        \\\\\\\"Learn about Wikipedia and how it works\\\\\\\")\\\\n  * [Contact us](//en.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:Contact_us\n        \\\\\\\"How to contact Wikipedia\\\\\\\")\\\\n  * [Donate](https://donate.wikimedia.org/wiki/Special:FundraiserRedirector?utm_source=donate&utm_medium=sidebar&utm_campaign=C13_en.wikipedia.org&uselang=en\n        \\\\\\\"Support us by donating to the Wikimedia Foundation\\\\\\\")\\\\n\\\\nContribute\\\\n\\\\n\n        \\ * [Help](/wiki/Help:Contents \\\\\\\"Guidance on how to use and edit Wikipedia\\\\\\\")\\\\n\n        \\ * [Learn to edit](/wiki/Help:Introduction \\\\\\\"Learn how to edit Wikipedia\\\\\\\")\\\\n\n        \\ * [Community portal](/wiki/Wikipedia:Community_portal \\\\\\\"The hub for editors\\\\\\\")\\\\n\n        \\ * [Recent changes](/wiki/Special:RecentChanges \\\\\\\"A list of recent changes\n        to Wikipedia \\\\\\\\[r\\\\\\\\]\\\\\\\")\\\\n  * [Upload file](/wiki/Wikipedia:File_upload_wizard\n        \\\\\\\"Add images or other media for use on Wikipedia\\\\\\\")\\\\n\\\\n[ ![](/static/images/icons/wikipedia.png)\\\\n![Wikipedia](/static/images/mobile/copyright/wikipedia-wordmark-en.svg)\n        ![The\\\\nFree Encyclopedia](/static/images/mobile/copyright/wikipedia-tagline-en.svg)\\\\n](/wiki/Main_Page)\\\\n\\\\n[\n        Search ](/wiki/Special:Search \\\\\\\"Search Wikipedia \\\\\\\\[f\\\\\\\\]\\\\\\\")\\\\n\\\\nSearch\\\\n\\\\nAppearance\\\\n\\\\n\n        \\ * [Create account](/w/index.php?title=Special:CreateAccount&returnto=National+Flag+of+Canada+Day\n        \\\\\\\"You are encouraged to create an account and log in; however, it is not mandatory\\\\\\\")\\\\n\n        \\ * [Log in](/w/index.php?title=Special:UserLogin&returnto=National+Flag+of+Canada+Day\n        \\\\\\\"You're encouraged to log in; however, it's not mandatory. \\\\\\\\[o\\\\\\\\]\\\\\\\")\\\\n\\\\nPersonal\n        tools\\\\n\\\\n  * [ Create account](/w/index.php?title=Special:CreateAccount&returnto=National+Flag+of+Canada+Day\n        \\\\\\\"You are encouraged to create an account and log in; however, it is not mandatory\\\\\\\")\\\\n\n        \\ * [ Log in](/w/index.php?title=Special:UserLogin&returnto=National+Flag+of+Canada+Day\n        \\\\\\\"You're encouraged to log in; however, it's not mandatory. \\\\\\\\[o\\\\\\\\]\\\\\\\")\\\\n\\\\nPages\n        for logged out editors [learn more](/wiki/Help:Introduction)\\\\n\\\\n  * [Contributions](/wiki/Special:MyContributions\n        \\\\\\\"A list of edits made from this IP address \\\\\\\\[y\\\\\\\\]\\\\\\\")\\\\n  * [Talk](/wiki/Special:MyTalk\n        \\\\\\\"Discussion about edits from this IP address \\\\\\\\[n\\\\\\\\]\\\\\\\")\\\\n\\\\n## Contents\\\\n\\\\nmove\n        to sidebar  hide\\\\n\\\\n  * (Top)\\\\n  * 1 History Toggle History subsection\\\\n\n        \\   * 1.1 Background\\\\n    * 1.2 Flag Day\\\\n  * 2 See also\\\\n  * 3 Footnotes\\\\n\n        \\ * 4 External links\\\\n\\\\nToggle the table of contents\\\\n\\\\n#  National Flag\n        of Canada Day\\\\n\\\\n7 languages\\\\n\\\\n  * [\\u0627\\u0644\\u0639\\u0631\\u0628\\u064A\\u0629](https://ar.wikipedia.org/wiki/%D9%8A%D9%88%D9%85_%D8%B9%D9%84%D9%85_%D9%83%D9%86%D8%AF%D8%A7_%D8%A7%D9%84%D9%88%D8%B7%D9%86%D9%8A\n        \\\\\\\"\\u064A\\u0648\\u0645 \\u0639\\u0644\\u0645 \\u0643\\u0646\\u062F\\u0627 \\u0627\\u0644\\u0648\\u0637\\u0646\\u064A\n        \\u2013 Arabic\\\\\\\")\\\\n  * [Espa\\xF1ol](https://es.wikipedia.org/wiki/D%C3%ADa_de_la_Bandera_Nacional_de_Canad%C3%A1\n        \\\\\\\"D\\xEDa de la Bandera Nacional de Canad\\xE1 \\u2013 Spanish\\\\\\\")\\\\n  * [Fran\\xE7ais](https://fr.wikipedia.org/wiki/Jour_du_drapeau_national_du_Canada\n        \\\\\\\"Jour du drapeau national du Canada \\u2013 French\\\\\\\")\\\\n  * [\\u0540\\u0561\\u0575\\u0565\\u0580\\u0565\\u0576](https://hy.wikipedia.org/wiki/%D4%BF%D5%A1%D5%B6%D5%A1%D5%A4%D5%A1%D5%B5%D5%AB_%D5%A1%D5%A6%D5%A3%D5%A1%D5%B5%D5%AB%D5%B6_%D5%A4%D6%80%D5%B8%D5%B7%D5%AB_%D6%85%D6%80\n        \\\\\\\"\\u053F\\u0561\\u0576\\u0561\\u0564\\u0561\\u0575\\u056B \\u0561\\u0566\\u0563\\u0561\\u0575\\u056B\\u0576\n        \\u0564\\u0580\\u0578\\u0577\\u056B \\u0585\\u0580 \\u2013 Armenian\\\\\\\")\\\\n  * [\\u05E2\\u05D1\\u05E8\\u05D9\\u05EA](https://he.wikipedia.org/wiki/%D7%99%D7%95%D7%9D_%D7%94%D7%93%D7%92%D7%9C_%D7%94%D7%9C%D7%90%D7%95%D7%9E%D7%99_%D7%A9%D7%9C_%D7%A7%D7%A0%D7%93%D7%94\n        \\\\\\\"\\u05D9\\u05D5\\u05DD \\u05D4\\u05D3\\u05D2\\u05DC \\u05D4\\u05DC\\u05D0\\u05D5\\u05DE\\u05D9\n        \\u05E9\\u05DC \\u05E7\\u05E0\\u05D3\\u05D4 \\u2013 Hebrew\\\\\\\")\\\\n  * [Bahasa Melayu](https://ms.wikipedia.org/wiki/Hari_Bendera_Kebangsaan_Kanada\n        \\\\\\\"Hari Bendera Kebangsaan Kanada \\u2013 Malay\\\\\\\")\\\\n  * [Polski](https://pl.wikipedia.org/wiki/Narodowy_dzie%C5%84_flagi_Kanady\n        \\\\\\\"Narodowy dzie\\u0144 flagi Kanady \\u2013 Polish\\\\\\\")\\\\n\\\\n[Edit\\\\nlinks](https://www.wikidata.org/wiki/Special:EntityPage/Q6972703#sitelinks-\\\\nwikipedia\n        \\\\\\\"Edit interlanguage links\\\\\\\")\\\\n\\\\n  * [Article](/wiki/National_Flag_of_Canada_Day\n        \\\\\\\"View the content page \\\\\\\\[c\\\\\\\\]\\\\\\\")\\\\n  * [Talk](/wiki/Talk:National_Flag_of_Canada_Day\n        \\\\\\\"Discuss improvements to the content page \\\\\\\\[t\\\\\\\\]\\\\\\\")\\\\n\\\\nEnglish\\\\n\\\\n\n        \\ * [Read](/wiki/National_Flag_of_Canada_Day)\\\\n  * [Edit](/w/index.php?title=National_Flag_of_Canada_Day&action=edit\n        \\\\\\\"Edit this page \\\\\\\\[e\\\\\\\\]\\\\\\\")\\\\n  * [View history](/w/index.php?title=National_Flag_of_Canada_Day&action=history\n        \\\\\\\"Past revisions of this page \\\\\\\\[h\\\\\\\\]\\\\\\\")\\\\n\\\\nTools\\\\n\\\\nTools\\\\n\\\\nmove\n        to sidebar  hide\\\\n\\\\nActions\\\\n\\\\n  * [Read](/wiki/National_Flag_of_Canada_Day)\\\\n\n        \\ * [Edit](/w/index.php?title=National_Flag_of_Canada_Day&action=edit \\\\\\\"Edit\n        this page \\\\\\\\[e\\\\\\\\]\\\\\\\")\\\\n  * [View history](/w/index.php?title\\\\n\\\\n---\\\\n\\\\nQuestion:\n        What is the national flag of Canada?\\\"}],\\\"model\\\":\\\"gpt-4o-2024-11-20\\\",\\\"n\\\":1,\\\"temperature\\\":0.0}\"\n      headers:\n        accept:\n          - application/json\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        content-length:\n          - \"5775\"\n        content-type:\n          - application/json\n        host:\n          - api.openai.com\n        user-agent:\n          - AsyncOpenAI/Python 2.21.0\n        x-stainless-arch:\n          - arm64\n        x-stainless-async:\n          - async:asyncio\n        x-stainless-lang:\n          - python\n        x-stainless-os:\n          - MacOS\n        x-stainless-package-version:\n          - 2.21.0\n        x-stainless-raw-response:\n          - \"true\"\n        x-stainless-read-timeout:\n          - \"60.0\"\n        x-stainless-retry-count:\n          - \"0\"\n        x-stainless-runtime:\n          - CPython\n        x-stainless-runtime-version:\n          - 3.13.5\n      method: POST\n      uri: https://api.openai.com/v1/chat/completions\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/41SwW6jMBC95yuQz0kFKClhj1UP1Wr3UGl7KhVy7Alxa2zLM0TbRvn32pAU0t1K\n          vYB4b95j5s0cZknClGQ/EiZ2nETr9OL2prz/nW/W95u7dvUm12sqf9m3h/2yuPnzk82jwm6eQdBZ\n          dSVs0AEpawZaeOAE0TUrimy1SvP0uidaK0FHWeNosbSLPM2XiywL75NwZ5UADBWP4TNJDv0ztmgk\n          /A1wOj8jLSDyBgJ2LgqgtzoijCMqJG6IzUdSWENg+q4PlUmSimHXtty/VgGqWMXmA+pBw54bATUK\n          6yGyaWWOUysP2w55nMR0Wk8IbowlHpPoh3g6McePtrVtnLcb/CRlW2UU7uoQHIYUQ4tI1rGePYbn\n          Ux9PdzExC0ato5rsC/S/y65Xy8GQjRuZ0ieSQot6ihenWC8dawnElcZJxExwsQM5asd98E4qOyFm\n          k7n/bed/3sPsyjTfsR8JIcCFY6udB6nE5chjmYd4sV+VfeTcN8wQ/D7cYU0KfNyFhC3v9HBMDF+R\n          oK3DwhrwzqvhorauLspclDwti4LNjrN3UmEDS1oDAAA=\n      headers:\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - X-Request-ID\n        CF-RAY:\n          - 9d0a291768aede51-SJC\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Fri, 20 Feb 2026 01:16:47 GMT\n        Server:\n          - cloudflare\n        Set-Cookie:\n          - __cf_bm=1KxhYXTJYZSnIl_PfhfutDKBaWTSkSycFLaUdFjgf30-1771550206.6268067-1.0.1.1-ika6lj0adysB3ie1XHCZmt7tPDed_vUIoXECtx2yEeT11XZ0gMGMMxFKf2.AU1CoSKnVhfdHw27w5LbN4UN0THbYY9kQsY3WipCpkW483HR0WUYzk.WPZ7_Tnkz84ILY;\n            HttpOnly; Secure; Path=/; Domain=api.openai.com; Expires=Fri, 20 Feb 2026\n            01:46:47 GMT\n        Strict-Transport-Security:\n          - max-age=31536000; includeSubDomains; preload\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        X-Content-Type-Options:\n          - nosniff\n        alt-svc:\n          - h3=\":443\"; ma=86400\n        cf-cache-status:\n          - DYNAMIC\n        openai-organization:\n          - future-house-xr4tdh\n        openai-processing-ms:\n          - \"383\"\n        openai-project:\n          - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj\n        openai-version:\n          - \"2020-10-01\"\n        x-openai-proxy-wasm:\n          - v0.1\n        x-ratelimit-limit-requests:\n          - \"10000\"\n        x-ratelimit-limit-tokens:\n          - \"30000000\"\n        x-ratelimit-remaining-requests:\n          - \"9999\"\n        x-ratelimit-remaining-tokens:\n          - \"29998637\"\n        x-ratelimit-reset-requests:\n          - 6ms\n        x-ratelimit-reset-tokens:\n          - 2ms\n        x-request-id:\n          - req_c4b117fe25ea4786a23bc61d7e03c6d3\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body:\n        \"{\\\"messages\\\":[{\\\"role\\\":\\\"system\\\",\\\"content\\\":\\\"Provide a summary of\n        the relevant information that could help answer the question based on the excerpt.\n        Your summary, combined with many others, will be given to the model to generate\n        an answer. Respond with the following JSON format:\\\\n\\\\n{\\\\n  \\\\\\\"summary\\\\\\\":\n        \\\\\\\"...\\\\\\\",\\\\n  \\\\\\\"relevance_score\\\\\\\": 0-10\\\\n}\\\\n\\\\nwhere `summary` is relevant\n        information from the text - about 100 words words. `relevance_score` is an integer\n        0-10 for the relevance of `summary` to the question.\\\\n\\\\nThe excerpt may or\n        may not contain relevant information. If not, leave `summary` empty, and make\n        `relevance_score` be 0.\\\"},{\\\"role\\\":\\\"user\\\",\\\"content\\\":\\\"Excerpt from National2023\n        chunk 4: \\\\\\\"National Flag of Canada Day.\\\\\\\" WikiMedia Foundation, 2023, Accessed\n        now\\\\n\\\\n---\\\\n\\\\n2010.\\\\n  8. **^** [Dept. of Canadian Heritage news release](http://www.pch.gc.ca/pc-ch/infoCntr/cdm-mc/index-eng.cfm?action=doc&DocIDCd=CJM092444)\n        [Archived](https://web.archive.org/web/20110706182436/http://www.pch.gc.ca/pc-ch/infoCntr/cdm-mc/index-eng.cfm?action=doc&DocIDCd=CJM092444)\n        July 6, 2011, at the [Wayback Machine](/wiki/Wayback_Machine \\\\\\\"Wayback Machine\\\\\\\"),\n        February 15, 2010. Retrieved February 15, 2011.\\\\n  9. **^** [PM pays tribute\n        to outstanding Canadians on Flag Day](http://www.pm.gc.ca/eng/media.asp?category=1&id=3958&featureId=6&pageId=26)\n        [Archived](https://web.archive.org/web/20110706181811/http://www.pm.gc.ca/eng/media.asp?category=1&id=3958&featureId=6&pageId=26)\n        July 6, 2011, at the [Wayback Machine](/wiki/Wayback_Machine \\\\\\\"Wayback Machine\\\\\\\"),\n        Prime Minister's Office news release. Retrieved February 16, 2011.\\\\n\\\\n## External\n        links\\\\n\\\\n[[edit](/w/index.php?title=National_Flag_of_Canada_Day&action=edit&section=6\\\\n\\\\\\\"Edit\n        section: External links\\\\\\\")]\\\\n\\\\n![](//upload.wikimedia.org/wikipedia/en/thumb/4/4a/Commons-logo.svg/30px-\\\\nCommons-logo.svg.png)\\\\n\\\\nWikimedia\n        Commons has media related to [National Flag of Canada\\\\nDay](https://commons.wikimedia.org/wiki/Category:National_Flag_of_Canada_Day\\\\n\\\\\\\"commons:Category:National\n        Flag of Canada Day\\\\\\\").\\\\n\\\\n  * [Flag of Canada Song (1965) Freddie Grant](https://www.youtube.com/watch?v=2IkqmkTK46E)\\\\n\n        \\ * [Flag Day](http://www.pch.gc.ca/special/jdn-nfd/index-eng.cfm), Dept. of\n        Canadian Heritage \\\\n  * [The famous Canadian Flag Collection, at Settlers,\n        Rails & Trails Inc, Argyle, Manitoba](http://argylemuseum.wixsite.com/argylemuseum/canadian-flag-collection)\\\\n\\\\n![](https://login.wikimedia.org/wiki/Special:CentralAutoLogin/start?type=1x1)\\\\n\\\\nRetrieved\n        from\\\\n\\\\\\\"[https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=National_Flag_of_Canada_Day&oldid=1231946994](https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=National_Flag_of_Canada_Day&oldid=1231946994)\\\\\\\"\\\\n\\\\n[Categories](/wiki/Help:Category\n        \\\\\\\"Help:Category\\\\\\\"):\\\\n\\\\n  * [1996 establishments in Canada](/wiki/Category:1996_establishments_in_Canada\n        \\\\\\\"Category:1996 establishments in Canada\\\\\\\")\\\\n  * [Public holidays in Canada](/wiki/Category:Public_holidays_in_Canada\n        \\\\\\\"Category:Public holidays in Canada\\\\\\\")\\\\n  * [February observances](/wiki/Category:February_observances\n        \\\\\\\"Category:February observances\\\\\\\")\\\\n  * [Flag days](/wiki/Category:Flag_days\n        \\\\\\\"Category:Flag days\\\\\\\")\\\\n  * [Winter events in Canada](/wiki/Category:Winter_events_in_Canada\n        \\\\\\\"Category:Winter events in Canada\\\\\\\")\\\\n\\\\nHidden categories:\\\\n\\\\n  * [Webarchive\n        template wayback links](/wiki/Category:Webarchive_template_wayback_links \\\\\\\"Category:Webarchive\n        template wayback links\\\\\\\")\\\\n  * [Articles with short description](/wiki/Category:Articles_with_short_description\n        \\\\\\\"Category:Articles with short description\\\\\\\")\\\\n  * [Short description matches\n        Wikidata](/wiki/Category:Short_description_matches_Wikidata \\\\\\\"Category:Short\n        description matches Wikidata\\\\\\\")\\\\n  * [Use mdy dates from February 2018](/wiki/Category:Use_mdy_dates_from_February_2018\n        \\\\\\\"Category:Use mdy dates from February 2018\\\\\\\")\\\\n  * [Infobox holiday with\n        missing field](/wiki/Category:Infobox_holiday_with_missing_field \\\\\\\"Category:Infobox\n        holiday with missing field\\\\\\\")\\\\n  * [Infobox holiday fixed day](/wiki/Category:Infobox_holiday_fixed_day\n        \\\\\\\"Category:Infobox holiday fixed day\\\\\\\")\\\\n  * [Articles containing French-language\n        text](/wiki/Category:Articles_containing_French-language_text \\\\\\\"Category:Articles\n        containing French-language text\\\\\\\")\\\\n  * [Commons category link is on Wikidata](/wiki/Category:Commons_category_link_is_on_Wikidata\n        \\\\\\\"Category:Commons category link is on Wikidata\\\\\\\")\\\\n\\\\n  * This page was\n        last edited on 1 July 2024, at 03:41 (UTC). \\\\n  * Text is available under the\n        [Creative Commons Attribution-ShareAlike License 4.0](//en.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:Text_of_the_Creative_Commons_Attribution-ShareAlike_4.0_International_License)[](//en.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:Text_of_the_Creative_Commons_Attribution-ShareAlike_4.0_International_License);\n        additional terms may apply. By using this site, you agree to the [Terms of Use](//foundation.wikimedia.org/wiki/Special:MyLanguage/Policy:Terms_of_Use)\n        and [Privacy Policy](//foundation.wikimedia.org/wiki/Special:MyLanguage/Policy:Privacy_policy).\n        Wikipedia\\xAE is a registered trademark of the [Wikimedia Foundation, Inc.](//wikimediafoundation.org/),\n        a non-profit organization. \\\\n\\\\n  * [Privacy policy](https://foundation.wikimedia.org/wiki/Special:MyLanguage/Policy:Privacy_policy)\\\\n\n        \\ * [About Wikipedia](/wiki/Wikipedia:About)\\\\n  * [Disclaimers](/wiki/Wikipedia:General_disclaimer)\\\\n\n        \\ * [Contact Wikipedia](//en.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:Contact_us)\\\\n  *\n        [Code of Conduct](https://foundation.wikimedia.org/wiki/Special:MyLanguage/Policy:Universal_Code_of_Conduct)\\\\n\n        \\ * [Developers](https://developer.wikimedia.org)\\\\n  * [Statistics](https://stats.wikimedia.org/#/en.wikipedia.org)\\\\n\n        \\ * [Cookie statement](https://foundation.wikimedia.org/wiki/Special:MyLanguage/Policy:Cookie_statement)\\\\n\n        \\ * [Mobile view](//en.m.wikipedia.org/w/index.php?title=National_Flag_of_Canada_Day&mobileaction=toggle_view_mobile)\\\\n\\\\n\n        \\ * [![Wikimedia Foundation](/static/images/footer/wikimedia-button.svg)](https://wikimediafoundation.org/)\\\\n\n        \\ * [![Powered by MediaWiki](/w/resources/assets/poweredby_mediawiki.svg)](https://www.mediawiki.org/)\\\\n\\\\n\n        \\ * \\\\n\\\\n---\\\\n\\\\nQuestion: What is the national flag of Canada?\\\"}],\\\"model\\\":\\\"gpt-4o-2024-11-20\\\",\\\"n\\\":1,\\\"temperature\\\":0.0}\"\n      headers:\n        accept:\n          - application/json\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        content-length:\n          - \"6222\"\n        content-type:\n          - application/json\n        host:\n          - api.openai.com\n        user-agent:\n          - AsyncOpenAI/Python 2.21.0\n        x-stainless-arch:\n          - arm64\n        x-stainless-async:\n          - async:asyncio\n        x-stainless-lang:\n          - python\n        x-stainless-os:\n          - MacOS\n        x-stainless-package-version:\n          - 2.21.0\n        x-stainless-raw-response:\n          - \"true\"\n        x-stainless-read-timeout:\n          - \"60.0\"\n        x-stainless-retry-count:\n          - \"0\"\n        x-stainless-runtime:\n          - CPython\n        x-stainless-runtime-version:\n          - 3.13.5\n      method: POST\n      uri: https://api.openai.com/v1/chat/completions\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/41TTW8aMRC98ytGvuQCEaAESo9J+oGURKrUqIcSrQZ7dnHjtS3bS0kj/nvGC2Sh\n          H1IvtjxvZvxm3sxLD0BoJd6DkCtMsvZmcHM1+3L38/Z6Xpn7zcXd508Pv749+Nt5+HDltejnCLf8\n          QTIdos6l4zhK2tkdLANhopx1NJ2OLi+H4+GkBWqnyOSwyqfBhRuMh+OLwWjE9z5w5bSkyB7f+Qnw\n          0p6ZolW0YfOwf7DUFCNWxLaDExuDM9kiMEYdE9ok+h0onU1kW9YvCwuwELGpawzPCzYtxNcVAW0k\n          BZ9AOYpgXQIf3ForAgSlA5cMiqIM2udawZWQOMhifqGB0mCVjddoUeE5zBPU/CGDEc7uD14fT7zg\n          Bp/PAK0CbaVpOD0YbZ8iJAeBTG4j39E1gfvSh2WTmBdET1KXWjKdhNpEwKVjJLNpSegUyZSAgQ4V\n          qPOF6O+q5rS0RiupiNIFytUPF3Z73KpAZRMxK2UbY44AtNyVtpJWpMc9sn2TxbiKf1zG30JFqa2O\n          q4IHI/KUsAQxOS9adMvnYyt/c6Ko4ES1T0VyT9R+N5qM9vqLbuI6+PLdHkxM0RyHTQ7IScZi37yj\n          ERIS5YpUF9vNGzZKuyOgd1T3n3T+lntXu7bV/6TvACnJ8xQUPpDS8rTkzi1Q3sh/ub31uSUsIoU1\n          71mRNIWshaISG7NbFhGfY6K6YMEq3oWgdxtT+mI6G8sZDmfTqehte6/La0qNOgQAAA==\n      headers:\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - X-Request-ID\n        CF-RAY:\n          - 9d0a29176f1f3c7d-SJC\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Fri, 20 Feb 2026 01:16:47 GMT\n        Server:\n          - cloudflare\n        Set-Cookie:\n          - __cf_bm=f2uS_Ca1_rZKiqRP5.mI6dxpmuXkCiAGNuiOijX0FKc-1771550206.6263182-1.0.1.1-W.qQbEkBFkPUMtONB2FBrPBWDOaDUBlqkcvf1hSl13Jpmn7_KmCTgvNs0MRhALiKwDb9VoMpNM4clz7cAr30gkMfvifaGqwOeBbt97eHt1gZwjK.oehTgX4QB8sBuP.j;\n            HttpOnly; Secure; Path=/; Domain=api.openai.com; Expires=Fri, 20 Feb 2026\n            01:46:47 GMT\n        Strict-Transport-Security:\n          - max-age=31536000; includeSubDomains; preload\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        X-Content-Type-Options:\n          - nosniff\n        alt-svc:\n          - h3=\":443\"; ma=86400\n        cf-cache-status:\n          - DYNAMIC\n        openai-organization:\n          - future-house-xr4tdh\n        openai-processing-ms:\n          - \"722\"\n        openai-project:\n          - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj\n        openai-version:\n          - \"2020-10-01\"\n        x-openai-proxy-wasm:\n          - v0.1\n        x-ratelimit-limit-requests:\n          - \"10000\"\n        x-ratelimit-limit-tokens:\n          - \"30000000\"\n        x-ratelimit-remaining-requests:\n          - \"9999\"\n        x-ratelimit-remaining-tokens:\n          - \"29998503\"\n        x-ratelimit-reset-requests:\n          - 6ms\n        x-ratelimit-reset-tokens:\n          - 2ms\n        x-request-id:\n          - req_34b02a3adb1f409f9384755cb9caa496\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body:\n        \"{\\\"messages\\\":[{\\\"role\\\":\\\"system\\\",\\\"content\\\":\\\"Provide a summary of\n        the relevant information that could help answer the question based on the excerpt.\n        Your summary, combined with many others, will be given to the model to generate\n        an answer. Respond with the following JSON format:\\\\n\\\\n{\\\\n  \\\\\\\"summary\\\\\\\":\n        \\\\\\\"...\\\\\\\",\\\\n  \\\\\\\"relevance_score\\\\\\\": 0-10\\\\n}\\\\n\\\\nwhere `summary` is relevant\n        information from the text - about 100 words words. `relevance_score` is an integer\n        0-10 for the relevance of `summary` to the question.\\\\n\\\\nThe excerpt may or\n        may not contain relevant information. If not, leave `summary` empty, and make\n        `relevance_score` be 0.\\\"},{\\\"role\\\":\\\"user\\\",\\\"content\\\":\\\"Excerpt from National2023\n        chunk 3: \\\\\\\"National Flag of Canada Day.\\\\\\\" WikiMedia Foundation, 2023, Accessed\n        now\\\\n\\\\n---\\\\n\\\\n an [Order in\\\\nCouncil](/wiki/Order_in_Council \\\\\\\"Order\n        in Council\\\\\\\") from [Governor\\\\nGeneral](/wiki/Governor_General_of_Canada \\\\\\\"Governor\n        General of Canada\\\\\\\") [Rom\\xE9o\\\\nLeBlanc](/wiki/Rom%C3%A9o_LeBlanc \\\\\\\"Rom\\xE9o\n        LeBlanc\\\\\\\"), on the initiative of Prime\\\\nMinister [Jean Chr\\xE9tien](/wiki/Jean_Chr%C3%A9tien\n        \\\\\\\"Jean Chr\\xE9tien\\\\\\\").[7] At the\\\\nfirst Flag Day ceremony in [Hull, Quebec](/wiki/Hull,_Quebec\n        \\\\\\\"Hull, Quebec\\\\\\\"),\\\\nChr\\xE9tien was confronted by demonstrators against\n        proposed cuts to the\\\\n[unemployment insurance](/wiki/Unemployment_insurance\n        \\\\\\\"Unemployment\\\\ninsurance\\\\\\\") system, and while walking through the crowd\n        he was [grabbed by the\\\\nneck and pushed aside](/wiki/Shawinigan_Handshake \\\\\\\"Shawinigan\n        Handshake\\\\\\\") a\\\\nprotester who had approached him.\\\\n\\\\nIn 2010, on the flag's\n        45th anniversary, federal ceremonies were held to mark\\\\nFlag Day at [Ottawa](/wiki/Ottawa\n        \\\\\\\"Ottawa\\\\\\\"), [Winnipeg](/wiki/Winnipeg\\\\n\\\\\\\"Winnipeg\\\\\\\"), [St. John's](/wiki/St._John%27s,_Newfoundland_and_Labrador\n        \\\\\\\"St.\\\\nJohn's, Newfoundland and Labrador\\\\\\\"), and at\\\\n[Whistler](/wiki/Whistler,_British_Columbia\n        \\\\\\\"Whistler, British Columbia\\\\\\\") and\\\\n[Vancouver](/wiki/Vancouver \\\\\\\"Vancouver\\\\\\\")\n        in conjunction with the [2010 Winter\\\\nOlympics](/wiki/2010_Winter_Olympics\n        \\\\\\\"2010 Winter Olympics\\\\\\\") in Vancouver.[8]\\\\nIn 2011, Prime Minister [Stephen\n        Harper](/wiki/Stephen_Harper \\\\\\\"Stephen\\\\nHarper\\\\\\\") observed Flag Day by\n        presenting two citizens, whose work honoured the\\\\n[military](/wiki/Canadian_Armed_Forces\n        \\\\\\\"Canadian Armed Forces\\\\\\\"), with Canadian\\\\nflags that had flown over the\n        [Peace Tower](/wiki/Peace_Tower \\\\\\\"Peace Tower\\\\\\\").\\\\nIt was announced as\n        inaugurating an annual recognition of patriotism.[9]\\\\n\\\\n## See also\\\\n\\\\n[[edit](/w/index.php?title=National_Flag_of_Canada_Day&action=edit&section=4\\\\n\\\\\\\"Edit\n        section: See also\\\\\\\")]\\\\n\\\\n  * ![flag](//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/f/fc/Maple_Leaf_%28from_roundel%29.svg/25px-Maple_Leaf_%28from_roundel%29.svg.png)[Canada\n        portal](/wiki/Portal:Canada \\\\\\\"Portal:Canada\\\\\\\")\\\\n\\\\n  * [Flag Day](/wiki/Flag_Day\n        \\\\\\\"Flag Day\\\\\\\")\\\\n  * [List of Canadian flags](/wiki/List_of_Canadian_flags\n        \\\\\\\"List of Canadian flags\\\\\\\")\\\\n  * [National flag](/wiki/National_flag \\\\\\\"National\n        flag\\\\\\\")\\\\n\\\\n## Footnotes\\\\n\\\\n[[edit](/w/index.php?title=National_Flag_of_Canada_Day&action=edit&section=5\\\\n\\\\\\\"Edit\n        section: Footnotes\\\\\\\")]\\\\n\\\\n  1. **^** [Department of Canadian Heritage](/wiki/Department_of_Canadian_Heritage\n        \\\\\\\"Department of Canadian Heritage\\\\\\\"). [\\\\\\\"Ceremonial and Canadian Symbols\n        Promotion > The National Flag of Canada\\\\\\\"](https://web.archive.org/web/20100423114158/http://www.canadianheritage.gc.ca/progs/cpsc-ccsp/sc-cs/df1_e.cfm).\n        Queen's Printer for Canada. Archived from [the original](http://www.canadianheritage.gc.ca/progs/cpsc-ccsp/sc-cs/df1_e.cfm)\n        on April 23, 2010. Retrieved March 21, 2010.\\\\n  2. ^ _**a**_ _**b**_ Government\n        of Canada, Public Services and Procurement Canada (July 31, 2015). [\\\\\\\"Infographic:\n        National Flag of Canada Day \\u2013 February 15 \\u2013 Canada's Parliamentary\n        Precinct \\u2013 PWGSC\\\\\\\"](https://www.tpsgc-pwgsc.gc.ca/citeparlementaire-parliamentaryprecinct/decouvrez-discover/jour-drap-flag-day-eng.html).\n        _www.tpsgc-pwgsc.gc.ca_. Retrieved February 5, 2022.\\\\n  3. ^ _**a**_ _**b**_\n        [\\\\\\\"What is the National Flag Day of Canada?\\\\\\\"](http://westernfinancialgroup.ca/What-is-the-National-Flag-of-Canada-Day).\n        _westernfinancialgroup.ca_. Retrieved February 5, 2022.\\\\n  4. **^** [Department\n        of Canadian Heritage](/wiki/Department_of_Canadian_Heritage \\\\\\\"Department of\n        Canadian Heritage\\\\\\\"). [\\\\\\\"Ceremonial and Canadian Symbols Promotion > The\n        National Flag of Canada > Birth of the Canadian flag\\\\\\\"](http://www.pch.gc.ca/pgm/ceem-cced/symbl/df3-eng.cfm).\n        Queen's Printer for Canada. [Archived](https://web.archive.org/web/20100224005050/http://www.pch.gc.ca/pgm/ceem-cced/symbl/df3-eng.cfm)\n        from the original on February 24, 2010. Retrieved March 21, 2010.\\\\n  5. **^**\n        [\\\\\\\"Birth of the Canadian flag\\\\\\\"](http://www.pch.gc.ca/pgm/ceem-cced/symbl/df3-eng.cfm).\n        [Department of Canadian Heritage](/wiki/Department_of_Canadian_Heritage \\\\\\\"Department\n        of Canadian Heritage\\\\\\\"). [Archived](https://web.archive.org/web/20081220170253/http://www.pch.gc.ca/pgm/ceem-cced/symbl/df3-eng.cfm)\n        from the original on December 20, 2008. Retrieved December 16, 2008.\\\\n  6.\n        **^** [Conserving the Proclamation of the Canadian Flag](http://www.collectionscanada.gc.ca/publications/archivist-magazine/015002-2021-e.html)\n        [Archived](https://web.archive.org/web/20121021133944/http://www.collectionscanada.gc.ca/publications/archivist-magazine/015002-2021-e.html)\n        October 21, 2012, at the [Wayback Machine](/wiki/Wayback_Machine \\\\\\\"Wayback\n        Machine\\\\\\\"), Library and Archives of Canada, from John Grace in The Archivist,\n        National Archives, Ottawa, 1990. Retrieved February 15, 2011.\\\\n  7. **^** [Department\n        of Canadian Heritage](/wiki/Department_of_Canadian_Heritage \\\\\\\"Department of\n        Canadian Heritage\\\\\\\"). [\\\\\\\"National Flag of Canada Day\\\\\\\"](http://www.pch.gc.ca/special/jdn-nfd/index-eng.cfm).\n        Queen's Printer for Canada. [Archived](https://web.archive.org/web/20100217042202/http://www.pch.gc.ca/special/jdn-nfd/index-eng.cfm)\n        from the original on February 17, 2010. Retrieved March 21, 2010.\\\\n  8. **^**\n        [Dept. of Canadian Heritage news release](http://www.pch.gc.ca/pc-ch/infoCntr/cdm-mc/index-eng.cfm?action=doc&DocIDCd=CJM092444)\n        [Archived](https://web.archive.org/web/20110706182436/http://www.pch.gc.ca/pc-ch/infoCntr/cdm-mc/index-eng.cfm?action=doc&DocIDCd=CJM092444)\n        July 6, 2011, at the [Wayback Machine](/wiki/Wayback_Machine \\\\\\\"Wayback Machine\\\\\\\"),\n        February 15, 2010. Retrieved February 15, 2011.\\\\n \\\\n\\\\n---\\\\n\\\\nQuestion:\n        What is the national flag of Canada?\\\"}],\\\"model\\\":\\\"gpt-4o-2024-11-20\\\",\\\"n\\\":1,\\\"temperature\\\":0.0}\"\n      headers:\n        accept:\n          - application/json\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        content-length:\n          - \"6470\"\n        content-type:\n          - application/json\n        host:\n          - api.openai.com\n        user-agent:\n          - AsyncOpenAI/Python 2.21.0\n        x-stainless-arch:\n          - arm64\n        x-stainless-async:\n          - async:asyncio\n        x-stainless-lang:\n          - python\n        x-stainless-os:\n          - MacOS\n        x-stainless-package-version:\n          - 2.21.0\n        x-stainless-raw-response:\n          - \"true\"\n        x-stainless-read-timeout:\n          - \"60.0\"\n        x-stainless-retry-count:\n          - \"0\"\n        x-stainless-runtime:\n          - CPython\n        x-stainless-runtime-version:\n          - 3.13.5\n      method: POST\n      uri: https://api.openai.com/v1/chat/completions\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/41Ty27bMBC8+ysWPNuGZcRR3GMbFEGLFm2QWx0INLWSmFKkwKUcC4b/vUvJjuw+\n          gF702NkZDvdxmAAInYt3IFQlg6obM7t/v/7+5eHWLT4padL94121elqHR/fZfHtBMY0Mt31BFc6s\n          uXLMw6CdHWDlUQaMqkmaJqvVYrm47YHa5WgirWzC7MbNlovlzSxJ+H0iVk4rJM74wb8Ah/4ZLdoc\n          9xxeTM+RGolkiRw7J3HQOxMjQhJpCtIGMR1B5WxA27s+bCzARlBb19J3Gw5txFOFgHuFvgmQa1It\n          ERIEjn6V8WrSwEcjS3AFfJBW5hLuZQfS5qADQcXnOd9NQVtl2lzbElgKa2c1q8Qs3PHh/EnklI7l\n          gVcdqv6AgnXn8OBeOcezBBtwzLIuOvFcadNBjqS83mJPsGdHxbUjdoKmmAK1quKTemdM1KUF54G6\n          euuMpnq+EdOhAh4N7qRVmJFyHmMllht7vCybx6IlGbtmW2MuAGnZYG+kb9jzCTm+tci4svFuS79R\n          RaGtpirjISGeGG4Hl64RPXrk53M/Cu1VdwUL1U3IgvuJ/XHJXZIMgmKcvhFerU9gYIvmkpaeRuha\n          McsxSG3oYpyEkqrCfOSOsye5we4CmFzc+087f9Me7s5T8j/yI6AUNjw5WeMx1+r6ymOax7id/0p7\n          q3NvWBD6He9cFjT62IscC9maYXEEdRSwzrhhJe+F18P2FE2WrpdqLRfrNBWT4+QXlL9wMEYEAAA=\n      headers:\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - X-Request-ID\n        CF-RAY:\n          - 9d0a29176947ce4c-SJC\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Fri, 20 Feb 2026 01:16:47 GMT\n        Server:\n          - cloudflare\n        Set-Cookie:\n          - __cf_bm=3ET2ivQtxBvIIHd1WdsH_ljoGk9cxv0D.J.PVEBkNKU-1771550206.6244879-1.0.1.1-kInT_8j5g_DYOi9yDhiKS4buvHrWm7iaNNOBcxlXKzRP1eVHk9tk7_fXf1Lv_7TW33AwJhIOKUX290UpLnZkDBPw8zViNQzMJA.q7xUcQMQV5JsDbchBxYm8g.0soHD8;\n            HttpOnly; Secure; Path=/; Domain=api.openai.com; Expires=Fri, 20 Feb 2026\n            01:46:47 GMT\n        Strict-Transport-Security:\n          - max-age=31536000; includeSubDomains; preload\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        X-Content-Type-Options:\n          - nosniff\n        alt-svc:\n          - h3=\":443\"; ma=86400\n        cf-cache-status:\n          - DYNAMIC\n        openai-organization:\n          - future-house-xr4tdh\n        openai-processing-ms:\n          - \"836\"\n        openai-project:\n          - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj\n        openai-version:\n          - \"2020-10-01\"\n        x-openai-proxy-wasm:\n          - v0.1\n        x-ratelimit-limit-requests:\n          - \"10000\"\n        x-ratelimit-limit-tokens:\n          - \"30000000\"\n        x-ratelimit-remaining-requests:\n          - \"9998\"\n        x-ratelimit-remaining-tokens:\n          - \"29998446\"\n        x-ratelimit-reset-requests:\n          - 7ms\n        x-ratelimit-reset-tokens:\n          - 3ms\n        x-request-id:\n          - req_19376f9df199467ca5c0cc45966272f1\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body:\n        \"{\\\"messages\\\":[{\\\"role\\\":\\\"system\\\",\\\"content\\\":\\\"Provide a summary of\n        the relevant information that could help answer the question based on the excerpt.\n        Your summary, combined with many others, will be given to the model to generate\n        an answer. Respond with the following JSON format:\\\\n\\\\n{\\\\n  \\\\\\\"summary\\\\\\\":\n        \\\\\\\"...\\\\\\\",\\\\n  \\\\\\\"relevance_score\\\\\\\": 0-10\\\\n}\\\\n\\\\nwhere `summary` is relevant\n        information from the text - about 100 words words. `relevance_score` is an integer\n        0-10 for the relevance of `summary` to the question.\\\\n\\\\nThe excerpt may or\n        may not contain relevant information. If not, leave `summary` empty, and make\n        `relevance_score` be 0.\\\"},{\\\"role\\\":\\\"user\\\",\\\"content\\\":\\\"Excerpt from unknownauthorsUnknownyeargravityhill\n        lines 0-44: Unknown author(s). Gravity hill. Poetry in America, pages 15-15,\n        Unknown year. URL: https://doi.org/10.2307/j.ctt5vkfh7.11, doi:10.2307/j.ctt5vkfh7.11.\n        This article has 0 citations.\\\\n\\\\n---\\\\n\\\\n# Gravity hill\\\\n\\\\n> \\\\\\\"Magnetic\n        hill\\\\\\\" and \\\\\\\"Mystery hill\\\\\\\" redirect here. For other uses,\\\\n> see [Magnetic\n        Hill (disambiguation)](<https://en.wikipedia.org/wiki/Magnetic_Hill_(disambiguation)>)\\\\n>\n        and [Mystery Hill (disambiguation)](https://en.wikipedia.org/wiki/Mystery_Hill).\\\\n\\\\nA\n        **gravity hill**, also known as a\\\\n**magnetic hill**, **mystery hill**, **mystery\n        spot**, **gravity road**, or **anti-gravity hill**,\\\\nis a place where the layout\n        of the surrounding land produces an [illusion](https://en.wikipedia.org/wiki/Illusion),\\\\nmaking\n        a slight downhill slope appear to be an uphill slope.\\\\nThus, a car left out\n        of gear will appear to be rolling uphill against [gravity](https://en.wikipedia.org/wiki/Gravity).\\\\n\\\\nAlthough\n        the slope of gravity hills is an illusion,\\\\nsites are often accompanied by\n        claims that magnetic or supernatural forces are at work.\\\\nThe most important\n        factor contributing to the illusion is a completely\\\\nor mostly obstructed horizon.\\\\nWithout\n        a horizon,\\\\nit becomes difficult for a person to judge the slope of a surface,\\\\nas\n        a reliable reference point is missing,\\\\nand misleading visual cues can adversely\n        affect the sense of balance.\\\\nObjects which one would normally assume to be\n        more or less perpendicular to the ground,\\\\nsuch as trees, may be leaning, offsetting\n        the visual reference.\\\\n\\\\nA 2003 study looked into how the absence of a horizon\n        can skew the perspective on gravity hills,\\\\nby recreating a number of antigravity\n        places in the lab to see how volunteers would react.\\\\nIn conclusion, researchers\n        from the Universities of Padua and Pavia in Italy\\\\nfound that without a true\n        horizon in sight,\\\\nthe human brain could be tricked by common landmarks such\n        as trees and signs.\\\\n\\\\nThe illusion is similar to the [Ames room](https://en.wikipedia.org/wiki/Ames_room),\\\\nin\n        which objects can also appear to roll against gravity.\\\\n\\\\nThe opposite phenomenon\\u2014an\n        uphill road that appears flat\\u2014is known in\\\\n[bicycle racing](https://en.wikipedia.org/wiki/Cycle_sport)\\\\nas\n        a [\\\\\\\"false flat\\\\\\\"](https://en.wikipedia.org/wiki/Glossary_of_cycling#F).\\\\n\\\\n##\n        See also\\\\n\\\\n- [List of gravity hills](https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_gravity_hills)\\\\n-\n        [The Crooked House](https://en.wikipedia.org/wiki/The_Crooked_House) \\u2013\\\\n\n        \\ a pub (now demolished) with an internal gravity hill illusion.\\\\n\\\\n## References\\\\n\\\\n##\n        External links\\\\n\\\\n---\\\\n\\\\nQuestion: What is the national flag of Canada?\\\"}],\\\"model\\\":\\\"gpt-4o-2024-11-20\\\",\\\"n\\\":1,\\\"temperature\\\":0.0}\"\n      headers:\n        accept:\n          - application/json\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        content-length:\n          - \"3375\"\n        content-type:\n          - application/json\n        host:\n          - api.openai.com\n        user-agent:\n          - AsyncOpenAI/Python 2.21.0\n        x-stainless-arch:\n          - arm64\n        x-stainless-async:\n          - async:asyncio\n        x-stainless-lang:\n          - python\n        x-stainless-os:\n          - MacOS\n        x-stainless-package-version:\n          - 2.21.0\n        x-stainless-raw-response:\n          - \"true\"\n        x-stainless-read-timeout:\n          - \"60.0\"\n        x-stainless-retry-count:\n          - \"0\"\n        x-stainless-runtime:\n          - CPython\n        x-stainless-runtime-version:\n          - 3.13.5\n      method: POST\n      uri: https://api.openai.com/v1/chat/completions\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/41SwWrjMBC95yvMnJNimyQmeyxlT22hUEqXuhhVmtjaypKqkcuGkH9fyU5qp+3C\n          Xmz83rznmTeznyUJSAE/EuAN87y1anF1ubm7vd/lj+vrtH1TP6+a5fouFQ831439BfOoMC+/kfuT\n          6oKboEMvjR5o7pB5jK5ZUWSrVZqnRU+0RqCKstr6xdIs8jRfLrIsvI/CxkiOFCqewmeS7PtnbFEL\n          /BPgdH5CWiRiNQbsVBRAZ1REgBFJ8kx7mI8kN9qj7rvelzpJSqCubZnblQEqoYT5gDpU+M40x4q4\n          cRjZtNSHqZXDbUcsTqI7pSYE09p4FpPoh3g+MoePtpWprTMv9EkKW6klNVUIjkKKoUXyxkLPHsLz\n          uY+nO5sYglFrfeXNK/a/K1bLwQ/GhYxstj6SPnSoJqriGOq5XyXQM6loEjBwxhsUo3TcBuuENBNi\n          Npn6azffeQ+TS13/j/1IcI42nFplHQrJzyceyxzGe/1X2UfKfcNA6N7DFVZeooubELhlnRpOCWhH\n          HtsqrKtGZ50c7mlrq2KT8w1LN0UBs8PsL4KdQ1ZYAwAA\n      headers:\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - X-Request-ID\n        CF-RAY:\n          - 9d0a291a7fa3de51-SJC\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Fri, 20 Feb 2026 01:16:47 GMT\n        Server:\n          - cloudflare\n        Strict-Transport-Security:\n          - max-age=31536000; includeSubDomains; preload\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        X-Content-Type-Options:\n          - nosniff\n        alt-svc:\n          - h3=\":443\"; ma=86400\n        cf-cache-status:\n          - DYNAMIC\n        openai-organization:\n          - future-house-xr4tdh\n        openai-processing-ms:\n          - \"366\"\n        openai-project:\n          - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj\n        openai-version:\n          - \"2020-10-01\"\n        x-openai-proxy-wasm:\n          - v0.1\n        x-ratelimit-limit-requests:\n          - \"10000\"\n        x-ratelimit-limit-tokens:\n          - \"30000000\"\n        x-ratelimit-remaining-requests:\n          - \"9999\"\n        x-ratelimit-remaining-tokens:\n          - \"29999203\"\n        x-ratelimit-reset-requests:\n          - 6ms\n        x-ratelimit-reset-tokens:\n          - 1ms\n        x-request-id:\n          - req_3fe52395696f478cb82ffdfbf4c62b91\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body:\n        \"{\\\"messages\\\":[{\\\"role\\\":\\\"system\\\",\\\"content\\\":\\\"Provide a summary of\n        the relevant information that could help answer the question based on the excerpt.\n        Your summary, combined with many others, will be given to the model to generate\n        an answer. Respond with the following JSON format:\\\\n\\\\n{\\\\n  \\\\\\\"summary\\\\\\\":\n        \\\\\\\"...\\\\\\\",\\\\n  \\\\\\\"relevance_score\\\\\\\": 0-10\\\\n}\\\\n\\\\nwhere `summary` is relevant\n        information from the text - about 100 words words. `relevance_score` is an integer\n        0-10 for the relevance of `summary` to the question.\\\\n\\\\nThe excerpt may or\n        may not contain relevant information. If not, leave `summary` empty, and make\n        `relevance_score` be 0.\\\"},{\\\"role\\\":\\\"user\\\",\\\"content\\\":\\\"Excerpt from National2023\n        chunk 2: \\\\\\\"National Flag of Canada Day.\\\\\\\" WikiMedia Foundation, 2023, Accessed\n        now\\\\n\\\\n---\\\\n\\\\n_Flag_of_Canada_Day)\\\\n  * [Edit](/w/index.php?title=National_Flag_of_Canada_Day&action=edit\n        \\\\\\\"Edit this page \\\\\\\\[e\\\\\\\\]\\\\\\\")\\\\n  * [View history](/w/index.php?title=National_Flag_of_Canada_Day&action=history\n        \\\\\\\"Past revisions of this page \\\\\\\\[h\\\\\\\\]\\\\\\\")\\\\n\\\\nTools\\\\n\\\\nTools\\\\n\\\\nmove\n        to sidebar  hide\\\\n\\\\nActions\\\\n\\\\n  * [Read](/wiki/National_Flag_of_Canada_Day)\\\\n\n        \\ * [Edit](/w/index.php?title=National_Flag_of_Canada_Day&action=edit \\\\\\\"Edit\n        this page \\\\\\\\[e\\\\\\\\]\\\\\\\")\\\\n  * [View history](/w/index.php?title=National_Flag_of_Canada_Day&action=history)\\\\n\\\\nGeneral\\\\n\\\\n\n        \\ * [What links here](/wiki/Special:WhatLinksHere/National_Flag_of_Canada_Day\n        \\\\\\\"List of all English Wikipedia pages containing links to this page \\\\\\\\[j\\\\\\\\]\\\\\\\")\\\\n\n        \\ * [Related changes](/wiki/Special:RecentChangesLinked/National_Flag_of_Canada_Day\n        \\\\\\\"Recent changes in pages linked from this page \\\\\\\\[k\\\\\\\\]\\\\\\\")\\\\n  * [Upload\n        file](/wiki/Wikipedia:File_Upload_Wizard \\\\\\\"Upload files \\\\\\\\[u\\\\\\\\]\\\\\\\")\\\\n\n        \\ * [Special pages](/wiki/Special:SpecialPages \\\\\\\"A list of all special pages\n        \\\\\\\\[q\\\\\\\\]\\\\\\\")\\\\n  * [Permanent link](/w/index.php?title=National_Flag_of_Canada_Day&oldid=1231946994\n        \\\\\\\"Permanent link to this revision of this page\\\\\\\")\\\\n  * [Page information](/w/index.php?title=National_Flag_of_Canada_Day&action=info\n        \\\\\\\"More information about this page\\\\\\\")\\\\n  * [Cite this page](/w/index.php?title=Special:CiteThisPage&page=National_Flag_of_Canada_Day&id=1231946994&wpFormIdentifier=titleform\n        \\\\\\\"Information on how to cite this page\\\\\\\")\\\\n  * [Get shortened URL](/w/index.php?title=Special:UrlShortener&url=https%3A%2F%2Fen.wikipedia.org%2Fwiki%2FNational_Flag_of_Canada_Day)\\\\n\n        \\ * [Download QR code](/w/index.php?title=Special:QrCode&url=https%3A%2F%2Fen.wikipedia.org%2Fwiki%2FNational_Flag_of_Canada_Day)\\\\n\n        \\ * [Wikidata item](https://www.wikidata.org/wiki/Special:EntityPage/Q6972703\n        \\\\\\\"Structured data on this page hosted by Wikidata \\\\\\\\[g\\\\\\\\]\\\\\\\")\\\\n\\\\nPrint/export\\\\n\\\\n\n        \\ * [Download as PDF](/w/index.php?title=Special:DownloadAsPdf&page=National_Flag_of_Canada_Day&action=show-download-screen\n        \\\\\\\"Download this page as a PDF file\\\\\\\")\\\\n  * [Printable version](/w/index.php?title=National_Flag_of_Canada_Day&printable=yes\n        \\\\\\\"Printable version of this page \\\\\\\\[p\\\\\\\\]\\\\\\\")\\\\n\\\\nIn other projects\\\\n\\\\n\n        \\ * [Wikimedia Commons](https://commons.wikimedia.org/wiki/Category:National_Flag_of_Canada_Day)\\\\n\\\\nAppearance\\\\n\\\\nmove\n        to sidebar  hide\\\\n\\\\nFrom Wikipedia, the free encyclopedia\\\\n\\\\nCanadian holiday\\\\n\\\\nNational\n        Flag of Canada Day  \\\\n---  \\\\n[![](//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/6/68/Canada_flag_halifax_9_-04.JPG/250px-\\\\nCanada_flag_halifax_9_-04.JPG)](/wiki/File:Canada_flag_halifax_9_-04.JPG)\n        The\\\\nnational flag of Canada  \\\\nObserved by  |  [Canada](/wiki/Canada \\\\\\\"Canada\\\\\\\")\n        \\ \\\\nDate |  [February 15](/wiki/February_15 \\\\\\\"February 15\\\\\\\")  \\\\nNext time\n        \\ |  February 15, 2025 (2025-02-15)  \\\\nFrequency | Annual  \\\\n  \\\\n**National\n        Flag of Canada Day** ([French](/wiki/French_language \\\\\\\"French\\\\nlanguage\\\\\\\"):\n        _Jour du drapeau national du Canada_), commonly shortened to\\\\n**Flag Day**\n        , is observed annually on February 15 to commemorate the\\\\ninauguration of the\n        [flag of Canada](/wiki/Flag_of_Canada \\\\\\\"Flag of Canada\\\\\\\") on\\\\nthat date\n        in 1965.[1] The day is marked by flying the flag, occasional public\\\\nceremonies\n        and educational programs in schools. It is not a [public\\\\nholiday](/wiki/Public_holidays_in_Canada\n        \\\\\\\"Public holidays in Canada\\\\\\\"),\\\\nalthough there has been discussion about\n        creating one.\\\\n\\\\n## History\\\\n\\\\n[[edit](/w/index.php?title=National_Flag_of_Canada_Day&action=edit&section=1\\\\n\\\\\\\"Edit\n        section: History\\\\\\\")]\\\\n\\\\n### Background\\\\n\\\\n[[edit](/w/index.php?title=National_Flag_of_Canada_Day&action=edit&section=2\\\\n\\\\\\\"Edit\n        section: Background\\\\\\\")]\\\\n\\\\nAmid [much controversy](/wiki/Great_Canadian_flag_debate\n        \\\\\\\"Great Canadian flag\\\\ndebate\\\\\\\"), the [Parliament of Canada](/wiki/Parliament_of_Canada\n        \\\\\\\"Parliament of\\\\nCanada\\\\\\\") in 1964 voted to adopt a new design for the\n        [Canadian\\\\nflag](/wiki/Flag_of_Canada \\\\\\\"Flag of Canada\\\\\\\") and issued a\n        call for\\\\nsubmissions.[2]\\\\n\\\\nThis flag would replace the [Canadian Red Ensign](/wiki/Canadian_Red_Ensign\\\\n\\\\\\\"Canadian\n        Red Ensign\\\\\\\"), which had been, with various successive alterations,\\\\nin conventional\n        use as the national flag of [Canada](/wiki/Canada \\\\\\\"Canada\\\\\\\")\\\\nsince 1868.\n        Nearly 4,000 designs were submitted by Canadians.[2] On October\\\\n22, 1964,\n        the [Maple Leaf flag](/wiki/Maple_Leaf_flag \\\\\\\"Maple Leaf\\\\nflag\\\\\\\")\\u2014designed\n        by historian [George Stanley](/wiki/George_Stanley \\\\\\\"George\\\\nStanley\\\\\\\")\\u2014won\n        with a unanimous vote.[3] Under the leadership of [Prime\\\\nMinister](/wiki/Prime_Minister_of_Canada\n        \\\\\\\"Prime Minister of Canada\\\\\\\") [Lester\\\\nPearson](/wiki/Lester_B._Pearson\n        \\\\\\\"Lester B. Pearson\\\\\\\"), resolutions\\\\nrecommending the new design were passed\n        by the [House of\\\\nCommons](/wiki/House_of_Commons_of_Canada \\\\\\\"House of Commons\n        of Canada\\\\\\\") on\\\\nDecember 15, 1964, and by the [Senate](/wiki/Senate_of_Canada\n        \\\\\\\"Senate of\\\\nCanada\\\\\\\") two days later.[4]\\\\n\\\\nThe flag was proclaimed\n        by [Elizabeth II](/wiki/Elizabeth_II \\\\\\\"Elizabeth II\\\\\\\"),\\\\n[Queen of Canada](/wiki/Monarchy_of_Canada\n        \\\\\\\"Monarchy of Canada\\\\\\\"), on January\\\\n28, 1965,[3][5] and took effect \\\\\\\"upon,\n        from and after\\\\\\\" February 15 that\\\\nyear.[6]\\\\n\\\\n### Flag Day\\\\n\\\\n[[edit](/w/index.php?title=National_Flag_of_Canada_Day&action=edit&section=3\\\\n\\\\\\\"Edit\n        section: Flag Day\\\\\\\")]\\\\n\\\\nNational Flag of Canada Day was instituted in 1996\n        by an [Order in\\\\nCouncil](/wiki/Order_in_Council \\\\\\\"Order in Council\\\\\\\")\n        from [Governor\\\\nGeneral](/wiki/Governor_General_of_Canada \\\\\\\"Governor General\n        of Canada\\\\\\\") [Rom\\xE9o\\\\nLeBlanc](/wiki/Rom%C3%A9o_LeBlanc \\\\\\\"Rom\\xE9o LeBlanc\\\\\\\"),\n        on the initiative of Prime\\\\nMinister [Jean Chr\\xE9tien](/wiki/Jean_Chr%C3%A9tien\n        \\\\\\\"Jean Chr\\xE9tien\\\\\\\").[7] At the\\\\nfirst Flag Day ceremony in [Hull, Quebec](/wiki/Hull,_Quebec\n        \\\\\\\"Hull, Quebec\\\\\\\"),\\\\nChr\\xE9tien was confronted by demonstrators against\n        proposed cuts to the\\\\n[un\\\\n\\\\n---\\\\n\\\\nQuestion: What is the national flag\n        of Canada?\\\"}],\\\"model\\\":\\\"gpt-4o-2024-11-20\\\",\\\"n\\\":1,\\\"temperature\\\":0.0}\"\n      headers:\n        accept:\n          - application/json\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        content-length:\n          - \"6703\"\n        content-type:\n          - application/json\n        host:\n          - api.openai.com\n        user-agent:\n          - AsyncOpenAI/Python 2.21.0\n        x-stainless-arch:\n          - arm64\n        x-stainless-async:\n          - async:asyncio\n        x-stainless-lang:\n          - python\n        x-stainless-os:\n          - MacOS\n        x-stainless-package-version:\n          - 2.21.0\n        x-stainless-raw-response:\n          - \"true\"\n        x-stainless-read-timeout:\n          - \"60.0\"\n        x-stainless-retry-count:\n          - \"0\"\n        x-stainless-runtime:\n          - CPython\n        x-stainless-runtime-version:\n          - 3.13.5\n      method: POST\n      uri: https://api.openai.com/v1/chat/completions\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/41UwW7bMAy95ysInZ0gzpKm2XHr0hVbB2wdethSGIxMO1plyZDktkGRfy+lJE3a\n          dcAuNsxHPj2ST37sAQhVivcg5AqDbFrdP/sw+3752Z9fXzxYtXKnan6xvJ7/MmdfpuMrkcUKu/xD\n          MuyrBtJyHQVlzRaWjjBQZM2n03wyGY6GJwlobEk6ltVt6I9tfzQcjft5zu9d4coqSZ4zfvMnwGN6\n          RommpAcOD7N9pCHvsSaO7ZM46KyOEYHeKx/QBJEdQGlNIJNUPy4MwEL4rmnQrRccWoifKwKDsQnU\n          UGmswVbwEQ2WmAFqb+HW2HsD6CFw6iVyy/CVsErJGdwzYKtKSYVarwFL2/IMwBqY09J1fA7kkwzy\n          2clkABch5ZfkVW04a7mGFSu2TqGBc7KuJrjiBjQxkynBUatRcmI8OomKiT848MlEigFE+Ul1xbPv\n          HHlAriqhSTp11IkBVPAgeQjkBvBt3+z8RbNwhusM7NKTu+N6NKZLDb1uhJfeUGMdb3o7EWWwqzuX\n          WCNd2CkaLES2nbcjTXdoJBVeWkdx7vlwYTbHW3JUdR6jSUyn9RHAQmxI5MkfNztk8+wIbevWse5X\n          paJSRvlVwZ70bFDePs+5FQnd8PMmOa97YSbBRE0bimBvKR2Xn45PtoTiYPYDfDrbgYEl6qOy2btJ\n          9gZjUVJApf2Re4VEuaLyUHuwOnalskdA76jvv+W8xb3tXZn6f+gPgJQUPVy0bCQlX7Z8SHMUfwb/\n          SnuecxIsoqv4ihdBkYu7KKnCTm/vqfBrH6gpeGE1udap7WWt2mI6G8kZDmfTqehtek8Ptsi3tQQA\n          AA==\n      headers:\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - X-Request-ID\n        CF-RAY:\n          - 9d0a29176f09b1ae-SJC\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Fri, 20 Feb 2026 01:16:47 GMT\n        Server:\n          - cloudflare\n        Set-Cookie:\n          - __cf_bm=TCdT7JTHFsM3cMweM.5rzzLxERgKUHbcIIq_I4DK0pQ-1771550206.6225789-1.0.1.1-PYMonewrpL.5Es3NaLsJHYIiVpGlIPKzo9LxR.oAW6Um__GL18CqXsk8rEzweM5sUu0CX2m36v5GN_lZjm9esPrj3corIP6SeB9dPAaLRTCRtnk7u6ZLn2axm147m2td;\n            HttpOnly; Secure; Path=/; Domain=api.openai.com; Expires=Fri, 20 Feb 2026\n            01:46:47 GMT\n        Strict-Transport-Security:\n          - max-age=31536000; includeSubDomains; preload\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        X-Content-Type-Options:\n          - nosniff\n        alt-svc:\n          - h3=\":443\"; ma=86400\n        cf-cache-status:\n          - DYNAMIC\n        openai-organization:\n          - future-house-xr4tdh\n        openai-processing-ms:\n          - \"939\"\n        openai-project:\n          - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj\n        openai-version:\n          - \"2020-10-01\"\n        x-openai-proxy-wasm:\n          - v0.1\n        x-ratelimit-limit-requests:\n          - \"10000\"\n        x-ratelimit-limit-tokens:\n          - \"30000000\"\n        x-ratelimit-remaining-requests:\n          - \"9999\"\n        x-ratelimit-remaining-tokens:\n          - \"29998411\"\n        x-ratelimit-reset-requests:\n          - 6ms\n        x-ratelimit-reset-tokens:\n          - 3ms\n        x-request-id:\n          - req_7c2c55fc034349a4b8562cf44c36ef7c\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\nversion: 1\n"
  },
  {
    "path": "tests/cassettes/test_does_openalex_work[not-in-openalex].yaml",
    "content": "interactions:\n  - request:\n      body: null\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.openalex.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.openalex.org/works/https://doi.org/10.1046%2Fj.1365-2699.2003.00795?select=open_access,doi\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/03MPQ7CMAwF4L2neFygBaljyIiEhBgQHCBq3R+ROiFxQLk9iViYrPf82Wo3ukGy\n          JyyyWd2oOmANz0fiEmUVS7rf97g6wcklHlX3K4s96L+2pEZ5fV8IgV6JotCIx+2Cj4ng4qbq4BhS\n          SKTwptDiPCG7BGKhUHxd1ZvNcDLWZnhLJhKGhYZnlQHRk7UrzzDlm4QMM5uVW9V53XwBiYsC988A\n          AAA=\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Headers:\n          - Accept, Accept-Language, Accept-Encoding, Authorization, Content-Type\n        Access-Control-Allow-Methods:\n          - GET, HEAD, POST, OPTIONS\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - Cache-Control, RateLimit-Limit, RateLimit-Remaining, RateLimit-Reset, Retry-After\n        CF-Cache-Status:\n          - DYNAMIC\n        CF-Ray:\n          - 9997ff666e24cb83-LAX\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Type:\n          - text/html; charset=utf-8\n        Date:\n          - Tue, 04 Nov 2025 23:47:38 GMT\n        Nel:\n          - '{\"report_to\":\"heroku-nel\",\"response_headers\":[\"Via\"],\"max_age\":3600,\"success_fraction\":0.01,\"failure_fraction\":0.1}'\n        RateLimit-Limit:\n          - \"5\"\n        RateLimit-Remaining:\n          - \"9\"\n        RateLimit-Reset:\n          - \"1\"\n        Report-To:\n          - '{\"group\":\"heroku-nel\",\"endpoints\":[{\"url\":\"https://nel.heroku.com/reports?s=5vYa7K3a7Rs8U5QK3EpboaxeMRCnLfqAuO%2BF9urv7QI%3D\\u0026sid=c46efe9b-d3d2-4a0c-8c76-bfafa16c5add\\u0026ts=1762300058\"}],\"max_age\":3600}'\n        Reporting-Endpoints:\n          - heroku-nel=\"https://nel.heroku.com/reports?s=5vYa7K3a7Rs8U5QK3EpboaxeMRCnLfqAuO%2BF9urv7QI%3D&sid=c46efe9b-d3d2-4a0c-8c76-bfafa16c5add&ts=1762300058\"\n        Server:\n          - cloudflare\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        Vary:\n          - accept-encoding\n        Via:\n          - 1.1 heroku-router\n      status:\n        code: 404\n        message: Not Found\nversion: 1\n"
  },
  {
    "path": "tests/cassettes/test_does_openalex_work[not-oa-in-openalex].yaml",
    "content": "interactions:\n  - request:\n      body: null\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.openalex.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.openalex.org/works/https://doi.org/10.1002%2Fwrna.1370?select=open_access,doi\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/y2MywrDIBAA7/2MPQcf7aHgz8hiNo0grrgrbQj590rpcWZgTuBGNWJKJALhhCyR\n          EcKGRWgBxiiKOmaCVFhohZ8cvUCoo5QFsB6xU2PJyv2IO0rcZlD66H9zLbBynoddtUmwdpLh/rLe\n          Ge/c3b57ReMfTwfX7QuTj9BRkQAAAA==\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Headers:\n          - Accept, Accept-Language, Accept-Encoding, Authorization, Content-Type\n        Access-Control-Allow-Methods:\n          - GET, HEAD, POST, OPTIONS\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - Cache-Control, RateLimit-Limit, RateLimit-Remaining, RateLimit-Reset, Retry-After\n        CF-Cache-Status:\n          - DYNAMIC\n        CF-Ray:\n          - 9997ff649e96566d-LAX\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Tue, 04 Nov 2025 23:47:38 GMT\n        Nel:\n          - '{\"report_to\":\"heroku-nel\",\"response_headers\":[\"Via\"],\"max_age\":3600,\"success_fraction\":0.01,\"failure_fraction\":0.1}'\n        RateLimit-Limit:\n          - \"5\"\n        RateLimit-Remaining:\n          - \"9\"\n        RateLimit-Reset:\n          - \"1\"\n        Report-To:\n          - '{\"group\":\"heroku-nel\",\"endpoints\":[{\"url\":\"https://nel.heroku.com/reports?s=5vYa7K3a7Rs8U5QK3EpboaxeMRCnLfqAuO%2BF9urv7QI%3D\\u0026sid=c46efe9b-d3d2-4a0c-8c76-bfafa16c5add\\u0026ts=1762300058\"}],\"max_age\":3600}'\n        Reporting-Endpoints:\n          - heroku-nel=\"https://nel.heroku.com/reports?s=5vYa7K3a7Rs8U5QK3EpboaxeMRCnLfqAuO%2BF9urv7QI%3D&sid=c46efe9b-d3d2-4a0c-8c76-bfafa16c5add&ts=1762300058\"\n        Server:\n          - cloudflare\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        Vary:\n          - accept-encoding\n        Via:\n          - 1.1 heroku-router\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\nversion: 1\n"
  },
  {
    "path": "tests/cassettes/test_does_openalex_work[oa-in-openalex1].yaml",
    "content": "interactions:\n  - request:\n      body: null\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.openalex.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.openalex.org/works/https://doi.org/10.1021%2Facs.jctc.5b00178?select=open_access,doi\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/02Myw6CMBBF937GrEkfGET7M02pBWoahnSmIiH8u40rl/fck3MArmGxzvtABOaA\n          SBYdGM4lNIDOEjsu9YEph7DAj5WcKpiZVzJSbtsmkDiKCd9yiEOKKPW1fXT9repu2W0OK1JkzLud\n          HdmxpMThw2BGlyicDTwx/gXrEpgnqZXQqtXSeRIvz150g1K6v8N5+QIP6QvitwAAAA==\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Headers:\n          - Accept, Accept-Language, Accept-Encoding, Authorization, Content-Type\n        Access-Control-Allow-Methods:\n          - GET, HEAD, POST, OPTIONS\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - Cache-Control, RateLimit-Limit, RateLimit-Remaining, RateLimit-Reset, Retry-After\n        CF-Cache-Status:\n          - DYNAMIC\n        CF-Ray:\n          - 9997ff6049fd52cc-LAX\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Tue, 04 Nov 2025 23:47:37 GMT\n        Nel:\n          - '{\"report_to\":\"heroku-nel\",\"response_headers\":[\"Via\"],\"max_age\":3600,\"success_fraction\":0.01,\"failure_fraction\":0.1}'\n        RateLimit-Limit:\n          - \"5\"\n        RateLimit-Remaining:\n          - \"9\"\n        RateLimit-Reset:\n          - \"1\"\n        Report-To:\n          - '{\"group\":\"heroku-nel\",\"endpoints\":[{\"url\":\"https://nel.heroku.com/reports?s=kaTuDg%2FCM0TIzSf%2FTeRKVpeJFl1ssq%2BtKipfvU9jagk%3D\\u0026sid=c46efe9b-d3d2-4a0c-8c76-bfafa16c5add\\u0026ts=1762300057\"}],\"max_age\":3600}'\n        Reporting-Endpoints:\n          - heroku-nel=\"https://nel.heroku.com/reports?s=kaTuDg%2FCM0TIzSf%2FTeRKVpeJFl1ssq%2BtKipfvU9jagk%3D&sid=c46efe9b-d3d2-4a0c-8c76-bfafa16c5add&ts=1762300057\"\n        Server:\n          - cloudflare\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        Vary:\n          - accept-encoding\n        Via:\n          - 1.1 heroku-router\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\nversion: 1\n"
  },
  {
    "path": "tests/cassettes/test_does_openalex_work[oa-in-openalex2].yaml",
    "content": "interactions:\n  - request:\n      body: null\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.openalex.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.openalex.org/works/https://doi.org/10.1093%2Fnar%2Fgkw1164?select=open_access,doi\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/0yNQQ6CMBBF9x5j1tqxika4TDMpBRsL07TTKCHc3Ya4cPn/S95bgaObDVnrcoZu\n          BZ8NE3SSijsCk8lCUiqBkUMP+1VSqPspEnOHSJZ6N3mruERlecKZElISb4M7xX7A5oYar1pje2na\n          5nHD8fXW+t6oCquQ5sUkFzl74bSYJ2UzlBDEfQS6gUJ22xF69n/JuhSnEfVZ6XN73Ys/KWyHLwAA\n          AP//AwApDUOb0wAAAA==\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Headers:\n          - Accept, Accept-Language, Accept-Encoding, Authorization, Content-Type\n        Access-Control-Allow-Methods:\n          - GET, HEAD, POST, OPTIONS\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - Cache-Control, RateLimit-Limit, RateLimit-Remaining, RateLimit-Reset, Retry-After\n        CF-Cache-Status:\n          - DYNAMIC\n        CF-Ray:\n          - 9997ff622eed6e62-LAX\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Tue, 04 Nov 2025 23:47:38 GMT\n        Nel:\n          - '{\"report_to\":\"heroku-nel\",\"response_headers\":[\"Via\"],\"max_age\":3600,\"success_fraction\":0.01,\"failure_fraction\":0.1}'\n        RateLimit-Limit:\n          - \"5\"\n        RateLimit-Remaining:\n          - \"9\"\n        RateLimit-Reset:\n          - \"1\"\n        Report-To:\n          - '{\"group\":\"heroku-nel\",\"endpoints\":[{\"url\":\"https://nel.heroku.com/reports?s=5vYa7K3a7Rs8U5QK3EpboaxeMRCnLfqAuO%2BF9urv7QI%3D\\u0026sid=c46efe9b-d3d2-4a0c-8c76-bfafa16c5add\\u0026ts=1762300058\"}],\"max_age\":3600}'\n        Reporting-Endpoints:\n          - heroku-nel=\"https://nel.heroku.com/reports?s=5vYa7K3a7Rs8U5QK3EpboaxeMRCnLfqAuO%2BF9urv7QI%3D&sid=c46efe9b-d3d2-4a0c-8c76-bfafa16c5add&ts=1762300058\"\n        Server:\n          - cloudflare\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        Vary:\n          - accept-encoding\n        Via:\n          - 1.1 heroku-router\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\nversion: 1\n"
  },
  {
    "path": "tests/cassettes/test_doi_search[paper_attributes0].yaml",
    "content": "interactions:\n  - request:\n      body: \"\"\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.semanticscholar.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.semanticscholar.org/graph/v1/paper/DOI:10.1016/j.xgen.2025.100814?fields=authors%2CcitationCount%2CcitationStyles%2CexternalIds%2CinfluentialCitationCount%2CisOpenAccess%2Cjournal%2CopenAccessPdf%2CpublicationDate%2CpublicationTypes%2Ctitle%2Curl%2Cvenue%2Cyear\n    response:\n      body:\n        string:\n          '{\"paperId\": \"7e5d4466c8b85f93775fe183e1a318a3e65ac8e4\", \"externalIds\":\n          {\"PubMedCentral\": \"12008803\", \"DOI\": \"10.1016/j.xgen.2025.100814\", \"CorpusId\":\n          268890006, \"PubMed\": \"40120586\"}, \"url\": \"https://www.semanticscholar.org/paper/7e5d4466c8b85f93775fe183e1a318a3e65ac8e4\",\n          \"title\": \"High-throughput screening of human genetic variants by pooled prime\n          editing\", \"venue\": \"bioRxiv\", \"year\": 2024, \"citationCount\": 5, \"influentialCitationCount\":\n          0, \"isOpenAccess\": true, \"openAccessPdf\": {\"url\": \"https://doi.org/10.1016/j.xgen.2025.100814\",\n          \"status\": \"GOLD\", \"license\": \"CCBY\"}, \"publicationTypes\": [\"JournalArticle\"],\n          \"publicationDate\": \"2024-04-01\", \"journal\": {\"name\": \"Cell Genomics\", \"volume\":\n          \"5\"}, \"citationStyles\": {\"bibtex\": \"@Article{Herger2024HighthroughputSO,\\n\n          author = {Michael Herger and Christina M. Kajba and Megan Buckley and Ana\n          Cunha and Molly Strom and Gregory M. Findlay},\\n booktitle = {bioRxiv},\\n\n          journal = {Cell Genomics},\\n title = {High-throughput screening of human genetic\n          variants by pooled prime editing},\\n volume = {5},\\n year = {2024}\\n}\\n\"},\n          \"authors\": [{\"authorId\": \"2294884120\", \"name\": \"Michael Herger\"}, {\"authorId\":\n          \"2163800172\", \"name\": \"Christina M. Kajba\"}, {\"authorId\": \"2120283350\", \"name\":\n          \"Megan Buckley\"}, {\"authorId\": \"2294861709\", \"name\": \"Ana Cunha\"}, {\"authorId\":\n          \"2294881320\", \"name\": \"Molly Strom\"}, {\"authorId\": \"145686550\", \"name\": \"Gregory\n          M. Findlay\"}]}\n\n          '\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Length:\n          - \"1411\"\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Mon, 11 Aug 2025 23:07:27 GMT\n        Via:\n          - 1.1 fb1699c4cb8ff04b39762e99ca06e3d2.cloudfront.net (CloudFront)\n        X-Amz-Cf-Id:\n          - ztVQD3mqEaMiN-lqlAPcv92BIUWdCm1LdzidZzDPqVwrGmHR6hpAxw==\n        X-Amz-Cf-Pop:\n          - SFO53-P7\n        X-Cache:\n          - Miss from cloudfront\n        x-amz-apigw-id:\n          - PKejeF4QPHcEY5Q=\n        x-amzn-Remapped-Connection:\n          - keep-alive\n        x-amzn-Remapped-Content-Length:\n          - \"1411\"\n        x-amzn-Remapped-Date:\n          - Mon, 11 Aug 2025 23:07:27 GMT\n        x-amzn-Remapped-Server:\n          - gunicorn\n        x-amzn-RequestId:\n          - edd000ba-a1a5-4a9c-b94f-f73e3ba67b78\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: \"\"\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.unpaywall.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.unpaywall.org/v2/10.1016/j.xgen.2025.100814?email=example@papercrow.ai\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAK93mmgA/+1X227cNhB971cQfNZqV2vHdvSUeBHHQeKiQF23SGAIFDmSaFOkwIsdNci/dyit\n          unISt7AfcgHytpgbzzkzHGo/UGEkzWm2SrNVdrC8St/XoNP1av0EDaujbJ8mMaQIVmFY433n8uUS\n          Lamx9fI/07z0CjDpVNbNwjfWhLrpgieOWwAtdU1MRZrQMk0wGbzk5IZZybR3pOxJZ4wCQTorWyAg\n          pMcMrIqhNla9MsFqphbMYiKek1Dpio5Z5uG9p3nFlIOEdqFU0jUgCoEOTIsQF6u9xXqNGT0wS/No\n          SqZ6hWZtjNuAUuQlaNNK7ujOLZ3TLtY5ODhYPD18+tcnvkLd6ywMo7m3Ae4YpS6EYVeTZwKMuOgL\n          pHAjwZLji5HeroBhhfPMhwilNkqgv2GusNAZJ72xfcFN10/RJTiPyYUynHlpNM0/0Ec0FFOKytii\n          ExXNdVBqZ1JMC+wPNqCGh5ZFjgI0j3kCOguIESIhJTloF82cL8oeLTdg3QB/19eLrQn5GyTp+w5m\n          bjvqFvn/K3DbFFJM+EGLzkjtZ6aZhlI7HOIwSjZ6UcUvTVLoxID6DoWPCa2k/Sn9t5F+Jjreknc/\n          Zf8qsn8q8+3tbap5KVOt2lTLJq3NzbJr+XK7t90yW6MsR6u9R8n9oPL/L7vxqOAC1+xceRfKVnp/\n          n/I79ebST+/PVntUUebYoxYEnuUtUxPafA5w3hsqGKsOD4Fx/uQIgO9lZUnvbxb9LZRn+F5uxvL0\n          gY27vHthCmhLZmsT496hD1OGF0cLZtG0TujfBQu+MXa8W+PvYoA2whk2X8TLbreR09N6JnnDQJFT\n          sPU0r9xYC64zQ5OnwR1Sq0oqOYDC8y1644H0vIHxdQZyEjSPbvKGlQaff1QmIdF/Ypnm0pGNlfya\n          vNqKBQl5g8dg/K9/ZiR7fp6QP16n9DKO7ucsmBDDz0HQz6lsGiuxrGbkLCWv2VXJvkhnOwzfP58z\n          qPFr7DjwawX9j03lOTZlE3Tz2I5cSLxF5AI4oiYbYxHc6fCteiyNMnVPThjHPP8Vm2OU6snv3pr2\n          x+Gk2D1b4KWFGuchXpwTqYVi38u8kRcKBbJG4/8R7AiCcTmpEW1ajTif8VglZTwN15H35Xynjqv2\n          aLHaP8/282yV7+2/pR9/+Qfo6APpaA0AAA==\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Headers:\n          - origin, content-type, accept, x-requested-with\n        Access-Control-Allow-Methods:\n          - POST, GET, OPTIONS, PUT, DELETE, PATCH\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Length:\n          - \"880\"\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Mon, 11 Aug 2025 23:07:27 GMT\n        Nel:\n          - '{\"report_to\":\"heroku-nel\",\"response_headers\":[\"Via\"],\"max_age\":3600,\"success_fraction\":0.01,\"failure_fraction\":0.1}'\n        Report-To:\n          - '{\"group\":\"heroku-nel\",\"endpoints\":[{\"url\":\"https://nel.heroku.com/reports?s=W4U9rVeUNPd0XqsVd0cB%2FQ5kwPN%2BS58lU4wsklw%2Bhbg%3D\\u0026sid=c46efe9b-d3d2-4a0c-8c76-bfafa16c5add\\u0026ts=1754953647\"}],\"max_age\":3600}'\n        Reporting-Endpoints:\n          - heroku-nel=\"https://nel.heroku.com/reports?s=W4U9rVeUNPd0XqsVd0cB%2FQ5kwPN%2BS58lU4wsklw%2Bhbg%3D&sid=c46efe9b-d3d2-4a0c-8c76-bfafa16c5add&ts=1754953647\"\n        Server:\n          - Heroku\n        Vary:\n          - Accept-Encoding\n        Via:\n          - 1.1 heroku-router\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: \"\"\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.openalex.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.openalex.org/works/https://doi.org/10.1016%2Fj.xgen.2025.100814\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAK93mmgA/+1bbW/bOBL+fr9C8Kc7IHb4IlJkgMPdNtdui24XvW22PWARGLRE22xlyaeXpN4i\n          //2GlF/kWqLjYLu7BzhAgIgcDoczzwxnSObLwCSDq8G8qpbl1eVlvtSZSvXnUV7MLj+EIRIRJRGT\n          g4tBkpsWIXw5GoxGGGF++XH0eaazEUGEQQMSOIQhlalSDYNemtl8WM2LvJ7Nl3UVlHGhdWayWZBP\n          g3m9UFkAg3Vl4uBOFUZlVRlMVsEyz1OdBMvCLHSgE1PBCCuIKZepWo0ztfjtmS/rSWpiVZk8G6+0\n          KgZXdkn77Ymq7MS2Y4joEGEYZ5JycPVlsNHfN1PpcrFnLxBroZNRFk/MKEsXo8zMR7P87jJEmCAm\n          +ODhYpCqbFarmRVZZ5YFLFkVq3GaN+uxcptynKvBVVXU2g1IQBvjJQwa10V6sozJtBmW1Wl6MSjz\n          uoi1m6UXau9CAvxkSKPo0MLXOk2D73WWL0xcWl2XZTa2UhHO+VBG8j/rxsHVL62224v9ZcGHAePl\n          6uNeS6I/68T2lHG+rMtWX5wXevM5z8tqDJKqzPy61lr3St6GFCNKkJRo0DFss6bnaanvjC6CZ+87\n          yVKTaWezX45Pc+th4OYrLZv2jDCiWi2tHB/BOMDV4cTEOittYxwPJ6vBtmXcb7c1RXm5GXKni7LR\n          jvOYcq6T9+smp1MVx3pZ6aSl5i1h0/awlU0V4LQQQJqGcVzkZVno6U7q4Y5iZ0e71i2pc1zwELti\n          K7ibvywPIJ+rcVmpypp/MMvTZOCanoB9la3GhV7mpaly8LG5KsdT8IJKf64GV1MFNoD1qbqa50U5\n          N0trmS/r77Eb1ShvaoqyGmwo/b7zHUM8QhgLyQ59542J50qnwUtdzHRhl1XE+6zst+OD4GcIv2TI\n          qERDwoHfg9VsCXG8toI10vZL8ooIhEERiIWHktzMdfCiUFlsyuC6MPGn4NWas7VfYVe55QpfjUhh\n          lU3+O+EUKOK8zipQaZwnlt33zwZboExrsH7hAOv3mraAtw+3G6am8RBgebtx/EKXy9yFwbXZQER1\n          P15bqk+5jmQ6NalpnLAE3tnMMbfLdzEMtFBnse0OflCTvFAWKBeBRz0XwQ8gCtD/+AEH+Lubi+Dn\n          1yMramuqxjTd86+V/5vOvoeLsdv9Hqfzh4suvMOuljg/fiTgEaUiEpR3bBbzwoBgmQrejILX6uNE\n          PRL0kZB8iKIwPIPeC/qWgrf6PeP+d8I9s+kjI6Ij0GvY/INndfwp1atHQZ4Ow5ChoQijM+SPxPmv\n          dHuG++8Edw4coZTBhyj7DuLPdZ3NHx3dOcNDJpg4Q90L9bZePTB/bwqVBu91DLgKrqFOugheulL7\n          mcnTfLYKXqgYxlXfHPHfUpA/FvwYSUo5Qh24e5On6Sp4VxX5Ygd/W2yfse0N43tqO6P7N0V3qk4p\n          WEXIZMRpB+6+L/QM9iqbvb+Aoh56HhvhIx4NBUfnCO/3gq2CW/r9HROa4HkKcC7yzMSBShIQubwK\n          ZiDTaNqI88/YchmpeFR/+oPTnxNlfbpH3e4PVWWpi8162wYfJ670iquxaxpc4X2od/Xv4WKDhUa4\n          2697D+W3+l/G4xT4Wqe+U2kNIBISIRhbw9gsXoHmf373L3v4Z3vHdZk0FA/N2KWyznf62Ol9bGAF\n          aBQJdjHoOEkDLqbSyXiy2iyXuqb1QWteLFRqfgWCpS5inVUm1S050EjCD5ebg+EqX47xhnT/zNh1\n          of2+h9bsO/7rO4MvsNlDUJTiYrBQn+EPCeQTM0lN7iTI09r6YnM+bsqy3n64gz938g6a2Z4q2uD6\n          VeODE67QVaFid566Vok9UFUA+LaaNif+sA4T+2PzDcAy6igvr3969e7tT4HKEuth7jbleTaDyKWL\n          5uKkbE7LG63CZz2ZGp0m/tk2VOUlpph0Jjo6rlNVbDY8u+xH8N0yPWQJjOK5XgCebURYr6V0C+uc\n          LckXymT+6RoamO9wuh/MVAfvYgNYh3j9YA+3rRGObUpnM3xjMxxRvhQdTK5XFWwtM5Xmd6aoG2Hn\n          uljqsvmGQAreH8/3zYDJ6WYgUZfOni9NAip7ggVIx63aG52YGJBzqnY7sqSXWqXV/BT98q71vbda\n          HE5UqRN3ZRtUoF21XHUrFoLgk/DdYdgN/P7vYQ279Se9us+L5FiA2ZBdzvevz4fb6/Oem/ab3U37\n          uxbp1i4hg/1JiiZPzexl3zFRrjGD3D1kxCLr3nwyiapUi/j+/n60aXYD7MflvzEVNOyKVjsJ7c6p\n          73TqEoOthBHGWCBE/SC9xiKUkkQhOUmqiISUEHko1Vv30OCvoHNdWGBDQvq3nXykJR8XkBgSfES8\n          sMkDxEnSEYxl166SL0BbIFfZQGknF2pbVkShwPyIXAxTQuH3JLk44YR14Lv3bUe35jbY80sYoYhg\n          oDwNbVGEUMf9aqM6l3FCpT5Ze/ZWOtyWLowwqCY8Ip7gAlESniZeSFBnMNqXpm1NKiJJGT0mDQsp\n          Y4TS05wA8w6/3EbZTu1Yb6ZH0UWpJJSF0Uni0M6LcQVOuFD7ArUVhFHEIiGPgYljBmTsNGvhDie8\n          0bA/5ItFna3fGfUoCgkSccgPjoUvHHIMDnFi+OJMdpgOUD4xma2ie+0HpSyEo4gdjQ+MyTCk4rRg\n          T8KOkPrBFKCzsuwOBshuQQtdzpsqdvPaqdzUiqTV1uxQ5zdQ5zdQf5Y3UFs4rkt4Dx6PvgF8Ihop\n          4oww1PXI4m09gfKhBcPtSUa2+7stfht37aYD4O06G+Stvx8NvVeYSEkBFVT4oPfjZsfeHgCW9rlo\n          U8g8CYztiR8HRr8MO3junpPtIbRRcxueTcsWfVs77PDWOiPaAa55lQbzTbSVWZ0fhp6D4p8zKEK5\n          X1ZQC6tJqseJ3fLz5UJn1XiWA4abfX5W2BfebkNf37D0SPgCCjVEoSByN6wN7fjrDAMAFtvrhJui\n          bq637lWRbJ3NhulHTUIQR72T9N8vPXE2KV0+2j3bNUwGtv5pfaQS/Px6b6LB9TUBlQweOxkNoXbr\n          ncydMUGE2852DblXbNLDtYHlbMpX6mptxzVe1l+Fnmp7XwAOeZ8Xn7ZJHJOHfb2u8QHLiBKOhHAe\n          2EMCRT/joRC9JARBnguZLoo8JGBzl4F7SEJXW7nSqo+EgcRQF/WLC8ASIYkk88gC8bOpKT0kGEmG\n          hYNNH0kUckQk534SwSnxiEsgo+CiqUp6SBgmPGQQw/pJogh2BU4jj7hCRLb+QV4SaU80uEd1EBsI\n          4YJ4xJVIwvYkXBDpI8HMXneHPi5AgTDinkVLHiEmBfYAE3oxhXlkLwlFABgBZW0/F0j7YNcWMvKR\n          iCgCLwj7tUuRFKF9wdIPBoi9sB4hcL+TWC8CG1CPGYFEUsBu6ONCsaAQFT0rwpQIHnIPpCjmwIUy\n          j5NA6AVvEwT3m9FGZ24x5eEC6pewLOYl4ZTZMtpDgimjHPN+EptaMSYI8pJARkuatxF9JIQTAbWC\n          jwRCLocI1B88wMZWNRT3Lzps0MBoP7ztCRLEZfABH0nEhZRRPzBDyiMAp8A+EvChiENe6iERLLT1\n          gE9cCJcQ3kOPAYBEcEw80RtIJJWCe/ajkEqEGIlYv5M4Ek4l84krCcQgQJ6PBPiAK/n0AsoPMZc+\n          7YKzAhawZ0WgNdhMhGcnsSQhTIVcQVboVFXHUwQGkVxE1KtuCUGWEc9OCChGIViEerZ/AGEoJPFo\n          gdAIslPYODwbFAQBERHuwTs4MGc2bnlIEEAZGCFftgJhFuo4zzaHIVmxZ8qwKdhHI5PSvUyA+gky\n          ucoVUon9v8im9OvpHt/RDcX2cYVamq9qTWgZ7c3tbPqPqUkrXfzdDiyv9v/R0mWLpeXWvM+A4qD9\n          z50Hz0hsOlovEweYvf/2jIZY3CB8hehViEcMIrnbbONCH9LSIeQND3/5H3Q4rpRiOwAA\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Credentials:\n          - \"true\"\n        Access-Control-Allow-Headers:\n          - Origin, X-Requested-With, Content-Type, Accept, Accept-Encoding, Authorization,\n            Cache-Control\n        Access-Control-Allow-Methods:\n          - POST, GET, OPTIONS, PUT, DELETE, PATCH\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - Authorization, Cache-Control\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Length:\n          - \"2958\"\n        Content-Security-Policy:\n          - default-src 'self'; object-src 'none'\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Mon, 11 Aug 2025 23:07:27 GMT\n        Nel:\n          - '{\"report_to\":\"heroku-nel\",\"max_age\":3600,\"success_fraction\":0.005,\"failure_fraction\":0.05,\"response_headers\":[\"Via\"]}'\n        Referrer-Policy:\n          - strict-origin-when-cross-origin\n        Report-To:\n          - '{\"group\":\"heroku-nel\",\"max_age\":3600,\"endpoints\":[{\"url\":\"https://nel.heroku.com/reports?ts=1754953647&sid=1b10b0ff-8a76-4548-befa-353fc6c6c045&s=XluHWvReD9YUTUc5KSyfiDN5JJLrJUyWNLYushBFcI4%3D\"}]}'\n        Reporting-Endpoints:\n          - heroku-nel=https://nel.heroku.com/reports?ts=1754953647&sid=1b10b0ff-8a76-4548-befa-353fc6c6c045&s=XluHWvReD9YUTUc5KSyfiDN5JJLrJUyWNLYushBFcI4%3D\n        Server:\n          - gunicorn\n        Strict-Transport-Security:\n          - max-age=31556926; includeSubDomains\n        Vary:\n          - Accept-Encoding\n        Via:\n          - 1.1 vegur\n        X-Api-Pool:\n          - common\n        X-Content-Type-Options:\n          - nosniff\n        X-Frame-Options:\n          - SAMEORIGIN\n        X-Xss-Protection:\n          - 1; mode=block\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: \"\"\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.crossref.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.crossref.org/works/10.1016%2Fj.xgen.2025.100814?mailto=example%40papercrow.ai\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/9Vca3PbOLL9Kyx92q0yZb70ctWtW4qchzNRxlf27M7eODUFkbCEmK8BSDlKKv/9\n          dgOkRNCQZHoyH+7WzE5CSSBw2H36dKOJ7z1RkKIUvYte9tA76yVUCLKidrHNKVx7zHjz6oZywbIU\n          PnD7Tt/Zf9K7+N5jaUS/0gj/GJGC2jnhBYz76ZPneIOz8dno8+cz9UnBEhwcr9vO2HZGt+7wwnUu\n          HPd/YUj8FCaV5L0LdzQIBmPfcVx3ODjr7W/v9wO37/d+nPU4vaecpiG1w6xMi97F0Dnr5eUyZmJN\n          OXz1dSzohlFuvfoXDM6EKPHeAfw5ZiFNBfzt03dEgRcHph6cueapB7bj3jowb/znydQDPxgOhg7+\n          D+YZZmlB06IBYREl8JOIxmRrs9SOyBZuCZP/bfEBPl0XRS4u7s7vzh8fH/u0WkQ/zJK7c/jl3Xkp\n          KK9WcHcOj+PuHOD4f7aQmK5ILNfDaW7Xz+PUMrwzzzGvw7M958g6YAGTI+vYZPzEOuQyQk5JwTYU\n          VpBkqehnfAUrUXMXd+fL7d15oB4HzPG+BK/g0sQuf71Cx3H6ru/4k7vzAVi1nIw3nsB9UyIXMiNg\n          y9xaUEEJD9fWb7/gnDJmEwEPvKCRvdzC1/YWftYjj4SD233qzWaeO3F6cFsWyVvifw7fkUW1m+PU\n          YJwDd/jxGZ9Ie/o4kusE/ng/99s1td5wWAAT1oyz8MG6SkXBirKgJxdhnnHzJj9jut6wAfW/aRzD\n          Q6TWLS9F8ZdmqMb9azPcP53hYD/JOY1YSOK9QcyA5kIWv3C6rZt0mPHnvctEWUJYKr2z+tOnXghg\n          olPDIE0fh7+KkCE/R4zTsJDXcCieCZEQ/mBzcFCwlUL6YMFLCr4p1hkvbLwdjE45OHkRU2nhcBfr\n          LU2zhIUCx6mnGNk5Z+lB4vsMiDcAd9zh3fmX/tcVTfv4BbjijF2MCRUaX7KSpyS2YRQWxmi90usP\n          Rjf/zPPMlOTbnnfrTC489yJ4Gt4Cb+gPfMdVlJTLSNrbTabM1a0yYJetRqXw6BXv7FZTg/5HmPxR\n          /QBwhGWEklUQbgiVMgLau5iJz7mOmx5OrYL5HVut7WLNs3K1zsvCErB6mrJ0ZWX31rpMSGoBdBSw\n          sTaEM5IWwlpurTzLYhpZ8CTAqeCBF/AL+ZDghuzrHnuYxSaLS4kSWiEpC3jg0lxXQKzIxXMWrglF\n          K78nCYtx9e8oX0nLFvTPEmcP1+4Zl55L7u9ZzIgyok/SveqRZmvOgIRSYs37zeF+IV+WRB+NRDjn\n          DB788SHnELbS5livyvAhptuXjTZNSXOsWZmuXzqvLI63zbFuCq5c8Plj/bqYXV1qtpbxkEXK2pA4\n          bCQPezQajuzx0BlXjw9oAWgKmUN+vXdxT8Agz3ZTe8vpKuPb1jN4A5oRom2HGX5GyZkspbIb4c13\n          tizN54Fuj7v4H0u2dI3cGe5dRFqVXXlj4KCJNrjDH9+dr1gCo7qDvo8iuGKJmqYAdpJGEJOFBf+1\n          ViUDTQE8Jqz7jFuAlQVMRTl4RSEXhk5Vr3/nTxcWsb5k8EULaFCAtiiFxaXmoDB2/TMcbJpQ4E9w\n          yRk8frqieL2OGm+Vl6qJ1Lwp/yJ/KUQWKnDl1MB+aFjGhFvXBDwyzlbbpqu6o4av9hboobBGuLaF\n          yCQJz0Woau6s0ZBz6OOU+lLaPesZeZ2ekSs55Qm/Q0wS+JhGfRcEsuMbHtX/lAA2K6Sgs+aQHaCK\n          s/6lHoL1+v4eYpZ1zRFOCdNvAlnwAwEqsm8AYfhRWRAkQwGi55IUpInYsAnYWy4tfQ/W2ACWDHA3\n          W1F0wMrvhlUwDDSwXA9GroJ0nyzZ2HNGBqTeAJXU1mkVmQXKVkHC0iokRAwkCqBXhQbRRMIf+U0s\n          PpA8JzEG97QJiecaILlRU3s+HkEnPAb+4IDtxGg7477r9ZVhtxGpzQIM4iaHiIt/uEeUriEAEiC7\n          m9qpH1mxti4pza0PsFQMpLpfaXbynkB0Af8jGjTu5IC1PB+XwSlcDtpEOnYnJptAwR8Dm4iQ5JJ3\n          CmAQjmFA1weanSj+QZEAX9SNZOxoDkMyzTj8n2Ecw5eCEK1GwcQzgDANwxLXDEvKCgr5hP0IhG8l\n          NZnUPkMVmeR7MpFmMY3zNamZR0fDbaIxgxi7+vl4jDo5y+V46OneMvHvzlPCISQ+bFzPMwE0g+AH\n          jHphSbEeWpjGIN2CveiBUOClEL6NsSveQryL6Qahq4NiE54g0AkljXiZaB4zNODzsYSZwRymIFIE\n          JlUdeHbcjWfV82sJBxG4gT+0gelsyMRGnm0KStPZ/K1188ba+H3HgvSmkNGZ0xyyokqEC5ACqDG2\n          1j1oKLgo0L9q7Cz6FfNaqT4w6NNaX8AXUVioBMHC0h8FPVG8XEr8A+f6z+Zz8TSinzMYiJ/k+Bdp\n          hEm35zEae0+fR4pOizw/hAzZRPJIcXn2SDlikZRxwfIYy5y7+AfQAF3HW4z/8JV2XqQRvavTm8gB\n          7pSdNloC2FzDRLOwAzyu0wmfhTsePXXtdQKyP4rI0pMBqI3OB5Y+oEVWVrZLBkEfVGrgApJHiPRL\n          UEoQ83lGwjWVnwP3F9LoGkCyJCdhsU8yk7IiBo0XtSCxTyGOW9i7MumjwO0rQ+6CY7d8wR+MfbPf\n          Q8YEYdx23YE3tB9NeQMpMJJgaEgaqhKd8xG8dFtjijORwh3MEPIqUOwF5lbAlujM4KGQscNTAciX\n          +O2cMGQPAQDKPKppkRqWvzBgZt1bjbJD2uMMUpEy7YJjN03vDXVN744xGru+M5gAfXrw79if2N+O\n          wmgLKdEbFkY3EJtRkokyRzoVe86s43QrOQNa/bBNw7UlthBiwMoPk91NmBWFZomemevQV14xMMYO\n          6HVT+Z4XjE2ylnxZr3BoV6VErjFcZzLJQd9ckfxCpiMUxBqwGmKz4rv08wAfQn5KlMFtwNd3pAA/\n          KLG4jUU9MNBVyu4x2ISYD1uvFrOpe2bdXg/8Mxlirm9ff9RNdaz5Pdk+I65Mwenf9y3p/J39vlse\n          4bkjo9sPxhDu3bHtBEPXaK47/RjGcCeJSY2vBGUPoNSLYk8SFevWlbZmVU3KtGMkacw+P+LYHcSj\n          ezKl0EOw402OGSVeOZBrzRuW9mZvaVO4rxC1hKkkSp2+S0k0my4uJYM3DEmrY8wp3IJpZQzP+dmm\n          dDLr0HAajRyDVKlDiOfbge8Erh0cDyG6dSA+l5e/+7+jmXGwMvDMHKs88DVIXSG4SPHCE6xUSQcU\n          mfL5XQangaip7wWJQKFGJ7OTFwaObjmKKx9fW+dJy3b94cRkXQ3UGnCtlMjFECuTk+V2T3jWOktk\n          gcxW+xoyEmOg1bzQ9U95YfAzvLBjYuK0CkB6xQNCg4P/mDK5ORLUhkJqlhMOKRoF7at5oJJtOmGh\n          BpGwQg6jNhJ0UTzWTOkdSWU9/Divdyt8uB0zBaeduZkACkyxs0FNUkbwbLUj88uPU4iMCdwDY2Oe\n          NWoDbaTQAE9DNSthQsSe4yROl9G6QeZ1Sx7cYGIkLBX8QPOO3AN8JTc1beAbG/wnJiFt8xYik5WF\n          FWUlJBG2KDiS05JT8gCSgsP1FP4fwNU8Ty+pTdNvJM5S+hxl28n1vG65gTc2irKwtixPFhsdU6b1\n          ymAbVkLyfY5kEVlgws+l7d1TDgr4rnT8pS/lFonVZ5YUXRpTBXqpKaPx+nTtrWpV6GhY3bKAwfBo\n          eRZ9cdJXYqaN2Ot0jRNs7UeCjEc1q9icpCzH7Amv44hy7yOiAF7C0lqz7iJCWWC3wFGPXD+jnt0R\n          r26635+0s08dL7/vjPqOb7Kw6zW2eCHDCwxndFPli1W5NisomA5NV6APsGyxsraMxpEFmGDSfob1\n          TYbVx6IBeMZbcGlueQkKIz1tZt3w6qbah/4R4vIC2xl5kG8ODXBdJYDJBnHQ7UsyOUGkItRWWSks\n          kUCstBYfp/ZSFetqOJvYDD0tv/lPC5mfIRS8bnI9OKBCB+NRVcAEQ7JN+wKvKytB56MrWLjA0g7A\n          RVtg1TYTahuNgVaV+EhjkelgmNJqqS0hqS5ouE47pdZeN3U+Hhs2hDVYILjYJnXQkJkHig2lzLxn\n          i6ub60Wrj+IgPq/5Y5ZFfyc+3fR3MPSNFAR6GVhIkRAWHzwTRO3Ok+vF1fy13Y57WMMp2P22WXRA\n          ebVpJH5Yvti1qrTKNmNNly/oaRKSlcOOTDR+opKesWC6IXG504xPumwku7QCGiACCihmSw7fkvFp\n          X2POyjh6Do+81DS6KevJAUKZeIpsvYHjGWXi1FoCSayxYYxGZ9YaQdtzRwsQkJEFpKOJ3DVplqgi\n          nuVZs52paROeVjGZMQhxIWtpRs/U3yDRm1P4YSQ6bNo7z7GOBmMAfWIrjEpNI16usHMOQjWyyBMz\n          UTzSJpBGoTf5G43CN61kun8SZ63ndc9JQrHTXD6w2rfxE1ymVS+z0RwjK9xY2tXFF+FRdtqVlyxb\n          fGWbDusxpcIL+sjV9BsVeOQgtfUhcKsXhRNkNZAEwgrlQ7LoVyB7IVQ1ZV+DgtG3f8fMTbuL1w11\n          ZmPKGSl/Mvb7cbqhJBZNohXbNEu3CQqbfe5hJtx9DGflSYPrvrpuUs8PDteFHD8wphDLLCbWhnFY\n          K1glxy3pP0vGcQcLVhuus5iCWOZZbGFaKnBHATKij4wCDKl9jS3QM634GIy04uOMQOgv9LzUlDN0\n          VXp+N6U3PtIR5HrByHFMVTO1kVHtsSjNYs+ImFgPaRY+aES7bxLCRETfzgv0PZQ1jKbv45uMpXOf\n          g99N5LnuwLx7r1QexCt36PpG8dtoCzokduuUKiqxIaTkWH6FfDTCDqHY0CGkp+dzUqxbBeuDxdaX\n          EXg3wed5g0Ptd3XOif+Y4nqjsw4z7RogVvVKRgzfzmgnDXUGz9JdTJFmZWHz9rF88z/lSdC6STy/\n          W+X1SfPMk8zhUEeIXv1pCT4JVZvCm4k6WtuBdgVVCmpuKFc7xyk2ymQFdjIZu2+0FOTmrnQc6oJC\n          o9/sBT40vYT7c/MRv2M5dzI+grpjO8PRyN4ed2Rk+4b7AnC6ScoeX0sluoeZbnJMgx2g/RdiFDxL\n          Xs5JuMbtnppzms1pT9bYpC+J9c49QzA73CtKLfmGyNdCnKCrn6s3g25FWDNZFWyJd1Ytn1gjc03c\n          flPgTu2KNXq5X6ecQWaCdS/0sxsa0x2A1YakbGabZxHuukUyi2z1xh7JRo1l6ltO00i8EK1uBdhg\n          Yt7WVluRju3BuI5xX/u3VJoHEE6RfWVpJTXFDh8EEOwtZGJf82+Q1mE/crVM7QN7nht13nYMulVe\n          BxPHXEpUSAGv+8OhuWFljmktt+9BLIEH2TpEogxDKrfdLCB3fOxPPPMIVHrXNYh58Wepp7QHubk7\n          YN30uBuMjN0Adee1rzZDTLx1uU0J7syyhKxam7UxxDEEJGayNtvABRUW/DnLC5awb+iIUrLenYNm\n          rTSFBt2g+WrSk9K++9fVQ9BNpA+C9lsOWmMZvkc9cVzblMf8uluzLhqaor2uIdQ1Nllp2umrJItI\n          DNam6ystoN1AAqSn34d6TF5iW93kezA+7ove2PVHRvWuyvrYwA7RvNFmKwoOYr3E1A/oPHtsNgoU\n          +DoI9twVVFj7qkyRaQDDXcgGp3fQPxcAL02XlK/+Lg/tJuzHLYNr5YXeYOyZNpKm2KuKJY9Etn1e\n          ljBvAPOuRK95i0opkpWS12mUSZmJ4hZcdhqRXL6H84qEkEYziBxXuEDIjrRwqcfL9xAxHjSrM+HV\n          /SWSk9J+h4vvT5y7c6WkhQvC0h8Gxi6T+XQxe+Xal7TeKFM7qOLC+ggmFzfev7pKBej5QjVb365B\n          T+e0lK1NZZzC35bsqTPqLTmzLMtbDXImXKoZdMClay9Fq+arv1RBwtFgYHLDt7JYhi9FFAyJR6XM\n          YpuC5EIcYlqs1XUMfiSPMxYd1N0DLVl5FYPU0HnKVNbtbDGDbi0T3mR4jM4ntuuMg4kxMZk3y26V\n          VUl84K8ZAATEnoFYT+0bxpnYNa5Kihco9iPkJkzrsIgHAQEzaRbJzq+IYhOBblithmssdm60BO8n\n          dgkPuol5t1W6UkW9ZdH3A99kV/tIKCTBRxQ7IxCOhHyVn0ByAyRUW1zCUnUVALUrnlcv8kgd1uB3\n          vabVROwyw70LDa+DXf4vkvSDbpLe91su6ePICbZgYuIzGAYTE63v2Qlf/FQULXY7VU0z/PjGQ1OU\n          r/kyWXAAuPOMk0jqi/UjSVNMGDPB9KKCprjekegeOwyawDkmRfG+j+UH4uDbI51bMwcd+ytG5vYK\n          SaNqeDfoO8EB4VqjpBXOW4jsXtvBchbkA5zTuPqy1GR8TZYR0l1RJq3+Ck9vbb1J4Pu9U6XUqo2n\n          M3Ad1f7QCFyj9dc78IquoemwUczC10gqGTa/eec9ee1OYE3innKZU+qN/BbY74NOdFoLxnt2uhHx\n          r3QFDzq2YxijxXAyVlUsiLTGYLF7NVVtIFJMg0IQWiBlZUuKoH/We256T/C+G1jbVkejk29P4D4W\n          /FEGFc2LtZQT38trWaGxvTrNv+B71iETfevXNOzGf92SA88zQykLghB4wQzNVVjF9rhsz5LNPxFm\n          A3X7vtztIzmL2h2Mu3f768Lr4eLPTL3C87zY+rJY0U2/KUY59BaOg/9OXCNYl2x+UyYXshWKc9yJ\n          zyKqYkHOcnkggsxBJSjf5G4vbn/UzIgbjcCqsiop3yfBH0aMrFL1doo6fQn3UynWQtICfpBXpxa0\n          hLGn7Z68IbiTdsocX/aSzqBbfjUyvSmWJiBt+74THM1ON6BAgPwbr3iqt45N+b2530F/GRGS9y9E\n          b7w+1Jv+gmaHwZNWmImppe6y7rysRcUHpKUN45gJprK5FQXrLcNNVqzmVHnTJc9ySAisS7ZiaAfX\n          s0U1xwYzyzRKMwutevFvor9dbaxddF74sFtO4LtmZxv5an/IGfsD26TNZtPLS1syPbXZrjGxaRiH\n          30JXvSLa3qMdgVOhmQk5JBhQxumRwuICntM3oWvcQ+/5olup93yrE6VOHfGUcXisjUE+wbUYnlap\n          MJOpHLDJgzwApn3mHPBx68y56hAr+EhheHd+fXV1ceMNh8PJaPK7N3BABTuT/8YxpmFI8+K/cEvj\n          7vxrggfS1GdgVQdFmT5qnyiHPX5pBM+e5AhndZiN/KmN+QUYHhrU3zj1HI/aODT59ocvmT4efUXz\n          DCtgLzwAcnDh+xfOyHgApDMaj9QJWdIQ4TKe+1MfbvW9l6vzNvCPbRBj9YLyuly2sOS0AJrcAIY5\n          Y3fnT0Ds/cDblcuG0alTyRoX5GGSh9arzhzbHU8kmudT1m5RnUb5XTuW8vlHmsH4JAYuTOXxNbY8\n          8a33dCWfnx7F+PT8MONpaHXmAXOAe13d3HzEO+ANbLxDT2GQVvYE7lcZlpo40AWJ5bL2v0BLAVS/\n          AAcpDHerPQqjok91CNT33bD10Z693Wl5zQPwYrKkcQ/f4MecSnmMxfClCaZIJ4IYIj2vHu9nHnu2\n          m1J1Z2U2+1lNqwndyuvNWegEuBunspn2OO/VZcM4nZ+2PmFJqfv7yBPkFvTegvBk4WdYM9nB3QS1\n          5o/mXPbn6FU3qcjmD2kwjbuoy9YtXm4OIDP8iYUTxkBuTWXo+Yf4Z9+6ri0In8XutNerNOw3b5dv\n          OVZUtXvV19Ao64ialtXpYhUsP378H8bH0JcjVwAA\n      headers:\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Length:\n          - \"5787\"\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Mon, 11 Aug 2025 23:07:27 GMT\n        access-control-allow-headers:\n          - X-Requested-With, Accept, Accept-Encoding, Accept-Charset, Accept-Language,\n            Accept-Ranges, Cache-Control\n        access-control-allow-origin:\n          - \"*\"\n        access-control-expose-headers:\n          - Link\n        content-encoding:\n          - gzip\n        permissions-policy:\n          - interest-cohort=()\n        server:\n          - Jetty(9.4.40.v20210413)\n        vary:\n          - Accept-Encoding\n        x-api-pool:\n          - plus\n        x-rate-limit-interval:\n          - 1s\n        x-rate-limit-limit:\n          - \"150\"\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: \"\"\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.crossref.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.crossref.org/works/10.1016%2Fj.xgen.2025.100814/transform/application/x-bibtex\n    response:\n      body:\n        string:\n          \" @article{Herger_2025, title={High-throughput screening of human genetic\n          variants by pooled prime editing}, volume={5}, ISSN={2666-979X}, url={http://dx.doi.org/10.1016/j.xgen.2025.100814},\n          DOI={10.1016/j.xgen.2025.100814}, number={4}, journal={Cell Genomics}, publisher={Elsevier\n          BV}, author={Herger, Michael and Kajba, Christina M. and Buckley, Megan and\n          Cunha, Ana and Strom, Molly and Findlay, Gregory M.}, year={2025}, month=apr,\n          pages={100814} }\n\n          \"\n      headers:\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Date:\n          - Mon, 11 Aug 2025 23:07:27 GMT\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        access-control-allow-headers:\n          - X-Requested-With, Accept, Accept-Encoding, Accept-Charset, Accept-Language,\n            Accept-Ranges, Cache-Control\n        access-control-allow-origin:\n          - \"*\"\n        access-control-expose-headers:\n          - Link\n        permissions-policy:\n          - interest-cohort=()\n        server:\n          - Jetty(9.4.40.v20210413)\n        x-api-pool:\n          - plus\n        x-rate-limit-interval:\n          - 1s\n        x-rate-limit-limit:\n          - \"150\"\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\nversion: 1\n"
  },
  {
    "path": "tests/cassettes/test_doi_search[paper_attributes1].yaml",
    "content": "interactions:\n  - request:\n      body: null\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.semanticscholar.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.semanticscholar.org/graph/v1/paper/DOI:10.1023/a:1007154515475?fields=authors,citationCount,citationStyles,externalIds,influentialCitationCount,isOpenAccess,journal,openAccessPdf,publicationDate,publicationTypes,title,url,venue,year\n    response:\n      body:\n        string:\n          '{\"paperId\": \"19807da5b11f3e641535cb72e465001b49b48ee5\", \"externalIds\":\n          {\"MAG\": \"1554322594\", \"DOI\": \"10.1023/A:1007154515475\", \"CorpusId\": 22646521,\n          \"PubMed\": \"11330823\"}, \"url\": \"https://www.semanticscholar.org/paper/19807da5b11f3e641535cb72e465001b49b48ee5\",\n          \"title\": \"An essential role of active site arginine residue in iodide binding\n          and histidine residue in electron transfer for iodide oxidation by horseradish\n          peroxidase\", \"venue\": \"Molecular and Cellular Biochemistry\", \"year\": 2001,\n          \"citationCount\": 7, \"influentialCitationCount\": 0, \"isOpenAccess\": false,\n          \"openAccessPdf\": {\"url\": \"\", \"status\": \"CLOSED\", \"license\": null}, \"publicationTypes\":\n          [\"JournalArticle\", \"Study\"], \"publicationDate\": \"2001-02-01\", \"journal\": {\"name\":\n          \"Molecular and Cellular Biochemistry\", \"pages\": \"1-11\", \"volume\": \"218\"},\n          \"citationStyles\": {\"bibtex\": \"@Article{Adak2001AnER,\\n author = {S. Adak and\n          D. Bandyopadhyay and U. Bandyopadhyay and R. Banerjee},\\n booktitle = {Molecular\n          and Cellular Biochemistry},\\n journal = {Molecular and Cellular Biochemistry},\\n\n          pages = {1-11},\\n title = {An essential role of active site arginine residue\n          in iodide binding and histidine residue in electron transfer for iodide oxidation\n          by horseradish peroxidase},\\n volume = {218},\\n year = {2001}\\n}\\n\"}, \"authors\":\n          [{\"authorId\": \"1940081\", \"name\": \"S. Adak\"}, {\"authorId\": \"1701389\", \"name\":\n          \"D. Bandyopadhyay\"}, {\"authorId\": \"5343877\", \"name\": \"U. Bandyopadhyay\"},\n          {\"authorId\": \"32656528\", \"name\": \"R. Banerjee\"}]}\n\n          '\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Length:\n          - \"1490\"\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Tue, 23 Sep 2025 21:41:03 GMT\n        Via:\n          - 1.1 fb1699c4cb8ff04b39762e99ca06e3d2.cloudfront.net (CloudFront)\n        X-Amz-Cf-Id:\n          - 50yEa0DTihVic5xsQPPi6lUSX9HWwDWS8-AcfRaZALa9agXruf7-iw==\n        X-Amz-Cf-Pop:\n          - SFO53-P7\n        X-Cache:\n          - Miss from cloudfront\n        x-amz-apigw-id:\n          - RYANdHZEvHcEcvg=\n        x-amzn-Remapped-Connection:\n          - keep-alive\n        x-amzn-Remapped-Content-Length:\n          - \"1490\"\n        x-amzn-Remapped-Date:\n          - Tue, 23 Sep 2025 21:41:03 GMT\n        x-amzn-Remapped-Server:\n          - gunicorn\n        x-amzn-RequestId:\n          - 1d420054-5afb-4c43-836d-a2425b1067c9\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: null\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.unpaywall.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.unpaywall.org/v2/10.1023/a:1007154515475?email=example@papercrow.ai\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAO8T02gA/91UTW/aQBC991es9mxgbUA0vgVyqZpIVWgvrSJr8A54yLJr7a7buFH+e8cGUpKS\n          H9AcEPZ8vjfzxo9SO5K5TNUwVdl4BHmq1CydTqb8m01l0vmLxhuOqWKsQz4asWXo/Gb0dk6kaJAz\n          Lq3AENBGAiO8MyjcWkAZ6SeKQBEF+A1Zsig8BtINCrKCnCaNYkVWk90IsFpUFCLpV3FosIzeWRE9\n          2LBGL9bOH7PdA2mIxN5VKyrnA3rQFCpRo+99ARnnBq3vcG5d4y2YAfhIpek8FIoaPER8iDJfgwmY\n          yLpZGS6BuuDSXVqmVDpQ2UClnNEieJl3puRYr7Cw6+JumHnZGPA9mQUa07/MyZUV7pibb+XfJArB\n          Bs5SY6UGH9PZLEmns/FgcpFevIoqzGnYC2fh4Bn3iZVsoR1s/6HEyOWy9jxvHuOyJLQl9mDnTeCx\n          hyBuUBOI6+vFfjgn5R0UIUJsOsylcQE1h1QQCo+14y073xalq9vnhBWGyAUK48p+RTK3jTGJXJM/\n          7zgxcZMfdy8tBe5WrCPHfXsfL6dHZDV4NmWJ/F1AEzsRcMCj3D8XPba+yb4xg/bw6xB53NyyWbEI\n          QFxquN8TL51nDdauF6fMo2/wkLhek6EeEnfvRtm1k1fIOoo7voFO+1+qNpAzbtMm4hOXAMt/rO3Y\n          xP42Fp0eSj6W+TFqIm5hC2I5XAzFDU+Dyntx60AnYgGmbGKERMyUEmqcHUrKu6fkHEvQun8Ec5bq\n          Fa4g8KGJOU+udTXoqoX2LOnDHt8D628a2nfG2MAbYr4FC1uK4vOwY4x+i/g/keXTburuy6v7T282\n          HajpIJt8VVk+Hufjj9/l04c/ZfMgw88GAAA=\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Headers:\n          - origin, content-type, accept, x-requested-with\n        Access-Control-Allow-Methods:\n          - POST, GET, OPTIONS, PUT, DELETE, PATCH\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Length:\n          - \"653\"\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Tue, 23 Sep 2025 21:41:03 GMT\n        Nel:\n          - '{\"report_to\":\"heroku-nel\",\"response_headers\":[\"Via\"],\"max_age\":3600,\"success_fraction\":0.01,\"failure_fraction\":0.1}'\n        Report-To:\n          - '{\"group\":\"heroku-nel\",\"endpoints\":[{\"url\":\"https://nel.heroku.com/reports?s=Nr%2FrEVmPGBksY1ZF2S5JvtC2g%2FlSHhWkxlrLmANAMPA%3D\\u0026sid=c46efe9b-d3d2-4a0c-8c76-bfafa16c5add\\u0026ts=1758663663\"}],\"max_age\":3600}'\n        Reporting-Endpoints:\n          - heroku-nel=\"https://nel.heroku.com/reports?s=Nr%2FrEVmPGBksY1ZF2S5JvtC2g%2FlSHhWkxlrLmANAMPA%3D&sid=c46efe9b-d3d2-4a0c-8c76-bfafa16c5add&ts=1758663663\"\n        Server:\n          - Heroku\n        Vary:\n          - Accept-Encoding\n        Via:\n          - 1.1 heroku-router\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: null\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.openalex.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.openalex.org/works/https://doi.org/10.1023%2Fa:1007154515475\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAO8T02gA/+1bW2/bOBZ+318h6GkXGye8SaQCLBa9DLbFbDuZSRfzMAgMWqJttrKkFeUmniL/\n          fQ8pyZdYkus0npkdJEiAUDrk+Xiu5CH1xdeJf+nPq6owlxcXeaEymaq787ycXfyMg4BRQoKI+Wd+\n          kustQmg5GozOMSL0Ql5ihDgOWAB/PAD6Slepgh4vMk8Zo7JKy9Qr81R5+dSTcaU/K8/oSnmynOlM\n          Z8orldHJUnk683Se6ER5E50lOpt5Mku8uTaVTh7QqVTFVZlnXlXKzExV6U3zsu2d3+lEVhreTlbe\n          PC+NKmWizdwrVOneGXVuJ6ZNkcrVOJOL/wu8xXKS6tgRjldKlv4lQQjvPodx7Fzsi5H7hX46Mf7l\n          F79V8Wm0vpAzoN8ZoljsmBjAXKjkPIsn+jxLF+eZnp/P8s8XGFOKBKH+/Zmfymy2lDM7BZXZIUq9\n          kOVqnOb1/Ow8tBnn0r+cytQo18NKflxAr/GyTI8CXSTTuk+2TNMz3+TLMlaOR69vXGPMGQnCcN+A\n          3oHNxMtUls4MXqk0dY2XOo/nagFWUa6sNozJxhYmogiNBOa8eehf/rLzDAecjliEI//m7MGkoaVB\n          17n8uPsoUXcqsa9MnBdL0HpVLut3cV6qtjnPTTWGuchM/9pItXuuV4xiRHEUIeR3dGvnfQ1aymZg\n          0texVlms/v5yacD8jfHeqUTLzq4pEDg9/3KAdWj1dBDdzQAPB9NYTmug72W1BHmcHYQO41arwk7y\n          I9gG8HZGqmOVGdVaTdMcW5upn3xWpXFirZsgfhnHqqhUsq0u57Zmvn54v+Yly0rHqcVnH4zjMjem\n          VNMNitGGYqN0O8M1qYsK4G52BlZqDoEx+/6Ty7GpQBzwyo/T3EAX93DLLWS2GpeqyCEI5uCLc2nG\n          U3hRqbtqA10uKxu55rqwov7StMeuV21iU12aym8ph73sRQCeyiEwRGjfz66Xk1JW0nuRyE8WbBnv\n          DmTbbhQEPyNkQyGnPByBzwdWfzqDAF0tLawaaz+OtzhElLGAin0YbyHwyMx724zm0sUr6+gx5A9w\n          +jSfWX8v7VzXo0OrhoY/zdEdw3bcOF9mEBvARxM37nt/bQnTJai39K2RDfvLDtBuCsKjiAZYuNDV\n          TcIIRpgygfpHCUMeIo6If3N/00LXtXsB8Js22EDqK3IXmdeWVsrbcWMV3Yp0BNOpTnXtvxAwob8b\n          +rUqwOQXkJytlK/mK1PL98z7Gi2cea9kGi+rSp5bhFs8av13MwaAT8d2x+rGLiMf1iSI+P6sy5Ug\n          sSbO+7/SlwKKaEQo3zfi12oijV1qvISctcoLmcxXcvW1XgUGNQI/5c9e9QfyKqdSWITuqfQ38K+G\n          /vfxspb57+trmIhI8IDum/Z/Erl6hJ+RURARMQo55MJnP/vj+FmnOp997DE+lsojVoYYI4ajgEX7\n          Rv2TzORHXXnfn1vFqPKjUhsXs4vZZ//54/hPt7KeHeiAA93s9pTGqLLFv62TcWLrUFlcjd0j/xLv\n          2n7X+x3Vteqqsd08fLsP38qziGHbDc7cbh2hXcjNznh6G2v/Ep3DfMDEdjaSdW2ibcNOXs/sntbP\n          ZqVcGOsoGjbQ48mqxcvdo6YSkZcLmepfgaBQZWyLeKkr5HyW6VJZjgxyqAjb0kmVF2Pckj4oq7h3\n          6MHL+y3+Gw5NGe4LLBIAKue2DHYH/wggn2jY3ucOQ54uncUT5/DaGAvJxxcEWm5X7KpX9pH1dbnV\n          xi7jG9h+V6WMHxYQJOyeNpvwTbUMZqDj4TD6AWPBOsLaG7VQ3g93qxnQGjXCdSlLlpM8897lma1G\n          Wi81dT0JnUcRj6C5nEy1SpNhni2VucAUk6H6WRs/7618Do67HnR/yO3a25n3L5WpSsfGTaqTW5Iv\n          pM6G2dU0wG+f3b/1VLWlJOPf24qOVcWhPPOsjN9EGcMqQBHqwHyVl8V8BTnAwbyaV3OZ5vFKunOA\n          V1tl3S0lEHG8Eghs0juUAP5danDuLVZHqYEMDtoI51hZd4nJ5kOb775e3gTV5wx7Jp/P0nwCAofZ\n          LmNbp3Wih7VQ7FaLO6LG9DH2jjoKIbZc/6cxdcjEn9TqNi+TQ6GnJbvYOnYabY6dOhTUeTy1rRWB\n          KMEkGNb/mm9zRtaxlm8Oz/66FuTftrmEASMkjOplaGar64em+opwzmH9GoRWYbf6kz10k1vUt7e3\n          5+1j18M2Ln5kmIZhhx/1SiJVn1XqX9JjZfIKiwC2+qFAR+EjlHRshbZjUwMIbYsv5CzE0QFAIDHB\n          QhRyfJzEREB4h4+9aU9Gu4UUBgELiQgPghKYUtiliKNAQXhnUYcau+2sgUc6LO6wyARHYXSkyBiP\n          WBh0bTTdGXEPJIZ5KEJ6GBNoWwgcHYUJcxryjvOXF805eI8WYRcJBsAP2XpIEBIA/0hfjGhXorw6\n          4H/g84KQQ5AIOHrExXHhIUK24LcP6buHJ/7dKgxIIBg9BI3BCpFGR+qPEYpIxzn1i82dhm5pMXDC\n          gKND4QrcNaIi5EeB4p1p/8EZeYMJb2GiAWaU8UNmxTFhCJHjIigWIcIdafUaFkrqIDAaYhZFh3wQ\n          C4xhaciPU6FArCOOfpf9ulr0hAQSRaA+dggNj8BLg4AcJyeMuxLh26w+do+9A6IiHCIDuMtBcIJH\n          KDxWiRhMZB/cD18JDeyGs0NuGOCAICBjRyqx67bIi4XOck/a0mSnIhEIgYt6hbNQZu5WN4kycamL\n          Ki/HS3s/5zUCw3WC2nqzH6b/u5SphuVq02vnSU29vqmwkB9hiKaCYGsyViQdbAnsWDrZNvvTn2Bh\n          lGuTw0jKnAYCa5xjD8Jrrar5KvWuVmUeOziy6hDDjwjGcNHoIRS/mMtyIeO2insEqDCkUSeo7cXP\n          CYQRchp0891apu6kyQ5pUC66pLFQlZzkqTaL42TBWcA6MdVrmg6zOAEI3Cze90C8bO7sXUMe/BYL\n          beqD3V4CwbjbS3RZbwJf63he5vWsToEAgmIPglWc5nN1J7M8O9n8H8398b55MjiPsctBMBHFPeFL\n          xqpapafSyfF8T6SNxwF5aj18axp5EqWwgHenjfU24oPdRhR5WZ0IwTcnkKdBIXi3Mt6sEmAtF7CU\n          exHb86bfyEi/EdBTG+s3wHkS/Ryf0p+GLUfdq83vdV1aPQ1fjJDonu4P7ZX90U8qWbaV6ZNAaKpC\n          exCu5ipbpbN0BWo/Ua54NPOT+OI3oXliR8QU1Ve89rBcFy5gF3PY+sDobsN5CtVQgcNOAB/mqlzk\n          ySqzweDbHQO2n+3XF6Y9eidbz+qq+/M3Gc/fZPwpv8k4wrYPfuD0OONmFOIeCRDtMO+r5eSd+2Kj\n          teB2dmZ7po+x0s3L2kyb9lfb6VtMoogiSuo7aX12+t61ZLq5PmXs/ak3SqbV/FFWus3460xwGMPG\n          3DbfwJzS4oDfRFnMcuurt8ZclqaSOpOTVI0TWzHMC3shbTzLoWddH3xwCJgqmXm39sDfxT8DUqhv\n          TPlblUbOznbtzyZFV8NcZvXZeTK7CH2LbAabkKq562UpjGpbzWybVqmmqrTOm4xv8/LTOnHQcP9d\n          ryZ/xiiAtBCh3iuLP2N4j7j96HCABLyHAREZJAkjXB8P9pFwzIIAuQ8qe0kEpKGQswESgWkQiWCI\n          keAChYgPwRUR41GEh0giWC7RevXaQwIjhDZtDpAIWMMRxtx9iR4SGAMxVpfE+0g4FoSLIR1FIgyD\n          iKGBGUUisqcCg6NA2gkIdmeWvST2cHaYEdAIHJF+qyO2sMdF/ZVrLwkFHQWiHwuQBCEC6fRet7Uk\n          oSBEBP1WRxDmFFTJ+3VEYKGFBaKDoxAGi6hwEEsQAJ8ADU06CmA5h0W/jiyJ4JTSfgUQWAmi0B7n\n          DJDATgDcCA2RgLVEAHpAATBlRiNY0g2RCPszMOkIUxKKqH8+EciNBEFEfRcYU1kdjnyEEvv1I8MD\n          0DAhENRQMKQyTljIWP+dbyAJCSEYiwFJgn+D64Win5FdE4aIBHwgOkK8su7pru33BgrBOONiIN5H\n          HMInY3RglIAiBiZWy1tOjLs5C0sbyFCVW+Mk9hv4OqOu7/TKQj9YzcGT852Rncr+OdUpZNN/2I7m\n          cveTeZfjjB2tvhYM+bj9TJ/Q/fvL2CbUZZE4e1h/t0+CERIjzD9gfonFJeLnIDfqtnpxqXZpcThC\n          4QhC7/1f/geI8DnYz0EAAA==\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Credentials:\n          - \"true\"\n        Access-Control-Allow-Headers:\n          - Origin, X-Requested-With, Content-Type, Accept, Accept-Encoding, Authorization,\n            Cache-Control\n        Access-Control-Allow-Methods:\n          - POST, GET, OPTIONS, PUT, DELETE, PATCH\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - Authorization, Cache-Control\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Length:\n          - \"3151\"\n        Content-Security-Policy:\n          - default-src 'self'; object-src 'none'\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Tue, 23 Sep 2025 21:41:03 GMT\n        Nel:\n          - '{\"report_to\":\"heroku-nel\",\"response_headers\":[\"Via\"],\"max_age\":3600,\"success_fraction\":0.01,\"failure_fraction\":0.1}'\n        Referrer-Policy:\n          - strict-origin-when-cross-origin\n        Report-To:\n          - '{\"group\":\"heroku-nel\",\"endpoints\":[{\"url\":\"https://nel.heroku.com/reports?s=7K5QaqyCFV3%2Bk3i3ERwCR%2BLxC%2FQZV6ClkSpuHX4kIGM%3D\\u0026sid=1b10b0ff-8a76-4548-befa-353fc6c6c045\\u0026ts=1758663663\"}],\"max_age\":3600}'\n        Reporting-Endpoints:\n          - heroku-nel=\"https://nel.heroku.com/reports?s=7K5QaqyCFV3%2Bk3i3ERwCR%2BLxC%2FQZV6ClkSpuHX4kIGM%3D&sid=1b10b0ff-8a76-4548-befa-353fc6c6c045&ts=1758663663\"\n        Server:\n          - Heroku\n        Strict-Transport-Security:\n          - max-age=31556926; includeSubDomains\n        Vary:\n          - Accept-Encoding\n        Via:\n          - 1.1 heroku-router\n        X-Api-Pool:\n          - common\n        X-Content-Type-Options:\n          - nosniff\n        X-Frame-Options:\n          - SAMEORIGIN\n        X-Xss-Protection:\n          - 1; mode=block\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: null\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.crossref.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.crossref.org/works/10.1023%2Fa:1007154515475?mailto=example@papercrow.ai\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/8VcaXPbRrb9K138ZNcQFFYC4DdJdrQrLkqJ5yVyvWoCLREWCHCwSIZT+e/v3MZC\n          AARFMzMv40psCehuos+999ytwT9GacazPB3NRvHzaDxaiTTlT0LJirXAtdc4aV99EUkaxBFuaBN1\n          om7ujGZ/jILIF9+ETz/6PBPKmicZ1v39d13VrbE11rUvX8blrSxY0ep0Q1EtRdfuVXOmuzPN+A1r\n          0l081Wo9mmm2aTuqZlvGVNfGo83nGxMTjzD6czxKxKNIROQJxYvzKBvNDGc8WueLMEiXIsHQu3US\n          RE8iYXdeQOMYj3x2kqdBhGdnN8IPOLu+PsUHB2ma03Npio7fwsATUYrff/+DQEqyoZ2p2lgfD2xM\n          1RRVV1RsTJ3J/3obcx3VdaypSn+wCS+OMhFlLYAzf4UZvgh5oQSR4vMCn6iOR7/Mr3F3mWXrdPZw\n          9HD0+vo6SasdRpBkIiZevHo4elo/HCUiFTzxAEP6cJSJb5mCrWOpjCurIMIU4Pff2NtLnPwde/uy\n          +Ww/XvEgkpusfvqd7iZxmq548qxgtSwJvEw+3yMPU4EHT5dxkim0BGaIBABkIanD6CYO2akIQ3YS\n          xHiC1ejLRuN8hR54J55fvmDhDz9fkJapE03VjYcjPtNU1dYs08L/tkVgltb3Nc6x71DBEoGHj6Yn\n          Flh00MZUyEof6/qAvHRF0xVdv1fdmWrPNKtvZKqpWqajGlYpsLU0aFiBpmFgiofw6PdTQgvWJg1F\n          aczOVxZFbXo2rVuBdBwx2BfAD3jIkjgULH5kHBC/CJYGGcwweSJBCQbwAz8XLIhYEPuBL9gCXAIR\n          SktdBmkW+L1xIhRelsQRyxIepXgS9hgn9ez4WwAAIEq2KBhkmIqE+5ANW4tE3oNRk8SwheBbLQjV\n          xr5e4jAvQdMc/MrzDNMlATzhsUl17/JFAh3DzUe+CsICl459ThyZin/lhAeuPAZJmtH8x8cgDHip\n          Vb9/IWOr1/kgFjzF1toLnWC7Rbzm/rLgRXdF7vsBLcPDt5f9xZcz/5NLznnEvwYZu5r0FhbJVyEO\n          WPMLeYvVQnKy7hLcjQ5JiJ8FLazbmmmp/3s6J93z40DhUKIkk2qG295GCSXKSq2sDi3YMixt+nB0\n          B5NTFQeG9U5V30PBtamitcWsuS0pj85P2Ic8giL5uFqAXeQIe4rf8gj8kHtEQT5JrxzGzk/G7C4L\n          wnDFI3Z5N2M/QyOXgj3mkeQSqcAr4S15FKSr2gBwHT9tlDGdsNOYljsFl7C5eGGaO2PY0UOuq5qh\n          W9qYVc9RM0JlZaPuPEnnPRj1LaQaAJpVPm0ehYyLloPRJUXpKYM4jJ+K/UC52ltAzdj5oCXOAGA1\n          QX7cMywdbMfWSYxBWUDoXADcCftIDkSMoYgfN7/cTE4m7AzMsOQr9k746fsJ+5HtjBkwwMoXwH5+\n          yj5hhXTMTmKPsznP4mjMfrom1F1gv14zrRKFOQSxcZCmOlOto6maCU3lUQQAXiaLYGJaE9VGyDOd\n          qKqpmx19Na22GG7YTZwkQQr72qOv9Th2A331lnG04PmKnc1nNVYInsBqYfFdgHA5ABKRNNwJO44i\n          qZKVq2OmNWPYQomH4zg7VbM3cQg48yDgdFV+Ttt5ag9HiwDUPdU4nqZj2VobqTmbw+13YdK3YZKD\n          2HzM2mq7Pme+WAsEtxQ7wnDJwDcuBhdqp1UwRCdreEKfXdD1YdczqREpdVLTZox2VimY6ugSUX0A\n          0fa8ITitwxjTsB1jkDN1TXF1y3mnOe8d19FMpYOsbnVIc/6J3fCnKE97auiYA2pYD2TzT2N2z/Mk\n          fmLHgFuqJ7u5niEcr8gyLaEukjjwW+hJGw7BovHmWkt3ER5JgiXDxxO/UBBRimfCLqXtl2SJTYBh\n          CYESd/zoqgS8fOw+8K2ZQ7hPD8LdUvW3UXffm6apGko3IDHbAcnobL6x445WG9uodw3+VrxKNQ2R\n          q6U9P8Reg2zJloWPK3D0HrxV4IMW6Qr/DhDxM+GPez7xcgdR05kx7K3E09JKn2UcjqZ9EJru1Bp2\n          /C0lntrW1OzBOe3wwyW74885TJV3VHiASetx7JIU+JkvKYpjd2N4tzQuOLu/BMQ5gnWesBXUXfoy\n          OBfEREQfaZb7AeFexgnpmpfhMVIhqbbLYC2jhARMRDP9OEJcu0L07OUh5mWxnAfoEAYnJf28QTO1\n          bKYgGUKqFI47nUqScYZo+03ZOAfJxlB1e5uwv3ISjoO/rS5hq22J/MruwQN8ISPJjUScbYnU49iv\n          IBIBooe7voRArjmIKWFnt3BySQyXzm5v5gzskoAiRBJ8b/ibEC0pBJDzMCxIHuKFRxlFId+CFRYn\n          tQfCGFTaBxyksojLLAVCpjqJDDbC4IkSNBJ5RveouiJ2iuiSHa9KEd3FHlyBOmMEWikmAwmZFJMz\n          aEStmUOicg8LSpxtQfEE4bOpQlBmx3Q6cvo0Zz8jSvsOH4loBMl2GPIo7sjM3pbZwBT2CeR0WktB\n          ZoiSnrDFGFLIBMDthMzHnlcHvik8KKISp+Jy1ZSw2UNBSWvSEGpSCQ/woa5pqF3kbBMqvvAmuq1O\n          DGNSj9jAZ3fwuyNCXhUi6UTS1jZk1TCiml3oDQfY7Byu1SRe1lz9OORjuqDUF37lYcnpn5ZCMbVm\n          FFvlGQwgndHoKv8ubSTFcjSB6iJI60lGab7As5Kic8+jolqfpnquwoa0JDCVwPCjjCPlvg90F9ph\n          eaJu9LwvgDjC06s6DE/e20jKaAvq9pT9KoLMW+4TVDmK3Z7O2PEwjTfljbaSi6521+E28cI91TiY\n          biBQNPQ6EVF3ArY1dRA2/TDYLHU3bJa6G7azc3Ydi9d9oNEYdnZOkTdDaHi3okDk+J50eiXzNYDn\n          Q9UJtZ0uDyqZI67xpfq9xoofrESUynKE5P50TUUjIvM0DZ4i3Mx2I22pdfY9/TeRPiw91IxekqPa\n          D0cp/rYteExV7epoN4q5hffzk+ApF9+VawTI3zuwD0QzveHs8naDPeIbLBvBExZsfvvTDJSJuBGq\n          S36xLQAkliL6XkCDofL3MHvx+AigSU61x+QAyeMvQVZIXikj9HdglpqGrkUuSeU4eTKc5tJ7ipNa\n          ORVyshVv6ioN61Tm1JDMBYztqaQajaL8KrfSTBn1uENRz9bMQUkelq+aqm7s8g3axJlU91ue4W+S\n          phRmXZCti7CGQ+HLsGGByZiXBDI6aqqwVHDdEH+7Ytv4iT7tQxq06VIcSHHUffLYKYkDU12rz/pl\n          5cCdwsz1uC0EaX2NDE4+gIBeRdpBfiCekYPYyYdxX2Q9GdytQP8vAdzDGVLdyhJahlJhm+7muBl0\n          9DHMy1pEtFMA0tTaJbROzcGYwiys2pdolmlIQQwFTPtqDtphya9m2pY2KApbc0xV3y2KYf87IIvG\n          /47ZGY/Z/7Tx/7ykxsMpwL/wqTPxCI2uRcA3Kr5eiqgIOQKrXtthWCZjGTxptjumGhA5dT9IwIDw\n          RMR2SBVEHTRp5wo8ET4eCXj12am0pColb1GczMV3JYJDAiVoFfw91f66NA9LvjW1b1cg76MoXWi6\n          aytaz1eZ3drlGf+6FL7YJ85qWFW5zMMQMfAHJN/nIkqC51REVEDaSPhTnIdxyu6vkUwkhTSqZrk3\n          IodTxjOmTzQLTEfZepiX1c9b2XWsStQlJ5mAWm1sR60i1yG0tycPYn5YUm2Wnaq3Cx4acsdup0Of\n          6j9Q8BjAf2/Bo0mvox8ue/S6fDu7dD3/MdXJf6h27T80dWeet89/HJYdT017ID+myrPhmlzVnS7S\n          /2Gg75bBKvieM2j3OTwrkj3Ywi1GrDB+UBLENIRxBFbS7QMEU0ukU9TuVVt71KODegifUihT0zF2\n          CmUf++gHJt9TY68lWIarqkq3fjHtVFLnvwFVKj93iGigjFqOYvPfxqzJxa8PTcZbpWrKUJo2dtNP\n          QML983ZvYQzpBDHVxeEAqiIsOak4TIm4KHoIInCMTCj7VuOAsABVRVhTUxaV3L9QmdUPS7Xhjgb6\n          NbL8ZzlcNbv9GrXTVdhR/hswmx8o/237+u2KX4AkI6GKBxW3IUKqfDeev7EXWeJ7FFAEj4Xxq5Ku\n          dwYFpf+uTS9+EcmS5xhXZ0crwVNsoUpCe4VA1Z0xgq+UmW3p1htMt6cQqO/N9Leahb7knROxFHBf\n          HwDsTZAR1VDwmYlk08MmrfQKCCCr9ruLx7XzMvyxbn+AjfoKTB7Xndq1BrtTpyzwuXv7KLY2nSqD\n          PVv9wKbtQKcMf9kK+M5556rvXVXTp8pvXZU2OwndMVzBNxF1HIGrDjkCGkVhzQGS2NkxkGJZ8eiJ\n          IwoV7N3FxcV7QO6BaqBCOQWpuzKN/X49XpcBsx88Vic5qiJLnHrxmsq4tUQl9wcr+ne9LFJ27GWc\n          EUIzVvfg3DILUXd5jt7sQakelqE7+Lh9OmSrU0NV3I4HsTpt+PvrKursUNWAYJvYdMyuEkxnl2W9\n          JIUkRculdppyO7Npixrx2EDVidfVkiOG4NvH64dl0/gMdR9qFq6ZSi8ustuofbhiJ0ueZZw6MkXR\n          tYqB3nxnMPtwBaton21iv8gL8kwSm1/NylMfXtW5qQ+VIPcu2/iUcvH2AbXNKbPdjD50xKzPVfaM\n          ET6VRjtlK8Id6ubvE8phibWu6+6evrLz3tQs3Vb++UY09KZUBoKiv00qrSScnPfA+T8QYJ8Fs3h3\n          pbguKg5ESxLLqvqLH52/HC8d2Mp2rIEa+1dDM9Xy1qYyonVy6TtWHUF8szpIY8iZ3PDv+coHnx/3\n          ZAO6X1DwT/i2z2k2RSlg3wN4cwzmjdrhhTyJISMd6amiTdFRHiZgWQFEekLufVBT4q1L7pcMIJCt\n          WZWpudrOYmIzZ1BIh6Xf+nD5SlVh6lzVOp2QTkT7+YTdiBBeDLu57HT77AFX0QzFtMtkzH7iyyQS\n          BfswYx+x4LeC6kRF2AS0VYcUPmIuNkGBaIbSWY6IGtdEXmVlSfGWxSqGv1kD+zEkVv4rUws4dzpo\n          TL4+WMRlAEBnbzK2PlfMXgboUrekPiBnlceXdjrxt9K/w5Jy09C2+Y7OgilTx3bf2TbCPyQZSsdy\n          zI4P+vgZ8VTYLe/aAzmGHMQ+fp7JiKydSJQEVYQdI6mFQckzop9sWYRrqLjHE2CJUHkCTYAEPlLT\n          hApK8BnYTFXVKJsU9lCo3541eA7xsPxZnxrusC6bho78rNsM7biJ+6rm0Il43KG6eFmZGLN2deMq\n          T+Jn/srZ6Zjdx0WMq/N2RePA4LZXnyD4F4hqAf7O8JT3ixjE+oCjUuKpuUkwDtVi48Bzy7rr7qgt\n          qXT2ossoxj7eH2it1ry/7ap7nuAttx1HXp4kxOBYNPfa1YmKxjsnIj9+uD8mtui7kjfaGm3vUy3b\n          bpO/KU6ZbZTHexFLc7+ojt3UAQYS1PLcAgUY8nx2U2XfvJNQ9jCVi38o8ukzeuUkKdqF+fq5Sggk\n          IdLUICv65XjKWEmw9eFCVd3bRN6tUId16jXEDT2z3rQd9YlmT+oRrcajvketBjhxbzhxHb9uaiwM\n          0yIqgrxRg5eh3aae0CgUXF47QPQ2uhhEUgDNux40lRwcdVwSeQwrWyZx/rRkcSQGim29Eka/XanP\n          mMSqkqKmVkcB/kLB2Tis3DDV7AHn1g3mXdO0rd7RXLNz9uJqU0duS3M6dIiuKThflTlp0gojynbY\n          U1jE32B9VV+q++5Ox+/1D4YaM0YbqirEsk9WPcWhKB6W3hu2jJPfRtHGVaXr6szOCa2bU3bnJXmW\n          dc83Tweoth7HbuDZfslAIezmJ1BbkeQvpNIyAviGsA3a/utku5hWk1CFMXS+jIuzJFgv43S93FZS\n          k44MYp/VkUFbl0WU6V84SGUcVgUweyUx/AHLTDTEDtT5o5NvtjvJFiC/qTb51omLOx2SqzP2WYT0\n          8mg3Kh4IJ+px7Opsxo43ddr6DaRNO2P3qdhqmuySl9IgqqdXBseSP+hkJ1sg4CAioWEUIRODPSb8\n          SVZrx2X5WPoFCLX5cOl+4pVoGo4wls1xU8SJ3q4HE+x0wj7mSSlamau4UwSFdWXMUsugcCge6Uwb\n          lOthhQRXs3bEI5pl8N5rckanwHl2W1Xd99Vymto8tXGxG8j0Oztr1+9nVDGmM1tB9EInaZ86pftg\n          cwQCMUhtRZsDdWWNwC8iOsReNt5xIVnFzaXuoUV6pQAfgX/qkGNn5aDv6elgNRCrklBt6uys9+z1\n          84dVCwyjn/800bvq8l7rXe+kPZ+P2c/4BDpMN9pzuLoexz5L977wYu+ZnR3DRwSIlWSn/AVutoy8\n          eLc4POf0Nk0nQnvL+ZMV0rvY2dbpBh0JEm234jijbLkPHoveC/Jh2b5lW72iWjuWcifV/V2R1BX7\n          KX/OC+CwL5qqx7ErSpWgffj3IpM5Ezvf2Xg/2WrXYuZxQkHPqqBuVcJXcZqnXaBrg4LcpJ/5p5Ig\n          5PfK0xJh/JTw9bIVNI+b5o1uX7TOUZYiHbei7k7QvXX4C9EUwVUxmv2jsVT1Evf2G9iUAvJEfjy9\n          iy1/6YgfM+MkQJyyWZpe+g559JSX4hXk0aHez/L90/7b53Sjef28fPG8ep384WjtPz4cNS9wH3df\n          4J7g7mjz7nn1MjdfN0d+5PzR7jfjyRjAib7SmoOb8i331ov7P/DA1Zvju5/14egxD0NaebLMVuH2\n          Y9Oth6Pevf+/B/7vIpwGqwB6hIxOgR55z/XXCPhiHctzXbu/3ELd+eUW6r2mzyx7ZrgDX25hm5Zj\n          ueV79zCoBDM1ejG6fuv+jxHgWSERpR9/AL9diI3+pA/IFy1DKL/eoHVBfv3F8HcL1N9c0Lyxnba/\n          baM24Or7M/7ofZHGj381Aj6BhzLzppRcCXyy9ZK8yZz7+weRT+LkqbXr7a9SqF+twqdi9Yu7u1ta\n          U0VKrjiaLLNplm0opqu5oxKDqNInUEKlWOVjg+d5KLe1mU1aXQ2q08vAa43crE1qBPy/YlCJdoPK\n          W3j8+X9fE4SwoEUAAA==\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Headers:\n          - X-Requested-With, Accept, Accept-Encoding, Accept-Charset, Accept-Language,\n            Accept-Ranges, Cache-Control\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - Link\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Length:\n          - \"5257\"\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Tue, 23 Sep 2025 21:41:03 GMT\n        Server:\n          - Jetty(9.4.40.v20210413)\n        Vary:\n          - Accept-Encoding\n        permissions-policy:\n          - interest-cohort=()\n        x-api-pool:\n          - plus\n        x-rate-limit-interval:\n          - 1s\n        x-rate-limit-limit:\n          - \"150\"\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: null\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.crossref.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.crossref.org/works/10.1023%2Fa:1007154515475/transform/application/x-bibtex\n    response:\n      body:\n        string:\n          \" @article{Adak_2001, title={An essential role of active site arginine\n          residue in iodide binding and histidine residue in electron transfer for iodide\n          oxidation by horseradish peroxidase}, volume={218}, ISSN={1573-4919}, url={http://dx.doi.org/10.1023/a:1007154515475},\n          DOI={10.1023/a:1007154515475}, number={1\\u20132}, journal={Molecular and Cellular\n          Biochemistry}, publisher={Springer Science and Business Media LLC}, author={Adak,\n          Subrata and Bandyopadhyay, Debashis and Bandyopadhyay, Uday and Banerjee,\n          Ranajit K.}, year={2001}, month=feb, pages={1\\u201311} }\\n\"\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Headers:\n          - X-Requested-With, Accept, Accept-Encoding, Accept-Charset, Accept-Language,\n            Accept-Ranges, Cache-Control\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - Link\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Date:\n          - Tue, 23 Sep 2025 21:41:03 GMT\n        Server:\n          - Jetty(9.4.40.v20210413)\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        permissions-policy:\n          - interest-cohort=()\n        x-api-pool:\n          - plus\n        x-rate-limit-interval:\n          - 1s\n        x-rate-limit-limit:\n          - \"150\"\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\nversion: 1\n"
  },
  {
    "path": "tests/cassettes/test_doi_search[paper_attributes2].yaml",
    "content": "interactions:\n  - request:\n      body: \"\"\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.semanticscholar.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.semanticscholar.org/graph/v1/paper/DOI:10.1007/s40278-023-41815-2?fields=authors%2CcitationCount%2CcitationStyles%2CexternalIds%2CinfluentialCitationCount%2CisOpenAccess%2Cjournal%2CopenAccessPdf%2CpublicationDate%2CpublicationTypes%2Ctitle%2Curl%2Cvenue%2Cyear\n    response:\n      body:\n        string:\n          '{\"paperId\": \"e0d2719e49ad216f98ed640864cdacd1c20f53e6\", \"externalIds\":\n          {\"DOI\": \"10.1007/s40278-023-41815-2\", \"CorpusId\": 259225376}, \"url\": \"https://www.semanticscholar.org/paper/e0d2719e49ad216f98ed640864cdacd1c20f53e6\",\n          \"title\": \"Convalescent-anti-sars-cov-2-plasma/immune-globulin\", \"venue\": \"Reactions\n          weekly\", \"year\": 2023, \"citationCount\": 0, \"influentialCitationCount\": 0,\n          \"isOpenAccess\": false, \"openAccessPdf\": {\"url\": \"\", \"status\": null, \"license\":\n          null}, \"publicationTypes\": [\"JournalArticle\"], \"publicationDate\": \"2023-06-01\",\n          \"journal\": {\"name\": \"Reactions Weekly\", \"pages\": \"145 - 145\", \"volume\": \"1962\"},\n          \"citationStyles\": {\"bibtex\": \"@Article{None,\\n booktitle = {Reactions weekly},\\n\n          journal = {Reactions Weekly},\\n pages = {145 - 145},\\n title = {Convalescent-anti-sars-cov-2-plasma/immune-globulin},\\n\n          volume = {1962},\\n year = {2023}\\n}\\n\"}, \"authors\": []}\n\n          '\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Length:\n          - \"877\"\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Mon, 11 Aug 2025 23:07:22 GMT\n        Via:\n          - 1.1 2347835d64b95b688a16fb2618f2577a.cloudfront.net (CloudFront)\n        X-Amz-Cf-Id:\n          - bNMVoRKlF45whub5ZQ4-YBxs8mw8DYAKzJ8QbC1Iq6-EDycu0kp1Dw==\n        X-Amz-Cf-Pop:\n          - SFO53-P7\n        X-Cache:\n          - Miss from cloudfront\n        x-amz-apigw-id:\n          - PKeiqGqWvHcEffw=\n        x-amzn-Remapped-Connection:\n          - keep-alive\n        x-amzn-Remapped-Content-Length:\n          - \"877\"\n        x-amzn-Remapped-Date:\n          - Mon, 11 Aug 2025 23:07:22 GMT\n        x-amzn-Remapped-Server:\n          - gunicorn\n        x-amzn-RequestId:\n          - 3a7b9d2a-d346-481d-be17-553a5cec5842\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: \"\"\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.unpaywall.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.unpaywall.org/v2/10.1007/s40278-023-41815-2?email=example@papercrow.ai\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAKp3mmgA/32SQU/cMBCF7/yKyOeY2CbL7uZYrvRSKiGBkDVrD1lTx448NuqC+t/rgIClrXp9\n          873npxk/MxsdG5gUp1KIdUe9UOsNF+qM93IjV1yxdkF0Sb5i+5xnGrquKqcxjd1/bdllj9V0EcMj\n          eCSDIXMI2XGCRNzER6747IEm6Nw0lYB89HFXvAvVPWJIi/shlhTAc0jZmZrXMkd6hgQZf2Y23IMn\n          bNlcdt7RHq22dVBtaukizrk6q44DQmLDIrVveTrAtHDfEEx2MVBzjfjDH9gH4YgCVURI2fPtdtW3\n          Uq63XImV/IPS/hj7NNQR3kseqS5oG+Hhr/61JruakwsjpubKOAwGGwi2+VLIBSRqvqJ10FxeXrxu\n          4ig+gqYMuSydjY+EtiJ7IJ1wjuRyTAdt4nx4N+yQcg3QPhpYdsCGULxv2b1L/x4cSfWR27vPisZp\n          B2mM9d2XWb3ES6NgIVVJtexJQ8n7mOgtsMzLuezrvVZc1I+jvsvN0KtBqRv26+Q3UuGsPKACAAA=\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Headers:\n          - origin, content-type, accept, x-requested-with\n        Access-Control-Allow-Methods:\n          - POST, GET, OPTIONS, PUT, DELETE, PATCH\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Length:\n          - \"398\"\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Mon, 11 Aug 2025 23:07:22 GMT\n        Nel:\n          - '{\"report_to\":\"heroku-nel\",\"response_headers\":[\"Via\"],\"max_age\":3600,\"success_fraction\":0.01,\"failure_fraction\":0.1}'\n        Report-To:\n          - '{\"group\":\"heroku-nel\",\"endpoints\":[{\"url\":\"https://nel.heroku.com/reports?s=0fQUj4u79VZaKOEm%2FDWxYU0NsO9QMZ%2BBagjVmE1BzAQ%3D\\u0026sid=c46efe9b-d3d2-4a0c-8c76-bfafa16c5add\\u0026ts=1754953642\"}],\"max_age\":3600}'\n        Reporting-Endpoints:\n          - heroku-nel=\"https://nel.heroku.com/reports?s=0fQUj4u79VZaKOEm%2FDWxYU0NsO9QMZ%2BBagjVmE1BzAQ%3D&sid=c46efe9b-d3d2-4a0c-8c76-bfafa16c5add&ts=1754953642\"\n        Server:\n          - Heroku\n        Vary:\n          - Accept-Encoding\n        Via:\n          - 1.1 heroku-router\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: \"\"\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.openalex.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.openalex.org/works/https://doi.org/10.1007%2Fs40278-023-41815-2\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAKp3mmgA/+1ZS4/bNhC+91cIOiXAak1S1MtAUQQboN1DmzYbJIcgEGiJtpmVRYGkdtcJ/N87\n          pPyQ17K9LpBDgdwscsj55vVxSH/3RemP/bkxjR6PRrLhNav407VUs9EnGqY4CdOQUv/KL6XoCcKX\n          k8HoGiOUjDRFJEkDRMKA4hRHAYElRpiKw6IbWT/ArrrgtQlYbUSgmdJBIR8CEjQV0ws2EotFW/Ng\n          VslJW4naKhQa5pZ5zRb/fZOmnVSiYEbIOl9ypvwxAYz74yUzVoGdCFAckBDWiVL74+/+xh8/yEWr\n          K79i9axlMwuAO8BKLJha5pXs0FkUQueS+eMpqzR3K0pRz/IGVuWtqi6NSlNOu2V1W1VXvpatKrhT\n          czQT7jClYYzj6DAs7zkrLE7tfeL8vlpa32ld5xYWwpgGWRbR9aA//rw3hnGSBQRF2P9y9cxI+BIQ\n          Gcm+7g+V/ImXdkoXsml1f7KQCgAZ1cLnXGqTA3JWi29rNw5b9jcNMQoJCkPkDyzbWPkGrL7y7iA4\n          9Ywr7w/OKjMvGCgcWgSpx11IP59SirPMOfQsri8ndDiA2mragvuLmdYBOw4adjTLxhr2FaIPWl0m\n          CigtzTd5sf7MbVZ0Iw9caefK7hNczoqCN4aX/TC4ytLz7eBqq4spI4rKIrMDeaGk1opPdyiCncQu\n          0ta2rSgAt25yirU+rA3Jcm3Afpjyi0pqQOEGe/nO6mWueCO1MBLqbM50PoUJw5/MDjFrzVwqPReN\n          9a3NzloDm7XO9UxrrlzOd3OFbGujBNc5ONyIujC5G/LHaG/h4DxkreK6kV1Nd3pzxz7d1v3ZPoit\n          CGsKSAZttvbBd8N2UZs+FsBK6Bp0DdgKKgQEMJ8s+5iEWWe/VAtWiW8g0HBlmVdUjiqAiVu+3rUr\n          VSObHG+knpWxm0PPJlc91bvN1yT93V/YyMPuCwbkG1OQnghILOm0y6p1ZYmzmHTc0rpP+D0VCkql\n          6RgVU1tgcDbsjawcLsWNAup6lrxMsT3vbOgYTBDFaZL8gEmSxYcM+ZaDE42s5AwOnMoD9vZu3n28\n          fRvgzNOmLSFxYJHu6AtdZ2GUwmc7mQpeladVbqT0iCQoPaV6aa1+wY7b7Q43+5OXogDWsTuVcsFE\n          fXqrTkaP6OFWHRV5d4XgNRSyv7IkYT1sc/qnj3+Qj4Es7vnyUarynJs3YqOi33R1TdbpzszbCu2c\n          jRFOabS6epFGgrDtCaCvU7JmD0K1OpCtmSjO7g9Vr6W9nrTXk95iiAiK0ySjK8eptT21zvngJgTY\n          0D7BOQ07PYp7AX0i60k/Pj5eb4bdCvsx+ocSRIdSdNhLFX/gcDRFl/oL0KEE2s4wwhehS8ERWZwN\n          NHJ3gERxjxWt4Z49dARQIZyQnl7WpZILvudk4r26e/P+LriRHwPyetiQOMNxQvF5Q1IUpSB6mSGU\n          xBCaQUfvYMIUZ5p7Nk+8VxtK6OGlfbwxgk75DFwcZYgm4PqL0CYED7j8o1Adb2zh4D6cCCdAducS\n          AXpEhCnKLgMEOZaR7BDSrb1BnQAVEUpjmr4gO+MEvBlFlwUVQ5lC/l9c6Guk4VDJn0aagB8oXJYu\n          8x7G2QDILXtvAaEeIPAbpuR8esURJdllnANmxgN43kBLNZFlL5Skj4cmCCNyDlEKAaHosjhiFB3L\n          LQ58og1fHMEU4jCmKD7nJah9QiC/Lo1aOuCl29pwe/vwFgfh62c+SkkYozg6l/pQIXACUJpeFkFw\n          Mxkgs9t6yu39usdlrxxOwKsbXgg45JevhysAJWBxEqXnnInjOImi+LIQh7Zq6ACpvTuoyn6AITHg\n          SEXxubIkQH04BI6/sDAJ5M9Aj9a57ggkikmEssQ1B3CZnnf3qs0DjN5cjHBvrOsdfj7L/HyW+d8+\n          y4CyCbfwWe+tcZ17rTZwrWATuI+XtmBks4CuNZ9JWOlSf0fYB5n3u5SlN+8uH/Ye9sirKphwMNY9\n          q/YivuCGufpt6+6mVc5GoW+BzRSrzfp9w0povvlaG7v+UnwKPSu082UOt4f7fqk+nzoa9U80hAY0\n          iQimvtuyYuYFi6C7iKGTJumxVLEiUYiT7ig8KgLZBPmGjoqEcOPFUZykR3MSRID0YkoIPS6CUkqz\n          NCLHsdjrTgaXA3TcIujqMjA6zPApkSSN09R180dFIooTuFtZf7OJdu8wQB4QW+NYpLQP7uvXrOHp\n          /CHcSGwfkVgjnvEujFzv6XZB/W0qKjjxf7UL9Xj/Bd/lj7a7de9QNsnapnQZsfubILJ/E+DwA6Zj\n          FI4jcu2scevh5NuX7f5SoP7ql38Bs0NXB2sZAAA=\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Credentials:\n          - \"true\"\n        Access-Control-Allow-Headers:\n          - Origin, X-Requested-With, Content-Type, Accept, Accept-Encoding, Authorization,\n            Cache-Control\n        Access-Control-Allow-Methods:\n          - POST, GET, OPTIONS, PUT, DELETE, PATCH\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - Authorization, Cache-Control\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Length:\n          - \"1739\"\n        Content-Security-Policy:\n          - default-src 'self'; object-src 'none'\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Mon, 11 Aug 2025 23:07:22 GMT\n        Nel:\n          - '{\"report_to\":\"heroku-nel\",\"max_age\":3600,\"success_fraction\":0.005,\"failure_fraction\":0.05,\"response_headers\":[\"Via\"]}'\n        Referrer-Policy:\n          - strict-origin-when-cross-origin\n        Report-To:\n          - '{\"group\":\"heroku-nel\",\"max_age\":3600,\"endpoints\":[{\"url\":\"https://nel.heroku.com/reports?ts=1754953642&sid=1b10b0ff-8a76-4548-befa-353fc6c6c045&s=YLTVXYqHZ2%2BDgcdzOdB07Dw1KAXkK8UoJXnq77RKnYA%3D\"}]}'\n        Reporting-Endpoints:\n          - heroku-nel=https://nel.heroku.com/reports?ts=1754953642&sid=1b10b0ff-8a76-4548-befa-353fc6c6c045&s=YLTVXYqHZ2%2BDgcdzOdB07Dw1KAXkK8UoJXnq77RKnYA%3D\n        Server:\n          - gunicorn\n        Strict-Transport-Security:\n          - max-age=31556926; includeSubDomains\n        Vary:\n          - Accept-Encoding\n        Via:\n          - 1.1 vegur\n        X-Api-Pool:\n          - common\n        X-Content-Type-Options:\n          - nosniff\n        X-Frame-Options:\n          - SAMEORIGIN\n        X-Xss-Protection:\n          - 1; mode=block\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: \"\"\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.crossref.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.crossref.org/works/10.1007%2Fs40278-023-41815-2?mailto=example%40papercrow.ai\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/8VW227jNhD9FULPpm6Rb3prnS4QINkFkrRFGwUFLY1txhQpkJQd1/C/d0j5tmnW\n          CBZoN3BgmTMazhzOOcNtYCyzrQnyQC2DXlCDMWwO1G4awLW10uerK9CGK4mGJIzD+GQJ8m3AZQWv\n          ULnHilmgDdMW4z49pXF61Rv00uz5udeZLK9ddGeg8YCm2WOc5ckQP39iTGfFrOomyJPBaNgfodsw\n          zoa7XqBhBhpkCbRUrbTo0Auadiq4WYDGiA+N5nIOmjyU3LkRJivyc2u4xDzJHVSckdvbCW7CjWld\n          Dgk+C16CNPjraevg0PY7a4hz/3mvhkE2it0f1lAqaUHaMzBtVeMrFQi2oVzSim1wz7gX/Hp/i9aF\n          tY3Ji6iI1ut1aPYVSjw1DWGp6iKaN0WkwQDTJcJgisjCq6VYOoayjNZc4ivBrvdjqlsp/X9U93za\n          u1I149KXuX96clatjKmZXlKMZjUvrc9vxoQBTNwslLbUhcA3QCMCVriWCO6BeVdDfgdYik2Asa6/\n          3LjeicMkjodFZLI4HY6oAytLRkmfpg6kjkIvqsVyBEWseYkRXSKAEF8gytU3j+HqMRnlWZqn4/eO\n          IesPs3F3DI0nZZBkfYr/6GswjdItTRwMyCPPAXokVEWnmwOpYhd6X/1EyRUTYEoHLJOWU8O0Qc8V\n          TWkjGCJaRLyuWwl0LtS0FYg3pt9gZP56Agm3WynR+nKS8SD12lFPPWvTsTMfeFxRJTEIXGzTcy3w\n          vF3CBiN59P+a3DtWV4pTZgxo64tDa3kqvZXYAm3pugwPIrgGMWeVop9c66GO/U3uegQsYSIkj+64\n          aiyfqBmZfPnt5pomY7LmdkHKM3BIBwbhkjTMovpY0zkt2lppJogHSVUIi9emDaHkcaEBXBQDZWv5\n          Cp+ZAeNVS8OKw9rtaRdABLegO1KQXyQWXkPFKnS9wR9lyZVhhvxB7jjWOOVKqDkq3QRh5CUjWVzI\n          nPTjIe0ngx75rEIydl8rgoimIflpxbhgUwFkplWdE2RmTgp5oqYBXpeh0vMiCr5q/mRQRC+hs0KI\n          sXAq4CceH9n4ASopzefcEeTghWuCyXnbdTBIL9By6U/5rWY4w1E0OrnYi0ARNdWsiC5QNESH4CQa\n          e7qypsFxwFyWPkTwbUnjbrnC5jp7x6m5k6czzf1AznttuJhuEc1aIVzwcGFr8e/MnamI3tj+u5x/\n          OM6G19i1mlvUrQWUy8MUqKBRhn+/wI7z9CpPRu8K7CgZjzqBNaXS4O8fOE322rpF1eM4YTbu8QMQ\n          XpofO7dHOz1S5xMgLF4YsOqKVOCmiAEnN1P8doJJ1OtmDpIYpxMeJTJTQqg1bok6MqPIcRCkNZCT\n          K680KDKNctg8H+bfGQn9Denyde5chc3Zleww8/aXrO1Xt62P6jyGx/gMW95dB1AcKa8cEh4hl/Fb\n          hFHwO426PJc13kS6Ftpi/JuHh88uapIMxzSN+0nQlS73jYqigxLfJX90OQ53EFBarVBlfevhgb3g\n          Qoffsc7LEO52/wBSOnixhAsAAA==\n      headers:\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Length:\n          - \"1159\"\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Mon, 11 Aug 2025 23:07:22 GMT\n        access-control-allow-headers:\n          - X-Requested-With, Accept, Accept-Encoding, Accept-Charset, Accept-Language,\n            Accept-Ranges, Cache-Control\n        access-control-allow-origin:\n          - \"*\"\n        access-control-expose-headers:\n          - Link\n        content-encoding:\n          - gzip\n        permissions-policy:\n          - interest-cohort=()\n        server:\n          - Jetty(9.4.40.v20210413)\n        vary:\n          - Accept-Encoding\n        x-api-pool:\n          - plus\n        x-rate-limit-interval:\n          - 1s\n        x-rate-limit-limit:\n          - \"150\"\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: \"\"\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.crossref.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.crossref.org/works/10.1007%2Fs40278-023-41815-2/transform/application/x-bibtex\n    response:\n      body:\n        string:\n          \" @article{2023, volume={1962}, ISSN={1179-2051}, url={http://dx.doi.org/10.1007/s40278-023-41815-2},\n          DOI={10.1007/s40278-023-41815-2}, number={1}, journal={Reactions Weekly},\n          publisher={Springer Science and Business Media LLC}, year={2023}, month=jun,\n          pages={145\\u2013145} }\\n\"\n      headers:\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Date:\n          - Mon, 11 Aug 2025 23:07:22 GMT\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        access-control-allow-headers:\n          - X-Requested-With, Accept, Accept-Encoding, Accept-Charset, Accept-Language,\n            Accept-Ranges, Cache-Control\n        access-control-allow-origin:\n          - \"*\"\n        access-control-expose-headers:\n          - Link\n        permissions-policy:\n          - interest-cohort=()\n        server:\n          - Jetty(9.4.40.v20210413)\n        x-api-pool:\n          - plus\n        x-rate-limit-interval:\n          - 1s\n        x-rate-limit-limit:\n          - \"150\"\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\nversion: 1\n"
  },
  {
    "path": "tests/cassettes/test_doi_search[paper_attributes3].yaml",
    "content": "interactions:\n  - request:\n      body: \"\"\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.semanticscholar.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.semanticscholar.org/graph/v1/paper/DOI:10.1016/j.addr.2015.01.008?fields=authors%2CcitationCount%2CcitationStyles%2CexternalIds%2CinfluentialCitationCount%2CisOpenAccess%2Cjournal%2CopenAccessPdf%2CpublicationDate%2CpublicationTypes%2Ctitle%2Curl%2Cvenue%2Cyear\n    response:\n      body:\n        string:\n          '{\"paperId\": \"b6c4e9f285bd1b0b69b98daa47fea3d29d50c658\", \"externalIds\":\n          {\"MAG\": \"2033425827\", \"DOI\": \"10.1016/j.addr.2015.01.008\", \"CorpusId\": 205284104,\n          \"PubMed\": \"25666165\"}, \"url\": \"https://www.semanticscholar.org/paper/b6c4e9f285bd1b0b69b98daa47fea3d29d50c658\",\n          \"title\": \"Pharmacokinetics, biodistribution and cell uptake of antisense oligonucleotides.\",\n          \"venue\": \"Advanced Drug Delivery Reviews\", \"year\": 2015, \"citationCount\":\n          689, \"influentialCitationCount\": 29, \"isOpenAccess\": true, \"openAccessPdf\":\n          {\"url\": \"https://doi.org/10.1016/j.addr.2015.01.008\", \"status\": \"HYBRID\",\n          \"license\": \"CCBYNCND\"}, \"publicationTypes\": [\"Review\", \"JournalArticle\"],\n          \"publicationDate\": \"2015-06-29\", \"journal\": {\"name\": \"Advanced drug delivery\n          reviews\", \"pages\": \"\\n          46-51\\n        \", \"volume\": \"87\"}, \"citationStyles\":\n          {\"bibtex\": \"@Article{Geary2015PharmacokineticsBA,\\n author = {R. Geary and\n          D. Norris and R. Yu and C. Bennett},\\n booktitle = {Advanced Drug Delivery\n          Reviews},\\n journal = {Advanced drug delivery reviews},\\n pages = {\\n          46-51\\n        },\\n\n          title = {Pharmacokinetics, biodistribution and cell uptake of antisense oligonucleotides.},\\n\n          volume = {87},\\n year = {2015}\\n}\\n\"}, \"authors\": [{\"authorId\": \"4084271\",\n          \"name\": \"R. Geary\"}, {\"authorId\": \"2764740\", \"name\": \"D. Norris\"}, {\"authorId\":\n          \"6086943\", \"name\": \"R. Yu\"}, {\"authorId\": \"145182233\", \"name\": \"C. Bennett\"}]}\n\n          '\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Length:\n          - \"1395\"\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Mon, 11 Aug 2025 23:07:23 GMT\n        Via:\n          - 1.1 496003b8c4e3056a62dc655a8393be56.cloudfront.net (CloudFront)\n        X-Amz-Cf-Id:\n          - ZFdQH8A2S8B5-Ntej_-bJtWZHzVN-vitgYizBPabUCldRk62JawaqQ==\n        X-Amz-Cf-Pop:\n          - SFO53-P7\n        X-Cache:\n          - Miss from cloudfront\n        x-amz-apigw-id:\n          - PKeizFuGPHcEXDA=\n        x-amzn-Remapped-Connection:\n          - keep-alive\n        x-amzn-Remapped-Content-Length:\n          - \"1395\"\n        x-amzn-Remapped-Date:\n          - Mon, 11 Aug 2025 23:07:23 GMT\n        x-amzn-Remapped-Server:\n          - gunicorn\n        x-amzn-RequestId:\n          - 3a7a57d0-7a3e-42da-a7ff-a8e1ae2ad4b4\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: \"\"\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.unpaywall.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.unpaywall.org/v2/10.1016/j.addr.2015.01.008?email=example@papercrow.ai\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAKt3mmgA/+1WTVPbMBC991dodLYdx0NK4hsfLcOl04GWacswGlnaOAJF8kgy1DD8967sBEKb\n          dqY9FA7cnKfd1XtvpVXuqLSKlnScZ+N8/HZ0mXEpXVbk40mWj7M8n9IkhrDWaQxbhND4cjRCJLOu\n          Hv0xLaigAZM+LrhbcmGvlIGghE9IpaxUPjhVtUFZQ7iRRIDWpG0CvwJi5wgF5cF4/KFVbU0rNNig\n          JHisXINxsfKlbZ3hOuUO6+JeCVWeNdzxAN8DLedce0ho01Za+QVIJnEB0yLNNC/SfBczOuCOlhFK\n          1vWY4csYtyevuREgyaFra3IIWl2D68gJXCu4iTzW8cp74zEBrZilO/nsSzKe7hbptJjt/BTF9GbY\n          k0Vm+QPlDVQZJi2//EUNkqbvEEEujuyfDdpjieBaDLOc+cBDG2ktusopiREL7pmDxnoVrOuYsE33\n          ULcCHzCfaSt4bAot7+g/NB1T2Nw61sg5LU2r9SOksc3K1NigGv62LMqUgL3APAmNA+QIUZFWIh4S\n          hIVIqy41IjURx0b5XsRj989WENpgUWroGthYdoOB0YW1hc1ywdC2lQowsrHKhA1ow0plPB73djBu\n          WEUvt523tpE99ydC7hM6V+61Ac/ZgA3r8dKcv5r//8y/eOo+g2XFXW1j3DmuYUo/zYzkDqEiobeM\n          t2Fh3dCo4Zv1dAbZ/WXC7Ry/WUWuZ/qJEvgcSXKakSOc/N0gXFjnwDe2b9HagT55Plda9bRYfLBM\n          Hbekx155snrXAHULnKEJOTYiS0gxnUzIEb/F9wzIAQ7ykJAD7rSvuMSvPTJDR/KEfD7doxf3yTb6\n          eAT6T663ajjkRoEmH5C08lsFrGb6i1VwgpFAvrYvk7zmvzk8Bxl577i5Ivtg8L9MeHb6F5s3qsgL\n          vGiTtCg+jaflTlEWxTd6/+YHIVrr2OMJAAA=\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Headers:\n          - origin, content-type, accept, x-requested-with\n        Access-Control-Allow-Methods:\n          - POST, GET, OPTIONS, PUT, DELETE, PATCH\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Length:\n          - \"710\"\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Mon, 11 Aug 2025 23:07:23 GMT\n        Nel:\n          - '{\"report_to\":\"heroku-nel\",\"response_headers\":[\"Via\"],\"max_age\":3600,\"success_fraction\":0.01,\"failure_fraction\":0.1}'\n        Report-To:\n          - '{\"group\":\"heroku-nel\",\"endpoints\":[{\"url\":\"https://nel.heroku.com/reports?s=xxl3wKuXJ12%2FYAQyI6bgcm1m5wx1yUMTciev1NIVp2o%3D\\u0026sid=c46efe9b-d3d2-4a0c-8c76-bfafa16c5add\\u0026ts=1754953643\"}],\"max_age\":3600}'\n        Reporting-Endpoints:\n          - heroku-nel=\"https://nel.heroku.com/reports?s=xxl3wKuXJ12%2FYAQyI6bgcm1m5wx1yUMTciev1NIVp2o%3D&sid=c46efe9b-d3d2-4a0c-8c76-bfafa16c5add&ts=1754953643\"\n        Server:\n          - Heroku\n        Vary:\n          - Accept-Encoding\n        Via:\n          - 1.1 heroku-router\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: \"\"\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.openalex.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.openalex.org/works/https://doi.org/10.1016%2Fj.addr.2015.01.008\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAKt3mmgA/+08a4/bRpLf71cQAvYuASi5u8l+DXB3mNibxMCuN5tx9nEDQ6DI1og2RSp8zFgx\n          /N+vqkhqpBHFmfFljFtgEhtQN6vrXdXVxaY/TdJkcjZZ1fWmOnvxoti4PMrcx1lRXr34u2BBEApp\n          hJ74k6RI9wBhRDCczTjj6sX7WZQk5UwwLmeMzxgzsKRO68zBop9WUbmO4uJDmrs6jSvfW6RFklZ1\n          mS6aOi1yL8oTL3ZZ5jWbOvrgvGIJU3VaubyCQZZeFXkTZ66o08RVyExabbJoO8+j9dMQ2DSLLI0j\n          XDvfuqicnKFoh/NJVCNxfDBlYspQS2lSTc4+TXo9Pplq19EVkd7DslkfmBI4XbtklseLdJZn61me\n          rmZXxfULIZVSXMnJZ3+SRflVE12hFC5HFGW6jsrtPCtaEVGUtJoX0eSsLhtHC5I0v5pvYNG8KbPH\n          sr1Jlu2yvMkyf1IVTRk7onLSCy84D8NAi0Ac2/08uY7y2CXeq7K58l65LL125db72V2n7gbNmFZV\n          PkcugSM7DZn9Rzc5Obs8mONGi6kRNpy883uRl1FWORqlYOwien84lbiPLsFHVVxsmqpXETyLi9L1\n          w1VR1XOQI8rT3zqdDsv5UxhwFghmLZsMLOtF/iMwANKV3nd/GwTLIATIopf3k3k3goDoVYhmnyKs\n          qLcb5OM9mA6wkhelMYYRTMbxdLGd5vE0Tya7+flp23YQ1YvDhWDEqtUUhVu1csnfuinSbxTHblO7\n          ZE/lO8B27vOOz5J8YdKO53FZVFXplrcCTKMSMgakKUCzMymKvQOloIdQQuGReyJfVUexUUTzqo5q\n          9ITJarsoUxQFJr8gTKJ8Oy/dpqjSuoBwXEXVfAkBU7uPdeeDIGDU1KuirFbpBs30qRvPaVWrvWVa\n          VvWkhxwPs3PJpJIyNJwfx9nPaQwZNvEuZt4PkAy3KFgZHyLDMWFi8N8U/oqpCpiZBlxb9JI0r2A/\n          oGzc8nual9fCwPpAQmY75uV1kaeV12V8B/hi0If3zS95Ch7hXYAFXPUtLCtR4h1+GHXM1WbhbmQA\n          EHHR5DWoNy4SRPzLxWTnNcsGfKEkHx4Pp31W331+1yNN29ABlO/6jFC6alNQ9tylkTK6mXdWO61o\n          Alou0yxt4xM3tfyK0L+uBjTxOo99TxgpvR+i32DHc95L8PTa915GZVYtogR+nXsWHI753i8X5zNk\n          cY9Aa5xhqqj+34fmgT/Madd8mIY/+0OeDltfQjH8QFcPOeeB5fLYvV5BJnSZdz7z3oDN0upBrh5M\n          BdPhVBolnl39ga7eKXqn5Wc/fwI/ZyIMVaDUQEoHpM77n5n3z+ZBLs6nVig11cDls4s/NJuTjknB\n          z979AO/OoseUKyYQVjE9UK68nHnfl1H+wfvO5XAgrB/q4MboqRKSPzv4Ax18QNHPjn7o6O8Ol0ZV\n          5cqe7339z7FdkeZxPaepyRk/9MGh5wdm6k3TMvfu7tNj/lGPmxjOexB0EGvXUdaATSWXDNY2sDaP\n          t+Rnr/BIhk/nTZW0EJ/btZsIo+Lxa5c3cTo50zPJLBxBj083gATDY77Y9tJqwpzW3Vm4AHtm6W8A\n          snElnCHrNHN7jLCZtVZL0x/e62Iz5z3o3qmxf8QOn33eo3+Lv+sDfYJNGJKVtdiE+Qh2YCjRIoXz\n          Z0EsFFlDwWF022tAhtp2B53HqHcCj0PclDHj9RNd3qng5FeXUUzn29t+wyYqowMN9b0aECCNx5Pl\n          W860GKh1f35zDrFQu3Lp0GKOumQ/uNztWimwpmq7GaRSkLlqFkuo25Jxij1U9YIHfKBx8+cic3GT\n          RaX3XVpkxdUWRX8A3h3SY5SAKF65NTb9tj5JgZ1AEmmQWlKsozQfJ9fCAL1jcn9Kl867iFPUWzX5\n          jA0HNMR9e8WzKb6CKe4xQDjUSnwFBkAG32AbOI29c6gPvJe9FHeUb56V/6XKF9QmP9XHXaQFtuRh\n          wyKGYRjB6i1u4rWLV3n6a0Pt+X1jyGdjnDIGbPEf3PamKJP78lIP9uLOi5NBke4A7IxhQiOZEm1d\n          mWOP9j6yL4XW2jAtqXS+ST+kSVRHe9A3NzezfppW4ODFX0PLQ63Ch3CXuWuXTc6CAT5HffUlFxbc\n          RLLHccaDQJmB8/ZfDt8xDTOmjQl1YNV9nBkeGGsC/TidKW6YHVRZdB2lWbSA8rne3nIm9jhT1god\n          ynsYw9pXGq0epzEQhQ+Y8o95UsTbGo6H1bC2lARNgyHv0xYXmskwFI/iKhCBDQbsePdV47C6ZAh+\n          w+/jzBrQaWiDx6lLmJCNMEapZMcUP2BK8FCG9zqXlFYowx7FlYDD+MBBfG//7Bhi+wwFhhlt7uNI\n          WwN/CP/DGZJSc60GsjxUWVBdw6kPc++w9UIVwvmN38OWlGA6ox4XhJrZ4awVH6tq33aQFKwUobnP\n          eJAYVRAIwx/HlVEDrYuXoKRhBUGOU1ozfQ83gJUFInycJ4WCDSro0K/33ShgQMbeay1hLePykeYK\n          gwFuoFYc1gt6nGbBfQ4tmNBwEpbycSEmuDIDm/7r3LtO67I4wZLSEg7PAW7Ka1etaENOXBWX6aYu\n          ynmDVw9eMfAaStt7T4Y3rsr3zvuLEwD/awPncCiAOkR/ZYy1Ce32QYdnc5w44Vi7jt4Dqe4M2569\n          n5i99g3rEXtRAsd6DEDqMHj/7iVFhefyx3AJqLkZ5PI8h8N6Vh1zNMBK2yu4S7V76ztIlisrBsm2\n          YYNNL+9tGeXVpijrp+IBUvQwD1lRJN5PZVE7qFr/v1FHjwj0oEesXR0tiiyt1gNOMMIMl9zKQWa6\n          WypVepU/kR5CqHQGSR8WU09BGnI9HyT9Y7OOnszwGjLpINXX+XsXU+fU92jLv3Z50TwhG8P+t8/G\n          xSbFGzNPxoG9n4NmETd1lLun0wQUzcN8vHEF7FrV+usE4Rfzwc0gHwmGbr1yZbTZfgVOfg9T/I57\n          pqILhkdKafVBr1W8phraK78OezoYZG+/pP76jP0+0WTFcF75C17Zg4ziYiAQt8f2p/AhHprh/Npt\n          qd53afuS8GnIBywcJk+Su+oraCBkJ2q6t/Rux3t12G76v7EARXp/97bqX32Jvbm2nfZ8I/f5Ru6/\n          3o3cT3esOOK5995d/zK/hcO8kgIOw0Pts2bxZ5fsOWgfpuiZu5D9Eie8fdh6YTd+sBu+5sLaADwk\n          MGNu+IZGcNJ73b3ph+xYLL0fXZTVqy9yzH3CD3PMcR7e7V3K7u82H3hrq+Z9J21ndt63s8Otv+29\n          Ib91uF0yXTjkOXr+oOE5ff6rp89J1VR1BCfIRebmCTb6is3a5fX8qsDOEt3nuSqjvO5+Y/ewcv2o\n          46Abla67ZpDMb4ryw67UCMXxs5OK/zuXQRCGum3YngBReHgIreIjIFpzozS9Pj0BogPDlLF0ZeYE\n          iMWAUnKMkDVGGsGoY38KxEqtmaGL4SdBgF2j6I3VqW+7ONNSB3YUxATCWHuaEIAgN6zN+idAhLJB\n          KPlpoQU24IVS4rTqBAvBhKHSY1hCOAdA3jqtOsEkaNYGcoyQBBuJYJRdxZkVjI3pRVkeKjEKYrjG\n          lzh2BMQyw0L4MwYiJbOanXZvBLEh/D+iFw67KLPcjmDhXAoh5EgEAIjC29xMjIGA63ImRiTioDwj\n          hB2xERdGK6PsiNfBqQwCQIVjhALY47RSY0KD3uDvSPIQXAIKo8MxvSgdMhaEI5bG7jgkGDYGormA\n          VDbmDOBQworRsAc3gCAJ7Ai7AGJh61cj2pUQipBeghFCkmum9ZiNDJxaIarthJJ9FtX3Z3OwGFhe\n          CXMaawDuDhWFHvEfLBdFoK04rQQAwX69HUuPgZGQZcMRLCKQGFRajkQEaBJvJIxIxK3CCteMJFmu\n          OA9g8zkNIBkmexVyupq8qOj2JtRRsOfWVFAl+CHwp7tXB8AU7B3e4wR0Zd1eweb4jeESfgjf+iL0\n          Q+6H0tfc50r53Ibw1/iQdRDs7kfLZ5eBz0PmcwngFpZzxBZh5XYJC+EPl9hfiMorl21hEkdJCRUm\n          Fo8Kq2Wc1b6wPiQKnwcCcAFOo/FCz66ZdnZpsGpaIV7OfMl8LXwtfc5gTQhkpAZ2Ya2VwEOAeKP4\n          w6LIaQHxBEUR/BR+oH3FfBX6RvjGAAagzGE1SA46B8ohCKuIWkPqQWyV+7XB+gTH8l372SYYJKHr\n          u5ccwW/SekVfcXJkPcIfgF3bXo4Y6jyYo3EWVdUMNY7GeNvd170UyOfizs0YmAaxGDLxzR9whL/6\n          F4dQNKFUAhQhBWq2qNy3OKGoAMdfIBlD6UBKg5wDZVxIy1Cn1A1GbgNQq/EVb90D+2w4yX0liKvu\n          Wv4lGEgFvmGkoAilD5CjLF2nVPcFIdaEWbF2JV12gBkku0yz7jUnziB7TVana/qa/TJA/0KtNSXU\n          mmTuAPXkPsal69aEbMD/UIch8veWPCMEx1FIv2oWu5vnOI9zrS+ESDov8il+K3vVihQi6eLj9oqc\n          MjSdMfE3+gbiX9Nh5FKidlbbBMJnVSwonEjvVZMtG5RVknXqYo2/keo3AFjBX9DoCixbk3lk60Ig\n          HFTLqDRJkVAQTYncQNW9s7+0nTP6GDJyT3XZlqbIWXsnUto34MVMHPsSakuhdOdJkraHZpyxJF+C\n          Hc1dw08zkuqKDKhbofAXiiT+A38h0f4zGuRC6z2ZcGx8g9A/vznHkfUt6z6iyFuxDOoSX0sS4bym\n          9GACQlvjXX7ESi67irLlNEuXiJbyAvhnVpDpjCWqq3TRnuzPLi0Fe1yn153EFjVxt4uO88FObooG\n          THRhiw5HEFIKcpqG1MQgI5AXgAlpJcq+jvLcoXasbq8eUlh1YlhD3kts4RDRrtKrlasoXTBATGnl\n          m/+y7A/fzmgOlXWxBRxr8ivOZGvBg6uFOE++UhZR4tMQSdHZk5IVZ+3pEtMNscIp+9HVyLyLwBYw\n          pKi9Jhk4ZbAPaZK7dg0iXRZZVtyQbjilrT6dUp5aR2VZ3BALQlBKSjf4ttdV7Rwlhe16s6KRpKjr\n          IpZTeqKbPjigwKd/IYOGkDRtu0e5pIA017sGVIB0nSRJozZ9Qb2HWr59yUy4KRt914YSp2RUpb8R\n          ZspD+KnzVTvUJCOJHxjyhdY6lHqAOuxRlNF4iHTumgGOrZxCJ6KP9mmK9h18+U8jsl8ZtXsC5Z0F\n          6Cx1JfFJSedH0C9YgDRGeQdvIWduitt5u19JRh6Jllu5bguhxJL2r1hppk0odUED0u7F9/Tb7LPe\n          bl+2959WrQopvHxzQVwpCgp8R9AGKVeyp7+7voazsKNQFNxJyPTs1nfa9AqFI+w9lCb33FtT2UHY\n          ND7DbhlJp/c3uN2WAaUwIMFHRRw3JelbI29ltEk7SSgnvW9aK2piw93QPowiropuGSWeZRRjTuxd\n          yageFY3MnmO1VROnTLN24D/A17r1Nco13zclvpOkMQpCn8VB/u43TE6JBiSB1Bd/6Oc06Zm2d9ZV\n          ZNetAuEMjvztsApK5S5fYZNu3fmkoIIgaa914FDe5k0aowS7f2yGagtGWOumdFR5QPx/Plk5zq+D\n          vru4+ygJlHOnWQkzs4OylKr9/8at3pX/iQurs8N/dIZaPhVia79ruvw06f+hG6hhjj7AChl28HcQ\n          4TGEOYQIBj7iUgcQYgDCHkDwYwgbHkCwAYhgH4LbAQh5AGEG+BAHEPoYQh1SUQMaO6QyoFNOt/Ka\n          TULns90/JyTklJkpk28FP+PmLDSzMFSc7kfgln4Ay9WUqSmc+T//2/8C2ZPpl8tJAAA=\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Credentials:\n          - \"true\"\n        Access-Control-Allow-Headers:\n          - Origin, X-Requested-With, Content-Type, Accept, Accept-Encoding, Authorization,\n            Cache-Control\n        Access-Control-Allow-Methods:\n          - POST, GET, OPTIONS, PUT, DELETE, PATCH\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - Authorization, Cache-Control\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Length:\n          - \"4325\"\n        Content-Security-Policy:\n          - default-src 'self'; object-src 'none'\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Mon, 11 Aug 2025 23:07:23 GMT\n        Nel:\n          - '{\"report_to\":\"heroku-nel\",\"max_age\":3600,\"success_fraction\":0.005,\"failure_fraction\":0.05,\"response_headers\":[\"Via\"]}'\n        Referrer-Policy:\n          - strict-origin-when-cross-origin\n        Report-To:\n          - '{\"group\":\"heroku-nel\",\"max_age\":3600,\"endpoints\":[{\"url\":\"https://nel.heroku.com/reports?ts=1754953643&sid=1b10b0ff-8a76-4548-befa-353fc6c6c045&s=%2FTPZH%2FbjF2YReYcYQRQDfXU%2F%2F93YYUmQq9SBio39i5M%3D\"}]}'\n        Reporting-Endpoints:\n          - heroku-nel=https://nel.heroku.com/reports?ts=1754953643&sid=1b10b0ff-8a76-4548-befa-353fc6c6c045&s=%2FTPZH%2FbjF2YReYcYQRQDfXU%2F%2F93YYUmQq9SBio39i5M%3D\n        Server:\n          - gunicorn\n        Strict-Transport-Security:\n          - max-age=31556926; includeSubDomains\n        Vary:\n          - Accept-Encoding\n        Via:\n          - 1.1 vegur\n        X-Api-Pool:\n          - common\n        X-Content-Type-Options:\n          - nosniff\n        X-Frame-Options:\n          - SAMEORIGIN\n        X-Xss-Protection:\n          - 1; mode=block\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: \"\"\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.crossref.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.crossref.org/works/10.1016%2Fj.addr.2015.01.008?mailto=example%40papercrow.ai\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/71cbW/buJb+K4S/bAtYjt5syVksFm7SO5O2SYM489oUBS0xNhtJ1FJSErfof99z\n          KMkWZdmxinun6EwTSabI55zznDfS3wdZTvMiG5wOxMNgOIhZltElM/J1yuDak5DNq49MZlwkcMMa\n          mSNze2dw+n3Ak5A9sxB/DGnOjJTKHMb99Mk27fHQH04+fx6Wd3Ie4+B43TB9w5zcWvapOz513L9h\n          SLwLk4rTwanljV3Xdx3HNf3pj+FAsnsmWRIwIxBFkg9OXWc4SItFxLMVkzDk2yhjj5xJ8uZ3GCni\n          AUsyeNWn77hMmXfNzRoPJ0Nrd24WzG1imNataZ6qv+25wbQsa+Kb+AfmFogkZ0newCgPY/hIyCK6\n          NnhihHQNrzSHg99uPsDdVZ6n2endyd3J09PTiFUTHwUivjuBT96dFBmT1QruTgDvu5PBj+Hhhdhd\n          IONCbAR570Jsx/LNAwt5FPKFhah1BJLRnD8yWEIskmwk5PLupFpBdneyWBtJYCTh3YlbLubz9l2h\n          iClP1Kqqnz4NmpDA67OAo+RDLlmQq2v4eSmyLKbywZCwHMmDXM04lwWDlWQrIXMD3wFDMgmQ5BFq\n          w2AWPlIci5zLYknOWQSzlmtyg+97ynDgWqlCI5U82as4nz/Da84/XqBFmCPLtCZ3J19HNAzlCB8Y\n          mSA300e8S3v6KgqZ0MiAUXgAc8EVAGjdVqME6u0VqHdrTU5d89SedAjUsT3bnpQCTZWBDtyJMbbg\n          ySItXyRANOum/MLnUSh4KbbNamopfAniL9VHAFhYRoBjniH+YJVwjWfGxjxDA4Rdmahnu/CBlAWc\n          Rl+SIl4wAHSJn1WzriRyvaIypoF4AEEBNNmQLLgIOcp0UaBQCU1CErAoIkWa0wdGxD1cynmG2kVg\n          YkuRFACpyHnIShHCdPjzVjLwukcRFQpE34PfaJGDgih2WIICoKbf8AAmEpL5CO7f05hHiNAvjEq1\n          bPZ/BS4PLt1zmeU4xv09jzgt1e7TZzTQeqxzmnAWNce5ElLyTB8IdIXjp2l0eLQbkXHWHOyv4ucG\n          OhuRf0maPDTHesMSgD3vMeBnpH6UJTzooYJvZK/wfGDrwybxZbEA5RyrN0rOsto2B7ONTJVt3rJg\n          lYhILNen5BoUJ+BpxEA75rkEJV5y/Bk1Y5amoJtqfgiwEo9RKb6D8y8NbvOaSxgX5JPFma5IIb6U\n          KhrBgQnYvhRhUfLKVmVQ8cUDymMNuqGs0vQUPR+3cgt9JxibQTNYf64MBj4WbM1JW4E9ng6aPGO5\n          MDRNkkKyx1GKppOLZxjfnJpTePF4MnY71nxzNSPgPJZgYMmS5OAxacoKtLZTEouIBUVEJYn3INM2\n          MULhb3MUkkY0vxcybhra2GyittWzDWwKiZoWt0qQFMjGpKaFiNyKZw7/jvqAPO4FsuVZvqXBbHou\n          DL4IRpfK0zsg5A5Yz1nOZMwTpXyIGWBCJOBZ/7wqYtCkmysKKP5qgUqpq2m9NNBtfPL8amZEHIhN\n          V8asiabtTZtw/lFoCuh2IPmOvOGA3tmKxSV0PMsKvIEEeByMdj9dHU91XTUd/+4kyeKF53eh974k\n          fFg1jdYZz2rQQFk5Ycm3dcwIOHuw+ucmEpbVBOJXGrH1i1hc0Rx5A4yZXAImCEwPbbL/GbKy/C66\n          ekMzNLDNmDVKacttHjTZjT5tcPsArj35aRJz+imG07KuseVBnOG59tgeA3HZvudNOlVktndBO8tH\n          dGOW0wU8melE1Fx37dC365526Mvb5xSWRT6mYLFKvpc48s8wkdOTiSbTvUiNcXBn5DmeY3eBdRbx\n          BHQr6lSNDGJzQGjJIBqmVVS1N4RqgKexzl8a61jOfxQ5t6ejbCEHf3Boy5mMDduyFXj2yHTdyXT0\n          fAx6YMzl71LgknhpejFPRQzpEUvIq/frhMZSvAbTPogvT1Z8wXMhlY1iKJ0KGDVngNGbJtje5HCg\n          0Yn4G0neEZz91mXqfO8czfduP2V1J6YOuQ1OM4xDeMkEhrVd0+oCGkczVFoAkLZ0VRE+hVAZALyX\n          IoboBJJhkguCjhThq5A2jtHkIbmYX8yJA6GGZQ8bEVDpl9uiMCzl5TficMb7ld/0OkTRUPhznqUi\n          66Hu456+dqxjXw0diHQFQ5swtAdDd+HfzrcUc7ZTLkA6XYkM/oMYmEOygIkjCEPCFVA10cYcTWIv\n          584A7By8vIbfuAO/s0JCIlGyB86iqdPgWvuwx/if8dkQb3elGBucNJ97gXUV0eV1a1O1jzbVST91\n          UdNsaIs/xUTf9+wphDfeBOZh+mZX+NGpLbmaL2lrDCUpS5V3ViaIoV3AQ0LvIUpW6RSFPBTsmdAQ\n          gmb8MK2Sq21wZzcBuwwu6aoFmN2ZNNSCvapePMMXVyWeRw1i93iI+7GhPe7AGFKDyvE4XpcxVn6x\n          cjWIbZsQdfcTQDSPj0ZrMMaQ33MWkoxDxJw12C0dOxhEk3sRReIJrxwHvq2Bf7sCKm6pq9WFvob5\n          LVZjjzdTr58aT61O1lsEKZKeDy5oVDLLYafTcDKAKbDMI38U5Pr93cn1OZEsKm19xdMMMJR9PE5T\n          DC+5F69ZiWq7l66oFNIWlH/bzx+J9D9UcemEv8Uidye1locYQu1o+cb15Csu0PHYd4VtOrbx0Xhl\n          GxDlr8TzGv6/jl4bGzM4IBOOEuNxZWHgjQ5nBH0yIb+fAvsTezdF9nzX60LthlXlJ8REFarJv2hG\n          2HMqWYYFerJYY6Vqf9qndC/IMwhbA1YGVPdFhBUL8LIrloIMc645bstvYvP3iiZLDZuumg1m16Cb\n          eak+fZTS75sd+U307LHj3J0EKx5zOrKm08mofKCN43wnNj9Y3jotgVJXsHADYANdYtcA41CIlGq6\n          Zvf38G+w3uqXHgNpBbBZlIPiNdgUJ9wVA6nlaC5rcrTLmvbMy1s5U9NlOZgrdUUEZ2C6NACXzr9t\n          616K9EiMXkdutDZfSVEsVwhPxvNC+aTVeiF5WH8U7sRFlCPPECGXoMvZOstZnDV8V3lF1YlqieXY\n          OYkxUuxG3na0ElGh63BnFtXtxGoJWMg/lnN8eDbtqdjt2AGHnpuO6RiebXqvTOc1tuh8488ucr29\n          tt5s0THysq9U2ny2Ek8gkmURbYSFdoCcCHA9wmMAIbopdZVn5a9INUiV9zTXcDU1YP+gqp/TpIcu\n          aLHidobtm7dJKAL4SFV8q8H1j0W19J89IjLX1GC1HceDBJXTBctZNhpbI39UPbODaeW08zWMDU6r\n          ckk0R0IAtLdKXmGLVfEQYARFXyvoGiz9EuYaaWjVzRvgLcAr0dsNXUHYebUqXW2PLvVaZk+FtZyx\n          p6usB1ycJjQbWa5tT31LFYNf0NUdhwU2DzkSKR+rIqchSQQECxH/BhAuIiGAyqMiEBkrwxEew4OP\n          Ct6swDoIDg1+7RFFAb+WAgfbRoPQaltacetvnjww+SLQoBkBAY8XAVXQkMwDTn4jczL7uZKL1bMd\n          5DuOXnIZ+5jIeb5huo49Oju7MUzPsByrs5qKyQWAfkGyvAhV6+HjL38aMAmsYNUxVjO82o3EGiQs\n          SBAVGToCEBHgDFH1ou6FPPF8RcDaWU6fWYR3MdYAxs7KW7Ruwwf4j9QiEFcrgq24JhK/y2Wi0M/U\n          QOSmZQL20fme1bNpNLFaJZgOWVimYU2V29hJ/IoYM4tCQuoBswfiDcVTUpNJiJEdVvn3W8qHv2zL\n          txzTP8W8Wwpxb8BfCHQCyMGHpJwqT4yy1BWCtZRS16DW6o23NFqIlzt0XWgfB3Bn1Xqbg5QNRUwB\n          MOkqFeOUvIFwYVl1LTfJMRCnwJAgBPBCppUMaPCBiVBbRVdHqKwN8CwQj+RWhHSta83RIZdl96wS\n          TLwWb45h7Ku37y4FBQq1zK4A9oPAcDOEQAjSpBVHp5PlQjZMbb+eXN98NJVTaZQ1tcQTDJGcsyJn\n          D2qzzeEK5xU48WVE3pFLFmqIjY8GrGfvaOK08DJtbIBT8OZTv8uy3uYM0lNVoUc9QrXZxovYbS0g\n          iU7ApcdFVva9a2A12/A0GrpkSQghzIth5CxJyBUrZCvE8VyV0B8JUF9X3Gpdq64rzQvJwEtPOsln\n          U6MokxxZlYvkphYSCImbraroJV6LXCRob11Iub6WM/6xYizSHWl32UhN8edqc1bP5pBl2nrmuBMJ\n          uqPqmZ3kEWtGkOfVXZwKkuvbt1fNGE8yLO4Cd63WKZPLaB1AzkIPhh96qPemyKMjwo/OOO/4cKNn\n          h8dTVrDbZWCRZFhys9yRaVf73HZCPQgMUqR0VXWRyNmAEnon0DOMfMH7pQ38wBgBvhBojKqeWdX6\n          iQUYXtnCTCG6KEs4iyJa4IaV2oJph/02wf3A2YLJsvBz2C+oROWGpT9Xlrd6dnHsaUfe93WUIIMk\n          Fb7Onj7OJSwe0mY9z4iLHEs7u4DTQG3Kqwqa25Qa0kSB98tXbuAHwSUCdy6qhLAf8r5WRj4TMlct\n          5cO4K9JMfjIvHPf0wfa0Fbl54FPenV3YY9fu2j61fxtCGbOsFaoKwpDVZaZHVqOphVx6zDWPwXtr\n          Rt9VE6r6uxcJZDn5z5WGrJ4NI3Aj1mHVBLuHF5hdWd4c0gLcdxtqm8RKigQ9Aj39FXQR/A94lf/a\n          2jzGvJJC7oaeGgimoder6nlUxnUCo7bSZt1bvxcypDDMEw++veyHdjXPO97gezaJPFtSy9eVz4bR\n          s4CrpUcxC0cOGLxXdgeOVUQAsdzKjJgLFfSU9Hl2NSc0hnsYLgLlrmOgg7jaEoLP18Z9yKK1qs81\n          rJQnWlamIpA2rpgZ36o1YbCob0mwjsa3Z4PInQx2diR8TVkOPzojG7ckdMF63dqQR0nAsGMWgU3L\n          R2yalYzZAHnbkWjmy9tuRJnZlcquMWyGvRMMvdpUgh4PK3bIsolIyrwtlTymub4lx9ELyzcwzIv0\n          +q6xn/Ltc7pb4Tw+fvd6bhJxukqbluu5huva9ivLee0B61lGF5HMDjU36BI4JsvJ/OO51ZCM6nWC\n          AZRdUiRmvfSgHlf7nzn6NIxtVVYVEMy8UejoV7Hsl6nUWpVMrCEBVQ4h6cxY2MiuUUa7abXexOZR\n          Oxzuyhw+YL6bN5OH48ShGlCtvt61wLIMuQYChXXTcksz0h+Zza7nBPfYUrTKqk8JCgc6gaVL9eAZ\n          YEGXYkguPgzJxyAXEDoRyzWsrihvFhaRijfIu+KRJRwikkuRwNTJzs6BV9fvX5fW9VvCcbcwiOcS\n          7OVLw5xe2cZls71Htoz3URf/q9n843+r/T3G/PLq5vk1GtA5UFokUpXqoeRvm4nfvCS6y5roZiXR\n          kVfzy9nrgxZl95FHR591nzyco+QxBx0DGCABA5nc/jkkV+KRYGWpK1TZj3pCnPHciCB9iADwqif2\n          y7YnthdpglAreC9rfrqhYE0zta/jAs0tAMtbYBE2wZM4Ct1XF2e/v8aH705E9VRplHDn9jWZw0pB\n          V86xLjVr70jYSGJzbKJpO1pkfrwn6dkbm06cVu4zdTCvlncny4fcszsbtrQ8NQFslPHlC23Gxk6B\n          rASj2bgV0VrttlK78RWJCTwupdAHYgMZgv+OMEV/1BOpbRLw6zZmqjaeQzCgJe5aAvoRdXRJqQxf\n          5KpmsyzbKbken4327JLZfmc2Wu3+mI5MyJasrpbl2/t7QAqhUXVQtc0molkMfh7rpUlet4Xr3ld1\n          0Ki5H0c1fdX5ENVXUDzWWTLfhADYmAYeCA64sK0KYD1BC2i1mspxu5Z39ofoMdfRQa3ds8/m+dZ0\n          r6kUrt/FU7dn11a9u79u9GCuiR4YRKU89U7zYfcgSqI6CDCQEWGNlH9TcVTrOXDUYYHNhrratQAR\n          lZltTGPsLOEQkPhrYZarefEPvLUTojuLPWgY1tFkZfdsx7leu5DQkIA0/a7YSj8HVVKQgSSchCzc\n          xf7lfTZYYyjiutEM4KoNJiJYt+NXre32XuyER13ZxL8N2Z4Nt+mkVX5W1VWIyR2vc+vn5kQphu0S\n          Isyq4sLVEazGwav9AeN7mtAs18y9m4VpTi7xLToUR9Ov3bPh5XvTyX4zHzud+xsVwYHWhDUuL/hE\n          0dQaUmSq8wM44mFheNWaXBkQbeTAs0saAVOIDCL5hG2bwMpPBmsMkO5FFNZp1X7Lvpb0gWarn7Ht\n          6hhz7yPGQvIlb4z9Ca5FwC9FCTTDGCjiyYM6UNk+M05T3jozXh2lhlsl+ncn1xcXp3MQ/dQ1p39a\n          YxOPHVr/i2PMAiwI/k/OnuF5cILqEFB9Frs6qtx9s30oHLkaqcKg2+2A1YcNjOeALlEv/4PTf46j\n          fZPXb/3M1PHsNVNB+J4vNrCH7tD2O77ZwDZM17D9W9s6taanttc+oz0ZW5C1eROvPKOdBULCJy08\n          SFufrv4+UIk/+PzTXQRRM2CKq2LRAlIysBTIgEB2nOP+oRaCgx/4umLR0LrynHzjgqKRfWfSy0Pv\n          m/O+WfO7GGgETJSouqfBQ7SD3fd/3v0GhN1j552H6OtNuTAxmMHFfH6Fb8AXGPiGQTnzpFICsJpK\n          G8oj/GD7NFLsuP0EChiw+AqBYbnyzbn/g4svqbI8C/19M2z95RPwpoQqPdh+NQWaNuRcSIYQzZNK\n          ybHjj193UNVJF2X/uR7v330mfjOt6u2lwLczm1WTulXXmzN5gcw2A1ds2R74XXm5Y+DeKqCvQNHj\n          9j1qf/cNuyfgnQjeQ0+ykUET6ZoLmnPZfidD9ZKKOL4oLWq8pbxMbvFyc4Azka6B01c5uStMk04x\n          uR9jkY3MlJvJRuS6Vi8sc2+/rGT0+6j52moY7Z31tR+ff/z4f6klrI+1RQAA\n      headers:\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Length:\n          - \"5118\"\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Mon, 11 Aug 2025 23:07:23 GMT\n        access-control-allow-headers:\n          - X-Requested-With, Accept, Accept-Encoding, Accept-Charset, Accept-Language,\n            Accept-Ranges, Cache-Control\n        access-control-allow-origin:\n          - \"*\"\n        access-control-expose-headers:\n          - Link\n        content-encoding:\n          - gzip\n        permissions-policy:\n          - interest-cohort=()\n        server:\n          - Jetty(9.4.40.v20210413)\n        vary:\n          - Accept-Encoding\n        x-api-pool:\n          - plus\n        x-rate-limit-interval:\n          - 1s\n        x-rate-limit-limit:\n          - \"150\"\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: \"\"\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.crossref.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.crossref.org/works/10.1016%2Fj.addr.2015.01.008/transform/application/x-bibtex\n    response:\n      body:\n        string:\n          \" @article{Geary_2015, title={Pharmacokinetics, biodistribution and\n          cell uptake of antisense oligonucleotides}, volume={87}, ISSN={0169-409X},\n          url={http://dx.doi.org/10.1016/j.addr.2015.01.008}, DOI={10.1016/j.addr.2015.01.008},\n          journal={Advanced Drug Delivery Reviews}, publisher={Elsevier BV}, author={Geary,\n          Richard S. and Norris, Daniel and Yu, Rosie and Bennett, C. Frank}, year={2015},\n          month=jun, pages={46\\u201351} }\\n\"\n      headers:\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Date:\n          - Mon, 11 Aug 2025 23:07:23 GMT\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        access-control-allow-headers:\n          - X-Requested-With, Accept, Accept-Encoding, Accept-Charset, Accept-Language,\n            Accept-Ranges, Cache-Control\n        access-control-allow-origin:\n          - \"*\"\n        access-control-expose-headers:\n          - Link\n        permissions-policy:\n          - interest-cohort=()\n        server:\n          - Jetty(9.4.40.v20210413)\n        x-api-pool:\n          - plus\n        x-rate-limit-interval:\n          - 1s\n        x-rate-limit-limit:\n          - \"150\"\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\nversion: 1\n"
  },
  {
    "path": "tests/cassettes/test_doi_search[paper_attributes4].yaml",
    "content": "interactions:\n  - request:\n      body: \"\"\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.semanticscholar.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.semanticscholar.org/graph/v1/paper/DOI:10.1073/pnas.1414271111?fields=authors%2CcitationCount%2CcitationStyles%2CexternalIds%2CinfluentialCitationCount%2CisOpenAccess%2Cjournal%2CopenAccessPdf%2CpublicationDate%2CpublicationTypes%2Ctitle%2Curl%2Cvenue%2Cyear\n    response:\n      body:\n        string:\n          '{\"paperId\": \"db3720c812a462ef955d5654b65ca9189d4b8372\", \"externalIds\":\n          {\"MAG\": \"2109415576\", \"DOI\": \"10.1073/pnas.1414271111\", \"CorpusId\": 10888161,\n          \"PubMed\": \"25349395\"}, \"url\": \"https://www.semanticscholar.org/paper/db3720c812a462ef955d5654b65ca9189d4b8372\",\n          \"title\": \"Developing functional musculoskeletal tissues through hypoxia and\n          lysyl oxidase-induced collagen cross-linking\", \"venue\": \"Proceedings of the\n          National Academy of Sciences of the United States of America\", \"year\": 2014,\n          \"citationCount\": 136, \"influentialCitationCount\": 4, \"isOpenAccess\": true,\n          \"openAccessPdf\": {\"url\": \"https://www.pnas.org/content/pnas/111/45/E4832.full.pdf\",\n          \"status\": \"BRONZE\", \"license\": null}, \"publicationTypes\": [\"JournalArticle\"],\n          \"publicationDate\": \"2014-10-27\", \"journal\": {\"name\": \"Proceedings of the National\n          Academy of Sciences\", \"pages\": \"E4832 - E4841\", \"volume\": \"111\"}, \"citationStyles\":\n          {\"bibtex\": \"@Article{Makris2014DevelopingFM,\\n author = {Eleftherios Makris\n          and D. Responte and N. Paschos and Jerry C. Hu and Kyriacos, \\u039a\\u03c5\\u03c1\\u03b9\\u03ac\\u03ba\\u03bf\\u03c2,\n          Athanasiou, \\u0391\\u03b8\\u03b1\\u03bd\\u03b1\\u03c3\\u03af\\u03bf\\u03c5},\\n booktitle\n          = {Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of\n          America},\\n journal = {Proceedings of the National Academy of Sciences},\\n\n          pages = {E4832 - E4841},\\n title = {Developing functional musculoskeletal\n          tissues through hypoxia and lysyl oxidase-induced collagen cross-linking},\\n\n          volume = {111},\\n year = {2014}\\n}\\n\"}, \"authors\": [{\"authorId\": \"50040319\",\n          \"name\": \"Eleftherios Makris\"}, {\"authorId\": \"5165779\", \"name\": \"D. Responte\"},\n          {\"authorId\": \"3776061\", \"name\": \"N. Paschos\"}, {\"authorId\": \"32210454\", \"name\":\n          \"Jerry C. Hu\"}, {\"authorId\": \"2541052\", \"name\": \"Kyriacos, \\u039a\\u03c5\\u03c1\\u03b9\\u03ac\\u03ba\\u03bf\\u03c2,\n          Athanasiou, \\u0391\\u03b8\\u03b1\\u03bd\\u03b1\\u03c3\\u03af\\u03bf\\u03c5\"}]}\n\n          '\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Length:\n          - \"1878\"\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Mon, 11 Aug 2025 23:07:24 GMT\n        Via:\n          - 1.1 b0797f10be715dcb685d992d17347df4.cloudfront.net (CloudFront)\n        X-Amz-Cf-Id:\n          - xrRimOsbzDP7C6jxHu1sccEtOvUpeRb5XcvawOZjAh7b-5SWcy6Cew==\n        X-Amz-Cf-Pop:\n          - SFO53-P7\n        X-Cache:\n          - Miss from cloudfront\n        x-amz-apigw-id:\n          - PKei-GAxvHcErAg=\n        x-amzn-Remapped-Connection:\n          - keep-alive\n        x-amzn-Remapped-Content-Length:\n          - \"1878\"\n        x-amzn-Remapped-Date:\n          - Mon, 11 Aug 2025 23:07:24 GMT\n        x-amzn-Remapped-Server:\n          - gunicorn\n        x-amzn-RequestId:\n          - 90588ce6-0596-4718-872c-a2243f3797fa\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: \"\"\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.unpaywall.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.unpaywall.org/v2/10.1073/pnas.1414271111?email=example@papercrow.ai\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAKx3mmgA/+1W32/bNhB+319B8FmWJVmOE79lSYCiRdtg3fawIhDO5MliQ5MCSTlVi/7vO0r2\n          YrfJsA7t2gH1k3U/v/vuSN57Lq3iS55naZ4tZtPWgE/zMi+LRU4/nkR91TlNNk0IrV9OpyRJrVtP\n          H/cJKmgkj0vcoratMmtWd0YEZQ1otum86LT1t6gx0HdQ3nfoWWic7dYNa/rWvlXAwEime99rRp8S\n          PE6UkZ1AyYTVGtZomHDW+4lW5pZyUGKSuZj4je0cpZqAC0oQlIQrX7XgIODbwJc1aI8Jb7uVVr5B\n          WUlSkFuR5eUkzybFgjx6BMeXUZTs41UGNtHu2lmBKCmnZ7Ym4MhewK66cwESN32UvxIKjUDP7wNQ\n          qcZThCwrFpPTsiiTPDvLJyflWfaRVaUPzY6UlYW/ajiQKlNJC28+Kc/9K8S7NMF1FMpC5QOELkJf\n          OWveRUob8JXD1noVrOsrYdt+b79CH8i90lYMWfjyPT8eoru7u3QYnDhJwpqAJgyTNKURmpbz6VV5\n          OivSutM6bWVN6ci/qq2r4teXiKNpvogPGos1ftZ041bJyBI5SWwdUokoSa6VQONJbChZwrfo/FD6\n          /Zz9vhMRd5YICn2LB2o3sh652/PYbppKyX1ENLK1yoQD0QH/yng6d91I96ilDjw02V0rB8hH+D8k\n          vFbuR9v+f207aBidz9c/Wvbdt+ywRf+IiKOOjBn/htyvw63vVhsVwmPc3vNzSO7+KdqxSzypJXVh\n          g5KyBAc6NapJ13a7LItZOV+c8Y/I5xKgXiwQhJifIopZvlrxx7vBr7vVc9oQLsbo/DM7c3N8mirc\n          rMCtbbR7TTpyGR5CI8GRqEj4uwq60Fg3HrzxfzVAG+EMV2rEC3c7y/0OcaWxpmfYKevZecqew61T\n          u3dXWOfQt3Zo7H5Ahwh1rbQasBEMF19zyktrFq02YUMlD487/KwsEawEve1XZq0MYjSN+xS/icP3\n          KUyQUo3bwINYL6NGsqcp+2XAFfBBoLtmf0ukL9St1UCUPkvZNXhBE/q9Qn2KzvXsImVPum8GUcMj\n          0/msdwrEOJrnoQG6PpT9D3Am/KUjHG1Us1edW6PrE/abUcM9FIYl9QK0opvPKEjYJWyVT9jFOTub\n          n+QnVOfN4dkusmI+yRaTWfZrXi6LGa3zf/APP/0J4SrGgvYMAAA=\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Headers:\n          - origin, content-type, accept, x-requested-with\n        Access-Control-Allow-Methods:\n          - POST, GET, OPTIONS, PUT, DELETE, PATCH\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Length:\n          - \"893\"\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Mon, 11 Aug 2025 23:07:24 GMT\n        Nel:\n          - '{\"report_to\":\"heroku-nel\",\"response_headers\":[\"Via\"],\"max_age\":3600,\"success_fraction\":0.01,\"failure_fraction\":0.1}'\n        Report-To:\n          - '{\"group\":\"heroku-nel\",\"endpoints\":[{\"url\":\"https://nel.heroku.com/reports?s=8LYgfJX%2BG3oiVIkwP9OvW4M5fq%2BaGRoiaE0IylRExOA%3D\\u0026sid=c46efe9b-d3d2-4a0c-8c76-bfafa16c5add\\u0026ts=1754953644\"}],\"max_age\":3600}'\n        Reporting-Endpoints:\n          - heroku-nel=\"https://nel.heroku.com/reports?s=8LYgfJX%2BG3oiVIkwP9OvW4M5fq%2BaGRoiaE0IylRExOA%3D&sid=c46efe9b-d3d2-4a0c-8c76-bfafa16c5add&ts=1754953644\"\n        Server:\n          - Heroku\n        Vary:\n          - Accept-Encoding\n        Via:\n          - 1.1 heroku-router\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: \"\"\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.openalex.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.openalex.org/works/https://doi.org/10.1073%2Fpnas.1414271111\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAKx3mmgA/+1cW4/byLF+z68Q9LQBpJm+X+ZgsXDsRbLJeteJnZOHOYbAoVqjXlOklqRmrDX8\n          31PVpG5Wi5LGY8d74gFsiM1iV3XVV9VVzW6+6/tx/6o/ret5dXV5WcxdnmTu7UVR3l7+i1FiBZVS\n          q/6gPy78FiFcBRpKLijR/HKeJ9UFFVQwTeEP6GtfZw6eeObuXFbMfX7bmyzytPYFcOjNFlW6yIrq\n          jctcDde1r6qFq3r1tCwWt9PedDkv3vqkl+TjXrasllkPLsdJ5YY+Hy9SN+6lRZYlty7vpWVRVcPM\n          52+ABwrqq3mWLEd5MvuP8J8vbjKfJshotHRJ2b9ihIrd9nFSo2x4Y0jJkGl4zo+r/tW7/soEn8Yq\n          s+QW+W53MZ/tQADEnLnxRZ7e+Is8m13kfnpxW9xdMsmF5VaGJ9KdR+7v7/fpgegyKWufZq66FIwL\n          qW3//aCfJfntAhQHz7scOyv9LCmXo6xodIM68NWoSPpXdblw4YExaHY0h4dGizI7a7zz8aR5Jl9k\n          2aBfFYsydYHFQdi/pExqKUA/+2B6URapcyhO1SsmgBbX+ylpIfUkTcZutsT2l6l3eeoqtGpV5SOU\n          mRCmh0Yw0Tb2r6532sAkdKiEJf3Xg5UCJklWuXDlATNF8stu09i9dWO8VaXFfFGtFAb30qJ0q8tp\n          UdUjGFiS+99aDccH/kJwSjgjRLJ+5LGVDo4MeP85cA0XDH59nO/rjg6CABV20ykCdFEv5yjpL2Bt\n          oAqo86nLK7fCQXs5QhQ0LXeurBrdBD+tpm78v21T0GiSpm5eu/GWkteETdv7Nd8W9v2mYRQCROkm\n          G4mGG4qNFXFga9IQLsAPcTSorMC/qvaco0hGVZ3UaPz+TVnkv2Gf0HiunyT5clS6eVH5ugBnnCbV\n          aAJ6qd3bej26ZFFPi7Ka+jka4V17PQoPNaqb+LKq+yvKbjd7IgkR0ljO7b6ffZ+5CThX6Yuq9zx5\n          U3pEVlHuhp1wHfoi8DeEf3woKFdDoRhBo/u8gllogcKhxKDKtFjkdelde9l4SumqeRFizNq9yuR+\n          1A4vItGTi41QgXIy8ZlvsFpB9xAd0JjP3BzsPHN5HYLFn3wBBoUZIOt9n98CpB1S4gxzgVbe6qRR\n          b7znMKOd3O+ODkZhhrl+/f71+0HMejAPjAMmTzSf4EQpbSLme4bOOe799aL3j6Db2m3Mh+72yLaJ\n          svsvNgxh1HISkooPDPOTf1NkCUD4bxe9F0mVQqw9ybHYkCpjh0px9diOFRfpv9h6hnEmiKL71vur\n          K8tl7+lF7y+LE8MhUZIOqYDOHtlqu6L8P7JWlpw1g1ElFLGRTPFvy9InaTNZPKmnCcy4vjjNbHQo\n          ucG8kMiI2bok+gFySWoMIfvy/DP3IcWpQ7L0NMn8pChznwx6z5K7ZibD8a77hatGKFlCxjxTGOUb\n          uCwBJOPQ5cv+OuWB0mrsyj5mVt3J3kZEMMEuArHD81B4UMmnAzI5jBzo5+bnEvjN8X7v5aK8deVy\n          0DuiykHv6ZOelYqqj0J0t2AxRA86Ov/IgcQYnmBftPD2g0lVuTIWf0aA1tpDdT4KTf0ruov72P0d\n          kKyA0eriw7sRdYFp5imUFuDubQmA1/NkUxJM7lMorsUFpwyqkr2MGAjaa6hW/K0PtcMYU/fUQ6Ew\n          ulmuheUmNLZlVFHOQNW/AcncgW/ltc9CSXqXZAv4QS4s/Bm1qvvqYj6iK9Kt8mN1i+zee7/Ff9N/\n          uxLxDmYjkNMaXAl4Cz8skN94qGOKIEGRLYJjNUVBWBOBK4HxLeT2oQhfF1HJTsP7IFXp6jJJQ6G0\n          KVUB2EmjuLZtVfTDAHzaHWVfUaaM2Q9ozz0USzce13JcndwUYMlZWK5x+W/LmVsv9sCTVVMOB8XC\n          1eJm4l027ma7oqouKdg/wr7IXLrIkhKnnqy4XWKoPqHfdaf7XUJH6dTNAJHonH92uYMisQpjinIb\n          F7PE593sGhrgt8/uRz9xm6r5PZavaI1jc8xXe3wuexyxAlNiv5NXwWc/nDCgLroF8cEJIeD3nuMs\n          ALd3LGEsPd8UTAu1L0M7v5xngFi1shb0TOVG9PIXl2T19Az1AsoiWdTTIs9dGrTYrBj3gKAoIfWp\n          ejDdQIxNp7tqVQ9DeAQfKwD+7oENU+8bt7wHtR2LNSuyy7AEP2yX4CMcwgr9z+vbG/1rKgk3stva\n          azbtqn8EPusb666lIFZxe2LP5ZYDDmcbB/yAz1E/FYJaqlWTOue4JHlMh0+p5VRwphEI9/4N6KhO\n          Pli8XzWHB/Di8u/Ah8eWdn7cfhmC+T6+Xulf8bOV/pQRDbWOleQsuaiglEUc/Ie8d+fvio1EbNtW\n          inOriDgikTYc6uXz9AQFIIw2EgVbyPS+cfmdL4scE/sk+2NcZSeBCTTGtKRSyrMkZIwqE3HLoLG6\n          PKQyzhkTxzQmYN5g1rLzVAajZSZSM7eTl9tMXnHZhKXWSMmPCEeBxkKych7AGGcR2D9dxcuNRGRb\n          Ii0oQEwfk4gYKSSn56mLKBp9GbUTLLZiSgRfq7DRLZ6UApxe6bPE08RG3HF7itmIRLdFgqAkoVI8\n          IpOVQgguznNKDQqL2NBlWe+mndbiMhEGiJbHUE8Zaoqdh3pNY8syoKf5dFnhtB6ViCOqOD0KLEMp\n          uKG2Z4lkiIhkXd+HfD3ueeAbhklx1PO4Ysxqps4SB+YoYiOp/dZCSDQ07OiLGa2PgkpTy0RjjzP8\n          EFQcseDzPcfbDgyAJ2UhVz8ikIEohau+503RLA6oXXxvS0MNM8bqY/MMTGiWcGLOdToSKQtBntql\n          07zD6yDdFdToY6CCWYMApT4vPKlYNP/57fI2bD6IQBxCtMK3/8d0pI22RLFzMQQxLyJPeNud9o6E\n          THJMJpgYIdNh5rwJRgP64tHygIYw+5y5ahoyz7Gr0tLP66IcLXAvyjPI6SwJbry5s55Fi3xcFumy\n          DlsFfl3gkqN37ZN/x1cW2uzcaB/cLCk0b+NnyS/Qa7t61Kx6xSQBEDeT074k7e6dzyKFISyujx/9\n          bRIWfD+PGNLGxXjucl+lftB75XEB5/MIA5ExKsyLEgKGz4dQaEBU7anhpqyLSCWCffekmk+Tcpak\n          q6BzulyU66bu35PrlcvHuHD9OZRDDDVRIZ7kfpZkESEi3JtF2g+5hgXYA2xhTtRxb0nqOotY4DG4\n          UqnMAa6Yr20q708zYh1XNPLGFyCLrF6UbvyJhv4RgZIqFUMcPHEI9J9AkEexwQNi9H+KLypecx1V\n          /NbUfY4UD50bHtX+D5biC1DGo2DBQLUSnxqTTxX3PnI6fmT7f5Qsj42CBwvzGHaRkALEM5PnPv1k\n          WDD0MM9B76fF+JNx/vg87FGmwoflXY87Cz5MhsdF/wOEeAz9M24OhN79N4qHUmB7IAWeFuPqPCV8\n          nDRn6gOK2dXZg2q1Y0NutTXvV76eSPh6IuH3dyLhdOC6RQkqmM/SoID1wR1oWJ3d2YLu6U99B898\n          W7p2c+BJYMdt5QJzwchLte8Dv96L509737xY3Dx3495TSAvL5sXaCtkrb0dIrz1/o4WTwbu52aC3\n          vT4Zvj9QTjiVnNJO+DaDSnJ85e7zCW4PC+/jf2g3rbkHYXib+WkYPi7HBsibsyJfIpZxF3mWhKMq\n          QReL9NLXbnYp7itD5ITFsfzhUymeJMjry1/r1XNbPy+gg+/qb8ua52F/5DnQprFA7l5u2Pe+2WzG\n          7D3ztx6PKP7ob8qkXH6RQGeGUCbwnWwX0A8P6mEI3+J6GsI7BPidQPv4UUuIjZGIfUaywbQSQkoa\n          24O0G3O/RCRSZi0EPsggT8oY1rEtZE/NLrEHhtsN4zNThqgMXwYeW/V3APKU48IPACFGSskk4ZEk\n          oAHhKeA7N1v9ir5HQ9/aDhu8be0H3wBuXYPdOJQ5+XoO/GvV9XuvuvrVoqoTnyc3mRuNm+9P4Or1\n          6LbAl3fh8MltmeR1+xvfx1duddVK0F6VbuJKHNB4dF+Ub9YrFJrv3zuo2X9RwJOxWoS9XQdJjOAS\n          8qnDJFJYqZU0qoPECCmMFayDxFpiJQ9bJw6QKMoVtSLsdDxAYpXkXArWIa5ViinSbH48SGKpZrZr\n          RFbDVKRo2AzbQWIZ6VKd1YpqqanoILGI/uZV8kESoSHMqw7VWSupxhNYXSRKEjAlP0gCTki1YVoc\n          xguQ4FYTRg6Ly/CEP8Edj10kYB/TNSIg0QoipDwMKYYvDaCq6oAUg1LBGMB4J4lUoOAOSAGJlsxo\n          3kliwEW46VIdmBnmpk7VMcWAinUNmilFpGWH4Y0bhhURqpMRB8UAOLtsxDlXnHUAk0HMVgxmrsNO\n          AiScoZG6xAV/lsTww96IJABMY7vEVTAkyWyXpTUFX2x2AB4kYcwqqKQ6ScCPIOR1kQjKKONdZtTK\n          cqVFl160ZZaKTr0YqYjtirtgHiIVl6ZLXEuJAER0kjAN8aUTmBC5FfhIJwkUBxqQ1UmicC9ehx9B\n          uqCQVYfqKMx7TLMu1eFZH6pFR/QGEilAkq5wSHHSIkZ0QApIJFCJDkhRamA+Il2qA2yDnQ3vYsQx\n          6ppOcbkONUOHAajQEONll9sD9iUipouRAitR0hW9qQI4wai6etFEaxCnS3UwM8J/uiMEAQlEb9uR\n          BSEJeL0yHXoBrUEIYh0GgCkaXA186XAvAr/BBTGIHxYXSCjoxbLD4goW8iQIef2QK2ZJfTwZ5GA2\n          ySHNPpxdcUghIFxoddhtcGGZ6/bsyyE1QA2mODjyYWUaY8ErJO0wicHXvDB7dJgEcwyAWNesALkv\n          Q6N04BDTX6NMVy4CU6WEUcGI8AD5TRUOO0PpBUl7HWqwMX657V3/pb/N/cSnSY5l5jUB6ldT/EUH\n          gg6gJg0n46Fo+XURPgV3zcKe2nSK+4ChVLm65gNGBlIOKEHaOS7Nl3XzoQQxkAq/CzWB33LA2ICZ\n          gdQDKAkotXBjtUseK5JrNVDIvf3AHTTogQIJGPY6Te6QtwkMoE7JQ2FzbTdYQonD41NXJvOGfRB+\n          UhYz/I1yp1CYtVJTjsRQ21RZqM0usE1A23pTFVxLfGb91bzQpRpwvjq1nzUaofo17mKucZsxNY0M\n          +NMOGFDrgRQDa4Maa3db+nqJWqSbof4PXvNQSN7D2MoBXqMoyXhcuqoKH0a4ZijMvUve5OHzWtcM\n          ueau2OiL2cA7fBcQ7UKChsFQadMDp0Hw9fA4Gxg2sCToFzvgyDQvavwpg2pT5++CbjnaManxNUMo\n          Oq85DtQHUmQ7dpUr71yFahSkMVMVjvpfC9R8VS/GOG7BA/EMysYaj9pXOFiBfG+KoEAhg6bwlxoI\n          O5B8YOzAIrfmEBjcwJHj1yXgJ+DJDjQBmLBAcVdgh7JBQoLsZUDwDHB555qdWdCGxHk4j4RX2Dk4\n          AGKQhQUe/MWbAUN13KATZVy0tlAyqHZcgCILXMe4Vqifb9pjmeHcJILyj3gHpQ3HQvHCDDR2tDqW\n          CC3BD95uetI0fPFhvvoEIzaxzSOAxDf4nEYRGA5WI+v7qU9RfTropgwUBrTCg6B4Tib03TgMfm2i\n          8jdZcClU1QS/qHJtwNuI2YE8DBctarCbP6H9jGh8fAa4C6owMhgDf6mBxbv/t4ApJ6VqOCnw6O+1\n          0cGiaemaEZs9FujJtLEpDsiy9tBoMfN1ktfZMrTyRi8lKGIGys1QHIvcJ2DGlpdVa8wHY2PTjp+A\n          cITa4MmE7ISrQWhjATi+IUCOOEWFCwExq4kHDnEb2mTo+j78Vk1v1dyldXNXB2Vvjr6FRhvCZ3MS\n          J8ScELVWm0/wmgUPCWsxTVgLoQrCWuggxKgkqC9cBr8Mv5Bd4F4uQsALoWjl7sOywQdlZCsOBh3S\n          JtY0iANQBKkg2rw/OG+M7vhqFWr9BQ+IuR+sdULLxc6kFGb77yY+q135LT5YXe1+IzSsGFXYW/MR\n          kOt3/dV3SZnc/1pJOCW4JhCxz5nsUPCjFCxCwXYoaIRC7lCQCIXZpoB54Ygc1BzjQnWEYkcfMFEd\n          GQuNqFTsEMRUiivgi/k4pG/rj8MyOSR6yOkrRmAoMN4Li3klpieNu2zRQmAgashE//0f/g3Dpjqj\n          1FcAAA==\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Credentials:\n          - \"true\"\n        Access-Control-Allow-Headers:\n          - Origin, X-Requested-With, Content-Type, Accept, Accept-Encoding, Authorization,\n            Cache-Control\n        Access-Control-Allow-Methods:\n          - POST, GET, OPTIONS, PUT, DELETE, PATCH\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - Authorization, Cache-Control\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Length:\n          - \"4564\"\n        Content-Security-Policy:\n          - default-src 'self'; object-src 'none'\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Mon, 11 Aug 2025 23:07:24 GMT\n        Nel:\n          - '{\"report_to\":\"heroku-nel\",\"max_age\":3600,\"success_fraction\":0.005,\"failure_fraction\":0.05,\"response_headers\":[\"Via\"]}'\n        Referrer-Policy:\n          - strict-origin-when-cross-origin\n        Report-To:\n          - '{\"group\":\"heroku-nel\",\"max_age\":3600,\"endpoints\":[{\"url\":\"https://nel.heroku.com/reports?ts=1754953644&sid=1b10b0ff-8a76-4548-befa-353fc6c6c045&s=nBO0V%2BFanUZuG2cxQUBusac7lo7PJOTX87p%2Fhg4edAo%3D\"}]}'\n        Reporting-Endpoints:\n          - heroku-nel=https://nel.heroku.com/reports?ts=1754953644&sid=1b10b0ff-8a76-4548-befa-353fc6c6c045&s=nBO0V%2BFanUZuG2cxQUBusac7lo7PJOTX87p%2Fhg4edAo%3D\n        Server:\n          - gunicorn\n        Strict-Transport-Security:\n          - max-age=31556926; includeSubDomains\n        Vary:\n          - Accept-Encoding\n        Via:\n          - 1.1 vegur\n        X-Api-Pool:\n          - common\n        X-Content-Type-Options:\n          - nosniff\n        X-Frame-Options:\n          - SAMEORIGIN\n        X-Xss-Protection:\n          - 1; mode=block\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: \"\"\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.crossref.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.crossref.org/works/10.1073%2Fpnas.1414271111?mailto=example%40papercrow.ai\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/+1aa3PbRrL9K1P8JFUBEAZPgkmlSg9vLO3aTklOtnYtV2oIDMWRQAwXD8m8Lv/3\n          e3pAiqQ0cgpK7n66iVQWiUFPP093z/TXUdOKtmtGk5G+GzmjhWwacSPddrWU+O5B17vf3su6UbrC\n          A+75nr99Mpp8HamqkF9kQX8WopXuUtQt6H76FPhB7Iyd4PNnp3/SqgURp+9df+z6wUc/nvjJJAr/\n          DZL0FEwtlqMJT+OIcx74YRiMndF2+9CLfC8efXNGtZzJWla5dHPdVe1okmTOaNlNS9XMZY2lv9Q6\n          l7JQ1U3D9Iy1c8neixZkRMmOc1HIxYq+v8oVUWnAgGqajviLYnzIddXKqnULvRCqMsKt//o0enh4\n          8JaVaDxd34wgXF7rplmI+s6tIUGt8tZw29adBKfNXNetS/TwuqyhhbaURIY49Iip0jMcecSMx371\n          rrxjj+huxCncZa1Ixuca5pHDOX4+f8ZOYordRY6Fox9vRdtMzFY/XambSs1ULiDnj9dHO0+uK/b4\n          X//G8qePUJSqoJ//dNiLLWQ+FxVeLtmy1ktZt0oahcrqBuLABgVrjeYaNhf3EqvkPRSHr2tZCvoX\n          qq/Fkl6b1XrB8lL19MBr1ZTGJh471WUJh6qYUaaLNXcNy3XdE2EPqp0bG+7wA5XIm1q1xo5rHn5g\n          c/0ABmqHiaKAORo4gHnxQYq7Cp9pcSX1hud2XuvuZg5xQDanxbmNk7loWKVbyJRLdd8LxURLLgL2\n          mWpZIRtZ38vGY6RBaKHBM9a0XbHCs4WuyDatbBw21ZBFVexetbVmoir6D/faAVXRMrWApu/lAu83\n          9OiJ2PtmqKA/aJ2oWCwCm7OpYZR8r2CdUYesCg0Bddewg/lqqb8o4S4QKmStQ1aumlXJ8GUhmjXh\n          L5vlYrkswYSRGZvvLYWm7iQLHPYwV/mciVpio/9ZIaihtWYJBahpKdlM1zYVgy+PnaxIugWMAy7B\n          +nUXBGHOE3emS9JSXkviCTqxUyBuHTyrcr1QrajacuUQHbBdg8sFBCxXbAaFGYK9zY2iN3p+9Axs\n          7fOssSueDKUaRijJiCeYFW8+0IpmKXOYjaSsJRiE6xsDkX7hXrJ3j4Vs57po4Bj3sgTVgiFGZE9Q\n          GJGYYIZU3S1I0xt53Zp0uzEvGYf0vAkpCLe2EDTtbWJ9+RPw7OzDOcG373E/Da+PDHzxiEdBCqDl\n          BL898t/qrgZEuoAYlQOnCN1IQCu+E/r4TjB+jvA8crnvBuOPfjoJogmPnyI8to7G3I9j3/cBXd2y\n          p63B/AoU5m27bCbXR9dHhVaEs9dH+7znC+6HPATVBhzntOsp6Q15wUC5+5ggCne62iQJHmTExhqA\n          z3rtk+PMuipfJ4dF1+RdqZs7WcqWYOoJUqwjxih/PwCQCTvs94JzGkQHV+rL1hBg9V6XnVFabwbR\n          wTOQvz59Hd3AbyjpvSnljDBU6YYhMTijmViokrT0TtzVilJXA7QmWfHdTNVNS4RmM1Uq0aciUKuE\n          2eVMkv16bIFfiROljWtC0Ddr/FgH0ugbcsqWizNSTsEu9hi4NIHdyn0WgLyqV+ZfyMeHy9Pzsz3P\n          0HWuit434ES+i9/A5ck4c5MkTNa6JIDOyX9ds3w0mYmykc6jWO/VnS4FNPv3PcF+EU0+181/Qa4N\n          IxeyrlfsdI+Lt91/kYG/r2ol8mc+doychIBT+v+YF+fxrQ81QmBJ69hVV9/IGiD+a6VMFdgn+1NR\n          KiBspYTDzsS9AiCfHrMsTnhCQn2m+nQxNWVgGFFUbSspXSEc5XfALDWl1CN6GHHuJGlC/s5/D/E/\n          /z0ASeCSKxrk/NYgDJ5vq889uB1n10eoE7zA9xOPB16WZEbafaLBIKI8SK6Pmr50Bc0giOLIQjQc\n          RDRMOTJGj/8ewlp6FFGkwOeUoz+ng8iqg/h1RFspiPDY86N0bCGbDCEbgNL10RUE58GbM/6bz/+F\n          bzLufzzHl6GFfDqMaw7L3Xrt/W3pkc95Ploq7lvojl9DF9X/VGmiHHh+5vlhaqGcDaPsB5R8s9SN\n          AKsH0Abn/mGcTviPQTyZHJ+fuRcn7zjc56cQ3eHphx8C961lV+6/yg58nOzYwQ+NHWwuyQfGZa+w\n          W50b70k9+rEamA+KzSDmGYVRs2x7dw/QzdqoDgtOw65xSzcL4vEBTw/DkAcos2y0B4ZnOL4+At8o\n          x4TNE/nAwOw1u6Iidx2Y8HE/sFEeFJtPbRbDv0HYqt2BUbmPJfjK56ktdHgflabIQvK4MecFWIkU\n          2BfMm/Z+dEyfu1Kg26FHVBBO2EdTS1KviJ7cVJCoMqqi1vkKyQj9Sa2+mL6W2ngk02a3QIzSnfpw\n          dNLldw+ixFJ2cYwHKynoa55lY3zqqN3s8rarqXIfXRyz7XqHvb1g7wQVpQ77a9j02DltiC6+q9Gg\n          /QONC4tSB7+paaTCaJywA+LtkIqLTZOx0dWzl22aH4paKTIkDBsnKAzxS3WhzQWDQbC0cUGALHWT\n          qJjKpg9zk39s0RP8KVwKDWHfWjIMrBl4BBz3eIziIU1s9F6BSM80QXkH0R7YEnEQPQ8ezrdN0KM/\n          nKDezFlfBwpTCJrKse/Em90oeKcf2G+ne+7Pn7u/wySa7d9OGZY77J+n7K1YoaM7uBQofR32Hq37\n          v9B6H7Lvb+yw5dJj4Lj3aZ6OjU9z+LRF2FeA5hVaQrhqkCQHPj9E9RUHri0jBa+AzU3uyPyDLD0c\n          R7E/ttMeiJxxSNmud1YYPgpshWjwqmLmdtorf52fkxewPhiIDD1xDSPXslnnkZhiDDFCBa+fcBv0\n          hwOBgpJqJcgFuZ9Ys184EBm2FP3U5zZICIdBwvY4JQuoLI9jayUaDgSG7QFT4I9DHnErfIWvKFLW\n          0mfc2pSEA0OOKIYxFfe+VeyBUfakhqCaZ2yDwXBYhPEM/iqqivCVRz7w1Yre4cAQexq31nInHBha\n          pALYPwkDOGgah2GYpqEtZqOBwUQ9yG2+xF/R2NqPDgwlood6B23G2NozRgMDaZ0LqWnuASV6oRqI\n          hsUSKF8f3YjCy8IotLY90cAw2mgy4FFk86NoYBBtLWM3zJ+q8MdGkb7NNaOBeWoHPqIks/rksAji\n          MUlO5+3L+apRuqT0lHLTPtiovxRK+fbYeq8yCsHyC04bjWNuaTneru9yzDl0f9mC+lzXjAvwKFCx\n          z9VUtY256Zipaa2npcCG5uKG7i9ljWerpWTnpujv/zw/3x5oF505sJvvbiT3ugOGikvNzOFZ2x8I\n          TtiaL3OBpqtyxfr3Nnvt0DcXGjc3tcwF6rJp19LNGoBP7/D+Pf7Wtzjz7yvCLeRSVgVd+zzj1ly2\n          bMXZa8ASf7f0POvu6RxzW3vS+cTz2vMNMwsd5rD/t89fbx+POth5rVrVsMu57BYs8R1GsdMX6SES\n          BqNDq8zaeT552XYoOTBTpeiybqe5947T+RvKYWtBHL+qKXzaa3FTFFvP+OKBCcy0yz74zYBiaN9s\n          rUH8qgbxSSdryznxwBxmJWyD9PgVR8qb+iUKgyDNeJrZ0Dx+RW24IRymyTiIUpC3EX7FcfJu2xhS\n          2+hn1tYuflUXNp2KQm36pOCFbBxnltY+TceWLEV3OuYKaCEqLDS373Q59PwgihVyZm7T17BxV0m5\n          i8fZ7oXp6FQDR04u/giPTy5o1kQ67JTRJV8HMPhZ1LUqtMMuT9nPNWi3DvtzXHrsgp2gGGQXWuFF\n          IsaOFyzjDiOtbM4PMv870GSjYLvd6PHpiZQ/sF+v2N+0LgwQn9Ud3i4WqlJmCgU4en10SlM6tZlU\n          OEH1oiFuw94gVXU90NKLl7KBLvP53uozea/y9fTBJXyjfxeqeitF2c7ZLzVd+z2i9fnZm37t+fuz\n          fjBiWWvgvtFYSziPTKEZvaRqZuYmlqXIe0Vu1eyxv50ds587VdDMhqFzjvQBeVbs4MNsBpbM1aBe\n          LLpqM6PyoWtrKWgahbTQX/cbU17q/O5elfCYd2eHHlmB249xklcBdS7LcnsYFtsK42QgQFMXOLtF\n          S+0GQeSHNlBKBuKzKd11DUbHgZXFV8DyFeBt7EZhlNIxE8A5464NmZOByJyl/S1/6I8Tl2dZ7Kfr\n          O39rf5kMxGdSxcHV+en54fqmK4rMcTWHEQ9TPgl/DHm4vuw6PeHbm65T2+YDMbyv60nIIIzQNloF\n          egV2A6oTNxmn2cE4PYwijk9WMw9r8m3XxEHCqY3+vBnk6Ql8+rr5aL1vj53YiSyjQ7Hr4yf66PsT\n          8/NsdCj0kyxNyBtodMh68GTcg0ZIR4+TTWaYsB/N3Bka2pWxFFNZmkzyuJJEemF0c8hwKajoWt2o\n          HXz/9Jk2rG66PllK4oomhYzafr38x2h31GUzbWrGofCxmD2dh9qb5doMr64lR25YylzNFAyxfbid\n          qr3XJP0GjN2dIT88bNQC+Etjlm4+l7mZZCKtoEbXjXrBtkHgRA4PLZO/ASzr8vCjH02C1DL5m0QZ\n          iiM/CXvjNrAa3uQ0kbGx2dfRslZoh1b05x9oataV5XdU9Y226KY7JumndXe+MFdh35t+ezIw0uwO\n          JG9y+nq0+Ov+jPGw+V4a8KXru37i06VZpk8vD/SB86eqeWGSbs9zzLitMfxX7Hd+dfWedkGAp+6Y\n          OhkHOwLRYSV/1CunWnsZvHbtbr0wqNNQStDn7duEPetFsqThRo1MvbNyS5s8DIa5pbtAY4ZHXf2h\n          JXoM20wibUg/jiTSJaquCxoOCpzNyNGW+hYFftn57qbW3ZJ23l3fh8jvc9RUGs745M11BfJ2/fTb\n          N1jwfwELpZ7Qdi8AAA==\n      headers:\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Length:\n          - \"3604\"\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Mon, 11 Aug 2025 23:07:24 GMT\n        access-control-allow-headers:\n          - X-Requested-With, Accept, Accept-Encoding, Accept-Charset, Accept-Language,\n            Accept-Ranges, Cache-Control\n        access-control-allow-origin:\n          - \"*\"\n        access-control-expose-headers:\n          - Link\n        content-encoding:\n          - gzip\n        permissions-policy:\n          - interest-cohort=()\n        server:\n          - Jetty(9.4.40.v20210413)\n        vary:\n          - Accept-Encoding\n        x-api-pool:\n          - plus\n        x-rate-limit-interval:\n          - 1s\n        x-rate-limit-limit:\n          - \"150\"\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: \"\"\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.crossref.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.crossref.org/works/10.1073%2Fpnas.1414271111/transform/application/x-bibtex\n    response:\n      body:\n        string:\n          \" @article{Makris_2014, title={Developing functional musculoskeletal\n          tissues through hypoxia and lysyl oxidase-induced collagen cross-linking},\n          volume={111}, ISSN={1091-6490}, url={http://dx.doi.org/10.1073/pnas.1414271111},\n          DOI={10.1073/pnas.1414271111}, number={45}, journal={Proceedings of the National\n          Academy of Sciences}, publisher={Proceedings of the National Academy of Sciences},\n          author={Makris, Eleftherios A. and Responte, Donald J. and Paschos, Nikolaos\n          K. and Hu, Jerry C. and Athanasiou, Kyriacos A.}, year={2014}, month=oct }\n\n          \"\n      headers:\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Date:\n          - Mon, 11 Aug 2025 23:07:24 GMT\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        access-control-allow-headers:\n          - X-Requested-With, Accept, Accept-Encoding, Accept-Charset, Accept-Language,\n            Accept-Ranges, Cache-Control\n        access-control-allow-origin:\n          - \"*\"\n        access-control-expose-headers:\n          - Link\n        permissions-policy:\n          - interest-cohort=()\n        server:\n          - Jetty(9.4.40.v20210413)\n        x-api-pool:\n          - plus\n        x-rate-limit-interval:\n          - 1s\n        x-rate-limit-limit:\n          - \"150\"\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\nversion: 1\n"
  },
  {
    "path": "tests/cassettes/test_ensure_sequential_run.yaml",
    "content": "interactions:\n  - request:\n      body: \"\"\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.crossref.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.crossref.org/works/10.48550%2Farxiv.2312.07559?mailto=example%40papercrow.ai\n    response:\n      body:\n        string: Resource not found.\n      headers:\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Type:\n          - text/plain\n        Date:\n          - Mon, 11 Aug 2025 23:07:22 GMT\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        access-control-allow-headers:\n          - X-Requested-With, Accept, Accept-Encoding, Accept-Charset, Accept-Language,\n            Accept-Ranges, Cache-Control\n        access-control-allow-origin:\n          - \"*\"\n        access-control-expose-headers:\n          - Link\n        permissions-policy:\n          - interest-cohort=()\n        server:\n          - Jetty(9.4.40.v20210413)\n        x-api-pool:\n          - plus\n        x-rate-limit-interval:\n          - 1s\n        x-rate-limit-limit:\n          - \"150\"\n      status:\n        code: 404\n        message: Not Found\n  - request:\n      body: \"\"\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.semanticscholar.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.semanticscholar.org/graph/v1/paper/DOI:10.48550/arxiv.2312.07559?fields=externalIds%2Ctitle\n    response:\n      body:\n        string:\n          '{\"paperId\": \"7e55d8701785818776323b4147cb13354c820469\", \"externalIds\":\n          {\"ArXiv\": \"2312.07559\", \"DBLP\": \"journals/corr/abs-2312-07559\", \"DOI\": \"10.48550/arXiv.2312.07559\",\n          \"CorpusId\": 266191420}, \"title\": \"PaperQA: Retrieval-Augmented Generative\n          Agent for Scientific Research\"}\n\n          '\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Length:\n          - \"277\"\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Mon, 11 Aug 2025 23:07:22 GMT\n        Via:\n          - 1.1 97354ec70bdda7ac06cc29aed9bfdb3c.cloudfront.net (CloudFront)\n        X-Amz-Cf-Id:\n          - x9CtPKv1V150lqYHGe6OC126K8s2LPDBKazjhAS2pycQf6_P_FOA-w==\n        X-Amz-Cf-Pop:\n          - SFO53-P7\n        X-Cache:\n          - Miss from cloudfront\n        x-amz-apigw-id:\n          - PKeiuGgZPHcEp5Q=\n        x-amzn-Remapped-Connection:\n          - keep-alive\n        x-amzn-Remapped-Content-Length:\n          - \"277\"\n        x-amzn-Remapped-Date:\n          - Mon, 11 Aug 2025 23:07:22 GMT\n        x-amzn-Remapped-Server:\n          - gunicorn\n        x-amzn-RequestId:\n          - 07899b68-cb8e-47aa-abe2-09f2c18e3a6f\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: \"\"\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.crossref.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.crossref.org/works/10.48550%2FarXiv.2312.07559/transform/application/x-bibtex\n    response:\n      body:\n        string: Resource not found.\n      headers:\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Type:\n          - text/plain;charset=utf-8\n        Date:\n          - Mon, 11 Aug 2025 23:07:22 GMT\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        access-control-allow-headers:\n          - X-Requested-With, Accept, Accept-Encoding, Accept-Charset, Accept-Language,\n            Accept-Ranges, Cache-Control\n        access-control-allow-origin:\n          - \"*\"\n        access-control-expose-headers:\n          - Link\n        permissions-policy:\n          - interest-cohort=()\n        server:\n          - Jetty(9.4.40.v20210413)\n        x-api-pool:\n          - plus\n        x-rate-limit-interval:\n          - 1s\n        x-rate-limit-limit:\n          - \"150\"\n      status:\n        code: 404\n        message: Not Found\n  - request:\n      body: \"\"\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.crossref.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.crossref.org/works/10.1063%2F1.4938384?mailto=example%40papercrow.ai\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/8VbC2/byHb+KwMBLXYBkZnhm96LAl5vtki6eTTOomjjYEGTI2tiitTlw45usP+9\n          3xlSokamTbObtotsIomHM9+c853XcPhtUTdJ09aLs0V5u1guNrKukxtpNbutxG/3ZXX8652salUW\n          uCBsbvPhyuLs20IVmfwqM/qYJY20tknVYNxPnxzu+Mtw6fLPn5fdpUZtaHS6YPHQcvlHIc64e+aH\n          /4Ux6SpQbbaLMxH6bhS6nhv6XrhcDPO7tidsZ/HnclHJlaxkkUorLduiWWCQ5WLbXueqXssKouev\n          3rP33XdV3GB8Vdetnt7Fl1UL2BD79G3xy7tXtDJuC5e78dULwbv/AogViUb8brVSqWTlir1N7pKc\n          fZC1TKp0DYmsVFZS17JqZGZd7yA8gFgukvukgmo+Ld5iQOFZwrGExX3PWUAnKtPz0z+PTK+yvUUI\n          JIZ7ZKI/P/+J8dKyaGTRWFm5SVShDdJ/+kSytZ2orV1WNzR3WpV1vUmqW6uC0iuVNlrBTdVKKLde\n          l1Vj0Xi4XVYwXJMDxafPg4oza1sp0vtDswt/KZylIz5/xlDJNYZPUggu/vYlaeqz7b+8kU2SW+VX\n          lUmWJzsYlyUVPqpbme9YU7JrybaAhbWwsmAbEs9VyoqkKC2M1qZNi8ssayVJS9VAB0wWd6oqiw3u\n          goXk121ZQwpCgHnD2louWVmxtbpZs0ZutrJKaBRMVKYgM8k0Ml0X6u8thq7bdM0S4CoKmeS4aLNX\n          DVM1u5d5zm6L8r5gzTppTjBlHdiarZM7ye6SusGCMrXSVG1wMV0nhUqBD9MCQqMw16oqN+y6zW/7\n          m39i6/JegvNLfatK21zLKaiizGSuoa6x9CopakV2g8KaeymPVJUUGcMFfLoui4zu0Iig1TsAAU4a\n          IC032xZhAIJApIo7MEHd6O9EdRKRgJ42NX3t7AWdrpJ0bzebvZX3tEQMm2NBGcMCK0SMcgtvVv8g\n          hSTFDiCyHfv0m0oARDYsye0lewPWVDa7TJXNXkLBS/aBhd6SOb7PfgCJ3B8/s21JhFakUWIIjJiR\n          xaG5VVlt2KrNMXklQS+F1W3KXEJZScWyHRxXpbCj2uAHWhFMt1YwqszbVBFjjfVpW24e8lJrrSy0\n          7Lj1oJkEmtziO6RUYa1UvsGyuokJr4SVckwH7XbL6OHjmh65v0cDzGmRZK6BNOQ+EAFdZb08pi6+\n          kZk7vBgmvS1AZEAin0CUammRBPmmI89OyTyj4SC1JCq1eduPsUpUTs7QL7HewLK/Kk0cujXDorXC\n          oKRuqRbBZgT7EbXQOjFVWdzAQonWMtZ7vYPDaFsda9lmH6HevUoeqD8pWLIpq+26bGt2cDV2D7dn\n          OTylYhet9U4T3cqkdgmpLVp0XnXRvutWmbCN+qrvhdEuWued/hWXe9bqf8AlomXn7SuklqxbN+Hq\n          XONeIQSkCchISlQrUo4mGPROPOkMBlrWW/wqD66UIxzAIbXilVqStjJwEcZOcA/ZuyB/6S4zTInF\n          GfZmP/wzsuNPefNT6F+1Dufxv/2ol0CC/axk92NJ/59+3C++LlfN6RQUDom4R7PY7D86HlKC7Idd\n          HvQOK1cSOQQW/8deHZoLtETDdggTKlcN0ZZdV6pBBuko2MWvqmwRiYs2zeUh4mSy88ZEZ6dhyKsX\n          2jXBRNiGwk/HGH3NWlVSPnDAYaYDpY/sqTNMsvdMK/mKS7QqRblDgyGN3WiFplWH72jK/Qo73+pg\n          XiMx30G3D+eF+nMYiH4DxbW0QlapHmIGrrqtKeUS53+9uLCa0vr54uI40vfpbD9Nh+pxF1yphoZN\n          aNoKdu/iYpdH2HVSdzEoBTVrffuRPXBHWe1638QwarPNe8dqDqYxkkUXxZAF21R21tOBuZO5K/N2\n          o718AP+3qxd9SYDaZijDeOCiDLK92I3cyKPKsKuBvpRthUxlodJQgLmgKkZSjH2iCHEeFp/CpzLM\n          cT5yfubHZyI6LT49n4eeH/sRqjBUMO22G7tEYqWya9002/rs6sXVC9R+VE9RzdajRoVlDaVVdwtQ\n          3RDYGvBTgnBBAqhfdU1qHQpZqur2xWxMiLqaa/FSR09S8kjs1OZ7QKQ+5QxkOGPnT+fJps12VBei\n          Qlipr4MhgLGzHP0kIqpB2wbVoa5cbzAaVeVvkFgTEOoXmyprjJiTni5vkwrFSn2raPESdVWhl79S\n          Vd3QQKhtcpV0hSdG62vt3wul6/1mR0v+UKZrGAbLE13FoIsBFA00GHtflfBSuNhyEFxSTcL+Ex0M\n          E17ghEv2++U5VcjLAfAvyZ3K2GsD7r8jbhYyN7EmWaa6+uj/HPBycgKH/SKJ8RtdKK/YmyEMoKBC\n          4S4pVjxPOZ+pp9tc687JFeHiuNAvC5hRTlb6ByJr5dzKXdfquTxwPPwToO0RAed/pGKybdIU6fyG\n          mBiHrhkgHHH1oih87kWRuzmmKBF0h9asc3SKHfug0bvT4vziEk1cUWoFd/cdrv2eI9LqbKZbFPaR\n          4i6WS/p9CZ9BPZNRwd6H8XfbppTdzwU50asiQ/iudgYGQv6ELhyN4wkBd56yHMfxTF1RT3kdiigM\n          ovWxqtzwGCePRnR1sZZUypapjY73zp6C6s2D6nIhTKjcQQTNNokNPD4XYRAa4ccE7I8ZN7uz+8Zi\n          Cqw/D6wXicAEKwJkLxshNdkkDSGObO7b3POOMfvBpJLPMcIzMQfzMIejiNH1AXCNtos8xOaO3TnK\n          4EPhpBNd6M7RPu7hprCHc8nhOpPohda4YyQpnxvoxfdBH81EL+JJ8NwmxjjiCfD8+4CPZ8Zbj0+C\n          dzR4k+uByRv3+4DXSpiBnseuL/yxetIVDo+1Fw8hRUeRwT/jEcyvbXa+3eY2e7/e1dNwZyY3V/gn\n          QVDntpx07LqtWX5NMpsSG/tNNs00TmeuP3rRGM4YNYDgRpyOJ1U6A+bc9OeKaIy8ZphG3HAMyN83\n          TIuZidDx4HJmhYO0ffWCCIe8+7MdCvsgc8AcGnQYTYeasTp1s58nQc9MiCL2PSd+CnRoH2QG0NNF\n          xyzQMzOi62gAJ9VR6nzZCDeInOQYquMY7uaMh4Y+kulKaRLtzBzIQ9z5JC+QQ/Yyg4qNHMLH0vcs\n          Fc9MfSJwhThJ3V38dUKM6xspIzaxhmN+N8TeZ4aM2enutGCOENgo29VCeAZ7zQA8lp3fIsYwZLlN\n          W0wCdeZmtsj3ePQUHVAM7WUGOviTKp5DB2dmfuOO73PnUdDaoij87YPcUW42yTERK57FDWdu1jvp\n          O7tkor5s86SmMshFDWRzE7dvxo0x/3tVgCUIHu9pS3ga9MwcyF1o8qSEi8Bph/uuJfwYeRt/YIOD\n          4CMEH4Pex7sPtE/88is9pasn8c9Mh0E4Wn9+SatdfVOVujkEi/DHqJ2dyCw8gvGAfYFRoP1/rcr7\n          Zj0JfWZSDMZ7lm1O5KRgbFPZr3P10IfHJu7Rfks34jOCoDMzMXp8vOhv6hXhRip3bFDH4LmYLpo+\n          0l7KZZmrjP1Km8OTsOdmyMh3TzYRxkKiazLle4fEuRlSxHHwBGaffulERhtDXPurSd2ZmSO9KHgc\n          sSZk5Ni90LCP4BiYxxqBufHbnZkyY/dE07pr+bKFl6HeM7urk1ZwrL16vffBzh/Pp/HO3eqMp1J8\n          ZB9kBj5Hk444hxzuzCSJRtUXJ2V1X/HFbsSdk6zuToKd13G7M9Ojx093kyMOsF4YBZ7rd9tKfhxF\n          kREz4unm+/1a5WVNLcHNNOiZOZH7Ih6vqr0QLbiJVXCzBBnbiZldVrszU6Eb+yd7YENd7cUnqWSy\n          7JhTV7szc9/pJjQlvnS7hqPFvu4QDd0e70KTxCNVRr/R9TwGz8x6wvHdJ6NEhDpjLzOEY+8ZDJ4R\n          JWZmPdT3YwXGBjf3lXRod1F3iGveJI1HDhFNAp+Z+wLhiVHHCyI3jky/E4upLP16nzyexQxvbr57\n          nBVUvtkneP34GG/wdCE0iXX+Yz0TrAdCJEXRVvLO6naaLR4Kl45MOiIQRqPiuZPUOMdQPZmPmpbJ\n          VcxMfp443VHasyMEQf6X2eE+CLpmZ2FYd6z+enl5/uqNBfWsoSQ6E2Kzt+30RpY3M3uBiJH/KDNR\n          8Ub2XmTICZGhrb9a1Hgz0xf3/O7ZzEkTzePAt5ATXOqnr154+GUvOXSi5lOcsZ1Drey8PyZoPzgL\n          ObmamSmOC5+flg8nqxGR3hY4SA68NZ+pj+16/dXVzMx/AT9JJTy8elELEQSxheYa/+Mvw/ccs1V9\n          JGm/Xye1ZC//3qpcXdvsF7Vatc/wwrnPBqPRx7L6IAE9pqBsiK7VtR2TVSI09gnE2CL6QwrpWlF7\n          gsEmwc/dLI3GHyofPV/RewXcMx/KftfnK/7MrOg4bvgQ9CXnDrdCj7s/cPEjp5bQMhRu5pjRhnC/\n          kUcnb573ONOfmyVD5/FuhVN3xQMvMhw2ek47+PxWxZ+ZER3HE/yp/Y2AqN3LDA+Pp5U9J9z7M5tC\n          4QYPtcxjH+rTWg4iT5yckph+zHms5ec1Wf7cJ4fuyNPOSx47wvJ5DGI7IHbII8vQtWseM+DPKazZ\n          +ST2uRnWD8XJA8R97RRB457pi5MdIr3uQ8d/JmHOTJ2x91DDX+y6rdPu/Axt6IrQpLJZnI4F6su2\n          Wj0zYMxMjqEY3cjdGgdPvNNWyzdb8LEkT0cXT05u9O8cme8ILV53N9KJRNplUDLT5axKazpgWlbq\n          Rh2NS+8U5Ulx03bwZYGpc1Xc6kOEv3/4bXF84Pb4LSZ92JYOEOOv/kSwtc1W+lTu0YncwzlifPQF\n          wr1+FOKiOw7+EH90Rxtt3LcY3p/qjxsnBL4724+ZDYnhhbS7kixAB9OLDLY5ugcX61336gR9IzP/\n          vy6nLeqtTNUK9vgfrERtVJ5UqtlZ6Vqmt/RGHZk/k9uyVo8cwXbcZbB0vJHX/1yLB5bjfRT+GQ/P\n          XPf0BHaAMkPEtIWhT2DXaVnhTkFnTPenqL8ttpXaJNWOPj6t2GOdQm1Ca2yvNUqmIgjxW3fO2ipX\n          VnfOunsTyOrOWVtlYR29+qLPWS/+JGzt9RGTuxfnjn7QLx0+dUD95Oxsffw6494F+zcXv5mvMM57\n          Ew+TnGrp4fH140P3lcx763/Dva8uL9+Sc6NoElYU61oUWTK2Qh/ZpFto0VMNjttzrgOGOENvpVDM\n          P9xN7tALDUdojySHsYlmUPIXSe8Qmm8glo1+1XNCtwf56XcVe78r2v4kdEcR2Pm/AZQRDkswOwAA\n      headers:\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Length:\n          - \"3933\"\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Mon, 11 Aug 2025 23:07:22 GMT\n        access-control-allow-headers:\n          - X-Requested-With, Accept, Accept-Encoding, Accept-Charset, Accept-Language,\n            Accept-Ranges, Cache-Control\n        access-control-allow-origin:\n          - \"*\"\n        access-control-expose-headers:\n          - Link\n        content-encoding:\n          - gzip\n        permissions-policy:\n          - interest-cohort=()\n        server:\n          - Jetty(9.4.40.v20210413)\n        vary:\n          - Accept-Encoding\n        x-api-pool:\n          - plus\n        x-rate-limit-interval:\n          - 1s\n        x-rate-limit-limit:\n          - \"150\"\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: \"\"\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.crossref.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.crossref.org/works/10.1063%2F1.4938384/transform/application/x-bibtex\n    response:\n      body:\n        string:\n          \" @article{Skarlinski_2015, title={Effect of native oxide layers on\n          copper thin-film tensile properties: A reactive molecular dynamics study},\n          volume={118}, ISSN={1089-7550}, url={http://dx.doi.org/10.1063/1.4938384},\n          DOI={10.1063/1.4938384}, number={23}, journal={Journal of Applied Physics},\n          publisher={AIP Publishing}, author={Skarlinski, Michael D. and Quesnel, David\n          J.}, year={2015}, month=dec }\n\n          \"\n      headers:\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Date:\n          - Mon, 11 Aug 2025 23:07:23 GMT\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        access-control-allow-headers:\n          - X-Requested-With, Accept, Accept-Encoding, Accept-Charset, Accept-Language,\n            Accept-Ranges, Cache-Control\n        access-control-allow-origin:\n          - \"*\"\n        access-control-expose-headers:\n          - Link\n        permissions-policy:\n          - interest-cohort=()\n        server:\n          - Jetty(9.4.40.v20210413)\n        x-api-pool:\n          - plus\n        x-rate-limit-interval:\n          - 1s\n        x-rate-limit-limit:\n          - \"150\"\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: \"\"\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.semanticscholar.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.semanticscholar.org/graph/v1/paper/DOI:10.1063/1.4938384?fields=authors%2CcitationCount%2CcitationStyles%2CexternalIds%2CinfluentialCitationCount%2CisOpenAccess%2Cjournal%2CopenAccessPdf%2CpublicationDate%2CpublicationTypes%2Ctitle%2Curl%2Cvenue%2Cyear\n    response:\n      body:\n        string:\n          '{\"paperId\": \"4187800ac995ae172c88b83f8c2c4da990d02934\", \"externalIds\":\n          {\"MAG\": \"2277923667\", \"DOI\": \"10.1063/1.4938384\", \"CorpusId\": 124514389},\n          \"url\": \"https://www.semanticscholar.org/paper/4187800ac995ae172c88b83f8c2c4da990d02934\",\n          \"title\": \"Effect of native oxide layers on copper thin-film tensile properties:\n          A reactive molecular dynamics study\", \"venue\": \"\", \"year\": 2015, \"citationCount\":\n          8, \"influentialCitationCount\": 0, \"isOpenAccess\": false, \"openAccessPdf\":\n          {\"url\": \"\", \"status\": \"CLOSED\", \"license\": null}, \"publicationTypes\": null,\n          \"publicationDate\": \"2015-12-21\", \"journal\": {\"name\": \"Journal of Applied Physics\",\n          \"pages\": \"235306\", \"volume\": \"118\"}, \"citationStyles\": {\"bibtex\": \"@Article{Skarlinski2015EffectON,\\n\n          author = {Michael Skarlinski and D. Quesnel},\\n journal = {Journal of Applied\n          Physics},\\n pages = {235306},\\n title = {Effect of native oxide layers on\n          copper thin-film tensile properties: A reactive molecular dynamics study},\\n\n          volume = {118},\\n year = {2015}\\n}\\n\"}, \"authors\": [{\"authorId\": \"9821934\",\n          \"name\": \"Michael Skarlinski\"}, {\"authorId\": \"37723150\", \"name\": \"D. Quesnel\"}]}\n\n          '\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Length:\n          - \"1116\"\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Mon, 11 Aug 2025 23:07:23 GMT\n        Via:\n          - 1.1 97354ec70bdda7ac06cc29aed9bfdb3c.cloudfront.net (CloudFront)\n        X-Amz-Cf-Id:\n          - h7gqB1i0lzjlE58hOkQcj7VovFWzl0oOS9InFKY3wmAH2yYYoaRFgA==\n        X-Amz-Cf-Pop:\n          - SFO53-P7\n        X-Cache:\n          - Miss from cloudfront\n        x-amz-apigw-id:\n          - PKei1EV0vHcEaTQ=\n        x-amzn-Remapped-Connection:\n          - keep-alive\n        x-amzn-Remapped-Content-Length:\n          - \"1116\"\n        x-amzn-Remapped-Date:\n          - Mon, 11 Aug 2025 23:07:23 GMT\n        x-amzn-Remapped-Server:\n          - gunicorn\n        x-amzn-RequestId:\n          - 33a7be51-114e-4d75-9bae-25bf8fb26967\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\nversion: 1\n"
  },
  {
    "path": "tests/cassettes/test_ensure_sequential_run_early_stop.yaml",
    "content": "interactions:\n  - request:\n      body: \"\"\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.semanticscholar.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.semanticscholar.org/graph/v1/paper/DOI:10.48550/arxiv.2312.07559?fields=externalIds%2Ctitle\n    response:\n      body:\n        string:\n          '{\"paperId\": \"7e55d8701785818776323b4147cb13354c820469\", \"externalIds\":\n          {\"ArXiv\": \"2312.07559\", \"DBLP\": \"journals/corr/abs-2312-07559\", \"DOI\": \"10.48550/arXiv.2312.07559\",\n          \"CorpusId\": 266191420}, \"title\": \"PaperQA: Retrieval-Augmented Generative\n          Agent for Scientific Research\"}\n\n          '\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Length:\n          - \"277\"\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Mon, 11 Aug 2025 23:07:23 GMT\n        Via:\n          - 1.1 f36785ff79b1d07dbaa3721ed491b772.cloudfront.net (CloudFront)\n        X-Amz-Cf-Id:\n          - jpfhVw1HLK8M4L09f6WiPP9N3yMHV9IZVxdvD87TD1Y9hQAfWfNLiA==\n        X-Amz-Cf-Pop:\n          - SFO53-P7\n        X-Cache:\n          - Miss from cloudfront\n        x-amz-apigw-id:\n          - PKei4HjJvHcEZKQ=\n        x-amzn-Remapped-Connection:\n          - keep-alive\n        x-amzn-Remapped-Content-Length:\n          - \"277\"\n        x-amzn-Remapped-Date:\n          - Mon, 11 Aug 2025 23:07:23 GMT\n        x-amzn-Remapped-Server:\n          - gunicorn\n        x-amzn-RequestId:\n          - f3173498-aa1b-420c-b37c-aec4fa0f9b2a\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: \"\"\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.crossref.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.crossref.org/works/10.48550%2FarXiv.2312.07559/transform/application/x-bibtex\n    response:\n      body:\n        string: Resource not found.\n      headers:\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Type:\n          - text/plain;charset=utf-8\n        Date:\n          - Mon, 11 Aug 2025 23:07:24 GMT\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        access-control-allow-headers:\n          - X-Requested-With, Accept, Accept-Encoding, Accept-Charset, Accept-Language,\n            Accept-Ranges, Cache-Control\n        access-control-allow-origin:\n          - \"*\"\n        access-control-expose-headers:\n          - Link\n        permissions-policy:\n          - interest-cohort=()\n        server:\n          - Jetty(9.4.40.v20210413)\n        x-api-pool:\n          - plus\n        x-rate-limit-interval:\n          - 1s\n        x-rate-limit-limit:\n          - \"150\"\n      status:\n        code: 404\n        message: Not Found\nversion: 1\n"
  },
  {
    "path": "tests/cassettes/test_equations[docling].yaml",
    "content": "interactions:\n  - request:\n      body: null\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.crossref.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.crossref.org/works?mailto=example@papercrow.ai&query.title=SF+Districts+in+the+style+of+Andy+Warhol,+with+Math&rows=1\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/8VXW3PiOBr9K1o/dVfZxhfAmJeppDPTl0xfKslM105IpYQtsBZb8kpyGEjx3/fI\n          BkID6dqqfdiEB9Dl0/nOd9HRs6MNNY12xo5cOK5TMa3pnHlmVTOMLaVaeCXX5mDqiSnNpcBs6Ad+\n          8DLjjJ+dGc2YgbXnjesYaWjpKaab0g7Fo2Q47LsON6zCz/tnh4uc/c1yuy+nhnk1VXbh/X0URAM3\n          dqPk4cHtpgyvLB474QWxFyV3QTIejMbB4C8AsLPwo6qdcZj042AYRaNBEA9c5wVs7PcDP3aAq26m\n          cKlgyitlRk03fWsaY+YAAHOKzZhiImNeJhthYDQ42IXFn/xLn3xmZl3iJzzSU7FlDF5tqasVF9bY\n          Ey0b+ztNRnE/GQaDJA37gLFfyEqWGSUFz86vjkJnAxpKnjGhuyPgK4Ceoy108X+GtdAL7OcuCMbt\n          55i1YZD2B2kU2D9QlElhmDAHsTZ5hS05K+nK48LL6QpHgpY/bn7HbGFMrceT3qS3XC59bX2fM+Vn\n          spr07E7r7v8B9JNU/wvohxebuawoFy367bd7REQsftjm2A1Kal1RlA0S3yiedfk1o6VmB7mXe11+\n          nKXj4QErr75+tCUW+GEQJJMeEsKLPaSE1+aEFz7GiaWjy6GplAsvK2ht2oTMFIPR84UVukM3Ds6z\n          PfTi4C4C1dE4Tk7YjgbBKI4HScd23Va8E0WBF0UR1jZ1d5ZEpq5+oDeX3JdqPuntvdmx9rin63G7\n          z3W0bFRmTb+zc6jFtsK8fVHm3nS1K8zAQjSlrQrnQuQr8p2qQpY2EDU28L9fKIQV2pgCGWEraM6f\n          mM2QT7KgQjBN/uQw3RbsjFa8tA5cC5YVdkSzfzf2ZIzNuGqbIZ3NeMm3zeP+waZKxapp2x2i1B72\n          EmkpkCnslWAkbhfuvXstvAWzAOLk8d1NaKkVSKUmM42yQXUumfgXQAoX7paI+KT3O1qpYMoll41a\n          FFTlZkyuqCbXdueSqQXhFfmLcdOuJ5oBkCIG/gmus4IJcsNqJfNmzZmaIhxYSu7DNB48+G3xHgCK\n          TgF9xwmMNCInX2hWlHTSBEE+88m14qa1T94zTStDGz2nU+aTy9wn4RBwmQI3JArC+OSc+Jzjau6S\n          94oZi3lMDkKOfrwid6ph5NZItfLJR8zf4eRfqTaIblkiX8lXgwZOwkkvismbMB0O37oknTT2fKTJ\n          MYL+awhupKBlDoq59XpeMt5yeKms47MsRztoz7fzdzhXr8EnFpI3hq5xZBQhJX00rpFPXsoEc37O\n          Jr1L1qy0Bza9zrV1A+4qJia9fwzCJE6HwB6lnYUwfXsCe3AO9notS+qSOznldLzlzO0IBBHRaEtC\n          Okredtg/UAUfye2asQolQt58mPtvx6QFJ2BFZ03lk4tKI6FyipZ5hYaXg4UwTROXxIOgMxkPohOE\n          wzMIORVZwV3yjcpSwprUS5zvkneFgv6QdTHpvadlySWGStrkXI6RVXMmvNua4w4F5QfpMOl9kprV\n          RYfXJ78pKhazRhlCkSk+sZfGCazkDCw0o1yi0q7oE8+PMu66DfewRGS+sCX5J8QSvB+lPrFI5ZKu\n          9vtaGISiQnabL2YgThcyW+iO8AuAQy1cVAy3BiXJcNJLbGxGI4KUCcNoG6KofwJ8ZG85yT2qNVOm\n          7ZCYyl7655FXXWdzyXH3G5OPVojYilXkOzKQqYJxcPsL+SzxQzDyGS1McVpWK234oq35tnEsDDoq\n          Ep6WbGEn0G9sVyBPUpAfQ2F9vTVsRgWq41qxZm072B9L7G7QXHeJZttXBwH9CC3jCleRsPc6Usy2\n          L02+FZZ/1hfSzrRQ2n63/VbC267TxDarrCGp2l4zcslw0LGZJL5zcNfGQYoZe9nGo/4wGUZx2n8M\n          gsEx4ekppzccyYiS+kCB5RsDS+Odx7YNXHI5V7Qu+K77/bz5hcHpCbemay/QqUy8BG9LVZtWXtc7\n          flWMzxFHuE6uaQ3FXRL0XqxEXOdUrBkBXLDmYx/uYUE4ErIs5x2hDYlsI/D3Coja68Lb37SH8fTg\n          bz5tssLeuSWMNZ0uyJnjtgqpvc+OBdeJdJr0tkpr0qvz2YFSeEX37HTZVv+AqZplfMZB1OtCkNvh\n          HOVB6xpiYyf9NceFT3FVQVYULFsAVOt5zmqp+Ws6qo8HStg/o6P69oES9u/CwTjsj4MTHZWEQT9K\n          o/5WR+lMKuyMh36SjoIktlJgJ4Ge7SsC6mhlv/4XHP6ctc3GCindvCYMWx3y8fbyi43xj88V9+hB\n          8nAgWPThK+kY5Kn0eyWge7n0E2xde+sk1/P+qRSST025InYV7EiVWxEWuo6g1V6xPW41mE3RKSsx\n          /JsdJl93w3Mlm9oevd31rtPSH+zVo1YH+7YTZDez2bTir33UejWqpNPFOB+asQtc+/Dx2sduq1g1\n          oyorPFix72DRlOVms/kPmibI64kPAAA=\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Headers:\n          - X-Requested-With, Accept, Accept-Encoding, Accept-Charset, Accept-Language,\n            Accept-Ranges, Cache-Control\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - Link\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Length:\n          - \"1847\"\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Mon, 05 Jan 2026 19:41:57 GMT\n        Server:\n          - Jetty(9.4.40.v20210413)\n        Vary:\n          - Accept-Encoding\n        permissions-policy:\n          - interest-cohort=()\n        x-api-pool:\n          - plus\n        x-rate-limit:\n          - \"150\"\n        x-rate-limit-interval:\n          - 1s\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: null\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.semanticscholar.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.semanticscholar.org/graph/v1/paper/search/match?query=SF+Districts+in+the+style+of+Andy+Warhol,+with+Math&fields=authors,citationCount,citationStyles,externalIds,influentialCitationCount,isOpenAccess,journal,openAccessPdf,publicationDate,publicationTypes,title,url,venue,year\n    response:\n      body:\n        string: '{\"error\":\"Title match not found\"}\n\n          '\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Length:\n          - \"34\"\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Mon, 05 Jan 2026 19:41:58 GMT\n        Via:\n          - 1.1 1fd3242984ceacb561c135f27536c5da.cloudfront.net (CloudFront)\n        X-Amz-Cf-Id:\n          - lRgFbPLfHGQbZYg7uAzY312Ovq25CLgcfq720AKUOBkB-ouED8HrxA==\n        X-Amz-Cf-Pop:\n          - SFO53-P10\n        X-Cache:\n          - Error from cloudfront\n        x-amz-apigw-id:\n          - WugQ7FrZvHcEgzQ=\n        x-amzn-Remapped-Connection:\n          - keep-alive\n        x-amzn-Remapped-Content-Length:\n          - \"34\"\n        x-amzn-Remapped-Date:\n          - Mon, 05 Jan 2026 19:41:58 GMT\n        x-amzn-Remapped-Server:\n          - gunicorn\n        x-amzn-RequestId:\n          - 4495ec60-2461-4e4c-9817-7eb3245e94c8\n      status:\n        code: 404\n        message: Not Found\nversion: 1\n"
  },
  {
    "path": "tests/cassettes/test_equations[nemotron].yaml",
    "content": "interactions:\n  - request:\n      body: null\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.crossref.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.crossref.org/works?mailto=example@papercrow.ai&query.title=SF+Districts+in+the+style+of+Andy+Warhol,+with+Math&rows=1\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/8VXW3PiOBr9K1o/dVfZxhfAmJeppDPTl0xfKslM105IpYQtsBZb8kpyGEjx3/fI\n          BkID6dqqfdiEB9Dl0/nOd9HRs6MNNY12xo5cOK5TMa3pnHlmVTOMLaVaeCXX5mDqiSnNpcBs6Ad+\n          8DLjjJ+dGc2YgbXnjesYaWjpKaab0g7Fo3iUhq7DDavw8/7Z4SJnf7Pc7supYV5NlV14fx8F0cCN\n          3Sh5eHC7KcMri8dOeEHsRcldkIwHo3Ew+AsA7Cz8qGpnHCb9OBhG0WgQxAPXeQEb+/3Ajx3gqpsp\n          XCqY8kqZUdNN35rGmDkAwJxiM6aYyJiXyUYYGA0OdmHxJ//SJ5+ZWZf4CY/0VGwZg1db6mrFhTX2\n          RMvG/k6TUdxPhsEgScM+YOwXspJlRknBs/Oro9DZgIaSZ0zo7gj4CqDnaAtd/J9hLfQC+7kLgnH7\n          OWZtGKT9QRoF9g8UZVIYJsxBrE1eYUvOSrryuPByusKRoOWPm98xWxhT6/GkN+ktl0tfW9/nTPmZ\n          rCY9u9O6+38A/STV/wL64cVmLivKRYt+++0eERGLH7Y5doOSWlcUZYPEN4pnXX7NaKnZQe7lXpcf\n          Z+l4eMDKq68fbYkFfhgEyaSHhPBiDynhtTnhhY9xYunocmgq5cLLClqbNiEzxWD0fGGF7tCNg/Ns\n          D704uItAdTSOkxO2o0EwiuNB0rFdtxXvRFHgRVGEtU3dnSWRqasf6M0l96WaT3p7b3asPe7petzu\n          cx0tG5VZ0+/sHGqxrTBvX5S5N13tCjOwEE1pq8K5EPmKfKeqkKUNRI0N/O8XCmGFNqZARtgKmvMn\n          ZjPkkyyoEEyTPzlMtwU7oxUvrQPXgmWFHdHs3409GWMzrtpmSGczXvJt87h/sKlSsWradocotYe9\n          RFoKZAp7JRiJ24V7714Lb8EsgDh5fHcTWmoFUqnJTKNsUJ1LJv4FkMKFuyUiPun9jlYqmHLJZaMW\n          BVW5GZMrqsm13blkakF4Rf5i3LTriWYApIiBf4LrrGCC3LBaybxZc6amCAeWkvswjQcPflu8B4Ci\n          U0DfcQIjjcjJF5oVJZ00QZDPfHKtuGntk/dM08rQRs/plPnkMvdJOARcpsANiYIwPjknPue4mrvk\n          vWLGYh6Tg5CjH6/InWoYuTVSrXzyEfN3OPlXqg2iW5bIV/LVoIGTcNKLYvImTIfDty5JJ409H2ly\n          jKD/GoIbKWiZg2JuvZ6XjLccXirr+CzL0Q7a8+38Hc7Va/CJheSNoWscGUVISR+Na+STlzLBnJ+z\n          Se+SNSvtgU2vc23dgLuKiUnvH4MwidMhsEdpZyFM357AHpyDvV7LkrrkTk45HW85czsCQUQ02pKQ\n          jpK3HfYPVMFHcrtmrEKJkDcf5v7bMWnBCVjRWVP55KLSSKicomVeoeHlYCFM08Ql8SDoTMaD6ATh\n          8AxCTkVWcJd8o7KUsCb1Eue75F2hoD9kXUx672lZcomhkjY5l2Nk1ZwJ77bmuENB+UE6THqfpGZ1\n          0eH1yW+KisWsUYZQZIpP7KVxAis5AwvNKJeotCv6xPOjjLtuwz0sEZkvbEn+CbEE70epTyxSuaSr\n          /b4WBqGokN3mixmI04XMFroj/ALgUAsXFcOtQUkynPQSG5vRiCBlwjDahijqnwAf2VtOco9qzZRp\n          OySmspf+eeRV19lcctz9xuSjFSK2YhX5jgxkqmAc3P5CPkv8EIx8RgtTnJbVShu+aGu+bRwLg46K\n          hKclW9gJ9BvbFciTFOTHUFhfbw2bUYHquFasWdsO9scSuxs0112i2fbVQUA/Qsu4wlUk7L2OFLPt\n          S5NvheWf9YW0My2Utt9tv5Xwtus0sc0qa0iqtteMXDIcdGwmie8c3LVxkGLGXrbxqD9MhlGc9h+D\n          YHBMeHrK6Q1HMqKkPlBg+cbA0njnsW0Dl1zOFa0Lvut+P29+YXB6wq3p2gt0KhMvwdtS1aaV1/WO\n          XxXjc8QRrpNrWkNxlwS9FysR1zkVa0YAF6z52Id7WBCOhCzLeUdoQyLbCPy9AqL2uvD2N+1hPD34\n          m0+brLB3bgljTacLcua4rUJq77NjwXUinSa9rdKa9Op8dqAUXtE9O1221T9gqmYZn3EQ9boQ5HY4\n          R3nQuobY2El/zXHhU1xVkBUFyxYA1Xqes1pq/pqO6uOBEvbP6Ki+faCE/btwMA774+BERyVh0I/S\n          qL/VUTqTCjvjxA+jYBBEVgrsJNCzfUVAHa3s1/+Cw5+zttlYIaWb14Rhq0M+3l5+sTH+8bniHj1I\n          Hg4Eiz58JR2DPJV+rwR0L5d+gq1rb53ket4/lULyqSlXxK6CHalyK8LwzhS02iu2x60Gsyk6ZSWG\n          f7PD5OtueK5kU9ujt7vedVr6g7161Opg33aC7GY2m1b8tY9ar0aVdLoY50MzdoFrHz5e+9htFatm\n          VGWFByv2HSyastxsNv8BhPE8VokPAAA=\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Headers:\n          - X-Requested-With, Accept, Accept-Encoding, Accept-Charset, Accept-Language,\n            Accept-Ranges, Cache-Control\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - Link\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Length:\n          - \"1847\"\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Tue, 18 Nov 2025 04:57:59 GMT\n        Server:\n          - Jetty(9.4.40.v20210413)\n        Vary:\n          - Accept-Encoding\n        permissions-policy:\n          - interest-cohort=()\n        x-api-pool:\n          - plus\n        x-rate-limit-interval:\n          - 1s\n        x-rate-limit-limit:\n          - \"150\"\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: null\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.semanticscholar.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.semanticscholar.org/graph/v1/paper/search/match?query=SF+Districts+in+the+style+of+Andy+Warhol,+with+Math&fields=authors,citationCount,citationStyles,externalIds,influentialCitationCount,isOpenAccess,journal,openAccessPdf,publicationDate,publicationTypes,title,url,venue,year\n    response:\n      body:\n        string: '{\"error\":\"Title match not found\"}\n\n          '\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Length:\n          - \"34\"\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Tue, 18 Nov 2025 04:57:59 GMT\n        Via:\n          - 1.1 d52f5364539f50d2591f4996970cf25e.cloudfront.net (CloudFront)\n        X-Amz-Cf-Id:\n          - qswpX-M7HflkMBwaoWT4yIjkYMBV8NcDiPeMAuLeI4VhyrLMeiWoxg==\n        X-Amz-Cf-Pop:\n          - SFO53-P7\n        X-Cache:\n          - Error from cloudfront\n        x-amz-apigw-id:\n          - UORxpECWPHcEJTw=\n        x-amzn-Remapped-Connection:\n          - keep-alive\n        x-amzn-Remapped-Content-Length:\n          - \"34\"\n        x-amzn-Remapped-Date:\n          - Tue, 18 Nov 2025 04:57:59 GMT\n        x-amzn-Remapped-Server:\n          - gunicorn\n        x-amzn-RequestId:\n          - 797ac07c-dcaf-4631-9fec-6847dc1d7e87\n      status:\n        code: 404\n        message: Not Found\n  - request:\n      body:\n        '{\"messages\":[{\"role\":\"user\",\"content\":\"<img src=\\\"data:image/png;base64,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\\\"\n        />\"}],\"model\":\"nvidia/nemotron-parse\",\"tool_choice\":{\"type\":\"function\",\"function\":{\"name\":\"markdown_bbox\"}},\"tools\":[{\"type\":\"function\",\"function\":{\"name\":\"markdown_bbox\"}}]}'\n      headers:\n        accept:\n          - application/json\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        content-length:\n          - \"541401\"\n        content-type:\n          - application/json\n        host:\n          - integrate.api.nvidia.com\n        user-agent:\n          - AsyncOpenAI/Python 2.8.1\n        x-stainless-arch:\n          - arm64\n        x-stainless-async:\n          - async:asyncio\n        x-stainless-lang:\n          - python\n        x-stainless-os:\n          - MacOS\n        x-stainless-package-version:\n          - 2.8.1\n        x-stainless-raw-response:\n          - \"true\"\n        x-stainless-read-timeout:\n          - \"600.0\"\n        x-stainless-retry-count:\n          - \"0\"\n        x-stainless-runtime:\n          - CPython\n        x-stainless-runtime-version:\n          - 3.13.5\n      method: POST\n      uri: https://integrate.api.nvidia.com/v1/chat/completions\n    response:\n      body:\n        string:\n          '{\"id\":\"chatcmpl-aa259cddcb3044cfb937a40f2e68d8e9\",\"object\":\"chat.completion\",\"created\":1763441881,\"model\":\"nvidia/nemotron-parse\",\"choices\":[{\"index\":0,\"message\":{\"role\":\"assistant\",\"content\":null,\"refusal\":null,\"annotations\":null,\"audio\":null,\"function_call\":null,\"tool_calls\":[{\"id\":\"chatcmpl-tool-30cada0ae8a3475f86882bb8d4fa0470\",\"type\":\"function\",\"function\":{\"name\":\"markdown_bbox\",\"arguments\":\"[[{\\\"bbox\\\":\n          {\\\"xmin\\\": 0.14602376738305944, \\\"ymin\\\": 0.1305, \\\"xmax\\\": 0.8103281921618205,\n          \\\"ymax\\\": 0.1586}, \\\"text\\\": \\\"## SF Districts in the style of Andy Warhol\\\",\n          \\\"type\\\": \\\"Section-header\\\"}, {\\\"bbox\\\": {\\\"xmin\\\": 0.14602376738305944,\n          \\\"ymin\\\": 0.3914, \\\"xmax\\\": 0.30259418457648546, \\\"ymax\\\": 0.4039}, \\\"text\\\":\n          \\\"Text under image 1.\\\", \\\"type\\\": \\\"Text\\\"}, {\\\"bbox\\\": {\\\"xmin\\\": 0.14602376738305944,\n          \\\"ymin\\\": 0.5109, \\\"xmax\\\": 0.29353122629582806, \\\"ymax\\\": 0.5211}, \\\"text\\\":\n          \\\"Text under table 1.\\\", \\\"type\\\": \\\"Text\\\"}, {\\\"bbox\\\": {\\\"xmin\\\": 0.14602376738305944,\n          \\\"ymin\\\": 0.5422, \\\"xmax\\\": 0.35145082174462705, \\\"ymax\\\": 0.5563}, \\\"text\\\":\n          \\\"Inline LaTeX: _E=mc_<sup>2</sup>\\\", \\\"type\\\": \\\"Text\\\"}, {\\\"bbox\\\": {\\\"xmin\\\":\n          0.14602376738305944, \\\"ymin\\\": 0.5813, \\\"xmax\\\": 0.2568627054361568, \\\"ymax\\\":\n          0.5914}, \\\"text\\\": \\\"Block LaTeX:\\\", \\\"type\\\": \\\"Text\\\"}, {\\\"bbox\\\": {\\\"xmin\\\":\n          0.14602376738305944, \\\"ymin\\\": 0.6125, \\\"xmax\\\": 0.8571013906447535, \\\"ymax\\\":\n          0.6453}, \\\"text\\\": \\\"\\\\\\\\(x+n+a=\\\\\\\\sqrt{ax+(n+a)^2+x\\\\\\\\sqrt{a(x+n)+(n+a)^2+(x+n)\\\\\\\\sqrt{\\\\\\\\dots}}}\\\\\\\\)\\\",\n          \\\"type\\\": \\\"Formula\\\"}, {\\\"bbox\\\": {\\\"xmin\\\": 0.14602376738305944, \\\"ymin\\\":\n          0.4227, \\\"xmax\\\": 0.27717623261694063, \\\"ymax\\\": 0.493}, \\\"text\\\": \\\"\\\\\\\\begin{tabular}{cc}\\\\nCol1\n          & Col2 \\\\\\\\\\\\\\\\\\\\nVal11 & Val12 \\\\\\\\\\\\\\\\\\\\nVal21 & Val11 \\\\\\\\\\\\\\\\\\\\n\\\\\\\\end{tabular}\\\",\n          \\\"type\\\": \\\"Table\\\"}, {\\\"bbox\\\": {\\\"xmin\\\": 0.14602376738305944, \\\"ymin\\\":\n          0.1797, \\\"xmax\\\": 0.422704424778761, \\\"ymax\\\": 0.3688}, \\\"text\\\": \\\"San Francisco\\\\n2\n          Kilometers\\\\nNob Hill_ Russian Hill\\\\nFisherman''s Wharf\\\\n2 Miles\\\\nChinatown\n          North Beach\\\\nGolden Gate\\\\nUnion Square Financial District\\\\nCivic Center\n          Tenderloin\\\\nWestern Addition\\\\nBeight\\\\nThe Aremues\\\\nMassion Bernal Heights\\\\nCastro\n          nse Valley\\\\nTwin Peaks Lake Merced\\\\nSoutheast San Francisco\\\", \\\"type\\\":\n          \\\"Picture\\\"}]]\"}}],\"reasoning_content\":null},\"logprobs\":null,\"finish_reason\":\"stop\",\"stop_reason\":null}],\"service_tier\":null,\"system_fingerprint\":null,\"usage\":{\"prompt_tokens\":5,\"total_tokens\":295,\"completion_tokens\":290,\"prompt_tokens_details\":null},\"prompt_logprobs\":null,\"kv_transfer_params\":null}'\n      headers:\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - nvcf-reqid\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Length:\n          - \"2527\"\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Tue, 18 Nov 2025 04:58:06 GMT\n        Nvcf-Reqid:\n          - 6c15fe21-36c9-42cf-866f-27a6eb3cac1e\n        Nvcf-Status:\n          - fulfilled\n        Server:\n          - uvicorn\n        Vary:\n          - Origin\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body:\n        '{\"messages\":[{\"role\":\"user\",\"content\":\"<img src=\\\"data:image/png;base64,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\\\"\n        />\"}],\"model\":\"nvidia/nemotron-parse\",\"tool_choice\":{\"type\":\"function\",\"function\":{\"name\":\"markdown_bbox\"}},\"tools\":[{\"type\":\"function\",\"function\":{\"name\":\"markdown_bbox\"}}]}'\n      headers:\n        accept:\n          - application/json\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        content-length:\n          - \"497949\"\n        content-type:\n          - application/json\n        host:\n          - integrate.api.nvidia.com\n        user-agent:\n          - AsyncOpenAI/Python 2.8.1\n        x-stainless-arch:\n          - arm64\n        x-stainless-async:\n          - async:asyncio\n        x-stainless-lang:\n          - python\n        x-stainless-os:\n          - MacOS\n        x-stainless-package-version:\n          - 2.8.1\n        x-stainless-raw-response:\n          - \"true\"\n        x-stainless-read-timeout:\n          - \"600.0\"\n        x-stainless-retry-count:\n          - \"0\"\n        x-stainless-runtime:\n          - CPython\n        x-stainless-runtime-version:\n          - 3.13.5\n      method: POST\n      uri: https://integrate.api.nvidia.com/v1/chat/completions\n    response:\n      body:\n        string:\n          '{\"id\":\"chatcmpl-3fc9de186e204522b6ff6577e252b0b6\",\"object\":\"chat.completion\",\"created\":1763441881,\"model\":\"nvidia/nemotron-parse\",\"choices\":[{\"index\":0,\"message\":{\"role\":\"assistant\",\"content\":null,\"refusal\":null,\"annotations\":null,\"audio\":null,\"function_call\":null,\"tool_calls\":[{\"id\":\"chatcmpl-tool-d87d9bdbbee449d68a9b80b0131bd5b2\",\"type\":\"function\",\"function\":{\"name\":\"markdown_bbox\",\"arguments\":\"[[{\\\"bbox\\\":\n          {\\\"xmin\\\": 0.14696131479140329, \\\"ymin\\\": 0.2625, \\\"xmax\\\": 0.30363590391908973,\n          \\\"ymax\\\": 0.275}, \\\"text\\\": \\\"<tbc>Text under image 4.\\\", \\\"type\\\": \\\"Text\\\"},\n          {\\\"bbox\\\": {\\\"xmin\\\": 0.14696131479140329, \\\"ymin\\\": 0.3812, \\\"xmax\\\": 0.29353122629582806,\n          \\\"ymax\\\": 0.3914}, \\\"text\\\": \\\"Text under table 4.\\\", \\\"type\\\": \\\"Text\\\"},\n          {\\\"bbox\\\": {\\\"xmin\\\": 0.14696131479140329, \\\"ymin\\\": 0.4117, \\\"xmax\\\": 0.35145082174462705,\n          \\\"ymax\\\": 0.4258}, \\\"text\\\": \\\"Inline LaTeX: _E=mc_<sup>2</sup>\\\", \\\"type\\\":\n          \\\"Text\\\"}, {\\\"bbox\\\": {\\\"xmin\\\": 0.14696131479140329, \\\"ymin\\\": 0.4508, \\\"xmax\\\":\n          0.2568627054361568, \\\"ymax\\\": 0.4617}, \\\"text\\\": \\\"Block LaTeX:\\\", \\\"type\\\":\n          \\\"Text\\\"}, {\\\"bbox\\\": {\\\"xmin\\\": 0.14696131479140329, \\\"ymin\\\": 0.482, \\\"xmax\\\":\n          0.8581431099873578, \\\"ymax\\\": 0.5156}, \\\"text\\\": \\\"\\\\\\\\(x+n+a=\\\\\\\\sqrt{ax+(n+a)^2+x\\\\\\\\sqrt{a(x+n)+(n+a)^2+(x+n)\\\\\\\\sqrt{\\\\\\\\dots}}}\\\\\\\\)\\\",\n          \\\"type\\\": \\\"Formula\\\"}, {\\\"bbox\\\": {\\\"xmin\\\": 0.14696131479140329, \\\"ymin\\\":\n          0.2938, \\\"xmax\\\": 0.27717623261694063, \\\"ymax\\\": 0.3609}, \\\"text\\\": \\\"\\\\\\\\begin{tabular}{cc}\\\\n**Col1**\n          & **Col2** \\\\\\\\\\\\\\\\\\\\nVal11 & Val12 \\\\\\\\\\\\\\\\\\\\nVal21 & Val11 \\\\\\\\\\\\\\\\\\\\n\\\\\\\\end{tabular}\\\",\n          \\\"type\\\": \\\"Table\\\"}, {\\\"bbox\\\": {\\\"xmin\\\": 0.1449820480404551, \\\"ymin\\\":\n          0.0492, \\\"xmax\\\": 0.422704424778761, \\\"ymax\\\": 0.2398}, \\\"text\\\": \\\"San Francisco\\\\n2\n          Kilometers\\\\nNob Hill -\\\\nFisherman''s Wharf\\\\n2 Miles\\\\nChinatown - Smith\n          Beach\\\\nGolden Gate\\\\nUnion Square - Financial District\\\\nCivic Center Tenderoin\\\\nWestion\n          Addition\\\\nI High\\\\nThe Avenue\\\\nN\\\\nMion Bennal Heights\\\\nCastro Nce Valley\\\\nTwin\n          Peaks Lake Merced\\\\nSoutheat San Francisco\\\", \\\"type\\\": \\\"Picture\\\"}]]\"}}],\"reasoning_content\":null},\"logprobs\":null,\"finish_reason\":\"stop\",\"stop_reason\":null}],\"service_tier\":null,\"system_fingerprint\":null,\"usage\":{\"prompt_tokens\":5,\"total_tokens\":289,\"completion_tokens\":284,\"prompt_tokens_details\":null},\"prompt_logprobs\":null,\"kv_transfer_params\":null}'\n      headers:\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - nvcf-reqid\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Length:\n          - \"2328\"\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Tue, 18 Nov 2025 04:58:06 GMT\n        Nvcf-Reqid:\n          - 92bea4ee-bbbf-4275-ab87-c19d3469e603\n        Nvcf-Status:\n          - fulfilled\n        Server:\n          - uvicorn\n        Vary:\n          - Origin\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body:\n        '{\"messages\":[{\"role\":\"user\",\"content\":\"<img src=\\\"data:image/png;base64,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\\\"\n        />\"}],\"model\":\"nvidia/nemotron-parse\",\"tool_choice\":{\"type\":\"function\",\"function\":{\"name\":\"markdown_bbox\"}},\"tools\":[{\"type\":\"function\",\"function\":{\"name\":\"markdown_bbox\"}}]}'\n      headers:\n        accept:\n          - application/json\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        content-length:\n          - \"498625\"\n        content-type:\n          - application/json\n        host:\n          - integrate.api.nvidia.com\n        user-agent:\n          - AsyncOpenAI/Python 2.8.1\n        x-stainless-arch:\n          - arm64\n        x-stainless-async:\n          - async:asyncio\n        x-stainless-lang:\n          - python\n        x-stainless-os:\n          - MacOS\n        x-stainless-package-version:\n          - 2.8.1\n        x-stainless-raw-response:\n          - \"true\"\n        x-stainless-read-timeout:\n          - \"600.0\"\n        x-stainless-retry-count:\n          - \"0\"\n        x-stainless-runtime:\n          - CPython\n        x-stainless-runtime-version:\n          - 3.13.5\n      method: POST\n      uri: https://integrate.api.nvidia.com/v1/chat/completions\n    response:\n      body:\n        string:\n          '{\"id\":\"chatcmpl-ba2db70589e84e94ac6f170fb46b9315\",\"object\":\"chat.completion\",\"created\":1763441881,\"model\":\"nvidia/nemotron-parse\",\"choices\":[{\"index\":0,\"message\":{\"role\":\"assistant\",\"content\":null,\"refusal\":null,\"annotations\":null,\"audio\":null,\"function_call\":null,\"tool_calls\":[{\"id\":\"chatcmpl-tool-02f86a4006d748cdb266125b76578b2a\",\"type\":\"function\",\"function\":{\"name\":\"markdown_bbox\",\"arguments\":\"[[{\\\"bbox\\\":\n          {\\\"xmin\\\": 0.14696131479140329, \\\"ymin\\\": 0.743, \\\"xmax\\\": 0.8581431099873578,\n          \\\"ymax\\\": 0.4297}, \\\"text\\\": \\\"\\\\\\\\(\\\\\\\\text{Text under image 2.\\\\n\\\\\\\\begin{array}{\n          c }\\\\nCol1 \\\\\\\\text{Col2} \\\\\\\\\\\\\\\\\\\\nVal11 \\\\\\\\text{Val12} \\\\\\\\\\\\\\\\\\\\nVal21\n          \\\\\\\\text{Val11\\\\n\\\\\\\\end{array}\\\\nText under table 2.\\\\n\\\\\\\\begin{array}{\n          c }\\\\nInlineLaTeX:E=mc^2 \\\\\\\\\\\\\\\\\\\\nBlockLaTeX: \\\\\\\\\\\\\\\\\\\\n\\\\\\\\hat{x}+n+a=\\\\\\\\sqrt{ax+(n+a)^2+x\\\\\\\\sqrt{a(x+n)+(n+a)^2+(x+n)\\\\\\\\sqrt{\\\\\\\\cdots}}}\\\\\\\\)\\\",\n          \\\"type\\\": \\\"Formula\\\"}, {\\\"bbox\\\": {\\\"xmin\\\": 0.14696131479140329, \\\"ymin\\\":\n          0.407, \\\"xmax\\\": 0.40332844500632115, \\\"ymax\\\": 0.5555}, \\\"text\\\": \\\"Massion\n          Bernal Heights\\\\nCallmo CEO\\\\nSlovboe Valley\\\\nTwin Paks Lewis Merced\\\\nSoutheast\n          San Francisco\\\\naJ smankall travelling over back\\\\nFinancial\\\\nCharlen San\n          Francisco\\\\nX\\\\nDecarell Block LaTeX:\\\\nLast \\\\nLinid TO, Boy\\\", \\\"type\\\":\n          \\\"Picture\\\"}, {\\\"bbox\\\": {\\\"xmin\\\": 0.14602376738305944, \\\"ymin\\\": 0.4078,\n          \\\"xmax\\\": 0.422704424778761, \\\"ymax\\\": 0.5516}, \\\"text\\\": \\\"San Francisco\\\\n2\n          Kilometers\\\\nNob Hill R\\\\u00e9cosan Hill\\\\nFisherman''s Wharf\\\\n2 Miles\\\\nchinatown\n          North Beach\\\\nGolden Gale\\\\nUnion Square Financial District\\\\nCivic Center\n          Tenderoin\\\\nWaston Addition\\\\nMinight\\\\nThe Avenue\\\\nN\\\\nCasro\\\\nNew Vehicle\\\\nTwin\n          Paks Lake Merced\\\\nSoutheast San Francisco\\\", \\\"type\\\": \\\"Picture\\\"}, {\\\"bbox\\\":\n          {\\\"xmin\\\": 0.14602376738305944, \\\"ymin\\\": 0.4195, \\\"xmax\\\": 0.3504091024020228,\n          \\\"ymax\\\": 0.4273}, \\\"text\\\": \\\"Inline\\\\nLaTeX:\\\\nE=mrc2\\\", \\\"type\\\": \\\"Picture\\\"}]]\"}}],\"reasoning_content\":null},\"logprobs\":null,\"finish_reason\":\"stop\",\"stop_reason\":null}],\"service_tier\":null,\"system_fingerprint\":null,\"usage\":{\"prompt_tokens\":5,\"total_tokens\":352,\"completion_tokens\":347,\"prompt_tokens_details\":null},\"prompt_logprobs\":null,\"kv_transfer_params\":null}'\n      headers:\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - nvcf-reqid\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Length:\n          - \"2192\"\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Tue, 18 Nov 2025 04:58:07 GMT\n        Nvcf-Reqid:\n          - d67137d2-ef8a-4245-b637-ee12df45d109\n        Nvcf-Status:\n          - fulfilled\n        Server:\n          - uvicorn\n        Vary:\n          - Origin\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body:\n        '{\"messages\":[{\"role\":\"user\",\"content\":\"<img src=\\\"data:image/png;base64,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\\\"\n        />\"}],\"model\":\"nvidia/nemotron-parse\",\"tool_choice\":{\"type\":\"function\",\"function\":{\"name\":\"markdown_bbox\"}},\"tools\":[{\"type\":\"function\",\"function\":{\"name\":\"markdown_bbox\"}}]}'\n      headers:\n        accept:\n          - application/json\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        content-length:\n          - \"498405\"\n        content-type:\n          - application/json\n        host:\n          - integrate.api.nvidia.com\n        user-agent:\n          - AsyncOpenAI/Python 2.8.1\n        x-stainless-arch:\n          - arm64\n        x-stainless-async:\n          - async:asyncio\n        x-stainless-lang:\n          - python\n        x-stainless-os:\n          - MacOS\n        x-stainless-package-version:\n          - 2.8.1\n        x-stainless-raw-response:\n          - \"true\"\n        x-stainless-read-timeout:\n          - \"600.0\"\n        x-stainless-retry-count:\n          - \"0\"\n        x-stainless-runtime:\n          - CPython\n        x-stainless-runtime-version:\n          - 3.13.5\n      method: POST\n      uri: https://integrate.api.nvidia.com/v1/chat/completions\n    response:\n      body:\n        string:\n          '{\"id\":\"chatcmpl-8d38ab4571254f8589ab65712d0852a1\",\"object\":\"chat.completion\",\"created\":1763441881,\"model\":\"nvidia/nemotron-parse\",\"choices\":[{\"index\":0,\"message\":{\"role\":\"assistant\",\"content\":null,\"refusal\":null,\"annotations\":null,\"audio\":null,\"function_call\":null,\"tool_calls\":[{\"id\":\"chatcmpl-tool-9759a83162cd445399c7e6258e43e412\",\"type\":\"function\",\"function\":{\"name\":\"markdown_bbox\",\"arguments\":\"[[{\\\"bbox\\\":\n          {\\\"xmin\\\": 0.14602376738305944, \\\"ymin\\\": 0.4422, \\\"xmax\\\": 0.2568627054361568,\n          \\\"ymax\\\": 0.4555}, \\\"text\\\": \\\"Block LaTeX:\\\", \\\"type\\\": \\\"Text\\\"}, {\\\"bbox\\\":\n          {\\\"xmin\\\": 0.14602376738305944, \\\"ymin\\\": 0.4727, \\\"xmax\\\": 0.8581431099873578,\n          \\\"ymax\\\": 0.5164}, \\\"text\\\": \\\"\\\\\\\\(x+n+a=\\\\\\\\sqrt{ax+(n+a)^2+x\\\\\\\\sqrt{a(x+n)+(n+a)^2+(x+n)\\\\\\\\sqrt{\\\\\\\\dots}}}\\\\\\\\)\\\",\n          \\\"type\\\": \\\"Formula\\\"}, {\\\"bbox\\\": {\\\"xmin\\\": 0.14602376738305944, \\\"ymin\\\":\n          0.2922, \\\"xmax\\\": 0.27717623261694063, \\\"ymax\\\": 0.3547}, \\\"text\\\": \\\"\\\\\\\\begin{tabular}{cc}\\\\nCol1\n          & Col2 \\\\\\\\\\\\\\\\\\\\nVal11 & Val12 \\\\\\\\\\\\\\\\\\\\nVal21 & Val11 \\\\\\\\\\\\\\\\\\\\n\\\\\\\\end{tabular}\\\",\n          \\\"type\\\": \\\"Table\\\"}, {\\\"bbox\\\": {\\\"xmin\\\": 0.14602376738305944, \\\"ymin\\\":\n          0.0484, \\\"xmax\\\": 0.422704424778761, \\\"ymax\\\": 0.2398}, \\\"text\\\": \\\"San Francisco\\\\n2\n          Kilometers\\\\nNob Hill\\\\n-\\\\n2 Miles\\\\nFishermen''s Whart\\\\nChinaan Province\\\\nGolden\n          Gate\\\\nUnion Square Financial District\\\\nB\\\\nCivic Center Tenderoin\\\\nWasion\n          Addition\\\\nThe Avenue\\\\nN\\\\nMission Serial Heights\\\\nCastro -\\\\nNce Valley\\\\nTwin\n          Prako Lake Merced\\\\nSoutheast San Francisco\\\", \\\"type\\\": \\\"Picture\\\"}, {\\\"bbox\\\":\n          {\\\"xmin\\\": 0.14602376738305944, \\\"ymin\\\": 0.5805, \\\"xmax\\\": 0.15102402022756006,\n          \\\"ymax\\\": 0.5875}, \\\"text\\\": \\\"35\\\", \\\"type\\\": \\\"Caption\\\"}, {\\\"bbox\\\": {\\\"xmin\\\":\n          0.14602376738305944, \\\"ymin\\\": 0.2633, \\\"xmax\\\": 0.30363590391908973, \\\"ymax\\\":\n          0.275}, \\\"text\\\": \\\"Text under image 5.\\\", \\\"type\\\": \\\"Caption\\\"}, {\\\"bbox\\\":\n          {\\\"xmin\\\": 0.14602376738305944, \\\"ymin\\\": 0.3742, \\\"xmax\\\": 0.29353122629582806,\n          \\\"ymax\\\": 0.3844}, \\\"text\\\": \\\"Text under table 5.\\\", \\\"type\\\": \\\"Caption\\\"},\n          {\\\"bbox\\\": {\\\"xmin\\\": 0.14602376738305944, \\\"ymin\\\": 0.4039, \\\"xmax\\\": 0.4959372945638433,\n          \\\"ymax\\\": 0.4125}, \\\"text\\\": \\\"Inline LaTeX: 156\\\", \\\"type\\\": \\\"Caption\\\"},\n          {\\\"bbox\\\": {\\\"xmin\\\": 0.14696131479140329, \\\"ymin\\\": 0.4117, \\\"xmax\\\": 0.35145082174462705,\n          \\\"ymax\\\": 0.4234}, \\\"text\\\": \\\"158\\\", \\\"type\\\": \\\"Caption\\\"}, {\\\"bbox\\\": {\\\"xmin\\\":\n          0.14696131479140329, \\\"ymin\\\": 0.4562, \\\"xmax\\\": 0.3494715549936788, \\\"ymax\\\":\n          0.4586}, \\\"text\\\": \\\"159\\\", \\\"type\\\": \\\"Caption\\\"}, {\\\"bbox\\\": {\\\"xmin\\\":\n          0.43082983565107463, \\\"ymin\\\": 0.4609, \\\"xmax\\\": 0.46333147914032874, \\\"ymax\\\":\n          0.4789}, \\\"text\\\": \\\"160\\\", \\\"type\\\": \\\"Caption\\\"}, {\\\"bbox\\\": {\\\"xmin\\\":\n          0.45218508217446274, \\\"ymin\\\": 0.4844, \\\"xmax\\\": 0.5081254108723136, \\\"ymax\\\":\n          0.4945}, \\\"text\\\": \\\"188\\\", \\\"type\\\": \\\"Caption\\\"}, {\\\"bbox\\\": {\\\"xmin\\\":\n          0.44103868520859674, \\\"ymin\\\": 0.482, \\\"xmax\\\": 0.48166573957016434, \\\"ymax\\\":\n          0.4945}, \\\"text\\\": \\\"190\\\", \\\"type\\\": \\\"Caption\\\"}, {\\\"bbox\\\": {\\\"xmin\\\":\n          0.541668773704172, \\\"ymin\\\": 0.4805, \\\"xmax\\\": 0.5529193426042983, \\\"ymax\\\":\n          0.4938}, \\\"text\\\": \\\"170\\\", \\\"type\\\": \\\"Caption\\\"}, {\\\"bbox\\\": {\\\"xmin\\\":\n          0.5539610619469025, \\\"ymin\\\": 0.4789, \\\"xmax\\\": 0.5823999999999999, \\\"ymax\\\":\n          0.493}, \\\"text\\\": \\\"191\\\", \\\"type\\\": \\\"Caption\\\"}, {\\\"bbox\\\": {\\\"xmin\\\": 0.5548986093552465,\n          \\\"ymin\\\": 0.4867, \\\"xmax\\\": 0.5813582806573956, \\\"ymax\\\": 0.4945}, \\\"text\\\":\n          \\\"192\\\", \\\"type\\\": \\\"Caption\\\"}]]\"}}],\"reasoning_content\":null},\"logprobs\":null,\"finish_reason\":\"stop\",\"stop_reason\":null}],\"service_tier\":null,\"system_fingerprint\":null,\"usage\":{\"prompt_tokens\":5,\"total_tokens\":352,\"completion_tokens\":347,\"prompt_tokens_details\":null},\"prompt_logprobs\":null,\"kv_transfer_params\":null}'\n      headers:\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - nvcf-reqid\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Length:\n          - \"3679\"\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Tue, 18 Nov 2025 04:58:07 GMT\n        Nvcf-Reqid:\n          - 711e2135-a7a8-46f9-b23b-5090bb526931\n        Nvcf-Status:\n          - fulfilled\n        Server:\n          - uvicorn\n        Vary:\n          - Origin\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body:\n        '{\"messages\":[{\"role\":\"user\",\"content\":\"<img src=\\\"data:image/png;base64,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\\\"\n        />\"}],\"model\":\"nvidia/nemotron-parse\",\"tool_choice\":{\"type\":\"function\",\"function\":{\"name\":\"markdown_bbox\"}},\"tools\":[{\"type\":\"function\",\"function\":{\"name\":\"markdown_bbox\"}}]}'\n      headers:\n        accept:\n          - application/json\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        content-length:\n          - \"498673\"\n        content-type:\n          - application/json\n        host:\n          - integrate.api.nvidia.com\n        user-agent:\n          - AsyncOpenAI/Python 2.8.1\n        x-stainless-arch:\n          - arm64\n        x-stainless-async:\n          - async:asyncio\n        x-stainless-lang:\n          - python\n        x-stainless-os:\n          - MacOS\n        x-stainless-package-version:\n          - 2.8.1\n        x-stainless-raw-response:\n          - \"true\"\n        x-stainless-read-timeout:\n          - \"600.0\"\n        x-stainless-retry-count:\n          - \"0\"\n        x-stainless-runtime:\n          - CPython\n        x-stainless-runtime-version:\n          - 3.13.5\n      method: POST\n      uri: https://integrate.api.nvidia.com/v1/chat/completions\n    response:\n      body:\n        string:\n          '{\"id\":\"chatcmpl-181125e977074ccc96b99c7a57fd6f29\",\"object\":\"chat.completion\",\"created\":1763441884,\"model\":\"nvidia/nemotron-parse\",\"choices\":[{\"index\":0,\"message\":{\"role\":\"assistant\",\"content\":null,\"refusal\":null,\"annotations\":null,\"audio\":null,\"function_call\":null,\"tool_calls\":[{\"id\":\"chatcmpl-tool-1b7d407bb7774a8a81bbc7505f344c4c\",\"type\":\"function\",\"function\":{\"name\":\"markdown_bbox\",\"arguments\":\"[[{\\\"bbox\\\":\n          {\\\"xmin\\\": 0.14602376738305944, \\\"ymin\\\": 0.5359, \\\"xmax\\\": 0.9017911504424779,\n          \\\"ymax\\\": 0.5359}, \\\"text\\\": \\\"Next results on the flux \\\\\\\\(\\\\\\\\sigma\\\\\\\\)\n          in black. Paragraphs are available to refer to the previous text entry, \\\\\\\\(\\\\\\\\sigma\\\\\\\\)\n          given in (2). Domain-crafted detections are available to specific data sets\n          generally for this purpose. It is possible to check the fraction of data with\n          inconsistent sources of data covering adjacent symbols standard deviation.\n          Primarily, the wireless user is available, see (1) in Section 4.\\\", \\\"type\\\":\n          \\\"Text\\\"}, {\\\"bbox\\\": {\\\"xmin\\\": 0.14602376738305944, \\\"ymin\\\": 0.4352, \\\"xmax\\\":\n          0.24873729456384322, \\\"ymax\\\": 0.4555}, \\\"text\\\": \\\"Block LaTeX:\\\", \\\"type\\\":\n          \\\"Text\\\"}, {\\\"bbox\\\": {\\\"xmin\\\": 0.14602376738305944, \\\"ymin\\\": 0.4656, \\\"xmax\\\":\n          0.8590806573957016, \\\"ymax\\\": 0.5156}, \\\"text\\\": \\\"\\\\\\\\(x+n+a=\\\\\\\\sqrt{ax+(n+a)^2+x\\\\\\\\sqrt{a(x+n)+(n+a)^2+(x+n)\\\\\\\\sqrt{\\\\\\\\dots}}}\\\\\\\\)\\\",\n          \\\"type\\\": \\\"Formula\\\"}, {\\\"bbox\\\": {\\\"xmin\\\": 0.14602376738305944, \\\"ymin\\\":\n          0.2945, \\\"xmax\\\": 0.27717623261694063, \\\"ymax\\\": 0.3602}, \\\"text\\\": \\\"\\\\\\\\begin{tabular}{cc}\\\\n**Col1**\n          & **Col2**\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\nVal11 & Val12\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\nVal21 & Val11\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\n\\\\\\\\end{tabular}\\\",\n          \\\"type\\\": \\\"Table\\\"}, {\\\"bbox\\\": {\\\"xmin\\\": 0.14602376738305944, \\\"ymin\\\":\n          0.0492, \\\"xmax\\\": 0.9343969658659925, \\\"ymax\\\": 0.4195}, \\\"text\\\": \\\"San Francisco\\\\n2\n          Kilometers\\\\nNob Hill -\\\", \\\"type\\\": \\\"Picture\\\"}, {\\\"bbox\\\": {\\\"xmin\\\": 0.14602376738305944,\n          \\\"ymin\\\": 0.2617, \\\"xmax\\\": 0.31176131479140323, \\\"ymax\\\": 0.275}, \\\"text\\\":\n          \\\"Text under image 3.\\\", \\\"type\\\": \\\"Caption\\\"}, {\\\"bbox\\\": {\\\"xmin\\\": 0.14602376738305944,\n          \\\"ymin\\\": 0.3734, \\\"xmax\\\": 0.29446877370417196, \\\"ymax\\\": 0.3836}, \\\"text\\\":\n          \\\"Text under table 3.\\\", \\\"type\\\": \\\"Caption\\\"}, {\\\"bbox\\\": {\\\"xmin\\\": 0.14602376738305944,\n          \\\"ymin\\\": 0.4039, \\\"xmax\\\": 0.3524925410872313, \\\"ymax\\\": 0.4195}, \\\"text\\\":\n          \\\"Inline LaTeX: _E=mc_<sup>2</sup>\\\", \\\"type\\\": \\\"Caption\\\"}, {\\\"bbox\\\": {\\\"xmin\\\":\n          0.14602376738305944, \\\"ymin\\\": 0.3961, \\\"xmax\\\": 0.4206209860935525, \\\"ymax\\\":\n          0.2406}, \\\"text\\\": \\\"Mission Bonar Howell Herights\\\\nCastro - Nce Valley\\\\nTwin\n          Praks - Lake Merced\\\\nSoutheast San Francisco\\\", \\\"type\\\": \\\"Caption\\\"}]]\"}}],\"reasoning_content\":null},\"logprobs\":null,\"finish_reason\":\"stop\",\"stop_reason\":null}],\"service_tier\":null,\"system_fingerprint\":null,\"usage\":{\"prompt_tokens\":5,\"total_tokens\":347,\"completion_tokens\":342,\"prompt_tokens_details\":null},\"prompt_logprobs\":null,\"kv_transfer_params\":null}'\n      headers:\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - nvcf-reqid\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Length:\n          - \"2895\"\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Tue, 18 Nov 2025 04:58:07 GMT\n        Nvcf-Reqid:\n          - ad98eeac-fe3a-4a09-8489-7b98f526ee4c\n        Nvcf-Status:\n          - fulfilled\n        Server:\n          - uvicorn\n        Vary:\n          - Origin\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body:\n        '{\"messages\":[{\"role\":\"user\",\"content\":\"<img src=\\\"data:image/png;base64,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\\\"\n        />\"}],\"model\":\"nvidia/nemotron-parse\",\"tool_choice\":{\"type\":\"function\",\"function\":{\"name\":\"markdown_bbox\"}},\"tools\":[{\"type\":\"function\",\"function\":{\"name\":\"markdown_bbox\"}}]}'\n      headers:\n        accept:\n          - application/json\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        content-length:\n          - \"498673\"\n        content-type:\n          - application/json\n        host:\n          - integrate.api.nvidia.com\n        user-agent:\n          - AsyncOpenAI/Python 2.8.1\n        x-stainless-arch:\n          - arm64\n        x-stainless-async:\n          - async:asyncio\n        x-stainless-lang:\n          - python\n        x-stainless-os:\n          - MacOS\n        x-stainless-package-version:\n          - 2.8.1\n        x-stainless-raw-response:\n          - \"true\"\n        x-stainless-read-timeout:\n          - \"600.0\"\n        x-stainless-retry-count:\n          - \"0\"\n        x-stainless-runtime:\n          - CPython\n        x-stainless-runtime-version:\n          - 3.13.5\n      method: POST\n      uri: https://integrate.api.nvidia.com/v1/chat/completions\n    response:\n      body:\n        string:\n          '{\"id\":\"chatcmpl-621e34ccf4ac440d9a60142988f1a21f\",\"object\":\"chat.completion\",\"created\":1763441889,\"model\":\"nvidia/nemotron-parse\",\"choices\":[{\"index\":0,\"message\":{\"role\":\"assistant\",\"content\":null,\"refusal\":null,\"annotations\":null,\"audio\":null,\"function_call\":null,\"tool_calls\":[{\"id\":\"chatcmpl-tool-80dd568cc3254d8491cdb1f5f5fbf853\",\"type\":\"function\",\"function\":{\"name\":\"markdown_bbox\",\"arguments\":\"[[{\\\"bbox\\\":\n          {\\\"xmin\\\": 0.14602376738305944, \\\"ymin\\\": 0.2414, \\\"xmax\\\": 0.30467762326169406,\n          \\\"ymax\\\": 0.2617}, \\\"text\\\": \\\"Text under image 3.\\\", \\\"type\\\": \\\"Text\\\"},\n          {\\\"bbox\\\": {\\\"xmin\\\": 0.14602376738305944, \\\"ymin\\\": 0.3648, \\\"xmax\\\": 0.29446877370417196,\n          \\\"ymax\\\": 0.3781}, \\\"text\\\": \\\"Text under table 3.\\\", \\\"type\\\": \\\"Text\\\"},\n          {\\\"bbox\\\": {\\\"xmin\\\": 0.14602376738305944, \\\"ymin\\\": 0.3937, \\\"xmax\\\": 0.3504091024020228,\n          \\\"ymax\\\": 0.4172}, \\\"text\\\": \\\"Inline LaTeX: _E=mc_<sup>2</sup>\\\", \\\"type\\\":\n          \\\"Text\\\"}, {\\\"bbox\\\": {\\\"xmin\\\": 0.14602376738305944, \\\"ymin\\\": 0.4344, \\\"xmax\\\":\n          0.2568627054361568, \\\"ymax\\\": 0.4461}, \\\"text\\\": \\\"Block LaTeX:\\\", \\\"type\\\":\n          \\\"Text\\\"}, {\\\"bbox\\\": {\\\"xmin\\\": 0.14602376738305944, \\\"ymin\\\": 0.4609, \\\"xmax\\\":\n          0.8581431099873578, \\\"ymax\\\": 0.5016}, \\\"text\\\": \\\"\\\\\\\\(x+n+a=\\\\\\\\sqrt{ax+(n+a)^2+x\\\\\\\\sqrt{a(x+n)+(n+a)^2+(x+n)\\\\\\\\sqrt{-}}}^2\\\\\\\\)\\\",\n          \\\"type\\\": \\\"Formula\\\"}, {\\\"bbox\\\": {\\\"xmin\\\": 0.14602376738305944, \\\"ymin\\\":\n          0.2734, \\\"xmax\\\": 0.29759393173198484, \\\"ymax\\\": 0.35}, \\\"text\\\": \\\"\\\\\\\\begin{tabular}{cc}\\\\n\\\\\\\\multicolumn{2}{c}{**Col1Col2**}\n          \\\\\\\\\\\\\\\\\\\\nVal11 & Val12 \\\\\\\\\\\\\\\\\\\\nVal21 & Val11 \\\\\\\\\\\\\\\\\\\\n\\\\\\\\end{tabular}\\\",\n          \\\"type\\\": \\\"Table\\\"}, {\\\"bbox\\\": {\\\"xmin\\\": 0.14696131479140329, \\\"ymin\\\":\n          0.0453, \\\"xmax\\\": 0.422704424778761, \\\"ymax\\\": 0.2328}, \\\"text\\\": \\\"San Francisco\\\\n2\n          Kilometers\\\\nNob Hill Russian Hill\\\\nFisherman''s Wharf\\\\n2 Miles\\\\nChinatown\n          North Beach\\\\nGolden Gate\\\\nUnion Square Financial District\\\\nCivic Center\n          Tenderoin\\\\nWasdon Addition\\\\nRight\\\\nThe Avenue\\\\nMasion - Hemial Heights\\\\nCastro\n          Nce Valley\\\\nIron Praaks - Lake Merced\\\\nSoutheast San Francisco\\\", \\\"type\\\":\n          \\\"Picture\\\"}]]\"}}],\"reasoning_content\":null},\"logprobs\":null,\"finish_reason\":\"stop\",\"stop_reason\":null}],\"service_tier\":null,\"system_fingerprint\":null,\"usage\":{\"prompt_tokens\":5,\"total_tokens\":291,\"completion_tokens\":286,\"prompt_tokens_details\":null},\"prompt_logprobs\":null,\"kv_transfer_params\":null}'\n      headers:\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - nvcf-reqid\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Length:\n          - \"2343\"\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Tue, 18 Nov 2025 04:58:11 GMT\n        Nvcf-Reqid:\n          - 40bb4edd-ecae-44df-8bda-f9abd8bbba55\n        Nvcf-Status:\n          - fulfilled\n        Server:\n          - uvicorn\n        Vary:\n          - Origin\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body:\n        '{\"messages\":[{\"role\":\"user\",\"content\":\"<img src=\\\"data:image/png;base64,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\\\"\n        />\"}],\"model\":\"nvidia/nemotron-parse\",\"tool_choice\":{\"type\":\"function\",\"function\":{\"name\":\"markdown_bbox\"}},\"tools\":[{\"type\":\"function\",\"function\":{\"name\":\"markdown_bbox\"}}]}'\n      headers:\n        accept:\n          - application/json\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        content-length:\n          - \"498625\"\n        content-type:\n          - application/json\n        host:\n          - integrate.api.nvidia.com\n        user-agent:\n          - AsyncOpenAI/Python 2.8.1\n        x-stainless-arch:\n          - arm64\n        x-stainless-async:\n          - async:asyncio\n        x-stainless-lang:\n          - python\n        x-stainless-os:\n          - MacOS\n        x-stainless-package-version:\n          - 2.8.1\n        x-stainless-raw-response:\n          - \"true\"\n        x-stainless-read-timeout:\n          - \"600.0\"\n        x-stainless-retry-count:\n          - \"0\"\n        x-stainless-runtime:\n          - CPython\n        x-stainless-runtime-version:\n          - 3.13.5\n      method: POST\n      uri: https://integrate.api.nvidia.com/v1/chat/completions\n    response:\n      body:\n        string:\n          '{\"id\":\"chatcmpl-aafd4192a35941038f8c585f2038c3be\",\"object\":\"chat.completion\",\"created\":1763441891,\"model\":\"nvidia/nemotron-parse\",\"choices\":[{\"index\":0,\"message\":{\"role\":\"assistant\",\"content\":null,\"refusal\":null,\"annotations\":null,\"audio\":null,\"function_call\":null,\"tool_calls\":[{\"id\":\"chatcmpl-tool-2ce4dcd2955646eabb06c963e138c441\",\"type\":\"function\",\"function\":{\"name\":\"markdown_bbox\",\"arguments\":\"[[{\\\"bbox\\\":\n          {\\\"xmin\\\": 0.14696131479140329, \\\"ymin\\\": 0.2687, \\\"xmax\\\": 0.2720718078381795,\n          \\\"ymax\\\": 0.4688}, \\\"text\\\": \\\"Text under image 2.<br>\\\\nText under table\n          2.<br>\\\\nInline LaTeX: _E=mc_<sup>2</sup><br>\\\\nBlock LaTeX:<tbc>\\\", \\\"type\\\":\n          \\\"Text\\\"}, {\\\"bbox\\\": {\\\"xmin\\\": 0.14696131479140329, \\\"ymin\\\": 0.4969, \\\"xmax\\\":\n          0.8581431099873578, \\\"ymax\\\": 0.5312}, \\\"text\\\": \\\"\\\\\\\\(x+n+a=\\\\\\\\sqrt{ax+(n+a)^2+x\\\\\\\\sqrt{a(x+n)+(n+a)^2+(x+n)\\\\\\\\sqrt{\\\\\\\\dots}}}\\\\\\\\)\\\",\n          \\\"type\\\": \\\"Formula\\\"}, {\\\"bbox\\\": {\\\"xmin\\\": 0.14696131479140329, \\\"ymin\\\":\n          0.2992, \\\"xmax\\\": 0.27717623261694063, \\\"ymax\\\": 0.3695}, \\\"text\\\": \\\"\\\\\\\\begin{tabular}{cc}\\\\n**Col1**\n          & **Col2** \\\\\\\\\\\\\\\\\\\\nVal11 & Val12 \\\\\\\\\\\\\\\\\\\\nVal21 & Val11 \\\\\\\\\\\\\\\\\\\\n\\\\\\\\end{tabular}\\\",\n          \\\"type\\\": \\\"Table\\\"}, {\\\"bbox\\\": {\\\"xmin\\\": 0.14696131479140329, \\\"ymin\\\":\n          0.0484, \\\"xmax\\\": 0.4216627054361568, \\\"ymax\\\": 0.2469}, \\\"text\\\": \\\"San Francisco\\\\n2\n          Kilometers\\\\nNob Hill -\\\\nFisherman''s Wharf\\\\n2 Miles\\\\nChinnatown - Berlin\n          Beach\\\\nGolden Gate\\\\nUnion Square - Financial District\\\\nCivic Center Tenderoin\\\\nWassion\n          Addition\\\\nNew\\\\nThe Avenue\\\\nadministration N\\\\nMassion - Some\\\\n-\\\\nGastro\n          Tence Valley\\\\nTwin Physically\\\\n- Lake Merced\\\\nSoutheast San Francisco\\\",\n          \\\"type\\\": \\\"Picture\\\"}]]\"}}],\"reasoning_content\":null},\"logprobs\":null,\"finish_reason\":\"stop\",\"stop_reason\":null}],\"service_tier\":null,\"system_fingerprint\":null,\"usage\":{\"prompt_tokens\":5,\"total_tokens\":285,\"completion_tokens\":280,\"prompt_tokens_details\":null},\"prompt_logprobs\":null,\"kv_transfer_params\":null}'\n      headers:\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - nvcf-reqid\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Length:\n          - \"1934\"\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Tue, 18 Nov 2025 04:58:13 GMT\n        Nvcf-Reqid:\n          - a37cd0b2-bc64-4662-a895-b610603c2ca3\n        Nvcf-Status:\n          - fulfilled\n        Server:\n          - uvicorn\n        Vary:\n          - Origin\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\nversion: 1\n"
  },
  {
    "path": "tests/cassettes/test_equations[pymupdf].yaml",
    "content": "interactions:\n  - request:\n      body: null\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.crossref.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.crossref.org/works?mailto=example@papercrow.ai&query.title=SF+Districts+in+the+style+of+Andy+Warhol,+with+Math&rows=1\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/8VXW3PiOBr9K1o/dVfZxhfAmJeppDPTl0xfKslM105IpYQtsBZb8kpyGEjx3/fI\n          BkID6dqqfdiEB9Dl0/nOd9HRs6MNNY12xo5cOK5TMa3pnHlmVTOMLaVaeCXX5mDqiSnNpcBs6Ad+\n          8DLjjJ+dGc2YgbXnjesYaWjpKaab0g7FozgZxK7DDavw8/7Z4SJnf7Pc7supYV5NlV14fx8F0cCN\n          3Sh5eHC7KcMri8dOeEHsRcldkIwHo3Ew+AsA7Cz8qGpnHCb9OBhG0WgQxAPXeQEb+/3Ajx3gqpsp\n          XCqY8kqZUdNN35rGmDkAwJxiM6aYyJiXyUYYGA0OdmHxJ//SJ5+ZWZf4CY/0VGwZg1db6mrFhTX2\n          RMvG/k6TUdxPhsEgScM+YOwXspJlRknBs/Oro9DZgIaSZ0zo7gj4CqDnaAtd/J9hLfQC+7kLgnH7\n          OWZtGKT9QRoF9g8UZVIYJsxBrE1eYUvOSrryuPByusKRoOWPm98xWxhT6/GkN+ktl0tfW9/nTPmZ\n          rCY9u9O6+38A/STV/wL64cVmLivKRYt+++0eERGLH7Y5doOSWlcUZYPEN4pnXX7NaKnZQe7lXpcf\n          Z+l4eMDKq68fbYkFfhgEyaSHhPBiDynhtTnhhY9xYunocmgq5cLLClqbNiEzxWD0fGGF7tCNg/Ns\n          D704uItAdTSOkxO2o0EwiuNB0rFdtxXvRFHgRVGEtU3dnSWRqasf6M0l96WaT3p7b3asPe7petzu\n          cx0tG5VZ0+/sHGqxrTBvX5S5N13tCjOwEE1pq8K5EPmKfKeqkKUNRI0N/O8XCmGFNqZARtgKmvMn\n          ZjPkkyyoEEyTPzlMtwU7oxUvrQPXgmWFHdHs3409GWMzrtpmSGczXvJt87h/sKlSsWradocotYe9\n          RFoKZAp7JRiJ24V7714Lb8EsgDh5fHcTWmoFUqnJTKNsUJ1LJv4FkMKFuyUiPun9jlYqmHLJZaMW\n          BVW5GZMrqsm13blkakF4Rf5i3LTriWYApIiBf4LrrGCC3LBaybxZc6amCAeWkvswjQcPflu8B4Ci\n          U0DfcQIjjcjJF5oVJZ00QZDPfHKtuGntk/dM08rQRs/plPnkMvdJOARcpsANiYIwPjknPue4mrvk\n          vWLGYh6Tg5CjH6/InWoYuTVSrXzyEfN3OPlXqg2iW5bIV/LVoIGTcNKLYvImTIfDty5JJ409H2ly\n          jKD/GoIbKWiZg2JuvZ6XjLccXirr+CzL0Q7a8+38Hc7Va/CJheSNoWscGUVISR+Na+STlzLBnJ+z\n          Se+SNSvtgU2vc23dgLuKiUnvH4MwidMhsEdpZyFM357AHpyDvV7LkrrkTk45HW85czsCQUQ02pKQ\n          jpK3HfYPVMFHcrtmrEKJkDcf5v7bMWnBCVjRWVP55KLSSKicomVeoeHlYCFM08Ql8SDoTMaD6ATh\n          8AxCTkVWcJd8o7KUsCb1Eue75F2hoD9kXUx672lZcomhkjY5l2Nk1ZwJ77bmuENB+UE6THqfpGZ1\n          0eH1yW+KisWsUYZQZIpP7KVxAis5AwvNKJeotCv6xPOjjLtuwz0sEZkvbEn+CbEE70epTyxSuaSr\n          /b4WBqGokN3mixmI04XMFroj/ALgUAsXFcOtQUkynPQSG5vRiCBlwjDahijqnwAf2VtOco9qzZRp\n          OySmspf+eeRV19lcctz9xuSjFSK2YhX5jgxkqmAc3P5CPkv8EIx8RgtTnJbVShu+aGu+bRwLg46K\n          hKclW9gJ9BvbFciTFOTHUFhfbw2bUYHquFasWdsO9scSuxs0112i2fbVQUA/Qsu4wlUk7L2OFLPt\n          S5NvheWf9YW0My2Utt9tv5Xwtus0sc0qa0iqtteMXDIcdGwmie8c3LVxkGLGXrbxqD9MhlGc9h+D\n          YHBMeHrK6Q1HMqKkPlBg+cbA0njnsW0Dl1zOFa0Lvut+P29+YXB6wq3p2gt0KhMvwdtS1aaV1/WO\n          XxXjc8QRrpNrWkNxlwS9FysR1zkVa0YAF6z52Id7WBCOhCzLeUdoQyLbCPy9AqL2uvD2N+1hPD34\n          m0+brLB3bgljTacLcua4rUJq77NjwXUinSa9rdKa9Op8dqAUXtE9O1221T9gqmYZn3EQ9boQ5HY4\n          R3nQuobY2El/zXHhU1xVkBUFyxYA1Xqes1pq/pqO6uOBEvbP6Ki+faCE/btwMA774+BERyVh0I/S\n          qL/VUTqTCjvjxA+SKBgmVgrsJNCzfUVAHa3s1/+Cw5+zttlYIaWb14Rhq0M+3l5+sTH+8bniHj1I\n          Hg4Eiz58JR2DPJV+rwR0L5d+gq1rb53ket4/lULyqSlXxK6CHalyK8JC1xG02iu2x60Gsyk6ZSWG\n          f7PD5OtueK5kU9ujt7vedVr6g7161Opg33aC7GY2m1b8tY9ar0aVdLoY50MzdoFrHz5e+9htFatm\n          VGWFByv2HSyastxsNv8BW+KwRokPAAA=\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Headers:\n          - X-Requested-With, Accept, Accept-Encoding, Accept-Charset, Accept-Language,\n            Accept-Ranges, Cache-Control\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - Link\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Length:\n          - \"1847\"\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Fri, 14 Nov 2025 22:44:44 GMT\n        Server:\n          - Jetty(9.4.40.v20210413)\n        Vary:\n          - Accept-Encoding\n        permissions-policy:\n          - interest-cohort=()\n        x-api-pool:\n          - plus\n        x-rate-limit-interval:\n          - 1s\n        x-rate-limit-limit:\n          - \"150\"\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: null\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.semanticscholar.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.semanticscholar.org/graph/v1/paper/search/match?query=SF+Districts+in+the+style+of+Andy+Warhol,+with+Math&fields=authors,citationCount,citationStyles,externalIds,influentialCitationCount,isOpenAccess,journal,openAccessPdf,publicationDate,publicationTypes,title,url,venue,year\n    response:\n      body:\n        string: '{\"error\":\"Title match not found\"}\n\n          '\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Length:\n          - \"34\"\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Fri, 14 Nov 2025 22:44:44 GMT\n        Via:\n          - 1.1 c8b7f0db44c8d44631b8e78c0167afb6.cloudfront.net (CloudFront)\n        X-Amz-Cf-Id:\n          - PLpTSrJA5KYqtw46U4RBC9ek91H930frGrsKOgeq5pUQ3_OmcGINhA==\n        X-Amz-Cf-Pop:\n          - LAX54-P10\n        X-Cache:\n          - Error from cloudfront\n        x-amz-apigw-id:\n          - UDiScENkPHcEdBg=\n        x-amzn-Remapped-Connection:\n          - keep-alive\n        x-amzn-Remapped-Content-Length:\n          - \"34\"\n        x-amzn-Remapped-Date:\n          - Fri, 14 Nov 2025 22:44:44 GMT\n        x-amzn-Remapped-Server:\n          - gunicorn\n        x-amzn-RequestId:\n          - 7ecfc394-c5b4-4c87-8bb0-a1b4cff1934f\n      status:\n        code: 404\n        message: Not Found\nversion: 1\n"
  },
  {
    "path": "tests/cassettes/test_get_reasoning[deepseek-reasoner].yaml",
    "content": "interactions:\n  - request:\n      body: null\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.semanticscholar.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.semanticscholar.org/graph/v1/paper/DOI:10.1021/acs.jctc.2c01235?fields=authors,citationCount,citationStyles,externalIds,influentialCitationCount,isOpenAccess,journal,openAccessPdf,publicationDate,publicationTypes,title,url,venue,year\n    response:\n      body:\n        string:\n          '{\"paperId\": \"1db1bde653658ec9b30858ae14650b8f9c9d438b\", \"externalIds\":\n          {\"PubMedCentral\": \"10134429\", \"DOI\": \"10.1021/acs.jctc.2c01235\", \"CorpusId\":\n          257786462, \"PubMed\": \"36972469\"}, \"url\": \"https://www.semanticscholar.org/paper/1db1bde653658ec9b30858ae14650b8f9c9d438b\",\n          \"title\": \"A Perspective on Explanations of Molecular Prediction Models\", \"venue\":\n          \"Journal of Chemical Theory and Computation\", \"year\": 2023, \"citationCount\":\n          63, \"influentialCitationCount\": 3, \"isOpenAccess\": true, \"openAccessPdf\":\n          {\"url\": \"https://doi.org/10.1021/acs.jctc.2c01235\", \"status\": \"HYBRID\", \"license\":\n          \"CCBY\"}, \"publicationTypes\": [\"Review\", \"JournalArticle\"], \"publicationDate\":\n          \"2023-03-27\", \"journal\": {\"name\": \"Journal of Chemical Theory and Computation\",\n          \"pages\": \"2149 - 2160\", \"volume\": \"19\"}, \"citationStyles\": {\"bibtex\": \"@Article{Wellawatte2023APO,\\n\n          author = {G. Wellawatte and Heta A. Gandhi and Aditi Seshadri and A. White},\\n\n          booktitle = {Journal of Chemical Theory and Computation},\\n journal = {Journal\n          of Chemical Theory and Computation},\\n pages = {2149 - 2160},\\n title = {A\n          Perspective on Explanations of Molecular Prediction Models},\\n volume = {19},\\n\n          year = {2023}\\n}\\n\"}, \"authors\": [{\"authorId\": \"1805407482\", \"name\": \"G. Wellawatte\"},\n          {\"authorId\": \"95666896\", \"name\": \"Heta A. Gandhi\"}, {\"authorId\": \"1481244794\",\n          \"name\": \"Aditi Seshadri\"}, {\"authorId\": \"2257535\", \"name\": \"A. White\"}]}\n\n          '\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Length:\n          - \"1398\"\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Fri, 20 Feb 2026 01:27:18 GMT\n        Via:\n          - 1.1 61bc5c2437da1cb95629df175a99fca2.cloudfront.net (CloudFront)\n        X-Amz-Cf-Id:\n          - Q4rJjLA8DZ-VgK1rkHbUwcMxfmz-b_t_Jv1v9Jx61k5D8hy76WWiIg==\n        X-Amz-Cf-Pop:\n          - SFO53-P10\n        X-Cache:\n          - Miss from cloudfront\n        x-amz-apigw-id:\n          - ZDnClG2ePHcEEtA=\n        x-amzn-Remapped-Connection:\n          - keep-alive\n        x-amzn-Remapped-Content-Length:\n          - \"1398\"\n        x-amzn-Remapped-Date:\n          - Fri, 20 Feb 2026 01:27:18 GMT\n        x-amzn-Remapped-Server:\n          - gunicorn\n        x-amzn-RequestId:\n          - 04051815-f219-4ef8-8c0b-cd00bc56807d\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: null\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.crossref.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.crossref.org/works/10.1021%2Facs.jctc.2c01235?mailto=example@papercrow.ai\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/81ca3fbOJL9Kzz61H2OSONB8OF8cmzHcefR2diddKadM4eiIAs2RWr5sOPOyX/f\n          KoCyRMhyDO/M7vQ8WqaoIlCounWrUMT3UdNmbdeM9kfV9Wg8WsimyS6l394tJVy7rerNqzeyblRV\n          whc0IAFZfzPa/z5S5VR+k1P8OM1a6S+zugW5f/3FCIvGbEyjr1/H5qtWLVA6fuET5tPonCT7It1n\n          5B8gE7+FUS2Wo30ax5RxxiMiknQ8Wj+fB4IEdPRjPKrlTNayzKWfV13Zwm/CZDxadpNCNXNZw70H\n          C1mrPCu9w7lcwIfCO6tyJds775eDw7Nf4YmqaTocUAKfC5XLsoG//vqOuqnbByfEx3zM4gcmxH3C\n          fRafE7Kv/2tPKIrTJBaM4D8w+rwqW1m2G5q9qWr4yVQW2Z2vSn+a3cEzyXj0x8e38O28bZfN/sXe\n          xV5ey6xVNzKvFouqbIKqvrzY6wffXOxN7i72woBc7I1+wCBnHSxOred09Psprh9ojxOeXuxRPRQa\n          CXhqmelpHKkbhaPxqpnRWdPWdzioSvlZ08i6lVN/cgd3rtU8HmW3WQ2r/9eIxlEYUjH62l+Dacwq\n          /WzzZ9ktJnow6ztxjGqq78F/7Riemq7sEicB0neM5cfXH+OdEw2jRyYKxjH2XqpKlpeqlGA25eXY\n          Oy5vVF2VC1gn/Dorp955nZXNsqpb7+yuaeWicdGOoGFMn6Sd/s6fakfP6V+hHSLitXbeg31VJbjL\n          adm0qu1aiXo6kaWs4eI7OTW+BK4E3ueggY9cnLyjPE6j6AlaGNz9M02Y8Tto4uvaBafVIlOl9vb+\n          01/4bV01zSKrr/0afBhwpNVuOsuKRoL/NnMwAh9FwC9kDUDQFogdo98CbVGBdz6XVX3nHVaLZdcG\n          OOHVAKb+EgxsF76EYya+wlJtrBRh9GIvy5vgKm/zgOUEsBH9op/sVdXVsFw+iFE5jAIHDxixA5J/\n          imBU7Id0X/AHECzlNAa9awRbavgfMRqmPqMRBoUGBpLjxUNUHgC0hlj/HqlxIVZoHROU3ivtwPsA\n          OLiUOQKbB355/G1ZZKW2wwaN711VyLwrstr7UKP94RdwEdCy0ZqFR6hva23Bc2+qotMzoylaQtfC\n          gmn7+f3j4enRAFGrOldTg6NoSj78j/k8jpkfpSzufw2WAmaPxqRvH+23dSfHo0sYMKL3iQQU8T4E\n          cPcsW6gCDe6zLAqw6rbFJWnkf3eoA7g+U3XTotjZTBUqM4YFI1uBk8TlQtQZ4PDY+6NUOlxAAIMv\n          Plb5HNZG1uPNj+/lrfcFgrcH2MBi/RsYs3cGwR5c1UDAEzWQhpHweRKSp2ngtWwz72CggBOAzLka\n          Tj6bTpWBFycNIOIcb4Lzv0oZq+Ef4LA2B38mm3k2rf/Dh//EtYyiMPZ5qqPpE9byoJzW8PCjoTnP\n          lW3J/1Ha+Iqs1ESPEacYGdeAW5UFPO1RPNyklHr81xJnDdcAfHPV0p8Gug3A5snFXgMMh4XAcxms\n          QcxDPxrhit2LZVoscxG7igOglEUtbwKaAwkg8VAu13K5i1wCY7nKIbSEQMyG0kItLXSVlk0XWcAI\n          TQmLweoGIoUWKZ4zcR0A4wnGe2vWkRYaPV0oozHMjfKERpSROE4IDDQV1vRjLTZ2mj78pqEErBTW\n          nvpwQSS+JTbRYhN3sWBapBcLE/D5UGyqxaZOlgq/OaJnh0QwkR4NxVFiLJ84aDUKOZoMGug3deMz\n          NP8bsYwW/o01WNr71bMcK060FsDWEmZrgRrPok6utSWYh4nPLMHGtaiTbxnBjIkVFAiabI3YeBl1\n          cjMKJn8VAH+edY12tYCyAKihJdp4G3VwtzARAlY+q/9UADEpgZw/FKkt1zgcdfA4SpMIbZhzVDBY\n          L2GC+HeWXONx1MXlQKMXe/OZbIIwCmggyD8xN7AHbHyOJvfkcEXaIfbfZJjKeKqEMNPVOvWZVfVC\n          BzOgnBV82UCk2sj67vkl2+SXo5dw+XqSNco7x+B5J7Nas2tqgT81rqrJqeaDfs+n43h7fHoAQHvL\n          S02GIXx7tGkhtSj7eIWU+VWm6hKGOfYOcs2xswmEY4io67w1w5vvNgef0MHgu6rIFreqVN5vw9En\n          VugywMAcgOHew8IIFp6mPknSJLZxkRlMYM/ABPCwaOW6PPGt8MD6aOuCCRGBRcrUIrsMbniieMDi\n          kFpiDSIwvr1ov5feASRkM5UrbU8tZAPqEldr3zvwjru6WsoM7lku6yrL515bQdaTw016Qc2idSZP\n          WK3P/Y8gqYSkQBeONlaJ2YMzqMIQVTpI5esub7sa08IRJKee5nPe66prZHBReg/+87LopE5WPXAH\n          D4d76r1URaFpmrqct82uX77wEPpfeGtient7G9ziM+f6kZfVDZDVpl2ijn2w1cKvZn5thO4F1lQM\n          ijEn0mAAErPiskWATAISB8SmS8wAGXMBMqBzF3vLMmsQHkkkQmr7NzMwxlxgbNPeQqJYwBJBLLEG\n          xFiyvaQvFfj42Ps9eAHm0bYVfD4MNhNpbVNXYFJok+YK4N0CbA+osVeAFZWAMGicTVffyLsAjHbX\n          6p7+dnhw6tPYw0JxM6+WiEASn6XKbFJItJNf/jw4/fUx86DxC2+59JKLDj5zyu01NxDJHqYz+brE\n          YCniQ1ZkuarG3hmo4m2XK0gyABThj3ddqSCTeAcfD+YLOTW3vJYSQPM3+HQky0tZ4L3en5ny5qCw\n          SVVd73vnFRanGi/zQMJMQdoxqyG7wclrx9iceaYeU9wDUH56fHx8sXf46ZUGibpcVd+G8G7qSLL2\n          PunK5aNuR7VeeRxFRrU8jkUwjMRoaqeHh58+g+0yoG3wI3CNkFn2xg3Q84eBfvcavOnmYH9HgfcR\n          1Pomy691Mhd473FJJCzHF/hwphZVo+86DnB+E9BgW9VKFxkB8kDhqNzjgVk9plyYBdHqfFSTZ9Ws\n          heWU3jlkljr9/AQWcu8T6CWfskJNzZ+fewNvvF9OD8/OPz9q0YxozdMo7m06Jg/qHeQIwtIQ9U5A\n          74TbOZyJg9whDj7MvJuEW7Gbm0jIHSLhgBAyADyYCI+taMP7vNOJHBuIlpd34DU4YMxzaJRakk0c\n          46HNlWiSiE02E5PNaPmmmnsfAu/zkMkgIK8Kpo/wKx6280et6F2Pm2973LSGbOIVfzbrjghw+TDd\n          WjwTrLhDsBrKTVBuHDErAeEmXHH3cJXByt3wSFEKGXUoLNLNTbziD2e6G/gxXFe+7TTIy6v354Kj\n          lWi4SsOYJTTeXPJ/AGRfArZYrGh7xfGyd3r66Ar3mcB72eogp4FBj6KV+bysiupSQcrwSz+wX62J\n          m+DFnXJxU+XQ5L1Z1Lq6w0K7HmMQOXSg3kP3pUQEJI1DC+lDgzihA+JYloXZZxgRy2JDAzehC/EG\n          O7rYAxIf08iiVaEBmZBvh5y3HURrWV9iUNch/q2U+PnRiOGc+XkQEXcGgJPuDmnXaTAG3vFt0uFg\n          /gi8T/D3S9xZ1Jxk7H3OCmAo87H3Gv54BUPuGgyOYwzt81tka3NkcnjrCYCLbFvz9fG0gTjZ1TXy\n          8KapILFokbqcljl8e8+nwjgSJvyEcRxapCrs63luBT1T0aJUQObGfRLFqf/NkmsAL1zj8Tq79m4y\n          SCN0LH/vL2XdgGYvgT41m657Ns+Whbzz3gYw8bX/0lRYUBUaCAyd+DrOII0TH/e4iB+JFLc2/sls\n          WzUoGD6MgjvRSpBt62Wcw8ghKuO/RbQ507dVZ0GUrlQ9ISjRBILSweE77+z05M3RERjtJnrlA/R6\n          U1a3hZxeSm+qmry6kbWpBACtybyF2g5ZoYHq0KEoOQSAGIEFMhYbsAwShk5ImIBYGodc8BTJKY0D\n          GlLBE2vBhAFD4VKH0EUo3F/3EQr91A+JxWSEgUJBt1aaCJ0m3hMOTXbuF/YDXJ14J8PoQx5YWvd6\n          03B8BlLFcxkcrBQPgHJSi3QKA67ChcFtkgCBJIDGNLRXyWCOcMEcSmAwH+Z3zUd58w5gDrOCJoAI\n          A3yWWCRD9BsKLsUBE2IYj3gSBZyFAJZWQBQGZ4QTzqz3KdQC4zdlkQVfwmCMcNpSGIhNJoQkzN5T\n          Md4rkk2D/Jg1iw7kA1sNINgM7PIhyMHNuY+QO1iijQMLBwe2zS0Cc9sacmScN3IqIq4LLwkjkYi3\n          Ci+Rcd7IpYIIrgBpiFFGsKxKGUCYI9S2iMj4XcRsXOBc13F35CFnQEyyGv5zleFC/D9kI5Fx7MjB\n          sYcrKDS3o3Y1KjKOHT2DTKBjmDIwZWyrWhsZj46enT5pMkqYvfMY9buEz/dpkiOvskJcZHw6+ilv\n          sCjrGUSBufzbf6vrTroU8RKI62cskPy2YrB45aNUM+B/+F2Gd0FaiwWU/1LIEz9jjvvCe5cfFlUD\n          Yxp7b3QNsLiVRQFMFH+lirbJ59eVrm0dIx/LsPThHbRtrSadDjvIz07qbDm3Mx/HetZPjfVJIW/X\n          A4EKy6n3uqqux977L8Cvzw7GuvIyKLQwnuLGF1CfVhWFrrBYOBwZwIwS25lTpnOrdYxnm878BYf4\n          cejE6U9CfGnmqzbmu1zPt3koxEcGcyMn0mSKKUtsOKrvqymRTXJjA7sao4bshrFw2DnFB1tbXzrA\n          r9c/z60fMonkf4VfscH0eIuQcRo+UgA6m9fqultktWlL+r9G3diEi9hpG3qYqLAkFaEf/ZNawBsb\n          QI+fDegpcHXKo8QKnrEB9PgZ+9BXi8tFv8kC0Z5YwBsbQI+f1/SxkFMsawbpBHJQm63HBtPjZ29E\n          6y1DETJ7Jzruez+cmFq/Kd/k9/VMSIgs6IkN9MQOmRYHOkKxzVv3fTcBD4Bph6lVKI0NasROqPGE\n          5D4xkJGQ7RB2XOtaxREEmVWJ44uOPl19A8grzcbLJwUeU7YYuHbh+ifVdFmh/kZInKtLGKZfZHey\n          9mYyw4dpr8y8qZRLAFQdmHYXYob9ZO+qsq0ltnAzQlIYTVUEHkRxOvaWHrUKJInBmsRpB7rXYcJY\n          b04h/L/lW4mBg8SpEKZz1VgkPkvDyBe+bUqJAYLEJWUbGj92pESE+H9bgg0SJE5IcE/OGXDziAlK\n          LQNNDAwkTpnaoGlE4HBTu38mMRiQPLcsDnZBAbeYnUwkBgISBwiw5QrIJUJm8duk7/96dq0lgkyb\n          xOGWORgASJ6bquG6BVg3tOA7NQCQPrPOwpIEbNcmIqnxtNTF0yiiIA2jBM0g0TuW1pKlxs1Stl2I\n          1B35CiumC905bl7pkOsd8k3y8KoGEJ9j4vxqUI5M7VkYD0ydtr1QNVESJ8Lyj9R4XergdYwj+ECs\n          EdxmCanxtvShmmzpyULqN1vqOw9IKYTXrNWNua15bwFwMy/g+cON0eV99/2mrs6zUi2qtvLOg0Hb\n          E02FrS3jqKlzApYrfNFDkNaSZxw0dYrR6H2QfjKfUSx5ZbkIhbTkGgdNHRyUUdzzgUyvDDiJwjiy\n          eEraN2c6+OZQJAc2aPdnrho0n9GI1fdLYYM445HdiAWEoBdNt4P+q24M6/zCO8mqsc49/1T46RA+\n          fcmaqlTXJn+FHBTT0UOToJ51JV72jtRMc+hW6S39szybzaoCmbd3XkuzT9C/7yG935etWqi/tQU+\n          2pDyCE1f0XPIHMF+GzR6/WLJ7hRTUzdbIX1XKXHi81u2RtKp3QpI+rZS8lw6zyju6kKEtFseSd9X\n          ShwAxQpgGGgEhARbct9WSpwYva2NSZaGsS25bywlThhx38YMxkxPbJF9TylxgglE9jKrL/Yur7Ms\n          tdsdYDK9ULe97VAXtexCNEnjNOHg5WlChln3eVVUC6msbYWnprCM19On7hhdu+4Y6X15rYJnJBxU\n          v3CGnA6CBPFtZFu1nu/oPd+lXa7jvr0XFzHOcS8O/h3RwZbNSZ1Nqvw6s/tdwyeql/wbN+TofYO8\n          Wy4COMUFiyPC45AH+Zzalrvqj3drkDeZbd5MrhAVIt1sTrZa+nsoc2uRxwB/tQCyHAo2tSX2EObU\n          G7+d4oh0K2mgq9Z4l954qxzMctCBze7pqjfeqTleLxzYwQzVq9/u3fKJHsaceuOH48VXZ5hNYemq\n          NZ46vZBiKwLzP1twDxDUHSAQyFmagk1sxZ6++5y6tZ8P351q2uobFvMJt3Mo2vegU8cmdJjqYQwB\n          iEVReGCLXL2RsrV1xOLBjt1rzaHfDDMO8XMwQph/DHymVd7pV/Ag0ynuGmW6mWqZV5elfoPPHnDv\n          x8zZj3PFwXRZmNsSez9mW118LGGDIi4dFNw/yGktL6smG+RhyEse0Mpv5m9d9LFqs0D+GviYz+1x\n          9SDg1Fo+rEngG0Mi2XqRpW8sp7plwGLQh/OqKGQ7hkntYqFvZJ090l2/7qu/xhsDVemWamHT1r4R\n          nTp1opuVLDUMxd9siT1aMGe0yEsstBCytQY9TOxo9X4K/kQTbKK1I13fvkx39C8/4U07EvkpCakv\n          bMk9SLh06G5ksoykmS2xxwiXxlwjUUnd7BVe2xJXr6s9430185oOZIeQw6ehXR2kfUsu5U5RGQnN\n          1XK+BO7AYzsL6ltmqUvP7NoIqmU91UYALmAL7v3QpWl2/T5g2r+tRAX1t8yr9y2nttneCMAPYKlr\n          W2LvW/yBFzzuj+U4lIj0Ok9+qdbdqHebO6o7YeVDN8E2j4sSXyioOogCZ91igVUglHd4euRREaYA\n          apCrZ82iKuUuScEGBsFU9Q5NmU9UUBbwQc3NGz55/5iLvV6c90uW496nnOo0G/i/z6Jfbdjq+2ep\n          WwOtfvO4VFI3qYMfJ3ZC3HfPUpf2Wc6x/KmuFg126vGtl+Fo3zpLw639yUFXCBtkHh+rW2lesN8s\n          LT4Q6GU96xaB96rIbqraVlPfXUud2mvvCRa+ggkAR4QQW9Gr77SlofOL5GmcgKcnKUt5EgLdsh09\n          XL3s6oIdwxYdtDLc205D29n7PlSzL/zkBca6+WyJDWZY+Eki8Hab0/dtp9Sp75ThqCeTSRClMAW7\n          6Z72/aZ0R8PpI9a46OtjDY1IJKjdc0n7Zk7q0s25zsOwY2syWp2RYx9ws+ZY94c59GfdIKc07ymZ\n          cjoIqGp1qTbsGY/WKbLysjMOIrGOXKjyWp+4YB91BcNsAo3ueJoFTAMuTWd45s/uM3FWp/r0Z+Nk\n          y2XRF7D1j0e7j95C/lxOQUUbv4EvAYWXMtdvfWkl/xsGufkI5/E1aqGKrFbtnQ8QnF/rOgKe7iOX\n          VYNHZDx6ztBDpwCFPhPnJNwXZJ9snwKUMJ4mjPSnADV5VcMvKR6esTr+5/toWSsMKfjxCerarakf\n          +IRusmE75tyljQv6CLfHTzraPNmjGZwWtwLb/hy474MD4danhzzhuCZ4Rlb0+deN9JU58mvnxL5u\n          n+sGqjA6ecxwaln06/4dnnh6dvZePwcitp9GOn3vPzN9xBZMp+yNDNxLt+Gjr2/c3lugmSGat3WT\n          Tl76myRgTltXpcq1gcHCXMEFswz3ynp8JX78+B/mcjwteVAAAA==\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Headers:\n          - X-Requested-With, Accept, Accept-Encoding, Accept-Charset, Accept-Language,\n            Accept-Ranges, Cache-Control\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - Link\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Length:\n          - \"5623\"\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Fri, 20 Feb 2026 01:27:19 GMT\n        Server:\n          - Jetty(9.4.40.v20210413)\n        Vary:\n          - Accept-Encoding\n        permissions-policy:\n          - interest-cohort=()\n        x-api-pool:\n          - plus\n        x-rate-limit-interval:\n          - 1s\n        x-rate-limit-limit:\n          - \"150\"\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: null\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.crossref.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.crossref.org/works/10.1021%2Facs.jctc.2c01235/transform/application/x-bibtex\n    response:\n      body:\n        string:\n          \" @article{Wellawatte_2023, title={A Perspective on Explanations of\n          Molecular Prediction Models}, volume={19}, ISSN={1549-9626}, url={http://dx.doi.org/10.1021/acs.jctc.2c01235},\n          DOI={10.1021/acs.jctc.2c01235}, number={8}, journal={Journal of Chemical Theory\n          and Computation}, publisher={American Chemical Society (ACS)}, author={Wellawatte,\n          Geemi P. and Gandhi, Heta A. and Seshadri, Aditi and White, Andrew D.}, year={2023},\n          month=mar, pages={2149\\u20132160} }\\n\"\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Headers:\n          - X-Requested-With, Accept, Accept-Encoding, Accept-Charset, Accept-Language,\n            Accept-Ranges, Cache-Control\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - Link\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Date:\n          - Fri, 20 Feb 2026 01:27:19 GMT\n        Server:\n          - Jetty(9.4.40.v20210413)\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        permissions-policy:\n          - interest-cohort=()\n        x-api-pool:\n          - plus\n        x-rate-limit-interval:\n          - 1s\n        x-rate-limit-limit:\n          - \"150\"\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body:\n        \"{\\\"messages\\\":[{\\\"role\\\":\\\"user\\\",\\\"content\\\":[{\\\"type\\\":\\\"image_url\\\",\\\"image_url\\\":{\\\"url\\\":\\\"data:image/png;base64,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\\\"}},{\\\"type\\\":\\\"text\\\",\\\"text\\\":\\\"You\n        are analyzing an image, formula, or table from a scientific document. Provide\n        a detailed description that will be used to answer questions about its content.\n        Focus on key elements, data, relationships, variables, and scientific insights\n        visible in the image. It's especially important to document referential information\n        such as figure/table numbers, labels, plot colors, or legends.\\\\n\\\\nText co-located\n        with the media may be associated with other media or unrelated content, so do\n        not just blindly quote referential information. The smaller the image, the more\n        likely co-located text is unrelated. To restate, often the co-located text is\n        several pages of content, so only use aspects relevant to accompanying image,\n        formula, or table.\\\\n\\\\nHere's a few failure modes with possible resolutions:\\\\n-\n        The media was a logo or icon, so the text is unrelated. In this case, briefly\n        describe the media as a logo or icon, and do not mention other unrelated surrounding\n        text.\\\\n- The media was display type, so the text is probably unrelated. The\n        display type can be spread over several lines. In this case, briefly describe\n        the media as display type, and do not mention other unrelated surrounding text.\\\\n-\n        The media is a margin box or design element, so the text is unrelated. In this\n        case, briefly describe the media as decorative, and do not mention other unrelated\n        surrounding text.\\\\n- The media came from a bad PDF read, so it's garbled. In\n        this case, describe the media as garbled, state why it's considered garbled,\n        and do not mention other unrelated surrounding text.\\\\n- The media is a subfigure\n        or a subtable. In this case, make sure to only detail the subfigure or subtable,\n        not the entire figure or table. Do not mention other unrelated surrounding text.\\\\n\\\\nIMPORTANT:\n        Start your response with exactly one of these labels:\\\\n- 'RELEVANT:' if the\n        media contains scientific content (e.g. figures, charts, tables, equations,\n        diagrams, data visualizations) that could help answer scientific questions,\n        or if you're unsure of relevance (e.g. garbled/corrupted content).\\\\n- 'IRRELEVANT:'\n        if the media content is not useful for scientific question-answer (e.g. journal\n        logo, icon, display type/typography, decorative element, design element, margin\n        box, is blank).\\\\n\\\\nAfter the label, provide your description.\\\\n\\\\nHere is\n        the co-located text from a radius of 1 page:\\\\n\\\\nFigure 2: Descriptor explanations\n        along with natural language explanation obtained for BBB\\\\npermeability of Alprozolam\n        molecule. The green and red bars show descriptors that influ-\\\\nence predictions\n        positively and negatively, respectively. Dotted yellow lines show significance\\\\nthreshold\n        (\\u03B1 = 0.05) for the t-statistic. Molecular descriptors show molecule-level\n        proper-\\\\nties that are important for the prediction. ECFP and MACCS descriptors\n        indicate which\\\\nsubstructures influence model predictions. MACCS explanations\n        lead to text explanations\\\\nas shown. Republished from Ref.10 with permission\n        from authors. SMARTS annotations for\\\\nMACCS descriptors were created using\n        SMARTSviewer (smartsview.zbh.uni-hamburg.de,\\\\nCopyright: ZBH, Center for Bioinformatics\n        Hamburg) developed by Schomburg et al. 132.\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n                                       17\\\\n\\\\ndiction.\n        For example, we see that adding acidic and basic groups as well as hydrogen\n        bond\\\\n\\\\nacceptors, increases solubility. Substructure importance from ECFP97\n        and MACCS138 de-\\\\n\\\\nscriptors indicate that adding heteroatoms increases solubility,\n        while adding rings structures\\\\n\\\\nmakes the molecule less soluble. Although\n        these are established hypotheses, it is interesting\\\\n\\\\nto see they can be\n        derived purely from the data via DL and XAI.\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\nFigure 3: Generated\n        chemical space for solubility prediction using the RNN model. The\\\\nchemical\n        space is a 2D projection of the pairwise Tanimoto similarities of the local\n        coun-\\\\nterfactuals. Each data point is colored by solubility. Top 4 counterfactuals\n        are shown here.\\\\nRepublished from Ref.9 with permission from the Royal Society\n        of Chemistry.\\\\n\\\\n\\\\n\\\\nGeneralizing XAI \\u2013 interpreting scent-structure\n        relationships\\\\n\\\\n\\\\nIn this example, we show how non-local structure-property\n        relationships can be learned with\\\\n\\\\nXAI across multiple molecules. Molecular\n        scent prediction is a multi-label classification task\\\\n\\\\nbecause a molecule\n        can be described by more than one scent. For example, the molecule\\\\n\\\\njasmone\n        can be described as having \\u2018jasmine,\\u2019 \\u2018woody,\\u2019 \\u2018floral,\\u2019\n        and \\u2019herbal\\u2019 scents.139 The\\\\n\\\\nscent-structure relationship is not\n        very well understood,140 although some relationships are\\\\n\\\\nknown.  For example,\n        molecules with an ester functional group are often associated with\\\\n\\\\n\\\\n\n        \\                                      18\\\\n\\\\nFigure 4: Descriptor explanations\n        for solubility prediction model. The green and red bars\\\\nshow descriptors that\n        influence predictions positively and negatively, respectively. Dotted\\\\nyellow\n        lines show significance threshold (\\u03B1 = 0.05) for the t-statistic. The MACCS\n        and\\\\nECFP descriptors indicate which substructures influence model predictions.\n        MACCS sub-\\\\nstructures may either be present in the molecule as is or may represent\n        a modification. ECFP\\\\nfingerprints are substructures in the molecule that affect\n        the prediction. MACCS descriptor\\\\nare used to obtain text explanations as shown.\n        Republished from Ref.10 with permission from\\\\nauthors. SMARTS annotations for\n        MACCS descriptors were created using SMARTSviewer\\\\n(smartsview.zbh.uni-hamburg.de,\n        Copyright: ZBH, Center for Bioinformatics Hamburg) de-\\\\nveloped by Schomburg\n        et al. 132.\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n                                       19\\\\n\\\\nLabel\n        relevance, describe the media, and if uncertain on a description please state\n        why:\\\"}]}],\\\"model\\\":\\\"gpt-4o-2024-11-20\\\",\\\"n\\\":1,\\\"temperature\\\":0.0}\"\n      headers:\n        accept:\n          - application/json\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        content-length:\n          - \"48015\"\n        content-type:\n          - application/json\n        host:\n          - api.openai.com\n        user-agent:\n          - AsyncOpenAI/Python 2.21.0\n        x-stainless-arch:\n          - arm64\n        x-stainless-async:\n          - async:asyncio\n        x-stainless-lang:\n          - python\n        x-stainless-os:\n          - MacOS\n        x-stainless-package-version:\n          - 2.21.0\n        x-stainless-raw-response:\n          - \"true\"\n        x-stainless-read-timeout:\n          - \"60.0\"\n        x-stainless-retry-count:\n          - \"0\"\n        x-stainless-runtime:\n          - CPython\n        x-stainless-runtime-version:\n          - 3.13.5\n      method: POST\n      uri: https://api.openai.com/v1/chat/completions\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/41WTVMjNxC98yu65rLYZVzYa8dAVQ4ssKlUEkIBlUPiLZes6ZnRopEGSQN4t/jv\n          263xMGPWhxzAWP2h915/iO8HAIlKkzNIZCGCLCt9dPnpVMj8l7vfHi9O63+Pv81wkT7+/fDZ3s6r\n          q2TEEXb9FWVoo8bSUhwGZU1jlg5FQM46WSwm8/nxyWwaDaVNUXNYXoWjmT2aHk9nR5MJfW4DC6sk\n          evL4j74CfI+/GaJJ8YWOj0ftSYneixzprHWiQ2c1nyTCe+WDMCEZdUZpTUATUQ+Ht1d/Xv1zfn1/\n          NhzC0izNfYGgSkoIyoMALxW5qkxJeFK+Flp9E8wPfGGflcnJZXoJlbOsA5/bDGSBpZJCg6+ERMis\n          A291vVZahQ35Yqqi7whyNOhYIah9TGbg9voaDm9R1s7RxXCNtaNM1xierXsYQBRuDH/gBlBjSS6e\n          rwwdaiN1neIZc5mMYTi8kyIEdHCjbSCSS0MSHAHTLIUyUNFxQ5V4+K1vPHwu0CGgkAVUVhEWh4Td\n          xysFAdEEUuO4lzC6kZHCpNWWiAIpIiB3ImUZOb/GEThhcqabOVtCVTvqGQgWNqi1fR5RLHH3lTUp\n          O5Ghp96T0DV6ONQ2h5vtt8E43h6vBI0kasqMUuUrLTYNCBZIY0YQVIqtYkxzzEJNWai/GkbCwYWt\n          qUNcJmSgivtOtc+2di1z8vPB1eRCYCPnQuWFph+up/CEp58F8EXwcHjmZwx1C3kxtwplbK+teKrB\n          ulsJFQpYayEfQCuDvtX8imvz7houpTE2xK7iwLPozO7n+6CTTILqU457bl6VipxYb0/FQDjEcT4e\n          wTK56yy/wvH4ZLpMBv3IR54Quls9UWL00qmqnYrIqisk7QuT9zL/bnhZeDqZDJYJUCWXySW2Z9NB\n          c9HSfORSfeLDbb2wK885xbCJ4tv2ZD2o4nGEuSzUGlqsaXTSVmlWeAQe3VOcQO5thxm1vpHbjo4T\n          HGKH7fRFxDNjPBftxN/Fib9tByWuit2h290WhG5NgGOLVkK5Z0XE7oVRpeXeaNVWGKdcW77jHYoR\n          DaqiPihJKa5nW1neP1211rRAEM2bLg34OYO/oQG0Hndh7i47oUrPzYovNFGk2951RlQ2b2uRPvpI\n          aG1xk4vG7/AdhQHVIqNJZsW71CMuRoqOeiltVgXXgPdjswSbbU0KZipn4iTrE5WaR8jzFPIfhJmD\n          HOrm6kJV76XYGQbujz6Ct5GOm4iXLOMmzkFs+W87O0L64HfkCIWzdf7ThAoj9IaepXH/TaKWq73g\n          J9HUWvcM22HmhPwaftlaXt/eP9qExHzt34UmmTLKFyseIHqO6a3zwVZJtL7S7y/xna13ns6EEpVV\n          WAX7gPG6yWy6aBIm3dPemT/O51trIIy6F7c4mY72pFylJJzSvvdYJ5KWGKZdbPeyizpVtmc46BH/\n          Gc++3A15qt3/Sd8ZpMSK1ueqK+Y+N4df4xbf7/YmdAScxP0icUWj7LgYKWai1s2/JYnf+IDliiqW\n          c3Op5n+TrFrJ9fT09DQ9OVkkB68HPwBsAdUapAkAAA==\n      headers:\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - X-Request-ID\n        CF-RAY:\n          - 9d0a389c5ccb5616-SJC\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Fri, 20 Feb 2026 01:27:27 GMT\n        Server:\n          - cloudflare\n        Set-Cookie:\n          - __cf_bm=uZrh5U_8oslNbmrnXa1rqkxRQuoJDa39qaKQgdOikv8-1771550842.2921612-1.0.1.1-oC3M5bMANK5JngqDnMCMYi2RC1NzM5u8fKYTfaf0GS3sCvHrRaw.WYTAjIScwOvoMAcWP5HzKplSzbNs0jOgQU0MqMpQTx1ZutU.iSnk5FOYi.Ap.6v1buitZgVgtDOp;\n            HttpOnly; Secure; Path=/; Domain=api.openai.com; Expires=Fri, 20 Feb 2026\n            01:57:27 GMT\n        Strict-Transport-Security:\n          - max-age=31536000; includeSubDomains; preload\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        X-Content-Type-Options:\n          - nosniff\n        alt-svc:\n          - h3=\":443\"; ma=86400\n        cf-cache-status:\n          - DYNAMIC\n        openai-organization:\n          - future-house-xr4tdh\n        openai-processing-ms:\n          - \"4855\"\n        openai-project:\n          - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj\n        openai-version:\n          - \"2020-10-01\"\n        x-openai-proxy-wasm:\n          - v0.1\n        x-ratelimit-limit-input-images:\n          - \"250000\"\n        x-ratelimit-limit-requests:\n          - \"10000\"\n        x-ratelimit-limit-tokens:\n          - \"30000000\"\n        x-ratelimit-remaining-input-images:\n          - \"249999\"\n        x-ratelimit-remaining-requests:\n          - \"9999\"\n        x-ratelimit-remaining-tokens:\n          - \"29997825\"\n        x-ratelimit-reset-input-images:\n          - 0s\n        x-ratelimit-reset-requests:\n          - 6ms\n        x-ratelimit-reset-tokens:\n          - 4ms\n        x-request-id:\n          - req_bfc8d5bde59247478393737ab78c8038\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body:\n        \"{\\\"messages\\\":[{\\\"role\\\":\\\"user\\\",\\\"content\\\":[{\\\"type\\\":\\\"image_url\\\",\\\"image_url\\\":{\\\"url\\\":\\\"data:image/png;base64,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\\\"}},{\\\"type\\\":\\\"text\\\",\\\"text\\\":\\\"You\n        are analyzing an image, formula, or table from a scientific document. Provide\n        a detailed description that will be used to answer questions about its content.\n        Focus on key elements, data, relationships, variables, and scientific insights\n        visible in the image. It's especially important to document referential information\n        such as figure/table numbers, labels, plot colors, or legends.\\\\n\\\\nText co-located\n        with the media may be associated with other media or unrelated content, so do\n        not just blindly quote referential information. The smaller the image, the more\n        likely co-located text is unrelated. To restate, often the co-located text is\n        several pages of content, so only use aspects relevant to accompanying image,\n        formula, or table.\\\\n\\\\nHere's a few failure modes with possible resolutions:\\\\n-\n        The media was a logo or icon, so the text is unrelated. In this case, briefly\n        describe the media as a logo or icon, and do not mention other unrelated surrounding\n        text.\\\\n- The media was display type, so the text is probably unrelated. The\n        display type can be spread over several lines. In this case, briefly describe\n        the media as display type, and do not mention other unrelated surrounding text.\\\\n-\n        The media is a margin box or design element, so the text is unrelated. In this\n        case, briefly describe the media as decorative, and do not mention other unrelated\n        surrounding text.\\\\n- The media came from a bad PDF read, so it's garbled. In\n        this case, describe the media as garbled, state why it's considered garbled,\n        and do not mention other unrelated surrounding text.\\\\n- The media is a subfigure\n        or a subtable. In this case, make sure to only detail the subfigure or subtable,\n        not the entire figure or table. Do not mention other unrelated surrounding text.\\\\n\\\\nIMPORTANT:\n        Start your response with exactly one of these labels:\\\\n- 'RELEVANT:' if the\n        media contains scientific content (e.g. figures, charts, tables, equations,\n        diagrams, data visualizations) that could help answer scientific questions,\n        or if you're unsure of relevance (e.g. garbled/corrupted content).\\\\n- 'IRRELEVANT:'\n        if the media content is not useful for scientific question-answer (e.g. journal\n        logo, icon, display type/typography, decorative element, design element, margin\n        box, is blank).\\\\n\\\\nAfter the label, provide your description.\\\\n\\\\nHere is\n        the co-located text from a radius of 1 page:\\\\n\\\\ninterpret black-box models\n        and connect the explanations to structure-property relationships.\\\\n\\\\nThe methods\n        are \\u201CMolecular Model Agnostic Counterfactual Explanations\\u201D (MMACE)9\\\\n\\\\nand\n        \\u201CExplaining molecular properties with natural language\\u201D.10 Then we\n        demonstrate how\\\\n\\\\ncounterfactuals and descriptor explanations can propose\n        structure-property relationships in\\\\n\\\\nthe domain of molecular scent.31\\\\n\\\\n\\\\nBlood-brain\n        barrier permeation prediction\\\\n\\\\n\\\\nThe passive diffusion of drugs from the\n        blood stream to the brain is a critical aspect in drug\\\\n\\\\ndevelopment and\n        discovery.120 Small molecule blood-brain barrier (BBB) permeation is a\\\\n\\\\nclassification\n        problem routinely assessed with DL models.121,122 To explain why DL models\\\\n\\\\nwork,\n        we trained two models a random forest (RF) model123 and a Gated Recurrent Unit\\\\n\\\\nRecurrent\n        Neural Network (GRU-RNN). Then we explained the RF model with generated\\\\n\\\\ncounterfactuals\n        explanations using the MMACE9 and the GRU-RNN with descriptor expla-\\\\n\\\\nnations.10\n        Both the models were trained on the dataset developed by Martins et al. 124.\n        The\\\\n\\\\nRF model was implemented in Scikit-learn125 using Mordred molecular\n        descriptors126 as the\\\\n\\\\ninput features. The GRU-RNN model was implemented\n        in Keras.127 See Wellawatte et al. 9\\\\n\\\\nand Gandhi and White 10 for more details.\\\\n\\\\n\n        \\  According to the counterfactuals of the instance molecule in figure 1, we\n        observe that the\\\\n\\\\nmodifications to the carboxylic acid group enable the\n        negative example molecule to permeate\\\\n\\\\nthe BBB. Experimental findings by\n        Fischer et al. 120 show that the BBB permeation of\\\\n\\\\nmolecules are governed\n        by hydrophobic interactions and surface area. The carboxylic group is\\\\n\\\\na\n        hydrophilic functional group which hinders hydrophobic interactions and addition\n        of atoms\\\\n\\\\nenhances the surface area. This proves the advantage of using\n        counterfactual explanations,\\\\n\\\\nas they suggest actionable modification to\n        the molecule to make it cross the BBB.\\\\n\\\\n   In Figure 2 we show descriptor\n        explanations generated for Alprozolam, a molecule that\\\\n\\\\npermeates the BBB,\n        using the method described by Gandhi and White 10. We see that\\\\n\\\\npredicted\n        permeability is positively correlated with the aromaticity of the molecule,\n        while\\\\n\\\\n\\\\n                                       15\\\\n\\\\nnegatively correlated\n        with the number of hydrogen bonds donors and acceptors. A similar\\\\n\\\\nstructure-property\n        relationship for BBB permeability is proposed in more mechanistic stud-\\\\n\\\\nies.128\\u2013130\n        The substructure attributions indicates a reduction in hydrogen bond donors\n        and\\\\n\\\\nacceptors.  These descriptor explanations are quantitative and interpretable\n        by chemists.\\\\n\\\\nFinally, we can use a natural language model to summarize\n        the findings into a written\\\\n\\\\nexplanation, as shown in the printed text in\n        Figure 2.\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\nFigure 1: Counterfactuals of a molecule which cannot\n        permeate the blood-brain barrier.\\\\nSimilarity is the Tanimoto similarity of\n        ECFP4 fingerprints.131 Red indicates deletions and\\\\ngreen indicates substitutions\n        and addition of atoms. Republished from Ref.9 with permission\\\\nfrom the Royal\n        Society of Chemistry.\\\\n\\\\n\\\\n\\\\nSolubility prediction\\\\n\\\\n\\\\nSmall molecule\n        solubility prediction is a classic cheminformatics regression challenge and\n        is\\\\n\\\\nimportant for chemical process design, drug design and crystallization.133\\u2013136\n        In our previous\\\\n\\\\nworks,9,10 we implemented and trained an RNN model in Keras\n        to predict solubilities (log\\\\n\\\\nmolarity) of small molecules.127 The AqSolDB\n        curated database137 was used to train the\\\\n\\\\nRNN model.\\\\n\\\\n   In this task,\n        counterfactuals are based on equation 6. Figure 3 illustrates the generated\\\\n\\\\nlocal\n        chemical space and the top four counterfactuals. Based on the counterfactuals,\n        we ob-\\\\n\\\\nserve that the modifications to the ester group and other heteroatoms\n        play an important role\\\\n\\\\nin solubility. These findings align with known experimental\n        and basic chemical intuition.134\\\\n\\\\nFigure 4 shows a quantitative measurement\n        of how substructures are contributing to the pre-\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n                                       16\\\\n\\\\nFigure\n        2: Descriptor explanations along with natural language explanation obtained\n        for BBB\\\\npermeability of Alprozolam molecule. The green and red bars show descriptors\n        that influ-\\\\nence predictions positively and negatively, respectively. Dotted\n        yellow lines show significance\\\\nthreshold (\\u03B1 = 0.05) for the t-statistic.\n        Molecular descriptors show molecule-level proper-\\\\nties that are important\n        for the prediction. ECFP and MACCS descriptors indicate which\\\\nsubstructures\n        influence model predictions. MACCS explanations lead to text explanations\\\\nas\n        shown. Republished from Ref.10 with permission from authors. SMARTS annotations\n        for\\\\nMACCS descriptors were created using SMARTSviewer (smartsview.zbh.uni-hamburg.de,\\\\nCopyright:\n        ZBH, Center for Bioinformatics Hamburg) developed by Schomburg et al. 132.\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\n        \\                                      17\\\\n\\\\nLabel relevance, describe the\n        media, and if uncertain on a description please state why:\\\"}]}],\\\"model\\\":\\\"gpt-4o-2024-11-20\\\",\\\"n\\\":1,\\\"temperature\\\":0.0}\"\n      headers:\n        accept:\n          - application/json\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        content-length:\n          - \"24132\"\n        content-type:\n          - application/json\n        host:\n          - api.openai.com\n        user-agent:\n          - AsyncOpenAI/Python 2.21.0\n        x-stainless-arch:\n          - arm64\n        x-stainless-async:\n          - async:asyncio\n        x-stainless-lang:\n          - python\n        x-stainless-os:\n          - MacOS\n        x-stainless-package-version:\n          - 2.21.0\n        x-stainless-raw-response:\n          - \"true\"\n        x-stainless-read-timeout:\n          - \"60.0\"\n        x-stainless-retry-count:\n          - \"0\"\n        x-stainless-runtime:\n          - CPython\n        x-stainless-runtime-version:\n          - 3.13.5\n      method: POST\n      uri: https://api.openai.com/v1/chat/completions\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/6VW32/bNhB+z19x0Ettw/Zsx6mTvK1pCnRth2IL+rIUBkWdLK4UqZGUE6PI/747\n          yrbk2i2W7iGJwvvB77473t3XM4BEZck1JLIQQZaVHr1+dSXkzcUkfbda55M3d+7Tw1u3+G0+m5X/\n          fEiGbGHTv1GGndVYWrLDoKxpxNKhCMhep4vF9OJicjmfRUFpM9RstqrCaG5Hs8lsPppO6e/WsLBK\n          oieNv+hfgK/xN0M0GT7S8WS4OynRe7FCOtsp0aGzmk8S4b3yQZiQDFuhtCagiaj/uH1/++nX3++u\n          4d7cm7sCQZXkDJTWtQ+OwHsQUJI3WWvhgM5qGWqHIEwGKniQtiZvLhd0LDSpZipXUjAHfggPhZIF\n          CNKvPWYQLOBjpYUyQHyZFXmnT76A6HjhoXKYKcm2kFtHAl+hZH8ksRW6sBkDg8zVijFQIByeB5uT\n          fk3w6rQR+WuOZzqGweCV8AgfmggQeu8xD6X1AT4Kg7o/GJAmkTKC18oTso2HQBdYp1bKxHiOQh9v\n          DRhIB/Ba6BqHcH/fg7z32KeP/hCUh8l4MpnQl8kiLWZFF4gQbyl3qDJLTBgbiJ1CpaqRZugVud+H\n          Dj0cr8ZDSLW12Sh1zGIqnFPogBRKFKnSKmz6LUC63qNbcxKbuBzm6NDIzt1MNNetcMpbM2beZszb\n          zWFipy1Tfxb2oSkLzjUhXKPzTAGlgS9JmfG9/wcVCs4kRa4ZQDYq1KrQ9EMvA0SwJbENK2fr6oAl\n          QQQ0b6lLuFelomxQmOClpRqgkjq+M9J+OYHenTCqtKTTsSOUtzdvPs6piqgCXeWUCb7/zKxOf5TV\n          9gkAGpFq9Ifpjs/g+4mOOTg/kYPZiWoVVDYFVcAzkhEeLPGNaI4y4fep8Aex0bvyQYU6vmrWEVmm\n          4j8/zE1Mw2LxM9RGDuYnODg/rsNQKJc9i4CCon8mBXntIs//i4rpT1MxGLzDDbylfkdQfeSg8XLQ\n          cKG3ezME/gDp8ABqP7ZkabV1I0m9N7vmhxlbwd5B7PCRo6YX72x/OfA73uH4NmJPnnj8EfnCH70L\n          lq4VjZc9r7mjRnCUr737wzHD5iV5iRMKRCSR39l+qmy7wqnBFd8p4at14OFz6gEOGfI293ScbqJW\n          45ttunlqgMcmz7e2GYvddzuo6EurL6g3R2OQSrgdcjuQVObteMypNLhhn5qSQ4a8VhkXqNrWBn1w\n          v9vFO9qPD4e64b5QlR93FwKaCrUXvI+YWuuOQBjqLo0RryKft5Kn/fKh7Yr8p/4b04Raq/LFkvNP\n          uxAtGj7YKonSJ/r9OS459cHekpCjsgrLYL9gvG66eHnROEzavaoVz+eXW2kgjLoVzGbT8+EJl8sM\n          g1DadzalRApZYNbatmuVqDNlO4KzTuDHeE75boKn1PwX961ASqyo6pZtlk+pOeTF83tqe6Ij4IR3\n          AFonl4FWBU5Ghrmg8m9WTb/xActlZxiySl4tF1czeSUmV4tFcvZ09i9EpjLJIQsAAA==\n      headers:\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - X-Request-ID\n        CF-RAY:\n          - 9d0a389c4d437b82-SJC\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Fri, 20 Feb 2026 01:27:29 GMT\n        Server:\n          - cloudflare\n        Set-Cookie:\n          - __cf_bm=Tl8KWPJRj2HYBOZAAyB.gFrZd3xg2q3d2MGN39WUaKs-1771550842.289432-1.0.1.1-bZWhfSxpo1dnFpkmWYtWLs90..YEsGBP8yOUhmxkVy5pJ8tYHemEhwYpFX.Iknp8ihqbZqGKUx3Y6CQzjZDlD5ynImIvmdzzQTaB3I4j.vn_4EIVgilFVi_QbApZ9IcQ;\n            HttpOnly; Secure; Path=/; Domain=api.openai.com; Expires=Fri, 20 Feb 2026\n            01:57:29 GMT\n        Strict-Transport-Security:\n          - max-age=31536000; includeSubDomains; preload\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        X-Content-Type-Options:\n          - nosniff\n        alt-svc:\n          - h3=\":443\"; ma=86400\n        cf-cache-status:\n          - DYNAMIC\n        openai-organization:\n          - future-house-xr4tdh\n        openai-processing-ms:\n          - \"6898\"\n        openai-project:\n          - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj\n        openai-version:\n          - \"2020-10-01\"\n        x-openai-proxy-wasm:\n          - v0.1\n        x-ratelimit-limit-input-images:\n          - \"250000\"\n        x-ratelimit-limit-requests:\n          - \"10000\"\n        x-ratelimit-limit-tokens:\n          - \"30000000\"\n        x-ratelimit-remaining-input-images:\n          - \"249999\"\n        x-ratelimit-remaining-requests:\n          - \"9999\"\n        x-ratelimit-remaining-tokens:\n          - \"29997418\"\n        x-ratelimit-reset-input-images:\n          - 0s\n        x-ratelimit-reset-requests:\n          - 6ms\n        x-ratelimit-reset-tokens:\n          - 5ms\n        x-request-id:\n          - req_20f6eaa18c8c4a0894ef4079ae2d78f1\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body:\n        \"{\\\"input\\\":[\\\" A Perspective on Explanations of Molecular\\\\n\\\\n              Prediction\n        Models\\\\n\\\\n\\\\nGeemi P. Wellawatte,\\u2020   Heta A. Gandhi,\\u2021   Aditi Seshadri,\\u2021\n        and  Andrew\\\\n\\\\n                           D. White\\u2217,\\u2021\\\\n\\\\n\\\\n     \\u2020Department\n        of Chemistry, University of Rochester, Rochester, NY, 14627\\\\n\\\\n\\u2021Department\n        of Chemical Engineering, University of Rochester, Rochester, NY, 14627\\\\n\\\\n\n        \\            \\xB6Vial Health Technology, Inc., San Francisco, CA 94111\\\\n\\\\n\\\\n\n        \\                          E-mail: andrew.white@rochester.edu\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n                                 Abstract\\\\n\\\\n\\\\n\n        \\     Chemists can be skeptical in using deep learning (DL) in decision making,\n        due to\\\\n\\\\n   the lack of interpretability in \\u201Cblack-box\\u201D models.\n        \\ Explainable artificial intelligence\\\\n\\\\n   (XAI) is a branch of AI which\n        addresses this drawback by providing tools to interpret\\\\n\\\\n  DL models and\n        their predictions. We review the principles of XAI in the domain of\\\\n\\\\n   chemistry\n        and emerging methods for creating and evaluating explanations. Then we\\\\n\\\\n\n        \\  focus on methods developed by our group and their applications in predicting\n        solubil-\\\\n\\\\n    ity, blood-brain barrier permeability, and the scent of molecules.\n        We show that XAI\\\\n\\\\n   methods like chemical counterfactuals and descriptor\n        explanations can explain DL pre-\\\\n\\\\n   dictions while giving insight into\n        structure-property relationships. Finally, we discuss\\\\n\\\\n   how a two-step\n        process of developing a black-box model and explaining predictions can\\\\n\\\\n\n        \\  uncover structure-property relationships.\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n                                     1Introduction\\\\n\\\\n\\\\nDeep\n        learning (DL) is advancing the boundaries of computational chemistry because\n        it can\\\\n\\\\naccurately model non-linear structure-function relationships.1\\u20133\n        Applications of DL can be\\\\n\\\\nfound in a broad spectrum spanning from quantum\n        computing4,5 to drug discovery6\\u201310 to\\\\n\\\\nmaterials design.11,12 According\n        to Kre 13, DL models can contribute to scientific discovery\\\\n\\\\nin three \\u201Cdimensions\\u201D\n        - 1) as a \\u2018computational microscope\\u2019 to gain insight which are not\\\\n\\\\nattainable\n        through experiments 2) as a \\u2018resource of inspiration\\u2019 to motivate\n        scientific thinking\\\\n\\\\n3) as an \\u2018agent of understanding\\u2019 to uncover\n        new observations. However, the rationale of\\\\n\\\\na DL prediction is not always\n        apparent due to the model architecture consisting a large\\\\n\\\\nparameter count.14,15\n        DL models are thus often termed\\u201Cblack box\\u201D models. We can only\\\\n\\\\nreason\n        about the input and output of an DL model, not the underlying cause that leads\n        to\\\\n\\\\na specific prediction.\\\\n\\\\n    It is routine in chemistry now for DL\n        to exceed human level performance \\u2014 humans are\\\\n\\\\nnot good at predicting\n        solubility from structure for example161 \\u2014 and so understanding how\\\\n\\\\na\n        model makes predictions can guide hypotheses. This is in contrast to a topic\n        like finding\\\\n\\\\na stop sign in an image, where there is little new to be learned\n        about visual perception\\\\n\\\\nby explaining a DL model. However, the black box\n        nature of DL has its own limitations.\\\\n\\\\nUsers are more likely to trust and\n        use predictions from a model if they can understand why\\\\n\\\\nthe prediction\n        was made.17 Explaining predictions can help developers of DL models ensure\\\\n\\\\nthe\n        model is not learning spurious correlations.18,19 Two infamous examples are,\n        1)neural\\\\n\\\\nnetworks that learned to recognize horses by looking for a photographer\\u2019s\n        watermark20 and,\\\\n\\\\n2) neural networks that predicted a COVID-19 diagnoses\n        by looking at the font choice\\\\n\\\\non medical images.21 As a result, there is\n        an emerging regulatory framework for when any\\\\n\\\\ncomputer algorithms impact\n        humans.22\\u201324 Although we know of no examples yet in chemistry,\\\\n\\\\none\n        can assume the use of AI in predicting toxicity, carcinogenicity, and environmental\\\\n\\\\npersistence\n        will require rationale for the predictions due to regulatory consequences.\\\\n\\\\n\n        \\  1there does happen to be one human solubility savant, participant 11, who\n        matched machine performance\\\\n\\\\n\\\\n                                       2\n        \\  EXplainable Artificial Intelligence (XAI) is a field of growing importance\n        that aims to\\\\n\\\\nprovide model interpretations of DL predictions Three terms\n        highly associated with XAI are,\\\\n\\\\ninterpretability, justifications and explainability.\n        Miller 25 defines that interpretability of a\\\\n\\\\nmodel refers to the degree\n        of human understandability intrinsic within the model. Murdoch\\\\n\\\\net al. 26\n        clarify that interpretability can be perceived as \\u201Cknowledge\\u201D which\n        provide insight\\\\n\\\\nto a particular problem.  Justifications are quantitative\n        metrics tell the users \\u201Cwhy the\\\\n\\\\nmodel should be trusted,\\u201D like\n        test error.27 Justifications are evidence which defend why a\\\\n\\\\nprediction\n        is trustworthy.25 An \\u201Cexplanation\\u201D is a description on why a certain\n        prediction was\\\\n\\\\nmade.9,28 Interpretability and explanation are often used\n        interchangeably. Arrieta et al. 14\\\\n\\\\ndistinguish that interpretability is\n        a passive characteristic of a model, whereas explainability\\\\n\\\\nis an active\n        characteristic which is used to clarify the internal decision-making process.\\\\n\\\\nNamely,\n        an explanation is extra information that gives the context and a cause for one\n        or\\\\n\\\\nmore \\\",\\\" a passive characteristic of a model, whereas explainability\\\\n\\\\nis\n        an active characteristic which is used to clarify the internal decision-making\n        process.\\\\n\\\\nNamely, an explanation is extra information that gives the context\n        and a cause for one or\\\\n\\\\nmore predictions.29 We adopt the same nomenclature\n        in this perspective.\\\\n\\\\n   Accuracy and interpretability are two attractive\n        characteristics of DL models. However,\\\\n\\\\nDL models are often highly accurate\n        and less interpretable.28,30 XAI provides a way to avoid\\\\n\\\\nthat trade-off\n        in chemical property prediction. XAI can be viewed as a two-step process.\\\\n\\\\nFirst,\n        we develop an accurate but uninterpretable DL model. Next, we add explanations\n        to\\\\n\\\\npredictions. Ideally, if the DL model has correctly learned the input-output\n        relations, then\\\\n\\\\nthe explanations should give insight into the underlying\n        mechanism.\\\\n\\\\n   In the remainder of this article, we review recent approaches\n        for XAI of chemical property\\\\n\\\\nprediction while drawing specific examples\n        from our recent XAI work.9,10,31 We show how\\\\n\\\\nin various systems these methods\n        yield explanations that are consistent with known and\\\\n\\\\nmechanisms in structure-property\n        relationships.\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n                                       3Theory\\\\n\\\\n\\\\nIn\n        this work, we aim to assemble a common taxonomy for the landscape of XAI while\\\\n\\\\nproviding\n        our perspectives. We utilized the vocabulary proposed by Das and Rad 32 to classify\\\\n\\\\nXAI.\n        According to their classification, interpretations can be categorized as global\n        or local\\\\n\\\\ninterpretations on the basis of \\u201Cwhat is being explained?\\u201D.\n        For example, counterfactuals are\\\\n\\\\nlocal interpretations, as these can explain\n        only a given instance. The second classification is\\\\n\\\\nbased on the relation\n        between the model and the interpretation \\u2013 is interpretability post-hoc\\\\n\\\\n(extrinsic)\n        or intrinsic to the model?.32,33 An intrinsic XAI method is part of the model\\\\n\\\\nand\n        is self-explanatory32 These are also referred to as white-box models to contrast\n        them\\\\n\\\\nwith non-interpretable black box models.28 An extrinsic method is\n        one that can be applied\\\\n\\\\npost-training to any model.33 Post-hoc methods\n        found in the literature focus on interpreting\\\\n\\\\nmodels through 1) training\n        data34 and feature attribution,35 2) surrogate models10 and, 3)\\\\n\\\\ncounterfactual9\n        or contrastive explanations.36\\\\n\\\\n   Often, what is a \\u201Cgood\\u201D explanation\n        and what are the required components of an ex-\\\\n\\\\nplanation are debated.32,37,38\n        Palacio et al. 29 state that the lack of a standard framework\\\\n\\\\nhas caused\n        the inability to evaluate the interpretability of a model.  In physical sciences,\\\\n\\\\nwe\n        may instead consider if the explanations somehow reflect and expand our understanding\\\\n\\\\nof\n        physical phenomena.  For example, Oviedo et al. 39 propose that a model explanation\\\\n\\\\ncan\n        be evaluated by considering its agreement with physical observations, which\n        they term\\\\n\\\\n\\u201Ccorrectness.\\u201D For example, if an explanation suggests\n        that polarity affects solubility of a\\\\n\\\\nmolecule, and the experimental evidence\n        strengthen the hypothesis, then the explanation\\\\n\\\\nis assumed \\u201Ccorrect\\u201D.\n        In instances where such mechanistic knowledge is sparse, expert bi-\\\\n\\\\nases\n        and subjectivity can be used to measure the correctness.40 Other similar metrics\n        of\\\\n\\\\ncorrectness such as \\u201Cexplanation satisfaction scale\\u201D can be\n        found in the literature.41,42 In a\\\\n\\\\nrecent study, Humer et al. 43 introduced\n        CIME an interactive web-based tool that allows the\\\\n\\\\nusers to inspect model\n        explanations. The aim of this study is to bridge the gap between\\\\n\\\\nanalysis\n        of XAI methods. Based on the above discussion, we identify that an agreed upon\\\\n\\\\n\\\\n\n        \\                                      4evaluation metric is necessary in XAI.\n        We suggest the following attributes can be used to\\\\n\\\\nevaluate explanations.\n        However, the relative importance of each attribute may depend on\\\\n\\\\nthe application\n        - actionability may not be as important as faithfulness when evaluating the\\\\n\\\\ninterpretability\n        of a static physics based model. Therefore, one can select relative importance\\\\n\\\\nof\n        each attribute based on the application.\\\\n\\\\n\\\\n   \\u2022 Actionable. Is it\n        clear how we could change the input features to modify the output?\\\\n\\\\n\\\\n\n        \\  \\u2022 Complete. Does the explanation completely account for the prediction?\n        Did features\\\\n\\\\n     not included in the explanation really contribute zero\n        effect to the prediction?44\\\\n\\\\n\\\\n   \\u2022 Correct. Does the explanation\n        agree with hypothesized or known underlying physical\\\\n\\\\n     mechanism?39\\\\n\\\\n\\\\n\n        \\  \\u2022 Domain Applicable. Does the explanation use language and concepts\n        of domain ex-\\\\n\\\\n      perts?\\\\n\\\\n\\\\n   \\u2022 Fidelity/Faithful. Does the\n        explanation agree with the black box model?\\\\n\\\\n\\\\n   \\u2022 Robust. Does the\n        explanation change significantly with small changes to the model or\\\\n\\\\n      instance\n        being explained?\\\\n\\\\n\\\\n   \\u2022 Sparse/Succinct. Is the explanation succinct?\\\\n\\\\n\\\\n\n        \\ We present an example evaluation of the SHAP explanation method based on the\n        above\\\\n\\\\nattributes.44 Shapley values were proposed as a local explanation\n        method based on feature\\\\n\\\\nattribution, as they offer a complete explanation\n        - each feature i\\\",\\\"nct?\\\\n\\\\n\\\\n  We present an example evaluation of the\n        SHAP explanation method based on the above\\\\n\\\\nattributes.44 Shapley values\n        were proposed as a local explanation method based on feature\\\\n\\\\nattribution,\n        as they offer a complete explanation - each feature is assigned a fraction of\\\\n\\\\nthe\n        prediction value.44,45 Completeness is a clearly measurable and well-defined\n        metric, but\\\\n\\\\nyields explanations with many components. Yet Shapley values\n        are not actionable nor sparse.\\\\n\\\\nThey are non-sparse as every feature has\n        a non-zero attribution and not-actionable because\\\\n\\\\nthey do not provide a\n        set of features which changes the outcome.46 Ribeiro et al. 35 proposed\\\\n\\\\na\n        surrogate model method that aims to provide sparse/succinct explanations that\n        have high\\\\n\\\\n\\\\n                                       5fidelity to the original\n        model. In Wellawatte et al. 9 we argue that counterfactuals are \\u201Cbet-\\\\n\\\\nter\\u201D\n        explanations because they are actionable and sparse. We highlight that, evaluation\n        of\\\\n\\\\nexplanations is a difficult task because explanations are fundamentally\n        for and by humans.\\\\n\\\\nTherefore, these evaluations are subjective, as they\n        depend on \\u201Ccomplex human factors and\\\\n\\\\napplication scenarios.\\u201D37\\\\n\\\\n\\\\nSelf-explaining\n        models\\\\n\\\\nA self-explanatory model is one that is intrinsically interpretable\n        to an expert.47 Two com-\\\\n\\\\nmon examples found in the literature are linear\n        regression models and decision trees (DT).\\\\n\\\\nIntrinsic models can be found\n        in other XAI applications acting as surrogate models (proxy\\\\n\\\\nmodels) due\n        to their transparent nature.48,49 A linear model is described by the equation\\\\n\\\\n1\n        where, W\\u2019s are the weight parameters and x\\u2019s are the input features\n        associated with the\\\\n\\\\nprediction \\u02C6y. Therefore, we observe that the\n        weights can be used to derive a complete expla-\\\\n\\\\nnation of the model - trained\n        weights quantify the importance of each feature.47 DT models\\\\n\\\\nare another\n        type of self-explaining models which have been used in classification and high-\\\\n\\\\nthroughput\n        screening tasks.  Gajewicz et al. 50 used DT models to classify nanomaterials\\\\n\\\\nthat\n        identify structural features responsible for surface activity. In another study\n        by Han\\\\n\\\\net al. 51, a DT model was developed to filter compounds by their\n        bioactivity based on the\\\\n\\\\nchemical fingerprints.\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n                                                              \\u02C6y\n        = \\u03A3iWixi                                      (1)\\\\n\\\\n\\\\n   Regularization\n        techniques such as EXPO52 and RRR53 are designed to enhance the black-\\\\n\\\\nbox\n        model interpretability.54 Although one can argue that \\u201Csimplicity\\u201D\n        of models are posi-\\\\n\\\\ntively correlated with interpretability, this is based\n        on how the interpretability is evaluated.\\\\n\\\\nFor example, Lipton 55 argue\n        that, from the notion of \\u201Csimulatability\\u201D (the degree to which a\\\\n\\\\nhuman\n        can predict the outcome based on inputs), self-explanatory linear models, rule-based\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\n        \\                                      6systems, and DT\\u2019s can be claimed\n        uninterpretable. A human can predict the outcome given\\\\n\\\\nthe inputs only\n        if the input features are interpretable. Therefore, a linear model which takes\\\\n\\\\nin\n        non-descriptive inputs may not be as transparent. On the other hand, a linear\n        model\\\\n\\\\nis not innately accurate as they fail to capture non-linear relationships\n        in data, limiting is\\\\n\\\\napplicability. Similarly, a DT is a rule-based model\n        and lacks physics informed knowledge.\\\\n\\\\nTherefore, an existing drawback is\n        the trade-offbetween the degree of understandability and\\\\n\\\\nthe accuracy of\n        a model. For example, an intrinsic model (linear regression or decision trees)\\\\n\\\\ncan\n        be described through the trainable parameters, but it may fail to \\u201Ccorrectly\\u201D\n        capture\\\\n\\\\nnon-linear relations in the data.\\\\n\\\\n\\\\nAttribution methods\\\\n\\\\n\\\\nFeature\n        attribution methods explain black box predictions by assigning each input feature\\\\n\\\\na\n        numerical value, which indicates its importance or contribution to the prediction.\n        Feature\\\\n\\\\nattributions provide local explanations, but can be averaged or\n        combined to explain multi-\\\\n\\\\nple instances. Atom-based numerical assignments\n        are commonly referred to as heatmaps.56\\\\n\\\\nSheridan 57 describes an atom-wise\n        attribution method for interpreting QSAR models. Re-\\\\n\\\\ncently, Rasmussen\n        et al. 58 showed that Crippen logP models serve as a benchmark for\\\\n\\\\nheatmap\n        approaches. Other most widely used feature attribution approaches in the litera-\\\\n\\\\nture\n        are gradient based methods,59,60 Shapley Additive exPlanations (SHAP),44 and\n        layer-\\\\n\\\\nwise relevance prorogation.61\\\\n\\\\n   Gradient based approaches\n        are based on the hypothesis that gradients for neural net-\\\\n\\\\nworks are analogous\n        to coefficients for regression models.62 Class activation maps (CAM),63\\\\n\\\\ngradCAM,64\n        smoothGrad,,65 and integrated gradients62 are examples of this method. The\\\\n\\\\nmain\n        idea behind feature attributions with gradients can be represented with equation\n        \\ 2.\\\\n\\\\n                                          \\u2206\\u02C6f(\\u20D7x) \\u2248\\u2202\\u02C6f(\\u20D7x)\n        \\                                   (2)\\\\n                               \\u2206xi\n        \\     \\u2202xi\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n                                       7                                  \\\",\\\"represented\n        with equation  2.\\\\n\\\\n                                          \\u2206\\u02C6f(\\u20D7x)\n        \\u2248\\u2202\\u02C6f(\\u20D7x)                                    (2)\\\\n                               \\u2206xi\n        \\     \\u2202xi\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n                                       7                                                                     \\u2206\\u02C6f(\\u20D7x)\n        \\  where \\u02C6f(x) is the black-box model and       are used as our attributions.\n        The left-                                                 \\u2206xi\\\\n\\\\nhand\n        side of equation 2 says that we attribute each input feature xi by how much\n        one unit\\\\n\\\\nchange in it would affect the output of \\u02C6f(x).  If \\u02C6f(x)\n        is a linear surrogate model, then this\\\\n\\\\nmethod reconciles with LIME.35 In\n        DL models, \\u2207xf(x), suffers from the shattered gradients\\\\n\\\\nproblem.62\n        This means directly computing the quantity leads to numeric problems. The\\\\n\\\\ndifferent\n        gradient based approaches are mostly distinguishable based on how the gradient\n        is\\\\n\\\\napproximated.\\\\n\\\\n   Gradient based explanations have been widely used\n        to interpret chemistry predictions.60,66\\u201370\\\\n\\\\nMcCloskey et al. 60 used\n        graph convolutional networks (GCNs) to predict protein-ligand\\\\n\\\\nbinding and\n        explained the binding logic for these predictions using integrated gradients.\\\\n\\\\nPope\n        et al. 66 and Jim\\xB4enez-Luna et al. 67 show application of gradCAM and integrated\n        gradi-\\\\n\\\\nents to explain molecular property predictions from trained graph\n        neural networks (GNNs).\\\\n\\\\nSanchez-Lengeling et al. 68 present comprehensive,\n        open-source XAI benchmarks to explain\\\\n\\\\nGNNs and other graph based models.\n        They compare the performance of class activation\\\\n\\\\nmaps (CAM),63 gradCAM,64\n        smoothGrad,,65 integrated gradients62 and attention mecha-\\\\n\\\\nnisms for explaining\n        outcomes of classification as well as regression tasks. They concluded\\\\n\\\\nthat\n        CAM and integrated gradients perform well for graph based models. Another attempt\\\\n\\\\nat\n        creating XAI benchmarks for graph models was made by Rao et al. 70. They compared\\\\n\\\\nthese\n        gradient based methods to find subgraph importance when predicting activity\n        cliffs\\\\n\\\\nand concluded that gradCAM and integrated gradients provided the\n        most interpretability\\\\n\\\\nfor GNNs.  The GNNExplainer69  is an approach for\n        generating explanations (local and\\\\n\\\\nglobal) for graph based models. This\n        method focuses on identifying which sub-graphs con-\\\\n\\\\ntribute most to the\n        prediction by maximizing mutual information between the prediction\\\\n\\\\nand\n        distribution of all possible sub-graphs. Ying et al. 69 show that GNNExplainer\n        can be\\\\n\\\\nused to obtain model-agnostic explanations. SubgraphX is a similar\n        method that explains\\\\n\\\\nGNN predictions by identifying important subgraphs.71\\\\n\\\\n\n        \\  Another set of approaches like DeepLIFT72 and Layerwise Relevance backPropagation73\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\n        \\                                      8(LRP) are based on backpropagation of\n        the prediction scores through each layer of the neu-\\\\n\\\\nral network. The specific\n        backpropagation logic across various activation functions differs\\\\n\\\\nin these\n        approaches, which means each layer must have its own implementation. Baldas-\\\\n\\\\nsarre\n        and Azizpour 74 showed application of LRP to explain aqueous solubility prediction\n        for\\\\n\\\\nmolecules.\\\\n\\\\n  SHAP is a model-agnostic feature attribution method\n        that is inspired from the game\\\\n\\\\ntheory concept of Shapley values.44,46 SHAP\n        has been popularly used in explaining molecular\\\\n\\\\nprediction models.75\\u201378\n        It\\u2019s an additive feature contribution approach, which assumes that\\\\n\\\\nan\n        explanation model is a linear combination of binary variables z.  If the Shapley\n        value\\\\nfor the ith feature is \\u03D5i, then the explanation is \\u02C6f(\\u20D7x)\n        = Pi \\u03D5i(\\u20D7x)zi(\\u20D7x). Shapley values for\\\\n\\\\nfeatures are computed\n        using Equation 3.79,80\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n                           M\\\\n                                  1\\\\n\n        \\                                   \\u03D5i(\\u20D7x) = X \\u02C6f (\\u20D7z+i)\n        \\u2212\\u02C6f (\\u20D7z\\u2212i)                            (3)\\\\n                 M\\\\n\\\\n\n        \\  Here \\u20D7z is a fabricated example created from the original \\u20D7x and\n        a random perturbation \\u20D7x\\u2032.\\\\n\\\\n\\u20D7z+i has the feature i from \\u20D7x\n        and \\u20D7z\\u2212i has the ith feature from \\u20D7x\\u2032. Some care should\n        be taken\\\\n\\\\nin constructing \\u20D7z when working with molecular descriptors\n        to ensure that an impossible \\u20D7z is\\\\n\\\\nnot sampled (e.g., high count of\n        acid groups but no hydrogen bond donors). M is the sample\\\\n\\\\nsize of perturbations\n        around \\u20D7x. Shapley value computation is expensive, hence M is chosen\\\\n\\\\naccordingly.\n        Equation 3 is an approximation and gives contributions with an expectation\\\\nterm\n        as \\u03D50 + Pi=1 \\u03D5i(\\u20D7x) = \\u02C6f(\\u20D7x).\\\\n\\\\n   Visualization\n        based feature attribution has also been used for molecular data. In com-\\\\n\\\\nputer\n        science, saliency maps are a way to measure spatial feature contribution.81\n        Simply put,\\\\n\\\\nsaliency maps draw a connection between the model\\u2019s neural\n        fingerprint components (trained\\\\n\\\\nweights) and input features. Weber et al.\n        82 used saliency maps to build an explainable GCN\\\\n\\\\narchitecture that gives\n        subgraph importance for small molecule activity prediction. On the\\\\n\\\\nother\n        hand, similarity maps compare model predictions for two or more molecules based\n        on\\\\n\\\\ntheir chemical fingerprints.83 Similarity maps provide atomic weights\n        or predicte\\\",\\\"that gives subgraph importance for small molecule activity prediction.\n        On the\\\\n\\\\nother hand, similarity maps compare model predictions for two or\n        more molecules based on\\\\n\\\\ntheir chemical fingerprints.83 Similarity maps\n        provide atomic weights or predicted probabil-\\\\n\\\\n\\\\n                                       9ity\n        difference between the molecules by removing one atom at a time. These weights\n        can\\\\n\\\\nthen be used to color the molecular graph and give a visual presentation.\n        ChemInformatics\\\\n\\\\nModel Explorer (CIME) is an interactive web based toolkit\n        which allows visualization and\\\\n\\\\ncomparison of different explanation methods\n        for molecular property prediction models.84\\\\n\\\\n\\\\nSurrogate models\\\\n\\\\n\\\\nOne\n        approach to explain black box predictions is to fit a self-explaining or interpretable\\\\n\\\\nmodel\n        to the black box model, in the vicinity of one or a few specific examples. These\n        are\\\\n\\\\nknown as surrogate models. Generally, one model per explanation is\n        trained. However, if we\\\\n\\\\ncould find one surrogate model that explained the\n        whole DL model, then we would simply\\\\n\\\\nhave a globally accurate interpretable\n        model. This means that the black-box model is no\\\\n\\\\nlonger needed.79 In the\n        work by White 79, a weighted least squares linear model is used as\\\\n\\\\nthe\n        surrogate model. This model provides natural language based descriptor explanations\n        by\\\\n\\\\nreplacing input features with chemically interpretable descriptors.\n        This approach is similar\\\\n\\\\nto the concept-based explanations approach used\n        by McGrath et al. 85, where human under-\\\\n\\\\nstandable concepts were used in\n        place of input features in acquisition of chess knowledge in\\\\n\\\\nAlphaZero.\n        Any of the self-explaining models detailed in the Self-explaining models section\\\\n\\\\ncan\n        be used as a surrogate model.\\\\n\\\\n   The most commonly used surrogate model\n        based method is Locally Interpretable Model\\\\n\\\\nExplanations (LIME).35 LIME\n        creates perturbations around the example of interest and fits\\\\n\\\\nan interpretable\n        model to these local perturbations. Ribeiro et al. 35 mathematically define\\\\n\\\\nan\n        explanation \\u03BE for an example \\u20D7x using Equation 4.\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n                                   \\u03BE(\\u20D7x)\n        = arg min L(f, g, \\u03C0x) + \\u2126(g)                           (4)\\\\n                                      g\\u2208G\\\\n\\\\n\n        \\  Here f is the black box model and g \\u2208G is the interpretable explanation\n        model. G is\\\\n\\\\na class of potential interpretable models (e.g.:  linear models).\n        \\u03C0x is a similarity measure\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n                                       10between\n        original input \\u20D7x and it\\u2019s perturbed input \\u20D7x\\u2032. In context\n        of molecular data, this can\\\\n\\\\nbe a chemical similarity metric like Tanimoto86\n        similarity between fingerprints. The goal for\\\\n\\\\nLIME is to minimize the loss,\n        L, such that f is closely approximated by g. \\u2126is a parameter\\\\n\\\\nthat\n        controls the complexity (sparsity) of g. Ribeiro et al. 35 termed the agreement\n        (how low\\\\n\\\\nthe loss is) between f and g as the \\u201Cfidelity\\u201D.\\\\n\\\\n\n        \\  GraphLIME87 and LIMEtree88 are modifications to LIME as applicable to graph\n        neural\\\\n\\\\nnetworks and regression trees, respectively. LIME has been used\n        in chemistry previously,\\\\n\\\\nsuch as Whitmore et al. 89 who used LIME to explain\n        octane number predictions of molecules\\\\n\\\\nfrom a random forest classifier.\n        Mehdi and Tiwary 90 used LIME to explain thermodynamic\\\\n\\\\ncontributions of\n        features. Gandhi and White 10 use an approach similar to GraphLIME,\\\\n\\\\nbut\n        use chemistry specific fragmentation and descriptors to explain molecular property\n        pre-\\\\n\\\\ndiction. Some examples are highlighted in the Applications section.\n        \\ In recent work by\\\\n\\\\nMehdi and Tiwary 90, a thermodynamic-based surrogate\n        model approach was used to inter-\\\\n\\\\npret black-box models. The authors define\n        an \\u201Cinterpretation free energy\\u201D which can be\\\\n\\\\nachieved by minimizing\n        the surrogate model\\u2019s uncertainty and maximizing simplicity.\\\\n\\\\n\\\\nCounterfactual\n        explanations\\\\n\\\\n\\\\nCounterfactual explanations can be found in many fields\n        such as statistics, mathematics and\\\\n\\\\nphilosophy.91\\u201394 According to\n        Woodward and Hitchcock 92, a counterfactual is an example\\\\n\\\\nwith minimum\n        deviation from the initial instance but with a contrasting outcome. They\\\\n\\\\ncan\n        be used to answer the question, \\u201Cwhich smallest change could alter the\n        outcome of an\\\\n\\\\ninstance of interest?\\u201D While the difference between\n        the two instances is based on the exis-\\\\n\\\\ntence of similar worlds in philosophy,95\n        a distance metric based on molecular similarity is\\\\n\\\\nemployed in XAI for\n        chemistry. For example, in the work by Wellawatte et al. 9 distance\\\\n\\\\nbetween\n        two molecules is defined as the Tanimoto distance96 between ECFP4 fingerprints.97\\\\n\\\\nAdditionally,\n        Mohapatra et al. 98 introduced a chemistry-informed graph representation for\\\\n\\\\ncomputing\n        macromolecular similarity. Contrastive explanations are peripheral to counterfac-\\\\n\\\\n\\\\n\n        \\                                      11tual explanations. Unlike the counterfactual\n        approach, contrastive approach employ a dual\\\\n\\\\noptimization method, which\n        works by generating a similar and a dissimilar (counterfactuals)\\\\n\\\\nexample.\n        Contrastive explanations can interpret the model by identifying contribution\n        of\\\\n\\\\npresence \\\",\\\"nterfactual approach, contrastive approach employ a dual\\\\n\\\\noptimization\n        method, which works by generating a similar and a dissimilar (counterfactuals)\\\\n\\\\nexample.\n        Contrastive explanations can interpret the model by identifying contribution\n        of\\\\n\\\\npresence and absence of subsets of features towards a certain prediction.36,99\\\\n\\\\n\n        \\ A counterfactual x\\u2032 of an instance x is one with a dissimilar prediction\n        \\u02C6f(x) in classi-\\\\n\\\\nfication tasks. As shown in equation 5, counterfactual\n        generation can be thought of as a\\\\n\\\\nconstrained optimization problem which\n        minimizes the vector distance d(x, x\\u2032) between the\\\\n\\\\nfeatures.9,100\\\\n\\\\n\\\\n\n        \\                             minimize  d(x, x\\u2032)\\\\n                                                                                           (5)\\\\n\n        \\                              such that   \\u02C6f(x) \\u0338= \\u02C6f(x\\u2032)\\\\n\\\\n\n        \\  For regression tasks, equation 6 adapted from equation 5 can be used. Here,\n        a counter-\\\\n\\\\nfactual is one with a defined increase or decrease in the prediction.\\\\n\\\\n\\\\n\n        \\                          minimize  d(x, x\\u2032)\\\\n                                                                                           (6)\\\\n\n        \\                           such that    \\u02C6f(x) \\u2212\\u02C6f(x\\u2032) \\u2265\\u2206\\\\n\\\\n\n        \\  Counterfactuals explanations have become a useful tool for XAI in chemistry,\n        as they\\\\n\\\\nprovide intuitive understanding of predictions and are able to\n        uncover spurious relationships\\\\n\\\\nin training data.101 Counterfactuals create\n        local (instance-level), actionable explanations.\\\\n\\\\nActionability of an explanation\n        suggest which features can be altered to change the outcome.\\\\n\\\\nFor example,\n        changing a hydrophobic functional group in a molecule to a hydrophilic group\\\\n\\\\nto\n        increase solubility.\\\\n\\\\n   Counterfactual generation is a demanding task as\n        it requires gradient optimization over\\\\n\\\\ndiscrete features that represents\n        a molecule. Recent work by Fu et al. 102 and Shen et al. 103\\\\n\\\\npresent two\n        techniques which allow continuous gradient-based optimization. Although, these\\\\n\\\\nmethodologies\n        are shown to circumvent the issue of discrete molecular optimization, counter-\\\\n\\\\nfactual\n        explanation based model interpretation still remains unexplored compared to\n        other\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n                                       12post-hoc methods.\\\\n\\\\n\n        \\  CF-GNNExplainer104 is a counterfactual explanation generating method based\n        on GN-\\\\n\\\\nNExplainer69 for graph data. This method generate counterfactuals\n        by perturbing the input\\\\n\\\\ndata (removing edges in the graph), and keeping\n        account of perturbations which lead to\\\\n\\\\nchanges in the output.  However,\n        this method is only applicable to graph-based models\\\\n\\\\nand can generate infeasible\n        molecular structures. Another related work by Numeroso and\\\\n\\\\nBacciu 105 focus\n        on generating counterfactual explanations for deep graph networks. Their\\\\n\\\\nmethod\n        MEG (Molecular counterfactual Explanation Generator) uses a reinforcement learn-\\\\n\\\\ning\n        based generator to create molecular counterfactuals (molecular graphs).  While\n        this\\\\n\\\\nmethod is able to generate counterfactuals through a multi-objective\n        reinforcement learner,\\\\n\\\\nthis is not a universal approach and requires training\n        the generator for each task.\\\\n\\\\n   Work by Wellawatte et al. 9 present a model\n        agnostic counterfactual generator MMACE\\\\n\\\\n(Molecular Model Agnostic Counterfactual\n        Explanations) which does not require training\\\\n\\\\nor computing gradients. This\n        method firstly populates a local chemical space through ran-\\\\n\\\\ndom string\n        mutations of SELFIES106 molecular representations using the STONED algo-\\\\n\\\\nrithm.107\n        Next, the labels (predictions) of the molecules in the local space are generated\\\\n\\\\nusing\n        the model that needs to be explained. Finally, the counterfactuals are identified\n        and\\\\n\\\\nsorted by their similarities \\u2013 Tanimoto distance96 between ECFP4\n        fingerprints.97 Unlike the\\\\n\\\\nCF-GNNExplainer104 and MEG105 methods, the MMACE\n        algorithm ensures that generated\\\\n\\\\nmolecules are valid, owing to the surjective\n        property of SELFIES. Additionally, the MMACE\\\\n\\\\nmethod can be applied to both\n        regression and classification models. However, like most XAI\\\\n\\\\nmethods for\n        molecular prediction, MMACE does not account for the chemical stability of\\\\n\\\\npredicted\n        counterfactuals. To circumvent this drawback, Wellawatte et al. 9 propose an-\\\\n\\\\nother\n        approach, which identift counterfactuals through a similarity search on the\n        PubChem\\\\n\\\\ndatabase.108\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n                                       13Similarity\n        to adjacent fields\\\\n\\\\n\\\\nTangential examples to counterfactual explanations\n        are adversarial training and matched\\\\n\\\\nmolecular pairs.  Adversarial perturbations\n        are used during training to deceive the model\\\\n\\\\nto expose the vulnerabilities\n        of a model109,110 whereas counterfactuals are applied post-hoc.\\\\n\\\\nTherefore,\n        the main difference between adversarial and counterfactual examples are in the\\\\n\\\\napplication,\n        although both are derived from the same optimization problem.100 Grabocka\\\\n\\\\net\n        al. 111 have developed a method named Adversarial Training on EXplanations (ATEX)\\\\n\\\\nwhich\n        improves model robustness via exposure to adversarial examples.  While there\n        are\\\\n\\\\nconceptual disparities, we note that\\\",\\\"same optimization problem.100\n        Grabocka\\\\n\\\\net al. 111 have developed a method named Adversarial Training\n        on EXplanations (ATEX)\\\\n\\\\nwhich improves model robustness via exposure to\n        adversarial examples.  While there are\\\\n\\\\nconceptual disparities, we note\n        that the counterfactual and adversarial explanations are\\\\n\\\\nequivalent mathematical\n        objects.\\\\n\\\\n   Matched molecular pairs (MMPs) are pairs of molecules that\n        differ structurally at only\\\\n\\\\none site by a known transformation.112,113\n        MMPs are widely used in drug discovery and\\\\n\\\\nmedicinal chemistry as these\n        facilitate fast and easy understanding of structure-activity re-\\\\n\\\\nlationships.114\\u2013116\n        Counterfactuals and MMP examples intersect if the structural change is\\\\n\\\\nassociated\n        with a significant change in the properties. In the case the associated changes\n        in\\\\n\\\\nthe properties are non-significant, the two molecules are known as bioisosteres.117,118\n        The con-\\\\n\\\\nnection between MMPs and adversarial training examples has been\n        explored by van Tilborg\\\\n\\\\net al. 119. MMPs which belong to the counterfactual\n        category are commonly used in outlier\\\\n\\\\nand activity cliff detection.113\n        This approach is analogous to counterfactual explanations,\\\\n\\\\nas the common\n        objective is to uncover learned knowledge pertaining to structure-property\\\\n\\\\nrelationships.70\\\\n\\\\n\\\\nApplications\\\\n\\\\n\\\\nModel\n        interpretation is certainly not new and a common step in ML in chemistry, but\n        XAI for\\\\n\\\\nDL models is becoming more important60,66\\u201369,73,88,104,105\n        Here we illustrate some practical\\\\n\\\\nexamples drawn from our published work\n        on how model-agnostic XAI can be utilized to\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n                                       14interpret\n        black-box models and connect the explanations to structure-property relationships.\\\\n\\\\nThe\n        methods are \\u201CMolecular Model Agnostic Counterfactual Explanations\\u201D\n        (MMACE)9\\\\n\\\\nand \\u201CExplaining molecular properties with natural language\\u201D.10\n        Then we demonstrate how\\\\n\\\\ncounterfactuals and descriptor explanations can\n        propose structure-property relationships in\\\\n\\\\nthe domain of molecular scent.31\\\\n\\\\n\\\\nBlood-brain\n        barrier permeation prediction\\\\n\\\\n\\\\nThe passive diffusion of drugs from the\n        blood stream to the brain is a critical aspect in drug\\\\n\\\\ndevelopment and\n        discovery.120 Small molecule blood-brain barrier (BBB) permeation is a\\\\n\\\\nclassification\n        problem routinely assessed with DL models.121,122 To explain why DL models\\\\n\\\\nwork,\n        we trained two models a random forest (RF) model123 and a Gated Recurrent Unit\\\\n\\\\nRecurrent\n        Neural Network (GRU-RNN). Then we explained the RF model with generated\\\\n\\\\ncounterfactuals\n        explanations using the MMACE9 and the GRU-RNN with descriptor expla-\\\\n\\\\nnations.10\n        Both the models were trained on the dataset developed by Martins et al. 124.\n        The\\\\n\\\\nRF model was implemented in Scikit-learn125 using Mordred molecular\n        descriptors126 as the\\\\n\\\\ninput features. The GRU-RNN model was implemented\n        in Keras.127 See Wellawatte et al. 9\\\\n\\\\nand Gandhi and White 10 for more details.\\\\n\\\\n\n        \\  According to the counterfactuals of the instance molecule in figure 1, we\n        observe that the\\\\n\\\\nmodifications to the carboxylic acid group enable the\n        negative example molecule to permeate\\\\n\\\\nthe BBB. Experimental findings by\n        Fischer et al. 120 show that the BBB permeation of\\\\n\\\\nmolecules are governed\n        by hydrophobic interactions and surface area. The carboxylic group is\\\\n\\\\na\n        hydrophilic functional group which hinders hydrophobic interactions and addition\n        of atoms\\\\n\\\\nenhances the surface area. This proves the advantage of using\n        counterfactual explanations,\\\\n\\\\nas they suggest actionable modification to\n        the molecule to make it cross the BBB.\\\\n\\\\n   In Figure 2 we show descriptor\n        explanations generated for Alprozolam, a molecule that\\\\n\\\\npermeates the BBB,\n        using the method described by Gandhi and White 10. We see that\\\\n\\\\npredicted\n        permeability is positively correlated with the aromaticity of the molecule,\n        while\\\\n\\\\n\\\\n                                       15negatively correlated\n        with the number of hydrogen bonds donors and acceptors. A similar\\\\n\\\\nstructure-property\n        relationship for BBB permeability is proposed in more mechanistic stud-\\\\n\\\\nies.128\\u2013130\n        The substructure attributions indicates a reduction in hydrogen bond donors\n        and\\\\n\\\\nacceptors.  These descriptor explanations are quantitative and interpretable\n        by chemists.\\\\n\\\\nFinally, we can use a natural language model to summarize\n        the findings into a written\\\\n\\\\nexplanation, as shown in the printed text in\n        Figure 2.\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\nFigure 1: Counterfactuals of a molecule which cannot\n        permeate the blood-brain barrier.\\\\nSimilarity is the Tanimoto similarity of\n        ECFP4 fingerprints.131 Red indicates deletions and\\\\ngreen indicates substitutions\n        and addition of atoms. Republished from Ref.9 with permission\\\\nfrom the Royal\n        Society of Chemistry.\\\\n\\\\n\\\\n\\\\nSolubility prediction\\\\n\\\\n\\\\nSmall molecule\n        solubility prediction is a classic cheminformatics regression challenge and\n        is\\\\n\\\\nimportant for chemical process design, drug design and crystallization.133\\u2013136\n        In our previous\\\\n\\\\nworks,9,10 we implemented and trained an RNN model in Keras\n        to predict solubilities (log\\\\n\\\\nmolarity) of small molecules.127 The AqS\\\\n\\\\nMedia\n        0 from page 16's enriched description:\\\\n\\\\nThe image illustrates a molecular\n        structure and its counterfactual modifications, which are used to explain changes\n        in a model's prediction for a specific property. The figure consists of four\n        subfigures:\\\\n\\\\n1. **Base Molecule (Leftmost Panel)**:\\\\n   - Displays the\n        original molecular structure.\\\\n   - The prediction value, \\\\\\\\( f(x) \\\\\\\\),\n        is 0.000, indicating that the molecule does not exhibit the desired property\n        (e.g., blood-brain barrier permeability).\\\\n   - This serves as the reference\n        molecule for comparison.\\\\n\\\\n2. **Counterfactual 1**:\\\\n   - Shows a modified\n        version of the base molecule with a single red-highlighted atom or group, indicating\n        a deletion.\\\\n   - The similarity score to the base molecule is 0.80 (Tanimoto\n        similarity of ECFP4 fingerprints).\\\\n   - The prediction value, \\\\\\\\( f(x) \\\\\\\\),\n        is 1.000, indicating that the modification enables the molecule to exhibit the\n        desired property.\\\\n\\\\n3. **Counterfactual 2**:\\\\n   - Displays another modified\n        version of the base molecule with two green-highlighted atoms or groups, indicating\n        substitutions or additions.\\\\n   - The similarity score is 0.77.\\\\n   - The\n        prediction value, \\\\\\\\( f(x) \\\\\\\\), is 1.000.\\\\n\\\\n4. **Counterfactual 3**:\\\\n\n        \\  - Shows a third modified version of the base molecule with three green-highlighted\n        atoms or groups, indicating further substitutions or additions.\\\\n   - The similarity\n        score is 0.71.\\\\n   - The prediction value, \\\\\\\\( f(x) \\\\\\\\), is 1.000.\\\\n\\\\n**Key\n        Insights**:\\\\n- The modifications (deletions, substitutions, or additions) are\n        color-coded: red for deletions and green for additions/substitutions.\\\\n- The\n        similarity scores decrease as the modifications deviate further from the base\n        molecule.\\\\n- The counterfactuals demonstrate actionable changes to the molecular\n        structure that result in the desired property, as indicated by the change in\n        \\\\\\\\( f(x) \\\\\\\\) from 0.000 to 1.000.\\\\n\\\\nThis figure is likely used to explain\n        how specific structural changes influence a model's prediction, providing insights\n        into structure-property relationships.\\\",\\\"ssion challenge and is\\\\n\\\\nimportant\n        for chemical process design, drug design and crystallization.133\\u2013136 In\n        our previous\\\\n\\\\nworks,9,10 we implemented and trained an RNN model in Keras\n        to predict solubilities (log\\\\n\\\\nmolarity) of small molecules.127 The AqSolDB\n        curated database137 was used to train the\\\\n\\\\nRNN model.\\\\n\\\\n   In this task,\n        counterfactuals are based on equation 6. Figure 3 illustrates the generated\\\\n\\\\nlocal\n        chemical space and the top four counterfactuals. Based on the counterfactuals,\n        we ob-\\\\n\\\\nserve that the modifications to the ester group and other heteroatoms\n        play an important role\\\\n\\\\nin solubility. These findings align with known experimental\n        and basic chemical intuition.134\\\\n\\\\nFigure 4 shows a quantitative measurement\n        of how substructures are contributing to the pre-\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n                                       16Figure\n        2: Descriptor explanations along with natural language explanation obtained\n        for BBB\\\\npermeability of Alprozolam molecule. The green and red bars show descriptors\n        that influ-\\\\nence predictions positively and negatively, respectively. Dotted\n        yellow lines show significance\\\\nthreshold (\\u03B1 = 0.05) for the t-statistic.\n        Molecular descriptors show molecule-level proper-\\\\nties that are important\n        for the prediction. ECFP and MACCS descriptors indicate which\\\\nsubstructures\n        influence model predictions. MACCS explanations lead to text explanations\\\\nas\n        shown. Republished from Ref.10 with permission from authors. SMARTS annotations\n        for\\\\nMACCS descriptors were created using SMARTSviewer (smartsview.zbh.uni-hamburg.de,\\\\nCopyright:\n        ZBH, Center for Bioinformatics Hamburg) developed by Schomburg et al. 132.\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\n        \\                                      17diction. For example, we see that adding\n        acidic and basic groups as well as hydrogen bond\\\\n\\\\nacceptors, increases solubility.\n        Substructure importance from ECFP97 and MACCS138 de-\\\\n\\\\nscriptors indicate\n        that adding heteroatoms increases solubility, while adding rings structures\\\\n\\\\nmakes\n        the molecule less soluble. Although these are established hypotheses, it is\n        interesting\\\\n\\\\nto see they can be derived purely from the data via DL and\n        XAI.\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\nFigure 3: Generated chemical space for solubility prediction\n        using the RNN model. The\\\\nchemical space is a 2D projection of the pairwise\n        Tanimoto similarities of the local coun-\\\\nterfactuals. Each data point is colored\n        by solubility. Top 4 counterfactuals are shown here.\\\\nRepublished from Ref.9\n        with permission from the Royal Society of Chemistry.\\\\n\\\\n\\\\n\\\\nGeneralizing\n        XAI \\u2013 interpreting scent-structure relationships\\\\n\\\\n\\\\nIn this example,\n        we show how non-local structure-property relationships can be learned with\\\\n\\\\nXAI\n        across multiple molecules. Molecular scent prediction is a multi-label classification\n        task\\\\n\\\\nbecause a molecule can be described by more than one scent. For example,\n        the molecule\\\\n\\\\njasmone can be described as having \\u2018jasmine,\\u2019 \\u2018woody,\\u2019\n        \\u2018floral,\\u2019 and \\u2019herbal\\u2019 scents.139 The\\\\n\\\\nscent-structure\n        relationship is not very well understood,140 although some relationships are\\\\n\\\\nknown.\n        \\ For example, molecules with an ester functional group are often associated\n        with\\\\n\\\\n\\\\n                                       18Figure 4: Descriptor explanations\n        for solubility prediction model. The green and red bars\\\\nshow descriptors that\n        influence predictions positively and negatively, respectively. Dotted\\\\nyellow\n        lines show significance threshold (\\u03B1 = 0.05) for the t-statistic. The MACCS\n        and\\\\nECFP descriptors indicate which substructures influence model predictions.\n        MACCS sub-\\\\nstructures may either be present in the molecule as is or may represent\n        a modification. ECFP\\\\nfingerprints are substructures in the molecule that affect\n        the prediction. MACCS descriptor\\\\nare used to obtain text explanations as shown.\n        Republished from Ref.10 with permission from\\\\nauthors. SMARTS annotations for\n        MACCS descriptors were created using SMARTSviewer\\\\n(smartsview.zbh.uni-hamburg.de,\n        Copyright: ZBH, Center for Bioinformatics Hamburg) de-\\\\nveloped by Schomburg\n        et al. 132.\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n                                       19the \\u2018fruity\\u2019\n        scent. There are some exceptions though, like tert-amyl acetate which has a\\\\n\\\\n\\u2018camphoraceous\\u2019\n        rather than \\u2018fruity\\u2019 scent.140,141\\\\n\\\\n   In Seshadri et al. 31,\n        we trained a GNN model to predict the scent of molecules and utilized\\\\n\\\\ncounterfactuals9\n        and descriptor explanations10 to quantify scent-structure relationships. The\\\\n\\\\nMMACE\n        method was modified to account for the multi-label aspect of scent prediction.\n        This\\\\n\\\\nmodification defines molecules that differed from the instance molecule\n        by only the selected\\\\n\\\\nscent as counterfactuals. For instance, counterfactuals\n        of the jasmone molecule would be false\\\\n\\\\nfor the \\u2018jasmine\\u2019 scent\n        but would still be positive for \\u2018woody,\\u2019 \\u2018floral\\u2019 and \\u2018herbal\\u2019\n        scents.\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\nFigure 5:  Counterfactual for the 2,4 decadienal molecule.\n        \\ The counterfactual indicates\\\\nstructural changes to ethyl benzoate that would\n        result in the model predicting the molecule\\\\nto not contain the \\u2018fruity\\u2019\n        scent. The Tanimoto96 similarity between the counterfactual and\\\\n2,4 decadienal\n        is also\\\\n\\\\nMedia 0 from page 16's enriched description:\\\\n\\\\nThe image illustrates\n        a molecular structure and its counterfactual modifications, which are used to\n        explain changes in a model's prediction for a specific property. The figure\n        consists of four subfigures:\\\\n\\\\n1. **Base Molecule (Leftmost Panel)**:\\\\n\n        \\  - Displays the original molecular structure.\\\\n   - The prediction value,\n        \\\\\\\\( f(x) \\\\\\\\), is 0.000, indicating that the molecule does not exhibit the\n        desired property (e.g., blood-brain barrier permeability).\\\\n   - This serves\n        as the reference molecule for comparison.\\\\n\\\\n2. **Counterfactual 1**:\\\\n   -\n        Shows a modified version of the base molecule with a single red-highlighted\n        atom or group, indicating a deletion.\\\\n   - The similarity score to the base\n        molecule is 0.80 (Tanimoto similarity of ECFP4 fingerprints).\\\\n   - The prediction\n        value, \\\\\\\\( f(x) \\\\\\\\), is 1.000, indicating that the modification enables\n        the molecule to exhibit the desired property.\\\\n\\\\n3. **Counterfactual 2**:\\\\n\n        \\  - Displays another modified version of the base molecule with two green-highlighted\n        atoms or groups, indicating substitutions or additions.\\\\n   - The similarity\n        score is 0.77.\\\\n   - The prediction value, \\\\\\\\( f(x) \\\\\\\\), is 1.000.\\\\n\\\\n4.\n        **Counterfactual 3**:\\\\n   - Shows a third modified version of the base molecule\n        with three green-highlighted atoms or groups, indicating further substitutions\n        or additions.\\\\n   - The similarity score is 0.71.\\\\n   - The prediction value,\n        \\\\\\\\( f(x) \\\\\\\\), is 1.000.\\\\n\\\\n**Key Insights**:\\\\n- The modifications (deletions,\n        substitutions, or additions) are color-coded: red for deletions and green for\n        additions/substitutions.\\\\n- The similarity scores decrease as the modifications\n        deviate further from the base molecule.\\\\n- The counterfactuals demonstrate\n        actionable changes to the molecular structure that result in the desired property,\n        as indicated by the change in \\\\\\\\( f(x) \\\\\\\\) from 0.000 to 1.000.\\\\n\\\\nThis\n        figure is likely used to explain how specific structural changes influence a\n        model's prediction, providing insights into structure-property relationships.\\\\n\\\\nMedia\n        0 from page 18's enriched description:\\\\n\\\\nThe image is a scientific visualization\n        showing a 2D projection of chemical space for solubility prediction, generated\n        using an RNN (Recurrent Neural Network) model. Key elements of the image include:\\\\n\\\\n1.\n        **Scatter Plot:**\\\\n   - The main plot is a 2D scatter plot where each point\n        represents a molecule.\\\\n   - The points are colored on a gradient scale, ranging\n        from purple to yellow, corresponding to solubility values (log P values). The\n        color legend is displayed on the left side of the plot.\\\\n\\\\n2. **Molecular\n        Counterfactuals:**\\\\n   - Four molecular structures are highlighted as counterfactual\n        examples, connected to specific points in the scatter plot with black lines.\\\\n\n        \\  - Each counterfactual is annotated with:\\\\n     - A molecular structure diagram.\\\\n\n        \\    - A similarity score (e.g., \\\\\\\"Similarity = 0.82\\\\\\\").\\\\n     - A qualitative\n        description of the solubility change (e.g., \\\\\\\"Increase (1)\\\\\\\" or \\\\\\\"Decrease\n        (2)\\\\\\\").\\\\n\\\\n3. **Base Molecule:**\\\\n   - A \\\\\\\"Base\\\\\\\" molecule is identified\n        and labeled in the plot, serving as a reference point for the counterfactuals.\\\\n\\\\n4.\n        **Chemical Space Representation:**\\\\n   - The 2D projection is based on pairwise\n        Tanimoto similarities of local counterfactuals, which measure structural similarity\n        between molecules.\\\\n\\\\n5. **Purpose:**\\\\n   - The visualization aims to explain\n        solubility predictions by showing how structural modifications (counterfactuals)\n        influence solubility, as derived from the RNN model.\\\\n\\\\nThis figure provides\n        insights into the relationship between molecular structure and solubility, highlighting\n        the interpretability of the model's predictions through counterfactual analysis.\\\",\\\"nal\n        molecule.  The counterfactual indicates\\\\nstructural changes to ethyl benzoate\n        that would result in the model predicting the molecule\\\\nto not contain the\n        \\u2018fruity\\u2019 scent. The Tanimoto96 similarity between the counterfactual\n        and\\\\n2,4 decadienal is also provided. Republished with permission from authors.31\\\\n\\\\n\\\\n\n        \\  The molecule 2,4-decadienal, which is known to have a \\u2018fatty\\u2019 scent,\n        is analyzed in Fig-\\\\n\\\\nure 5.142,143 The resulting counterfactual, which has\n        a shorter carbon chain and no carbonyl\\\\n\\\\ngroups, highlights the influence\n        of these structural features on the \\u2018fatty\\u2019 scent of 2,4 deca-\\\\n\\\\ndienal.\n        To generalize to other molecules, Seshadri et al. 31 applied the descriptor\n        attribution\\\\n\\\\nmethod to obtain global explanations for the scents. The global\n        explanation for the \\u2018fatty\\u2019\\\\n\\\\nscent was generated by gathering\n        chemical spaces around many \\u2018fatty\\u2019 scented molecules.\\\\n\\\\nThe resulting\n        natural language explanation is: \\u201CThe molecular property \\u201Cfatty scent\\u201D\n        can\\\\n\\\\nbe explained by the presence of a heptanyl fragment, two CH2 groups\n        separated by four\\\\n\\\\n\\\\n                                       20bonds, and\n        a C=O double bond, as well as the lack of more than one or two O atoms.\\u201D31\\\\n\\\\nThe\n        importance of a heptanyl fragment aligns with that reported in the literature,\n        as \\u2018fatty\\u2019\\\\n\\\\nmolecules often have a long carbon chain.144 Furthermore,\n        the importance of a C=O dou-\\\\n\\\\nble bond is supported by the findings reported\n        by Licon et al. 145, where in addition to a\\\\n\\\\n\\u201Clarger carbon-chain skeleton\\u201D,\n        they found that \\u2018fatty\\u2019 molecules also had \\u201Caldehyde or acid\\\\n\\\\nfunctions\\u201D.145\n        For the \\u2018pineapple\\u2019 scent, the following natural language explanation\n        was ob-\\\\n\\\\ntained: \\u201CThe molecular property \\u201Cpineapple scent\\u201D\n        can be explained by the presence of ester,\\\\n\\\\nethyl/ether O group, alkene/ether\n        O group, and C=O double bond, as well as the absence of\\\\n\\\\nan Aromatic atom.\\u201D31\n        Esters, such as ethyl 2-methylbutyrate, are present in many pineap-\\\\n\\\\nple\n        volatile compounds.146,147 The combination of a C=O double bond with an ether\n        could\\\\n\\\\nalso correspond to an ester group. Additionally, aldehydes and ketones,\n        which contain C=O\\\\n\\\\ndouble bonds, are also common in pineapple volatile compounds.146,148\\\\n\\\\n\\\\nDiscussion\\\\n\\\\n\\\\nWe\n        have shown two post-hoc XAI applications based on molecular counterfactual expla-\\\\n\\\\nnations9\n        and descriptor explanations.10 These methods can be used to explain black-box\\\\n\\\\nmodels\n        whose input is a molecule. These two methods can be applied for both classification\\\\n\\\\nand\n        regression tasks. Note that the \\u201Ccorrectness\\u201D of the explanations\n        strongly depends on\\\\n\\\\nthe accuracy of the black-box model.\\\\n\\\\n  A molecular\n        counterfactual is one with a minimal distance from a base molecular, but\\\\n\\\\nwith\n        contrasting chemical properties.  In the above examples, we used Tanimoto similar-\\\\n\\\\nity96\n        of ECFP4 fingreprints97 as distance, although this should be explored in the\n        future.\\\\n\\\\nCounterfactual explanations are useful because they are represented\n        as chemical structures\\\\n\\\\n(familiar to domain experts), sparse, and are actionable.\n        A few other popular examples of\\\\n\\\\ncounterfactual on graph methods are GNNExplainer,\n        MEG and CF-GNNExplainer.69,104,105\\\\n\\\\n   The descriptor explanation method\n        developed by Gandhi and White 10 fits a self-explaining\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n                                       21surrogate\n        model to explain the black-box model. This is similar to the GraphLIME87 method,\\\\n\\\\nalthough\n        we have the flexibility to use explanation features other than subgraphs. Futher-\\\\n\\\\nmore,\n        we show that natural language combined with chemical descriptor attributions\n        can\\\\n\\\\ncreate explanations useful for chemists, thus enhancing the accessibility\n        of DL in chemistry.\\\\n\\\\nLastly, we examined if XAI can be used beyond interpretation.\n        Work by Seshadri et al. 31 use\\\\n\\\\nMMACE and surrogate model explanations to\n        analyze the structure-property relationships\\\\n\\\\nof scent. They recovered known\n        structure-property relationships for molecular scent purely\\\\n\\\\nfrom explanations,\n        demonstrating the usefulness of a two step process: fit an accurate model\\\\n\\\\nand\n        then explain it.\\\\n\\\\n   Choosing among the plethora of XAI methods described\n        here is still an open question.\\\\n\\\\nIt remains to be seen if there will ever\n        be a consensus benchmark, since this field sits on\\\\n\\\\nthe intersection of\n        human-machine interaction, machine learning, and philosophy (i.e., what\\\\n\\\\nconstitutes\n        an explanation?). Our current advice is to consider first the audience \\u2013\n        domain\\\\n\\\\nexperts or ML experts or non-experts \\u2013 and what the explanations\n        should accomplish. Are\\\\n\\\\nthey meant to inform data selection or model building,\n        how a prediction is used, or how the\\\\n\\\\nfeatures can be changed to affect\n        the outcome. The second consideration is what access you\\\\n\\\\nhave to the underlying\n        model. The ability to have model derivatives or propagate gradients\\\\n\\\\nto\n        the input to models informs the XAI method.\\\\n\\\\n\\\\nConclusion and outlook\\\\n\\\\n\\\\nWe\n        should seek to explain molecular property prediction models because users are\n        more\\\\n\\\\nlikely to trust explained predictions, and explanations can help assess\n        if the model is learning\\\\n\\\\nt\\\",\\\"ut to models informs the XAI method.\\\\n\\\\n\\\\nConclusion\n        and outlook\\\\n\\\\n\\\\nWe should seek to explain molecular property prediction\n        models because users are more\\\\n\\\\nlikely to trust explained predictions, and\n        explanations can help assess if the model is learning\\\\n\\\\nthe correct underlying\n        chemical principles. We also showed that black-box modeling first,\\\\n\\\\nfollowed\n        by XAI, is a path to structure-property relationships without needing to trade\\\\n\\\\nbetween\n        accuracy and interpretability. However, XAI in chemistry has some major open\\\\n\\\\nquestions,\n        that are also related to the black-box nature of the deep learning. Some are\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\n        \\                                      22highlighted below:\\\\n\\\\n\\\\n   \\u2022\n        Explanation representation: How is an explanation presented \\u2013 text, a molecule,\n        attri-\\\\n\\\\n      butions, a concept, etc?\\\\n\\\\n\\\\n   \\u2022 Molecular distance:\n        \\ in XAI approaches such as counterfactual generation, the \\u201Cdis-\\\\n\\\\n\n        \\    tance\\u201D between two molecules is minimized. Molecular distance is subjective.\n        Possibil-\\\\n\\\\n       ities are distance based on molecular properties, synthesis\n        routes, and direct structure\\\\n\\\\n     comparisons.\\\\n\\\\n\\\\n   \\u2022 Regulations:\n        As black-box models move from research to industry, healthcare, and\\\\n\\\\n     environmental\n        settings, we expect XAI to become more important to explain decisions\\\\n\\\\n\n        \\     to chemists or non-experts and possibly be legally required. Explanations\n        may need\\\\n\\\\n      to be tuned for be for doctors instead of chemists or to\n        satisfy a legal requirement.\\\\n\\\\n\\\\n   \\u2022 Chemical space: Chemical space\n        is the set of molecules that are realizable; \\u201Crealiz-\\\\n\\\\n     able\\u201D\n        can be defined from purchasable to synthesizable to satisfied valences. What\n        is\\\\n\\\\n     most useful? Can an explanation consider nearby impossible molecules?\n        How can we\\\\n\\\\n     generate local chemical spaces centered around a specific\n        molecule for finding counter-\\\\n\\\\n      factuals or other instance explanations?\n        \\ Similarly, can \\u201Cactivity cliffs\\u201D be connected\\\\n\\\\n      to explanations\n        and the local chemical space.149\\\\n\\\\n\\\\n   \\u2022 Evaluating XAI : there is\n        a lack of a systematic framework (quantitative or qualitative)\\\\n\\\\n      to\n        evaluate correctness and applicability of an explanation. Can there be a universal\\\\n\\\\n\n        \\    framework, or should explanations be chosen and evaluated based on the\n        audience and\\\\n\\\\n     domain? For example, work by Rasmussen et al. 58 attempts\n        to focus on comparing\\\\n\\\\n      feature attribution XAI methods via Crippen\\u2019s\n        logP scores.\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n                                       23Acknowledgements\\\\n\\\\n\\\\nResearch\n        reported in this work was supported by the National Institute of General Medical\\\\n\\\\nSciences\n        of the National Institutes of Health under award number R35GM137966. This work\\\\n\\\\nwas\n        supported by the NSF under awards 1751471 and 1764415. We thank the Center for\\\\n\\\\nIntegrated\n        Research Computing at the University of Rochester for providing computational\\\\n\\\\nresources.\\\\n\\\\n\\\\nReferences\\\\n\\\\n\\\\n\n        \\ (1) Choudhary, K.; DeCost, B.; Chen, C.; Jain, A.; Tavazza, F.; Cohn, R.;\n        Park, C. W.;\\\\n\\\\n     Choudhary, A.; Agrawal, A.; Billinge, S. J.; Holm, E.;\n        Ong, S. P.; Wolverton, C.\\\\n\\\\n      Recent advances and applications of deep\n        learning methods in materials science. npj\\\\n\\\\n      Computational Materials\n        2022, 8.\\\\n\\\\n\\\\n  (2) Keith, J. A.; Vassilev-Galindo, V.; Cheng, B.; Chmiela,\n        S.; Gastegger, M.; M\\xA8uller, K.-\\\\n\\\\n      R.; Tkatchenko, A. Combining Machine\n        Learning and Computational Chemistry for\\\\n\\\\n      Predictive Insights Into\n        Chemical Systems. Chemical Reviews 2021, 121, 9816\\u20139872,\\\\n\\\\n     PMID:\n        34232033.\\\\n\\\\n\\\\n  (3) Goh, G. B.; Hodas, N. O.; Vishnu, A. Deep learning for\n        computational chemistry.\\\\n\\\\n      Journal of Computational Chemistry 2017,\n        38, 1291\\u20131307.\\\\n\\\\n\\\\n  (4) Deringer, V. L.; Caro, M. A.; Cs\\xB4anyi,\n        G. Machine Learning Interatomic Potentials as\\\\n\\\\n     Emerging Tools for Materials\n        Science. Advanced Materials 2019, 31, 1902765.\\\\n\\\\n\\\\n  (5) Faber, F. A.; Hutchison,\n        L.; Huang, B.; Gilmer, J.; Schoenholz, S. S.; Dahl, G. E.;\\\\n\\\\n      Vinyals,\n        O.; Kearnes, S.; Riley, P. F.; von Lilienfeld, O. A. Prediction Errors of Molec-\\\\n\\\\n\n        \\     ular Machine Learning Models Lower than Hybrid DFT Error. Journal of Chemical\\\\n\\\\n\n        \\    Theory and Computation 2017, 13, 5255\\u20135264, PMID: 28926232.\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\n        \\                                      24 (6) Duch, W.; Swaminathan, K.; Meller,\n        J. Artificial Intelligence Approaches for Rational\\\\n\\\\n    Drug Design and\n        Discovery. Current Pharmaceutical Design 2007, 13, 1497\\u20131508.\\\\n\\\\n\\\\n\n        (7) Dara, S.; Dhamercherla, S.; Jadav, S. S.; Babu, C. M.; Ahsan, M. J.; darasuresh,\n        S. D.;\\\\n\\\\n     Dara, S. Machine Learning in Drug Discovery: A Review. Artificial\n        Intelligence Review\\\\n\\\\n     123, 55, 1947\\u20131999.\\\\n\\\\n\\\\n (8) Gupta, R.;\n        Srivastava, D.; Sahu, M.; Tiwari, S.; Ambasta, R. K.; Kumar, P. Artifi-\\\\n\\\\n\n        \\     cial intelligence to deep learning: machine intelligence approach for\n        drug discovery.\\\\n\\\\n     Molecular diversity 2021, 25, 1315\\u20131360.\\\\n\\\\n\\\\n\n        (9) Wellawatte, G. P.; Seshadri, A.; White, A. D. Model agnostic generation\n        of counter-\\\\n\\\\n     factual explanations for molecules. Chemical Science 2022,\n        13, 3697\\u20133705.\\\\n\\\\n\\\\n(10) Gandhi, H. A.; White, A. D. Explaining structure-ac\\\",\\\"2021,\n        25, 1315\\u20131360.\\\\n\\\\n\\\\n (9) Wellawatte, G. P.; Seshadri, A.; White, A.\n        D. Model agnostic generation of counter-\\\\n\\\\n     factual explanations for\n        molecules. Chemical Science 2022, 13, 3697\\u20133705.\\\\n\\\\n\\\\n(10) Gandhi, H.\n        A.; White, A. D. Explaining structure-activity relationships using locally\\\\n\\\\n\n        \\     faithful surrogate models. chemrxiv 2022,\\\\n\\\\n\\\\n(11) Gormley, A. J.;\n        Webb, M. A. Machine learning in combinatorial polymer chemistry.\\\\n\\\\n     Nature\n        Reviews Materials 2021,\\\\n\\\\n\\\\n(12) Gomes, C. P.; Fink, D.; Dover, R. B. V.;\n        Gregoire, J. M. Computational sustainability\\\\n\\\\n     meets materials science.\n        Nature Reviews Materials 2021,\\\\n\\\\n\\\\n(13) On scientific understanding with\n        artificial intelligence. Nature Reviews Physics 2022\\\\n\\\\n     4:12 2022, 4,\n        761\\u2013769.\\\\n\\\\n\\\\n(14) Arrieta, A. B.; D\\xB4\\u0131az-Rodr\\xB4\\u0131guez,\n        N.; Ser, J. D.; Bennetot, A.; Tabik, S.; Barbado, A.;\\\\n\\\\n     Garcia, S.;\n        Gil-Lopez, S.; Molina, D.; Benjamins, R.; Chatila, R.; Herrera, F. Explain-\\\\n\\\\n\n        \\    able Artificial Intelligence (XAI): Concepts, Taxonomies, Opportunities\n        and Chal-\\\\n\\\\n     lenges toward Responsible AI. Information Fusion 2019, 58,\n        82\\u2013115.\\\\n\\\\n\\\\n(15) Murdoch, W. J.; Singh, C.; Kumbier, K.; Abbasi-Asl,\n        R.; Yu, B. Interpretable machine\\\\n\\\\n     learning: definitions, methods, and\n        applications. ArXiv 2019, abs/1901.04592.\\\\n\\\\n\\\\n                                      25(16)\n        Boobier, S.; Osbourn, A.; Mitchell, J. B. Can human experts predict solubility\n        better\\\\n\\\\n     than computers? Journal of cheminformatics 2017, 9, 1\\u201314.\\\\n\\\\n\\\\n(17)\n        Lee, J. D.; See, K. A. Trust in automation: Designing for appropriate reliance.\n        Human\\\\n\\\\n     Factors 2004, 46, 50\\u201380.\\\\n\\\\n\\\\n(18) Bolukbasi, T.; Chang,\n        K.-W.; Zou, J. Y.; Saligrama, V.; Kalai, A. T. Man is to com-\\\\n\\\\n     puter\n        programmer as woman is to homemaker? debiasing word embeddings. Advances\\\\n\\\\n\n        \\    in neural information processing systems 2016, 29.\\\\n\\\\n\\\\n(19) Buolamwini,\n        J.; Gebru, T. Gender Shades:  Intersectional Accuracy Disparities in\\\\n\\\\n    Commercial\n        Gender Classification. Proceedings of the 1st Conference on Fairness,\\\\n\\\\n\n        \\    Accountability and Transparency. 2018; pp 77\\u201391.\\\\n\\\\n\\\\n(20) Lapuschkin,\n        S.; W\\xA8aldchen, S.; Binder, A.; Montavon, G.; Samek, W.; M\\xA8uller, K.-R.\\\\n\\\\n\n        \\   Unmasking Clever Hans predictors and assessing what machines really learn.\n        Nature\\\\n\\\\n     communications 2019, 10, 1\\u20138.\\\\n\\\\n\\\\n(21) DeGrave, A.\n        J.; Janizek, J. D.; Lee, S.-I. AI for radiographic COVID-19 detection\\\\n\\\\n\n        \\     selects shortcuts over signal. Nature Machine Intelligence 2021, 3, 610\\u2013619.\\\\n\\\\n\\\\n(22)\n        Goodman, B.; Flaxman, S. European Union regulations on algorithmic decision-\\\\n\\\\n\n        \\   making and a \\u201Cright to explanation\\u201D. AI Magazine 2017, 38, 50\\u201357.\\\\n\\\\n\\\\n(23)\n        ACT, A. I. European Commission. On Artificial Intelligence: A European Approach\\\\n\\\\n\n        \\    to Excellence and Trust. 2021, COM/2021/206.\\\\n\\\\n\\\\n(24) Blueprint for\n        an AI Bill of Rights, The White House. 2022; https://www.whitehouse.\\\\n\\\\n    gov/ostp/ai-bill-of-rights/.\\\\n\\\\n\\\\n(25)\n        Miller, T. Explanation in artificial intelligence: Insights from the social\n        sciences. Ar-\\\\n\\\\n       tificial intelligence 2019, 267, 1\\u201338.\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\n        \\                                     26(26) Murdoch, W. J.; Singh, C.; Kumbier,\n        K.; Abbasi-Asl, R.; Yu, B. Definitions, meth-\\\\n\\\\n     ods, and applications\n        in interpretable machine learning. Proceedings of the National\\\\n\\\\n    Academy\n        of Sciences of the United States of America 2019, 116, 22071\\u201322080.\\\\n\\\\n\\\\n(27)\n        Gunning, D.; Aha, D. DARPA\\u2019s Explainable Artificial Intelligence (XAI)\n        Program.\\\\n\\\\n    AI Magazine 2019, 40, 44\\u201358.\\\\n\\\\n\\\\n(28) Biran, O.;\n        Cotton, C. Explanation and justification in machine learning: A survey.\\\\n\\\\n\n        \\    IJCAI-17 workshop on explainable AI (XAI). 2017; pp 8\\u201313.\\\\n\\\\n\\\\n(29)\n        Palacio, S.; Lucieri, A.; Munir, M.; Ahmed, S.; Hees, J.; Dengel, A. Xai handbook:\\\\n\\\\n\n        \\   Towards a unified framework for explainable ai. Proceedings of the IEEE/CVF\n        Inter-\\\\n\\\\n     national Conference on Computer Vision. 2021; pp 3766\\u20133775.\\\\n\\\\n\\\\n(30)\n        Kuhn, D. R.; Kacker, R. N.; Lei, Y.; Simos, D. E. Combinatorial Methods for\n        Ex-\\\\n\\\\n     plainable AI. 2020 IEEE International Conference on Software Testing,\n        Verification\\\\n\\\\n    and Validation Workshops (ICSTW) 2020, 167\\u2013170.\\\\n\\\\n\\\\n(31)\n        Seshadri, A.; Gandhi, H. A.; Wellawatte, G. P.; White, A. D. Why does that molecule\\\\n\\\\n\n        \\    smell? ChemRxiv 2022,\\\\n\\\\n\\\\n(32) Das, A.; Rad, P. Opportunities and challenges\n        in explainable artificial intelligence\\\\n\\\\n      (xai): A survey. arXiv preprint\n        arXiv:2006.11371 2020,\\\\n\\\\n\\\\n(33) Machlev, R.; Heistrene, L.; Perl, M.; Levy,\n        K. Y.; Belikov, J.; Mannor, S.; Levron, Y.\\\\n\\\\n     Explainable Artificial\n        Intelligence (XAI) techniques for energy and power systems:\\\\n\\\\n     Review,\n        challenges and opportunities. Energy and AI 2022, 9, 100169.\\\\n\\\\n\\\\n(34) Koh,\n        P. W.; Liang, P. Understanding black-box predictions via influence functions.\\\\n\\\\n\n        \\    International Conference on Machine Learning. 2017; pp 1885\\u20131894.\\\\n\\\\n\\\\n(35)\n        Ribeiro, M. T.; Singh, S.; Guestrin, C. \\u201D Why should i trust you?\\u201D\n        Explaining the\\\\n\\\\n     predictions of any classifier. Proceedings of the 22nd\n        ACM SIGKDD international\\\\n\\\\n\\\\n                                      27     conference\n        on knowledge discovery and data \\\",\\\" M. T.; Singh, S.; Guestrin, C. \\u201D\n        Why should i trust you?\\u201D Explaining the\\\\n\\\\n     predictions of any classifier.\n        Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD international\\\\n\\\\n\\\\n                                      27\n        \\    conference on knowledge discovery and data mining. San Diego, CA, USA,\n        2016; pp\\\\n\\\\n     1135\\u20131144.\\\\n\\\\n\\\\n(36) Dhurandhar, A.; Chen, P.-Y.;\n        Luss, R.; Tu, C.-C.; Ting, P.; Shanmugam, K.; Das, P.\\\\n\\\\n     Explanations\n        based on the missing: Towards contrastive explanations with pertinent\\\\n\\\\n\n        \\    negatives. Advances in neural information processing systems 2018, 31.\\\\n\\\\n\\\\n(37)\n        Jin, W.; Li, X.; Hamarneh, G. Evaluating Explainable AI on a Multi-Modal Medical\\\\n\\\\n\n        \\    Imaging Task: Can Existing Algorithms Fulfill Clinical Requirements? Proceedings\n        of\\\\n\\\\n     the AAAI Conference on Artificial Intelligence 2022, 36, 11945\\u201311953.\\\\n\\\\n\\\\n(38)\n        Zhang, Y.; Xu, F.; Zou, J.; Petrosian, O. L.; Krinkin, K. V. XAI Evaluation:\n        Evalu-\\\\n\\\\n     ating Black-Box Model Explanations for Prediction. 2021 II\n        International Conference\\\\n\\\\n    on Neural Networks and Neurotechnologies (NeuroNT).\n        2021; pp 13\\u201316.\\\\n\\\\n\\\\n(39) Oviedo, F.; Ferres, J. L.; Buonassisi, T.;\n        Butler, K. T. Interpretable and Explain-\\\\n\\\\n     able Machine Learning for\n        Materials Science and Chemistry. Accounts of Materials\\\\n\\\\n     Research 2022,\n        3, 597\\u2013607.\\\\n\\\\n\\\\n(40) Yalcin, O.; Fan, X.; Liu, S. Evaluating the correctness\n        of explainable AI algorithms\\\\n\\\\n      for classification. arXiv preprint arXiv:2105.09740\n        2021,\\\\n\\\\n\\\\n(41) Hoffman, R. R.; Mueller, S. T.; Klein, G.; Litman, J. Metrics\n        for Explainable AI:\\\\n\\\\n     Challenges and Prospects. 2018,\\\\n\\\\n\\\\n(42) Mohseni,\n        S.; Zarei, N.; Ragan, E. D. A Multidisciplinary Survey and Framework for\\\\n\\\\n\n        \\    Design and Evaluation of Explainable AI Systems. ACM Transactions on Interactive\\\\n\\\\n\n        \\     Intelligent Systems 2018, 11, 46.\\\\n\\\\n\\\\n(43) Humer, C.; Heberle, H.;\n        Montanari, F.; Wolf, T.; Huber, F.; Henderson, R.; Hein-\\\\n\\\\n      rich, J.;\n        Streit, M. ChemInformatics Model Explorer (CIME): exploratory analysis of\\\\n\\\\n\n        \\    chemical model explanations. Journal of Cheminformatics 2022, 14, 1\\u201314.\\\\n\\\\n\\\\n\n        \\                                     28(44) Lundberg, S. M.; Lee, S.-I. In\n        Advances in Neural Information Processing Systems\\\\n\\\\n     30; Guyon, I., Luxburg,\n        U. V., Bengio, S., Wallach, H., Fergus, R., Vishwanathan, S.,\\\\n\\\\n     Garnett,\n        R., Eds.; Curran Associates, Inc., 2017; pp 4765\\u20134774.\\\\n\\\\n(45) \\u02C7Strumbelj,\n        E.; Kononenko, I. Explaining prediction models and individual predictions\\\\n\\\\n\n        \\    with feature contributions. Knowledge and information systems 2014, 41,\n        647\\u2013665.\\\\n\\\\n\\\\n(46) Shapley, L. S. A Value for N-Person Games; RAND Corporation:\n        Santa Monica, CA,\\\\n\\\\n     1952.\\\\n\\\\n\\\\n(47) Molnar, C.; Casalicchio, G.;\n        Bischl, B. Interpretable machine learning\\u2013a brief history,\\\\n\\\\n      state-of-the-art\n        and challenges. Joint European Conference on Machine Learning and\\\\n\\\\n    Knowledge\n        Discovery in Databases. 2020; pp 417\\u2013431.\\\\n\\\\n\\\\n(48) Lou, Y.; Caruana,\n        R.; Gehrke, J. Intelligible models for classification and regression.\\\\n\\\\n\n        \\    Proceedings of the 18th ACM SIGKDD international conference on Knowledge\n        dis-\\\\n\\\\n     covery and data mining. 2012; pp 150\\u2013158.\\\\n\\\\n\\\\n(49) Bastani,\n        O.; Kim, C.; Bastani, H. Interpreting blackbox models via model extraction.\\\\n\\\\n\n        \\    arXiv preprint arXiv:1705.08504 2017,\\\\n\\\\n\\\\n(50) Gajewicz, A.; Puzyn,\n        T.; Odziomek, K.; Urbaszek, P.; Haase, A.; Riebeling, C.;\\\\n\\\\n     Luch, A.;\n        Irfan, M. A.; Landsiedel, R.; van der Zande, M.; Bouwmeester, H. Deci-\\\\n\\\\n\n        \\    sion tree models to classify nanomaterials according to the DF4nanoGrouping\n        scheme.\\\\n\\\\n     Nanotoxicology 2018, 12, 1\\u201317.\\\\n\\\\n\\\\n(51) Han, L.;\n        Wang, Y.; Bryant, S. H. Developing and validating predictive decision tree\\\\n\\\\n\n        \\    models from mining chemical structural fingerprints and high\\u2013throughput\n        screening\\\\n\\\\n     data in PubChem. BMC Bioinformatics 2008, 9, 401.\\\\n\\\\n(52)\n        Plumb, G.; Al-Shedivat, M.; Cabrera, \\xB4A. A.; Perer, A.; Xing, E.; Talwalkar,\n        A. Regu-\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n                                      29      larizing\n        black-box models for improved interpretability. Advances in Neural Informa-\\\\n\\\\n\n        \\    tion Processing Systems 2020, 33, 10526\\u201310536.\\\\n\\\\n\\\\n(53) Shao,\n        X.; Skryagin, A.; Stammer, W.; Schramowski, P.; Kersting, K. Right for bet-\\\\n\\\\n\n        \\     ter reasons: Training differentiable models by constraining their influence\n        functions.\\\\n\\\\n     Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence.\n        2021; pp 9533\\u20139540.\\\\n\\\\n\\\\n(54) Ouyang, R.; Curtarolo, S.; Ahmetcik, E.;\n        Scheffler, M.; Ghiringhelli, L. M. SISSO: A\\\\n\\\\n     compressed-sensing method\n        for identifying the best low-dimensional descriptor in an\\\\n\\\\n     immensity\n        of offered candidates. Physical Review Materials 2018, 2, 083802.\\\\n\\\\n\\\\n(55)\n        Lipton, Z. C. The mythos of model interpretability: In machine learning, the\n        concept\\\\n\\\\n      of interpretability is both important and slippery. Queue\n        2018, 16, 31\\u201357.\\\\n\\\\n\\\\n(56) Harren, T.; Matter, H.; Hessler, G.; Rarey,\n        M.; Grebner, C. Interpretation of structure\\u2013\\\\n\\\\n      activity relationships\n        in real-world drug design data sets using explainable artificial\\\\n\\\\n      intelligence.\n        Journal of Chemical Information and Modeling 2022, 62,\\\",\\\".; Matter, H.; Hessler,\n        G.; Rarey, M.; Grebner, C. Interpretation of structure\\u2013\\\\n\\\\n      activity\n        relationships in real-world drug design data sets using explainable artificial\\\\n\\\\n\n        \\     intelligence. Journal of Chemical Information and Modeling 2022, 62, 447\\u2013462.\\\\n\\\\n\\\\n(57)\n        Sheridan, R. P. Interpretation of QSAR Models by Coloring Atoms According to\\\\n\\\\n\n        \\   Changes in Predicted Activity: How Robust Is It? Journal of Chemical Information\\\\n\\\\n\n        \\   and Modeling 2019, 59, 1324\\u20131337.\\\\n\\\\n\\\\n(58) Rasmussen, M. H.; Christensen,\n        D. S.; Jensen, J. H. Do machines dream of atoms?\\\\n\\\\n     Crippen\\u2019s logP\n        as a quantitative molecular benchmark for explainable AI heatmaps.\\\\n\\\\n    2022,\\\\n\\\\n\\\\n(59)\n        Smilkov, D.; Thorat, N.; Kim, B.; Vi\\xB4egas, F.; Wattenberg, M. SmoothGrad:\n        removing\\\\n\\\\n     noise by adding noise. 2017; https://arxiv.org/abs/1706.03825.\\\\n\\\\n\\\\n(60)\n        McCloskey, K.; Taly, A.; Monti, F.; Brenner, M. P.; Colwell, L. Using Attribution\\\\n\\\\n\n        \\    to Decode Dataset Bias in Neural Network Models for Chemistry. Proceedings\n        of the\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n                                      30     National Academy\n        of Sciences of the United States of America 2018, 116, 11624\\u2013\\\\n\\\\n     11629.\\\\n\\\\n\\\\n(61)\n        Bach, S.; Binder, A.; Montavon, G.; Klauschen, F.; M\\xA8uller, K.-R.; Samek,\n        W. On\\\\n\\\\n     pixel-wise explanations for non-linear classifier decisions\n        by layer-wise relevance prop-\\\\n\\\\n     agation. PloS one 2015, 10, e0130140.\\\\n\\\\n\\\\n(62)\n        Sundararajan, M.; Taly, A.; Yan, Q. Axiomatic attribution for deep networks.\n        Inter-\\\\n\\\\n     national Conference on Machine Learning. 2017; pp 3319\\u20133328.\\\\n\\\\n\\\\n(63)\n        Zhou, B.; Khosla, A.; Lapedriza, A.; Oliva, A.; Torralba, A. Learning Deep Features\\\\n\\\\n\n        \\     for Discriminative Localization. 2015; https://arxiv.org/abs/1512.04150.\\\\n\\\\n\\\\n(64)\n        Selvaraju, R. R.; Cogswell, M.; Das, A.; Vedantam, R.; Parikh, D.; Batra, D.\n        Grad-\\\\n\\\\n   CAM: Visual Explanations from Deep Networks via Gradient-Based\n        Localization. In-\\\\n\\\\n     ternational Journal of Computer Vision 2019, 128,\n        336\\u2013359.\\\\n\\\\n\\\\n(65) Smilkov, D.; Thorat, N.; Kim, B.; Vi\\xB4egas, F.;\n        Wattenberg, M. Smoothgrad: removing\\\\n\\\\n     noise by adding noise. arXiv preprint\n        arXiv:1706.03825 2017,\\\\n\\\\n\\\\n(66) Pope, P.; Kolouri, S.; Rostrami, M.; Martin,\n        C.; Hoffmann, H. Discovering Molec-\\\\n\\\\n     ular Functional Groups Using Graph\n        Convolutional Neural Networks. 2018; https:\\\\n\\\\n    //arxiv.org/abs/1812.00265.\\\\n\\\\n\\\\n(67)\n        Jim\\xB4enez-Luna, J.; Skalic, M.; Weskamp, N.; Schneider, G. Coloring molecules\n        with ex-\\\\n\\\\n     plainable artificial intelligence for preclinical relevance\n        assessment. Journal of Chem-\\\\n\\\\n      ical Information and Modeling 2021,\n        61, 1083\\u20131094.\\\\n\\\\n\\\\n(68) Sanchez-Lengeling, B.; Wei, J.; Lee, B.; Reif,\n        E.; Wang, P. Y.; Qian, W. W.; Mc-\\\\n\\\\n     Closkey, K.; Colwell, L.; Wiltschko,\n        A. Evaluating Attribution for Graph Neural\\\\n\\\\n     Networks. Proceedings of\n        the 34th International Conference on Neural Information\\\\n\\\\n     Processing\n        Systems. Red Hook, NY, USA, 2020.\\\\n\\\\n\\\\n                                      31(69)\n        Ying, R.; Bourgeois, D.; You, J.; Zitnik, M.; Leskovec, J. GNNExplainer: Generating\\\\n\\\\n\n        \\    Explanations for Graph Neural Networks. Advances in neural information\n        processing\\\\n\\\\n     systems 2019, 32, 9240\\u20139251.\\\\n\\\\n\\\\n(70) Rao, J.;\n        Zheng, S.; Yang, Y. Quantitative Evaluation of Explainable Graph Neural\\\\n\\\\n\n        \\   Networks for Molecular Property Prediction. arXiv preprint arXiv:2107.04119\n        2021,\\\\n\\\\n\\\\n(71) Yuan, H.; Yu, H.; Wang, J.; Li, K.; Ji, S. On Explainability\n        of Graph Neural Net-\\\\n\\\\n     works via Subgraph Explorations. Proceedings\n        of the 38th International Conference\\\\n\\\\n    on Machine Learning. 2021; pp\n        12241\\u201312252.\\\\n\\\\n\\\\n(72) Shrikumar, A.; Greenside, P.; Kundaje, A. Learning\n        Important Features Through\\\\n\\\\n     Propagating Activation Differences. 2017,\\\\n\\\\n\\\\n(73)\n        Montavon, G.; Binder, A.; Lapuschkin, S.; Samek, W.; M\\xA8uller, K. R. Layer-Wise\\\\n\\\\n\n        \\    Relevance Propagation: An Overview. Lecture Notes in Computer Science (including\\\\n\\\\n\n        \\    subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in\n        Bioinformatics)\\\\n\\\\n    2019, 11700 LNCS, 193\\u2013209.\\\\n\\\\n\\\\n(74) Baldassarre,\n        F.; Azizpour, H. Explainability Techniques for Graph Convolutional Net-\\\\n\\\\n\n        \\    works. 2019; https://arxiv.org/abs/1905.13686.\\\\n\\\\n\\\\n(75) Hochuli, J.;\n        Helbling, A.; Skaist, T.; Ragoza, M.; Koes, D. R. Visualizing convolutional\\\\n\\\\n\n        \\    neural network protein-ligand scoring. Journal of Molecular Graphics and\n        Modelling\\\\n\\\\n    2018, 84, 96\\u2013108.\\\\n\\\\n\\\\n(76) Rodr\\xB4\\u0131guez-P\\xB4erez,\n        R.; Bajorath, J. Interpretation of Compound Activity Predictions\\\\n\\\\n    from\n        Complex Machine Learning Models Using Local Approximations and Shapley\\\\n\\\\n\n        \\    Values. Journal of Medicinal Chemistry 2020, 63, 8761\\u20138777, PMID:\n        31512867.\\\\n\\\\n\\\\n(77) Wojtuch, A.; Jankowski, R.; Podlewska, S. How can SHAP\n        values help to shape\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n                                      32\n        \\    metabolic stability of chemical compounds? Journal of Cheminformatics 2021,\n        13,\\\\n\\\\n     1\\u201320.\\\\n\\\\n\\\\n(78) Mastropietro, A.; Pasculli, G.; Feldmann,\n        C.; Rodr\\xB4\\u0131guez-P\\xB4erez, R.; Bajorath, J. Edge-\\\\n\\\\n    SHAPer: Bond-Centric\n        Shapley Value-Based Explanation Method for Graph Neural\\\\n\\\\n     Networks.\n        iScience 2022, 25, 105043.\\\\n\\\\n\\\\n(79) White, \\\",\\\"13,\\\\n\\\\n     1\\u201320.\\\\n\\\\n\\\\n(78)\n        Mastropietro, A.; Pasculli, G.; Feldmann, C.; Rodr\\xB4\\u0131guez-P\\xB4erez,\n        R.; Bajorath, J. Edge-\\\\n\\\\n    SHAPer: Bond-Centric Shapley Value-Based Explanation\n        Method for Graph Neural\\\\n\\\\n     Networks. iScience 2022, 25, 105043.\\\\n\\\\n\\\\n(79)\n        White, A. D. Deep learning for molecules and materials. Living Journal of Computa-\\\\n\\\\n\n        \\     tional Molecular Science 2022, 3.\\\\n\\\\n(80) \\u02D8Strumbelj, E.; Kononenko,\n        I. Explaining prediction models and individual predictions\\\\n\\\\n     with feature\n        contributions. Knowledge and Information Systems 2014, 41, 647\\u2013665.\\\\n\\\\n\\\\n(81)\n        Erhan, D.; Bengio, Y.; Courville, A.; Vincent, P. Visualizing Higher-Layer Features\n        of\\\\n\\\\n     a Deep Network. Technical Report, Univerist\\xB4e de Montr\\xB4eal\n        2009,\\\\n\\\\n\\\\n(82) Weber, J. K.; Morrone, J. A.; Bagchi, S.; Pabon, J. D.; gu\n        Kang, S.; Zhang, L.;\\\\n\\\\n     Cornell, W. D. Simplified, interpretable graph\n        convolutional neural networks for small\\\\n\\\\n     molecule activity prediction.\n        Journal of Computer-Aided Molecular Design 2022, 36,\\\\n\\\\n     391\\u2013404.\\\\n\\\\n\\\\n(83)\n        Riniker, S.; Landrum, G. A. Similarity maps - A visualization strategy for molecular\\\\n\\\\n\n        \\    fingerprints and machine-learning methods. Journal of Cheminformatics 2013,\n        5, 1\\u20137.\\\\n\\\\n\\\\n(84) Humer, C.; Heberle, H.; Montanari, F.; Wolf, T.; Huber,\n        F.; Henderson, R.; Hein-\\\\n\\\\n      rich, J.; Streit, M. ChemInformatics Model\n        Explorer (CIME): exploratory analysis of\\\\n\\\\n     chemical model explanations.\n        Journal of Cheminformatics 2022, 14, 1\\u201314.\\\\n\\\\n\\\\n(85) McGrath, T.; Kapishnikov,\n        A.; Toma\\u02C7sev, N.; Pearce, A.; Wattenberg, M.; Hass-\\\\n\\\\n      abis, D.;\n        Kim, B.; Paquet, U.; Kramnik, V. Acquisition of chess knowledge in Al-\\\\n\\\\n\n        \\    phaZero. Proceedings of the National Academy of Sciences 2022, 119, e2206625119.\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\n        \\                                     33(86) Bajusz, D.; R\\xB4acz, A.; H\\xB4eberger,\n        K. Why is Tanimoto index an appropriate choice for\\\\n\\\\n     fingerprint-based\n        similarity calculations? Journal of Cheminformatics 2015, 7, 1\\u201313.\\\\n\\\\n\\\\n(87)\n        Huang, Q.; Yamada, M.; Tian, Y.; Singh, D.; Yin, D.; Chang, Y. GraphLIME:\\\\n\\\\n\n        \\    Local Interpretable Model Explanations for Graph Neural Networks. CoRR\n        2020,\\\\n\\\\n     abs/2001.06216.\\\\n\\\\n\\\\n(88) Sokol, K.; Flach, P. A. LIMEtree:\n        Interactively Customisable Explanations Based on\\\\n\\\\n     Local Surrogate Multi-output\n        Regression Trees. CoRR 2020, abs/2005.01427.\\\\n\\\\n\\\\n(89) Whitmore, L. S.; George,\n        A.; Hudson, C. M. Mapping chemical performance on molec-\\\\n\\\\n     ular structures\n        using locally interpretable explanations. 2016; https://arxiv.org/\\\\n\\\\n    abs/1611.07443.\\\\n\\\\n\\\\n(90)\n        Mehdi, S.; Tiwary, P. Thermodynamics of Interpretation. 2022,\\\\n\\\\n\\\\n(91) H\\xA8ofler,\n        M. Causal inference based on counterfactuals. BMC Medical Research Method-\\\\n\\\\n\n        \\    ology 2005, 5, 1\\u201312.\\\\n\\\\n\\\\n(92) Woodward, J.; Hitchcock, C. Explanatory\n        Generalizations, Part I: A Counterfactual\\\\n\\\\n     Account. No\\u02C6us 2003,\n        37, 1\\u201324.\\\\n\\\\n\\\\n(93) Frisch, M. F. Theories, models, and explanation;\n        University of California, Berkeley,\\\\n\\\\n     1998.\\\\n\\\\n\\\\n(94) Reutlinger,\n        A. Is There A Monist Theory of Causal and Non-Causal Explanations?\\\\n\\\\n    The\n        Counterfactual Theory of Scientific Explanation. Philosophy of Science 2016,\n        83,\\\\n\\\\n     733\\u2013745.\\\\n\\\\n\\\\n(95) Lewis, D. Causation. The journal of\n        philosophy 1974, 70, 556\\u2013567.\\\\n\\\\n\\\\n(96) Tanimoto, T. T. Elementary mathematical\n        theory of classification and prediction.\\\\n\\\\n     Internal IBM Technical Report\n        1958,\\\\n\\\\n\\\\n                                      34 (97) Rogers, D.; Hahn,\n        M. Extended-Connectivity Fingerprints. Journal of Chemical In-\\\\n\\\\n      formation\n        and Modeling 2010, 50, 742\\u2013754, PMID: 20426451.\\\\n\\\\n\\\\n (98) Mohapatra,\n        S.; An, J.; G\\xB4omez-Bombarelli, R. Chemistry-informed macromolecule\\\\n\\\\n\n        \\     graph representation for similarity computation, unsupervised and supervised\n        learn-\\\\n\\\\n       ing. Machine Learning: Science and Technology 2022, 3, 015028.\\\\n\\\\n\\\\n\n        (99) Doshi-Velez, F.; Kortz, M.; Budish, R.; Bavitz, C.; Gershman, S.; O\\u2019Brien,\n        D.;\\\\n\\\\n       Scott, K.; Schieber, S.; Waldo, J.; Weinberger, D.; Weller,\n        A.; Wood, A. Account-\\\\n\\\\n       ability of AI Under the Law: The Role of Explanation.\n        SSRN Electronic Journal\\\\n\\\\n     2017,\\\\n\\\\n\\\\n(100) Wachter, S.; Mittelstadt,\n        B.; Russell, C. Counterfactual explanations without opening\\\\n\\\\n      the black\n        box: Automated decisions and the GDPR. Harv. JL & Tech. 2017, 31, 841.\\\\n\\\\n\\\\n(101)\n        Jim\\xB4enez-Luna, J.; Grisoni, F.; Schneider, G. Drug discovery with explainable\n        artificial\\\\n\\\\n       intelligence. Nature Machine Intelligence 2020 2:10 2020,\n        2, 573\\u2013584.\\\\n\\\\n\\\\n(102) Fu, T.; Gao, W.; Xiao, C.; Yasonik, J.; Coley,\n        C. W.; Sun, J. Differentiable Scaffold-\\\\n\\\\n      ing Tree for Molecule Optimization.\n        International Conference on Learning Represen-\\\\n\\\\n       tations. 2022.\\\\n\\\\n\\\\n(103)\n        Shen, C.; Krenn, M.; Eppel, S.; Aspuru-Guzik, A. Deep molecular dreaming: inverse\\\\n\\\\n\n        \\    machine learning for de-novo molecular design and interpretability with\n        surjective\\\\n\\\\n      representations. Machine Learning: Science and Technology\n        2021, 2, 03LT02.\\\\n\\\\n\\\\n(104) Lucic,  A.;   ter  Hoeve,  M.;   Tolomei,  G.;\n        \\  Rijke,  M.;   Silvestri,  F.  CF-\\\\n\\\\n     GNNExplainer:  Counterfactual\n        Explanations for Graph Neural Networks. arXiv\\\",\\\"   representations. Machine\n        Learning: Science and Technology 2021, 2, 03LT02.\\\\n\\\\n\\\\n(104) Lucic,  A.;\n        \\  ter  Hoeve,  M.;   Tolomei,  G.;   Rijke,  M.;   Silvestri,  F.  CF-\\\\n\\\\n\n        \\    GNNExplainer:  Counterfactual Explanations for Graph Neural Networks. arXiv\\\\n\\\\n\n        \\     preprint arXiv:2102.03322 2021,\\\\n\\\\n\\\\n(105) Numeroso, D.; Bacciu, D.\n        Explaining Deep Graph Networks with Molecular Counter-\\\\n\\\\n       factuals.\n        arXiv preprint arXiv:2011.05134 2020,\\\\n\\\\n\\\\n                                       35(106)\n        Krenn, M.; H\\xA8ase, F.; Nigam, A.; Friederich, P.; Aspuru-Guzik, A. Self-Referencing\\\\n\\\\n\n        \\    Embedded Strings (SELFIES): A 100% robust molecular string representation.\n        Ma-\\\\n\\\\n      chine Learning: Science and Technology 2020, 1, 045024.\\\\n\\\\n\\\\n(107)\n        Nigam, A.; Pollice, R.; Krenn, M.; dos Passos Gomes, G.; Aspuru-Guzik, A. Beyond\\\\n\\\\n\n        \\     generative models: superfast traversal, optimization, novelty, exploration\n        and discov-\\\\n\\\\n      ery (STONED) algorithm for molecules using SELFIES. Chemical\n        science 2021, 12,\\\\n\\\\n      7079\\u20137090.\\\\n\\\\n\\\\n(108) Kim, S.; Chen, J.;\n        Cheng, T.; Gindulyte, A.; He, J.; He, S.; Li, Q.; Shoemaker, B. A.;\\\\n\\\\n      Thiessen,\n        P. A.; Yu, B.; Zaslavsky, L.; Zhang, J.; Bolton, E. E. PubChem in 2021:\\\\n\\\\n\n        \\    new data content and improved web interfaces. Nucleic Acids Research 2020,\n        49,\\\\n\\\\n     D1388\\u2013D1395.\\\\n\\\\n\\\\n(109) Tolomei, G.; Silvestri, F.; Haines,\n        A.; Lalmas, M. Interpretable predictions of tree-\\\\n\\\\n      based ensembles\n        via actionable feature tweaking. Proceedings of the 23rd ACM\\\\n\\\\n    SIGKDD\n        international conference on knowledge discovery and data mining. 2017;\\\\n\\\\n\n        \\    pp 465\\u2013474.\\\\n\\\\n\\\\n(110) Freiesleben, T. The intriguing relation\n        between counterfactual explanations and ad-\\\\n\\\\n       versarial examples.\n        Minds and Machines 2022, 32, 77\\u2013109.\\\\n\\\\n\\\\n(111) Grabocka, J.; Schilling,\n        N.; Wistuba, M.; Schmidt-Thieme, L. Learning time-series\\\\n\\\\n       shapelets.\n        Proceedings of the 20th ACM SIGKDD international conference on Knowl-\\\\n\\\\n\n        \\     edge discovery and data mining. 2014; pp 392\\u2013401.\\\\n\\\\n\\\\n(112) Kenny,\n        P. W.; Sadowski, J. Structure modification in chemical databases. Chemoin-\\\\n\\\\n\n        \\     formatics in drug discovery 2005, 271\\u2013285.\\\\n\\\\n\\\\n(113) Tyrchan,\n        C.; Evertsson, E. Matched Molecular Pair Analysis in Short: Algorithms,\\\\n\\\\n\n        \\     Applications and Limitations. Computational and Structural Biotechnology\n        Journal\\\\n\\\\n     2017, 15, 86\\u201390.\\\\n\\\\n\\\\n                                       36(114)\n        Griffen, E.; Leach, A. G.; Robb, G. R.; Warner, D. J. Matched Molecular Pairs\n        as\\\\n\\\\n      a Medicinal Chemistry Tool. Journal of Medicinal Chemistry 2011,\n        54, 7739\\u20137750,\\\\n\\\\n     PMID: 21936582.\\\\n\\\\n\\\\n(115) He, J.; Nittinger,\n        E.; Tyrchan, C.; Czechtizky, W.; Patronov, A.; Bjerrum, E. J.;\\\\n\\\\n      Engkvist,\n        O. Transformer-based molecular optimization beyond matched molecular\\\\n\\\\n       pairs.\n        Journal of cheminformatics 2022, 14, 1\\u201314.\\\\n\\\\n\\\\n(116) Park, J.; Sung,\n        G.; Lee, S.; Kang, S.; Park, C. ACGCN: Graph Convolutional Networks\\\\n\\\\n       for\n        Activity Cliff Prediction between Matched Molecular Pairs. Journal of Chemical\\\\n\\\\n\n        \\     Information and Modeling 2022,\\\\n\\\\n\\\\n(117) Langdon, S. R.; Ertl, P.;\n        Brown, N. Bioisosteric Replacement and Scaffold Hopping\\\\n\\\\n       in Lead\n        Generation and Optimization. Molecular Informatics 2010, 29, 366\\u2013385.\\\\n\\\\n\\\\n(118)\n        Turk, S.; Merget, B.; Rippmann, F.; Fulle, S. Coupling Matched Molecular Pairs\\\\n\\\\n\n        \\     with Machine Learning for Virtual Compound Optimization. Journal of Chemical\\\\n\\\\n\n        \\     Information and Modeling 2017, 57, 3079\\u20133085, PMID: 29131617.\\\\n\\\\n\\\\n(119)\n        van Tilborg, D.; Alenicheva, A.; Grisoni, F. Exposing the limitations of molecular\\\\n\\\\n\n        \\    machine learning with activity cliffs. 2022,\\\\n\\\\n\\\\n(120) Fischer, H.;\n        Gottschlich, R.; Seelig, A. Blood-brain barrier permeation:  molecular\\\\n\\\\n\n        \\     parameters governing passive diffusion. The Journal of membrane biology\n        1998, 165,\\\\n\\\\n      201\\u2013211.\\\\n\\\\n\\\\n(121) Liu, L.; Zhang, L.; Feng,\n        H.; Li, S.; Liu, M.; Zhao, J.; Liu, H. Prediction of the\\\\n\\\\n      Blood\\u2013Brain\n        Barrier (BBB) Permeability of Chemicals Based on Machine-Learning\\\\n\\\\n     and\n        Ensemble Methods. Chemical Research in Toxicology 2021, 34, 1456\\u20131467,\n        PMID:\\\\n\\\\n      34047182.\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n                                       37(122)\n        Wu, Z.; Ramsundar, B.; Feinberg, E. N.; Gomes, J.; Geniesse, C.; Pappu, A. S.;\\\\n\\\\n\n        \\     Leswing, K.; Pande, V. MoleculeNet: a benchmark for molecular machine\n        learning.\\\\n\\\\n      Chemical science 2018, 9, 513\\u2013530.\\\\n\\\\n\\\\n(123) Ho,\n        T. K. Random decision forests. Proceedings of 3rd international conference on\\\\n\\\\n\n        \\    document analysis and recognition. 1995; pp 278\\u2013282.\\\\n\\\\n\\\\n(124)\n        Martins, I. F.; Teixeira, A. L.; Pinheiro, L.; Falcao, A. O. A Bayesian approach\n        to in\\\\n\\\\n        silico blood-brain barrier penetration modeling. Journal\n        of chemical information and\\\\n\\\\n      modeling 2012, 52, 1686\\u20131697.\\\\n\\\\n\\\\n(125)\n        Pedregosa, F. et al. Scikit-learn: Machine Learning in Python. Journal of Machine\\\\n\\\\n\n        \\     Learning Research 2011, 12, 2825\\u20132830.\\\\n\\\\n\\\\n(126) Moriwaki, H.;\n        Tian, Y.-S.; Kawashita, N.; Takagi, T. Mordred: a molecular descriptor\\\\n\\\\n\n        \\      calculator. Journal of cheminformatics 2018, 10, 1\\u201314.\\\\n\\\\n\\\\n(127)\n        Chollet, F., et al. Keras. https:/\\\",\\\"chine\\\\n\\\\n      Learning Research 2011,\n        12, 2825\\u20132830.\\\\n\\\\n\\\\n(126) Moriwaki, H.; Tian, Y.-S.; Kawashita, N.;\n        Takagi, T. Mordred: a molecular descriptor\\\\n\\\\n       calculator. Journal of\n        cheminformatics 2018, 10, 1\\u201314.\\\\n\\\\n\\\\n(127) Chollet, F., et al. Keras.\n        https://keras.io, 2015.\\\\n\\\\n\\\\n(128) Wager, T. T.; Chandrasekaran, R. Y.; Hou,\n        X.; Troutman, M. D.; Verhoest, P. R.; Vil-\\\\n\\\\n       lalobos, A.; Will, Y.\n        Defining Desirable Central Nervous System Drug Space through\\\\n\\\\n      the\n        Alignment of Molecular Properties, in Vitro ADME, and Safety Attributes. ACS\\\\n\\\\n\n        \\     Chemical Neuroscience 2010, 1, 420\\u2013434.\\\\n\\\\n\\\\n(129) Ghose, A. K.;\n        Herbertz, T.; Hudkins, R. L.; Dorsey, B. D.; Mallamo, J. P. Knowledge-\\\\n\\\\n\n        \\     Based, Central Nervous System (CNS) Lead Selection and Lead Optimization\n        for CNS\\\\n\\\\n     Drug Discovery. ACS Chemical Neuroscience 2012, 3, 50\\u201368.\\\\n\\\\n\\\\n(130)\n        Polishchuk, P.; Tinkov, O.; Khristova, T.; Ognichenko, L.; Kosinskaya, A.; Varnek,\n        A.;\\\\n\\\\n      Kuz\\u2019min, V. Structural and Physico-Chemical Interpretation\n        (SPCI) of QSAR Mod-\\\\n\\\\n       els and Its Comparison with Matched Molecular\n        Pair Analysis. Journal of Chemical\\\\n\\\\n      Information and Modeling 2016,\n        56, 1455\\u20131469.\\\\n\\\\n\\\\n                                       38(131) Hassan,\n        M.; Brown, R. D.; Varma-O\\u2019Brien, S.; Rogers, D. Cheminformatics analysis\\\\n\\\\n\n        \\    and learning in a data pipelining environment. Molecular diversity 2006,\n        10, 283\\u2013299.\\\\n\\\\n\\\\n(132) Schomburg, K.; Ehrlich, H. C.; Stierand, K.;\n        Rarey, M. From structure diagrams to\\\\n\\\\n       visual chemical patterns. Journal\n        of Chemical Information and Modeling 2010, 50,\\\\n\\\\n      1529\\u20131535.\\\\n\\\\n\\\\n(133)\n        Sheikholeslamzadeh, E.; Rohani, S. Solubility prediction of pharmaceutical and\n        chem-\\\\n\\\\n       ical compounds in pure and mixed solvents using predictive\n        models. Industrial &\\\\n\\\\n      engineering chemistry research 2012, 51, 464\\u2013473.\\\\n\\\\n\\\\n(134)\n        Boobier, S.; Hose, D. R.; Blacker, A. J.; Nguyen, B. N. Machine learning with\n        physic-\\\\n\\\\n      ochemical relationships:  solubility prediction in organic\n        solvents and water. Nature\\\\n\\\\n     Communications 2020 11:1 2020, 11, 1\\u201310.\\\\n\\\\n\\\\n(135)\n        Loschen, C.; Klamt, A. Solubility prediction, solvate and cocrystal screening\n        as tools\\\\n\\\\n       for rational crystal engineering. Journal of Pharmacy and\n        Pharmacology 2015, 67,\\\\n\\\\n      803\\u2013811.\\\\n\\\\n\\\\n(136) Diorazio, L. J.;\n        Hose, D. R.; Adlington, N. K. Toward a more holistic framework for\\\\n\\\\n      solvent\n        selection. Organic Process Research & Development 2016, 20, 760\\u2013773.\\\\n\\\\n\\\\n(137)\n        Sorkun, M. C.; Khetan, A.; Er, S. AqSolDB, a curated reference set of aqueous\n        sol-\\\\n\\\\n       ubility and 2D descriptors for a diverse set of compounds.\n        Scientific data 2019, 6,\\\\n\\\\n      1\\u20138.\\\\n\\\\n\\\\n(138) Durant, J. L.; Leland,\n        B. A.; Henry, D. R.; Nourse, J. G. Reoptimization of MDL\\\\n\\\\n      keys for\n        use in drug discovery. Journal of chemical information and computer sciences\\\\n\\\\n\n        \\    2002, 42, 1273\\u20131280.\\\\n\\\\n\\\\n(139) National Center for Biotechnology\n        Information, PubChem Compound Summary for\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n                                       39\n        \\    CID 1549018, Jasmone. https://pubchem.ncbi.nlm.nih.gov/compound/Jasmone,\\\\n\\\\n\n        \\     Accessed September 26, 2022.\\\\n\\\\n\\\\n(140) Sell, C. S. On the unpredictability\n        of odor. Angewandte Chemie International Edition\\\\n\\\\n     2006, 45, 6254\\u20136261.\\\\n\\\\n\\\\n(141)\n        Genva, M.; Kenne Kemene, T.; Deleu, M.; Lins, L.; Fauconnier, M.-L. Is It Possible\\\\n\\\\n\n        \\     to Predict the Odor of a Molecule on the Basis of its Structure? International\n        journal\\\\n\\\\n       of molecular sciences 2019, 20, 3018.\\\\n\\\\n\\\\n(142) Rowe,\n        D. Aroma chemicals for savory flavors. Perfumer and Flavorist 1998, 23, 9\\u201318.\\\\n\\\\n\\\\n(143)\n        Mallia, S.; Escher, F.; Schlichtherle-Cerny, H. Aroma-active compounds of butter:\n        a\\\\n\\\\n      review. European Food Research and Technology 2008, 226, 315\\u2013325.\\\\n\\\\n\\\\n(144)\n        Jelen, H.; Gracka, A. Characterization of aroma compounds:  Structure, physico-\\\\n\\\\n\n        \\     chemical and sensory properties. Flavour: From food to perception 2016,\n        126\\u2013153.\\\\n\\\\n\\\\n(145) Licon, C.  C.;  Bosc,  G.;  Sabri, M.;  Mantel,\n        M.;  Fournel,  A.;  Bushdid,  C.;\\\\n\\\\n      Golebiowski, J.; Robardet, C.;\n        Plantevit, M.; Kaytoue, M., et al. Chemical features\\\\n\\\\n      mining provides\n        new descriptive structure-odor relationships. PLoS computational bi-\\\\n\\\\n      ology\n        2019, 15, e1006945.\\\\n\\\\n\\\\n(146) Mostafa, S.; Wang, Y.; Zeng, W.; Jin, B. Floral\n        Scents and Fruit Aromas: Functions,\\\\n\\\\n      Compositions, Biosynthesis, and\n        Regulation. Frontiers in plant science 2022, 13.\\\\n\\\\n\\\\n(147) Tokitomo, Y.;\n        Steinhaus, M.; B\\xA8uttner, A.; Schieberle, P. Odor-active constituents in\\\\n\\\\n\n        \\      fresh pineapple (Ananas comosus [L.] Merr.) by quantitative and sensory\n        evaluation.\\\\n\\\\n      Bioscience, Biotechnology, and Biochemistry 2005, 69,\n        1323\\u20131330.\\\\n\\\\n\\\\n(148) Wei, C.-B.; Liu, S.-H.; Liu, Y.-G.; Lv, L.-L.;\n        Yang, W.-X.; Sun, G.-M. Characteristic\\\\n\\\\n     aroma compounds from different\n        pineapple parts. Molecules 2011, 16, 5104\\u20135112.\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n                                       40(149)\n        Stumpfe, D.; Bajorath, J. Exploring Activity Cliffs in Medicinal Chemistry.\n        Journal\\\\n\\\\n       of Medicinal Chemistry 2012, 55, 2932\\u20132942, PMID: 22236250.\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\n        \\                  \\\"],\\\"model\\\":\\\"text-embedding-3-small\\\",\\\"dimensions\\\":1536,\\\"encoding_format\\\":null}\"\n      headers:\n        accept:\n          - application/json\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        content-length:\n          - \"88924\"\n        content-type:\n          - application/json\n        host:\n          - api.openai.com\n        user-agent:\n          - AsyncOpenAI/Python 2.21.0\n        x-stainless-arch:\n          - arm64\n        x-stainless-async:\n          - async:asyncio\n        x-stainless-lang:\n          - python\n        x-stainless-os:\n          - MacOS\n        x-stainless-package-version:\n          - 2.21.0\n        x-stainless-raw-response:\n          - \"true\"\n        x-stainless-read-timeout:\n          - \"120\"\n        x-stainless-retry-count:\n          - \"0\"\n        x-stainless-runtime:\n          - CPython\n        x-stainless-runtime-version:\n          - 3.13.5\n      method: POST\n      uri: https://api.openai.com/v1/embeddings\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/4xdTY8lx428768YzNmzyCTzU3/F2IPlGRhjrOXD6mBA2P++EVVvtKqIbHcbgm20\n          ut+rykySQTIY+dt/fPr0+Z8///3bX3/9/NOnz//9/X9+/fwn/uzrX379C37yZ/z/T59+u/778Zvf\n          /vHzt69fv//yt+vXr3/5/Zev3/6Ff1d+/8n//9KPT+J/yn+W0ne2UWb86feffsGP62pr7t6fPy1R\n          e0SOP/wyf3fPrCvz8cPcmTHz+fcxWvYx9/On2Tt++vzzWvEPHk3+PnKOWfbzV3v0XFOeqc5csZ5/\n          PttYvcg75RrRx2ryTa2v3Yt8fy2l7I13kB/Xucvo7fkEsReWaz5+GGUWPMaUF2i9PNYKP2xR16zl\n          +VZlV77AeP55tjLHfn47nmmM3fO5VIFNnb3LsuDRO/YqpixM4E1rPL8ssq+aZdonJLbx+WWlYWmz\n          jNQzhO3Cmz1fN4KLu/UU4qlKLDkvsYPbIzuWOWNN27A915IHi9h4ONkEnIMYfVT51NJLw2foE7SW\n          gT8QM8CW99QnwNFuqw75gAmT0dNda4NxyIGZG+dbD+fu2JfnhicO68I5kN+EbcwYanBtl1mbvmrF\n          co/5x8N9mWzuIb/ZYpRRtuxgw7umfBMOYe16LgasCEagTmDOmlVXH+enhm5K5Y96q8+PhWHAEKKr\n          y5jYWDN6HMHV9dtqWzl6XXqw+qx4CneFvZf9XC388YQ70Xcr8AR7yTO0vXeR7+JrjRXPD03YcrSq\n          L8bjsvV1KzYwcTjFl2xYt7xtZKxi/ik3PGmRo1UaHIR6h15bLD2ZbWOtlmwMAsbeVext4FTiBfSd\n          +q5VvS4WoOGtdP3KXjRjCQYbe6geMibsdU1d/0ozVo+Ro/Wo6t/wCbAXcw58rpVV1hA7WB8Le33u\n          hC9UzzsCfk/PQF7BR+2jJpweXkINBLawxRLhivlmcogawuEfv//yI7nqLF3CCd5rbvlNmHzAmJ+/\n          uXCuLRoNGNYq4ocAMAqXW3YAltVLeS5fjrot7tZZwxzO4BGUsLfWwKNODSPRe5tyLGHrY6pjxtPg\n          Z3DjEszhF0bTLeXXza4HCM/Vy5BNxZIklnVq0AOWMjgEl4/AKad1rA3jlO/CUUdwkQ2AD0w3Vzjc\n          1NXKfeG8oYCoA+NstTZ+7tKoWXMT+W01WMRcBD15WwCSiR+rFU7YSj5/FVY9YtdUa8HDql0BPCHI\n          b8VJrWEd5QxPoBT5Ii5rTngo9Y0DB1uNDaERPjPt+Wnu6kTmFuAEiAQnKE+5Yb97mAsF3jDkuwHS\n          Qwyw8fSkhpCFSNOLuqq1FrZbdgQIdSx7ow08OizcAbojxKsHAMAIg94Ii4YuYL8dIHlrkgCYbQF3\n          XXFEH4CLBSim9rpGWdhujYMN4XEqRIjFZ4tQ0+o4gVX85d4PH8zfw/cXgV2IWMw9FPY04LgpuKc2\n          nOjWQgADV2bpHhbYDxyWYxmg0ab2isXeLULcfaETUy8wMmqkumFsiy0gnGgOy6CwqorRAfthlxmG\n          mxEKtvoW/DnCrn4qAw7CbtMklBsL8xQXH1izYfkOvP5qQ0M8LL6pGwFuQLpWDdImoaLlm7AmTVWA\n          RQD19SDSbnHqh2UleODWNUbiyRS6NfjNPQ0XY11Kt2+D24BHb7IIiH2RucTLIOED/NRFmEgw15LQ\n          ixPTQtAE8EgdS7OCAE7QrAguF8tdFbgwEZX0HvaGnRWnzbdHuiTPBJvroe6wrIakPZ/eCM65Pl6U\n          345ke7slTsAeXeiZu+0P7H/joYym3w2fX/So1U6jN5A8ERpDTWP2tfbocqo7gvGq7QOHKpmDSxEB\n          ABu/q1nV2EACasbAnB3vaxaIkD9CEBozH/E3WGe4gf70t3z0stS5Ye8I8sWPIrYg0Zf4hjCKqKnh\n          oXasiCJMQpNloAXgClmhnImzF8R5QuomiUMA4GX/SFEheVCjmVcANoB3tA0MJHUKEYEZeksNsMj/\n          uwYsZhK6APC48+lwr7WGo+ilSsyao6bmOIiYCya8NZbDVdUqpYYxRte6DrYltpgK8BJrY+L8Gh21\n          Jh04ZlszNBwAxOAuL4pThQ0c6jyY8UyBfAhWgx/yfCgcCo1A2DhsqJxJYoVhz7QAeJvmbPhF2P+y\n          FBkpk+KgRcypP0VgnzM0PaTbrQavAM+WlYSYNFlJjAY5u6FzHOu6Ya/5ThXylQ8Bda5hGTWRi2Dp\n          fmUDkoxgsVaar0kWOuQNJuKcHD+4tMoKmv75bghKwwptwUKyWgVWuxpmQnpRLUc7FjzLRJhMyZFh\n          0EgwrKAAG2r9uVv0aTEFW8L+02A3tnAA60iKtvG32aoVQGHqdlrw/IJO8ZBEsYpJEGVTU2ygj/qo\n          4N7HGlb9SFtuVAVfkQITEFUG62SGLVl019/NvfJZ5rqNAGmPgBckjPCBulZAlizU6JnEbxbZKTYB\n          DGnBJ9HZWpEA0EccCPwXjrXCrBP44NnF41redqqK4uwiw1dnSbSANVzml5HdlqJPy6qgVkQSnr4u\n          y0XwYwV1bI/gHzsDi60UySSQcqdCiAg8/ta4hNPPvH2Yte+UCIIkAOdaI9hgcNDDXll1GFrYhhck\n          1J0GjNYTWty4FMBwigeDYeCtliYz+HuY5tQ61WDmoktY6S8sOYFr1AYZloTtqKXtkcniTbOjvbse\n          jMnzKhnPsesGZLv1RWewTGMmhHC3HnDjhqaAIUvrZwjiMCJDbFjSpiCGAFyDO6Ed3tSqOd2+CGcC\n          0GpvLUhgQbPa8s8OOxIYgUilIDqAIFspFscHEk6pCVbWraQkjqx056NsRQyBcD2atcHgFAEXDZgt\n          pgxauQBi5qGy4i8rFxaDkO0tRbHJkrQuVdtrm63CVpABWv8iowvgZhoNCzbIDtBSh7X3Ilitl4oQ\n          UDRSG/FLa8IN6w44Nrh8AM76GvqwCI5YhVTLhm/EcVHMuoBjq7xZhRucVgkYPBp6MLBfycdQJxDs\n          D6pvq41Oy6skBLR6OBrrqhqM8cdzajIJMwbCNjQ46V7lN/Gp0/pFMOIxBJ1NgJ7R7Wyw8qW9rUDS\n          jMXRXBCbjR3QInzDcnfDAjjYyyLshntNa3ntyuaCFhbHhBWoz2LaNZSUwLdq1i5ZDJqCJoL9ROvQ\n          nhKXYGdHrbCxX9PU47IuGhIz4VmS5WqtlS+2aLXYqegA1oLD1mxJYWxje8icz/LhtdX0ok8nRmBg\n          4RKIBZhLGkU40bmaNiUqYOReAk4jEUOGPClefYYXxLFOj3N2F+RZA1d0eiVy8kaBJHoPdZZxlVIE\n          BXbWZJc0G5E0jiYugQlXlX4A/Dx7J/2dnuKr8TCHWnPZLbj8BoIBorcYZENuXSUAdfbBm7wSmx5j\n          qvvsDDWWByLjRaSRMgQyNaS3WqR2Ms6VcQ22GSXSHJgVjUinG7cDESi0bI2nh0OUykRungc9+jvJ\n          o/E0lg3kNFDGyp5kVnSbJSxO4EB7nwu+zxwi0QNw2fgQABzJjpD1NOER4x26wV3amUvPT8Pfh3Zp\n          Eb2zKapDusKe+lJ2DtKqmh/o/uMDgX/1TMNy59pizxXe2VoR8FvAUBKN4HPr1MgL7ApMoz0ixj1N\n          i1ksfUbTKx7vsZAHF+084kSvaavPxFLarEiT2jJiCCHttCrgGwcIb9pImFD4EdyteKcrflPPchYh\n          RgSy6BqaWk3auqZGwZJZHdpGOGTBsIra7PzDzWoFH8mmFGvIVCrpkbRf8FNgHhYfAcUqMw2WZqzB\n          gWhYtKPeSZ/R0lYw1bDO39iR2srjMlsoj6sMrA0jIEqWKySglgX3URVidJxf1lY0XYVPt77GqfUN\n          C0qklnokgJt0owrRFJJbsQGmy2MUq2RvpoGShSDfRmqYSuFBvuUmAFyfhv4sAF8uKOGYrGRnNKo3\n          sCtyvdn1VYH0awm1drZ7FBPA2Hef2p0jNbBjb6zJC7vQfDfp8OqS3V7Ao0NLjgD0W0Eacpdq+6eF\n          4NtRIE4rT4QcgaVlEZ71tVO6/1zNbkkhjXBbrga/iEeVGkoGKWRd+aWNbW5lugDRm0uBUw871cCZ\n          PIIal2mBVlsN+JRUSgHsYmoXCkhr+UqRoCuRCiaBDMcobQQLWlxvHW5F+BAk6mGh7UWRUJpHZ78u\n          NP09GRlr5fDcTv+D8WsuAJCn+xHILwy1czubuvMf0duL5WMY+qlzINBpeoNDbt1KxlShJgc7ylbk\n          Yc6Wxq9AagNzCKuTAeYreEEWxcZ2KJ2sAX8uI8jQfjTKTuxTagETW826rFFbSRDqVj1DKlns1U4L\n          E7Ws0oxmgm3BmmldrCCotS09z0JuLfxFUw8+Bj2DcYrW2GlJNRu8qdWKMzct6VwtX6rMA4oVaBG0\n          ZnjhG5kRskutF8CYmnH1r+K3sosK9yK9ljPYUK9WUidhXTnsgy3BaqkD8h5AhzBmCDdj6knBLq2t\n          PUT48mHVAW92Xr9K9C4OFdFk24sRJgzkNFvdRw06q6rdUuAfSZL5tgpTESARTvXwwpmS4aYPUFi+\n          7NZZBthGAqr8R+sXXeBxzm0N83Nf4Qd9TE7IqWPEcw4QaK3QQbiuLJQavQ89/F69eoVLFiZsQKDt\n          ZsgyuT4KgBpyhTQLXozX07gIpLJoZkh3DyQ7LY4MxgfxAXTm0/pmMKlpPQskl/g3U7O7A0O/MBA4\n          NQ/wdrI+86wZEIVtTTiCDP2iLCmcDZxcq8CdOgkb9mj08hPJBDgeblfbYYDBsFxdAna+4Mut+chR\n          Eesk4NDNVpUo0Dmws981hhc/GyBJa6Z4fwR0nTfCRiAhlUER0lVHGL0Rz6D+lgz9ta17XhFmsQ/W\n          qWXdrvpPa1vmlNrCO6vxs+w1FRA2clCMjZxXV0/w7GJTJLRPNIhVZBuxAFV/iPx29+2MQfiIbQuD\n          LBeBWjdskrToKVXgGCof3JoHVygc7J0pgILnWasZXyKtz/VGLTfJDNQ+B/LxnUV/2LCERXsEfPwW\n          Tt2F77F4BwQFCKd1UvZwh6ItOF+CWJ0ag6+uy5htLEdPcxsdiELbJJVVDenUTITQGO/RDe5nYhNb\n          s6JJSr5WpTppjdqlYUIxNDCSFeiomo0qLdTgDPdRvVH5ZGjf7Fb8rhFROwGHTVOwJGwA/Gre6kbx\n          PWOpe11Etrp+p+rfcZIxrqZeWkX32VO8/B2iy9RxDu5eKzYDVq7H79LWZAYzOT2wPpQtkURjjLlr\n          NEsdf3INLF3jOGTsaQwlWOc0T4hjXaamAecV5yMY5YFeD6mgDgUYk+d2kMAwzWiXY3vJE1+/ixYW\n          4IjIexXiTW8AGzax5CXrL2/2uuiPkbenx7Sxr/6aMCWVknNDvMLAbI1nnP0tJZqKHyC10N7W5JHU\n          GjNL18s/dDEltxfmaK90aBDo0hhZADzbKv+V3bohgSouRKw4+ZWLxQcwW2Xd3eqcSNW7GUlnRNvW\n          5WFK8QT6PwwN2aMyKIEKtvp5JuVF6dvISug7rVhAAs00pgRiYjG+VmGSaoswaA0GNyxZeY1ZwC8u\n          LfUk28G2kdhvACmtofTkodEM82C7Sa6GtcUQgVezDBUGNr1NfeofOt/8ZWQAtF05Aaz2aKmV87Zl\n          vkvmfLXwcm2NgaTVNCnAkqxlZYmB81qWVQTY051F1xo+2fnNSOa79jX5TM0TWWR1JOhpAfdAMB1J\n          Pu58JwrelTlSImz9LjKcdao5QKnp5pmhGvXKTmVV4ZCbTlCxtpQ2nn0GgoWZFiukgkPwH6uhL1Y/\n          bF2lY/HK6dJKJ0y+IryRwYGY58Dg3cIHFDeaMQ5xmUaRA5RGVmg8lrlZyjI6K1LbMMaKzo6/ql6T\n          /eDxTo313jKeTvMxOF9wXYpGlXp4+xJsWDX6OsNKabo7bGd04QiRvmxwkEPlxqYC4AAeN09PJoNT\n          ek/t5D3Y9RDkOykD4dgR324D5dk4gSGxGr5hD52kY0ZlUzqN1Vvlnl0cMQ7qv0fzuutyCUysJWGe\n          7670bzjeaYO3xyZpBUzmlKwG68Y2k1ZDSa7p2hEAEgtTkQDyzEyb9ggKMFg7DH++VnuvCnkfIZwC\n          swKYd9rQGvukxYqFjZhnfaDPQe5ct5yEuMSNvl00H43qI5vxhjg6jUOgIbnFNSWoHwsXNbVG1UmG\n          UisiQ2sZhRcfWdmstirovijD0q45DdB7JeTWRXgOev+gIM6ugW4sEmOUQnINaDgFRzmsN1MJmFep\n          Tmw0hhF7gRXqrDbG1nC8tV0O81pVLPE4qMrvqUbeO4sVKN30/vqKqC4o8gigLF28eW8zmqew/TDy\n          sp70p3vzkKtq5ZUtCmc+bpJXJfmj/gks21jZJO4ZoEGOZxIofKJlVCfkOzM8QyJMjGk8z6eGyit7\n          BdbUTu/uF7RWoLmLaZj0OeToBzPnnKq7cJL5IHOMTQBDuXVtPQ6qufTmXJ6PwLw97gNPvYZSR9a+\n          hn4VkPNIKc0Jf88KrzFK2BH4wLBLA0Tk+ZXqEZFMD33XoDJNukvyCWvSl7oRakhIV+oDm6q9Lx2V\n          YB5d7aTjE5Q+kiyBpnLy6gYkNy5ozoOmC87oqMZdADJjG0wT5t2qNnWC4i/biCY1GcTU1BqntZx6\n          TKuWcjGyj65pylk65DjaSEb+0AU8uU7kU2PYZCulIIYRHVgpDu3TDq52f7+om5eggfhoYNCcqVJF\n          CgBvJ4mnX5rM9cufWzzsBO1Kczc9kNf4dR0+VrfWwN/7FBY+1mTHjpi9IpNZs1iznL5yKtWozdAl\n          LIOnYnrLwibL72/LUWy4+sDhouTZMk0bcnI48i7YsAacqKSfpLvWqiZwInZVTgQUKykG0osimJ3b\n          yFqFSd3svbd2KuNKUSyEAC0pXw0PMEy4jrxQZasd2w38ch2s565Glc9shHUWgTlrM9aU4WxWdddW\n          ln69ikUmHDEoe6FtBc5L68S3zMYf6W93ik2watJeJ197jBWwqVAGyZl7Qf20yO0yJyTrmF4YqaJa\n          fqJUVVq1feD82wDP6fDgBzAT4wV1diIdZ3KiQIoMEy82rf/O2eSi4BOhclgPsAzOHOtOJ3ux2mO2\n          eY67DAucWlxYgvQ3y9c4hqltnbFobFahwEJrkQXRtz2UT768pmABo4Tui9SwMgWQtS7UOlMG+Yks\n          zkylFKNqb3iPab9KSRr1aZXKLdrMvngO6lPe0KtwBHnN9oaVPBDWKS+o1nJQscC2suHo3BD4SngQ\n          6xeSm+sKOgSsYacgSHXQlR1XGNGAv+Fc0lislySkbKLK/t1jw5SE0goL+S343ar5NQ58UaYBlnsr\n          aH5DjQXhqnuRhptbzRNNqk0168ZzZqb5xEmNYaRJfkJR0uqxo1FY+WrKL+Z8o2nlnAttnGVfocx5\n          zsj2HjaahBPaP6ALxBGipkpux/NSgOXH08O+TJnJXNc+ywyVh8N5oyaI1XM4pq/VDOQorIOq27jJ\n          qO0d7uNtIBxQRIwbOjrZytDM8Tyddg85KcSgP7SUTJOXG31eU+US5aiupFJ80Y1OwOJ2W9OHnBkP\n          dQF76zU8ck2yLxTk86u0bDIbtcS6TmgxIVUr2sD9YoZE42XZ6Pi0gcHKzvVw5U0ias2xF5sbNktM\n          kq2xcYnyTVKCIIHDA1rPGywbaeVhMOz53EffXXv3gJw1LPuoJHi2YnzsbfI/p2Gis6YCraoPbU5w\n          QsxIBnA3HKiRk95mxQn+SDMfqaQTKvuoxrEgHXcWGbx+i6/2I8abtDDF7KRUDDOlH9NCSbs0SfUE\n          arf6DlCTXVlLlBe73TI5QTdmVUYYABVHVO3hACgaWY5ubSzqWISkBpQJQLVspkRI3GgER7aU88DC\n          bRzrN62Jw5w9MopL2VawG12gDrjiTcnK1gI88vzQ4lnhmJTOyQTnqYenTlSkHB+Z9A/qvJrcUg+2\n          A5fNwyI2eWuJunVhTFcX3qtEWaaVdhwVcg2xV7UBjtBO5mDHx5ifJyLFNUSV5h6OA6xUUYHRTHWG\n          66JYayRs2+S5jkXpylaQTYs0mrI6HVgckKb099iKYndDez74omFKiVcTf25TA+vjGiy2LsBOa8yT\n          mjBrfUfq86VeWPUBGq3WWs2wxLWnDfYRolg4AW6A59AmZ+WnyrQ9aSDVBoGoXFhUCDlgy/DnRls/\n          4HKOV+CbzJ1z6sInOQu1QHRsI6iqr3UgpOLFNG5YBZFHnVTE94QLh8C+KVbfGiMoz901yLAHQ+a/\n          1uFPXT9K1izTQkTYmMXlyLxkgTft2bcNkpTehxShYMOrqh4YDhQ7BjpwSdm1YboKzMQV0cPeO6d5\n          TKQu2b93OnBM6yZwjnpHVSZLbEqAmjoGYGoJTfgaVSjUCs+svSPpJTtO3PL5jdipvoS6OzBEa6gc\n          JBNY4h9G+zmdArZ4WBM35ZKkn5d0BRn2wh+ovoYrPlgt71VMiD011UgOLih72oQSz1MiL/l6Dk/p\n          nBQHH0297BIkMpNhfp3dFZqRMVUpnRwFMM8KiDRQhIT9AVySxbI9+IEdptzNwe3wwgUFjdZHxLDL\n          LUt2GFqY8FBOsTmPJ7HUsgkkJA/bjcxqiTwU0VJwtjYzHEWxnDZv783EviS9W1P1jONUsOdmrxOz\n          Simuzsa7NLTfceJ8UtKneX49par15c3B+nNZjeIl01rlR72CZEVpaOwjVqr5fmMpuYGpDPjzHTUc\n          DSvdh3CxVKYgkuTPtWHNeqbe1jAflDcw0bLGauUy6m1SsUDe4mLeABoZyQaux6/K6Sxt6Z0y9Voy\n          hXFHMI7ztZfpwBRGj/VO1+41elcJeKrRfDqTBJPqtKz2pfe82TgSMkjXSgHdxDIQAZdCIXyV4SEz\n          ziaAznPjmxU4bdoQ2xUbjNqs+2oBpjfqh473WFlvnLvLHKmlM7VYBYRtb0BJQaXY8BxR31xrKEQA\n          yoUM0qzKUpoFC0tamOuTzH1Fpwwp9kNOJFpLHiCI4xfb+M8cgHH9s+Passzdpul1koFMirndinF0\n          oVjaaTU70mepMKjdtiR93xjm7K5qa8hGod7kQLOCjxRE1TH2Je6mJjIZYm1gh2xbH0/i/Vmq9jGo\n          wKUxiG612xyVZ/dXD0tFBAvMnqNoOq9f+0GHkbq91sMICv6Y2sQ+zf5xlM4Gii98lMXocfOAfTsn\n          gUWwiM2u3ooXfSh4pmqop1slYAlEAupkWPezYU+c+pjO2Ka+VJ9hgUwnCl41SXgE056FS2zp82Sn\n          Mk3lFOg2NQ0S4YY5QBMAv+nR/ZpAlKL4U5P22jFmJgrJOqk/ynI4lkQRFHiP27YmjFzm8gIYbP3a\n          LUObR0yKbzDCbfNovVOr2uqE3HU9R5NZkIKJDP7YtrCQeaYBqLp2EbVr1fknh2jDugeThZulV7EM\n          8jlM5QFGYwgnKJFYqw7ZcRpDJ0pys1RoxIFNOZPq2gnTeF42HvXyZBygsUGVXv2KGrwU5aOUjkFO\n          lV4KgJwklatM0cWq2TljJfvkli2dPrWSFbZVKaSxKmoH46hVceRQuyTnl5Mm552uUmnLBAim6Tvg\n          a8i+tUoOXYah6eAErOpRJJJF/9hAOFuardGLIPJox25vxh51F6S6OXmXJGqrgfNVu4lfsJESs+qt\n          f37d2Y87XfbaphYwLsFOYzfKwOmXozW+tDaoCan5rQre3F1OUlm1KIkX3sq3KRywbqp4FGRWTR0c\n          gOOI0KnExQuExr/3ZW/N8BYSUEzInYdjqiak175uCkO2vt7N9W4SGq9SUAdjIfnVi5rN9EP9FrY3\n          CW+F1KA5lF5aV02bOmhUkRUiKOt5VJdVtvUqBkPJ7G9K4qgUvOvNtJEq7/hwMR+OF9udpIcZskt4\n          Z9vtcud5RPZuCbjspgC5xerG0kDTy+jxFJjSJ6NGfpgaOAVnbByD6lJ6qyhiMV5BMk2K0JnqGrnI\n          Vp8h+aKlzfMohrxjNy9jFLRXKHo1wgddG28wqh+ZkUxOiHdTRKpWwm/UIbZKEjvKZajfhN9uWnnz\n          ZtR93rtNqR6Vdc+kzUZ61vC5EXaS9G4zShHsnB/h3WNNRjsMTdaZ0/KYsi4+Wze0+0xq75SS2Vy+\n          T3N/Xd+kk4jUZlGkVDdLG+3flhRua+u8nG2Yd9zUg1QhPRGuvw8gpahlU+bOZS2zvaPpLMR5oCpY\n          FFpGhZsUI10mxp3MebXz2Tne2qvhpKkf0EnwDuUC5oyeyvAmSjlIHOVUJV6nrd+nh8OK1u3Cn/vh\n          mbxCWt/JOs83eQcZJ95Wi2gcnNCqK+dG7PKag2wfHDsDgw3xbxIntWBA3VqLN8f7W1ijRsxMA+qX\n          rNXjY3FO24Hrxd6FAxYWavTGORKFhhF8T6xrrCk2ayhrupK/ZWqGLNvqTZxIHYdTufcmFzTV3add\n          5BccEQqbXECsqspQfspgXwh9UmP2vb1/lRBqKJ+p8GrDXl1zEuF++pWJ6UzgS8rSxzwR1FQhl9qS\n          1gaAkRq593jnACkPShs7Vo+Pd5uyVj2tccRSXp1hA9DSont1FBHm9d4U3g9HkorpPxHg23ziZCND\n          R2Fg/obg+3KJIifc3yke1brUe7FzNMZTw/0NkcMki9UkBs+VS+CP3k2B6nxLCdJB+IC0mWCyUXQN\n          SI21HIDYXiWlDlXyg8bLDcOxrTU/JNFzhHXnmxI50MU5N71a/nTpMIlqoe0/3oNQbPbskNwUzuZ3\n          K/UPauL5nU6Ha3cJlUz4LqgDi415/ey/rv/93/tXfnv98PM/f/77t7/++vmnT5+//ePnb1+/fv/l\n          b59/fMrn7798/fYv/LvfrfMPv/TTpz8LHV24wVepil3Cbs2sbXkgL7Uf2rfLi9LlspPAGybdF/Ny\n          4nYGrn1Vb8+ikCsRUALGOvBs4ig2nZ1cbtODJUvdiGKd3Fy7ALOX50DSlxdhoanqJSnMqbGZDfw2\n          /ebtxQultUfY7YsuNpPpUrL9flDI2Bxsf/r2zklti2trs6ZUXdRxTL0lh20L9WG8i3tayXlkeV4d\n          cEGY6vzdzqHnsmz+H8bmcItUpuk0tcaup9/AxZlCg5YXErOLXOulbGOnnePnfgEOV9EEeAuLB0ZE\n          AQzMaVphwblGbc7xbkQrl1VCXrsYim2sUHLuIhrsLvVOOtP6yJGhYnpYdZL4dpo6Hvl/e2vNvfXm\n          dSreaoGQbtI8NCQrera4IKlV53hrxGE27jSHQoEAuwCYiSrL1+pkVnU+L6uernxgLu3280iVVC2y\n          I0/Oomba2Kf1e50XFUHs3LaihBKE72HXqNerLFMMmFCqxO590ruNGl2cMIkpzrTsIt1ysYGqnSGq\n          BW/TcfD9O56WgeSzDWPaIeqFEep50Q11gLSmkqz7qpB4ugIOcE8Sbut4fkie9LoEiWMa3iRg68Ae\n          F5nS82r4lzwCxZBUEDd4Q4sdK87FVL++lQSfqQPdhx8S6QythNZgAWFrl2C04lSFYLqkeDmuquf0\n          QMtB93Q5q5mKYHjXYrehq0rT1ByMXa0y7VreaKVoFauGXybUOB0VNnbL2wvdYyCT0Krx5jDrsCt6\n          KHGhZWfs1ip2ffN10+iybh0eanftdk2Euzr0BlpKz2tfMrYj0OvyEcM0CzulDGtY4a7WrsUB5DSv\n          csQQYvTmABLYRhiRNSgPZSL5bc9qM5YInnrZ+SWHseyOGl5RohcHdU5SG2WJa3rQrEJALTrjWEnO\n          tvr+vEby9aEo824qwsQlmlcMCqxpdz4vqooVEClc1u1ScTJdmsoaxSBBS7eV2vE2FMGQETY5zkJe\n          dV7m4eItDhkXvaaO93/ObQIE2L7WlUl99Vq39U3aGvpUm/Wa5jrsCPrqs2GBJu3FC+KAzA1RcbRH\n          b4MjAmTVa7gGwvB5L2TNO+1WJ5JjVZuRW1VCxTAp/6P6G8jDjfeCTaV4t9KuEfWGaQ/xvvSDVMhw\n          hh4Oa5nWhadYlvbLG1U/7Wbhznv7jPCcFNtSd+k++DICJqzWxTfgcGMeBEcDXfjYEhbMG5Xr9kdy\n          S+YVWkkhRadXu7nwkk5fXvQC1rcZhc4esl0NQXKyQjHEqlldlmexPWHCKJwYUkYW9ZvqspHiayrF\n          ZOtWch63WdehKDcaXngb+5OkkTSiFZ+Laa/qWg2Yhnl3PJiKKLF/euhQJYW07XKMQqJaapGReYWO\n          xfNeOO1FkRFnZSNqtppWxyZxSevLAEeI7lXLs8sG+Btxf1rTKBcbImKubD1vLWSPMsK6jhc9U5dk\n          IC20+erNOV5rB18yhHZ3564uDE7udm86II3komqSBSg9KOAgeR6plZr9XQ0SnaMlT2Ip4CKNtSxZ\n          /XlpzRm4pVXahA45QMVK9r01v5hc4eJ1KeB1sZ8OBmxKFqqkAWWRTPAe1qgNl6Seql12US5Jcm9O\n          86JWFarg5YWmH7Ypa+Xawn1OY/PxuureDYfzSJauAwct23JZpjaVfQ7PtapdGM68LaoWbHD0U2VR\n          IlY6CKZ+xbR78YI1EfHpHMwuYVkMi3v27dmKVhE9ft2ZCYdzdLSkMyTp7Vns+BUTnyVFs2+nODSu\n          jI2L9G1kAKr6F7sIJttVYzAVxTmcekGntm1mBCB8m7S/Yd6XiJ0M9L1kNag2V7QfuMg6665MMsPn\n          ni/Fn67aJq0fpNQuPl7z2jfCcNlOoiXPQ1EDrxAaarVUeFOByIuT4Qk8mw3qn+olZS9nfi3Aduue\n          kUE9Tfm12RAHE+FuxO6jdRPKs9pgqnNEzaYFh5xc+Cc0DbJ9PgA6g1m3XiLDtBtZugmrUPLFbkcj\n          K1iLRSwn8woULWA5xHw7IaIUVNh1FDiHfj9kgzHZhUKkYxYjksVm/33bXbzX1I7uAi9es0mH4Mzv\n          ckYgc2IdzMtralNVRNhWiGU9Q84J+BQjEpIDN4IXzISLZy7a/nAJRPKTFai2rm1HrgFTI80W8Vg6\n          2shn6upqebvNU2b07mVOykDY3CqJxN3AK4W6jOaP7LrqnTWNso5KWsGfNk1sg1eFNPM7yB2qsXiR\n          K3WbUOIlWuG0r3bpaurzb3EHr1M/VIqG3ncVU/viHKsqteNkna6vXmOxo6yd90vtVPkNyKA5wCG/\n          ClCkYnkwjxGWUxSiQkU2bxzYXBSWt9YIe/qmlhW8tcxnaXkPsDULyO21fJH0SZ+64jSwafhjv8rW\n          plknS8iEZaXjc6NlshR1FAHRU6+15QXQzfQyOUEZUrFEmCV1oBkfIk3ZgTc8VUdrzPOs43jIdhE4\n          KJhhvdGRphnEu1dt+qh1CkikZZ/J/qJKpW2XheAlYbVa1TuR0k2D28deVQ+atoljz+oXeVDsdB80\n          SMPvkKt7dJ3yv67GW6Y6js8sxQfsOI33Ow3+/wAAAP//jJ3Jji7LcaRfhbj724h54KsI2lC8EChA\n          1EYLAYLevd0i8wgq+6L4F1sNAsU6VfVnxuBubsOffs1xC5SWcSTEaVFgFieE3udfI/7THYgTw65C\n          iJw1rGvF8Y5buVkVk7YQwChV1KrdvSLkKlD9llZeMNyiu0Jb/WhrWsN280qrhcQnDSOKj7Jl+b1z\n          4SqK63wNElpngqnZFisXIvXomWCKtgQaIrNd5qAIBJBmbxe4Iojbj7wHtZGjIA91yZrDHSt5uQjD\n          ck6S/FLmRD5sV8E/K/0fYNCqK/d4EUI/WxMdyaLl7smd2kS04Tjjfo5FebIgh4n7NVXXu0ltpiLh\n          KxQQ7SkqMllm1uXziPjSbJeU2WiEwPQs8VxgIaLrdfo5pHmAz8l0tgwHrkdrclK120oeKG4vLI+o\n          ixeQ4HxIRuIYTAMmvXGKZFpCxInTt62rdsIs3ZFsyKfK14qScBp8iyRfA99OldxaCR7Rgtg9eQxN\n          gQoLpDvzvnyDeOJwBid3xSrxWUCTamdgbCIJDSyOu7aFF6JLUVVOVJOx5IaTa9xY42ptnz9VfE9x\n          GMeaB6Qe5z12dRLPLUTZib6+a7p4XOVZ8k+gRLW1ExkLwo1qd02dRiS+gXQqFkgt4hUUcJ/y8ZCx\n          UkSBOx1JBLr0ogN0i4ZvNsyIEsVtxhSeMjZMrnpaPhQvkmL5N6oXQBMut4LZLuqcSl4kj/GnlBW/\n          s+efNGRRNecJ0ZXcBhAVMkWDNDyvKmXdf7/Ke4BJ0jSAXZH7iYO20ZVIXdwGh7DquLu4scUBuWPn\n          DinVGBN5DPepao01gWxWNS7yo3YOavQMDnn0JhKtm3Bq+NjcFlHVQUZ5NOMInjAQAMr+iNZ1vm6Q\n          OKLocRa+eHZ0NG/t2IZdzFsStU1x5MM/7jgWwgAwK4ABkotdJMS1cY4CFIvTaEVichVCFGfyhYS8\n          6YL+VllKF1hxRe9JGRKYNM/won0d4j+dT+xrBHw/GrtEdcIcvCK6nCmYDqhkbccCT34Mwrd4ZL0K\n          Cfm/AXicyYnzsvtv0yHKYerwp9M/AL79/iJBv+dVsCC/8xW/G4opqa188VZ89pbISBO9g7BYZJot\n          zbG9nt4ZsHiUHG0AR+NU7sUE9GZAW1o7s60Tm71YRyDiHKr0b2iN6/C/hvdfaXbMW7ZSXBc0BeWU\n          v9YUxQ8Y3e01u2aglGLfkAUdhN0Tb1R8NSTRZNFJRm1YRpN2AEpCQpDSUPMyP0B+/wC09KvskRlI\n          jd9oMRxLBkkgmmtj5BSPurmdgzgTBUm6v0pdD6OPb8R4Uya1BULJPHWkL/K5FbXmQYgK7fGdpI4m\n          Zbp4SFnra0Ms8wvvICq1OSGOlj7mUmjItcqP7pamn8cyqigZycuC9yYN2OKiaqkyfmyXXXkejubx\n          M2rWEjaI4LXm0/y0FXIJD4hj/Q6WhCgSTCqQEJahThqbeFq4oMcuqobDNE1GfN61x62+MFSvRyUN\n          6b1Of+iZLrWRzum5MsCn4+NtEIHMXmkoI4PwOJVBTJK78MdZ42M510tH4KrIOoqY9WdbZai++oeb\n          6ZdBRklYH6KYFiRWxaE8YPSlQMaEPa15QfOrqfcNvzddIKVPAubRpwAbn9H+0QxZLucjI4w7zm84\n          rvXDY0HwnRyXssP7d5rlNzTJKFsY+yUKduGJGyeFn/eaVRaQ4EV43sDcs1LesxuYS4GF1yC/VE25\n          nSl7o7OoPBruhConpZkwu7pVI22cqEIn4DZ1drjH4i9t3kBI60tngBtHRyYCsyEmWGZQiE+/cAIf\n          KaFcLBGIozQJg4hBAD6ATd8LDpI1asSvQ/PvCmVdV1mRp2C6beGJbmoS7dYiV3PDKybHGZFgOS+3\n          tOotZJwbsA07NY+rWzXP2AgOjuI99gynuNHrEQm7l24adChq178a9X9cewZlgEj/1DMyfnC776L5\n          CXpD7VtPOpJTpougWq9pJrcDlowyQ1h0XW9ZoYZwBj8Epng0uBeikigLzLSiqcLOvB0nRhj1aPy8\n          /ouCMJpO1LpNxrOOHC1dmp7NI1PHBRadQmph/qAwwYud120WDvztykm483AegvG+gGdR96hl8lU/\n          DqHeTskqZJCBuHEabcC6h17k0yES9N7OXxRdWM4NeYGS9COtu2M6ij31OZIExzSvKjdfBqWDZQzT\n          rsV9tCEnk67QTrXOWyhs3NA/oiPFolnYPHGqb0xCypFsc0Qm1Y8fCfHb4wbCHRRLIUOZEGXHQCT8\n          CXDEnPzOzC9NbxibelWVTkBthbrDM2SrxjDXjio+Drx2W2mI3YmDYqbtAU6asVdvJ68z2SbXhoyJ\n          usD45mw9uTcNr7brPJEFDoOJ7I60AbXuQFcVAZc56tbPXbRGbl76TRnEUDxYZx/KB/WuKZ5XAh1J\n          DCEkKSvkpyWmBMnqAN5FUaiugry99RjC/IQeL6/0vDAwr4UK1XrsqJezJocsYdbF8ApflftMdsdR\n          XQtzQucun4s84MnYlDvm1LjZT26t7+cjHfFVn87c/IP25eE87LzoZzelSm9sm2QE4YS1WUf+agzw\n          9GPRLSdUhZI6lb6JOazpxrR3RkR8Cv3cRm/EvPcGjkAYAKjHc0wUUN/l5JU2Yws0B6nl0zP4Vj0s\n          p/TtwLhqhCiNUZHU40XkI5t6NhTIsk4zeGb8MtdFyIILmG/DoadIidoHcwzUq+kN2TBGyJ2llHVZ\n          JUAF0Tj7ZEKR93lZcEeTEwhs9O+GBwIF4m4n11/FzEdCxps5oDECiVZb6BdURLtVWA5EdbEyHuGt\n          +65nbuQnTxyqyKm7C2NkJTZAjM7HP9ytpNUHwiRO1MjCGMx+bAnh0XrijVE4yY8JqRZ0ZRRZflAs\n          o5Cunjx7TrahYF8AQD3rPXZA2uVT5ffYfMnE0JA/JW1kOkPHmoubENwkdCLPAL6pH8sfiOjfMnAU\n          KNbQspQzdAEXtYx6MdmOirRCRO4uHc+5JWZfglHtkCAPo+oyYA/ZBd/is654uxuipagwEwZyp8+d\n          w/+E2PZxZVZO+m4VhrypdkIvpcCN5G3qVpThpdi+UC/FVJ1QWcUFEI/XpxEj3g3kqksmbCAitKgv\n          GGyhD+uT6bszC7Dpl7QzG0qkeA2JBho304M+5Hrgmb5TJ4IRrBSj6L1oj7dVl/eXKvx4ywiFAw8j\n          jri9XBkus/wOeYPsfhPQ1C4mjT0916Q+s+aS0ILFkXlkSQ7fTHLrD05UPYNxyobTKnf5uLZJCbXc\n          kuF4J6Bm0JxSOLM/U/mDeaU0hz49Myp2cWhTztD1khoV/fbuzg47ktT1g05Pxvdx/zuAJihlML1M\n          lrQoNC7lgybqEnb76HJKmeyaOpEr3EiLfe3D12gtY6R6cLXiFh2rT+d+V/GrysXaOt5hL4wKlgLL\n          6MstakWsay8IHmn/UgllR41y6TBOvBJxju1qzphjxfnjSttn9OtSFDU9OJWuGITc3DRlQCtxY7fc\n          aHeyW1jFs0jqcYjxqZKQze3i2Yz8a0W4evx2ieN3ZNAjlacHBDX+SPkQOOQksbZDyFX2QX7nSnFT\n          UuNhV2EEKZCvfQ2iVZEUSzIjJGL0DWuNNtZwrEeX1/SXd4O7xIOLLtJz16I4KADlleA1/GfG7y7w\n          YRQj3qsVTf3xF8Vmbj6Gjz2TYLeDNu0846hLwDNSUNRqDpucrbg+7Ybfr4fMIzlr8hv1uqifUYMz\n          ybWaGStcZIHZP9H9Xm9X+XFjQ41Y+wMRXHH5K7HYgyt0CaKPHznKOPQ0cqyJbolBtnLdAf+m5eq8\n          ZRhoPfIDkYIgRpTJEt5u/AHTW0DVWv0yxb6p7Lq2Fdg+VUwf4OR1Kngbg4nYLmVjnDjE8ZsgRCzH\n          Fu40MLywp3k5gfW2FKXWQFjYxUuIU/xDG24YlQtzknbTTTr1AxCmHW+v741UrqZ4Y6h/6CMo0qnK\n          a4DxPvH6tWAnrcoEhg9EXUb33MrFXsRNqd6xigxRQPlSLNaA4OmmAhEOkD28g/K0Z3WLYuAhgXJS\n          AAtLzSrmOn3B4+kyFD9neZa3PNEZyXaAps045rzVoxLwW+/HqUqK3Zuo6miMRdgaFRjbFKEShZdU\n          O96BNgnEPVSF08Cnje9RZLkDsYI+Mvxe28gJJAIxmJqrR5UVL9Pg/onn+WuBzjVgzy0ZwkwwR5X8\n          HfTHU3+jA5oyPIXGZyu3bXuxP6CSi+J3QZ9C2c6DNBaNdYG8KL8Q8w8NVEaHnHnrnIIVtIwJnIHZ\n          JQdxxrMYesPxBbXlmoT5O49W1YsthYa3xPSqfRQl/gmWeExgro39NV7t4c5FF8csoSpo1ZWlPUpd\n          hu9dZcA1Nq4/rJW1FXBK5TgoPCg2K5XCRTbn6EJQRD6Fh4vCRO5uIHeRHXAuFvVs+QOmdo4eBbSi\n          kRYfJztGdBW13WrzHLdP9X6vCTHxcldZrntAkV/7V9e+37/DtatYDRUO8V2TcrOboUPao1LRmJu/\n          ym71f2AWce1YhSOtsVyocwbEvgfFySrILIrinHmft2NEww1QfZUn4DnZorR6/o4mrZ6vOMbYgOXX\n          8Ve2l3eCj4H9aj0tWB7fZFuatM5BAuE+Gm4r3iRq9h1xnZrd+QE97szsW1pp4gnZPXHOaTDjSzpP\n          UHs0lB3WbTfFt4IqHossemUM/C9gsuT3yg1GenpsiUEtU8/+qLK42xNjEd3u2UGQ+JjLf5M4ZGM1\n          sPo1/ijtg4fCS/zLnlpB7s2zgpQEACqfmh23tmmlnPj1n4x1sppOMlpujK0rt0sc1pJ8D+hIqMsR\n          S448f3/tRLNDTjJlPaZDVmRlkc72zww9phb9dr34bB0jR+Wfr8TaK2q0Tic3qQh6/+Sl9SyZUgpO\n          7Ifa3z9Rl98bT0mew0lIdDm8mw2XJyoaFlmxF2iL74SDZ9foZyTIzySqmXBmEbvK1+3UgegZ7MrV\n          cW5WkaRs/AQ40jC0FVAPt4BXBAh+9RT/5Ti0RbZHQSjeHib1sRXiPPA01W/as1uReKaWbUBIW+TA\n          Yke/j/R/ZcDTNyl69kJGeZbuvxVys+ZyCEtX3+qF2kT5PDipHESdl26quZ3HpMZLKKw+dxwSCNT4\n          Rgyq9nsiflXxlt40rdiKNkOJcmKDFqHovEkCJZRxz5KT5A4IUvwmr57oCPLI1Uqsr0JTRJXKkPle\n          odU4opScBCZcNFbJY6rrSSunh4vKCGDDm4ScKpOsyxuoDVGz+yjOnEisZwgxpk4DXUQuhrzLFlUG\n          RYNo6Hg9ATxWsawp8SqeTFPa3IJb2Glc/bi/FZxFsr+Jvd/VHAx4+sYudSncFGe4IupVawGciZEp\n          FpIMIT5XaR9qgVdvkG4paCUukeTVhGLt8sabLAUJCEpD7CRlayIAgPBqaCRYPDd/ZRLKbPgoJKma\n          53L7QIkmkv+ya4ZEHD5R4CPnXuPuQUA3d6Q8yqx54PQbKv5hSiVSltO3R4+ngvlHzdsv0ahQx4AT\n          m0y5Lm2+NBSuzWgnMMXeYNwpmDSL6toyw8XM8uLhbsbHhyhWOrrhzz+a1uFHlJ6yhgP+UuPptcsx\n          rwLNixvllyjz3cfacYE69ioTeWRJ07PgWgY8Dd3K0/V9tEi5gu/P9aGQgPEDozGGJjwC5pMEBj8q\n          2tQmEWkQ5XBilNlnxD9vHezu2hSPAvpWV6CFD42U5VXm/AHSrX58009nKDLX0X912iBPcQTzfFVY\n          m1XpW2MBH4rsLXaFnyzRlEBGn9VupwUKXLzthoRtISjNjYEV6V4TIN6u+HVU/kIfvLaKIj8jNlxL\n          uMsfz3FQ4avZvQsdGngqVAlCNwVZmv41hJLG8ZobUnJkiu+HgcD65lySeGGV0r6mipjyg1gf2GGK\n          AAYXXqfxhvqsqBGFD7S4WjA1UV/WPzgY/QpEj51AuXGrxIvEGhloFXSfwjmB6UMPMY4TlDtlUXzv\n          6nZLcUQrVrR92svnRo9uFf2APFhleucc7jqBzYptiPz5W1EkBx+qGRTB2pCIJTPoDaXwEpDzEfh/\n          VGq1QueX4sDQCNnHOkpwR6eodOaJ9IxdWoFuQfdUhUmw+VH80uzLeu0nNz97mfMG44AY4L5lubAi\n          CueaoYJUsaewjH8MJQEqqreF10Ls8MOj9/w39O+T2bhJhpXvL45esWyhIt19zop+zoT0dwLAzQzu\n          lcSNjTtZaKRb6YIP/lAo4nyDrwwixH5Z+wjv6JB/lwRYQK7iTmmaGsZcrCtsDPla3EXf1D8p7N4X\n          KFICHIYVgTMwYJ2EMM4fBS0Jpl9nEjw1y+0/MT2IQjsObee2iKTg+1i2QAPcWO8xf+VyxOGGlHTl\n          OTXHCcTWBJNX6VoLrpQ3r/jYE0cf/WFjfGtwFz1Y3d7W6NrPBh6z43xu8lkHmNBy1Rkw+IrSSX16\n          B7xVi8VhP3S/GgccRkXnnh++PfoTFQ8w7jgvQN+ioSs5zhrBDJiLas8ARJabEkTa90kKSvnX3LQq\n          NwGdK72+LyaW7xkl3qID/AJSNuKT8knbBKEuarjc2VEqr2v6KBNV1AP7dAFtyLjwoIKn4JJl4nTW\n          SC0N9vd96Ax0L5k4frr7/OuntgvYu7vf15onZYRdnidYy/5oQ/B0FFH1FU+6yKLF+uRVDr0bYxrs\n          tDesJo4Vr07KjLvV3b2X0pDh5BJVnJNi7+zPu3AvihvhuA2Vf5RSNuRQquee9FTOZGkxo+5bj546\n          lXiJIfc+JhUuj1uTHvVwev796if0HsyiG8Muq1UJTfwleqP0bI9YHXREFalCqIM311XjetDFPAXh\n          vfKmS9UVGZTWLh/JQy/ItmVb5vr82TIMBuJ0b612rvALRUW5oRIJMG3xpJVjaF8ExzsAedMqiuK7\n          sKFXXF0eFHu1lCinb/YkHd0jCyBPrwVFdZQ9bWScwbLVT0xgFcW6TVin7TmGBw/J8xQM1CLaA6ZV\n          gt9WSQy7UlrcxPJlBfPonzXa8pmsmxUxKutZBzVnN+2FPcC3Q+5Dh1mJ4UsX4oNgNvnSQVe6FXKJ\n          GF4lBrusIMtCqXwihLxtd5QD+GXfwH2nS0fKfI2X/lWFkG7xn1cJ+uvMcYzZ7bhsTNsS2Uw+Z74V\n          xOp1X7trsFYs2ob0UfmgJLKFZaIUa5HM0pt2TFE0kyYcuiHNdPw6gL7Wp6/px8k09i4xffXpuat5\n          n9Fl1MKs4uSi58T7uWKbLjqzxVVEjYA0PnVCMRn1kwsXZE8C46z492ugRK/KjrRndSuzalOfnWl/\n          NvJY1FPH19J0BEODOBD34p+fnC2bxKmjz86XlR++lwMStCXILA5veG+O0kRoLx0/Q7R60BOuCdRx\n          Z/ZF5rEI3V+ZMpqfqk7o3kLvr6LLZz9VtSV0lJFbRk7tAyj8D5DmWF6JCUjSdsE2oMtuAqHjSYIN\n          1wBdIwy+cZBsUZg6r5M11ANxDaXlzQ/64Ye63HeC2acqcZiUZ3VVVi3qrPQhGC+Bl+AgM7DVfiIh\n          uFKIlFCtaBCrg33Ker1Znja+SslGxU9tk0sGM5+Xyiu9NQfT46IbnHI5ZL6ZY6oPmjU3otAZn/w0\n          XsWl+Hqz0WzSxa62gbH0N3aT8XKUcILVUcvwi/+VuL1f++fz3//zfMt/v1/87T/+8m9//Mt//vbn\n          P/32x7//5Y+//vVvf//X3379lN/+9ve//vFf8b/979/wf77pz3/6J4fG1eo4my+euJPV5Q/bHT3U\n          phOLycrK+NdfJ5pvhxALvCMz4TBMYTK4ZE6XbvY5m6smKrXhnryywE7e6tUTNgquTBwe8TEWWhpJ\n          7SZA9yg2ITBQXK770MUyzAvwdpNac2MgJBDUsyNi65k79dMDi/QFLFyoh+OgRVHKYL/GJ/Umq4pm\n          2FARbS185H+Ket3RCciOFiaJQwuEg5f4/cOrY0liOunywgsSZYQSMAGsEoU6tnRhoya2CgA2CTLI\n          bZQxBJhMws3BFZRoc7savHcZEaEXyfLx2SCnS/rqa1RZOrCsEHDQ0aEXma8j/Vk0Dbi+FTnTYjIn\n          +5yUIH7ua1MalIWgk/d6DKGsSojNn5lHpVToBPcY4Y7xZyCLYaU9so8MpxYvUEf9c9ely38LuKWM\n          1XN2LZUwpZwvdibJy6d2CLWurJRNi5XhdWsmAAOyEz8GHwsZjPDs0SXiArEhVSucNaPc7Ihaq0ea\n          am2uH10Pf6d/ZQ8+g01Z2mJaFgWlu5ZIYLHh9hmVgAg0HALKFfPLv1/HWgqDEpUYzLMsEppnz/pW\n          P+lMFU3SEZVQo3TFkogDHhGZWQrBzOjlKE0qMfb09VG95LQEEKXLsxvxr1XgP7Z7HDgyfO6Aere7\n          X+j2y553H798fIUvH4NGVclgtUbXW6AYzFFG0WVN4TrWGio2DS6GW/6+G9KnKNB9oNH6scF2p9M4\n          r51kWqI3FoXYTDqjhCLBQ7Rq3yZTCoVyCRyKDeCsybgBtturF90X4LioCa0ZDOixdahUUHq6c1zj\n          WN+ws9M4qyPQuc2vbmn6ohjBgFKU+oamRZEi2UlW0ejHiehM/jKizXOZvQgj8iRxvELePA4BxMn5\n          NYvsoWbEUQln4xUN3ugAqRUP2qCc2wmGy6K7jMwYqNY9ruYIPt1eWvyeOFahRxFCjaT7KQ/gzPRo\n          Abnuui8q0FduxjuYPw/R77VWagWP4jHm9dN6yltu+2U31tf1+jSkk/SWfMKoMIKMa20gqv52hTzZ\n          KK6JVxqAszs0TCTZsuYjNHOsoXVuAgn9MSsex1UdI02pDwtYDPHHdpQsqgDkx2+7Kwrw6RrnqOQ2\n          COBzfXUGelRmmkujjIpfXt1aAjXfeapbQiNUqCsPHG5FOndYC4l85vFGsnuuQJzithajDA9FjSDS\n          SuMPg83YUppbvRh0MV1onsE0Id3J6AbhiMPQtRM0arwEcYsyzEYExMU16ODDoalfxr6qOgh3K/AF\n          mRRFOqXs632ueLAfW4cXNYwXBsvHWoCU5ONodgnJisXlFPHeVR+Yp5ugNcAk8bpExUY6r57M19Ui\n          uxlA5VvGIU7L1BlABd+tPRB7wMHGaGMUp+ZQcF0LXsbKFsqNvhryhYWuT21t8uGMwviyc/RVMJY6\n          Qa7ZpV/sQnqq9lPrGdiAsa0JBDByCd0KvHViqeMEqkX3rn+AIgvMDpPnLpqmp5SdFTCN71uO6Y/X\n          EqIoFhhuRiei4CxMO6KvbgCIvUZ5YBC5rzoiv8Vw8alIvK84W0Eb0N3vBhKCzgAQRSW/vc+eKuZX\n          /ceX62NNVSici+qkLGo8pOLd/gJF+nKoFE3LuS3iWIKNtPwsOPdQYECFO9oSyc+hGQ0Xozz3TkCy\n          aE8NT3JccjppV8pLAz1wzQKLCVkcOmsly7scVj7lhKlRsNyqhgn+Y1s0zS6Gqz1Wpq/KrGDkBd6e\n          /gLcTSJDXiLd4x0W11Dpxi3gc4qHPismqXJ1Z1BPRlztwfZARNMSoMGu3HqcDSQzju0n8zETpN/q\n          afuJPq2vuRNvO9YSx/RjiuLnsgktQpLx1knlwMxF5xsjbqL0HxVOI8cnGe59B5FlvJXmI8uNrYbB\n          D9+AiU+W1LwEtceqky2ah/oc5bRzG6TpiVKzQNiZ+kYK5SDLRXZKu1Ra5KQBtdBxcMTs5tznrnld\n          h+/reR86jLDu6slk24ThFKSSoYPteyZEbogAlMEjk4wKZuvxeROSmscQFQV5913yRZf+bY0Xvf6S\n          KwYciKucnbzpFmV3Z4xd9afi/lNZKnanUxV11N8y/xTrYCWEOGd0cC+i6HLa1i+5QJwZ/P7LAmmy\n          wZly2KegLKqzBGmIPBYKY72KTBI+vbSXgl8Zrivlmmi23j/LEpKyxHF8MmDmoamyNa9iiEw3KI4T\n          xCl5olGkDgFjid2ELL0oUBd8U2qejYFr8gLRDWt2ClGJAeqJIxfBaLFedgYbLk7QCurMMVX1GOs4\n          1OJsJyVasVfLbbikbUWagRcoD4dVUgGAHeN8s3ekys/gTSr69qjwD43FhSHNCWTIA/e2Zh6J9kW3\n          /Siflnhh/m6axIKdDfzEOpC0VZat0FntliZ8ZDMk4LVL6w3/t4P5fW1KlQsytsOQYrcl+vxsHHMa\n          Nm4OykYUw7hJ45fvzNS9LHxqwMZVBCgAyXJxjTsWvU5UChhFxMeqRL1jyRWnYKmpkwMS1IlD6jxr\n          Cg6OYVVddA+wLMiKU85U46ze3JvgiOJh7KK+jpTOQ1pxBXs8bZHAHFw7wUJI2r51e8pCgLFfP/dl\n          /9TBPydvE5pvfX0VcOuX8FY4rN8/MqytQOziG7NDtApYbHDhidPJFXka8SuBCexm/VWov/dxY97m\n          wxCfAHZZsdjgsNqF4UDqKCp54STw8NzghwJTqTj0WkJIUez1wWzaMyPtC9SiIYWREzJGwmA9ftd2\n          bnXRYoWCdClS0IG5OhEipjn5LF47yIJ0pUkTjrETpQ9DcTt+60UFNrwsUkfdPd5tSIy31qdL81Rl\n          Q0Q7pBArmSH71HjNbTPHs0oSd4RQZDepjIK9YT4taB45UOdMAvNaaZ3Nt1RczsmTdoWIZLdVvbYG\n          MgxPbkFST5Y78y+knMwem9i2CPe2IqUrYrRHNEg0GdpTAzpnLvmB8kwRZp3rZ0eSvP7KTnBrHd2t\n          M0dPkFbELov9C6Omrtm2rZ5jUuoHSpEi2w+UJbHDdg5zLP61F1mQsYCAqZBJ347PLdyv1IA5HhB/\n          UBEDx6qSdBEeRd8fRzI5T/HPJ2eGhekO0rotEjxEHHNrTVUl3Ykn8VE1XPHxWJxzDuBmWQBtH6Mf\n          +LP8hOykVVodUm4iLjtn7HqfSRa4caZlya6W+9w0ODIqzco3FP7ttYT+/UaIeke4G1IQ3vovFTFW\n          tKM2u0WzQ/eFuLXc6yHrIkdzp2TU5XXi1PzMOTRRemf4eZY65fYyQTvvjqC0KnzYX6fohm06air0\n          guyoG+gUlYQY1xi+ram8hYkZeEJM+umWmqugZeaou+LriTDzV/XBpZh8jBui3XLhwGH6uGJH9IfY\n          kTCIOwwcP2W6otSrx/GoTl+cXWgewvi+vWjbUCT5p0fdAQnxgw+nrnOslpvnRYjb6VhR3NBxJCzS\n          w+T9VICiLX8tcU7MrwTClxsjUZUxisUxnj58aUMQS/vBBFgsMni4xA5W1rUvYjnRgQaQTlrMLdAe\n          on8NZFZHLnY5ObSUiQnqxmRzxmNtfl6pWJtueRR1YqIHvZ4BuSw3KFSJs6u6v09XJlN1HmyeeyGH\n          7fgqEoy93QHKB5Ho0KbAURai2urSiXj5P+bUbBKFTRTmlVGDPc6dRQbnEvfHcw5EFfeCSVGaEyYq\n          R6HuhLbYXZOKjDiKpHJFHsFULeey4lLdFOys74zHxerm1T0oV8EZVUpKaCjvZeRM7fwJPgGaG9Vx\n          olWhsucr7B9U4qwfNLdZyDEISAIHHB3IZz6NlFOnKNwZmc80f52PhQmCIsudFCmtIKxRFBJXGlww\n          h3yLIQYVx4NEXpnmoxkW1XB0gHDtuNlA3dmQpyDDN++7ypIVUKYxRWzbCgMBgXLYHxrPXhK87Dx5\n          Z+dp0QXen8BrRD+aRzPJnn+BfzTlHmudQzlzP3BARepppDfHks9IhTiFGYQ2MsdbftVc79W4O2Wm\n          59FGcsyHmq4XEbrrp1v1V97QdOxGZtlz8JiLa80OrirhnNcrU9efn8frCB3ppiQPL58A9TmhYEi6\n          Drb//mPKGxeQ0/7UwfJiJNniOc+GqqnsPYBE75CcCakioz32+P5qW/JLcTkufFTnxjzYpvyePEbx\n          fnqqj0l+jSaZXidHEpQrCweoe4kqomtF3oYocpyEydRn0uJaqTwUNcdVATOyb1jRVSNnmL/dqRi6\n          2hr0ZILI6D9yAAk3kdQkbDQkfAj/RkTJDf6OX4aE9XwAwovZhCawsNZYnbl45M890sqo1fumblYc\n          QqZIFffwkSU7ROEi7+TuBgFjbUQn5HGYBzfbNkogJN7zFkxJ8DCE1Vi5bxhZ3cpBjU7iFvORri7A\n          Qb3B5SPIlYf239I5DoQLUsbwzJp77HJYnCkkpsBH6grMKFOCDuZyq5jGDIx7JQplPJmueDzw+zMj\n          K4+Vc9xMbk5yUEEEb6m//onqJa5GQbverkzFu0FW2g/W5g9Awh/wEu+bNs49YcAOljsy+i3/ZA75\n          6DvYPcVB89T7R4aGC/d4XPl9u3sD3TIqamSACO9ZG6ZVtWemjt5AqHyOkorUmujiUJ7FZy/F9dyx\n          ABQ25JyYaDcp6ZQr4wL1/Pyt2ct/2S5MQL4U/b0G7tEugY6SlSbJ5GzF12UbrpyWz5NINIlQJKoD\n          ElJUVtc0VQVKMz5WTAhCrEL+/IsSJfggTfZxcfq7IYUOafhAbU0iUFB3Be5iapgu4rwz3yzZFc6j\n          XxQIlztRsGVHKF38W7GvydjQHwYfySt7fqpEsnFCnIYD/tgHaKOArcvCeFAAG52Ge+AdnKg4RyYu\n          9eWHfxTqcfRsOFHI7m7SBgt4/KXGBcP4WWtRPSBzQYOIDU+Sd8gC6H2VDGO/m9jppKT4PalGp2Xs\n          ztOoNLR6+0S4wOSjadLS4BMgF4ZKY4ZysbuLs6D55XU2F3hOoockaC5PjgHz0LaeDuhmcXblhqxz\n          tfeIt2xk0IvrH2ei9/enY4XZrnwMEyKgdKvBybHFrYDqti/3C4wqtn6Vh73lsUSnfpJcT1N9ZQHB\n          U7JKhk1KVkBwqkinlcrV9oYCuyaciaNjRofRdWS5al5GmuCvF5EIeebEA2QEy5bnV/oo0HwOaBFb\n          nH9d84Gv7HToIpEA7RzHEwucxRZ1CQOO4xMjCVjmrxOBUUsaX6e7K8LAb6MrK0++S7HpE7MsStme\n          iHehEKSz4RZbmTxwlqiDbWPgU+2OaYJkZwu23QdygOOitLzJeHpJ2UR1MjQoFZjcS9XOhOW4H5Qn\n          jR4jDslLQFwvfXYcD1PqV7TQCj0Dmn4jJx+w053rqrireItXHr/o8RMul0qlSa4VvYGaVYR1sDjj\n          0O7LqaRRwZ32y36mXMlm+cGAX9FA032FFQ83afSVj6AJljqq6rrLPnY9WCEeVtS8MMI+fQNk8WKd\n          gA4XNXN3ku9Z8e7R1Q7cjBHFPqU0DpjVQaom3vIy0ZVXgBerW90vjuiR4vCcHKDRWiQ6NwUjgKIk\n          29AMjtQe3YFGKnLSE9RVMUI+fUeCtXJqeyfnachOEFEi8WjbLU1K8VmNGa27ewxEO9JKd+CIhVVr\n          AoKqb9zu7xKXhJRNXkVK+2M8Mxn1TwSfSJAEtyZy418nq5kavMdbXHTZacPt4Og2GZxZhhg2x55y\n          UvAy7jpwH7IrcUmJ3L0KAHMl2irD0i7VM3K2F/vIC4DYR6OcPBwiDoLUTGWhULblxuv9uLmj6cG/\n          vzO0n/5KZC13hlrCGn40HlGG896VTr2u3L5Ogx78YQ1k6kYvEA8b6/UYn6O7KCk72LLX0TyjGYyl\n          ud2FRtWalYVn/Oj+CHeBfn7izJGUIHNp+KCOuCZShSypX5K0dsN0RJ+1L8RDjqLbCGpPU6Y+5XKc\n          DpvGGfbV56nGvWGtqPq9RDgaAoan2Iy15lKJuODXhpOSZPeTBzzaznO0xGIZ3Z1HlFiKRy0bMv+z\n          sljYDeKHLm7zIPYRqwWvG1ZG76jgtG0uUL2IQOL3D/c5kPNE2xN0lOPp7+youiEhOyLSTusRjfIy\n          MALlo5UfncNT+qsyP4rzXqMWkcTc1evicRWn+6qwkFTAJ3VhvddeF8pCBSaCS6Hsmt7Acavye6T7\n          eU5iyTZn9Lv86aHeiQGF6lpnXL1k2tTiuUgaPcJrFr33twiEdEAIK2qKaPENrkBm2NcrCWQmzjRO\n          eC297keDA7XorPGX1R8d/VuHnx8HIitNjvdPQzTgQR3lllsdTvXqmFVKk+1YiSzpt58RccgsJWz4\n          hSLvQFfaS/zt9+R93h5Xwsk7nh96rHNKKgoE/sQygkm0B9liSDgpPNpp5MGMLHohzWaVgN0qAn8V\n          8IXsOvehOHzLMQDZoRlK/+/XxM1pvRqXub17ObZ9Di6OmhE50U/HQYMWAYTw9Z2aDtLEQ9J4r2r2\n          MYKYH63t0rmlXHwcu3ilBFquhk0uJYOV0eO2qV6uNKDRGjguhPfplkjO4tVREn+wK+i9VrqLnZ9i\n          SxgIPluL28eb5MPXRkaepptlQ905ZRHiPhaaSFRooO+Ik2hcClHwQkoHOLyNIYp714f8ft3Aawj0\n          A0LZ5f7hUJ6MzfeA+3//miX8HZQWFd/IcJNdSupxm+7EkDbhnbPCCSQOvUxSVVY4E/ziZWsFZGdr\n          YOUOHYpvaFByiSOzYQGloX61tVEPKxZYy7GJocZCpOrlvgeyDUEmDUUzkvdLHoX8CsRPaMGrQ6Iv\n          YS6eVChreiVAQlFXRZ5xc/ulZtItuBQ8XSnsbIWZ5vLGByZxV6beRCbS8cptDEDe7UYabVx0Y+nk\n          Vvt5JErSRuqYAqqjzaPl3YJxQLSTE+Sli3LssO1mB6axZE34E+CZx8sbODW2j6AOgwKh6rJmzN5O\n          Xi3f8pJQHDlcbUWtYsWiDt21PTemKTDKJ5blHPCdsdu7oigSJTr+BHiJry2zIIzhlAVNv32lrXvz\n          Fa2nhzk0IXt+Uct3tCQ66MigHYSdLvN0/03mX/Ott4LckBsyzg8AozBrjJJram63NQTMQYcQ+8Ar\n          8+gwt6eu0ZnsrR40rOsQ+kUNt5Jze6TrgRWxiIXViQaoa590Tzn9ZxZwLY20QVEtGug3clvgFvDt\n          8lKKQpr+rZiZPdNopSL7iFd+mH4hFw3X7NxSJnJZVNwpDo3eDoez8tHl9ZVsyoSkI6ltcSIeNWuc\n          ybP8wDVJplWyAgI4EXdK25dM2bxA2L76gq42XTclfkqC8vuqUNNpuMEyW/RfjcNMJuDQqK1KVkRc\n          ySLoI0VRDQ1gv33c4yAxEI5w6cDXxW+CYkDF9syKMfnxlMbcUuh5gaK/xoPtbrcpohvC3/OUAAX2\n          2+cH0O33aglwrbiOon60j9LnB7nUzIlKkYZGc0oT6UeH1Cf+xfPGZ6X6U6aECGwWM2R84uO+Nic1\n          zwIwKmrDPtwfJFrqVT7h3Olbx3bdoJ1DQzECEBEi3+3sV1UTkJR+4Jf+0KHi9Eb/y8b8tLUnQsow\n          DBVi0CBeuemxuxYaqlOa+QRFQvNcwWBMZ4APi30lDYDIowA9H0kvyW0xbAAf7JlG9mjAcUTGCTE4\n          1RcZzPkxNS7bgtTBx1oPVh6PZHp9lJwVWQs5qj2OdS0IbcqI6hfydc0Y6PaoghjRJs/L7GeJvG+S\n          o3ZFlveFg4XWaPMSl0zsbw/pnOUoFHGBL5mD2SKUjNuNb0S4gGRcyZvQ3OZD+Jwkfinwx7vcE8Zi\n          844TFoxnFVsDME4cGH2QZh6tlBIBkDNIw498RpzISuQo7i06JXv+v6t7/T/ZaNT8x+/OxJGeAdzx\n          Vv29XG3x9brj/kKBKlpFJRk5tlEtzuGXA1Dbbgt9A2SvM6983JId573p3vWuJvhJh1bAMIRxngFw\n          wyyNx/JpWLTgGWhHvKuorLyxvivZ8nE8Lq4p6QrWAFVNdBzlHrgON97YRs1UzbH/KW7m1wnL0wNP\n          eVF5TT9j6+/Ldoq2BlK4WB8rO82nnZg92sXKThvhshL7GNZ49FaIL5dD/aGIQvIkgj/pSzd0f9Qo\n          OAA1ajts92YtHph0t4HL4v1snJ5NgbGFLXeCzkYdv1O9jztURuyB0mCyj+C3XOexlpf+WDh4Tj92\n          blk0+YQe0nS+aybqJ2/Ny+2aBLBusHbkPbm6JzidgnOA/B4vqSam881MWUNXJQu12drifnMoHSvb\n          1SU3HUw7ygqgS1tmBrj/9UchS0xmn9Unmr2u3ZG6oPeP6vxIa5DkKsMSPNbqJageSixfgzXiPpYF\n          VncLlXjVbst8/Nkdr6pS0UBnLGeRxCwRvb5Y6YAAxN3HN7d1gpR92K5uHwXMGlmJvL7Z4/YfzuK8\n          LuO45uOYtwfWTsmMcWg8sOqXOgHtXyntivodP8BZxViVlZI93RrFToY/SRzZ8O8vqqQx4dNIuMHK\n          Ke7DBnKC4Mzd6ap3m1zGkdl2YkjkXA3iLU1uvYaKR7tTc4r0kEUSh+VDpNX+wWPlWzZ1PEKxcZwA\n          GGV87h7uuPKm6Kcehb3D6lmch4TZzkWgL3wxLi4mpSoyyM6d+FRxnbsqUCtrJux7TRM37k1JslxE\n          fg6+CTcyAZqZV5FwQnCEGkCULKNVnIbK7oxFd0n+baJS+gdrDTBl0mloR9c8ZyRitbw4/S4FJ3Ux\n          PsHsVMy6k7zWPLYD6Abjs07QJaRLcBoH5mUPY2MMn517fMQzQRPL33HbQsaN+MZZCi+/ji8ZMPGm\n          y0kdtWcqh9UFFC1aXCVL/ESU2E7vbo86zgBGiKfDtexr8nyKa+rS6Lc54XOuQWKpn3idL+9GpSLW\n          i7x4mEd/Cx87FuTdy5I48zJRjVI3I77cSOCt/rQTPvhKPuT5Km5IoyauYmypzJIKCml0c0i9arGz\n          NyCBdoL4HAmMkuDcMj79PiJCm4yI3gu1p3g8PkNJsofeHQxEz0g6qEqPEswrsHfV/4BOdeF1vM7u\n          0T1Ts2yE/IenNqStBIdSghFS6K6UBymDnDelYPQOBsIRYZB6FX9VhR+ETqPqwmMFFMY9gTPaI82e\n          UfkaDpRrcW7Ke24ntMRjsZLWJ6r+ex2ISjTR3FzsbfJJROycskqJgomHbLmi93T+WDzyBPOHTOPW\n          E/LacaSvfAxq8BrHWMxhv0cu3Rwd5XY2EINVZ1YIuXUDUZ15WvmdjRoLZjOocsgx2Sldb4yWcy5v\n          ptdQcT6jO4Xew+ZwteT+URf84jlQe6wj11BqDFPcsflKZz5+pg1GOtIIY4oUx45PL2m3/NwdLRUM\n          S45pdyFPvI2F/HM3v31n7a2YqKBKruuKdmVpDkgdi4xOEj6o8mOQd6iJLPLQ57FV8K5nj8LpcTlp\n          1ZXDGt32iPcbNVOCGReHe0so51lAOU7p2MggwojI2miqKmNFtN/rEvoor5buTPVyzB2aSx1kAIvY\n          TAF8ogo7aUXUYZ97Xqf9RZftZIBElIxgdCUh9aUDr1PZbX/AjVwRDaI8i6yQjOsERO8zbst5fVI4\n          HWDGYLn3G6PdH/Wzs06WkIrRvNP5vtdKL/6tgtxgtqdTwN9Ii+Iv3iGmvrcctHxednYMFLvggb1H\n          Q7TuNxcyM4sfEkcfy6PRZXzj5k6CX/wUuocanB+at+OPGNr+CvvusCfRMQhVwlkVfXwiZr4lv9JK\n          XO+jUBIMIeUBv38gldDGbMvhwnKIUBVGKhNT4CMk9/LxPmeKk6lNUpubogeAiubDqTSzpWuI1FDK\n          J7NgSf7QaHwxzLWhXy2n0KaSr86WkYOXa7RtZvlzDfu4ERw1pi0cyC2REftGb5ukLPv6qy4Bm/UE\n          S4NtHmfnnrCF1yet/qCusa8inhDPc0+Tt9MQQWVR1HLS7RzXFbcAfn73lEq9GoVQOybnQWi/5qJ7\n          9OGaebWxqf9gv2QZIE4nMc/ZBew5+wYaKPHAW8sZbbtEkwlNnCwW8AGip+iIzhH9p4AoehzaPEC2\n          F9Glh2shJcZ0rm6X/YQLxhGv9UAM4gA3qpCiwpnM/RqL5Wzs7OXn6IlORIBxP8Q9621H3LnLEXtR\n          w+hl19W0e90vcgX4NMqv9iY0LmaZr3qmiIJS4LOMcflLvdyqnn80otPHlSMVOlabJpxvlewhIzBW\n          015qlVfpaL+i/3OVrQI95sjv1/75/Pf/PN/y3+8Xf/uPv/zbH//yn7/9+U+//fHvf/njr3/929//\n          9bdfP+W3v/39r3/8V/xv//ts/883/flP/2QDqUvUU5wPccG5day4hA2Iu8haHlOp2jfBVFDD8Z6x\n          jeJbW770xoX2hzWOc6A8sn2YIhbbntHqRjiXPNBA1VRm0CXXJY6NggQoYcMXKx+FPcK/Y0VJQFfd\n          WbsHhAu9cvluk4EHUQf5ShaMiY71VvXqLRZhsxYyOrVEFnnXzY0IVjkL4VuVelwT7o5o9vMAHUV8\n          GMhnYn/au6pSrBHqLIcfOGlKluHXLIJKAs0mrr88PdihCP4jiXrs4VpvNS8XQ8io0nZz/5JxtP0U\n          E4hg6GKUqXMgY4I7QKdVpGG+6NdHRc6gOOTYLuVplZAwnVeF+2WuHYz7KD2AKMoxKfmgPy+Zxvv+\n          ESCKtliqy1EggBJwuBB7rjaj4SiXCSmzQrcSMxa7yq3Y43zpNStnZNpxuDrjQs2Qrows50Pn2Kgz\n          BGcyHmPLmW41ovQg8zeKZbcKFWE+wwY1PoKo/MA9omZ1xZ/OMffoj8Uq++Jpirn49LRkEb5FL3jJ\n          TkHkl9X1uOgmdPLbVFcOGQNCoVMRZUxa6zoKBVPUyAIapAdBpWAUiTLQhqNEcnVWfLR3UvJzz/hq\n          l6wHzLIoiwht7+jIffAylJEy0DRVTUB9wCA+f3aRphwCcJ1ct6OiT6Jetg4bq/vs8DJacjVlV13p\n          7Ks4y6uSB935aoH2I5t7BLXFAVunYxEyUmiQmESlOgrMU6LcLc4ajRM7ar3K4GlJqAg+l0w8T4Hm\n          nXMfpbT6+HLokCo/unmOs40tAFWa3WlL2kVwARaDAAdnlMpz+W8/LvJ+wcT2ybP5oLYcilryROz2\n          FQx8CeVDTnFOZM24obKIeuACyVy/L2PedS1VmLHE6Y7suybKMKZmvGGfoUQ/zoZ+NsUVuYDwVfma\n          U5QVnbPqH18CcYhAHTjlvobpjm6IBI6OsqOZtKyKCG4/6k2gmBAN1A0bxRwa03O+mk7SSQJ/HWC3\n          yAdx7VrgstrojFRyynBmjHKCDAaxS/LAjxWDslfaVtXtPrHvlc6HtWEWKCWtpN5Q+UgyhwwqBWun\n          xWTXlpIXSwIp3GzvkA4GSI27d1h0dRkeoBeNOgvmzmpbXQQoISwNfOSslDD4FHzX2DdHu+Mm4Yr6\n          2jZsEKY0C43t67EIRbsVewOxdrpIwIwVQrGLn6RxjnQYEwikKYhzOMXuNkQpLgKBmGB9DDph5CHT\n          CweLm3gBy6cCcUNP59lfj+IiUz2foAh48GC0E0TQ6Nak0KjCvqgWnC1yTpmLpmOapDoxMXqaaJut\n          3xPIBieQLKca92WIGnEuD3jo8oV2BHMLtirelfSvFv5vAS8CBrptRWx8/fexeOMeoVdWdiJbkRUc\n          hEklbvzR0H+IM1Rw/oh+4kzbDXuYLhF+RuDsycWzlSfP4gxzfOnIwQIUJRlJ1TltvVBMZVfzWIWj\n          Km5AD06H4HYtZeYNC7upG8DZbpqmbP9ehYVnFO2xm5T2jdJQ/CMP+ilHN+LLsW4aKpUDwEyOwHWD\n          dFc7rzxcGK0+vSPBcZyx7ETchvybHFZZmj0uuPDNDht9uXw32O2t4tH1cUpFuZ/9mpCsHN4GQ5UQ\n          NIRRLJaLHokxbArNGTDeOOx1p7mriSjus7JKXRfIlcbpnWXlEJ5E3ry2HlhmPW5EeS747OWrquOZ\n          vEyyZRX7lOCSp09UM11H+1fD59e1SjFoHr4pQK0DUYu6np48Gt5m2IPG2bUSe0PtwMIEzjiSMCbt\n          k2KTfHqThWCZMUFC1KRIHo4NXqTR4HqQhVLaPe0yaaRUfISMk/71ZYyG3je28FZ5E8IJU9vVPbai\n          D5kdotnTINPB7TyFDGpCvPXhp4DcqTscKnTfFqq/5ia4WWWlfJlTCM92bG2L5m0XSe+wFtL2qrBx\n          Ol3r3GjR9e/hV3huDcNJukKs4Tvev7JWX6+7OcGuGjMxn0Sfp8N0Q96WHXLqqrXln1VCYHjnKAa1\n          78aVoRIO9tRLThKOz6sOaDg2VAFhQiBnQM/MSAcOmcPRWTq6qbBnekA+93ZxJD3OUdlh2yOIHjnR\n          3/vgcqByzDHTxRJ3FrdW0hQ4I4j7ONLHG3fptCg67iGs2OMML23V/XFAIGNJ7RiyRoUFZ2/nstYX\n          5xHqkTqDfWpyuWE+aLSXbgLTuz8Escw2Ti6RtXvyo0Dz3YUQzZPKiDlJE7Lh0mUZsgqi9DMqzi2I\n          5OIcWfVypAtgdTWyaj2/Qg+dF0NvuWZD4Zu8bdGg8SvV8lW8jgTJrARlY4OkrcMNicwY671cd+mu\n          qW0Z4pRAZxYbYcA5ci6boj7Ok1EsNGAdu8N14457lzMr8swGNe9u4FJOrYwM0Djgtsv8RH0p28OC\n          q7sCKadgTXc1PKgatls7c/RM9n4G+68KWnOYo1btywk6eaXEXWcAMGjlfA4fqYmn2TvkLkU1caHl\n          t9yHHbDTz+0Yyh1OPfL6ovzfYKuKuQ4GpFCRFbXlphuX8K3KPxjZ5vnMC93NRKihz9+25lKNs8Lh\n          SYzSxSAXvatJp6JfHURjBrpcVxy+MGz4MZaaA7EUUb9WDI4knkwOmV+xk3ruQn+gmrMOoPNS62C0\n          oEml0274iR6URcze5i6isQVg0KobTs7kmIQctMm94E9eSeN1yqyIoc4UCUGypWpUHpS4Yh0oifu1\n          MQclnyxL6wylZC8V551KyuqZgGLlDTcRz1tEZIDLqxNC6TJoTTDLULIH8mMVbpyck3V4Lw7mHwiN\n          zzW7NP5w2z3ASxm1VhK+bn6rDp8vKA4KmaXCcJxIcgY0JSOZTFljcMfpU/AA+uh4gh7jopLB1rB4\n          1cl6pa7Nks0WVNbT2Y1lFVhQGEXR2nD6R1w1g5FgsrpHa1tkK1PQ+sRfb4hc19y4NW4e93QXT7jl\n          5ANamWY2Wibpsp+GScuRLflV+Q122lXKVuhN4v72G6hKv21doihQ2z0787mVXZxSz8TQt14XKyQl\n          gBhxJmZGGMWKyvXT6fN+LHnI+lfFQKHiAG/wmQ3FaePzh9gnylGCr4NGkXRXUs3hms+mzWt9anxc\n          RczbptR4tmcPBo9DqfkgTGCBziWvA1UF2NRQI9uRfWyrJeR6rKHxHqyC41Tz2lSi/OXXYrubkSr5\n          egLojhp8DuYqnVxFdOpDHCAEypxCtmNty8M/+cisxP+5JF1aQ1zNmCGd20qTIVbtoiNO2PU14Rd+\n          YGC49owHFVPniOehNvm6VNHpdqwaAKAf3TIoQ0cvJoEj1vnEhg7wBtQGUGS2o530xAjR5WayhR3H\n          dZwDvX1Al59ZvGLZ4cCvq6LRKThuMAoG1HbItsub/bgcc3J9grQpvTKNTGaSqNtu7XM+Byc4hieV\n          ZsBSVFnVMNaN57Oy/11SSrnA4hDPkLWrornSdSvO+EIvjukGKUlkvDnpJtKbezNIPFa7GxDE+USB\n          iWwZEow3RexFOSteNUgxcUG07aOLLMuqsZxBcIpBRE83+altpIorqBrvVXNHxGZs1e7wP9ouZdL9\n          2p1qoSCRBdqixmaTCWl9KGMVwXEyo0OEUj3SMTQuSpAnWiT26tdlIfWoKK3o0zV69pZwHnALWkPh\n          tjS6qV+dd97xU/wyN8qJRiVDY6LeCSSuS+0khsAkU7skOtwddYELDk6J0T+8qtfoceixQnZWu3WY\n          8vRqDf5Mc+9OY5ETK+quWmLTTkyUxHDI/reeJtNO0abfBXvYedQ0dgJKFpy2IydDtEfgh+P4u6LG\n          kqHiT9i4rEUez5rMIBURMSuVEY0qEjy+d5wiVMb7cam+Vmf0vDimuEmEiUlR9XnGrolsJ4nwyhcU\n          IiGiCHydmyh7ThncIhqAKjK0ipa3ulWkDJRV0vR/nQm8cpReNunm8Sa8V1Zex6D240BeDdINqf9R\n          lYguAS13FeEH2tQhYkOiZYaUTY73CArDIPoKm6UTNAOuqyoQ1xrpIZS+OU0dMnWfDiSt5OJUjZw7\n          FArCAhdOpCbIy1uxOCMKhC5nQi4uCB0ECp3UQMz9/tFUGWfhort9BOnWN66JtNQ3wCUcWMDv30pN\n          1owaxFWXS3I8LNBDPYe3swBldGjKEAZZVIL4eIyYyafYTRuZZjc2uExdVt2cKtwwvYMJ7P0ZfNTU\n          rHz1/njZXwOzsK66e2EhdcU8YYqjcGkYHqXj5w0++VSS0Sf+z0HQo0dpABDmmGhn0qluoDW4Mm7r\n          sWXHwOJU0m4QXdfxksJINg7xuZZfRcI2zUdB1p3TT1A58yFNZGre46dfOxi4H0cSXzrZRLQWoCXl\n          MACT6wy0COAxqqz5ykpcl64/wXY09f7xNQbDX6BBee0w0ZdjQ3HISdMCCkviPJLQMMNaUA0gzghN\n          3TDhk0MT4tp0Vq+LAf1YcJAZOiYuMuLdkX6qyGSGj5bHpct9EMSORPGkvYwoJsFehIzup6cYPkiV\n          EY+jUAwFHPQUGbrDCnwro62C5lyKFVhMqKsQwdFFoFees4J1HR8Cofg5fUUyK97Fi+HFOE8R2Bpu\n          bI1oLtDrhWjXjnYPJY4o5NPDlKUycqLfdaCShLoNoDNibrqvTjrET5R06SQkw2FZ3ZZb8x1ivoMx\n          grL3zPUHLYAmNZWREOVgXEis15AAWeflMAB5X56xmvP4JUz8BH4+2v9ZvIuIVQieU9bwaiFnVZnk\n          g5nNsVgK4gF3hWPiN7P+O6VVHngosOIc0CuH4kBlhI1pqiKuhq2M2MPxVa8w+2nESGcSywUCujJT\n          hW4ct/J1JPO0xmMgwqUc9we7VIgNPJCDBG3OLViiljK1SbQXh9W7/lZkKQkKgyms4qz6BmWh6IAY\n          8GfUaVYZjyMaJXdtFADJXejkdTpb563UZW/vtktxeFX2o7UKewAXcxXPt6syWVqQ4h6+W6aPiamZ\n          X9efDXZ9UklPI2TdFPRFveGXRZBU7RjPiSK9aA8XLzODCKYsW59P3JhoWbELTqfN4o56WJfu1YyR\n          x5TPJOa7t7mbRqZ7ov3QJBlNbxb05B4MW37AjulhYvC8wniq/pnwRz30hHoJNT/8TnvVJyGidmf3\n          HZ0+M+CEXvrjO0oxt8ufSgf0S6aKQeYsFykpOuBnCSFGnYDhFXbH4MVekXd/3y5HJYWZ91QETkfU\n          uiSUPjk93AP6pqhsdzPFWBdA+6988Cv1Wg4tGCJkaY49gE1m2jMjEOVMMgCI5gSWlX4ibmNxYPW6\n          0L7KCqu5cU2cCwhNKoJv3blGFVzcv2CvD/nawZtDVjA8sLzbf2B1yV0pcVFHC+26RJjOiopiTdN7\n          u+oPpRoWhFPaL2uI3ukvYoTER7GysCgrh1YTU/pswO3SdvpkRFsesNWdunR09i4zu82ee5wO6SLV\n          WxuT/iZD9pxhSdGcana/CqOVkvvZ+gmhBnPP379tiPMWVOkr87i0Jl8CAko2I7m5jX/Z6EZbnBEs\n          oH0w6eJwdGH7E+7/8sd71I0bkEvJw+stZUN4S9p2QpRFOjPwieaxK10WuHP0TvLfcTdMBzzeeFxF\n          uDkTz8wtXlejkXEYyg4ZK1k1AkqlcUJwPMdCRpbQ2V/tZGQVX0EDuA2A25GMAuRPVw98HWedORix\n          xBb+2Fhxi56/D0PFI541ZRuQLMRmUP6Xb2f3dngItYoodn6i7G/g/3MoV96/14vJZjv0rOzyDBXB\n          yZFaqVbhvXO4DcB80vn2aGcyQfee6T6zlKCCslkZ9QWYYtyqY8D9bGvzgu+8egEj70ozk5+zYu+Q\n          TXoiPxcyZ4acbS5umbEg14fZwfmiWOD+Jo+FJzzKoj5qwNz3gjKsKhvdOSZx7JC8KrEhKMQSEHZI\n          0DWay9N5zafoQ99yKBbLEZ9YBA6N5NNfgH5zgG2woKUsc6S0naq9uKT3nMi2maWlAAql4hKIUVUD\n          iRLgEQqjYMluuUVZ14MW7eIW1fX0ZxlU1zNy97PUbETuCM4rtD5zG8iRhta1V2FNqo2B6lBm0OUf\n          28G8RLXWCHFK01Xc2PYGfl+1utJ5CUVinMesE9MGfRmRbnd6y7GGgj3/8UF2fsTxBm4/cFAqR2fm\n          GqGrW8GrGJkoY3v1H6A4zXiNbvAmu6vm17HO8oYImen2sxdR+a8w7bUZAykjksZ1MVPBWECAGXUI\n          MnEqqAOXEm8GfoAezfoARD59m4yYx/QJe9tyfIUU+uRs7p9MJuRNmsFPvdH4q0TojD/vOW1gSFHB\n          DSe2bZ3NCAE8Bb6PoeS3msBPlZVVIc1LfJyO+ZjGJRjDOz/3NTWULm3mz8pEWbGN6elKqhV8rvKN\n          F9s5YJPnHqdkr3UoMYsjoJsMI58V72ezKPgwPE1TZCS4A0SphxGe7+zn3ysCaTJSVrcmzNRVJhmi\n          U9Rf0fFCs6oJTynp92CIJJLLciC41gaxqHCvgXjt2CvenwpLcLeJrgsX0pqtWXpBiobO9oQEKbtw\n          HiMCwpEHy9nesca9RIaAu6f9/p0qQtLdsUGLlhcS+Hnl0NArU/TiZoBmu8h4yU0Tbn5/UJ0/E3fR\n          TyHI7P0AWm73sRbwPKF8FTngTXjkIBWunZAgB0l1PSPPJlaAz5aPD5//8yYbdPJRJeKolFtwZFGX\n          UoPQC0R5vuErF0Vk0RLCcLwt0H3EslzwBMuHce6f4RRtXgfEJZSFn32F6WaFYOdcjdCLHD7mxn6p\n          B1b2qceQQzp4InePSgX9dOZl3ye7V5oG39lzX5SvJomvHbqyngEErC3mOkpimZc26BIFdlWmMK2v\n          Upfri7gqsu5zqgc3OV6Xnri9xdTwFaaeYH8YN78mj4m9x5XEeWu4y1Gvec2xGeqtCq2wQoxdOJGf\n          fZY85NYnfrozqlrNkwNHN0+Ub2wLamMqlbONX4VXFD0+mjjb23ipx9gNVUDs7J3ouHg0gS7z0MKu\n          joJoZ2349IjH5uezophdj1WSQguRxnQixJzVLfsa+PE6JfOBNFVzuL3nynAYrfP4zTkMJqoaBtVx\n          Kmk8iC5NYaruk3MI5PDIEpfSA1DUd+ztog+tZ0+ZqAfVn6AvCHq23ANh1wMTjOsrjQ+1UqJ8uK94\n          Mz9B6kVnUngBJjNKTYLZs2R6EJm046lGGYQwHRxLhw60PhmwvD2pm5I9+NiKjeCxHhovkZc76jFt\n          sper1eUH48GesQw1txtwBoqX4O3n1GHdydaQMTVNDyWCqwh5VmNNAxEYEZ37WP9BSV6OACgxcUCl\n          PmTvcWxM+EloHtbogtZXw6l/vCuhjX1cOv1DHONFRCFUQdDIokNh/5IhF227pY01gEpm/8tZH/nU\n          xl6ZXxTLd/J9PZQseEwe13Gvwe6/Xx3EgkMapjHP2anO3IZ/RKrfYqldrEJU23c4jxdhXyQzijeC\n          3vAKCJ+Kt/kMWkTw1py/dbpoiDSv5IrjNroxZ4rrv7eBbkSRawVvZ9f50QLrfC4NclBnacV6Jvn5\n          Rj+se1zpHpmgpM7aadR2Y8DduREiIMcJXH5GtJXtDoadRzEGD4y4hL7gG8ICRBJFrtu1hBUjajV4\n          sN7B0qyobCfvNg2IFl1g3G71Hac1Ieu+mWQeNb3zv+h3s4DdbdOKpiYPoTpTz7CANLPl/QOGR/Se\n          eYBfeep4xxrnUkwwGJYajDRwDlfJuojsRNKsslwCnPP2rVDkw9jhTnHVjR25Psaa35gaHcoX3KOV\n          ZTYR7HJx0zlNC4czrch55ie1+9EYVcpwdYG4P0FXZw72yQX3fo7gVTHNuDGAqMr43+Q35rbr9/sx\n          oel2hqDoaguFGcmNLPZU2VGQZ9rOxZKdzJrcsk6AdP/mCi6Sf8Os0/WL3+JDQvbkPGt3QlY0EMJ+\n          4cd79V19hp1xTxQMKkk+eBDP2lBXv1TTBXQ31iZIpVez0CN2ZKCaMHbnacortFi78l1nCj+9lxgs\n          r6TtVDD31nreehxUQ1nMjkdrNIYJ6vEQdIaT4iGLk1PyElZZ8NmSkgbgThovEvhlfDFaL4djzvjA\n          p3OHAOK2k6JoNQh51Mxh1pGjGkScdIsTtFHkFJVq/LEcNmhkTIxgV3VOXiMI7vV7RDoSvOF8Qhjg\n          UHp6LNwDclEESzwf34vhEZG64Fytduw8vNYUNJypqdYNW0m5Obw0ZxtK6j6LB5/pEnBASfLV5qca\n          4dlf+i3NIiqwMo05aZOp5GKwqoY5RzzrTgCtK3IOlu/Wzd+IPU9Jwmj4IZGjlVVFsJC7ms3ZNU8D\n          47JgO4md6r4J6ZAKFjMddXP7FX/1mDg1+K79wx57mcQ1jmcfkT2RC/UH4MT9IwjxGEhvidclVybY\n          eqkdyyifzHD5+QFSplH7o9kTKqXSTu67j59umHo+lZIjR1n0PjdpiKtIo65BPDmOquGPrOen3oIn\n          QruE/Er60lBm2F3yXHwj1oePCsFFeU4PiZJcpo1m/51Ox1pYjCKKd+O13tVcpItpzRmi3rmfKBLf\n          39izc2YYBJUFEXJ/AhqNDSpFvruCsor/ZgiP6/J513Jshe7lMODcoHBo3u+P9AxVCkBzgRfufdF3\n          Smn/wAeNfj/v8VCTG6s0+e2jno1uFpGzTWAuEMKqytezMNLpS6AumhvC8nRIs95axSdaGzoB/djL\n          LOSJN8CxLWNY7HdV9OCMnBMebEMRb4vpuZSnMxPkIkcJn4Vz2oUi9ROI0iLrrfUDmKLo1AMtXblz\n          8VfADzqtRuJMF/nLhZgnW5EY0E2IfjVrPUTpCWD97kIxJbBvKBdEMPCtpDzm5vmQTYZGhOBvTcDd\n          wZ7E9AcBymLf4CRsGw6mRdBM8nn63XKHU5C7LvpGXPj9e1m2zs2ZcUjU6h12bM+ZqGs7NGHQkk7c\n          n6erN5GKhv+pIoY7bplPNI6nMhcx9pnA7FqIBySOheCmN+BfvZYSQ2cCimEN6/0+lZcxM+slw8wJ\n          9J9DkMXcRgfldCN2InTp25Ai2WZWGkLl6jxOmpW/XJk1ByCzE+WIJGJhvxVcyngOtYODcPQcTio+\n          N4Dv5mOyf8l1FSiC6USVVDiDhzFlQQOVbDQFpij5xtVKsM7wXZPVXuLtnqwtjw+g8dyDbcWHIBoZ\n          l1BdPzF9U0cQ9w2I+O2M1Rgzf7HfzcdcrJESOjJhrONggdFoOozK0rx2Ra3+wFsCJZ0nE4tplemT\n          rthQ2aH1dqo25AocNeHqKIm2ID0AFlsNLUS/MAQ7hcZKSvdwJYxnCj4IRNT7OIVht/iUxHvBQ7CI\n          sz0QIK1CDZI8OYEkmFPIBfErdPW99dHtImmznOk3IH5h6ZixxgeWUBNuA/G1CrXhFuYxQfzdia6T\n          6ohhgXfNgjgSYRigXY2L+tH9eml6Iz6nkxZYvV85Hgj+yrfWR4ORYCu2fTXdbZUmq5KLcBig0bUj\n          KLJTqR2ZJEpWxKT94hPFs+pq8vLKeIoMVQrnvs2NP2/GekWxit6Hyv4qbw+DOlpdQN3x5YQ03KT8\n          QEqjo5MG41Zcr5Hcs1JlA1xar1zAOBF3zjAW9ESWhyTQRcfG8aI4M+9jJOfIYJfK/8KJhPEESMc/\n          UskJDY9wRJwjF1ILWbiPjHxJZ2CU28MjzeOT2vb379ZlUekKeqmKg1Lo+xKfy9NEjveBf21HY+Mo\n          FRyBnzN/J8jzCbS/jN1Lqs8FD0q37LpzP0iJv2AhdwmOKwdbtS34jcrljiNAkPAasMslB94FInsV\n          n86UY9Tm6rJrrFCWuB4VR9Zk2zUo93NIZMpY3tuRMvXjBbwD2S3TNqataMmTF3NyE5iU5kRVwHgl\n          uWunC7In5sHme6vjc+b4Paz47FHhyd6nE1R75vbzYtcrl0OkXt+s9L/LoXRv97u+5xtZw5mnTW9P\n          HSr5vvrfCl/Fh9JkG4mFTUYwFyFSbSAzHPQEhe/RkILjockKqnzV7i5phGP72xBEiZtITS9TFF68\n          gdLhJh7XTpQvdaEzi5/tt7emlHFWv1/75/Pf//N8y3+/X/ztP/7yb3/8y3/+9uc//fbHv//lj7/+\n          9W9//9fffv2U3/7297/+8V/xv/3v3/B/vunPf/onO6hnlwGQj7bj+K0ULioo3SlmXZCnPXAlK1X4\n          J6i7hatSX5J6bjaXGrgXEPVK2U5fld8BfpvspGOHu+dh9KyL8LT0udBJ5iY01XPdpkh9kwzoXT3b\n          Olq9KNDdcHfIcdlzzopcPLyKlbNq3yhYk0AC2tqpo5oehPSgWNWGSPFgOSeVxmmDayg5cy0JUtW4\n          25n2ps7D4UXlwk0PthUUPzOsvJoi3TfV818dOn5FNE9ScNTScAitEJHijf8UIW8jbu64ooN2raw1\n          eAMInvRbv0Tf3TIQXRmwl3X5CWVw0CqjN/AR4kBAFIpoEsVVdMpQ2zRkVmzpRkt2nB/BMVPM9nAX\n          +qjn58INNJUd30msjBNwsHieuZPOr5xHQOunUKw+3i/r5r4cP7Ui/0sdYPddVnfWiYvyNX9VWzx8\n          sFi1CFyLEqVnwO3xCfLwiUVULYOhqMIBKkU7k3yIuAZlzuzDlbUKqKWSvmfY9EY9pjmjx0yXOFQc\n          Ko/CuLhnguZdiRF/NT5URl763BuoyQkYBIN8y3bCPlXUJr0A21tVjCEcR7IMcs+J3I4LtgtaxQq3\n          l6XpWINQRKOk3EGfOcmTuFWixm30JVkq8PxQF/UaWhPR+QaaqFWjYcs86bNuO5Zt8bgQZCcCI7oQ\n          7cVms6Qm6aOjm70o+5FcAQ2vUWTp0HC/F1VDkskO8JZ1pn39AXGlTOhYRmttGmFC4VmpMj2omJpK\n          z3VI7Oy8vfij9oLkQLUJLWCLOGNghjZdrbBDTp4AHN9XZNvuZ7T2QUEyzpZZtf/QljalVUvYGxIx\n          o8b2D7WmxqY+5N9Gp3wK1PiihxeJBk2rhibra5TzWYasw/Oaq9Bib5hFAnba+DNxZNh2RyBpjatw\n          DVpvx3GdkTmRCfi0kzPi9rkC8vLGnEdDdq8WWxRayKXrW+mIE1STyWJRlCPMRsVJQTNUZM8Gwd4Q\n          FbMjK1d0ALjyir5c/F0VeauCQqM6y233ZJUkZw7AOL1sR57VMHgGlWCg4dNlOU1iTxQlErmXjJwi\n          GL0a/bUYnm5NFctvDt6jgq3gp57Npv1t0suEIl+sHq/BVZIuL9eLhJTVy5N4U3GIcy6rXGM4WEq0\n          4CoAlVhYKzsWEQZcdQwyjOUM2wrYHL0u/6Oe9eNbfR/jIUeiNeNb3u/0ecj5DGycBXIY+VlpkO7r\n          SkRSpC1GQ/8V937mgccZBzSTvZD3dMJIEfl5PBVQycSOc1V3LPV9GVOOOcVsR6yyWjnvYeIWdaCk\n          DCVYeZkuhBxpMllACXD/6B3GdGuhx+J3kyNxDHZgBx8F1RoM5ZVdNvhCB3pODTf58El+O0aBiO8Y\n          IhyBEHn4764kGH3u6iLwNlOC++FhXjhJWppsoLFR8UB8Jcafv5Y4G6P1wCtQL+4Iq+IKi3cZChMe\n          /kSqnE5hM91Wi9YHW6OeRFf/pO0o9l2QJPIOsViZarp+INr1OiqcB1vbtGSUPbwTA6JLU8ouohpG\n          y+6CITZqNTGOYkO72ykKn+6ILNVEIUOhlN2xPtrJAt691PdKHfF7OHZ1JWf0hCzb4KYpccBWqbwm\n          FuRJmmamjfGnkhQ8Jzs2XvRo2Z20YmM77C8ja3VZvnkg7xLMAEa3ruVWE9MVY0f5qxc7360YdSSX\n          6bdAneqwFol+fUCMOzRhK6jN48dGGYCDXVxNm/0WTT3cVz+qAMWPQ5rUykDXpRiIAgprFbVnToK1\n          cbe7F5gYaY7JavaqNMFJa8K5gFarGaQX2VmdDUKEBqNTEamam6PcT+XYQ1tJ5w3a1gSZm0wdoKlX\n          0XpZxLHiKtzYWlHcEoy7ujiPKPFl1sufO89svnuRVCt8pIWgLNChoxSo7k04hiKNC5VBS9RnDCaj\n          ps0kmN72cnRuBWVOLSLVDx9DizhtBIueJJxDjFbcBtmRtFjKcTkugIzelL9z7ARK2hDD1mtX4T85\n          sVGueQ7AJWdYCBhMzXa7uIIVmtWJ1eg7IYkkY5PxDheTqhivXYEzbEl7/XvldOg3zvmpm33CObic\n          WrATmNRJkUdunrjV0kBg2OKHugQ4NmYfCx8+3mfGKEvzk1F8F8d7YgCATsIGSlMUuXNyTc3OE0en\n          WHcqtsLrYcckZV5d4Dtckdyj43PeNDHE14ddCE6mabssagr4LeJjN5e1KqrTP5mGkROzOynWvCJW\n          OtwArFSOeRBSEDQWcGWvTG4hji5LqU/tB221HCQSxJR6BGN5t31fmy1aGpuvHUInhoknMxI+T8Jl\n          nJ4kYDOOVz8ChKajRZAyZwEEkYgaLm3XQqNpIN5R+J8AHWedz6P+tb5UeM3EVSZPMfhHABh7j/bp\n          PUI+9FmDvK8L8DoTEi97OGdJHXgpG2Liysp/Ne3Ci/XEblAOaxACrLTIow9vdaqe9A7tuod7OQq1\n          j9X8a08gzgl4CuK2LxS/TYb2TpDhKPRdA00aewhHs5hDxW2ColibzqFQ5ny5mLbF+li8D2pN7ml1\n          a2CzPC8LzIeiJYoTvXpnotBAL1Ikat4IS5IHBofXsWBn9h+rsx+dYVXqmMfLy0MbzX4ZVXoddxiV\n          tYm7lenU96mcRp7rkvKeYylXNyYTMXx6bNkBjWZjFleXkfRiuZkrPq7URXEDI5IlxUtwGuB9lasX\n          iAosAylv8SSYb9xnp0hpqoihY8f1pBAEN93eKA766cqQJvGSQUca6/flHuvx+Zm9LQst6L27ZJ20\n          Gd2xQhDjp4F4Ru82xbhzl/LTZjrukKSBmda5NfnIwWF8qh+2VRuP/6uL2Cni90RdI9BJl63DHvt4\n          NEBqIiIq0P5YntHWem2WZZzuwNEpwmw4OIccNb/+AfHJ3bGrKK7VfTuPcIMC+KZUQocZRZ64UPuG\n          xEkItpKuZXvGZ9dcyX+qyOcdCUyCvx17LEn91teFIqFNlpUb2BPiKPlDiYqq5M/wtQ7M0siy0MOi\n          d2acbx5zIPfjvOnhopoMBlbtwlkepz9GUdqn7HB/UG3HLp+wF7pONWTeApj315qiZV5VrfepN3rk\n          tGq2MMJ7nOWtArlXSkOgpJsayMbeGTgKDly+2WKjK3sQugo1x/Ef64PLcf7wI/SCskRbOuAmIorc\n          YAm+ZFyXnaEfv7wCoYgbFumJx1o7/j8GRiXN1hk9mNcCSV6JY8DailRVBQSBuPiaXyOK51QvbXs2\n          bt8BmeQSaODjZTGx5LPoQ3PhIR3IahNOVCE8jN9nxklx83b4kl55LuURgVnFHzVrnkwZHFeXzLmz\n          s36FTcpxu8AWou8LxiHfXwOW1aCyQapqvNE1dlnvuXFSNK65Ir99acqLBdOX/DvtFWRlliD5Wn56\n          BQTKLp1o/gRuvtZwUSPsT2jdCzQIKELWd1LWomEyMkWtzjkeLS7p6fP86CU3qCfyf/ViswmvBJ1Q\n          /uzu0Kx8VX/XYosml8V0Ces9ZEOstOk+3CCmvW5LdeF8HUrza1SVTOid5ATzVdr+UkpjZw/PyE2z\n          wmVDOUtuYl4Od9/zINYZ8mPCv3P1CLWmBUUS8pI8bFGyJrMkO953mhPYmyx9444Gu32vUt0aQcSH\n          jlSoE8vnl6Ssgnd34IST40cZpmkcrvmlnAA7hjj4PT91DPB375RF3N0PhU+9MGKlbiC6OoS4JNHI\n          ysxduKptDY1oUeoK12xIdRD7tvuQ+ZtuOi6o7vq2qoGSr+R8gkzrYiKTurPssjEFn+f5D+epr8OA\n          guO9UpBDGMRNBoH+0igs0Ac0S+1usa1X2yDqVsOLjaDVukiAwUT+21nMKT4WDtclDkZzlaS01x4/\n          IbkMtNPloGI+oa11OQPvzqWNgnDjfJAoZqPTSbJdKnSLXeJ30qneXHdf5sBaiW7UKc6S5HWpJBkQ\n          GKuEdgp4LTL1gE2eSnjmjchgmP4MUjL9uLW9VdxlySPacTyMR16fUT1HZ95GPQNsMomHQ7ebO7yn\n          XZOrm/OU4w9WKUOSsxWooxpdNCJxeXio4nGgrSRDyVi5uwK1DbdmkQcYFpImHF5DxxI4oyNomAgI\n          SfM9Mmd38fnhvyVN7EAvKv/Vr1DyGyYTFyBUmXIhqgxy2WeM+bkfvtclImRNDKqUUfE1l/udAouT\n          i4uiKzGUQcNjKDaASIe8iwus0DrDeIvQBvAqZRkO6VlUAvJnROLjqMxoreIZ0KO3nQ/hchOIgX6/\n          rabzF8iqCrm7mgqglJPoGc7ajsG8TWllCNdJWYCNinTyYmX0D3f+I3jUkeBW9naDPF1D0c5zwFL5\n          mn78QbP0VCzJn39Rdce0a6nuYUe15QTK8EVZgg1UiFlgm2NlssH1jOEqEeduNDwXxgzh9Y3A57Xw\n          q0WuFwMzGeEhSUG1fEOFPSS8thpKZEu3iD6R61A7iaraYP2lpJvilipX3YlG8PIdQmGheY3j21d2\n          clQrlfEWPth8zpdjU4253BCOCSdlGcO5qYMKm+3tgNxMknuUrmOnj6M3FlwseG9oYl1PRyyVn7mc\n          s6Bw+YF49z1h7RO/om3IEI6TKM2FVFrFm+nQEXcEweOWex52l49H/gFl9oTG0VdT9fJihBX+rlfS\n          WDQQyZAoRC+AS12qdPCodGLs6YLdOIYT1qcMudf6yAR7vvVAGG4LJvUKwpBaPlNqhz5F7gJzWPNo\n          upqf+9O17rKV8Xb32OLm9Ynl/Gp1Chlf5SRMoXk6abygDcqHD56lJ51b7F9ays6JkXisgwGwW3Gj\n          Y/nnlYWYkxy3Yng2kLyb4dk8meOD9dnXPLbnmFYl43eKkH73z4nLu3ZXkTWlzGXwFGbGaQJVxJWW\n          8zyoaDwQWXRlSQsBQzL0FieJGX1N6KRnIq4Jv/4sf8ia8KB3vGvE647S4NcglUE0lYjW0frJLMDS\n          arJPhIZi9za9bNcpSS6fTr+6wBX56tD3OpxEu11gMBFLuLAxXCoXYSk4lGOJsAwp5/aCiZGQJ/lM\n          sciVpA/m/5ItL3i35iEvNusaZQIZu9TBspEyEGSB8HQLJz/hRcZnhfpa8ZCd1aSgItiblltcTdQB\n          tSTcDiAEPaIk/WEonOQCA9u1eBUF1Cd5meJXRd1VnP91XNMgtIp9kuHR3+LDMtEl/oLYbRWXkLK2\n          QMfeBVHFsqiL/trPFHk+LehFYzVGq+KYSvT9DW/xfuWdDITUW7+5VCEzOsl2bScopbWBtqstyorr\n          ZfkQbSh3yb/1nCPODRA5svb2E3rndbtrzNHhuaJcxQZvwSGX7AnrnzzjjyJpT3ckCxXxuC6Q9lfV\n          4y/7rM1BXptlIxEEI+JnpCKudf0RaBVLoTtmFUeVbHr8iz6AeuGxBKMn7adcEbyxd3Q9H9HcA3oq\n          AscFXnWrNXG/EqW3uf9ZHJ+TrpVVk3jPH4g7ZG1fLs4UehSKgjFxyqoP9mvvSG2g8pYznS1rTfyd\n          DHtngmruFX+nr0ox+wasRKfwKARvddlVD4QNsWFNukN3dpKuKrSdGXOwdL+Ca9VPqjbnKnFbZdez\n          XjuxrAS08pFj+bSd3bxTH2LYygkGRfAweO2bZOd9QddWrQU2CIPJA3E8IessviQPx+LrYG1/DYoM\n          qB11gAbkF+A2DpGdXSr9jUmGpCC1ejsodUH3QUnU79tHfjVhNlZko9l+ABpfX4DMMnffCTrLOPIT\n          WUaU2CiJYfrEXQk7GWJAyU0S2cSz1+SDhyk/TbgqSPruGF+LJgFTWUkl/J9HqyYLZ68a47xYYKqX\n          YxDujp4OsTzH3UpMkt2adBOiUrYYdN7SzHlNo6yEgglFV9lcPHkuziu4Zs4aq9rjB07gC4s6h+af\n          OyyaEl6YosR5FCwld8+BLwI/PlT0DuD4CDeFM2yUBnBkFsGlwuw6aca2EVGtotDdQuJPAsaYYvHB\n          a08r0iNa9G3bR1yxyHZDYMgZAVSPwJyzFRfoyuR1WPmfpBPKns2bxVkalJvG1hl0+nDZ7QPwze39\n          hwIxOnxBJUV2ZViT5Hi5SAKeKI9nrPJWPINAKT2VitWLAku5jQBCSXw7ZUHeBYkg8ZD7MMTtzLUm\n          MM8l2NMdKmTK6vqzq8vVTWmmxJ7mHV3cmy13UMbifE3J03VkqFM3uHD347MqhAa0nh0tyii0kY7K\n          djklJuqK7eruvpGMeKX0HFdKDBEVbiDfBUQ7Zg+sjL88bn7XqwrWpHtlHLyMmx767X71yR4MYNKZ\n          hMQGwkV50g4TGjolnwOsLIoBcdLclpmWr3bMUb+1+ZBHJPO+SlQTw0NxNA5z9pKMQr0kG3tNjhWj\n          zV9OSlJ4I+5e/cdtq5XtnvfFxdnfqaLK+tcY9Te7S1IHx+sVX4lWSza7aPeU91Lt0SvhuiAl+UYa\n          kf5BtgD9g0HFw+Os8UxgwLuKfBCsWTi4gZ9e8Bi6iwpOPTX0l/mLEuPTgTAFWw2fbyrhqEBEXGXq\n          +tlg7pVCqen3i0rkH1B/RN9LyHTSeDBBPdg6A7yFEeev2XgvEidul+FP2taMCRZD2EfVryES+5qE\n          SEv5tKZJK/EpbiZmABo/Y5h1W8b3HiqKKskPYB5Sk0c6dOVSQ1HYTssOe/99Dl3fnMKD9ieRX9Zv\n          8qpA9BSvHsvpaLx4VCarAccKvkcAWj+mJwCTh5wqaekrcAdqnx1XNaYyh7VNi9ylmeMGMiEaJPRK\n          PS0C8qrp/KiNQr8UepFshXxC9B9bYHYo4maUW/EL2w9U0VWNeXFbzCzSshcxCsIxNsJQ3robtLSu\n          sSfygvWNtP5as3NTyKsPHthqX5A3F8d1pZevBFDx+9waUCgQ7WzLiURNTC9cA0aGo4kKBNH/nrX4\n          TP+EcThoNk8yrF2EsVUbctV0aEdrDblHNBZfre3emUSUXS5CV3ZiR9RiV4W6P3vufafBEvt/Ii7m\n          ChJdV3JRXCVsvI4ubH+SSr7DxS0YG6CD7gIgCQqwbcxwU+Huygy/0M+JGb+fI/ESqwggpwby1cka\n          cdx+VcE9XkOH8GO/SfbTaC9pAHJey8TKjF0gdYzVKMdS2erLtsXxdthVQWfZe86oLguof3EGTLC2\n          lTOWL7bFg/RFdMxPySkRNjHWgQykLBfHjgGe/KC/yqBeJE807wyr7ajnvG+OZkZ2lH4QaqX5vz9Z\n          gVYg3Bz/tP1q9wtOaRqIL7vOi4vCHYdDc+UEN7ifyRNf1jbO/CMYBtNitw4H2ypPF0eKY6fv6Lyr\n          Sy+OXXn9ZOfw+7eyS9kjM6MStkq/ePIbogIM6B+QSugvgKe4z7zUV5UNkxQhlxvQnRj9heGjV0BN\n          b2copNuP7SojLzIidFd6r3qhrWmyEscYXDZl39ogZ79SWFpVjBF20zjKYIeQxklL/YlQLwlS3vAg\n          ETRCZErXhNvVCtZvnj8kAGs65CFD07SdPHk3yj4ZmzQiFrLUOq3DenyZpNeRaYNSlNtXNg3hNE4n\n          A+6kGvqejPN7e5iLGAGzfhJRpjeUqEJKNGZeKHDblJEpXeq2L/KrYadUxBIWmrL6bqAXq1O+VBgt\n          7wZKt6avqfnWvc6mo2WZaXPcrJiZ4itBuTkTkJj8iQoEn8fU4MP896G8SHq0aRgRq9apJUq72JS8\n          37hy9wlHFomlVAdEm9KX4JcoetDXk27ICyqn/mmC/vt33A8JbMtkCGm8ruxmsFdD6jjU4w6BbKQN\n          vXJsxqpVD6zsDlbotJ3JhLtxzMYFWX/CF4yv5q9p5HeX5TciXPPR6q5EsTqTT8TixttUrdYJmY7w\n          1vgEPkC5GcHH3yqnLU/xik4ryvwEvDOtSQHV2uIU+zufJ/Trg2DwjYoXvNlAQdHeU/0xPxmIvhq7\n          Igc+1xqfcg2UmTq95SwiWsEFeuhvc3RlyOzHm5Il81A3CrwvRuUxL7jA3ijgWdw6zowlcklYCiod\n          NvrzrCTy5SifEIbustGsgiwhqiC6dvdMa63sggNYuyE6Iz/Zoy/j2PUcqShSovbbs7sVwUm2YxJg\n          HFbSCcJBRRbPCfbxcbnWi+/TkODY6/DmdpcXM/Q3B5hu4CW2aUNMUxZdZQMWulFQshz1PIeZ6M1r\n          mxTNTAMAeTJCvNSLgh18EQE3q/UPmuLfv5M9xO9RFvn8gZ1VbM5dPb+gxjZq09VOXYTFkpAMsaJt\n          MumiEtoXNP8SMrRNkzJFa7rJlokcX5ONWeHcEc1o8sDx4+66JMrkvGtMkObF2PLGVaqmgmxArWIF\n          V3kpsGWqBrV4LKMOYouC2Rz5uCUrXBuD2HCC1VwjcxND5CHrUaioj/KwU6SjbB4/Y9VseGCe20C9\n          98/cnpiqu2pmD8OU3VF8VIzMYheWwiPDr9Yr1fsVyC0GGNzFBGrChrshq9SvXxHH8xLjTmq8GcXY\n          yW4tXkR0TF4k5QrnCULUN9LtL0OvNjNWUfz1X9Ns33pOVrUoM3VwOQ6sewJ5MOdek0PNJ5eqbz/E\n          MyXOLonP8xSwTOoVTaPBHTxe8VxweJ8KkrXi7zqWLXFTJdAXbnifphY9A0aJ790d2UDywAUduCu5\n          yTNdoK56aS6FPl2qxqDkvTH75Dw6J8wjiga6oPiuUcDA1Er2mPUz/Z9Iodvx/tze7zp4EnFooJyd\n          w9NPJQGKWwb66tuUmVy0l/nWt7M/vvEzu/sCC0+IRQyTq3zGF2C5xadABaGJHqRoJ+e990TtfnTe\n          yOWJItXHb99Y/GlaPvx9IzslfWfazJyW5wKMFb+dHBw3hdJj5o+KGKkZsp8c9cAZnpndFJZGt1g5\n          hUE37jFMr0xdzaTdiz0zxvTR1GdGIipYIsP7HXZn6eYi/Aqh2oaq9j6UGAcX8rNToaHgeOv/LdQh\n          uTOCLdb4SAm5sbsoa8HfwpIZiUNNRQ9gMPtYI4TxqUZ+xKazFwj1ZzxCrw5qk/07GNE3a9WpCQBG\n          Y9p3dtndc2B0083SmMOyNfz/oCF+UzSk+QKYKoh0X6TNOQ+E126FbiAcAwv8gRdF30/MgFPlwvJC\n          iwaVdp6iMHmYR13CKMH4PpmniYqy5aNa8TRrR1sUfS+DX/UXpJ9MF4rGSRvnZ9eICN5vEsWAKfpw\n          wLKja/LDBRQoquHsvu4VRl991VaNDqn7LSODVU0joO82Q1LkxyCoMsoi3dydNx59SK0M/D4JF+7I\n          xt/1DxDGm6OI/qq+nBt6C2moJ9NsODVzKqsGFznIUVH5q1tiSOMF4pCYvCwn7AFgfYnlMuLwZx23\n          Ep0qhf/TNeRMXl3eksQgxgO4IxxKqVnuSn2frZTTVni/Fis4PhylBRpX+NvqinD2WvQba/gLpC6v\n          x+kXfnyok3bjBALd15Np9PNU+jYAuMW3XK1/ZWGEJNeo0DcynYt8lRDtpJ5EhGArj7riaxq5XCQg\n          gOJ7eG9KvPI7balEHi6N+Gq4//bLsdsSaru+B1RiURRUf38M73gDKhPzJRXq2jtQjygOgW7krH29\n          ffQp1Jp6sjgvHWkFle5d7Vv2oF6zRpHdXe/s8vAHXoo61DME5ZoDypweac2E8od8wJxe1GSMyVBq\n          MQPgi3IjbhP9vMLKj9/WxVtYrAIlDXkNGQ+xph949GW1AhnoThV1FvBMV65tc+edOPDahkVhfKZa\n          Ya4fhVV2tknsAAiMetR/CczrGns1Awzs3UmmuAbeWeOoadBvdY86foD1x6sT7Og9+j1eIc0zQEPf\n          Fi0e9Mzy8U2oyBSL9JX8Lue9NkpNYC/ETUSc4pYKJYBsQnl0BeBVlkdFCJaq6vLpbzbLwBOm/1kK\n          ckfNVhSJl/F2mdlHs1U97qRBsUrmDkanxTk++0W1NTo0UXkkygajVHkE/VOf+p5Fve9JpU1Xxe11\n          uAJIegGNu8jp2OHu2RM8am45q1mymOx7Wfi3wxgX/uXv33owSq8wcG7EO1x1ffI7fTaTJNbEqrvy\n          7dEhSXmN3lVuvAnj8OjpO+fWNxgf8NYzh2lwYqNP3XN1Vc+RpojtQfB7RcRZlBOxbZxiIOC2YXte\n          kpmL8igr3dVUkDib0Y3inwmyMsIwM4sKjSz2oiQ+TKzKjPtkol9yK+BXZz/lEoSjb+tKRS69QBhg\n          Q2XuizZVOlj+DdeaTAP+zUVUU5kkkvvu+P0VGUXB7gtZLWur5f3aP5///p/nW/77/eJv//GXf/vj\n          X/7ztz//6bc//v0vf/z1r3/7+7/+9uun/Pa3v//1j/+K/+1/f+7/+aY//+mffJ4k3/IBcxCpqrrb\n          ZHR8o0SnCCKNurh4XXwCdzYA6ShgXKQkK5+1QazpR/vspi06ON2jqMoU0HOQVRYN+tGqXIJGS6nJ\n          LBbjDRZw+lory7nFIoamDVsEVcFIwUsKc/LJX1QQpQFT2fKNdUhaKR+c94sYiwxR6aDhzFaPFTyw\n          41YWEjnEb0tWgcXpssQQd5OTaFd8Fnbme7l5uoNoYTCsi1eAUMg4yDedE6VGcTVAjh85XSN8isK0\n          nBis6oeZelJ0Oe9EM+buZNetOomO+/viEKwLCiz2ky2xcOkmuN3puPJeTf7x1VNB1SzLzxmq+fgf\n          Mq2Xq1QPe0NnVfIFdIgT3lsA2fhOOvataEEKKTrR3RXe8GoMnMOmvE7IhPtcgqgGFclx+7g5q1In\n          xZv2J65eDsFPoqcgVzDebRNs6mqC499k6qE4MBdjxuemh7YQ08Yhms795RIDnZlgrEVdiiKliLRT\n          Fy3c4H2j5LTi5KesSJvl+ahR9mTGuMZGItxbxB6w5kxQQPbgmq4QTdhkKdKcv0glbfafqZftXYwy\n          6p1o0UQyINEtvnpeNdeQUuFvF8SYTFUfAiAB/Iit5oWizgyY6cRqjxoebOWWOWI4czG3GhPfwydg\n          ohV1B1nqo8GyM1sGQ1A2C4NXxumkEHL7NERAvsdlii+ZQIftS4IAJEk0t2Wvomh5CldTXJWLQGWs\n          j+x2OYcq1dLHLk2ROKhPjv8etN1ZikvHBxRJ5Pxa0bRr8WHDqHK7QmRXX92j44R6RFviYdCxiDPO\n          O1Xg/kPViC8HXUZcpBsBIdGsNs/kPHk+tSIl3bfbu12aHIudYqfKGS3RlgbSb10tf9jBSe9QBzQL\n          0ezCRUHnGkiWOpfp8l1FD3b8XDl3DdkQqrorTQnzdgs2kX3UbfttnEVaRux1Va8NDxf/ZU//Erdp\n          givy7RqRZ5Uc17yjyFLM+991TFXhzabxoVU+5SjhseA0sWqNlh9x4DltYubinqFRuSuylNm4mm4B\n          Ul44bjUs2aAst+ppNI9BxBqw95Ooqi2erIo28EGxRugbzYO4zcOvEmWxOM/0wFaYQQnuiO3ZMFUv\n          CUVqVfALSItSuPsUT2YK/bLf5GVql25UlMxTP95EfFZCVpC6MvqCLWRXlQ92RXQz+r9JNT0RrqFR\n          ffWUwSiwPFlVylBQlUWAg81+jW3ZoEWWvRBlKfLhLIxbkBTXMyi0M0YZ7pQnnvIAeHlSlTyvoSp+\n          vgD/rqMxdbCcpBZ/BQrlXky3Vd3BTO+RUWMKbEAylTwys+s6RX/wv/+AKFaHRG3Cp1rlztjh5dSO\n          e7MVyNpC6N5bS19D9F7i1yVSXckH3lHqb6pwcObGfGzTxDoFW73LlXovDOHizB6goOeOOJl4JYOW\n          t13RAR4POaTcYD0albPyxJ2tIcHnpBxtwaWk7iKvHtswcQ5VXyuxKNPXIMbXL1xdEgQhEs3aOabs\n          JYS7yZDQk/TKiRf0w10bwH25hTNsN8To4nYmnFeS11VYqkRHkT1nKysPYXaoPeNy2sAom1SRsBAU\n          LY/iVFyaL3seEIZIW01xaVCH1Q6WdFyZabv1gAjCezjC3FU6Js4PhC40GL3u40nsvhJZ6v8fABEi\n          aA0XPBBw+v0dpqcNG0iBFg2bTgI559rL1Ju6PZkck7SlIsmtLbUJSsd0q0vL7nPXrEhR0Adr9LoZ\n          TPm4NIBONUXegr29Dv2dUU1Rubnuuug6RWCIUumzu+mLKjK/FuuvSLohKVrDFhpLlKi/M5dGlztY\n          BXl7MSk7icDvlmuirlHgHB81jgNshVWOmxdAxvX/GTuvZDeWJIau6EWUN/vf2OSpbn1coDjkr0Ki\n          yO4ymUgY7wxPUI++SCKl09SBbhRkuGzq74ou3uNqccEwQAuFtNmTVMSi2rBxnXUVwgHcd0t7gv5R\n          +zJV2Lb4BSRvxWcNuFguqZSALDzmMdpYyA7WF7AR9JbKyRkBt35vw34YzsKN80VrQjqwpIaTccmZ\n          xJJ4uFrVf4Pgg2SGFJ1QcvWA34BTNmipLU5epRzfBwqJrmIq1Sc2rPlOkeq+bUSM821cE4ZyloHp\n          TbZTNwoja8Vxxeh5ahMwUOjo0I4/tW24uKf8nh6QthR5qzWpmyT8gZo8XhbHE+244snE/aW6S9Lw\n          XHCRjz2GIo8ELLtb78nklPsoKoBtsHRr4OpqiMtCrKqIgxkVq9sMAOfxfzfxVNVY0UqxYnBg9Cq0\n          4tXw5+l26ieBqqr9IgYQXXsbRZmfjq9Ykh4LxeUfdzDlguecqoaKQJsrRtzOlyEw1tKco7kH+9ZF\n          ALs56xQoD8oX7driGMUlyGN76jCr3InAXQch8brjSRjBK24O2173BXfBlF4yXOryn/XTIagRtaGX\n          z7yCp6UnrOeXwjpcXVNR4oAz4kOs1uzG88ApanrALWRDSKKQt7GfY7VQPFknHG2F+Q/XW74eeo6Z\n          bRGeKJ6xTYkbL7t9f85oppe6yxTmB2bzT42z7YIkPzeaweWS3ThZhFH7wFbVCTR1lepwUFIXUuw4\n          jDtL4VWMlpMZuI5uz3Vh/SOrCmlt0d6iQjEsJqLK6OLNB6Fp4HI6olbRCjNVWWYig9ezaUTiWMQh\n          yKikvULUlrclE6D0mMgvhVnj/3EOV1yZ2aB3yJHKbnN4642Y46y4BIeXZuSfuEZHcV87tLKGxFDU\n          FxWxYcSxlbUHB805MeP0ge61PpU8j/J12Wx7E01tsma+kPXBUQYsj2eYmDqqgR5HrSYoAwI0k/20\n          rP8YxrYFSDaua2UAIIfWjFzQPrcwOfNUxZZn9D02YgP3H5Rcci/GKjWPhgIOp3wkktmz3F4DYze9\n          DeL1Tgunr43cIYHKKipxRQCjh1nKC0fP50JeaKXNohgZ5mb3LVQKwNnjc+bmH8uIaSnlCWZMLEd5\n          UovfWj1OJSNglGUOXbfYmJlloruMdtpNMifc4GqXIk2T8ohHvL+Wpg5pUCrqRUEGqGXAE+tRDB6n\n          3s3aypCdmcx/+F498GqsNo+rA8hNT8ROL2K2fRj76kbFm6JabR6NpKWaeQ35msjESVsdB4b+p8rW\n          DWqs5Bw8yI1VAAspLYPMogiFDS1bHs6YJ+0w/GhCGW5u34oY8W/o3StU2iYJGqcAMbscqgo3AMUt\n          Z7gdFSJHpXBsso4umpg2nZobZ1k2J+LYoBkN1fSPiDZJHQ2XO8tORo0qczn0rmxjDtS9ejOPoyjU\n          h2il9dlcNpQHiF7Ku084Hy4ZfxILuLNW+5CmNNQJcUGy9KZoxofLlZNle2WgXZ0ZEGNkdte4fvWk\n          6ZCsvdhB6oaDWfNfMcv7lkbyQ/DK73Ng8lEpxUvJ1kc11OGmO4BFVJwGJPjZeYZkHl9sykhU1V1w\n          K1dL51u5HmjQyPyyBdB67a6jG+ods3/L1DZNrT3wJ0i9mzvVzGrDN7CwUDpe7NaR1AIvKgmoyWr+\n          Rne5Lab72Fgbbx+JqWku4yvM6qQtsEbt0YnHzLXYZJ8UXNdPzbRVjcA4rjY1xcxYYekFx+1o8lJM\n          PYujrXsVDYhgpuo3/Hz85/SGjKdqsS0ZqG4I6I0nZzKstDM9NC7O/Ya8seaujJHrUdDyUX4Mo8zs\n          ZV6nOClfMMw4LJPej23/Zea/ipY4SVz9vEpsLj0Jj/xaV2YcDEvuAORDlmBdomkYw2UQ2GkM9WIg\n          AlstCyrS0GmeCfijaTBxdC27m0c8BsJz3yhfxQJwGyQSnXQCiyr+iQpjG1Z6ZXlm2OPL08VXfGjz\n          WLkKdVIxwQeFtysOi2z3iWIAaHTf0o9AVeMf1zEXU+XMYqyXTZxVqtVekD+1SsFYbBSLhMTNZ7uf\n          XbJYgnyCDYw0Auze1UiT2b5ZJ2EP0ax4pCm2AAKGvaqgwtGvqMt9ZiBXvbMpJCdaS9vTxSwWWBmp\n          9LeF+PDQ49juRjpoCPPldcU2HusSHwC9waq/k/hjcsoOPl1NpgouEys6Obk2fnbV8QsNqvm9Xovb\n          itzISMMnYnBZPFOcVMu86256jpqcpI9EMCu/9qiya10XhVzr0+K757LgQE4UddMsx2u7+DbHSc1U\n          bwNdtQ7Q4pHObUSb0afheDh916RO4QMvTHf8igK3WmgBJZumBMZS8lnRCTizzNSNwbFH3TbkkypL\n          7mshS3ENOiejASUDhwDbIz2eTZt2MFevePIm0cvyOMq2bQrtG/u/XwYFGaVQ1tyNHtWFWULFI7B6\n          HmKakdSxR9sm+c/5BAK6UeogMNg8ZCuIoGkziIuxPz0+zVuNe2q/xMPjgLWTB0Nl/Px14FRI2tVw\n          0LKOp516SxWxF3+I4pgUa6c9lkVjfRiyxyNkCmElRiyCZknfa6/toZd3NQllatGZLsl8w+Kcy+Gg\n          bNc94b/vnrU9WcZo4UjRRjLuvDhXrdKNH7w8iplAhFns2lyjaT7LnfORqHSTRYoe25jsNl1YbmQ3\n          nmxn1KPvgqvBXDuu3Exya3Zy6g4u2F3Rc7yJ5Eonw4EMXfPc6OitnI7SzQk7U1waE4ATzxwbMOmx\n          oKJzHW/1eOx9+wD2sBt0PVc4ZEnp4OSxGEJyoqPNPj626OLQ1dtlZ1Wrs8mKgUHXZr4y769GUM5F\n          b+zoq+Cg2U6gkdWsr9Tc+YzC3h2YMDxp6iJ1coHtDiFrSzk/GYTJg3XbxVokAzoUk8PYmONfEEd1\n          fw/cAudf/c3zYDOpqjqTg4+0rG8lqWlZNCGrQH1lbSry4LrjoEhyY05cqftPl8gEWncJF9l+ys4c\n          cPqlGnFU7Z0X89CMpsPpaYSma0EIM04DZTJ4c3YtJTmAZhXK5aYMV2wAl47mG+VBNjsLVYE9CBrO\n          UvpgvXV//qsKN06gznwmwW76sLtb294YA2k13s2+mFRYlGY7KfbVqBB9ObMuFuZQ4sYJWrH7C/VD\n          7uorEH9ULJZoHLlEUTrwOsQLnaSnZqyyytMyWIwyQnG9k6mTFJdjWa22LEpxXRyvYiHjBeB6TErw\n          7hrBzhr/3iUTnaijDKA6XMua+kuQMWcFUkvi4/AOvtEDWvIsPobdKs1FPpTLFKM3s6jC2MkWIEC3\n          MXwlQpIYisIgJsvzG3HgwS8GIiOrSRErJ2MCjhO2bFRhUkLU/pkcnK0Roo2HYNcNrfYwu76MhWmR\n          ZjBKAKgpVn0iq6sOu1lmD63U6J43iruhMTxpMsf8VsO8IiFs1FWLQMhI0YFKfEJWVkmc/Rc3CGN2\n          P7c4wTRytcea1YkU5XstSmrO8Z725frqdq061eafdWjrdnvxnozAfYOQXt+2bLdyFMJ2nKITNF5K\n          ocQ2a+D4a+0yxv47T3uQsTWBXbVhjQNSmadxmVUzUzu60HgHapGZDyNXKeSN20N4t3HoTpvVrq0M\n          Za7utG02fx3VXhgPz/iNLeBB8yVryx/9fs8GgIFbr4uu/VIag+WieRg/cLiuXTD5WLFdPXuMmsRI\n          i8QVqccpdDvFPcjN290OLDzyzMHn/g2sBnz18qXaPel3+kdhq8tNn6odszaTmERVUHRYVSC1Z/OE\n          mbGNjLbg6OTzhwO5oxQrUeDnZGj2dTz+gTysmrRznUWRP+yOiS/KfHoYySLuDfMjH/i8WgnCYKQr\n          v3J1nTlDS9/Dvbdmt+M9vulS3spxki7K2TxRU8scIji0TN8BcmVNfaaOrYZeZQZT1RxoWJpWlWh7\n          8J57VUV58Tdn9jx1eABDx/PzOPCoPVabc1mXBxv1h0F4RgKgoG7sawftoQK1qTJ2Tme7cu4AMkRK\n          s5y662Id5HjPd4r4MvULx5ExldDGuBJIwnFCH1lfeEKvrG6laiTjgQixmuQjqnaH04ikM8z+hpZe\n          x12V8U+qFp8Xv8xycgtkkmahpYPrw6YOJPjq0BrDG9Vp4RG7nJQJKOSHIUxXRKt6pYzTvumAd0VT\n          bRZbLfrnaljBLsZCq+wjg5FHHBFFbSXSSVEsxtPI1OxTWeFw5tR4c7epo+DG/T1MwxcLK6nxLH/T\n          nIA+KuDSJdJj9K1CMarPqdIr771fe8w9nSkFoWnqvcEofKmjWp2JlECNsUcNbepSmBvTI7zi8pvb\n          4NS5jni3X6xJelP9DpMuM32JF1Y9Rznus2aZfHk0TGG7ChHjMWyjp1dTqh2fWRWjHAfArYv7pEte\n          iD2l1rR07Bz3ma1N8P7pAo0brh5dLsEmRkzDVsC9NxvSFy26o15KTTuZaCPw1zYODXnLnl7S8fnR\n          VJR4W8lUXOnR9fo7i2sVH1NZ5X3NpVsPovveBjZDFj36KOWk0RW6uD4KlF1+uZ8S713rC2tUnsVP\n          lIx6uzGaKwb+JbTlqraJ8yi7vhDoz1mKRHAphR7wsVueNujfSopTzt5X+QljO7a9BnOSuiO4/nHv\n          MdIU15perO3EQFosLMCd+pRypSUVSN6hT+tp//sMSiAgrroZ439fei+fKSS+jb+YNmBQPlX0h5tk\n          fC+bJl8IJxUJR9dQLGTd+lgSYsqkZDTD69MbT1T4GXq127Lm3MChw4IRSBYyBkUcBNPHsBxcmuIW\n          KyO+vylgmCmKuL7hmjCSefoTB205eHi028iDxJuVilk4cSG4yQSvRum7GOOaX5o6V7wXFX7WcqXc\n          jJ1iF8AT6z95w5GvUapelscCdpv9CcCGJ4LQJ37TOPxL81itu6E2gTdqwL+JdhjVlAetI422Cerg\n          XRofCBJklTml8YafIhnulYZxRFtbLyNVeEP6cwU0eQZBIyUfh8YbcFv5IxAwDkucJMVcx8DvSzUf\n          YEDPbHllrTVjEuPg32d1mR/CEhN8g47YpO5qGZQPTV/fGGF4PpGLBRqbTJMvbu5AVF1M+8zKPtpl\n          0xnAfijOPSik79m4Onao1YjOmnymtZBItHi1JfeAcvDK7AWTGKyJII49PU6euXgjj0h9qiUDiyOn\n          n0wFneb8XivgvVvZoPGzVKsKllMtalztlP67asDe4QLuJjYvIDlAJ9lj12FI372z85LtdaYj8NF8\n          MY5bmzgHibb1Sn17BFq52aWSmGzYcPzA4up2WY9zkWDNeGpoA7WYbLvT9jT8Nyrj1i0WiKFZG6oC\n          J3ynWH0eV58zHcntkId89cLCPKQlyw4DjDEboFjSybKayWUthqoTIBTVjmnraWDtxImrpxZjAdxe\n          6jExrWVYGEAcu3mbfwW5bubdNch5bybSa2TWNWPa3wIdr80xx1vN5j4V1bUqnv6p9Ko250Sid5WM\n          luanebxJq3coznzkhvCwm8IffrN1Wff+xB2Zn1ak1b95Bq8jQzZepLNEHmkLd5LWvJwY1qxuhm5m\n          /avd7uf3El15/AitjDhbFLRBygz9yOJCcbBzK31xn3iWMpJKvSbZzRf5KoyevVQkhY/OskT3CRdv\n          WXdPVqQT2FkzxemL6BDMSQZStXowUzRachXbsQ9LsMDtWZGQ5K6V5AuW4fyxi+SB48Bt+1Gc9GyA\n          N8LWpv4Jd1lpnBFDpoqfpd5U6Wu7UhA5krUvZsR2rjR+r5Wd5uXyDOHnNACP0fauWREpPGkvjJIL\n          54BlR7Kmqkzg70zf5XEBamiKAR7Pk2GXf/Pbet/u6jrnygwZhgYjc0wpd2XmnKeOPchxdb8C4A6y\n          l9RfZhqhps2TICHaM5hGZuOGyKn7DL1WG3aDaZJNbsn1cTFb5Dim/y1rr8m6yOtCGAZysAHBajk7\n          NN1HvVQXGwGSAUm1WI4qSrFkGkKXALxy8AVXdX5Zh2fbbSKIsgkOZ+yvaVtpFw9upA4obu1UmKar\n          CI8cQFfxkfGueNIuJzTbDLfQMUrZRy7YWqZz34CrysaGhrVU8sh4+SJyvpABL9Dbv0B2vHx1g/bo\n          nhRPAuZr7hQT52TV7TAxRjKZN7wi81R5u1D3Qouta8yma7bD1f0EAG9my1SPBz4dPqIrYnKog9vr\n          NYgvTzGrvM0S00Q/rJzQQun2i/eY5rJEN/BaQ1rQ6Zj48GIbeacqmlPx/xn+j6MVMsR2pb/ha29U\n          HDlMZgSDX4u2SzjAmdOezvmfZxg9w9bmJM7QNlRSmVF6TtNUFiR9tuyuNxN/dWjyuBcDz8yOAiXP\n          L7yKRzqS9F47tPkLk62PtrQPrHCOu0NzY8K3sFA5HLX0gwdqkup6OLKNbcAZq8scvQrzeo9WFNf4\n          T26BxwV7VpumuibyKcHj7Nl+IGw+Qi5dzPkUHqXMUy5d3O296mgMzrUkCN1VVB9dAq7OEfFi9+wq\n          v4xKZC7DFTOOxRoPdaUxQE9KNk/FUYOUq0t6757WdHX0DsMSAdZcxW7i26QhU0toTXtHDzBCNH9u\n          bCu6MvKw19ye04aGy8okTgjNpsq2YTPebQacXL2fcJOq1ukwpe4e0q7umB/1B0DIIHW231abpkAB\n          ni9aY1dyv6zEZchgIe1OlXhRpj6K7sM7PTr6slhbxnnuIFLaEODXU0wffYxayphfmpIXjj/MWiPV\n          xYoxY4ybTJSQ1DbVKBa1ra7MjJekSh0qZmXm839n9uKbns2y0AySnlJ/Uy/otGthBq1sKJAtzWy8\n          pm7hu5CMFsqrQX2vxejKfhAQJdV2meoFWVKxSHsEJ3ZyUwv3bDSWq0yf+5fEFaXv99h63q7cbFE/\n          6LaJD7aTL74v/A7NUJ5rqLFqAeWwoDeCWDwdBmcNPaDasRuxqevqFXGGgqErej5z2b7iLPcNMvCY\n          UqtT9/V/gRq0Y/YVeDlyKdFzbnveMGSMV4jFYFZhMNNw1dxg18LxrV0r4Roq2dEklNfS/RapZXbY\n          n7GXjlS4myqYgUzXaOrjMbhs2qUTt6fvz8TMm8025uV6AVBNq7f/RSv4+IfhdKDQPWZxlgIAu2hX\n          f7IreZTHxeOH9i27L+uMnxXXvZZBcSUcZwM9Zsl+151Pb9m6p8fXpIsj2q8yuonxAVINUFHrn7M/\n          kYAaEoBGSe0fAXhHalbfMvTM9m5p8Kd1GTfGJF56vAjdIJCUNbqcqNi9bZK5z1TAfUzZ49UtJ6qL\n          Ma/JD7h/Y/6ny+5EmWk5CVyUXByIK8RaX13EHogWJv3w417y++665GdDML3VZilOJEUnsfPz49Oi\n          hZ6i4yLTLYg+sjIBLSjjBal3aeY/fbUpxkHHsr45EC1KuHKDqPqY+9Z8a0Emt10g9C8wPNY3NcWZ\n          sJ6cQeX5XpYn+aVbfwBAcFkeJBzPf05toPjYoW5qncB7PVEvASQ5xx63JKuG0K6aEJOZrRkK0xBh\n          Y2nuN1HdmL4/Drnu+xNFl3GkWIIXQVn8e8tugEExzNcyzpi5zRWn4aotL4vZlhs9kgw7TZ6RicSw\n          94Ipq0UepWM84NMHdtf8LnNCa2iELPIzu04XAb6Wksppc1Q/X/hQT/CN9mlZEFQiRqkWt4jDv0/9\n          g1/Jh55O8clZsxCYjcXSGj8oI4k+bM1d11pLaX67l9PNXv9BgeNOtES565NhMlfUsvUWMWYph/99\n          3MXvffQ/AAAA//+MvcuObUtWbPsrqV3fR/5+5K8gKkluoUQiqVBAQvz76c3HWIgw88gZ514JabFZ\n          K2LOMdz7w6yZLSmIcLGM6kMrzJ/QKq9WJv4Kfa6YzSzjF18nwydXFD2xvkdgfMkjNj6ASLceDWOv\n          qmGPg3RbiMwNDMmF3vQZQH/Bt2AVE0KmrEaIq/s6uoRV9DHkUsf7oueuJ1he+on0TQRL/K4LNIq+\n          iaXVy6gWWFTq7kAXP8prNJIUl3dzAPLbVuXoDYcKWZigTmm5KUtSs5iGeMX6usRXOzYrfiwgOV6V\n          kGFivwNcJJN3xgPjUVtrI9lQ3W6ccduskCN6449L6lfZGGe3T/dZGpZs91edXTPNO0MDG8DChzBh\n          ISuHr5klz0tKDN523Wn8EMl2PfNSxI1DcLa9FEeKKn+ZEOhV62YQtFAcKdoNoO60hM9F61T8RqA5\n          9/OEZO2voN7fv7PEkK2uIESa6Hi2VUZyFSuyZco247nQEaMyq9FnNeNjzuypgQplfgY/g1rBflka\n          oENeMABT02HflXoJWhAj2UdezEPl5b03CxTNB32kvGHOntCQn6tS7Xk44q628nBDedKu9LoPu2YB\n          XiNArjsP1029M5u9DJo0wblalCJS+3HJNViEJRg+ZaeSzY/DnWTkNgvBft7YOHa7U+J2NG7t/bN/\n          Pv/zf57/5L/fP/ztP/7yb3/8y3/+9uc//fbHv//lj7/+9W9//9fffv0tv/3t73/947/if/e/38L/\n          +Y/+/Kd/kl+Y8zjZVq+zZtGpRxtNhzFMbVZ23vViwm5eqTlwwNryPB06NJeDTv/b6pY9cqDDamOa\n          8FaHsW0RC+hbug5vT5vFaOyyk0Whji2jyA60u1mbpag5snyXUeaT3KY/a+9p+LXAkF+akrgnhuMI\n          +tTe5UCLTHY040eKbld3oHHZW0YHopX4SXUqWE3eSv89mw1zOnMynRDFi2ApwqhzW9f2k0m+gSfi\n          o5vOx17AgrN5MTmiTCQ+0zRaLr4+uyVh6XWva+INWMb4jGMHLah6X5NUh7/Ec9Mn7khrbCLIZl31\n          ydhuGC0roL1Hm7DVGT9Z2JpzNfl3XToocI3QwJs99OsuiwxOM1bEbdxVUQ9jv1UbQYMXsrEuWR/T\n          RDyY9eLvMC9j/FaI8LUpoSdcxs6P2s5sF5kvwQRVaGSj/rftNNqcpgdBP+sXE/8WVKoKVGI+YVcI\n          pPPpZBdSAg00WOJTaEvFJov1opXu8fV0e8lIiq5DNeyUVqWaFjQ6nam/AZF4qteunBx6pLO+M44+\n          LtdpeL8ZH6tasOLxmtuZb2WY14rzyVZElWQbi7xizrqqLU1I4TG83Y67xHTalAYWskyI1nZYGuq3\n          Oe2Q64uYWS3yZxx8XRd7CwSI2SjIvXPnzYib2h7Z+AZK6l0t05lBuMV4jtI00HbCodGjD0FFM+lx\n          3PbwfTyzoerQHx9Is71i45qeLjxj+6X21Lgmpscvx00n85WKuVPMNYgjxrYpM+WaWQsr4EnbvFGM\n          mHjwDJ+X6I7jgJ5Jv9TGht8wnZkCqGZdrhOQpd//ghioV897ujUFDvXchnm9e3Zi1VoKGPdq6lVP\n          GZ+BU9sy49iFRpNqlNLoj8cyPgSyViV8FkIo1L9AllPWIxS3R066OKywX7Yzw1Lc3Erggz+3TGXP\n          79BMVTZBCGrz3vgPzd9CQdO0JIvHrzttluFDUzUPNgMLr4qXZ3+NTX4mOAW1W/aME+J8ssGcopmy\n          tPWKy0fnvO24weT3IuJPrdcYqUCaShfAaKlZADxnhQmkj9hO3gEywceYnx6Nl624lzrBmNSkYqpv\n          iCj6vsH4WjYlRk3V5RAaqGy0wSNPri9jp64LNBQduEcMDpqPqba/y4UTNWYp9rhbm/HOSKLllBu3\n          QV+1wTcKyj26T8Cg45isIU6GolUt0qW9LlTdOnyrUZGEGRH/xIAku/hXdwQxqjas+rby6+ejtAvd\n          jj1iGTQE9UBKLSYx/k7M0IZX70yUjaReWdmZ9B7NYi5a+7BCGm37ZMm6WywJliJRO6eRBlcz1rdJ\n          6FiWOhKfFFM8nVgyRt2qU2rxJzvJ4xn/x5M5kZQN+xAn9emqktzzqgrifOkals6CNsvhxNrcmZ/c\n          MlmdXKy7NOo9zex5SLD2qH11OjvjIbToo0XxqCMHAii1E20MUZ0MQrRgWdWh9/FuNAuRhCBnKz9Y\n          NYxfBBcUr+LQmBfO8rL0DzfDOVUUrEtgZz/Cq2KWfly1ze6+pWal68XXWUIql3FMToHqiojeizay\n          u6iGNCqs0U1WUjFsaYkdJwh7RUXMxuGejfLbABroLwmjJ/tgeTaPUy9HZCF1L2FKaovNxyBox82K\n          c2XqT9AJCNIbJufTyRvpAb+aAnKwmkcpYLcJo20lSBP1ZaLZOBa6r/hnAz0/PxSPz/qLt1MpLjqJ\n          eAF1GFH6h0/wcYrV4giUWS7I2qjyGkg92y2XKRqVysK5uQa20Sq4ZLnEq6Jm8wZtpNhHiP/N9M3A\n          K6xK4AV23UJ8q3CSPCECp+xSFEt8OfF42akbjWWzog6UWOoXRRzaBdW3Yr2pfk0y6dJvHTFvXB1O\n          8pupWXpkBpi8Pw8hT7nBQkCNPgNrhMMi4kJuWnNnkg26lRVRATQfXEfRvapR9NlVfIVuvDa7s+0f\n          2njz4ViL0ObSkC2a8fjaLN2U22JM/3DmUKrB3Ic5pd/PIqjCSkTgSFUdoGxxkucVrZU1iQmfzTQG\n          RMFPrYV722AdioWu9qyTqmidR6v2Ux201XZTVHPDbXyow+4qhmrb4USdQa+TDOgBhyHQouyoBnxF\n          UptUzHEiS5slqKWbQpJhJC+lfY7x0Kh9BNJnz91KV8zfzcJn2c0MtxYhF9YgxQl/0pLZbvNbb7bO\n          K0lNruhFuEfT7CuFcLZp61OWdPoZxMPds8hU7r1G/JxfyVdvvstszeSVcSRE7dF+8mPFuU9VqHOs\n          UfJyIQXvkp00ceybzva41lS6ckh43bhJJ31U8XhHFZUtALihDtBZBif2tHzAadDajvzHkJCMvRAr\n          ORYkehrXZ24sdm4naE12hB3dT7UnY8yu7KxKnWQOv1FYedjQJL6aZgmTGK66M0EwmFkvTfLj0uSv\n          6ElSVyoLCCENHa+5KgG19+OmtOIzWh0nPuSvX+q3h2k56beqruUKV2RGixdlVFtIxztV53QYyCK4\n          zNzrRi6ro5/Boe/xhkeGkSqvaVfxh8QQGGwQscSyZPU15tIgh+MG9eBVQMj9koXOGkgP497Z/Fnq\n          eYui2vQmYACnrWSg4Gj5i1zeHSKLk9j4b7yxWrGwNZ3aLOyJfciDJJFd6gxAV9mPMKSzrpJSA1a+\n          XOk8lmtJoX6kwM2lLTTL2UMUGaYpwnWxj9X+M97r4phQYPXLFEL38jCqdxOmACLJNg7ldG36wHUA\n          J0ud7HFx4wZciuAbzSI6rr1h/I2rq0g6KuxhuMUG+VvAvnqPfTsibjhOi45CK6Ixm1ctZk02IaZX\n          tcj6wSpYlUVgyVTHXEGDap6wDX1fcdppk/ZnIURjxO5Dgb1VO4nYau7s5s5oNXUqAEG4ObniAYbq\n          kuCy56T3TlqFsMuRn6nGR1+WqpoJJjMdQ7xQc9r4obM5dKpBcclE/K096S6v8EapAygeMq5PC9Ug\n          KNDGgmtml5Nu8iWLbeNUX3J6DzKe7QZrI7sKYXruEUw5630aLHa9kI9xUlWIa09HUYLINGwlXPO4\n          qr1v2K7293/ruQHRQ+k4zC7bF7dOsLx5AKq7l65rv9s8j63TtKDFhp3WmNjEM0TTooJklplZz5S4\n          k3n/uk41LXYUrPAlI5yQiCLHIT6am3zO186T+lPvXpRBxYAruHCq5VNQraufl36hD7PlTVvDYLWO\n          tmApTWOP4Ts7pL32RcEDymp1R6RRbcOMP1XnaQUDgn19CPKVLPDr3lFFyrH662PNZms69GYeP68u\n          Wa/D38YyWdOWKMqzxlj7rP+8mNFLm+Y5Hv9pWUWQUFteFrq9oLbqX0v/sRR/MjFxZMPNr6gpXIsV\n          j0wfKmJFGlyLO9g5SXUoQRS3Y7iPak8FfgcpZx1P1PbVRhVMx3ABfNJ0/P79oA8/lEUxIbrde3wa\n          Tj13+8gahY19L9sYC3d8NZD/AFrqJ1GccBapDva1K6KbrX5fXbmGZTttMCN3qhrud9bcVf0WazbL\n          5yLKygTPUWmWWnzedkhqtt5BeqecEH7+0nRihub3ss+MtsV8ygOSgeWsZhBFummP0ljxpMxX8/Qo\n          3lbHGrpGquWrm+jt+0r3wyR6Y09SIPHRQG6jXm6I+AAaLk6TeM+iuJ2DTLK5GuRBj7CejJQFGVvY\n          L5noPd73Zf96/RqJ+xzQeVkE98HDO1eonNQ1G5zwvmdj1qVxAaeAvlJDBvlwmidbqYa0xGTGDcBG\n          yvMGKk2t4zbxfcXWDPUMTzXXAbLKPrXkC/f3Ojw75BjFEnCOb0/gxgHsCYh1Tk5DnWihOjef+WCg\n          4C8n0kHn5o0L7Mwkim/gefmKyn3hxfHEVfto4uZJTtxmrWhL+X1eZlMIdYLUlf4eB8yyaQ1u+0tm\n          OsAgMxUUwHtuSl/9yES0Cp1kT2nMVXy6pt53PcvpdOM0tx2T37WvvILJsf3phnivOt6NCNb2OyCW\n          3E+0wSDqTVNK3GDLQIE3DZzvRt98HJz55nSOk0LjR45pxx2LG3qp/rrkAGkqVz6RUBaFQMSSbZ1O\n          0pQdyrmeI1R7TKAzBpvFSzM14eCqIHKvwHMAs/A0sVncH9mYGPevvBBdYayutVvzVFI8PTbi6FG6\n          7+KRsbsZQyxepmHCC/6GfAkJyoeRY4vUWXXKgBnV4vFYW+0LjZNPxrBOpBRNowNHA4HwSycdDUOp\n          fmNwDOzxuK9GNoQI7UBU+f38VEA+LebwqhPwK+NFwaw4qkzwtYZW1PCRm6MYbjPVeOOEGfD9jQHa\n          P8pvGz/Gw+1T2Qp/1ofzVzUh+I85HLyDOVw6/kKNVhRxN8uwMQghsEqbjbo7p2Uypp0v1nCxGjzK\n          1W38KYqBqIfV5TWxMlmotuNVr6YZKpk5/fvfa1t2VZRx0YVb2OjNioSrTrEwUB8dgocqLWXpFP1G\n          ek43xKg2KP2adPALpoJXwE5SgHHNpqc8bnaIzMPlVbiQI8rTjlvH3N8IND0RDAGC/VNMkPpOP5JR\n          ZgiiRStf1stt+xApV8cLAmic+hTYU/2CjEryyL5GNm6zJXccQmpAAYQx9ZZGPWMT8Gi+MXqrR5wU\n          j2JQUibbOsarrIuk92xP7pe+QTMugqW79I6idn56q1/JSXzaxg1Bj4xf0tylxF4r138eIKXu/qPE\n          Xl6/VP4XyXH9zDyskjwZI7axma0pSBzxT1mumWIebhqKUo9cyQBgccQY0BcNMhIinX4x5aw/0vRE\n          D84cYNn2MQpMT9a0ju05/BKhhEau3T3bPiod3KPj4tn3t/yT6VMDTybXBJFOBryPwigKlu2rTqAz\n          iqQgpTB73XoQmUrfyKX5UummzT6wxF0t8IZZ3bZ5EoNMNezXk36k+AzuOdsAzcKgynKK9zLrxdGc\n          6JXMVK876ytuZcto4I+6r9xvyk4kOhvNtpnocQbql4CKYKi5H8bFNhpRnFVbKVu1M7a2GADcE8vC\n          DzMDcrsGKCWXZVOzgl1eSbXolC6uEth7RekkPUpkE8RgFf7iTHtRGSQMWSdKco2iGSsgFN/kZrZc\n          0wwX1A6eG8CUWuk9Pb6JbE6D+CqibazGNVo0LNoudaaGOttj4qmiHmA4ZV9CtLYGtaJJ73HPr/FB\n          kfA8IVT/BqE18+KrEMV5bwaEyftn2y5fSdeTM6AQiygGsoGBG0+X26bm8iH7yGXY/uPk5+qjseZX\n          bM0z/IjCQSee/JL14xPwvfYew/MwW0e8dFEVmkw6us3LdV4bFY1O2A2ZedfbnTg+dZHDextW5p6d\n          ms1YrrIicEaVNapt4OJKUGFQGQ1Zyyfx5/OvcVmaBGdtF5pa8fQizwglMS5/VLDNmZkQyveFMQ4M\n          x0I0Bhfr1sMaI0dWBSqDGsvPpQRvIuVjdtOb0+Se0DUV7V2sRKihAYfpnmMmjTc90VQtW2xC/F7V\n          EfylRBObdFMytgGgruvlbx6lE46gph+gTktGli0xAFQ49C4+xzjMs2raVyC3oxsauiQDGsaLWVSr\n          A43IKIt5bIzlmswQPyl2X+sZue6rjY4ohLK1BqzrhJKU27GXm8Lj8rTRiRJ23NWc0zz0J56hWj3A\n          qipvjO0V5lilztGFaNmL6aoZ9HVvkJJalrB3V/LDCQ23yDrToZygrq+MxffVJpGkaRHoB3EBKqa7\n          i8Mptfka8VKaTYhSPj77+YPH3yvbxwe02tSytkQfYuBijC1ZR/P3n/QkOVYtuCue+p4t06wPG04A\n          ztrDyiyUtLPYvVcrr7C6nTOTfWOHEYp6icWZ5DeoPvG6QvumYeX/RdNtxrVKRl66RRKnXCwEocel\n          lL0fWFovshody61L7jIC7uqq/xyX91RDhoNN3mKRrGpFTVKxOgLUvdE0q3FAKo49Onk6qqEzjpNI\n          pV7wxexGX3sWGVOpWIRq+1cTXzo7xvWTEgiUTrKEDVIcFIQUl1wcp2YQv9yybMqSqwmA5i7dmg8m\n          i1/PmCOgV1E2GsVRdM4bRzFHnM0LSN2z+rfgsPCZBeN6w9thzPtgbz+cmHgDNFDsVjVEWxMXvBLA\n          CVr3AHYyonsx1BkN3p4/mLMz1LA1fD51qfG3ycep02aagx2o6q0KTiN5KhtR5QZ7rfTCThGKG8YL\n          2A6Z3EQyyDZMqJPZ9/ZkeT5jpqVeK0gGJmuOHzUOUwNXxst5WapOJbtewSccuVHGe4If6V7toyTo\n          PFiAwlV+dMPnGPrkwWTEB2uOxPiyD8jWHKTRROnthybXSTfgESzqD31BdfxHPBW2Cqwks09tllhK\n          q5mKQFO/LqLyVGyCGQOeg7XVocTLudnb6qc3eTVMvh/NopYjfFCzdCUqxSU9TOxGVn32BECT1T+f\n          KRodF1ausjxnNX7WlL0J7fEjaFL6OGZrxT5zE41qVc2+0GPQ7SzPKT9EUj2HatYpxHWAF1frUmF3\n          VD7oXLSHNhfIsxcCn2/zBp2/fyfCZVwwp0W05sM4tSlEr18Vl89ZsSysGiqAB/1u6NDdJpXZHIn3\n          XSn6C1PBsgNOGqSK7kAzUuK5Hszo9f/+YexpQQ+jV2FZd2O7TUb+N5Vym9y+tgMi1eeHUbFGsp3w\n          etvVXMk1cVtUH1yiIpfHlygumyLZAfh4ust0SnIBSibnyvW6b+jrttmKboqWTpjM9vmz/ADfq0GI\n          uLRVn7kAf/+24iZOgP5PrCrxpC+bDNI5VOfFVmq7qvtKXn8ddOuE99VuRhFqxyXGjCrvWoWBq/34\n          Va+eMe90M9KhGhdvYV/nthwfhM1vkmVb0yKsCPey636uOOt8eRennzX0BnF4Ltuy89ArdFDuNBe/\n          5ta1zQMnbUuFem4QA7k3Ltz1we/1rEWyhZIU6J+W/PONgiK6sGp7tIa/XwdwAFd0W97iFTCIBqo/\n          l0CgtNDEs7QGxiKdmOajxNdNDSGeTRdzI4qNojVEdCD2UKQn09ILUzmBHvGx5Cn9KnhndW4Cyvqk\n          8zdeFtVUM3BernNVM/X9ZnnZT/wAql09QgpR+3VYdw7opGVXIMR11sPBxD0sE4L4D5daQRvdtN62\n          KBPUR1DijUhKJrnugq5HDcdtPL5dzQnRBnX9S+MSj3et9U/evO+H/qw7k0/ta9pLy/AooqKRUUAR\n          ZoM1jZlzkf9mZp2qWr1vMqANTu3kILeurku2i5XkOfCikpuWfXgbra3luWxU19W5TeyRTWuNaeQr\n          VfdmgXiu3HgKVFOOZ9Kkx6vUj4vhx+0BkS7rrJn2gOhFnSZhZVQjJKqlpMMgb69fQSMeEOtQmOAm\n          k7KdoJFtC8EGgrd1d8RTz1iXmk9cmrEICTyr8xP17tdKqH71pb27MoaGtpMfoyvzGDnPnNU8GtFq\n          NW/WlPPx+7fr4e9Il+wJlns/dvbx8a3+mIDDNQ4hjoRmNhO8N2maXZZIxGq9VgV7Mb2EG2lZE8SD\n          XotD9jKiCxUsXdkufR7QxT/e756Dhpm2t5BxXVYtQSb1ng1n8LY3K2yOKcbSMZHt6/uDwy1+K11M\n          NEYehsRuyObNs97XsNzwQXPsI4+b2SiqwJE9AWv2bsBXQnOWpg8DnbbpTDwA+jt9s8oFoTrUFOME\n          mleKObhxVQkUlcyy3HQSVMxvRtKVLXgJikoaVX/AOi37wSrZTbj2xrLxMpk3Jq0pox17utaLF8xL\n          Ygu0itZxxEHZhpsl7GzOHNBC8iXUteTpHYPgIV/64gpdSakcBnJ9rqGGr1f1YJN+0H439EzaYqUT\n          GLM9eSGqKUMkX1fU8ADiQ9Pev6EwKh9G7e+xs7hvXD26t7PIgJzZAoIg1GKYZ/iZYy9Lf8eTaJ1W\n          ySc3S/c4M1lmmnVPL2mNUHY7UndBLmdffOfj7VYWsAWxXTuhl8UE/hXTtMLTooVF8ary7Aqb2HBC\n          NLd2i5G7qXOIa1YDW8G1bPFmG443yHLvqm676z/m3vuXZLn1Cojrq33NdH1qnXmQMDZfWvKQPwtv\n          rlKNe8IgoP/WlYscNU40iDp1oYp2QzXaoWz3+9l6I6oZyv3AgG+xJ4Unz0Extmh7BMkMSpsJdG9M\n          +kIm9dJlFYrm2j2Dh5bGU0+qoqlOhp/euiSRNAstgcvUlSwV99Nqfmnh1XDebjNKHNOUYmdKyceu\n          p4KQ+BKWzjQv7+gvqmMUHstmdbXbSRPF8aVSi5p0Vo8+jucraheDJCcU6O3DJvn3q+PvaZTJ1d4m\n          RJ4pG0c4Hjn7vx/E2VhM9bzpRFkLnMx2HeFILsCZbC9ILk2v/qw2furvnM2P1hHMmcqUjE6LmY0z\n          Jiljjt9/VhXNxVe9i0EAErFEtDn6LZaRfOQ7kOs7RpArck5v4ovHKaMfmvY0g1PRE3gmSRe8p5E8\n          jgtWcSrMih7eCkAXDjxtV6HB0dkIxH6NegOumNdHbs4zrWi97BuQa3yl9h8dEZIpa7gTabdamEGv\n          69VNn5czagLltgTWTLK4fVvxfDabpvfhPDBSeWqyWex1c0Cc5WzbPCYXlMJx2bRt0mbfaT+FITex\n          KmDZKVg+862RWbAhVfxfscdrbMcLH/PX8TIgcabUsz9NTXlcNzxBvG+T2GI999B4Gmjshtr2eIDn\n          Kzxplnr5RSUzdc9GdzK2+afj82/Txm7XJCezNJ1xbLnkomZqbQs2v3P76VDGaM0+r1IMYzt4mfVv\n          5YBw1OuV5lAwkO+LZ/XCT6VEKs3KhThlINQYDwBFpRH3ZpwyS6eiV2cY10IxTwKjwvi3ks6HvgE3\n          XTKDMpkWzUjSlkjw/K1tGh6d9ORmJXyJ4rMvt6jmlXQ71NnsmI8EgZYlSmriyq+ARtQsckJUYM3u\n          Wb1sl+4iIZNxPq36GVja1tH0ivz4y9RE5mb+djt59fFxtXdP0TE68CstXQ0zkVw0E6SDcmEITy4f\n          fqr2/9aJKf3jd3OfxNtV1AFTEPsaNquhYi0/4Ipcl1tM9SzNAql3q6aczONQDAz3sxke/OQkyHFC\n          Go2eJfzBveiHHe/8BSg1UAQOp+BckpeR7DZNeWZkntI2z2Ec0uZITieC1dYWudLhmk7mBaN5ihwC\n          Jh0QxW/hJnjAsHBg+w/0lsbV/P37eX68YnMZeIGRQPcLu3SDy7mQ8M3+2TsZjfnMbxXiuDClWWxw\n          /KXD66ZbzVGAvhWpB5lnNts77HUpvlnzQX8wBfhKyoc72MPVZC93dcjQVyyTG1EbLaNcdySWXZ9c\n          4sLAm/zAXl9Qx/VPio1HGTC6tWDpbFhs3UuRPLVC4q802auH3j0P3NSRThQytHV6JNHW6QvW4woe\n          ThsrB1toc63BrWisqnac/3qordSqBVvFB70tnoSobsMGYLrPbRbz6cW/ZbkPWPpUenrFYWQSb5el\n          B6AknTYB/k6+fuFVYbrAU2UR0AtPv2emQtn5XNLGAT5Vd3Q1nLgX/verP+IRYzK59TMyJ20WB5CG\n          YmiqjMRNZwOlORZmAC65ODkE4PJy2HZz9bNy6c9PVSyfksdVZwNR5sTdI101G6ilyI6r6K4CTbBj\n          2AkNz4QKZYaKIMZkc2liYoY+RnSMh/1i50axk2w3zwubjZ7aF0YQ6cgYAFj2qSFJvy3kr5Dca2FF\n          PtDXdMJTgQ4SAm0QFo+VjrHInN4W6CR2/DfudwAitBVST9mvvNp0o3Lv0CCvVitsGWos+01Jjcna\n          mLiS6zGcbYh5hkBbw4utvAmuTMa3uo1u8xm5f52IehTko9CN23F5OylT+HRPYIjTc0533V0FTogU\n          V9028IdPqPR8izr4hbHKzQQWdJJO9Y8jqCZDyCa4YUqFjuJxK5Zf/Y3vHQJh0/qlGs2wrUyiYsb6\n          mD9iehCPb7Pc42E2jdk1Yj0q5ZU0jaWcrDcdfuCmVRoKAOTVdbRYorkwf2gcCmMpiZMvNRkfM/7K\n          vbUJi0ciKv1LJz+Bhqi+CHKC0SVX9ObbBnOTBK1tS+NUpy347wire6YM63gkyaoxKON8vapcms6V\n          ilpy6uXaMlJdrSNy3G0OO7rOyZklq93e5ZfPtoRprn4uQEXsP40XtnoSzCUYm5KHYDq1AuIaVP+B\n          C4Uf7SJiCl1WWYrIsz2Z5KSqqeBJOVWfK3kPrpRZKOX0a9mXsIF798F0umTf9sT9mtTw9G6x3z/7\n          5/M//+f5T/77/cPf/uMv//bHv/znb3/+029//Ptf/vjrX//293/97dff8tvf/v7XP/4r/nf/++P+\n          n//oz3/6J104wa4wdw4Lfj3gkOsqPxaIUzL6DiHCGx6zHh3owRRjFmV6T/qHLX/VX/yqkvHnm2uq\n          0uto8blmMQ1QYZg6tZNuR5zZjIa5GLepQSLKD5uAoC1V31a0IJsWXWvKurOZKeKdbSlX23hN5Y7R\n          KF5OSXDefiBm2GG9qvPp6NYUkUNCmDkM+KmWFQqo66vqHgpa5rksN2PuPm2jcJSMzclMtDYm8QYG\n          YGrDlU0gTLiW6W3ihCKAUwqritxRD/9GIqGd8ixQLGYNM4acBbCRU/ONBmnsuqhAyGa6QUwDqejB\n          OzGa6cPKXs+kJAgF0jCHOhhRCytgEcnVo8KggzSTB47L+lJZ08PqzAChpokvG0ilafCOmlVu8bDX\n          qwV3Z+Q/OrGV8JxnBbin/aanIhvaGHaw6UXlPGVsd1l1FioqtspExK9k9D//lzKDu+TaNmyKw8lt\n          I5tLgLvAUz0rdONhhppVlnVmcLinaTqgAittiMfHsA8rCsVqSoso/6u9qw3yiAnM8+qaWtdHdPH2\n          UZ/8qWohf7xq3TJhDIaQj3RLI3LKjbvFCMiqoXjwp415M7Vbb/ZWUxEpQi4eibP3lzX8FCbzQ9c9\n          3/Wy77RY2Euc7e3r7fzUrzM1V3Ktop/+ib6xuVJDsuVKoY1PVzdskxvP5DN8pTpYOUQ05VINkpZt\n          3AITDkGIVl61WSxcxYiguTZMLEeViyWuoOnzosK9at1uoZ6z4nmc6tPcyzlKAWWvEtZtjJlGhpDh\n          C/oJoVF6QVSDLrqLK9Q2G8hoS9JNHvp+m9fsOS46x8UeRglU8VF78muFS6Crg8xubA3dSMydFCs2\n          IGAoFoNNi+Eh95kLmnE4HhTt1aNcgiRpl8p2JXrqFCG16PnZ+/bkzigAUvcyqnXznlVk393tOFH2\n          mlEV31CydPrW+QBNWgt3KbvYbhXNQKKMTckZm0f95QxIfGXS8UMl+BqOd/sOX/PeCVLSpVRZlsDc\n          zsRQyRQFCJvBdpNqqSs2Tef5gFtppqQ8Xn11f+/Vk0nBC9EZukvBZqjHUuFT1p0LslnFXm3yrxUG\n          RNJY97kmwVy6a8SbVBUpMMjpVbE2eKK1svUbhG/7jg/nkMUzUBZVq3X4TGyGM7PpH+N5xOc3Pt3A\n          T4OHSS1bikGdfDj60ayzudeTnQTxZo9aZ/1nwBEup4s0vKVmw9TGFGaozwSR/dT18MawriNiIFlp\n          GEmHXcBwkvqC+2iaW64BnZC1eN2m9zfxt5oJGfvhKMbtA+W3ivnv+MzUH8XuZNuqLYoBxYAzitxS\n          36IVattWkiOTsSnPzGIt6Sh54nxlfRgHcav6RwU3w+eXA+slGCF1y6+oGczW29C+K9aZ38hYf6RF\n          d9taLGYPNtrlw7eeNYrLPS7Q/Wgcp5XsEPRshw9EfcuBj8Kh7KJbcTi+ej6McwwbBAW7WtWKIX4x\n          q/kGLaL+p4wj5FNt9KLmNT9UbflOCfDUcU5UAbVp2taJTqpSh7Pw0bBQ2CFfLXH3IvYdTueij0SJ\n          gr2Nagdbz9uJiIhOc3Z2bTw9JanwKd4oo8/xShmVAD9daw4E5Iu2CWaz/fBRNJvaBPJ2cl1JXUoq\n          9KnTO+ESo/ED22HUqQsueXZf01K0IV//r1flFjQpWrJhwTG5LvP4TbQrFgxRxtec9xcr1nn6l03K\n          RzPPBQEf6shfu1uQeAH/YrzYs/K2XM+46Vxgxg0av6+F+3VGjNumWDQszb/U2jRFL2OB2G6nWW5m\n          8bP3eYD4xXQ8Fze1kYhxOR9Nmp1UKIBMD3GcXMOIQfFzMRM139gZIGsx1oDnyaac6nBdIl22sdAz\n          q+PkqcG5FRcwRnXZVMaUjgdd4dqdQaeQcGpUG1bH4OpcTW3LDcKZsSF6rx6gdtiBSySdB4DoWtW6\n          kymIyoKrrxN8WtwLmTHqs+2zi2gZkolrV/oa5fAYh+IcUrNqwxXftDxrNH/dYFbRSliJGR+/UZPi\n          IMpobfRdLPEfG9CRj0VtxAU/pJXO6AemwSnaoYjrNVoFs/c+wqhoteYAYm6mnZWKTnSZB8xmtyNf\n          YTG6TBQXumxBpqF1IcdLNSl4It/Zam7SCg3XemnPopdOrr9N+CyymUpwcLvDLC5nKa0XORiOgo7L\n          yeKfKA1H7uYbRfBo99iBFtkqEXzoqM0gIMVAUlAhVvdzFNyFqUI4QuzOnbTtBhdB62Mydrr+SxDn\n          2BbQA/rdxA89erwsErh7EX4SQuM78L1Q48jUlygqPEpZ0yrstNpSvdtggmRSg2JLZrhxFHo6EEme\n          RcruV613nfRmN0bvMbwZHLjLZCQYRXtp0+yeh6uqnpiCZFuV7Z3MApXKoeuz6W1DkWc7DXzH/rw1\n          PBpqjm+AmBVk0g6Nz5jPsxEiqHNtkCfdJp3cDBeZgIyafwWAVT3w8TleYl/iXyrFNCCIqIdCbuKN\n          K9aOX8/WtEp8huYVGsygXR6/ssK3SmXUto0KP7oPe8+UTEM96gB2aY4vXZb8/m3xFOXJsBy30s8H\n          oP1g/GPGpby+BS26zNYNiJazOtInOzCLVWhH5e1LEE59PQhRy6uRgZ6sGs5o9WVHLssK9staR5A3\n          rxO4Gef+NEo2Z6u9rrZuufbu7/umuQi1UsjZlRcFFhCZi4QIi0xV9lWpWxuY6DIxScjzw7pJxza3\n          ngJ2XzdnXzyqcV6aoTY+qd5NUT+eAk3LvjOVKyrcKG1YSjPR8r1/nglntgpLVzAnzlIjkjP7apPv\n          xMeyi8fFowvSmxTsytYTNyPmyJaJUxeTAX1ZO8rvLiMJwuXzP66wj52aoJ9tks9OzTzNq96/6oTO\n          N4W10Lx6+8BczLESN1B8Ue2zPqSRbWK5dn2yWrehKitr3SwBFd3bUEHHlfH136doM33Jw/635K94\n          1LNR1HXdezqkfThrKq6e2ej3iRtwm6zt8A9bcg47+z6tGaJJGs6cipph20S0gq7J6UfT5j7JH1DZ\n          y3W7BIch3gPDSGF9ttgWBkb2F+xZPdEMbZ3KgVclutjXKEh0lVdbtwt0F+bgfcG72Ew4urY9sqt2\n          WCR+/U/Ja2nTh617LF3ZmhzrUSzEN2hOrsV6sVvSOxHJJk+Jh0UB+cc6Z7EK48CKbQ/OsHNoQ7+R\n          vX86gt61xKQjlAuPpbnq7HJ8rC3rkGKiO7DjbmKAshHsjFN0q+6KnzVZKj0xzEWOFhikXdfrx/pj\n          drGN/0mLi4X1IFuGIwRHk03EI5k0rIIvaquWJyog/HXN9o3uS4uHatTV1ZEZ95rKzlYUjDZwfFw6\n          YzuxGYO2amNL1DHmXSXKYWj7uhn4Otp1sEayIbruK96/FjV1+cHPBWjLE4lHOYRvpWVCddTMvOhz\n          da3Esgl8g5J2AA+g9FYlblyQurVOZwopRUdbwNSdgNEPBO2Dou7aqj9f4ji8CyO7ATFb7ZNY8rUK\n          1VZc68j604Dag6vT5KLxKZo7r+P1sBGvT4mfKTNXhOLxoD6ZdhrKAEQ/OeDbWfGYuzuqR1eMXp4Z\n          zCnJQ129q3hqgj7cdsyx34pUwLfj2Fekr2epeAwKBCSL0O35/Aq2Uo43SWpSE7W8wkAGMZZ+jPjc\n          sH/RQDZdshV8JWbCwG8Xx7FNcqL+7vqHQOaW3udxGiMr10QsKi1F1Jky6y0dkvmTMt2LBYbclk+s\n          Kk7er/mTeDZlOELYgZHDTLD7Om5q2fZ24XsfbVoXetN+x/dKvWneDMoCPb1B9PmLEF/WNFw4WVdf\n          CaVnWbIAQdl/ujoTQeP8rWLrFgBbrSrKA6BPnpYkAn/wa7bcu1yOWng0sylBx+gGI80lWewwVvCk\n          CvS4heJAMZ3lWnSZ7QdT4ELVbA/OjL+gGq2nHyCXhSqdpGv9C+ayb+f+4bJbMpAorTvvic7qVtzN\n          7QeTYWIDOKa6cWJR0BjBlvffHFywjQzPmRjOWi0Vh6qpak1r9GrdKMeXolRhh5kJNw0lgaaDya/q\n          i6NCso0qa7xqA+vBqMi402lboO6JIrOmZYJnzmYWlMX5exygwDWQBUenNsQtvhSLb8HuQAK73dbn\n          SNRKKnFQKwGpU/pahZk9DQ+Lf+qXLvOC7jZZ9nvKDdUjRdeTDE9C0HrRDCfCL+OqVV3ugfLZ1nET\n          i2lytT2idbWhZDrRfXqYxX9XbM+8ZgeHKjUI0ko1YTLqtYOXr9pNN7CeW7KlB6k4RixF6rg1WAwV\n          b9NkHgbeg3BReTKgUGujN6IdmzoqeXdsir6c1HyW9kSEkh9vZ5vVjMfiyobruM3mBM/KAES3Fvn4\n          QIvpVQledplZP8naSkAtrh2Lco8gX11RrmGvcTzWoASs4ARSrPDhypRCHUpMQdfQyFsgR6tbFZph\n          927d3dd6ltQ6yGM0qObvq7w7d/Z0JoBYe6tDFt+JA0gO72qbpa6e9blNtw/wRCcY9YSBfZL9v9O5\n          +B51n1TIERrZFRSzVj2OC2RDndrHxb1zHbaAls7+mcIc4bnxKL5GvjxtB/QA1RGNYnONJ8rdYjSi\n          4k/DpC3A4JuJhtpSVEhhzz/MDZUAmA8zJFW4bdujSMipVgBBPjhQDT2JdsLrusJkRvU9qNnnsM1X\n          1KHVezdiVKvCZXA6wfUwetHeTakgGUNE1cuPAWczk+28ZMwUosZ7sfTmI+NR/fOIs8CkFeipspUK\n          54Q0oH4x6RXq+2mcWuT42Z8DM9b9SrAGQmhaBDV2/WJh1TEvOTlMvz4VMY+1oS4z4TRS65vFpGQ6\n          W1tMcf1hVjZBxqHTyrqKBCtzPICz0xHLOlg+5VZM8FgqfKKsURjyJGiiKBN2I8HXpCHy8uzoi4c4\n          KnHtZeL2iHJDn+99Imy0NisQMrOh87blefDfRRmZDZCBvt6juRj86A9Q2OFoYATxFKo3jAfAqevo\n          EqcXhn3MYnKWI+yTaUEcfV/1NG8AEiEBeuzM2g3kcRtqx+fZo4Kwriv+29x0OMS6XvkOUYaynLcP\n          O944m4qb5eDZDGZ0tSrizfRoxgjC7W/svvjH83LFQL40bYO0MAXPYPEtFikDTdY6IZIulmsSmVV0\n          VVZyHKueLuMOacYHRVyqZOUTGbjNyhkv9tpOVnOHXsaeubJZbEnnUwwEus7pXPnoDnQQ53bob61k\n          ECHX1v0w6+G00vqk2X7RH/DXtx3c3OBW9Le2bKKKoCktLUGIgcrDmryvjtJHdX5hTowd/Xi2gUga\n          euYXUIkmkDiho1ZZxsk6L1u8cqr+7ntjhH0m7AQ5WWzpQ9T1KE5pzdj1bS5t2sanASUfRa8/ICXY\n          ZKzMr7kNxxc2Mxl889xAyN7LRrALyZJ2alEfbs9VpApSKHpcank1KxjwgU2LTD7kCBOIklyetVXc\n          hmrZ8WkVkyAxgM62oIByroQJxh0eOR4t2bJevUFcNvU/CksrcUHmDHfR1vj4miokAeN7sSPe/md5\n          ewkGzuCezbGfMPosK7dAEZmHD7VRtXnBOakvERq9M1s2xjdoe+O9xFUxPaQKbf0c9sfx/jZPIl20\n          lbqG5gYcmlUTR1pz2mol3U3nTuVIUbQPJ0/bsnwP6lAbIMKRzXRJ2s5q+i+xcqg6B4GWyM/lRTK2\n          E+Nss89Q7I2au96DA6abaEcfYr5NGVMUqCqxIkKjmVD06sZAK94UIQ+yfw8fRcTLYJKHjda2+JW/\n          GD510/7E5a6IVWxfzR4YtG/WJcTFNpMBY2bh0rBqMO4cl8DixtvV7vI47buenfHjb4tiuc7ACU2i\n          RND1ncph0pPKnq105+Ma1RLyYOY0/W+jmJxWJY84Pcw1ctXL5pNza4SgyW+laBAGddnohDwyajM8\n          7NplmZ6LkKz+Scr/+jk73bxpD5Y9cjTht3cujhINIrgJUA9EYC1jNmaCq/R82dE9Gj94z/0Vc/tU\n          aMeVp+BX+mLVheZkA9F8HI2f3TV4SbeaLIniNELWJnbStgpoVrK2HUSZGOsiSm48vorxZiFtKkNc\n          MBpGykTBwKjxhJUuA6+GuKZp9PVYbvdAqD3tIesI1S+P3oXewDJ6ejQGA9pmY52o5FP/PGd/flhe\n          FE08mmyldHu/YQA6qyVbBAatsMHlYUH7HBNjVpMpHFmmaTqYdrtBbbWoBTyziujDbKPYPZNRocg7\n          qZagBidg/YQqZLaEcy3GVWMbX4AGIyUdseTdzFvGuWebYRCkze4EkBZrmWzsiqSorIG1EasgLYzY\n          fjw/TZXy3kZ9v0Mt6F2S8bRv0yMABl1Tbhn+1GHeiAJKWfWYM2NMaD/BfeDPQbwmKzg89qbchPdS\n          rZuGPK2yVpLEZnKjb3yV1g0OJj1Fr8uXT2Q6uejSi0pbCKm0FLwOnk0H1Cf8WNW6dVBw7B9IsLHg\n          9lkMjrG6UpsZclA7fzhwf7/uCN6NdzShRRPklXp2W3j//t2osqSzM7ciiumZonQ304D9CQL0otjS\n          jTVJk2GHMyMKK4IoLpFxi1wdZbRHTcW3UmwgQbxPN5ugTqqe64HW3MYJp+DqH2lazyy9A4S294gZ\n          WMkaSLkuDqNF3anXPgDK6VuO21O8GfIYJe+oZfUyn2Su2TIjSlw1EkW9VVUARGFkqUdzsfewXPBd\n          fGKCZ8PS4uH0W7tOrHm5GIXJIvIEXhIM1EaOj0J+KgpDp//j+LBZK2MJZEZyjEqL9PxD5RDB7S5k\n          rmngZ1aoyWpLxuUmGBs9bkhTDiFEW9vN8WOKJArPliHRDZbx5r907FkGYWGvm/UcRrWAck4/xdm3\n          8fTIkBjaq0cvUi3ut++oEm8qG8yGWnpF51dsAspO0Hyp5Sh+m02RW1UEfTuKJMdHxrFVfZC/ker0\n          H1igXd394gH4Q6Oos4cuxfcu7TCJP1VbzxsykgX8MkQdW5tKE84/deX5HuTzgnHiUC+zczy/bwFn\n          a9tdPcweYS0RkMVDB8baaqGyzf9z0RDdbAPAG/DpStzk3JsWcRGVFnAyVY5PMo6mcTjb1g8xflQe\n          pvJBm3ZFmJ0N6PlU1BLSAZBIv8Moats3CJ9W4UGAYRW0jfTCXeNHX6nroDvz9grRQqls8/ZvuFhx\n          o0CCTM5oAG2tHjjSenSnt/gKpF1j2iBTqEZGVPczFjysbihuNx9POyBfWyPEZ5iKfalj2DEwDxHL\n          ZMW82P2WllpUmu2L8UduzSBN/zB+2artRtSUa/iAMZrmZr4yUjotugsVg/ngGSVqQGQcg3vYMJgC\n          2LIVMwpqG9HG8Z6dA0vqcMta+kRbUEzopE6EZ+47qay15a4sguoPPG3x89cy3dQ2sEo1xe1knOD6\n          tGC1Gp7IRgFlUVzRbthpE69VNL7D0usKpUI2ZduFTGU3+hvwe4J7dWyxCe3WwU0Ur+o+oY/eSeHZ\n          GcqsNqLo1VJ3dX6jBi0mv+J8NohcFJtG94nrm5hnLawgOmsM4pVnGCcOvm0TMmK8mD+ZpYIj1LeQ\n          MAk3puU6jSa7Jk7u/Q/5jM8gGrlgskahTYcL9vNhqxG5MyS03SIeAkW7Ec6pQ8sMAtB6sCszIDEy\n          N9kRSxmqCYMrbXJKptkQL1T369SBrPFtqdEZxkYfPuBFeGTIt4ECbfykcupt29IO3tHW4zkakKHP\n          hStmnnls3Lo5X+R+bk27/FS/CGdz5GwbcHaJij6jyImDp9nVg/W52EuH1NxoF5xdqxaNDdoH/Wgx\n          gjsjYDKn6MCZr6ZSWleLUL/sHe/371VCfXx/Wmo5WOA5zjKZfiY2Yzhtaa8ld4viyXuti1D28ZwN\n          29TGdankKVYb1ZjH/pA8/oKqAcmEHrXlArDo/maxpjo6nG776jg6wDboF3M0e/Lvcx57Es84EiR7\n          YqII04ThDDPOSqs4uVGs2+YxpW6RL6UPV2u1s1H1oGy+Rw/WW+BrygdmYfoOcX3luTODirPO3rH4\n          asAxtB8sCSGoVd2IXksG5KDj4jQq6Ef1WEtUEV6Pnhh23bLdPVtXo0ghLmMvq/0X4V7D9PAkgemX\n          tjjbdHJ746rfNNMpbsfl+6/F/Fu94EfNMS/PZ5ztwxNXW+ky0eT0HGnYFp1Vs59+UXltK+m5oYlG\n          MnWyblcenf2opiZn/r30mWE8kbT8/7UG09FTMQupT6pfiTz/CxOZF3x6+t0C+Ws2zIn2uU/FiHSG\n          zRbQhW6/JR2JJgS8FnJvB/sL/4s+tlxmVz6lisoVaI1uZ6KRbe6xOwFZahUn0MQeGhi41Q3R8YlX\n          1aZCZl7JaJFjnPhArUoraxu7iLCTLQ/QcTTytdiO0xbjrlUUGeWWsbMI7DbR9MImpYiThcTNumah\n          gzxDLrIyLWa+MXSWP1xsTi1s0o77Z/kJXkQJraX34ZvfTCKa9nHxzCrH40wYog/SsQOAmu1pp5ek\n          nHK6GDP6EfNRTDywsC7b/vbK5rszrbjfrT3MK7px/UOe471sdgPO3qy1V0g0+Nn4fxYYepnI0GQP\n          RRpHZ9Vd4Hxjgbhx7Ff2M9+YoVBH9EjbMnQK9bUV4nzioizw6fC3NgGSYc3DEdUUiY3Wzh9Gg8qK\n          4m43DcY6NHIrL0qdBhnhb5h2bt36diAz+ZKTnaoNP6+0M3JNptZy5GIYtJTyn1Q8KzIbER6W+URL\n          a9bxgifdS218oBY8xr1YLXTlgq14sRGlLBeY3bw4NzwcpwTNn8bVUShqkReNepo6prBS+3WBxFXj\n          K3MYOGauOSQIAx/ug3IeH1ynzwdDdpcJgbGbWHyt+2YflQ+0T5UCxE3TmzkhiQ5tLr3pJMMZsZ8R\n          pwVFDSJBh9HAVnxgLmA0msMdRE+wbbvEwiHTtiqgHgyv8jCAfJgytiZLr+BO7pbnUU+23v7IE/vu\n          fYSbttNQkFEf3XJxFzljrhQ6QerGiI8nRqam9CQ2wyHwsG8XrjNhvzi00oXkzDNUt2GoL3L07zyA\n          pRw3h/mJakrToIq16J3UFlHqDpgeI6ob3V4dW1y8z/p0tejoddHj0ri3Ojj/n5V9u6biUK16oLHa\n          fPdqfv3bH14KrBfZEJ+5R4RT33kW7i3q4u6dJSpCI5NKPY4c+RjjQR5d3/BvMqcMLvOUNzlpjpN1\n          jFdWynugDgvdrXES6FYqWh1eZf2y2Aptg5+n8fBZ7ca/JdyxgcDF96EOeAPlNykU2vrvmrQ9VRvE\n          99Oqm74R/cbWzdptdv2NM9MUCe/kdeTaLcRh9CkrVNe3PvrEcjF6w6ZsVROm48Mblo0hERC/THkr\n          Jz0gkUM0hQ6jOfQVZvQiZvdAr6d9Qz4Vo2I4+iDXxyj70XWU5DaLXbBBdhX3rW5W+au0qyCmT93+\n          02ieuhnwatwcW6cQ12igePpITLGbbxX9YK8cJujlfa/2Gd92tct4Hf+MYLEFzp/AYX1V8kqMuWLt\n          sBGu4LN9WuPWUcsN9TxY8emZHf02E+A2j1NchZydMDE1V4Gcsr6xzKT98LVlwT9dTHoTp28cdqa1\n          YtupGF2KsWTWf6PbvtfC/qoOuQp6vi3hfej2/AJzG3qJR2Uu78SgZejFZEE4z1ot2j5NQ12wmNVc\n          QDS5bfpIZNjlHw+6H7VHpYwwl1JU6tPEGbdQgHjHMCSNT87u57JjKVt+4uLjMU3K5dysCowQD/TI\n          6MYJs5qpcOop3PUMjBOEl0XVQXFaq8koLsWejLH0TRyc5SE+1uiWNE0UQ1Y3WeZ1+M5MLQomnUlh\n          +lCGSvQZcQJZeRcH8CxZR9dEEg/DqOWOakWxPTf7hEcKPBWXS/UclPF8hBjFbP+5D0/ItrioYK0r\n          iuIy1fUDPIyDWL/tlDYfrL0Gz4JOc7njS3FI0+CJy75sOXMOO0cuQopr8hOq62LTyviiio3EaLSG\n          iQjUJvQK36Ma0NGwJSXex72vOrSd01CJow3I3zCEWysmQVwzX4x96XDZzPZ+YTQXnMI2zr9bMSlb\n          LJc0/vk81Oh1O3VZPCytJK7X48KppMOzQy0cViCtDafCA90UdfnLapa6luiVvknb8Ks15wqjJQV5\n          EDhsGl2WU0ZPGvSF5pb7Zot/vZKvDdBGJZ77+2f/fP7n/zz/yX+/f/jbf/zl3/74l//87c9/+u2P\n          f//LH3/969/+/q+//fpbfvvb3//6x3/F/+5/P4b/8x/9+U//JPOvEmfyNtObu53xQAyza0DYa1rU\n          URUme5npAG3zWg/GRq0ZlWLZYo6IQi96ch0qph0mlPBaVcWf7bGtLWEiV80lnL4uwF612OjFwgHO\n          4FvfBFa0Fuy5u+aj5ng7ilnJxr52r3HHaKcWpRcnrL5HVD/qz+s7d5sfUAEVYx/XaHJxAPjC9Kxz\n          9eRnTa+dSoVDZ5FSxzdspK01fc4apY7lROEqaCai3MySrKriQdEfAGVxsshjgH0zeXROfFejer/a\n          U9KK4Kn2ioWF0ZYNm8lFs0X4gknlV/LlP9sjW1V1vnKVO2CJz9MojzXObhNjRhEYdbzRAOP33drJ\n          x0EAdq7YixxfxfQEIOtN+7GqWnGcdzKxBKouNYLE1c8k39gmg1Zc67LHv2sWp81c1zSPo3UXRA9y\n          6c37FfUW7HyzuaHw/Pr7QrwznP9u1exweO1rUoFhdCJZTcm0d/Ep2vcazYVBsQt8drXal+juxvbI\n          vQKUxFNiT80rv2pFvm/wxnzCC5TLzaDVoMps4LLOrsDzLbsNAPw0K7jWGaCarQE7z9BxAvN6RR+h\n          aPYlauVK35bT0C6NN4sjyyI8/ax9XHHvMSlpChuLf07nv/gs224m4IjXvqiaYLfmf2vcnSNn84TF\n          NT0N/UMKUFVL2cnJs7+TTbZiSTvON7UnR2XJGlLu3nF8MHJolUxeir5Za0yNK4ovcBlcvuaz9dAg\n          tw1qUwvOzkzTiL0QdIzCS5SbrRAo122VdQjgnhoH6G214SOpasL6Rtzz6CraQjphfqweT5vB5dsa\n          iog6IBCFodSTLWXyhNXiFFAdF8RF+/5zGroLJBOo6+gJYvQymgxjPgfHVHHKPiJ3DEA6DxzjUGa0\n          IqHn1skF1m6bPTZAc5oLnGG8qFQLq3cxLUoUKXPamJucDFNaVYZM2/VyxSqyQVSLYtNPcoeWnoxI\n          h6WCx91QNff1WqQNYBsWSXOwZyVZfm80dsUihVjOmQow7qCvUMPHQRNfgDasmVe1XJQde0z5Blru\n          X83ubypwsqEDkoTVfcoNQtCQ4+SldXuBo3aHxq4fdzwrFnOasKDoSzWmXq3g7GxTGHUnS28d5dDl\n          DHmAAelPO1HAq83cXercrNsFZP4V7/Os4pnHae9DUr2haZDu9qkXUNSH2yBeXnW+/2mLv8RQKHOY\n          bxNY2DBhN8SbKPvstGWrpQvi02/vofl6KPotso3u3vQE8b3U7jqg2b0apS9Omk7WEP+6LX3mr+fl\n          GzmBU9yw5yfhw4x8zB91PMGfZ+0HolgoNnqLxshIrvGFx4lnjBKGfMqtx4Ylo+o4K3fSuuI41fXn\n          ZIzTrLCJt6dauEi8lJDF9QZqjNqNenNGViaIpAiRxge0nqu78pmWa70Qdfwy/iET2WyZdWjmjHDf\n          edabxtBHrWZfn3/8z9mKD1AvkTGz4umPv3cYa/uEbCiRrGJ3Ux8lGKxtQvn42ePvdDbH4qk0V9Q2\n          3ux9rrH2XhqiNth1WT88d7KpLZ4KwRK0k+9rJOYO4k1FK+zJHEsRX1zPeZl0tXliYz/bP537Ertk\n          Wx1cWXtYCFv8qFmtlfVEKdheutVtNlaek5UMi7oKF7F8CFDJiw9Io0U2aDMkmqZj54nwtNnVHI1j\n          XqYonslSh+IOmdUsXR17+BYLWrzC0cl5REQcF9vyr9clDCk+7WWhPywrv1LPfv+1k8nWn23uALnH\n          GWH1Ngybcwz1NlzLy4J82IBN/QieHW71a/AEVf/jBvPZLI7q0SOTfa3O2I+2Xj+V+I3W9jCM6IQc\n          cceR3eWvrQXdqCP0y0xr62xyjWrmWtK/mnlP6okXMHYCARlteUxXfOBdXqQDoKrFckpgtnjUTbyG\n          W4dzcbkX87zOaHvnNnRBX8U3jpPwY2On96+ey2fPkiEr6is3gaxYVk+Jb9amOpdXJq4G0EHL9CWF\n          S9pElNtW3HRJrIpsagodM9sB1/PSNgtBto2jKWOio5A3eaEcm/WiWbVYGiYCJjCIW6s4r6NV0NHu\n          ZQUBKV1mRaHjRuIoG23cGKXQrgZjWfDSljKlJhInkznn7k6wjEOkX/yP3VMWYTLilTfxcby1OZnD\n          dJ6pnX047LNV/HsWNV3xaAQaDtt8V9JOtVsgR12h2r6reO0U8c/PyybyAuwgnrluHZqO4rm0J/xr\n          e0L2GU7JumwcGaAdc6MZ8zitaBen4k3yxkWks6nGXVnMf85syIBJ8SUszYGrUb4r4/FYPDzHZsUX\n          07SEaOeDsUHWUcZrW1KbyWp4JpKC0OLDj0erWpa87EXeiCnMeMarL19TI767J06QINxtfZPiTjAT\n          fIfnamQFRvz2WWe4O+ozgrBn6wCsk0MOqE6qjGyFkGXFAad5FYjtZFrxiJIUIreXpSL7I/mMm7rj\n          vm1W+0qTkQWp0GvGv5/1emKylPX1uc0KK9lIlrFXNtHUyYYYUUyZKq0lvlIv1EgrUM9OnFbFEkcm\n          YW7WaVdESarHxwDYbY7GRs3J2ri/LACo8rHoFBL9kn3WJW4nlWoxcOp64kORnJbiXYmmKKbH6WND\n          nVHpzRhm+69gzZQV1ge+q+wCwPxVIv80GzV3URsPSikVbeQTp2jXczlLeLsfkZub2Tv+Hd1MxD18\n          Cl2936PTiV+smsbDlnQVEPEw15Mu2J4bBAXutOUCuUiGbN+wbNTxyrK2bW+B5l4WZnoZoRy1nwbi\n          bpT1WQlwUU82+/5Jv6zm6LyQ8eKm6cUBpVEQL+WOxb243E8YX0B0cFXuurbmVyziW6HhnzTyao7f\n          yl7XjThYSgMTUTyCg/i9ulHwN3yn9bn/QTDTdFiFi6AZ34K49qXQTEhkOctrwWJHzRlxpbVpbCd8\n          O62rhiI+E1+Gr5I1nA/U4NDfKJqeaKotBwEevKNNJ4fSNorTsLRxNoBenALBSHLWHgxZ3HXd4Wzx\n          9Uu03YHvt/KD2zsesazuRqrgYUxDnpKpNvpBZeyMelYWyQNI4iOIDsnoZPFaTfWmZ+LCPWQTH4sp\n          Fe8b5k435W2eTKeeCxtb9Ta/YR++eX9mONqk9BnvoG2oCZ62iCo4CYRn6NNFgvdUyfDqejOSSLvs\n          HuRts9k6nOWmc7TG6t/65DiZER9+fYgmyTjbIrbgsU1z+S6eJOV9rFWnfQAsF5q1NycowMaGCyae\n          7nfyiXk0OYCYNp7admRjAGXuJnu6C/qXvHUbw95eH8Id13tS28t1m4q06IIXi8fiYjUnV8cm+Tv6\n          M31lo5bs2+oIZJ46P4kne+zWTfzxVaf5lAFnEN7dNRM/lZXCkKOt52O/oLfQbVwF1iV+MR0uRs1W\n          sktdYIFVU38QgFGnqsZZcIxtgrT4CUhV060q5tRpfmvs5t3jCrhN7JFBwFC1c2SkbXNHPKPxdGQj\n          njhYGsVXVhUvLCtbIVMNGbahIk2aWyNSWLWa43MUXbIxbKvGD9Ut4fMTYbMwy/D6esU92va4S4pt\n          DrUfevqGqAS+qpWeGVArhjhLMxrEbZpx4nuVoJ35qKbSH1nGfFBrvT7qDntZRy+Am6v18oTSWUpb\n          XJvZrOfeIz0ztCiFlb2yDxnhYs212Son3hrG9x8zehwtXeAKmHI2rhdtZuBM25b5QCFzUrBDivrw\n          azbAVRL1HHiVLsk4XTteYsOW4LMy9Sv2ggueo/OL7Q+f4DM4onD01jXaJDVzEOJi+C8mi61WW2A1\n          yhFLUcERtz1+F/210mXn6Hi/5ae9VPlU2GPb7OSQ5SxdrXXPO7vplxicdQMHEKk3HSAUv361zcEA\n          zZ9c/+3pwcctairbUk/5Z6X2rs1zj/ZMFgY7SQgxbUYcLLPqQwDFyUlDjMqGzR+JbrJYrygPtjsY\n          4dmYtI/7CYuIvUv0Jd6ZxGFUfFlW4twxgQ6tvWrrYakY2m3GpZc0aCohMR0+ZScIwK0bzCu/wkW/\n          7W7SRiVmIDmsQsaQQPyqntkTaOQQpIU9QDMfow9czaD9GELytseuEkg6krfHUMhV/BbvrdN/T4Cd\n          vvo92ovq8MD4ucxlEF9P7cXDoCdPoz6kjJJFKHQM/U3jrKPaAp89/Va41MGse7bmVU00ob7bmrkl\n          J/8RAGF5hUjomtHdOMCwRWthE1+bRfDlM+60dKmGkjdlVxv1MqvmwB4b6EWJCnjdqHEwNWzxlM+1\n          pUq2xprKRJebLZt2b5Avhl0OfZ0xqNmkdF/w7f40yq44NnUJzlp3GUMlQ5JQcUAiZdKCW0jp0s1Z\n          7sk8z9fFPLy1Vlz3ifjenOTkJ/VqewAaI4NBcMXEJ6lJCrwn8dgY6Qih5/RlirorHg/cNql5xgWx\n          7DCP9/+rXv8RBc62nN2JHTZ/uuReM4rb4TPLFKMcxSnaTFRbyJ63+gksd/zFblm46RI5AZdR07D0\n          JwfBRKWULcfcms73DFtHxmtlAcR/1aVVcCMWGLC3Oo1J/53K0vST4uU99t0V7ArXW7PM0iKQwyo4\n          VkXTkMLx2JJAo5vCqAyH7ZBMx/z0e4iGtxdGLanN52QoN3tmJkZbxbhTBOpm6eoiiO6q+7IXrorF\n          TR+3mRUf8Rekrj6EB4Svs3LkM820vSWrVC0KuGJLlThg0C2YbgKXr67FV/mqDX+L+Hbhgl2/bH/Y\n          XtAi4RRaJ9HE28ggTuikU6rEOKlqVOmvwazza4n9NW2rOu7ewgP021AxePk6BH7h4mvUZew+sq0d\n          UVpm1noI6tAyz+dx/cW/5+rYaULa+yoyrmBiupYtspmba+s/tmUXk6WeWraIdUprI+KBmCiu3aBW\n          NKhUPIrxfk2dYkJkkiEN57zxwu+r+LUptTSxMY4H2xvSE5OgKXN7TpLlvvBMAWiUi3hiug7sesWB\n          ocoq8GY6aalHYld+It+Ptk+Nv+AAW7JZwW2ZlgnGLBp113etnvwEM888HRykSSMW+KHqBSa7zdGS\n          Janl3U7MacTRk5eblykk4i6p3RiDm3dGD2N8HXQG9hB22/1n0J66j+fciBPadGidsK9sg6m2fGq/\n          AZ0bpHaxEzeCGSLlfAk2iafQJaFx0+JOkJ+hApLXIdyBB6oxbjOsNGo1nF6LTsaJ6U3qbJXS1/JA\n          48/t6EMt4pkpna1U0vrw5o7jCtnNYOVIBI1JiITlEr3sNi5SGRCX9J+cG/HKVoXqEjYe170SVNZx\n          t8nHEs2ZQQB4unIvOgrmtjRVKfakvGx5gWnS9HiF+ZLRbZjZtqFuKpBZ2xqrbzzUBIiVixc9fz08\n          riOMc3RiaLVZxVkuZpM6klRqU8LTL8a50La5shjl5E+zjd+/XY+BzjYMiYsBnk99gTvUv4DYi2Iy\n          UNNY36etj6ArE9d3sb53I2pfXXhgsepS47ppUn5/hXarNvNmSUX1+y+AWJJZQT7lp+GHCMeqmhDN\n          lKCZ/Ca+x5IM9sDApdi4FyOkDkwKg4IxVW224OQo6agNNyvdDdpYAtqwaob3d+T1YRVzVRXm/7cG\n          LdD+43dbPQ6aRu/txrKJng0U3qwVxks64ToCnmHFX/oanv3LnwuIzPOHj65cC3YeD+Mripf7exkp\n          4UBZ4334tnSoUcmY07BDvCFt+j/E3k/PSqKwXMR6WalSDpZkGYqErGkby6NWk4lYYS5GmSj11DML\n          0OsGUM8ljaWVInQ4EOzJn4ByngLp4pE7DMsSmwsdn+yEWeBrgXKkGrZUL1QivWbVseVsMVaZ4cA2\n          vnM8VXFVZOskF1J5xV0Um0qZkvqFRhe8rzbaY/GoQ1bM1N3o3U9kiSz7D81UN78oHOf4iWyUedCw\n          n6rwDhtt/tonPMtzd9jF31D0KbyBGogKrAZT3FBnqk0CoLa5aQYMiJGF431r5vdgkhoNWPe4xKjr\n          88gads0GcioRMo5YG187c+QZHpFBqSapy1kYBd7R1GsTEeebZZNDsbfFwm2WDFymaa0Rd/xI0xWx\n          N+X4IrxD2ZElbskylR15NIKmaT5ETVNOErcp3Wpcm21MpaTjbRk2kCOnyQy5rGaMjeYus1ctUHQU\n          UshP1kA4CrWplMpMR6PZbUy84z/fHxgqj+grfqdtAIGGHHf9aKVaEINqSFJ+/j+Vh4ke+mXWkRhm\n          9fUcc6l8uyMLUT/oIuRETUAz/v/tX3886yrvAv2l0B/Ote2YfRTN8Ed9pSvt3yOrYcOh88w9TPgL\n          xmhrPBusYAJ79ACI5sLi1uONrMW0PgMJji44AHWsMhV02uNZV/cuVbXNfk8m47AhQAOOUsx0Fddm\n          8UtLNxZvCFr1bp04lOqZ8bj1c1l2G5GZaTOy64SIILSyLTbptmy7r+aj3J/mTVJr/1P7UMDKWNk0\n          Jy9IgoWDjW0Kgl2VerbuEZgnB67pX1uplPq0nz+zorWJxbVOsD3I9Zq+LpnPO8u9Zxhz1JPFZE8r\n          XqWuPESOIxMs5L1aMoyvGGGOfhbnoMrLNsB1FarSx5qB1kevj+SkNsuf4C1oPmcu0LFtm9bRhpuj\n          EM/KsOzhxLFXnLo7tslL6sn/sdUfx97WsrhNx6qlU7oM/b6oQKMh75puGRel7sLjfCsGwuXusboh\n          bwINLc1QOV3vWANx9bwkUGauYL2TkFuaY5Vwua9au8fjbaODm5WAcU+/ePlATLpDxTzASJOrHvIF\n          lVWxzxrT904yq2eq89Wg8Dxc8WIoUwfhVdUu5kSG7NWMVDSmgeVA620LFkrULsMD0dDyaNt9VwfH\n          h0+isO6FqXOtmce5qelv8X/Pgt3yI6pq9U5d3ZtP4vBOJR82GRrphagS1mMtptqynnJvXjMgnELl\n          G4/nXm/VbXGsAYyCRGyWiZFZSK7mXq04kHUiyukXz5fhCONL6Lr4wmuys5vnowxcUodfXanfaOdZ\n          W1hH7yP/R3QQj+fWtSy/lBsWASWYTT/3W/hMfFZdQY9tUzLr/R1dut6+cR2lbdLKnc3VwjsXX4oe\n          vFEGN3sROyuAYlOSzvX7j91f7+ZzFXMDEHfVPRoLQ4gNo28ujWsnexZGWpffDkfS3hFWGhFibOMm\n          FOp9FYeReM/l3dRNQNr0dP0UJ3n7xwbM98QaCrBhErGyXGUdMlobn9Smz8JsZC0SLuTQ1ym8VBp3\n          LBImw6HbTHrkl3jEazLvETCJZvZJ68shCo+5q4eNmeTu6S1PpaYr03gpNCq3RZWkaeWZtpZhrxRp\n          t1EOQZFpt5+1ceiQtluPiJ9SWBWAUAtzPanyahmgMbfGCsj6bJ8QOreH6kVsxBNsPz9Kv2Z65ZKo\n          s03vvNBNyRiAF8h0B/ApFP9PuvZoKgUgDtJc9YdAlLIPctA5WLIcyQrbxOHRckaJYfxcrmOb9LJO\n          377lJkTZR91RQW9p8eNjKRZVfEeKxKNZiynso0Nm2p3tkXcxGfNLRjfFmpi+LjnyN6RhBtBULwZl\n          9IaXZ3lZ9BV72Kl71AqAfhu5jPjz/YPJQcFQZKvkWqKwt6/c6vrnjEEwY5Fa1t09ItmdXE4HEGTZ\n          8CNqt2mSgOgii8WUI+DIJrIF47xL/kAOexeje/ojEycXlUf/8Hi9R2r2ZGWMGslcCUQCbd+GEz5r\n          /Hd0/mvohTYQZ9qsTPDzb6G418XZsr+iiB619CxjW+zEjjPNZHbIJ34EEcUmnqfCR9DGNMPqXb2A\n          2OPgYphm5qK/Iwx8XgwB2IpldkPmhIfFQxedKKd+wpbkuykwjbRBGvjeRPeEPSYb56kSv17WJ0Ln\n          e/zBN7DlcCGU3RJOrzA7ZZy+moI4vqzJQyLb+vReaNevssXvoV8AdubcCu2Kt8QTKaL1XNYRnhbW\n          5mO8vEnXkxll99bVUjyjhMYM6xBgStpXv46KOTkJy5Me7iv9K/QrjqWvG5SXaDi3Rq6MIlF55zMg\n          Ac+OD5hfyiCuQKyMgG0w/+8Np1ZSXhGyr9MLk7vpgVbRsMTrFZAh+lnfB2N0NivoEUp9dZg//Chc\n          GcrBJ8dGe5djbUEvplKtOKnMhYgJduuGtsRj7IB72EnJILYqR33oh3lpks0BpFXbjNzLA44DNnHW\n          1qGELx9f8czo1y7nFLfK6b/1Va7Mv7WUuJWq1xFEjifAwtJS3MGqUTgyiXjmrQVhEWpxd1cZEKxT\n          3bLfwRaZKe9Y4we4IBIvm8VIMoszaX5G96od/DcVFhnQy7bJqEbVoKzWxrctjxtbHXj2+7/Lxd59\n          gZDO+erUauKebfi76SxUrt+R5nQNCLpF7iRmdjYLZIFRrbqID9uU3tHwVkunsR700bW3Nc3MHde9\n          5lnFdweY1ua2RKvY6bqjtbIDw8V711v9aUxpdy0GplLm6zHUySH6IJp7Z1W9+zfV8CTa04I/eOnW\n          3kHKL8QtmkNNk1rj5G0rhkbgxEe+tODD1E8WgKt1/lkkMtfzXG/ODAUiXIl5iXmBXrB3cn50j/yf\n          m6q/Hr72R1Pla3hjbmZpJz26WDNggkQfq1pMrbCrv52wuMj4OSBP+pGFBZw0wq1vjarDfv9WAcDt\n          qdtrQHPFfti2Txa3LALH14TBp1Qb09N3v/ErAPEsyackcSdbvJtJn58nOQqIbOnHyak1cZ/HETfm\n          p9HLdx2F6yK+LR7OmNfy+XY8MJ6pGbd8MSMw/D9lOncUKNkdpYvfwbYPt2QR4ur2pdqyUKnfv0UK\n          EefTmoVlOt3jZdDFI6ugHrbve6iU+Oxh+rLnPl7+qEK0aubJu+U2X5DhvIx5G0mbValyMq4qeirc\n          VnbyLDZ3pCBmMeoWJEf4D2rJGV/pls+hFK2wzjNcxf77d15AVkaaDx7/fruscUzh8bz4Ax687ikJ\n          D8om/Im2Q+focSnaxXb3YpCtW63i4brrmvxzIiWzg+gWceDeAi/C1F1xcHiiRplA1GTi80EjbiX+\n          iq9LS+y9cUOo0MpzRq5DNcT+3ZLLH2Oxnr0Xe6VpiJ8fvhDOqjQOSGa7u8qKH7bYgH9/BfQ9o1nI\n          lfrX4sTcdsi0AbjCwJnx6Q1tCeMvqAp+Y4DQNFQHZQAmuvzZG350FNFm6eEQr0Y8Ljr94qNdQ6HE\n          /oE/L2LcNrrRuPOl4q6Yy0nFHe21aVlUXfqIU4cDJr5BXN0xNDCjllJxWx7gVvXYxGVjoOBRdU9C\n          S7wV9JmOd9jUODfRb+/x09uhSczz1AB4IJNLvafftJRc6xQ3Vkclj0Wpx+qUVQ0zQdLNz/465JZD\n          S1Q4L8NaJFY3nqqRgaroc9XIH5fHuG4cHGou5MByt8yhhqiCL/p5Qxpf0P9nlgh2XeVwHe+uUQRO\n          HrI+ldi3m47L25Ew2M5hAE6z2lZFXo+651gp1+dV+ckbS+aduNrP+E/jt1V7I6KC4VHXO75ve4/h\n          RyCS1knUBo1jIqVrB31ymovWS8AYnCOLFBqtur/1a2UPjlpt2DRtH2uLEYKIeZOTa5z3pupzF4Wg\n          JvLdw0Qu+4zrvPppU+IZteuDREDdXHwjad6t7fYTG983LHNuCq5796y4bvM+tmHOOJqhU6OR1pEq\n          S+ep5xkR1ip8iOdlmyQbPXzzIHYmIV01CnHPTTWTEig2qq+4NZvimcqzxdTSOh5tEy8jI63WcB/x\n          cjJnhdvFf7+OKR9JVpqayXQlL5z9mxGXdjZuM01eMf3aoQ8WeS4ZPbdsVTyQ97S0MDu2BKPk7mJZ\n          MC3uw76yhdycSlxPnQuQN97B6BiMU8L4e5tbO5N7a2LUu1V6H/CofbXxDtVtcmBoT0nRdAtUmO5m\n          8cbAKNVng4hbBajE/300CWZEVdfq614mV7mo3j26HrP0xZMZVYyOigsEc/to1phGayKMvixTgFwz\n          S/ltNRcLcWVVVyVrSa20UAqacjj+4a2eJTBPQJFVCNqQc+srf+rV0Ur5wciIYzsexqEuBoeD5uOI\n          1G2xx0cgEC8yDCRpLPoQ/fKJ3VHF6lyodxyYMIrOeHPbe9rRyEypm9uJha6PqGdDkG1PahxMDIDt\n          Xyu2W7wH6GUUGkr+jZ8g6iqdOzDEqhp4qsHX163SPwglSPz8hu+B0Gs6CnKHbIpoLqbnL01DJSfX\n          EZiVqo+8m4bROD/xlVhTU0huKmbIiHfPy78DzOpOSkAcrJ//V3Lgg2IZuNDk0yfbxwqDq2XQdLbf\n          WE/e+JL4UD2eGlmwqj2iZS8pv3/0z+d//s/zX/z3+4e//cdf/u2Pf/nP3/78p9/++Pe//PHXv/7t\n          7//626+/5Le//f2vf/xX/O/+9yP8P//Rn//0T0o5RPCscqi4iJaKLaJGTZd0YqZJilWKFyMuRyuJ\n          D39omGCWiVI1B3Kidm6eBzsI7bBRF8kAKs+O9n4WXTdNtgqmg8V2ZkvfA5vsupYgP6zaX5tRDhnK\n          v7Au0Z8Vvv64DBCJdFLdwd7mac2rcaP7ZmkVq3J6R6GtHwuZM7Y3P4jRlooBv09GnbJy8kl4c5Xp\n          TtPlbodMqfMuGJDTYlJ2FKbLiaqn2jShlOUBYFhOy9Q8ccUvnWiQuWd/J2zAYQ8H5wQloO0tKSt1\n          PVUXxk4d66/o2JYnipDqoIF8CGt0WBXN8IFgyOUzRzH/HvGty8g+hHLZ1m7xZ8uClenBdMcdFfz0\n          tfFEbnLpLGbz+7vyyFnLmDucSQWRxped1V4DQK9k62NQAV1CGaNaaMPBak+Ta56TrznmL5KAfaCl\n          SJxwNB0hxdWqUzy2z6VZ4CdR4gY4jf646YuL08Ku8KM4ir9D33zmFzawQZY7qiUSgj9oZnLPBNer\n          9hVdmt7tE8u576rj0rR2fsR9n0xXQQ5u3lKdjXSWwvoYZKAvl5ptR4uu0jEM5jY0BXi0h6w6ILZ2\n          LfgfgvBy+kBpOvWN++D4uW0yRNag72N3s/Mw+pVir2g8rXsbHzYf1IDafqLosFoGHVI0aPLixrdS\n          U9fY4DigljnPiVdTX2ccTq42GCTm6D8U//gsFq+3eQbGZf9zIQcAGr2kZndLI8hsSJfJbndbpjYB\n          4GJD086aQ2tmhlTdr9p4hZrmu8X30Yt9LNDQh6lx4xjJBr+HSJ/1q0L3lqxHb4c+p9Oro33WI2si\n          F1UISm1xodrG9fqsZISzdjrG3VmmodexFylbJv6z1gxzvxiFywcY78maNndAavp12Xc+qhMxJp8f\n          WVbZzZ+drFBzUpNcUXUU3IEGaRpfNAPNBx+NyWLVm+B+ZBGlk+zrqoubx8NBAG4vo9bcCtG4oupF\n          uIQ1YJo/ON6k4ZzQkg34fb8OxpkCe6fUhrfaK6PX15e2UzVXdUrt5o3qjlJ+WM0c5b1RSnljutMq\n          qvGkBmJ9Z4l2VhIKosm7NC32AF9rm878MP5YAx3Ppm+oPgqCmgqR+Ph0IkHqUJO9MvvL5sNqhoJt\n          2h6cKZUDAY8Ur1sjQUen89qJc99ji/TWe8FXw7VNKEddIcD4oliqQJzvUa36wBP5nUtb9jbMOO6t\n          eLh1sgDDeelcrB3CtQnCal+Wa/e+hqZOwqxmET3gdYxPPwiVshC9AlVA3w3Soy2FL7FhyZYs2LgP\n          rZBGItaMJ4Ttveh+DzBjsouyVAvJufbflaKqyswt2hjESDpYjVKt6bPR09G8289fz+RdjhwCOq0P\n          WsaXYVzH4W2PfDSuumgroLO6mWZKQR+v3KRMQsuFiDtGssMk2uw05oeu6zmJAY5oi3p8GoaF26hV\n          s710PNpalcWxvS/AOyKSZeZV4jLJ+gSQY9yNpoqjo7jlMT7u6jHuaEp0lo1pidBF/Vyw5379XCZE\n          WXs1y9b/jk4rzkIz4hJ43xwZQ1FkqbEYUiwyGU2R/mMnXtesPTmKujTsU0XYbCpewvWqDE0bnaVl\n          XtKWLCMMQFKt1qR3lG0ekzWg/8gPy8xQrWt0AG1pMltUUBx6+nmzkUwWT4hM1JQbp9xDhySdJI+g\n          XR3xj32lDp5WeGOo0NeoFM1myRyjze4+UjfNl9ROHGW1jVjZXaT8cTiQQ6EyyyMGsDxxHG36wtf4\n          7c0BFadYcohKXARWVsdzvZYTH9HJmAALmkIxDQDum750fwkWRNWn/Ti3LTMxSlgNUENOA8hPzSBt\n          XJg9g3gNKV/6qmbjjcqDhVD5wWB0sJJMVmovIBNL84GIcVR1eTtC2+Hale7SG84wOxw6+t9s5p+4\n          i+MxbAbwAhovPxfs/WIy0Gzt9qpGUIc5lD1pjSr564Yvvs1p/U8iZmN4ikncSxavG8eiQzTjC8WA\n          bFPWeH4s42aNYxTTRTn5byrdrmOplorajOfauJbRuEybP/NWaaZcHOG1Ot2V5Aj1pixKIw14jv/z\n          Yhpi+C4e+92Ga99pMbyUjXpxO7oxLgWbOB6cY3EKKgIWPZTj7ywWE5dvdK288CtIGPT1DiTLeFpA\n          dSsYBfX0Qn6ZNLee7LRup28jGUE7x76FcP6ym0fORuPAk2mvWVvsA6ctLpd7O7iA8TIZBXQuk3Vc\n          uqqHAXWQ4lqeMUyaOrHjF67OI0eUZzEjdRmCEJ+DrSlrJ65AD8YZ51JTuwXKkOKxqQtu+bb7Dvyz\n          53XN+F8Y5SETJfST6UqOWt6O9murTyJxrZqQERfWNHZ8XO3gJyxRLuNJNFcj46k6u5nwS3EbCOFg\n          RWqWesSa02A5iGVlnHkpxZjZ1mSu9Kiv1EVz/I8zGfy4MIy2KyMO/WjnTAh0JOZ6ZyM1UHI8X4Hh\n          PXFZLDt12SztYf7FDffLeed5FRP0z5I8KmzAaZ6qIYgnwOie8TtBMrUuByqTq+GJMbShG2HPlnFH\n          LauWNh39PhqMui0bIqqetDSBoEDktkzB+NE9W4qd+p5275Eo4LlEJ7F92AtnPnIQH7jT1ToSVY/i\n          cRtz26ZIxgJgTgWaFdWjAR+gYtnofUFK17nxBF4+jEw251cNzSt3mMXt7awnbToZh37V5i8fuYKl\n          aDSaZJW23ItxACFqr0JG5zqsEl/f0IhbFlLL0ViktjVTHPEZSJjsXKur3p5RfPF2MP6oLEuYRbOn\n          YgsahJxdcHe0dSrZIcBvyqKkxisMwV1lm3gOpEaNV4J1oeWrzBn/5adT+LwsUXqNZNO28dWY/Q7I\n          CwtmmyD1YsHRrCS++pfeGn/spjM4ZoOixlyDWkIwYPnwJPUPoVkoFrZDizWty61D80nbM8kmHEIr\n          fyb+Q/vmWlJS/FGfFVW6xSbjhdEl06LHkk8/Ksy8jCs1eaq+/kNRARDIPj+00r80WMWkpT0RvWWD\n          fNY5XUdHm4BP7+UmbiRjOkWTqCv0KEfzVJ8d83JWrYZWiGOhmmaLtM3a7L7bZxPfzFaMQ+KSAdO/\n          eo+e/xiAqsIEj/rahMLJfrPo3bf65QsznW6zD6qbobnLcQelaRkIByc/Pn0zL10BJOcwREf8CNul\n          kFvVZR3cb7PigquxFPn14wAqO13I1aXYqq/vkarKRqLoipdu2u5o3vjKG9KoSUFoQb0vB7lTtZZh\n          9+NY/YNp1DX8afZNPgNYLJXmqNPSdQQUb2feXpHHOZqqGgZn1wlEPTCO6aNJcnL0is+sPWzRGC2w\n          JVrf1EtHo+nZMdwuTWH3GW6csfKhRFmI/Xr0uyYPpNDWvLPRUCMacnh+DUB//N9RDE2jx5Q9rClE\n          nGGodlL0bArjy773ydqXDKTDXNMP9ioSmvnEODkSs6j3CUV1Vx1J/Ky0FOprIOPLEBkIvY0ySOVp\n          FQo7OgXCICpb9qqkokifKIWjxbPM3hwXTzIucsd7qBv8bJvLcvYww/7xNLe71rkzdLMRtUFcm4oi\n          aRxYSvJaE/il7VviXNJ7nFL4UNNV/B4nW1J3WR/DiqMoQ1a1mcZYiSTLHygCCMpaBnuOTxoTs4HE\n          4x8zgENjrGqdK3r2YX16dP/HAaqUn14VJ1lOQ2ITy1FzS1pM5+JaC7YS9qdwC6rv6idxG/bBssGw\n          YLOGGE43aYebMizurEE/0FONvkNRYfUEeygZBB2KMpLj/bFRcz5PSzUEdjkfoZ6WpJg0+9N4MvLI\n          8sGi6UCMpLN9wWa+85eTQiFXS8vTWH/MVKzGR0fVHQNJOIrNKXBIWuPR+163lNdTkFtMeF41GWqH\n          YfykCbM1Zx+aiJQWQQfV6RpIEru7M1qxcq6y4zIqDsE7yQg+TKptvhhHiUVGFiIILnUHiLpsCvrF\n          ok2XrRPhrwLV/XM8Lw4f+vKFShrJZHEVvpclvQ4mVCa3r5vduNrRSVyYLm/tQp/7lfST3Dqy2QJo\n          K14YUnqOArYp4+JvIhA/qcVeJcc0+Q9tMKkNcqwvwoqy5wyOrtcvNuBhUoa77IIZkaXwIqNtu9u6\n          Lep1PZNHOdtdfWIOL9HoMQjIVAwCh8TRbZ2APLX/UOxZagX5hbs0f+yt1GOHkQwUAJFfC3vvO9+T\n          fi0T/e6KkljnTnFG5nmJu41HVstShNtK7I0PsMQRbkD6SvL1ZRHUm7ol2nF464PNqeq8jfhv1aHe\n          xgUzRwHSTImMmLfMuQz3uPtazn4e5g2JEmaoP4U/GEoIKzyrGoZ45unV+khuilbcCD+qkQ7xyaVt\n          mbqEPVzMgk3H9zRW8auqLyLXIx3/LHs+k7NhltKrBhEy5h46ZERSlm1IQYoTwcQa+XZtIggU38Z1\n          NNnrUyCjJjYg0WVBnWEi6DwN3O424Id9B+9IVlKYn6dwrlnGuHvJbUqAdnwtJd1ehB8MWUzkkuFq\n          Dlsdk3jvoThkiFpixvUsRZO+Ujf2AYhXG63HfZLdahaF0PDJdme2XOwNp5xtP+tzopyX7VCFXGPG\n          JeCgXYld0TPHjSxi0j7irbPlM5u4ak9yXBHLwK+JpHq5TRun3jBY4HJRPpT1mmwG3zpidRsMAq8z\n          m9cDOZFPZQ3mOZacMPb6Kkp6WX/x2tuK8S6zLUhY1OdMfPpsjmmhTcnKP4j7cGbFz0VLn+oF7+gB\n          SGtxqWf3fW+L9SMhDWya/rcnmFJdKLR65uWc7Lo/W/B+Jeghu+zWxW488OMnRQiC1Dmd7j6qIlIS\n          EyB7FjJ5JUvtLCexz3zFcZo0pQrksyvupg1CeSMNH+C2vav2VTX16iz+Fp1s8zsI9aqBT8pqt7Sd\n          OKmSfAYNrq6bTNj/WKcTlZDFJMR1/VVJ8VyiUYVq6GE5mlZXSc6Sl+lc7TP49uv2y+JxSaW+beEe\n          dyt0p2GYs4VhzE7l7qJQrODjAiakaZ2msJjNYojimFwe8G0N7rebjTgSM95NHYfyIWheHnM/U3U1\n          mk37bZFM89TYp9BQBRnmiTlncQLpdf4HhM5n3VEjFA0fv1uLbkdzxtSb8iVBnn10/4Ed0k3j77S7\n          AIcxqhYLOXkdNlA2B4hT1dlFjOXJNm82BXyrnDhbx1aXZFSl5WL83iQzmat1QLKToybv40i0MW4x\n          jB2ZlNNoafQWKDiyYuBmyZozDQYsCsBhIhoWy0MDtC8KEvb0niJ/hGf265Yz+bWb5JsGs8fTrGMz\n          9uKWtUiuw1JfKpblom1jJsdIuflu0H6mHEBabeRVt3NvT1hjmQ5mbstRj/nJR9WmAXWPZdUg6bb6\n          B0GvyY/dLfBCCjf9swIg0RfokLe3nvpF6sdvYSQI9l9q2ARSl4Zd0QkE1VL1Gxlh2ap+QANb0XHR\n          S2SPPjpgKJ0AYd7vBp0Fnru0jD7bo+ycIzBclixMj2LbsuuOm1sDuZ7oOJlFSg0HpnGZHSYuUjQ2\n          lusb/6E9STcZdiZgvsmRhBjLyFZz5G5Af4YqZjE3NdXzvNTpPCKfpT5kNQl1eE3DUPq7Lb3jSE3W\n          DW70FPrME4biivFonLOFV0XVQeil5YhEaYwNUTUhpfelipibqKKeMBRnCMWZrmu0KLZHt0Z5g2Nd\n          hm0FE+vjzUt78e4ALBqO1G19Q6/PRj6gdnu464EbtZ+0aTby+84iQdvD0lz+1ui+h1YtxEUOH4uQ\n          YeY4O3YTyRi1t61XQtxbTP2hvIZHrAY2Vp/DqHq+asDeNhNachpW8aMYUkaeyD+enulsuLMx/FGU\n          yzAYN3NSiXE8hIi9LOPmoiNkv92yT7kvXWb8qocbpTNWIpemoSZFVfIa4It+sA2VgZb1RB2nri4L\n          OlHHUkdF3HUwVGk2DCGBAlGx4JlJaLHKiFrByPn9wP8/eAKek6wOC/eDjjKTxVsNZB9mE5irf5KS\n          /34XYzzYmriOq8uQL9V4OYNBQ/+DyNQVf5R1yUKwDsfO8j1p4KLsNqcGcaA6dUbApeQg4n2KLaNR\n          N3u8DuQe+6ko1qaHkR1++DJAVzSRUg5EYco8eKr9hF2ZWhjVafP0mq1v3Zvs2stlEEw0iP9aaoF8\n          /LrV0nFY7nqned9Q4BRR+wfM6XjgVAYM3V8TyK4YHBDdWdU4BzQ1bRTENWiI6RQvLzxta498OBEv\n          eku6eMB1XnOxD7DHwaaWRoryqsuEjZDXau3op4ftnAlzSsPTItnILPOg+syevVN09ZbQtOnei0Ip\n          Bssf62d5tKw/pJtV3gvafGMeL3aCuuSJCnf6RZ7hJGxr5MyAd3W/vLsniME2Tlt7fXXePz3fUPnD\n          9SWIly1eTE2OgpLoMVnRKcDUtK3spcQiVy5uLM0sYLi+9HIkw32biZTBinpgqZPrtlDyE0BO8Iwc\n          uziGNaQHOFzLMoAYlLTdTgK1XrzfuERqP9qoePEt0NA0NM++Pd5QVesAFhlm+MUyZkkj9RClbDG7\n          Tgiz7toqGjzDpesw7RWpx6flaZGgCkyT3PfM6kXm6ZjKQCUJ1UXCN5U5C8yl20KuF+zkH+1i7Jii\n          I5CBLqA0h/UDiUgfb41nM84VLT68hGcyeyAW4jQVf0dTawDVq78dqU43EWnBTm9RFsxY5Plr8GP9\n          Yy4NLrFZL3az9woyoRnWB4EdWgofdUu3v/QiTGU5hAZCtwfxVGddIDemEHaV+/b2nPnEKPncuBdc\n          QVaio+TVb2vO6Ot1UxufVXLTPeCFfEnCleHdo4mCwaJ8c9R1RdWRfdiQjqA0oktso8s8W80nRLNb\n          6Xi1xV00y0+ZGXd561vfl3ObWunUxnQgg5JlfmUn56E2QKYo3cgydzoOdj1LkkzwQ6YlozWGasnz\n          xxRZ86jutocFVaKLazYGBskdmoX+EP/K5+0+1Mk+9yfh0RvvONPa5aNg7vkbBuSfD5ykX3KgNaZi\n          NifJwx63k3BVqKZywzxR66yjXahW665qg4Lfb9opnje/HircX08ehbNkIqe446SgcOXLY9jaK+tg\n          2xB6D31jNUsVv/qZfW74jTXmSBMxgKt2Nb7sXXWh0wAqmPAGCg7ERPldVYDoEKTnc46nL1sc7uqa\n          JnAz4sbZhD7Vxnj4Afj8tR68SF6iIVlpDAM2UYzo+Q5XsRQPPMSaM90CY2v2BhRA3+oBK8FS6qDB\n          jak/ap2WElAqyxLnni+w/YqGiv5nJf9UukmOKkmJ2TQc4B/KNFbDYgRleWWLPtTgVu3UAwabmGqU\n          IcCEAbxNfnk2TM7GEOICdxL7zH0t+qyyZ+mm3yDfcig4eyQm+jowAmFjqaEkJbkbGwjh7j9AM1K7\n          Z1exRGsMXUg/bj5EW7ZQfntj1+AzagxLU/8T/JM2usoGmLt29ag77eV5YeISmE7XJtixuzxqoyKV\n          JwOxvM5yVYj0HkLxwlaDmzR4jUbcicMZqZ9mLWxiFQ0ZhA3IvCm9uCOSPPbh5kuADyYmiFp3msCa\n          uRmWJZN2Hg2pOZ6M2nFyanVdXyaNoS22Tg9r2ZY3xTLnexp6a/Btu6UZqU43FhXJCtaxR4WzhzO6\n          ukXBXyXbWO44S3Q6ACO4mMdSddBX9+/jEj08FNM2oRoz6b35SF4Ox1hL7VVXSkwDlGaPRrwIg0ha\n          52BHx2foJsIDk9WE8XTV7AcHicl2RgCs2OZnJEPSan4jM1OEk8Ot+hW8GX4gYpysM3tyWbRjdkgh\n          vde4zfty6npXpnri5BxNpyTHf4QyuIB1QDbkbZGjZ+Wvfhx4nOMyMCWiIRueELuczvHjUZierpmx\n          QBhfj0lN/oBwe4++kWUNAPWCKaYyacB7JyPwjBOY1T8ULG8M2GU83pBWmkwuOv3ZdfWKW2xosvFd\n          lmR4wvfDiv972/NWoi27RqSWE2tkZ/LqJ1ZenWHwwHUWPaK6j79DhR+VIY59ihoY8HL80zDLA+Av\n          vwWZSu38gV7wzMqqQpNxC9sqY2GscRQW+FZ7NNE/mQMMTGvP4rmMuwupkV2LLf5fNxFFZq6hY39K\n          eY932Jdw5tkP/lNvQIDwtju7JHcgAKuaV8mwqlZ73OI4t7/UqDzPMQLayVzEQHF0ywdoxySZd7Zx\n          jVdzmFI0iqAoRT0Q+XJXF6br2o3B1LWQZDB4+TJ3uM1kyPjr9nvF6frV9/XU3Chd1+dCnCSSoWmf\n          3ot+5yQ+PNKvKZy/v7Alls9mTby0Uwe8WfU2orhOnsAF4sx2v4wr9V0F09DGD/Z5h6VmNgMiNJl2\n          OZ8ACJJKNQBJSwEXL/ZQrBB4S521M4CfHhB8R93Yr/pakdGK6IQAm4KmPzTUd44TRL+sJSCqmpbd\n          9Ksbk9+/1++VTOqJrqRRl5vteCIFyxY1AFxMiapknhI0qWZoIJu6potLwEQhN5hcXPBYhjTbiS+s\n          WSv16Mt0qXvJRsHba2ptNkH/n7Fz2bEsuY7srxA1L8DfD/6KoAnFgkABoiYaCBD0773Nz8mWri0P\n          RvSkgVQyK+Lec9z3w2xZtIjlu7P51SRX1F43hR31Xa8cOZ4XKijjR2pCjcLPl5VK7a3vrJuO+H54\n          LT+Z4sbxKiqp7wlviTjHkO4VVZbWgKb8JmE3epnVq2tw6kn7ZAC2BCv+wHxFypBmvTLZcysD1XFe\n          8bPGwTdglKtEdA/NBvEyaljLOF0NMpszL7UxT0Cn53agcvDE7U6UjIRbNdMZa//C8zasz0XJWwIK\n          cmX8vzgjNncaW4MVz6+Ua8t9oWqwKq50B/S8w8gdp6+rQbIQCgXetbgPP+NR30ZE54RvS5XYt6tf\n          dnF51VmYgaS4S6hm5wmydIZf72lh7t50ALPeuWlC0rkycgcn48o/1S24oD7gaflu9BHCHB+iUmy+\n          3Q//Awe7JNgOwmeX82vBpVMED38TuIuxWkrK6o6VGb13SO6UvhoNhZ8MPk959kC6CODK6io9sHzc\n          gpR5lScHsYtq4zNc09HMd4bI/QkZEvY2mDXiCKSu+iyqQQa6VEl0bz0F4dgAcelbyE0tWIeakTZu\n          6oK/WmGL3RcPHVq1uIkypjdxQS6okZqC4XEAaKkLR6vyermKkW7SaQ5VurmGuc0ccLssLejIF57M\n          qShChSxoc3Trgd7YtUP/SZ2n0GuIYeOrjvbJFww5fiwRLP1/L4Wn/6hCM2Emdx84KFn4RD3676WT\n          Cpl3UZPvvuFC3MowAwHwYiKE9Oz3a1H5HBuKUBt+Z05RisC+VuoParoDgXQRwI7bwvvVuAG7xxjn\n          LQSr6xQ1DEpMN42aesPgn6exrB66jMJUfZlwcz+f9bnn0kXNktyydXXsV0W2wrTRoolt9mBFNR4n\n          03C6RMk4mpRnIlSMl5iFOnFtXYfHlsvQLqu4DcdaybjLmswCqACwYn4bipnACL9nuh0v3Wgw/g09\n          KK5uOfKihhIiqrhO8oqmYP6TaQhhk6kkHVrvjAwS94STOFVivhK/6rfFnKIVT+pLB1RrN1MJ4d0K\n          WcfHMuV9BuXuZmLTi5knMHuKyIoXw0+BurMXqMpMqv4rtLZ3Q8R6ERDKOWnnzqps+FMn/qyUnsgU\n          09UdrzzwbTNdope7AtmxwRUieSYXUTtf6VEmrJlgO74NM4u4yZjw9HhiMCCS8rK7iPk2nmljZrKG\n          VOVkRzZ1oTg8e6yp3ezf6MZ+//IUFa5Bw6j1jaziax7WzXx1T61q+nvNifTn0rTJ+2Gcu2epwZDX\n          RQCeHdOSkjxO9g5ePL4ACIVmVs4IxnD62zib1fJhxzyUWep1hEYly18+dwUch9pZqzlHQB0ueXoa\n          GTriTR/8QNhT0b2IKabnmn4JXpRGZCEC6d79SDHY/aBp+nte4WuLW5DLdB7qXWxpUY5wlFIhCa28\n          1Yo/KXux3ZPCGLXklT5FKNdz2ul68H0MLHIP/a/WTN+0n3bP3dJ7Q75aTvtMHu0A0heOiZdk6YCj\n          JIlXc//e8REt8xyIRtEyuF8GlPoNNhOc41PwYEHFV/tYqEiq352KepczKzjBGfNxIs/h1Z2aAYx/\n          dC7NjVWf3oOCB/nMZD7lLg8FdGWyg6b8Dl6M7mhTur1fGkRMePUVgiROkE2+1b/29s3I4JfpLYqJ\n          TFtp64M/7JPd9gM6Xe3JvfcH89/cAewB8c/F2Gjj1o6q483SH2LN2GT7Atgl6vaBIln3iKbBHcgb\n          V8g9X+FuMJrGKxztmwfMmL7sKTF7QhjbF+unex5ctIqKTEeRKuCnj3KeVeH7R/98/v//ef7Gf79/\n          +Nt//OXf/viX//ztz3/67Y9//8sff/3r3/7+r7/9+kd++9vf//rHf8X/Laf//0f/+7f+/Kd/+qzV\n          NfEc2EEp2ALfmeTx0QjDgJdPgp6H3EtG5N9NPNyzMAbzCB0HHEF54lLWDGJkFzgdraBbng8UPHlB\n          qIKK4RDy7SemAAhjM33SPbPILBg6KLVio1CdeL8UVz4c8xzVz1aClRWPW21FA1vmMZ44xap8roZe\n          nggx/lHXJJjCROev/FjUsbo1Od46Jw9mUfcITqyytyBJ5LQVNoXQiK5BFjRlpQDbI8pfZs9q7D2R\n          MqQY93gMkBpQdSBD398/nYVPVSDgGrVNSl112726OFVtKM7mxAOnudcnbfr5wJY8+r43jBakjY2M\n          kmiCMJMUM45UmCbXsf9g+rM6K83cmm5bv7OPBwxntQ5KfDjx5ezMVZZCthchaRqt4gOOh6lnx8qU\n          k7bUKHdswMpEgzUKNz4yjM0L9mwUtNkKy838Y4WdeLCKEAqfn+4pc6vOOpdzjcP1c9au+FGb4xbB\n          +jxvJz4CMl5zdNkL4PRyOj0Gf2lXaWSuqmmTM7AUHo+rKY6YCviTUFdIM8xHnkpWjqyjn/8lYTCT\n          P4dtFsVIAaC1TIby+y+Nr4PjikLLJnju0b4MFh11ze2nv+rTi+a1qfvw9Y2w+RM68QezXbDGF3Ij\n          TtBCMo5advsp5GudWF4o/5GTf0UVuNeUL/9ZYuXP5LFXOTURMiYp0fBTZgiK43NkocOHDzLl9men\n          pdiWAmmC3PbbB1DKmgVGs05HxlXJsf2Hz8/+miSq+ALhQMlSnbmiPe5kFjGa+0vM4dXkjm8FDujo\n          GxISWHVwZ9QKt1tJgnCUME1rcv/DmZWK4UD4HY/PhO4tvumGdkIq940VS1bgb71QNIZzrNTnZvhp\n          x6FHI9R+Vgz7unbvVthFKZ3xmEuIlMFdl88iwYmn6V/3I6sXTRW2Qzi6Uni9bYi7ZTecDEMiP2yI\n          Nqnvajw9362deCbvuvThFwQpaWVDZo2u0oEplvLpseoVn1CJN/6yibtjkwqNtdAhLcWbZ3AFKnNt\n          tImIco2UfjXFyBteeqxcyTR1MnjajXJpavW4C5mMG0zlB88Q1QPQ5ucUhat7b6GRDeo5D5Hk++p8\n          yarsVndJsLuXDdqJpwY6hCJDsm8S4hTd3nAodrwADCYbW0uQSXZF12V3ywzFSWFeG7UtnFSnkPYW\n          Pi69OHIQCCeFPvxZ8RZv5rPWzsxvBdl6czG7EzZ1iM/tga0KbKqgil8//jY12oJzV6tv5KrGnc90\n          Y6n2EO4kE1eFozjL+0F/6pJUHF7vebFUa1Q3Eoiq7fTT9LVLUNNBClBMhA33xLyDFi2Pkj6r1Osn\n          +9QBB/Jkw6r4aNbEnWM/0/MAKcvL1GVK14Vroz6ZcHa0Sb9E+Kwo+N5djlHqgqTZQqjeobW4EvAB\n          63KnT7x91sLvCxR1n0dixmcyZ2Efunm5D3l6EFsm/5bV/ar5CyRH54+t7fD39HUxR21kv1KUyxnI\n          JRR7bwhydzlH1GSCoTlzvK3lE0FFkS7coOWsK4HBikthO/e9yK+NMFPlEjUmRZzljENR8vHsWF0x\n          NXIAwToa4u5nv+yDNMAo/ubzNxVCHU7L89r5YapIexzHZynmMgQB33fyiXj8mW9lz0yJAKDTr3mz\n          Euf2IlZznefOt4pxaebiX7MyqfA26SpxZF87om9mdyiId1KGMjtWhbXqOfWxade+By4ZLeuWA9Oi\n          Zd/ThuwjfoCEEdj1xfP685n/CfYEwYkfPOcNbxL3pP6DkYMkDJcJ2hZbbvhYcJRNAmqVpBPglgND\n          xIMeHwA4tOIBq6Zy3dfw1SQ+qfeKykoCwr51RTXAdrlk3zfKn+IEBKV0ZTCGFFuBmBUpVPmkb6kl\n          7EuRancxcLNIg+1eqHH0vJ+fv07D3DBEmGcH6eWM7GB4fhK584oCz5/C/HwqVOcuRZMg6TLiXGQU\n          hPhAUdBYBZ35HNki8dUBxVwPusl1EpfhwWm/C7dOCRY32WMhN4v/eZem3H58KUVQ80xFPrufT5tT\n          wKHFoF8D2uI2VvMKX3Kj3dwKpwUVszny6Z6QzhwncIfTP24/zmPF/a8ouuJ/j706FiO/EgZSsRqn\n          SwAwMNyM3nPWjaS/OSpW+HtuGNzke+9StbigNkubgQlOkz7Q69m4QLaHsGpwDR6uvCUZP8GxXu+C\n          iO6iX4KFQXTbHd/4VqPkQgQNIXy1UnT9QyDeli69dKGTfI6e3+yD+MwhP92FHLwWX8Si6utyj8eP\n          irs5mr+VnRmpJRjx8dHCg65YRpwWBYza+Hsr0ct9aODO7p3yg11AUQsvoszks/tHJZUu0010XzeU\n          yoJ7R18EPaoQWpUsk9mSEyPyuV/wV6tc+e3CRUv0HHfEOKIDfnEu6yTi+fRfrGbOrdqQYtuvuHhD\n          NtvbVeon7P7RHFQ07BJiVDhGimgiNVMhItR8gZN5DWYZNIWsNvdt20D1kW717bd0ie5irwa/rJC2\n          9skqX6Hzl5JjJcM1JHGEJ9wpB7ICXzuogXiWJ5S3jE+q7XOcyvHsxWiRuP+C2j95cGCK6rv2E12L\n          Ry+9NfNgPpoUdZpU2u0hiQyIf5qTd5JE9sLJnc/QAADi+AK8nhSzjgDhncA+0NWhDRiT6RW76t6g\n          JX1/YoxMllwOGoIurwvCV+VC9N711F/Og9/CbzJCSlIzcIHrp2jmGTFKWd/A9zgBwjZ36wpPcntq\n          jecF3Us7/R+4GEoH88lXlyjXyw+5Lja0Y9KjTeegX3tfKSXjol8u4sg1JSjJtVlzJkPXldzdM6sA\n          CC6/e13OTxO2D8ovmZEAcIsnfX5OiF5J3ugTVLSotPzijBpjlTadaqaZPjxVSssw8W45We2cspfK\n          LZ2UQKOCoyJn64TLcUvUYXdOVLWtePBCXv6fn/L3IZhIoyj/m3H6lp2J5o/m3Vp36CmebUr8v42I\n          0JIr6c19WCHwZiil5rNcfR+J4QI9atpFJLGkOgDujyxAEci1/ewJvP7N2gd07HvRv77EbjU8/onJ\n          LOiy7CakL5yuO278SouktE3O7xXYG+yn9xBs3yxGXyKpMvNs2XVZq0WZm0Zj/OjtYC1ns2UriV5O\n          Hg9BWQCOi+INQSV1DOd3KhWHrXp6fHqS6bSOf1O+L0YmSIWAUvC6E1OeCbmIGP0+HE3t37nu10h4\n          4S/7B3iK37mgmBMqeqH5GPkS66cAYL+urmv5KkEPJqU1Pn93/cTZEG8RYoCq1icNCRv5qNBQ+Z6s\n          WyzBD1pNPZQduiMeREfZr7OC8oI8y0HtVYMeogLHedcM2uFwWS4xBKVc5G2qDxT+BA3rGNOppfda\n          ShFx3X+oqRMW4XUrnrfs21Vl+xTQHGWeogisHKiFwwG7TL8ZhEX9DvjjqpoWBDL9VG4yur9g54aF\n          2Oss062nES7ctZCa5sTVy4zu7XKkfGYOjanbqvza/P54przm6fTq3iBhRX1SHEtUTkaKr8Xk33QG\n          ebzvk/XwXoqB8sVUfEhxvnU8F7r5wUit8m+6oEljH9/OPOBcT39RwBV412KibMzoRADK3j3OIzBA\n          OrKsY9BpXX9Wpax8Lty/2o3GK1Q+M+SeZUr8j31G1o6ZHYPz28eNXv9tyZTpihdeXggHosogwbSf\n          Y81kqMhQjHJFRSrDrwvJz+eCrIzDTMrDnw6lsiAZuKotR6SBikrob+VVoniE+6x6hPSYfap4RQCH\n          wDQr04gua2fh3jLu/7Uv8La5PQ+sTlHWCEjcn5GOb1SbClb4rrVqmMD8x4020W+pB3EESpxlYmN7\n          cR216cbRn9WyU0U+tb5GapJMuotG96zze7gsJIpIj3g+mXfw5UhFTf2FtBZ89POpOGh2Qc8bP8+h\n          T/o0RIt+33+fphMx361TKaz4M99jHpAizVnKbc3IXbr+t84UuaK0kjsAw6w8P3+r9KQKeMesvmCU\n          TqBdg+RT6NE4EV2+sOda+3tlpIy5CVHFXY0YaMFZ68Lq4gPZNny1cZt+53NFMaIsvvwGX+xJh7F/\n          VV6DRVKh5gUDiXKlKPYJwEqtXAau/qgICH9TqALEhfkBwhQWm+MTh/3SNhRs6HsT/W77c+3w2qzz\n          RckvgUH9bpf6hsks0Tj98ejxuvl/S8oo/ADxLOjgwVwSc6rnnNe00TVfW/5TzCnkpq5Q4Ys2kTBo\n          i2s8ocvp4r5cclsUi2Vvc29y7ONi7KKbIXx3q+hF1RvPKKkdqxfPUrladWgVeSr8phxmD1vSVhis\n          /3n08h4yE0e/+Dlex2yICasIx9WhWhp+bR+iKp0R99T18onT5BJc7luAc8AdyCh2PNojbCQSzctO\n          Li71Wiveu+gfNVeD+jyawlG+mfW9J7+U1RPYwMkq6GSAYeAt+TRIek+chzvbl3aQeIZOMYjCfeWL\n          BDr+8yNffD1DricmoWVuukQWaNX3NnHTxuEzwX6JUwpDGCGQaCls8Y5jxdJHcyO0eP8uX9UJda6L\n          718jbTIGEObKPZndn2LxZFEI9qMh86hXwSk8NpktwiN4rycm2V+jyo9aRbMgL37mqHzykW+8GtjG\n          dXUZyDeP/9KAz1QZ77Rri0WyXb+oXgIj97iClbzpeA2fQj2tt7pP5KBFj51ozNZC0WEES04rEOzU\n          tIwO2rzyMesF23D8DfkHeuOTWsB/WLWRgupwdSiowgXDSliwOZLERMU5L7eVt376hkjLJMxLKlhe\n          beptm2LAcENMyeYWz1193MvtjMvhly3eFmx05YNflBaMUri9jecifdKSnyv9YJBNzH8uHoQeX71E\n          V22CQAT+nT4i3EoK4lIJ5d+KGPzYfOiA9bBd2UHLxj7P5XBfN599K2HBVav75JQjeUPn60IK1cIT\n          EA/qSg0U5nZcYTekSpw5PkYSWtfdS0k8G0QWbG0EvesQXaDuSzZyYSskzUnHvxv3QF1U6sU/OiZI\n          L2cHDVnalBvAWyxZnf1GvvWtx2dTMS+Jeysu2Q5bdUvLj3OtloZnRERHo94B0W1qqYBmHYqVBA/h\n          dE84Cm49URydAg34jXTMyczdLpiYqIatBfjC6FH650XzdLTRT8M1Gu9dcYb//TQRTLz7AkbD1MlQ\n          R20CnX0uW5THkCp7vBf03reLMp9QdsziRpHjfKEoEN7S93spvlgdfSBBiSbVfLskjv8YwHauqI+R\n          FdKjYIAvRk+yjQquMlb0TY8OL55jzM6Fbpwk5GyZly/Td3HRvT+J9wjWFJVgbQMWGf9uz5e+o10M\n          C3IBJd7rcQGujvjiLN0gFjm1iWqEHVXRvYqhT1wNxaUeCoeZzpzXCDUOnwYVkxSZQGkodmZ8aj3O\n          o6BWhdE5Q7RWnyco62yStqwiyzbw2pN25CbsofPeOaniV0HdVeanAPy8O1s2t8/PgFa/51Asl5G3\n          Evi8nJZhvuIbP7QmR5odS4OLbQUzpeBMu53OCVvVms5F2fq5MEJQMPtCCLmg8XgVd/KoO8E6OI9S\n          WiEAGknuIhU9aHZlnUMq8O3DOgwLnytc25RSttB6DiGRySy7oa0uLrCjOmqfX8vbuohYTsjysLf2\n          uWv2xapzrbq0i7ug1G/D33xOavRUUSFfVsA+vns+wvKpvPylBcE2R6rH3pmFR0nnl26/KMYF97BT\n          Oar8uCuoA1CqCe7meL1ozIuCIw78AV/b5dTJx3btI4d4Q9olQ/WUv1BzQzj+zAnjKEE5d0ar/tgJ\n          1uvkxnaQOP6KDIFL0JTBI/S2dXP51ShRJ+ivGvrExzXXdy776+TuzU4aw4pnWX4zUuc0Roc0WNot\n          geOhdZXIwbWmGtlcaB9RkDanNIq/2X1sr8qgJhQXR+KSOjgzCQ7fpDijTnnBrbe8fjBX3bt2s/Jl\n          0dI0kGBPEe5bz83l6RZfnL86IeICw12xRsZ3pjdPKx3XEpxkgO8FAvkMvF0jopkwYPSsUx/WJFfO\n          5fjS6B1X01uNjSJXWvyrzqF1VtCXogltzJ0GVyqbIjAZng2fUJvesPcTQGavVnQeexcM9jW9xVb4\n          vrFIx3iQrVaJD3rDN1yGBmr5J18KKF6v0+w02K7FUGCa/avxI9Xt6vgrgqucCTwIGAehSl/hcVQ4\n          p+9s0RFceFvqciT6bJ6iLKiMHopXFh/CVcYr4o4E5b7xn2U7zkh87E/lxxuzNHz1dZzffo5kfQc7\n          /0QHnrbcwojy0xiCcT5KVxkm3yonpHC4OS+aBvpI495Ymq1jD6EenoDjldPAlxulwll+4YwVRxHD\n          iPgQUbYfonIrPkWtQhEAkqbpU4MGShhAXaz2RteVkGXSz8XMePdKVJ4MWUQHyZIqOal1FMDMPJeK\n          7KfNRx8yivkqQAUW8r+vysOoxjE3aApw9DjWuFRnd1DfXclwIvoQHxyVxvZ/NK5Ebd05wbsAGqSy\n          rJM0tZvRt4tt7n3SFcFF+c1VZfuIbKMo6eUft47PqFGFf3KTeduftq2nrFp4l1VCteHebWXWuPU7\n          C0Ta7SutZ8Dk51s6sDVP11NQpivj1OUlKCajSlo8yq6osZYV2YonPevfAKhQps4dP8P25zI6l+4k\n          jFknN/MnKmngro6C5HMr+pRlCmPDT/a8Qxm0QqJjNAg3C/nj1uilMaZHsm50DTe/cymrI7mCHpAX\n          qqPBEwBiI0reyqFkgq8egpzzla1Gb6+8FpkUrmPAdIXg8fWX6TKAaIu1bfM5n3qnhLjQKONsDN2e\n          tM/lQiXVVuMfW8tff9xYXhUoObMhG0hNPWOOow/Sfx/ASa2EAS3H+fDuGsdnosOXVBmFHPbUMP6U\n          ZxtSmZsTOF6jjmqlKhIRU9maRRpu7A9O1IgruxRltnzCo6TLlBED1Oaka3kU/l4arwD6oUl+tJ8+\n          IJQDk4iLi6Px4cG35RpJmQGcW39TqhZN00Bm1gN7WW5rCNxxyOj2hjGV5IFnjaz8ufXdkO65p6IS\n          Resxe5UbAaufBvae5rGT6XduFX0MVYn5tmjrn85zFygOlDzgDUI0Atkt+nHzaAqEJGE59JxRu9bl\n          Aer6ywVl6I2QcdS0zOCOP0tl3UINu0eNxGEcZdWCl11Z8r5NkgkYU7u2lI/uElVlPbr2KiltCZyE\n          u9s1CgoBjPM3OJ7fv1zpVcWQVkQCrpbLxBjs0F03rCPxDEk/BJHEzWWumK5V6nfalTf3VX4S3HQq\n          mi7FsYzj0CKULGSEb60rOV/nafSaJz0Txe6TOyUZfLpaXsDo8VzivoyOrbvmqmll64Tou3o/vowJ\n          sID8OpcFMTUNbx8YTZV7DRSEAhD/7QeI665JXWWHctyAteOkrYpkghY8ykFvQ/MxL/qGumX1FC44\n          ajJPYuyxqoY8mJHoYK9oyWaBvEyeAErGEhApWaG08Jfd0XxrpYXnEGS0dzEalUiHKUHaA1mO3IRy\n          2XslRUj3jUEjcUhyIlKtIgmKBCc0fUk84ANQ6fzjFANmdLXBcDNZg2byB2HPSjGx7KalgzcwPt2m\n          v19xcOdB1O97ORBOSKjBBRTRjnNNwINP9N/TQFScdbJOFl64Go2L0GBPjWKzGxwQQp16y3YMdWiu\n          AAF6pFAnhhbrulkbY1nrTJ9Zq6/uqlCrfg79UfaG+Uitkc3bNFjjUEeiQvWUXi0XScrcvuULkV+d\n          78lFs2dh1c/W952GKHwMMp9RuQY7K/yMUZGsoJAB4nr4ss7iVujaxjxCkCjq+MnAmPaeawLPN/J4\n          0wWJRcHZs3iMFwo5kqInTM8CEdkk8WBQTBaSzKtSABOzquLxQPKK0iI+jfVPzX40+/6134j4RZPH\n          7gF3JzYkwWE4m2MJZPVVbp+79eNY+4yGfUZjm/jaUuLLxXZKSML4tfyG0QijrI4TU4GvcE8Iq4gx\n          Ruv6yHyT5cC9Ly28dw6GEsfa9iYrWiFYD7+A430Brj++f3g9DgfO12ZLmQL+NB9kOJBT+Xh4PD1T\n          6Ua1dIZBbfUa3hZ8sWaLtr/cSraysEo/K+AGyPSV7ysBItz8R9GX6WO+Caxv9uKsIKPsYq4SV4w/\n          ond3VDQlFe4qsSJklnRzqwRxOBlFYxwZglWFGWUSbruAyhvDjFm2o4lIPk5P3OJEAEvcGCv3H4wb\n          ifl8bv+inSKeAkmsAUUR6bEirWRKEAHxW4pbB7oePXXrc0LxHs790+74XFFxuPoGNaooTCBLVGws\n          ra6ApXyoTcibV4QhfPIznuTq2btqtWC7PVwHbIrEJRCZAX+8TkkNurvP/d/PvOsI89CBGd17djq6\n          I4SfUZfimhsltollYxEfsyRgpPPn7ub3r8mFd/KPkLsDRBleZi/fPO5eGIpuhij9FtqcejlJz+UX\n          6L+iRU/Di46+RonbKO2kT5Ui72ezbJFz0XUf/BTY1KQ7Kx/vU5XyPLQiVzLV9ZABoLPY8cW6WVwk\n          FV/8HyHTat+yGc63HYd6X76Lvf6u13HGhfL/apauUtJ9GgLkCEOoTfHDUyV1sgFy+kyUuE96Xkpj\n          U4Io9Xu6uD08VUqXyhzrLa0mmqKVPvcUTydfP4Hs10yK55NVVBNa0y6mMKtVfWXZpQatQZchTo5n\n          9AkIAzvTexDUH5iR70iZ+Gc3Hk0NnOPjRg3va7w7F+td6YxOWeRxgrqmOwrdDu4GwdSP1lahBg5J\n          1Ngm+3o7HgxZgVB2xdPd0s/wCGL4XF4EEXN2AehEJNX471WoGJRZ6DSE21DrOreQDeA8eX7njgl6\n          VpYSmR4NdKDvOLSpmsFce8Cyp5Qogv6OOL9hMnhTjR6cb8Ue6pI9V07GDLjRp/RybPoVoPhrk+eP\n          o5dp987r9/RFJFBSfG1DHBLv2ys8It3o5+84dxUoyobo8wi+VP5h84DMJkP/+omm6755VfwdCqdD\n          OsYOoRwsO+aot9JPipmKx/uQNVHuv8JEF73qtyU+bJ2FA+r63pffS3I4dPczdvVGHtMx9TIPcAai\n          NcIoOKmAn2Agf6XGjTeXbD46k59jvGnJ48/MzRgUZZt4uxDix28HYw9dmc+8rq3p8aVaCm+MmcsB\n          vDgFTP0VZC9VZbxrwOJtns43VMspLtHyvl6duj0zYDWcn0kZLJjqrYMtRJGWe92IAwUK4Jlzd8kO\n          ocq+s6TVRw24LqJrrL5TlL/Eeptow/JmPlkT9NtVl60Vb8JUDE4ohLS7LOCKXMphhbFG2Q4OtkI/\n          B2ZOWaGIjP28xUYUMYWXh7cq3RnZd+Vg4wCf0Ni7oXI7hLk5vGwQ03VwK9p1LeE5vqQSCntHEtw5\n          p/B0yympWhPam6h2kRzdSVcTxKogfa4oARJFUnwsedXvUmveWjmhL7i6Z/CTfg1quCGgD9rMlDBf\n          aFFue23lEXwmRb54gXiOW/nBnkVJPhK5eFsqUD6zkK7jn6WlCttdJeQMGNflm/8EWzx3eP7cBF7x\n          ZM+gVrm8ywEgS7sm0zDK8Wze7ivG+2J5f1Y9W9pA+2qyTl2vDqW93qhhoriTCtAn82oXQRC5yox0\n          ll+IMXIaJX/jNKOFviGNc6k6UWKP5IaHKDdPBrtrupQrlz0vQkb0zJxvqTMhi1MA+nJQRLswJeIx\n          /mQyPXvXui6M+Cj6+26YJbRPztCz4amfi+fnmjyyV/8OogXcDS9yHOjtgqhrSMwpx0+PuZw2IyV/\n          F87z+1eGpLuorKryxyqoaOMyECtcJev2VcG4SOAckX6e98EU50MMcsmJmixiI46xGlp1DR8bQMCa\n          nyZmO/steS70HW9G9mibWwpMnPe6+8d3m7/3bRE0yVu/1hHuo6CEBt1QdAGpYUQ3NeHyGI2bNUVK\n          PW63r2udrCegZMdLX7gLWHymW7T2q8+tHuonFFarDjsWujO6Hv+ru3avEkk8vPkXHs3DZi14eHC0\n          u1RlfXQfz2klViCWjXpWs/H+fTMebw4Cd4rmIp3MCK2zES16hRCrykTizBfLr/hMV0Vcm1T7/R/r\n          O95xyLooF3nfPHvcconVYyrf71/5uOS4njranItU1TS2b4Qy5xWWlwCDvK2VEeIQGgPqmcH5nICK\n          ffU7oCWuVn4R4d4//Ofz///P83f++/3D3/7jL//2x7/8529//tNvf/z7X/7461//9vd//e3XP/Pb\n          3/7+1z/+K/5v//sW/p+/9ec//ZM9BqdjWygdx4ZWS8YphNNoUbD9bIrCWRsMrJeTZO5wCc6S4HGO\n          MjfuN+A4qhTSfjq2hagOobyHfzV97HV5tjQPR7D7Ue1l3+1UFXSdxUhSBgiii7vH28RF3E/auN3P\n          UQzYlFuqDnHi7MSX/9R/fQFhBv3ZAxIjNWB1cpQR13DCZ5XiIp2ePaG1SMUSS8q4OMx8vKAAgeVZ\n          QlregqzUKB4tWlu6Ai/qkKZh4QWwSnCLEimmB9XrEdg0U0wIaKpqHjQUcZL1TGLH+jQdPP/943BA\n          n8dnWjYIXK1LExN8UzIqW9vRlPq4fZUQr+/yYfWQhMOXDtLtpAkfhgK6FmWh2aUH+cSybmJc5OIH\n          /EO/5oILo2hn667NrVAdQPt6fKau5Tl5r9DtqWAH1GsnJfFugF0ygkxPPsPF5rUEY7CjRgrMhsRd\n          qRdw52vYBCj0edJgwJceYyNLFL/X42EQ6Qnw5E0sWfxpNOr+AUjBbmpCSYM+w6pe8eXeTNeKExl2\n          SQmTi5/p0Uiqa0SK79YIqkOMKJxRgeJPrTfm0cnZvKVr2YJw6aqD0m/mXEXTHByNSSPpJqu4lhRG\n          4P6YM9LHdE/Zta6L6erPcFo1+eIKO7SSJmV1CnV3AWz0qL14VGE7DByMtZakl66lPGGNiw2tPJSQ\n          Fm3mn0Y7WtfitKqXzHisLX6Jx9I2mRhAYIlLwDm29ax7/BjVBoZKGSmuL1uFqcErQruKxSU+40m9\n          R/ZXx8qZauHRZRb0rMK4hbt3SUXvzCVWRJ0XQM2lwDAbfft2RV9Sk0Uperxc4CzLGioLIk0CnRPD\n          NkS/bhjIj3ahZsT1mMrwwN6T3IBkHKFP/HPRfg9r1rjzm9o6CCyAilbCwcasJmqr6QymUk9MhK8H\n          4zKcuA26kDS1XqSOwn9hVlDSRhpd9DnT0QaKgerEMMSX2KhXkJTVB0haGQKlf5I14QWKesAPLYFy\n          oqnxJ1t7LV+TyEi0sCKWG6/5TEKGuIY2K+rA1h2Br2zhghW1MEhrMCz9eIn89ldBs2hLbFq7IrW0\n          DiDspf+C0quMZjqM2cuh7dr8a2VEvslxMA0XIRd7hrY5fhxHeKXjFiD+VxRmwLHjfu6zT49qFzDG\n          W2ox6TNwUeobFi5jJYZhmV+XLvRLgH3N9M7MoQQdHyBljUAYh9ETEgi24hncyh61WAUkPQqsmXxW\n          GBe/ZnA4BXvKMDop1mdC0jH6Ro0uVB/lDG2IKQv1xlEY+HpbmX2jQDAZJZFPW1pPnyS1V4HyFJ9O\n          L5V1E1ateIC5yBbIsftaUXg1N1wLUGDidp0KgwN/pedUwApLXI3d4VFTiVGFhoZUsIxT2QL+/tJ+\n          rGKbV6Mcw7y3YzujJzBdrP9yzvbkLaFI5MO550qjTo646PVkgWG/cjmW7llD8Wgn38QUda8IY4z3\n          skB3ov01/vPa+rTtfQbe1meVVDVxY5SXpGcOqYi7ARYc0RinqVm6fHpo/1o8U3shqyieSqMO1SSN\n          UmeU+kggu8QhSjyB7HvNFUV1t4JkZAnDotNyHFc5Gz5vajVS8X3oktSrX0ZHqcDOGrVVx5a59ChF\n          fdwu0Uz1R1Wy4tT4ZSv2ZnibEs9QO8ZsdDVFGgamlsQV5w6PqpxD0HeVNAuEp4AWa2TXRmhwjSS1\n          6Oyip6nf1P7vJFQ4BT/3oyLuA0bGLP2ij+Z08Q47MvtJIMJW+Ilf6Cy9pFmA20AcEnY12iF73dGz\n          9Cw+9hBBefAZS7IxgyGmCW1CDKnO5OQj2iaqIi1TY89R0UhOzX43J5yKQgXmPD6HTq/xGIQfxU8l\n          PR1y6aLUwrg/95MRZV/GkqvGlyB4xN5wmZJKIax3pQXpdPRn+BA0JWnIKmvxIYjR6uyitRxy1HtW\n          24z3qcu7AjGxJv5uvpFtnRvXs4vybPJouy8k5Dgu5wQrMaqQcdETS1WZuZrQ6YyxvhbnOK60nYQ0\n          aGj3PpxrkJmuc5/VrqWER6zYlLKB9GSh4yCN1dJHomzHIl0GfvIlSApm58RYAIIr2Kcud3zG3ZQI\n          v5MDwgvZpSgEXA5acE8qfrfKzoFtaBTd9C8rDxWwqRbtqF5Sl431tf2Jifo+mj9rJ4s8wUyQvpVt\n          WRJFHD1ZGeK4n2TQw0JXBK/iEphRjqvYXYLrbL/hGBODiRk+WtFh5tc+6QlPiSorhosM47MqFHOn\n          M6FtOOeUre1kwbiMx8IqoEWb7ZwdISwc9qyOMEHEqxzAttB8Cc8KcdrhTYpUTjq/7jc4Q3URwkYq\n          bax/5S3vjNlSnBmSzLg9pGuCQmhkk7e0+cskM6435drS4DmqRU6K4n91lALDgERTmVroKBAgv1e0\n          D9QS2t4mx8xeO3vhKcf6wRzzPBdMtCxxy1yCOuJN3gtJSKIGuIJWiunmJ5zvSX6ll+Z1cXfEuUH6\n          hXxO0KLVySnEKT6BvLyNJqo+053BRBpdgEuXFkQXj15HJRBUDFlBK3XSPIXzPJ9g3UbFj/QlMD4p\n          iMivniqDJaajMkkNADNlE/O/mqaOf7yZ8bj1BAp1XPS5wk5aJnJCNMYsGR93FDU1LS+zt2xS8K8p\n          rwesfj2vCROPOheyduK5EHwcpXNc9t2VqnH9rk6uoNK/WodsTBsUz1eQOCIBpJ1UUKPaqIIH+2/W\n          xMlwiHSNU5MfTBRhDjCgXuKpi8oqMKakYxMrPDWkPPLFkoxWHAcngjml9ORToNp6uEhKuS69MPdS\n          exnTG6gOd85tlVHaD82uLDJkl2pdvb2qEjvfXYHxJR8Rtv2is7dBekNvcOQJt4qxd1GU2sTEpcbL\n          7auXKglEdSDxPsoUG6ZueTCzL25ELfHYzfhFMzxYIng51jLLUwvNpKyugwovddD2n2q6sqyflbQf\n          LdQJZdqIbRFU3caguuwa0VCif7qSLtqvrtWf7b+jq8psH3bVOsjHwHI+IsFJcxEHGPQpDNUluO92\n          NzbtBmB6OCZLD2qsWtvMzSzbXXAAaEeYfUReJZzMDAwbyyNeteGJBxPO4CUnDEu0drAAHulT9WKw\n          DbuMVtRAIPJKw4PoI333E9+uR2hmuTaYUd+jXwSjUYlrKXsw545mC1SC6xSpyTCYCIlUlNpc3vjL\n          0u+icr/1n8Zo1O0xuWrPwcNch68HbIfSk2AvkZJsbihM4sccDjdWTHJh/q1MbMnvgN7r8g9glFGr\n          SyqzfNz+ZCogj5YXVeS1LuLI3iW0l4kTIZoKF08TFe3l0NOyd5TEHfAeYqLBpC/fB+rfQ0SwNkzE\n          iwkXQbxxxTk6NYoLZNzqJBU921vWqVik4jKj+MrsOBPSAX2GRHZbxBtmtOXPEMdz7MSNgOFg/KwN\n          c1OpE3qCe0xaDsQs3QSVpR4JPRSkS5og920WjYm97unnk8E0eKULXFeTUPcLxGGWYEvLUuv6sRkt\n          aO8+n1DpPZD6E+9QA+FJHH/Bdv6xyPJVreju9Y+wnLQvX5apYR4buXNy4zMaUze6W+VE0vfVfr+Y\n          uuMLnGm75UQZy/xWRPRZLv5sQ7M3LECU4pa/3x/Jdza6+46/+Kpby20xBlVXHLIiVTYC+uJ1yq9U\n          z7kZzlOm5AkFuF7Jbx29I1BI7z85dq8iIQ4cTj8wFv7n5wkEf5/v28MX0C3jov94MmvLcJMlWN2V\n          Nyt+hp3OMnlhtl5PxqA3RPN4MeCOXVHSlu86uOfejdLFky9UT6/l2YtSloLYrNrbtRlZVEu8BVLM\n          I/pR2gK+rrnIuDMqJ3+Nvuv4umTe6z/rTJdmOWDQyU8FVohIc8vjO4p2rADmy6cFb2TRpBP57vF+\n          i2AB88qQIgh3hGgfkPjKEQSNgToWFJYPRqR2Eiv1Rl7SPWtrTmgW1M1dNUoS8B+Wuvsvx2zx00o+\n          hXvy9tyLabsnVOL5dE4AAkms0L1DV2GzcNCeAwVLZYEqvG/NcZ9m16PK7+ftvVp5RX4mOOOk7PCa\n          VbnSfqlU/bp4dYZSb/wlb1npMK4jUhgBtFU5yrUBXU453YyVQF2j4soQap1U0LvpkfOKfYuM6VoN\n          meUyjg4xtBaisZsSzDC3iHN6UkOkEPMOTkgFEEkzc912bjSRBIP82oOudF10VIyte4WeVqqoQbgN\n          efSRTRCr8RPR3gkTSnAXXU8pRbA1EKR0ljR3imttgH7ymG0I8JSMI+Ergzb++XXjSUYhqYtt2XU5\n          juYExY1KI3f5rjhPsbvhbfOiiWf2DGb9+IiWi8O8l41ARBnIF6BKUZv4w1nLiTh3emjda19iMjLl\n          pPH9q1y45H9AEBi3VFRt6Omn7uZRPdtE6mUmO8fn5a9HPhk4Gxr01mHwuF7NslMPGlnE7mugmm7R\n          5TDvk4K60UB+Vd7IkgeZnSBWfTvyQGBkiITUPHXCmU9Tp8m3u1oluAbYpSkhdH/3kz3HzJbSlPLu\n          OBK2n6r1QBrgU9KgjTm52kENnMvCegP0qVZF0VRO+hSA0+3hTRrEDcC80v98xpNFIJ5eCiiOLnUg\n          CKNqcM1wFJDlc2P2cg6OuM63FQpAdKvFK0ev32x5n35Pkkn42uK56QiVVXBN8/zadqbfTKGMwhhC\n          Eo2L14BLXDzMhMgKwSKSL+tVn6zFdIt2lt02pNAwAxFCcTcVRH4tjYoyCaJWnX8pKU8CsVf8XrLn\n          EQx3fXDjlVzDB7E6hHbe6Efj14L6KGuEN/B8KbbT5s75RJRejMJRVOJhnKorsckRcouNlyKmELOK\n          jd5N6//7rUR47tzuOKGhRwg0N2kkN0fhGnN0NulTvOgE/rH8Ej4+ixsXXoskd5C/dEfe04ZfDqjV\n          n9pLDcDwxWOrtWH9PRe1MGL2ZOd1KFF3bE5BpWX02Y1eb3uRq6yvBX4+cd4R+xUl7sHI+hH1uJQh\n          F+8nmMjXmVUWG6Avh9A/y7GTM3vcMBUjLz56Y9XedMYvGhXjx1roQHL0+SCxxBN0Kj3XWQnf2sgs\n          gU7r0P/Qbqlw2gUg3jMDyz7cnUUsioKrvECOWZXjRRFt3CjZz5IskAU6byXVSEJmX0JWZBRUnlWK\n          JK8wRBIAN2TJywILsqBjef3jNvLLqXs+eJf1I2FhFFigxkxFBTF6XSGvNhkUhh2gJt7Uj0BVIJbs\n          Za6G1uDL5K5oFB+SHKKq18mKU58T2Zq3niDeePXnTvSLu4hRx+OABr341SoE7ohRRdp3J5DStXyM\n          OhB0KdFYnBkeE6LfFbWsrFAsDeNtSQwi3aKKJSagrEOL8pKxCejB+OKVobmNqggEYEV0TC5o4tbZ\n          xXWRUSxWkIdEnM74AeKPNI3wc6jpOvXLREsffDDrrIMK7DzxXi0SkUonMkDyHjI6uqY09s9uJcBg\n          WavMN/9ut1i73m3qMfAwkQOJnCQ0Fge/HIZ/dbFCL9qYux0vn9wnr2DbQ2ctXAlGQdXqD6rKOO3k\n          ADXjjiYAF7X8RWeuGE3pmVz4fUoq0JOklXQkkr4qzzf7Ym+lo30B8ljjtwJFTcrDSeT1Fh8Qe7ar\n          dIucg6e3jkKPaaIjixyx4f/ShABzZJGdkP0Wz6FnaMgZUEgJj8NM0kj3v3T1AoBsF/EX5k9k3uI0\n          lI2+X54STQkwe1HQLfcPTZQ0EyTturkXEgbL51S+Q3z0VMfa427wtdD+tvi+hoP3ikiXGVOuk0qI\n          bYDcudlXgAJgFNp1RMvhH+qp939A3+AFOq34YnqztqQPsO8rLbI4a6XpmUWCxzHTbT9phUhrHSsJ\n          FTa0M8sxgXYGCrTrGOLl3XQOR8UWKh64nIUagI2hDnm3/YuE6vQ508RxcQZm9EOJTv86IVaLp6Bk\n          rO3XSYhx15808XTZKAMRbs58mhR3+GkvVTeQ5KKJlx+UllKPnNg1e7uO9dQ1SIpyujgWcnVujDQe\n          Je8LWGG5R3Nn+YS8ipOVrbqZzufVD41rabvoe9Q1s8MuSQd5RsCtO1h1KPyIOVYnFcVnkq1XqVCd\n          OCVBDMTYh5LWfWNcujVHGon6vrcIp5ALAj/HJ232XN5teVt0oGVxJ2OCVWXFBfQGBsfHUVDAo/vK\n          4hWfqqZSG766aMQGZs0KcPECbno8KgW8b6FWP7WJb2+oLN/8jW366cV1AjgZVvzU0fzxE7kBQIUm\n          zsKFmp/9ypEPcyxXn0mJc9nM+BbnabhanS4vj5ciJzxAPY/PnNDnGsybr79EYQla+COhzZdKK27i\n          9f08SF1VKxX6tSTjN36EeH0LZNDpAWcNeJZU0SwngF4VrlKyT/CUknKckJ0ZvZx2XANVwl4dQb1N\n          KbODieFq6XGUKxGgIwU7z6jxgUHcadXMWf/63Ou+7ZhO2OI1wVwNNtl5RAaOfzvpFJj0Kx8DS0Vd\n          6L7I71NWA1bzcx0rtJ2HJ7kJ+WxRgy3WA+1ztXEbQDxdpqtfpP6Vd845tEJggRS4hQ3GBxDF56c1\n          6Cpfeaq66JBqZ6GVFs1NcaJjF3UCmzbhBtF4+mdyk7ZlpRy7IZlQw3fjJBmAV8BjJDyCXXM556uk\n          k3GDi1vG3O43J0WIJX6n2QeYObV71rnUYyMDyajgB59oJcW4bLDHL9OIeEdO3KZtY2VlrK62iLZZ\n          9PFvBADPPypOpZetpX4m9T2ffY3LvH5vcTj++wkH1kzaesJU1EbuuX4DenvAXztj5aK/K1kbVhMC\n          cmEiluUVqowmzDrZxmZcVjzwaOy0mPNl3VWyIS1ydgjbHXV2ITnVE/qKpY+8VVAqgKJwtYM+5hdZ\n          RWzBoorANZiSpYBcphK7zL4JDNFY0kc/4nlBgajYj4XcO+ETUGVeOSJxacatxfN+y6HoG5b4qw2f\n          rAL1KvR2SWYT9pBTC70JoT1Xdz3+xw2DySpXw2IcyYVuKR1ox3OclU6X/VVUOl5BrXiwDkBcnvHR\n          XJ5spSAJX3rn45cGeeTMQ9wGLr0gVPnyvLvOLX7SxFfuPLBAcXwBD2rRMDcSoEYcM8llq/tAcaww\n          v8xbTywXJPFNMhKuEor6cBQI0hH5GCGOYj/2ryDYKuVWpSD+MpyP/33dqIEvztuiGf5EUOQNZYzh\n          1LPObRXnwFIZAp6VNseIJp2ZEoIqJN/iLlDY1OxKYMVbDTRb2kEozMqbKGGH/esbUYuu5iZlNYYe\n          xtJloPdJ3BX/pUCh+FK+M2Q8r3vcenx8Vnw0yZWHKnGhYFUQbU5AKRfJZ7Aguw9nZFzDMqZLhOEV\n          Vp48Le6cLE4Mvmyur86c+FfjiXOsO2jWz+DxmPf8eNcYB+mCRegvRnn14QT3+9YsDta+eIyKPrSY\n          sXvljFx5f0XdBLB86djKCyQbGhrJNeTX0c0DoadGIlbq8uM7Ty7laKLLNFoAzHL+rhXLZ+7Co5pQ\n          Z8GwSrEAMJKIj81zUvq+hJJnKUD9lMp6cBBQnQ84sqEuuE0aNciPj8tRAKtLNYvaSog5rDunVo5O\n          s8qKQPexWo/SanmLPdaJZ8XvcNEyqOw9WYv27uhW3+QRtATEs876UR3dkPcFUB/fy25gil71HPkU\n          jdiuSs7RCzhh+wA0ftRiRjHZmZx4c7LneBTb2Jj6SVrfO8zU5TPv4verxO3K33uKySm+LCW+iqZD\n          KWeL71dOrByRhpdXjJ3m0XInoN4RTC2KHiHUP6FGN5ZtdB3xL7fv9ELPlbXlpvW2UAvGjFjhk9+Y\n          uAzN2TUJ8n30ja5coTXOYJx1rIbsRKBsH4hcvM+T1rAVVX1mLvOqYIDTafys76cSjQpJgPod8k90\n          3cpIrR2usWirBpSogtbR8rRPQjbfyZ2o8iLT93n7isSSEHfE49jc9DUFVuMJpLGL31E1jndrWNXC\n          aGBrD6jE7aUCiXYizIuvOzSxrz95S2W9gFDvNIJ+1sUB3OB9RcDGm5CgaR41/zsNF+d3GZ4SRBSa\n          F3trJrX49Hy8m/NTwbOgQIxBxNuxZrktWzChBT1f2orwXHABXKz5JZ0AJ4y116Gj+yo2jnpExmkx\n          UuCZmNJ/VwSMaDwBLt8QMNyjMkU3VHi5rxF6gj0gSS9cCVPbtfs1nERDAERQZ6dzoa9m7SxCw0Ci\n          w4kjR/0r2REjzFRw+D6+RHW1XBwTpUkv+WIpTcmHC0kDIixnNVHrKcOD3lxco4tj+2l8IphYu4q0\n          5Oc20AbPZ4od9Mn3aGBtnZ5iY8YvpSyg+4JuAigUTf0GLYzQ/6cBj87S9btSeSKx+4u+7HqOawyz\n          oRpQ/hFudAGxRmmO1xyteoZXHMHjEsKnt8qbYH3/4vODHKRM0LLxOyytFByurYrRRxNx7WlK5Y3h\n          hS2fRxqISFYK14a+7FK+vKu02TB7HJr/lm/qjF+Bbcyejj/Wd5bROmhr2X7AxbpemtL0TkSFVOXV\n          LmYaeZ7DlSr1FirSZiPZA2zjV7EkybLDHodqM6/c1/EcenMpVc1GCOxSXwbjgELG6KhVmJfnb8Yt\n          hbeuisgE79K9b7/qPOIt0oeOsfqSUsMzbwRO9ZLqrMp5mnk+z1P1b8euR09ZkZ15JcHFpTOY1hoV\n          jmqi+s11+k4tfAFYW2EKkfbGo6C3kLHTtzB4sX7/yl6hKE98pZqOzApmufCCivv1acOs89OVeEfM\n          PzPWXbJf5jPOF2RUVom4C8cr6qBxmYqPPWlaLfEWjtYZz1XTpwP8fTTGJh1rjwx58T1hRzBv4vDi\n          7lSSsT8I5fjC7f5cohy4bk6ie9QvXVkRDm2VIy7OScd0HDW5F3Yq4uZFeR5vYquZv7DAzwWJhX3Y\n          9lAnWRzz/SdnSVyqOsC9ur1dKtHY7OKyTrHg4kymIjyaDmetLDFB1k+cPdfnTkzEMf1WrZKOD59s\n          ViGj6zf8xF/TCql7oTtWaVuRsVO0ZWo+utIiIPuZEEdy9A3+V/PZ0UBv0RSsVatHMjvYOF2A6+/Q\n          RtPc+j1sJM4f1Zeu41VxzDImSe+BSCLRFArxnopX84NtjByHOuRLWmk137mzxn3hs1FjOfioqnNM\n          OC816cvuWF9lFQ7/b84t2TVLAwZ+H2gbBtJRIFX03zfudjTKEh7kn4A/k/TQCUXedTJxB1CIlRWP\n          ujdALTrgPWkjmHVgD1TPNHcSbhb3acbxEx0AfwvZrCqZArLvuxchx5Nw2f7HmeCrVDguX93voUST\n          vb+iVGwuQBIF1mfv8QsnnMHRMW5P4FNFGH+M60XeasDUhBJpfsvGtXnBB2pJ7QtCZYn7HCRrG1c8\n          xkdBmRM2yCwM1XBywXalST1+NKgEhOKrG+vhnb2vPZEgE9W7MpBcIAiB5esv3tLIej01TgyKHRA2\n          u3zPB4IzOTB6bF46IGYG1qPwH4DN67UI7elMSvlmNFz3pFO/Vp+WO35T4FqYxnaOeV0z6NmHuH0e\n          bnMfGUgoR//WXQ8/ZquIh7rcHndbpRCJdXkPKwTzto2BIv7GsMdSipg1wTjMctRBuaovBtb1e4Js\n          /FI5gb+UFVcJ/G5UxD0hBFVZsRkNXD0IUH8MPMT3zenbCQThM4v1+nBJgph9d1WUI+pC0CXxs4fD\n          iIPjYslbWqes2MsLUcXmLfyH7heU7vRcAHtFwtXztMYj4F3RPa7yjDbcQRkvwRyES4y5XEJ47HtQ\n          uUQHpWWyyQH0/LvKQmuJ5CRHcl1fkmHU4S7Du4nrroTKr5heSBt+33fLRHzmbn1l5Beor6MBMbra\n          AoBzvILFh/QlO5vwQuNMXwWBxdU+egGx6QaKVeUWdYuHXqkfZOCIWm0+wpLAIbBbMxwUu7czEMdl\n          uoThveyZVd3QoQnWrt78CtU8HbMmzOxI+RIvfHHWZqm+lzVCUVnN4TbDa70Q/bReNnwtuUNPozlm\n          T8iYjKYAA7AlhdP8dh303ONanpiA0kUbT7HUopx2spRKWV8c3a39opvm6Zaw+K6ggDyFoTD0sIZX\n          vMBX1vYFUZG+CD8V3zVReFZHStn3QXGDIiSxaRkwJ9501Xu+ZBwHDQBZCJP0SpSlw5mlQjhkAKBF\n          lRYu/Dtm6ZMcki5ud8GT0V5PfbOMWZUeylPXmMx1Sq560hS+W4f8A8DbiCpqosCEKffe3d/XzY8u\n          pW0knF81u9fkTs09om5ERl4ZLGTUyBScF015HACdKJSTj/z/H2C9f/rP5///n+cv/ff7h7/9x1/+\n          7Y9/+c/f/vyn3/7497/88de//u3v//rbr3/nt7/9/a9//Ff83/73OP8/f+vPf/on+3jFbvKLV2SX\n          6poKmTzanj7Gy5JE2YsfdxncQXkeLm5jw/zJ9HishFFPQKagMLaOWz5uqXP6dN+uqTNCNovCLedF\n          o9Sr66y0cFtuoJBuclzEwMpGLLDrjKhU/Q8F6+fDpFkCXIYnFcGPGZFd8IjqktmdfrrWvDVvvR6c\n          ET4X+TBIqtti+3tvGC8D/qogXFAN6tWRUNPhLnumDVNjBjw9mp04VmmZ6kpnvECb4ytEvmZcttvL\n          pWdkMZiamTGJjEJzZIjliu6b5V74aPZanGzwQSyl8uK+f2YEGe+IeDxYiDaSLezzeqRMeZNlqWSv\n          vLCP1TXgO27tDX0HtndcYUDtt82BfBF0tKVKz30vJCUk+SX9g42+vzsmT3a87TsoiQol18eMW/IR\n          nKnR86xdUbJrp0xqm+QDHRoOecc88yQ36SosTKIcUYGTq5UC1jf2uZnQyS5vuasicqstzQ1DWxze\n          A4yiOM5q37M6kiCelzKQDbai80ffVyd+LnnftI7Ctj+KTB+zCcdQkC8Wn0BzmqV4NnlALRLFPN5k\n          ZSrafiwpbLKSDnkyTTOoL1Hf+PeqKbBWKN/8t16bjuytCeEpNeFjacnUoc8325cqZS9Enj7ZPSO5\n          1c38pSOyI7LYD6nHFBmVF77vVj6LtHNyyosLLX/049lXMEMQeOdPRG21L5ikQrCwaK6zNubd1s8g\n          +xdVEWVTPIjYiceX203F2U5qAx3N+sI7oLLxLiO14ewoPfh+R5+V/dddyk71C1QlzEKr0Y6KwbvK\n          Jp1kA2hCjDjfiWwJ2f2Jm8fCZY/sGq24yySrrUtt/+AD1KuZoeWRAkT4G3RQ4je5GEfSy5UhC1it\n          OWmotIQqu0r3VOyEU9RSwqo8qssLeLGUWtqEdUUCM5in6tG3WA0Wfe2YwNsMcOGj1BoTHLyt4JMb\n          Fj4BYqM/2XNAwxDPGoKFoqYpc2BVL93dcmCqBNaoEzSg79WV0AoojKbKEp+Elpn+ZceBgzRF9Qbd\n          XZByO+zmGSddi+QMVtcJoHFe9DzYcq/2RDVY3G+k3BlZsEeiBmYIXY7xuhAOSMKKP5lOy5d7LbuG\n          RvFDPi9VkFUHrEFSD2dF4IJ7KrJZ4B1UbzXQ0M6DpYBooHYbNcUJPIWVtfPjvILMh5FMESWxBqgI\n          ERvng6ZdRnhe/0S1NEyXRYoqVfhw4499E6g1YB4wdcSF5/2Oso0XMgMVZrMgFVden+Jx/S4eZ77v\n          cqm6ybOPW69Q4yfUDRVyYhnS7plFIl6J7M0Fi340PFWNq/sN4yTy8SjKibdnim8GP4HCT5O3AfEO\n          SJRo9+tSYJZNCSQZwIqnLqWp+JmttPLmPXqP8wIRH8KTM8dXhv62MqW+8Ryggs/H+e0qcpH3yZGT\n          DRFfwTouSL9LdlRkvuGRbs2O4bOjGQCtqUSq1GeMDoXamfrVb17kRzEhgq0DaPvJP3fTmoR82+vR\n          aFVKx+JSGweQO9iLPySiwjxPEYwL9P4iGS2Y7KpoKR6KpG+qpel6aQ2faLGzvuwdRkio6gvJkxZm\n          P1RUg+5W6Dr1PAaOI6J39LTh1443cvXd4CGBkLQmZWd5wRKlbCFbf8dhgY38UCSxqwziFop/tXFC\n          1LdzsdVSJjfHV5l7nMQpjNqk/L5rvo7PZCvQ1ZZGdX2KU595gwAhLuqTB97bjjrjNYGSd5ylxwKe\n          bnqTqX3ZclxZEV/QsxWi4Kwds4p8koBgj9IocAPGolMRir72RPYw30L7OQTj6UWDD1yMYGt/9aOO\n          XDCKWxnCGUkqIWTm7/Xo7EbJheTcolma772jIS6zbi4YdnNRfFGFQyjkFIze1ZriyPnrvxUu5NA9\n          EQQGfrEqXDtY2VUAypkgDR2VJoL433f8qQzuVZLHzxFG7cIr4LuNsxFr0jyFngCDWxd2omZM9fDn\n          A4o37nSOAl6BCXRc4C7gWhIWYXU49BoNSPVXojl+SMNFx6m8rD459WPg+f3jW5wUm80GwmrTCKq7\n          1uY2bImPuQ+Ac6NkXFhcaVewu5veLo+g6u7tKZDSyBcMKvTLZ1zNUm9wlSX9qqfElB1XbvLIy/ii\n          LqjQY0HF+kKLtzjLPCcn2sYK78Aa4tr4v5BOPmX3QVxdU6BMq3mGrmZkR+g09snUdQ8krUb2byZu\n          J+RgpRNrI6v5gIroE6z+blXTZxTh+8BNPSA/mUSmy/86qismZeu/hHegyMEA6oE68lTwwhakicYL\n          kOaAilH63cloqDrnxJw/ntjd/eZTuDKSLOPdAhm8igs9E7YqU/pZ9JqyoyVvYAVuWVyVRD3lEpB4\n          ixK6r6Eg+r1wkB44Er1MuiFQDe5WMgWialP8KJBaYztYdB6ahBXUaGgebYk222CmxflQYX+t0ocy\n          XWpqSg5WjqzgnrecxX522E2TvNUVeuVZnfoJGf1rPMsdY/Z4NPY/LkofcZTIZwUAGbVO+FPNgBzx\n          JoQp4NOCeE1XKB6urWveNd1F5IGM0hlYWg2ciguG4oRNPEN0umxgwbt8827ni1fQa29hrSq8Mlr5\n          zp1R1CsxwM10mDX8CrApXmGIpZfiQ4W2Igro5WWW0gWqrY31LwpdbbvkKFs21xFDHHdIM1Q5uZPp\n          vsMTn204GUsK+OE+AHmxMsK9ep9zIZtaKzTsXoQtgANWibyp+mSvt7OagwRfqVgM/1C12SqwnOLf\n          ZR+dZ6HPINhP5+m0gYnI1QMwWWGTJ3rQTTVcXEXFhU/lJFIgmkcwt6iKsAjVd+viLQEdhiuVhaor\n          TmMZYvmidqha8Vf7VBQckF0P18dRtnvDKRABKDmCJeITuB6Z+rLT51rqOd40h3FJ79Ds8PN8m/Iw\n          DVc5XuYScqiMTW6djD7YUQyNq1w3pXUzMypuCympXJvfmuOki39+JUqGyl6SLw21oDOXqcDTsuUQ\n          XbgaNF6FtT9eTKYN8Ht+5l3xu2a6ieaBA8Acrsyqbvukw4FwTY4uJzr7YRMuS6RQLxniL6KHP44G\n          EENEVhhYLxwUMw7sscW8gyR+iRvPdMADArgY+2b1Ybiu8q48W6zkRvEL9hQH1V9gkXnszG8q84t7\n          bSig+pUnt1jiZAlYVSjZY3CMNY26JLHubOqbVOvTVV1Htplt06Deg4GutYxyxD+tgY/kQeiUQXdl\n          vmAnRkpeU8cHoHB2dA9KN3cEsYIw8J+K2nlld0XHi5Uh4I2yoy+/H+O83cPH22JWb+jvpWh1Trr4\n          dtVMr0VZcAydU4D5dkKL9O/ZDQiCsE387+MY7BI5crUvGAXtij0321aLkulRJHWLXOgl4hT0w9fn\n          R5SNmyF+16KdjL8Zqt7dWCnKlw/d4sAAjCUq5KEcKitllHWOiOur5BEbqQdu9fhFAIlZFw96lt3G\n          H2CdTYkxKqt4o0ah1xv1qp4Ind4UkMUXkLJcAVEzGr25t7daEX0DlCVp6hGdI011dQG9OHMuCteI\n          WGt9nO+Sr7kRTvgCBiei93t3GaItTKBb1BK4nVzr+83E0RJf7qBruR8fv1MYVMi4VLhMBVon+On6\n          BEFTO4E+gJNWCDChx21jCiDLEWn9AmhhpSdrAVQ0sw+kEMePqbLThjtFFRsGHis+P4+yyVFzL6NA\n          dBlBE3bNmogTAyJlkJfNR8IOL+OZtmCw0vQW+MmsYgj3OxZyrwJUR3bypVw8saW6YCbe+IRoCvUp\n          CCooOjLhDjhxQJmRF/mR/biXRBwt2KhrPNp+vkWjqR0QOTlCmzrgRMxGqLSFhm3kowykNMkIJq0d\n          frF4jKKrQrrWnBow+ba3Hsg0yCkJI+kiihKa2JwkUOjfbMF+bfc1YlwMnC8VLgvFH7saRBaxAjBQ\n          kyyvQyx4zml7v3VCb0gjt5QvYEaV5TaTrIX1XohsNZHHI4WZG04KddCVNdLqbNSq1sUsPpoiVr6d\n          6r+TLJn/ADro6dP+9SzsewE+wcukx9EzZcO2gzQ+ZzAhTq9RB9lSOuAd6ygFJTx1op7Jluj2pXja\n          OCLr8Wx29HGKOy1e1OQzz4GA70Bw0mZ0b9HDzCwAvKGCDiSsBaJjz/Mbv8W7ja0XSfpcZaGqiXuv\n          QCl231yK6ReXqj2xWHn98lpqUOcWhDiQqROXg2u5izie7fgXBsEJutmxfM2KoPe5kYh+tyVjfDZp\n          wAjoe5tngLdAbrku/rIo+EDYFkHh/F6K90NB8whn0o8Fz1g8nfrUXB/bfVCn4nouew6kYVzeyAl3\n          tBJkVcp13Hzra22F+L74FnldywmOaitak4revUuzCDDmzhNiarWiya5ljZUdlS8bemOaTNQFs3le\n          mrYdSBp6BnRgZMQrv3wcGefA5etTwsoYl0cbB/fVh5OPORYn9xcuEo20/OIRhqXuAZvWagh9lWx9\n          IBKypk/2xSspqNVVNe14E/1jXerlWVi6e+GZgI8KK/sXn6C0D0hEyrLY8x3E8vh1o+tS9fHVYfri\n          eB5KPWRMr6oCZIkp9hQBBfEGa9frLvlLDL1w3kWyPyxZV/WMPei5X4dR6z5APZHUE1W3D0Cfn39s\n          7tKa0JAViaWaabmsoWi4v0jJK/DDCpmdUvJ+ssVtMmEp79LyuMFI5vMM59hE4Go+UYjEcNbqD5YG\n          BMs9OPXsGpAlAQfKC8aSlnV5XTKE3WW8mTqJ7fiAE/4GJ6oysDZ+WUlRAQNOCiYlXTNqDCdjR0kg\n          ko2bUGo5y3b8xwRW+Px3s9LCXW9ySNGK4PR6Tz5SP3aiZL2ACSWTR6nTpnRPjkhVl3mpbkfqE4e0\n          jPXVYQFRcG/qCjZyaJWsxLAk9TbY3F1Xh1W1LWgp4sMRFnhSNZFB8MLgfJu3mjcHdzWb9rHTmxuh\n          XH31rt47mrOOYeeMDhXybXwDD4RgCo4GeZFc1ghcuA/sskgoDEHUptIHlnFPF8aQUxT9CwTgYWhy\n          scS59e2l/CuF6ODo/nEB8uIB8s4bWR+tMA9ZPqSdqXM7kHks+saUqA2wwSWuIRzJXZbFlt39HH9x\n          2sN0d1kJcvoZ9PcO06KxLFCpaExdsB2+OrXUvWSkD+dTn2POWVulddWn6k9jPsWhcqrK54H0VlL6\n          aKYvgV28804/D2rE2wbFoADbrPWDazRq/LvR/fn4U0puuMJugreLo+bpceLpAFxL+SWerdiORsDP\n          WeEcLt+smmBaJ1pXMLOf9nFdFF5ZUaTGp+h9RjSmE3ruW5UfTXUUaHiUtcVakG8oxw2Xo8qonVLC\n          2KYrhmS52FihWv27aeXvX2EDFGUT3T0Q4lVpXXCpxptAlLHiCuIZB5RtKH2Ry6x1EdUKt+4P+RfO\n          yzi1l2P2RA1KXEbsrDJhfTdufL0t0VpMzwVpXUsCVxXUz3SBZwGuGCg2Z6oprapWugyjrKIaSXsX\n          Ku/gy64n8wXshSZ4sEtFLm9uFAK5b2yrq6YAICKpj4Nwrx1MAuTx8wxq7HZS6i8OzyLHDfacdUft\n          U8cP3LfqggZSzms/iy4XENfCtUkck8NBV2cetLsXKW7O+LV2GRmrlK5v1Z8gdTBYCev4Eo7AP25J\n          LpY3Jktufrc9NH6F8fVJMQDQE2mRao0bUqo543ofDPnFPUQ1uvuNt+W2d1F1UyZv9q4TnJna82SO\n          zm/WGY8CWAR1zxNUCK7LoON0yEgVv6NdxPpLvV04ExXjjCytM/MQNOXyR1NulOxUkCJgJ9rgK4dG\n          ApFJS4vEYd3ZgJKCxTOH46WenskebpEuMMCtF7CVvtvt8ch6XOM5xi5EQxqfkhQAmq8b3FwOxAyL\n          lKa2338mvVjKb3SRnhANjshWCdBQdTYJS/zQVPolE7WituluaMpS8u31jV37eYKOCMXXl/pYup+k\n          0YOPlvwUiF+UBoOj8kULes4W+1H3bkg1E1kwc8qndm+uTM1Q1/zsG8bTu3vrn+EG6QkFHdMPXZps\n          zg8rrDIaqNVEqbVl0pRmofqBIS68z1KKBlETdvfDQsUGerXqHDeFj2Y0LmOKPOE0K9Xc3tjGt5KA\n          R9XG7wdubbcYPpqxqN+xkxGGGeaY+4hUkVRaKXz+TDLTdlwYOpKQy3X1vZYoBvNo+O23jwFFhVRM\n          JewOJ7wozR+tSqKaiqqlYkClkX5tl+azF5xXTXIDvBq3v3rSNheycc80z8VgZSqFqnNzp8k0dBRi\n          Em+Iu6tU3+QQCZJqRwknES8Pc/vAPyu7DYZdLXHogRYaqFRGvcf1PXysGKd+UpYQdvMNVH2lZ0sY\n          i12tthN46wUPHTgNo9qGBrpqrIlHVxmziFIqpbNHi5Y6Xp8JH3Fe2EhqNY0eIr4AUZdg4NlRxldg\n          bRXc5QZp5ZLHmbq/73n0y9a9uJOd2ny5MFGl3SrYKKpcJYPW9NkH31GnNFT+N8VbcZeABGhchykT\n          c8ElIgyc4YEkVvXrYEZDPJBRpaGCK7OLrik0vu2Y8dv87lB8Hpf4N9nizkR9dNySGJHRaPS8MNNF\n          Wuzmn6JWAfYQWc2T52tKx53xWkQ9NXh40zl0bpRxcDNuqcqfVNAvB0gKkImnGljY1cq6xClfquer\n          m3iUspvjdlUqT08j5SbsbkA70oyohzDjrAKM9cbqDa97XF5ar0GyI1lmr+6dGdJG+2hOihWUf7ir\n          H7efVvKoaCQ3xIRlKjCYNIpJ/uiJSU8dwGJZYjyPFUS6329Tj6+BBBKOIYxVli6nmAuX7Y/wY6kq\n          cDzvbIP6ONKihcWKNv5Nrekhymuyfbu8K17KNNHT7DztIznZ4xwZRZk44dJXHG80QETrajWUOOHe\n          x+7l3YZs+ViPVUGXsZNOFbilOwYqyqc4bf1sWlUI2YqRbemswGVy7mCBSy0Kc+fp+v10HiKQDMaL\n          WXf8akgL0+11lmkz8a354YF5zbaLL8M0S8irTd4meBblccWq/fC8XYRZ46+O9T2PVW3NZFKfjKjN\n          I18pzf0V46jvFjGY1ztSUR3d3T5VwyuAYqMNSgOwRb8PXhZW3JL+eDblviIoQDYYxTtaO1C6TnS4\n          BnVRuvFyiqPY3ZMQL392T0j8i83+Q3GVSILok5+awch6xl+IDtBg1YEnccl5llEubV8+vajk8o/2\n          m9EEzurbq3iiDtPcZ0lqr/zrvwolRLrx5+dKBo167STaORajnnRw38aMxVSx6KHgbh79GMtwEkcT\n          z8dXzo+GkLumoAE4oZPmofjj3CXrmMyG2SlTC6YS3i26N9tx2nHJrg0llKpfP51q9O27AkAsLzLe\n          QWUCYDtylhiJfdi7//dN9YMCheBCfl42FrfDpIuQglTpogkm8+CUQ+bvEseKT4Oo/oqpZVXDBWtC\n          tHaYwEedYGlwWuJIZT6Z1HKfC6xHj900sHQ5t7ilCztitbNu2lKmfXWzczskaMgCowYbWJ0oYgC7\n          WC0kekXnrJFb5T9bhdvyKZQmHh48AuDz8w/s+GBhFI2zZqBrvOsF5J9d0LspHG0vaENTYZxCXUon\n          8xbhJMLA8p+5D4nfKo3sx0LR1nVCYqzzpvm53Jpw7y7KVpPMlLqhAYxVg7INNZgQptYkmJUIogSo\n          +hXA3g+0jyA3WbMhoCutwN2uiz2udugHsJ997JPiinzLnXpkBVnI4f4DsVZ8iiJUoc4/KwF0Wk0R\n          QrR1jc/QyBeqqEYF6LG5tVyzsnzk5jaX1I6Ow4de0cKN4dGdpJreWedfAgmfXMOfqKzlj9kD8cjK\n          hWGYs5JRXBhPypsyDdPlT5WEQNZKvAjIt4tLoXZqf8A/eab/21BnrwguvlmvwzTtTVRNPtkc9rHm\n          NpnNdPZ4/iLFB+uhe/nsV+FXiOdEmga7cU8KbgVsJc6zRXmOKprpkKdLRfb7tdJ/TX+zZJ4T+ZC+\n          fD2jGRHgA3e8rE5VURcHiGtRWPX0rT78+ZeXJioDLqYpDSdWcqMMsOyPBncDJnkKWR9+3GTXRUxg\n          L7aSDo9aneMgrHItzjq+NidPoH1mfxeVcGqEyVsf8taXzSdQ4pmkSmlq0xHmD7po125omArHY9KL\n          kHz2wfSeuo9k4qiuXNSpbon3AnpX2cWZwHwCjxBLesO/XLUwWVyc4vfT3YeeNELJLtktElB5pXYO\n          7N65yFJLVlpL0PDHOZZ8ZRqPwtFBotyKWqU2QNJbKhnqkeWxyEnGlo5VOhMqnkpDrAxXr/RCd2rR\n          NDLh1L1OBqpWSAkytyWUKyV9NV718t1y61eY9kwOeK3S36OKxP7lrgl8hfG9YXmvdy9aK+8u49HN\n          1XvrEZevK1zjhajMtPdS/k0VVGXo36K/ZC+sritc1kPCWao87b2skUDjSRe6f1BsnYtD+w8Ud4pf\n          aXTZyAuKYcCOW+OST517wUTtiwpVWofkewglUG1f60Mx//zNpfrOvrFLus8JZK0ZIpJHOOaZjapt\n          kNkmdmiBj6+c+zp/p4u8o5pObTWLp3ljQ/nc6KvTfCQcJOdxunCcUVSjiu0D+StpfnYzv38JRqPE\n          7Jm3N4rhdpfkye8rtxQ9pfGhYziUeEXB6tvJGV1TdsVBHFyNidDOE3r9h0WrnG8V+yXOTMdw/JK1\n          +DCur4s6Oz6kXFHHNAETfeIiwTU2uS7wfN4fQTQY4XaqfepcL6hisYviJ0Bq6knZdY0kZY8niGIj\n          XgNLjPcIkNyp/aSIL+JnJ0/qKQrp/pkinwEjv39FHxOkKTuDUH3+QLBRFsrTWSpX5H45z2AClm2X\n          jTIsuu69/Zrv4qwyzORizJTyUR0HJurKugbo1gmZv0pRQZjpKdMrj3paIdqOgVd2DSKQhDCWaxF7\n          PxUL4FZI7Iun/sCpeJBMn4BnnWKIyxbagfCkOJvaRuHamztssto4vl3z1JJ+XkuLhvLn2bd4M614\n          L/Lbbgt1sXf2gNVfasLpIksN55JrJOM634W2H++xz65Fn+kCkumkObgPVZQhBGLk9bmsed1+O9Gj\n          FO9BfDUO6J/K6oWKSKu4gjzJqZE9EON3VYVAyNPN3PwZnot/R+dNqutQfCbmcLUrp2G4Be0knrp+\n          URuWQkNC0y/ideCKcxLhSrfMp6LZbaGBSyN0f0N0nmt5hvfuVh0WzSAKsA0+FL5zGt9iYdVuP8J9\n          b9E1hxmLD2mbYOrF4bO0ZsN4TN0KIWmig0K5ISUpPKEvvgQbnDjCVHfZr+GTq6d0lnCJcWVxOzZg\n          fiUoHJDgpziW+lg/GYs28b5z8UgeD4V8tLtb4QHT1U9xDqfvYM/HBXLoZQAC9wpvNl3Ib38c33rb\n          IBWRAvJuVKLvdQcTd6FfW8/bWbF5TXLhIXI/fBV7vSuGKS+2j90fqyTGpRbI8aCOC/u1+K0SMCJX\n          DdelJn5fE33mbp1pQn9iXLyl1XDmXFSFDBG65Q1VKYARmn67TOMP1f1ASKUrxgHOeUvGbt+AADfu\n          t71Y4eOol94IKg82ekrEkO8cO4/x+cY+A3wNoDBqy6L2ezUlMiLsb9c6V4SdAYQzYF/PsD5Jh+bu\n          1yqRiCNJrprRW4FWsjiSyzXpUtQ4pliIWGTA6pZozClqiyyGm5A2HjyNC5iWGh2pXzNgQT16Pb0C\n          cEAWufcwQo36pCM8U0QULP4sJSnd8N2PfSDef1/7xdmxnHOi/3WqrI4UIOv/9ZuWup5JODNd644K\n          GX98o1bcZZQUXrwyJTUkZFRFZeTa2Cu39gbdVJ9aPW4vxzcYrwCtkwlz/Hr6tJx/4IG5e+A11WZ+\n          0OOEHpDsVh8/3A2h8nDBnKWJ8NzFrWx6sDLka/0zyvpLt490nFMlmP9a8mcnhpTIBvH5ZEIkfw7Q\n          dsRX/gYZIfr1YCmT3Vt9EW+LK/chTbwrSX4FE8/LZispBWp4zaz3ujgM8wSz+dFwi45RyRK3kOvk\n          lj4W7wTiKaoONImzRq0yPLkn0cQz6OqMO9jV5Xpd3G9TlPXjT8bhVe22QAhhipOkFiVht9HqUUm7\n          ZvbMUaGEjYYywyjR1U8ijVHPUUPqtsaDaFS7QtQg4dAmC4KVeItLh+UbmdXPEGcsqMRvVudrqk/R\n          +AB7+6pUYOhd7mnmRNj/flX6vXMBPTQXAEORmwt3dFy8GC9pweWu0LsOTX2bAoNIFJ0LGxt1+wWn\n          SVzd3asMok5+HUhVatb+/vE/n///f56/9d/vH/72H3/5tz/+5T9/+/Offvvj3//yx1//+re//+tv\n          v/6h3/7297/+8V/xf/vfK+z//K0//+mfTCPT1ieJ+r1ZV4UMXgzZtgCsE/NU6xgAqDSJxRcqeyZa\n          2KJ7xJY8wtuOggiveE4m0lXiXJp1uOheT+ViSnNiTNGUixDEhK75ggsZ4oeKkh8NVnyXLmiNJ5FY\n          grjXpTNysqnSq9x0V+N3WiAEZS1tMCzdij3dWI2om/WAU01GvYvqpVOxl46Uxr6Upsxb0Cv17WOC\n          KpqIS+uiXG04gBUMODYQ+tEFNAxRylDRhmzBOD42luFxgm8nBjaljVz4rVEH78Xp/p6bKZByOBTc\n          +bWBjRMFd8EinJ/Lm3YhWWrz7VRRCsOGAV8FsQP2xKnHNZaVo5AuNOTJYW+XGiDDeqy0MxztW5s7\n          1LhSi0TriniyUZGArTYNx9863nEfy5Sjwyc5UgeJm420WG64MKQaqAs72FVU06NQb4fuDtWekuua\n          16+SLyC5oh7kqF/GdXX/ZGQqp3q0HaYgBS+Kr8FSdEvk7+CjOHc7GABjJcfOSWvWkA4wCzmN/WiT\n          2YALheG7tqaJRLnMLyRdNWBZPG4b4D+VmfRMKjw0uVlciOWMdHWthBbAJ+KVo54rpSbcEU0WboyF\n          4rlI5Gp1GXCocFBa5sBFET+VukP/wqNbu8TPjC2NIClHg7ntW8ET2RXA+uVsjrOOvbw6mnN3L2qz\n          WMIbrC7Bc3bfCLFVZe0qeW0kGMGZpV+F9kwZFRB+nFAJK/aXtriecF9PKJHJdDUynDBTropxHe6J\n          X8kTUgZ4rR9vsSLafUgseRSercutGGfWSBmmkjE6Jk6qAFJ3bYCICfG82RO0RmFcqi47ZTowOS8K\n          Kw/AFHlj4euWsLtilHCrbLRsg76L9+p52ttIqGCUFuSjIOnCYTWPhqQRZZFu9CBNt70sLfH5+yAq\n          Tiulpl28cTBYSlnTE7STImu5bkh7FUQAKSRR0D6bw50Mco8hru1EZWEjGXcsUsHyCW3G9aA6BazV\n          rMwHe67P6qQsDHIELnRn0JKA1GW3Ow5yD3IrUvw1rIoFqKFso5cp9ThDUVLGbxsFv5huHqcnlgh6\n          iylTsFMbeGSct+jIr30anFUyfn4EQ2MvH05spUYjg6xv5BhER+s/e1WP6YmoGm18aucejlv87xc7\n          GN1Dw0d2aSN5c+pTqhzl186UGIWNFQZnxn8MjABp7wjYVoZtnPjQyMdL6NL7oicN/KgtT7m/Lc1s\n          HW+TLc4SPDtx401EMrUbE/HyAGctIIe1O1lAKwS6RM1QRoXmqrZP7vs72sqX9KfhxutfokTJThIm\n          LtEwYp7fhANPLGjnJcWAD9KzU5f5Cqu3+HM3aeHOeqpcNTLIIz8J2Xbo9TOe8uKmpOHZbFp7XXzH\n          Grh1/6td/y0b0k8tVBJzwdIpr7xnrjJO+SigaT7oWKprQV1X6SRrHltFRqJ7E7XaG7b4sEvxc3Sl\n          6lbg6Fxs6BkV5OQdcBJJlUvk10vfmNjpuk2gRQh0FT9rc43gmg5EypqlegycDNcNwEBpkB1zlZZM\n          6r6OjF8Km8d5wE2AjO3knAi54HoBvbmIuAN5mxIsGbwgnqabjfdJ4rNG9agRCwNyRCzEKxH/alpM\n          NAKl66BiEpac8UJEM+qNXy7n4wISLK4rHLdxDc+Bo12obC+ZhCvfbryUIBkw0KEwVm9DdlsgjK5c\n          HSijXnwy4EB5L3QzxBkDt2/UJHVN02SUk8LqPLclyocbA4VFAlhYXKLRGSTQJhf0kpXVxRROTpba\n          ybcAfCZOieZFpKb1LiWOGkUykw7aZmXOtoZ4QKzpOBrL47Die2qYIj6e0em64ThTGyZjVREV21Of\n          5DXKjRu2gk/gZJpbEdNEpIGjeauwMaDfs0+HGDorD9lftKl7uWLdMJT4NHCuiA1lqtF4TXpDWJ1Y\n          xQ0y/abBQ4KpYDoRMCuW0c4UzR/L8LAAxRujMxRMZLtsOP7jvSBGVG7uMnH6ykw96G3xke+5PYTs\n          9eGCrAuJdF7xlDHHrdLNZeDnBKXpWPwqbwDHsppL919otGt+dDlzXISm/3JURBeEdtd94SPrQfzk\n          +fYLV1CSY28PUtitZshQRQVSIEpxQc8luayogoFjjxfWKSPnhsNbk5gJl0ReGlD7MToUtL23z9lk\n          uh4IKy/aB1GROEFDPpau5k/nkFIEKdlZtDC+x9GHxv+jF+mwg2GDa8obAndBjYt70pvA1n5CHuYZ\n          3YFtH/zHxUm4XddepHaH7XFIE/mDcXFW5mkGGvPYXfyK0xNavBaUjbk7c61qNExxVjvAA0jTJD30\n          nbTOLa+GpLeL9x5N+up7e+WlyMgNPKvazOYYCQVLJXz+IlKjxFLqRtl4DOMnc9OU3BoYtSmsoLaO\n          rmdkt5cXyRoclCO8FmOWtz4rvMhTgxoEty51hJPcTslRfcrhddu1bn6KDNkyUHpIx1iQMnA+QuD0\n          NL9A8VNlfHdup7yOCDDXKYDbUPIq1ybqMPe6X16lCcGMMFgNYhG9knu5AGNIxenLJMWgdSSvJKFI\n          P4u3pyTUsBzTizh4+yDEppaRgX+JcshHyH27ofnFi+iVAzluTjqX5Zpbzk6LDg0OqRxlaiYPrh8s\n          BZpvaexcMiPl/WdEyVNUKcOnzu9mQNcF4rUsfZNHhZmDQU+hWdhOxw+A3aqI3EjaubXZeZ+oCeJs\n          4q53eZEqNR+TYG/3Gtyya8r1CjdPS79PCTSVQkldVOZU8Fo1EELc1ZbCzn+m6B1K9jNwbB/nRBmx\n          3fohG8VEilmTKMKUqNH5zOba/ftM/pbGJDLc51Xx+1cd6gkpQcRjz9NFDcIL2GL2mRpbzRqV5XSl\n          3WHp2hMj27n35lm0+LnhJ2sFNU28L9oQTUy3F+QU7C71s8e17w9MnI6FuM34a0jRjrZepzZ4epJG\n          2bPpY6Hz7cqj4n7epoUBwjFk3fVDUKLJ5oAisXJdhpIvGdF6+edMkIjOpQPAr4GpSSHkYvHTN+C+\n          FHJckUUSp02DWUPb9MLAHV2vAK2fifW3UpbnfW0a7ZLCMdyiGOccYSLsoJ5vP0HCoXi3PjoTWNNJ\n          moKaMzuZLK6AftMuRBngctgRh0gvCJatkvg47Xjlz2v0i92gqCDVZX1Sq8QlRJmGKJUuE45KbiKv\n          6a4ZKspaKC5FU05rQpuz4xn2WLM4w1s82d4tCz3ugzFJd3GU9UOkwYXtp94vtkOxO0hCqkkdp7QP\n          mKtKHeab9KEViJdsKhj1w1pHGE/EJH9E56HPACX5qs5ljqOvdDdPFLlAK6Ao0e1L4EeCrDBULpF7\n          QCP+XhzxM/7qjisbXtpDHsvf73LvqrH7tFzaLnjTmmjbCUxW7Fdfnck8Rmn7d+M/5q6UqE/Vwzvh\n          TPp3DPfqIQP6k6VgeOy3ZH8HW1AOzLk96b2qQkVHuiGV0iQy+gEPDm/rANL8Vt7ps2x5RBZtIPXH\n          lxgvLGz7uiw+z+VkcV1VExtLWXM1hFrfrV1/v99Z73RJ5DyMgYqmS1yHR4VZim+Eo0tzT3xUbrOR\n          EScBFQ43gS+hs0nHNGj/wI4TM4EnpR13gmJO7NkGL2VaHeEw8W6LJ2eV51SR3P0eOCFDPpqqo4F2\n          EPewghGtiJI5iCYcaedB7pQRM3sGdbzCu7itNsXvXxN8o+0cZJBLj6HG3LGwW2Zb3/EMCd0zx1gi\n          FsQ34YPuES0VojfiJ1ML4YQm32eeY15RB/sfNwCvgmbb2yUVZC/USkeXUogEcgHPc2T1i/+3b9nr\n          4MUU1KxXcLajhxDu1Z+Eg1zw4zyLGevlY9NN63Y0gTT97Yg/EwTB299LW4WN9uM+GAC5yJ2aKqxM\n          ivPBQLntedowuAFN9vguoPb2kV1chovXfJ/bAcoCeX0eDu9GOA6hTStTq74Tzdr+UpotijQGx/nA\n          YEmmin81wXgrNlfH9vwqTco1J+YDxieVBkSPt/GSvHOawtj7JvwbBLnqExRh4aepBhZ+dbkM65xm\n          Raozn1Zcv4UkQGrbpP3GWQIlzIGUu9dWW/CBHM+SjxDbPy/N/92GLiL8Ziak6KLrkkr5ea++peEp\n          +YgDV7ISD5ToL7zpzAcI4KevgqziwsXPVhWxivAX7a2xChdDBxSnKcyKza/F0OED9oSJ9gmO03WR\n          oZqrN2TwTN3XfqbHA9YqQlZgV3lU2xkJDVVxMM0VETUKKQArTyXr9/UU3r/Bs6oYo5x8IboO/sOO\n          1Li/ptNQ5bpFChJKxl/RNQyuyAegC2TycRMXsAHnSBcETcLxnU8eSAHKQ/xbB9AfbtSgqk0MGs9k\n          USSJExKiQJwZBlGV0dNRUCeRfJOlSGl1lpd64jEecYGlDChLk36nMJq9nfxpzC/m5798lWK/CeCN\n          Qw0lcyJfNR8YPoJ18q4rnlurOqbShrZP38rmQlANWM4LSDPNqzaJxb0wKze+sSMQ/e6xe7pFhdHz\n          qxjVRS/Xhdi7eAAQMr7JjZRqfbKtQQwSl0B3zdXJyB4/cORlaQlcc6d536en9qUgK3Mo+92mI9FH\n          eUqSc8mDK2GeUjY+EuoAuvDp7qsf8kxiNhfl1YDkKQmRWTBYHRrvwXxYC0QrintRKIi/B70mH3kO\n          4bBc3yQE6rgs/+LU2AjHEhLMmTGq0Pm07hMS4PvAVsncPUJCiPOwz5bAeCAMVwTn1rHsr7K9Laiu\n          BHKqMIQ0/rN6CXPHeDhKPnkiTIotmBau9HnCAmA0ia54+1FWxUUa8CPEJYHPVWIyTHcF3oqHyIFR\n          utKzNw6aDfkfdl0HaJU5NH0TC5v6BNzJB3qJ2v/YSnwxXSU88iK5l63uthGRoaGNs5YUvOA33eGe\n          uClxrmhtJ+Zeyo6ETibr9oWm3uw+j3RYI6oN7PBZ/9nbJeafD9Oip9L8smAtm6D/1LSgNFfpKPmW\n          XF35naSTwS9rUtunqcnVx1ZNy0uPH+7alzmMQ6iq+mm9e0a/je9tFQoyg3o6Z3ahXpxZjVkBW3l+\n          0Pk2fX/UiceL0GANcHPMw0zYepSBmZKmajrkQlI52q40eaz7MuJR3DF2avEcuT/iQA8LCOlZTl4M\n          Y0qqLHZg9HyeoyXqgFtutzKpIE5evQAGXY5Bi1KCCtlFSQoO8vrlWifQvf9KNvMB+XXsRvLnZvIR\n          kUX9AoaSQlU6glzzFBfEWR8q6BPqzih2VoYhCUr4R+OqUR1xDkshLGRKNgoHtUdlfIcuCy+CtJ3J\n          ibM60dQGQgsUYQRibtxWeDwU0+FZegKAI+RRZk9RA/27WXLsVmcmrc7ZzxYbFmjVrtkoFH6VyeUC\n          iCYkmqYHbAKxzxS4ymfuYr4RvyEuKXrF3AUCApZSiDW8+jXusAxMfoo6grE95C0oeTjH/WG/bjRK\n          Cpt0jmE8hnGEWdXrZuCrTeS5QG3J9fQHW7N4BjXFsY4OdGnP5priuNV7A2NvaNaLtUF0KKTuSswA\n          GxinakccFoXMdmFxkzRpLowxlIDqJuvrbEPZz/FpQxGhtCqnZF3W1/pTgfMmhthzMgJVVyNWzVmC\n          G5S5mgEzIM9L59+/9BBlTagc934VXl4BI3m3ys5FOK7aEJQuj7iDxt5XDmCZXjitbMeX41ZCUfF8\n          gqmkcu1p/BP4YsalaU51HkpUMiT/6PXayaXoqzXABiQajw6y/qTA0/3pWp0DUBtI8BoSGiL8QZ9N\n          tdSQXxneFQjodKaY3ppJ0oQFd9bcBwLUYycBtk4BDgqbsH9V1w9GIRpmZyeZ7dV9XVZWVflsp1Sa\n          8lQi+B1LwPdazc2xVCtbs/POazsV6nf3Yo4ahE2QmMj+G8grP1FkCjvpnmJoSV4BaHQ/Xp1pJFq+\n          Q588ChN9VBiRjVPKWR3W45YdvteMP4tHG2Kii2gAhubn8o6bI2e+iJQlH5/sotV9wuQWVfQGKkhB\n          84P5iVKukjjXd/c/oxf0naEowchDNVfU0a6q1jCwAjmphGg3c8hj3FFoVaFVcWjeB1ZJnma65OIu\n          08vq6tk8sCdbGtT6JiRXjImjde/zFtBF44zIihkurevrrzyX7j9T14GZ4IatGUo+1alca8QzOVDQ\n          FKWkNOSWxCH+rSX9ffvaZ7TFLzKK6qf+3Q/w1q8pupCCff2OXmhAU3vZlUcnaAiJN2BSZPX5A3PE\n          jJKqQZZdjv/LQ2niKi5carb4ugDHGnI+b6TITkh1u0aemE3d5v9FKdN01ePVeN7MxVHe0dnNBrzj\n          WhhFPhrBwr10z9NlwFHRaDwHcb9eOKa6xw8wAZ2MHwuiCy4lnk6yNA/dBQfnbQNFQkOEkKyhfuGZ\n          fuDtP7S7RXZWdItAVd2hOdFx6drygQDX9zN9ivp//0pIowCFMtvP1EgvMs+TeyRrwAgvziyEVo/V\n          m496+pNv7N+TGiMXXm2FbhAsoiqGvgQB2L17yDtqGCowRLGkotmnPL9ftxlfobtorH3RuZskP53i\n          uWeMgiW2BEp1ECfupiEpAoY4orhFpdYAjfowbuF116Hkw1Jt5CaCqnpfHRCREwFWSJyJShrG+jmP\n          mczJW2f3AehS8p4QZpV3WBBPJd5pOWP8t2pqxwBRze6Wkkd9D8zr4/5f3Yc9U1k6/jmpKPJqDYfU\n          e/ruBJh5vLm7IvNnF4ykNZIVsmp98+W9ZMbxGS3+3AntEr8GCNjTAgjD5TbE+PQd9hrP3rhMlYag\n          ++RMKIVieucp/AH8qEXzG9eHLoVe+R4O2p8jnIknBwPW66Dp4P1FVqSuLO/5zarhSwlblsi4ErGe\n          B0ZlRX5grIeTLhrXLknSxA5Kxc4E31msoAG+8tT4qyDqQjKl4oRX8TNwJt1LEAU/VZfiCAQNhAZV\n          xs+jLUeBB1R3zXyXA9WLTFDgxGsMCQfZyTaevmIf0Rz5xxI1UMqgJexdcVPHW6jf15xEEoj601K0\n          X0Tul4K4AfSXfGx4ZzESDPj3HZ5kchX8qhL9fkbu14yqKmO7mMVQsGtFpy/aCJlQpXD95kp7JYBa\n          yfRvjMDP2EeufvtVe2FyvGLIR/K5wI2iu+Osc8a/UJQz0TAWPxPEwbVLFslr/kKITEp68TlpnDQ6\n          cH5AORJvbgK3FedR6t1RmKV+Wh++eqBLXGib7AkxrRyIdK1HASV7aYUDZdqVH/dLHtN/Ms48+/7d\n          MR/cBWEYIqp1YNxH/tRx/Ir6jLcCy7AoNPMPrGfRfCrOhrEh5XP6/nzTEqq6KEziEhDQlMfZEYou\n          VV+dflmKAr1usaizxhHkdV20sIolRW8cj+am5LBSU3VVKDTBupKfoOPsQNDvRQkvdTbyZS8o5DiV\n          E8G8MnoA56nfdRV/kbS+dXm6PgMZY4gRqXv49PdKXJHjLznGSPkhhb3d1fGkmAV6948xpzEC6NrM\n          Zel6NimNYupvZvcOjcuc8FQOHJgUjO3KrBIvns+k9IrWeZnfrDH+H2PnsmJLkh3RX2lqXuDvR/+K\n          0KRVhWiBWhMNBEL/rr08opCOmWdlogZBdfW9medEuO+H2TIPt6zExCm9kOF3WQ5jvjjlTzGwHGmX\n          j9S+/uRKucpaqZWTMVATbda+EBiziUXvWEKc8lXTrJyM+ABD+2cB9+tX+2JmJywgze6wksHlqWAp\n          bu0IbRZSxMC9jGmqjCi+xrQcBqLybObIeSulDqOaZRDH9CQ5TNnSvGMV9Y+ebHgz9mOKc45i68vz\n          e+IWSknFVECpDWRLva+J1bmd4mp8Sxd9ldiLd+8Hi6YTINt88Bwnfq+G8jqztOXhn/FjLNPBbgvg\n          2ei+x/4BS/IGfUDIMKc5yqKx1zlCZYphujNOnbQtdsOJLFdX3nNyYP3PSh1AFuqTyNmSkffnSTDT\n          ZnrwwG4z64P98yVVufwGN4PM/Z2JsmEZ8ZGTa1ueIWCirVcQ2FLPiXfjzTvii7ZZ7TRrnp2iXuRl\n          fJqnnlFSNiRDOk92V9O1wdjeWZrjuxkIrKLDvHyRE454CC+MtsbUsHkMFXL49p104itHREEM1zyb\n          L86Rpa75Q6kzTsuJczGDe69auZcFuEMfgTrmsM4f2f1l1WYGknccG8dL1mkakYXlIsevkkJ8v9Ke\n          X6xFXatlE6mphg4ga6Jo6jp6ZYIH1bEZ35ZLda4qqswIbKo67OaKoPbdNhBYxzqlAJ21pgd1VnLP\n          ZafSCWFWqer99oVxsJrFmBaAZN1iVOD+q8KaKEjVQrBAz0bZYLdauqaMgxxjlWrOqeFUuThNR95G\n          SSPpwkoFVkPdjNN1GMjqpvYlmrV5dO5G6pN+kofBCxcft+3xCRvWoyizXyyW7lww+eoUMq6zoefu\n          sfVoYGzGiz5VrnX338VHGtfMcC9vG80jIebh6plVpTgD4brN9tnO4x3hB1ZDwExTzl13BT4fdjou\n          Ee2+SDpUvD+C63RZ4nUHsaPn8TnkteI9RvuhWWJkemp8H4E1l/1uOY9Wd43n2OMS0a0L2keIXLIh\n          o281YI5mpnuw7a2FddfYC8jqrkJGObCN45GZeiTLtnXixDkL5rR3ESGfb3Ov6PMUf1OyBVOLn8C2\n          DAjU+7TQnJv/nUq+W3jRHcYFeFdmdGyYCJ+Qp4DAWPtU4nRcLr96iGrWi0QnM5OlqV3hkJloXtv8\n          UvJaVHz02jYjrhDsjIeaEdYUv1JRmg6rzPCdNZ0ewnw0U2Nl/7M8FWFjurKlcHR/Zqwnv93wpdga\n          ctExAjngippFs/cJh3zml2VUrcLi+s/zZs854nUNBqlE1ixToRU3sEPG/9wBvT4YR4xEVXT+NqvP\n          VrVRikPUfr2uMB4ddvmkn77tOpMfqwyiRkz25tty6OGJTjRmxow+34T2b1od/fr1zPoaIHX9zUzN\n          9RKz4CDb0rQUy0FnPG34mbt/Mo9Ju2cheWVvBUdaBNdXZKk4+nr+oZPJcE0PGjDKgGL5t8Vgmrmd\n          QbwheJXO/U7ONm25jPfpaY3XdYtNiR8oTlNzX0QlnrIaB66moVwP1q6Z8hD/hJZhUZ4v42NQ8+5o\n          q8YPpg1fGcLXXqw09eE4O0pTmt5y27iXGBHpbdX2Z476+4J1h5VeBS3smWa2yC5epm7qg4Trxlqd\n          y6oij5N4ZdVUXM3oqrR412ig97oAOqCbSiQ0dSrmgaPHYvkQujRtz1mhpbLM29HxRihaNEHrtzoP\n          28+yj8acp6/JdseFrufyPLZurX6PQ8XoE91Yc0fWsyybMD6q1mR81wiE3sYbGctwzn3hHa4qRV05\n          27b0oJC7jXPypgQ2OfmMampb7uS1Ki7lUkkIsfMl46/mXvc69nSP65o2p7Q13FcmdVYXBAHbcvOW\n          iuihTY8SJpuQ5jLgeE9KYp4tYOzSyTd8LKYbTcBlbEHqOSIvBxbwhe2wSsq25YiCoRmwhSLEnN54\n          2vPncXJdOzz7eWpMWTuzi9awRt/CPftB8kX0jS/J2H5xTx9KhvZEl+hcVgA+1oaiafkAbrV/jAt8\n          hv0nW3fHb517OW4fNT0l0rCXlkvtPEZaFmkWyOMbWLpGAT1wcXmTS7QNmov5PCs7LJXsEYvqy3l9\n          f0tPsDvN+gqPqCBAzbySKTS6vWvphN2rXqYCg/lJMpGtYN7hFPp45e+1aJPNYhF1SvYU1lvoDhnz\n          nkd8z93CklOwyXy3mfmKkHLsaVVPbLq0rBKRltP4tIm+coYzIlIvM+tutcMDHN0WPcbSUAVC5fxc\n          zr1aq8o1Fo9q9jl1lOvTeEuVsiPp0wrfTYWHA1uUzWuIE7EAAjdrvRuUfYAf+lul6BhU4nejc36B\n          0mXU4BrlnJDOKzZUAzTPu02ck1n396Fe6lV+PdvO05lU/X/H38EgdCZTdN/blrwMRBUSHmWD/e39\n          eJ+aik/jajTh/K0QsHiPRyNIrILyWY+fRZcEhs9/7vb6uZN5Vj2t7WzM4jXM6n0vmdKKBgJF8g+2\n          bQ6Je/xrEyO72JqitfKMu0zHqlbrKFfi5dBSyLLtn7n5cKDTvbboCweMae/Nj/v0jGtY2XulmPnq\n          /xn8zz6K4bfKSYxQOOc+Hu5i+xNgffYY3HTuaP9r95gZQ7H9+qW0LEryalTwzFfTTCsaTwcfmm0w\n          DiHSVLCDBHB/mteaBjyMR6Yatv4UuiPN95/+8/n///P8S//9/sNf/uNv//b7v/znL3/9yy+///vf\n          fv/tt7//419/+ePP+eXv//jt9/+K/+7/3on/92/99S//pFYKykI9PTeqIA1SjKtSa+i1UX3oldYP\n          /tQlRbtfrK5MRKtGPXPVukStR6uuQjBsbhY8lpHYdVXOxSNzQdcNtDCmw2h48pKUe50EGD3Ajs+x\n          W04qgUPq2ul9qtmYa7ouOdM6uR1b18wZqcK+JIrU1a1e41A28MDM9XMo/nyFhFHYk3wEWAYnq8DQ\n          feqIzN1ydRqD+Qvwqoza1SYUtcGwiQbJNrYTxRM3vTpj5FRb9tWjjB6w+KTpTJ7aLH4Yc/ewc4o9\n          jjJi0Acl+1V54MfUB74zNNDQ97g9pnrp2QFFPyyfNSOWXawAaGj7bH0cDfI2M/5ZlGuqBrFXqlPG\n          fwJNVO8VCivFlRyg/pz6ZGApGNaHEgihswjmJqoKZqufiom/WZ7vZDkpdSk9mMHRassbgWIIlQN4\n          G0aUiHql5K35D9DFLM6AoBr5X89jd3Y2W9eZA1vE5oOIClLElrYMPlTaE+dqU4EscSHRyC7tV4jj\n          VUkDT3U2AMAePJW2+q+Ikg3gxd27jNPEOO3zJ8Do43kWMz6BYgpMrDbZ8IQVl122Bi/hE20arhJX\n          loVyxNW9twWoEr5np02Fd+0qHm4CuzKinZ4eSwg9dy2Xw0XjvKYZruLIa8sAsTBM9K+L37VuZV2i\n          OdIBLIoCk9culG8626Y3sm0INAwTEh1Y6NC/CWXMtKZzgznx5VMB7mDlE443W9dFG9KGrtMRbeng\n          JqPzHLa7iu62GpblpBgZnShqyLx0njMZU9mVkU9EnfxT8ptbr4aJzHG0SD9MQN1KVeue+NvtKKhM\n          4c0IAG2tWApVATRiEUXRciQVcKAzKP5kbpg/Pv7MnyyoMwFf54qzxebUHgtIvimmWKIyVBOJAb4e\n          VQi0KNzUhhe/PFekfib7GEO10kY5OEwAHD26qpXZJgH11HNoI9uzSdvtfKQOiIZMrWXxFfJZ64IG\n          I6y2FoR4+61XyXXSg5+cqNwdsdWjI1aUINRz6Vzjs6pmEGUTli1dDbtzMZpZ73GSqJIO2b3NODqh\n          0/rbb+LCdU7b0cRkX4WNkrPahuJg6P2yBN97eGBRG8vKXJYiW/uXaBe74vomEg0HRA/n8rVxNui6\n          Fe72VhTQc7rpLXQ+xVRROZp2NZoszgob0dVsSKROivSy7YlLRgpwkKF96lleqzglHtthVwUFhz7i\n          6QR121d0LRcz7fcyPVWDgTF8QldbtZ1p7QfXPH7y5cdzyn+hTg56Bl/sRT93toh6Nx1lmMxU/W5+\n          76G4xYZ5nJFlu7R90YXrwJz4ueKxHp3JsO2UGWds3RmwbYdkpfRvsmCkSMCqMy2vFZ7n1CY6Ksqj\n          PVGmatM1DCp8S7vNtOVF2p8c9XxLw4VpLY54z5lIJ7fOHjM4/rbMiDoxN5+hMp02y9NGnG4D29F6\n          ssTSJzvJG/RJhKIn0BPGohuCts44XQh4XdlSuDe7vvs4TZdhKI9ro5ugse2EbcDJLNwp9rNG8aE7\n          xkU+sT+0jHKbmm13XsnaaCzgumGDIKLD5WhXuqoD8dgYPYPoi3W5jrFiaJBu7YRXdzu/0Kla2nyv\n          y9nG0USO/N0X8CDb5Bd47TiEhet8a4PluWDmOZO0hQFUm31LRvaWCZpYcSRjiZ4AMLtpo4XqSY2o\n          l2+r4AzfToKKCkqGO9gurCs5Ie46hcbCZvLtDh9bdX1R4q5mi/MK+HwpHXWQVlts5wFifiithFta\n          5d/xOW0n73NZ2uqR1OWmwvwoEj3voTQy/ayHrAfPtnxrMOs0b8LMnssXpSrWGfWa7Sj9zM8Vh2O6\n          RBSzfzbLRpz5SmwmFdDY8QBzqi6aE411v3hh8jJ/dz2OY9XaAOgz41B9vi9tQgfUkx9V8NEZf/pA\n          nlNgkPXW3GEuQ594UpI5I3D0rtLU6IvBtRj37iTjfDvHQrvjm6i4w23kCifTVGCMFJpduWc0my20\n          mvRYEwQiySlaEEVZx4NtMsE4UPQbTZstu+Wo4L7WWCFcuMMa8GMssba+wWbQ8gatEpTEzyPoelwg\n          LPsknj0/FzBnxV7OeF1H9alx3ralIEoGEIXN7YoTh/IJP9eU8ej+bDIR1VX8XebEZ5kHUlEVczik\n          vF4+wiK9XkqjuTEuKjpgeV7TNLnVbZoZVURZ5lWFH64y+46zpnn/GoWACpMRlo2y/3y+/xSTOdVt\n          W57Dl5HO5sx6erUg8ckUo5mseSbfccQtWKcNLNCYNo32JD1h9s/e5Nzk8SJZ5us+S2k1nu15IWzt\n          ZtFJFYyYZ56CP8/NLc/NiLB2ZjwIgoOq1a+QLHYbD8YPqu9Q1AUATLXcWCTkqfPgGMSw2enRDDzS\n          ukY/8p9tV3EFAYydqQsJwNnDwh5P5f7nbfirTiz8oSYVwYO8qkfcEhx70cy3YovNKF233IRRc/em\n          ZpXj1TG/0ILI1fN3TfNr8met1Z0AWj79DM9849AwukFQk31f0YHiiRs/uLe9KXu0ZNmPkkwsme/Y\n          D6lSH6TDSfADhuDy5a4QiCaWXRf95ida7SVjxeVhOlfKOnfdwjFOtsToFzgbu/ieVFJrS0xKApTd\n          ukVF8a5m9hJXuiZaxN19YSo1uk97ijuiCEsAwfOVzagY1eAwZQcb9hN8r6IZwhQugSEomdQSEQ2M\n          o2jJta7uuu6OvLMC5mnBdjVJNM8GlmH1mBHYbiKJMV0OGE9Q139aDt/W9nt5IpEaui7aDI8skWmh\n          XZUMctRYeeqIqHMfKZGAM0LZ/i1+p2zxfI0/QoaSg+ddXRPROqZPu+1z80T/pZJyax9eBshKabiI\n          Z+Rlyz00Sz7ojXs+uks7+Ur0qtnJQHFsZBWBk7feTdkfLX8vhuLtGrYNGuySNRl/ZmtOUz6zFZ39\n          NZyaJt7YBHc082ErIHoeiJl8KDh62kW9btOauTAa6f4qLnkFWyK+H0pEOtalYrTTA4vKPi4bzcyY\n          rO+SwoUrkCOp6blzMSKqHDvO+22HWJ91mpY1IT1uJv9HNWHA1yid99D8hMZOw/y0rB+SYf6xg24L\n          N8rEItin1ZPthLClX54JUohcwB0Hk5Mga5RTSqy7v5b4x21mugsfYnYrUvSlyqKcaXk0rA384p/t\n          S4RSgcy6PaoCp5xYD/b6NM993cLSUlNMWFh9vJJDvXpRjo7u0Ih9EmYMoxvF89CS9rJD5qAeWiZz\n          TCUF1vadPn39r7sLIZOKbvhWks+FGuz0rKM1KU2ei5Hy3dlM2ddFZLnRVErh2V0zs07oqKL8Su9e\n          S9J8zdo1/RFbp7ZJM58YYVUf9mZDkOMzr0btO87+aeDVCeKjtT8fWHw5m8draZwZOCSmDB1lFZt2\n          kfayLet4nVPQCQZ4kL57KF+K3kpaLjFoWJbJecbrdZmWhUCObIfAymgxshM2qkkeMnhq9xrEw9rL\n          9AzIzyic5xjANKZkps7DrYqDekb0et8OsmxsQkxWYVWK1Ipa+hKX6lSDjmJEJ3Y68n7mErsZPwkM\n          xieN9/m2oiVVfhFy3+zpHbe+5WEC2SCfcofHWA7SOIWn+63jIrZdTBSWxV7YjuFMJeE28vz6p2rA\n          f0w5d9v446hY+uPHcfnJXT9/JI2L1ltRq/VLpAaNSDbNNVJ3z2SLl72Y+LSRR6jJpHEytWovwCC5\n          fX4v9j1xo0mBQtTBtZivxbr651mH4aVEJKBM/mWvkiyZnF82/qllZF3lYOCH/BncZVV1QMPwmO6b\n          vc4hy9lcuGA7rlLDdrJxn94iMkvUEXtHl5rLN3OsF3nZTCHQToCmSgFu4vgHAGUwOmBfyrhBsF1V\n          S1OY7KRp/gcoKt0EgawO/NGYwLI9ORI7n/5YkwGMoiKjnuhuWZtNWbeUct0uuLhwtzfZnTGcTxfP\n          XWJU6H2EHuaMp3b1aPVjkDJPdlSKtoLPGUFNm9+MSN/vq2tkznXEfdjuuujIY4LR19+LdBpltjHL\n          n1khKA2SQNJTZ5zsYp1M3eV/h22mQg5ez6xxDaz04y5TiHXUc1n7VMDCiFv19wL9Y7hyPldrtnBY\n          mfoLBsw0gT+4zF5MIQ9btTRHKeN0UC4VUhAt36IALk1Xu4iqip0PBbPqsrY+3m53hUYLckaPciNg\n          iLuMEvEE6piXJW7POofarHt0HFom56mxaIi1Hv4cdPJlf9CynpRMh1h2ZFuOAMYmYQikOI8Y/Gm5\n          BNtSJwTtBPLKiZjniYTQc3ahrrL1WvwJdqBV4HcGIOxAzZVJznGIZ9AkWwfMLTV/3Gm+MSFPpJh0\n          gcmrUa77Boajxzpe9qGKOndAPL0oSg9jAUS9Cr5NwAOTdFfza8TRV8w2nDeZVaaVOEWzTpppSIza\n          dYLjL0P0+NF0KDNZ8hhaJI7FOBHsuSWvZ1k2NLma2XaXt4uUsukzX/wtkuO8XckgfmMNRZc29Prl\n          Mi/qnyDFN7KUJCMNXSos0Lr1ZWfTqvOeY+vXtRrJKbtP1/wjQTXCIlO7ZmqYTvSG9MsAEjUVLS6G\n          tm0ODl3FUIhxfpC2rFY3ovqKDtLiTNNPu0OzVFtgxettqT/T+GBxeMf7oYUAlNmu2ggs1pyLDl9b\n          1QaB8f1ly4d1wcavX/Uf/cRr2Kr2xtorOJ+0csRmuCz5vYJctHFHb5Lx8KXLiCfzcM6+6QmeOx/+\n          re3wW1+XHTYq2Oy1M0pP0wdhsfWsy9lxvprsR27Mx9UOvFSVOPOA05ZqTWu+EGjb4RDs75UUbrJ5\n          HveZi+eUAGwwLNOhpxc9TDBX2sCCVbhhY/gALCIeppNOARbpN/4Bbn4sPZ5sHv8HplWvlNbpyzx7\n          JmpPhcNsuEXLkC1xc5jEbpliCuj6sKcdhEMzvUL89HsVU4Ih29HlcTztVYOyGBtzMFqPEE9gs/cF\n          IYnufKIl4u5SFAnbGeO5IuNOpg9Lu3X9YePi87D1BTLUIBR152S9Ppo11TeNox2144o5lK6XzIT8\n          +uTWxYZd4+dPrtLdzDJNE30UxdXhCtUEYVGPlKRFM+90bYY2sP/9q5SdHrEcL3F8MrtYfMhVuo9Z\n          b5nu/iqULOxJ9WMAfmd5DVFGIwHXzpqE1PLtpvdROTGvsEVvh4loumy8TsN8GWDaPROAiZiydkdp\n          ySnMhJAvlVxE3ZFVb450yLTxYGoN6ZTpYH347NKn97cFibNN3OB6x/M7gAPXqsCkTs8a0KJM4ztc\n          rRvtGGGm1yTJo9RuA+F46etybX9l0WQS1pLsfoFvAZRX3+bBwSPL+vqM5K1JK1E8Whx1xhBisjwi\n          Zk0DfFPYoIEFc7KMAkUnb5xEGxJSek19BqNhYY9cfIXDYtvi5Oi7LPYsOpFkM7Zo4qMA1t3UQUXq\n          H7sXehYTuaCB004V4+62UwNUQTJTdXzgs5gMgX2VLkwP7yFVOQsgvdTdf7CsuHElcD6clBZVIlN5\n          OG6K3BQ5pOPBUPDujCZ1uz+ZhLYiKmhyT42kHjccy2GVoZ++Qn0+baVsc8PbZKeA2dE7llQPmyzN\n          Qni9zkJpI9v+gdQ1QyFPFvOAMllvrbSH9l7g9W1+dPVrY/CPz2/bOzFHUopkiRvAVC1ERq6lJ90J\n          +zBGKdbgandIR/Zmiq3J9WYjDn6HqrnD1301iwo0+9J/jBrVr8oXufnhbessIqd2yQ3YJVvttQ5I\n          r38z5j8na9vDMhKukz1/KV8wGYGgyl+oRO9q+hp7eGuW01rxnbvfrxPr6RlBcbYqSRLcTTNoMqwW\n          e7VQiF2Gk5dGBZ8UTbst2I+6Vlf0GXWyz7oI2nVBF7vwWTxhhhZbEXFR/q1mscZXRf5GkGJX7wLn\n          J2OteOwBM/TvvG5P/TZz1inz9SyjMu7Kbr4VI3HpxDVv8+w+4gFTU249NlMjlE1sqpZFEy3DnDaO\n          UAXp60wcMznjL+epQSo0Uj3pcg394rRgU6QzWYWGi7jn+b3TJSq5oqPVenjxerl2wE+qaITnnczE\n          GSVxXFvdnsHrAYHyAMSaiI1wvycFTRJX2oxTHm2vPACV4cIwSWVv9qgyHsESnn3tu7OVabeDoNPG\n          5mz01EKg3jcF8Wv9KMM9bOQoJ90mkE6gyJ3Z0cp5tvusznM88NnWdGJNGOD0srh3NH+qxD5iqWnP\n          JvGDtkjL4O/S1q+8wA2pSeE9pP4qW/4qMqfcnkkRnCfQZ1xQcEtzugEXJY21sK3j48qIA1nf2A4+\n          0Bzv0UBkj/iNf7OpewCT99juZr4BldB/LFMAlXkyJXzeSg1Y/lyB8jzH0R9btRY/wSpTxXlxEC/j\n          uDLsreYQO4Edra/vlZ/vxgz4nrKIz8jcA6xX85jAA1HUDwFxUhQXOliMt8TiSfDK4+nUPIPOZr95\n          aVDcWpEgI6kcc08johC+VI1rRKbTULsFw5ZoGLZpJxEWLG3048tNVrBYO3m1Hz/3X3y5Bsc/SQn2\n          admZ+Ex8B5WjjWWIQrH3fpAr20zzsREuje/POjIlqw2dXc72xobS0arCpZKdM+24RH83d17fLV8Z\n          fEM2V69gtM/xnesP1k8+ti7nomqr8weyj7gY4oPROj9OlGppBhBophL7750SyredHMyBSegnfonr\n          j0ptgdhYe3fcZ9r68muZBhpg0NDeozWgkuP7UX4lM3l4TKJwDB7t3cxbowPj9ySvwBRlbOR01ZXO\n          vazS6Bu4o7AMUSx7tC2tTheJRbWXmikCgRRO5ThEo6g5Twt30rD36raeZukxqnrcFuMrowgoiOw9\n          8Kgt9NDuFsEcbyVBFuZmI5tNysgvBE5xNOp2p4O8Mf9nqTgATMJd4hQrNkUGJLIsX4hDYSabt24W\n          DfJZExhkhdUkgrWN78Z6569aYFosTYR8j67ijThHPT2ZJwgEq+1V+WZs/KV8rS+vrbil0fxv3ZPc\n          /ItqA/5KnZRPiG1q3yBUH/knoX0GYuuMty1bt66pgzryw5rCCZj85WWZIyqrfpRNeM4E/hlNqEnj\n          v9j83YBt7Yy2f4TiI2uhanT8WdxqpZ3JlRtNQ5BYHVmdOJAEyQXm8qOz5I2PeYxv+EmPV35qugzx\n          FZ7G2pJnasTPkpPJ0jrud9UDzGzRx0jvq37FM060nn3ZY3bHl0PTLIcTUb+NOzohmkvWMmaLfAVS\n          AOV1JRH/0b/dX6Zzy2TSdB00t3c2T0yNxrrrK3rScixI6PY2pwHLNi/HB6zWPAARwFK2Xyzuaf1T\n          2dcVLxT6thzy6JYRE3tsa0mWeUpVl38C/r2PA3nyhzpxU3xQ280iCxBbs0fg1tkj1aGA0zDXtsfS\n          PL942EbxQCp0LSa7ZVKqO4VjgOlGAYy2paio6ELd+UPBVKtTh2h9midKZfB+qgvgfqWjUZEqQh5z\n          Dp9xQnzGbnEp0QdnG3gScTntKTHKxiMDicrP3pN4xGx6Zoi3R2E1LIXrWuHzvy/VAAeJLM2aXBQX\n          /dPKzhs7BEcdLBJPbMuoqJK22YfIqrKro5eFnkiVX9H1Z92TtJfLqIb3uPymzVsvSvTMtFMfsnjM\n          +9KEyszgXhdC8WUXR/3h+R99/2AIS9oXwurv7PHPF7M8De6E3bo8f8WDUfV7iTo37iqX+CAiWDbi\n          36V4vDEdu2c5R/ldXVmNrMxSbF18dZXzP3qiurKxsKges3yz5k0+X1f8ickgzwTramNw4ujIT/0O\n          qvE059nSAitiQTG/xF/EeN9QSKwykt2Yt2obkG82xQMDfs1B4/9m8QjegqDYDq5+1r1uxb1Jw9MJ\n          3dSCjcSg7IKYzE5H5Q170TebbPZkGbcfCLMQ2GOG02qkA7nSOniwXtN3mbdZDRG1As823zxoeptR\n          tzX4Mi2YfTT9dk4ioEHO3A/963U6+cy5GKWYEDf+RRs7xJ25L/CCK12dsr8s14ur//kpHqN2i7vf\n          NGvxRnU3aY6iqUFpkkeVdXjEUGxOTYRLdnZFnRUPXVLrY/xMhB1KLxcP4vZIuweV617z6e03CUdR\n          /myVh8VNYYLY+FitELh3ABlkrcOemBFXY4uMTrErJfjucbWachFujUoSUBnoTI6MLn+OD3N+ePYU\n          Pb1eoIs4Br2B4Dokk+jdh41EBXpaOFlbO1mw3SbUSG6rqIpnVubCYUNU3zKPRVKquQYGQR/rG53r\n          QzwgblxVzZdLNB+rjeGREXDrBXR7iAi62eaqOaFe2civBSeVGx3jD1gWFcLib5kwPzOds8F3Quzf\n          d+1/ro7/9focPo9spe20kNAbMozZwuhWS93mkyBxk+piyV/JxSNsG9QyPRLPPtF6ZLgtVd+b6yAm\n          +j5AgcU8S9JNvewH5qaOzuPStmO58xOYiXLvli0xhYgiy7yKC09lSwjvynDFcdRMpviYzNg0Lfwe\n          JpRxCy4LPl7Iaz9XBPnEbLrDA1ChPlrx49uMNl77rDyPQgM1u67qUT5aEUGgY2+mOIfIqEM7vNDq\n          AzPB9rMHRB9mS0vvHI7IiWNH5Tkbk76myMcvBdXHjkhh579xhjUpvOKOhgaA41ku0RONKI72Dy5l\n          gPpxchfVFdBFytoYgq5OlIgZrduHxDRFhjuOH9ZondGEz2rxPmPXeA8V64oRWvu0VYf7P8/aParW\n          aRuZYrl1vO8semyD153gGS0h/hkTqwxF3FWWPCZLeF06qtSN3366gJlYYF0JMeZ14wyMPTN42L/7\n          rC9Yp1tAHqtGPdpIxOzTXi1UkibMZgS2p0P34/WKb8f+bVhy9swTz8w+WNFYxVrjqK7rJyrhebri\n          iUk+a0ItkfUki75Q729yTJq5P311/8d9Ulc2DfB9voH9JDlOiCNpmpHvMmHIQLaTKQMNAPAG0c/k\n          ZkKif5bSUB2XcAWHXXXzV0f76x3PJjC9gkgyZ79treIpaFPPaScw/CFGt2HMgvBsLJtzpZkplomF\n          Hidx+S5NU2mIiFUvjUs/2/8ezXlOvjQbUZqKRbSRX7GSbTfiPzYhG1iDLO4t+pYxbMSkAuGXhlur\n          Zc7eT0lSb5e5/jJrv66T5+h/V9HzEO51Myk9YmBbBt6ZWhlUfdGp5sQzqDsa4ucdS38n80dxzIjF\n          1qSs/qfPvrYhJFuJg2cYpRZZoUH57lSzEpe6LRrA1jQ7HuL7thRR0DVJdRZxpnPVKwGc7FsX1hCc\n          4akV9CNq/iT5D2Wi0gMuA7ErrAuCY1OrDfVmNOufr9L/AgAA//+NnduOHcl1RN/1FQLfCVTeM+dX\n          DMHQmIQw9lwEDQ0IEObfvVdWEXZHZPv0iw1QHJJ9TlXmvkSs2LrhNJIf86IfeQChI70my92EV+6w\n          rPqNo5Hr5Lw7wVFRAcVjpJ5eE/Y8tpixlqhCWrQ8U/Nb4n4opsnBGpWzsXNZ1sW/QbM6d89gXAtg\n          17pbiD/TO4aakKprGRr9rO3pd4iUFksZY1HVMpjjsdqlo1GvT/Y0XDgfTMAhsXSy4QRnXrap+8IL\n          84iZ294xEByzHCpiF4sZBM2uD5av6+5HgP15UU7EihrqSuaiAKavwSv9iv5f+6stlrCOvuyUYWP3\n          lNGTLRwPr4Z3fXfBF8+A4ZcG4WyenlhA3xRVK4xlSaXReHdFuYLdRchUP2CijwYjfoSsw6koh6pv\n          s2ixigpOCmpszbjCKj5VYw2PeFxZF29RkygwvTI7V1hWQ/TuK4xDwmKCuzMVVrfXMGpnbfmyPsb1\n          Pkfoxb0EhlRuLxtwX70FUJVc2XLtWWQ3f4PmtHDmxma5G9pfMFP3cct6vb5gsX5+51M5iuhOBr59\n          4xej0rDQmGZziZ8/3h/N/DBM2DO6qmPZQx3VaEtNY9P6Phn0dqcxUbVPweViDUjt12XjEDKkk1xY\n          pH46OPvAUjkDdt3880SWxGMh55eBVG6x/KrrsOvq8U4rdDWeCu8sa/z4l8rooiWbS/V6cX8RbK8q\n          jO0y0pkDwh7zhXXsyRYi4PP2VrBiHIKme0Kh+2p3de8G8lth1H0oUjFZyRZXxTLbNraVbpN1AKf5\n          7Sr4prDwk9nAmUlALba4xm9g8G0MRVmn2xvGevmujAQ+exBYy1mG7TEWKQ7ctlLS+d8pSSEzQTaS\n          FKXH6j4m2emXemg1htN2lZHEPS2u1p3u8dKQ22440wIGL38A+eGIx3dnA+egIIx4zSPSiYbKZpea\n          u6pUnzRQZxltZgwHqsc57qhTxvvqC7h4G7P58uO5z8mAoDtXtpqJ6ri95y6J82zZwjD6U+OXndx5\n          KKiLH6j8/a2/zJN4TIqdsf1H7nRsaD2Z2iDBp571+bW/7P//x/1b/vX84qfffvzPr//x7dMPf/70\n          9Zcfv3758tOvf/v0/U/59NOvX77+M/63/53H/p/f9cOf/02HShkMiDE4WxMZFia5ps45oBxNwZ6Z\n          rEUHIUUJUpKqiwk4Vctz9DGMF3XSMUlkNr88DQMCW3U/xp1xiD5efRg8rCPcdJAU54QNrxMK0+4e\n          MYkOrhy06se7nORcaKyamf7qkKqM0OmaFfCRd5iXUvPjSV3ZBOusLxUJMzjOPaKaCX23u6YRPuKk\n          nmhNrATqlVgZ1ajZr+5vBPWDVhCYdHR4FlcaXYkt7+aapixazIttZJDLIs9Xj0jUe8aRwI2aLW0G\n          PURSKzwah33GWHFEqF730Q8wQj15zSTJMv7S3V/dej7X2OUybEu0w5AuRajW3k2okqKHyi5bwLST\n          HaVRurUm0RRd/i3kfkHkTLYErtdB9YUrzHAcC+6XkZg45bMYesq6LOszGrae1SkWD+B6S+W5K+YF\n          TMAuzzWt5p9kxWhxBhRIawri7+zdArBQrJBmS7pMKQoCcurJWKFLXQbCzGgOrDkllHGpGndd9BfZ\n          9rf5sg329rplTbWLR3M/ifLjMnA3i2rce1PjLuMk27RWXRikbTOw4dFUjwKp3C1euerGzfjR1No3\n          SJPSQqExM+82UZo1jlMNR7qJ3E5/IatZCz7mITN7sGMryTgCKEqsKGGVbEBRVJJjqNSlbDqSCsRo\n          X80tt+KQdRXtGjg9PL8s3kOrI3scs9OtNjW+MR23rnjimmGuQbgYLZ0c+suFiYwf4gPXPQ+a/Xy5\n          DyNn1fcywkNRoC8UyaMWKDz2o9tsFh2H54HYPgggPs2QjE8UzWlJviRGuKxCorxhEzKfRIq7jDDF\n          fTstXgBNuFWt6K6yiQ0LXYIOrDCUGIZta/k1QjixeF5WbBXjwGfONJsNTjrLaYiptiVeytQYh7i3\n          TXOSvyiXeGum4XWm/pF8+XlakzXmKtq6MTMvRfE8KN89IgUnqjEeOmaBZNKPNjQ3ByXDpWyarVge\n          qnHc/u9saektqnWz0ZMFo7yngpRCE/B6MoUnZuZ49ixMFsStvT3c22qEZDdiU4m8uYA2a+7XslIV\n          LKKtaTeOJJvo8y1I9/N7Z2Bcm6QxaeAjg0FR8NXtwn37GWE0NPvgnke3ZeCZISbah8rQLs+IjgJn\n          aeeCtdlEfWmnzl0qw5xl69xk/o7k1YbK8UFVIwglDHPJki3H6MXmqgivLl35UJBw0KimYLCmVwBq\n          XGPLkADRvgEhtWyK0UxlhRb30skq2vbCbFhLynYRyKaPEVscDW8GHoJcXDVlCoaNEzL7PcoggOG+\n          rpdwHBhSZ6K0NqZQ2bIMm5hvP4Vq4nbMm1t8J9mtapyPl0YrXYhzaqQA86NB6XFW4bDWLRBe/myV\n          W9xzpvUYiN+q3OHnNnYgr9EpaMvVsJ4748kZByna71a0EmICYHXIOy1vXjXOLC2wkD71y7y0fXV7\n          N+IAryY18EP4wQJl1nHWccKZlo+mTXS/agaGiiSVPqk/pmg79nDxWc21PKC1Yj3UT4udg7YF2PmW\n          6QSwzOl9VXcAhPVvqzqSk/7NxHPx/oyaLaGoj6GAwALxxZBCfK1W2aFhPgR9bsuLCZbpCLRWIekj\n          6R6KD9UwxNFVG187eq+8mp+BUe1adh4BhrrJBfhogkw2KVqWAC1oysdj2FaHL0GJ4pKJEaMqAtCV\n          u8G53KxVJchXVCa8UEPBG5lzwbgL8Tw4Ri/6kKGdENnALXldj515mQSu1mlyzAwnaihNYhvhl1li\n          3J5WaDKNDQ4ioVRPT6XUtsoMSEg330KuNZmj5PQAjzhA03VgSYEj0SoyHhU97RNNZtGJ/oDafwhK\n          wTqvQuG+BeT6wa7BdWO2dARn1UUaNe5SS98mGFBzYb3mfRT3RSU9NRMdYvSSmt0lEj8q+0Q9BBgB\n          VZMjoKBtlpPAlsCUjA2Mko7S48Y0tTVGp9KsQS3xZHiwbj6c4RjJVBmPVrgo5QBqufp0avyQVSd+\n          mKeaR4RtQa4nqhMpowX2xnPri0FolSXScZGDPJSf3x/tW9CSsbaajS1KKRsBDdpYfbvjaWWn7Rq6\n          aDCNUxvdyLCkihHdjI1ESiqWCdgKMzMVFUVtF/WJLWRRo16HdVeCbui6aHKAjUKRyWXXIS+Mr/py\n          wox8eaZqardMepr0ZI3QKhPGVRCJPZtSZQvp5OmMyoYhq/yp8biqkXArWNpbWcV3AQyhHc0Yh0rj\n          jMeFo0txJYMkUcUFX86L3qnp3VUl8C2MT4Fo/rLj7eqEPuk8BzCMJrGu/efKR0VganIfQrZtQo6m\n          MmlHtKXDQyNnMH2kbBiJduDhI4mY1imS95mS2cfWUNsPgs2euyFD4mkztATCZ+vJ9UvZh8vYz6ts\n          CfvsU4/BqCaW6gpLHAtTnQ0d0GG2CC0SX7troVefXqPE4bzqOARr1a6yLA6QaqHD9IO6yYj2cKpB\n          qrQd8mYTbzicw2iL+Cp8dYMYwjq3mfthKx2VVxqe7EVInL0AKM21RyrxolS1COGvrV117qs1tRLx\n          9RsbhRU1s3x9V5nLqK6rcqxq4ZxICdRZSXyBYyidBXxyG574w6hZ/1kV/V/1JLd5vc2K2XYVWlr1\n          8lQG/uplik+/XdoQx388a9IQUogt8u/vOx7bHGbE4lwnOP9QnC3v+XQuJllPngV+WGBv7UCv9gY0\n          zPZmUsSY05rPVOa0pUkcgByD06CSc3hYGZGpBqOL0qdYxgOr2txUcUUDUI3LyVBZg3jjxrNRcTws\n          6FP0lUXJfelwz4QBD42oX9p7V85b1QsWQt1MqMACuE6dv0eF/TYl4/Np4rgnIoXhYH1RYt/T4tm0\n          9UBsl3J6uVW+G7VtnNNxyEgWaM/wB8PvRzbtCWZJGdqTVifUR3lfPMy8QQlVdnJlJ2F2woUydahO\n          DVfUcNHRSM1uwTgCdf4VpWFXDAqmP1afb/5zHtMeV4aPP4lyk296lS38tz1PVcE5UPbqRmfEe8MM\n          HvysejDCojEqLWpxa2bQdQ/d6xH/1PW0I2T1SrbLJXfPOHIErBviIO08ertaysQTq3DkUmfSD4Dm\n          ojsOjQWgin2S0+miwWEzYjEACY+OvSqL4a0WseA1TX4RhZnlf2XIyPqklqh5kq+K9Fzfj1p81dMo\n          hmQF2H/OiTp0cgcIwvBiq2fF98crUpbM0xogIvWcgmZrxkiZxEHWD7xPyYIYnwjx0W1zih0uftSs\n          B2KFYq1zl1GunnV2Thcvv3MgwHc+li7/+NVJ/+GI5XZVk6JWvOTKQaXPKJZpHZ2SRgZt5AgkWmmL\n          IC7a5x+dddwITUd3VmzTgMTVpQLuvc6WOUSPf6ZMDcteEGtFSENSLV9rOzrNzDrjkpr201O9dyPW\n          JFtoAiYsGsUchUB0aTZBGIRNmoYEMJ3Sqfu2P9iEE1F6dylhMtQ5FvRhPWEcRXXqKJNtXD8EIWMf\n          UnM/3AdramAuXpJCzNS21mHaiRVHz1SRBFH1V7GwetxutjSgdpOmEqhgMzYhOfHdPWDx/nXbJ7G2\n          MIaWTZlvh2jK5vNp8ETUZj1Q0Ri4aRHlZqOpAdLKBrxwdCyNgwb08hY0GkBbck3uec2j4HEZVhGj\n          JTfVd43HcupFETUWPHVL/m5XM1GnhD7co4qpK8oSXaYtxY/NC8j2qvFPOWGq0C8vc8pNX4YurKzy\n          37dooK0caHByDqjgqjG8iUGH8kGIIW/tMAZlDq4VPvHizmqL5j0V/buwv1h4KGrzVf3yXhOrR1Pl\n          EHHqno0UZ5D93kmVpVvSNGhspzmIOmno6nccK6lSBdCAKbjytqU4Xn7sRBu3ede32Oxz/fpYpLlw\n          zctaScG0kSn0lZIsk0anwXcNWdymXTdLIpvoepZikZncZB4knn1gAlvKEesEa6sEPTqYTmdqHIkq\n          qs57pZF5oaxgj7OwFkVUQfnSCRuxjhZGF9U6ETQGRVmj2E6GgPWumV4UxssOs1SJa7FdQSq+qnlH\n          y10J0tDuNHlWzQZ9Zp2m2RLvLgdWn+uFav68FntCS+MqMd5BnE8oyXRiMdhOFrcAHfagUXMq5ZtZ\n          6CjdsKCMnbWP35BdQz4cxTFlx2cX9S6vHb+o2MfBpsYl/gdpAAnJb7P/nuQvjgizGfQJH9r0hcXT\n          TTtufwfI925xd9ARZ1MhAesq50Wrgnf/1rG6hT6Bqy7On4mmvzuYgF7WTa1lrStXpz4x+9FBIwHE\n          SpUDC2jL/EWOqk3v4kAm1bfbypORlHapY4xqLOKdHGUagfjAks4p4z1Sbhrlj4/qZ7SDzfSY+Bdt\n          4RsfXzEHfHx2wql7uKyj+rU64MqKA/oOd9ISJgGFvjz895bFVScx7N2SHemtqYBsw4makW6qTT9A\n          KxT7tyKxMX5eNM+92JgxDRRN2pjN5Pmu7NXigF1GuBpRh5gQnTjZZdnacdHOgyGx2bFBzzSGDps2\n          h7Go2I6pUtdZISHFqgIF6nclXXiBjfYzIzsrCVKPZ6Dv060qSLfdDCF9MBiL6KGRarR3qxj5K4ro\n          wx/gWwg8cNmyj6OJ77Mp9lM3E/fTQjxqdbdcJn9NU+H4YRUTw1WgvN+92jKNQWuqao6aMNnFebEE\n          XDotibuBPqC+GJ8+86tWL/O4DrIPVeo9+rIYEPeYXN8Z3aZcIAdYE3aIfY4jS5Vedj08fJR42OWZ\n          jo90eWhsiRLLlus4GuObVnFwVG7DXXAd8U8/5CSAVbQwXUBUpvTD3jmKCyoWuRTOkASjWB3w2Q1O\n          DJcvbi5TTM4NlzJhzqo2XiYTyABXh47q89F9co8Jo4yuNqEmB1DH9hXhaVeCEHKZbJLumm33VjFy\n          WWqa+2Ef/JxaoxgaL3P9ta1aE6UJd6+zdurkWTTXPcZX1Y4QwmlO1mNPXpg0XVaZnqdap+kP9JzU\n          7CnC55pN79X3WMrQddTsxY6zs6B6v/7ZViJzUe5UPVH3+uIDHqaagIxOg4whW5KflxzjYtpvJuWG\n          M2VUnz5Q1WQyHqpKIMjvHo5uO22kEkous7GRQrIOPNO3vdB51vzQetbQ+UHG+5KVJQBVxx3Vawst\n          06sF+n2kxp/rmLijMuBo/uRCQ1Mshzr5XOZc7IAPdAfQUeQvD1MrOhaJSmFW3fQQIza177wezK/y\n          xeLvHkbzZPdUqyh1scrbqg7xatZnfewkmGocrKbEsgqpcLwwBDzxcnlcmhG8UUXduijYcBq62mgY\n          9E1z8/LTWmVHc25bumaLEjsLrslKdV439bOSFXAtfVpbYRNgWEmmpcv0lIuxYf3AsjIeyVqqtTGL\n          8YsehHECLatWcxSQpZrpSBuxh4aHATF9qO2Fo2XvW1Q6xVIByAMZw4bWsoT8/N5iNL4DvFBmfCWj\n          stt3QGDDUL6SG8j3dqFdBoNfDIW0g5jFsmzT2ImrujTqsDkVGgTK4zIi8Elz2HER6nqjESF0wOzG\n          kd8Oq+ELDLlVE4Dc9Rk6bALhSHXPoZ18BcvIgamorSRezIkJwj6s3o1NQNYX4hpF1K0yHKqcO+wr\n          +3dxb8wXQum7D4DbZC5SCJbN6INRqU47c9HTxUur6xgZHNzqnrhFtI1nEjHNIMmSrOhJtLZ011if\n          Cwj3pedmicMhWX89qe3NHxWViO1zN+VvKdCtxeOmgBaVR9wD8xyfyZQnHgM+QTH6EE6ARRrXgRzX\n          2G8D+pbm5PAA6AiYpMzs9q49NxlmAWB7YgYNfpkSVMewLT7EostrBUk8BWxrWQeu8D+zOYxALSZT\n          GuIqLVURC0wUsic7bhr78Gld3lmeev1HF/B2D/1+J+RDhUdGsIp+bcyC0etYsYICTI5E1N0+8ySl\n          SisoYsxrUZBcdAJvs3IeXd+ljx2JIdmJk3kra/RR2sIqHS52PCl6IKLJswMN/556frknU9KVJfWf\n          j71JNMvTijWihZyItcMo9SuEzZg+YgpDhY3bSrNAMQ+ZBjF+rFmqVZGJ58ICHCkAsnJa4wOYFCwq\n          5SQ3xdaxcdpr0G6lvNe9J8IN7YZhrbW3jv3P79JpkGYZ8QYEWzGIAYFkCI/kH8CSV0HD5/snHpiq\n          wXiEYl7DYkKjBrRWDIH71fLrsTub+Cju+wdeglS2jd/m3jtX1PO3T9OL48AvSiAiGLQyaHuAYlUE\n          M6/LGKuXXV/IJDAiKy/7RkEYCaOiP5c3EURUcTzOuMyLXDK58yoJiJ+2KHOw5b3gtSUkK/1LxwEt\n          lYNv/a0g7SheuF+3mpciuI9je3rpZNAL9HDRi9g0IzFEswhDSIzeTQMT0rCmTa7QbPl43Vc6hMLt\n          0aWab0BTN1PzZqyQbgSbca3mF5ffI2kYXZ6Wd/y5FL3TYEhQdqNJskROMhuH2VwHBY9ONe7mT9W/\n          ab4Ns70rAGCj2r+eF3tRir+Fn9yVILRA3QzW8bbCvrU2BA0ZEgyzhz7chMOPQzbi5qXqoGT3xMt8\n          voTR6gJpUc0r7AMXkCYtLWYiDmDL/lEfAYIuzPr+IpTVjFPDuqzYAAjSQLesiijmh/I+EssKLXRw\n          sHhlx8BT2/+zOpAZOQ3Y6/OJ6UNpRbXe9W1m+gMkRWVitMQ83wbyPAf0qMbN3PnCVleOvF1HlqyI\n          jFWrzT1Z0cBH8G1xK3mecGMQ91pJl9ZCmuxD34kOV2WL219nXItqrbY7iW5lOUpYvftLVs8ktVDv\n          yTu3wb/fYEsMgYtnCgLSzJZZeVKOXtviZXvAKAEZUEtLxvEt1g7OQvVSRk0RR6er0fD9WKByNJmX\n          DrGMcnbPFtd+a23DDhdWypp3KGO7xdFai/ovH5yvUZdKBdnYkjQPvWnr8qlfJZLWgs1TfCw6t1wg\n          KvWAPLPiWDrzqw7UAV2mb91xQ7iFPdV4qIXwVEXuxfMSz8z4ADRgRy5XVY09i2MlTV+rdcMPMXxN\n          H9nWnXc9UUabcyWKJcYzuomsbP1TeTXlP3HPTmXZbacr5NGq9XaWauqZ6JqnjtEQz6MWUtB+NKjG\n          d3iHO3FGHsTDCQBJX9oTeGKHy9iSm987X22+73Xh4PWy9RGqWLNDYQG2sqrvXGb7WtlI6GXQCUoy\n          p2LanhZtBOdUHlSUSFNZTCdKbGZyYimThOPl4eHi2D+1ro97m8FQMadCfktjvVvGGg+L6TaZuNkN\n          1QB/VpPnMWJJ3aR45KPqdxiHI04hvSN3jomZIldvypxE2b+5TGYtjqPMVs6wKPVfm5HkjMuln/Cp\n          Pdwsmu9haon4M1quOmQkjbqmFzbWJ7V7qV/4aGNmmtnMLIWJfBaLLop/EmEWhwDNbJ4FiBhmIe2o\n          zjRRfsZHZb8zWrlmXHwymvShraC+sk2pAQNaqhZHqbOmfeX9rl8uTuKDaSoqwGEqT4jfhk7dBHuV\n          qxFWbaOyMZPH9nRgk9lwh1oR3aOLCa7SilWC4WwPzVLIqDSkIV2664qDfywPdh3LmFYJ05anAozW\n          tFREW18NeQCxwlS+c+t0beGNiinb8TI9Gs9poQ+5JK5I2/kDDWhGvSCo2SHU8Q75UI1ywCgJCzZp\n          UhGY2EueBdJsTmzjPizVHw7SAorSV+4oXrOoJNKP9HjrO91cC6I4sVK2yWIll0yuPsazvZvmblWP\n          8ovSyeOUo5MvpoyPS3LkpK8Mf5VRgc+Dh8RYS+eNJPl1W9gxfmm28UxvV7MPWY6oGW3b49q4xkEe\n          OIpttrwy340J8dfVLLr8wfoiR2MQDa61ITyISZ+4vSBQTkPa01X/vgfthYWBMG0yS0omQtSmfWMZ\n          c3qTKizh4yyimrCK3Vc0oqzVOGNoQ2+7tvs4By5leUm+Jb/fBGTgyX6yRgyVDlBmsYaBzoKb2gC6\n          cddaWkMlGn057nYSUqftBWwaoz9xAU3VjJ8MnvEfr2oLpOiQ+ZtUDriQ7WloFSM/bXp2UnT1ljhK\n          KE2VIVt9Dv0MTevxWE8qWYnt5bWYeOkstA1gb/b6Ry0SdxkZ7ZGJw99xjQ3eJhnWHPWupXIF6rwN\n          6NCwXJ9dxkor1Fmo2/xmXmV60mbKlzM8DhLmizTHYvVyiYbD45lUqvH4sOP7M5HouT9hkjoNd6hg\n          /lOp+HRyKXvOcYNX4f5UlmKeOYdmTS0uC/2LSv5BDJVl8qjJbLZ9wCDIGYvB32A+8VwbG5w7iQWC\n          VZzsBbNtkLCh6aSj8C9o4yM2XabJQ1ctLa5adV/6rur7IC6qFaW2WNdyS11n0hESl5cvXRHH4+ox\n          9oBTd89qPsbOaxTL/zoJx/nS49TybCNN5HnqxoW1Vk+OVjbBwfAPK7uinKQcW0iTqazfbZSdpdq8\n          6qTpB6BdzW+/l45xqVl+c9l+vhfq6sfIlYu5sEmJX1Y1eht/V55RjEXdsP5/NczNdWc+ZBtGqKg+\n          iVG4w/0o4Gqx23Z34QYt60uD6oEDNi29PYbn9jhG+2NjCBvrH5WC93xrFlOwRqNSUCnZ9R19YuoH\n          d/E6oKRIsjOYG67z2vS+L4vcT22i4tVBJW7Whs5pp7oy8t6uwyUICbqOF6rf58aoIOl0koBfVlkw\n          Z3FilCEWcnSNxQb5VRd2XF7ei4GxusV8HhIqzFx8//zog8Z4VSA+IOPF9O+lVixRyurfXiCGu7mo\n          0BMtQ3ooDvGchHSWlT2k/at6/hoGzGSm610eepJQnKrdQi1HcadBY/6qBBDaqnk5/+LwJTDJMVNk\n          PNfe1KwoWw2IFm9yYXOnT2s8aqpqA7Sg1OUoGVAI+fweEYWt9Tt7O6tGucWHL5MKInUrh5wBck8u\n          Sol72OyPcZ6YPmQTtXUtXpm9KQrWpernyXxm85o8q4IMYutNiQSoUiMncBFLvkSDv31vIbN13PEr\n          vR2wDCopvzX9lwyzCqaItl7Z68/Oos/vunWP2QfIJbq67+B256xhG6h+dZq2dVCjfAjXEZ8py2ML\n          c8qIW8UoN7YvRik8jGNta3oGT8e7khyovSiF9UpdpKrZkHSYDOidLCmL67u/lzVb+QBh4azyY1eS\n          VKVZoBxOe1kJkV7efFGyauBw2iNVLV4K8glt806ZENckUMh0g4MhiEqZUQgabivO26a4G0KghueZ\n          okWeugeNDtXO60Rym+5L6YRTMsADQA0jK50U6pmJYbF7MDoWrafKth7YVGdMxPzaBgEt9xDfk7HL\n          aNr3POJaPhkrhOcZc2GQ6qvtbAE4bGuGjUSxadcEWKxXAIkeurA23NH1PUd12JSgj2a9FQ66Yjlq\n          7qbYGWbGSoPlX1XUVRmjNi06YY4PUy2s7TJZagmCTqGTSYKBhnmVbPmxf7FRZWsbegoJcSPnvcae\n          qxzEsJxq+SNn9WEfRw07iqdknLArzsC9RS5xLBk/ESbBNNxr/MdA6MzdubXWmljE1WwFOgTYVgwZ\n          dtrUGPnkft3Qbah0xmAF7yLHztPhhMR1aIewABvpyvwicUr2JP3CyuvNU1TjXe6wQiKDmzv3+G3a\n          3P2EQCLN4NJS9rmGrYpbc3pWBSSRq6gZgmHZ9MhUxvR6ECT0nH22F7OXe1yLE1AeZAK0NQjYKQp3\n          P9aLCzEV0v+YXsEjDH3lujGXj4mB0Z/0ZAqyeOGqu+JqJanaymvNgbsf1zbsaz2y9KPnWdGCa4pT\n          IwdP0AwFPYzKvA9dy/kSTrPnyxZiYCR1rXseX9rZ/sDUC0M6XTTqOXw/7MhTtWbN0Ykko+4fde4G\n          9nrMdlEgXEVLHv69w3skvsQ2HNlVLd0wY4qwNACkjerFHsxZtRY5B5AcJ9PxBdbuTxYFXkk6yGIo\n          kvXJOLnR49sij6G+np7mnU9m0N6eTeqXdyDdQSWFzCq/BoKeYwd3Q+82JIHDfAe5zGZJkLjmu904\n          J1ZW/FBwAm0o3pl161wrPlUjp1LyHZgd8afmZpG9W5u6PiCZPecbNThy3ZWlCy20Li/JY6zKKgXW\n          YV3ueVjjqpdnHAsRX8vU7SS1pEFaND00wCZp6RJfzShG2EG4reUoKB+L1Ii/uDqVEWnFupYz8S/D\n          FEQ1SLSwLvaZPmg9VlhKqARA4Zk3JCFnfS7h1Q3buUbVhY1Ka3ERpzwpm5CrbApLGHXV3YEDLZ4H\n          C2upjgR2o+PRWwlxhu0EKAmLTZ75GHQmcVrceuF0j2bjYU3NI+oGvoZ5/HCeX/vL/v9/xP/9C7/t\n          0y+/ffn686cf/vzp29d/fvv89Zcfv3758tOvf/tcPv/+y19//vnT/k3//ftf//Y1ftO/9n/86e//\n          +O2Xv3/792+//dfXX3+PX0Zc/vyzP3377dtff5b/6U/8hX/86X8A2qf5Us4YCAA=\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - X-Request-ID\n        CF-RAY:\n          - 9d0a38c8debfb341-SJC\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Fri, 20 Feb 2026 01:27:29 GMT\n        Server:\n          - cloudflare\n        Set-Cookie:\n          - __cf_bm=Jx6VVQs8_AVD3FlxdZlnVb67sltGvf2F1KaWM.5n.Ww-1771550849.4151056-1.0.1.1-gEtROJ9tZhu5ux1lCme7.dq8V533ewofWg9CU8dfMyviH4FjXKArAJg9lhZippMsdfMxt_GrcQ.VyUA2eWPw9UaqpFTNqGTlqBE5xGFfb6GSjWyUQMcuasEtue_mMG7b;\n            HttpOnly; Secure; Path=/; Domain=api.openai.com; Expires=Fri, 20 Feb 2026\n            01:57:29 GMT\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        Via:\n          - envoy-router-canary-5f56f887d6-z22sd\n        X-Content-Type-Options:\n          - nosniff\n        alt-svc:\n          - h3=\":443\"; ma=86400\n        cf-cache-status:\n          - DYNAMIC\n        openai-model:\n          - text-embedding-3-small\n        openai-organization:\n          - future-house-xr4tdh\n        openai-processing-ms:\n          - \"394\"\n        openai-project:\n          - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj\n        openai-version:\n          - \"2020-10-01\"\n        strict-transport-security:\n          - max-age=31536000; includeSubDomains; preload\n        x-openai-proxy-wasm:\n          - v0.1\n        x-ratelimit-limit-requests:\n          - \"200000\"\n        x-ratelimit-limit-tokens:\n          - \"200000000\"\n        x-ratelimit-remaining-requests:\n          - \"199999\"\n        x-ratelimit-remaining-tokens:\n          - \"199978383\"\n        x-ratelimit-reset-requests:\n          - 0s\n        x-ratelimit-reset-tokens:\n          - 6ms\n        x-request-id:\n          - req_50ee19e230e446388425016dbdac64ab\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body:\n        \"{\\\"input\\\":[\\\"es 2011, 16, 5104\\u20135112.\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n                                       40(149)\n        Stumpfe, D.; Bajorath, J. Exploring Activity Cliffs in Medicinal Chemistry.\n        Journal\\\\n\\\\n       of Medicinal Chemistry 2012, 55, 2932\\u20132942, PMID: 22236250.\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\n        \\                                      41\\\"],\\\"model\\\":\\\"text-embedding-3-small\\\",\\\"dimensions\\\":1536,\\\"encoding_format\\\":null}\"\n      headers:\n        accept:\n          - application/json\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        content-length:\n          - \"376\"\n        content-type:\n          - application/json\n        host:\n          - api.openai.com\n        user-agent:\n          - AsyncOpenAI/Python 2.21.0\n        x-stainless-arch:\n          - arm64\n        x-stainless-async:\n          - async:asyncio\n        x-stainless-lang:\n          - python\n        x-stainless-os:\n          - MacOS\n        x-stainless-package-version:\n          - 2.21.0\n        x-stainless-raw-response:\n          - \"true\"\n        x-stainless-read-timeout:\n          - \"120\"\n        x-stainless-retry-count:\n          - \"0\"\n        x-stainless-runtime:\n          - CPython\n        x-stainless-runtime-version:\n          - 3.13.5\n      method: POST\n      uri: https://api.openai.com/v1/embeddings\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/41d264kyW1811cM5nnHyBszk/oVQzB2PYPF2nsRtGNAwEL/7oisHtkdUUd99CAJ\n          PX26qjKZZDAYZP3xpw8fPv72w399+c+vH//84ePPP/3+9eN3/Ozz91+/xyf/jv//4cMf57+fvvnl\n          lx++fP78068/nq+ff/zp189f/o5/K//85P++9O2X+J9P5d9KzTpXad/980N+NqNH7fXpw5gZK56/\n          WHrfY7bx/M2ycuKf4vnDGm200eVCpeEO1vOHWfpue3/3fJ+tZs8xnj+NXubMpz/ve+I3q/z5zF1a\n          2/LnveCmas7nT0stM2bL52dts63I/fwAbcyBtZpPH44yuALj+ZurZG16KTxU7f35m2PtXtfzdUZM\n          LL78MS+9o8o6rVy5qz7RPtsc8vHoY/eesqYl1w692Kg18Vj9+dO1V1tbPix9zbrxE8/bGtjY2M+L\n          sldZs8mVVh1Rn/+4Y1trfV5m3P2cWEDZ0pwjcz9/FTuPS4lJtDISdy+mC4vKJg9U+8Z+yoVGm7t1\n          ffa+Wt1d1rnHWL2lrAfMZlWxklHHLnvK3886xrbLY0PxsV4pImsdev+zLnxdrHTCUELO3l5zRl3y\n          99i5svTTjiNZ1hI76aPG6kOP9Nw1Q36gdWxh79MOetQiZwK7CptM2dWJoz667GDFrmBbnz+dbUYZ\n          ciraxH1G6fYAsJUhfiobzql4yY2TAhuSvQocwDb0SlinWfXw40bhap6dZ+ujlJTTPwfN5dl+WvKk\n          iufFc8OoxNCy5bPzOGc0Grxp2pb41XF4YH9LbWLRJEIsldGgiD+H782SMeUG5tgwYLkWHqnk3ks9\n          SstNB6RbBQNCrHr+4Yowk2m+ksdiTnVqG1acWxxQmTBK+1UctqmuEucKe2uuss/dp4YqxLQ1NXz0\n          yVA19PpwqaGhduGhVo741w70HOzOCCz3NGdHtAk7wnACuqy4Fv5hpR4XmNZaGkLgRhPrInF9IAKM\n          qQ6Dd+GxSWP4p8u4EwsmERgPUKs4gdjZ67DzlmM3MbgYHUu9xVvAtazSpx4thJYiX8XBauUpWF8L\n          22J3D2GwS70ruBHcgkAgRHBADd0W3FdoFMIzRVpgwpfVr9QaWJO9xIPCUlppet7XYmwUdwOw0FLM\n          bwyDGgmfPhXRwal03WLsEQ5wE5cMM636kA271MrUABxwdjg96qnpgTSCAwDtmdMeNPbcS6AigiiQ\n          1TBMBjPRsAa3hOcVi8bZyxiKSzrO1JOrOJeaNYrcKi79vPgPx8q7SrUdWtSW1Yar7RL/GkwP/vbZ\n          TWxY9AhdEng/HBQ9EBNoYaij8A24lg+gQAMDTg9gWTdQjU9SDR3fxb6MIUGsBZC65CTwfQEIF7YB\n          hEGhHgxRGA5IAR+CoAZxOBl4lCrXKuekqwXATQ3BFS0X0FIKWlhAcF0vjkNdwo4QDkFtTXcGfh1L\n          q+5jb5wOuVUYOxCn4Y2Ao+664UgCMroCthjwX4JB8Ki7CjRsHVul/qP323A9eNxLs12BBXsOB7zM\n          xamWWQIcS7wENgS22mYFo2zEHF1y2Dd+ZinuwOnKJR4vFpCoXKwwYcONyUFuC4dG0rObNLTOPeAy\n          hu03dkwDLlKGBUAvFwI4LXa46AgGNkdT7oksulja08+ySCK+G0FPih3vZCooV0uGUYU3Hd61aHoe\n          MFj4uCHnaCNqqcnjGC9xmUyZ4Pe2egccLkAmC+5Ip1ZIeo3MDUmWHjpgV8RRjRvwL3M1zXorf1Sj\n          O5whgva01A/nyKx+M0hOAd+DV1N+ZSNrCTGhdY6X5E0rWiu6gngsBJhQmI3AOzJaqJdvgL6KZvvg\n          EtjCIu7VrqkPbqxvzyjho6YmaZHNlgVWTNymzgyoEU5O/E4gG4td1ZtGLeJ3cYp4jjXGwIxwjIVj\n          wGat6luI7Ds1blSyGdmmJUW4qSG4s9Fka1eQXuypkCRhWW1ZJtMUhSmVueOWOIvgy1xpveOruDgy\n          B4np8NxMqeXvBxD26kZ14JkA3g2OtwD+sIBEnLI1+HWSKIofCtknge6wF/IV05w58wddLgDiumy/\n          8kTVZ182BmGNmHEhpiHi1HgCsKaOlwTWtiVAagsI/HITLmDa207NiRIBagmpyFwzp/0s3TnCdxNy\n          KAAX5dDjEMLrpJ7kMbqkL73yGFddwHJQtHIYiS1oeozGjiErHRWusAlVN7lSoU4gDoWpZwCBoKhr\n          qVx9TSGQkJBCCUWKQBpFfwGoHk7APXlGUY9xl5RjTcZTXkKYVcwpIAIMTSdrwZ1PzVA7jLemcio7\n          Mu2UDKQY+ZLRvMBsyxrKkpJSERMZBLgl1KsDHSv3AtzPYBOGpQHQUtjLRhyhq1kRP3cR7g8nYYbh\n          hY50KA04wnlk7+YRsFy1GHAFvkPEFiTHjGLNLi6Y4S79dsdJs5XmONUHo2RgabEljMKiYxkkxm3B\n          OCTg1rojBGYX3FIRjqOzoqIsD8wC4HRudV6IC0P5R3wXtiqgtSFzhGe354dlDC2fkDsoGq69pPHp\n          lsL+9JbBwc0vwjwJbJs5sMIbWBtijcIbLApgn3iAgQ2A0SjhCAe8LKdDnlS24elNz2DFJgCZogET\n          9oOVCc3AgZqUQCGpU5sERqJeoDxlBRETyC0q4oANpZKrgEcAQ5b8FKCQrdC75AHJVZngyfAuJSw4\n          4e28HvDl1GeAYeHbGpYMDb8JnGGX6aW5QAgxvmOxEKJIBrEdYHpYVnUXHAZBsge8XjeMzteQDIn9\n          MJd8M7XRmyMf0sTE4RDhpWTJcZLmBKZWG4ejXFty3ootJ6UmfA4AKdJLrfMg3dIKI3xRt2ypZ2It\n          w/ic2fEvSh2thjxWISl8zHwiXo554e/NmFlS4+KI80GIxvWqFDnnxIpNLRHWfCqIXOkaXIRGJSK8\n          nqGEGo7iUDoUy7Kqhlr6nQmvJmQs+bCuvDWOMos95vxIssrPRuWfC7nAv/fiT8L5aaUGiRIQ3vOi\n          IJitXJYaV2YvXW2Fp0N9P8PJ6pbEIxo5u9BxuIf6gror+TTNl+fsWieDSWYIHMeewmnJniJPqlpM\n          uc+THrXkZZzRPWEwcqfuFFkqEt1a0SFjtK3IMci+GaGHXV1SjWCdpQnWY6BvninB7fa+yquK0KPW\n          2o1mJFvQS7f8C/uFRVP8nb21ZfXzaM4+DpqRuHOvn13HtRuf2ln7CU2BEb3hYa0msfBYW915TAIQ\n          j7M4xlO/CgDXtxYGgBSwM8LptjhETL5KnuBr4JvEs8GHp/EwSHLKM7VzuVY4Zz1t8NatKudIJhFQ\n          VUv4Vuw/4GUfFyL7hzRzWgEdRxU7qOwxbmvkULsanfhpuxuFCYoyYHJlVC7AGIlzvLtGZOz2sPpX\n          j3Hjx+nJVYVwBx7IF8G1aAFvrhzN8gi19otQBSZSwQYi8UCE1DVsiCPFGACh+q+YWwmjlTdFwNQT\n          NJEoD8kAiMEPMHxeaqaL3Xalkq0QY0UKAvCpu4rk0pUtJBgZiYYrK7aFrNXwRa3stM0C8FK0nljD\n          /oJMPT/Zay4hzLBNCGPiVu6Kpyx0AAUYvdonYbVFAuR600BLLOZrqXaN9TOuBQZY03xbpY6mWBrY\n          Dt2jhDJxLaxIS6GBx+vqcwGa8Bua4vK5rGzK0liovsnDznVjWC+KFNQQcpnGAmkvIqLuOE4cFnIL\n          x1l3UcrMTOsCxEC5S4LOScKEHRqslxXlEiYfSovQBF1yhvbhXHRTku4qtI6JeIGMU6nYgaWWk4lM\n          kxoQuycYZlUidq1lhcGH4MgMqMMxyK9Wgn6TmyAtzL6qhbaGTfKK/6Jm0vJFLFVfmo8En0ACCRbK\n          ix/Mjqk6cXOPIMsgP4G9aUPThMrsclvZfeLUp6qZkFSJy8DVkQcu3QUAkVZMTLZ6wsHrMb6RZwKi\n          Z9MyKNP4CPU6pDJ6SCkaq4f1tmyxnyzH6KgFNOQMQ3QervGeVB67tcdS6ZuRehdLhcOqOJWMfFI7\n          ZBVWmqg+MaxzMCQrIU3/ZF4SIS268ZW3ex4Um5WiqR1L9UpW3clfKzasqcvadEQG/m5RNYtbmVUD\n          NdKCshTXI3ibpuuNuggVSdVC1UPSpOW9Sqmx+I599HYmtcJq7eHZIRWLpWhBmnu7TN+HTWyadMIO\n          qNYyBQQdkCoe4YBwIFSfB2S+trKrJFerbC3DUagMhUqrYpV+5PGwL02ZEBNyGjiGdaeWEXpjTb2q\n          1SMRTJXX4g7oLM3ZtglPo3aIQ7eGsDFjH9rbjhJifVW8CRumHlddIjLJHEoI7cPSqODrzis3mEaq\n          ELFR8VTVjilXMxqV2mzT4fSCPOLG0WNdNS7juJIss5o60rZulsX8pokSsRIcDlXx5UBkUik6bpYJ\n          iotmgsye0Uznl614gOOlihHsYOujG4g6dVqrPOF8RBnGlTXkAmpe2N3JkqRxRefpqrY5AIZV3V7A\n          3B4mqt7PZOzlEREDVBoAHAMUp0RFaJJ6e+bwh5QOmkydhI4pgtsRpAr30WFHijeAAOG3jCtlZG5e\n          vaYUqb3LtpBOR9lNtSXwbt1cGY+RuTLAK4BzA1hGfF/VmxrCJ8CP0YZkqfGrafocPH+ukOIh3FDC\n          wxknNEhAaOsMgr1KwpH50B2r00Det1J9YeMC6AKOsVmqUvdkFnQt9mp4Wm0IaiRAlNcNroLk8/Ai\n          ro5CRDRtUZ0woaY+j0kMUmK5PC49tzoHAAoArtTiT6d21eLpXaMJeYY8J8GkikeYbwpG6oenhXAA\n          oHajgQNawtkzA0WmB2vW2lIBhpgmyKkzWXkWcuKeEAVuYcVGi0AIY8Zbq/bn0oyz7UOQJ05iDNMT\n          nQ6ZZV6GOmzrEbjVgmDnsXPGWVyNaHoegK9C1UvrMBmasC3S+XLyKvB/Gm/KNgVsgyFHwMFdNLEY\n          rEjs0Nw+WWO0pW08FWk0LRMerVNvVh61cDlGV4atUjJp0KKS0xdZGVFQhFJMsHvkcNb61Xtbo6Tl\n          skl8tF/UhQ7Kp+x0jtfCUeA7tg+pCrF2pRtw6GZV/dm9wtbQ7VU0rVaSwhnETim9B2yYymus43tf\n          avoeQZ5aAPOck5nD1JJMHyblvQPcg0mTNk7RHbOQqnJJ+O4RhkjgWKJqTljJZFQFH24VF0UH16tS\n          kaT4q6nwZiJhdj3+aKaRrwQVs5v94RTvMKVdRZz1PI+QfUv0uaXtcFrnTBM63LYEIf0dLVTHSj5x\n          m7AQ7oq8laAoxF87V429B2HKSC3CXnQssbw4YoTeqRVywNU1+jCen52iWsG872hNRHqrLMPZRWva\n          0YuUpzdJMa2l6M3uORwYInxZqNkIC6RIc6Ofakxt3FRoqE3rJIu9iuLvC5NGjSGVzMzTOl2BeJz2\n          z/m6LM1qhHH0wALAOdqTh0P93D76aIde2o7Dug8i+TI1SB3aJEt6ORCwu3UPHt2H1bUrMi7VC9AH\n          cG/HC436BeORH1u9nWUWo3pu7/c2M6FfSOuJY/djN9F2nk5vq94A7C9t35rsAb3xOGTMrFmwU5zc\n          tK2PP6q2lce3GM+c1PJpvoBcyPtlY8/SjSBk4LG2PvpcFfyug2asun01Yppvog55qmrQ+vovkIXA\n          ldv6TQj9wiQSsHA4EwlT+AX2h1kfC/v1quUdAPgzjcU61YawEitZGO05qY7lca2w8F0YeU2jURC6\n          c5j6hVBBO8yRpPUaaTqDCO04vEmyb1vJ2YRUjFO/baMhnsDeClEC9zaUsRzY1W3NbUAp3qdxQwCd\n          I7eyVWtjOm0pikZJQHmzinVdf7pVUj96PXhAVPBVzjnQundfsE1VeFtD8sMXbNX+IMBvstRP33wI\n          akJbi2K0Jm0CJ2vMadi91qL1XeY0xIVant4wteLa1ctLiiCVuoMlAi6YZNPY1fmZ6eZFd/DQ3lJh\n          rrkimxYFtlDInVnf2bOFo16HCye2sVlUzqTlPlRS38jtWN1jcme1EuA3145Yo/2tJIYrmGzSNk7B\n          uMVzZmjc21qUmUWoJvdm+AT3JSz4Wufsp1sB9J2Y4NOtDb6ZmNwaBkwwwhJY9l1wUoWK/dhhoAXO\n          zTbzbuQEQHEaJdTpnnykw6oqX4ZX7U0b1wOrp5VpxACCuu1HiH2DiqCAs+do1rtfifZM7t4IVsc7\n          BGB4VO62pjaLYNMOB8n0tCx+AFFYUyuy1erjQgpylee27pMD4De1ct2P1krVJ5NtYKbqoix+qdac\n          gELBBwX0mh0PzknQyjv7dKvP5EFmmqrsfMORs6RmySl7oqdpO22EzXGYbcFB6gSYi5sxN0J2ZHWP\n          GgDimtq8UadHdly0g35Q0LxMkiAtZ482Ty7XVCMcqXwpy5/hzdL4jE0w64U89iqGZAxHf7OnVTIY\n          o7m0Bl7mVnrn9C9pJwuQ12p9dtee1GZR3oselxkveCJxRYiOTezVu/aurhUabJp7mtvbMAARcqso\n          JJiLaaGPYhjt2RlUBlZNA9ntbx3oVPeWpSVgdm5WBXTkaLfyYIhCVli/2+l7DvuuNvGGs2EXkgsv\n          2P1eJQ70cqJLalYEHyi+itEF0NnMmtOFLD0m3bCFtMTq5zI2Gyg3ZZtwzgCSjYqz2tBj4ARS26Ed\n          2aNH0RondsnkElSaarCg2tynMgDDnSlaL4Ryl3YIq1/3K8b20YvM7qz90ilcKwAPppk93PKwiyXd\n          T7ceugTEVoY9qcS2dh+WOdQBWg/U2yMsRiMOGDqaK8nZiPnUeQTuYj1Xi7Tm6tQDVf1mMte2Oi6H\n          E+3XCiG6dCKUF8H2URPiVikVC0PdDhfqyaetwY5WqdNRqEDd7JwWjhgxXHtJ7rrJOw5lFDNsyk1u\n          6jH80aKsL6Wi9gADsFl7jkc/O6CtDAiMRYeWdbi7YjW/N0bjkRtdTSuBZI1tIkHyBFirzyI2U3n6\n          THK8Wui6myPFcU97m7vgtAyZZDM2E3hjohEuXNRXmTpJLgG0uHUkRYsTGCzWsX8ptW0+WSQS5gTL\n          7DwwCdK2lJsj79KX8YvV0fUd6YoIpGi3sj2kFh2gSPKqvZyqdB1gAG7vxgLeLEu7dRdbCDW70jF4\n          VxpYIu03Kbqbmp2xqVojBdOg5SxZnCZ2xT6LFWtjd08fsRHRZI2VPAKiYweiAkDy05bbwP1YVGCJ\n          k8m/mg8V0MO7zQnLqhIqEdWczb3e3p/30n7i7/d7whUMKIrFYRrHKFOpk9v5npyOxTFTVpND7h1a\n          bZ84MaaGRAxKm3x42/BYxxHA1veMpulnyYvPU8Dtarn9iJqKtg0wzZ1dkxYqJ21pOycfKDWLsE99\n          tGmKkOMszb/J5aeoDnElMktpsiDxL5fomkpTLRbenRBWdda2luY7cTlcLpCDEWtk6NPm4JhC/E09\n          ZgB5LvkmNhC7UDQ68HzJTzLoRrFhK5WAULtuYZepxT+OYugijOa8HAQ3hy1UgdgCjsFgPl5NEvr0\n          ZuZ6xtya6IMRjgPk/nWV4zoFQHOaIwGKdJVmYAHINqmt3I6kvXXnHBw8nLwgIaO2BuhOUkYZOBbB\n          bXbabQsr8o5MRSi1nLaPsOF57GvV3qWdgC06PBDugp16Pm+GrUqCcXg0rOP3Xmtdacb1RsjIUQ6m\n          IttW2K0cOWHTOuCeYAXWfm5jZB4DrYDTqkL1zsKBN9sn+0lsOmAnvWPnG1fjiZD7RbZhTWC4B3zd\n          6mUMluQrlA0GVNSrITXbrZnUNdnHJaEZedxzB9C1vUjDp1Un18xmhcj7yWARp+dLXToymeojcpGF\n          4zaqagysu45k8jSF/0DGs22OwaYuWPVjjf5Q+17valWb0ln1xQpBzvkqlO6k8koilH7MmGLT5zQI\n          SomlFv4b05V2M6GIhU0TPiIYhM0MjMLRG5aKAxuvXK6XJu2jqexqe3r3cZz8zGV4bRRtslywwzms\n          xY69nyYZBGbf3Tu+bkOwyWKus8/JF/EOfTiAL5ZRVc0cVLJsoo6KBi8JG1uVbfxI4NT7Y90OfmBD\n          4nANBAsDVh7spC7L1ISaIwNY7xdtKqsz4oBZcpl1vcALtyNQv7VNrTLkShSt57Rx2bedA0y96NK0\n          CDEWzHwZLYQ9t84UR32XamW1WCYGw9JmWiNxRSjnxA01kAjYvgw3gVP1jijgu3wW7jxyWMJqi1kc\n          wbi8rxHPoFoBindO9U+pLDicnjoJBYgWqYGJp1mp0qKe0ROXWIBNusNA3WjNJt8wEFgUuWXdC5I+\n          jjS3mT5IumwyAqO5izk4kCenqdoOJal8WnJUv5oTZy0pxZ6nK2wab772bpZZ3NSUKuL2aAYpWCSY\n          sa0IKUOsvpEU8Bf+E7QlLXlS8zht6GE5umNlNdlPuYop9qxB7yJ/CNptzxZQQtqCi9e/qulIxroE\n          Wep32JD7rt428qV2UNmpzWV8IX24VVk/BnxQ/qMa0USMmhq+qWVbir+oRa4qhtaOvUeBeiHsWbVN\n          RxneRukHKzqM17kdBXOrjoRTzW0Nf3cFdqqzy1IG9TZFf0P2TZVK7zZHbLGn2hSuZKZ97gpSTBNq\n          wCV2Hy6AvAsbbo590eK1YMSXHmizNbL255L1BRuujTFYmxlWRSguaIahAdYZ4G/lYB8dPsp5ogap\n          ODpuasnGRjZcR74VHbnlr6h4C783Iqw06UU7MvNqssldlMekxnpPa0PH0UQ2t707BKjamqqCxI4N\n          HplpGt/JwbxGE0TzKYF3ypWD5XS6BgU5SgH75L5vJA321TBmsA5rUjlAcLhzTYEQJftuNktb3wRw\n          W7R7jJ9qwIn5ghK6JOWcYaC6wEZZjmmKdfTedY5zbUsNXVP8WINTOPKEfnLqgxg845HyBFRZMHjo\n          oD5WAhS9dw6Z6yYziaainKNftwykEaRajIwj2FL8Hu3wqO8YSlS5Bt206vMMj9GyTeNQHkmkJyt/\n          TvInMg2VCLB/nM3LOhcR4IFTgXQOGvvNtLckTqn8HfAdUXemjjRpcVCkQRUqo2yOV2EyqoI1KlXg\n          eTVnBGoGLJCRX4soar+Y9vh2K9XgOLs0ZZTJOU+Uym2DUpCbrlG9+IcPze+Uo6sB5otXPRe3Y09v\n          p/c9pvWQCfTGGUR6h3CDqZE+Wj3HZlqj3HoemHs1vrDQsLX3DMBICWYfxfmYpDWRY9jMA4rOVPBd\n          XeLHWr1xexz82tSOvcPqUe2hMiZs9ODeVSNda6dDwHXFRVs0cDZq6Sb0jHkr0wV6MG37ZD7kgzKu\n          AaGqXQwulpah2Q7nwykRrYBCRaXJCpK1U28OSFJS565JlVJxRGqLaj3Jv2hHx3nrmwm++eaQsl0a\n          fdd9VDYTD11x/MAMLXjdjerz0W2f3tKtUWW3nqu2j6r7mv7uHw4d2mtqWDrdetaEdzP7GntDs7Uh\n          wlrJ++Y7+IKB0d/RKcGmKlWp3Q7wiDjtOtt/M0bTOvGsWs4mXvVR58Awydq5yV35riBbWUS24qcR\n          kUZHetyitrrHGelhDUfD5vJSKsSGOaPWOLvC3mFj/XlvDSvzml95610fHCs8tnbM8x04mlDevmuI\n          Mg9OTX3PuEL2ePTmowik4vQYFsa3CM33CE1uyKTb8QxXL2RO7e2rK0ZXnQ6X1BqAkgp75zuANjJs\n          fMc8LyzSFyZao8bDSc0ylCSjho3RVtNS9sloStUGSQw9MjtWFMf5iHTe1X3fqX3bFXJfpLNO3YeW\n          uZuOli8u0pyscGoRMgIbK0IdRTW6A1jMp+CcHijVXdv020fPVcO3i05SRsLebRYiYECOpZKfmyIU\n          89fejV+67c0hZXFTzeNbQpWKQrLN6pJV3aYPd8P3gMi37dfglEilkjjiObXQUE5hl1ywkyTtMONm\n          /BwSMK3jsjYt8XCQbDWijW/j2SZkWOQStAwdJxM0p8I3S1WbrrJJk2gXL0fk2eCwPNOaVEgQyzv5\n          7xrXarte7actE2Sl1jva6eA6S7Uhcbn4Br53tMHejk2jdhCu3sV7/nYBppG16czfWhnxLS6yk9fz\n          UMA+eCmD6ezv9+o8gZu+MJivAaHCQrUkp+p0M/cA92D9i7txPKV1QLLkU/Qdrebcrzb7we4bfXMr\n          FdsWHKmiB4oehhA4y7K5c2d48jQGkKwZ+LqmMihyoDjrdb3zTW7pAKe2hNbwMbuPAiRHMKeJdG1E\n          I2VNPZaNYZjWXMh31/krfAqL4Oav76QPvR5BrL1rR19KezbsTOVRt1j4/tdhL4TmFCmv9uxRi78q\n          kR/b0BW+Z3S/h9OwsdQXntF3/V3lbXbLCZ3NN9J0G0OxKtsXrBmVDOGwgMMudhV8sZu1bG1jH2Sz\n          NTjh4LK2ZY3pFOTabG4mpAq+gPRK04o5QlDp/tk2wdoopHJVEoO42KbpA3AChmrabbT5vQk9nomB\n          0eTfHCKmdMCZfxsqA7heImyEn77Z46ELWrsrKEbqz7EdBoa6TVjjxKymsA3mXlJPFpsd7G0h9hqX\n          N+X/1A6NpXu6zlRjdYR8Abj3P+TRuKg8rpwBKzoiaU2FNgN5tTXlIUToSUHiybeSKJjOxsFkRi+4\n          is/rC9dsuj6bA+xOsljhLV9QoV0OZ7ivDUUfnKy/7O1PlVNq9e0QlKFYf7OLEq7mHUr67Q3CPtjj\n          dt5Gi+QA0HiPvpb+Oqux66wZhI0msxcQXwqQyheOm4Dt/n1l0xSfdGrj8clfzv/+A//9F37p4y+/\n          ff7y88c/f/j49cvfv3768ssPXz5//unXHz/1T7//8v3PP388X/qf37//8Qu+9Mf5449//dtvv/z1\n          6398/e2/v/z6Oz7+BmE+fv3t6/c////P/8RL/eNP/wvVA+2x+YEAAA==\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - X-Request-ID\n        CF-RAY:\n          - 9d0a38cd3926b341-SJC\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Fri, 20 Feb 2026 01:27:30 GMT\n        Server:\n          - cloudflare\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        Via:\n          - envoy-router-canary-6bddd69c68-gnt5r\n        X-Content-Type-Options:\n          - nosniff\n        alt-svc:\n          - h3=\":443\"; ma=86400\n        cf-cache-status:\n          - DYNAMIC\n        openai-model:\n          - text-embedding-3-small\n        openai-organization:\n          - future-house-xr4tdh\n        openai-processing-ms:\n          - \"112\"\n        openai-project:\n          - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj\n        openai-version:\n          - \"2020-10-01\"\n        strict-transport-security:\n          - max-age=31536000; includeSubDomains; preload\n        x-openai-proxy-wasm:\n          - v0.1\n        x-ratelimit-limit-requests:\n          - \"200000\"\n        x-ratelimit-limit-tokens:\n          - \"200000000\"\n        x-ratelimit-remaining-requests:\n          - \"199999\"\n        x-ratelimit-remaining-tokens:\n          - \"199999930\"\n        x-ratelimit-reset-requests:\n          - 0s\n        x-ratelimit-reset-tokens:\n          - 0s\n        x-request-id:\n          - req_dc61effbad88413d97e5674e571d53ce\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: '{\"input\":[\"What is XAI?\"],\"model\":\"text-embedding-3-small\",\"dimensions\":1536,\"encoding_format\":null}'\n      headers:\n        accept:\n          - application/json\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        content-length:\n          - \"100\"\n        content-type:\n          - application/json\n        host:\n          - api.openai.com\n        user-agent:\n          - AsyncOpenAI/Python 2.21.0\n        x-stainless-arch:\n          - arm64\n        x-stainless-async:\n          - async:asyncio\n        x-stainless-lang:\n          - python\n        x-stainless-os:\n          - MacOS\n        x-stainless-package-version:\n          - 2.21.0\n        x-stainless-raw-response:\n          - \"true\"\n        x-stainless-read-timeout:\n          - \"120\"\n        x-stainless-retry-count:\n          - \"0\"\n        x-stainless-runtime:\n          - CPython\n        x-stainless-runtime-version:\n          - 3.13.5\n      method: POST\n      uri: https://api.openai.com/v1/embeddings\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/41d7a4dx3H8r6cg+NsMpnu+/SqBEVAhISihRCNiAAOC3z1Vu4exTtVc3WshcnB8\n          7p7dmenuqu7q3t9/ePfu/dcf/+vzf357/9d377/8/Nu393/hZ58+fvuIT/4d//+7d79f/3765udf\n          fvz86dPPv/50ff36H3/+9dPnf+B/K///yb++9P1K/M+H8m+ljJlllfWX50/LrHv2uce/PsfHsXof\n          uz5/iO+OmtH0Evhk7xb1+eOMvUuNIV8esUeZpT9febRZRsmnD7MEbmE2uezu2XLX59tta9ba9vNX\n          +5r4IbnbNmPiY7mtqLjV3rt8t7ZV8vmuIktro1b9+1it9a0Pu3evdevC4Lr4Pfluw62uLXeQfa4e\n          slqtz77X1JvFV+eYzwuTEbyL9vwII+beU26r7Vl7HVNuYOKf1nTHe5u5SshlsQh7pVwAP9ZqyB3M\n          1touujAVR2Y0+Wrgd+qcz+dlYQG7HsQse+0mR6MEbqnX54uWCkMYa+uRxX/GkA2vA/+kLDaOJc6x\n          3BUOe53YXLn/NnHm9GTErK2M/nyB6HXWOULOFk78FvvEiY81sb26Ah0Gova5sK61yRMEF7XF8w00\n          GFGk2mzNtZZ8s861M/WpYJp1/fH3r7/eM/qUY1HrGhFyMDPrxMOKb8D2jSnfhLEuHEI5VKvwCMpO\n          77F6042es0aoAUUu+EI17N5zyUUHjKVl6Dpn9A0PGWrY8He7L7P367tyAPBzo48hSz2ipdoVvF3M\n          ocaGo1q6rEuf/Koe4N5XW1XPKhYrlph121j/Lk/V68rEcqsP6Q1BQm5/roC12fGTJ72P+sJajW5+\n          oRa1K7gq7Iye1A23EvppayvaUB8KF5JTdrsWWOpMW1W4u+jiFvBPzrDnx2kb4i5jwTNhB2UF++Ye\n          ylMhYkTVv4dXyaEWdDzucO1jlOfP4Ggb9lu9Er72R6/EIzk7AtBcEoVXLwjwzw/f+/OG3DfU4QFC\n          fQd8j1pqi9bLnLKgp29mxSWLrgcc79SghmO366r6XewRgk9YAENchFczo1gjV9MPx1hZ5auD958W\n          FoAXRgtZ6972WqPaj8GxDzurkfBCeiwnngN3octQBhCO+OWE+Xe1SyxBQxDUC0yci5TTshvioiAx\n          /HWDZ7dwnRu7oA5zzV1T1rCPwK+pswO0WE/Y5vH3uECTYzQBTGLqgRsbp13CzeDvNL0rnGBAA4kh\n          BbvSdQuzAR3qSmFTgQK6RQzAsEyxQERFOFYxooGAUdSvLAScbQtwgfS55AIIoLuXKmY04cTk5wG6\n          4RYFLvXNyGQHsOIAWWQEhiu61QhB+Hu1DNgrAXYXxInv9WLIYGBna+i5qvioimsuk2F4iXnDYfAc\n          6mbhEA3FrHXzwil/3yf8k8YbbkxuWa2EsbYh7ilw1pYShCibMMzMdWcpW6ANzmCGGksGIo48Km4K\n          TqipYwCM29H1WFQgC8WGKwCu1IIATndO9dkN8Fx/HqcKiFXutE8irpZGZUCHzFuMslPCNV0jgsbQ\n          c4HtS6yWrCuYat+OLifce9nKKBGMAJw1aCaDlrJdGFwovMY9zWCMfQ7E2K5wj9PGaMtOIcJDmM8F\n          JeSJU05aN46mnlhEAjBoezBcAk8h1gGDgd8SjNgQperIKrFglSbxARvexvN+wbcTzTxfcDWSdz1Z\n          APeAMoJZoowR4gUCmzqr+KtCztKMocKzaMh0J8L7XCAxtZoJ4l4RB8XaeYI1vGP3cfM9xIkiYvQ5\n          lHcDooytAKXsKTAQF4UP3GmZg4TJK+xgCJhdwlBvCBhDb2AgWk9hzQAiIIK6+B0oxIIwfgrxupkB\n          NfBm2VR4fKB7i3gVm7LM4RXC+yfYe9kKHkzzLFhngKautBPXxc/1rfERp3IL8asAWPD6GrVwV1PQ\n          bMMZWF0pfuFST0tH6C/dN8sooNYOwACYGOpd6YKU427+te424Oyqw1BfOG58gaUmsNQ21IZTuNW7\n          w4shwlTzjViDCfYmlOyYVcL5huOvmoEqzIKFYs9zpgTwW1MqQH74KbEZrCz/pfwdkHpPy4ttOveh\n          7mUilO3dNX1Q51LsyVwPHLnlevCwJYwqJ1iERjniROz6UqzfAd9DacGCl1L0Xbgw4pzdYz/SbQQf\n          5uLgS8zxGf97nBkwcyUQ8PC7WA4qGeGKRBJsNQKUkqvEX+PasmGAlTxfCnRg3Qp0aAkh34QtbqAv\n          dRwgFYPMQrA6HHqX84anKmMuhfrYmGxbDS8BKuBTh0E93IQCc0DVgYhcbcH2bBq6N25t9K3RD4eo\n          G1xujOYK9xE9cDzFQIGfAAJlDSqivqWYYYitdPNycBwG7e+cnyU3gCsVFx9JEEJHeUpO3glHHBjN\n          TUXdiaOldA82r/lK2BXMW1DCaFwU2ajJVRakiZXDTkmUTPp4i6fwmlj60N0n2czn+1yAmTOfv4m9\n          SGO67plu/jpWFuV/dk/Xme49t4YXKwPcKVAwRYn8APPMa9dXTOIqeUzCafXrsPzB3dcIX8n/LYc8\n          ELeMLHfYWXOIW8F2LQcCSKQQOXFOUuEo0yKIb4ZHQGlyK9UieG9tOdKbzNFaLCOmm1VWopMFasIC\n          G1YN0sCx9NVCMtEkK/K4WFZgOmVwwP7LPg1ih5GKh8R+L5aBOKZwHhFkbn96RozqOa/RWRDS4MS8\n          m7LVnnRillyd48laPhxzQ/eBHRURWrHb6kAY5mwAFJ8R1e0aADOHVh0Gw0PTzB+2oI8lLDR4uhXS\n          dRgCCPcU60Qo3ZJxwVMtq0XNygy1gqyFC+ZOKzuNYmmQCe5WNOjHZn5QQ3bUMatX4/rqnh5GYJlG\n          QXA0y25W5GA2yIpJNBe92UGc6ZVOUL0V5h8DYLBrKippyxob8MfYRUv8gxYXTVvBNghL5W43LDs0\n          k9RXzabbOnCry1M2u1se5QhamPHCcjVlZvu5+HonjhFDtfIH/pFP9nbFnMr8pHxz8dmlEoDjXzSO\n          lMWYUZUX84/Vg2hYv9kAywhD8Wm5ln/pFQB1gG30Q/wTnonG3Tbl4DjUNdTZVkYHdXck4Nxtdfn0\n          K0srR7gtmLHW6XCjsbb7PKaSLMnOzP3Q4057AxjQ7ICk41/y2DWZdRWagi3E08qfM8KHxkdcFAgh\n          jLuszuJN2LPO1o1udtDFpxB7nax2OQLxghu/1hVPlLkRSS0zBXspzQwTQdfqlCDW3YrHZcERdoGN\n          8K1w40VX63LkUn0kFACF1UA+gXLUB5wq2qQuV6FScGuw+l40ETYB3sxf4EbHFoCPbW3VFC9twpMq\n          TRwXQVAr2PTZEl322jiEsqjAXbVoapAZz9EEJQKKAqFbRRQfTyFu4P7RNLl39GGwHfyWg5aOGBLD\n          k2ZAQ1vzYwDo3VwzNn/oUhGkrqdS4x1wNgC1FKWdNT2UDiNssYKww3wAtrAWEy31QT2U1nn6dbbF\n          Z/GSzYj2oSRzdg1AUgDPaSuwgfyKnOGKWxpTkztJNDQ1iYKQB+f2/GOnZGLBWneD2aPBZ2u6JrFS\n          pQn5ZrhfmuAFl64p6eEKmyiiv+GRZplS/dqsvbtZsaS6pUoBR4cdNJbQ4Gym5m/c29yHZWKx1Acx\n          iBRNcC/AmC40scLZMF4ol0DMb6bKAbiRCnpynZQ2ILJUFsYVNYM6a5HqCJhgp5N1wteQ9IMiJZUh\n          b/BWrbHMpcYGxIdbVW8HFBFNgzOCAqxdOQZcKKjLs11PbFWtYWW+K/lhYBzmYoQwLxGTWCALvXau\n          sCtYGM2KgYy0JyXhUQNxJ+CCvlly4Ux5WxITFklhmEBBICaebQ24ICNhEhjG+2JViktcMz0xCTcq\n          Rpx9R9FaP+UiCCRbgjNQ17Tbothm2KdzrW06DlUg3Ek9/L4VKnf1ch4LInBBU6uSwHyWgQkc4Qhx\n          l3yoYnEYlBQ+ZBtJAiCumgU+5KxZZwXgkDCGM9HbsjQ2WYe4kI7AGF1SrTwB02psbawwE8ADAZtW\n          q4acCHFi/WGEJk/jfjerlY/olhs/hueae7se9yjCiLzgf9gdAGMsT2Ge6+0qLritE2BgF6sJ7WmF\n          ooIHa3WosBnupVel0GXCwtUOEM1whRDsRNEHHkPhBLN29Znu3OCRGo/9etYS8IsZnjT10kLg0Z2A\n          P93LogyednbTL4Jsdq3/VJD1ZjUwEkbna1lZqlhv0LQGkWaR2uAxk932AAU6+DjATd1G1gCfCeP9\n          WMFIk2+xccR0ynUFqgC+IVjnW9KUvgYP2XupxXQWOIeDCnPX1cCkqqlLGSyLlPhzJfj8MC5bAY9S\n          rSeBJOpOo/SIYivM1CZ8M69uzqUxP2iVMxwqHOymeedVLL/LMogKT/GnwXrW1Nxif5ZeH2VHdwYB\n          B1WRPw4Odk6sGhGjhVWFZ86tpj6uMmXYeTroIbMxW2HhbWZUzVQBdGG5JQfYER3L7lYG8eQ2qXfb\n          jlDBfD0LfVxqkAEhX/d+M9spCYjE17oqV4OwJSRqU88N9CxbdRechKaTZi/dPwSmPbtlBEAzDWOT\n          fKclpsA8QL3TM9nTZJpwSQRuqkNpcCij9te16/AcnphNMuKudwUXA9xiNBXsfZpmaVK9bKhpAE5o\n          AGCbQ9d8H3YKVmC5roZFSc2+UAsXes09tlWTwUemdZo0ksQ0JGACuxsINKZaTOcOT9slDZ+NZSpF\n          AmfyDCMm+7XScRR1F8zgrRiuZHEn8kLVZSz8x7EnziappWrXgOfCHD1OBkiNNUuwlagrWaJ60cwD\n          driqa3dOAlLSEqLtrXnjkXqzIB+U1is8wZ7DxygvmgA4YZg+6WVlGzfokubGSIFAl4wVBIuIWsGd\n          m+bswhcqjl1DXI2BAJTCl1hJjoBMck61csOW10Mq5Wfq4lnWkpIefG7VIhF+aUXRklyZy0vysFms\n          YTWkzmysVnthWzRdNYR+UUNzG3B8Wu0+eWOytV4UdsKWsX6hboP4ShvMKvVI6RVYFuHFFxzV8bBY\n          xKiitIRNT5oEwKJs2+lBUtCMUuRWfE2jGEYSFjsEtFCZowN3mtSjDmBOSyR2snXrrgJXI5rW7zIY\n          pAKiYzMSbhUnUE4rnDHuQIMsn0JRDqJGtwIsOE5DlOma9k52mBQVpnRGToGbNEzXcCAglG2df/Bi\n          jS51GnzA5gy7BpahapPRsYEyebNeLu7buz8IeYdKJPD38HxKQ3E2qmpLgaqCHa+aNIFxrXBlL8ix\n          8YFGgYu6wtGo2pYiMjxWeOIJwYe27N0nIIHWVZOrz6UloIorwx+p2YJaWrGoUeunzgzusZno6JRn\n          BQcA2rGeGHhyq/QAaqlsC4axShP4RUYRQ7kbF3oVE2yv6l1mOLGbyUsrVQHDW1IZoBzXVeUPENjy\n          9sXGR+gKl5nQSisqLIIFk+8Ftqtt73XbUa0FL9n+1UVP3CYL6VrEosp3N+9NhD9bUqENZlXVZhrr\n          Ut0QW6414CVMV9QBWfVwnmgPwEPv422V2Kyzk4mb9mOxnmqS/plVA8Ac1B3013I0D8eTbGU0HwHo\n          q6U8BK9ZLQk84Q2aYrBJsm6nOQE6pyaJ4E8t1Gm71C2J71jZ1NI5zuYKqeJU+kKTeVzd1dqJfUpB\n          smiIY6B+s+F7c2nBg1JaNQ9wqRxWh0FID5Mju/bkVlVW4qo0ASS5q1W+ByGEZpFhR1q1ZWK4Txea\n          X+Wk2ZbVCAGZigowwN97FE/F4xAqDj2WY3CQL22EJkAalkZFHEEq0NVPH+22M0fVrEo4eLit+z1I\n          wLTygOhbU8IifMkoTrY3mwsMYJ/a+YJyqUzTu3tDMxtjwDuc1yNSbS1JwZfFKiKtCUAF+ClrOVmW\n          l03yb22jALDyZxqBWKN94ieXg9hbVtexFB34RWluBWbVAtWpB4atKsKtqMHer8TSh17b+xnAymDT\n          WgBZ08WPQflzMawNd1/MW59uydp7HwRw4V6VfxH0KTlnhrtYTeHUx48TU1Q8TDdvVW3QESks46xk\n          SESk24DFW2cys7+ic3fLuBwUsGUT5gbqV57b8R4cqYKS2BAP9i4ta5DRXDOfaVAxJkksGkurivBn\n          xzZbBztFuk3nKiBCzKYVQdeg3GmwBqK7rbYA1zDcyY+h3Z+mD3tJ5ssgxVqhyuNoIZJxZCkHH2oe\n          dbKn4U3Ur0wWoC3yBA+QakHhHLrDUA6wsP5d2HaFRVTjJ/Akli1q2GrtcAq467G0ecDKl7fKmFMg\n          DEh3loCtToD9DitmJUVbPnCkWp4B/o2zcMS/ZmyCLR3DgbtXcU/wvsqWooaZ240qEfS2y8Ip4zKe\n          PcYEvTEpVVxCWROdBZWekvYFU1bH0hsAtKkgaoyhbiS4gPpUZJJZhzmMZJul3igI25Oo+qSVfwCt\n          YM/QKwX8791ZeC6jqF77eGRo8YOWg9uVs2gU7dk0n5c+fCEZW9ner+dtcXLPofuN2jctnVYmR+W8\n          JTzO1ILSZFbCCccmZdI8KkygY9NtKtVCqK9WtAeT6VL/6TjcobEkmEdc7S2pb0oOgKgU6SWbydSO\n          wHy9gdCGDD24JPx593r7BMAXPRacodKQuGZZqBYKsHpbnaCCelPWqi3nu1nL95FeFjabhlU3bfTG\n          i8X+F7In3t10Jz+md8PB6pLzcxR+UvllAlhsK35NG49YWx1V23QAurC4s9oEol5MMs39KioNxv3T\n          xKp7PhBfpYMnnQ2lM9MKRsnc1lRZn/VI3ygNJ8F0RqceNXYNN6se4I/Z+2GVzAafvtcbRlBR+oMz\n          bgKNDphqcb2yWaupLZ01s0lGrxnCQlQQdj7mHs2G35FyOGm5RKQaF49NEkcpBkUEqd1inPdSutUf\n          6nZO3qmqUh1hHWzgMfzPMUK7WJ7aFFwM6zifco7hYcFcBC7Bk7ShnBN+s41qE7+s8/mKf409OU3H\n          glC+oPvH+T6rmuc9ZLSjb2Y1FGyx+UabSTo2NTWvha8yKyNfhWG2NKFFGxRtW12s0EdqE6AMZ7tr\n          8TlSJTOXEj+974blH02pjMu2RRu7ujWTPwbjaPqsss3C7GqDt6b1AOJzNvpUzVjSvRhi5oi0KaSp\n          IcjDVOYrHah39G/MPMiHC3ugBxi+vNvMtVPDZLA1+9A5vylGrqq5Xt0aWqh1211LUAD7oxVTYbMF\n          UWP8QIzsWsFalNnYN1XdfPTtj+Eby/EUYHmI6Kpzjtmc1mjIwoWqaRTNPPgq/k9ZXEbbtToqZWrb\n          hs300ZaPPiEL7mbsIKw6WsmFc/ePJWsZpvpistDqOYh3xMCvs2Pi7fTaOKLYNEEMc2T2U5wbuK0J\n          M9hlUwWRwYVOq9gnr7lMzlJGCVsVgkerwQfHNqTRgsXJf6aax2E1Ks9TbNNaTq2S3g1y+xsODLDM\n          XwIStmLyLfy+9uYfeyXpm7CFGnAJZphVNcrFnL/UwR+aA52gY7NZPrzUT50cilqqd/+wtmjdQ1UD\n          EVx7VTkirjfn8jI6MGlsG6l3DXRUMTwR0rLEE7Cr7BbngWhoYgX7kDYhu49hGfTBvMHQfBgVA9oi\n          A6Du81w5HErHCBwndxxGyFwPBWrtgDw2ALXWdmyU1bH164EjGrN8aoVHhYfVjG5SgRgiWz3ICKzP\n          Dmx9W94OfmWlxEsApkufoEGbRXXJGvkEmVtHwjSZsRRYseYYWUbJsDCG0GiK0wPmvKeeVcB8y9se\n          SyiMTk2LJSADQLg+KDTghs0RgximFQXgrUzTda4fsJV+pZLFdalD5WTC2YgTbOARQA3dfgh+XMvn\n          sEqcQctPEeOPskxXxwmyGogaVSNW1zklBG3Q6YeXav2FM7BTixiSg7hdyGB3snwRQB4caVv33VrL\n          5Gx7Pz/oo3VmlWU2aFDgOM3uQhITsM+ms50HbRYeNVVmUC48FMomQJc4i9XhrKcNuGBH01sGqZyb\n          lM6abQAxJiCUZVfck4JToAU2pJgEV3SdF2IBQWnelMt0yTa5zsKpaoZ6G+fIHZISnZOZdQvAXqrL\n          zisse1osh8ta3aJOklGausOUYi8p4i7kXKUu1IDmOZlFZRE43dtHxRD7eQNUo7Kj2Sog6JiyAns2\n          ylx2PhOEuetemnzs+8BSoKpmCrA5rB0kLpGSNrpokfN2vHO6pgsgA1h5G/7MPsUYWW8rtrvX6aha\n          xVhX9fsVQHCv9yhDM3cvpDsGB7Zuy7OmbS1823I9e3COuStWjpMKsH9AOZqStHb4P9Gpc5S0z+LF\n          kyH4TV2ukW3aiwIArA0rb0oNNAGdl/zMqgNHJSrnf4D2aT/y1bq53yA5ZW2CE91fU1/dP4UYtbZ3\n          zvBzU+UPjvIRC9cey9vqyEWLCgut/+iR7K0tbdQdcxPVpuLBH2hL86mSBE/SW1Z7/QCLNtP0seH5\n          UJz4lUO5OHZ2NfP/beq8RSZCo1tDr45Aebz0A6ZhAuNrtilbQ7TPnGNg1JcdZ0ez18zqtKv4AG6O\n          8CgaaDmtcFZ1bkwEFh8VnulqUyCFMZ0ugJ6bGHjC5aqSFuc0i1d++Q4Sm6d3EOKypgKfYbHgomY2\n          0Aue0MHiYRwZx5TXrqI1cpLV02Z5Puh5e52ElEuuCSJiDaG142jawMVjJ+NZqNaoBU4nTSwSDp9t\n          MKoWla9JXdN6hWtvVlu5xuCr10SEa1aSlVm699AfIMti+slF3qsvR8FFx2EGxS7avx0cQ7S1eEwq\n          BcbYrQgz+coCHyJXOZ/Gfo+jMLTz7PgeiNiI/NMksuzg1lyzYtnLEPrQyQYn/Q3L7L2FAdlKm9Vz\n          zHKInpTz5K4NcG+3fr2Iw2aF02VFyTAetK7BZCaarj5tkOWmng67T6GXrahpLSCnmt1ppanpL2YA\n          QHMzHO4eX3pCBYb3WpuHfBhs6+rNKBYLa0rAkx4qC4OtzzbsjRCh2kgmzsmyIa+I0OBjCmxxWlkd\n          sWEUMVy2wwElw158w8lu+t4Nnzz7oBIAi/Y6EMrGwqrioNM69JTFqfCI2mYUnaiUHJ1Tdehp4xjz\n          +efh8B7POoZLdgC2WSU26fqlOTZGvjkmVxEJ9mXo0Qxqc0wZgQNPm9F2+85Xfql8dTA+WIAY5P86\n          0EYTJQ+/CaC0VHzfLlW+xslTnwLzbMO9o74S6vw2i+9D1AcLVK/MJ3hpvOMF3qzdheVZRoSDuBi+\n          QBsejlPyOU6cQgotXB6ADayoHkoJzEyO7jljU189Kh/bBUHgIZkWwPJSAU57i85Vxhd4dhlYt+Yj\n          mM20DrJ6Tciyt34NeBSrqtk7EG7fwSq+0H0bcPVIesFx+CtXAAzSxvR5Q3aQ+K0Zb1AkseygWdux\n          eRq1v5ZaV61xbEpZ1D7gt+ehgGudajf3ZVHNBeJZ9favia/UrFq3Gxso5vJ6vXb23dMYRkl7+R4F\n          GzbMKwfbCHTyBKzZB2gO7IsCf52/+ZjtjHA7rNZ3yA1dFYm2ivZQiNLs2M10FX5qpA/Npdaw2bs5\n          +KZBviNN6q3kIzZOLliu0+qLjmB9GDIWxn+KEhRNlgBXM95qbR/e21+Htzi/QV+5wsSUVTs5rZpv\n          A7KuoeuNYNYYyEGJaWWFa/yaduDBnxUbJgyeyW55Sxbk4jAai+LWznlUjtylEbCqsLFagGhrecGO\n          Ki499ZyEWb08xt7bPQ8zGzmoQ6tedIpqI5Naj7Rl352Rt6mle3mRv060bH1sjXik/fkctsdgKixX\n          tUbXwxR6awq+izN8E5iexkORnIBjmKaACcXQ9gHYWKvh7MlF+J5cuZXWYBVFZ58Cdo3w+dOc+2MN\n          8BTRa3Gi8lWiSn9P7wdd+LCZTAmO3mfHFzYohRKSxknpxtY513CYVJi4v4clB+qV8lAOx7lgSmLZ\n          Kr+2tZpwXtsuJuhsa/vQBGyNvy/ohVc7UddhbV3sNSk+qbcxI1iURyKwLp16frWWwRK2t7EcOq0o\n          LGJ7syY1hcI8ild4NNNukorr+NRLsbfSWtYWX7FkohfOF1cdSlDK4SOCCLFMywfMNEILcGfRt01Y\n          uDlEtgMSA+3OaqiHPM7a5lvyTWM2EMJkX99V6nw0f7VrL8VHO+1Gfe0rE/hu8+Grb2zANKfqG7vg\n          JB7zlF7gvpaBUr94JYF066SI96sh12jaB82CK1/EqJmWPpbayAtDJXpnp5U1UJz6p2DQRaUAHJ9o\n          L8Y8iTbOTS3EuZ1ycAnkOe3twgzB3YaT6QslXhz3Qk0vz6yNxNCS882me9pWZ78GzWkGEKvnr+So\n          VxuStdVwMIs1bXqkZ+Rsoxj6ZinBXuyAY3a1Iz4X1PjqsKJtGpWv61OVF0CFjho8TlWMa09Fp3d+\n          ocjxBYj+DtTHoJKrkK7MYdbdls9HGAhhmgtA7JjLumI4bneZ/plpSdcMcL6xitgby8U+IUph56Ot\n          vLlSlS+hbNqGT7iQw19tKEW2Ox/FUarirjoHSRcdegzXaBNjk29OL6bxOo1lwc/TBMdbyg7HMWmF\n          UwN1DOk5qchJ3Mz22RghZkOs2+r0gmmOgBlFJxad3wMS14xj+5RvTVJ8f0IVoCNW42O/QnRzuHDZ\n          Q/WPHZy4yA7iN1b3Adcc8rb7a41dH14URVp/aPFX8j3kYEBlNqxIe/UfklK+s8mYKlv9o+swrEbx\n          pQ1kQ8AomkRo17uZ9H28OFOr25tByvU276ojo7KmaZM55sPaCFl389lOa1GRZt51d/hdL/fLKxiv\n          PawcsVwfn/3t+u9/4t9/49fe//L10+cv7//67v23z//49uHzLz9+/vTp519/+lA//PbLxy9f3l9f\n          +t/fPv70GV/6/frj93//n6+//P3bf3z7+t+ff/0NHz+e7v23r98+fvnDxz/wh/75w/8Bc2jpROyB\n          AAA=\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - X-Request-ID\n        CF-RAY:\n          - 9d0a38cf39d55527-SJC\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Fri, 20 Feb 2026 01:27:30 GMT\n        Server:\n          - cloudflare\n        Set-Cookie:\n          - __cf_bm=ZiIuj95RGIR3GeZzKAG84ZyIVGupcdq33xJgWEgjjIE-1771550850.4394717-1.0.1.1-lyXe.4piiSiVc7ximc28FwLcqq.8P5HR82hfSdSgxxB5b0uetIfqXKfJmyIU9fbU93bmkz3mPim3nHhfobwqBnf9WcrZiAO9Lm.DNlp.63efSmmbI37K2cluW8JxnAwc;\n            HttpOnly; Secure; Path=/; Domain=api.openai.com; Expires=Fri, 20 Feb 2026\n            01:57:30 GMT\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        Via:\n          - envoy-router-7ff7679f48-g2949\n        X-Content-Type-Options:\n          - nosniff\n        alt-svc:\n          - h3=\":443\"; ma=86400\n        cf-cache-status:\n          - DYNAMIC\n        openai-model:\n          - text-embedding-3-small\n        openai-organization:\n          - future-house-xr4tdh\n        openai-processing-ms:\n          - \"114\"\n        openai-project:\n          - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj\n        openai-version:\n          - \"2020-10-01\"\n        strict-transport-security:\n          - max-age=31536000; includeSubDomains; preload\n        x-openai-proxy-wasm:\n          - v0.1\n        x-ratelimit-limit-requests:\n          - \"200000\"\n        x-ratelimit-limit-tokens:\n          - \"200000000\"\n        x-ratelimit-remaining-requests:\n          - \"199999\"\n        x-ratelimit-remaining-tokens:\n          - \"199999996\"\n        x-ratelimit-reset-requests:\n          - 0s\n        x-ratelimit-reset-tokens:\n          - 0s\n        x-request-id:\n          - req_6127c490dbb7425a9652c0db9167980a\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body:\n        \"{\\\"messages\\\":[{\\\"role\\\":\\\"system\\\",\\\"content\\\":\\\"Provide a summary of\n        the relevant information that could help answer the question based on the excerpt.\n        Your summary, combined with many others, will be given to the model to generate\n        an answer. Respond with the following JSON format:\\\\n\\\\n{\\\\n  \\\\\\\"summary\\\\\\\":\n        \\\\\\\"...\\\\\\\",\\\\n  \\\\\\\"relevance_score\\\\\\\": 0-10\\\\n}\\\\n\\\\nwhere `summary` is relevant\n        information from the text - about 100 words words. `relevance_score` is an integer\n        0-10 for the relevance of `summary` to the question.\\\\n\\\\nThe excerpt may or\n        may not contain relevant information. If not, leave `summary` empty, and make\n        `relevance_score` be 0.\\\"},{\\\"role\\\":\\\"user\\\",\\\"content\\\":\\\"Excerpt from wellawatte2023aperspectiveon\n        pages 20-22: Geemi P. Wellawatte, Heta A. Gandhi, Aditi Seshadri, and Andrew\n        D. White. A perspective on explanations of molecular prediction models. Journal\n        of Chemical Theory and Computation, 19:2149-2160, Mar 2023. URL: https://doi.org/10.1021/acs.jctc.2c01235,\n        doi:10.1021/acs.jctc.2c01235. This article has 70 citations and is from a domain\n        leading peer-reviewed journal.\\\\n\\\\n---\\\\n\\\\nnal molecule.  The counterfactual\n        indicates\\\\nstructural changes to ethyl benzoate that would result in the model\n        predicting the molecule\\\\nto not contain the \\u2018fruity\\u2019 scent. The Tanimoto96\n        similarity between the counterfactual and\\\\n2,4 decadienal is also provided.\n        Republished with permission from authors.31\\\\n\\\\n\\\\n   The molecule 2,4-decadienal,\n        which is known to have a \\u2018fatty\\u2019 scent, is analyzed in Fig-\\\\n\\\\nure\n        5.142,143 The resulting counterfactual, which has a shorter carbon chain and\n        no carbonyl\\\\n\\\\ngroups, highlights the influence of these structural features\n        on the \\u2018fatty\\u2019 scent of 2,4 deca-\\\\n\\\\ndienal. To generalize to other\n        molecules, Seshadri et al. 31 applied the descriptor attribution\\\\n\\\\nmethod\n        to obtain global explanations for the scents. The global explanation for the\n        \\u2018fatty\\u2019\\\\n\\\\nscent was generated by gathering chemical spaces around\n        many \\u2018fatty\\u2019 scented molecules.\\\\n\\\\nThe resulting natural language\n        explanation is: \\u201CThe molecular property \\u201Cfatty scent\\u201D can\\\\n\\\\nbe\n        explained by the presence of a heptanyl fragment, two CH2 groups separated by\n        four\\\\n\\\\n\\\\n                                       20bonds, and a C=O double\n        bond, as well as the lack of more than one or two O atoms.\\u201D31\\\\n\\\\nThe\n        importance of a heptanyl fragment aligns with that reported in the literature,\n        as \\u2018fatty\\u2019\\\\n\\\\nmolecules often have a long carbon chain.144 Furthermore,\n        the importance of a C=O dou-\\\\n\\\\nble bond is supported by the findings reported\n        by Licon et al. 145, where in addition to a\\\\n\\\\n\\u201Clarger carbon-chain skeleton\\u201D,\n        they found that \\u2018fatty\\u2019 molecules also had \\u201Caldehyde or acid\\\\n\\\\nfunctions\\u201D.145\n        For the \\u2018pineapple\\u2019 scent, the following natural language explanation\n        was ob-\\\\n\\\\ntained: \\u201CThe molecular property \\u201Cpineapple scent\\u201D\n        can be explained by the presence of ester,\\\\n\\\\nethyl/ether O group, alkene/ether\n        O group, and C=O double bond, as well as the absence of\\\\n\\\\nan Aromatic atom.\\u201D31\n        Esters, such as ethyl 2-methylbutyrate, are present in many pineap-\\\\n\\\\nple\n        volatile compounds.146,147 The combination of a C=O double bond with an ether\n        could\\\\n\\\\nalso correspond to an ester group. Additionally, aldehydes and ketones,\n        which contain C=O\\\\n\\\\ndouble bonds, are also common in pineapple volatile compounds.146,148\\\\n\\\\n\\\\nDiscussion\\\\n\\\\n\\\\nWe\n        have shown two post-hoc XAI applications based on molecular counterfactual expla-\\\\n\\\\nnations9\n        and descriptor explanations.10 These methods can be used to explain black-box\\\\n\\\\nmodels\n        whose input is a molecule. These two methods can be applied for both classification\\\\n\\\\nand\n        regression tasks. Note that the \\u201Ccorrectness\\u201D of the explanations\n        strongly depends on\\\\n\\\\nthe accuracy of the black-box model.\\\\n\\\\n  A molecular\n        counterfactual is one with a minimal distance from a base molecular, but\\\\n\\\\nwith\n        contrasting chemical properties.  In the above examples, we used Tanimoto similar-\\\\n\\\\nity96\n        of ECFP4 fingreprints97 as distance, although this should be explored in the\n        future.\\\\n\\\\nCounterfactual explanations are useful because they are represented\n        as chemical structures\\\\n\\\\n(familiar to domain experts), sparse, and are actionable.\n        A few other popular examples of\\\\n\\\\ncounterfactual on graph methods are GNNExplainer,\n        MEG and CF-GNNExplainer.69,104,105\\\\n\\\\n   The descriptor explanation method\n        developed by Gandhi and White 10 fits a self-explaining\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n                                       21surrogate\n        model to explain the black-box model. This is similar to the GraphLIME87 method,\\\\n\\\\nalthough\n        we have the flexibility to use explanation features other than subgraphs. Futher-\\\\n\\\\nmore,\n        we show that natural language combined with chemical descriptor attributions\n        can\\\\n\\\\ncreate explanations useful for chemists, thus enhancing the accessibility\n        of DL in chemistry.\\\\n\\\\nLastly, we examined if XAI can be used beyond interpretation.\n        Work by Seshadri et al. 31 use\\\\n\\\\nMMACE and surrogate model explanations to\n        analyze the structure-property relationships\\\\n\\\\nof scent. They recovered known\n        structure-property relationships for molecular scent purely\\\\n\\\\nfrom explanations,\n        demonstrating the usefulness of a two step process: fit an accurate model\\\\n\\\\nand\n        then explain it.\\\\n\\\\n   Choosing among the plethora of XAI methods described\n        here is still an open question.\\\\n\\\\nIt remains to be seen if there will ever\n        be a consensus benchmark, since this field sits on\\\\n\\\\nthe intersection of\n        human-machine interaction, machine learning, and philosophy (i.e., what\\\\n\\\\nconstitutes\n        an explanation?). Our current advice is to consider first the audience \\u2013\n        domain\\\\n\\\\nexperts or ML experts or non-experts \\u2013 and what the explanations\n        should accomplish. Are\\\\n\\\\nthey meant to inform data selection or model building,\n        how a prediction is used, or how the\\\\n\\\\nfeatures can be changed to affect\n        the outcome. The second consideration is what access you\\\\n\\\\nhave to the underlying\n        model. The ability to have model derivatives or propagate gradients\\\\n\\\\nto\n        the input to models informs the XAI method.\\\\n\\\\n\\\\nConclusion and outlook\\\\n\\\\n\\\\nWe\n        should seek to explain molecular property prediction models because users are\n        more\\\\n\\\\nlikely to trust explained predictions, and explanations can help assess\n        if the model is learning\\\\n\\\\nt\\\\n\\\\n---\\\\n\\\\nQuestion: What is XAI?\\\"}],\\\"model\\\":\\\"gpt-4o-2024-11-20\\\",\\\"n\\\":1,\\\"temperature\\\":0.0}\"\n      headers:\n        accept:\n          - application/json\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        content-length:\n          - \"6359\"\n        content-type:\n          - application/json\n        host:\n          - api.openai.com\n        user-agent:\n          - AsyncOpenAI/Python 2.21.0\n        x-stainless-arch:\n          - arm64\n        x-stainless-async:\n          - async:asyncio\n        x-stainless-lang:\n          - python\n        x-stainless-os:\n          - MacOS\n        x-stainless-package-version:\n          - 2.21.0\n        x-stainless-raw-response:\n          - \"true\"\n        x-stainless-read-timeout:\n          - \"60.0\"\n        x-stainless-retry-count:\n          - \"0\"\n        x-stainless-runtime:\n          - CPython\n        x-stainless-runtime-version:\n          - 3.13.5\n      method: POST\n      uri: https://api.openai.com/v1/chat/completions\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/31UTXPaMBC98ys0OgODkzCE3JKmh5x66aGdkiFCXtsKsqRoJQLN8N+7kvlw2qQX\n          g7S7T2/ffrwNGOOq5DeMy0YE2To9ur+bi/W36eU2wl3xW9/NXLEu6xf46a5f7vkwRdjVM8hwjBpL\n          S3EQlDWdWXoQARJqMZsV0+nkejrJhtaWoFNY7cLoyo4uJhdXo6Kg30NgY5UEJI9fdGTsLX8TRVPC\n          lq4zTL5pAVHUQHdHJ7r0VqcbLhAVBmECH56N0poAJrN+enp6RmsW5m1hGFtwjG0r/G5BtgX/cfsw\n          ZNazr1unhTJipYHd+qAqJZXQ7IFQtFY1GAlD5qECjyxY1kJobIlMmJIFkI1RLxGQRYQymaFDY6EB\n          5jyUSia9kNmKrbSQ69HKblnWB4fMCXpPRi283jEKaimvfKRQ68CHXQ9jzL4TJmwleBdYqVBGRHo5\n          vFpGuRyJ3fRQpI2Uha+EDJFSytyM6Agl/iWg9MoFUqFvG7Mv/wlUZmP1BlirjGrJiMFHcvP0l7rE\n          1JBlEkcakE+yUUAxqTZeYFCmPqaogIR4bRQ5fkInacswem9rareDeBk1BK9WMbxXmgzoQKY69qSo\n          qFWjB8wqEt6xjGCIs4RcL5VyJqggVkorEp+K1ibqBpgG4U2ifXi+IpKlbVOpiSvlQVkIVSYPuorU\n          xz51Zr44KgSjU1k96C65RrmuFqol4ya5kzeGhNLLqit+NzeJ1rngpJoDQ5nYrulELFXq2a5BUxdG\n          7yzmqJAb6KTseMGH3WAQHdgkHZYorYc0IMVkYfYLQyPUHy6ag4gizbaJWvcMwhgbupTSWD8eLPvT\n          IGtbU4Ir/CuUV9RG2CxpldCkpqHFYB3P1j19H/PCiO92ACeg1oVlsGvIzxWX0+sOkJ93VM98ddgn\n          PBBH3TfMj3HvIJcl9YDS2Ns6XFIjQNmLpZ12SiKJbs+2yaCX+7+UPoLv8qfy91A+hT8bpARHK3h5\n          bpWP3DykPf6Z20nrTJgj+A112ZIm06d6lFCJqLsVy3GHAdolFa1Oo6K6PVu55Wx+IediMp/N+GA/\n          +AN/41H5cAYAAA==\n      headers:\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - X-Request-ID\n        CF-RAY:\n          - 9d0a38d0c93764b6-SJC\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Fri, 20 Feb 2026 01:27:32 GMT\n        Server:\n          - cloudflare\n        Set-Cookie:\n          - __cf_bm=XUJYDnIxcIMEbBVWWw9jNWOYMazGGccPbAal7WpBlLY-1771550850.685174-1.0.1.1-qYcvAMp7B6gKb3MFVhNzGEr6ufp4CoqiQPZItpt55d8HKylC8pQA98C.83unDcF7m3pOqHcGs9JBufCb7GQ.lHtkspbvgW_.teph.Mnpvuy1xh3biT4pI0f1INBHVDAi;\n            HttpOnly; Secure; Path=/; Domain=api.openai.com; Expires=Fri, 20 Feb 2026\n            01:57:32 GMT\n        Strict-Transport-Security:\n          - max-age=31536000; includeSubDomains; preload\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        X-Content-Type-Options:\n          - nosniff\n        alt-svc:\n          - h3=\":443\"; ma=86400\n        cf-cache-status:\n          - DYNAMIC\n        openai-organization:\n          - future-house-xr4tdh\n        openai-processing-ms:\n          - \"1502\"\n        openai-project:\n          - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj\n        openai-version:\n          - \"2020-10-01\"\n        x-openai-proxy-wasm:\n          - v0.1\n        x-ratelimit-limit-requests:\n          - \"10000\"\n        x-ratelimit-limit-tokens:\n          - \"30000000\"\n        x-ratelimit-remaining-requests:\n          - \"9999\"\n        x-ratelimit-remaining-tokens:\n          - \"29998474\"\n        x-ratelimit-reset-requests:\n          - 6ms\n        x-ratelimit-reset-tokens:\n          - 3ms\n        x-request-id:\n          - req_b5ab84a2845a4a15bb29a7e96249b3b7\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body:\n        \"{\\\"messages\\\":[{\\\"role\\\":\\\"system\\\",\\\"content\\\":\\\"Provide a summary of\n        the relevant information that could help answer the question based on the excerpt.\n        Your summary, combined with many others, will be given to the model to generate\n        an answer. Respond with the following JSON format:\\\\n\\\\n{\\\\n  \\\\\\\"summary\\\\\\\":\n        \\\\\\\"...\\\\\\\",\\\\n  \\\\\\\"relevance_score\\\\\\\": 0-10\\\\n}\\\\n\\\\nwhere `summary` is relevant\n        information from the text - about 100 words words. `relevance_score` is an integer\n        0-10 for the relevance of `summary` to the question.\\\\n\\\\nThe excerpt may or\n        may not contain relevant information. If not, leave `summary` empty, and make\n        `relevance_score` be 0.\\\"},{\\\"role\\\":\\\"user\\\",\\\"content\\\":\\\"Excerpt from wellawatte2023aperspectiveon\n        pages 3-5: Geemi P. Wellawatte, Heta A. Gandhi, Aditi Seshadri, and Andrew D.\n        White. A perspective on explanations of molecular prediction models. Journal\n        of Chemical Theory and Computation, 19:2149-2160, Mar 2023. URL: https://doi.org/10.1021/acs.jctc.2c01235,\n        doi:10.1021/acs.jctc.2c01235. This article has 70 citations and is from a domain\n        leading peer-reviewed journal.\\\\n\\\\n---\\\\n\\\\n a passive characteristic of a\n        model, whereas explainability\\\\n\\\\nis an active characteristic which is used\n        to clarify the internal decision-making process.\\\\n\\\\nNamely, an explanation\n        is extra information that gives the context and a cause for one or\\\\n\\\\nmore\n        predictions.29 We adopt the same nomenclature in this perspective.\\\\n\\\\n   Accuracy\n        and interpretability are two attractive characteristics of DL models. However,\\\\n\\\\nDL\n        models are often highly accurate and less interpretable.28,30 XAI provides a\n        way to avoid\\\\n\\\\nthat trade-off in chemical property prediction. XAI can be\n        viewed as a two-step process.\\\\n\\\\nFirst, we develop an accurate but uninterpretable\n        DL model. Next, we add explanations to\\\\n\\\\npredictions. Ideally, if the DL\n        model has correctly learned the input-output relations, then\\\\n\\\\nthe explanations\n        should give insight into the underlying mechanism.\\\\n\\\\n   In the remainder\n        of this article, we review recent approaches for XAI of chemical property\\\\n\\\\nprediction\n        while drawing specific examples from our recent XAI work.9,10,31 We show how\\\\n\\\\nin\n        various systems these methods yield explanations that are consistent with known\n        and\\\\n\\\\nmechanisms in structure-property relationships.\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n                                       3Theory\\\\n\\\\n\\\\nIn\n        this work, we aim to assemble a common taxonomy for the landscape of XAI while\\\\n\\\\nproviding\n        our perspectives. We utilized the vocabulary proposed by Das and Rad 32 to classify\\\\n\\\\nXAI.\n        According to their classification, interpretations can be categorized as global\n        or local\\\\n\\\\ninterpretations on the basis of \\u201Cwhat is being explained?\\u201D.\n        For example, counterfactuals are\\\\n\\\\nlocal interpretations, as these can explain\n        only a given instance. The second classification is\\\\n\\\\nbased on the relation\n        between the model and the interpretation \\u2013 is interpretability post-hoc\\\\n\\\\n(extrinsic)\n        or intrinsic to the model?.32,33 An intrinsic XAI method is part of the model\\\\n\\\\nand\n        is self-explanatory32 These are also referred to as white-box models to contrast\n        them\\\\n\\\\nwith non-interpretable black box models.28 An extrinsic method is\n        one that can be applied\\\\n\\\\npost-training to any model.33 Post-hoc methods\n        found in the literature focus on interpreting\\\\n\\\\nmodels through 1) training\n        data34 and feature attribution,35 2) surrogate models10 and, 3)\\\\n\\\\ncounterfactual9\n        or contrastive explanations.36\\\\n\\\\n   Often, what is a \\u201Cgood\\u201D explanation\n        and what are the required components of an ex-\\\\n\\\\nplanation are debated.32,37,38\n        Palacio et al. 29 state that the lack of a standard framework\\\\n\\\\nhas caused\n        the inability to evaluate the interpretability of a model.  In physical sciences,\\\\n\\\\nwe\n        may instead consider if the explanations somehow reflect and expand our understanding\\\\n\\\\nof\n        physical phenomena.  For example, Oviedo et al. 39 propose that a model explanation\\\\n\\\\ncan\n        be evaluated by considering its agreement with physical observations, which\n        they term\\\\n\\\\n\\u201Ccorrectness.\\u201D For example, if an explanation suggests\n        that polarity affects solubility of a\\\\n\\\\nmolecule, and the experimental evidence\n        strengthen the hypothesis, then the explanation\\\\n\\\\nis assumed \\u201Ccorrect\\u201D.\n        In instances where such mechanistic knowledge is sparse, expert bi-\\\\n\\\\nases\n        and subjectivity can be used to measure the correctness.40 Other similar metrics\n        of\\\\n\\\\ncorrectness such as \\u201Cexplanation satisfaction scale\\u201D can be\n        found in the literature.41,42 In a\\\\n\\\\nrecent study, Humer et al. 43 introduced\n        CIME an interactive web-based tool that allows the\\\\n\\\\nusers to inspect model\n        explanations. The aim of this study is to bridge the gap between\\\\n\\\\nanalysis\n        of XAI methods. Based on the above discussion, we identify that an agreed upon\\\\n\\\\n\\\\n\n        \\                                      4evaluation metric is necessary in XAI.\n        We suggest the following attributes can be used to\\\\n\\\\nevaluate explanations.\n        However, the relative importance of each attribute may depend on\\\\n\\\\nthe application\n        - actionability may not be as important as faithfulness when evaluating the\\\\n\\\\ninterpretability\n        of a static physics based model. Therefore, one can select relative importance\\\\n\\\\nof\n        each attribute based on the application.\\\\n\\\\n\\\\n   \\u2022 Actionable. Is it\n        clear how we could change the input features to modify the output?\\\\n\\\\n\\\\n\n        \\  \\u2022 Complete. Does the explanation completely account for the prediction?\n        Did features\\\\n\\\\n     not included in the explanation really contribute zero\n        effect to the prediction?44\\\\n\\\\n\\\\n   \\u2022 Correct. Does the explanation\n        agree with hypothesized or known underlying physical\\\\n\\\\n     mechanism?39\\\\n\\\\n\\\\n\n        \\  \\u2022 Domain Applicable. Does the explanation use language and concepts\n        of domain ex-\\\\n\\\\n      perts?\\\\n\\\\n\\\\n   \\u2022 Fidelity/Faithful. Does the\n        explanation agree with the black box model?\\\\n\\\\n\\\\n   \\u2022 Robust. Does the\n        explanation change significantly with small changes to the model or\\\\n\\\\n      instance\n        being explained?\\\\n\\\\n\\\\n   \\u2022 Sparse/Succinct. Is the explanation succinct?\\\\n\\\\n\\\\n\n        \\ We present an example evaluation of the SHAP explanation method based on the\n        above\\\\n\\\\nattributes.44 Shapley values were proposed as a local explanation\n        method based on feature\\\\n\\\\nattribution, as they offer a complete explanation\n        - each feature i\\\\n\\\\n---\\\\n\\\\nQuestion: What is XAI?\\\"}],\\\"model\\\":\\\"gpt-4o-2024-11-20\\\",\\\"n\\\":1,\\\"temperature\\\":0.0}\"\n      headers:\n        accept:\n          - application/json\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        content-length:\n          - \"6340\"\n        content-type:\n          - application/json\n        host:\n          - api.openai.com\n        user-agent:\n          - AsyncOpenAI/Python 2.21.0\n        x-stainless-arch:\n          - arm64\n        x-stainless-async:\n          - async:asyncio\n        x-stainless-lang:\n          - python\n        x-stainless-os:\n          - MacOS\n        x-stainless-package-version:\n          - 2.21.0\n        x-stainless-raw-response:\n          - \"true\"\n        x-stainless-read-timeout:\n          - \"60.0\"\n        x-stainless-retry-count:\n          - \"0\"\n        x-stainless-runtime:\n          - CPython\n        x-stainless-runtime-version:\n          - 3.13.5\n      method: POST\n      uri: https://api.openai.com/v1/chat/completions\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/3VUy27bOBTd5ysutGoA2bDduK67y6AFpkAxs2mBAuPCoMgriQ1FCiTlxA3y7z2k\n          HFvtpBs97vPccx+PV0SFVsU7KmQroux6M3v/11bcOf33vzf/CGnf9scvq/qz2lT+g/i+Lsrk4arv\n          LOOz11w6+HHUzo5q6VlETlGXm81yvV68XS+yonOKTXJr+ji7cbPVYnUzWy7xPjm2TksOsPgPv0SP\n          +ZkgWsUPEOcwWdJxCKJhyJ6NIPTOJEkhQtAhChuL8qKUzka2GfXjzhLtijB0nfDHHUS74uvtx5Kc\n          pw8PvRHaisow3fqoay21MPQRzsbohq3kknQgQb13AIsv3bEiEUka4XV91Lah2DJpuHgLX8VSB7Az\n          68RdUrqaMhOhpF4ghRzgaI6w454MC2+T1av3n67Pdvetli0Jz3BGFSSkHDxIpmqIcAGKnK33HBPy\n          OaEciA7OHDhQvHcUIvfhHdXah1gi1YGN61Me8Vu0wf4SaoRQwkxRYJCo8K1U8uRElRWp8cjhSMcA\n          UlhpeRaBo4NWiYugmzZmmC6zM6ClKDrF6RhjZHXownyk/zmmBLaK8YrcOK9/JJoDNcZVYBW9Mk7i\n          IyETObJPaSS9SqwmllOeDP86WfPDxcCFOGudvJ7TbYQUdYMmo+8YXKTcotJGx2NJp9lmC47Tn/eY\n          /PFHuQ6DQqLvjZZnhxrljl/eVUM42Wb2ACtAk9s4BBQDKvggzJCon5I5tq/j2DqV5ytZVl6rhnNN\n          jejBS7xnTEKu79RBecyJJv3LoOa7ohwn3rNBQozwPqAUTpO/XOzs03RPPNdDEGlN7WDMRCGsdXEE\n          mDb020nzdN5J4xr0uwq/uRa1RnPbPa5CwInA/oXo+iJrn/D8lnd/+GWdCwTq+riP7o5zuuVqsx0D\n          FpdzM1Gv35y0ERjNRHHzel2+EHKvQI82YXJACilky2rii/N0LkIMSruLbnE1qf3/kF4KP9aPgZ9E\n          +WP4i0JK7nFN95fNesnMczrJfzI7c50BF4H9AYd2HzX71A/FtRjMeC2LcMSp6PZoWpOmSI8ns+73\n          m+1KbsViu9kUV09XPwFPVEAiOwYAAA==\n      headers:\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - X-Request-ID\n        CF-RAY:\n          - 9d0a38d0c855ebe5-SJC\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Fri, 20 Feb 2026 01:27:32 GMT\n        Server:\n          - cloudflare\n        Set-Cookie:\n          - __cf_bm=Lks.YEXB0H295ni5ddis5h.na3hIRn7d3KSQCGoXC6o-1771550850.68481-1.0.1.1-mGOrgRhJLSD5OPntglu08YV4yvGE3R_pnBTF5TVItvkAmoYuyTLiR5oR5y1SrrCG8mdGnqgWnpC8aeGbynbwV1YHC5N71ZQt5wvy8jQQ0B6qTyLf5Q2z8u5lKc.64rcL;\n            HttpOnly; Secure; Path=/; Domain=api.openai.com; Expires=Fri, 20 Feb 2026\n            01:57:32 GMT\n        Strict-Transport-Security:\n          - max-age=31536000; includeSubDomains; preload\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        X-Content-Type-Options:\n          - nosniff\n        alt-svc:\n          - h3=\":443\"; ma=86400\n        cf-cache-status:\n          - DYNAMIC\n        openai-organization:\n          - future-house-xr4tdh\n        openai-processing-ms:\n          - \"1657\"\n        openai-project:\n          - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj\n        openai-version:\n          - \"2020-10-01\"\n        x-openai-proxy-wasm:\n          - v0.1\n        x-ratelimit-limit-requests:\n          - \"10000\"\n        x-ratelimit-limit-tokens:\n          - \"30000000\"\n        x-ratelimit-remaining-requests:\n          - \"9999\"\n        x-ratelimit-remaining-tokens:\n          - \"29998482\"\n        x-ratelimit-reset-requests:\n          - 6ms\n        x-ratelimit-reset-tokens:\n          - 3ms\n        x-request-id:\n          - req_5640787b0a9b4c30a61fde726c3b8b2d\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body:\n        \"{\\\"messages\\\":[{\\\"role\\\":\\\"system\\\",\\\"content\\\":\\\"Provide a summary of\n        the relevant information that could help answer the question based on the excerpt.\n        Your summary, combined with many others, will be given to the model to generate\n        an answer. Respond with the following JSON format:\\\\n\\\\n{\\\\n  \\\\\\\"summary\\\\\\\":\n        \\\\\\\"...\\\\\\\",\\\\n  \\\\\\\"relevance_score\\\\\\\": 0-10\\\\n}\\\\n\\\\nwhere `summary` is relevant\n        information from the text - about 100 words words. `relevance_score` is an integer\n        0-10 for the relevance of `summary` to the question.\\\\n\\\\nThe excerpt may or\n        may not contain relevant information. If not, leave `summary` empty, and make\n        `relevance_score` be 0.\\\"},{\\\"role\\\":\\\"user\\\",\\\"content\\\":\\\"Excerpt from wellawatte2023aperspectiveon\n        pages 1-3: Geemi P. Wellawatte, Heta A. Gandhi, Aditi Seshadri, and Andrew D.\n        White. A perspective on explanations of molecular prediction models. Journal\n        of Chemical Theory and Computation, 19:2149-2160, Mar 2023. URL: https://doi.org/10.1021/acs.jctc.2c01235,\n        doi:10.1021/acs.jctc.2c01235. This article has 70 citations and is from a domain\n        leading peer-reviewed journal.\\\\n\\\\n---\\\\n\\\\n A Perspective on Explanations\n        of Molecular\\\\n\\\\n              Prediction Models\\\\n\\\\n\\\\nGeemi P. Wellawatte,\\u2020\n        \\  Heta A. Gandhi,\\u2021   Aditi Seshadri,\\u2021 and  Andrew\\\\n\\\\n                           D.\n        White\\u2217,\\u2021\\\\n\\\\n\\\\n     \\u2020Department of Chemistry, University of\n        Rochester, Rochester, NY, 14627\\\\n\\\\n\\u2021Department of Chemical Engineering,\n        University of Rochester, Rochester, NY, 14627\\\\n\\\\n             \\xB6Vial Health\n        Technology, Inc., San Francisco, CA 94111\\\\n\\\\n\\\\n                           E-mail:\n        andrew.white@rochester.edu\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n                                 Abstract\\\\n\\\\n\\\\n\n        \\     Chemists can be skeptical in using deep learning (DL) in decision making,\n        due to\\\\n\\\\n   the lack of interpretability in \\u201Cblack-box\\u201D models.\n        \\ Explainable artificial intelligence\\\\n\\\\n   (XAI) is a branch of AI which\n        addresses this drawback by providing tools to interpret\\\\n\\\\n  DL models and\n        their predictions. We review the principles of XAI in the domain of\\\\n\\\\n   chemistry\n        and emerging methods for creating and evaluating explanations. Then we\\\\n\\\\n\n        \\  focus on methods developed by our group and their applications in predicting\n        solubil-\\\\n\\\\n    ity, blood-brain barrier permeability, and the scent of molecules.\n        We show that XAI\\\\n\\\\n   methods like chemical counterfactuals and descriptor\n        explanations can explain DL pre-\\\\n\\\\n   dictions while giving insight into\n        structure-property relationships. Finally, we discuss\\\\n\\\\n   how a two-step\n        process of developing a black-box model and explaining predictions can\\\\n\\\\n\n        \\  uncover structure-property relationships.\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n                                     1Introduction\\\\n\\\\n\\\\nDeep\n        learning (DL) is advancing the boundaries of computational chemistry because\n        it can\\\\n\\\\naccurately model non-linear structure-function relationships.1\\u20133\n        Applications of DL can be\\\\n\\\\nfound in a broad spectrum spanning from quantum\n        computing4,5 to drug discovery6\\u201310 to\\\\n\\\\nmaterials design.11,12 According\n        to Kre 13, DL models can contribute to scientific discovery\\\\n\\\\nin three \\u201Cdimensions\\u201D\n        - 1) as a \\u2018computational microscope\\u2019 to gain insight which are not\\\\n\\\\nattainable\n        through experiments 2) as a \\u2018resource of inspiration\\u2019 to motivate\n        scientific thinking\\\\n\\\\n3) as an \\u2018agent of understanding\\u2019 to uncover\n        new observations. However, the rationale of\\\\n\\\\na DL prediction is not always\n        apparent due to the model architecture consisting a large\\\\n\\\\nparameter count.14,15\n        DL models are thus often termed\\u201Cblack box\\u201D models. We can only\\\\n\\\\nreason\n        about the input and output of an DL model, not the underlying cause that leads\n        to\\\\n\\\\na specific prediction.\\\\n\\\\n    It is routine in chemistry now for DL\n        to exceed human level performance \\u2014 humans are\\\\n\\\\nnot good at predicting\n        solubility from structure for example161 \\u2014 and so understanding how\\\\n\\\\na\n        model makes predictions can guide hypotheses. This is in contrast to a topic\n        like finding\\\\n\\\\na stop sign in an image, where there is little new to be learned\n        about visual perception\\\\n\\\\nby explaining a DL model. However, the black box\n        nature of DL has its own limitations.\\\\n\\\\nUsers are more likely to trust and\n        use predictions from a model if they can understand why\\\\n\\\\nthe prediction\n        was made.17 Explaining predictions can help developers of DL models ensure\\\\n\\\\nthe\n        model is not learning spurious correlations.18,19 Two infamous examples are,\n        1)neural\\\\n\\\\nnetworks that learned to recognize horses by looking for a photographer\\u2019s\n        watermark20 and,\\\\n\\\\n2) neural networks that predicted a COVID-19 diagnoses\n        by looking at the font choice\\\\n\\\\non medical images.21 As a result, there is\n        an emerging regulatory framework for when any\\\\n\\\\ncomputer algorithms impact\n        humans.22\\u201324 Although we know of no examples yet in chemistry,\\\\n\\\\none\n        can assume the use of AI in predicting toxicity, carcinogenicity, and environmental\\\\n\\\\npersistence\n        will require rationale for the predictions due to regulatory consequences.\\\\n\\\\n\n        \\  1there does happen to be one human solubility savant, participant 11, who\n        matched machine performance\\\\n\\\\n\\\\n                                       2\n        \\  EXplainable Artificial Intelligence (XAI) is a field of growing importance\n        that aims to\\\\n\\\\nprovide model interpretations of DL predictions Three terms\n        highly associated with XAI are,\\\\n\\\\ninterpretability, justifications and explainability.\n        Miller 25 defines that interpretability of a\\\\n\\\\nmodel refers to the degree\n        of human understandability intrinsic within the model. Murdoch\\\\n\\\\net al. 26\n        clarify that interpretability can be perceived as \\u201Cknowledge\\u201D which\n        provide insight\\\\n\\\\nto a particular problem.  Justifications are quantitative\n        metrics tell the users \\u201Cwhy the\\\\n\\\\nmodel should be trusted,\\u201D like\n        test error.27 Justifications are evidence which defend why a\\\\n\\\\nprediction\n        is trustworthy.25 An \\u201Cexplanation\\u201D is a description on why a certain\n        prediction was\\\\n\\\\nmade.9,28 Interpretability and explanation are often used\n        interchangeably. Arrieta et al. 14\\\\n\\\\ndistinguish that interpretability is\n        a passive characteristic of a model, whereas explainability\\\\n\\\\nis an active\n        characteristic which is used to clarify the internal decision-making process.\\\\n\\\\nNamely,\n        an explanation is extra information that gives the context and a cause for one\n        or\\\\n\\\\nmore \\\\n\\\\n---\\\\n\\\\nQuestion: What is XAI?\\\"}],\\\"model\\\":\\\"gpt-4o-2024-11-20\\\",\\\"n\\\":1,\\\"temperature\\\":0.0}\"\n      headers:\n        accept:\n          - application/json\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        content-length:\n          - \"6365\"\n        content-type:\n          - application/json\n        host:\n          - api.openai.com\n        user-agent:\n          - AsyncOpenAI/Python 2.21.0\n        x-stainless-arch:\n          - arm64\n        x-stainless-async:\n          - async:asyncio\n        x-stainless-lang:\n          - python\n        x-stainless-os:\n          - MacOS\n        x-stainless-package-version:\n          - 2.21.0\n        x-stainless-raw-response:\n          - \"true\"\n        x-stainless-read-timeout:\n          - \"60.0\"\n        x-stainless-retry-count:\n          - \"0\"\n        x-stainless-runtime:\n          - CPython\n        x-stainless-runtime-version:\n          - 3.13.5\n      method: POST\n      uri: https://api.openai.com/v1/chat/completions\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/41VTY8bNwy9768g5pIEsA17sY7r3lIkRRdJgRx6SFsHhixxPIo10kQfjgeL/e99\n          0qzX4yYFerFhko98JJ/ohxuiSqvqZ6pkI6JsOzN9+8taHO4Px+X7vz6Zxe+njx/+OOlfP/427//8\n          el9NMsLtvrCMZ9RMOuA4amcHt/QsIuesi9VqsVzOf1rOi6N1ik2G7bs4vXPT2/nt3XSxwPcTsHFa\n          ckDE3/hJ9FA+M0Wr+ARzSVMsLYcg9gzbOQhG70y2VCIEHaKwsZpcnNLZyLawfthYok0VUtsK329g\n          2lTvTp0R2oqdYXrjo6611MLQPUDG6D1byfTy05v7V6QDCao1G0W1kymwImep8+6olbZ70oD4znMU\n          eSSBXE2KuSPDwtsc8PLth1dUZgEUKy1L3ISEUh5t5ZDYML3YGSEP0507vSArYvKcU8ETeECHGYEQ\n          Cd0Gio7YNiKzjD6FSMIqSkHstNGxp10PbM1+4Bf0vokhE3X0renRzsCmFQcOFDqWuf0xuRm9554w\n          QsldQZbK2kqTFI86HspN6Aso5Bzi3BrY8HnCJWZWRjtGkWcwLK3k9hXvPZeWm9QKSwka8Hmr6hyP\n          sj43IzPkqYcJGtJY4TUBEhje1wRF6LyVIwbIwEoUg4BRqmYQzFXL8L45HxttsYtc/moM766aICFz\n          NoPRGOFRj0PJUgZiIR+FUQYgpxhtnj1UAoFjIBe58Cl6AUTtfFvYkti5FEueotnTsEwpILXvCZU9\n          BOoENCsTWICMbjt0gG7zomTDLV6D76FWP5pirg1zkllZU/Dp2JclmGFmje7CsDcbUhHOIDpSjqyL\n          ObDPwg8dvC4FkPXP4NmmmgyPDCY+Zl1uAwI4P7bFfGMfx08Ti4dU82WwyZiRQ1hUGjLmo/D5yfP4\n          fAaM24P5LvwLWtXa6tBscYgCrhKefIiuq4r3EZ+fy7lJVxekQqK2i9voDlzKLW7Xr4eE1eXCjdyv\n          n65RFcHRjBx3yzPuKuVWQerahNHNqqTAetQFezlwIintRo6bUePf8/lR7qF5LO7/pL84ZH7i4HRR\n          2Y/CPOe/gP8Kex50IVwF9kcc9m3U7PMy8N5EMsN1rkIfIrdbbGyfz4EeTnTdbVfrW7kW8/VqVd08\n          3vwDTYqSO6sGAAA=\n      headers:\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - X-Request-ID\n        CF-RAY:\n          - 9d0a38d0cb4c1990-SJC\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Fri, 20 Feb 2026 01:27:32 GMT\n        Server:\n          - cloudflare\n        Set-Cookie:\n          - __cf_bm=.ljs026Yi7Gysd3QngYixGpt0mg6U1vbafydQveGMmQ-1771550850.6852548-1.0.1.1-onm5o9gQgy5kEQiSxr2DNx4aWtZlsVoQMmtYTvP.s5n.tCnPz3Q0bTxxN6_jEy0ewH7UMU68jPndJk1_CIkGbXzfSTFmLayr8zxGGWqY20lRzYOVJbcbhBn4dW5ndj5d;\n            HttpOnly; Secure; Path=/; Domain=api.openai.com; Expires=Fri, 20 Feb 2026\n            01:57:32 GMT\n        Strict-Transport-Security:\n          - max-age=31536000; includeSubDomains; preload\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        X-Content-Type-Options:\n          - nosniff\n        alt-svc:\n          - h3=\":443\"; ma=86400\n        cf-cache-status:\n          - DYNAMIC\n        openai-organization:\n          - future-house-xr4tdh\n        openai-processing-ms:\n          - \"1902\"\n        openai-project:\n          - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj\n        openai-version:\n          - \"2020-10-01\"\n        x-openai-proxy-wasm:\n          - v0.1\n        x-ratelimit-limit-requests:\n          - \"10000\"\n        x-ratelimit-limit-tokens:\n          - \"30000000\"\n        x-ratelimit-remaining-requests:\n          - \"9998\"\n        x-ratelimit-remaining-tokens:\n          - \"29998475\"\n        x-ratelimit-reset-requests:\n          - 8ms\n        x-ratelimit-reset-tokens:\n          - 3ms\n        x-request-id:\n          - req_d07a5184f6e04888bd1653a1ee30d7af\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body:\n        \"{\\\"messages\\\":[{\\\"role\\\":\\\"system\\\",\\\"content\\\":\\\"Provide a summary of\n        the relevant information that could help answer the question based on the excerpt.\n        Your summary, combined with many others, will be given to the model to generate\n        an answer. Respond with the following JSON format:\\\\n\\\\n{\\\\n  \\\\\\\"summary\\\\\\\":\n        \\\\\\\"...\\\\\\\",\\\\n  \\\\\\\"relevance_score\\\\\\\": 0-10\\\\n}\\\\n\\\\nwhere `summary` is relevant\n        information from the text - about 100 words words. `relevance_score` is an integer\n        0-10 for the relevance of `summary` to the question.\\\\n\\\\nThe excerpt may or\n        may not contain relevant information. If not, leave `summary` empty, and make\n        `relevance_score` be 0.\\\"},{\\\"role\\\":\\\"user\\\",\\\"content\\\":\\\"Excerpt from wellawatte2023aperspectiveon\n        pages 25-28: Geemi P. Wellawatte, Heta A. Gandhi, Aditi Seshadri, and Andrew\n        D. White. A perspective on explanations of molecular prediction models. Journal\n        of Chemical Theory and Computation, 19:2149-2160, Mar 2023. URL: https://doi.org/10.1021/acs.jctc.2c01235,\n        doi:10.1021/acs.jctc.2c01235. This article has 70 citations and is from a domain\n        leading peer-reviewed journal.\\\\n\\\\n---\\\\n\\\\n2021, 25, 1315\\u20131360.\\\\n\\\\n\\\\n\n        (9) Wellawatte, G. P.; Seshadri, A.; White, A. D. Model agnostic generation\n        of counter-\\\\n\\\\n     factual explanations for molecules. Chemical Science 2022,\n        13, 3697\\u20133705.\\\\n\\\\n\\\\n(10) Gandhi, H. A.; White, A. D. Explaining structure-activity\n        relationships using locally\\\\n\\\\n      faithful surrogate models. chemrxiv 2022,\\\\n\\\\n\\\\n(11)\n        Gormley, A. J.; Webb, M. A. Machine learning in combinatorial polymer chemistry.\\\\n\\\\n\n        \\    Nature Reviews Materials 2021,\\\\n\\\\n\\\\n(12) Gomes, C. P.; Fink, D.; Dover,\n        R. B. V.; Gregoire, J. M. Computational sustainability\\\\n\\\\n     meets materials\n        science. Nature Reviews Materials 2021,\\\\n\\\\n\\\\n(13) On scientific understanding\n        with artificial intelligence. Nature Reviews Physics 2022\\\\n\\\\n     4:12 2022,\n        4, 761\\u2013769.\\\\n\\\\n\\\\n(14) Arrieta, A. B.; D\\xB4\\u0131az-Rodr\\xB4\\u0131guez,\n        N.; Ser, J. D.; Bennetot, A.; Tabik, S.; Barbado, A.;\\\\n\\\\n     Garcia, S.;\n        Gil-Lopez, S.; Molina, D.; Benjamins, R.; Chatila, R.; Herrera, F. Explain-\\\\n\\\\n\n        \\    able Artificial Intelligence (XAI): Concepts, Taxonomies, Opportunities\n        and Chal-\\\\n\\\\n     lenges toward Responsible AI. Information Fusion 2019, 58,\n        82\\u2013115.\\\\n\\\\n\\\\n(15) Murdoch, W. J.; Singh, C.; Kumbier, K.; Abbasi-Asl,\n        R.; Yu, B. Interpretable machine\\\\n\\\\n     learning: definitions, methods, and\n        applications. ArXiv 2019, abs/1901.04592.\\\\n\\\\n\\\\n                                      25(16)\n        Boobier, S.; Osbourn, A.; Mitchell, J. B. Can human experts predict solubility\n        better\\\\n\\\\n     than computers? Journal of cheminformatics 2017, 9, 1\\u201314.\\\\n\\\\n\\\\n(17)\n        Lee, J. D.; See, K. A. Trust in automation: Designing for appropriate reliance.\n        Human\\\\n\\\\n     Factors 2004, 46, 50\\u201380.\\\\n\\\\n\\\\n(18) Bolukbasi, T.; Chang,\n        K.-W.; Zou, J. Y.; Saligrama, V.; Kalai, A. T. Man is to com-\\\\n\\\\n     puter\n        programmer as woman is to homemaker? debiasing word embeddings. Advances\\\\n\\\\n\n        \\    in neural information processing systems 2016, 29.\\\\n\\\\n\\\\n(19) Buolamwini,\n        J.; Gebru, T. Gender Shades:  Intersectional Accuracy Disparities in\\\\n\\\\n    Commercial\n        Gender Classification. Proceedings of the 1st Conference on Fairness,\\\\n\\\\n\n        \\    Accountability and Transparency. 2018; pp 77\\u201391.\\\\n\\\\n\\\\n(20) Lapuschkin,\n        S.; W\\xA8aldchen, S.; Binder, A.; Montavon, G.; Samek, W.; M\\xA8uller, K.-R.\\\\n\\\\n\n        \\   Unmasking Clever Hans predictors and assessing what machines really learn.\n        Nature\\\\n\\\\n     communications 2019, 10, 1\\u20138.\\\\n\\\\n\\\\n(21) DeGrave, A.\n        J.; Janizek, J. D.; Lee, S.-I. AI for radiographic COVID-19 detection\\\\n\\\\n\n        \\     selects shortcuts over signal. Nature Machine Intelligence 2021, 3, 610\\u2013619.\\\\n\\\\n\\\\n(22)\n        Goodman, B.; Flaxman, S. European Union regulations on algorithmic decision-\\\\n\\\\n\n        \\   making and a \\u201Cright to explanation\\u201D. AI Magazine 2017, 38, 50\\u201357.\\\\n\\\\n\\\\n(23)\n        ACT, A. I. European Commission. On Artificial Intelligence: A European Approach\\\\n\\\\n\n        \\    to Excellence and Trust. 2021, COM/2021/206.\\\\n\\\\n\\\\n(24) Blueprint for\n        an AI Bill of Rights, The White House. 2022; https://www.whitehouse.\\\\n\\\\n    gov/ostp/ai-bill-of-rights/.\\\\n\\\\n\\\\n(25)\n        Miller, T. Explanation in artificial intelligence: Insights from the social\n        sciences. Ar-\\\\n\\\\n       tificial intelligence 2019, 267, 1\\u201338.\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\n        \\                                     26(26) Murdoch, W. J.; Singh, C.; Kumbier,\n        K.; Abbasi-Asl, R.; Yu, B. Definitions, meth-\\\\n\\\\n     ods, and applications\n        in interpretable machine learning. Proceedings of the National\\\\n\\\\n    Academy\n        of Sciences of the United States of America 2019, 116, 22071\\u201322080.\\\\n\\\\n\\\\n(27)\n        Gunning, D.; Aha, D. DARPA\\u2019s Explainable Artificial Intelligence (XAI)\n        Program.\\\\n\\\\n    AI Magazine 2019, 40, 44\\u201358.\\\\n\\\\n\\\\n(28) Biran, O.;\n        Cotton, C. Explanation and justification in machine learning: A survey.\\\\n\\\\n\n        \\    IJCAI-17 workshop on explainable AI (XAI). 2017; pp 8\\u201313.\\\\n\\\\n\\\\n(29)\n        Palacio, S.; Lucieri, A.; Munir, M.; Ahmed, S.; Hees, J.; Dengel, A. Xai handbook:\\\\n\\\\n\n        \\   Towards a unified framework for explainable ai. Proceedings of the IEEE/CVF\n        Inter-\\\\n\\\\n     national Conference on Computer Vision. 2021; pp 3766\\u20133775.\\\\n\\\\n\\\\n(30)\n        Kuhn, D. R.; Kacker, R. N.; Lei, Y.; Simos, D. E. Combinatorial Methods for\n        Ex-\\\\n\\\\n     plainable AI. 2020 IEEE International Conference on Software Testing,\n        Verification\\\\n\\\\n    and Validation Workshops (ICSTW) 2020, 167\\u2013170.\\\\n\\\\n\\\\n(31)\n        Seshadri, A.; Gandhi, H. A.; Wellawatte, G. P.; White, A. D. Why does that molecule\\\\n\\\\n\n        \\    smell? ChemRxiv 2022,\\\\n\\\\n\\\\n(32) Das, A.; Rad, P. Opportunities and challenges\n        in explainable artificial intelligence\\\\n\\\\n      (xai): A survey. arXiv preprint\n        arXiv:2006.11371 2020,\\\\n\\\\n\\\\n(33) Machlev, R.; Heistrene, L.; Perl, M.; Levy,\n        K. Y.; Belikov, J.; Mannor, S.; Levron, Y.\\\\n\\\\n     Explainable Artificial\n        Intelligence (XAI) techniques for energy and power systems:\\\\n\\\\n     Review,\n        challenges and opportunities. Energy and AI 2022, 9, 100169.\\\\n\\\\n\\\\n(34) Koh,\n        P. W.; Liang, P. Understanding black-box predictions via influence functions.\\\\n\\\\n\n        \\    International Conference on Machine Learning. 2017; pp 1885\\u20131894.\\\\n\\\\n\\\\n(35)\n        Ribeiro, M. T.; Singh, S.; Guestrin, C. \\u201D Why should i trust you?\\u201D\n        Explaining the\\\\n\\\\n     predictions of any classifier. Proceedings of the 22nd\n        ACM SIGKDD international\\\\n\\\\n\\\\n                                      27     conference\n        on knowledge discovery and data \\\\n\\\\n---\\\\n\\\\nQuestion: What is XAI?\\\"}],\\\"model\\\":\\\"gpt-4o-2024-11-20\\\",\\\"n\\\":1,\\\"temperature\\\":0.0}\"\n      headers:\n        accept:\n          - application/json\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        content-length:\n          - \"6381\"\n        content-type:\n          - application/json\n        host:\n          - api.openai.com\n        user-agent:\n          - AsyncOpenAI/Python 2.21.0\n        x-stainless-arch:\n          - arm64\n        x-stainless-async:\n          - async:asyncio\n        x-stainless-lang:\n          - python\n        x-stainless-os:\n          - MacOS\n        x-stainless-package-version:\n          - 2.21.0\n        x-stainless-raw-response:\n          - \"true\"\n        x-stainless-read-timeout:\n          - \"60.0\"\n        x-stainless-retry-count:\n          - \"0\"\n        x-stainless-runtime:\n          - CPython\n        x-stainless-runtime-version:\n          - 3.13.5\n      method: POST\n      uri: https://api.openai.com/v1/chat/completions\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/3VU30/bMBB+56845YVNClXLgNC9gWAS0jZNDKaJFVXGuSRHHTuznUKF+r/v7KRt\n          tsFLqt757r7vux8vewAJ5clHSGQlvKwbdXBxPhWLH6Rcfnt39PXLzZe8+rxsbu7OP91m10kaIszD\n          I0q/iRpJw3HoyejOLS0KjyHrJMsmx8fj0+NxdNQmRxXCysYfHJmDw/Hh0cFkwr99YGVIouMXv/gv\n          wEv8Bog6x2c2xzTRUqNzokS2bR6x0RoVLIlwjpwX2ifpzimN9qgj6peZBpglrq1rYVczNs2SmwoB\n          nyXaxoPFAi1qhgJ1qzwxO3gyduHYowI18AYunxslSIsHdp5ZTwVJEgquuIpSVIZwePfz7Op9CqSl\n          anPSJbjWLnHlUiisqDHmTEHoHETTKJIiiOhGwGFADnJysnWO65EGzwAjh2cPpoDGmiXFnBiA6C40\n          5npsXYTTmwpjoRayIo2gUFgdgmIruDZqhhQM3grtGhFor3pIeW5Z5eDkNiuFumRBFC0QHkh0pbzl\n          WiP43qAMFXuVJPmIObBGuDi7/na27yIpRl0y83QjBBgd7R5lpel3i6/IEcgXhCrvi6NGW67ArZzH\n          uoNRc+Nlq4TlApiT7GXknjocdrOisuLeVD6qSXVjLI8JN4oFjZprVmoRGPOfTQFizS3n9bHVW9ZM\n          1VdBKk4YJX0iX3GxknF4Y1fxJfqKaajQOEc52p6Ra2UFLGFAcXnL2uzbDpUZdnO/K8ZvGM05KRVg\n          XoeHbjRL0m6IeSJxGTjMnTQWwzBPZ3o9nHwWoHUiLJ5ulRo4hNbGd5DCzt33nvV2y5QpuWMP7p/Q\n          pCBNrprznjteet4o502TRO+av/dxm9u/FjThRHXj594sMJabZMeTLmGyOyAD94eT3usZoxo4Tk+z\n          9JWU85w7xGdrcBISyWOP+SD25ORoS0LwSpqdb7w34P4/pNfSd/y594Msb6bfOaTEhhdkvpvV155Z\n          DEf2rWdbrSPgxKFd8umce0Ib+pFjIfhydWe1G+Q5N60Mg0zdESyaeTY9lFMxnmZZsrfe+wNXq/zp\n          DQYAAA==\n      headers:\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - X-Request-ID\n        CF-RAY:\n          - 9d0a38d0cdffeb22-SJC\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Fri, 20 Feb 2026 01:27:32 GMT\n        Server:\n          - cloudflare\n        Set-Cookie:\n          - __cf_bm=tAo0rR4czP8rQkPIanwAo0Ig6p17Kvwp8aOZVVJIBjQ-1771550850.681979-1.0.1.1-Jkne.A_vmzCI9eJ5aCoN3b6EI43hfBXmaJHbHsRDrN14_74_kQQY4k9KkSR1PhH2m9EAildZhfdsawnRxXu9jHZKRv5GJCKk2dSMS.wuDZmoKdjOp4lzadydVP3a8OWC;\n            HttpOnly; Secure; Path=/; Domain=api.openai.com; Expires=Fri, 20 Feb 2026\n            01:57:32 GMT\n        Strict-Transport-Security:\n          - max-age=31536000; includeSubDomains; preload\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        X-Content-Type-Options:\n          - nosniff\n        alt-svc:\n          - h3=\":443\"; ma=86400\n        cf-cache-status:\n          - DYNAMIC\n        openai-organization:\n          - future-house-xr4tdh\n        openai-processing-ms:\n          - \"2115\"\n        openai-project:\n          - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj\n        openai-version:\n          - \"2020-10-01\"\n        x-openai-proxy-wasm:\n          - v0.1\n        x-ratelimit-limit-requests:\n          - \"10000\"\n        x-ratelimit-limit-tokens:\n          - \"30000000\"\n        x-ratelimit-remaining-requests:\n          - \"9999\"\n        x-ratelimit-remaining-tokens:\n          - \"29998478\"\n        x-ratelimit-reset-requests:\n          - 6ms\n        x-ratelimit-reset-tokens:\n          - 3ms\n        x-request-id:\n          - req_e2c3a7c047ec4018998c9e24c492a7d7\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body:\n        \"{\\\"messages\\\":[{\\\"role\\\":\\\"system\\\",\\\"content\\\":\\\"Provide a summary of\n        the relevant information that could help answer the question based on the excerpt.\n        Your summary, combined with many others, will be given to the model to generate\n        an answer. Respond with the following JSON format:\\\\n\\\\n{\\\\n  \\\\\\\"summary\\\\\\\":\n        \\\\\\\"...\\\\\\\",\\\\n  \\\\\\\"relevance_score\\\\\\\": 0-10\\\\n}\\\\n\\\\nwhere `summary` is relevant\n        information from the text - about 100 words words. `relevance_score` is an integer\n        0-10 for the relevance of `summary` to the question.\\\\n\\\\nThe excerpt may or\n        may not contain relevant information. If not, leave `summary` empty, and make\n        `relevance_score` be 0.\\\"},{\\\"role\\\":\\\"user\\\",\\\"content\\\":\\\"Excerpt from wellawatte2023aperspectiveon\n        pages 22-25: Geemi P. Wellawatte, Heta A. Gandhi, Aditi Seshadri, and Andrew\n        D. White. A perspective on explanations of molecular prediction models. Journal\n        of Chemical Theory and Computation, 19:2149-2160, Mar 2023. URL: https://doi.org/10.1021/acs.jctc.2c01235,\n        doi:10.1021/acs.jctc.2c01235. This article has 70 citations and is from a domain\n        leading peer-reviewed journal.\\\\n\\\\n---\\\\n\\\\nut to models informs the XAI method.\\\\n\\\\n\\\\nConclusion\n        and outlook\\\\n\\\\n\\\\nWe should seek to explain molecular property prediction\n        models because users are more\\\\n\\\\nlikely to trust explained predictions, and\n        explanations can help assess if the model is learning\\\\n\\\\nthe correct underlying\n        chemical principles. We also showed that black-box modeling first,\\\\n\\\\nfollowed\n        by XAI, is a path to structure-property relationships without needing to trade\\\\n\\\\nbetween\n        accuracy and interpretability. However, XAI in chemistry has some major open\\\\n\\\\nquestions,\n        that are also related to the black-box nature of the deep learning. Some are\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\n        \\                                      22highlighted below:\\\\n\\\\n\\\\n   \\u2022\n        Explanation representation: How is an explanation presented \\u2013 text, a molecule,\n        attri-\\\\n\\\\n      butions, a concept, etc?\\\\n\\\\n\\\\n   \\u2022 Molecular distance:\n        \\ in XAI approaches such as counterfactual generation, the \\u201Cdis-\\\\n\\\\n\n        \\    tance\\u201D between two molecules is minimized. Molecular distance is subjective.\n        Possibil-\\\\n\\\\n       ities are distance based on molecular properties, synthesis\n        routes, and direct structure\\\\n\\\\n     comparisons.\\\\n\\\\n\\\\n   \\u2022 Regulations:\n        As black-box models move from research to industry, healthcare, and\\\\n\\\\n     environmental\n        settings, we expect XAI to become more important to explain decisions\\\\n\\\\n\n        \\     to chemists or non-experts and possibly be legally required. Explanations\n        may need\\\\n\\\\n      to be tuned for be for doctors instead of chemists or to\n        satisfy a legal requirement.\\\\n\\\\n\\\\n   \\u2022 Chemical space: Chemical space\n        is the set of molecules that are realizable; \\u201Crealiz-\\\\n\\\\n     able\\u201D\n        can be defined from purchasable to synthesizable to satisfied valences. What\n        is\\\\n\\\\n     most useful? Can an explanation consider nearby impossible molecules?\n        How can we\\\\n\\\\n     generate local chemical spaces centered around a specific\n        molecule for finding counter-\\\\n\\\\n      factuals or other instance explanations?\n        \\ Similarly, can \\u201Cactivity cliffs\\u201D be connected\\\\n\\\\n      to explanations\n        and the local chemical space.149\\\\n\\\\n\\\\n   \\u2022 Evaluating XAI : there is\n        a lack of a systematic framework (quantitative or qualitative)\\\\n\\\\n      to\n        evaluate correctness and applicability of an explanation. Can there be a universal\\\\n\\\\n\n        \\    framework, or should explanations be chosen and evaluated based on the\n        audience and\\\\n\\\\n     domain? For example, work by Rasmussen et al. 58 attempts\n        to focus on comparing\\\\n\\\\n      feature attribution XAI methods via Crippen\\u2019s\n        logP scores.\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n                                       23Acknowledgements\\\\n\\\\n\\\\nResearch\n        reported in this work was supported by the National Institute of General Medical\\\\n\\\\nSciences\n        of the National Institutes of Health under award number R35GM137966. This work\\\\n\\\\nwas\n        supported by the NSF under awards 1751471 and 1764415. We thank the Center for\\\\n\\\\nIntegrated\n        Research Computing at the University of Rochester for providing computational\\\\n\\\\nresources.\\\\n\\\\n\\\\nReferences\\\\n\\\\n\\\\n\n        \\ (1) Choudhary, K.; DeCost, B.; Chen, C.; Jain, A.; Tavazza, F.; Cohn, R.;\n        Park, C. W.;\\\\n\\\\n     Choudhary, A.; Agrawal, A.; Billinge, S. J.; Holm, E.;\n        Ong, S. P.; Wolverton, C.\\\\n\\\\n      Recent advances and applications of deep\n        learning methods in materials science. npj\\\\n\\\\n      Computational Materials\n        2022, 8.\\\\n\\\\n\\\\n  (2) Keith, J. A.; Vassilev-Galindo, V.; Cheng, B.; Chmiela,\n        S.; Gastegger, M.; M\\xA8uller, K.-\\\\n\\\\n      R.; Tkatchenko, A. Combining Machine\n        Learning and Computational Chemistry for\\\\n\\\\n      Predictive Insights Into\n        Chemical Systems. Chemical Reviews 2021, 121, 9816\\u20139872,\\\\n\\\\n     PMID:\n        34232033.\\\\n\\\\n\\\\n  (3) Goh, G. B.; Hodas, N. O.; Vishnu, A. Deep learning for\n        computational chemistry.\\\\n\\\\n      Journal of Computational Chemistry 2017,\n        38, 1291\\u20131307.\\\\n\\\\n\\\\n  (4) Deringer, V. L.; Caro, M. A.; Cs\\xB4anyi,\n        G. Machine Learning Interatomic Potentials as\\\\n\\\\n     Emerging Tools for Materials\n        Science. Advanced Materials 2019, 31, 1902765.\\\\n\\\\n\\\\n  (5) Faber, F. A.; Hutchison,\n        L.; Huang, B.; Gilmer, J.; Schoenholz, S. S.; Dahl, G. E.;\\\\n\\\\n      Vinyals,\n        O.; Kearnes, S.; Riley, P. F.; von Lilienfeld, O. A. Prediction Errors of Molec-\\\\n\\\\n\n        \\     ular Machine Learning Models Lower than Hybrid DFT Error. Journal of Chemical\\\\n\\\\n\n        \\    Theory and Computation 2017, 13, 5255\\u20135264, PMID: 28926232.\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\n        \\                                      24 (6) Duch, W.; Swaminathan, K.; Meller,\n        J. Artificial Intelligence Approaches for Rational\\\\n\\\\n    Drug Design and\n        Discovery. Current Pharmaceutical Design 2007, 13, 1497\\u20131508.\\\\n\\\\n\\\\n\n        (7) Dara, S.; Dhamercherla, S.; Jadav, S. S.; Babu, C. M.; Ahsan, M. J.; darasuresh,\n        S. D.;\\\\n\\\\n     Dara, S. Machine Learning in Drug Discovery: A Review. Artificial\n        Intelligence Review\\\\n\\\\n     123, 55, 1947\\u20131999.\\\\n\\\\n\\\\n (8) Gupta, R.;\n        Srivastava, D.; Sahu, M.; Tiwari, S.; Ambasta, R. K.; Kumar, P. Artifi-\\\\n\\\\n\n        \\     cial intelligence to deep learning: machine intelligence approach for\n        drug discovery.\\\\n\\\\n     Molecular diversity 2021, 25, 1315\\u20131360.\\\\n\\\\n\\\\n\n        (9) Wellawatte, G. P.; Seshadri, A.; White, A. D. Model agnostic generation\n        of counter-\\\\n\\\\n     factual explanations for molecules. Chemical Science 2022,\n        13, 3697\\u20133705.\\\\n\\\\n\\\\n(10) Gandhi, H. A.; White, A. D. Explaining structure-ac\\\\n\\\\n---\\\\n\\\\nQuestion:\n        What is XAI?\\\"}],\\\"model\\\":\\\"gpt-4o-2024-11-20\\\",\\\"n\\\":1,\\\"temperature\\\":0.0}\"\n      headers:\n        accept:\n          - application/json\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        content-length:\n          - \"6368\"\n        content-type:\n          - application/json\n        host:\n          - api.openai.com\n        user-agent:\n          - AsyncOpenAI/Python 2.21.0\n        x-stainless-arch:\n          - arm64\n        x-stainless-async:\n          - async:asyncio\n        x-stainless-lang:\n          - python\n        x-stainless-os:\n          - MacOS\n        x-stainless-package-version:\n          - 2.21.0\n        x-stainless-raw-response:\n          - \"true\"\n        x-stainless-read-timeout:\n          - \"60.0\"\n        x-stainless-retry-count:\n          - \"0\"\n        x-stainless-runtime:\n          - CPython\n        x-stainless-runtime-version:\n          - 3.13.5\n      method: POST\n      uri: https://api.openai.com/v1/chat/completions\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/3VUTW8bRwy9+1cQc0qAlSDZURX15iA9GAHaHooiQBUIo1nu7tizM5sh15Fg+L+X\n          3JWsdetc9mNIPj4+cvh0BWB8aX4F4xrLru3C7POnjW27T59//1p9v7+7/3HzJ90uqz++xOrv+MUU\n          GpH29+j4HDV3SeKQfYqj2WW0jIq6XK+Xq9Xi4+p6MLSpxKBhdcezD2l2vbj+MFsu5X0KbJJ3SOLx\n          j/wCPA1PpRhLPMjxojiftEhka5Szs5Mc5hT0xFgiT2wjm+JidCkyxoH10zYCbA31bWvzcStHW/NX\n          g4AHh7ljKD25nggJfjt0wfpo9wHhNrOvvPM2wJ1AheBrjA7h3dfbu/fgI7BADFkODKmCVti4PtgM\n          XU4dZj7KB5beqVIwaEFzkGCwviXgBK19wIkPQZVTC/tg3cNsnw6nGHlllHwsXDPywM3GEjj3xD9S\n          5uYIe82VHn3pYy1lSRHRDpBzuGNofN0I+4Zp4OzbTqKs1iK0J96QUTKQqDb+vsN5PS9ACyzO5SEV\n          kLLW7bBjel9M6i6HLjglKw69Mq6s414UFOkwD6iFZKnFnVM+yuf33mdsJaVUL7hT7gojkyBViqdW\n          3KAN3DibsRgVGBugRLQS12DrnSSjzgoJhTunFVVCUtNrbW7L0uunDeFYgGeIiXEUSZugoBboSIyt\n          hDjpj21RJH8YuT7a0I/gI5Oc5ZpEmdSBne26IHT2PngZhddKi4jU1zXSKdryC5rOCnKTSmm8PUJE\n          LHVW9ghsfZBRGH6pQ6fTCbYvvY4laVfK1Mr00nxrinHkMwbBFfOOhB7q6G+28Xl6TzJWPVm9prEP\n          YWKwUdQY2eoN/XayPL/cyZBqGbo9/SfUVD56anayFUhWhNw/4tSZwfosz2/D3e9fXWcjQG3HO04P\n          OKRbrpYfR0BzWTcT883qZGXhGCaGX1Y3xRuQuxJVPposEOOsTEw5iZX19FKE6poutsXVpPb/U3oL\n          fqxf+jtB+Sn8xeB0nIXWZS+85ZZRV/LP3F60Hggbwvwoi3bHHrP2o8TK9mHclmYc7500rdYF48eV\n          WXW79ebabexis16bq+erfwEbO9J6OwYAAA==\n      headers:\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - X-Request-ID\n        CF-RAY:\n          - 9d0a38db7d7464b6-SJC\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Fri, 20 Feb 2026 01:27:34 GMT\n        Server:\n          - cloudflare\n        Strict-Transport-Security:\n          - max-age=31536000; includeSubDomains; preload\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        X-Content-Type-Options:\n          - nosniff\n        alt-svc:\n          - h3=\":443\"; ma=86400\n        cf-cache-status:\n          - DYNAMIC\n        openai-organization:\n          - future-house-xr4tdh\n        openai-processing-ms:\n          - \"1934\"\n        openai-project:\n          - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj\n        openai-version:\n          - \"2020-10-01\"\n        x-openai-proxy-wasm:\n          - v0.1\n        x-ratelimit-limit-requests:\n          - \"10000\"\n        x-ratelimit-limit-tokens:\n          - \"30000000\"\n        x-ratelimit-remaining-requests:\n          - \"9999\"\n        x-ratelimit-remaining-tokens:\n          - \"29998480\"\n        x-ratelimit-reset-requests:\n          - 6ms\n        x-ratelimit-reset-tokens:\n          - 3ms\n        x-request-id:\n          - req_251cba1c3616411db2004297bf189c97\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body:\n        \"{\\\"messages\\\":[{\\\"role\\\":\\\"system\\\",\\\"content\\\":\\\"Provide a summary of\n        the relevant information that could help answer the question based on the excerpt.\n        Your summary, combined with many others, will be given to the model to generate\n        an answer. Respond with the following JSON format:\\\\n\\\\n{\\\\n  \\\\\\\"summary\\\\\\\":\n        \\\\\\\"...\\\\\\\",\\\\n  \\\\\\\"relevance_score\\\\\\\": 0-10\\\\n}\\\\n\\\\nwhere `summary` is relevant\n        information from the text - about 100 words words. `relevance_score` is an integer\n        0-10 for the relevance of `summary` to the question.\\\\n\\\\nThe excerpt may or\n        may not contain relevant information. If not, leave `summary` empty, and make\n        `relevance_score` be 0.\\\"},{\\\"role\\\":\\\"user\\\",\\\"content\\\":\\\"Excerpt from wellawatte2023aperspectiveon\n        pages 12-14: Geemi P. Wellawatte, Heta A. Gandhi, Aditi Seshadri, and Andrew\n        D. White. A perspective on explanations of molecular prediction models. Journal\n        of Chemical Theory and Computation, 19:2149-2160, Mar 2023. URL: https://doi.org/10.1021/acs.jctc.2c01235,\n        doi:10.1021/acs.jctc.2c01235. This article has 70 citations and is from a domain\n        leading peer-reviewed journal.\\\\n\\\\n---\\\\n\\\\nnterfactual approach, contrastive\n        approach employ a dual\\\\n\\\\noptimization method, which works by generating a\n        similar and a dissimilar (counterfactuals)\\\\n\\\\nexample. Contrastive explanations\n        can interpret the model by identifying contribution of\\\\n\\\\npresence and absence\n        of subsets of features towards a certain prediction.36,99\\\\n\\\\n  A counterfactual\n        x\\u2032 of an instance x is one with a dissimilar prediction \\u02C6f(x) in classi-\\\\n\\\\nfication\n        tasks. As shown in equation 5, counterfactual generation can be thought of as\n        a\\\\n\\\\nconstrained optimization problem which minimizes the vector distance\n        d(x, x\\u2032) between the\\\\n\\\\nfeatures.9,100\\\\n\\\\n\\\\n                              minimize\n        \\ d(x, x\\u2032)\\\\n                                                                                           (5)\\\\n\n        \\                              such that   \\u02C6f(x) \\u0338= \\u02C6f(x\\u2032)\\\\n\\\\n\n        \\  For regression tasks, equation 6 adapted from equation 5 can be used. Here,\n        a counter-\\\\n\\\\nfactual is one with a defined increase or decrease in the prediction.\\\\n\\\\n\\\\n\n        \\                          minimize  d(x, x\\u2032)\\\\n                                                                                           (6)\\\\n\n        \\                           such that    \\u02C6f(x) \\u2212\\u02C6f(x\\u2032) \\u2265\\u2206\\\\n\\\\n\n        \\  Counterfactuals explanations have become a useful tool for XAI in chemistry,\n        as they\\\\n\\\\nprovide intuitive understanding of predictions and are able to\n        uncover spurious relationships\\\\n\\\\nin training data.101 Counterfactuals create\n        local (instance-level), actionable explanations.\\\\n\\\\nActionability of an explanation\n        suggest which features can be altered to change the outcome.\\\\n\\\\nFor example,\n        changing a hydrophobic functional group in a molecule to a hydrophilic group\\\\n\\\\nto\n        increase solubility.\\\\n\\\\n   Counterfactual generation is a demanding task as\n        it requires gradient optimization over\\\\n\\\\ndiscrete features that represents\n        a molecule. Recent work by Fu et al. 102 and Shen et al. 103\\\\n\\\\npresent two\n        techniques which allow continuous gradient-based optimization. Although, these\\\\n\\\\nmethodologies\n        are shown to circumvent the issue of discrete molecular optimization, counter-\\\\n\\\\nfactual\n        explanation based model interpretation still remains unexplored compared to\n        other\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n                                       12post-hoc methods.\\\\n\\\\n\n        \\  CF-GNNExplainer104 is a counterfactual explanation generating method based\n        on GN-\\\\n\\\\nNExplainer69 for graph data. This method generate counterfactuals\n        by perturbing the input\\\\n\\\\ndata (removing edges in the graph), and keeping\n        account of perturbations which lead to\\\\n\\\\nchanges in the output.  However,\n        this method is only applicable to graph-based models\\\\n\\\\nand can generate infeasible\n        molecular structures. Another related work by Numeroso and\\\\n\\\\nBacciu 105 focus\n        on generating counterfactual explanations for deep graph networks. Their\\\\n\\\\nmethod\n        MEG (Molecular counterfactual Explanation Generator) uses a reinforcement learn-\\\\n\\\\ning\n        based generator to create molecular counterfactuals (molecular graphs).  While\n        this\\\\n\\\\nmethod is able to generate counterfactuals through a multi-objective\n        reinforcement learner,\\\\n\\\\nthis is not a universal approach and requires training\n        the generator for each task.\\\\n\\\\n   Work by Wellawatte et al. 9 present a model\n        agnostic counterfactual generator MMACE\\\\n\\\\n(Molecular Model Agnostic Counterfactual\n        Explanations) which does not require training\\\\n\\\\nor computing gradients. This\n        method firstly populates a local chemical space through ran-\\\\n\\\\ndom string\n        mutations of SELFIES106 molecular representations using the STONED algo-\\\\n\\\\nrithm.107\n        Next, the labels (predictions) of the molecules in the local space are generated\\\\n\\\\nusing\n        the model that needs to be explained. Finally, the counterfactuals are identified\n        and\\\\n\\\\nsorted by their similarities \\u2013 Tanimoto distance96 between ECFP4\n        fingerprints.97 Unlike the\\\\n\\\\nCF-GNNExplainer104 and MEG105 methods, the MMACE\n        algorithm ensures that generated\\\\n\\\\nmolecules are valid, owing to the surjective\n        property of SELFIES. Additionally, the MMACE\\\\n\\\\nmethod can be applied to both\n        regression and classification models. However, like most XAI\\\\n\\\\nmethods for\n        molecular prediction, MMACE does not account for the chemical stability of\\\\n\\\\npredicted\n        counterfactuals. To circumvent this drawback, Wellawatte et al. 9 propose an-\\\\n\\\\nother\n        approach, which identift counterfactuals through a similarity search on the\n        PubChem\\\\n\\\\ndatabase.108\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n                                       13Similarity\n        to adjacent fields\\\\n\\\\n\\\\nTangential examples to counterfactual explanations\n        are adversarial training and matched\\\\n\\\\nmolecular pairs.  Adversarial perturbations\n        are used during training to deceive the model\\\\n\\\\nto expose the vulnerabilities\n        of a model109,110 whereas counterfactuals are applied post-hoc.\\\\n\\\\nTherefore,\n        the main difference between adversarial and counterfactual examples are in the\\\\n\\\\napplication,\n        although both are derived from the same optimization problem.100 Grabocka\\\\n\\\\net\n        al. 111 have developed a method named Adversarial Training on EXplanations (ATEX)\\\\n\\\\nwhich\n        improves model robustness via exposure to adversarial examples.  While there\n        are\\\\n\\\\nconceptual disparities, we note that\\\\n\\\\n---\\\\n\\\\nQuestion: What is\n        XAI?\\\"}],\\\"model\\\":\\\"gpt-4o-2024-11-20\\\",\\\"n\\\":1,\\\"temperature\\\":0.0}\"\n      headers:\n        accept:\n          - application/json\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        content-length:\n          - \"6325\"\n        content-type:\n          - application/json\n        host:\n          - api.openai.com\n        user-agent:\n          - AsyncOpenAI/Python 2.21.0\n        x-stainless-arch:\n          - arm64\n        x-stainless-async:\n          - async:asyncio\n        x-stainless-lang:\n          - python\n        x-stainless-os:\n          - MacOS\n        x-stainless-package-version:\n          - 2.21.0\n        x-stainless-raw-response:\n          - \"true\"\n        x-stainless-read-timeout:\n          - \"60.0\"\n        x-stainless-retry-count:\n          - \"0\"\n        x-stainless-runtime:\n          - CPython\n        x-stainless-runtime-version:\n          - 3.13.5\n      method: POST\n      uri: https://api.openai.com/v1/chat/completions\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/31UYW8bNwz9nl9B3KcOOBu2l8xxv6VpOzRAuw4YugVzYcg63p0anXQTdW6CIP99\n          T7okdtq0gGHDJB/1SD7y9oioMFXxkgrdqqi73k5ev1qp7u8vpx9//XrRXL66vFr88enPt6H972J1\n          eVGUCeG3X1jHB9RUe+A4Gu9Gtw6sIqes8+VyfnIyOz1ZZEfnK7YJ1vRxcuwni9nieDKf4/ce2Hqj\n          WRDxL/4S3ebvRNFVfA3zrHywdCyiGobtIQjG4G2yFErESFQuFuXeqb2L7DLr27UjWhcydJ0KN2uY\n          1sVfLRNfaw59pMqIHkRYSPsBqFArHQdlEdBb5VQqVUjhQ9F7S7UP9Ca5jFNby3QWoqmNNkC8A9xa\n          07DTTC/+OXv3CxlHuuUODMPNlGAiZTpBJuqD35mKEREHE82OaUDhIZVSGdeQrym3EIFcGZ1plIjR\n          fseBpB+C8YNQYDtSbE0v6bkYwCwlqFRUJSEbUtWAqJwjczZOTNNGmdL5T2o2bucteKEeDrAhJ1+r\n          NH6hrya21OGhDigIwzWcqzKuHyLV0MQQkgWSAUUZbEzcKpOYYDDflzYlDEX4m64HdEW4Hsa2gza6\n          o3liece2fK6ikmTQbRoXXjD1TSLdQSl6sCoc8PIAtwZpqGIxoEF+iNA2g8gnNba249j6SvLTBz14\n          KhO8aJy2Q57Z+/dn529yy8/fTn7/8OFeJxzKXEoLijbR5KocOzgCtjzSREsmqnFeotE5i+p7a3Qu\n          EIy3HojADQoQ1J0jtE36h/5yxygquZLpuihH0UMcvEsd24j2gZP4T9fu7nBTArorKi2qG6w9cCjn\n          fBznkHb0873n7nErrW+g4a18Ay1qqELaDe6C4EhgAyX6vsjeO3x/zts/PFnoAom6Pm6iv+L83Hxx\n          ejwmLPYH58B9vLj3RnC0Txy/lc+k3FQclbFycEIKDQVwdYDFgXosQmGgfu+bHR3U/j2l59KP9WOw\n          B1l+mH7v0Jp76GOzX43nwgKno/yjsMdeZ8KFcNjh1G6i4ZDmUXGtsJDjGZYbidxtMLQG5zCY8WjW\n          /Wa5WuiVmq2Wy+Lo7uh/Ip/8tz0GAAA=\n      headers:\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - X-Request-ID\n        CF-RAY:\n          - 9d0a38dc1adaebe5-SJC\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Fri, 20 Feb 2026 01:27:34 GMT\n        Server:\n          - cloudflare\n        Strict-Transport-Security:\n          - max-age=31536000; includeSubDomains; preload\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        X-Content-Type-Options:\n          - nosniff\n        alt-svc:\n          - h3=\":443\"; ma=86400\n        cf-cache-status:\n          - DYNAMIC\n        openai-organization:\n          - future-house-xr4tdh\n        openai-processing-ms:\n          - \"2229\"\n        openai-project:\n          - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj\n        openai-version:\n          - \"2020-10-01\"\n        x-openai-proxy-wasm:\n          - v0.1\n        x-ratelimit-limit-requests:\n          - \"10000\"\n        x-ratelimit-limit-tokens:\n          - \"30000000\"\n        x-ratelimit-remaining-requests:\n          - \"9999\"\n        x-ratelimit-remaining-tokens:\n          - \"29998484\"\n        x-ratelimit-reset-requests:\n          - 6ms\n        x-ratelimit-reset-tokens:\n          - 3ms\n        x-request-id:\n          - req_a81aaf4cbc384efcb37631bc4bd9b0c3\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body:\n        \"{\\\"messages\\\":[{\\\"role\\\":\\\"system\\\",\\\"content\\\":\\\"Provide a summary of\n        the relevant information that could help answer the question based on the excerpt.\n        Your summary, combined with many others, will be given to the model to generate\n        an answer. Respond with the following JSON format:\\\\n\\\\n{\\\\n  \\\\\\\"summary\\\\\\\":\n        \\\\\\\"...\\\\\\\",\\\\n  \\\\\\\"relevance_score\\\\\\\": 0-10\\\\n}\\\\n\\\\nwhere `summary` is relevant\n        information from the text - about 100 words words. `relevance_score` is an integer\n        0-10 for the relevance of `summary` to the question.\\\\n\\\\nThe excerpt may or\n        may not contain relevant information. If not, leave `summary` empty, and make\n        `relevance_score` be 0.\\\"},{\\\"role\\\":\\\"user\\\",\\\"content\\\":\\\"Excerpt from wellawatte2023aperspectiveon\n        pages 8-9: Geemi P. Wellawatte, Heta A. Gandhi, Aditi Seshadri, and Andrew D.\n        White. A perspective on explanations of molecular prediction models. Journal\n        of Chemical Theory and Computation, 19:2149-2160, Mar 2023. URL: https://doi.org/10.1021/acs.jctc.2c01235,\n        doi:10.1021/acs.jctc.2c01235. This article has 70 citations and is from a domain\n        leading peer-reviewed journal.\\\\n\\\\n---\\\\n\\\\nrepresented with equation  2.\\\\n\\\\n\n        \\                                         \\u2206\\u02C6f(\\u20D7x) \\u2248\\u2202\\u02C6f(\\u20D7x)\n        \\                                   (2)\\\\n                               \\u2206xi\n        \\     \\u2202xi\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n                                       7                                                                     \\u2206\\u02C6f(\\u20D7x)\n        \\  where \\u02C6f(x) is the black-box model and       are used as our attributions.\n        The left-                                                 \\u2206xi\\\\n\\\\nhand\n        side of equation 2 says that we attribute each input feature xi by how much\n        one unit\\\\n\\\\nchange in it would affect the output of \\u02C6f(x).  If \\u02C6f(x)\n        is a linear surrogate model, then this\\\\n\\\\nmethod reconciles with LIME.35 In\n        DL models, \\u2207xf(x), suffers from the shattered gradients\\\\n\\\\nproblem.62\n        This means directly computing the quantity leads to numeric problems. The\\\\n\\\\ndifferent\n        gradient based approaches are mostly distinguishable based on how the gradient\n        is\\\\n\\\\napproximated.\\\\n\\\\n   Gradient based explanations have been widely used\n        to interpret chemistry predictions.60,66\\u201370\\\\n\\\\nMcCloskey et al. 60 used\n        graph convolutional networks (GCNs) to predict protein-ligand\\\\n\\\\nbinding and\n        explained the binding logic for these predictions using integrated gradients.\\\\n\\\\nPope\n        et al. 66 and Jim\\xB4enez-Luna et al. 67 show application of gradCAM and integrated\n        gradi-\\\\n\\\\nents to explain molecular property predictions from trained graph\n        neural networks (GNNs).\\\\n\\\\nSanchez-Lengeling et al. 68 present comprehensive,\n        open-source XAI benchmarks to explain\\\\n\\\\nGNNs and other graph based models.\n        They compare the performance of class activation\\\\n\\\\nmaps (CAM),63 gradCAM,64\n        smoothGrad,,65 integrated gradients62 and attention mecha-\\\\n\\\\nnisms for explaining\n        outcomes of classification as well as regression tasks. They concluded\\\\n\\\\nthat\n        CAM and integrated gradients perform well for graph based models. Another attempt\\\\n\\\\nat\n        creating XAI benchmarks for graph models was made by Rao et al. 70. They compared\\\\n\\\\nthese\n        gradient based methods to find subgraph importance when predicting activity\n        cliffs\\\\n\\\\nand concluded that gradCAM and integrated gradients provided the\n        most interpretability\\\\n\\\\nfor GNNs.  The GNNExplainer69  is an approach for\n        generating explanations (local and\\\\n\\\\nglobal) for graph based models. This\n        method focuses on identifying which sub-graphs con-\\\\n\\\\ntribute most to the\n        prediction by maximizing mutual information between the prediction\\\\n\\\\nand\n        distribution of all possible sub-graphs. Ying et al. 69 show that GNNExplainer\n        can be\\\\n\\\\nused to obtain model-agnostic explanations. SubgraphX is a similar\n        method that explains\\\\n\\\\nGNN predictions by identifying important subgraphs.71\\\\n\\\\n\n        \\  Another set of approaches like DeepLIFT72 and Layerwise Relevance backPropagation73\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\n        \\                                      8(LRP) are based on backpropagation of\n        the prediction scores through each layer of the neu-\\\\n\\\\nral network. The specific\n        backpropagation logic across various activation functions differs\\\\n\\\\nin these\n        approaches, which means each layer must have its own implementation. Baldas-\\\\n\\\\nsarre\n        and Azizpour 74 showed application of LRP to explain aqueous solubility prediction\n        for\\\\n\\\\nmolecules.\\\\n\\\\n  SHAP is a model-agnostic feature attribution method\n        that is inspired from the game\\\\n\\\\ntheory concept of Shapley values.44,46 SHAP\n        has been popularly used in explaining molecular\\\\n\\\\nprediction models.75\\u201378\n        It\\u2019s an additive feature contribution approach, which assumes that\\\\n\\\\nan\n        explanation model is a linear combination of binary variables z.  If the Shapley\n        value\\\\nfor the ith feature is \\u03D5i, then the explanation is \\u02C6f(\\u20D7x)\n        = Pi \\u03D5i(\\u20D7x)zi(\\u20D7x). Shapley values for\\\\n\\\\nfeatures are computed\n        using Equation 3.79,80\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n                           M\\\\n                                  1\\\\n\n        \\                                   \\u03D5i(\\u20D7x) = X \\u02C6f (\\u20D7z+i)\n        \\u2212\\u02C6f (\\u20D7z\\u2212i)                            (3)\\\\n                 M\\\\n\\\\n\n        \\  Here \\u20D7z is a fabricated example created from the original \\u20D7x and\n        a random perturbation \\u20D7x\\u2032.\\\\n\\\\n\\u20D7z+i has the feature i from \\u20D7x\n        and \\u20D7z\\u2212i has the ith feature from \\u20D7x\\u2032. Some care should\n        be taken\\\\n\\\\nin constructing \\u20D7z when working with molecular descriptors\n        to ensure that an impossible \\u20D7z is\\\\n\\\\nnot sampled (e.g., high count of\n        acid groups but no hydrogen bond donors). M is the sample\\\\n\\\\nsize of perturbations\n        around \\u20D7x. Shapley value computation is expensive, hence M is chosen\\\\n\\\\naccordingly.\n        Equation 3 is an approximation and gives contributions with an expectation\\\\nterm\n        as \\u03D50 + Pi=1 \\u03D5i(\\u20D7x) = \\u02C6f(\\u20D7x).\\\\n\\\\n   Visualization\n        based feature attribution has also been used for molecular data. In com-\\\\n\\\\nputer\n        science, saliency maps are a way to measure spatial feature contribution.81\n        Simply put,\\\\n\\\\nsaliency maps draw a connection between the model\\u2019s neural\n        fingerprint components (trained\\\\n\\\\nweights) and input features. Weber et al.\n        82 used saliency maps to build an explainable GCN\\\\n\\\\narchitecture that gives\n        subgraph importance for small molecule activity prediction. On the\\\\n\\\\nother\n        hand, similarity maps compare model predictions for two or more molecules based\n        on\\\\n\\\\ntheir chemical fingerprints.83 Similarity maps provide atomic weights\n        or predicte\\\\n\\\\n---\\\\n\\\\nQuestion: What is XAI?\\\"}],\\\"model\\\":\\\"gpt-4o-2024-11-20\\\",\\\"n\\\":1,\\\"temperature\\\":0.0}\"\n      headers:\n        accept:\n          - application/json\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        content-length:\n          - \"6380\"\n        content-type:\n          - application/json\n        host:\n          - api.openai.com\n        user-agent:\n          - AsyncOpenAI/Python 2.21.0\n        x-stainless-arch:\n          - arm64\n        x-stainless-async:\n          - async:asyncio\n        x-stainless-lang:\n          - python\n        x-stainless-os:\n          - MacOS\n        x-stainless-package-version:\n          - 2.21.0\n        x-stainless-raw-response:\n          - \"true\"\n        x-stainless-read-timeout:\n          - \"60.0\"\n        x-stainless-retry-count:\n          - \"0\"\n        x-stainless-runtime:\n          - CPython\n        x-stainless-runtime-version:\n          - 3.13.5\n      method: POST\n      uri: https://api.openai.com/v1/chat/completions\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/41U224bNxB991cM9skGJMNyrcrqm4P0YqAIYjhBi1aBQJGj3am4JMOLLMXwv2fI\n          XUmb1AX6soI4tzNnzszzGUBFqvoJKtmIKFunx2/fzEX78FBPH37f7P6a7O7V+3qebj9//OM2Plaj\n          HGFX/6CMh6hLaTkOI1nTmaVHETFnncxmk+n06nZ6XQytVahzWO3i+MaOr6+ub8aTCf/2gY0liYE9\n          /ua/AM/lmyEahTt+vhodXloMQdTIbwcnfvRW55dKhEAhChOr0ckorYloCurnhQFYVCG1rfD7BT8t\n          qg8NAu4kehdBUZApBAywFZ5sCtBibKwKIIwC4Zy3QjZsJgM/75wWZMRKI9z5SGuSJDTcczGtqUYj\n          Ec7/vLu/gLX10DJCmbTw4Dwqkpk0KLSES2AvENQGiJYzR4biMZaS2BUZBDEkoRBWe+jY3/VZQNMG\n          ofbCNWAweYZiMD5Zvwlw/uu7d+GiJFSIDjQKb8jURwAfUDaGPifuLCTZgAg5kyKmbbwSAXsgRhQE\n          I3j87e49nD82ggHs4U4pirTFjpLe6WJU6m0pJKHpS3nscx04LYgDW5mrffEO1BJzRHHPXTpm3SM0\n          VDfMZ8PCYqBMPh4TNKgdiBg9rVLErptvqGI+g0OZZ8PEuhRhzQpNnvvkmYS0KnxxQ63YZD5igwc6\n          W8u1j8PIU76EXzgIdyLT3nOQslZq0WIOtX6fK+a5ZDh9Kcj6Kwg77p4a0oO2S5+azOa7qcET5qZ7\n          TQyhd3qhANKnIrmsr8SL4rP0Ve6jMM8VFNPOf4eUkBloMfuxnluSnKY0zu6Xi2rU7YlHjVvBQl4G\n          yXTkfZkvzMtwuTyuE/fCFpO0HhiEMTZ2Ushr/am3vBwXWdua12kVvgut1mQoNEs+JYHvCi9tiNZV\n          xfrC30/lYKRvbkDFiVoXl9FusJSb/DC/7RJWpxs1ME9/7K2RMeqhYXozeiXlUrEESIfB1alkvgTq\n          FHs6USIpsgPD2aDxf+N5LXfXPM/i/6Q/GaREx2uyPM37NTeP+Yj/l9uR6AK4Cui3fJqXkdDnYShc\n          i6S7+1qFfYjYLnlidV4T6o7s2i1n82s5F1fz2aw6ezn7CksGI1dtBgAA\n      headers:\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - X-Request-ID\n        CF-RAY:\n          - 9d0a38ddfccd1990-SJC\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Fri, 20 Feb 2026 01:27:35 GMT\n        Server:\n          - cloudflare\n        Strict-Transport-Security:\n          - max-age=31536000; includeSubDomains; preload\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        X-Content-Type-Options:\n          - nosniff\n        alt-svc:\n          - h3=\":443\"; ma=86400\n        cf-cache-status:\n          - DYNAMIC\n        openai-organization:\n          - future-house-xr4tdh\n        openai-processing-ms:\n          - \"2127\"\n        openai-project:\n          - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj\n        openai-version:\n          - \"2020-10-01\"\n        x-openai-proxy-wasm:\n          - v0.1\n        x-ratelimit-limit-requests:\n          - \"10000\"\n        x-ratelimit-limit-tokens:\n          - \"30000000\"\n        x-ratelimit-remaining-requests:\n          - \"9999\"\n        x-ratelimit-remaining-tokens:\n          - \"29998468\"\n        x-ratelimit-reset-requests:\n          - 6ms\n        x-ratelimit-reset-tokens:\n          - 3ms\n        x-request-id:\n          - req_3d852073315143458ad95f66dc5de2d9\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body:\n        \"{\\\"messages\\\":[{\\\"role\\\":\\\"system\\\",\\\"content\\\":\\\"Provide a summary of\n        the relevant information that could help answer the question based on the excerpt.\n        Your summary, combined with many others, will be given to the model to generate\n        an answer. Respond with the following JSON format:\\\\n\\\\n{\\\\n  \\\\\\\"summary\\\\\\\":\n        \\\\\\\"...\\\\\\\",\\\\n  \\\\\\\"relevance_score\\\\\\\": 0-10\\\\n}\\\\n\\\\nwhere `summary` is relevant\n        information from the text - about 100 words words. `relevance_score` is an integer\n        0-10 for the relevance of `summary` to the question.\\\\n\\\\nThe excerpt may or\n        may not contain relevant information. If not, leave `summary` empty, and make\n        `relevance_score` be 0.\\\"},{\\\"role\\\":\\\"user\\\",\\\"content\\\":\\\"Excerpt from wellawatte2023aperspectiveon\n        pages 28-30: Geemi P. Wellawatte, Heta A. Gandhi, Aditi Seshadri, and Andrew\n        D. White. A perspective on explanations of molecular prediction models. Journal\n        of Chemical Theory and Computation, 19:2149-2160, Mar 2023. URL: https://doi.org/10.1021/acs.jctc.2c01235,\n        doi:10.1021/acs.jctc.2c01235. This article has 70 citations and is from a domain\n        leading peer-reviewed journal.\\\\n\\\\n---\\\\n\\\\n M. T.; Singh, S.; Guestrin, C.\n        \\u201D Why should i trust you?\\u201D Explaining the\\\\n\\\\n     predictions of\n        any classifier. Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD international\\\\n\\\\n\\\\n                                      27\n        \\    conference on knowledge discovery and data mining. San Diego, CA, USA,\n        2016; pp\\\\n\\\\n     1135\\u20131144.\\\\n\\\\n\\\\n(36) Dhurandhar, A.; Chen, P.-Y.;\n        Luss, R.; Tu, C.-C.; Ting, P.; Shanmugam, K.; Das, P.\\\\n\\\\n     Explanations\n        based on the missing: Towards contrastive explanations with pertinent\\\\n\\\\n\n        \\    negatives. Advances in neural information processing systems 2018, 31.\\\\n\\\\n\\\\n(37)\n        Jin, W.; Li, X.; Hamarneh, G. Evaluating Explainable AI on a Multi-Modal Medical\\\\n\\\\n\n        \\    Imaging Task: Can Existing Algorithms Fulfill Clinical Requirements? Proceedings\n        of\\\\n\\\\n     the AAAI Conference on Artificial Intelligence 2022, 36, 11945\\u201311953.\\\\n\\\\n\\\\n(38)\n        Zhang, Y.; Xu, F.; Zou, J.; Petrosian, O. L.; Krinkin, K. V. XAI Evaluation:\n        Evalu-\\\\n\\\\n     ating Black-Box Model Explanations for Prediction. 2021 II\n        International Conference\\\\n\\\\n    on Neural Networks and Neurotechnologies (NeuroNT).\n        2021; pp 13\\u201316.\\\\n\\\\n\\\\n(39) Oviedo, F.; Ferres, J. L.; Buonassisi, T.;\n        Butler, K. T. Interpretable and Explain-\\\\n\\\\n     able Machine Learning for\n        Materials Science and Chemistry. Accounts of Materials\\\\n\\\\n     Research 2022,\n        3, 597\\u2013607.\\\\n\\\\n\\\\n(40) Yalcin, O.; Fan, X.; Liu, S. Evaluating the correctness\n        of explainable AI algorithms\\\\n\\\\n      for classification. arXiv preprint arXiv:2105.09740\n        2021,\\\\n\\\\n\\\\n(41) Hoffman, R. R.; Mueller, S. T.; Klein, G.; Litman, J. Metrics\n        for Explainable AI:\\\\n\\\\n     Challenges and Prospects. 2018,\\\\n\\\\n\\\\n(42) Mohseni,\n        S.; Zarei, N.; Ragan, E. D. A Multidisciplinary Survey and Framework for\\\\n\\\\n\n        \\    Design and Evaluation of Explainable AI Systems. ACM Transactions on Interactive\\\\n\\\\n\n        \\     Intelligent Systems 2018, 11, 46.\\\\n\\\\n\\\\n(43) Humer, C.; Heberle, H.;\n        Montanari, F.; Wolf, T.; Huber, F.; Henderson, R.; Hein-\\\\n\\\\n      rich, J.;\n        Streit, M. ChemInformatics Model Explorer (CIME): exploratory analysis of\\\\n\\\\n\n        \\    chemical model explanations. Journal of Cheminformatics 2022, 14, 1\\u201314.\\\\n\\\\n\\\\n\n        \\                                     28(44) Lundberg, S. M.; Lee, S.-I. In\n        Advances in Neural Information Processing Systems\\\\n\\\\n     30; Guyon, I., Luxburg,\n        U. V., Bengio, S., Wallach, H., Fergus, R., Vishwanathan, S.,\\\\n\\\\n     Garnett,\n        R., Eds.; Curran Associates, Inc., 2017; pp 4765\\u20134774.\\\\n\\\\n(45) \\u02C7Strumbelj,\n        E.; Kononenko, I. Explaining prediction models and individual predictions\\\\n\\\\n\n        \\    with feature contributions. Knowledge and information systems 2014, 41,\n        647\\u2013665.\\\\n\\\\n\\\\n(46) Shapley, L. S. A Value for N-Person Games; RAND Corporation:\n        Santa Monica, CA,\\\\n\\\\n     1952.\\\\n\\\\n\\\\n(47) Molnar, C.; Casalicchio, G.;\n        Bischl, B. Interpretable machine learning\\u2013a brief history,\\\\n\\\\n      state-of-the-art\n        and challenges. Joint European Conference on Machine Learning and\\\\n\\\\n    Knowledge\n        Discovery in Databases. 2020; pp 417\\u2013431.\\\\n\\\\n\\\\n(48) Lou, Y.; Caruana,\n        R.; Gehrke, J. Intelligible models for classification and regression.\\\\n\\\\n\n        \\    Proceedings of the 18th ACM SIGKDD international conference on Knowledge\n        dis-\\\\n\\\\n     covery and data mining. 2012; pp 150\\u2013158.\\\\n\\\\n\\\\n(49) Bastani,\n        O.; Kim, C.; Bastani, H. Interpreting blackbox models via model extraction.\\\\n\\\\n\n        \\    arXiv preprint arXiv:1705.08504 2017,\\\\n\\\\n\\\\n(50) Gajewicz, A.; Puzyn,\n        T.; Odziomek, K.; Urbaszek, P.; Haase, A.; Riebeling, C.;\\\\n\\\\n     Luch, A.;\n        Irfan, M. A.; Landsiedel, R.; van der Zande, M.; Bouwmeester, H. Deci-\\\\n\\\\n\n        \\    sion tree models to classify nanomaterials according to the DF4nanoGrouping\n        scheme.\\\\n\\\\n     Nanotoxicology 2018, 12, 1\\u201317.\\\\n\\\\n\\\\n(51) Han, L.;\n        Wang, Y.; Bryant, S. H. Developing and validating predictive decision tree\\\\n\\\\n\n        \\    models from mining chemical structural fingerprints and high\\u2013throughput\n        screening\\\\n\\\\n     data in PubChem. BMC Bioinformatics 2008, 9, 401.\\\\n\\\\n(52)\n        Plumb, G.; Al-Shedivat, M.; Cabrera, \\xB4A. A.; Perer, A.; Xing, E.; Talwalkar,\n        A. Regu-\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n                                      29      larizing\n        black-box models for improved interpretability. Advances in Neural Informa-\\\\n\\\\n\n        \\    tion Processing Systems 2020, 33, 10526\\u201310536.\\\\n\\\\n\\\\n(53) Shao,\n        X.; Skryagin, A.; Stammer, W.; Schramowski, P.; Kersting, K. Right for bet-\\\\n\\\\n\n        \\     ter reasons: Training differentiable models by constraining their influence\n        functions.\\\\n\\\\n     Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence.\n        2021; pp 9533\\u20139540.\\\\n\\\\n\\\\n(54) Ouyang, R.; Curtarolo, S.; Ahmetcik, E.;\n        Scheffler, M.; Ghiringhelli, L. M. SISSO: A\\\\n\\\\n     compressed-sensing method\n        for identifying the best low-dimensional descriptor in an\\\\n\\\\n     immensity\n        of offered candidates. Physical Review Materials 2018, 2, 083802.\\\\n\\\\n\\\\n(55)\n        Lipton, Z. C. The mythos of model interpretability: In machine learning, the\n        concept\\\\n\\\\n      of interpretability is both important and slippery. Queue\n        2018, 16, 31\\u201357.\\\\n\\\\n\\\\n(56) Harren, T.; Matter, H.; Hessler, G.; Rarey,\n        M.; Grebner, C. Interpretation of structure\\u2013\\\\n\\\\n      activity relationships\n        in real-world drug design data sets using explainable artificial\\\\n\\\\n      intelligence.\n        Journal of Chemical Information and Modeling 2022, 62,\\\\n\\\\n---\\\\n\\\\nQuestion:\n        What is XAI?\\\"}],\\\"model\\\":\\\"gpt-4o-2024-11-20\\\",\\\"n\\\":1,\\\"temperature\\\":0.0}\"\n      headers:\n        accept:\n          - application/json\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        content-length:\n          - \"6357\"\n        content-type:\n          - application/json\n        host:\n          - api.openai.com\n        user-agent:\n          - AsyncOpenAI/Python 2.21.0\n        x-stainless-arch:\n          - arm64\n        x-stainless-async:\n          - async:asyncio\n        x-stainless-lang:\n          - python\n        x-stainless-os:\n          - MacOS\n        x-stainless-package-version:\n          - 2.21.0\n        x-stainless-raw-response:\n          - \"true\"\n        x-stainless-read-timeout:\n          - \"60.0\"\n        x-stainless-retry-count:\n          - \"0\"\n        x-stainless-runtime:\n          - CPython\n        x-stainless-runtime-version:\n          - 3.13.5\n      method: POST\n      uri: https://api.openai.com/v1/chat/completions\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/3VUwW7bMAy99ysInTbACZK0RZLdWgwYCmzFDgM2bCkCRaZtLrJkSHLarOi/j7ST\n          xt3aiwXzkdTjI6nHMwBFufoAylQ6mbqxo4/XS+1u66/19vpL+enzxXe6vX84/9NuQ379U2US4Te/\n          0aRj1Nh4jsNE3vWwCagTStbpfD69vJwsLs87oPY5WgkrmzS68KPZZHYxmk75PARWngxG9vjFvwCP\n          3Vcouhwf2DzJjpYaY9Qlsu3oxMbgrViUjpFi0i6p7AQa7xK6jvXjygGsVGzrWof9ik0r9a1CwAeD\n          oUkQsMCAjqnATgfybYR7H7aRASuVQfLs21hNTm8sgg6JCjKkLRBfYi2VEg3vflzdvM/gviJTQeFN\n          Gzmjd1DrLbmSD1ORQ7Cog+sMok/scoQmYOqTO76vQgrAppyM6ByhZUWC1JiL0xhuEtRcXYfF1ObU\n          3yRFBx0T7bBn7HTnkwHutG27H/AFMFHQtvSBUlUzergUctyh9Y2kFreXzA50Cx/AWNGcNegzSnjA\n          MnCT+HcMV3lOAmhr9xlQgorKilWqUuyu4TGyFl3JpCW0CT42PGHxQI35cAdYVzmJzbpp7PEuclAQ\n          2jyCpS2T4gYF7gTLYEi6kHF2rHkewr6vKw9tyYVFKpnZsO0c5MFQQqmJBdY95UPvpW9S8FAEspT2\n          XdIaU+XzXgyquYCdNFRqY/1dbLTM017q2VhttqONfzjoN16prJ9Hni7uClNeR+MDylwuVu5pOMQ8\n          mW3UskOutXYAaOd86nsr63N3QJ6eF8b6kllt4j+hqiBHsVrzykbeX16OmHyjOvSJv3fdYrYvdk1x\n          orpJ6+S32F03nU/nfUJ1egsG8Gx6QBNztANgcb7IXkm5zllcsnGw3crwsmA+iOW347kIzQPvT9jk\n          bFD7/5ReS9/Xzz0bZHkz/QkwBht+ENan1XzNLaC8l2+5PWvdEVYRw45fwXUiDNKPHAvd2v4pU3Ef\n          E9ZrblopM0j9e1Y06/lyZpZ6spzP1dnT2V/gL03u2AUAAA==\n      headers:\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - X-Request-ID\n        CF-RAY:\n          - 9d0a38deec52eb22-SJC\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Fri, 20 Feb 2026 01:27:35 GMT\n        Server:\n          - cloudflare\n        Strict-Transport-Security:\n          - max-age=31536000; includeSubDomains; preload\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        X-Content-Type-Options:\n          - nosniff\n        alt-svc:\n          - h3=\":443\"; ma=86400\n        cf-cache-status:\n          - DYNAMIC\n        openai-organization:\n          - future-house-xr4tdh\n        openai-processing-ms:\n          - \"2275\"\n        openai-project:\n          - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj\n        openai-version:\n          - \"2020-10-01\"\n        x-openai-proxy-wasm:\n          - v0.1\n        x-ratelimit-limit-requests:\n          - \"10000\"\n        x-ratelimit-limit-tokens:\n          - \"30000000\"\n        x-ratelimit-remaining-requests:\n          - \"9999\"\n        x-ratelimit-remaining-tokens:\n          - \"29998480\"\n        x-ratelimit-reset-requests:\n          - 6ms\n        x-ratelimit-reset-tokens:\n          - 3ms\n        x-request-id:\n          - req_583d68f05d3442cf8d65509d41b094ce\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body:\n        \"{\\\"messages\\\":[{\\\"role\\\":\\\"system\\\",\\\"content\\\":\\\"Provide a summary of\n        the relevant information that could help answer the question based on the excerpt.\n        Your summary, combined with many others, will be given to the model to generate\n        an answer. Respond with the following JSON format:\\\\n\\\\n{\\\\n  \\\\\\\"summary\\\\\\\":\n        \\\\\\\"...\\\\\\\",\\\\n  \\\\\\\"relevance_score\\\\\\\": 0-10\\\\n}\\\\n\\\\nwhere `summary` is relevant\n        information from the text - about 100 words words. `relevance_score` is an integer\n        0-10 for the relevance of `summary` to the question.\\\\n\\\\nThe excerpt may or\n        may not contain relevant information. If not, leave `summary` empty, and make\n        `relevance_score` be 0.\\\"},{\\\"role\\\":\\\"user\\\",\\\"content\\\":[{\\\"type\\\":\\\"image_url\\\",\\\"image_url\\\":{\\\"url\\\":\\\"data:image/png;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAXgAAAByCAIAAADWE10jAAAACXBIWXMAAA7EAAAOxAGVKw4bAAAwKklEQVR4nO2d+VMVabrn7z8w033v7dv3zhI37o3oH2YiJmImJqJ7ZmK6o6qj+3Z1RW1dlrVbVVZpWa1WiVqWO5YLoiAqijuiSFkoIoKgiAiyKAqySLmwuKHiDooLIqVozqfzCd/JPkvynsM5nIX8BkGck5kn832ffJ7v8zzv+jeGAwcOHAQZfxPqAjhw4CD64RCNAwcOgg6HaBw4cBB0OETjwIGDoMMhmsDg1KlTFRUVFy5c4PPx48cvXbrk7UrOXr9+nQv4YHPD3bt387+7u9vvIvX09BQXF1++fNnleFNTU1VVlbrzxYsXDxw48OjRI78fZINbt26VlZU1NDT09vb++OOPpaWl3q588ODBoUOH+LBv3z6bG9bU1Ny+fftHE36Xqra2trq62nrkzp07Vc/R3t5+79499RX5+P0gb3jy5EllZeWRI0c6OjqM/qosZ6Xi3q7hFBcYA1OYa9eu7d+/3+UOCErkIOr67Nmzs2fP+iETh2gCgO+//37GjBl79uxZuHChYVry1atXvV3MWTG/9evX29yzpKSE/59//rl/RXr69Omf//znnJyc0aNHnzlzRh3Pz8+fPn16bm7uu+++yzUtLS08Ijs7e8yYMeiQf8/yBoTAUwoKCjZt2oRtQw1Hjx71djH6XVdXZ/RX5R9++KGrqyvfhH+l+u677+Li4pYuXWqVP0XdbmLkyJF79+7lBclXZMh//x5kg7Fjx6anp+/atWvLli18xUXZXCxnlyxZwsvydg0yQTLGABQGz4eqoDAffvjh48eP1XGOIIFly5YhCr5S7C+//JLC+Hp/h2gCgMmTJ8trFvBusBkIBd75+uuvv/nmm8LCwpiYGN6WnOWUIprY2NiJEyfyv6+vj+MLFiyYMGECBglz4Vp/97vfJSYm4k/mzJkjN+cr0YF8xjHetYCgQJXhxIkT8fHxfMBtJiQkqOMYWFFRER/efvttopjFixeL8c+bN4+fBFYs1BGTVl+hEpEAdUEyo0aNIoSZOXMmGoydYNsiEDGVHTt2TJ06FYM8f/48X+fOnUt1Vq9eDU3gTqdMmfLFF1+g9BkZGeJdsUapl+D+/ftWyUCp6tSbb74phvSnP/3JpcBQLWKxxkoffPCBVaqBwmuvvWZ9ikiJqqWkpIwbN27jxo1r165FDuJs5KwQDUAxkBi+wTB1KSkpCctvbm7m5whBFIYQcsOGDVyAqvBm1YN441axKEUCyJb4lw+UAZ1xKfCKFSukMADddogmNCBv+uijjz755BNeNsqKwWBjvA9MhbNYFy6dD2JRnOWUIhoUDn6ZP38+WsJxzE8ii/fee8+wOCi0DSW7ceOG3FOAjc22IDU1VZ3C4YuqwVaQnTpOeDxs2LBPP/0UxuHrpEmTJPhCsylSYMWCHkOymC6Fh0cwfhiZ46+++ipp3ZUrVygJlSU12Lp1K8X49ttvVZWhXZK+8vJySmiY7MAdjOf2piKa1tZW4VOMjfRHPZrLrJJB7OoUT5cPRFsuBSb7gOjVV96LVdoBBHnx8OHDxaOoKlNmqRSvHnrFixBmWs9SccRCWnfy5EniDsSLCqFynOWUGL9SmM8++wzV4kFQtnouVGIVizWSgv0lYiI8d4kWoWneFOWRrw7RhBhoAJqBN1BEs27dOo7z9eDBg4YZ+GBOVqKBONA2Xi3pDG+X44QYcjcXokHzcE04lmPHjqknXr9+fYMF0qwj4In4KD7g62bNmqWOY/moKR/Gjx8PB+EeRb3gncOHDwdDLChoVlYWD1JEQ4humEGHkIiIwoVokAO8mZmZKV8xG7mbC9EAZI5wEKD1oYjUKhlrVPLKK6/IB/eIhkDJmp4gcDK+wEnCFW1tbS+++CJRhpVKDFMC4mzkuPUs7wgpkctg+QgQuUljkzvREPKQy+PbHj58qJ4Ik1rFYm0lhK8ldSWbc2kzgo+IktRXh2hCBl4YeQEOZNq0aaiCIhqJWeSr4YlouBgLxxQ5JUSjXqEQDcfPnTsnIS5Oe8SIEdaWFB560gLJMgRoIREWP0RF9u7dazxvU8RF40V5IkEN1/NQyIv4YuTIkQHPEQi44DLD1FQko4hGjEF99Ug0sACF5JTV2Izn9sZxaFQKnJub+8c//tGlZZ1rrJKx5ik8lCSRukO1hmk2EivhJ95//311GfZP0BHwdisBr4DYhOSF8Io8zp1o5DJ3ouE/v6WoMJQQjbCDIhoYmciOm1N+YklrgAZwbFaxSMUFkuciKO7Q0dHBKbkz+Oqrr5RqERsWFhYS/uDkfKqyQzQBADaMc46JicF1G2ZDPS8GGxNvI1/5gIdBRfjKKY7wAYWACGJjY3l5BOocV9EsztwwUwMUSO5DfiEpmCZQFOKXtLQ0+Zqenm6Y3SsEC8QXqkWDwAH2UVoVQOCx4Q5CNp548+ZNWA8JGGbLgmEmVvJVRIFkDhw4oM7ymfiioKBAvsp/w+QsbAArIteTGmGub7zxhn6psE9KhalIJw4PEjZE1FVVVeoyWFLi0GBg1apViAWxy5uV2knVDEtlrXWXs5g3lI08CVgQoOiSYfbuieaUlpaiUXIfCOLs2bP6pSJQQmEqKysNM+OW10HeJC3WAolugAhfHw7RRAZ4wYQzWGOoCxJegA5IDP3ugYpiwA5wWahL8f/hEE1kAIuyBroOBETyPjntoQMyoyCNjfIPoSGaQhMEfqopO9LBS6VGRLnuA+T6Rb8MQuaMg5L+BW8g2LH2VnpDTU2Ntb1TRq80NjZqFtUP1NfXE5MfPXrU2sesA2rU09Njf83hw4fnz59vY1EomLU3yhu4g3QYC3gueRNvM3jkThLE/ffu3Uvq59MPEWNnZ6f9NdeuXVu+fLkM4fOGGzdu6DzORet4j7xNP9rIQ0M0L7zwAmaZlpYmo4AiHQ8ePHjvvfe2bdtGghMbG+vr6Mx+B1mRLZPV21+j2gXt8f3331u7sVH0mTNnSqNsMJCSkjJnzhzS/q1bt6qBGJpQjeg2+Oijj+z9tmpjtodqmRZQ4J07d1Lg1157jVNaxfUFJ06c+OCDD3itRUVFMs5AHy5F9Yi5c+daB3Z5hPQ29AsX5dyxY0dVVdW0adN8HccYGqKRsQyIbNiwYYbZSjp16tRJkybJEPVFixZNmTJlxowZ+CJ492sT0lkbnoD1XZpp0aGxY8dCo9K+SF0Mk4/kAzWNj4/nbEFBQVNTkwyyajJBTWNiYnJzcw2ztzUuLm7JkiWffvrpF198AYthrtOnT+cCrjTMYRHchJ+cOnXqww8/5ANOcvfu3TI6IzMzU7pXOM5z16xZY7gRjWF2WASJaHC8b7/9trXjhreJWHjX0ouP1xW/SjURTmpqKmLh7DfffMNBavTVV19RC6hk3rx5HKcWRCgcwZAQDlEeooOPTp8+zVe0X1oouSc/5CsXYA9vvPEG4sXJy8g3zvJcPhAKcUPqTujkzXonTpwYjCkIvDVrF6Fh9i5TwXHjxt28eZO3Jl0BvEfeJgVGYWbPnj1y5EgKg294+eWXqRHF5nVTbO5G/ogAqTU1QhW5gMrK8AUcCTojsWFCQgKCQn94+m9+8xtuQlbBNdJ/J8opxojOyLA9j16QMqxYscKnKoeGaH75y18iONyRaD9AVwiDZbgEx1VcJy3nhJcoH7oSktL2C3ymNZro6+t75513CHF5f8KkqkNXPqAH0h0u9bV2Z3Z0dFDZESNGYFG4U9TOsIyh4s4NDQ379+/HADA/mUYgv1URjaISdQSFg++45+3btweTaHi6SzSBOUk8j/bzxjkrwwUpAMKBUhXDklmoiGbz5s1UH7HARPv27eO46kpTosMCqaMMd0ZVhIgNS0SjqEQd4e1QmLVr18JHHokGO7eOdQwgXKKJkydPYg7yRAhCDYyg+rwvCix6gqfZsGGDKioigmIQC3WHoTj+5ptvCq2LPA0z/YRKINZdu3Zxc+sYcVUGZCgXK2FajdGFaBAvNPT666+7EGW/CGVEY5icQtiyYMECVAexfvzxx4YpdxlnTYaMoSJ0GV9kM6kstCDaysvLU1/RYDUiQ4afuhCNx4ES4KWXXlKDqaChUaNGyXFFNOgTsevBgwf5CXpm7VZQtIIPlyQFE+JIeXk5SkyENXr0aFR2MInm0qVLqgoC7Fa8BaXFbIhTpHcW3hSikSoIASmi4SvmJ2LBBjiusjARHQ6WCzhIEMR9rPMGFK3A7HhydQSDQSDECxs3buSG7kRDWDFmzJh+G4n8A2pvVWbekQzjpmwUA18iDpgAX4hGqiAEpIrKV+qrxmpyXCpoPCcaOAiyQHO4G/chfJZASaCIRgasK2EuXLjQaoweIxqozdcurdAQze9//3vYBK595ZVXHj58SFVROBhX/D+ncN1E11gU0R1e7vHjx8pHhSGIv4g+UE20Z9u2bdSIZAcz44hYGooFLxQWFnokGuiDqA1LINrHx1JZl4FbimjIAuBlSE0Gj2JROBa8FooCv+CZoWbuQNpPZEQIgy6iZFlZWURGyNydaCgwVkohbSbsDQQEpDydMh8/fry2tlaatKkpZUNomA0Wwqv/7W9/6040vHdSIS5DDWQsGVdyK2vbjYgIj41s+cmvf/1r7oPh8RSu5wiEQu14FzJGEbEgAe7PbTnOm+KzO9EgDV4oBUYVBzIf2huKiop46XAuNcrOzkY30BAKQ8kRESkncuOdzpo1y51oiGGhD2rEeyeZ4iaU8MKFC9YqCNGgG9yH2+K2uQ/sQAIOBUt/BUzR3NzMTQhzYDQ0EA0xzCF/VmO0Eg0ipQwUjJSNxNOnKoeGaISGSSYlAUYilBuJy+hVAoTY2Fi+YkvUTTTD1wFCgwwqAifOnTsXy6HYGDZfk5OTpcujsbGRKuBypYJqiLd8QEuQhnANH7gJga71Mty4dOJCItwHByin0EiMU+IC9EkGj/N0co1FixahPWgwmpSUlERJeDpKxq2sS1jwVd4FQg6GWHh9GRkZhFSEV4hCWlgosPRzYQxwBFRIMsiV1E7Gmx46dIiicgS+kHkVFH7OnDkohnCWqoLIAbrEWlasWIEB8yskgPJIHGc8zzgkUUK23ErWo8BaECYsxg1dlrDgiAotfR0Cq4kjR44gB8IHEQVRDGWDlHGxhhmjcZay8YLUAhqURAZAqxqhdVScd11fX2+tAh9kMDSvVd3HMF04T0Ef+HzlyhWZhSBjOInsIGvj+WQXZYzW6Qi4QF4WgsUYfe07d8bROHDgIOhwiMaBAwdBR8CIhrBq6dKlslIBAZv76KytW7fqT1EjqCYRkAUyrCDOJMZTkXNTUxNPPHfunHwlv+Armaf/1QgCCD7JBMlsiW9PnTrlcraqqkq/AZ8coayszH35KKJfollSKvkq0iMfka89PT3kIAUFBQOoROBBIkAYTxbQ29uLbricJYvUH6lBRoZiEO27L7uXn5/PzVWbLrkVglJD+MgpSDPDasg1NrJu3ToZNkWNrHOvBTt27NBfXfDy5ctkYe6DpzEc8iZlKVzAV7UgEVkVdhTY6W8BIxo0RqRDKa3LHSnk5eXJfC0djBo1qra2NjExUaYpCsgwJ0yYwP/333//7t272CeXyVowaG1HRwcf+PrZZ5/JkpphgpEjR0riTeGta5cJsCgZv6ADcm+SZPdOIh5x7Ngx7FamKcr4HaS3bds2vk6bNg2L4ofStREmSEhIkBYHCMXjEnMUW2dQr2FORFi9evVLL73kMrhu06ZNGC11l4nau3fvXrJkCZKRFnqEKeMSUBhfRy0HD7I4kWH2TEuftwtwJ1ajsAcuf8qUKS4NcFevXh0zZgyWMnr0aAwH7/Xxxx/zddy4cRjOgwcPRowYgZVNnDhRWnYCgoARDUb+3nvv4UB4teJyoRveMdEHes+LpD5WC8GPVVlgpc/Ozk4ZMYzefPrpp+p4SkqKUNX69esPHDiAa5LmK+SIsubk5MgLoAzWJaBCC5zSCy+8gCjg35kzZxpm+yvvHsclC6MZJi9YuzZkTV8Fl4mU0gNqPXLx4kUZ4cYpboX0xo4da5jS+/DDD3Hmn3zyiWG2yw4fPjzoFdZDS0vLyy+/TEX48MUXX6AeFO/zzz+/efMmdJCcnGyY79E6LYC4wyoW9zAQ9XMhGrUqJZ4J+4GOJXjhQTKoT2JhXkf4RMExMTFvvfVWtgkJQnEPOGk4F3589OgRTstl0EDVX8Plht+bsB7BcESwWA3hHk8hSzDMYTtr166FyGRAIyZpXYZmgAgY0aAWUp9JkybJWAlRHchSjb4TjRdIbKxgnYCL8qmBXmrEjfHXi4AB1RvKb9ebkF5P/vuxME/wIB2EcK4KKNLS0tAVNaiB12ldRhP3bpWMS2DvTjRqFRvMDGOzSo+v1us1R50PDtRoPRmvYZjLSsAFsKQEgFRE1mAWwKdWsbgH9u5Eo+orKwEpXeLR3JyzMtxGKVI4QI3Wwzm1trYaz5d/RmEUt7q8x+1/DZcbuhMN9ZUsW1YCkiE2xnNFgujleqsiDRyBJxr8g4zCMsw5F0Q6Kl/gs7oehp5ggbVKuDWiOMMkI6WFhjlcQlaBI2Ah2cZcpe8N4fJoclfhaZJS+3W/BxlCNNAH7kKOkBX+6le/Ul6UJMI6jIXCWyXj4rrdiYYLyDIMcziPBAVKenhy/gu/8xZwlcGrpq9QRKNWzyP4IuZSc3+I7FwWdrOKxbpCpcCdaKi+6B65AKdQP5mOiN3yaLUgMdJzbzsLFRTRUHelIchEBj3LV+sCXYaZklvhckN3osFwdu7caZjh9pYtW2AWmUCDipKBklFKRNnQ0LBo0aJA1SvwREPRJeWGBSg3Zi/99oQ5HnNOj4BfqCc/z8jIMMyFggxzBXzkePbsWQQNT/GBVJP/XIzedHR08IGvGJtqHg4HCNGg4pLgkELit8mNyQqlkZJUWbN5j18hZwxGFkxCzjJ3jiPERKimDMDhhugr0pMliyAmklkC5rCaL6aIBrNXc20odmxsrCxXCpXoLzRDyvDKK6+UlJSgGF1dXTLnmBCSWlN3WXwX60IC9fX14r3279+PI0RuSC982mgU0RBliOOsqakhuqGC0naDqkhqrANiogUmZLwrHhq2IouX6VFQPK8AhcSg+MptMRzexbvvvssPSU0CuF59wIiGyFYatym3ONji4mKJgWEcpMMrt9/JyArMkrwxNzdXOqrUqCHEjfYo/09oYG0tx+r4Gj5hsEC1dMp4zZMnT0pbNbXAoxKG6A+yRMISHsuqa2iPjHiEgNAhaQk23KTHQ3Fi2G34mJNhWpS0TOGKqA6FlHge8pUU+KuvvtIflasSByyHX4nMqW9WVhbuWrVzQcQISuXySAyFUQF4OIBMWUgBRpCZVkhDYhk+IBxeqzRN6kBWdVDN7RCxuDSEb7UULIivqjcTuuGr/SYwviIo42gosXtPts2ePkME7SZcDuI6+l1eJLqBN3Jvwuzt7bUuwz40ARG4rzFEgBNWDkMTzoA9Bw4cBB0O0Thw4CDocIjGgQMHQYdDNA4cOAg6HKJx4MBB0OEQTRjh4cOHspxgZWWls4WTYY4ZSU1NlTHf1v2zhziePXsmo6KKi4vDakaoDRyiCRf09fUtXLgQrnny5MnJkye3bt26Zs2atWvX8n/Pnj2Rok8BBOa0ePHiu3fvIpmmpqbMzEyRBti9e3eQ1qOKCKxataq9vf3p06etra1ZWVkpz5GdnS0j18IQDtGEC/DbsInHbVgvXbq0bNmySBw9MRAQy2BOHgVy5cqVpKSkqBQIbsZ+E/Tvv//+xIkTHjf5OnPmjHUaaljBIZoggsh/+/btRUVF+fn59oNc0Q+0R3TI/ey1a9daWlrUcjORC6xIJiX3KxBiFsK6qBeIwqNHj+bMmUOwRqVsllWFdktLSzdu3Oi+xAyxcENDQ1jN8rPCIZogYt68eefPnyfsJ9a12ZCwoqLi0KFDBw4c8GY5ZA2y5nbQSjpImD9//unTpxHIypUrbQRSVVW1b9++oSAQBTJlGQlN9AqPeJz7Jq6ouLjY2xaURHnweHhuFuIQTRAhs6iBtLMQ3ezcuRMzsybSMn1JdMjbfe7cuYMCbdq0yX3drMiCmg2IQPbu3UuVs7KyiFysOyMjEBXfebtP1AhEIS0tTebHQjSrV6+mdhkZGZs3b6aOcO7Vq1fJInFXtbW1suK6RyBV2bprEAuuC4dogoj4+Pjq6mosBw0QB45hNDY27tixY5sJ1Ej2+tDZ8fbixYtkYYNS8GBh8eLFxG7nzp3DlqwCkRWYsBDsjVNDRyAKXV1dsh3rkSNHZOMHhStXruClpk2b9vTpU/tdcRBIXl5eeGZPg0E0z549Q0BR43z0gWbsN3HmzBmP1e/u7nZfLtcjcHG48UhPFtCEkpKSwsJCbwLhoMvmwt4QHQLRBymnbLpiD6gqPLvkBoNo8E6Ef6mpqdI9CeOWlpaGZyY5+ND0Pzj5zMzMLVu2+LqfTsRBkzuGjkAUdFRFJnyH4SZoQScaEgTy7Y6ODnWkr6+PAIfkHPa1STiHCHDvsnNgv7hhQn8tqAjFwYMHiXd0rkQassZwsIsUJiCv1Bkmg7nJ+mdhBT+Jhnd869YtjwusWFFeXk7iQDjjrftg6IS+3qCfLBhmbEjGHtTyhBzkm/pry2/cuDGsVlMMKs6fP9+vY5Y248Epj0/wh2jIFefMmUPUumfPHpu8UcZB1NTUeORX0nVC37y8PGuwMzShmT3t2LFDOiaiHpoCKSoq8tbRG62wlwzp5OLFi/V3TxtM+EM0EyZMkMrAMps3byZ2dd9HiXgnOTn57NmzspODR/Dbhw8fhmdv3GACMfa7gU5FRYV1F+ToxtGjR/tdrfbYsWN4qcEpT/ggPT29t7f3+PHjGRkZePqCggJZy9V4PoUlbFus/CGapUuXCrMcMgFZVFdXb9++Xbpscbx8pc7Xr19XK9p7RENDAyIj8/Sz7NECWFtSSEK/tWvXEui5j7WBlENWvkFHvwIhQfA4Bj/qUVxcjECwMpllionhfmRLUmwtnCfE+UM03d3dRCukgjBFW1uby1kUAqJBRXp6evptuyLekfFIfhQjmiBjOmXoGgokG+4IBd+9ezestqkaHCxbtgzX1djY+PjxYxeB4NjsHVi0QoYyymehGOXdU1JS3CclhBWC1eukmWZv2rSJUHBoeieF8vJylEYmbaNJ6I0oUFVV1e3bt+Pi4vT3Wo4OSLueCCQrK0t2Jtq6dWtlZeWdO3dwckNNIIbpb8JzJJ4mgkU0aIbOXhnEwPfu3RtSeYELbMbaX7p0KT8/32ZOUFTCpl0PgezevTsqBSI7IzY3N3scxwixQq9huwSEDoJFNLhizRnrCFH2ORuCIAAOz87IUIGAZWimRX/4wx8KCwsXLVrkkUZREhLGwS9VABHEAXs6kd6zZ89IvKMyEib+l7VUvPUWoToLFy6MaDflE5RAvA0nQw2GYJ4omGYiNjY2MzMzPT29oKDg2LFjxPvSsBBWW9z5hyASjc6MdYLkaJ2LQEI0ZswY8kePGxir9fQGv2ChAgIZMWIEApGNTF2g1tMb/IKFA5DJtWvXfvGLXyABRHHr1i3SqEOHDkHKNgNEIghBJBo1Y3DTpk2ELe7r4MJEYd5UPhBgV3V1dQkJCejQegs2b96Mv4qPjw/nzshgAIGUlZUhkLFjx657jrVr16Ie+fn5iYmJUeC3/cbOnTsNc7wIAd0OC3BF0dGwENy5TjhzGQTx+PFjOCUnJycjI+PIkSOGmVBIA1i0Aru6dOkShoQQYNirV6/KYCo0ic+rV68OdQEHG7JcHgoA88oO07IXsAiE+C7UBQwl1qxZ4+1UGM6Q9ANBJJoDBw7U1taSGZWUlCDHlJQUrAsnRmhDrh6G874CC/xzfX09KVJXV9fNmzcrKipwUHjv1NRUZDIEhylev369qqqKvIDqQzQiEIlrOLVixYrwHDs/CDh69Gh1dbW3s4SBavhv5CJYRFNTU+NxApgsdBRNq716A6GcdeE4F0C+UaA9PoFYxmbZbQTS7zyM6AMCwUzsZ+H09PRs376931uRjyclJc2aNavf2RshQVCIBhMKUgsWPEXK+t1339nYcDiA4tkPDiL33rZt22AVJ/R4+vQpkYvNBQhEfxZ71IAssqWlZd68efYkqyOZmJgYw5TzjBkzAla+wMFnoiELmDlzpmEuNOPxgrt37wavASIuLu7SpUttbW1hPtqCkO3atWv21+hnT7LGZUQnmyTLvDj7a2zaKVywc+dOdIzMa8DlCiVIFcWUzp49620sCNf8+OOP/Y5ovXDhwuTJkw0z/Jk/f36gSxoA+Ew0qMs777xTXFzssdc22EMhpkyZIh/kDYUhkAwSwKv0mxlpEk1ra+vy5csNc/rPjRs3AlDEwcW+ffsSExNx2v0KZO3atTo3xNUlJycbpkAifY2Rr7/+miA9NTVVekhccPz4cWpKfRcsWECK4DHxfPTo0ZIlS7iS3DM+Ph7d69fDhQT+EA0OdtKkSXPnzrV2UsqHOXPmaA6FuH79ep8Jn9Y3JQs9duxYQ0NDSkqKryUfHAgD4lj6pUKSanTI/hoi4aNHj8oYa3JG+7WpwxPTp083zFwShbG/EoH0ayR4+Lq6OmnUIIOO9GYdyJc4Di5Gq/fs2aOOd3V1EbKVlZVxfMWKFejJnTt34JpVq1Y1Nzery86cObNw4cL29nb+h/lIET+JhhoOGzYMf5Kfn48lkMvI2DP9dEBGWwOPkZFHoGS8EtSRODxseyigYMNs5IuNjfV2DQr0ww8/3L59235l8lu3buHKOjs7x4wZk5WVRWwciXszTpw40TBDXRuiKS0txaKwJXuBYH6LFy9G6xAyeRN3jkSBeENlZaW0bJ4/f55ciegVb+oyBAS1R/nx61gBIQy+h1iGiEZzGZq8vDxoa/bs2Yg6KHXwDp+Jhqqq3JioD3HI+uzUAXdEzTXH1MMvySb0iUa2E5A8ImyBKHjxRHb19fXuq0xevXqVKqMcJ06cwGbQJ6rjkTe5z8qVKyEsuLu3txfNiNDJChUVFaROMCbceurUKZezCARxwTI4sE0muJj0010ghLEiECSGV7t8+XKECsQGqHdCQgKkTAyLbtj0eGBrSCM9PV1G+mli/Pjx/Ed0gz/DzmeiOXDggE2Q1tjYiELo3MePiIYgU+bval4fcqAuhHvyGaXJyMjYvn37/fv38VTWOPnkyZO8eBIBThkmlZO0FxUVoXb4LlhG/4n22zaHHLgotZe2CIToGG9M3SEXdRkCgY6xIjWUnICOYPbChQtxcXHENfpPFJFGEIhziTh0BkkT+Pg6TESI5vr169LINZjwmWjsuwZwMmiPzn1QrO7u7p6eHquG2QCxEi7y9DDv2HYBWZJwCoxDErR3716q4HEBDTgCq9uwYcO6devgU37lUzcTYomJieG3U6dODdu80jD748QJIxCSIHiHkM2bQMik1q9fT0IBxSAQ4h39qiGQb775JvwF4g7N5ZnIJ+Bfn+6MdhEPTp8+ffAb0X0gGmHQ2tpa+8s0R0xjbwsXLiSi0ezUJAqAlfTXxw8f4J+RCaaydOnSpqamfq8nDkImpFc+PaW6ulrajLFMze1KQoXm5mbsv62tjXeqKRCutxk76xFHjhyRrWlIMTQ3tAkT6K+irbn7oIBUA3Kvqqryq1ADhS7R1NXV8cLIpfvtTNFcxQpbWrZsGdXWJBq82bZt2yK0OxOOjo+P1/SrhM3EQb4+oqWlRSRJKhqGGxW6gPe4YMECfYH4sf+XzKviA/4sstRGnz58IhpoHSUpKSnxq1ADhS7RJCQkSMJMOGpz2dOnTzWnZqxevZp0dMyYMWSkyMtbSwTHc3Jy8NKFhYWRuxAf3ltWkNYBMvRjZwiyLXKQVatWRcSAYyyfF6p5MQLx49VL63KkCESBhFF/dwf99koEvn37dqQRqixSl2ioPNEHaeGECRM8XgBrQJmkCXgSfIhNq2RfXx8sg/t9+PAhIRIWeOXKFcIlfm7dHQ22QlFIOpQ70hzQFYYg36yvr9e/XrOdywrk2dXVpdqewxxkT7x6/ev9mNGCQNAcnf2qwwoEvx4H7ynMmzdP/uPyCfR44zo+DNvp7OwM4SQPXaKBCHGzS5YsgQugCWvrHaeysrK2bNly//79DRs2FBQUcJYjqamp7t2Zt27dmj9/vsfYHhYjeJH+FxQLIbqMkjh8+HB4ThjrF0Km+tf7ulo73nvv3r2Qck9Pj49FCw3Ky8t92mHS17Y5EQi/ihSBKOCTWltbbS4YPnz4jh073njjjWnTpmFKmIm1B9MbSBrwXoM/fEbBz+1W4uLihCxwTcnJyVhRUVERHOESyEC3ZD3Qh2RG1dXVXNxvtxFE5m0glh9BDY9GrUO7kyzE4dO0DF+JBiEjVftZi2GF7Oxsnzqefd0AQAQSiYv+YEeyTI83TJw4Eb6IiYmBaG7cuAHj4P7JJLxdT3xEIINuhHavET9nb5P+LFu2jIAFMybHSUxMtNmtlQgWgoCGNHfaFnfk8RTC8nWoyMyZMxsbG2fPnh3CMdo6TQwyJqKhoaGiooLY7d69e5rj63kFaFJxcXEE7UKtkwpJGigCQTi+CqSwsDCCBKIPmXyTYsIwVauyspK4hq+7d+9Wgxjh8W3btiEHNWVh5cqVoSqzMcBlIgjGFi9enJmZ2W8LEykPTKQ/Pddb5ILs0DzCE81Nl3UmyA4CdJyJrKSLiL799ttJkyZB35pNwgTSQuUDLeUgQif4kpGcIhD8hMx90bm5CCQSw5kBArtIS0sjYeQ/QnBJG6GhEHbzD3Q9Gs0ONviVBEo/tt+3b5/7HpiGaY0QB5yl3y/DT0jEYMMQtgvqNO6+9dZbUOH777+PXeHM4+PjdegJwaJYXOlHj3gIoUP6n332mRIIQc3SpUt1XnqECiSA8JYQkEtqphTBwCARjWFGy/r1hBrcdZHw5Ouvvz5+/DjcoUk0RFLE22R2ubm5mo8OBnRG31kjGj58+eWXcA0lh6A9tmqRDxIYi+NCsJE1YFqnd8wa0RimQBISEvBV+/fv99iEZxUI4UxkCSSw8BbeIp9QTRAbENF0dnbqj4aAaHbt2qU/UcW639ONGzeQEXdA2/g6YcIETaIhlLhw4YJ+IUMIaUJqb2+XD3fu3JHmdiI7jA0vLYvRyMAipFFXV6d+S0gso2CjCRLSehQImsCblXEPHgUSWXPiAg64+Pz58+7Hx40b19LSgmQGf7f7ARFNa2ur/mgIWJaUR3PKpWF2hOOdioqKli9fnp2dLf1W0nn04MEDIpR+G3eJI3hicnJyFCwm8Pjx47y8vKSkJBjW44o/YbtAT5DQr0CG8hagHhMCQIw8efJkspB+VzsMOAZENFVVVR6J0yNQC4jJpnPKHWQTNgNnli1bZr/I1ubNm2FuzZ15IwKHDh3y1pFJ1BbmSx8FA2igN40qLi4eggJRIMSzjraHeghz5s2bR9L66quvRhjREFZ4nHfrEbCpLM2nPxPHvsmQbHPx4sUeN0U3zKmMNTU1uLUoy9W9pd9o0tD04TYCCWE/Y8hBXikulg9btmwh9b5w4YLIavz48YM/7XZARKPfEvzs2bNZs2YZ5tw//VGe/Y62cJ/8DYsTxRAHIVP+6+xTEVnwNpIIxpcGrOjYQVUfmZmZ3gLb4cOHo3iRO0VugEhMTCSuIRpwHywqm/l5++HJex0Vne1PAtrgMCCi0Z/9ZTxfTLeoqEi/aVaHksgmkpOT1RaiFIkjTU1NN2/eRND6AVekAKPyOEuQ48OGDUOrPO5sHcWAdr2NA/jggw+gXf2V1aIM9nHAhg0bPG7KPK3p0C/KNv2nkg2v1ebdfezDomv2CO6WuFaQTq9YsWLdunX680d1fBHZk7dTMqRC81kRBPdkAZEePnwYi4qLi5NV1IYUEIiLUvH1hx9+QCAy+TBUBQstcnJybKZ69fX1LVmyxCXYabx7C5b5jyUb5G92S8AWrxk8ovEDJJn2qy7v3LnTfph5eXm55hjiCEJdXZ3q7CMDx5/DyETC2FVnZ+eLL74YBb1sPoEAVi1qiUDIF3DXbW1ty5cvv3fv3uuvvz7UBCIoKyuzn+L38OFDiHi9CSIA/sckxf9k4oi//E36CKL5pqkiUIUJa6KBRwiCvC1Vo7mDdUpKiuzQEE3AhxPCUP38/HyX5nA8VXx8fPQt3G0PBELKLKOHXdz40BQIOH36tP1IUbjYpRGz92nfH2t2QTH/kPrtvyyfXnk7YFORw5doiH7HjRtHBu7NHcEg3rqcrOju7q6trc3Ly2tuboZxpGMvQpebUFi1apXNYgLk3hC0t7O9paX3Fyy4P3/+I+21uMIfiYmJNotU2gsk62rr2/UFb9Xlr7vkw9iL8Mf169dLS0ttLiB1cm/H6OjtmdZ8aOLpstlrVgRwWYnwJRrDbK8aO3YsnqqhocHFIx05ckR/EdmpU6devHhx2bJl+/btkyHFkd5impmZab/uhLcetx9rarrGjOkaOfIvf6NH90bLhCAEYj/o3JtAyjvb/0tZujRJ/GtpWvY1u7VgIgtUOSkpyduefIWFhfaz4bG4AA6YCF+iefLkyZkzZ2CH+vp6JCItERs3bqysrCTM0Z8IbpgbjxrmsPRFixapqXpBK/hgoLi4uN9NHYuKiqzbcRDNtbe3H509O/+ll7a8+KJwzYNoGU+sMzzPRSBkWAhkxK60v0+a/NPYMT/PSoRrPjpeFOSSDh5ICHjpHtuDOa4zyAiTIU4kIW1pacHZy2K+vu7xIghfoiEtgnTdawXpfPnll7Nnz3Zfvs8bJk+eLHtT5ObmRkdEU1dXp7M2KMRKVAg7p6WlZWdn/2UTiwULWt99t/Pjj4VouiNnrSx7IBCdVn8Esv45MjIy9uzZM3L7+p+nL/jHnKX/bty7/+HA+pGN0ZNOQqzE8iUlJRUVFS4NnWiFTsMlzgyJkV5NmTJl5cqV0uzgn+2EL9HYAC2h8rt3705ISNCZPHXlyhUiIyROKCR+L9K7otra2vrdD4t4EFVzOdh39+69WbOEZe5Nn94X9vslaAKBeFssTcHjijadvT1/qM4hlvnH7KSfzhj1+6M7+55FSRdVa2trdXX1ihUrcMk4G1mou7S09Pjx45q7Suw1YZhz6OPi4oSmhwrRXL16taCgQH1FcJBIpCzKHSh0d3f3u8aNtxXVnhFM5+T0ZGc/jaLRjAik3w3FkpKSPI7huvP40ZJztf/n8La/i/vyH9LmpbT5tqNW2IKsB2fs0mHS3NxMSgXp6Cw/2NnZSTaAxY0fP37VqlVDK6LZtGmTezsozI0gbt++HZIiDT7u3LmDp/I4slOAhkXlQpbe0NXVtXTpUllJwyMIAO0n9F599OC/lqf/+7Hv/HPx+qYHUatIZEy4KAhXFvkm2Lnw8O57DXv/9+FtHzQUXnnkupAzoWJubm5HR0d7e7sMavNvqmrkEc1QnimnEBMT09TU5G166v3794ealBAIvtrb+DQsRGep0x3XWv9p1/KfTBzxz6Wp5FMFN6KQqXNycqzb6ZWXl//PaWN/tnqm9LuN+kFrf2o/EGFEg1Oy3/VmiGDXrl0TJkyoqanxOA2XpMl+RHX0AYFMnDjRm0A2btyouab9f6/47u8WxYjh/Y/K79oe3gt0SUMM9+V0/2/V9p+tmvHTqZ9S5X+rzgnScyOMaIaao/aG7u5ukoWpU6dCu9LrT0YJCz99+rSxsXHfvn2hLuBgw0UgSIP/IhBCfX2B/KYqC3v727ljxcOvuxhVQ/hu3rzpvqbtuw17qelPJnzA/8+ciMYwxwqHdm+a8MGePXtSUlKsqdPjx48PHz68evXqESNGaG5LEk1wF8iTJ09kW7FRo0bprNkseO3YbjWl8F9KN5Z1tgenvKFBenq6+4SeK48e/OpwJkTzi4ObbvUGa7JOJBGNg37R1tZWVFRUVlYG4+iPnI5iXLx4EYFUVVUhkMrKyn6vL+9s/1+HM/8ySvhg2uTT/oxMC2d4SwgSz9VCNP+twueNmPXhEE1UgRxKzdWora3FukpKSkJbpNAiLS1NLbFIJoVASKPsFyrp6H2Y0X66pitKRhgpIAdvHZEbL5+EaP5zSar+Ei6+wiGaqIK7y2pubsa6dLZnjkq4C+T8+fNr1qzJyQlWq2ckYue11r+d/fk/7Vre3uPbNrD6cIgmenDs2DFv46SHzggjK06cOOGtj3JoCsQjfnza97ujO/8+cdLP0xf89mh2AFfVs8IhmuiB/kagQwQbNmwIXi4QNUhvP/2XBWjWzf7Zyul8WHq+rv/f+A6HaKIEZOA6y4ANHUAxIdwBNoKQevmk6mjjL/FcbTCe4hBNlKCwsDCEW7iHIQ4dOjQEu/n9QE/fk1eO5QrLkDp1BKeH2yGaKIFsIOtAwRGIPuCa5Rfqk87X3XkcrAHlDtE4cOAg6HCIxoEDB0GHQzQOHDgIOhyiceDAQdDhEI0DBw6CDodoHDhwEHQ4ROPAgYOgwyEaBw4cBB3/D4dLmRap8aRUAAAAAElFTkSuQmCC\\\"}},{\\\"type\\\":\\\"text\\\",\\\"text\\\":\\\"Excerpt\n        from wellawatte2023aperspectiveon pages 14-16: Geemi P. Wellawatte, Heta A.\n        Gandhi, Aditi Seshadri, and Andrew D. White. A perspective on explanations of\n        molecular prediction models. Journal of Chemical Theory and Computation, 19:2149-2160,\n        Mar 2023. URL: https://doi.org/10.1021/acs.jctc.2c01235, doi:10.1021/acs.jctc.2c01235.\n        This article has 70 citations and is from a domain leading peer-reviewed journal.\\\\n\\\\n---\\\\n\\\\nsame\n        optimization problem.100 Grabocka\\\\n\\\\net al. 111 have developed a method named\n        Adversarial Training on EXplanations (ATEX)\\\\n\\\\nwhich improves model robustness\n        via exposure to adversarial examples.  While there are\\\\n\\\\nconceptual disparities,\n        we note that the counterfactual and adversarial explanations are\\\\n\\\\nequivalent\n        mathematical objects.\\\\n\\\\n   Matched molecular pairs (MMPs) are pairs of molecules\n        that differ structurally at only\\\\n\\\\none site by a known transformation.112,113\n        MMPs are widely used in drug discovery and\\\\n\\\\nmedicinal chemistry as these\n        facilitate fast and easy understanding of structure-activity re-\\\\n\\\\nlationships.114\\u2013116\n        Counterfactuals and MMP examples intersect if the structural change is\\\\n\\\\nassociated\n        with a significant change in the properties. In the case the associated changes\n        in\\\\n\\\\nthe properties are non-significant, the two molecules are known as bioisosteres.117,118\n        The con-\\\\n\\\\nnection between MMPs and adversarial training examples has been\n        explored by van Tilborg\\\\n\\\\net al. 119. MMPs which belong to the counterfactual\n        category are commonly used in outlier\\\\n\\\\nand activity cliff detection.113\n        This approach is analogous to counterfactual explanations,\\\\n\\\\nas the common\n        objective is to uncover learned knowledge pertaining to structure-property\\\\n\\\\nrelationships.70\\\\n\\\\n\\\\nApplications\\\\n\\\\n\\\\nModel\n        interpretation is certainly not new and a common step in ML in chemistry, but\n        XAI for\\\\n\\\\nDL models is becoming more important60,66\\u201369,73,88,104,105\n        Here we illustrate some practical\\\\n\\\\nexamples drawn from our published work\n        on how model-agnostic XAI can be utilized to\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n                                       14interpret\n        black-box models and connect the explanations to structure-property relationships.\\\\n\\\\nThe\n        methods are \\u201CMolecular Model Agnostic Counterfactual Explanations\\u201D\n        (MMACE)9\\\\n\\\\nand \\u201CExplaining molecular properties with natural language\\u201D.10\n        Then we demonstrate how\\\\n\\\\ncounterfactuals and descriptor explanations can\n        propose structure-property relationships in\\\\n\\\\nthe domain of molecular scent.31\\\\n\\\\n\\\\nBlood-brain\n        barrier permeation prediction\\\\n\\\\n\\\\nThe passive diffusion of drugs from the\n        blood stream to the brain is a critical aspect in drug\\\\n\\\\ndevelopment and\n        discovery.120 Small molecule blood-brain barrier (BBB) permeation is a\\\\n\\\\nclassification\n        problem routinely assessed with DL models.121,122 To explain why DL models\\\\n\\\\nwork,\n        we trained two models a random forest (RF) model123 and a Gated Recurrent Unit\\\\n\\\\nRecurrent\n        Neural Network (GRU-RNN). Then we explained the RF model with generated\\\\n\\\\ncounterfactuals\n        explanations using the MMACE9 and the GRU-RNN with descriptor expla-\\\\n\\\\nnations.10\n        Both the models were trained on the dataset developed by Martins et al. 124.\n        The\\\\n\\\\nRF model was implemented in Scikit-learn125 using Mordred molecular\n        descriptors126 as the\\\\n\\\\ninput features. The GRU-RNN model was implemented\n        in Keras.127 See Wellawatte et al. 9\\\\n\\\\nand Gandhi and White 10 for more details.\\\\n\\\\n\n        \\  According to the counterfactuals of the instance molecule in figure 1, we\n        observe that the\\\\n\\\\nmodifications to the carboxylic acid group enable the\n        negative example molecule to permeate\\\\n\\\\nthe BBB. Experimental findings by\n        Fischer et al. 120 show that the BBB permeation of\\\\n\\\\nmolecules are governed\n        by hydrophobic interactions and surface area. The carboxylic group is\\\\n\\\\na\n        hydrophilic functional group which hinders hydrophobic interactions and addition\n        of atoms\\\\n\\\\nenhances the surface area. This proves the advantage of using\n        counterfactual explanations,\\\\n\\\\nas they suggest actionable modification to\n        the molecule to make it cross the BBB.\\\\n\\\\n   In Figure 2 we show descriptor\n        explanations generated for Alprozolam, a molecule that\\\\n\\\\npermeates the BBB,\n        using the method described by Gandhi and White 10. We see that\\\\n\\\\npredicted\n        permeability is positively correlated with the aromaticity of the molecule,\n        while\\\\n\\\\n\\\\n                                       15negatively correlated\n        with the number of hydrogen bonds donors and acceptors. A similar\\\\n\\\\nstructure-property\n        relationship for BBB permeability is proposed in more mechanistic stud-\\\\n\\\\nies.128\\u2013130\n        The substructure attributions indicates a reduction in hydrogen bond donors\n        and\\\\n\\\\nacceptors.  These descriptor explanations are quantitative and interpretable\n        by chemists.\\\\n\\\\nFinally, we can use a natural language model to summarize\n        the findings into a written\\\\n\\\\nexplanation, as shown in the printed text in\n        Figure 2.\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\nFigure 1: Counterfactuals of a molecule which cannot\n        permeate the blood-brain barrier.\\\\nSimilarity is the Tanimoto similarity of\n        ECFP4 fingerprints.131 Red indicates deletions and\\\\ngreen indicates substitutions\n        and addition of atoms. Republished from Ref.9 with permission\\\\nfrom the Royal\n        Society of Chemistry.\\\\n\\\\n\\\\n\\\\nSolubility prediction\\\\n\\\\n\\\\nSmall molecule\n        solubility prediction is a classic cheminformatics regression challenge and\n        is\\\\n\\\\nimportant for chemical process design, drug design and crystallization.133\\u2013136\n        In our previous\\\\n\\\\nworks,9,10 we implemented and trained an RNN model in Keras\n        to predict solubilities (log\\\\n\\\\nmolarity) of small molecules.127 The AqS\\\\n\\\\n---\\\\n\\\\nQuestion:\n        What is XAI?\\\"}]}],\\\"model\\\":\\\"gpt-4o-2024-11-20\\\",\\\"n\\\":1,\\\"temperature\\\":0.0}\"\n      headers:\n        accept:\n          - application/json\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        content-length:\n          - \"22956\"\n        content-type:\n          - application/json\n        host:\n          - api.openai.com\n        user-agent:\n          - AsyncOpenAI/Python 2.21.0\n        x-stainless-arch:\n          - arm64\n        x-stainless-async:\n          - async:asyncio\n        x-stainless-lang:\n          - python\n        x-stainless-os:\n          - MacOS\n        x-stainless-package-version:\n          - 2.21.0\n        x-stainless-raw-response:\n          - \"true\"\n        x-stainless-read-timeout:\n          - \"60.0\"\n        x-stainless-retry-count:\n          - \"0\"\n        x-stainless-runtime:\n          - CPython\n        x-stainless-runtime-version:\n          - 3.13.5\n      method: POST\n      uri: https://api.openai.com/v1/chat/completions\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/41U32/bNhB+z19x0NMG2EHsxkjatxRZgRYFNgwDVrQuHJo8SddQpMYj3WhB/vcd\n          KSdStgzoiwzz7r777rsf9ycAFZnqDVS6VVF3vV1ev32t/O3VbxeXv/7+7s+PHz50n8z13595Pbz7\n          TtUiR/j9N9TxMepUe4nDSN6NZh1QRcyoq4uL1WZzdrk5L4bOG7Q5rOnj8twv12fr8+VqJb/HwNaT\n          RhaPL/IX4L58M0Vn8E6ezxaPLx0yqwbl7dFJHoO3+aVSzMRRuVgtJqP2LqIrrG9ubr6xd1t3v3UA\n          24pT16kwbMW2rT5dvV+AD/DLXW8VObW3CFchUk2alIX3gmItNeg0LiBgjYEheugwtt4wKGcgom4d\n          /ZWQITGabCYJC33AWBxwxIbYIsijIZ3VY/A1dEq35BAsquDINVBE4wX0SkjoZFWwAxjEfnL56frj\n          z0e/UyFYYEu5d7FAiiwlcJbrCVbKhRZtL1Sd9gcMwDEkHVPAZR98jyEOUqZVhWFL4rgfBMgfyOTc\n          5JiaNnKu0MP3dgA1YksltyIA96izdvM6T0VclWcmR2mbTKabskK1ksyichHIjTkXgkq6BU5NgywC\n          FpDSF0mUsUe/0oWxVJSgrLNB1oH6KO18CZGMDATVA9QysFJwplPbJK3NlT0j/EeLjFOTA8JB2VRI\n          SB9rQivPlm4RTEgNGOIi5pBToXgnmeCQZ9KMPZ06UiSmrFQSSkrktd6b5T7kAdmrEEh6Ij4dFvJ5\n          NNnbtCdL0hlikAplMJQ93VaLcZ6lXXhQMqA7YREwz/XqbOsetk4mf74TMr6JVV5Jl6ydGZRzPo5i\n          5W38erQ8PO2f9Y1Q3/O/QquaHHG7kwsgC5Z3jaPvq2J9kO/Xsufp2epWAtT1cRf9LZZ0q83lcdGr\n          6bTMzK9eHa1RONqZ4WL1aHkGuTMYFVmeHYtKy5qhmWKny6KSIT8znMwK/y+fl7DH4qXPPwI/GbTG\n          Xs7mbpq7l9wC5tv7f25PQhfCFWM4yEXdyXyF3AyDtUp2PIsVDxyx20nHmnyaaLyNdb9bb3Rdrzer\n          el2dPJz8A84E91okBgAA\n      headers:\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - X-Request-ID\n        CF-RAY:\n          - 9d0a38e8cfd564b6-SJC\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Fri, 20 Feb 2026 01:27:36 GMT\n        Server:\n          - cloudflare\n        Strict-Transport-Security:\n          - max-age=31536000; includeSubDomains; preload\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        X-Content-Type-Options:\n          - nosniff\n        alt-svc:\n          - h3=\":443\"; ma=86400\n        cf-cache-status:\n          - DYNAMIC\n        openai-organization:\n          - future-house-xr4tdh\n        openai-processing-ms:\n          - \"1885\"\n        openai-project:\n          - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj\n        openai-version:\n          - \"2020-10-01\"\n        x-openai-proxy-wasm:\n          - v0.1\n        x-ratelimit-limit-input-images:\n          - \"250000\"\n        x-ratelimit-limit-requests:\n          - \"10000\"\n        x-ratelimit-limit-tokens:\n          - \"30000000\"\n        x-ratelimit-remaining-input-images:\n          - \"249999\"\n        x-ratelimit-remaining-requests:\n          - \"9999\"\n        x-ratelimit-remaining-tokens:\n          - \"29997721\"\n        x-ratelimit-reset-input-images:\n          - 0s\n        x-ratelimit-reset-requests:\n          - 6ms\n        x-ratelimit-reset-tokens:\n          - 4ms\n        x-request-id:\n          - req_09373101f7b3460bb9e673ed4551d968\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body:\n        \"{\\\"messages\\\":[{\\\"role\\\":\\\"system\\\",\\\"content\\\":\\\"Provide a summary of\n        the relevant information that could help answer the question based on the excerpt.\n        Your summary, combined with many others, will be given to the model to generate\n        an answer. Respond with the following JSON format:\\\\n\\\\n{\\\\n  \\\\\\\"summary\\\\\\\":\n        \\\\\\\"...\\\\\\\",\\\\n  \\\\\\\"relevance_score\\\\\\\": 0-10\\\\n}\\\\n\\\\nwhere `summary` is relevant\n        information from the text - about 100 words words. `relevance_score` is an integer\n        0-10 for the relevance of `summary` to the question.\\\\n\\\\nThe excerpt may or\n        may not contain relevant information. If not, leave `summary` empty, and make\n        `relevance_score` be 0.\\\"},{\\\"role\\\":\\\"user\\\",\\\"content\\\":\\\"Excerpt from wellawatte2023aperspectiveon\n        pages 5-8: Geemi P. Wellawatte, Heta A. Gandhi, Aditi Seshadri, and Andrew D.\n        White. A perspective on explanations of molecular prediction models. Journal\n        of Chemical Theory and Computation, 19:2149-2160, Mar 2023. URL: https://doi.org/10.1021/acs.jctc.2c01235,\n        doi:10.1021/acs.jctc.2c01235. This article has 70 citations and is from a domain\n        leading peer-reviewed journal.\\\\n\\\\n---\\\\n\\\\nnct?\\\\n\\\\n\\\\n  We present an example\n        evaluation of the SHAP explanation method based on the above\\\\n\\\\nattributes.44\n        Shapley values were proposed as a local explanation method based on feature\\\\n\\\\nattribution,\n        as they offer a complete explanation - each feature is assigned a fraction of\\\\n\\\\nthe\n        prediction value.44,45 Completeness is a clearly measurable and well-defined\n        metric, but\\\\n\\\\nyields explanations with many components. Yet Shapley values\n        are not actionable nor sparse.\\\\n\\\\nThey are non-sparse as every feature has\n        a non-zero attribution and not-actionable because\\\\n\\\\nthey do not provide a\n        set of features which changes the outcome.46 Ribeiro et al. 35 proposed\\\\n\\\\na\n        surrogate model method that aims to provide sparse/succinct explanations that\n        have high\\\\n\\\\n\\\\n                                       5fidelity to the original\n        model. In Wellawatte et al. 9 we argue that counterfactuals are \\u201Cbet-\\\\n\\\\nter\\u201D\n        explanations because they are actionable and sparse. We highlight that, evaluation\n        of\\\\n\\\\nexplanations is a difficult task because explanations are fundamentally\n        for and by humans.\\\\n\\\\nTherefore, these evaluations are subjective, as they\n        depend on \\u201Ccomplex human factors and\\\\n\\\\napplication scenarios.\\u201D37\\\\n\\\\n\\\\nSelf-explaining\n        models\\\\n\\\\nA self-explanatory model is one that is intrinsically interpretable\n        to an expert.47 Two com-\\\\n\\\\nmon examples found in the literature are linear\n        regression models and decision trees (DT).\\\\n\\\\nIntrinsic models can be found\n        in other XAI applications acting as surrogate models (proxy\\\\n\\\\nmodels) due\n        to their transparent nature.48,49 A linear model is described by the equation\\\\n\\\\n1\n        where, W\\u2019s are the weight parameters and x\\u2019s are the input features\n        associated with the\\\\n\\\\nprediction \\u02C6y. Therefore, we observe that the\n        weights can be used to derive a complete expla-\\\\n\\\\nnation of the model - trained\n        weights quantify the importance of each feature.47 DT models\\\\n\\\\nare another\n        type of self-explaining models which have been used in classification and high-\\\\n\\\\nthroughput\n        screening tasks.  Gajewicz et al. 50 used DT models to classify nanomaterials\\\\n\\\\nthat\n        identify structural features responsible for surface activity. In another study\n        by Han\\\\n\\\\net al. 51, a DT model was developed to filter compounds by their\n        bioactivity based on the\\\\n\\\\nchemical fingerprints.\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n                                                              \\u02C6y\n        = \\u03A3iWixi                                      (1)\\\\n\\\\n\\\\n   Regularization\n        techniques such as EXPO52 and RRR53 are designed to enhance the black-\\\\n\\\\nbox\n        model interpretability.54 Although one can argue that \\u201Csimplicity\\u201D\n        of models are posi-\\\\n\\\\ntively correlated with interpretability, this is based\n        on how the interpretability is evaluated.\\\\n\\\\nFor example, Lipton 55 argue\n        that, from the notion of \\u201Csimulatability\\u201D (the degree to which a\\\\n\\\\nhuman\n        can predict the outcome based on inputs), self-explanatory linear models, rule-based\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\n        \\                                      6systems, and DT\\u2019s can be claimed\n        uninterpretable. A human can predict the outcome given\\\\n\\\\nthe inputs only\n        if the input features are interpretable. Therefore, a linear model which takes\\\\n\\\\nin\n        non-descriptive inputs may not be as transparent. On the other hand, a linear\n        model\\\\n\\\\nis not innately accurate as they fail to capture non-linear relationships\n        in data, limiting is\\\\n\\\\napplicability. Similarly, a DT is a rule-based model\n        and lacks physics informed knowledge.\\\\n\\\\nTherefore, an existing drawback is\n        the trade-offbetween the degree of understandability and\\\\n\\\\nthe accuracy of\n        a model. For example, an intrinsic model (linear regression or decision trees)\\\\n\\\\ncan\n        be described through the trainable parameters, but it may fail to \\u201Ccorrectly\\u201D\n        capture\\\\n\\\\nnon-linear relations in the data.\\\\n\\\\n\\\\nAttribution methods\\\\n\\\\n\\\\nFeature\n        attribution methods explain black box predictions by assigning each input feature\\\\n\\\\na\n        numerical value, which indicates its importance or contribution to the prediction.\n        Feature\\\\n\\\\nattributions provide local explanations, but can be averaged or\n        combined to explain multi-\\\\n\\\\nple instances. Atom-based numerical assignments\n        are commonly referred to as heatmaps.56\\\\n\\\\nSheridan 57 describes an atom-wise\n        attribution method for interpreting QSAR models. Re-\\\\n\\\\ncently, Rasmussen\n        et al. 58 showed that Crippen logP models serve as a benchmark for\\\\n\\\\nheatmap\n        approaches. Other most widely used feature attribution approaches in the litera-\\\\n\\\\nture\n        are gradient based methods,59,60 Shapley Additive exPlanations (SHAP),44 and\n        layer-\\\\n\\\\nwise relevance prorogation.61\\\\n\\\\n   Gradient based approaches\n        are based on the hypothesis that gradients for neural net-\\\\n\\\\nworks are analogous\n        to coefficients for regression models.62 Class activation maps (CAM),63\\\\n\\\\ngradCAM,64\n        smoothGrad,,65 and integrated gradients62 are examples of this method. The\\\\n\\\\nmain\n        idea behind feature attributions with gradients can be represented with equation\n        \\ 2.\\\\n\\\\n                                          \\u2206\\u02C6f(\\u20D7x) \\u2248\\u2202\\u02C6f(\\u20D7x)\n        \\                                   (2)\\\\n                               \\u2206xi\n        \\     \\u2202xi\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n                                       7                                  \\\\n\\\\n---\\\\n\\\\nQuestion:\n        What is XAI?\\\"}],\\\"model\\\":\\\"gpt-4o-2024-11-20\\\",\\\"n\\\":1,\\\"temperature\\\":0.0}\"\n      headers:\n        accept:\n          - application/json\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        content-length:\n          - \"6344\"\n        content-type:\n          - application/json\n        host:\n          - api.openai.com\n        user-agent:\n          - AsyncOpenAI/Python 2.21.0\n        x-stainless-arch:\n          - arm64\n        x-stainless-async:\n          - async:asyncio\n        x-stainless-lang:\n          - python\n        x-stainless-os:\n          - MacOS\n        x-stainless-package-version:\n          - 2.21.0\n        x-stainless-raw-response:\n          - \"true\"\n        x-stainless-read-timeout:\n          - \"60.0\"\n        x-stainless-retry-count:\n          - \"0\"\n        x-stainless-runtime:\n          - CPython\n        x-stainless-runtime-version:\n          - 3.13.5\n      method: POST\n      uri: https://api.openai.com/v1/chat/completions\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/3RU224bNxB991cM+NQAK0Ny7Cjqm5umqIEWKOogKFoFApc7u8uaSxK8qBYM/3sO\n          d2Vr3TgvEpYzc+bMmcvDGZHQjfiRhOplUoM3i59/2kj/54fLv2/2/TB8/u3uVv0+5Dt+V2dWoioR\n          rv6XVXqKOlcOcZy0s5NZBZaJC+pqvV5dXS3fX12NhsE1bEpY59Pi0i0ulheXi9UK/8fA3mnFER7/\n          4JPoYfwtFG3D93heVk8vA8coO8bbkxMegzPlRcgYdUzSJlGdjMrZxHZk/bC1RFsR8zDIcNjiaSs+\n          9Ux8rzj4RI2OKsfIkfYyaJcjyehRcSTX0sd7b6S2sjZM1yHpVistDd0A3RjdsVVMP/x1ffOmotYB\n          RtuOnKWBU++aSMmRhmvwgRNJ2yDpiEeDVL22TIZlsCVoVCue002iXnc9sHswuO0lxD6AmclciJEk\n          4xQYjEBWlj4cs1EtIzcle4uO5MAkUwq6zsWnov96rXrywe11A6hjG5lgJ+vsInoZIo8ky6dUJWys\n          e5YKBD+4XCpq4ZClAaGSKHQZqVFtDUBOsL+IoiZzsaaedaAZdMl2TGxHzud0y6ZdHGU6CVNRzKAP\n          AQxkk4ECdwFTUcovIA0rPX6kwAzvwgplKtQPYghDG4K2UUM7czg1ZWRRJDB60BhjWEhJDyoldxHi\n          OZ+Zaum1hwq/fCvxU9MrYCiTmwLQBdlozOFi6o300B+dL60E6dtfr/+YqEJI9zyII9/kHMRtXaCZ\n          FrWR6m5Ru3v0kRutJnHrA5Ud6EYXPXgXsA2Kp+HzqO04D/F8K6ppGVAN74vTLioXuCzFZmsf5xsU\n          uM1RlgW22ZiZQVrr0qRF2d0vR8vj87Ya16HMOv4vVLQoIvY73IuI44HNjMl5MVof8ftlvAr5xaIL\n          AA0+7ZK74zHd6uL9egIUp0M0M1++O1oTOJq54e3b6hXIXYMZ0CbOTotQpUPNi5ynUyTRWHeyLc9m\n          tX9L6TX4qX70aobyXfiTQSn2GNDdqfOvuQUux/p7bs9aj4RF5LDHCd4lzaH0o+FWZjPdUREPMfGw\n          Q9O6sip6Oqat3603F2ojl5v1Wpw9nn0FAAD//wMA6lhrmlUGAAA=\n      headers:\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - X-Request-ID\n        CF-RAY:\n          - 9d0a38eb5aebebe5-SJC\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Fri, 20 Feb 2026 01:27:37 GMT\n        Server:\n          - cloudflare\n        Strict-Transport-Security:\n          - max-age=31536000; includeSubDomains; preload\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        X-Content-Type-Options:\n          - nosniff\n        alt-svc:\n          - h3=\":443\"; ma=86400\n        cf-cache-status:\n          - DYNAMIC\n        openai-organization:\n          - future-house-xr4tdh\n        openai-processing-ms:\n          - \"2202\"\n        openai-project:\n          - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj\n        openai-version:\n          - \"2020-10-01\"\n        x-openai-proxy-wasm:\n          - v0.1\n        x-ratelimit-limit-requests:\n          - \"10000\"\n        x-ratelimit-limit-tokens:\n          - \"30000000\"\n        x-ratelimit-remaining-requests:\n          - \"9999\"\n        x-ratelimit-remaining-tokens:\n          - \"29998480\"\n        x-ratelimit-reset-requests:\n          - 6ms\n        x-ratelimit-reset-tokens:\n          - 3ms\n        x-request-id:\n          - req_e61dc59ce63a4a10a7d2d85f787abd83\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body:\n        '{\"model\": \"deepseek-reasoner\", \"messages\": [{\"role\": \"system\", \"content\":\n        \"Answer in a direct and concise tone. Your audience is an expert, so be highly\n        specific. If there are ambiguous terms or acronyms, first define them.\"}, {\"role\":\n        \"user\", \"content\": \"Answer the question below with the context.\\n\\nContext:\\n\\npqac-91399209:\n        Explainable Artificial Intelligence (XAI) is a field focused on providing interpretations\n        of deep learning (DL) model predictions, addressing the ''black-box'' nature\n        of these models. XAI aims to enhance trust and usability by offering insights\n        into why a model makes specific predictions. Key concepts in XAI include interpretability,\n        justifications, and explainability. Interpretability refers to the degree of\n        human understandability intrinsic to a model, while justifications are quantitative\n        metrics that defend the trustworthiness of predictions. Explainability actively\n        clarifies the internal decision-making process, providing extra information\n        about the context and causes of predictions. XAI is particularly important in\n        chemistry for understanding structure-property relationships and ensuring models\n        do not rely on spurious correlations.\\nFrom Geemi P. Wellawatte, Heta A. Gandhi,\n        Aditi Seshadri, and Andrew D. White. A perspective on explanations of molecular\n        prediction models. Journal of Chemical Theory and Computation, 19:2149-2160,\n        Mar 2023. URL: https://doi.org/10.1021/acs.jctc.2c01235, doi:10.1021/acs.jctc.2c01235.\n        This article has 70 citations and is from a domain leading peer-reviewed journal.\\n\\npqac-4daa74a0:\n        XAI, or Explainable Artificial Intelligence, refers to methods and techniques\n        used to interpret and explain the predictions of machine learning models, particularly\n        deep learning (DL) models. In the context of molecular prediction models, XAI\n        helps uncover structure-property relationships by providing insights into why\n        a model makes specific predictions. Examples include counterfactual explanations,\n        which suggest actionable modifications to molecules, and descriptor explanations,\n        which identify features influencing predictions. These methods are valuable\n        in fields like drug discovery, where understanding molecular properties such\n        as blood-brain barrier permeation or solubility is critical.\\nFrom Geemi P.\n        Wellawatte, Heta A. Gandhi, Aditi Seshadri, and Andrew D. White. A perspective\n        on explanations of molecular prediction models. Journal of Chemical Theory and\n        Computation, 19:2149-2160, Mar 2023. URL: https://doi.org/10.1021/acs.jctc.2c01235,\n        doi:10.1021/acs.jctc.2c01235. This article has 70 citations and is from a domain\n        leading peer-reviewed journal.\\n\\npqac-7420c240: XAI, or Explainable Artificial\n        Intelligence, refers to methods and techniques used to explain the predictions\n        of black-box models, particularly in molecular property prediction. The excerpt\n        discusses two XAI methods: molecular counterfactual explanations and descriptor\n        explanations. Counterfactual explanations involve minimal structural changes\n        to a molecule to achieve contrasting properties, while descriptor explanations\n        use surrogate models to attribute predictions to specific molecular features.\n        These methods enhance the interpretability of machine learning models for domain\n        experts, aiding in understanding structure-property relationships and improving\n        trust in predictions. The choice of XAI method depends on the audience and the\n        purpose of the explanation.\\nFrom Geemi P. Wellawatte, Heta A. Gandhi, Aditi\n        Seshadri, and Andrew D. White. A perspective on explanations of molecular prediction\n        models. Journal of Chemical Theory and Computation, 19:2149-2160, Mar 2023.\n        URL: https://doi.org/10.1021/acs.jctc.2c01235, doi:10.1021/acs.jctc.2c01235.\n        This article has 70 citations and is from a domain leading peer-reviewed journal.\\n\\npqac-a0203962:\n        XAI, or Explainable Artificial Intelligence, is a process aimed at clarifying\n        the internal decision-making of models, particularly deep learning (DL) models,\n        which are often accurate but less interpretable. XAI involves two steps: first,\n        developing an accurate but uninterpretable model, and second, adding explanations\n        to its predictions to provide insights into the underlying mechanisms. Explanations\n        can be categorized as global or local and as intrinsic (part of the model) or\n        extrinsic (post-hoc). Attributes like actionability, completeness, correctness,\n        domain applicability, fidelity, robustness, and sparsity are used to evaluate\n        explanations. XAI methods aim to bridge the gap between model accuracy and interpretability.\\nFrom\n        Geemi P. Wellawatte, Heta A. Gandhi, Aditi Seshadri, and Andrew D. White. A\n        perspective on explanations of molecular prediction models. Journal of Chemical\n        Theory and Computation, 19:2149-2160, Mar 2023. URL: https://doi.org/10.1021/acs.jctc.2c01235,\n        doi:10.1021/acs.jctc.2c01235. This article has 70 citations and is from a domain\n        leading peer-reviewed journal.\\n\\npqac-117972cb: The excerpt discusses Explainable\n        Artificial Intelligence (XAI) in the context of molecular property prediction\n        models. XAI aims to make predictions from black-box models more interpretable\n        and trustworthy by providing explanations. It highlights the importance of explanation\n        representation (e.g., text, molecules, or concepts), molecular distance in counterfactual\n        generation, regulatory requirements for explanations in industry and healthcare,\n        and the concept of chemical space for generating local explanations. Additionally,\n        it notes the lack of a systematic framework for evaluating the correctness and\n        applicability of explanations, suggesting that evaluation methods may need to\n        be tailored to specific audiences or domains.\\nFrom Geemi P. Wellawatte, Heta\n        A. Gandhi, Aditi Seshadri, and Andrew D. White. A perspective on explanations\n        of molecular prediction models. Journal of Chemical Theory and Computation,\n        19:2149-2160, Mar 2023. URL: https://doi.org/10.1021/acs.jctc.2c01235, doi:10.1021/acs.jctc.2c01235.\n        This article has 70 citations and is from a domain leading peer-reviewed journal.\\n\\nValid\n        Keys: pqac-91399209, pqac-4daa74a0, pqac-7420c240, pqac-a0203962, pqac-117972cb\\n\\n---\\n\\nQuestion:\n        What is XAI?\\n\\nWrite an answer based on the context. If the context provides\n        insufficient information reply \\\"I cannot answer.\\\" For each part of your answer,\n        indicate which sources most support it via citation keys at the end of sentences,\n        like (pqac-0f650d59). Only cite from the context above and only use the citation\n        keys from the context.\\n\\n## Valid citation examples, only use comma/space delimited\n        parentheticals:\\n- (pqac-d79ef6fa, pqac-0f650d59)\\n- (pqac-d79ef6fa)\\n## Invalid\n        citation examples:\\n- (pqac-d79ef6fa and pqac-0f650d59)\\n- (pqac-d79ef6fa;pqac-0f650d59)\\n-\n        (pqac-d79ef6fa-pqac-0f650d59)\\n- pqac-d79ef6fa and pqac-0f650d59\\n- Example''s\n        work (pqac-d79ef6fa)\\n- (pages pqac-d79ef6fa)\\n- Author et al. (2023)\\n\\nDo not concatenate citation\n        keys, just use them as is. Write in the style of a scientific article, with\n        concise sentences and coherent paragraphs. This answer will be used directly,\n        so do not add any extraneous information.\\n\\nAnswer (about 200 words, but can\n        be longer):\"}], \"n\": 1, \"stream\": false}'\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        content-length:\n          - \"7150\"\n        content-type:\n          - application/json\n        host:\n          - api.deepseek.com\n        user-agent:\n          - litellm/1.81.13\n      method: POST\n      uri: https://api.deepseek.com/v1/chat/completions\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAEAwAAAP//tFddj9s2EPwrhF6SA+yL7dzFsfNQpEgCHJqHoAnQAj2goKmVxZxEKiTl\n          OzV/vrOkJOucpLk26JM/xI/Z3dmZ1edM59k2k5d5scmXm7nMd0/nF8tlPn++WKt5vlitNquFvHy2\n          2WWzzO4+kgpYr0oZzpWtm4qCtgaPlCMZCGct1+vl5eXi+eV6ltU2pwrLc6LGE93MschbQ443lFYr\n          8tn2j8+ZNjndZdsFdpD3ck/Z9nPmbIXPTHqvfZAm8B5rAuHbNvv95ZV4/PquqaQ2cleReOmCLrTS\n          shJXWFRVek9G0ZnQXkhRaKpyUVjVesqFNaJx9qBzbfZCY7VrHAXJkWCxyQXxwab/o7BOhJKwhXKt\n          0iJbiFqqUhsSFUln+KAYrJ+JRgKKaivpqk5w5KdLcJoMQjoStkA4AlF5nROOF7tKqpv5zt6RF4+b\n          T1LNN8unG1Rgg3P550Uu5fpCLs7OxRXO0LUXwQoypUSwIrjW419E0Hq505UOndh1uKYgl2L1el8G\n          z0FbcVt2SE2EjWhucKVvSHEWAVtpz+mYceiOcIjMc4fijJEK20jFF9zHCWC/UMcxKWriTapqc5qk\n          OeGa4XqtSuEI2GIQnOOc9o44L6Jsa2lEC2I4rn4+hAPkCMUDIyLo0b8QHxE3A08lG87mFH9qQR3N\n          xT2QqAmblcc1BZlY/WNRU/JurQtcVu9fHJnAFIvJHA8GDQ6E8ipUGfcidYw+UsmAgUP65kgrJwxs\n          A9VPS4pUMY0BqrQ51yRlStmWKVlIFVqcNeXiTPh2vyfEynzTRtdY4FF1LHX4irY0eBxTA3YSQuaW\n          cTLtAIyGQE5CWZkkOXnldBNA8Pu3pNKAk0hd0YkCrd2i+IBYVC3aKsV0bIdEgfXFaqFWF8zND7Ff\n          UtCha1CYCtnS5mCrA87JgayyDR+DIkulgD6Q2LUBFT82JPd1oiejRYaxNo9luw8XZae9dfovdJD0\n          Yl/ZHZKBqCqLi2OoR9rEYAcOJeBysVo83TxbcVOhHUuqoTium8XyQD8UEszCwkpwZCSjH3JP8z63\n          HQhdJRaWuunVxPg2tl9SCJFbYWzghWhNg6bDU9viGuvGzQPTcPsB7K2QuyRiXlT6Bo3i2r3ItVf2\n          QO60B7/UitcHWbURFvfWNHuj+gBrQFpQAxTIt2hNpBIchAqM7O8Vn7g/ZgmvCukHV6gAY1hzWDRs\n          uy+F73ygGvcqUThZE7rrxsc0QtVxRg2CRSEEP6tKGKIcJbxflD6Y5XK9Wa/U7uwcPpBsBAX48+gI\n          bzSEIsoVep5bBKnVfiuus99YbpFINNtP15n4WfYewC0b99+F3g8oTzWPipOAvv6+x4A1EXpsO+Nv\n          CSyJOmkNKpyEAdThPABT4Wwd/9xDQqL4BwIAzh/kFBoOVKABHaBbwtvWQTnOr821eTNs7DFv+c95\n          soXBJbbiFRUsX5G6XMB/Y32gxn2/evzq7VnfgUehZPE4egHDfTTa1iMB14RU/L/uNMHyYLc5dQjO\n          d+yDUdxjkvt8Dja7Fb+O/sRajYwOch0liVRpNNMNFQdzYUmjesWK9jfEok5QcxM+bH549bafK6I0\n          1RiJ4mQxGUb65zOhgyipgua0JqrCd8VpGvCg3VvxXtcarjZDoFB/G0ebk9B54khtMcHhOaiRCCOq\n          Wx1KrJY8KvbadYziH6wupu8bBjUFPmg3M5/dbDfl/uC7mJPYGkLv1x1L9zfNmmvDcyt4ngwrCT0m\n          2F56v25eR6P6ikfFfjjalL8vwaNnPfmKYT2BOqSJZxr2IIcIGybQspomtzKRa4OsxViOnIn2302K\n          hlZGuZENlJRHwMkjMN1ifhr5HKfsSHoeMuOc1EVER/HznYEcePgwQEBwsZdnNGV5hGSlj+KYpoP0\n          XXgYBSbzHV8UkfvQwfWBWwqvdBxA4B5xpK6IPQfTh8cXRiJ3FhPDarEQgJN7JPkRXGT0ZO4IAEjN\n          wDqFsQ8zE5MaptK6xvJBN5NpNR07snWU6j6dMdz3AWBEpLWcnLgdhoUHGAau+VKWx0RzOSbqxD+n\n          0hFBfVM8KI7wcdq6L+X97HHy6jH2a+8x71JWtuLDd18q0FvjG9T0rSL1wTABf2kW45WDVbCNTV8Z\n          tvEFLr2SDWP3qXqfKLd4WXnLipUm6Tgh/Yi2vEvzOiPpJ1bMMT/S/xjnWAcHBRiUME2qD+j6q7rB\n          i0l8x0OfjBPqVrz5zyPp3wAAAP//7JlBb5tAFIT/SsSlF2TZrpM6vVVpq5576alCJICxgo1rsHOo\n          /N8783bfsmBskyiKVClHm2WBZZk3872OJV1/uOBIZfPfSZJCLsTSXK0YNk96FrF5KUKyBOKR3Kn9\n          skI55n+NMksr78on0Iq8Zor253p8nhlldwL0gpZKptEKZwbYyuAP0EpiBrg1VovoD1W71XOT3M3f\n          uLrwlrpYYnGtvonJf6i5AjCEn7k4ELkcGIVRRXYJHhEOPMUREhUGePjuFc0cNK9C6mZ+S0eLUdjJ\n          3ke+nzfza8sl4K5RGebEi228yaGYX/blkkYIGXGdMoQg4qlVlTf+dRtnqtziOOEFQmarQTqHItAj\n          db50vB18acxsZdnDf4xgWM4UwKBYsuzarNxDGXx15U6gnVPa4MqOC3nvXMZwGUcrtKxoKD5TWd4K\n          0CiaoTl4PToj/OmdzlymM5d09+pH+YSUgBCFGC/gBe9JPItC5W36Z7ckUoO1FPgrrq8BMGJhjugL\n          +FA/bxFfTpdtcDcpMj30IP5yAbewhtzlKSakycb9gk7CH4q/h7pv8TvxPbgtfrCgnQLYddNSzqTW\n          UYclP9viWJhg8TPdw+qLV7C2n6hJTsuK8knK03fE9wJ/kbpoeXp+YwDUiey4k+B7jDhl1zfjzFen\n          +gCDrHiGsC5YCOXdOWNsC/NS1GccFXbCfwv9QXv7qb9fZYcadC0pdY73CoDnuy2Tfo/rRdebe9lF\n          oX37aV7CvU1RwiMxtDn03ZAEpI6G/8uW4VjAbpgnA8VNtjtBFBS3OgTaessIka4z4tTWPJO6yg7z\n          drXDJ92KuW0U4zr1oAL4zFfF2c0aNRvXUM7n0SL57mLaRfaJziNrcBjjZ2E2knIVo2HzMmzd9OGc\n          kgKhqmZCCxrF1Oo8XDTPQmpqEmWUIjBAIUUPG5hR7TI2I+HsR8EhDIpyge14j2bnelcUYUAMUeWR\n          wdjoZlZ1uQkOv8MAbTvT/MTw1aaO6vIxXeO0yfXtlO1Pbbg2B2Y36LPWJVoE7r+P4+vbMGjNECXo\n          by4LzPQ3eIBgpYkbPZnOcYdHU/tnNLjd3c/k0xhn2WvIjFG+9O53Ou8cRUulaq45u5nhdFOeIqzG\n          gi1YSAvWIttEaRzfz5PJZHYf4QrJeD4dR9lmHj3u5UrB4R8AAAD//wMAYTT3LbYeAAA=\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Credentials:\n          - \"true\"\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Fri, 20 Feb 2026 01:27:37 GMT\n        Server:\n          - elb\n        Strict-Transport-Security:\n          - max-age=31536000; includeSubDomains; preload\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        Vary:\n          - origin, access-control-request-method, access-control-request-headers\n        Via:\n          - 1.1 e943d5f0cbb0d255d29da0ddf6639ba8.cloudfront.net (CloudFront)\n        X-Amz-Cf-Id:\n          - 3UxIQlju35BYZGGy5RGTW_UikfgGj3AxDMezBjQAVanRu9ncJ5I0BQ==\n        X-Amz-Cf-Pop:\n          - SFO5-P2\n        X-Cache:\n          - Miss from cloudfront\n        X-Content-Type-Options:\n          - nosniff\n        x-ds-trace-id:\n          - 10145cc2cca7c86dcbeda68134102054\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\nversion: 1\n"
  },
  {
    "path": "tests/cassettes/test_get_reasoning[openrouter-deepseek].yaml",
    "content": "interactions:\n  - request:\n      body: null\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.semanticscholar.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.semanticscholar.org/graph/v1/paper/DOI:10.1021/acs.jctc.2c01235?fields=authors,citationCount,citationStyles,externalIds,influentialCitationCount,isOpenAccess,journal,openAccessPdf,publicationDate,publicationTypes,title,url,venue,year\n    response:\n      body:\n        string:\n          '{\"paperId\": \"1db1bde653658ec9b30858ae14650b8f9c9d438b\", \"externalIds\":\n          {\"PubMedCentral\": \"10134429\", \"DOI\": \"10.1021/acs.jctc.2c01235\", \"CorpusId\":\n          257786462, \"PubMed\": \"36972469\"}, \"url\": \"https://www.semanticscholar.org/paper/1db1bde653658ec9b30858ae14650b8f9c9d438b\",\n          \"title\": \"A Perspective on Explanations of Molecular Prediction Models\", \"venue\":\n          \"Journal of Chemical Theory and Computation\", \"year\": 2023, \"citationCount\":\n          63, \"influentialCitationCount\": 3, \"isOpenAccess\": true, \"openAccessPdf\":\n          {\"url\": \"https://doi.org/10.1021/acs.jctc.2c01235\", \"status\": \"HYBRID\", \"license\":\n          \"CCBY\"}, \"publicationTypes\": [\"Review\", \"JournalArticle\"], \"publicationDate\":\n          \"2023-03-27\", \"journal\": {\"name\": \"Journal of Chemical Theory and Computation\",\n          \"pages\": \"2149 - 2160\", \"volume\": \"19\"}, \"citationStyles\": {\"bibtex\": \"@Article{Wellawatte2023APO,\\n\n          author = {G. Wellawatte and Heta A. Gandhi and Aditi Seshadri and A. White},\\n\n          booktitle = {Journal of Chemical Theory and Computation},\\n journal = {Journal\n          of Chemical Theory and Computation},\\n pages = {2149 - 2160},\\n title = {A\n          Perspective on Explanations of Molecular Prediction Models},\\n volume = {19},\\n\n          year = {2023}\\n}\\n\"}, \"authors\": [{\"authorId\": \"1805407482\", \"name\": \"G. Wellawatte\"},\n          {\"authorId\": \"95666896\", \"name\": \"Heta A. Gandhi\"}, {\"authorId\": \"1481244794\",\n          \"name\": \"Aditi Seshadri\"}, {\"authorId\": \"2257535\", \"name\": \"A. White\"}]}\n\n          '\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Length:\n          - \"1398\"\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Fri, 20 Feb 2026 01:27:18 GMT\n        Via:\n          - 1.1 4ab727dc0617b5a51e8ab0496afab13a.cloudfront.net (CloudFront)\n        X-Amz-Cf-Id:\n          - xiJBssnC13LJ3J-z3qVsDUFpyuM2W9szOsjuP5dqycq_tQ_vOFqhhg==\n        X-Amz-Cf-Pop:\n          - SFO53-P10\n        X-Cache:\n          - Miss from cloudfront\n        x-amz-apigw-id:\n          - ZDnClEvFPHcEjJw=\n        x-amzn-Remapped-Connection:\n          - keep-alive\n        x-amzn-Remapped-Content-Length:\n          - \"1398\"\n        x-amzn-Remapped-Date:\n          - Fri, 20 Feb 2026 01:27:18 GMT\n        x-amzn-Remapped-Server:\n          - gunicorn\n        x-amzn-RequestId:\n          - af245cee-4d59-4554-ae45-5385959461d5\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: null\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.crossref.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.crossref.org/works/10.1021%2Facs.jctc.2c01235?mailto=example@papercrow.ai\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/81ca3fbOJL9Kzz61H2OSONB8OF8cmzHcefR2diddKadM4eiIAs2RWr5sOPOyX/f\n          KoCyRMhyDO/M7vQ8WqaoIlCounWrUMT3UdNmbdeM9kfV9Wg8WsimyS6l394tJVy7rerNqzeyblRV\n          whc0IAFZfzPa/z5S5VR+k1P8OM1a6S+zugW5f/3FCIvGbEyjr1/H5qtWLVA6fuET5tPonCT7It1n\n          5B8gE7+FUS2Wo30ax5RxxiMiknQ8Wj+fB4IEdPRjPKrlTNayzKWfV13Zwm/CZDxadpNCNXNZw70H\n          C1mrPCu9w7lcwIfCO6tyJds775eDw7Nf4YmqaTocUAKfC5XLsoG//vqOuqnbByfEx3zM4gcmxH3C\n          fRafE7Kv/2tPKIrTJBaM4D8w+rwqW1m2G5q9qWr4yVQW2Z2vSn+a3cEzyXj0x8e38O28bZfN/sXe\n          xV5ey6xVNzKvFouqbIKqvrzY6wffXOxN7i72woBc7I1+wCBnHSxOred09Psprh9ojxOeXuxRPRQa\n          CXhqmelpHKkbhaPxqpnRWdPWdzioSvlZ08i6lVN/cgd3rtU8HmW3WQ2r/9eIxlEYUjH62l+Dacwq\n          /WzzZ9ktJnow6ztxjGqq78F/7Riemq7sEicB0neM5cfXH+OdEw2jRyYKxjH2XqpKlpeqlGA25eXY\n          Oy5vVF2VC1gn/Dorp955nZXNsqpb7+yuaeWicdGOoGFMn6Sd/s6fakfP6V+hHSLitXbeg31VJbjL\n          adm0qu1aiXo6kaWs4eI7OTW+BK4E3ueggY9cnLyjPE6j6AlaGNz9M02Y8Tto4uvaBafVIlOl9vb+\n          01/4bV01zSKrr/0afBhwpNVuOsuKRoL/NnMwAh9FwC9kDUDQFogdo98CbVGBdz6XVX3nHVaLZdcG\n          OOHVAKb+EgxsF76EYya+wlJtrBRh9GIvy5vgKm/zgOUEsBH9op/sVdXVsFw+iFE5jAIHDxixA5J/\n          imBU7Id0X/AHECzlNAa9awRbavgfMRqmPqMRBoUGBpLjxUNUHgC0hlj/HqlxIVZoHROU3ivtwPsA\n          OLiUOQKbB355/G1ZZKW2wwaN711VyLwrstr7UKP94RdwEdCy0ZqFR6hva23Bc2+qotMzoylaQtfC\n          gmn7+f3j4enRAFGrOldTg6NoSj78j/k8jpkfpSzufw2WAmaPxqRvH+23dSfHo0sYMKL3iQQU8T4E\n          cPcsW6gCDe6zLAqw6rbFJWnkf3eoA7g+U3XTotjZTBUqM4YFI1uBk8TlQtQZ4PDY+6NUOlxAAIMv\n          Plb5HNZG1uPNj+/lrfcFgrcH2MBi/RsYs3cGwR5c1UDAEzWQhpHweRKSp2ngtWwz72CggBOAzLka\n          Tj6bTpWBFycNIOIcb4Lzv0oZq+Ef4LA2B38mm3k2rf/Dh//EtYyiMPZ5qqPpE9byoJzW8PCjoTnP\n          lW3J/1Ha+Iqs1ESPEacYGdeAW5UFPO1RPNyklHr81xJnDdcAfHPV0p8Gug3A5snFXgMMh4XAcxms\n          QcxDPxrhit2LZVoscxG7igOglEUtbwKaAwkg8VAu13K5i1wCY7nKIbSEQMyG0kItLXSVlk0XWcAI\n          TQmLweoGIoUWKZ4zcR0A4wnGe2vWkRYaPV0oozHMjfKERpSROE4IDDQV1vRjLTZ2mj78pqEErBTW\n          nvpwQSS+JTbRYhN3sWBapBcLE/D5UGyqxaZOlgq/OaJnh0QwkR4NxVFiLJ84aDUKOZoMGug3deMz\n          NP8bsYwW/o01WNr71bMcK060FsDWEmZrgRrPok6utSWYh4nPLMHGtaiTbxnBjIkVFAiabI3YeBl1\n          cjMKJn8VAH+edY12tYCyAKihJdp4G3VwtzARAlY+q/9UADEpgZw/FKkt1zgcdfA4SpMIbZhzVDBY\n          L2GC+HeWXONx1MXlQKMXe/OZbIIwCmggyD8xN7AHbHyOJvfkcEXaIfbfZJjKeKqEMNPVOvWZVfVC\n          BzOgnBV82UCk2sj67vkl2+SXo5dw+XqSNco7x+B5J7Nas2tqgT81rqrJqeaDfs+n43h7fHoAQHvL\n          S02GIXx7tGkhtSj7eIWU+VWm6hKGOfYOcs2xswmEY4io67w1w5vvNgef0MHgu6rIFreqVN5vw9En\n          VugywMAcgOHew8IIFp6mPknSJLZxkRlMYM/ABPCwaOW6PPGt8MD6aOuCCRGBRcrUIrsMbniieMDi\n          kFpiDSIwvr1ov5feASRkM5UrbU8tZAPqEldr3zvwjru6WsoM7lku6yrL515bQdaTw016Qc2idSZP\n          WK3P/Y8gqYSkQBeONlaJ2YMzqMIQVTpI5esub7sa08IRJKee5nPe66prZHBReg/+87LopE5WPXAH\n          D4d76r1URaFpmrqct82uX77wEPpfeGtient7G9ziM+f6kZfVDZDVpl2ijn2w1cKvZn5thO4F1lQM\n          ijEn0mAAErPiskWATAISB8SmS8wAGXMBMqBzF3vLMmsQHkkkQmr7NzMwxlxgbNPeQqJYwBJBLLEG\n          xFiyvaQvFfj42Ps9eAHm0bYVfD4MNhNpbVNXYFJok+YK4N0CbA+osVeAFZWAMGicTVffyLsAjHbX\n          6p7+dnhw6tPYw0JxM6+WiEASn6XKbFJItJNf/jw4/fUx86DxC2+59JKLDj5zyu01NxDJHqYz+brE\n          YCniQ1ZkuarG3hmo4m2XK0gyABThj3ddqSCTeAcfD+YLOTW3vJYSQPM3+HQky0tZ4L3en5ny5qCw\n          SVVd73vnFRanGi/zQMJMQdoxqyG7wclrx9iceaYeU9wDUH56fHx8sXf46ZUGibpcVd+G8G7qSLL2\n          PunK5aNuR7VeeRxFRrU8jkUwjMRoaqeHh58+g+0yoG3wI3CNkFn2xg3Q84eBfvcavOnmYH9HgfcR\n          1Pomy691Mhd473FJJCzHF/hwphZVo+86DnB+E9BgW9VKFxkB8kDhqNzjgVk9plyYBdHqfFSTZ9Ws\n          heWU3jlkljr9/AQWcu8T6CWfskJNzZ+fewNvvF9OD8/OPz9q0YxozdMo7m06Jg/qHeQIwtIQ9U5A\n          74TbOZyJg9whDj7MvJuEW7Gbm0jIHSLhgBAyADyYCI+taMP7vNOJHBuIlpd34DU4YMxzaJRakk0c\n          46HNlWiSiE02E5PNaPmmmnsfAu/zkMkgIK8Kpo/wKx6280et6F2Pm2973LSGbOIVfzbrjghw+TDd\n          WjwTrLhDsBrKTVBuHDErAeEmXHH3cJXByt3wSFEKGXUoLNLNTbziD2e6G/gxXFe+7TTIy6v354Kj\n          lWi4SsOYJTTeXPJ/AGRfArZYrGh7xfGyd3r66Ar3mcB72eogp4FBj6KV+bysiupSQcrwSz+wX62J\n          m+DFnXJxU+XQ5L1Z1Lq6w0K7HmMQOXSg3kP3pUQEJI1DC+lDgzihA+JYloXZZxgRy2JDAzehC/EG\n          O7rYAxIf08iiVaEBmZBvh5y3HURrWV9iUNch/q2U+PnRiOGc+XkQEXcGgJPuDmnXaTAG3vFt0uFg\n          /gi8T/D3S9xZ1Jxk7H3OCmAo87H3Gv54BUPuGgyOYwzt81tka3NkcnjrCYCLbFvz9fG0gTjZ1TXy\n          8KapILFokbqcljl8e8+nwjgSJvyEcRxapCrs63luBT1T0aJUQObGfRLFqf/NkmsAL1zj8Tq79m4y\n          SCN0LH/vL2XdgGYvgT41m657Ns+Whbzz3gYw8bX/0lRYUBUaCAyd+DrOII0TH/e4iB+JFLc2/sls\n          WzUoGD6MgjvRSpBt62Wcw8ghKuO/RbQ507dVZ0GUrlQ9ISjRBILSweE77+z05M3RERjtJnrlA/R6\n          U1a3hZxeSm+qmry6kbWpBACtybyF2g5ZoYHq0KEoOQSAGIEFMhYbsAwShk5ImIBYGodc8BTJKY0D\n          GlLBE2vBhAFD4VKH0EUo3F/3EQr91A+JxWSEgUJBt1aaCJ0m3hMOTXbuF/YDXJ14J8PoQx5YWvd6\n          03B8BlLFcxkcrBQPgHJSi3QKA67ChcFtkgCBJIDGNLRXyWCOcMEcSmAwH+Z3zUd58w5gDrOCJoAI\n          A3yWWCRD9BsKLsUBE2IYj3gSBZyFAJZWQBQGZ4QTzqz3KdQC4zdlkQVfwmCMcNpSGIhNJoQkzN5T\n          Md4rkk2D/Jg1iw7kA1sNINgM7PIhyMHNuY+QO1iijQMLBwe2zS0Cc9sacmScN3IqIq4LLwkjkYi3\n          Ci+Rcd7IpYIIrgBpiFFGsKxKGUCYI9S2iMj4XcRsXOBc13F35CFnQEyyGv5zleFC/D9kI5Fx7MjB\n          sYcrKDS3o3Y1KjKOHT2DTKBjmDIwZWyrWhsZj46enT5pMkqYvfMY9buEz/dpkiOvskJcZHw6+ilv\n          sCjrGUSBufzbf6vrTroU8RKI62cskPy2YrB45aNUM+B/+F2Gd0FaiwWU/1LIEz9jjvvCe5cfFlUD\n          Yxp7b3QNsLiVRQFMFH+lirbJ59eVrm0dIx/LsPThHbRtrSadDjvIz07qbDm3Mx/HetZPjfVJIW/X\n          A4EKy6n3uqqux977L8Cvzw7GuvIyKLQwnuLGF1CfVhWFrrBYOBwZwIwS25lTpnOrdYxnm878BYf4\n          cejE6U9CfGnmqzbmu1zPt3koxEcGcyMn0mSKKUtsOKrvqymRTXJjA7sao4bshrFw2DnFB1tbXzrA\n          r9c/z60fMonkf4VfscH0eIuQcRo+UgA6m9fqultktWlL+r9G3diEi9hpG3qYqLAkFaEf/ZNawBsb\n          QI+fDegpcHXKo8QKnrEB9PgZ+9BXi8tFv8kC0Z5YwBsbQI+f1/SxkFMsawbpBHJQm63HBtPjZ29E\n          6y1DETJ7Jzruez+cmFq/Kd/k9/VMSIgs6IkN9MQOmRYHOkKxzVv3fTcBD4Bph6lVKI0NasROqPGE\n          5D4xkJGQ7RB2XOtaxREEmVWJ44uOPl19A8grzcbLJwUeU7YYuHbh+ifVdFmh/kZInKtLGKZfZHey\n          9mYyw4dpr8y8qZRLAFQdmHYXYob9ZO+qsq0ltnAzQlIYTVUEHkRxOvaWHrUKJInBmsRpB7rXYcJY\n          b04h/L/lW4mBg8SpEKZz1VgkPkvDyBe+bUqJAYLEJWUbGj92pESE+H9bgg0SJE5IcE/OGXDziAlK\n          LQNNDAwkTpnaoGlE4HBTu38mMRiQPLcsDnZBAbeYnUwkBgISBwiw5QrIJUJm8duk7/96dq0lgkyb\n          xOGWORgASJ6bquG6BVg3tOA7NQCQPrPOwpIEbNcmIqnxtNTF0yiiIA2jBM0g0TuW1pKlxs1Stl2I\n          1B35CiumC905bl7pkOsd8k3y8KoGEJ9j4vxqUI5M7VkYD0ydtr1QNVESJ8Lyj9R4XergdYwj+ECs\n          EdxmCanxtvShmmzpyULqN1vqOw9IKYTXrNWNua15bwFwMy/g+cON0eV99/2mrs6zUi2qtvLOg0Hb\n          E02FrS3jqKlzApYrfNFDkNaSZxw0dYrR6H2QfjKfUSx5ZbkIhbTkGgdNHRyUUdzzgUyvDDiJwjiy\n          eEraN2c6+OZQJAc2aPdnrho0n9GI1fdLYYM445HdiAWEoBdNt4P+q24M6/zCO8mqsc49/1T46RA+\n          fcmaqlTXJn+FHBTT0UOToJ51JV72jtRMc+hW6S39szybzaoCmbd3XkuzT9C/7yG935etWqi/tQU+\n          2pDyCE1f0XPIHMF+GzR6/WLJ7hRTUzdbIX1XKXHi81u2RtKp3QpI+rZS8lw6zyju6kKEtFseSd9X\n          ShwAxQpgGGgEhARbct9WSpwYva2NSZaGsS25bywlThhx38YMxkxPbJF9TylxgglE9jKrL/Yur7Ms\n          tdsdYDK9ULe97VAXtexCNEnjNOHg5WlChln3eVVUC6msbYWnprCM19On7hhdu+4Y6X15rYJnJBxU\n          v3CGnA6CBPFtZFu1nu/oPd+lXa7jvr0XFzHOcS8O/h3RwZbNSZ1Nqvw6s/tdwyeql/wbN+TofYO8\n          Wy4COMUFiyPC45AH+Zzalrvqj3drkDeZbd5MrhAVIt1sTrZa+nsoc2uRxwB/tQCyHAo2tSX2EObU\n          G7+d4oh0K2mgq9Z4l954qxzMctCBze7pqjfeqTleLxzYwQzVq9/u3fKJHsaceuOH48VXZ5hNYemq\n          NZ46vZBiKwLzP1twDxDUHSAQyFmagk1sxZ6++5y6tZ8P351q2uobFvMJt3Mo2vegU8cmdJjqYQwB\n          iEVReGCLXL2RsrV1xOLBjt1rzaHfDDMO8XMwQph/DHymVd7pV/Ag0ynuGmW6mWqZV5elfoPPHnDv\n          x8zZj3PFwXRZmNsSez9mW118LGGDIi4dFNw/yGktL6smG+RhyEse0Mpv5m9d9LFqs0D+GviYz+1x\n          9SDg1Fo+rEngG0Mi2XqRpW8sp7plwGLQh/OqKGQ7hkntYqFvZJ090l2/7qu/xhsDVemWamHT1r4R\n          nTp1opuVLDUMxd9siT1aMGe0yEsstBCytQY9TOxo9X4K/kQTbKK1I13fvkx39C8/4U07EvkpCakv\n          bMk9SLh06G5ksoykmS2xxwiXxlwjUUnd7BVe2xJXr6s9430185oOZIeQw6ehXR2kfUsu5U5RGQnN\n          1XK+BO7AYzsL6ltmqUvP7NoIqmU91UYALmAL7v3QpWl2/T5g2r+tRAX1t8yr9y2nttneCMAPYKlr\n          W2LvW/yBFzzuj+U4lIj0Ok9+qdbdqHebO6o7YeVDN8E2j4sSXyioOogCZ91igVUglHd4euRREaYA\n          apCrZ82iKuUuScEGBsFU9Q5NmU9UUBbwQc3NGz55/5iLvV6c90uW496nnOo0G/i/z6Jfbdjq+2ep\n          WwOtfvO4VFI3qYMfJ3ZC3HfPUpf2Wc6x/KmuFg126vGtl+Fo3zpLw639yUFXCBtkHh+rW2lesN8s\n          LT4Q6GU96xaB96rIbqraVlPfXUud2mvvCRa+ggkAR4QQW9Gr77SlofOL5GmcgKcnKUt5EgLdsh09\n          XL3s6oIdwxYdtDLc205D29n7PlSzL/zkBca6+WyJDWZY+Eki8Hab0/dtp9Sp75ThqCeTSRClMAW7\n          6Z72/aZ0R8PpI9a46OtjDY1IJKjdc0n7Zk7q0s25zsOwY2syWp2RYx9ws+ZY94c59GfdIKc07ymZ\n          cjoIqGp1qTbsGY/WKbLysjMOIrGOXKjyWp+4YB91BcNsAo3ueJoFTAMuTWd45s/uM3FWp/r0Z+Nk\n          y2XRF7D1j0e7j95C/lxOQUUbv4EvAYWXMtdvfWkl/xsGufkI5/E1aqGKrFbtnQ8QnF/rOgKe7iOX\n          VYNHZDx6ztBDpwCFPhPnJNwXZJ9snwKUMJ4mjPSnADV5VcMvKR6esTr+5/toWSsMKfjxCerarakf\n          +IRusmE75tyljQv6CLfHTzraPNmjGZwWtwLb/hy474MD4danhzzhuCZ4Rlb0+deN9JU58mvnxL5u\n          n+sGqjA6ecxwaln06/4dnnh6dvZePwcitp9GOn3vPzN9xBZMp+yNDNxLt+Gjr2/c3lugmSGat3WT\n          Tl76myRgTltXpcq1gcHCXMEFswz3ynp8JX78+B/mcjwteVAAAA==\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Headers:\n          - X-Requested-With, Accept, Accept-Encoding, Accept-Charset, Accept-Language,\n            Accept-Ranges, Cache-Control\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - Link\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Length:\n          - \"5623\"\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Fri, 20 Feb 2026 01:27:19 GMT\n        Server:\n          - Jetty(9.4.40.v20210413)\n        Vary:\n          - Accept-Encoding\n        permissions-policy:\n          - interest-cohort=()\n        x-api-pool:\n          - plus\n        x-rate-limit-interval:\n          - 1s\n        x-rate-limit-limit:\n          - \"150\"\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: null\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.crossref.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.crossref.org/works/10.1021%2Facs.jctc.2c01235/transform/application/x-bibtex\n    response:\n      body:\n        string:\n          \" @article{Wellawatte_2023, title={A Perspective on Explanations of\n          Molecular Prediction Models}, volume={19}, ISSN={1549-9626}, url={http://dx.doi.org/10.1021/acs.jctc.2c01235},\n          DOI={10.1021/acs.jctc.2c01235}, number={8}, journal={Journal of Chemical Theory\n          and Computation}, publisher={American Chemical Society (ACS)}, author={Wellawatte,\n          Geemi P. and Gandhi, Heta A. and Seshadri, Aditi and White, Andrew D.}, year={2023},\n          month=mar, pages={2149\\u20132160} }\\n\"\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Headers:\n          - X-Requested-With, Accept, Accept-Encoding, Accept-Charset, Accept-Language,\n            Accept-Ranges, Cache-Control\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - Link\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Date:\n          - Fri, 20 Feb 2026 01:27:19 GMT\n        Server:\n          - Jetty(9.4.40.v20210413)\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        permissions-policy:\n          - interest-cohort=()\n        x-api-pool:\n          - plus\n        x-rate-limit-interval:\n          - 1s\n        x-rate-limit-limit:\n          - \"150\"\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body:\n        \"{\\\"messages\\\":[{\\\"role\\\":\\\"user\\\",\\\"content\\\":[{\\\"type\\\":\\\"image_url\\\",\\\"image_url\\\":{\\\"url\\\":\\\"data:image/png;base64,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\\\"}},{\\\"type\\\":\\\"text\\\",\\\"text\\\":\\\"You\n        are analyzing an image, formula, or table from a scientific document. Provide\n        a detailed description that will be used to answer questions about its content.\n        Focus on key elements, data, relationships, variables, and scientific insights\n        visible in the image. It's especially important to document referential information\n        such as figure/table numbers, labels, plot colors, or legends.\\\\n\\\\nText co-located\n        with the media may be associated with other media or unrelated content, so do\n        not just blindly quote referential information. The smaller the image, the more\n        likely co-located text is unrelated. To restate, often the co-located text is\n        several pages of content, so only use aspects relevant to accompanying image,\n        formula, or table.\\\\n\\\\nHere's a few failure modes with possible resolutions:\\\\n-\n        The media was a logo or icon, so the text is unrelated. In this case, briefly\n        describe the media as a logo or icon, and do not mention other unrelated surrounding\n        text.\\\\n- The media was display type, so the text is probably unrelated. The\n        display type can be spread over several lines. In this case, briefly describe\n        the media as display type, and do not mention other unrelated surrounding text.\\\\n-\n        The media is a margin box or design element, so the text is unrelated. In this\n        case, briefly describe the media as decorative, and do not mention other unrelated\n        surrounding text.\\\\n- The media came from a bad PDF read, so it's garbled. In\n        this case, describe the media as garbled, state why it's considered garbled,\n        and do not mention other unrelated surrounding text.\\\\n- The media is a subfigure\n        or a subtable. In this case, make sure to only detail the subfigure or subtable,\n        not the entire figure or table. Do not mention other unrelated surrounding text.\\\\n\\\\nIMPORTANT:\n        Start your response with exactly one of these labels:\\\\n- 'RELEVANT:' if the\n        media contains scientific content (e.g. figures, charts, tables, equations,\n        diagrams, data visualizations) that could help answer scientific questions,\n        or if you're unsure of relevance (e.g. garbled/corrupted content).\\\\n- 'IRRELEVANT:'\n        if the media content is not useful for scientific question-answer (e.g. journal\n        logo, icon, display type/typography, decorative element, design element, margin\n        box, is blank).\\\\n\\\\nAfter the label, provide your description.\\\\n\\\\nHere is\n        the co-located text from a radius of 1 page:\\\\n\\\\ninterpret black-box models\n        and connect the explanations to structure-property relationships.\\\\n\\\\nThe methods\n        are \\u201CMolecular Model Agnostic Counterfactual Explanations\\u201D (MMACE)9\\\\n\\\\nand\n        \\u201CExplaining molecular properties with natural language\\u201D.10 Then we\n        demonstrate how\\\\n\\\\ncounterfactuals and descriptor explanations can propose\n        structure-property relationships in\\\\n\\\\nthe domain of molecular scent.31\\\\n\\\\n\\\\nBlood-brain\n        barrier permeation prediction\\\\n\\\\n\\\\nThe passive diffusion of drugs from the\n        blood stream to the brain is a critical aspect in drug\\\\n\\\\ndevelopment and\n        discovery.120 Small molecule blood-brain barrier (BBB) permeation is a\\\\n\\\\nclassification\n        problem routinely assessed with DL models.121,122 To explain why DL models\\\\n\\\\nwork,\n        we trained two models a random forest (RF) model123 and a Gated Recurrent Unit\\\\n\\\\nRecurrent\n        Neural Network (GRU-RNN). Then we explained the RF model with generated\\\\n\\\\ncounterfactuals\n        explanations using the MMACE9 and the GRU-RNN with descriptor expla-\\\\n\\\\nnations.10\n        Both the models were trained on the dataset developed by Martins et al. 124.\n        The\\\\n\\\\nRF model was implemented in Scikit-learn125 using Mordred molecular\n        descriptors126 as the\\\\n\\\\ninput features. The GRU-RNN model was implemented\n        in Keras.127 See Wellawatte et al. 9\\\\n\\\\nand Gandhi and White 10 for more details.\\\\n\\\\n\n        \\  According to the counterfactuals of the instance molecule in figure 1, we\n        observe that the\\\\n\\\\nmodifications to the carboxylic acid group enable the\n        negative example molecule to permeate\\\\n\\\\nthe BBB. Experimental findings by\n        Fischer et al. 120 show that the BBB permeation of\\\\n\\\\nmolecules are governed\n        by hydrophobic interactions and surface area. The carboxylic group is\\\\n\\\\na\n        hydrophilic functional group which hinders hydrophobic interactions and addition\n        of atoms\\\\n\\\\nenhances the surface area. This proves the advantage of using\n        counterfactual explanations,\\\\n\\\\nas they suggest actionable modification to\n        the molecule to make it cross the BBB.\\\\n\\\\n   In Figure 2 we show descriptor\n        explanations generated for Alprozolam, a molecule that\\\\n\\\\npermeates the BBB,\n        using the method described by Gandhi and White 10. We see that\\\\n\\\\npredicted\n        permeability is positively correlated with the aromaticity of the molecule,\n        while\\\\n\\\\n\\\\n                                       15\\\\n\\\\nnegatively correlated\n        with the number of hydrogen bonds donors and acceptors. A similar\\\\n\\\\nstructure-property\n        relationship for BBB permeability is proposed in more mechanistic stud-\\\\n\\\\nies.128\\u2013130\n        The substructure attributions indicates a reduction in hydrogen bond donors\n        and\\\\n\\\\nacceptors.  These descriptor explanations are quantitative and interpretable\n        by chemists.\\\\n\\\\nFinally, we can use a natural language model to summarize\n        the findings into a written\\\\n\\\\nexplanation, as shown in the printed text in\n        Figure 2.\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\nFigure 1: Counterfactuals of a molecule which cannot\n        permeate the blood-brain barrier.\\\\nSimilarity is the Tanimoto similarity of\n        ECFP4 fingerprints.131 Red indicates deletions and\\\\ngreen indicates substitutions\n        and addition of atoms. Republished from Ref.9 with permission\\\\nfrom the Royal\n        Society of Chemistry.\\\\n\\\\n\\\\n\\\\nSolubility prediction\\\\n\\\\n\\\\nSmall molecule\n        solubility prediction is a classic cheminformatics regression challenge and\n        is\\\\n\\\\nimportant for chemical process design, drug design and crystallization.133\\u2013136\n        In our previous\\\\n\\\\nworks,9,10 we implemented and trained an RNN model in Keras\n        to predict solubilities (log\\\\n\\\\nmolarity) of small molecules.127 The AqSolDB\n        curated database137 was used to train the\\\\n\\\\nRNN model.\\\\n\\\\n   In this task,\n        counterfactuals are based on equation 6. Figure 3 illustrates the generated\\\\n\\\\nlocal\n        chemical space and the top four counterfactuals. Based on the counterfactuals,\n        we ob-\\\\n\\\\nserve that the modifications to the ester group and other heteroatoms\n        play an important role\\\\n\\\\nin solubility. These findings align with known experimental\n        and basic chemical intuition.134\\\\n\\\\nFigure 4 shows a quantitative measurement\n        of how substructures are contributing to the pre-\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n                                       16\\\\n\\\\nFigure\n        2: Descriptor explanations along with natural language explanation obtained\n        for BBB\\\\npermeability of Alprozolam molecule. The green and red bars show descriptors\n        that influ-\\\\nence predictions positively and negatively, respectively. Dotted\n        yellow lines show significance\\\\nthreshold (\\u03B1 = 0.05) for the t-statistic.\n        Molecular descriptors show molecule-level proper-\\\\nties that are important\n        for the prediction. ECFP and MACCS descriptors indicate which\\\\nsubstructures\n        influence model predictions. MACCS explanations lead to text explanations\\\\nas\n        shown. Republished from Ref.10 with permission from authors. SMARTS annotations\n        for\\\\nMACCS descriptors were created using SMARTSviewer (smartsview.zbh.uni-hamburg.de,\\\\nCopyright:\n        ZBH, Center for Bioinformatics Hamburg) developed by Schomburg et al. 132.\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\n        \\                                      17\\\\n\\\\nLabel relevance, describe the\n        media, and if uncertain on a description please state why:\\\"}]}],\\\"model\\\":\\\"gpt-4o-2024-11-20\\\",\\\"n\\\":1,\\\"temperature\\\":0.0}\"\n      headers:\n        accept:\n          - application/json\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        content-length:\n          - \"24132\"\n        content-type:\n          - application/json\n        host:\n          - api.openai.com\n        user-agent:\n          - AsyncOpenAI/Python 2.21.0\n        x-stainless-arch:\n          - arm64\n        x-stainless-async:\n          - async:asyncio\n        x-stainless-lang:\n          - python\n        x-stainless-os:\n          - MacOS\n        x-stainless-package-version:\n          - 2.21.0\n        x-stainless-raw-response:\n          - \"true\"\n        x-stainless-read-timeout:\n          - \"60.0\"\n        x-stainless-retry-count:\n          - \"0\"\n        x-stainless-runtime:\n          - CPython\n        x-stainless-runtime-version:\n          - 3.13.5\n      method: POST\n      uri: https://api.openai.com/v1/chat/completions\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/51WS28bNxC++1cM9iQJkqBVpPoB9BC7bhHASVrHSA5VIFDkrJY1l9ySXNtK4P/e\n          IVerXdmKY/RgWeKQM9988/x+BJBIkZxBwnPmeVGq0W/np4x/TL9dTU5nf9lvVydenH4omRXsy5fP\n          yTC8MKt/kPvm1ZgbeodeGl2LuUXmMWhNj4/T+XxyMptGQWEEqvBsXfrRzIymk+lslKb0f/swN5Kj\n          oxt/00+A7/EzQNQCH+h4MmxOCnSOrZHOmkt0aI0KJwlzTjrPtE+GrZAb7VFH1IPB9eXV5ee3H27O\n          BgNY6IW+yRFkQQpBKlU5b8kBBwwcWklfTAYF6eaVYhZIWnFf2XBBC/A5SgvcWDoojRZSr+lXRcZs\n          xugeU4APpWKaBYYcZMaSYq4CyEzyeAqeudshKHmLagMWVeAPvIGVMkaMVpZJDStmCYyF3vn5eR9K\n          tAXWj0uLQvLwdQzBkVvcACosyFsH9NDvnGOW/gIEpcy9Owuep2MYDM6ZQ3hfe4jQu8LMF8Z5+NS4\n          2ieiFppoHEULq3C/aO5LBy439xrupc/JtxYPOOIFYbHoQdZ76MOvMBlPJhM66A8JmYjuE1/SgzDE\n          pza+cQwjbHJ1vLNLdnY2KTB3IQAuXqNg26ioNFL7SPEaNdpa+3403Di4PQ1uX+yHqSHAQe8mt4it\n          +y7EIhi6luvcd8i4ZDx/Gu0uL4Ly545CmVlTRAX7zEXCXIk8ZAIdi11GuMbtZyjTOmdjUo/gkywk\n          JaX0m0juyYSwMy0LQ4BdKwtmBVBALi9+/3MGGdGCtrREluuPd8o6cUoPxslVnOrTZZUKkenkYKvj\n          LaWvgILZW0rVnOhSgbJQS1T7sUk0Kdmw8ENPpy95enz8Mu5W+geFUm8RucYbyplq5bz0VV2VoSiF\n          kPWPbbB/CvDNiwDT/weQrUOxvwJmzOM3dR4rElyY0Hva3LymOHQC0NDvnvDf7WiNpzWizuNXk/VE\n          20LPAsAONe/RW8n328mhjK07x78VdXEqCmzqvFZN3HeTG/19wPu8vkJ/xuclGoHNIzAuMRrg8E67\n          4Os+sr2ShN6Ow+E+I8M9SvoNJ0/AkD8CyYiueztThIhan6OGaaiUPHk5BNRspbY9kS5xa5w72AoF\n          FmRrO6nCBYKiAh00rF6aPyG5RHR6E8yw2KjJZjeENNapQcTYEnsS7zDWr5OhtrdoN+N6cBKU7eQk\n          R6gNB/s0OH0lNqHh/ARKa7NR2xkfw11vZIrmYmjrT9oOvPPdNKUp1M2R/ehxFsoqUxVqHiOLqmOr\n          HuYE4o7YCdBcrZJapGlTerRDGYd0eJfL0o27i4bFrHIs7Dm6UqojYJrmW/0orDhft5LH3VKjzJr0\n          r9yTpwm1a+nyJa1VjnYsWmCcN2USpY/0+TUuT9XePpSQoqL0S29uMZpLj3+Z1wqTdl9rxbP5bCv1\n          hFG1guk0PR0eULkU6JlUrrOBJZySBUX7tl3XWCWk6QiOOo4/x3NId+08Zexr1LcCmlcl7VLLNtCH\n          rlkMC+2Pru2IjoCTsHrQmrqkerUhGAIzVql610zcxnkslp0BG65k5XI651k2nafZNDl6PPoPTNSX\n          L3kLAAA=\n      headers:\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - X-Request-ID\n        CF-RAY:\n          - 9d0a389c4b261574-SJC\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Fri, 20 Feb 2026 01:27:28 GMT\n        Server:\n          - cloudflare\n        Set-Cookie:\n          - __cf_bm=uvFrkbJlLPmwmcf0r9Zn79cAcvvTtA1JZ9H4I8Hd2t8-1771550842.291066-1.0.1.1-iH_EBfh3M8xAqs8jpPkV3zfF0PSKV5tPQc9JRXu804c8A7T8.if5mEYWMbtQrtilkXeDkX4uowrYVXKeAZ0oPRcm1CkN4Tk9dmDrRtlWNdSXZ54jdHbE4LAVHPBMSVUW;\n            HttpOnly; Secure; Path=/; Domain=api.openai.com; Expires=Fri, 20 Feb 2026\n            01:57:28 GMT\n        Strict-Transport-Security:\n          - max-age=31536000; includeSubDomains; preload\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        X-Content-Type-Options:\n          - nosniff\n        alt-svc:\n          - h3=\":443\"; ma=86400\n        cf-cache-status:\n          - DYNAMIC\n        openai-organization:\n          - future-house-xr4tdh\n        openai-processing-ms:\n          - \"6487\"\n        openai-project:\n          - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj\n        openai-version:\n          - \"2020-10-01\"\n        x-openai-proxy-wasm:\n          - v0.1\n        x-ratelimit-limit-input-images:\n          - \"250000\"\n        x-ratelimit-limit-requests:\n          - \"10000\"\n        x-ratelimit-limit-tokens:\n          - \"30000000\"\n        x-ratelimit-remaining-input-images:\n          - \"249999\"\n        x-ratelimit-remaining-requests:\n          - \"9999\"\n        x-ratelimit-remaining-tokens:\n          - \"29997418\"\n        x-ratelimit-reset-input-images:\n          - 0s\n        x-ratelimit-reset-requests:\n          - 6ms\n        x-ratelimit-reset-tokens:\n          - 5ms\n        x-request-id:\n          - req_4b55c12b18d14203b88c0ea7d2dee211\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body:\n        \"{\\\"messages\\\":[{\\\"role\\\":\\\"user\\\",\\\"content\\\":[{\\\"type\\\":\\\"image_url\\\",\\\"image_url\\\":{\\\"url\\\":\\\"data:image/png;base64,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\\\"}},{\\\"type\\\":\\\"text\\\",\\\"text\\\":\\\"You\n        are analyzing an image, formula, or table from a scientific document. Provide\n        a detailed description that will be used to answer questions about its content.\n        Focus on key elements, data, relationships, variables, and scientific insights\n        visible in the image. It's especially important to document referential information\n        such as figure/table numbers, labels, plot colors, or legends.\\\\n\\\\nText co-located\n        with the media may be associated with other media or unrelated content, so do\n        not just blindly quote referential information. The smaller the image, the more\n        likely co-located text is unrelated. To restate, often the co-located text is\n        several pages of content, so only use aspects relevant to accompanying image,\n        formula, or table.\\\\n\\\\nHere's a few failure modes with possible resolutions:\\\\n-\n        The media was a logo or icon, so the text is unrelated. In this case, briefly\n        describe the media as a logo or icon, and do not mention other unrelated surrounding\n        text.\\\\n- The media was display type, so the text is probably unrelated. The\n        display type can be spread over several lines. In this case, briefly describe\n        the media as display type, and do not mention other unrelated surrounding text.\\\\n-\n        The media is a margin box or design element, so the text is unrelated. In this\n        case, briefly describe the media as decorative, and do not mention other unrelated\n        surrounding text.\\\\n- The media came from a bad PDF read, so it's garbled. In\n        this case, describe the media as garbled, state why it's considered garbled,\n        and do not mention other unrelated surrounding text.\\\\n- The media is a subfigure\n        or a subtable. In this case, make sure to only detail the subfigure or subtable,\n        not the entire figure or table. Do not mention other unrelated surrounding text.\\\\n\\\\nIMPORTANT:\n        Start your response with exactly one of these labels:\\\\n- 'RELEVANT:' if the\n        media contains scientific content (e.g. figures, charts, tables, equations,\n        diagrams, data visualizations) that could help answer scientific questions,\n        or if you're unsure of relevance (e.g. garbled/corrupted content).\\\\n- 'IRRELEVANT:'\n        if the media content is not useful for scientific question-answer (e.g. journal\n        logo, icon, display type/typography, decorative element, design element, margin\n        box, is blank).\\\\n\\\\nAfter the label, provide your description.\\\\n\\\\nHere is\n        the co-located text from a radius of 1 page:\\\\n\\\\nFigure 2: Descriptor explanations\n        along with natural language explanation obtained for BBB\\\\npermeability of Alprozolam\n        molecule. The green and red bars show descriptors that influ-\\\\nence predictions\n        positively and negatively, respectively. Dotted yellow lines show significance\\\\nthreshold\n        (\\u03B1 = 0.05) for the t-statistic. Molecular descriptors show molecule-level\n        proper-\\\\nties that are important for the prediction. ECFP and MACCS descriptors\n        indicate which\\\\nsubstructures influence model predictions. MACCS explanations\n        lead to text explanations\\\\nas shown. Republished from Ref.10 with permission\n        from authors. SMARTS annotations for\\\\nMACCS descriptors were created using\n        SMARTSviewer (smartsview.zbh.uni-hamburg.de,\\\\nCopyright: ZBH, Center for Bioinformatics\n        Hamburg) developed by Schomburg et al. 132.\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n                                       17\\\\n\\\\ndiction.\n        For example, we see that adding acidic and basic groups as well as hydrogen\n        bond\\\\n\\\\nacceptors, increases solubility. Substructure importance from ECFP97\n        and MACCS138 de-\\\\n\\\\nscriptors indicate that adding heteroatoms increases solubility,\n        while adding rings structures\\\\n\\\\nmakes the molecule less soluble. Although\n        these are established hypotheses, it is interesting\\\\n\\\\nto see they can be\n        derived purely from the data via DL and XAI.\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\nFigure 3: Generated\n        chemical space for solubility prediction using the RNN model. The\\\\nchemical\n        space is a 2D projection of the pairwise Tanimoto similarities of the local\n        coun-\\\\nterfactuals. Each data point is colored by solubility. Top 4 counterfactuals\n        are shown here.\\\\nRepublished from Ref.9 with permission from the Royal Society\n        of Chemistry.\\\\n\\\\n\\\\n\\\\nGeneralizing XAI \\u2013 interpreting scent-structure\n        relationships\\\\n\\\\n\\\\nIn this example, we show how non-local structure-property\n        relationships can be learned with\\\\n\\\\nXAI across multiple molecules. Molecular\n        scent prediction is a multi-label classification task\\\\n\\\\nbecause a molecule\n        can be described by more than one scent. For example, the molecule\\\\n\\\\njasmone\n        can be described as having \\u2018jasmine,\\u2019 \\u2018woody,\\u2019 \\u2018floral,\\u2019\n        and \\u2019herbal\\u2019 scents.139 The\\\\n\\\\nscent-structure relationship is not\n        very well understood,140 although some relationships are\\\\n\\\\nknown.  For example,\n        molecules with an ester functional group are often associated with\\\\n\\\\n\\\\n\n        \\                                      18\\\\n\\\\nFigure 4: Descriptor explanations\n        for solubility prediction model. The green and red bars\\\\nshow descriptors that\n        influence predictions positively and negatively, respectively. Dotted\\\\nyellow\n        lines show significance threshold (\\u03B1 = 0.05) for the t-statistic. The MACCS\n        and\\\\nECFP descriptors indicate which substructures influence model predictions.\n        MACCS sub-\\\\nstructures may either be present in the molecule as is or may represent\n        a modification. ECFP\\\\nfingerprints are substructures in the molecule that affect\n        the prediction. MACCS descriptor\\\\nare used to obtain text explanations as shown.\n        Republished from Ref.10 with permission from\\\\nauthors. SMARTS annotations for\n        MACCS descriptors were created using SMARTSviewer\\\\n(smartsview.zbh.uni-hamburg.de,\n        Copyright: ZBH, Center for Bioinformatics Hamburg) de-\\\\nveloped by Schomburg\n        et al. 132.\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n                                       19\\\\n\\\\nLabel\n        relevance, describe the media, and if uncertain on a description please state\n        why:\\\"}]}],\\\"model\\\":\\\"gpt-4o-2024-11-20\\\",\\\"n\\\":1,\\\"temperature\\\":0.0}\"\n      headers:\n        accept:\n          - application/json\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        content-length:\n          - \"48015\"\n        content-type:\n          - application/json\n        host:\n          - api.openai.com\n        user-agent:\n          - AsyncOpenAI/Python 2.21.0\n        x-stainless-arch:\n          - arm64\n        x-stainless-async:\n          - async:asyncio\n        x-stainless-lang:\n          - python\n        x-stainless-os:\n          - MacOS\n        x-stainless-package-version:\n          - 2.21.0\n        x-stainless-raw-response:\n          - \"true\"\n        x-stainless-read-timeout:\n          - \"60.0\"\n        x-stainless-retry-count:\n          - \"0\"\n        x-stainless-runtime:\n          - CPython\n        x-stainless-runtime-version:\n          - 3.13.5\n      method: POST\n      uri: https://api.openai.com/v1/chat/completions\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/41WTU8jORC98ytKfSJRiEgABZD2wAAj7c5shADtHjajyHFXd3tw2z22m5AZ8d+3\n          yp1Od9gc9gAhrg+/eq+qzK8jgESlyTUkshBBlpU+uft0JeSPn/dfnz67v+dnN5dPf9xerC+/OG3y\n          NBlxhF19RxnaqLG0FIdBWdOYpUMRkLNOZrPJxcXp5fk0GkqbouawvAon5/Zkejo9P5lM6HMbWFgl\n          0ZPHP/QV4Ff8zRBNim90fDpqT0r0XuRIZ60THTqr+SQR3isfhAnJqDNKawKaiHo4fLz/ev/Xzfz5\n          ejiEhVmY5wJBlZQQlAcBXipyVZmS8Kp8LbT6Kbg+8IVdK5OTy/QOKmeZBz63GcgCSyWFBl8JiZBZ\n          B97qeqW0ChvyxVRF3xHkaNAxQ1D7mMzA43wOx48oa+foYphj7SjTHMPaupcBROLG8AU3gBpLcvF8\n          ZehQG6nrFK+5lskYhsMnKUJABw/aBipyYYiCE+AyS6EMVHQMqfKVFhsuOEXjkcpugih1KoKAyiq6\n          aQQoZAEOqQbPtMT6S+Ja1hrHvdSNPwiHIK22VDIQNwJyJ1ImlC/QOAInTM5ZMmdLqGpH3QPBwga1\n          tusRxRILvrImZScy9Hh8FbpGD8fa5vCw/TYYx9vjlbASji9lajRmgUV6VSmFNCfEffpRmybLmLmb\n          Mnd/NqVRoltbU9O4TMhATeA7Ij/b2rUUkJ8PriYXQh2LL1ReaPphiYUnYP0sgG+C58VzocZQA5EX\n          F1mhjB23ZVE1RbSaRMXWKhSw0kK+gFYmYo5w7lmgD9dwIxtjQ2w0DryOzux+cwg6tYMgocpxz82r\n          UpETk+RJFYRjHOfjESySp87yG5yOL6eLZNCP/MFDQ3erV+xTTfvC5L00vxteFtR6x5PBIgHSZZHc\n          YXs2HTRZF+aMdfnEh1txsNPihmLYRPFtU3LxJHocYdaANNdiRaOTtrQynSPw6F5jO/MMOMyQpk9u\n          +zh2SYh9tdcEEc8547ltJ/4pTvxjOyBxVewP3f62IHQrAhynoxLKrRUV9iyMKi03Qkutwjjl2vId\n          H1CMYF0oEr0kpli8VkbeP500K1ogiGbHSwP+gsE/0NhZj/sw95edUKXnzsQ3WhPE28F1RqVsdmuR\n          PvpIaG1xR4vG7/hDCQPSIqPJY8a71CMWI0VHjZM2C4I14P3YLMFmWxODmcq58N18K+N55PgPwsxB\n          DnVzdaGqj1TsdT73Rx/Bbn7j/uEly7ip5iC29ZMsJc0czSDtFOEMO0Z8cW53TwGBq9Dt8TXuv0nU\n          crUX/CSaWuueYTu5DJ5fw29by/vu/aP9R8lX/kNokimjfLHkAaLnmN46H2yVROs7/f4W39l67+lM\n          KFFZhWWwLxivm5xPZ03CpHvaO/PZxWRrDYRR9+Jms8vRgZTLlIhT2vce60QSe5h2sd3LLupU2Z7h\n          qFf4f/Ecyt0UT5L8n/SdQUqsaFcuO60OuTn8Hlf2Ybcd0RFwEveLxCWNsmMxUsxErZt/SxK/8QHL\n          JSmWc3Op5n+TrFrOrqbySpxezWbJ0fvRv+qdszikCQAA\n      headers:\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - X-Request-ID\n        CF-RAY:\n          - 9d0a389c5ab3df0a-SJC\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Fri, 20 Feb 2026 01:27:29 GMT\n        Server:\n          - cloudflare\n        Set-Cookie:\n          - __cf_bm=jSpupd7DFgLuLGoATxbh5LP8uN7pLJaw8CnPMT6jz3I-1771550842.2919118-1.0.1.1-CZxggPBbN2iQTm_uXWw59kVRD1pSN4A9cwpO4M8eEIUhpCBKncIFH3ijYyeo.AyL3zUABN90DnoZfdpT0_lWuD7oMMUmLliCEvoq2FeZQmDh4TFYTVv0DQ4pKZTJmsEs;\n            HttpOnly; Secure; Path=/; Domain=api.openai.com; Expires=Fri, 20 Feb 2026\n            01:57:29 GMT\n        Strict-Transport-Security:\n          - max-age=31536000; includeSubDomains; preload\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        X-Content-Type-Options:\n          - nosniff\n        alt-svc:\n          - h3=\":443\"; ma=86400\n        cf-cache-status:\n          - DYNAMIC\n        openai-organization:\n          - future-house-xr4tdh\n        openai-processing-ms:\n          - \"7018\"\n        openai-project:\n          - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj\n        openai-version:\n          - \"2020-10-01\"\n        x-openai-proxy-wasm:\n          - v0.1\n        x-ratelimit-limit-input-images:\n          - \"250000\"\n        x-ratelimit-limit-requests:\n          - \"10000\"\n        x-ratelimit-limit-tokens:\n          - \"30000000\"\n        x-ratelimit-remaining-input-images:\n          - \"249999\"\n        x-ratelimit-remaining-requests:\n          - \"9999\"\n        x-ratelimit-remaining-tokens:\n          - \"29997825\"\n        x-ratelimit-reset-input-images:\n          - 0s\n        x-ratelimit-reset-requests:\n          - 6ms\n        x-ratelimit-reset-tokens:\n          - 4ms\n        x-request-id:\n          - req_06a43c0ee7f6401b90bbbef5d364d0e4\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body:\n        \"{\\\"input\\\":[\\\" A Perspective on Explanations of Molecular\\\\n\\\\n              Prediction\n        Models\\\\n\\\\n\\\\nGeemi P. Wellawatte,\\u2020   Heta A. Gandhi,\\u2021   Aditi Seshadri,\\u2021\n        and  Andrew\\\\n\\\\n                           D. White\\u2217,\\u2021\\\\n\\\\n\\\\n     \\u2020Department\n        of Chemistry, University of Rochester, Rochester, NY, 14627\\\\n\\\\n\\u2021Department\n        of Chemical Engineering, University of Rochester, Rochester, NY, 14627\\\\n\\\\n\n        \\            \\xB6Vial Health Technology, Inc., San Francisco, CA 94111\\\\n\\\\n\\\\n\n        \\                          E-mail: andrew.white@rochester.edu\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n                                 Abstract\\\\n\\\\n\\\\n\n        \\     Chemists can be skeptical in using deep learning (DL) in decision making,\n        due to\\\\n\\\\n   the lack of interpretability in \\u201Cblack-box\\u201D models.\n        \\ Explainable artificial intelligence\\\\n\\\\n   (XAI) is a branch of AI which\n        addresses this drawback by providing tools to interpret\\\\n\\\\n  DL models and\n        their predictions. We review the principles of XAI in the domain of\\\\n\\\\n   chemistry\n        and emerging methods for creating and evaluating explanations. Then we\\\\n\\\\n\n        \\  focus on methods developed by our group and their applications in predicting\n        solubil-\\\\n\\\\n    ity, blood-brain barrier permeability, and the scent of molecules.\n        We show that XAI\\\\n\\\\n   methods like chemical counterfactuals and descriptor\n        explanations can explain DL pre-\\\\n\\\\n   dictions while giving insight into\n        structure-property relationships. Finally, we discuss\\\\n\\\\n   how a two-step\n        process of developing a black-box model and explaining predictions can\\\\n\\\\n\n        \\  uncover structure-property relationships.\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n                                     1Introduction\\\\n\\\\n\\\\nDeep\n        learning (DL) is advancing the boundaries of computational chemistry because\n        it can\\\\n\\\\naccurately model non-linear structure-function relationships.1\\u20133\n        Applications of DL can be\\\\n\\\\nfound in a broad spectrum spanning from quantum\n        computing4,5 to drug discovery6\\u201310 to\\\\n\\\\nmaterials design.11,12 According\n        to Kre 13, DL models can contribute to scientific discovery\\\\n\\\\nin three \\u201Cdimensions\\u201D\n        - 1) as a \\u2018computational microscope\\u2019 to gain insight which are not\\\\n\\\\nattainable\n        through experiments 2) as a \\u2018resource of inspiration\\u2019 to motivate\n        scientific thinking\\\\n\\\\n3) as an \\u2018agent of understanding\\u2019 to uncover\n        new observations. However, the rationale of\\\\n\\\\na DL prediction is not always\n        apparent due to the model architecture consisting a large\\\\n\\\\nparameter count.14,15\n        DL models are thus often termed\\u201Cblack box\\u201D models. We can only\\\\n\\\\nreason\n        about the input and output of an DL model, not the underlying cause that leads\n        to\\\\n\\\\na specific prediction.\\\\n\\\\n    It is routine in chemistry now for DL\n        to exceed human level performance \\u2014 humans are\\\\n\\\\nnot good at predicting\n        solubility from structure for example161 \\u2014 and so understanding how\\\\n\\\\na\n        model makes predictions can guide hypotheses. This is in contrast to a topic\n        like finding\\\\n\\\\na stop sign in an image, where there is little new to be learned\n        about visual perception\\\\n\\\\nby explaining a DL model. However, the black box\n        nature of DL has its own limitations.\\\\n\\\\nUsers are more likely to trust and\n        use predictions from a model if they can understand why\\\\n\\\\nthe prediction\n        was made.17 Explaining predictions can help developers of DL models ensure\\\\n\\\\nthe\n        model is not learning spurious correlations.18,19 Two infamous examples are,\n        1)neural\\\\n\\\\nnetworks that learned to recognize horses by looking for a photographer\\u2019s\n        watermark20 and,\\\\n\\\\n2) neural networks that predicted a COVID-19 diagnoses\n        by looking at the font choice\\\\n\\\\non medical images.21 As a result, there is\n        an emerging regulatory framework for when any\\\\n\\\\ncomputer algorithms impact\n        humans.22\\u201324 Although we know of no examples yet in chemistry,\\\\n\\\\none\n        can assume the use of AI in predicting toxicity, carcinogenicity, and environmental\\\\n\\\\npersistence\n        will require rationale for the predictions due to regulatory consequences.\\\\n\\\\n\n        \\  1there does happen to be one human solubility savant, participant 11, who\n        matched machine performance\\\\n\\\\n\\\\n                                       2\n        \\  EXplainable Artificial Intelligence (XAI) is a field of growing importance\n        that aims to\\\\n\\\\nprovide model interpretations of DL predictions Three terms\n        highly associated with XAI are,\\\\n\\\\ninterpretability, justifications and explainability.\n        Miller 25 defines that interpretability of a\\\\n\\\\nmodel refers to the degree\n        of human understandability intrinsic within the model. Murdoch\\\\n\\\\net al. 26\n        clarify that interpretability can be perceived as \\u201Cknowledge\\u201D which\n        provide insight\\\\n\\\\nto a particular problem.  Justifications are quantitative\n        metrics tell the users \\u201Cwhy the\\\\n\\\\nmodel should be trusted,\\u201D like\n        test error.27 Justifications are evidence which defend why a\\\\n\\\\nprediction\n        is trustworthy.25 An \\u201Cexplanation\\u201D is a description on why a certain\n        prediction was\\\\n\\\\nmade.9,28 Interpretability and explanation are often used\n        interchangeably. Arrieta et al. 14\\\\n\\\\ndistinguish that interpretability is\n        a passive characteristic of a model, whereas explainability\\\\n\\\\nis an active\n        characteristic which is used to clarify the internal decision-making process.\\\\n\\\\nNamely,\n        an explanation is extra information that gives the context and a cause for one\n        or\\\\n\\\\nmore \\\",\\\" a passive characteristic of a model, whereas explainability\\\\n\\\\nis\n        an active characteristic which is used to clarify the internal decision-making\n        process.\\\\n\\\\nNamely, an explanation is extra information that gives the context\n        and a cause for one or\\\\n\\\\nmore predictions.29 We adopt the same nomenclature\n        in this perspective.\\\\n\\\\n   Accuracy and interpretability are two attractive\n        characteristics of DL models. However,\\\\n\\\\nDL models are often highly accurate\n        and less interpretable.28,30 XAI provides a way to avoid\\\\n\\\\nthat trade-off\n        in chemical property prediction. XAI can be viewed as a two-step process.\\\\n\\\\nFirst,\n        we develop an accurate but uninterpretable DL model. Next, we add explanations\n        to\\\\n\\\\npredictions. Ideally, if the DL model has correctly learned the input-output\n        relations, then\\\\n\\\\nthe explanations should give insight into the underlying\n        mechanism.\\\\n\\\\n   In the remainder of this article, we review recent approaches\n        for XAI of chemical property\\\\n\\\\nprediction while drawing specific examples\n        from our recent XAI work.9,10,31 We show how\\\\n\\\\nin various systems these methods\n        yield explanations that are consistent with known and\\\\n\\\\nmechanisms in structure-property\n        relationships.\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n                                       3Theory\\\\n\\\\n\\\\nIn\n        this work, we aim to assemble a common taxonomy for the landscape of XAI while\\\\n\\\\nproviding\n        our perspectives. We utilized the vocabulary proposed by Das and Rad 32 to classify\\\\n\\\\nXAI.\n        According to their classification, interpretations can be categorized as global\n        or local\\\\n\\\\ninterpretations on the basis of \\u201Cwhat is being explained?\\u201D.\n        For example, counterfactuals are\\\\n\\\\nlocal interpretations, as these can explain\n        only a given instance. The second classification is\\\\n\\\\nbased on the relation\n        between the model and the interpretation \\u2013 is interpretability post-hoc\\\\n\\\\n(extrinsic)\n        or intrinsic to the model?.32,33 An intrinsic XAI method is part of the model\\\\n\\\\nand\n        is self-explanatory32 These are also referred to as white-box models to contrast\n        them\\\\n\\\\nwith non-interpretable black box models.28 An extrinsic method is\n        one that can be applied\\\\n\\\\npost-training to any model.33 Post-hoc methods\n        found in the literature focus on interpreting\\\\n\\\\nmodels through 1) training\n        data34 and feature attribution,35 2) surrogate models10 and, 3)\\\\n\\\\ncounterfactual9\n        or contrastive explanations.36\\\\n\\\\n   Often, what is a \\u201Cgood\\u201D explanation\n        and what are the required components of an ex-\\\\n\\\\nplanation are debated.32,37,38\n        Palacio et al. 29 state that the lack of a standard framework\\\\n\\\\nhas caused\n        the inability to evaluate the interpretability of a model.  In physical sciences,\\\\n\\\\nwe\n        may instead consider if the explanations somehow reflect and expand our understanding\\\\n\\\\nof\n        physical phenomena.  For example, Oviedo et al. 39 propose that a model explanation\\\\n\\\\ncan\n        be evaluated by considering its agreement with physical observations, which\n        they term\\\\n\\\\n\\u201Ccorrectness.\\u201D For example, if an explanation suggests\n        that polarity affects solubility of a\\\\n\\\\nmolecule, and the experimental evidence\n        strengthen the hypothesis, then the explanation\\\\n\\\\nis assumed \\u201Ccorrect\\u201D.\n        In instances where such mechanistic knowledge is sparse, expert bi-\\\\n\\\\nases\n        and subjectivity can be used to measure the correctness.40 Other similar metrics\n        of\\\\n\\\\ncorrectness such as \\u201Cexplanation satisfaction scale\\u201D can be\n        found in the literature.41,42 In a\\\\n\\\\nrecent study, Humer et al. 43 introduced\n        CIME an interactive web-based tool that allows the\\\\n\\\\nusers to inspect model\n        explanations. The aim of this study is to bridge the gap between\\\\n\\\\nanalysis\n        of XAI methods. Based on the above discussion, we identify that an agreed upon\\\\n\\\\n\\\\n\n        \\                                      4evaluation metric is necessary in XAI.\n        We suggest the following attributes can be used to\\\\n\\\\nevaluate explanations.\n        However, the relative importance of each attribute may depend on\\\\n\\\\nthe application\n        - actionability may not be as important as faithfulness when evaluating the\\\\n\\\\ninterpretability\n        of a static physics based model. Therefore, one can select relative importance\\\\n\\\\nof\n        each attribute based on the application.\\\\n\\\\n\\\\n   \\u2022 Actionable. Is it\n        clear how we could change the input features to modify the output?\\\\n\\\\n\\\\n\n        \\  \\u2022 Complete. Does the explanation completely account for the prediction?\n        Did features\\\\n\\\\n     not included in the explanation really contribute zero\n        effect to the prediction?44\\\\n\\\\n\\\\n   \\u2022 Correct. Does the explanation\n        agree with hypothesized or known underlying physical\\\\n\\\\n     mechanism?39\\\\n\\\\n\\\\n\n        \\  \\u2022 Domain Applicable. Does the explanation use language and concepts\n        of domain ex-\\\\n\\\\n      perts?\\\\n\\\\n\\\\n   \\u2022 Fidelity/Faithful. Does the\n        explanation agree with the black box model?\\\\n\\\\n\\\\n   \\u2022 Robust. Does the\n        explanation change significantly with small changes to the model or\\\\n\\\\n      instance\n        being explained?\\\\n\\\\n\\\\n   \\u2022 Sparse/Succinct. Is the explanation succinct?\\\\n\\\\n\\\\n\n        \\ We present an example evaluation of the SHAP explanation method based on the\n        above\\\\n\\\\nattributes.44 Shapley values were proposed as a local explanation\n        method based on feature\\\\n\\\\nattribution, as they offer a complete explanation\n        - each feature i\\\",\\\"nct?\\\\n\\\\n\\\\n  We present an example evaluation of the\n        SHAP explanation method based on the above\\\\n\\\\nattributes.44 Shapley values\n        were proposed as a local explanation method based on feature\\\\n\\\\nattribution,\n        as they offer a complete explanation - each feature is assigned a fraction of\\\\n\\\\nthe\n        prediction value.44,45 Completeness is a clearly measurable and well-defined\n        metric, but\\\\n\\\\nyields explanations with many components. Yet Shapley values\n        are not actionable nor sparse.\\\\n\\\\nThey are non-sparse as every feature has\n        a non-zero attribution and not-actionable because\\\\n\\\\nthey do not provide a\n        set of features which changes the outcome.46 Ribeiro et al. 35 proposed\\\\n\\\\na\n        surrogate model method that aims to provide sparse/succinct explanations that\n        have high\\\\n\\\\n\\\\n                                       5fidelity to the original\n        model. In Wellawatte et al. 9 we argue that counterfactuals are \\u201Cbet-\\\\n\\\\nter\\u201D\n        explanations because they are actionable and sparse. We highlight that, evaluation\n        of\\\\n\\\\nexplanations is a difficult task because explanations are fundamentally\n        for and by humans.\\\\n\\\\nTherefore, these evaluations are subjective, as they\n        depend on \\u201Ccomplex human factors and\\\\n\\\\napplication scenarios.\\u201D37\\\\n\\\\n\\\\nSelf-explaining\n        models\\\\n\\\\nA self-explanatory model is one that is intrinsically interpretable\n        to an expert.47 Two com-\\\\n\\\\nmon examples found in the literature are linear\n        regression models and decision trees (DT).\\\\n\\\\nIntrinsic models can be found\n        in other XAI applications acting as surrogate models (proxy\\\\n\\\\nmodels) due\n        to their transparent nature.48,49 A linear model is described by the equation\\\\n\\\\n1\n        where, W\\u2019s are the weight parameters and x\\u2019s are the input features\n        associated with the\\\\n\\\\nprediction \\u02C6y. Therefore, we observe that the\n        weights can be used to derive a complete expla-\\\\n\\\\nnation of the model - trained\n        weights quantify the importance of each feature.47 DT models\\\\n\\\\nare another\n        type of self-explaining models which have been used in classification and high-\\\\n\\\\nthroughput\n        screening tasks.  Gajewicz et al. 50 used DT models to classify nanomaterials\\\\n\\\\nthat\n        identify structural features responsible for surface activity. In another study\n        by Han\\\\n\\\\net al. 51, a DT model was developed to filter compounds by their\n        bioactivity based on the\\\\n\\\\nchemical fingerprints.\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n                                                              \\u02C6y\n        = \\u03A3iWixi                                      (1)\\\\n\\\\n\\\\n   Regularization\n        techniques such as EXPO52 and RRR53 are designed to enhance the black-\\\\n\\\\nbox\n        model interpretability.54 Although one can argue that \\u201Csimplicity\\u201D\n        of models are posi-\\\\n\\\\ntively correlated with interpretability, this is based\n        on how the interpretability is evaluated.\\\\n\\\\nFor example, Lipton 55 argue\n        that, from the notion of \\u201Csimulatability\\u201D (the degree to which a\\\\n\\\\nhuman\n        can predict the outcome based on inputs), self-explanatory linear models, rule-based\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\n        \\                                      6systems, and DT\\u2019s can be claimed\n        uninterpretable. A human can predict the outcome given\\\\n\\\\nthe inputs only\n        if the input features are interpretable. Therefore, a linear model which takes\\\\n\\\\nin\n        non-descriptive inputs may not be as transparent. On the other hand, a linear\n        model\\\\n\\\\nis not innately accurate as they fail to capture non-linear relationships\n        in data, limiting is\\\\n\\\\napplicability. Similarly, a DT is a rule-based model\n        and lacks physics informed knowledge.\\\\n\\\\nTherefore, an existing drawback is\n        the trade-offbetween the degree of understandability and\\\\n\\\\nthe accuracy of\n        a model. For example, an intrinsic model (linear regression or decision trees)\\\\n\\\\ncan\n        be described through the trainable parameters, but it may fail to \\u201Ccorrectly\\u201D\n        capture\\\\n\\\\nnon-linear relations in the data.\\\\n\\\\n\\\\nAttribution methods\\\\n\\\\n\\\\nFeature\n        attribution methods explain black box predictions by assigning each input feature\\\\n\\\\na\n        numerical value, which indicates its importance or contribution to the prediction.\n        Feature\\\\n\\\\nattributions provide local explanations, but can be averaged or\n        combined to explain multi-\\\\n\\\\nple instances. Atom-based numerical assignments\n        are commonly referred to as heatmaps.56\\\\n\\\\nSheridan 57 describes an atom-wise\n        attribution method for interpreting QSAR models. Re-\\\\n\\\\ncently, Rasmussen\n        et al. 58 showed that Crippen logP models serve as a benchmark for\\\\n\\\\nheatmap\n        approaches. Other most widely used feature attribution approaches in the litera-\\\\n\\\\nture\n        are gradient based methods,59,60 Shapley Additive exPlanations (SHAP),44 and\n        layer-\\\\n\\\\nwise relevance prorogation.61\\\\n\\\\n   Gradient based approaches\n        are based on the hypothesis that gradients for neural net-\\\\n\\\\nworks are analogous\n        to coefficients for regression models.62 Class activation maps (CAM),63\\\\n\\\\ngradCAM,64\n        smoothGrad,,65 and integrated gradients62 are examples of this method. The\\\\n\\\\nmain\n        idea behind feature attributions with gradients can be represented with equation\n        \\ 2.\\\\n\\\\n                                          \\u2206\\u02C6f(\\u20D7x) \\u2248\\u2202\\u02C6f(\\u20D7x)\n        \\                                   (2)\\\\n                               \\u2206xi\n        \\     \\u2202xi\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n                                       7                                  \\\",\\\"represented\n        with equation  2.\\\\n\\\\n                                          \\u2206\\u02C6f(\\u20D7x)\n        \\u2248\\u2202\\u02C6f(\\u20D7x)                                    (2)\\\\n                               \\u2206xi\n        \\     \\u2202xi\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n                                       7                                                                     \\u2206\\u02C6f(\\u20D7x)\n        \\  where \\u02C6f(x) is the black-box model and       are used as our attributions.\n        The left-                                                 \\u2206xi\\\\n\\\\nhand\n        side of equation 2 says that we attribute each input feature xi by how much\n        one unit\\\\n\\\\nchange in it would affect the output of \\u02C6f(x).  If \\u02C6f(x)\n        is a linear surrogate model, then this\\\\n\\\\nmethod reconciles with LIME.35 In\n        DL models, \\u2207xf(x), suffers from the shattered gradients\\\\n\\\\nproblem.62\n        This means directly computing the quantity leads to numeric problems. The\\\\n\\\\ndifferent\n        gradient based approaches are mostly distinguishable based on how the gradient\n        is\\\\n\\\\napproximated.\\\\n\\\\n   Gradient based explanations have been widely used\n        to interpret chemistry predictions.60,66\\u201370\\\\n\\\\nMcCloskey et al. 60 used\n        graph convolutional networks (GCNs) to predict protein-ligand\\\\n\\\\nbinding and\n        explained the binding logic for these predictions using integrated gradients.\\\\n\\\\nPope\n        et al. 66 and Jim\\xB4enez-Luna et al. 67 show application of gradCAM and integrated\n        gradi-\\\\n\\\\nents to explain molecular property predictions from trained graph\n        neural networks (GNNs).\\\\n\\\\nSanchez-Lengeling et al. 68 present comprehensive,\n        open-source XAI benchmarks to explain\\\\n\\\\nGNNs and other graph based models.\n        They compare the performance of class activation\\\\n\\\\nmaps (CAM),63 gradCAM,64\n        smoothGrad,,65 integrated gradients62 and attention mecha-\\\\n\\\\nnisms for explaining\n        outcomes of classification as well as regression tasks. They concluded\\\\n\\\\nthat\n        CAM and integrated gradients perform well for graph based models. Another attempt\\\\n\\\\nat\n        creating XAI benchmarks for graph models was made by Rao et al. 70. They compared\\\\n\\\\nthese\n        gradient based methods to find subgraph importance when predicting activity\n        cliffs\\\\n\\\\nand concluded that gradCAM and integrated gradients provided the\n        most interpretability\\\\n\\\\nfor GNNs.  The GNNExplainer69  is an approach for\n        generating explanations (local and\\\\n\\\\nglobal) for graph based models. This\n        method focuses on identifying which sub-graphs con-\\\\n\\\\ntribute most to the\n        prediction by maximizing mutual information between the prediction\\\\n\\\\nand\n        distribution of all possible sub-graphs. Ying et al. 69 show that GNNExplainer\n        can be\\\\n\\\\nused to obtain model-agnostic explanations. SubgraphX is a similar\n        method that explains\\\\n\\\\nGNN predictions by identifying important subgraphs.71\\\\n\\\\n\n        \\  Another set of approaches like DeepLIFT72 and Layerwise Relevance backPropagation73\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\n        \\                                      8(LRP) are based on backpropagation of\n        the prediction scores through each layer of the neu-\\\\n\\\\nral network. The specific\n        backpropagation logic across various activation functions differs\\\\n\\\\nin these\n        approaches, which means each layer must have its own implementation. Baldas-\\\\n\\\\nsarre\n        and Azizpour 74 showed application of LRP to explain aqueous solubility prediction\n        for\\\\n\\\\nmolecules.\\\\n\\\\n  SHAP is a model-agnostic feature attribution method\n        that is inspired from the game\\\\n\\\\ntheory concept of Shapley values.44,46 SHAP\n        has been popularly used in explaining molecular\\\\n\\\\nprediction models.75\\u201378\n        It\\u2019s an additive feature contribution approach, which assumes that\\\\n\\\\nan\n        explanation model is a linear combination of binary variables z.  If the Shapley\n        value\\\\nfor the ith feature is \\u03D5i, then the explanation is \\u02C6f(\\u20D7x)\n        = Pi \\u03D5i(\\u20D7x)zi(\\u20D7x). Shapley values for\\\\n\\\\nfeatures are computed\n        using Equation 3.79,80\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n                           M\\\\n                                  1\\\\n\n        \\                                   \\u03D5i(\\u20D7x) = X \\u02C6f (\\u20D7z+i)\n        \\u2212\\u02C6f (\\u20D7z\\u2212i)                            (3)\\\\n                 M\\\\n\\\\n\n        \\  Here \\u20D7z is a fabricated example created from the original \\u20D7x and\n        a random perturbation \\u20D7x\\u2032.\\\\n\\\\n\\u20D7z+i has the feature i from \\u20D7x\n        and \\u20D7z\\u2212i has the ith feature from \\u20D7x\\u2032. Some care should\n        be taken\\\\n\\\\nin constructing \\u20D7z when working with molecular descriptors\n        to ensure that an impossible \\u20D7z is\\\\n\\\\nnot sampled (e.g., high count of\n        acid groups but no hydrogen bond donors). M is the sample\\\\n\\\\nsize of perturbations\n        around \\u20D7x. Shapley value computation is expensive, hence M is chosen\\\\n\\\\naccordingly.\n        Equation 3 is an approximation and gives contributions with an expectation\\\\nterm\n        as \\u03D50 + Pi=1 \\u03D5i(\\u20D7x) = \\u02C6f(\\u20D7x).\\\\n\\\\n   Visualization\n        based feature attribution has also been used for molecular data. In com-\\\\n\\\\nputer\n        science, saliency maps are a way to measure spatial feature contribution.81\n        Simply put,\\\\n\\\\nsaliency maps draw a connection between the model\\u2019s neural\n        fingerprint components (trained\\\\n\\\\nweights) and input features. Weber et al.\n        82 used saliency maps to build an explainable GCN\\\\n\\\\narchitecture that gives\n        subgraph importance for small molecule activity prediction. On the\\\\n\\\\nother\n        hand, similarity maps compare model predictions for two or more molecules based\n        on\\\\n\\\\ntheir chemical fingerprints.83 Similarity maps provide atomic weights\n        or predicte\\\",\\\"that gives subgraph importance for small molecule activity prediction.\n        On the\\\\n\\\\nother hand, similarity maps compare model predictions for two or\n        more molecules based on\\\\n\\\\ntheir chemical fingerprints.83 Similarity maps\n        provide atomic weights or predicted probabil-\\\\n\\\\n\\\\n                                       9ity\n        difference between the molecules by removing one atom at a time. These weights\n        can\\\\n\\\\nthen be used to color the molecular graph and give a visual presentation.\n        ChemInformatics\\\\n\\\\nModel Explorer (CIME) is an interactive web based toolkit\n        which allows visualization and\\\\n\\\\ncomparison of different explanation methods\n        for molecular property prediction models.84\\\\n\\\\n\\\\nSurrogate models\\\\n\\\\n\\\\nOne\n        approach to explain black box predictions is to fit a self-explaining or interpretable\\\\n\\\\nmodel\n        to the black box model, in the vicinity of one or a few specific examples. These\n        are\\\\n\\\\nknown as surrogate models. Generally, one model per explanation is\n        trained. However, if we\\\\n\\\\ncould find one surrogate model that explained the\n        whole DL model, then we would simply\\\\n\\\\nhave a globally accurate interpretable\n        model. This means that the black-box model is no\\\\n\\\\nlonger needed.79 In the\n        work by White 79, a weighted least squares linear model is used as\\\\n\\\\nthe\n        surrogate model. This model provides natural language based descriptor explanations\n        by\\\\n\\\\nreplacing input features with chemically interpretable descriptors.\n        This approach is similar\\\\n\\\\nto the concept-based explanations approach used\n        by McGrath et al. 85, where human under-\\\\n\\\\nstandable concepts were used in\n        place of input features in acquisition of chess knowledge in\\\\n\\\\nAlphaZero.\n        Any of the self-explaining models detailed in the Self-explaining models section\\\\n\\\\ncan\n        be used as a surrogate model.\\\\n\\\\n   The most commonly used surrogate model\n        based method is Locally Interpretable Model\\\\n\\\\nExplanations (LIME).35 LIME\n        creates perturbations around the example of interest and fits\\\\n\\\\nan interpretable\n        model to these local perturbations. Ribeiro et al. 35 mathematically define\\\\n\\\\nan\n        explanation \\u03BE for an example \\u20D7x using Equation 4.\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n                                   \\u03BE(\\u20D7x)\n        = arg min L(f, g, \\u03C0x) + \\u2126(g)                           (4)\\\\n                                      g\\u2208G\\\\n\\\\n\n        \\  Here f is the black box model and g \\u2208G is the interpretable explanation\n        model. G is\\\\n\\\\na class of potential interpretable models (e.g.:  linear models).\n        \\u03C0x is a similarity measure\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n                                       10between\n        original input \\u20D7x and it\\u2019s perturbed input \\u20D7x\\u2032. In context\n        of molecular data, this can\\\\n\\\\nbe a chemical similarity metric like Tanimoto86\n        similarity between fingerprints. The goal for\\\\n\\\\nLIME is to minimize the loss,\n        L, such that f is closely approximated by g. \\u2126is a parameter\\\\n\\\\nthat\n        controls the complexity (sparsity) of g. Ribeiro et al. 35 termed the agreement\n        (how low\\\\n\\\\nthe loss is) between f and g as the \\u201Cfidelity\\u201D.\\\\n\\\\n\n        \\  GraphLIME87 and LIMEtree88 are modifications to LIME as applicable to graph\n        neural\\\\n\\\\nnetworks and regression trees, respectively. LIME has been used\n        in chemistry previously,\\\\n\\\\nsuch as Whitmore et al. 89 who used LIME to explain\n        octane number predictions of molecules\\\\n\\\\nfrom a random forest classifier.\n        Mehdi and Tiwary 90 used LIME to explain thermodynamic\\\\n\\\\ncontributions of\n        features. Gandhi and White 10 use an approach similar to GraphLIME,\\\\n\\\\nbut\n        use chemistry specific fragmentation and descriptors to explain molecular property\n        pre-\\\\n\\\\ndiction. Some examples are highlighted in the Applications section.\n        \\ In recent work by\\\\n\\\\nMehdi and Tiwary 90, a thermodynamic-based surrogate\n        model approach was used to inter-\\\\n\\\\npret black-box models. The authors define\n        an \\u201Cinterpretation free energy\\u201D which can be\\\\n\\\\nachieved by minimizing\n        the surrogate model\\u2019s uncertainty and maximizing simplicity.\\\\n\\\\n\\\\nCounterfactual\n        explanations\\\\n\\\\n\\\\nCounterfactual explanations can be found in many fields\n        such as statistics, mathematics and\\\\n\\\\nphilosophy.91\\u201394 According to\n        Woodward and Hitchcock 92, a counterfactual is an example\\\\n\\\\nwith minimum\n        deviation from the initial instance but with a contrasting outcome. They\\\\n\\\\ncan\n        be used to answer the question, \\u201Cwhich smallest change could alter the\n        outcome of an\\\\n\\\\ninstance of interest?\\u201D While the difference between\n        the two instances is based on the exis-\\\\n\\\\ntence of similar worlds in philosophy,95\n        a distance metric based on molecular similarity is\\\\n\\\\nemployed in XAI for\n        chemistry. For example, in the work by Wellawatte et al. 9 distance\\\\n\\\\nbetween\n        two molecules is defined as the Tanimoto distance96 between ECFP4 fingerprints.97\\\\n\\\\nAdditionally,\n        Mohapatra et al. 98 introduced a chemistry-informed graph representation for\\\\n\\\\ncomputing\n        macromolecular similarity. Contrastive explanations are peripheral to counterfac-\\\\n\\\\n\\\\n\n        \\                                      11tual explanations. Unlike the counterfactual\n        approach, contrastive approach employ a dual\\\\n\\\\noptimization method, which\n        works by generating a similar and a dissimilar (counterfactuals)\\\\n\\\\nexample.\n        Contrastive explanations can interpret the model by identifying contribution\n        of\\\\n\\\\npresence \\\",\\\"nterfactual approach, contrastive approach employ a dual\\\\n\\\\noptimization\n        method, which works by generating a similar and a dissimilar (counterfactuals)\\\\n\\\\nexample.\n        Contrastive explanations can interpret the model by identifying contribution\n        of\\\\n\\\\npresence and absence of subsets of features towards a certain prediction.36,99\\\\n\\\\n\n        \\ A counterfactual x\\u2032 of an instance x is one with a dissimilar prediction\n        \\u02C6f(x) in classi-\\\\n\\\\nfication tasks. As shown in equation 5, counterfactual\n        generation can be thought of as a\\\\n\\\\nconstrained optimization problem which\n        minimizes the vector distance d(x, x\\u2032) between the\\\\n\\\\nfeatures.9,100\\\\n\\\\n\\\\n\n        \\                             minimize  d(x, x\\u2032)\\\\n                                                                                           (5)\\\\n\n        \\                              such that   \\u02C6f(x) \\u0338= \\u02C6f(x\\u2032)\\\\n\\\\n\n        \\  For regression tasks, equation 6 adapted from equation 5 can be used. Here,\n        a counter-\\\\n\\\\nfactual is one with a defined increase or decrease in the prediction.\\\\n\\\\n\\\\n\n        \\                          minimize  d(x, x\\u2032)\\\\n                                                                                           (6)\\\\n\n        \\                           such that    \\u02C6f(x) \\u2212\\u02C6f(x\\u2032) \\u2265\\u2206\\\\n\\\\n\n        \\  Counterfactuals explanations have become a useful tool for XAI in chemistry,\n        as they\\\\n\\\\nprovide intuitive understanding of predictions and are able to\n        uncover spurious relationships\\\\n\\\\nin training data.101 Counterfactuals create\n        local (instance-level), actionable explanations.\\\\n\\\\nActionability of an explanation\n        suggest which features can be altered to change the outcome.\\\\n\\\\nFor example,\n        changing a hydrophobic functional group in a molecule to a hydrophilic group\\\\n\\\\nto\n        increase solubility.\\\\n\\\\n   Counterfactual generation is a demanding task as\n        it requires gradient optimization over\\\\n\\\\ndiscrete features that represents\n        a molecule. Recent work by Fu et al. 102 and Shen et al. 103\\\\n\\\\npresent two\n        techniques which allow continuous gradient-based optimization. Although, these\\\\n\\\\nmethodologies\n        are shown to circumvent the issue of discrete molecular optimization, counter-\\\\n\\\\nfactual\n        explanation based model interpretation still remains unexplored compared to\n        other\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n                                       12post-hoc methods.\\\\n\\\\n\n        \\  CF-GNNExplainer104 is a counterfactual explanation generating method based\n        on GN-\\\\n\\\\nNExplainer69 for graph data. This method generate counterfactuals\n        by perturbing the input\\\\n\\\\ndata (removing edges in the graph), and keeping\n        account of perturbations which lead to\\\\n\\\\nchanges in the output.  However,\n        this method is only applicable to graph-based models\\\\n\\\\nand can generate infeasible\n        molecular structures. Another related work by Numeroso and\\\\n\\\\nBacciu 105 focus\n        on generating counterfactual explanations for deep graph networks. Their\\\\n\\\\nmethod\n        MEG (Molecular counterfactual Explanation Generator) uses a reinforcement learn-\\\\n\\\\ning\n        based generator to create molecular counterfactuals (molecular graphs).  While\n        this\\\\n\\\\nmethod is able to generate counterfactuals through a multi-objective\n        reinforcement learner,\\\\n\\\\nthis is not a universal approach and requires training\n        the generator for each task.\\\\n\\\\n   Work by Wellawatte et al. 9 present a model\n        agnostic counterfactual generator MMACE\\\\n\\\\n(Molecular Model Agnostic Counterfactual\n        Explanations) which does not require training\\\\n\\\\nor computing gradients. This\n        method firstly populates a local chemical space through ran-\\\\n\\\\ndom string\n        mutations of SELFIES106 molecular representations using the STONED algo-\\\\n\\\\nrithm.107\n        Next, the labels (predictions) of the molecules in the local space are generated\\\\n\\\\nusing\n        the model that needs to be explained. Finally, the counterfactuals are identified\n        and\\\\n\\\\nsorted by their similarities \\u2013 Tanimoto distance96 between ECFP4\n        fingerprints.97 Unlike the\\\\n\\\\nCF-GNNExplainer104 and MEG105 methods, the MMACE\n        algorithm ensures that generated\\\\n\\\\nmolecules are valid, owing to the surjective\n        property of SELFIES. Additionally, the MMACE\\\\n\\\\nmethod can be applied to both\n        regression and classification models. However, like most XAI\\\\n\\\\nmethods for\n        molecular prediction, MMACE does not account for the chemical stability of\\\\n\\\\npredicted\n        counterfactuals. To circumvent this drawback, Wellawatte et al. 9 propose an-\\\\n\\\\nother\n        approach, which identift counterfactuals through a similarity search on the\n        PubChem\\\\n\\\\ndatabase.108\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n                                       13Similarity\n        to adjacent fields\\\\n\\\\n\\\\nTangential examples to counterfactual explanations\n        are adversarial training and matched\\\\n\\\\nmolecular pairs.  Adversarial perturbations\n        are used during training to deceive the model\\\\n\\\\nto expose the vulnerabilities\n        of a model109,110 whereas counterfactuals are applied post-hoc.\\\\n\\\\nTherefore,\n        the main difference between adversarial and counterfactual examples are in the\\\\n\\\\napplication,\n        although both are derived from the same optimization problem.100 Grabocka\\\\n\\\\net\n        al. 111 have developed a method named Adversarial Training on EXplanations (ATEX)\\\\n\\\\nwhich\n        improves model robustness via exposure to adversarial examples.  While there\n        are\\\\n\\\\nconceptual disparities, we note that\\\",\\\"same optimization problem.100\n        Grabocka\\\\n\\\\net al. 111 have developed a method named Adversarial Training\n        on EXplanations (ATEX)\\\\n\\\\nwhich improves model robustness via exposure to\n        adversarial examples.  While there are\\\\n\\\\nconceptual disparities, we note\n        that the counterfactual and adversarial explanations are\\\\n\\\\nequivalent mathematical\n        objects.\\\\n\\\\n   Matched molecular pairs (MMPs) are pairs of molecules that\n        differ structurally at only\\\\n\\\\none site by a known transformation.112,113\n        MMPs are widely used in drug discovery and\\\\n\\\\nmedicinal chemistry as these\n        facilitate fast and easy understanding of structure-activity re-\\\\n\\\\nlationships.114\\u2013116\n        Counterfactuals and MMP examples intersect if the structural change is\\\\n\\\\nassociated\n        with a significant change in the properties. In the case the associated changes\n        in\\\\n\\\\nthe properties are non-significant, the two molecules are known as bioisosteres.117,118\n        The con-\\\\n\\\\nnection between MMPs and adversarial training examples has been\n        explored by van Tilborg\\\\n\\\\net al. 119. MMPs which belong to the counterfactual\n        category are commonly used in outlier\\\\n\\\\nand activity cliff detection.113\n        This approach is analogous to counterfactual explanations,\\\\n\\\\nas the common\n        objective is to uncover learned knowledge pertaining to structure-property\\\\n\\\\nrelationships.70\\\\n\\\\n\\\\nApplications\\\\n\\\\n\\\\nModel\n        interpretation is certainly not new and a common step in ML in chemistry, but\n        XAI for\\\\n\\\\nDL models is becoming more important60,66\\u201369,73,88,104,105\n        Here we illustrate some practical\\\\n\\\\nexamples drawn from our published work\n        on how model-agnostic XAI can be utilized to\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n                                       14interpret\n        black-box models and connect the explanations to structure-property relationships.\\\\n\\\\nThe\n        methods are \\u201CMolecular Model Agnostic Counterfactual Explanations\\u201D\n        (MMACE)9\\\\n\\\\nand \\u201CExplaining molecular properties with natural language\\u201D.10\n        Then we demonstrate how\\\\n\\\\ncounterfactuals and descriptor explanations can\n        propose structure-property relationships in\\\\n\\\\nthe domain of molecular scent.31\\\\n\\\\n\\\\nBlood-brain\n        barrier permeation prediction\\\\n\\\\n\\\\nThe passive diffusion of drugs from the\n        blood stream to the brain is a critical aspect in drug\\\\n\\\\ndevelopment and\n        discovery.120 Small molecule blood-brain barrier (BBB) permeation is a\\\\n\\\\nclassification\n        problem routinely assessed with DL models.121,122 To explain why DL models\\\\n\\\\nwork,\n        we trained two models a random forest (RF) model123 and a Gated Recurrent Unit\\\\n\\\\nRecurrent\n        Neural Network (GRU-RNN). Then we explained the RF model with generated\\\\n\\\\ncounterfactuals\n        explanations using the MMACE9 and the GRU-RNN with descriptor expla-\\\\n\\\\nnations.10\n        Both the models were trained on the dataset developed by Martins et al. 124.\n        The\\\\n\\\\nRF model was implemented in Scikit-learn125 using Mordred molecular\n        descriptors126 as the\\\\n\\\\ninput features. The GRU-RNN model was implemented\n        in Keras.127 See Wellawatte et al. 9\\\\n\\\\nand Gandhi and White 10 for more details.\\\\n\\\\n\n        \\  According to the counterfactuals of the instance molecule in figure 1, we\n        observe that the\\\\n\\\\nmodifications to the carboxylic acid group enable the\n        negative example molecule to permeate\\\\n\\\\nthe BBB. Experimental findings by\n        Fischer et al. 120 show that the BBB permeation of\\\\n\\\\nmolecules are governed\n        by hydrophobic interactions and surface area. The carboxylic group is\\\\n\\\\na\n        hydrophilic functional group which hinders hydrophobic interactions and addition\n        of atoms\\\\n\\\\nenhances the surface area. This proves the advantage of using\n        counterfactual explanations,\\\\n\\\\nas they suggest actionable modification to\n        the molecule to make it cross the BBB.\\\\n\\\\n   In Figure 2 we show descriptor\n        explanations generated for Alprozolam, a molecule that\\\\n\\\\npermeates the BBB,\n        using the method described by Gandhi and White 10. We see that\\\\n\\\\npredicted\n        permeability is positively correlated with the aromaticity of the molecule,\n        while\\\\n\\\\n\\\\n                                       15negatively correlated\n        with the number of hydrogen bonds donors and acceptors. A similar\\\\n\\\\nstructure-property\n        relationship for BBB permeability is proposed in more mechanistic stud-\\\\n\\\\nies.128\\u2013130\n        The substructure attributions indicates a reduction in hydrogen bond donors\n        and\\\\n\\\\nacceptors.  These descriptor explanations are quantitative and interpretable\n        by chemists.\\\\n\\\\nFinally, we can use a natural language model to summarize\n        the findings into a written\\\\n\\\\nexplanation, as shown in the printed text in\n        Figure 2.\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\nFigure 1: Counterfactuals of a molecule which cannot\n        permeate the blood-brain barrier.\\\\nSimilarity is the Tanimoto similarity of\n        ECFP4 fingerprints.131 Red indicates deletions and\\\\ngreen indicates substitutions\n        and addition of atoms. Republished from Ref.9 with permission\\\\nfrom the Royal\n        Society of Chemistry.\\\\n\\\\n\\\\n\\\\nSolubility prediction\\\\n\\\\n\\\\nSmall molecule\n        solubility prediction is a classic cheminformatics regression challenge and\n        is\\\\n\\\\nimportant for chemical process design, drug design and crystallization.133\\u2013136\n        In our previous\\\\n\\\\nworks,9,10 we implemented and trained an RNN model in Keras\n        to predict solubilities (log\\\\n\\\\nmolarity) of small molecules.127 The AqS\\\\n\\\\nMedia\n        0 from page 16's enriched description:\\\\n\\\\nThe image illustrates a series of\n        molecular structures and their corresponding counterfactual explanations for\n        a classification task, likely related to blood-brain barrier (BBB) permeation\n        prediction. The key elements in the image are as follows:\\\\n\\\\n1. **Base Molecule\n        (Leftmost Structure):**\\\\n   - The base molecule is shown with a prediction\n        score \\\\\\\\( f(x) = 0.000 \\\\\\\\), indicating it does not permeate the BBB.\\\\n\n        \\  - This molecule serves as the starting point for generating counterfactuals.\\\\n\\\\n2.\n        **Counterfactual Molecules (Three Structures to the Right):**\\\\n   - Each counterfactual\n        molecule is derived from the base molecule with specific modifications.\\\\n   -\n        **Counterfactual 1:** \\\\n     - Similarity = 0.80 (Tanimoto similarity based\n        on ECFP4 fingerprints).\\\\n     - \\\\\\\\( f(x) = 1.000 \\\\\\\\), indicating successful\n        BBB permeation.\\\\n     - A red marker highlights a deletion in the molecule.\\\\n\n        \\  - **Counterfactual 2:** \\\\n     - Similarity = 0.77.\\\\n     - \\\\\\\\( f(x)\n        = 1.000 \\\\\\\\).\\\\n     - Green markers indicate substitutions or additions to\n        the molecule.\\\\n   - **Counterfactual 3:** \\\\n     - Similarity = 0.71.\\\\n     -\n        \\\\\\\\( f(x) = 1.000 \\\\\\\\).\\\\n     - Green markers again indicate substitutions\n        or additions.\\\\n\\\\n3. **Color Coding:**\\\\n   - Red highlights deletions in the\n        molecular structure.\\\\n   - Green highlights substitutions or additions to the\n        molecular structure.\\\\n\\\\n4. **Similarity Metric:**\\\\n   - The Tanimoto similarity\n        score quantifies the structural similarity between the base molecule and each\n        counterfactual.\\\\n\\\\n5. **Scientific Insight:**\\\\n   - The modifications (deletions,\n        substitutions, or additions) to the base molecule are designed to alter its\n        properties, enabling it to cross the BBB.\\\\n   - This demonstrates the utility\n        of counterfactual explanations in identifying actionable molecular changes to\n        achieve a desired property.\\\\n\\\\nThis image is part of a study on counterfactual\n        explanations in molecular property prediction, specifically for BBB permeation.\n        It highlights how structural modifications can influence model predictions and\n        provides insights into structure-property relationships.\\\",\\\"ssion challenge\n        and is\\\\n\\\\nimportant for chemical process design, drug design and crystallization.133\\u2013136\n        In our previous\\\\n\\\\nworks,9,10 we implemented and trained an RNN model in Keras\n        to predict solubilities (log\\\\n\\\\nmolarity) of small molecules.127 The AqSolDB\n        curated database137 was used to train the\\\\n\\\\nRNN model.\\\\n\\\\n   In this task,\n        counterfactuals are based on equation 6. Figure 3 illustrates the generated\\\\n\\\\nlocal\n        chemical space and the top four counterfactuals. Based on the counterfactuals,\n        we ob-\\\\n\\\\nserve that the modifications to the ester group and other heteroatoms\n        play an important role\\\\n\\\\nin solubility. These findings align with known experimental\n        and basic chemical intuition.134\\\\n\\\\nFigure 4 shows a quantitative measurement\n        of how substructures are contributing to the pre-\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n                                       16Figure\n        2: Descriptor explanations along with natural language explanation obtained\n        for BBB\\\\npermeability of Alprozolam molecule. The green and red bars show descriptors\n        that influ-\\\\nence predictions positively and negatively, respectively. Dotted\n        yellow lines show significance\\\\nthreshold (\\u03B1 = 0.05) for the t-statistic.\n        Molecular descriptors show molecule-level proper-\\\\nties that are important\n        for the prediction. ECFP and MACCS descriptors indicate which\\\\nsubstructures\n        influence model predictions. MACCS explanations lead to text explanations\\\\nas\n        shown. Republished from Ref.10 with permission from authors. SMARTS annotations\n        for\\\\nMACCS descriptors were created using SMARTSviewer (smartsview.zbh.uni-hamburg.de,\\\\nCopyright:\n        ZBH, Center for Bioinformatics Hamburg) developed by Schomburg et al. 132.\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\n        \\                                      17diction. For example, we see that adding\n        acidic and basic groups as well as hydrogen bond\\\\n\\\\nacceptors, increases solubility.\n        Substructure importance from ECFP97 and MACCS138 de-\\\\n\\\\nscriptors indicate\n        that adding heteroatoms increases solubility, while adding rings structures\\\\n\\\\nmakes\n        the molecule less soluble. Although these are established hypotheses, it is\n        interesting\\\\n\\\\nto see they can be derived purely from the data via DL and\n        XAI.\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\nFigure 3: Generated chemical space for solubility prediction\n        using the RNN model. The\\\\nchemical space is a 2D projection of the pairwise\n        Tanimoto similarities of the local coun-\\\\nterfactuals. Each data point is colored\n        by solubility. Top 4 counterfactuals are shown here.\\\\nRepublished from Ref.9\n        with permission from the Royal Society of Chemistry.\\\\n\\\\n\\\\n\\\\nGeneralizing\n        XAI \\u2013 interpreting scent-structure relationships\\\\n\\\\n\\\\nIn this example,\n        we show how non-local structure-property relationships can be learned with\\\\n\\\\nXAI\n        across multiple molecules. Molecular scent prediction is a multi-label classification\n        task\\\\n\\\\nbecause a molecule can be described by more than one scent. For example,\n        the molecule\\\\n\\\\njasmone can be described as having \\u2018jasmine,\\u2019 \\u2018woody,\\u2019\n        \\u2018floral,\\u2019 and \\u2019herbal\\u2019 scents.139 The\\\\n\\\\nscent-structure\n        relationship is not very well understood,140 although some relationships are\\\\n\\\\nknown.\n        \\ For example, molecules with an ester functional group are often associated\n        with\\\\n\\\\n\\\\n                                       18Figure 4: Descriptor explanations\n        for solubility prediction model. The green and red bars\\\\nshow descriptors that\n        influence predictions positively and negatively, respectively. Dotted\\\\nyellow\n        lines show significance threshold (\\u03B1 = 0.05) for the t-statistic. The MACCS\n        and\\\\nECFP descriptors indicate which substructures influence model predictions.\n        MACCS sub-\\\\nstructures may either be present in the molecule as is or may represent\n        a modification. ECFP\\\\nfingerprints are substructures in the molecule that affect\n        the prediction. MACCS descriptor\\\\nare used to obtain text explanations as shown.\n        Republished from Ref.10 with permission from\\\\nauthors. SMARTS annotations for\n        MACCS descriptors were created using SMARTSviewer\\\\n(smartsview.zbh.uni-hamburg.de,\n        Copyright: ZBH, Center for Bioinformatics Hamburg) de-\\\\nveloped by Schomburg\n        et al. 132.\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n                                       19the \\u2018fruity\\u2019\n        scent. There are some exceptions though, like tert-amyl acetate which has a\\\\n\\\\n\\u2018camphoraceous\\u2019\n        rather than \\u2018fruity\\u2019 scent.140,141\\\\n\\\\n   In Seshadri et al. 31,\n        we trained a GNN model to predict the scent of molecules and utilized\\\\n\\\\ncounterfactuals9\n        and descriptor explanations10 to quantify scent-structure relationships. The\\\\n\\\\nMMACE\n        method was modified to account for the multi-label aspect of scent prediction.\n        This\\\\n\\\\nmodification defines molecules that differed from the instance molecule\n        by only the selected\\\\n\\\\nscent as counterfactuals. For instance, counterfactuals\n        of the jasmone molecule would be false\\\\n\\\\nfor the \\u2018jasmine\\u2019 scent\n        but would still be positive for \\u2018woody,\\u2019 \\u2018floral\\u2019 and \\u2018herbal\\u2019\n        scents.\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\nFigure 5:  Counterfactual for the 2,4 decadienal molecule.\n        \\ The counterfactual indicates\\\\nstructural changes to ethyl benzoate that would\n        result in the model predicting the molecule\\\\nto not contain the \\u2018fruity\\u2019\n        scent. The Tanimoto96 similarity between the counterfactual and\\\\n2,4 decadienal\n        is also\\\\n\\\\nMedia 0 from page 16's enriched description:\\\\n\\\\nThe image illustrates\n        a series of molecular structures and their corresponding counterfactual explanations\n        for a classification task, likely related to blood-brain barrier (BBB) permeation\n        prediction. The key elements in the image are as follows:\\\\n\\\\n1. **Base Molecule\n        (Leftmost Structure):**\\\\n   - The base molecule is shown with a prediction\n        score \\\\\\\\( f(x) = 0.000 \\\\\\\\), indicating it does not permeate the BBB.\\\\n\n        \\  - This molecule serves as the starting point for generating counterfactuals.\\\\n\\\\n2.\n        **Counterfactual Molecules (Three Structures to the Right):**\\\\n   - Each counterfactual\n        molecule is derived from the base molecule with specific modifications.\\\\n   -\n        **Counterfactual 1:** \\\\n     - Similarity = 0.80 (Tanimoto similarity based\n        on ECFP4 fingerprints).\\\\n     - \\\\\\\\( f(x) = 1.000 \\\\\\\\), indicating successful\n        BBB permeation.\\\\n     - A red marker highlights a deletion in the molecule.\\\\n\n        \\  - **Counterfactual 2:** \\\\n     - Similarity = 0.77.\\\\n     - \\\\\\\\( f(x)\n        = 1.000 \\\\\\\\).\\\\n     - Green markers indicate substitutions or additions to\n        the molecule.\\\\n   - **Counterfactual 3:** \\\\n     - Similarity = 0.71.\\\\n     -\n        \\\\\\\\( f(x) = 1.000 \\\\\\\\).\\\\n     - Green markers again indicate substitutions\n        or additions.\\\\n\\\\n3. **Color Coding:**\\\\n   - Red highlights deletions in the\n        molecular structure.\\\\n   - Green highlights substitutions or additions to the\n        molecular structure.\\\\n\\\\n4. **Similarity Metric:**\\\\n   - The Tanimoto similarity\n        score quantifies the structural similarity between the base molecule and each\n        counterfactual.\\\\n\\\\n5. **Scientific Insight:**\\\\n   - The modifications (deletions,\n        substitutions, or additions) to the base molecule are designed to alter its\n        properties, enabling it to cross the BBB.\\\\n   - This demonstrates the utility\n        of counterfactual explanations in identifying actionable molecular changes to\n        achieve a desired property.\\\\n\\\\nThis image is part of a study on counterfactual\n        explanations in molecular property prediction, specifically for BBB permeation.\n        It highlights how structural modifications can influence model predictions and\n        provides insights into structure-property relationships.\\\\n\\\\nMedia 0 from page\n        18's enriched description:\\\\n\\\\nThe image is a scientific visualization showing\n        a 2D projection of chemical space for solubility prediction, generated using\n        an RNN (Recurrent Neural Network) model. Key elements of the image include:\\\\n\\\\n1.\n        **Scatter Plot:**\\\\n   - The main plot displays a dense scatter of data points,\n        each representing a molecule.\\\\n   - The points are colored on a gradient scale,\n        ranging from purple to yellow, corresponding to solubility values (log P values).\n        The color bar on the left provides the legend for solubility values.\\\\n\\\\n2.\n        **Molecular Counterfactuals:**\\\\n   - Four molecular structures are highlighted\n        as counterfactual examples, connected to specific points in the scatter plot\n        with black lines.\\\\n   - Each counterfactual is annotated with:\\\\n     - A molecular\n        structure diagram.\\\\n     - A similarity score (e.g., \\\\\\\"Similarity = 0.82\\\\\\\").\\\\n\n        \\    - A qualitative solubility change (e.g., \\\\\\\"Increase (1)\\\\\\\" or \\\\\\\"Decrease\n        (2)\\\\\\\").\\\\n\\\\n3. **Base Molecule:**\\\\n   - A \\\\\\\"Base\\\\\\\" molecule is identified\n        and labeled in the plot, serving as a reference point for the counterfactuals.\\\\n\\\\n4.\n        **Chemical Space Representation:**\\\\n   - The 2D projection is based on pairwise\n        Tanimoto similarities of local counterfactuals, which measure structural similarity\n        between molecules.\\\\n\\\\n5. **Purpose:**\\\\n   - The visualization aims to explain\n        solubility predictions by showing how structural modifications (counterfactuals)\n        influence solubility, as derived from the RNN model.\\\\n\\\\nThis figure provides\n        insights into the relationship between molecular structure and solubility, highlighting\n        the interpretability of machine learning models in chemical property prediction.\\\",\\\"nal\n        molecule.  The counterfactual indicates\\\\nstructural changes to ethyl benzoate\n        that would result in the model predicting the molecule\\\\nto not contain the\n        \\u2018fruity\\u2019 scent. The Tanimoto96 similarity between the counterfactual\n        and\\\\n2,4 decadienal is also provided. Republished with permission from authors.31\\\\n\\\\n\\\\n\n        \\  The molecule 2,4-decadienal, which is known to have a \\u2018fatty\\u2019 scent,\n        is analyzed in Fig-\\\\n\\\\nure 5.142,143 The resulting counterfactual, which has\n        a shorter carbon chain and no carbonyl\\\\n\\\\ngroups, highlights the influence\n        of these structural features on the \\u2018fatty\\u2019 scent of 2,4 deca-\\\\n\\\\ndienal.\n        To generalize to other molecules, Seshadri et al. 31 applied the descriptor\n        attribution\\\\n\\\\nmethod to obtain global explanations for the scents. The global\n        explanation for the \\u2018fatty\\u2019\\\\n\\\\nscent was generated by gathering\n        chemical spaces around many \\u2018fatty\\u2019 scented molecules.\\\\n\\\\nThe resulting\n        natural language explanation is: \\u201CThe molecular property \\u201Cfatty scent\\u201D\n        can\\\\n\\\\nbe explained by the presence of a heptanyl fragment, two CH2 groups\n        separated by four\\\\n\\\\n\\\\n                                       20bonds, and\n        a C=O double bond, as well as the lack of more than one or two O atoms.\\u201D31\\\\n\\\\nThe\n        importance of a heptanyl fragment aligns with that reported in the literature,\n        as \\u2018fatty\\u2019\\\\n\\\\nmolecules often have a long carbon chain.144 Furthermore,\n        the importance of a C=O dou-\\\\n\\\\nble bond is supported by the findings reported\n        by Licon et al. 145, where in addition to a\\\\n\\\\n\\u201Clarger carbon-chain skeleton\\u201D,\n        they found that \\u2018fatty\\u2019 molecules also had \\u201Caldehyde or acid\\\\n\\\\nfunctions\\u201D.145\n        For the \\u2018pineapple\\u2019 scent, the following natural language explanation\n        was ob-\\\\n\\\\ntained: \\u201CThe molecular property \\u201Cpineapple scent\\u201D\n        can be explained by the presence of ester,\\\\n\\\\nethyl/ether O group, alkene/ether\n        O group, and C=O double bond, as well as the absence of\\\\n\\\\nan Aromatic atom.\\u201D31\n        Esters, such as ethyl 2-methylbutyrate, are present in many pineap-\\\\n\\\\nple\n        volatile compounds.146,147 The combination of a C=O double bond with an ether\n        could\\\\n\\\\nalso correspond to an ester group. Additionally, aldehydes and ketones,\n        which contain C=O\\\\n\\\\ndouble bonds, are also common in pineapple volatile compounds.146,148\\\\n\\\\n\\\\nDiscussion\\\\n\\\\n\\\\nWe\n        have shown two post-hoc XAI applications based on molecular counterfactual expla-\\\\n\\\\nnations9\n        and descriptor explanations.10 These methods can be used to explain black-box\\\\n\\\\nmodels\n        whose input is a molecule. These two methods can be applied for both classification\\\\n\\\\nand\n        regression tasks. Note that the \\u201Ccorrectness\\u201D of the explanations\n        strongly depends on\\\\n\\\\nthe accuracy of the black-box model.\\\\n\\\\n  A molecular\n        counterfactual is one with a minimal distance from a base molecular, but\\\\n\\\\nwith\n        contrasting chemical properties.  In the above examples, we used Tanimoto similar-\\\\n\\\\nity96\n        of ECFP4 fingreprints97 as distance, although this should be explored in the\n        future.\\\\n\\\\nCounterfactual explanations are useful because they are represented\n        as chemical structures\\\\n\\\\n(familiar to domain experts), sparse, and are actionable.\n        A few other popular examples of\\\\n\\\\ncounterfactual on graph methods are GNNExplainer,\n        MEG and CF-GNNExplainer.69,104,105\\\\n\\\\n   The descriptor explanation method\n        developed by Gandhi and White 10 fits a self-explaining\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n                                       21surrogate\n        model to explain the black-box model. This is similar to the GraphLIME87 method,\\\\n\\\\nalthough\n        we have the flexibility to use explanation features other than subgraphs. Futher-\\\\n\\\\nmore,\n        we show that natural language combined with chemical descriptor attributions\n        can\\\\n\\\\ncreate explanations useful for chemists, thus enhancing the accessibility\n        of DL in chemistry.\\\\n\\\\nLastly, we examined if XAI can be used beyond interpretation.\n        Work by Seshadri et al. 31 use\\\\n\\\\nMMACE and surrogate model explanations to\n        analyze the structure-property relationships\\\\n\\\\nof scent. They recovered known\n        structure-property relationships for molecular scent purely\\\\n\\\\nfrom explanations,\n        demonstrating the usefulness of a two step process: fit an accurate model\\\\n\\\\nand\n        then explain it.\\\\n\\\\n   Choosing among the plethora of XAI methods described\n        here is still an open question.\\\\n\\\\nIt remains to be seen if there will ever\n        be a consensus benchmark, since this field sits on\\\\n\\\\nthe intersection of\n        human-machine interaction, machine learning, and philosophy (i.e., what\\\\n\\\\nconstitutes\n        an explanation?). Our current advice is to consider first the audience \\u2013\n        domain\\\\n\\\\nexperts or ML experts or non-experts \\u2013 and what the explanations\n        should accomplish. Are\\\\n\\\\nthey meant to inform data selection or model building,\n        how a prediction is used, or how the\\\\n\\\\nfeatures can be changed to affect\n        the outcome. The second consideration is what access you\\\\n\\\\nhave to the underlying\n        model. The ability to have model derivatives or propagate gradients\\\\n\\\\nto\n        the input to models informs the XAI method.\\\\n\\\\n\\\\nConclusion and outlook\\\\n\\\\n\\\\nWe\n        should seek to explain molecular property prediction models because users are\n        more\\\\n\\\\nlikely to trust explained predictions, and explanations can help assess\n        if the model is learning\\\\n\\\\nt\\\",\\\"ut to models informs the XAI method.\\\\n\\\\n\\\\nConclusion\n        and outlook\\\\n\\\\n\\\\nWe should seek to explain molecular property prediction\n        models because users are more\\\\n\\\\nlikely to trust explained predictions, and\n        explanations can help assess if the model is learning\\\\n\\\\nthe correct underlying\n        chemical principles. We also showed that black-box modeling first,\\\\n\\\\nfollowed\n        by XAI, is a path to structure-property relationships without needing to trade\\\\n\\\\nbetween\n        accuracy and interpretability. However, XAI in chemistry has some major open\\\\n\\\\nquestions,\n        that are also related to the black-box nature of the deep learning. Some are\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\n        \\                                      22highlighted below:\\\\n\\\\n\\\\n   \\u2022\n        Explanation representation: How is an explanation presented \\u2013 text, a molecule,\n        attri-\\\\n\\\\n      butions, a concept, etc?\\\\n\\\\n\\\\n   \\u2022 Molecular distance:\n        \\ in XAI approaches such as counterfactual generation, the \\u201Cdis-\\\\n\\\\n\n        \\    tance\\u201D between two molecules is minimized. Molecular distance is subjective.\n        Possibil-\\\\n\\\\n       ities are distance based on molecular properties, synthesis\n        routes, and direct structure\\\\n\\\\n     comparisons.\\\\n\\\\n\\\\n   \\u2022 Regulations:\n        As black-box models move from research to industry, healthcare, and\\\\n\\\\n     environmental\n        settings, we expect XAI to become more important to explain decisions\\\\n\\\\n\n        \\     to chemists or non-experts and possibly be legally required. Explanations\n        may need\\\\n\\\\n      to be tuned for be for doctors instead of chemists or to\n        satisfy a legal requirement.\\\\n\\\\n\\\\n   \\u2022 Chemical space: Chemical space\n        is the set of molecules that are realizable; \\u201Crealiz-\\\\n\\\\n     able\\u201D\n        can be defined from purchasable to synthesizable to satisfied valences. What\n        is\\\\n\\\\n     most useful? Can an explanation consider nearby impossible molecules?\n        How can we\\\\n\\\\n     generate local chemical spaces centered around a specific\n        molecule for finding counter-\\\\n\\\\n      factuals or other instance explanations?\n        \\ Similarly, can \\u201Cactivity cliffs\\u201D be connected\\\\n\\\\n      to explanations\n        and the local chemical space.149\\\\n\\\\n\\\\n   \\u2022 Evaluating XAI : there is\n        a lack of a systematic framework (quantitative or qualitative)\\\\n\\\\n      to\n        evaluate correctness and applicability of an explanation. Can there be a universal\\\\n\\\\n\n        \\    framework, or should explanations be chosen and evaluated based on the\n        audience and\\\\n\\\\n     domain? For example, work by Rasmussen et al. 58 attempts\n        to focus on comparing\\\\n\\\\n      feature attribution XAI methods via Crippen\\u2019s\n        logP scores.\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n                                       23Acknowledgements\\\\n\\\\n\\\\nResearch\n        reported in this work was supported by the National Institute of General Medical\\\\n\\\\nSciences\n        of the National Institutes of Health under award number R35GM137966. This work\\\\n\\\\nwas\n        supported by the NSF under awards 1751471 and 1764415. We thank the Center for\\\\n\\\\nIntegrated\n        Research Computing at the University of Rochester for providing computational\\\\n\\\\nresources.\\\\n\\\\n\\\\nReferences\\\\n\\\\n\\\\n\n        \\ (1) Choudhary, K.; DeCost, B.; Chen, C.; Jain, A.; Tavazza, F.; Cohn, R.;\n        Park, C. W.;\\\\n\\\\n     Choudhary, A.; Agrawal, A.; Billinge, S. J.; Holm, E.;\n        Ong, S. P.; Wolverton, C.\\\\n\\\\n      Recent advances and applications of deep\n        learning methods in materials science. npj\\\\n\\\\n      Computational Materials\n        2022, 8.\\\\n\\\\n\\\\n  (2) Keith, J. A.; Vassilev-Galindo, V.; Cheng, B.; Chmiela,\n        S.; Gastegger, M.; M\\xA8uller, K.-\\\\n\\\\n      R.; Tkatchenko, A. Combining Machine\n        Learning and Computational Chemistry for\\\\n\\\\n      Predictive Insights Into\n        Chemical Systems. Chemical Reviews 2021, 121, 9816\\u20139872,\\\\n\\\\n     PMID:\n        34232033.\\\\n\\\\n\\\\n  (3) Goh, G. B.; Hodas, N. O.; Vishnu, A. Deep learning for\n        computational chemistry.\\\\n\\\\n      Journal of Computational Chemistry 2017,\n        38, 1291\\u20131307.\\\\n\\\\n\\\\n  (4) Deringer, V. L.; Caro, M. A.; Cs\\xB4anyi,\n        G. Machine Learning Interatomic Potentials as\\\\n\\\\n     Emerging Tools for Materials\n        Science. Advanced Materials 2019, 31, 1902765.\\\\n\\\\n\\\\n  (5) Faber, F. A.; Hutchison,\n        L.; Huang, B.; Gilmer, J.; Schoenholz, S. S.; Dahl, G. E.;\\\\n\\\\n      Vinyals,\n        O.; Kearnes, S.; Riley, P. F.; von Lilienfeld, O. A. Prediction Errors of Molec-\\\\n\\\\n\n        \\     ular Machine Learning Models Lower than Hybrid DFT Error. Journal of Chemical\\\\n\\\\n\n        \\    Theory and Computation 2017, 13, 5255\\u20135264, PMID: 28926232.\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\n        \\                                      24 (6) Duch, W.; Swaminathan, K.; Meller,\n        J. Artificial Intelligence Approaches for Rational\\\\n\\\\n    Drug Design and\n        Discovery. Current Pharmaceutical Design 2007, 13, 1497\\u20131508.\\\\n\\\\n\\\\n\n        (7) Dara, S.; Dhamercherla, S.; Jadav, S. S.; Babu, C. M.; Ahsan, M. J.; darasuresh,\n        S. D.;\\\\n\\\\n     Dara, S. Machine Learning in Drug Discovery: A Review. Artificial\n        Intelligence Review\\\\n\\\\n     123, 55, 1947\\u20131999.\\\\n\\\\n\\\\n (8) Gupta, R.;\n        Srivastava, D.; Sahu, M.; Tiwari, S.; Ambasta, R. K.; Kumar, P. Artifi-\\\\n\\\\n\n        \\     cial intelligence to deep learning: machine intelligence approach for\n        drug discovery.\\\\n\\\\n     Molecular diversity 2021, 25, 1315\\u20131360.\\\\n\\\\n\\\\n\n        (9) Wellawatte, G. P.; Seshadri, A.; White, A. D. Model agnostic generation\n        of counter-\\\\n\\\\n     factual explanations for molecules. Chemical Science 2022,\n        13, 3697\\u20133705.\\\\n\\\\n\\\\n(10) Gandhi, H. A.; White, A. D. Explaining structure-ac\\\",\\\"2021,\n        25, 1315\\u20131360.\\\\n\\\\n\\\\n (9) Wellawatte, G. P.; Seshadri, A.; White, A.\n        D. Model agnostic generation of counter-\\\\n\\\\n     factual explanations for\n        molecules. Chemical Science 2022, 13, 3697\\u20133705.\\\\n\\\\n\\\\n(10) Gandhi, H.\n        A.; White, A. D. Explaining structure-activity relationships using locally\\\\n\\\\n\n        \\     faithful surrogate models. chemrxiv 2022,\\\\n\\\\n\\\\n(11) Gormley, A. J.;\n        Webb, M. A. Machine learning in combinatorial polymer chemistry.\\\\n\\\\n     Nature\n        Reviews Materials 2021,\\\\n\\\\n\\\\n(12) Gomes, C. P.; Fink, D.; Dover, R. B. V.;\n        Gregoire, J. M. Computational sustainability\\\\n\\\\n     meets materials science.\n        Nature Reviews Materials 2021,\\\\n\\\\n\\\\n(13) On scientific understanding with\n        artificial intelligence. Nature Reviews Physics 2022\\\\n\\\\n     4:12 2022, 4,\n        761\\u2013769.\\\\n\\\\n\\\\n(14) Arrieta, A. B.; D\\xB4\\u0131az-Rodr\\xB4\\u0131guez,\n        N.; Ser, J. D.; Bennetot, A.; Tabik, S.; Barbado, A.;\\\\n\\\\n     Garcia, S.;\n        Gil-Lopez, S.; Molina, D.; Benjamins, R.; Chatila, R.; Herrera, F. Explain-\\\\n\\\\n\n        \\    able Artificial Intelligence (XAI): Concepts, Taxonomies, Opportunities\n        and Chal-\\\\n\\\\n     lenges toward Responsible AI. Information Fusion 2019, 58,\n        82\\u2013115.\\\\n\\\\n\\\\n(15) Murdoch, W. J.; Singh, C.; Kumbier, K.; Abbasi-Asl,\n        R.; Yu, B. Interpretable machine\\\\n\\\\n     learning: definitions, methods, and\n        applications. ArXiv 2019, abs/1901.04592.\\\\n\\\\n\\\\n                                      25(16)\n        Boobier, S.; Osbourn, A.; Mitchell, J. B. Can human experts predict solubility\n        better\\\\n\\\\n     than computers? Journal of cheminformatics 2017, 9, 1\\u201314.\\\\n\\\\n\\\\n(17)\n        Lee, J. D.; See, K. A. Trust in automation: Designing for appropriate reliance.\n        Human\\\\n\\\\n     Factors 2004, 46, 50\\u201380.\\\\n\\\\n\\\\n(18) Bolukbasi, T.; Chang,\n        K.-W.; Zou, J. Y.; Saligrama, V.; Kalai, A. T. Man is to com-\\\\n\\\\n     puter\n        programmer as woman is to homemaker? debiasing word embeddings. Advances\\\\n\\\\n\n        \\    in neural information processing systems 2016, 29.\\\\n\\\\n\\\\n(19) Buolamwini,\n        J.; Gebru, T. Gender Shades:  Intersectional Accuracy Disparities in\\\\n\\\\n    Commercial\n        Gender Classification. Proceedings of the 1st Conference on Fairness,\\\\n\\\\n\n        \\    Accountability and Transparency. 2018; pp 77\\u201391.\\\\n\\\\n\\\\n(20) Lapuschkin,\n        S.; W\\xA8aldchen, S.; Binder, A.; Montavon, G.; Samek, W.; M\\xA8uller, K.-R.\\\\n\\\\n\n        \\   Unmasking Clever Hans predictors and assessing what machines really learn.\n        Nature\\\\n\\\\n     communications 2019, 10, 1\\u20138.\\\\n\\\\n\\\\n(21) DeGrave, A.\n        J.; Janizek, J. D.; Lee, S.-I. AI for radiographic COVID-19 detection\\\\n\\\\n\n        \\     selects shortcuts over signal. Nature Machine Intelligence 2021, 3, 610\\u2013619.\\\\n\\\\n\\\\n(22)\n        Goodman, B.; Flaxman, S. European Union regulations on algorithmic decision-\\\\n\\\\n\n        \\   making and a \\u201Cright to explanation\\u201D. AI Magazine 2017, 38, 50\\u201357.\\\\n\\\\n\\\\n(23)\n        ACT, A. I. European Commission. On Artificial Intelligence: A European Approach\\\\n\\\\n\n        \\    to Excellence and Trust. 2021, COM/2021/206.\\\\n\\\\n\\\\n(24) Blueprint for\n        an AI Bill of Rights, The White House. 2022; https://www.whitehouse.\\\\n\\\\n    gov/ostp/ai-bill-of-rights/.\\\\n\\\\n\\\\n(25)\n        Miller, T. Explanation in artificial intelligence: Insights from the social\n        sciences. Ar-\\\\n\\\\n       tificial intelligence 2019, 267, 1\\u201338.\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\n        \\                                     26(26) Murdoch, W. J.; Singh, C.; Kumbier,\n        K.; Abbasi-Asl, R.; Yu, B. Definitions, meth-\\\\n\\\\n     ods, and applications\n        in interpretable machine learning. Proceedings of the National\\\\n\\\\n    Academy\n        of Sciences of the United States of America 2019, 116, 22071\\u201322080.\\\\n\\\\n\\\\n(27)\n        Gunning, D.; Aha, D. DARPA\\u2019s Explainable Artificial Intelligence (XAI)\n        Program.\\\\n\\\\n    AI Magazine 2019, 40, 44\\u201358.\\\\n\\\\n\\\\n(28) Biran, O.;\n        Cotton, C. Explanation and justification in machine learning: A survey.\\\\n\\\\n\n        \\    IJCAI-17 workshop on explainable AI (XAI). 2017; pp 8\\u201313.\\\\n\\\\n\\\\n(29)\n        Palacio, S.; Lucieri, A.; Munir, M.; Ahmed, S.; Hees, J.; Dengel, A. Xai handbook:\\\\n\\\\n\n        \\   Towards a unified framework for explainable ai. Proceedings of the IEEE/CVF\n        Inter-\\\\n\\\\n     national Conference on Computer Vision. 2021; pp 3766\\u20133775.\\\\n\\\\n\\\\n(30)\n        Kuhn, D. R.; Kacker, R. N.; Lei, Y.; Simos, D. E. Combinatorial Methods for\n        Ex-\\\\n\\\\n     plainable AI. 2020 IEEE International Conference on Software Testing,\n        Verification\\\\n\\\\n    and Validation Workshops (ICSTW) 2020, 167\\u2013170.\\\\n\\\\n\\\\n(31)\n        Seshadri, A.; Gandhi, H. A.; Wellawatte, G. P.; White, A. D. Why does that molecule\\\\n\\\\n\n        \\    smell? ChemRxiv 2022,\\\\n\\\\n\\\\n(32) Das, A.; Rad, P. Opportunities and challenges\n        in explainable artificial intelligence\\\\n\\\\n      (xai): A survey. arXiv preprint\n        arXiv:2006.11371 2020,\\\\n\\\\n\\\\n(33) Machlev, R.; Heistrene, L.; Perl, M.; Levy,\n        K. Y.; Belikov, J.; Mannor, S.; Levron, Y.\\\\n\\\\n     Explainable Artificial\n        Intelligence (XAI) techniques for energy and power systems:\\\\n\\\\n     Review,\n        challenges and opportunities. Energy and AI 2022, 9, 100169.\\\\n\\\\n\\\\n(34) Koh,\n        P. W.; Liang, P. Understanding black-box predictions via influence functions.\\\\n\\\\n\n        \\    International Conference on Machine Learning. 2017; pp 1885\\u20131894.\\\\n\\\\n\\\\n(35)\n        Ribeiro, M. T.; Singh, S.; Guestrin, C. \\u201D Why should i trust you?\\u201D\n        Explaining the\\\\n\\\\n     predictions of any classifier. Proceedings of the 22nd\n        ACM SIGKDD international\\\\n\\\\n\\\\n                                      27     conference\n        on knowledge discovery and data \\\",\\\" M. T.; Singh, S.; Guestrin, C. \\u201D\n        Why should i trust you?\\u201D Explaining the\\\\n\\\\n     predictions of any classifier.\n        Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD international\\\\n\\\\n\\\\n                                      27\n        \\    conference on knowledge discovery and data mining. San Diego, CA, USA,\n        2016; pp\\\\n\\\\n     1135\\u20131144.\\\\n\\\\n\\\\n(36) Dhurandhar, A.; Chen, P.-Y.;\n        Luss, R.; Tu, C.-C.; Ting, P.; Shanmugam, K.; Das, P.\\\\n\\\\n     Explanations\n        based on the missing: Towards contrastive explanations with pertinent\\\\n\\\\n\n        \\    negatives. Advances in neural information processing systems 2018, 31.\\\\n\\\\n\\\\n(37)\n        Jin, W.; Li, X.; Hamarneh, G. Evaluating Explainable AI on a Multi-Modal Medical\\\\n\\\\n\n        \\    Imaging Task: Can Existing Algorithms Fulfill Clinical Requirements? Proceedings\n        of\\\\n\\\\n     the AAAI Conference on Artificial Intelligence 2022, 36, 11945\\u201311953.\\\\n\\\\n\\\\n(38)\n        Zhang, Y.; Xu, F.; Zou, J.; Petrosian, O. L.; Krinkin, K. V. XAI Evaluation:\n        Evalu-\\\\n\\\\n     ating Black-Box Model Explanations for Prediction. 2021 II\n        International Conference\\\\n\\\\n    on Neural Networks and Neurotechnologies (NeuroNT).\n        2021; pp 13\\u201316.\\\\n\\\\n\\\\n(39) Oviedo, F.; Ferres, J. L.; Buonassisi, T.;\n        Butler, K. T. Interpretable and Explain-\\\\n\\\\n     able Machine Learning for\n        Materials Science and Chemistry. Accounts of Materials\\\\n\\\\n     Research 2022,\n        3, 597\\u2013607.\\\\n\\\\n\\\\n(40) Yalcin, O.; Fan, X.; Liu, S. Evaluating the correctness\n        of explainable AI algorithms\\\\n\\\\n      for classification. arXiv preprint arXiv:2105.09740\n        2021,\\\\n\\\\n\\\\n(41) Hoffman, R. R.; Mueller, S. T.; Klein, G.; Litman, J. Metrics\n        for Explainable AI:\\\\n\\\\n     Challenges and Prospects. 2018,\\\\n\\\\n\\\\n(42) Mohseni,\n        S.; Zarei, N.; Ragan, E. D. A Multidisciplinary Survey and Framework for\\\\n\\\\n\n        \\    Design and Evaluation of Explainable AI Systems. ACM Transactions on Interactive\\\\n\\\\n\n        \\     Intelligent Systems 2018, 11, 46.\\\\n\\\\n\\\\n(43) Humer, C.; Heberle, H.;\n        Montanari, F.; Wolf, T.; Huber, F.; Henderson, R.; Hein-\\\\n\\\\n      rich, J.;\n        Streit, M. ChemInformatics Model Explorer (CIME): exploratory analysis of\\\\n\\\\n\n        \\    chemical model explanations. Journal of Cheminformatics 2022, 14, 1\\u201314.\\\\n\\\\n\\\\n\n        \\                                     28(44) Lundberg, S. M.; Lee, S.-I. In\n        Advances in Neural Information Processing Systems\\\\n\\\\n     30; Guyon, I., Luxburg,\n        U. V., Bengio, S., Wallach, H., Fergus, R., Vishwanathan, S.,\\\\n\\\\n     Garnett,\n        R., Eds.; Curran Associates, Inc., 2017; pp 4765\\u20134774.\\\\n\\\\n(45) \\u02C7Strumbelj,\n        E.; Kononenko, I. Explaining prediction models and individual predictions\\\\n\\\\n\n        \\    with feature contributions. Knowledge and information systems 2014, 41,\n        647\\u2013665.\\\\n\\\\n\\\\n(46) Shapley, L. S. A Value for N-Person Games; RAND Corporation:\n        Santa Monica, CA,\\\\n\\\\n     1952.\\\\n\\\\n\\\\n(47) Molnar, C.; Casalicchio, G.;\n        Bischl, B. Interpretable machine learning\\u2013a brief history,\\\\n\\\\n      state-of-the-art\n        and challenges. Joint European Conference on Machine Learning and\\\\n\\\\n    Knowledge\n        Discovery in Databases. 2020; pp 417\\u2013431.\\\\n\\\\n\\\\n(48) Lou, Y.; Caruana,\n        R.; Gehrke, J. Intelligible models for classification and regression.\\\\n\\\\n\n        \\    Proceedings of the 18th ACM SIGKDD international conference on Knowledge\n        dis-\\\\n\\\\n     covery and data mining. 2012; pp 150\\u2013158.\\\\n\\\\n\\\\n(49) Bastani,\n        O.; Kim, C.; Bastani, H. Interpreting blackbox models via model extraction.\\\\n\\\\n\n        \\    arXiv preprint arXiv:1705.08504 2017,\\\\n\\\\n\\\\n(50) Gajewicz, A.; Puzyn,\n        T.; Odziomek, K.; Urbaszek, P.; Haase, A.; Riebeling, C.;\\\\n\\\\n     Luch, A.;\n        Irfan, M. A.; Landsiedel, R.; van der Zande, M.; Bouwmeester, H. Deci-\\\\n\\\\n\n        \\    sion tree models to classify nanomaterials according to the DF4nanoGrouping\n        scheme.\\\\n\\\\n     Nanotoxicology 2018, 12, 1\\u201317.\\\\n\\\\n\\\\n(51) Han, L.;\n        Wang, Y.; Bryant, S. H. Developing and validating predictive decision tree\\\\n\\\\n\n        \\    models from mining chemical structural fingerprints and high\\u2013throughput\n        screening\\\\n\\\\n     data in PubChem. BMC Bioinformatics 2008, 9, 401.\\\\n\\\\n(52)\n        Plumb, G.; Al-Shedivat, M.; Cabrera, \\xB4A. A.; Perer, A.; Xing, E.; Talwalkar,\n        A. Regu-\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n                                      29      larizing\n        black-box models for improved interpretability. Advances in Neural Informa-\\\\n\\\\n\n        \\    tion Processing Systems 2020, 33, 10526\\u201310536.\\\\n\\\\n\\\\n(53) Shao,\n        X.; Skryagin, A.; Stammer, W.; Schramowski, P.; Kersting, K. Right for bet-\\\\n\\\\n\n        \\     ter reasons: Training differentiable models by constraining their influence\n        functions.\\\\n\\\\n     Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence.\n        2021; pp 9533\\u20139540.\\\\n\\\\n\\\\n(54) Ouyang, R.; Curtarolo, S.; Ahmetcik, E.;\n        Scheffler, M.; Ghiringhelli, L. M. SISSO: A\\\\n\\\\n     compressed-sensing method\n        for identifying the best low-dimensional descriptor in an\\\\n\\\\n     immensity\n        of offered candidates. Physical Review Materials 2018, 2, 083802.\\\\n\\\\n\\\\n(55)\n        Lipton, Z. C. The mythos of model interpretability: In machine learning, the\n        concept\\\\n\\\\n      of interpretability is both important and slippery. Queue\n        2018, 16, 31\\u201357.\\\\n\\\\n\\\\n(56) Harren, T.; Matter, H.; Hessler, G.; Rarey,\n        M.; Grebner, C. Interpretation of structure\\u2013\\\\n\\\\n      activity relationships\n        in real-world drug design data sets using explainable artificial\\\\n\\\\n      intelligence.\n        Journal of Chemical Information and Modeling 2022, 62,\\\",\\\".; Matter, H.; Hessler,\n        G.; Rarey, M.; Grebner, C. Interpretation of structure\\u2013\\\\n\\\\n      activity\n        relationships in real-world drug design data sets using explainable artificial\\\\n\\\\n\n        \\     intelligence. Journal of Chemical Information and Modeling 2022, 62, 447\\u2013462.\\\\n\\\\n\\\\n(57)\n        Sheridan, R. P. Interpretation of QSAR Models by Coloring Atoms According to\\\\n\\\\n\n        \\   Changes in Predicted Activity: How Robust Is It? Journal of Chemical Information\\\\n\\\\n\n        \\   and Modeling 2019, 59, 1324\\u20131337.\\\\n\\\\n\\\\n(58) Rasmussen, M. H.; Christensen,\n        D. S.; Jensen, J. H. Do machines dream of atoms?\\\\n\\\\n     Crippen\\u2019s logP\n        as a quantitative molecular benchmark for explainable AI heatmaps.\\\\n\\\\n    2022,\\\\n\\\\n\\\\n(59)\n        Smilkov, D.; Thorat, N.; Kim, B.; Vi\\xB4egas, F.; Wattenberg, M. SmoothGrad:\n        removing\\\\n\\\\n     noise by adding noise. 2017; https://arxiv.org/abs/1706.03825.\\\\n\\\\n\\\\n(60)\n        McCloskey, K.; Taly, A.; Monti, F.; Brenner, M. P.; Colwell, L. Using Attribution\\\\n\\\\n\n        \\    to Decode Dataset Bias in Neural Network Models for Chemistry. Proceedings\n        of the\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n                                      30     National Academy\n        of Sciences of the United States of America 2018, 116, 11624\\u2013\\\\n\\\\n     11629.\\\\n\\\\n\\\\n(61)\n        Bach, S.; Binder, A.; Montavon, G.; Klauschen, F.; M\\xA8uller, K.-R.; Samek,\n        W. On\\\\n\\\\n     pixel-wise explanations for non-linear classifier decisions\n        by layer-wise relevance prop-\\\\n\\\\n     agation. PloS one 2015, 10, e0130140.\\\\n\\\\n\\\\n(62)\n        Sundararajan, M.; Taly, A.; Yan, Q. Axiomatic attribution for deep networks.\n        Inter-\\\\n\\\\n     national Conference on Machine Learning. 2017; pp 3319\\u20133328.\\\\n\\\\n\\\\n(63)\n        Zhou, B.; Khosla, A.; Lapedriza, A.; Oliva, A.; Torralba, A. Learning Deep Features\\\\n\\\\n\n        \\     for Discriminative Localization. 2015; https://arxiv.org/abs/1512.04150.\\\\n\\\\n\\\\n(64)\n        Selvaraju, R. R.; Cogswell, M.; Das, A.; Vedantam, R.; Parikh, D.; Batra, D.\n        Grad-\\\\n\\\\n   CAM: Visual Explanations from Deep Networks via Gradient-Based\n        Localization. In-\\\\n\\\\n     ternational Journal of Computer Vision 2019, 128,\n        336\\u2013359.\\\\n\\\\n\\\\n(65) Smilkov, D.; Thorat, N.; Kim, B.; Vi\\xB4egas, F.;\n        Wattenberg, M. Smoothgrad: removing\\\\n\\\\n     noise by adding noise. arXiv preprint\n        arXiv:1706.03825 2017,\\\\n\\\\n\\\\n(66) Pope, P.; Kolouri, S.; Rostrami, M.; Martin,\n        C.; Hoffmann, H. Discovering Molec-\\\\n\\\\n     ular Functional Groups Using Graph\n        Convolutional Neural Networks. 2018; https:\\\\n\\\\n    //arxiv.org/abs/1812.00265.\\\\n\\\\n\\\\n(67)\n        Jim\\xB4enez-Luna, J.; Skalic, M.; Weskamp, N.; Schneider, G. Coloring molecules\n        with ex-\\\\n\\\\n     plainable artificial intelligence for preclinical relevance\n        assessment. Journal of Chem-\\\\n\\\\n      ical Information and Modeling 2021,\n        61, 1083\\u20131094.\\\\n\\\\n\\\\n(68) Sanchez-Lengeling, B.; Wei, J.; Lee, B.; Reif,\n        E.; Wang, P. Y.; Qian, W. W.; Mc-\\\\n\\\\n     Closkey, K.; Colwell, L.; Wiltschko,\n        A. Evaluating Attribution for Graph Neural\\\\n\\\\n     Networks. Proceedings of\n        the 34th International Conference on Neural Information\\\\n\\\\n     Processing\n        Systems. Red Hook, NY, USA, 2020.\\\\n\\\\n\\\\n                                      31(69)\n        Ying, R.; Bourgeois, D.; You, J.; Zitnik, M.; Leskovec, J. GNNExplainer: Generating\\\\n\\\\n\n        \\    Explanations for Graph Neural Networks. Advances in neural information\n        processing\\\\n\\\\n     systems 2019, 32, 9240\\u20139251.\\\\n\\\\n\\\\n(70) Rao, J.;\n        Zheng, S.; Yang, Y. Quantitative Evaluation of Explainable Graph Neural\\\\n\\\\n\n        \\   Networks for Molecular Property Prediction. arXiv preprint arXiv:2107.04119\n        2021,\\\\n\\\\n\\\\n(71) Yuan, H.; Yu, H.; Wang, J.; Li, K.; Ji, S. On Explainability\n        of Graph Neural Net-\\\\n\\\\n     works via Subgraph Explorations. Proceedings\n        of the 38th International Conference\\\\n\\\\n    on Machine Learning. 2021; pp\n        12241\\u201312252.\\\\n\\\\n\\\\n(72) Shrikumar, A.; Greenside, P.; Kundaje, A. Learning\n        Important Features Through\\\\n\\\\n     Propagating Activation Differences. 2017,\\\\n\\\\n\\\\n(73)\n        Montavon, G.; Binder, A.; Lapuschkin, S.; Samek, W.; M\\xA8uller, K. R. Layer-Wise\\\\n\\\\n\n        \\    Relevance Propagation: An Overview. Lecture Notes in Computer Science (including\\\\n\\\\n\n        \\    subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in\n        Bioinformatics)\\\\n\\\\n    2019, 11700 LNCS, 193\\u2013209.\\\\n\\\\n\\\\n(74) Baldassarre,\n        F.; Azizpour, H. Explainability Techniques for Graph Convolutional Net-\\\\n\\\\n\n        \\    works. 2019; https://arxiv.org/abs/1905.13686.\\\\n\\\\n\\\\n(75) Hochuli, J.;\n        Helbling, A.; Skaist, T.; Ragoza, M.; Koes, D. R. Visualizing convolutional\\\\n\\\\n\n        \\    neural network protein-ligand scoring. Journal of Molecular Graphics and\n        Modelling\\\\n\\\\n    2018, 84, 96\\u2013108.\\\\n\\\\n\\\\n(76) Rodr\\xB4\\u0131guez-P\\xB4erez,\n        R.; Bajorath, J. Interpretation of Compound Activity Predictions\\\\n\\\\n    from\n        Complex Machine Learning Models Using Local Approximations and Shapley\\\\n\\\\n\n        \\    Values. Journal of Medicinal Chemistry 2020, 63, 8761\\u20138777, PMID:\n        31512867.\\\\n\\\\n\\\\n(77) Wojtuch, A.; Jankowski, R.; Podlewska, S. How can SHAP\n        values help to shape\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n                                      32\n        \\    metabolic stability of chemical compounds? Journal of Cheminformatics 2021,\n        13,\\\\n\\\\n     1\\u201320.\\\\n\\\\n\\\\n(78) Mastropietro, A.; Pasculli, G.; Feldmann,\n        C.; Rodr\\xB4\\u0131guez-P\\xB4erez, R.; Bajorath, J. Edge-\\\\n\\\\n    SHAPer: Bond-Centric\n        Shapley Value-Based Explanation Method for Graph Neural\\\\n\\\\n     Networks.\n        iScience 2022, 25, 105043.\\\\n\\\\n\\\\n(79) White, \\\",\\\"13,\\\\n\\\\n     1\\u201320.\\\\n\\\\n\\\\n(78)\n        Mastropietro, A.; Pasculli, G.; Feldmann, C.; Rodr\\xB4\\u0131guez-P\\xB4erez,\n        R.; Bajorath, J. Edge-\\\\n\\\\n    SHAPer: Bond-Centric Shapley Value-Based Explanation\n        Method for Graph Neural\\\\n\\\\n     Networks. iScience 2022, 25, 105043.\\\\n\\\\n\\\\n(79)\n        White, A. D. Deep learning for molecules and materials. Living Journal of Computa-\\\\n\\\\n\n        \\     tional Molecular Science 2022, 3.\\\\n\\\\n(80) \\u02D8Strumbelj, E.; Kononenko,\n        I. Explaining prediction models and individual predictions\\\\n\\\\n     with feature\n        contributions. Knowledge and Information Systems 2014, 41, 647\\u2013665.\\\\n\\\\n\\\\n(81)\n        Erhan, D.; Bengio, Y.; Courville, A.; Vincent, P. Visualizing Higher-Layer Features\n        of\\\\n\\\\n     a Deep Network. Technical Report, Univerist\\xB4e de Montr\\xB4eal\n        2009,\\\\n\\\\n\\\\n(82) Weber, J. K.; Morrone, J. A.; Bagchi, S.; Pabon, J. D.; gu\n        Kang, S.; Zhang, L.;\\\\n\\\\n     Cornell, W. D. Simplified, interpretable graph\n        convolutional neural networks for small\\\\n\\\\n     molecule activity prediction.\n        Journal of Computer-Aided Molecular Design 2022, 36,\\\\n\\\\n     391\\u2013404.\\\\n\\\\n\\\\n(83)\n        Riniker, S.; Landrum, G. A. Similarity maps - A visualization strategy for molecular\\\\n\\\\n\n        \\    fingerprints and machine-learning methods. Journal of Cheminformatics 2013,\n        5, 1\\u20137.\\\\n\\\\n\\\\n(84) Humer, C.; Heberle, H.; Montanari, F.; Wolf, T.; Huber,\n        F.; Henderson, R.; Hein-\\\\n\\\\n      rich, J.; Streit, M. ChemInformatics Model\n        Explorer (CIME): exploratory analysis of\\\\n\\\\n     chemical model explanations.\n        Journal of Cheminformatics 2022, 14, 1\\u201314.\\\\n\\\\n\\\\n(85) McGrath, T.; Kapishnikov,\n        A.; Toma\\u02C7sev, N.; Pearce, A.; Wattenberg, M.; Hass-\\\\n\\\\n      abis, D.;\n        Kim, B.; Paquet, U.; Kramnik, V. Acquisition of chess knowledge in Al-\\\\n\\\\n\n        \\    phaZero. Proceedings of the National Academy of Sciences 2022, 119, e2206625119.\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\n        \\                                     33(86) Bajusz, D.; R\\xB4acz, A.; H\\xB4eberger,\n        K. Why is Tanimoto index an appropriate choice for\\\\n\\\\n     fingerprint-based\n        similarity calculations? Journal of Cheminformatics 2015, 7, 1\\u201313.\\\\n\\\\n\\\\n(87)\n        Huang, Q.; Yamada, M.; Tian, Y.; Singh, D.; Yin, D.; Chang, Y. GraphLIME:\\\\n\\\\n\n        \\    Local Interpretable Model Explanations for Graph Neural Networks. CoRR\n        2020,\\\\n\\\\n     abs/2001.06216.\\\\n\\\\n\\\\n(88) Sokol, K.; Flach, P. A. LIMEtree:\n        Interactively Customisable Explanations Based on\\\\n\\\\n     Local Surrogate Multi-output\n        Regression Trees. CoRR 2020, abs/2005.01427.\\\\n\\\\n\\\\n(89) Whitmore, L. S.; George,\n        A.; Hudson, C. M. Mapping chemical performance on molec-\\\\n\\\\n     ular structures\n        using locally interpretable explanations. 2016; https://arxiv.org/\\\\n\\\\n    abs/1611.07443.\\\\n\\\\n\\\\n(90)\n        Mehdi, S.; Tiwary, P. Thermodynamics of Interpretation. 2022,\\\\n\\\\n\\\\n(91) H\\xA8ofler,\n        M. Causal inference based on counterfactuals. BMC Medical Research Method-\\\\n\\\\n\n        \\    ology 2005, 5, 1\\u201312.\\\\n\\\\n\\\\n(92) Woodward, J.; Hitchcock, C. Explanatory\n        Generalizations, Part I: A Counterfactual\\\\n\\\\n     Account. No\\u02C6us 2003,\n        37, 1\\u201324.\\\\n\\\\n\\\\n(93) Frisch, M. F. Theories, models, and explanation;\n        University of California, Berkeley,\\\\n\\\\n     1998.\\\\n\\\\n\\\\n(94) Reutlinger,\n        A. Is There A Monist Theory of Causal and Non-Causal Explanations?\\\\n\\\\n    The\n        Counterfactual Theory of Scientific Explanation. Philosophy of Science 2016,\n        83,\\\\n\\\\n     733\\u2013745.\\\\n\\\\n\\\\n(95) Lewis, D. Causation. The journal of\n        philosophy 1974, 70, 556\\u2013567.\\\\n\\\\n\\\\n(96) Tanimoto, T. T. Elementary mathematical\n        theory of classification and prediction.\\\\n\\\\n     Internal IBM Technical Report\n        1958,\\\\n\\\\n\\\\n                                      34 (97) Rogers, D.; Hahn,\n        M. Extended-Connectivity Fingerprints. Journal of Chemical In-\\\\n\\\\n      formation\n        and Modeling 2010, 50, 742\\u2013754, PMID: 20426451.\\\\n\\\\n\\\\n (98) Mohapatra,\n        S.; An, J.; G\\xB4omez-Bombarelli, R. Chemistry-informed macromolecule\\\\n\\\\n\n        \\     graph representation for similarity computation, unsupervised and supervised\n        learn-\\\\n\\\\n       ing. Machine Learning: Science and Technology 2022, 3, 015028.\\\\n\\\\n\\\\n\n        (99) Doshi-Velez, F.; Kortz, M.; Budish, R.; Bavitz, C.; Gershman, S.; O\\u2019Brien,\n        D.;\\\\n\\\\n       Scott, K.; Schieber, S.; Waldo, J.; Weinberger, D.; Weller,\n        A.; Wood, A. Account-\\\\n\\\\n       ability of AI Under the Law: The Role of Explanation.\n        SSRN Electronic Journal\\\\n\\\\n     2017,\\\\n\\\\n\\\\n(100) Wachter, S.; Mittelstadt,\n        B.; Russell, C. Counterfactual explanations without opening\\\\n\\\\n      the black\n        box: Automated decisions and the GDPR. Harv. JL & Tech. 2017, 31, 841.\\\\n\\\\n\\\\n(101)\n        Jim\\xB4enez-Luna, J.; Grisoni, F.; Schneider, G. Drug discovery with explainable\n        artificial\\\\n\\\\n       intelligence. Nature Machine Intelligence 2020 2:10 2020,\n        2, 573\\u2013584.\\\\n\\\\n\\\\n(102) Fu, T.; Gao, W.; Xiao, C.; Yasonik, J.; Coley,\n        C. W.; Sun, J. Differentiable Scaffold-\\\\n\\\\n      ing Tree for Molecule Optimization.\n        International Conference on Learning Represen-\\\\n\\\\n       tations. 2022.\\\\n\\\\n\\\\n(103)\n        Shen, C.; Krenn, M.; Eppel, S.; Aspuru-Guzik, A. Deep molecular dreaming: inverse\\\\n\\\\n\n        \\    machine learning for de-novo molecular design and interpretability with\n        surjective\\\\n\\\\n      representations. Machine Learning: Science and Technology\n        2021, 2, 03LT02.\\\\n\\\\n\\\\n(104) Lucic,  A.;   ter  Hoeve,  M.;   Tolomei,  G.;\n        \\  Rijke,  M.;   Silvestri,  F.  CF-\\\\n\\\\n     GNNExplainer:  Counterfactual\n        Explanations for Graph Neural Networks. arXiv\\\",\\\"   representations. Machine\n        Learning: Science and Technology 2021, 2, 03LT02.\\\\n\\\\n\\\\n(104) Lucic,  A.;\n        \\  ter  Hoeve,  M.;   Tolomei,  G.;   Rijke,  M.;   Silvestri,  F.  CF-\\\\n\\\\n\n        \\    GNNExplainer:  Counterfactual Explanations for Graph Neural Networks. arXiv\\\\n\\\\n\n        \\     preprint arXiv:2102.03322 2021,\\\\n\\\\n\\\\n(105) Numeroso, D.; Bacciu, D.\n        Explaining Deep Graph Networks with Molecular Counter-\\\\n\\\\n       factuals.\n        arXiv preprint arXiv:2011.05134 2020,\\\\n\\\\n\\\\n                                       35(106)\n        Krenn, M.; H\\xA8ase, F.; Nigam, A.; Friederich, P.; Aspuru-Guzik, A. Self-Referencing\\\\n\\\\n\n        \\    Embedded Strings (SELFIES): A 100% robust molecular string representation.\n        Ma-\\\\n\\\\n      chine Learning: Science and Technology 2020, 1, 045024.\\\\n\\\\n\\\\n(107)\n        Nigam, A.; Pollice, R.; Krenn, M.; dos Passos Gomes, G.; Aspuru-Guzik, A. Beyond\\\\n\\\\n\n        \\     generative models: superfast traversal, optimization, novelty, exploration\n        and discov-\\\\n\\\\n      ery (STONED) algorithm for molecules using SELFIES. Chemical\n        science 2021, 12,\\\\n\\\\n      7079\\u20137090.\\\\n\\\\n\\\\n(108) Kim, S.; Chen, J.;\n        Cheng, T.; Gindulyte, A.; He, J.; He, S.; Li, Q.; Shoemaker, B. A.;\\\\n\\\\n      Thiessen,\n        P. A.; Yu, B.; Zaslavsky, L.; Zhang, J.; Bolton, E. E. PubChem in 2021:\\\\n\\\\n\n        \\    new data content and improved web interfaces. Nucleic Acids Research 2020,\n        49,\\\\n\\\\n     D1388\\u2013D1395.\\\\n\\\\n\\\\n(109) Tolomei, G.; Silvestri, F.; Haines,\n        A.; Lalmas, M. Interpretable predictions of tree-\\\\n\\\\n      based ensembles\n        via actionable feature tweaking. Proceedings of the 23rd ACM\\\\n\\\\n    SIGKDD\n        international conference on knowledge discovery and data mining. 2017;\\\\n\\\\n\n        \\    pp 465\\u2013474.\\\\n\\\\n\\\\n(110) Freiesleben, T. The intriguing relation\n        between counterfactual explanations and ad-\\\\n\\\\n       versarial examples.\n        Minds and Machines 2022, 32, 77\\u2013109.\\\\n\\\\n\\\\n(111) Grabocka, J.; Schilling,\n        N.; Wistuba, M.; Schmidt-Thieme, L. Learning time-series\\\\n\\\\n       shapelets.\n        Proceedings of the 20th ACM SIGKDD international conference on Knowl-\\\\n\\\\n\n        \\     edge discovery and data mining. 2014; pp 392\\u2013401.\\\\n\\\\n\\\\n(112) Kenny,\n        P. W.; Sadowski, J. Structure modification in chemical databases. Chemoin-\\\\n\\\\n\n        \\     formatics in drug discovery 2005, 271\\u2013285.\\\\n\\\\n\\\\n(113) Tyrchan,\n        C.; Evertsson, E. Matched Molecular Pair Analysis in Short: Algorithms,\\\\n\\\\n\n        \\     Applications and Limitations. Computational and Structural Biotechnology\n        Journal\\\\n\\\\n     2017, 15, 86\\u201390.\\\\n\\\\n\\\\n                                       36(114)\n        Griffen, E.; Leach, A. G.; Robb, G. R.; Warner, D. J. Matched Molecular Pairs\n        as\\\\n\\\\n      a Medicinal Chemistry Tool. Journal of Medicinal Chemistry 2011,\n        54, 7739\\u20137750,\\\\n\\\\n     PMID: 21936582.\\\\n\\\\n\\\\n(115) He, J.; Nittinger,\n        E.; Tyrchan, C.; Czechtizky, W.; Patronov, A.; Bjerrum, E. J.;\\\\n\\\\n      Engkvist,\n        O. Transformer-based molecular optimization beyond matched molecular\\\\n\\\\n       pairs.\n        Journal of cheminformatics 2022, 14, 1\\u201314.\\\\n\\\\n\\\\n(116) Park, J.; Sung,\n        G.; Lee, S.; Kang, S.; Park, C. ACGCN: Graph Convolutional Networks\\\\n\\\\n       for\n        Activity Cliff Prediction between Matched Molecular Pairs. Journal of Chemical\\\\n\\\\n\n        \\     Information and Modeling 2022,\\\\n\\\\n\\\\n(117) Langdon, S. R.; Ertl, P.;\n        Brown, N. Bioisosteric Replacement and Scaffold Hopping\\\\n\\\\n       in Lead\n        Generation and Optimization. Molecular Informatics 2010, 29, 366\\u2013385.\\\\n\\\\n\\\\n(118)\n        Turk, S.; Merget, B.; Rippmann, F.; Fulle, S. Coupling Matched Molecular Pairs\\\\n\\\\n\n        \\     with Machine Learning for Virtual Compound Optimization. Journal of Chemical\\\\n\\\\n\n        \\     Information and Modeling 2017, 57, 3079\\u20133085, PMID: 29131617.\\\\n\\\\n\\\\n(119)\n        van Tilborg, D.; Alenicheva, A.; Grisoni, F. Exposing the limitations of molecular\\\\n\\\\n\n        \\    machine learning with activity cliffs. 2022,\\\\n\\\\n\\\\n(120) Fischer, H.;\n        Gottschlich, R.; Seelig, A. Blood-brain barrier permeation:  molecular\\\\n\\\\n\n        \\     parameters governing passive diffusion. The Journal of membrane biology\n        1998, 165,\\\\n\\\\n      201\\u2013211.\\\\n\\\\n\\\\n(121) Liu, L.; Zhang, L.; Feng,\n        H.; Li, S.; Liu, M.; Zhao, J.; Liu, H. Prediction of the\\\\n\\\\n      Blood\\u2013Brain\n        Barrier (BBB) Permeability of Chemicals Based on Machine-Learning\\\\n\\\\n     and\n        Ensemble Methods. Chemical Research in Toxicology 2021, 34, 1456\\u20131467,\n        PMID:\\\\n\\\\n      34047182.\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n                                       37(122)\n        Wu, Z.; Ramsundar, B.; Feinberg, E. N.; Gomes, J.; Geniesse, C.; Pappu, A. S.;\\\\n\\\\n\n        \\     Leswing, K.; Pande, V. MoleculeNet: a benchmark for molecular machine\n        learning.\\\\n\\\\n      Chemical science 2018, 9, 513\\u2013530.\\\\n\\\\n\\\\n(123) Ho,\n        T. K. Random decision forests. Proceedings of 3rd international conference on\\\\n\\\\n\n        \\    document analysis and recognition. 1995; pp 278\\u2013282.\\\\n\\\\n\\\\n(124)\n        Martins, I. F.; Teixeira, A. L.; Pinheiro, L.; Falcao, A. O. A Bayesian approach\n        to in\\\\n\\\\n        silico blood-brain barrier penetration modeling. Journal\n        of chemical information and\\\\n\\\\n      modeling 2012, 52, 1686\\u20131697.\\\\n\\\\n\\\\n(125)\n        Pedregosa, F. et al. Scikit-learn: Machine Learning in Python. Journal of Machine\\\\n\\\\n\n        \\     Learning Research 2011, 12, 2825\\u20132830.\\\\n\\\\n\\\\n(126) Moriwaki, H.;\n        Tian, Y.-S.; Kawashita, N.; Takagi, T. Mordred: a molecular descriptor\\\\n\\\\n\n        \\      calculator. Journal of cheminformatics 2018, 10, 1\\u201314.\\\\n\\\\n\\\\n(127)\n        Chollet, F., et al. Keras. https:/\\\",\\\"chine\\\\n\\\\n      Learning Research 2011,\n        12, 2825\\u20132830.\\\\n\\\\n\\\\n(126) Moriwaki, H.; Tian, Y.-S.; Kawashita, N.;\n        Takagi, T. Mordred: a molecular descriptor\\\\n\\\\n       calculator. Journal of\n        cheminformatics 2018, 10, 1\\u201314.\\\\n\\\\n\\\\n(127) Chollet, F., et al. Keras.\n        https://keras.io, 2015.\\\\n\\\\n\\\\n(128) Wager, T. T.; Chandrasekaran, R. Y.; Hou,\n        X.; Troutman, M. D.; Verhoest, P. R.; Vil-\\\\n\\\\n       lalobos, A.; Will, Y.\n        Defining Desirable Central Nervous System Drug Space through\\\\n\\\\n      the\n        Alignment of Molecular Properties, in Vitro ADME, and Safety Attributes. ACS\\\\n\\\\n\n        \\     Chemical Neuroscience 2010, 1, 420\\u2013434.\\\\n\\\\n\\\\n(129) Ghose, A. K.;\n        Herbertz, T.; Hudkins, R. L.; Dorsey, B. D.; Mallamo, J. P. Knowledge-\\\\n\\\\n\n        \\     Based, Central Nervous System (CNS) Lead Selection and Lead Optimization\n        for CNS\\\\n\\\\n     Drug Discovery. ACS Chemical Neuroscience 2012, 3, 50\\u201368.\\\\n\\\\n\\\\n(130)\n        Polishchuk, P.; Tinkov, O.; Khristova, T.; Ognichenko, L.; Kosinskaya, A.; Varnek,\n        A.;\\\\n\\\\n      Kuz\\u2019min, V. Structural and Physico-Chemical Interpretation\n        (SPCI) of QSAR Mod-\\\\n\\\\n       els and Its Comparison with Matched Molecular\n        Pair Analysis. Journal of Chemical\\\\n\\\\n      Information and Modeling 2016,\n        56, 1455\\u20131469.\\\\n\\\\n\\\\n                                       38(131) Hassan,\n        M.; Brown, R. D.; Varma-O\\u2019Brien, S.; Rogers, D. Cheminformatics analysis\\\\n\\\\n\n        \\    and learning in a data pipelining environment. Molecular diversity 2006,\n        10, 283\\u2013299.\\\\n\\\\n\\\\n(132) Schomburg, K.; Ehrlich, H. C.; Stierand, K.;\n        Rarey, M. From structure diagrams to\\\\n\\\\n       visual chemical patterns. Journal\n        of Chemical Information and Modeling 2010, 50,\\\\n\\\\n      1529\\u20131535.\\\\n\\\\n\\\\n(133)\n        Sheikholeslamzadeh, E.; Rohani, S. Solubility prediction of pharmaceutical and\n        chem-\\\\n\\\\n       ical compounds in pure and mixed solvents using predictive\n        models. Industrial &\\\\n\\\\n      engineering chemistry research 2012, 51, 464\\u2013473.\\\\n\\\\n\\\\n(134)\n        Boobier, S.; Hose, D. R.; Blacker, A. J.; Nguyen, B. N. Machine learning with\n        physic-\\\\n\\\\n      ochemical relationships:  solubility prediction in organic\n        solvents and water. Nature\\\\n\\\\n     Communications 2020 11:1 2020, 11, 1\\u201310.\\\\n\\\\n\\\\n(135)\n        Loschen, C.; Klamt, A. Solubility prediction, solvate and cocrystal screening\n        as tools\\\\n\\\\n       for rational crystal engineering. Journal of Pharmacy and\n        Pharmacology 2015, 67,\\\\n\\\\n      803\\u2013811.\\\\n\\\\n\\\\n(136) Diorazio, L. J.;\n        Hose, D. R.; Adlington, N. K. Toward a more holistic framework for\\\\n\\\\n      solvent\n        selection. Organic Process Research & Development 2016, 20, 760\\u2013773.\\\\n\\\\n\\\\n(137)\n        Sorkun, M. C.; Khetan, A.; Er, S. AqSolDB, a curated reference set of aqueous\n        sol-\\\\n\\\\n       ubility and 2D descriptors for a diverse set of compounds.\n        Scientific data 2019, 6,\\\\n\\\\n      1\\u20138.\\\\n\\\\n\\\\n(138) Durant, J. L.; Leland,\n        B. A.; Henry, D. R.; Nourse, J. G. Reoptimization of MDL\\\\n\\\\n      keys for\n        use in drug discovery. Journal of chemical information and computer sciences\\\\n\\\\n\n        \\    2002, 42, 1273\\u20131280.\\\\n\\\\n\\\\n(139) National Center for Biotechnology\n        Information, PubChem Compound Summary for\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n                                       39\n        \\    CID 1549018, Jasmone. https://pubchem.ncbi.nlm.nih.gov/compound/Jasmone,\\\\n\\\\n\n        \\     Accessed September 26, 2022.\\\\n\\\\n\\\\n(140) Sell, C. S. On the unpredictability\n        of odor. Angewandte Chemie International Edition\\\\n\\\\n     2006, 45, 6254\\u20136261.\\\\n\\\\n\\\\n(141)\n        Genva, M.; Kenne Kemene, T.; Deleu, M.; Lins, L.; Fauconnier, M.-L. Is It Possible\\\\n\\\\n\n        \\     to Predict the Odor of a Molecule on the Basis of its Structure? International\n        journal\\\\n\\\\n       of molecular sciences 2019, 20, 3018.\\\\n\\\\n\\\\n(142) Rowe,\n        D. Aroma chemicals for savory flavors. Perfumer and Flavorist 1998, 23, 9\\u201318.\\\\n\\\\n\\\\n(143)\n        Mallia, S.; Escher, F.; Schlichtherle-Cerny, H. Aroma-active compounds of butter:\n        a\\\\n\\\\n      review. European Food Research and Technology 2008, 226, 315\\u2013325.\\\\n\\\\n\\\\n(144)\n        Jelen, H.; Gracka, A. Characterization of aroma compounds:  Structure, physico-\\\\n\\\\n\n        \\     chemical and sensory properties. Flavour: From food to perception 2016,\n        126\\u2013153.\\\\n\\\\n\\\\n(145) Licon, C.  C.;  Bosc,  G.;  Sabri, M.;  Mantel,\n        M.;  Fournel,  A.;  Bushdid,  C.;\\\\n\\\\n      Golebiowski, J.; Robardet, C.;\n        Plantevit, M.; Kaytoue, M., et al. Chemical features\\\\n\\\\n      mining provides\n        new descriptive structure-odor relationships. PLoS computational bi-\\\\n\\\\n      ology\n        2019, 15, e1006945.\\\\n\\\\n\\\\n(146) Mostafa, S.; Wang, Y.; Zeng, W.; Jin, B. Floral\n        Scents and Fruit Aromas: Functions,\\\\n\\\\n      Compositions, Biosynthesis, and\n        Regulation. Frontiers in plant science 2022, 13.\\\\n\\\\n\\\\n(147) Tokitomo, Y.;\n        Steinhaus, M.; B\\xA8uttner, A.; Schieberle, P. Odor-active constituents in\\\\n\\\\n\n        \\      fresh pineapple (Ananas comosus [L.] Merr.) by quantitative and sensory\n        evaluation.\\\\n\\\\n      Bioscience, Biotechnology, and Biochemistry 2005, 69,\n        1323\\u20131330.\\\\n\\\\n\\\\n(148) Wei, C.-B.; Liu, S.-H.; Liu, Y.-G.; Lv, L.-L.;\n        Yang, W.-X.; Sun, G.-M. Characteristic\\\\n\\\\n     aroma compounds from different\n        pineapple parts. Molecules 2011, 16, 5104\\u20135112.\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n                                       40(149)\n        Stumpfe, D.; Bajorath, J. Exploring Activity Cliffs in Medicinal Chemistry.\n        Journal\\\\n\\\\n       of Medicinal Chemistry 2012, 55, 2932\\u20132942, PMID: 22236250.\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\n        \\                  \\\"],\\\"model\\\":\\\"text-embedding-3-small\\\",\\\"dimensions\\\":1536,\\\"encoding_format\\\":null}\"\n      headers:\n        accept:\n          - application/json\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        content-length:\n          - \"89092\"\n        content-type:\n          - application/json\n        host:\n          - api.openai.com\n        user-agent:\n          - AsyncOpenAI/Python 2.21.0\n        x-stainless-arch:\n          - arm64\n        x-stainless-async:\n          - async:asyncio\n        x-stainless-lang:\n          - python\n        x-stainless-os:\n          - MacOS\n        x-stainless-package-version:\n          - 2.21.0\n        x-stainless-raw-response:\n          - \"true\"\n        x-stainless-read-timeout:\n          - \"120\"\n        x-stainless-retry-count:\n          - \"0\"\n        x-stainless-runtime:\n          - CPython\n        x-stainless-runtime-version:\n          - 3.13.5\n      method: POST\n      uri: https://api.openai.com/v1/embeddings\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/4x9y65kSW7kfr6ikGvVwN1Jf/WvCFqoVQWhhFFroV4IaMy/j5mfyJbCzO/E1QDS\n          4FZkxDn+II2k0fi3//XLLz/+48//9vu//PXHn3758X/++M+//vgH/u23f/7rP+Mv/4j//y+//O38\n          77dP/v7vf/79t9/++Mu/no+f//jHX377/b/w38rf//LfH/r5Tfyf8r9LGSXmWrv/w9//+iv+XFeW\n          3G2+/7W00ksb+T8+zM/uVXpf6+2PgX9cVhvvX9BGzLGL/Fj0XsqK9y8te+zRq/z7FitjtveP9ui5\n          tvx7vkHt+f7vZ/bRmnxprL5LjZCfylkz5d+Xvcdqmbpa9mP8Y1sLb1Xf/tjKKiVzygtkKyGrmq2t\n          2vfb38rGs84m/zqyzh7vr49H4gaW97+2XB3rpy81cuw1luxVtF1wLt5fqgXWZCz7hj4q9vD9DfCe\n          vYwddojwZqPKfjWsDH5RnqG2sSv+m2zNrjgZ+hoReIbVlnxDwSvH0rfApq8lj4t7MGLoj+HE401W\n          19OBb+0hO7Frez+I5wmiFz6wfMGcrbein8WH+6rytHNHjly6CNjKt6U5N6muMfTSdbxu158KPOka\n          Uz6LJ2h79ZQnGLH21s3J1nefvcvS7o3zrfs4cPHn+5eWUQOvpruIt6p16gHr+OjMpqtV1swhJ79j\n          z0PftrU58GT6W7FHLXo+a56dWXq8sN1t2WGurYwmd7fXuXBA5QtwCnYLMT68NbNVed/K/YYRft9c\n          WJSuK4vfj5bN1nvWAfshFmWvhS+WL4iIt609pxuvi5V9//kSY6dtV1m4yrJWuXt5262zUjEyxRyO\n          1nFput4NWHR8sZ6BqHu2vZea5Llyy6tW2C1c5yb3CCcLLyHPWrGuW13CwCuMrXs9Ryt6D3G/sdi1\n          6wqOtVrXAzc7dkZNFEwOVkw/it0f1e5RNHqLMBOFqzxa6H5lNPEguPWz5ZY7u1vGmyk4phd2oKv5\n          xxnCH8X/rgorX+SPY2/cY33VMuCtdL/x4zyb7w8KY97VxOMLsQlFlnr0Ge39bwWud89u3qThquFo\n          yWcDXlUxSSkwGPha9bWwrk2PAPaqwzwqqmkdPlVPcZ9EG3IwYRdGqwZLYAaqvAJOFTZBzgqc3ppD\n          8dMsuBj6TFh/+Kj3TYVt7+Y0sCSw2Grtys6ZZdmq7AYIqKcy+WJrip/H+gGD6R2cUed+/1aAh0UI\n          opdlYmt1Y28IsByv2afYAGxKFcs0YBgAdtUu4lArfMQtaeov8PDF3iiw9QCaU34ILm8NuSg8al33\n          GVe0w7CpF9vJD7/fFNwegCRdkbXHXHKicCsAvVIvP3AAPv6d3weUwLFoCrXxz+H2FX/DuRa9/7VV\n          2maxSTvgFredfkYQ9gBA362ZZQZQhV1RjwsIvPHGsglcATiMqRerw4YJBMf34ufe/zhwLFOg491h\n          VUQQoVA/N266/HM4S5iEqcD1HgANojM1QLvtWcoUUw9za4EdAC5OoCKpLBMGw4K1WQFSQ487vmCG\n          oTb8Te1t4Q1uZhhr3RtxQTOLC1i+gab078SpqeCxYRVwEuSvsJddAQKMwDbzhoOB/QpdBrxyGnKE\n          e5yxFUoADFaFArnx95JTkSPAYKrT5PWc9gCFpsRAFgA1LqNB9Y3ocg61MQBZQ4JxHCVeBUdO+LS8\n          WcDrwWu9H1BceQDtrUFBZdwvqwWU5pC6xgSaKe+/BNi74g1OHZAHX9RDkGdlWGH+BYEC0xHypLBx\n          UxMEMxd+fslNHIBCfj9wjLFaUw9BDoDE9wWAjQx9UtjXor4AkTEstLmNyaBdb/2E1e2CxnGCEb21\n          kt84VvAFvAXyprBhuULeFGA+ymoW12JX7ahhUXfsKruSQ5EMVhoGRmweXmkj/Fu2fXhTxZeNe9ol\n          bsFVwSVWk3MwV5NFWYnAPPVU4r7CDWgAiqO+cTM0rsb5G3rUYfLWrB5+9pzA9O/fijtpphTvsIb7\n          uNtH+wRujiluYwVjcN1BfOPWP+JK9FGrJI7oBlss8VqI0bYedThNmGCJEODNmTmTAANYdinGwLYA\n          Yku+peNFNWuFWw7cbKks2NVqQBKoH6hNPTY8RpcQD6aywWlKVgQBKsJkCWc7Phjm3YCtsUzin3GB\n          mT5QMAzYg4Otf4XXjlCEjj/AKDlIK6GptDYJRdUv1LGAnIokGHF23w/1WZaKe10tXwVbYYaJ+dwJ\n          l9v0dQGPltkAgLnA5lSJvoAReiqihmGCeRMzVPnNlpxKQKStWw4wgdu5BHgFcIPioY4vNfRcAwFB\n          pN2MDkc+FPkBkMWe1ZKf7vEAkmDIJdTMoM+p6scZZza5b7jYsEISpQTg7+iWUEWkCa/xfj3wlHgs\n          RQeAJ4OhumUK6AfFYyUiTQ3qsKdvXvQBlLvXbqnQjXBqqsnNUeacikKwVThcaTATNkujIkATwMyh\n          N3FiB4pgBvhHOENdAdwOnhfB5PPknwXdLMQVlulmvrFuXZeKYwHoKE4Pbjg1XQavA48h+IJJQGyt\n          ZvYa1gB2b5iDgtnemjKrcMY5vwUnmNgqbxjpa7MDH41zJzbyugZ4KdxZyczcyyVt5LB8D3YATs4w\n          BkBnlzD0hG+tK0jg2aqjWCIHIVjVlA0Dy1ENJwCoX2AqHBKcmqDkDTyoZxauGEh3WsoKizDEFsLC\n          AarIrYfrwn4VsZDX7D2+FbbfTzePoR45bhcTCuIRgCnNnOeiVxWzM4NZN3P+iONgzTXkmwyiLEkL\n          91X00jVAhzbGN6J+zzE/6Z1B/6tPBSObil9Znqxz6xbg3nuFbE1gOkHKL3+gTn3iZTVHUplfezvc\n          Z1VooiVHj1AeoZZFWjjZwE+WumatA55KzzEedlbL3OHKaWWozL0Rbsmlh+NbFsbCFIZfA6uDvWoa\n          OJpy3gAqueBqiyZT8hrD4aVwNQxV4BtCKmbYGFhuSxAUmOmp3zp2JQiyrAFOJuCGG0kc/K7bOPuK\n          ISgK94OJDjU8Cz512o8B8mbTDEWeHIGm9bGKC1+uyABWp1tdHFg6WR4a33BswXhu6f6yrrC1Mh4V\n          3lZAjJehnsXFwig+hCXBsbWLz5Kb1dLwrX0M2TOs1KD9kt/CibOCKjA6fY3aI0AmomTZRmYI0o8i\n          8MbWIAGn1tw94JrZCPiI/Y6wX9HMtEIYNratuQzEAB4K4sXRhImVaDj5TFsNFAxfsTuPmAdxS1hm\n          vhoxYGJVcWOGuU8gIE2sc5myCt8i8bSAwnrg4enFbuL0jZxmsxAvRJG0UwtguNokmgfW60tPesCQ\n          1q71OmBQDY9h3Pqyck9jKVghUSM2l6dHfLe2WqHBYDCFQQHcAQgqW4cwumhyyUqNj/2BUbJC0RcA\n          GsBjWbk0md8S/975+u+fw0WirZQcQoxZLBuOUH8JbMM9mDj3esMRQZclZ3TgjYaA4VitawYr4b+H\n          YT5uBj1d12RHhwMRbBTAwdMqsrc/XqNa4BoYw63eA8BkWEEL8HqF5WsBZRGFy97hn5PFMQwH1la0\n          dEoTb2kMfJTrNT9xEM5jwcBU3RYApqm5PeCKyFTiDUIXFsWbUndmWeL9kg4iNInREm87jErDRWlS\n          vsJ15jtoNIA3zVBCGFZbK4fY/witHLF2KaevMK00U3AZawNTU8CV715sn/jkgp5wIZjt/caRKARk\n          Uet3MkCkj3TxrzBucIPqsgDScH2UOFA9p4O/FEPFwAAAkFvTamvQcEqiE5bLoiUsc7H6Pu4TE1Ca\n          56tentJleoxeQ3Bqhwk2azjpTIuuX2HEusv25Cte/5JMAQjo5sSZ5ILLHwqdO6CveMaycZ9D4xej\n          8zzx6tb6z70OXgHhcHqHHog+1PCR/oU1KfpQ7RTN08piYyyp3mRio6dyUfCsqxerjuOiKBsJJ2en\n          AQPss6UpGzOBltPVmtZXqTDGWaOFPlMDrjHKIVAJ2UzG6yssU+lfM5m2UcTb6dHkt/A7MY1UN4hh\n          9VQubFVRbAcMtenP1c20scVFI9ZebRsXFaedwbIsd8MG5DY+V+EeDEuM71ikdIhXBsiRL2W471mr\n          G+/lHsETXS6j6mG7w0rBbR+alaLrS74Fhg4nUPdlkvcmmW4WharnewbrRVbuxU3tcjBhwRAwdE9Z\n          VWc1wnUC0s394bQ8lFVYRk3w3RmBMBYkfKauSuGBU5DYmmBm8q7GKBpzNaZFVrNAqJMjJDiBLNqt\n          mJ+2MsbSvMxGhDi/Q7ktp9qpOCFmT2PUtQ2YrXUCmDv+mJHvNkJ3K6HNgeDbXHCSZuI7e63XjQoI\n          pc9VmFYYytImsTXst2jxlJB0jaZYHK9S/+AukpO1LQmDt2rm3+CdAE40RbkAgrtzBS/MzCsMaiQm\n          pdlSOu46lG0aVnNthOEWI3ZWgrstNuDesr+S6dgV25HqN0szVuMkAcdIJcyK91E0gUASvKJ+3DqG\n          oJrWgC1ickdRRmhYWZNxue1MIXIYZiNf935qdomZS40PFhkwygTWxMATyZX3WOa1BHh9fIGVEWJX\n          jU+9IHmwI2B7UcvjSbNX6HbAlgRp8xBvrYzB9gbNErJeAe+hHR7AinOqBw9yHi0TxT3f7a3697AF\n          FnywnptgMkrTOzlYPjMOAhBQs3ozINTwYi8TwEYL6QCxilcQO891yY9hydwk4bPKxr3S9U8jxUoj\n          ZmRHsC05aMQAaam0xgzu0opDZ4lqKyca5p+wT4sLgOxjGZ8MpkNgNFA8reIH+vdzYAb5sGrrAWOx\n          tla3ujGS4ezxVH4RFiuKYcx+LFefeg537KlBB67zUFb8hTuKK5jKfq/YkZLGncTvTOIQNdPAYYbD\n          8Vf22Yg1wsFoxdwiqY+aVsf61Wbk3xahNGuSaPC4Ghsxg5+KQWCjgbjWB2LJq80r5tCCDZB5n1ZT\n          nriW23iiwLDvoflJfC4CAHnVcghbVnNjc8pWvkRfjAWMptxzSnSHSI5MTYWm5NXIbcUfBw28xkcr\n          Gh7MUBRwnMJorPYCDFLIH4cKp/YiiO7tYOy1QkuBsMKWrcJR2wib5JPwL6MoDXDiK5v++yuDAXu1\n          tzqdidOXQ/IQTHEXozbhVJShlZZrn8IXNYK+LykTAF4gOGG6Aw9F82Yb8m/xCoZrcCqsV/HKerzV\n          WQjg4EmGpftwWdNYb9jCpjEb1rWq679SmS7028cGMvFiProys9i1CYJ9QH1aMNQQS0zr4lxMYjdf\n          GTgStRrAX8PcLlsju+0Yg0RjtzCh0IeDBKMekg+2MiyainY6rJzJw/KKGkhcpWn0FPx8NyBNzlBK\n          LhQ/BGu6hZPW4XS6VdFwCiYMmt7vhVNTjd0+dido1FWE70Q8IFXpUVkqbp+Y8E+kmKSCKxCWMsGT\n          2MErdO3YZPBsl2ki+F7GA7l0+DQ2RmotZCwmIMzz48bNsJwC40kjl+CD3ZwvznHtmhaF1Vjb7kcj\n          r7qplSef7J0o95juDt8T1o9V6dJCKZR7zqFEq4Q9Xm99Tl9nPGH9ytB6Ml4L0DotRomTs+3fab/2\n          8O8Fo4OdbdbFiCuZehRuVTUS60jE0+K1wPvHfo1ZNQ3EUtfW0jf+rNfDYNmvXzZqAaimH4NKwmds\n          aylqXsOx/tonLUAQPJUSRu6VVjb4BXoEcN6XYSWYLHYbaf92J+tmWmIEbt0y6YjUqxnDxXhFqkVX\n          kgHCdyy0HjZ2qW2NIb6I9HOTZdad1+g9v9cy3tWBMx2AkFG5KVkrgbiR6nAEmhYpcJWTreYaBOD4\n          dm3rWaffMLRGgRtkqf++8Z1G67jWpVkRqG8dV+exuLAG2K6tac6KeCFpmCjdBzxUad7as3GFzcDA\n          nBY7M/c2PNwNokZLL2EVpibKg7+vj3Vv6SDrdqmjIW8YmEsxE5y1w6MrFtxzvxdgXkzvGHtqOfRC\n          6ys08Sl5ejIzmuUCO9Y/p0d+yQyfOOqc+d4J+VgI3lpnUYqOwpN7hS2MMM4OAMSyZtyqPgbv00Kr\n          sSz+bOuaxd1u09w8ts+lDtjAZE1ZwCSbfOb+jSRYo/qBpQINX78yKtg/D74r02gazMfohm0RN8Nw\n          GqqqhN5a0bfK3gNAdlyyCTA71j80D0TXYlHSQlbLHoy21O5NJlW6YpUkG6WmdYDVbIrv2Vc0jWcA\n          txHuI8KJRIWkXy0rwV6M0s3Jsvih9GK2+cObhevJAOxYQ/dkAUY+i4uFBdCT4Xb36uZfBW98s7WU\n          A5myvGXJsm6VTJgcLM3QpAQO8tKNgW2ItiyLCUSAU18/cEufByBWUwWGS9jT2JqyNHt16/7FsYyl\n          fQ6wVjDk5mAAwUmG1srkrNbahxiV/ePGbg5cQw2vsFGhPOjrfe9U3vHs8sCDFu8CXDiZYZxOWuhP\n          PusJdzaui7a2TbbGTVsVb1lqtPmqiBAsDKfVtcppmNKkEnyj9RGS9s/QWVA2KSjT/Ri+QSmK61h8\n          y7UxnlfiPx5pq84Ba7t1qSV3AtCrUZmJNUnN40wAlgs7gZ1ZS/O3OJeaVGtwTtWSor7VjwVgwV1l\n          KoD8rB9jjFVUJAB4fJRcdiizNKlB31vLkiBZBRUq5XJKs/Qn2VvGykO0vKtWCzIZEymdkqXpptca\n          m4KXsP6liFX8skQSoA1lBwGJfEc7hKg1rDIcp59kaPJqESgLvIBN01Iro8S5tnXRAUpq8w8z8qUv\n          dWGIndKj1NNaqb33l74Xh4GvXBZZnfKovR19JHWN+AY2GGt3gYfJp6rcwwqo5QhtjU+s0Jfq06Gh\n          WoNFdQWThLdjJVw4RuTEbm0QH0Qo1SIo7He2qd2MTEDiLs4PcdGzZSz5qiHHTYpRlf3DlAOCUU3b\n          sx1j71SzeynbV6CcUpyLeK6e4iHs5rsY0lN2ob6bfCvQL7CbZh0Q8patABoWtmy15ZVhlYZ7SWmF\n          ZlQnxj9LA/TGMqFkHUjCvmgRVQSMy67NMIqo18Afki2Wf2pXU8/J9ZNUzIQl0i1k4+/u1gwKjDAz\n          5udUSjtSJCIDAz+M4EerLpTBU5JNwXnPN6vxIsod9otnvUSg5LFGNKjm+Ou7h3xiPcr2GadqMJVk\n          YSErjNXwBAFB1yIHzNY2iUKvkj2qI8KW+9kQU1npFA4gIgL1kvNQxbS5Af7BgAMzkioKh7O2ooiN\n          xDIdmowmLICQq+DJo0RoZXL6rT7sCsFuFi3yrcKOg1SWsSihvI7Apq6EJmRxArfVUy+8UApZzal2\n          CVE9zIKmMjfOax3ah3M66CyooprOKtMIs8xlWQv5TdmC4f6u3tdNxioVPK2ATspZs6Kg8ACfY4Cr\n          ZEI9ah4e+7rTeymZvaOylDb9d69p3WDhEbAMU1hsHeerCNbEolAd4cPZ/vXFo4sI62KrVAJZWuxP\n          Sznc9QnupCrWBnA+t9Y32A/rmYzV8P9USAKAtbrbQchmDZLk3Ci140aQ5sGaXZleWdb0U3jJ5bEl\n          ZZpky2AaxBIOLB7k1MoG2WtGvSJ8WWbynm53bdGFxa7GgXgxBg0i4LwWZ28hig3taaZYkqpWVFjt\n          fVlr3ERv9mMOvFS7yTe5vCQ4tzaeI0T4QZbva1wYZACGnUFERmERYzmdSVr3o25RquGiQkhU01A7\n          MojVuq+DPZoSXuFLR35q+nzCOByBboQdIirDfmt0bU+69k2wqM3qqYXBMLzdogNR63r6k0jrswzZ\n          wNdqOpaNpa4sQDZtX580gL/sKL9qK+Cs4kGrssZgWVPNzUWH4enZgZe0ri94PW974pteyJK616+A\n          g9UCTV3eqOOE+qT/G5HCWq++kpShZh5izGVNbt0zJKzsLMuzzk0TJUn5vmcYrAbSXCSaqcSkayLd\n          CSbw80AaWkhir3izUM5loV7kP6BFgzWIO2N5QdCQ6Ut4gp0hJn2xE5GcJmBJl1R+BTaxjG78P+bL\n          jagDDGptGC7I8eu1xvbq+C/TWl6wWji1zeg7IpLxLBjcZDdKFU+9JTvxrcVqTuvwMLf1JiAgVskB\n          Uxe7ZyBeKUTePWvddnYFsyUk865PejcPg6wQoCuRHydp1g8+8VX7rIYVaaZrWChesa3LUqijW9Hn\n          aQ2YroDJb9XUWj3Mcrs2fQb3Vg4ng6lljeIXwd9CzvGFwaUhyrm42UwZB4jMXCpbCPBBQyAN5yIs\n          DQ2D3pT2TG7s6tbKcWFQUBzZqDSNyu7KGaZ8JXu39PmxVibvUA/120pst3geH0NEPmf/LCaG6Ihi\n          Fp9Ci9djjTn1p3p2nk45Ly81MgnyKEdmjQH3IKt2qg4ZudJU/p7CGR53elEbQdrQrjhE+ZZgZEFv\n          qHpfEPMPWwM2zBu/AjfbdbeANkkQsZSfspZf5rxbNQMf7c2F8W/iqI1cyLBOjGAsN0wRnQ1BqmY1\n          aGWXy7eTEK2tbohuRnaTuwEWHtoxcQxBKBvoooeO2wHImcYQoVRLamdlZZOOMuiuuoaF1K1LWuHW\n          FbaXm8O1jwqNdYzctNsru3C3NTUHJbVtXTsFaTWRSjarq81U0h6V2Tcp1WYSoCNdbpTRbFXBHxL2\n          2JdlnlbVy1/s45lOazvdNE5q2rMs08mOd6HxVzfMJgHKstQG8F4UjdzNeoSvyRxOSAhl/AOh7jSS\n          KPaXP6ck5mjWIrvwwWoaU2wltSIuWyC0ufNIegzLZXJ0hlXXN2VatGEBno4iT2qST/uTJkNhY/e0\n          Onow1LFw3RSYn48y36KSBY05PhNuxDtodY6qq1bwaiyCWvRKio32+N5b+VncXtafeATz8MWm2H9E\n          /0wVJQzF3XEJ+bg8BWZ7ZRMe9a+BEMxyTuT2b3NKg+0NOnCG8lkaAhKLY121JoC3mpIH8k7vm4jK\n          zwa0oOS3lYI7B6NYXMh0R9oi4NqmkldYjq0qUvGFfPGiQP20VZxkGbgs5+yWyRH2y6sA4wMCqDmo\n          ibikeJhlMqnMZBXSK98PUQf9l5I5burJbOjiydQMK4LlVhSLX2useFOEr5qGMD7H+feTrbOa4axU\n          /rROcVgtz3glQxzL4wxKbTgsAGaFgY3vhISnTHqofG48lzV+mi7Zz8RPK9WEEArVqU1eoEeEdbXg\n          1M/plOjStpUiC/zE+Ab0d23gJxs13kkVr16lWMorh4lGWKrVtSRZJrx7iKQ7LS/idE/TLKC6thPm\n          TwL9k07mSzF7stouq3Lyr0Y4W9MqXoxyVnXGXPOZAowFVAeQwGrZk2KhmkYzmYssXW9UXvwOsS1H\n          809LHWyiqF6Fw0VSSOKsrtexxBZaVgD3Nbyz3Rj8j15ebZrVJ2+T7cA2E6F3IHm1mvBep2okWXHK\n          0mkaiIOUlC3fD+TUwi8QO4GrFf+pYOoarEwtTBc5qe8Kak/gQYEC2QZ2dhq76lK7fnVRrWEAGVaH\n          bZdL+UmsE1uTCJxCSDsyDgKDPQ2WqVEkABtxj+tpYkmqVrSxIvDysb5D+WnzjPeYn/WhvLvxRcak\n          SoWJbLTpLdKsJtvMEbw/mVwGlhI4zJjesC9T20CoI/12D5612m2Eth4hnNvFJCph9PPiZZLTgGRb\n          ifer8EaD4yOGB9q36FkpAa9W3L2tqexaWqpEPhqn31ibL1j6naPKakuqXB/lJVjFMHHj2UeafNKR\n          Hi35wZe+uoG9WMAevpbhNX2cwhUGIklPUmFaoOW9bXwbaZLh4xiDO25JVuowwhqY/PeRJiiem291\n          f0imfSml2KifbyyexikMYyoDQ2U+HmtMXoISG5hSnkavqu/6zNei0+OlBuVyNBSLqgPhCqcyWBcA\n          M7F7W9q0IDbpzem/Oj2o3MYx/fp1qsAK7ScSYbHBVCTayfVrTmC1aqH/VZyJrUMskn6gvz6Qbtk0\n          IFiL1rsJw10Fqstm448ybTspPKaAgEPcW3OoAn9oqrT9UIkMdM9T5jMYTeaehZM3YIr3akMrmne+\n          vI8QfTpcOEFMxaCJlWw+DWt5zfo+K92PsUityfYlTrFbaqLY23y/QDtfN00G2d2acAHghbGtH27t\n          q2FyqZofPF+mcsMBPZTjdj3v17lH9FpUQJUrv6mIbgGuVpseY7w5w0B1/5h4MOnzM6BHHdICNO4e\n          nbGWOdPmbrJipdlcCyeflao28TKB3ZRugh3qNlaXvYqlyVpRPbYPn9jZOaKmflAReTq0qg6huGrh\n          8OFbdpWL2NSmCdXbWOE9Nwxq2CGkfozyWOqcqPja1bmQ3F57mq4AB0OEqsOcDjENly5KvRbXvspP\n          O3TaJcf0EjlISm5RDNb6s3GhwqBjITlfCTCeNX9lt/FTu1oTLkXWtQCHrQ6jofMCqwUc1QiKBBJU\n          s7UxAVirMu1a3BQ+7+o0PvuXQgfAmD6OCch5+VQEHDUSoFVEwkdUOff3VXDmjbE5hPisnuyrctN9\n          cBKNEGfPpLEcyHL9VuXDeiHKbWTHQeqUqFFK9WlmMh20ynSzhmqLqu82U+HpJbAELDupfa40lZdN\n          jg7x8lAuI4cNxjYzdkvbuCDVV8WvSpjci5WZRBP0Z7p62fgvHE2YjKapzmtGrsKM7+1Z2b0vopDM\n          AVr3Iv9sohK3LhnrRvkpGxfafsli49gqX3jkdIbuN0Il4HTlCpMsvG3u51VUEV58v88DerJs1WkL\n          zODWonZ/ImCd7UOP/cEWsORViCeuHfF1rRXPyRHD3uzKjumlCI+izBbGn8FBJofDLtrUKR738NQb\n          Qx9u1baUJC4i7rF1ZyAOZs+4gW2482IV/pincP5JV+thz2Blynz97Z/O//2/z0f+9vrjj//487/9\n          /i9//fGnX378/u9//v233/74y7/++PktP/74y2+//xf+29+/93986E+//KNkfhjySEKnHxkuo2ZR\n          g0LpUnVOzcDGEerorkCJqMAHKHF2gI382LBPXVUK2WMzLLaBeWCIqJLdRxvD5hYODlQzY8DT6EMV\n          ODXPphkmqQfOWC8sZctl5nRavWCktBRvYII/ofyyFgspUarHHoajWJ6FptcnklJHbDad4sqLa7eR\n          bcPKQO0clWTEATaHWj8BWQ5ZNFOGPeRhTo0vM5TxTfWGajaunZZjl5UkGzCMVJK9kjJtFJaggI71\n          xJO1b8ldPm2Y8OmmhKUlZCYuiHUZkgq+LN8U8zQVhzVszaq1k2Tjnc3TPgQQk2SjRklVSUDE0zy5\n          FqWR19hcHgFLY74NHrc1zaQhFoUNdhki8v+1VfN6Sc5IDV5Kz+eO987il3nvs3o7EyHZMEWL+7oz\n          VC+mCVE2lSfN3uzqFDCArGFssaDejw7x5iiKuSyTM6ipLd+5FkyFeQeKIRTT3CV1SLPKwcpE9XGY\n          w+e1ccREX1I7xTawlVTcOTyhcbWpCRsKqtnz6nxm7HauZgOHKPJsQvunvVdCswH7VXzAA/H3ds3h\n          ZPuZkVYBkzReCpb/9bcOazc0MmIqElfHnoCSHpYjZAmhuII/YrhWm89wpsie2tbGPnkjB5LFaD2I\n          re/OfliTJNjuXoDe1I9U1to1XMEbhOZcNjUWTU+TYN/0b1kkxoGbJnw11BxRbM+mtzZql5tKdp4a\n          5VQSJQDS0hmdlQJbUllrrGFocHxzl41VX3XXuHxla1TYzkcV9nHqe/fBKZSujwuVGjhXn4DTQLTF\n          mwlWl9TvlENPhWKMVdUUn+HsxVKeTAOlKWSTE2k56sFKalf9nkr3V3SAdDCqUgrOWGmqZcqQf6Dw\n          RkChTSw4EqHS652y3dYjwLFt7aJtNYraZY48KzonnOOaTFmLDDoT38EZKyM0Uh0I/cysxemXsZw3\n          /N0wMdfGwo/FWdQE1GwFB6qUvVz7z2R/C6zUdFoVu7KrNiCThYZIS1tz2L7dbfjzzGJXBV6xphV+\n          2tLpE5yfaQNhmJjRLL57qp8tB+8jmV+FOs6l1Hwbkx/bGcyDBRUrTMJOG1GYsicWRzQe1CHRO94K\n          nqno9IYTkWq/VKVh0iLdprSoxJ2VPZfblfCm62PMZHuiKbvjqmjGnh1QTb1154gDm70clHNKFzrn\n          VEzNrg+2hFuPTPKumTAbbYLl/E+7nrUE4XdWHdG/EWEWKv9qfWFzVEQ4ipMt+Nm1AQM4PxrGZxHY\n          OavK8m227dUs0v1MUuWMerYpOo2SC6a0ydYqGxa2SI/Qdu9FCVSlgO956Fd63vMUakzxjfMfpmpg\n          MW+qvVacljlFXIHyKdvHYvbMYaAtaFx0mmHuuS2jwIZ5hrOqlQULkz4iYbxLnTypg2Ja742TsabG\n          KSw9Wt8q5zw7l3hXjXJYvi76la1RgMzH+MK228xHmMGmTnxsHEkjHeG6F2vX4/CSMHJtJMVi1+dE\n          AlaT1kUTq4uCOEMj1eHNLUyorWrDT2erggsmnbBVDCixaSMJeHlsIiuVz8LWlGN538kLZ04gR9hq\n          GBbzqBQpVKX0k7qbxayNTuVFNG1qHcyP1eLJdpx7bQTj6LU1bXJ5az5nEMi/O+8u1mnbVrSHU6p9\n          55QRLUalw9lnk6CRJJn3MwbtnHCu7XNQQSkE3GhFC+x7cFkMbH+xoh+FhzSBzFgjVfgdoK6ZTe2d\n          Yh3KDyQGzGbVAnY9VPks1fu6OiBWZopnKKhW3Z1Pexv02xZ7F03nKqmpbxNqJ6dimQznmoiYzLlz\n          PLaKJ7BLtKpnYz/mu3LAS/8poxsDGSaglaXtUaxxepfcYVNlMy42JYQv+i44SrV0b0wM1oAtVckZ\n          OFqigM0ZSmUiraQYuZjxlJcYjlqtZjoOf0L3fa1m8/AWa8BptC+ugpoSGHeNRvw5X3eZ4Nvsxr6w\n          0StuR5UGlEro2JcQfuOozhjnqTOgFE4ndR2jGVkCp3OH2jgcl7Qu2qMCQtyhfnMfLTtJFpFEY91/\n          jTJBW0l9g+O8TOAyWfK30hUCWk5HViGRvXHTt4pA9NptmEbwitpMOPb6U+cxvLWxVZVzZuc0cJIW\n          +xalrTSIZhW1ezMwK+GzmwxtP3RDc5hr+ARd5uxYjx4fShfHMAHEDCO6M/2rCX4K6+t1IPHgvX38\n          4bIyjTSsLZ6q3krJYB6muFyQKVfjxEUWHUw3uAFWkNpuKAv7LIxKTcUE7ILlV8cRBRKSCZCdVY6S\n          NQ8ba8M5DKljAI+uKAJU6/I2DiPz973a6QTWXcYRGXhO7fiB1YCB3PpJ2HNVzmOkEk6EJTWgO6mP\n          1iRNBuyWIMFiMfFtDInKpKexDiivqyofQVejlQ1yEUwaorIFdKZX5ABltlnE1TXCrhsPpQNWGZj1\n          Va3QSA1dCVbIGtZGyVycgCCmgX56mQIkG4tcVJGIaZsie02q52xDHBwyMgyd4TtG/0aZcRxZBbsZ\n          DLrdnAcHXmsyb0zqLjuJNKxHnCVk3FiLRHA3NWo44NQE4T2VzKpfMdp2bWdh9dc58rgoEKzMWg8j\n          2cAEOAGV0vOjfirpHpiyJjUerXmDc5OnKd2MhruookAcM+O9PXitpepHnEFoV+BaNYDJZl+KKr8w\n          ya0VJTZ1tO2T2DgESEfYZyM/WaW58FtWl79kCZnPhMfyIbkc62OSPlgoU8vajawLBbEsUGjiCQfV\n          RZUoWjOqKS7zZbWkzebhbQAOJ4BzvzX1vQ4fR5tXPTkxmM52SVJgA4skOnttYpgARp4KnsY9ndJm\n          1XpqR+tGnCExeQpO8ot5L+D9FNvaFxlX0lV1Im4HWtySu6Ma0PRKsvFAHtOwLXlbWGRTZiVnzjkF\n          om2yTvQSscolLDHqbE3lK4+ky47xuSAVzFsaq5JKIcMq8ewkGKbP2wipna6ZhPbqMY9vkOMaXpDo\n          2dMiHU42TYtL5tERsslcpyNbRbng8bVKQy5hK5afghfr1iXMaWExfFCHzBgoz3C19IIKIF+31eMw\n          hWUiG7Bqod0k9VRZbK3IOzNC4iTbaBvkk5zlAw8B2bT4RB8yvBG4MYjS08+slSVoSXSpxcfbsuXB\n          mi6CXJlt4VpQK3aY6BIHnlueDGjY4nWE9tXbM9eZtqJEdqo7+BRYbqLl5DSj/sq/sYCpqlGcnqFl\n          xUW9gdTBB3lp8uF8YjuDCB59Rmhhe7MJKFc2yNol7qwWmYQvTBgW0YaQkNkwzLJxHpGCGYLeNC4e\n          A3kl9lLrbVjEPs8YHU0SUUZCKIb4zhrbS0BwkJp+w7lKy6IgmJnNhJzIBGo+OpR4wZpjidB0dms5\n          cs9jW3aH41LksOVqS8PZw58VawkQlMVGtXFoUwsfXSp59gehr0Pktro8G/JVzpXCRIYEWVbzASaN\n          Kq2mekXv5KXtaxmapZt3o/NzLjuD3ffVupU2K7kR1tjIVbWJy7cM8L1ke8jO2lDPTpqlM9aYEmVi\n          X56JhU2TWqAFsBSjn8xX5wbzaWrFcCu14M024nca+qsjnlN5jV1PgZFhqkSczqN888owrf7/0xeP\n          PmcbKrvG7CJVbrTvg/1o1QNisqDUsNCqqEwDwGU1KdOZhJg2yqtcZHNoMC3R3Lkpijru7pEjKXK7\n          Ysi5xKo9hDWZzSiUHO6k8x/oWMrFZXF8rtm2RRrm+EbgRTnaXU3ogfS8rkQKqmgXU5IHGC8u+WVX\n          +5wrzsTTdhbWIFfVMI3q8NjI9eEU/exEGDovpJzoXdGwp/uehOVatrc1SZC1CRAMSLwXgtIxlv1P\n          xm7L1SLmsvLqEemppsLBLsmi3B04h8ztg+bYfm81vtubkfcE+GQyks0lKLCvOB8mUNqpYmGTOODO\n          tuueLrIENGPTqWVqCkacmWz8nXrS3wqJ2nu/7C2J8lNZ7Ex9MrcBiFKts4zTKVXQDpvlqgr48dBU\n          6oHQ2Jh66YWYPiHZbOxPen/vJpDNUYrFmHmVWmQmDgFsPd7zG08VgiQ+q8AGEyQ2kYjd6ppOPN3j\n          2uDbKY+ggqyVzrPoXIOjem0t2ZQzI8FLuUlRjDSM0AZfYQ12bJO0jq+kdlt1lbHI7ppNZGpkNXmk\n          PFMetQKAW6JjufGNI01RlGneZVXFQWWEYT0CJ3HgbWv7vVX1pXOdw4TaJoU/TOSjMae5ujUkHLn7\n          b90TeoFhgrO4+STgDZMfubAke06zofd4gvBk6siDYDlrWUErar2oirIBVfU/AqCR8bq6x015J2PK\n          UinNdAs4jGrrpEsqhRVn6MCAitdMFgp32NChZlNBccXZmt4th9fbpTzRjOBDQZSstqqA7cvNDMcj\n          dT3IsEnbisBX9nFyoEfVhnmA0UtqO0xKolFrr1nrYLIKYVOecY220XQZO1vrIyOsZuOtLlkpjkCu\n          3VofOeHO+m/m4OhGyzOMReyro26SYnGm6oJn9arTDbVRYXRU/+v0PnjPgj8pBbgvHbx4BNwNWtAf\n          LO3TTLKprGM92dqeCvsqR9JYldcu8ett4RVN+yXYQZA+WR3YmSdpGm4qF84ykDpNtRImuW86yIhO\n          ZVvPMJuOLZtt1/uRLyP61BAAu7OmusBgysLzm5cQlMFmUbUbjh3w+mscgWHXgiRTpVsTBeU4LL1D\n          VqPmUidCxWE1JfZgdBsR4E12v16D21/v1ZPHyuLHXKLwhDaayyEK2Dob7rC5vSzH17BxJXu/+6RX\n          hmrtcLVwihwNE6I3S/vrlaX7NRfJs7XlNS+Cwn26NnDXxUe7Mf1npLzBVh37htjFbrCV038OrLbM\n          LHuEhzMP2GthaZIVzbnSZDgYT9R5OAd8NtLnunHH0rrmgIJISmsqqUTJGB9bT8VaSeM/vf7W2jYv\n          I9guvQocZRNjqd4ZmctGR5iIeo3C05jmXNavxkPQbFk5a8KmRM1ODVPDQWy5U7lUzwu+psRzToKZ\n          axIHbDgIt8UqlGewhrYBsDQ1p5Hy8oxvNGbRDOrRazm2bcvsxqZOTHynmfiM2kqflbuj+2yy9Gwf\n          iXPkgGg14zRy/T8AAAD//4yd24plS3Zkf0Wc507w+6V+ReilVIUogUovehAI/XtP87Wy0LbhQQTd\n          0JB9KjNi77Xc58Vs2HbqWlR3ExmkVWGxE3y2uLShLHbGD5X9b8dYK6e4ypNoaLuPjagCoj7iM7ys\n          SJsCQzBl0HzctXNPbDv8wUNU7w6P0h4ju0cnWn8BUNo3tvZzFiXyIOOAWzzSFYBbNkMGa0PA99Ux\n          nE/lAmR6OWF8UGpWORwzUrSigGzsf1xXcLVk/obpRpnkU9M9CqBl8UUqWAE4C69Vn7n56s1HblKu\n          f06z316jQntepNryTieq8jjkbZTYZIB3jELS+GUivzKLOr+x/cKu92sPs5bNl4Vl/AUaJjIqfYw9\n          OR7T289HjPkYKnBmByS3pc90ql9flk7RLignD6qPi/gQz8F7L2zqe7/Yr0tEIIe17xUugirFElaI\n          wOcQ4osZs5rIuuqgTWKolf+7l8tF66i9AHMR5982a246aOxtpXr8b9dKWCLVQ9pzQVJWFK0PiqmP\n          fXUHp030d3REgeSD4lO1cI2lmLT+3Zv/XIJKcSCEQDk3budTzsv2fKk2ZP3sWO6cAATEVolb5G/T\n          UnXAJkQRgETFxT2k+8lHPdrGNu74+iJeOWvzsbCn1o/hTsm04L27+2TlndOxMkh4iG/IC5fbMitq\n          x9VRlCuvCfLiqefTN0xbuXhOdI/Oe+M5YBPydMTS3JHToVA1w4IoJLaU+s21cNxU+k2hzFMv6Qq2\n          KBELeEZxp2zEYGpt2UDCuOod6St4Tt41pufJ9B3/kiNSmyaWGHJDSP38oYZVqO/0InoyY3zS1FOI\n          hoKhFNzTv64/6q+r4eMdQIlb4jvG+E43Opqpqa8XkrloQvEdJ+ArURgpLc8pogWxfylNBAif4Pah\n          URv933u52lEmUTE8HS545op+CEWHseB8so72EWl0zFmjFys5kfQZ96t/ejICVuTIqq7c0FEL3Lv8\n          o2rqx6DjH615eHm8pkIq2zETv3l3icu1hFXnXP3lK2d7ll2UGl+fR8jpjaoNSKIiSBwOL22fmG0n\n          vg7GhJL8u9QtjjQlR3k7rEHS9ECMaM12hmW2d5/dxsk9ttveNJcaCWOLdRCmP5liNZnRBwDJRUII\n          surbmqAea7SlHFtcNcufP0V8u6FdXm5X70kpuHxKLhPIdJBJEwjOr+8c5QeUm0pIK2yDIUt/PlMt\n          5m2wp5nc6OTHxu/kqeU3+I0iCOOVAFPzMstJa/XkCrUsRMT2JYUu+eIQ5tvUSQgoBOIJDUMc0E2Z\n          UnVJpXLpoaUigmxriWONqeLUogHLF1S8Lxh2yjTkixI/1F6x+og+NmGULAscoQjrkyP13Mr1c+35\n          0kc+iQTnFSpE28pPWzGPv/pRRaq/uPXWJfPl2IA8HCTqoZIdbSddt3zOGQWYYpl81XY7bo6R34VX\n          XdoOjBauOxE9Wsm1f/FPpwnvskJbBgSZ2tRYMNmUMASagnESeX5SU4Eq9ei7JjircX9cwpSqsLJQ\n          ed4JYvGwKuIecqh4wY511gcLTWAbyPRqATtCSX9jbuSOKoUDEb4qIqJe2l5FjDlchw2M2PNo64p0\n          vXqfzEFT6E3zehH8qmftodA6RKzG8Tx57kQdvTK71FE0mxnfOvDVLWFhPc9BBHb+baZ7foC2QMWa\n          eoycAnY8Zl6Fr+1xfvqoKzQlAD0841wlefvfOU5APFR6HSNKmWgkFIQyR34F/wKFrFuEJl9HLXHE\n          D5TR8Xt2XoZZ7wDYUunkJ7SF6p6qyvsSQyJcDVB8xCjiA7ZkQtO24r9xiQJd7Swq9E/E0CPkdnsI\n          eA3nyBtKFHbbUVMcLAYHQowWhEpKWo+mfYuZg3GwHC+oxONsrRgd30VyVR7ttRGnjqa9yDTkmsqq\n          aHFkwUv5knAySb7rgXdZO6CKGk357igcDnPJe6YtOwdDa2QEKi7Yh5pHjMnsQ2dlzQ0UEoK2JzcB\n          aF9XISsfcjAUeEQbolabsjjzgpnQO6GXAZhJK7lPsgkB+dJh1iXgKg7sdsv917WYKIpz4tLrEmgs\n          zoyyF03xlMYzga5BMfSVmUXW4r2LZ4WUeszAZb6hhNOefPQndU3zplnrI49TEKJ/eTxTXNXxUUMt\n          OMSB63RxSGX7HfX2hThORVSi8Zwa/Hs76BCg9OaJDk/RvUKElD73yTE/FZY8ANt1hVKCevh5nD6g\n          0ylzUzAFB4TOigCYJlwVMI63ha9C6uOzwno/HurP/L63NNhCzHtHp0iNwoXtbi6xyvFUDdelnO5t\n          I6ZN0kzIZaqCqNF8K3S6+WELe8vzEKliwW5CZWq12pe+8F/XkcA7+z1s3R8MSRWm+SkD/VKzqvqI\n          HbhE1SpxINMiN/Q3j9Lt5rLRg/EW/9nolyZ2etrv3X0aZ9MJNZ0/0SRK1rlZkd8cPVGiDwrWiz4X\n          rAbqCUL2VfIzr3IWGkHInJTfBSHvn+4JH35RMVFIQNRCCxMvqSVztzO2iliDhS2dao8AW0oPbzbj\n          Pywo9JXRmQmyUQ6eCyKGBGw4OeLgh41T7hvt6QvR0QNcXSGZeu0/MaYJlOsXyrH+ZAB4411ybWU5\n          4cpgvo/aPxG6r+G4XbSlYgouqP2gxXoaq0zH4lUeWuLFLySLKYnS59CKmh9z9B+RG+L9WDP7Xa8T\n          GQOCJEdL9gpGKSDZhnS6ajdwc3eOcn6imL2ElYRmIO9hKErRRscAmD/ONCkP8BlksfcH9Xu3iarm\n          4TWDGTmbkmrMmqT4cd+RjC4kg4+Zr+d/1XHm9UZ8B4qRG9+U1o8uXzJhbglFgZl9j58gvPJ5cHxT\n          CVbUV3tV5brF8Ye9qqIKCoGc6lCV3mcNjngHMNsY9uxqKTkNqqL8/PO6DsAlkkiQHakfnzgPhtKa\n          MudKU8E8uCtUCxZHVCo0d+B7VGoG1JZCYNFDtJuSQR1cFKcJHvC4LuNE9Cd5nSkY3iWhcPzhuKr9\n          JTJj3KgiaLUI8mulEhkv+GQannI9xG3ZiVhCzTx9ktj7rkry9vpfWCSMoJRNQ6mGuF4dXj8kMzyA\n          sjQKwCe1OUufvPf3vswwcceJvvzH56zsmQksKZHqN1DUZ+u2+dqfhDWANLKA99NFga94A6BAExGd\n          jcLoHBaVw0tFMCjf2RQN7IQNThR1f7CXWe6emiAtrHI8KSjdohXOZbDKJ7jrxU7FjYSJiJqJym+k\n          KAkCK9OslPHyE0qWoEcaq3hiVlW+7foB4U/7BV7UIukI5uFFWCZ8SsPGCuyH/IbZxxLxZvt1Fkd4\n          JfxM6tl4pWgHXYvA1KvyJp/gl+bI7TgtFoSLm0Ht8kEV2IvKtOCfZxdRm9hNEBS1tfGLsat/StPo\n          BeIpRlMXHTcl/aIR+vL7gnm86Lqe/lcjGFj4mrQ3lBZ3bSimB0hG97Y5sTtZnz/g3Igu0cBZKSKX\n          jAwYRdN0tX0HlfzaWfy74x/fIZBeI6HEgD410TPiRiFQMl4bYRxRrqgX+Jm6It6051KPOxnXrwiv\n          VDApsDBPvydhKP1dF80xsQlf8dhA2aU/E9TP/l5NrzDnvsCvOfy/GgDemGpSupUTh0w6Fe6JUHTh\n          bi5CYmVTTUhN4/ZqWBYdP77vUccxNO2fXHRR4u9MI7QkR/GFgXDGvJToi5vr0Fhdvk1KVBmozEQh\n          rQDuD7G53Q4rKRZGqjencBJkUJ5xtuaVSc1V7sbqKz+lOnNkgGnMF7tgsSo6QYNRhu6Fyc8N8vaF\n          /zju1ktSq3qPOGkrPd8aEPgUtIIcnFNctt+uIV+gXW0dtrq4Br2zvxKB42XpecM0qGLL1S93IHCJ\n          7mJvzx6+ckm/AM6K7u47PGU3b3+LdvQBizwsVYGJ1uN0ueqKKgjkuMePOjfJ1mIsYQI7o2Lwlc3x\n          jToAEy/Hsy0rtTPKTZsFh6arUx7NNYYK/fB1hRxXSMmjVPnr3J902l8piAe4A1E3EaJRRENa383X\n          f72n/CUURwSMjppBhO94krJPccsnIPx1AUoECb3Myn0icnhgPhMVi6CH6KuVBO/hyEMaWCy64/VK\n          K/kRof94F0jBD2UA2tDoKhesCgQlPNVUyeBL9qG8UyRaeGrkU3bdHpxLNFnuJz/CiSHRZfo+5iTz\n          QBp1p8HUpv0f+RXOUHsNrSe43H6CqmGj3ZQymDpQmvLI9xXTnh6yRUTTxL/dumfFathOZw7O6AcJ\n          pWFRQ0cTTdmk29oV5y+YTuRYQ7ye/s03akpgS9/Ck7/02sSxk1P+gQMUSRtfpyCJWVErdD3qNBlY\n          VyQOzl5WyV4MsFmRHe0ytYuDJE4CL2TjyGJ4a5XLeWFxpBu1Qg/ajrfRfwshQTrVqI5nvzZVv75c\n          cFxu29fRPCnOuJui7wkX8sAQgPsy08GMWvEj+7i4q+n17LzbIKWdOQrmW7fkld/2CZgbhd8v4zs7\n          7HNwDbcfbOm6AdVQtCe5BZo7STCNkyeeUuTF56khquf/6Vv09rhoawAsxrVA1dJ5tOWC7eiulyez\n          ixuHWeBR6ulh8kpyTHVlhvso8zJG19NVEnpI2RC8bMkCNmUfijZhLXZi1y1KPKqRW2LcCY0/bCIf\n          9cUbaZ9NVfntRl1+DS+HQ3LK+QOu0X2mQhDnl7Plus/qGGeCflTYrc+qJU8yRi5cIjk/JdNFjaTE\n          he2yduVB5uWqIdSlb7pu/ZwbngtCcfINovw4UxZWjNdR7j4jo8/vbMaJTTK6tLIuB5W/Wg2XC3GO\n          qcWd+9d04OtAIzrL7aHrRVlkKMxv6bUy680GIds1u+M+uVXc+MzW4Mdbs6qHXHZJAT2KTQQNiq/F\n          N/lUIr1k+yXct+tAmrjCkDAjc+DuGPi9GVvHEfq5OdUfOYr/3jcXASgIgk/npAHGyPfyZzqnj7aR\n          05hP3p2fYMpQ8iNFpqHClPfjx/QSSIx1fDiMfn/GGllcRRf/3AQ9azQSTPvR8BXfbGmnU7+ZCJyn\n          JktC5iz9Ktu37xCOQMXl0icDfM7+E0XSTXcTP0ARJt9r4JE9mC3ulQt1W0brjWJR9IjVOjdz2n3j\n          T+tJnMNGWvR6HvbRBDDITGzf6n4IDYW61wKMR75u8J8XT94DXAxNY4mG0T5YC19T/UUZ+PSy/8PU\n          9v7Jv5z/93+f/+B/3j/84z///O9//df/+uNP//THX//jz3/9y1/+9vd/++P33/HH3/7+l7/+d/z/\n          /eOb/D//0Z/+6Z99Kq6IMf8BagLBLguZRFRlbZr7ut1o9F69KIzDQVJGSIkVsIOJjz7wATmOhjAI\n          rk9SlvXuc5xy5LATN4sktaSR6OdlR7MyDIsyxmbkt4l5sa37VkmVQaHQ6/wJwP49wM6tu7clbbCX\n          owZQr11hipC+zYMidZwtl77GweWHVI3vFlsfgZlahuow3iRV/d4FTIBYleBamKGuM70MJFM3JWr6\n          T3A4GsBhxf9aLw6MxL3oxUGTpqIHsj8h0DAGig9BfgH/NYYUHqDpVzlcXfLQJ4Pcu6zA6RJfpNvY\n          zVxCzvFa6mwoi+ycQOW0dSiR/qNKXkdiaZzBVKXqjzvk0poNkUSlt9RVsVMuNRSUQsgtwLDUSuUL\n          j0TKlektQz4zZKj5RP8bPs2K104ZNvjICjK36hGn09e7K4OyZT1vA5Hawiv5kkq9L1CqWZ5ChK61\n          OL5GZyhd/PgIKJsMx+rSVXkpUs/ex11aesHQuxZtnezs1EZzpYwFWe4w72nquDbQHCLi8MaOz9/P\n          KPWR1DLE25lotpbgLlqQ4hd2hhx0S1TbEAHVJwZ/pctruiAyUgmPIaGsRFA4RBEgrjLEp601vN7x\n          6SO3swvgWrmSlTzG3UwPQNQnTkq0qNiunDWE3Qc7/rHuWp6uheZFtDSYdjmEELCCSZM8PAEniQ5Z\n          cHG6SZzuS9q+8fM3uXuyH6/Stg/f3EYtPvbm6FqMf/IDicrWkthHpCpv3RO6leYNcuCBWvjKVhen\n          F7Ejiv7mL3T8nbshyHUoUd0P5jjjNPT//ENdV9v67HiZL3163OTDnerx4ovEDzFhNJS+hk6n+V7W\n          x0SLrh7RN6uH7m89XzQh2GCKGIgQxiIMdYIdWN5ZSNOiNoAfWvkYtfnOYp6UKcwu5d93IaCSPBb0\n          J9fSoB1XQ/K1kbzun57i34J6Nc92q+nxQ7Cr+N4N+F0lB/u+U5LDyYgP2XEH2fqKG/P7K74XyOuq\n          uNIkG0TH5N9BPtxzeHzVyaFgis/FU8Xi+ZHsrEKfEDdVovpG00+UztIcdGaojQoiZBfQfbkaItpI\n          mZ483VHgL+PDzjUnoCoKV4D9QpJJdFXxB6m7tkGeNZRLUwg+YrR6IW1VaIflh6f2M35UCJGfIV2K\n          0gdG0hbfX0XUmPK1eaKXAzm1d0WQVjx8SSNuqG7j+ItPddk0SgEM2dlkdSKhPL7mnuBkiOd0b+qZ\n          BeROhbQT/6qemYN+MTzs05wIr6tfcWHb+QdRWbgQREPVxatW1QP+VP0vMgC71EhGLY6yJsP2IeEV\n          rpvjznS6flzJZDopJ9unQ5LhAKx27Qw0WfLpcS+n9rXyUUAElOS5aV6FgkjPBITIdQru7EooRbL5\n          rRiHT6aSNwr9jvN/Lc8j1K6h+B6/npw6mMW7mHAJrgoprkDKFIrB0V/xN6qsQFtWC8R8Xb7E6XNE\n          fVPZ1RBD1YfryJSRWBDDfAx42YvHqNyThxcKQyt/vZ2cuqk86VJ+V1na0Bsfdnn7pqx40x9nxrc1\n          u9ZDHl/QkudjiGKwaoXlvs7S7RuQoyNjUxBt4h4ZRaH+z3K09xgDKQdD20jkj7atXqVTsoy5kTaH\n          MHJpiZ4S0uc1BveVRJ4Mha8STMNAlKVX9jFliXLEZyvxNa8LO/BAO8AxiNMjeTZ47Yf+5wWoIC/Q\n          lZXGRblc9IKigiq7pW2zadwZDIPUIspqBs57CfZC3X0TahDDCkWWdIRFzo0EyKR8MizrhFrMSFwW\n          mIyCKOkbO6zQ/dN++vZfgsqui/9pjszhOLKJ5VNSYIk/xseDBE/lXJcZihwRE+W1pHzx5VBDptGZ\n          zS/HipofG38JyDJ8oU070wEHULRNKyVCk+KAGa4MElg9dd8dCLRdmNB6r1AProLBK7shK0DhWbL4\n          Qrvek6f4aBzma3X9RDnhf1wqhponBbLBFK+XNEOUqfBvvX2O5xk6UBHDJ8/pRABY+QxeeSqyLI6F\n          hxtJgwsIgKSE8HZIRNz9yeWD8Bhh1+yQZUq11JZzNrNyXhE+IBmCX2oadQ4cgFtaKtBZROtOcFn7\n          huAd7Y4TP+M/QTzJm4FrpSlt5rvb4umi4wSacKfqVwDpTJ4AhlTJJQCuaddkArTarFwdnM1x2K/p\n          4+F4uOIE/HyUFY7ha6UozCqoM1nlu6toH3lXY213GxdPCVjtvmzSv050VX0iQFi9Nuz/9x2F6Pit\n          ewb7/TyLL7p0J3CepCI+F16ZPDqUQ2B1GIbarQaCaJd4CDfbaJ/a0acLPGhauMTrWfT7O1fLJ8vi\n          tWqWhDb25NhxPzpFrgBOQ2dUQpCzdhxgPqjoqO4rlXgWucAyoJYEvFs82ibuiLelJevsqvSMzrOR\n          BKN4yyM5ZpkVNkmR2hJQ6V0cu4lG7kQUFmc+NDGZ4NWIn2LK3gOjQIUAog8ldEPhclRZifNMEXgI\n          btURZU+4+svsncN1nhmlZ6KUO2oDBUZ0eDMzliHxIIoSgk1u+4yIefCTUfew8IouQYeUf1y3Vu84\n          fv1X6DOaItAy2bk/Z29XTPaEO2hh1rplkMJnGBUiLvHap+YRPmaKH2ybP6sJHDlxcMcRsROJiFEQ\n          72+OvtNS1kTuNwaazz4pdaBX1vGoQ/AjDYp3L+fjc8NTvK3KG/E5edakwW+jpp+p+RMgt0/3hZIS\n          3bOL10o6iZzQzrJePHIbyD6TJu12kOh08bcqnnMV4/hMmcMd59LUnB9FWbxrzpQtJ/LGrt0h+kQF\n          2WOKYeVCBi2lO6KF63Sr061JnSX+aUyDtZ+DUvt+BhYJfCcQPfhGnhopjkDfmsX5IWXT5x9KieKt\n          s1L/VI/ZH26lGrglS9sECMC01fdwI23s4snzBzI+u0oyoozVyyF0e2zv0sWRzah5ls4znLNZ6wiP\n          sYrrfjuGM2voOewxHZrlT6dTKNUC+X6YMZzxYm8Zee06equvnpYonC4a3XEaQb2nlScAwVxEPrPE\n          KE2wx9Qie/ssU7u4BguPkiO2XxItbqTNjOHrPIQV06M70IyuY2k8EzwkAicXjGlq/Ke+oZGbLb5V\n          Jy4dLYQ9P6KNOgekSqK1vCGrJ3vZHQJS2yB14LbhaVvhcYiKisO7IZqsTeyHbiNSGc7i44P+8ISA\n          IX5Ffk7gdOK5Yth9XP2ViSKqvloCCloLvokzuQo64/bPJEWMz2P1tTZ/0+NErNA/jqOJ9Hfgdqad\n          McrwSknmGaY0LY253Y2vYgJSqTiVpwd1Heo/ilXF9Hak3DbBHhKaWT1p8K1cVpzRRIoH9E1J+aAa\n          hPbyEkuZob4hEGyjsHiMGwHhNX27EgYjmqcLXxl0uahbzi4ZcLk90/iRUC2+4b0vpAt/AZ5h6PlS\n          7ULO8u76sxMPefKLokWNON18Fd2qOF2YcESN7udM/Bnk/TqkBL/4/uy5nh0o5p8BYlniSwEIY7XY\n          m1Gv4hNGpviVaJaph9IPsaFY7BRVXxtL/8UeWNy6aAqXUIDtkjl7SGNOPiyKaYCpOz6I5tdlVK4p\n          O5hWpA+vP+5fQpOf2Zesa0Y/1ND7LJlium+ZhvDU/SdqKi3kVAPiNdiHT27PljyHGBVCfvHbgT7h\n          gVdGMwjl8dXGl5uZaC3xgH/e8p60hYOkRQ/Iz/FwGwpvh+i7nXqbV2ICwt4p07Go+Rnmf0l2zr5R\n          CcebM/pwQpKYBcsJS3HtIvg3H7aa/wxaaxPNedXsxBNeCKRwDeazxI8rlknw8Z82NGf5gGexapCv\n          DyI0ebKjQQTSoiqawEfcD08BhgRlbnE/F0/jZMTXcT06OGB82hzOB7Pk7MM85TipAN+eMjhCHxJ1\n          PvC5OlRmdcqPeoJJzMTRsoI33yYOmvgQyyfU4xQa8Q8lH8e3OsbkJLSq0uL6YbXilQLHaC9XeiSP\n          7olDTUJ0r9VW/FbVy8WqXhFfYi/y/F/chg10mXgOE2hPQhYUTNC0gvHkiSpJNvgbmFf+IzYNE5n4\n          Zmvynl7fHxoT7bnjwWhADI0BsrrWdh2HlItJ31A9gRNtKiCocwLa5ow9a/aGM34ESUUS8UtNLoPG\n          T3x2SBPl2/ff7Xp+Frk//JxLYptkKCPXM2RleRqPV8Yg8VmrNjx2ZW6fZozZlc/UfqLiUvcSl8tw\n          KEDUX5WrWZE8Uv1WB3adB1BZ+5a+uqQblDQCMHmXd3MTcDF8/q0pmz18nCV7gIVqGYYTFq3GCnDm\n          0eQiJ0G3WJv4rPIJ2nQgwDx5JS4ZVySmzx2bymc/5kbGZuw+UdC5tQnQipdOmfRWFS9hs9slsyia\n          L8cNXivC6L5mroAwx8dKzE8TEn0QPUPcxf2cLE0ZJhOhdTcxvUQaidSY62RGobNRp1Hn0RBJf5Wj\n          3tsl5fZUBmcqPXl5F6Nz2V2YcSvIktxgdUmqdrGjsyCYZ9wTv1nNPzrtBYdGYEnTIO7ScSdVEg6P\n          PRFgbkC+ik+mQhLtutLOqjnI7HIgPief3DO+gZBwxPfMJX4vzlGjmOvQX8Vp8PnaP2MoWfMzdEld\n          V6NLpapGBvjfTwBy+uHeJp/tTMEfaFDuzG6q6i5TpRsvPiz8aW3KiPHPRZNsl+TcV+pPRrHnMWlX\n          Ufy1l7Br0zM2ZHdyBXPdUvrAkKhzEzL80pcPvTQyl7yfiLj4EaqbSIV/35tLv8zIOz0ZwAyJPr87\n          iznFRPvt+QhfXH8U7WxB17mzSqGK9VplsqjuhKriE5L5tr1koUT0tM6qFXzdrscrI8tSwMrF3igu\n          9gOH9zKzIgpdmPUMN0NTjp1nHGp0uRgZrlc/Z2AkraN/5MUKGsIzN6TA2j/QV6eTWeol7UwebhxN\n          UvukDz6Skb2730hq9nqeGN/XhrZf6LnUcfWg13t2fPEYQZ2xt2Jh8Nf6aXK+qjiMC19v+WIREKyU\n          RND3ZDFcHRDKdywDfcdFjR7XVLxgnUy89DmVebZq8bQBG97i8gA0TXiJgvIMh+dVPfWUsVEGwqAd\n          X3lCpkjWa7gAa9xSUHdstbM02Pk7F+5zqexDU7O3o2gR4sQpBbb7bkBjFwSZ0fz35SkLfcr7eLaE\n          yCy1DQBhSLw/ukuvBMrtyynxV6Wr5KvRSKIYjaZssuk+ueLJwRW6lRxjWJa0hSij1Lj4LB/qsa9n\n          5NHsLQcYXv+l+LCHZ0YobTVqOxD1q2DutkeZAhAziKhOHNv10OSRD7U/t5YPhWzIAI3l9rFWE4ZS\n          y+B09Wbejx9J8hwI7rHNefWG5/4EuqPp/fpRU6Phe57eaT3wdlg5orePOxD6xrg+STgralbAT/GV\n          2lXB9bIhlf7nMgvB5yuiBuPscp3tfdN/2F4+iIjzgXoWGR/qSM0f+iixVafaFSbfBZaKYo0XpAUq\n          OPjCCtg7Z5KLonlZzqy/bSs0PKqJYvKrKuVq/I3eQwwe2oHjNev8bxssPYLYpI3uAQqgX1/6Z7N8\n          qtDLKHe0IDbnvseOX3hPn7Oz1XrKPmnxtvdKcV14QoCmbZAaC4W0QRAUeXsgi+ApmXyUIS0kkT8L\n          GaEskZ9Kcs1ugz0pwHN3Jo384Jj6yOonQDXU2lEIJTrlp/hIli6XFW4xXTLj3fL5X4tu4Z//3Vc2\n          4txKuGjiJxUmD+XVLr7JO/pSZ8ZFi6LYV6ybXFH7DHdHNHB218osN0BOSZ3jgjyb+L3YGmZRDfwR\n          iP73c33yjHHrqPS65yjC9iXNkcB99XXKA/QBi+JAvbRpysWeRCBc7IZxminTiqliGRWLVs8DpDGR\n          4qf3sPHMJhnMkR2rSFifiMmKxFwzJZz7wPmL6wsOqXdkvVJHfNYSn84dCid91huFKKaVKta+d3wW\n          4TkBTfE/fBXIu1rVrHS9URBNB+TGVz2VQo0xxdCc2xCYb8USfbVNVePM9iOvK3YehfzNB6w5a23E\n          tuvmr6DAzE4FO+Eg7zRwaZRjj+ANWaJ8i+IdcbzYAl1CkVKRqHZiN6Ay0WQI6PwobOPU7aCIaEIJ\n          e2TUln2hHpiKh18QoU/VnWgT4xyG9DaK3jHAXFGXBuarBoe4YFSV9Tx+Mu6XKjFqmuz/rRBpUA+o\n          WpKjcH5r2z9h7BO++ZumWEI9AfCdvLlrY/K7RpfuftpnXA5sY4vKFhDophWVq5VuyhzppBXCA6bH\n          Ot0+dLGSe+GElrAj/+QvEFTEk+C/uDtvYnudeKt6bslQvvu8BHZHSVMxU47bxNMFmwRz/nFJMhgP\n          rY28FFYjV7sv3RtDFASDj9cZyyzltCTnB23dvzhMlsRgsJDv4engCtJqpSCOvcnWhXGH6oe0ITc/\n          wBS4Uj15Td3/wveCRuj0APPTFP1YVy+9fxFbbbn9OVrn5RVd1/YX7KyTmOnUYWVg7LyYLrLn9u75\n          NvO7Fo9R0sZ7hZnMlhAd0lypZFzbsJsIkp51+HzQ8CUrCKUig0HiakehqyqP/71jFUQh34zFbYXu\n          u3aIhL6GGvI1LqeWdqE1oLqYQgD74LQrYbwmpLlHFQ4HXNQDDdIVVZurQHp5gKRyLLoHLdrWXrgl\n          hDBImQRyW+HQicMQY2rJGWCPz+MTQ/bV8RYFCfHbcbu40AmTrpeKpUoVv2T8+JhGHMQpfXI3I6zC\n          MzbSfiWyB1pI4MMBkabsHU77qqUqTdtrv4NgR3cuwVuC8aEWSMU0V8yIidABBrKpJmM0uckyjJcz\n          zrABTUW8nKzdtEmeXmg1QWrX8AveC8Xno2798714ReKjAqSB5+dNpNhrOQgsK+FxAeVxvYmiKRmZ\n          OyUFYQ9ncR2DcWuc/cfN24BdUljI9KmlxkHcsqve92Us1v/pBo399cVCXj+UEEONnted/ZWRiDFD\n          3hjtNU1WF7qbUtobhukasai/9osrvnB0pnFU+R+KZAPX9/lTFK93gdN9VRRdbb6EjeGSeuYLqxQn\n          PHW1iwBhKaE9QRVYT4opGqb6qUJ6lLMjuzLyzlW4I6IOIr1DcXlT/NDQ+JX3Mk+l61XnZsn+QhjU\n          kQR79b11D3gtJS0ERq3RLEkA0r5x9D05nooYxGY2CUkw8ReXLtMw+SXxeZWB/MPL46U4Y5dC3fE7\n          SoLB7irqrO4syZtVri9lJqGlmC0uQ3+Ge1LKCMRNJw7RxYZpnhwbt67L6zYuRIPoIaDCvFuB4pYY\n          JXEaodHH+oltrJyEd0g+NWebbgKOU8cDM2HOe66D3b2DiU5BigivVV2y+8reMgFAcZv2SxiP1I84\n          iqM3nnq4YCbp8hvjG4sbolxoEwM8/6iIdspQPmdJIja1SXH9Y7coJDbwQKQjPfdnTmXDpqEBDuK3\n          pgACELFIWjLJFldh0hkB5TCyp+9cp7xBN1SmK8dmfIg74Vu3/vA9JFbUHPgJrgKhFu183RcFn6kQ\n          f1NOjqzXFVVxXSMcDIjX64w7fYloV0Z5vCblB+ODtsUnR4xBvBEVgvEkhW33eErN6eWuw9TzSTi2\n          rrZVZwnppVIpUX6iTqe980ssXTy58swx7Va3VvL2QecwNoQruofqI15MIN4XrYJcEX119KUoxhS7\n          hqVw1D3Zv90nCasCTTYF7IGbWGngTjyV8wx6h5OX6LwdbRr6Ihz8MMcpwVbOGtYtXeIZlE5ZHMoO\n          6lkRcnLB5tA/8/deOGoULpMeEme2nM+mHFPlD27zGo118kpXO7NKBlZ8hJOOhHZKeCrAoqIyzcV9\n          PyS6dAI3PWvV7oLxfNIdmew3a0Gt7mP49/FMOCdynAbRrKyfTOxPINJITubKMsYlaNDkAvSkNuf2\n          PBa+Lp8XYp2es2P+hLFT9C/ZEj/KNF3I2HqN9UmJu6ObHptYlMGu05WzZyMp7o7fTBKE5ELRwSlf\n          sAFOGku5r60JxlMhstf0pyHtSZlqyJOMN1rtBDwYaeUON25HtuolbERebhKJaFR7q4T4FiFKarJu\n          oc2OW1csDR8unwjRReaYwi6Q6dnGJ7H3McgcLTfW4ElWRFSn+7gV2jcypjfidc0NQLh0W+V7xAe2\n          IW+IShyhNGT50PVNetuyfwI4L/OT+xhvJGulIIyxnWQdF3yiABOG0AdIEl3K+kkWjTQLC7rtKvTe\n          9IdGC1CXuDdtb/AURNexsoMr424Sid6bYhmFc7pwhzVIwgGovRIMy9pqIWouaxEoUrYvl1eFGkA0\n          4YJb7G4kKrJbQBOT9eYVAMlqPPWgEonJjPW2gipdMRvFeUK8bRGsfbsVUzaD5m6LuFpUFfo9LJWc\n          O671vLrvtRYtErlEnHLHcCtUxVfBfjN6x/iLoalYwsr54n3qcMeEarSFN6/EL5vL8LO64WZK8bMK\n          0GHjGSVpkX6uFth7mahp4yb+lqz4dsVbaxz/uqOJdQWrmmff2arNrLCXJv3rvu2rXW3xj37SrpRN\n          hmDf1CtRcXXy368Lbni1nwGCdOtOvVF+IvQ/F1pktCoFDMzrYlYMIH5P5RMJeZdVvzeMKFBwxYhh\n          BVWZ1H4g8cgCE60OLFMiJToC/O6WkfW6+kucFUozoFW9d61D6IeOe71opMvMXfWBaLJN8Pf8XEWm\n          joyHSO4JhlKV6Mmbb/0kl2rF1WkaI2GLFk+WfLftmxr1fQzje8Ma7kaJJXjuev++zeEeA4VcPTDv\n          7r7GVbcr0XSlRdvq839PkngajaicHSMwNBBwNuXdV08uyK/3Wl++7VCSaEHU6zWNJcszhSDgk8Mz\n          XWo7DxwBiX6qeKLaSPBlK9mrMQ/HOVgPL0k/L2eaNVOQp/2o28Vla1jOWJCrIBoIfx/i4BoZg90b\n          KhtA0nv60ZfWraKbZvhLKqP3uhhcazTS/RJ0EI3R8LMqV5wTTZE+6FmbJuBeLVzxRHFQr898z/Mg\n          aH7ETliLqO4N3y5xgJHlklv2urccCXJDT1QLhycTxCMpaD/xRo+D8ez4cNVEkzL8/I1CuNL3LBrG\n          xLD4qoK462WqJtCoQ/fol2QbdSnxRk6fBvSJOFbBVXxHmMWYG3QjR/ey/F5uemAGvsM4UCc7W3ET\n          GJi2o4qoeGRlv4ew9dU1wHCxN6PshmTA5BtUPfMILmqKX7WyVZUMKtSobhUw4E6WVcdA6oceztkw\n          Gqs9vknUTQQkP3WrFs4I2WjC5yCuNiON+SZMVUbTSGxsfSr0NiS7uMvrCsOOk+toS3yrN7HHAGf2\n          GWTEQY8w6DggPyeO6R5mclc253PugxwbPyXumfiddq+uW/Mkpq/HGHGr7ws1XJNwrxWyfnzm726Z\n          B/GrnnWFZ1rqK90TgPFc+4Q65PbLqgybTqq6l1bH23spzkT3yYt7HB/bpC9j/mBLSbecm/e7kXbq\n          RxCDp/z+jsPwHBpaGS3nksZPa89LXJyDAiuVgan4YSqj5HTZUrQTBekI5WRLD7L9CgNwtB2D017B\n          AnVDGXuCLjEGN/z9M8cqeblSL37Ttfm1es7Lmc2cr/q73dxXmhkVGZ9h0emWz/u1iwzcrHe9qEBN\n          e2HVYUJKVNX4gwcw1zKCI1+AZ/wdhx2uIb2sqBwEn9ipuoZkxe3msFBZIZafbEKTODz6qzhOTTeH\n          HeFxXc5xyaOKAmtgUBQnc3KkmgzvqaFxhFLznaFNkipGVHRc+t6JVxfThJrUNptvvhVzlh3PlZSq\n          tDtyi6tWkMlTjeLv3ShHrh64ppjZxgGQEkh9aqlRDcAiQ119/QGh4GrejX8mKngqya4sgn2mgJjF\n          quGxqX7rStvx3c5V/HhP2Y4rIFqoiRY3C9xoxf7Ix+3ri+FBd3xSkMpGpHWULCN1fxWVsp2p/ZLo\n          v5P8G78Z/lvKgH+bXepnDM+Xf8M1tlIX36ye0MmAtPfVVYq4K9T9PPr1teIDbvqv9oRFm6Hl48HH\n          Yegv85aX3jelIs0i1Jsj6l9XmdO7VynV7YwCPWzSEX2BcF84X2exz6ghcbOiONJBtNXQiAztvBwp\n          eX7H1Tj/ZQPr4zCSAKnvAtRwkzd7Qhxt1FIDI4K49REMfzFAxQMcjRXmNPfIE5W1GTqzK0P3qMAb\n          F3lYKDxHt9LnXGBQxW4AgLstaXjct6mfyg/5ojzBMtv7h/9y/t//ff6b/3n/8I///PO///Vf/+uP\n          P/3TH3/9jz//9S9/+dvf/+2P33/NH3/7+1/++t/x//ePf+3//Ed/+qd/xmpqL3dKLP2sbpCsejnd\n          CdmFQUtwNCtqHTXtaLwpi8JvEdarQHDlLWAu1ibZ/Arz6poq4J1pgPEqMqBRvB6PbcJU+vkakLgo\n          w3vhFbgqPMBRglZhxvEyVJGosBjvUYhazagIJPJHZcBFWltUPBLctUt57l4web42ZxK6VhpmQ1Oq\n          S4yxVlHEor37+TbxyqrmvBbbSzZmB8NGddAusnjxi9DRakDJViDO/4I1mH8JT4OiCh0D1l1xoslZ\n          A55xPgV29gA5SQ0n7QaSubsMakrHCZVv9BckIAoag9jQqd/UB+Xl0FUA4NYnA1R9O0vWRXiy9NfW\n          aO8TcYrtyhKTz3dR6n3RJUinC7yKIin2rHTDxXlgJarccGNB2nCAjQlPcvy4ewOCveXUonRVFzNK\n          KeWBAYimh2t7r1dVWmxEW2ga6adXO1IM7r8P45IxAMVzMETCrOvG4Fi702sWZZvnUy0BxgDdFOXY\n          LLddc9vLcGsqNoMIwpywAYh+RKUubcPyyH/+Y4pbQYXKB/x5PKOUdGp8vIs5Qat5sPE52fKu6iEo\n          xINpnQZmucxnuIKqkiNxKcTDWaD27Kp8vdeIH19NjF8fclEmtHslDc9r0r5Gobt4GQUI9qFpPEPd\n          G0OJRd0uqq28t4WlHyYekkTSbN3r7riY26bgVxL8fhFhJP9eo0Qv2+3sWr5iDlGbJIMm25HjmYzr\n          kyEOPmgUvLKFQQY8y8YGQjuguDo8IEwZD+CmFUWM+P5XCvqSFvJAmxT3zSkk8bANKrJaqt68zBPl\n          1Z1cF5+3h8A3SfDcH8KL6qzbNUxh8IemI9kfq1Ed0yBifu4okOMcnfYAyiua8ZmcaPqVXG6iiI5G\n          xl/1ZrBKP8LYhEL/wRc1pJIMKvb/SgyeXsgqdoiKyaIWg6r1ov8LPitO8vMK7+JXd7TjypSALXFy\n          DRvnT6v0ejZN0zyiQWFeE+nairZkzoU8hYj8ro0qIN1Ewvz6zb0Kk6iVTy7csS+qKsNz1c9H42CN\n          uq6hnPl1rYxkgChrC2iCWk5DxjO07tveyywbfzwc1ih93CQm9cGmolvcdPtFhy4chxDVBYG0RnXo\n          h6WnKDsjXKIrY/jzoRhTwPPPzz4r1BS8Ww1dG+DAOtaZGnfYCAkWvbHRr8WDumbD1CGr00BG0szD\n          f/42pE2yeku/agckbulUhZUlrc2o612HQ7x4qz0/aTR6rfoDMXXOOwF3yAqT/PStx0IMp8GSKde7\n          QpnIOlVccVZ7jV2Vj94rinR5PN3HEr2u9A1epGu9YiVfUXHm5NAtWoAfVEKcLGTYrnaC0MGmWJ/P\n          hQq+diojh2hF/+htmm4AWvLjmy6eGyqyZdQLDtFQxp7vdvwnegJmjlgSlMF4Jl2AMc+VDN9uRtq7\n          0EULBLd8shywBGyfF/pTvswx8fS0rJZjOOVnI0hVlpoEua2CxKc/vT1+9ThnQOqKY9NRmWcRz7lr\n          9BvN39R9PK+wRe7Nl/+wXWv75kN9mZxViaV+JMWllH16HtfUXDYRkdiqokVu4s24mzwKWG0GvX7U\n          7MMz0yWw8PcxboOGfrOeuTdGyTI0QflxTE2jJNTKSUclYvuUcLKwRlJupTtLcaO+6URRw7uJo0qj\n          7tqRIer8XnTOE8mlPEsRT91ME/2eC17r4Zhinr3ioJr0lirWYgNsIS3bwnKpJF90RFtUGI+uDUxe\n          +L1yfF/YBQosV9FbxM+UdqL2XioX1FZ9igXo06b4xzznVB7tOcFpOlmh/syjaXp0c7vlhAHMkH/M\n          PHMn5wb/1NKU1v7LpP3iQtjDSdXx/Yf81XMTN54knyA2cJhI71EqxO3oK339+A1ytOiCovJP7NFF\n          YUXdknIhy0TDC29mulSoxh1GifFOtk5iIdZI+5QvTp2p2o9hX5OdOLv6IjFvaPKBm3g0mAC1vhDn\n          07aOceoPrL9lSisbSgvhdRJgMMp2RZzXyducBJ/EL+C8A+VNSf3oxZtWpN7j1Dh8G4KousAvfh42\n          PYXDg93GcSh5lRaFNyNDs0zifpjsOJKXP8ZxSqeJky+LoYbE8fikOjOndEq35HvLKZ+tC1BPeEDC\n          KZeko2UYVxYa1MvPqb6YkglFsYNcr42Cy96yorfaJBlgcrKGkefjD5e4+fM3WBpL+Wwyd4F2MHwX\n          IiM7G11izQoXh7ImZvZNwXFHLh8iSY/GLW+bR3wGDlcjNSNO9LZddpQ1SXUOuD6AmpFiMWTJhf4/\n          3jvXdEa5JXOKk+T1+zNBgvfab4Ao0wzbgfyC2CRxAo7TaAyIwxeo+pOb8cZe7fRNzfrMO+I9gBHz\n          Xq9IoAxx7+gilPli5mRo2BRLTj2vWKOt8CR7GYtM13Hd0hwT0eDeOG6StjB/i6YSawvxGGZyabdW\n          DsXkkJKWuzY+vk6FPW6a6xb2MYJauQ3gKGP0k2Eu+sAvfSffdqZtsAxYcOOL266WSQ+RjVqVPuKG\n          ASGSE+9nvD/G9igbkX8+oyOefakirOy8WFt+vPGDZSEr/jeSNHVuuuIVzDiEJHRwrGtNHaovaYcx\n          ho8bM2OG4jvBV70zHR3Q9ZlSwI4C59dXi0bFjGxrAPD7PGoUNRou45RMCDs33XeaSkOF5Q3A2QPl\n          uMT8a4o7gWWbRJ+IRphPqg6a6Dh+MpygVR1U5R6pL2fKiqCbLxSbLaCAVdRVwa+eZhjfNKKa41qu\n          3UvBOH52hRPmnCEbUiVqLJ6qZZbt0kvMC9+V1bEe2dct8qXfNfF1ez4JJq1n1yEVIfOrJenys04+\n          8yid/T+uciIx+Uww/kblq6JsfQQtzK0VRwIN22whavninSq2dWeEUmRlxgiyOe1AkTUF2TCKqI/H\n          pAEXVd2gIILq8hq0b6l++eo0HR4YyWvvPrw07TIqYoYqtYwjTeLwHnk6mf46ba0ChxenZiythoGj\n          KxPEndk9mwdLxafwUtibvfhdMV2+JcmqrxZlzIp7bhjKMBS09mhLGiT4U/scKIV0x9DuJoUgTHga\n          /xSYETkB+3VZCT0ydL2M3hhFR+B6f6WBjURY0Un+9IZZDTciypWKg4JICX4Da0YF2dqY+O3rBvWJ\n          DTGIknI66yzON+VRQsZ+UaFFPTEoLYvXNApyvBRDqlqcJqLsFKa/d6EjnKFbT2QPmFfLejVZ5QbY\n          YXHDy5vhb2rTUBM4yru0IT7WzbwhHRYVmagzjqpFEoKmX9ZtiStc3PoVXR22l3IC6Khwef3qyusD\n          16lPzIhOyHJ3m9SBvTRzBE/9W5gsl+gIoDeY9TNM+cW1NKFs/OMWUn5gDq/2Ra28j6QUA5xcdlKU\n          i72pDBsCuCOOMiqbOn9wg2VRZ4AVySL3DfxbmlIkz/3QN+YsARkqIMXRHgqACamyt+/7NaGqSMXr\n          2KLHw9qWc5EV/pernVhS360+OOzVI4d0E83hIavTdd38hRWQJHv9ozAz949ryighCIIktd1xd6q0\n          PZlGs54G8jN0YDsEWEpnRr5wYHMtH6OlkCeRFDOpSB0aFxdBgxNDkJcFGWo0xYv9ogDhrgLIsmMt\n          b2LFklgghel/vRbW3VKjfXcE/XptuJu18maW7UZQym2DnkQTaAN5aceIh4dXaVjeFEyN2N0JxwXs\n          +zpqgOPSf5kfhom8m3i2KTGprCn1CJWuAlM9lFmavwGs+XEhuwh4ShpW/AyN+xW24vciZupR9mdV\n          GK9ZKAJQzjOkgOIneIKJ4O7Zx0dVY1f3nBcFRRPB7gX3b0vEpNVDvSZ+13RMagmjiVU/CRSvV3eh\n          X5YEeXV/h5eiUfxq1Y6iTULDNJocN8cOLlLx4IqnLMhqG78ZAOVHjJ58kqQ8QCwakswxHuSDVuD1\n          DIk8hHXoFhMOggx75Z99UcqscGufBRK9dny1/u9P7RI7S7Q5/LVX4m3C7yrSExo37es+iQovPEmS\n          GF83Kf8DxVQUeQ2pPQcQ625FES38IOwnzB1ICvgUTuGl0xU8+qNGTwza0ig4DmlfoM+tKSk0Faeu\n          zbCyDLCs1T1eIiTkMQdDCafnb/alGnqMnlvz1j1pK78hY5YvIhEALH8zAmKrYpkxJ1FcwqSHIo6q\n          dVG2SVxQe0MYx0FVO1fnIkFT/FBlhtahXxfQfuLJxw+24pemTP2m+RJTe/u8sOlaRe7qWoJVMl5j\n          HCaMd/JD+8/yg1WjCOjLmcvxH8WTC9llnJSZL+rQEcp4gi5LD15qeQhIrCiyVUON2UVa8bymHS86\n          EOau5nyky9G4JyzcLw2G4hUEd/BTKSNclE32Cy8T59c3SUpwgsZWcRyIhJXICRTnpkQWZ33Fs50A\n          JhJ5ZjB441xMPjVVO94r2S91gJkvdHdK3D1qneChiKehjbfJw4b29Ii4qFlFSKEmUFQ7uED8ZnhN\n          cPMzK/EVWpaqb8IuRzkABsDoW+2n10OtzIbDQHVTBwdCofaDx3JWrggKGtl08/hueaXYDK1O7IFR\n          OgBaL/22VcA21/rd5PpR/k4EzUNA/Hy1bSd7j/Qj7YwF8pQJPePDWrsxpHwcwfbGtroyHEnI/uVq\n          6dtar0ivBx1BFB0Vv387s6XsLvqlDQQnOyeOAR29Yr+X4RyqVuhI8k7DhyKiYErvCWTkGuRuCkm9\n          AUW9uobkDCgZC5si/9gu8DbseLj9gS0SG7mKbOfcmfuVFuZgWWf58oegS5sMzZ/guhUrXPgwvzb4\n          SJi/gNkoghKBX1RkNx4LBoOTl2IL++fusX5vNEx3Ja3gfPKL4vcoy7w7VfcgdLs9RDVDjcI92FN8\n          7+FyGFHPlg8WNC3oEM7chvv6TAciv+PP4gFy9dF1kTIUVkprp45cCCSnzhEMTe+DuabKt25mIww2\n          dqsf16lddNKtFMByR5kT8P98NAefX4sY5JAcdpFWJi4TaXGmM/naFPwOuPS+DPn+WnxmNMLItR6T\n          ij3lEQ/nYJ1k7HjDiZI61w+4YaKo0L4gQTpBaz7hiaNQHAI/ehVqt5cLUmUwReRP64hKOJQM8JWl\n          PJjYUsnTrTGj//u6j1xG1wQNQB5wHFHb/9b4EglAFw00Y3132bCm87SJJumwV/XAyIUYGohDTiCH\n          rdNaoxUZriqTmjYt/wCkUFiozqtAPg7OjhdURSPo9Ar99AJKalrn4kqSqxBAfz3FhUUYkpaSrU9M\n          lEtBzp+egoywNqzkf+tOlSps++ur2lqbwYKorrjnxP2Z31vwObl/LpmsLZz/rZJgg6bwxdwgjs8W\n          hRQScGVZhVxNk/ntckwtxxYICRIgJ4wHOISNZy6Rr38XEYkLm8dg6xNfuE9R2xaj2xRcXeBQvPZT\n          KxibLvyuhF0+q+24vcytKDGoXRgT+lT8ZVLsIM4tnRzoPYX6KO4boj7r/F5TQZSuMpXkY4F4IkMJ\n          vDhaJgJCI5Lx9DVIE/ImORA7yr3R4by9S2nk06CfRQJ9ohkvr4cIuDKFQ8JdqKMSMzhaKsqJrjPb\n          dppN0JDjBq0oJbOEY9hzDmmPLhITuUK3q7nKgitn9orprrjLMB93caowN1eWHpiXtxGitPVR4yME\n          uV/KhfgKlL8FssB25WFOJyTcJTrvbNmzYuUeRlkhGhQydGvy0EM8wqdg3vG+oO1SvIxfyPIewfwv\n          wMpAoq2aq8wEqBqVC7KSW7QnmWJEOS81hQXWbCfwHqO+rS7cukn8NMOZFRkE8rMslzqoZXAI5dXI\n          QZfcS1XTcM9tAPEERi09OjcJ0qt3guE60hVUKyaMGLsMfICf6OAdAxshBVYhUKN82lKf2ywfEp+r\n          x6QqI+i8a34BG51mHcj00OuWfFOVttDuGExr1euvQZSwGyT8ONzi8iTGIKog57yKJYKCU1R29sk3\n          aIjOsfi67EFox8mA+M6yUrEutWi8mX2+ebLBG6SSNWHcFZdxGo78a8qk9e2INDjuCYuHZ2aX0BRZ\n          Ui/ShWOLbz+5+i/jpkeA2FEGFxXsrbuPT6MWF0/Gny5IGmwe8lRpJ+X2W63cS9FuHf2wyoZaCa8X\n          8YoK3ttStRxZ/+KdU7tLiItuMU8VkHbS0WUyQe8ED/B5J2BAiENHvzLFHnLnNkhob72g1FHLTRBd\n          niY/RfSuIq23xC9RXaB2rWmj/qtaGbnoTrIG36vvLffY8GV7LR5rrBx0oEePiXIiRqILyNbJz9tz\n          QF84EzGvWTHayCq4ckCussF0gL7UJd0Uu/eNwJmk9gR19W6dLikxFJPPnEvv16jb+GIb0nKFYnCR\n          o9ah5Ofeei6t6/pG6y/tJtpO/FvPjD8acmQnqvppQKrK+5s9U+fqfKfm47VCxJPk9B3NRtX/+wd2\n          ImDhqM9qDXxZfciXaN6jKPH//UM5sI5+1APdBqVOKaDeDCsWpiKfYyk3G3W9So/mc+N0mIuuEHF4\n          xDt67+0wc3HEqFBA4meJ4syl48emAkxbHAefeOlHqF97xgZGGLHi4h/tHP231XI0+k7/apUWXD2I\n          Wbo3Z+nHYSj2JfaAlyGWtsxRlvh6Me7uxuwVXTMbg1fBVzBV6TqSl+eF6pgGRQpv6KM2ENsAoy15\n          6lDgx1VT4w7bmHPMDANBlOEHnm2fYlpuiri2yPpckxtrVH0opdHGOhL5gGh30HUwdoltlDOgetr4\n          gSMyDsLU53Btpu2HN5BXV2XFGwSm+Ep4LWq8iPUbA8iro9b9CYxx1bTMMxWi5R5MDRuSvbOGjBrc\n          J8nikzmkXVFoPWeXP8j57ciW80xgovOEkWHEcDxg7f99Q0l9F0jRnGCmP3WgM4Bvi3HmQx05WRnD\n          KL6U0yhIN3i5VSdixOudfaTbMGdmSSsghtErVhHENFcF5k2DLZStssVP34YqQLR2/FMAXVyxm785\n          2Qp3hsVqaPU9CEEswDGIZJ992RAXvqQZ/SelpMIo/bWB+v+tGufF0SnAL7CA2uMoURIcx9mWS2lK\n          HCjdT7kmfTigskXtPgiELj1+/3SIWvAtG5L272euoxRG3F/aVjAKMglKmLYHKQrvsCGEGQhdkMy2\n          eYhTdDlteHr7bPob/YSQaH+DFFTjQSbXUOnNXu2MGX0+YY17+/bhqBsXCITxSOo8+QnFsopMBZg0\n          X+SHNjMHlBZ63SC9d/f7I2lQ7IzlINSRoHC/s1dACHnduPGzYywYL58GVn5ua9yWMbE7RaB/LWcV\n          692YkgEQdyWnJF/BszPdCCJT3DDWvkXpsd7Q3bAf8jOszF+h95lcX6ZmduAQ0gwu7YoRe1mQCV/P\n          TPkXC0gz4oaMBLibds9teJs2dGjCCCXxwEp+PGqpM1lfi+85VyMv/0gDvI4T7aZ74kCNZgQmvaQ0\n          Lgq64oRl1Q2H4usuaOVGHFZwmI8cWOS//vDJ6QSmzVcx6XnwpPhEhM7QNAuA+zjOkHShjcYFkmdj\n          jFeeoyrCV1O9e1jMFM4JgxWF4jjhMU79tH1ckNS+d6AdbqYVhe/lbxd7z18a5y7p/lJQlgLI3kmY\n          /IFLMH7PVTnamfKdYsIMBfv59NWSwyiqJU2fKPi0j27IKbff604zf1qkKBndeHIl68eRIblJRm2p\n          Z7h8N2x4D7moY1cm+vyyLVLUSfIg6Ky8q+Y663iGpsOs4o1vLCErc79LdK4dCCBZEM5dC6aFFNKu\n          OW6KjqjfcVZfLrCeGvRDTnv7cpqYZd92EUg88FH227U4lSEAqecuB2wIqYO4wnT+udTvUeGs5IFu\n          ksVUYrBPDE1yVv8XnhgJ6nL1GlQ2kzJ+4Eq70t+jNBuyVPrvm4f+Lc7loxD31UBJrnK/LheTEgbJ\n          qZ9NcGPcEImFmS5QfY7F0ZjCC+M2kd9sd2iJZC11kfhNChTvpyJ4veCbUVvyKYgXznlkTdp/GG+O\n          Ern5jj3KCoAUdWWY5giV9cuZix9qIqT2ABoZfR6nZpleLiVV0QgrWBIMA/ajkDX/sZTu4SWUftWK\n          mpUU3scJHs8LoK36tmfK3qRqHV0n3PQSWRVHbJZ4hpEmoqlpJmH3ygiNb3ZdcJgSePdvVO5XgdXb\n          jZY4+fB01xNu5Fl1W2/IZmnXDrjQB1EX3fUV65ZVAsJho8CGXvP+/jdLmmo4jkJr09KR5RSXl7Bw\n          y+XccaI6TMs5979uX+3bu7eOZ76pRVnMt0onz9tfRcXXJ1xfgr32hF1O1wTYV8ezKZsYf0HPGKdV\n          nbKD2oa9dQV1inaQk6X5SfPYvrJUsoCytOLG9i9McQkLl3j0iu3TWvFUknF6ue6JSLJnLCLecvGR\n          bNQge9O/pVIWmwhN06ZTcVT3cTB99UMKjaA4JKe79HpJf1KcNSoxpYdfMnyjafZuU86nhcvu2O0X\n          eAcDVJ+ss941J1PLbk5ab8LEIpbi9DlKF5YouW+qabniRxeSo75ajUiKLGqHmzCEEYNcJOqwlDnA\n          zZVZt9GjZAfjAa/8O55ayzRsq3OUqFjZwy7/fAQrZbKNyjnn3P7WeoMucumUomkyLSiM8znkMPy9\n          LJuzRCibZKhdExLgIEp/HsEiyzeODKVet/79ZP26l75qt27qx6S7JApZXxxGZeFsfmoYrlfqlzAg\n          te05uVymino+xzeGm9vc/O3FpAT37Nj4TMvA2aia37vceKkzFm5YVr2G7H5+B6vsBXsYXCmIsLS/\n          Uai9Ysh8vEymIuqqy/GxtlawEAef/BiJNx7/Q8gG4alt6bWZ6aTC2u/9fISC7mzS17IxXpxi9C/s\n          0IyR9FrGZINBx3NB+13s1M/3rQkzgc36uPzJVkJHw9ZT04OC/aj+U7iI4xQljEu8gcLoUe2tIbeI\n          e9unX3GVSiaw2094kldotaTRHXZdonteE8uIs8lv6Pj3FQnnIjstwpwg1fQkcoAtKU3zvqvIIeWD\n          yJvhVla0aMcwaNZapHJ8oL7Rf9YbO5ybjqdUi7aH+a8C3UKHsiQepPFqX2Je47/zIhp6xi9ZQuoO\n          ahrDx/pRlK6MFiuu0wwC1+cfvlaylvrFOGi71GemP2eFm3AJhr4AkjgZTlBVxMMNvaxUnnVfqN15\n          J1LE5JGjk7kaiO4rBmD0VmLaepGhJGj8pZq1rJqgyzA49KuOOdsx6L/i8iwEMdzR9gIeaArgCjbt\n          6/M35thfV7TTr2sj8X680eV5nDIdjO/iVs0E+hNFPCBpe6nP8+H3jMMDfdqY0qhMl6dGYVMRkNJW\n          IQp16TTy1cgqlfLzrlzygVdcgsEOVHncTK3m+iOF51UNemKxlzvCjwSs1cTRWY9vDT3CWp7gIUbb\n          8AA6zoS/Jv+cTfnUge9TbAlayCyYmnn7TFGAeofCxv+4gFrQ5qiz4PnSGQ7a4hXqnaVahI3hJjgT\n          qTvXBMOGJ7Y8p6VicZypKtqUM0mvIwvJXBYUoXob8iet9IUHyZwCtopCPLxGUaBA6hjuX8S+X6A0\n          d/zRqBAg9XjL/Pu+AciSPAQuJRT/u2DAc2nVnsG0VhluxajyIXwXRXNVIby5lZIwLejtLwaPK2w3\n          brzoP+tPwHY5SpnuGvR4kePhxAhja5XeuNiNBx6CbVhEv+hf49iR/9wd9LdAU0lmPCRUoC6diFjT\n          xn9InZJsmM42aKUejhzMrDLR9+/AiumWr/h6dIELu86ROIL/Uis+hAVACszuZ+fgm1dlUWJJq2rQ\n          D0JBqKtTIK4sYJmGOu21ecDP5Lazp1ONXtEFkHHWlYENN7hyTx0bF4TzvOJc704ky1o5ZheDCWoH\n          fIQrif8/AAAA//+MnduKbUl2ZH+lyPcEv1/qVxq9lDIRJVDpRQ8CoX/vOXytI7TNPBTR3dCQOjon\n          Yu+13OfFbNgvo79PtU5KLxNx9Uk6+asBVTQ3oQXuPd9IHKzWPV/xndc+lwikuSzkJfXJdNM4R0gC\n          TfG0Maaqjrfsbmz9a9hCVEk5fgVzYsfBaulMjeV/mz8gaxZmVcmxUO0xbBiLCyrTsPoHJoFh21Oc\n          LN2BvCzgU3O+34UyfTbC2WsEZMJ6um2GLtqRdQpZ049fSSCUx9F87csSP34Ck0XdYyYV3v77VV7x\n          dHUAfLIiFMbWtFtSzZbqv76gpO6G1NDmhqN5WxoPOHJFLzjbNiLjFYfoEPKn1wKIYpvicsD6Kmra\n          UZq6OVdzJX5/fcNEDM9viHXvppakKVPoXHQMNBglLsX3v/3T+f//+/kj//X+x9/+/W//+uc//8dv\n          f/3Lb3/+29/+/OOPv//jX3779bf89vd//PHnf8b/7H/+sf/1h/76l/8nR3VUvKvaFnuPXC05qJZt\n          cvfek2tnGLTZWBJ+j2+L4bLYYYO4rH4Cf18pHgJmNW0S5lk9C+70cCJ2nnFe2oVDOLxFuTEY7LrF\n          JbVtWiQ42pGt4+KoNDjHdTc9SPKoxnLA2i8PR28wBi/MULw61tfF7UibYlr4aD10eoHNt7TsJqQ9\n          bS8ZNccnz+plFjiqnc1XMjTdAaAPy96LZysnY3exfjQmWRRSJmrFGDWLre0Rl5uxnY3BMNwKhaB+\n          ucBUe50ewB2PommNozzb1YJSSG7JDreJPtyCOvgbyrDNTRyg2zoSNkrmH+4IUJU2zkhnO2AUuMy2\n          UCVMOA563JQkyh1cB8lkK4H4p5x6x8tkOeZR1cxsm66jEGwmQClR2AzNYmcSWavD3eF6mWGZwrDa\n          dpgNnpWq8J903ddJY7WpK2awrCI5eJAW0Ro1RhpNf1hkReVizZndYs/iXkKk73uVYjykhh40VVtY\n          rkOOk3q7xKGik6p03MnV9DLJUjfiZWo+S462dpv8kc4sCg+jnaRPYAvPMe4NiziNbnV2y3yKLxVt\n          lK5AqSacug+3X4NLAOp6QjmCDis6eIrMUzk709RmCrk59KU9zOi29NOK0o/dmjzx+GrM4RZPUea2\n          q1a6xcel/Qlkk6nnEQzl2txSMXWihv7zYmnpfN3jEtR3kGEq8OKZVS1Bhvuvt/tEQZos+Zx1kSA4\n          iK+2qU3G0b6nQpIKXb/ukQsaD1ey1WXC2jhzSBO1rilZ9Dotd1X0QzuyOf2lIOYkbTvB42aFsEYP\n          nYyyeZhm0/Mu57Rfas2U7CVoO8pOuycLtejW2QJpUsZDPqqm4TYbnhUpd6JsburnZMrJtSxnI+J+\n          zznv1hwyGlvGD+HW1YwRnrKy3UefyH+x2AOYTTqviRLUq0WCrrX2iB8KYpN2LggUrVjsx3qjHz+j\n          eRMyxvtvRq8ePUefZt46UBjFA8TvSVKneXfmqVN00Rg3qWYREvSzXLIRZ7MHHLaTKqOvWh+qnEK+\n          bu8E2+KiWnXc/lHi2MySQE0d5OGFmY4dW+mCGDnQ6nHp1SmT5AAian1pVHdj06lOPUi7Wp500jC2\n          DzIQt+hwlLm1qf1PaqU+K7tUO/8rnb8F8nROMF3Xx9n9SWU6R8V5fozO0IDqmaQvbjZTrzNZmSUZ\n          5ATja7Oc03gvPYI9etypNQe3+FqeMhEnU9L81r4PXtqGUTBS5eeaWHeN9FIRVOucAI6YLwkYpS7t\n          IErvtHKGgY5HU4km4ER1QFszWelq6o+HnZxTmxzGN6DbHyaXIEa3yVTA6lRn0sUnO6zNBklrkQ7M\n          mYdJsvDtJiVp9ZNYoqcW+yIz2cQrc0gbMlJGPqaxHjNp/A2N5Sn/ZYN1OEw6kTWJDSh18L/Sn5P4\n          PO0roBfX4W0/sCMDI5yZodRW5dDkXALQhwlRorbZptPnKmufubwPdSN+AesdUNJs8zKfzC/3JRD6\n          58zO0twmPtBNmxpotKyclbiza52qSFyMLsSGMz+JjE+JD6kpG6oha+ZFh8rQzJkzaxoGfyRRptqF\n          l09Mk6rpq28po2fc60I6inJ1p0t2wR6yTgFBpqHIB4hkDPbK6tCE/31YnANjBoMuci23mjxAMd4o\n          wzwQpm5zd7A7BlCbdFjLNX7xTquil618NuHlya/WLSNHGCaqbbKFosDXqALg6JqitiHeM7riGbXq\n          nUngrMWnPbEDS5Mu4giv6k3uPJi7G6y8x2Wos3VsC83WBvs8nbbV4mu0sCsockbsup3K5MWlobUE\n          8eyfaVev1HIkT8uOpscfYmRvCkwpJ8OsGO41ClI9wc8gPg//exHgGt+lA23LRq0B1KD9WDsQkM8H\n          aQyQRJcov5VBahomIQ43+xSu7/JGX2FPEgFnSjpiGpnVQ4zM0KfV0byWrJO0eJQB39iQUZvyX3Zj\n          JjZyZe5ktSvzHwZGehwcjJmOSziMTcJ52Mk6wshHyK7hO/uE0am2uivFtp5GTV/OJjiMl9CQu62r\n          yaGZRvbib93eJ5yDqyjUKvVtQrZ4uVUOiKyiOa8MCIuxiLgd7ZeP79PXVuxPRtG3uBJmkaylo0Tx\n          0LVtWrN4pmZvF47dGrZHztB+i0Ei4t9xjMx1kssNm2fq38wQX/+spt7/YrVPOzYrFb0VkyQfbfsQ\n          x14wcPXYjENTK2K08MPGSmDBnGnRD1djqRqnaGolvSYGqvaDthptRTSh2QwSCwxN/sGz2aKlyaqP\n          oco1LVIURGZ+gq+0qjxvDDZ7G2bRIfvD0Z2LEZ7uweJ2MaXwtdCIRzN/hg++knOKf7XYxtOp9fBi\n          XjPtKhvHvfXdYOw92qf2CPyiloVxfQCvO6HekYeaersCUpJfKa4rr/wXjhH3vhG7usxKEFeAzUqP\n          asS+1Uk9aaaZ2zvc4zN1/7lX8y+GgOgPpQAg8LH3HX0takW1s9oq9H0G0FtvVwEQsK34R7plnNXK\n          hKSIdNxow+JvuXN4cL9vYAmDah7Xg0NhKRuoF9RnWqTES1y221fiMvbldTywU/1D5cgVzaIQJ3S+\n          GWWs2T+Z1dMCvXpfbSteB1u9qfPjIZitmQy1Ymw2qzG6LH08GBpNyzdNwNtrW15u8pVbGt8i81bl\n          BhCi6iw/ecrpBaICyzYpb/FJWDsXPzBnkg0FW7JlyxcnBSM42QDQHoypXMwG+1hGR6z1u7Qi5bA2\n          bAuIf7lvz5pn02O+GBAgzlgGQW9uzMFZJz/raTMNy33iE6Vza3DCpho1AELo9dXI6ytaxO/pGnps\n          8L1oLxaXxDJ3GNbAYT5Chs092tpicB5UYzI4OkWYLAfnaKZajN98WBR1tExb7nM0GclcCMjB45iX\n          gwjxBMes1fq7NSMvH/+KovI7eyX9WxOYNlOEMf7W2WNJ9FufDwpOL1I+jEWIEznrhwLsJX8/vubA\n          tFxDGhgg0Q7Vi2dVbtp40avFNtPu1Wx1Hp1F0rZmnP7YitJOUuj6QbUdb/knEPz3r7YaaJttzPvr\n          mTIm3hHX7u96o8f/QLNlKzwwqc0JH7dKaTCUVDc5+SqqwAFGbgzdeNFPdrMhXaiVp7jUO7FjHpp5\n          mbJEWzrc/RD36/ASPL5tm3HuQzm1CQWwxK3kzEMrbC68IDpVAVUHfrosBmGk4tIVkNpOZImKMTeT\n          rp6oaoXg9rh9oZdJGczQwJIFyOru25bmzEOMJhYPUhsavQKVRqmoJDb0PX+ic2Ee1bvMPeJxa3m6\n          qx+zWnOaxf587d/Z5EiKNQB02vdlxtGTggVQWiZvkCqNt3WNcICrhZcuiFDmimfL6xD5lcwBTz+9\n          FcQPQwYIjT0z0EDzd8PNZ35G5bK/m9a9gwYGRWZWQPM+LZgPn5TGtBBbpRSECo3TpCfFxN6Fw9Cc\n          OdEfYA5UwunaWjaU46xZesPFj6TTWhZL0Sqsb4Rpjzp612Xn6zgJYTrOIyN2a8uzEboatGvuk/Km\n          t+lk0GOujKmJE3FlwkDaZpTJVs0uNgYKfDxUo2Q/0yrJFl4nMUPtG1H8p2netrgiE/mubjldURFo\n          OYYYyHAyk8ZbL8kef+/uOjjxzfGLiC2u3ijHYqxxk7b4PX/rGKbfvUsW7e5+JHz0wga8ug3R6RBI\n          HDDEWbRczFXl1ajHNaJ/Nq7UaJ41Ki+KaiV5fdVNA9Qt28LngMdrK004giGfThxq1boOG9PUca/u\n          U5+yloWUSWBARqtrT0egT/WCMMbhnKwTDa+B9TI7X6Xai8DTulwAYxv5L3cxp/jw2M+FBkMjDKI/\n          nkbP68wtDPt1pmK6oT0U0B/0tcxwd3YMKSJKq8miAZzFbD/kNxVzY8YVO+bW5I+o/5YBp+LQibNE\n          CcbxtTTHrlJCqwS8AtRRO1OBtTBsYREnX3eu84yzr/64tb1V3GV1+jCV7Oh65FciyTAPb8/Hm6Jn\n          Zzxx2/1r1/Eeb02uynco4ChydTsSLnyTjrK6aD6JywrtOvpIS5c8RNwt4/wK3ytrMDLEa08PLFZD\n          Q88rOh4pFNY2EIrve47suzt4aBZGBnA7ORlyrc9R8muMw8On1Olo3H2TjYM2KXj92g/f6xIEWe6r\n          JAuqG+k+7ydt0CahhGaZoYvskO2Rz+lgiMzeG3WkF6dMG0xXGY9SnF7ZKgHcTHpj4zXT9BF+4zjB\n          jKTQzi+hdhMzA/1+e5rOTxD9mCqIozjMeVspd1z9RseRGcwvzujchsbFbLLMjLjqUWX0b+78x/jI\n          kaCx13KDvCwt3jyLYIzqRI8/8yw9FUvy9JcEVH+b7zPaTB3AbRLdnIRdMSxahZgZtplVMG0zztay\n          CrlJWmGeGbNFG98EfFoLP0/2lhH9a7hsnrVHLd88GZOkeqmhEFtqZnWU3dG22sm9QNJlY+XEra6k\n          wavv5ERDb+dzrENRNJvuRZ1MYqiRHmyx+foMSQqxvdxIn3Tvl6bWkzosTmGzjT1ASLzyrRemA4vn\n          OEbj3rShGYQA6OxhgzPREUycxqM4BOiTB5OeLFiLTefFjhd46qyF0moY88mGF7/fbrnnw+5gPPIP\n          JLOHntCX0zai79m+P9Kf67U0FhYiRluMP24NXHwQANTM8xo/2TSCXXT69nzmhRDtWyXY80fPCEOJ\n          YLhXDJLd8tlS6+gTcZfDQIFMFxM0c38qxTLumKHtbmWMlNd3KufXq1Nc8QUo3a9UNkXxLlisK2ko\n          JstIqNHm9O4hGul04XMMG3ZvbHrqr2+DSb+sdKNe6SaCAvNVDE0Un+A0Ylw6VkvzOeLJVDNfYdJv\n          cMQKYlMhco2kMNMpzGynibkirrKcN14p/reXtX8XlTQTsKxVHIhzm8nTxHetI/Ncs9v3BGupJvug\n          dyPyT16tUZpR2nEZRFNpbnCen+wFWILE3Dwud/emjFcwX8W1fJx+mo10Nk4Xwkm028Ww8gNHudXz\n          i3Kx20I4g9lpnqET39nwVI9oc7rxAE/iLQhWPXAhRG3L5B79hFKIQgNWp/EJRjIAZ2MIP+3Adn3C\n          Oxmf1dzXpUQb6NUko6Khp601zs+xVGtJdjuYIOgxJfGDVYdrqM2EfskTXuhWkpVTqCWL6r+Q+rnR\n          qhG/rAm7De5BvnjKSS+yS6h2c6qdkKVlll0k2p5qHcf6Mr/oJCJYM30SOWjZ4xduV96JBEy9ee2y\n          QH6bQAGWZfLAB5Q96rYohAcoEjke0HjA9I+ec0S1AYcE19tP5J3X1501RzfedtzGUdYoKHlkziYj\n          iOU55kW0xx3phQo6rstI+9P1+H5chN/YWGCWvbbJaWVF/KxU0FrXHw2tTprpVnZ8c3SoL6De8Vjq\n          NmqJ9wkzjvxee5ND/d009ww941M1g1fd07BkWCH39IifPk3KQEZO6kOnrgvXb9Op7zLJWHThaw1n\n          YsEGUP0SVhtzeS8hzJ/yBH/s/IESlL3X0mSx6F8GH4mRIplHZRvHE1Sojq9bwwqoOSpVFelSoW1Q\n          QYbpwO9idlIcdc5rQS2VLbHi1omBmZ3lW43lL2Zf0dB1YDqWVXVhGLyI1hOe69O19clkfJ2u2Zjr\n          cTylaQFjPIk6HgUBrl9DiVOsdqsDWJBfBrfgnrNapb+AZGAFqVXbQdwFGrrJ/mfryq8m243FK2wF\n          9XVofP0C4iRngZXMZ7nnZ0bv0wK5xSZtcprkhY93c2QzA2I3Sa4mnr0qKJnEbjWpxo+J9V1nfG0a\n          3TUtrBL6vx6tGvGZWjXGebFMqQ4bMArB9X+PWJ7jbqXsVTabbh9RRXdtKMuKZ05rGmJ4im0oOmWz\n          LFTwykylRiFpXzDnDNVwKep0NP/cYbkvvzCRxHV1T5jl7jnwq+WU0FAk1/gwNy0Gga+rVY/+BDlp\n          I05+A339T1GotBCSJ00a2quG2EZhAKtfo87B6uqKKx6yzQpfD7U5SHCVf3y2ogbd6P7b0GR6fEJZ\n          qfAEwM/hdtNKCK6RPtR2+wz45tb+o0Rd15WYij8+qTOMDKRm6XXGRHmQsW0XJWXuSlSOO1YvDqzo\n          kYcNQl34dsqCDLPNJ/F9WDIz7aHNPEmoXUqo2EDS2w8oVzenWa5kFehXOvG9DI8MJ+5Rp1ejYbAv\n          l0B6Pz4rxFuT9exoUYaODqB/Ji3WQPlpnmGZxLvmH0h6Th6fLRGJNYC7oMHxaBTlX68EzKlftWfj\n          A9YGpGJZWTT41y2HNE5EGyadTUi8QHZRsm3byRq65hmt2CCjT1bR3D5J5u2bPeqXmI94fRk1Wvs9\n          h8bAMM1Sk1o9nEj9WPeavlac5AurGhtQuIUUMCjQ3QSmp23oOIK6FdDDFzgd64kYRH/6ODsvMJ4c\n          f4G1e2ROe1h6lAkG4r+JRvA/gAXo3wAqHh1njc9ErQZjFTgI0iycuYGeXsYYupsKTj1FTISF+KH4\n          rMZajh9A95vx4NViJuK4vHv+HjD3WqFOyLTekr0aeAPbUjxU3Xg2h78ll3/jo7HgcPgC3TbjZMoW\n          FeTzWo9tZLQ4FXVV/QKRvK+JJkTvAJpdAyIhU2LepvUD62dbZt0e43sPdfKczXjPo1XlboEh647C\n          dlp2PYKij+RN1pfz4F6/M/nlgwHPyphPw5ijp6PR4nGd+Hm1UniIQz/QExsmD0iVHvXEcOeSQDOn\n          bWWOatvBscRCbUvtrAeubT7h5JFyhZrOE7d6Kc4iiSeiWE4sGUizmyOOWEIS2X7giiZnAM2k2CcQ\n          LWsRM+dWP9yIvmYWC3Nn7anVFgOr5eiv+PH9pYDVl60G43RUuWoc1/Fh+zFe8WooGpApUFsu6ijN\n          7EeFOJFhIEPS35fBPMae4O3kxYRyo0OzmY7hW/6p+HeS6Z7i0I7W2uwe0Vh8ou3enQS5vvr38t/V\n          mwyrrJvd6cLc+8qDhfp/6k75PiS6PsnlRN1sw2Ul25O4VfJdLm7G2DZ0WOkzPvap8Uf/JNa9IKZC\n          k/p/X+jnxIx/31fiBMLZkJOFfFWxRhy3ny64hzV0BD/yL8WZN6y9dADI+VqmPZnxFhzyv3TSR4xV\n          FJsZ7b2OXSegZu05o7osJv2LM2CaanvjH79gi4fLF61jfkpOTNg+Y/2c47y203h4bIEX79/6tEH9\n          ClvaLE11sRf1nPbNDQS4hqj0zJNm8e5nQiPX0YX4x+tXu15wO06QbrkBt30x4WRLw9gQrLkC9Oj5\n          JtgGPfOPYdiUFjsOTpOVwHTRSXG86YRtVrVekA5lS3vDOfz+pe0SPHLRe96xSr908pYP5gv6Z0jF\n          9NcGT3GfaalPlW2QFCaX20Z3KPqLDT/uAzW+nRNrocd2BeTligjuSu1VL7I1Niskjk7zIMTraHb2\n          q4SlxYHnhqE6jjNYR0gDkVj+iVEvMVLexiBhNOKTKa4JxdUy1qe51e1OnHIqsYovPFloxB2UTb7q\n          LTwN8Fh3dFiP/+yi15Edg1IKqKztQDjW6a6A61HyT30n4/zemh+GImDW70yUz18KPkutRHEALytw\n          27zE5DJz2JalcgF24iLGWKgJkVeAXjydcKlstbybSbrZvqamr+51Nx0ty0zb182Z/A99EiaONBuJ\n          wScqZvg8UINv9r+P5AXr0XZgRDy1Ki0ZsPDd8n7Tyt03HBkRS6k6EI1iw7bK48iDPk+6AQsqp/7d\n          Bv33r7QfGGyL8elhWyTNu7sDqeNQjzvEbCNt8JXby1h56m1Wdh9WcNrGdysVyor6zvEHN71g/Nfo\n          lVzXr5TlN+fyxEQqlSiezqQbsbjxtrtW6zSbDvPW+A10gXIDwcfPCmlLozqj04oyP9m8M/64G6jW\n          RlOs33mcO/oXuGHwTXRjvNlMgsK7R/0xvwOIvh678hlp+HiNT7lmkpk6teUkNdcp0IOfTacrZDca\n          x2oBD1VQ4P1hjD6nLqPA3iTgGW2d74wxuSR7FCgdtvXnZJhGuar6l9U9++yEwCeLKqhFKQokF+1i\n          BzBvQ7GgtBR9ma9dz5FqRQoRmp+xTs+ckrgWe2risMInaAQVEM/J8PFxudYL92kMi2YnUbd9C0N/\n          M4mcBl7iNW0fWZcvypZVqf37FwlKhqi3tb216c2LTap5NBtAnowQLfWiYDe9CIOb1fo3nuLfv7I9\n          5Cfvbv4AZxUv566aX1DjNWpT3U4dwWJJlgyxiD1dOtjHuaGV+YrueDukLGpSC8oUk+ML2ZjVyB3R\n          jKaqkrEnMDAZ0nuzAjbRPIotbVxxNRVPuYynuFpmWNSCQNXMLR6PUTdhy4DFqy/zJVnh2hjEC8dY\n          TT0yNzMEGdqrmIv6OA+7m3TI5tEzlmZj6U8qGKj3/pm7LosZjVYh64e90JtbaFsUEqMUPzL0ar1K\n          vV+DnMdOfmEmoAkb1fKP45sdmqvKMqle0r1R7GRFixeEjkmLpFyNPOEj6pvo9hfQq81sT1H89LWY\n          kgGRbupWZnJw6RyYe8LyYM699plFfqdUfflLPFvirJb4PE8Ba0XlIU81o4PHVzyXEd5nXVqv39ey\n          BKonky/c5n0npC7bGCX+7O6WDQQD1+TAneQmzXQxd9UrcynO6aIaMyfvTdkHeXROg0cUFrom8V1E\n          QFpdHifa1JHrw02Uf2nH96d4v+viCeHQsHJ2jq4NfrwqhOOZC+uyZXYt2qt861vVH1/wzO5cYOYJ\n          5HhbWOdZX5jKLX4LqyDY6JkVDQpcXKrJvfuNcFH5bKJI1fXbF4g/tuVDv2/LTklfQZs9p+W5AOOJ\n          3yoOjpuC9Jj5oyJmnnhRPXrOOGNZDi3vhtFiIYWZb1xjmF6bOs2k3IsdgKRp0rnZPh/l198VB4+x\n          3w13lm4U4dcI1ba5au9LiXHmQnp2tigZTePN/11Wh+TuEWzxjI+kVlkAMWQt6LewgJHoqKnwAQxD\n          D54VwviuRn7MprMXM+rP+Ai1OqgN/Lspom9oVZKjh63GeO/ksrvnwHDTzdI8h2Wz/P/GQ/ymaOD5\n          smEqI9J9sTbnPKYx2AndsHAMe8Cf8SLy/eQZcFQuXl7w0FilnScSJg3zqIsZpSm+qQotOBSCsq5q\n          0WnWbm1R9L2KMIhOZ+aSfrJdKKyTtp2fnRWRsd8wxZhS9NGAZZ2uwcO1USBSw9n1uSewuOpTW1kd\n          uu+3jGyqagcBffUyJCI/hg9VRlkuN1fyxuMPqZ8qql9y1zWVyOb/1v8xYbwRRfip+lJt6C2koZ5M\n          s6HSzElWjV3kJo6Kyp9uyUMaLyMOzORlqWDPBqyvsBwQh37WcSs5qZL5v1NDzuZV7S0JBbF9APcJ\n          Byk1S6nU991KOW2F9mvxBMcv59YC1hX6bcVv9jn8Tl+j4S8jdViPUy/8+KVO2o0KCLivLaaSV6tM\n          teNc41uu6F8QRpbkGhX6Xs0oHHFKW7QTPQmCYCmPOvE1zbVcLkAwie/RvZF4pXfaokQeao34BO6/\n          /XK8bclqu76HucSiKKj6/Xl4xxtQmTxfklDX3m3qEcWhTTdy5r3W6PbC1Nr9ZLNrUItL6d6nfYMH\n          1Zo1iuyufme1hz/jpahDNUMQao5J5vhIqydzxxeyusmLGmBMe4OOMsC4KDfhtk8/r2Plh7d1YQuj\n          KiBpSGvI+BBr+gGjjzz3kW26U5HO2nimk2vblLwTB17bhiiM36lWg+tHYZVVbRJvgBmMetR/yZTX\n          Nd7VbMPA3lVkatfAu2scNQ3nre5Rxw9m/fHVMXbUHv0er5DmWaBZ3xYtnvmZ4fgmq8iIRfoUv0Pe\n          a6PUZOqFuIl8TnFLhWJANs15dB3AU5ZHRWgqVeryqd9sBuBp0P+Mg1ynZiuKxMt6u8ysq9lKjzsd\n          UEzJ3E3RKXGOz/tCbW0dGlIeTNmmKCWPoH/Xp/4Kd+97utOmU3FrHU4ASS8m4y6QjnXcPXsyRs0t\n          ZzVji8n6LjP/1jHGRX/5+5cMRvwKw86N+A5XXd/xTp+XCYu1z6qjgLLVxJm0mvZvQONNtg6Pnr77\n          3vo2xrfx1rOHaUZic07dc3VVzZF2E9szwe/VIs6inIjXRiUGDG6bvZ6XZOZCHmV1uhoFiaoZFRT/\n          bJDJCLOdWVRormIvJPHZxqrMuE+m9UuKAn599hNKkB19myvVcukZwthsqMx98abig/Wf4VqTseDf\n          /hDVVKYLyfXt+P01GUXBrg8yLWur5f1v/3T+//9+/sh/vf/xt3//27/++c//8dtf//Lbn//2tz//\n          +OPv//iX3379Lb/9/R9//Pmf8T/7n7/3f/2hv/7l/+k+CW75MDgIrqqumIxufxDTqQWRRl1ctC4+\n          gTvbBtJRwKhJCZTP2ias6cf7rNAWDk5lFFWggJqDTFk0nEdLuWQeLVKTvViMb7CYpq+1slRbjDA0\n          bcMiUAVbCl4izEk3f1FBlGYzlQ03VkfSpHz4vh9hrGWI4oM2Mls9KHibHbeyLJEDfVuSCixOl4VC\n          XCEn0a7oLuzs93LTdAdkYQasi6/AQiHjIN9OTsSNom6AHH/lVI/wKQrTUmEw1Y9n6uHoUt0JO+au\n          YtdNneTE/X0hBHNBmYr9ZEssu3ST0e44rrRXgx9fNRWUZhmes7nm43+QHb1ccT3sbT6rki9Dhzjh\n          tQUA4zud2LeiBSku0YnurvgNT2OgGjbyOs0m3OdiRDXckRy3j8JZSZ1EN62fOL2cBT8hT7Fcwfhu\n          G2NTdRMcfpO4h+LAXB4zPrcztJmYNl+ice4vtRhwZppiLepSK1IKop26HOFm7BuS04qKnzKRNkvz\n          UaPsyR7jGi+Sj3sL6gFpzhgFZA2u6YRoGiaLSHP/hyhps/6dfNnaxZBRr0KLhsjAhW7xX89X7c8Q\n          qfC3C2JMT1UfDCBt8INaTQtFzgyD6cTTHjW8qZVb9hXD2Yspagy9h27AkBV1HbLUx4MlZzaAIXM2\n          M4Mn43S6EXLrNoRBvsZlopdMJoftC0OAJUk0xbJXJFqawtWIq1ITKGB9y26HHEqqpa5dGpE4Vp8c\n          /p55uzOOS50PEEmk+lpk2rXosmFUaFcW2dVX1+g4ph7RlmgYdDzE2c47KnD9S2nElw5dRlyk2wJC\n          olltmsl58nxqtZR0fd3e16VBLFaJHZWztUQbD6Teujz+hoPD71CHeRai2TWKAueaiSw5l53yXZEH\n          6/ycnLtm2RBU3dWhhHkrgg2xD9223sYZ0bLFXld6bWO46D/29C9xmyajIt+uEZhVENe0o8g45vXn\n          OlBVY7OxPpTKpxwnvD1wbKxac+RHHHgqm5i5KDM0KnciSz0bl+2WjZSXHbcsS7ZJllvVNJoHELGG\n          4f0wVbXlJyvRBrooZoW+rXlA2zz0KiGLRXWmZ2xlOyjGHfF6Ntuql2RFaiX4xUSLONx1iwdMoV/e\n          N1imculGRel56odN5J8VkxVLXRl9GRayU+WbuiK6Gf7fdDe9T7gGq/qqKYNRYGmyKs5QkyojgDPM\n          fo3XspkXGbyQ21LgcBaPW8CKqxkUvBmjDCXloVMeNrw8qUqa11CJny82/66jeepgOUkt+hUQyr08\n          3Za6wzO9R7Yak2GDJVPByMzq60T+oD//GaJIHRK1iX+qFTpjN5ZTO/RmKZB5hax7by19hui9wq9L\n          pDrJB9pR8jNVIzj7i/lg01Cdmlq9Q6Xey5ZwcWYPk6DnbnEy8ZUMR952ogM0HnLg3PB6NCpn8sRV\n          rYHhc7odbRmlpO4Cq0demDiHqj4r8VCmzyDGlxdOl2SGEEyzco6RvWThbgAJNUmvnHhBPdx5AZTL\n          zZxhKxCjo+1Mdl5hr6uGVImOImvOViYPYXZze8bltG1G2XBFGkIQWZ6bU+3SfNXzNsJAtNWISzN3\n          WO2mko4rM21FDyAQ3kMnzJ3SMfn+gOlCM9DrPkxi5Upk3P8/GEQg0BpqePCB0+/vMj1tw0AytGj2\n          0mGQU609UG/37QE5dtEWRZKiLXkJSrftVsfLrnvXTKSoyQdr9LrZlPJxadh0qhF5a+rtdeTvHtUU\n          lZv6rgvXqQWGkEqflaaPVGR+FuuvSbpZUjTLFgdLlKi/sz8aHTpYNfH28qTshIBfkWtI19zgHL9q\n          HAf2KqxyaF42ZFzeGZ6gHv0iiZROUxe6UZBB2dTfK7p4j6uFgmEDLRzShiepmEW1YeM662qEY3Df\n          Le0J+Ufty1xh2+IXsLwV3zVAsVxSKTGy8JjHaGMRO1hfwIugt1ROrgi49Xsb9cNwFW6cL1oT0oEl\n          BU7GJWcWS+LhalX+BsEHyYAUnVByZcBvhlO2aKktTl6VHN8XComuYqrUJ15Y406R6r5tRQz5Nq4J\n          m3KWAfQm26kbhZG14lAxep7aBAwcOrq047/aa7i4p/yeHoi2dPJWa1KaJPqBmjxeFuKJdlzxycT9\n          pb5L0vDccJEPHkMnjwQsO633ZHLKfRQVwLaxdGvM1RWIy4NY1RGHMiqebgMAzsN/N/NU1VjRSrFi\n          48DoVWjFq82fp+PUTwJVVfwiAIiuvY1OmZ+Or1iSHg+K2z/uw5TLPOdUNVQE2lyx4na9DIGxluYc\n          zT2zb30IUDdn3QLlQfmiXVsco1CCPLanDkPlTgzuugiJrzs+CRN4xc1hr9f9gbvMlF4xXOryj/XT\n          ISiI2qaXz76CT0tPWM8vRXW4uqaixAFnwod4WrOD5xmnKPSAW8iWkEQhb1M/x9NC8WSdcLQVxh+u\n          t3w9/Bwz20N4onjGNidufNnt+88Zz/RSukxhf2CYf2qcbRck+bnRDC637MbJIoraZ2xVXUBTV6k+\n          DkpKIQXHYdpZCq9ispzMwnV0+1wX6B95qrDWFu0tKhLDYiaqjC/eOAhNA5fTMbWKV5ityjKIDKxn\n          84jEsQghyKSkvSLUlm9LNkDpgcgvHbPGv+Marrgys43eEUequs3HW2/EHGfFJTi8NBP/xDU6inPt\n          8MraJIaivqiJDRDHVtUeGjTXxIzTBzprfap4Hufrst32JprabM38QNYHRxmwPJ5hAnVUgB5HrSYo\n          MwRoZvtpWf+XUWxbgGTjulYFAHZozchl2ucIk7NP1dnyjL7HVmzM/Qcll9yL8ZQao6Ewh1M9Esns\n          WW6vAdhNb4P4eqeF09dG7pCMyioucZ0ARg+zVBeOn8+NvMhKm0UxsszNzi1UCcB5x+fMzf9aVkxL\n          JU8oY+JxlE9q8btWj1PJGBjlMUeuW2zNzGOibxnttEMyJ9rgapciTZPqiEd8fy1NXdLgVNSLggxQ\n          y4An1qPYeJx6N2srQ3ZmMv7wvXrgq7HaPK4ORm56InZ6EcP2AfbVFxU2RbXaPBpJSzXzGvKFyMRJ\n          W30OjPxPna2bqbGKc2CQm6oAFVJaNjKLIhQ1tLzyaMY8aYflRxPJcHN8K2bEz9C716i0zRI0TgFi\n          uByqCgeAQssZjqPC5KgSjk3W0cUT06ZLc+Msy0Yijhc046Ga/ldEm6REw+Vk2cmqUW0uR96Vbc2B\n          u1dv5nEchfohWml9Xi5byjOIXqq7T5APl6w/iQXcWat9RFMa6oS5IFl6UzTjw+3KybK9MqNd3RkQ\n          Y2S4a6hfPWk6JM9evEFKwwHW/Glmeb+lkfwQvOr7fDD5uJTiS8nWRzXc4eY7QEVUXAYk87PzGZJ5\n          fMGUkaiqb8GtXC2dn8r9QING5ievAF6v3XV1Q71j+LdMbdMU7QGfIPVudKqZFcM3QFioHC/e1pEU\n          gReVBNJkhb/RXW6L6T4Ya9PtYzE1z2X8CLO6aItZo/boxGPmWmyzTwqu+6dm2upGYB1Xm0IxMygs\n          veC4Hc1eCtSz+LR1r6IBEexU/YafD39Ob8j4VC22JTOqGzL0hsmZbFba2R6aFud+Q95Uc1fFyPUo\n          aPk4P4ZJZvYy1ikk5csMMw7LpPdj25/K/NfREieJu59XiZdLT8Jjv9YnMw6GJXcA9iFLsC7RNIzh\n          NghwGkNZDERgK7KgYg2dxkyAj6bBxNG17G6MeADCc98kX8UCcBsiEt10MhbV+ScujG2z0qvKM6Me\n          X54uvuIvbR4rV5FO6kzwmcLbFQci2zlRLABN7lv6Mahq/OM6cDF1zizWetnMWaVa7YX4U6sUwGKj\n          WCQkNJ/tPLtksQT5BBuYaISxe1eQJrt9QyeBh2hWPNIUWwABy151UEH0K0q5zyzkqnc2heREa2l7\n          usBiGStjlf7uQXx06HFsdxMdNIz58nXFazzWJT4AeYNVfyfxx+yUnfl0NZsqc5l4opOLa+PXrrp+\n          oUE13uu1uK3YjUw0fCIGl8UzxUm1jF1383PU5CJ9LIJZ9bXHlV3rujjkWp8W3z2XBQdyoihNsxzW\n          dvHXHJKaud4GvmpdoMVHOrcJbUafNseD9F2TksIHLEwnfkWBWy20gJJNUwLjUfJd0Qk4s8zUDeDY\n          o24b9km1Jfe1sKW4B52T0QYlA0KAvSM9Pps27WCuXvHkTaKX5XGUba8psm/wfz9ZFGScQllzN3pU\n          F4aEio/A6nmEaSZSB4+2zfKf8wkEdFDqIDDYGLKViaB5M4iLsf96OM1bwT21X+LhIWDt5MFQGZ6/\n          LpwKSbsaDlrWYdopW6oIXvwRigMp1k57LIvG+mLJHh8hWwgrMeIhaJb0vfbaHnp5d5NQphbd6ZLM\n          NyzOuRwNynbfE/x9Z9b2ZBmjhSNFG8m48+JctUo3fuHlUcwEIsxi1+YaTfNZ7pqPRKWbLFL0YGOy\n          Y7pAbmQHT7az6tHvgqvBqB1XbSa5NTu5dAcKdtfpOWwiudLJcCBD15gbHb+Vy1G6kbAzxaUpATjx\n          jNgApMeCis51vJXx2Pv2BexRN+jzXNGQJZWDk8diE5ITHW34+HhFF4eu3i47q1udl6zYMOjazFf2\n          /dUEyrnojR19FRo0exNoZDXrKzUnn1HYO4EJ4ElTitTJBbY7hKwt1fxkJkwerNsuaJHM0KGYHcbW\n          HL+COKrzPaAFzk//zfPBZlJVdSeHHmlZ30pS07JoQp4C5craVuSZ644zRZIbc0Kl7j+6RCajdbdw\n          ke2n6syBpl+qEZ+qvftiPjST6XB6mqDpWhCijNNAmcy8ObuXkhxAQ4VyuanCFQzg0tV8ozzIhrNQ\n          F9gzQYMspR+st+7PP1XRxsmoM59NsEMfdne07U0xkFbju9kXSIVFabaTYl9NCtGXK+viwRwq3DhB\n          K3Z/4X7IXbkC8Z+KxRKNY5coKgdeR3ihm/TUTFVW+bRsLEYZoXO9k6mTdC7HY7XasijFdSFexYMM\n          C8D9mJTg3T2CnWf8+y6Z6ERdZTCqg1rWlC9BxpwVSC0Jx+FdfOMHtORZOIbdKs1FPpTbFKM3s6jC\n          eJMtQIBuY/iTiEhi6BQGM1me3wkHnvnFwGRkNSlm5WRKwHHClk0qTEqI4p/JwdkaIdr4EOy6odUe\n          huvLIEyLNINRAiBNseoTW131sZtl9tBKje55o9ANTeFJkznmdzXMaxICo65eBEJGii5U4m/IqiqJ\n          s/9CgzBl93OLE0wjV3s8s7qRonyvRUXNOb6nfbm+ul2rLrX5hQ5t3W4vvicTcN9GSC+3LdutHIWw\n          Haf4BE2XUiixDQ0cf6xd1tif+7RnMrYmY1dtWOOAVOVpXGbVYGrHFxrfgSIy81HkqoS8cXuI7jYO\n          3Wm72rVVoczVnbbt5q+r2ovi4Vm/8Qp40HzJ2vJHv9+zDcCYW6+Lr/1SGjPLxfMwfqDhunbB5GPF\n          6+rZY9QkJlokrkgZp8jtdO5Bbt7udmDByDOCz/0nsBrw9cuXavek3+lfGlvdbvpU7cDazGISVUHR\n          ZVVB1J6NCTPjNTLZgk8nn/84sDtKsRIFfk42zb6ux78QD6sn7VxnUeQPu2PiB2U/PUxkEfeG8cgH\n          nFcrQViMdNVXrq47Z2Tpezh7a3Y73uMnXapbOSTpoprNEzW1jBDBoWX+DiZX1tRn6thq06vMYqoa\n          gYZH06oSbQ/ec6+qKS/+5Myep44OYOh6fh4Cj+Kx2pzLujzUqD9YhGcsADrUjffah/ZIgdpUGzun\n          s1059wEyQkpDTt19sT7keM93ivgy9QeOI2OqoI11JSMJnxP6yvqiE3ptdStVExkPTIjVLB9Rtfs4\n          jUg6m9nfpqXXdVdl/ZOqxefFb2Y5uQUxSbPQ0sH1YVsHEnx1aQ3wRn1aMGKXizIZCvlhiNIV06pe\n          KeO0b7rgXdFUG2KrRf9cbVawi6nQKu+RjZFHHBFFsRLppCgW02lkavapqnA0cwre3G3qKrhxfw/z\n          8MWDlRQ8y580EtCXDrh0ifQYfatRjOpzqvXKe+8Xj7mnK6UQNE29N1iFLyWq1ZlICdQYe9zQ5i5F\n          uTE9wisuv7ltnDrXMe/2C5qkN/XvsOky6Et8YdVzlOM+a5bJl0cDCtvViBgfwzZ5ejWn2uHMqhnl\n          EAC3PtwnXfIi7Cm1pqVr57jP7Nlk3j/doHGbq0eXS7CJCdPACjh7s2F90aI76qXUtJOJNgK+tmlo\n          yFv29JIO50dTUeLbSubiSo+v17+zuFbhmMpT3tdc+uohdN/bhs2IRY8/SjVpdIVuro8CZZef3E+J\n          713rC2tUnoefKBllu7GaKzb8S3jL1W0T51F2fyGjP1cpEsGlEnqGj93ytJn+raRzytn7Kj+asR1s\n          r405Sd2Ruf6h95hoimtNL9Z2YiAtFpbBnXJKudKSGiTvo0/raX//eiiBgbjqyxj/+tJ7+Wwh4Tb+\n          BNoAoHyq6Q+aZPxctk2+CE4qFo6uoVjYuvVjSZgpk4rRbF6f3niiwq+hV7s91pwbEDosGIFkIVNQ\n          xEEwfQ3LwaUpbvFkxM9vDhh2imKub1ATRjKmP3HQloMHo91WHiTerFQM4cSF4JAJvhqV7wLGNV6a\n          kiveiwqetVwpN7BTvAXoxPqP2HDka5Sql+VBwG7DnzDY8EQQ+sTvPA6/0jxW6w7UJvBGAfybaIdR\n          zXnQOtZo26AOvkvTAyGCrLKnNN3wUySjvdIwjmhr62Wlim5If10ZmjyLoJGSr0PjG3Cs/DEImIYl\n          TpJi1DHm96UaB5ihZ7a8staaKYkh+PdZ3eaHscQM30xHbFN3RQblI9PXb4wwPN/IxQMaL5kmX9zo\n          QFRdbPsMZR/tsvkMUD8U1x4U0vdsXR1vqNWIrpp8trWISLR4tUfuGcqhK7MvmMRgTQTx2dND8szF\n          G3lM6lORDDwcOf0IKugy5/daYd67VQ0av5Z6VZnlVIsaV5zS71cP2LtcgG5i+wKSA3STPXYdNum7\n          d3Zesr1kOgIfjYtxaG1CDhJv61X69hi0crNLJbHZsOX4GYsr7bIecpHMmmFqaAO12Gw7aXva/Dcq\n          49YtFoilWRvqAid8p1h9HlefKx3J7ZAP+crCAh7SkmWHMYwxDFA80smymsllLTZVJ0Aoqh3z1tPA\n          2okTV08tpgK4fakHYlrLsDCAOHbzNn4FuW7G7hrkvDcz6TUy65op7W+BjtfmmOOtZqNPRXWtjqdf\n          Lr2qzTmR6F0to6X5aR7fpNU7FGe+csN42M3hj77Zuqx7f+JE5qcVafUzz+AlMmTTRbpK5LG2cCdp\n          zcuJYc3qZulm6F/tdr/+XqIrj19CKyPOFh3aYGVGfmRxoRDsHKUv9InnUcZSqdckb/PFvoqiZy81\n          ScHRWZboPtHiLevuyYp0ATvPTHH5Ij4EI8kgqlYGM0WjJVfxOvZhCRbQnnUSkpxaSb5gGa4fu1ge\n          OA4c24/jpGcbeGNsbcpPuNtK44wYslX82upNlb62OwWxI1n7YiC2c6Xx+1rZaSyXZwk/pw3wWG3v\n          mnUiBZP2oii5aA547EjWVJcJ+p3pb3lcgBqaYgOP55PhLf+Ot/V+u6vrniuzZBgajMwxpdqVmXOe\n          uvYgx9V5BYw7yF5Svsw0QU2bJ0FCvGcojQzjhsmp+w69Vlt2M9Mkm9yS6+NitshxoP8ta6/Jc5HX\n          RTDMyMEWBKvl7KPpPuqlutgYkGyQVIvlqOIUS+YhdAvAawdfaFXnN8/hee02EUTZDIcz3q9pr9Iu\n          HtxIHVAc7VTYpqsJjxxAd/GR8a7zpF1OaLYBt/AxStlHLtha5nPfDFdVjY0Ma6nlkfXyxeR8EQNe\n          Rm+/Atlh+eoL2qN70nkSY77mpJg4J6u+DhMwktm80RUZU+XtQp2FFq+uKZuu2Q5X+gkDvJktUz0+\n          8OnjI7oiNoe6uL1eg3B5iqHyNo+YJvqBcsILpa9ffI9pLkt0Y15rkxZ8OmY+vGAj71JFIxX/H8v/\n          cbxCNrFd6TN87Y2KI4fJQDDwWrRdggBnpD3d8z+fYfQMW5uTOEPbUEtlxuk5zVNZsPTZY3e9mfij\n          Q5PHvRh4dnYUKHl+o6t4rCNJ77Ujm78o2fpoS/vAiua4+2huTPQWFioHUUv/4oGbpLofjmxjW3DG\n          02VEr8K+3qMVhRr/FS3wULBntW2qeyKfEjzOnu0HwuavkEsXOJ+ORynzVEsXd3uvuhpDcy0JQncX\n          1ZeUgCs5Ir7YPbvaL6MSmcvmihliscZDXWUMyJOS7VMhapBydUnv3dOaro7fYVgiwJqr2E182zRk\n          agmtae/TA0CIxucGW9FVkQdec3tOGx4uK5M4ITSbKtsLm2G32eDkyn6CJlWt02FL3T2kXemYX/oP\n          GCEzqbP3bbVpDhTG80Vr7Erul5W4LBkspN2lEu+UqY+i7+FdHh19WTxbpnnuTKS0IYDXU8wffUAt\n          ZcxvmpJ3HH+UtSaqiyfGwBg3myghqW0qKBa3rT6ZGZakWh0qsDLj/N+VvXDTsyELDZD0lPqbekG3\n          XQsYtKqhmGxpZuM1dQvuQjJZKF8N7nstRlf2g4AoqbbLVBZkScUi7TGc2MlNLdyzyViuNn3uXxJX\n          VL7f49XzduWGRf3Ct018sJ188fOi79AM5bmGglULUw4LeiOIxdNhIGvoAdUObsS2rqtXzBk6DF3R\n          8xll+zpnub8gA8aUok6d6/8OavCO2Y/AlyOXEj3nts8bhYzpCkEMZjUGsw1Xzw24Fo5v7VoJ11DL\n          jiahvEj3W6SW4bC/nr10rMLdXMEsZLpGUx/G4LJtl27cnr4/EzNvmG3g5XoBUE0r2//iFXz4YZAO\n          dHQPLM5SAFAX7eqf7Eoe5XFh/NC+Zeeyzvi14rrXMiiuhEM20GOW7Hd98+ktW/f0+Jr04Yj2q4xu\n          ZnwGqTZQUfTPeT+xgNokAI+S4h8Z8I7UrL5l6Zntu6XBn9Zl3BSTsPT4IvQFQaSs0eVExe5tm8x9\n          tgLOMeUdr46cqG7GvCY/QP8G/qeP3Yky03KScVFycyBUiLW+pYg9I1qU9MOPe8nvu/uSnxeC7a02\n          S3Ei6XQSnJ8fnxYt9BQdF5tuwfSRVQloQRnvkHqXZvzpK6YYgo5lfXMgWpRw5QZR9zH3rXFrmUxu\n          u0DoX1B4rO/cFGfDenIGVed7eTzJL936CzAILsuDhOPzn1MbKP7aoTS1TuC9nqiXAJKc4x23JKuG\n          0a6aEZOdrQGFaYjAWBr9Jqob8/fHIdf9/cTRZRopHsGLoSz+9y27AQXFMK5lnDFzGxWnQdWWL4vd\n          loMeSYadZs/IRGLY9wKU1SKP0gEP+PaBt2t+b3PCa2iCLPIzu24XGXwtFZXT5qh/vvCXeoJvtE/L\n          gqASMUq1OCIOfp/yg1/Lh55O8TdnzUJgNxaP1viBM5Low9acutZaSvO7eznd8PrPFDjuREuUu34y\n          bOaKIltvEWOWcvj7l2/x9T6CC99Mk17SoRXm79Aqr1Ym/gp9rpjNLOMXXyfDJ1cUPbG+R2B8ySM2\n          PoBItx4NY6+qYY+DdFuIzA0MyYXe9BlAf8G3YBUTQqasRoir+zq6hFX0MeRSx/ui564nWF76ifRF\n          BEv8rgs0ir6JpdXLqBZYVOruQBc/yms0khSXd3MA8ttW5egNhwpZmKBOabkpS1KzmIZ4xfq6xFc7\n          Nit+LCA5XpWQYWK/A1wkk3fGA+NRW2sj2VDdbpxx26yQI3rjb5fUr7Ixzm6f7rM0LNnurzq7Zpp3\n          hgY2gIUPYcJCVg6fmSXPS0oM3nbdafwQyXY981LEjUNwtr0UR4oqf5kQ6FXrZhC0UBwp2g2g7rSE\n          z0XrVPxGoDn384Rk7U9Q7+9fWWLIVlcQIk10PNsqI7mKFdkyZZvxXOiIUZnV6LOa8TFn9tRAhTI/\n          g59BrWC/LA3QIS8YgKnpsO9KvQQtiJHsW17MQ+XlvTcLFM0HfaS8Yc6e0JCfq1LteTjirrbycEN5\n          0q70ug+7ZgFeI0CuOw/XTb0zm70MmjTBuVqUIlL7cck1WIQlGD5lp5LNj8OdZOQ2C8F+3tg4drtT\n          4nY0bu39b/90/v//fv7If73/8bd//9u//vnP//HbX//y25//9rc///jj7//4l99+/S2//f0ff/z5\n          n/E/+59v4X/9ob/+5f/pj5Dsu4kiv3cF5Edtlz/t2udxQ4fq8NedfRXNYWLbgbgQ6p6GmGNqr/OK\n          Dl9IlwtttWokyoE7x7qRTJafefsgWVrnAgs/awJVRlSqYtN6xk6W4jA0ufMcBNOW4yyjiqabkzWt\n          cvS4zAA2qHAikTdvU9Y1ksotK7bGZtSRjDHCKo0eT8Taqq9qpcyeLRwezrEOH+KpRn9oOqgNxcHO\n          FmzpVskWMxedpZHXRbkf2ZoReAqWP7nPNkoTi4k4wSEeYssM21dKmR3blh6hAtful3qeIszqolKd\n          plBQAtmsIL4znhz5gScpbHIDo8UdJrLQV+Y5tqJuNtMJ8iZjrGdGQNZknEWEZfaR5zic9xy/rF6e\n          DR+jSSCj7Zil2zwSmaH1lG3h93frU7zeNhoi59yZJouH1lqUKCHXMoZvp67IukqoB61mLyTGwmUZ\n          nIeR5C6KvhygQuNgBLNNTp2BlzqBxNul/qkNdUCzRrYQi10sUCBqoritNY56cvBbLs5gfDztAofq\n          ogO+wmLy84lZ9Jqt/eCBjfs0D4u4PvoGU761foZO0rSw7tdX42CJbBA6EaO4DmzGCWd3BEfytO6X\n          dYO5duKEH5YZy1c6bDUBFSmbirYBWTBYC0eGrcgWjoiu0YUT6OBSIQNPi+lp1llKGm8GhpMCMbBU\n          xydmQK88Leqz4yMw8U7j53daDlLFbfLkVoZa+DIMOt1WA5bJWpetuHcMb5WBeZmfDNH2sgySaN9n\n          Vqbbjuvf9JetA1ewUSTrliyE3LgJlrPy1oheX0+ReC5GUSD6QhXqQ4W5t7t1wORLrVlpQYaHHk3G\n          7LrwgTM3za/cu6ri8oi6Pk89guId6q7PwAYmk5bGdNJgpgC0ejOBzkbqZr006lHdRyz2ETY0RWEy\n          u0mzM1R8swniotVvIM7AagDZeOFLMw3EvS6Oc2zShunpipcsO1Wnmfa0sHfM2lsQLqjZj6Cy91Aa\n          KRW0iZSulx49V9+Kf4nfs0sgV3yna7roJ4rQ3KclvlGD2tDzVsIXsitVEHaWucOLxfipSrKbNLeu\n          hWWUOFlHUj0eir3kN50TDIYShQDqmHbg1sDQWGd1lkUpOZvtUZnFt+XLu6iavEzdG8aMeptPcIG+\n          QyTpmdElvoDSLPSQs0Y3jfFao/g3OdWezYdynLeYi/UdGqlYwuZCh+vIjspOyVTzBY2wI7lZAOqW\n          oGMGsJczTrI17erHyJUuYqZoMbVpvd6FlH6UGjoYZHGsQ2o0ysmpwthn9KWprNCWhsbEde6bAorw\n          YksBqu2RbsJfYrJtM7SrztU6roFlpwYABUsO4qWzm3sfj7js0HouXeFWON/rdkdfxcml42mojIJg\n          xnVeXdPWIe1JkRJPJ8DspaIhzIfZhn1xoRZNjTnKaXs0W17zwp4hmbGZ62023ePGi18+4bnnKaYA\n          VmUkNaGSNk72qE3Ho48jhNUcB+DQ9BU/WB+1g0BQSorwJP1UVYVxumZb6AyUe5YwBFZU5QnkMGh+\n          a9TD27JdFsWEdlmbCY0KB9mwbD2ziVEaeoI0hviGLiK5zPB6hdWAJu7EmzMv6eDFkzzud0YUOGXo\n          PHUBGfXbJe5LZSSR+NGM2XBucQW4RxVY7fCwHvFZui39kUAjjWy5f+wBqyoVKvYTB0QWCwSN33xP\n          xzsDqrfgVWprvzDJ31xaWzBw+oSqPfMPKDfd5dfsAm10PHHJW5N7O6ei6MHbqbPvAxr/rkB9G0o0\n          APaT1SjZhmU6xIvRmjs758mU0bIJg6zx8qlxbd/UPnkmb2oUn4KB2dbhNViRE1f+UNpPfDDbrHJH\n          PVx1c9lPgKC0BPF996o8LbQZzWQUcTCCeFyuEMpTbWMst4qRp8/+2YxykN26nXcz6mETDhEBvbfZ\n          CstudmNH5ZOGhZ/lduS+n3/B5Lx3fxb5qNlx7+UTY/caqs1pRKO8S9fdTjkImGwYi7gcsgUhR+m1\n          5ISpAMSX7qZaiYe7VOMpoly1MrFOJ1HFI1RdT3rSKhUThqFlZpvI5j14bWzcT+mQfK29stpyou7p\n          bU0jxmMRtuE+jKx96S2podWUcpADenlVpJOqLqiwoIb7V6ruIe6vAvpyyFf2zBBfoy3vQDGQtOND\n          TplMKDXjpBuGA9kzb4Nv2fl52rCSrLdt6A2cuxQfqtvP6Y+6Y1TXQXVZKHZUpQptrSRy2fF3DPB5\n          T0/FndgwDYbXcnHNwIjjXmHd9xKURVGuF0RrNBzduD9xrI6h33qJUkJy1NBXFqPYwdrupk0ejHUs\n          rBRFiZN36YmdSrXJ202+hZXb7bzneZoXNrq24fNuvhw2hYY6ZKmTbY+7psXO8dwMI7HF31psurw4\n          w3WrOPHFG5oz7ay2XQaQHs98Pzoad42tluNmJ3xbR5D0UjKToZQz+3aBIr7axQ73GVj86vFPLKce\n          wOzvdHxC6t8lOqDi7VEZAc3sTMs1tanbFBdPhno1D+d4mCd8FOOa4Gy1OjOqFkD8qteKw6BbGOB9\n          Yo0oNinJvB4jkq1i4sG0F+lyTD09JqWAcucXRZ7LSVaSP3mfo3LCxHOkUJByctEMejSP71lWfege\n          bdMXrdPul0CzIteXTUYf7W38OeNXx788LBiVJYCNoIAnz6Z3T3wn1ZjM8VAVuir9pKMUVm3B0enm\n          0nWMN/wRIi22N/1MO02+JuNiQNajDVjQEBFFZdquIsQZV7fNb1uLDrGaJJ0chO5e4zovtuIS9bnu\n          p96mTOcu0JhUYrpw9MhcFGjaZx7pC8Ed7K22AiaXiouOJdmec8KeNe+N+9IAVQSMdJNLHhCHlXQ9\n          nigrcnIcrDpMY8P8OfN4NN5xAsm3R7jS0N6kML42fgZTICvHYOonl9HWo4W2UvVUwENjjRe7Hb0C\n          MHLqddPBZBgjlRCBoTU0kIesMV9kruDgliaEjDTFH9UozLN1w7WsZN6vHTWTMcZBTBhWnxs0m5fY\n          jwm45WYGI6p8V+vm2/GumL6ZDbepxu7bngpDxVzCTC8UW7GxnJrbZ1CUG7UNlq55FaWgfzrLUlzh\n          ntNIF94mCahLtwWmtjl3ClVgM3ISGgUrLdDEaObGfcIXx++UL3XWsS+CkKhOpyV+xS3HskEZUaNr\n          vAkcpWRpgkBDmm3XDwFNHTX6g76XfxxV1Q2ZLS3PyiZL05v4KCJH1kg88DNGeGzAE1ShPxN7MS3a\n          O3BV3Vj3IzxIrhMGbKZ55yyh6k86snhUCNGyXI2dinLVGCMMn9yDTcnLg0yOj8u4EDCCjTRwNkYA\n          reR4JtjaNh2LsZqtEi91e5TCJXdHiUQR5iPkOF53Gd8/3UhX3XoOg22aczDXk2FplrWWbtm40SJk\n          C2A9BuVteDhokUSH6n3K4Fb+I5OE2bR7gQNR1JiJSjOZBJmyt9vOjBBEW3SSc9xWXlp39rXVakE7\n          MrcraEG/i5J9kigyLGh6DbMTxhVTl+Vozvnp7nr9MlEP2XM44E5kJ8FTD1uvyPLfls8Q3PrOOuJn\n          xiKPNzGUVYmvBcj9VGXPSfxqnoMGaFje3Mwey4bDcXd9xq6/QWDJiMTHfTL0mR3H0L6rW/1X8zu1\n          9SWX+ommXLY7wJJiQ64V1YNOyYjp9tXB8VPY3B5Yps2m9Z1/T654LLvdCmxdx3IWFTmn5jQdJOVa\n          bEgrpZm0em1liOKjiu5LHXlpAtyT6U4hu1UZ+RBPm7lyqBTbNof3BPKimtbL2rhEW5OngQaIVUpN\n          uf1QebxWoaW1Mz6Nkn3eGzcwQZb6JTBxymY22QgSTc/PFKRXx7qQLTHNSgWCTUdJ5cBDjNERJ3Lz\n          oJhFrJtNIsrh6ivzbjMaVWnCjE/d/VmUEjb4micZUTfIUXBEL2g78HXCVpRFgcZEUSXxhEXT3J0q\n          H++4qL+xMX1qCN7DZ3wicV81NfmUhh9B/69ALvxcxeCxx/P56Ry+nzRPoV1a9acPYVlSfshqRHnY\n          udhyNj9UJQ/EGE8Yh+pPFofYSIaqFuJ/uyyrRZ4s+KpnLbqP5TAm3j5llc3Pu+Z5dVDYak8ftYg+\n          RjaXfY659MkrfTES8YYYBLskK25QihaLsUcinoYr+OIPmvKHtdiy7BdomVGlKmotXeLtDyJxGxMS\n          QHu1tDssr60Oc+dEq2O6Y0qrIncYi4uRPVJ9trQddFJQr9sYYcNNckJ7toE3NG+nU8RXq90K6qk8\n          PGznNlnFHltScaZk3DaX7BPdJD4aZXgNRnHgRLXREpiR8d1r+FqiC7guM9MwstZruBxvqk9dCkNj\n          22ck9DdZv8dqEct5Q2xQDchNeBoXG6Ng4z4CntUyoAuy+vcXOpgc6c//UZNRZmZn1ow4b46ASbfB\n          vje+u7lSMtlt9LVELtsVzHBNHULomy0lgCDFYROHlTTQjTiGeNrsJLgtvlB2mhp+ENppN6fWUG9b\n          GsW14V5JWiZnTJuZ+PS7N0kdDomKlWqNFtQECXP0rSqYdZONXj1A16+qQsubFwgG2YDGFoEN4TGr\n          LF08g68dM7dMMnB5KYUcG5UnSG3UUTrgGydvQ7XrZJ+qMffg9oxGvA6XwcJz+md6w6svLZ9oji/l\n          CPXkVOgu6/hSDW8ZjZdVi1+sgg68ekxnOqeVkx95XcmMNzcbSNiocvrP7s7DEUwOX2NJUGp2xFbe\n          xfCOkMHty23Y3M1kBifGLEfxzFjzgEQqSlMlhJCFsosBDifCU62w49QczZP5CPUZFm4EwWbZW+YS\n          x+fTiWPC7iQU48nAAHGaLvSP5notszTzIcZtpw5N27i+4ML4cVdxmMbWFDzOr3gBTWJ0rHKKTrzI\n          a+LnHMknCbhRdUbEizOXo+t3LeWCsJ5m2wVVY2kcyEl7MSTJbbvLF9D1n4p7piWTc/U5l50IR+vo\n          sOx4kqdOk0xB+hInerLsyQmP3aAy9zP1hLgWC45EeL+NT8FRbxG3LRMEbKunEynmsjhwyGtaxjJh\n          1x6pG3+22BiUGAhzNTWGsyZap56dKbkUvTN92FZRe1JWYfls6Ks+DL3IsVbU8HhMbGP7lTGajo+4\n          nfYBBOgJ5vunDEOzGMKtkoSaXDrKrKvYz1XStixGyNxGKsnxJ81TfAK4DQx31QGhFbEOGDrB0qgy\n          ss2HHfb8++axVXXnl3JoosuykpPjIBv2VUMaKEnjgbBQVYVnxhE5TaZAhnqfdnCVg7SyUobvxHxs\n          A3egZmmiGbXhyjzaICmEMiQKVRBFfVz1ts2MNTQIFwvmtKE/q/a4LX1+x/mgTfRxRIMnsi0oIwfH\n          svAmGDZgx2+2L0ny2UDs+bE/m4B+H0urruyZF2aXnkXxaQcw+x+I+tW8bOWS0AOztGtOiDXSXwrm\n          o7OOC+fzAckH7rrdQMG5pa8N+z0TokdX18vypzkOGMuIxyW33Wl7W5TkFU2YJsBQA6BY1CVnr1aH\n          oHixvNLC7mCaFIbb2Xyq8wSQSBXRmxNEobNva6GnVVyg+ZpKwaKg5clUhnYceMkpxxl/2P52XfgW\n          TG2YdIA3JtmSorMnyKaeJh+xW27TuPSs6QC7FZwLZNNXzyImeqUr5OJot1Sh7huqp3ZrC8rJ+jE/\n          X3yrnuHKc6nUh6Nw6OayXF2z7hgNjGTJW79sSEqBPRJYLTn5qIvlZCOHms45wwynSw61lD5zeCCb\n          5t71kSbE+b5sTxfn2Kh23OAvTHqhVLhldsybIOO8rJtYEK3hLjayTHz5NDpFO/Hb+ScT5U3JqCVC\n          q7ZZ4PNrzQIr6ySs1l3pWNBt3RwvxpqanBCXVxTNNvu8rVIoNTp76GFajUM6Ua3HBU4QTftocow1\n          iIG2hAC6pS6nu08J9UdT/l0UCr05pbSUlVoxEAQvcTUNryRCPGd7z0aEicPxUwD3CHArpG+NDYd4\n          aB3/aCemwfvBVRQ7Fn8ueyrIwd9qLBPDDb0IEFRmQ97PVculMSC+oxqTFvNVF1FR7TqMe7Sv+Xuh\n          VPx9M9nIiMjM4bB7K9Ue1ciYmt3EeK/rgBO8arwwKgAAIaAZIVEY4EZQ314p+Uerkqhyh9GL6LPg\n          7Mh6kvWRzz0b95X+AJ3kP7M3PJapS+Jckrs93ofjBpZfNb4TiyclX77W7pUudBXdNp2A0WRiV7wr\n          lqWb4sJIBlIri/2kM4n6sPzjAr6+WmPHY6F7dXTJ0aSr1ZC1TJvW3EC7tswg9j8zTw3Z0OXxCygB\n          bKxq6zhcVYZRLzRA6ltLk48rf9ohvMhVqPMHaAHEGtlC6w7B//Bz9TuIJkwZ0puJvu4Mo7UcFkRK\n          NhOdZP/Btc3H34vcsGx/qlr1KztQGxhmwGuW4RBFS6pSNxU+QA/xXCe2Sz/Cy54ok9RTzci2IMza\n          PcKJ3/QUjjoZCJdeLnG4ZdUGN3DdPzryokLynVCOv2EbWIGM464rpceCoAaZvYZ7nI5HSOVNN21N\n          naiLTMVsvsvzq2742UULkfiz3d8BFP/fnrqPlHtDa/7GhfAMFQHk6qGHzqRqVEOGH2rgHxINsnWU\n          wAi3kofif33qNfoFjK/gDrCdCozjomWjjgueb5WRnYsuEKVYrsY6KzBTzuW4eXV9FAXLpw/m92tT\n          fUgFcRAnu7ZtCfyV/Tj1kzm59GSACG3rjPiokhKdCWFpzbpf7/wM+PcMb5OR8bhyl3oOMqj5apo5\n          Epm8n8Myb0J0PE/ZVzQovOMhFisOQq5Zu+FkxqG9WqeMQ8bcz2tZvs0RydhwKUPcM9DV5o5W0iU/\n          bDL/4WnhLf81voFlqM0++RLVQk7MqZpMGpmdpgE46kszA92u53haUrfZfpwBJPq5iHdZic1bULXO\n          YynoALZ4sKt2dfFT5lrUxU9yogkG4r3sSkJgtaMQfjilu2uLdNc9zpa3Pdm0r6mapgy2jkrg2ION\n          /b0g+Iu57xOuYJla963fTdlxp4OcwOeiXqZSun8nA/ybS4WRrnaDVl6pcHjpTNB1CoS81TtVj1NT\n          RQ/RfRrAPh4Bk/ggk8umIqR1iANes/hsDfV4BOgfbKIePZkilogzr8uzxFuzANE4hrtJAKFAfyrp\n          r3ykZyeEukWH7xdG6/UaPXG+IMr1GYCNuO0gRzdazZLTFdVAwo5hhEjBiKciu6Q5XqOsvxRJTlYd\n          iCz+eg08dtZ4Kj3tVsr+120OjT6ZOHU62YPEptGTJ5fF17VUx1oO5VWvhlK3Fuj8BSUpM4h+ou1i\n          hethuav7BBd72kbk30TrauHNBMWoKfFp58sg242ed/kBV4BJKDJzAU3NYlzfhwVV9zk8TwY3Sfxj\n          33Nj3041d619GYDAkrRJKvYAQ4wSIJf13m7Ml7Ui3NDTPGBebsLXCeIJCleQNA3dSMYhJ6nHRhMk\n          JTRtCW6tLgO8eJLXTxwP6LHTXGZ5iFPYxuZgbx0VVUhlUG9kVF14JrQiR5pbHbF6gVmmBzNsx26P\n          kr4W35S5vQ8bLgE6ZmtaTQcp3DvyKlzHXu8meg/9t5z08whTeJqtte+Y/hStN09Es8Zv10ddI4fM\n          RW5Yz8LRU5Sifh/VcAIVbqHjuS7HZ+cdUznACYywhhmtfbeJBVsR21HfmKwnoMt50XdL0ITaZYCX\n          qDSGJRle+K1x+SCNM8PCfRTDp93VIng9EKOJLKrDNQRyejJNi9k7Fv9Us5OAraircIqlRqO2jZbf\n          839OKM74yVJH9yfvYpFX2XlXl3nktXyBMF+VF+190aMjbTB6tLtfLMYsm4KMGY2SrCe+1XhEceqt\n          LU1/SSRmaBhanIXFiOHUOtlcYXTX0wLQyyYO28vdCeeimuDoZI4oZIjSyjA4/YDyZAmIiU6rjbE3\n          fah7RDtcUVPaIy6yZ+YC2nca+Tv+jO5gbQ+1OTmKfVrhBfR1++l5ZuFWnlTz8QMaXXWb70IK7PcR\n          JRTGqCkghg3EwYk+jKiN+qHrEJXFpamWGEBY5Q20pnnj0MgytI3kSicTQ6WufDB6pkKX0rkWBZYx\n          s1CsA5a3mApJJHlTAOKgcQlwHEkLVrT0RPszS/41cRWPN6J7j15Tve9xWSRvABdRRkbqiZeKqa8S\n          PVZFKGbW3BNnoI1h/NeuRsG49GtNNnZkcmyEV5dMPChRNwZ94XuOcgrYjvYm5IJYPYRme+kOkBnr\n          3haCSnLeUMMWEZT9829+jD1Ly/Vycv5+5r1gIOcUht5JaBu2xb5xTOInndOTOVuxSMR2Up7k+ULz\n          0+x2WCDstB7c0RhpBirAkOZxAjfHW3S8cZHXb2R8j+QijkAzS103Cmi1VRFtFsenTk5EZ0gja1Si\n          87QSBFDc2TXjgVPBHXO/2i2UOeMd6m7t0vn/C0ljoKUbjE1JIn8tNV7uBpLYtCtqT4N2W7QZj2pq\n          GFGz4bozPArQcAsJIsvH7D91L0avpjOWCcdzZ5PepUdqP3tAnaeCiDRb7YbUbFqQqId29bWzDknO\n          9RP/r3ojvHbyzJ2NprmZRJRFYjcYGM+RTRUbzhLtFLItXH0u/1plVrJABHLrqwG0P6UIjxDk1DK6\n          mpV2/R2oLvsrERRWq7FJxLYZAEdgXyY0H9gV5N2srP0NNX3Ds0UFxV2gN9/OZ/psK7ipVI/rX7rO\n          hWpx8fFiqxM3ev34Xbu7Y+HnKl6Aqt8Mnxd6dTsd0jC4nHR+76KOFsPqCaDWWurFv47Q0oKk43PK\n          PgpjezENZnX1weMhaaZ8z8fFaLPyVqIen2Z9NjnPmxWGrLT/4MhCCLAcLX6LqyG6opvM3IwYzwaj\n          O28zT2r8ZaZTlPraQuJztv4tLreZZ+8/Kl5ueoioBOKAM91DfF/JFkMnwdXkfvHSsrn9CZYCL05J\n          FuIycvZUEBGlfR0VEp3e6Gpwjacrajo7IMxjdF7bqO7d2d8PmM4syR2ukZSlR9fka+M4hos0GPXE\n          S+lhFI3MLOZPvKwsLxkaX1pkr2DhxsZJCXKZ6G0z4iFAnKpPj4Ogd9vQXpVd9837HYJ8og3dCojy\n          3WUOZlZ/ky9hC5hDkXghja/oZxNqD2d82y2KGs2Gv3L1CVNaoysy8vEjmWMPEYehPc4X4dzPONOm\n          zTXThkPlaWGHCWRjxZp000zedjJJMDPjeHSM1dsG3pmsXZYAxb5Wq8ezuGhbzM1xGSDdAuN8Lfze\n          AbNnjzGLc8qyk40U+5S3mYdBV7NxKhbneWIK6j9xfUdtUcH6qX/olgiQ48cqWeqTOL1ms6LTASCP\n          bKUlG8NSDFRFsVxxxfeVczSIRTPMwJpnRwDDvJ9mw+CDseDiOuvy8VWJhnJYn1rOJ64/bByJ0fAr\n          KKJMu1nv3r4TlVRF8398OFNnEIMmV/XLEHXVdX4TF9AMgd+1rRgKK/fXXKxukI5qsiLtztukd6/D\n          VZHxxDQbkt0QIMfwuIZlimjC3ntaUyHphBo4oTkZGAhsc896HGM0TQgo7dC5ijlQippHnQmOxfve\n          0KhMl9tOyjC0kfHjMAGk48M0RgBbC2UA+PZuQzAsxtKeBHPIg407Qoc6FrXyZWWzQc6qiY+Jm+22\n          mdxokAMCeqQcxqv1wfT/kMBts0yhr33a9TIiQWCY0w5crn5/BR+FCSWNCPIcFziUxveaiUI+x9LQ\n          x5mmEkRP8raugVC+qjAcEOHIU/1xTFbt/VXL2tOzxxk+VDKGVXSJGtbwDI/UHA+xaTDm6FX9B1Cl\n          pvKPMeEQBKn1IznehpujKCsm+Sn4xs0P6Yqfd2+5mPR8/HOZ8eElzolhrdkgLr+DS2pvetBfZtMy\n          nO8IiNAsHGUU06mTujmtoiyKAGS/PZIvVa5BbXf9fa1wAvzwIBzcLbS5e5BKBozk6QI1GuRuZCX4\n          D2saQQFov/3Xq0uvEAKiozp/h5+aZw+jRrZDYzRrTzQxmnvJzWSZbNG1TuVDMtEsyW1YT2rK90fo\n          XWcAhytdOnQAIfpyMT5fHuU4uO6sxFyIS5qV9Ots3Owajru1+IYBqSiLElUrxuOoaVasv1WecrWY\n          U6DVsk0+erEO3afe0UMVyrRvPBOvVzgXc0594eCM0mmagjGejaj8LKnnap7DdGILis5u0+TCUWG0\n          nq3LPro23VDccrSvUUPxgLJLNVBBxYuhhQtWPw96AKBezHB7imKVdxNwFWfV+9/+6fz///38kf96\n          /+Nv//63f/3zn//jt7/+5bc//+1vf/7xx9//8S+//fpbfvv7P/748z/jf/Y//9r/+kN//cv/s7mI\n          qpPhoYw65ayMuiEX5Xc21KXuMsrlc6X1ut6jplXBHqFoY9o+A8OcNhA1owNQyUJc60LUfMr9eDa2\n          s9lnM9s7AJ7mGMUxS/SHdtCd5nBavQF1xGKLZzKjSnTo28gWyym06HjVZVPbCdi2kq6n6ejqOHhH\n          M7dnY7urPWSU+dMm/0xU9GvlPcbTo1IgnnkTosbFo6vhjVdOBYTItvtlhxs3/cqWEheHxjAOZ9Qq\n          nKd6GoIKqvq0jc1bp6NkUEc2CyGq0YLiG8LCobdn3JPT642cU3foFCPikZrLVua2JBPsAOrxJmce\n          bL99Oc9Murq3qxvXgtXOmKo/R7aip1zN69h71C1D89xtsRBPvPGOogqxqzVO42U144kk3qYzKsQ8\n          2RKMQHN5P8pRPzQXfaJWtLzVE0OqETHsO/XUQKe8mq5BV0dZqJPrHreH9ceFnjt7NZqTbZeOGpW1\n          WVcvYXwy04b6DY3qZb1ZhnJIAAwPC0qgkrTl5KDIVfAiWCVME3bbTr/VCIJcOj4nIJU64tMa0xhU\n          m++IOWjV9WgHnii/FIW/DYPHiVvXPvG8Xc1c2fG4qCh64um/0K2Odne6Bm139WDzzcRVp/XZ9VDF\n          ixcPdzMEgabeHnORf9uoynWEiUnWjQ23W64yGC3uvo0SpmqwIQDfoq9MgXJtkm40Zp+i8CfSL44+\n          S3E8dbpuHjd9uY554vtL3YKHZ5sKPOlRs7bscGnrW5hHcc3rhzKJQbdxNaJ65clC0jbdW2sFroQm\n          LAO+nOoDKTRZromfnRa2Km0QAbqGVUVB8SlQPXfXad6NoU5inFUV8RAke7MB3OgZQKbWVqVNNL/J\n          N54FO6eCrXb1CJbDd6kKYplnyy0HwD6uP7NXbfiW09mQfWgsJYkJ3WFO2Nt84Rqff7NwAgB3FgtM\n          4qlde53GyYjVcUNZLhZPYPGNRXxXW9kGaNkNKc9/7CV76GEZQ6oyxlIAgJUY0WmbdDFY4y/QSWFi\n          hq6jWqKVPkcS52PJWBw9iHXmouDTaA4NP4lIojp5KwrleePBJrtFoJC3rO8rY2FzklGfdLXqF5zL\n          rWqEzaX6Y6jebQu94ifSkUQiARYUqU9wdQVMyrm+1Ui8ojwwSz3BQFnfoLhsrZGOx8TDHaGY52Uo\n          I9rwZT7fHjfYNm1mnPdMAU0JQKKAZWnwDA/TpRE4201iykJ1L1PwdBQsxhs9swOdGTbCK7s7LeMx\n          tOXAIqlY/2s5OhW7jOuBD47vqoGnAh3cqNukkHnpWAUV05r2Xyu7YZW8dcjC2uLFSbq27dIT95FR\n          T5kns/gQ+M2KZ0TKx3g63UzEQGOYosKr5fc3wKfWlV+DvkwUvZtIThPkE2mo618QKfJ6UugX23nV\n          6CoMa9zcn0Ys0vKDBNnnsOzWPKeuXtszG7TCYTjdsCKBt+8JMUbWtPFxeN/qnajI4lWaV/lrdUoV\n          76Blec0O0EpfzHj4eYm0GkdDr+mzJ2bBItrG+dPyrowWp4iKjKLLM5gTvdPUGPtBKLBF9FwaKmKD\n          8pjm8eTHN1sA3b6uRzoAdcv+ZYALdsYYEGSJJdUDRMmQFOdUSH7T/cZq6PXKd/3Im95rGlYGCCW5\n          UQqN2CW8vNWqvXJGJGUpQ/ihdUV2v19Qbmh2FEXLFDfMbOiLtD/Cqqdmv3j8empKLyCXLNoG/aSw\n          LCbHqLAfz8kgHCdH24SccU7aBPwIIgzISx5qthVjMYnD4cBc5Ek40ret4+IFVORLxRtTrJ0iDX4p\n          QgBzjSm/SHfrHp50NKsWlEkImS1YGkHVptqN1ndYeCAd+ZiXeKCoybseTkDvmxmdFvHzWumPeN+q\n          RcaBwXQGM6meph8hQNSEleAKp+osQDMo5CkdQKzC3vaon+udp3cCuWC5ZHEv6cfaN+uK7brf4vmN\n          kM+LvEcdp9u244lxaCnFvm8c6Ho7jRGNlk205zj3kwmaOQ67igo4ngwOx1ZdkQVxXZMgZsEHHoXn\n          nc7bKGyeLqcveRIe7udhg9oHJWHAwF6xj+m4pdRt2IqM51DZvbRPa2i6J3DneF41/yWqrou1jzlA\n          8cmjXyfEuKZiq0pkMZZEjKtbDwjbdjztZsfqYJ3piUIddvXnoXMobIzD/gK8w23aecjQaFgTyO5T\n          73mUyPbK4oYbrligidcrPZ5hfgktpxfCeBskTZbrinLYcf3aGmITBG45GRySDqxusLSLmxA6YiCp\n          FOJ42duJKNxVNgmIJtYU/6slQ3sxISM3SQr6dAI1nKkRf9rMnVHUHaW5vuENMrMdUzgGhqFi4kmw\n          aQj+CI0ciE+wlmZHRJwbZWfXr0czrQu2+JGKHak0s9MDvFbt6sK/1psHdpP3T1qQ65gvH/qshdwC\n          elFMSGbuZkU4MPRpJLV5TEsaCl5c+sOaNro1W6KQEFL92Cvbqnjkt9lV9TZOebQ/RPm4w0rmbM/B\n          A7JZ5b5RV1Ydc8VDFeXWMrxSoTc2eMjZPyu2G4uWlpf4eJNl5FLuNg/pgC2ztbkk89A+VyaNzizL\n          ljzFXqct/aGuO8bKGEEBxD5MeVS5gwGoKvKgrslSAPO4dgEMad3+6o/g85mAAZDte32GG8b9i5dQ\n          I4M4YKcheOj2zbcYN4F60Yg52BbNG8XXThZPTKbn8PEQd7y6MtACVe+u4p3I5pDcxqWKn5JzRZWv\n          g9gs9e4zWNEBSiOl1TXZs9Vkyv7jxLc/2tnGW/0N2zyZ43xxLn3+WAP8gepJozz6fM8eWX7cju3i\n          eCiz2+wez5lukaP4NTRGRpGn9rQoLipzJb0W0sFd6cCDsN0LGCOZn4RM+bKEixxHh4G+G7GS8vUN\n          JGt+U8Q5uXM2neYkTE1gWQP9p1Y3UZx60nDUyKpf8jrofCKd2YjVzciabEeR44zQ+5umflp86cmY\n          XOIPju9uXtyVBd24nn1wK7LPqKf7+pCYVk0viX+pNAM1dyI1hxWdFbmW3V82G3jtscWC2Dio4lr0\n          SPpJxMNPThVwSnaot3Ews4YaSYjiuzN/khbucXdlNSgXMtfcsFNPt6zq7zrJsXXvaAZRqM9RtDPN\n          +ANRMjYjw0MlUGUApml7tlCkd3UMxVmTzNmI+QBM6zd6h0f6ObeJAI/8u9qeJK4K6wbioE9Gays9\n          ymjj4cYLEx/h8g97xTOro9g84ivUz28VJIO2dmjWOZHjsW2tzgbcePG8GdMWNV8UNlGc7qZ/7dhE\n          GWsDf/ye1YyNmqwUNXyeFpOJpF59Grg/xpxu4ZzZzVlxEOWZjFl00SIhyPvM3Hhutl6mrYiiizGn\n          BqktSdHV6Ia5xy72kT6NxUojolfrVVnQ48zvnsGgh+ub5OFOCaJnPnPIXvTwGO6qiE9lWHLjxMus\n          a8WrKI5U3m7whsPAuKjS9zTfITtE9sUqrBtc2orIfLfQ0jYCePTonDiENNyhkSNgr0u5RT2xIOvq\n          wOeDmf7CRivHOaIblVLNA0PJC4RcRmbsSLKbQqPAiWZMERaVNZnWE/juijIar8MK4CKEYpprAfCV\n          dC1xtlJn2E6KYYFN1ePL8q2ClvOP6qQlI5ISOFiqXafz4MWV4hBHUffZmgUjs7+iR22yVUBb0FUS\n          WFmW6P63dw2eqKcXzt5KruF5HmXyaqk7jtwIXeOz5E3mbp45aTFOFNvnHv8ZXNRlgsDKeaGP8F23\n          BoDckiVJgx+zmI1tpdmMyVw/Q81+xSyyKfl21PUgUmHuGyghbgNby7PPdmc1trfuk3sq3dEu9ee2\n          SJFW6BTzt0XGKzHpM3uOriwPnr3yzgbouddp6GOSB29USDrVC/uSLUz57EpYXJrWMBPj4oNuglbX\n          2M5WqBbKmgt2cFmR+7zhmfpFx56LHUcj2ZF4Yuq8D4Oz2R0uG1WorhhBQNVpPEu2HpeNBaQe02fu\n          QwPWQpjOram/bpEy5Vf7nk1dkHmD3VvfKiFfM8dha9kjHb+whcXFj0UKd7MdWfxZG7L1M902gRfJ\n          znqGkN257Eko6LW7wV0KCzypqONsiQ/H9kwTo6HhO67n2Bd3U1pxvHlJDspvmSZ0mluHpo65og2h\n          gclqAteJ6LZqoIMTUnNV/KdiaRLxPkCC0TX4oYXYXDUvQ8KdI/OTvPPSSaMqbvsnPoPbbKTGDW/i\n          HnREeWpi9qSo35Y7MadxrzjBludl61jxaZfPYNWOcgiUWk+x+CnahUdzH1/WsigB7PqWRb5Ts0L3\n          KoBkhRjvqG5xaQChMDvLtFsPEfUAJaEG4T6SV/0SCuZU/aMQIbtu5eJdSLZNIUuMWGV7aPZkN6h5\n          6IRzGx1gj5HN8gRycO2fbDNIh0smlCtMTqy5vGg6iBVZ02Mx+4lQ+V7JjeK429dYBjxaZ8CdGb3q\n          R87eQRSni+d42yQE2b5SOWf8sqvY8cssW2u161lA8PsufsezkjLuDgGcHuMNlMSGhwDL1nJRx2R0\n          Y1vvYYtJzujqeXxjlNWUMVQYJZSfTNRcE/IIt5vz+yfMMZOtNtaNeucDdk3tOw3Ql6JdjMgEEirx\n          m+vOFtn9jOrNCYzaRkvjCUztwuqK/2yWfEh8HhQ3JnF7+smMKNjNcQW0/BJmtAHs5h/oyHDv8Tjr\n          X1CFdfXIW+P+nQ4Nb9gCDT8ah6eOJc2T8GxwKhQV50x8urTfBquq0j9Bdcna4x8WsBv61BP5Dmtb\n          94ExXIhpTAqQaW1PnwvGIde/87D+QsdPg7WwR9jOW8hMW7o5p+NiRUivqgrsqvqTuTnmpQaxotMw\n          U2DPzUqOfNDpIrxl4POjiSVk1WLujng4wR3qjiMO5KWdJsWFTVUIrrWlcdxdLVsG3c7O7++Pwcx6\n          2jENHO7LuFeBjjzeRDwj+qtiHfQiwcuR5lGzZPVrZspnlabEOzOqDgvA9MXnbU75vTwdcIOQHo7S\n          MY8XPeP0rCtzNT4DoLiuzSwa5fAy5poNq95lwo6/WSkn5G03E2ASOOZDQ3QiuVlXHhdmvDTKHb2e\n          n4jAkxZoXyxarmqJ+GyjJk/5O1vYs/uYeRjWC0e6a1CYx5tVm3gGYNziGUUUV6zqY8Jo4QALs6Qt\n          kZORd+thf9o4dVfDuV7ru19ngda4mfGzvTUndEw3WHFd1632XAKDLuE+YJbUKA/VfhmLHZB6Nbpn\n          9CqpO18Cq74Z2/PJulP13dpMtPoPuqWFw1pDk+Jm5efSMfMA5alHD7flzvp1Lfhwxm1nuZXtyicc\n          dwyz4BDk0z1m4i4IPmrQ5JkvjwTeNEmDrPSqA2/iqz3sPKqEXS096XDHDRwW34VCDs4yzU6bMmHg\n          exRN4f9MgxGjrNDl4WQ6bn8BS5IkF3fOR1Ns59Xt/bkL0TNMtNH1j55maOpdGNeOOUjva90eF3/e\n          +hMs8prMcnTjcpBTu2xwFrU9WbXNHt94nFTuA79co6nJH7b35DogvutVyFHp2ZTd8b9dhhd26I+n\n          pWjcnTssd9GnWD8UlVlZXrOK3+95cJFCdcP3mK3hlQEXN6YAx2i2djYswzO+W05zdZ3kOXOItFZo\n          Gv+4kfiQDhr6t4EzGzZIJllDl67Rv5am1I4oP+kQbBS9J9JUk/7HZ6WEvHiY458yKM84STEidARM\n          5NpcK8xemFyu7UeHUjyh22gs88BkTSl5FFU2oK6kwlf7r5C07MQ19cP18n6f8WhSshuVAWIZEgXC\n          fHXhMyI2u2uJ/2rqkYrHs28dDwBtylN17vHexftkTRHW7FqXTZnkAn0WtWkN02BCH1vT+INupax1\n          p6kpXwUCnGk4XS/ztPeXLMzTlioV87bSKKApLM8skXJgjsecMdHr8hoEjsHumONn9XGyIFCx0Smh\n          5oUkMnW6gl+nGZobKt4nAvBpWmY2aPDVHxb/VGe0/I1//Nkb7qVloUuonlutxTGt98/u7RMhe8RW\n          3eCTjeWGE7xXjqenW8BXJRpRB5/0TBYHXY5vU0tCkos0iziOi6RZTXHRkt/ipMLPkILjd21HsKl+\n          jr5MwsZqflt71/kEis8ILqsZ8o2nk2LR7OsKBTlGPBeuClur2MJnFMMVH6STtnCPgMkUi8j1Xedy\n          oUrEUzKcxo3KpG8dt0UBt7MzXfN232saG3tedXLS4Svr/bBHHal9T9aK13r6lRFHbXIFVPwK0m1h\n          Nxj6qnAR2x2ya/xS2tjGxZS2O5pwiFrhU5gO2A9KUI/FmVT6iSLWODLtd9KmPx/8q2ENSOlSACyk\n          kqxaqVHXATrZE1hy1/Syr5qcuBZW2xa/DotIq1jW+8swvJ34FTtFGZ9xkoi4jJAsE3eCCNehVpyL\n          W38HdkrNwnriBov31UEHlZdONyXRQn7iyJ/edKgXkdSEYdI2gurHtlCzeqZiWk8RpGobaXjsWalg\n          ZMlW/XK5gpfDE+Igsuhlog9d3Bi/U/JA6U2IyRKJfjzEamEjaKabUqfixynDMoxa2vZs10Pt9qjx\n          2tx6e5SIVnHMKP91FU3yiO+t43L8BGH//tXcPL6+ZJ5JZh4LeVz/gXKW+MilEaI0+T0nZ12sU3qa\n          3mF7VGNljqHygZOSu0xrY6r6V5q2txIp6QmqURTiPGvqas6I+mU1eaVcEX1Rl/k7EemUbCViAtCr\n          qT2QbHVyRgekfBkCYC0KrW4kh2pujGKwpOG0hbaL4+7oQXVT9ZDehlE+V1KNLOuRZi2zT2VeMWjN\n          Stawd+sRvsYpbA0ntXC//FtK3nxGqvFmGNCT921e1jGZ/2t1zgkiVwTd2Q/Ic8WCPF1yx4qZn+8m\n          W2qq+BKrG14OA8/jAlJSXLkDgM61jnTKbikiHLR+uK8W4x2Y3Afju3HRF1pnrrjP8K737Vhc4bZ6\n          ImvFunYWr7pliudrTTf67rrzSHZw9fUZw/deilEFWZ5ui79i6jzCR0tfD6JN9fP4jtZWlHicEJju\n          bfmyzy+hv0Icnaa5savu2kc9EwI+AsuHXU2HN3juhonjiSIq26WB86BJ9RNs8WFni3aLG8FqKB4X\n          Q9nFeRi3hOJHbjVYBuRaFSQLVbNsxc/gD216oMZbUHQTsqM1sI5Nz/hHzBk1syegYblcxiYnA7fY\n          7KlS72p3Hw3PMCJ1tFFEdmphF9/WrLbCpQZUWfjxSW+TpFJHsz5TLCkLId15rLT0kzkhr27e4ptS\n          1ssVoHQgG3FV+zS7xp2sPxWQTzNz4PNK3fliC+6vDcoGwYPFAgkIZpvtm0LyebtRY30DWHhP7tp2\n          vwD9S9IhOWFzxeIljwVS3ti5MdXKx4I61VD6PS5mDwmZB41rMx5EX1uvT8bA+mHPGkehPvJIw/TI\n          zCc0Wcdh/cQ7awo6+p9kcSyGink0FoOcWLO6xnNYPVs+vtiiqoeT9jdc5JyzWcWRpyE01kH4YNSp\n          Z1beQ0uQszMv7u1HdKHm/mjzd20XDtvDylYTNqm0FlBPCTNcWz6mDkviMBnd1/6MFS9alxFPsn4N\n          J7dr6/zzgMPU4rD1Pr7bJnjfu34q8c2SJ6EW+DPeNzUK5bUQTZxv9XS46LHzD5hPcTDmOI097SVe\n          Yr1MGaD5sd/PualR3JWGXi06mEiHSzGiD1OnVY5m2A1ocZkzxdVncMd/NwpwJdTpUgbHNV1VIDc6\n          ckIrC9nLOdt49tnN9R0tyjK8Lo917ku3MXHAG/QpA+AZMrB752rjB3p2MCnN9DiAgLvtqG8zEV4u\n          sgTsOqkExMxsiAXOCFPxuk/+nZCvlmxRjUI7K7whyjBEbdo7RFcan7pRXs1G87yPS3UqJAYTqG3T\n          TD41jUuN0m5bnvh1SFcaomEPey+sJ+2gpBZaP/K7u+r3/7Bfui7mmTQOhjHmqpzLxAXxNmBEUCEr\n          oWr2lMe53N3jET1Nse/mdrkfR4teuXEoxzvh3Mc6+Ry9wSeJyrxnk5vMIPMAdsyPR1yZrpaiZBnL\n          XEsE7l2Ajidn0iqMcvCR33eGyCDigtd1MBm3Ci7NIGT3t6ys1xdKlJZSCgmR6xZluHUHcJadTWWw\n          52hvo5p8HPDPMM+E9tbPega3Z9IEcWWTXff076DvePHV1Iht3wrte50ct1uNa8Nc0wL/u1+QzzJm\n          kAamfimel2lHa9RenjxyQwxTZZZspuW6h1UttEDkIepHG3+FkRNOzqX9XgA/reO/QtcsXeORjcUb\n          rhKKKzqQrcPyRB+Wd5dxb8+2RwA7YKqvE/FnEX1k8eG9MSTSthchiqRSNf6Scb1lOFV+r+G0TK4f\n          /aMX3GcCPOhMjmgAp3JW/Cx83jmKHMp6/WIXkeH1my31c09MVKhTh4XqRHk/2RZnfbW3Nn6yrRnY\n          uyUjgNyX8ry2yDoNGorafRqAPlm+yKGH2+ann72uim5w2Gprd1NPENVB266a366jKNLofQswOfVt\n          mXXC9/TYroT/TTsatqIy47ujUHBr764ONSGmx0u8MU+En14xNU/nOfbm58UxPZnlONpHDxyrM44R\n          O7H22dr8xBl5de0n0oa3IrR8q/3s5MsBvMprdHFIwSyP/+eh2nMXW1xOFuX1Rwk5TlZ7Nn/HVje+\n          l/4T7JvU64dovDarpeOX6q4hZJynwYq1bejPUlXdsmVO1G1dbue/dBRslPdSliEBsLnbzGcVZf6Z\n          BPIpjePKqnYRXXWDiTEI6kgbmoBN08L2JrhEzxvNgNfcR2LvZQJZoP+fsXfZsSTJjmx/pZDzbOj7\n          Ub9CcFKsBFEEWJxwQIDgv/deahbsPiLq5d4XuASSwQj3c8xU90NkSfcmhTxj66yuLacvv54l8hoe\n          dujpAOdKifrcxzHxzEzNXnWWzQt4LdRAOj66fmsEx8SDYzfgJVGuYrmsOmji7ilO1r+mVBgw+iyi\n          o2RTMUlFD++NS8v+4JK/hI3E3Fdxg3ocA5BaXQI2gjdN/XSfipU4k6r5sm9cRx/v/363vqav8rXA\n          NXwO83+tXAlWMQHg2TCagzqKdGWuXWlP65wfyjJHR66X2IjSbHvXT15hrxpAcjHYN1KdzZRwBZRf\n          ywIwqtmI0QOAcdUu3H6oN5Q1bsFugTn8XFah+kX8EF6hrKjOoaVLwCXxVC4TLjAOmt25cx7o80+Y\n          UQZGfvXX7AMsYOfemB3IuWolyL1chr1mkLcv+4/L9XK18d1h1vmVa9inIFbTr7yf0b40QjL1oGi7\n          LRNIkU1bLPjI0xjtv71pSmBcLLX7LJ71Kjdw3QtfsdutkMtixKV4O47sypwDggp+rSLEvKvyTXJz\n          nvMsntlkuXy8nt8FG6avkiGus4X+zKh0Wzl771bziG771/ywFde3xSdSjAhTNyk01r22Zlrio8xn\n          odG+Z7yVXJbFiWEVmOkyfMwaPH8lx7cO5tecBZ3Yoz0s0i/uv6ZaSlazygkmrxEko55EiEJM++gz\n          2OfNjDLd8FwKUngHC2xvLD09updqoQIXBnauUSoY1PGEN2XDgylO/lX/MlvQYpTiSs2DIJwlRaUy\n          KxiXPPbVhk0FokS2QzShnNVYZFFtvHT1tcymvostc7xovyOgnlJ4H/CHz6SFsvjUI2ttS4XUbdgV\n          wvCVchsCT2+67Y5CYNt+5B6AxKenwverSRPF6vCgaEj6SZXTlJ561sTvVJOFOtV+ALzKuPwcJvz+\n          dZPfJk2HvjuIx9RspJkJ6ZYG+SXLslJfanfIe741DvsqViEFPtqKdjH07ayqJRMwvCXqSXRUJ+hY\n          upCO5+TYpeXVQ3KlU+x+UgrnDyxJccT05HzHjspMvRBR3JaqELdDDcX78LlGm8dUqUUzCMLhcQN5\n          J6UK38I8IBnN6nkHcS0tn7QeOov+BgP5ghq1NwhCm+jFP9TU5cwgoa9s7e3M6HCriXY28THSwp3g\n          D2XKtvgU7VwbJ5bFtHv7YLD1SwBpajfQbfpSUFcZdofuA0uFvlyuYT1KR5fhxsneXXZmcRzPFQTW\n          3TQ7g3VC8Z3WakZiGSfV0NjkmG10tYildKg1l+qgO2s1qoDtEgI1m74i8cMpUsLCJTzEno1XBHpC\n          9vT/HjGzHTGTi0sv9+s9Ti0VZZ4qjJGsFt+f37CBLa6N6iljN6XaTRpxjQ/PzDekG6oPGLao22oy\n          yFREXD/gb73MFWX/ck5RRmg/RS068k9AewXXpFn7LyD+O4GlwkjvBr+KVubSw/fa4oRp362T3i8r\n          irGtdRMElZnf//bP53/+z/NH/vv9j7/9x1/+7Y9/+c/f/vyn3/7497/88de//u3v//rbr7/lt7/9\n          /a9//Ff87/73s/3//tCf//RPZmfXVDls79XcORzyY10QAL0VpRvQ1M1kfLVoqs1bnc+ormnlmXwY\n          jmeoGFbrZCTrQgpYi3FF8VpYsj3LM+PagGtLFugdJdLolihTaV/ln59HEmk6KJDJ9g4fH5hWubNc\n          VpdjmPJ97jPLN6kvNAGhFvYn0EYPrJY/4V1vXtNwyv7xUi7F2J2Mzab2qjPZ0XV3FD9NuxEmxa6l\n          yycTwOr8Q1xezlipxaTw+Xju5N/a6TOT6BkfYIdO2cBPpGuZTHBjXBzaVKyjbrDhEpEow7Yk/fjW\n          jNIYd7fllEP8rLaG73zlTW3WMzVn0tPnNRWfgTRpwz0/8fvGQ6PzV+Rrtj7kfJpGOZyWbou027WW\n          KxN8ZRUrYXlahM543budIzXawKyaPNx0xZYDEMWHJ0ZlijBzmg88M8mMZ4j1tGTEr89dI0ObZtKX\n          Sk61Vw8LFLaikDZ5RVpCEqJkjX28HTnZDKETxapacMYd27YxsxwC77SqhsGljrrBKOmjBU1rGEUN\n          HGJUKjbHoMfR1A+kVk7aiAuxGbtxIR1x2A3KSi2gYC5r31Xw8NvSptZ+wimsLrQtBqrz+Wmze4Zh\n          0TLYxwXjIa5PzWGYtZokELhRs91Ey/HaFw0SYNBtf2vGP5nVwjLjmp7LppkYhjVFnZ2vBwq3afz5\n          0fE6DG3Ij/JEDbADyZwO40omddLM2WPKacqTbcHVFGDMHWWVRpibBiQldBjDXrgGH1ghEGO02q0f\n          R9xts390mhTn1uUeOYkVsVDVzTzBoF8NqGO3lXVMG49qN7ndEULLSUgeX1c4Qj0RZ91Bc3uox670\n          amZKyvqhntQCOrMUK73WMnY/kLei+2oaKIPwNghaGnsXnxt0YKtI+lTgMLrGfYFg1F51SVOIhViq\n          oY6Xmk7YvIhxt2rLjXfYOnkAnX6TIw6ximw08vVUb46ZVUtP1gbjAmffVbRk9yJtsBvV0Cz2f3Hb\n          qbSeHrrrXxCvXxRUFhAG/Ev58pTZgCkVyriYG5szIO9Pb8E56XqyuJEoY5yFA4V6dZtuICYs+meB\n          H3cntkXtjttaP+56UAZKkuhZ54QYJjV2rUSlbVwHojvLNgsizgp5gMkZnXaikE9nZkUUju6bLZM4\n          LpEsccZ8Jrqfi3mvkUyGfPS/sznyDuTMd1Xn+0db6W4ZiQPIrZnxCTjbHzWCLQrxh3TbmaNYrlsl\n          lbikjC8BRyV12WTzvZgeIlGKejVKX0w0uD6vToPJZB9uG7TPjvh9+nAmq5qLQLtczOHCf9eBBw7f\n          YjSXaIyWjYxIQF+GOElrqc4zzpCqKv84K3fSuqKBzdefszOmtsIGtMfn43oQrP1oOpUk1PO0hUR0\n          5bZk4hBmzSG6k4F8134AfCRaceLWWNNe2GjzsqF4MyQnW37xrMt0D47esq/PP/7nbI3+3+YHA82Y\n          IiDibR8te9Br/wzueOAHo2ULoYg/aGJSxJR52oAVAGvW4paMs9R+MtdYe8dvKrHA6xP2+1Kfd1If\n          OQWkih+wL9tMIv5t3A0GogE7bcrfSg511qd/oYjWi6kXSG3DHMisj/W+P9sr3f7HZ1rMdFcJcZ7Z\n          vXxRMml72Vn/69WKtwnVo5ziSN3tUYVqvjxNoRtOEp63E8XBkxXzWcbnikhJpfpHY2Si/HowglqH\n          RSenFWMHWKO5aZkfy0kT8bJ2C2PH8G4OYIq2nq0/29wBco8zwgJepncIL5wP13KclubzhF1rptLD\n          bvNrcF/A8NJgPlrUKNhNzRUPtlqMymQnZt9g/EbLDACEB3t2Ip/e6MslptOiBVjbaOQBJvpRDeHP\n          Xt3Si9kW12QGMLYxUZ9YINDExSsvUuXKq8UU3Is9nj0xCLR0OIdb2pxHM9petzm2y6os4TGyUMsj\n          i89uDMdDrK8c2wybZLNxtzv79sqQ+bZt6FkQ+Hhi1MjbUau4v6phx6MQ6qaBb3A717YU5TpsHE0Z\n          szWR78SJVadg98YF41YeA0Augj2rE+SIAbBNW82G4UVjqC7GY46sDuBH3GHMoBQ99kq6h4XcapVr\n          nBk4a9XNFG1S6d0cA0SWLou+i/eLebINOxqiWTsPztSuuxiXYlkrXcRj2aGNyqdh/RJnnHULUNtM\n          JmK7ilc6k6fN6kGg7G0ZC3F5gvdX6XKxE403aRkRoPZnOCV7/oEGwgKZO0gBE1RHuzhV04OdpWoB\n          30DKGwUM89E2znNDEW0OtrSz5R8vxtzbzdijNy0h2vlgbJAV36upKiA8W1QJpPxu0fUbhoclsste\n          5M3DwLjqMe115f79PUEByfulwa8TpL0KLSA6GZAWVli2z5qoadXaUio1WwfEsdGUpBj3Q1EXZiZr\n          aMgH1Q+WTfEloO1U0HUie03MoY/kM24ig8IYIzKrfRMCUBkpi3SSvmMAH9yX+vrcZoX1wNOqxZ7E\n          c+5JPwV+2DbxJl+pF2qIcqrSyGdSvEM7QBXPaYj6c1gCxskiLG6nYvFiWjOwtaq6qHwsOoXEWmyf\n          NTh3VdQxcOp64jc2qBYxABSvFJNf9xHPbjKhHmj96TCLpgzBPoCDm0cN9XEqmkhBQq94DIkhK5rB\n          iZbI1/q7nCW83Y9YJJTXyL+jm4lKcoQpfWl2CRI1UMC2JV3cK5SE9ZsF2+vnR6JhywWCUZa1Cmlv\n          VVR1lrVtews0t0rQryOUOP2SJldnRKlNYhvi92maDIb8Pl4M/UhwVlkVAJnzEyr4IumiCVPkZ+0A\n          0LNbJnB+qW9kNo9u3z2afbWdwZhrF2paAR8hM0cVUTyCAxxjN8a1Ajuv/Q9+0qbDqsw9MU0DED3l\n          2pqk1xC7ymvBYmeLPAk31Vxqou9jVoW4RYs4si/DV/ncvJ8xPKmazdZCa6ZlenLU990ELLsbkDKO\n          yqjrdKgz2GbbDRTlU5KzFvPbntUWfg1JuYw1ek3nWPrB7V1JclBt2nEzFwfls1qcMhYE+GJKPFYW\n          J7rRFA0XfFNbhL/rtCJ+VBd2IBnzANH7hrmf1Chr82Q69VzY0U5tE91BbvJ8xjPDqUbp6duwpOBH\n          ezZJ5aE3D3u6wCypUXuurjfjUdjZPcjbZrN18jyaztFQt3mfXEiRkpIH0Ey+pLx38BRaMTRooWp4\n          iTemTvsAWC40a2+iqS/mVI4vtrgQPPNDZJMDoB7QFfHCwaFPN3eTPd0F/YuK+ajPStGHkChvTay4\n          b1OPg9PiNeIWBTZlKwcUGTrJh3a7jMaMVVufwdV4BDSWD8BIN/HHVJTlr0G4x9rAO7VSeG+Dh+WD\n          cNdb6DauggPZLceDmg2ymqOUmmCx3nY6iuFtAR38sCZII/m06Rl/9ANkMtsYhjxHS1rlNrFHBgGD\n          InTgPjWbOwKajqdDF8uPQEoalXQ0JDoaWdNWyFRDaqPllEcvLOBepK7u48UwqhcniWUa3qdbwucn\n          mtVCdTIR7xarMY6H1p5h6Yd+pSLuT7XSMwOKqsdoMjMaxG2EQ/xNanHMfFTyiXJzKYDe1FrPKYoP\n          XAvcRNjIZ5j841Dni9IRXFybrLS+65GeGVqUwqWYSLZ4fCHba09GWmiCmumXTsieGwdNORvXizYz\n          CbKIWbBZ1OfkvqOFgEWjJVQS9Rx4RCXoEwDSoFh0+RqkO9vegO7Xjtf4kXbZ+5tP8BkcUTh66wrh\n          RbMEkxAqXxNAIye2uY2gafeGRbV2AyXEw9KbOf/n6PGRaWzepcqnwh7bZicrnmMtspgdGbftql9i\n          cEbOkU13sxVp8Z1E4bIuZLCck+u/y/B0C6osO5nqKf+s1N61md4rauKkGaacF3s4JS8uHg8lhtWX\n          zOZIioDNHwuPgfVEePGTywpo9vUomaesdgo/fYl3JnEYOVImlzh3TKBDa6/a+pY+iUZv/Rpn1DSe\n          wWa2bFP2fhKXfeQTtarxUK7dTdqoxMxkMXCUmI+aMHItdsGYFZOOQhjQUBfCMldTCEaGXnnBvcfv\n          Wj7p4e+JMrqWwWjUfBnPHGHZ2hZ2d7UUvUISqboMTkT15971DW3mf6W5hzim1Dk5zkRCjo5BUVCc\n          CHerg1n3bAV3TTShvtuaGJ9t/AnidyskGAldXCPuRevVEhFKja/NvN/5jDubYWzSIe+72qiXWTU3\n          BnlVvyhRe5yuZvfMIBu0p8vn2lIlG4msLujebNm0extreTADSkbGY/oB277gy/3pycuYugRnrRuN\n          rW1rOytQfScIY7GJ1URLJLv9+KmaFs63xTwJo6247hPx/QUEvo8ZR69Y0p6K8yHQHqrln/cE6p0Z\n          RKM1m75MUXfFeX/IXVRDDy6IZYc5kdRK8qZbb8tguXvT8393yb1mlGGJ5aSLlqk/1SYIzGAWBTyC\n          6XfjOwRE13+iS+QEjL69mvX8wt2jUsrGfrCm8z3D1pHxWlmQ2zYUTlzKU5+7Ea1dWpcovZStrJKT\n          4oEPnrAfxW8gwVdz4wKKbxUcq6IodopjX7cGXPHIMbuwYkd0zE+/h2jY81ihEelmKkrY3eyZgX9i\n          7kiKQN0sXV0EJ3Pelr0VZqvu4o/bzIqP+AvwfcoDM1pqNitHPtNM21uyStXIJV/O0+gn2dx0KktX\n          4OWYv40izZU7rM66ftn+sL2Mxc2rKA8WTbyNDAh80ikVSYi77mpyjjOYtVwkEjs8u1Edd2/hkY3h\n          EwdZcfs3c91RlwN72LfoTwBDzPKp0Kaa5/O4/uLfc3XsNCHtfRVZSTFYlnGCvtAEGQSsmOoShIpy\n          OEgGcBxvBVxnYXdokJpPlYgwHJryBauwNRkZN875bDrv6yp+bUotJQDi3da9IT3x3ArKOifJMkMK\n          2fSlebj02F0Hdr1WBU+QEtNHN370kdiVn8j3o+1T4y9hiS3ZrOC2TMsAO0sxGlKN/2d50ei+dWvI\n          QZqUoM0PZYbFcdK9dRkDEN6hF3Mmo7bHJTfyMoUEGEALQWU10Eq2UD8UMcYxx51p0pkZDYju4zk3\n          erdtHHjcYeEvccItn9rHB7vMasyWphsxDzxFt/YdY1BfLgmNmxZ3gkJe+7bUUHIJDVMM8nRbQjEO\n          cvNqM23r3qQSsVGMcYvZ2I8+1CJm7YoPN76zpPXhzR3HFbJbszVD/FwecRWlzV4/sHHlkwi97EO4\n          nhvxyho3NM4xck4U/bqOu00+lmjOLuGKlfR4HQVzW5qqFHtSvpCtOznzHh56Ms2MwLXbUDdVrviX\n          PZbt6qEmu7VcvOj58/C4jjAe+iKz5+W687P5rc5+sCnh6RfjXFAsBgkavdijYLON379cj5UVf63e\n          Cy4GeAMHhie+ERJUislATWN9n7a+6LUyx7hY37tGSd9deFGk5rrUuG6alJfVRDKmebOkonqZiHMk\n          mRXkU34aVLFtwrJEFcaUoJn8ZhO1YbAHBi6GoqEktrizwqBgTFWbrVzMwhAFmZuV7gZtLAFtWDXD\n          +2txW7aKuaoK8/9ZgxZo//G7rR4HTaP3dmPZRM8GCs9NxvrQJlxHwDOs+APsfvHnnjBUawOOrtzo\n          YBal4Nb3r2WkecQHrshPvi0dasTT0tSLWvGGtOn/EHs/yx5hF7F/sFKlHCyfy5RXGZO1jeVRq2l6\n          Aha6ClWhPrMAvW5gx9pMlZatWDLqYUbqE1DOUyBdPHIH9eEMpjRZEcrpYZ7KmYNUw5bqhUpEg3v4\n          9nASau0+adBtZD9ZfBpEnlZwGe6i2FTKlNRPyYF6PF1Q1iWpF4kzF/etNXE4QZQCHZ9/0c0vCkc1\n          At1lo8yDhv1UhXe49/2DPuFZnrvDLv4GzVa7ghrSSZs3airUmWqTgOgq3DgKll2fFwIdZzO/B5PU\n          DJnY/o6o67PhYBkyrWlRz/EpJAsoUObIMzyCS6wmqctZCKwsZ3ekxvmWLDCeadj6wSwZuEzTWiPu\n          +JGmK2JvynGiABX5wtws7mMNAzwaQdM0s1HcppxsOSlVIq5N0G7yIuNtGTaQq+RRWg79RjlpLai6\n          zF61QDGccQELIto7CrWpuSeZjmZqC9nBZqrSwq7oR/QVv9M2gEBDjrt+tFItiEEdvHv+P6Okfuqh\n          3wy2upPX13PMpfLtjixE/aDRwRt+Ig6AZaGwGUtms+jQ+HcU+sO5tk3rwGQARfHwla60f4+shg2H\n          zjP3MOEvGKOt6YgZynFbdgBEczFMLTI5sLpxRThctNFFo16mwaPjWVf3LlW1pyvHXUY7p8cFcJRi\n          pqu4NotfWrqxeCNmqnfrBIHV5kjiKJ1yWXYbFdZMNga4TYgK5ljLM7wu2+6r+Sj3p3mT1Nr/1D4U\n          sDJWNs3JC5Jg4WBjm4JgV6WeLd4Ex+nDzde/9kQPdI+qIZ7LKtV7nWB7kOs1fV0yn3eWe88ApKgn\n          i8meVrxK3cDYGJmtqtyr6TbLjDBHP4tzUOVlm7hDFarSx5qB1kevj+SkNt1EN96C5nNmMlKybdM6\n          2nBzFOJZGZb4lTj2jKMPhsLkJfUkgDpzN54LZUPH1+JYtXRKl7GHV6DRkMtxMibYcx00byIKtD+F\n          e6B1QyZUqmkSinG63rEG4uppEm0O2WK4tIrc0hyr8Xj1ZOFSUT21+Q2Pkeco6oZ+8fKBmHSHinmA\n          kSZXPeTJZF3FPmtM3zvJrJ6pzqdB4Xm4BPn+NML98/J+PkCur9WMVDSmgeVA623LtYchG217tnkm\n          kQDzJ+pgyNdQi6X+os61Zh7npqY5x/99WloAMJhXrd6pq3vzSRzeqeTDJkMjvZlNsyZvMdWW9ZR7\n          5IH9hELlG4/nXm/VbXGsAYyC1IkrUTEyC8nV3KsVB7JORDn94vkyHOEgpK0YWSW+HjfPRxmoAOyr\n          K/UL7TxrC+vofeT/iA4mTGj5tPil3LAIKMFs+oR4mIUPIkJX0GMjGGTr/R1dut6+cR2lbdLKnc3V\n          wjsXX4oevCfVRF+5zgqg2JSkc/3+Y/fXu/kk/d0dzPgCbew8hrnDry6Nayd7FkZal98Ox/hj7CTM\n          fBedjXETCvW+isMIMebybuomGLOkWxQQE4V/bMB8T6yhABsmESvLVUaSW7VECVObPgszMonLd+TQ\n          1ym8VBp3LBImw6HbTHrknxBcizRBL220sUtfDlF4zG1kvovk7uktT6WmK9N4KdJSjNqMK1678IKg\n          q1h6xWWUcwKXNEX2qzYOHdJ269FnUtqzeAEQumw+w+rfgtO7t6bxTWXDMDpC5/ZQvYiNeILt50fp\n          10yvTNZI7aZ3XuimZAzAC2S6A/gUXWf1sH+bSgHiWpvmqj8EouRhRXhgR7FovMYNoi1rtJxk/+lb\n          cGJQ7XmLV2v7lnvxLdioOyrorSE6G3W6ec1uSJF4NGsxhT3BsNFaZXvkXUzG/JLRTbEmpi8TiN2R\n          hhlAU70YlNEbXp7lpYU9jpalCYwjCl0PfQEvZPTJ6+SgYCiyVXItUdjbV251/XPGIJiZ+bvu7hHJ\n          7uRyOoAgy4YfUbtNkwRM8iat/KTsMZEtGOetAQJGDvsVhTT9kYmTi8qjf/N4vUcqIU8GTY6awFwJ\n          ee26fRsenb9BOCs6/zX0QhvJk2IMP/8WirdEnbU/UUSPWnqWoSLsFa9nNqoiIp72I4goNvE8FT6C\n          NqYZVu/qBTyZ1pxV9Xv9XXy3Z86gQh5sxTK7OeHRzRPcjtfZVMpXtiTfTYFppA0SeXlSLVbsMdk4\n          T/EjMGX8jtD5Hn/wDWw5HK+0jyjvMDtlnL6agji+rMlDItv69F4oDus+6k+gXwB25tRMDwCBxXzf\n          0Xou6whPC2vzMV7epOtJQt/61tVSPKOEtw/rEGBK2le/joo5OQnLkx7uK/0r9CuOpayx3RANsb+r\n          0JfiTZNsEiOm5qVDUgZxBWJlBGyD+X9tOLWS8oqQfZ1emNxND7TKliHE9QrIEP2s74MxOpsV9Ail\n          Ph3mDz8KV4Zy8ONtNI3PsbZUS7klo9vu4YwJduuGtsRj7IB72EnJILYqR33ohxnHikpYyGCxjvRa\n          HuSTv+VPJgKmUr59xTOjX7ucU9wqp//WV5ncHF0uXUvV6wgixxOQpu7GiBhXiwTjXFJeTZnDLkoN\n          rlcZEKxT3bLfwRakjQHa+wEuKEVf2pqGTzCLM2l+RveqHfwXFVaPIm3ZNhnVqBqU1dr4tuVxY6sD\n          z37/d7nYuy8Q0jlfnVpNMp4Nfzedhcr1O9Kc3tVYdIncSczsbBbIAqNadREftim9M7l8ahuxHvTR\n          tbc1zcwd132firUEHmHd5monr1M/7Git7MBw8d71Vn8aU9pdi4GplPl6DHVyiL4Rzb2zqt79m2p4\n          Eu1pwR+8dGvvIOUX4hbNoeZhrUF4mOKRFU585EsLPkz9zgJwtc6nN1ZuW/UBMvvT0P0lMY9o4qYX\n          7J2cH90j/+em6q+Hr/2tqfI1vDE3s7STHl2sGTBBoo+lBbGxq7+csLjI+A14R9duYQHx6za1ULo6\n          7PcvFQDpZM/r7wuQW3/Y+FVX0rcug1NUDkd0Twwvf+RXAOJJvrnjSbNyvlz6/DzJUUBkRbkIiebV\n          PnLEjfnd6OWrjsJ1EV8WD2fMu6xTiwcm6TO7T561CjLh/ynTuaNAye4oXfwOtn24JYuQtLkv1ZaF\n          Sv3+JVKIOJ/WinmNjO7xMujikVVQD9v3PSzalD1MX/bcx8sfVYhWzTx5K6vW7ooM52XM20jarEqV\n          k3FV0VPhEqPpWWzuSEHMYtQtSI7wH9SSMz7pls+hFK2wzjNcxf77V15AVkazmUu7XdY4pvB4XvyR\n          mkbZpZNLZSmHmNJ1jh6Xol1sdy9GPIRIp9zeFv8vG9gpnnsH0a2CPcEah/grTMYQp+zhiRplAlGT\n          ic9JvrV85iiaNJ46E6feZAB3zRm5DtUQ+3ctOV9jsZ69F3ulaYifH75E0Z2UxgHJbHdXWfHDFhvw\n          709A3zOahVypfy1OzG2HTBuAKwycGZ/e0JYw/gJLs2eA0CwKPedjosvfe8OPjiLaLD0c4tUg0Vef\n          gfhol0Xs+gf+vIhx2+hG486XirtiLicVd7TXpmVRdekjTh0OmPgCcXXH0MCMWkrFbXmAW9VjE5eN\n          gYJH1T0JLfFW0Gc63mFT49xEv70XMtFVHFvOtNJI/22p9/SLlpJrneLG6qjksSj1WJ2yqmEmSLr5\n          vb8OueXQEhXOy7AWidWNp2pkoCr6XEWTba1H3Tg41FzIgeVumUMNUQVfIdL6m2y5V9Z7sOsqh+t4\n          d40iwNNqA1Hs203H5e1IGGznMACnWW2rIq9H3XOslOv7VfnJG0vmnbjaz/ij8duqvRFRAZYfFw35\n          eww/ApG0TqIIUy6e6HzroPlqGbvrJnfmdgl9jwpgmlM33npU7fK1zRNLbdySY20xQhAxb3JyjfPe\n          VH3uohDURL57mMhln3GdVz9tSjyjdn2QCKibiy8kzbu13X5i4/uCZc5NwXXvnhXXbd7HNswZRzN0\n          ajTSOlJl6Tz1PIumf6nwIZ6XbZJs9PAGAj0yp9VVoxD33FQzKYFio/qKW7Mpnqk8W0wtrePRNvEy\n          MtJqDfcRLydzVrhd/PfrmPKRZKWpmUxX8sLZvxlxaWfjNtPkFdOvHfpgkeeS0XPLVsUDeU9LC7Nj\n          SzBK7i6WBdPiPuwrW8jNqcT11LkAeeMdjI7BOCWMv7e5tTO5tyZGvVul9wGP2ldLVvg2OTC0p6Ro\n          ugUqTHezeGNglOqzQcStAlTi/550dzWiqmv1dS+Tq1xU7x5dj1n64smMKkZHxQWCuX00a0yjNUUD\n          nssyBcg1s5TfVnOxEFdWdVWyltRKC6WgKYfjH97qWQLzBBRZhaANObe+8qdeHa2UH4yMOLbjYRzq\n          YnA4aD6OSN0We3wEAvEiw0CSxvrWSoUOsatidS7UOw5MGEVnvLntPe1oZKbUze3EQtdH1LMhyLYn\n          NQ4mBsD2rxXbLd4D9DIKDSX/xk8QdZXOHRhiVQ081eDr61bpH4QSJH5+w/dA6DUdBblDNkU0F9Pz\n          l6ahkpPrCMxK1UfeTcNonJ/4SqypKSQ3FTNkxLvn5d8BZnUnJSAO1s//kxz4oFgGLjT59Mn2scLg\n          ahk0ne0X1pM3viQ+VI+nRhasao9o2UvK73/65/M//+f5E//9/sff/uMv//bHv/znb3/+029//Ptf\n          /vjrX//293/97ddf8tvf/v7XP/4r/nf/+xH+f3/oz3/6J6UcInhWOVRcREvFFlGjpks6MdMkxSrF\n          ixGXo5XEhz80TDDLRKmaAzlROzfPgx2Edtioi2QAlWdHez+LrpsmWwXTwWI7s6XvgU12XUuQH1bt\n          r80ohwzlX1iX6M8KX39cBohEOqnuYG/ztObVuNF9s7SKVTm9o9DWj4XMGdubH8RoS8WA3yejTlk5\n          +SS8ucp0p+lyt0Om1HkXDMhpMSk7CtPlRNVTbZpQyvIAMCynZWqeuOKXTjTI3LO/EzbgsIeDc4IS\n          0PaWlJW6nqoLY6eO9Vd0bMsTRUh10EA+hDU6rIpm+EAw5PKZo5h/j/jWZWQfQrlsa7f4b8uClenB\n          dMcdFfz0tfFEbnLpLGbz+7vyyFnLmDucSQWRxped1V4DQK9k62NQAV1CGaNaaMPBak+Ta56Tzxzz\n          F0nAPtBSJE44mo6Q4mrVKR7b59Is8JMocQOcRn/c9MXFaWFX+FEcxd+hbz7zCxvYIMsd1RIJwR80\n          M7lngutV+4ouTe/2ieXcd9VxaVo7P+K+T6arIAc3b6nORjpLYX0MMtCXS822o0VX6RgGcxuaAjza\n          Q1YdEFu7FvwPQXg5faA0nfrGfXD83DYZImvQ97G72XkY/UqxVzSe1r2ND5sPakBtP1F0WC2DDika\n          NHlx41upqWtscBxQy5znxKuprzMOJ1cbDBJz9B+Kf3wWi9fbPAPjsv+5kAMAjV5Ss7ulEWQ2pMtk\n          t7stU5sAcLGhaWfNoTUzQ6ruV228Qk3z3eL76MU+Fmjow9S4cYxkg99DpM/6VaF7S9ajt0Of0+nV\n          0T7rkTWRiyoEpba4UG3jen1WMsJZOx3j7izT0OvYi5QtE3+sNcPcL0bh8gHGe7KmzR2Qmn4u+85H\n          dSLG5PMjyyq7+bOTFWpOapIrqo6CO9AgTeOLZqD54KMxWax6E9yPLKJ0kn1ddXHzeDgIwO1l1Jpb\n          IRpXVL0Il7AGTPMHx5s0nBNasgG/79fBOFNg75Ta8FZ7ZfT6+tJ2quaqTqndvFHdUcoPq5mjvDdK\n          KW9Md1pFNZ7UQKzvLNHOSkJBNHmXpsUe4Gtt05kfxn/WQMez6Ruqj4KgpkIkPj6dSJA61GSvzP6y\n          +bCaoWCbtgdnSuVAwCPF69ZI0NHpvHbi3PfYIr31XvDVcG0TylFXCDC+KJYqEOd7VKs+8ER+59KW\n          vQ0zjnsrHm6dLMBwXjoXa4dwbYKw2pfl2r2voamTMKtZRA94HePTD0KlLESvQBXQd4P0aEvhS2xY\n          siULNu5DK6SRiDXjCWF7L7rfA8yY7KIs1UJyrv13paiqMnOLNgYxkg5Wo1Rr+mz0dDTv9vPXM3mX\n          I4eATuuDlvFlGNdxeNsjH42rLtoK6KxupplS0McrNymT0HIh4o6R7DCJNjuN+U3X9ZzEAEe0RT0+\n          DcPCbdSq2V46Hm2tyuLY3hfgHRHJMvMqcZlkfQLIMe5GU8XRUdzyGB939Rh3NCU6y8a0ROiifi7Y\n          cz8/lwlR1l7NsvXP0WnFWWhGXALvmyNjKIosNRZDikUmoynSf+zE65q1J0dRl4Z9qgibTcVLuF6V\n          oWmjs7TMS9qSZYQBSKrVmvSOss1jsgb0H/lhmRmqdY0OoC1NZosKikNPP282ksniCZGJmnLjlHvo\n          kKST5BG0qyP+sU/q4GmFN4YKfY1K0WyWzDHa7O4jddN8Se3EUVbbiJXdRcofhwM5FCqzPGIAyxPH\n          0aYvfI3f3hxQcYolh6jERWBldTzXaznxEZ2MCbCgKRTTAOC+6Uv3l2BBVH3aj3PbMhOjhNUANeQ0\n          gPzUDNLGhdkziNeQ8qWvajbeqDxYCJUfDEYHK8lkpfYCMrE0H4gYR1WXtyO0Ha5d6S694Qyzw6Gj\n          /81m/om7OB7DZgAvoPHyc8HeLyYDzdZur2oEdZhD2ZPWqJI/N3zxbU7rfxIxG8NTTOJesnjdOBYd\n          ohlfKAZkm7LG82MZN2sco5guysl/U+l2HUu1VNRmPNfGtYzGZdr8mbdKM+XiCK/V6a4kR6g3ZVEa\n          acBz/J8X0xDDd/HY7zZc+06L4aVs1Ivb0Y1xKdjE8eAci1NQEbDooRx/Z7GYuHyja+WFX0HCoK93\n          IFnG0wKqW8EoqKcX8sukufVkp3U7fRvJCNo59i2E85fdPHI2GgeeTHvN2mIfOG1xudzbwQWMl8ko\n          oHOZrOPSVT0MqIMU1/KMYdLUiR2/cHUeOaI8ixmpyxCE+BxsTVk7cQV6MM44l5raLVCGFI9NXXDL\n          t9134J89r2vG/8IoD5kooZ9MV3LU8na0X1t9Eolr1YSMuLCmsePjagc/YYlyGU+iuRoZT9XZzYRf\n          ittACAcrUrPUI9acBstBLCvjzEspxsy2JnOlR32lLprjf5zJ4MeFYbRdGXHoRztnQqAjMdc7G6mB\n          kuP5Cgzvicti2anLZmkP8y9uuF/OO8+rmKB/luRRYQNO81QNQTwBRveM3wmSqXU5UJlcDU+MoQ3d\n          CHu2jDtqWbW06ej30WDUbdkQUfWkpQkEBSK3ZQrGj+7ZUuzU97R7j0QBzyU6ie3DXjjzkYP4wJ2u\n          1pGoehSP25jbNkUyFgBzKtCsqB4N+AAVy0bvC1K6zo0n8PJhZLI5PzU0r9xhFre3s5606WQc+lWb\n          v3zkCpai0WiSVdpyL8YBhKi9Chmd67BKfH1DI25ZSC1HY5Ha1kxxxGcgYbJzra56e0bxxdvB+E9l\n          WcIsmj0VW9Ag5OyCu6OtU8kOAX5TFiU1XmEI7irbxHMgNWq8EqwLLV9lzviT353C52WJ0mskm7aN\n          T2P2OyAvLJhtgtSLBUezkvj0L701/thNZ3DMBkWNuQa1hGDA8uFJ6n+EZqFY2A4t1rQutw7NJ23P\n          JJtwCK38mfgP7ZtrSUnxR31WVOkWm4wXRpdMix5LPv2oMPMyrtTkqfr8h6ICIJB9ftNK/9JgFZOW\n          9kT0lg3yWed0HR1tAj69l5u4kYzpFE2irtCjHM1TfXbMy1m1GlohjoVqmi3SNmuz+26fTXwzWzEO\n          iUsGTP/0Hj1/GICqwgSP+tqEwsl+s+jdt/rlCzOdbrMPqpuhuctxB6VpGQgHJz+++2ZeugJIzmGI\n          jvgRtksht6rLOrjfZsUFV2Mp8uvHAVR2upCrS7FVX98jVZWNRNEVL9203dG88ZU3pFGTgtCCel8O\n          cqdqLcPux7H6B9Ooa/jT7Jt8BrBYKs1Rp6XrCCjezry9Io9zNFU1DM6uE4h6YBzTR5Pk5OgVn1l7\n          2KIxWmBLtL6pl45G07NjuF2awu4z3Dhj5UOJshD79eh3TR5Ioa15Z6OhRjTk8PwMQH/831EMTaPH\n          lD2sKUScYah2UvRsCuPLvvfJ2pcMpMNc0w/2KhKa+cQ4ORKzqPcJRXVXHUn8rLQU6msg48sQGQi9\n          jTJI5WkVCjs6BcIgKlv2qqSiSJ8ohaPFs8zeHBdPMi5yx3uoG/xsm8ty9jDD/vE0t7vWuTN0sxG1\n          QVybiiJpHFhK8loT+KXtW+Jc0nucUvhQ01X8HidbUndZH8OKoyhDVrWZxliJJMsfKAIIyloGe45P\n          GhOzgcTjHzOAQ2Osap0revZhfXp0/8cBqpSfXhUnWU5DYhPLUXNLWkzn4loLthL2X+EWVN/VT+I2\n          7INlg2HBZg0xnG7SDjdlWNxZg36gpxp9h6LC6gn2UDIIOhRlJMf7Y6PmfJ6Wagjscj5CPS1JMWn2\n          X+PJyCPLB4umAzGSzvYFm/nOX04KhVwtLU9j/TFTsRofHVV3DCThKDanwCFpjUfve91SXk9BbjHh\n          edVkqB2G8ZMmzNacfWgiUloEHVSnayBJ7O7OaMXKucqOy6g4BO8kI/gwqbb5YhwlFhlZiCC41B0g\n          6rIp6BeLNl22ToS/ClT3z/G8OHzoyxcqaSSTxVX4Xpb0OphQmdy+bnbjakcncWG6vLULfe5X0k9y\n          68hmC6CteGFI6TkK2KaMi7+JQPxOLfYqOabJf2iDSW2QY30RVpQ9Z3B0vX6xAQ+TMtxlF8yILIUX\n          GW3b3dZtUa/rmTzK2e7qE3N4iUaPQUCmYhA4JI5u6wTkqf2HYs9SK8gv3KX5Y2+lHjuMZKAAiPxa\n          2Hvf+Z70a5nod1eUxDp3ijMyz0vcbTyyWpYi3FZib3yAJY5wA9JXkq8vi6De1C3RjsNbH2xOVedt\n          xJ9Vh3obF8wcBUgzJTJi3jLnMtzj7ms5+3mYNyRKmKH+FP7DUEJY4VnVMMQzT6/WR3JTtOJG+FGN\n          dIhPLm3L1CXs4WIWbDq+p7GKX1V9Ebke6fj3suczORtmKb1qECFj7qFDRiRl2YYUpDgRTKyRb9cm\n          gkDxbVxHk70+BTJqYgMSXRbUGSaCztPA7W4Dfth38I5kJYX5eQrnmmWMu5fcpgRox9dS0u1F+MGQ\n          xUQuGa7msNUxifceikOGqCVmXM9SNOkrdWMfgHi10XrcJ9mtZlEIDZ9sd2bLxd5wytn2sz4nynnZ\n          DlXINWZcAg7aldgVPXPcyCIm7SPeOls+s4mr9iTHFbEM/JpIqpfbtHHqDYMFLhflQ1mvyWbwrSNW\n          t8Eg8DqzeT2QE/lU1mCeY8kJY69PUdLL+ovX3laMd5ltQcKiPmfi02dzTAttSlb+QdyHMyt+Llr6\n          VC94Rw9AWotLPbvve1usHwlpYNP0z55gSnWh0OqZl3Oy6/7egvcrQQ/ZZbcuduOBHz8pQhCkzul0\n          91EVkZKYANmzkMkrWWpnOYl95iuO06QpVSCfXXE3bRDKG2n4ALftXbWvqqlXZ/G36GSb30GoVw18\n          Ula7pe3ESZXkM2hwdd1kwv7HOp2ohCwmIa7rTyXFc4lGFaqhh+VoWl0lOUtepnO1z+DLr9svi8cl\n          lfq2hXvcrdCdhmHOFoYxO5W7i0Kxgo8LmJCmdZrCYjaLIYpjcnnAtzW4X2424kjMeDd1HMqHoHl5\n          zP1M1dVoNu23RTLNU2OfQkMVZJgn5pzFCaTX+R8QOp91R41QNHz8bi26Hc0ZU2/KlwR59tH9B3ZI\n          N42/0+4CHMaoWizk5HXYQNkcIE5VZxcxlifbvNkU8K1y4mwdW12SUZWWi/F7k8xkrtYByU6OmryP\n          I9HGuMUwdmRSTqOl0Vug4MiKgZsla840GLAoAIeJaFgsDw3QvihI2NN7ivwRntmvW87k126SLxrM\n          Hk+zjs3Yi1vWIrkOS32pWJaLto2ZHCPl5rtB+5lyAGm1kVfdzr09YY1lOpi5LUc95icfVZsG1D2W\n          VYOk2+ofBL0mP3a3wAsp3PTPCoBEX6BD3t566hepH7+FkSDYf6lhE0hdGnZFJxBUS9VvZIRlq/oB\n          DWxFx0UvkT366IChdAKEeb8bdBZ47tIy+myPsnOOwHBZsjA9im3Lrjtubg3keqLjZBYpNRyYxmV2\n          mLhI0dhYrm/8QXuSbjLsTMB8kyMJMZaRrebI3YD+DFXMYm5qqud5qdN5RD5LfchqEurwmoah9Hdb\n          eseRmqwb3Ogp9JknDMUV49E4ZwuviqqD0EvLEYnSGBuiakJK70sVMTdRRT1hKM4QijNd12hRbI9u\n          jfIGx7oM2wom1sebl/bi3QFYNByp2/qGXp+NfEDt9nDXAzdqP2nTbOT3lUWCtoelufyt0X0PrVqI\n          ixw+FiHDzHF27CaSMWpvW6+EuLeY+kN5DY9YDWysPodR9XxqwN42E1pyGlbxoxhSRp7IP56e6Wy4\n          szH8UZTLMBg3c1KJcTyEiL0s4+aiI2S/3bJPuS9dZvyqhxulM1Yil6ahJkVV8hrgi36wDZWBlvVE\n          HaeuLgs6UcdSR0XcdTBUaTYMIYECUbHgmUloscqIWsHI+f3A/7/xBDwnWR0W7gcdZSaLtxrIPswm\n          MFf/Tkr++12M8WBr4jquLkO+VOPlDAYN/Q8iU1f8UdYlC8E6HDvL96SBi7LbnBrEgerUGQGXkoOI\n          9ym2jEbd7PE6kHvsp6JYmx5GdvjhywBd0URKORCFKfPgqfYTdmVqYVSnzdNrtr51b7JrL5dBMNEg\n          /mupBfLx61ZLx2G5653mfUOBU0TtHzCn44FTGTB0f00gu2JwQHRnVeMc0NS0URDXoCGmU7y88LSt\n          PfLhRLzoLeniAdd5zcU+wB4Hm1oaKcqrLhM2Ql6rtaOfHrZzJswpDU+LZCOzzIPqM3v2TtHVW0LT\n          pnsvCqUYLH+sn+XRsv6QblZ5L2jzjXm82Anqkicq3OkXeYaTsK2RMwPe1f3y7p4gBts4be316bx/\n          er6h8ofrSxAvW7yYmhwFJdFjsqJTgKlpW9lLiUWuXNxYmlnAcH3p5UiG+zYTKYMV9cBSJ9dtoeQn\n          gJzgGTl2cQxrSA9wuJZlADEoabudBGq9eL9xidR+tFHx4lugoWlonn17vKGq1gEsMszwi2XMkkbq\n          IUrZYnadEGbdtVU0eIZL12HaK1KPT8vTIkEVmCa575nVi8zTMZWBShKqi4RvKnMWmEu3hVwv2Mm/\n          tYuxY4qOQAa6gNIc1g8kIn17azybca5o8eElPJPZA7EQp6n4O5paA6he/e1IdbqJSAt2eouyYMYi\n          z1+DH+sfc2lwic16sZu9V5AJzbA+COzQUvioW7r9pRdhKsshNBC6PYinOusCuTGFsKvct7fnzCdG\n          yefGveAKshIdJa9+W3NGX6+b2viskpvuAS/kSxKuDO8eTRQMFuWbo64rqo7sw4Z0BKURXWIbXebZ\n          aj4hmt1Kx6st7qJZfsrMuMtb3/q+nNvUSqc2pgMZlCzzKzs5D7UBMkXpRpa503Gw61mSZIIfMi0Z\n          rTFUS54/psiaR3W3PSyoEl1cszEwSO7QLPSH+Fe+3+5Dnexzfyc8euMdZ1q7fCuYe/6GAfnnG07S\n          LznQGlMxm5PkYY/bSbgqVFO5YZ6oddbRLlSrdVe1QcHvN+0Uz5tfDxXuryePwlkykVPccVJQuPLl\n          MWztlXWwbQi9h76xmqWKX/3MPjf8whpzpIkYwFW7Gl/2rrrQaQAVTHgDBQdiovyuKkB0CNLzOcfT\n          ly0Od3VNE7gZceNsQp9qYzz8AHz+Wg9eJC/RkKw0hgGbKEb0fIerWIoHHmLNmW6BsTV7Awqgb/WA\n          lWApddDgxtQftU5LCSiVZYlzzxfYfkVDRf+zkn8q3SRHlaTEbBoO8A9lGqthMYKyvLJFH2pwq3bq\n          AYNNTDXKEGDCAN4mvzwbJmdjCHGBO4l95r4WfVbZs3TTb5BvORScPRITfR0YgbCx1FCSktyNDYRw\n          9x+gGands6tYojWGLqQfNx+iLVsov72xa/AZNYalqf8J/kkbXWUDzF27etSd9vK8MHEJTKdrE+zY\n          XR61UZHKk4FYXme5KkR6D6F4YavBTRq8RiPuxOGM1E+zFjaxioYMwgZk3pRe3BFJHvtw8yXABxMT\n          RK07TWDN3AzLkkk7j4bUHE9G7Tg5tbquL5PG0BZbp4e1bMubYpnzPQ29Nfi23dKMVKcbi4pkBevY\n          o8LZwxld3aLgr5JtLHecJTodgBFczGOpOuir+/dxiR4eimmbUI2Z9N58JC+HY6yl9qorJaYBSrNH\n          I16EQSStc7Cj4zN0E+GByWrCeLpq9oODxGQ7IwBWbPMzkiFpNb+RmSnCyeFW/QreDD8QMU7WmT25\n          LNoxO6SQ3mvc5n05db0rUz1xco6mU5LjP0IZXMA6IBvytsjRs/JXPw48znEZmBLRkA1PiF1O5/jx\n          KExP18xYIIyvx6Qmf4Nwe4++kWUNAPWCKaYyacB7JyPwjBOY1b8pWN4YsMt4vCGtNJlcdPqz6+oV\n          t9jQZOO7LMnwhO+HFf/3tuetRFt2jUgtJ9bIzuTVT6y8OsPggessekR1H3+HCj8qQxz7FDUw4OX4\n          p2GWB8Bffgsyldr5G3rBMyurCk3GLWyrjIWxxlFY4Fvt0UT/ZA4wMK09i+cy7i6kRnYttvh/3UQU\n          mbmGjv0p5T3eYV/CmWc/+E+9AQHC2+7sktyBAKxqXiXDqlrtcYvj3P5So/I8xwhoJ3MRA8XRLR+g\n          HZNk3tnGNV7NYUrRKIKiFPVA5MtdXZiuazcGU9dCksHg5cvc4TaTIeOv2+8Vp+un7+upuVG6ru8L\n          cZJIhqZ9ei/6lZP48Eg/Uzh/f2FLLJ/Nmnhppw54s+ptRHGdPIELxJntfhlX6rsKpqGNH+zzDkvN\n          bAZEaDLtcj4BECSVagCSlgIuXuyhWCHwljprZwA/PSD4jrqxX/W1IqMV0QkBNgVNf2io7xwniH5Z\n          S0BUNS276Vc3Jr9/rd8rmdQTXUmjLjfb8UQKli1qALiYElXJPCVoUs3QQDZ1TReXgIlCbjC5uOCx\n          DGm2E19Ys1bq0ZfpUveSjYK319TabIKiRSzfnc2vJrla7XVT2Lm+65Ujx/PiCsr4kRqoUfPzZVKp\n          tfWddbsjvh9ey0+muHG8QiXVPeEtEecY0rWiymgN3JTfEHZbL7N6VQ1OPWmfHoCNYEUfmK9IGWjW\n          qyd7bjJQFecVP2scfMOMctUR3YPZoL2MDGs9TpdBZlPmJRvzZOj03A5UzjxxuztKBuFWze6Mlb/h\n          eRvW56LkLQGBXAn/L86I7TuNzWBF8ytxbakvlAar2pWugJ53GLnj9FU1SAahUMy7FvfhZzzq24hw\n          Tui2lMS+XfWyi8urzuIZSMRdmmp2niBLZfj1npbN3RsHsNc7N01IOldG7sbJuPJPuQWXqQ/8tHw3\n          +hbCHB8iKTbf7of/gYMdCbaC8L3L+bXg4hSxh78B7vJYLZKyumJlRu/dJHekr0ZDoSeDzlOePRAX\n          gbmyOqWHLR83kDKt8nAQq6g2PsM1Fc18Z4jcn5CBsLeZWSOOQNdVn0W1kYEuVZK7t56CcGwDcfEt\n          5EYL1k3N6DZu1wV/tcKG3RcPnbVqcRNlm97EBblMjdQIhrcDgKWuOVrJ6/VVDLpJpTlUdHPN5jZz\n          mNtlsaBzvvD0nIoCKmSZNodbz+iNnR36T+o8Qq9NDBtfdbRPumDI8WNBsNT/exSe+qOCZrKZ3H3g\n          QLLwiXrU34uTyjLvoibffZsLcZNhZgTAi4nQpGe/X4vK59ggQm3onTmhFBn7mtQfq+kOBFJFADtu\n          C+1X4wbsGmOcNwhW1SkyDEqebho19TaDf57CsnroMoSp6jLh5n4+63PNpYuaJall6+rYr0S2mmmj\n          RRPb5MGKajxOpqF0iZLtaCLPBFSMlpjFdeJsXYfGlmNoxyouw7FWst1lDbOAVQC2Yn4bipmMEX7P\n          dDteutHM+Dd4UFTdcuRFzUqIqOK6k1eYgulPxhBCJlMJHVrvHhkE98QncVRiuhK/6rdhTrkVD/Wl\n          AqrZzVSH8G5C1u1jmXifjXJ3M7HxYuZpmD0isuLF0FOg7qwFKplJVX+F1vZuFrFeAEIpJ+3cWdUb\n          /tQdf1ZKT84U4+qOV97wbTNdopc7gey2wQWRPJOKqJWv9CgT1kxmO74NMwvcZJvw9HhibECE8rKr\n          iPk2nmljZmcNUeVkRTZ1UByaPdZoN/s3urHfvzxFwTUwjFrfyCq+5mHdzFf31KrGn2tKpD+Xpkze\n          D+NcPUvNDHkdAvDsNi0pSeNk7+DF4wswodDM5IzYGI4/bWczLZ/tmAeZpVpHMCpZ+vKpK+A41M5a\n          TTkCdLjO02NkqIg3PvhhYU+Fe9GmmJpr+iV4EY3Isgike/eDYrDrQdP4c1rhs8Utlst0HupdZGlR\n          jnDUpUIIrbTViv9S9vJ2D4Wx1ZJX+pRDuZ7TjutB9zFmkXvof7Vm903raffcLb03y1fLaZ/JoxxA\n          fOE28UKWbnCUhHg19+8dH9Eyz2HRKCyD+2VAyW+wPcE5PgUNFiS+WsdCBal+VyrqXc5McIIy5uNE\n          nkOrO5oBG/9wLs1tqz7eg2IP8pnJfMpdHgroys4OmvgdtBjd0aZ0eb8YREzz6hOCBCdIJt/0r719\n          MzL4ZXqLYiK7rbT14T/sk932Azpd7Um99wfz39QBrAHxz8XY3MbNjqrbm8V/tDVjw/ZlYJeo24cV\n          ydwjTIO7IW9UIfd8hbuZ0TRe4WjfNGBG9GVPidmThbF9sX6658FFq0hkuhWpAD91lPOsCt//9M/n\n          f/7P8yf++/2Pv/3HX/7tj3/5z9/+/Kff/vj3v/zx17/+7e//+tuvv+S3v/39r3/8V/zvcvrf//T/\n          /tSf//RPn7U6zgDznsVXky+xNRUNiNwzFZaaWj5wdJrGtETZN+1vLZ2gPS3x4kMcJt07EpShnkhq\n          B73nG9hfm/6PpyI21sM0lGw6hkBNyMXygGBdx6vVsy4pBlVjzCeVdFk+0Awkk1NuLE4KlSHPSP9S\n          KHjbhN7RDEydmYPUiYfbHtcV74aL7qJZNNZNdMqlGElvMtmw3oMPy2AIcWlQYquDOv6c8aXjeujL\n          IMlRD07dkrBWq9UNrMeoZqScxWVm0v6aioV1k0qp/e6RNVUl1mXch7YU6gzRTGiL/N0F/6w8KaF0\n          s4UCfSxrDdmXqWzg/GPmA4CRaPKdccwM1twiRSvVQN2kidjQIlpD+yLSytKtvOdxo5K18Ws8CKpZ\n          5jTt+iqdxIJleorq0JN6EOA27IaY1CzrqaIHsFAn6DnLJIVrOTAch/WsMqFoOM2yRbEPPPL6hPa4\n          j90EGGXd7ErghF1lAwZeUsYEvluLI00nxZCvVGlBHZ51yEctn7cWIKzzp+k00K7Itx1vXctuiFn4\n          vz4PDjqWaXUl+BL/qjA8mI8V+5HOsw4QrWwHKC3zwUZlDnbQCH9A/K3rQymTNagJcXbtLudHKJqS\n          KnNprj2KHclxMTpqHAQnd8G0mjW7gGDTpOseAhDVkNOPYjErEiChK9aKF07DchYx0jSdyUaTmWVr\n          XBkltOUKMpy0umuo50XUuVMritAjfawLaqq2EV9sMmAuQXrOu1lAWFS+MhHm6Cods5svRvOzcRVm\n          D6HnVq+2kkwNQOYp0341Mcar4YcAPAt9tQjAmVpXAjK24BHgo9HfmZSTmEgbCxPvMLw1qBNRrwVT\n          ZXMuQcnYdqcSXz0UanVWjt3SuonpVI829V/VQ5+o8bjtbfe6yK6xxLmqm5kzOVWXGVlfWzvRtBn0\n          a/nhZ8O7Yv0EZTyzxOikl2yW2tl3beM5FEu7Yz5h7C0UGtCotFJmOb9NKMPaVcvCOPCTdGzxy09L\n          eucEzo5wO+EKxeucsmu1WmCyWbDxE3pR4xWdFZYjsiD8qVSJHeinUejdIcRr2D28A1mQPcKoM3XI\n          sKIJMAkQ0mNlRC28fxacQPqp/arDysTOQLDbzpxIddXAnvmK7mqQUFjqJ/ygaDelia8D3bbzsXYx\n          rB1anunRgh08lEFiybS1/0r4ybpcYifESs0VZCcrsIrBk46IADd2PfEpeZoNGJ7zwwpttNC2HGYC\n          rNtlot49szO6CjeH5DhpkmUX5R3FkLcri1dLg1r6RPGotWAUTdOEmGjF2BCbg3FTpJozAd++Vo7Y\n          iZKa9Ekw7nq5V4KmDdfUirrHgNsm64yPwd5bs352hlJ2RhXTtieQH/m/2lo7AlMbieZ1AI1ansRD\n          uFzNPIvrBrj09kXl1YcTgSs9qwVsFDRSmoRGhnCyAcOT/apFwuDtshScWrD7yR0Tn0IpdkWXA9HX\n          cHJ7bR8j8/y00D15X8m3HoVNpGMf49Y1GzNX4VYuYBy5cNY+/yNrOWMFEriUNKy4EmORdAdH+KkW\n          Pp2BXnNOs3wBT8+OCVvayjibtkm3wWtG96RsHL4TG7HElzR0i8X4fWa1YZfzFGoxgUQ86e3Ujshd\n          FVjRPyKelw9g7jFUOJDYJFs5Gf1b3HoqR96sEPTOpElRTnRBj6I29HiFN5gve1DinxLwM+sGS0qI\n          t6coLQduX/dMikrVoQIBnBN1e1YHGmcNdktr7ia36UzHF6lv39oOWGWNr98J0y20iAbb4RTSq2RE\n          o7o9QyVOUpuKM4OZBqXZytG7FjFx1HITq9y304t6WB/ABLtzCRsrRrSJQn5rL2nn1Hth4SxThU98\n          Km2oHJ7wTl9JzAKy1QD7uxhvYWNd0Yotk/9hXuM6zFK6e/OAo0r8nXaDg1fdjAdcFYYxaAzNh2qo\n          +2xL7V+k3fft0dU7/qi8k1B6soJi7pUcVKeVRW0QvQH2McMvAUM2kw0TlWYYXVSk5vxogAB0Yd/J\n          SNZnmuhx4xCQ/E30gj7C8hecX4DLb5t3qpD/Jc9q73ReUhlBDF7eoWD2rlkX9PGs2e178CjW40fd\n          vJTGwlnvUWWs3C/0HAyX2SwSlwIXnmu3D7CdcE75ATq8NeOwxZeFV0zVtgv/+LZhOKgnJziNNqzL\n          vdYljbGM5Ug1Mg+HkDx4Mbppnvu0+vjI0rsHBlXSSGwEGV3KNv9XfK1Vli+N816l2LwwO9v3zYu5\n          Ta0PoiQ+Az2wwepujbpmy2BXe+OHMNvv9RrHhtotLD7KiK1+x6hN42ZXWsCZ8tiSI97Ongy9SFSC\n          WahYzWYLkSBJJBstagAfkeKY7bxFRddDW7J5+5r6ofR4trftxOIf3znZ4zKw8KnXjwarurmWidYw\n          s9xB36j0LU+Tx4MYNyQpQ4rTw+v5FvUueDITBw8ecIuunZCBjRJylAcmO0Ab2V3MzpZBZVHxK/Tl\n          QlKYyc38zEhCbAxIQbOkoPQJ66PgasOCgZDJaDkZJ3ddllM3LnbuKKUcFhpPPHM0rRtq24awjarP\n          fnvtiF+JC2mU23QLK1kEEbzmTzb069+Kb8B2y/ncnXpogMOrFq4YnUvermAapGzqBvC4XuUkiJdg\n          Gq4UAWazSyJTKw6t6OPejPdWiQmDjBzdCDEeZ5Kh2ol4lS0WNcMHdp0FS4fiqhwknNWIbFFAAP7S\n          CVW27WqHwqBLtYxD0LguBOtlWyBxcG71qceNFLWdDYjI1rW8kc4XriOTGheqlnCNe2ZakDBe0KwD\n          j46hSuuH+FPJ4HlwGj9r7acDHtXlcZ1iT0c2Nsd5acpjKf8SP0XRkU9lZltsQtfrjNtbc+3SzBbi\n          lONVLlZDonLv2bz6qPdVg4Uv0FIARz44bs0rxKm9VV+LuHWrEnF5DvLxOEyTzlSsTcNWOlZUvIo1\n          J3gy3rYmjCW6xUjE01MsRDBudO4TeVn2anQn/ZvO9BFZoEJUxjL+Q51LlKMcNbgUI2ILXwKsoRFv\n          zKX8xELPYuBuFC22aC3j7N/0zARFWIex5+MgMl5pOxs4I35gQTeSUzwA1VWAyADtuEKHaSpbTOn2\n          e0UFjtGm/0QbgFlzT08HIrdVPllCO5SnGM8EDhD9WeHD+Is1gAzKyIvhpmkb8pn6WBQHdhEVfhcI\n          RKp4bAWeoiUCpp12dcBYa4qTLnFebJdxIFjcHrG7P8MmnnM4bpHsCZC9mhDiAPH8jm48RVPFLMln\n          ftgQRxeFKwnBxRI/UPM010oNaPeK8R28rrZrEuHQc4qu09+pgevApRRhgDXJE5Gvdzlzg2QL62My\n          HaknNV6zRWyWwxZv4TJqcdzPuvzAB2iIHFj5XX8JVCM15/b9+gMSbd7LQHnRWeQufViH5NU8zUVP\n          3ccUEYXyVnwRjyz/fy2/qParhbtFg5O62YXZ8OothXrbBt3HUEl+oc1a+wEj6Uwgn4iEH7xjfIfD\n          PgesACtLAVThxJiZK8qUuix+zNbZ1/nJe0pHWeIxf8Qa2dEZr50SlL2jf5vE0rd+smsvtViWkbz1\n          Jii42iG/V/mMEb/2HM+jsVqyOA1WvGbkSkeArXsp6wJe9dLMFzMaywqDU4K0GyY+KfvTdPRMFhPZ\n          nt/NEJ9LPWfLi75uTRlfLfXd5XIWBjp+OlABU9uf3EKzfn7e3b+6M5zOusud2CC0gKYLMktv9HGm\n          88EL1DVMhunlLtYWUBK4l68cnYVNkVFcasfGw25uGoQbY6lJiHXX1sh0It+33vPxAxBFbiUJzkfl\n          TRbCh92pXHLKxZeYiKX1NAcsUavWsPBk08WyT26BNbPRsZm6r7RNYKl+5RU22bSMsLNjVBhBpVzT\n          t3b2dbknqHa2ZczHdY1qzDcnUfjalwb8ZNdvdnyPXxnTr+nlUYIa98zUmL/m2VmBxfEodzh90iEN\n          xi062WLvNjR1NrP6nQYTje7EflWmwXL9RmFTp0M34wIeHnR8a8aiXIunYKvqNdVvh0qPNi+3ZM8g\n          MlDdW8JqKsumqIlzwAa+Sfmsd71kY+dgqpR+Yp3cXdLpBYu+xr1tNbbHgZW7DW4Q4l62FjLO+f31\n          zjZVkdWjBvelQRzvpscubDPMtgQAulru8l1YVDB2Z4PxQQ9pXoeTRdctoJfedZo9k5KiTxOdEenn\n          BN+b/BkApccDUWmQlGpj8o6kMRvwMncnL0QFsPt0HlZe5nkG275UqHufW2KNnuadiNuqbh8nU5gl\n          bWDj5z1FqpESGORJjRzHkeYSJtZKWW971i/bE41XsVUBk3tGLlKFxW+/LG/kIufjzYlOXxGOJu1/\n          DcGr56abWNNBvFzMalV7xSci4y5/7tMbfefB3hXZlXQzdR8hQrXJHOeMhTgeimI2g+kgYOcbycQv\n          g0dOxb2gFVhI/k6X/ga1HnOXHf5zdK/kFv2IofFWfLxDOXwZpHl26wcJVMYOIyPIJhY1ThWLoFgY\n          BE0TtgnYtCscIFDyLOHr4epCymf+Hd/lyjqkQhyZ3OnZ24HyGGqMU0VnFB0kogJJkIB4H9qYtE17\n          o0g60Ypwmymlx19qjRorPsd0Q1rNJvXaSSVt6WQGmtZiR9molav3Dm+oU1SCRhaONpVZrfxSDdO7\n          lgcdVUx1ISdrH8N+LGKdzH7QKNyqwqJ6t1zuSlclg+qGZlIPSWIsVer0hOVapDY6r6nxJmiZVzas\n          3cBpUbqZ8Rfwn/kzhSrE/XjaNH/0fgumUcotCIzzXr/0DCTj87NF0Bvlx7Csa7iiGoP15PMu58rN\n          rLxT3O2GF0Y0lDQcF1U/Gh0/g6vth1A37CZ/QSO2yacu0fCmZviOwSpje/Ucp+0wUhzhFVsV//HS\n          2bgTvJkN7QmKWVYV66nzOIP5xrehZjiT9deCCzq6JSdw4xo0V9SEV4nc9Rt4PpOdbJRE2u9NDhdH\n          TFkeT5UMAJiB0yabnLUWl6h5wTdxL1JO3lv5+wYZmeTe6vnFHlYshhfv45j6n+9WzdMveJ5zVH2T\n          41pqAfw91jTvicXGtq8nTljG/mSFqCFxs1LzRS9cHxXwnfvTwBaFqeRSBaO1N79/KSPnoik2Tc9k\n          +SprINcbwG+SnjcNfkzA7DJ8Zm2WRcxxRCS2DtlP8IATlnr+ZLU/XfcuxWJ74uuuFqeLTz5bKEf8\n          +9nKG7Q6XYcy90UNEmQPMEQyqsiRAQF8mAsYubnvoMupj7Q4GoT62mKPfWNPhiKJdqcV/TsWvix7\n          dzEaecIMVLylSZK6GHx6qJE1ohNtezOnGqLPagaecupfVz2vpkcHrxI3sTEAwdZ29/u1PsyLDI4j\n          +Sx5TmN0wtJvxdMn4virVs6d59txHr35a15YUKuaIp4D4yrx3WLxvIQincbeOlEo/Zrmx2DLVETx\n          JMbJairFZyRvKp74ytVtcsSXlsgY54mKkFw8//wGNZthrcCtHzKmZy/WdTE1kQhYg8pBn3W0Q0Rk\n          N5fJpG3VrjNHy6onX5S9e/ujdeJwTBJ8mbaxZVqW18UCL1c9YJ59hMzGGgokw9ZXjshilkEtaJ9h\n          Z1SMVhCT6jTK/pFT5yb+uDUq7CUVLp7pspJFRERlmi33h7mPEXEO8GyVbRM/RmPK18DhavaBe8GF\n          UwIutluXVxvZHCy7bLdGqaT2968GGuVkQ5uHigGYDH0HQFO3dTD/wiMnVwpfgtZn0SzGXW1ndPO2\n          UIUDz50MbWraBg9qoskuo8CsSYNOZsadZqcbCeXmDIuGqBjwCzDGsOFVo7Xe3y05nr+0rfGdB+d1\n          NmSzxMPunrl77OfMyWLTz+luQcWIX+x5Zb6edBVvw7tXgkf1oVpOQlmGDVGiELeKIC7esm0zHU1m\n          dg1gWZ9BQu+4Nsrr0tUTToSEvt5xRSeb/Luq6KmKCGxT+CgCJtuFMPtvJuK7fi7mWHoqAgyxruva\n          AGg1Rnk0m+g5luBdY0ME9YhTLHI+97qPEOPIGUmPB7Z6zeUBvfgdxYusQZGIBpoVzGiM9SC63pHl\n          KHVM7APAh0REcfjNupTVWIAAmwaJeDtF8xYCEfTvZEoan6x13zuunaGJcVGqFv1VO7QqVQL0h8U2\n          vpUwvXawKL+2jU9L7xZExwZV58ozDVNFkRtWvxnhf+VbRuRTLFBUhX2PYIR9pBFr8lpTC4z42cku\n          9pzUHiWKNr0MWZqFGDIRcUZkspg5gE7E3+YLVngr7+Qq5E0LB4aSCKGCTSuzmWrNbInZX7xA4xLO\n          qAKuVw8exZP9BnRx+eLGKrTDRozYLP31q6FlWtr0NmCG7SfUlhP+cdEumU/ziyb7PWInu0U7uMGO\n          WZQuXoxusdcgqJLP7Qj8LJcErSgfVO7zC8GkdcUAwKNLgA3iwnHOvVku5nVR5fyZ51KpWeVC+ezy\n          lUlX4CBbXRBP0yeS6N0/Zn3IfZnzdN7JMjHjC0iGgLoi8eLYhP2W1WeUL6nX8S7O3TwmZPSqxvj4\n          ppK6OJHFt+Ti1UXb5AKcUrtasjgNtOGLF7RrAFvcWzz16vABQ9vsMsLy28YPiioW2N1NNygsFJF8\n          IxJWjDy6k0b3Wk0qR2c667at0l798vVv9i0/oDOg2bQuDkXSdB80zxBWZkVVKaXvceisVi6Bi1Vo\n          3M+VcET8Kv2JR8umIVh8tuWrOL/wwfoc17D5+toF2FpLrmaCvNqenRl3p32+rJ2KtNraOwT+47s5\n          5KPJiV9W9gyYyS2dN5r8VkyziU9sGJI8rqWdPpvRZ/PHjlMnInFVWo4GEc1VszyeLyZpXQad0+jl\n          mxXU+olTLh8ZWrFx+JF1ORC3GJvJuHuvDp/9TbMV48JIqKvPkUaySOtHXK7fLHIpIyXPdeg4PqKN\n          UlaGo+CEczJ9Q1/ZuWknByGr7oJth3JCKGRQQSt1dcJoNRbrzb18AMqldBMOCszsEWpevnPCxqoe\n          iWetyu+suJf41jXK6dp2RC3bl1G+0joUBNdgVzi12qsPotHGNxSC2/74zeTe1YRU8e+UC3Cb7cG0\n          7BPb9xyNGoEePrpGeaags8YIROeQUUwnkyowQpH5xa3GPplq/iLHeTGmWVNrbiY1iNLS5M/3HsHh\n          qo8MLV4XHcJWYA32WMYNEc3zNsTVjDfGHIwn/dQEORAvdABESNBcZum5zKvTI2rW+QsOleI2n75F\n          0IT0aG6T9d+WeJXyqasJlEbCxnpHDqZJV0z9sWhst0KwYjBgkcl/H7kKK6hLBOwZROqTbSLX378Y\n          Gd4Ifk6r/HKKd2qmkXQQ5wfRG6wOW8EKdgYrFq/bqbuKxiqYp/rNVR+jN7d9pjmcrOdCsrcJRA2i\n          eS8Qm/cPfoQ7O4NiDPSCnLFxQM1tCdOjOgYOnm81CB06NMVQKw/p1xzr/LAWPYYQQ+d2A5jmMNve\n          SsOmKMBz1DmZibApfh4PBsIGpZprf0ir77y0dxs6ER2YgWbVVF3drQ6UVwTAR6kNwI2MlIngmzZ8\n          xJRZimNx47ErClfJnH8uRj/TE+t1vTU8h/sE/meCmMFW9BvwwO/35cYzNuAvHTabRmtkoaGbZ9/t\n          6Sx+LGcJLUMz2XGca3ZcEQ/RVfvBxqTpj1XiUNlFfQJoctyFCitCQTDsLdey4vMEKdtbNg9H33ak\n          +VLKMDjJpVkY4EnSltMK3350qMPtEsvgQ4eyMw3zNXY1SUklYT7pqRJl9TQmFFOl6O/Wd5ygr5fr\n          ZHJUN2jGNb26qOHuVRbPXLOAZtsz/X71qT9fBDkXnjUJK2vaq27E999vSo1n3Xhmz7ZFXcN5wLdD\n          7GSNDDuv4mGqFpdygjm1NZiz5mLqk3aL66xYak29ohT5x1VWZrdm4RAQdKpxEFA6FGLW0pVZGeeO\n          t/70JHEs21HZUESrDSHK2vhthxnjbsYXtND43X5yVDrr+1c0SfwlIn+MbrKZybZTR5sajVDtbZot\n          mOsm/Lhy7M0r8CsUL+4G0++U6usqZzj/iiiytInLxPUXUqVxsM/xHRHwDRVqu0wju8QpOszn2gHs\n          Nj2cB/qJZSPexYbLoGzdQGUEsHXfk8cJlk28dtM2HsmtzRvaWX3baVtGXG/FM5q5I7XPwA3i4eKc\n          f9O8G6gl7KBoACCmDzIaKcI6KFeD0dOVj93U6js602OfNOZP8O9bRsYlqVv9Wek07DEATOei6Lh0\n          bGx1mFrD96EnL9yqTpa1hOiY+DcqX40heIYTegqvYX5dHxz9/gVlyWUgr+jk0xr8iM9mU8ko9Il4\n          /2VYcA1cwCM3vM2JjyU+AuNrFr4IDyZqKF9tENIRDiVVgCME1QJosH1yBLlp0u64+fRl9MlVa3xC\n          9LbJUfnHVjISHDlzJg7MfGxDFevXbrqSPabWSjdbRhHcveA+AWPGDQQBMRRkd/jVKmpu0V4Yn88t\n          lL9/2RH5gfSwLdAu6U9Vj0lbn1ggpcuUPx2ip5V/8dJq4QNhqCz99IZnyyMbi+bg/wIAAP//jJ3L\n          ji1HdmR/pcA5AX8/6lcETUokhBKg0kQDAYL+vbd5BFs6tjyZ2d1oAdTlZeY5Ee77YbbMzic5CNZ3\n          ONV3jKHL0dUKc1dESZ/vKoMldOA0Tt+KXq624RumiwdVcKXGmbQ2KSl/M+B54zGkbfCoVoHKknP0\n          SlF+H37+u4pV4Aikv2el3AHQQ6L0r3+CQCvyJ2SWqfKLAi4Sxdv0DrHrwXJ/bRQFGmx7M7mlujUb\n          xvWqlbkEqGfdaXu5vVf34YIRZCjdCYXXGxqLVU7fHaaRs2x0l2POYj3AkdjFVOgg7Cl9wwqeqVbD\n          x/1R+mVyLeT88U1rPHCpUXYQPYVoI4tywbhr8YafoNg6qZ/WZAAeVH3njom5TisEbIue3ns5LqL/\n          RPIW56GD9vXctQxsm9Tu20eIUfJohfeT8uaqEY2PVtVY/dHSXYtoV6vE4yFyO2gmq2OJebHu/Xot\n          0e40jV/TFwlBSULpSX/ydXEPNObTiMwKa1R8h+q+q5sH45WEjuzCk3kL1wpcQ/ynsDkRuGb5+CBe\n          xn2Jk2pnqsCKVntAJ69urVIRJS4jrdPv7lh32R6iPvIhZhxgfdBgFX90c5hNWHNVzbTAWhwKetq+\n          io1TmdAKjSTW4tle6y1POEqhOFqwPYda5V3Vq7vwY1zUfsDaTgCM/8eiPlkJGUx3EKLqvuV4JUAO\n          voQOlOiBUu/Q1mrVjqZNZY5nUELy+8jy6jnBvK9X+oZrFZzS8FTqFXHKacnwgwn7icxtBFEbBOCZ\n          b0ue5czmLuTRRrMjaBIsFtg6a/oap/3yeXf6jBp90dapQhF5IsQckTKUSPQDz/edKiiXaWfAoj4U\n          JRf0bxR17+Uc7SbzPS5pq5cN+69X1s2LuKgw4aqPHVVuBw+ajgqWkXVch76dFUMKdbHs0ZDVMpW5\n          46eUAEcXsIzZQJ9mXEm2mIQpN8kF0vF6MU5Oc08wQarcHlhBccv+hVcGZ847Y60DGcWyUtvPGUeT\n          BkX2GG9xm34U/pBPV1jwkaiUw514i4TQYiI+Pj8bmuQM8yeTH/GPZrs0FnJnI7VqiJPlyXdwjZ9v\n          JfdPAPEzpV3+ndwTPZWPlW1GXKuS6TfqwMeX5gdpU5Hr+XbyZo/LlH3iINNaI08kuC8JLdx0qMcX\n          RAhpBFqHCGnnvX3EHFVkvqwJZlRs3lgKjWXpD1PaKj+wtSTsvpxq0XZM9C5XbfINXazbTnNZt1Xp\n          UeWmtYI3EuVblJAe6qECcqGyXVKLQbmxdOdv51xIxV/5Bq2BbWgcc1F7ORz02o/dVo5UGT1/NDfP\n          96TG9OuJucDT3UevWREJuyKzTwEH/rc2TejtJpQcp13MIR0RxlWmGRCV1LBwPlnXZ/jSc+NXoUIw\n          xLjozRF7+FTqkt7CziTGNfYrWPQ970nXX7J+cALeo8KSokaAqYQv8PGhDES5xumpKej+dpOT1XpX\n          dzzfwArIDH120GL+VqYwRuMAitotOiwdoGRHo3LH880j3PGjUjEr7gS6Y8K7MHyDRMW4wnwjqHi/\n          OfO3vJ+nD49TzA4GcVnzBU5niqp3gzwbU0vv+HeP5Xle4bGwUaT54Nm7defcwAv2RajOuyFUVlP+\n          jlTz6pNEcvrWNP7u9kUu9htDolnMbLlWPq+x8OVIoYq/ILs64B4/nKOdizoAjm8V2d6YisCGABgR\n          NHv0zO8//OfzP//n+TP//f7DX/7jb//2+7/85y9//csvv//7337/7be//+Nff/njr/nl7//47ff/\n          iv/d/xZ+/+dP/fUv/2RPgti0nlzY4xeGuVR2KcnuMCBUuCuIjirpG6EoWsEgbzS+MkR4VvW7wG2q\n          mmgOkR4HCQDovoJCfMYxdMc0KOC0lQAzIgp/vdB+JEahq6eURYlAPPZD1Cweqosv4sVfPj6SF8ZV\n          plHRi7nuu4qiHGKvKao8prDyaKfj/vvowSa7+DqYc9/jTXAbQZQ08YZxGqOnyD+qqTAgp0cLh1ic\n          otTiZaoZy31pbJFSpYBqxIIqcghwjBMs6v6MLKoaaUdKD0RjKqB0gm5ZsaTLY2SbVuIQMelpB/k4\n          ntVJKemSGNrDvyRUqgCeS6AxmhOftvKxi1e1Mq6TDw8n5NkhcisSz3RPSBQ5A73mdX58CQ0xY1oh\n          eqkTZ4Uudpgwon0G6+CkXiNbRymyiE9si/oJFfBqQXygKH2LdwCnJt6wPAq0jNxsASBsoSEcml+z\n          gsjg0+/SwMHyKYn69KC/Kaw8KlX8To+zRLNPjOGEkdnuUK9tOiwlmhTGEET1XQqghFoByh/rJDVN\n          YCBajhMonuHPd0VLpg02cvQuXGEeO4Pf8WK0+1hfi7NN/EmXCxX3vvIJUNPL6Tkyx2M6GL2gOHCb\n          BKT7igtyDeQ+RKc8vFiUF57+jWj3O+m0crtcKHcyzYID0ooU09XBQ7PQpaxXc3mAjfDZsoRheigs\n          QYW6aEuu6z/CKtykysGoexpuXKG8cBmkeXlApd2ykYFEmwto3C06FyZUOgeT2x3Klu5gIUlSSyLX\n          vm/FAPgdo/lgr/m7A+p85ZrvJM9dbdpNYHofx97wv1XA/IWE0K3d/QbfU20jxEUKQk2+9B3KLyvc\n          gkRJhyzhIR+qqxOz0O4sKJZ6OscSxpsD3LoGXx1MwCEUPuBPtS4uqOeeOmaAhc17FAQv0/cVBVEa\n          nqZalnbhjiJVRYkRfpa4NTW047W24lzHriGjQwgOmQBPi2ic47JvFsLRgUTzpGb6OE5+Ff+wpD5c\n          wC10/Vx4tDXjvCh1xvTF0JKmxLVDqrQKjMxbUw4IqKRMo2cnuoILSi56EBVb8LKrsIPZRB8W2ObK\n          nBl+bMyo3TM46mpeHbcoX6ofesJPrey3n6JTPLehbkGdPDhNEu2LxkMedzS+USjFhYSZ3ilAjNsn\n          d3/ulW6wuWGHTyuuv45NcZT7iJxc6VMS+mJATqKX/1hjLuSE6yyG2kghe2TLVynwPblDOy98AE1x\n          LAiJ1W4Kl5FSyra/WvLVEkgV71vqhOHIwzqpIdBLRC2HijDHhJ+xam14YOI6RQHRU8dCWp5l5aI5\n          xrPXhFC/3vjbKlRNiyCbAA3lhlrgZjxwaduoSMSXBjKoGGgNMkSVkMjIkn9pYwskUjRMGDI3D+x9\n          k/p4n1fmc/d7RpVGcBX8ezmmN1Mk4z7+3Hy/kZVRC6/vG9mTZDDGZd+i4aK/R6JQY7kiUXB3bO3J\n          Z2oTQJmJaGt5ZgiP6nvsjKDc6kQpdbyKE0MjrVPQR6sKD0Y0ulqwuRcw/VK846PWDNLtTHorHLKs\n          rXHpCAAqUgL52T40hoEBo2TXOMd3H208FFYi9Do3QJFGE3ls0iYpbdCgYiZfewdJ7XwscFDrCcYw\n          bKrt8jXAZ8N+vj45ZfGkZU1Ap5+48QBJNrzp7atrZ2gF4j82+rgYDObsQIYffSF8termrcaQW89F\n          OPERxC3n6oM4yjPjtjXBXcV/1nhXVb1gGyQRvQd2StlvuxQxC+N4oKAsTuxN4eggziC6ktUaOc0C\n          c3upq7YE2kJUCe+AfzYCFVo+0DZf8mXa1JQjBa+eVH2SxEIsqDhYD5iK6k8iQNx9q2t86WyuzBhA\n          DQUlmVwoay7iKNF0vKZQZHdyiNuZU3Rs72Qcd7bVqeG9S+/Hrmj/fnwBIp6hc1/+ghdVtU7d6SfX\n          B6dmFNCb2GRJR7wtESV0oK/RlqRaoRmlo9APkMpsRSBdpuUNWVo6nhPiPYsgk5vGPUWnMrxgz4Zz\n          S42dX0ZbCQWoZwR5QKxO0bsNeKg85Nvz3ESMYyCsfjE1uP4jXEZ9eUu+UJCdNpNP4I5pF1qfIi4x\n          1f5LQjIX3C99N4PK9OglKw6Y04kCStqVJUkAxJZ7z0ezMu85aUoHb3yK9uOOpr2cv5uq4YHy12j1\n          QtjZZeEwjJqiwLVSu+oK5E6dnuXzk1UyvOstVOqdKBS4ysfsGNnHp70BXJa6ZjK2XiRcNBdC8WBy\n          oqZllYYA3Tj63SelG5iigxK/ls/a4p6WBNZ35qtMchPjjWkZ5OzoDs8EjSbpuJKAVhMMpwJhmITo\n          iR8OojwFjWJKq4hzePyiPioeMBX/rfHJSXi7xDFcTxCvU9vVK/GZNSQFCuToVLx3l8EYZENBa9sm\n          gkoJcL7lEAmPzLt48t28c+vok1xhOX9Tw/whEXNIc5W5YtN1ET8UCvE4t5Vpi/XnFG6kusrpMoOs\n          XYhmRBuO46Re3H5tIJnUDPQN0HSc3smr7nmWUj6xTd5IyJSkTavTxk6ukztUJNHwj2oPPcR0T4mO\n          uFx8IrsG85SEbseT0hVCB7W0BlN+Cmjz5qV4Pf50P5+1PCSZfzfsQ7o2HzNhfqlxFBqMWc7+wsRP\n          8VLV5SaUJuMQbHlRww4G6ImwR1J+dAHMOJ3aKW8uoNvJaHOdy5wJ6OkjGucLGz3S59n/0MYUJ+cq\n          j6X5PKi3rcZxPP10iWN79VScPhLPQccMKN7t7ANiyibelCIZKQdnFYrJHuhqdSu7vCD+2Oce95kG\n          H/5zw9Iw7o8LLWsIuejLvC7dAbz+At9Zt77kagBOVZ5gFzd1OcE9JVLs1+FgMZF2q4seuqgs2Jke\n          a5wvMmctGDfJkMz1atHOMfua5BDQPAO4jiO+tx9KCPBlXtCodU6et+9ubN53Tljh+bDxHqrhfLt/\n          LfurVNeLYS2KxEwAIkpNYM3IUPSRD0uGLBVIplbouFOPso7oOM6oWpBYyQiwAjTZIl5plwU9gxz0\n          LXmauozXWHdKc57tAejCZG7eW0tx7F4Ya4CHclfqigq7f7xBpYNCluSHgxqkySWMhCMR3Jn+Opey\n          rb2XSKsMKuejnGlE9jUJ7R1WwTf7PXWqtyhRVo5ZmN5bBdFwvMGSX93eOFFFkcJ2crwRUK29bJ3e\n          E+/4ziinSEMq/+bSbfEosFBQMq2baIRhcTGijOYDGX+6DLxv02GXoFGOKjwRohCH0EBE4MG6Id9p\n          ymmJ+6FnJGrlIxEdXj92UawmxnuqDL18Gh1Lrt5qTxRkPUU5rqKuNQ8snEMvDC+z+C02zrwqXZxX\n          cGKNMu3Hau3nI2jCl0A8Hkekzev0tu4Gl0I0Js6GqYpTgXMjzuZx2VGcJAMPFIuKorpOn/XTCz6K\n          x2UiI0L8VkA+2slsgigGZ+GbLpBTBpeuSVHsJcldXXm24/Cfx7uxPHq9yFVROWeIwgPUQpEfV6Iq\n          OJ5Et7XLbgVVssIB26QexDUp5zHIR8flKsLoWrA8gDLtkVvG709nxlHrQ1yYlehrT5dKze5LJbEB\n          luOBm5jaF4fi57r5Gc+K0IY1dokD0q2QcTwyKy++EzdNyqwWL3H+7ql4VkcgopcjF/C7MO6mGZU5\n          uC1N1yQyPddUyED1ldL+xHe/M6nO3IJo7+pkKOjZUgwQYeIZSBU+FP3I3iFCPPTmJMd9BGtzfLKe\n          qyMma2Jyx5TjAkbfeK1mcz++7AIJCglN9uANP+4k+00VVliQdKfFLFagcRtEL+tiaKW1TqaWR5lY\n          AcpiM/dcvPEk+JJBYHevR+IRjjIJXckQXMoDnxQgDtBq2zNXRGaNVn3AkMtJaK7fDbTeE16jzf2z\n          DhVa2l+/1LD1aPw7Eg9lJu0IqFSiJzC4WRJjGnOnmMMbfhax5CoQiicsNg8oygemWlediJRN8Tlm\n          gOQV57ihIRJIagHRrCBeX9lp3kSeoEnwH6NmztQq7TqxE5LXmPDUfrI7McIZ0lgykzSaSX9r1aN7\n          ZajwtY0/KURitAINtIyeHQw/joIda9ct/yARTCd8Ae9t/A7uotBvu3HIakKNwWw7Oct+oUQz6+b0\n          pW9qgYYW1dpCtPA+k3uvdLSDgzl8SXnRf1Ctl5OQgburyGnpNLZZJ6IGs4r9nMFailfAs+xFEJ2r\n          MV9KufUVlLbe4bVMhwCMMiGKPbIQl6oaPMXYiKQ3OyM1qNWjPZkXAGc60nYcUVnloX83KmoQnh1l\n          TXw+vmjYuZCIrZQg0BQUX3uxpg+35sUvGz1fZzonR7kj/mwBzLapO3JJsjKzemMN7NfMiyVu1ZlR\n          8fOP5J1MHE85E64sC3V2T1hp1fX2OhjbgiOswAKcJXXrFV/qaNmzhk/kRWvwgAraheZqdkUbeBSF\n          DnGiUiU1icapOklBO0DMW2cGlqUrVBAr4wPf4yR4FP0U3ozFLZkhMVXWwMr1J0o+PStxn8BfrMmq\n          09xUq+Gi16mTvOKWTLUj2VHlFpimAoTBYM6f6vEbSmgM1058tYz6whF7CgVRztEy1HPJEeYt80YG\n          BPEwpNw7drMHKCW1OtFck4I4JhfgGasqPNv3mKV30IT7VKpW83u2L2yNNVUYyb0MeoyWt4jp6OVr\n          /m7B+wDoTvfk/bB8IoQvu7j/vPcqWwv6/LioMW3ZeUKMJaXOxmAn3vypBa3dKOrcverVwHx15zwI\n          GVN8TjB1dcAXGf9+ZTI9XEVfb5Lnqio4/VVQrAulc7eHNkoSIQQQGUc+8Ek534v3ZzwCFSXUsdTY\n          JEyB5HLBwygsSYDTWqT0hAZlNFVRGROUohT78c0q76rvf2FMvbukcR4TuY3T456Lmx5th74tQvXi\n          AikYfsMG9qXSIY7YNTJE0Mol8SssKRQsZV9Goj5/Kq6oNZBUKq0IZNSKEuqw7MXJnx0Ec3xVaOl6\n          E2PVbTonrGB61kBNcOlEA74y/lKakZ8TqksXA5CK4oaR9iYCk/BV/uILnQcEtwxAoJC3rTOx/8C6\n          oWWu0qtgUOyaWXjF1mdqnUpwSW43QMhx2aWJPIpGnEyc6aNiejyVhpORppSFV68YDvTP1vxLKZEe\n          GgGxF4aU+iZQTkljRNCH8Hce3SMtFTwFumgcoya8VhygqA/wZ18DcNP4FZwHTRp/MG6X6KiRAnxX\n          Fk7JyrzbmqIhF4q30kruNlbszeaFhyv7kadqpgV4/SE2Vdp9Z/NPMT7G3nz6lZWWsnDfnEI9ORtK\n          gE0MMaPbq3C8ZPUUw89qeZg/tYWvQkk/hdPXCiJjBOjcUDnfnsPSD2IPGQ76fwSzSj2WMiUicdiS\n          ZKW9X0FegATrK8NMqwuTj7i2omDU3xxSVYttlzdS7/+SpzXE7N/NKJ5TqZWdPXsuaiQhz/3Die9l\n          YmEshWr0gjCjNN1F8NKmi5ZQsfGle3EvBnrh9EG4VmuQitTmjuFT7GYeTqWYtdP6z/pAU0G57M1j\n          Li+R69xeGYErjcRqBXdL6LWFqKaq8wjT9Sapurl2bkInJTqJWk9sS2o+/BF3WJNkQEZzAaBf2RKp\n          ++pClCBnf+WuuSqFIHGgLngemjRtgGuW8wzN9QMNl+She/sItnYV5XhvxyG8+DAc5q9H4TEukcuw\n          qTx+IkmEsIJUxm7ym+30/hjNat5HPMtYJ+0Ju564wwafJXW/GxjDEzgBSmeT0sMUflUMOGgZ5L32\n          twYrxEdVVUpba3xj9no0YEkgQM9qKZ9ovZdVrTh3EF1VF3vDogn7cPlvOmtclzDftAwKy1q0Xqcp\n          d6HH3WnoungBZEUSgIUl2lHB4akiR0x2d1q3y3BJNU66JOOpm+zjOxXadSrxzHMVVcU13M6zO0+l\n          C53p/6kRH44HflFs85xpkvJ51RFHNxMztEZb0xlpSYluVEFJLO2xkbLuLmxaonaLOm38AN4Rb3hW\n          jK19WGft3uAyKLKpwhylrAcY24v87hkqpA0mJrWez3YwvnBOxI8t249gYZe3uwGFaasDUMOoI6qj\n          ro+2uWcsU9dMThpzVMhVNHcbx375tGkwtjc0UHVqxAw4RFRtrhxtZ+rpkbYX02iXFdb/4ZYvzdPN\n          i8BtHnop+lIdyGtOZxSLYGH5W+HnvToktas7WR8cmg6c/Fe1jJxpCfygIXR48Xlju1Rg12rti3ax\n          xSvo+lRJb/3PxYvWas5//i//Ce8iz2dO5GOPKOZ9eRSN25gIHcQ+5+m9ZDr0F1BbVWdzSDayPWU4\n          fqE4A2DLu0optffANiYf/REyaOL1TT7IVuJgRhZ5VkOZUSY0UUsmYbuKrmc8Vp2ydnlXeYbRTltt\n          ZVXkiyclonn7eEUbadkr5qrPXRSRyLY4I+deU7YO5tx763lKrKRhkBhItjdwDsWJgeCl6CNyGn40\n          inRffbU5Ln1XlJsC1iFhUSMaP0wksp10lcmA7wJN5etsl6rk1mYiLkuCGB/DkAGh97LQBxIXTnJm\n          CyFQL7hHKHZAVAXsdpWKiI4XwYPANW3+pMyidvi5CIvaXztJVdqPOUDHvSjbpKMcmP2JRT8Y/uvb\n          p0ekOkT5aa7fn9Wpq3pfUgPwVL2wDzAuKsSo8zWaBjanNuzAo+CpqQBHtMXBxT+NX2gNb5vXPEwk\n          P57KKt2OxxY1Xq38ULYkb96M95kAMc1xvg1XgkCPfTstno+v7Y59YpFJ3F+AHFcTzsstRBHQupfd\n          TFZ1OusFT6mKHNsKlI0vAkKqdhzOZ1UL4Biobe8p0lj8D4kLHPHoFLOvgWfXphe8hlc43HQbfQdR\n          eKZlRU5gcIbmZ06jtg06x7avhWWtxY2lBPoJwQV4Ic/j0nXAYH4W5w22U/EVJuqWxCJHsmlRVAgW\n          vSAfPbtPnHhxM7WTyY1/HK2Om/TjkVt+5+UtcLXNF7r4yGPMnzCGJJlJ/pdKBgpw5BHxAbGoUqIl\n          NlpHjYr8iCzTz/LLYCl2C9gcpRi6tjHu4rGR4Sx6oRdkpQpe7bLdG1K2nCCaRnBQqqRU6yetmGWr\n          +/G9fpNJ3lMKzhrMZ5rxZndku15diXqCGOD0BwOuO5JJ2eHdxxACHBeXeK/e2VLtbM9FHEx1TZsq\n          VCXNeyaetAcF6XNCKzt9DbOpZ7vbW/Zs4KtaVn27vuqf6G2lsMtYMOtmFWsWQ9GSQVktYsRiSHgG\n          uDBgD/mKPEN8iYhRnZJ6Uw3d2V9yktUyMgg3RFTFx7L1vrkkcH8Gwj69Y5TjvmCOPqmIcumX6TE7\n          IRRFOXWdJ/Fh3GynzkRBCXyDxroFC7zoiisW6mWeLKD6g6lsFS2jk4CqesyX1IBbP6NHRWfTKBBf\n          b0fQrFS0YB4qdQ5GcO30mwdPEff7rrlXVDqN2RKijnATMpq7Dw/k04Of0mMUbVhDVvWnl8hhFbue\n          j5H1tyAGeMpJ4xqE6EQbFLKnsOoJkks5kf0l2TuTKRTv6MRFex3la0eDzPboIWfclZ4wXw/6GwIb\n          PUwsC5b8QAX8gOoYDS1utDKESnpN6T5Bs1OGLTImtNbxTkomJ5f2aU+116BeTuUWSPwKbe7Nh/YX\n          yHLW6MLtHeew731i+jI0qQC7L169/BOwqGpbjZEBfFKHhQHKjtffFXuwR7zT4r7hT1BO9nKsUc6f\n          1cKLwIzTPvmWvChoCa8u1W5X9N5TSC65gRGoICkinHm2+H7lxHoPMl/bBQF3/Ocr5hlxTqno+gQb\n          iVyHiM54jPv4Vjb0fNm58AaJa0Ww0J8s2i47UJ2yUfNiR6TTsKFxi3b2Wy3Rw41rEtT+yKV2mL0d\n          920RuHm7mb8qwhi0U32xN8axAthnp7pRoxV7ZxStkjBzPmOVbEXnQRQ3tB7A1r443+xQBHEvYC+d\n          cXmsgu2EUhCghpWmwtO4i97ZYk/hVdV91gB4DERnnRtxhoqhGsP5QUW2Rsxc15bt03/WaAmLw63U\n          zn4+nl/iYDSGhoClCEacfdwZNUxjR3hBnOQqeoLfcuhmrj/TI5+vlfjw2WAuiYozih1wo+O8HM2P\n          EXm0IKc7wgeoqLQdKx4LI+ULM2jKio8JzPmpf+gb1XFQD1iMiwJmZ84QN6i4ifO2MziaW9183IdG\n          i+XxsOvkmMI3vdsimuRi0c4qf2DlafWkJQ+I6ktrIPFevpfzsnnA+V3oLh/pdF2mCEsZuNQjBnED\n          IUDpXy0t7qrSaC/PINp3CxNWhfhMp2YqEIv2smHE/sJkLk+BWA2AOsQVwVotq8nC+Qzo/9N9q2B1\n          TZFAR2BwyrQMTo+mQgXUUwVHLkAsNLDSgNJRtFGCIjk8ftfm95xUCJXZdSMVD4q8uKlfqb5eOmZ6\n          aqloX9o+8YEu0BsteZ12+2IUcT4J2t6iP4JpqZMEYldlA6+FD+VCooOk/+mU48hsTKZde8N0m9Vo\n          Ovn5CsbSpZkdqR1faIvDAQue2ju+laxfymUz8fVLooM6RdqhtX4iGBGqahWv96NTF0rVg6aLQt6h\n          R5ezsZLTVCFZyYqPy3iGlLXpWwqZuYf7njXJ3KiK82mgqQG++cyybCQVZMssDGjCBKBN5nJKnFB/\n          wJqMN3t4Wuo1hkDCVyDcrkzLutLWbYTrdAG2qkap+sUXB5gS32mXOUhiOEgVJuKDbH+zfv3SZ1Hq\n          iirDfbVNDtDEIUO2Fv9dqWgUjjW+MrMcvXShoivceHuK7h1KcQX5vXb8Qcv2FB+R8VwaR0PJ0xto\n          MHEMMNvztPOAbS4xnju7k8zP4PhVsq2Vq4TlHgSpTjjuA58rKRJGclBXUspz7e1xluUHB1QVsAS0\n          reMLSVjXHoq264t2wYggHpjUJg8SA888N0deXoBwcPEuisYnaPrRJqi7w/shGYPmaPYqDzUcC1dP\n          PLV9fP/MUfjz620gf+YxUcFVd5oAdPCyRlWU7NkWHYhdNHUcvVot4cXxm+oRqSou0O2052PgrsSV\n          yc/sdicPOgNf/UtZ35Uv8kWCS41HBu/tMV6U73Q+z3EQ5zFYDdrub2D7Jc5suoN/5BS5YGdznSqc\n          MZMZcPtEc6hsx/kT21bU0coFsW9ga4zpqd5/iKLR+Or1RFh7LQyGvSM/da9F2dwYi6qxNtOqe74M\n          KjTh9PniUWz1XPt3o/3nqT2JQDhBozbo3XsNyc4HsxhXiY8SvqV4oKZPZI9j3t8mTcJkuPtG7vEq\n          feNvBd4pTjBdBC5kiMu1Vq9PNNQeHCTFrb14BDcdmFDfyfRXppfPrYOyEVdALx38YXE/s69vRdj2\n          3RNDAa46IsnAfNF9BRbEOS9yhXcOyqXYzQOR5nFH2ZMVV0rDlxJHUQEISoNr5pXcPcZrxHlmjinG\n          NF1PiHfTIHG6r2CGjg1fZV1xHtHC70yXtuCBG6avW2QFLtan29bAidHrK/5jG8CiJSsAX8N40jwK\n          RKTrDvxxHN+ywPxIAq9xeqs/4FNpE7YR13akVAkCq6ivXPZ3ZRD1otQd9MnxsW5XW6ibGBeF4klA\n          AJioSaqLcXKceQWD0+iUmSsh0g6sDAJ0NBfxM8P3WbV4rNZjSBRG0mVjvmp51NZxCgBBEFeaJ2VW\n          7eVdgh0njZ53fK7iF2cXprRTwbhe5nZLKWxOr813D9bzuMa97hOYrEzwXX9i1edb8AxG5nIaiF7O\n          hmhlbWqkmPGmbqbJ4J+cXMPeuvAYeFnqdMvilRmcVRuPRJCXXK7MdC9SkINT50GIz8Stt0aPZYsr\n          VvUprZfF5+lxkCZ4FiVayz4/IIczfZX+Ff/50VxmGd+/+AO4YapiGayayPq3Mc29QtrielliOjsS\n          aCDYWCnrjIDDkfm8rQ0YsktR9hRJkoT6I1gFe3Anel6qD0Cf6WmT9TCPt9p0zmJI2bzwVjJ80U8f\n          yp7L4+KkaS4crTqtAW8S1wNNV4nfaU6XJ50US7tEutj8Ff6utiaY6DqDnIkuqVZNGQNjQRL9rPR8\n          pq8cxr9+dQZfGds0C6SvkvLyUUdBx3ebB0jS0uE0F1St4zOIfq2MhM300LAH4joVYza8iFp87v2T\n          EYGAB6t+Byp9ckPi/wGhQoHHI884yxdM5+MaivPG49/iR8geBBBnYDQ72GJrkM7O6gp3e9CgfjvL\n          VZBA1dSjhUWJpm3LUYBXtMtxi2y3dbYzvcAES26ukgmO2CCb3VOnaTN8dfWaelK9F3e80FTvP/3n\n          8z//5/lD//3+w1/+42//9vu//Ocvf/3LL7//+99+/+23v//jX3/54+/55e//+O33/4r/3f9+bf/n\n          T/31L/9kn298EZ7lE9fsGlDVNG0TET0kRZlbaSWNpuB7aiTOcOZdXWmaDsGyQZ8vfnfnPFx6yYT9\n          msp173j0k6FflPuquGtCMfErQ3cWN1KGRePRV42LcyEvn/ppsoQnyYJpnkJtuoxLeP34XbHMXvoF\n          mJwkLYBVSnH6JhBj0sk9Ao5vyAOLZbz/w+c/FVUdMoD1u8bZzbS0PvC4SD9EJfqYHKjoN5V3gqlY\n          bafCHJr1CS1/F/LktdQuza61bHLrfb4bryRAjDSfT0hNhyfj+GHqQOt+3I0oKw4NH7HNS7RjX6Vq\n          CQRXzJLrELLn+LQzkv+UK/sZr/sM8HW2282g93snUMO69LjgIiswFlWgLJcLAQpR3IN1HLf48Kn+\n          kqvFseuK6miQZ0V72mUiugzlE2OmVF+3TnNaNJ79sp7pYiz68jface8HexxyFA4PfZMZZXN85Bvd\n          bxcgxxfwElZ8QjWeJWXRcIjcxmgonBld4iVfzfu8OOq7G5nU/DVoYdRlVnbP4mJAtivxGYO5qgxS\n          Dv4aq/LxiC9hALspn3Cq2wEH0apNNqqa4rhEK86v3ZjhnvnIxH9KuaeQanbJ1ADVv14L6icqTrUo\n          O2ZHA11P9Aok1aMuAB5nuZAJTwyEK8rkau7FdYlRjzorWbHg1RFHKqkzGG1xmJXuCS/yZimdA9sW\n          OeM7oD9aGgFLldLNOSZf8wI3W2PulD1AOh6X4pNv6Q+xWTjR7qigBZdpPm/Y4ucj1XnJCQJpv+Y9\n          dSDwW5c7YPVbcnKXt0zprLyx3U/U3+e/r/AiWKOX+FMFh7eIjyBh3z7B0hvla6KWC1aIQnulhIpH\n          Bp9NaUBvLrOS8GyikJH9NSeTpHXZn8GQURkHNJnMttgxtPhNtyvnNcRo4LlGn+GbW7GRMl7X+JI/\n          H7U3hyTeduhXZ7SlhOTFw6L0INeGKGkbWJkuFANCzCW9wjcg3VNmgVvU6mSXLUfzUT6f4tPcan/t\n          Bv8tOrIXR1LtJJ/+t8MF885QfmdguuKvnSZNiYtgVnzcunvbJ5L2eYbj1gBYTQ0rNJgibuJ0EW6z\n          QA52gh+nfyoaB7r/c0ls6AJ79X9wnsVvX6sb+nDDPVWZKjiHnjTR8eHtaQiQ19h9u6ZTIQMTKpaZ\n          Di4PxD9ueaIynhWUtqHVDzYns513wz7RLBIHzhVZuZhcFA0OSuA6D03FbVAKzAUdVucKIxJhiL3X\n          F+9QAHKpmnEx9CG0AMA9UdG2yzUm0tJePmA7RB8SxzXMo75+pMeN5Y+bogc8g8+LiV/v/7Xn91BL\n          7cHDceYWML/jCIAoNCpzOFeqoEzNJ0n6urbr2AURb4TndQXZMcAiDrZ5gdlbWf7SNNIR0vpudHd0\n          J2JkbkBZqnSxXmXFRZJ8HC4z3WcOyNPfTQEtYdestfKtbUsMINB050QIrAj9HdrBJZa8j7K6mEZu\n          t2pL2dXoNmQtTnzgahQfzA1cwlv5flo0EAKNj7OyOsIoLkl4So5uy2fNUwMYU2XKnk+0VrQUUb8N\n          jCU+0bDXC/LhtuXiP5Liw+Jj8R/p5LiBJNAdtiSRpxtwxWjduNwqd3cy+3/WUe+GqMSDnn9wXWXN\n          rTH8WqPn7dp0UaY2lNq9KCsNceSbbYK8FYNLbSGhusdmzUVhyZYRxT47cda9ZNMyZIj9072tXuID\n          eiqfNiKOsJTfJNXsl0vXLMbl2zhPhLvG1Kmo7cMqrwrBgO8U7cnXrYjsxLv4a75lZUFlVQFSzPpO\n          kmNEFMDJK6GVhDcsnYGoVPm+IStnebqcdFB448kINga2BvVy+qqIq65J65J0Vc9t2zKr9wWC3+X8\n          V0ZLuWgTLxPFLhgN2jYpXsBIl7G9bC/FhrjWg6G5bUNQHO9a9ppXDorP3JJXOBZ1rB3qigTq2Wc1\n          cfsMZAVUeXn8Di/5lDdQRMfV2pFTk09QCFxfklXAaVqduqnUtlkpI1L6Ef3Z6Xgt7IWZ8Q369Pw6\n          Zyn6XKDrGkKwwWGo1bXraOOZwpRGKQkFNbc08hlYCwUaFifh3NqQ8lC6QT/TK+jzTakXcdjn04lP\n          ausKz7ohMxswzEqJodRT4NTZcI7J1owSQoh6fAVV2fboEW49usQaycc0cVWK6ghjsoZQCwZUkc6i\n          4MI3JpIoYt5EziJ4uvTmHJF4B6L5gj1KSkQPBBCmCTSdaKUFqS7AWMZnAHwBXtmnH4zSnyzquKD8\n          zEtK9mTvoRjT7k36FmLZt3NtdtykkoWMC4ha9nro7lb5VJQ+O8P2qW5+lyUZh0uNZz4hAlTWDpw4\n          Vbc2DhKtcDgnuJe3eW9FXvo3MKUu8R14HCPxHNnvpTLW96OiCi6Q5aLA0mYcyoJ9WZ9gg/Ms7LtA\n          MfYdaqntdUsT+golmu4R5DGXqCU2Q4brbmBuVsnmJ/Cacb5M8AkkmsL0JP7rowFXqFRMHPpC7PhV\n          ONSjmtWjHMIQBsZyKzm25rpx3cfXgp2v0pxdb5PF/ijbwT9rLtZoTWUeFLFSsqeNEaTyLBJ0lyor\n          oSKfYhS0i6aakGCho+zNKlI6YO8TDwUGGLJvd9Suj8US2dVDqt4O8NJsmM2rmu8AkStV3RHrSnNK\n          LvYQdKP5Y30/mcTjr6gc45faLDy6tEwF4haZ6/hoKIJ9N1/1yWexMN3OgvRjjJX22bgiZnElvLJZ\n          oRMwmii0p0MVHLfscBZgUWMARUDU5OzKTtSVFwrsx1/fWPIOLC7ITJ2uViwbEUNdUC9TSEVTUy7z\n          hPhXh9/80p0yCXBKpNqY1FIHdrhYujyGqZqcCSOGpZvYr8MI3eEFxFI5ElDP1qqgeZ+pHaYcqDqH\n          MYWzTblVCGWXTNh9i3Ieg8+kFMdFZVRt6DLkDtWQCdKPLP3L57cnhYc9e13WFMQt7egHaS6cWlM3\n          +j5H8l+0aW6F5TdGd4+vX3IB//SWmj8YwuIAnLCK6HnCI9UOzGuQThVHAJ15UXRiqa+4k80Y4dGP\n          PAEftnb9EM9c3+vR5NhxEkE8V66ZiAKxeZUtaUZxEqjcqSTlRTuWL1l9W9pjfwaj/ZkzsUi/TJvi\n          ai+fYIG7rOBsXFL7jAb48i7P8atq2mClxFGqc0GyGqJNdtT4OWFPvzqel6q3PSH8qIvGCqeapPbW\n          QVbhqgpup3hpJhCS42ghfSo5JayAO1MDk+UOiLXF1YdZcQxcV2ttN7bEsTiTj4AkKF83vmv8nHEN\n          gEskWTfmyj1RuiQ0ZnIxUT3MQ8+5n62gfyxZtC1cDRKfxRvjNrt9DmJfXe84MwBdjP/bgbsX3RA7\n          FyU7QKdw0zv6Nuq57yblb1FKFzbrpUrA7b+RZL5kSCRRhpxKGJ/0QtkpQUG0LvdMQw/f3ekyhJDU\n          heiadXAwiJ3rEIvIX9yJq4/OZfAmntvQqpoNV6GX/XTfG+osTdYnlm76ABZ1ekeF6kcLL+1n4BPF\n          GR5BgQW4JpQ3B4ZwzVomtSb38V6cIxvFjEJhlhAy3j0U2j+lAE9U1mwl+rnnxtuHR2xyPDsuwBBO\n          Bmo2kRF8kaIFA7d5SeJpfw3zzvqn8/vN4XXTzAf2UbAXgDX0z1jOHWZeQlRkHMQZSnHNwS5ij7QO\n          hJzEet6yNzV2Pn8xxNDqU1hojRoXJPIR1GUUjD7jmV1uwI8bY0NHFSWdsr+g/LvIRbHmefYB0hsU\n          8lHs0H11NIJ5oNGYgghA7qGc2+WxZlnur9uWrnB8G9+46K3frmuey1PDCGRPRBG8F4tb+eqzRy/c\n          dpo6vBvSFGQ9QbUYr03qXipkrY+HT6Ou9Wrpsg9VDJiOht9W+xetJXUwv77ATnKV6jHkcItZJRCC\n          XTG+w4k6lJP9d56VsIQQq7L4akfkfIrUup5GeHokZfKKdwgigSlRi+6gEC0lCrabgr54YuK6T4u2\n          8UwEYxddGYIu5eGW7sekfFjgWB0KTm1Uq01pZTxbM1qk44XFzv9QObx527v6Kv1+N8apnD7vpZc9\n          lqGMLNp6ka8UZ/1Eia4Ai+20Nr0gGe++xO7aE1vhFF9CGQCoRZex0E8IdA3s8nEoNmZCRtEEzEV0\n          xSkhC0bYIbw6ynFYGGSqgcfW4VokXhW9ygDuGFU1YSjQkUiIVvl7bfEV0T1JAOATnC1Nhd2ZF22/\n          cjKHx3nFFapiDq36tffLujAb5am3qZr4DyeW6wfaaVnN5wbgUqJu1K5bf3p8M0N6N60bzhEZQgce\n          zehp5exHV71FynV6maJVoa/T73QhQkHQ/HXddVv9HIBvzU4/qUfB7Qu8OCb35Ttb2u1yxpwmVV9a\n          DZeL40snsO/PjqrXfwYxXVmW3yYOQnHE0cOZy20tdfUMSIjQJt2ecV8DixUFSrzPLuc7BFX0ZopQ\n          p8JhJ77NJ7/GBwHxxETlR9M8qRVLCmyg4ddpxL8Rdb9OozW8eD3xgBAiYBr6/PC9+aFxxoEfrdKv\n          N0Xxs2bqleFq9wGXQGFeDtfVyvLBo7RQo7t29//rnoAeWcXXX9G+rO5jDNmFozmFKzXPNnw4Ig/+\n          ALNaA+7uijmtsOSW9TTGKAtqBxhNi3RaHpR3NDqkQku5OKhxYQK773xf6JEJLZ4VzOg8ZlU7dr9+\n          4j+WMD1UeLsKL/fWiskOYFlRxhlKoet+UkF/BZVbFPmFg9G4Vy/KVHVCeyItcgmfYSd4/FSZpqAu\n          o41zHr+YB2R1Xex4opX63LGd36Eg2GPKE9+peUtItsnJt+ZXpdJd2IbX49nVHGouLDaJYsc+4/Pn\n          Gk9kuM+C4YESHA0ZqaDxDGE7cB3fqY288GqVXUxrnb7uDL2ZyaMfxbXvwc6sM55XfgXrREQwiWgl\n          WAeKvM0Fa/aoZBOL/6jDNJxETyCudsMfXtpK4w+PWfPNiBtXNiGQCuQt22EQRdg2ECa0YcgF8ePS\n          /Q56jJUz65KLeHMbMyKvj5RO/bb5uVWFm7l7UCxN/g3RMmnb6o36FMkLTrsNyIkGTM2VbjmKL0JC\n          ovDislmz74JRYDudBcNJovv36bG2DFQCyFGeKmRtmh975wpBtdZilUKKqJ1Z1sdFxvFLOkE9mTkF\n          TaHC0+/okxx5kZa66+d8hp1D8fhrJZ1xtWB8feiFz2KroMRqSwQCDKf0RxGXWhR94xehjLELL6rk\n          WwhhVb9HZWSbfPtVuqWSie6PZxNzGQ2qGyttAd7QMcVJLEqbP12CTrdvn7nnIo0yB69+OZ40wvoF\n          cIf2Ov7azCIjq1ZDSaOFAx7SeIySv835Qb6gQ2t0DfS0EwedQ8iW+o1R7g0yEeASXrcdhR24E9cX\n          l3SDV/qgr91JQqvamPQFEC6AL9T6+/Di2mxI+DvZS9Lk8pUR9+ixobcTI5wXQNZUgNSsLSSsW2bz\n          gUSb3kjPysbcTyuTjB2lqE97e1pbnH15Dio0Fdg4HZZStf7F7FH0vU1biMD0HWvCDIew6uJ1GZjr\n          4fQzUXSHTjOyktadC3h9vK+gjnL8IvNnrnht5WBqx37jEQVniL6aCEHb0dkln/62fjN0fI6YFicX\n          vLDtxMihUo5ulmKyrAm0u/KTVtVOX4/fip82H7n3bjxBtQ5sVFiRo+my9PZelkpXwIiJNrHBlwYe\n          MZbnx6fefMlb5N+LEsKKr8p1q13MHbetbj5giIbdSisTZ0Gc8mtCPBtH3J6O9brvileTFs9dopMJ\n          pdEXtIG4K5FMUX8r5wjfiqLcNNcHsiiXwRma4BwY2OmFwSh4H+UmvECSmw+fOG6BcwfoQGZ6euNA\n          Kgxz8VjN4TqYuCE2Eb3KLh4I+xspO65fW4Ky/FdVcgwZiEvyZaSLRv2AoCMla2HTcRYXzdfcwhfg\n          DdaqxSEWApp9unHfqzteVzfJx4syseQ4lPXmFE9RSL43biuSvLuCaJzg9PYTeWq81Klhsix1W/bT\n          UumA5cIp0DIGU0q58VtBOugFDlMfqLWfX3tQgiInMXtEgeOld8LvK8EH/7QSUjIQSOolxmeZ8O4B\n          o3pxyc84Igyu4U7aOQMnKz1WYzbupF9iB6iFSvYBZteF2e8HpO1Pg5goTkIvX6IPB60hLyG0fezw\n          haG3lc3yRUMHRZzZWbaUIgmV2W7p4stWUk1B/GD08bcX3+2iz3G4sECRv6PxMPKd9vlkSi/Em2fB\n          H5svZCfGRPfdpE7IRl3xoc8TAnVTn90Fp1U0sAwAXFMeGCwK81xT3lq3dOlf4+bjiXYyaVEtdQVu\n          gocwotxSx2y/WdmYAApdUiiVUvzMQLe9FGvjQX8HKNmJT0nAiZTzjQGbrnRuELOjRaKA7+wjMtuO\n          NWAKK3OSiKHEojoQvC4ZaUbue9m0IyijDF0H4B2nKtp1bI8UvPYGmiueh9YuFs3u3KgEmMQjq5uJ\n          bcQ80Q6OkFKah4ux87Gj5J+Y8LU+m8Wx67IJ2QSjKqCeE9TjuM+GqImfH49fO/GRgGWJvuo2r7i/\n          5kXCeIZODhaOQ2wnhBEoEhAtX/Scmor4vH7X5Jsmsh1ekVQlrflKp4ha4QiJ7PeS+A56z14/e6t3\n          +HBuWnciz0opetXcsVGac2E9SQK6LlSovQCoi8K8TVcoNCWhMiB8njEexHo9EZWjeJbm0HfNOHyW\n          u6paFoxi5V3ghLcXcamg3F+lUqEtrs5qDKS5jueLNgycfmqEBGrZlQ1VJIYe6Dk2xh8aKKSOr1GV\n          0WWGE8dAfI5AtWqIhsljHPoNSwNhMytqtvjXE60Zd4OkohmGa2Cy4ntBoFUUJs/zuFAKdZ+1tu4B\n          k9RXPsqc5hamK6k1K7WKfKOyVOw4kDr+XMGCJU8Jc4Aedyvl+zLEr2rK4ap0joyNlEINQaLSHVUR\n          +hKFdIZZIi6Ddflp4/Xiihpcx1erXqubGeUD6pRpNCnFXepvF/JzyQ0khIlTQzUBzEHPLYGLJ57q\n          qDG83NZJgCe1Sl7hkk41C5jR1+hwMd6WemoimzROkeWRFnfRRNxapfpLeWWFFhmzkFd/6YyuO5l4\n          onv3DWdVACmDSuK3nPTCK8Z4I/Uurlf0CRqURm91m+O3xBPoOgUu6ksynrMoE7bDFGfLaHLv/OP4\n          oPMg2ioaQZ/K3mfbGhwmGqTV3CWsxuJbrBdMsNa3mUOx+zEiOtf2trzknQub/RnXToc/skzusOJo\n          iwcHt/d1Rn9c6osC1ChgMF7WuLVeWBbCY3sqcNbp7j+tSkNWdl0MTv+Ce5xkGeSzVi8scW3GF8YH\n          NbWLli4fWepwt4RKBY4KRi0LbduUV8AxAsRAv7y8i+KqnqBXPDbXjfS5J/f0sd2S8MAzIkpLGQsU\n          zT0rBJzxsVBRM/PwmveGwn7mxkpkQzNZdwaSpjVTyfyZam994nu+lDFfq279pPNTXvU0mZLs2U/w\n          Shu4Pu9ckaoUPTiFi4Wgo0ovSbWVF3IwVt5JVI+yQLSWtH4i2pKi5PPrfRX4mYzML1YrIs1yP3Z/\n          z1bikS1pVE4QMtBFIcwlSFQnuXLQhwn8+Y3p8d5lF2Z2NHWV8AtgEp4XJEqOhnznXbJXnPQQPq/N\n          EjkMd2ljgUBT0tcXQ3xYq3bklcRTROF01NcZEFzWcU/7c4wnbs6TEcMFcvKy0vNRopBMafspI7TG\n          ZgitmgG7d+PBwIUnd4z+W7hJh5J8sCQdO5GljSr/tQKqJcKNldXBAap+m1sJWHLBzVdFt+AmO+ME\n          5Rq7FKGe3w6Il7nBPdU66lOpfZ33vjKPgdTaP6odz0RYR3lhIxkZgCdEskWMXGzPpOFDA3EjAp3A\n          D42FoJFQ1FIB1ImAhMMO+RSIpa94wJqMjs8Z6D1a4qkkpc1k+kt8ktZzNH3eUOuNvTKCNI6st29/\n          cOQOH2jatK+7rS+2Sm1fJN94fNFMR3kJFY+CzDaJJhf6oMzYFVpj1Ur1ogY4+X/k7PVRkovTL+Er\n          b8G1KCiAxeqpTzGouFsB4siMSw9JC3sAb5V70SoVQrUzykNDLY42xMMyzWLrhV3oW6FLSEOTm8SK\n          +BmUSmyTcyI83/1LZazxtYGhRP5d01cMZPXMe/Ouirv64LjG8XcplUTMhGFrakyBKJCZ1uVnSsdR\n          4ixxFClPX583IKg3FlVUI5JBoZvpcgZVGt2VAo1t0VXKGm9iv2VI+ED1T6pThXt6oVKGygSXiN1C\n          WmQa8yXaLe3ncaPsi4SGsrEW/5kKMVqWnxpP4V0Wcl+gkNz0ULKi6p5OcOgNg3q50TflwdHqTjJe\n          Zar3qyIe7NIwW9LtcZlYxqFzkU/3Aehk1GhtUFuqDEWs0OLchtjhWhXHKyPOm8e7OKbtOV/H9JcL\n          UMS30ZeHAPD+eKqWOyTbMC/ks7yPFtGGsHEMTBZSChOm0+uE/CSw3zUGxFbSAhWe90fGTdYVGMJ8\n          iS3+Q8/4g9q17oPi9JfoQOldw3Sfm93PgBs+TZLjhXtPSXWNLdAJ+gae5YaCUd7VxS6l2WHj7V94\n          n8a3fVEWCYaaMSXAdvl54eM2RD6MlsgNcbjKFKf3U4WR11tifLfJYXqUzabEy+KLbPKYtAaFN046\n          tHWppj027NoH/kl3d136XXEN0gIl6hl1lHz+Fs8HNucklF5CT/8W23G+O50xY8GspT8l7iJIJwBO\n          4snO7KvEsylu+8uKI91+wt636WmemDkU08rPA15jPWEin3dXfNjsnqJzSp4gUGd8MMtRIEPmHeMk\n          6DTjgj1dLMzyGEwK165PVjyDpBxcDDoP0UYWQ1jzLo2pFCyZT5aKwjh9Xf2h3BWKJ+KaA4k8jajr\n          wBiIgyQDgv2leDF+ZZQ6mlmSt6ENEthe5WjNcNXXPi9gh6JPAQk+fMK/PH7l371gr7VczJyfYMf6\n          bMfS9FVePN1rXigDfii/efJ7+LL7q/su3icyzu5eLeFMykUndXfD4VR7GsMqigyZQ1H8TyTEeoTB\n          a/8ZHQ+UKvVLt9i0i4DUainXYUK6Gy+6T8iuWTK9SABvv27XVMaVx4JqXjyVqi8SkmDz0REmkvwv\n          ZhSRexMGRte80y+s53bgP7XbyDgB47OGC+IweAg+OisLl/lc16W8nh/wcTxFA9wjR6I8Y4+SL8TT\n          m98tywaI4lNvNIbEu/hgocaVshhU0lcCwTBqzEXB5fUSjX/YUfveqpuif+oMD7X0G//wYoZvcXtm\n          QO2Buj+r4qVTemLT0UEgITrtyyNaA5hN3KYuH2rRZ8Xlg7bhGdBfJBUI8Xp0f6JvFFfQdvosZbx2\n          1WGbuhJROOxNSazf/a+4/kDA0J/e1LPKLoaXoXRV5j60vNFXiGl8vuhbANQudCRpnLPp8ZZw1bXG\n          5CucgkgbRR/8opV7JAkdpFThsNbn9u6RB7b0WdA9YJ9SUecqYjLOGJINLpmxUt7CqVVkacV5JF3W\n          vMx59smts7bvGGrcT7PnpAYrvq2JRKIb3Lvm4632M94zPb6E/QhkvwCCv8IID+5hLEedkeOexUmD\n          QeUK/JZJC+bneiosl6p1gKYVrllZs6m20owCUpmoYnDHFeWl+SPYpU2EeewWoaM1AJQ2WTN4p9Of\n          uB0ktyblfGSEZMyL1/BA7+m+OxVx8ahcLRfWT0qa68wg6wChbnmN5TqZfCit/buh0zNAdzz/szWN\n          TifBUL3L9mlofKP1U9X0xywu+Uz7GuAkZUXjXk6ppQv3QpZLr8O6lnmy82G/+fHSNebs3ViWS9jX\n          dSovEy8jaMqIJxtm0Su/N4rEPAkaIWtKbxawAndQXxZUAI5AMuyfKUYdt75ckpMJaVeclxvVNm/n\n          u4riy9nZgQBcTD44iF9V01xopCUTxgvON+mP00jd4lrvP/7n8z//5/lT//3+w1/+42//9vu//Ocv\n          f/3LL7//+99+/+23v//jX3/54y/65e//+O33/4r/3f9+mv/nT/31L/9kiph4TzaiKU6HDTyImPCA\n          n+mwVR40WtZ2fm2YIbraJ//Yoorxd1V2zOgf3Lgp0LZj/TWncv2P1vodZbbIJ5hzrIOaQNRYfOku\n          AyjnUCaSW2ZODxScCh/yAASZpLVPsJ5uj+K2ix63j04gIoFWw7jwcFuI5t/xjHmym3irjfg5mRGR\n          czg0FfJDrSU/6OQ9pNhzHt+MXR+jHxO81RRxUE5iqiUL869f3q94ACBXy3t4/1/rUQLSDFq4jRD3\n          rRMWoriNzBVq9OoeKhW3fR/jltGcuZec+isgxDu1WXenjsRXZUzAGKRYh3tmrUJblw77TvJFV2dN\n          EXj0QQnRw+IxuCrisME30U6ixviXJsM46BXHL+MX2TrkzImrvAnEjflOfBGw98kZxENc2paGbyI6\n          HK3JcZEo1LCNeRHpcUUdHXFyhnQWhwWXsSoP/xTnlH8DQ4siil/HvuiyRzshKc6220MQVXuQ1KX7\n          bq6I/ONKwDJP3U8Xbc8bpb+CvTExPe00zgOBHO3NP2PNgTTcQRqRlBtjepcZvcQE7DCOuNG6Z68I\n          V44POhrX1hdnMZ25VM9ucg4yKnJ8gQBTZdHPlsMo+yqcXujZbtjFzyPjLaAaKVISHbhyYf1jGGeZ\n          7xkoQ/ZVe7+V9eqslLYSA/J6Fbva6+SoY9r06lUy28EpZ7QKJPN2lZT+0+s/767ROJ48m6uqenE9\n          rmA3/vrGERKPpbdOcexnGBYFH68ToF2xzdCmKHcjMSZIF/JAWFRcstPv43hSs0+0j/Gpe+WsIquD\n          rrniA73hSGRYa4y0jJrAPehxjlM9uPZJrfPjKk7iUn2ausanKOkPNZ/LG6QPrFylz6jFsYmfGSmn\n          VSMpIHI15WOik/xnDgEV7xoq8zzxSn9ReEoHA2dfNKRjeMyVVny6LHCtiO/ghqCtfsGvoLjspA3E\n          4lHZo9Cw5sdVjlHdpJQnySdndWbXZmcxa11tsmOGtPn0n78pudoukCPc+u7ZeZdCp/pFna59zITr\n          VpjO8ZNm5VivhrsldMwyTGPldFhx9mQpB+HzoY4iPf5e8BHXkDzZG/Joc5LP2frc0VB75OPMfS/X\n          QChkvCaEamcRjfxTUenefE6nJ81r6rg/VY4SL6yqD4EwQtwk3I1LzSkGgJIX+QSq6XInELPu4pQ7\n          2WvdYxDPpCpEh+zVOVGYCX7o/1BTpuLNj5pMiVC9kIzHIg0f4Os/5CLyrkHdvGhIouKzH3Uo+wnj\n          wyhYtdF2nGeV7BgNQVYhm5MH82mIDYez/wjviSOSGQrnujuzW9sR19qebepo//P76qnY9BKgKRtr\n          DbvXFTQtYL6XNSUuVxfrntRXzF2Ggjm8RVHkS0qIxFBbSg90PMKFcjBBeb1kiCoY86RrGV0l30AC\n          iA7cBLWuRpjMQI97AIyjuBhlUPCxamv+RZV9AHA0ZkVhltBpDrl6EeF8ziFkwVxOQSXmzeI58Kdi\n          tI8l3ksgVKN3rxifytKKczE+pA46rOKkG/exJf5sZv6aRIr28Z1dIYVsWq0x+FhAB2+thLiy5iJa\n          CK17OudlcoBCB697iVlGW8sBX8kvEYqwGSlKlduOfxPSKiecbfGlbnvalGwZpQSQJCU6JH+z4sYf\n          WKJqh7MzRjM7KklvJOZWjLuPkOO4G64CU34MUp61Q26FJMhCO8WeEu6t7/vbGq+VA+UUMd28BFCc\n          llsmhB9a5aKfn5W7Nolb/Kxryjwe0Oup5e0TBADVjP4rxTO9ITTXSqdyWwtGi/ZaUQLCAinFIsZE\n          6fj0B+LAhMu+UFrhm42Pf3cMYbWY7iiP+5Tb3eRuW8mOmF3NliuFSIrnpZ14Di8NpaOaGcOdpc0S\n          IFaysNq+X6uD+AE4FRT2y8XDbeu7qd+1rDk+Utc9xxveG/KA4h0tqtn9Ao3yevmsU+mHpAF2cQV8\n          sV707yMLTpkefkwMiZ/s42+CitZ1QedUkH/jvzQKYi+mUHW+7FUuMu6puCnluHFtbdmf5f6ZuK0q\n          2KedffFWF5hUFSwgEIpL5KNexCBPlKpC1kid04UBW0RHpjT1OEMy9TtrQGglqERG8Hx80ROqIjG5\n          yuRioOjTwV+wG87acaZD2IIq+w+Wiqjg9dn6ebNWdG2Qy0UJaqWZusNNvcF1iXH9DuQ3ugDsD9Oq\n          45mJQyhXI4O0pTObUbSqOeKExkhS2VgY8qGdeOR9us3d3KgRm51u1zHxdaotRLDGV04WzfJluGg4\n          fYYTPPQDaREBYVSmeQIZS8lHSM7WeiM7w6pxoprEEe5eyGYJvPwiVCHYpnsHFXkBL1sUkqpDwW+M\n          XrIRtyk+sMfAxmFYnc7TtJ33ENCoJNPmyvskadjYS8b6SatNfHzIIJrKk0LBZXXIO2KNj6o6HtnP\n          zD8sdxUPapxv8VkxdVDTK5zEmrKShejD5K+7lt6GshYbDAnJHwGNRJcNOU5QXPb+Ks6VNpBfs3b8\n          uhjJ48N++ERivHh/JRll9Y8wi03nUcbCYw8oEdah6C+Up2UzqFw2V0d9xD8Rbn6AIBJ3cffNdZlk\n          b+jAlOTA5Jjq5TfC9qR68IOln4SS9t1C4RWp6SDppAtyKh21ZBlQ2p0sYMz080gElWnP7ZaWoT0t\n          sCiSo3oUcFWSV/J6Qp7B7qu6LfIODSlxGzpTNbehXHpXJIpn7rsmjW6yy5OlcXXioijICzySBzWA\n          61UPEdawUU33BcOdLCHes/n3dI6ALo2VSyw0ObRvPyrWuAMwN4lSprj0rnURSr0/SVoHUQsUZxO6\n          +XZq2fmDCvE+0BWPv/n4uWoj63gB3b49Iatsb5cYaha7rRRXwT4xuI8eyAGYUrJivhonZxEJClKU\n          5oHdVV5Tu2eUUgaoylRr6ACFHS2M/VeyohTiGRnw8s/iKjgpa7u9sg9jYLt/p8kF7yI+rYIxgmxd\n          iTM2Rl+CWrsCRRZDnwFPdWXYQkWv2qQP9stATgHCR/elWYvKZ5YBY9ZSRkahm+Zi9JS+e4AOJFdC\n          /Bjw4lX385yoWTz3cbzHue/LeCU/Y493mwLGE6km1q/oOPa2b4yPZmEUDJF33L2uDJ25wNoH2cL5\n          kxKcgn1TDxXM60Hlz1oPOY/ZAS/4VhzKBIxFtyljo+VD9NotHrWMVWLN2KNoMLIT0KVFwSXIP1PA\n          ilsj1OYkdyzOdOTlfkBHp4RIgi2rCeadCu7bTvISHcNcZmr+1s6Ecx8KNZL/qtsYqhZjw0PFokUR\n          htpj/+IeGpDRJc0/dEvaxxKnp9ulNJtfvdlgJE6F87ACDREH2GDI95jCuNgpNLX4cZj5lq7Iaj/R\n          hOZg+PmtHpHja2LFKPYJQ5SuOpW+6gHeQZKwUwfh/PrEJulVxXq3vziqF7FHvVSIE3YgGVJ0q8Lo\n          qyo0i6tHpnhkC3HJWTQFTD8FdoShaMkC4nCa2rr/Cjo1R/cgyraO0M4ryB19DIZHtc2VmKlW6tje\n          Mz3Rsf6rmhzvWd/FZYLuLL4DwoSuG6W4u7QYh/xc2V+baXNiMcDsLEn5BGlyLPfV6O8szPSduk8Y\n          QbQGSssDlfT3+baA1Ze1tJv39UWWhsm1h+sYjlzbIqBTcqhm3JEz2SRF87iJ42AcHQh2mkWofN9f\n          9ujbKbSMykm7Se8udCQlQDpac8VDEmFp+gBaqtJaiRsdcm25uSrvIr6PfbTxCRJXnE6RLBSwe4rr\n          iA8dMzT5k7CuqWN4uMDZTFT2A/Eh+BBS91+0Xo5eiLebzEMfc/36leRYWrB9ETP0rXhTfI7xkRcM\n          MOKR1/wH082l/EdAIQ4+24VaeMRe5mFCEtLUTQaRs9INBqCrMiS7/qgrURZzjaK9jTNz4jmM/wX0\n          h9E+7kUMTJUnD5qO20ZcN9PC3LhXZ+7EeVLxFWRdPpk7Jk7b9C41LQ695oxCBn3luVA2Fhqy3Kv0\n          9pdUfuL5I62Sml0+iVObBjTWcV1CERB/tHU/v4vUPhiOxp/bJXvVAX3zdSV3jrSDaoCKTQUpeK/R\n          DKbsrgJF7KyMPYMGBrW5VEAGOkwcZNegiCn6rLbc57wUUoFQkfhJJ2KNWVK/haKKVQaTtHnmr5hb\n          6Vf2G0tQIR/nabfaxRLx0UVt0vn5auXI9KxbiEYfG6uT1oV254Q9FLjujsGtbQgM4uOFWv5RXGBj\n          HuUy+tisQMNC8sdF+qUgZ8qvZU8fPj7URK1UMnGUxOSP/jzKo8YyRwNAa+WWMgbd6BxFpvO2JOxv\n          xXex6E7eL2FqtwPr5PjMunwe/NYH3gchzzxOWg3PSj7Ui7prO33w4CgW+ticoUaLrgIm5TgO4zzz\n          2/ba2kdv2UUk/qY5e53XJ2rdvz6R15GQdNYya4LEJtr1BZ3zqdW/G3IeyIzmbwj+HvEXQB+ixDk/\n          IrKur9GYSOwVVlUOrWeKCmzWYFs8IZcDD3Ac/bvCkD1kH6sQht8vq6EpFxk1omuiVVIz7+ohGVol\n          ifimpn+Lm5o5+Wua5DYzu8bbLjePvYVVS4CJSIo5oCFXHmN2mUwTkbFBVxwH6ULwD7qlxwGYqmsS\n          RAXIbpUW7zMOMj+H4ovtMwFweoSp/gvoP7TZrilrKzlwM55sWZNRh+T4vrwLHkwAg7r5mYhMpaDZ\n          iScuDSZaU/pLt8Wrf/EKggvel8qkkrViQ2hq3Rdp0pVI5KhKob4JJ9ba7lth5nOtbw664pWTDxsR\n          KnE7rEsFMMBsqKKb+ZQ8bpJ2yS+YMjCD6vJ4ddF8wJqfRTHYroy5djQ64+uGMA/tyOOMjAcL3sY4\n          MzfcznMOMrQUGNcYlNAkBOVxLhQ+HgL5O/w77OX04ZgOrCbEgLvAt9d7bJweWZ80pN7NuDTtGQ2I\n          2Oa2s6HSy4cI8e17ZkFfa/r0shzQKFk5W7tzDNOirG0IYRFjERvaOJsXeR3aQCQAZ26jermYET46\n          hsUgvUP54nKvI0NfyxXn111uvKu6tUgLSuSxv5/AxlA1Xuzs+yJhiw8KC4RA0YUK1pRdoze35K3E\n          jXKcuSMVJKVnGcJB9t9bk1l4xLumJoWQkeEc0MMIjPsAldXCfRQVvFw95Ts15vMsRfm0EWlx7M9Y\n          K0evPt3xGsXSgtWnrLzjYR7f+CofS0R8Cb714KT1zZnsx9yKHYkw9g5L6SvKexDYpIgr6Pc3Zl9q\n          JyvXAWu0tDM85ULUejd3LavU10d1TPt1q/KboD2QM34S15MGvBLrpE9gUiexootJ4pQeyzO15eGB\n          sFIrzThA3MNQJRHxWaEIPBkmiLvKyMeSr/BMrjs0OJrObsxt4mAt0BC6GOJdBUjDC3uKTrABWV88\n          B/gW7v6aKDYWqAvYGrxViOj1jrFTuP3AfEXhE15vxA1SmGU1j2R0o0s8kQFWNLsj+BlkL0/Cumyw\n          fv1yQyEfRV8Af5mi6GyE4robMFJJc9sYRaOAW34xI75xjwiLhrI0hivomAUBehytSPtuqPpMNVZj\n          ataSSNmTOTUUmW5DuN5XZwTj9QZG2O+1tBKrU9TSLzE8Z66X1VhnyMbj0BFO0HtlDUvcqSojQnWj\n          Hruct6ldE/ES+axDNoBg4oBnIFIXcT7xhafiuXdKj3ZLo1Bxa+JBVoHc0KbkI3lt4DEKtZIzWH9y\n          FWIVepn43CxV2lHLmegrIckEMKgEm+DxKeTyWRs8nX10f/A16glvZ6vt76iG1hfe0sXzrlFccjGV\n          4l3g4o878DiprS/TD+ZmCTU6G0vAfOAyngy9xZOt3xhonkbrFIDs69YxfPnVenJHPWr5JiGXYl97\n          LDgZfav0TqT6AHNY89soadz1FVcFbWhiL6BZuXqDqLl/hhZV+VbwuI9SfL6gsmlmvPrihvnXuPs2\n          18wrio2CDDRaeRQKVmtJh2oBUHLH70Uekf3Tpz3tcWG2by7sZ0RUyhoXsS8TQr9wKEhoOir00rtj\n          Cykz3PAw0Yu2rarj9MBqvfV5uM38rl4VOR3AfzVXxFQpsqJzqJ0rxro3uM7h2riq+OqYq0tp2w4D\n          TJ/UuufxWxpNYPZeFgoAcY8V8WKAqCg2YFlSVbCL/6RRsCZJa76zrT2u06QdkZM3BVrANiyOEDgA\n          /OZ6KSkjY6WpSK9RWRheFytyhzXnYcVrmS7hOcJBl4JJ89BZ6inD/dT9rjuUa5KxeUnzEWcHRn+Q\n          EgHJCjXN3ylwvjBeC6gf37mv40RaAf5BrBKVXHgz+ipgSVWdWBlHeZ9oazWKQPDWUNULBXj0FxLh\n          +oyF5tnrTjaegLWq24njEC4bLCspkqqTRtRBdwSyHhEzukG5qZy/0sQHBPJKmjNvj8ZQPBd0Wcpj\n          LUgvULpW+77pUrFaRia4uaNnE6hiju0pYNpVTDIhzKP9B4E9e62qo477j6txNis8wvWhPrN8vyh9\n          fg5fkD149O8GOK+QpOXcMWrpF9/vET7C4hYffgHuJ95p9dh+3dbPqcozoNzjMktWnANazrO/d0HT\n          bRgcT/VeAylVo1T3FajX8VMJ7MJHizSRYpQU+5Ud+63zBKlVdQxA4ESs30TZVdEq3dVzlXHqEZte\n          vrCzfVZUgoQCkaq9i/+ntFAGqUxZmWl40qOkwaDDa8rlqeloka4tqXa3Qrf40CyO08bNiDLm/Anp\n          x/3wE6FoluLX0W+SxsfRC8XaEI/Iv+bbbaBYDOpMexP80zyzl2m9KucGJ3zWsBxHnHZOkuy7Yvns\n          vBgaElfUHqCwbsRtpZNi7TSeKDRgPOrizhcySrfqssuJ2hYsiH1r2r1+IGKTrVCyd7gAov33hvpg\n          e+lpEnndT2TplFBRnEobV3cT4cX5HAICgrEhL7ryHYq3O7dGsHeB4gBliuuDgAdRQuf3W/WnT1ek\n          DOTKN9KqOovMaUvRNtBlbXo3HPSRToilQ7WVEz8cvqwFD36DfNIDXfSo2NPLWF/lItThca3mTFCS\n          ra4eH2jvrhQ72bh9A4ouuN38CVFEJt7LlLsrRcu6k3botbiYVNoCP6NznMM1WYdG/lN38ENOSNvP\n          tnhh48DyGGUGoF/Zc0nCN7clR+UlmH5i8KQk+/6NNmXMdpA7oiuETHuN+PYaMgni9l5AH9VKGW58\n          9Z8r1wcJKSSiO8PzZUymjaNLNZU4iDCRoqGeP+RSj3nlLhJGb+Un8EKta0dLSD4QZR4PTolHbBB8\n          rvsKVkclE7qzHQ6IZyhRWumXULYE+NcV8yz8anZntUTUSuXw48upB4/hOh4AJCA941eEk8uc4h1o\n          k7MVXMpHPIpB6xaPAZWEBGcQ4Yq/of/Vd8/7u+BNyG0U574NaFpKlqieVOTdCvRlV9xzUkpO946X\n          sK1n6SuzYv0OlvO0XEUyc2Bl3GH73JDRHFXfKBVZXnwtd/gZCerR3M5MxiFsSrIAcEsObQTGZU3X\n          J0EmY1HOfWdoqO3oPcFM4p6HF40RdYpD40RHag00PUPBfD2/UZ22e3EPwA2Ue/XPK0ZTUzni7uVp\n          Zv7hEBiyeEaBprUFPKDjDkNl5wOr57xrMAbfKIW6+vIFTTHT8qE9rHgvWWH6+EBD/KjMMBiLvuYT\n          8fU1j+ykLE4cwfKak2HqrvxXUq5BYPnB7X2n75y3X7Sgz89wHab6dlhl/Gr4ZOJi/ZSGXhu+d4YR\n          xZ6dtzK7zYlp15m4L0/bFm0Q72iXYGK4ZSGqi9HAOrpKXrPCQipLcXHWQDfI0pEyfV49Gpo0COje\n          QcZMnlRB2fPrg4MVsCgD85a6Hq+iz+f72QT62FzJJJlrbse0fDEe0qksEJUXnCMvSJLg3XylfvGL\n          +t/Ke/D6HL9/bdVQnLNnkUyrtxdROVBkfgktyGfriMgyhRZ5OaroRZIfxmjxmhc2pBkxgrKcYNF1\n          3YmxIX2WwVtIke/JeGo5ph9xBL9/OWDltvPtUjUh7t9O094LUC7g7Cuhi/uB059XoLwd6XI0WvT6\n          Sg/gPq04BnacXPYWrbhqfS8K69dzw8S353XfFxwDWSEF8fEQUgVsAdp6MNlR027caDlX/mLrkyz1\n          tA/acBe+3zJo403u1W1xSXUJ6O1ZmOMMLWL8kxaPkr1eSqnFR3uRwcRNJ9FjBlgnftnlL4egC+4+\n          9m/huX/lrEGU7LpQ0+6D5iKJ9AICSQX1dJyi5OzYdAgymB1WvwToJXx5yANEdN4FyZzF8mXO6W2I\n          SnXS48qWX6d8Yw993mRN8bO/s/F3atrjtb+yysi5PBGCznyauoDtKIsDypO+lCEOjJQcwdFuD5fu\n          R3U7vVgSln2sRMuN2UiehaPrE14LIcn0x8k62RL5qfWUhhnhW0lppL6HPdvdvb5xej/mg75BBnjW\n          km45uhMWothsVJbKKTI600c9/uaZZuuvdXPQ0t63/mBgIvFNm0w3+ULrieP0S2hSO8Mt2EjHEWui\n          g63Z0zXvJ1GRKCgzc+GaEHJXCGsXld25Vrc6hP7N3ZduvNqnrGtNoCNXajqc8xGOqPHwmmaqCM0u\n          cuiKkUJZKtANqPu1OBioqnjpXildIXNJBGSkS2oc1Fci3VoUo+lZslGsRbtPFZWi4P0nc8PJubfE\n          XPXNm9TJDNcVJoreuSp5r6e85qNM9Vf0CmjI0uUPTKSOdw4IxKssY+g4dUlDvPhxRCIksar18eXn\n          wZpM9IPjEwX165Wi+S4LZQvFDme13L6hUbww9uhSE96jeF7SGqiWLhucL0B18cAUdF1jR9vm2ZV3\n          BMuQ3wEMM+FCC9nv/bxMtv9QxUtuqi6r1L0u0gYCuRjxvU54IKbCnmDouv1iWXDUAg1D1F9Sbruu\n          QvTciiJo4aaRLR8Z8Erk2xUfi0azjuJRapnnnt00bCgJXiOTOOsuhrxthmvZiFS9LrXOvbEq6xxF\n          oSOOUlg+fPxdPxbjr+PaSs3xqJoHUOIfP9Zwh7v2RAsegXrOjE7B4YafLu5pWX7xZFcJBF3wFz/+\n          pnNoygG5GIep58rF5GOOxpDMaGNq8n5UVglIeFWAbaxtldcShzd2azcosb60nuiu1b0k5vWkJnTD\n          b1WknoTn1cgXX0+BqnxpUFREsdGGi4B1MUut2jM+SKZerBOA5ntemQv38n798vs+EK29adIZwh1w\n          KaIymQ2U7rXiZ8IaciR7IrAC3xDsdgl/kdBEBFGcv3IE+SzJGZT36crZtEmyMOafq2p+/UISFMd5\n          9HT4mRSyWzZzM3Qi+72qdqhcqoh4o7G9rRLF+71mrvg3kEcLkubiO/MUfNVlpIOUzwkgNQEeIay8\n          538JCD98Wdl1qmPavQVCwAGK/9bjc2+FIt6iYZLT5z1S5OXC9g06c5U8FwFC914pWuIpGZvLKOJM\n          Xe79TSJ1Ld8t3jiw1+9LIwRYV1vXVe2TBXEPASCQb3f6w+ZZX+/LpgN8/WDbQAzxsyNbUeO7fx+A\n          9Xc0Fb8TTNJLCWZexK0uWyECL2cvvieMzyR6D1tvRZ3iUU8nEAkx2VLxJGfyxM8U/3Ur+RUeUDBL\n          hgjtdf7l6UPXOwb+eqOKteS6egnBt7b2Pzjx4+csG3k87nh49FaySeKG1O53WrkuCmKHq1SRThnz\n          H6WizgXMQO83Yn5dl235za1U48BdE4xTJaOiXFuSRnvgn7dn6R5GcNmgPSXRzqB4fWHWjQLQfdDC\n          7WdEYuTDtrH3T3IxGJuVBpT4Tgl1nZxyd0mVSxoeTR6gMy6rDT99nP6p0OGz8nJ0nUDG09/JLMUn\n          4gUYTfuOdPqGFvEI4dL2pJUoZXzaJ0atZ43HSS/Uh/+XrrnFgnkK/Qmfb25grhN6/86JLDTyaU7j\n          cfEBg+dQ/npVg36lO70CaZnz8YgDoxP3q2pIpdBoz9x9eTKkTL+5c8Wzd/fDMhqQCeRQ1DWlbqRX\n          DQXw+Ccdf67gYL7Va08wewbBLL7WhGxI5fvW7aJnqWuWGwvjXGqDSJCLbvRaWSjZdDdiWaqCNxzl\n          f2sYmQt31RM/B0vWB+Mv8UXFKCn47uQYYWfyJahDUBWlu0PIaM7dN1hpFKyVmYP2zEeEnwAvTopD\n          yv5vQoC7wj8+2fgYAewR44kAOFVyrfT3n/7z+Z//8/yh/37/4S//8bd/+/1f/vOXv/7ll9///W+/\n          //bb3//xr7/88ff88vd//Pb7f8X/7n+fpf/zp/76l3+yH63plPd5voSubivTcBnBhfHZbKjaNWWa\n          oEzlOF+Ibkjz2V64WSoLNOuUJWWfdox8J4i48RMtFKldhwzax8MgxZIhSf7p7pE+U9qAIeXkcdZS\n          XLhMVJL+uHecnqn+3aN2dGaB6qxPgwEu4ww4/DVqSBQWnpe46yTEx6pM3dpCzrsaOYp5bKOkyd+Q\n          2yvARn5mP3UU/NVRu43CGkVfPSJgFP3aqUIQqHnidzgA1AGjTMM0qMTNvcj4jRu5IBciuXI7ayqC\n          qBXZ7BdQkvFAibsOVOuI6smeAI1u/SpX6lpxjEZt0SNkHFiCJVS4HQ8+NXuNJGmEFeTH2qH+A7+B\n          EIQFKKLZEdGpUY3vp5RvEI+c/aVDcl8vnbXRlOooY07cEAgn+1QvxRVC8ahl3A/xwUT17L+t7LYL\n          iM/H0u9LaU3Fm486pCXyr3uezCRwCbveFz/WpvoyDLp12GIeOQ+3xGpKmTKRs3vAPrmBsyadvAsu\n          smRTHr2phXJFdmK8nCcH3MFdbUxYtuMfRq1m9dvU8ewj5PhScieeUrJTb8D5C7xLDCeGVmk+fSvR\n          T6YqADHiynv7UpmHJ6doIVhUHWz8pEDlSrHhz0UTUxHxlcLfbjjeJQbbwN9VyQIRqRDnfqGGYjYw\n          BaW1jsdteqFaK/y6ceIsgqDz6Ytd5qejUHHZ/nvFpdGRVSkte+I2sep6B4+mK4GkAGCnFGJf2w0J\n          3JErGH04icVxOixoI3I/xx5Icw34IM2sPq3nby5h28P/2hbno6MXot1L2wxOog8ORChWyd82Enm6\n          vvAJQFjvkDtoa5kcK6dEP6gomtA/qH7jbPMNa10LUasaYCwEg7b48jhH7hpl2wxVQnUE0DZd2M4W\n          U6ppGvhGhZr0EYz2mi6zUKgBdhZKvNjoP7eMlxCCK92skgYv5I67i2Wwi3sEmliFDfjr3k4EKGih\n          7ZMR9VwNcTAz8EKoUD/YdWL5EDqevIaFYfw8rcMFd334lLC4WsnfFOJPaJzGGrBmr1IchBxPrraY\n          2FnIxt6Q6tylEwVjfygXqWBrI2wS1i4yYCScIO1YPz//odwI3eVCvcVpg/zQIQgcwL8TQO4iIb4D\n          cGT0iDvMTY/yHLmVWra4nNyItcQ28i9AeivnFYlBtCrz9TQbdjCuBlM+KorXxeUdR/GxfFqfJA3E\n          16R4TtGhLjgytMPiHHFcFp9dTRg4Ng1WJ7/9SdSqpoAdS68mGneh4kw+TnhXtKolPCX+9YHzLjrk\n          3Gi9jfKiQ7ihUfJEmyAybfeX88inMTDRwEMvuE+oded7FPKBURmq5QRNAshjQ4InXVlOBL8v5IWp\n          vuGI7yW6DMSfxsmC+EvZ3lrBmKAd9tDmlnX2wgdsFQIW6+Eb+tRU+fQEDtob+yrrBxfj7KufG0J5\n          eQjQ0FDCI0Cfpep0o088XM2jHqP10OtsK+V4NDWl82cgvli9OLjfE4/HuMw3TElxEmc4/pdmfFB/\n          CN/i08C4S/V9Fbh/W0aetwZhHmU2p8QJjmA9BgvcRtGMjM3rWLmgUDAfIBvgXg5/kad+ZEr+DhTP\n          oblRirrlTrMKKfawphB5fDCwOUoXAmDj1q/eEXVl1I1J3Yie48Yxc5TkRJVqAZBdANzlAnUOfdXw\n          1jnHYj6NDMDuVPiePQTjRGf7naB8M1cVq3AfwJQqSQ1JAl0Kk4keTGldLrCUgJwQo3jami81RGdY\n          jq7TlF5yAe8ctGwbFxPfLU6xUbxbFBFdKvaVucdFsWlQPppY+wrW5xTi3mq9gCpZGWC3lWhs0mmV\n          ASNTmnfv7i+OOkFeAD9i4+fXJs9rnbjoNtn8qtfQ2irzxr4vLWyn/wCKqMi+Hs1KKW8AYC+ReTfm\n          afrAfRIjNjCmeaq17ISIY1jCVWRXSzMwaWlqDdE2XpM+C8vdXGwmhZQPfk+CQKPtXbuy5T3l3Ejz\n          1qKqTUxC5awoF5DGRk/dRFmHDLTouGnoVBX1OX/wD0XdwQKsKA99XqCnn6v5R4Ywd/Z9uwycmWMJ\n          vSoQjN6b6qg0K2gE8hXE1wef2zxWVCxhk55gCAPnhuGi6hXwa0Oo5cL9etPxbFp5VQgNg7SoHATa\n          w5BcZhYcWTIMJBAZk1JQgfrra7YNP9C2gI5XWKiklmoGtqLEBmzWVAA7XV9Gfrqf4rdKaNAP5YTD\n          34Nfs5pKgWK7EhWxNczEir2LF9Qp+Z+fXtI3ZGo1v49UsKpJtM2a3OajAZWiGHnPjRLteA/XlAjs\n          ufzYFIKNHjKRKSE0kNQqo4ish6Lsu1vZepDKqDaAYVRRykeTBYyFpvWYc/Q4UVLB+CRuCaXyupRf\n          cusLBicuexcB6BmbyZ18VRWMgxa2uI0++yvrtCnekyuWg+CmYdlur44w3hHUkk33AtY5CnGs3lKK\n          iOX6yNlrFJIArJU6idbQ00l6bt8uGh1aSXfUi9clYZS92XWUOQ6OylmvCojsFo+mi8Kj/G4HWp6K\n          EmT/Xz/piG+mcoKGUSquuKtpOTz0CwR3SR4KuUKcyPOiKxAkNhE8pdHGYGHkeBRlV35K+V7KzXJQ\n          fBxyuflVIQr1p97njEujpHEUYdP9txAwtVScA/wrGBfnndqFu71RFrSJYYkyFxaCoCQGrCDVS9yZ\n          IXCtCm7Mjp0qUhPjx9UOoNFpXcEuE/VyN/8BmqaoCTJpZap1/8OSjS+H8sU1WQoqU2ljXEkkugT7\n          Qb2bI23sjeSFQMlya4l1JyZHC8ioNP1Ki3O448mIw72n4W4UqXPs1R4nqMw1r0M+MY9cvOkxZJj4\n          VAG9gLG9AP3JAvIhojgrCDddYjcKSXlZp2BlcHEcTsMtNUNxRbYMiL90u+23KJjJQTUneI7iqq1K\n          Z1NDVLAN7vJm+uLxvRnswsIBMvVM+QcyTwcCiUQRt6l8N/8+z54oxfaYKOa2+gRe0vqOfOkT1wVq\n          b9wUG6CBqHlO0CxcT5/Y0fOfUl6ca/7Vb+P4kgOW3K2sINQJFGqcvjh+VZs5+btoWp0gslCnln0T\n          r2EUaDziVIsxjiQ7sozj3RsdGWJ1ZiW/ukgrKv2KQEoFM6OCEGgiO2apL+BMZSyQcJz2VbE2m22R\n          1iIoP7684jAkCaxmQjrCpYQpEh4h50QxTzRD6kDjeyavcuuA7ohb52/v1tlRvhu7Pc/KyGt7yKPE\n          PDRWT0U0WbkTrTolMn1tjYlhMNmaEPp0Tv6OzsddnHK3Qkp0vGEwTIgBrBqupQsQT+AiLzcVHJIh\n          eW1xgHkGm/q52eD+jUopDSTIyEw6UBasUWr1dHOh3EBwzUc3ThO2hksL9CtR9RCfLSWAayFkkfEB\n          oc670gB/nPHNQIsyJCOF8yWuMJ3ErkmL/zPhTT+GIuCVBJoEPVrej7X9p1XFhWVa/PelPcbgSF4v\n          MPkEThgYHSlUZWB0qGTUKEj3d1OWZ91QXfJYxETt3s4UhdE3n+BXSQ4x/Y2PcC9oy6IjHZ4Rgtbv\n          vaEWchTifBUsA9NvyGWzJmzISisSXWCLFM/2Z37qI53ew+2OOoonTMmHSw/LpwKTP5ZjTzcksHv/\n          Tj/2XHutLeRDpX4cDH7LSlOVXN76QNyg+RXtpXkpnaUAy67Aj4sD0L54AmS4cwNak7jO146quRGD\n          l5RdU4dbm/QXk4YQve/MgEWqmHeK/1amJ4cdYwEstw5Z11kKKkl8UFGe3GTmC8od6WoVkYWXs32X\n          ioeCMCxFG3k6U1SP0lIuWLaWG6vLFByv84iVN9zrtDg3N/iuQzQIoPUuslNoDX69DrzeKkcAL+/T\n          FRULx1o8PwsJnOJcqlT30rtKHur0MQW4uttbmY0LohI5Tgkqu4i8iwCrCVMCJa0uRjmuXhhdEtVr\n          gcZ+a8nvJ7mWpmktRuRkVwbl6N63A/6jz5HEFc74USs86aXrC8PFFSce0xRQ6/8RxCWIKTE6SjzG\n          bip+ikZVwdz+JcZ7tDVwwde103DbmITuoFwdiF5tXm1Fo00eghQBrgKKfzdu3uRvjOYlfpwPObzA\n          4MNY5A+iWfe15R9PjN8nJ3XLW12bzz6rYNnPkX0hCI5PFZZ4TgRnSMWZyBlVvwymaJntU7b361UW\n          /8pGWwKMIWmW6fOWrPbEe6v4BKO5wMBonbQcv3mEPy5s4ml2iWKtMBB0np8LMxxX2d4nlOePxqGT\n          8XZ01WmVXDt16N61xmE66IoX9ijTxjHP/4cJZxEuHi2Wau4GrZdQPjCxxnnsgvscD3cUFvbjbqFp\n          sU+T3bkj3kAcOm7Japzy1Y0E2glk2tKKHL++qI47FTtBWYEE054/MBjJxV9aQgi7n1LPmzM34CqC\n          RrRLyTdVw1jvpLxZZ9ums+9fe1V6jjVX8OJIyJKCHXRODAVVNH3uuG66zKDJ2e+10bFXpTTbP3rN\n          D2S9oSdS9JC7+YV/l3neP7GjkPRS7FJ5K8l3YaWnlUXKviSLimEkxL3G79r65Gjnc1zwyhNzdUuS\n          jxVfC+Dzu6KSwokUtfAAxKzoh7emaUpcDxm14inQCrWzcHKX20qgWXZ9TQU15KUdzSoBi6e/jDYR\n          NqyditPT4lUv23VXUZeWmegmFIViDrKRR/P5GfYid23O0RAoaRi6/C2GD2WhSynKCRn0mSwscd09\n          OaJH8eOX2f2VFB58woahKCZbq0lutZG7cDV8aCGToPfOwh1SzqgwR5KR46gr0EnmfISmGL4oltlL\n          aO2VoCwa8R9CWPNJfpvNPuuivGnfGJc47OMmgBVgFfgtylwrwV90cmZ8XB2ff7RipQHTdeYhn0+b\n          YBQkKyu/EIzMu6XxzLr8GTqlh4evv6OqDheK4kfck+d1yuOkyB5dd12uKqajbmhjzoofeWZ9yckx\n          fKzX8LBApPlYSqOidpLNdRhynXtosh9/qcv9D/3fEz10Ji4nHU/5iHAn5awIqAyDGvSw+uoLrbaK\n          4KrOMhBypxefj8hv3kEdLZKRzT6+WQI81ZwcB6BZHAakf4hX24fUYQpahOeeUzI2No9mT4mOw4ds\n          bdbCw60KOInDVUyWic9ActtN1T5VtTT0PJyIvZgaL9TIJVUg/uTyUaX47hdIgZJMV/M5tGJs4Ee4\n          C0UxErrX2c9fEKWYB4pEbbQIMMlHwOMsUinWIdXtam+/rwWfK37kTLmRbi8gaeNzyQ1BpnP0y5xD\n          q5eJffBBM44GjE88o8n7+ROa4brCePOmu2D5jT+qlqY7zUdVU2lChF4Lhr29Rq27YJ6gJf++5LFJ\n          FOJvkzKmAL5LOwOZ1Z5AYEwwMwmhEtX2ykDiePULnKjxC8Q9heSTOGkXB25VQqKB42tt6er4imgR\n          10nR4A4pq85u7vCT0cL5yvdR4l6SyV06wbiDFohKR6CDna/+T3Z4zXn0MZxi1fRlySLNsqYL3y8q\n          qEF8eCpR3BRA2fKc2FrKCtXcztmU4NVot6gbkfRX4bKoDsSKFp0eA3H0StVDrJ0k7ogGuMlr4h0t\n          JXsdVuOcTFijKc1CaQ4Nbm9ayig0PrXEEq6qfCMIfmgwmsPZECc+J9mGJvzbtTjZLX7XaMcAjn7Y\n          1X6gRXlAjGT8XHlBqShI6PIgdmUYjv2TE00yLyk1Bsd2uST4gzRlwKxFMbbN9DRVv6snJupTHMPZ\n          UPf2J47li/D3CJ8wxmpRTzveLn7XeAt9cipuRnFvsDj+OKiTJB3RUromSsQ1AK3T2NkzxARA7/S7\n          9gOo8z7l8IVdaKUBjhciVVay7aZWKfNJphcdfwCENapqVbS1p6XxeCEd31J2+ZRy3iLJsxbl8ILL\n          WunF9rV8rQLjALLcBJ7G/EiPvEvrNVIaEKGomgRKOM3uOcVxvmlNXr8XZl7FNhdrUBYmClvUHVdB\n          AltMKsECLpXCQOMp9uWDQqMXuKXxX9tkmgtLtd0rKlXO8OGoJmqFMUZDiEMv8xUA7Mt0AC6O7l2I\n          E/v41BA32ukkwAAjprfPLeg7ed9HdgAZ9Ok0/PafupKRBqqYRe9oJB6c9fsdWhURKNu/rh1sIuMl\n          y/SfkTAR127igXekMcsNFNG8J67FxkKBTrbF29Rp1kpC3JxpLsR86Bzwbb4Ys4OBaCftFLCvuOnr\n          9D5FRb6waXhob9p9oQJGAtYkzv2zrEbTey3Ub06r6+uc49dogysueZ2K5xYcuQokH8q87W5M3K07\n          nUrYKI8R1IQB0YDKgkhYLmkPKeMx9FzSS3ivJUUa+CtRzBckBuOxe8W0gv0NrIYUoZY4O1oeRUvQ\n          wjtkU+q9t2V4nF//vWIDEB2tIL7ObklyhTawOBtzuxhHuI1eWPlLhTCZJmQG02emoi6weCPZumRW\n          5dud0dN562CFr13iPuxr4w/vZedNvH7q05Hrrdq/fafZfQ/XMlrC0PcyZri/N0uT8A4aSfd/uS/B\n          xpC2LiJxvsRnQtz4xHfBjbvj6cDfOjTY87epSWPjQOSmaevyjWxPlelXcXxOpqvWqsO9O/tZs2WU\n          VjXvThVDfKbNMQpxBSkwxB5YdQn+YArl4qiBKdGRr691Zrl3TIbJsTyARSwZxRn4l6IeHKbJeNab\n          h5o1rbWI56C6Rsb9AoCeUoA2IppEhE/Qpo6pvsXn/UW7RVf2x+mYE4YKqrd/MNaPy1tbVIiA/ZN+\n          Jy7qJRx+rGg/DlX7hOpLYjhf4rWsOVD9zm7xqKh3pQZdShGY+evQztg0zKsf9LmzxOK/43sZ0TPn\n          xsI7e5yB3JvEUSiq0OlQWWqvhCySIruTTdvivhZeDG7MaM4H+O5HquLX9QVjpTnmTJS0NPlXQWPQ\n          U8ZkDbvyn05F3D9nvVyOc1/r/UFO3TbufB6z3bern+8e+Pj3dc/YIxVfFRUiX2DrZiZMP6veYFaU\n          4JnJLTQ3DlI+CQdUP3elw9qmKj6XOBT8A5TE2efbWdQs5GTEv5yAnr3YXnNRV+Ps2fjwtqsfQCN5\n          1qo7+/JM+adtVqfv9Ly8JPli9bcV3AyYyKnSsQDf8bCnxv3CSm437cKLN44thXz2V82QQr++qm1t\n          1Wytrdgnmxa1KW++nwldkno/jiEoe1gyUeM41k5POZq8HWUxgSVDizofhEolQuLHEFzSh1Xx7MSb\n          jp2PRsFIw1Q/KlO67yu24DvWwMfNs1eFgkP4Zagtmwan/vpIUIaKiqOxZ4hWLonieq4Z3SmBtU+b\n          tK33NSHN5OeaW01FLc4P0QpA2YQ++3mBT96u355n5ohCQfnMyKPSYAeSWzWqjr1RSHuB/T8KLVQf\n          U02F94HaTa3ckL5aVWiDTuk0zucZkFkE3XNfuqt9OHjyPG0s0xPDAFQ+lwoXpsxds8/vpx0a5muS\n          6rP3okqTWb1xtyxU8FHUDblrINI7WiR33ESTCE6A5JquG0qnTa2dMiyR1An7F9d3u7PkxNtvoNBh\n          U/sDgbrdECdZYnavgfbQmuj+RDigGRU7eJU+cflzuyQ/K1ThM841CBJ8xf9sFm5Ot1ORTfhUiyZS\n          GItvUQjtYVSjXMCe63HTOKNdXly/56Lwh8ROODvmAEXPJd6m/fTx36cnNb6+DfOxvE0LqKJoupTO\n          AZ9dPHa+c5Olrzsn5RiRikIx/S2PMqX54TFUAGJtJ2DncKS8ur4Ln/TaJ13Gpe8BHoUtagAdoAvq\n          ZxWWNsSJf30ClRfvRlseSRiP0HB/jzbCJS1s3eLB8GtRy/m2NjwA8Xo2Tz4uU3AlH0/JFg61Wdfp\n          X3+EoaKI8cW3Ra+DNI6yFT7s8xvtpcl/+yTNvYDTEU/cYBJ9fAAaQ2CPfnluv1Dcy53giKxSD/sX\n          LYtCax1H3LTIGZyoxiWCNr51pat62RuXVfLbUVGCyzGI3EC/zvX4CwBouAG1NJrerSEHr2i8D/hU\n          Ry2sAK6e3ZGEOcj/a+zMduxKriP6rq8Q+E4g50G/YgiG5CYE2T0I7jYgQNC/e688t2BXRFJVLzZA\n          sUnWvedk7iFixXNjNl4aOQ2vGPzrtj1TpC816RQ2xdv9EXHOJcN6JzaCNnUknH1bcG9u5yuTF3zG\n          d6CrF0VcvInEi46vo0lpx7/zAb7sLbIrv6c+vmBzuxuPs9AmmFEpGsSu/4K1yBcz2+xtVk/iepm2\n          ads1e7q6Qj4fnW8bGmp9ZdW8wS/UMEna6PKJMtoGj7DRDub5ZgkU1i0+p8k0ymn8Sp4u6lY29FvC\n          VrfhJ6iQbJrS29kVzwVDcRt+aVP9mmj1pQJcpGyoLS2KymkHV2r9d2Y1a6ED06eo0+puPaCitLPk\n          x4buxbIMLvL7EpVFMdDYEWX6xgNeQ770iwV28lZldDYZQ1w9q1+e2FaakWX8hHgqqWi1etmfqKQq\n          liIdy37PbXHr+JlkoH40Gx0+fkvGBm0TBYu2/VGZWCgbPp+ZNNiTcwoUnFZIrFeQG9nTeGt8ywOU\n          MYGC66sz40iDP8bRY7NQ5Al7V5ePsD5stugqQ3Q5PLNj69h1NIAY739x5FJNGKVE/+fhajoEZ2BL\n          2qWhP30NQvoetmo/5WH+7k/4vyvZtvkDs/ozSEA9a1b9M2DRnTCNcdIYn4SLz4jqyBvdNRo1fpTN\n          Bl45FnLdd5FKYhUQvXmzB61RbmjizIx7pqlHZlG2yzVFIkbruvCJtisahGI2xN3cqzcAC9jclv3A\n          th/hOuRMaGmW2RPplpvZzPbxxNj50A+oS/69C4qgVQXxXpgt++qSKvBTkhngBjLivAz3h6Phg4n8\n          44fd08kArI7n1IShG0aZRUO2FPHr6uje+8QnQImvpxtETHPKUHQu05Qcp1vy3TyWAkPTp7NssD8k\n          QyK2mPsVFZMh2OPhqubXvj9fhV5+61pwlL30UrocPV+v4tGXDQjRctMNdj1OQolCP5ftNLraE9Nu\n          q3GFDz4qCQcqpwYkoVolZPag1zPC0E5d9vFJThWQpkUCpmZ2TUy5+j5ER7RG6k7TK9NnwYSo6iL4\n          KvRwoMAzjIZyZDOtZ7+tPCtAZcakXAC/zUw+S3eZZKXokV1k1LPbxAVMuVSoD6ia8EcXIiG/r+qp\n          dUZRlEanSJSf6pYA4/qZ7wpV46aO/udSScELUWEQSvZ56ROk13lGhZP9k1ZXazVHByBIM/9jFBBt\n          Ggn26vFhTVgVqxYH4npfzr5MM3lY6tZJbc1mCkZZ5auSm7CVdU2Zlg9W2MvaNIWO0a5HmD+162wx\n          /rLhU8DoC3N2tt5lxHFlHePiWCNdsI440Fz5FvWcrhaj29hmPtg8X9WAc/iadUbBdHPqyosPgVi/\n          pKLh6pbPeJIKl4DxQf2fYHi5p2nuftLvlbabS2+AGP7raTOeeMG2BrlyulZj48UVMda0tM2Js06o\n          BfyJ22md5w2XLyUOznjkdFnFEWmL8bFz6VkXDJXwauelSQLpPe7x4UUyWzW2JqQn5VqXk8mt+vrd\n          t00ngAlfuvgZR6/F/FUgaIqBi8vU9eLRH6EYsf0s1m8bZ+VzdssPS8ZX95Q5XjeRAdwjZAH02yVx\n          3YUUbG4qEWUBtrs2WaeftM4ebbmVMOgTqxI2by9GJWlwW5MZxXHSAys+lHxpR96voZ/3h+POCEtq\n          SHwelShyRjX5X2WGoPfLySbVr3rtats7kGLtfe7c01KSCW4TPlEmPdCAqVFccSbn96k2j2WOkDUV\n          V+T32JKv31UhUa5DclXmQJyqeruS02PpUIV8As115b9uI9lg64KnmsRz2VG/QLfrSUMap+kPmaVv\n          t572w3+TbvISG+JPylkKj2msI46ZrVhF9GfJOj4g8V17RuhczcXuKVogndY5cDt9D4gfNWN0D9XQ\n          9bMltd5lwtCzQ88rT6UK+7GOmWOyk1rRXIezt8n1CY2wrjvur6yvRCvxh2qvdUf6x9mx4xIdiimU\n          kJ5H9k2iqCPiWDPJvYj8dzaDKCeYE2mNj0eIHoL8UvQzqrNrxWIaT3pq1tV9PNZOQubsncW2RCPO\n          mWrNYnQdBHGrcxhykM15GOKaCuMuWfmOEJytKYeDTnVoeG0fEOftHL6g7F7IxYVd1fOaAeI2u1sR\n          olhSCl9hT/Mzwy6HdKTvBKVgXiKWyFKF0JMZuTXKrukpb/wEOTtACbug8osJYm7qMjKS5luEadIP\n          8S5HBnNczLN6jav19+75EKGaux48mviUq3W8PXe1HrO1zbbnviE+86oYAixddTJfNbtEO1kWur8f\n          hfLbBl7xIextjnEaEG/76ZAdElA51sdHKMNHS9OS3YD3P+BOZjpSyuXRReD1W72k6aBa0woQEXgd\n          r1/84/n//3x+zz9ev/jllz//57f/+O3LH37/5dtPf/72ww9//fkvX97+mC9//fmHb3+P/+3/PuH/\n          97v+8Pt/0/t9Jfs2aac1n6YAE1Ix767gJ3V5cJST1nnjUtX9ce7xm3VWjmSjqqlq1YZSyTp39Cx9\n          awJsXO9tOXaGABLthOL5soiCzhrBU1XiImzJFZUDdI/6rZPELJzDqsEXliN4sB9TzkK8t3nJ1fCY\n          rZM5CaIU0NtxdBym5qvebngDhz7nuNxNaRuTv0SB2W2mExVmLSqpape3g2WRqiWoWbrzAtKuVp4t\n          uEduS698AjorjLLNIrHT+fKmhVdF3WXr1PjqloGU88Cq3c3xP6jnPFcsqmH3U2a1nmJHqJrKG4/6\n          Ltuxb2R9OX51TEvQrUzTVedcoKQrNzRakWagDoZG23EB4LB8TofyvVnXcZjNNoGMu9NWW1EGJpcv\n          E+pmkKEaV/JWi03UYexA1acAE1chT6T/6XLvMPGbURyfXN/stJXd9RXs59rR/Ar+e3uuel7xXl5m\n          wKSidcd2bBMKtBI/f7vkIlQAk129FlndN3kzZ1FqUGVEombvqFTqdjTecXvLD4sN1QpcKBDSjDfe\n          INvNxktl90U5lmyNKuqpXIQLfQyd8IHwjG5A2dzMUbZNw1aD5KHz/qg2iRe3IUUc1tU8/QNRdrFH\n          oDtsGITx1B+ChVTNbqcc7zdwr2JiFTtvK4JVFaEW+nkzYEyU8sZ0G5S2eoqgKJ8Gg5onsnEYNbV1\n          QwsQrKQTxYrwol0E2Wtn1UqCJ1HcYyazq2yVdcYbnF13zS7KNiFlYiKziLe4cqsSM/JBv9o5Hl3H\n          WNZlcRAufTfLQYnoBIElWzIRUGnZGhTEL/hz1HMzd/au5ThZPFu6src2pFaNStNexSg/1Rh7lhBb\n          g7DieVlb/X6Hhy/fDO1kNHPLVulpGOdrn6GehdmXxWBS/ioKUlO+IGQrNlea/lsJ/FjLFy6j2YcS\n          R1ZLHsIcZ1s8mwZ+iY7YGO0NeXJRPcMmtsQxiGtbbA8bG511tLh3sq1ZM+EkYrKPexsUruRN5Rvw\n          AWp9fK9aecQrWC0RIPq1kwYls2q0VtZuxSP8fhX2zJqHFY5pLNe5Mhidw0FHqzc7M6OYW2tqAkW0\n          4kvpLP1oANTGikxGDbf0wUZdPQs3U++AC5uWxBbXQLMqNSHtawryyKAjLMzuCLKMtkUqtLljZ93d\n          8DJsO6ihzWF6FsjKPT2LIDOw9KoyMR7sgkVXE70mWD8dBGJ28bDquPtbM8Rl3JDF/gVR0JrJEcVe\n          ce5kHLrsgopxagzegkTVksUrIyi1Lce3uLet4grUS8vOoiq2dTD/uYmSrkU1K6eJNEG+7za2SRgo\n          PgiF1PyEYsO2zvGqtHPuRwVnVwi3MvepKD3MzhztHPs1ubLQjEqnjyhPRQLRIGYbRcWpFmdi8hDb\n          fDE4505MmqblHJtU8eAG4I1G40VNrGX6WeMa0nyB5xmu085cOnYKg9LPBgQiTs8YOYja5HaOJ2It\n          U8VjB5YD88QDmKNpgr3VMgDZc3XfyeIYttSAQ1Nyp5Q08C8Z5J5T7avpYl5lP1LNEB9nGEsGOXHr\n          mstGqtFidDUzPn+qWUNqa8O2g3QUySD+BJPbpJbLtW7ndlAIVY2+RNavAP2oJFKxehpqpOfaRoFj\n          WYko+JueC9GVQ9eTGpmwRSu9QRfkYgC2DRDBBHlRCe5ixL5jCWuq3ID0bVVD5WwVPcPANqQ5pbON\n          YvAFJvjmU+sDnqb8/BuRvT2BLZ4fCwYCaldMqHPCz4ZmC0VPO5dGpTJsHyaurihmrfLOB5GpL/wo\n          3MU2OeZ0sUAOsmZsGcTflqXCilICJv8wTk0tF9KFjZZgEiTl1RYcR1b3RgdO3p67zVuyj3X3PW2Q\n          S9y8BU7jH6wmKOk4gTRv+LAeSjZ/UY8jK2lDYq/hK6sh/jYLMZxELlsqAtGi9gesuIg1MLigxDdn\n          pU3SngorfgL5BuNu9wTB+KaibLTA0TJK10cwmobR+7Z4sDiu9duqhA3pcJmIOBujxOtCbLYKvWBC\n          uSQhPiatxEreuFU8mtpHayevEceKZsbak/30TvEVWpArs5lquzy6nCw7iqiu8rS9OntWj1gDxKm7\n          diJfs5Hh2XftYcCKOLS0mCDeNfnxREZgtlquQeQ1jABOokM91NFEtCrqlx3b89Qxqnfzb7b4Zce4\n          F4pUjd3FkaHCOJQ6wwY+ZSP71HMQlKlK2zoGfpMZY23dbV1iHaPX1jUPWikNMSrEmTb9qPLYRf3c\n          nRm3CbjITE2WzERGRbdeu4D93zbg0+v41arF9y2tGm2tPsNHmWd7xU0chsWxdTbdYl89gfZJLQ4E\n          7zVD6xMGZzE0HSa7VbnxaWmMDeOyrbK0Rua3qqquFVbH2D0t0jF59iJJIF0zYwZsG98P8FLqUzJ6\n          qppbyBOhtM2cWVpkNxTRPdvBZkPIt3wXZ/GSTtHN+oV5OasKFKp2UQgfAb8XaRDaTsKjdLAVZcu2\n          oWtd8YfoK0yeja22UaIuE8q36BMsN/z6DOBTHXP4MNpkYA2nQjXz7j57HqPGDG4ofVsnMBZjph2g\n          jVObkj0HDUuQmtp8y/RaFILGttiTSSpANXnB4fGppQfRoI7W+lyaGzNRdyaLNRD4xrPShqn8/hcH\n          t74F3xdmePsiQ1bqFttX1Pv1M5vWeLfq+7i2l/YFgbi+BNj45wer3tdQJT4C+wLQvY9lf0Dp7yVb\n          LyncgJeisw6ErFud0tlZK1CDsn4DpRzKsa7Y6P5N53PUwTYtQV7XHCddCZFzcdfIGhKGE2lWuTKP\n          C9UdDVDmsolRib/S25nRYiuWNcryULt6/ayfLeWxvMo73PJ7UcCbU0TNRgny2KjTsnMuZz6Dlmqq\n          w/umPcNL0EyrqM7wmWsMdNwjNpXJ8bd7TlQUydVotQyRWrOHpeOT20YVOI5ZvQkPZk7mZSkrDLoy\n          2JbemyZ1LVM1FEAxOi6jxbfxIbV1U/498p81jP/zkqUoE7s8jjFlDayLDnFUila7S+PnqrpQPORa\n          RUePcXwy8lfhRjBPJekI2a/tzL/XTpbJ0aJc/njThqtpo3lT8gpItKmyU5RRq6vzfSKg0ViVwlra\n          GJ3g0K2MjQfYRvMEPlQ1HU4cRc2+QszNy3bKBLoXraQbAeeGH7TxwUtwE9Xc0hneHK2Zjc/lB5Ai\n          0uoKFMfwXnQAzn3RPlOaHPllsnP9tl3pBHY6rCPq6D5N7wb/0Jb3cVJOdVKgy7HBONtBc2HiOh3a\n          DC+qOJ8y0UdtZ+8NJd4Q15GU/hiHRdyfTjGnjquyAulHWatapXj/VGYQHz3TSy0i4q1MycqVOZM6\n          5k0S8siXclXyFEklsGO1ikZOUT0gt/Fa6jwN9KquEaMxW9tScwlRSWZbgRjk2aGkRZlLj+56Gdh9\n          VBOrxSERp7AV4Zw9tgOLPnQVH3uwSNFxGBS6ZXHGLGIUn5lR/xovAvNh1/VoIlCj2PByMztSHBV/\n          UzJp+AkVNV2gqAUf9krZtjJduIiH9eEQoob6UaIQxnJsHeLAKK74y3j+NdKD01M1mJQlqeePJDnX\n          ZeMzXiHlQ4cem0W8BqDkfObUpoim4yLYSkmCUHFs5RJf19w26ouzcRtev3WSxVXCVJjUGfWJcYpK\n          wEhQzyZujU/GljOlgXLSmagohV7Uj9Fs0m0ru+dmgBOga/84g5ol71EYmROde2Fp+FYGYNt9mjbf\n          Bwu8wZq3LWHiXrEJ3zomVzkW+iWcDg8EBl6fBUFEyKon2rnsSxL1znrggdBY9mLGydyMmNVOPJNs\n          zHF2mwKOU4UWUa8mSk4DQAC8Ka5GiHpvuX+0H9yRenUpwy1/8bqfTC/5RvNwT5kLP6VkyxZCyY88\n          q9pcTML18lDNNKdGih8Lq+kjd7J3k+DArditk5xhqWhsjmvZVnjjZrnERjyFq2wnNuW/5ppB0TAf\n          4CKYMrulphdLfblKwxggMsDxRF80kp4kca3TNx+652vGd2ZJhUyLbYiBrqXqfiD+25x10Y1B3aMW\n          WYl/uCR7UWdPpKohP3It+tyDapifGmEtdFRakx2af7LHADpIzzYFagfq8olmEfXzzAokR0Cg4z6k\n          UWWOCw6sW/TWdaudDifOJeRrKiY6Pj50VBqTFYfUcgE5kid9DRDX1abKJPaxLnPl+tXMPxKVtPtj\n          6YJD2Lb6+USfmBkwXnrNaY4aNr4sQ4Mx4p/m9dKbO51/vJGVuBA8kQnr5rAFfj12TDPnDf5Vqv/G\n          8ZebfjDklapkKP7+R/wpv0rAoU1X12HVaaXAvM0uQJhy1ExqbhizTze5r2xpyTdt9/NBljWtkfKS\n          nZ8qLaemUMq3ZKPzOIyLh8wukq1NnlHUsxB1LeHwCvkEIzVcUBofop6P0AtWVoVaIwZ9WitTSZR0\n          uuK58p2NPoYz16F0WXZuqyfuxk6uQcyhIuVgDot3qZViU2b0WEsred7ZUfw7jDtNBwzXKrYxnSjW\n          YFDeLccUbWDh5ljE261HVGOxpUM25J9maGJG3jUvZ8C8HyqWjj7gPXbzvMlsVfS5JvLb66L4i+BC\n          WOJQnJBSFeVafWijUvOHUNp1n1CiOaXnMhphbVrF4gztltlV4j0dBoDnetY1KVACnUTc/Q4NO7Wl\n          fl5PzMzUrSlNipq0qjrKN3rP4co9OD+xuWFLF0d+84Ax8GzaisaZvzxFnaFTLZ4lU4H9mrrj9GwW\n          k8prdBNXsEfNplQlL9ysfqgV3HwcfQfKStvt0dFqFbvW9njjqBMsD8Kr869XQ8pzwB4FmI6qk+td\n          r7uxEif8anb/zjHfA89Ol8T42+QFCOwNaI6JbimFEUhFG9a6A1RQJQVviGXz4RXdvsbjT8g6FwOm\n          mszZhzVUwxvvYsMTiLU8Jhu/qwI2CTu3oNb4y2u1RKpGKozt1iZeJee5chb26pYYPkmjWV/rQGvI\n          vutrckPEM0WKC0l/XB6upFajivS/+8qCQ01kFoVpjUUrlUNGVlLFPrJJW0+tMXVewhArjn5zTyxU\n          fE6LSiu6Wnu+wHkb0a9DeMu2pl9ZCZff+Wbuh7Av1F8nK0xr+yF0wPFG+muaT0a8e7NZEmidbZX7\n          Ved8V3Yg3k/tw3LhmTARHKC2CnSyWWmLdzfe5V97Vhqzm2Mp6vbU1BU+oZ9rKieW5qwcFib1W+/7\n          OOOGAU/Wgabo3ZZYnajImLrCFhJtMscpH1maXxNhlMZaHuNV0XqtHGaT1+zAfW2+FK3f1oTIhD7S\n          Qy/jPJrKF6NgGEl5neREOR4LCHLTy0dVaC+xyk6XPjk6mWJ5Rp1/qVFzdodFoUQPikPn3kUZYXIX\n          5KzDznnUeW1Yym8zBMt1UZqPb9PUbTDPzHAEF2KlZOQlt5WzaSATXP/YsTk1VCjNXN/2qrOc1Zpt\n          FZYu+8/wPV0os+PYRMV3h3xaXtZ4MxXswHc1s8YP4vKdl5jlA9mqH6pdyF7b1g7fnVXM6JvNfjuQ\n          yG0fFIFSH0l/H3DLIbebk7LX5VjQE9W2/7V0+mkG5nsEyPNFw9rIprIHOGsutt1ITJYzUCcHD8su\n          VWNZIQEzxWrjWGg6+4ifKI6W+gkBCbCCuB+z5VLU+LsMaBafkx2Cfr8+28Y0lS9I5PWwUHNEQQr8\n          hhqXvW65VMUV70O3Sfqk1JQPNe5xw24Su9O7K8PiL4tbxJalcTNHWW0+gU1QzjLeA4MeuXQq0YYe\n          zQRgq1jXBLfdF855mck5qizGFNqPZ6qB2pQ9CJ7G2it0KB6FMqDFGYR2HpiyTxRuxojEJlNjQ3AX\n          6RbtWqIwESFCXT+EE0Sosv74BDWJK7qj6JU9HwWyoGY7Xm6cVuglFclIb2FtUHz9XQllxFyv7uTt\n          AgJc9LgwFDRb7ICBi3vOEqw//aroOe332p/wLDIS2HurphipmGmsV6IqdEXBT+C42HHi63wLRx9i\n          4VwDUa5llkL+UelkGUcmYXcpZ4EyACDyDMPForr6mPBByE8x8Sr/yG1Dc0rMZNYYnI/qOzvhvl33\n          oGUd4qHupr0Rppyr8RapfJu8R32Jkd+3ZIQZRn16vzXc40tjaKK3tlGlu3Be3pp92JLWMJLVlWzB\n          vqaSU6IcjHdb9fKML7tf0RyE+nvJHnRDcznpgXpgAc77CGh13kKY7utTq8MbMsR5Ts/hTIHpXEal\n          rlwVLm87HosC4qsumibLM7RZh8hHxeFmhqFnSGYmzXjb8nYIQ2YUqvOchDvCOw1GCfLCFWBhtieM\n          eqDbqA9V1M7KZfQm/PvOPYJ0RlHDtt18L+LBtg64HvCo60nidJjGZ7gvnO/VXsFerrKeOGJRRqvh\n          upA+r/ITPltrlu5rPXLKDWFfmf6o4ZvRhFTQODssh64BvVDwKgOxti0fp7IYHrZZxs6mP9TVNZX6\n          KTQ0nNR4C8/jHdWefS8FcrvZVq4oQXbg7zHjr1eBoI1hRgDyvuyQiCu9Kj0ZYphc9O2Q8pUdntYJ\n          F9C/vxxq3ye0gaiAgRwuO6PiUhdBB0jhpZLXBrbVJAP8bUSQ6OCKMVnzQ5qRq3ZCV5cN8XxlWJS2\n          u5vP93iEB1KDkVHXzChnAsOn0NijXPg129OZUQiQLzqMOmqJHPHlZBKYzFSUpwY5A8fCKqVjom3D\n          O9aHdRfv2/YJuTONdSdUq32k23qJR6N5Nqbkmbn2Jt3/xNUytCVjciFOAeQjZbvTYhqjjNemmLwK\n          LrFpV60ZemaKKPdNZk66ctYAJz7YZOoPRIeqh4t6bVVnfQ4Kf+lZOmeUR1A2WDPJGcQrGT4XNFZ8\n          iHo137CKQKNnc8Qs1C8PgSR4YZuVFHum6RSQ9WR7vk2tfrc2vSYbqI11ITDZkirCgbm9Zt4Q/UFS\n          Q//AB/V9ZMi1WY6TCxm1ysgBUZozAoqklciElkpDCJC8qVnjpkBu1EGm1lngfD1wm1AVrdnohJQ4\n          Xdgb+XdtdfsrdmlFiexavLr17WI1sXVxnzkLU3Y6NgHu+otjGz35Oq1zY8zNbfFdXfbVBXcSzJYe\n          TdcarmEV0R0Xc82m582FFltIFkzDeRDxtm5tpyuiVEObFkAfes/TDMbHajvkOIGTwe9zBW/k+bhR\n          yvdqcYAVjcVWSQP1pi04wDtNVY5MtmfTwysn0FAbQ8fbpsUha7NU9Sm+TtfpkymEbXOWbGQL4r2b\n          m5VuSNceOM971wCK0ng6TEfPhkQ/gJud+UTLdXOStWN7WublYKU2DMbD0Hx/huVK+TOypnzd9ReO\n          Az6HzuYpUO8wmndTkcVRdmlKKZqnzQHJNcBrqmVN70WlZcb0fn21F0pu/N5uzg2r1tKTKTm7pd3E\n          8+Impzz4wjUsFShCNabbXnFIWIg4WxqrDPEStJFtJB9HzFLxBpGqehvMvnq3kyd349TNrUT0XBnF\n          q3CXhGV91LASNSsmSAIrJvbJOFTMjYbxtu3uEJPLS0hJuHbTxxW5YamemDWmzRriO4ErqN8VQ5i+\n          /7VL57U5GobZoibkQvLafhG7aLh4FFNTVVOET+dhMxCzij4VEeAW67PjE8MAo163tbUeuVHo2Z9j\n          G7APnAFVN63xoNQzV9IFFOXuk2evCjRPv4URN6qpHg911Vad7iqNY8GMDJDi4qU1eSCZKdtGfrwv\n          cgwQW2YYv6tTF5tqsev7Zk1g2DiHTFfPJHhPC8SOhl73XHedEpOi5V7vK2f5ZMjnaSFLvOFqTD8a\n          AoMMT8Rm+TNDGWbBDOLMQwgbTQkrOeVpWpxSlUYUtdfOTiaIKi9lfQKw5Rp2N551ZNJ2YqzZbHGE\n          BW8Pv6QxhmaVvTYTbAAitRcYp2s2BmaJRj5aMxXLXVw3Dlp7NYbEXVvADnlcGiZES+Fqww3Jwr4U\n          bCBKWK49q4PhqDDnBfbHHzrMmEsusKZzxEWQbapI/7SyovEhGwwLXzOQybPli8/P4n3w/6lM/thd\n          WjUL+cJF/hHe9WV8wm1pTWH8CUX/rrsZaTLyKObCXjvZvyBe+G3b3kxFuRV5YXD+p0rMozlbUA6B\n          R7JKW2qEnCgc0nbP0homZLjRi8CHnSBRFUORpOoTJtH/PziXTMep/eqG2Wioo/hgk0c3xXMcbWzT\n          NYdoTh7CSfzGafCeK+2cc7DrTUyxX83GGV+2cUMLeA31wWqv8ohbh05K43aq29wP3OHbKnd7LL9e\n          SQyvPR8MO9/W12RpmyfuLzcn5lO6XVDj70uvZ/TGUk872TvklGKkOCw7Wg2mjNqcsrJetletrtIm\n          PdpnAXGa1u1I3Dg0TV3Lrjgvf47jH6ZHfOMptL1iOw2iJ1egXxtasOPS0i+9o03t42Le3s0+cWU6\n          XA/Ol4a+Iieu5hrYBkC9PfP5yOQUv4PAeFnobUGRIt9hlBK76ywCOVOqTixHVun9Gl2cFXCsLTgk\n          jO9+2lYrIBADK8ahkiO+lqF94mswk0i8uvEwaml5lZvx5DNYGh8IfF9XhcQUvBJNKUPaJwYl8XNt\n          F1eCMZndRqjxz9J1so8/nlXA7pYtRyttWRtqJ35+/sFas7UPSsMXx5gjRd+OY9fXynb0pkc/D6y/\n          ikwj4sXToMSry+na+rpG4evV2v8GEdgKCIlTa3Zv3fdOFmrJENcSvnr8NTqNyLyIFr9x/woIR8cI\n          r9qZS8bZjidzGM88LvX3msGvN33cM3xKGp6BpL/5emVhlfcFUxQ1QHPMRbEbMgX1K1Sqbr1UrpMq\n          fJUG3p672ObofhiSchWnly0y7oWowhafB/6S8uVT35eLQpLqnhlmrTUr540opq7OyDtjpKCdNobm\n          W4yIXgmTbAiFzt7KOzc/f/0uJOMMNHTvfQ9ySc7Peh776OCVZlz4p6qn6mbKt0fjGS8jGtyqc4UB\n          2bO6p3JOqihFJH2JB+/1vVngKXoHDeHQdYpQ+c8+YpzMFPOQxJVoF+itOIs3zkl/jB+HCoMK3m17\n          41Y/Bi4bzMat0XV4AGmyJVe0AACyy/Pe6Z6WSiHVClZ8pOJ1NdsLk0ZsK+yFg175rCdO3sRZs5IH\n          rEO5uKVH8uDOXN7vtB77GPe588vamtpg7D6b4Z7GuXwN4XTTpcO+aXYf1rEtlixjhrK2KT6XuY3z\n          fa1jC1k0VV6NgjXHEHhEtmi2o2etvRJgYZ+Lbxe2lsFQ8smUXttM4n0pdmRRUOmnWhkiK4Cp1uOr\n          MKsgidrm5c41K23xVnpVbOez2GMFVskCkixFMl6gy627j8pXM4TjidpqlEzAbnO3QDPdeKQ7XTlq\n          KdjO2oEwqJaTFgd8sfjhO2LeCpTnEtvJssxGhwdvCeeMmbcxXEQP/whb4vzLJm9lwqEqMUbHin9j\n          7h6nikalThZ5NrzXLfPXK5blTjr5+tpNJfWAXfPJ7pCsez7aDV8YlUGcPUMFR30kLS0wCSfDiBdE\n          hmMoam5edihx+WwNfLo/VD7pfkAvpATob91I5Dzwieu2WxZ6/AH6W4HPZV3Vo5E0Ks81QZU57Vb6\n          ZgbPVK0sipY+mfnqgquuMIg8Ifp2q5L/qvm7vBHVTe04/odls8+ZkqZPXoHr38mqaSSyaA5a5bY3\n          Qcm1RWwdqp98UsSU9Nw+0F89vzM6rM+k2N3Ss64jy3XKYl9LttwtUZUQtGzwRAzWzaLlgPw5UtdG\n          SFeM11MqnmW51jnRHc3liQsIBt0gbelUp5uMKqUZQCkKSyZx2uNfWJH36BHf+T4DgeN9MV/Uub+V\n          LNVZv2iQF8O1brcy2vJuk9MF8UgOtsOws4lAS1MhG4zgTEQeB2CSIUNDa674BGKFrYsjNWN5lMbN\n          dZRPhJO5+a/8VpRbtpJhaGtXHROSrJMToh2WjUEngjyPu3p9gSpNgEvdPqP8aYxcu4myy/Eb6kNc\n          GAcPbYMa95WeeInmaPng+Yz0PxwSvO1x8csO9clE12SW1Rv3HsVr0vASNvu96Ey/IWIzsCHXg9UB\n          8RJl+3ajZyH0r9joAD+TSZJL2xoPjFizKx88U3EMy+ZlBKMmm1tOS7xr0V7ZYDOOPJ1KAq/JBle7\n          y8r4J41sYeYtXwyTWDkAAnwkDX3uLcR4dnPcNqHMCOZUj8gdlWjxLc9otpbq7xLceAsGYaLTan79\n          2h/P//9n/N8/8tu+/PTLD99+/PKH33/57dvff/v67ac/f/vhh7/+/Jev9euvP/3pxx+/nN/0P7/+\n          6S/f4jf94/zHX/7237/89Lff/v23X/7r28+/xi8fRNTzl3757Zff/vSj/E+/4y/85+/+F67znsz5\n          GAgA\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - X-Request-ID\n        CF-RAY:\n          - 9d0a38c9aeaf230e-SJC\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Fri, 20 Feb 2026 01:27:30 GMT\n        Server:\n          - cloudflare\n        Set-Cookie:\n          - __cf_bm=5xS.Ya3lcqEWV_eIBYWYZsJ6xwMmvLV_k0HmbxdWekU-1771550849.5500004-1.0.1.1-q0mOYiWBY.cqSeEHMXwqmVmEkh1BQSDFdYVLZlj9x.eoviL3G36IeNWkA3SU.T4syEiat5Na6CvNkfU.WsClxAdzeQBmkA9Dhs7prDO4EYI7ywH3LFdjvRmUrLaWGkbx;\n            HttpOnly; Secure; Path=/; Domain=api.openai.com; Expires=Fri, 20 Feb 2026\n            01:57:30 GMT\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        Via:\n          - envoy-router-6694697846-qgfjj\n        X-Content-Type-Options:\n          - nosniff\n        alt-svc:\n          - h3=\":443\"; ma=86400\n        cf-cache-status:\n          - DYNAMIC\n        openai-model:\n          - text-embedding-3-small\n        openai-organization:\n          - future-house-xr4tdh\n        openai-processing-ms:\n          - \"648\"\n        openai-project:\n          - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj\n        openai-version:\n          - \"2020-10-01\"\n        strict-transport-security:\n          - max-age=31536000; includeSubDomains; preload\n        x-openai-proxy-wasm:\n          - v0.1\n        x-ratelimit-limit-requests:\n          - \"200000\"\n        x-ratelimit-limit-tokens:\n          - \"200000000\"\n        x-ratelimit-remaining-requests:\n          - \"199999\"\n        x-ratelimit-remaining-tokens:\n          - \"199978343\"\n        x-ratelimit-reset-requests:\n          - 0s\n        x-ratelimit-reset-tokens:\n          - 6ms\n        x-request-id:\n          - req_54691ab64067411d92b640741de904c0\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body:\n        \"{\\\"input\\\":[\\\"es 2011, 16, 5104\\u20135112.\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n                                       40(149)\n        Stumpfe, D.; Bajorath, J. Exploring Activity Cliffs in Medicinal Chemistry.\n        Journal\\\\n\\\\n       of Medicinal Chemistry 2012, 55, 2932\\u20132942, PMID: 22236250.\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\n        \\                                      41\\\"],\\\"model\\\":\\\"text-embedding-3-small\\\",\\\"dimensions\\\":1536,\\\"encoding_format\\\":null}\"\n      headers:\n        accept:\n          - application/json\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        content-length:\n          - \"376\"\n        content-type:\n          - application/json\n        host:\n          - api.openai.com\n        user-agent:\n          - AsyncOpenAI/Python 2.21.0\n        x-stainless-arch:\n          - arm64\n        x-stainless-async:\n          - async:asyncio\n        x-stainless-lang:\n          - python\n        x-stainless-os:\n          - MacOS\n        x-stainless-package-version:\n          - 2.21.0\n        x-stainless-raw-response:\n          - \"true\"\n        x-stainless-read-timeout:\n          - \"120\"\n        x-stainless-retry-count:\n          - \"0\"\n        x-stainless-runtime:\n          - CPython\n        x-stainless-runtime-version:\n          - 3.13.5\n      method: POST\n      uri: https://api.openai.com/v1/embeddings\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/41d264kyW1811cM5nnHyBszk/oVQzB2PYPF2nsRtGNAwEL/7oisHtkdUUd99CAJ\n          PX26qjKZZDAYZP3xpw8fPv72w399+c+vH//84ePPP/3+9eN3/Ozz91+/xyf/jv//4cMf57+fvvnl\n          lx++fP78068/nq+ff/zp189f/o5/K//85P++9O2X+J9P5d9KzTpXad/980N+NqNH7fXpw5gZK56/\n          WHrfY7bx/M2ycuKf4vnDGm200eVCpeEO1vOHWfpue3/3fJ+tZs8xnj+NXubMpz/ve+I3q/z5zF1a\n          2/LnveCmas7nT0stM2bL52dts63I/fwAbcyBtZpPH44yuALj+ZurZG16KTxU7f35m2PtXtfzdUZM\n          LL78MS+9o8o6rVy5qz7RPtsc8vHoY/eesqYl1w692Kg18Vj9+dO1V1tbPix9zbrxE8/bGtjY2M+L\n          sldZs8mVVh1Rn/+4Y1trfV5m3P2cWEDZ0pwjcz9/FTuPS4lJtDISdy+mC4vKJg9U+8Z+yoVGm7t1\n          ffa+Wt1d1rnHWL2lrAfMZlWxklHHLnvK3886xrbLY0PxsV4pImsdev+zLnxdrHTCUELO3l5zRl3y\n          99i5svTTjiNZ1hI76aPG6kOP9Nw1Q36gdWxh79MOetQiZwK7CptM2dWJoz667GDFrmBbnz+dbUYZ\n          ciraxH1G6fYAsJUhfiobzql4yY2TAhuSvQocwDb0SlinWfXw40bhap6dZ+ujlJTTPwfN5dl+WvKk\n          iufFc8OoxNCy5bPzOGc0Grxp2pb41XF4YH9LbWLRJEIsldGgiD+H782SMeUG5tgwYLkWHqnk3ks9\n          SstNB6RbBQNCrHr+4Yowk2m+ksdiTnVqG1acWxxQmTBK+1UctqmuEucKe2uuss/dp4YqxLQ1NXz0\n          yVA19PpwqaGhduGhVo741w70HOzOCCz3NGdHtAk7wnACuqy4Fv5hpR4XmNZaGkLgRhPrInF9IAKM\n          qQ6Dd+GxSWP4p8u4EwsmERgPUKs4gdjZ67DzlmM3MbgYHUu9xVvAtazSpx4thJYiX8XBauUpWF8L\n          22J3D2GwS70ruBHcgkAgRHBADd0W3FdoFMIzRVpgwpfVr9QaWJO9xIPCUlppet7XYmwUdwOw0FLM\n          bwyDGgmfPhXRwal03WLsEQ5wE5cMM636kA271MrUABxwdjg96qnpgTSCAwDtmdMeNPbcS6AigiiQ\n          1TBMBjPRsAa3hOcVi8bZyxiKSzrO1JOrOJeaNYrcKi79vPgPx8q7SrUdWtSW1Yar7RL/GkwP/vbZ\n          TWxY9AhdEng/HBQ9EBNoYaij8A24lg+gQAMDTg9gWTdQjU9SDR3fxb6MIUGsBZC65CTwfQEIF7YB\n          hEGhHgxRGA5IAR+CoAZxOBl4lCrXKuekqwXATQ3BFS0X0FIKWlhAcF0vjkNdwo4QDkFtTXcGfh1L\n          q+5jb5wOuVUYOxCn4Y2Ao+664UgCMroCthjwX4JB8Ki7CjRsHVul/qP323A9eNxLs12BBXsOB7zM\n          xamWWQIcS7wENgS22mYFo2zEHF1y2Dd+ZinuwOnKJR4vFpCoXKwwYcONyUFuC4dG0rObNLTOPeAy\n          hu03dkwDLlKGBUAvFwI4LXa46AgGNkdT7oksulja08+ySCK+G0FPih3vZCooV0uGUYU3Hd61aHoe\n          MFj4uCHnaCNqqcnjGC9xmUyZ4Pe2egccLkAmC+5Ip1ZIeo3MDUmWHjpgV8RRjRvwL3M1zXorf1Sj\n          O5whgva01A/nyKx+M0hOAd+DV1N+ZSNrCTGhdY6X5E0rWiu6gngsBJhQmI3AOzJaqJdvgL6KZvvg\n          EtjCIu7VrqkPbqxvzyjho6YmaZHNlgVWTNymzgyoEU5O/E4gG4td1ZtGLeJ3cYp4jjXGwIxwjIVj\n          wGat6luI7Ds1blSyGdmmJUW4qSG4s9Fka1eQXuypkCRhWW1ZJtMUhSmVueOWOIvgy1xpveOruDgy\n          B4np8NxMqeXvBxD26kZ14JkA3g2OtwD+sIBEnLI1+HWSKIofCtknge6wF/IV05w58wddLgDiumy/\n          8kTVZ182BmGNmHEhpiHi1HgCsKaOlwTWtiVAagsI/HITLmDa207NiRIBagmpyFwzp/0s3TnCdxNy\n          KAAX5dDjEMLrpJ7kMbqkL73yGFddwHJQtHIYiS1oeozGjiErHRWusAlVN7lSoU4gDoWpZwCBoKhr\n          qVx9TSGQkJBCCUWKQBpFfwGoHk7APXlGUY9xl5RjTcZTXkKYVcwpIAIMTSdrwZ1PzVA7jLemcio7\n          Mu2UDKQY+ZLRvMBsyxrKkpJSERMZBLgl1KsDHSv3AtzPYBOGpQHQUtjLRhyhq1kRP3cR7g8nYYbh\n          hY50KA04wnlk7+YRsFy1GHAFvkPEFiTHjGLNLi6Y4S79dsdJs5XmONUHo2RgabEljMKiYxkkxm3B\n          OCTg1rojBGYX3FIRjqOzoqIsD8wC4HRudV6IC0P5R3wXtiqgtSFzhGe354dlDC2fkDsoGq69pPHp\n          lsL+9JbBwc0vwjwJbJs5sMIbWBtijcIbLApgn3iAgQ2A0SjhCAe8LKdDnlS24elNz2DFJgCZogET\n          9oOVCc3AgZqUQCGpU5sERqJeoDxlBRETyC0q4oANpZKrgEcAQ5b8FKCQrdC75AHJVZngyfAuJSw4\n          4e28HvDl1GeAYeHbGpYMDb8JnGGX6aW5QAgxvmOxEKJIBrEdYHpYVnUXHAZBsge8XjeMzteQDIn9\n          MJd8M7XRmyMf0sTE4RDhpWTJcZLmBKZWG4ejXFty3ootJ6UmfA4AKdJLrfMg3dIKI3xRt2ypZ2It\n          w/ic2fEvSh2thjxWISl8zHwiXo554e/NmFlS4+KI80GIxvWqFDnnxIpNLRHWfCqIXOkaXIRGJSK8\n          nqGEGo7iUDoUy7Kqhlr6nQmvJmQs+bCuvDWOMos95vxIssrPRuWfC7nAv/fiT8L5aaUGiRIQ3vOi\n          IJitXJYaV2YvXW2Fp0N9P8PJ6pbEIxo5u9BxuIf6gror+TTNl+fsWieDSWYIHMeewmnJniJPqlpM\n          uc+THrXkZZzRPWEwcqfuFFkqEt1a0SFjtK3IMci+GaGHXV1SjWCdpQnWY6BvninB7fa+yquK0KPW\n          2o1mJFvQS7f8C/uFRVP8nb21ZfXzaM4+DpqRuHOvn13HtRuf2ln7CU2BEb3hYa0msfBYW915TAIQ\n          j7M4xlO/CgDXtxYGgBSwM8LptjhETL5KnuBr4JvEs8GHp/EwSHLKM7VzuVY4Zz1t8NatKudIJhFQ\n          VUv4Vuw/4GUfFyL7hzRzWgEdRxU7qOwxbmvkULsanfhpuxuFCYoyYHJlVC7AGIlzvLtGZOz2sPpX\n          j3Hjx+nJVYVwBx7IF8G1aAFvrhzN8gi19otQBSZSwQYi8UCE1DVsiCPFGACh+q+YWwmjlTdFwNQT\n          NJEoD8kAiMEPMHxeaqaL3Xalkq0QY0UKAvCpu4rk0pUtJBgZiYYrK7aFrNXwRa3stM0C8FK0nljD\n          /oJMPT/Zay4hzLBNCGPiVu6Kpyx0AAUYvdonYbVFAuR600BLLOZrqXaN9TOuBQZY03xbpY6mWBrY\n          Dt2jhDJxLaxIS6GBx+vqcwGa8Bua4vK5rGzK0liovsnDznVjWC+KFNQQcpnGAmkvIqLuOE4cFnIL\n          x1l3UcrMTOsCxEC5S4LOScKEHRqslxXlEiYfSovQBF1yhvbhXHRTku4qtI6JeIGMU6nYgaWWk4lM\n          kxoQuycYZlUidq1lhcGH4MgMqMMxyK9Wgn6TmyAtzL6qhbaGTfKK/6Jm0vJFLFVfmo8En0ACCRbK\n          ix/Mjqk6cXOPIMsgP4G9aUPThMrsclvZfeLUp6qZkFSJy8DVkQcu3QUAkVZMTLZ6wsHrMb6RZwKi\n          Z9MyKNP4CPU6pDJ6SCkaq4f1tmyxnyzH6KgFNOQMQ3QervGeVB67tcdS6ZuRehdLhcOqOJWMfFI7\n          ZBVWmqg+MaxzMCQrIU3/ZF4SIS268ZW3ex4Um5WiqR1L9UpW3clfKzasqcvadEQG/m5RNYtbmVUD\n          NdKCshTXI3ibpuuNuggVSdVC1UPSpOW9Sqmx+I599HYmtcJq7eHZIRWLpWhBmnu7TN+HTWyadMIO\n          qNYyBQQdkCoe4YBwIFSfB2S+trKrJFerbC3DUagMhUqrYpV+5PGwL02ZEBNyGjiGdaeWEXpjTb2q\n          1SMRTJXX4g7oLM3ZtglPo3aIQ7eGsDFjH9rbjhJifVW8CRumHlddIjLJHEoI7cPSqODrzis3mEaq\n          ELFR8VTVjilXMxqV2mzT4fSCPOLG0WNdNS7juJIss5o60rZulsX8pokSsRIcDlXx5UBkUik6bpYJ\n          iotmgsye0Uznl614gOOlihHsYOujG4g6dVqrPOF8RBnGlTXkAmpe2N3JkqRxRefpqrY5AIZV3V7A\n          3B4mqt7PZOzlEREDVBoAHAMUp0RFaJJ6e+bwh5QOmkydhI4pgtsRpAr30WFHijeAAOG3jCtlZG5e\n          vaYUqb3LtpBOR9lNtSXwbt1cGY+RuTLAK4BzA1hGfF/VmxrCJ8CP0YZkqfGrafocPH+ukOIh3FDC\n          wxknNEhAaOsMgr1KwpH50B2r00Det1J9YeMC6AKOsVmqUvdkFnQt9mp4Wm0IaiRAlNcNroLk8/Ai\n          ro5CRDRtUZ0woaY+j0kMUmK5PC49tzoHAAoArtTiT6d21eLpXaMJeYY8J8GkikeYbwpG6oenhXAA\n          oHajgQNawtkzA0WmB2vW2lIBhpgmyKkzWXkWcuKeEAVuYcVGi0AIY8Zbq/bn0oyz7UOQJ05iDNMT\n          nQ6ZZV6GOmzrEbjVgmDnsXPGWVyNaHoegK9C1UvrMBmasC3S+XLyKvB/Gm/KNgVsgyFHwMFdNLEY\n          rEjs0Nw+WWO0pW08FWk0LRMerVNvVh61cDlGV4atUjJp0KKS0xdZGVFQhFJMsHvkcNb61Xtbo6Tl\n          skl8tF/UhQ7Kp+x0jtfCUeA7tg+pCrF2pRtw6GZV/dm9wtbQ7VU0rVaSwhnETim9B2yYymus43tf\n          avoeQZ5aAPOck5nD1JJMHyblvQPcg0mTNk7RHbOQqnJJ+O4RhkjgWKJqTljJZFQFH24VF0UH16tS\n          kaT4q6nwZiJhdj3+aKaRrwQVs5v94RTvMKVdRZz1PI+QfUv0uaXtcFrnTBM63LYEIf0dLVTHSj5x\n          m7AQ7oq8laAoxF87V429B2HKSC3CXnQssbw4YoTeqRVywNU1+jCen52iWsG872hNRHqrLMPZRWva\n          0YuUpzdJMa2l6M3uORwYInxZqNkIC6RIc6Ofakxt3FRoqE3rJIu9iuLvC5NGjSGVzMzTOl2BeJz2\n          z/m6LM1qhHH0wALAOdqTh0P93D76aIde2o7Dug8i+TI1SB3aJEt6ORCwu3UPHt2H1bUrMi7VC9AH\n          cG/HC436BeORH1u9nWUWo3pu7/c2M6FfSOuJY/djN9F2nk5vq94A7C9t35rsAb3xOGTMrFmwU5zc\n          tK2PP6q2lce3GM+c1PJpvoBcyPtlY8/SjSBk4LG2PvpcFfyug2asun01Yppvog55qmrQ+vovkIXA\n          ldv6TQj9wiQSsHA4EwlT+AX2h1kfC/v1quUdAPgzjcU61YawEitZGO05qY7lca2w8F0YeU2jURC6\n          c5j6hVBBO8yRpPUaaTqDCO04vEmyb1vJ2YRUjFO/baMhnsDeClEC9zaUsRzY1W3NbUAp3qdxQwCd\n          I7eyVWtjOm0pikZJQHmzinVdf7pVUj96PXhAVPBVzjnQundfsE1VeFtD8sMXbNX+IMBvstRP33wI\n          akJbi2K0Jm0CJ2vMadi91qL1XeY0xIVant4wteLa1ctLiiCVuoMlAi6YZNPY1fmZ6eZFd/DQ3lJh\n          rrkimxYFtlDInVnf2bOFo16HCye2sVlUzqTlPlRS38jtWN1jcme1EuA3145Yo/2tJIYrmGzSNk7B\n          uMVzZmjc21qUmUWoJvdm+AT3JSz4Wufsp1sB9J2Y4NOtDb6ZmNwaBkwwwhJY9l1wUoWK/dhhoAXO\n          zTbzbuQEQHEaJdTpnnykw6oqX4ZX7U0b1wOrp5VpxACCuu1HiH2DiqCAs+do1rtfifZM7t4IVsc7\n          BGB4VO62pjaLYNMOB8n0tCx+AFFYUyuy1erjQgpylee27pMD4De1ct2P1krVJ5NtYKbqoix+qdac\n          gELBBwX0mh0PzknQyjv7dKvP5EFmmqrsfMORs6RmySl7oqdpO22EzXGYbcFB6gSYi5sxN0J2ZHWP\n          GgDimtq8UadHdly0g35Q0LxMkiAtZ482Ty7XVCMcqXwpy5/hzdL4jE0w64U89iqGZAxHf7OnVTIY\n          o7m0Bl7mVnrn9C9pJwuQ12p9dtee1GZR3oselxkveCJxRYiOTezVu/aurhUabJp7mtvbMAARcqso\n          JJiLaaGPYhjt2RlUBlZNA9ntbx3oVPeWpSVgdm5WBXTkaLfyYIhCVli/2+l7DvuuNvGGs2EXkgsv\n          2P1eJQ70cqJLalYEHyi+itEF0NnMmtOFLD0m3bCFtMTq5zI2Gyg3ZZtwzgCSjYqz2tBj4ARS26Ed\n          2aNH0RondsnkElSaarCg2tynMgDDnSlaL4Ryl3YIq1/3K8b20YvM7qz90ilcKwAPppk93PKwiyXd\n          T7ceugTEVoY9qcS2dh+WOdQBWg/U2yMsRiMOGDqaK8nZiPnUeQTuYj1Xi7Tm6tQDVf1mMte2Oi6H\n          E+3XCiG6dCKUF8H2URPiVikVC0PdDhfqyaetwY5WqdNRqEDd7JwWjhgxXHtJ7rrJOw5lFDNsyk1u\n          6jH80aKsL6Wi9gADsFl7jkc/O6CtDAiMRYeWdbi7YjW/N0bjkRtdTSuBZI1tIkHyBFirzyI2U3n6\n          THK8Wui6myPFcU97m7vgtAyZZDM2E3hjohEuXNRXmTpJLgG0uHUkRYsTGCzWsX8ptW0+WSQS5gTL\n          7DwwCdK2lJsj79KX8YvV0fUd6YoIpGi3sj2kFh2gSPKqvZyqdB1gAG7vxgLeLEu7dRdbCDW70jF4\n          VxpYIu03Kbqbmp2xqVojBdOg5SxZnCZ2xT6LFWtjd08fsRHRZI2VPAKiYweiAkDy05bbwP1YVGCJ\n          k8m/mg8V0MO7zQnLqhIqEdWczb3e3p/30n7i7/d7whUMKIrFYRrHKFOpk9v5npyOxTFTVpND7h1a\n          bZ84MaaGRAxKm3x42/BYxxHA1veMpulnyYvPU8Dtarn9iJqKtg0wzZ1dkxYqJ21pOycfKDWLsE99\n          tGmKkOMszb/J5aeoDnElMktpsiDxL5fomkpTLRbenRBWdda2luY7cTlcLpCDEWtk6NPm4JhC/E09\n          ZgB5LvkmNhC7UDQ68HzJTzLoRrFhK5WAULtuYZepxT+OYugijOa8HAQ3hy1UgdgCjsFgPl5NEvr0\n          ZuZ6xtya6IMRjgPk/nWV4zoFQHOaIwGKdJVmYAHINqmt3I6kvXXnHBw8nLwgIaO2BuhOUkYZOBbB\n          bXbabQsr8o5MRSi1nLaPsOF57GvV3qWdgC06PBDugp16Pm+GrUqCcXg0rOP3Xmtdacb1RsjIUQ6m\n          IttW2K0cOWHTOuCeYAXWfm5jZB4DrYDTqkL1zsKBN9sn+0lsOmAnvWPnG1fjiZD7RbZhTWC4B3zd\n          6mUMluQrlA0GVNSrITXbrZnUNdnHJaEZedxzB9C1vUjDp1Un18xmhcj7yWARp+dLXToymeojcpGF\n          4zaqagysu45k8jSF/0DGs22OwaYuWPVjjf5Q+17valWb0ln1xQpBzvkqlO6k8koilH7MmGLT5zQI\n          SomlFv4b05V2M6GIhU0TPiIYhM0MjMLRG5aKAxuvXK6XJu2jqexqe3r3cZz8zGV4bRRtslywwzms\n          xY69nyYZBGbf3Tu+bkOwyWKus8/JF/EOfTiAL5ZRVc0cVLJsoo6KBi8JG1uVbfxI4NT7Y90OfmBD\n          4nANBAsDVh7spC7L1ISaIwNY7xdtKqsz4oBZcpl1vcALtyNQv7VNrTLkShSt57Rx2bedA0y96NK0\n          CDEWzHwZLYQ9t84UR32XamW1WCYGw9JmWiNxRSjnxA01kAjYvgw3gVP1jijgu3wW7jxyWMJqi1kc\n          wbi8rxHPoFoBindO9U+pLDicnjoJBYgWqYGJp1mp0qKe0ROXWIBNusNA3WjNJt8wEFgUuWXdC5I+\n          jjS3mT5IumwyAqO5izk4kCenqdoOJal8WnJUv5oTZy0pxZ6nK2wab772bpZZ3NSUKuL2aAYpWCSY\n          sa0IKUOsvpEU8Bf+E7QlLXlS8zht6GE5umNlNdlPuYop9qxB7yJ/CNptzxZQQtqCi9e/qulIxroE\n          Wep32JD7rt428qV2UNmpzWV8IX24VVk/BnxQ/qMa0USMmhq+qWVbir+oRa4qhtaOvUeBeiHsWbVN\n          RxneRukHKzqM17kdBXOrjoRTzW0Nf3cFdqqzy1IG9TZFf0P2TZVK7zZHbLGn2hSuZKZ97gpSTBNq\n          wCV2Hy6AvAsbbo590eK1YMSXHmizNbL255L1BRuujTFYmxlWRSguaIahAdYZ4G/lYB8dPsp5ogap\n          ODpuasnGRjZcR74VHbnlr6h4C783Iqw06UU7MvNqssldlMekxnpPa0PH0UQ2t707BKjamqqCxI4N\n          HplpGt/JwbxGE0TzKYF3ypWD5XS6BgU5SgH75L5vJA321TBmsA5rUjlAcLhzTYEQJftuNktb3wRw\n          W7R7jJ9qwIn5ghK6JOWcYaC6wEZZjmmKdfTedY5zbUsNXVP8WINTOPKEfnLqgxg845HyBFRZMHjo\n          oD5WAhS9dw6Z6yYziaainKNftwykEaRajIwj2FL8Hu3wqO8YSlS5Bt206vMMj9GyTeNQHkmkJyt/\n          TvInMg2VCLB/nM3LOhcR4IFTgXQOGvvNtLckTqn8HfAdUXemjjRpcVCkQRUqo2yOV2EyqoI1KlXg\n          eTVnBGoGLJCRX4soar+Y9vh2K9XgOLs0ZZTJOU+Uym2DUpCbrlG9+IcPze+Uo6sB5otXPRe3Y09v\n          p/c9pvWQCfTGGUR6h3CDqZE+Wj3HZlqj3HoemHs1vrDQsLX3DMBICWYfxfmYpDWRY9jMA4rOVPBd\n          XeLHWr1xexz82tSOvcPqUe2hMiZs9ODeVSNda6dDwHXFRVs0cDZq6Sb0jHkr0wV6MG37ZD7kgzKu\n          AaGqXQwulpah2Q7nwykRrYBCRaXJCpK1U28OSFJS565JlVJxRGqLaj3Jv2hHx3nrmwm++eaQsl0a\n          fdd9VDYTD11x/MAMLXjdjerz0W2f3tKtUWW3nqu2j6r7mv7uHw4d2mtqWDrdetaEdzP7GntDs7Uh\n          wlrJ++Y7+IKB0d/RKcGmKlWp3Q7wiDjtOtt/M0bTOvGsWs4mXvVR58Awydq5yV35riBbWUS24qcR\n          kUZHetyitrrHGelhDUfD5vJSKsSGOaPWOLvC3mFj/XlvDSvzml95610fHCs8tnbM8x04mlDevmuI\n          Mg9OTX3PuEL2ePTmowik4vQYFsa3CM33CE1uyKTb8QxXL2RO7e2rK0ZXnQ6X1BqAkgp75zuANjJs\n          fMc8LyzSFyZao8bDSc0ylCSjho3RVtNS9sloStUGSQw9MjtWFMf5iHTe1X3fqX3bFXJfpLNO3YeW\n          uZuOli8u0pyscGoRMgIbK0IdRTW6A1jMp+CcHijVXdv020fPVcO3i05SRsLebRYiYECOpZKfmyIU\n          89fejV+67c0hZXFTzeNbQpWKQrLN6pJV3aYPd8P3gMi37dfglEilkjjiObXQUE5hl1ywkyTtMONm\n          /BwSMK3jsjYt8XCQbDWijW/j2SZkWOQStAwdJxM0p8I3S1WbrrJJk2gXL0fk2eCwPNOaVEgQyzv5\n          7xrXarte7actE2Sl1jva6eA6S7Uhcbn4Br53tMHejk2jdhCu3sV7/nYBppG16czfWhnxLS6yk9fz\n          UMA+eCmD6ezv9+o8gZu+MJivAaHCQrUkp+p0M/cA92D9i7txPKV1QLLkU/Qdrebcrzb7we4bfXMr\n          FdsWHKmiB4oehhA4y7K5c2d48jQGkKwZ+LqmMihyoDjrdb3zTW7pAKe2hNbwMbuPAiRHMKeJdG1E\n          I2VNPZaNYZjWXMh31/krfAqL4Oav76QPvR5BrL1rR19KezbsTOVRt1j4/tdhL4TmFCmv9uxRi78q\n          kR/b0BW+Z3S/h9OwsdQXntF3/V3lbXbLCZ3NN9J0G0OxKtsXrBmVDOGwgMMudhV8sZu1bG1jH2Sz\n          NTjh4LK2ZY3pFOTabG4mpAq+gPRK04o5QlDp/tk2wdoopHJVEoO42KbpA3AChmrabbT5vQk9nomB\n          0eTfHCKmdMCZfxsqA7heImyEn77Z46ELWrsrKEbqz7EdBoa6TVjjxKymsA3mXlJPFpsd7G0h9hqX\n          N+X/1A6NpXu6zlRjdYR8Abj3P+TRuKg8rpwBKzoiaU2FNgN5tTXlIUToSUHiybeSKJjOxsFkRi+4\n          is/rC9dsuj6bA+xOsljhLV9QoV0OZ7ivDUUfnKy/7O1PlVNq9e0QlKFYf7OLEq7mHUr67Q3CPtjj\n          dt5Gi+QA0HiPvpb+Oqux66wZhI0msxcQXwqQyheOm4Dt/n1l0xSfdGrj8clfzv/+A//9F37p4y+/\n          ff7y88c/f/j49cvfv3768ssPXz5//unXHz/1T7//8v3PP388X/qf37//8Qu+9Mf5449//dtvv/z1\n          6398/e2/v/z6Oz7+BmE+fv3t6/c////P/8RL/eNP/wvVA+2x+YEAAA==\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - X-Request-ID\n        CF-RAY:\n          - 9d0a38cfbba6230e-SJC\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Fri, 20 Feb 2026 01:27:30 GMT\n        Server:\n          - cloudflare\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        Via:\n          - envoy-router-78b689497d-r9c2s\n        X-Content-Type-Options:\n          - nosniff\n        alt-svc:\n          - h3=\":443\"; ma=86400\n        cf-cache-status:\n          - DYNAMIC\n        openai-model:\n          - text-embedding-3-small\n        openai-organization:\n          - future-house-xr4tdh\n        openai-processing-ms:\n          - \"96\"\n        openai-project:\n          - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj\n        openai-version:\n          - \"2020-10-01\"\n        strict-transport-security:\n          - max-age=31536000; includeSubDomains; preload\n        x-openai-proxy-wasm:\n          - v0.1\n        x-ratelimit-limit-requests:\n          - \"200000\"\n        x-ratelimit-limit-tokens:\n          - \"200000000\"\n        x-ratelimit-remaining-requests:\n          - \"199999\"\n        x-ratelimit-remaining-tokens:\n          - \"199999930\"\n        x-ratelimit-reset-requests:\n          - 0s\n        x-ratelimit-reset-tokens:\n          - 0s\n        x-request-id:\n          - req_76a9a96a75434b84bfa685086849c1a1\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: '{\"input\":[\"What is XAI?\"],\"model\":\"text-embedding-3-small\",\"dimensions\":1536,\"encoding_format\":null}'\n      headers:\n        accept:\n          - application/json\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        content-length:\n          - \"100\"\n        content-type:\n          - application/json\n        host:\n          - api.openai.com\n        user-agent:\n          - AsyncOpenAI/Python 2.21.0\n        x-stainless-arch:\n          - arm64\n        x-stainless-async:\n          - async:asyncio\n        x-stainless-lang:\n          - python\n        x-stainless-os:\n          - MacOS\n        x-stainless-package-version:\n          - 2.21.0\n        x-stainless-raw-response:\n          - \"true\"\n        x-stainless-read-timeout:\n          - \"120\"\n        x-stainless-retry-count:\n          - \"0\"\n        x-stainless-runtime:\n          - CPython\n        x-stainless-runtime-version:\n          - 3.13.5\n      method: POST\n      uri: https://api.openai.com/v1/embeddings\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/41d7a4dx3H8r6cg+NsMpnu+/SqBEVAhISihRCNiAAOC3z1Vu4exTtVc3WshcnB8\n          7p7dmenuqu7q3t9/ePfu/dcf/+vzf357/9d377/8/Nu393/hZ58+fvuIT/4d//+7d79f/3765udf\n          fvz86dPPv/50ff36H3/+9dPnf+B/K///yb++9P1K/M+H8m+ljJlllfWX50/LrHv2uce/PsfHsXof\n          uz5/iO+OmtH0Evhk7xb1+eOMvUuNIV8esUeZpT9febRZRsmnD7MEbmE2uezu2XLX59tta9ba9vNX\n          +5r4IbnbNmPiY7mtqLjV3rt8t7ZV8vmuIktro1b9+1it9a0Pu3evdevC4Lr4Pfluw62uLXeQfa4e\n          slqtz77X1JvFV+eYzwuTEbyL9vwII+beU26r7Vl7HVNuYOKf1nTHe5u5SshlsQh7pVwAP9ZqyB3M\n          1touujAVR2Y0+Wrgd+qcz+dlYQG7HsQse+0mR6MEbqnX54uWCkMYa+uRxX/GkA2vA/+kLDaOJc6x\n          3BUOe53YXLn/NnHm9GTErK2M/nyB6HXWOULOFk78FvvEiY81sb26Ah0Gova5sK61yRMEF7XF8w00\n          GFGk2mzNtZZ8s861M/WpYJp1/fH3r7/eM/qUY1HrGhFyMDPrxMOKb8D2jSnfhLEuHEI5VKvwCMpO\n          77F6042es0aoAUUu+EI17N5zyUUHjKVl6Dpn9A0PGWrY8He7L7P367tyAPBzo48hSz2ipdoVvF3M\n          ocaGo1q6rEuf/Koe4N5XW1XPKhYrlph121j/Lk/V68rEcqsP6Q1BQm5/roC12fGTJ72P+sJajW5+\n          oRa1K7gq7Iye1A23EvppayvaUB8KF5JTdrsWWOpMW1W4u+jiFvBPzrDnx2kb4i5jwTNhB2UF++Ye\n          ylMhYkTVv4dXyaEWdDzucO1jlOfP4Ggb9lu9Er72R6/EIzk7AtBcEoVXLwjwzw/f+/OG3DfU4QFC\n          fQd8j1pqi9bLnLKgp29mxSWLrgcc79SghmO366r6XewRgk9YAENchFczo1gjV9MPx1hZ5auD958W\n          FoAXRgtZ6972WqPaj8GxDzurkfBCeiwnngN3octQBhCO+OWE+Xe1SyxBQxDUC0yci5TTshvioiAx\n          /HWDZ7dwnRu7oA5zzV1T1rCPwK+pswO0WE/Y5vH3uECTYzQBTGLqgRsbp13CzeDvNL0rnGBAA4kh\n          BbvSdQuzAR3qSmFTgQK6RQzAsEyxQERFOFYxooGAUdSvLAScbQtwgfS55AIIoLuXKmY04cTk5wG6\n          4RYFLvXNyGQHsOIAWWQEhiu61QhB+Hu1DNgrAXYXxInv9WLIYGBna+i5qvioimsuk2F4iXnDYfAc\n          6mbhEA3FrHXzwil/3yf8k8YbbkxuWa2EsbYh7ilw1pYShCibMMzMdWcpW6ANzmCGGksGIo48Km4K\n          TqipYwCM29H1WFQgC8WGKwCu1IIATndO9dkN8Fx/HqcKiFXutE8irpZGZUCHzFuMslPCNV0jgsbQ\n          c4HtS6yWrCuYat+OLifce9nKKBGMAJw1aCaDlrJdGFwovMY9zWCMfQ7E2K5wj9PGaMtOIcJDmM8F\n          JeSJU05aN46mnlhEAjBoezBcAk8h1gGDgd8SjNgQperIKrFglSbxARvexvN+wbcTzTxfcDWSdz1Z\n          APeAMoJZoowR4gUCmzqr+KtCztKMocKzaMh0J8L7XCAxtZoJ4l4RB8XaeYI1vGP3cfM9xIkiYvQ5\n          lHcDooytAKXsKTAQF4UP3GmZg4TJK+xgCJhdwlBvCBhDb2AgWk9hzQAiIIK6+B0oxIIwfgrxupkB\n          NfBm2VR4fKB7i3gVm7LM4RXC+yfYe9kKHkzzLFhngKautBPXxc/1rfERp3IL8asAWPD6GrVwV1PQ\n          bMMZWF0pfuFST0tH6C/dN8sooNYOwACYGOpd6YKU427+te424Oyqw1BfOG58gaUmsNQ21IZTuNW7\n          w4shwlTzjViDCfYmlOyYVcL5huOvmoEqzIKFYs9zpgTwW1MqQH74KbEZrCz/pfwdkHpPy4ttOveh\n          7mUilO3dNX1Q51LsyVwPHLnlevCwJYwqJ1iERjniROz6UqzfAd9DacGCl1L0Xbgw4pzdYz/SbQQf\n          5uLgS8zxGf97nBkwcyUQ8PC7WA4qGeGKRBJsNQKUkqvEX+PasmGAlTxfCnRg3Qp0aAkh34QtbqAv\n          dRwgFYPMQrA6HHqX84anKmMuhfrYmGxbDS8BKuBTh0E93IQCc0DVgYhcbcH2bBq6N25t9K3RD4eo\n          G1xujOYK9xE9cDzFQIGfAAJlDSqivqWYYYitdPNycBwG7e+cnyU3gCsVFx9JEEJHeUpO3glHHBjN\n          TUXdiaOldA82r/lK2BXMW1DCaFwU2ajJVRakiZXDTkmUTPp4i6fwmlj60N0n2czn+1yAmTOfv4m9\n          SGO67plu/jpWFuV/dk/Xme49t4YXKwPcKVAwRYn8APPMa9dXTOIqeUzCafXrsPzB3dcIX8n/LYc8\n          ELeMLHfYWXOIW8F2LQcCSKQQOXFOUuEo0yKIb4ZHQGlyK9UieG9tOdKbzNFaLCOmm1VWopMFasIC\n          G1YN0sCx9NVCMtEkK/K4WFZgOmVwwP7LPg1ih5GKh8R+L5aBOKZwHhFkbn96RozqOa/RWRDS4MS8\n          m7LVnnRillyd48laPhxzQ/eBHRURWrHb6kAY5mwAFJ8R1e0aADOHVh0Gw0PTzB+2oI8lLDR4uhXS\n          dRgCCPcU60Qo3ZJxwVMtq0XNygy1gqyFC+ZOKzuNYmmQCe5WNOjHZn5QQ3bUMatX4/rqnh5GYJlG\n          QXA0y25W5GA2yIpJNBe92UGc6ZVOUL0V5h8DYLBrKippyxob8MfYRUv8gxYXTVvBNghL5W43LDs0\n          k9RXzabbOnCry1M2u1se5QhamPHCcjVlZvu5+HonjhFDtfIH/pFP9nbFnMr8pHxz8dmlEoDjXzSO\n          lMWYUZUX84/Vg2hYv9kAywhD8Wm5ln/pFQB1gG30Q/wTnonG3Tbl4DjUNdTZVkYHdXck4Nxtdfn0\n          K0srR7gtmLHW6XCjsbb7PKaSLMnOzP3Q4057AxjQ7ICk41/y2DWZdRWagi3E08qfM8KHxkdcFAgh\n          jLuszuJN2LPO1o1udtDFpxB7nax2OQLxghu/1hVPlLkRSS0zBXspzQwTQdfqlCDW3YrHZcERdoGN\n          8K1w40VX63LkUn0kFACF1UA+gXLUB5wq2qQuV6FScGuw+l40ETYB3sxf4EbHFoCPbW3VFC9twpMq\n          TRwXQVAr2PTZEl322jiEsqjAXbVoapAZz9EEJQKKAqFbRRQfTyFu4P7RNLl39GGwHfyWg5aOGBLD\n          k2ZAQ1vzYwDo3VwzNn/oUhGkrqdS4x1wNgC1FKWdNT2UDiNssYKww3wAtrAWEy31QT2U1nn6dbbF\n          Z/GSzYj2oSRzdg1AUgDPaSuwgfyKnOGKWxpTkztJNDQ1iYKQB+f2/GOnZGLBWneD2aPBZ2u6JrFS\n          pQn5ZrhfmuAFl64p6eEKmyiiv+GRZplS/dqsvbtZsaS6pUoBR4cdNJbQ4Gym5m/c29yHZWKx1Acx\n          iBRNcC/AmC40scLZMF4ol0DMb6bKAbiRCnpynZQ2ILJUFsYVNYM6a5HqCJhgp5N1wteQ9IMiJZUh\n          b/BWrbHMpcYGxIdbVW8HFBFNgzOCAqxdOQZcKKjLs11PbFWtYWW+K/lhYBzmYoQwLxGTWCALvXau\n          sCtYGM2KgYy0JyXhUQNxJ+CCvlly4Ux5WxITFklhmEBBICaebQ24ICNhEhjG+2JViktcMz0xCTcq\n          Rpx9R9FaP+UiCCRbgjNQ17Tbothm2KdzrW06DlUg3Ek9/L4VKnf1ch4LInBBU6uSwHyWgQkc4Qhx\n          l3yoYnEYlBQ+ZBtJAiCumgU+5KxZZwXgkDCGM9HbsjQ2WYe4kI7AGF1SrTwB02psbawwE8ADAZtW\n          q4acCHFi/WGEJk/jfjerlY/olhs/hueae7se9yjCiLzgf9gdAGMsT2Ge6+0qLritE2BgF6sJ7WmF\n          ooIHa3WosBnupVel0GXCwtUOEM1whRDsRNEHHkPhBLN29Znu3OCRGo/9etYS8IsZnjT10kLg0Z2A\n          P93LogyednbTL4Jsdq3/VJD1ZjUwEkbna1lZqlhv0LQGkWaR2uAxk932AAU6+DjATd1G1gCfCeP9\n          WMFIk2+xccR0ynUFqgC+IVjnW9KUvgYP2XupxXQWOIeDCnPX1cCkqqlLGSyLlPhzJfj8MC5bAY9S\n          rSeBJOpOo/SIYivM1CZ8M69uzqUxP2iVMxwqHOymeedVLL/LMogKT/GnwXrW1Nxif5ZeH2VHdwYB\n          B1WRPw4Odk6sGhGjhVWFZ86tpj6uMmXYeTroIbMxW2HhbWZUzVQBdGG5JQfYER3L7lYG8eQ2qXfb\n          jlDBfD0LfVxqkAEhX/d+M9spCYjE17oqV4OwJSRqU88N9CxbdRechKaTZi/dPwSmPbtlBEAzDWOT\n          fKclpsA8QL3TM9nTZJpwSQRuqkNpcCij9te16/AcnphNMuKudwUXA9xiNBXsfZpmaVK9bKhpAE5o\n          AGCbQ9d8H3YKVmC5roZFSc2+UAsXes09tlWTwUemdZo0ksQ0JGACuxsINKZaTOcOT9slDZ+NZSpF\n          AmfyDCMm+7XScRR1F8zgrRiuZHEn8kLVZSz8x7EnziappWrXgOfCHD1OBkiNNUuwlagrWaJ60cwD\n          driqa3dOAlLSEqLtrXnjkXqzIB+U1is8wZ7DxygvmgA4YZg+6WVlGzfokubGSIFAl4wVBIuIWsGd\n          m+bswhcqjl1DXI2BAJTCl1hJjoBMck61csOW10Mq5Wfq4lnWkpIefG7VIhF+aUXRklyZy0vysFms\n          YTWkzmysVnthWzRdNYR+UUNzG3B8Wu0+eWOytV4UdsKWsX6hboP4ShvMKvVI6RVYFuHFFxzV8bBY\n          xKiitIRNT5oEwKJs2+lBUtCMUuRWfE2jGEYSFjsEtFCZowN3mtSjDmBOSyR2snXrrgJXI5rW7zIY\n          pAKiYzMSbhUnUE4rnDHuQIMsn0JRDqJGtwIsOE5DlOma9k52mBQVpnRGToGbNEzXcCAglG2df/Bi\n          jS51GnzA5gy7BpahapPRsYEyebNeLu7buz8IeYdKJPD38HxKQ3E2qmpLgaqCHa+aNIFxrXBlL8ix\n          8YFGgYu6wtGo2pYiMjxWeOIJwYe27N0nIIHWVZOrz6UloIorwx+p2YJaWrGoUeunzgzusZno6JRn\n          BQcA2rGeGHhyq/QAaqlsC4axShP4RUYRQ7kbF3oVE2yv6l1mOLGbyUsrVQHDW1IZoBzXVeUPENjy\n          9sXGR+gKl5nQSisqLIIFk+8Ftqtt73XbUa0FL9n+1UVP3CYL6VrEosp3N+9NhD9bUqENZlXVZhrr\n          Ut0QW6414CVMV9QBWfVwnmgPwEPv422V2Kyzk4mb9mOxnmqS/plVA8Ac1B3013I0D8eTbGU0HwHo\n          q6U8BK9ZLQk84Q2aYrBJsm6nOQE6pyaJ4E8t1Gm71C2J71jZ1NI5zuYKqeJU+kKTeVzd1dqJfUpB\n          smiIY6B+s+F7c2nBg1JaNQ9wqRxWh0FID5Mju/bkVlVW4qo0ASS5q1W+ByGEZpFhR1q1ZWK4Txea\n          X+Wk2ZbVCAGZigowwN97FE/F4xAqDj2WY3CQL22EJkAalkZFHEEq0NVPH+22M0fVrEo4eLit+z1I\n          wLTygOhbU8IifMkoTrY3mwsMYJ/a+YJyqUzTu3tDMxtjwDuc1yNSbS1JwZfFKiKtCUAF+ClrOVmW\n          l03yb22jALDyZxqBWKN94ieXg9hbVtexFB34RWluBWbVAtWpB4atKsKtqMHer8TSh17b+xnAymDT\n          WgBZ08WPQflzMawNd1/MW59uydp7HwRw4V6VfxH0KTlnhrtYTeHUx48TU1Q8TDdvVW3QESks46xk\n          SESk24DFW2cys7+ic3fLuBwUsGUT5gbqV57b8R4cqYKS2BAP9i4ta5DRXDOfaVAxJkksGkurivBn\n          xzZbBztFuk3nKiBCzKYVQdeg3GmwBqK7rbYA1zDcyY+h3Z+mD3tJ5ssgxVqhyuNoIZJxZCkHH2oe\n          dbKn4U3Ur0wWoC3yBA+QakHhHLrDUA6wsP5d2HaFRVTjJ/Akli1q2GrtcAq467G0ecDKl7fKmFMg\n          DEh3loCtToD9DitmJUVbPnCkWp4B/o2zcMS/ZmyCLR3DgbtXcU/wvsqWooaZ240qEfS2y8Ip4zKe\n          PcYEvTEpVVxCWROdBZWekvYFU1bH0hsAtKkgaoyhbiS4gPpUZJJZhzmMZJul3igI25Oo+qSVfwCt\n          YM/QKwX8791ZeC6jqF77eGRo8YOWg9uVs2gU7dk0n5c+fCEZW9ner+dtcXLPofuN2jctnVYmR+W8\n          JTzO1ILSZFbCCccmZdI8KkygY9NtKtVCqK9WtAeT6VL/6TjcobEkmEdc7S2pb0oOgKgU6SWbydSO\n          wHy9gdCGDD24JPx593r7BMAXPRacodKQuGZZqBYKsHpbnaCCelPWqi3nu1nL95FeFjabhlU3bfTG\n          i8X+F7In3t10Jz+md8PB6pLzcxR+UvllAlhsK35NG49YWx1V23QAurC4s9oEol5MMs39KioNxv3T\n          xKp7PhBfpYMnnQ2lM9MKRsnc1lRZn/VI3ygNJ8F0RqceNXYNN6se4I/Z+2GVzAafvtcbRlBR+oMz\n          bgKNDphqcb2yWaupLZ01s0lGrxnCQlQQdj7mHs2G35FyOGm5RKQaF49NEkcpBkUEqd1inPdSutUf\n          6nZO3qmqUh1hHWzgMfzPMUK7WJ7aFFwM6zifco7hYcFcBC7Bk7ShnBN+s41qE7+s8/mKf409OU3H\n          glC+oPvH+T6rmuc9ZLSjb2Y1FGyx+UabSTo2NTWvha8yKyNfhWG2NKFFGxRtW12s0EdqE6AMZ7tr\n          8TlSJTOXEj+974blH02pjMu2RRu7ujWTPwbjaPqsss3C7GqDt6b1AOJzNvpUzVjSvRhi5oi0KaSp\n          IcjDVOYrHah39G/MPMiHC3ugBxi+vNvMtVPDZLA1+9A5vylGrqq5Xt0aWqh1211LUAD7oxVTYbMF\n          UWP8QIzsWsFalNnYN1XdfPTtj+Eby/EUYHmI6Kpzjtmc1mjIwoWqaRTNPPgq/k9ZXEbbtToqZWrb\n          hs300ZaPPiEL7mbsIKw6WsmFc/ePJWsZpvpistDqOYh3xMCvs2Pi7fTaOKLYNEEMc2T2U5wbuK0J\n          M9hlUwWRwYVOq9gnr7lMzlJGCVsVgkerwQfHNqTRgsXJf6aax2E1Ks9TbNNaTq2S3g1y+xsODLDM\n          XwIStmLyLfy+9uYfeyXpm7CFGnAJZphVNcrFnL/UwR+aA52gY7NZPrzUT50cilqqd/+wtmjdQ1UD\n          EVx7VTkirjfn8jI6MGlsG6l3DXRUMTwR0rLEE7Cr7BbngWhoYgX7kDYhu49hGfTBvMHQfBgVA9oi\n          A6Du81w5HErHCBwndxxGyFwPBWrtgDw2ALXWdmyU1bH164EjGrN8aoVHhYfVjG5SgRgiWz3ICKzP\n          Dmx9W94OfmWlxEsApkufoEGbRXXJGvkEmVtHwjSZsRRYseYYWUbJsDCG0GiK0wPmvKeeVcB8y9se\n          SyiMTk2LJSADQLg+KDTghs0RgximFQXgrUzTda4fsJV+pZLFdalD5WTC2YgTbOARQA3dfgh+XMvn\n          sEqcQctPEeOPskxXxwmyGogaVSNW1zklBG3Q6YeXav2FM7BTixiSg7hdyGB3snwRQB4caVv33VrL\n          5Gx7Pz/oo3VmlWU2aFDgOM3uQhITsM+ms50HbRYeNVVmUC48FMomQJc4i9XhrKcNuGBH01sGqZyb\n          lM6abQAxJiCUZVfck4JToAU2pJgEV3SdF2IBQWnelMt0yTa5zsKpaoZ6G+fIHZISnZOZdQvAXqrL\n          zisse1osh8ta3aJOklGausOUYi8p4i7kXKUu1IDmOZlFZRE43dtHxRD7eQNUo7Kj2Sog6JiyAns2\n          ylx2PhOEuetemnzs+8BSoKpmCrA5rB0kLpGSNrpokfN2vHO6pgsgA1h5G/7MPsUYWW8rtrvX6aha\n          xVhX9fsVQHCv9yhDM3cvpDsGB7Zuy7OmbS1823I9e3COuStWjpMKsH9AOZqStHb4P9Gpc5S0z+LF\n          kyH4TV2ukW3aiwIArA0rb0oNNAGdl/zMqgNHJSrnf4D2aT/y1bq53yA5ZW2CE91fU1/dP4UYtbZ3\n          zvBzU+UPjvIRC9cey9vqyEWLCgut/+iR7K0tbdQdcxPVpuLBH2hL86mSBE/SW1Z7/QCLNtP0seH5\n          UJz4lUO5OHZ2NfP/beq8RSZCo1tDr45Aebz0A6ZhAuNrtilbQ7TPnGNg1JcdZ0ez18zqtKv4AG6O\n          8CgaaDmtcFZ1bkwEFh8VnulqUyCFMZ0ugJ6bGHjC5aqSFuc0i1d++Q4Sm6d3EOKypgKfYbHgomY2\n          0Aue0MHiYRwZx5TXrqI1cpLV02Z5Puh5e52ElEuuCSJiDaG142jawMVjJ+NZqNaoBU4nTSwSDp9t\n          MKoWla9JXdN6hWtvVlu5xuCr10SEa1aSlVm699AfIMti+slF3qsvR8FFx2EGxS7avx0cQ7S1eEwq\n          BcbYrQgz+coCHyJXOZ/Gfo+jMLTz7PgeiNiI/NMksuzg1lyzYtnLEPrQyQYn/Q3L7L2FAdlKm9Vz\n          zHKInpTz5K4NcG+3fr2Iw2aF02VFyTAetK7BZCaarj5tkOWmng67T6GXrahpLSCnmt1ppanpL2YA\n          QHMzHO4eX3pCBYb3WpuHfBhs6+rNKBYLa0rAkx4qC4OtzzbsjRCh2kgmzsmyIa+I0OBjCmxxWlkd\n          sWEUMVy2wwElw158w8lu+t4Nnzz7oBIAi/Y6EMrGwqrioNM69JTFqfCI2mYUnaiUHJ1Tdehp4xjz\n          +efh8B7POoZLdgC2WSU26fqlOTZGvjkmVxEJ9mXo0Qxqc0wZgQNPm9F2+85Xfql8dTA+WIAY5P86\n          0EYTJQ+/CaC0VHzfLlW+xslTnwLzbMO9o74S6vw2i+9D1AcLVK/MJ3hpvOMF3qzdheVZRoSDuBi+\n          QBsejlPyOU6cQgotXB6ADayoHkoJzEyO7jljU189Kh/bBUHgIZkWwPJSAU57i85Vxhd4dhlYt+Yj\n          mM20DrJ6Tciyt34NeBSrqtk7EG7fwSq+0H0bcPVIesFx+CtXAAzSxvR5Q3aQ+K0Zb1AkseygWdux\n          eRq1v5ZaV61xbEpZ1D7gt+ehgGudajf3ZVHNBeJZ9favia/UrFq3Gxso5vJ6vXb23dMYRkl7+R4F\n          GzbMKwfbCHTyBKzZB2gO7IsCf52/+ZjtjHA7rNZ3yA1dFYm2ivZQiNLs2M10FX5qpA/Npdaw2bs5\n          +KZBviNN6q3kIzZOLliu0+qLjmB9GDIWxn+KEhRNlgBXM95qbR/e21+Htzi/QV+5wsSUVTs5rZpv\n          A7KuoeuNYNYYyEGJaWWFa/yaduDBnxUbJgyeyW55Sxbk4jAai+LWznlUjtylEbCqsLFagGhrecGO\n          Ki499ZyEWb08xt7bPQ8zGzmoQ6tedIpqI5Naj7Rl352Rt6mle3mRv060bH1sjXik/fkctsdgKixX\n          tUbXwxR6awq+izN8E5iexkORnIBjmKaACcXQ9gHYWKvh7MlF+J5cuZXWYBVFZ58Cdo3w+dOc+2MN\n          8BTRa3Gi8lWiSn9P7wdd+LCZTAmO3mfHFzYohRKSxknpxtY513CYVJi4v4clB+qV8lAOx7lgSmLZ\n          Kr+2tZpwXtsuJuhsa/vQBGyNvy/ohVc7UddhbV3sNSk+qbcxI1iURyKwLp16frWWwRK2t7EcOq0o\n          LGJ7syY1hcI8ild4NNNukorr+NRLsbfSWtYWX7FkohfOF1cdSlDK4SOCCLFMywfMNEILcGfRt01Y\n          uDlEtgMSA+3OaqiHPM7a5lvyTWM2EMJkX99V6nw0f7VrL8VHO+1Gfe0rE/hu8+Grb2zANKfqG7vg\n          JB7zlF7gvpaBUr94JYF066SI96sh12jaB82CK1/EqJmWPpbayAtDJXpnp5U1UJz6p2DQRaUAHJ9o\n          L8Y8iTbOTS3EuZ1ycAnkOe3twgzB3YaT6QslXhz3Qk0vz6yNxNCS882me9pWZ78GzWkGEKvnr+So\n          VxuStdVwMIs1bXqkZ+Rsoxj6ZinBXuyAY3a1Iz4X1PjqsKJtGpWv61OVF0CFjho8TlWMa09Fp3d+\n          ocjxBYj+DtTHoJKrkK7MYdbdls9HGAhhmgtA7JjLumI4bneZ/plpSdcMcL6xitgby8U+IUph56Ot\n          vLlSlS+hbNqGT7iQw19tKEW2Ox/FUarirjoHSRcdegzXaBNjk29OL6bxOo1lwc/TBMdbyg7HMWmF\n          UwN1DOk5qchJ3Mz22RghZkOs2+r0gmmOgBlFJxad3wMS14xj+5RvTVJ8f0IVoCNW42O/QnRzuHDZ\n          Q/WPHZy4yA7iN1b3Adcc8rb7a41dH14URVp/aPFX8j3kYEBlNqxIe/UfklK+s8mYKlv9o+swrEbx\n          pQ1kQ8AomkRo17uZ9H28OFOr25tByvU276ojo7KmaZM55sPaCFl389lOa1GRZt51d/hdL/fLKxiv\n          PawcsVwfn/3t+u9/4t9/49fe//L10+cv7//67v23z//49uHzLz9+/vTp519/+lA//PbLxy9f3l9f\n          +t/fPv70GV/6/frj93//n6+//P3bf3z7+t+ff/0NHz+e7v23r98+fvnDxz/wh/75w/8Bc2jpROyB\n          AAA=\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - X-Request-ID\n        CF-RAY:\n          - 9d0a38d11ba1f64e-SJC\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Fri, 20 Feb 2026 01:27:30 GMT\n        Server:\n          - cloudflare\n        Set-Cookie:\n          - __cf_bm=G3acNERCU.kXMwIq9k3somXUWOlR.dgYkRj5OBg9jx0-1771550850.7403376-1.0.1.1-Xt6BdOlx8UdQ12y9Taku9I59MoBTKOmSDQnK1SN7jvhZUmjSI3t09wabtYy5RnRTxBdq8hD4sRSDvowvZFyqc.c6HDnD84DY4ujVuBEkZhBHFVuimTXcN3eivdy_Cfr5;\n            HttpOnly; Secure; Path=/; Domain=api.openai.com; Expires=Fri, 20 Feb 2026\n            01:57:30 GMT\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        Via:\n          - envoy-router-canary-6bddd69c68-gnt5r\n        X-Content-Type-Options:\n          - nosniff\n        alt-svc:\n          - h3=\":443\"; ma=86400\n        cf-cache-status:\n          - DYNAMIC\n        openai-model:\n          - text-embedding-3-small\n        openai-organization:\n          - future-house-xr4tdh\n        openai-processing-ms:\n          - \"101\"\n        openai-project:\n          - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj\n        openai-version:\n          - \"2020-10-01\"\n        strict-transport-security:\n          - max-age=31536000; includeSubDomains; preload\n        x-openai-proxy-wasm:\n          - v0.1\n        x-ratelimit-limit-requests:\n          - \"200000\"\n        x-ratelimit-limit-tokens:\n          - \"200000000\"\n        x-ratelimit-remaining-requests:\n          - \"199999\"\n        x-ratelimit-remaining-tokens:\n          - \"200000000\"\n        x-ratelimit-reset-requests:\n          - 0s\n        x-ratelimit-reset-tokens:\n          - 0s\n        x-request-id:\n          - req_72e8bf1be17f46668685d3814f8613be\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body:\n        \"{\\\"messages\\\":[{\\\"role\\\":\\\"system\\\",\\\"content\\\":\\\"Provide a summary of\n        the relevant information that could help answer the question based on the excerpt.\n        Your summary, combined with many others, will be given to the model to generate\n        an answer. Respond with the following JSON format:\\\\n\\\\n{\\\\n  \\\\\\\"summary\\\\\\\":\n        \\\\\\\"...\\\\\\\",\\\\n  \\\\\\\"relevance_score\\\\\\\": 0-10\\\\n}\\\\n\\\\nwhere `summary` is relevant\n        information from the text - about 100 words words. `relevance_score` is an integer\n        0-10 for the relevance of `summary` to the question.\\\\n\\\\nThe excerpt may or\n        may not contain relevant information. If not, leave `summary` empty, and make\n        `relevance_score` be 0.\\\"},{\\\"role\\\":\\\"user\\\",\\\"content\\\":\\\"Excerpt from wellawatte2023aperspectiveon\n        pages 20-22: Geemi P. Wellawatte, Heta A. Gandhi, Aditi Seshadri, and Andrew\n        D. White. A perspective on explanations of molecular prediction models. Journal\n        of Chemical Theory and Computation, 19:2149-2160, Mar 2023. URL: https://doi.org/10.1021/acs.jctc.2c01235,\n        doi:10.1021/acs.jctc.2c01235. This article has 70 citations and is from a domain\n        leading peer-reviewed journal.\\\\n\\\\n---\\\\n\\\\nnal molecule.  The counterfactual\n        indicates\\\\nstructural changes to ethyl benzoate that would result in the model\n        predicting the molecule\\\\nto not contain the \\u2018fruity\\u2019 scent. The Tanimoto96\n        similarity between the counterfactual and\\\\n2,4 decadienal is also provided.\n        Republished with permission from authors.31\\\\n\\\\n\\\\n   The molecule 2,4-decadienal,\n        which is known to have a \\u2018fatty\\u2019 scent, is analyzed in Fig-\\\\n\\\\nure\n        5.142,143 The resulting counterfactual, which has a shorter carbon chain and\n        no carbonyl\\\\n\\\\ngroups, highlights the influence of these structural features\n        on the \\u2018fatty\\u2019 scent of 2,4 deca-\\\\n\\\\ndienal. To generalize to other\n        molecules, Seshadri et al. 31 applied the descriptor attribution\\\\n\\\\nmethod\n        to obtain global explanations for the scents. The global explanation for the\n        \\u2018fatty\\u2019\\\\n\\\\nscent was generated by gathering chemical spaces around\n        many \\u2018fatty\\u2019 scented molecules.\\\\n\\\\nThe resulting natural language\n        explanation is: \\u201CThe molecular property \\u201Cfatty scent\\u201D can\\\\n\\\\nbe\n        explained by the presence of a heptanyl fragment, two CH2 groups separated by\n        four\\\\n\\\\n\\\\n                                       20bonds, and a C=O double\n        bond, as well as the lack of more than one or two O atoms.\\u201D31\\\\n\\\\nThe\n        importance of a heptanyl fragment aligns with that reported in the literature,\n        as \\u2018fatty\\u2019\\\\n\\\\nmolecules often have a long carbon chain.144 Furthermore,\n        the importance of a C=O dou-\\\\n\\\\nble bond is supported by the findings reported\n        by Licon et al. 145, where in addition to a\\\\n\\\\n\\u201Clarger carbon-chain skeleton\\u201D,\n        they found that \\u2018fatty\\u2019 molecules also had \\u201Caldehyde or acid\\\\n\\\\nfunctions\\u201D.145\n        For the \\u2018pineapple\\u2019 scent, the following natural language explanation\n        was ob-\\\\n\\\\ntained: \\u201CThe molecular property \\u201Cpineapple scent\\u201D\n        can be explained by the presence of ester,\\\\n\\\\nethyl/ether O group, alkene/ether\n        O group, and C=O double bond, as well as the absence of\\\\n\\\\nan Aromatic atom.\\u201D31\n        Esters, such as ethyl 2-methylbutyrate, are present in many pineap-\\\\n\\\\nple\n        volatile compounds.146,147 The combination of a C=O double bond with an ether\n        could\\\\n\\\\nalso correspond to an ester group. Additionally, aldehydes and ketones,\n        which contain C=O\\\\n\\\\ndouble bonds, are also common in pineapple volatile compounds.146,148\\\\n\\\\n\\\\nDiscussion\\\\n\\\\n\\\\nWe\n        have shown two post-hoc XAI applications based on molecular counterfactual expla-\\\\n\\\\nnations9\n        and descriptor explanations.10 These methods can be used to explain black-box\\\\n\\\\nmodels\n        whose input is a molecule. These two methods can be applied for both classification\\\\n\\\\nand\n        regression tasks. Note that the \\u201Ccorrectness\\u201D of the explanations\n        strongly depends on\\\\n\\\\nthe accuracy of the black-box model.\\\\n\\\\n  A molecular\n        counterfactual is one with a minimal distance from a base molecular, but\\\\n\\\\nwith\n        contrasting chemical properties.  In the above examples, we used Tanimoto similar-\\\\n\\\\nity96\n        of ECFP4 fingreprints97 as distance, although this should be explored in the\n        future.\\\\n\\\\nCounterfactual explanations are useful because they are represented\n        as chemical structures\\\\n\\\\n(familiar to domain experts), sparse, and are actionable.\n        A few other popular examples of\\\\n\\\\ncounterfactual on graph methods are GNNExplainer,\n        MEG and CF-GNNExplainer.69,104,105\\\\n\\\\n   The descriptor explanation method\n        developed by Gandhi and White 10 fits a self-explaining\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n                                       21surrogate\n        model to explain the black-box model. This is similar to the GraphLIME87 method,\\\\n\\\\nalthough\n        we have the flexibility to use explanation features other than subgraphs. Futher-\\\\n\\\\nmore,\n        we show that natural language combined with chemical descriptor attributions\n        can\\\\n\\\\ncreate explanations useful for chemists, thus enhancing the accessibility\n        of DL in chemistry.\\\\n\\\\nLastly, we examined if XAI can be used beyond interpretation.\n        Work by Seshadri et al. 31 use\\\\n\\\\nMMACE and surrogate model explanations to\n        analyze the structure-property relationships\\\\n\\\\nof scent. They recovered known\n        structure-property relationships for molecular scent purely\\\\n\\\\nfrom explanations,\n        demonstrating the usefulness of a two step process: fit an accurate model\\\\n\\\\nand\n        then explain it.\\\\n\\\\n   Choosing among the plethora of XAI methods described\n        here is still an open question.\\\\n\\\\nIt remains to be seen if there will ever\n        be a consensus benchmark, since this field sits on\\\\n\\\\nthe intersection of\n        human-machine interaction, machine learning, and philosophy (i.e., what\\\\n\\\\nconstitutes\n        an explanation?). Our current advice is to consider first the audience \\u2013\n        domain\\\\n\\\\nexperts or ML experts or non-experts \\u2013 and what the explanations\n        should accomplish. Are\\\\n\\\\nthey meant to inform data selection or model building,\n        how a prediction is used, or how the\\\\n\\\\nfeatures can be changed to affect\n        the outcome. The second consideration is what access you\\\\n\\\\nhave to the underlying\n        model. The ability to have model derivatives or propagate gradients\\\\n\\\\nto\n        the input to models informs the XAI method.\\\\n\\\\n\\\\nConclusion and outlook\\\\n\\\\n\\\\nWe\n        should seek to explain molecular property prediction models because users are\n        more\\\\n\\\\nlikely to trust explained predictions, and explanations can help assess\n        if the model is learning\\\\n\\\\nt\\\\n\\\\n---\\\\n\\\\nQuestion: What is XAI?\\\"}],\\\"model\\\":\\\"gpt-4o-2024-11-20\\\",\\\"n\\\":1,\\\"temperature\\\":0.0}\"\n      headers:\n        accept:\n          - application/json\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        content-length:\n          - \"6359\"\n        content-type:\n          - application/json\n        host:\n          - api.openai.com\n        user-agent:\n          - AsyncOpenAI/Python 2.21.0\n        x-stainless-arch:\n          - arm64\n        x-stainless-async:\n          - async:asyncio\n        x-stainless-lang:\n          - python\n        x-stainless-os:\n          - MacOS\n        x-stainless-package-version:\n          - 2.21.0\n        x-stainless-raw-response:\n          - \"true\"\n        x-stainless-read-timeout:\n          - \"60.0\"\n        x-stainless-retry-count:\n          - \"0\"\n        x-stainless-runtime:\n          - CPython\n        x-stainless-runtime-version:\n          - 3.13.5\n      method: POST\n      uri: https://api.openai.com/v1/chat/completions\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/31UwW4bOQy95ysIXXoZB3Yar+Pe2qZoewzQAt3WhSFL9FiNRpqKkpsgyL+X1MT2\n          7G66lzFM6lHvUY98OANQzqpXoMxOZ9P1fnL9Zqn9z8/vP1x/uN7f6F35YpdfL2/iDfb2b9UIIm5+\n          oMkH1LmJjMPsYhjSJqHOKFVni8VsPp9ezWc10UWLXmBtnyeXcXIxvbiczGb8+wTcRWeQ+MQ3/gvw\n          UL9CMVi84/C0OUQ6JNItcuxwiIMpeokoTeQo65BVc0qaGDKGyvphFQBWikrX6XS/4tBKfXn9sYGY\n          4N1d77ULeuMRXqfsts447eEjg713LQaDDSTcYiLIETrMu2gJdLCQ0eyC+1mQoBBaSeNQDfIOoU9o\n          nZE2EcQtbLw2t5NNvIPaFmqg13yfKV4nfw8M6lhO/cvQ2GPK96Ma5/CJa+KdwdRnsI5MIeKb868I\n          rOVA7NWoiomFVaStNrmwpMot6IGQ8LdIJrk+cxfGuXN4+z9AF/bR7xE6F1zHSXZEaLH2Rh/uxhcE\n          lFNheMKa8VwOXKaDIO7Wk0aH3IlO37rQStc60FVufQ8h6YQJo3KNbJmrjZ20mFkxnNlePy9D3gSo\n          pBRbdudT04UMX7x3FoHPlcQKGNEW9la9zjAFZzh6as5ko+V1x7UbwMC6jZDWhi1MbuO84wcTgrUG\n          CTV5GEew174c6Rf2dhK3WkFXWmOrNOC6ylD6kQrlpvIqwcQ9JokeOzs52iShH4jtXE+DU4bZEuOd\n          3MGiegzs3jg4VBfrxOCDm8WyJfWRKipXtx0ln69UM0wR34V71o5rMjGhTNNyFR7Ho8fjUkjL5Ifi\n          /SihQ4h5YCpD//0p83gccx9bFrWhf0HVlt1GuzUvGuKtwyNNOfaqZh/5+72uk/KPDaG4UNfndY63\n          WK+bvZxfDQXVaYON0peHbGaOfpSYT/9qnim5tmxK52m0k5TR/Ph2hL24Ou0waXc85aZnI+3/pfRc\n          +UE/m2BU5Y/lTwl2aM8jtz7Z7LljCWXL/+nYsdeVsCJMe/bXmuc3yXtY3OrihwWs6J4ydmt+tFZm\n          1w1beNuvF8sLs9TT5WKhzh7PfgPfIHNMjgYAAA==\n      headers:\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - X-Request-ID\n        CF-RAY:\n          - 9d0a38d2f81215df-SJC\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Fri, 20 Feb 2026 01:27:32 GMT\n        Server:\n          - cloudflare\n        Set-Cookie:\n          - __cf_bm=Ny_4PEL4BuEDwpP87rFPIC1UP_MXWIABm0.YXHKJHQU-1771550851.03233-1.0.1.1-WCyrw4Dn7bJIkBtpDJgTW4IpJxsyrwsHCCYv2b0l2IHL0S_DY4tOx4jMbhjg11RrK2MwJWxWGAfwMHiQCDNtrmtkGD_cwYqt7E26EoVo015fd66Mw8W7OIKUHonU2MEX;\n            HttpOnly; Secure; Path=/; Domain=api.openai.com; Expires=Fri, 20 Feb 2026\n            01:57:32 GMT\n        Strict-Transport-Security:\n          - max-age=31536000; includeSubDomains; preload\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        X-Content-Type-Options:\n          - nosniff\n        alt-svc:\n          - h3=\":443\"; ma=86400\n        cf-cache-status:\n          - DYNAMIC\n        openai-organization:\n          - future-house-xr4tdh\n        openai-processing-ms:\n          - \"1636\"\n        openai-project:\n          - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj\n        openai-version:\n          - \"2020-10-01\"\n        x-openai-proxy-wasm:\n          - v0.1\n        x-ratelimit-limit-requests:\n          - \"10000\"\n        x-ratelimit-limit-tokens:\n          - \"30000000\"\n        x-ratelimit-remaining-requests:\n          - \"9999\"\n        x-ratelimit-remaining-tokens:\n          - \"29998474\"\n        x-ratelimit-reset-requests:\n          - 6ms\n        x-ratelimit-reset-tokens:\n          - 3ms\n        x-request-id:\n          - req_77da7bb6ba5d4d72af52c7ec07cfe4a1\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body:\n        \"{\\\"messages\\\":[{\\\"role\\\":\\\"system\\\",\\\"content\\\":\\\"Provide a summary of\n        the relevant information that could help answer the question based on the excerpt.\n        Your summary, combined with many others, will be given to the model to generate\n        an answer. Respond with the following JSON format:\\\\n\\\\n{\\\\n  \\\\\\\"summary\\\\\\\":\n        \\\\\\\"...\\\\\\\",\\\\n  \\\\\\\"relevance_score\\\\\\\": 0-10\\\\n}\\\\n\\\\nwhere `summary` is relevant\n        information from the text - about 100 words words. `relevance_score` is an integer\n        0-10 for the relevance of `summary` to the question.\\\\n\\\\nThe excerpt may or\n        may not contain relevant information. If not, leave `summary` empty, and make\n        `relevance_score` be 0.\\\"},{\\\"role\\\":\\\"user\\\",\\\"content\\\":\\\"Excerpt from wellawatte2023aperspectiveon\n        pages 25-28: Geemi P. Wellawatte, Heta A. Gandhi, Aditi Seshadri, and Andrew\n        D. White. A perspective on explanations of molecular prediction models. Journal\n        of Chemical Theory and Computation, 19:2149-2160, Mar 2023. URL: https://doi.org/10.1021/acs.jctc.2c01235,\n        doi:10.1021/acs.jctc.2c01235. This article has 70 citations and is from a domain\n        leading peer-reviewed journal.\\\\n\\\\n---\\\\n\\\\n2021, 25, 1315\\u20131360.\\\\n\\\\n\\\\n\n        (9) Wellawatte, G. P.; Seshadri, A.; White, A. D. Model agnostic generation\n        of counter-\\\\n\\\\n     factual explanations for molecules. Chemical Science 2022,\n        13, 3697\\u20133705.\\\\n\\\\n\\\\n(10) Gandhi, H. A.; White, A. D. Explaining structure-activity\n        relationships using locally\\\\n\\\\n      faithful surrogate models. chemrxiv 2022,\\\\n\\\\n\\\\n(11)\n        Gormley, A. J.; Webb, M. A. Machine learning in combinatorial polymer chemistry.\\\\n\\\\n\n        \\    Nature Reviews Materials 2021,\\\\n\\\\n\\\\n(12) Gomes, C. P.; Fink, D.; Dover,\n        R. B. V.; Gregoire, J. M. Computational sustainability\\\\n\\\\n     meets materials\n        science. Nature Reviews Materials 2021,\\\\n\\\\n\\\\n(13) On scientific understanding\n        with artificial intelligence. Nature Reviews Physics 2022\\\\n\\\\n     4:12 2022,\n        4, 761\\u2013769.\\\\n\\\\n\\\\n(14) Arrieta, A. B.; D\\xB4\\u0131az-Rodr\\xB4\\u0131guez,\n        N.; Ser, J. D.; Bennetot, A.; Tabik, S.; Barbado, A.;\\\\n\\\\n     Garcia, S.;\n        Gil-Lopez, S.; Molina, D.; Benjamins, R.; Chatila, R.; Herrera, F. Explain-\\\\n\\\\n\n        \\    able Artificial Intelligence (XAI): Concepts, Taxonomies, Opportunities\n        and Chal-\\\\n\\\\n     lenges toward Responsible AI. Information Fusion 2019, 58,\n        82\\u2013115.\\\\n\\\\n\\\\n(15) Murdoch, W. J.; Singh, C.; Kumbier, K.; Abbasi-Asl,\n        R.; Yu, B. Interpretable machine\\\\n\\\\n     learning: definitions, methods, and\n        applications. ArXiv 2019, abs/1901.04592.\\\\n\\\\n\\\\n                                      25(16)\n        Boobier, S.; Osbourn, A.; Mitchell, J. B. Can human experts predict solubility\n        better\\\\n\\\\n     than computers? Journal of cheminformatics 2017, 9, 1\\u201314.\\\\n\\\\n\\\\n(17)\n        Lee, J. D.; See, K. A. Trust in automation: Designing for appropriate reliance.\n        Human\\\\n\\\\n     Factors 2004, 46, 50\\u201380.\\\\n\\\\n\\\\n(18) Bolukbasi, T.; Chang,\n        K.-W.; Zou, J. Y.; Saligrama, V.; Kalai, A. T. Man is to com-\\\\n\\\\n     puter\n        programmer as woman is to homemaker? debiasing word embeddings. Advances\\\\n\\\\n\n        \\    in neural information processing systems 2016, 29.\\\\n\\\\n\\\\n(19) Buolamwini,\n        J.; Gebru, T. Gender Shades:  Intersectional Accuracy Disparities in\\\\n\\\\n    Commercial\n        Gender Classification. Proceedings of the 1st Conference on Fairness,\\\\n\\\\n\n        \\    Accountability and Transparency. 2018; pp 77\\u201391.\\\\n\\\\n\\\\n(20) Lapuschkin,\n        S.; W\\xA8aldchen, S.; Binder, A.; Montavon, G.; Samek, W.; M\\xA8uller, K.-R.\\\\n\\\\n\n        \\   Unmasking Clever Hans predictors and assessing what machines really learn.\n        Nature\\\\n\\\\n     communications 2019, 10, 1\\u20138.\\\\n\\\\n\\\\n(21) DeGrave, A.\n        J.; Janizek, J. D.; Lee, S.-I. AI for radiographic COVID-19 detection\\\\n\\\\n\n        \\     selects shortcuts over signal. Nature Machine Intelligence 2021, 3, 610\\u2013619.\\\\n\\\\n\\\\n(22)\n        Goodman, B.; Flaxman, S. European Union regulations on algorithmic decision-\\\\n\\\\n\n        \\   making and a \\u201Cright to explanation\\u201D. AI Magazine 2017, 38, 50\\u201357.\\\\n\\\\n\\\\n(23)\n        ACT, A. I. European Commission. On Artificial Intelligence: A European Approach\\\\n\\\\n\n        \\    to Excellence and Trust. 2021, COM/2021/206.\\\\n\\\\n\\\\n(24) Blueprint for\n        an AI Bill of Rights, The White House. 2022; https://www.whitehouse.\\\\n\\\\n    gov/ostp/ai-bill-of-rights/.\\\\n\\\\n\\\\n(25)\n        Miller, T. Explanation in artificial intelligence: Insights from the social\n        sciences. Ar-\\\\n\\\\n       tificial intelligence 2019, 267, 1\\u201338.\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\n        \\                                     26(26) Murdoch, W. J.; Singh, C.; Kumbier,\n        K.; Abbasi-Asl, R.; Yu, B. Definitions, meth-\\\\n\\\\n     ods, and applications\n        in interpretable machine learning. Proceedings of the National\\\\n\\\\n    Academy\n        of Sciences of the United States of America 2019, 116, 22071\\u201322080.\\\\n\\\\n\\\\n(27)\n        Gunning, D.; Aha, D. DARPA\\u2019s Explainable Artificial Intelligence (XAI)\n        Program.\\\\n\\\\n    AI Magazine 2019, 40, 44\\u201358.\\\\n\\\\n\\\\n(28) Biran, O.;\n        Cotton, C. Explanation and justification in machine learning: A survey.\\\\n\\\\n\n        \\    IJCAI-17 workshop on explainable AI (XAI). 2017; pp 8\\u201313.\\\\n\\\\n\\\\n(29)\n        Palacio, S.; Lucieri, A.; Munir, M.; Ahmed, S.; Hees, J.; Dengel, A. Xai handbook:\\\\n\\\\n\n        \\   Towards a unified framework for explainable ai. Proceedings of the IEEE/CVF\n        Inter-\\\\n\\\\n     national Conference on Computer Vision. 2021; pp 3766\\u20133775.\\\\n\\\\n\\\\n(30)\n        Kuhn, D. R.; Kacker, R. N.; Lei, Y.; Simos, D. E. Combinatorial Methods for\n        Ex-\\\\n\\\\n     plainable AI. 2020 IEEE International Conference on Software Testing,\n        Verification\\\\n\\\\n    and Validation Workshops (ICSTW) 2020, 167\\u2013170.\\\\n\\\\n\\\\n(31)\n        Seshadri, A.; Gandhi, H. A.; Wellawatte, G. P.; White, A. D. Why does that molecule\\\\n\\\\n\n        \\    smell? ChemRxiv 2022,\\\\n\\\\n\\\\n(32) Das, A.; Rad, P. Opportunities and challenges\n        in explainable artificial intelligence\\\\n\\\\n      (xai): A survey. arXiv preprint\n        arXiv:2006.11371 2020,\\\\n\\\\n\\\\n(33) Machlev, R.; Heistrene, L.; Perl, M.; Levy,\n        K. Y.; Belikov, J.; Mannor, S.; Levron, Y.\\\\n\\\\n     Explainable Artificial\n        Intelligence (XAI) techniques for energy and power systems:\\\\n\\\\n     Review,\n        challenges and opportunities. Energy and AI 2022, 9, 100169.\\\\n\\\\n\\\\n(34) Koh,\n        P. W.; Liang, P. Understanding black-box predictions via influence functions.\\\\n\\\\n\n        \\    International Conference on Machine Learning. 2017; pp 1885\\u20131894.\\\\n\\\\n\\\\n(35)\n        Ribeiro, M. T.; Singh, S.; Guestrin, C. \\u201D Why should i trust you?\\u201D\n        Explaining the\\\\n\\\\n     predictions of any classifier. Proceedings of the 22nd\n        ACM SIGKDD international\\\\n\\\\n\\\\n                                      27     conference\n        on knowledge discovery and data \\\\n\\\\n---\\\\n\\\\nQuestion: What is XAI?\\\"}],\\\"model\\\":\\\"gpt-4o-2024-11-20\\\",\\\"n\\\":1,\\\"temperature\\\":0.0}\"\n      headers:\n        accept:\n          - application/json\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        content-length:\n          - \"6381\"\n        content-type:\n          - application/json\n        host:\n          - api.openai.com\n        user-agent:\n          - AsyncOpenAI/Python 2.21.0\n        x-stainless-arch:\n          - arm64\n        x-stainless-async:\n          - async:asyncio\n        x-stainless-lang:\n          - python\n        x-stainless-os:\n          - MacOS\n        x-stainless-package-version:\n          - 2.21.0\n        x-stainless-raw-response:\n          - \"true\"\n        x-stainless-read-timeout:\n          - \"60.0\"\n        x-stainless-retry-count:\n          - \"0\"\n        x-stainless-runtime:\n          - CPython\n        x-stainless-runtime-version:\n          - 3.13.5\n      method: POST\n      uri: https://api.openai.com/v1/chat/completions\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/3VUTW/bMAy951cQvnQDnCLpB5Lslq7F0J6GbsOKLUWgyLTNRpYMSW4TFPnvo2Sn\n          8bb04iCkSL73+PE6AEgoSz5BIkvhZVWr4fXVTKjJnRTyp1+r0cPd5lf55XN+XsmXYpKkIcKsnlD6\n          fdSpNByHnoxu3dKi8BiyjieT8eXlaHo5jo7KZKhCWFH74YUZno3OLobjMf92gaUhiY5f/Oa/AK/x\n          GyDqDDdsHqV7S4XOiQLZtn/ERmtUsCTCOXJeaJ+kB6c02qOOqF8XGmCRuKaqhN0u2LRIvpcIuJFo\n          aw8Wc7SoGQpUjfLE7ODF2LVjjwrUwBu42dRKkBYrds6tp5wkCQW3XEUpKkI4fHiY335MgbRUTUa6\n          ANfYZ9y6FHIrKow5UxA6A1HXiqQIIrpT4DAgBxk52TjH9UiDZ4CRw8aDyaG25pliTgxAdBsacz01\n          LsLpTLmxUAlZkkZQKKwOQbEVXBs1QwoGb4V2tQi0tx2kLLOscnBym5VCXbAgitYIKxJtKW+5VkDH\n          gN3WeawY/bcaZajfaSbJRwZBA4Tr+f3X+YmLFJlDwTqke1nA6D4bqNCXJjuiUKiYE6qsw4MabbHd\n          I4jPK54F2ShhuQpmJDtluc0O+w0uqSi5XaWPAlNVG8uTw71jjWMbGIZYBxEOFNnoeVAs+tj9iE5K\n          0+j4n+FywqjyC/mSixWMwxu7jS+ZE9NQoZeOMrQdI9fIEljVgOLmBwt0YltUpi/JSas6v2E0V6RU\n          gHkfHrrTRZK2c81Dis+Bw9JJYzHM92yhd/1lYAEaJ8Iu6kapnkNobXwLKazhY+fZvS2eMgW3beX+\n          CU1y0uTKJa++4zvAS+a8qZPo3fH3MS5489fOJpyoqv3SmzXGcuNJeyjitu5vSs99Pu28njGqnmM6\n          naVHUi4z7hAp17sSCd+1ErNeLN+gNxKCt9QcfKNBj/v/kI6lb/lz73tZ3k1/cEiJNW/J8jCrx55Z\n          DHf3vWdvWkfAiUP7zNd06Qlt6EeGueBj1l7adpCX3LQiDDK1dzGvl5PZmZyJ0WwySQa7wR/TAxKb\n          IAYAAA==\n      headers:\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - X-Request-ID\n        CF-RAY:\n          - 9d0a38d2f8d6c6bb-SJC\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Fri, 20 Feb 2026 01:27:32 GMT\n        Server:\n          - cloudflare\n        Set-Cookie:\n          - __cf_bm=B9EKy8MSpGCY32EmzzEb.YAhxh1w1g4DQ8HK24NT33U-1771550851.0377984-1.0.1.1-_JO8QMqP57eY4mqOrxCvjNx2h5glQyttg60GEILTPw_U.PgTzAdEA.NTZTVe_RSfAKPirM9gNfozcj2Y4B3F0ho2e.pBuS3V_3xgm.4FVqeqme5fdQJm.olbU.26GpQE;\n            HttpOnly; Secure; Path=/; Domain=api.openai.com; Expires=Fri, 20 Feb 2026\n            01:57:32 GMT\n        Strict-Transport-Security:\n          - max-age=31536000; includeSubDomains; preload\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        X-Content-Type-Options:\n          - nosniff\n        alt-svc:\n          - h3=\":443\"; ma=86400\n        cf-cache-status:\n          - DYNAMIC\n        openai-organization:\n          - future-house-xr4tdh\n        openai-processing-ms:\n          - \"1693\"\n        openai-project:\n          - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj\n        openai-version:\n          - \"2020-10-01\"\n        x-openai-proxy-wasm:\n          - v0.1\n        x-ratelimit-limit-requests:\n          - \"10000\"\n        x-ratelimit-limit-tokens:\n          - \"30000000\"\n        x-ratelimit-remaining-requests:\n          - \"9999\"\n        x-ratelimit-remaining-tokens:\n          - \"29998478\"\n        x-ratelimit-reset-requests:\n          - 6ms\n        x-ratelimit-reset-tokens:\n          - 3ms\n        x-request-id:\n          - req_8e17bc7bc0ce4c36bf616b0367185da5\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body:\n        \"{\\\"messages\\\":[{\\\"role\\\":\\\"system\\\",\\\"content\\\":\\\"Provide a summary of\n        the relevant information that could help answer the question based on the excerpt.\n        Your summary, combined with many others, will be given to the model to generate\n        an answer. Respond with the following JSON format:\\\\n\\\\n{\\\\n  \\\\\\\"summary\\\\\\\":\n        \\\\\\\"...\\\\\\\",\\\\n  \\\\\\\"relevance_score\\\\\\\": 0-10\\\\n}\\\\n\\\\nwhere `summary` is relevant\n        information from the text - about 100 words words. `relevance_score` is an integer\n        0-10 for the relevance of `summary` to the question.\\\\n\\\\nThe excerpt may or\n        may not contain relevant information. If not, leave `summary` empty, and make\n        `relevance_score` be 0.\\\"},{\\\"role\\\":\\\"user\\\",\\\"content\\\":\\\"Excerpt from wellawatte2023aperspectiveon\n        pages 3-5: Geemi P. Wellawatte, Heta A. Gandhi, Aditi Seshadri, and Andrew D.\n        White. A perspective on explanations of molecular prediction models. Journal\n        of Chemical Theory and Computation, 19:2149-2160, Mar 2023. URL: https://doi.org/10.1021/acs.jctc.2c01235,\n        doi:10.1021/acs.jctc.2c01235. This article has 70 citations and is from a domain\n        leading peer-reviewed journal.\\\\n\\\\n---\\\\n\\\\n a passive characteristic of a\n        model, whereas explainability\\\\n\\\\nis an active characteristic which is used\n        to clarify the internal decision-making process.\\\\n\\\\nNamely, an explanation\n        is extra information that gives the context and a cause for one or\\\\n\\\\nmore\n        predictions.29 We adopt the same nomenclature in this perspective.\\\\n\\\\n   Accuracy\n        and interpretability are two attractive characteristics of DL models. However,\\\\n\\\\nDL\n        models are often highly accurate and less interpretable.28,30 XAI provides a\n        way to avoid\\\\n\\\\nthat trade-off in chemical property prediction. XAI can be\n        viewed as a two-step process.\\\\n\\\\nFirst, we develop an accurate but uninterpretable\n        DL model. Next, we add explanations to\\\\n\\\\npredictions. Ideally, if the DL\n        model has correctly learned the input-output relations, then\\\\n\\\\nthe explanations\n        should give insight into the underlying mechanism.\\\\n\\\\n   In the remainder\n        of this article, we review recent approaches for XAI of chemical property\\\\n\\\\nprediction\n        while drawing specific examples from our recent XAI work.9,10,31 We show how\\\\n\\\\nin\n        various systems these methods yield explanations that are consistent with known\n        and\\\\n\\\\nmechanisms in structure-property relationships.\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n                                       3Theory\\\\n\\\\n\\\\nIn\n        this work, we aim to assemble a common taxonomy for the landscape of XAI while\\\\n\\\\nproviding\n        our perspectives. We utilized the vocabulary proposed by Das and Rad 32 to classify\\\\n\\\\nXAI.\n        According to their classification, interpretations can be categorized as global\n        or local\\\\n\\\\ninterpretations on the basis of \\u201Cwhat is being explained?\\u201D.\n        For example, counterfactuals are\\\\n\\\\nlocal interpretations, as these can explain\n        only a given instance. The second classification is\\\\n\\\\nbased on the relation\n        between the model and the interpretation \\u2013 is interpretability post-hoc\\\\n\\\\n(extrinsic)\n        or intrinsic to the model?.32,33 An intrinsic XAI method is part of the model\\\\n\\\\nand\n        is self-explanatory32 These are also referred to as white-box models to contrast\n        them\\\\n\\\\nwith non-interpretable black box models.28 An extrinsic method is\n        one that can be applied\\\\n\\\\npost-training to any model.33 Post-hoc methods\n        found in the literature focus on interpreting\\\\n\\\\nmodels through 1) training\n        data34 and feature attribution,35 2) surrogate models10 and, 3)\\\\n\\\\ncounterfactual9\n        or contrastive explanations.36\\\\n\\\\n   Often, what is a \\u201Cgood\\u201D explanation\n        and what are the required components of an ex-\\\\n\\\\nplanation are debated.32,37,38\n        Palacio et al. 29 state that the lack of a standard framework\\\\n\\\\nhas caused\n        the inability to evaluate the interpretability of a model.  In physical sciences,\\\\n\\\\nwe\n        may instead consider if the explanations somehow reflect and expand our understanding\\\\n\\\\nof\n        physical phenomena.  For example, Oviedo et al. 39 propose that a model explanation\\\\n\\\\ncan\n        be evaluated by considering its agreement with physical observations, which\n        they term\\\\n\\\\n\\u201Ccorrectness.\\u201D For example, if an explanation suggests\n        that polarity affects solubility of a\\\\n\\\\nmolecule, and the experimental evidence\n        strengthen the hypothesis, then the explanation\\\\n\\\\nis assumed \\u201Ccorrect\\u201D.\n        In instances where such mechanistic knowledge is sparse, expert bi-\\\\n\\\\nases\n        and subjectivity can be used to measure the correctness.40 Other similar metrics\n        of\\\\n\\\\ncorrectness such as \\u201Cexplanation satisfaction scale\\u201D can be\n        found in the literature.41,42 In a\\\\n\\\\nrecent study, Humer et al. 43 introduced\n        CIME an interactive web-based tool that allows the\\\\n\\\\nusers to inspect model\n        explanations. The aim of this study is to bridge the gap between\\\\n\\\\nanalysis\n        of XAI methods. Based on the above discussion, we identify that an agreed upon\\\\n\\\\n\\\\n\n        \\                                      4evaluation metric is necessary in XAI.\n        We suggest the following attributes can be used to\\\\n\\\\nevaluate explanations.\n        However, the relative importance of each attribute may depend on\\\\n\\\\nthe application\n        - actionability may not be as important as faithfulness when evaluating the\\\\n\\\\ninterpretability\n        of a static physics based model. Therefore, one can select relative importance\\\\n\\\\nof\n        each attribute based on the application.\\\\n\\\\n\\\\n   \\u2022 Actionable. Is it\n        clear how we could change the input features to modify the output?\\\\n\\\\n\\\\n\n        \\  \\u2022 Complete. Does the explanation completely account for the prediction?\n        Did features\\\\n\\\\n     not included in the explanation really contribute zero\n        effect to the prediction?44\\\\n\\\\n\\\\n   \\u2022 Correct. Does the explanation\n        agree with hypothesized or known underlying physical\\\\n\\\\n     mechanism?39\\\\n\\\\n\\\\n\n        \\  \\u2022 Domain Applicable. Does the explanation use language and concepts\n        of domain ex-\\\\n\\\\n      perts?\\\\n\\\\n\\\\n   \\u2022 Fidelity/Faithful. Does the\n        explanation agree with the black box model?\\\\n\\\\n\\\\n   \\u2022 Robust. Does the\n        explanation change significantly with small changes to the model or\\\\n\\\\n      instance\n        being explained?\\\\n\\\\n\\\\n   \\u2022 Sparse/Succinct. Is the explanation succinct?\\\\n\\\\n\\\\n\n        \\ We present an example evaluation of the SHAP explanation method based on the\n        above\\\\n\\\\nattributes.44 Shapley values were proposed as a local explanation\n        method based on feature\\\\n\\\\nattribution, as they offer a complete explanation\n        - each feature i\\\\n\\\\n---\\\\n\\\\nQuestion: What is XAI?\\\"}],\\\"model\\\":\\\"gpt-4o-2024-11-20\\\",\\\"n\\\":1,\\\"temperature\\\":0.0}\"\n      headers:\n        accept:\n          - application/json\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        content-length:\n          - \"6340\"\n        content-type:\n          - application/json\n        host:\n          - api.openai.com\n        user-agent:\n          - AsyncOpenAI/Python 2.21.0\n        x-stainless-arch:\n          - arm64\n        x-stainless-async:\n          - async:asyncio\n        x-stainless-lang:\n          - python\n        x-stainless-os:\n          - MacOS\n        x-stainless-package-version:\n          - 2.21.0\n        x-stainless-raw-response:\n          - \"true\"\n        x-stainless-read-timeout:\n          - \"60.0\"\n        x-stainless-retry-count:\n          - \"0\"\n        x-stainless-runtime:\n          - CPython\n        x-stainless-runtime-version:\n          - 3.13.5\n      method: POST\n      uri: https://api.openai.com/v1/chat/completions\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/3VUS28TMRC+91eM9tRKmyhJW4VwA4UDEkeQkAhKHXs2MfXaix+hoep/57M3TbZQ\n          LvuYmW8e3zweL4gqraq3VMmdiLLtzGj5fiHMfPlepuulvf6p+HrGKR0Ovz9/We6rOiPc5gfL+Iwa\n          SwccR+1sr5aeReTsdTqfT29vJ29up0XROsUmw7ZdHN240WwyuxlNp3gfgTunJQdYfMMv0WN55hSt\n          4geIJ/WzpOUQxJYhezaC0DuTJZUIQYcobKzqs1I6G9mWrO/u7n4EZ1f2cWWJVlVIbSv8YQXdqvrw\n          0BmhrdgYpnc+6kZLLQx9BNoYvWUrmS6/vvt4RTqQoMaLln85f09Ct6xIRGrFvbZbijsmxVIHEDM6\n          yjrvUGDgQK6Bndxpy2RYeJu1hZ9QUycQVyYjvDnABXdnk8vlp6uTnUZOvvMcS7LCKkogyufSVRaN\n          CXnCau/MnnOy8ZcbhQh/xzzeUqNhXiPIno3rcgRhSUiZPFpImxSRKGiD45fBlp/6LOoSFqUCpVTG\n          c+bPijwOgaIjHQPCsdKyiMb0eceBX5ohnb1WTKVHD7H4lCJlnhrnh3AUrVgY8OKahn0OqG3Q2x2i\n          IENXWC8smEOhlDGiVoc29GS0HHdOBXi3tOEM8Rkv6XKTtIlnH6W6K0J0JPRsI7rOaDS5cyGOoseY\n          IMbVmD7shUmoBQFfMh4BBYn4NPoeLSpFiI02Oh5qOi4OW7Qi/3mPtep/lGvhnUpAeQI0KL7/8m6T\n          wtE2sxWSlNr26PGqqvvB9mx4LzCx6wDvnAd8OlnZp5XFCgyXw3OTgsi7aZMxA4Ww1sW+S3ktvx81\n          T6dFNG6L7m3CX9CqATdht8YpwKblpQvRdVXRPuH5vSx8erHDFRy1XVxHd88l3HQ2X/QOq/ONGahv\n          3hy1ETmaoWI2r19xuVaYXm3C4GpUEkvIaoCd3s5ORYiktDvrJheD2v9N6TX3ff0YjIGX/7o/K6Tk\n          Did0fZ7818w85zv8P7MT1yXhKrDf47quo2af+6G4Ecn0J7IKB5yFdo2mbfOS6/5ONt16vpjJhZgs\n          5vPq4uniD+bJ6HgwBgAA\n      headers:\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - X-Request-ID\n        CF-RAY:\n          - 9d0a38d2f86fcb6f-SJC\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Fri, 20 Feb 2026 01:27:33 GMT\n        Server:\n          - cloudflare\n        Set-Cookie:\n          - __cf_bm=DWvUZeIxzJmWDXAuin_6RIW5ftihZlGdO1WpZ65MPBc-1771550851.0351903-1.0.1.1-BKbEQoaXlK.7HTZPP.53N99.dKdbgSbCM0C6nYZl4oOAgZYZaDYVtaifrzERxIu5WJDy9kqoYiXfcfinfwwP2ilmCLeSWOuou.vXxax1Gt_.xq75R6uumMWKKg3cZCZH;\n            HttpOnly; Secure; Path=/; Domain=api.openai.com; Expires=Fri, 20 Feb 2026\n            01:57:33 GMT\n        Strict-Transport-Security:\n          - max-age=31536000; includeSubDomains; preload\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        X-Content-Type-Options:\n          - nosniff\n        alt-svc:\n          - h3=\":443\"; ma=86400\n        cf-cache-status:\n          - DYNAMIC\n        openai-organization:\n          - future-house-xr4tdh\n        openai-processing-ms:\n          - \"2124\"\n        openai-project:\n          - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj\n        openai-version:\n          - \"2020-10-01\"\n        x-openai-proxy-wasm:\n          - v0.1\n        x-ratelimit-limit-requests:\n          - \"10000\"\n        x-ratelimit-limit-tokens:\n          - \"30000000\"\n        x-ratelimit-remaining-requests:\n          - \"9999\"\n        x-ratelimit-remaining-tokens:\n          - \"29998482\"\n        x-ratelimit-reset-requests:\n          - 6ms\n        x-ratelimit-reset-tokens:\n          - 3ms\n        x-request-id:\n          - req_8376dc0334a340538a1e5874b5b1b82b\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body:\n        \"{\\\"messages\\\":[{\\\"role\\\":\\\"system\\\",\\\"content\\\":\\\"Provide a summary of\n        the relevant information that could help answer the question based on the excerpt.\n        Your summary, combined with many others, will be given to the model to generate\n        an answer. Respond with the following JSON format:\\\\n\\\\n{\\\\n  \\\\\\\"summary\\\\\\\":\n        \\\\\\\"...\\\\\\\",\\\\n  \\\\\\\"relevance_score\\\\\\\": 0-10\\\\n}\\\\n\\\\nwhere `summary` is relevant\n        information from the text - about 100 words words. `relevance_score` is an integer\n        0-10 for the relevance of `summary` to the question.\\\\n\\\\nThe excerpt may or\n        may not contain relevant information. If not, leave `summary` empty, and make\n        `relevance_score` be 0.\\\"},{\\\"role\\\":\\\"user\\\",\\\"content\\\":\\\"Excerpt from wellawatte2023aperspectiveon\n        pages 1-3: Geemi P. Wellawatte, Heta A. Gandhi, Aditi Seshadri, and Andrew D.\n        White. A perspective on explanations of molecular prediction models. Journal\n        of Chemical Theory and Computation, 19:2149-2160, Mar 2023. URL: https://doi.org/10.1021/acs.jctc.2c01235,\n        doi:10.1021/acs.jctc.2c01235. This article has 70 citations and is from a domain\n        leading peer-reviewed journal.\\\\n\\\\n---\\\\n\\\\n A Perspective on Explanations\n        of Molecular\\\\n\\\\n              Prediction Models\\\\n\\\\n\\\\nGeemi P. Wellawatte,\\u2020\n        \\  Heta A. Gandhi,\\u2021   Aditi Seshadri,\\u2021 and  Andrew\\\\n\\\\n                           D.\n        White\\u2217,\\u2021\\\\n\\\\n\\\\n     \\u2020Department of Chemistry, University of\n        Rochester, Rochester, NY, 14627\\\\n\\\\n\\u2021Department of Chemical Engineering,\n        University of Rochester, Rochester, NY, 14627\\\\n\\\\n             \\xB6Vial Health\n        Technology, Inc., San Francisco, CA 94111\\\\n\\\\n\\\\n                           E-mail:\n        andrew.white@rochester.edu\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n                                 Abstract\\\\n\\\\n\\\\n\n        \\     Chemists can be skeptical in using deep learning (DL) in decision making,\n        due to\\\\n\\\\n   the lack of interpretability in \\u201Cblack-box\\u201D models.\n        \\ Explainable artificial intelligence\\\\n\\\\n   (XAI) is a branch of AI which\n        addresses this drawback by providing tools to interpret\\\\n\\\\n  DL models and\n        their predictions. We review the principles of XAI in the domain of\\\\n\\\\n   chemistry\n        and emerging methods for creating and evaluating explanations. Then we\\\\n\\\\n\n        \\  focus on methods developed by our group and their applications in predicting\n        solubil-\\\\n\\\\n    ity, blood-brain barrier permeability, and the scent of molecules.\n        We show that XAI\\\\n\\\\n   methods like chemical counterfactuals and descriptor\n        explanations can explain DL pre-\\\\n\\\\n   dictions while giving insight into\n        structure-property relationships. Finally, we discuss\\\\n\\\\n   how a two-step\n        process of developing a black-box model and explaining predictions can\\\\n\\\\n\n        \\  uncover structure-property relationships.\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n                                     1Introduction\\\\n\\\\n\\\\nDeep\n        learning (DL) is advancing the boundaries of computational chemistry because\n        it can\\\\n\\\\naccurately model non-linear structure-function relationships.1\\u20133\n        Applications of DL can be\\\\n\\\\nfound in a broad spectrum spanning from quantum\n        computing4,5 to drug discovery6\\u201310 to\\\\n\\\\nmaterials design.11,12 According\n        to Kre 13, DL models can contribute to scientific discovery\\\\n\\\\nin three \\u201Cdimensions\\u201D\n        - 1) as a \\u2018computational microscope\\u2019 to gain insight which are not\\\\n\\\\nattainable\n        through experiments 2) as a \\u2018resource of inspiration\\u2019 to motivate\n        scientific thinking\\\\n\\\\n3) as an \\u2018agent of understanding\\u2019 to uncover\n        new observations. However, the rationale of\\\\n\\\\na DL prediction is not always\n        apparent due to the model architecture consisting a large\\\\n\\\\nparameter count.14,15\n        DL models are thus often termed\\u201Cblack box\\u201D models. We can only\\\\n\\\\nreason\n        about the input and output of an DL model, not the underlying cause that leads\n        to\\\\n\\\\na specific prediction.\\\\n\\\\n    It is routine in chemistry now for DL\n        to exceed human level performance \\u2014 humans are\\\\n\\\\nnot good at predicting\n        solubility from structure for example161 \\u2014 and so understanding how\\\\n\\\\na\n        model makes predictions can guide hypotheses. This is in contrast to a topic\n        like finding\\\\n\\\\na stop sign in an image, where there is little new to be learned\n        about visual perception\\\\n\\\\nby explaining a DL model. However, the black box\n        nature of DL has its own limitations.\\\\n\\\\nUsers are more likely to trust and\n        use predictions from a model if they can understand why\\\\n\\\\nthe prediction\n        was made.17 Explaining predictions can help developers of DL models ensure\\\\n\\\\nthe\n        model is not learning spurious correlations.18,19 Two infamous examples are,\n        1)neural\\\\n\\\\nnetworks that learned to recognize horses by looking for a photographer\\u2019s\n        watermark20 and,\\\\n\\\\n2) neural networks that predicted a COVID-19 diagnoses\n        by looking at the font choice\\\\n\\\\non medical images.21 As a result, there is\n        an emerging regulatory framework for when any\\\\n\\\\ncomputer algorithms impact\n        humans.22\\u201324 Although we know of no examples yet in chemistry,\\\\n\\\\none\n        can assume the use of AI in predicting toxicity, carcinogenicity, and environmental\\\\n\\\\npersistence\n        will require rationale for the predictions due to regulatory consequences.\\\\n\\\\n\n        \\  1there does happen to be one human solubility savant, participant 11, who\n        matched machine performance\\\\n\\\\n\\\\n                                       2\n        \\  EXplainable Artificial Intelligence (XAI) is a field of growing importance\n        that aims to\\\\n\\\\nprovide model interpretations of DL predictions Three terms\n        highly associated with XAI are,\\\\n\\\\ninterpretability, justifications and explainability.\n        Miller 25 defines that interpretability of a\\\\n\\\\nmodel refers to the degree\n        of human understandability intrinsic within the model. Murdoch\\\\n\\\\net al. 26\n        clarify that interpretability can be perceived as \\u201Cknowledge\\u201D which\n        provide insight\\\\n\\\\nto a particular problem.  Justifications are quantitative\n        metrics tell the users \\u201Cwhy the\\\\n\\\\nmodel should be trusted,\\u201D like\n        test error.27 Justifications are evidence which defend why a\\\\n\\\\nprediction\n        is trustworthy.25 An \\u201Cexplanation\\u201D is a description on why a certain\n        prediction was\\\\n\\\\nmade.9,28 Interpretability and explanation are often used\n        interchangeably. Arrieta et al. 14\\\\n\\\\ndistinguish that interpretability is\n        a passive characteristic of a model, whereas explainability\\\\n\\\\nis an active\n        characteristic which is used to clarify the internal decision-making process.\\\\n\\\\nNamely,\n        an explanation is extra information that gives the context and a cause for one\n        or\\\\n\\\\nmore \\\\n\\\\n---\\\\n\\\\nQuestion: What is XAI?\\\"}],\\\"model\\\":\\\"gpt-4o-2024-11-20\\\",\\\"n\\\":1,\\\"temperature\\\":0.0}\"\n      headers:\n        accept:\n          - application/json\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        content-length:\n          - \"6365\"\n        content-type:\n          - application/json\n        host:\n          - api.openai.com\n        user-agent:\n          - AsyncOpenAI/Python 2.21.0\n        x-stainless-arch:\n          - arm64\n        x-stainless-async:\n          - async:asyncio\n        x-stainless-lang:\n          - python\n        x-stainless-os:\n          - MacOS\n        x-stainless-package-version:\n          - 2.21.0\n        x-stainless-raw-response:\n          - \"true\"\n        x-stainless-read-timeout:\n          - \"60.0\"\n        x-stainless-retry-count:\n          - \"0\"\n        x-stainless-runtime:\n          - CPython\n        x-stainless-runtime-version:\n          - 3.13.5\n      method: POST\n      uri: https://api.openai.com/v1/chat/completions\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/3VUTW8bNxC9+1cM9pIEkARJtaqqNxcJkiA99FggCgSKHGkZc8kth+toYfi/95Fr\n          WavWuawgztebN2/m8Yaosqb6nSpdq6Sb1k3f/7FRzjb8RfoTH3759Onj3V+r+4+W+/0pVJMcEfbf\n          Wadz1EwHxHGywQ9mHVklzlkX6/VitZr/tloUQxMMuxx2bNP0NkyX8+XtdLHA73NgHaxmgcdX/CV6\n          LN8M0Rs+4Xk+Ob80LKKOjLezEx5jcPmlUiJWkvKpmlyMOvjEvqB+3HqibSVd06jYb/G0rT6cWqes\n          V3vHdBeTPVhtlaPPCHLOHtlrprd/331+R1ZI0cGyM3QIuhM2FDy1MTxYY/2RLEJiGzmpTIlQOJBh\n          bsmxij47vH3/5zsqXCCKjdXFb0LKmIi2skuqmd7sndL30304vSGvUhc5p4JFeIiWGQEQKdsIpUDs\n          a5VRpthJIuUNdaL21tnU075H7IHjgE/ssU6SgQb6UfdoZ0DTqHsWkpZ1bn8MbkZfuCdQqLktkaWy\n          9dp1hkcdD+Um9B0Qcg51bg1o+Mxw8ZkVasdRFBkISyu5fcPHyKXlumuUpw4aiHmq5uyPsjE3o3PI\n          cw8TNGQxwmsApEDePx0UYfNUHkAgI1ajGASMUgcGwFy1kPcjxFRbj1nk8lc0fLhqgpTO2RyocSqi\n          HkvJUgjxkI8BlYLIKajN3EMlEDgIucil6PI0DEwryEkgq3hdtZAt1CoIU3co5TJbjh/QUR6GrrmB\n          4mNfQi9M5fx47nRWzxQ1W46FaDfwUttWhtl46Yo4BmGRCeRDyo59Fre0sIZOADa+BM+21WRYpGco\n          mncCB84LtZhv/dN4/TBcyDFvv++cGxmUR6UhY178b8+Wp5dVd+EI5Hv5T2h1sN5KvcOxEVwerLWk\n          0FbF+oTvt3JSuqsrUSFR06ZdCvdcyi2Wm1+HhNXlio3Mq7M1AaMbGW5Xy8krKXcGcrZORnep0grj\n          MaNYXL2XJlRnbLjY5jej3v8P6bX0Q/+Y3SjLT9NfDDpvMmBddPaaW+R86X/m9sJ1AVwJxwfc712y\n          HPM8sFaqc8MRrqSXxM0OQzvmrbfDJT60u/VmqTdqvlmvq5unm38B0iw1O5IGAAA=\n      headers:\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - X-Request-ID\n        CF-RAY:\n          - 9d0a38d2fb968075-SJC\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Fri, 20 Feb 2026 01:27:33 GMT\n        Server:\n          - cloudflare\n        Set-Cookie:\n          - __cf_bm=s8_3naCfn4Bv7wQy8Ans.zGkGRXKsNKAmDuZYnVf.SI-1771550851.037279-1.0.1.1-YMgqdByy1QDjRn8tqnvSb.qQ0jMxJ6n34ugBChBWSW8nls4l93iKxspsBDSYYS3ePyorjQlGseB2gUf_Upor9nARNE5KxUcsmlaEe1KQE2VEIUyhtPBrTIJLeuaxZi.0;\n            HttpOnly; Secure; Path=/; Domain=api.openai.com; Expires=Fri, 20 Feb 2026\n            01:57:33 GMT\n        Strict-Transport-Security:\n          - max-age=31536000; includeSubDomains; preload\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        X-Content-Type-Options:\n          - nosniff\n        alt-svc:\n          - h3=\":443\"; ma=86400\n        cf-cache-status:\n          - DYNAMIC\n        openai-organization:\n          - future-house-xr4tdh\n        openai-processing-ms:\n          - \"2261\"\n        openai-project:\n          - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj\n        openai-version:\n          - \"2020-10-01\"\n        x-openai-proxy-wasm:\n          - v0.1\n        x-ratelimit-limit-requests:\n          - \"10000\"\n        x-ratelimit-limit-tokens:\n          - \"30000000\"\n        x-ratelimit-remaining-requests:\n          - \"9999\"\n        x-ratelimit-remaining-tokens:\n          - \"29998475\"\n        x-ratelimit-reset-requests:\n          - 6ms\n        x-ratelimit-reset-tokens:\n          - 3ms\n        x-request-id:\n          - req_38a2131b32d947e28826674d20f90ba1\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body:\n        \"{\\\"messages\\\":[{\\\"role\\\":\\\"system\\\",\\\"content\\\":\\\"Provide a summary of\n        the relevant information that could help answer the question based on the excerpt.\n        Your summary, combined with many others, will be given to the model to generate\n        an answer. Respond with the following JSON format:\\\\n\\\\n{\\\\n  \\\\\\\"summary\\\\\\\":\n        \\\\\\\"...\\\\\\\",\\\\n  \\\\\\\"relevance_score\\\\\\\": 0-10\\\\n}\\\\n\\\\nwhere `summary` is relevant\n        information from the text - about 100 words words. `relevance_score` is an integer\n        0-10 for the relevance of `summary` to the question.\\\\n\\\\nThe excerpt may or\n        may not contain relevant information. If not, leave `summary` empty, and make\n        `relevance_score` be 0.\\\"},{\\\"role\\\":\\\"user\\\",\\\"content\\\":\\\"Excerpt from wellawatte2023aperspectiveon\n        pages 12-14: Geemi P. Wellawatte, Heta A. Gandhi, Aditi Seshadri, and Andrew\n        D. White. A perspective on explanations of molecular prediction models. Journal\n        of Chemical Theory and Computation, 19:2149-2160, Mar 2023. URL: https://doi.org/10.1021/acs.jctc.2c01235,\n        doi:10.1021/acs.jctc.2c01235. This article has 70 citations and is from a domain\n        leading peer-reviewed journal.\\\\n\\\\n---\\\\n\\\\nnterfactual approach, contrastive\n        approach employ a dual\\\\n\\\\noptimization method, which works by generating a\n        similar and a dissimilar (counterfactuals)\\\\n\\\\nexample. Contrastive explanations\n        can interpret the model by identifying contribution of\\\\n\\\\npresence and absence\n        of subsets of features towards a certain prediction.36,99\\\\n\\\\n  A counterfactual\n        x\\u2032 of an instance x is one with a dissimilar prediction \\u02C6f(x) in classi-\\\\n\\\\nfication\n        tasks. As shown in equation 5, counterfactual generation can be thought of as\n        a\\\\n\\\\nconstrained optimization problem which minimizes the vector distance\n        d(x, x\\u2032) between the\\\\n\\\\nfeatures.9,100\\\\n\\\\n\\\\n                              minimize\n        \\ d(x, x\\u2032)\\\\n                                                                                           (5)\\\\n\n        \\                              such that   \\u02C6f(x) \\u0338= \\u02C6f(x\\u2032)\\\\n\\\\n\n        \\  For regression tasks, equation 6 adapted from equation 5 can be used. Here,\n        a counter-\\\\n\\\\nfactual is one with a defined increase or decrease in the prediction.\\\\n\\\\n\\\\n\n        \\                          minimize  d(x, x\\u2032)\\\\n                                                                                           (6)\\\\n\n        \\                           such that    \\u02C6f(x) \\u2212\\u02C6f(x\\u2032) \\u2265\\u2206\\\\n\\\\n\n        \\  Counterfactuals explanations have become a useful tool for XAI in chemistry,\n        as they\\\\n\\\\nprovide intuitive understanding of predictions and are able to\n        uncover spurious relationships\\\\n\\\\nin training data.101 Counterfactuals create\n        local (instance-level), actionable explanations.\\\\n\\\\nActionability of an explanation\n        suggest which features can be altered to change the outcome.\\\\n\\\\nFor example,\n        changing a hydrophobic functional group in a molecule to a hydrophilic group\\\\n\\\\nto\n        increase solubility.\\\\n\\\\n   Counterfactual generation is a demanding task as\n        it requires gradient optimization over\\\\n\\\\ndiscrete features that represents\n        a molecule. Recent work by Fu et al. 102 and Shen et al. 103\\\\n\\\\npresent two\n        techniques which allow continuous gradient-based optimization. Although, these\\\\n\\\\nmethodologies\n        are shown to circumvent the issue of discrete molecular optimization, counter-\\\\n\\\\nfactual\n        explanation based model interpretation still remains unexplored compared to\n        other\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n                                       12post-hoc methods.\\\\n\\\\n\n        \\  CF-GNNExplainer104 is a counterfactual explanation generating method based\n        on GN-\\\\n\\\\nNExplainer69 for graph data. This method generate counterfactuals\n        by perturbing the input\\\\n\\\\ndata (removing edges in the graph), and keeping\n        account of perturbations which lead to\\\\n\\\\nchanges in the output.  However,\n        this method is only applicable to graph-based models\\\\n\\\\nand can generate infeasible\n        molecular structures. Another related work by Numeroso and\\\\n\\\\nBacciu 105 focus\n        on generating counterfactual explanations for deep graph networks. Their\\\\n\\\\nmethod\n        MEG (Molecular counterfactual Explanation Generator) uses a reinforcement learn-\\\\n\\\\ning\n        based generator to create molecular counterfactuals (molecular graphs).  While\n        this\\\\n\\\\nmethod is able to generate counterfactuals through a multi-objective\n        reinforcement learner,\\\\n\\\\nthis is not a universal approach and requires training\n        the generator for each task.\\\\n\\\\n   Work by Wellawatte et al. 9 present a model\n        agnostic counterfactual generator MMACE\\\\n\\\\n(Molecular Model Agnostic Counterfactual\n        Explanations) which does not require training\\\\n\\\\nor computing gradients. This\n        method firstly populates a local chemical space through ran-\\\\n\\\\ndom string\n        mutations of SELFIES106 molecular representations using the STONED algo-\\\\n\\\\nrithm.107\n        Next, the labels (predictions) of the molecules in the local space are generated\\\\n\\\\nusing\n        the model that needs to be explained. Finally, the counterfactuals are identified\n        and\\\\n\\\\nsorted by their similarities \\u2013 Tanimoto distance96 between ECFP4\n        fingerprints.97 Unlike the\\\\n\\\\nCF-GNNExplainer104 and MEG105 methods, the MMACE\n        algorithm ensures that generated\\\\n\\\\nmolecules are valid, owing to the surjective\n        property of SELFIES. Additionally, the MMACE\\\\n\\\\nmethod can be applied to both\n        regression and classification models. However, like most XAI\\\\n\\\\nmethods for\n        molecular prediction, MMACE does not account for the chemical stability of\\\\n\\\\npredicted\n        counterfactuals. To circumvent this drawback, Wellawatte et al. 9 propose an-\\\\n\\\\nother\n        approach, which identift counterfactuals through a similarity search on the\n        PubChem\\\\n\\\\ndatabase.108\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n                                       13Similarity\n        to adjacent fields\\\\n\\\\n\\\\nTangential examples to counterfactual explanations\n        are adversarial training and matched\\\\n\\\\nmolecular pairs.  Adversarial perturbations\n        are used during training to deceive the model\\\\n\\\\nto expose the vulnerabilities\n        of a model109,110 whereas counterfactuals are applied post-hoc.\\\\n\\\\nTherefore,\n        the main difference between adversarial and counterfactual examples are in the\\\\n\\\\napplication,\n        although both are derived from the same optimization problem.100 Grabocka\\\\n\\\\net\n        al. 111 have developed a method named Adversarial Training on EXplanations (ATEX)\\\\n\\\\nwhich\n        improves model robustness via exposure to adversarial examples.  While there\n        are\\\\n\\\\nconceptual disparities, we note that\\\\n\\\\n---\\\\n\\\\nQuestion: What is\n        XAI?\\\"}],\\\"model\\\":\\\"gpt-4o-2024-11-20\\\",\\\"n\\\":1,\\\"temperature\\\":0.0}\"\n      headers:\n        accept:\n          - application/json\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        content-length:\n          - \"6325\"\n        content-type:\n          - application/json\n        host:\n          - api.openai.com\n        user-agent:\n          - AsyncOpenAI/Python 2.21.0\n        x-stainless-arch:\n          - arm64\n        x-stainless-async:\n          - async:asyncio\n        x-stainless-lang:\n          - python\n        x-stainless-os:\n          - MacOS\n        x-stainless-package-version:\n          - 2.21.0\n        x-stainless-raw-response:\n          - \"true\"\n        x-stainless-read-timeout:\n          - \"60.0\"\n        x-stainless-retry-count:\n          - \"0\"\n        x-stainless-runtime:\n          - CPython\n        x-stainless-runtime-version:\n          - 3.13.5\n      method: POST\n      uri: https://api.openai.com/v1/chat/completions\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/31UTW/jRgy951cQOrWAHdhuUse9pdlPtMmpWLSoFwY9oiRuRjPCcEabNMh/X47k\n          xEqbLWDYMB8f+UgO+XACUHBZ/AKFaTCatrPzN79usF2m93+5D7+/WS4+4O1vq/XFp5ufub1ZFrPM\n          8PsvZOIT69R45VFk70bYBMJIOepyvV6eny8uzlcD0PqSbKbVXZyf+flqsTqbL5f6eyA2ng2Jevyt\n          fwEehu8s0ZV0p+bF7MnSkgjWpLYnJzUGb7OlQBGWiC4WsyNovIvkBtUPWwewLSS1LYb7rZq2xR8N\n          Ad0ZCl2EksUkERIwPikrVGhiQqsOnUWHuVQB1A9E7y2wg7cZYYd7S3AZIldsWAkflW0t1+QMwQ9/\n          Xn78ESofoFWhJlkM0AUq2eSAMHRHTkG9ALkVja2w77kkzRATR+5pBjh4D4nYCddNlAz7kT8JKDOQ\n          ZJqsU0M41XTProavDaux0hGlkCtEB3sCtFomlTmnztTVBD5FHSypoKv/aQK73tueQCukoDZNQHeY\n          34PAV46N9rKqNLKLU2WwvwffRW75n8w4iDlkVt0+czJivUE7y4XqOA3NLfX0UsEpXFNsfClg+Zbg\n          +vry6i2gK+Hq3fz9zc1hLhQANUGj7bK5ZVppnsNE9ctJq4ZB/RhuT9lj6O8ca+clshlyYNdZNsMs\n          tHF7r4xAtbZV8kCzh7H5MeprGNRCRLk9jLidyo4Nicoj20FyxveqV7oU2CfRiHYsteEuNxxi0Iqy\n          ohIjDlm4zQ+FlFtSyK0qM+yrw5vYU4M9+3C6LWbj09eY1OeO7sT4QHkFNlv3ON2XQFUSzOvqkrUT\n          AJ3zcVSUN/XzAXl83k3ra5Wzl39Ri0pVS7PT6yB6KnQPJfquGNBH/f483ID0Yq0LDdR2cRf9LQ3p\n          lquLszFgcTw7E/jspwMaVaOdAqv17JWQu5IispXJISkMmobKCVfP1HMRmEr2R2xxMqn9v5JeCz/W\n          rwOaRPlu+CNgDHX6bnfHNXrNLVA+zd9ze+71ILgQCr0e3F1kCnkeJVWY7Hg1C7mXSO1Oh1brUdRt\n          HE5n1e3Wm5XZ4GKzXhcnjyffAOGU9JRDBgAA\n      headers:\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - X-Request-ID\n        CF-RAY:\n          - 9d0a38de7aeac6bb-SJC\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Fri, 20 Feb 2026 01:27:34 GMT\n        Server:\n          - cloudflare\n        Strict-Transport-Security:\n          - max-age=31536000; includeSubDomains; preload\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        X-Content-Type-Options:\n          - nosniff\n        alt-svc:\n          - h3=\":443\"; ma=86400\n        cf-cache-status:\n          - DYNAMIC\n        openai-organization:\n          - future-house-xr4tdh\n        openai-processing-ms:\n          - \"1451\"\n        openai-project:\n          - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj\n        openai-version:\n          - \"2020-10-01\"\n        x-openai-proxy-wasm:\n          - v0.1\n        x-ratelimit-limit-requests:\n          - \"10000\"\n        x-ratelimit-limit-tokens:\n          - \"30000000\"\n        x-ratelimit-remaining-requests:\n          - \"9999\"\n        x-ratelimit-remaining-tokens:\n          - \"29998484\"\n        x-ratelimit-reset-requests:\n          - 6ms\n        x-ratelimit-reset-tokens:\n          - 3ms\n        x-request-id:\n          - req_f1bafa3693d141dba40ed361aeac7cc1\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body:\n        \"{\\\"messages\\\":[{\\\"role\\\":\\\"system\\\",\\\"content\\\":\\\"Provide a summary of\n        the relevant information that could help answer the question based on the excerpt.\n        Your summary, combined with many others, will be given to the model to generate\n        an answer. Respond with the following JSON format:\\\\n\\\\n{\\\\n  \\\\\\\"summary\\\\\\\":\n        \\\\\\\"...\\\\\\\",\\\\n  \\\\\\\"relevance_score\\\\\\\": 0-10\\\\n}\\\\n\\\\nwhere `summary` is relevant\n        information from the text - about 100 words words. `relevance_score` is an integer\n        0-10 for the relevance of `summary` to the question.\\\\n\\\\nThe excerpt may or\n        may not contain relevant information. If not, leave `summary` empty, and make\n        `relevance_score` be 0.\\\"},{\\\"role\\\":\\\"user\\\",\\\"content\\\":\\\"Excerpt from wellawatte2023aperspectiveon\n        pages 28-30: Geemi P. Wellawatte, Heta A. Gandhi, Aditi Seshadri, and Andrew\n        D. White. A perspective on explanations of molecular prediction models. Journal\n        of Chemical Theory and Computation, 19:2149-2160, Mar 2023. URL: https://doi.org/10.1021/acs.jctc.2c01235,\n        doi:10.1021/acs.jctc.2c01235. This article has 70 citations and is from a domain\n        leading peer-reviewed journal.\\\\n\\\\n---\\\\n\\\\n M. T.; Singh, S.; Guestrin, C.\n        \\u201D Why should i trust you?\\u201D Explaining the\\\\n\\\\n     predictions of\n        any classifier. Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD international\\\\n\\\\n\\\\n                                      27\n        \\    conference on knowledge discovery and data mining. San Diego, CA, USA,\n        2016; pp\\\\n\\\\n     1135\\u20131144.\\\\n\\\\n\\\\n(36) Dhurandhar, A.; Chen, P.-Y.;\n        Luss, R.; Tu, C.-C.; Ting, P.; Shanmugam, K.; Das, P.\\\\n\\\\n     Explanations\n        based on the missing: Towards contrastive explanations with pertinent\\\\n\\\\n\n        \\    negatives. Advances in neural information processing systems 2018, 31.\\\\n\\\\n\\\\n(37)\n        Jin, W.; Li, X.; Hamarneh, G. Evaluating Explainable AI on a Multi-Modal Medical\\\\n\\\\n\n        \\    Imaging Task: Can Existing Algorithms Fulfill Clinical Requirements? Proceedings\n        of\\\\n\\\\n     the AAAI Conference on Artificial Intelligence 2022, 36, 11945\\u201311953.\\\\n\\\\n\\\\n(38)\n        Zhang, Y.; Xu, F.; Zou, J.; Petrosian, O. L.; Krinkin, K. V. XAI Evaluation:\n        Evalu-\\\\n\\\\n     ating Black-Box Model Explanations for Prediction. 2021 II\n        International Conference\\\\n\\\\n    on Neural Networks and Neurotechnologies (NeuroNT).\n        2021; pp 13\\u201316.\\\\n\\\\n\\\\n(39) Oviedo, F.; Ferres, J. L.; Buonassisi, T.;\n        Butler, K. T. Interpretable and Explain-\\\\n\\\\n     able Machine Learning for\n        Materials Science and Chemistry. Accounts of Materials\\\\n\\\\n     Research 2022,\n        3, 597\\u2013607.\\\\n\\\\n\\\\n(40) Yalcin, O.; Fan, X.; Liu, S. Evaluating the correctness\n        of explainable AI algorithms\\\\n\\\\n      for classification. arXiv preprint arXiv:2105.09740\n        2021,\\\\n\\\\n\\\\n(41) Hoffman, R. R.; Mueller, S. T.; Klein, G.; Litman, J. Metrics\n        for Explainable AI:\\\\n\\\\n     Challenges and Prospects. 2018,\\\\n\\\\n\\\\n(42) Mohseni,\n        S.; Zarei, N.; Ragan, E. D. A Multidisciplinary Survey and Framework for\\\\n\\\\n\n        \\    Design and Evaluation of Explainable AI Systems. ACM Transactions on Interactive\\\\n\\\\n\n        \\     Intelligent Systems 2018, 11, 46.\\\\n\\\\n\\\\n(43) Humer, C.; Heberle, H.;\n        Montanari, F.; Wolf, T.; Huber, F.; Henderson, R.; Hein-\\\\n\\\\n      rich, J.;\n        Streit, M. ChemInformatics Model Explorer (CIME): exploratory analysis of\\\\n\\\\n\n        \\    chemical model explanations. Journal of Cheminformatics 2022, 14, 1\\u201314.\\\\n\\\\n\\\\n\n        \\                                     28(44) Lundberg, S. M.; Lee, S.-I. In\n        Advances in Neural Information Processing Systems\\\\n\\\\n     30; Guyon, I., Luxburg,\n        U. V., Bengio, S., Wallach, H., Fergus, R., Vishwanathan, S.,\\\\n\\\\n     Garnett,\n        R., Eds.; Curran Associates, Inc., 2017; pp 4765\\u20134774.\\\\n\\\\n(45) \\u02C7Strumbelj,\n        E.; Kononenko, I. Explaining prediction models and individual predictions\\\\n\\\\n\n        \\    with feature contributions. Knowledge and information systems 2014, 41,\n        647\\u2013665.\\\\n\\\\n\\\\n(46) Shapley, L. S. A Value for N-Person Games; RAND Corporation:\n        Santa Monica, CA,\\\\n\\\\n     1952.\\\\n\\\\n\\\\n(47) Molnar, C.; Casalicchio, G.;\n        Bischl, B. Interpretable machine learning\\u2013a brief history,\\\\n\\\\n      state-of-the-art\n        and challenges. Joint European Conference on Machine Learning and\\\\n\\\\n    Knowledge\n        Discovery in Databases. 2020; pp 417\\u2013431.\\\\n\\\\n\\\\n(48) Lou, Y.; Caruana,\n        R.; Gehrke, J. Intelligible models for classification and regression.\\\\n\\\\n\n        \\    Proceedings of the 18th ACM SIGKDD international conference on Knowledge\n        dis-\\\\n\\\\n     covery and data mining. 2012; pp 150\\u2013158.\\\\n\\\\n\\\\n(49) Bastani,\n        O.; Kim, C.; Bastani, H. Interpreting blackbox models via model extraction.\\\\n\\\\n\n        \\    arXiv preprint arXiv:1705.08504 2017,\\\\n\\\\n\\\\n(50) Gajewicz, A.; Puzyn,\n        T.; Odziomek, K.; Urbaszek, P.; Haase, A.; Riebeling, C.;\\\\n\\\\n     Luch, A.;\n        Irfan, M. A.; Landsiedel, R.; van der Zande, M.; Bouwmeester, H. Deci-\\\\n\\\\n\n        \\    sion tree models to classify nanomaterials according to the DF4nanoGrouping\n        scheme.\\\\n\\\\n     Nanotoxicology 2018, 12, 1\\u201317.\\\\n\\\\n\\\\n(51) Han, L.;\n        Wang, Y.; Bryant, S. H. Developing and validating predictive decision tree\\\\n\\\\n\n        \\    models from mining chemical structural fingerprints and high\\u2013throughput\n        screening\\\\n\\\\n     data in PubChem. BMC Bioinformatics 2008, 9, 401.\\\\n\\\\n(52)\n        Plumb, G.; Al-Shedivat, M.; Cabrera, \\xB4A. A.; Perer, A.; Xing, E.; Talwalkar,\n        A. Regu-\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n                                      29      larizing\n        black-box models for improved interpretability. Advances in Neural Informa-\\\\n\\\\n\n        \\    tion Processing Systems 2020, 33, 10526\\u201310536.\\\\n\\\\n\\\\n(53) Shao,\n        X.; Skryagin, A.; Stammer, W.; Schramowski, P.; Kersting, K. Right for bet-\\\\n\\\\n\n        \\     ter reasons: Training differentiable models by constraining their influence\n        functions.\\\\n\\\\n     Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence.\n        2021; pp 9533\\u20139540.\\\\n\\\\n\\\\n(54) Ouyang, R.; Curtarolo, S.; Ahmetcik, E.;\n        Scheffler, M.; Ghiringhelli, L. M. SISSO: A\\\\n\\\\n     compressed-sensing method\n        for identifying the best low-dimensional descriptor in an\\\\n\\\\n     immensity\n        of offered candidates. Physical Review Materials 2018, 2, 083802.\\\\n\\\\n\\\\n(55)\n        Lipton, Z. C. The mythos of model interpretability: In machine learning, the\n        concept\\\\n\\\\n      of interpretability is both important and slippery. Queue\n        2018, 16, 31\\u201357.\\\\n\\\\n\\\\n(56) Harren, T.; Matter, H.; Hessler, G.; Rarey,\n        M.; Grebner, C. Interpretation of structure\\u2013\\\\n\\\\n      activity relationships\n        in real-world drug design data sets using explainable artificial\\\\n\\\\n      intelligence.\n        Journal of Chemical Information and Modeling 2022, 62,\\\\n\\\\n---\\\\n\\\\nQuestion:\n        What is XAI?\\\"}],\\\"model\\\":\\\"gpt-4o-2024-11-20\\\",\\\"n\\\":1,\\\"temperature\\\":0.0}\"\n      headers:\n        accept:\n          - application/json\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        content-length:\n          - \"6357\"\n        content-type:\n          - application/json\n        host:\n          - api.openai.com\n        user-agent:\n          - AsyncOpenAI/Python 2.21.0\n        x-stainless-arch:\n          - arm64\n        x-stainless-async:\n          - async:asyncio\n        x-stainless-lang:\n          - python\n        x-stainless-os:\n          - MacOS\n        x-stainless-package-version:\n          - 2.21.0\n        x-stainless-raw-response:\n          - \"true\"\n        x-stainless-read-timeout:\n          - \"60.0\"\n        x-stainless-retry-count:\n          - \"0\"\n        x-stainless-runtime:\n          - CPython\n        x-stainless-runtime-version:\n          - 3.13.5\n      method: POST\n      uri: https://api.openai.com/v1/chat/completions\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/41U224TMRB971eM/ATSJmrSlqS8cZGAFy4CBIJUkWNPdk289tb2BkLVf+d4NyFb\n          KBIve5mZM3PmenNCJIwWj0moSiZVN3b0/OmldBdfXr94e512n5qzR282797O7Mdnz57sHokiI/zq\n          G6t0QI2VB46T8a5Xq8AycfY6mc0mFxen84uzTlF7zTbDyiaNzv1oejo9H00meO+BlTeKIyy+4pfo\n          pntmik7zD4hPi4Ok5hhlyZAdjCAM3maJkDGamKRLojgqlXeJXcf6ZuGIFiK2dS3DbgHRQnyomPiH\n          4tAkskBH2spgfBsp8JoDOxAj6TTF1GrDWWxzlpQ8cI2VxsmVZZIhmbVRRloyCGitKTOWHnx+8uph\n          AZmywLuSak6V17Eg3krbylw+/OQIsmmsUb0EAFobtjqC1YZJVVyDXdgVVCN8QJxIUZkco0fXrAFG\n          9FqWiDOmVwky13v77sMmkneUqxFkTGbLPX13YLBG89rAvYVZtQNiOaHQBE5dprVUlXFMlmVwXaT3\n          DaucPCVWlTPXLe9Za8gj/FAKDGAeA7gMXLYWRf7Zhaa1D8MIxpq06+PmAQtoOOtRZBcH1UO5UXIb\n          PVWmrFDrCi0Z00v/nbccCkqDrmoPOs4naoLfGg0caRMwyKC3Ns50JPya0ChC2igg2gCIwafbervF\n          dy03XfQ/Ut+nhBfo3K1S5g8WJiBs7kzfh86wxVSHPKc6W44XoujnEpOFmUBDl1HBLs/nbOFuh8OM\n          mWyjzLvkWmsHCumQYd/KvEZXe83t78WxvkT+q/gHVOQKxGqJ1Y3YYyxJTL4RnfYWz6tuQds7Oyfg\n          qG7SMvkNd+Ems8msdyiON2Ggnk722gSOdqCYn82Le1wuNYpobBxsuVAoPesj9ngSJPbKDxQng8T/\n          5nOf7z559PN/3B8VSnGDsVseG3yfWeB8NP9l9rvQHWEROWxxCpfJcMjNwITK1vb3TMRdTFwv0bEy\n          D5rpj9q6WarV9PLyUs/nM3Fye/ILx2w2cd0FAAA=\n      headers:\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - X-Request-ID\n        CF-RAY:\n          - 9d0a38e24bf58075-SJC\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Fri, 20 Feb 2026 01:27:35 GMT\n        Server:\n          - cloudflare\n        Strict-Transport-Security:\n          - max-age=31536000; includeSubDomains; preload\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        X-Content-Type-Options:\n          - nosniff\n        alt-svc:\n          - h3=\":443\"; ma=86400\n        cf-cache-status:\n          - DYNAMIC\n        openai-organization:\n          - future-house-xr4tdh\n        openai-processing-ms:\n          - \"1502\"\n        openai-project:\n          - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj\n        openai-version:\n          - \"2020-10-01\"\n        x-openai-proxy-wasm:\n          - v0.1\n        x-ratelimit-limit-requests:\n          - \"10000\"\n        x-ratelimit-limit-tokens:\n          - \"30000000\"\n        x-ratelimit-remaining-requests:\n          - \"9999\"\n        x-ratelimit-remaining-tokens:\n          - \"29998481\"\n        x-ratelimit-reset-requests:\n          - 6ms\n        x-ratelimit-reset-tokens:\n          - 3ms\n        x-request-id:\n          - req_39d98d0b8e5b466995b9d65581694e4b\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body:\n        \"{\\\"messages\\\":[{\\\"role\\\":\\\"system\\\",\\\"content\\\":\\\"Provide a summary of\n        the relevant information that could help answer the question based on the excerpt.\n        Your summary, combined with many others, will be given to the model to generate\n        an answer. Respond with the following JSON format:\\\\n\\\\n{\\\\n  \\\\\\\"summary\\\\\\\":\n        \\\\\\\"...\\\\\\\",\\\\n  \\\\\\\"relevance_score\\\\\\\": 0-10\\\\n}\\\\n\\\\nwhere `summary` is relevant\n        information from the text - about 100 words words. `relevance_score` is an integer\n        0-10 for the relevance of `summary` to the question.\\\\n\\\\nThe excerpt may or\n        may not contain relevant information. If not, leave `summary` empty, and make\n        `relevance_score` be 0.\\\"},{\\\"role\\\":\\\"user\\\",\\\"content\\\":\\\"Excerpt from wellawatte2023aperspectiveon\n        pages 22-25: Geemi P. Wellawatte, Heta A. Gandhi, Aditi Seshadri, and Andrew\n        D. White. A perspective on explanations of molecular prediction models. Journal\n        of Chemical Theory and Computation, 19:2149-2160, Mar 2023. URL: https://doi.org/10.1021/acs.jctc.2c01235,\n        doi:10.1021/acs.jctc.2c01235. This article has 70 citations and is from a domain\n        leading peer-reviewed journal.\\\\n\\\\n---\\\\n\\\\nut to models informs the XAI method.\\\\n\\\\n\\\\nConclusion\n        and outlook\\\\n\\\\n\\\\nWe should seek to explain molecular property prediction\n        models because users are more\\\\n\\\\nlikely to trust explained predictions, and\n        explanations can help assess if the model is learning\\\\n\\\\nthe correct underlying\n        chemical principles. We also showed that black-box modeling first,\\\\n\\\\nfollowed\n        by XAI, is a path to structure-property relationships without needing to trade\\\\n\\\\nbetween\n        accuracy and interpretability. However, XAI in chemistry has some major open\\\\n\\\\nquestions,\n        that are also related to the black-box nature of the deep learning. Some are\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\n        \\                                      22highlighted below:\\\\n\\\\n\\\\n   \\u2022\n        Explanation representation: How is an explanation presented \\u2013 text, a molecule,\n        attri-\\\\n\\\\n      butions, a concept, etc?\\\\n\\\\n\\\\n   \\u2022 Molecular distance:\n        \\ in XAI approaches such as counterfactual generation, the \\u201Cdis-\\\\n\\\\n\n        \\    tance\\u201D between two molecules is minimized. Molecular distance is subjective.\n        Possibil-\\\\n\\\\n       ities are distance based on molecular properties, synthesis\n        routes, and direct structure\\\\n\\\\n     comparisons.\\\\n\\\\n\\\\n   \\u2022 Regulations:\n        As black-box models move from research to industry, healthcare, and\\\\n\\\\n     environmental\n        settings, we expect XAI to become more important to explain decisions\\\\n\\\\n\n        \\     to chemists or non-experts and possibly be legally required. Explanations\n        may need\\\\n\\\\n      to be tuned for be for doctors instead of chemists or to\n        satisfy a legal requirement.\\\\n\\\\n\\\\n   \\u2022 Chemical space: Chemical space\n        is the set of molecules that are realizable; \\u201Crealiz-\\\\n\\\\n     able\\u201D\n        can be defined from purchasable to synthesizable to satisfied valences. What\n        is\\\\n\\\\n     most useful? Can an explanation consider nearby impossible molecules?\n        How can we\\\\n\\\\n     generate local chemical spaces centered around a specific\n        molecule for finding counter-\\\\n\\\\n      factuals or other instance explanations?\n        \\ Similarly, can \\u201Cactivity cliffs\\u201D be connected\\\\n\\\\n      to explanations\n        and the local chemical space.149\\\\n\\\\n\\\\n   \\u2022 Evaluating XAI : there is\n        a lack of a systematic framework (quantitative or qualitative)\\\\n\\\\n      to\n        evaluate correctness and applicability of an explanation. Can there be a universal\\\\n\\\\n\n        \\    framework, or should explanations be chosen and evaluated based on the\n        audience and\\\\n\\\\n     domain? For example, work by Rasmussen et al. 58 attempts\n        to focus on comparing\\\\n\\\\n      feature attribution XAI methods via Crippen\\u2019s\n        logP scores.\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n                                       23Acknowledgements\\\\n\\\\n\\\\nResearch\n        reported in this work was supported by the National Institute of General Medical\\\\n\\\\nSciences\n        of the National Institutes of Health under award number R35GM137966. This work\\\\n\\\\nwas\n        supported by the NSF under awards 1751471 and 1764415. We thank the Center for\\\\n\\\\nIntegrated\n        Research Computing at the University of Rochester for providing computational\\\\n\\\\nresources.\\\\n\\\\n\\\\nReferences\\\\n\\\\n\\\\n\n        \\ (1) Choudhary, K.; DeCost, B.; Chen, C.; Jain, A.; Tavazza, F.; Cohn, R.;\n        Park, C. W.;\\\\n\\\\n     Choudhary, A.; Agrawal, A.; Billinge, S. J.; Holm, E.;\n        Ong, S. P.; Wolverton, C.\\\\n\\\\n      Recent advances and applications of deep\n        learning methods in materials science. npj\\\\n\\\\n      Computational Materials\n        2022, 8.\\\\n\\\\n\\\\n  (2) Keith, J. A.; Vassilev-Galindo, V.; Cheng, B.; Chmiela,\n        S.; Gastegger, M.; M\\xA8uller, K.-\\\\n\\\\n      R.; Tkatchenko, A. Combining Machine\n        Learning and Computational Chemistry for\\\\n\\\\n      Predictive Insights Into\n        Chemical Systems. Chemical Reviews 2021, 121, 9816\\u20139872,\\\\n\\\\n     PMID:\n        34232033.\\\\n\\\\n\\\\n  (3) Goh, G. B.; Hodas, N. O.; Vishnu, A. Deep learning for\n        computational chemistry.\\\\n\\\\n      Journal of Computational Chemistry 2017,\n        38, 1291\\u20131307.\\\\n\\\\n\\\\n  (4) Deringer, V. L.; Caro, M. A.; Cs\\xB4anyi,\n        G. Machine Learning Interatomic Potentials as\\\\n\\\\n     Emerging Tools for Materials\n        Science. Advanced Materials 2019, 31, 1902765.\\\\n\\\\n\\\\n  (5) Faber, F. A.; Hutchison,\n        L.; Huang, B.; Gilmer, J.; Schoenholz, S. S.; Dahl, G. E.;\\\\n\\\\n      Vinyals,\n        O.; Kearnes, S.; Riley, P. F.; von Lilienfeld, O. A. Prediction Errors of Molec-\\\\n\\\\n\n        \\     ular Machine Learning Models Lower than Hybrid DFT Error. Journal of Chemical\\\\n\\\\n\n        \\    Theory and Computation 2017, 13, 5255\\u20135264, PMID: 28926232.\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\n        \\                                      24 (6) Duch, W.; Swaminathan, K.; Meller,\n        J. Artificial Intelligence Approaches for Rational\\\\n\\\\n    Drug Design and\n        Discovery. Current Pharmaceutical Design 2007, 13, 1497\\u20131508.\\\\n\\\\n\\\\n\n        (7) Dara, S.; Dhamercherla, S.; Jadav, S. S.; Babu, C. M.; Ahsan, M. J.; darasuresh,\n        S. D.;\\\\n\\\\n     Dara, S. Machine Learning in Drug Discovery: A Review. Artificial\n        Intelligence Review\\\\n\\\\n     123, 55, 1947\\u20131999.\\\\n\\\\n\\\\n (8) Gupta, R.;\n        Srivastava, D.; Sahu, M.; Tiwari, S.; Ambasta, R. K.; Kumar, P. Artifi-\\\\n\\\\n\n        \\     cial intelligence to deep learning: machine intelligence approach for\n        drug discovery.\\\\n\\\\n     Molecular diversity 2021, 25, 1315\\u20131360.\\\\n\\\\n\\\\n\n        (9) Wellawatte, G. P.; Seshadri, A.; White, A. D. Model agnostic generation\n        of counter-\\\\n\\\\n     factual explanations for molecules. Chemical Science 2022,\n        13, 3697\\u20133705.\\\\n\\\\n\\\\n(10) Gandhi, H. A.; White, A. D. Explaining structure-ac\\\\n\\\\n---\\\\n\\\\nQuestion:\n        What is XAI?\\\"}],\\\"model\\\":\\\"gpt-4o-2024-11-20\\\",\\\"n\\\":1,\\\"temperature\\\":0.0}\"\n      headers:\n        accept:\n          - application/json\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        content-length:\n          - \"6368\"\n        content-type:\n          - application/json\n        host:\n          - api.openai.com\n        user-agent:\n          - AsyncOpenAI/Python 2.21.0\n        x-stainless-arch:\n          - arm64\n        x-stainless-async:\n          - async:asyncio\n        x-stainless-lang:\n          - python\n        x-stainless-os:\n          - MacOS\n        x-stainless-package-version:\n          - 2.21.0\n        x-stainless-raw-response:\n          - \"true\"\n        x-stainless-read-timeout:\n          - \"60.0\"\n        x-stainless-retry-count:\n          - \"0\"\n        x-stainless-runtime:\n          - CPython\n        x-stainless-runtime-version:\n          - 3.13.5\n      method: POST\n      uri: https://api.openai.com/v1/chat/completions\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/3VU224bNxB991cM9ikBVoLkRlbUNxftg1ukCJCiLRIFAkXO7jLiZcGZdaUY/vcO\n          uZa1aZ2XvXA4M+ecuTxcAVTWVD9CpTvF2vdu9vNPG+W//Bb6Dx/1oD/8+ue79+9+58Nft+9vVsuq\n          zh5x/wU1n73mOoofso1hNOuEijFHXa7Xy9Vq8XZ1XQw+GnTZre159ibOrhfXb2bLpbyfHLtoNZLc\n          +CS/AA/lmSEGg0c5XtTnE49EqkU5O1+SwxRdPqkUkSVWgav6YtQxMIaC+mEbALYVDd6rdNrK0bb6\n          o0PAo8bUMxhLeiBCgr9v7+DVL8feKRvU3iHcJraN1VY5uJN4ztkWg8bXYAOwhChZjgyxAS9o9OBU\n          gj7FHhOf5AON1VkpKFrQvGRQ1hNwBK8OOLlD0KToYe+UPsz28fjkI6+Eko8Fa0IusFQwwGkg/icm\n          7k6wz7nivTU2tEJL8AdVQs7hjqGzbSfAO6aC2fpevJTQyLAntyGhZCBRbfx9hfN2XkMmWJ/pIdUQ\n          U+atsWd6XY8ydMo5DG2JaLCxIQO5KGJKfXSmIa5D5tIozYPIKnpiKvnqkZaEC4gGGknDyjphb77h\n          VCzGNg0mgQpqMDbXRIDRoDtQJHDQS0bKSE3UHJMIcWuMzf6C9FSDZUDfd4rsVxxlybJn+AroRIxe\n          kmmpiPIoIh9KUrxXbpBz4Zbr6JG7aOgZdh9zx+VecdjKM58nbEUBQXDKujurnziokpTwXGQlNVa9\n          XBCyIpJMgFQ3CdAOleNOi33UB8O9TTH4XCUHhJzh0Hxb1WOXJ3QCU/TYkRbpcrdvtuFxOhoJm4FU\n          nswwODcxqBDiWPsylJ+fLI/PY+hiK322p/+4Vrng1O1kEZBsBRk54thXxfooz89l3IdvJriSQL7n\n          HccDlnTL1fLtGLC6bJiJ+YezlQWjmxhuVjf1CyF3BnP70GRnVFpJa5iJr2ykZxK5keLFtriacP8/\n          pJfCj/ylHpMo3w1/Meg8SgLrsgpeupYwb+HvXXvWugCuCNO97NYdW0y5HjKTanDjgqzG/t5J0dq8\n          U+y4JZt+t95c641abNbr6urx6l8fHgnrLgYAAA==\n      headers:\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - X-Request-ID\n        CF-RAY:\n          - 9d0a38de7d6b15df-SJC\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Fri, 20 Feb 2026 01:27:35 GMT\n        Server:\n          - cloudflare\n        Strict-Transport-Security:\n          - max-age=31536000; includeSubDomains; preload\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        X-Content-Type-Options:\n          - nosniff\n        alt-svc:\n          - h3=\":443\"; ma=86400\n        cf-cache-status:\n          - DYNAMIC\n        openai-organization:\n          - future-house-xr4tdh\n        openai-processing-ms:\n          - \"2612\"\n        openai-project:\n          - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj\n        openai-version:\n          - \"2020-10-01\"\n        x-openai-proxy-wasm:\n          - v0.1\n        x-ratelimit-limit-requests:\n          - \"10000\"\n        x-ratelimit-limit-tokens:\n          - \"30000000\"\n        x-ratelimit-remaining-requests:\n          - \"9999\"\n        x-ratelimit-remaining-tokens:\n          - \"29998480\"\n        x-ratelimit-reset-requests:\n          - 6ms\n        x-ratelimit-reset-tokens:\n          - 3ms\n        x-request-id:\n          - req_b9b7f5e6072540d8bb7a8bcd8ee9d258\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body:\n        \"{\\\"messages\\\":[{\\\"role\\\":\\\"system\\\",\\\"content\\\":\\\"Provide a summary of\n        the relevant information that could help answer the question based on the excerpt.\n        Your summary, combined with many others, will be given to the model to generate\n        an answer. Respond with the following JSON format:\\\\n\\\\n{\\\\n  \\\\\\\"summary\\\\\\\":\n        \\\\\\\"...\\\\\\\",\\\\n  \\\\\\\"relevance_score\\\\\\\": 0-10\\\\n}\\\\n\\\\nwhere `summary` is relevant\n        information from the text - about 100 words words. `relevance_score` is an integer\n        0-10 for the relevance of `summary` to the question.\\\\n\\\\nThe excerpt may or\n        may not contain relevant information. If not, leave `summary` empty, and make\n        `relevance_score` be 0.\\\"},{\\\"role\\\":\\\"user\\\",\\\"content\\\":\\\"Excerpt from wellawatte2023aperspectiveon\n        pages 8-9: Geemi P. Wellawatte, Heta A. Gandhi, Aditi Seshadri, and Andrew D.\n        White. A perspective on explanations of molecular prediction models. Journal\n        of Chemical Theory and Computation, 19:2149-2160, Mar 2023. URL: https://doi.org/10.1021/acs.jctc.2c01235,\n        doi:10.1021/acs.jctc.2c01235. This article has 70 citations and is from a domain\n        leading peer-reviewed journal.\\\\n\\\\n---\\\\n\\\\nrepresented with equation  2.\\\\n\\\\n\n        \\                                         \\u2206\\u02C6f(\\u20D7x) \\u2248\\u2202\\u02C6f(\\u20D7x)\n        \\                                   (2)\\\\n                               \\u2206xi\n        \\     \\u2202xi\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n                                       7                                                                     \\u2206\\u02C6f(\\u20D7x)\n        \\  where \\u02C6f(x) is the black-box model and       are used as our attributions.\n        The left-                                                 \\u2206xi\\\\n\\\\nhand\n        side of equation 2 says that we attribute each input feature xi by how much\n        one unit\\\\n\\\\nchange in it would affect the output of \\u02C6f(x).  If \\u02C6f(x)\n        is a linear surrogate model, then this\\\\n\\\\nmethod reconciles with LIME.35 In\n        DL models, \\u2207xf(x), suffers from the shattered gradients\\\\n\\\\nproblem.62\n        This means directly computing the quantity leads to numeric problems. The\\\\n\\\\ndifferent\n        gradient based approaches are mostly distinguishable based on how the gradient\n        is\\\\n\\\\napproximated.\\\\n\\\\n   Gradient based explanations have been widely used\n        to interpret chemistry predictions.60,66\\u201370\\\\n\\\\nMcCloskey et al. 60 used\n        graph convolutional networks (GCNs) to predict protein-ligand\\\\n\\\\nbinding and\n        explained the binding logic for these predictions using integrated gradients.\\\\n\\\\nPope\n        et al. 66 and Jim\\xB4enez-Luna et al. 67 show application of gradCAM and integrated\n        gradi-\\\\n\\\\nents to explain molecular property predictions from trained graph\n        neural networks (GNNs).\\\\n\\\\nSanchez-Lengeling et al. 68 present comprehensive,\n        open-source XAI benchmarks to explain\\\\n\\\\nGNNs and other graph based models.\n        They compare the performance of class activation\\\\n\\\\nmaps (CAM),63 gradCAM,64\n        smoothGrad,,65 integrated gradients62 and attention mecha-\\\\n\\\\nnisms for explaining\n        outcomes of classification as well as regression tasks. They concluded\\\\n\\\\nthat\n        CAM and integrated gradients perform well for graph based models. Another attempt\\\\n\\\\nat\n        creating XAI benchmarks for graph models was made by Rao et al. 70. They compared\\\\n\\\\nthese\n        gradient based methods to find subgraph importance when predicting activity\n        cliffs\\\\n\\\\nand concluded that gradCAM and integrated gradients provided the\n        most interpretability\\\\n\\\\nfor GNNs.  The GNNExplainer69  is an approach for\n        generating explanations (local and\\\\n\\\\nglobal) for graph based models. This\n        method focuses on identifying which sub-graphs con-\\\\n\\\\ntribute most to the\n        prediction by maximizing mutual information between the prediction\\\\n\\\\nand\n        distribution of all possible sub-graphs. Ying et al. 69 show that GNNExplainer\n        can be\\\\n\\\\nused to obtain model-agnostic explanations. SubgraphX is a similar\n        method that explains\\\\n\\\\nGNN predictions by identifying important subgraphs.71\\\\n\\\\n\n        \\  Another set of approaches like DeepLIFT72 and Layerwise Relevance backPropagation73\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\n        \\                                      8(LRP) are based on backpropagation of\n        the prediction scores through each layer of the neu-\\\\n\\\\nral network. The specific\n        backpropagation logic across various activation functions differs\\\\n\\\\nin these\n        approaches, which means each layer must have its own implementation. Baldas-\\\\n\\\\nsarre\n        and Azizpour 74 showed application of LRP to explain aqueous solubility prediction\n        for\\\\n\\\\nmolecules.\\\\n\\\\n  SHAP is a model-agnostic feature attribution method\n        that is inspired from the game\\\\n\\\\ntheory concept of Shapley values.44,46 SHAP\n        has been popularly used in explaining molecular\\\\n\\\\nprediction models.75\\u201378\n        It\\u2019s an additive feature contribution approach, which assumes that\\\\n\\\\nan\n        explanation model is a linear combination of binary variables z.  If the Shapley\n        value\\\\nfor the ith feature is \\u03D5i, then the explanation is \\u02C6f(\\u20D7x)\n        = Pi \\u03D5i(\\u20D7x)zi(\\u20D7x). Shapley values for\\\\n\\\\nfeatures are computed\n        using Equation 3.79,80\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n                           M\\\\n                                  1\\\\n\n        \\                                   \\u03D5i(\\u20D7x) = X \\u02C6f (\\u20D7z+i)\n        \\u2212\\u02C6f (\\u20D7z\\u2212i)                            (3)\\\\n                 M\\\\n\\\\n\n        \\  Here \\u20D7z is a fabricated example created from the original \\u20D7x and\n        a random perturbation \\u20D7x\\u2032.\\\\n\\\\n\\u20D7z+i has the feature i from \\u20D7x\n        and \\u20D7z\\u2212i has the ith feature from \\u20D7x\\u2032. Some care should\n        be taken\\\\n\\\\nin constructing \\u20D7z when working with molecular descriptors\n        to ensure that an impossible \\u20D7z is\\\\n\\\\nnot sampled (e.g., high count of\n        acid groups but no hydrogen bond donors). M is the sample\\\\n\\\\nsize of perturbations\n        around \\u20D7x. Shapley value computation is expensive, hence M is chosen\\\\n\\\\naccordingly.\n        Equation 3 is an approximation and gives contributions with an expectation\\\\nterm\n        as \\u03D50 + Pi=1 \\u03D5i(\\u20D7x) = \\u02C6f(\\u20D7x).\\\\n\\\\n   Visualization\n        based feature attribution has also been used for molecular data. In com-\\\\n\\\\nputer\n        science, saliency maps are a way to measure spatial feature contribution.81\n        Simply put,\\\\n\\\\nsaliency maps draw a connection between the model\\u2019s neural\n        fingerprint components (trained\\\\n\\\\nweights) and input features. Weber et al.\n        82 used saliency maps to build an explainable GCN\\\\n\\\\narchitecture that gives\n        subgraph importance for small molecule activity prediction. On the\\\\n\\\\nother\n        hand, similarity maps compare model predictions for two or more molecules based\n        on\\\\n\\\\ntheir chemical fingerprints.83 Similarity maps provide atomic weights\n        or predicte\\\\n\\\\n---\\\\n\\\\nQuestion: What is XAI?\\\"}],\\\"model\\\":\\\"gpt-4o-2024-11-20\\\",\\\"n\\\":1,\\\"temperature\\\":0.0}\"\n      headers:\n        accept:\n          - application/json\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        content-length:\n          - \"6380\"\n        content-type:\n          - application/json\n        host:\n          - api.openai.com\n        user-agent:\n          - AsyncOpenAI/Python 2.21.0\n        x-stainless-arch:\n          - arm64\n        x-stainless-async:\n          - async:asyncio\n        x-stainless-lang:\n          - python\n        x-stainless-os:\n          - MacOS\n        x-stainless-package-version:\n          - 2.21.0\n        x-stainless-raw-response:\n          - \"true\"\n        x-stainless-read-timeout:\n          - \"60.0\"\n        x-stainless-retry-count:\n          - \"0\"\n        x-stainless-runtime:\n          - CPython\n        x-stainless-runtime-version:\n          - 3.13.5\n      method: POST\n      uri: https://api.openai.com/v1/chat/completions\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/41U227bRhB991cM+JQAkmA5URXlzY2LNC0StElTBK0CYbQcklMvd9mdpWPa8L9n\n          lpREuk2BvuiycztzzszcnwFknGcvITMVRlM3dn71/Qbdxysb/7jq4l0tvxaW3+8/fvezz396lc1S\n          hN//RSYeoxbGaxxF9m4wm0AYKWVdrtfL1er8xepZb6h9TjaFlU2cP/fzi/OL5/PlUr8PgZVnQ6Ie\n          f+pfgPv+M0F0Od3q8/ns+FKTCJakb0cnfQzeppcMRVgiupjNRqPxLpLrUd9vHcA2k7auMXRbfdpm\n          v1UEdGsoNBFyFtOKkMANBvatQE2x8rkAuhywaYJHU6mZHfxw21hkh3tLcBkiF2wYLbzRYtZySc4Q\n          PPl0+eYpFD5ArQhNazFAEyhnk0iDnhZZgHpBoIKCQPQQyVSO/261TFSWocZr0l80iRTwBQzs3x6y\n          zEBaUwEK5EQNWMLg2JU98DJgU4GjNihAR/GLD9cCT16/eydPZ9pL1OYDxdTKAl4HzFn5mu9RKD8S\n          MKZP7ppQdU55e1c5VslfXb6dAQaCNsVqMzSw9Aj7vlN/tN1dwlfoyLQagDEG3re9xwLepp7mWDov\n          kc1JBctKxYcfL39JqKVhTZqyfahQmehUNJtYK4KvocS6Z82HbqbV/Q3ndCqWRuJUrddngm8Bv7O0\n          aPkOe5VGPUYSRM2qcNc3LlyzKsuxU60aGQhAK9q9KuS7gYkTzZNZyDHiAnQChcZJ4zq5HyFrn1xW\n          sefdQ+W/HPQexmICewbkKnQmkap9c4AYUElSMEegMbSSxI8VO12jxTabDQsRyNKNxtJOjA+UFmOz\n          dQ/TLdL5bLVrtbjW2okBnfOxZ6rf388Hy8NpY60vtZm9/CM0K9ixVDu9GaIHRLdTom+y3vqgn5/7\n          y9A+WvZME9VN3EV/TX255bPNiyFhNh6jiXl1cbBGxWinhtXhpDxOuct1DdjK5LxkJq18PsaOtwjb\n          nP3EcDZp/N94vpV7aF4l+z/pR4Mx1OgC7kb5v+UWKF3r/3I7Ed0DzoTCjd7gXWQKSYycCmztcEgz\n          6SRSvVPFyjTDPFzTotmtNxdmg+eb9To7ezj7ClNXxrpWBgAA\n      headers:\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - X-Request-ID\n        CF-RAY:\n          - 9d0a38e17aabcb6f-SJC\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Fri, 20 Feb 2026 01:27:36 GMT\n        Server:\n          - cloudflare\n        Strict-Transport-Security:\n          - max-age=31536000; includeSubDomains; preload\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        X-Content-Type-Options:\n          - nosniff\n        alt-svc:\n          - h3=\":443\"; ma=86400\n        cf-cache-status:\n          - DYNAMIC\n        openai-organization:\n          - future-house-xr4tdh\n        openai-processing-ms:\n          - \"2799\"\n        openai-project:\n          - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj\n        openai-version:\n          - \"2020-10-01\"\n        x-openai-proxy-wasm:\n          - v0.1\n        x-ratelimit-limit-requests:\n          - \"10000\"\n        x-ratelimit-limit-tokens:\n          - \"30000000\"\n        x-ratelimit-remaining-requests:\n          - \"9999\"\n        x-ratelimit-remaining-tokens:\n          - \"29998468\"\n        x-ratelimit-reset-requests:\n          - 6ms\n        x-ratelimit-reset-tokens:\n          - 3ms\n        x-request-id:\n          - req_0891178723cf461da2c242bd1b9bcef0\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body:\n        \"{\\\"messages\\\":[{\\\"role\\\":\\\"system\\\",\\\"content\\\":\\\"Provide a summary of\n        the relevant information that could help answer the question based on the excerpt.\n        Your summary, combined with many others, will be given to the model to generate\n        an answer. Respond with the following JSON format:\\\\n\\\\n{\\\\n  \\\\\\\"summary\\\\\\\":\n        \\\\\\\"...\\\\\\\",\\\\n  \\\\\\\"relevance_score\\\\\\\": 0-10\\\\n}\\\\n\\\\nwhere `summary` is relevant\n        information from the text - about 100 words words. `relevance_score` is an integer\n        0-10 for the relevance of `summary` to the question.\\\\n\\\\nThe excerpt may or\n        may not contain relevant information. If not, leave `summary` empty, and make\n        `relevance_score` be 0.\\\"},{\\\"role\\\":\\\"user\\\",\\\"content\\\":\\\"Excerpt from wellawatte2023aperspectiveon\n        pages 5-8: Geemi P. Wellawatte, Heta A. Gandhi, Aditi Seshadri, and Andrew D.\n        White. A perspective on explanations of molecular prediction models. Journal\n        of Chemical Theory and Computation, 19:2149-2160, Mar 2023. URL: https://doi.org/10.1021/acs.jctc.2c01235,\n        doi:10.1021/acs.jctc.2c01235. This article has 70 citations and is from a domain\n        leading peer-reviewed journal.\\\\n\\\\n---\\\\n\\\\nnct?\\\\n\\\\n\\\\n  We present an example\n        evaluation of the SHAP explanation method based on the above\\\\n\\\\nattributes.44\n        Shapley values were proposed as a local explanation method based on feature\\\\n\\\\nattribution,\n        as they offer a complete explanation - each feature is assigned a fraction of\\\\n\\\\nthe\n        prediction value.44,45 Completeness is a clearly measurable and well-defined\n        metric, but\\\\n\\\\nyields explanations with many components. Yet Shapley values\n        are not actionable nor sparse.\\\\n\\\\nThey are non-sparse as every feature has\n        a non-zero attribution and not-actionable because\\\\n\\\\nthey do not provide a\n        set of features which changes the outcome.46 Ribeiro et al. 35 proposed\\\\n\\\\na\n        surrogate model method that aims to provide sparse/succinct explanations that\n        have high\\\\n\\\\n\\\\n                                       5fidelity to the original\n        model. In Wellawatte et al. 9 we argue that counterfactuals are \\u201Cbet-\\\\n\\\\nter\\u201D\n        explanations because they are actionable and sparse. We highlight that, evaluation\n        of\\\\n\\\\nexplanations is a difficult task because explanations are fundamentally\n        for and by humans.\\\\n\\\\nTherefore, these evaluations are subjective, as they\n        depend on \\u201Ccomplex human factors and\\\\n\\\\napplication scenarios.\\u201D37\\\\n\\\\n\\\\nSelf-explaining\n        models\\\\n\\\\nA self-explanatory model is one that is intrinsically interpretable\n        to an expert.47 Two com-\\\\n\\\\nmon examples found in the literature are linear\n        regression models and decision trees (DT).\\\\n\\\\nIntrinsic models can be found\n        in other XAI applications acting as surrogate models (proxy\\\\n\\\\nmodels) due\n        to their transparent nature.48,49 A linear model is described by the equation\\\\n\\\\n1\n        where, W\\u2019s are the weight parameters and x\\u2019s are the input features\n        associated with the\\\\n\\\\nprediction \\u02C6y. Therefore, we observe that the\n        weights can be used to derive a complete expla-\\\\n\\\\nnation of the model - trained\n        weights quantify the importance of each feature.47 DT models\\\\n\\\\nare another\n        type of self-explaining models which have been used in classification and high-\\\\n\\\\nthroughput\n        screening tasks.  Gajewicz et al. 50 used DT models to classify nanomaterials\\\\n\\\\nthat\n        identify structural features responsible for surface activity. In another study\n        by Han\\\\n\\\\net al. 51, a DT model was developed to filter compounds by their\n        bioactivity based on the\\\\n\\\\nchemical fingerprints.\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n                                                              \\u02C6y\n        = \\u03A3iWixi                                      (1)\\\\n\\\\n\\\\n   Regularization\n        techniques such as EXPO52 and RRR53 are designed to enhance the black-\\\\n\\\\nbox\n        model interpretability.54 Although one can argue that \\u201Csimplicity\\u201D\n        of models are posi-\\\\n\\\\ntively correlated with interpretability, this is based\n        on how the interpretability is evaluated.\\\\n\\\\nFor example, Lipton 55 argue\n        that, from the notion of \\u201Csimulatability\\u201D (the degree to which a\\\\n\\\\nhuman\n        can predict the outcome based on inputs), self-explanatory linear models, rule-based\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\n        \\                                      6systems, and DT\\u2019s can be claimed\n        uninterpretable. A human can predict the outcome given\\\\n\\\\nthe inputs only\n        if the input features are interpretable. Therefore, a linear model which takes\\\\n\\\\nin\n        non-descriptive inputs may not be as transparent. On the other hand, a linear\n        model\\\\n\\\\nis not innately accurate as they fail to capture non-linear relationships\n        in data, limiting is\\\\n\\\\napplicability. Similarly, a DT is a rule-based model\n        and lacks physics informed knowledge.\\\\n\\\\nTherefore, an existing drawback is\n        the trade-offbetween the degree of understandability and\\\\n\\\\nthe accuracy of\n        a model. For example, an intrinsic model (linear regression or decision trees)\\\\n\\\\ncan\n        be described through the trainable parameters, but it may fail to \\u201Ccorrectly\\u201D\n        capture\\\\n\\\\nnon-linear relations in the data.\\\\n\\\\n\\\\nAttribution methods\\\\n\\\\n\\\\nFeature\n        attribution methods explain black box predictions by assigning each input feature\\\\n\\\\na\n        numerical value, which indicates its importance or contribution to the prediction.\n        Feature\\\\n\\\\nattributions provide local explanations, but can be averaged or\n        combined to explain multi-\\\\n\\\\nple instances. Atom-based numerical assignments\n        are commonly referred to as heatmaps.56\\\\n\\\\nSheridan 57 describes an atom-wise\n        attribution method for interpreting QSAR models. Re-\\\\n\\\\ncently, Rasmussen\n        et al. 58 showed that Crippen logP models serve as a benchmark for\\\\n\\\\nheatmap\n        approaches. Other most widely used feature attribution approaches in the litera-\\\\n\\\\nture\n        are gradient based methods,59,60 Shapley Additive exPlanations (SHAP),44 and\n        layer-\\\\n\\\\nwise relevance prorogation.61\\\\n\\\\n   Gradient based approaches\n        are based on the hypothesis that gradients for neural net-\\\\n\\\\nworks are analogous\n        to coefficients for regression models.62 Class activation maps (CAM),63\\\\n\\\\ngradCAM,64\n        smoothGrad,,65 and integrated gradients62 are examples of this method. The\\\\n\\\\nmain\n        idea behind feature attributions with gradients can be represented with equation\n        \\ 2.\\\\n\\\\n                                          \\u2206\\u02C6f(\\u20D7x) \\u2248\\u2202\\u02C6f(\\u20D7x)\n        \\                                   (2)\\\\n                               \\u2206xi\n        \\     \\u2202xi\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n                                       7                                  \\\\n\\\\n---\\\\n\\\\nQuestion:\n        What is XAI?\\\"}],\\\"model\\\":\\\"gpt-4o-2024-11-20\\\",\\\"n\\\":1,\\\"temperature\\\":0.0}\"\n      headers:\n        accept:\n          - application/json\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        content-length:\n          - \"6344\"\n        content-type:\n          - application/json\n        host:\n          - api.openai.com\n        user-agent:\n          - AsyncOpenAI/Python 2.21.0\n        x-stainless-arch:\n          - arm64\n        x-stainless-async:\n          - async:asyncio\n        x-stainless-lang:\n          - python\n        x-stainless-os:\n          - MacOS\n        x-stainless-package-version:\n          - 2.21.0\n        x-stainless-raw-response:\n          - \"true\"\n        x-stainless-read-timeout:\n          - \"60.0\"\n        x-stainless-retry-count:\n          - \"0\"\n        x-stainless-runtime:\n          - CPython\n        x-stainless-runtime-version:\n          - 3.13.5\n      method: POST\n      uri: https://api.openai.com/v1/chat/completions\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/3VUbWvbSBD+nl8x7Kcr2MFOk7rut1yv6eXuKIWU0lIXM9odSdusdsXuKtiE/PfO\n          SIqt9BowMjuvzzzzcn8CoKxRb0DpGrNuWjf/6881BpP11ddX4cfi+v3X3eLf/7qrf97qV58/qJl4\n          hOIH6fzodaoD+1G2wQ9qHQkzSdTlarW8uFi8vjjvFU0w5MStavP8PMzPFmfn8+WS/0fHOlhNiS2+\n          8RPgvv8KRG9ox+LF7FHSUEpYEcsejVgYgxOJwpRsyuizmh2VOvhMvkd9v/EAG5W6psG437Booz7V\n          BLTTFNsMxibdpUQJ3u1ah9Zj4QguY7al1RYdXHMo52xFXhP88eXy+gU0lOtg0gzKwL7WVxA85Jps\n          BCyss3kPOUCDt8QfXVtP4AijF8uelwSWo8Y2Uu7ToTfQcd1RKjG9iAPUXYM+ncJ1htpWNWOoc4Kb\n          GrkDe7hD1zFq5B+U3IQucpycoy06ac8IkmFhhjaGO2vYemwfARuBD36eWoxpACBP1OLbAyChw6O8\n          GcPb0Anikg06JmWqBOTMzHjiDJEMFJTZEkzXFzHScowrqcasvkd9CjfkyjkN9B85mkHqdC0FOmYQ\n          I0SqIo+CFCdBDGnbP3IkYmuBwTVqZoBRYM9xtAxLo3P7XxiX+p1tLM8ua0Bjy1Akt7BwyOeGCmvb\n          MgVXz5LMya3XrjMSoIpoLA/fvMAkOFomn4dAWsWgb/6+/DhARZfCYfoMj1IcuZLJFkwTQgqH+nZe\n          hB13kozVA+/FHmT6q97ENm2IPD26Z936lgscxyKdbtRsWAMuie7EaJt0iCTrsN74h+nuRCq7hLK6\n          vnNuokDvQx4Ika39PmoeDnvqQsW1FukXV1VyEane8qVIfDZ4J1MOreq1D/z93t+D7smKKw7UtHmb\n          wy316ZZnr1dDQHU8QRP1+ctRmxmje6IYD8nTkFvDg2BdmhwVpaVNZuLLJ+tQBHJ3w1G3OJnU/n9I\n          vws/1M+9mkR5NvxRoTW1PKXbY+d/ZxZJzvRzZgeue8AqUbzj47vNlqL0w1CJnRsuqEr7lKnZctMq\n          2Rc7nNGy3a7WZ3qNi/VqpU4eTn4CJBWNy08GAAA=\n      headers:\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - X-Request-ID\n        CF-RAY:\n          - 9d0a38e8c973c6bb-SJC\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Fri, 20 Feb 2026 01:27:36 GMT\n        Server:\n          - cloudflare\n        Strict-Transport-Security:\n          - max-age=31536000; includeSubDomains; preload\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        X-Content-Type-Options:\n          - nosniff\n        alt-svc:\n          - h3=\":443\"; ma=86400\n        cf-cache-status:\n          - DYNAMIC\n        openai-organization:\n          - future-house-xr4tdh\n        openai-processing-ms:\n          - \"1756\"\n        openai-project:\n          - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj\n        openai-version:\n          - \"2020-10-01\"\n        x-openai-proxy-wasm:\n          - v0.1\n        x-ratelimit-limit-requests:\n          - \"10000\"\n        x-ratelimit-limit-tokens:\n          - \"30000000\"\n        x-ratelimit-remaining-requests:\n          - \"9999\"\n        x-ratelimit-remaining-tokens:\n          - \"29998480\"\n        x-ratelimit-reset-requests:\n          - 6ms\n        x-ratelimit-reset-tokens:\n          - 3ms\n        x-request-id:\n          - req_15b6e9cdf9d54ea08579b882c6f78a70\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body:\n        \"{\\\"messages\\\":[{\\\"role\\\":\\\"system\\\",\\\"content\\\":\\\"Provide a summary of\n        the relevant information that could help answer the question based on the excerpt.\n        Your summary, combined with many others, will be given to the model to generate\n        an answer. Respond with the following JSON format:\\\\n\\\\n{\\\\n  \\\\\\\"summary\\\\\\\":\n        \\\\\\\"...\\\\\\\",\\\\n  \\\\\\\"relevance_score\\\\\\\": 0-10\\\\n}\\\\n\\\\nwhere `summary` is relevant\n        information from the text - about 100 words words. `relevance_score` is an integer\n        0-10 for the relevance of `summary` to the question.\\\\n\\\\nThe excerpt may or\n        may not contain relevant information. If not, leave `summary` empty, and make\n        `relevance_score` be 0.\\\"},{\\\"role\\\":\\\"user\\\",\\\"content\\\":[{\\\"type\\\":\\\"image_url\\\",\\\"image_url\\\":{\\\"url\\\":\\\"data:image/png;base64,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\\\"}},{\\\"type\\\":\\\"image_url\\\",\\\"image_url\\\":{\\\"url\\\":\\\"data:image/png;base64,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\\\"}},{\\\"type\\\":\\\"text\\\",\\\"text\\\":\\\"Excerpt\n        from wellawatte2023aperspectiveon pages 16-20: Geemi P. Wellawatte, Heta A.\n        Gandhi, Aditi Seshadri, and Andrew D. White. A perspective on explanations of\n        molecular prediction models. Journal of Chemical Theory and Computation, 19:2149-2160,\n        Mar 2023. URL: https://doi.org/10.1021/acs.jctc.2c01235, doi:10.1021/acs.jctc.2c01235.\n        This article has 70 citations and is from a domain leading peer-reviewed journal.\\\\n\\\\n---\\\\n\\\\nssion\n        challenge and is\\\\n\\\\nimportant for chemical process design, drug design and\n        crystallization.133\\u2013136 In our previous\\\\n\\\\nworks,9,10 we implemented\n        and trained an RNN model in Keras to predict solubilities (log\\\\n\\\\nmolarity)\n        of small molecules.127 The AqSolDB curated database137 was used to train the\\\\n\\\\nRNN\n        model.\\\\n\\\\n   In this task, counterfactuals are based on equation 6. Figure\n        3 illustrates the generated\\\\n\\\\nlocal chemical space and the top four counterfactuals.\n        Based on the counterfactuals, we ob-\\\\n\\\\nserve that the modifications to the\n        ester group and other heteroatoms play an important role\\\\n\\\\nin solubility.\n        These findings align with known experimental and basic chemical intuition.134\\\\n\\\\nFigure\n        4 shows a quantitative measurement of how substructures are contributing to\n        the pre-\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n                                       16Figure 2: Descriptor\n        explanations along with natural language explanation obtained for BBB\\\\npermeability\n        of Alprozolam molecule. The green and red bars show descriptors that influ-\\\\nence\n        predictions positively and negatively, respectively. Dotted yellow lines show\n        significance\\\\nthreshold (\\u03B1 = 0.05) for the t-statistic. Molecular descriptors\n        show molecule-level proper-\\\\nties that are important for the prediction. ECFP\n        and MACCS descriptors indicate which\\\\nsubstructures influence model predictions.\n        MACCS explanations lead to text explanations\\\\nas shown. Republished from Ref.10\n        with permission from authors. SMARTS annotations for\\\\nMACCS descriptors were\n        created using SMARTSviewer (smartsview.zbh.uni-hamburg.de,\\\\nCopyright: ZBH,\n        Center for Bioinformatics Hamburg) developed by Schomburg et al. 132.\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\n        \\                                      17diction. For example, we see that adding\n        acidic and basic groups as well as hydrogen bond\\\\n\\\\nacceptors, increases solubility.\n        Substructure importance from ECFP97 and MACCS138 de-\\\\n\\\\nscriptors indicate\n        that adding heteroatoms increases solubility, while adding rings structures\\\\n\\\\nmakes\n        the molecule less soluble. Although these are established hypotheses, it is\n        interesting\\\\n\\\\nto see they can be derived purely from the data via DL and\n        XAI.\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\nFigure 3: Generated chemical space for solubility prediction\n        using the RNN model. The\\\\nchemical space is a 2D projection of the pairwise\n        Tanimoto similarities of the local coun-\\\\nterfactuals. Each data point is colored\n        by solubility. Top 4 counterfactuals are shown here.\\\\nRepublished from Ref.9\n        with permission from the Royal Society of Chemistry.\\\\n\\\\n\\\\n\\\\nGeneralizing\n        XAI \\u2013 interpreting scent-structure relationships\\\\n\\\\n\\\\nIn this example,\n        we show how non-local structure-property relationships can be learned with\\\\n\\\\nXAI\n        across multiple molecules. Molecular scent prediction is a multi-label classification\n        task\\\\n\\\\nbecause a molecule can be described by more than one scent. For example,\n        the molecule\\\\n\\\\njasmone can be described as having \\u2018jasmine,\\u2019 \\u2018woody,\\u2019\n        \\u2018floral,\\u2019 and \\u2019herbal\\u2019 scents.139 The\\\\n\\\\nscent-structure\n        relationship is not very well understood,140 although some relationships are\\\\n\\\\nknown.\n        \\ For example, molecules with an ester functional group are often associated\n        with\\\\n\\\\n\\\\n                                       18Figure 4: Descriptor explanations\n        for solubility prediction model. The green and red bars\\\\nshow descriptors that\n        influence predictions positively and negatively, respectively. Dotted\\\\nyellow\n        lines show significance threshold (\\u03B1 = 0.05) for the t-statistic. The MACCS\n        and\\\\nECFP descriptors indicate which substructures influence model predictions.\n        MACCS sub-\\\\nstructures may either be present in the molecule as is or may represent\n        a modification. ECFP\\\\nfingerprints are substructures in the molecule that affect\n        the prediction. MACCS descriptor\\\\nare used to obtain text explanations as shown.\n        Republished from Ref.10 with permission from\\\\nauthors. SMARTS annotations for\n        MACCS descriptors were created using SMARTSviewer\\\\n(smartsview.zbh.uni-hamburg.de,\n        Copyright: ZBH, Center for Bioinformatics Hamburg) de-\\\\nveloped by Schomburg\n        et al. 132.\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n                                       19the \\u2018fruity\\u2019\n        scent. There are some exceptions though, like tert-amyl acetate which has a\\\\n\\\\n\\u2018camphoraceous\\u2019\n        rather than \\u2018fruity\\u2019 scent.140,141\\\\n\\\\n   In Seshadri et al. 31,\n        we trained a GNN model to predict the scent of molecules and utilized\\\\n\\\\ncounterfactuals9\n        and descriptor explanations10 to quantify scent-structure relationships. The\\\\n\\\\nMMACE\n        method was modified to account for the multi-label aspect of scent prediction.\n        This\\\\n\\\\nmodification defines molecules that differed from the instance molecule\n        by only the selected\\\\n\\\\nscent as counterfactuals. For instance, counterfactuals\n        of the jasmone molecule would be false\\\\n\\\\nfor the \\u2018jasmine\\u2019 scent\n        but would still be positive for \\u2018woody,\\u2019 \\u2018floral\\u2019 and \\u2018herbal\\u2019\n        scents.\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\nFigure 5:  Counterfactual for the 2,4 decadienal molecule.\n        \\ The counterfactual indicates\\\\nstructural changes to ethyl benzoate that would\n        result in the model predicting the molecule\\\\nto not contain the \\u2018fruity\\u2019\n        scent. The Tanimoto96 similarity between the counterfactual and\\\\n2,4 decadienal\n        is also\\\\n\\\\n---\\\\n\\\\nQuestion: What is XAI?\\\"}]}],\\\"model\\\":\\\"gpt-4o-2024-11-20\\\",\\\"n\\\":1,\\\"temperature\\\":0.0}\"\n      headers:\n        accept:\n          - application/json\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        content-length:\n          - \"65148\"\n        content-type:\n          - application/json\n        host:\n          - api.openai.com\n        user-agent:\n          - AsyncOpenAI/Python 2.21.0\n        x-stainless-arch:\n          - arm64\n        x-stainless-async:\n          - async:asyncio\n        x-stainless-lang:\n          - python\n        x-stainless-os:\n          - MacOS\n        x-stainless-package-version:\n          - 2.21.0\n        x-stainless-raw-response:\n          - \"true\"\n        x-stainless-read-timeout:\n          - \"60.0\"\n        x-stainless-retry-count:\n          - \"0\"\n        x-stainless-runtime:\n          - CPython\n        x-stainless-runtime-version:\n          - 3.13.5\n      method: POST\n      uri: https://api.openai.com/v1/chat/completions\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/41U328TMQx+319h5flWtWXdBm+jMGkPE0gDhKBTleZ8d4FcEuKk25j2v+PkOnqD\n          IfFyP+z48+cvtu8PAISuxSsQqpNR9d4cvnn9Uvp3p5/c5ri7PO63J1/Or35+7D7PFssXN6LKEW7z\n          DVV8jJoox3EYtbODWwWUETPq7ORktlhMTxeL4uhdjSaHtT4eHrnD+XR+dDib8XsX2DmtkPjEV/4F\n          uC/PTNHWeMvmafVo6ZFItsi2x0NsDM5ki5BEmqK0UVR7p3I2oi2s71cWYCUo9b0Mdys2rcTns4sK\n          XIC3t95IbeXGIJyFqButtDRwwcHG6BatwgoCNhgIooMeY+dqAmlriKg6q38kZA/rAr38jvyF4APW\n          WmWBCFwDZxdQlCDQjBrYG0u6jJG40pC518XEGbrUS0sTZlCwShm3MeP0XK5KRoZRgh1yBVwPaIJE\n          WGcUHMqCzt0AeVS5rhEApQ3FkFRMATOtxqRc6Zh5xYdUB5KAnEkbbXS8y4KRYlUncM6feCtzJ1RQ\n          I6mgfSw2TmzlULzRrMjb5fn7Uuvl2XJ5BbrmeN3c/cGhKOgd6ai3aEomi63c/cmm4Q4c05vA0qUs\n          ZyMZQWYJbjqdCQfMonDBrMSWxX28hl31yCfzGQ5xT+RybCxy7UhxF3C72zYL1HvOMmgNLkWfIhP4\n          0CExjvfBScXf0KHxrEVgzqwp6baLu8Ikt5KFGx07xsReKwbnZki63GEWhxlwYM/asKvhAdC2pclK\n          VEPvBjS4lXxFa1JMNPfwbLqyD+OO5y5NJPPA2WTMyCGtdXG4kjxr1zvPw+/pMq7lIjb0R6hgHpq6\n          Nc838bDzJFF0XhTvAz+vyxSnJ4MpGKj3cR3ddyzpZqcn8wFQ7BfHyP3iaOeNzNHsHfPp9Lh6BnJd\n          8/hoQ6NVIFTWv97H7veGTLV2I8fBqPC/+TyHPRTPt/E/8HuHUuh5Ka73LfvcsYB5s/7r2G+hC2FB\n          GLa8L9dRY8iXUWMjkxmWnqA7itiv+cbavGL0sPkav54vVNPMF7NmLg4eDn4BPi+s/AIGAAA=\n      headers:\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - X-Request-ID\n        CF-RAY:\n          - 9d0a38ecac048075-SJC\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Fri, 20 Feb 2026 01:27:37 GMT\n        Server:\n          - cloudflare\n        Strict-Transport-Security:\n          - max-age=31536000; includeSubDomains; preload\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        X-Content-Type-Options:\n          - nosniff\n        alt-svc:\n          - h3=\":443\"; ma=86400\n        cf-cache-status:\n          - DYNAMIC\n        openai-organization:\n          - future-house-xr4tdh\n        openai-processing-ms:\n          - \"2015\"\n        openai-project:\n          - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj\n        openai-version:\n          - \"2020-10-01\"\n        x-openai-proxy-wasm:\n          - v0.1\n        x-ratelimit-limit-input-images:\n          - \"250000\"\n        x-ratelimit-limit-requests:\n          - \"10000\"\n        x-ratelimit-limit-tokens:\n          - \"30000000\"\n        x-ratelimit-remaining-input-images:\n          - \"249998\"\n        x-ratelimit-remaining-requests:\n          - \"9999\"\n        x-ratelimit-remaining-tokens:\n          - \"29996947\"\n        x-ratelimit-reset-input-images:\n          - 0s\n        x-ratelimit-reset-requests:\n          - 6ms\n        x-ratelimit-reset-tokens:\n          - 6ms\n        x-request-id:\n          - req_9a671fd7afb34368a5d0e9a87e82852e\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body:\n        '{\"model\": \"deepseek/deepseek-r1\", \"messages\": [{\"role\": \"system\", \"content\":\n        \"Answer in a direct and concise tone. Your audience is an expert, so be highly\n        specific. If there are ambiguous terms or acronyms, first define them.\"}, {\"role\":\n        \"user\", \"content\": \"Answer the question below with the context.\\n\\nContext:\\n\\npqac-91399209:\n        Explainable Artificial Intelligence (XAI) is a field focused on providing interpretations\n        of deep learning (DL) model predictions, addressing the ''black-box'' nature\n        of these models. XAI aims to enhance trust and usability by offering insights\n        into why a model makes specific predictions. Key concepts in XAI include interpretability,\n        justifications, and explainability. Interpretability refers to the degree of\n        human understandability intrinsic to a model, while justifications are quantitative\n        metrics that defend the trustworthiness of predictions. Explainability actively\n        clarifies the internal decision-making process, providing context and causes\n        for predictions. XAI is particularly relevant in chemistry for understanding\n        structure-property relationships and ensuring models do not rely on spurious\n        correlations.\\nFrom Geemi P. Wellawatte, Heta A. Gandhi, Aditi Seshadri, and\n        Andrew D. White. A perspective on explanations of molecular prediction models.\n        Journal of Chemical Theory and Computation, 19:2149-2160, Mar 2023. URL: https://doi.org/10.1021/acs.jctc.2c01235,\n        doi:10.1021/acs.jctc.2c01235. This article has 70 citations and is from a domain\n        leading peer-reviewed journal.\\n\\npqac-4b7d736b: XAI, or Explainable Artificial\n        Intelligence, refers to methods and techniques that make the predictions of\n        AI models interpretable and understandable to humans. In the context of molecular\n        prediction models, XAI is used to explain how specific molecular substructures\n        influence predictions, such as solubility or scent. For example, descriptor\n        explanations like ECFP and MACCS identify substructures that positively or negatively\n        affect predictions. Counterfactuals, which are modified versions of molecules,\n        are also used to explore how structural changes impact model outputs. These\n        approaches help derive insights that align with chemical intuition and experimental\n        findings.\\nFrom Geemi P. Wellawatte, Heta A. Gandhi, Aditi Seshadri, and Andrew\n        D. White. A perspective on explanations of molecular prediction models. Journal\n        of Chemical Theory and Computation, 19:2149-2160, Mar 2023. URL: https://doi.org/10.1021/acs.jctc.2c01235,\n        doi:10.1021/acs.jctc.2c01235. This article has 70 citations and is from a domain\n        leading peer-reviewed journal.\\n\\npqac-147ae54f: Explainable Artificial Intelligence\n        (XAI) is a framework aimed at making the decision-making processes of machine\n        learning models, particularly deep learning (DL) models, interpretable and understandable.\n        XAI involves a two-step process: first, developing an accurate but often uninterpretable\n        DL model, and then adding explanations to its predictions. These explanations\n        provide context and causes for predictions, ideally offering insights into the\n        underlying mechanisms. XAI methods can be intrinsic (built into the model) or\n        extrinsic (applied post-training). Evaluating XAI involves attributes like actionability,\n        completeness, correctness, domain applicability, fidelity, robustness, and succinctness.\\nFrom\n        Geemi P. Wellawatte, Heta A. Gandhi, Aditi Seshadri, and Andrew D. White. A\n        perspective on explanations of molecular prediction models. Journal of Chemical\n        Theory and Computation, 19:2149-2160, Mar 2023. URL: https://doi.org/10.1021/acs.jctc.2c01235,\n        doi:10.1021/acs.jctc.2c01235. This article has 70 citations and is from a domain\n        leading peer-reviewed journal.\\n\\npqac-194d9263: The excerpt discusses counterfactual\n        explanations as a tool in Explainable Artificial Intelligence (XAI) for molecular\n        prediction models. XAI aims to provide intuitive, actionable insights into model\n        predictions, such as identifying which features can be altered to change outcomes.\n        Counterfactual explanations involve generating examples with different predictions\n        by optimizing feature changes, offering local, instance-level explanations.\n        Methods like MMACE and CF-GNNExplainer are highlighted for generating counterfactuals,\n        with MMACE being model-agnostic and applicable to both regression and classification\n        tasks. XAI methods like these help uncover spurious relationships in training\n        data and improve understanding of model behavior.\\nFrom Geemi P. Wellawatte,\n        Heta A. Gandhi, Aditi Seshadri, and Andrew D. White. A perspective on explanations\n        of molecular prediction models. Journal of Chemical Theory and Computation,\n        19:2149-2160, Mar 2023. URL: https://doi.org/10.1021/acs.jctc.2c01235, doi:10.1021/acs.jctc.2c01235.\n        This article has 70 citations and is from a domain leading peer-reviewed journal.\\n\\npqac-b74e9efc:\n        XAI, or Explainable Artificial Intelligence, refers to methods and techniques\n        used to explain the predictions of black-box models, particularly in molecular\n        property prediction. The excerpt discusses two XAI methods: molecular counterfactual\n        explanations and descriptor explanations. Counterfactual explanations involve\n        minimal changes to a molecule''s structure to alter its predicted properties,\n        making them actionable and interpretable for domain experts. Descriptor explanations\n        use surrogate models to provide natural language and chemical descriptor-based\n        explanations, enhancing accessibility for chemists. XAI is valuable for understanding\n        model predictions, improving trust, and uncovering structure-property relationships.\n        The choice of XAI method depends on the audience and the purpose of the explanation.\\nFrom\n        Geemi P. Wellawatte, Heta A. Gandhi, Aditi Seshadri, and Andrew D. White. A\n        perspective on explanations of molecular prediction models. Journal of Chemical\n        Theory and Computation, 19:2149-2160, Mar 2023. URL: https://doi.org/10.1021/acs.jctc.2c01235,\n        doi:10.1021/acs.jctc.2c01235. This article has 70 citations and is from a domain\n        leading peer-reviewed journal.\\n\\nValid Keys: pqac-91399209, pqac-4b7d736b,\n        pqac-147ae54f, pqac-194d9263, pqac-b74e9efc\\n\\n---\\n\\nQuestion: What is XAI?\\n\\nWrite\n        an answer based on the context. If the context provides insufficient information\n        reply \\\"I cannot answer.\\\" For each part of your answer, indicate which sources\n        most support it via citation keys at the end of sentences, like (pqac-0f650d59).\n        Only cite from the context above and only use the citation keys from the context.\\n\\n##\n        Valid citation examples, only use comma/space delimited parentheticals:\\n- (pqac-d79ef6fa,\n        pqac-0f650d59)\\n- (pqac-d79ef6fa)\\n## Invalid citation examples:\\n- (pqac-d79ef6fa\n        and pqac-0f650d59)\\n- (pqac-d79ef6fa;pqac-0f650d59)\\n- (pqac-d79ef6fa-pqac-0f650d59)\\n-\n        pqac-d79ef6fa and pqac-0f650d59\\n- Example''s work (pqac-d79ef6fa)\\n- (pages\n        pqac-d79ef6fa)\\n- Author et al. (2023)\\n\\nDo not concatenate citation keys, just use them as is. Write\n        in the style of a scientific article, with concise sentences and coherent paragraphs.\n        This answer will be used directly, so do not add any extraneous information.\\n\\nAnswer\n        (about 200 words, but can be longer):\"}], \"temperature\": 0.0, \"n\": 1, \"stream\":\n        false, \"usage\": {\"include\": true}}'\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        content-length:\n          - \"7181\"\n        content-type:\n          - application/json\n        host:\n          - openrouter.ai\n        http-referer:\n          - https://litellm.ai\n        user-agent:\n          - litellm/1.81.13\n        x-title:\n          - liteLLM\n      method: POST\n      uri: https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/+JSgAEuAAAAAP//4kIwAQAAAP//QmICAAAA//9CYgIAAAD//0JiAgAAAP//QmIC\n          AAAA//9CYgIAAAD//0JiAgAAAP//QmICAAAA//9CYgIAAAD//0JiAgAAAP//QmICAAAA//9CYgIA\n          AAD//0JiAgAAAP//QmICAAAA//9CYgIAAAD//0JiAgAAAP//QmICAAAA//9CYgIAAAD//0JiAgAA\n          AP//QmICAAAA//9CYgIAAAD//0JiAgAAAP//QmICAAAA//9CYgIAAAD//0JiAgAAAP//QmICAAAA\n          //9CYgIAAAD//0JiAgAAAP//QmICAAAA//9CYgIAAAD//0JiAgAAAP//QmICAAAA//9CYgIAAAD/\n          /0JiAgAAAP//QmICAAAA//9CYgIAAAD//0JiAgAAAP//QmICAAAA//9CYgIAAAD//0JiAgAAAP//\n          QmICAAAA//9CYgIAAAD//0JiAgAAAP//QmICAAAA//9CYgIAAAD//0JiAgAAAP//QmICAAAA//9C\n          YgIAAAD//0JiAgAAAP//QmICAAAA//9CYgIAAAD//0JiAgAAAP//QmICAAAA///tWO1uI7cVfRVi\n          /qxtSIosf639z/VuWqe7RZJNkQJ1YFCcKw1jDjkhOZKVhYE+RJ8wT9JzyRlp5PUGfQD/sTVD8n6e\n          ew6lz4Uui6tiSXZ8fHFxfHY2fXt2Md78sD75ld6+W19v/vrDj+u//FPRd8WoaLxb6ZI8DvwDn6LE\n          u9qVZPCiJGoC0cM3/YexP8aym/9KKmJdVTJOlKsbQ1E7iyXlSUaC951jvKycVhSKq39/LoxbwuMc\n          D7Y1ZlQstNWhusexAANXRYiugR0ro17R/VdWtS3psbiaIlIKQS6puPpceGfwv5Ah6BCljRyNs5Es\n          R/r+sTFSWzk3JK591AuttDTiFuvGaFRKkTj41/XtoeB0vA4URE2xcmUQ0pYikqqs/q3F65KCXlrC\n          Oydq+UAiViQaT6VWXIQg3ELInQu954I9pOqGP/7z34a3qdZIbzaCSywMSW+1XYqDdx8GG9mGh4uY\n          4ud4WlTAc5pleoVQqraWNkzEbRSyLD3qglg5tLtibqR6GM/d410hUNjWE8eItUCdDzHfiAwEdq4t\n          Mqxi4NidOFpXmyMh886UcRChIcUJDvMesUVPsES2klaxpejbEHPAQc610XEjDprfpBpfHp9cXs6m\n          lyORHk/nF+XFyfn8cCLEnb2zaAW8r5xZwZtChfRikwwioVQNi9KWCCLA9RhB8SIyUDlvpJcTG+Hj\n          gjyvJjA85miUbHnbwvm9zsXKu3ZZ8VZFDQoQWlUJGcTRoAMpiyNx0IXiuVoKsSw9pbqmRuw1KJ04\n          TI6PqAdib0YqRrrwkkOQRv+ePrChQWSHL1ft+PRC0tnpAlW7tcjYUELT4GSfNQqRSlpiHNA44t4u\n          TMtPKGRo5wGtUgyNIA5ospyMxEpLxrryuonOB2E0sP7+5tvvBar28frm5lNOiTD+boMuuZaLtEBC\n          LWymRG1KhiFcY5JraQB0NIYjKAfx0qNkDuEGSDTIwMwwexwHDj2tiGPtAx2j3Q15IMqTyX4q3eRx\n          LQkDGwHT1mvXcmx+u6krZY+4vpSXp+Xl7Pyke5xfnNIlLVSPx48dFyi0dk4JD7nx6OC81SbmWWFM\n          JOAdcpHQ7N0u2TSGs25ciOPogQGA8nCUwpWYSFpJ0zJ3irkM+IveyYjj8zZSV/wF2seowaFUmA5E\n          2UbpatgUyY3an7UBTBIIkIbXYJ7ETkJVVIMx/SaNA9nQ+jxMu7kALJdWrHWs8u58MrY6QSyB4BGt\n          0DXwhCWwNvNIeBm0u9KCoT0twAymV4NM9DgLyr42nlloBFKMbwANcBgzXYXwwcMIV85dGzmjifgJ\n          dcdEe7EG8SNeAIClI4WXyxkANoAPz53glVtCCFY3DfGIAJ9i4V2d+hhkTWI2nZ2I725+uhGNRIbM\n          kz+DzuUavUHPGKyTBJBvNaZ9JG6FdagsZVM82L2XB9qEP+e+EeypCSuQZQlDLZMsIBFKfQMP/T8y\n          tnCq7QC0ZS1uKCxkCh90NlcO05FUDGLKULzqBaQn3H0FYfk2VDN03n3o9WM/McB6pyaJD8fPBGsr\n          MfvD2M3DgPC/zvFfYJvb8HdCyVA8bTvoIim/REp3dpzKNCRxcbDj76+y9gpF2iftLWfnMDENPWP3\n          wX7B14fsvueQNMv7bIlsOoLEgEm75EYwCz4bxMOO3HpS3iNZcTCk8XGGfS8rtA3pGe9tp5EjfJ85\n          KOkGGAL+JTqlTJsa2dNPpqwhAz3vBXciAaunlvH2wtDxU8crwJ1CwIzhcS9Oqe07bRgm1YuWokzz\n          cuUyxv6M6J9rZkf0AMwnbbtJ3RtSQIC7u08EAZnwnSPRAOb8DU6FjeVLlP49TY+GZgE8SJTBERJd\n          MkEtEGVqpLM0Akvlu0hdy3Eg3AAT5Svcu3PMa75D7S4gbkXeyCaD+2fnywwcGId/BhIogh4VwcZs\n          OhVlm+6ClnhGJDgy31uZr/sOoF0T8ZGvZSgrcAUDqYww012rHqxbGyqXhJ5Ac22KFpBgDsKWukPw\n          p79df//Nh9uP77mN9k0UzP7IAaFwDplaQCMN0kL9UAsDzdfeA7fpysyVBLFLJUvWFAQOoltXGvTA\n          UhazRIo8joYX08Ah/jtbDLTiHmovtcnfL6BhtYy9nuy+KMRNw98Otocm3G9YSf9exeZVbF7F5lVs\n          XsXmVWxeEpunX56efhkVYQOirPlHqSWPtk6/LEFD2v4nKPBF3cT76B7wNaq4Oj6fvuUfofrfx7YL\n          5+czKI/Dd6Xtq9nsYsp7A2xOJ9Pp7OLt9BwCFu7nG/dQXC0wtzTa97ATvs+FksB/uTUHWxKD5HYv\n          nrL14Zm2QVdI1vdAOooIFNx/EcALe7oYdluPj2dnL2/d5R6G+8/Pzp5eKMwwtp269xmcnJ5/mdTT\n          0/8AEwJpyz8XAAA=\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        CF-RAY:\n          - 9d0a38fafada74f9-SJC\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Fri, 20 Feb 2026 01:27:38 GMT\n        Permissions-Policy:\n          - payment=(self \"https://checkout.stripe.com\" \"https://connect-js.stripe.com\"\n            \"https://js.stripe.com\" \"https://*.js.stripe.com\" \"https://hooks.stripe.com\")\n        Referrer-Policy:\n          - no-referrer, strict-origin-when-cross-origin\n        Server:\n          - cloudflare\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        X-Content-Type-Options:\n          - nosniff\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\nversion: 1\n"
  },
  {
    "path": "tests/cassettes/test_image_enrichment_invalid_image.yaml",
    "content": "interactions:\n  - request:\n      body:\n        '{\"messages\":[{\"role\":\"user\",\"content\":[{\"type\":\"image_url\",\"image_url\":{\"url\":\"data:image/png;base64,bm90X2ltYWdlX2RhdGFub3RfaW1hZ2VfZGF0YW5vdF9pbWFnZV9kYXRhbm90X2ltYWdlX2RhdGFub3RfaW1hZ2VfZGF0YW5vdF9pbWFnZV9kYXRhbm90X2ltYWdlX2RhdGFub3RfaW1hZ2VfZGF0YW5vdF9pbWFnZV9kYXRhbm90X2ltYWdlX2RhdGFub3RfaW1hZ2VfZGF0YW5vdF9pbWFnZV9kYXRhbm90X2ltYWdlX2RhdGFub3RfaW1hZ2VfZGF0YW5vdF9pbWFnZV9kYXRhbm90X2ltYWdlX2RhdGFub3RfaW1hZ2VfZGF0YW5vdF9pbWFnZV9kYXRhbm90X2ltYWdlX2RhdGFub3RfaW1hZ2VfZGF0YW5vdF9pbWFnZV9kYXRhbm90X2ltYWdlX2RhdGFub3RfaW1hZ2VfZGF0YW5vdF9pbWFnZV9kYXRhbm90X2ltYWdlX2RhdGFub3RfaW1hZ2VfZGF0YW5vdF9pbWFnZV9kYXRhbm90X2ltYWdlX2RhdGFub3RfaW1hZ2VfZGF0YW5vdF9pbWFnZV9kYXRh\"}},{\"type\":\"text\",\"text\":\"You\n        are analyzing an image or table from a scientific document. Provide a detailed\n        description that will be used to answer questions about its content. Focus on\n        key elements, data, relationships, and scientific insights visible in the image.\n        It''s especially important to document referential information such as figure/table\n        numbers, labels, plot colors, or legends.\\n\\nText co-located with the media\n        may be associated with other media or unrelated content, so do not just blindly\n        quote referential information. The smaller the image, the more likely co-located\n        text is unrelated. To restate, often the co-located text is several pages of\n        content, so only use aspects relevant to accompanying image or table.\\n\\nHere''s\n        a few failure mode with possible resolutions:\\n- The media was a logo or icon,\n        so the text is unrelated. In this case, briefly describe the media as a logo\n        or icon, and do not mention other unrelated surrounding text.\\n- The media was\n        display type, so the text is probably unrelated. The display type can be spread\n        over several lines. In this case, briefly describe the media as display type,\n        and do not mention other unrelated surrounding text.\\n- The media is a margin\n        box or design element, so the text is unrelated. In this case, briefly describe\n        the media as decorative, and do not mention other unrelated surrounding text.\\n-\n        The media came from a bad PDF read, so it''s garbled. In this case, describe\n        the media as garbled, state why it''s considered garbled, and do not mention\n        other unrelated surrounding text.\\n- The media is a subfigure or a subtable.\n        In this case, make sure to only detail the subfigure or subtable, not the entire\n        figure or table. Do not mention other unrelated surrounding text.\\n\\nHere is\n        the co-located text from a radius of 1 page:\\n\\nSome text\\n\\nDescribe the media,\n        or if uncertain on a description please state why:\"}]}],\"model\":\"gpt-4o-2024-11-20\",\"n\":1,\"temperature\":0.0}'\n      headers:\n        accept:\n          - application/json\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        content-length:\n          - \"2615\"\n        content-type:\n          - application/json\n        host:\n          - api.openai.com\n        user-agent:\n          - AsyncOpenAI/Python 2.6.1\n        x-stainless-arch:\n          - arm64\n        x-stainless-async:\n          - async:asyncio\n        x-stainless-lang:\n          - python\n        x-stainless-os:\n          - MacOS\n        x-stainless-package-version:\n          - 2.6.1\n        x-stainless-raw-response:\n          - \"true\"\n        x-stainless-read-timeout:\n          - \"60.0\"\n        x-stainless-retry-count:\n          - \"0\"\n        x-stainless-runtime:\n          - CPython\n        x-stainless-runtime-version:\n          - 3.13.2\n      method: POST\n      uri: https://api.openai.com/v1/chat/completions\n    response:\n      body:\n        string:\n          \"{\\n  \\\"error\\\": {\\n    \\\"message\\\": \\\"You uploaded an unsupported image.\n          Please make sure your image has of one the following formats: ['png', 'jpeg',\n          'gif', 'webp'].\\\",\\n    \\\"type\\\": \\\"invalid_request_error\\\",\\n    \\\"param\\\":\n          null,\\n    \\\"code\\\": \\\"invalid_image_format\\\"\\n  }\\n}\"\n      headers:\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - X-Request-ID\n        CF-RAY:\n          - 996444815cbd9e4d-SJC\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Length:\n          - \"258\"\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Wed, 29 Oct 2025 17:07:09 GMT\n        Server:\n          - cloudflare\n        Set-Cookie:\n          - __cf_bm=UYI_bAoy_0CerstuLFO2cPN45_o0EA5jjaogCC2rHrU-1761757629-1.0.1.1-Ju5HhzTejQp16ebnFTZh7ztEemKsDH3g78ycvntL27gZxkIy9TnTovzz1bFtxP4ARBvlgJ7iLHMBVe2QcWsLsjmoRHD4dj.gdo90..kmCyA;\n            path=/; expires=Wed, 29-Oct-25 17:37:09 GMT; domain=.api.openai.com; HttpOnly;\n            Secure; SameSite=None\n          - _cfuvid=O9noGEVke8BNctEtJOlezpI_e5BqfdaSQCA58rmOsZ8-1761757629793-0.0.1.1-604800000;\n            path=/; domain=.api.openai.com; HttpOnly; Secure; SameSite=None\n        Strict-Transport-Security:\n          - max-age=31536000; includeSubDomains; preload\n        X-Content-Type-Options:\n          - nosniff\n        alt-svc:\n          - h3=\":443\"; ma=86400\n        cf-cache-status:\n          - DYNAMIC\n        openai-organization:\n          - future-house-xr4tdh\n        openai-processing-ms:\n          - \"50\"\n        openai-project:\n          - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj\n        openai-version:\n          - \"2020-10-01\"\n        x-envoy-upstream-service-time:\n          - \"79\"\n        x-openai-proxy-wasm:\n          - v0.1\n        x-ratelimit-limit-input-images:\n          - \"250000\"\n        x-ratelimit-limit-requests:\n          - \"10000\"\n        x-ratelimit-limit-tokens:\n          - \"30000000\"\n        x-ratelimit-remaining-input-images:\n          - \"249999\"\n        x-ratelimit-remaining-requests:\n          - \"9999\"\n        x-ratelimit-remaining-tokens:\n          - \"29998769\"\n        x-ratelimit-reset-input-images:\n          - 0s\n        x-ratelimit-reset-requests:\n          - 6ms\n        x-ratelimit-reset-tokens:\n          - 2ms\n        x-request-id:\n          - req_d730074c9c1b4dc1b6f71a4051597a21\n      status:\n        code: 400\n        message: Bad Request\n  - request:\n      body:\n        '{\"messages\":[{\"role\":\"user\",\"content\":[{\"type\":\"image_url\",\"image_url\":{\"url\":\"data:image/png;base64,bm90X2ltYWdlX2RhdGFub3RfaW1hZ2VfZGF0YW5vdF9pbWFnZV9kYXRhbm90X2ltYWdlX2RhdGFub3RfaW1hZ2VfZGF0YW5vdF9pbWFnZV9kYXRhbm90X2ltYWdlX2RhdGFub3RfaW1hZ2VfZGF0YW5vdF9pbWFnZV9kYXRhbm90X2ltYWdlX2RhdGFub3RfaW1hZ2VfZGF0YW5vdF9pbWFnZV9kYXRhbm90X2ltYWdlX2RhdGFub3RfaW1hZ2VfZGF0YW5vdF9pbWFnZV9kYXRhbm90X2ltYWdlX2RhdGFub3RfaW1hZ2VfZGF0YW5vdF9pbWFnZV9kYXRhbm90X2ltYWdlX2RhdGFub3RfaW1hZ2VfZGF0YW5vdF9pbWFnZV9kYXRhbm90X2ltYWdlX2RhdGFub3RfaW1hZ2VfZGF0YW5vdF9pbWFnZV9kYXRhbm90X2ltYWdlX2RhdGFub3RfaW1hZ2VfZGF0YW5vdF9pbWFnZV9kYXRhbm90X2ltYWdlX2RhdGFub3RfaW1hZ2VfZGF0YW5vdF9pbWFnZV9kYXRh\"}},{\"type\":\"text\",\"text\":\"You\n        are analyzing an image or table from a scientific document. Provide a detailed\n        description that will be used to answer questions about its content. Focus on\n        key elements, data, relationships, and scientific insights visible in the image.\n        It''s especially important to document referential information such as figure/table\n        numbers, labels, plot colors, or legends.\\n\\nText co-located with the media\n        may be associated with other media or unrelated content, so do not just blindly\n        quote referential information. The smaller the image, the more likely co-located\n        text is unrelated. To restate, often the co-located text is several pages of\n        content, so only use aspects relevant to accompanying image or table.\\n\\nHere''s\n        a few failure mode with possible resolutions:\\n- The media was a logo or icon,\n        so the text is unrelated. In this case, briefly describe the media as a logo\n        or icon, and do not mention other unrelated surrounding text.\\n- The media was\n        display type, so the text is probably unrelated. The display type can be spread\n        over several lines. In this case, briefly describe the media as display type,\n        and do not mention other unrelated surrounding text.\\n- The media is a margin\n        box or design element, so the text is unrelated. In this case, briefly describe\n        the media as decorative, and do not mention other unrelated surrounding text.\\n-\n        The media came from a bad PDF read, so it''s garbled. In this case, describe\n        the media as garbled, state why it''s considered garbled, and do not mention\n        other unrelated surrounding text.\\n- The media is a subfigure or a subtable.\n        In this case, make sure to only detail the subfigure or subtable, not the entire\n        figure or table. Do not mention other unrelated surrounding text.\\n\\nHere is\n        the co-located text from a radius of 1 page:\\n\\nSome text\\n\\nDescribe the media,\n        or if uncertain on a description please state why:\"}]}],\"model\":\"gpt-4o-2024-11-20\",\"n\":1,\"temperature\":0.0}'\n      headers:\n        accept:\n          - application/json\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        content-length:\n          - \"2615\"\n        content-type:\n          - application/json\n        host:\n          - api.openai.com\n        user-agent:\n          - AsyncOpenAI/Python 2.6.1\n        x-stainless-arch:\n          - arm64\n        x-stainless-async:\n          - async:asyncio\n        x-stainless-lang:\n          - python\n        x-stainless-os:\n          - MacOS\n        x-stainless-package-version:\n          - 2.6.1\n        x-stainless-raw-response:\n          - \"true\"\n        x-stainless-read-timeout:\n          - \"60.0\"\n        x-stainless-retry-count:\n          - \"0\"\n        x-stainless-runtime:\n          - CPython\n        x-stainless-runtime-version:\n          - 3.13.2\n      method: POST\n      uri: https://api.openai.com/v1/chat/completions\n    response:\n      body:\n        string:\n          \"{\\n  \\\"error\\\": {\\n    \\\"message\\\": \\\"You uploaded an unsupported image.\n          Please make sure your image has of one the following formats: ['png', 'jpeg',\n          'gif', 'webp'].\\\",\\n    \\\"type\\\": \\\"invalid_request_error\\\",\\n    \\\"param\\\":\n          null,\\n    \\\"code\\\": \\\"invalid_image_format\\\"\\n  }\\n}\"\n      headers:\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - X-Request-ID\n        CF-RAY:\n          - 996444a59f179e4d-SJC\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Length:\n          - \"258\"\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Wed, 29 Oct 2025 17:07:15 GMT\n        Server:\n          - cloudflare\n        Strict-Transport-Security:\n          - max-age=31536000; includeSubDomains; preload\n        X-Content-Type-Options:\n          - nosniff\n        alt-svc:\n          - h3=\":443\"; ma=86400\n        cf-cache-status:\n          - DYNAMIC\n        openai-organization:\n          - future-house-xr4tdh\n        openai-processing-ms:\n          - \"69\"\n        openai-project:\n          - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj\n        openai-version:\n          - \"2020-10-01\"\n        x-envoy-upstream-service-time:\n          - \"126\"\n        x-openai-proxy-wasm:\n          - v0.1\n        x-ratelimit-limit-input-images:\n          - \"250000\"\n        x-ratelimit-limit-requests:\n          - \"10000\"\n        x-ratelimit-limit-tokens:\n          - \"30000000\"\n        x-ratelimit-remaining-input-images:\n          - \"249999\"\n        x-ratelimit-remaining-requests:\n          - \"9999\"\n        x-ratelimit-remaining-tokens:\n          - \"29998769\"\n        x-ratelimit-reset-input-images:\n          - 0s\n        x-ratelimit-reset-requests:\n          - 6ms\n        x-ratelimit-reset-tokens:\n          - 2ms\n        x-request-id:\n          - req_efd923bd83ac489dbc4f5d5b72b6081c\n      status:\n        code: 400\n        message: Bad Request\n  - request:\n      body:\n        '{\"messages\":[{\"role\":\"user\",\"content\":[{\"type\":\"image_url\",\"image_url\":{\"url\":\"data:image/png;base64,bm90X2ltYWdlX2RhdGFub3RfaW1hZ2VfZGF0YW5vdF9pbWFnZV9kYXRhbm90X2ltYWdlX2RhdGFub3RfaW1hZ2VfZGF0YW5vdF9pbWFnZV9kYXRhbm90X2ltYWdlX2RhdGFub3RfaW1hZ2VfZGF0YW5vdF9pbWFnZV9kYXRhbm90X2ltYWdlX2RhdGFub3RfaW1hZ2VfZGF0YW5vdF9pbWFnZV9kYXRhbm90X2ltYWdlX2RhdGFub3RfaW1hZ2VfZGF0YW5vdF9pbWFnZV9kYXRhbm90X2ltYWdlX2RhdGFub3RfaW1hZ2VfZGF0YW5vdF9pbWFnZV9kYXRhbm90X2ltYWdlX2RhdGFub3RfaW1hZ2VfZGF0YW5vdF9pbWFnZV9kYXRhbm90X2ltYWdlX2RhdGFub3RfaW1hZ2VfZGF0YW5vdF9pbWFnZV9kYXRhbm90X2ltYWdlX2RhdGFub3RfaW1hZ2VfZGF0YW5vdF9pbWFnZV9kYXRhbm90X2ltYWdlX2RhdGFub3RfaW1hZ2VfZGF0YW5vdF9pbWFnZV9kYXRh\"}},{\"type\":\"text\",\"text\":\"You\n        are analyzing an image or table from a scientific document. Provide a detailed\n        description that will be used to answer questions about its content. Focus on\n        key elements, data, relationships, and scientific insights visible in the image.\n        It''s especially important to document referential information such as figure/table\n        numbers, labels, plot colors, or legends.\\n\\nText co-located with the media\n        may be associated with other media or unrelated content, so do not just blindly\n        quote referential information. The smaller the image, the more likely co-located\n        text is unrelated. To restate, often the co-located text is several pages of\n        content, so only use aspects relevant to accompanying image or table.\\n\\nHere''s\n        a few failure mode with possible resolutions:\\n- The media was a logo or icon,\n        so the text is unrelated. In this case, briefly describe the media as a logo\n        or icon, and do not mention other unrelated surrounding text.\\n- The media was\n        display type, so the text is probably unrelated. The display type can be spread\n        over several lines. In this case, briefly describe the media as display type,\n        and do not mention other unrelated surrounding text.\\n- The media is a margin\n        box or design element, so the text is unrelated. In this case, briefly describe\n        the media as decorative, and do not mention other unrelated surrounding text.\\n-\n        The media came from a bad PDF read, so it''s garbled. In this case, describe\n        the media as garbled, state why it''s considered garbled, and do not mention\n        other unrelated surrounding text.\\n- The media is a subfigure or a subtable.\n        In this case, make sure to only detail the subfigure or subtable, not the entire\n        figure or table. Do not mention other unrelated surrounding text.\\n\\nHere is\n        the co-located text from a radius of 1 page:\\n\\nSome text\\n\\nDescribe the media,\n        or if uncertain on a description please state why:\"}]}],\"model\":\"gpt-4o-2024-11-20\",\"n\":1,\"temperature\":0.0}'\n      headers:\n        accept:\n          - application/json\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        content-length:\n          - \"2615\"\n        content-type:\n          - application/json\n        host:\n          - api.openai.com\n        user-agent:\n          - AsyncOpenAI/Python 2.6.1\n        x-stainless-arch:\n          - arm64\n        x-stainless-async:\n          - async:asyncio\n        x-stainless-lang:\n          - python\n        x-stainless-os:\n          - MacOS\n        x-stainless-package-version:\n          - 2.6.1\n        x-stainless-raw-response:\n          - \"true\"\n        x-stainless-read-timeout:\n          - \"60.0\"\n        x-stainless-retry-count:\n          - \"0\"\n        x-stainless-runtime:\n          - CPython\n        x-stainless-runtime-version:\n          - 3.13.2\n      method: POST\n      uri: https://api.openai.com/v1/chat/completions\n    response:\n      body:\n        string:\n          \"{\\n  \\\"error\\\": {\\n    \\\"message\\\": \\\"You uploaded an unsupported image.\n          Please make sure your image has of one the following formats: ['png', 'jpeg',\n          'gif', 'webp'].\\\",\\n    \\\"type\\\": \\\"invalid_request_error\\\",\\n    \\\"param\\\":\n          null,\\n    \\\"code\\\": \\\"invalid_image_format\\\"\\n  }\\n}\"\n      headers:\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - X-Request-ID\n        CF-RAY:\n          - 996444c679f39e4d-SJC\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Length:\n          - \"258\"\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Wed, 29 Oct 2025 17:07:20 GMT\n        Server:\n          - cloudflare\n        Strict-Transport-Security:\n          - max-age=31536000; includeSubDomains; preload\n        X-Content-Type-Options:\n          - nosniff\n        alt-svc:\n          - h3=\":443\"; ma=86400\n        cf-cache-status:\n          - DYNAMIC\n        openai-organization:\n          - future-house-xr4tdh\n        openai-processing-ms:\n          - \"70\"\n        openai-project:\n          - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj\n        openai-version:\n          - \"2020-10-01\"\n        x-envoy-upstream-service-time:\n          - \"113\"\n        x-openai-proxy-wasm:\n          - v0.1\n        x-ratelimit-limit-input-images:\n          - \"250000\"\n        x-ratelimit-limit-requests:\n          - \"10000\"\n        x-ratelimit-limit-tokens:\n          - \"30000000\"\n        x-ratelimit-remaining-input-images:\n          - \"249999\"\n        x-ratelimit-remaining-requests:\n          - \"9999\"\n        x-ratelimit-remaining-tokens:\n          - \"29998769\"\n        x-ratelimit-reset-input-images:\n          - 0s\n        x-ratelimit-reset-requests:\n          - 6ms\n        x-ratelimit-reset-tokens:\n          - 2ms\n        x-request-id:\n          - req_df1bab90385c43fba4722df5b4eb9572\n      status:\n        code: 400\n        message: Bad Request\n  - request:\n      body:\n        '{\"messages\":[{\"role\":\"user\",\"content\":[{\"type\":\"image_url\",\"image_url\":{\"url\":\"data:image/png;base64,bm90X2ltYWdlX2RhdGFub3RfaW1hZ2VfZGF0YW5vdF9pbWFnZV9kYXRhbm90X2ltYWdlX2RhdGFub3RfaW1hZ2VfZGF0YW5vdF9pbWFnZV9kYXRhbm90X2ltYWdlX2RhdGFub3RfaW1hZ2VfZGF0YW5vdF9pbWFnZV9kYXRhbm90X2ltYWdlX2RhdGFub3RfaW1hZ2VfZGF0YW5vdF9pbWFnZV9kYXRhbm90X2ltYWdlX2RhdGFub3RfaW1hZ2VfZGF0YW5vdF9pbWFnZV9kYXRhbm90X2ltYWdlX2RhdGFub3RfaW1hZ2VfZGF0YW5vdF9pbWFnZV9kYXRhbm90X2ltYWdlX2RhdGFub3RfaW1hZ2VfZGF0YW5vdF9pbWFnZV9kYXRhbm90X2ltYWdlX2RhdGFub3RfaW1hZ2VfZGF0YW5vdF9pbWFnZV9kYXRhbm90X2ltYWdlX2RhdGFub3RfaW1hZ2VfZGF0YW5vdF9pbWFnZV9kYXRhbm90X2ltYWdlX2RhdGFub3RfaW1hZ2VfZGF0YW5vdF9pbWFnZV9kYXRh\"}},{\"type\":\"text\",\"text\":\"You\n        are analyzing an image or table from a scientific document. Provide a detailed\n        description that will be used to answer questions about its content. Focus on\n        key elements, data, relationships, and scientific insights visible in the image.\n        It''s especially important to document referential information such as figure/table\n        numbers, labels, plot colors, or legends.\\n\\nText co-located with the media\n        may be associated with other media or unrelated content, so do not just blindly\n        quote referential information. The smaller the image, the more likely co-located\n        text is unrelated. To restate, often the co-located text is several pages of\n        content, so only use aspects relevant to accompanying image or table.\\n\\nHere''s\n        a few failure mode with possible resolutions:\\n- The media was a logo or icon,\n        so the text is unrelated. In this case, briefly describe the media as a logo\n        or icon, and do not mention other unrelated surrounding text.\\n- The media was\n        display type, so the text is probably unrelated. The display type can be spread\n        over several lines. In this case, briefly describe the media as display type,\n        and do not mention other unrelated surrounding text.\\n- The media is a margin\n        box or design element, so the text is unrelated. In this case, briefly describe\n        the media as decorative, and do not mention other unrelated surrounding text.\\n-\n        The media came from a bad PDF read, so it''s garbled. In this case, describe\n        the media as garbled, state why it''s considered garbled, and do not mention\n        other unrelated surrounding text.\\n- The media is a subfigure or a subtable.\n        In this case, make sure to only detail the subfigure or subtable, not the entire\n        figure or table. Do not mention other unrelated surrounding text.\\n\\nHere is\n        the co-located text from a radius of 1 page:\\n\\nSome text\\n\\nDescribe the media,\n        or if uncertain on a description please state why:\"}]}],\"model\":\"gpt-4o-2024-11-20\",\"n\":1,\"temperature\":0.0}'\n      headers:\n        accept:\n          - application/json\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        content-length:\n          - \"2615\"\n        content-type:\n          - application/json\n        host:\n          - api.openai.com\n        user-agent:\n          - AsyncOpenAI/Python 2.6.1\n        x-stainless-arch:\n          - arm64\n        x-stainless-async:\n          - async:asyncio\n        x-stainless-lang:\n          - python\n        x-stainless-os:\n          - MacOS\n        x-stainless-package-version:\n          - 2.6.1\n        x-stainless-raw-response:\n          - \"true\"\n        x-stainless-read-timeout:\n          - \"60.0\"\n        x-stainless-retry-count:\n          - \"0\"\n        x-stainless-runtime:\n          - CPython\n        x-stainless-runtime-version:\n          - 3.13.2\n      method: POST\n      uri: https://api.openai.com/v1/chat/completions\n    response:\n      body:\n        string:\n          \"{\\n  \\\"error\\\": {\\n    \\\"message\\\": \\\"You uploaded an unsupported image.\n          Please make sure your image has of one the following formats: ['png', 'jpeg',\n          'gif', 'webp'].\\\",\\n    \\\"type\\\": \\\"invalid_request_error\\\",\\n    \\\"param\\\":\n          null,\\n    \\\"code\\\": \\\"invalid_image_format\\\"\\n  }\\n}\"\n      headers:\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - X-Request-ID\n        CF-RAY:\n          - 996444eb6ad39e4d-SJC\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Length:\n          - \"258\"\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Wed, 29 Oct 2025 17:07:26 GMT\n        Server:\n          - cloudflare\n        Strict-Transport-Security:\n          - max-age=31536000; includeSubDomains; preload\n        X-Content-Type-Options:\n          - nosniff\n        alt-svc:\n          - h3=\":443\"; ma=86400\n        cf-cache-status:\n          - DYNAMIC\n        openai-organization:\n          - future-house-xr4tdh\n        openai-processing-ms:\n          - \"19\"\n        openai-project:\n          - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj\n        openai-version:\n          - \"2020-10-01\"\n        x-envoy-upstream-service-time:\n          - \"40\"\n        x-openai-proxy-wasm:\n          - v0.1\n        x-ratelimit-limit-input-images:\n          - \"250000\"\n        x-ratelimit-limit-requests:\n          - \"10000\"\n        x-ratelimit-limit-tokens:\n          - \"30000000\"\n        x-ratelimit-remaining-input-images:\n          - \"249999\"\n        x-ratelimit-remaining-requests:\n          - \"9999\"\n        x-ratelimit-remaining-tokens:\n          - \"29998769\"\n        x-ratelimit-reset-input-images:\n          - 0s\n        x-ratelimit-reset-requests:\n          - 6ms\n        x-ratelimit-reset-tokens:\n          - 2ms\n        x-request-id:\n          - req_c39adb49a3aa419197361dddd452319d\n      status:\n        code: 400\n        message: Bad Request\nversion: 1\n"
  },
  {
    "path": "tests/cassettes/test_image_enrichment_normal_use.yaml",
    "content": "interactions:\n  - request:\n      body: null\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.semanticscholar.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.semanticscholar.org/graph/v1/paper/DOI:10.1021/acs.jctc.2c01235?fields=authors,citationCount,citationStyles,externalIds,influentialCitationCount,isOpenAccess,journal,openAccessPdf,publicationDate,publicationTypes,title,url,venue,year\n    response:\n      body:\n        string:\n          '{\"paperId\": \"1db1bde653658ec9b30858ae14650b8f9c9d438b\", \"externalIds\":\n          {\"PubMedCentral\": \"10134429\", \"DOI\": \"10.1021/acs.jctc.2c01235\", \"CorpusId\":\n          257786462, \"PubMed\": \"36972469\"}, \"url\": \"https://www.semanticscholar.org/paper/1db1bde653658ec9b30858ae14650b8f9c9d438b\",\n          \"title\": \"A Perspective on Explanations of Molecular Prediction Models\", \"venue\":\n          \"Journal of Chemical Theory and Computation\", \"year\": 2023, \"citationCount\":\n          49, \"influentialCitationCount\": 2, \"isOpenAccess\": true, \"openAccessPdf\":\n          {\"url\": \"https://doi.org/10.1021/acs.jctc.2c01235\", \"status\": \"HYBRID\", \"license\":\n          \"CCBY\"}, \"publicationTypes\": [\"Review\", \"JournalArticle\"], \"publicationDate\":\n          \"2023-03-27\", \"journal\": {\"name\": \"Journal of Chemical Theory and Computation\",\n          \"pages\": \"2149 - 2160\", \"volume\": \"19\"}, \"citationStyles\": {\"bibtex\": \"@Article{Wellawatte2023APO,\\n\n          author = {G. Wellawatte and Heta A. Gandhi and Aditi Seshadri and A. White},\\n\n          booktitle = {Journal of Chemical Theory and Computation},\\n journal = {Journal\n          of Chemical Theory and Computation},\\n pages = {2149 - 2160},\\n title = {A\n          Perspective on Explanations of Molecular Prediction Models},\\n volume = {19},\\n\n          year = {2023}\\n}\\n\"}, \"authors\": [{\"authorId\": \"1805407482\", \"name\": \"G. Wellawatte\"},\n          {\"authorId\": \"95666896\", \"name\": \"Heta A. Gandhi\"}, {\"authorId\": \"1481244794\",\n          \"name\": \"Aditi Seshadri\"}, {\"authorId\": \"2257535\", \"name\": \"A. White\"}]}\n\n          '\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Length:\n          - \"1398\"\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Mon, 20 Oct 2025 22:37:23 GMT\n        Via:\n          - 1.1 2cb541f687a080afb4184dfb4c43940a.cloudfront.net (CloudFront)\n        X-Amz-Cf-Id:\n          - CixQZW0_ZAhyYFF9yCDNseCEh391F0UHvBw7WWTv_Yabigj40HEF9w==\n        X-Amz-Cf-Pop:\n          - SFO53-P7\n        X-Cache:\n          - Miss from cloudfront\n        x-amz-apigw-id:\n          - SxHxkFXVPHcEjVw=\n        x-amzn-Remapped-Connection:\n          - keep-alive\n        x-amzn-Remapped-Content-Length:\n          - \"1398\"\n        x-amzn-Remapped-Date:\n          - Mon, 20 Oct 2025 22:37:23 GMT\n        x-amzn-Remapped-Server:\n          - gunicorn\n        x-amzn-RequestId:\n          - 28ba07d9-6c4e-4753-9625-8b58166a1129\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: null\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.crossref.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.crossref.org/works/10.1021%2Facs.jctc.2c01235?mailto=example@papercrow.ai\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/81ca3PbOLL9Kyx9mqkSabz4cj45tuM4r8nGnmSy49QURUESYorU8mHHk8p/v90A\n          ZYmQ7Ri+u/fu7s6OrEcTaHSfPt1o4PuoabO2a0b7o+pyNB4tZdNkc+m3NysJ711X9fa7V7JuVFXC\n          BzQgAdl8Mtr/PlLlVH6TU3w5zVrpr7K6Bbl//skIC8eUjBn58mVsPmvVEsXjJz4lPiPnlOxzsi+i\n          f4JQ/BSGtVyN9mkckTSMmIgIDcejzQB4IEggRj/Go1rOZC3LXPp51ZUt/EYk49GqmxSqWcgavnuw\n          lLXKs9I7XMglvCi8sypXsr3xfjk4PPsVnqiapsMBJfC6ULksG/jrz++onLq9c0Z8zMcsvmNC3Cfc\n          Z/E5Ifv6f/aEojhN4pAR/A+MPq/KVpbtlmqvqhp+MpVFduOr0p9mN/BMMh79/uENfLpo21Wzf7F3\n          sZfXMmvVlcyr5bIqm6Cq5xd7/eCbi73JzcWeCMjF3ugHDHLWwerUek5Hv53iApKAcsLTiz2qh0Kj\n          EJ5aZnoaR+pK4Wi8amZ01rT1DQ6qUn7WNLJu5dSf3MA3N2oej7LrrIbl/3MEiyYEDUfwXDXVz8R/\n          3fNINV0bGw4MpNwj/8eXH+N7By+iBwYPCz72nqtKlnNVSjCFcj72jssrVVflEnSPH2fl1Duvs7JZ\n          VXXrnd00rVw2LjMOqYjpT2esx/nvmDEJ482M34EdVCWY9WnZtKrtWolzP5GlrOHNt3JqbB5MHrzE\n          YVYfeHjylvI4jaKfzcyMx2FmXzamP62WmSq1l/Wv/sRP66pplll96dfgO+C/rXaPWVY0EvymWcBC\n          +SgCfiFrcMC2QJ8dvQr0qgfe+UJW9Y13WC1XXRvgBNYDmPorMIL7/FqMWfgFVL+lecLoxV6WN8HX\n          vM0DlhPKONpuP9mvVVeD+n0Qo3IYBQ4efPMeLPwpctB0X9D9kN+BHKmIKOhdI8dK4+6IUZH6jEaI\n          xg0MJMc3D1F5AIwa2vxbhMSFWKNkSFF6r7QD7z3gz0rmCCge+M7xt1WRldquGjSmt1Uh867Iau99\n          jfaEH8CbgFKN1iw8Qn3baAuee1UVnZ4ZTdESuhYWTNvPbx8OT48GSFbVuZoa/EJT8uEf5vM4Zn6U\n          srj/NVgKmDEak/76aL+tOzkezWHAiJonEjzdex/At2fZUhVocJ9kUYAxty0uSSP/1aEO4P2ZqpsW\n          xc5mqlCZMSwY2RpAJC4XIsMA/8be76XSMA2BAz74UOULWBtZj7dfvpPX3meImh74Oov1b2DM3hlE\n          WXA949KP1AAsdujzRJDHaeClbDPvYKCAE4C1hRpOPptOlYELJw0gghxvA+i/Sxnr4R/gsLYHfyab\n          RTat/8uH/8i1jCIR+zzVEe8Ra3lQTmt4+NHQnBfKtuT/Km18QTq4nGjKxSlGug3gVmUBT3sQD7ep\n          nB7/pcRZw3sAvrlq6U8D1xZg8+RirwEOwoRPGIM1iLnwoxGu2K1YpsUyF7HrOABKWdbyKqA5BHUS\n          D+VyLZe7yCUwlq85hBYB1GkoTWhpwlVaNl1mASM0JSwGqxuIDLXI8CkT1wEwnmC8t2YdaaHR44Uy\n          GsPcKE9oRBmJ44TAQNPQmn6sxcZO04ffNJSAlcLaU8gvSJj4lthEi03cxYJpkV4sTMDnQ7GpFps6\n          WSr85oieHZKQhenRUBwlxvKJg1YjwdFk0EC/qStIrcD8r8JVtPSvrMHS3q+e5FhxorUAtpYwWwvU\n          eBZ1cq0dwVwkPrMEG9eiTr5lBDMWrqEgpMnOiI2XUSc3o2DyXwNVzmZdo10toCwAamiJNt5GHdxN\n          JGEIK5/VfyiAmJRAsi3C1JZrHI46eBylSYQ2zDkqGKwX0m/i31hyjcdRF5cDjV7sLWayCUQU0CAk\n          f2FuYA/Y+BxNbsnhmrRD7L/KMDXxVAlhpqt1KjOr6qUOZkA5K/iwgUi1lZnd8ku2zS9Hz+Hty0nW\n          KO8cg+eNzGrNrqkF/tS4qianmg/6PZ+O493x6QEA7S3nmgxD+PZo00JqUfbxCinzi0zVJQxz7B3k\n          mmNnEwjHEFE3uWWGX77ZHnxCB4PvqiJbXqtSea+Go0+s0GWAgTkAw62HiQgWnqY+SdIktnGRGUxg\n          T8AE8LBo7bo88a3wwPpo64IJEYFFytQymwdXPFE8YLGgWqy1Pr+V3gHkXjOVK206LRB/NceF2fcO\n          vOOurlYyg++sVnWV5QuvrSDByeFLeu3M+nQ6JbjVOBsszK0IyCYhG9CVmvHW5AwuMQtVmEEVhqjS\n          QWped3nb1ZgWjiA59TSf815WXSMDz3tedFKnpR4YvoejPfWeq6LQhEzNF23zzEMwf+ZtqOb19XVw\n          jVIWWsi8ugL62bQr1JoP1lf41cyv9Y8v9gJrcAaXmBMNMJCHeW7ZIuQlAYkDYhMgZqCJuUATELSL\n          vVWZNQh4JAoFtT2WGWBiLsC0bUGCKBawJCSWWANLLNldpOcKvHbs/RY8g3Vv2wpeHwbbqbE2na9g\n          OWh65h1AsCWYGJBdrwBbKgEz0Aabrr6SNwHYpuedvjo8OPVp7GF1tVlUK0QPiVJVmU0KiSv/yx8H\n          p7/igtP4mbdaeclFB6855fYqGhhjd1OOfFMGsKb2PiuyXFVj7wwm96bLFSQCAFzwx9uuVMD238LL\n          g8VSTs1XXkoJwPYKXh3Jci4L/K73R6a8BahgUlWX+955hXWjxss8kDBTkBrMashAcJLapLdnmCmj\n          ijuA9fT4+Phi7/DjC+3HdbmubQ3B1lR1ZO191LU+7RpUa4rHUWSUxeM4DIbxD83h9PDw4yewLwZk\n          CX4E5iuYZRPcwCu/G17v1+rrbgE2chR4H0BRr7P8UqdQgfcOlSxBwZ/hxZlaVo3+1nGA85iATtqq\n          VrpUB3gDKkR1HQ8MwqgLxku0gh7UzVk1a2EppHcOmZtO7z7C6t5aKNrsx6xQU/Pnp94IG++X08Oz\n          80/a6hjRuqRR3NtdTO7UJHw/JCwVqEkCmiTczoVMPOEO8eRuBtsk3IqB3EQU7hBRBsSKAczARHhM\n          Lbl9/uZEMg0wyvkNWDYOGPMFGqWWZBMPuLA5B02ScJsVxGQ7+LyuFt77wPs0ZAQIg+vC4wM8hYt2\n          8aC1vO3R6k2PVtaQTZTgT2avEQFOLNKdxTMhgjuEiKHcBOXGkR1yuQkS3D1IZLByVzxSlEJmKkKL\n          vHITJfjdGeMWIgzXle86DfLb6t15yNFKNAClImYJjbeX/J8Aq3NAix1GYq84vu2dnj64wj2jfidb\n          HXA0AOhRtDJflFVRzRVQ71/6gf1qTdwEGO6U05pqgSbBzbLWVRIm7LqGwVjhQGGH7ktJGJA0FhZ2\n          C4M4wgFxLMvCLE5ExLJYYeBGuBBYsKOLPSDDMY0sMiMMyAi+G0TedBBRZT3HwKvD8Bsp8XUfA5xz\n          JY8DmJ90N0hfToMxRPtvkw7F/x54H+Hv57gvppnA2PuUFcALFmPvJfzxAgbRNRjAxhhmF9fIehbI\n          iPCrJwAXsm3Nx8fTBmJZV9fIW5umAh7eImE4LXP49JbFiDgKTUARcSwsKiP6SpdbqcvUeigNIafh\n          Poni1P92V4pw4F1lwLB1aH3nr2TdgLLmwE+ajY/RNOTbXni2yFaFvPHeBDDjbb4vDCoKq64mDKgJ\n          J96LM0jjxMfdH+JHYYpF/7+YbX0G18TduHYv/oRk1x4Z5zBPiLP47zDanvCbqrNAR9dwHhFmaAJh\n          5uDwrXd2evL66AiMcxuP8gEevS6r60JO59KbqiavrmRtcmQgJJm3VLtBSBjwFQ7luqFLxwgVwPxt\n          CDLYJpywLQGxNBY85CkSSBoHVNCQJ9aChQbeQpcMXZdncB/ZR3DzU18Qi5uEBtxCurPSJNTp1i2F\n          4ANLfg/vTryTYTwhdyyteyVmOD4DkuFTORmsFA+ARFKLRoYGLkMXTrYd1kMM6zSmwl4lgzmhC+ZQ\n          AoN5v7hpPsirtwBzyNybAGIGMFRi0YawL7W7JNkmaDAe8SQKOBMAllaICw3OhE44s6ngqyVGZMoi\n          izuFBmNCp2L7QGwyISRhBhVty8KNpw/A5wcmyLaN9EPWLDt4JnDSAALQNuCGBgFCe/mMA4cODmyb\n          WwTmth7yZi/DOG/kVF7bFDASRqIw3ilgRMZ5I5faGrgCJBZGlcGqKmUAYY5Q2yIi43cRs3GBc13h\n          vCezOAOqkdXw368ZKv3/Ib+IjGNHDo49XMFQszVqV3Ui49jRE8gEOoYpkFLGduqYkfHo6MkJkaaX\n          hNl7clG/f/Z0nyY58iorxEXGp6Of8gaLhJ5BFFjIv/03utqjiwjPgYp+wiLGqzUnxXc+SDUD/oef\n          ZfgtSFSxyPEPhTzxE2atz7y3+WFRNTCmsfda19KKa1kUwETxV6pom3xxWemK0jGStAyLFt5B29Zq\n          0umwg6TtpM5WCzuXubeK9FOzfFRwA3Irp97Lqroce+8+A2M+Oxjr6sigGMJ4ips8QGZaVRS6CmIh\n          a2TgK0ps90yZzn82UXsAiJ9xKB+Gbpn+JGiXZl5qa16rzbyau4J2ZFA0cqJBpuCxwuaa+rbiEdm0\n          NTZAqlFnyFcYE8MuIT7YxvncASK9/Hn+e9fSJ/8rRIoNSsc7FItDYH4AShe1uuyWWW1acP6vcTQ2\n          ASB22nIdph4sSUPhR39RC0pjA9HxkyE6BfZNeZRY4TA2EB0/Yc/163K+7LcfIH4TC0pjA9Hx0xoc\n          lnKKpccgnUBWafPv2KB0/ORNV709Fgpm77rGfZ+DE/fqN6Cb/LbmCCmOBT2xgZ7YIXfiQDAothLr\n          3uIm4AFwZ5FaxczYoEbshBr3p+ubzgwDGQnZDUrHta4+HEHYWBctPut40tVXgLzSbGB8VOAxZatD\n          0UfVdFmh/kbsW6g5jMcvshtZezOZoVTtfpk3lXIFyKljyjOrGeptVba1xB5hRkgK4qsi8CDQ0rG3\n          8qhVw0gMeCRO26e9UhLGevsQ8P+WsyTGvxOn6pNOJ+Mw8VkqIj/0bdtIjGcnLlnV0JqxnSIixP/b\n          EmxcO3Fy7Vv+zIA+Ryyk1LK4xPh14pRMDToeQhxuajd/JMapk6fWosEuKAARs/l+Ynw6cfBpW24I\n          dF8wi4ImffPSk8shESTDJBY75mA8OnlqNoXrFmBpz8Lj1Hh0+sRSCEsSsF2bWaTG01IXT6MIa1RE\n          CZpBojf+ortqhbpzXGH9cqk7nM3xALnZ990uGabJNg14UQMcLzCBfTFIYFPjv3ZPTGo8MHXaa0LV\n          REmchJZ/pMbrUgevYxzBB4/h8D7s22XT0pOF1Kck6hsPCCWExqzVDaSt6a8HiMwLeNRwg3F12yU+\n          KK8OdHWelWpZtZV3Hphmnc1MjKentiEZR02dc6Rc4SmFkLSWPOOgqVPQRe+DDJH5jGJVKstDEUpL\n          rnHQ1MFBGcWNFkjGyoCTSMSRRTzSvrPQwTeHIjnQO7u5cN1d+IQuor7ZB7ubGY/sLiKI8L1ouhvF\n          X3RjWO5n3klWjXV6+IfCV4fw6nPWVKW6NCkmpImYMR6aHPKsK/Ft70jNNCluld4ZP8uz2awqkEp7\n          57U09f3+sIL0flu1aqn+1mbZ9148wLDXzBqSPjDfBm1en3/QKR8L7Cn2TY7EiXLvWA9Jp3ZnGum7\n          HMlTGTejuDkKMc/uwCN9myNxgAgrJGHoCAHkbcl9lyNxIt22NiZZKmJbct/nSJy8/rarFsyTntgi\n          +xZH4uT4iNVlVl/szS+zLLW7BmAyvVC3LWKhK0l29ZekcZpw8Ns0IcPE+LwqqqVUVi3/sVkm4/X0\n          sds0l67bNHp7W6vgCTkB1eefkKVBlCC+jVXrTuh7WqHv0y42oe5ugEWMc9wAg39HdLBPclJnkyq/\n          zOz2S/FI9ZL/4C4Yve3XdssuAKd4yOKI8FjwIF9Q23LX7dpu/dom+cybyVdEhUj3PpOdDvMeytw6\n          tjFkf10C/RUhm9oSewhzatXeTVrCdCcNoOtObZdWbasGy3LQgc3X6bpV26lXWy8c2MEM1asPj+74\n          RA9jTq3aw/HiSQ6WJrbgHsqo0/kIWxGY0dmCe4Cg7gCBQM7SFGxiJ/b0zdDUrRt6eJSnaatvWEEn\n          3M6KaN8STR17omGqhzEEIBZF4sAWuT4gsbNfw+IBRX6pyfHrLTCChCP8ORghzD8EPtMq7/SJMEho\n          iptGmaagWubVvNQHyuwB937MnP04VxxMl4ncltj7MdtphmMJG9RZ6aAm/l5OazmvmswkWBuIvqs6\n          /Mr8rcs4VvkUSF4DL/OFPa4eBJz6oodVBjzAEiY75yr6rmiq9+ktTny4qIpCtmOYlOe9lnXWbLd5\n          X+Ibgap0P3BoE9G+L5o6NUabtSk1sMTfbIm9/zNn/89LLIYQsqPV3vHv6VN+DKJEE+wutWNX36lL\n          72nVfcRRLhL5KRHUD23Jvdu7tK5uZZuMpJktsfd6l45VI1FJ3TMlLm2J6/NQTzgQZc6BQAYHaXkq\n          7Aoe7XtVKXeKs0hRvq4WK2ADPLbzmr6XlLo0k26MoFrVU20E4AK24N6zXLpJNwfO0v44DA2pv2Ne\n          vW859ZP2RgB+AEtd2xJ73+J3nDe4vcfhUCJ261z2udq0ad5sb1cCULzvJthVcVFiN3zVAYKfdcsl\n          Fmrwl4enRx4NRQqABJlz1iyxe2ALVWDweqOjzCcqKAt4oRbmCEnei7vY63/m/ZLluIUopzoVBo7u\n          s+hXG4j6VlHq1iuqD6uWSup+bPDMxE5a+0ZR6tIpyjkWHdXXZYMtbHzn/BTtu0Sp2NnmG7RLsEF2\n          8KG6luZM9rD6txOMZT3rloH3osiuqtpWU99ISp06SW9JEJ7aA8giYRjuRJi+qZQK57PHaZyA7yYp\n          S3kigBLZrivW5yNd0GDYu4JWhlvEqd01SftuSrO9+ugFxmr1bIWdV1icSfB+IJt39/2Y1Kkhk+Go\n          J5NJEKUwBbu/nPaNmPSeTswHrHHZV6UaGpEopHYzIu27HKlLm+MmV8JWpslofa2KfSfKhgfdnv/v\n          r0dB3mcO05jKNgioajVXW/aMt7EUWTnvjINILOkWqrzUh/TtW4lgmE2g8RovQIBpwFvTGV4Tc/81\n          KuuLYPrrVLLVquhryfrHo/tvSUKOW05BRVu/gQ8BV1cy14eQtJL/A4PcfoTz+Bq1VEVWq/bGBwjO\n          L3WujxfCyFXV4K0KD15Nc9fFMcJn4TlJ9kOyT3YvjkmYANpJ+otjmryq4ZcU71tY3xjzfbSqFYYO\n          fPkIdd2vqR/4hG6yZTvmqp6tN/RtWw9fjrN9GUQzuNhrDbb9lV3fB3d3bS6ceMQNP/CMrOhzpCvp\n          K3OT070T+7J7BReowujkIcOpZdGv+/fRImtgZLIfnL5MaW1QIGs0vr1c6c5DUP+aXelq8xAYqslX\n          mbf6OpLR6dnZOz0LiPt+GukEvn/NzB1OTVP2T4Sn9482w4Gwhx3y+PzbX6Pz9F+SgF5tXZUq3/0m\n          bqN90cuuh6IX+XYpHl7nHz/+B7dE6KiDTgAA\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Headers:\n          - X-Requested-With, Accept, Accept-Encoding, Accept-Charset, Accept-Language,\n            Accept-Ranges, Cache-Control\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - Link\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Length:\n          - \"5613\"\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Mon, 20 Oct 2025 22:37:23 GMT\n        Server:\n          - Jetty(9.4.40.v20210413)\n        Vary:\n          - Accept-Encoding\n        permissions-policy:\n          - interest-cohort=()\n        x-api-pool:\n          - plus\n        x-rate-limit-interval:\n          - 1s\n        x-rate-limit-limit:\n          - \"150\"\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: null\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.crossref.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.crossref.org/works/10.1021%2Facs.jctc.2c01235/transform/application/x-bibtex\n    response:\n      body:\n        string:\n          \" @article{Wellawatte_2023, title={A Perspective on Explanations of\n          Molecular Prediction Models}, volume={19}, ISSN={1549-9626}, url={http://dx.doi.org/10.1021/acs.jctc.2c01235},\n          DOI={10.1021/acs.jctc.2c01235}, number={8}, journal={Journal of Chemical Theory\n          and Computation}, publisher={American Chemical Society (ACS)}, author={Wellawatte,\n          Geemi P. and Gandhi, Heta A. and Seshadri, Aditi and White, Andrew D.}, year={2023},\n          month=mar, pages={2149\\u20132160} }\\n\"\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Headers:\n          - X-Requested-With, Accept, Accept-Encoding, Accept-Charset, Accept-Language,\n            Accept-Ranges, Cache-Control\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - Link\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Date:\n          - Mon, 20 Oct 2025 22:37:23 GMT\n        Server:\n          - Jetty(9.4.40.v20210413)\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        permissions-policy:\n          - interest-cohort=()\n        x-api-pool:\n          - plus\n        x-rate-limit-interval:\n          - 1s\n        x-rate-limit-limit:\n          - \"150\"\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\nversion: 1\n"
  },
  {
    "path": "tests/cassettes/test_maybe_is_text.yaml",
    "content": "interactions:\n  - request:\n      body: \"\"\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - en.wikipedia.org\n        user-agent:\n          - PaperQA testing (https://github.com/Future-House/paper-qa)\n      method: GET\n      uri: https://en.wikipedia.org/wiki/National_Flag_of_Canada_Day\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAAA+29a3MkR5Ig9rnxK2KLgyFwQNYThWejZtHobrI53SSmH0O7bXLKsjKjqpLIykzm\n          A0Cx2WYju7u1s7X7cNKtJDvpJNO9tLeSSboz6fYests100hm+sgxE5fk1/0lcveIyIzMyqwHgCab\n          OzvTRFXF08PDw8Pdw8Pj7u/d/+j0+d8+e8DG8cTtrd3FD2a5ZhQd1yzX4V5seP5nEbvgVuyHxpCb\n          cRJywzW9UWKOuOF4xpibNg8N7pkDl9vzSk5M+BPgD1nHdqLSSlQm9n03MgLH87hdWTL2LVVEgBuE\n          fGi0isWo5wn3kkXtuc7EiSH/0rHj8dwmCyV9L0ZkVWDBSqLYnxhDKGVEzhd8bstmEHAzND2LLzM0\n          zxmNY2Pi2zztPDqH0cZjPsn1Y5tTVTeKHet8WjFziFLzwnRcTK0xnMDjGvdqzHbC45obhzWkE6gK\n          HxMem8wam2HE4+Pai+cPjX3MjZ3Y5b0PzdjxPdNlD11zxPwhOzU90zbZfQDEYB87507Abce82xDF\n          1+5GVugEcW9jmHgWVt3YfHVhhoIcPzQnPCXJvyHI312CPCKS8P1zhx/bvpUAEuO6+F2fmLE13mhs\n          /OzwV18esU3uXQKRTS6zPnnIYRTR8cbLXx19urXZ2Dxyhhui8uYr8fmy9Wk9Clwn3nh3vX367mZ9\n          6IcPTGg2pUpsCEqnVJl+q4c8cE2Lb3j8kj3lowdXwca7G7/6km2+u4WV0vyGjoZPLrd+8uXLX31y\n          aXy61Rhtv/vu5ta7uXwosMG+/Mnmu5vb7/6kJZraevcn7Xc3j17DvxQJ6ssDlwukzEJ49Hpjc/Po\n          6ePTjz58ePyqdjm6F3Lz/GEIWVHtcGi6Ed+G1Gc8gPkG3D+HWY8AAZPnhPvDl7Xadq32KZa574yc\n          eF4+H5qJG983Y/4QCphx7bBmT6Y1zHsCZDf+UHRKVT4wvcQMMfMhH4Ty6xMztMbweRKEjku/MfWD\n          xOP04eKvk2QElAxfAOSYTwY8hO8fAdmIbx/6FyrxPrfEV4LuKf884VH8yAaorJbZbg0HTWNnZ3fX\n          2OlYA2P/oN01+P6gNdyxmgc7dofABv7le45lugR6ADMJtfM5zwJuOaZ7BvwCC2k4Tet8mBAYh01M\n          zQrWFLvsI7vs+8O+YJf9+6ZA2nPkklq5ErYqYEnCp/zCiaAQDq/VabXb7f29dkeMuyrnJIQ16HLK\n          2G13DzotTH0UyfTaYRwmXCQ9BbYdwtrURndCSwOgu3D4JYHxIuKhGJmXuK5KeS/0k4Bm/W+JiTgF\n          +hj5oSNI4WM+wEl3LjiD2YTFEnN2aU4HpnXOXMc7j3DKBUARu3TiMYvGfhgzm4u9A2EAWiimMWIM\n          UAU3HduMTSgE0LCJPWXwEzKGoT9hivZYu9nahyKPvKE/8K/Y2HcdZFbU4cSJIscbsaHDXbuk0NC5\n          AtZl02SkoCI3Bo6P9R4iCxqn2xCM8wrp99SfTHwPSgp8TGm4zIkYQK9B3To42GVAuLDcnGiMyzxi\n          jidJAPLPEsiwFDD5vHR4/gBm4gL5OeKTyAgLw/ePHdg1Qq3Wp4pIfwnz+ljCDNPMvZrKORU7zdzM\n          J7AbuJCD/FgOGGnR5QBFvMIaUFXKifU5kMws2T2KzkJ/AAibPrCdWPApRcs6CPPLRXHoEI1jJpDq\n          p4XkJ8BpVPKHPkDHobXPaJHQqEnUoTHg0EbchpUYnQGXnQDhv6rF5og+YWbjhL4BYNyFb63Xr1/T\n          QvG9oRNOsPtTMwByNj/k3OY2MNf3uMcBDAFZuiSfYI84bTz8yDsFqjjPxqPlPRCb7b2pZNhZoTM/\n          gLWK4EaSW/3SiRLTxX78EGFEsUjN+ylMsZp7Pf2+A0VJbBTpvzRDBzD+0HRdXNaRqENDfPLwvgNb\n          rzlFgh+YEb+fLWGBHU5bgoIQFzUsgxRkQCKsmozpelB8MBW51MHHTx48Az4wMXEIJzGymPhZzIOP\n          LngYmcBvdIYNhZEsHnNvFEOfB81mU6AOpzw6A96EGx/SG+zzgH9ajAilCQRxwftcT0XCAAoJQ8fm\n          8if3Qt8FzItfsEE7I0/9ipIB0k7fsWVhgg7YRz/xHNEeDQjH8SwZgOB3L4lj33tsDrhLPCDK0DR6\n          8fjZmR85kkPTElfspybznQgYEOxO8WPkspImNGT8kkSxdrPdVvP6yHufpLVcN06ksp/BysIqDwDF\n          Ux2rcmofAfJp9/3F7sFee68pd9gxt84Rpack/7wPsEaim+iD6CRwcI8YgMxhI7OinSKGXkDqhJ8D\n          J/Z4hBlDWPm/hCow3scOSQcTf+C4nL4gIwJKlNOnfZU1kOW99+B9f8KRWp8lsFYjEKsR0xIvz/0A\n          CCAb93sP8qWem9H582nA5cJOf7ysWX4w5bhKt2vI3g3YRIHtc88mtoc9J14q6WrNyNl+74Ho+gkS\n          PrLU2Xl678Fj5BtAKS8CmQsMAjEqC70+Wnv6+Nnzk+cPQP4DTlwfucD03NMIEFxPoFw9iqcudloD\n          0dBGtguUw2dTy8uWtVioVGzDV+u75vqmDZDLZqzSbjGHpHrkYCBRRTBJUQnMoHFEdaFA1AXbACXB\n          5leLis7NdSwBqA7MhcYT67C4z2M/kNvTczMc8bju+YKLFSomblTPr8Us/1KukrrQA6Cck1V/DQL8\n          2cl7D558dP/F4wfPjl9Sc1ew9nXMJVegR41xkxcsSMwjLgHEHHZQRwKvqy6zZNC3igP/LFJNQ1sh\n          CMC0w9VH3H90VpoD+1gYvwgURZg2IuKpUsCegyYdO0GUz45AvgLuHCr8hC4Jcri51VH3BtEw35eZ\n          xGPtu+/6Iwe3n8nkoj7w/Rg2Z1OBENBmtvScEcJLCseU/dgnzifyuTX2dYhU8gUKRf5olFF0SrcP\n          LuSUYCqseGdEDOA5aPBp4ZQ8hqhnyHFfiWZd0Wzdgl3BhG0jyvKx2ucJbPZ10xLrapaapF6N3FxV\n          VHxXFiHGq2Yn9C/jsbbH1XPs7hmsQWJeR3cb0oCTWXKePv7F8aXj2f5lHb5++eXLTzfrQRKNdRPP\n          5LLuEj7rDuxxek7IgbV7L3Ns4vdb7ajr1LbTYj/Z/uwXCQ+n2yGodKCWbAOLT1xO7VLF2D/nQMkR\n          jzdQYolh132OSbCetj75pCbliHySFYVDPQX07LXXn5K6vamPk4T0kLvHNcE4xpzHNTYGBf241rhs\n          4LjqwTj4GRnRuPdTmK8jAV90XOBx63unpVxBpi/PZmSFKiYJ2bM8bb19Wp5bwjqhSBl7orH5njs9\n          FsXoN7Z1rJNbShvMjKaedVyrsSi0FiOL+EkSaJ1QK6KX0Lw8blX0p00WGSs9siOC4O4nocXFQr4/\n          hVTHeiZ4P5OmM4DthjOsbZxLY0cDcoScD60wGkgkuKMMxVr1nW69aVxOhvV2t1CTLF0h1yuCio3M\n          cclyxuWYe4YV+lFklNcEnTfWcTUxrwxngmbSIORoBDiEKQPBJrQLNYdkDDJsjpIbMo6sjRhkxmDs\n          e/zY89NaQegD54mnANrokHrQaozjOIgOG40koIlIab7uh6NGqnY1LKFcN+JxMhk0dhu7+w2pWA5R\n          zxybrjM0r/oHfaO5U//g7L1Gq91sBlfG3EJzIDwkG6wGJ7Y3r/yYo9FUq3CglRd4Q5wGsB1qhaiX\n          4xY0Xt422dW18ksa5CsaA1FU75sPSJ7ILZEABVrPQ61XLZHSqcnXMl1gd54JjTHsBBIC0HUsArZx\n          ZWBNyMGxHNeQAbJ47EQsIEpIFyJsMsChcCWKknMsCbT2xO54TNJ4HhroHM34iTU2kDemfaBq7lgN\n          LT+jsHrgFQZVVnUIOz0ka9XgZ4HJCA23BBEwFZ7I1QxbW1cTV0NCCLsy4qBx0WqkLQnEpbPLNri3\n          me8Ukfri6aOyXsPIzvXR4F49A59WGWDEIcRLlEKVfPOWMo6qVtSqnW0LfjXm2YBy7QKQiJJiqxZI\n          tKiAy0VPDcuiUWMwNSKzsVNvNmzO7Tr3ViBFYMUTgYwZnJ5AFhtCi3MoUpqGD59yFBZPQTQfyX0A\n          Kx5j63lgbC8y6NAixnlUE4Ars7CaWGNhPRKVZ9ZgQx7jDXx7qk596awGNNMoAOShIZYSxC6lfzcE\n          gRkXCWep7sDcGArhMZQTGvh9cmmMHTwJQjOAwd2YAXBN/CNNHFiCS3sbrWljzvyzEKT6hYV0IHFb\n          ZYIwDTJN9+6aaqTQ82fJJDAQcwpP7yAqpNGy1vsAslnsK653t2ECsmznQrUgO5HHVtLIy/GA9M5d\n          kVhakrAivnm+OIOj47II1ghy1Dt3qjshQYjK3LkLmkOhUHasCPKIPTFDGBja2+DnAEnjmWDZUPmO\n          GIhjl9S1ge+DyI5bc651lc4qa6icAVmjjKELsr7h8mFcmhGKTU8tpyfQHMPmagwR6HhBEstlSPrJ\n          wL+qzQfYyMqBlA/1RHcSB2MzIi0QBI0wgRWOJnWD9ClDbLGJU09bWhkpad8MRqTjXBsWjYuSF4yD\n          ytQYyErLjbYCJNGVZV9JvGtfDWNonvMF6UZ6FKsXuCRhxQBti8e5DNzcDBRymcK4Y9vcU/hmvbtR\n          YHoFYLESLojEEfVxiPrvlGlRDgn00Ehvba2ssfzIDTpq6KUToKreudugfPw2u9Ay9Co2sLZGK6Z6\n          wSSeOhdPWUCh0ZISuAyrF2GtamWrlYTt4dwAUyULT02OZu1OvmJaTnKcGeArChSS0xHU1u7QwkmP\n          +2npFP0ZVKkilEbpWLXCOopKC8+UUrVnUWwsO1lr5ZRQRIFYlTo9QR2sqlbR3NqxPxq56YqrKAS/\n          DcW0ZvhToXC9OLR6gHraxMfTUx+2YRtPU+82RHu3Cych8QaQUv1aD2WDDECJzzVtWQRGZh6bWRKS\n          U6BW5PJY+5qrxMonl2gBwXNIdL9z58O0DjIIObMV9TLWAGsYOEPizill0BkV7bq0bbsODU24H5E0\n          ox9fa9IJ1jNgx56Q1KIES5SRkQT7Z6QByc3zl05EmhEIY0ie2Cx7+cWnwIgti0fROQct7oua4MCC\n          grGI5Igo2ABPdHoZbBL2aDl4Ukn48DStJwF7L8EjLyTIQehf0tG5pmkKeFSlOeAkYQgl+MXyMJ0B\n          LYC4fSpq9lVVCVZ6NA8iM8j7Nol5oiiTRRVwudRqEPFYCs/QyECxBHypPkD1ChNpMtEc7KURnaQB\n          hKYAmb28yk/rlYJUtKTKVUNqDvwkJu19xck9wYoppI9BAfAYNZZNKQMY2Ni/ZDCISz88T9F4ki83\n          n/JAYl8KkRUqZJ4cobF+ks38+wCclOkhp5wYMSOZmWtc6Y3EFYtesohSnkUGXNNakWnlai3LtRDa\n          0AEOyr8vrjXmbrAc4bwPJcsZAh5LoWfLWMxFEnGiG1QEZycEm6kmF8Ba6NuJtTzzJLAe5arlKFoC\n          VQ6MKCKzq6EKiPmszjwnEzzgn/ZVfQnYc+Dr42SACgF17IcZe1J1mKgzh0GR4cEShocVeZRus8h4\n          KMOaaEgUTTPZNqInYwgvwzy7ClN2latUDbewIK6Ky4eOy/uiav/S+QIN0Sncts3I7hoxwKcPm2Yo\n          TBiEXyRG6XSVm/kX1BYbOvNYayQQhsxrRRRrnoPp3Mo02qpX4kYpV8KVq74XORYkgJwkVni1fKGN\n          wR/5pGU4k1EhWVpKxVGOtHYKDDfofKlgKWWmi8crZUqisIQf17rNGhP2bfyKverqnuo2FeGF0cfx\n          Lri0jpQBCfuRsolg/9kMlwIufEYa6LNBhopsDGlDoB7XowsYDx3qSIP8Idurd/nkSA7lkLXqrTYm\n          VMKl/JYEWLjWH4acsweeNbVc/3ogyjZTCCUuW629DMetzizkHQFrCnyzvp9BrxRoMoStpaQ1z17F\n          PVtuItr+qGzTwkijfuXrS/PiwL8iEyObTbZ81zWDiEcleREwcYOOezzTcUsKoL+Awa9gONJjfrYM\n          jbhiseZB/gEsLBJMoaylnE3ApTPfYZ75DmtLGWFE6+VmGDldBUNMT3StmVjMckkEDXomEofCdN4i\n          otfAkReLs7JEozjf5YVm5lzaUfFIUhqJ85Z7YW4U1clbTIdMtirMlMUEA62NSPxKR+7lTUgR+jrw\n          EjLSG+n3RVuXId7ACEEoJEVbFnF9YAhylaHOL9dZCQr5VayBmf0UQJJFWTBw2YC0vcofd0qbkrAh\n          iQh4HuFPoDXAseXj4GKgR384rKlmpClXrXZhKFC/6F7E2HdhMLNUXLBhz+Zin2bggPTjfEGNosiJ\n          3s0M9mPXJTsp0D76v62yVLTZF6NTQ0nxpC+lGfxYctnriTqy07Wi7dIa+iW+xPao8CWPdC9MN8Ex\n          5NlRb63QUsHgU2BTeVLTaVWt5dRyhK3iAuhpTH9GnCg7kEAPHDpgSZl0loJrkOfn9oyHEZ1Q012r\n          WjkH0VpAWweW0jcXvZQwGGYXfxZpY3RMdSZ+zNfBbqJLLa1HzgwFv+UU47d3HCXEoN0jKz+eOkkL\n          lFvHtQYWnlFl50pCbSHbWNYAai2Ygtj86TvNzsFRxPAkjuFtuG0hLm2TUgpiBrrgLHUkVQLg7Z9J\n          rYCFykMpDdMVp1JlQyk5lpo/4r9G51Ia6ZSKRaZGu6ufUWXzcbNDqjkr5tqHVNIApLaVkqUu9ci5\n          rMvzY2coXSl+9HwYr3IMXf9ywTjeDOjK2hDg1d2YR0mA3RntFBhtg5Q6koNnMWh+YLotgs0pSHYK\n          4kaTy+Na5ohccLaxffSWKTje/exyMuwLB8tjUYDcXDAVCyWTY3k2lSYrR+bjoj2XSgCY0r0yHaKy\n          kNyn5jXTyJqwjWg4In8gDoKdn3jfM5bmeAGdElQnAirhxUrezrGfuq5toW/Llj/cEr4tW+gApfa0\n          v+0nwMo4A6kG8Ax7mDjAoEZh12JyuLSBuf6IOd4R2jVhZwm30TTvRAwWJJugiyaQ2nQGsaeyKdHO\n          XAST2/1bg1j0Yn+MEF0LqUIUmEFsCQqV0JBDY5299PNahD+D2cfU1ixGF0tUkgPPiEUaHpd13UlZ\n          WbVjzkxRnGjAh4HnOPOmLhW8xEiJBic+4FTd9FlOlioZ1e3LUiugrlKWKigtFfJU2XBK5Kn5o/5r\n          JE+BXu4A1UTl0pTKvY4slZ+PG8lTuhAQyGZXONFTVZZbLsi5NP+3N3iIl5ccVmbc2hnGDyUHVG3/\n          ueOY4uZ/k4H+iLbypZYfogDPwUpXn8xMFx9bIBMUsS4u4r0ZbL91+/tS6IYOHnnlyKasIqpnhIQl\n          HBBmDwFJLcuZ7IS9OC2jMxnkW+iMlHdjnlfAQG0xrHJYRg7j0W3Qoj6pWcFjLi6Mwvh/zzDYqX6J\n          lBlGLzthmnPUBFSVTLyca3QJ80wdAEsOHBAYGJ7mNpZ5WMs8mAju1q7vb13tPbpILZ+jlGtoUWe5\n          BfNs6cyIaEsV7c4MGgMw5YeV+XSUyViSqYtqGe2Qi7/hD1PXMu30Vov0lCJSP83Q8KYH2FoRY2Vt\n          FatC0i152CpAl/CtnedZm413GZ9aHBGyAvJoHbeXc2jN3O/G7R/enRWG8NY7siKMc11Y10oEM5zJ\n          zK2yuMIyUU1tpJgIJZQoR8LtWnYep6+ZVKXWEzEQhNGSnEztrO+UELy4AaOxqdkSQrLeeO4Hm9n5\n          kjjjvZNuTRrc7wNEKIusrQouKysnD23lEWd2g6c4BDVG1XvVXpCNaG3mGE8r4iWTQa3X0s/ppEea\n          aF/L0PiwKSXzlEqJc+Isgs4a5dCDl6Bo2hc4EiyhiekjEz4B1WMrCiea2kV4zh9NiiE/p0aZBJwB\n          4JG4v5tDQnZgKFWTAj3MDLgw23kDJ6beM63zUQjypr067bdT2l9AL1onS6yCtTtLEE29lT/epe9Z\n          PzkEFxeUoB4Ne1m9JREohcSylUkX5lAqfnPoTLu4NWS2S5BJl5ihl9VQqWC7FiLlT/VLw+ozzvum\n          G/k/EMNLu78VjteeXf7QAcMO5rM8HdEKpKUQXY3Yh74fgxbBox8Is1n/t4Lazixq0x6Wx21a5YbI\n          fXBF153dvoit+MNguADEraB5ZxbNqhsRR3J5XOfBWx3h4ofukFuitN2Zr+dqUmBRlabbPgirsgtq\n          dfAus0JX/jqyzCyqJRTlGG0lIG5XXU1WGmK5PliClYI+N3t8keu2TCcrHl7MVKi8dpwZVylALcW8\n          SGFd6hRipq/bP4NYevyVJxBSOEN/lliNM9M0ys8jZgdWchoxb/R/jc4icOXeS1xpvS8x0aX51zmP\n          mDc7N7ySXGLTmJ2y6zt+zPH5EHxMsS9kMC2CYuiEUfy+vKCkutETEcP0O7vGVHTtz4YgHfzmBK5J\n          TaTjlmIwuVMbPDAwBnH1gWj5yQ1WkyunmkVkrd8iU1gMcsYGAOBcrDAjklE38+a693w0o+BRgrxB\n          SIey4t6LqlpnJyrwJGa3mmkOcpACC9EGrjONUny8HWxChgAJQn8UYsC6C16cbUWORqt5E06iZqLQ\n          UwlPKSl5He6iz9T1ucmdpc4bU21qqRNHaaEGeVMWz9OqCHCNSYgUwwwXnTGaYdldz/X7B+v7J/R3\n          n/52++v399fvHdCPnTQJPjr0dxezTx7S372++NDK7lPtPVUUG08PkL77o+/+/nd/j337H777u/Dx\n          3d/57g+//d++/RP27Z/A77//7b/77g+/+yP2V7/+R+wkNAeOpd7OMEMh62a/iAEs36askGIO/d29\n          6eS4hoW+/Q/f/ptv/9V3f/TtnxaLuT4IbZLDKIgqZ8IQkS3VwWq+5bKjvmXmlEeL5pRHZXN6f/20\n          s35y3+zbvO+a/XuoToRm/0PTEkF/IJl2ACrWSqfn/m/+F5PZHNDOZBWmqmAyVfnNP6UZegbjwRjJ\n          6nmTSJ8iHuWnaLl2K2fpASDvN//Gd+fNTwrPshOkGr3u1AwXLrdh6XL7wE/Cvp307dAMuJn0PRWI\n          CdJkzHg1HViU2QmTRZkqimlyA8epEAHx1UwMc4tlWFgsi5usnIWHoen95k9MJ5o3DQqWZWchbfS6\n          0zCeLpqG8bSc6+2s3wMe1gX6x7/3drPvJztaepe+3+tr2aJoZ7aQaKiv2thd329S0j793Utbgoyu\n          yE7n+v/7i6//6dd/Bv/9C/jv3379PzP4+B+//ufix9d/xr7+F3/566///df/DnL+8u/95a8ll4SN\n          wzE9NfXjqT71+Euf+hV7qKSDr39NVf4llP6XX//ZfJ6p4FuWHPJtX5cmHHsRTTh2GU28D1JL/x5X\n          vDIS6/Ln+UWJhZgsxFQh9vNsOT7ybN/jkTYvjq3PC/7S52Veg5WTcM8EmdjM+po3DTpAy05Esf1r\n          L0++cHny8uW5t35wQH+79Pd+nz526G+H/rbp76mecUp/m1q9B6IlKnRyoNVAmQX+NrUGd9JJ/uYf\n          f/NffvPfsW/++Jt/9M1/8c0/wS//5Jt/CGn//Tf/mH3zp5jyJ9/8D5D5xzTl7/NByC/TZchzy5Dn\n          p3v5pisn/5t/9s1//s2/gob+p3nTroBadsqzVq872ZOF0sokWrjufg5qtzeKTNObu/KyYvrae2K6\n          6K4kMD/JySSTaM6ym2lt0cJ7wqGjZB76JSgrLjjR7nUnIHAXTUDglkcMDX1QaKZ9+wuHr592QZSn\n          mL2OmILMAUwVZFjw//m7jAoJlE1pAs58V5MKA1efgcDNz8C8xirxDx1EGM62GvEKhGUxL1q8LspD\n          fxHKQ78M5X/gJGb/PkphbuImDmw366f76wf3xJ4D/0ga41ngXqzAsgqwU/y//63YKuCfLExT8NSf\n          mLpUEPr6JOAvfRKWabZyMqCr3/wz7//+O/OmIwNn2QlRrV53SpLzRVOSnJfvOU3aR5okz8Hf++v3\n          W+v7uF2IH/C3SUm7+Pdgl1Ie5HPh7z1RTUsXZTriu2juIRVqatUeqqJZOhU9ONEK6f0IUPdTCvnq\n          j7/6t1/9p9/+A/bVf/rqX//2D3/7X3315/jtq//zt/8APv/8q//9qz9nX/3Fb38NSX/x1Z/jJ/vq\n          v4EfWOb/+OrfE/G8OA/xma2MepJznXrwl049N+yykrC++udf/Ucs/dv/Glr/z6Cx//jVv55HZBrY\n          y1JZWRcl7qLpCXbOvmMOY3TOkmbP3C9h+czbui4HlCoOwCgsUi5FeA/NUOnl5SWRKQ47o1LlxvvA\n          gzmYYoiZhnoB6B10B1U3w9PL/Xrg7xxW5INwGZAWwUbXo3tUXJ70mb0UMflDtqJVO3OPrXBbSJ8B\n          xfOxFV7UNPiV5SZ2eYiGkrZnPRczMz8ea804qpaeyqUvDkZZoZxtHLr3YTLw0dB8wCL9ZoNu44vN\n          QVRhMJ9t601fYrBMw8OH8MQZQRq+WkXLU0eQUMDzlZm2OgzTvKjjWWg+fknHOBIwGWXRynuEW2nE\n          u/lx+CwM0uOez5yZLgnwc6h7OBdqEQzciYAyIz3K2X2RxJxJEOL7mPSIYOyXjCzOjyxlPtj3Sr7p\n          dyqOfi/EY3BL3FsruRG88Ox2pvXbP7tdegD62W3u6FwEJ0iZmmxw9sylckwlx7bzBv6DncescKpS\n          etDxAPebaHzTE9PcvW6JpxWudKkqb8MV9TvVS00/ms3Flsk2ErrkOSe8rnZXZ84mgzyxan+5oLwb\n          bCqyge9hJ6G3Ad7kHpLGPDTtORsCPUdyjQ3hRs+flL+twl7yPPfn6dHDnMiXFi7wKHej/HsYRtql\n          HMmZGcUslE8dRyLUSzqscX5YYzUs2t3HOc/uVTY3bcXlFkuFlBdV3Bg6ozeBVfSjO3NdpqiZZW98\n          l1ZZxQcqV/VNeUEtNaQ5flBzLmCXjaLS5alqsD/a3fP5je9Cz/U3InzdIMLMXBqvVS6iW7qqpY3h\n          Vl5DKLS33NUtbbxLvIcw08WqDyLMn7fVXkSQxPVWvIaQjeutv0Wmgbr8ewiWetdzeZlVVcnJrGoo\n          GAKyeC070h7lmQncsURQ8hPR3/cTkRxEDowuMl+EoxLL3z6/HWmOOi0T6VaE5m2S7gj0ChHvexqW\n          6v2Gcpu2puLBCqsJCy+7EN6jJzzd72chxMbl2IzJ6Dnm4YqvUHwMVent9/eh6lLWsMcy9rvpukzq\n          5lo0VTICMrmhoNuvCAJKZqaUBj/L0+BnakoRGFkBR1JFjnE+pD1W4PYNAts/pgYai41qnj8EKsfw\n          bxIX+VD2TL6uEjEBEhuG/kQf93l+3OcZPxFvkSwIiR8vGxJ/4fMYFCRfBLbvf5wPkq+Fu4/YyyQP\n          cbJCUHwKgzMxxZ2fRXOzMk/wXRs6aXVa7XZ7f6/dyXRA7NTDWaHzNUV4SivMKYXpWWquTvWAHG/o\n          v4GxSP4mWtf3X0zBV3MRbvHeyizoSFhauWrgraUefqmOdgNFn0Pv2CFBjVAsHFpujkS4n+AhwPoI\n          tBmMC8nDY+pGRNmWY3+kDTt7LAThnx3/aS51zsoJ3Ui9Kn8DLLzQHqcXsYlC95hOvtY7J+vth/Cv\n          uPYgCX/DxxKSxXuw5yg4bfbi6ePlRmR8HuJT3TcY2C/CU2jgTQzpPqiUxCx+8ZQhkNfcq1G+MILQ\n          wSedrnLhq5YQhGfrLruTn2Gthqj1Pcm1CKwtkWaAlB66N5hXhf2T6MweLr9uJUui8PopLJEVcq6d\n          J6mJzXY4M2ImO7v/kDaGGQKAXMibs18grt8Af6V2UQ87nmqv2JypVNAVwpmtgb0M8ltfkHLcYr1r\n          EjSuoIEZcYMu5AShj8/irqLeVTWwLGk/8uQbOKrqm6fvzLFAh1l4whQT5TvOi5xi1HPPs2/AN05B\n          qBqBdjD/uFTz/0/jy32sGmOnovlqolWzUFtpcOncoc1gmUB7K3tVZA8exGFioZHKJgMF7qgZlY/9\n          CAXPwZREeMp/OcoT/khHCpVAEK/7KlHxYGrlgyz9mQPta2V0MO7Z8640rxol6/as+3MMqjeJDFZ+\n          z7wc7lUD85fCrTVyTbirW6xVAnxLFuAC8DeM2TWDimXsv9pol7D/zsP2Uvbf+ZHhV7P/6tHr3woj\n          cDa4t94IrIE6P6LYDGMsWdxzmCJOvf64fWHEFCtCW/MutwfT4nVuGZDbuODSGzGjmGo+SoEmBqjZ\n          8fxl0mJ5us1s4xMB9Lyh7qd3504xbOSzJLPZeb6QGHsP0c6SWje2yaNpiE+pce0ptYpNJGteAok9\n          9PTokEqciZKBeIZHOhTqjeh/y+rSYVwxCkeKlYqYH25Ml/UCM8RIqqD+00tLqazCbCc8rkGhfAOk\n          FGovC8PuJ96Lgy/8ygIZJGYSc/I1MTO5Sh+Es50ocM3poed7MFCSkxwTdXAX9v6p2qsDDVo6XADG\n          hrN7txHAH2oqJRqb20ng4vRiOA4ojbauZ1gkOgxbndZuc3en3d2r9erFsbI6GjboWbdkAB+vAtNG\n          gjxsHg38ENYSQXkE29bI8Q6NTnB1JN6zQ4fco4njide+DlvN5vpR6qApflouDF3UH4JyEouvgyzg\n          Fj3/chjDCgVBBx8CPhIpjgdinBO/ngNtx8JN3Bo7rv1KA25OFVaHtQwM6lUeyte/L4RQoXi9GscT\n          t04PHgKBT3Keph5Fbp8D0zBBrRKmBAYab9QpCsCEb/ZgPvMpL2n2Pn2VoeLwndawNWx3fs+Z0FOj\n          KSreGe4PD4bm6zyYFLB4Qzy+FAk0gsyFbR/aIGBszhuGH/3AY9jIqGZ3pxlcbb7ClSqgNUIeBaAL\n          4NX+OVCSbvhKrSP6lfX6+nrN9SyT1nK+WUOm3rz5GOsVGg9B9UfkBddsFLjw9nVr2mqpUzQfteaO\n          VCK5sKUr8TXoIjjfvbuidupKL5bWBW3GwCNpkPARwn9jfN4JNZjjWrtWqIHvZAOUYztlirmVP8sk\n          mMYlFgQticewbRAE+J89Dwp661N55KOXjj9Efku2+5lzDUw8lFotXkjqj03XGZpX/YO+0dypf3D2\n          nr77oHUm9/h8j54nFU+NNsQhQ4lCTduoUrgb9OpiY7exu9+Y23Gj3YWFZCwAzuaWj3MLQnQ09az0\n          4dI2PgibPly6vz8zDCX3I/QRj9/EALrNhQNgrXr3SgpKBJYCv7mzryenI+l2dmus0dNvKWh7uKIB\n          ucAzQpS/e/hYbHoJfpgjNCWcxLZOamPgzj56eoX+5QypSXH+owEsyQtu//Qd2JSPBpJckUrzxXE4\n          MxRYCAIgf/YUTOa1ILpPUf7nQfGQD8LEDKes1b1OBx+CXCaGGwOtLN3VNms327tiaZYKTqLNjZyb\n          lh3LSOVY12i2DQSZpn4ztaasPoKHIf88QTl3PvAnnpfgI+FpBw3JDhtiBwCZrnd3MJ95DXpso8h3\n          KHBCX7mxp9Mv0lP3dgLTw6clzd4hu+tkQR96i0M73G04vc1tJpYtPoGbno+AZgcwZwFBB71tfBbB\n          l3QMkggOGqqAFKzNHp0mQWt84odmLCJ0OZ6ZjJJQHjqJNwKLY80ZD7Oh5jBV6xVXo9kTJjczRj4g\n          oiwd7Hbrd6MkEHoHqDU/feege4QSUCud5/T1Sm2pvYNl+xgCEgM8558hhRxjEMLehJfFoL3WkaSq\n          1vxynaOcLQ+g6jFkLyDuIzLRKCQshEN3igf6pFzBGLeZb1nq3n+A4REtBtoFINVzeERSIEj+lppO\n          CndkTuiQHMRB8n5ij9JnLMwits+oxb5UPKK+4xURL0oo1YQaVnMQ5LJwYNv4yPbYT0ZjHEAI27sZ\n          sQGKq9lNGXnGSk9w4EhhJdelSjPhsYlDCHgYT2kbRpPeGSQ0KHBfY+ZNhXEW9kx+bcOMjds05Wmg\n          6jSi9Lg9Ew4N3XhksOXavMxsNl+qmbwdHyL6LTs5buU9imTyIXs/75XDC25Ey4D9aVpBv663EJ8d\n          xGeH8KkHctaDLY87bzlW2xVY1Qd064gNeicTxy4uuPeQ7PtK4xdyDlrN4oyrUxGWGgWI08kivUmC\n          j3RTtHM8F5OLroSNnpmh65gos5Uw0yxTZ6llqcRYBS/dYRd+LLYD0/YDZCYevwTIImfkoZP3Dbh5\n          brDUJzI2J4oS3F+YhV5Q2EOUDCYOcZGogrMfNulr22guy+IPmxh7e0ku374OlwfmS5N46SeuzUJO\n          z3GXYSsli6fc7j/wELF5UQ9RBHlM5vVKEgVFXI4dIJSxaRP3xRd3QczB21V+EgEW6dwJlURg11xs\n          x9E2zjOQFupxjnpXC0+T4zIpeFW5lEUOnie09nf36+xDDqQ2ZTvbzWZTElDELnG/oAmO5WGZGt3C\n          uW69LXP9kcc+smJ/wEPWbm/TqildnU/MwOX9x9wcEgfQ1a0QeEwILCbzUcKyDMsS8mu9QgJ2/1e/\n          /mOBRoG4Ym/4oFT/xHWdyPf6LzyHjtTjqeYGhU9gyQJMK9CryqEpFW6hSH5FJsdBF+T9Z7HpuTzr\n          RiQzldzL/5bjuIR+iFpNlnim50yQYpHzVBFBi752VljwLaOzNBF0VieCFxg2hmbdpbOIaOwEJUvm\n          LARdqP/E8QCLPCzj0liAqQI5Tp3LobkoNP6YU6P36v0zWGuRdj9Z5LB7daZyejJJ/hYMJOSR7ybC\n          sR3IEeV4z1aCqcb3adUGgBxBeSW0/j5MIKfhCYtAyUipiAgfLbwRtLEW85Sof59bfIILDfVEsdBw\n          zyiH4RnHl+xKehYZen8ihXqJL31GMi/a0sMK+ttZlux2lqa5nZVpjuRnkDieS62BXQLfBkEamkDj\n          TAlPeOA6X4BqG4/7jx5l0pFKZJDY038JopjhKx4ebExL8KqydMz+IkFFICdabONMfmB6pDK292ki\n          u9sLFnrrLVno5WB2l4WuuzRo3dV5EC6F2PfPGR8OYTNhtSTwQQwgV2nMo6gktby6jrrzFHhABaHv\n          Ljuw3aUHtns9Ql9JacmeS8ksGG+9wtKpUFjUEN6IujLHKkX8xPEiACpB4Yw0goNd5Cuzu/9HeGhI\n          lgQQHizHTcdCGWRAkBm9YgqxXSLSokSB6o7nh31556OE5agiTBbRWU8xr2zLfOpPKOLtgQ+C2T3X\n          RPO4uoDgT37zpz5Tyb3875SRCQuXEzuAyAvaVApbeKHHDziI+qfjUHQbO5rXJ2YxyPrNn1JyL/8b\n          e6xYpXvLrtK9pVfp3urs5yQWBiz0b0iJVtmtpjjhRSEhcd3tPuwQA56hnRKZTOzpvwTKU3wQeYLq\n          ApTjSd3Bxp6iOCR3B2aOTKResi35KKpYSRaVpQDKCw9Pz/0p6c5QK8n7SJWJ6HoVllXpJaXpQh2a\n          AkVMhMwCyhoI9Jemey4ErFAZ0JgV+pc2K5FnxuYlENUI6Od9aCEam+eZ/SDLZFlmbxSag0EmpHnc\n          OqfOgyQao5IdkV8Mat6IpViIhJdjn5RIM4A008KCY2dSV+LGI4+1m61mSvwoerwbsZ0uiu+eUBZg\n          d4F9h9u0JDXLJQmOY+6SQQHNnxmdwD5UZClxbF5mS13+7InPUtnkYwf6D/gorZMm9NS30nrP4nr/\n          A3/srbf3ou3+h/xyiOYh9Nvr43+PTSB9G58ASP0+6wzL//QdfM92m+k1CL9pjZ4q+m4kTaVYYmao\n          H6NW5fJwu38vBFYSjYGNuslkoEXrSoswWYSlRXoqLzWiFJr/pYlP817wbARZSi/9qsw+sKY+A8ZM\n          5npSykrWC1JA/2MKHtb/yJ1OAsfK3L8xk4lMlmb2ylJVlykMFQxuf1kGt780g9tfncEJym9tL+Dw\n          z2IejDku0jDgOtFQMpPJvfxvoeGo05V0VcDCDUArQ+sMcolLuqvjfMHRcgPrFJSkSx9W0dj3fHJD\n          nmdfwuDLdv+hH1qaq35qTKJcJnN7E8d1YjOUpkaigpy5LhKSI7KJoYshMXCvLTVJctPi/ef+pYYJ\n          SmMiraf9oB0ODy6QswMrQfGAuJR2hARYwFc36PSJdNQR7r3iYCkw49DxYW1MKsjoYFkyOliajA6u\n          rbYRNbVBj/0sgU1KePPpDHW3WWSoRUnC5/1TlxyL01junImUXvq1lOH93JmAJDUJ0CsxrQ2JLE3s\n          6b9EG3lxZHvW+Jy4/Sf4Hoqn2ZwTl8m0nvYjZVT5RSDdC1GOcp0LnGu8rUbXKHDBTeSC00wFQJu4\n          byFN+AG04/IYVyTajsUxE92lTW2KuO0M3WmKZnGrhmwa0GRq70yApkCaSEJl+5jhfu0umtRA7EB7\n          F+ybfRA6bN6/NMM+LhYl8uPu8YRfOZavMcd2l4m6TNRlVBeIPtQWmknokXV716g0R1xsLW01g5JL\n          H4U235Repx3uZY8yZq8nvvXHezsVep0awhvQ61ZxE23vwv9ae+1uqZsoeb+5eQ9R6XjZrHf5hDWP\n          cr5tR+RT6nyBJYUnqQEpUOVKeYzudYOrI7qPQ1CSV8frOT1jG6+kU2oruGIRnjzjscaGYcgehCck\n          XvrZfsdsmweD1uZRCm69xSeaY9mhrFnwNDM8nsCScskV2YV2hPPi5jzIrgzYl8MS5z7NI3a/uw6D\n          9ZR70mGr1Vw/Ut/rBwCaKEuogC0XpkmkiEhFgEPXng8DObMVvReBaWsYaEM3sIvEDsbHhS5G3uHE\n          sW2YLXSelil43Z6H8/vCC1cLu2L5v52qzmf9Qvfa5BdaCQJ6LL7KUV+LuiA6rIacfBpfCbdk+i79\n          ksX3PDWztF3N+RH2LRGSSw/tl7uERP1ERfd5lmKO6dTMNLDQszu7vVegrALzKsx5IdfzMVwLiVnL\n          eDRqp1EbaHzp02Lg7mY9uhgt4dFouvFxTZxjXce5cdgYWvqJ2Hp7X4divX2AcDTQUdhYWKwe0FWK\n          Sj/HzM2xfftejkuOZHfpkbB2mbtjp9kt83bs7HSKzo7yo5xyCpGlpehG2YfFo6hcqjzWlbSb6w8v\n          bYonWeHPXfxV4g+gxznJLJqZeVZddiypj2FR0v1WOVBEM1FT8gpKrVeePrendIsXhJ0+S6Cdg2te\n          yOogVsfACsKM9g6y9mDxWy/OdKvM1Nlwflh5pnPQ3enstndL5Rm8kQx0IXcRECDi2J8I5q8JJQay\n          0ENgKMBo3cJVkTmNZtv+QXP99evqkvRFCN5R4WLKUQGyGajm3JKRrcv7uZHRfiVv6orttdOEXW2J\n          ap18tXZ3qWoKpbEfHNKuv0Qd5ru5astUcZ1XdJ93EHLz3HA8tGEemhe+Yx/NJsla89pNAtA8QTAJ\n          xuarIq61vMVNhPiuRUUTlDevCRcNIBVQaHmLmxgBkZ5XNEF5i5soH4iWl0lGGrtTpF2cr4zSDZ2s\n          9BsgGa0xpNEjFIp8d0ZHjaSwlFNoSz128aYfKaDAVuSONygquMIluPcrwcEHiuWwXENp3zLm54qc\n          aL/d2m+322WcCGGowx/iwq90JUDehbkEWdG4DM3gUJA1/i6bO9UG+/zV5wny38PaJ7Ua/fcu/ptX\n          51DcOX01c+8mHA3MjeZ2q7233e52t0GJ6nRKdSFYYq5vnRt4JzT3g5n6HbEkdDeWF6x2G7vdxmNs\n          CSnWI4l0k8RlRuocE7pK4wDUQc83Qh5wM54HnetM0HZS/M3M7TmVQj5y6DAJEFWaeJMh2g17Vw3R\n          nMLijo32zccJymsqp5cm3gRks2GaAuSQ2zeF2IpaxmUkHvu9AUw7jR2Lgq9FfhJirAV/5FcC1Wrn\n          oMJLGuJyo7gxCR3Buo02tbQJ3sO+MDfZAsoHQrql1jLKvKUG8wR7W63maeqmrVYRg5CK5IX4zMgg\n          tP5yjR+bwlBYr6ouFmZJ2j1n1fQc2QobFqGiDR6GfvhKv5Ukb7wK05KwJ1Gh7XfsCr6JzWHYPIpc\n          Qe1dqwl8qCUuA+Wd5n5XiZJ00bNSJMNmznkoiuUvh5IJZ24dYVrJXx6trqV2KsyLuDskc5Ju7VL4\n          XyhxIwAikp0udHfXX1/nIneGSIm71v5BqzV845evK/tNxSsKzIfizumj5w+ePnh4n0MTMZorSPbx\n          h/ShFFz68T4ikO6LZZZ4gfVLPmDQ5Yz2nzWaU7KzhlRQsrRcTqtOy/UWFBDHe9B5IeCnhBPkK6Ao\n          UKtFQIdCjCY+qKNvoXPBxU7AB3QG3dxpd1qtnVZ3v4FFZTQnS3Y9lj3XRxakNfCeVNSwgsgyLCsK\n          GvgJO/Gw1QdJbDip9Wqn0lUBH7uD2U6H8Gw6GWBs9DMQf31C5k9H8RHd5apwoKqJ0ZL747tYURx8\n          430GUaDOTsR47NT3aUW83HCweK7lw4p1POkaBaM6CULHZe3ONrl4VEjCIoCVTVdT6uwpj0OH4zAK\n          1kgUXdFvHUbJ2q1tJV5Tw+J7/W4DCVzdwxZUZsVXRMcXPDz+g85BfX/faMM0kwkiHAq6vzBd+hxO\n          Ygrtud458YcYMxES4Ps5v4C/k/gK/g58/1zVrY+4F/LjxDsH6Lw0VYQeOc7mfgvmfkvN/Zac+610\n          7rfWOw+2YOq31NRv4dRv+UNRx0wbDpLBMREA+pVsSRLYAhIoFjST42ztpA1h52rt5IYPDAHnP40h\n          WU0FkEl0AJ8pJcB3ogX4BGqgBokiZBeh6kIiFnTpsjCVnZOK0W/d1x45hQncR5eMnFFnLTW/lWhy\n          JZc1ZpW5X7ESXe6w2ccLQOSh27vroMZnCr3OUb67OQfAQs1WruZgtuZy+iGFpKOFnFcPbcPx6ByI\n          OLtaxlgGg27MUR3RuFvcBoRnY+k2YML66s7h/VlV/RBd3vd8BhKaY8kbpkDvVhKSbVydLm98kLhT\n          1mkRe+huXpuZA73Ct5FlBJejyJIMCwcJa0BY400n5LhdyrtpZjiFfdRyPCtuoJk/uQj5FwZeL8Xh\n          ND4D4d/AW84GmmQBpVODe6M6bsjA1DHmLShZwdixDtk8f1d87lJ3jsbfIhs5uA4MIEdAI564/fi9\n          Z6eS4QP5lA6PaOkW+GkKX1fjqO3298hREdmAwAVM9TPReSkuMr4nCmkTBO1vzWEsW+sP2vgW6kFn\n          SyFiq9XVUkVRwW/1CdtSE6aVpWlLYUH8HyNZG809o9PSeDNMQHycrZsSRm8m5PR6LJbRllpGtI9o\n          y6hQTeflUY6Zz2AM+fdyywO5+swCgcQ5S+QtYfyz9zaWZfytfueajB9rvvWMf54cfw2RkZx8vSGI\n          fR4GOKU4RMh/8YUAw4lQeTHUFBs4xYY/lBFaDDqzq9FbAo64I5rnp8hFU576M40lVnT6u8oVK9BR\n          ZIyI6C0n2opnhE3khenKW+88nC8fVnQHWUtO+tvBInauaeXfWdnK/71Icb+TyrwU/wJrrPTU0aRh\n          cT4B3YTbjQiULRe01A7tTretlIsC95wwHqtANDnngCWU9ls2X7TbO81mF/7fuB5ylA0hu0Olq/W5\n          4Dztnb/R6m+g1VM+kQ6mIUdO20LS+UGU/pRQUM8fTVBKVMSCWj6SC2n5KcG8HXy8e00+3n2L+Pgt\n          C2UrssSFLOyvjYm3ud9qA3PZa7a7nTfGI9OwAu0m8sjm/m3wyCxWwa7GJqHtt5FNLsnYfkcZ1u41\n          Gdbuygzr2ocAUFz40kWWkFTk4iCLhIj10xCrC31zJubI/AL4X6PZ6oIQAkTWbhlcGsxOoSxaMOTd\n          lzOKKDHJhe9LF/5DFbrpVuWidgvgaXU6Bzs7jTc0yBxTSMP3CMtmexuvaJbc+/nYnOKU95+YUNnL\n          2KZMZyq9V0gQ96ceO4MQBTEUYmX3uZtMxJrwrih7L8Q7cY5HsuyJGtB2Jtaq6ttM3IbFGBoHTZ0l\n          FSJqtlr1ZQh975qEvvc3Gtbbq2FF4iWbxme2Z3hDWzgCa8LEHJP4D6AQwVa/Azt+u3GdsaygDrX2\n          fhfVoTn74w+uwci5RWO1mF34lpvft0MY2L8mj9z/3oQBTTa2DGvcQDydenHYsOyJMbHyi+Zn0s/f\n          9i3C733fenT/1D4+/eBJ86C9s7NDjCqul/IoDAqGHr4uNyN++3JAq7nX3AX2vtPZbbzB8eW4Bh1x\n          7m7Lm/5vQg4obs23sG8fXJMmD74/mpzIKYNpaQiPTjMKfmbJd+SOW+pN085Bd5++y/efHtnHu+nj\n          ivAD73WcPWEBhmgDpA2SmJ4h8hMMAS6i1WXXvX2P6TeM3gh1wv9bjTc10u+ZNPOBLWDH/2g4dKz8\n          Mi+n1t0VqHXmVvnS7vrNt1POfG5G5zzES/qzYiShjuRIUWpbiPgUDGEjwx9pHu2b+VRYA6I77LER\n          +K4TO1bUGLpTOt2hY18RTsGgcApGGk7BaNX3drq7O00Q42vdqpgLkTnNx06AwT1DwsVo5vgQGC4/\n          lgT4/XmYTILs+K8YkeTeKQbZ0YKQ3DtllNBT38Qk3/LhYEsX0NrdH/x0EENhWC4vng4CDrYQB8XT\n          wO6WmJktmpmtdGa2YGa2YGbIdjMkUcfbUjOzFftbNDNbSYDfaWaKTg/tLr2ZMOP0ICh2xs0BCXgL\n          CXixJ4MgSfiBRIlGH0mWiKVVCPN7F/0avrt0tHTtTucDuUb7yHeAntVvev38x3C7c7fidmd+ID/w\n          Fc9Oa2ev2+109kuveOLtPww6oSIF7ARXrFkRl2ImrsQ7pmnq4Rv2C+Eb6ngbcvadooqgEqQ6Iaov\n          eDGwRP7NszSIBkZTMkLfj+c+aZYOsfCo2RxsiKeXBhza355XDDeXV1o8B4qKgIEq5jYuglCoanjP\n          psnoL4W4WCrKRL6t3MWCw7Qp0WhJgzOxJOhlodJYEmlHQ5dfvcoQz6+OqEl6JzhaBlLCFVY8bGlv\n          4jWrXzybR63ysm1nv/w5u7TTZaJZiOsbrQWTpoXTkFc38mEvVluSrW4XxCSQWeWtCYqAId548yKj\n          yUohITYP+EYE6LdYtHfXbuGlvlw/zJmMXkah9bcwPOA5cclwShfHQGU0LsSdtk9fDR2Mkg/rE2OX\n          bLQ2B4QhD8SOjW53fZOeY4A9cqPdba5vjhOM+4KBmTZa+02bjzbf+OWRH2RMZfd+FTmxPIUymEsS\n          sc9BdNRhXfESbau9u7e/v9M8KA9PJDrBQA/u9tz8xH2lM3LFdwuBiNJoMNlts9cLuoUdcVHPeGe9\n          cK0/ReVaGS6JNdUq8m4h+IsMq55dl1wy3suysV64J4Oj7DR2zEaxNxHVpZg6P4hLR3urbqd5C0Fc\n          FoC4WwVi1XN0rWZ7p/Q5us7ezHN0s3JlbkthKe3U6GV4wUhUmHx8XUmkgJpoysdZcu+l6TfqGAaQ\n          OmLa/XImo0xplKGUSHmrtgRnjVNpvjicI1jqmqpzmQqSstXDmSbKDhzmP5OWorCeeydYfWThZ66p\n          QU9h9SYDXgeQG5dmbI1/dnHcfnT++eT8+c93dh/IeDUZUM98IIgNjF+/yR6GHDgGx8M7L56JMvOG\n          D3HenJXrVo9kZk5f3owZq9pgfcM5AR4OS2iSRDyZwCq5iiiIAxCLntFQd7GEapudWou3JYcmvW6S\n          O0LHWL6yEGHkGY8xnm+0zZ6ajhsxUtHY85B+PPKsbXZCHW7DuD0n9gdmMQ7R7xkGW/uQX56dMbpS\n          ji8QgUC1doa7FAWEnlz+1a//IU46MNzhZR0vokLC/u7+rjU4sAe78OO8fXFwuXYqYkDjpe5DMpy0\n          miDt7bdgUxZ5jF8FDqxr1u4etJvN5tpTfJ0Oqqj0oelGfA0YWJCe0x+yl6AzTaGTkOM9aB87j8Zm\n          axsfIUTQYt/6dO307AV1zJIIZu8Qw8m1WqiV+p4dQT84Tfnsvb00+wzGHPpoKfJDhp0gs/R8mzML\n          X7gBeDs7uw2g8KYAWsDBSJ1i+932LtD/wV6r2wZ0xRza86MYAINR0UNVnuUm0JYoDljZaRXKK1mG\n          AXUkdM4ryoI4tVMo+j4waw6yArVNUNhAw2MEEQFce3AVcPHCrxAz2FBFaJZD6eJTqmsvMPq5E2Bg\n          3CTUm0HQ0twgNw4BU6e929nBNvB/EqjHiVnAbrvZBXDqWEQhGQvRc49TVazV3e0cNNt7jW57p72/\n          nzb3YULuULAscVPDaI0M4xrHGBgct2puI5w4DMMQFLz2HF//BTTTUDLcEFCCoNnG+vYk2saAr9F2\n          LBG+uQY4AyjXGevs7NS7+7uM/tdiRgwSrbvG2gf1A8wGUq4Dc1PZasYOn4ogNlCwXd9tQ0G2t1c/\n          2GmKgrtZwVO0TcMqgpKtenuPSnbqnebOTJOPTW90tcZanXoXe2Y7u/Bld6bYM3yCs6/JX1ClXd/v\n          UpWdent3FthHwiygHnSECqArEyidvfreQWUFKtil0XV2QdM/mCkoZQ5Ys2uMAcoIig5AUdLoM/Gk\n          Eay4z4CTUfldUb4DbTdLytu8j1DgbAuG9cy8EO9MSCK3iLtQfNtzPgVqwb3hMKDkw9YuQNxpHX75\n          zpeHjg1S0fgQGK/vYZxJ8RQKUEkUA+csMC3KVFyHOTZMSavdbu/vtTtoS8aHnNC+h0GoYbmMRhwD\n          aw+4ZQJ3P2R4ONNHYXuNEZkKOcTzxXxprz2rfbVonZRBwsWueXiKgR5N9ySJ/cc+KAgNesj2Z9CV\n          CG9wDJRwHvvCZIuy/XHrSthpoUiUuB18PVLK5koS1V51TqMsSUMXIyUHOYAj7HrmgJ584igONtJR\n          5GRTUuSHvk+Px5CAC+U8JwhQzq71Mus7OVzUYGO1nfC45sZhUcSYRcXKdkuQZh37OJuxWu8NNo6b\n          ai0nad7B/xFy6FjLjIU5ND31SROkcotvBQPehiZFWFb1QGvxcHZdY6aFkqyiBvc+d4NUmM7ezcil\n          9uQ3h0fyYeDy0IypTI4vu/RxuQyA741xsyp7FzZXnOWL64/Ezs3ORJU58Cx+o7ZQtPSx2sqspWBQ\n          0mpfxOU3vXzg/EIpppfqlaUu1yk9DgrAlvREj4JiVi/9ulSb8qGGOTiU7zJoqCum5AVMuSg0gpax\n          ccoIupDFckmR/I4P9uIns1LKXUy1H/OBVFn6au/vX0rVQYIxM9K0ClNVmKyizjYWFlkK6SfidC8S\n          AeGj4rY+C5mqIDY8qsBydpgFBZaCaka86E9QzwUwUSijB81nAHtW7InJOiyt01tcZinwXkS8P7Gn\n          fZuC6lOA3HQVgr64Pwsc1GBQgx4Aj8QWlF15whq9RSWWAqwgY4lJpWdpvVF/6HDXngVN1lHsR0yb\n          rMNEnd7iMtcCb+hccRvZyGKoqCjykllg0qzVCF4G7ELMiLfpDfVYfV/o1JWUn9VkhZpCG+8tW3Ip\n          gNXblMo1h1hG34n6sCqqV4Oyw6laxBLwOjTQfLYelilVylIzOSP7ereB2jl9XdPSCwfTQkQzJGbw\n          bRWqcFekE59WUlyxUo1BWQxznhUy8LARm1A+PFqygd4BEx/IVzx0jDIxycuYzvDUF8jGx+fi2DPQ\n          P9XdGnzsxIxBnTns5J/ZRbF9ilYRA3V/fC6itds82njx/HQzs/eh4aYUGMsPpjKW+nO0ngJA5oXp\n          uBieniXpu6wzb0VJWfEQK6EwCIX6p/RAPWwnijZOYuFkhkfYz8ZmyE9c55z3d+rN/iOPDEVSpHzs\n          WKCha5aqXPvpxQnZfmrNLW+fQfss1z5T7fdWaUJWQkI7WsMDDdkYNDyBfRif3QoCd1pn91B7Fzc+\n          HDyvifk2m/oJMzEA58ybaUrkpkevRHzMEpOxUnGeTB/Lpdk4A8ZiTQEj0D2i/EXEK4zGWdOHC9pB\n          1GI7Pf3X7EtYN4X5LHQuTGvaD+jnTaCWLTHZUk/9FtnCaSqlnv/rfyV6ZiKMI6mi9PILPZ4mieqa\n          9l41eg0jiAf9zOFhmrWNZse6fMMMtUgDFP2hA4QdjkzP+ULUV84zaIKcYSj0AnpUwlJEBjr/IB5K\n          ziVuac56ecxnNvoKgMyBn8Qz6le2sE9EPn1kM7awWYzKQk/0htGcxtWbl1npWu9+VnNhL7QNWDnw\n          K0wRWZ+nok4/iegWGH5fYVyXE4q86Q/RMJjkur7pRMo3yAEdp9CDeFda9oEJ4qVoSliMfX7BXT/I\n          I1/Bl2bmwUMXeFVrYQeg9cZR4ZkF1T7lFYb+zsy04NtwgKQoli/kLZhn/9xBVTsWJ6C3h/RTarmv\n          NS1SWJqyELiJP3BcjtayBXS4sqlGtCy92GJ/NHKFVa4vMmZeYoliP3hCWU/lQ57PqRK+do+pDCtr\n          p3blLAwj1M688lLC0VKRhF7vmpkRPEDLT0VmQbKvDNjLY7Tsp18NY2ie87J0NN6DNBaC/FVR3DC4\n          h5IQCGt3A8dCR/PeXREtWRwjH9c0PyUm3Ka0c3ScbMdqkNNB1BDjy/YO2YnwIZD2x/0d7b2Vg5pm\n          El3QWK6V3KstXWnjLNuZagwlf9js8JtvCucB1/wCN5JGOuJqSsWw9tweTKuninpEKN/yqbpshFwU\n          jxoAIY/RDVyOrp8NIjdX+xmWO63cXJW0lrYBKt4kgMUn2qKpORM94cniEyyGU6VPTcW0LjFjci3e\n          lfSCyzLVgcQnW0s/NZXoAha5H5KTrq4WMZmO7PV8Opvt+QZ5S4B+w43IMpFHrGU237LatUKX+cyi\n          qlbaP5n9hca2sCxyIVFBjUXSz9BNojG59ZVmCCVJPFwljG7HtThMeE3qm4po55K38CsxPk8cHucy\n          CCrfc6flCI442tQMwapBYDYHxPKPa0ZLWsthiwW0e+YEBOnEqedbkdXxUKSOPRX8n2RhiiAOWm3i\n          SCRRLT0l41wiL/X/BgKjz2eUrBJJ+RYj7Omq9x01p+JdMNlWcdYEzOjWc5FwxmaTUd01yA3JA4V1\n          tkAlQeBJkImYVYULWn+uDs5SsQIrSzQKANXUgQeincnNNudtXitZE9pU5XilTHc8ev6ikGAYYzMC\n          /mdLelJdi4FUNdPvi8p40YPe2hWUJIu4Ph7DCfKb+BfIV2Wjs+hBh+IMsuyngIsWmyHoTjVx5y4V\n          SH/eKW1OQsgo4jlC9Qh/wiJMYh+ZqMvR69EfDmtZQ9k3OvBLqUssDfWLRKyx78Lo8GFMmtRUWNfB\n          zD3LWQTOkstbT9RHqy2EvE0qwwATUEozvoSSpLgauzDdBN8+lkLmM7nm1kpam89+8rOu04lasNkq\n          pZaR/GbtaMpyVmZCq9wXEDUDM11ZnnmRe/wPNSU84Souf5hgNEraE3qQd02f27m7CVYstmWHfmDj\n          O8voaOqHgNtY+zpbn1U1XLljwNpJZ0KfVmvMrXNkRXPhNbJigiPK2ZGbjRkFfpAEcrspZfdqhMaq\n          KEm7ZjAEfV6EgE8WEnqqErVEK52rbLRUfP7oqEgNb8YthYIKQEVHK4qNZfLhqhty2Z4PCFhmB0Uv\n          mHuJK+ltdhfN8os76VwsyOuZ86Yoz3lAFMR6uV2hih5EA2rJ6TXmTnLiBY7ncVvbSwtdlJQoY2Ul\n          SToPAv4xu0cvYj50Nc7E8/6SqZy5eEUPpBELpgcmFnjV6k7J1+OSwI8r5cqlxNlIMdf00u911axb\n          WC816dxhxKZ7XpT0FwiuJVWWk1QDzq3xvWQwwNOtcoFVLzIjt+YkVlN8vlXIjJIBOoatiM/yWkuh\n          VF6vLUemzPzxoXEMDNcPpyuisbzWUmjMcCYbKc+cKfajQS2Oh5z9yWir8EwpKAmviGmqdzM8Y6+L\n          kIxlfjwYDsVFaZIWIgPDFZFQrHCtEm6C6rTRFZGt6n2UoHcSX4T3QvEfH//A0/lV8QyjJzmkpO6K\n          2MZvdB6+AM2q3I8Pvxf8Oigur7UicrGFRYjFMj9CpDr8Ur7weD28BqEfA/pAdL8xhvEFzGWwjOWW\n          wLQmdy8SlAV+ouubawFq8upUrlL4CB91JBAdkA+VMYi9FbGsq++VjayI6tSdawGqVbkZVLeaTOVF\n          FebcH5TKhTkVKXMU8gjv9qTkbtq2Cpux2kRUVlxZBzmxbR20xRpJocLMdEA+i/3AsW60BAgA1DYr\n          NegEL2FLR95F5r/C9dG8O12Jmc3Gp0/FDW7GJ0E8PRMZavlo+TXhUIe9YT90J09FOhF3LDaePv7F\n          8SXMpn9Zh69ffvny0816kETjDXW3a2Pz1QSj3npDZ1SPeLzxqnY5et+PYpzs2iECmb+/Z3QHOzsH\n          B/sHOwfGTjzY/7y2DTXuYeAVz37KowAj+z53sHKrtYd5Z7A66ErgU7pNVTt8VaPrgmH60wqSmGrU\n          6O4dtmi6bpa0twdJQSCv1+HtugirkeG3dog37LZFk7VDedPu9XZN3b7BM1GtNN65S0vLC3JQGu+r\n          ictq8s5doRrdvSupp5y31fW7QjW8hldSK71mRlfncmPRRyJKikt5asLoLp5Wo5tW6FKFRFzAM4ot\n          68BrxQrw0hU9vUWJTLpENxUhsYoQtAoQwLyBHE6uW6D8Hr6szb8oB1O77FU5KrrkZTkqu8x1OSy4\n          8oU5qrTalTmqstylOVl0yWtzWHq1i3OyxlJX52qfwpTiuAcw635h8dIrzHQlU6OHGt3hrKVUURO3\n          OWuvt3NVJ3iVOV9T3erMCEre7nwNdelGXsYzRMDdUg6V3S826HZxjWhS3NODCvmbepgZu7jA6V4x\n          /ML7oBgYRdl4D+lq8evXrzeP4B9sLer+mvgizzDQyVVePG649tZnEZ4bvar9vrSvQr/C3eOTxicN\n          isoi3LC2a7+P9SFbup1DimS980IYwAIO3VybRX+nT8jn5ZPGvFgKMLHQ1UkkG6J2lN8Q7vuiHbH2\n          P2n8Yvdgr73X7EA1RPMDSl65qpnEsJhwBtXAP9K8O7PR44kXuRz7YYTOwZlbjiTiCAmKwrJHQBeL\n          G6z2OEVS9Ue+3sQj9B76aCAXSxHXM75Vn0ivo0+k2xEUmQwNGKcx8v0RAEmBR5CK8YLImQTaJmJs\n          do1mx2g3nzd3Dzudw073D2qi2BPfdoaOLIXh8w6M1sFz8myXpUSUFh2ysoAkn2QRST5R4Tc+aezC\n          v/1PGpIaMIpAf2y6ztC86h/0jeZO/YOz96ALlInICAEzoqIJKIb2WlsLDQzChJ8YZKj3/wN0lAkr\n          oVoBAA==\n      headers:\n        accept-ch:\n          - \"\"\n        accept-ranges:\n          - bytes\n        age:\n          - \"84318\"\n        cache-control:\n          - private, s-maxage=0, max-age=0, must-revalidate, no-transform\n        content-encoding:\n          - gzip\n        content-language:\n          - en\n        content-length:\n          - \"20011\"\n        content-type:\n          - text/html; charset=UTF-8\n        date:\n          - Tue, 04 Nov 2025 22:47:59 GMT\n        last-modified:\n          - Fri, 31 Oct 2025 17:34:42 GMT\n        nel:\n          - '{ \"report_to\": \"wm_nel\", \"max_age\": 604800, \"failure_fraction\": 0.05, \"success_fraction\":\n            0.0}'\n        report-to:\n          - '{ \"group\": \"wm_nel\", \"max_age\": 604800, \"endpoints\": [{ \"url\": \"https://intake-logging.wikimedia.org/v1/events?stream=w3c.reportingapi.network_error&schema_uri=/w3c/reportingapi/network_error/1.0.0\"\n            }] }'\n        server:\n          - mw-web.codfw.main-5b44998949-4tb8q\n        server-timing:\n          - cache;desc=\"hit-front\", host;desc=\"cp5022\"\n        set-cookie:\n          - WMF-Last-Access=05-Nov-2025;Path=/;HttpOnly;secure;Expires=Sun, 07 Dec 2025\n            12:00:00 GMT\n          - WMF-Last-Access-Global=05-Nov-2025;Path=/;Domain=.wikipedia.org;HttpOnly;secure;Expires=Sun,\n            07 Dec 2025 12:00:00 GMT\n          - WMF-DP=0d2;Path=/;HttpOnly;secure;Expires=Thu, 06 Nov 2025 00:00:00 GMT\n          - GeoIP=JP:45:Miyakonoj__:31.73:131.08:v4; Path=/; secure; Domain=.wikipedia.org\n          - NetworkProbeLimit=0.001;Path=/;Secure;SameSite=None;Max-Age=3600\n          - WMF-Uniq=fVZ1POX8ArrLigKPEvX5ywKiAAAAAFvdc2pMWcd0p5m2jfsZAU4EhJkoi7_uqbHp;Domain=.wikipedia.org;Path=/;HttpOnly;secure;SameSite=None;Expires=Thu,\n            05 Nov 2026 00:00:00 GMT\n        strict-transport-security:\n          - max-age=106384710; includeSubDomains; preload\n        vary:\n          - Accept-Encoding,X-Subdomain,Cookie,Authorization,User-Agent\n        x-analytics:\n          - \"\"\n        x-cache:\n          - cp5022 miss, cp5022 hit/5\n        x-cache-status:\n          - hit-front\n        x-client-ip:\n          - 219.103.19.137\n        x-content-type-options:\n          - nosniff\n        x-request-id:\n          - 342b5708-2e32-4068-837f-26b418a97efe\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: \"\"\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - ja.wikipedia.org\n        user-agent:\n          - PaperQA testing (https://github.com/Future-House/paper-qa)\n      method: GET\n      uri: https://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%97%A5%E6%9C%AC\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAAA+z96XccyXknCn9W/xU18MDuvm4sVdiq2N30BUBSaqnVaosteWyNhydRlQCSqK1r\n          AQjKOgdVxQUkAIJskuC+gARIcMNCcAEBLue87P5gH58e0HM16rZ9ZECFKgB65x7fP+GNJ5bMiKzM\n          yoUFGZr7SmxULpGx/CLiiWeLJz78T7t+0v75X3+229OdioR3vvMh/HiCYSmZ/KgqGFbkaKomGtuf\n          9PTKwVQsUdMpS6l0Qq4JS9GutNQl1yjRmm5ZCsmJGjkqdYTlULmUEQn9icMN/SakJA0/wmlSsVg4\n          WRNXolE5ZJoyFQuyJKS68YTcWePVJ8MlR+Ro2iq/sBJRUuh9nxJKdZfNUpcyFk0BWCYoBNPJVCxS\n          04lS1SSVg3LZnKV4XJYSUjQo22laVOnqTtVEYiFZLTzZg1qb6pYjQjkhqZ99m0wpwZ5+k54DSKVe\n          SQnD0yoPdOBHVfulKk9ISXxUFU4lqmCcoE/RT0ROSZ5gt5RIyqmPqn72+Z4aP7xNKamwvLN4brJ4\n          +b6nxvNXSo8Sl0OK9GEdefPOh8lgQomndr7bmY4GU0os+u57v+yVEmTkfSpFZHX0/f/H3v97x94H\n          eEjEYj2K/FEoFkwjEFO15L42IqWC3e/WvfsXO/7b333geW+/1IcGWaRPK1NOyKgVyY/e/cV/++Bv\n          //y9uvc+UDrfJR+/90vy+wvv39Ym42El9e6fVfva/+y92s5YYreEslVHJWSEUqujUr2qTcjxsBSU\n          343KfZ6fyl27D8Tf/bN3/9vfed77sz+Hj9T3dTwM/7Xvz//z3/3iv/3Xvpq//fO6rvf/7M/e+/M/\n          E96jBO96/u4/v/dn773/Z//ZS7L68z/7z74/e++DX6F/KgjsYndYJqCU1vCDX7373nsf/PST9p98\n          uuejX1b1dbUlZKlnTwK9Slbt6JTCSfl99HSvHEf9jbD/HPV6EgEQ+Rxjv+MXVVXvV1X9LaTZpXQp\n          qXLv5U4pHU7tklLyHpRASlXtAIIBr36MRl33p6RM/IW3eHkQ/fjITwP5aSQ/TeSnmfy0kB8/+QmQ\n          H289/aX5eHFGuBY/lb9Iy8nUxyFUenNTfWdnsLOlptHXGKhpDAT8NX6vFKrxS6F6f3OL39vkbcD1\n          a5eisagSlMK4jnHUY+hr8c3euBxUpPBniC5AIg479ZtP05EOOVG1ox6eagmrCAXE2X0OhE981J5O\n          /FTuVZJooEGlvfXNgRZfi7eJNMbkRWsCzZ+wDM8b/T5vfZMXnn6cpM+rdqQSaZk8+ikiuQk0r7ga\n          t+JhjarRq8h9uBI/S8oJUttoOhxmT76fiKXjuMv+DwJuO+rbrlhCIf3Yvtebz43nc/P53JF87jhc\n          ZJ/t8KDB+hFaC3pRxiYp8rmj+dzZfPZOPncvnxvMZ6YKJ4fzmfPoS/xRzX5ph2fj6N3C0Nl85nZ+\n          YHj92GB+YCSfGd549aJw/Ho+gz5GH9zKZw7lM3fRX9RG3KT3qz7e2/ZpPnc1n13I53L57Ew+dxcX\n          O5PPfrn24tX6mal85hz9NDuUz13M556jxOjLwuyJwuHJzRxKML32arr44CYqsPDq8MatDCpkY+r8\n          2uIQSka6buPuVVQp8hAlw6UM5LMT+dx9XOggZLI0zZdeOHkvnx1Q8/mp3BlWkinUwIbC4Dn0vjh8\n          tDB90ax26ojJZ29A49DfzHTh0guo+PwTcrE++rLw4Hw+cwF9Wzh5aW1hiSa49GLz4qXNgZuFk4MI\n          vvVL18jz77cId37hzlfP364/Hi4uDBZGzhSOX9ocG1q/sFi8c614e4hPUzg8uDnwEK7/ls2An6MB\n          9gldfzVyAG/ayXJV9uWP0ZISRm+AqKfkA6kqMifCcq8UTRlPMPbWeIJ8LkfipUP94+RniVgHomf9\n          u9EwInRNnSt8cRYJk6mEgmcWvIUJgqosR0NyCC3NnUoiIocYiVJT/jjWK5dJ+WkMtUJGhe7HExgD\n          gVkoQjkQKD9lS9xnCRlmcxLmdi9HANpJjlCldimOVkvpU1lGJSES/X05KqN6kNpWdaLlvt8TJGmq\n          dJ/+gH67FxX5I7kfkns7fd5Qc2NNc4O/sabR622s6WgJ1deEAiFfg+yrb+hopLQf6gvjQE78JNoe\n          Rsu+Vjnu3W7CArT102VES/RZLI6o0J6w1JWktPXnSjIthaFeMURuf1kFzBobSO1ozLDBxD/fpaCk\n          mG8lz38uJRTUrXukcLhDCvYkyTe/wrXas0tBDIHUDxxrh5SUd8mEUUUdloTykog5CnarNQQeBKYy\n          e5CSusJKVO2DKErd0U/ucP5/9ePde4OIN5KgBa2pFBqUqb0pOf6TXjmRlCJxYVihxDD0PpGjXSlU\n          pK8e/kewg0GU/CwspWA9hmGN2A/UocAK4GpKeCjsk/mnv0DjCo25REIJyfRWjiZiYQQ9uUN8g9IV\n          ZXfJdAcMvX1KiCbG9VOiXfvSUYXkh5sELdmb7kD8aFs6lYpFP5E65PBn6Q4Ei4ZT188+2ftZLKnQ\n          xUdBczzBmPMq+l5JtsciaDFNfaJEe5J0UHBw/BxziL56n4917MfRH2AmUihGSbLXe9H8hU92I5D7\n          eVxp336M4MfMwl96W8io75aDPYBmO+bIfoCqmSQlJH+YbI0rMF07EBeEEEFooXGApkQQ+GB026Gk\n          onISXnQi2vJz9Alq6icwNN6visQ6lLCML4CqoVFIe467pF/A5P/+7h/EIjKM1L3pri5EMeQQgEwh\n          +TwWR32vNfn7u8VUn0vJns/74zIeBynt5hdVwVi8H1ZLVGoYIIay0lGV2+Y+pF37/d2ksB/DMAeK\n          XNop39/9idwrw7D4WZy+ReQFMKSJfvXBOz/9ZO/nrZ/vRjwoonW1XVKoS07VfrZrD/Tzx0E8IBBn\n          GupH9eISMOalPRaGqS4mCSNaHG5Pom6pTaOyapOp/jBUXE2Fhppc+tQ4rVGOuo/0ecQYRagKx6QQ\n          aj3NJmhYLLxJRbprgbCYVQBLL0ATEUeZRF2fNGgTkqyStURQqiWECAlDIfmAVdKyb5UgaQh7uR8x\n          0Yl+JF71IIIaDkvxpIJ61bjSvRw1rkVUpScVi9Pl93MpAb0YjRH6qfswHU7WikRAe99Hp2ctkYtQ\n          OiVlBlYbjBWtVr9C4s5nrd/f/eOf7PrZJ7v3foRX19oDiCTx/ZM+gKTObhBxCWXUdxBMVMgcSqmF\n          aVgboQsvjKrSt+WRE9Ij8VaP/35WgSCqTALJIXjhr+2SYx9/ZvgmmZISqZ/FxdnyKYhdYSTctyP+\n          +69AKyC+T6bjSJRMIhqCQG9FBDsSkRL9bbEDYrIgUMC9aBWQKFkT3qF1M4pGf0p8DuT0x6iTWlNI\n          8tSV2qcgyoER5Z7GEzGgmyDcRENIwIKlnA6LRHhvdyyRAu6kFlQwHVJCxEBKp7q5a0QbuhTg/SOR\n          3tqOWCyF2CuJQRPH3IPtoYrHmUHiFH79SQyvNOS9HOyO8TVij3uBrY11dWkEQR2pu3u5sYaIrtIl\n          AQKfKxEtsTorOkEMpe0+QLINk2xrg2gVllAHJbX38NkXacRd1UpBQpZKJxFVr8DqyT5kix1Nglc7\n          1lGJWF+qm+MpaoU1Zi8aSHit+uDDOqrH0xR6P/3kLz/qU6KhWF8tuvy7v/vF375XG08nu3lNX6Sv\n          NozxrFUQT8G/Scho4EV/IVDZ/9PrSzYpVe+ryf7z+/v/Eqba+wkk8aNF4n20rqbDMs4Xf5iK9cho\n          hiXl1LvAIqYQl/M5PEKE4s//63+tooyb+CiYTHTyT3713gfv/OpvsdblPb6dsHQiQTf8URUhid2y\n          nKrydIPoW1XXVwftqo13x/8Cq033S3+K+usDUr/kR7olorql3XBpoM9LiCR9bp/q0g905FL/VLfi\n          oNdl1wD0vnQBqfa1G781WKdQEiMaj5GKRcP9H5Fk+B7y+ogfvOpI80jJ/mjwo6oqTzIRtIYeU810\n          nCsE50JKSUh9H3lNyuO6Hiu7o1g5jQS5WDoRlAlZ2NWPnirBvWSN9FB9LKpbBcZLKb+EsBaYI9vA\n          vU1VOIbKdnkcXl1A0jGl19DBIiCsHh5vbWNTbX1NX6Sz1tek+xJrchMy/2EsoQDVt5mupq9bjtYE\n          E7Fkssb4y1gHWji47yLSgRolAmaAOBGtd6DREw1JiZDuy06s7KwJyXQ94/JIIeEj3h2Lyh9FY+pX\n          aOVDJDXVj6rWtQOXwH3RnUrFkzvq6tJx3BHq9KyNJbrqVPG/LhiLRNCEq0t1pyMddYG6gFwHAvK+\n          WOe+H0pxKVqb7O2q8yJhMX6gpuRFbRwtNua12YHtCVydIJ9y6btlMABwH/i59AQjwC+O1nQuES7l\n          Iy/K3DhvbCPi0pfakUy+Q9ILX4zcgRk2YeSjHkUJoqBUYSPfEHHxKymORPOaVCwd7K4Beqd+iwYG\n          Irx13HutqxjYWjZGn3YiXgA95j5Dt7rZSpQOHmgfqQtwTWi81aHGR8nbkKao+PMDkTA3rRHbl4Jp\n          XdfrrVNzAoQ/qlLx9Ly7X3pPLBTWl5/99GOjUhPJkFBG3X6pVqs+Hq4IEQXTEsKSfIQ+EbMPMu06\n          y4UN/9K80F1d9e7m6kBLdWsTvmivbm0Xs0N1AyT0mQURbw6aEDppcH40abKuo78mKdU11tbXhWQ5\n          VLtf0vV5GC29iBGWjSBApCxCMNBDmc9Me1rRWw/Wc98ELW7uGNcdiDVCKyFAQ76s3t1S7Q9UtwWq\n          dzdV+/2oiTtoG/311bv91W17qgPe6t0N1X5vdetu/Kqtuq0RXzRXt9Vj6tuJGvAR1ElsQiiarMGm\n          sBR0OustmDi6we6ps/wOc94lU6SO2oE7YqF+5jaALYA1aNjFEeQIfGISJGsDf11DRmNNb1r2qCKS\n          J5xCicC4qSRq4DrSV9OtgH0RtDg1cjjlQZWrhz9UQ+XBBltKIxJIBuDv+eJgWfKQ8ViDzR87P5RY\n          nVEp+9OReA1gwFr8J9Aoqo+u2pnPzjNrBvp7KJ+5l88+y2cfgK0hd+7DOgmhEFJ6WYa0TGrlBJok\n          KWgJRJh970Py0DAlbi65isaIyRZbV5NopgAl+973zAvBLA5O870PkYShS6RZodHyHkLSH2onKELR\n          bQf0eT77GBsxBkkO3yOtUUIGGYQQ0UX8PSx3QhHsucf0C/amA6sKazrDSDCoCcudKcMXCbK4sCkG\n          9iSo4Tw2LA3lc5NoclV5AFElGk+n6DTFgk0HkmzLV75GS4fEA/QdKZqC0i0lsfiIFvJEGlGAkJSS\n          arAgVkOWtbRSq+bkGCC1bA9qndAJxk3EbcRJLNqE01R5EF9ir+Um1SNFBUMHaH9wlzU1nUgqsHhe\n          o5r1+QR9mFmoQSKbnBJewPpXAwylh6GvhEJylGHv2flhEvEvusrCRzBb0gr5HprI36ukCr/BfDzK\n          ZOc77xhlJra8Blucdhp2Bsvmex/W4bRwVTojNagZ+XjnHTyrzCdVOsr8LVRaocvUIAVMVfOJWmVG\n          Athsg/ygnxBZxbqwKtqad74nfqimo6SppPImCXSP1RZUvfM9PKFUNxI8pfR+MiyVvpY1hm3lEvMQ\n          GSYuScW+LoW4xm5nvWM8EvQQkBlqNrbQ95ANm11lc0rFurrC6kw0SYTuaxhhK6FhusS1+mbWxkFW\n          YgvDsXzuJHAzmXvrt5cKQ2c/rCMZV7bCGNm3qDL+vmrn5pWrG+NT6xOLWi0puu9wEyZeo2niSiYL\n          pScgu4QRwdIuhY88xt2ORwnUUcEywPe+VxwfLBw5DGSD9rHJNxrBQDMb0Yt0uEyqGmx7xOs1XvXD\n          Cm4WcXbDbBAnFlRxvA58V4OYrAjmgRhvShhtxGk2VLcSltNX3dpIn7Q10ItAK3vSTtO0+asM1mjq\n          wKCOF+Kc4PnFwb9FVD4YlJPJHhnJbQerCHnfWfoppbXAWyFqq+zU2gc9AaKDnRapnPkOVl21JXtY\n          a5vohb+NXTSz9rPEbexVYFdJ+9V82jQgMqeRJIA4w3zuAXbauM2cQ+7lMxPYe+VWfiADTi6ZEXD4\n          gPRT6Ekxd7hwfQ6cRg5PFo8NUZeO64+KxwZUpIAVvYZpxhAwpCBlLOVzVzBqr/K5e+bABdOJBBo4\n          MtFG28LvM4x1eaEESS4t1W2tOM0uDGcj3Po1PIqXBzZenQLHlaOLxSuT2HdmeiM3XLwADjLr1yZR\n          K1n7StOaNygq98FAT9od3cbCFghStDlIyiQX/kY7A57UtTg2u3FrFPXt2ovLxcGTzEvpGjcLptcW\n          BjZu3VbbODaL/X0O2RjtCRlsDcFuKfrWDbUrVerHcfYWjDIk7cDwPZ7PnELdpXZT8dIj3BzaRM8v\n          EuIUT5R0LPmiTIuRiALOAFhB5ra5pBdb6UXbbvakjfV0GyCBKF2rH75vhSGrtnv90Djqy/XsImrx\n          ZmahePyqQadmv9y4iyB5tfES3Q54fnFAbPcBdcICZC/zGTTmL7FlyazpSdR0njd3SNua9OQawUKH\n          cTt70sBo2x72VUBr99NH66++xL5y05oTGm2H9tJ60FKVC9GtWbaGqTUN1J511P9yx89wVn+lHJQS\n          ob9IJ2WqptaqfmapkBvNZw9hnuooHrA3sBaGLCxIYP9SG8hCmiVMUm9gh71FLNrfIHI9UG+iwVFp\n          r/6N5107mb5XpsdJ+96WjOkflaFemDz7KSloba5ubVF7+NizwuCkafcCR1KXDhPmhLIyhnxVtxyO\n          O+CoSHK7vFQ+dx67j577Q7FTQmvK9swPUErcF4i4ELra2o5IjLZcqKv7y3Ol6zprl/lYgZqAyc85\n          eSCjIoDr1ohJXjPQPvQQXjVX+5tYNQqDd9AUJwyreU16lXAYjdh4OhJ3XhnMHQSwMhdVoI3QX4TY\n          Ho6RLMs5oSXk0OjGraG1xYni6CVW87XFs8XBhfV7M2X4BexE4Yq6ksWkBdhGOrt8jLrCYmK/6mg5\n          wAzPMbQccEuE+sy89h3proQMkyZpf23UtQJRhHpGCOoFFq61vrrNCxcBaKnWHI26XRSp2wsgrqh1\n          kOA2cUsGGTE7i4Z44dRxbVjDM2Dn8ONySwYSpsEw47RZASBlwKm3wALYihvhhwFv0Qi0VBiR7o2H\n          44VLN2HhH7tB+O/NgZvrj8cLhwe1ZcAoP+4L1J+Fs4gjPFQ4iQAaNejVcrRUpalAhti1nt6iB0gS\n          JeSqQlIcB3ysK4bVQUqkS/eYWsCI2Z1asbA5MFmHfQF0FjCPFAZTuJFmj5gPP6pqQvwmMQrCJZTK\n          6+hYsaquhWj1lWivTPXdRpXsiyWYlhvK10yHhhUnLpp14CKJtc5aG9SMavZLYEJF34PVm1oxd3ha\n          apvkyAe0KTs83lof3JtWi3kIM1QcVoZ+rtaFouatr9fQ9Dbq69hMKqVWsr7W38JqyRSa2ILxjjrc\n          yhka5GiIrpLcis9Mi0SZzu7E76nBB7G32OjjKX0cJO4mctLgXbI71leDzd5RSQkbJACHsBr5AGoO\n          3RlXmga32JaohKYMcMwtIBW1+tSW/AcoxWntifqs1OCIVmnYQjJxef3RDc8vOkURpLPKlvKcFGGs\n          PqddqVOg7yQFcupwyZgNA6OMBAOH9YKovea/gObrk3uMHtbox4JxopLxQI1j4LZBDYGiSZaYjMjn\n          2D+brxnNlZia9A9qwGIEE4OpLneK6v4kOLrJe8VZoc9k3z6SV18CdmEmEEOM9Z80STiGKAWdgZFY\n          r0znoAGE8oEUV03tllQSmwkJDacZUPsZvfmeYVa0bjBESH0+hls01hDGSHZDjUuhQRnr7Kxi2VBz\n          HKMERH/L7vDeyO5YGDXGZCiL1kmzJFC6FFdS2PcVsgdGPghyFJKqwmFs6UKzADzRHc8cbjCQxrKW\n          qbDxM6sEriAlBfxDHnt16nCLPNcbFD6yYDL4qGdMrxROg8CLhbUdFIyd7+gy0mnldZRLHHj8yGUz\n          W1XvQ64wHXZyy0MJM2JkcwZnTGxSV8m59gRmpCx2cmEA8fOLWL1wCMvW96qMaQqXC2i6IRW/FPGp\n          iLlH2w5sJZRiN4PPyE15ifRtREvbcnRJU+BK4P23bzsMBgS3u9zYC4Fox4ztmtzHlh4IvNeApoJl\n          W0/nsdSCzVrZxfxApvDsMPq7cewhCCkTYxu35kFCnzhWvPSIcPM2vQwMalh5NwMHMJj6GVCYTRwL\n          jJph4FlQvrX/G7kWaA015pC0927cDASFsEu/gjJTxbVfAVWCsfXEYH5T8bMsvQJ9Syf1mvujJ76w\n          fbIzHOuzaMfWVJ3pSeIQxSMlw44eVFyNJppwq2JQ89rH2hMPr0rxlEmI1SyYCkX6PqrSNqPo/CpD\n          MXCM1Cnr/6Iv0rmPuMV/RBJg30R4ConSkY+SaMnvkBLqY7aZ5SO90ydOwav4aRNVFeXMobWl85xG\n          5R2iUuEwwq6fMmLoYunoHxglu16eRDXjYxdt7KK5xIZDNPa7sESKVaYB4vdJtsukYh8Z+Mdqqq8b\n          +ew9UFjRde9LZqTE4QZAUzlLDe9Uc4Ut0dkvQYU1dDufzeCUL+FtZhhWy1eHN68PYsv1TD6TzWeJ\n          cetSPnu6pKN0hZOSy/Yb3tG1bfurobp1l6g9FZRr9jvFHPbiianC5JSG+UAWbI6Z6/CkLPgopecX\n          MVGKiZX2CFdyaUdYM3V0PSjhzjj47fqHqoTV3PuzJCmMjy60VsUQJ1auxzX+L3MFB+QYA5vB6RE0\n          Am0ycwYNqjwz5wA1U2bOQGwyYeyMmmTA2JVv+f9GjJ0cDito0CSN2Tr21g1TV9onb8Xg8VxJXE4k\n          0eoadmBeZZ/YmzHE/rcxcLjUz3oLrawiW+OY/HP2of8oJsWMNxGsXHrO5G0a+v9iPsPW9AZIW0Mh\n          49lNX6qT22OPYdF3JtmA/ofpxD8+5sNWNyEIP44adxJ+VdJFxhyMDQeVUjMrlmAFtSbRsKtpeJIH\n          FBWcasXdPOUS1IBgnTDbtwP0jvgj6EVvzm6QkkncB4TCf6qp8bTzsSA8NTU7NXtdGcMdGozpSFTY\n          IWRAylX3dgMTDVQGNY9zfdY2GtF3qCPkcNVbbjsy3yBhpcYoo8TgsGEmc50e27B7SKBKk3xLWg6x\n          K8W2rV+aLt4fN2YE6SpDPtKGDw4tVhPrZItlkrN6cyEyVSx5ExCHGh+Z1CFeRnnpP0WPKrSFhFXU\n          xuaRcltHtPba2TQCLQJqgLdsdPvs7dggnYnog+8/focGasAfz94MqKz1rox3DLhG6FU2D6pK5prG\n          R7LlGB6iFIzPxJz4O5pBk58/qtaAfwiRrGq8lLCx9flPDAY/2SbKEazSFGwLGTU+QIDE6w804xwx\n          l39PXbO4FhRvZTduZaDiLuqt7WjV15Y1h2ZvtghodX+nxMTJJYmmIx1VO728DZO6BeDsuecc6ZU4\n          +UBsLezlxd3pMW5zFbewU8x4yAqXXhRGn24ZZDT7ikDmK4WMZG8fMpL+LSErPnhUGH24daOMZF8R\n          yBoMRhnOvjxkKuXDSzIQhUQsnORbXwKhifbChhKCbxfx0zFvmZ7/5TQO2FdFdA3gGwzkPjeWzy7h\n          sLJP87nb2Ln8y8LgUcSLFy+9ymcGCeMuQKMZ8vWTzxgGo5EkzrfDg1CbzFA+e6wwOrG2dNM5nfWp\n          dNZq9pUWZoPyvvM9GwOr1is6YZDpWFKe0B16Ek6GGj89S763CTCVW4zWhLWFB2sLYyTPjVen0PUW\n          Am5QWMUA9xkAXlqeM8BLv397wFE+66Mvt3Zga2VUDN4GA3jVYpyhqn7mCswya/Xl2fWTR7ZurSbZ\n          V2ThaTRYq3H27hce8v0f0cJDKlzphccEBuuF5/Js4cWNrVxsSAEVmpCNxgsMLsPhooK/eXu6Vpw9\n          Vxi4sIUA0gIqBqDRgkHKcAYg+ebtAVw/c2392J31SwtbiKFWRsVgNFoY1GKcIal+VgEwv5wt3MgV\n          zo5ujg9vJZ58MRWDtNEIUq4kh6hyX1Z4xS2eeVV8uLR1oh7JviIrbpOB5IOzfwtRD3//xyTq4QpX\n          XNQzhsFyxSXfrb04XRh8spXLBl9MhaZok+Hqy5fkcAnhvqzASjx/Np9bQn8L155ujA+jPAuLt7YS\n          YcPyKga14TptVKRDzI2yeHvwETtVHHu2cfQuzLTcEsoZdW5heHH9zNLWMpempVasIxqMOU6zgh2z\n          oWYZVaBTyFlFYzfWXmW3shf4YioGuxE3wJfkEGfuywooM5ZG4OCpLdRkkAIqBmaTkRoDl+FQh4G/\n          qYD6bXGxOHVnK1VupICKAdhspGbDZThUreFvKsyPkgPFEPlYP3OzOPlgyxhTfTkV4VCbSxk2XTnu\n          WVVdRn9EPKuu5pVmXq2AseRi1+/fX1sYKN4f14bcVsmaupIqNKWbDXlZXWEOJU7x4wpI8yjDxWGU\n          IXQUZH7sDwW4WakVA99nAr5Jwc47wiSjCnTK7VOFB7eKxwc2xk9vZS/wxVQMdkOtFVeSQ5y5Lyu8\n          pLHAlUhYubNl65lQSEUWs5ZSSs4X4n4l43P5I1rG+GpXeg0rC4nlAra2OLE5cHFLOVBcQIWmbovh\n          ckXKcMqBwjdvTwfz2al8bgQHAZyG7Qxbh6S+pIpBarQI6Qpzhq3u40q4KRxfWxgqzj7azJzeUgcF\n          rpiKwdtg6JqgleTUKUH7stIW9EsvirOnELOw9mIUXWyl25tQTkWWHL+h/xtfzlsY18WM/pis7GLN\n          K25utwDGxvKzWBi9ubUKECigQpPZb7L8QBmOFSDomwqo4KYGNu5e3UoVHCmgYgAaLTakDIcqOPxN\n          BZTDE2NoFKPu2ErNsFpGxWA01MazYhzqhNlnlVbHTbxce35x67RwJPuKLB4BA80Tzv4tdG74+z8m\n          VRuucMU1bMYwWDtkTZ8rnt1KfyJaQIUmZMDYIQuX4XA24m8qYAY+e2Ej+3Ar7b6kgIoBaGjoxWU4\n          tOzibyqwMGQmC4toAiwVhpfWL2RBh3ZrdH3y2FaOSbMiKway4bJhUqrDcWuSS6V9jsaOFobHts7n\n          iGRfmU1M9QY+ODj/t3A6wt//MTkd4QpX3OnIGAbLVWXjxr3i5ZGt5JZJARWar956w2WFFOKQXcbf\n          VEDt//LExvhpmOZPJzeOL8DF0uL6zFZSRdMiK4eyoRnGpFiHtgGTXCqgE3t+Zf3xHMpzI/diKwVo\n          vpjKIW6oFOOKcihNc1++PbKbN69py8wWwaqVUTlMjVyF1HKcAap+VgFGFOXz4BY42w1cKebmt5Ij\n          1ZVUOWSN/IZ0pTlkUsWPK2CGyF2FY4O5wya20hJRWljlsDZyMSot0KFBouT7Shh+hHObt9wfwbi8\n          yuHeYmgFMijTqS3IIIsK0Ohr88XJrVz3aAGVw9dvRJ1xIQ5JM/6mEuP3GT3aMXdoS4ctV0zl0AwY\n          jlatKKeDVPuyAjr5W/OFw1vJEdMCKihl1BuJGbgUh2IG/qYSBt+x9bPDm5lFRC9glcS8yMZD8GSC\n          KBXTV7bUCmxVdgWBN7QnWVUgPzDg1GhskWMFBMPJK+uTD4rnJrdSElTLqGAPGMp+rCCHwh77rMJK\n          r41DF4vzU1um9KLZV0bpZRC6h+TvXulFvv8jUnqRClda6WUCg/VOu/mpzaODW7oDDBdQqTnpNd5e\n          hwtxuskLvqmAKeDoYuHwVm7MpgVUDkEjokYKcajVx99UmJxtjt3YHLi5ef3w+qXpLSNqQiGVIW0G\n          Ibb4UuwH2uK/etsIZRNjm7mpfO4upi0zW+ezpSunMogaRODSFeQgepn4oXNcyQ1/QqZBeM/vlQ+L\n          ykUJ1EdehYCjuLIsqDX3TUcs1M8Qo8EqxZf6EJYQDBYH3e2QEp5orKYT5VkTiYXkmmRQUtczEkvU\n          KHKoASa6yJ+lgfiFQo2id+rD8Jd8YBiOPyx3prQY4ayCtiLplxRQ+Tj6thttGkWftCifmSYRKhHL\n          rUar1DEDZtH1S5tpEFu/HBb/G0XWh6nblg7TOPQGgZ3V926i69vvq7c7VskoHG5pB7o/YanM4UqE\n          rDFqBvTGi2vRqSSSqR/Qw9BZMfxDwBvfa0em60/T1ZpAj89DolDx8n01lna3lxEX4eABiHNf05Ey\n          P9bD+PAB+IxOGXNKoeVeQdpgXWWNGqAK43Nh4Is04JOUwzitLqTzsWeF6Ysw8qbOry0OwXlxg5P4\n          Ftwc148NqiF4+RjqHnKkQmF0ZiP3Ip+5S1I3+JrWlp4gaHTkhMOCJyCGEG0PkkHOUq2JJ2JdCTmZ\n          VHpl/QBgg7EGNfptyArrHV1RBgTGIKUbUoPq6ykMDPFd7J6mfM/WCRoqd2/rDA0a4BzxmjS5OIyB\n          O/TgR4BNjdRhdWqG1CGeckEPSd5VXx3ww9+2evx3D/67G//dhf/St8J5EEiuzo3ms4sIuB2e5fPL\n          s8uvll8uv1heWJ6t8uBzM6qkDsK8and4TtNM9N/gd2rj4PjXaH8EJTv5f02+ybwZ/B8XShOFY4jV\n          otRBV6cqc8xqUlKiC69OuLP5AoxOg7CFPTk/sCz4QdkI/R/K6Timojy0mXz2NsZVfUshZAdbcbc8\n          pGpyEyxbg6+nui1BpKXbRxBn6xq6UL8ldKF+s4HbuqfskG0ScSWWx4dkyM6og++xii+SAXh84VYY\n          ssI3pgN2+dGboeV5NLrnlp++GbHEW6uVk0ErFuIa/U5PhxRCz//S29LY0NISaKb3NAh/SEqklGBY\n          N7pVUeH2wObAAl71zuMoIaVd12k46CVUWbFrzoLYmL2HDUBIeHxGhj9JR3ujU+ibTt3QJ0nNBn5n\n          QumRJDim0qIzDOrhYCKwYlx3RzhpORnCSTuQPsMn4D6D8wNgd+qhUjy7kn08oPjWAaJhOSJFo0oy\n          aEFQDCriAFCtFPeQpqwhTZnRF7+foywClVGxLoycwyPnXj77CjWREJdBRCYwqVBHbzglDF+4FUgL\n          94U5YVl6k0Uz/pkH/SwsL5UDvrRWjoiLWJBr7C0P8pIihsjv9lb72+HoI7jYVR0gF63VAR1Bvw7r\n          fe4Oxnx1OLc6cnr1+FkV8oiAeEQEnEtugvfq8eurg5dWBx+sHr9kSTe0mtjHmS/APcSKNcaKEcg/\n          VeIxjWK0RpTkDg99xhBTRAAVEUGa2AS9z9CToFSWOECZ9tGiGboGKmqJU9QIpvZuKV7dDodw6Vas\n          O/nsI7RG4LEHiV7Pa8hFBeCiIm5qYjPSmpC6YtHXd6wXK60KDkgqy909kF3WSHYZQfmxsEYVRic2\n          huYwfB8L6zwwsDx6XSJ8H5ddl14fiXahqgXL0kZWsn3UWLbuQYtbgxY3poX1cBIcHNuHL9D6Qy5a\n          W0ue+MUROg+b/7P3MMQrE5dXJl6uTNzFf6c0sOMi2HER7JLPTGBfmTi8MpFdmTi3MvFqZeIsSm05\n          eLXa2e+G0mJcd0jCsj8SxkyBv7q1pXpXoNrfiP+2sifor59726ynFrnT6AL3xbe3vzv03fFvb387\n          ha6OqF2REHoiIXaE/huTfoBk3z77du7bKZT4jg0Cwmplvw/EItzjH7TugKBxD7RXB3bB39Zm/NdX\n          gvR1DPO/XvnXW/96Q4M3KOIbFAFmqU2A/deT/3r3X8dRopN2QL3uCFEtb/doWgvRiX7r8Yyu27Un\n          wOoGMAssjufcDTinMZfDjqVLhsP72/vo78vvBvnhLcrWif7SAc5/VW6Az6B5MIcSlx/gZavpcLyr\n          JbrvoYPWPXSwYhRnKp9dyOfOwWGtJj1kRIAOij100BUJ+u7wt4+/nfvuWPl5Uq6C9vuGleW6V6zF\n          7aTpotzMFuVmtgQ3s0WZf6JblHPYKYlQqJVbl1duvVy5dRf/1RblpNAPSd2SrP/IbEm+dXjl1sLK\n          remV2wMrt2ZWbj1HH1gSL616DlZlo5Lcd4m1vJ40lNf/izGjDrqHwXx2Eit2bjDV0n8RGfakKJ0n\n          ddL5f7Hg2JOpdEKRomkreI3q4oB1Z8W4xja13xLb1H6bGrsjWG15D7Z0ZGcM1HWp/QKkcOtAvZRS\n          ehBqPX2WA1ZfDQdwsjJcw9lriWavG8W1t9q/R8T6UT47ns/d0ymu34yqYPcKWPeaqa3hC3Pt0sPl\n          2TcDloBrdXGkUcKZu0e6xxrqHiOsPwUlhcShOQ8KMdyIHR72ksHWI6LYI8LIUpsA+KNYSuqVysOn\n          FW4fO5Kva+T6JEvk+qQKC54z1KiRe15W9uyTBLz7pLeQPR+vTNxembQevULVHAqetAzXXWHNo/cb\n          D+HutG5Jm4DtdFTvSV9TEEUmu18/gnFSM5rbH0FSsZSwXsW04h1QW5a7a/gObrGpypD7/msJTXql\n          XxLxfw6K9dxJbNpAbOxNpgfUUtMOEDlqHUOtpTbrkYN/fyHRIfUHpWhQsuwV40o56CG+NPe9ZO2G\n          cNDED6EV+yFYSJ97Y+lUt6f1oIyqquyXosoOzz+fLxE2D4quBwd1vgf8F2aC5t1/OfLt3D/f+fb+\n          d0fLQV9SHweSJVeEW7w7LMl7h/T2PAiMqqf57ANsFjVnQzoEgt4huWFDTiE+YfCfxpdfvhl4k32T\n          sXD6KKmYA56kpCT3fRC17oSosfeH6PwBR73fpZ4fvONHh2hR6NCbFFhqE1DbpKTkaZPCihWWuHD7\n          EKr5ukcuYY1cwoZAQsneFCaBRN1zFx/PjgUuLG2Viigdosq1Q69zLS+itMWkhKX52169HCBOC3UP\n          eKomGemyBh0nMwE+HYtWtyPOsGU/+eHWxsegdYOQw0QsU0FHn3x1bv9X5xj0yS5Bx4FvddBrn5h0\n          wNcv5IikpL469/V4j8XqaFAt+5gL5bgGvsNS342SmI50nkYM4pm6hMfWK0H21uhFh6DsxrclI7sc\n          vUhJPZ7PYx3lYTWqiRPiwQpxjWkwbIlpMGyE6Q8k3vaNFY/z3NpGX1PwgmEBS7jlsaSJzaBUemJh\n          T7scTSWkcHk0hUo4wJEvwTWUIWtCHDIkxN9X4px08ldyMuVpj4ESr03aL6V3eOh7Cl5IpLghHcWl\n          iU2HJcrRs1eKlB2W+io4GZEsf9cwWrqBdsjOuDFvdaC5hBu7gLXl2Ekt+1Tgxt6McdyY4CzaIRtz\n          Y+QLc27s8fISaG7e5BCHtIiuRssPYn3VHPFjJWW574eaAzWxcMi6N6ASUrLnrTulTQ4j2TapIFbw\n          3c9RlmitUOReJSh5YolUd6wrIcW7+98z6yhaC7G/1IcV6TbPu+DS9WYAmF705PHyQ5TFkeXZ98r1\n          p71WvV0fm1bMfef3Wfd7ny12/AJe124hpsGIKZf7xA7rc8aUyympT7GaTVz5DggZzto1ftbsYVcF\n          RMox7Jx4n2PODUVKwRmoo8uVSPnmOBp083jYwaBbKA+6vmJOhre+JNd90G3ZB92VU9q2dcf2x9MJ\n          xVRV29Et9EK3W0Xtg5XJIZz67spkZmVi1kJjy+rlRE9rUITrTrB0rexQ7Mimp7G4h5bFqwYyqOBj\n          2aE4kkCVZNiCGdIV7oSrxHm7hm6/tUpkf9SWuHMSu4oRheY9I1lnv6gb2R91KOtE96uCv7liRKiC\n          E5YScneNYtjS7IWSmHpQ11f7ffSirY1eBJrYRSN71coSe9mrgP4VIt/0FUvTulvtos+kP/2T+obA\n          Bz/Z4VkdyK4OLK0OnF0dOLM6sLg6kFkduIAvFlYHTq0OTKudFhaZnbCOzbGRkZnXNnwzvjrwYHVg\n          ZnXgCnyTHV0dOL86cB9fXCUX5TpcbZADV257pboeCJaO9B0Re1oyUEKdZKYjkRIJ7vIdEUeUCJGK\n          qBTtKU1iMJFY+U5mEcveNYDW5ChaQUcfEIPmMQ9xr5yjT4dIuaJuHX3u4xTZlVsPrVx8xIo5cfER\n          ynDdDTHLboiZdQNiJP0BetHmwxft1f42+qS1hb1qZ4kbxTToYhfXQxmMRS6fGyQ99OLYyouHK8+H\n          Vl7cXnnxfOXFIbh+PqJ2VUzoqpiuq0y/NuuzF2M43Sn8zTh8/CJbvueECjvoOaOSXPdf3NKGjZJU\n          ciKdxnG7JvO5YewteDefm8Aax6v53BB5UnaCxQV7OL51PcVerdx6unJ7ZOXWzZXbGfgGrmfxc+rz\n          5gEfOPQaHt3FiWZXbg9Y8mfWDXQ4Ud3W1PWwsFYe2jLiYMkLtMrzBsuTqDl0ZqpJyAe7Y1G5y4bg\n          x4p3sDqx3F3DZ+mF2mFnz2fuMmb1h4xtXYK9pSPpzNKVlKLJHgtdhVC6E4sWydw1eClr3igVsaHt\n          IfaIH0vRkKSgMrpK1D0pkUFKRRzaYMXsy8q9JWmdGVW0L12jmrZWAqW7zCSPVj/s2iQXgTb2pFGY\n          6dlpsmtzamR16tLq1CEV5rSo8UnrVD7cB+Ws3T/rUqwmO66BQ2M3ytY1pAcSOgcmP73visXKOy9t\n          HJvZmL9bznkJZe5EJbcPv2jAN20s9AeS67wiMSaL0XPGIzFtm2f5JlbiZtQ+OyAS5wMJYzUd96G5\n          ri73ZuDN6PLs8iNLYi1Uz5GWTi3DbWcGpa11RgtKJgSfeLhzFne8wRv2ufB0//U865qg4JITlEro\n          PiQ16Yx29Dj8+np507q+fPv9QLN33QUdPTUHrXeY02Rl4YyKcsFNbNBGrMAJDU91IUX5CYh29BhA\n          ar6WtndLvVJQisY8IdnzN1KkI4aSSJacv1AlBxAbluYa8ZCl+IaSGLqwgqNI664etK5UtzehxYFb\n          dzfH7hSvkH3An371AJJ8PaKtuihDAe6QTvISPjHBXC3BU+f58ev70a6a0Fdn/3EC/Ua7Vp/N/+Oh\n          cvCrH9tH3bI81x1gaV4OyhYhnvZwNhmyGAQw5W9hTyDygjAdsrfZ33kW6+nV8gtEzp+9Obr88s2w\n          2lOCuVkfmqj0K7MV4Ap6fRglWlh+VhoMQz8xxMo5WAOEUtz3R4d1h3TYcEDJLmGG5AYjOYIDCspC\n          RLbDiQNKu9yRRgSgPBEXindAXkjeruGzNHIFu81CMkilNBu2e6rRGDTJJyjYroLdpcEYpLLkOhKz\n          8IgXi3dEnCFv9+glrOFLmBoH9gD/Ry8C9IKaC/aIhloyvx4QL1vCtI/eXB29szqaXR0d1WBOiDjr\n          eEDxGzPlPUp0Yn71xB07816rkQM9PSvAPer91qj329lC9xRGDTiH3jDUd6BcRDz7nYjsnyflVPL1\n          3W45mXp9A/2Vy89/fV3sA1pSkGtge6xpaY/tjQNt1f5m3caBtYUHhYlpOAkAtDzHMOJkH8C/HNF2\n          DqAyBNh7DHcOkC9MsP/nO98Nfjv37cy/DJcDvbQ69kHXSnCNtjUnFzP29pPiaLWRhQ114C7xlAUa\n          0VJQBEX+LaZ3+GOpzQhwLJFMW22q4yrggPxCzq7xs6a9hqS3HUSORiRo85RgBouyhLSiBF9lNCIg\n          0lQdSWVpTaD79KvT3Uq/1PfV6T4liljR1dMDqydvrZ7MrZ55sHpyZPXk6OrJm+Wh1WpmH1dbxbrH\n          3ZpnSHSbkN9YKejXMMlbwm5WrzgP4B8KDFhCZCES3SWkuAwD9pdfzSW+mouk0NuE1S6ucpWy3wNi\n          ia6httRKB5OmQCd7YnoOIjuvIYtfUzQFxXQwaQAtTm2C7lfD8tfjKSUq2eAYss6WNjVr9whaL2nJ\n          jnKaCR+WlhuTPfiuUVT7ELMRGh1jqpri4deHkj2vH2nYiotZsqNUV6F+YratWUoefH2vIxk8qFgq\n          goQaOdjhrBXhGuq0JdJpY1a4FdxdwJ2XCMfe6lYv5+bbwhJom1yKZy+sPb/IvKoI9r+/MLb86s34\n          8os3535/Qd3kEkwL6KdF8PXfmMnD48tLSGx++OYmSjkMXoVvjiOq+rvZM7+bPfG72VO/m83+bnb8\n          d7Mnfzd7HT8c+d3stXI9VVp/B2Kzm8q47lPL8ApBF+EVRLFxksYz0LnRg4so7TUhskLQNLKCef/d\n          /h+ncPCDQVB9WwqSQoUcdIxQimvErWUbW6LNLSyf4f3INEC4KNqIko0jwaa9P5KQLAy5JeU7YApJ\n          9m4BDFnuxg1Jdiy5R7Gf1FW8i8IgtkpIUOqHJCcA7gJra/lhqC/dPnw4c/fgdVmj12UN3y6pqwPv\n          C9dh1iWC1uUMNciz/AZaWq4TtEimrgGTt86gGJLtjFPT4NIhQRkckh1hLadTlvtq3USTphm7hlux\n          dCJESexNb4hAMs9EZhE5RXAKxLcO9D7d6b8/8/XQ/tcTXw9ZTXKuDg70PVwB7oH8whrIL0xlCyEY\n          xxP874EmWmjBN1AeIpJfGMgWZaJv/I10ULJweuGKtw8hydc1eNZCRchUqJCYPKFBuPbiROHybD77\n          AuuhVFFCArFAg1IUJEIGggT7wGxSx8LRWFJOdFj4EZVWx8H85spwDW/KMlAvSmLiTsRthKXqPaBT\n          k5jXnmc7yLTdsCgjAdVUvMSjqMxu2B9JITSQoqF0Mh21oWgUa+JEONOKcQ9qvzWo/ZXbz7QrlpLD\n          5ruZUFki7v1u9zON481G11Ymj65MPLTYzEQq5WQrkz531/BbClIhE0FqN5aMd+NIu7th7whct8Bf\n          vw9ft5asahfyuS/xUP/t2G9v/fbsb2//NvvbuyrygjQV0klT4hcmoP926LdTvx387f3fDqDfQ+iD\n          k7+dtbPS0XrZx9+oINc9YBn8NXSwnN97i97dPdDI3N297AnvFPSS4y5WXhzFrt9nVl7Mrbw4rXaF\n          EJoqdFDv0K77yNSP/ajm7/4iU36xfOmC39AV4LYDZEvPCdkOwwtha2+phzPxbJssMLyyI4Z39z8M\n          yV0dsmXA3FtOD2aiGbsGzTK8hmwYXaO6fTfozNBfNDrb98B2MfhLnuyCv617yFsO2Wm83xYMkRjc\n          by58M/ffB/77sW9efDPzzZyKshCKQ9ZF4tB/YwL3N2e/WUL/f4qSPftm8Zv75XEX6mUfen0hrvsg\n          Yt0JkbCZqY4qkXd7wc3H3yQM5Nw1GoUWdhs8oPI+7Dm4qdrxXj9cfXZYxb5LBL8rXGrKox+YjfOI\n          ElZeX496ZE8iHZG6oq8fhq0GfdlaOpgJBkW77pLo1vp+yjZkSHZyhkiDBMlRdiQ47sbnW5QVup2e\n          mUGzdA1zbOu0G3LMFGIlJpJ7xDBfxJryeeYGrSajOAsGbjlmgLpibr/anYzLCSmaillSf31FHHQE\n          K8N1V1iaAuWkXQdb0g5Q3swbeNfKgjVQTjryrUXtlF7PxcJWB5Jx5TsCEWfuGkPLsOZyyhjDUhaE\n          BI/jHL4FKiCEMpdTegjLkwE5mVLsDMVBFw7fOHPX+Fla+OS0qcpIkcRQgc84tTp5S9ESLHZy2kBh\n          pJjrOHankz1SQrIMCPjMqVqdZuwaugPWY+9AyvYEVgfAfbwcY70CLMp3jObzAXE0Hkg5nNGphByR\n          X8+lbY5Jgyo5meKsNLdId1rafzolB7Fv+TNXLjIvpxuc55rmt9YpmIQ6JcN4t2UO7cjgA07my/us\n          6Wrh4JwONXvXyHZaImvnqFE439Mg9kGncLZop6OzRfekw53pcKi8+MbKtQ8Zy9Y1YMrWsU+d5mFv\n          FAFrYmKgTMsxjntSgRfC33Qahb9RTJHfm45FFCvYS6pgvwtw/u7xT9f0JizdLGkyOys/OAbcYT7u\n          4pqPcuBxxLcOVv2fv36cKM+AcmXbxw9n6xo/y6NKOvfbH4UQvOe50fgTDinp3O9o/H0qeX4eS6I/\n          Uo/Uq6TsDEVWDwfulLpCXONpPRRj9ggo8b3n4VTRFEZhZ8wRGX29kIj1J3tSlihqxTugpix31/BZ\n          Ovx2Jmy4neJ1QDzhWvMz7RS8fTsTTrxM9yAB7/VtSUlaL0MuDrZWc3cPX9wav7gdv118pnHuDPaM\n          nTfCMC6CGHeCYmsiLqcsghiV1MDJ2as4e/cg2hiECRtLSWH4HDvpfMFYiET5iDAmHC0on8YSoc6E\n          opT3NCqthgOyqJbgGs20NZpp45DH+0sn9V1Qz9NgNOw9xS4tQpnWxzzeX35ip6EFlrNaK98Jiwmv\n          XeNnadPttOEsuDH5ymAo8iNRsNV2OnIW3JPoLz8CS0t3QhP73Q++LktBsctQUGyN7kvtlYlU3upV\n          So8Fuidy261RD07/elxREe0SRMUunagofmEC7PclWQl3yXYOCrrnjvemJbjHt8sa4C6bB/7cx/9u\n          MV9W/SE/XaJnYZfes9DymJ/vS11S+mB5MIU6OIERsnaPYtQaRZO4ec3gPN/ahC/aq1u1PeUbjy5h\n          GIvnJouX72sgRkUQddYLltoEQpJp2alOU9hFjqR3jZz1BrGuoA2G8ftpBSIfetoTciws63idLnF7\n          WFfQEcf4o4TS//ph2NPVh8ZmNCqXXWPEejjwHtIX4hpQy1juXSETgvmxToH+DG8ZzGF9ISVNeLfV\n          Q27/F6KCwqH0XSEB6VAJzSx/Kv33X19XQt1hpcvKNGFVMwcznxXpGvHw1po5u8K2D3G9T23wlD8Q\n          z24VzdJ6q7TFya3fl8JyV8yK9HKlOyG9kLV79C1D/3aZhP410CX7wUFOf0b0NAwy6jpLFMTfTmgK\n          5S4xQm+XPkIv/4XZRuiZfxn+7tA/37FQKnMVcbAFWs3bNcLWa1vUJHQHHqG8N8UsO8F6iOlFUKrX\n          j1UsxbUtWhK/A5KaiaS90us5mQQkXl0sHxClpB4ORFOxGNegxiwDMqEkdjw9yzp4fj+G1qIfxSAi\n          MHPz1Pl4olIEzGMRAx9PawfPc9gFM7syMbMycXFlcgCVdZY9OrsycRMe1Xm+//pxf7BbwTWKRsvq\n          AfmaO/EFdVUR971ozb3EzCN6dnHq1+wjrK0jB98+4MK3K1pPiVxMzCi0Z5dSJtxfN0Tm+0E6HIum\n          pLAFMddXx0n8P7Ec9+CmrME1tMZW76mvDtRX+9thTmjX9ex6F3jaGTxH17vEHlFD+v0/J4dfov9m\n          /5+TIwPkd/iF1jEpsWN0tlvjb016Cb18iP57hRIfQr/P0G8O/S5a9pbj8H5mJbnuL0vHg660KUFr\n          ZQStldGxVkbZ+Cd+cS0hJw3c4fpp5e7llbsvV+7exX81Kif4K3Tp/BVKPjIjc3fPrdzL4NSzOOnE\n          yr0By4VGX0kH1MyoPPfd02fdP33Wiqjvp6M6zRP6TES3z4nuCeVn4dP7fdi3YZubxNm5BslyB0CX\n          4Q6Av47uA17H3wJRsgQz0FVERAvzT4hCJOp5fZSloGAJjv5dOkd/4QNzFVPYIl6zVgdHeqWwa5Go\n          21Jr121re+8o1uQ8LlV2dguquW5HG3t/IKWTFr5HWrn2AcPZugesxxoxQynm0y6luh1C9qdqCLvd\n          ypkvpm8UpsnQQ8n+cQQleb3IYdgjgqgTXIRPTLBUS0A81Q+knpqe1zdqol2vp8taM9g39rE1K8Y9\n          3H3WcBvSwo9JVCJUqiSM09xMPjuBkf74qwx5y2DtE1HWEUc1uelo7ZOUf1hSrAYsq4CTAUtydg2i\n          5VaRbpMgmy2w6wH9BVkbXfMx9M7jgMV3GJi/ufCbid9cU7EU9o506/aOsLQmQP7mxm9O/WYKJbpb\n          HkqhBvbR1LJ3jaflKVrdSuW2/uVzX2LFGdn0RWRxk22A3YLvUbfidhPgs5WJVyjFyuTIysQti02A\n          pdVzIgTqS3LfJZ3WfWLTnY45teANGqXYi8ub0ilC7szRTtmveH6gREO2HW0M6+TAwqcW6BpoSzm6\n          287BGBAX7AFW7WQMbaRi6M1uR2dj/CDRK6WsDncoqYADckzzdw2h9X73bvP97lF+q/vmvfOGW92j\n          3E73bnGne7fRTvdouY3uP4glovvJLvRgWfa/tDYOQOULcY2spR6iO2XHpWkU23kz2FIxAy7Y5Ih7\n          o0h63YJGoTvlzF4lY1OS1K8k++WoJadrWicn1iuhSNdAW2oQutNlvO9bvSLa9ACvuxyJfT2uQSyo\n          BLpLtzDgtCYY/1jq6rc6DFFfAftwktxdo2jpb2Icd7d6V1O1vwH+QmS3JjjUEP768d9m/LyNvC3x\n          MhvnNtn8Ovfr8V8v/nrh109+fe/X4yragneKPkav/hsT1H89gJI9/vXk/xz49eSvn9hxPht3sftG\n          LMV9L1iLGP191v3QTK9ZPwgnyMuJqKc1EZGjihQlyP/PHKCooS4KH/19pbizL0ww/7/mAIf/mf31\n          o1+/QrjMqtjcLt8D+urZx79ciW57Q7FUSCiSHafKCaYSf46n9TyxJOmItyIoJxTJCfH+GLdCgcfl\n          x7dxTeyjzBXkGtQOa1Q7jGFV+BAwuDEnVS9VhYv8gr4XsOzQg6mUi/zyQ6kn7fm4w8pPVSvdPnxq\n          1q7Bs/TTUEJ2jl4nAwH8H0Y4y794IpciOGUoIYfncWFzzsfRUCwqJxU7w1KsjWPLkVqUa2wtNROK\n          rSAWBnNMJ1AogkZCcRTNQpuBsuOp7maeu+Z/FUsXQaXLJpyXS2UyRXAKVBxFG/y4qyNmid1lR2MQ\n          snQPVNgaqbA1VB93SWGpBKawiFPYGVAox3JI0QT2UULJXcNkqetWjFXdSrxkQA3jDQY3wBmM7lRm\n          qShOgo5b0au4aVoz1F7PpeOKlEpbLyD6ejiAUi3ENZ5hyy1LKImd03UmsPbinuHpOkpY2LSkhGNO\n          Ttf5OBzrsTxdRyjeAYIkb9fwRS1D5aMkbxNAmVLwWRwo1iyAMipDwDfa7TyE8un/MbA8u7y0PI9/\n          n9lZVrRKOQiirCvHNfLW4zZmK1QBtOWYUZwCRRyzMWdxCj4OWQ9YZ976KEfXYFnGFlHsHH5LdhvQ\n          oObiZmMVNCG2iOLoCNzXI8mwbKT3M9jyIFbCPohqGa6htFToKSmbh7pMYMbsLuO79Ye6KIIeT0k5\n          PNTl45QUVmyQTa4ODsYizdw1ipbaOiVtdqpWAE45xBf4YD24aEDX+rUdVJJHsEFikDuCHp+P8mz1\n          9EkVZUGVp+hUeVxys9O0TuZWTx9a/TK3eurE6qmTq6dueepQQ9M9KId0ysbab1RPB2dtlS3ebffs\n          tz7yc7/pcZ8CxSAOTFfxQLtnrr3WCAjKl+8QfGufhHwmpWIW23NtVMk+/KQ81zB3WC5iKIkRzGjm\n          d6WrfS0cOQH2Z4HTheAkxNdYJSn7O4Q1bX+HblETvzHB+BPJUxuO7e+QorXlldhChexjyuXvGlhL\n          V6z9vbYUJGSszBjoRfYLzlf7ex3pRX4o9Ul2BumMQ71Sn+tlrcdSHdcjmR5z2AB7IehFPbvYzS52\n          sYv20sQi1Pg8CW2L6mru/Gru5Gru6mruymruMrll+PcIyr0enW7P5FMzGp6bxKmvr+bOreZuruYu\n          og8s+0eorQOKbVSY+26z0W+SzS2YeBcp/EX/TjGRWL8RE2UnAi853Ij5l1JC+kIKx6Uvkt2S1WlH\n          JRVycEAXX457fDus8e0wwVdYCFETTrMF76/5BQ99LwLaUQJoubMIpC86pP6wkrJE8rTTtU3N2jV4\n          HZZ6apTEiXAs4nmSO2SSSbgqqh2C3hrfGknE5vLwyeVHb4aW59+MLM8tP30zYonvSRdnTOoLcY90\n          3Bppw8gfe8H8HQCeGg4taFMB/pHUofTLOzzoPRxFocEaF2HVRf5Qk5vG0+/4+zv9f3+pHJqkaCfB\n          80mersELWuqoURJjZhfcZ9u8+pkOIhXzfPnHOX6uBwWFNb4VmVua3Gy290txywPiXjl1dIFcXYNn\n          jZ0t/f48Vig9KpUHekTEHKn4f4TY2Zjluaa0XAcDDrJ1D5hsjZixhSkmMKc/ikXkhBLtQnjFeMa0\n          p0sWEdMblmJlWdMfpSMxyLbsDKVFO4CM5uoaNUv/1h7FzjB7gIW9WwbDTPBT7VEc7UL56k7P13f6\n          vy5/oDZXtoOdFCxr18BZ2kt6esxWYHpgY72ZkhoOb+QPMQfi8ySfO0sW5LHlWaZ0fqMeYN4jmFR6\n          dCYV/TcmeP/TRZTs6fLsP116M2hx2h9XJfugi/m7Rj6ytVv7eyKmCrLd+DALfAFnWKALfDIAedLW\n          xl41iM6v45xKZvXq0dWrZ1avHVu9urR6VT3PokfQzfToVDMlH5mJW1fPrV59snr1Gv6bWb325erV\n          86vXsqtXL1o6yI67UNKUKc9151rua++Jmp414qP+9uiCuNmjC+JmD0/8+KKh2q/jdtFKdTyfGyDO\n          9g8vrzy8u/Lw5crDqZX5EbV7hC3wPbot8CUfmTnbPzxLUsDfh+OWjK9WMQdu9mIZ7rshaN0PQeuF\n          oV2OphJS2PMjKZpO6A81RDmIsAadLA5/jaoq0YzLQSlWwT6SfP6uYYxtMamKGc+FdlAOtaG50AYD\n          nrN6bl47Xbj0Ag/1/3Xl+f93XjV09gj6yx6d+pKlNemK//vs5d8/fvC/xh6V9RhnRdvvAjVf9/hb\n          szcxxXSZVpdjdZk2E5rn8VEfSzTENFzfZHqe5SvLC2jtFYXomMgVxXRskfiNmSB9bfnxm4Hlx8vP\n          PcuLKOXzUiN0CUtuXEkHcnVpma77JmFNYhJB075pxH3gnJEC42YGt3wCY4G1C1gVRnrrzPITQ/4q\n          IdKqhI5WlX5n1msX3xxfnkUYzr45Cmb6GoQhWO0XyWMbejvz6jvox/K1cN2nlubwnqRxj/qrW9tL\n          ov60lET9Ice0X+MYqm/v40g+t7XYPz2CpbxHZynn05tF/rnz3cNvH303+u2cnTPjr7lgnLQS3CPd\n          bQ11tx3JbQ4Tg3kDyS3ZLQLZ7WR5/qkSj0kJxeooXK54+/BpebuGz9JM3pO243o+w2lKBXfzHsH6\n          3ZN2tFconQiV363NF+xEVwD5uobM0vTX4+JA+xIKDYuUzhmLo8KCbbDH9Dz7svTX7lLpkKC+5Wpo\n          uTGlp8/Y/bI7plP3Pceat1s45L1KJmk6CpywAaWnT+9/2V1ucMqJaKxP7rHEz6AaDoYqLcU1nJbb\n          rXr6K6adeYDX4GkWFd1EQSPsterpd6WgQcv2EFq0598MLT+FhdtKL8bVyxFvIBTitg/C0tYKP2FD\n          8+vHJScm3QE3ILrAfSx6IoYFk2tYZ3H92MIT8RMppUQtgpZohTvx04B83cNuaRxESexsjb3DNp6f\n          KF3fUBYidCEnK9wnUkixcKATS3cCHmTtGjxLq3S4w05kgXuwQmeXsA5njNyWMlhhwT4d7nDCXn3y\n          +l7qoNyRllHbrXgsk9o4wFQszD24sjW68tvzEODbMGPKQ4Q7ZBF22Q0XcQnR60UkLuWsBrFTAVvN\n          2DXKsuVxzShJBVC+n88uouXFHGhZOKQZ37oB+vHy0+V5C4aNq4wjrGnerrHutFRXoyTGfJtAarXN\n          oliqVw86wW6UuRNIzgcWjiO/nYJGGt+KPFw56os3mHrgWJSg5Pk01muxhllXzgEpKSnbNfaWBvKw\n          LQP5fUwWBwzIs2AgDzsykH+S7pKiIckyNPO8U/0+zdg1aJb60LAdcy8ZEmQtoWZJETpBvRl2ZPT9\n          RIl0pBNdSRtjkquAkxFI8ncP4X5rDPeX2akgwAhbffQbFTQU94sw7jfcqVAGyS7EZlvhyNXACYiQ\n          tWsIw9Ysajhkwt1z4xDzejvEWPfoQwG0cKiEqZcsGNNyiNEEjrhR1zBFLL3YURKzkSYMNBw1WPDr\n          Y0koTBHB/oNv9UOt3EiLRTqkRMjKa12sgwMUSfaucbRepA3X6L/RXPjaq/3ekuX6PjuN82/AOe8f\n          MyqY4tqsW5rVxGVW59fjYVtr8n2n53KyzF1DaT0iY6bm+dbqQBu9aKvHF20Q85m+amEXjfTCv4sl\n          bmKJ/SX5+EteBURBgBxqtbJ4aWVxdmVpYGXx3MrimZXFkZXFxytLg/j5Ar64oHafOBV0M8FeTmYe\n          AIuTK4sPVxZvW0oNzs7CUvN13a+prTtvNWweh0vZL4mzahAzmdzZ4CwR7Qxh517YKAIXTm06teRU\n          ulf5et5ybgn1cDK9aAHu+8Gaq011meIp79cpvgbZASAcnjKPp8jjproMEJX3l1WBdUlfPU9bqnKE\n          ijhSheH8XeNpabQI95oGL4OYstESQHOnOTS/ymhBZcOCcSLcWwIlSWyOZK8ifz1uB0pWBUc4ktzd\n          Ahmx1ipGJLPYOOLeL+2M8zts+xfvZhsRNYsRqTQyTlk/2x9Loe504vUNy+jbWh2cBIEjmbuHUbGG\n          saIBZfF2TLoP9q5FTFlUtAi966iy0yuTgysTkzji60PLqLIGdXQSWFZfmPvOidd0RJLWHYST2dnm\n          CNzuUD43iZv4zHCzY80ByEzc8sieOQoIlZQ8bVK0Px1BVxbxJfW1chIMSijGNdIhyxC+KIljHWU7\n          M9x5EeXGf30sDbrm9kTmbmCN+NN87qaovny+PPsm8ya7/BI8cegsCAlhf/GtoRpT+NZMnXkZJV18\n          M7j8ePnFm/IHS4l1dKDVFIpw3UOWfEikq1zUz3ph4UTUdgAfAfmMc7WCaJ7XteUzIrAikVJOhCQ2\n          pfphqUtK9ltSfX09nNB+UoRrSK3jKUeMAypbKeYhXIOKdvHK3GZuCrf1rk43D8FnKLxi0OWIPuqy\n          +I3ZYL66vPRmaHnRg4f+gFFaHn5dxRyM6NJyXPeB9fKrmES5ioHBkl9W7zKA2UuKpbiGKiXBrWKl\n          lk9tGH+ViSUUy9XyrlMISb7uUYtawxY1P1GLw+0a9mmfpxs7s9yGIY0BVKIiglGjI7XMIVSi6FmP\n          1CFZsNIGVXEAqFaKa1QtdxBFTHcQ+f3WPioBmkYctXM4EKQqYS8Pco4n58GjhKIu7CeK6PcTlXxl\n          vt6BOfPx8iNI/CaDrhcsR7dQRUcLX0lZrvvGMmZgJGyq52JcehtjztuamDJLfcLYdfSqrU1cKZGI\n          N4FdptDFdcKuP7q88ujuyuMR+Pvo5crjJbWbhPiDEV34QaPvzFj2R9Mrjx6uPJqBdI/mVx5lLVdS\n          fT0dsOwlhbnup+jW+hhFou520SPmDW9/Vd3KdbvoIyKJizrdQ38Zz7159HfJionk6uGQiaQFuO8b\n          68U2aiLrtgK+gWZ64W+kF3AiN3m1R5wzSJw5x5bj38+M/X7m0O9nJn8/c03DW1yVo7plWfzGBPXf\n          z+R+PzPx+5mjv5+5g0rJ/n7mpkHyknmi1c0+/sZFue4Ja8Yz8danmjKa8JxJ8pyqQa9nEJnPhKvD\n          TadXJmZxous29AslFXOmX+BKct8H+607Yf9bBLQszM3BiRxGfL+G+34R+P3Oo1li51COG38zVPZY\n          MbFSTp1QhXJcI5/c4jXCTBWU1h05eF8980LmoqmLyh8DtU+ZWOo0NveP5bDUn7acA/edDn0he9fw\n          W8Z1jBifF9uOyEu9FC+BESJxYBi/uk7fUugE41BEZxxSE5srEFKWghcr25HSIOVe7uqzZkP7wnZc\n          ea+xoJ4Dpa68KAsBuL6wE1feHysJKRp6fSdpKWzdceHupObuGkLLjQCRftPwa/WgQCQXZHM/ugg0\n          sYtG9qpV/4RE0fRjsk3zKUmsPWkW++kmhukqoxWrA9nVgaXVgbOrA2dWBxbx3werAzOrA4fwLfqr\n          niwSEfYYRHR7DOzlZBZaYODC6sBz9iW6vr86cB7/vYr+Wva90CgHAQbKlup+TPRaDwrXe5n24T0k\n          tlXR2SlMVRZKVNELb0Y9INKW6KP7e8VeLrMLSpeB2Zr+4M3A8tM3o5YqabGuDhZzrgDXnXbQWgd1\n          MGp3c2kAa1DEzaV4eOKoJkCmGMs4z+0y/W5Q22WKChO64WDUaJ8p+cIE9+8Of3v724ffnfx2DpL9\n          y7Dl6mNcO/v9oC/QbV9EJcuoaCiJvWDNoIO7wlhWfaTmqCRERYtKcYexmj+V4umwkrKK1sxVwj6a\n          Wt6ucQxZGhtREmt/3LUXJzCXfQzbUQ+V+uOiXAQcQ47Ch38WllKp0Ovnr5+nLLaalFbEQcRfoZS3\n          gLQmGraBKkplxzv8rsq3oLbB9GM7aQxBrvn0Ex3O+Il9qD+VQ3IiKfUkFdki2HK5ijkYw1x5riG3\n          3NUTlSvp0TACMUu1na0mvgxRYZdPVHbryTC1MnmUpbP2ZBDq5kTHoC/GfWf0WfdGX4W7Y8ZOd/SJ\n          /dFXkQ5BxT3AV0/RX8uumXn7rhEKdN1J1iffRU2OvtM7mAzhYxuMXEui4ol30ZIj78o7lHyiwJ5x\n          Cy9krXQnPpI4Y9fYWRN3h4TdgJILAnE07JiCo8ch2/TbOcHG2bsG0JKPjkbtbAE6gWWBW/nsbSLV\n          vYs13c/hBTitTKIF6T09rgLLHI06wjWWSPZ4ov1R+C0/Ku3UzAHifMGuQY9tnX91NOayu8awRDGD\n          jURAF0u6S9ifHO1w3l0dsZ7I68mw4+4qqZnT7qIFu+8uSw0BSmIT9kf4RHc4+laPb0yQ5PGtE4R7\n          FckaWq10JxhC1q7B+8JykwhKYiyp74F9IOhv6y7462/FTxrx33r42+bDb3mL+Xw+S5jxfzv3bw/+\n          7fi/nfm3k//28N/uqSB/IWznwLc8yPqvTND+ty//7eq/jZZHm9bEPs4kU9c4W1r1ognTIapJ4IWR\n          c3gdOprPXcjn7muroSaFC+a6aMJglJY5LSmpfBqSO2RE35LyXrkvXX5nU2ltHJydVFqUe2wj1uBG\n          7GjeMXUD5c18qeY9mugUke10onn/NJaOJSKIFbBBXlkFnNAAmrtrCJPWZCAZszNAh8+B32D2BTtq\n          Sjc6k+IET8Ycjc+9cjKW6o55kpLnE7kjVn5wijWxD6a+ENeYWi9LhqtSmxLFXrle9rcVnKXxdUiS\n          8AkFvlRSe9zWcBC/3bVvlxKVueSBfW1KD7nql7pFLd7JfO4S7h9U2uvx1+P/8Pz1OMr962wqiS7n\n          D75+4IHc0PUdlKTn9R2cA+01cSXULYSOMjTpZ5QSJetQDkpSyFIXSJtiv4P53F13rqWpKtpvh+UY\n          ouYWzaYgch2CkSja74TnaO9Watq75T5LsVCsgX0c1QLcghizDCoaC9oJ7HeXO7xWoNkxIQ5oLOiE\n          Yv8kGAR9saVg6Pi4Wpqxa9Cst/XGwqaHfqajiqJtyVd6e5WaH0kJGY4xJNiRBBQwcXdtLGxw+idJ\n          b6qXQAVEe6TEfovDk8WaONFPcAW4RtSSfYiZcA9SPC7pFRUPkCBERyJ7TeETwsbHSk70Y6nNxmMi\n          FonFLIcjLd7BcMT5usbOkq+NmXurtTMFZjtTV7YzBSb/xC8CfJQISUSBef/yyv2XK/fv4r+qAjMm\n          MMExvc+a/iMz9eX90yv3x1fuP1+5/2rl/hFL6LWKOdBYimW47gZL21Qs6fKIqbvYUqEeHap3jo0J\n          xqpY0qlz7Pk3A0YJ9OBydXBgyqaZu0U1bqn5jUumg9vPBrefjWk/G9N+USl/Sl1+2YFJK1OXV6bu\n          rky9XJlSx3Rc0BDHdQpi8QuzAY1S3JnFSVG6+yt3LAwk+oo5GNYlJbnvgy7rTuiycTQ7bc19rFY8\n          zkQ84YB2lJGIcZeTA9o/Q0+kJGw1sYOqUA8nR62yQtwDGrEGNGIbUNYcIzQjIpoRJ2j+CPG2ETB6\n          2IKTq4WTI9PUItyDGbcGM24TzDNY9TeO2zNohGdcxDPubHTGFYRYNJW2hFNfDyejkxXiGtCgZegC\n          lMSOLucMOzMTluVS0QDlIqAZdBQT9TMlaBlCSV8BBzDi3N1DaD3Bg3aOrUbUCU6HXsDK/rssouAZ\n          vCIYuFSgTEVEHZ1Z/amk7H89biXsl62PE28gKMw1wCFLuRUlsQPwRUy1nuJRcoFaaKFNpr5BKF8B\n          45CjU3h2yUrKMv6sdZ0caFpIga6B7rS0H6MkdoA+B5Ews+O4UUawdgpGZHzrwOXq9UT4oOXhCSV1\n          cEAPWAGugbTG0dwzXYjPfYVtIpwXTlLQonTHRSSN3NPLROn+LBZO9lh49uur4ABHnLtrEK2jjcSN\n          t5eURPg7g71z8Xa/3BGDCH9xcZ9JXL/RxCLC32eKHIlFU6+nlKTlEiXUw8kSpRbhGs+oZfxulOQt\n          TqD5KzmJyop6PktH90sditHxM3HRbB7X281tHEDz3cvvjkCyb6fKOwXrauPAEZgrwD3WKWusTXb2\n          7K4OBOBvm7e6fQ9sgmjH5yjCk13wt3UPeStSiXkcRuwZLB3ZabxcqwFcvrnwzdx/H/jvx7558c3M\n          N3NaV6TErtDtCdJ/ZdId31z/5tU3L/77oW+efTP3zeI39y1piWlF7feQvkzXvWRNYN7qRCY4Ph77\n          1ECLJ9mmFYNZIVKfpIs58c8Xv7373aCVqFFSGyezghThGuvU1m40jKfKRdxpiImz5R4LuqdF27mp\n          BimJixOjNJAiTmu6oiZS6a7067tJy5kgVMLJqspKcN0XfZZubiiJEZ67Egq/5fAzSekDQwZ7TBHr\n          E1zZ8C2PIEttuppGpf60ZKHXIUU7WUBZrm5R+8LyWKwv0iaah7TuTLEMdrS7wXQOGnRfCCdjfZEu\n          0TiUwe2n6ajk2atEFMszxbTiHRwrxnJ3C5+104ixzwjwXmlduOarTGaaVJk5DcOEIBYnIqWsXFkQ\n          I1LUWmjT18EJjrQA9zj2WwNpyxYOjSiVzRLiRslExJER/Kcx1DzF89VIt9JhDaEz5LisXYNnSfgS\n          hnTvr3UCxT3qh0U1XX/NCxMJgfoldMTvr8tKEh/3KIl0NKRYHVnDle7ABYxm7ho8S0N4ImZPqr2H\n          RcqrJcGMVak2IRjCEzFnUi0aKa9vRL/KWaIoVMLRSMT5uwdSqkmk49Zo4mS2IMVOrJaopgWNNr51\n          gmtrIvL6ZlSWkt0W0QCMamMfXr6Yt4EY5SrZwRjS2duPmX3FFCGDZlsyaw7g/HQ7M9WnjjZofi7h\n          Df4PouXPqRBrZR9nLXvXKFuyRIl0BQ5TegDrLIvJZnCYUiItDms3Ryldf5N7kyFx0cpHauSr48A0\n          LuTvHm/ZGnCHh4R58ZmOOsTJ6b3zAuJvxnjEZRFyk3PCyDdlMUd4vHgzDMi8GbJCXquWU+TFUlzj\n          b7l/MGG4ffBnHel+YJsU8WDMIUYoZ7jNVlxaCq6wOTCh2xvIJTfnKaL9UqLP+swl4yo5YjDUktxC\n          nLQk2UnJbTgufAHhBrlueIzZ+Gd4Q81dzu+GD7S1MjnCOiMpUPakZB6dC39kulFzYWUiC38nR1Ym\n          zq5M5lYmJnCs7pHyPWRcWycbNk0Ldt9h3dY91l3uqHpEe9o5mqRSKfS8wcRJCuEwSo+kfzOMCM2r\n          5VdvcrybVFLqFjuqW38kvf47MyI1vjz75vDyrOdNFlGOJatjZWnFHJAnff7u+yFl3Q8ps3A+bV5w\n          fScXgT3syR79E17rTAfjK8znqdHzV+fGV+eurc7N4L9zWn+kxP7QadVKPjMLtTM3SVKszl3CFw9X\n          5ybszBmhmg6C7BiV57qLglurA00Gza1hsthx2E0CEBliVgI1Ge0hwfCdDBoZxMpsHJESobRlt+gr\n          4WDPCOTvvhsstQAoialEkBaW8adYnSaeUpfWFm+UkYhj1EAGSJdZvfcqQQV8tC3QFKrhAEeWu3ss\n          Y9ZY2tmDC4vaPFnRSuzdmnIK5SXCGXOinNobjKUsdp4b18IBoFCEazAtfbGSobexR2HmmeFaaoZK\n          Ch5ayZBjM9S3898d+efh745bDlXHsLKcXSNrKTclDcWmH5J9YN38UC0Mn8PUC9Gta2SEvh7v5seo\n          IBoldZKRmtjMZ0jq7VWSr8cjcpcih8NWW+74mjjwE9IV4hpWS1/hZJfp4YEN1W3NsRJ24hE7NPD1\n          E9UglxTchJNdJWcG4rRmk/71RLTr9RM7PMIjZ1OdZOwaO2u2udsO3VzC6+hlbE+fwcqJG7AWaBpA\n          bmSKPHG3I9qZiCd7Yt2JXimV7FE8dZ43mTcDiHsGjcbLN4fR9UPEyGZtRLEvW2MH8DupkPtOsmYV\n          uqNlYmQGAvqwl3C6o0nYSziwEYdEbGsSI2v6QBKiFy1irE3EpfvYV+1ihpBYJP43mU4Hx4t8sDow\n          y+JbLqxmHkMAzGxuNXsUwmBmbqxmnsOr7FFt+Ii8THdUH0PTUaamwTRPrmaPoI8tV5GbTlVBatau\n          h4Nl0Pak6flkbc24p/BFGznGs6Xav4c98bKL1pL1epQdBrfy5MbKk0crT0dXnsytPFlU+0UI357U\n          n0um/8hMJ/E0t/L0y5Un2ZWnh1aevLCzho86PSFOV4b7bojEw9YrOk5lh4SS1pwDR4yhuVKyKUdp\n          iTzM3EMHRJRUfHe0C1W82w7EWqWcMPV8Ka5BtjyBJdljappClFlg7cHaexIUjLxhCieig1Y4USXZ\n          Y2CXwqnNcA3HeuXoVyNKVLJi78WaOABVK8I9oglrSBNvweAjqVhCyQ15+56EiHDCBXf/7dy3t7+9\n          9S/D/3ynvOslrYcT9p7P2jW+4S1Wr4TLjHepZLxf0BticSKKv+C1nQwbjnfJYrx/PW57xF9wYYYV\n          CnHdJ5ZeP8mI6Vn2iigd3GBofizYR5KCv08yYnCkvbl65ftSlwSOTVIkJlmKCDecQsjn7h5BaxY0\n          EjXbLy9ul5/AOyDvYs5bkGBZSoahyOhFoqV758ttnW+NSonXN74e70HCpcVZsyZVcuAsIJTlGmRr\n          jM3j/unUgbdRizQmQhumIqZG8f2UcrFF9nbHrOa6VrijoCI4Z9fIWev/TNR/HeLYfMGdzsJeUqxE\n          nV+Jyq+j3FjcG4tFJCmsdFlg98LFOSxa3q7R+8ISvS+c+P+cNHf+SX4hoPiFM9efvd1fKHE7Pj8n\n          3aw0kLlrCK2ZqoSDkwLrS2yNRF1xWnco4CxnaxRZq4ThcYCzZW2MquZiwVPnSYJmQ7GjQ3F81Llh\n          Se6Rt6aaiag93T+sAMfZkX6i0kr0p0wmos7UVuDyjW66YpZ8klYFJ1ooNX/XMFruQkka7kL5uGTx\n          eQZuG9kFwiPpVh9hi0lSt8XkY4vlZ6+yt0+y8vnTSnciquKMXUNnbfJO2YvyWC6IXlI0XafchNCz\n          COv4VpHz3KNnvfqkvrAzf5/gkLTExH4WmyEXjBXQKXERSn3haC7LchjV3SLCsXllnABLS3INraVj\n          ZDJtJ4Q5TCotDLcQwjwpOD0m044CmO9NWzqDPXPhAIazdY2ZZfzGZK9NQzKNl4zdCwwiJySFgIpJ\n          R5GF9yKZ2EA0L7Ei66vgAERSgmsYLX0Uk322RBlMz3Nfajy5sJ4ITonJPkfSzI+UZJ/UrYTtLCis\n          Ag7CzLDcXSPYb7l9HyUxPZsVsZW76UVrA70AM5DuiRaRam9/uFtOKTs8v79+4vfXb/7++gX897yK\n          db+oLerXqYtKPjM7ovX6yO+vT/z++rXfXz+JLspq8EiVHJzJKubtGvqD1tAfDJvu9GzCm6Obqv2N\n          yv6YKJXfF9ekr2e+PoTTUEwPihAfLNXIqV+YoPv1xfDXM1FLxl2oin181dzdI9tvjazhtrG/EbZ8\n          7pV6lINSv7TD8zf8nk/0rQigbtfY35Td8skyLa9UZmnsO4mRL9xClrJ0RU6ZuyLjffr0grgi76Hn\n          nGtPdjPnZPQkoKYRt5tcU8+OmZ5Zmb67MjMCf6dfrkzfQdcM/pTglpzSuyUbf2pmCJyeWJmeXpl+\n          tTL9yCBdydaTa45PjRELcN89/db902/sxseP6FaUSgqD6x43ntEzEdF+vd9eufH8OeRYDjhSppOt\n          Ov3uzxxIBa2BCvab2q191KkeXZBxiy7IuIUn2Km+rUEYtzTAAB23Dy+vPLy78vDlysOplXltxAZF\n          gIM6gEs+MxutDydW5jMrD+fR3/KbR7RKORiqXO6u4Q9ZuvWhJGY+JK1N1YE2etHKLgI+etFWv489\n          amCJ2EWbV30X0L9rVTPQHLo/lxTPp2kZUfbVyUurk/dWJ79cnZxFN6dXJ2+uTs6hqwv46ga6Ubsx\n          JDgN4lvBJ8ROVmaeIJNjq5MPyIfo6v7q5EN0dWp1corkV667WWMcOIdYlOa6+y0dFVKmJ8C11bO5\n          V8/mXj2be/Vs7nnFuXcEb5OaJXNv9vLK7N2V2Zcrs1Mrc9rcEzwZUvrj3/Qfmc282YmVuSMrsw9X\n          5jIrs+fQ3/LzT6uYg/lXUob7bkhZ94OpskgIQHCE0RJNtOQWDjklgmugLiq3csipdNQSR614B0sI\n          5OwaPUtHz1SXsZLdB05N+s09pRt6XmGemISU/6cneGcOt5snJTiApnQOoHx6Mw37jeWX//R0eWF5\n          8X/ctGJoWEUcaNW53F0j3L21zgupblMi48crDL6ABQJfgJciugiAOyFN08LS+OkFYWchcRNL7Ndn\n          2OYveRUQu32CUKqFSysLN1cWZleeDawsnFtZmFpZGFlZeLzybBC/WsAXF9QBIXiypnSerLYzM6Ns\n          zw7hz25YDpUJZ9SM5et6kFj6H6YUU2fUduZEuosyC/7W6kCTQNcgnvosNoSoVsTV4dzqyOnV42dV\n          6AVvw5TO25BLbraqH3u8OjyyOvhg9fglK0JXUh8HyzlXjHu4rcme0lUBwO+bQS3SPaXLLdj3bSJ9\n          3xXGrgOwpSx9DFM9xkHyGqoDu7DJGu8j2CUJwgfwGTMkojIG9vUVnPT1C9UYnhL8DVM6f0M+vdk6\n          /fp5oiciR1/flq2kDrE2DhZsrQjX+Fpq01JhG8GygdLdx476s6VhslOC5iwVdhIk+3OpSwrHuizJ\n          rFa4E5EZ5+0eOmuhOdxv7puxv7o9oF/raLDDSc49Y//fa2taWJSIw/1GLhr4AzM4Y+Gv5r6+pliq\n          bO66CFzFMncNqKWzQMrW0aqHsFXgeKlVJyX4CaScuQnIqWSfZOFfxRXtxJRIcnYNm6V/VcrQv2qv\n          orPnACVSDw5Q31KwBA+rlM7DSk1sduqQLHk6pR6p5vNY1MLNiquEg0OHhPxdAxm3Zp7iijmUonpr\n          hsVCV8OksFQUw7jIJsUVI0zLzOQez2dKUolaqrT0FXEyoWkZrhG19LxKJUwJZH/pks0dAtmvrdSC\n          c1UqYUAT+y2WaZtrtIvV+W2W5kSvNXqG9u7PETXp3vd5Opo+IK4uDxiEOIWHpmDA9Yo46ozewifm\n          /hch5QvLxeWBUyhJvq6BtHSfSiXt2LsRdc/e4UikaO9OCf5TqaQje/d/UVJJa9IolG8fPZa5a/y2\n          ODBvKvX2EcCAByQOPfdMg4ClRL1byk0QsBuwYxT9N/Dm6PKsp86TQukSr29LlgyqVjlHWiPj0lz3\n          ZNpyswVKYofHovpFOGs8e8+A00oLWy7wraNzMj9PRzrSPZIde41WCUc+7bQE11BaOtGk+mwCeYs7\n          DoeDUPCfSfU5AfDzPsUSuVtOg4OiTF2DZS0pGQpKn1e3N1b7vdhvw78rCneBBnFJ+zKfy5Al7atM\n          /OuR6FenVQBFYUknK3HJzWKEyjE04bqVlLW0RCvhID6omrd7SK25g/7eCoRWJJPsUT47bk5Y+0XW\n          ob/XFWl9MwQb8j3LjyDMlZ2ZTyvlhKAKZbjFPh2yJKMoSQUWtVtwyE/uOgkEbwo/KouHH986h//m\n          8qPl529yaK3Jlh/v+ko5gJ8rwzX2lgrXtImdKQDaVWGDLLY54A2y+G+ApWkTlLBAKSew7pMsdN8d\n          h42w3w1+d+S7Y98d/xdVF5sWVLFpnSa29CuzTbS3/uUoSrz4L0e/nfvnI/9yFi37P+vv6k4ngt2y\n          Vcdw9XSwtbZMga57yVJtm+55+yCk0OIZiMKE9wiahiJNC6rcdI+bQKQ3lxffDCBO7BxKmHkzvLxo\n          FeZPXzVHs6SkLNf9YCmApxNvFS/qFiYDx8oeXpIWBPS0i33lt7+d+3bG4vCSkqo4mAE0f9coH7RE\n          +aBpzHiF13PAsFmEzdjU0K2loOAdFKA8aBA5Ximj7PjJPywd7JB7gt0SRMO5uvx0eW75MRptR22M\n          Zq1aDk6yNi/PLda9ls4yvXYiesB+d23bBM939wquL72Oond8nuxWemWrjRNc2Q64b5a1e+CC1sgF\n          7Zzj+QhvXBjhtkLFOPSCInxBJ4d4/vz1VFROld+HJxZvH0Cat3v44tbwlYnEr5QAeC6ffcbZeRQN\n          wrgIoWEMfnNd0s/lePL1RNTTI4d/N3DBDpa0Jg6wFIpwDamlur3XUNv+aTeONdta3borta+NXTfo\n          Zvcgt1300+7VxQcpT9vq4k1tpArq916d9l38wmy6K6uLr6Jdnp8rq0tHU5ZzftDF7lGxCNdIhy1V\n          oCiJNdncmHyFd8zdIYfbGBDPsKAFxbf2ySccyFfz87AUKRuCs7QS9uHUSnANpaW1rTdmstbjSJGN\n          Okp6BzfkDD5vSV3z0dxSERUMb72xkhUfpzUjBbEwSvC8x5II6GvhgBTQItzi2We5haLPcAvFrv26\n          VQnHCaRjkr0koPUJWx/6dFsfWFqzMSmFYxY2Nq1kBwMRsnWPWcIatISdM86piFLqs4G+F0FLOPHa\n          +CslKiXUDRHmsN1x6h9HM3YNnOXk7TM2laPWYh1km8iq38E9f5ZYd1Gar4dU/IRp26e3l9O0ZvDF\n          wrFOS4ZcK9wBfpCza/TSlnuWURJjZ7dm8A5tbcIX7Ui01HbWnyLBhovnJouX76vwpYW9y/iWB5Cl\n          NgGwcPLRxsyDsjvqTzkLL0xydIvcAcnSzQolMT0BgaoHD7ADD9RjDxqZ3hB0JPtYWjWRD7/gFeb3\n          sIx8HSuKyGqzfGV54cCb3Jvc8iM4AQXdo5vs8jzriQOS4L11QNK5b5l/b6ZKmVyeXV56M7z8vDSR\n          OMb1lXWgQuHKcN1nltF3D3TbC7oxn88+Noq4cUBwUT7Q7SzixsdJ5b90x5IWlkdatoMTWmi2rmGL\n          dFriFuk09YhtqA742UU9u9jNLnaxi/bSxNyqNk48VZnCdjV3fjV3cjV3dTV3ZTV3mdyqnRDpFHoh\n          0qnzoDX+2MybNncJp76+mvsSX1xczd3Et+fLL4ZClR3415qX57YD+y2lsn5jD/JdLbCNDP7Ww9/W\n          Ru06sEcMMQcHE0IMfc3X8TcXfnPyNxPov2usY/oF+axfJ5/x6U36AiW58D8f/eY0+r1jGWFOXyP7\n          XcAX4xpzS76k384JCbkpEmCrVC7rF9iRfkdnIvx1LPH6Wcfr8fIDWCvaPnQsZ7ewHbSUHQ4ayg6f\n          9ityqCMW3c9BlyEHWhF1gfaeAHZQkCAO6iQILrmZHCZ1B9NytMvizFitDg7kL5a1axBlaxRlyU5Y\n          lefYxYU//VAYgwdlEUVZcjIK/0Z+fTfdZ3E2h74G9mGk2bsGscuSW0BJjFc9H+yOgjDf5CKALxpx\n          vG/8BHaG0DQq2MWpC8XFMYg3CjIAIlvzHuyIcJXsTWP4/+7x6O8eH/vdo7nfPT6NrtWe6BI4j4Nd\n          Otaj5DOTPvnd48u/ezT7u8cn8N+b8M3jMfTQw16M4r/j+O8N9LBc79lqkv0OdVw3111v3fPdDmWi\n          tYUHhUsvDMSig2K/dTsSilCuxbGj5bpALdc+zCRT99jV4GRK0FpA4tM6xLP4/AaqpB7MsIhm2CGc\n          KMeNqYGyIxoXax9LkuNbYBlRoqjoqA0kaUpDqq5Ut7dX+3elasgJLK0aid8cu1MYOUcou/KPIyjF\n          68WodrJtVDzSVr+9gvvCBFI1f0+dp+31jWhN+PWNSE3X67KSvPqRfaBNy3kL7PutD14lqZzqRxZz\n          xStzBrSgXzxgtV9/wKrF8F1/SOTCMioSVrJ9YEmmrlG0VC8dTJtJ3N2iyL1IvG2ZT4KWglJOQbt0\n          MF0qeXdbiN5/kw5bnLcmVMGR/A156zF853vf+96HdekwuQgpvSxDqRNlWBOPJVDVUx7hDteM5suS\n          93Xgp1BwsgbBmPIIT+CvkVqvj/iyQns5rWhcDipSeMfuKAKu/zPUoLq/9Lb8SRJ1HslN7SvNgDQF\n          Vu/NsdN4y+48rOvZL9efTm1eOlKlVTGIaxZHGVbtLE1IMKHwICQAEnrxDrtQf7plKSQnMGoCbL1y\n          MBVDSEEvpGKxcIeU8NBn1Ku9JphOpmKRms5YNFWTVA6iB2FFjqbiCJmaGvlAMJwOyaEqkrVV3jVB\n          lIukROUE+4B8oYTQwiN3ptCo6VW6pJQSi6oJvvcheuiREgoMsQ45DGrNkcKxkfU7iwhALdn33lGz\n          itegCsRQp6TkEC4/WaWrVESOpj3cNRp9Hdg2yEaQdmmQlwcVatBSnBG0EMGD6wU9kg6XSYVnOWkC\n          HtCIQkD9g1JNNIlqVBORYGMT/T4ph1EOcojVGxJEYwrKyoxeWFJVfIbfPI6UMY937V3EIUERo/nl\n          xvjU+sSi5xfBv63ySMGgnEz2yP2oamyCqmmNyBxtREoK9+iRt1/rBlBoQYRAfAFnNpEn/h1GLUrA\n          yAgpSTRck4qwJ9ekiZl7+cxEPnMon7mVz0xvPJjduDfm+UVKbG5Ka+4JTMgGDSgSI0j6aWcwMikI\n          vTCco6lkTSgRi4difVE9Suy5R47EEU0hI5EOPCUaT6c8qf44al2wWw72dMQOVJXNvUZLlogBKB3p\n          VAowwrOqW0rGY/F0HDY7qaun3AvDkxDxtFKr5uS0AWrRnipxDg9OAuqYDqKuKAwezWePFy+9ymcG\n          89kh1FLcVJy4fNNwkipPZyxhq/0mtSQFBUMHagg03GVNTafUI1s8R5QwKnWE0eTkE/TJSld3quaL\n          tAKdR8BWQiE5yqD2iKuSYa1qUvIBNAwJH6OxFTDY8HtjWqQ1XaVHdDzyZJIhZUgejakh+8RoZG4B\n          SbSaXmZz7sM6tGqoawxbH4UFJ4E7h1txdLUKxsJhKZ5UULeWWYwInTRZhnoVue+t1h6awR9gwYGS\n          tmKpUWWNhxu3bpdZK3BLY+lEUHazYtQp0ZB8oDbeHf8LQvdLa/KnUiT+gRSEnv4I+CpthcicRqSI\n          Wxhm1l5d2XjwNJ85m88O4+UBLRIv85kL+YHsn/6Jt/4DLu00jkb+HEcy/pI0Mp9B/0bULzy/kMU1\n          RVbXlJJPy+DTjdodS/T/AcBRSzLDZ3ozc6JwYgldrB8b9PyiW2xet2ornpssPnikshIuFk5uEgvz\n          z4TBTAIHH4pIiR5xrdGqDus/SCOG07U0O8vVudwn9tZqg08rv1o7aBK/XutAZNiZLM1GLTFYnMs3\n          +I92eVbhedvlWViiSjFLR+NKNIpEEU2S0mVtkIKN9jJjvcp0UqmDHOUKGNagtSFCFxzI753v6b5k\n          6YjMaTBHzFKIj9WGVL3zPTzImUBKhrkuPy2Zvp41xu3lUvNYGacuScY+LwW7xna/vWM8NPQwkDnE\n          DzDCzHzIhnzZr1Oxrq6wOj1MEqH7GkZkSuiJLnFtSdtqUQpUv+xjbEE+hk82eo54+vXbS4Whsx/W\n          kZwrW2MM59vUGWdQtXPzylW2OrFqqmsQz8gFydrohFFmnwiMMmsPouI8f4nXbODz1CX3Clpd15bG\n          0N/i6ZG1F5eryrGA0EoFdFxonpPk6oq61WxjJIZmZFneEafQt3XL2Ei1Psa8pMPKuGEr3TB3uFom\n          HN7WVpkV+vY8GzdbUh0O5gkktju4C4enNgbv/2EGd6qmr1tKYQ1ut5zQRpLFyG0B03VboHp3E+yq\n          bW3aQdVWEJWYKLIa8IUPh71HidC/hrI6OmC/T4O6SlUBZ85RqSQ7hBAhMQzgpF6ORV9bGEBDzvOL\n          /SJzvl/TZ9HMCodzZgMzVZOQgwigYLcU7ZKTAAVaZt3jEIC9qxBQGwdLbW2ggARaRRWfD8dCbcAn\n          tu/GeLThc8Cb4XMIt9oCu5PbmuEJxFP31pnqA6OxTjRxYn3mssxQPnvMEFgezOLlgY1Xp+Di0qPi\n          2KznFz0iqj0aebqxOXBT+BR/sX78SdE4LjrBOR0PxyRraOv2Gzqg/BV7tAM2hGTH8Tp8D8umN8CF\n          AM7GfoCZh2Ocpw+XMvtlaUoQXrNDnl+kxaamtQFkkYF5a+NyIiJhE4vlWLJLzWLhEMrbW98caPG1\n          eJvKyK7kCRJc8xm4LVxaLExfVEeA2rqyqcybpkQ7Y5VrFaXRJFOzFolq7Dvz649mi7nDhetzJZp6\n          8ti88kElJbuqvDHN82KXHXUel5/rPhyqvwmeB5ogx0BjdasfowBcmxlCfKfjB33xPbFE5GMkxKWU\n          TkVOfITriATQSJkxUXh+dv3MVHHsWXH+rDgCeIsISVVmEifCyW60qMm8UPZWMP4sEd7LcsStQ0V8\n          hI2R1Q2t1b496J+eIqBHcI9fNiGofE0INV8Two3dtsOtylCtX3uwvjD9s59+Ag0cHSu8PEcmvr1m\n          1nyRCMZCFRo0f5loR3ltUTv/8qfYEIQpG6JWuQG8UX7elFrZ5HSAL6uJJ5Roap98ADgaJwJC6be2\n          +aCR2cLg07riJTR6RwpHF9HC9Qfi+KHOwQSSxOV90r6OWKynggSjARZ4auTTmCQ8IKCkYCT0Efzu\n          w+XHyIxAZSDmLPGRucgAYbHAj24GVuOx2Y1bo0g+Kg6eNGXHoYmgm4EluQbJaYlwZdq4i+bZmvws\n          1GlJ2SjtR1OtT6tNEjVdjrKWfbZrj6fw4kbh+SionC2HNLcAw6Cr3DKFswNx+6N+sI6bk1k8ahEN\n          VR96fhEX2Yu4KohoaU8y5S1q47zLeQq0okNKyjWxFGLm44nYfjTknUjzZhnYnbFElqf8ESwnt4kz\n          59ZPW83jha86cTrSPwzGIhFQWVj4H9FkmCJHrF24NBcjbexianwDs1OLZRylbNUaCo4iid+q2nQN\n          gaR8hQmdaWOUp5kxJo2q5LajfKv2S1qrVFFsCDYRYwVAJZr3RTpmfTwObR9Oa7dHjOoOTkZ3jL0d\n          3NS9N9aP6NzWxs6kTSdFvU3bc5fzuQlGcCbNSSijB1WO4cBUBDSW5fQ4bjzOOP9UkELXls7nM6dA\n          vAUj5jV8vupzGtQ8dwW3bxBdb14/vH5pmog5qoDj+UWXSJe7DJCi+ZEMHNFlnXsMb593bM/nrvnL\n          UmKK1vV0JFojR0OeaIy4s0UQv4nWVEkz8Bt8l0QDs6e/xtSoUmmLZBnjj5Xpx6SO7+hhFsEsrb8U\n          j8tSQooGZZP6650e9HXmMnBZZ/Mcq0wrWyFLla7yNixV5exUJVDYsVNxrbVhpyqHti07FZfBW9up\n          mOJ4WxiptIb98RipuDpbG6lKyaTBFC9DImEQdMRC/e2UydQ1G17xMz8shzrQatCpJJKpH1DuljQM\n          rWO9MvXh1saOOVWFnGs6QDEjCxxuSXqUMRJDlCBIfMkqwclZJD3gb703rVkeojEi5uxE8nHh8MIO\n          Dz3kPvd8/cLL9dunECOBHucHToj6c7wDNnvj358PqmrVf39+LD8warLoaBWgzYA67FQfouoz1jyZ\n          7sALdBX11+Yz4f8afYudDDhIMHwqbjq8VFmAnDsQlxJJNBpj6VQ8nWKu//th16GS+KgKJYK1PdWP\n          mC/WkyE5lI6HAXOIECxH4mF0tReSJHckvPXehsbmpub6qp21+tw9td1SKorYz1+iNaNLie6or21C\n          TE49knRDMFh2NMQPeHxy5IMOKdjTlYilo0BowrHEjhQa8YiDSKB6I2E/AdOnI4bGemSHF32SjIWV\n          kOdPJJ8U6PB+oLqi7wjUV/+qOxUJ1yYRW1+DOK2I4J4eBf8Oj3ktd2Kp9ZekBkoUMWpK6lf/J5Zo\n          PETU9qDlz/NuHGsZkqSqiGGAcnYglrXnvV+WKT2WdFr0rxAXBSgLHUo/QJ3TgXlKdVx/iLPw4C8Q\n          /6mEUt07vPX11R94NHQFXNHs+TAFIwd9mkD/hdQxI6ck6PsqMTNfU/zAB2zjBPgwxTphfO3Yo+BB\n          bOivDcpbIlB52YUqR7Xt2KUkpUiH0rWvKyH11yZ7u/gx3YmyRUMPAa/EU7wLd/HSWPH87XzmbOHS\n          1c3MK1S0EunySOFU6StPMhEEQwkxqBgIqHhCMwG2LtWdjnTUNdU1ddaVVK2usT5+oKbkcW0c0zw5\n          GIMBjdb3ZH80WOXBiH1U5WtCAgZ2K/qoyhsoaR1jSKCaSTlVqZo2m9bU42OnVODyWS199fxTtcLN\n          /ipP3U5hY0kqBIMmtJP3SABd+fxZ0fIwkx8YtrTi73uXmvMC2HgXwKFUqamgCRRl8Go3tg96q9v2\n          vMfjF6LN00YFdoj2vKsbAu8xV+nSN9Cw/MBIfiBjp7K0Pm27tqDWhUsvzCtu+JLVPftlPnMGO5mO\n          5jPXwUUVdcBAlnZUHczrOjrH6zB9YMuMUxJf3+hrMibxqEGxA78kRNqAOlPqDdt5EDnSXjc0B0vJ\n          /p90dsD/0UcHgKLDEqFS/wO/Miv8z4EQ/jm5fr98Itxqe0ltZQovsEMPmssp15/Yq5XBh1yBdIlF\n          rGh8Rw3qBrwQeqDrazEhgWHtMcu7NoIRj0jhMO4ptl43ov7yohUbfus/iPXKic5wrG8HcYv8gC4L\n          DX60LtBuoo4p8g52wa3Ofn/1B6jCjMDs8Nb6EDdg2qs1ybgsh/p/aTaAOhp8jb5GozEkyy1ys3m+\n          IUR2EUtSPl/zzyk7Zfp9p8/fVF9fplnQ2eZfBxvMP42gHjD9MhBo8AWD5h/HE4htwFYE0yzIlDXN\n          wkOGCTCfbL5HY1FZ5ebqcYd6MJP3AceAiAyaRe5KROqSDbP3wSD04L+4BKhHjRRWuqI7wC1FTtjK\n          Gm/zMM8fM6j4ynn+ZHIGkVxkDA/DJH7AVk3RatH7S/JJk49O6FrCUNbsT5KpjVnNCMhWvZLR7FY7\n          rAYWcEYjcMf7EPP9n5QIWDSkKONz34Ut8KTMFh8aGe/90pTiM5be40WdythkzIv+ElctmqypNyU4\n          v0QrIVpj+jFCXC00lpdws3TphFYUZk8UDk9u5qbymeH1aw/QQudBOShR7JLlYTyrh8DITTXmNo+Y\n          8CSCju4mNeF8VfB1UpTQKRXlgX/yk/3JfT/7eB/s2djXkYjFIpaMMGF43bC2LXUtgTrjEgl/a/yu\n          PJPbWK8xuXBdYSa3XJ2by9fZ461tOvC+p4IF+i0KNOavDdlreKrjrokaALFu+iFJNhWUjEh1YqN3\n          HdRFhdhEMDc+s5m5AzspM3d1A1PzEGPGrQC72FM6RNkwZk47fvakVR3YPjVxHfbaqccbdbE3IyQK\n          4Hd+levlPNTAIfYVdRuDwMXYTgbOY/fq1AlftVOb+9lDG7cy648OYQY4M4zahkWOIeDiYYvVNdiv\n          tTCy8WRe897DW68+rEMIIc6Y38GB+BjUSd0y7LuIxKUgwtjzxw4V9TnEXjtlPsH4gY9PdmMgh0cL\n          oEUGT+Hw1NoLPJYQ1NhjeX12vPjiDE6GsES9gESmDBtp0xxlvocebryaZdiLQgnmL3f++/NBSj5J\n          C331vqaa+qaqnXBRePaoqXiZ2Rn//Tl4LeCvPNzXYg8xaWVHGTipfOZvx65ke6pbd7EnjSrSaj6l\n          C03VzrUXr9BvcewZ4MZVy2DqGgldTsWtxsaGBp/fSNwKhev+j/+j7k/ABxBRgHbE96YS/b8MhmUp\n          sQOzNh8gDl1K0WuykjfUI6r1Ab/2YzbnVzZz94RSteKTT6WI/EPplxpf561taEYcmcoSoP/Xehts\n          8mgOChWKxAXgB2TnFuIlwJG0srUI6WqxC/Vgq8r7cLydJgCBDCIKvyrfxx7g0bCDcN3kL/BB5NJ2\n          3fDQ0lXvs4TcuzcdDFK+0RewKZvV1wacjIhyRXtSoVJ8kAD5Fr2QChmU9UsuPxjUdLADS+A+Y4wd\n          lzE/jZzlbIDQx9EkylOR3HVOKX7sWxD5vTakOOc19aS6f8l3IZVGkEzHCTgVKikklMS33u+IWOm7\n          tDUUet/1xz8Go4P7z1ujYAZ4i+Kl+C9Lu50NH42q62baH54WbUPUfykMobcZQdALb7ditJmvGG8x\n          c42LItPMHo0xHCgC4UF0R9TZNbx19RK/NCy2VwafLylMxzoiam9dkki87M0K/apiwGCoVPCtKxhy\n          UUHnpZeucjHESqkD8e3yQWnff9sMED4GE+RXb59typgTMejTyiyl5hXRvfgE+3j8kivV2UpqVhA/\n          93W6V3xrRgkqUHL3LzXuoITtA9fxKMgdLY7YTNPCQiaFuV758JpXfuEL4Sp+TCq0jzqr4NCCArGt\n          jGygVYX/66xadDSYUn9umBi7CDgtzmgI1IPxyHFGRvw+bUeCLETaJA0aWj0c5Y/Zft4qApl61DKc\n          Zm8orpRCA2YGkdf1o7f6Bah0XdSNJ1RVp8ydGbFx0ihOzHTUKCJSVaxVNiauvSX5U/BT4nmfFs2M\n          ZcJrs7ZWYH4zA4oUDhMno4h0wMoQY6wLIvof0a6iVp17pM1+zv5iHz3a9RD91fn37zsSGVVjEb7j\n          3aJIxCHxG3BrCqW0yLKliivOs+LDulDKIr1B6pBxaqwbUp2muLUd9R92tuJNWsZisOiTha67WXZ0\n          zBEOBWcoqLLBLxLbp0ixVZUxTu0JS137Yp378CEE9h20MF54n/SL4rlzgoOW7pUrK1agLiDXlVSt\n          ztcExpmS5+WNV17eRcvfYG69KrHqBOoNzTrN9aV2nVS3ra6sSJd9HInLCUUK79sroz+O+64wkikc\n          flA4fG/z6MjG+NTG6HG++wzeuurBhrqGljrzmtZ5geTVmCco36d+vkubKm6QtKo8GYflK48tk0aD\n          KmA4qPDj0kGFbQ3vUEoRMrCNGLmxqTvwqT8bTRNoMZ+/5Fc1fTAnQLfltYClrLXesLz1e9dxeegX\n          ZV88fHPt5dDawnFcLl+8iWtbqAx5xlolnDls/Z26sHH36r8/v4gtiOcsPiUaJYMJyWHYuqvazwWo\n          R5A9GCbQPRgmdb9o9Hk95KCZpxqr2xA22uF0hZOX8pnhtaWbKCt2iYdBRwIGBGcRJsrB0mUhJHdK\n          6TDhaoyWBTKcpHRIiVE3c3kfrLZyYh8Y8xFDlIiFUVZVnnhChmkCvvRRWXP0T0W64a3ZLFNdYetL\n          /ImBqaL5hNIJ7JnRrUTReG8KqNlTHH6kRJR9XdK+v47tU6LJVCINmUvh2liXtuUgnoj1KmjxgwLo\n          RKYzF5qJA0A5pFZSndRQV7ZoEssRo1eHHnzggQAIweRHfwrbLj/ojSU6lCS5ptWkcLBpzmY4md+u\n          KokFNig2ZFnfcu9qI/EGsT2IgjFw1TLw9j+c0ro16KNgD2mMxVbhOimu4I3ldJt7Cl6CzIA3lJMh\n          AMO1uqG1TAtwYryfQSIb6nEFINiHlPqoN0UyiyH5Q4l+VO1DnFqPEoWdInQjRpK1HgquQ+nxCkH2\n          R0idsFMCb3Zr7UwoPRKC43cDdxGJkjoRUfrdADtSQt1E8R8MQKLSACRUAL69/d2hb599O/ft1HfH\n          v71DUUiUopBIhf+jUThYaRQOqihIB//+QqJD6g9K0aBEQTi4HYdCRzBcYRRQjioMbUpPLOxpR+Um\n          pDCBAb3eljjIlYZBVlFYnlt+vLy0PPtm4E3uTWZ5EV2NUjDkbYlFV6Wx6OKweHMcYTGP0QAsFigS\n          XdsSiWilkYiqSKzcur9y6+XKrezKrYfogsIQ3ZYwJCsNQ1KFoSOWRKtlj0Lbn9yO7Q9KFW5/UFLb\n          H0TtDL++TpoflLZl8+WOSrdf7lABaJc70lI0RgGQO7YlApWeAEFtAnw1In89nlKilE0Ibs8Z0F9p\n          APq1AdAfSUhyF21+/3ZsfqjSBCCkEYAQkD/S+NC2nP6hSrNGIY012iWnU8lgN23+tuSG5EozyLLG\n          H39z9psl9P+n37z45tk3i9/cJzjI25JDlivNC8kaL7QbztJL0mEgb0seSI5VuvkxrfnJuJyQoim6\n          CMqxbQlApddAWVsD5WRcej0XoyKivC2XQDlV6fantPbLyRTlgOXUtmx8utKNT2uNTyd7pARlf+T0\n          dmx+Z6XX/05t/f8u8+3tb+e+nf+XYYJAp7QdlWWdSqURUFQEkulYhI7+TmVbdv/+Sjd+v9r4TyXP\n          z5EI7Pm51CP1KowKdO7fljhUWm/cqemNO9EC+Pq2pFDFeWdiWwJQaTGoUxOD9iT6mRzQuS2FoK5K\n          E8EujQh+X5KVcJdMmt+1LcWgrlClmx/Smv/6uhLqDitUCO4KbUsAKi0IdWmCUJcUlrso+9u1LcWf\n          bqmvws1HOart/4HUJyn/sESpP3qzLSGotCKgW1ME/ObGb079Zuo3F35zl0Igb0cuqLvSXFC3xgWt\n          TDxbmXi1MjG1MjmyMnFrZXKAIrEtWaJupbMmLKWiFcejs+YTlK22Kir7Fc8PIKgjQ4OUu00xqTwc\n          5ZDYliBUmkfs1njE7kSvlFJtRd3bkkXsrrSk3K1JyhGpq19K0NZvS0G5u9IMcrfGIP969tfjv378\n          68n/OfDryV8/oShsS05ZqTSrqGisYpvULSFx8eNoKBaVkwpVmyjbkmNUKq0yUzSVmYJKU1S7obIt\n          tWb7Ky0x7dckJuIWu3H3KgFg/7aUmfb3VhqAXhWAHyKWmba9dzu2vafSnd+jdf5qbnI1d3I1d301\n          d241d3M1d3E1d56A0bMtB0JPT6XB6FHB+KdLy7PLT5dn/+nSm8HlWYpCz7ZEIVJpFCLakLh6bvXq\n          k9Wr1/DfzOq1L1evnl+9ll29epFCEtmWkFTarNajmdX+77OXf//4wf8ae0QB2JZmtZ5Kc0w9Gse0\n          vPhm6M3A8vyboeWnb46qc2Nb8kzhSpPLsEYukUSp+teEtyV9DFfawyqsOVh98vpe6qDckZYTXbLq\n          axHeln5W4UpTg7BGDVYWJ1cWH64s3qYAbEtqEK40xxzWOOawIqfSvcrX8xSAbckyhyvNMYY1jjEs\n          pXoV+evxNAVgW7KN4YPdlUbgYLcmNYwd3ZiiikX0fDsCEKl0+yNa83d3xKKk8ZHt2fZK65cjmn75\n          x19lUB609dtSpxyptJAQ0YSE5edISFhcfrz8aPnl8gt+50FkW4oKkUob2yKasW3l0fTKo4crj2ZW\n          Hr1ceTS/8ihLkdiWhrdIpW0MkSg/KtBoWJ5Hf5coBtvSshCJ9lUcBM34uDpwfnXg/urAVfz3wurA\n          mdWBRQbHtrRERpI1UkKqNM+Mcm1FuWpbGae+O/rt7W/nPd8d/u7Qt7e/O/7dIEWFFL8dLZSRZMVB\n          0auefyyHpf40Q2JbDo9Kc9ERjYv+sRRmTlqRbclBRyqtUIj0c5QCUYfnhEDg6/s87aCobEv1QrTS\n          xCKq0YloLJHs8XTEeiKvJ6kLc3RbitfRSjtwRGXOfWFqZfLoysTdlYmXKxMPVfeF6Lbc1BGtNHsV\n          1dirT+WQnICjcKkrY3RbslXxSiMQ1xCIx8KqlT6+PVtf6RUinuJan0ilu9Kv79L+j2/LZSJRaVVb\n          QlO1JWKR1zeiX+VI+xPbUtOWqLSfRkLz0yAb/YmQufyMorAt/TUSabniMMg6HBAGL94MAxpvhjQ0\n          tuWykOiv+Kjo14ZFPnMknxmHkFJwmvRJdE3B6N+WYyNZaYtMUuK4hYWViSz8BWfHsyuTuZWJiZWJ\n          aXRLMEluSzNNUuquOCaadhJNkdk3h5dnPW+yaKYsMXsdSrItsQhWegVBOapY7A3GUnT9RI+3Zfsr\n          ra1MatrKZDjWK0e/GlGtlsltqaRMVpqHTIZ1EHw9zoOwLVnJZKWdOpIRbltMlxSVPHulSIxhsC29\n          OJJfVBqDL7SB0P2FEqeN/2JbNr7SHs/JBLckvBlYfkU4SU8dShJXBavktnR/TlbafpvU7LdJRBCS\n          PWwibEvrbarSPFOK45mmJ1amp1emX61MP1qZoXxSalvySalKs0kpjUtaeXZoZeHcysINCsC2ZI5S\n          lV4ZU9rK+DlaFMIxulUwtS3XxFSlWcOUxhmGZcnTKfVINZ/Hol2UGKS2JYeYqvTCkNIWhs9fP0/0\n          vL5Nd8ymtuVakKq0ki2lKdneZJGslMVRBI8iianOk0INT7y+zQbEttS5pforvTqiHDlIkNT4EIGx\n          /AjERwpE/7ZcJ9OVFp7SmvD0Jre8iLim2TfnwNHjzTAE3CRgpLelFJWudBzatBaHNvYPSwc75J5g\n          t4SmyJury09xLNJFzRk4vS2j0vZW2g+qV/OD+lxZXXwV7fL8XFldOpoiKPRuS3+o/oorZ/s55ez6\n          w8fq7qH+7amOPdhdE6y09w/K8wdSNFnT/qmKxNrCg+LYUQQDuihcelGYuL154QjGA7DBldim6HSj\n          lmwNPqXgrE8PrL04zcMCpW9TYJJdWzRs9n6/FJni2Gzh+PXClXEenOS2DGiMKpbq2xJoUjWf/1Up\n          NBtHF9czN3lcUtvSoaziTteczzUBgwFg3vo6fK6CdoSLcHZ8+bNLpHhFTwnCh9HsezeWSHXHuhJS\n          vFsJ7osnYvtlDPZ7zo96Wnsxsv5i2vCoJ/rK1UFBzXXNvjpS2Wqf36S61b4Ad/COzdTljxDCp5Ww\n          0yzwTYUPEXLUsKZ6hw0zO16oqaHZ6Hgh/Fh3vBAajmUPOmvTTjQjR459VOWt8nQmpAgaFr0x2M+e\n          SKMZhJANhxF8cjiMcg5irOvRt/pzzozO1vE34ROEWqoDjdWt/urd/urW1urAbu1wnMP3189MIR6n\n          aqd6CY14hx25Fdpp44Aifa7qvmt28hvN1ei4Izyf/C30oq3NfPLtYYn9akH53NF8bimfO5vPjuez\n          M/ncYNXOtcWhwvS1tYXjuDOS6Tg+kyeopOQ//ZNA0weo8BqvOhjRnZyQo0GeCPwJpN0XjaVklFA8\n          DAje1HQAAZRTVTtRft4PaHcX56c2jw56vOWTN3ygjg48UNJxOJDpHXwik3AUlUFnBqpbEeDNcAFA\n          7VJB2Lw1tpl7UbWT/NrovV3VbV58TlIr7j19fsUrc2uL93GW6iXtPQ1bQ1x9dnH1OcXVVzFci5cH\n          EPOKiCpqVWEh6woqPLPa4SF50uovBa8wvLiZm+IgJA/MB2WDXfAanILX4Bg8A+QQIYsB/Ykial5l\n          TNTgbOEq3RF9OxCl+jAU3ml6QCQ5xxnhdOZVYfGyej4kI42IzNkidGhpbg1gQteKqIlG3yburF88\n          iogb/rWaG03Vbbur2xroGWJ+r5bNy/m1pQzKBv+ybKznLBomzUCD0TBBM7e1ASrY1lLt34NrWg9v\n          ad1bgIoiMsgfXHbk8ObYzfWno+snj6Ahu3EUTjAreWbVpgAcFRfw48b5gY5S+h3ABbbxp9Zt3juP\n          ZkTx3J2NoXOInHB3uhabN9gP9Bpa5YfT3NrqcctRFXziE1QXrdiN8SMbD2Y3L9yAv2ef4hPf1p5f\n          1D0mgxPKNGklKncXlIL6z1+Pj8hrxkCjsvZAi8lU9Wur1Ob4yMb8wPqt0cKrc5u5E6jF4gNaonpW\n          Xrle3oORddDowmjWqNG6x1aNhkHloxWA0dUMPU0PwUMX2gGBm2M3CqM3i+eH1xYGUEO5O9utxKu9\n          v54bUX4o0+/F5fsxc4wQD9A0uLl4dO9GiTX6eHkADayNm5nC4ETx2ABqY2H6fNVOw8flW0/maCvu\n          4EbUr/giAO2Gi12o+9VC15aOFx6dKDxbKLy4hRgE7k7X+nfMDkRMGaK/C6OPJ5OfW4+v3Fi/M4JQ\n          xr+khFKqpqdpaE5vTA2az2Tvvt1e775Idbuvus2nluX1oKeeyP/nYdXOhpaW9wMtDbX+AC7SgLYF\n          MG3DTAS6plzVLibSqBdexou1qwyXKvZo4/fZfHHsWT77IJ9D/8bBWy83mM/dq9rZE4H1baePrCRm\n          bJ967KN6uKUeTzzQCIkkhbfSKtO6C4wgOZKSIL55/Ug+dzeffYbZwWYfkp7YyZeGC2+wW0koShTf\n          N9bU212G6Wc1jbaXY+fMoXGFm+xWsckpp9BYCU4B8Vizj0hXrJ84yo3o+lp/Nb+K2J9rmAFra1Up\n          nTazFxcRJQOmH36dzbXSYemr9zWxmdKolgFPC88eVe2kF3QwlZ2qfn6G+qt2eguHDvkaGhrXFo76\n          6uvrjfs1Hounw/gMT/yo2WQsqvPKqMu1PGqabfe+E+4aIW1vPuv7zMV8Jr0qzmcvN5/tMmHWVWsC\n          8ZJwY8DqN7uubGHmSGHxllhl/o2OXWtoaKhtMR4NLXZneYvtfnYuCKCq14kE3WoCG85ftQtUhpjn\n          gxurA+yCZ38vvUDcLrC6Z66tn0Fz/Pu7PqOrycbRu+jt5sDFjYdTG+NT6xOL+Fjjkomvn/eFk4Nm\n          877BcN43sHnfoM17rfMKJ0fWL003+5oLh4/Ut/jr0Rw37kol0gl5eOvxE7/9NUb9sMZvu5Od03AT\n          saV537uYaa4HmQoYa8Qt+N/jxJMjnndJH7wHgskRPSdpNjpQPxpRkBY8vVoxg9IGPDudee2l7Iha\n          h/XsYvHSq3zuPuE/qnb+ePdP1W76wwyHd1QOtRENA19Dvd/2MPBur2GQzx1DDJwJcUe0sNGIlJJX\n          +Ehy9Kp1N+pcWyTz5CFCNckcQl9x9LKR49gMCLwXEaV8JpvPXMtnj/Ok9P1AU7095H3bEXm+rQ7n\n          DpZ629rpLCVyFxKN4Fx0le9vBOUGMPdYW9uqHbS+Mf984+HTwvFLiKdfezm+cfd+1c7PPvvsP2we\n          ATltDDT5bM+jhv8t5hHIyXtoV7a2Ws0jzZiSkENKQg6mDObW9LWN+buVmFtNvve9Pptzq/GPcm7V\n          gY6yVMFVWFpEWKpDc21hpHj+BJizz58oPlwiOkuM9MV8NpPPDuUzU/nM6Xx2JJ+5l88O5rPD+czs\n          +qOBwuFc4dhIc3M9GvC+4uVBr7d4bjI/kDVYBUGZUU9tN36sMQTWVFPlkNzWZwaqdqqX0Nx8NlsY\n          za4fvm3cTQG73RKw3RlNzjtjIMsGHlW4lDV4iKyHpmDBTEfVTvJrrdR1y8yUTuGP9/5kX6PPq6nx\n          0AMPfrDzh5/9tSOppBnscYEAXCCmB+w6zXDr13Q7xakLxcWx4oVs1U70Z3PsdGFhxkZjdwEfTelJ\n          K9UEQvYtoJID3aC+nMLIGTR+1xbG1s8O49J+9nk7lPPnAQ/pYKrR74xFUzVJ5aC8IxmRwmE58UHV\n          zneNVfHA2NNiqJoywDH2E6OkPVU7d+39HEraAfs9M+feo+PFDoDQEw3e5uYar9AX9NFO7boUsQSJ\n          R9EZC4djfeqskA+k5ERUCnvAUaGKlsU8LPr6+mqVZAzbo2Md8bq0Uvcn6H5HMBaSd0A5O374GQwB\n          KMxT5/nhZ586FE2JBpXZPGG51vG8Ab0uzs/SBFr0nHIgoOrr9J+XujK0iRLX4GQ+O4+56WNYoZfL\n          585h/voCoqL44Xg+O5HPzVftDAY//2RX+QFZuz+u5g7XO9EfJ9YTik4ARjIwMwH8pA3zMAFsmsOj\n          upWJ8m0topTvx6TUDwJ9awvfzs2LlzYvLW3cmVs/e7cw+hTE94WBjVu3sR5e91LXRL+3jAj8DlVi\n          wXLyzodItOqgFnC8inQASYGVIbOUz56GhSIzmh/I4Cc385kX6kNERfKZGWNCHunH3hD4Hq2dtmVJ\n          +l2Nt942gW92QeAz5mZUMvB8bJD71Se89TSfvZHPLqC/2HSq3uEVLnOPeMLkMxfQWltuNqH+b2sW\n          Bvb0E9y36BdnNZAlGkoEM1GcN9U2N3o8oq4D9ZaZnhv1kMeOOtm7ndTJqHeILgq1WqeRRM9tKiVt\n          t2jLVZEqT/E2vhIwz7bGR8LU4OC1739i3wGlxQ1w7yCWZ/32LGDACFUJlRLpE1CmAfCaAE1gRE5J\n          nngiFpcTqX7sT/eZ1CV/hh7UpWJBcIhCgqPSywkr3bIEXgEe7RJcQbp9GKTirezGrQxrMTyp3d1c\n          29pc6/fV7vbjC28V868iiT+s6/ZR/z8gt8xjbmYridB0Yf4JFrBug6SUPW5E8zCnBSsz4u6IITQA\n          yxLPBQ2fKz5+uplBXJB6ifPPLRmbXmEY4qx4Ryu0sDwFLyv8a/Y5potEF4AJJEcXL6GGAF28hNcn\n          488bQfIM7Cotfe3ZFVw6+aXgrC0soX5pRBjls1+inshnzoNoBHIREO31R4e8iOQ0en1NFMknz9df\n          TuQzQ/nsseLtoeLgyXzmLMhNSJgayALFvnxNJdWESW1uQMsADz+MVJQBWh7w+/X795txiunCYg47\n          +9w1gNSP+GMfNSNT/rgVC+ct0GWEUQYGwo8v6kEuAwD3oH8a/ie+XFsaW794aP3xcHFhsDj7qHDt\n          GuoOo8dERvuyOIyqO4GatvH46drzUVTpwswwXvivFy7PFl7c4BtGmo8a0tJUjZpfmJtDaVAfrS2c\n          37zwGK5RYpTs2Ty+ninOnNl4nkMFF2ZPYZ76ECqI2NYL8yjBtBG7vgc3tgnsIK1EYeRF/7RBMjNc\n          uHkPFY3GCbukpA6tnM2eSH5gkF8Z8wPHgEjwnT+QaUBLDEqZ/XLjyeF8BsnFQ1CluTloFGsj7CyY\n          mN7MTWF6Q3QQQ0ajETtVMM8r3Cnt2MeCWra18bnwAOWGkEErOBql3B3lJjYvHUFPycAEoGbPFQYu\n          GFOPNsxxQhFMWAOtFhZzwNegkQ6SAFG9oQutGsWFO8WLY8Vnr4ovJkgRaISUPCNVGgYQXuVQt5os\n          HbY1l177Pnb+irB5HJVB3SMYci4VHtwkVObBTdrO4vkT61cfsLE+ZNJa25o9r32nuICbhRJJB8AG\n          Zm4XJsYw7b+Hplo+82zj6N31Q0/WM4ivnEetKkxcJCy9ETrtzBGoXfBQuzy7eRk81PAvIRKHjAZg\n          I/W5BfUgt1g9mizOwzKFfykN3rhxD+qT/bIwei6fOYUyhDGeMVGnem1r7LwOmNN6NzCrtKC5pRoG\n          yc3p4tVz5pPBtiOE174nhLdSXhreZtu1s88ee32Vm6vU1taOtQMtQEpbOcfwS4vFy8fWp6Zh3tJL\n          yLO5odGHLmFsnbyXzw6gEV+8fR6tNWClPXZn/dICrHGXj6lEFS0TvzvypdZsNM7XTx6p2kkvNJ0Z\n          wpExcIXBc8A/wDIwgxiGBsQw+NECUnj2qHBshLAKSF7ZHL8KBPMFWkNfFW4PkYVG1bV664EZeDSw\n          eT1HvjBQtbZiPSAsKbsQDpqGderh2ovLVTvJLyVYdDXLvMSs8DXUskZSQPHyPfz0NqmvsYO7qm4J\n          7OYUOS3AhPjbqDKwNcD5tU/kc1fRerp+Yqg4dadqp+4BrRPDaRq246G1bfAIgH9mZvPwCMU/O4gD\n          qt0DZgBzFGvPrxSPvULSCWabrqBvSY4ot/XRl4XLU0ZMAvWqpYJ1q2bLWb94tDA9gZDCv6RWU8De\n          AO8xjJG6BUwIHgl+glc+cwbrx8tAhv1wARfMnLU2Gon25QwgL4fWliZUoZ+7U2t4Dldseu3F6cLg\n          E6A0Zx+p/Yqrdg3jcxqcytgAgixAVcQ+Hxim4sbACKB3Zgq39BjlXXnkWc60KlDiDPBs08eKF7Jr\n          SzcJDPnMcfiXRQghRghJHaOQlcHs9WMlL+N8Aj5Qbes3ZWiq7Y2R84XLX3reJZV9r2oneUCgOI7r\n          ibhHYIwKQzcKxy/BkLiwuIl6CWo1lc9mGSeZKZ55VXy4RCxLeMwYcUqw+Der/KS2UD24hXhHtFDh\n          X8qArd9e0gYJQwlSTD8xyjyA50s7ZbGAbGHjYqCJ+u1wc3jzxHBh4Fjh2dnCIprJ/J25lITHNnVE\n          Id5BJpmjsb5+ZpFlzt/RBZj1/l1ADAGV/XJ95hhu4zUjdUUz1v42c8NcVZ6TGdBQvouLg7fQ4CRj\n          ieto+vjyNSa3Dp1dezYHlXmM5uYtJGqt3xvCg/maEcPhxfZIXDfqVGuMRnHuWnFwgaHB31H9SuH5\n          U7SGGElhap5+5pNOaHED1YjzOrxnZzfO3SETFmHO3VHBSkM4M2yihvRjN+FmbCNvw4IeHq5UcNBM\n          bMS6t/7kQXFsFrWIu2NlYQAttyEw1TNZaFHT9pSnW3iTwsYtGDVsywK5ox2IKsBMjsPFqWe4984S\n          IgGDDuJm3kMPi0cespk6XDwxjikTTkamF9ORIJG6OPkYCYuoZzZenUJjpzA8hj5cfzCGhzCa91NA\n          8xBJyH659nxh8+xTyCdzyRzjFtBStLZTxRmRoeGJ18gOpW58oMNfW1Xu319bHC7eHyfiPFrc0EhG\n          i4zRY0pIimfPFYbPkbFMoNgcuFk4OYjqv7EExtjCyPXN6+cFHNDseDlsrjEi+qEm1UwibkxrwP3M\n          v/Ix64NP866GV35AgGpffMwAtwtjQoy9jWUHRT77OJ+bhy1uuTtwkX0Kpvzs/Mb9S4Uvh4tXxhGD\n          hPgDG6mEsbu2sEQIU+HS1cLLO4CcQX/ym0eIW6SRcgT9DfA+/5g+BcqPdRD/F29R/cjgSTS2EJ0i\n          m05KHgsVLxwe3Bx4CDJYbomkQwMBi2QLaLyyYXqO9LGe+Sw+eFQYfYiYT3KhYz69gcYWxGMWx15s\n          jA8b8UGlOx85gu3HdIUIaIEm3V5IoMNoVs6frdqpe0AHcOEaIpCT+cyIMbtue3sT8BGMMcGo0BVe\n          K3X21PrjOTQ1QE6cGy+8fIT5F8rUMPvKJBYbMS/DcXBAW+bPYvqjMkEZ+3uASnf8IGaEXVLWzP7m\n          mtKtNAgHdsmUkYvD6Iawb5gFLmM0agRra6C1/EpLdulwayx5wHR7nNyDhhBd/NECiHdtQS/PXSUz\n          rXQfF9BYqvu5t5kZKow9EfSgowsIeZKbukuGZUhLVPlWMrCwBu4xqCOyAyY7g3eVDtfC4Qd4lJJf\n          2i5WMarDRS/Qyrs+v6RrsrnSQ91zou5IxhdtXop/a4O68vOKkeLYs8Lh+4XDc4VLN1GJWEmie6aO\n          +UxjixG/2EANyFj5rvIueCYhwZfjF3MvNjOn0dBevzyMyBB3Rwemt8XrN+JfyJ46lWfEtD3AaU8X\n          sog5LF45hSrPLs33xKhGAxUuCqBe8QwmAwQE4tlB38zf0ZHfjMpB3bN5YYKakwcyvgYjn9sA6xfi\n          f0A3tmpr8bFnhcHJwvAiWn/ZJSlCm1MmXV9iu0c8O/G1By84v94cj9dr1f6O78y0YZiXoG4AzXQH\n          mloctfz5QZdP/R7bqdMPJiCcehgsFVDerbGNQ/Ow5fDBLOiJDR6TJiMx6A5MutHs2sIJOuwxI1SY\n          GFtbnDCxOxFS0oLV6g3crj3gBwV/n3OT63Pzm2M31l5l8TKh3tFpiNaIjaUFdRpiDm0a397Vidqb\n          5x9ujF/Cwhwl1EZCZAvmTDG5ps4VaHHRun7j6F2UyebF44hKs8sSQkcsL2YKz1a/EQK477gNc0j6\n          JK1FrBrMce2O6jk2b59cP3tB09OLKyiWU2ElQhzd2uIx4JPPvCzePAQKEuqXJyxkJuo62/stvC1O\n          t1W5dJTT8S6YpQfeBV8YKs6MlSklHtoW7qPUI7tqp3pptjg78DsuW6bOBRkNOPEBKf+2at4DL1aY\n          dscfFXIjKJXq1UBS+Dn74BAv8lAnNxYCoJB9jJZUass15rv2QO0JA0aoShuJVkF3qzBXQuKwSeSF\n          ZlAk+NtU7pmzpL1EhGJj/uj6mZsbD69D6dNgBwPDGrxZf3SGvCSP2eC/h8SWQ9QAYarL3aVWQPB6\n          yT4mXi/Zx5Db+oVFxJZsjoO+CtyCM9O+Rn81ZjjOMJ0YpSCFp5PFyQdkZVXj0NBvWmqb/v35YSBI\n          I9ep1vXYM5SLrUgheNOuPlLIEqExhaGz6BIAmHzA7ESXj2EypnWmaopB5XoDLaAVxio0WI+8Ab96\n          fw+bhE+Z0L5Gyny0sQq2En6IrMFY0GnFI5etH9pYPTRHwEHS8vrES7Q+gHr2CnGwVt+wzkOiytxZ\n          wvP56n1eEC8uZNezUP+y0rMfq7dU6VkdbrSigqy8cAwJxQQ1IiVzDyh/pOvC5oCuC7meZ0lBJUnt\n          WZnp9dunCg9uFY8PbIyfXr9+Zv3Ok42Bw0BgH5zHOmNoH3m+OTYEwwyUDzOoMGwmoxO3QTctNzMn\n          CieWaEkPbqGsN+6NFceOFs/OolUfjamNqbnC0cXN8fNqFppPYuY6VRjiBXjj1SkELSg1cCWIGnPt\n          xYm1BVihC2dHN8eHN26NMflfa62eyhKREmRLiqf+CaW7KqDGg97fxBSKWHJBIwhUaJgF4sJKFM8d\n          Lkzf2EAy60AGVnztjnbb5rFDm6CEHgZx/XHGhExRb2bKzpHIDiYlbjycWj92h5VI7mhZ6vzjrNA8\n          a3GcGBB89e+DLb8nAk5CRm5xoDLH1V5/8hCm6Ps+P/sEXmVObzydgVei7JDPTuVzI+A+kJ3GR7+o\n          SnqjFc2/m+omYdXRzCaFE9eKD58hiod/zRS9LfBtWwPdccbPpWvz61mYQviX2VjwFCgM3uHUaBoa\n          CMnC4cmSyi/A6Ht5BWbH4i2cyW0Q7bE7hn7EEXdaorpBw42/NVnjp3VOfC0tawtHA8SJD+WO6Ewj\n          mMoQ2R+6sXH3VfHaEu4Wza2EzCW8k1aYjzgiDnbAgAYw7wi0YJzdOHVOdLgBUbMwi4jCSbQ+bb64\n          gUgeIXfYleW2Rk1mTxXPjaJuQPMaCCZoG9F8fwX6Z9VZ5crRjfm7xQEclQevdoSuanXLENvKqDB5\n          GecNIvjiIsUkmy0cnkJyIcqqoVqjbxxl27iLzYbMSw/YABb5ClUTCZawDQDSaMAUps8Vgf+cWZ+8\n          iufj1NrSKH6i+WuQxOoyrVJOonKBbx8fWn92hmU1DSz1rYuo9WuvxjEtxU3MHIFWwqp1mzO8GG4T\n          2Y1nehOO4UI8U5rwBRZIuRAR6y/vFIYuoEI3sg/R2Obu6MQPoMGyOXa6rD+bqghsgVXSX6481IPr\n          D46x8vg7vH38FRq9R9ZPHEUFNzXVNlcbC4+Ud2wCaZoaHvdgdxv0xCu4sD2bR8OnMPOqcAoc2bg7\n          2rr1M0/RyPJ7iw/moVsm5+GuBe6E8XwaD60ZMgWIsZCJz4ewuhRmDJIIdVPGnBsj7kBeprNrpvJe\n          YBdVYNHt52DjUNWr5flyoru7eGTt1ZXNC4uFwSeItmDurvSxuTIN78XD60ILrp2zKqCBcvSUWjJ3\n          x7i1s48K2Quqlt2Iw2mmu74RG0MMeA4Mu+u3RtcnjzHDLn9HBQTSLyUuB2QK5pbWXoyiC/A9EJ9Q\n          OisYR16eQPwIEISnkxvHF9AF+ruRe4EHC6FJh2C83LxGCBtTDkyrdG7j9CFwWqTLnMBcaxZmYBqv\n          4NUTvcquX7rEyGfWmD0huYMQiC/4BcKRqy2xZYuutk21gbbatl1w4d9T29aiutqSxIKrLVdUQg6H\n          lWiPGvgrIiW6lGhNRyyVikV2eOprm+TIBx4aDqwmLHemdnh88EjbT+RBEuoHVZ5EDL4HGbtqJ2r1\n          xp359UezRKFtQ7TgtySrAtEePuaSun6y1usekI0BI9hvCm+kK/Ervodt9IeIuoH6A2S/XL/0qHhi\n          EosbE+DXdmMRpdy4NQraB2yJAIXp0gTmchm7jCm7iSbCb1sTYX/jpLfBjQ4iP3DCyDLcjtlask+f\n          C+30/Ebx0gJCFf8SMEeJl0/h1TlVe7Zxa8jASwLBOQqqShJeWkCaSS+atwsjz3iaHMMr5oXCqefY\n          k13zzigMPCC9SV0zOLbtD+ekA4s4WVvuFQZucs4OxNPkHB41ID0ZQ43t0nhIN2IbWwnmY7OFMycJ\n          7OySIg88xtT5jVezlOEywpygBICDDQgmWmECPty8Nm+koFa7PkBYaL7r0Se469EvI6cI+VdfEuSh\n          L/Bmf6CH2btsgwHZ6PQKSseV4RxqprXpRT1rDHxqYLvF0tjG3fsI57UXj1F7CRk3AhNb+wOtRqSD\n          brrV1pknF0lN1h/BLlvuTsXWxG+JWrTJ7stdFrakiduF6Su8LQk/gCJ8aG1FbWupJxdYpsrcRN27\n          9uIV5XvPnCxkHoFkTgf3Ndx5t7nupAyliuPmwABwlhzQNCUYeJYKzx8z8zn9kI2eYbbggarXhGTZ\n          3l3stb+92NtYEV9HrG/3t6k7qrmYeEOFwzmIhge/GHaGe0Ojivva4tn1y9eKgycLN05v3B3G+7qz\n          xkOVInWMCipmmuaeWDSW7Fa8PvzE52ALn/pljc/+Jj5vU4UcWn22ty35HMfNbXbrLTz6tDBxrHgJ\n          ZkLxwU289N4tXsgWwYv4HvZEZGvI+RPYYDWE2SssV1H7yTQW1+6A2xk2oxcfLiF2H2uOMJuGlm0Q\n          4M4VXg7rJVI0Se7eN+vlnjTqK3wP110x0t0+J92Ns9hHPq/x2ffo97rauckztoQWgSstnhG6WdVS\n          7y0N7IEe4rge5JctAtg5FbLCvo/QTdjtrHBsxAxPxikMr1+btGW68dneJuCzv03A625DHVXV6AjE\n          xl20/L3CamthUBJizO21w2SbPmE7gnEOvs2Bi8C7qNTYUPbUezDq3Qh1HozEY5B5MJI7aj828uog\n          qmjCgnDOHPfHi5eQpE9+qTsLz73Z4N1pQDYdp762uMh4dNieSnNG6OSG8rlLoCXDfANhGXHgEvVt\n          DotV8wRQjP5LcFzLDhVHRwtHLugWNRPbz24mobZTbSP4tTSoO6TKwnusgBaN8Vxhbk4DWf+MOYsa\n          c34EIj9I6SRqT9tuzJiWsIDnJjdOjW+8vEq4QO6OMSvZQ6gIuuLPjoLkeHhBZWL046908MGT87rh\n          SAa0/RXPjBZ6tyktzHoDDbwlacZoUt5bfzy3tjBAdNgbd25hLjuLt65ploni5YH1x1mi9yzOLWKZ\n          8B5Wt89TBwpYkiC92XZy1G6pJ00QcxSflHxY43Owa8fvbnMU0WDO4Cl/EY+EbGExh/h72F98RlXl\n          qyaE+gC21txTZTvm1kqC5hzHaN8Bh1a8ZDOTnwB44dXhjVsZXCrRko6onhGbYzc3HswytIcxMTqN\n          fVVGrVcTNMJ6JMXb4sVPmlpIXCNfk6N1m+SwD31d43Ow9yjwNmuOsTgSaFZdACycj8eQeAZCCPzq\n          NkrMmGxDaMNkUH/8w8bQHD77gfyamWH4wCRcPBLYgavPEOKOgFnkEM6WvytZbgaG8SEfaDRAnMih\n          uX9/fhH2budu5nOn8IKQWR+6Dw9BVocnxDeq7Akwhr6+AaNqqu63z2hNhQfGlY3RyrJqXilbKS4M\n          WKC1NJaLQaVAxXiRWJVIpcQHxpV6Pc9qlRvVqqQyZvxeFzaxnZJ+3/Zlg7HCBijPjI6PM9+NrCod\n          9fgT7gQjr16aOQAS1zCDkbU5dgfnQH5VZzTUX+eMLBBePK9Kzno5dYwc9IJ/KX+uLeQQG2SieP40\n          1hRcxEv+rY3JV8VHQ9T0nrm39vwKVrbh1Y1KTxoDvzGQw1u7bXDsP5aiQSkcJkOh2T5lpd/V+BwE\n          FKl3TVOdBa+gruW64BW7atsamUbdpwWvoO7nfyQadbxLhsQ/AI26r1Sjzlqve2CmUe9UutIJWX8Q\n          V93ncLCTu+O4dkficiKW2PdDJRJJ1+6Plz98ixyy5fI4rY66ksLowVkGlTA7Hsvr54/HavZtxfFY\n          RhVtaDCsKD7u6n1PZcogh22VluEzOlDL62v0GZ2ohQBqUY/UQuMlKOGu42w2g1dgyxJW2WBWhXrL\n          Gxkdm6jkpO1NNN5PsT55VVUDVe3k7wh14OqBb9AgxvYhRDALCwu8qxwZ/7z/HLep+TjeXTHE0kwV\n          Tg7j8GNjvMs/bxwonJgvzMB+Qt16xLbwCfzZnzDzFmfVIhE1OBV6C9mMCzugQFXGm8KvYPpNtufO\n          iBaCqcKp5/nM/MbUecGTihozwOmCJs4Q/l3bCEnsQBASZeZQ4dJDXtW0Pr+E+HrtVfZLvLZMbF46\n          Urh0k1thhnTaEwRecewCyFXM6CY66BwDYYR3xcA+ZsTnY21pGquahoujJwtHF0sdw1hDpri9NLA5\n          mnhkgwB3bwHnwHBTe0btfKbN0ZmvhLfZL9XKF4YXIfweZrmLI8dImJR85hn2HKKSDVtjs+sT+jqb\n          6MZsuzX77Ls1+7xbuKaCiq67gVipDw/iCYJ3X49OYDWKaLH2o39+dX2t3d1Q6/fW+tvwha/WH6Cv\n          WtEa3Fjb1lbb2qBZtUsyR+txw07dEqXVNCR3SukwWV+rKrl0/Qg1el+sc9+n0r6uWDi0LylLYZsr\n          GD4m0t25kFKd1FlnVjRdz8xrZuvUR29DS8WXtfLVJiuP2WuzMx2bG+uNVqAGaEvpAmRuFW0C2x8N\n          vtrE4kURqUA1IuMArfxW4+c3CrfPFCbBXW/9xFBhZBZbUXXPyq8+uvVFDY1RGJxljt1kU+wwJp0T\n          LAIDT1hhBcHakiFK98s4KLQllJQUjSpBEoQSC9z46gdKMhVL9BO23sExB1qG+8gRnTSjGp99Bwdf\n          ZSIHEi64hfMSxV5udCOLsba3eO72+rX5woUppurVPTALM4g9oPy71A2z7kovHBtBS3hJHcjjMjHd\n          /Gzru/ui4dReg6LJY/M4C2272Tbot2g1ZlxKW40fU8V6Ax7r9yAsSuluVqKcFWYOjHvDfOkicRtb\n          BAVZd4h3hsfGhCnswXXHIrKVz7bB3GffYO5rqMgUIEsWCx1MQyWqR7Nye+IDjWw185eqxzit2KV8\n          7gYc0wp71M9gX2lQiIF6zPiNGkRD3d92TvO4OoKQvg07DG4N6Rgg2NYDPkTTm5nFjafj1LzGqaT1\n          cYSmdToMk3M5bZOxBvtGeV+jK6MEakAT14B7xkFSqL+pn4WexGftUM+XZupOS6cenWiaounikY3H\n          T9efXgQr0eVraAZU7Sx9Rr091y8sFa4/IhKKOJNmoKZerqY02A+JU1kYPrd+bwb7ALH4M2oETOMu\n          sG0marDveeBrcnOmLGvKsJF/Ed5XpKFsSrzWFw7BNhdKs/g7Fhfnbga2FZAwx4aQ7PnJTz7/9Cef\n          7944N1GYfQlbi/z1vxs47W/EKRoceBmY5lTTYF/T6nNlZCMBqMAPwGngLvVoT8JTqw7j2K+ZO+MT\n          DvN8OF54Nr959AT2GFbvqMfwOpIAn58qPB8tzj5aPzNLQn4J4b7MNNuluHl9foJ+w9ugj3KpabDv\n          p+BrcRUG+vkVKnOfPLJx+6bOYs93RwOL2mUWqaudbu6lx3iZr9jPJ9fPXFMXau6uJMIaLLGnMeGf\n          olEb3ooP9W5zPtT2+KpvRhPTW09HWeNbjTKWV02DffOwz5V5eOPlw42Bs2xLzzSE3j77tDAH/tA+\n          MrgQw7hx6hjlsiZuF64OAVm4MV+4cZoFdhrVhbKzi5mvvoGg1fQ2aKFcahrs23F9buy4YBYnyyV2\n          jPoDxxKcLkzDieh6M46hOhVCO+2hVmXYQ4Kja7SRY1VarLZ6ry+OFk6eIiwaosjcnUoGbHiUGHRR\n          cxPp6Oa36ujmppoG+8alBlfGpQZx1Bv2dAveDoMjLyEOnAZE20NjIbb6eOfr9ekFNFEQ64tmDEKU\n          uyuJRnf5fvH6cxLxq6w0yqKPtKnh9prZWeVC0SBkjj1D47Vw5AguXffAgFHUthRrktPMZuYwfjhF\n          /eUz03xgROOYQBwU5VYdDIS66nB3hqsOG/3llapGBIIyXi1vR2YQ0+XgOE9XaljjsKU6ogCSMNNX\n          Y50QDh+amTaMMkr3Y2i7ha+93Xrt2/56I9XPswQ2uoEle6h4+crmNLgXb9xbUK0HYGJ/nFFNHJTH\n          get7ZF/uxuRDkzDtjVRFgsk87CxwsBgImw5QVT3v6ipOdh+ga/PYRLZDkGEpacpITVpP1w1QkzYY\n          7T1kCrXZ0cLt02yfIX9nHJBK3RC0fmNRC2n5VmOwYfuPwWZOToIprO1Jfn6leGWS6X3NHFyJnqCN\n          E/2HQNYfKnOKBOxB0jr+zEnU62dOstiUV+YQ5Yd4F0exMevy7Y1X9zR7JtCQazhCJQTrgxA2Z55t\n          XgETIfPjG8Zr1EvV/lludw2N0UGCaga4AJ5lHdxu4/iWz3BQT/7OLMwUCWHbzvypG8SzpQLCIQk3\n          76+fmYcJ/gzOSeDuhOCFqB+Id7z5FKvA7iHmtX/M5jal0oDLulKI7z4rgtyx8AjTw/jIDjUG3WmO\n          4binau74oCL0nIdLRzDBnP5DR38eLry4oZ0ygveQGW13b6AxsSDcflMZBmPz5qXN+UnGYPB37JhN\n          O6d4ebfVKV4mWjjb+1Ib7JO+Blekr8VbbzqJaJDVAASi8nPRkL4c3jx+GA0I/Au5Nah7vMoGINiD\n          gwbTk6CEuAPXTqwt3idBB/AlZLqZeYrFKObILEaNN5qKeBXcjeP9tJbVn0wObhybUTlZ7q7UhTOj\n          Rbwii0LpksnNC1XFLsSd1Fz8ptVY6Lw5xCSmZLsQtZA+UYMhlER1PnwfwhYevl+cPUUCO4sP1KYt\n          sWNV5/UiIjtlxmTQ2ja0NNg3tDS4MbRkWgKNpoMWdXVbMz1ehmOECktPihch1AL+hdy89kYt3bti\n          NGqnj6mjFl9yo1Y3ZA2jpeqLMB+vXIB7VpxuvM6wvdHDhUd3CjePm0cS5RhasFzsKnPYHzC0l6+o\n          QSK4O9WpnUopBrv6kdiDQ4yy+NkzZcOt7eH34WBvqwXqdbXAzitcGFhbWtLYoJLzGJi2mzliGS7Y\n          JDp6oxj5CJhpzeUeyZAnriFOuWqneqkGMCIecoaRqrzaCa3Ug8FyfS2eym6O3cDgqpfCdgE15n3x\n          xHBxdNzoJAoTuTqqxOMxlTfvlhXKmzc62COr5rEPf1/TaH+hbHBllNt4+IhEOCrMLK5PvMTB0jIQ\n          to6czkUsi1ZHOOhOaxAPaTA9j4GMVeawQQPAkwMWVNW5eLTDMInmjkXPU/y5C3Y6pNHrohtqGu2b\n          5Bqa/jB+ZWgtRLOOLGMQ+X5hTPQra6xt84PrNrkINBv5lflr2/bUBrxqGtWvrDTz/yC/ss+75X2f\n          o6/kfT+LKp2KnEiCUxQWUrfQQbqlriVQZ1E0dS+zrKA9L7PmynuZ2WoEcTazSGXmc9bS6DfyOUN5\n          2vI5UyNEqpuwcPRPLvD02sKxjaG5QvYU+OPQy/JuZF5v6VKkUnh8fAilIWsLQ5sXRkyPDMDR2dUT\n          L2weB3DhBiwb+AgAdmnbFl5m2fBu22WjVM0NbDul3cOEYSG7RjePjmAFyV0anJ8PalfKT/hs8BMq\n          F6dnI+C0Y+AhyC8L6qWu52gxL1nJwVUap4bDHV+92Jg6YX6iTCs9J6K1HgcNprycxlksnty8/hyx\n          a4izYJdmvnOVOwoItYsepXLOWBWgL8hcFYCzVlUB3J0aYIyeuVV8sISNfDPGO89xwGSVGyvdHl94\n          OY5GB94er14yW0/mIWYSjlPew0zs1CLN76K7+nUjYfhc8co4GQzskjGU155izQ1j96buEKYC83rs\n          DKdjA3DciraV7BpBHLYQsBrzzvQQSvPhVOHZTRptFfM8EDkX9q5njEVNshUfji/ltNGHc4UZ0Ebj\n          X3a2xsxLenBB5s7G/FV81OhIYSSDHQPPqoGp2NbjTOHS7PrdaSYnq7VlpzuqB3pRH4Xb+ewRvNng\n          BH/iqbehocFU3FNrD6GF/ULtn58ntX9+nukojE8Exmds4nNHmnjpp/jgZvEwsOb4V4sldKzsUWtE\n          X9KMzX/4IlBfTuX/cnjzyMjmkZOq7l98wOQ7wHPIRNht5bbjcPvMaLwr9bQkVQ5eRKRRPQEJBGLh\n          gfEZfW9nAWj8I/RexuaUNmZaIfFBYV63GkiMT+YLg3cKs8eJ0MjdsVO7xE5Fc9kktHyg1O2qcPIY\n          drgiv+y03YGTRGxBU6PZShOiD9ZUWHqCgzWRX03LbeJhLIwwC0U6Hkq8Ih0/EDSE9zaO3sW+KRSJ\n          4ukMszPd2sKD5LhDzUwMBpWJ90KCphnRqV3sRGN1uSDaF2fn0xVG4HQutJqXHFGnvqGDztsQ8JkM\n          DfX8Nkyy+OBz508UXs7jc9rQbzmqqRJe6v7OE14ktmHCi34hi4DW9bdvFp8MciocTSnqbWxuMR/I\n          e/BBMxggLgJ34dXltaUMKgr/GphryirfhDzL2aNw7qo9irtjZ4lMnireuaYu4kSTgJbstYUl45A9\n          +hMKOSMSDS4hHEYIpiIIJ8HfCVoiODn5Ht3e6G1qaShrFAuoKx5vdy7iU6XxryGOVwz4IWOHpgD2\n          ZSfTqJ5G6m31qkeaabrFZ2fWz8yuvRrfPPu0aid/x695xxmvM1xcOpzPPFfHjukk3vo4Q6aGqEbb\n          3haN9t2BG5rfxqmCIKqxyYxrRtfrTy6wYNl3TXhbP0Dmb2Un3OA472ic+uvV9UpbA+eObxy9uX57\n          AK1TaA3k7sRjE+hJWtfwv3kWhOac+VFtrUynit3BIQqLZhbhRvDdzbGJ4sRlNPnQRMG/ZU5B8+Mm\n          tIC8z3n3FQYH1ofuoF7Hv3RyY6bbZG0CdrGJhpNq87Gcm3GF24Rj1Q4/3nj5EPHIm5fgZDXujq1N\n          nLMFHA6HgeN7zdtc32BKzDHbWjrDENOK5xb5hZL81vwr4Xhgk8MuTmrCi20bz7bOF55eQdx8YRE2\n          R3N3lH3cwkNQUZ+MDalbpRl9mNnSA1GLMIdw8FVMfbETwhw+fNjKMQSMDBqt5+RbiLUPki38Qins\n          tFBG93Awfp2nEypx88JJdZh4dTvPqQsaX3/YE35jER8Ze83onCsaWcvrr2chuojklnuAz728AUJj\n          dgKfxXAXot3Q2ILwJQlowjyy1B3bU8UTkxu3b5kdmu31N5mvTwF2VAtaOXhz0PljxVkwB+FffHS6\n          sDqhasK5GaiEe0a2Gd6nSz1ZlLgikJ1W7eK2LDUcUAOmPjQN5wR8FbDJTeJY40sQAAgVnXsO3sDG\n          b8oLcVxQVd0YGRsiYwT/qk4i19ZHX5ZT4dkVypq2v1CmLf6XrxSW8DJ2CJycYf4dGsdBHi7oPKJs\n          nBpHWJLdbG/xLnq0SwBLFwHsoGtwrqxwstzaq+nC5AsIVXH2CDs31uyN6rV0Em9nvE51HWg2Pz+b\n          z4xsHj1V9ghQ9ShYQpV3q/RMGydnnxaeXkVTHg0Vdmnmh+VnYZGwwZLERxJz2xi7Uzx1B+emXmpH\n          9qFJD8f5XTqEnmKl02kjzFVJmbc1N1IjHZwF1UI93ek27jZ8bGY5R6TZ42B9PnO+MPEUPCuG4FjN\n          kmfmR6u1quIOWRIcFb4xdQINRFYsf0fn5Mbjp+S0WThH+cyrwuSxTUQ2M1O4eq8KL+/AXkrOb41f\n          0kA7MPAlNtibe1r2xFKxDinagx9EZGU/CQLW2OAkkB7JYh/+vKbR/q6ohpY/jCVx49UpRNlKAlOo\n          xsEWHJhid2n0CfXD/yDj4M8VuQ8MVd9XogelfUp0HwS8TG6tXbClzrxUahIsVy171sCm5q2wBpat\n          OjEEmicwswF66/2GgSeaW5qMjIB8SFJwt11bvL95fKCweNvMpFf5KFufx3r6Y/t+HIumpC55n6/e\n          27SFIwb9v7POuERmQDapjulIaWzRRkpDS+WDbpWrMjUXG740GyFNcB5y6QDxg8OIrcgkVGVGDkpr\n          41Vm+CxR8ovPZVqaxDZdw8DPTdSOC1yFlgnhpdHign/VMw+nCofnjA6DLD05vkU7BwnkLM1XkxiB\n          iAWoaid/x4QpsGx9WSr9+7xUt0dOcBRPdfBR+3bVTnZlFusaM1JtXtV/Tj1JWgOQTL8c4nTVS7Ot\n          E9wpHiCZ7hEO75h+RU7umH5l5ndfWhk+DKgPDuYyCKFqKgmQ6oJYhAQPHEaVSQJmb0gQP7MzU9qN\n          gpASUtKul1UCzfqK+dWAEX5OVrnPDsG7jIWSMVyPXD67AOKK6UuzepLxhk+LBhGN0zUsDG3Mgq4B\n          /5p9rj8gnjuJHvcI4cha6/mjnMmp8BsPZuGYuetZdky8+oBp5Mx9MfzNfis9uPWk5jSi0wJfxxk7\n          LfMvYwgkJTErIH9Xuk/HxCdAX5beBMhpWsr5JOKiiS2QKGDYJTuHdQwLXKYO/4YV0elcrctn4X+4\n          u7K6V3MW2btdWWQVWFDS3BkpTj4m20nB023pJt5Sg1VC4P0JvY5PhMwYjTN8WClZBkBhu4s5wxNz\n          oo+XX9ePDa7PjRARBc6h1+7Mt+6AhaSB06O1wBwGAboFCJOfs8Et5ZBcuP5iev3yMBj/tDth6065\n          0L8wPXZTDSoRxMUt2PyOFxIGmN3hpZcovUBh9wj2npodRE2cUFTzC5zw2qJqdLlDprHz0POnhcNw\n          9jN3Z77AtO6mC6Z6prWfrND604aL02NwdvXgID4al79jOsdz5wojs0bLPxGvvZx1FgMIU40eZskJ\n          zpnC0uLawtL6S9Bsc3dkNhvuPlBP5uYPlTDOf2P+KBwpQfPn7/Ah2TRQwQL25F3aGB/WD2Yu3OXa\n          wsAmHOs1zY1/sq9txgaNwUdSte7i9q8J9GT9yQO8V42/YzwWxOGcpacsGtt1bPsvNNoPANHgKgCE\n          1+8n5tRB0hJfeZcUYrdpZfY4L7d9hE4sI10I69ujd9fPzMGps1N3VO1HyTM6WrGa95SJDZ9YN0uj\n          Ijdh/nKXcNSnH3fpbux7wVUGVCskLtICbEEoHnlYnD+Lt9GVPqbcI1078CMM0TBsfIXAfNiGqMVn\n          vVe4tpjPTOYzI15/oF6At8HKYqKrP8/PCEedk/oB1wKHnPN3TIk09QCbgKButva5+bbVPjd87vQN\n          CLyfvVEYBBMjaR3b/TFMQ76V8SZqtK2RbrQfP6Thrc6B4NkPbDhBLXleODwF5hYutjuo/mZeFibY\n          ig3EDLi1jbsPN8eHjUg4cTrexfmP8qcBG6uewdPu2TwcAUw1zroHZUUwLkNhs6/oCUAygq284A9Q\n          /HICreF8LBHgcov3b6/Pzet34i/QObL+6MjaiwvFSw+Lx8/Trzg7U7lI6QBIE+ceQSSCgBAgfeFw\n          cfDW2uIxEh19Ae89NM8zgK3EvvJ5bl5+yOWJ7lgQl6ErhcE7ROstHG4KftvTa88XsF393trzR+Qk\n          SgYC7OEtHL9GQ7kRKkI9WxB1UQ/Du2ckW3EyAtmT3Ua0SHomCMsGY4isYSaIv2M7yHHPqRVopLvl\n          vAGvV63A5tiN9akTiKCj9ZpsHy5cuoqEGliir17GXXYOH9csDDJwTaZePOb66sZm2zPZfoCYRlcB\n          YuiowT0LlJ726jluz9oMCy8BbErhxdzmtVfECxfxetQBNeAVloXG8ssCPtKT2Jk1eXcX9hUgbhNc\n          kMBrp0GeffG4cHKwaid/p66r7MCdCvhhNm9/kx85KJD0Ghx1TzuOWJqMNGGUz6bsNQZ/F3XXFI83\n          R/w1Yq4RQ4mPN+fvmHP+wOTmwDXsXfkQ/KW5YIw8Ywu8LHHXQFMBImeaTQLb4cIb7cepafRWxLm1\n          BZ9Axxh7P9YR0DPpOJ1foIkKSioDh8mohuj9+3Cc1P1xcqoJ8GKDtxC0Ro+xDgX89KfNtUI4jAYJ\n          FYCqRNyN0G1gD68M2rx4CYkJ65euYU2QeqffuG3Mq4HfCVZCEJEB5mKzoHvCNQEPTOtKcT6ZCwtr\n          S0vrJ4+ARurSC8+7fMXAM1N8zxaYy7NrL0aI88/aqys6mlRWfWZaJ8yAsmPhRe6Br9PGrVHMQJQ+\n          I3VbMDmfpxULmy14NdpNLdLkAgaGxqyvLS6uT00Xnk4XBicRm8LdYU8XvDghSgpnHyAqi89BwDb8\n          U4RRMNIqlZZONGiNpdXAHICPbvKluguMCTn1GTwC/bqqrl88ROpH6zZ6sjg+yGpu+FLbhsI8Mu7Z\n          PYau0Xbwh0b71LaxUrESG23v8m+0v8u/scEdF15GlqSbNojqu0WMsOzD4R/448Y4vx9OgQ+k6cHN\n          fO4oxE7OzsABY+C/85zIlUZvmMvv6Dki7RLxBvR2aK0aO1oYHoNAoGS/TWYYlBxwJLch38tUsojp\n          pQGF2R4/qosupyQ986pwmMpWVTv5O3MhQBWsaTmqw7NKGbEmIMBJA0h0PvMKSNXCwmbmNHgS3lx7\n          OcR2UtNF8JBR4wJUi0f9akhYQ6wFA/f3QKl8X7wwjcSpzcxCcfgClux1DzDhoEe0AEtuHBMr4OV0\n          VaZKq+LsKbSUM6UVf6dtEicdCOs7DXZeRoJRjy3z8crQ4vkHhS+HQeUEv3j9G7yC/fRMzj4TFt1m\n          3Bf11L2Ty5YsqsXMyeLhYRABtTvVJ5xqNdafwB4rE9u0aj7apTcfte4pNTByBqUx8A0EI9EMMSaC\n          HUn/DDd2mMrBRg5CmJoHGjm/O5URUV+pqzJZsJs5kn0GzTYIB7F4Bq2oa0tPgFLrn5mps0m27WLR\n          rWxbIuEhyxQ9DMUsDhcOP9CK1j+j5i8yLUEam7u4kXlK3qlb5IqjiyTiOj97QU/yEpGNAWPa3GTb\n          3afJvq6nsTJnw5dq9/Dk43czEFZ6aaRqJ/rDuCAsb8HFc3CxNaJbhGDwshQZKVi5SY9Sw7OEOopz\n          BGz4AshTCwMbRx8VjhzeHAOlRskz5lm5sFA8PISHrblk22TbmtRkP1ZDY1OFztuAUVvPeQryRtVG\n          rPcot6YsDhSeXgUWdQJ0Idwd2z0O9GTEvOO5gzDM1S1woIWmblHvytuHeHGlldIld+LK4rChuFLy\n          mIY0N2rsbsxl4MFN3NhFr93i1RsbSwvYcVe9FHbrFEazqAATb3HCzVMtgSCQvBUGmqyCmP3CyUEs\n          pRg2HIkrahJ1lk6VVepzLhWB9jK9DwWAX8RlNgAKE3dhv/ujIW4MZG4XZl4W5xbpbqZAY1Ph2SN/\n          8fKgscrM9JxFHDvBz1wNuM2aqi5v88LI2vNR7pxF8oAOdmDmnURz8W7XaC5GpxmbDjSVaNMdi60s\n          xkDAzwhvm7jJWMC/dJShIVQYuY43w0EgcoI1N8TYywd0OUAd3sw0bcA2+TR9JW8zQcOE2HVwTAXQ\n          VqtGHXOpuZRD1OtVwYKEuUGsV+Xvyni07GHbRdtZgEsilqoSq1pKOQfna4sIGCQ7IJGTFC4+gAVy\n          9vjm0RHzimhh9kjUPnOb8LN5hKxqE+buVFeTY4UT1wrHjqoh7mzMPGsTnnr6HzPe6R4wNRzm8m1O\n          O992m3YmbIPtejbZ3xnY6MpK5w00eYUZ1lxWly0eU6Q5pJU5zrtF71ZHz9JuxyordXyW2rnKzA98\n          rNE8dwj4U+xcN79x/xJqAzOI2UnF4qg/vQ47MtixR9QGgiR7YgOh+7pMJD40uqlXJDmmRu8HU3w4\n          tr5wCDvBqJd0GyS/Wak4BtF7MWWcsh/LDY36hm242BDFfeHkcPFC1t5arVIMsp74mfzJTsmibtOq\n          iyPxz1SXLD/W5DWb5KNyAc3YEqM+wYpSqgZuhaFIt+YTMaKVDlH/Hrx9BX8lhGgkIqKfbiIKqLrY\n          9vJbhrRTT7nuRyvgxvgR7jRU8IJZv7SwtvhlYeRM4filwuhxONBp+ljh8NTaqyubFy+Le40g6OSr\n          K+IuIzqsBV2yuR9yE25gI35izM7Chp/MI2Ltxf7J6h1dsZEkVTg9bh2xvsn2oG2y73jX2OKSBKre\n          /6Df8QZa6H1h8Mrm9QeYFA6xqH7TRiGN2+hmJhxs3cghG3PBJEQT3b9lK3bXvfOFxVtEiYLWwc2z\n          T0kcL6PHgsikBaklCqHLx4pnZ2E44W9g1yoMswXUTcxyzfaQBlp8/HLQ2GJhoRYInx/PgkbVzVCY\n          TeAK16qjiRuvzmxmD8Hwnr7IiCP/TNj7r9JObnvpPXC7XZgtK6Pbdtdqsu+u1ejOXSvA3LVA0Bk8\n          aR1OXI0mRoePI99ZUggXJ1a9M47qQxY4Xfg0gjQLHjVTyFwuLl3FlmgWkeltzdAt298M7av30o6D\n          0M5fDusDYgxkCLomHpR8uHVBKUxyq9pJfjVrGxJiUBG4h5i9n4ZkNhvktp2lmuw7SzUGtnCrHzC2\n          3T5yGDU+wVx/AHWgvbatHvb5Bepr/VoQUJL4w7pun7q3jysqIYfDSrSnypNM9QPAESnRpURrOmKp\n          VCyyw1Nf2yRHPvDEpRBUoSYsd6Z2eHzwqDMWJXsBd3jQPPugypOIwfcAWdXO3x35cuPO/PqjWXJs\n          uxPFgxqxm5qXSxUPrPW6B0SyG8HWpez64dussfGdZY3CqgKGZ558eC2nT/j9KqqPHt6jot6xEMsk\n          KiKJ1jb/BK8Z2nH28IF6yuTIOfPjEFrFsIjCTidV58Opf6hMi5gLE19fHdbN5DROHbLFx08ZpujS\n          THElwqUaBWlYLzFbAOhpPnec5Mzd0QoXhs+Zikzqthz19Fd1646/kbO06AvNZ+/is1yfw56h7Awu\n          uvQZCwN25Yb9YJ5IbmjchnIDDok4Rw+sGzmHB4HGfhUWMVEkw/HJ8/WXEyRl8faQevCEceN3R4P9\n          wXBMc5mNdepWpSYHx5vxualBaWua7HuvNbnxXsusPx1de3GaRaUmc++Kt/F9r68JHyiFoUA4mI0A\n          cuoUYgVJgx2cqKV+WdNk3zupqTLeSVyMNHrsrt4yrR5yS0JqkvNuzTf9qd7mYBbR5jc+QRfNbPxb\n          5qyeNqa4ECSjwqVLWCYiv2VOBw+wc2GE0teeXcGlk18qTDVi2EEbR8LUsrO0ydnywzanedMfh1LM\n          1gz1bvMZSphn0m92JCZ+NDYI0UaxsANjcf4Jk4zIHfM5OX4dH6d3DU99xI8PDMP7y9eAacDbWNZv\n          z7KAKKdZeHvzw7ibbLshNdnntpt8bp10iScudq9dW5qEQ7cQx0F1/MSt7xRqyub186jFG7dG8T6O\n          YaxzGKXdgA8wMdqSRURUPzYENXBu1U0kpqXWBTNnNp7nUImFB3BWGndHp+fGrfn1LD0kYP3Ys+L0\n          ccyocyefl1GAKMlupVtKkKHeFLBPitmHNU32Ha6aGio0SZttT8Bm+ySkOD+1eXTQ0/I2Ri3E+6zf\n          GSFMsa/eBx7u3vri5UEvDKYLWdJPDS0t7wdammqbGz09EWjgTh/JyKMytsbNDnYrCUWhsc/tWxno\n          ZzX29QreijhflG6gbMacZhPdT02i2sPe0HrdTspi7nDh+lxhboBtplQfsCjYAydMjALN+rBZqtOd\n          yuq2slf+QEmMrdLoGHu4YxdFLyXOOYnjlJ/gIFszmDG+l88dw7eIIxzHHnuD2C8JnJKAg7ablrD2\n          o0wHhUjKLFGpNTeAt64a+dJw1LR/3Iqvmx2cGY++qWm2b/RpcsVkIw6p8HBh/Sl4IyGesrD0BOsA\n          Zxqa3vc1+z0Rkz3VktJFV+JmJ6GG8Gc1zfbVuE3NFeEbVUu1XqhCqwYWpMgvs8QgAU6zcpqF31IN\n          vC2Yf2sl0Xlx9u/x1luEreddlPl72HSL7rT9tTTi5sRYIfPI6wNm9egwDo0Oztcbg3c38Bax9TM4\n          tJ7pWdGlzt8qd4xZiVavztUb+nwezoU+9gwtlnB37VqZI0l3Y46bxnUol/n0uY3Zpyxz/q5M0IhG\n          LMATn5ldZTIvPprcWHrBMufvzDOnYZSxxymhfGaZ420+as1nXm7euk/ukNBpzv4jstSGTUmtzbz2\n          Qc2f0ymQwIWNnLxSTlnLVQBO/Jx9RHxs2aW5pZ+63pBTR5vK9dXE7c2Lh9UWc3fq4bL38PlF9MAu\n          GJV48JYO3AY6boF+XIQZo/Fc94onJrFvGPZugqB2Q2QM45QkKOU0HX/GPIZtvUSz/YW1qcW9FVOH\n          g6++nrUet8YgfHszDvTJ1PTUF6uVGodLbUN0mGDiwm1vKZ74cm0Je5ATU8/sI4QZGhJGj1Wfsgt2\n          liPv9lqOGL9PtDqlKh0cOvQIieCw/uhQ4/v1TfXv19fXlzBx95hW5An02WIOjXE4nN0IMNjXePmY\n          cLxqlp4bQlZ41LXN62fvrl+aBjMTKJ4OmYxX2wJ2s33de5P/DxNmD04we3HDRPfeVNu2q7bVx+ve\n          UeL/oLh6xOSTisVj++StPGarvq7eW1dSGI2LZlAJW8HzEFtV8ZBoJhUl0dBKnpuGymusNwyV522E\n          41NKQ6FR9wV2hD0ZEoVL86C7vfQC9A+ZGaKShLeqVpKfzXgSt9RXg5f13Fzh4TxksjCjqbYQM2ca\n          v0ksf0a1GsAkPXmK7bVCC8/p9eOghCk8fwzxk+Ho7Ass/vBdVGVswsRsHpCM4+TMP2jKg1vkcCjQ\n          P6DFlxSHCNPz2+vzSyK3VKdEQ/KB2nh3/C8IyaYGbxpivoEFy25HC/SfSpH4B1IQGvQR6swUvkdc\n          AJirPtLocVTu4w53yJGCPe8WHpwvXCZ8KT6hEGIJP89nF/BBDzRVGZ5oFzvITD1swthREzUYFKjU\n          LZO/M8uc+NO2suDwvBDYxI6lJ77K9dwhmzrZb3eJZ4+PM8TokdRE1ufHN+aOwPmQs6Pr968j9h2L\n          cVexP82NfO44wQWJsiUJKVyY55mCMHvlurnUS2ZXeRjBL2ZEhZG/M4OxhZ33Qi4auMaW4RnXTx5b\n          P5nDTVQvNVYO3DwGJ7UVVF3kgJWbJm2tQZxMcfEKajI9Jo2bXWtL5zf+f9z9eVMcWZYvin4VPbXl\n          sUp7KRQeo7vytO6L0FBd1d1VaVXV97z3F0amqEq6JNCVlJVVt+2aQTBDMEhiEAIJIaYQiACEJBAI\n          +C4H3D3ir/MV3l5r7b19u4d7hHuAMpXHKkvh7viw572G3/qt44ceP2B4H5/o3Iybz071fOnVfsCT\n          7mkgogO9fEDxCaqXg2Rzzx6S8DLiGSqPnhSSIxQSLQSLyIo3cdK9w5rOXdrafw9WKfisDAN3i9Kk\n          hWkXFbq7YYP/GKQURvJjRmlVtzvT06TBfxQDPWgkZNNV5ifDi0mVrR12AKzgt19xNnxP7wf+sXaT\n          yh6PBdrLwrYk++oLYdNyN6P/X+RiUfL3VegCPZm7KRJbXFOuYKioYoOz3rD99bh8xET4Y7ahg9/C\n          uaBguXCHFuGb00o+dG55scf7yquLEo2LhpAApSYdmsQiHcH3cyaWIJIjQHxYyfOMPO92Tz+OYb68\n          AkUAC1GplEkJMUhJauxZqq3iTGX9SQDgQ9p6kUg1qyuQE+I+c5HlVbqLlJAI7bvyDCM0HxbLR/vk\n          zUiAdnXhDmAKIDtysE55JUkqZQRX8pXkpXR4H3K6IZoXc7wAvYBaHiXCghied1vYtl324Aeo2foT\n          E7a9Ndb45Z4BpfH9QrGyCc6wkNV5I/MMQujHUylcFmcrxSK98+JV9ay2RxoNAQ4Fof/LrbmixUYO\n          f7l6FvRyHfY5nsnspkjn4v/y8rsle35HvFw94y7HcLgndUXzrF9xdTSKDEAv+ZqU/yAxUMo1btew\n          d8ekOzNgIQjtv0yH91+mtUYT0Eoxiw+uTUJMSXmaAE5SLgSrg5+QCrN/dNkcH2BT1VceM/s/eLSn\n          enKRUUUQnKpKihKT4rdb+HmFXpF3mNlkiwnYXObxXhb+0eVje68LTWQ1Xc83f//7P/3u93+6waQ9\n          e2KL0ufEY1pMi39F7HYZWmQiOElrvLJZy1xKh3edps/kwi5Zc5240AB0kNbxxFeZTBrW1lItMtJs\n          goc34GR1cZAurrNBRQSkeMgDJWv5LzOhGy4TgRWwERaPwGHOZgYb4/W0DQmExoahdQ2Qlj5NBfjq\n          7SW7i1pLPVMbLOKQNDS8JaOdfSga2qVMeB95OnlOWCqupFXlFf2wQ3lF8TdoN8kIHl5vxjV7tg9z\n          rdGvcKlBXYuY5gYjFl+8hSjPrbHyyphVXKgzZB3JQvuMJIsuc7wHJbV1a3IRLTK4COeP0PaEwp10\n          2YVh7Ux8bqydbL1Co3nJPzEVTz8v7EkBg6ky9RL2Oj6k1DNJYyeDBxxnK8jEfb3oYqJs0CV6Bm7u\n          7hOO+WFyzPvBq8gDluZCD1fyNC5acW2GB4I7RX3ah/l6ikxVqcyMoMrCfmkEQ9/SiPbP0ZslwjCk\n          wYYgaSTeVkNrX/TZr0bsQYirFYcy1fcwqz4qQCsORMtHPVIAXDxPdk+0JStBEykTP/uSlUheyoR3\n          BqXPFKXusfP6LUVxkfshyADl3RuqNVb70Za0MdHmgHqr72WuwFpvjqmHSC1F7bUrHAVKdVQAcpLq\n          GVH4JI9jzOq+cQKVuX7zw9vyQvHiVToLVim4jx3BbSrm/+2ytfMSfenstwbIlQrDG9AZ0DNvWXOw\n          r+Ov9DmKFID9a3bPe7vr0CztyMEq1sb1WtttJvQ6mAkPI0mnGwz1gRBogjr9j457t29d+EPb/b9e\n          +A2Y+j1QIGkwBWFXrTxlR4RValM6E7WM9CaiNs9J4cAuhMWUcvYaxipvmr0DEAb6ohef2URn8wse\n          fQHHs7CxYtoAtp/C+JjftTfYMtlzejBVLnaW157bgwPCc1+yjw/KxR3MnTeLSZDJez3D3uByx/m4\n          NKr5ROQ4VgjFmS6ZS/MRk5PJQhNeI6aTXOUmR+jo6YB7wLbVgNdENLh/j1Re9PHj7oGabpXwr8Hh\n          g13Ig46UWKJYUyYjw4t+RNfalQvtHffutNz+2il9x917be1sUKo2wu8fPLh7/8rly63tTdIBKN2B\n          l/+t7f4DgDV/1/FD+4N7ba33m7/9R3N7y4Mf7rXcbr7Vdr/l/oPWe8332MCVX2n9+4M2p5Va26/A\n          Oy50/PmCfMeFb/9xgb/jgnjHBXzH1fLwNg0omV+Fzxz8CUzD8eM9yruRSYbffNgzlzLhgR3pzFn0\n          M/DyaZoGitrbA1rpYeXiwyLY2pAJ7fPPhPf5p/UzYVRwGFMo7Bat7yhpEfCbDe8+cAjhtgHLwOSW\n          OdKFC906xGzvr9jFYfh3Zt+eAK7ngHqHNrdmwptb042YW7s0A+n4w4qqDkqKNly+UHll1qVV1j5s\n          skuxVVzwMsqimxtRKKf7+9CgGwen+wu1ApEzoQNdM+G1mEysMW5+CKguHz+kBjw9GnYEcTRVaYaR\n          Cm5cna/5TMKQvlsi0AHqVTQtwsHNUO3+ZM1efg58mbsL5d1NtQMC/sKp/BDojQTmNRON+RFN1CuT\n          4/d3SlN9TWHCr4Hzz4S2S2bC2yUz2k+DDrK2ps3OGTc6KA3QICMD6CCdHRgSHUQ3u9BBn3NkLvE/\n          UZ4fdmBUS9yi9p4LQZG5Px0U6l877t5tbb/0ayZPsF3+31vuNv/2m981373Xer+1/UHT/b99KmhU\n          8nLy28t1P86hUnXva7rbHjr3aOL8c4+GrAzBqUJVJhBilQJIq0+ySahiEMJKDXM6yW+D1QOk0x05\n          DM3CvjnQh2kcdFoFCZwq1Bdg8vrw1uxcUjLajAVKanpo+UyPRQ3siS7WBMO/AoJPNLdTQ8nZnkvU\n          mPMcfUGZMiEzV1pxpge2OfjTA//olROcaH3MFuOfQ5Gn4M6KPB+GoH6+jvM+eKnae2U9nbI+HFuH\n          S3K1qrrGYw/8Pu35kLo1GoKhOcaZHYPKgF+CXXFmz+pclcXwu8wbx9x+LgxbhdrGrNO9A/MVsO6Y\n          Y8P20lE8FjPSOt6lN2CC933bJT28FT5zXnF0okSQ9O/JvNm/D6n3lo7s3WJltq/SXWRFy8QNqmgD\n          hrvar72khzfiZRqiA4bkbeTMORo2l6Zc1NmE7/ThoNR4khRE1znyYddjc2SaSYP4KxLavDk23+zB\n          J3yd9Uz0M1D6By+aT2LCyrNH1iJlJZSHNfIdxvn8hKyKOZ80h29eWYPDlONQHIYpZ0qEqCDuX/dL\n          oFgqmfOj9GZxWIPxUZo4r6PyU/W27W3z8CW9TRwG4xF53ggJvvS+zV4ZM3fe49vkYTACNRvjsbYc\n          6lBFkfei25orEkWeOKxbU9Tx/N7Gqme9LIqa0mHQ2yQhF3di+IyWyd1KP/WCPOT9C67d0XmerRAH\n          fB1+tVycr6o5wQLGTdX111mAC7zZA7zm22FlnfW9LJwMA33mXnctO4Ye2vCqhze8ZlJnsmP45be+\n          gduTDLqqGoxHS5WV1zQYxaFDSBfcM3Lz5X4BQY19k6cczeq1N19zj6mlY5XZorL5eq6JrlBMSv6O\n          2QDXP0QYcrIv6RxQwolItMlWhcomq0Nlv6wTf8bhBBd+dXqwWF4oUvZZ9LlNkM/tSwV0UKFUy3V2\n          t71emC64+5i7y9bAMaRlz6RoX0s2sK8FvPCSHt5gmGnALYDWhpqhdznhgnLDNZj4M7tGcA1xiFg7\n          bEAC9Pg3ofbXO3FqplT4ZoKHLunhDY6Z6LbTC8HEsEp6dGn3l4HetIMGzCRMiL6DYdivxEyqvuaz\n          qAXQxVznwat82VXYLN0kG0QwBPyVQLKhnmEnjUwHrxwZpDXWlJVDWTCMG4Kvxr++dh/4E2GJeD4t\n          6lt9LXh+6aGtsHp4K2xGPxfugRpRH8H9IKBAsivcF4Ky2MiuRr9vNuXbw5WdZdG9dCg1NF88rQcS\n          F3MzggWMX8C+jQMZmBi87gvht+PQJmI9gon4TGhm8oNRSBQK8cP+CQAkLZI7hSjQIUHyUPpVeScX\n          T7pG0JfpBGFF1wUJGajr56MLZi7p4W2weuy8dcFnR2xfYBta0uA7ZAOAR/Ull/TwMEf9nJlHdFgD\n          YFlUeO853z7lVdcU7m8vl9bp3kZ5bBOo7rcemr3bQLgJ1FrASDJ7GKSoVYf+Uyxe1odcCUP/zZEh\n          IldSznDdHy9Yq0/At781zeQ5/4VHojU4ixDPOqfg6d6WP3abuyWA1PHDGiSEGcGI4P82a3pZvE0e\n          ikUF0FojdVFBhHn3mGN4/Ob8PN5uxKIPt9qvvWSEtxXq8TMpDZWZEeBJ6B+TwBMCTfm3yu2OB/da\n          OJ+PEcGQxJ+7ZIQ3GemJT7dMkCXMiJ9pmdAvGeHNQfp5ZYdimjtP0ZRzoZ1e9jIRiI1y/A2a6hmQ\n          uvUc9+AZ6dpBkqvDlbkpJmDhryfP1KoybkpgLl8axJRPzrSqNYyU1rTmXrMtJKXFY9QniYb6xHnL\n          JSO8vq03oG93FYAI5uit9PtaBTZvH6k2OjcSj8zcp0ebgdlIA2F4nFa+tvop4HZm11sl7pOdBVuv\n          A4hgw31QUsPiB9UzQdXTtSoGwVqlaxKHgteMqT7GaTkFJAyiP8H6MAR5gd8PIVffCsBa60HOg2y3\n          ScJxGsnzMwcnk5eM8IqzHl1xNgvE4Oob6nCdp6oFwwclForjUlBrlGws2pudlZcAgBSHLo54/5Gp\n          p9XobLPvNXu877VgzZ1dY2sMW23EzgEEguoAlB2rcA0gPe042/tGILgxH5CgD7yNHR18m4mgx/Pn\n          LhnhVXm9AVUeoo+Aa7ck27JOO6JpTJmyYzBTx2Q7hkUo+7ph/mfn4zQ5PIz0OXl28JWXjPAqsK6f\n          t+ESjLoiCRppvjw3oZeTzO58bQ3smX29yEymnmGqU/QjBOSv9FD9Keko3DEaROgHJmuI1FDPZEDM\n          JuS92NvwM5ITwl2ltMqog0HuoxevykMhoW49JHjlWUeF9oscFTL+FDn2esRuytcUe3fT3F8R827Y\n          EaB3S/bk1kk+H1K+9xVBtM9aBGkEkGRPzNuDr+zZPTcmKdNkJJuMm3CgG01ZA6/kmnK6BCfJB134\n          JEW4EQSiJWSIWWBdk858ASRRiyXr+TQM45EXAPQP2r6N0KYbI7zpRjfOAm6FIcYzV9hjR+YcSbH8\n          XXdvM0UGEFn3L3D88YWW+x1/vvSg5S8Xfrh7q+VBq4Rq3Wq7z+7+x5X2jvbWr7FODqS49V57y+0L\n          D9jRRQ9w+T9bvMBlH2y5V4jz4r15c1CBeIVFTQ1EX9rF0unBMshZXSXeycUSiLcv98trIwqHQLCB\n          6Y8tf/2BqXXQVDRzIpiTlGcvGeGNR0ZDwWfprxLJOFXPnN235gbxuGYgoxE6f7sR3lhkaGeieWM1\n          SaSZDGUNdgaELGfAgWXclBFVfHujxOhM9zNUZIqbj0QigHTdG05gXK++p7bqiOOJiTTW6hOrcxWZ\n          SLrBIwa4/2d0fPFqmLtEPkukV1yvdO0hYXUIfgstFt77EwtvbTEasraICD2wnacSogdLUVCX7iyB\n          nPJETSmocp94c6jhwDAQamwgbiuuhFIpiaDBS5ypxnNiGsAXaJsHIhTKlGbPHFQKb5gQBDmgV1bB\n          8VTrLj93LsbHBXWfFr77whuVjMT5WWtdkT3VAT0IzCHGWzYn62ScImcBRcxUuvbtiUURSKNeI7NO\n          PnV68J7aNeRMiIdvyvAWLSN59ihFsI0sjZB8AVzwb3tSX6XSMdiRiqUALjGRvpDJ7pTYC5QrnxjS\n          8st1c2OcXn/xqnoGBUp+lYnH/Hk/mHJNGkfdLyzuqV9QzvALsQCGJTVdTq3XY5qcTvF69Qxer8di\n          nHhWBr6qVIEyyrIz/5lHyXnrr0BLM+h+yDUQy0btZBb27Z2DmtFq6o0/RzzaN9//40HHd9933AOA\n          eWDEmeuuOjFlGLt0TO7GcIx5ge5l4sYTvmX1LDgA9hM5sf353xp2Yhc++0lhoK3eBy7hnR1yE2pk\n          mkyvEnyCJgDbbmpPlqrbf5Yp03K7tePBvY67bd+13G7+K9Nzb3XcqTF31NsviNvrBmYS4emCHDdI\n          prCAMs6IIKo7OOmeR3qFDXmRWob9i3GFz1ifMyULkbzctUfsqJD3TSSNk4/w9Tzwwc990MqkvpKZ\n          8TzHqtlbNAvT4Qaq596fY5TmOu61hhmedF/YcemKAfAQZvFRsl6ZesmxIfk8eFWW3wEPR/cBmCy3\n          t5XRNsCv7G0SHaRIzTdDPLDqnTI7GKWZq3QX+SPTy+WxTfVO37HLeVUH+ioLz1VeVa4BYt5GmDPu\n          rcvLmLy0Crx7A33B2Q0z1WNPXetoTOA6RofCBeKfbUHnKhS3RfPMFQqMdcHufG3vQgJecQgvhLpD\n          Wkdf301KcNnf4JBpjtCt2rqWe+yjUftoiXYvPOMboboPBzSFTKMg/Yjupni2DR4abApx6I0wCSAX\n          SnMCnghu2itppleEt4gaDYKgcbV+vH/6YYcNMnvDJycDjjzfjMzuLDmS7jR7vZpYQQFqegcEJr95\n          dZLfIHoDtjrj4PC9zPl8rMI80jytqhPvdH8OJkNX0drvNHef0+mFX3HDONs/cPiKu0quOYuslPJR\n          Ov0ySC9MhtcLw3s7jfQ5wSExrIwLPoTtAexDQlG6eQf8k0P1gkxZziRC3KD5shuAeNAVlCvEp/kJ\n          iINszkXuhsaccHhlnQLU5MIV1Jyp8M0Z3j9pZBplUoSRQVLMukMMJa2f+UfmONMdO8vbQ+izX5OG\n          fmyXLpw7QDlPBgg05ZdOP45bo5CknqlNcKWzq9IPhKHwLxBAlMojj8yDbpxrMFjZHmA9W0Zja6k8\n          8dg8eI979StVbaXsKF5bIBDUk/9mzBofUfI41zF1pMP3QXhHlvET5ZQA9qSX3ebkWGWhUOWnifPM\n          Etl4k57AXBOpJv1m0w2jKas16dcch43ykl9MTLlKShUXZmYZseH5UxoMajlSMq8jislrsKQ2APpT\n          PLAmju2NKSUe3ffvNRJHD6yYRwUetrS/wrOhDIxXJnctICNGiiagsxrWjFQMXMGQAR4Eas1Ii/PO\n          Lgi8WN4wj16VBwbYV9hr2EPuoGW+WVm72+YAUOz6LYspQcZwg9PSwmpIpEAaxvbUwoH0vjZLO2KE\n          qWdcL5Y0JoG8DFosE36OhffYGcYZGGOBIPrI7F8B0aXrAyFRNCMTI5oWWEywpkwyrnQuYirMAlvo\n          rNcL2OKr5timtb1fKwuyFtPDVzq8N0uLxRpjcMlosmo1Cd7iAhWbZdOptsuGlo39rotX5SEfE+Xi\n          BjLqkWERiLfisZgoABPTJz7Y73qk3TFEeSgKTfN8256T32aHMtiArfzDgdH3WswI3y9GhH5pyFHH\n          +iWIWUdNAuDipPCahKVjzj9XI2uNJeB4Bplv1UnL6HNZpLtdfmi9mncY4icWYQ3C6QALzd4sokxQ\n          n+Rc8iXY1rsPzb08KBsT89bbA/P5MClggOzefmrNPwZXzstpzKU7jWPg2NyfgxeOPjrJv2aSLuSW\n          HZDb/aqYnzXWFS28wy4CmacWi5/FTxGPaTp0KZNQP2/ji+8OmsC4gQAea+kxdKiIEoq+kwYRW6ds\n          LWDWbcBkw7fZ7oeC7PojJplh7fbBKvRbk1s1jTh1n/45zDo32v/Wdq+jHQhUWm43f9N678/wTjZS\n          m5HnMNjO43rwgvIgESTWN/ysShgAOQbjsfqJVDUtvBdV0yLMqURjDJHxGM0lWZXg9JxSNMQ4GND2\n          DAx/keZF4kwkJR3d3NmYkj8wBUMXLI8cb1eDKlHN9wk6zn6h0rtnFqbs/Ib99gVb0Mz+fcC5C9pC\n          iMkKdSNHB1J3per31ne32+60PGj97vuW9r/QVU2LEKLgepz1ZzxCfybPhEvRDCND4oBfxAGI+gkR\n          6RbAJQMuQPL85XClwlBQ6FDK+pj0hzRArE9MuSIHDybXMjC5FhseKt3269cJc/Y5551ZGjSHJ63n\n          L5j4wtEKuy/Yv6x7Tz8+LW8ALXek+/mWW5kaNtkeiBujH3QgiwI8ph3JXZdlFNljsyKfhTMwT/df\n          sw2ZfQAS0AKEz3OBg2SgNO/GcXAWcTldrLHZJsIvDIkIAyl1HguDlCbisRTJ8Dz7KWZcYtvAHEY4\n          D590L1M6HnTLrMP2Wpq3x45AuZqdZz1TW94Ib/7SIiQij6U/obEA5vT3caKYmzi23hx4KeaMZFPu\n          JnLNxZtyOYdiDm/+75e/j/9CKOa4ho/047mcD8Ucr73nQh2KuXOkkvum43bbg7bv7jf/B9u+7zVf\n          62i/z8r4A4hHwC9LaSRjceJq+ySkcq2XW7+9HKEYlxMJYGSLVPBAkjldzdGpcKCdF8lc5MoR3VyE\n          J5B07qsLn7pcRjpqueK+VHhaxj/bKF4P5sIr2e+22bxgKqC1OhzEDheF2BKn2enhY6bc1V57mm4k\n          IQuugbZKXW/KpT2rEb3kczdRSplCrkloTTGuedYktu3StiXWJHnh56e9/GPr3ZZ7LWKw3e34sfXe\n          /ea2dj7s2O6buBRLXYprn5ABU7+sJy5HKQcnw4zySARezHgiee5LVvQq0poVtYpBbJmpZMZvhUgx\n          RaDWAmEVX5lDs+ZAn70+zNaISucLpg2f7g2y66iFBhFKMjmrvFAIh2JWJpGOWzrlVzBSPpOo7421\n          M6lOIrzAM+NoRpJrGtbUIX6eGyWF8YqnxlETDAD4uvTePHxp9Q6DRQsXRCbC2x8m5Onp4Zw9UYSI\n          05UxRJjP1NCpw/v5tFQEuTFzTomKIJzNEExXGSXq8JX9tB8CD+GXt+dZ+k4qd5rUzoK6k6lRGtOY\n          WK+qpzIANY8KyzK4+yTqA7QYSkm/47xs6yHrLnMcTG7l7QU1CpugJqBjK+np/RHEkP+KAHU3MCLP\n          22Lc96yAMehb1HC473kuCIuNP2QiwVX5CNGZVxJs7KQjjJ2GHJQU2wRLgJwqWKPAQPUceZyQVU0x\n          35tHO6cHXWxk4W+IJGFMaAk/hTIRmqEhH5KstH8ANGdbSPOg61yG41uNGIcncC4zigBQCHz6eitT\n          i5B/cRwSCJT7gcyn6lrN3JY8upuiUhGYrmt8dBK7LRBrxhQqRrIgqGkvIYleebHLHFiyBjsrk7tm\n          6QkQt/hcFrR/Bwfmw0OYhzuT1sQHa2MRYF47k+YRLJ5Mojk9WHJmJlpBYOD0vgaGJt9R47bJAC2f\n          d5H5UjXBnX58euFXNCK/RFMbuyDIJ8ZeV2b75Nf9sPsaz2PFTSoYfwucnjr0UTbBrdlKN5UX+sob\n          W5WZl+XVRWuS9ZG8AIsMXqOvoyPDN5uVU8Eswq2oGNe4fVLBXUFl9ofZtmXn96lq4kxmBBKcToDf\n          WEPwRoEyfLGWF9g+WNrY7lzuPgSHCyx2k7XihJUFSPu8FqCqYJDTvQNWMfDX4mIPft29LYSkgS2N\n          6BXLnb3IhEXIx0es/U4Pj4PX+2oKSMmnhFE8uZyy3teK0MGPs0JBbDTsAZ4LNfeA9ra7dzva276j\n          9HVJ7VJomIp88lIyvH0+kWowSI1NNdb4la49JDVxMDrsCmRIQUlL6QXwWrmiTkIl86ovUCRDSRRJ\n          j0iRdMkURMYA/Fc4ong+UaYH4xRaFckneP48WFwmNk/3ICoP5GC29tGdTG/zEzEgQhZimgdDYJK0\n          8NABLQJ0QIudi7wYuGZWr5DK2hjEyIVIFD1e421MBxZvk4dBNIWK64cv46Fm6n6BvZPmqDh0pXql\n          zQ02NNajA+9B3u8+ON0fsEuAcWNFAjAIwKH55mYNHmNENLmyQWGqzIyrciZr19O9Bdoy2KA5Pc7D\n          ErZ5hCjUNUU12cSXjPnNkxp7l5L9TieqIGgDNcewumeZPWvl90PufYyuCTiHOnaDRm3VipX5DFcs\n          sX9EMS1TWKbO/dt+2Uto+VNMy3QBRsr+CtebCBF2erBcmRkpL4EzGrxEbiCMSHNYoLRAacSBwQPs\n          eaVzHOBXcDSVt9BKZEUagoKAtTiJmPKc345HXCeUcDMnEOG6JwaL17Kwb21OnB4N0zJ/urfClkOc\n          S3Vv4UTh8VgsplZVzvI6VQ1YOFz+MSOBqhtKvUaWY4NzenUD/ZMsKpS9au0Bz9njhUrnU3NvT3S3\n          +kTQ8kYM+eig0HM8mB6uoFUQFALyRceEnfCai+nl2XNr+In1bN4cH7G3js2PQPlSdQ0HuA/tW91O\n          9nap2kfYgZ4LfDWwRhfA8hEqkFgLD7bSIoCttIbAVqwPmbhCpuQAjTWMhwkBlWpUh+JQMnshtgN/\n          BZpqfr98sCdFAnN7sjI1XAcYXrWU6p/hUkoLmi8YVTNSKZrQ1rNlWssS0inrs4/JQHhoYS1A3k7V\n          VQUBdz6xzeXrXlUn9PyFD2QC48J4KIKeZo0tsK2+WiNIpRQW0iTIoTx5hmvyUI25l0M54VI+j9Fj\n          G+sR6/e8bJFS8Ioh20U2h8z+Ju+RBK+cMoCvdJztLcfzHUjXaBYo+P8JPn6J/ZNsZosJaxrQm7oP\n          2LHZu21PLOqshay3R5XORZBrsXXUFan6AdedV83e9eoXQCvY78aZ3G/NgO0O+KHUREpxAU4dhjRM\n          KDn7xVeFHxXNrH76JUjR9OU/ne6NQolm8mwlIygqfLv5UjP/MOseZzJ7R88F50VsZou/OrWi1wKG\n          Y2YJy76FSVngi9Db+6siH+8Qxkcsi/rVWDTj4WGN8QiwRi3+iSWm+mpaOhVGTUun3GoanvubfgOE\n          4mvVo76mAlBeKIjhKw+D7N1eE18d8xTa71TzFF6oys7ElGn8A6c/rLL6SROW35+ECY58EIHmJsJK\n          GbUskLOH5vCMtD0qZ4Kps0p9FzYAoRchfkZa/7iOBNvgLjpfZBiqoGzjtS6d7g1LpnjqAwLnsBLA\n          2jzcax4+DqhgNTEfh4uHw7ETPZ8914VQdvVMRDgclrDqhfqEos/Y+jAUj8WTeuZ/dj7WieRKi2uN\n          UNR6XsUmewS8pdYQ3lL2hrnxBAH8m7J7T48X2ChTE9xVO9AUHQVGin9H6WT4vIlyOQqlPJ8pcd94\n          8XeneyP0aaZiI8BOXpBGVgBtieKxcTTCtW/wnk/jcjtPUX7KcItkuddBhOY7sqYyScq5WD56Xu4C\n          MklxSGUjyqJhV8vkH5GJmMRBvwQ8GV8FzgEk7o4JBUQeclnTbQZ+jAtlATtoJLysaXyOhkafRW9T\n          Lj6kmyG+9hHaHeUYHbEK/eb4iBpA7qw8yuomuQgrXaPmyBBTzuXQly/HZuV8tIJVDDrYPO4tr3Tx\n          7LShWzl86MJP2MzAyzXwmmJ0PI0tJRrRHrwZyMjb6Kqo/RJWRc9IcbElqGNEMhiQv8GxgMMiQJNx\n          86RrAsNqKVBjNdqQ0X5JBjU0z/AEbAmO0K4viJlje2BJRz1CHHJBLEBdD+vzDPJwVvk2xbYC4TU7\n          ABvhht9VmPGOBX8+YHfLcXQ5x5LXKQyTeuy3T5XCeC6Q9jjgoyTy+mJAKwDh63+LVdLeGFS+5bkQ\n          zJrEaf/SsDPmQn2LaASUb3kuBH8LYlTTXHCj7CZ1v1V6b+5vqN9yX6AODfIAo/EtS+4jHTX7+l+0\n          txasJ4+VL3ouCJ3fLeDLcUbecwxYJxxBwTx8aX4co8w/QpYH/yW9kd/MRZeC9LfLx5m0Uy5+rAlB\n          iodn9ItHCAPRGgoDkQ0FdnGmUu8Pw38H76FOA8opU6o72Z7zBKjqaBbmewibRT5wMEaikohEn5Pm\n          2Ijwu/UIwXAYxED2ramNAOWBsqGmFKUV8wPyNME33d5emSh1kn3X3HxlzZNnl9YqeUFwRYC3x0m5\n          JE1AbCDY7/KiVJtyXEDfghY0E3ZDiH+uG0I0gDDrPwKMoI5IXhMvUjiXAPaCGwlgMgCksLySAjLq\n          XKbphk6sBhI7DAe5bFNWARH7fehzRxP7wx4VwKOAOv6seOFr9zp+vHW/+ceW20BL1fx9x53W5pY/\n          P2i9BzY2rfmPre23WtqaW1vuPfj+//qh5a+tTf9591PhhmOXY/rlRsrD8cONVSUUhlhLaueOIW68\n          uoQlbuTRIDyxZsT9Qw5ium/IgZ/t+5oILtaEHz+tggEqc89Btp56ycQXcciFJCgvWXP9UAtSDJVW\n          MC+nACwMwzPIKSAPw4PtkJTUuMa3D+OmYntyCZ7W0py5OY+mJs+FGt8idi4lEDC69Gc924YYQK8M\n          6Hs5qCRom8mmOe+zka6uY3ljpbwyhbWTh3XfFthi7BWireShgCSsDEOeH6KrDUScyxUyWH/QkVWN\n          R42hOJhGuZOEXaX9nowCCPz9hjW1xZpNOeMMbuTq8tMKyNSlg/qjZFs/PV4oF6eZxI+/DmJQZFGu\n          4QDhY7m25ZkJVqziiuWZLnDkDEetc7fFSL2cu4aqyrly7s7s4V4kD9HTs3PA5iMlrAtIX2t4NxGK\n          2HW/H1LSAktFD35CPast06sblkKB7iEr8H5rEmNCkSyAPue6IGR69OjaS6MKyMsBbfgFMwsnnJQu\n          mVRg5PywhEK7WB8G6XJ8VuAGPReCUrVV4yCqbZpVOHU0SpJqQTh19wXJqeLQ4vn5b3MiyaTw/7jb\n          tjy8Df4daFV5yLEfHuUb80sMkzjt/q4YsfziSABfSlx0uuaN3yeWe0+nAyfrAobfr2Px7O0dpXgy\n          eR3r9I+7J11jwqAsOx0BXqwWpIXkH4H34Lhbjo3gtsqgvTvh21asEKKt6NBTmLyaGi1I3wsfrR2P\n          EK2tnS3ffKVrGKEjARni9ZQwvN9ESoYq2bd30T5+RLIvHgYnKOWbvQRxE6mD/k8A0RvvU/f88upi\n          pX8AdkL4i4RV91AwPOVhsIdfl/vX0MI8bHX3guFPDIzTvVG+EWFugrA+Sc6UQnitG15HZKHf3BqV\n          vkg840z+rCS4rjrAUpksR8kaUQpukTTGIsbUFrD2x1HkYb/c1iaZ9AI8JTq30Uj2Ad5PtSx76B6k\n          vUIcBoGmpJ8IN2FilHGPBPDyTPXj2+Sh9BCPwRyVqQNxYca9Ig8GmcERMs+ytRTN9twGC40nioVe\n          pA2k2CTIb5EdVPpH8P6i40wAn8Amn/q+ctt5bdf+Rjlc3av35Mk+amT8DZYpHSyFDEHQeZ5dkFNu\n          +sw+tNSUi2/LxXmag+4LNVjX9fDtYA542oEu1H15hIqQjUmpiOcCX25xjR87yff5O9X1FJcTPS/v\n          3aB34q8XRUxeJmG0Ksj5ylUBthoB5xPfPdj8tg9LpwdPnPFcDzkSnqAiHoGgQks3tuqTx6MH1kcC\n          UJM7XwWL5fPUGLQKmxsrvn/F9zxDoANSRPfunh4+Ztelw4rgym5WsiJbztlrnflKCH+vJhBIS37N\n          jV/JoH4lr0ikOd4skyIY6YaIykFHsVehjU73C2Zvd3l9qg5duc8TKHqDDXmNLYjlHk4SVl7ZMY/f\n          yVYw80fm+EMYeyDR9AQNpPARq/EIEata5iw+Jme2vDkwS4OgfQHr7CYCrg78dA2viunRLIVaKYCt\n          w70wPwEoClfhQ0iCEBjdWC1du+P8uRgNEf7yMChygbJukUqtudwbS1PmNng18NcdK1kD6iP9KCr7\n          JzEmZREs6ICjeZydCwVUeo+Mf4Pm6gS4Nj8+JThQ1WUpLwlWTckGfo7qPjecI352vKfSfQi08vtz\n          9lzBvyUbqHJVZX2qGcqGIQ23yNZUJ8kuVZPtc0zjF5WmMzUqaRhm+PYShdrL3SQgD+4/0EjIOdcv\n          hd4P+HOXIvAkps8rMVYWrQDI0Z3NKkE5S/bkGkTkwC+Jv7tIk9YHScNEdCV6iHBk7OUh2hvZJ5He\n          tc8aXUZ/2rDZu1zbORaeAzoeIcRR088l3gqzHJHJAsZzVuTjI/UmhVYFPthwLcqqcT5MWbBKQ1bn\n          cnn5DRtWladDTMmtulbDxS6XFHyzkfMrj/fr3O6RQ/GUneox30Wm8nSWikKFsNffW0OdYqkJ+qMr\n          tFa6BwGLvAfIHyZFsV3N3n0LqV7zj8qvJk+PFhSR/TFJ87VyJ2vx8LHm8Qix5lr0WPOgAoaPD4xH\n          iA+Mx86pgH+80/LHP2X/9Jvf/44jfYwIWT7ls6zwEUJC4tq5TDYDxyvB52PcYKdTssMUZhtLcNps\n          HtNj8IxsOuFNpUEe4S/EOMk5B72KQmWo237xxhzoNAcXKwvPrcFOJs3YG4Pm2JS9+wJ1iLq31E3I\n          zqujfhRfW1OdUiqr6ExQCFCV4FeZhL62BrkpgiFSIRdgG9wM2+jol0tCVCswZIzu4Eo+JoiAp105\n          6WosTDziARMsUt4VnhcuA9XPIvkCuxNMgVJNlG6gKjgJW3s6F8tTryG3wdCmfbjGdEOmthC0JPiP\n          glLx3Xa5OCA6pUDxAPSYOfTCnp3XjDgTzHkEMRNnO7voRaw7SA8V1k/xKtYyL7bNh0Nqg3A+UbJS\n          MN2qtH+6DwmkymtPrOFx+OLHXdaGVucq2z7p1J6dll1m9r+38mv8u+xDSOFujyKW5OE09cLp4Wjw\n          EpkIH6KQiBCiEI+f1xKZCE9jm4gAIIwnzq2A4QE5iQiAnHjy3AoY3oKciGBBjqfOrYDhjR2JCMaO\n          ePosOipOsSHUSIfKxSck0nPqKG6+WKcsW0y6QX9GydzKV6Y6IdVV/6hq/ZDrC0Ch2Do5MmfNH6ip\n          I/DfLvxWJ71KBpqfHjxBw/RkAFZRynDkL0754TWrdRuOf5d6lCplmgPLtHBRlctdu0xzQlnT9y/c\n          nK0m9w3q5vCmiEQEU0Q889OgmzjwsX8Ngk67D8ikD+nPJjxMrKkm4xombEk3GemmnAGIJj3TlM0q\n          /IgS/iTBTpJDMQWnuSwmfkmqRK41CvCLSfYiIagpGIeKHcfhocKscUoIPl0QyCjhKvb7bjW+VbEg\n          8PBKFDayCRn/6QG6grWgd9ucXTw9fCywruq14EQxfq1gCNoBEbLeSPlqWB2smRIEsvuUPOgvwgG5\n          383a1Bx5gszkQT5OSVNN0ErHLiYgN46BTDXlMLlUOeN2H/K11/siJfyKiwjirAiyVwjH9vL2xL71\n          7CHrHXHIUZrl4gba1wPXn/DGgUQE40C8IeNAdddAuHVG02Wt/NDiMsOhMoICJhRka2Qf4LNJPeNj\n          IM2+IWAjYwhyFiiMgOYLr0wnIijT8UaI27qSGbfx0Cee0X3DpmxXsJiPDYE4j8Z4mgoAS6BYRSQ6\n          szemvLGKIQNjtLROqnJCP0uoIHsNa8YIKn+iIUogDhoDNjHw5McTsDZgLs9Q4DW+PEhCEmkpdUPV\n          ug/ZO9EwyoUISjmJYw4zDEFYpiSh4AhrLNSmzHIqn1SZ0KS4VF47tibfWq/mgRhNZechCjVhYa5M\n          PaaKEgidtTVSvEyimOYQ9AAhx+oWNMVuycYIMmvjrTn2hlwy7mjJwMUmPF9GIoJxJKGdye/it+hA\n          W69MVSZ32bJMxBo8MgzCEIvkbD89HENOtoI9+9YaXRYsYasYGvU+0Brs8qrVoC2pzehk9nYrVCae\n          CwKhD6kJF+t5VZPhld1kBGU3ccY0Q/Gk+eEtZ+Rko89ZqHgsozXXiTiO0un+vjm26B7gAF2wl5+b\n          ywPm7jPYb32MOLpgn0hxYCvuss40La5Z7+bYd5ncIA45FDeRSZ3u9ceNtMG+TewXUJqtsRqlkbM+\n          gBFDILt4dFCCm5fd+3zl2aOT7vfmznvc6tUzXjItleZFqjMTk+ENCBFiKpiq3GBgJluxEBw3RFA4\n          q7igNiFmOsYEXP4MvQQ7ormUdOGPOIRHWZU9vYz8nYBBKj2lTyDBjeeah43SQScJeNSg3F3Z3eXi\n          ANM+gEp5ZcxeHnQyfEq4Hxo0BQqpR6q15irTojcUbA+HXAVsPtXAK29eY6kNCbCVuskEwUvlxpWC\n          FsupNsRaAKjCvnn4gayI4tARQXEzqxmoXVto0H5JQkNJ2ZYpzTL2IzIoeQaWlLAovzHuq2u01bMN\n          CTcSED1gH8r3AM/Y5Ew5/0b6bWlsANvY1hhgMzdWrBcLIMopdgeJ4lSW0PXy8UN14CmhXLU2ivA2\n          vWQEm14ieZaNQhVo5QpCIr1Ir75prT45AVScAMNxBrpYAuMpBgjtnkjz6ArWf0DHPTdfB3/AExOl\n          eLQF+OC16lRFCCt4yvrNXn2IqYroAqV4l5drg+ylOiNJluV3UTHMxVWFnd7Lhgmq6vJMKLkv3nLm\n          ReCPXcaIPJkXeU3nLUf5nVGCQERr/bER3pyajGBOPVOQ3oOWb2/L8DBoSrxwsTo5HmvLry/CA992\n          3PrH1f/+4B4c37pwr+NHePc/XzTkM9wodCV29+9fX/iWleMv9zp+aL916buO2x33rvzTre9ab/35\n          z1+L+nki0BqLPftD61/aOtrvN7e032r+Btr2uwc/3Gu972RJoYQI8Uua1hxPNMXSTXH9EybZiV+O\n          py83WiYelNV4lYLi0BKuXBbG+eeyOGO146kzVLuxxDxnK3HmTB3ln7JHz6T8wucy4Om4LGYwTGY2\n          fx/cgjn4fTheLsDIZqTY7KXeGphmIjJbC3fem+8/wlfg9d/T60n3Uy6o2wldZv/gekCLAtqM3u2y\n          e2Qhb7lzbt5qu3/3dss/rrS1325rZ6vV7Y7v/vo1jdMrGliRqd50/G3HvVut965od/9+4X7H7bZb\n          F7693QK3O0vLlX+6eVOP6fGvL/yt9d6Dtu9abl9qud32l/Yrd9pu3YLVjFeW3waroq6xVZk35QVZ\n          XqeqotQ17Gg5os/nJk6X+QxfdtFpB9Gitzwt5SyfqYtX/SMMqffYh4wbShjha3P3OUQPwq/z8p+k\n          oaENQzQ03FbV0MG2IdmuXlO3ahJi7Uk9hEGL8szbAIHKI0I0HXKwa6rOaC2WyAItDuGtF/zszHHO\n          DADyfq76XeabV9bgML5LHga9i5WF+zZuYgxi1btKJXN+lN4lDv3fRejknLB/x6rfZa8O2xNb+C55\n          GFhHjXcKQCbiPuXa3jYPX1K5xGFgudJIZiX19apyrYyxZYfKJQ6D5ssnHtyZzHUjq9cd3HRb/cHN\n          A5ddozxgcFemXsKI5oNbPas3uHWYOGQTCxhE5UJRDCJ56N9ZaUAp6Qmx8ujV77JedFtzRXyXPAzq\n          +NwNlNEMGAFZH8+PfbRUWXlNHS8OgwYksHAQqofgvFUDcv6jPTpIA1IcBr1Lv86x+kwV8X3XSHf5\n          IX+XOAxqrwDLdrUdW4ZZdx8GTpQU53PN4m7NV/3rPg2nGO1Y26kmvJ9n3ui5mzdv1J83dFv9eSPJ\n          HCWoNHDeMIW+0l0U80Y9qzdveHA3buRExl011qe2rMN5GuviMHAhv8lN1nzlrBpTmwW2UNKYEodB\n          4wDGeqJW98/vyL4Xh3UWXxyfFMRStfie7k+KxZcO62wKuKT5rQ2sVtbLotgU6ND/XTL1EIVk+m3I\n          k7uVflqz5GGNDdmgkGfd18NsvhmvPJnjGzI/DCzXdc6OmovzvNFeQWHGfLPABQV+GLQ26EmOlWYd\n          mvVpe6tn1p5fpvElDn+mCWwYsZhh1J3AdFv9Caxj9K7GAf1kdA2YwOXjh/bksZjA6lm9CUwRooYY\n          RD4T5XRvsNI/gg0sD4M6K5fjkYNs6uk+0pN1MFze6aTOEof+7/LzcrpjgrhnE2KC5GHgwiL5F8gV\n          UxVftLRaebJG8UXiMHDjS4HOwnnV/CTX3nfm/jpNFHEYWC7ao7AHsj6LJ9uSyoOb9C5xGLi5x7mF\n          HoDTNVfRRwVrw1lIlbOfad7cvHktG0obgtsibHyKETV44wMjqbPxybP62hAb4hLuZ/hI5JWdZYCX\n          4yInDgMXX+GEA6i8nzC189568YH6SxzW0qy0Wt3/ZkH2vTgMfBdB+AO1DgBvcK1DHtbVhlh7ETlB\n          tTY0tii1ITwMHJDm7Czrqp9MX79mZK/dSNcdoXRb/RGKA9PIyRGqmPChWhd59fxGoqjij9+DgZq9\n          /7vWK+0dP95rufv1xavBeSODe/BoR/agOAza1rNpsa37i1SVlRkhUsnDOts6BKqJ/d27rZtrs2Jb\n          p8PAcgkOpwARAUiZuIggDwNtSbXa9/TDM3P3edjO+LTKQtLQjBv1lQW8LdSaiWKbMJIpKTKQbYcH\n          4LCNKlkbLoItBCCuN1P2Xo9oMnkh3OKqmjv8JUiwcXAJUh4GChLXUbINFEpOD8eFUCIP60jcKeBF\n          CJC4zbdS4qbDIK1CT/MYRG6frKpj35A1xzV7cVhHwKGoI79pvrQKaaZxmovDuua0gDqCDe2tY06r\n          UUdExjuZfmI11qHKh2Ozd1wsRepZoKzpGpU+KwgOOFpBxKFn1rN/yA93Gf11EfHoGFpJOeeqAOi5\n          ptz1phtGk5GFYzhIN2XjTTcQYg62c4EpV17ySwKReyJZpY0OwSEq6EXJBK60lu/lOuSb50iyeb3t\n          7u2OOy1s4Wy+03b/PjqehKPp0zo0Wy/X+zZ3XNYvYigHpZb6JA7KENUw0mGqEUiAmYz7evDScLma\n          /1KmvjHnikDv0Pu6slT0A7fykL8gosOfjuf115nmtvbm71sfNF9reXD/+x/a7n9CJlftstZ62f+L\n          nKs1qDjh2FjTmXMfZLWKTDPE/49BAyqhpzW/ARVPZZKhGFUlyyBSduqaaxnkJJ64EfE07dcEcb0n\n          CQuQZcGqtzJV7tkhsO/Fq7/OICwHz4ByoX/f3NsIzEIkyTj0mCD3MkRmQjAlKDv1oNk5Ys0Mn+4N\n          wmbtnMHnqnOBEPdrktBJ9chAKT1dmvKNhWA7kNHFlK5R9xAYQFjv+IBgLKAzkdwJw32JyL1mc6RE\n          ys2bKMvSp68pYCYZtCxJFGrhDFl79RZPj59Vns6xJoL4QaRU8LscREaj5Jfj6TJlop7qQkltsEah\n          iJ/h9OCAPo3aYvU1DoeEJCyjB5pmzj5HRGgRohyVUHBBNrPpiayGZBx7Gwh7floX3hs+eDQZIXg0\n          kT4TPyLVhrKMivTCIu8X/umbf/29TDusN8USiS8APvrmBVIXuajmiclSPk5GIkhn8XrhpGvcfv06\n          gSFVJSZUs4cr/Q/pLXhTESGR9XHx4SMzkxEiMxMNRWbK2V09236d5ORcOb3advHrZHl9D8ejOOKT\n          AjDXkOhGJO4sDbLJA2DBiQ+VZ68oOZk9dgQTHfi0IM2U9fbAHJ50J2Kq34rh48uSEeLLEvqZWvGn\n          3Uh8L3PE/q8zgDn14apQCV/j2LfyCmmWWZG3k2hWkyI5S4pbnGHX0blTmNihdFjzXeyw+T32r7m0\n          Zn7Ysd4O2+8K1t6AOTJhDs1evFr777z42W9uXPOtQPaPN7K/+yKec8BDeOX/zXQ1fuDZR2ZqkoxK\n          d3SNZqErghcZ3J5EvZwQB64YLFm9k/y7k+75k+7uk27kSfX/iyjtWJ4VuD4g9kHrvZZbnKcqmQkf\n          9EbPsbkQIVgwYZwFQK3IDWZPT/qrWCx2utcPbNTd6zzr7/5cZWrYntm3xt6aQ69gYdg7CkgAwrcu\n          f7wIx/AYPIYVIvLFuMyG4jFzFcNhM/O9jMKUsnHShsC3TZSp4gkuUwWsXOFpiJIRwguSsTOtXFoq\n          TRq6WXoPnCqI12YDM57S/NniDAGhkQR8PLrawFVEkfgULQ2g485ZjYQvvL9P96bsSUj5lbQn1+zZ\n          EsyUWhxUyfCBgMkIgYBJ7UzyiZbKQEAVyAhO5mcmhJ8eHoPmyja+zq5kPKCZPYJ1Goa0cbM6xQOJ\n          0tareczyoJ4JnkbxZcm944Rx19lsU+FD+VIRQvmSDYXy8QmWseYGZBifqJtv/kyZkIg4bhWj4fxB\n          ufgROOvZcHsv2ZnYUFy19hbKA2sytoiIgyjBoaYbgokISIQq84/hON+jMt+L2Kzi6d7KSZ6JNKs0\n          kl2LhTr9SHiH/NcQNgvcJHC7RtFggrKT5sgIEphQWGyJ4knpNv+tHizYbh5/bt5LoNpEf7ombRXK\n          Nr6LdXl90v0MCFS71y9erb7Gty/rySgbRqzRKJFt0DAKHxyYihAcmEycyz6lstozdbS80EdSfbCx\n          VLLRh1FLeQJnnueujmeFFQo0EUX5BJ71tz1oTPX9C19L7XfjNN4cjQaFK4im7j4oH4ywyU8J0+zd\n          IXMTYnPIHivybQcsAT/cZ4W83QLmgfskfaTi4aUP9WnWtxGCuJINBXFpRipDpgrYazAlDYRrkd1w\n          aQrIvUBTGTRH583BficCs7NA+iLlI2DitX30CozUnQVHdqtScSCwa30Y459K5otemKn4SLl/zZ7Y\n          ppeQioSPlJicW147Jtu3Ncj6asHs369OisHEIbaC4ywHCmfzCGLqHVM6r8UmjQfeh5hlo3ywhx+a\n          qaItHiZy/qDZGT7UKhUh1CqZamyR19Iiuf2mssD75tHIoNJCKG5NuC4yinBIeZFyfP3ThXuDi/KK\n          rTaXUDKt1FCH0sj/lBb0q0oeCux0CNafGubZr2G1XoJls3tQajzWwIo9uXzxaqTbhbjkGjOBvRne\n          UpOKYKlJps+LhywV3gySimAGSWbOJKopuwHvBBCGRT9IqRgtFQ+RFGODcxKObVVebCCD7pHZvyL0\n          TqQa8yV79O4hOhzQaNOvc/ySe5Bx0GwOU2ozKTCnefaL8vaaObJFg4UVo/xqW+wX1X8RHJhM2Fb2\n          PVbZk/wa8qV/YMopyjNreMOB0yCwuHCqirBqK9Muwvd2BHNNUj+34RiecCcVQYdOno8ODfvBw2L5\n          aF/ZSHow0cgShYBXXjwx5+bNybHKQgHWiKFt4A8QnRJAMRPk8jUAmWYIDDlxjhspnl8duQGqXb5q\n          ARSXr3pZMAT4spJ6qZYilIHoltwFqL5Wk6z53IielDTXzmJS9PcZZq+7RfS4qs6ddG8gcfdLUE/4\n          ITexIrHOqj0xTyTOteddeGNDKoKxIRU7J45uMC8bClIksJPt9Q8Qacm7Vz2r0bHe90MOlWpmnAzS\n          byfFBMhKs55Qk5Juix/rp5tf1hTfqXgXfkXEOZzJCJbTCTD65Te/FDWINGhUZPNNZIiT+WiqoIVL\n          q0wvtbYeEsBQOaudAg7XAlJbODBITXlDlmx5QOFKBvdpke1Nlsdh2ItzgLK7hNbcs0qpBLlw9g5I\n          Rj7d34ci9m6bjwpY7Lq3RJ8PgsbDLJXKPf1kFo7H4nEtGeNajRGdSMznZWw2RTAvpbTz2sXS4Q01\n          6QiGmlT8XKY7pu0CW6FM/aH4l+otAObWVGVqEfY/ZxmovlZzla/3dd9vub8SacJKbLqOMOibjc0U\n          JmKWxzarZofv5dqzu7o8gQsIvV0sIOrZeU66DE26tHYeky7DxnQEq1Eq8dMw2ZLNxY0Z1IGNVr+O\n          CMFsk+6wztLNvxhsIO4DAErhqIZqsVDU3nPh50+9ff36v1zS+IauObu/IfJe6pR09IZIjnYdpTSU\n          GYycCOJJf0IYV+JyQr98fqXk0K/zrPbPBhc776bhIMxze2EQLC2VSfsm+k7oyXCJvgNLBoJtYJGc\n          LIGoND5lqvuFX5U3dssLs+XBlS8hgxI/BjVf3EJTNG+92wVO9v41dkfl6ZCfLSPww//EmlRJ2sQ/\n          AgrNEzQr7Jx0T5/kj0+6P1rjG+WPg/IWDgJgj4eDpnFWR7/C4Z5nCCMKD5UzuNVe7rgQ3ZdWCP6Q\n          B8sFwAB3jPlhB7bZ/RWr0G9NIgDD57LINSYsxorPp5b5NR2eBS0dwYCeSjboY4MGhWxAbKt/8gY6\n          f+olWMY5jGrz19e/YX/SmtJf1EmtpaXD25XTEezKqdS5JNKSma3dOp+i6ontJCc3D3EQ83PQVg8v\n          TGRjYNACWO3S1clThLUNdMOT7llASHS/IBcuDS77xYT96j2yIIa/V01zAxlVuOMUPRgwbmkrLgO/\n          PbktN/DfLXB/SlhALOToDW9uTkcwN6fS56J4+JE7yaTbPMO4mrQS7jGky85L/DR7SOk17devDevZ\n          wsWr/te9WYYg0fu7XfvVPmt3NS2nNbBiDs0C6efxM+HmxcSVMmmu2zFEriU2I60iJPMqLxROD489\n          9mZIGep654yTxqtr0xzbBOpmV4LVZ+pT5fe9PDsz9zMXZO5Vv0LCy3ktHN/2iDBS9hHUh1KV8gZB\n          fJ9mpGI0HrmmP7Byuj9oDnfbM/unB8uVmRGzb4Q1lpmfgZoDZ/QTMNRjidnDSekgCnYKyS3Jm+FN\n          7mjohKFDAZQYGLfXh8m7Amktnb3PF39kCKSvjhFe9T/NBoK6pV68ShdqJB2mOLQIn/Ds2myI4oXg\n          fIy6zn1oWUJRhWjAgTUYy0ozui8owx9720MY74tHV8UMntuXbaljJXt20X62SOMdR98SEWqqf0Vd\n          gvLMz/t1k46zXFZHGtOopkquL9ztqEisa5QzkeAY5kRRJKeZrJVP/opQcFPhFdwroMdGcHilzubw\n          AjBQaZ7oTf2GXpZDVN2KngCE4qYGwaRJZ+jtT3GYAbYQG3ruCy7OY/9Iv5wIBs3prnw6bDs2DJ/B\n          /ubYfLMHaXLyMzTY3Rfoi/N+4RXVc0sCNxRMhzvfKk0ltg4CCAOyrnou8FXEzZULQ95zH66VJeEu\n          LJizW5VZNlEgdZHVC49QfjFah8wXb83xAX+a6urlwdtiktGZ0relvOsEthTbSMzhSVEd9ZprJ6tS\n          CAqqxzNIPAjv/ktHcP+l9AaF25jYOrgbl6pjlp7gLvgU4R2bAAIqDsTjp3v9GUCv7u/XC49Ih3ci\n          piM4EVPnlgIzHd4dlI7gDkrHzrQG0SKLIJ2SNdWP3QAmXPttDzS+FrLxw2M/0xGM8+kzJYFw7Wgo\n          Q9FS60pS7y9X0KymBVHg8/Ss25QV5+ZcwDUm+QF4K2vFFE3uWm8+nnQPgUM/v1Euvi0X5zGAvfoy\n          R5xw0QskS76glZf6EQxZKi92mQNLgG/cHzzJj1VLqwjXHZN3Auq0a9NpFQhbmmQN4yCW2D1TgKOw\n          3g9Yy+/Qd+bIqRIUJW7bZMIlZOjiBNTrLqr7Or7RTHhnSSaCsyQdbwyyZsSD5dkwaqY3IEPJnVor\n          7k3RHCkCA3Oo+l6uko87u5TxzbNus/3BXJqiza2BQEF/BTqHREdOwlgEYuVy1RuaGlDI1WEEz1KM\n          0cWr3/zr7+mQ18UJOaLBCyoPcZavizikeVeo2XghwNDkl/E5l3Ennq6OTZCpn6VNnap2g5PkZoU9\n          MqsG3pP5zxDmv5yivSIJjGKJ5zmhdyFxNUUy8MXo7VEFaufk96E0PTKLtPsJ3vvWxAdrYxEbhxBA\n          qANSBJ77GRHUlfe2cO1JqUjM2mcqMfOg2YCZakDX62klt5yEF1TrVJQtRqE0ne0zmTLztEcq+Gxh\n          rrrG9RCu+DO1p/ShvDZCnQiOyo0ta3sfUzVVDe9A+00mPDQ7E8HJlm7IyeYPV3KE2qwwxgkvFJdu\n          kf0ld1P5E3LA8FQmRF0pKfBkQB7F6KbFzdddeZfBpCFaGtD2BWtq63RvsLzSBelFO0coK3O9uzjy\n          ycl26kIbQtBNXy+NJ81IxwIWmM8Xdk65WWEHXz7pGgmOFfIFPebUJmcaEwcsHoxgrJA84+t1ZXXc\n          npypDzi8oiVoIclEgKmzh9jwjmBcTycby0boVMtJ+uOfgaiqxzkuDYe6ft2162PuEG9f4sthBy89\n          lb2oXHOpdqxjy8WPnuxw9dtX+7zaFxZosHNbM3kbInFWNQg8TKUzGVQiSmrzE26+DElcCuZ2r2to\n          Ba+V4R0amQgOjXTqpwEkAGQENhYVkIA4hBzmzM3qTVlDAhLo5p8XkEA5TwQscg2dFJtm7wDCS3sx\n          KnATr3ciRvk1OkYGUDbhmZ7ZclxeGTs9nAMLZL7n9GCqXOwsrz23BwcoZgxiOI4PysUdEG/nZtHK\n          XMBleoa18cWrUUARCsaH7+61V1zCRYhe8VzAvla55ZSWizVlMrIxfyRKuQvtHffutNz+Wn60vePu\n          vbZ2NoLUTfX7Bw/u3r9y+XJre5P0sUuP++V/+eFOS3vzPXjffWBdQf4e+cLWvz9o+1GWv7X9Ct5+\n          gW6/0NZ+gW6/Wh7ephbmm58cvPgTPq3vdRSGJRszcrfrcaHrqqHXR6f7k+VCvlx8AuHWzpnXDyY3\n          XnvpCJJduTJOrpO8RWkumfrAtjUm80PADvtT/wiGAz6SycZdEavgKOEeFnqzPQHcBmB3DzWEYbi9\n          4KouHM9CJFdnngYvLFzzu/ZG31nH7+W29lutf2+6+/3d/4MKJLhlcsrQVbQRHMMi47nx31ru3P26\n          5Tvwxf8zGzUP8JyNalgG/tnZCNpbnSFidg7TwsuGsznw6sKvhGVUuJC6n2LAwd6XbMd33/tzjH7W\n          PG1/a7v1Q8ttPgWCR75zKx/+dUc9q9jQQ3NuVWTtW0MZvR7ZxfeaofHdNhlemoGn2A4UwduabsDb\n          2lUEJ8zDJ9zQfU7OVy0ZxvuqJcn96jrnCFA/O7nEhMmFWnfCwzgLIpkeMsirrCRSAd9niZKamR92\n          7I1B9tmqa9xcBqoXp97hqwMUGjK6bsogQCXoUiwl4IvZt4ulk+6D0+MFVhPg0excNQeWIeUjLShM\n          C9xfNwf6zDHwBVSmOpkspzrZzN0S3M8lOJxd3IMbkpwmEz4qKxNB5U6fR1QW+ZHRMN8D7ST2SJcR\n          A7USMB8OfjD7++orCv9XMpXmcysdfm7BU6wFIrgq0o0Ry2w9rEw9htyv4wVzcV1WmQf6qLk/2S6G\n          8wAnAewH433m8TtMvr1TtfT9Zwsufd92dPz1vrP0KXjgKjRETJmQvuvht1dYYTn6IUbz0nUu8gT2\n          vjb3x8qDm6fHwMZU7uw+6Rqwpj6A7fZ4jsDE5dVFa3tf+laVISzz3hYqnU/La69V4o2A/D6asq2h\n          Ac1IcCMCBYa4yWvsVZiFrM3NoQ/IVuO5IKY4Ci4UzHS614nlXw2AoYoMvNmUN9reYd5NKBS8dLPh\n          xazqSfc9cbSG0IFRRUmjKYFEj066lzFa/zkG8CHcBwTlHozqWznJv0Iqmi4A5oW9V+LsHVoJnvtR\n          rGHQ+9NjED1ZmrZAr1o35/fRQjDGV6n8I3uly9pwmR+hr9l871xlSx0kNB1/SKsgGL/AxhXhJV4x\n          o3MkQJWN89iPTAQ+HfYQm/8RfHhp41zgan6baY5s4hKGmcKUXb62dS/xDd9TP3aVN3bZ+kJ2c+S+\n          CfoL73ixFoPwaQ+/lngZsmXRIkXsIzBbBt8hz4gCQso/ssbGmRAbInQ0E95nmYngs8zEziMy07Me\n          S0qATRrFuBkzGWGECwi+Nbwb01J8BEaIPoKnWI0jeDIzDXgyffFI/qqvjLMX+oOhKQ4KGoLXhDMk\n          wxEkRBMNlDbZKp3Ycc+z3Q+WhHfj5ivgZMQzdigp50bMsWm23wVIz/EUt1XpsQjSM3vqkqZH8Ptl\n          4o00L+AsNuf97L20D1zzOnwln0s24QWkyt3DyLhDTGsHQ2S9BDEK8BnNKUvI+7KIUNMDwGx3bwDZ\n          TX4BtwbSZrdg9wh7L+l1vrNdD++I0CM4IjKJ84JQ6OFx2noEU2cm+TNOTnSucHcq5HirMRWtjQNz\n          4CG4PeDXHHhv7q8I0W7jif3+aVCzhTea6hGMppkGjKbEzQREGh8Qu4Cwg9nF08PHqI3nBV2qUD5Q\n          kEECnec4iEdxHPed5Bf963ovluBeTD2Cug5PsbpHUNczDajr+Z7K7CLqooIgdb8fdvg9MBuhHbxk\n          9q9UuvpFK+VpayuvTPk2lH8L/C0Ti/MWiIB8hKdYC0RQKzOZT2gyh8n7fRwrRxxKoIZPLFrLG27b\n          eaYpl2rSr4HtPKc36XrTjUSTnoAIP/YnI9mUTaBZPdWUvS7N6p4X/vfL38d/EQF/XhrQajs21Uyx\n          Y9MFEfAnhl31d6+1PGj9S8e9f1ypUwAjiTtfGm7IOp5D+bjzYd5XQX/56TIQ/Pr6N81/udfx44Pv\n          m++xwkibetP9v32q6EHjsmFcrvXdy4kE8qrXuKVO5oGYGuUXT517lF/9KnBq+DpVaCzNef2vU86D\n          ul/3TVmuxXTfSMBkKhac8YCNXPY1a2C8Mrlrj/b/r48DmpHWzA9vL0EAdFge9xrIpRRmqUkJ5NJN\n          Pt2Mm3LeqbAipucBfH9ink0nRA2pF3gEnzk+Ys9CqRGvz+k8kwoJ4pCf4YZ0haRSMjUbSUwkLsyx\n          K+zVbjHWFczlFHe8h9M0iQJhAOIHpOat8UdJWeNlSeK8TyDiDnIDiSAJV2UHvzSPZADCcATS1nUP\n          og/hX4qdzc9vWN75WH6zaw4BRO/0aOHiVc8F3v7ffEMtv8o2cqfIXsInSezEa0DdZL9+nfRw2wYP\n          nep0MfUHEyf50dM1epACW0O32ZfqAOV8tsqorLzok1174VeeJvsSB3HUh4SfJ0DqDY971yMYkzON\n          4t5htagiTS2ZQ2/N7hFWJzA0jy2C//JtT1pPA25CAV4PSV5S3TsuPnf/Zo31BAzBhMhM4MKiozM0\n          pViNZRLD+sO1EfeoXH2wF5gMTr3gHna1fKYhXvBzOFL/re3+A0j/813HD+0P7rW13m/+9h/Nt1u+\n          7fjhXvOfO+6xiRDoWIVHL3T8+YJ89MK3/7hAj16gR+s4WgNn5HdtnDxdj2DsZQ+x+RnB2JsxGpyf\n          cd/56c8ExRNLp9DIQ1neM7Wh3kvbTOxlkgMwQvFDbs6FSAsM5S6eHo6y8WVtvbX2p+pwwmp6eMus\n          HsEyqzdkmZVuGH8iMEMw/XAGRQWVC1kHM2JxiIVrS3t2z9w8An/sm1Vzdgsbtfoab10t1ZT54vRg\n          GUM/agfL6+GDWPQIpl+9kSCWrl9nBN1g6RQyFK3GJQt7Zf1JMAu7ET6wwohgYNXjZ2G4L4HH8E3R\n          iSLyYQEEPAJIHOg4oUQcMDh0Razo67vwK3rTl9JJ0tfn0E4lZBNZc4MIDF4LDqtUQhrdH1SjKSGI\n          ET+IoZTyTNBMiJ25ZqKPhFBMlW0rm1McQ4ShTru3SKLBrSYG9+PJxrwOlNzDkS0HJUN4EAViuoqB\n          /Lpie15BV+QGmJb5oeAbRzk1aPiFNyEbEUzIeuKcSNB84kQEMwmA1NN+WS3qc0jwEIx3BXPqPSWu\n          UEgjavxRRccNO0QqXAdYfw8h+SDtvq08fOiLokP+a34bkzkIy5xwiYhBHRXelG5EMKXryXPhXKUW\n          wLxYAbFMPC2MN4rDzL9DKCf9Yr6Q2cOaU7WapCbQ0Mb7hVvZ1DPqSC4t+8Sl6CkOGIcUuUq8e++I\n          efj44lX6JXxDj19lBQ4wCxl2ncoOvDI3xlll8Vd4AjAQ3xybQlG/wGYrUybBef9yGhtzWs1LxmlJ\n          rLl1idh2KSebR+bSVHmnH6x2pWHceDa1r5K6bvb2Jb5KxlNmTw9bgsHjT7e+eQEt79wa0zJwazrJ\n          b8T3m7tsjZ42P06edI3Qc/bbCc9XElCuSuei/f6pZzAkMxp+PZbWnJfWHOrh3R9GBPeHnjovt5YR\n          nsDFiOCj0NNnykoj87/IbbVULg4wOapy8MjcmFbmFYSbBlUtPKbNiOB80BtxPnihbNbGjtkLGIFE\n          qsn4AqIQel+z0ctqVd7p8UTM2UPvrZ0uT66hONE0lRfnrI1F86hABE3BFgkjvEXCiGCR0PXGAH7T\n          SF89zZGw+cGwmBfHyARrcDVGlLWhwsvDzvjKZMSbEtjMhFM5fobJh5yl2R2RVaIFITR60ggf/29E\n          UCd1o8GIYgglOz1YJDId1YvrZ5ck50UasyjcVA4QC2s45KjlNwsQdD1xbG9MMT1cOfMyHlHLI4tU\n          LMbWS1gnVXKhzjzcsb9uz29Yc/Pl4kdzYA/cMeMDMPLBPjQMTCtvezRNPq8kzzndWwCNT32ga57C\n          j2nr5f7MwTdEnaHFmRpWd6EOr9MaEXRa40zZuUqsPpCyiW9MsCeCJ2BzgrjvFKsB09GS+hegoHVN\n          qEm1gmobXt00IqibRkPqptk7UOl8o+qbsEDOdZ7k87XUzXgstLoJt4avRPwMzuXzdyKysqfQs9R6\n          v7W59e93O+49uN/0ze9+/YkciJnLmT9fDvomdx4GFymc0zARP3enYe1ik8Mw6M+NOQprf5GchIFf\n          jJ9bOnTYrD7uYS7pvPniLQoHsVTo5M4kaKUoua3f7nCNm8/0DLeJ189ezMsDBNLykPulavogddzs\n          q79JjODXqyI4YjyYO5txuScHlumrlYURStpUXlklP6XfXxxPn+qkrN0U7sw/7JW9y1TV3uWGq0qJ\n          Xhqqau9yUFXdfxFVrb0TxmNa+GU1ghnFOC8kHtv4whcwgvnASJ6rcw2JUtfNkRcQE5QfVkbepqY3\n          xf/Xx14fiT5Qfo/HEuErHUGRNBoKPpb6MJ/f4PDbJD8zq0tlZcba28RwyXfAAZTvVEbdkNenDoiy\n          Z6jucOteiNb445+yf/rtjT/94fd4JR6LALeTj7J2iqDPGunGfBOQqJnpELydHneRSzSYt5Lz2giG\n          BBdvpTk8WT4g3ko6DKJ1NNBEmMSDHCa+rMULNdhTGf548Sr9lhcPWSmDXoyWJD3LcyroNzgfgWJV\n          MkeGzK3RUzAsycMa7JP+lcaCJ3iaWQOXwhALomyWSneR1UFZED1/US3ow/Xdhdpn5i50TT6247DJ\n          J0EeQZMMTv3Se1VNvrDzTfv85xtrGjHfrFfz1sstCUIsL/bah6WAAX5NGGRv8ohQNkj1BGeSMRRr\n          b2HKnt+x+7utqRnICOWc8fFeWZxnJzASuw/Yn82NFZpccDoq/lR7GFa3e/yzbHdhQw9nwhFM+qx5\n          Oec6/cmbYCgEgYL5fLi8088OKE+QNP24Lwv7hBO9vxlgjRcsY9y7LuMGA1lPTz92WcsblanHgvXU\n          c0GQgh5uV+aPiWQZwxqXaqLFajQb8UxlBJhK96YSc0ApEq8Sq260ymy/PVHE7GIfANLe/QIIp7zX\n          fNrNx8OeS3FeBiDT9ymh4zt/ly/vr9NnLl5Vz2qnryGwlyS4uymoWW+KuAVFKP7w1hyaN/fHzIFp\n          NimVM94R9uAH8+itwi4YMPM6Wr+7xRQpnU+8CGh28SSbdxGMykbm3KTjdHhBMYKh19DPyQvqxV3J\n          qcV90k5fIqyJTSNzHMCayllVMiYKu6OYadwC6D7Ml0s0lJvBJZHsYZJSCTmxczfVkpweHlP+XiyJ\n          POPWZZEHeL22YpUJ3zMRpAjDOK+eEYRSPGIvuGdGJszxguwZ5cy/Z5ieqKs6kvTu4FK4SJyCwLW9\n          MmYVmRSypsUEzXYJORkXEuK8oMQXUBerZPZwqx8GiOCnKnlk2KoSlYu7wtXXaq9fOmxnxHbB95X6\n          BeAZC13eYQeNUj56wzYZtQQXfkWNClldqv4oYndF00l2f7d3s45ZQA8/esMbyNlKeQ6j9/c3rtU2\n          SeENV+FfeA2buNb8QQCoYVOAYR3dPUqkDJlyJOW2wVWYbHVsHVIiDDMpcIHNIXHIFxRrc8Ie7WeF\n          gSKTTRx6aWtMxc+zaWWQlizTvdcstVI0jjfxSjzODGflmXpPsgyVTpwJEkqaqmzaQpkmA430UP6/\n          dPyNb6MRwpz5g2wwGREGk9aYN3INJm9nF5ps8sgeBlSp9uq8XRwtv3lhDfdib3glSCcPka7mw2F/\n          gdIThg7IaJ/1Iwhw2G3w0bRaJo57rX9rbf+BzuNahABm/uAl9lCEhoufq9jvRbHglppEoRClQ2Ia\n          4fHgSvIlYPYyFHkRhnR5qb8y+9DqXAW+oeLMxau+l6VOzy3alZUpNOQWy68mT48WPAlVApY4Lbzl\n          U9MiNO5PlHHQfv0awLCvF/yjFbPX4D+g/NOb9BjGJrIrWq1oRfcLf0npCcWGy7QmSvCci6GwFxhH\n          6HhT2Pb5fNraeitaMegv9UMb6yTb1g0Vy+2TWntw210AuvDz51C82XLvzu2W9lsQ9JbtuNNxr+0r\n          Cn77uvm3P7S3NrNN3fiEGRIzlzOtl6vL8EX8GpXii0TOXQ6eAzHKI2GzHCa1T+HKjFg9cm9GeSQo\n          U2EiEdf9XJCanon7+iBhMkA+APvVvvWoZPbN2HPz4AJ49shaLNlzhQBmR01Jvo5TMqfQgDzbNgvT\n          9sQ+sDnyQ25Sg+KHjnf0OGBqieX1V4la7k7vguG3TihwFFSI0GnkMNU2xTTVIRTEvRvn4kAkbuM4\n          263iEXar5BliWPgqubzBQ+jQ3ZU0e/syRjwm8ZoWSpLqLelEMu0GVA7VbwPt82qDLjL4lvvX7Hcr\n          JL07Veye4db3rtWU/gXowEezcFvfdqV/TP1rQq8HVYpr4V2BWiJCpVNngirZu2OVZy/tVyNSaS93\n          Tp4eziEm6ZUL+ws3bGpsCcIxvw7BfF2jIq9cIajWyfC1TkaodbohyNLIEyZeivo6KgOrrz34yhwb\n          hV5VoOSQ0UyEVikIrVqyaCp8dVMRqps5UyfT5IZMLotzkCCi/yEwi0y9ZHoSJw5ROcU3dqsTGQZV\n          N7zVUktHqG4jVssubkE5egxpMhFLyPqvcvjSLEwBLfBRwX4/A+GWeyPl9zvAx9n5BpIAgJpeKq+9\n          QUawOlM4vClQy0SornGm3mXrsj3yRh26GTVknyx5aZ66Ubk3ocHinUlrMXQu7qh5Qz0RekADBwNi\n          s9I1ao4eaIBUxZTyJTogdVk2XzIGu4Z4K8Q4WHuzJtDY1J9A4e1VWgR7lRY7axOXBz4g0bQr0MR+\n          +1QxzHnjrt3tXRIqxzMNV1CmCJCQU7tFVJ92/DPzaXtotAOUkhuSp8wvaOw5pLCloDF+GJjGimQz\n          cBHuj0PbPt+09vqBGWp4FgErai8ME3GvII0q1J7XRvhBF8GupWnnQKMbkF8Kwx8d03QaTdMERbuJ\n          3rtakcWTfWyhtEYmK5vFi1fVM9701sSmTEPrdpIMOYtBPs/D1J72lNenIKFYSNx9PB4eARyPYA3T\n          4udCEQnWv7l5db4mzAEmGJXiYIxfZMNuutp9kYyhUFTw804LWoKctCncUJ2fYLjeXWZvvXhVHobA\n          usTj4c1e8QhmLy1xBkWCMpCDGuVWFFJf6bGMS1MQu4yM3aCHEEJetJ6Nnx4tWC8+EmN3efzQI6aY\n          ozu4l/SIIJt1552Yx45HqVF5/LRZUh0NhInc8Mka+ny60j9K+ULFIVlwRmuTV6SRzfWG8g3J9ago\n          rJIGAOJFcfpiwHsDfBR8QHYf8EafObRm92oSUPg+QXUb8zpX3F1hzj43j155uqI8vGx+eCP/auaP\n          gAW4jk81Hh4LGo+gAGrJs+zyXj9BPMbGrKruayBS9j80t59XBrfN7W0AJhQ/mt0jIeSaeHjtLx5B\n          +9POpP1tsnowxUfsqOunH8awKmOgK01sAhAP1WKRgXxN3OkHKHGQVxpu9ZgSWImzBaBV15b55tXF\n          q/Iw1DoXXoOMR9AgtXRjmzPg7k4PljFpYomJgABOhO1hk1IG43Ue1UtwNmjXo2dsQoYZJeHVx3gE\n          9VHL/HSujH2IHwaqRPBCDIZwa2Q5GyN3ayhsjC7XhxHW9RFQgF9AUqSfjXGpplOG7WfEfwCOv5jc\n          vRrZq6Q9YvGw0vmCdUrtjarq9p+DF+nfW9p/+DOr5w/swb+EyK/kuv9MCZZ+Os/Qnzr+0fGgpfmb\n          2y3tD5p//33bvZbmP7a232pp+4TuoFuXb7Vcrvlh7v+pU7hwDp905twdPiEqQB6emvcEuXTSMX/G\n          yZgv46SEyhPCCnS23WW7CIgFtMIUT/LHZoktIKOA11pYYH8FpQ5cMxLPEOiaAZUEJfOqOJlSPNPk\n          tmWIqBhNIFzyTGI+yb9H6sVNJIUhopkDQTOOyd+6pyBPBTsGEdT1HTn3XdlTOgtOjbsPWAEhWRyh\n          xbsPKCRCOngrz57DFZTbgMF94EN54H01uNv+MGS/34DrQy/YCyuL8xSNwDZ3Jv6TGcwNvBpm5YHj\n          3gF7fRNzRXWWFx5LqDABb0Cbhph1SrfEoQ31JQHV6pP43CIZqvrG7N8vj+ySqud1kiViceDeSITy\n          E8Xj4Q3K8QgGZU1vLDNl3JWZspoPNVCOC28ojkcwFGsN9Zc9COl6qicVG9+y4+yNwTpe18Cgn0AJ\n          obb7VcxfOYiUgB/Xhu/iBMg0JdHQUsQQ87Gg5g9vRI5HMCLHYw25JWStKJpsbMua3Apwk1Jqm3g8\n          AuLuSoxVIoJRMt5QsD+PzMGyo6hK+cTXaUok2JQAnQjTIoPKEzgxEuFNf4kIpr94/Lxw+InwVrVE\n          BKtaPHEetsmajCB6kgM0pJ3RgS2L6KhsUqTndOUVKvds0yYP8VCYug7M8c8o7Ez+RdAjGhlOVEKq\n          h2bo8nwdd8WHbHMDaoht2OiC2jm8BSgRwQIUbzAFsXvP8qiOKgib5J60USX3BNUzvN0nEcHuE0+d\n          S/SAhPVgelYn01kmMK9Zliw7OgYPpeA0VydJ+bNtyFINqWUoN9kLojxAmJDvX3g0wuneEDoeQHJi\n          MpwiCJbstxPmwCt7luDUyIGXvGRYcwMWwJgoaNk3VsyAHYtHoUISeiecFmS3wsWr9MujjhQykzH2\n          JfttT6IpQ8Q2hN4Odszwqaa6XNjEQmcL++VcA0TjWvOFkmkSyX2yGi+5QeZk/QvDCXepdD49PV4o\n          L8xaT+ZZRfBM+ZDzmZDRo/FEeMNbIoLhLX6mWEWOnhdT1VkRy8U1NknLKztm76BZekn7VEIzOCt2\n          UB3DG9wSEQxu8YbIxsifxqswNoq2w80kctYROafqO/Gv0P/40+9zJEMkIuTHhKdYBSMI1PGG4sog\n          LSbCEEJQKmKceC7B4x8cZlPDm/5KJs3yS4hF8gk1KcZP75zkN0QGrBp/9ALTNa2+1O9qe+1za3u+\n          xwW4wzLIoc5XRcVnVd0LGYgW5VEoWbwi6f3VFGgJ2Fk8ZLGuBDS9bJ0FdRxbXzKSQlIyJniAnQCz\n          0tS/yz9KWHo4lH6rMW3iifAKWyKCwhY3fiLD++pDc2OFDBBVlvZMk6E13QA7eVM2DTZzPYuRBDrY\n          0pG+khvPlZf8YoIGMGusoXGm0ywx7Sp7vEJy4WAeXa3le/nnR+v/5o9/vJRKNd/4P7OXtOZ/bfu2\n          A8n477U86Lj3j+Y7Hbd+uN36Ca2z7H/fXg5ZBG6nDV3gn81iG6lSZLsNeXeQFTeVSvsC8xMZLV6L\n          HGwTWD7ye8j1sUqe2JqpgCQ5dQomhZ7hB4YRSC+Qu1aVoFJiFRIelmqz1G+WZgS/wEdMGbnK9klB\n          VB30dwzaLA7YEwdsEoFZVeF/raba+m32/5utqUngDVfh3yBqGsqZKHi4cmKd0B02zJMutht8POnq\n          YwquOJQOmXqxCZAzWU8zeTITi8Uw00qJeLkRbVpwXFmAChJYP0MwYbrWF/7cmwNYYXq30UTs2IQp\n          0DBTk1kqEd7GlYhg40qcDSjpv9LpN6pyaRtKNlTkFDFuKKDAUdzbZ5jIW955DrYI14UgqrYw31Kz\n          GsU4hT7fOKTQgwIoHfA/1Soh4JzG+1jPok/hAHwKUGbfyzUGboiSM2Era/iVvGbxBl9ROahUytlZ\n          CiNtSqHKwF0tUAB5yGedOTbNTnACbcbjNRS18BDNRARraEI7lzzfnv08UZUmQSSBz2X9WmryJL/I\n          fWP5fT7ivdeQmF5prISS6inI+JQMb21NRrC2Js6W2UNdB4V3zVlISXHXxArLgzS0pCezlUSkU9w/\n          kus66bxJaYuH8NQkw9t7kxHsvYmG7L3UCJTxAfaGrk1JHYyRSavllWGCNieakgnM/yPt7xTu4MkE\n          RBsJYv8xuv2GOb+Pf99MNGmpL8AaxFHTJXaDEbsU01FHrFKbOLK6s0tmzaHtMCyu/wqn5ElGiYHT\n          WZtHsP0mzpRIwuHfJrN2HEiw8dwcHDFHhlTjtr/pTy6EqHbgQQ7XSOQgq5ftiS2KC4/L61PWFCR8\n          Us6gtGxSQHrGgT6YHXm2IqxgDsABkS1QJWZ0ZQXEKeBvqKxKawKBzYYwBWveTCWDH8rFbZmaBM9w\n          SQJ2zCenB+9x3joGE5RY66rdyfDW8WQE63gidTZ6+84uZTQgypXYCyiZJ7j692YrnfO44nBHWNXU\n          LUH2jKEXALIcGMEQpGnClFaPqk3qaGzBx0xmFE/ipGJvl/EkQPKFvc1a+XAUqSmmzdVhjJEIbOLw\n          VtxkBCtuojH4ZDfSGXY/RysbqQmA+zCPIFiGxwnT/Ktq0AJfa7oPrOIa4JO7aA1aoxWx7rqjfVbr\n          ThfVD1NOlURnFipzb5Aan1crqEvDG62TEYzWiUxjdkUtc0mjfitRHJgynF05ZNdZN1c6O3Fgz6uR\n          Ln/quAtBaA9ReTygpY1SZFS/Sovhu44QjzGMzox6ASdXDD4IIpjErxis8SIYZRP6OXmgr2gcBJDM\n          RAkXj7HiRjBMJhpFkrBl37vk52EMUBj5uiA0XScBomTurwIC6gkT8R5aewsYMwxcYvYxeQLWua1D\n          2b7Y+6yhOVwEuGCzLsKKAte48LpwMoIunIw1to3MI4wXzQAwpvtoQHPAW/c8LYK0pcchK9vsocg2\n          uAeSsNLIeNMgysO4a8Bd2LL5R6fHz9SRT5Je8hIKe4FWA3VwaZ/Z4HIE1eDAN6+Q4uJk414I9GmD\n          STUDpBC6Q/rJG3Zkgi261rMF+20P6MPea9yfwATlk67lk64xs7cooznZsad3JCrMfv2a1I1i3cEa\n          XpNNRtBkk9q5pFE76d446Z6DXbl7QEIfhfjxyOwdMLdG1UwlhJ6IBXiWvIwcbv7ThOO7M6SPKFHt\n          LCIUBrCcKoUDC4vPZbQ5EryNg5VKSSIs4ByE7I8hBNNUeM05FUFzTsbPvKIIvZcbCFn9UlQ/EJqk\n          VFgv0CQVXu1NRVB7k4mz5c0pva/MHkjQjYDbDlI/ck4wNgqPRP1EuF9l/jFsO/kesf9QiFrJerYt\n          LekiOSqEBZtzW+b8PPkTYWQcd0oJvbywxWSUcGFsqfAgplQEgTKZ/IReQyjH93GsjEglP3nS/crt\n          NUw06fGmbFJE4yT4gZHiB1lDeg3Vl/z3y9/H/byG9dyXp/tLlc6n7iJgZBAUwQBnpZGVH6SbfzEO\n          SnSTZ5MSylPtjhS191wIckFixcinhP7HWz/cvd32XcsD9so/td65e5sd/RFuuX/lnhZLarF0WtMu\n          szvvtty733rvUscPD+7+8OBy04M7P9x+0HbxapP3Txf4ny404U/bnZa/tLa1t7fe+69bbffZ6/9x\n          5c+3W//+NfxziYwYbR3tV77ruP3Dnfb/p8bbHtzr+LHmK9jfv/7udmvLvSvQLfTXH++13L0C/3yN\n          HjUmirC++bbj79BTrAOvfNtx7xb7FrtS89P32b23W/+LBsMV7S58u6PlAX6o5oMwVlnNqVhsEH3/\n          tRpf9G3H7VtfP2j9+4NLLbfb/sIaobX9Qeu9r/Hk0v3W238WV75lk/cv9zp+aL91iTVUx70rD+61\n          tLPRzFaMB0rNahflhzvfcvfUf9V6X82XyLLi0P8vpex1m8J59B5UXn0WL4R8mFrkv6pa7f/5/6AD\n          90LL7dsXWtpvXfjVnZa/kxv1SiYeu/v3L/+rXuPQIHVa8//VdgdSN7WwJvYdMV87X2jvaG9VbqeS\n          smX3zn1RunoD+z9/uP+g7c//YN3Bbm9/EOYxPihpJHpK4BQtVE2qW7P+hz1DKspQYBW+Gvg0L4Do\n          z/vf3Wttbf+v7x/cud10/69sKWZz6k7rpe9ut7H77sI22g6j50L4degCbAOswR78il7Y1v631nsP\n          LuENX1Zd51e+/cslZY58eaHtzl+qZ9GP37M+95ScBuNd3N/v032X7n8Hdbhyq+XeX7+sVbOO+59T\n          tdj+CfvCVXW7xE68wEv0AOfxxeobqHye8sotlsZpQovfVacUnnvexcaN5woNRc+rtHjC9So89ysW\n          lEU+S9iKKxqkcPu6g7URm1g/Xvm+7dat1nYhWnjwOY0hczCgs/l3LTDwW2433/g76+v7939s+Ufz\n          nZa7TXfbw2ByWm4/+OeLFxuC5rRcbtEv1y0DB+WEKGsQHEcDghEHjhMLhuNUwV7Ayu0He4mnQfm9\n          LORWEmFBquH/1h8Zeso9MuD88xkZf2hpuw1t+wc21Vub/73lbnPHnyleuOnH1m/vftpxkb6cTl6u\n          UwI+KurcVWdc6ImQ46JBmFaoilBKyxAVaSxNZKgyEEQsTBl8E0cm4gGzRFeCfH1mSfVcgXVVDHZV\n          wvaZGXzDVumJ159UOucrXY/Lu5v2+zc8gLbrMTv2+SxXQgCIryayxQixSmeX9Wq+MvXSHFgOBhkj\n          Mi0bV/Ioomakku9M95qll/RCBAHLMxEPONBH5O5+KCDJuORGh9eJRwR4AYC/N5CFiQ5l5sVNJb66\n          YDRpwARKjcTOMwk4LQ+sAZnuKzBIaBlMDl4beJAK7/pMRXB9JlNn4hwLyDStK/CjwG4rvykCmQzv\n          NvUsTLdxo18gur9O/3GyQd6F6pl/L6ZSwP2vdGOyKQnnZl8v60rr3W4FXMGFhNGke7s31qRl6ndv\n          eLdrKoLbNZk+F44zPtt3x8yD95XJXb/+QGA1JJkw4F8FRm2vdrHHL16l3yAQmUqx5UZhP5/Gx+k3\n          OMkgZ3n2Pl4+eoOP0y/nq6vMLGGIFnpK4vrpXn/iq0yc9fCFv94JkWrGQKCGGNEADqwR7qwgJ9wl\n          o3VUjjEASkBBfS/zADPjq7iebopDKf0Tm4mUiZB59lqNbwNT08Br8Un1jH8pnf4qqaWbtIBPYeJG\n          5cWcEM3AFDfsX4gJqapvN7zf3J+z5wpUU/cF/mUtGf/KSMYDaymDCTmhOHfgGD4jz9zL2xP71rOH\n          +Dn1THzrq1g69VVM17CibiaKevM1vE89FcGnnsycaTkWq1NJTlWw/AMCOaHJKmqpkFUMz62QiuD5\n          TjYUjiRqthmQSC8tOMTI35cBnLpqPJ3aMj98sHfBbCoOaRCo5HTDyM91CGGlc0ighPeddI+Qr4gz\n          kuQ3HeggrBHEHtoD6DvxOFuiTvc2+DFbPvGAzLRq7FGlf4QSWZqHH8zBN0hN2iu8tEPBrBep8NFH\n          qQh+2KRxDuDW3/7BAeD/4eLV3/7BlTWrvETgjFLN/cNwuWFXYVjT/jFI7lZ/gNo1HAK0Cuaq32PO\n          bZ3uDeOr5CFfB04/TANJJBARFAISQYnxxWRRSCJnYGlTrvFVOq6s9tL4wkMe/65mQqMIYfa5ysyI\n          CDql5HU97AFlWI36yTtxdBAkREo9GanhGwypix2KNUvcEXvyJRjO+Q88lrH4pFJ4w+Qfv8sOx2N5\n          jZX2abjsOqnw2IpUBGxFKnYegswq8hGkU+gInTjJj5AbtBZ9CXR4WvFDh8vhXHpvTxQ9yZzd16Cc\n          YkUoWJ3LiA9ct2f2a9IgpMKDAVIRwACphmDtbBoh4zcTD0ftqVHiTfcX1EF/88QR3RR/EqqXRL+H\n          izU66X6Jq/ExIoE+ugONavyRKxfE5i5pSe13BXPqPUTlzK2Wj9fFWJ8Pl7Q1J1hZr2GEq5qZ2yek\n          kEla1twg7Wgyl61yTRJn6OSxX68Fx+VfwhSpFOQBkJc4T3NCkY48DxwPwnAhdQd7mJbF9h5r6yGr\n          P+tCtjq6L1BpRHME8NAkCCaUjkUhoklcYg9EGKTxc4PMpXhxtSiQuRQrbgRsQyrRmCgHKofftqrk\n          0klD4rWcqizVCoP7g1mYRgX1MWzH8sRflaLvQPK2nBxm9V4/O8tGEr4bj0S2VJxR9qMt82U3oJqf\n          PTf39gApxbmYg8iY0uFBEukIIIlUsvEljkSPmqk/M8CjLsROYfyNyU3a2RxAjWYi5TjbbNm2oJzJ\n          wHRBWgc48SH8aOdJ14Y5XrBWn9TNHeSMbO1zGtn11w3tc1o31HSRfqDCnMgbnkUpy9v/juw6vFF5\n          +oR6mUmw4szRPEgCsF/t2zOHADLaA2LA8uqi9X4AdQvQ68yDbmuDMu3OqwPGP8IXZBEC0F3HXRdz\n          4RKkDibzzRpjkz50erBozR6LEUpnVGAunTIRxnpzcHr42I+/nt4pQHmG3ORTQnDNuSOLleg3vyKd\n          5HcQAbt80j0MyFiIcaOCBf2FB3s6hcSrGLn0qNI1jHs+UASZL94iR1yhvDJsjk0jKcwgyf+s98vH\n          DymwKSB6T81OkfVG7znEIoYXt+hE+AmByEh436O0jNIOWyIWYgcDpzfwmAk5j/E61B/apP5dqtZb\n          EqvzeqV3xOot0RirlVGWHQCK1gtSwvFmYHcbIG1k464cs73bNM7J2k+ZZt3XhMV3C1lsmB68NFeG\n          ZEPQU05X5vMU6iLQdiJ1hzv5DGntZLL0091L1uRbMz9DGX1Ouo5xxV2qSTOZDm98T0cwvqdSDSUg\n          UxwwKCZi6JFgOColv0qnNbBjgmaTIKTtqvGVFotJG1dMGIAwKuLjHtqJ6mJA0+FN1OkIJupU+owk\n          /JtGhqcm3NsM9BQYunea1eSbOel+gjNGUst4LnDhCYQaHMtMs6sszrLFBSjIXAbmmplkvmtr4Ynu\n          0qnwoig8xdo4glkx1Vg+ME5cy9vWD2AvCeFoRbjmHynIlgYy1OZ0tk2qVG+n+695hCB+AknePNdU\n          zn+enEpl9FpVqS/i9uQakqOvkxdQNbCIStTFcqfD2z3TEeyeqYbsnkwNq0w9hqBlWPAegnSArqXT\n          j0/tpSM1hlkkP1oRu1yBX4RZLmNyN0MotOQ/yMqe86ivVAChuNIZ33V/m/03xbBMLpRn0ANHkP/H\n          Huy3BiE9NnbLgLPfdh3QduSuGkVXruG/aqaWWFD0gLfcOOIAg+FI3+SW25lkorc4xHjZiQ/WxiJG\n          FW7iaBnz570C+sJrgjXF8Psip8qsZvSzXnw0S4NqDVkLVl3jBslyccNeH66jdcfT4c3A6Qhm4JRx\n          jlnCYbcRdnnHFsv3oItX+QG8SSIDXEu7kcTw2U3rw5FYSylh2gaFkpEJnfL2IPNij7h5M0QQcxr7\n          T1hOaRLgGoUHhouREZcka2DFnlymT4jgZvUanwcp3IoGw5UghySZGSEw1ivB8Au27nlKoFzjJdB0\n          KgIshYX+0NbbdHjrbTqC9TYda9ytBWlkcfOJf5UxYtUjgNLMYuanDfO4m2lRnGpdXLcKm+WBAQx0\n          f4F/mhEZ6Epm/771bJlSSdB3tETATidDyYgpiWY4rJeYwyar8yRObPbrWvVWZw9+YH1gv36dsIsl\n          +hIGk3kvciNApC4LbxJORzAJpxuKD2N7t/VuLkAQqxYW/CUCRRAQTeKLGMjS2ovWMMPvbcU1Kgx7\n          mzgMehva0wxkP4YowBvVbzN3n5lvR/Ft8lBiRUTugCdr9vLzgOrjLmvc4KsOIGKqRgl7dmCPxoY4\n          DC4w21+yaAM0ZDu4C7y0yspDBRaHNd4Wc3ZMztIojY3u175gu+YgmBHxzcpZjbYV+yZvWx2aAmwR\n          BO7CK3oWV2JUMPWcz3e3PrJGLy9DYory0Iq5PUwF8LvsYHgEde1z9m/GAKgHK2EqDj7xC56C/unG\n          f8iPwfFV9g8HjJhjU9bgNpuGLqYtJcMDDzkTe0/IxIaZ8FGDmQgGr3T8p2GRPMkXUb9eR/fhR7+Q\n          MJ0HgOnXRSRYTvzphogWu6bEhrle6IrZ+umYFGFKwc6Lw5PNBnL/QXhWToYNN/32m19/ukQ3mcth\n          y8ABuuGLHI5MUdc/RfqbCNUiqGzY24PoFJMBuPJEzD8tjg/Oqd7nRVLGLC7EOZ64EZxyDqlw5cOx\n          ufPe7lo3h2btmf3K7IE12Hnxqu9lLr5xhoSaNIM83UiV3FwCY9jrBc9kokz0IrMwOJkSGkAY84/8\n          7H030JaXBkeiaiAenbfefGBrLv5yKEY8GfAaNcVfXE3iC+n88huU1i+/IV4Ta8oElAY2OsT0QMoC\n          aRy95mPAXnpl97w/yb9GC7F6xj+SCPgG+kpzDiuAI0JsvWW9w+QH/OVvSQKit1a7Yei6Eat+HWs4\n          c2Mc3ygP+Uv1pnjQSzFZr8NEyK7cRAVBFyg8ahDdjQ1RWOSyDjmfU5S+EXtinmdq9C7kNf7IByg1\n          iMfUVS+5QSZ8FHkmgj8qfV7+qHgmvO8xE8H3mG4oQFuOEIredxl5NQ2GS7RU6ZnwRuxMBCN2OtVo\n          KnDkJSCLHqAuE9bcQAAyLA1DXl2Es2SpkpDXwKlXY30WlOTEAZJS4Vz2yhgszZDWo1N2g1yjT/eH\n          rcletn6FuAthPgfLlZkRkhbL61MSc8IX+RTW+witZusyvzGqqR+wT0vhV5ow21F1UZXVyLURATSO\n          7SVs0FHaWiYId81JX6TIJFnbI83t25lkBKhFnI3ACB6E9Bk8CNbEsbk/h4oCZSnH1JiiEaDGbCnk\n          SXsnMcXmAO6eRZXUpG7Vtc+q6l0cAxzgQBZ6MOw7qbOONaYp9/X6jriAvyBJoGzz/CP7ackc6McU\n          p+tBC1t4LHYmgtMk3VBSDgRvjKFDcdg1lNj26Ayl+ot1eCdEJoITIq2fTzzI7AHtS5qR0ohpilY4\n          qOvWNCx9yxtQ3d2iNTAuFzx2jGZtWD0MyDUJy9yCH8ANJU+CtOZ0DqXjQ6xKRHszZe/1UImYoKac\n          ceX9pOsd9Ei+S4uhmMJLL9wMWDbU1UlEdlnd0OsQYMsKYvDwlrSWU8DdoNIv4HdZ2DRw+qYDgIHV\n          35Z4VYqX0KphgPQRyNw9sY0AQLpgbo2Zi2/M3mLl2Uv5RymscwqndT+pX6wJGO7lLhNhFPGKghGA\n          SYJjBxikZl+yndV9ge9FCId6jFSHrDsLQTMnvFckE8ErkjYazBSG2aYg15RwWLImLb95xdqW2hlV\n          shqpFNF6RuIPJE6Mu1ZbgHhmXIIM581CsUiRaKg31elZ7iSwujJX2HRUKEO1TFPqCydlWb0FK7zn\n          IBPBc5A5E7/8pkd5EfnoSyRmmfPD5Yl31AG4pX+U6ex5Lnb340S4R9nZ0eVUQP/4CF8p8l1BbRPe\n          RJ+JYKLPnBsZeVjt0Qvr0mXY5U0/7Ja78QCthUl7Cb4V+EdXwAj59Dx3m0MfkN+6ZL/fsApdAjVZ\n          DDFM9fAmVz2CyTXzE5lcT/eGTveGmfKNaF4P/5UOmXr4QQ4S9+RiTTlixHIl7lFf4rKxok3JldlQ\n          NSvRA9ZMyRwbwubfNNBoUWXtVjN3sX8rU4/Bfs6ehom2ab/t0VKJprjZ03PhDvTS1QRvkKrIyyRb\n          /tk7EhAh8WaHSYw86XvXtPVhynrzkTQQ9nJkeAOpgn2lXlibHt4IoUcwQmTORmXH+oTaN8BxTcFN\n          FIhkuCB5HNyfdFyPPJuuE/dkTX0AmNLUe8oxjQFQnmsuhGcA5PUaz+ZFGw3TCog1M0uBu7i759I1\n          weL28GsmAFqjC3Zp2hx4D5BY1wWO9al0DWMwxqTAhwDwg22bbNVOfwVM/5z+lA9JuZ9J06YO0XQu\n          dOrltvZbrX9vuvv93f+DyoKiZYpngOLWP0kFQCa2xH9ruXP36xZkG/tnVpUHeM4qBYxx/+wMo/bW\n          H50avlthhaIkAxd+5aR4oYHb/RRBiHtfsporN0K1U19RCgNrbs3a7/S3g7BiZjWRyTGhFLwq5npr\n          wXryWCwT6plsKy+sSnxftq0ckUrzutDpwHQKIOBSgqZpnLW4WqsUZVIUFXLAmqqqzeSS8sqYVVxQ\n          vrLJQweG3ls7kFLdyq9BbFG+h3JAsHtO90bK73cgXmr2LRNPqwhGUT625tblOkY1sUsLiJksackm\n          /QtgyMcxRSzUZMIsd47bE0V4GpjzH5Xf91a6RkPoa3p4y6EewXKYSZ6LvhYQK56rMYSUbUbZLFqu\n          qus/21YwvbZvSC6bXDww6RrPapDNYDCJ0H3e9bBetVYPmRQqDn1CcnnCCfiXq3H+UVlMsyEcsmPJ\n          zwhoTwxTOtVKOrv9FAza/Sv2eB8rjnJGYXqYMkTd+BJNCSRRdeaP75gvyaBzGMbKa6tfqSebYvhK\n          hak80KiW4KYlPRHBqpaIs7EXwbCbaciwG1hLPps3rYkP5lQPTimJux6W+O36FdY+rwp3eWPGOXwQ\n          UwrDUsn68wU1CqShny3CAVOqULGVO4M5PmC96zI/jsm5BrbXw2PSdNXFjTVfeXATVI/jXgweF+sq\n          gCiHQXNh98wdYjDmDLbssFz8CEAP0Eul6YMWtPBobz2CwTKT/mm4aiGeEpM/nB6OsQO3rJxqMnJN\n          uetcRIZsl4REyKH0fL1Jvyn/JIVmzwsbp66FKeFDXcv+Y+ViX84qgjqXDn5J1LWK+FR7yXXYa6lF\n          PBf86Wx/QhgIUeF903H3h9tIh9f8zT/utdxpu9V0/2+fKoumcdn47nKt77pY+vxvqU3G5oJ5xLXk\n          ucM86leBoB31qhAE6WDSU9yXBC2pZWplyOSj6qR7AjM3o7Whe5DCYRK1kBakFIO1EyTF4ZfltWNr\n          /kCIJwVILKNCL+grXZuQhDue1pJMHkiL3GRe9RbvSSQMdo8h7inIcHB7e+T0+JlV6EKZuLaTLZbk\n          22MqSvx1ki3dEfwhmczZNFzRNJINQ3PCNShEI2grCu8L0SP4QjKN5SRno2AOYikU44S5vQ2wY6CT\n          f1KZeYcQZLktE9QYPfWSt35sk+0ieNtmZWbcDfUNdij+e9v//UN7B+/pCNle6DnWOBHM3ZmGzN3W\n          m2PzzV6luwgJRxCOjZUHOUSS4chxICPC7eILc7MvLGrS0wraZ9cKrvwLnuHP6omGY5HnKMZzgFCi\n          BtBzyL28RrdXZvsA58700M5uEZ+5huIlKOBkGw2aNOHt8XoEe7weOy+sjR7eKK5HMIrrWoPZ7uMe\n          u6cYpyUDbJwFGr8wtLvW2eQ9yT/GOV7DJGCENzUbEUzNekOm5hBgfE7q5gHjs3oLMD475NQk0dyh\n          WTRbVr9fejlXpugr7gsuC1VQG4c35hoRjLl6ojHXv0jinIzHyBCAm0MvjBdvumb0CwYmXnrQ8cNf\n          W9su3Wl9cI8vdUaETJjq06ziEexNevKsYC4yqcnJozE5DswaLjeiUGUFKxOnxeLPFDghlkIP6LYe\n          crI75341/yG2sEyB7n0JmJFq0WdwOcqIYlfRmBxlRDAz6KlzmcDeecXdBPrN5l9Vz8cvHW8/zi1z\n          buzCr6j9v7x4VV7j0zuho+AaNH79rYkuAjJl9svCcd5GXspqddG9ZlDK6iQ8q19XrJI8tZY0uciR\n          VnnRxzZTsFZSSAaPXZY3qstJQP//x+/w8H903Lt96z4eXmt70NZ6nw+KCBC2//hdM72lmd7ARkgE\n          I4nekJEEOB+HZ+y5Lvvddrk4YG53erSU8HtAdXfV1uXF9kAtrewXStP7BgaBafa6GAFJJfqnRkGE\n          X2t8xBxbMreHle9WXwsfPhXiixhFpX7OfYHDVOpZ3Q3X1+t99HRvULUwwvh2XfD6cVTnimqXlPOE\n          DRM2OhBT7I4foJVbvTWVIKR7KASIunhqn9niGRCczME1RJLGwY0KuW+OGHSqaNO2Hpob48DCcfiS\n          CNPcF/gwAHIRLiTWoPI0wmMXjQi6ut4QdjGdsjZ2yAEox4A5+AZ5cjbjBvk8Ors0uI1cHNW3cWR6\n          aHuF9pnZK6QsYw2sUJrhAOOh4SXwceAx6Sq2n5jCLDKDdDwfT7qn8N8XQC7ivSbIwNAFxlVHLuUU\n          /QaxgYE2KVjPdfTFZ2/yuCU2uBWZm1yd5uax+ZAJ3OqZYOA5eH/6cQ9Wg/59e2KeYDYiTaDbJVeP\n          iizNl4MoWXS1NBvnEWw4un4ushRtRDonTtV1Jdw7jVwPWe5QzGWVQJwMYCAgT7vckQbYymoPfrBK\n          Q7L5YFPyuSw4HpviMdalPCfoU8hQXV4ZJvWetTqEpW+9tfanRGbBIT8sqmQVkPLTmeqjiF8egk6j\n          miiHdgzfKjKBDNk3PyCBTsgbHZQrsZKDto3D3z4sWWOzojWKEhwSb9LQ2DRszj4PNRi1z2wwnu5t\n          MLnVmtwCqNThy6o8luto5glgS/zNv9/MQn6lv/DqRbAKykdZJSOYxPRGcbBq/NJqUm+CTaQeVssI\n          b8QyIhixjIZApeXhZfACbC8pXt6C/W7cfPXUQfh4CME3xgHLwNbL/CMEKs5zd68rXWiAbPA/Wm63\n          tfB+NcL3Kz7G2iOCzczQzsmol4iFLibcGr6A8Yas0VWuh3gsQ7h1Hm2lZ2LSULMuAulmsPtoYI5Q\n          sI81WkSZOQQfx43/UCZkIhaBYVY8yZomgqnKSDQq5Yh2sVaHK50vcFAPImwAzThDb83uEQg+EBIe\n          b558j710dPrx6enxs8rTufKbA3hQiCY46oGrie4xJ8cqC5gH+uPkSddI+d0ufrcemMo98LXPa+BX\n          w6v8g3avoxIhAxQlGzPlNbqp7NqcY9zZUkeeABxm66E1PQbeptJ7tntWXZOAzWNcUiSnDbAm8XYX\n          3HNOtBpbiJR06fQ6ph1bU/2s40n8wBeuWJsT5Y/d7AqTD8s7a1bnquRXoq5VHFzY6w5OJbhfE7F4\n          +NUhgtHSSDZo8k94UIIw7nn8JTRjIqmBa9aI4/rApscUWTZ9jWLgGuzrLRd3VE42fwtA9rrS+9wK\n          puj7G/QV0PT5oYh/yRNxXRFwPLQB+cP5Fe1EZkjSs1IXqf4oKiADJ91DTPXAT3suBGddcKwoNx1I\n          Kmcdhwr+E+FmXDaU+cdALg6U0ZSHu8YHPDiNKq5UI6lwrlbXahJpYdfQ67/DK+a9xieS/f5poJSV\n          iCXCD9wIxgzjbMm3PBGsnBgxQGONC8pZBeWiXxOQcuQXAAtIWkC7RXojTiVPNHq1EmoBDePSSXfB\n          mjq0N6bYjlnpfINMe0F/EeF5fFSvBMem+BS8+rvKhwRrj4il9me01XVhX75ZvT7XrKvZO0AoMLZ8\n          Aputc8YHU3ltpL7BLBFLhh9VEazHRvqniUUpFzvLa8/dUDYdKH/0GB5km4wbEspGN/9ioGykN2Mu\n          LbbWGD4Rm6L2ngtBWdh/Ytxa6/3W5lttLbfZqL1/6T9bQmaZbQSzFrsca7kc9E0Vr+ZbpHA4tUTq\n          3HFqtYutYNR8/hyITYslfOmGNCOWCsamsUED0vXUBzaAzMK+PXEARPCzO8HEP1JGMXtfQ0oZeMF6\n          ZeolqS5sZTWPhlH5dAefcKtdSe4c+GDhdH/YLM1TzIfyQqBQNHu3K51P8bSmnp6IpcKvZBEsuEbm\n          nPTSf2tp/8s3HbfbvvtHgutlEYySysOs+BHsQUZj9qCPz+x320z0tsf7yquLar4wUs2UztsU8adj\n          fnHYMfQ10UFCCR7ji1vtSK3xQXu8m0blxavqGd/i/FZTmQ/nGqePivBBAD3OzYsPqmfcFo5wO0HS\n          39mlFsk/Zo7zF56xIczCtLstPBeCmoNUwHP4/oj3+yPV3wfIv9NgAc2RwpBe0kh1v1JI6Wb9dG9A\n          fk45q5G8k/zI6M7M6lG7/tl2pbsou145C073yfkjG/tgeflY+aB6FvTBJLyb04NmOIlnQPOdfnhm\n          7j4XL1fPpFNnTM02EWCxTvGFKoJF90qKrU8RTLmG8YmQZIFtw0ldnZ6WZ1xkV0CjSDHUWXD2ICZV\n          dRWs4oy1z00VbKvCfa1mQ7a33b3b0d72HRmUktolLbQuJx+9lAxvkEucyUHtXtWK6uSDuMjh15AM\n          A4wxBfPjbqC+qgwe7bMaPH7JdMBMoPPBY8RlvB4OngzPXMMk8Wym9n41u3e6/4i2TNZAbMtyX6Dx\n          xX1qQU4ijTebHsVjqbF2C+97SMRijdtriWRCbn7l9T2UAjhVAg0WuJJ/RHHVPGcQKiY0p+rXXPu8\n          aq5KO0UyffnzBXFVTu62XHFTFHpHg2PNx16Iyrt6xtcga3UYSYtmhHWTW1jLnd2YtSBfWxQ2wovC\n          RoTGa8hSfdK9Qnk9IVtS16ZHV5Xh8ubItvVqHkROHqS5zm27XGXgBk1ngPkDqijgNwOpuDnJs0t1\n          Npd77KNRVJrlYbBEwfmfKJ6X8m4aSDMit3ySZOhDOXGzhzVKSoHyKbw5V0v+sd5MWVt75cFNJhWc\n          7o2W16eIVIoJfuwKm3RSNJo9rLzYCFMLWZ4qcwK+mQwJ4rAGZO0G9+5ztFxVC5dK5tgStbA45Hyd\n          rIsrM/vkWQ8WDg1w/xMgj23osKdXfaJ3vdI/Ym5v01eUsxqiE3WTIUy40vbtfTlr7Up+kTUrvlw9\n          47WAj4HGs0YjNqA6Nayd3i9KkyF+UT0TPKfL78iSZ+1umwMHlEfMKsycdD2qZ97TwvtCtViElaAh\n          /L81OFx+tV3TN1FtDiM2PyQRg/QmmscKRu8UJjA6464Kc5+tlWMuAU0BftPqYheHKRYGrA4g0K1Z\n          g8doOc0jn4twrKh2i4235tgb4ajaNHdL5sAyO7Umju0NZIiYnCnn31gTm9YYGMKt1y/MlbybUQAK\n          YA68wrIVzJUi9KRTwp7AdCt+NgTtM7UhCHESCRPGMOB7hQzU0Hbdz3GUj8qccGza2qsHFN5MXi42\n          AcyNFfv4EQYfKs0XaKnHQWNgahNJ6e9Z6+aeVUolnGjk9wHPo7jGp5s/9Q1X8JTRWfND5lwRh6T8\n          nOeChxewM2AZqfbVVa9XG85iteGsVMGeLA+5lvTPST5r+lPVMgV5x9bBI5d/zQ5osaq6prJnFHC2\n          h8Ar+A3r+Gc6rOXYxAWBMkOtklGsPLxN5kwAUub3uNQjRWNMk3O6v2S9A0KZ8soOOnwhKBMTCE2F\n          ir/0a6rE59lUDkMjcfRumgPP7I1BWh6FSfEhJFfEdhPXvSnDgnY2LfzOFkFzjiV+GseVdOR7WSGy\n          ySYjrdBDcGIGhwNCPFg7M8X3Lbfb/tJ+6R5Y/8/VtXOz414re3Pzvdb7bbda2x/cb25rb0YvxSck\n          JUhcTty6XPvL3F9S+6baDp9kTHX4xGLn7vAJUw0jHa4aQQ4gLab7OoBSyVgtbgJnNgZvfxhZZYjQ\n          ESPthyCpZUWeK9qTM8rA91zg6G9rtMgEgSDP0+fssK3RLF7PrdIK1deC/Lcy3YYHLxQZIyQwCcqd\n          jkwuET9BaB8PLgcYlwWEBv/qBbfUA7Zo4RFZWjzCSt4oIquaZ6Oktra9K+P9HMZcpSWdMJQL8aa4\n          w9BVczMLj+3REhGa4Ex2YBoI9vYI1GlkCH1fm9bWHhtQTCI3x4ZAqCk9pVMZ/qVcCQM9o1CAnLK4\n          VE8wf3iaVRpmqwfNHgWqRpcr+RVnRTFL7wFjqMTviirSwIUqgvcKRHM6doS2sS3rwxG2gcI7SC7Q\n          gRVzENrGml4FLQILUnnxhFL6lffXoQ2UV53uLZRX1qS9C1/1FAW+YaQhdxDb7E5r6oPI3PtMvlDW\n          gGgmgbR+Y13EKo/514U75addxYaQonWF6AKJQfAR9tfTfaaI9pTfrJqzW6CLza0yzZbLqZ3dJKFa\n          rISQs5Bey74yX5ldBEaqgOEdHmSkJSMM7wZARphNotJdNMfXQcJUVBNlWGi6QbkJ1qn/QVHr7NIM\n          jROOU1vBnNh5Dw6jw3dswkOrstXhNRuMBev1AgVQmEurrEmtyWn2LyG+1QxJyOQgVl5/m9hNzrmK\n          aTirpwKVj3ZTcRik/VVPLGQfzWkiyRIlIUETGXwo546H9uq8nk3NfrdtvTlgC+XpASK1sYnAiQ6/\n          ci6uQ7JMhV0I3W2jZBwQXPfcv+Bi6JzbMufn4XHQNj+edPeIYIYl3HV65SyA3ehFH6SeYn3xrmDt\n          DfCIpu0hoarxpZi81eDCWz1Q9kgYzDC/2IYHQHxiOlkLdNgktPCwEy0VYWw3RnT0ZNRCNLzEV5eX\n          j63Xq3xjImEg38NqbA5Pgg1q6j3mJ3UtEmwNO90fLi92mQNLVvEVML8QlDA/DH0LKOshxx6/3Qsy\n          HOufgfcyOI8dV2bG4cHiBiaMdvIYyMUJigRkRVLYcK2v/A2w/q1Rr8pRw0WX8R5BcVSqzD5kxQB7\n          Ay+ny5LGmoXNZ0KlrlNzwMMQClbEkH13bVnbPVoyD7rBzzswzk11SiUFdU4nApzW2Z2YjAZUdzBx\n          9/Wy26hAuIDzOlM9wZa71wv8fXsb5bFNQiBfsSY2K/lFdjc2ySNYmfKdUqCgIAjBfLvJ+5Cty1vb\n          7E/QEqKpeGPz2s9DaYZ7Tw+WILlrKm6O7QaN4HT4EZyOMIKj2wzQCKYwecDWCa421lasJaD1sKnw\n          GGzg5ZUxHHbgJbNnSzjTSzIy1Bln1HKl+fLOGq0GlS6yvZLBRU3v7QT1BbVWJnxrZSK0VkM4CLnm\n          Y6UBku3sRazGe8/AVNUPO7Mjn3GNYF2Mm83q/OZ81xOmUZL/rYE9tmDDqMK/0qmczuKvlNvkZbln\n          GxYf13x8yq3usKDCTkhzhaawn6PpJnfloVzo7HibPWwusu0OfxXmASq/2iZdJbG0bwphbVMu6kHd\n          G951qoV3nVo7xUr/wAWjcecz05WxJiWleptMFUFL2Yq5sWJtvFWTkwdMmR5lUhThDRDducY9Ivk1\n          5CXcOenuZHf6kL2w/she57mDnSRMjlu70rPB1kxzaJ7t+09GK137bOwJbNheL/s0rK5LI7DuzW1B\n          wXpRfhYOFbZfV4qP1Vo4/oKuNXN7oFyclluC9MmD8JzvkWZZyjde6XxqPe2CLQpk7zHMd0RZJ1fN\n          0aeVrn6Z1x6CKn3bKkh90VFHYRXnAcxu4NXeoDXEVKVO4sgYELk0rakZ4iIGN8d4X2V9zdxbh43g\n          YNJeHza3h7m0r+6ObLA6a39BoJJQBcVhTZzlQjMfrqlgxsP7AeMR/IDauQVtxsObc+MRzLla/EzB\n          daIvlI7gopVYvPZolQFxqpY7U8YmYbBHLiXD4+vx0zKtjpZ0NBTJM67ZOipJPK0SfFL8IxaLRo9m\n          oOGIdkItIeJNcdNAaY7CJ0VMsEPlwr5g8ORB6P4sKOOTNUVveaFgjk3Zuy9U+PfpwfuTTtgqyhsr\n          QAe0y8bqKlN2QBJhcghNUZ6Oy/U69OEyPXlgjbfs7FtrdJm2eZhF+L1y8SPIubN7JI3R28oHL62x\n          WeI7pIpLIRR4K0og6CsSwBptg0KAWGf6dqX/GQhR/D18dQgareFNVvF41F1CayzdkKKTMpkW1aVV\n          EnusqUN3QjFnvzfH8ky7RynfF1RpCAKtGDLbI0E/AVcA02IoYVliyM6U2Npb6dqzCjMYeeW5wNdD\n          Nh5TxD3HCgdjCFlOFIlgs0qW5357c48NwVmh/i2IuTdNdieONiP9TVkWIUp+Yt56ewCywPY+6S4W\n          OF+P+Dbg8Im4BKKgARDeYBdPRB4AWmOOSTA1AFUnTvLywQhtNz7AZabaS4CN4uFlj5jbzy9epV++\n          cbuoBLa2mbooJG2uAYItCIKqCSvLxVDz6C2ksHCWTX6zHouZ4yMiv0fB86xEoL7Lo72kRDYV8/Aj\n          NwMIxgO//Kwp1fTuYDKXpzDKk35p2dyjUHAswiNH6B3v4WoyUwSnNkA53R+2untV0IH0ljDRUzoo\n          abRJI5ITGomWNputU5ihBIk0Ssp6V6AywcXd3dMP27DAKUY4NjdA2J49rHQuSs2azGxsbiBfb8Hj\n          XScRjwyBrBPlU+WZcau0759CkCPxJaZcJrjFljQERiCXU8QfmeoNrURK2Li1N2DuPmcrkDk7i2ou\n          02lhN2DLQMBfgoxVSYDWc7B7TEC3YmiRQriucbNGMU6Pn5lbo6zd7Nl5UYDqaw5UgbRJx7opepkN\n          T6lWcEMsDsiT/DsUkye5vAwJ6wDeCFxGjwrWswX7bQ/bEu134+rgEcN402MAM6fWzKVtAMbWx7Nk\n          kJvuugfPwt4jLG3sUEblr4kByUtujkywYSMt+GTT5dRrvrl+OF0PCrlkOORASBmy6k3xZw9+MAeW\n          5SfYvHNfcKV4MpcGK10w+2WDCy1nGh1GD1XbrB/jlI7G0SputL0tokTDX/ritOxWp9l5yq4ZblAX\n          Hi7/Fb/lhwcdf2ltb73X8qD1VjwWixH6Ih6Bj7HqFWxviGDt1hrigyXYEUBvgd3oJYxWNgA5jcaj\n          6maWqC0OQ+zHgU4ALfy3q+g4hTjFw6Y0O1amhsFqdbAM3gGH5aFgjq+Yx3OkuIl0STMKM7l0RsxD\n          4priK/FmRw4VCjwMWZ8djWejTyF+wcEIMs3O7H7IdjT8DQa1st2QjyR6vGYs1Ba+kn65HM6N0Ey9\n          Xn2C1ug1rqKhC0i4XNbQozqIW9imtLFwN9vOgXRlYW/Nn3Qvn3QPi1ZnTQs8fuWHs+XpJei5iXnB\n          7DfCjZyGEcM0uIsyEy5Sub1CKNK6AGWBlM0+Rli7+OneFFMGpsjFZBc/nnSN0qbN6gIlf7Ztjkzj\n          WNjD0cNLKyA9JciG1X3IZEz7GIuk0K/4WTBL7u7lMDF7Zh+fna4aiJHSrRApiBtPkwE8Te4Gwmiu\n          NRkOjIZuDsqg8nNAC66xZeEvHff+caUmxoBn75X5fOW4lI9LB5Noj6C/BMEMoqCYStMWGOM8EKYb\n          TUYGstcYqSZkwuHIJbz5FxN+nxJJBdMeC6QD2OC191z4+cPv/6Xlwf0f7nTcam1uedD8x9b2+x3/\n          2db8q1QipmsxI6XFtS+b/vPup8JqtV5u1S77luCLuK6U4Yu4AaXg4fnhHwgZsK+lM+eO34paNYKk\n          hX8gCNMF2Vv8MF1JvF4N6grIhJfCnfK6YP+96UImvestjwyamwBIEofwWnPgWfnVYogcNT/l+BYO\n          a4zj0NNYM0otjtn39CTqLTSBU0I5dBZPSLQQS8WNS7/59183x/V47BPOhtTlVOLypygvnzefpil+\n          thn26ZqL5uKneHUgEjPtP2u1WNo/TVTPrFmaDDBtOGVQTBvP2UYOpg34DQpeCKyvEv+1Y/b12hMw\n          9cUhp0AN5v8IsZMqGC897eZwcu2kANrqI5omz4WgTB9oHOBZaFOCZ0yQ5kDKTcEoq4QLnR4vWGC0\n          KZX71+yJbTAIuC7wgAyFNSkYhH9F07n6FyXXlaYzhS8CBERLNqTwKeRxwWOpKlnv8nNK04u/NcLo\n          cpypyi0SnR6MoSREv0GP0zp+vQalb/WbT/IbkpcXP+G5oMabTKLpbQr/XSNZjFgFwdK4uyuIaGpH\n          zMXDoyHiEdAQWuq8eA7SnF2bp7RNoRFMCYvDGpv7XWw2iUOupZ50jtbORu0VeQWtN6bmNdiA0RrI\n          Rk0dAcTCDx/WzEat3kgy9JhD9435qQC3QzfNLlLaZzaJmWKJptVNijgBIUWLW3MDErNLfM+Q6C4d\n          NyDRnQY/TjK8gJFw8/e//9Pvfv+nG7IV4eWJDJ/4ESgxAl7Exk8EfIjWEKEa63G1ValFy8UnZfCZ\n          cZwL4JmPF8yjR7IVsXe26F8vf61fOmqyn0vYjszhwHYlJkX6mevRkEgEpJjyoLYXdGvM3Bhnwxl/\n          aZ3u8XklW1D0mEJlWuuVa51IaUq/Pp4OPxuRjqZYDEPNOisnCcgXuaAsEMdjeXZill7ypSn/SBmo\n          68hTO2D2Lrvgp9wUBvhUc/ZF2Ex0VzSDj8hIhBEGG30RaBO0htCIlAMG3SybtLG4Z2xBzxic+phJ\n          LkDH/b8+9nLiddxI4JaEeksa0z/QLZ6NAJ3czq2acx+av08PpqSC7lk9MgnlC/yxqtYnDShGGpA0\n          qrO3ul+5TjMoYOtLene8rKEQolZvfUtYu1cn3S/41ue6UGObTSA8hzbVm8rXvYKTEtw5ftI9xj5A\n          UhFEduIFWJuX2L91PxdXOFCpjlklAYX8XC3yzu5H6EvZp89BEVwXan4/KxIF6KLeUN3qWq4Atql7\n          ib/fORMh4xIVHjzfHNFP+7xEPxGhI2BvYHEVsdRuM+wmn17dBzQtTw+W2W1yftBydXqwJRZ5GTJP\n          Bt4BuS9IOK5naLLdRCaii0u0iYh8EI4BDmJ72wOJvjJfifSz6/iRV9gRIXoh/pn1QkCen9/9y7/i\n          gCTrLTozdc1PoMvAYmAg8hEID9KCAsEBmbFXWRNHFdaMxJn9YsJ+9d4a7Lx4NegvfFuKxzSd2Hl9\n          MwgH9D7tTkV7YwK7fl4y2SfSX4SIbYqHR1TGI5DRaHpjW1KP/WGCVxRVv/LKU/tpD+0E3oy5TNhh\n          NzCNkEgtnUFbcLjJtx6yvcx6e+QZt8CUPsUjxtQH+czL9/AN0S12VO1pjjsFMJ1L/ZCiQxZ+AXgz\n          MUgljyKF6lHbtMdGsAN7xBWJbOmpL0lon5kk4YNFNXQk30uj+hMTTmoDc2Zl2Z8cUOqTY2u/0xx4\n          Vdk/vnhVPePmBXcP8TWwvLJDLoOTrgmzd8BengJ7/tKqOdCPPY0DYmuaQEjg+Hv2EJx0o+zxAbxh\n          Hpseb5t8XZ6ZAJX0uBsJ5NbNefahZYxrKID1oec971T4q8NpX16fAnhvoKqaCA/qTEQBdRpnYgT3\n          c9THhdChBPSRtQacWElHmH6zgP1QKn+cYCK1cqb0FQz+AcwI9djeOZCyNWzfY9Nm6QOtW6xdyUUJ\n          6LLhyfLKmL3ZIzNBi5nV55lxMKOpK7pfovN7HafS0enBosfLQwmRkYxrGPc1VqTV072RStcrxPv4\n          ZsPb5CsrccDk84BI3H0Hw2ew09x+rqJFADhx9BaHicPT6Ml65YyR2kqC0ECpQZkcqyX/Z+djSkeU\n          SGjRVVnPi9j4ioDJjcd+GooFIpRwOye5TxK4wfV4Uy4unZN08y/GOSkNNJiwkdWjyjkpau+5EBxb\n          rhnJDAkHdCdbpACNuzNJUXs4Y5YBbeA/xRV9PosyC5NispqSsHAMghReLECqQn7ITdZprlQF8XZR\n          vHDAewGPwN8rD/l7ubsKqeYGAMSMEAo/7CCTyLKEc8qJEGT/1rWPXpnDM6Jp1TNBXjA3j18pAj7P\n          E4oWvI6HRxMnIgTAx88NnJ8Ij3ZNRAhPjzcEzv/9jWvXJXyc50wncLeCc4aNSO0e+13+dL+PUMYa\n          Zf0qmb3j9voyzITNo/L2gtwbPAMEvqckqEvBaOHqrgQK0NjMIGYxzmWRXEyY2ZPcSptNc1YlElzY\n          23I5ObTgM/bEPGpOJeK9Mge2Kkz62F8haZ0NuJp/58P+m9/8Masg7Lls7yTcYRIkexoouJB5C/BB\n          u6Dnd62mTg9hdpfXNsqri+bQLLuUoEv26sOgh+JwR30tIBE+BDwRARQXbzDz1AGK948JEcUHAojH\n          HCkJSwcGBpT8Ul5TblbMVcJd6f5rU2X9ib0xKJYn9YwHQ1c637BzPuoC2i18eHEigmobb0i1lXvJ\n          r69/o7JfSMY7s99FgJFsin3hSjRP+pC0FMOYp/yf7Klkk/GFEIx6IKKLR+oFBV4nwjtqEhEcNfEz\n          cWaASKTmGFQzwMVp3QHkXDpJS5BMbEaWkVSqCVTqAg0VTogFO/W0QGkOuURKkaYx4czBoIEETY0n\n          v/7mj/h749YP37WAH4dLgREcGvCuZvaeZvkO1sQRfBnxhnwZSvMlqPkogZ63ERXOjWfp1Bc8YJDN\n          dRDAhymFmEJDBmspNB9SPCSSmDi4wK6Zi0yv3oU4k7lBL3+O/CtY+gFFjClqQTmBpimv76H/AxRu\n          TjIILJALIo1mT8M9pH3ePdQAC1rXsrm/C1bKwoE9kweDJNPTlge9iEJda8qm4AC40DJNNxJNeqIp\n          l8M/XcODDEj1TKR3/pRpyqab9Jt4wG5TcIgBH/0FIRPhIMWlilzGB5mIVVSRiXhBCP9shkT+4jUM\n          AckQP4jPF7Et1S/iBeWLggcn4qczsLXqNzl2QfeBYYoh47lQB4Z5jnC0P3Z819Zyu7n173db22+1\n          PWBvb+748yfnxNMv662X63z6ciIBqKc6d9VmxUuorHha6vxZ8UJVhOBbISqCaKyvLnyKMqRDlyHu\n          hwczAkCcqZrEfBysjQTDIF9BTFhvn9nXR35Ie/chuNxpJWOy+7slOGW6bv9DkNvfrkuxFjygkt+M\n          hwgwAWJ/wNp7bXYuBUlZengpK4IZON6YGdgXjoZilwa2C+RmKakZ5WlXtid2rc5VtonEDBAcOrvM\n          5R24kGmKp+tngE4kwnswEhE8GHH9vPTzZHhDcDKCITjeGCcJtq2UTUFFtCfX7NmS7AhwHfFLwL/T\n          V196TSTD0wNEyZOSiJ2LN8K7IQt4NWXY1dR4VNqIaXBevKqeSSoTZ8Rm4k1aUh2xmWRTBoZwUCuF\n          NyQlIxiSElpjrjYI4rVn36LVBWR1P8sb0iCQ5pzTHTvbu3Hrxd7Fq/SrYvxKPrKDnhSpvohjIYPZ\n          NhSxqGfemn9sT/czGUEcCoe/O0YcIWToIxVhkbw/NByjfoILyAJZmR8GTYaUxyADVgI1VDMPWXPK\n          vev2E4jWxDNrasuemLcHX3HbjT1TINBKPOB7mHEK8nchztWprIOpNY+7y/2shr1sdB1321NHVl5w\n          sJCaWCizbWJhixB1FBRvHz+yehfZM+7sRzN+bLCIIc7GlRpnMInFDdEYDjTK6n3J6khFYDVWznjr\n          n+4d1J344U2PyQimx0T8TD4uyIBU2ietj+yRJQy8h9Fiv36dUVa0oaCKhTeIJSMYxBINRYmqhpii\n          tTlx0vXBmmMT7gUprGAz7FxS3E5A0Wc9GRUq9Xp5pcvaKVo9Y6prihpm0xxeNR8OhUDeJsObupIR\n          TF2J5Dlts1AfEHRbbpNCnkxHM5nQs6zwEaxRZ8vk5THTkZQozXSsn2kEZ5r0L8BQhUmcy29eWMO9\n          8m9MaEp8QYas071OMLWAc3MeSWPIDFiIxwC6c9I9eNK9LpgdSmD1oIhPTkjB2aWV3Glr1tZbdlx3\n          BQhPuJaMYOJINGTiMHtfl98cUBs5059PHTReaubgG7Qvv2INYc4+rw/hhDd839py+8H3bO/hrP5J\n          PdrYcp5nrRBBDk9kzksActkHhJskoZA0eKkCaDSaR4+BfhGoAjwXnNBqBd6tgbOQcKWc3qZwAExa\n          kEIWrICaAJHlaZDGm1KqK16icuy54fLGLj656f+kpjXpIfwayfC6QTKCbpBoLG2rqJ5firsMBv9Q\n          uIAT/MM2fXN/iEla+Atvw9ZG+f1o1n63UukaNQcBrGsV+q2HTzxJKqBNufk1L5cFehf1GikBJD6t\n          uuz9cbNTEMGAdQh2ViYZcGpjUuF6mZL6EhRh9qo8Ov6IuZP2Wi2U5ylgdmmf7+yS7GPCZefHyC8i\n          q3jG+AzQM0HCQsmbYsBMzAmKulxa+iBrsxvMHlpbD+2nfafHzyoz+8SwhVnGqi+LVHWTu4K2VVA0\n          4d0QBvB4wV+I9Ra/WoHy1sNTQlKcqDSieOq1oCgBHURXLp0neS42XJb8vlgre+tLyPzJBqsogueC\n          qrIA3h/A/jXcfFc0HleSikVB8WcusQciDMfG9HlclsvI78HkXnN3W93+zNF5c7BfUrokcPervaGn\n          wuvyqQi6fDJ2JpE+HnO8czEOEMBhBZWk8UVWtfwj+y2nQzaPe5nkqxJWUhoxupOTBQOx0FOOSevs\n          qhwCi0bl6ZxZ2gGC1Y2D0/0Fd3KwYbv40eweAUgY8NOUJFtLeXHOXODYQ+gYVqSNcSahs3dikFsJ\n          /Mnbk4DVRZshDMWnc7Agb7JVE3xd1vAC5q5bF1ksMQbLw7XNOY5ha6x0DbNRLSS6rcrsIhGpeajT\n          6w9q7TMb1NHZRQhRXYUmSzfpGe6GMtIOmgxv/pzYReqhyVwgdB80Ga+954K/j0XuXSL6ctOaGzTZ\n          wHfImRXC8TzYre2ehdo3CP72NY5sf9pTftxjvxoRDlo+J1Sopvw6PQjcx+OF8g7mLs4/wg8t+KcD\n          hryTCSUBJW4NelZkCnbwqvb2jrm9fXo8ZM++ZTKUcibwqmh6t3bfWfvIh378ENl21p3oiFSMkGlI\n          xQR85ZVRDNg4fIwAFDDSwFMO/rTAV6PZQ7ME2QdYuympYpE8n+tbjyWrEiQMpfSEXevWdl5EOHN/\n          djVW3em4d7sYGcLpfszD7cr8MQBXMfOzAkyQ5HdOiIgTxtV9YPY8ooNK12MPsN1+c2QvP+dfJNah\n          jy/NjWkP+F1JWsOjXOgRtgDbb1/AIr20WpnZw5QKJbN3gK2F7AYwUsgYUi94FrhCtTRIqG87hUOk\n          5AEEi5YoWe+6MGKvR3aIeGQdGuzFR7wN2SeRY158vGQ9zJtjUx6gv6CEKiGr0gJ+cR3fQPGCgrTt\n          4H1lctfefYpLsH9GXEov7Ub/FzgxlJuQkLWcefgKgOiYTgHnQY90L1WejprbSwiIoBBdURLvoIAe\n          qDx7STq8zaRB2HLWxdBQ8zmMBErl1RnRk59hRvRgTDsS4PEYOxIf0yJLlgxESAEWUL/mQFUPx086\n          e625ojnwynxUuHjVc4ErvBL1jwtEH3S7JAEfmIaMI3x681QJns5B28Mwx+xClKSTThbWys0Rkcba\n          17pbI21t4CYhPyE2Cc8Fqhf3/vOs4b6FwR6SoXprGPy3yaYyeol60V20iV3ygstbcDwL0J7OvDW1\n          VV5BfvT5XXujD9g7D6YoxbQ9OCAXMPv4oFzcAW12blYIMUfw+c68y/fvExwvs3rTQaK6RRoIjqfm\n          oHaqGRyv3ohjFBuLCxCKXBBrymSkqPAjupivXGjvuHen5fbXTgk67t5ra2cjXyUM+f7Bg7v3r1y+\n          3NreJL3k0md++Q//+OGv//ihpb35ux9ug89bvqv17w/anPq0tl8Rd14Qd16l/I6sGySrCJ9q+AO7\n          iVPvKowbhk3Ys3un+4/UVYbbG3j4xWMhz9KwEER7FPwLfcyGWwHy0Q9+kBsH7Ju9w/iqJczBOoTv\n          fBRs60mFd6+lIrjXklrjVoIIWCumoVpzI24BVm/KxpuyOZRkrzXp16UASzd/Xogovp7ypVbxrAHn\n          KtSMfn863M+/tN1p/c+25v/fD39tedDS/O9A83WvrTkeixl3teZYLP0JaaUSlxOpy2G+L+jVQhU1\n          CAKkpVNKYsz4J0mMGbI6BGgKc6s/CEczwPFWjcKJp4y4Lwzn3dvywmIkHqRcEu3d3lFqvR3GUUq/\n          3APKNm9zbw+j1BbZVXcexs7yACUlfwFSPw5uyhuGK5YwsvhyvQFliw6jVnXHYlUuyiqhgmKvdsnX\n          2kUpHQ+Vh5d5zqF8HkzwW9PCzBFo1gnvqU1F8NQmG8vggK7lddZo5cVeEi/MF8Q7W1Sz4dnLGyDP\n          UyQtk5B7Os2PQDDOrmCiq4KIFeSEqH7Us9fQuuplVCoX3iOjEv0G0VxL5tqqx8c26XH8rcmSzcm9\n          2HtSCtvVjjm2DCRX8BucEY5HLni/bm2s4Nfp14W/sI/ZDgnU6LhzzjjtI9hcaw+S8F7vVASvd/In\n          ytpsH42WFx6DPru7XB7ag4ODfXtz0Es6m7vRpN/A7VVrMhIuvHIO4cgQf5htyunuP+UA3wx45Zsq\n          Xjnoo587Xhnj6vQbfCFSRxclDMRqCZMSndUGKBPl7XUlbyGy1meJ1zKLzOQpcDoqdFinH5/Z77ap\n          5czHXWxGuC80DFBOIec82oQgU5UhsjV6sdHUV+aYDMWUF4IEFei8C6wTOYfmLbaTMm33QeutS23t\n          7G+tl7BfL/ISwj1sN7vyp9Y7d2+zu/4If7x/5Z4WS2qxdFrTLrM77rbcu99671LHDw/u/vDgctOD\n          O0w0b8PtThk3uBVfoL9deECZw6tvaGtvb713AW9qu9Pyl1Y8l2MNd9krCS1+9+9f32n5+yXl3POu\n          ex0/eq7cZ8MR6uV6lZbUXa/Cc79iQVnks7SrX9GYPPD3rzv+1nrvz7c7frzyfdutW63tYq56BMHG\n          RMDcD7dufd8Cybn/1HGrpe3Sf7Z91fy7lnstTb/95tchRL+W20z0uNiQBHjr8q3Wy9Wf/yJ+TRaA\n          y361b6oh9SXTCvBbO3+pL0wVSN6rfZO/pJeMQVxttaSXiMWTUtITuwKarb1jigt8F33JLq/zBYiN\n          hqwEfGaVK5wssTYP2bNt4JTY3Gf/nh6MsSXCfYHKiIWrLqL/fIH08ep8gfPPZ7786fvW5l/fa215\n          0Pw/Wv4GwPk/N/9rS3vLX1p+bAmpLZ1hysQux1ou1ykBnzN1yxk4aVK6MmlixrlPmlCVoFlT566A\n          aYMhpz4KkmHEIk4bv41UMpCmMJxHZp65zplqjTTXYABUq0O+F/2mylJqLg+Yu8+sN1PWu7Xy4hgy\n          lnqu8X3VjwxXRxbLHEbxJhCzSqa7jDDmKcmQHs5WFo/MwrQ1NcrEcOWM3j/qB4JKcwswUwgA3yAT\n          5mCGCZ2ADimeQxFya9VeHcy+ovn+EPIIjnSZvRvWzObFq9XXBFUmos/QuqasF9X/3r1qflwG2C9m\n          apapIlQpTDpThFPmERpen6DbiBtrzaUp69myvMF+NWItv6Pkqub4njk2KqyYYIgTTgKe5skvI9UN\n          nn4aVhBUh1gv6Y6jrXx0YHXPV2Z7WFeIQy99jyg8JH809yd5WtjBD2WAJDhZttGgvG4VZnjyp86C\n          VVwwOzGzyeC7SucLMCJv9lmjy8DmMgsUjpWpl6fHeWTnEfZ19h7OGgDau9XdW36/yFGNPfPsFPKS\n          AeZD+p6KyCjzEePmV0+6h5BaZtXae4XW+mN8M+Z2XyjaY0fwfpL2MUmx+bLbniyItG5MVx+xnoza\n          zzcAjcXuHHh/ejhnDk9ar+YhdTu9QQFdVrqGrIFNCCHqXLVefMTkaVT9JfiPbK3gaoAOEi0GAUPo\n          FhRuJ55AZg0Z+aCVSJRW7LdcGywfMyXhQx10gNsD1HLvAccKRGBUlq9oZo8zhTECKDiZPDsyS3hj\n          EPS91wMOP8p+TkHsnV328GtgIQJcxgvwbiuuaj+ns475bhWnAiR/ohAStlQowRH4LXNu3pwpsgUB\n          f4PwTspLIHOfkiSJPdb1nh7v4qmwSHUf5IaPcK47teO0z7Pj/Kvx7b22By3tPvWIgOp23sErEgHZ\n          nWzII6mu3ZJtFNeOBZlAU6yDJWLwATySK60nW7wK5ocd9E6vmiNP7LcT6DrkzCncLwKLXcE8nsYH\n          JwX9lPBIIpwicsNqn23DdpljS+bLHbVhaQt0ZTpaeMyWPEhtlX9U7i6wvZfd6UcQEuNU5jDlUtUT\n          uPJiwOp6h7NXHvIJXOl/WBnqLS8iZcDGitkLceqVlddwgOFJlcXZys6yWk7CWPCCCV6cYOp2lECU\n          mHH2OHs5Urez3yCSVcwbYpB3+4awONJ7aqEkR56Yozv4ennIlxp7Fh23UAPyvg36DLEasN4rcY0P\n          qwjEFewhNpYiBAkkGwoS4JASa25djJ5NhdK4ZL3bqxC1uQLC88hfVudypRNz1m5PVqY4VsXV990H\n          TOwtD27KoWBujaLEwacxjVdlpCoS0IcdszSojqFgiK6BgFm9hvsfMlS+LArfv3omuvrlvr0+TMJF\n          5CUj/vmuxSg0lVxLxsQ4HpfIxmetPiFvAu9clI4dWdiXR026OLMZPt/cZkaX05O9n5uf1TO5mffJ\n          7LZBc4jj4VNRuMPjCda4EUDwyTOB4CujBbNz0BnzpSV7Yt/V5iPTle5D4FxBuwnyN70qD7BVpOin\n          fKZ5FAQmOnBEqpVeszTNlEn8FZEn7iWV5i8TyXGGFqypLQQgrPEZyibayjDAUaLLTfHPVuB1tX7Q\n          SuG2d8mx64xUNGWx4cmGqTgM2me8PVT9NuoifJs8lFlFOVzQ6Rv3PPQskaTK1Z8b2uc1N7pAMCi9\n          R/KhrcqLjeBN38AgYcdPUnOzBsT67jITSfA3qIPS4IPR08orhSnzYx8+Tr+CDlFsQpCPHYJBEB85\n          tlnZB+MAF3Cq9I6ayLsMhh3jEglxLUjEpoNnyBkhna+tgT275yMbIeKQx6pU2zGsqcNKP8h3lZn3\n          9mIXk8TYlhxeOAGRvGpJ4uNS2Ea8GzBYAHZOuqcpKSfT2cvdh2zjB6/z8SGgc33F7ZCykPaZyUIq\n          tliVO3iO2K6SPTpszT3jgk8+bx3OCSjYEie/BWLyQaanWgvd5va22tBsJIFbHuHd5vxopXuDJjxr\n          68qzGXMTZCtIZbf/jskk5cJ71lVeSu3tNXgJpA4qnh49Ae+fZAbGcEG2qEMG7zHOAS66ZE2uKad7\n          C3Wkm+CFP/HZLvzW9jybOK5BLbRKa7gX5NXBYRBTi6/MoVmZS9rcf48BM+vYRktkBfEHqGRvcPMo\n          Ud6DP1dZS96VQIR+9w7AKvww2MIBmklGJPzKKYl6p+2JA0jUC78qhqFgf+iyXvQ01mfJ/02MHInP\n          V7B2DT7/nU2irKR+4u1+6+0wm/Q4AuShAF2NjeF4LTjbwdltG8nP17ZB6bnVyUwRC9xe/XaYNQ0K\n          FO6NmAcPENOkn7I6gSGBGAuBO12+0vkGTNlgkXqH8hWEE8iVEs3RyLLS1eNAebumkSu0T6YpkCFG\n          9GapEuMyP4+GrmVnUw4G64YPzE5FCMxO6mcKJDA/TFpz65J9i9qGb1pM7uBOA9z/O7sQrbwuQkXW\n          KRCRB8EQiKT0XqWMD0iNE/emxoF5487Rk43V0DTRcdEJucjR8C9UTt/LtZMEXffL+HfGQtbMKPSM\n          4ngCa1Dr7+4dQ5jyufqef1SpDRZX9Yf456hbR8K9kacHdN/uQzfWjfKqX0fQW6oppynINh2RbQ6m\n          XH3JL4ZrsxpzJqFmOma3ul4dLOluLd/LwTT8zvKHN6Id+K059gZm/8M1vLJur2+Cz3VmXwilamBb\n          EOFQOjxJXDpC/G2ykfhbV3AHN5eSCJmhk8qLblzxhkV8YQnMOwCBfmYe7EqN119B5AiDNBwo/QNR\n          hsuHiBhgv9JmgIHZ2NaqF8S1aI8zBS5vzc2rjgERcMV9KqcfR9lL0d1NRBiD7leJ3IisFqVnZm83\n          8mEPZGKaTFLgl+Mmx0PLsCIcZJR1MAqV2V72UXOzxLR2cQj1Khc37MMSDJF3Bb99wftmzwvF21xN\n          RGHhThP5mZHt0oL9rput/+WB59QaZqkE/ZXvcaxzHGK9br1+gf07y4OdnKhGR7d2uoDew9T05Wmz\n          9Bazv8yglY8WaF5I6+MECnRCNPCZ6ClAflRV3JpcxIrTL0cWMF0GkzmsQ+znXneAzTaDCPCbPuOt\n          cEzjDX9lYwZYDth2j/cF5DsmRUmmPUrBsqTivfemKk+OzY8A+RaHLg6KADnau4bhiiXWJ9mqT/qF\n          kjzL2xbcGctMLMH1iONm/Vomh2RAOkjoSgIzezhfLnaylsFf3tpMNDL3ga2ADQ9sBzHwHh6WewYw\n          zc8zlChJTvSME4iWhc5i0i7vNaTf7hoqLxRodotwhgF/9ztwflCu6hxolE5mUlHmmUNreAQTkcrD\n          YCMZeE+w4pA11Jmw1uwbNjXYMMPfoMcp6S7tMDkBb3a9x/ywBwEa8Cp5yEH+Zvfq6dH74JqSBJWW\n          qX2ddx68Z2sReyH++uREZZ9hB/bErrm8E/x+xWGUQ9DBDbTSKZRD4B9611XeG2LrjDh0CVtwaaFA\n          04043eV9frMDoxjAacJbiW/ahDzHT3NJUq/N6WJtFFgzsoUcvpMfgugH5wLP2GAuDfIMUxQFjsH8\n          4UtU/S3lK+4593HCHOqXMeXqWqiqx+bAM7kvWdOrZFJDlraXyD027ce/o8DSDGI6yCAGL6ssJ4Pm\n          wx179yksJ/yQm1BPP741l2H9tieKPOzfrTkHxKlkOTqWTTJij4TRgVkOWRlAtM+g7ytRs4uoZta7\n          HvvhC/tRNyud+0Jo11ciHZ6EJh0lzLwhEhqPgOE3Z28gnhaHUe46D6nQFSfs0cLpx8PyQh+bv+JQ\n          xJO/ApkTjd9HqMRDHk/79UN2vTLbB3v0wBBON3+Qh5ptgp4C5Wf9ibm/Cso633CHy+OHGMu9rmL9\n          gto+fBxtOkIcbUr7aZShyuK8HxmM0ZRNNBk3a7DCyAc/d+0Hff2GDHX38sFYUzP2eN/Fq+rZTxd1\n          i8sryBWfMLw2fTn97WXXhzgu3PPxIBQ4xshKFHgyc+4ocJ8CEubbda0xLnyfdxP7vvvdvujxVEpL\n          +AZdpDNJv/DaTzgYMaT19Gg4OHbXyVUxe2jC4ouqXXfRHOgLSFoviD3gwIGlW3uvzL1NVgT8FZLC\n          9nMSE8yRabMwDbBkIMobgw383a71FhO3AinXkTsLPBL4+ENDcghdp3RTSgL62VlzAxLQ46/cATdR\n          OB5BWgOHV8FPFTRQ3kUuPggbRqexArqvzIxYW28r/WNMXBOHJAtQwukeKX/Lwlc2np4eDFcWnvs5\n          bCg+GZmyWVerFvt3u+VpMNfjb1DMKhXvBg+dNa4p/uvR8tgc+K/hN9hdxDmdvI+b29v4OP0GR8wy\n          ac7A4EYmQGWVbCTP5+zBV6zw+OuIs9bqE+TBXWOLv/kYuOIo4SvYdcBIfuzoOUfTjqNZEffs4pvT\n          Q9SLCL3gL14J6IU74TlhVhDcJ5Kc+7SJgfmlkzz1tBLBWBnssV+8YU2Kv25YDOtlJKry72KOFUsj\n          BzrmuzZQs6pmGEOapMrUMNGLKWe8C+zXr0/3C9brBWISZTPUGlgR5ETcwAFzSrSzDbSjawB6F7ut\n          wlvFNqcpa6RY6dqzhp5zuLsEaTv3F4BQKz+Eft1Fld7KY8sjB4ryIDcGmY8K7KKfJOdJVu8xiLOD\n          RB2L9spJ9wgYrfM7PIE9P+Od46eDJ3EfVSRvb8ZxjP4mozqQYjpLC7GyUeUqXfv2BFtmqq/xBc+e\n          OagU3qhWL0phS42Ey4OfZAsgDgz1AXJSxXs7sF/eX2fTEX+DRq6SlZG1Za42wAWyJ468oyyKI++c\n          KcrOsbcKAOAS5g1raqtSKmFtesoLs/BMadDsLWL6igJnlAP2GVeCT2KgQwBDSYwVsEOU3xxbTx5D\n          nt/uXvPFdqXz6enxghNSLzi0mG5FfIzq8JJjThlnL9AsuopvGEOgAswNpMX1zViYEIEErthoWpIu\n          XqXfoDYO3n/FzqsIgF3B9gCeHVM1A9jHj9AGwH4VAwDqmEwFUeq7bo0uBzGc+SsZbfe/b/sLnd7/\n          vuOvP3z7Q/tfyWmbSCfCox3pNc3OK5hKEoG8IhU/J0f+Xzt++L+p+O1t3/OMcFX1SoavF76vGd/l\n          rlwE0oVU4twr958dP3zf8QOvTipqdehpVokIUIvUeUEt7rT8+c+84BEiSOApVuAIEIBU6ryyBqXD\n          E+unI+DEUumz4H1JipWUulLiFLlaehwhky0Pz8ZVPhd7ewe2+PH1k3ynn1vIQO+yV3KzX3Wi5Ea/\n          fBkjIRL8FigOOkt1sQRiLdsrtofMzYISUsMFNuvplPUO4IXm5iM8KJzuLyGgYjiM2K9KziQHez+d\n          z/t92qHvFXLmJhE+sv3BGl3Ab7GvLJkPgdi4PLiJFJpr/vxBoIFdU9Ss16Bdveb2P4Dw7iO/IMWB\n          AmvrqjnwCs2Bkht+hCQAFf0XwDWYFpJPRiEUBJAk8AjCb9C+pKIEEsih44EUZBWxafikexMd/Wsg\n          NjlntVMLYfpvMJTyLdRxk+QHWTtfvEq/Is5hpcvaeKmgi+VOlVc2Lv4tgX4ZJp664E2bl0HdtNlX\n          cdNmv0GNk0TjfoKHUJPv0EOM8mGnvHhIlCjiUJLW4mDOD1kzJXNsSETyDkt3i5ocicoBfIviLcAY\n          5XBXrVeNDcnvd+TnopOp5I0wdPVbYxXkp8ffYJ2PQ9R10Pz0Oq9cWi1v9yFUnf0646P8cQ+xOXwZ\n          4tOMcw42JIRo/5sKIdovUghx7d/aL2D/dnrjOyb13GvjhdejSk30NKtEBNxRKnMmFJzYo/xW3Fwc\n          13Id4Zy1Fbrym83yBFPo6LdGyocs+sy9+kt57Rj1F/oVWix5tXwWpoYjtNUzXkjeBjNF1Y9WK9bC\n          /X6IsYA3068IHZUBDJ1dVKWaL0ftn+e90NWNwSz0nu51QToe+FU2SMXIUul6TJEb4v2D6sZ/ptUj\n          /gtXYf7a8qBVzEUj6lzEh1kVIgBSU/pZxO0A3zCmZIS9UlO8xV6LKQh3212ne4NoN1XPnEHjL9co\n          tvPK4ibIMpvCu+xkH5z2m4Qk2WlV0l+KH+SuNf+q2mTxpSIJLqD4t3zS/fHCr8hy8SWIhM7lIEMG\n          4nx4Ruoc+3RtW1OhZK8PA/YHftVkkz2OquA1DReFZL/mtxTEVLAGU4rY9N96K4RyLmMRVMCPOpet\n          V7ms7FVnsvfvs15jDQAmpWnhxAsEdyAsUk/zA+LPQQiB08DoemdqBryTH3JvAZkDHYQDUZAIk3cj\n          ElT8f1MJKvHLl6Din5UEBRiLhzunB0/QbipTSGz6a14w1Ywak6ay9UHMG3nIVw3rSZ+5102XArxX\n          afRmI9lVTlHr+pasNx/YC/E3eA0Cbok4CiMJ1Y1iv8jbO1NsvcHfoMdTyAisxJAvvGL7/IIwepAF\n          pNL7MkBb11CM4lAqfmCoU/8YNLv8Y5j6/DC4JIbIsQL+R8UN93DHnCmwUuFvTdpccsNldZ7Cxt2e\n          bBeyiyVsUnnIMyxbq8OYMGVS+to+rRf6YLG8UJTL3plcIP59mkSvNHVQRnSQ0stLr066dk/AaCAP\n          gxuWDXVDdG5W7K8qE9f205P8+kk3MHGJw+C3GSnu/uO6vHjJ5Cjq7fRbo2oiiTYwqyoR5ZvH5tge\n          qw7+Bj2ODWKIltGvy0hheUUZumwvGrF7PrJ/YfQ6ZzUGcFxA/CjrtBcwCtzTY48RMCoPXTBHab5T\n          vT3BhiCeSFM1BJ3uD6MhiP0qZGibE+WP3WR7sV70VJaGTrrHT7pfYToNCCgye9bYyD89HA2wyEmh\n          6rq0pEnpSrHRsY7HTDndH8FS55ypwfh9Ys9XKitMgtaTCbIgBUgraZFlRVkc+oHojLUn/nK9xxpY\n          Od0HG1r5zao5u+XJpeaHzYyhGmfAxNEFYydBAlBTdKY2tp65tM3UKTa1lbO6/kiMT6SEqOj1Enmz\n          fRJ2e1Jwo39SvcClpzppLl2bb+IXZb5gstl94fTJxKKqTPT0JfZkhEoY5yXyfH/7R15wLYLThz3F\n          ChwBVpqOnYlDBVcI8A08nfUzuqRRs9E5+F0hibMKRWv4PRv6+OvYLmq6mN1UV4tkA6FfkTEUYsfX\n          rUKXAucvlIvbMrKkMr+DeNV5NCms8PI7fPP0yLq5OYtgbG6dkEgOtjZYO5N1qOgDnY7aL9XpmPzc\n          RO7o0Fqwk22sQF7MzmdW905gtsXs9aZsWuHOZ9djGIWYxisJVyJG5YW/COAtmRYxM0OVlAm1uXhV\n          PZM6eyT2+jTYeIh0F/Z1Lze/aH71rA7C1+nhW61/bvnhNjXLxfNE/v66tf0/25pb77T8ta35X7J/\n          /Jff/Mtv/v1G87/fD0m23ggQ+M+X/9xyudZ3OS64dtECYcIpFSaspc4dJly/+ITsrXULgoj9oL7J\n          mO5LFJ0EYq1qqK8fZXIaZFojxu1b+k3pnefCmHFDkoNwxiEVL7o/bm2NMY0Vkou9e2fuAna06hqn\n          R/aTAw2OSMyCRY/shvWK41gSrVfD5ur6hV+pX/ySFQAvYxDmq+fW7N7/+jigxSmmFbmZA7HIPOcl\n          SPApmZISAv8xcI8mIkZYlJg2WS4+OT18bO8cOFkgVUN8EFPR0fDpwRKwBe8N81DWscXKiw22kCDT\n          cFVcsU+PkTU4w6m0yTcOwaRpxSzcX344WJntA5swPxQc1ZDvkhPo1OS+o+gp75sh/nejgG+Wh8L3\n          vluUET+SoTmApPsmLipcneLBiSpd2dgSkzZYC7OviENRft8h7LOI5zgxFZCUxLxr6+we61y5tuJZ\n          jfdL/Jz0NnkLXHlZNOfmscDyUDa44C/YLdr7ecUJXyttM5do41FSkTN5NkKoTrqhUB2/zkxy5cqN\n          e6Z0s6wD8ZfHWQoCzk0PcaM1cWy9ORAJdyFqAJPIion1jumxx5j6tVCHc+RKPM6bLhGFTzHO2i6C\n          MTrdUEKs6mDtgNmRcaYeRLBWzcF+Nuve0BwUh+Fmty5CzlmHsdW1+s3DvdajLXozHrIlsfzqVZ05\n          fnpQMsdHUBTCXOkcseJNcA5r6SClOYMliZYP7ONNe3KrvIP4ZDAhvLWmx7jQ6CDLmEbxuLzY5c41\n          XXttyXHTQt01jS0xB0Pqyua+INvWoS2Tf0MNZ0nlwqnHnOfay7inrI4I6ux4tMexHU+RPiEzKV6u\n          gR4WGZrcqxZ7Cy5Z9KvIsiqP4+QiRARQd+TzbGOqdE2ITukBZ7N/+u4kGrEwRp6QRCA/Ku75t+vm\n          xzE2yVnhxSE31jYmpPiKJG5hxGeOYGbnolO7ifl6fK3Oyqx9XiuzHHTVnLj+Vl097bNob/bRoo2/\n          wmeqUnZSFvDS+8poqbyxC3GoC09YW/rtmRrqEt5PVBYm8RP0K4cbLRXrp3sL5Y9rMMuB4m4xIFkF\n          zRRMVpFL8K8EKVNz69bOpFSmlDMRm9t3ZOdnPMuVf8QUmCylCOCtl/WuBwgSoWryUKyaau4NsWra\n          y88r2FPsALzugpq6vL7HjuH6GIxENNSWTroof8ZScNpoJSsaO8ghUROT3Yn7AVIUKkWdew3px5/n\n          y8cfoE2cMygwtU5I9mJnt9U+s93Wl71Y7LrW1JZnkceFwX9/I65XEFGKABu1BsYhKknhn/ffiDj6\n          E3kWc+kaKxbKBe/FiqWe+ew8fu4iYsvgq3uND5UPRtg6Lz6knoXnq3bWv/hnuv6JmbTqT1Thncde\n          HmqavEhFLQ9rMPF63pap/Vrb9Wa7zsvBLRv3edVMnl6CvzUeF7u+kUD/bNV72Lb/uESvEoc+NM7A\n          o/v2yDM65OTw8wtnBPmIzrNLub9b7i9aewP4XXlYm8bF4N4cw68Wsx+st8+pFuLQWwtiA65mnw6I\n          ysiEz5CaiYDySCcaY+/dON2bMo8KyE1RqqY69gM4xATD0nXVsV/pXGSLHdt68dc/4YyTWwmJZIUc\n          HpTp2I8WA/JsGT7OWCLFGBkkf6xyJt1rEVafxOe1+ojdfFXkNH5ehaRbYZowqcCQTwS3frbX8902\n          /8g+foQsnDP+zQyIB0NQrMYUijVv3mBzfNCe2KLysGZWzqoWeYU/B1VyNGUB6fYrEkvKXcQM/kwG\n          S5DVCqfQYo35kwo/fyK4bNIN0SirVWQzBxJpixBjwd0+HRDQTbxFqI0p0tPp3hATysCyBr8c0BJA\n          GZZF4RQBGNxslEI0hYHp6ZIKqc6kOTpfXj6uvH8LjDrOWRgGsWo258BJSFzOYhKqZ4KYd3ZPEPMq\n          EhDSHUE183l/HmADxUw2SInAC0VRhQf4UXn8kMmZwAPMD2tsqTnky8dNxPdtBw/tIn+bOAx6myQ9\n          QrVAT1W/DcZDdy++TR4GZ+Bh8lTWp0jltQ18A/3WTOAjsxTr17ierOgQ0BNjBfvtDCTr4YdCKxYq\n          q7n01Dx8BQeuBTqa7Jb8vFZP88NkefqVNP/RmghJs+b37dklNb7QX+3haWCvo4mgym83t82GNznt\n          xKEY7KMLSlzUPOFi6qs68c9L1enyZxThc4fIH7yNUpk5tJ6MYqPIQybl1WB4J7Oa9z2QswteQr/i\n          DXy92hRBkY+swQ/mwFJNRqpMOvymEcFtnm6M/pyyC4KKuAh784sJ+9V7D/RB9Qo53MRvjoDbtHOV\n          ktGY/fu4ffYF6+0yzVNV084eUtPirwIuU7jnmISBYuHESX6EyhOC+ysTPug4EyHoOH2moGMiSBes\n          3Mil93rV3t7x4w+ZppQUfk15HZFymAYWVnsUhfXrXEpSyDrNZ2tmX2+lc6TStcyaWDmruZUQ2pB7\n          3fBK9rrCC0SGFiWx236h/HDwdH/DnJ0tH0OGN/eF4E0wSyqbgaSAGQ6QUzlbFkuV3WlzCQhbxCFN\n          3sGadOScBlSxMctoE1TcFJmkXGSrYT+EkfYzmUQ9CyI6qcHhjC1D2zrgSG9wAz1pKW5rt8CaxqtZ\n          nZksZ48dsXFPu5459oYVDCnqVeO1zHbm0KBw+n2RDQ4YbDYW3ezGmwGabFZgVtO8rTik8AaaWALR\n          IkQxdLp3YB+9EpgR9RovKvBj7UGGmsrLYuXZQiC/rVzPs7rAw7PC3HBRoxb32fpL1Kh4GByNp5Oc\n          hrXQbyhvqxXp1wkZcvAL8lBqFM8oQYG5eWQNTfvQZT7ZMB8VzMGRYH5Fwp5kqnCv10Rs+k03Ejbu\n          JdJxNz/m9tk46X59kj+mrLmiE4L+UpN7JYczRk8KKT6NAG1vJ1hTW1bPfHnlKbaSeiYaijWFkkog\n          mCkIE1jmrvn0c89C5cVH6mdxGIyEzdIslEtXGq9oPHETTTUYAs6HJOBXGi6dTwsWKKoC+zBkPC4B\n          NlFckPbuA/PFWzkMNCOtmx/eBhNrZji7ezaHcacpFNozvJSqBWH3mb2+ae7vWgNgQVDOnPbVDCNZ\n          62M8DB3jSWRS3mxKibFDV5XCEwuLxfa82bV8ujdY6R7FsHT1Av92ADnCDYnbFmPckGgqv7VPR4/G\n          DWUgj0LK6u6Zk+51Gqjlnecwin0ui0i0sWl2UksEUDSB1OelCUTHK550P8cMEgsn3f0neSatvXRD\n          FhGgaNzAg3hTzuBXsho/ADQj/imbEAdxiV2sfvnPC1/EesmRsYbxBJuYTb1UedFrz5ZQ6D7CUMI8\n          8g4eIWH4Y9gDp7bKK2OYk3jX3ugDuoiDKbatA0xrcEAm2bWPD8pFcP9Yc7NCoTwC2bUz74IMXm5r\n          v9X696a739/9P6hANfd/Gvo3vMlHnDBSETQDEgFf3v9by527X7d8B0Ctf2a70QM8Z/sStPM/O+6m\n          9tYfqyWF6o678CuRIn2aQxK6n2Iy+L0vlQQRfh3ewscT71mlw2JNmYzswx8RfHflQnvHvTstt792\n          ytdx915bOxv0/+vjgGy/7x88uHv/yuXLre1NEjgoYYSX/5092IzQwua29ubftrCvy9e1/v1Bm1Ph\n          1vYrcPMFvPlCW/sFuvlqeXib+hWKj6g3PtdoWP+sGNI/ft/W/m3L/e/bmv/4oAV6l1XyQeu9v7W1\n          /vgJ+WRbLrdol+t8miNJ6xYwHJhU188dTBqqEoQnrXNXEKQ0nYz5IUqTgKGrBpSWF6bBgppfwpWI\n          yVOPKYCb55zaGGdjPh6L6ZRhIxh6GSx16WjedslY5a7nKF2xX0UrDp7BKAsMgZyfHyaTPMV5mXNb\n          p4cjAlE0rTII+hlAUgICmBPCs8t2Z/YWmaaOtjt5yBUlppOXFwqV7qIFxJib7F975uh0rx8xbrDs\n          arFYjM6ZNoNhsevo9P/oIf9mLyaaQWhfbACEU22QZZZi2/13/Ju///2ffvf7P92Ap6aXKk+O2bfi\n          MS2taZn/2flY03QuEESgLqn7SiYvROAzSWcaN9RIv4u/eZBwIc7eFDCy5p7B28T4Us5qqOk3uf5U\n          9+Wbo+rLlbO6xmYMWcvFa7y8vLZhLr4RL1fP6jqH5U6NEG+uCJDbNrguZPJ6V7D2BmSNqq4FpxdG\n          glPXFwM+ZE8swhv5J9QzPrFSbI6BH0fMN+B8e/jRXt0KhbJNZMLnp8tEoANJnzE/3dyWNfUBa7Np\n          jvcAz8v+nD1XwKxzq+bmgjnywrOAsSuYU6BmdcMvAdovawngC+FmpWvUPHxsr7+HWFQmED95A1xw\n          +UdMLMb2CiI0QbwMYQyYqEouPyDmyQiwQVbBX36wSkNWod8sPQXYpXPGR2SlC1lApJXSYRcs+Fss\n          YVsR4NRsgtu+jDSHTpL3MItzhujjpK9dKZXZ+9raWDTHpsyPk+bqhPl44fTjU9iGfC7LHbNQd8/l\n          6ZS4LUYTUcmaYB7Q0KBHoe45pRl5o7kzuOk8o4+3vnRP1q/i3PEqUX4eGcBa3lB3dghzLj3F/XCE\n          ag4zBCvPppO1MylkhqjPyegu6YUCfzgmJUYbB5MftvPO9CMq7OUNIMqeXTw9fBwMnghA/rq6gHLr\n          Jqs7XUCAoUrmyAT2ePU1joQxN49EhuTaS6IePkOdHiHaN200tiSuQTchEzRNcev9QPnNgV0chR44\n          OLT2ZtmxPdpP047Vsry9oOSlqlPX8Pln9AiBwpnY2eC73X1gnOx+LH0e5tAsSndIttw1FnF1F4nJ\n          9fg5iHaQsFyPYATKNGIE6vrdv/yrNXFUgX4H5w9536zBTkoTYW09pPB8ayZfmXpcXju25g8k2QD0\n          fmdXPBaPoRWQPwCCM8zEkmzd8spUuestGzpsVGWML/gkrYVq0RPhh0sEl2+msViS3tdm7zZsOLMH\n          1g7scqeHx+jLngkgjUoI0ihpVE+4mGNEw4BtkR8iGhg7IjCfbFay5utC01c5X1+d5PdO8kj4yg+V\n          d8IivMSXzEDpnYzS5MfTfLYCGie4uovDIMmTAmoEapxnwHK9jRoT3yYP+cYOe0S+q07Wyxx6tyjQ\n          hhPVXFNZi+zdMXN4xp7rYrKDOHQw4pgBKgjb7WkHGTont2j06ujeljndH2Z7UbmzV7SPvADfNXtH\n          MOa/YB73lle6VD5j2Zr269dJCzxToGIxXRP3EXCXYtx/SfRlwT56xSrE+Z08lPwo/LAFxHEDQLot\n          eGnJerRkHnSz9c1amivDuh5GcNfDAzT1CADNTEMATdmTbIWyRgt+jlEp9uBBTqvuUVWWYxObWhVF\n          OHkmkWbhZQnPoKknS+BnPLKEco1MiQNsdaZsqaf7A3aJx8uqwyUTo66tnjJsMWbvgV4fPC6voebC\n          B55YuAL6OzygUI8AKMwkz4RYEMgPzBFeAqaY40fBHFMSns8nqlgub7pXUhelWLn4BFJm5jeRO2gK\n          vPCuCziHMSmsZGuHVh56Yc/OuyxaPjaxEia+KVgTx5DyEzJswLH1ar4y9VJSZNP3WJ9hXo5HrLKg\n          aqKTmtJoOJoOfGUBfRLdwOvNNqT9dfyTy7DmqQArAGSayb9Wb+OfI/p0qguVP79z0j0PYYRL4DG3\n          Rh9VZpbUzEpw/4ttDq3tX7MnoHinR+/M0o6rGF3FmmZrF9uSe3tLCJ1FcejpWa9nWsmtXieVzCTx\n          NcHW2L2IDr0h9ElDRnTYNGv9nbt9WWNACiBX31LvcYeOwF4VatkHE3p4+JUeAX6VSZ1lijliXGAc\n          vIGRNQZZklLoNtckKNqF4TCSHCeIPGjeWZeTfqfr3iu5mJrjF/Q6HGQ0wmDucWKvDfx3C9P/1r1L\n          hvZwyyWJsaTBsP7U9BjrQFgv2Y77+nU6DYaerqIThDfeg4mfHqWs0rvK01Ekee9Di8M8O8AECbRh\n          D9FASNiTa+gfhKasLEyWH4IbzJwcq4DUUeJJk9grO9H6DGRifSf5tyi3LZ3k90NuzOGhZXoEaFkm\n          fV4JN5QZWbeAESxXmUxjoR1OagY/g0ztRSmBqC36kzjISbbAm1XJHQyfdae786T7BZOVT7rHMNPD\n          B3XRqfqjtIS4pmNtV+bNe62ttzruNHf8ufnB963N39xrvX8/2JfJ777Q8ecL7O4LdPdVv6tQlgtM\n          pMzwAQvmHEeT0AyDDWGaPkkd586qz+6AUDHMae0a3EzI+TP7JJNyYEJ0FdnyiSaiUDMgvE1Zj2BT\n          zjRoU36M7JcY/uA46T5CyjLcpnF5KDlrVNc67v6YVeTFtvlwCMMBGunuduzu37Hi1e/sduxWuPdq\n          9TXR0Yano4XnZzOdkl2tadjV6+xf+5CtacuOLsJmWL0GCBoOAYMAczn6DwIjvBXNiGBFy5wXZ17C\n          CG/6MiKYvvRGTF9d0UdXG42u/9Fx7/at+uOrjcYS3X3V7yofY/FYwBgrmb1FkUxlTZktm1osZuc/\n          WPud7F82/oy0DfSexfKrSWeswMh7icYPSNNjzXVC/iA+4NZobJF06jNq6yw2RvgszkYEq53+U0G3\n          QKDfQXMT+7fHnli0ljeq0FvxplxC8MyJAz1ddSXZdCPTZCQRxpVuygJBnQPj8vuQC8nlZKJ1PAPW\n          kxf2xEF5YAANMyVr46059gY6XTfS0pABqbcxUQ9E/R0X4HpQkJaPgq6LtOtJF6sWqd74eamI45kw\n          Rg28x3ykBacAtSyXRnjLpRHBcqk3ZLlk0yzBWonnL1KAG2pzm2MUp7vJ7qxMPY7HtaTZ06PHESZh\n          9vUJOwihI9jpQjrdBFbcQiW/wt7imIMhrLTkmE0CGii8PcmIYE/SE2eBNPg3CEgxhWlIs9ZVBDAL\n          rB/r1uuFk65xUjuYtpDAXbBUXhmziuHdIUZ4I4sRwciiJxscJfHqUUItQgpNCtDHmM03gEM5XsWg\n          LdDlxk1FkpaAHgN8lhDFYYDMDfhjNOhSKLt7pvrAdGGJXwcVvHueyResWypPZzm7DHUjonZD3MWt\n          bJJM8sy1iwl2iCxPIVK75OMj5bVBLK085BhCN7S4zmAKb04wIpgT9HPLvGiE11SNCJqqfqYgKApu\n          EY6RNVjgQ5l6paMd0xVlc0FbCiwqH9eVXUVe4LAAHicj2AUCNFKPhQS/LjgiFSXzGe62Xfa7d6BV\n          OmdiEzt4j0P/Kcrg69zzwNdrJ+JT3WApbsfF5YJP2cVhlMeAl5G1oTU4TOTDIhCoRjCcEd4gYEQw\n          COhny84F7pGZvIyWAXTTxGLNlUDNxKP504qpYGz/56qsnjIeJ6N0uRIhgvkMv3StJZDDZ0EwlGHg\n          Mr+Gdszdk+5VNhBo7f6SVkT8q1uygVEQSrIJr20bEbRtvWFtW6QAVWp9QDOMhE4gIQB3wTrFzMh4\n          R+ndrx+/mYyF1i7h1vCVNs40ZDUjA7ZaOTMhbBURa3WGrTPYtCr7lnQux71/ysbcg44NrW3U69ku\n          9QYPXvDB5fMXEf39rqvS+RSbGsdaviuowbXwDR5BWzYa0pbt95SCd6XWoiBXZseInanO0+UOy1C7\n          onZ7ozIFUxmh3t3PsZFlq5ul9+b+BqLg1PbmaTodppnaOBZza8zc3gad/HcdTfhXLZNIX2b/T+FZ\n          MtYAnsX10mb5QtZtEbRjQzs/gRZXCpduau7lzRdvhei+qcXN3r5kUtOZ+sP0nqABmgg/QCMoeEZD\n          bATWu11w0CmKtLeKi2/Ylu+paJLVMxOLxaiedRS2ZCwZvsIRFDYj8dMYPirzO9byodvSYTQZN9Gc\n          gcaLnGO8oJs/L9p8Q7gWEH6Sc7L4MPUba0a/QXz1VQEfv7n5zW/kO/DkKvzrMIL++t9+n8v+24V/\n          /48//ubahT/c+Ob3f/gTGOySwl01gGvKljqxqN1omEE1YDNABzXTdrjKPAp0cTygYjUuPGRyM+4J\n          Gn2p8KMvgqZsNKQp8+BbJ/yFCdoTuDS/YqsvNQI6Ag8CBHplL5YSYFZNP0U6JCIXsppIhko6sxQp\n          DVA7c4nqAaE2uzk+UF7oQ5NFSUwB9e9ipJMk6OF76FpxRKOgTOZeLz27oqDRyIme34eP8sMgqJg7\n          CF2XvuGbIFl766qmttwAt0J+88KvqC6Y15Jfq/ktJ2LO8G7GWeHKy9XyTIPbLv8Kd2I21A+FK9r3\n          cu2SxN21VqLyjVzgn6TjUVofvHKG0jtKeyrlf4QememT7llxcIAmiWUBgIBGhBp5b3Rl9LIn5plU\n          pHI/uJSq1Se4XHjHHO7DH8A3BE6idUCXPMybY1MoHC7Bf0x8IepblGkF38u6i9qVozR24A2BOCBJ\n          Q607wfhI9O3o6huF8usFa/YN09LFoX+M/28vffP7b+RzdHYVf7wMiEKvLtTeVtPhF7YIVhvjDBw8\n          SNSwQwI8wdCkbRecgkykYpo/70QVA9O9gsPmPZi0SvNW77AbJ8w3C7a3oZVtDOHlY/w9KtifdbrA\n          DqeTTXEwMbvXWhyKAMg5kDM9cG5Jh70zg41G501NXFEnzzTnO38C/8gT7SWSTSmsJxfkatWzxttA\n          J9Sbkl+gFcvRhs3FLch+xx4V6gG+hvtj8XiOctnZOweiQ7q0DJUpYAO7WQVHzlS3Wc1dCgFpoNNA\n          0Z3NyXWZt4+WIldDPcts0q3GJtTEkmh1XQKltHud24X5WWC3aHHRmHzzYteMpoxvSdAOaCSrKUCt\n          jxNIAUq/fCOQqwyse5QSONj4kAm/RESwmxrpn8rl+AFH80fMnlntaRT0EJDIihyM16SDUXEnOi/5\n          3NNZuY1+znJzvcrYkvRhUXC1lu/lnz8l1R9/uNPR/B0biXc62v/xCQkE9Mv6d5erPiYoA6oL8bOR\n          BAQUlNMCeK8jEcBXF0J/w//tF+K++alivmQCSBBbTSZgz+5Zj9744+c5q3YSCdZSAlGfkqmQHfz8\n          3Pzp8TvMFTN08ap6xh1r8VgsVZuO4KcbuuALb85+k7vWfLOtveV2859aW+4Q3Ufz/9n23YOOe594\n          PMcuhysBH+Rhi/tzjvzQVaLpEO7mILKMpKH55l9LpAGZUz3C/ewoGWQQoJTWCb8VXBLlofqtJvbs\n          H7XHu2lVpgzXF69WX6MN8+ce6b/5w+8u/fab3zWDzB7T4npzLP5ph3b8csAn+VgOLFC4wZtKforB\n          G1xoGq0Bfw0anuwO3/U3AyDVEKOTRIZUlSSdU2SHCOP1JP8OBVom4n50j9qgv9Qauz6kMRmR9Y0S\n          XDkaNe0sF/kOI9w/QpwJpmRNQ3CHkj0OgkmHOpGSlf1KHTsELhgTNYaVmyP4mY2z+Zn9BMibqDh4\n          aeWt+QkklKffGjzBmIe4mpV+cJH46PHXa53wN5KAfbmqGBsrVAz89aH/qaw/sV4sWJMz5fyb8tob\n          uzis5JNbN8fXBadZne4ywndXBMeyoZ9L0j3vtuHZEsQ24DSPNFwR/BSYzremZdiHKs9LZF1Aw2jh\n          nc9aBOezYZwL8TVSXhIHBWeVrK/2ICSKti2c+NmEQnn5wdx9pjZP+c2CObvIVpKAv3DjNff2ASKl\n          yuxEEensTzop7/bsW2t0mdUmmW6KoYLvMACshuBJDRwMxHQqhoR6xokiyys71sCKkswtSOnXwjvA\n          tfAO8GSsMaYEpSIQk/hu2xp+HRw47dmd/CSurMEzemXZn7yYKS5RvZq3VoeFDqxeE1Gx3+QwKnZT\n          MxIcHVwubqg0xEFtGw/ftvEIbduQl1ozDD5uw5kWqil76woMQQGW3hytnKdXkQxELOSWNEUE38J7\n          5bfyAusc6o/Tg2Xr2XKwC6lW6X1FGbf4wrEOfIUFaqanaohq0CAI78DXEhEGwXmkE2AKc7z55m9u\n          yjDXm1W9mfMCdrI+niLZePDCC/DCk+5N7LN1BOesk4354tXafxdIRT4CDirzj8mjaPZuYyBxPSKP\n          pBYePKAlIzT2mdDeXq7i7M3/P3t/2t62ka0Lw9/Pr8Djfr07viiSGAgSUG87LyVLnaQT2zt2us/e\n          53oeXRAFSbAoQs3Bjrr3OZcGD1IsW048T7EdO7Y8T0ksy9OH5/0lTYGkPvkvvGtVFUAAJCSKGkzt\n          3d0OhaFQQFWtWrVqDffq9CuUqxAbYiPdDDVUA0+qvVv3MsMWiFlXfrSO3LdOXPPGS6PLdVBnNm4L\n          F+RVdGZsXShXEBjlEmURS8dH04SsFy0LAqFV6+cX1qPTgRS9cikb3mFionYEgvq+cXOdEF9F38tr\n          AzByRTsRs+MtmllzJQAZ3gGlqRmTuNdVVXStH5IXbeYpgSB9Q8x/INciQjIDn6lzx4ZeuUIQklkw\n          1l3bUy2QVzduARESq+j1+LpIwI13apOkj7qHgD6vQ9Wk9K6GijGhdHH+tY0HEcjAG99LC8oqRiCx\n          djiQWkYuqPGYnQ6UGORgD9JhI/g46Q2SyRrJyOny2DJuE1g7CGyla88WFx4Sqiag4OgBRM29KxSo\n          7woiwDB7v7mTQZHCFWXt35xAIbN09ZH1aqb+Ny9bIOibVcX1zU4QjyPwr/GbVQQvWjr3EmT/+t+8\n          bIH634yeqBtHGww9I5g2VihgQ1oSgBY7ULWBSLKY0LjyRFBXMT+V9dR1gZQZd/U97U7eqzBwOaU7\n          HFCxvTHUznoMtBaUhKiwqFYSGCvD7FKAR7sFYrJlnDxNnJCe2a4QVymjpB6KS+PzGNcyd48IyKso\n          T4fRjiarP2Ji41odkV/FiKnrIsWJkjNQ3Z93JNdvsLyua+sgDJLQVvzGoLEh/i0BMmLTD7PNLt0A\n          UWwu16S1BZrltkRi4woecRUKHoFfF3Wne7hd6IXVAIa6g1sr8jczN3EsUBn3xhkFKsPXTMoGC7Lt\n          q6OQlWHLZUNgeaAl3LjvtI7S1TEC4bS8a7zYuD5JXIU+SRDWIhwth5XInIvjdsojFXVKqlJrfUGg\n          vdNTpRtvli5cJGYY34Ugo4SbRtzutIll3WmvEo/Zl1VHWs8Ft89pPV3ZSm1xtcL3/RMEao1hlgQJ\n          lX6sKo+XW1PtnXB8+vwND7hTv7f/FK5CGeLxLvipZkEo//wzY0nLUnDjyjBxFcowQVyn2OGY2LgC\n          SVyFAknYpOiTyp0X1tFpr/ebEknGSfSJHFHgn+r4utHCW8bLjWQ1o0xfQWNknRyCrPW+C8GhKgwh\n          cfwJLVh+cIIir5VOzS2NPbeTgl7H8ME6mI+er2FJzpQOr425i4AMEJjODrLvQi/VpAcpxItT6/4S\n          +hnW9QXER0Dk2mVusi126fxbAmmyzBZbbFytJ65CrSc0h7hpr5YYV+rYLmk7ratPEQRx7glxAH9N\n          3MUZWCI2c+6RExlQxcc8+nLx7ZnFdyccL2/b0/mu2zZaL1NdN8NS8ELtWu9PEoRd+tfWY7w9szRH\n          wd9PIpgMhbImCEK22ZAIdyu45IuN6/jEVej4BHlzeI0t/SxgUMbka9oLlefEERwG9fE1LxuKRTqU\n          iBonUD7AhjoxLE4RIh1JF7gPdcvtwEA5KInp20hJfEqJdIjVzG5YRo6oHZGO3XiQ7Iqo1ai6FT+s\n          ODa2ZbhekGCbdNKt1PJBdwe4uKH7ss0T66MTunIXwhtp1nliR3flaWCdiqkX2KGrTntPWq9yd1bk\n          ru3qbk9WZKQa+ncZru3gW7AEwlVULxqAv/jupjV2OxhNudm2NYRq3snywEMLfWlMg153ddp6+5P7\n          pd4Lwdl2WEbRVbyrfOSm912+C8FJhTp4khKEeOmqiYba9fT7xfcX3O3yXnDL2a6QHBz835xAIJqB\n          BW2B4/P0oHzp9dLMc8Jb7/v8s9Dm5u074geDGFIYXU9oY+n4SYJKfd8Om/KM6ZqIdfwB+1r6VcF8\n          v3Erg7gKK4MQbzJ4PeYOXnevx6LgcA3ao4ynjs/Y+RYvLdPKxjX54io0+UJic1a38s/Xyj8/Albj\n          XcUSGMGNESQJikNHlio8dlYf58HWWmJcQimbys4SQ5YeVyI1j08kcWeCNpGe8F0IYtF5rTftuB7j\n          +8mFbbv+B9zqNftGd/1rPovFBpGVL76++K9ROLTPgbVX7v9YuTlXmXPdsCYuVcYm/we5AD/kcfLT\n          t0soXZ0SyNfACblSH6Tf5YLtguSfpA0jfynJ2LX8D3JY52Xlhw9F+FO6cnX5t7Icx0zn35H0gDl5\n          v6M0dRqEU1zS8GvcZ95vKt99bZ04R3u/7vfhhwkr9kZHB/kchyYcAHvZDsII/FLr9QJQAYyN9f5X\n          +3trrzXQk/ilorTSl2JOZ5ptI0lWG4J1hv7oRPihrl2+D7x9r3z5eOX+OcwkQ77Oe6GBT5Pw07AT\n          remT1ruZZYcY0eNo0IpiZ2EJGOKLPxMYbzbErrPgIf7wZmrpNaaJIzhad63b95cuvUUkxNdHyr/O\n          8AR6/DWtCtFJJ35YGru8NH6K8mXy/HTdBvraYdsBFUVUaz88hr2hkq92Dr2fHNAtZNVURduqGNQt\n          mD++2i3VM+87ShfufnhzuZ6uTLATyAtV47iy3GQj2RHukRTK9K2+C0znzoU5Zo0J6kYZukNakQfE\n          WYbHDhpIUTvX2PfVQ/aq4g+Ujj2HXT6dY/BKG4ULExx77zRA376vlJ3hj9V2FrYxRnrJPlph7Ddq\n          RFYkhWVWOJoURVhmhVt88713haMXGiaFwC6V63ep7HSp3GCXqlJNl4rLdukZ0oMT1S71XGiATBJ0\n          rZMaW+s6ZFsNHTDRf33pzHL7cJWLm++titPJQp2hVeyVcNsupbooLtvPJH9Ph7Dc6vfsmbPo2Yfe\n          SkVeiBE6mbJevYCFXGRUg7lcYGtAciXFPQVYBmXcPhDlXd2mq6saC5WmJFLs7EDBg3LuYQW362xc\n          XGerHBrVXs1XXDIT1BW7kSWzfPeEa8l0nzW7ZAoKWzRpZataNAV+FbJfI7EJ/nYvvwB4Izkee9eA\n          2purHD9BaGQt82/5g+mKaWYYXbnOVr88sclNxJM6Ijz5ckJ623ZVj1ec6UCBSeK8BQsTddBRqDxJ\n          sFvU3csxgRO3re9+KR25Xnl4zeEGNdcCGwo/dBMUJduiBralaMsdFKmB58jl0os5v4FHiUXUJG5F\n          O6RIUqkaeEhh2IeK9fahGXMka5CgRroP7U+bWr49i3GE7r0m2Wru+l++LvxMT4+0Ew4TI/lgad49\n          xZ3c2kmGRezAznqsVjVEpBL6kdHKfcxcZ52Gtfd7u3nupexx6SGh7DMnF99epcYQ8iAu1W9BWDhS\n          Ov/KtfP/v+s0eKUtP9S2dHzK27esS4myOhFRqn1LCwfv8fvTRq7at+Fh82/hlJkuDGfgTyGTbxf/\n          wIUP672wN665XlPO9TAJ/2wHaQQVAr4KPPfqXcNPCpMvCmP8bzsGxBrDWhrG93/8q5muUdfkWIQp\n          9NZA1iyMVLvof/xr2vDqfIgmB/1Hev06HtQGwY3/h06I3l2cR4HjvCyc17/Nw6jaSoxqLZW5scr9\n          H7ftYgdep6eVVel0y9j1O+D31vykT1tOKnYOWRlm5qFKDfRaoUMOczhtBDVdDGq62HDTl+6cX5ok\n          5kfitYfH43Ms094Ewh4vvr6NILOz76xHF4nC9D4N7cICYzOLCyesx9dp1hNW1dhJd97H2q5twP6g\n          op1TpeGakhtXpxqWSd7lsjPQC810ohTUiVLDnej0nTWzQAJDnwQnBScSCNu9d7rx5DBx9NTPUANJ\n          BE4PbZfJK8es01Ou3M/Um+c50WHfDkS4QG9tJ+l1bc5IFp1oAzC7gmtJxniaK5LmnEbkC/81J3/k\n          E0YTjXW3HNTdcuM0e+2n8r2TSzeO0ew8K9lH6qILUuNFAjc2Cgl6TPKuhLZ1M+9Vt284JPY3uPLr\n          Bd2xR/HG0dXSJnH4r8/cEg13F4iPaunaTfgj4CeMjdFJY+86Sbjzo1vld2gSKd+9Zy3M4mdeX6jc\n          f+8k0qSpBWDzgJqSiR8q92/AtMcA6PkZzFZOMBSxwrl71DMHBD/CI06Upu4sLkzTLMqlR3cw97Rt\n          ZrHmxq3Lx63ZKQy/Yrcew16ELK0syhheWv7lCtYAL717q/RsgYnM0ydKj3/14LpD/U/nF19RMwJF\n          zv6hdPZd6dYR5lPRIE8NXE/ExheUwPSC1EznmHeUbqKnYeoZV1pAzBRmzT6vzF3E9H/VMyfNH4HE\n          PnuaJochHvkX7mEyb+9b4y4fdqf2OPEs37aL/rWNjGMzDlnQnGwwDJhaczzAUttB0ld0dHlyBJ9/\n          Wn6HqYHJX9s+de1nIAX4dtuCNuGk8K3mQ5p9TjKDoWRlPXlnvb+KtHXl6dKVW46nRenoqaXj8GH3\n          S0dmST7PGWeRsX2ygzqd6HBBGMTeJ1mblbirr49Xvp8GDosdzQ49yRTrqdc6XSkKhFqVcbVDZsbL\n          vz6jymDoFtcZ4wn1PriT6K3obkF0yKX6wW++s078BMMEH0wOsSpM6fJqHvahNQQg1iMAkRGAyAgA\n          tp+lSxMk6eM1kmP3jkMPhBhmKvduUKADVCG8fC2EY7HyufuoQYBRROjbI7XB5XE1Vu/dMfbuWJX4\n          lsZfEsHjQj3sBoXICXTb1GWjNmE4Q9V96cJt69R1WIFBkrMPmSRQvguyB7HpPpohdsVH8J1OY9wZ\n          +qzTM7Jot8nvMxxP1JtHCTaPEq55hHNy/G7p0Wvr1OuABiUwl3cHza6huFeW8qV3pXlYR+hfrBAt\n          MnWt8Ek6ARW0qihV2ijfeVp5fRJqIH9t5NufzlTuzxC2O+EbVmcyVh49rTzA9LkOHLxj3W6MlzkO\n          IiyTuI+XLY0vgKho8zJ65uFl/v23nKjtcLhIOpz+tdkL4TU0h4+Tc6s0f5P6p1uvfytPzi5NnkL1\n          yy9P4dj6+QXRtF6r3H+IRuXZU0TUnfb7Stdpdd2UWxQhJoH7ecUfcw48rfzLmJNyi5w5ra5r9+8i\n          ClYCeaMsx1isHycWX4/bjMV9xgbdSWpSv38IT24UvVnp8mP5Ot7A7nhJhoJ7iiDqXi1OvKiiMVev\n          sc9j/Q+L+txFX0rnRhbpeOAiHW98ka669BBjBoi05RevnQS60G+lC3fpLRpwiozqxkXr6vXKnVni\n          ceF4JIDgglrW0pOzlTeTUN56dIc6FJL0fVREZq735XNPiadgdYdU35ClUP4gknASv0FnWbRWlnOH\n          fDgat6pnjj/RE187iAA/Gxj+qSr++JVqigepJurFxm1IKn4hOtlZB7h08iKJPvmRRIoRLNiJOSI2\n          P6RQpt4L2ITSzSkcNDtPsS9VK20autcevw+NJ/CS7pxtdOuE8gLm+MQtFclRilkkvgMuuHTpJ+Ti\n          z35Ehxq6r2GP33CkTW/vPSGgHDdLv03hSgNiiCs/HBVzQFQGOZYlGPK2hyC6nKzg1nqOUgfxEvrO\n          A0Fkt8iauQALVWluwbqNgLdwWvr15dL4GZJLa8I6iXfLp6fLpyfZFZCkbp8vnX1ffnSeRH2ctB5P\n          k2++TxbCB04YTzW368KJ0uTRauYm5qtM8acxUM/6+S3uc09PuYERyLPk+39aQE4zfnfp6vOl+3Mu\n          jye3oD5Tmvq+OPGAzS1gz7SBkyesp88Ibu0x1rfYSw9K02OYpnziJWa1fjCPuwz24KnS1HnX48+t\n          qQsIN0uegm1X+SzU8B67FLv6Pgkl/5Ucz+IHwOtg7mKI4jHMSOxQzuSp8snn1rsLWIy8qHT2FeyP\n          8HXTJ3B5nHyOzlwTr/FFYydrZS57eUyyCEyF2LcVIr6w+BTVtTx+V7o2DbKtdXoal8fqGV0oZpB/\n          z71Hkzs1ub5/iju1sZOCSnyo9kWEmEQsOXOwP/L4pgU5Yxu5QWNQy2rkgqyGG47Vsh8My41HWcrS\n          OkVJxBsOKYw3HlEoN+U/3sgKpfBBKxTeaXCFqt8TiYbDYRONj1Ni9dEsnD8r5thEaf6eNf8ENYjH\n          XpIDEmT25IfSVTQ8WteOl55egDI8948jk2gom1kg1jWvQyVjJg9KL+Zgq2cHRJCLDWr0SBRwfZ0e\n          3mqw94E9oG1x9mnp1TviGoVYTNWcVAQF9gRZSnCFt1CXwpZRwutor6Bhxrp91zr5HWHvl0A0KJ+9\n          7mWeBLiOpTFyyUH1U5Q1DlYgrQKsQGoitLKhoRADddTkVqOi2tVrS4/JQnj9OulQdMC2ji+4Mvw9\n          sZ4dXXw7i3rK6bHK2yOVR3esJ9fLb5/bGusLS3dP45DCcgL7nbk3uMJdmScIEScWX1/00BlimdHV\n          /QJdHUsXjuIW+9l38NLK3DNr9ok19Rtx/cUPKz87WTl+i2rT7GV7nljk8CmSfZNKA0eIKEho4vRJ\n          khzmLkoAr3+CaincF9IK0WFB/UuXTlcTT1CFycKY9fJHd+Wkwtfkm9HVwn6qKtKV506BfGM9uVe6\n          /trOa4gvhS1SZQqW5yN2PTMgiHi3QkdY26+dqkw/se4+cBz3s3oaTXn9ZjptHnYnzNazGS3NkTFz\n          JeBuj0aNvkjGMCJaKnJwJCpIiUSUh/8JkiRGYXRvn4S+w5EjvenJmUz79+Vs+dotIomwMB0q1DjO\n          /6dQFrr2zIGKKd84W74H4zMr8jzuFdGFgUMFqGTNvuRGYM2EZS+eaOOsF7+VbrwqX53B+CboeiAa\n          b03wVUBzrD5Y8+2M7/9KTFqOqapP7yuMpI2Uloc1/YA+PJKGo/1YJNeeFfi4nEgkMHleBMqOaNmc\n          ng2bhfxIIc/hfIjAj4aApH+nJlB8rt3IDOpZI/+Hw2a2L3w4q42092Z1bSiM5/+7th6nDu6vf/9r\n          AeZern3bP8auboOfa/hzEX8ubVvuyUgqFz6oCdxf21YsJLreAjSxDX5O4s8p/Jmt+xajL5w2U0Ph\n          /qyue0447e+9wGjQ2pfpay9k0580DnUbj8bl6JdY0wDUlInkDg1s20HMyRwfEfRhLqVngCqj6si3\n          XMaEzdKIruX/YPs5k4LtUGy5700bwzBEff5zTmtb5qGsPmDk8lnaY/UurqXRfdG+uN1obTSspfNh\n          cSNaniv0OujJdS+upRFaVNNoI2AHu/5tSOWE8OFc2EgRinWO1/LFsWgsFf0LXM6ZhSwsTWlzwAz8\n          ZK2QNzk8b+K7U2af/veUmTazDhNwfbRzCfiAnm3PmBndrtq+F1TxoNHXp2fCejZrZv/eZ+SAS43S\n          CujbDmnZT8JhckwLtf2ut19KiakdQTUeMnJGL4JVkyqbrWVYMzL5lT4oV0il9Fyu7XdCIqHE+R1/\n          YDEMJFiBj0jB/TkEyxIp9ndPgAMfEVd4hozU373jFvyUzX/xXk5P92PABWXohwlQtjM6/19CZRxM\n          I2BZfw/4gH4zO6zl/+7yiZG3/+//DTIXLg5+56I9yc93oycXcYCmNh/HykzAKnYsqzLCx7lPKo8u\n          otX50ekd23bhFVxd/+V3Qpz/w+qX/Bys+SnDteZnNKMvGoMlX07wspyIbdvlOsE3tXH/ih1GX+Rd\n          UfvCRgbu6XRhtF+DZWD1bQ9ebRGT3JcXcP/+PdW8gHiyC3/X2tKcrmVTgxFYmdN98MGEfxzU2OVP\n          +/+681u+/WA2k/4XbXjkD3/dmRHbBSkWD0sKQho7h0yybkCmDnZZEBt3WnBUkqWpO6gtJhqhOtDQ\n          apI4CRBjlyupy9LlW+Vfj2zbRf/aat35MevMTUfbwyRKkCUnSKpWjIqjm7sZFshM9Kb18KhlYpYn\n          L03GkbSJA0XSTjivJKpOiktHT5Z/vcN9Up6+V3lxHIiXXmBofCzdH5Nq6VaA4WzQwG0aQ20bG9mX\n          l2ffOQnffGMSNdO7mnD0AgnfOjrvdfSS0b8Lg5EJSkJH1dGLFm7e0UsKcPSSfI5e0kd19Aoi8NSg\n          kTWAswOT+H+4OlTO7vfEwjzVkez6VwMnhIZE/69Rw9mfaruWf1zwPN672sdFz+Opeo8vq93BKl0b\n          brp6QK9XvSOru4EMLgfpbbtApG+ORx0+fDgykDMiILMAO/7T3j9988W/7/1sb/Srrj2dn+0Nk7kU\n          GcwPY1zaHNroJt8ujZ+BPRdsjjDp6cxC+exC6dr3sERQD5fK/ffcf3LomXD1OuySyqePLV0itmjY\n          cET+5XeS+AfoF89bsXPoHRYAis7+GNmzdP555Q71icE+aYgLjpgjhTTpsnA8gE6qRXrizZGKp4YG\n          qKW1hjsH72DjjStl9KCRyRWMaEY/jAMNtS8uLFizt0qn5ipzUx/eTC2+vm39MJOggQIwRCyvEQaM\n          lH9asB5fxgD3sfGAYsRVvXRnovz4ApQj+ZBctMBxiK504lL5KvpAwPusZ2PkxieMFsjjJABuh0Mj\n          snM91iSVBPpPNe4+tfnjhoJOdeR6Dxn64U9z0Dae56VYTOYTsFDQQUD/DZyBJ36ieQEa73LUY1Y7\n          WmQ6EuLG3kw/G8P9CDgn8GElYDI6JXqU5uaiu4KmGLe7ggZY9/IVSJ4K+lZfQcxTgd763AQ+ngi2\n          eia6r9BLJHMDt8V/6dobPaybRBjv1XI6AViM7k3lzV7YB+Md2P+a2fynqZ2CrLQRGTi3c88fd+/r\n          +Xpf52dteLS7bd++ffCXnuzrxFP87dz3ORahz4zuhJoFcqyTY4Vezw3v5OlRCg4FdpiyL+b67Gs5\n          55rhHMGH7SSyUHaUXOjL7YyQg97sTqCyr8mnc7AZ4/bradgz6X1cJylu6DlOy/Rx+wu9B+F6zjf1\n          gr1QiUSNqY8JQBPGMVAQC8WF1ERAZl1BC9QTcmnscuX5nHV9Yen497Bx+aqb7lvYjJZsZlmd1s4l\n          Md7kvA40pKir5J+BRFlDw/DoaCptjmi4Sd5Gvqnz8wNdX3d1D5lAU1pmKFz+Zcw6Oll+MoaeljPN\n          kbRdGfJYVKlGHSceV+h+AuHu0GDnvLGqci6dfVWZm0Dz7PRUcWyMQlZYt++WL70r3/0eHeOPzhfH\n          ZmnfsOZ7VBzbGDjlCh+PKtK1fXwzT7k2o8QWVXeANaKRgYmvbwuKRqtFTq3JWezO2o2pmacI9OUL\n          ml3Ye4F69aHLK5MaMARQ4h3idn0xo3H3h/+HpLq87VL5bwmdH9KzO+FORIFVgedjZPJn+/P0npYm\n          f/uH8zuNTL+5XUqa/cZ2sRsuwPGQfgh+h/Pfwm+vaQ7Zz0YG9ExW34mX4COGncu99NXLdLtTVLOL\n          xhFzoENlTsKK6HG/RZBR2rE8qa4WuIl6kCVcXockFlIVHE89OyJA8bQcph0hG2gZNBf+uYgHzpB8\n          yHUZ6hNlaI0owwfAqYxH5Eey7ya7yV1Wf9auHzu0HeSa6EEt4mhbcYlpr3W1s/fNvnnEsYnElDe2\n          hdL9Z1n2NjxKXhpGPUxdqYUV6AHBpimhxfV8UzKL6/mmRBbX801JLK7nP4bA4uGlkz8S56DLTlJ2\n          us41LdTUYYd+sgPCUFWJt30FfWu8jzl5pGkaFSo3uewKwUFtwsZuXOrBoXQxV19kMhSxh2IbMy/g\n          qpTyeNoaO1m6dGJxfnrbLveZW1AR0FuaQMZI1c3e2va5g4UBw8iwDZOB9peMno8a+b7entygkc8V\n          hs1MJJPrj+K2N+pcivYKapyPKVTtUbl5jPr/wa915ubS2E/WtYnK/RuLCzPW6Sul2dPW8QVfuBnz\n          HSSeA5UX961z6MxsPXlHr5QfnbXejJeuzK8kGpLElkqcqe+Rs6vYxclqwknn21yfibV6dsqydy1c\n          JcUF+mkIYgtvlf82pBmRFBn3g7DZGAmn4AV6Js9serloDr4oFxUSuCsRo4IQTQm5yEhf/zaG2Fgc\n          n6v6AT+9YI1dKk6+rhy/Xz7yW3n8rfX4BRs8Sr37dnfvCBjG/7ARP6oRff+x+Obytl34u85jFaj/\n          F6QWHqveQmZIY5O03zT7UoV0vpDVo0NGTocJyXRS1qNbIGb/4+zE0q3rdgz/RHH8V4puh9FJk6/r\n          cuMGoANkIvH4QRethXEbLgAO13moYoFDFWvhoTpopHSQxHCkhjLm4bTeN6CDmAbfSKzhMMG07Cgm\n          KnXPFOKYhdEjJIRsrLFBcgXDsZzsDNqcsUWVysY8SU1CwjU74vbeoqMGgLy7NrUeVVCXvhur3DxT\n          68ZDsRSD768zNQQGvwpyC1PDsNbfz+btweigPqqB6NRnDps9ObMPKIIXeDkqqGz+VrnprcelHy9Q\n          W4E7Srd07hJxlL+D/mnoVX/ODh5eaZWE3QsNglC7GBworJUdMQeUlhx0uid45d1z+IbS01/KZ2+V\n          r8I0911Y5+GNBw5vvIWHN2tkRjXvIA/pxpA2VIjCPnZo1CxEs7GowMbXYxea+pmOcvnUcWDLaE54\n          +TM9dcwJMaZallC1TxE/a20D9Xg3HWMn3VIN7wbaOn6K8m770KMPE90v3rGOo6wEjrLSuG8xUeiV\n          zr7HIAsK5U14D8gKxbFTtmjyGIMdLlzgwhw9QH9q9+whS6K7cHHsaHFsFqMZp38tzb0q335XfncK\n          GBuIrkRLhUBQMdL9DbQzUPcnfFTlH2Uw66v5q1U3VFevltT21X7wKgpvId2eqGw53Z6/t7egSi8O\n          PyrR3MnOaSeedragDm/IzJiwpRfEsBgYc+OU6RGJIq9R7rURHmmEI7oYW/nnH3H1eo9JK+O1HBEJ\n          jaOO2dt2OWWXLh+zjk4DX/IEdI+NEaAIBDosn31GgnznSo9+sWafA2uqPLxSeXAcloTi2JRzbD26\n          A8sDrkALD4pj01WoQDgSxKUb4/7ptqkTrHZy0WnRGYAeRPVTztTxAW0kPPDTOAUFFqGXdMCHaeKo\n          3USqZPAczkfkdDT67bTR2jrIQQfZYRKAgo4u5m6ZjLs2L65dKKIWdDjVjWgDUJtQrX+k0Ltc5U45\n          5Mk7cZiqnKUARJPfaaNqd3nFJsTOdxXtN7KkLLFDKnEnmUy9qQ1DA5Mbhsw/vZGH1E5wLzNe3SQe\n          KsAEJRfweMAMk/Agru5kJmV7aLkeUWxONV9bTVMa+tpq1ugWZp2eLp99Wrr2rHT1LMxuNqPHTpaf\n          jGEkkWu+L904ymHsCwGHAVmk8u5HKoVgzPHpaevlNevNRZjbS7cRfUdQVb5B0S/YwXQV/qX1UCvq\n          E2ctLVYBLbwMr4YDUgHNywVJJPLi23MYgkeEYYfbwfZj8fUtjOy/Mk9YHc98lxrplNQgjDNsisJi\n          oE7HLtIjxlazyjS3c9N7I+hebBzSabyC3kvyv/KCIAlxQRHUKIu9YgqdNEqEZrovWshqvXr0b9oQ\n          TWke51VeZps76EfMZj15BUUy2pXsyiSB+sSL3ongweJN2pBtlI8y8GkKsiW6QHnvLE3OlV6cK9+b\n          QFze6pmNXUEinZeufI/40vMvyg8fYiJ5DH8j0ApAzg2ylCHNEBICjXNO8GFRDpYPWNkeKNcjyhs/\n          emsxW8B3wmdSqwUGtSUE6B5EM3hzmaNmCLgKJTDWzQF1ImKB31yxOP+6dGSWmSg4x7SAMG9vZjFa\n          Hg1uU4309ldaJqWl02ExUAfCSvSI8VaTwDq0fGpQT5tZ3B0HSmCwOjgF27iv0bspz/0pwn3C0Jd3\n          RLjmaAHrzwEVmANpPZIyh+mFT+EDB4z/yCQHksl/60h+QZbnkYGd+5L7kiSu29j1pZnpMzPt3IFB\n          Hb2T+vQM95U2QryS8nDpK20IvdHNfk7j/pgGST/NdRr50TZOkGPqP8bOCHFFpQuTtivCfZMBTpLN\n          QQF8onMQennA5PZlYRMY4UZGIlQ8T8TbuIQa4WriKjr2rCH+BB/3xp/gFU9UxvJoiu0uOSuB8iHN\n          3UcCBdgtVY2qCSUMXAAJUOETajjuw15sh7WyPPO48uJ46fylOqWBsPuMXTXXgYr7WC+2jqhMaQPK\n          h4A6QpQ6QkAdIaCOEFBHiFJHyOwPaSFKHSGkju1iZwjpY3uXSNzTJKQSn8yaiGOphOqRXKv0g3Uy\n          +gkR+qmRXJ3GR4xcb2ZnTY/6BVtn3tWIsXQahv4UWX6n659i9qXtUjeIt9Ju90TbLsZHQL7dTSfa\n          R5WKxUD3ZXEV8I+/PUeJ6fwR6+2dZUQlrqq4JztGnvcJT1Rg4kmYOgbQNNKAjiww0UwGaIFc+wIt\n          SOToMyOXN7OjYTHIXbj6ZA95qoc90SM26T68XIVNCf7LVdiUr85yFTblvLNchQ1486yuQtlTYf/a\n          K4x7KhxYe4UJT4WDre9x3es0hogFINGk9ChpVpQ1a9sudoBrNrnjcVeonHhWuf/jDk80jrfSakgO\n          xxUnzxPI2vco8E88cGu2PZEajl52hyeYR7Xz9DRjVBEDjQ2i2lrCIiJMPn2Hnugr6OpowdLRU4vz\n          YwhAOHaqCnd6dAoRTylEH1rK75avv7AuzSFI4fwRkEIQ3evNzwgUAwezt62fXrDCCL37iCSquU8w\n          Mi5xnyzOPwJ5nW5qdwDPxvPb8IqHlQfn0V7BOLcoUK2epwczJgJLbNslSiAPsnESY62n9lsGK5xq\n          DBQXmi71T7NhFJOSSyNI66Gq826WSRk9rRQXil2CeLXFXBKlc0tGB5+kOxGY6xa8naKUJqlppO5n\n          iARD0UlX4MtbZKcrcvIWqWpou6gwIwDNbcVQvB2LgQ1BKfqlNFEKizGfctFVD9oQulwVEnUj2hlc\n          toi6ekcWgkGlsJ0efFY0x3e5wM6ogyDPlAJK10cVpqRA64DEt6h1fkgbNIcKkYx+OBfVsnkjBfyJ\n          OLLxMTExNJihGDpMd1O+tFA6dfHDm3FgGASh6ggJZX5MEKpOcpWxSeQkiEx5l/IQghc3W56+ufTq\n          PYV3//DmR/LYbQoXSkCvZhbfzhJsobsMEGj88Yc31/1xnqXnLxA45/xT68az4sR9AuZ4j2gPXuAS\n          4zHKk4RuifVdPyQhGPGrRQd3kOic+sxwnzEA70qHhws5vTCMuiD7VvSgifqeg2FejP6u/f+0YzU7\n          bXhYh1l02Km5mAVQsTe9OCHb6uXtoge8fWAn+VK7a8rYNhM1YddjX2Fg+Txq9nbRVct215sDUkAf\n          2fGFysubHKwsnANVSXy354mM8aA4Ccvbz5g/iCAtFSdv+KkquIs8ocQycygm0aPNUE/33r0H9uw9\n          0FVd2xUePluJhaVAt9jAZ3okcXXqQ1ZzrXzBRAgOTyhEhqOHYe+KNNc6AXcUUuMtg/I9krRxrWKN\n          gtc02yA+jgotHpoVW0Wz7Kd6pNjGD5nztibbKPJSWJIbbx2U75HkDR80eE2zDYrLYSm+igbF5R4p\n          vvENistNjxAwjMRqRgiYRWITRqgxPiEFOrZJysd0+Fq6dWXpxc90A7S+bl8qrn00FBczicm1Qvu2\n          Xe63u9zBqFnF9v+yjs7B7usTl6UMd9A7NtEhrJGmrOnxfwaEbqTT2Mr9X9eNzLcpXsYzjO7zFNd+\n          0e5/xXajVyR/5khHtIStYXV/uUpnMhUdxzAWFN7LTjskr28ZXoO3wCnGkXZ0kCda0NVMCsYV/qgu\n          sdbPU5XpJxvBIWXsVZyqJN1HsrseW3G/3c0hF9CcdvsdY5Wzz6kqkVucn67MTRA32k3jjo00Y02P\n          byWXWnXLcceV+z+AO3YkPYZh5qRXj3Ey3aHfgTbkynXjeOsyJ90m+aFs8z5oEJzij6LaUfJbix9m\n          jJER07HuDeqGlgnHgkLpncI9pGBPrMmQ+jr1rAsy1/py5FcvrMfTG8ORO1SmuWaB2XU4suvtLSyz\n          NtKUNT3+T5l1Y7nySv2/ZWVWZM8djqRKWXaXzai3KI8Ox4QVOXNMWCtPhhqa8qbw1NCU+4Snhqb8\n          JTw1NOUg4amhKY8ITw1NuUB4amjA52GFGhRPDUYTNaieGg42Q1FeohxqpgovVaabqcJLlsPNVOGl\n          y0wzVXgJ01ytsNOoFHBqw4IrbTYu2PnkBDuUX8SIGXT4oB/5CQkbf12cOLODZU3kwtymLdGNMNdY\n          oHkoJn5UhcDj24jWuzEKgS5i7acRVMm64qfr7S0tfq7clDU9/k/xc4OVAiv0/5YWP4m8mYzZGHoq\n          kTKTW078tNtIrgzrxkEjHJMCA/to2R5SricmNRvY56+m9fQDNL1m+bdHpfNP1x3KwJc9NoGQOcnd\n          jmeXnRSWvr2VIQ5WbMiaHv8ne95gGIQV+n+rAiMQjW2Xfdoh2vyXIqHiNWikXZgUaUXo01igo0ws\n          tsHBj03NVtj4CHxC+l1XIqKqkY6uCBwk4ViIdMUwh4rS4aRRiXRJEUWKqF3kQIwkY/aVJDtQEvYt\n          yT4QV0IbxcAZF99kkbANdXWg105Mbi3n9uLkNOZaRt+8aczGPfEI3fMmX2BY8Qru7kGP4sJCuo2m\n          pycO6ifqJf1xeTR37GYgDcRg44Lre1p6+7h8+x3C9bFDunxhZBLzb1cF5r6+VSMUgcwlSUjwMr9i\n          eKKraDU2sXqxGpjYeu78vtlOWbdKWDcw6oTPl10VfI7sgcTi91bnhdpYw2oPeT3Z6SpuZ6tnDrau\n          rPfOLUddkdztAA46S/7GObl7EvTaafM4ezqGGTIjyqtmn+4uiOfbdv397z4qtXlDeyfyIxyqnoOa\n          Q3Seu3Suw91dKdcZkhbmpMP6d7VzXOd+oTh5kzh/HyPMAASaV+0cvnJQyx7iPvF9QCdUP2BmR9vh\n          QbuzBa/sJNmOxq4BqeI9qu3IRrdLu7F658vd1S73PSh7PcBbE78UJ+9jY3asZgENdF2MxVuLqy8u\n          nIWlrXThwtKNR5XzD0Re4Fdg5vUy2icZBCcTrQjRUuyOJE8mApHGkh3L8lHfp2AKIs8FhudRunaz\n          /MsR2JCUHt2yZp9zYa704lxp7h7iHLy7R/MfW8/Ola5ewRBWGNmJl8XJu2SI7xcnFoqTN3CjUmeF\n          6bTtVHEipavkk6XqCnN1unT+9NL5W5hymh06K4zA0xVGkmJbfYmJxwQhIQEHXHmJqRZ1LTHOxVZe\n          YnYTZkJTLcRcmwsiViYlx+sjFA650EriuPVIqgw9SqUoNV3kClVVK57gsw6BPaVS1CYHRsrNskQb\n          fEqyIyrcy4tTxrnC+5Y/oLja9a8+KdfE2vN11j9n+Lzr3yom+T8Xuf8mi1ygO3tsgzOoNaKN2sQE\n          EOWzt0o/P1q6ds/6/u2mpYGIBXrkx5TWEjGSkS8i+yLkywmt3cbwv8k3gopYXsuKGvRJzv0Uok58\n          fwGBJsZOFSfuFCfuka3k6+Ik3VNO/2PsXGnqzuLCNKJVzBy3np6qjB0lsYk3Eejwwm3rl1PW1D3r\n          hxmsau4FqWocaKly71zlwfni2FT5ymOMg7xzojhxAqoiCInTBCRNUZeJkxaUhCtQWkhsYTkgFk6o\n          MSXM85IaVpYVA7wlqRTgueYVAryft7fzy841dAY+7u0MvLIR+ZrNVDoVVSRJjGOk0bZdzmELCjd0\n          72nj4CfVmk2ovWOt3Z8qDrIPYXI4FnFbPaq6JJs4Eg6DreTJXp1EcityTayoUAuQmUBRyBNESl5T\n          jVTtcL3bD7PJcDGVRBgmWNC2n4ho2AQWtu4Ve3AW+zW8dt/DMGcKCADkDLBXQPJQtls+oowq5F2w\n          RWKBpH1dHYaPGuceCwxSiKmtnGTA7LeTg+DhwaiWyWhGdNDM5AZNBL/LjprRv2rRvGbAhR5etPOF\n          3D6/uHAb4TTOXwI54d9I3ycRCvf2Xdg9lq5er5eTuPo2NwIK1EXzpXrWcESLF5oNLZYDUQfkjcYY\n          zOlDIDubWX3IyBkEQYZk8NBzes8gRY2J2ruibmYYUZOuK45yrna7QzYbSke0mkWHoUYRsIFbxfGX\n          HKrLz763jl6mIPd0w750/sQq9OZyYFC/3KpB/avKKTZzCUEb58cqx3+xjh1lqoZNESzlQL8luVWz\n          PQ0ZfbnIgDY0pGdYwqde89toblQDIo/y8ehIX3+0g0eOLsOml6Z4csAvKaIogmGMzSzOT1unrlvT\n          xwkAGtDqHQKAdh/ucqt+YMUSviG1Ht0p3zjrjKTA2Euz6VnlwCB+WfooRrwEg8cBPuHxDHd8aQhr\n          UZ00uJ21mhqcH4mY/LuueESNRTrUSJcSSSpoo8Mr8UgHj6Y/BaUtYrvj8R/aABW8i+ZBOaJ0ojEw\n          GUMLYQMGw8Z2mxySR/kZhlZYR+cW319bunyVKiq5hjlaoNFV/ihGV2Dw1ILOII8UMjoxAtgj4lhI\n          wKokNO55oMFo9hJ/91hPZ5duHIWdld1dXOn5+fL8kcr7s0sTRxruokBjqbzWHEmIo7Mcb2raDYfg\n          qvWmPGtsNJZIxOKCGifGSuvoJAHgfYLcguTFofCLlOHgQrlwtXxpoXJzjoMdBO5Ax38rTnxHUmqh\n          2bTy6Pni25NVX52Ojk7iOUnhU14RzO+J+g4jq+MoXcx3CaVTctXsr0I3huV4gOuW+7Ees5+B78nx\n          5jy4AmtbqyPXhqlCljeNj82QFtCha47ECFk5udgIpbFUh7mobh4ESczdaR44QG/uBzSVi0TF8RG3\n          tB6XIeb+Q8FBfXtdd6MQV9ZbaJUZE3hxebef2j6Gi3YvwyH0M/x+1M2d9eI3lLXPPQ3LgZpZp0yP\n          vCpwkU3f8g3AtoTu+IYM2OcdNAfN1KBZyGlRI5fWMn25HiPTp3/rTyzntG/1uQXJAXUnU3myh/dn\n          WqXpAK2rT8unj5F8q74LnoxxyG0TKIeLzcpvgQpeWWnhgcsYB4FZ5lmGSJwA0X7tr7A17zX6onE5\n          ulvv1wppmNm5kW+37Spf/7k4ceLDm5PW9QVc7CaPWjeewemHt1fpLcy4ev99cfwVFnt7lQ700pWf\n          cKB9uRj9+3jPl3hAweyxaRZRzsgNGoNaVgvLasCaZ5fokdXmljl3BZvsonzQLOAI4+C8KF37fvH9\n          4/LDh5JqvXxNsi1gwpFx4mN1HaQ82LTQzAskOx0uIIk6C8hH9ED1rxr1EuMwvE+y22Aeod2wO/Fa\n          QFcuZi8liWUdkiivYd6oTk4gx8bsXGEZg1vQPTQeqLeKN76koA7o9snS0+8RXhIoaAoZt/X2p9LU\n          6bC1MFu5/zCMiW1sEsS8hU8n4MChOYwTIsfAeTmgzLh15cfStWfojUkwA7HSM88ZZaIPyAuMJMJb\n          d4qTNzCxy+byxro5WQSBV0SVV1E34c7JktaAf+ULERBDI/nDUR0oNazlDA2oKx7tSoY/M4f16L7d\n          dVRIUSzCS2KcV6iig8AnvkFDL9rQzmNO1YkZNIihBumsn3fiJ8EEVmwwkNKliTLsIcYfr77VG9GU\n          +2SrOU+9Savu8P424n6HuOQQ/WyiSTbf+XkyHA/KNAU3e+JNppdiz64LX9/MtT1loGL8UDQ/qIeJ\n          gSzcr6XyyGVhw1HI5NHEw1JBb9vlhhx31uWAMIl4jXGq22+cCvS0pGyT2lsEJ6aiJu4i7g3L8sVd\n          /EZMyE+ICdn2Up6EiXKzOPGE6FnPYyQiDclotCzlg1ULQj3HOR/icpx8IV0FeJKDjqjVlaq7L0Xw\n          pnKS9WwMleyeC/jST4C+dnhg2eO47a9B1V2LCDSkGQOw6Y8HKhlpgZ641GoZfajQvrhwe2nscvnq\n          OOZ7fnwTBHiEU6e33l+zjs5h5y6/dW+8Ili8yi/nqNPCGqxgaSPP9kRZzKcSzZuFId3oYfsi2uFE\n          143jy0sC45qlX19az+fLvz6rzE3VchV0j+pH5gD9/8m+3d07nCCiWSdP84c354BcrIU75ekp6i/h\n          a3vLOfh1yMStTiZmKoVoMclMYtFDVeMtSE84sjZyMsUqV0USM9RNJDDZRjOJ2Xka4zUwT0zQq91U\n          EuN5kipNeWJCY2nIl9c2eIcbLpABh790yMlDdNgxIokMPBzAaMOve/A/qj4iHqjQjsdadwMrRKA/\n          B03PbBs10ZCUN4cKed2wIdWnX1mPL+Pcul7PilxbzbruQOOBmvC4vGHgAs7G8N+1Ya1PayON+XdM\n          njtoDJn2giMIOxzfOyID/D7H7dEPc3tIJdDxHWa2T89y+/NZdFMcJTnJvtKyMA+HMVdZqgCHo+7u\n          /IK+FxWX9FmiAIIKCn0gcDgY8tAf6JHTyxDlpR3tHCfJ6JQlxROsMu8SvNs01uB/BE973Y/6TAM7\n          vr052oOnycZA4COwKeBhgvKKEpfjshzBTo3ElbiaAGmU3Y/Wu1ubaGwzdt6MLnysmSUlqKvK3S4m\n          ciEgipBNFCE6sCGbKEgqMpsoQjZROHUdZHXRF6Py10UYIUYY/p0+pdqaNGFVAnZt92nZ7WLndjG+\n          XZQkcbvUUVvQ9qOuujkdMtOFYbjmdhzKFfSdkt9rW044WdSAOus5JLUDQaxADK2oGwiMfIm3WOSL\n          dft++exTxJAZP9FA2AstvnTpLcx1FICezpae3VicH1t8hRGLS6ceV35+X5o/uvTgIp4eP7U4/93S\n          +JnyWdSWlc8uYNreX7Bk6do7PL40QVOuMa+CqQtUc21dfWq9/QkzcYzNlq49W1x4SHUc1vEFkL1s\n          HRvZ2qKTR2DOnqon6paPRwkLsIWIiwkhEU6sHJLiKe2KSnFfb+XAlFrwUZJDByVPyd4n2w5XzF4h\n          kzBH0VEd+nP9hOsEiOwmwjCVTjvr6SNlHIiOpCu43quPdAWRhOvGUbo73KtIpS9L2uAsPDO0ULmZ\n          EJ+/PHqZUqczmprEyR1EgnaUDm95FV1SKT0lZdtbTSHbapV4hCo15ROulERJcoUmaKdfmKhRBMdY\n          17DvjxPvFN9n0F7u8hRjGDR0xOIfVTpvj4XjiQDdVnusJ55oTrVFH91ymq2quVHLwyNRpqmNHgyT\n          83Bfj3gQ/UrJhhqzpeN+eOq7ys0ZjjoGVXMpn/gJmfiVFx/eXGbcfOrY0s0fucrx++Ujv+Gl65go\n          yTp9snzXb6b0GRQ92wUB09gIzfpuxAOtifGPmsCBWW5Rf/ugOHmhOPFq3SFvarPDiYRdetWKThaj\n          Dgdjzv1VLYxV1lwT17nCLQKYQyaRuCURc1Y9JFsW4oyA4yS8aSA68RR/uiQb3SwpOqckZ0SH55RU\n          UC3cobbgZslO++PfighiGykEslNcXSlnUJ2He4RET1xdS/Kgms3RLvcVDi/5U1iJbZyQaCiZUCLQ\n          fpzgPyoy5pMZ69YD69mzdYfF7LYxqOhMJaroDtxU2m9sbSjMoM9v5ql/LhQbjXxZv9+3NuAlHimd\n          zmmV3xM0doH8bCEGrwrhhLBaxq4KPQlhc5g64+mqEFlLK6VYOCGutpVSrCchbmorpcZS4CUCTd0J\n          aWPNWZ/nspqebuM6sno+XzWzAJeScEsYqxr2m9oD2346sN/NpQz8WOJCLvGiGA8Tbw74+FQeUcZz\n          Yf3bkbSZg6LhAd1MmwOj4ayRGQib/eF+I6uHBRhAIcZMZLb1p8t+hvsjfYZc0YyM3ue3nH2JpfbT\n          r3AbzASVOSXJbp8knz8QZeDr6p6l8gov84osiImoW1+w/p3lc2Fi2kl3bialya3/4awRTgTaYuFu\n          TyLWkr7g0NcpKArdCW/IRQoZ4kQWPWToh6Pf7PmmXU7Epd/h2Vd6XkMLwLZdf0GvJO5rIzfEfa2P\n          mNk8zve4T8sCz4a7PtvvaFd4u4elTSUukAlUURJ5SYnFHOJabYMDyYa3A0GbJZtEoIk5sQkm5u7C\n          QbhGTcxdRq4wBF8mq38g59/otvH5M6NPHzKqd/ZoQ45her+ezxVGNcovvyikRzH9KV9llElilSY8\n          ivuzmU5pGZyiRgrGcDd0ba+W092cqTsLX2/o2RxnZLguLZsfdPMp2wCNeBcIBCTy8payOEsSpq/p\n          7tehYRHspwgPPzKxNuO9qP/OFrA0J4mFmQxwyDvAIXuA/QZlZ5BDRiZEBjnEBtlvTKb0WWNMZqTq\n          MgTQgl5Lcm0pJGlvGUbarjKUuL2lbCL3GGWQ2EM4VH6ztOI3DVVRvupZngOIogXl7ESg1TkRb1VX\n          o7prAp+AHo7x8VhCjtn+4Ico7cJy0EeXg8N9ZipHLvcYwziQUfia/GAPelVT99sekEGYXHHAlkaI\n          nw2bB3rOEwXoWhv3ZvUBaPV+aL3OfZNBt7OckR+110oS3YFb49iafcPX1qxVuYKTr0ZZWWzWFTwR\n          GFGX2GCss8+04WE928Z9YeYGC5pH+kfn9h1rxDlDYTY3bOQHc0AkWgb6ncizNggIenoPZHUtz2Rb\n          ZAWDfy1oQzpKsQLIL2EhEY/JkhoFUhsECR8Ls1W1yymM1IaF/eL+/uqbua+0Ae1vsCfw+Mk5mxxl\n          c0UzlMwV+E/kvXL/enXVxkn7iUBDX6KVwwZ70ZnVCfnUjAGQfEaig9pQASF+BkUpSksg6UeRBSD6\n          T28hExV6e4TBHiHXIyFn2Lbrw5szxbGx4vgZEuXyrjh+lwTK3y2Pv7Uev0BI2PHHpSdnK28m6WLT\n          zi1dfA43qQc9EhfiusPQzHNhjkKvWAtX68UXuj+5xrlzbWMYqPRPqBsvenfoqaE27rNIV6SN+w8D\n          uc+wlsm0cXsiHF76KvVnkKGAIx2IcF/D+Z/17IA5YqY1UqSN64DzNi4JR0RQ4P5imn1t8CTXHXG4\n          l1JlW/uyek7P5Mnq1F/IF7I696f/97eRET0T/qNuDOhZ+FBYDmxyNPrREQy/d1gbgTUtzwnhoWGg\n          uhyIOHjdPUp7NFIfEeHy+CSR7KtjtWXcQSUF5DDUh2vo/qdERMz0xu5Evde3gGDOhpz4eNIhD/1p\n          eye6N7mGPcSGPeQd9hAOe0jLh3DYQ9Vh90vydOhD1aEnMr9fikdSB4E6hMSOf6vkjmd7IiF6mZE8\n          Hh6IhL4m16pkT4viL5I+/k2SMxDTQ0j8eNwVCQH5u4T5j/Rm22lLWd7jtA69tbB2fXH+tXXvDrL5\n          2RPl2+9QrxJXwsqKCva6z/Uoa9Kx16kTY7Q8FxHGRfXqoOPKqjTtGH598Tp1CoUKyy/nlq4cW5qc\n          Q1FXVMPKilr35SvoUdakgV+ucpqeo95d7JWEt1dEtaFeUQI184q08culaxGJUkyKkcGRT72Z6Lpc\n          Rjaa4KLTjiqiM1EjKr+dGI1EJ5rehz7QO6uZVTL64SoQxePHCJZwccZ6Nc99YsGacxXEmgsEVeyI\n          I7/swGyL1YJUxpxZ82qUUJR4dHAgF1FiEQFTp5auPbNmLmAY9/lXcABDWRw/UZyYhuPSry+Xxs/Q\n          WyRh53fF8e8R1WHiGTFnX0brK8hjTy9YY5esmQVr6hjOkmMnS7evVuZOVa3i1CXOenSn8uA8kEtx\n          bLb88KESo5gEAsUkwFlF8Xnhs8ICQ+Ad3yKLPHYrMF13x9Z2Nss30IDVHNh2whZDxVawYq9KQnD5\n          KJP0XdQDmvk7UzgF1XVLJS5QNvh+FUrWXcaJCXSce2sr9CaeZXDrArF/O9i01PtAqLF5+7DZbaRc\n          qJ9+PIZ62N+DzsOE7hSvQzecKiSrVTJG4O9osGKXX7aph1XjOG4z0FviVN0Bt2rwLuQO/NcAY9ou\n          74Z/HqfmZp+19Y8xX1iM4Ef2pROX5RSojZJ0Syk1E2Z5/wI21eBomWdbUbrBoJLjp+gyab38uTT1\n          Hua2nJDDSmzFVT7g0R4ltqb1vW61sBDUXEfrm+xd0xNyQ2u6MDQshpVAExTe7lHkMP+x13cFuQMD\n          GJOrYLmU9WA4QWcT63vl+yuVn99bR6et+Zll13d3QXttWPZzKckqLhAbwkooCAFibTcjjpSuzpWu\n          fW9dfWTNLi+OuAuuvziiRCQQL4EySMqLSYL58jOm6MPXv0fxA/WEJxyxpCp43J62Tpyr3L1V+vH0\n          SiKHQkUO0RY5hBhL/JMIx5QtK3CwrvP35n8XcQNoxp99xYEJqWbnke1bCS82iUimvVt2EG2vRNHO\n          KxokgywrKYAUwESYDhvPPkGSE8Ux95ArTGo95YKVGVqwXLCWZ1fmTAEyheKTKfzZAsjMXLVEgeTf\n          pEDherSV5Akl0EaqbC0bqSjzghAXYpLExz3GmSFzWPubdlgLFyJaCu0I/6e/MGyY0SHERY+a4UE9\n          C188oMOh0GvDOJyeLp+etF78Zr25ixhjJy/Aglp5MA9XECJsBRRJlbjHklzEHV0MPMQbSenwt6W7\n          P5Te3abRvNt2uc88sJEyi+wV4mszsK6lT1ZlW3W+ONaksUMJNK0qiRY2WB0y0umIOaDloHOzWiRv\n          Do3SBBVGRhs28mbWoAil0W27gKiWXvwMFMV9eHsVobDLD29Yp66jKHT0ofVmtjjxK+nQKR8S25q7\n          djlFZyKsKM0oSBM9sDJ/BAVpYnUK0mvvrGfPUDxTYaO0YgyNu3iPsqbImWpVqBnDY9wExXyO1fKq\n          WlOeRu0ZcIulS/OlsbtUamVoAdevh1V+pfYtX0GPyq+lxctXTpBylrnP7FUrd0bazGc1IxNWA/X6\n          rESPukoNfpMc4KCR0hnMrQMMzdDvWCZCLTvKAxksXZkrThxZunKfWKIvw6aIxvl6Y6iDkYnjqIpS\n          aGYjOy4dhBmajTGp2rAAYhURr5ogsIqj54MxLn03Vrl5pnzjbPmeB0nXxjULul9NeVpH4CfsqalZ\n          qoRVcRWzVOlRxY2fpcpqeU7p6kNgXbIg8mFVCgiur1u8R5Wai7cPrG2tIfh1eoy9gPQYHCOX9il3\n          4N3rYseKxcJqrFkbVizWo8Y2wn4VbLvy9kKssYCSYTOTM01gaIFaLlaiR5U3nqHVd0dUgZ4UgZdl\n          yStqHxy2E3LBEcm/Q1C+NamHj9vJtx7dKj8ZW/ppzsl68+HN9eL4veL4MaIcguX+1+L4LPBEuE4I\n          ElaGyrOb1sI45S92yEeNPqF5o/A/xs7E1bAaX2FqBj/bo8bXNk+Xr3q9J+1qha2qOZp8UkNkrAbK\n          72ory+965hCjYD0TzRBvkWhmJBvNpA5GczQCQ2CUTHxJoCp4xMiaGVzZHffZdvpHz+kcmT4jelob\n          MH37xq+MjJHLZ0fxqfygznVVK/Ik7tr8ACdRJAFOkuif4KvonkBfRrtJzW5f9mtD0O/o8gdzNnCz\n          4irVoyqthjbr+rpAgDGY9axYG/f1qMl9wpjfjgjX3FhjvTkYPnMgTcPTyIVP4bPiyt6/7D6cTP5b\n          R/ILoqMaGdi5Lymg6GXs+qwwDL212wC6zGEAEpLrX4x0X9ro17mvtIw2oBPaNzI27XdnzWEumTM0\n          Lm8SyibxV5RlgVjP7R/BgDc9G6mylvq5c12AZYIU4bYsWpmqCAh8FZckFE9XQivzlq6ilXmuV9HK\n          Iq2DVUZIJVQlFYRgtEklVCUVDKOhgI9SMoTEEkJiCeXNEBBLiBCL3wIsQss9eGU2DdX4sKm1qGOe\n          jvNruNkcq4nZgSm3vKbXP53sS9ulbqNvu7TbPam2i/GRAbiGk+qj4nupgUoPtZVTvQ5p6PNtA+/q\n          NBtzFO2Rh4w8wsuPZM2DMLmjg2Y+N2Lme+iGW8/06cNGqicN62x0267yy1nr9BTbvI7NOOmBymev\n          l6fvwR68dPdiaexucfIKcUOawjRpiK1Bjscfl+6eWBq7URx/sHT+p+L4peLECbuqk8xpvB2husoP\n          TiBCx6M71snLUO3S7bni2JgDc/tVIacXhpGHMjdk9HBm0WRtB1BdWM+p3N3+9XUqF/hANRG51bIk\n          kQL+omcPkRcR0YUOea9h9tnhSWFGDTkY+gaGuF7H+9/iRu4nYCEvUE07eYmIOi+Lk3dJQpHXROZh\n          qhEU0tgtlNbWc+iE4KFr1XS3XimSiZBZbTinZTE93aHo1+R4P3wTJvOiifxsq8wPT62fJstXx3uK\n          k/eKkzdI12O6BZpTE5MjkoPSq/fW1ac9zvx2X603yM731J9aatPjIwaPT6smza07PkYOZhZJ7eEY\n          htyj4XQ0TYJKIQ2XxhfKZ28B6/tf5es/WwtA+q/Ll96Wf/7RevYMxgHTIdgmD2pYwyvPTiy+OsqO\n          fz5SfncKbWFwOjZuvXux+OoEPaZJQtE6R/xKrdnviuMv0EB3cw4uYq/+36sc4manYDtszvlAP+P2\n          eA/cbemEeoRdppyFFbERclEpHIumeEGyp93Dhx/enCk/uAGD6Qw1HWScXHcmKnfG60ZCuep2802H\n          cGgd9NR6NgbV+9m0S8NcY/6Sm56WseBp2aopCOpgaREnEUfJr3R63U8E4jNKHVUdH1bb/YQaCzoS\n          29VkWBLiCsk5SzLUPCQL2SOyLE5B35dfXv6k7g06NDtI5NyTD2+uc6Ujs9b3cPnI4tv3xfEjpfOv\n          /DRRA64VmARn9+d//PxA8svP9y7vBOWU2uUc1rWax5qmlGBPQ17eWEpBDzXMSgakj0ayyrsfSy+m\n          1xjVGwTIhpBeKroDoc+uTRdCQpB51NVZT94t3XlICeEIkWR+XM/Bt8eJX0t2eoGPB49U434sPvaD\n          Jq/Hv5Wm7pTP/QyfKcEWWuKBSzUHouddWVmS2CjP84IYkxSBggivonCj6bEFPhHcN1tDFztQMPr0\n          6MCoOVzowUxGI7CRlyTaY5/RQOvqqoJr0qN7xfH3K7npEB8dCpWeFIlrH8vCU9XQ2HW6pJ26HKZ5\n          ulWCx6aVA7P1bMo29YyavWYhmtewU7P6EKYojfJSDy/bFp+jD63HL2AuYZ4CNC88XLpy7MObKUFN\n          IBrRhzfT6P+y9OAiZpL6daY0P1WaOr107iVwF/ooDuj7MWvmPHkoLn94+yM8GyPPXi5dfGT9MBPD\n          mhZf36KVVfP+3ka/gtKzy6XrxK/30S/W7HMoQK/TIcXrJMgbNur+W7CRG79anDhTGn9C3Jbv+QqX\n          TzyE3X7l5kzp7PvSi3OLCwtMmDl2ElgJTfRVune9dPdE3W2H04e13NBPU1TBAENGu2Tp/E+L7yec\n          BJml765Cg8uXj5TO/WJNXCpO/FC+8hhOCYMmRrWxcTv2vaq9gGFYnH9Eit2vzJ2qPHpaHJ+BxhQn\n          ZlkuyLEZz+Bh/vkZOn4sXyTI5QuT5SdHMLRr/Hb57OvS1eu0QuvYUesxGiucD14auyXE4JNLN6dI\n          NU9KzxbstJPvyGfCCyf+R5G4YNvkctdb7rqv+aSuJ0L1Q5+8Kz86z7IGvzhHtiRjGHo28UPp7KvS\n          o1u05dhx707gw+jTPS7C80vjZyovn9DUZVzjj0r46NwPS9dfVO7MwmA0/mQMP/r1ZOnWEVxyjt8p\n          nz7GGjR2ElOsvX9MnmTWHXdh7B5Snm58SvNHS6cm3QNL30SG6wF8QXFivDgxbQ/pBE3VJkONi/Mn\n          Sk9/gZY3/tVxp6uXLj4vPfppceFE6edHleev2cHY0crzG6UTR52mwDMJ1LX9+rL0ywk6E+mT7hIK\n          fszCAjZsHPaKMPUfwPiiVz55Vfm7J+W391mz3z6tbapTkQoVVd49r5x/aM2eL7+80XjDBJ4+Wj47\n          h7tT9EO6bt2awcnl+ujyo+ll3i4gIUKPVl7cx4fej9e2VEBac7Mlp0ij34kUx5IGQOdc/WEVjyLJ\n          lZ78gPRGKMf67jg5Xk1PIXDGJaAiYGarWufU4HWulRXPVRlkpNCbZmgDDriLzOcHo+6M846UsLhw\n          1jo5jukgYMGxEyZKNoIwDEbl1lXUkExPcfSezFK/+d2LYa1wiR7GOooeQrDiV2hllcVKoofiGQvr\n          3OzSzRn34r+1pYO1a42FYK2x0LJa4/o4rAp8sSrwvOxy+ddHjAh1yUjBlknPRka1tE6gxOBOmCYk\n          Hg1TVVf0i317tu1y+V3A6/fpWZL4FJrKfY5Tu70uItq/Q611kNAExQbYFNS1u+qvvi2ry4WtMNg2\n          Md4kMTE0ltSglhlA0gpUeHsK9kDBjdaKfp4327ivtJw2bKxRa9KvEyV4LkIMTJh5MBdJ0W05bVQ4\n          lTVyRo5oB+wM1xyetHMHtNRQ2sgMOGhFJBgpB3+4IX3Udo/IwFu5Pj2l9el+ToDgabTCA/jiuiho\n          6qaDoPEq/IlLYrS5PopGV0CoJQyuaa2dIAUzuI1D/sjoh3Pr62YpJDBtBy8Ickz0eGFl9QJUliM+\n          PCx2MWr0fbP/ADBDFdN32TlWuZwOxAYvzGqcPgy0hx+aKuRzSHnY19yAiU4gdG95hhsmHml6lgh3\n          tprja/Y2G6aLwGnE7RFikF02cFaTa/qKLarH18YfM3dzojsURNc0cGOK+PnechkyIg22o65+b50H\n          cWPqdWkNWzllBcXnRfINEfIN2eQbQvJFVyEk3xCS73YxnunNjWyXOpzcqSGbkP0hvX5vIV510njH\n          mXuNoogxx+XG43LEJsIKObq9o0WvkPzb7hHDoNCa1N6ukYMrbOzgyDV6LRhAKgjB5jShhTN6u31Z\n          EZMT5pTMp7Rsr5npycBIZLU020jgDQznBx6C3gZXiYvHCYIi8IbYNO7hQgv7icfXy7PvMKjp9PfI\n          fMbvNLaTWweRPthOJcgfP4+fdeVt6dhz2AJtdBI/J0gqjlHuHTQCV9qOoRS+L6kCOhDr5n1iaMMc\n          SlBi6fIVJ9HS4sIJ6+g8Rmcu3ThavvKYnn/UNH7LNHJ96tlSuZhi/wWS9gWORC0AFu3HuA0+kfQH\n          9LlzK1XrVRGISu1YNpUTSV7LcCkQliHkSrFLURJk8lgHcXP2l96QnH54TcV8TtAGdhfxFOQO0T7t\n          IDn9WhF7vl0C3hsUUdQuwRa4yZAh9uyWy6U7VMhoRmrQtBPq9pqFfDSnG30m/eXtwBHr9r3y5eMI\n          s/z4MVqRFuo6F3mrq1lP/cxhtQtqsMlcaGWTed1OtrXV7C8vejoa/lmnTy3O31y6dGVx/sRH7vdg\n          c7igtFYIT+na94vzZC0KjOAJH9QIECYWtN5cdNI4oj74+evixEOyJ50mEsgkLHHFsbPW0bnK3ET5\n          4UOpPD1VHDsHkgYzv5w/bs2cL99+R6IgSV/L1JJQN3RGdoXOyBJBoJrYsuEzsbCM6AsxSUqE5RXD\n          Z7ylq+EznuvV8Bm/vPBRA2jqSQdxkiie5qt3gvlFV7bfmL32q375QKnKWeSAogM4SRspkKRIhAB8\n          l8QGiQlsvFsCoXE4shiWvXE4jqxCxIUuIhM4w0ohruLkBdCGLv/2W4yFq7lmqvE6npHyoEJVYaBi\n          BDmKIGZ2wDuUjxpVIwjB5k1BbTG+df5p5cLtpYvvCfQyiCgrcC9S3Hp8wXoF255x+tzS2++AmcFm\n          d/H1LTdLs44C2x9DnnXt2eLCQwpkROPiif8Ixm/H3TaHIPYl8Ior9I9XtzwDE6QwL4ki+hA2wMDc\n          pd0MzHW9ZRlYgsCy0S1Ch41LtyJLozxJJlsV6FHeH//HK+goUMN5GBow2Y14UtU6AHcyDgYi6zqc\n          LUYYRrImcBDkcTEsxuuxI1e/17AjAtGHGHcJG+mriyH2VXG8nfIq0mlHtwubWMUNmpL8uOxLDHYF\n          ED9q7m10dDn7rPT0e0QnOHp5ffVHCpJGkpAGkqNgwy3aq4tDl2py2y7fl7RwZu5VNWt96tlSGiN5\n          y2mMVjESWzaft4LKHaIJSuIpHkFbWRZvquvh8Ro5JTfwiQ4n27dClEXJVkbsdjaMSgKEG5BwBVFY\n          EQ3K90wPPLNWSKh6Va4/LpSzO2YbYLQ3x3yAMuwLGoP+FoOjKcVWjqZMmYVsPudVe5k5ZHs5zRgy\n          4QcmRG7U9DgSlq6OLT24WLk1bk3dLk2Pcf/JOcf1w5Sr71hfL0Ex2JlClFYPpmXzeyKE4fbNEZzi\n          RGIjCRg6QGKrBmEsvvkOdiClR7esl8+27XKfEQY/+bqmcgc0mG4SyY4UdsCK7MYmR+fnJ0cJ+jg9\n          pEv6KeIwcJOYhB6g6oVsaT68mYrBJoa4Ts+KsBvh6LJfuXeu8gC1Mo31ZbClVIy11i5xt65lYH0T\n          l0OnwTJt3Fd6djSdRnQaXqToNOwK3uY+0fsiCFhj7HIAkb7UB2C27B/NwVqHtAqPUm5Ai3Zqh/QM\n          8N7BldFhVDc8jLh18WEEBdY6IZ6QVsSGcZV09oXVay2JCWOPe4iMe4iOew28CyyGUnVvhRkGMNOA\n          6NnwOZRR48Uh1mzaqp3ix3tBsqwBe6Eku3GbMDf9wtwJD2tGJs/ZcyrMgEFxdTL7dHdBPN+26+9/\n          9xGbPZnbO5GDYLdX1Qqeexy9tyvlHCN5/O//DfQBNWNO8s79AuF3IDofI85VIDq/audIhoRzxQni\n          24DwJ3PW6Zni+EX4CO4T39d0wtsGzOxoO9TlR8yvyvSOUjJZA0eqtvf4UfRV2RYqba1mssO7O6Dx\n          zDKBtLdjnlUFPsvpCfd3rbKNuJl4gKUnfoGlAPtsx6o21MEOGaLcYvrAp7+Ufrxgvb2PDlUrKQPt\n          srAeVr6/QJZDBqND40dKU6dhu1V+cKI4fvMfY+fgH71e/u2SNXsB1moWZvL2TPnFa7J/nii//KF0\n          /lXp5gTwWIyLePad9eK30sVT9HTp3MvK05el5y8WF65a8zNwEV5dfjlHXn2qivDxAi0lcEu0V+lx\n          3wJNzSY8c5nFs5iw9c0ikhyWRQJm3YhZxFXaYxapXm8RraJnG6wtZxrpcDiFnTADOpFpDUTCahLI\n          OBQ7exfyJeokKLsOautJILICy8zVTfR5lGV11CscQx0ew1TAMo1YddwpPqRaQwtQ5wqrYb1KFeSW\n          LCdIx7KGFz7MS3UNL1Va8Gs6Yf/dEbOzjFAFJwjsH1tzGRz3L8Y/quby0R3ryfX1Vlg6Sm3Yzqjd\n          23bRt7iUkWdfVeYmSuefEuvxGMXj8Tmzbaoq0v/Bqyj8T6XiBisVvd1dl9/GyMrk2Ikdc4fXTIwg\n          9GSrTTmOKrOcfw37mq1BZ5hE17Bk3FYDJvGG05iW8pMWg32KxFb1KRoyh4Y0I5LpSzP9Vf7bfFQQ\n          ZImPKYr6P3leAnoVBEFUonERlTOXK4+eLs08p2GQCOj08CGUtq78aEMIjFVuHsMyl36CY+vY0aXz\n          t6y7Z60zN+ld9HwhSdTGrFcvQJoUJDuejnhH+3Vf/u9z674E3kYKb9odSQx2RxJbGZ0jN1gYMIwM\n          GzMDQwczej5q5Pt6e6C/BoysOVTQIplcfxTVjdHqNYSYEYV4HLMu83FB5kUVNZJBQxuPr2poRdUz\n          tnYgkSDXGdqadqzv2O4f1vYfSB74fO8eGMtA741qqR7UUfCtGT0GPZU/FNZy2qDBou5yuajAi9E8\n          DCn0IfwdYXplICuCevnEzoN4Hj3fJ257Ir4Qrgk3yg+Lk2dKV69BD1f74f/6v6rjgDq/mJ2Zisdg\n          sA2LrVpFE1f/zMeMiVplAmS3JOO4ddVLR6jGva7h6CdWmxnQq5lJ2hhyqsRWQ3W3sz5WSWC7KMC/\n          GiVczAmlEpxQKoGvCaUKCJuqGSy4mMuRNHoYLcWGjBzRQWvFJV4K9qOQNjje+Zs9e3d3rjHSOTDb\n          R0JUeeB/gkIiDdncKmRSBw0KvbsfvzEHJJuL/qXzwH7yI0cPp/I5GwRqt5bXCNRxEl4+mjNy/zKQ\n          /0Nn1hgGJlnIHtJHyQWMdh7RswQ3EoPr83ofR5GTc9x+WgyRk+lzB6DP+nKk0r3wECvGbhvYxi8K\n          +E06szWQN3Qb/flBVhf3iaCqPBfm4E9shy/LGolyTdjwr2uI42+mt1YVxc8r9lrYbBS/IAVDQkjC\n          FqBb0r9mX4p0LznC/BSoDA0DecB/lOai+41v84NhSlhhRlhhSgxhMxMmdBWmdEUezA/q4Spthc3+\n          sE1bYUZbYUZbLUbmpKFuMpcpmSd2kLtmFl/ZO8od0rKG1pvW/cS/DiQVbK2XxP9KJKUf0jP/TYiK\n          NtVNVgqQFZALv3lkFeyOIEn/hciqyxgY/O9BVbSlDlGhPoESlbh5RBXslyHF/gsR1R7jvwmnIg11\n          k5RESSpGSOrPWhoxeLDKr2HvksOP4QSebwNGxh0wCQiUOVJI0wH8EoEkCAF2UrylDaC/YGux9DFg\n          ptvq2g2sY0crc2PW7Hfrj0Ltt4FWk7tXrW1+fTVxixXIzlfGDWtSCMsK7FFiJLUsWl9n50svzlEL\n          SWX8pXXm5idM9YHpOiiS9ZXixJ3ixDOUpjGXxBGWqAPVI7fXHeF6LW54UrCdS2rcztWor/qpdRtZ\n          EudAQ9AVmqRWRt2/2mmDLXeyQe+AVixNvl0aP2MtXC1fnbGmfqNmrVmYuptm2WlsLIIV+VIrBwfn\n          zMKwnUNpyCxgT9I/NmDiy1nrxKXy1XEEOrz6FEi8cvw+RnVN/WYt3MGLC5PW9esU0BAzdMxPlM8u\n          YL7y01OLb3+tATuxqwsIEpbXmL686mIsxBXoeqVhX2oo3wPl18uP2q5uc32o7dy68cbSEQtScIii\n          pDbvyCujSwX6aKnon6J0sQgopTrvrJv3lo6fsh7PbtvlHDJfWwcb8x9Hf3JinmdhFqGHbX23Xgxy\n          pU4wPAsWS0out97p0vnTS+dvoVsvOyQdD8s0xh021FGxYCVerJVxUUfgSmTY0CPpAZzhf+ra88fP\n          /5T8PMon4kqMFwRFTOBE/137/2nHKnayVOIdvG3XVV2RJk5gnuPbQh1WEvaBHVAMxzR3BCqcifNJ\n          h1NGafMmHhG2KzH7IM5W9A46jCpC8ONKECc4I2xgnbXB/3qW0gRej1bH+eml4ydhzag8err45jKd\n          F4sLM9bRycXXtzApEF1L/NYlb4et73odC9aoxVo5NVfGGBkxMwQ87qBGU6oRp8LoIC/yCSkKvb2w\n          YM3eKo7PLM6Plc/dZ5nr5ydAVHJuWU+/J4i49Ppj6+VjRGmPwRxEbPNxkKfaOVq4dHWMFH4MDA7K\n          0LhhkAMIhB8igENx/9hVvxHHzLZEkZUlYcvhO9ZxwRFiwbqsWCtHnuR1Y4jYTUwjwyxgmI67T89r\n          RjoKS1YUFxanxx/Dr7UwXpoes65SEPQZdO88/9R6/N6G/qZIx7N4nTxIriM0u33rKkMIHz+BUPNv\n          r5Zu3LfezMK0LN9+Z81fQwCuK/NLl37yD2pwuXUVHoRYsAIptsEKpM8zqTZuj55P9h1CdOE1bqPI\n          3BzKmIfTet+A7oZ7zEV70+YAMyxS67+ey/ekBmE/bUR13MMSie9Tcgh9RLIFsr3B1AWSY20Gxt86\n          fRKHd+KH4sQxGHMycS8To8St4uT3xJv6O2IknoSLHLoD8IJ15UcOH71+3ZpZsKaOEcqAbdVJ+vvh\n          zZRUB+GcxAj8yW5LzZAnbPtycyMerN2JtTI+4bDZb+Oc4+HB6ACGi0UPjvQUMlF7vNBn/crbpbFb\n          /i51JxfvNrO6MZDhkv39mpHNOVnK131uBesxYvJW6un+kWghM9KjRdEZVxR7MO2SbOPKV/Hjp46V\n          ThxdOv49+rWfuGEdX4DjlhiHYGVBLL41xmHETBup0aiZH9SzwM4KOjoyEthb6rGUGtRGoDYpmuIl\n          XnByDZHu/H2O6+rvx0yGnJYnANs+JeMn3+zZ4R+n3cZI2hyGAimug72Ow9e5s9Q1MpYedG4cRiG2\n          2fDcIkhaMqxmcnR9O3dZyG5CsoLQJMnC27Q+DcgzULVCS/RAidV4YW1GAM0B8mUI7LtcsCQt1cYd\n          0Ia03KCBWmlBoPGSMGcOVIkUvQOYdrpLy+U5TI2e4b7WB0j+aCM3jFTLfZ7hOoDCBw8bqSHEuc8O\n          /cG9YWaxxCODI5/SrfEBeDm8tufftWFt2MzT1OaYP9vM7MT4AupNo/dhh+2sNiSjH67GldEqOLsK\n          7hPr0UWQFEnqJhT2i5OXCX3M79i2yy6EDSaPkW34J3pfjoSDNs0iDqYMSu12EvCRvv5cdJ+WMvqN\n          FJ3fUdrVNDsczOwkx26z+U91Mn5tDAbbkbwPQDaf7NvdbYd7RRj8fidJwMBBEeh78pEsoXfXtzSp\n          wdYNPw3Hwoqi8gk0oYYTDQQSuUu7A4lc112hqJzNIXBDHd9cZghzjI8LosRLiehayKgO62uQfFor\n          iAr4TIjymRDlMyHgMyHkMyHCZ0IuPuMPGUiGWP+EaAd5opEoXjudJCHoiJBnkoTsSVIDuiTUC0Jy\n          0ZE/epcOSk38LuOqK/sY2gMPp+6hh1PP4MN5dfg/boRTLNgHPdbKPugH9XzWxiHtNf6GDs44I2NR\n          PhYV5FRfryRKSkKKS1JcZQLG3q7O3TROE73+9+5OIqL6/DvYgVpHH1ZuzmG6wSfviMnuCaKu41z8\n          DoqhogIn6DmK2mAdnVt8e6Y4Pg8sBu9O/FD57WhxHJjLiU+oZRPTISK/ecISTCMAJzm1w0bhoPwM\n          0x5iROqJZ/QAcx/ju+8S3Pfj+CDWQw4mfyT84Qm5Mk2+7Ag5PkVqtp/CK+cIYDxGIJM6q9+9g/tP\n          rjh5hvBD2Ha/Kl9/tPj+JogH54iJ9i4xVj1CXdmvL63b56sY9BN1bJHVB9Z9dxFsSIi1aiq3gbTZ\n          q6X7qIyfGqXSETwNRzngboU8XQ1YRqWerJYZMjID23Z9CUVgvWdluD+Sarjddj00QZRjlYERoNpI\n          IJnK/R932PsGby3rORZysK1CbmVbRc2OW8vqGtqM032MF7CJOj7nbLfJTHtDwhV+qNw5AbPZl5IL\n          5gQ1ODo9LLHMCmrT/RusxpfXqsYnIR/LuWY0GzlKAIEytsY3n9UO6emoJIt8PCHIVXwh681LVONh\n          QvdrrkwWLzDLO/4+hTJ2JKnNFtEX4sziW0wsar2bWRobq4ae+jEh9uyp4jDA8S74oV/EzPpseBJ2\n          qjS6lZSYMw3J5tPMkBVyIEqnmceSIAdq7t3leqBcuJWnSw5lNZgvh6KFsLt9h438YJgogqPbdn2z\n          H3aJ7A6Hd+rmrYNSu/URLZtHwBHUWhA50DGi8MzwJQpuIwqJ1EK4aWlTxXdB5WVeEiQ5BjJD/f7I\n          Rke0qG5Eewcy0ZgQE2mwWqCmospyE02zhGADgrxx2cWYNn/bLmvmgvX85uKb+cX5sTVxiBoWPAIC\n          cQ5+qZ65ED1kpuNRsi+iF3rwQg+foDsi25Xo/OLCbdSFLtwtzV2qvJ6nm9N2jt5ZnJ+2Tl23po9b\n          x05Wxiar3ILetp5OLJ0fq9yfIUlxSVV4d7b88GHcevmaAgbbijQSAPoxwqpXGaIVALiI9nGKUxtz\n          oT8Qb6gk2Y8nFWLWJnCOmH5DSobqPUoxzeg2v4v4wckkGDthm893EzM+v12RauO9aqujOT5EB3iX\n          6CuSNqIOX43k9n8/3Nrt353ZiN8UHUIkaBsE6a3DAWPjvbASqyjvbBkJTm8VngLIsjCs74yvvPmr\n          kjxcIEQPfwnZk7/wQykdDpDW8SLdG9LLlG7gBjmgE6EVo9DkYIOX3KoGr5SWzegDhq5n+szDuDSR\n          ZQCXgKjA4z+QDVEkD+fNw1q2L4xBosRH2RzRM2GQ583wCN3Ah0cKvWGF5xGd8C/0Ie4AeYjTONj0\n          67YvcQaldzPM9v3Lye+d7OO4Lvvr6ugB9+laqirb83ZaQlHdbI0XL6p8TEgI1ZS4G9O5yy6yKCw0\n          nc5MDrYjyq1tR+yzM8plon09Wiof1b9NoS7e0HpYD3rPwnqGCeRJGEn9EBIrGqx+H0yo3Cfdez/f\n          t+P33J8NzIfIshN7bFO7oScyOf33OS45MpI1tdSgTwgMeCTl3ZvaY7iJ1BsDgU/hVRl2V9H16tkN\n          pNNgO6scby0jVeeglknr+Xw4CULRKKZ+rpUxaR5paq7ylm/juoaHNWKzUtZmvsEMRGTAQYTvTeuo\n          f4fXCgkJYfEIWbaRCeCm+DYyEfDqtn8raH3bqCnpa/K1CBg6CL01YJLwjJSR5qAlTE/DbLMfSQdP\n          u7MuHOZ2sTME7Qm5W4nXUBmP17eLIrYU/ngBMGlLQ6ylITMToi0NsZbWyEqKX0LzjmuNHh2HuQEl\n          uj2KGKNPxpGq0+2R/LgKcznYPV/eYPf8/cOw7W7j9g/qRlrjkg5KBnEGkO1t5451iPdK9dNpZGTC\n          vVlD74/+FejFu1QfHtTyYXQQ20ayiCNBcUamZna1c38ZRDcJk0MHLN9C4ZpTtsODo2PwaNk2Xzkg\n          SkQ5EBeFmBRtvmsCVwfR1oQ0HdYlB1tu5BZLZmY9flw5crw4/ro4fgLbvgIOaL0ogC5mX1Zitn0Z\n          ncmrUQDkDaWLx7ftcg5pZ48v57fANsYMK6yb5ZPBuC+Z+aZ3SE34MpTmTqDz8fivi29fLOvH4C7Y\n          4OfClyXjrgwv9IpKPhcudjTzub/eWZqcK/16b/HVieU/11UQP9cNlmpdeWv9NInmo0sTi69vFcdm\n          aX6m0rlLlYnnNEtTcWwquZ8Ewd0ndS7AZjTCCUpxbJoa5sRq3jlBkrc2gGpMicdVERq1os+Dq6Tj\n          71C91rKpmJz8rzJGVyiSB3VUVYnah2Vpch7O6cAzczuT+2uQhRzYZjvxXEcyBNQRcgkZDM1bkn1I\n          pbVpmeIYKULVXViTWJuoqQayVKyXK646Ch9V6LCDwvx8VIjxwOwDDabLPNYDj63GJuEPHqvh6Lvc\n          V9BkKfoCyWJ8Y4Fk8WCbY7x1AdJ6e1PER574IRBDY1jLGVpYUEU+wStxsvXfl4U5Bx/B7TaH+szo\n          AW1Izw0asPMxcmmQzXMMJa2OkuhfjV0dHZ3cHqjdg48miLZBa8Px0VZu4WpKu6Jh6XetjL9q21f4\n          Op6gWwBcjQ0+6t3J8KMPkE0AIUYAfo06jHkIx7xm4yU6YGhKc2BobHzgDEeI4p76x6iFkx3VcrQE\n          sAdh9Yww0QOPbTIjTDTICIPDwuKtHBamp8yMOWykckDRI0RrTXZVI2G4ntcz+SjsMEytz3bXikf/\n          uO/zMEnWijsxYv3DM1vLQhTf1BPGt3usOs6gurzLfi1H6JY+54neQyzQeoF7Te/A4sG22rjU0lGY\n          Q0O64Y7piu7+4//8j3/b+01SlJV9Cf7PIt8pxpIxnvwvum3X0sXnlZtXls7/tDR2a3FhqvwYNgeP\n          /7h7X+nJWRTVI/HtxfEHi/Pfwa6LY31rLdypCcIjRt3yrzOl+SlM/Dr+Y02EZWxDIizjwSareCvH\n          aNl4la7Yu+T+/bF/k75WdsOfbz7r+JwX+a98Pk2PK69PLi6cqDx/Xf7liJRQrKPHrGPHMNvF+Cnr\n          1Gua+wvGi/O5OhbHn1jTJ6G3YVRl4cObo9ZPFz68uUwhWul4ufFcakY3sFy9MRbXeYzbcQGQAzAa\n          2pHNy80BMrBn14q+sCHJS3FOXv5ug9KWKmgvhx0emu6T2xWapJS+cSukJ639/Gae2kpZArZw5lF/\n          t/9XyTNKUghgTlGVZBJVSRJRLNKKmUSFeLDBMd7KgZ1DmjFoRobTRp5ZcXO6kdOGCtHsqFlAAH+6\n          Pi7duFj69SUidk1cKj+aRreyNy+tmfM1C9mvL0GUWXx/zXo8bS148YVEJxaxeakx2IAUb2V8p6qR\n          HJ35yGY2Ctd6cn39CPQEfe4IiuWr48XJ185ygSm5FhasMzdLd0+Upk77EO6I96dg4/Q316XBppB4\n          Kwax2KaktK5ljcyAq2sHNQKo0UNAUdDfhobMZnK8jECojJKp6lgWMSkC6WTr8UUk58eXoZOtWejw\n          F+XZd5gaYf4OHIOs5ytWOve0OD5Hy5Djx6VTc+W7r307LGc0a8OOmyf/4PiOeKvGd2wc+W9MHyeC\n          dagJ/qOmrWoJmbXVslj9t5VYXaqX/5oia+snuNqywmoiOHYq0doQaPWUb3uS+7v38wIv7e35muc7\n          hVgy8dVXClW+lY49R6TZu7eWjk9Zt6dLV34pTvywdP5W5dHT0rMFWM25pSvHrCu3ypePUG5XmruH\n          WqCbM4tv31uPX1Xun1ydJk5wUJHWW0kjSDA6YpCWRpB64G6Tahr2cOvpaayrGGRYfvai8vrk+i57\n          sp2I3plzmNme8GcS5qHs3rbL/fYWVts00pQ1Pf7PZXFDl8WVB2DLqnQw7yN8H6yNuEB2YS5IlSya\n          eKMLjzpw0YSmsjW0A5dPp8GttWgGW6wSrWyxOmgcpEvmwVR0IKuNDBqp3KcjOw/pPSNmuoepe8Ja\n          ZsTsNXUDVrA4HxfUg2FeCB+OKTzyqtPWlRewhuLGjCJMj33v5o1L539afD9RGTuKe+HzbytzjxCC\n          emYBoQaPHUU8BIQMhb3c98WJE14k8Z+tZ0cX387Cs7CVxiTh8HpmbvzwZhotKJcmYFeBwA3IXacI\n          D7hRsyTXL7Su4AqDgirASAdaw/A+rKKxDcxE6ESafqXlcwWjjTRu/6ABDMbMGlQC6dZ7swUtO8qJ\n          YhtHgwJsl+buQqZPwxgjIJbPCsMIXYUJPiig1e8PZDWazBrzNqAnvJ7TOZqP4fftXKfJDMa0QBKq\n          6SPRVvgsDXfBWBX0YHYe3m+mDD0/6h4oipj1BW0HSRVhDo9omDrikM59qR12JCnoY0HCHqStEna0\n          c5ys/mPsjBJ3nHHcS8xu01iDYyM87fVr7DMJKlZ7c7MOniZ2e4GPCLwAXK5byx1MpSMI4xbBaAp2\n          I+q5TBCZWtsPx0VBIUJBIUpBJDpiu5hw0VDIJoMQpSG4i+47XjoKOXREaqB0FDL7SaSFUwGjI7+D\n          D0VFYrSED7loKQS05I+voJOmJq6iOn9c0a+07HYRli5YsyRJ3C511BYkHkX2hAuJIsaJeCI7WPyr\n          4M7nnivABZ9bpqzaGe8lpSZYlqx9QFJB5NSSa2VwmGBCbjH/+tt3S89fwDpVfneq/MsY6o1XcLH3\n          PQGrVuX7C8SRe4ZuN8k+YaL88ofS+VelmxPAUhCr6Nl31ovfShdP0dOlcy8rT19CPYsLV635Gbjo\n          dgh3kFVIbbO4MJanp8g9hvdRuXeu8uB8+fY76vyNQa0Sdf4W41vb9zscC8uSHJbFmCqHlQYw79yl\n          3Zh3rust4gdeD/eNBE0QTH87oU7tDqFW2nd5i3ufoQxFdLhIRKcceafoc/yurVPBUAiWz6eD6dNg\n          T9HRVePvzYd5qR46nKvH/VgCbHNCkxdIrnwCCdyrKGS70hGrggp8HGfxv8bkOLCoQFsu3gchL97S\n          kDQNwMmKQlTP9LgRZWPRFB/DRAJuuF5ufx6aMgBPZzD8+XOQFfchNh+0rhqv5o60hyV4uJAx8qMN\n          YPiuFr7XE7G3nr6I7UDPQiLQsgy3YcgTLT3kg9nDROI8qEXRDZki0NtIMNx/2vnRuH3AHeD0L+iw\n          DH89u4C/aHlfNDpLxsEqX2+wukSw4TnRyuiJGSM1aPQiT8ecwTjLMGLsEBB9dBD7k/72ZEmv9kDH\n          aRnjb+SzPCjl1pvxyqOX1q0HS2O3MEvTm8u42z37HnbGmKFhYrp84mH5wQkSS3Z9cWGhNHevdO86\n          bLVRPT33iNx6YJ3+HnfV49et2fPlX4+AnNBIDYjdOPvOunsWrdz43un6Ou7aT1xnGhjhBRlGO9Cq\n          jfdh7qmbsaf+3OjT6I46OWQ42nzX9vmPsFXRs8D39L8WtDQMN7JAwpnaOYziReSrAmFXh03Y0jih\n          8UaWG8mawyZ5HeOaiOoBMmpKd3d6p5k9ZGSgCtf+2MteGUt075Jdm2QJN8kxCTbJsri1NskxMY7b\n          mpRJRgM3NsohKSNpbKuMt6O1N7fAhpnSTKhKM3BIN7a4GUbIX0o1uH0lVOOCGjCyIYdu8DHcEzt0\n          498M27Tj3g97cX79OARsV4xkX7Mnxhngkt+wjHcv7C5QC2jAtr3+Xa/kE1JjkrPrlcVld72B9NGC\n          e99BUZbCghLoRYL3e+D+RssT+weNrGYg8rLbf1yy0x6sB9JBUKBaXJHjgoreY1SKzGnDsFXXv+WG\n          tWzWQBGkF65mC2m9jytkUl7VojagAZPsHeVSMNb5nM/jp6Ojcz2jUJRgQ7gitGbA5DLoPAIvxMUq\n          mvowdCTKKhSbZyANxFCNhSAhXKKQiI6IWpTnh6N8Bv4KGLOSIgLS11rKgG+g7log/bdxMENSNLOv\n          vZTR4e3XstwwCO0cBiibsH7lB8m00kCopEgrNEkv2YzoLFCzmoWFfSW3WzPSo7Vhmi63URdCR4MB\n          mfV6cA3d4kPOIPqE8ccBmExVk4cPyMKxoW5AsOmmUMdmvs1le27tpZ7Ol5AzX3Al984YZ+0PwYwJ\n          4YwJsRkTwhlDRIFcyJ4xod7REJ0x/rXenjEhMmPqBrmK1SBXQaxGuSYajXL1Diy9Ar/ewYUL3sdc\n          gwxnbJhRXc0GmtZAhhoBHEUQKrphuPE3Q47pkLeiQlsJDihVWjmg1AXHS+iKTDY+zNDUw+wippgn\n          u9Yw3bWGR7K4p03B3LQhjPExR41AAb5yiD3kUSHssx9rrw9wHNkfqQdxXAMKLsY2G69IFRGXUeb5\n          6Ib03sYB3SnBXglKK3slaMMZHaojo4DAgWaqgDSRi2o5TRRhFYhHMTMw3mNiZDv3+78Yaahx0Mhx\n          fdoo16tzw6Mc7mI+/T3ZgffpWn6QG9Hhva7duY8I6/smYYpbiqViuyQpu223JdW+ErcL284yHY6P\n          TMzvyNTR7cVkgX/JGtyWhPcWXOlwuT8Bydyg6SaKk8eKE+h+QcjnBYkNfYOzAeGA7tJpsW1Xknap\n          V2dQBcVgiZYTLNXPempQs7yUAHoL9I3A+7DnibW0DtVDkbmAoHsJ5JJocn9SFOVEnMfVrGvPH7/8\n          fP9nNPieEeqXZmYAPg028qg298nNsOMhCXf6fIRZd/gcKVhaZ6X3oQQvwpAF2mnxPgyZ3LJDhjtN\n          t0NwbsTMp5H/stTIxvCwMZCl+aLolVwYNl7hPsK0yfUwbkExNxRsW0fThWHYo+pDejYXxo2znrPZ\n          OZBBCr4jV81hCPVwrnrIVpYAKdB6OFYPR+vhaD2cXY9f2bqHNIJkk6uJ9447+DTruu0NDlZUWjlY\n          0RjutxeMfYVe4guAcIfRv3TthaXcJOb/Xi2n05m6N5U3e/UsuUOX6k9TO2VBbFOFWFsc/sKKD39j\n          bZIgtImCBNcFOI61CarUJohYToRzqS0mqG0y/JWEOFzDe/CMpLbFJQWux+BZpU2NS1BXvE0UJbiG\n          5ZS2REyBa/AflJehvjj8J8hx+Iv/KVAWnoN7ogTPSnBfgusSnsMzcXh/nG+LQX2qJMM7sS74PhG+\n          NSbBf0pbLK62iTI8G4NnY1hObUvA8/FYrE2BbxYS8D6sNwb1QnlVgHrwvoxthzbgN8hQL36TjG2C\n          74d2iHFoFzynQj1CIg7H8P1wLyaqbTH4ViEB74ZzAf6T4L2CjOcq1A/1xOHd0D45ht+faIvhdwkJ\n          OI9BfQKcYxn8D96bwHdgPXgfrsE3xfF98K0yfhO8R1CENgXqiSvQDgX6JiHBOfabAM/CX6g/rkBZ\n          BccC+hzapMB3yfBNAvSjoEKboJ64Cs+r8A3QrwJ8WywGYwrfKsflNlGBOqEfRahDhLGX4ftUuAei\n          fZskQ5vhnkreKbYlYLwVrAPGJAHtjcF3JpBWYngP3w91QhtUCeuAbwd6SUB/CCqODfSVgrQAfQ33\n          JKhHgvckJPwLZbC/oR9iMAYyoQ14FmksgeORAHoS4d3Q5zDuCSwL7VZFGa7hOR7js1AP0jbStIp1\n          JNoUuCfC+2VoT0yBMYF+TsB4x+E+2Wzldu754+59u9nJKG4gqYuSTo6pZjeXG95JrfO5FBwK7DBl\n          X8z12ddyzjXDOYLZt5PJzeRCX25nhBz0ZncKBA4+3efg0HB7C/k0utzsZhO6jWOTGRFSpJUkOgdc\n          j4QX0TgjVDOTyCPMZUBsH2o3wbQj+RlUoYqGeeXt0uUrS2OXK8/nrOuYNxjTg7utMF/BXjKPLpbo\n          DueWr8giTTG2vCxb+liQ8xJCzguIPO/d2PyTkf6Tkf6Tkf5XZKQr51cSmk25lkJ8OyUREIEGd2G/\n          kGguAs1+uIEItOCHRc/DqdU9LHke7msu9m0zZWH4cKKZyg/qYWp769dSeeLfRcnDcOmf6PLazQrU\n          1851fp70hNELDBZnUxOkC7wM/xJSPNp0W5eFDXe0i83tm4JdlpRWdVnCpTxCOo1EaFH49T5c8c1s\n          dP+XkW+6vooc2Hvgy8h/7P80bTJBYOcX+7bt+iaDjtTmKOrl2ri8iXEjn2y3wzzoeVrrNUnq7ZS+\n          g/tk2OzT0aj7+Zd7OT2XN4a1vL6jvTE1XG0Qt4p6MZb2SoArjohGUQeWvhur3JyxabsDGle1K7LR\n          Rl2XJGwuDYt8AsQgUQa5Jbr2MViWmJ3mNUfMwWAiirrBtu/PClpmgHpbdRVQUZby5jnElrlQ7jZo\n          gLyJx1MZ5s5AoGP4RJSXKE/JhYeNvr40LID40rCRC/cZOW1khALQhLVceMQ8pGfzo+EsURsd1rLw\n          DIPyzOWZ1x9MYFt9RKujbeCMHPd7d32/57QcxyrkSIVtHKmRc2r0mtD9yT07Ol3ZPeFkF/5Wy6+l\n          Qze+lwIt7HWncwuZ2D8SVbXiV31Mk/0qAq9Zup9ELkSbHCLfFzJyGMnmbjWchrRciDU8RBqO1n3S\n          9pDTdr9DgN/TjvC82rQ+Nvtz+duRkl6Hu5piTiiGY+hPOHZ+scbMT2M+5A74h9xgu7wb/jXtA+Ci\n          qhofADd10dI8WvaxIC+RCI51orJW9BJQg7Gj1FY2fWX1ApTIEY5AxBRiXbFz8jDzCfR+fxZejHaR\n          HA5T1as1rPXD82GtV6cw0ghJLYQFPiyItvWWcx7n6ONuR2ryOJe0H/ckfLR3I7zN/Hd4AQVbRMTb\n          +G7cwJ29oAb7QaqtCghEhGpbkZnVB4DLZiNabuTbT4f00Z0xgUSadhay+IWjJNDczJFQONzB7O2H\n          EUH/RjvaqOtbapXlvtZzevaQ7sdL/6rbwVyMM58Nkgh9E1Nux2FvjPlUFNm3s1ipEwIpR/Doq5uj\n          nGDHKLWVHaOCcdw7hUTHf/yZ/58CwXGPOzjun3+1u3L/fen6a8QkJDvQ8oPfFhemre+uYDzvnfOL\n          b08Wx58Qn4wXxYmHBAvoDZACZ0fzPnFAxBffnpIUKN8EyjuxCCv1LcJrYADBbkRqK7sRDZv93lBH\n          w22q6WEXne+MGsZI1MYHlXoGaE76xde3rR9mZERvv/oAI6OuzsEoLE3csZ68s26fr7w4Xj57q/L8\n          hjXxa+nxCQIA/7h0Z6JyZ9w/fpXnN60Tl8pXvcC3skub1tzoBGPwq62Mwb9csgRFPLCf//dYUsZ8\n          CWyS/a79/7RjXTttQx0FL+og6agSRLgVWOyz0ilWEZPaSGAxyZfF4I+Sdv5y22dLoR6xuxFZCe2C\n          3baHlkBynNODbhtUULSj9BDylRBB+ZezlA5grktoz1sau1X+7XJx/C7lBTCprdt3OWLqAyqKJQSa\n          OqCJGU6yUXpn+NopKBiQQW3VvM0HRzwSlU1BhVx4QIeqM6PhfFbr08NGvxk2+r7Y96eOPaL6b1Ls\n          z1HM5/DIuvKWqg5QoQQdbs3PL73+wXp0ARixJPC8deQIQQx6ACOKB7g2Hil9d7U4ftI9pMXxBx/e\n          XPvw5t6HN3c+vHnikwuKk4/wQeKQtzR2efH9Ta/R1x7K5gYt2E1HbVk3nSAPW3Qch14XE9H6/Ptv\n          6CtlRFNEYIPPMfIF6rzlHIX79F5b7wGMFnGoYLkdR7zG4vhscWK6OH7EGru+dPx7TKjy7pr16CKJ\n          fb2DmRgnTpBiJ3zj5zBsz7DF/KaP9VigVtNAhxF6XPnJQZIk6VPQCRX4Iebg3E0cUmWCo9BpA5wq\n          BL2hC5hbG+OAqsiQ4PAecYhgzFS0/U9drDAZt/lsjB0gohwto7q4ZD19HZF8axVy6zMlggHg1VYF\n          gM+boyYsgzD+kYyer4a9hKNSPKHG5E8xHHKn7ASGX3kLgkZxfKY4fq04Ab93ixMTpZnx4vjN4viZ\n          4vj14vhUlaihgzEHzRMYBR9pl649K/1ygq4068mUgm1gasuG7ddnSjwvwD5ekGOxeABTOjjQm3NJ\n          j6iiyvQZ30Z7s7o21GcezlC3XzpkNC/C4vtrpavTlbGjGCd97Ghl7sWHN1NUwrSOTkL3f3hzCQYA\n          ZAS4vjR23brxjCDdTXu0Hvt2d+8I5lF8XcXHejCpBhu8umlvgxM1D8quBtuq1FYGvu838qlBdELO\n          DFAhBtFTkBKjOVRwouYhFx1m/mThPPoJE6iV8IiJes9hvc8oDMPXZ4dRWzSUC+fNMNOg4loR7hvN\n          aERTxMfDvBymSfQc/7QDTn3cPqyP+4rWdwDq477G+jC3uG2V2g0VcrtZhQ0ETUgEK8gbEOHAiLKl\n          xQmRkGzUIndARG08hRM9wTvBF9WAiMlzJAhisjiJKQKKkw/J9ppGRsCG+2lx4tW2Xd3Y49zXtMs9\n          znl2fuR4jQ5RtrfOm6pDlAWVV2K8IEQ/OsVsoGoRmGzQ1CW3NhrW4/89OZw1B82s+f+7ni4wxEw9\n          rQ1qeejif/mdrFKD6J/gQZPd1gYMRNO0b/27NqzZ0CAHzGFTG6qB2uSFeDWePgljrR/CSddv5FJA\n          Fb1aWmOISWSuubeDHhAyktoboY2to7DCP166cbR85TGRcd8Vx28UxyeQweLxleLEGRgG3D/emcUt\n          6vWX5UcwEY4svj5fmRur3P8R0zMQDBi4W37/GlYhEChKV6/g4yhTQCWXoAYPVHNNynSP22uP7Zzb\n          8zW0Tj/cRK50rxut4+xL61s2efqyTxIKcttzKH0Yf9PbOT6SSOjDf+DIpcM6Thc08yDR/KH6jeZI\n          1sgAlcGK7PSHPSn1jNecxND0lusaN2Mwqs3XM+3LtgN2NSRvMYwdTRA/7TdBVWFf5IQPHFUQEv8Y\n          OwOyzNZCfoH/bRe7DZjrEUEUZJ4CvsD/otVrgb4OX+w/sPfrNbSLPO9tGbnkQTVsFnU5lzezpJm5\n          vNab1qOxGJ+QpZiwbZd9tAXwaxxeFqK8LMR4mRPK7o9N3y51YktC5Gy7tHu7KNYkqa9ivbs2pA6g\n          oYohmBQYUO0gV+itbv8+lEVqCkS1593GVveqdoCmKjmbVlcqEQX3uUq36+00LIBAVAIBORIK7oKJ\n          elGN2ylJ6OPJ7WqXNyWJUEVOV1RXzQlUOKI0RB5nnSCQHTuxSrNPdT5eJLcCt97YsVIXNel7gX5s\n          rhKiXGV7onP5+8QXwB43wkHpuDlcFKGKKB/dLnWEXJwUb1BeCjfgCepBQZ9mPJV9Zlc3in3QQ+R7\n          4TkdAZBW+m6SMaaDaGxrupp+NatXhc8HYs8RXKUuz4nfC2N7J4b2Mplge2cMxjtdqAUFrooIbhzL\n          es/6QILrPkikC19BKmW4ClE5w1vKljcCEIdB7vCDLsmJFbCGBUSBYLBLsFwsi7vk587V2Y7cbafN\n          yFrQFQO6JljsbOUUN0SlPayNkKWD4S30AFXty5p9hVSeXaEm3syhkeGdwvZESlJF+HX+Hdh7IPml\n          c4a3BPaffey7DB3ypZEjgAzGMMb3oPQ6rGWH9HyOxLWiw+8I/QJO/7YK6UNdO0CwtXO1u/eMW0e0\n          RdxyvadTh67V1yzXkso4WtkqhFr3Yx9fonX3SKPirLsFK8myNep24oGwqZAfMQFoVo5JXh+eZuZf\n          J5l/nc4/Nv/YGd4S2H/2se/ycnE72EEKdpDQ9A5cDGaFreyisbGsUFiRFeYKIyPp0eVYIWWW/2SF\n          /2SF/yVYYWwzWaHwUVihFMwKW9XNadngoT1dka7/uS/yxz3d+2uDh7q+ZTBd/dyAafbRRD/o3YjY\n          VCyU64+79wVEaFXjqhzPxwSqg4nhaXNJVEgIgsTz8Zgak6Nr75dAAuPt9jVNYfsPJA980XXg671A\n          ULGASFmnTA+UaS5e1ltFU1Gz3ioaiJ1tsaxmej5rMqOlnnHw2RCxDZZvI5WzHc8xExVlx0j9n2cO\n          6TmKPrffKbqSsateqowOCvEVR7UjKpfiJKVJN1FZkH/omUH8zPAgsV2pInuxBC7P35cuninNPKlM\n          TZXuXS/dPWF7ynfZbaefvdeFIO+JcBRss+pmB+lKvMCrMSkWi652RJb1RMa2SE3OO1NP9Yk8j6rR\n          QE83uwwQfOvCWgUwQF6ALhdEMcE6nfU5NokUs/HzokIiym8XOyUpJsEfPdMjAtfskWKCIPTEeEmW\n          ZISfpv+HAjzPHKocW0SukD2kjzpZNzjssZUmSGJ7h8w0mR2U+GXEz1OJx5JiQ7Bg8h+3g2bgBKE+\n          K9bJs9Z3V5bOnyhfWrAnyN6uzt3uOSA4HFtdmyfEsv3Zhr3Ztnxftjk9uSrfCNIAZS05FEQ+HizT\n          xLcQhjVQeAwWeV6ICx4ar4Z9Eaxxs0+PJgRVUpXYp6iFHO2BPmEXPFG2lKJH27nurA7MP0+QIv3o\n          0wgb2WW/wIM77YAlivyaYaebaUlQJKwgsG2CRwZrnUjYdRnGDX/FloGVrkapMnpGowtSdEjLh5Ci\n          /RY4TCrRVROTysJF+Xi9cFF+zbDQ7hFhIaGeiFDPyMA1HBv4wwZju9RNxoe9dbu0m91oScNCIpjd\n          JjaM3TaSK/27XzBn/cmzlfvv1ztXOqzhHdQEupuIvc7yTuxyHd3bdrnfXs2VjgwImdh7mhWdYqs5\n          qdMXF05YR+c56+ksVYLR803NnL5yw9b0+FbKnO5y8do6mdNXGoDabIu0++JerwQXXrM773kdJMFl\n          0qxTx/sO5tTQoYQIr+WJg0GtV4O/9BoyrEMniDJ0A5ziD3wv/FTv4qkaszOsJ0nh7pZkrUowa23l\n          jHBGSoN1zRzBSA49F+3T+7VCOh/tN9DLf6SKrximVw6nhjGDUZjopb+V+TBs60SVj8MOgjhXo0yK\n          BZgGrhNq1lmK7K/MjAErZTvX9e1I2kSwBGKPcBdhYsLqMTJdWzbgLribo9s654riuQWPqN0+1Ezc\n          sp2eKf96xDo9hQdXrvtV+51muPqpyXTaQG8it5uuoNgxyY6PrqDCJZEhAm2i0lFFfG8+Bps+KbqB\n          w72Bzre4XR4wD8H0CfSfZ0V6oMhqdCIblpnZP29TOVRNGrv+iN7P2QzNOQ//uAHqVIvjhPu2Ng5b\n          ginveSSXNm6reEAmFMRGUVKpfjklKWE9Q10g4XLUdZEOy8fKW+xfeV2DgdsQLUQHAx2SVA/kDI5J\n          zR5EredzBC+HXoGPqtsnHzUpcFY/pGcKsD4Jga7srEgPFGnJWUSVsTCZhG27vqbf6tJ/4ySKcZ/Q\n          rC47ImQmRchFmEmRLTaTYCh6SCYldPSKAe2E+7PVKVXvbq0f7qZNLjou/unFRihUHSGcWbEVZ5YQ\n          a3BmQS+QEv6e+KjTTBSCXfaEVnXZM/UUtUESkwcI6Bi3E9VTRnQwF4f/ME67q/Nz7mt2yw8H4Dxf\n          FzCiaaTSdkGEThMDDJBwFziV2Jzp0X64AaNji0GFaP1OlGM0jxG5IMANjpoUD4QXmPr+j7v3fXgz\n          hRGdx46WX86Wz14vn7314c10cfwBSb58qThxovzrs8rc1Ic3lyvvnpd+vFB6+guUIagftdmzq6+t\n          nzy5+cgqIdiZQWhpzBb3QBwe0UYQWr4Hr0azMvzrGYxi2vm+KCYKE0iCejGaEnuEHsfGUn74UCg/\n          GaM7zaVb10vnL1WO3y//eqd86nhxfM59xfruSmnmeGnu0kcfrljwcLUqiMuyPhbJP0a+3LM7kvy6\n          A4Frt+1KZjHQhUujnZ06l5BDLatrO1b0LaGR6cj0EpudIkHgE6jBFht0LfE3ewO9SURBDqYZeeOD\n          JzsH9QwNfPyskBkYBTm8Tl50kvt8BJ7EbLFaHkcgh36QaUyChYGoMBroJ4nDgtM6RxGk0Sg3rB00\n          s1wqa47kfs+NGnq6L1c3SnIfEFKeY35n+IX7U4ZOFAfViDhR8GVCFxIkIk6Rt1ZEHK8gYKYgxSQ1\n          Jv1Pkus6IsRkNSGLVIyFAtG6t7dAPBnJeE5pJWTTCsaSObQSsmklRGkF85gTWgkRWgkRWkFAVkot\n          gXFohGJCVYoJMYrxhwMhhddE/9jE7grOwXLe0Bx/ocA06KKwQh50INRqRI4iLxuRswx1tKJGVwj2\n          TRBaOdEY+oGEjbTRm9WyNCMg1fUlZEGV5H4etkvMjxrlkU/ROvF5386onTAwhWCTGTxyPeBkB9xf\n          GCG78bzJaQNZI1VI5wtZ3S+MJJ1b8J37CI6drf5FtS+urF0wTQvML8yWVTiye/eAqe/weIzFbZeG\n          TXUZiwOlykLC5b65cd28oQtysPVX2GD8oT1GbtAYBnJo4/4E3ZXxjLHA/ACry/Ia4i4G9YPaEHBw\n          bcRkvhRpo18nKvGoIEYlITqQNQ+jwsAcDmd0tF4iei0iNoOMlA73a9lhhKTIa0N6Lmz294eNTBhY\n          HV4jWBT2Vgtr4bAWzqmlnfszq4Zj1XCkGhAa+lE20AbwUq2/MvPl+YJ+OOKd5D0CvMBsCJue0UTE\n          hNkxXvRS/qb18UZCewjB9jqhFe11NsSKZpIhkqKGKsd45DH0b9X8RhI/o5xKNgEI5DGoY5IZwna1\n          vxa0ekyb47pNs48UqTJvr/+ux8q1o4Y4hU135RUFdC0VYolo3Q76HDuma4+3g5blr/KafBkFNZii\n          Nhjn6asUYkWPtnFfFHIEGoaNVIK52xFd3Dqx14GClgVhLONCCsc3RbWRbFSM2UDhWQOmupHT+8L6\n          tykd/vSmC3o/TPN8IaOFkSZxsv+1YOY123UcRApalmNlOSzLkTKcNmz0kVQiqIhE4oa3D+tZAoON\n          8UyZlO1i7pC0Z9HcXPMrbskF5FOqGI9ufP9tJJ8UgyGQxFZOC9DLkoSgry/t5jABtI8pCkg7iLdI\n          qS6r52Cjk3PT0+FBLU3EVILsL/HcqK5la7TfHR2d3B6o3A2BS6z9Ca840wJkyPOyN9xh5c7ZUJIK\n          tpWIrQxvAHuXUc2rAR4yhrShQnQQfnKjZjQrs6OewaiWThP1L/Gwd6l+lybnOKICfnCDY6pgrnTr\n          cenHCxhQO36v9OhWcfx+6dwv1sSl4uTrxffXrKNzCNp9am5p7PmHN1MCgVy8DA8sHT9lLdTVBPs/\n          db31wWJwWLbYymHZzQ2hWH8IRc8Q/nih9PMjjHQ+cc46/X2rjFOwmUVsZTOLDruGQTMyrOcNNlDo\n          WjBgZhEPP2cWsrCn6AFhtae/oKejsJnQs1q6x75VRSWO8rwU3bZLinCVF8dL5y+VX875QZTh+sLp\n          4sRccfIkYcKPge/BaK3rKARbT8TYx3S7Ll9/UR5/aj2/t74+1wkCRCURwCOBgFXJBBEfpGDnjVU/\n          69LZV5U5RApARICxMYpf7vOz3kS/6mU+vpmn/ulFvaFe1IH9Xus8HUcH0Q7VxkBzY6m5MdB4Ao9W\n          m9FzFc7TTbpDJ9DXGY+gPewU2gSnvO0ODS0TZadtLaUtF4OtfWKrJmlY55VGgJVGiHDlu+ME6Pwm\n          ApucvV765XVx4kj57C0iHjxYnD9pzT4pPbyBQCJjM0vTz8rT99giNHbyYyxOwWYOsZXNHK4RG4Hh\n          yBFg4iivUoBiFSO6JPexrVMcm6GA5hLNrFGaBy74mnDFX4sTr/4xdhoGDGQ4li4JVqjxx5Vbb5fG\n          btDxc/nRnC79eBXkPJpNBxYvdLSZ+MGaPW+D4MwVJ8bJAYj2131DS19NycINj14dUaXpEQ3W84ut\n          mmdgeUCMP0c+37M78lVyT3ekc/enw2YuD81J6Zl8D1qR9J4+PZfamc8WYPn8SssUMMF2AS1NbRy5\n          z2l9fXof9wlLX8F9s///04BTh22a2GSfDuAjfEKQZD6mRte9d5ZVfxI8hkTTVBesUBdbOQDmoDaM\n          ayXyERfcA5JQDju5kMvDUrBtl3V9wXr1ymbjc3ZylseV4/eRW7z+zmES/n3eF8mvktzi/Fhl6mH5\n          9jvryq3Si3OLCwsg6jIwDbsG6+XP8Pjim8vrvAtsx7CNQOV0O98Dd1sXUwJNrRi1gulHnKV5xHGO\n          CLsGDbl92IPZgVc8vjdBuCl7P+9M1oBZKZuOZcUrgijLojdmp/nmL4tGRawdYrPTXQrWC0utSkuI\n          Awf1R1KZjJ1AOhblRfyX0rI5W/c+aGS0cN4cCcPFMEMMzZLwhbCRyafDg5khl2V/267Pc1wnPgMy\n          9GES0kY49e8xQcUIB3XYqKPZT7nP878nqmY7VsJHhZ179niyqYneVPLrI/BJwepXaUu4qgP1Y3Ra\n          dDBHhm3brs466vmWhi08MKj37O1FNDONYDuY/VUYfkz2mta/NfKjTUAYov3XVTEayhxwnGrFy8IZ\n          NlbFx4A2bKzXgmEOG2tZI5kMPNOR4Kw0LTZJwZp0Sdx4L1nr2bPF+RPUT9Y6erQ4Nm49nbVeXqNX\n          SkdPgeDStGowZWQjGcOIaCmyr84afVFBRgFX4HlFTqiKLMlxkA2pVFW6ewIEKJx0t6etmfMgZFmw\n          6x0/WTr/yqUspGnGvvsF7pVvnC3f+23pyveV+zPFsdnyw4fxmPXyNf61Zl9CU1iKHPQag7MYetTG\n          l26Mw/GGRK95FXef79+/pwotiie78Het+RloQh3KDOGDyew4qLHLn/b/dee3fPvBbIb6tP51Z0Zs\n          51UhHpYUjEJ3Dpkk0NoOt0TVFiMZluKowkruduC2WBJAJ40CTX+QjJG0Be7kqQLq+vAKot/baQt2\n          26o/tSYFRB28PAeowaklgS/GaPMEooB1xEkgegdRBRLoBqWzBrkf1ZICyQZANItKR43jrp1PQvag\n          9tc853XkDX6IQjfImA9C3e1/KE4e6rIr5f2OwCBH8jXo/PGYzxc47vMFjlU9geM2aoTHfziz0yHA\n          5VWkHsaB51kSxVeHebSiKlQKNrpJWxOo9c+R/V//OXJg74EvawFJ9zNMVp+uxQFoXVnR4qQxi29+\n          GrM4H5cEvnFNS3A/bKTnrhRsQJRaP4d2TI3FyX5rCDZIab1vQMe+jebNPm002qfnNSNNgZgJAe2M\n          xRPQpqVrPwZqVNBWeG3sw5txkA6KE8eL48dIftwzRC/z1O1PDh1e/nWmOPFDcXKOJBqdK07eQO08\n          KmYfE8o6QxS/MGRTnPdzPTsxQfC50bFI19hGpt8b1ge0tNkHO1YQn/CFYT4mqGGBByYqeD16vJ/e\n          HotJq+rtjXT3kYItQ1KrWoaqWpTIwUzehQw7kNVGBqO/I3/CICv2moVMXxiTeR/S03o2Rw4zOaJn\n          gL0UjRlDV0bYe/zZyGEEBJfMZg3o/GoCS4Tg/3cQ4Hyskt7b4+Cyg+xk5IY9Prm1LmZifNNdzMS4\n          IEpxqerpuE69tzxHFdfCUf9yYG8HkF88IMgcb/fA7eaizJ2n1yXMvIlNHZC9o+iE0UxmMvq3bv75\n          zR74RLYS21TVoWXNYR3G3x2XKCjVuESZxCUqDGM0WRgoICLpmf36SF4f7tWzmDuC37G14hUVmiTq\n          MBrkWfP1zEAEWxLB4LSITMMWsVx0mVJbIHrRRRAhQhD+rQ8hihAhihAjipBDFN4NAh18R9p3SCCE\n          XeLfNriCCum2QfaHECrLRg2uPEYtuQcItsFKrWqDBTlCihzW+81sYdgGks5F/9LVjWlEgEH3MLLo\n          2a3DmTmCEEo9GIlRjT2hBTkyIg5rcRXnPkdNKLIKYSWQt1oPnFqkbl8mZ9Wfpdm5kuSdSUj9y5jl\n          H9My3yOpmOH3xrZdlCc6WsFu7Iq6iZi9SZgTDP19UzcvCV7iVV7w5oBaywAGrrdOE5vfwAQbh6VW\n          Ng5njJERkxqLQHyh9iECuTLI85Ki0Cs2I1Rz4RyN1A5rINbk9dRgxkybA6NhOw92OEdS0mcGwlo+\n          nNEPhweNgUFmRbKhv1mwNwnFOuBUwX3NquD2syoQSW6Pfpj7DKrwb5D2OJ9dE53gyPI7anIxSJuf\n          i0ESRSHmM3duYp+vvO0h0cbNkXxwOJiktjLJm716eiRr/I0OFjnKQUNz+Rw6xIfJ/TC7vG1XMp3m\n          9uAlbh+55GPr9FY3yvmeDQsJIiT5kDaX6gSFVwQJeZrLvaZOs8lpj7/x0Y1V88SCbeqxVvbPGNby\n          g4UMji7Rlw0XwtphLduXi/YToIvwsN6H7+imIClf4ZmPTLxAq19BfTpUSnYv32T8ZEMnZnyT6UYQ\n          xTgvyAlf5pgG276hZBNs0I+1okHfVrMWjFykkNFzKdPWs+rfUtXUXwt6dhRaGo9t28XWwzauytvb\n          yOJoZDLmIfKV7c7qqGdzqEzJ6d+2cSOwJx020mlshpEZ1HqhTZl8jt7ID5qFHNaS1npBKMLsiPgO\n          z628mcfo0uGRtDlKhNdPug90kVd/1ulXa3+zp2t/516vOuYjhOzzAiq1E5IqO0HRq+jqDSTSdtjq\n          xgIx/ZQeuNkkpB99dssh+mVgTdFHmGoM9uU9VTMDwVH4+itRkXoEJ+zs7vfWozul78YqN89QSDgs\n          ZQcSFsfGmDGcZByqPH/t9zZ2PV6cfA3HWM/Z9+VH5+mDpekx7pM9n+8/0LXPu7WJ2by2OdYUbAqL\n          taopLDeSwhzhbGiI5ImsB2GDMbc7Ji6PClGhJyazsVmcf125M25deYsuQdOvKnPPrOMLSzcvLr7+\n          rXTuKQ3dLN99jSGBqiojZClaDohjiVdsZ6xun5lFxkN8yjzeJuswHsGGpFhrG5IamS0xcfnZEosI\n          EZHRO3HyR2eTK2+tqZ9LT85W3ky2yqQJNpjEWtVg0lvIGbC+5JghiuzetHwqHR2APRwMEGzdEkIU\n          dnwKz/MxEQRp6smDU8bdzeNPShfP4pS5ccQ6Or10401x/D1XOfFzafrE0skrxXF05KncPm6dnipf\n          PlIcv1+5/3zp5kzl7q3Ss4Xylccw2MXxKzX2QmoFRFPfPEbSTLxaugLDeZq4eK3n/GpXYYgC42na\n          VViq4i3raQ0yd9g8nNGJKzyTLXLReAwZw+L8I+Rv0PcPzpfOH8cBAs42+bry4j4Jc5kgkU2oWEN/\n          sfEHnD26T4go8aI4iRi0UK703VXiPjmzNH7KOvW6dHVscf7E4tuTcLf0/Gbl9NsaYKTPuri9f9nT\n          9fU6j5TAw1AlAkGGeRiqRLMgw/ThLSWSMCXKCFl6XMsfIkT0w/ODVGOjCImeDAl0o4RA1rcndORj\n          ZBhvoDvsizmYi+4SAk/H2Ho3szQ2xi2+/g4GECXisZlaXu2Pg6uujBxdGtd7UQxWTsZaWzlZZbXU\n          6BPd/cf/+dV/7JWUmCokeP4AL3QKSlLs7haB60ZxGuNA+cQUSUgszh8HYYVjs3x8BnGDlsZulX+7\n          XBy/u3TnPAyeD1qnuhFvvtuDFWSxVlaQHTZGzIiRydOww6xJ9ZRsBHIMzIee9UC32zLJ13rKzPYR\n          Oz/uNn0qj30aogJyyZEROwMLcRtAYfMP3P581swMcLv1YYLPlc6ZpIYDNMd5dohlByaxSghgs1vP\n          GQMZjHsBwdWFi0QVwdS9eYcHh8JuU83MkuxkjU0NsRys0JI3eBn8C4xNmoQAdkCfZDKaY8IRHO8B\n          ef1QsbJmr5mnGRHIhITlBQPxwlohbw4Tv+IUSTlv6LkwhnynDxt9OsLe4e4a44Z5DstzTnnOKU/D\n          SbB8PdDAr/HFHE1/4Rk9J+H8pkcxKYIiClJCkqLr3Ekbqa6Xg5Vo8gYr0boLB43DGmJjfmZkzdyg\n          4c0nJdphmWslVaM/S1X60OfRw4OjFGsxnNa1vlzYcNhHmAxTuBpjBpNpcJR5I5HCXLUwRwpz1cLL\n          Kna79T6SPwv6xOynpItOQi2Ck8WLCZdXXfO9taFkGhwuIm8w8NK+QW24jduPYJK5nO7BGESL+HpA\n          DA6bGX3UFZ6HCazlKB+LVnW/1Pyn5/QwhtFpGeQV/WiXyuPM6dXCZnp0eKSQC+e0zKgZzg1q2RFP\n          tN5nJEiPwAgOAOUWBtKjZDXNmcO6kzn89zmu1xgY0IEj92Zhda0JL+vcswcRjfVRD8911L6xzVf7\n          xgQ5pkiJ6Gb25YZSerDqUG5Z6Kr6wxMTREGFvwqveG1HacPeZyH8IAURiYuCokiRb9M51JEctR7/\n          VHkzvzQ2jiHjE4+Kk498HBYVWFevLy7cXhq7XB9IYo3p5Rv+2lUlj18XEgnWZsotq81cjkQkGXZt\n          DZKIQDu98nwOAWQIiRCEpxetSiXCx6KSYHWq3MrIRK6ezJpaXzRnFvq0DPvTI/C9PU7ep6XxM5WX\n          Tz68ubyEQRCPy1fmKw+OW49v21eqqDXW6SPlucfFyeOkq98vXTnGhf3EUTe1kPMx6w1RKAfjD8nx\n          jQqA3bbLsxe2nZabHKmUoUHfHCIaVIqmivAhCFoWdTY0dK2NknygDAHeIFpAGmnbCbt/TJaA8nI6\n          bQwQbVcS/4y2VQNRwpi7LL5jOSi8tgbbUg8Nb9VtafJBFyYe/dqVUfGWozXmldsaMHV+iDpvhhc7\n          vpKNpCcrIiOBkJsEQpQElo+WdPU+nNX2PwZQ2iNAciGi/5zYklm05WC3aTmxCdHwt+8tHT9lR8NP\n          L85PNw+LqWVymhEuRFDf4YqCzxI1YC4qquibUzWCvZy1Tk9RFrz49kz5xWu0l4x/Vxz/Hrj20vQR\n          ytmtt6+s6efF8Tlq96rGxRcn4d9PxYlX3E5ujzls5mhAvKBYL1+TSHg+ziLhiTYPLgkYDi+QcPiW\n          jwOvDcp2or4TGOFMQ51Znm+CxpiMsRBxNUmu7N6uEpDIDml7R4f9uH2gJNkBRnATV3IWYa6SDOIq\n          uSV5Qs2hwg4aaq4i3mQ11JwEgOMVdXtScEeCOxHmFMazy/ZMF22ETzW0XdodIoNXL3wc0SdV8jHQ\n          3q7A8HHVDupW/SHh3grqx5HXedrOfBwPwz9pufAOFs5RjQIXaqLAAxAx688VkuyVzBY4wvnSkhwr\n          2HgkKxvGsdAsRyBmmpRYBgpGBs31ZKFgnczQbGHhsHkUGvX1XJ5iSqHQBPJsB73GsWsgJ1bjIxie\n          mdu4QCAr0eJOTU+VuYtLM8+J6LOMDBNZowzTZOvWXMV/CblmVayZUUOIdUBdZicSlim5IDhEwjtr\n          A3wIMC8GCKp42iGuLPYEDBPF1a0OFJz7hqolWUmwQVRWPyZMOEoWZLtINu5vyPHL4uTd4uSL9QUO\n          d6+IThgXUEu3fStpX+msKZOwyyQcXGz4uOAvr8EUshHHraNzpSvznxQnTxQnJ4uT1/Bg4sGOTYQg\n          X/du2Lx3bSW4c5dKaavAna/zaDUiaS+De05kRhR64wh/BNxctEdL6bAP7IFUd3tviSh+i2qTUOkI\n          kK7gT1L0nEJr7VO80eErnPTe7Vz22YT3We+p03ettIK081JYjPNBTm281AN3m3RqYw9vMqTBWuXc\n          3rRpYmT6QDXdUb+uYWo7ApcK7YH+SERTWoaZd3Ph3kI6recRiMLI5MIDcNirpYbChZFw3sRYQr2P\n          yMEsz/OlHNdBHkBvHHiAS2Z17jMjnycRmhisqfdBieERj6Dsd8HpcH9mVcHqJMjkGQz1jo2Umjeo\n          rzb8Ff/9pO4vvBGwIUqBIUqBIaDAEKPAkBYiFBhCCvQL5x6iq9FQ0kwawPBjAs/4lqIkHFa2smju\n          GWu4hqONTWfjjVt6Z8RRQ7mqMW9F5ivIwHyFQI9iGfin0KxHMX14k5lvAzsD6+rT0vlXVG1pnZtd\n          ujmzvhsCGYesg3fwGutp92Syfex2NG7bdtV+VQsL+801cZ0r/KfYvqFiezNDsmVlc0xUpHY6eYvi\n          eIo/0Gw4jeERyuFJPOrCawqWU5POs/ijdNt3k5gCyemOllLYxIOd8eKtnAXR5Vlgpz3ES9EsL9ML\n          gyYcI57bcDqaEWVJ4HmeuRoIHDVGLZ3/CSMEWD4MlvWwOD5XOv+2/Oj85roQxINdxeKtnOVwteMg\n          eMYB05G8vExdP0h+qEnCO58QJdcTEqKFOUQ3eSiCXbLirRxg6ne2MbLwj8LO5M0h3Qhn9Azxbodd\n          S2bEdKI63J43cFD+9Vllbgq60brxDEtzbHjGH5dn35VejH9kZ5uUoYkwEIEOUXgfJE25pbPBrMpD\n          hQJ6dbMC7RxzvfFm3fg86cFCEjYft0HgBV6GfwnJmy98VW1dFr9LtfFrm5vWwU5a8Q1OEtetpVOF\n          XBuCwuQ9SFYxO3/NeoTw2H7SFIrUiacjWbFt05FmZDF0JRcmIeduP+gkFPt9jlM5VpSzi7IYLrU2\n          z4sTSOdpyiYC2qh8TBRFSVZkH8mtqSc20iM8HuwcFG9VTEXoxf5+I4XKD5KpEINJBD4ek93OP5Wp\n          ++V7C4tvLpdvvyuOjZOcLFcJnvUZklDmbun9mPXThQ9vrmMeMevNy38c+2FxfhoOuOL4NZqKrPzu\n          9tKVI9b089KJG8R1COq4VRy/Xnr0izX73L/KLL66QDxuJwgKNux9fyaj9soNF0d4YawWLm49pIRg\n          p4n4Kpwmmp7tI4PaQZbzDTYDwEV7CySHJ1nv07CpMTIDNkEjMiT1qYbfp0TLQgeuNP+k9OqddfIs\n          DBzngoYU5ToKxRX6I9jyG1c3oT8O9vuSog+MmkNmD/z+DWTSgR74HTR7erUhk90x8kYWfZELvYrt\n          g1x6Mw49gnnucF+OvfT0F9geWAvja+ycRHAQaaJl5ZTgODMVATAE0cNzydKeGzRGRpDw8AFEpcqH\n          cdl3chAOpGG/nUataJ8exfRkMs9kghR8uYaZacOEK2/bdcAc4WSeITx32ndJ9Hyubj6G/ezdULiQ\n          SRnpOiF56xQfsN5NXV04QbU5TYetJ4IDRROtmj6tfqJjV6pAAnXWA0WyA6PRb9M5uAeNwh2MhlEb\n          3xKTCUYUWwt3yk9vli6eqdyc4z68mcKb1tufrDezH95Md32b0tMEU/cm6fQHTaczbl5ISATrZBKt\n          rJNpfHhG+vqjA5oxahZwTPpHc+ZQgQL40sTGMh2mT6ojtsPX5UtXx8q/3rEeXy/Pv1smY/EnS2PX\n          YR+742OMYrBGJ7EKjc5GZPmqSxk0qJ1L5YS1LMM44k6yhIG0kRukEsmglukjez4cehTMtHQaR/x3\n          6HG7U5UI6XUOaiNQP5do57oIoXD/GDvDCRFuf2FkJD1KMCIoggQzRXv7Dj493I+EDP32yb7d3TvY\n          OEW4DWyPe+fgzljwGSvgxOM6iOHcJxTqYEfElcuV6yhkda3glI5wIyMRqtVNJNq4hBrhXFt7QpWb\n          u7fHqUgicBkm46o7p862qgEjjafZit9q4k1YsGlWEjpV/DYSd3oCe/RDZn+IjCfmFRB8buaJxHax\n          M5RQPSE0VZIIUZJwqljZXl0dD7jARgSOcEzgjz0qcAgTjxqv7Wm4XZTwm7ZLu9W6XkHwmhzJX+Y3\n          VeD7a40VXvPVqkzQIrDHWJAFWuyBm00aoOmzH8X550CuMGQMm1mDhuXszWnDBUcPZG8rXEgu66ok\n          kXlVjAlxSREF99zN6gWoK+eBXsKvIRH2crSQC2cKcE3LMpcGo++b/R1fdymxGC8rFKSVl6tuRBwr\n          zY2Yh0GyRcMxp+U4DP2AtmgpTBqUGyzkc4xz04Z+zT6CnKwxgrFegxptRT0JfPwxQ7l01I42w60G\n          NdUK6Bvm3fQxBvcjvtxlzW9luzjl7aw9oSrth7RcCGk/xGg/RGjfbw/3x0g5fKImNIqyDFc0lFPU\n          GwTlLcccoQTRcYSSHT8oucYPiiw/bEausNZ46YFeIQuKmyZwyYHHPCuUizbgCqMO+qQIf3jZ/mmM\n          SlrRop4IjtVPyK0ZTRWg6eEVVPZIoiR7ND29vSkYv0hhiHo/aodYRBFRr0uSIitxUYnao0fnBHF+\n          M2z3OBDSw4Suw3ljGHYwBra7v4DWYmNYI4vKHvdywuHjaIegSw1C3WAyOlIFh1VwpAqu267Cs8ig\n          c2pHJyYayXn8UglzV2xE8B3rsghtfN8ELVVEL0Ra05Ir1Uekphb9sI+5wq3KVXePe3ULYRNDRobt\n          aqCJIZiKIdLMEDYzRJoZcqZijctuR2cIp2LNIiU7i5TiLFIYftuYt27giuQeX7Yi+Zx87XGuOvhq\n          h5zoO89oY4mmx7sl16pgm3gi3sqwsTp06ID2NyOjV93w8WfY+FbvQyS7AQQ2JSNCxqYqTUDHwbfA\n          3byG1t+EoiR49HT7Cp/k7CfJGmPDqDlbG3yUsx+tSVjFSnVlBuCz9CyaIjzQgR7DJG+bzCWPYZJn\n          CAfqJoOv8XFe5UUp7k/Ju/79vJHW9USwdT2R+JjRp0tXXpeeXlhcOFH6+dH6eperxDW2gyQU5JFr\n          ULdchVxJYnLSbbvcb3d5kZ99VZmbwDzU01PFsTEa3O44lUNp6+j8JvqQN9KQNT3+T//wDfUPX3kA\n          6nqDx4grOYmah45jzuU8OoEjcgntYh7/1Ym1X8Z13Hk38SHvUJr0A0fnbWiWKHd02H7gxCNcTXj8\n          wBXnbhIdv52mttZaH+ywkmhliHh4u35Y603rYZ1mPdZSeeOQkUe3wRQCuGSiX3cVRnDOEhRCXhGF\n          HjEyMjhCOJ/13RXr6ax16zlMscrx++Wzz6yZ8+iwdO/c4rubH95eJRMSU6fCMRY48pvPLlh5ftO6\n          cquek6v/09bbEzkR7FOT2GB4+QODZlYDGSaXMzNt3Jdmf76Q9WA6x6oZZNc0vOa3IDz0UbswFUlG\n          UsM5+CV+EnomHy2MpE2tj6DSK1FejCbDX+uYxShs9hOXiy6E8cE22Re+sCFh9xrpMMOUHyUn+8y0\n          kRolaTYNEEq+1tMUp37QGAkfNvKD5PGvjL4+GNIuDQT5v+z7KpyIU9N0kqPvRRsdqh+c99oX7Pdy\n          8Coby360jZzRF9Ocb/kc534xhy8mz9MXc/hin716L+kkqDMHrLMAo4niKTOR7s8X+mAu0KKO0VBG\n          aCzRk+qA+MHxm52qMibwvCDF+UR0a476RsqrSrBbmMJvPFTcnwqpQS2bG2JmqS/0fpDVRv/ld7JK\n          1WDfQHdq9l3Edc+YvVW7VaI6++2NElyNYaYHYMUDRsom0H2wE2jnkuRvBvZYNt2O5kCQwJjzTM5g\n          OEwOd/2CfiPOLFrc2TxBf+HLsVvaOY4gwEmOusotr+02jZ5PiGixmwDyyChOJImWAa/wO5yeGT4M\n          +5Q+I6un8o4oBU9zn1QeXbSmfrYend6xbVefaeBwtDc3PeBpQuaYDV6QZarxxphhmB4J2HVh9gRy\n          h6Jcs6tEh7kV4rjFRC6Egx9yBj9Ehy2Egw51hpIhNvz2DTr8oerw+xVFjATQ/E0f8VtLHPKtsZbY\n          lOyylziFvfaSOiUZ1XvLOdTv11ol/GBynms1cHKSXxAlkiFQRyBltKIoqQT7Dyotmq2VuAgfPqwx\n          l2ng/dlRsxA9DMOYpb+2D/DTXzDg6cXx0vlLFH7Y8XGnt2ggVPm73+CWdfRh+cp35dvvQEAsvTi3\n          uLBgO1aTotSxujh2+ou//CVZHPu+ngxZ/aj1lh6VYDdCRWwBBzSXogQk9NKzG6Xnr9ElpXbFIn5U\n          qVz4oAbU5ZT98Gaq8v2FD28Q4HRp8q01P4Gxm3SMUMMxUZq7X/r1qnXlbfnBCev2XevRHVqMputa\n          mpyDGsov50gNp9y3HOVH6eLPSz/N0ZAG5ocER57+ypiHsxpsNSQ5DmsRGxhJTjBUUu+a9Pn+jj1r\n          WJTwce+qhFcoJguZyn6NBdlFM5BPfE8722ErZNMMe2iEtVNQccFwMeCfGlUTSkyJC8B/pFjMeXl5\n          +hW8tr10/nh55jGdH76SQG19xi7PNaCvPooR7VdgfDyVhVZVWaDSZjexO1D1gwOBSpQQHVXg1Hr6\n          Dv/Drrh1GMtkPFgLwdYFIJkwUIrH/k5GgZKEiihZ+DEJ1HN0dNXgm1T9yYxcb2anp+P9yKnQHAzM\n          h3YJCGeKB+L2jo6P6+slicCKpCBnL0nsgbtNenuxh7dcTmV3EC/xMqQp2qLDxt8KQ+ZQoc8UpJ7B\n          QczKJisSW7N88bgf3l61bjxzVjE4pV7VH96co87UpasPcDl7dhm4pXX8Tvn0MVi5rNlbpUuPrdnv\n          YGkrvRgnxuPbxfEjxfE7/nWrJv53nReu4ABsJfZfdeFanD/xEdcuxb12qf9cu7by2kXRrzs2bRFT\n          YBFT//suYnwM2JIcCFgYg3VIbhawkD685RYxV1wAiQfAhSunG8TSHB3Sh4Y0EgaSKwwPa9lRzAHj\n          iv358OYHXKVgiTnxU+X++9L11xxdncqPpq3rC7C5WrpyrDI3xZV/PV368Sqq8u+Ml3854s98/nLW\n          OnGpbp6gNSjsgv0llFb1l8ibQ6NmpJDpHyH0Hz0InV/odVK0RnOHzRHsnd+1/592fH4naivQCtdZ\n          z+ZGuEEHwXqCqZi0jaHU8OfHdqot3I3VKgq+z3H3sa+qbWHb3Nfgq6ndb7cDEEUYAWmD7wVO1oOV\n          a20j9sputEzSxzrUhG19VBKu8nFSVQfjSyztAny7aOcoZlR76W3pyjx+j1+K+mZP974kdwCHxyNB\n          yXaQj9AkmX4FsmLGBJIMyg1OCwBvaTI9uOv5TY6ncHTXmHB02MybVDm9f9CE86rmmn4gvXdAG9JG\n          C0Ouu3sHM0Zu0Kje1tx39w8aKGyznEaDxqCRNat3/wL8LKP16uzhHKZ9rasT95h4evX8YV3PcCPm\n          SIFe5vp01HtSk5Dr8rB5SB/GNMpGBv4Nar3Q8t60zqUxg6Obehz7B3BQljyZGodomtKulJkxhzGw\n          jJpN3PpzVCxT7bmQIPpzfmsp0HmCtpmL8UosFuaFeJjn47Hw36gOHW5Ga25tAUW6m15CjF5CVcII\n          MXoJwVC7L9v0gi6ZLnoJEXrxq9TdNEMq8tBMyKGZEKUZv8LdnnM1+nY2/VzSml3Uq0WvLUcnqreU\n          M2Fd5diUrS2oecuxyestZ09iVzl7GvsqZNN5RSW/EPOr+IWES8nPL6vlDyDfllT0B/uMKK3oMwKM\n          ohpyjk64NAqpTx82B2CnO4iB6NX83L2j4epMCrMJRh1HvoQq0PhYzWDeO1qHe/uXdFc87wF8e01m\n          XRJLFt9s505VjIuiKEhqdF07KdA07gB+kyTYzUnawa4vitpaOiCb11FexjgVY0To114rxQCfZd9J\n          w+0dYYajHPIPHBNgOJsX/oGzhRaOcb0/cLagwjH+9gfOEU44xsk4Euayo9kAeOy9SG4EXZn1LCGS\n          FI3Qt/kYKlHCUlgSVFgoZVUIyz1oy4aZ8EfdJiZutz6iZ/rQSxZn1L7qJNrtwi2yU0lGfOnWO6td\n          BU/sN1OYsP0rs09PE3R6kHv2G8OswjZuJF3IUdFnZHA0h9OwE5v714JRGCbeCRFuP2sOty9rpnTg\n          qZhFG4StThPGXP8Wibsael9XWybIQlVbJsTFCLe1BKf6Y7bciNKB2ar6QFdz+LCykk7QV9rRC3qv\n          V3WDHwmCoMpC/Fq96swLVWceelFUZ17IPfOc53M6Mvyd9gQJuSYISpfVCeKXfWQhDNOgNqCnnhQE\n          rQGKhFYuQ4+kvEvEshWD3iFYg3TqSJ2h5WXN0LISZmh5uTLkkybrux7XsFjMI0CZ7Go66ePoPkU1\n          2IFNbVVcM1zhKYQXcflG3mhk+lAqMLPR/fsi33zdETmw98CXkc/3RP5j/6dpkynKdn6xb9uub7Lw\n          kFsQ/GQ78f5EcCPX5R11Eco68H1uzExHy7OpmJmCKIA0GBOE6Lp0yfJSoLAmS6Aa7GiktipQGXCb\n          nG4MjSKkVU7LDBhGxkkmT7zV6R+eog5u27V05/zS5FvEsHp8GaGrJk6UXpyz3p1AK+7sROXR06VL\n          P+GVqd+sZ2P+DUfgy+rbZJvWfOfNAiJID+v5rAl9H+hZ5C7XA+VaEoWZWSnot0bIt0aolhyBI3MF\n          Ay7D37CDXrRtV+nas8WFhzhO44+pXvfDm6nSqbnK3NSHN9PoJPbkFPSvb9oT3S73Fb5gxExDkzLc\n          H02QCTJEw1dFfHJtG2HJ1rJ5vO/x3Sa7qU1G11Vg6RFhYY/F4tEmuy2IN7ja1OwOsV2IASEGOo8I\n          MSC/Zp1H2MNb3u520MjAsBDM98yIjbwmUeA9ZnKjfh+EkItjYwxvD2jb7TECFE538zBU5dl31lXi\n          fGBb30p3Jip3xqFMkAGOAco/G6uxcMhNjv03e8gxWVVz5LCTxAMBQQS6jnyzp4eW76FlYYRjLY0R\n          X8iQyahnon36IT1tjiBTgOOcFq0KGl5THo5wASUU42/0bn5Q76FopT0p2moj0wPTL96D9NGD+4q0\n          nqekcGBQp3LK72HXTAoz5O+4b2C/yUBX9HF76Eurtg8YVMnW+TgRzeSyYF/eRO6V4AUQcwQhJvBu\n          7rXZvbpy+IjQtDVaDUaaUeVWTlQxmD7sAIT2Yzw5biR7RCFWRWKe+r44PmNdqa63y/mjeStdZ9Gn\n          XYhDf8YDF5o4cJJ4swsNfXitC81maDn3mFljyMSJtW1Z6FBajmggRzXuky8KGZ2jllFuXbXaIp9A\n          MOqYwgueyDJdy+UP67l8Skc9InkiR0JNonmYx7DRPoSBotqIIUjE7eTTfgNonHoh5UdH9J0Zs4/q\n          VKDxCIiQ2LbrS/MwB12eN9JosbVxiP4xdjZjcjqG9GW4nDEwmG8cktSFAfpnM820jfhFXP2o82Ss\n          Jheu6o9D73AyX8XtA2Xlwh0d/uh1JxNvR6crjP02RdcnseuvixN3MEi2evqaRLO/hzLbdmEI3T/G\n          zvwFk0h0klGg+sMVtKpVnWosYsOtJ/xS7xrAiTeALupgMTU2/HXhvVsKzBRIPuSQvIP3Y9s4Yxkz\n          BISP1wnh+zWC4ZjHHxApwjGPIl2EKF3UGlrDfNyv16MMpUarR/jLypCotcOOtlcy8HCQJziobPAR\n          +McZ/u1SNxLAdmm3sF2MIwHAIZIAnBl9cExI4KNq3z7/qjs5oBuZAVieAoFPnEKw0CRaWt41hvtt\n          0QzxoaJJ6idBs+piBDAIchkNsYhFngEuuUyW4dyg0Z8PmyN6JhfuM80s5lmFd8CX5bbtIsTbjtjR\n          jlVqP5bn9mJ5breJiHIm9zUt75N3aziyTLzNdhPMiyRxAXMyICrokZokxhC1m7iJqWiOUAWHk4JM\n          s3T5ytLY5crzOev6wtLx77ft8pq8vjIzeh69eroLmb5qwmWmUXNERi9okLj5IraI6gFRiIOE7U2/\n          s5EjuaHydLC3g9rKCBnGSC5ny9Ows4f+G8KUb4Ooj6FGn2x0X89uICojjQtrRMuNfNqf0Yb1nQcE\n          McwrVFnz4c1J5rJINuzUJLZ05RhSnrgD7tYTu6vvrordHEfjFsq33y2+ubz4/trS5asgJdDKaTLb\n          8o2z5Xu/labH1lFQ/4uWNjQYKjVAVCf3gQ2qzQnr1cc/CoY0eT3zdjSGs1rGk0isqmffCAhpFXO+\n          CLIsyKpnopO5a3uQIPmZI0YGd8gkp5YgROE3ZQ7jFhv4GU3yFnZd0JnDWTg1qKXTemZAt1HEtAFc\n          11JZI2fkomR6oHrCLs855R28/N/nOPIMR5/xAICuEdNz01oZiEKt1s1g00Iw1B+dQFr7+7YImDVM\n          sZDdopDTIif/AEF5IO0K0XatBGdNWFatOZ5yL4/RHMr5PEW9hez9ger49DNkUAISqq4ZJNRNIHVB\n          Qv2EApcZqbDn0ViPiNfkqEohZBvgJRpMzdAQ2UDBFvQJlfhAmz+5taH41vv14YKeztFlMJnWMppH\n          /ZywxYeNWAQTfALD1WIiL3l4SH5Q1/IIdmmkiIscJpjMYMguq4MiuvAJxj2Gce+ZHQ3D54R7jWx+\n          MIyIKVFZiomqUF3qvqLFcH37y+BoFVpqn26OpHUumdW5z7RDuODtN7lu/TDXofUa+rque+vcsMDV\n          zTNyLbi4bdLAt8JXbKGFik0QXJ1ggoTsCRKiEyQEEyREJ0hovxmCCRKiE2SlNYtxmJpVizIbtx8Y\n          LehdtrylHK2Ws2olnEVL5Ne+aLlIou6i5SMNuGoTB8m9QOqs4g0RN7PliARuUzJpzYWp6xumDZP4\n          QK8hu0wPlNloZdju3yeHe7PmgGG2cV2ZrJEyPXocstddDwBFvZA1R7Rsmh3An+jX+sButP/r+UKf\n          not2fP15F9W9xGU1BiJt176v9/fAVfItO+jFnq491GJZ3U5hT3E5M2XovkiHOjqxOAZ8JimlJ7ar\n          XcwvuIOGTnZuV5MO3yg9vGu9/LHy6Onim8vbdnXhV+vQ9/ugDYaGQlJ1BXP3lbDZYROo2+LjmNM8\n          upH9vYEAgxIvBstq4gbLah2F7ACwGjuOEkRam/55x1Vgg0S1uCCIMUGOKXw1pYM2cvAgVUuGyceE\n          2fdFRUlR7TxFzPoM8/GrQhquwE8hC+8mc+JTDFhImYUsiGEYeICQnb//ajQ/+HuU0j4zh01YtXQj\n          P+rPPoLyHKZXD+/TUka/keIYtF07y2fSbaYKOXeApoxjQntLWntektW0PFBIi9sqiFbNhLXWMd/Q\n          6rdMrg8P2bNtv9QdcgifRI1iwo/tYgJJH/6gBOYifn/MKcpqbuIPMeJHUEiaQ4SQv18OY11ZI4dR\n          RuKSw1hBf8SnuxSTw/iqHCZVlQe1abBYjKfsij/IFfSdUtNymot2auQ0h4bg2EtF+CzQUTVNFqGk\n          ltQISMGrjNTKfkjmQWY2MXI+UAwKuiVIiLMV4xmLcPtElq4+oK6QbiYIp+Vzl6zb560rbxcXFkrn\n          nrq9lrj/5KzjC9bRnwl8FpYsP75ZPn3MWhiv69Bkf12NPxMJIlWblgliwaMVa9HRymjD9khl/low\n          sqOoTxj/zjo3a52eKo5fIT4ocDBbHJ+Acai8uA+36qCWlR+QhQqXqJnS0+9LF2atk5fL0/eWbs95\n          srN4Ra8d62ikkng5uPtb1Wmv0ZCGOLMk0gCG4vgcdHnl/o8wOhQVFY5bKqrhS6ibgoNL0PtBLn6u\n          UrBvbNLVz19JAzbElSsRPZWkmqtE8lTS15LOhxjbl9fCX5uFTN9X2qCere+HyOD2WES1/UAbt1+D\n          dXnU/ANHnm0D+Xsww3VGOFtvvI4B0tnDep3gaF6UYrGw0CPFySzEISjA/tqdFqCrr0AXH5d/4TU7\n          Ipr7KtUJUsBoG3cAOj+ncV9GsDFwvj+vjwzqGe4TvS8XwXYYu+rVjoc0L/nnKMwQ127njWRWcV0s\n          jREKELihcarxft0nUraPSgp6H77Qiaf2OrHsw9U0Nwi3VnL8i6ku1z+Zl7duOLV7lJejgf8S4dTY\n          HCkcazCc2i7tD6dm1z96OHUQ0KI9CUJ0LpHtjzMXHLfIGufJOk85MzBEZyA+7NTkj8F2z0XcXzkV\n          et7v87qMYVgwX922wMNYaidOWE+GeTvA2zNjQ9UZG4x/03AkNyN2Ul6KB0Vys9GvF8ltM+9a8zHl\n          5Z5wbuTqGHGNfD3UGVl9xDVw7dU05CMhTcogpARBurXLsJg3CefGnt1ktybqd+zJl7c4P724cK44\n          /gQVSuPvEUjPc6E4NuMKDKnuuypzY0zMPP8Kjh2Efpbo7vxxa+Y87LKsu2crcywPHmedfFa6d718\n          GXZm912IxxN1q7MeXy8dhS94sHT+p+L4JSxDkCmpG5td441n1vffla4g+O6HN1PFyYfFyWuoFJuc\n          IjC940IiLMUZtm5L53KL45LAEA0FlmqNubxSJMUO+1aSHbDCIgGKpdnceHKQJLYAN0Zk3JXxjXdB\n          MyYQf5EmcYNqO+J108XR9YkgNyKKo0ywaSlabYJANpJ662WfC5HHdiN0LF5S0T8XUSChkAMQmXRe\n          TuAdyUV/i8U1N1TGX5Xg2Coyqcd5hYpPJW0wX1X1vitJQjPixLO4gyDq8qTNCWxORzygzVCog/SQ\n          SsfLjZXpYro2xKXKqlFl+7u6XV9BETG7vcC8zTzIAgVwRhCQYB7ut6Buq10QgOkqgcFfIM7xSrPB\n          X/Thj892S1fnlibnSpd/AsERNu+uM2C49Zjh5fK7e27NVovxWTmsbAUuuxbuQTgVMMuk6mdQSZub\n          VdnaP1npZrNSypQUBrBOE4pA9+DnsN2cl4OuojxlnEDircw2JV4N1nK2GHzfPj2d1rJ9sM2RVkjg\n          cGDQHNZyHHvAncWhSbWqlo7kUgY2GI/DvCAqsPMQgQcTdak1dcF68RsCnFNGCfzx9uXS3Yulsbvc\n          P8bOlU9Pl09PVh7M472JHxbnH1nvJ4F3wi0ny/NE+ezT8v37lZsz1vRxd8oI+nDNG+YoE//w5nJx\n          /Bq5fnFp5jlcL/92qTQNAvgsKtknThbHL6D+/fgCSR49jp1H8kts2aQR4VhYScTEWFhW42F5Ra2G\n          t3RVq+G53tIJJGrR2kmXqdRIKhEm6PDZutzZYcExsh7FybpBWBeUTCZCdsSnTBYHnkiI9EAiFSHr\n          9NYobldFJk4maVKKblLYYeqswtq1tPYFTbRGqbcudlPvJXsd2e2vR6VcuxMD/6r1JPCNKnFMR4Ls\n          9qXHoOufIx/bleLnOvsqGb+jI+mkwq7Ryki1ahUP+fmXJca3aiNpCVtbXmniYlX0zGFWH1UlIgnB\n          zuhCKwe79hYyQ5ods6cbOW2oQLJkDJg9GWPQzAyY9mlukN2FfoQ5DTccfCXEyfhtqvT6KK4MRMwO\n          Eq25/+Qc6byerdn1OetsYpMEIXiEWhXCDbtEy2mDBjHpgNih2d48UUEWJEGNSdt2WbenixOz2Ncn\n          nrHV+dGd8vsfyj88tX6aLI6NwWnpxk0cEjRN34J9knX7bnEc1s771svHUKBy535xfKY4Ti6igusM\n          LLTF8Scf3lz/T1oprREWWLLPgt3WieLEND4wMQHPF8fvkWeqF/+zdPUayg7nn1bGf+zqKyTrDbbT\n          snUf6mBvQ0H8px9Ii/mBCMFeO0Ire+24QM5wrYnmzT5tlIA0CQq/QiKhD29O/uPN1D/eXPPlErLB\n          zOhMeo8YjC4AIjqQ5EF8FtXLRJHhD4leFvNsHQYs2HFHaNxxB3XoV68tPX5cmrqzuDCNIr+d39Z6\n          8s56fxX2DdbCEWt2vvT29uL82NLkKdg3LF18Xrl5xYnaLv8yhkmXHj5UrJev4Y9kzb4EyTUekRAH\n          bsWh1Qp5M1MY7tWzdWAZM0afHc3umoqw/o2aZJR7C+m0njcyPQeVHpiXEh3y/yX837aibf38iEHG\n          4eMiH4vLHgTE5r6wjp83AiM5/u3o3s6Fg/B/HEifhB8RSOVtbB8bwCdpA/g4YnVHwgH5cUH63ClO\n          3CUfc7o4OVmceFKchH3ky+LkC/zYwJv0w8sPbuyLxGKLr39eugQr2oPKvRdkT3ikMVIOdoISGneC\n          Ioufs/7hXrXy/qlXL3mqdGW+cu9cu/UYDUmL89PW6WnYtbdb89dgStuUP1eZfWJNfh9m55Ovrdmn\n          pVfvUHwiUwW2vUuXXpSu/Wy9msdN9Oy7xde3cL995S2dEjAFBNWeAwIfSaxtGgybfVACyDGjRbKH\n          v0VCG9YGtL8ZGZ1EJMMNRvUiofpmX4WknzKyQNBGREsRf66s0QcyjiioCp9AoGle5lVVhtX7f0l0\n          gtHurvz6svzoGBnx64SNNTLo8eBBbzx5WuniqdLz1xKiQ1knjgKnR/Yji9D5yNmu3Sz/cqRy4ufi\n          5Gzp6K3KzZni5InFd9eKk/etZ0cX384WJ09Vjt8vn31WnHxeujqNwFUTvxYnHzhrNRSgJa3Z76zz\n          v5V+fgRLBVSCCmmEu3qw+BrNio01OBHc4ETDDXYozyEuJlJOgOj4FFOIXj/Dvh1J/wlrNyvznXXs\n          qHX16dKV76FZuKI9flW5DxP2HHn8DswTVKGPXydaoZNwvC+SkEHg3Le7O7yPsvOGmqoEN7Vx6BTr\n          2bPKkePWuTNLYzdQ6B07VXn/PUw1Z546w2R994s1ebIydpTaAARVjdH8pkAe5esvYNZbC6ib2xcR\n          hIYaIAZvJMXGN5JLr49YF6fLp++Tr59Zs4uRGJNj8SgC8fI8ehUBrS8uzJQe3qQZ5mA/Aau4NX3S\n          ejeDSKysm1yCKOFjIG1WFh5gZxHjDU6D8ce4tI+fKs+dcHSFp0q/vizNP2HJZAlfg96FNYpHtF4O\n          13huJCKIaliICW1c+ecfS1PzNDctbi5JVto6Vbiw4dq2imsX6fftYne152sGwxXSsQJlBW+AxcY3\n          wIJKIuFgMuBAEzRq2DvAUNJlyDMl3Cvg+BNu6eJ7GBlr4eXiq6PrRJcxIIrowYODA7AVViKyEBGl\n          +p+4cNVNjvW+9bH19Blw2dLdEzjpYYpT7jt1zJphsXAnOaBN3EYBkV19ChslpEqY8YiKwskCSKCc\n          QGlTlMIxZcsQGXYi6sj83Vi3e/GVbZy7FzDX85vLsB7POLJXgysxCgMYrYNBvX3wKh4oMXBvUVO4\n          BwqvJnZ2HbblB/Z+86euz6P5nmEjc5B3sp7PPwUaoTstIpowq8mVt9V9GOdsxBqz9ivQFYG5fAUQ\n          58Vmc/myh5vy+7YfbsDfe9336sTBsY37JsLtj3BfGbkcOh7acRJo9IljIGesGibR9Ob+4EikkNOH\n          e6HkKAz8IcxUC9UYA4ZZyIUxFLDPHA5T/4UwYpKFoQBs9t/fXHz9FOV/Kti5nAco1p7jLwCCAsMV\n          LU9T2P6TzpLpPIOscupYTezIVdwml5+9QHXC7buLb98v3Z4DbrV04+LiwgkWPlJHlyY1u9kXg4Vl\n          Md5aBlRHs4wEsYIJFTj5+ijN8+aQbvQMakOF3CAqyQsj0A1R+zyjZw4agybJOz1oRuH20Ci5OgSF\n          cIue5WV6RvdR1uMLpXOXYNSWvv++ODZG9UcyJZRVoLqOzTp9QYyiIjWKjgt13FE21QRYazCjnhPU\n          BioTS5WTLFlF94ZqPmMawd9BFA4yGuiUTtlV2m+dYo5dtfng6/ub1OSDl1bGdHXRAWK4IiWQwmz0\n          yTGjCGKsql710gUiwRLKsO8NkQdGCCish0I+qpGre+/eA3v2HujyzDMpAYwgcH8Z8AgsIonVLd2s\n          4rozfZdzinDNTEKxQz2kRKSxFVeFdgT716nwyU3719GHP1aG6tL8zcq7BQp/UPr1njU/42BVCWFe\n          WhPuQT2lDS+DcKbycTHGCzFJFlisUVW7S3gcBeGkY9TOidYR2CXMiWHJmn6OUvvYfVxI797yQxiU\n          Ht2pnP116fgput9bfD0LddHx9ymFXXGUiR3tHCfK/xg7A9RAa9qI9cjvcbJ/j8t/BE524a/HZ6SJ\n          Hs/pqB+mSbLgg4kMD+IHvfxp/193fsu3H8xmaHz2X3dmRJDZFDHMC+ix7xySebdBuAiN0sTqyru2\n          uS2eQLueS4vPUdC93BEHvw7qZ9G9PSmFEJCA+NspMZcfIwwcdSZRXQ4eXbaTS9LrDQJvl/z4B8Qx\n          ZjdR4CvoYtghM0xoxXaeoag5rAxZapVu14fWLp213orEywRX6gSuycy1Je5eXl2uiehdIxAvqC7o\n          gBp3EFJEJp6lMnHs7vT7Knor8CIvLPO07beC3M+HrSAmfPKDKDt48VLCXTiz05lMywsKHvLG8yxZ\n          rOuQeCv6T4rB/pOiumHAPc7aZT2dLf14ga5d1tQ91Cc3qzUi6Jm5PIwq/mHSu+1NgZKcnonG1WgM\n          fnpkMdpj30JszGyU7PDoEkYU3GwVK18+UjoyW3l0sThxBH0bT5AYIXSHOMbcMtDf4npx3K3dPPtu\n          aWycKSXH56hFGET28sOHcZWaMWPEijDOEHfRk1yExSshEvF9fMvoLuNSjGC9Yd9G4mok1oMGHPtW\n          1HujnnviluDtDgNfhsk7TulxwtW7XcNFPe+om7sd46R01ESvCFUXeyXOGLbiOJM7ZWwnRdW+onTU\n          WwiQ/3exdAHoEF/LyR0PQr+Tei0nlxFdjS0V2O46nJzSpOo00svJ/RX4OXng0w4crx8zJ676GHvM\n          77cuOnw9Ifo92D3hpe1A0gHkTIrJ4sobRT/fqWLpOBXCQRwxdmLkgNWMAId4VC1MuBHZ67UoKq8U\n          bL+S+NbSF1nPbwI7R+TKFZRFtODiwuPKm7PAwCnrdxxWYD1o5yrfP7TezNLtCHMEQCvtWQQxmxwv\n          Tv5MvC4e0J1KcfwdusmNEZvJ7cfW0YeVB+dL55+Wb78rjk3hxaMP4ZREFk1TBY7AFDiKtBVUOG43\n          5gBuCUIuEUQF5vLd0Uk4QK3YybiYzelUfyYp1fY/YUKwE+EjkRdTRxTRvtJRT46lMYGO+3XCHwXv\n          cQVXZPLFNBiIr429YXonRfJpnlxVoKzd5aqL+KCrcVelCSzT0VWjlBJqGKdIRGBv97LYAmhcrCUU\n          RtWJFgMxJg6cQFhJYeR7pAceWYvCyDXV2WxGVZHAVEW2roi8KtIYmwt2MZXEFmBzwYg0Nq43ce1h\n          mSQJtMruah5KhF2piwPTdO48XAShZUzsxsNw1oh+3v15Zw+8u+eLjs87Pw/vzxf6YL5F9cwAIkB4\n          PWCpvSUXzUGh0WjeHEEMC/SJTjHgCKJPd5338CJVqjPky8+MXN6kSOY2tGxXtbS7+VQt16i2PcLQ\n          M724M52mOYK2SuzAJHDP1Cj3tU61NFAyB7yzkNcxvxwfYyCkEUdnKUok8ZyTt1zebMBZ4m0lwf40\n          2hIDWM9jsbGhaa1gJwIX7p53BEbFRXgIsbIyqgtWw4jZmxPDRc7uWv0qDe/KRLEvvRAsLuINUeIN\n          2cT7/2/vTZvbOJJF0c/XvwKPDs+zwgaBxtLolo54LkiJHs940bE8M+eeOzcYTaBJwgIBDgBKludM\n          BBctlKjN1mbt+25qMSWLEinpvwyEhe+9CP2FV5nVS/UGdGMhSA28EN3V1V1ZVVlZmVm5fKIhryWs\n          ZYTRp9TghTUsgh2I4hG5AkyivG4mib8GjIJcFRSn4FyEwSo4IKF4BYcogFl4EoO4BS/pI6IdqDBl\n          2BDFss66D4WdbeDD4bapWWQluo8E/TJ44u/KFrLDUmaXv/L6Xmn+HGFqqzO/os12Y5RG/R7Qjj3Z\n          XDLAuI1TcVdkWD4BGTyyjbKtMwoUal5x807l3OvKnR9L++8STvnj4uw8GAiDBz5hvx9sIux1LQ03\n          dRFtQL3dYFeaep1RfmsBjS04ICUScj4Pi7Gnz954W8msymRf1Wy2+3WbbcYwexHTqp5Au7lHQIcN\n          BTgjuP0YTA04zdSAAXldB0CoPwHu3FYVHXoM3qQBZMATlVM5fUETFj4KqRMg9BuN5sOqZ2dYl3mI\n          cBASaxNWBquAzBK8wvIoASEUJaCEoqR75DZK/pDvhqIi3vJwFdVuBXgagjdC61K14Ox3El6vAWOp\n          m4acU/gmPPCXUoEJdPAi7A7YAQWC3NBENpUpDCn8ztfbB7ZVTl0pvf5Jc+YrzT1enT5VenlbcSDa\n          8fnOOLwLDCEhecAXwdo0uQHRSLOUfpZPvaksnKmV75Br1EYo7OxFEV6voWRJuwrTOyYV/HtkfzIb\n          oLl5/dkMkb4YdsivcQz+YQLv2LiU25XKjAIL6ydsEjCemCwrO5kpgL5AyXCTJaRsd0reo9ymCN+U\n          m0won6SZfyFjnJIS9gvCXWUwjRJ9YppJmqfYlzWLGbqU1s+AZkxagdHyY2suQ4RiQSEcCQqBdTfk\n          jpku9OEKNbwWnO3lwvw6JlJZOZFUjQkMYps+E2TSJP9oWgIwgXAow7/XDz3PD41Iw7GYPBL0y5lA\n          kmztwREu7CfbBTWS1RFVKvgk32f4GZByIz4/EZbxQz780GbFftZs+ghU0RIcW7RmIW7egRhawrvP\n          duzEXw14MolOgQ/hpSHywpBWeQiMoxoyGXL4VkssiNYKqUYn8hrq6NilzPSOXBaymv/7RDpbIN/Y\n          OkaDREzkUmSl71Uqbf3Djq9o2vucnB/LppNbORp+COW7rdu/VoiniVTC4GnIAEa2AuDIGutQQkGB\n          i3JcMMbpKanXZEQcaRuYgHJN+f2GnX2rwsIa2OGz6aVT4D6QpCEohtSca4G8nJjMpQp7FZrD5n2u\n          /rpcOXVXN9L/1Fc6dh6YLPQAqVycdjcEzuYQYXEtXBHG0ns0w+NJyKtNuEmyMwbG9hCwR2T8w0XJ\n          Hld6sVieOxGCqOKVx9fKP5+Evv74qnrtLpjX3Z4pL6KTf0OjEHE+44sE19EoJNPKlV/VJL5dWoao\n          Fy+err66Drz1i8XSpYNvX50jI2M3Gj6FgkRh3USN68bNODl7XEXWc8iRTGoXGVSMOaJawWz77D+/\n          /K+vw2Gga2LwP4R4LBQc4LbHwRGHYhsZyNKjN2Qgi1PTlVPPS7cWIYjIzMzq9LHSseXyxanVBz/7\n          lDj3ZJjJGCO6MaRbMXcJq1t6Q0Qq4nwwE1nPsT8cxzwUE0RRjAb/K0gGXIiHB74JKmM+fav08rnt\n          mJeWfytOLxZn5n2ktDx1JxYqLyyCO/mtRbiLkLs2jLyzDjOyrrPv1KAm36Uyu7KTgVF5YiIbyMiZ\n          USnFCUBXyMWuvdnJsBLo493K3LuVn96tHCovLJcuXPX988erPnq5evXA21fm8BwmMmOYhFhTe3TE\n          WUcSWbc6Eue8h1yQi0ajnMZCwfGnzjqNyVK6MAZxWAgHnEqkkjLmB83T5C87aZEPi2rxiHpmR45l\n          Ehs0gPMAoV2SO2RFrUnsWDDDjS9RZ0VNZL0qar5TmLve77JEnkcC+Ye4QiFDEBGFoDWNPECI4LuV\n          R+9Wbr1bufFu5Wb14P3yw5eVYwffrfxIluA/p26Xru6v3n9DGIDy0oXS4x8xNMEMefpu5cTbpYNo\n          1zkD1pozh3Exn363cuzdys+k3I5YRlSpolEJE9Owp8nIO2oM9FpDpJZ/PZhP2UdxppYFX0qgo/F9\n          iRD7fo+oT0V7IuLDCfzObCIFMUAgj4uSeZ48zxfycCb/lTyalhMFmy9IOdn38TfY0KZeTVeAEbGg\n          j7KUl/OkBZQCejfTtQ2cRkShphsnkUtMUJI+iCE+QlitSCTqlzM0iQt5FjA/6WCiEjrx5rMUigKf\n          0An8hE7gJzhjn/g/gXNrigI0fYiCAp8gCsBJto4C5i8QFNAPrdNSQt6qoMEniAafqGhAWqFoYDji\n          Rn2O2WY04g/WTydiPyGdPSuOOEdzicTaS8T/8vuvm00UbbvXB4VgJMSFwlwwwhtMTvaMZXtTmUKA\n          /OZTefyBvRRyaAbkjCECJSQ+RtKyE/qSJxtE/nejhS1/AUcplZToj8DwJkaIhvJA0Q375O8n5Ewy\n          VZjM0dRUdP82kX8MQxJRT0ya5Bc89tITy4CAguwaaWKbokMAYV4Jfgk1lJ96RbJbCY0rPk3faVbp\n          2ZGtUEEro6qbCzPbmLZLhbUzB8CmjbZX0cka0k4FCJawG5bt43W3aym7jFT4RPqEztYnhrDGjntI\n          2M9x/hDnchuhg4GVjAPS4f3EWacZEdepUGAnZRGSHchAbmhFuvo2SziIT3075JyP8wWDQULPx6Rh\n          AlmmkP8UVp7oy+Z8sMjzZJnullJpaTgt1xIUwQgfD5aEBunpZsgzEw06epnHhsjTRr3M6cudOCMa\n          yI6TT0JSSEwwL42lfDvHUuPDk5lmuQVD/ON8cjTPxj+OBYWYYNTy07jFxakpthByu768XZz5qXxn\n          vjx3Qg3JcgGDUz0sX3lSnNlXOn189doRNZe8ErSqeudG9b7lHHLnts/yvvjAt59//VWrAxdHnRXG\n          0fWsMB6XYSFiHFI5O0FmBwPi7pJS5C9lrTTvSdC6H1munJuBuTn3Upmb6Ydvl09XnpFBf/Pu1UUa\n          VA6Ced4/COEBZ+ZrvEvqKwaBR5ZLSw/IrNsGL1YhbPmUOeubo6H2O8i+fXWiOLW/fPGu5iNb+qlN\n          PrJkr8wHOD4gkj9DIvk3FrR6yUIw1F9xFcLaomk9PvUVp5+hFyyWXXhVeohlb9A5FtcgukXpFp6l\n          hdvVayeh8vzp0okfqXMsx1PnWFFzjlWcogCSf06dJD/CxvGOjYb5MJgqk0Ht5fhe6AOyTVAeYEs3\n          iF8s9aFiU08Ys0ApDk/GVBihgU/UN6Nmx1XTm0raP/Q1M75p8X01vGn29rJ6w0b1sAhx0n7YCDD1\n          xI2CpazI2eaq26Za0QbBylNNoVTLCVaJXmRJXmf/JUdvWPNntLgGZm9Yjjd5w4omlwDqbxoLaj6x\n          SoFQyyHWjMHKN5r0hoXPAdcMUS9FvMAPiczfWLCWX+x6tFyNOh+NRcPtPjC3DykeDcaCcKgghnQn\n          n72TuwhfTaNa0YNIfC0fiICOGjYWQqovHq3e2K/4sU5NlZ89rV7DOJsLT0vHf3UdjDTqfE4VjbR5\n          RMYkidCtsclxKYPdHAeM0M4ZAonJNOh/AoIAdhSVS1OVQ/eAQVm5VHn2ROn47DLtL8st/jfeLBdn\n          yMZ1irATuBFP+YuzP4H7L6QFvIx289dBSTN7sDh7hRS6HbBMamIim0klJBXvyTg5xYfU6sLuTISC\n          BiNFWj/TUMxI62dcRI9085mw4TPJRj8TMXxGbndYLhc+N5Sdrbw+Rnig1vrcWJ0W0PVB2K5tfiqb\n          Tltfxz43brrS1OsbxOfGlMpjo7jc1B//Detyg0414HcTj2q3A3A7YHDIEbarLjeku6RKeB0yLsM5\n          UJeZth3eYdvRKyu0lW9s37H5TkMbj813Gtp5bL7T0NZj853u3uNm74HjLDjzekN3GSWYsroVvX05\n          X9q/5Cs9Pr56dX/lwkN6392JujtR+3YiOnq8MfBMSFVFGPcRXXchQhAwsb/mtqWle8b9q1/4hImO\n          RYNU0Sym/aifMNfu7libQxzZopx8dMhTQncbdMpRX17jOL6uiXbp+a3q4aV2E+0o5PCCEgGzqgta\n          jmhsfQMTbWvHmnq9S7TXlmibx/9fnGhDWb/+FD3741AmrEuiHSZE2zH4eihM6G6jwdeVlxtLd6K8\n          3JJ0J+2g+MsvK48OrQHF71fyf8cHPxJEjeJj6xtKRWTtSlOvb6SwLBsvKkv98X9PVURIuyFIC8Q0\n          p/x3HF7TOry+zraczceiYidDV9EEnZCacOFG+dzM2+UbbVJrCCgs8nD63c8yCjTefhjriIAySv6a\n          sK3qwwFaNm74i+rdGQgTe2gOcgOpmRdZjnptqWtLOt72JrqceJupdAvmyJaSRzDIrwAkGl5mguNi\n          pidjXihByUghRpUY6q659WZouKCpRXgMm6VSbqThBALyJ6Y+JYNB/oS1d0U12tb2iPoafbqhFC5h\n          3jkYAL/OAn6XL58tPZmvvn78dunQ6uyxOlG/TbXJplE6fpPQ5Xcr56uHl6qzrxRbtQuvSsd/JXS4\n          +voypcClE4dKzy+VVn4unzkI2fk6Ga3bLgypmmomwizIQQwXHdfEZ7wglG2bXbhvzRaLfKU/xCw2\n          zMQibrcsLSUENlpRCaIirIvblLjfosCYaYn4LcGc6oXmBYD6NBg4zfmiLn34poi0eXtnbel5ZwNe\n          nuskM0QxtrWsjxlVevpoK+uWZbEC7KHyhorByW84PsKR7mwcjoBRsmm3sKFrnVlf+7az4Tof6iip\n          OvGqev9yq0kVWWWwZ2E2G3E7IVXYyjrWXllB9lC5S6zaTKyMw71hFVFAo0hXgEZpogZQMHH7OiRZ\n          qfxYalRWsupmd02ioTKhVmGHgwNaf0ivO0TqNnaMYP+phg4V7D/V7BGDefnGMFkXyt7xQTy/wvMn\n          mlZZQM2LupAqVxbLjy5ULjxdnT7Z08feUep4THO+Wr1xRUm1e/xXkHN+vVdevE7IZOnlWZ8NBJCq\n          UtQ8bjYzTH4MdmQlS00YS/CRKEKEi0gwGOS5oCCIGu1UYsOmfUTuG5dGUwmQFslIDmcgqWr/Vz7y\n          mj/iDwb99E2/6Naueld28gdq3JZJjUFCeTNyRRyQC18cwpeMcxlpDMNqfK8hNKvxvYas4Gp8z4U1\n          XC3cJRhW/eVC6eUdH8EvzRnMx2IdkRRUj4PjFkSLAg3tZ912MPloPIjCZJjxKNrukPyJ6q2M25p2\n          LNw/oK2U0o+LBJ7K06ssoMWZZdzd3hRnV3r66lYxjm9ziyUSjQRFgeB7yP1K0d/xvkS+y06OZSfJ\n          oojWXBS0GkGNaDNLgflKkxY3Dgim3MzuL119QlGr7uS1duJCnOh54uAdtxM3Lo0AM+9krwuPyfA2\n          aKWrvd0QddLebogWaW83ZIervd2s9W0r3bHCHMeJwVg0FoygO5bqWE1gVVMuBXbJqV3SrslAfq9K\n          fjVfpT0SFipBYjTSSX2WKuf3aTs3uuaeLU6Dy3XppyOk3J4gUf1aiFG9oaTdjylCiRxOlfiE2xM4\n          jTxWX/9avny2/Php5dSNysVpImMZC1w7h/HOEY742FrEl60z6qnEWADlUzqCIEBOHynO3i7OHoWs\n          jzOLlX3XSq+u0xFfnX5Jul+cflA5t7x65Nfi9GlwaYcMkGQarrxboWF4LUPlhS4nCKHMpcjgOAZo\n          piSV1iO4L3iIJedAPav331ROHEB0IqWk0zMQV7sDNFSIeKChfvKSH9/yR7zvf7uIqAzDLNYeZqxG\n          RllsfpRLD38rvVzQmKDKvZerZ06u+SiLwVA47HGnwne8DzERjvLAYsSCtceY1hsi9ZofZOVm6lJ5\n          FuLnKnm8OzDIEc77IEc41+zAWHoPGVjHEwp4TgbUU57NdRAnFsLAkH/DHB8RmK2TM8b1nUgl8oSU\n          Z3ZlQ9wQxwWGOWWvNEf8Ll/dt3rzcHF2mUw6eVB+umwO/hlTUgoIzQV/8wamp7hvGohcpOFARQRT\n          Qo5xigiahBoNU4TvNmaOSd9tiGVU3m2IYVTedcEuOr4bNbw7sm4sSIGmLdxutwUpI3RjqA2VQ6Wt\n          bygLUmtXmnq9q6dfYxNS8wS8pyakeAt/hJhmjYTmR/y6NP8nhDkWdjT/DxESGm7U/J++3KD5P315\n          vZr/U461/cQbIgJtwwsgJxrxxtY3GPE2d6Wp17vEe82Jt3EC3mPiLcChrLhNu0U7knVp/xlzjuQU\n          i3TSjuTt8vHy6XOtJY9oLwlufUqC4J4+2sq6NXmzAuyhcpfAtZXAmYd7A5q8aZbrwqApn/S6JFXO\n          6W9i0U6Sqsqty2h80UpShSMKttiqvUcfbWXdkiorwB4qd0lVW0mVebg3IKnS2C0RvWrQ+2b9etXE\n          nNNIx/hOkqrSvp9azlWRiY1ALFudSaGtrFtSZQXYQ+UuqWorqTIP9wYkVUClBGCtxNBG4KqcrTVi\n          sY6SqguvWn64wQYip/p/2so6JlVmgD1U7pKqNpMq43BvUFIl9msOBOv7oGHw66+//errb7eTxVk9\n          e3P15zers3dDQY7nuNg/p05ynEAollMUorrvDpF3GzukcPfpZsPOae2qztCm1nr6aIkPJ85HH0Ca\n          JKQCn/omJnrpuGtg9brbHpzjg8TWa3qpTDKdl8HUpJdcKcYZpPLuVCAj7yFgTsi5fGAimy8MxYLB\n          YJiIqqX9d8lGUHl6DrJsX3xcPvMCrsFo6HF1+nLl5uvizDO00JhbvXDA998+NOZ4hlHhp8kraNVx\n          kpTDRx7Mk79vV86XLiyWLyyt3rxrTmhjW0n73LuVua+2fcHcHgI8wXc/JgQzrGRF5cKEXm6ySYXD\n          N5oKR3COBCCsW5uiPXt6MYVoRi4oKYwg96IMaXcDQS4YDoWHYrxihFP98ezbVxcrh+6VDhyt/npP\n          zV30YPXMdSWp1P5fSsfPlO6cKj95WXp4ns0OALiwdG115lB5+qfVC/sgg4BiAwEIUjp6CtJVrZxf\n          Pf2c1Kw+OFi998Quj5ERVj2Zkc9n/Zwhb1m4iTSQYcHZrV1Yt3mp7K3F+GAkKARjQSEcZQ2tR7O7\n          /VkMNKHZYu2azO+dBPNfso0P/SCncqlCfjJQkFL5vdmxVGacVAhkpExqVFLQ4+2r08XpI6VHr6tP\n          rhWn75N5fLdyxVc59IIseX/5t7nqr8uVu8dgepdflZcukOvKsYMUicxTXT71pvTyYunlbOnqEzT9\n          IgzQPaQfi2wCK45XMpHyrUlE2opR8JbUXEXNRhNpO+6dEAdWcHRxrvHaEHnNiwlk0/uquq2GOHcb\n          quCcTEYIr9PFiClW/KlMJrsbG2LzigEWBIJ8IBgO8LEQH1GJ7fwtghulJ5AfrDh7oDj7C9khVy9c\n          R+v5I+XnT0pzy0BgYfOE/7jgu1eXQ8G3yzfQaHdf6ejh8unHpGr19pnq9NPi9IXi9HnfV7//I9jt\n          X3hVfvwjNe8ky2b1zMnq/TflK8tEgjOvxC8Bct/nGuS+gA+StxD0BhNg0vw1vL0B2E0ABdQ+Vpw9\n          h5j+vDh7B0WWn0qHr65OXQHbfwLGzLxhQ4YlwJMl0Pr92PlkVohsKKodCpONOBIKR4PhSMA+OaSC\n          TflAfOcX4f/gv/3zN+TnT99+/kVQUDGqfOr16tR0efE0eiocITS2TCjy+X2wa79YJHNf/ulmaXkW\n          EkXevFi9e8xHqXCRvENW8O3jpeMzpf233r6ZJZu9ySgYuSqgY6FIayixp455Mw4WAbOAAYw2jFjO\n          52hCdB0zepmxXQqPNyL9zZ/I5jJyLsCRUsLpkf/85D9OM7iGDRzmnrLZxek771bIfn733coDcKx6\n          OVd5eBYW9qN71YXHlPsDtJqet+PatIZtGDZEypYzbM7HBwK/jmfoO39CyhcQ72GHhD2BrHs+FBJC\n          6rZw9+fq1P7izCNgiGbPKDz41JHizD5MJ0nYpcNkEZcXrlMHKyKJgXMW8OD7yBL3kapfbf/LzlCY\n          3JR+XXr78nT58fHizCGoNHVk9cJyefF6afoivD91tHLuZfXuFJl7MjnV25ap/YN/IL7zWx/auGGG\n          r5kXLGVH7kwjCjppDynFnNjw9DqrXIXYel6AqV2Ek2TJWmDbZ//55X99HRXCkUgwFNwZjEdCwYFQ\n          EP8JELn66pPV6ZPVg/crp57gRE/TZcPzb18dBWm5dH0Wl+pRihilCzdIHY6IXW+XDpd/PmhhrGmG\n          kWdHyktzVFYy7MVBhZ8OhQwz1vx6FJwnTFinE5bLj+AWLGdobryevj/AD+VWN/u+zUnJFAIgZZK+\n          4ck8kRryeR86Lsn5Qt733z6a7F7O5X17UoWx7GTBN5zNJcm9Mit02KvzT6r3L2/SpuibnYOGJL3N\n          D76zBkpYrxoo0O4ns+Nk0PKUEaKZ69VyP+oB0PspgJd+5UHen5Ryu/xj2VzqhyyZsh3w0DdIH/7f\n          ed828tT3e/q05iwor5C6BALb+Qg1Oh+is55IbLOe6O3S0crVp6sXnldPPWsyNzloAnv3SmPZLKFn\n          wFPI30/IZIY0fk3ghiVRlKJBcSQ5LIxEhDAfDgqSNBwSQ1JiWJZHhGBSjAm6v/YjyHLMEcJGSJhC\n          8uZulh6e/+fUbSr7U7dDcDMGm+o5QuJAm6ARR9gRSZ0F/Pu4fHGKnkJ9rDB95HKTmR7+L+jA/8Xu\n          YL7S1Pzbly9bPOXOCiRxvSqQ6i3BjFyABSgGErlUPpX357OJlJT2o6jb0/ftmOwbwAe+7IhvJz7z\n          oTDZsWXnHPBNDG2UOUhkJzOF3F66I2lTsSebSydBTgwqm9RmleSR/chXIFPxF6jhgxq+AfoJZXfq\n          2Gw4a3HEcEfDplOx5OerlVPLa+AYKGCgHowp0d+v+ZZg6+s59HndjjT1+oZKLCG8H26BhgnYqPHI\n          azsEYni/oGoMKVLj7fVoUiQ6ay7Fdau5JPKtnCLt4z5VyE4SSTcAQcoVxcXq9LHSseXq3BzElzh+\n          DDSJS4cJr/f21cXSyWnf26Wp6twvlZuviQRbXjxNODCWFFZvvCL1iHy7OnWjcuGKnY5Ja9uwT+lq\n          ZKHhncpZ2ye2Wdv3TTafl3Of+r5MJcYkOa2J6RFFhRkO6mJ6UxOXTxDKn0lKqfRe1E4Ac095DP9w\n          9nt/dmQkBRQ3k/QniJg7Lvml5HgqnyddyPvHUgU/2AL4Se2kPJ5KkJLRMX8q4we9cCDKCaIoRnsV\n          uUBhUIgk/L2PfhblZ/pZn/5ZH/msz/BZH3wW+Bn4bE22ZSf2puV44KxTFNusU6ycOFQ5MUv2/9LV\n          J2SJaHigatKwU83iQW7v5K69k/mx1PgEynOIAzKwin4uIoYimhkAaBtnD6kHsmfw+OkyXi+Dqp1I\n          UVNHK08WQfkOtweLs1dIIc2AuHr6eeX5XWVRL14uTj8AjWRxmghyx0FhPw0RaMj7b5dvlS/dMq9z\n          dhzYU6iWT7WzflFss36xP/eDnN+V+tS3QyrkUold7ZlrWPNjpP7ePdlsMqeoqXDlj2d3p4jwjj9+\n          RIFsPiHl8v5kLrVb9o/v9ZM7f5IQ20Qhm/MTpMkTSu8fk8al0cnEWMo/LJM1q4TvgQ4TkXAklSYy\n          CiEIXCgc5ThRCIcCPX1f43c3+/459fM2+Lbvy72+ASn3z6lzvm3K533f0M/7fq9+3vftGNn8877f\n          E7kyDlXyvhFSr5806vucbdQ3SBr1/SVVW8sDUurv1XHQ9HUtRydn7acorLMUIa9vli/9iJJknewg\n          WPHtm4flX5f1GLmEDgCr/AuYgx3/VVWVwsHC4q3K0RvluUdk3WO8uHk4cyDlv6yUl/dDML65WSx/\n          XZy+A7GnXiyWDl4Du7GpOe2aLPzyhSWfGIkUp8jL04rCGg6PyZ1h8DLZPTlpoqeP4/85dVKZpBC3\n          enWaykGssADhpIY+RsZ2G+biUGJXKWapYnCTNhRkTHMyxX2NkcdoVB9XF34uzd0qLZzYRONTwZQq\n          7F/rAgNHhZBA2NZITI9dfOgFaXZz+czBypGH1cWD5TPnTDUJ4iVTfYYygmrJVB+VLjuYmsWNXEKF\n          tu0WoW2A8V5X0rB8Qlr6RJVBBsBTi1SPY+JRQU3DBOM9qAk5auVtSnxczbUd0qkw3yGt9aOMBO6q\n          USaYLk6g4iLPfKd/u1onpvWRsHGErKLNcz9CBi/HIPkTCEIRfEcTqBR//E/IZOkZZKRR8j7H+0Oc\n          JauMwxe1eiAjb4XF4g/qNtYQS22rAS/MOWcITJAjhwfnf0VQG1SCCGOqq86mmhGdTzVEcZ0R1ae3\n          Slf3wx5ej6hixbdvrr19Ma8TVTBimC/OXmMoavnQfOnaeUJ6q+cewBn9w4elp8dW77yB65fPVg8e\n          q9yZKv98jJpulJ89r96/ime8D7kgUExCYN8uLZRuPizt/6X64AwoloDSTitsRkQ9nHWiqqEIQ1Wj\n          G5uq+iOELfFzwRAvQqjxOpTVVFujrsbyjUVhCT0NmQN/xDkzYeVRy0Pz23GYKkvLeCeATieu0VN8\n          lQw3JZH9EUx0J4K6Rwkqrtbpj3/UH0Wf2hjWQZWQEGSS6mmVGdrYj9mzaOqJeNBIsoEuExRXiaKZ\n          fIYi/lDURD5RVxXfpqqo1ORdMDYCdArUWIyqy56yhvxBMu2ihbga0cJCYCPqgqApsimBpZQWxrqj\n          BDYSdDymxEfrVgk1nk4VFPPdXdldk8msFsE4OzkmFSYDY5yQh6JAkJMyqXGZ/A7l4YQjNRQUx7KZ\n          CTkT7p1IjhC5+5df3q38WHlw1aeH49fIsSL3Ir8LllDHz4DpzfNlIslWDv9WXpw2S6/am5WFQ2Bk\n          93QZ2GC00qHCcfX2Ymk/EaxPoikbxlKevY4CNNhcUaM81oIKzD8uXnn78ubq1PnKxekWiiyRIOc8\n          +dz62l1Lj4+XnjypK7KQH84/kctO+EkP/VKSQOOXqQVHTx/9Run4/NtlZuNl7VxnfsWT56uVUzfK\n          txbIVuwrXT9bvXGRHs1UDs1pws7s6eLMNdB5wOnB4tvlW6VDqrwDE0ow5oL2NU3eebcytyuVSabl\n          dysg2YD688xBcGw5d10XdCKqyo8UfZXt9XFcLBqIhfkNvgNHIkExFOHC4VBduUavqcs1WtlGk2tg\n          GOg5lWBOuhFXRZH+kJaGQ30UZELQ8/DZ+DZmr4bJDWHAegGTfwzYHd0oJza6yBSGcxqFF+DUkkHz\n          MRpc0IyZiETwDSfZKYQNGsU3sXanHGUnuncThP8EEJ5MBaC89lRZw1vp8rFu7nHMmK5hohrrjHAd\n          wLSE7ISkiD8ctMpJGp4Zt/EoMAYQxQhzc/arfBMMCA1w1NltXPX00KkkGUh8zJFhROpBSHpdRxHD\n          60Paq0Pk1WacRRjardBgtFGgniFI4tSWet1tW2HnbWu9+obg+Ut2cnxSYVrGpVRmKEEaQBe8YFCM\n          BkNCkDIkBncLULe/gu1mdg4VaL/BUdpx0KGXn00TlgAKH14p759nXfSoo4cPcr78eJhsML9LF7aU\n          b89Ub0//brSwxcCy+HyV58dL8+dazVpEnOdoPR9u7pLIlKTUvBgTgXwqM5oKEBov70qFAokxvPhB\n          SuWlDAxUgEwYqZPbm52M0MkjYjYmi7iP1tsryFUQPu9GcfZHwiiU525XTt8yTcDq7TOVC0ulhz+v\n          ziy1dA6iznOwXj0YRtPZYSk9PplPJeiJRW9qZCKFp82ENxnc8bnvsy++7o9/4fvyTzs/H/B9s33H\n          1998C+QkYmbEnb/UYs1/JMg7j3P7whh9l52EUSQYd+lJ9fHz6sLzhs2YEqlcbyaV6pUSgPWJXCoZ\n          4ILRYJQXuYgQEwWRkGYIyESwt/T6iC4kQcDbU2hTeY+g+uqVxfKtV0TmKU7fK04fKB89VJyeQ4+R\n          eU2jdfEXcCx+c7Z04kc8AjxSvftz+cBvcChAZKVD8+jFMI9nhEoKH90+CrntR8hez6FYdkU153yp\n          fX/fhcqVW5WLRyoP5iFN87WTpZt3Sgu3KWhwMXtXu0bWHYxBK0+nCGX0bfV9mfpeTvoIysh5wq2D\n          nWoURD2NNQ/TM4go98+pkzw9Z5hui/Rj5vF3fsVw7OSmD/4auPQGZl1x/kezQgIwrrHvJKX430f+\n          tvX74Obvcpk0cjZ/25oJbQ5FwiF/TAB3T+3SjhNfC1soBf1NrLlif2Bn2QTiCo8M3HZU+dvy61Tl\n          bwyGS/hqhX+Nqhciw9qKTBLKKAY6QfZXDKkfVJVWAuqYCDOtqbEEVSRQGGvgsDVFnAIUcvFxmk5+\n          UEkPLwZRVU8/LzDHGMj700zzpLV+3nhoEVIiRikqPtrggIW3jxu/zGGjtEQ/WPhOHVijFBEfNAsG\n          mlWeln1QHDSPZ7+qouyP63rIiJrQc1A54IE8XDgg8X6ElkmmDbrKMGN/poSasZsc5hGAINSsY5KM\n          BpjOYfpFUGMiWgkcAXzbJ0hAPkECwsgPZDUUtipHLCA6CJhkLKYI7f2WI5l61RghRo9RuDubnhyX\n          t3JRk0QVJV8KYUjpMM+hhhZ0rYzgk89s1RZzbas8wzYB9zkUbmy2inVobhcJxpx36XXrTmbvKBzE\n          ZEDRsBA0OgrnUtJ3qu+nasiPlvoEIXNoxq8GcbDY4amqz9lflG1x9hB117SzwtPbMbBSwdbkDPLc\n          G2/BGFrB8AnOqLReHd1QAJ0czyoj+nkuOyb9MZPdk5aTo3IAngyNpfKFbG5vQDVQJ0JJ+adfKRqA\n          +/jKcS2+j4PHYa0XWsxzi85T0GZ3t3gWLLe+TP0wOZbVvGBjqk9lpEWGW2iXWUiNy3nF8wrNtNAX\n          jqx6InlqfQHfuD1Szj8s7SUkslAgEqt/HBghKe0nP+R6l5z35+QCYZj8+cRYNpvOB9BpjrzlY97y\n          KW/5yI8P3/IB+PCer5D1Ka+apx6sq6i157cArcNExxqdaM75gIpr8wFVPJkGu9xt0u5U0hBZCnvE\n          tWiix9PDujXuiCxBqtOkapYr5WUixKb9ytLs6fs9vQB3K/UhWMviBJjUCl9K32Vzvi9kaXRS9vUr\n          lVs6Nc7HR9y6DZgEZBB9fjHyzxgR3gpSZhfpLtle8kPp1IiM9uxKQX5CTgBEmVHNLPYESqCXcI/c\n          V72NKp1jB4tTP1YuPC0fu4WSqRLIhT4FURYShz5Ap8fpR2hZe7Y4uwAWHCfQIG5qxtb1UX0fXilf\n          XVk9+3P58BRNxApnR4/Pkhd9fp8S1mV2uXL1VOXebxZ72l9elJ5fMkD96zWy8TusVL5hdAg5o0No\n          fZ0mfiWNkpc+ReD/VzZFGKzfZ9N7pL205A/ZsQxe9Pdyohh1PHAkOK58yEc/ssWnfMYHn/D19/o+\n          hg+Qod3U6yMoi6tUzuurEabJ93nGt0NKjwOp2SETOD+Wk72kPpDWbIGgsVoZ5sv3caQwRllgWuvP\n          hJsmlBs9oHu1MEvRSKy3c2djBn8kRQJXu/6J2hvzARr21fpUEWIYuzX1KAgGgj0HoiPxCY6EUVSC\n          OWBlLDppH4UGPqHTxj6jEwjPYAo/6e/trHkG53zUwa3no47CdxqJlXZJOWlY2pUN7Ng2GPi2PygO\n          /WHgK6os35lNJOScTwJGY0d2gkjKOd9OILybfTsmKU+yLbsn4/smmy3k7fc5AwcymM1NjrN0Lajy\n          ZVzDVM35IINr80HGNzIhd4DUhJ6kxjVWUyBdigKljraIA5nMS4VsUqJOQVQEoLtfII/zE6AqwskJ\n          YD+FQDAK7KdMaMhe/0hqRKKOyX7yHMz/M3LOPyqTDmT2+odz0g+ptJ90N703AKl8Y0IwCF4B2+Fl\n          3+Dng3HFZ3lgcsKXGCNLjQzLZl8/vvep7zP6nU99n8MXfJQJIptBmtwks+OpDFndhDMFRSCEsjTj\n          xZ92xn3fQsdazpM6H6xw6zY0lFOkSC4UDQpRMRphI0VKIwkpn5IyZFIRKwqyNA4xUv5AY6R8S25t\n          ec44vESWYbaAnOlANjMiJ+UcDYfHxnPkVARuOrlwPVi9xQ2LNOnyHuGcD4O4dRuUyh43uGCME7gQ\n          FwwaoojCmseB3pMlqy6vEYdxqZAYk/OBXHYyk9waikZFQaSFW8NBMrKRSDgGigYiZe5VuGlKtUED\n          4YPFCk4+41IqKSsMiwm5gF5oVJBTI/zG2CBGenGLlFAt7Kx3RGyWTDlrPLn1HEALVnNucnSYbkjS\n          cHay4IcyPxYGdDWVIgzb0CDfN/g+q5nEwYw2PJbOKj9uPav8htPZ7PiwnBtltUha9B5QovqDPBEC\n          Ajt2fsn/WeD/+MWfv0HjT/T8fAxmqrMr71aely89Wj0zX3pxmhozvls5SfCVDGhp7iAc8aoRy6DO\n          DJwNV04cqJx68m7l6H9MphK7vpV2yebduZ+BbNwQUU5U3L1CwRYHC41wzlpDbr0GyUIdESlXbFIU\n          zmx4iJCjSfVuHATkQnYiKJDe5wuB7/LSUDBIRGCF9IAN8YH9ZN6of35x+kH12pHizHEMM3vl7RIp\n          uV+6ead6+3j57jVqplx58Fv58BQpfLty/t3KeVZ9UHppY/VseAzWr9T0dfY8kralVisbQs5qwdC6\n          tVu33WaDfFAMhoORIB8JG7fZYbrzoAhMGJrRwIgcCPJDexLjhPbBi2RH7Nc4aIV7zo+lJiz7Zn9c\n          E4iA+RKVQLzN8151gPS25cUUwYYLNowVzhrJ0HrWSOIwDkv5XTLyzcC9qrscGRc/PPbrj3WBizwV\n          OAgAjojQr9VgpComjoIdPuDWKKoHF40NurPeL7ReQ27RQd89jOvw2zH5MyJAqr9DOHjsesoDGaXR\n          zqAC1bH9c+qkzdLL6w8HP/9zP6lB6PT/nber6RskAqzpPMWHb2ncbEzZCTGNRWOT46xACoW9mPQ2\n          Eh2L7Px+9QgLgqEi6csHYlExQMbh3yfzf5vYOv63cJiL/8dn+fj20dH459uAaCyA+hvMJy+iwddz\n          GuoPvGMWnpaO/8oEjqrTeWfdTSjS5s6jMamfU9guZGJ7+v7o59Cw7ZH7LjirGkLRNegCaFdS+XGa\n          JgEvUd8OZ09gq5nPE/lGe0LDMoD/zXgWr0i1VMIvJQpkL/jDt/1gaXxijp5SlA9NuR8EZ5k6xK/B\n          IIxMZvx4IKcYBWv8MxeORQiJK705CuGaIRHKfbRdPAqM1cz8u5XpdytXVHvJO29fnVy9exJcgaDC\n          vMozwUlPbHV6yf1wOMt1ofUs1zFcrGr5DsxgMEaEkPHvC0P5bF5O5XdBjHJIOBQLcvwQF1bNqg+W\n          jpyhNp00LRA1fK8cf20ioKTm6uzdyp0fSwu3W2zUHnIWAkPrWgiczOySVPmBDDH4SWLZD1IqkB/L\n          7oIfmfwdArv2AJyJ5MivHrP1IQ1GuDr9snLqBhgP3b7j+28fnRMbacDUZuO2H4FsmhQlU7vJNfnL\n          eLKNyVISTRa0S+BCxkI4batnrq9O3Vi9ur9y4aFqTgblvdvFXpHvjYfgQgj2xsNwEQ/2CtHe7bFe\n          sb83vl07n2E/8m+BsZAGCE6MD6ig33hCubXHfAopEmEkxIOxfS+pOiHl8nLOT3aCicmCrzefSsoQ\n          eOvv41JuNJXZHJn43hfcApG48qkfSIc20zjSUGULvdzMkSr5bDqV9H0oSdIWiiepH+TNgvDRFjwc\n          HZNTo2OFzVxvKCqPbxmWErtGUUXlT2TT2dzmD0dE+HeLalU3QvDIn8tmC/+oAaCf7F675WGZ1P20\n          VjVAv79PSEmYjc1BhMAX7BXl8ZofT40T0UF7LQSD4MO/8OYW+KZfSqdGM5sTMoT+qf+tHIyA8YPw\n          KfpRmw/+TzQq+3g8lfHvSSULY5ujweDE95v+XquhkbT8/d/1QZS/34Kf9MPRZ94NpDhW8OJm7h9W\n          CGKhehD8nVYMhYWJ72s2REeD7FZSbjNebyFzLhWUa4p6/rQ8QnCmzkRBJQVX6VfxjX+Q5QLY3scu\n          UPUd37hckGCl+Izw+EBtQQgWGT481N+V92WyE7lUpqDRQB11N/vS8A7G/P74wxF+hPzz6Ych/GfT\n          Fh9FbF8qM0ZmvrDFpwwMjOCWHiPdMEyf0zPEoR6jJTsZFSz203XY4yvsnZCzaH6weTCVdohNavW3\n          DGGsFcX5c/NgWhodyo4MoRa8N797lHXVHSGfJcQln8ilJqj78r+lxkd9+VyCtBEgJCcrJfHweVw9\n          fA5oR9Fkex0fJ1JGoDA2OT4cEAOiHLA0FoiQEfJbinsnMgSOpJzIwvLZ2iPl92YSPXRUt/aA9y4l\n          MVt7iERthldOY065HgAzLxdaBSnvCKmP641+/6mvNc1wIed2Qt/3UJKP/VRGQwTzEr1UHRhesTrR\n          +TmbPcxACdSFkC+YeACg7RDqYouR8aBItgMXkZ0JtWrvodSg2zjodFFFh77uVE6lT1S+hYKpAqv8\n          tMYeR9sJYWDsKIWZQOiUIU+GRc7lCWmFemY6oS53slc0vdqtq5rOXqMLTwpIicAXhGLKQyPAxxWG\n          EtK4nJOG0nImTxgjZQ3WquG8FCNBfSlGgy1fivVh5+vB3tjirN8wXac1W7ZdriFOsFuuoRhHl6vR\n          paAdK3aArIjRbG7v5pruR1rksig60Oixq7XXNb68cmq5NHtcZdTVdUxdgQn3qqRsMqRvO1KcnkEh\n          9TU8Bc7bZtFPpsEQz7qroe+RENFC7zBQ1+gQRt/RfGXiemS70ol9EKhq+iEjaIBwQURqhye0i4qM\n          ZoXPIfSR4vcUUVz4RU516uEgPoDugxWFmoIr0NWwXT+V9x0v/biopEb96QjTh7pV6nTGJtYG5SFU\n          TypBc1HSuIq4+shS0j8QqLFTKLE4MJbrgeLMU1Dbz+7DvysBdf9QO8TUgVA5Nq9oPfu3AEElT8Jb\n          6eYZIr/jZ2iAdlZ+i/bGIyDCgfwW7o0LvdvDeBFXLvrDeBHqjQ9qgpzpgwZZrg2bm0fxMBoFDZIt\n          3w3bHu6NdpIYI2jFUNByKyrZfBXe7JtM/10ROAvZCbOkaWlM2Xa5GOGyFfk16JMmC1mvjfalU38H\n          wUcRXMOckzyDn0hnR7Oa3KVM0XA6m9ilAASvGwRhLNgtg8IO3CFwdMZTyWRa9jRegCf27bISFJHg\n          FTg4IeTUrlFgymVh9UHW7VHUA/X4pFxK8qclMslpOTm8F/YdBGEil/1OThTyPa6FLGbYjTyUzlw5\n          sUU6npEaxZnbuHks4GmungfURLD+om7oGp1SyVNcC+m5jYk8ZwyPo9cJWRxGY+pb28yxdOIxo+Mp\n          +JtqNE0HiOmBMbQG2uFj/Kc7eOAwx5Ib88D3le4cKt1+YX1J4xkksvXe+bfhHKED4Iw/rO3Lw+jD\n          zkToKM/uh/DW00fKNy9Wnl5XlMLGPdk7N2viTPq0fZwVZpmlZBVzd1M9BkXVnpocsZQmzFNPQ4zx\n          SGBEBHzBKM65vUP5cXBN0YRSuye15dJQjJFLYy1nhp3h5WvBiwywDSMajtrKjVhsZUTpj90MkhUM\n          x2UUtx+pqXgP0y2YXaCqMpjaqyuwaj0O7JyQIXPT5p3o+h+oYcJO8Cu1R1tg8K3NppdVXqH6+jJE\n          NlPUp4wkDOi4DlEyEohIgQFahIDg9KKkYS6tg4rBtqKiPZwRJzidUJALhiJ2OMiFY3xDSLiIUQwJ\n          g/XSDvGUPtj0sZZM5IB2ic0mQcgYMmkjYFsITOhhfwJ7PNM0Wordkz4u2nJ8c4CUd4TUCeNiUdEO\n          4cBivnGit8Am9XOmeAiljnJu5Cj36JgxSE0MSrIJc9c/SpI9TsKJ/tskHHZacdJYXgcpw+3ej21h\n          5Z1htVcJhYMOO3FzSAmb8T20gJyrgZQIJIuVLhHubxqOlVZOV07dLR2/tXrhwAbZZBM4b/nsZC5h\n          h2SmB3WwjG/3VmsPLV8DWns8A191O+IXDjaHZ6/qUj4KYvO8Xt6J0Ssdu1I+c3BDUThwUrXbdY3l\n          nZY4bGHlnWF1lDYcaFywOdyDnFCzSkA2Z/RDMJvHvmEn7CufPle58yORNIoz+6p3blTv/0KuNwIy\n          BgPBYZzg3aiX2TsEwAyBzacRJ20fe0DNUMtRsw7kfF3InRCVB3puRdQoF2oOUU8gkXyOLNqNGriq\n          ANw8tu52pJULtytvfiqfelQ+/nQjIGkykEzSqc7uBfOHLwgs/t1hfyqRzZjQ1L5CR2loXeh5F9A7\n          CtBi2FZ+huJmkPVicfYmdZkB6aEGsiLIOq6ifaoTPmb3bqbP+8pn91evHaHaRwsGwllNnePABi0Q\n          R7O7/VlUmytmiASSU29KLy+WXs6CHnQGD2eUZIOLpnOxumfzzfEE4cBnmey47IeAsbKu9TEV1sZk\n          juFE4br13IAVyogDlE4YG7E9/YZSM776vOhv4gXSV81gxkllQ9/fjJUheNEfVHTUEm7YaOhLFx+X\n          LizWOEvMSLuHs9/bnJnQkyyM3fEhF4psCUW/h0nVC7SGy2fPooWv6r9Ij80fvl1art6eVkxINZs0\n          ej6WIMgvTeTlzeqFdjwWnvieIGZBGk7LxmxK1JJlDLTycOqpvJiCevqtnPTRDvkxjIKdKVwhJ2XI\n          FOUIMm2hhm+q3ZtuPIjWBwqopG4Cz+0mVBtSHfq8TD5EE2sXhrPJveQnR/4f8+UT2QmcMz3qsAIX\n          zmYPmNwBnhCi3UNPsVQLCLQshKMw5RiMN1pwwpMeg/mPYs1jMAQkTUk5Ola6lQ8E3sbegEk0jChj\n          /MqT/uLdHnrmR22mrcav7OBpB5rKMH4YDAa3qGa2SqhJQvbMUSjp0V+PnXGEerhra9shQmYCONkS\n          wZggHmYsDEQ1MVAMAp7Gt2trRvugCTWNds1qWvPpkxiR+QDS0bMYfwrVDzM/Va/drdx8idGU4XjJ\n          zl4lFP1oi7n35DXmXEtnUex7rQYZVVOvC9vN2R8EoeUj888pwtodox1tbpSg8JjXEdMwJzQ8LFjH\n          794Th/Fzs2maIwsF9gRSmaT8fe/E2MS/KxGT1KG3CzrkaWCRLEoJDKsE4ZXc41bl+d3VCwe0kSpO\n          zbx9c6m08DM4Z0BCnAdq/ZOqLvSn0puf0e34PDydmmlscEm7G3FwtTB+brFS9dd+WDnUMsQsLzy1\n          jJ2Z80MaDWfg7dlIGXg5Qrw1AxKyX6xDy2uTyRd2tYfhPA3lnbbQDkUZTjS2Diy0m7Oc9ulLmnQh\n          L6dH0GRLvWAtH21RTkXqwhj8ySk8TtLE1zDmLgbmxtkQ0koSMFWhuN2ELdX7lzH8AvltxHRRTUEL\n          6Yy2MSUCRAin6Rv7t3/UH7HiKPWQqz65Vnr9FCHQ7gAOLx2zgoF1xJhto7g26G8LOozB3uNB25Yq\n          D65iS+S3Tks0Yj4b8p4muAozhqgXIKjm8g0K+8KROl+kFCVuvNAyXGkZAkKY+lIxfdIaA2kXBN6r\n          KPA+I0IPRZFLv9XvBx0WGvpez2MKbx9+Qr9y+Ikr2HVTKgYusGrCr6wu3qr/lbCeNKA/ZvluRKO7\n          egOz86CHg2aeEkmftrRwvr4ZbP9HAq+bqs4foPN++Jc6b4qYGAxzokGyroGaqfBWX76oHj9Cx/D4\n          EbczEaPJAz5UNHzMhFSuLFIwryy6/RgP0yoEPzSsp8NT7Ffhto/+mndv/aqQZImdJtDlGI2NQvhA\n          Ppow+VJwH/V4Wqw8pieIaOnpbPZLdNtHzkNz3weCbKHDKB8r19lkUgPMJEOqoixcK0JvSBdwsZR6\n          z6IF6xZGLNbEPhTUGdFVe4A+i+C62OOabCn9xhIRU+8p5AUfDWBqOppFnFeSVcQF0yCRYSmfmyH0\n          p3TkZWnuAOHz0ASelrlThzXABu3cOz6cTQ/BqA/hRLhmhaj9evXuz29fzrOskKG8UZXzcMAWMKqW\n          s33UUeVcDYgjNSF2VC0LtswRJ0TNbmUecJPNZx9TsyVuw8qYP1FJZVjL2YEgKdCkgy/Ll26R+dVc\n          NV48RV1BF0m7SOoGSTHzthBWcTNmxTtIaGtG5U36Lrh/tnT8uRKF4GOKmpsIGmKxZ55TwLRKnJFm\n          22xj1Tc/AnmGbUy7bBvOD2bTZCcb+r38vTSazUjpoc+VEylXeM+ao7F4byhv1H5HCDgCR3Hf8bEH\n          /I+0w5anJuSRepA35sxYp9lwqG6z9mZrtgflYa720nPnfUgTCQ9i6vqQ6oZoWBBWN8TyqTflX5cp\n          j6deNi79xUBqoinagC4INTjLyrMj5aU5bFi77K7K7qp8H1clTW2NK0PkXa1KGp8HV6V66XlV8rAo\n          RCpD06Te9ouxfPpcdeZX2ph62TgJEDCp9jaGN3UkAdXlo4SPoxuzetklAV0S8N6RANZVgTlXFbe7\n          oQV4urRSnL2MC6U4fQn05MtnTE/qKqrgsGubprHSWfKphdKFV4QHx9+m9L4DkPUSztcGFHKnxBmw\n          15uAPHrx8erFg1QIJRDgXXf9d9f/e8gCkHVAH/UTZKy58z+9VV68TnZi/G18PYqoIhLVmBnbrKtv\n          9dK90o9k5dNfpiX13G1NVdEa/YhhnBLellpUThxAOkF+Xaqi5d1ypuO6aPcHdqhrppmiCaL0m0eh\n          NHe2tPibenJK7+qiSFxQ1NiQYTmuf/Huy9JNQsvob/3tY5ui+EG4akBaOjpLoFIhZe+gjXcrc/Qo\n          oXJ+H9gIXrnybuVQ7YYHsBkeJEvQOIkY+oU5/ztytvzs+er0SdKYell/2ajDTb7IHvySQX1+mYwJ\n          /ro5+xH7bbbUCxfoloq/db4SgV1S3GaF5e2LSwgL/a3bI8Leg2gRQ7k7YuyjEZN+PVNZ2gc9RExi\n          7rp64K4euNHDCoaOKwTCdRwmQtkXf2PjR3UxsYuJrcFEDv5zg4BPnmjY9+RJF/u62NcK7Ivhvu4C\n          +55f0rDv+aUu9nWxr2nso8Z3g5524cqDR8wuTO66qpiuKuZ9VMVQOTIK5n9irQitRJYk8imRkfC3\n          geMXbMl82PLsuSq/k8u6IibK7KouNaxokoR+Xda8eb/0YrH8lNBl7bI+pNuQL2LNP8Ngv2gF+dIT\n          9L4+TKFm7jwY2YZV+13WoyjCBP8zt4oWtjQL3b7izCNs21rWpU5d6vQ+UydQFHN1qNPiNUqdFq81\n          rijmweFPVC1fqQ5JjOMKtVpz8KCipQbDRuqpg3Xsp7fLZyrn91GjjvLjp0hDt2//r/oqRlXTR4Cg\n          sZMVlbC5MdDznXlB1YdU63fmxerVn0sXrygqRhcfR18vUVBaEWlwaTyMg0ccmpwbmqMNlE4fX70G\n          pub4S5s7VNMCnjBitDOoFwH7OM1cTTkYY0aczooWCVpQCZZKngQt1Orgppom8ZUHL0qLv/k+frt8\n          AzzPzu+D/Fazc8XZUzT0yybg8F7oStm6gNcYH/ohryMThakFdKMOeXQ4+jE+rEWl/PjM6pkb1QdL\n          VKXM3DnPd72P15pvpgGvvXJzwuG4djSMvviYIBwEezj1pnTkZeXUsoe1Yx8kHHBYjWSiXrrlExw/\n          ShgCLZiPellf3S3gObTjR98uLagf1S7rfBQirCt2bw4frd56o0U3VS/dHHnUHtOj+pgePesWUrri\n          nSG9dleDVL2s/9EwIrLzR28c1z6qXtZ1wAF+bZt23oILJw7fBWo1wK6X1dlXq9MnSy8vVi6SlcLe\n          dXUZXV1GCzRpCt1kGAMhqh6XopaXHsEBmY8AzophV2o3pLKl/b+U9j8pXbjx9tVJTQtH6e/B++Vf\n          l0lxfZLWj8iJR6LKzmI4EHy7fLM09xueCWqXzTBssLfFFJseUbThwR6fLU2dI0QZf5ux5iV8Id2x\n          4iGV99A4FtMjzfg4BvRdtDnAr/z0uHR9tjh9l16Qza2ycIbwIXbFzdgfxtHKQnFWsBme6u3F0v5D\n          hBTib+MtIYopDDPlk5FWwmE75oFhnFRtszHCBqffudk4zY3F0NASe0waBtPL7Yo3G4E4vs0KkNnn\n          s180G6cxHrsKdAePVm9PV1//Wr61QCFFR9AXaHx2FaKF60/M8X46YklitoK3WR9o6K4avG8gp8aG\n          PL8Vlx0RsMRuWZb2z67ePoNeOOS3ETUX7NZmNdfiaTK+i6frM1lRhR00fqW0fwE/QX9dqcli9gY1\n          sGy2GT11eWWRmJq8eUexq1m6BG66B36lENgVq6YsZ+94FQfqw6G0pkNgKlDarhx/TSSEJppXVonC\n          1tk0j1He1GhvrqZAVEVZJk/UzXuV8wdhGOHXGMCgyw92+UFHT0MjPrlKSYYoxpxhmVJ16c72jsSI\n          x/A/mtIgBjulMKgZJTKkRgCg2DAUB/avnrlReX68cuIAIRnVgxCPwlLWxf8u/rv1tPWMi67WiAUl\n          W7de6vj+Ysus1y8WdFdEd0U0HCBB42WUMCasI7gBNW24m4Wn4AmOONgA5istR8HBTRRr7QsXXpXm\n          z6k7AmmsNHu+vqg3ALseLF712IV8XaQufYPo2CtCq4wjwduV89W7c+WbF8tXllfPXSc9MhY0JU9z\n          yiGQJleRjVkc1ELp2UjYqLou37uyeuY66DH1uxYElorCLahZ6sMBg//wNxUO9s5tXB9lLuqQtguv\n          yHCzpA0LFEadstLVhcekqDa7ToeaRprZpjpTGaa5eu0A+RBOsHapNPN2aZ7c1LWmH8QoN44NlI7P\n          qA1ol1oDh+s24EYsR5lPjNuK5aX956nAsf98d2PobgzNqo7NOOdGLUyxr0GWqKZDFqjikJjDYZ2N\n          XnJ1eql85BzZJPC3dqw/R1LBlERBEQ5rQGMdHWHQiAn5Wzp5jfCHKjDkCSkmd/U1OfakxQ4gDL0q\n          xhX1DADkCJlGhShkq1PnS0tLKnDkoQm4JiaIHqNxas5m9KERAFKb/e3GdGnuZvnQFJynKZfN7Gzg\n          SsVZPOYFJ90Q7GxzP6K//BLVUTF3LYBD42ocB4A0SLgaHADtsikWYxumnI2CPZjdyXh14Xbp0RUy\n          2vhbLwymYkND1zpd9IOKEpA0J4iK0kvQzWvKz56T7Q0CID88VHo5jVY1pKAVaMUDryIgiouCfYy9\n          3+ZWf4bgC/jbusgLTgEX1GgL9SgMMLJxhdSIlOckn9U37urB+9VrF1bPHyYfVC+dIht26CzAbMHk\n          FIZGjUHzfnqVijQ4pcbLm0Zh9fBUFWxc2Lv61B7018AWa7QckJsILKzEf8D3MSHY1V/vbtK02AcO\n          NIXglKlT9nUbBP/1Gtm/CT7iL83qfNej4TzGBYULgjDbbRDmzpXK3WMEYfDXc2dY0RFizFol09LM\n          MyqrzDxraqjUo0Bxu+pAS033tKNA5ZTQZhRf/1q+fLb8+Gnl1I3yrQV6xscUNByG2HxAad+02iJt\n          qHb/1b7h5/ToqwAt+Yz2eXrbR3+7lsNdy+H30XJ4ALlX89KysRxemaarAX8bXsw8Gsihjo1wbXbx\n          XcpHT68+uksawl/noMcNilOiYp3oQEpWDz3BbtLfZqxgYEtAtlhhU3nDfiqG7TaJH0sLt8uwlZ6E\n          rUK/ayKEO/CuMeVCFBW1F4gLMbjtt9GolB4eLD08t3pmvnLuJdlTmLtWcLaU/qk2ysI2jRCqj9hE\n          MgJIMgLdh+IfiTYyRXHmbnH2aHH2QXHmYXF2pbp4sPzyBHh+2BQ3ZdM0qHrSMPYvNFiiduYoRFQf\n          9pD6ekgJR16vG5Uri+VfXxRnl+E4ct9vxZlfijMv1M7UeNhUqJd+NdpjHDl1TYMcgy7123AxqxeW\n          S4cvvF05X7n5miwR5s4IB0EV8rCrh+vq4ZpzR0UCxaAqZUI12hFksjC48FRFpKycIoRhqjh7VdXV\n          ga/J4Qtdm+MuwrYAYeGCJalWFFaUY64QdvoBwUyKtuVDU5qPNRY3Q/jjdAN2hNKG8F+/q4FCCD/e\n          NaUy3K44T4HRb9DNgNmwKceulBZOsCOEuclpWTPAKd6zqIlWZO4o6v+8AHfz/uq5V6X9h1jg1LIu\n          sekSm6aJDUWHoBELWPfp7QwD2hQdgoTaMzfRl/oyYTwtBMn03ElIWJ2er64svX15c3XqfEOyDCqo\n          oaOK8tDGTh4/3tNHf5shkYr3kgBHAvFBu1O3k9Xnj+DUDX6bIsb96FBK+zToqu0HP69OXdEgYO66\n          p99dutIsXamPkW5oBouVLT4V19K6xZULUUVZ0GpoB1D0ODKqHnBZqcWD4vTh4vSPxZn56sH7pfnT\n          1WV6JEUvvWpc7FvBb2qXjZMJI7HvFx2I9AuFGL9osKXaQ2vcX5g8v9bNqMZg4z6B2U5x21CCdOgF\n          TQ1SCO02tBghxlgl/QN26qM3xZlHGKBkBUDR71pkvSGih745/CijbtyHQUjpbzOZGqm3I12Z/VrT\n          tg6MYPR1aB96LNLLJhEzHjIngY4PmLEk3m+Hs9cxCzNNf/sAkNdQUB8sXrEQgTg3omKywjIGZx6X\n          XryoPAfzMPWyFfMaA4UfTakFjuk2e3Tl3svyEtmd6W8zJ3IC5hllm1TsF12cyM3dh/bvXdFO5IwF\n          XTmkyy+0wFoOlwBeiHBS68ZabulR+cVrTQOHd02tEdXmBAy5Q85b/kOwOFm+ru709NJRXpk6//bN\n          tYbIMQ2DQDPtbVfcm8mKUdiSQWt8L9gJZp+9ff2mcvp+6fhziIeg37VAxy8g9eBcwXFhuXrviQYH\n          c9cWpoIHtqFfNeqLD1qBrsFLlE+8LC09ojASPGLuGh2zz3e4AODh5zvUNtWrJrkWjXj2h418DMtn\n          bTOG8wnbWiaBJD67CIwMbKFHIW7P7BxwNjbFNYHu/W5C+zpc95E/TkulOHutOHuwOHOjOHO9wVNh\n          ZSsXEEFsjp7I/l2dvoz7OPltkmHR/da1pCrauKvcbDzGTAk1HdquCEXU3JMsJzvNH3q4EwbmZHFm\n          qTh7h4x6+dTr1anp0pMpYHCUh1pZC3KnaBaLtG8xY08YVIr31+y/uZMOvONhnOolxKUHpg4hT0mf\n          t4VaaFaFPIio4qALoBkx79qF8s9XVEDZu2b5X9E85PG4R5y5hyN634Aq5jKn1Vd6fLx0AwyfGlp6\n          VDWo2ckJqm+37Qna6+qvd0svzxK+Vr2s7xITVdwO8aPqFDK+hacPkM9Ur0EWefWyy5h2GdNWKMhZ\n          Uw2N0nF2CbXYkpAa59Sw1brSlEOAE7K//kgTbMHfmSd0r9WU5c5VuljfxfoWYX3YyE5q/E2YUeQJ\n          FpZTtMT30fYzTcOj4VfMvIz6w+6WyCIwooQ9mp1HI61FWBGwKOYI81icnS7O3MGlsaivGP2NVihv\n          8KyZRiNVuGrUzikeNFRn7Jh8snT4aWn26Or0fGn+NGbWYwuaOhE3wUR9EGjM1KAtp09brjzbVzox\n          p8JB79w4XSlpf2JoPBOFc26YdcUETDeJLh0/U3l+tfTqxduV84x3FVPYx97VTysVRN4I8YRa9ChO\n          ZpaWy1fvv11arjw/zrZsKOxj79ZLEClD0lY7MQbysqr5Wd/vIFLUEZ0Sg7itUFe9O1W9T4Q6+uv9\n          yAU/axEjRa1p82nM/cs4BS9IezAF8NsmpQZB5nhINXCJ1VJhrFwvLZwFs2r4dRU0cLtKFLYpDuYq\n          zmFbm5gAgg9LJ476PgZcWzi7CcIIQkH9IOxhDK5ll3XU2Jvi7IKSSRR6wN45Rdit//EPq3dPQrjD\n          leMYEeCuQ2NaLWjJ5/e58qEBW/dBTz1U3GsIMIbWtWKn1ukHtYMxdotsBIzi7M/F2YtkF7RAwj5h\n          4wx73x81PELR2uLDRJCo/PMxLQkB3nleO3grbnfSrFVuXUalGv3tOtx0HW7eO4cbEU7sFL2VPatg\n          9bxZvXFFZRu0S697JTYnik6JUstnztEsqT8dIU3UTxsZUc6YsTP6t57Ok7chC+18/a9EVdejKA2+\n          q3OXK9OlV5CXE3/r65dC6KorIFMb1mxK9c/9dKR6/GRp4QT2jl62xkNbjBMhx4bFO3+bDMH52136\n          1aVf7x390tKzayH5tUhP5vgBVkJWevH07dJC9doR1Caxd13Dxa7mqwXZ62hUYBeeFbcWNG8Kxgym\n          CaZZ8fK0Ms2lhdtU2l+43QC73L8dbarsPUYrr49RR1H8dRHexBR+HAKeMJEEnmGY8WfPIIyJctkA\n          xHDmZTb1qpxaVgUHNiuJ9+HGQ6T4NjX9jlk/V3q5ULr4E6Es+NtAkAUiXdOw5/FBJeCLnRqwtPyy\n          8ugQ1f7hZVPB4AcwxgydDYzGDppAAS/CbDoA3ch95VLl2ZPq4aXqLKQGYO7qhmYRVOmSZ7GpOne5\n          dPskWIfBb920IQp8lq8cXqJfwV+3XzEbRpK30R6S/rpGFes4YjCfeFRriol5CANWen6LNKEOH72r\n          PXwapxmD/Y+NNfXTkcrTc8hdkl8P2K34hSsA1g4WWF64TSBkggXSgnqLXo+QZLTAXLhduvEAP0J+\n          6zPqg0rGADjHZkKfvzlandpPOo6/DSw3wUZHV5qb0vQrc45H3oTklfcdry787Nx5qp5Ts2MJ+kIq\n          Tu8rTh/t6aO/blISCmpKVP1cRdX/KewHPGI47OPF6cXi7HJx+jS5gBMMQ4GjwdmVxfKtV+1gg7oS\n          Q1di6FyIEUKEmOhRNpFFFiCM1MKR+mqHIKrZBWggzjFHRY9/rP5yTSck9LaP/tYmkaIa2AEz+zFG\n          1GQxrl6FOCD465qqi7j0eMUom9m+V2duk8VNvoe/ddNoiVq62Qhrxb96+nnp1D7yFfx1qxtRYMES\n          kY25QrYsAkzp3F3cvehlnY/SHNFRbRaYfH63cNTpb139FGWb0VBWyQykaoOAg+SseEN46NXZu5WL\n          06VTTyjGGAs8bLzAK0RsWlg5RT+Mv/WPMrcpiiccB+xUv4FZXDhCBqJ84VdEbnpZ86N/8O/4eof2\n          Or3rwx+nvpEhIEyAC57F3FWYbegq/a075WSNxLdZv1K5soBfob/1z64G1QxL5HM6G/H2zWLp+C3C\n          iuGv2wRzYcqMKNZ1DH+3OvuqOLV/dWoJk8rRS6fxo2xzLZYZjJO3WU8wqyde0YNL/G2M/xeopDGg\n          Hh1yynG/veXB4covPxKOBaUOgqAK79eSYDyauYe4zZpx2cHI6RJNqqzYMyl37dLidNmXLvvSVval\n          /jIwKv5Ny8mampe1lWKd4IJWNohdQMDL4DKjCXjBGgrKr8LRvaHAQ84BLcOAEvrZ8eAJsg1cO6Ce\n          NLF3DRw2CWhXZK8OKv98lWqE8LeplIYDaIlh3wzGrHtAW8JfV9nnQ0Y7OYg8bSeZWxw4bN6zWJXG\n          7FwLaO7JASXOtcBtYgjXdTCSm72miv1IfJUyNBx9Th0M3r66WDo5vQmIsfK07o6Ouj+r8UgN9Kg8\n          e0YNSVQMMRXUH13WWkaVqIVBRi4/XJy+Upw+DqK5cukeOcBazmhP8GyaKhKeTTexU+KhRn/cGMAw\n          aFUqv335EvBtCtzZpu50j/66O+F7ePQXVx09jaKtzUHf3Uco7NLftplmVm6+RsvP9y3ytjHiTb/q\n          rank81LPCeL2ockJJSodvwFnAnfnIBKOfofGanZWee6igZBtipo0Opi2QsiPV9epmYp62UAs7aiq\n          5mGDg9m3WHr8I0T7QnZFvWSN4NykYVJSTcTVTPCQKKlu3p7S/PXq/TflK8vG7D1asSkaJqIpJHB+\n          ebtR70jU3IAGPmSfDOD0ueoMSIb425Qd+oAaaRFUWTZjfmS5cm6GdBd/22I9S3VB/WoKkFrWs5WL\n          89WF54QS4G9T0Xp5JU1e3D79c+X28cqtQ6Ql/G1mhBUDCkzELNo5Wb54unrwR7SPIL9NzSWHj/DU\n          1M7VuzR9q/SSjB79bWb0ICjudsa+k8mdgUDYjOevryu3LkPujOlbZFSZuzbhVH9UISYQPqNWNKDK\n          sxOle+eBv4Xf1nicKBQHc2EoSTF4JD04UIJ9ErLV8xdWz1x/+2YGiYt218w8kcGJI5YDMY8zmdmV\n          rNdashObCTv8qPLqPiHm5V+XSw9hJRgL2jJt2gbII/MhsuxfjrBVOTlRqDGVZPcr372HuyD57frX\n          da2MGrUy0myK6idLVQTCpSkmR6pW1mwak5hKTezyS/16p3ThMaQxgd82rMcvPuv/1niyh3b8Suor\n          scZChDeBTbl7rzRH1iPctik+gBIKhsd0j3WCvpUfvsQ4MOTXXkYpSMNpWZMrsnty0kQ6ldmVV+WK\n          /OSwUTYZT2X8jISgCBEEyRKKoKAWJbLptDSRJ1KFPCHliABFVn9hOJvcu0aeajQdQEzjLe2yAJwl\n          3CQcy1x7u/z4PfBUY5mTfoXZAy4lZPWxBF5k+XjlzU/oWsne1T8dpW2Y7ZrIN9Cuif42ZTBGYXec\n          NwIqnTf8bYp9jODgOGPIvp+wJfpb/0hb1BP89W+zDtHqucer517RaHjqpZszRUVMFdD63/zRt28e\n          rt49iR/VLpuN1aOlrIjb+UtrwpqjD3FxZqE4e5/6PJOBwyM9U1lrwgkxkMVFJla+kt9Bc7q1jyIE\n          sNwrzl6l4isNIaSWuQJRDc7nRGnOPFZpjHb5bmUOAvzMzam3h+opjwIK1QwgrUbysMbevwqPalUI\n          owVK+ezx99LLt1av1cu69inK2RRjpqDofrA95mygdPMOmCrgcOLZlHZX33YhqMZuD2I4D8c2KicO\n          VU7Mqm2wdx4OjhjBgDGUgHMZCMB1hB7R4GWjH61xRKN9Wz2iMRW4alJLYBM2Z+ZhUucVZ25DtC9I\n          r/MGmtHv3HgXa2dk/RFNvmJ8XeeLs0+Ls6fBuVW5rG+LM4CIFAPVaD9Vk6rZeeCC16Zdx9df7lSe\n          LFYWl0uLv5FZJlhrLKiLVwLmcwLuP8pS+cqBw9VbhKDT37pm0KJmoBthVTTVS7dLN58T5hR/3cxb\n          f9QczoOx9y3OPMNAGxBiVb2sbzw2oESDgizyvBsaULp4t3TzDEMJTAX1d3NBte6n+hLk4hWVYFTJ\n          LVsPiLdLC5A7/eF85fQ5BhTbYrfbrIZONlSPYIxK9ehlfcyhwWqp1BRVcywKylEwMHdmS+vKoRel\n          uVvlx0tvXx1Hk2tTQZPZLkTemLs+bp8W7OYZyFCvU3i2rK7t/ICiZlIgsc61DTKRZui0MTPoZlsx\n          N0ZJjGiOV62FzFPyB9k0X5w9h4GpD0PCIADCVOAZFLQ3pW6qSr81e3KcHBEZYzIzzPGPCabVKyfJ\n          OBRnl8sXL60+fIhg0bLGxyZqIfpaGomI0VbBdpBOI/m/X5w9BdYIdJzMZQ1CxjvE2KP7khNAZ5To\n          ebMPFGgMBY2BosXftEYQqwXKUTXWlwqKoaBFuaINHI0adQ9jqdql7qUm04SxKZ0+voo5fJk7NwaY\n          cYGxjXRsbHX2bvXEK7UN9s7VibCZV5aGs7vlYTmNzHs2DZq7rT2hnrZYHO7I5gpS2r1hBTXgwoiY\n          BsMKtrwhNW4ikBADOjRUd6vfd9R0wgJbxAJbY8YR5g+jNYTpw17MH0Imfa85Xgv9tI31gzbBSg26\n          fDSGF2R2fYK7Rj9do5/1bPTjq8uKbtYkB2Oc4JAuqGl8gWAp6R8I1FhBlGPdzGIdGLzC35WAvq70\n          p93l1F1O69qGrnt+3D0/7iBlZYxI0AUqXiv8qgvqu3rm+urUDfXAmt4Vp8+BFYVt3i5HDXyAquBB\n          12xg4Ht8Ui4l+dMS4eHTcnJ4L+Heybz87kMxugUVlUvwFy1fitN3Sxcfl65c0RTi5mNT9WKLWVOu\n          abzDqPF2PMElWKd8IwU1pMlCVv2mqpBPZTJyTodASuyCU4JMcnMhJ2XIxOcItm4hL2Vzm1OZMTmX\n          Kmxp/fkvqWg+q8A5NcpArGZ/hKyZAh0MCgovj5uHSXlDG5eJXCpT8E2kpVRGP+CWcr4xWC36schY\n          qiBjb+TNdCy3jGQzBX8+9YO8mSf9xbs9uE5Ihdy4lN6iD5ufDhU7eNohhDKMHwaDwS3KEJEPZOQt\n          BNDJtNp+MpUnIO7djEDCiFkF1G/lcVKlIG82a9D10Py6rlarrKFfj0rWVZeEk2pGh8Xi7Fk1MdVc\n          cean6rW7lZsvi9Nni9OvyTLRxkgfEC4U/WiLuTfkNXX/0NaTcy8+2h7CJHxBc34tJvmap57+c+oE\n          JtiCTnjvNRQe8zoC2syGhocF63hAnEfb8VBwk+CtnCMbtw8wuEcZpbFCYSK/ORD4TurVdgO6NwRS\n          maT8fe/E2MS/095oQxmO1xio30njE1ukBOytW8nHCu7xoPL87uqFA9ooFKdmwIpx4WcgZIeOgsGJ\n          Uv9kcfYWyoo/ld78XJw5Upw+D0+nZhobONLuehu4MUIrsrm97rFpdfpY6dgy2BYeahlClReeWsaF\n          blhUx4R/gfalkl72HwYGjhC6cSk3mspsDvp4ODdtISsYz6ekoY+zucJYdpTQ17FUYmgil/1OxhHe\n          VJcvpCxgI/yeEBCCAWz9o5Dg0P5HIVFnAN3Vrc0RhoI6RwjXLeYIvfQp4q1PTjxjNMLZ8YxYXIdn\n          rE/FGYKtXVIPi4d1fFvtPms1ULZzTjWsCzREtvfp8N7igGIeAgcig3Wapouxj/7SUVRUxmPNWXiw\n          jFEO5mqLT2NKejkwi1CsI7b02AbSH0DTlvpTVzpylpk99s69dQjlxuhf/wTB+HVrLsKGttb8Xo2o\n          PLsA7quIyuoljkR+cqKPI2uE/LTBZ6yp6ebhdK6fczPd5UtPmOlm71xON3isbZz5Np9q1jTTp2eV\n          6pll/VwVA6r1mOF0tGYTZH3Rw1FcavTSrfEBBhJW8lmqjmhG6ghRS48/Kj/+kVLE44/rZ6+0fp3x\n          bNCaEdTQdYo5lH3D4MxA2t7/pPTTEYSAHoxbINDHJy+nR0Cs86kX6gm+q1QAIUuemAhz7GmGEVP4\n          LqKK4QFCxxa0yRO0Nas6Cie87qg5WdClo2eNK5wteE9pujVPZRht69jjcQdyT9NPzh6C42+V7lvK\n          tA0gzGwAtWzV+i1pjgZqsk8PsMGLOhNlKHBlZhWzmFkNOIYNMVhgPcdV8Isa6wNNscxlriAYZOYi\n          BioBwW4ZQibzm5Vj83QN4l19K6FtTOYzqx1gqFZOb7LFgWbxBi532j9rmRt6484WhaE3BkMTi+WJ\n          qyZ5S4LMbdZU9mhE8gCR9aZiUqLcuWqjlvkR04ZuXmQ0NnLVhlP6dSce7LIijWucmKHAVZNaIhNr\n          yjFdWcU0eaU4ewMXHaS+gyYNBa42JJFJsqlYuTMN3CvOgB29kkATLtfjruNhszHuNA1sMxuLlzSG\n          09GpwYA5gZ2erm7QhixAJJzTSFvnMcHcG0oc7Ip1uYNzue9EzF4VhpZvoo/EorLD3WuqBWaftW6m\n          zB7qaucQzQSVgd/OaPgFUtF7uumwocCVpXctmzlm0eo2cUYLOVckiDM65tTDDPLtmQUWJ4wFrpoM\n          WnjioHlI9TzMWtgn1sj9BA7iYxzNg8gJ3AJQbIo97WA6wbft+hnVWmlR2cFW3HdaW5P6Lhkzb9Ws\n          MwJs+g+UtOCzZxRBQC9Yj1SZsUoG15TtbsgzSF83HzIU2lTw/soC2hF23MjjuF6JYEX3Epgc43q0\n          K3bluqLtDLx596gDx4PizG+4LzBAmMtstVO1oNlm9p9hAm4ybS+g38xDyrIwd55kAR0xXY78G0RO\n          47Cby1wReMHSy0FzADyXOzZwuqTvjzC4nWHTdniyHikIdQcadEM4qrfeMFSDvXvv+bqQ0XSe3VNZ\n          51XBKlsYz0JWcEM5gZ6pS1SOUI5GbJ7oCzjocgWHzLurMFjndAa21OPsGQ1ToLXPe2xeYykADhHT\n          bvDGGOFqdBnFDEgJQm6EjDAUZ1Zvn4HI4RderU7dWJ25rYBo88RTqMx4v+OKNw/PA3UJq8OjF3if\n          nog5k7UectPIjkOa6WsaR67eueqjkyM122q/sTF0kYZGHrA+01ig9THSmKAB1NUsaMw80gSNmUeu\n          +iSY15cY06g58/W7uHLOEuoLDeh3WieiLjsRtyoE7ObpPlUBKPOk33nb+gdrKuEe4M6hqt/0O7en\n          EMadXRs3866rJQix2yCVGOh1dP14RLiAI4478uyyug0uMqp/Uy3PJKZWT4w8itKCwqOY23PLEw1a\n          vIxjVosmpuFHyAzShPCIhoYCD36xLLsqOBPYsB3deoZtLqm08qRCvWyKXQEkWKIA2yitIQShghJs\n          QOAlDPi7Qpv1fUxwAKP+Goo9E1JdQI3bdf85Bqa4ruir77tUDNrhvYXXY5g7r9szo1KID1jicHCM\n          jtV6QvUjaDlhTU0XZw8rh1SGMoyU+XFzzTKhiJTQajyGqR5UAvKJA04QQUSiX5fLp96UXl6k8YnU\n          O4BrEw6S4HKMghZyOFCLCIP+YUU10VpUFBJ6QX0yySo1NfVsv3F8rNpNglTL0HdNwakXeCNpYXZb\n          VlsN2nX0LvIeU0ov9TtXmpAB8/DqhplsG7/g8B1T2tDv1ucxaL/KTioe4ZgRRxTUZHuDzM5mxW2t\n          sov4aM+el26eWb36c+niFbKtUfwmt2y4NKcqs8v/NpzzBfqK05cw1NEZzThoI6tZNl6wMb2HpBux\n          qNHAXME9xmD+Q3kE/t3i2y3nCqmElFZqFrITXnDUxPZvt8ZhMnLiD2lIJYUNV+7eg2g8ptgwg0be\n          zfbsNm4MmxdS92cmp52usOZq8gPXUROzoB7t3oeIejNzmODuYHHmic4tuKromYWsNf1GOuRkrqDl\n          L3c0QmTxBciOespSfjqvmiLWrdIuIt/BlRe3MKyWQ+24WBN37iOX+gKZvns6ptgUe9CBrfN1OugY\n          Lk5kMzApkYqA8W9qtDcZxCclptxl8re0+JvvY9ux3kQlK2NdbWGKLqWIsOUCI5YTPoymi8XuMcAt\n          4n8vqg+WSGsAgaHAtvn3YSmtmSnght7iqJqTEmuB1Xqt3j5XXnrU00d/PVjFMEqieNxgAwN6oPvU\n          +gUvWxhy0GUME5tZSMiZgpyzRUAybqUT+0pzZ0sH9henCRKcKh2dxjyVB4pTM875DjT9MBtJV+ME\n          tIDbanpwMapiHt0kaQQ9Xk0SEFcz+PJsZgR0Gn0A2zz4jZ6pnD5CdsPKiQOlIy9LcwdoIPOaVah3\n          wYPSlZfF6VvF6eOkR/+cWvaxLIKPiAmrRGSbflRHBNSFXo0z0g6qOaMsuIKMyiyRxBVxUC9QITrx\n          APySZo4QsFmgwm6AskrD1pRRlq2SiMA0n5O6STIFdYBS9Mu+pjUn9pF9zCoUJcSPbbHioAL5nGam\n          ayGnEhrfuPnpu2DYbAQohJkdNgrqNDGiZNGCgwBzbFMaQh/3v/vIqp2C6Z15VLpzqnTyGkY4/fzr\n          AYC2dPwwMKnTD1xAi+lQaXxBMmJCkFllMajAMJUUgMqD38qHp8gaqFwAhxayji3FdMSO1IqXSQR1\n          sY4J/M07peeXaazM55ihsvzoGOlT9e5C5dVD1bF7HjKoPttXeXGqOH2H4K4J9QHDnlymlVn0UjT/\n          PvJx8gGyau3AtTXkYlmVfrO1FjAgDzQjLbyrg+eqUqhGjheIA07nR0TlGyZ70ew7afTn/u2q2oqm\n          JrM7UhO34U4SxRwKQW167dI8aFkVzAJGDfXIhxplLB2fKR2+WpxdJn8JNqA/5JXSwyuVpddkmCv7\n          rkEaUMU7kUlJ8/C38qE31ftHwcH0Nb5CD/MuXVa/Y/BsZLQtDbSM08LMQ+z9mofzF8iAlE7MaYOH\n          I0dWzRsyDobBhiG6DZnkZ+ZbPidNQGGeH8FpP7BLTaIMtRIUHaNf0rByCkm1nOvxZrub/gGr/tlE\n          B2nXKs+PE8qLRPkM2tusUI2zipROz1U3RKaLYo0tr13bb3FmhhC/1WuERJ4mxAnm2Eif1LMM31py\n          KvWh4pygapn5Sg0wWhM65LNY/dgg3VAg3VAgBXnzZzFrxA9S1vlQH84xF9zE/fgsZo5agfeEE4R5\n          28rpuCLvqR0I5LOY7+PSws+li3exk/dhJ5k9Tw+UN/2LBAexjmY3Bojz+Gy8UB/MflE7loeRiMBr\n          NaQsICOfxVoZkAC+R+3TKKfj5Uxz3WjzECn0YUuNS6OynzbX06IgjmlpdCg7MlQYk4f+lCF7UXJo\n          Z4Fgat5DIMfrOM4gZRJOtHrtAGWvy2fPGuM6OldrKNCKFJAigZrg01gkNavUCasSZQLthVseVsVF\n          D3hXPbCPv8iFwlG7GCp8NOgphgpjD8roHBi5RkCtFm/nPGsz54pewlxsF6Z0rTH/jwQHktnxoY/D\n          /ugmDwtAP8G0w3vL00bjCoUDNWD+KCQQqA1ReNzW9rAIou2ILeShX7zXfjksDcIU2y6NoNul0RLj\n          iQ5g+yARFRKyh4Dsp1U/RTvctj5tNDi7jgM6hEYs1ss94GusHcHabWHlnWG1x0GxKRRkFcEW51OD\n          H7c+RdSnX73rGAp+JhMpNrPXAw4eQquQfXYIaHzUEPaRf6WADXBG9GMedJReOkLL14C2LVRQi1nC\n          ptWKWKcN0E657BjO/UEiTbnGOD27hxHdDOUN4ZoYEOWABSgjpmnFHaVzDpDyjpC2gMp5j7S0dhj0\n          eUFK7/XGE76hVkEOPKHxaUPYFAwE9b1IA9CITVpxR7HJAVLeEVIHihW1RydKyTwxbv2DNQ3s9AlS\n          GLc3ti4ba4d/A1JGSkre0iscBlN8G+wzPmqUZRsJWGEz4p5e3lE52wlW3hlWJ4m6WbGh3xyzSAha\n          p0wJqAWXbTJ+tTeniyuGH3o2UaOp3MtTYASB5nHqpWcP665qrata66rWuqq1rmqtq1rrqta6qrWu\n          aq3VBHeHnJ1Iyx+FYvmhb+SJyeF0KoH87VgqI3nIh2XjFmHF0lrVGkLXkcCIFPDSGys5rvdGR1Hc\n          e//4RvrX8mWx9nG3127RfDOZz6c8SNZqmH07om181OgS0KmgDpsR0fXyTqOzLay8M6ztodiN5UhY\n          E8Eao0z1o2G0gP9ZlkX5zOPq3BwuBe3Sqxv+v6hc3d3suptdd7PzcoyRSXrZ67TUArbCN/uo0VS9\n          XMACmukAQy3uKC47QMo7QtqOfa75eNZrh2j9OemHVNoDV3UGI+8tQQAhG8bK8rTRA7NowAqhEeH0\n          cg8YJ7TjyMwWVt4ZVm8amZhrcZg3R0/st4vZyMyREhRbuesYDu7MThbGhuIjuVTCPc1TEgOojpM1\n          GII6NRtVvetnVWb4jXhqftpR+lgbbr4e3C2nlrZ5Iey9Z11FkXSYai2PhOVJx5D+S/n7VCLrgfBe\n          w1jVzyFoiA3htTxtlNVNBKwQGhFaL/eAypF2sK22sPLOsDqgr33e8yjvVqi1JmSI2cWA1KcI6K5+\n          10kmM5uR8w0xmmoOq1ocp6lOo5ZYIwFbgC3sp/6o0xZZThDzNSFeO1a0xSnM1kQ/Y/Xc5oHRETFc\n          B2F92Bib6HFdvndl9cx11bWc3nXtIDydBn8lwep3bwjBurrb8GHWpw2RhFAgNBKoDa3j6S9Tp6NE\n          wk0feHd98GYDJbhiyuoFSbCdcWMUh47tatsnc4TYuDci/gUCxjjhrM3TRo3XYwErhEY81cs7iptO\n          sPLOsNrjoMDZM1aR+ijIQ6wmJvZPDRRkp6inj73zGtjMSzgGSN/eongMND5vNyrDex6VIRS0CctA\n          Cjd8XIZQsGWBGULBbmQGm/HshmaoMUAbMDYDs3l4Cs7AkBCkHOSPcyyGpCHipruwqF177a69dtde\n          e73ba8dzo2QSvZhOKLnHIE3cIgYrXXRAd7s6DeE6F+B0owIDwEYcNzzygNt8y3G7BsR8TYgdhB97\n          +Tsa9IzK/eYcgromj3PIBG2YRi31HFPW9TXo+hp0fQ263shdb+T32hu5a0bWNSPrHiV3j5I31FHy\n          motTk/lCTkp7wl2brEJ26OtcrdFTJDFgC7ZJqGIfdVRhUANivibETgoCe1sdPuIWhdc+p1c3CEk3\n          CMnaBiHpjP3uH7M52YP57s07q1dOgs+Frcmu9Wmjso4YcADTzkpXe9hpuccZar4O1G0w0VUCzaCx\n          FaQMZ7xrTOa3zLT19JHLTmpJd0qTydRQPCcNe9rZbdKc25FF52qNImoy4AS5CVNNTzuNqjXg5uvB\n          3R4+tV/DD96a0MO8yYthu03eZnqB0toUd4MIdP0qu36VG8WvshvUthvUdq1x7tvJ3C7ZC8rN4WGd\n          rZuP8VGjKKef4euwGTFOL++0KaotrLwzrK03hzZpB/rtfHuUeQF0Uy67MZS7MZQ3aAzlrk941ye8\n          0z7h3Sh93Sh9HY7S1w1L0A1L0A1L0A1L0A1L0A302A30uFaBHjuhRqe7SQbMW7MZb0b1CuF28h92\n          rNMQKkYDUS5QE3CritxSpaMI6qIHvKsetMnCqfZO7+iDbJ1mxejeUNZ1ie+6xK9zl3jVc9DgLSgN\n          Z3fLw3Iao7cwTt4fKB6XLUHVbJrg/dDv5e+l0WxGSg99nvBEih+Aq+fMU7LcLOZLanmjNstCwBG4\n          QAgRwOlxbZwFH6Y2MqL1II/Ug9zH9Ua//9TX2mbDobrN2i6cMG+3bsJcnWUzIBXk0Wxur8H93lDY\n          x+KIEh+oBQEiKs+OlJfmSkdPlQ5fWD0zXzn3snzvSvnOfOnw1cqFKyD71Q0fYQk5pAd8+HBEhH+3\n          eAsxgX/9E2TazNEm9Fs5ufGiTdjA+KE8Av++X4EorP1rTWiKr7cPbLPGpsDSlgenqNuH+uEqWNhd\n          Raiw7Z8h8ISXvrYivET9UVjDgBPQ+Q0QcaLumK1lDArzmHUmCEXdIfEUlsL9luUlaMVH22NgkAdq\n          UR4On2hmBVCvYhJDQQ0wJvIfCf1QWRQVUyMluh8PTK+gH1Y5gUkQwOEJ9F3rhH2wDO8hCtmNI0FI\n          tpyzm47dcq5AhNe0saJG3Xs5iJ+hhNEg88VA6SanRFujExr5jQT8u6UbCaQbCaQbCaSbubEbTaEb\n          TaFrE9K1CfmXswnp2o937ce7QWS6QWT+lYLIdL3Ju97ka2l2OSGlvJz8vYAIwTSaiA3CWZ426sug\n          b1wagCaDSrW4074MdpDyjpDa41ss2lz0Qi2qhhi3Bo+xnTxAPf2uY9i3I5srTI5KXrwfLoFnA+jC\n          f3FwgLCr0Kj9j25byEJqxET2SaetfRzg5WvBa4+SvD0FjLiWObYZPbg0n64QGFbY+EQYpg0YQUNB\n          R3U+X8nkby4tZZJ5b0GLUH6y35otTxtNzhIM1ADVqt0xVeh0Wpba0PMuoG+TaVrcQWQ27eT6NCpR\n          iZS7znmTyenR1OS4B4J6Dj0oH8JZmQ01tTxtCE/5AM+4aOkgmvzJ9Ad18DKs4yVYmrQYLx2h5WtA\n          6wkPY4JbMiqaHWHj+pm77SQC6dTvOoaHX0x+L48PZydzox5QkQD9qDizjEvojHJrg5PO1RpCzmQg\n          qTNxRriN+Gl81lHdTi2Y+dow2yNqlAvZmnwFYy5N0DX8HFSZ0n4z5dTdI/XKtWcfkNmmuAZWj5B+\n          pxIEqzwjOz2419CsYQNGnQfbuUdOynayi1be0RDsTrDyzrA6iMt8PW2NYhSBP7/7kNTfopbVkmeY\n          kELxmMXSKGYv4UDIoDto+HFQk3OMZesXe4g4qc/INjkzLuV2WdGHeeABf8R2CL/20PI1oPVGfYRY\n          A/hjwA2V9Gw3R6I0kJ6DSF0uo8EUEh1DwfpFGLIN6LHrvsrm9kg2mmG9vKNu+k6w8s6wekOWWKgx\n          ZNlu2ZVsqA6DLMdwE1JICiCLoaBzBxcJGQQjT9Y4oPB+oQoth+xNcWzrNKpL1iN/MOCaDjL0Bx3F\n          V0do+RrQOumT7RV8okdPKfZYQ3QWUMUac0xtaoxlnUPZXEMoC3qheihrrdMoP6eLggy4JpTNNYKy\n          4XZwdPbQ8jWgbdcRSMg68R5Qlpk/DWWZss6dl+xJFX6gKihPpyZ0xdkembCPmveZNgGo+EzZP6yD\n          rMG2allqQh2pAzV6S7nnDbDYw0mKgdBa51GRKm7Wto3pvCjKGYPBOwavX285QFho+RrQNqb79SiM\n          ugpiXzd2vV3g+o7aGXyWk2Uv5n2KPeLz4uwNOzJmedr8kZsOocm+SitfP8dtDKy8M6ztOGqzNSxV\n          5ZZ42HYCARH1u26ozm6ozm6ozm6ozvchVGeHeS7yr74nDKYy9vws86DTBsL20PI1oHUgIw4JWDmu\n          Ia6LXdJhs7BYW3ycPV2cuYFCoi4+Wsq62a+62a+62a9agtFfyXuG/kuWvClEZudV9/QlPJZz1ubV\n          rtkQZocDYX1XM4FvOjkxPuwodteEmq8DdVt0fGF0Iaf4ELWgumA+sK1Dtu3nGYi3/ZNuzM5uzM71\n          G7Ozw3xoIpAYNlhWDvwgJ8a0rDb2pqHWOp12n6zbB95dH9ZAT0j+44ynxiYkmobjYYpByuW6Rh9d\n          Gfv7ycyolLNRhTAPOu32Yw8tXwPaBndErzgxaHa41Y3f43a2BcfR4/YX4OmobYGhoIN+Gh75u0v1\n          2LpLreLmuAAXCljhNPtoNMDDtd7izglW3hlWB5VxpEXeGW65s0tmpuzSuuDFurlQu7lQ12Eu1HR2\n          t7TLk47nBYTmnj2BrOV1B89KS4WGEFMOyHzADlITVjJPOoqSzvDyteBtU65T0RhxPazGQmRkCIMC\n          xzBtitOlXrB+OcBYICbortRj5Ms2Xt9qcUfxwwFS3hHStRQGgM0zyAAQMJn+dpQ6yZkGqNM5UMXU\n          ok7GCo3qMYIBO0it1El90lHZwxlevha8bbK5syFPolFVZ0uelHnTyZNS0Dm70HxOktPegrCgOevM\n          XXuncNsKjVrc6wfvOpwme1CtvNMW97aw8s6wOiAm15SRQA2zZfLILkOecb6UyCx6wfrdN4WAoIcg\n          2Z4vZG3JF/Ogo/KoI7R8DWgd9k/RnnSFGzS6ExyPzOwp2V31PEylZIaCdY0w+hr9QirstsMXvbyj\n          m50TrLwzrGujZotbkEQM2yVCuocIcVLJhaTfrV/04AKcrtv8IkUKJVuKYnjUUaOSGhDzNSFuMPKc\n          V1SJW8KRhGoRFtC7zmEYWoWwGAvWL+aEAiF9Hgay6ez4sB3isE86HQzEAV6+FrxrYgKumx5tsziW\n          2hGamUVkoxc1WmMs6FxsuWy+IA194yXDKoAOvg40LJ4tb21XoVHhLxSwh9WMtOyzjpK7WjDztWFu\n          U8BhJrarcwjEfqcJpsjKFLjKYbVOAvqDVg2OJZaLsz8quR8gut6KuxD/MhHR2xrjf/3G898hZyfS\n          8kehWF47O1f0Zhn3pOLt0kL1+KO3L1+CGt45E3Otao2SDSngpTdW04d6b3Q6zajH/vGN9K/lGvMI\n          GIHBjinAOTjEhYlArhGabkQ7x6mXzdkWXXr6SHEnj3g+zyQ9aVBvOrsr32yJl7LOO2mgmXRSavH6\n          cfPTIeUdIW1TeLdITQ/km7rj8c0On3D356QfUl7iY55BLdmSQ3BMy9NGD7eZAGkahKZoblp5R5Wg\n          TrDyzrB6Y8xiro0ueLPus99O98nMEYib+l2HrSxoYmD3ZhZHz7I5eWswBHVqNpryZyTgBL+d/YX+\n          tKP0sTbcfD2422CCAbnDYu4SNtffzJ2muqfP6Uknd/hsRs43tMvPHqVp1mtt96Y6jXoSjgRsAbbs\n          /fqjTnsUOkHM14R47fgA9cJiE27KG2CcRoZX0Mpamf7ZOevqlm5q6G5q6I2TGrpVGSqVyvEg1unH\n          R+btRmu0frLNNiWmDkW/B8zE5KUfcqGIojH63YdidIteCEtEvwNX561YwxQEvXr/cvXBEoEWdscT\n          R96+Olk/rbXLlNWmDNXSZCGrfmKjZagOv19pqFuTdHpgxxc7rEmnsbTlSac9p5h2Tv3rJt80dMKc\n          UBnvc3ISlxKnY4y8p3ZmaviW7+PSws+li3exo/eL0/sgTQa6H25ay6TVHUxRbTei6zBFdQcTUptH\n          qDMJqZtJP71WG1Pt5NXryxBHcTeEyTXJUGpRRzVZNhDythB6k5XsLLRakdsFs/3GMfKyALf9gsag\n          GVUFQWQGI1Auhp0ywtigWF/dKnQdtCYDued04ZRboH/9Y3snxtbR6WLtJM76CbImFxrjc4JLIuGT\n          7ykJmpU7k6pmLXSgtZOvaVyCOOCQTgNChRtlV0KfLyoJNGYPKlKBocwVBNutJkVme5F+TQrnjTHa\n          0IQe7ESeFWduK5HaDGV1IBDg0yDRi+CFoNunbK9h5lR9dnOVbFZqU4TdMBa4mVot4Gs/72Ak4xR9\n          /Xpx5jfFOEYLwG4uc4Vcbc05ZW9sEbUokARzKnQtEYYYs/j+hs0R+0TGX4TMNozAHKZAX0YO4j6u\n          tueEJQXMqPW8DvQ8jFa/CqLAm6Mt6cTAZuTKl56grHwD5gmWBxk8a1kN9ZeFduIW3+Mj1Nis8FKI\n          HSGHDK3zqf+HVLrX10IVGOylQ+nsqJcgHwuEBhqP2rCk0SiYcsAABN3oDUW1WZEoE7s3GmxH7Esz\n          hFzIFkSnQL0R0VaPhMUGRVKrDI6UuElnkK6sgAse+NO7Mgra8Ds5o9a27uSgsNZ3crxztceFLHEf\n          ByytcnY5Wq5jHMgVbG1aydFiLnND7psNuNEax70O+ImuRZJ3+25pe1vMId4TdGvoY43R38R0kbBv\n          d5QwTjPXfR8TPnoTdNRQ7GqG2hpTYy2SSTcS5HLdJd2qxQOyXINNTGI7tKQ8gxpCmiKnucwVdqgo\n          IA7WdAU5XJy9oruC6Hee0MEm8rLRjEiJsvxCQQflztVS6zefQ9qysDBFRzX+lbnz1IbGL9tbsy8j\n          V6yasut3ruajyfDA9hNgwen+oDXtBNOD2/jtxzSPBHTCUFDvnLaJ8x9sAChb6eb90ovF8tN59igK\n          dWkfx3dsH9jUPcmxnuSEuic51pMcM573s35MNGJKHC4IC9JPI6ZElIPUeqeu1vOh2ti74U+O2jeU\n          rTqPqj0B3ZOqtZvB7vnX2o/7xjtV877d1z4fq51Zqw2kvx7Fr0eQsHPOxy5Jg0lbw8cn7VKbNBiw\n          Gy84lAbMQ103jDsdPndBvSXTmpUz5jULndmeyGay43upWftkRk71MAQgpW84cmazUtWXHfEpVfsU\n          cQ/EiJueDls0wUsIuhuPByh2TRnGQClrtt8Y78lVt2lNd5qdpvyZ3IyJk2ecOj62z+sALYKwBMde\n          2JiiJ6gDx+rtc+WlR0zDtKDZWdFsel3NjF67lmWt4+FGDGOS83D0pwjOdTqt5XVRO+1KDVM/RKGb\n          tk1BJ1UI2OJmB/9LiQgYbsdeq9yHOZBxg6017u6hwKje7mCgVWsF3PbcPBMZ3xUMpL5Pre82EL1n\n          oHZIE5MSgvbZJJH+3M0QvoTwKS/1ocvzWSUwhQJn7dNb9xDKuUl3UEHFPpRCHjirVl23i56rhECn\n          JiZIH/OuQCDv+Nh3tOQvZHs95Xyw4BqmbybzbleRUrUPjwJbsXp2En5Gmsjm3G1teu0+1KBSlfcl\n          09msE1kjOxzo1HhkJre7ImLHH5dfvGbJFxY02+lvx6SU6wWrVe4D3btLDiZkPrA3ODXV6LiuxSei\n          fSonJwrGU65rWkgMncPRi0sn5qrXDrSAtP85JRcy0rirAVLr9qE9Cw2PcLVNIR4Iw7Jyvrrw+D06\n          Za09JyD86NmFhjgRnIqdJgUq+7TKPqzcB38bQgdsWlvxpGkxWKdprbIPK/fB38abZqMKYFBoAIGr\n          A4L6EiAmvuTDlwAUrnFQVBoAEITqQKDW9WFdaDjUeMN/yqQKcnJoZ0EqyHloPVyndfqCj77gwxcA\n          hHDjIGhMMzQfqdO8VtmHlaHpSONNYx5AaDZap1ms6MOK0GS08SaZfR4a5us0zFT3YXVonm+8+QEp\n          IyVxpGN1WqY1fVgTGo013qjKmkOzQp1m1bo+rAsNC403zPDO0HY9ysawzj6sDs03QduofmIohE74\n          NVumNX1Ysw/+NoFgNcKmACj1CBx9/3cfhsUteQO1wy/48AsAYhPUjopJAEw9Wkdr+rAmNBpqAYkl\n          nwm7JbFYFxpugr6hugZarUfbsKIPK0KTkVbubOR7Uc87G74EoETtPNrZaIOET39U2o/q7Kv7Kxce\n          Fqcfof76anF6pjhzGK8vFGdOFqdmymceV28fh4OFK88rCweKM/veLp+p3p2q3r8MGvBpIvxBXJnK\n          m+Xq3cXi9JHyxQvwOhw1KEcTPTVP0wi4vKpQjlgiSgtmzV88CJ1v4OwL2im9eMrypDiMtc634B0c\n          ShxAizadMHGxmDy+xcce3fqUs9se0wFxT9+7lTkvSKGw0YAK9XYdpaoPq/ZV55/QyQHQ360cMrtd\n          bBS0iBnRonHdeeMYEwOMsdOau0GdWMdQR5cPAAzX8gFWfm/QR7BQlbjZFKl/oHHUEJCYKFooN+gg\n          dAwdQGUGmCDUZSVykz6s994ggWimIZqJoNWy0yZhVX/j+CEi6TDrxNwgitgxRNGFewDDtXCPld2j\n          jFFDFgpyQWaSzMcq0BQzrFyQDCs9NcEnfVC0obgdjrNsa7WUgw0jIMchAuq6QBeox3EdQz2jYgNA\n          8aTYwBeaQMGQebOI24TmMeNiCLcARfGuoWNoY6Fj2IKO3uIVNY6gYURQ87GrGzQNdwxNdeUXgOFa\n          +YWV35dNlYswKKMZLChH0Y2jQ4SgA4246gYFIh1DAVUzw7nQD6AChlR8b6Y+amGqoxavTs07Qick\n          jWNFFGms4XjVDXpEO8dsaxpgwJGoa32xD2u/N4jCt1X64niP0hfHd1r64nh30hf3/mhwuNjaKPa4\n          mHfFHhdbB4o9LuZasce9P5oZzqqZ4YzRC6wJc8IoE5riO9hEm2gch6g+x9G+yQ1KdVDDY7LvAtyq\n          q+0xmXf58J33BslEM5IxXteNYwlqddCQ1w1CiJ1kUvEQixNdHmJx7jQ4LYgy240k240ku4Eiybbd\n          HUZrq75fTDuix0JMHbVhjPZzpTg7SzgpPWxtXa9hNl70iAj/bvmX9CSuET/bJvHU++V47K7PrXJP\n          ZiNLOa1OY+wsLVSDoAfRsjojOy2G1rshNzRe7XdWbs3Atso12Wk61olTcmNzuKauy+2Zz3XoqNzQ\n          XKytO3Pr56IzzssNDbUnF2f3PIk31+YWbxvOu4XTE+g7E+K1uaixdvOgpb6sn+iykJ1wznIZ37k9\n          /lUzwWgnyLpoq2uFUgwcoxH9RhLw75b1mQizm/Gnm/GnVRl/1jxFm2rw4wF3zfZPdrjrUKcJvYsd\n          wKaEbOyjTmerdIKYrwlxe3DXo31cjal24RK6driregh4QF3w7awcm7dNJ2jztNEUgmLADkYjtrJP\n          Op060AFevha8bULVQWbCYyDR0oxNxvxM7FQ5uOyucR5s3UXMQ+xngwWEXdZVuwqNbv9ioAbANpmt\n          jRU8YGi4HaxAbeh5F9A7JGcNNYWwbm1lnCa9XpiBtcNi1efPA/oaInzYoa9dhYbQlw/wfMAOUiPe\n          sk86irDO8PK14G0XimrRZgcsvjZ2HKtx3urFclnLlNbgoOktpbUSkcohpbXxaaOUNRGwQmhOaa2W\n          d5qO2sLKO8PqgJKRiH1K65DnlNbWcMUR2xmsGWFsHaWDCgVCeqJ6xdTHihDMg47yfo7Q8jWgbYzz\n          Y80Ofvchxwe3qGX2GFLLqozBEN1AzCE2yZpvpHulzLiU80CmrkCUctAHXAYaa0Op7Co0mqtMJwAM\n          oKZtVH/QUeR0hJavAa23PVRwvYcOGqPQs4Hyt9slDzDMGaCmoaBj2PmFlPUiodwDR9mZF3ZIaXzU\n          aL4anU1SITPiolraUUS0h5N3grMdkjGT+Mw2Z4A6HYBpymXHcGxAGh/OJj2pwx/gyrioHK7YqGbs\n          KjRKAsMBO0iNeMc+8YB7fDuIoAO8fC14Hchg0AEJI2614NY0ITaJXJwmVjF30gtaHECsnYdnXs7N\n          LFHJ1vTgbH0ekmkRCTxQBfvIxxba4FytIQpB/tW1TQawjSTC8Kijcl0NiPmaEDsxS0KTVKLBmB61\n          p95drOs11vvWCPTkGtGdwjebEL1WtYYQfSQwIgW89MZGS1znjY6ybd77xzfSv5aze03FC6+NVRgL\n          3Bo6dE1tJRqyk6hhHtHcyTIXsIBmsYhYB9YQDpDyjpCunRWEdbYYC4eOIRpGi3SNaFoQdxOWGcob\n          1Q/LAQtQRhTTijttcGMHKe8IaQtQzHs+wzU0jclOFsZo6D7XeGQKyG/CJpunDeFUMBDU+T0TmCaT\n          GOPDjuJXTaj5OlC3nJzVT8BgO6k9feSykxsoE07Vgx7PPgOBnVqvZs2GsDUcCOt0xQS+EVtNDzsq\n          U9WEmq8DdZsOcmv4TWsZdnU7LrHWVu0wz66zVaytmGUIJOWBe7QJmm/HSTpXa9QALBKoCb5VkLJU\n          6Sjyu+gB76oHTgshHLVdCFG3bGjt1AtRcIkCTYMAFQTezoDMZs7rpVlY/0rKhjLVd638XdEhmpXF\n          w5674GwYtdC8SdRIYEQ/F9BhM1IWvbzTihhbWHlnWNt0hlbTUl+dFrvMO63P8Fw6elZ3Dr/4uHTl\n          CvUJX526QUhP6fhM6fBVV57a3fzO3fzO6EBNoxHE6oQ3EAcwQVMUxZ5BawwDkIiEINo5KPuo1aW6\n          Nu6+B/md2zWUrXKirj0B3fzOazeD3fzOaz/uGy+/s9fN3psLdNsJfz16X/s5OkirXWzWQVpPEteQ\n          J/O6yQy3tgqUz/NpaTyVGNo+ngLeC40BRkbHpAwZEinjTaNyGp3/5uEYfuaNveNSjWqNGgqOBLz1\n          x6piqf+OByEp1A4jQ8995Bvro5NxGB+2k66idSNrmbUyOl4OmKM59otGRz+jc5Qd3ihaGXNx57xQ\n          pMxoWiKrY8yDLuAE+sw+Rm3qQXShvWWnF3Cu1qiOQD9xMcJt8k8xPPOwDKLt0BU4wszXhtkeraOw\n          Vm3CxUEOHVeW30Gz83R/0KxiF2JmT+t4tPbsg47BprhzWD026WkjAF+cFUf6b33a6Nm5bvSgQ2jC\n          Xa2806fntrDyzrC2R8eluVbpZ0N2pJaZIsW1aqXDhLVrGtQ1DVorV2fCpnvy1L+OnocH0VP7jB3B\n          s6vQqG3HSMAOUours/ak01YdDvDyteC1x0H0H7XiYERwq98PWdxKY2b3fEj3az+vQAcNBbZJf1pr\n          zDEhpT2g4VEMZu4Qc8f6tNFNdzhgAVCJbmwudh/VOBRsx5ZrB2nEEVKMYmyLdrYRhQUh6tIuY5s5\n          5r1tNB1mggDV9LuOUcId0i6PCgAC8sxCLdHftkKjdkOhgB2kxhlmn3SUEjrDy9eCt01coDbt21xJ\n          3sZpA/Q0FHTOCDOXGvpCyuzywhi+wGgqaLc0YxuczK5CQyjKBTid9TKAajLDZB911LKnBsR8TYjb\n          YtLGOAZpPkNmu7WQMSKZYe6AmzQUtNhWR1c2N2RZo/sB/guqnbsOf12Hv67DX9fhr+vw9y/t8Ld9\n          Mkf2WveOWL/cKT2/TM+NbdyxrE8bpfixgBVCI7rr5R1FaidYeWdY7RFU4GwRNOqCyPNwkhenmf9i\n          GPDG0VSAnaKePvauc4rlnKcj7psKN2mvV77XpFSbCCR0GqVCZlIr5zxLs61PGWUPJ+8Epz3K8WFb\n          lAvzXnXKjFBgnSlFp3yvk3Jq1920627a7KnEZC5VSE16PJZYQab4OQQXs4/T5VCnIeyKBWKxgC3A\n          5tMJ5lFHsawGxHxNiNvkgBCyKIjjFtOBsF18L/M0KocVhrJuzMNuzMNuzMOuI3/XkX8DOPJ3/Zq7\n          fs3r2q+5Cd/Gyk+PtXy36ik3jcuMMeQhbdpZ8BB4eL5l7o1mD2azv6N+Kye7/o7vhb9jDDSh1KXF\n          MWezg1mGNai4OSUCkx1QjBmcZeLbPxLjVp9IDzi/8f0jOzn0rfKhdD9hXX/K9TXjXZ/L9Tk3G88v\n          swFGxZtr5rrYo7xsTe7r0uFtmTfnsSseHTr/BW1qutk6u9k6N2q2zm72rm72rvrZu7rBM7vBM/+l\n          gmd2OF1dLBDT976BMfJlm1w4anGnT3LtIOUdIV2TNHWCrqhl8GO6OHsfsAF+22aSXp6/Vrp55+3L\n          m+WlQ0x4FVdW6V179K49etcefYPbo3dtzro2Z92k392k3x1O+t1NuNxNuNzJhMsDUkZKekw2SgCe\n          ckgzyjxq1MB/JGCFzZxeVC3vKMlygpV3hrVNfsC6JklFOiFonTIlgShcdm7PlL8n1M7DjnkNHekJ\n          EbUNl2B52qhnH2M2qkFo2im18o56ljjByjvD6kAA7aWEKO/WGNsaI0GL4xa2nUCgePpd58J2yLlJ\n          Dwh4HhWvtlbWxkfN0zsVMlOIDqW0ozuvPZy8E5xtCssRN2vODQbUynQAmimXRhz7uGuf2rVP/Vey\n          T/X5fasXrlf3PdnUFhWqojZdOlK+eKE4u7x65nrpzSxg4ewyDWPdtUTo+lR0fSo2lE9Fs2E5nPDT\n          5mmjJ26hQF2ArTvV+gu34bInvOuerEFgDUc8ZqcXNobH5RevN4jSayCbzo4P2+lG2SfrR+1lgJev\n          Be8aKL5C+hF/fJvFzTFsdzS0COnB4Fz/pHIoZChYDw5lfyQznMyOD30c9kc3eQp9MfMQubAX9tEv\n          TE8b9ccNB2rA/FFIIFB/FBJrMuy2tTsauN5bv3iv/XLK2dCaqM0hsBg2O6SLtpjR01edf9LpTb4b\n          hqsbhqsbhsvDovl2TEp5M3uceUNWfeXYvIPuxvK0UZWNLvawMBpRnn3SUdR2hpevBW+bDMUHmQmP\n          gaue0G+nctGnCpiVN500wMW1PZZKpyYmUhlPEfhPY0j2+8XZUw5xp+0qNGrOIgZqAGxDjY0VOm0l\n          Xht63gX07bJJiJqD8WuGWmLELii1YU5BK24o6GSmkiwZrYaylYABvIPpjFOdRrF4JGALsCWHif6o\n          08ZZThDzNSFeu3wmZm8HW0sayzQyOU+0svZZBSvmfA+K04eL0z8WZ+ZXp+dL86dLF268fXVyo5kH\n          N+JOGfuoP4qcGQ/8HBxHaMEqeTig6Kc0h8MjCxGcWZRjDU61gQkp34kHkS7FwFa0n0d2cMDJr7Ly\n          7Eh5aW516kb5xEsy+qtnroO/8cx85eqpyr3f3q6YXCvrVjcRN1MQhB07FOYUsJT2U1T6oDgzcCjR\n          8eAYCpauPKT/VLJ+DkIPadbPeFDpMBlW+A6Hj+gQcMxYKEwFwwgrY4FnPdtIoe5rv2MHtUkvTi8h\n          AbtXvniFHrQUZ34qP5kpzkyTjhJuhDDIpKPVhcc9fQ28VH+AtI4JMP+Kqyyn2jc10jHwUZ6aLU7P\n          2XXA6aEHQHmQLgQaXjWmkhmKqDX6YEZLCkt5/7HVg+DirgGFSFjjYcMopxxmc6rxDqennzCMcQwu\n          hDjTYfRU1juDkhYkox1QPzho2z0VV3QiRwa8cuEwuO8/JL05XD58sTh9XO2w++ptI8tkgZPFvnp1\n          f+XCww12qGiDB5SIbMP5G/yof7sx2VKY3Q5J/dLxo6VHryGr0ux1nA+2oCbSqQQsqhCw+IBG2xzw\n          kUKmoiHsCwKgZ7+grWelhEkDpVnAa6hSOk7wZLH6YIks3+qDM/qu6ljFFeKYZ1wazu6Wh+U0ohET\n          7OeDVqaayqYJXgz9Xv5eGs1mpPTQ54lsxpux5IHizFN0aDJZSqrlTbiJOwGnpJtyeuw+7VQb7Nfq\n          QR6pBzmmofrU19pmw6G6zdqyyWHb1Fd1U/4OSAV5NJvbu17CMGnweIl1wWIx7Wsrgp9RSoxxUT7k\n          QpEtoej3gM16QQ3Dp999KEYdn79dWq7eni5O31+9dPmr+Ldfl04cofEy3q3MffnVV/F3K4cwcMqV\n          4vSj6sH7lVNPaOB1UqnydB+pNPD1IFSqPL9aeXaCTTffbPA1U6w1abKQVT+x0WKthbux1qyx1gDb\n          GF5PEx2QoVPCxHK4QGkdXmXfImpJnCmJgZzRH2YYQ01eoRZkA8yXzepMA0yEpaNBYzBm0G2IzIXx\n          uSpPFumS0ZbIho+51vkpaFXcNW8T1429tv5mvht/bf3Oz8aLwbYB+aXaMeC6NvpdG/1/IRt9gg4m\n          SGBxaZ/Dmz4Xa5F+S1mPlr4JoF2K02CXEbTAMKegYuhiDOVOPRSVdXWTLbzGigdQtFXfuhiH0NHy\n          kYNE9nQd5PBfN31obpSsUi/mXIigD4ozK7jHTTuk8HKo02j6X93QyQCwKVAL+8gD8eLbkf7XCWK+\n          JsQOKeXsz1ijQc+0ql9V+wxYTl05u9Rf5mlU6JOhrHP2AfmcJKe92d2+gHgyM3cdAnTaVWgIZZOB\n          pL576XCabAK0cg/IKrQcWZ1g5Z1hddhTuaYy4TBWsnq6avWkOC7YReI0zBc9/2cK1q9fwUhgRA+Q\n          s31070TBJi+mWtxpI1M7SHlHSNfElyAumEMKipoeW2Dw4y4GCCRy2Bwgh37XMZLVjY7WjY72fkVH\n          +w8yQDlPB50zb5wjZFueNhrSKhqwAGjEW63YA84G2xHMyg5S3hFSp1DDDhxi1FtcGM3Y2Sn0tT4/\n          9FhPvesY+v1xco+UKnjAv0fFmdvFmTuaXs6CgnYVGtXB6EKADqcRDfXyTmtbbGHlnWFtV4Qizdqe\n          Vy9i1nMapwkFrDQUdD1Bup4gG94ThD1i6EZ3WFfRHWwEl5ZFeWDvurEeurEeNnasB/YOWni3Mmez\n          VMg3wcaNR9O27frCwEARbMAIPD7oxL4+mUl5C+U7jWfu86B8sA/la1eh0RhxurKGAdS0t+sPOh0p\n          zh5avga0bcrBrecXiBrzWGgqJlMYX8OcKTkI9IJurPJurPINGqu8m7unm7tnneXuaXOg4Wwum/AU\n          afg6xiGadYg0bHnaaOQpJnqvDqIp1LD+oNNxp+yh5WtA257Qr/pZ9zajZ4Mp2rA+TYCT+l3nog1L\n          u1L5gofdG9wuIEbyC9TC2uKiXYVGaawul7CQmiIQM086ipDO8PK14G1TNGJrAGzRom4PO80roKeh\n          oHOpJaWxnJTygqAnkMJTI1hbBLWr0Dy9ZAA1pZjUH3Q0iJkjtHwNaNsSmiys+0PoO/uAucSAnYY5\n          A+w0FHRj3nRj3nRj3jSRvlf6IZX2lr73HrLSDxzS9xqfNnoaEA1YITSn71XLO2rN5gQr7wyrN8Ia\n          C3pO3yuahSj2TJ2ZIyV9r3LXOSUS+agnPhStJWenHKin5Wmjus1gwAqhSaWklXc6348trLwzrG0i\n          i4zZpJbvx44a6nMEOKjfrV8Tykggom9Gf5Qze2003Vpxp/Pe20HKO0K6NuGYObOi22B59gR12Wht\n          plzWCL1h8a5ADOjx5bJ7qLd3xOylMfE96xrhU/8PqW4SfS0MzREfl3OphJQZGpe+y+aGMtmMH1xj\n          hqR0OuWBT/xSmvDlx7J7CMw+wtv4voSv+dSv+ejXWMrn7oVGrTiSgfr9CnAY36N+xTqBPgDFNJMy\n          rh02Hq56E4q67w0G/7BZRaFY1DYSBxcWRRNJbV1UInBIKk2dq9646D519L+sRxLjyBfPScND28dT\n          Oe8+l/cIJ7V6+8zq6edkyCEk1MxtBzcl55qN8inDATd9cXTAtNTsNC/jsj+8l/60y3owZD6dAC5c\n          BGNCekFwsD/GeH1r3o0itTmsi0WKB5TNk07GSW0oRmqN0KhNLADC7nABC2iWaKjrwADBAVLeEdK1\n          i4BqnS0muukGYcr/tAu0l7J19pkH64cxZ6Hla0DboAGKVwcn3mgOzXrCRbRgXgyW3Aa7Z9AcEBw5\n          DLhiKOgYafp63IsiARxbLjseFlifNuqamQyY4TMiqFra0fyt9nDyTnDa42WUC9mhZUgMe/RhErfX\n          OhNgpkbxT7rc4dOAndJkMoWsh6et8RkunCV1iz/p4GvnXK1R/ao+1WbITebWpqedtreuATdfD+42\n          GelHzTSUseCzcIe2madsphfQ2qa4Y/j9mUwmxhNqLxVn7yhmNzPXfR8TtnWTHWo7V2sUtfVo8wzQ\n          RqxmHnQaoe2h5WtA2yY01jS3MQdbLEDaoY81WWZT7bkGBDYUd440k3mVJrI52QPyPodNf+aX4uwl\n          Z99RhzpNhM21A9hEjtlHnWZmnSDma0LcJvSNGYWakG5VIG6r6WJqnkZAXHNZB40F08nsbsmbseAD\n          zEhxwsFY0Pi0UeOXWMAGRLOxoPagoxolR2j5GtA6iF0OkXFE79aC/ebsI2LQdhYVa0Hlrn2B7NVw\n          gaA77sawqh1UY2R0TMqgId/Qx6EgF1YjvYZDwRC3yZvi+DTSmXndanJ2WQ8rM3u1RgLDRl5vVMWs\n          s91s5z8KCZbu22b4dPlSp92DvPeSb7CXbdLshSx4PGBxL7IxBVUv+uvFRQpjBNT6yRI9oaai4TZX\n          h+76YHmF/Lis2kL2IDAgExGwe1JW22I8LU16MhcHfeB9e0Nx9lHzLLMGmtk+XCnuaHQ+B0h5R0jb\n          EZWPydOgq3bj1tmi5t942VHT2i+lXH5MSqeHPs+DJ5IX+9rLalKIG4Rvqj5YKi3+ZoeDztUaZYrl\n          QL0eWA9h7Wp1ml120Q/ebT+cQvdFmrS/3e6YWUS3yO1n0gRFYZ/r52ujCSC/TXFHF8KgTL4r6XGG\n          UVhJJXJeU1XOXsETmgUtV6GjlULtmg0tDjkgG6Mr1++VdanUf6ejC6eRPvKN9dF+UcV42zUVcb2m\n          Bi2HgNtqpMasZczggEKwvuyf1BNsm0jco51jm7I0li8Tvm9fcfoNTUjYysQ5yCG+T+lzQt30Odb0\n          OZ/v2D5oTWCDpRs9LQ10olWJYeBb3XQvdiPaTbhSa4Q2XsqTBnaa2ilHPGSw9pQ5mQf+mSazgUdq\n          xpr+QasdmFNXGPswpyowYlqP7dMtJNktxmXi1A1qXNzN5NLN5NKZTC7dyFDdyFAbMDKUKWamKzzq\n          RitdV9FKa5DChqOUkstO0rVuRoVuRoX3K6NC152n687TDfXYDfXYDfXYtTzuWh53LY/VkEWTGTnl\n          LTDUAzzUu+kQGMr4tFFhnoljp0FoDgyllnc6epktrLwzrE7JluxtJWIhz4Gh+s3HufGI7QwqgaGU\n          u05ypl6tHDQWVD1ersWmmuo0ipIjAVuALTxrQ3YKbdEzOUHM14R47fjXGlYHNaaa4XG1ss55bhCu\n          aq83A53LymGWE97aVmg0YR0fsIPU5MHBPOkoLXWGl68Fb7tiP253CFzqgKjGeVNszPSCbgTTbgTT\n          bgTTbuK7buK79ia+63CsmlAgpKsL/5ySCxlp3IoPzINOZ1iwh5avAe0aBJIkVMGighfimnMSQ67O\n          oXL9cHH2KtAq/a5jhGow9V3K6x5LFVlOGyz7tNEjIj0NqwqfESHV0k4fDNnAyTvBuUY7pkF1aTtz\n          2i6Jd03YOOey8OmMtDs1KlE8MdhKgW3xWDaXKuz1EwJXyIFBr8UOurR/qTx/tfLwWuXEgeLsQeQ/\n          3+DKgKOo330oRreM5KRxMlf5PNrhfciFItSqt5Cd0Es4Muz6HeAjxim5ATkjtM+qJot6RTQbRctA\n          WhYVtgQCe/bsQRSAWdEwIPAfXOzDVJIgTGokJecYYGinFVtivbhG+z1mi7A2WW6brLC3uDHlboE9\n          Nlgd/mvPq5MBZcTGgPL3cnpis+q/imaQhK2gZpDx7Ui8Y2h8pTsy4BvsAPf01R5u9Fo1byq70Sre\n          rw65T+moZX8JDKrzxICuGtO6GlJjhDaHoTNwu7VGuIEdRQgIUuDrr7/LD/3p8yHgtobA0NmfLuT8\n          E7nsaI70LbWbKusxVrCrqvXCBTN7T9B577HG5rXdDixaVXvL1Ua8jUv771bnfnEXXaHD/sW2trKT\n          qSQiZk5OA9UcISSR6XxNU/BUPpNCxIGLQJD+w4XCfESMRYI9fZ/v/Opzw5irluYtan93ShrB9uEi\n          wEXFMB/jOK6n78+fxwfb2XCKrJxsLp1MSAVsf0TKFyBOdiQoECI+GN/5bZtbzybSCbpkFTACQC0K\n          ewPbw+KO/j/s+jb22d6B8b3ffb+3sG3kb7v4/zXyt56+v0DdAalggY21fW/e/Z4IbpUHRHxbLF9Y\n          Wr1516UD/nu2NJL+zHBvKjOSDYxmkoT5DgkRMeqPAu94CBXa+9xiyPBwTqX/aCjaBNaks4ne0ezu\n          gMpYpuR8IBMTgoIYDHFGW2MKHTTeNjQmWCuls6OTcu9wZqR3JBeQcrs2k1XERYRAYpiLhsJCJMJH\n          KbtNj/3pVqwC1OIpqwMPJ4YjoWh4V09fqJ2Lux4UQiwUE2O5nr6wwzJuMTzImdSZoP7MIO65bZwc\n          ZzDWaF5qALDWU0JWciaZJiu597sJXMsBcpuRyAYc5QUuKhiNvNszHJm0BKSkV5oMSJnhJPklRDsT\n          joYiITEarGkN6ZXkET50V7ZROKW0PDHWm9k10Zv4ITAY+PeRyUxi60gKvEpRJCEkUUoPDUt5eSvp\n          AhYlEukh8sXxramEtHVU5kIiwS98MvD1V0NffPXZ1u1ffUazdc/c0ZJ9tpVUEuTL5gn2yb2EYhMe\n          OjuZS8iB//zPSDQoRiMw2i/A9xIPSts565pGonc4NZzfm+/NZPUyAKxg2FvGCuPpgBiMBXmeQzp+\n          DMwPQDq5o2lOPGHD/3dp5f9dXPr4/3m28P/e37+p0V6ks2QB4frZldNH8487fx9C/jUSDvNGi/S2\n          zm06NZxL5Xt3Dffm5UA0PLbrO358Ijo2+sN3yXBP3849MhEE2zmnIIJm0sjH96bShI80TKEoxILB\n          WDQaDBEeJhjlYhw9kKcBn2buatZM7doNCVubIJif6AUmNyePErYxJxOwuCAfFCOEqSK8Hk8wDMB6\n          gEL7AzSymi/O3mg3o3vxceXEgX9JyW98Mp9KDENM+x9QDJFyshQIJYcjISEc8yeEcMgfToRi/uGI\n          FPYHBU4URmJRXgwnevq+hFf78VUygKUrV9o9Swu3q9dO2il1/hXlkkSqN5NK9UoJlXfI5gLb4sGI\n          EIsRyvfv6a3fST19A6mvUilffza7K9/WxZ3KMcAkcqlkAEIIkX9iIseLRJbmYnzQANM3cl6Wcomx\n          NuNM9fASwZnSw9/+5RY3mZZdk+nCJHm4G1d2UiZUNpmM+YWwIPsjfDLolwjD7R9OhMnONDIiSBHC\n          cP4R3/lK2t3miXn78mXl0L1/zaVbyGV3y70M4z0hZyfSckCIiSEQ37+F5x3QKkxIuXRKAnVs7+Su\n          wGD0j4N//tMewiBX558QDqq68PjtynknPqq12FGcvlScfvh2+cy/5J4MjFwqSYpARA2G+IggcsJ/\n          9vR9nvxGHmknHR9L5/3JMfJ/Pt+bGAuggEy4tjRhH4PBcIQLUQEFucbywtPS8V+rry+X9i+tgRql\n          FzaL1G45j3ov2GAIRNFYMAp6+1/KZw5SHeW7lTlW+fVu5VBb9bf5tDQuZfKpXeksHLfkKfNdyAW+\n          A2l3L9ntvt32ZyasKmFnr1bOva7c+fHty/k2D1x68vteOBaVMV5LvncvkaB75eRkYHdK3hNIZDMJ\n          eaIQiAUjI5w0HPIHk2HJT7i+hF8Qw8N+iRsJDcfC8ggfknv6/hd51/fFn/7T3abgcFL+f/n9vg++\n          kvfs2OFLp8ZTBdKpiWyu8MEOKZeXk77hvb7xPf+cOrFHHiZwJ0eIMEN6RQpiI3wiGk0SrpPcpEf+\n          tif9wYCUGCOvFFLj8mZfKBiKclwwEgoF+QhPn/nk7ydSub3kYVQEYfCDb0jPE+QVtXxESuflDway\n          4xPpVAIP7fObff97t5TbSxrJybvJXGYz5DI/JnGfYuJOclPIJv7PBwM7/oQN+ybz0ihpPtIb4SO+\n          vExGNJkn7cB0GB6LkbD2eAfpcy6bkPP5bM4HjRQITJlsUvYlspOZwmYfF40RFg6wO0jBppD48AzV\n          F+L4YIwLhIJijIuGyJAVZPLNbB6GifRMyiR9qUwiPUm+R1/gQpwQ5ATTG2pYH5+UG50Eeq/UDvOg\n          ADNV/n1qdEwm5Ba/j7AkCeKMkdoigPnB9u8n5AycBfomYCJzPtDMwICqXQqHA1FS708ZIvClJsis\n          JyZz7HegP9rTCUNnKFiRWCQc5OEj8I8C1heTkmGcud5oFADqhSrqcEOlcXk8m9urVYuFwpFoUAiA\n          gksQtM99NTk+TGDPjvj+ktqVAjWSDw9iiOjsgwNWOUk6gv3w+ykuf/AtWA6Qwca+6KODQFHU9n38\n          0afj+U8TUjqd/7SgDPqmD8ioESg/8kWCkXCvyEd9+A/n8xeyhNZ94OODvbHYR75QJBrrDYc5+jjk\n          02KYkV0ANsAPfKFwLxf6yOcTwwTLwgJWC0f1igMEvYbIevrAx5GGOFIzyod6ozxPGwzrNb/CvZTU\n          CxJ0JfUiEVIvGsR6li/uyhayw1JmF1aPhaE6AYCQY/vqciaxN0EJpPQBAbY3CJCE+Ugvp/dde6V0\n          5WXl5rHy7P7S1SdDhO2gbwTVN6IIeygm6G/EE7CekuSS1BV6gwB/OBTtJagMdSNRpp+fj5Crwl5S\n          MdbL40eDsd5IzY8SUpmTcdYpCdsp7ZZhmanonkB6sydFGJ1d8l7fdxIcvm+ewOLNESL6BKPc5v/+\n          8L83p5JjUn5sc0LKZDOE5qR9gOGALfmCND5hImP4UKVDvlSSDDUvktXJRXuJ7JQh/AskEt4j5X1k\n          2YyOyjmgoHJCmswTJJ8gqD4EZP4DH2IrJdCZLDVkowYGaD7gHAoMrBd2TsiJlJTePEBWQk5KxycL\n          2S+yo6lMgACcK/w7aWoEQvwVtibl/C7VWAWMJrZy33N4Q6rkJ9NhiEen2GaqVgGMUYDJTGezD4N7\n          ASVIARnZ7JOGCX82WcBYgAGtF4bwkmixMZLNFsDqB60GSL1MamICzNkI1zJ1hGyiyVRua0+6kGsg\n          EBrVw2OfsulkKrlVm46evpZ8BnbW4tTR4vR8ceZQ6fiZ0uuzbBCzD/4H/KMZFZEdCw2iNE5AL8DO\n          j+/Z2kMGRM6NSAmZMUYa3+OnURn9li/YPLLaU8bA+6cf45kJwkfx6GYmMhI19tSybGkmlnoU68qh\n          F6W5W5tBvTd7oDjzlPBoVNmn3sEgbPZp7LSx9QGyFkcJJd+MAdJi6KpMLgY+iuvWfVodOtCWIDm1\n          P8vGf7LmCePACsli5ay9DmwnzQY2/VAL+MQUuIRBCYRco6HS4m/4ffrr8rNk4gY/6kf449s+EgWl\n          R6Iaa1xQQ1uRRrdHoO/9/TVgqBx/jeENzxVn5ksnLrxdWkaQbItdd1zLwSvGEQwtfq0WcysKxsTU\n          IoxUgIC4zqN04dXq+QurUzdKJ+ZKh69WLlyhg2ZX7ArCz2Ke2v8sxrTK3Lhry1tfPxPYtgSPbYWC\n          3hoLBdnWmDvXqGiOdxgFV0LwakEw6NSLvBIckaBofxwqxzEUEVzEFHR1DTONfFg6eqp0+MLqmfnK\n          uZfle1fKd+aZjtSt4hqNBaSNFHv7Q7VQdP/c6tSvFC3VS9swlgz1Hkslk3LGlnqbHvkMRXnluqdv\n          9fxVCLrJUN36FHdgJ2cOiqe7g/JmO3/N075f3DxEPvdReNuYlNttHQDyWZTUFzFe6GFqF7LZBxDg\n          C311KriakiZgVx/GLBbmosVlW6WocUGlVwMqjRUIWK47j8cbp4sz9/D4a644fbd04khx+mf4Rp/3\n          d1wOkf87CborQF9plFKywpTucmrOQdonZAGU7gZVH2AOHwngGQQkXFuadADUYdOGRMnFyemxTRXn\n          NigBM1PW18IEpq968H5p/nRx+g5h6iCULDBNR6pvXpGVWpw+jUF1b0MIYwxkrH6sr4mXXY3h5zv7\n          vzI6oDL+B0LYErrdgnBx1alKDOEOvA3drGJAF+Padh1zGMCQHsFFtEbFEqxjCeCCoyt4PsxiyPf7\n          iE2PijM/vX31pnKKxoLGsZiZ18JBgyVoQy+6536CGPIayShweCKOlsBwYBEYGLjggZVRnD04JdER\n          eURehOCcPBTqyCXAR4DvicB2IvTbkOPHx0r7b63O3gXN85uH5YUbBDVKb/ZXb08TdKje/fnty3lC\n          qV3UctlZMxeLQMYRfbRFZgab6awRj4SgxbdpwIx0gmkY+/HCDT4iRYurCaigrfrjSVnv6v3LZJ3R\n          cSEjhegyhfYtvyD2zKGe/yGLRqUTD4ozU+qAt+QzrmZEUatoRC+siDlijBkJHsZeQF6QDJ4Yb/nK\n          VKAgJCpcmiP79E/lIwdLD887LEcvtZ1DZKN0qV/+W2BcSmXw8gOmnJW3wXwfpW30aCK1idxNX/g3\n          Wo4MiyqQm1/q8ZG6ENZfr+QHE1v4BJkhc7GfvF4YzyZ7+nzli1OVZzPlC0/LZx6jxqT04ikXLF+c\n          C0UJovg+Ll28ssnHRTdzId+7lTnAnXMzxelHbgTZKO5n/QpG96s0I75Nm+sPSQcmyGfyVKXuz6l6\n          GLOEW5qaf/vyZfXuApkKQjKYOxTzp++UL96n97DRzBwqTj+2icCpMcUKoqFYBtFiYrClUg5ahNwe\n          eihOwr4+PP926Uzl9BHS8Z6+P307AC2+WzlUnJqhbpW2A5zITuzNgToGbLsOgMMJtffDkWvk0CYn\n          S4XUblnxPkFtSDqVkDN5OR8Y3uvPS4FIbzCQlOVkL9gEKBvJzF1c0gfQc/0MZqRbxPyaZEm/9NGI\n          8f7Kb+fKh96g0dLN4syybk0MgednyGwT0nynNHcPt6I7xemjWlB+dZ9/WL507e3yb4SOrE7Tarjz\n          E5n16lMiFwJ9mZ4pzhzWX7y3WHn6GCL1T99E7uA2HRk3QzECXmZ4wGDjo6Op2L7c+4WUGZ2URuXA\n          jiwZqb2bv5Vz45hf5k95meAQ9qd6+3jlKdqbA307PlPZf0dd6ceL08jBEOjUmaZ+jJaFNpGWEnLe\n          ZqnRBwTDU7ulxF4bH6dGu7KDfnFoAm8DOOGQGwBncPYEhtVagdmGsFr36a3uB+wApjScnSxYVFR/\n          URVwm81p3zWvUC1rjkaPhZiljqbyUXfceMTCsqKlmuagdR64cLi+zuJJ3W4kU3mCRWQsc/manaFy\n          5TZksmkMM40jEIHVFvAg9Gj111/Idrd6dX/dhveMk1WflLMjcFIymSi0cL7/lCFLP5eX0kMDpAXA\n          4QG1jeq1I4T/Bjx+tK/+2Mi7ZTg3yNk53GkPjbARARel9+pU/SHIF4hgTINpWz6Pz0zd/tCi4gW9\n          wZPq3bm6TSWy2V0pUPQXqLtb6wZ7AL88xHyalhAsXD1zXdHF3Xhc/vlYXSDHs8OptAznBiwqutFr\n          W5lZ1HHTDyoJQwrZ0dE0PZYYog96zOmH8oXsxJf46BvSWI5ss9/iS0qW5RNILx5oaVSYWAH2pA7c\n          FvPmVmwon7b9kRdq+Hbqc6Lr3ZPf+4cnCwU47dQu/f4RaZdsVw7nmYSbyY3KTtX9fjkDp+Zw7D+R\n          ShQmc3Lfv1HDZh+2v7XnYz3HlC8aDE58v4nx3Ac8SCUCGCghH6D9C2jAK43QOAdq4sqIfhYTEnuY\n          06E6HzN8hQ0xANd43PMXtapvUMPuHl9aAi9RsOqCg1V0GU1LP8CGE9B67Iyq2T1w1jW813mqsEWA\n          cp1P1R7NZD0fIBDKhXxA692Q3gnDXAn6KIc5w1zZfE37xhDhwybIMqTfwqnZQVsCq4svoRpMFTs1\n          DtPqYsaUtfhvCr7AstRkCPrr+0D7ZUQKwi0Wsjn/mCwlWbHCp5TnCSbu2mt9nMn60cmcyAeyP5+Q\n          gFp8oJ+U2b3dY2rS+NAs6ti2jyegVOKpWxeoEH1B7YuCPyPpyfwYmqHZPqAMOY0UQbW3W3sKuUm5\n          R5HXVKStid40F5v/b5MpuWB4gFBlM+m99gNMrXP9lGgTAUMaRpq/tcfPKWeMYJhZ8GekcRnMlHqN\n          X1Feh/PhXpuoPkpleAJ66smUMkj4FluiUy76rEc1PyIIhr/lmxcrT6+rhSi80h72saLr/1DnlEbq\n          UL5lnjUKM9gU7p6UfT5rMZgB+dGTPiOl0tYKjggBh+ISjKxa2SQ1G96BWTK/4LMr9JsA6lGPiWHY\n          fcq2a0g212OzJpipMtBKpTyVmZikmMMW+P1jUp7Qv6SCT2rTtCNOnxkaoi9DQI8JWIcUk5Qq6SxY\n          JFD0G8/uBrqqfNQ6PGDnqUOm31K4cLH5Kd6pn/gf/4YVtNv/Yfs5BUIfplwBqD6H2x4lxsj4RFou\n          EPzJjoz06B/Sr9D2QcMuujTUO+SxxrJp0ju6MSI/VTqwH5Q2iMQsrOxisUCYUNY4W8h2mVkNRsWO\n          Pgw+CqpyKKSAqoQx2S2lJ3Vdhgk2w8dqkyDjzLO4oi5afaXilwEFrbooVftkp4Zy3BtgZIYlbXVl\n          pN1MxB3StwsPy79cMxMAMsV+iJ42LuV2aR02WV7YtkheNH8rmctOJLN7kLyBKRhBHObS+r7P6cOO\n          ewZZPdo8sHOaGJMTuzDXai14/Xo1ShOVuVG2Gyk/kZ2YnFA2HFuCr/bQ73VItKZ9pAvWWSlOP1Ry\n          A84ur166rFzP/FSaI/L14fKFN8XpObbv+HLtvmKVHh/BL1cD4gA2bcgjG2nHL3rdoO14ADIAbnZU\n          UA73T6YV7LPuqvpz885acxSQ9BDh1/WEGUkSYRThK4Y9wwlXYDFnCupyZN+oOeWTmQmIAZVkdlpT\n          EzY17IicTRFLnQhlse7g9cgS6NgIkdlrO7GWoHdgzUdDTPlBL68bNTHxbxoklYQoOzKYrvjavEph\n          VUHsw0blrRYslB7FNs5fkNK7zCx/HQ7W5hV3LOuELCfG+ieHCbx5B86VrWJhYA2sq0R/19Vg5ieH\n          vyN99zie9m+5GlLF58R+MJWHG28YlXy5HofR/i1Xw6iPmfIR+4eWahtmaKE/e6RCYgxVuOo4Ywlw\n          wx5HGt9rbpyh1XqDDHU2zgjnZFT3IJuQJxJudhfyxupYqwXNDLX2UY+Drb739STYu8n1xt1UfePR\n          D4y+53GcSe+R5bB51+Now9W35FP1hlmtt/HGd7fcyBDbv+VxcOEL9QZWSUi/0QY1Je+hSukGx3Ui\n          ly2Q4SNcetMj/EU2scvNKEM9FyPN8N31GGU6PvnG9bYQ+Rq8OdLK2R+kA8aG6EBPgNZi1D9cyHgc\n          ZVaKd/yIx6FWYaw31Go9y1CHQ1FfaWoepMq7U9Tuy0G921Fkp+pVNhaqhvVSMqmaCHmbD8cXPYsi\n          8WSSBa2+YGJ6wTIr1XtPVq8dIVI9NaJpaj0gGCB6OkrOk3nwz6dOSPUUgqp7MROPm5Gdraq3JFnf\n          hB0gszjuQ2fAHfSBupaY5z3UTA1ag3b0sOBkUKgT2sfffPEfW/eQOc3u6SWX//3f//v/bOqdmMyP\n          fax6wX686e/je3pJj0dSo715ufDx33v2jP4+m4fI/HLPZgDS6PHs1/2d/YVcNFHo+ZS80S8ldpEh\n          +0bOQxg1+dsUvMzxUXi2gywjdKL+Br1Oezb/vQcdrHPabWJisoBv9KC3MnxRSqe1IjESJkUTE4pD\n          Mvgj5+E11ASTZtAn+VP60Z7Nim/yPz7tUf0T4ayUqU+9lLX6ijsxqQ/OvdSzV/FSNr2oeCvbvKk6\n          z6oOy6YXqeOyzXuaWy76GrNviGx/aE3qxqxOHHovs2+EtTei+MYkdVn2mz/N9pypZgKZOjWzn1QG\n          lcZ/ldD/1AKDCQQyg4Q9J+sWYiT3bP7fPbVdi8kku3Uuhqpu3YuhrjsHY6zpxcVYecGbkzG85NXN\n          WH3HnaMx1nbnaoxVvTkb9/wfMrVAYIbJ7GdNy9kPqxad2Rm86EHv9x4NO3qoH3zPPz41vDouj5vf\n          VP3hdcRS/OL/Qd5FH2adimRzqdFUph7NwggNPYib1LOZvGD0bYaHhTRZHjQ2A7kDT/oUQXxV27sZ\n          wzP84x//2LSF/Ec2G9Xll14oJx3ShBa8IZBOfvJdHs6W/t7zPxVNK2mXmoX8NfBX8oUxeZzabH3a\n          8z/hffI4riiTPu1RiPFfJ/moHCV/Y6EEKZ3MpQ0fMVtC/RWNYf4asPFIJRNIPhnPK+/j6+YY8X9V\n          Yj3/FeLEkzdAu7sdS7y8RWN/wfyo3fo6NyplUj9Qcxumb+GgxOPfMP5Nwl+Zg7+JGFMegr9JLJGx\n          zrCA5bTOCNbHkhj+5eW/TgoJeCsWDsF1MBgFxJuYHCaEhOBPa0EjTZHyKC/DlpXOjmbZz38Olkpf\n          o+bRZvosdlx/VSyc/qqYOJEq4yN+Mpr+0Wx2lHQAQ9vDSoC1uUPpUJIiNITD84fEb7nQ5oiwORL9\n          rx5a7ctsEqL9K7Wifi7oD0W/RZt0sjNCLWzMAJldEP+/6lH8/6qG8f9rQCT/yX/Vsq1gyCc06/kU\n          j85Rt4F4HItx+mwqMxhS5yvKjyR7/sGsqwBGbCG/EOmz7/8HsJoApP5iEQA=\n      headers:\n        accept-ch:\n          - \"\"\n        accept-ranges:\n          - bytes\n        age:\n          - \"596\"\n        cache-control:\n          - private, s-maxage=0, max-age=0, must-revalidate, no-transform\n        content-encoding:\n          - gzip\n        content-language:\n          - ja\n        content-length:\n          - \"205472\"\n        content-type:\n          - text/html; charset=UTF-8\n        date:\n          - Wed, 05 Nov 2025 22:03:22 GMT\n        last-modified:\n          - Tue, 04 Nov 2025 22:06:37 GMT\n        nel:\n          - '{ \"report_to\": \"wm_nel\", \"max_age\": 604800, \"failure_fraction\": 0.05, \"success_fraction\":\n            0.0}'\n        report-to:\n          - '{ \"group\": \"wm_nel\", \"max_age\": 604800, \"endpoints\": [{ \"url\": \"https://intake-logging.wikimedia.org/v1/events?stream=w3c.reportingapi.network_error&schema_uri=/w3c/reportingapi/network_error/1.0.0\"\n            }] }'\n        server:\n          - ATS/9.2.11\n        server-timing:\n          - cache;desc=\"hit-front\", host;desc=\"cp5022\"\n        set-cookie:\n          - WMF-Last-Access=05-Nov-2025;Path=/;HttpOnly;secure;Expires=Sun, 07 Dec 2025\n            12:00:00 GMT\n          - WMF-Last-Access-Global=05-Nov-2025;Path=/;Domain=.wikipedia.org;HttpOnly;secure;Expires=Sun,\n            07 Dec 2025 12:00:00 GMT\n          - WMF-DP=c81;Path=/;HttpOnly;secure;Expires=Thu, 06 Nov 2025 00:00:00 GMT\n          - GeoIP=JP:45:Miyakonoj__:31.73:131.08:v4; Path=/; secure; Domain=.wikipedia.org\n          - NetworkProbeLimit=0.001;Path=/;Secure;SameSite=None;Max-Age=3600\n          - WMF-Uniq=F8LSHs522UKMrt9-x9Q85wKiAAAAAFvdt21AfkF7iiJSAEFZLrfnwy6yXY7W41VX;Domain=.wikipedia.org;Path=/;HttpOnly;secure;SameSite=None;Expires=Thu,\n            05 Nov 2026 00:00:00 GMT\n        strict-transport-security:\n          - max-age=106384710; includeSubDomains; preload\n        vary:\n          - Accept-Encoding,X-Subdomain,Cookie,Authorization,User-Agent\n        x-analytics:\n          - \"\"\n        x-cache:\n          - cp5022 hit, cp5022 hit/1\n        x-cache-status:\n          - hit-front\n        x-client-ip:\n          - 219.103.19.137\n        x-content-type-options:\n          - nosniff\n        x-request-id:\n          - 148721fc-da2a-401b-a4a1-b438bb184dc5\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\nversion: 1\n"
  },
  {
    "path": "tests/cassettes/test_minimal_fields_filtering.yaml",
    "content": "interactions:\n  - request:\n      body: \"\"\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.semanticscholar.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.semanticscholar.org/graph/v1/paper/search/match?query=Augmenting+large+language+models+with+chemistry+tools&fields=externalIds%2Ctitle\n    response:\n      body:\n        string:\n          '{\"data\": [{\"paperId\": \"354dcdebf3f8b5feeed5c62090e0bc1f0c28db06\", \"externalIds\":\n          {\"DBLP\": \"journals/natmi/BranCSBWS24\", \"ArXiv\": \"2304.05376\", \"PubMedCentral\":\n          \"11116106\", \"DOI\": \"10.1038/s42256-024-00832-8\", \"CorpusId\": 258059792, \"PubMed\":\n          \"38799228\"}, \"title\": \"Augmenting large language models with chemistry tools\",\n          \"matchScore\": 171.99506}]}\n\n          '\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Length:\n          - \"348\"\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Mon, 11 Aug 2025 23:07:27 GMT\n        Via:\n          - 1.1 30dc54066252ce01682df0394718d89c.cloudfront.net (CloudFront)\n        X-Amz-Cf-Id:\n          - iiBpb8WvB7VONOqteVTRt-cKCtBUStkeqR2FH9aDv9zmFFiuQ0zpEA==\n        X-Amz-Cf-Pop:\n          - SFO53-P7\n        X-Cache:\n          - Miss from cloudfront\n        x-amz-apigw-id:\n          - PKejYHI7PHcEMhQ=\n        x-amzn-Remapped-Connection:\n          - keep-alive\n        x-amzn-Remapped-Content-Length:\n          - \"348\"\n        x-amzn-Remapped-Date:\n          - Mon, 11 Aug 2025 23:07:27 GMT\n        x-amzn-Remapped-Server:\n          - gunicorn\n        x-amzn-RequestId:\n          - aaa3521d-ecd2-4313-8156-a2fa005fad2f\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: \"\"\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.crossref.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.crossref.org/works/10.48550%2FarXiv.2304.05376/transform/application/x-bibtex\n    response:\n      body:\n        string: Resource not found.\n      headers:\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Type:\n          - text/plain;charset=utf-8\n        Date:\n          - Mon, 11 Aug 2025 23:07:27 GMT\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        access-control-allow-headers:\n          - X-Requested-With, Accept, Accept-Encoding, Accept-Charset, Accept-Language,\n            Accept-Ranges, Cache-Control\n        access-control-allow-origin:\n          - \"*\"\n        access-control-expose-headers:\n          - Link\n        permissions-policy:\n          - interest-cohort=()\n        server:\n          - Jetty(9.4.40.v20210413)\n        x-api-pool:\n          - plus\n        x-rate-limit-interval:\n          - 1s\n        x-rate-limit-limit:\n          - \"150\"\n      status:\n        code: 404\n        message: Not Found\n  - request:\n      body: \"\"\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.crossref.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.crossref.org/works?mailto=example%40papercrow.ai&query.title=Augmenting+large+language+models+with+chemistry+tools&rows=1&select=DOI%2Ctitle\n    response:\n      body:\n        string:\n          '{\"status\":\"ok\",\"message-type\":\"work-list\",\"message-version\":\"1.0.0\",\"message\":{\"facets\":{},\"total-results\":2509115,\"items\":[{\"DOI\":\"10.1038\\/s42256-024-00832-8\",\"title\":[\"Augmenting\n          large language models with chemistry tools\"]}],\"items-per-page\":1,\"query\":{\"start-index\":0,\"search-terms\":null}}}'\n      headers:\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Mon, 11 Aug 2025 23:07:28 GMT\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        access-control-allow-headers:\n          - X-Requested-With, Accept, Accept-Encoding, Accept-Charset, Accept-Language,\n            Accept-Ranges, Cache-Control\n        access-control-allow-origin:\n          - \"*\"\n        access-control-expose-headers:\n          - Link\n        permissions-policy:\n          - interest-cohort=()\n        server:\n          - Jetty(9.4.40.v20210413)\n        x-api-pool:\n          - plus\n        x-rate-limit-interval:\n          - 1s\n        x-rate-limit-limit:\n          - \"150\"\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\nversion: 1\n"
  },
  {
    "path": "tests/cassettes/test_nonduplicate_contexts.yaml",
    "content": "interactions:\n  - request:\n      body: '{\"input\":[\"I like turtles\"],\"model\":\"text-embedding-3-small\",\"dimensions\":1536,\"encoding_format\":null}'\n      headers:\n        accept:\n          - application/json\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        content-length:\n          - \"102\"\n        content-type:\n          - application/json\n        host:\n          - api.openai.com\n        user-agent:\n          - AsyncOpenAI/Python 2.21.0\n        x-stainless-arch:\n          - arm64\n        x-stainless-async:\n          - async:asyncio\n        x-stainless-lang:\n          - python\n        x-stainless-os:\n          - MacOS\n        x-stainless-package-version:\n          - 2.21.0\n        x-stainless-raw-response:\n          - \"true\"\n        x-stainless-read-timeout:\n          - \"120\"\n        x-stainless-retry-count:\n          - \"0\"\n        x-stainless-runtime:\n          - CPython\n        x-stainless-runtime-version:\n          - 3.13.5\n      method: POST\n      uri: https://api.openai.com/v1/embeddings\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/41d7a4luW3876dYzG+PIVGiPvwqgRGsMwNjk/0wshPAgOF3T1X3WcddpZt7DWcd\n          9J57TrdEkcVikf3333333adf/vyfX//j26c/fvfpxx9+/fbp97z25ftv3+PKv+H//+67v1//fHzy\n          609//vrlyw8//+X6+PUvf/j5y9e/4d+Vf175vw/99k38T/lD6b2tXfvv/3ntMy62LFnLHs+rMWOu\n          VvP3//r3tc4+aquPiy1GHaEfzBZlrufVtmKt0R/XYs8Y2ZvcU+O95pR7KiN2q/V5tc7MaCWfV0vn\n          T9WpV3FXfeznfZXRY4XcWKnB76jyvXWXOe128Us51vNix69nkSUI/H2Jvp6rteeURe21jRx9PG8J\n          61Jn2/+6LtdirdlWkZ8vZc8ysTXPr2jZMrDdz6vZZm1Lnn9iV7GIz6v4zlnr82Zj4J5a33IDre5d\n          ltxA7XOPNuWzbWMD8Y/n1YyJ+1pyXzCsMlPuNsaaYw/d7jLKTvyi7DeWG9s91GQmlje2rmPssRos\n          T2wRi1B2PO8iFyy5DV2H0mGgtT3vIXDCRpOtLInzhZ9To4PpYzd00XqD6ehxzthZQ2wZFj9mGXoL\n          dXccStnMyeOgh2H1mbXHcysn/gsbl4XZWJnan1+64E32ruZ4ojf5obaw2H00PXVY76i2BwP7+NwC\n          mOGeuYaexYPjK21GZJEvgJPZI4r8VF30hkUdUoPJlKm31bGAanNwkrX3IvdVYRd96tHlCcWjyVU8\n          acN/ZWU6HcqcQ/0nndc2n7hh3lseInOOMqacsjViPXbsMo0F77FCHDi+t+rawgILzHhIpIBDLO1p\n          hTkDt/C8xpOFczTVCAYO3POTgUOw1ARxguAKdK/gOJdu1QgYcFt2YneD61JzqThusBlZKOzTgteY\n          GhEQKu3GCmMazFMXq05sTEoIRejpzc58mXVkszO34b6ber9MfHSkBqvNhwj5cIeTyh0hjnI1rKRs\n          zl5jzK7RLhcOgt4YbqpHTbV6GFyuqo+21pwh8aZjHZYBAcbWVecUt74WQqY8AnYY50vRDQBLx9nr\n          5mZpThp0EcIQcMRy8JVLI8UcE/vQpvpT/Jb6sww6aXGIiMJEKM+fR0DIVMdDaIWIaU4K3iu7+5jW\n          p5piBiJjee4swvKYqb4XdwDYtsQ8sSzY2FqqOanKhVDj6Gu4GXTcbm9qBojk5QEIbyyR8NWy4QBt\n          2RU0BFBDzdnfM657wRDWepEIshBCu65tB4ogHlSfAOPAIkzbXsALNXAcnBhDccDu+L0Sgv7GGlMw\n          dUmcmtQ/hiFoWORird2HPdYClBE0hlhV13iiQWBM/LoemdGJZjVStQlfsJ4xHGaxudiSEcDD7KVG\n          FL3ntOXb8NRVYgI82WxjmHHX1h9WeH0tbB77qqemEuerO0Q6Q6chgBgWAPytv9YC9t2r3kOlP5Vv\n          gN8FYgs9S4x/OIyKrgpAgPiNCtvGw+m3AgXOpj4S2z2L4o2GtMjCMgJ92n7vIm7rdjE4m8OiB3YM\n          Z65KZtIA+tYjh7xPV+NhFLgACNLlCQACcAtLsk3YC6xuieOCbWK/DNoAuuMkyQ0A5iMIaxzHz62S\n          2x6tdqDkracWa4ZQNcRyx6KZ62kIJjxdw2VPg5NlA0fVYjkMELE6VKCLoZAL94SkV33RRvgaWQVJ\n          rUEDf+4W/EjuJ0CFAXRiFo3/12KLK4SthBhmAGog01Jzm3AwkjQgI+tFfgeOOUcoooAP3XvIn2OR\n          ceKff86Efk45Ph0OZ3U77IuATZKuDiMreihgN+0RIK+oCbeE1RcIiGWPLQtSd2NupMHccMv1pAOL\n          siUTwoLs1NxsM99T/oPovVV5/NqQryncRQiuPL8S9cfGf9RX9iSYsPR0kdSQq2MiP1PcwiQdKFNZ\n          kQmIlFX99cZV9aD4JKKguR9YL4BxaHjfRLDPxQrsYJlKtSCy9ayWSMIhhKGDQMoZYhYwtcy044xA\n          KqYaI5kgDoOuSOIUoyFcrdT8OBGatjI1iAkd4X2qBe5VDCUjCYX7laz/nDCenhURGCdjKYqpyMJG\n          1eiO3cqpdgEwbXwKEl78kJrQwlEt5j5ob3ZaYFdzTeN6OsJPt1+rgIKwDUkagb7h040sanTgmuAZ\n          yLzXG7BPqUF6VWC8Kb6p4Rira8N6PUieyzJrR74nXzngRXpRNgYRlIyjJNfE5OpZgN33VhoRpyrH\n          qh+iDIBMgBeqETIT/mU0dUX0O1ucFm6CFivgoOHRhtFMhDxpYbwi5MypZ/bKX5QchCeaaZlGo99Y\n          yvcNnJrRxBKR/sEbqd9EsrNn3UqQEhCH3CySn50GEdeEN99dHwHLUp29YIwcAueSscOgBQ++EKxB\n          TqkpTUREDJgpj4AzD2MK5a9wDGrKymKt8S+Uk8JXkkYUDwN4F83Y8Mg0uhNWMLYgxHIxfcNYtbHh\n          IcS2YBfAVoqyG1FTtzPfGbzEwyEUbN0s7ErEgyZ7k4LFna45Dih7BMCrEjrIB6xKUIl8mvID8NxY\n          a8mAAKYB78xaDniKpAnikWaLC6EzQjNjnKPZdLVWudy0uB34siKQhuFoaYhBOEvjL/sNaRRmTFzt\n          KSFqAuNpVnkmjWA+UwMfKzezKvaDBRq7NAARphjFwJfi+VMfiSSInaqdTXELPRA8SOjaI+gLxnw5\n          RiXzgK806m9AtDDakFmfop4zWQOPhFvVw8sn3UagdDx71wJNRZa/pwXoSpqhKGHGjz7YW/qPPSrd\n          gmY3eIClEffk62g8cJaKUDpPiTK9lQyuUCrwaSTrpVzDimSoTx3dmDVEcViAOK+J8NU1fOAuNU5g\n          hWKlZrydLI0xN4z1XYM4XJdRvkRBwTRQC3kXeWP0MB5Jo4/TPDR+YK7VFcgFg0fYgcQCmDth0rH7\n          0h1VTu7G5zm6nl0gAOC14Yw+7jeqUiwd9tcd8cWD+LhWIBtSFNmDwVpVUztFIqa5FADv1PJowz4j\n          P/0A9YUdxelXuAbkAFCjRtoTKaYRsAgyvYREg0p8baaPsNFS3Ay8F4Kc0tIDQcoqH4D7w5gFolVg\n          NVMItLp6ano/kPQZMUJWFy5MsSUMc49hRfrBMrXyYYSAOMGG+husSDLaIzRE3oJzJDZsFcRXMjYj\n          DYpXUnJDMy940E0OVx4YcSUOaL4jJzSCPoGr4IqGFrYSMEgfF8aNWGCOCAB1a935WNGpMO82zBPg\n          vjQMIkUaWB+triLWr+JhoB7K3kDH3SghnFhSI2LLAyvQq5WXAUyKIS6CVkdsAPK63I2lOcvqC/Nq\n          oGaFop20sWZacE/FKDlYDA5JGLqBGdgizI0VN7kI/AEitzgEbrmC+WPdOhCM6tIyE/66yrJi/fFL\n          mhMef4hVABxz5Rknd8aiCaxq5nofXsdi2cUECrWzGK5ODh4Oyb4cL2wqzEXZnj7pjdRJZS1ayuGZ\n          7VZmQygD3m3K1uw91S7PWS4u4bDpiUdOzpMsJCRu32hiOB2EiOr8BVyZ1b2AGqOHxKhJUUtVL4DY\n          TzGVeuk8MFvkdcaUZJAr1SVG4iLyca1EbWCHLWt1FmchzFAbJJGL+F75ACScxUrgp3omdg4QpVqI\n          Sjh9rZYAjlUz30o3rEdyDhYLlOwL4PbZPlJlhfFTSCfmS656aJk51iThGSZNowfZercksZeWMBAx\n          5vJKL8P3VpQEa8+q1ThVSNxcESVb+pUsEHqE3iH1gwJ03wkdlRkFGmBhRc4Fsuahzwooh1xaeI/Q\n          gj7lNUAuZfz/IsS7UBHbREPYJpi0upRaicZSqZRk1qUn6nlLr3ov5WDq/JkL1OKODsF+m5QJh7oO\n          3X1YaoSCGzyCUsUdhrrKNOAI/wWIqycAaFRhG0kjVUIh26ZOQdNT+N6aUkfOxh9L9QiJYK2CHda7\n          pzpfvyOc3OKsI1ImujNxUTj4amFXkWCYNfKXKMYTvgLbt3LbPrU6mokWkNjC+JvaPlMEK8yQ/Z7r\n          PdLvNhXKWE2RGHBqbQ1lrSodSDVhKnyFpqNlABiZPg0OKEKz9lGQXitG7wh2WVRLdZYMU81Xs8gX\n          B4sNXTi+fmVkqo01yHvX8lkYXaZwsw2+C/xMS5sqD5oVZfHzyEgMGiJJSWN5AvEmVHBKhfOaQy8i\n          SU7LO2BbYYJb0v3TaD8V2L1Sfeb/5l4Mxtw3i41U4TXOKw7yltM9i9QsiTZqGIIwJcGRen5TYIGD\n          VOuB99Sq5Z1kkSfaKra9+BxELNNjwLao9NbiDNZRQTs1v5t5lqGBrWJV3AOVJuYPFsKJV202oqaS\n          KICtq5txATezRKQKnIyHcd/WQZX0UqL1Uj6b2gnZm5aHBoupqZQwrqZJ3lZhodsixNzFJM91Y28l\n          7biIbo27DPhIyMx5w0GlSe9X35aAs0prpDo+CeRn5VTE0ty6K1jmtU1eB3RszBKgzB4GJyn6w8KG\n          2fKKCZw0vUjGRdQSeCB9XdaDEKTI3OYW68W2u4MkrbpvKudUK8MWCJwRTQABabwoSHlaXe7T5zTi\n          eOHPdyjJNecT/t0IGrmHySQrnpRJ8Lu7dvsuypisNwGRoskGt45Uz/JCYOKCyGYoEEfX950SY6aH\n          Ds7JKxpVjvPcTId6xCPwdk+e6SXCXPArW1cXeXQ1f0vrdaXdqSPmLKFkAXOoJo6qnV2sJjNwqFRi\n          Q1dT10fSpsKmAqA5tYWOjVyhFbROgZMVgBpVOU3JDLgQS8Z5IhVdzAs4x0eA66mmZv7nupa1PqmI\n          s7rrRc4isgyL2fAfxZhNZA7I8BR4cWlLn0bUzWZCwVlZoFZFW23UyujRD5YI5NjA/6cKstZYqhDA\n          vRPSWnCGh0tLqArh6HT1yWKqpQkN8gGE5qEKuZFWGqdtDiVbcTbMLICuuOEaqyrWalovT14sSfOy\n          S+2mP2MH3DJmF6ixRTPkGlaGggW3ouobXLyKPGLuZE9EuXd1ZNljAdpUs2w850I2bc4J31HUMAl8\n          ya9reUQunh/gJouRJ1RTPTCnVp6HZZit2QcgZq9KtHV24jQDJ0B93BxZF7j5rZEWt/Xs4Lu9NqJq\n          VXh07l/gc1F3vd8R4d7OHAdhKYN57nXAPeR1mqwUcJBTI4vPoTDC2l4+v0HgEPnDNqy+zx44CaqV\n          5RXtrKM6YKrci+k1D561YmJvU6opDUFdKdh6f62Sncihsd7jHXHzpdJJ6kbWB8SdVBGndcEkuREt\n          c1LuvGIZLIEfJ5ErhacTfvDFvnkAeBiJJsnyb2jNBlBtAJvJDlLgLiWXowyWbBfCntQZgyq+VDkS\n          GRvNBch3aiREfF+0Cmt/RCwregQskt2iMPbUHaTZHR56mssBTNpWPJbm0Fvm0Jtm+ixY9FqtMrNr\n          sd6Pc/kSvhFHXmvazKlza0fgnkhHrOcK2LjJyjK4hLUiD6qnQgsmHWfdgBN2FUClq2SavbHzvQj5\n          wh0ssBl8ReguWtXfLJyazGqWp6rgXtcWVTWQrAD09EpcAieJqOLgBG8NBI6rqrHbTOWAYhIiuXRI\n          Fcq3vbLqp20u1j56Pz/j+7beNOY8yzKTxqKuLsupXM8i8WgCv1mBR3JkXYLEv8JGeqJ/y++QFOQH\n          0gemA30OQ78UDg/rIKYMVREK5fASM009cyOBxl4SlciPTpbVKk6wS5X/wSDYJyrhDkaFpKoaDwl3\n          16w4FasYe4BMPCM0tpFQKZ6VweOHVWJ6Y9CTJTjplqPPssey9i+gkarMXDI9HaYBZSf6ku7/MyvT\n          KPUbiqfOEkiSvFlUGopQtrzRB0eQejXTO2xKOTwJgDMYqpqhI0Q+v62qhkcOOYzYy0OnCHvRWzEZ\n          I6wxtskruZZT1biXyMalJBS5GZfU2XY9ZNFH68vIz6CaWIMPC6Vzakivmz3iTSu4MKZDD9Ig4jWl\n          FhIvOOBpAB8QwFXNyHzGLgpBYJLJ/9P+SZqJaahzXxMhdCVn9D6dswlWLtUoGz+t2pXcyngfS86d\n          edO2Cpm3VB/HfNycQOlaXHiJMq13nauuHVdAh1k/0DKALHkOT6YaTc5ODg55awbZnVS9BVu7Lsn9\n          mUowI1vaAAkH/m6/7eVCr+xx2MSKQcWpAgacxpQNzEtdaOg69gOxHfHSqxyK02EghNofINmuMkD4\n          4L5sssJAGAvv4s2iHBRyroxurAQPKR3Ie37x7QYsPMGTq7i9JX5vqXiHIp+pfWFkF5HM6RcgGcvQ\n          SFzZarmtowSnHpn9Mk2FSPfuZkkkFMvgENI/nAdJKQFbxuiqwTopqXkDPjEI/1kmHwAUGEokNTqu\n          LS6KlGVdxmsDuiKBNJRneOxWCCOgK8iDJxnTe5AKG6wNO3Yqe4bJWmoYc9sZIJUOBUSrdaUzYdSB\n          qYoA0MUgOfm1rYD4BNOZ6XIwjYZhVkj0NLLrLoZpvwGntF2TavhSjbaFM7GJE3Bb0zvcmZWsYjmR\n          NveeAdnLMrFdY0lEwEovhYn0htX7k1kZHzqwApBOq0EA3zGdniPPX7TYgGM0dzjkmGwMU1E+00rp\n          fcEhCgUW5PeQlJqKrXaXBgYXxfQl9L2w7m4TSa7una7dlDmBypWbgcFnVxmQHYP7a6nu2tMaOlnr\n          TLU52mxT/4IPKnnLjvyc04hmACFtWb70JZorsi2se6VxA4BIutgRfqIalqSw3KbCXFrEsCZz1tBL\n          05EsR+UZ3BuyOMUQ1phwlEO+qEu4japea8DotY9gb4bWD8hJ2MGQWgGvLAbq0cCfslQhVoGg3k2f\n          5qDkNhb48q3MLb4TwMaOPOIOiepubNSVmGhuyJ5aI4hIm9kgJ1JE7JDR9FzHDb16oBFpDXgjpSFR\n          qJGW8kebJETeYik6heerIsk8+lNqavvUkj0wAbfXpp7AG9aqnPRgwUH4hc6RcTZm4NpgnCUpVxz7\n          QWxA0g1wp0ujKmU+K9XLJYuRNqOr1Yv8eKeCfCOr4FCZZr3VEpVvWnOFd06ZXu8oOP/8VpvnGwPg\n          kPjAE5iegnRAN73moVv4jfkayIHrsOLv7hzmYXG1U3HadOoB2y+6blguEcScs3DEXqxM+Ui2ighB\n          fYIeGfgNTxMqb8Dab456EmRjLdh8KMbZpqeZtQ921aUB0R16PDi3ZCuhMuGlMkxHfskjh03cmKXJ\n          FzAc8DG0Jw2+1xoNg01Fwwc/XtUByX8rrUuH9R3b8s4cqosFbgoN4V9bXUxc8SJRkxymJfXsfNDo\n          d7jo3Pbd0cKKpo+OOY08rBxRcKBxe1qLBqV5xTKEwgZ3E54Et9tronC8aWHpEtNb78KpA5ad8GnS\n          JADhQTinvVxF/hwYjpXP+MjgguMwmEoWM1zmy7ly2mHI+WArfH5GsqY7NUXB3e5l7BBOoqnYAIFw\n          1ZYAuWvRqIaTAdS2XaWOCGiDUVu9DoMsGBCXJn/eDHuDXmS0T0Vn/8NmrT+/fhYuvU1vUYOxUXpo\n          lXU2xfhEtRHw6ctmVCKwa7qflUfUJr4AeT/T/bvONJpKSoGCOCtuGAS5xjApmCMMMbxBZdgwHgTG\n          UQx0ccSWUcmNYwS1+RKHpuIbVPJmYyOPyPPVMMPpo1NJ9v0kL18qI7KURftPkZdbUzQnQJSn3b/V\n          8lOIQmYo9j+Tek5Qn4uAn+9iDe5AR5wwBIW6NM6tPS05KyPbCi6c7GbCPWC/XM1GvuJMw8i1iGGC\n          2bOJ3F1KgIhNocSpr5GoqQ8juiaJLi1BjGtegYmWD3ovirSpc7COusUBOhJDGgKmFt47mQtFjkiY\n          2WmjkQXQu1oxdbLVw0BicBRhs5wVYbiYu+47w2BPNA5gKSbaay4I5wTlsXT8F5UL2ojKoUpTteck\n          bPuO94D+fUZxT9uK3Oy21CI3K3GwOW3/mezqU8kfA6NJv3WE9pujULh+HE2lOpeD9iSYb2vZ46ov\n          a492uRyfLh+b8rJbcWM0nUw7gAG0jJEA2Aq6TYpwMWE4vZ4sc+5mWbb3CEihZDlAt60HvHjMbWTc\n          NYonLPpuaviUI8RRadYNwGmR3rzWWB6x0SYdC6pNBzjrO9SHeZz/baArcnuVL8+rlGSzqoLMo4mX\n          2LAzfQQWP7x0asRBpJFXq4uJwnSE+St5ZA6vU4oWE3AFjNQIWOp0dLgwo0HXpg+7gMx0a5jAa69y\n          ZXnZ04YjTZr4yt7UChqdo2qa8irIK19xMTzweFulCz1lgO4lF2zabUTy2AYLJrtiXVJyhLc+CPA8\n          T+SNquqdjmzqbk0osTkhsFm2TErTSPiBBFQze8SRVkwTwDa1Vq2Z7hQOKSxbQKNeNIaN+PsPTlJA\n          rELZqq/LpHzU2Cy4jqGNyyY5Oo4J+HxSpnx+s2+bjT25lZcGNrRxdGz/Sxs4HyyoDdF+Iu7UpbOG\n          fDT9Leak5MkIqsJZaiaeZTRWf3RmgljzXyblYt8EgFG3NKP7cKxAkEdU14lV5TCbvLLNY/i7Fljl\n          8lUEXhvT3FdlDuZDkzpcTagHRu5RDENFX6w/6SRjwm7XS7PXxE8DHNDQ2YoZ5JhtxlL264bV06xM\n          mwJ56temKK+nD6o59eVRdTAMdx+S5t/aayNVoz5YrTRRmA/6v3aYpJDJro/tnfQq215AACiVZdgT\n          W9vPtbpXL7eC4TmXv2igXF0/YuWEyNXeTIGj34xlQOLPCSz2opYxw2Ul2N6t7OSxTyC4ixoJKaI0\n          kbxC0bdHssC05jM6vQidxmq6zR4lzyBZJPtybFhccAig5WmUBRaTVuIkFn8BQeUBGVZVknF1r5ms\n          Gp4brLj4vDAc8d6tQn8avYLAlmv4dEfq0qxzPQiATQdKHaoOyl18DYn3hHC5dOAYYj472q37oF+V\n          TMkpDxoYRGWAL4u31PN3y+LtHN5YHVjE+lIGI5s1ruU15kD11MT0iucah3Ytk2cFaUAf88B+FVV9\n          9rux3FQKJ5XAOd/3geUv2VXtVt49tBYB0U17+QHWj+p7I9Co9J9Dgr4PMDl7jbscgN2xBJQlbjWu\n          CfC7dZrnYeg9CyKjxDsjYa/6AHsMu0EDivzDR2IoNXxXQ/D3xmFsThT3jWVV0YYrL86c0k3pVL8r\n          fEdMjGo1Ep6EPayXl/P0qk+VI4/KwpRLDRYVrRLAcEQ4tMbUa/DeJvDk8Mjm4POkgvfJVS8R+y5z\n          SycHLNYqmZc6Jg/lXC2OvboDKPXSEilhk8klbLjZ3bOzmhUa2MySQw6TT0x7AZxx1TM1GWPfgjd8\n          cs6+TWe8QJKRxAxjKoS+Rk0MazZERqzlliNNcyxt4TznQShM+sBmkgQ5nQwb1M86tYZGEvXGCWUf\n          u3St1jC2teLDZ3o3QOlveXnBA5i+3e24kisV2FAgWaf1aVALksa/uxr0VdoPn7WAmHENAnoX9wAe\n          scXW2hQ6GXjhJhtnk9jLt4ha7JMHTRrlErPY4E642yKoIchO2QChYyt+5X4VFS4hKCTiu/kkDk9u\n          OkHDJNG3tiNyKWXHXndjcTvLrNr+A+C0mzfs99VK2e8PQzhrVtgEid3S/AUmr/lAQyo+DXUyvdb8\n          HG6PmjSXux8WJZn9WNHgIhj8zVkcWa/zuxmBu3o9xsZtOnV4zGvOhsoakaQMre3Zix/vI8Q3R/rw\n          Wb7pxt5jFXMZP1l5Am1gTeW8+NKsWJVpjaBng73mBZRr8pexL+SYrSLStwWwSkKhmOqSRaQ0mRBB\n          E1ILQ4/k3YwuYkXUSrU+0OHVnVR3N3XEZSU6Q4P9BVYrX+zuCi9BU+1sAhHShPkBoRJHn8H/axaF\n          pyqWMQXHrNmcCZ4nn+rFwNr1lSj2trXPR5rzJYUki6OCnsqKrIUrvtNFJVwUPXIy4kfEWuuCqipN\n          h6OptgTH0bkAXdVLGHyJa7PuU059cHAxOOFcRS6bbwKaB6CYV5JpxZ2rDUZVIqcYWAEH5/ggpREc\n          s1CtVYWNYXO9O1X6NUYZfni8N1TijWTmJtib1XqDs8a16TnIevnLVzgEuKrK5MRXnzqRCsdXNK3C\n          1yAcVK0rO7GZI+rcluNbySjM1flYtI/pXUtYqB7eBemTtTlycBf9qeBg87SXJlF7qWPHgvS3EljM\n          JbUvZ/aJa0P1jTAgkwmdpteT+15VG8EOL2B4Y/LCcWrsedxx8H2+VmJCxGxT4fD1pgNVSnMSoA64\n          PMzzCHblhiGLq0Tn4866pawFSWGlh9Ny5mH4iU94YNV85HME9us1B81nX03WPowL4RtBi75imPNv\n          /J0vOGfTeqj5Lpzl2983W1nsUMl83jcFgJ0T24xqrBfRpCtIIaskB/1SSFgFiVNefOIR6dti7X42\n          P+vN0gGJXhwrLzsifU4dtuPR7E3HdH5PUmG637q9mYITaFS3i5Vhp5UVReCXZ7zfcnympv33b4Fu\n          p7RG018OHFrd0iGb/3ofTmkcuVlUNrSYJg0nyWZ6HYZs1AE/pNMz7d0qF8LGE7XR3+lveb1weOlI\n          SlZXezdxU2Wmbk2Ip3fyNQRBG13MkT7lafCfj92RL/1BVRXUeUx2LL4ZxF7jglxgqa7Jqemjx76P\n          BgdtW/fx4WVx8KEjjDzN5HQ9VZ2ZfuK+1eTR1DdH6VPdgl3OCrX36MyKv7emd1qfFVEnRwrbUDi+\n          XMdeQc93rdmb4XHcqk2sryyCGuAJWIu99GQynVPxIjFPHzq/u17v0gl9t/2x5sIG37WNy0vAHn3J\n          d1BVqu+ZYs196ptwcPzKXqO/53B+U3uUqe9i5ajzgZt7XfvT9b//wD//xI99+umXL19//PTH7z59\n          +/q3b5+//vTnr1++/PDzXz63z7/+9P2PP366PvQ/v37/l6/40N+vP/701//+5ae/fvv3b7/819ef\n          f8Xl1wJ/+vbLt+9//JfLv+MP/eN3/wuoDM1gLYIAAA==\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - X-Request-ID\n        CF-RAY:\n          - 9d0a33379aebffb8-SJC\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Fri, 20 Feb 2026 01:23:41 GMT\n        Server:\n          - cloudflare\n        Set-Cookie:\n          - __cf_bm=Vg1qkAYL8TPguw.YGWziz26UtZidCWPe6tgFFblX7kw-1771550621.3763487-1.0.1.1-O22WWOypoLrFAowzlKM7ZaBwpNqqWst5uKxS3j4AK_hfkUYeSs4g7HUKjr79auRRDaD4yDp2dDKavL5yVED.hitFj154tsykW5R9TRDPeTYlJmG2dF0tazUuSWyIy2Gd;\n            HttpOnly; Secure; Path=/; Domain=api.openai.com; Expires=Fri, 20 Feb 2026\n            01:53:41 GMT\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        Via:\n          - envoy-router-5b7db9b97b-s2t4f\n        X-Content-Type-Options:\n          - nosniff\n        alt-svc:\n          - h3=\":443\"; ma=86400\n        cf-cache-status:\n          - DYNAMIC\n        openai-model:\n          - text-embedding-3-small\n        openai-organization:\n          - future-house-xr4tdh\n        openai-processing-ms:\n          - \"95\"\n        openai-project:\n          - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj\n        openai-version:\n          - \"2020-10-01\"\n        strict-transport-security:\n          - max-age=31536000; includeSubDomains; preload\n        x-openai-proxy-wasm:\n          - v0.1\n        x-ratelimit-limit-requests:\n          - \"200000\"\n        x-ratelimit-limit-tokens:\n          - \"200000000\"\n        x-ratelimit-remaining-requests:\n          - \"199999\"\n        x-ratelimit-remaining-tokens:\n          - \"199999996\"\n        x-ratelimit-reset-requests:\n          - 0s\n        x-ratelimit-reset-tokens:\n          - 0s\n        x-request-id:\n          - req_d993b66718dc46869aeda77d50909c05\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: '{\"input\":[\"What do you like?\"],\"model\":\"text-embedding-3-small\",\"dimensions\":1536,\"encoding_format\":null}'\n      headers:\n        accept:\n          - application/json\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        content-length:\n          - \"105\"\n        content-type:\n          - application/json\n        host:\n          - api.openai.com\n        user-agent:\n          - AsyncOpenAI/Python 2.21.0\n        x-stainless-arch:\n          - arm64\n        x-stainless-async:\n          - async:asyncio\n        x-stainless-lang:\n          - python\n        x-stainless-os:\n          - MacOS\n        x-stainless-package-version:\n          - 2.21.0\n        x-stainless-raw-response:\n          - \"true\"\n        x-stainless-read-timeout:\n          - \"120\"\n        x-stainless-retry-count:\n          - \"0\"\n        x-stainless-runtime:\n          - CPython\n        x-stainless-runtime-version:\n          - 3.13.5\n      method: POST\n      uri: https://api.openai.com/v1/embeddings\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/41d264kx3F811cs9plrVGVdskq/YggG6V0QtHkRzDUggNC/O6J7KHMi6nCOHiSh\n          d85Md1VlZkRmZPZvf/nw4eMv3/3Xl//8+vGvHz7++MOvXz9+w2ufv/36La78O/7/hw+/Xf/99Mkv\n          P3335fPnH37+/vr49Y8//Pz5yz/wb+VfV/7/Q79/E/9T/q20sntrc33zr4ufcLXP2laZ+Xw12p5j\n          9/jmj19QRt0zd+bT1V57j766fEFpNdqYz1+w2+y5cjxfXau3XFvuq87RRui3jrVb16s7xij6YFEq\n          f06u1hZzbbtYMjPkvnot2ep8foSaM+oMvdm+o88iy9V2KyPb85dmL/2Pf36tK9dQPldXrfnHG+Uj\n          1V6y1pA7wof13gsWv85S9YmwfXLrFXc4+qpyNWvHZ/vTn/NjU26pltr3WO35z/GIC//Uun7rbPgO\n          3aiBb9jz+fljJb5gD/lePCfOS+jV4FkZchM98A+ryVdUXN21Tb0zPF2fQ+5h7DFSznDJXVcJ+SyO\n          yti71dQjgNvdYgZ4tsiecgulzeTX6FKu0bEUap8bPybXRquw29L0ebG2YbteW994vG+eHQS/YejS\n          lDXral23YrUJA5eTzCutPW/lmGOs0sXme+CMNfUEI8pscj7wldwxPWGJJYxIeYKa2HHZBPgxGFjo\n          Y+HirnIV/hGuQE8orHMFjocYY8WTFd2YjkfTszFwQGH48tGOO4M1p+5Mr1iulOUOuLO2+vMX1wr3\n          DddjW7OwaVU+XOD58BxDTgJWh3YWtrt962HGkkXUsBtecPVr6Wluda0tDmDCdYZehAvCg0x1awP3\n          i6Mrny2r4OQvuwfcLO5OjYQnt9jG1z1S40LjeulH28Ci6bfWlq1MX/OJk5tVvc1MPJx8a59tjpBV\n          aPBLfZu36nhc7JD67Jb46NC77QOhRVdszIXTKw8xYCg8Z/potcMLpXgr4oapq9Br26M+G3rkGnbM\n          sdpR9lSvEnXTAJ5P2FxjZZUbqHtt3MWzoePHy1SPX3JFVYeN8LjmqBLGASLKnF0uBlza0nUtszf6\n          m+cngOnBizdxa3S2aeeIm9jLs1dsdL+yVDhZkaG2WIHQ4CYUh3Bj1lTvU3EIt4EmnDcN0XNOHG8N\n          xYjacFbyUPSJcNdyAyvnrhYVZsDkgKXkuNnJ4NMC4rRlawCXtobZATw7zoX6Lniu2YtGrAKPGDNl\n          c2vibPVufq7s5wfDRiE+K/IARq5EtBJuEJunIjyewv18sIE5AZO6bgx8Pdyk/hK+taU4b+CIOoZ6\n          /8SqKhSdQL34JcHoOBTATgoNEA8SR+75VqPn0DuFCWBJzLkNWEYVJxCAZ1OxDXwm+EQqR8DNrypR\n          BmuMh91TD9ZYtNnQL4ZjmcX8wGwNUVyXm04Xl2W9xmwG5rAxE6d7G1Ctc6nn78AbO9rzIZoboHg/\n          ryzPNQ79VE4FTDuq3iqgjbvcBuNuQgn6gM/U+8d5SzgtjYdr8KFkvRfciMWtgyd++PKGsDHVZEE2\n          qj7YBEBdCsWwu9lSTtxeACyrCq+AI5nqHEAreplFjRhXcGZDbBNHS2MRlgCrnRp7gbrBV6fSN3hI\n          sNUulowDY2wZlBZxw9hOh3drimraTnXbCKYb+60YfZO9KFABpQGKK7oFsea2cABotjOabDgXcTw7\n          KOzeUNgeg6ta9jviNmHorPr4oD5Yq/rNn+cguKtjdeP/sDUequct6SDkS9gUWMuCyxN/2fGVSrvw\n          hKFhEMCADyqrieChu4HQCOuXIH4d/SeXcj0OwnA1drcGvb0xCxDyIt/a4cPhRSV+CZLkvQNA5FzP\n          2zvXbEDIesKPqZsWO+qSzAMQFKONoHEgABwlxaFMcYytTDgXwHC1YDPAusXKEbrhVDWC4ijNruCs\n          gatVZVtvwGNsP9yfxqUJDKMuEd4XkFH3H4xmEsrJXsNRwvZ1B2GhfQnYwDdUogMlGRc4NCYKegrI\n          qOcfOHZOg0HRA2urZysneKeAEyBE3LDgiKDvaN2yfRNcTeAFfDpQyHD2hAg4BI3DKS3FwgGbhLMN\n          xXy40VTDhHEVDczkzHPLL12RcRgzDUTg3dWFBDlsFV+FFUz4YP0kYb+CHny2IbjrkcGlrBLvEWxw\n          lnS/SzJepjlG4IC0LB54mpgyDBFuVZnTADoqXRzwgM2pwyA+qynpOhxK4CjLsGAHm/PyK50k3g34\n          ECSpVEuK8XY9y1TtYFesPkOQulxsjGGrim/uXbH4LGCES1I/QLex21Awi0Mc1fKFANht625hBQIA\n          S1YRyGTl1rPZSdU1iRjA/gR5ykYmgJdeDdBn/J44SZgHjH46OoEhyJHHESCF3foFICl+C3dIEgOH\n          1VWuuvm+niWVfcwl/hTRrFpOD7dkqwreUFJ+mpEceKm9a2fPucKWcAPF0vvAzWM33XDGWaAMDQmN\n          1FoQClYbxpniTHG0mDEQZ9TJPyyziYvdEOZg0krZy+UjQV+UWMMVKwfHydxTc4WwunkIErlwB55A\n          XKDh4raAiLAJgnvhI7C1Ap7OYQ6wF+dYHUc0LHVX6xgMXGWJPwIs2Ev5AA5mNw+3OxCEHvdG6iXw\n          AXGjMBlneXQ4eU0jYWG5inJPuKlQD7eBFHta5MUjgZk+P8BgPJrKneCLwAr1G3ismqJ5kBmcVk/U\n          4kmbpZZgYMVyCIjQTATovqwCUNGUpwFpdIVruMIzJ9Qc+xdpzJxp3VLFNjZc3JLcAHhqLku5w2Sr\n          lT2cpdxFwc0aiZxCHAz8vhUgWb5JLQUwvyWuFJaxEX2FwIPmWjxD0M7UmskpXeVO4OaDs+kn6Zin\n          IPDW4R3DuOsEowb3UwiMDwIEiw8BRANQ0tVbrBjoXTH4p+Z8cVvjqY5yUyCcwNDiaWNNcQpOwz4h\n          blbhNQy7lq1jFhLcQqETXDNz/epHEcwHYqe4LOBf3Jliij4vsi4AlJjOi1lYrRbCVfm04luA82Yf\n          Yu+OX++EFcCbuLbJGCJF2WMiuQJy1CWRIeiFiyC6gw++dhVrl5rfBhrfGteAr4o6FbhFrKZmmo7Z\n          IxwfLIgmOYCaPLdsZd4HnwDCLZbY3R0MaAijgEUxOKhPYIlT0SCcn8GYy9eZpgA/tJcmPwqpB6KY\n          pIZzs6ol5U3s8+rK9zu9V9dTHTiRe1laAudCC6FgOUWL8p00cYTuwAKl6grzcZjFTRIYwX8qGp/k\n          tOK8z4yUJxeWF1odgv1rkgweqVoti0WUKUVUEhwxh82qbBisneNJIvEgaFhlBLR4B1SA34fpLIv/\n          e4d+FEeKaNG4CEh2r3rOsPdlG53EuobyPiIrQM4i2w+OCp6mwAJcqCwrc1rC/o4AuIWm3wAaAFvR\n          lD9OyoWujJIlAJcZIY4GjEg2fGAnoouzQ2SPIdZSJ5hPVZUCosBsxlB4t6D2WyoplBAJtiMs0Ron\n          mWcMTXUAmYFOiLcEy2eZVfJoiLhDUcUky5sqp0igvWGBYmUTB+y44HpKZnk1BYmjjTin93kCVW/Q\n          zrbWXJrDio7LRYsrHTBec6XHMgz+smVOuTpgb1qBAKoFGbRKAT+71C3BVbYZWigABu6ypMzs4aPT\n          EioJbFwV7uIJCpClmGbZzEuZuqLA4BXsBj2jMeEGw1wzNREaexu3mWW1EMsGbcYlU76Ax5V43oFJ\n          Nm0hfBBYNM1GwAnp7TMqNMNlzN80KkxeyVZuXI39NinKzs0Mllj1whEWJgxcvHJorq8kQutQer2w\n          1ubeT5VgnHbYtervYL9ENwKr4PEt1oLFpZaaaIFdE50kcEOljpuOXb0PycMyPQjwQ6oqBs5swX2K\n          /Ua5aiKag4ZVq0sGUMSCbmNFRKrDcEEwubBMdNBdrIMAFGlBDI5uCqxBpF4hYr+Gnw+VRzjbvwEc\n          Yqixur5w+Ke4X1ed3KuCe1W+XhGOppYLAjEtVepIYj13hFWGE6RQLC2oIFTNF6IvWI3ll7D8c9X5\n          Chrcn6U8QWvTQPUba6sWEPQ1Ta19gHEq4m45wIG7iQfxuLuqBQZLZqb4xcJYuADaXWEZA1NA3jse\n          nQoifTAAi2rYpONsmb8GkIzZNKnKkDuaFgwAb4qi+0l3be4Ga113GGuGuy9eOBort+o9sQXYyXgp\n          yLtrLgtnxkhfJZ1aWvgP8B5DrwC0FAPL9wKLU0GpdATmrVUX+PbWq1YkKygZ85fq9zp4S9eUFmKx\n          SjCxiZvVZMvkN0+8MJaxsKgqqktJKjfQAsFEU6UgKWF1HxjDUDBX84pPaks4G2179Q+boMpzJina\n          VEpiWa6H1AQLs7ZtDAK/ggyKLIbmyYKoITVEDoDpIhkR6uY1wgFc0+pNp1Rn3e80xA0CJ3bUsadb\n          84x4pAu6G0ntTfHoHle9QFLw+KBcM+XKLdqk/ierpjM2lSuWwQeW6s2IM3FHt00FPEmrdjQKgzXL\n          h8i/KAvSIDmpI9Y8Jxzp0pJFRYxh/JLH3ZshTe42L1Gsa80Apqwyj7iBX1P4gCdoGg9AK1dYSKv1\n          SohpVu0gL8SnqL8N5Tm75fsK623iunVEXKoKl9nTb+t+Ddx9ToUK60oMa7l+1BKCnd9Kdq+czYLv\n          oE5m/nla5CbV4FQ53qdYg2/DcpnH6QQ8L8q0v68KxQ26rCcGhVgGsqUVMqrzsimuikSQDSumKau4\n          cdW6NO7KoDeOi6bs8BVJaCNnHgwUdjPtswUe3kpcMDl28lTFcWPDJUlJjyWWqpz3XM2BO6DKUoGs\n          FlXvIlvSxrQVhqLmbXLrTv2l8SBSoaFPgLDe1XGwfGvF4hNrwD52dv28kFzcOogCDLfUG7F3QCQq\n          LM2PLmH+iKBwCPZeVprPsp9Jz33oWbRZQ8MZyJU1m4CLzKaeE4xvN2OMg+hhv0/D3sHaiFstcTJN\n          rAxTbJrMaAjoWVwZTwn4tvJ3Wq8LRTd4gv0Cb95+M9uT6O22LqyBSjEACCtih541S/w/2h60QHGX\n          BCmmcEtshGvGHU9lzWOWqFBVtozO4GiyKmOF/Mh0uVkSbak7oa55zTLeAdiCuS7Ru7lPv2124Xxa\n          TyDO4Zqh4HZUdkOp1WpH2F0pJCGxGlzGdWuSFCQn06g2W4R2+gGUwM1KCjzw53WZ1wO2U/dyiQWa\n          4ZKx6zYFMYARc0V6YDZ1qmKgg7UeE0FeNKJrBoTJEgWc8A097LwAFfSwEkwQBZT+SpJ6rera7Efw\n          Th+4A/0t+Jy+vbIIX2xCq868wLB05dxMV1u9u0oKhygcXzlNxYDd1lS1w+hz6w9+Z+bUptAEZm+O\n          S7KBRmmnaTDuDaUhpK6jaAoKrtBSWANoxRxGAN7jujx/LmBNSYpS+sZmV21+hL0Wg7aEdjumUkmc\n          4GeCd5NZ+LI0Tl82NePt4Anwk+n5uc5snvoHnONij8zqiCWCKg6yYmk49D26ogo4uFkNsxVq80rR\n          chx73gyMGvV4cISDDhxBUQmx+5L7z1tGd6UXzvvsSxtNmGC3A2JGc/vtlcWcAdP2WmGhKSLiZ3hv\n          K4xZ1A8x2S66tEdclvDT23GdjU3bhOuAt8NcP+7AzBEnoIVm473E8KCaTEcXq0cwPbW1pHOJ9Kfx\n          FPyDVX+SKqxtOfayh92Brez1CDOqSgaPCnbmWkJS/ACBbGUMbTRh9NOC1qbEX7eFxYSlsQsG14Q9\n          s3F9eFMVG7UsxDBwuaa81WEd3jjoIAbT/Ba7Qa2fvOFcaQW63ShQuMmmEtQ8Dp7eKsVveAzQjWep\n          xKMNGZhIeCr4OCm5Bvors2MjERIsr9hpRziAaav+BpF3D0sdU6C5TFVCw7IxBxeDft3t4AkQ8lHw\n          iGmNzSBBAJuaMbrGKaguD7AWUVG7VJhTUEDGcJaWLTQxMUFGTkrVhmvtgOqmqowWaIzpCuFw1Ysy\n          dDPdJEdQtal3sm7xuJlYgRbkrbwI3TEPDdipqhRCggyrFTMpUGxWhyXXPh1lFNfGbuYDbNgETHNZ\n          v1rjsIeqXkzHEdwiILAFjRmD9X9T9bERRc4VFfVdupyiUUtsHAaIcFjC2Go6l2VPWJYNsGDMb5qb\n          xmmbu29LF7dmKndrlLjDBeWLWjTgoBPLNDHkV62qz4HQMjTDEo0k/4X47Vipf7RSkydo/xXWNLWQ\n          0VYxSQGRb+/5onPgzo6A2BoNdwnkDQIQ2lOFFiDRVQtER/bD3moWO2VN4JJCAS2lntQqqFYWh2Lt\n          0e1qHzZTZifQoSEe64p8u/4NEIPnEksB9LaCCzDjVvHLbJ3wX7ZvL+6BZ1eSsgAPrhcNVUzPiGm6\n          PFzTwTBwS317wERo6JZnrGR/o6h+KFkK2VpYVmXgo+8ci22PcJVHujaud+bjFE4nAZYjd3AgrRKe\n          amm1cgFtJgz+tutj4cByio5ZZmGeVPfrEpZYN8RSbMjK/FbLwDpj+VRECGzJUrUCMeoVLTEN1IXn\n          8mTzhfCmplauwSn5jlrUqQO1DDgCbzucAwFH1b7BjM3U0mteHXqqFoEX0xMEE+5ZFPMujpZSdewp\n          SdspIHAmsIjDTBfA/n6lujMRGGu3pgUOv1FlhFLXBw5kHUI22wR0j83GySzWjErUub28dJIxb9a/\n          7RBdyTkRAZ6zCJNkaGnlj/HWfGPvlxb8lUL5aq+/hjxY/1buapUG2EXY/VMz0tJgK1z7CNtFcN/W\n          lxbPATB3ataOuVdNtV+pnG4zNRB3NHs8L9GO4n5W8roebLbQedHrpOVnymrkGCplJnfVn+rcP5/E\n          BvJkis2AxRTRYbGzvu2qIQPQpqoSHkeKnexNETZuoL/szn/k1BGMFUgGcVMYeYQVauMGQ8MKrTpi\n          p+HFraq0ign0G9uk1Asks55hoBs7GNokREY6nucQvZk03exA3Fog5ZgnTRoiYGxgLG0yGbCNorI3\n          8tyxrZdmMZmYpsZkk71qAvau9lvWSnsLRQYtsRrCgHVrPwqJp/Vps3sgQ9XbDcs6rHOEspKuo/N8\n          zN1tGvDaRT46FhtiiykvwSh0VgqjQ/NqFWumcrIa27FNOZssc8uvMx3ctiLf2CyNasSbOk4Ep6RG\n          eTmL61YjcJ26pdcbsaA+0QRxrcbn2zRThWvWZs9j3qmy9dBKVD775WEpbM3VyG5t/6ZZuNa9s5dO\n          I12DSWkzJzYos3kmgLGmKgJhcl/WA7gc53G+LKN8emS2Wak06Q1uYFk3DNsmcCq0UQKGbmMziATh\n          FzVHwC7PsPZR5qvh2ax7YU3Lyh6mOly/VqloV8cy66reBQ0n1qzFgGxi2qAaLZM96o/NBsIMFten\n          +ubhCjqvEt7DOJfp8oLSvqZNuaa6fDz9thr65gCOEu+olpMg5Nzaf4snR2TRlGx9nnN1+8Qgvp3e\n          UVV8/EZwco2AXpzgbSPMJtUoJomCUQ+TWHOkFqs5VleoLdTdUFKXatltweSK1RUOtTg8ZmFCSpKy\n          o6RNfzoPyeiFPZ5Vjw+JjGIz1nCqScUKg7BPMwCZGMsmkF08v7RQojyoBTU17Gavox44sGcXiwVx\n          k7XkGE27rRAQRfuyRCZ0PW3ALFfYpEa4ANvZK1mu4AJAMBXzUlxiKghsto11ObfpwlxCBZRMHa5V\n          rDYW7JJYqtkBl8jizYaA9zaGDa54O/XnfMTiuUIGLQuwwRF7Wka4Rth2y2oW9qsVk7KyhFOEqbL6\n          263U2iqHHffXXRGDojIrcV4zaWuzRwAYGWlSkrUQvrQUdhSFc2WB/TXXkZyhIl6X05oF+U94QhVu\n          neFdBBjO1GFf2oF13xGHI9lAzs4eXg04p0kQXup/BM3Fob5e9JEEwA3bELMsM6s9HLfPYSlT8SWb\n          GLTWT+Gaj/2j6LhTZG25PboWOURAp8sKfG2BpOm5ClBcay3jhBEEM1XREBCFqngQzFLDJqfgbU3u\n          vpGwt9z2wwo7bUs92ZrVcjCcldbew9MLxwtqy3RnanhYKKBv7dUnvSTAlxKPBYTv38A5ggA0SnMq\n          J09qN24Cv3c9MBWA3rTvweqMVR049GEvdQQc3DW0EeyoGfndk8QrVdtDnIF/6NqmzB5NkiXTarN1\n          p2tMwkriiCu+Po31Yjq3Og06zT4iqnHKfpp3c3bdlcMELDnBGYGH9t2RJXzWW4YqEIgXa6aX+m68\n          o1HiKIZ1sdhj4tzq3Yt9cSVwNfO1GLJtCnxlpvtZj3oNhSqa+kNo3mk9RXTfW+kxk7QI5GJn7Fa2\n          eROnQTCM3+EiQBui8Ga72VmK4ir2mzjjsZaeA3A0qqBsCBvby40LscfEm2O1ifQ2BWbUrDoHvLC1\n          tZWTdOxNDqeTTEYdo2hPFWVgniWg2ktvilXQMk1OW1VlzPLL0iEgnVCj2sAYnKprdqFPlnuWN7xV\n          M6d4K23EIXuhlu21DjYrb78ugmPZNPHFLCEHH76YQ3EH4N2LNaU1FuJM9HN6u0LLm/m8ls1wOuRI\n          S5ExzaHCylMLM0eDhPYs0ZVPGwEal9LOSBvVESaSn8khw8u0vVdYdnnE7jYtj51rHMCtJ5i1dLe2\n          ufZ2FH3s4KOUYzQfsQCfoVJGDsno3QSHSTlHMSdNl+mT71kcsfFX8E4AzTa7ASQlp040BWzVOVk2\n          UuWx47QQ791hct5UTdqmfOvfmsmBvUD56c1RGT6x/FFLg9XJzV7dJCDA6oxsAgjnXmBR2jv0jqzi\n          IHC4zAJ/PmxKL8zuMDAO2zVtw88678r5T9bXxWwzz6h+xcjqGtW3dNme3jkqA4NCn2ZypWuMGKKH\n          ajl13OjVjHpV6wX1semuvmcKChx3f+7ufBTa69LhcpVDA20UPAfOcmau9iR36nBC5390HeDBdONO\n          pwkcKbIVUwy6b0tZ8W1FPv/TE8KwARxWHUtN729lVo5RHFqL4XR6IncTfAHDVYUUIMDW47PYcjrt\n          VJBS2dB8nWP36FtyvRno/Db5BKIEAIk3pRNYa/6hN5BXGyJGHZs8KXBWG97gQk5pE3M4Gpmpb0lg\n          bNA/tQDKeFJnKHGAm812Dg7hq4aLQeuHRe8Z4OnZ/U0CBKbKQzbrmVp52/ImlisUxDVFxwRT1BFq\n          wuk8MapyZlC3naWYuKz9Sul+l0RB86oPqNt1+3gV2LE3mPKFFkb+jt1Am1o6G+Jq7ykob73C5Pxa\n          jsUXmGhCvE2qh02exNFVXvsDgjN5FQ4XuxbMEsj9JEz2vasjY45S1JG9fO1Ot4jMafocPeKy/l59\n          QLqrg7yx4a0Ji8GBLzp2h2/vGEtqn4imYDemcobN2CiNAtfOwXN2LpLdku6KFwt2mk7meD7VrWG7\n          5/BJqYfJK6Q8fWsFmtwC0dd8yWC7gBZLaMtNsezmsHH18Zwo77OcCSE5VVOhTveXW13joDdfj6LB\n          A47eRl9x7HFbPhDkKllY/1Yuny1/HuF5zp3FVXQybX8+vzDlkdFkt53l24Fuo+kgA30twq1BX1W1\n          X4XcsZhPxj0tQAAtV2Q894o93nFDKOjDMdOaAP1VKm+Pp+Xm6Kzwe3DwVlnYW68pUm3wA9iw5qO1\n          mcV2J2uwZLpaUAjTQMumG57eZAC4wABiL2nBDoDXW4GlTacoxp6OM8dwcbO0pbt1KtqWLKkjRs69\n          x7CXYqLMQQ2sNyyUxbe/2STdUULBzuIcBTvBHAvXXIXNvvpl/F3eB3f7bTzo9KROTuuN5DsoYxpH\n          ZB2tLaVIWOo0FMRXFLXiMpuDWI9OBz7Dq3bDhtD/rlj1OS9e4zR0/OkYPx6GjFCnG66J07uMs8tq\n          9SV1vS+z+1qXlu/CKdrPfHxFDxuy2I65VBbFQdni0OlHhw719nfclTfeDnceIk9tr77+ivxyLZNs\n          Vo5zBUPw8d2sUbkzPmTCyAUAD/VlAnXwbRcmTYOTtFy9iZ0+HdHd7V5GhOYnbVDw3RO0yf81FYlF\n          UJLMRFJOfyvHkfqc9PvnOQ7+NoA320MHuw/CYl/jqN1uAsvkNAabJHBW5PJFOWlavAWr10F9lj2/\n          gT8TYj5ZJvXtYL1f/NuaxThqbr9uuAPohsnb7L9N3asOgAaeUO7XCeR9XBGWbtvrX0/ySlfiXi5n\n          yfjch8+AfxIRDbwI6+zWPKGKWwD41XxG27FI7FMibz6MwzO1R4DjCKuX3jsVygZ5gxPwUqDpuN7r\n          u161B98sk2oV2X4w4rDeAUpe+eJGQRNMhFo6fbBleOgMaPYp6FgC6ub1pV7leiuZZb9OUxGxfWE1\n          S6wSl8vGyekA1VsDBlM7UMmJSGD5q0LWt/QlUjZ0685UtFqHR15EvVn1vB7eD1HZwlddzsw34tro\n          uQFPbpNrSl4DylTrYK+2cmt9sAWOFlAPshg1jEr6ZHmYQNZa7DUrzLZYBXL3afyusntle5P+7DoV\n          9PgCITBJvsjQ0jccb2JTwL29+8/6s48VoMIXbB1C7FHryTxU03d2Xy+dU+vcGcVfX8zXLW17NS31\n          4FaQoFLA3juhbViPJqgxwpgv3w5Qio7CupLk1hp1EOUTvZZl3V18naW9i4DdhYd34B4ayTiM29/Q\n          eJp/RNEAS/dKi+CcbCbCBP612rYN0v10MRgQ0WmSue4N2uQ628bLTL7cTxHO4Bsaqr0rqLGiYTrd\n          zfHE1rh8Tdqr9oqFK/XQ3tHOyFf9RjFuy15Sey9s4j/2JkE23My0bkDg4jVPhsSZBpZFHL1XnTOQ\n          9DxTPDdf2qQ5GWbxOFnJhu/w5zgK3qSt8Dzbxqrf838e1/52/e8/8d9/48c+/vTL5y8/fvzrh49f\n          v/zj66cvP3335fPnH37+/lP79OtP3/7448frQ//767fff8GHfrv++OPf/+eXn/7+9T++/vLfX37+\n          FZcft/3x6y9fv/3xD5f/wh/651/+D9vXZl/mgQAA\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - X-Request-ID\n        CF-RAY:\n          - 9d0a3339de69ffb8-SJC\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Fri, 20 Feb 2026 01:23:41 GMT\n        Server:\n          - cloudflare\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        Via:\n          - envoy-router-78b689497d-765zm\n        X-Content-Type-Options:\n          - nosniff\n        alt-svc:\n          - h3=\":443\"; ma=86400\n        cf-cache-status:\n          - DYNAMIC\n        openai-model:\n          - text-embedding-3-small\n        openai-organization:\n          - future-house-xr4tdh\n        openai-processing-ms:\n          - \"71\"\n        openai-project:\n          - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj\n        openai-version:\n          - \"2020-10-01\"\n        strict-transport-security:\n          - max-age=31536000; includeSubDomains; preload\n        x-openai-proxy-wasm:\n          - v0.1\n        x-ratelimit-limit-requests:\n          - \"200000\"\n        x-ratelimit-limit-tokens:\n          - \"200000000\"\n        x-ratelimit-remaining-requests:\n          - \"199999\"\n        x-ratelimit-remaining-tokens:\n          - \"199999996\"\n        x-ratelimit-reset-requests:\n          - 0s\n        x-ratelimit-reset-tokens:\n          - 0s\n        x-request-id:\n          - req_3bb9d9e3395248069fca18585c5c81ee\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body:\n        '{\"messages\":[{\"role\":\"system\",\"content\":\"Provide a summary of the relevant\n        information that could help answer the question based on the excerpt. Your summary,\n        combined with many others, will be given to the model to generate an answer.\n        Respond with the following JSON format:\\n\\n{\\n  \\\"summary\\\": \\\"...\\\",\\n  \\\"relevance_score\\\":\n        0-10\\n}\\n\\nwhere `summary` is relevant information from the text - about 100\n        words words. `relevance_score` is an integer 0-10 for the relevance of `summary`\n        to the question.\\n\\nThe excerpt may or may not contain relevant information.\n        If not, leave `summary` empty, and make `relevance_score` be 0.\"},{\"role\":\"user\",\"content\":\"Excerpt\n        from stub1: Stub 1\\n\\n---\\n\\nI like turtles\\n\\n---\\n\\nQuestion: What do you\n        like?\"}],\"model\":\"gpt-4o-2024-11-20\",\"n\":1,\"temperature\":0.0}'\n      headers:\n        accept:\n          - application/json\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        content-length:\n          - \"802\"\n        content-type:\n          - application/json\n        host:\n          - api.openai.com\n        user-agent:\n          - AsyncOpenAI/Python 2.21.0\n        x-stainless-arch:\n          - arm64\n        x-stainless-async:\n          - async:asyncio\n        x-stainless-lang:\n          - python\n        x-stainless-os:\n          - MacOS\n        x-stainless-package-version:\n          - 2.21.0\n        x-stainless-raw-response:\n          - \"true\"\n        x-stainless-read-timeout:\n          - \"60.0\"\n        x-stainless-retry-count:\n          - \"0\"\n        x-stainless-runtime:\n          - CPython\n        x-stainless-runtime-version:\n          - 3.13.5\n      method: POST\n      uri: https://api.openai.com/v1/chat/completions\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/41STW+cMBC976+wfMmFjWCTLKLHVaqqh/ZQVVXUEiGvGcCNsZE95EOr/e8dwxLY\n          tpFyMWLevOfneXNYMcZVyT8wLhuBsu30+naX3V19+3Sb7J+esh+VAdt82X39efcx3aHjUWDY/W+Q\n          OLEupSUeoLJmhKUDgRBUkzRNbm7i7SYZgNaWoAOt7nB9bdebeHO9ThL6noiNVRI8dfyiX8YOwxks\n          mhKeqRxHU6UF70UNVJuaqOisDhUuvFcehUEezaC0BsEMrg+5YSznvm9b4V5yKuX8ewMMniW4Dhlx\n          ETy7+My0egCGvUMNPrpg5ENJgcrUTLDOQQUOjARWWTd1XeY8GuUdaHgUBBdeWgfhmiTOzXFpiiR6\n          L8JMTK/1AhDGWHJBMx3GcX9Cjq8D0LbunN37v6i8Ukb5pqAIPOVBj/VoOz6gRzrvh0H3Z7PjJNR2\n          WKB9gOG6ZLsd9fgc7YxenVLgSA71gpVNrDO9ogQUSvtFVFwK2UA5U+dcRV8quwBWi1f/6+Z/2uPL\n          KaL3yM+AlNDR0haUKmV8/uK5zUHY/LfaXqc8GOYe3CPtc4EKXEiihEr0elxK7l88QltQXDXtnFPj\n          ZlZdkWYbmYk4S1O+Oq7+ADLKb5SiAwAA\n      headers:\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - X-Request-ID\n        CF-RAY:\n          - 9d0a333b08ecf591-SJC\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Fri, 20 Feb 2026 01:23:42 GMT\n        Server:\n          - cloudflare\n        Set-Cookie:\n          - __cf_bm=M45R5VrX.bsRLMqCMA_1UcIoDmxn2nrllM4oyPcpzcA-1771550621.9261246-1.0.1.1-ORpU35ac.wPnMe83toobZCpLC99hsCxpfbAM5yFvahV8eAJgNKIr6qReqaZ.TzcfMvxRLoUuzEzccnc4yvOtHmz0s3J.FGxK.W_eKFAbONxsYo5gGPPaoMyQ.X8GOIcg;\n            HttpOnly; Secure; Path=/; Domain=api.openai.com; Expires=Fri, 20 Feb 2026\n            01:53:42 GMT\n        Strict-Transport-Security:\n          - max-age=31536000; includeSubDomains; preload\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        X-Content-Type-Options:\n          - nosniff\n        alt-svc:\n          - h3=\":443\"; ma=86400\n        cf-cache-status:\n          - DYNAMIC\n        openai-organization:\n          - future-house-xr4tdh\n        openai-processing-ms:\n          - \"527\"\n        openai-project:\n          - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj\n        openai-version:\n          - \"2020-10-01\"\n        x-openai-proxy-wasm:\n          - v0.1\n        x-ratelimit-limit-requests:\n          - \"10000\"\n        x-ratelimit-limit-tokens:\n          - \"30000000\"\n        x-ratelimit-remaining-requests:\n          - \"9999\"\n        x-ratelimit-remaining-tokens:\n          - \"29999833\"\n        x-ratelimit-reset-requests:\n          - 6ms\n        x-ratelimit-reset-tokens:\n          - 0s\n        x-request-id:\n          - req_13b2004700434cb9a881a4096c1e5422\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: '{\"input\":[\"What do you like?\"],\"model\":\"text-embedding-3-small\",\"dimensions\":1536,\"encoding_format\":null}'\n      headers:\n        accept:\n          - application/json\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        content-length:\n          - \"105\"\n        content-type:\n          - application/json\n        host:\n          - api.openai.com\n        user-agent:\n          - AsyncOpenAI/Python 2.21.0\n        x-stainless-arch:\n          - arm64\n        x-stainless-async:\n          - async:asyncio\n        x-stainless-lang:\n          - python\n        x-stainless-os:\n          - MacOS\n        x-stainless-package-version:\n          - 2.21.0\n        x-stainless-raw-response:\n          - \"true\"\n        x-stainless-read-timeout:\n          - \"120\"\n        x-stainless-retry-count:\n          - \"0\"\n        x-stainless-runtime:\n          - CPython\n        x-stainless-runtime-version:\n          - 3.13.5\n      method: POST\n      uri: https://api.openai.com/v1/embeddings\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/41d264kx3F811cs9plrVGVdskq/YggG6V0QtHkRzDUggNC/O6J7KHMi6nCOHiSh\n          d85Md1VlZkRmZPZvf/nw4eMv3/3Xl//8+vGvHz7++MOvXz9+w2ufv/36La78O/7/hw+/Xf/99Mkv\n          P3335fPnH37+/vr49Y8//Pz5yz/wb+VfV/7/Q79/E/9T/q20sntrc33zr4ufcLXP2laZ+Xw12p5j\n          9/jmj19QRt0zd+bT1V57j766fEFpNdqYz1+w2+y5cjxfXau3XFvuq87RRui3jrVb16s7xij6YFEq\n          f06u1hZzbbtYMjPkvnot2ep8foSaM+oMvdm+o88iy9V2KyPb85dmL/2Pf36tK9dQPldXrfnHG+Uj\n          1V6y1pA7wof13gsWv85S9YmwfXLrFXc4+qpyNWvHZ/vTn/NjU26pltr3WO35z/GIC//Uun7rbPgO\n          3aiBb9jz+fljJb5gD/lePCfOS+jV4FkZchM98A+ryVdUXN21Tb0zPF2fQ+5h7DFSznDJXVcJ+SyO\n          yti71dQjgNvdYgZ4tsiecgulzeTX6FKu0bEUap8bPybXRquw29L0ebG2YbteW994vG+eHQS/YejS\n          lDXral23YrUJA5eTzCutPW/lmGOs0sXme+CMNfUEI8pscj7wldwxPWGJJYxIeYKa2HHZBPgxGFjo\n          Y+HirnIV/hGuQE8orHMFjocYY8WTFd2YjkfTszFwQGH48tGOO4M1p+5Mr1iulOUOuLO2+vMX1wr3\n          DddjW7OwaVU+XOD58BxDTgJWh3YWtrt962HGkkXUsBtecPVr6Wluda0tDmDCdYZehAvCg0x1awP3\n          i6Mrny2r4OQvuwfcLO5OjYQnt9jG1z1S40LjeulH28Ci6bfWlq1MX/OJk5tVvc1MPJx8a59tjpBV\n          aPBLfZu36nhc7JD67Jb46NC77QOhRVdszIXTKw8xYCg8Z/potcMLpXgr4oapq9Br26M+G3rkGnbM\n          sdpR9lSvEnXTAJ5P2FxjZZUbqHtt3MWzoePHy1SPX3JFVYeN8LjmqBLGASLKnF0uBlza0nUtszf6\n          m+cngOnBizdxa3S2aeeIm9jLs1dsdL+yVDhZkaG2WIHQ4CYUh3Bj1lTvU3EIt4EmnDcN0XNOHG8N\n          xYjacFbyUPSJcNdyAyvnrhYVZsDkgKXkuNnJ4NMC4rRlawCXtobZATw7zoX6Lniu2YtGrAKPGDNl\n          c2vibPVufq7s5wfDRiE+K/IARq5EtBJuEJunIjyewv18sIE5AZO6bgx8Pdyk/hK+taU4b+CIOoZ6\n          /8SqKhSdQL34JcHoOBTATgoNEA8SR+75VqPn0DuFCWBJzLkNWEYVJxCAZ1OxDXwm+EQqR8DNrypR\n          BmuMh91TD9ZYtNnQL4ZjmcX8wGwNUVyXm04Xl2W9xmwG5rAxE6d7G1Ctc6nn78AbO9rzIZoboHg/\n          ryzPNQ79VE4FTDuq3iqgjbvcBuNuQgn6gM/U+8d5SzgtjYdr8KFkvRfciMWtgyd++PKGsDHVZEE2\n          qj7YBEBdCsWwu9lSTtxeACyrCq+AI5nqHEAreplFjRhXcGZDbBNHS2MRlgCrnRp7gbrBV6fSN3hI\n          sNUulowDY2wZlBZxw9hOh3drimraTnXbCKYb+60YfZO9KFABpQGKK7oFsea2cABotjOabDgXcTw7\n          KOzeUNgeg6ta9jviNmHorPr4oD5Yq/rNn+cguKtjdeP/sDUequct6SDkS9gUWMuCyxN/2fGVSrvw\n          hKFhEMCADyqrieChu4HQCOuXIH4d/SeXcj0OwnA1drcGvb0xCxDyIt/a4cPhRSV+CZLkvQNA5FzP\n          2zvXbEDIesKPqZsWO+qSzAMQFKONoHEgABwlxaFMcYytTDgXwHC1YDPAusXKEbrhVDWC4ijNruCs\n          gatVZVtvwGNsP9yfxqUJDKMuEd4XkFH3H4xmEsrJXsNRwvZ1B2GhfQnYwDdUogMlGRc4NCYKegrI\n          qOcfOHZOg0HRA2urZysneKeAEyBE3LDgiKDvaN2yfRNcTeAFfDpQyHD2hAg4BI3DKS3FwgGbhLMN\n          xXy40VTDhHEVDczkzHPLL12RcRgzDUTg3dWFBDlsFV+FFUz4YP0kYb+CHny2IbjrkcGlrBLvEWxw\n          lnS/SzJepjlG4IC0LB54mpgyDBFuVZnTADoqXRzwgM2pwyA+qynpOhxK4CjLsGAHm/PyK50k3g34\n          ECSpVEuK8XY9y1TtYFesPkOQulxsjGGrim/uXbH4LGCES1I/QLex21Awi0Mc1fKFANht625hBQIA\n          S1YRyGTl1rPZSdU1iRjA/gR5ykYmgJdeDdBn/J44SZgHjH46OoEhyJHHESCF3foFICl+C3dIEgOH\n          1VWuuvm+niWVfcwl/hTRrFpOD7dkqwreUFJ+mpEceKm9a2fPucKWcAPF0vvAzWM33XDGWaAMDQmN\n          1FoQClYbxpniTHG0mDEQZ9TJPyyziYvdEOZg0krZy+UjQV+UWMMVKwfHydxTc4WwunkIErlwB55A\n          XKDh4raAiLAJgnvhI7C1Ap7OYQ6wF+dYHUc0LHVX6xgMXGWJPwIs2Ev5AA5mNw+3OxCEHvdG6iXw\n          AXGjMBlneXQ4eU0jYWG5inJPuKlQD7eBFHta5MUjgZk+P8BgPJrKneCLwAr1G3ismqJ5kBmcVk/U\n          4kmbpZZgYMVyCIjQTATovqwCUNGUpwFpdIVruMIzJ9Qc+xdpzJxp3VLFNjZc3JLcAHhqLku5w2Sr\n          lT2cpdxFwc0aiZxCHAz8vhUgWb5JLQUwvyWuFJaxEX2FwIPmWjxD0M7UmskpXeVO4OaDs+kn6Zin\n          IPDW4R3DuOsEowb3UwiMDwIEiw8BRANQ0tVbrBjoXTH4p+Z8cVvjqY5yUyCcwNDiaWNNcQpOwz4h\n          blbhNQy7lq1jFhLcQqETXDNz/epHEcwHYqe4LOBf3Jliij4vsi4AlJjOi1lYrRbCVfm04luA82Yf\n          Yu+OX++EFcCbuLbJGCJF2WMiuQJy1CWRIeiFiyC6gw++dhVrl5rfBhrfGteAr4o6FbhFrKZmmo7Z\n          IxwfLIgmOYCaPLdsZd4HnwDCLZbY3R0MaAijgEUxOKhPYIlT0SCcn8GYy9eZpgA/tJcmPwqpB6KY\n          pIZzs6ol5U3s8+rK9zu9V9dTHTiRe1laAudCC6FgOUWL8p00cYTuwAKl6grzcZjFTRIYwX8qGp/k\n          tOK8z4yUJxeWF1odgv1rkgweqVoti0WUKUVUEhwxh82qbBisneNJIvEgaFhlBLR4B1SA34fpLIv/\n          e4d+FEeKaNG4CEh2r3rOsPdlG53EuobyPiIrQM4i2w+OCp6mwAJcqCwrc1rC/o4AuIWm3wAaAFvR\n          lD9OyoWujJIlAJcZIY4GjEg2fGAnoouzQ2SPIdZSJ5hPVZUCosBsxlB4t6D2WyoplBAJtiMs0Ron\n          mWcMTXUAmYFOiLcEy2eZVfJoiLhDUcUky5sqp0igvWGBYmUTB+y44HpKZnk1BYmjjTin93kCVW/Q\n          zrbWXJrDio7LRYsrHTBec6XHMgz+smVOuTpgb1qBAKoFGbRKAT+71C3BVbYZWigABu6ypMzs4aPT\n          EioJbFwV7uIJCpClmGbZzEuZuqLA4BXsBj2jMeEGw1wzNREaexu3mWW1EMsGbcYlU76Ax5V43oFJ\n          Nm0hfBBYNM1GwAnp7TMqNMNlzN80KkxeyVZuXI39NinKzs0Mllj1whEWJgxcvHJorq8kQutQer2w\n          1ubeT5VgnHbYtervYL9ENwKr4PEt1oLFpZaaaIFdE50kcEOljpuOXb0PycMyPQjwQ6oqBs5swX2K\n          /Ua5aiKag4ZVq0sGUMSCbmNFRKrDcEEwubBMdNBdrIMAFGlBDI5uCqxBpF4hYr+Gnw+VRzjbvwEc\n          Yqixur5w+Ke4X1ed3KuCe1W+XhGOppYLAjEtVepIYj13hFWGE6RQLC2oIFTNF6IvWI3ll7D8c9X5\n          Chrcn6U8QWvTQPUba6sWEPQ1Ta19gHEq4m45wIG7iQfxuLuqBQZLZqb4xcJYuADaXWEZA1NA3jse\n          nQoifTAAi2rYpONsmb8GkIzZNKnKkDuaFgwAb4qi+0l3be4Ga113GGuGuy9eOBort+o9sQXYyXgp\n          yLtrLgtnxkhfJZ1aWvgP8B5DrwC0FAPL9wKLU0GpdATmrVUX+PbWq1YkKygZ85fq9zp4S9eUFmKx\n          SjCxiZvVZMvkN0+8MJaxsKgqqktJKjfQAsFEU6UgKWF1HxjDUDBX84pPaks4G2179Q+boMpzJina\n          VEpiWa6H1AQLs7ZtDAK/ggyKLIbmyYKoITVEDoDpIhkR6uY1wgFc0+pNp1Rn3e80xA0CJ3bUsadb\n          84x4pAu6G0ntTfHoHle9QFLw+KBcM+XKLdqk/ierpjM2lSuWwQeW6s2IM3FHt00FPEmrdjQKgzXL\n          h8i/KAvSIDmpI9Y8Jxzp0pJFRYxh/JLH3ZshTe42L1Gsa80Apqwyj7iBX1P4gCdoGg9AK1dYSKv1\n          SohpVu0gL8SnqL8N5Tm75fsK623iunVEXKoKl9nTb+t+Ddx9ToUK60oMa7l+1BKCnd9Kdq+czYLv\n          oE5m/nla5CbV4FQ53qdYg2/DcpnH6QQ8L8q0v68KxQ26rCcGhVgGsqUVMqrzsimuikSQDSumKau4\n          cdW6NO7KoDeOi6bs8BVJaCNnHgwUdjPtswUe3kpcMDl28lTFcWPDJUlJjyWWqpz3XM2BO6DKUoGs\n          FlXvIlvSxrQVhqLmbXLrTv2l8SBSoaFPgLDe1XGwfGvF4hNrwD52dv28kFzcOogCDLfUG7F3QCQq\n          LM2PLmH+iKBwCPZeVprPsp9Jz33oWbRZQ8MZyJU1m4CLzKaeE4xvN2OMg+hhv0/D3sHaiFstcTJN\n          rAxTbJrMaAjoWVwZTwn4tvJ3Wq8LRTd4gv0Cb95+M9uT6O22LqyBSjEACCtih541S/w/2h60QHGX\n          BCmmcEtshGvGHU9lzWOWqFBVtozO4GiyKmOF/Mh0uVkSbak7oa55zTLeAdiCuS7Ru7lPv2124Xxa\n          TyDO4Zqh4HZUdkOp1WpH2F0pJCGxGlzGdWuSFCQn06g2W4R2+gGUwM1KCjzw53WZ1wO2U/dyiQWa\n          4ZKx6zYFMYARc0V6YDZ1qmKgg7UeE0FeNKJrBoTJEgWc8A097LwAFfSwEkwQBZT+SpJ6rera7Efw\n          Th+4A/0t+Jy+vbIIX2xCq868wLB05dxMV1u9u0oKhygcXzlNxYDd1lS1w+hz6w9+Z+bUptAEZm+O\n          S7KBRmmnaTDuDaUhpK6jaAoKrtBSWANoxRxGAN7jujx/LmBNSYpS+sZmV21+hL0Wg7aEdjumUkmc\n          4GeCd5NZ+LI0Tl82NePt4Anwk+n5uc5snvoHnONij8zqiCWCKg6yYmk49D26ogo4uFkNsxVq80rR\n          chx73gyMGvV4cISDDhxBUQmx+5L7z1tGd6UXzvvsSxtNmGC3A2JGc/vtlcWcAdP2WmGhKSLiZ3hv\n          K4xZ1A8x2S66tEdclvDT23GdjU3bhOuAt8NcP+7AzBEnoIVm473E8KCaTEcXq0cwPbW1pHOJ9Kfx\n          FPyDVX+SKqxtOfayh92Brez1CDOqSgaPCnbmWkJS/ACBbGUMbTRh9NOC1qbEX7eFxYSlsQsG14Q9\n          s3F9eFMVG7UsxDBwuaa81WEd3jjoIAbT/Ba7Qa2fvOFcaQW63ShQuMmmEtQ8Dp7eKsVveAzQjWep\n          xKMNGZhIeCr4OCm5Bvors2MjERIsr9hpRziAaav+BpF3D0sdU6C5TFVCw7IxBxeDft3t4AkQ8lHw\n          iGmNzSBBAJuaMbrGKaguD7AWUVG7VJhTUEDGcJaWLTQxMUFGTkrVhmvtgOqmqowWaIzpCuFw1Ysy\n          dDPdJEdQtal3sm7xuJlYgRbkrbwI3TEPDdipqhRCggyrFTMpUGxWhyXXPh1lFNfGbuYDbNgETHNZ\n          v1rjsIeqXkzHEdwiILAFjRmD9X9T9bERRc4VFfVdupyiUUtsHAaIcFjC2Go6l2VPWJYNsGDMb5qb\n          xmmbu29LF7dmKndrlLjDBeWLWjTgoBPLNDHkV62qz4HQMjTDEo0k/4X47Vipf7RSkydo/xXWNLWQ\n          0VYxSQGRb+/5onPgzo6A2BoNdwnkDQIQ2lOFFiDRVQtER/bD3moWO2VN4JJCAS2lntQqqFYWh2Lt\n          0e1qHzZTZifQoSEe64p8u/4NEIPnEksB9LaCCzDjVvHLbJ3wX7ZvL+6BZ1eSsgAPrhcNVUzPiGm6\n          PFzTwTBwS317wERo6JZnrGR/o6h+KFkK2VpYVmXgo+8ci22PcJVHujaud+bjFE4nAZYjd3AgrRKe\n          amm1cgFtJgz+tutj4cByio5ZZmGeVPfrEpZYN8RSbMjK/FbLwDpj+VRECGzJUrUCMeoVLTEN1IXn\n          8mTzhfCmplauwSn5jlrUqQO1DDgCbzucAwFH1b7BjM3U0mteHXqqFoEX0xMEE+5ZFPMujpZSdewp\n          SdspIHAmsIjDTBfA/n6lujMRGGu3pgUOv1FlhFLXBw5kHUI22wR0j83GySzWjErUub28dJIxb9a/\n          7RBdyTkRAZ6zCJNkaGnlj/HWfGPvlxb8lUL5aq+/hjxY/1buapUG2EXY/VMz0tJgK1z7CNtFcN/W\n          lxbPATB3ataOuVdNtV+pnG4zNRB3NHs8L9GO4n5W8roebLbQedHrpOVnymrkGCplJnfVn+rcP5/E\n          BvJkis2AxRTRYbGzvu2qIQPQpqoSHkeKnexNETZuoL/szn/k1BGMFUgGcVMYeYQVauMGQ8MKrTpi\n          p+HFraq0ign0G9uk1Asks55hoBs7GNokREY6nucQvZk03exA3Fog5ZgnTRoiYGxgLG0yGbCNorI3\n          8tyxrZdmMZmYpsZkk71qAvau9lvWSnsLRQYtsRrCgHVrPwqJp/Vps3sgQ9XbDcs6rHOEspKuo/N8\n          zN1tGvDaRT46FhtiiykvwSh0VgqjQ/NqFWumcrIa27FNOZssc8uvMx3ctiLf2CyNasSbOk4Ep6RG\n          eTmL61YjcJ26pdcbsaA+0QRxrcbn2zRThWvWZs9j3qmy9dBKVD775WEpbM3VyG5t/6ZZuNa9s5dO\n          I12DSWkzJzYos3kmgLGmKgJhcl/WA7gc53G+LKN8emS2Wak06Q1uYFk3DNsmcCq0UQKGbmMziATh\n          FzVHwC7PsPZR5qvh2ax7YU3Lyh6mOly/VqloV8cy66reBQ0n1qzFgGxi2qAaLZM96o/NBsIMFten\n          +ubhCjqvEt7DOJfp8oLSvqZNuaa6fDz9thr65gCOEu+olpMg5Nzaf4snR2TRlGx9nnN1+8Qgvp3e\n          UVV8/EZwco2AXpzgbSPMJtUoJomCUQ+TWHOkFqs5VleoLdTdUFKXatltweSK1RUOtTg8ZmFCSpKy\n          o6RNfzoPyeiFPZ5Vjw+JjGIz1nCqScUKg7BPMwCZGMsmkF08v7RQojyoBTU17Gavox44sGcXiwVx\n          k7XkGE27rRAQRfuyRCZ0PW3ALFfYpEa4ANvZK1mu4AJAMBXzUlxiKghsto11ObfpwlxCBZRMHa5V\n          rDYW7JJYqtkBl8jizYaA9zaGDa54O/XnfMTiuUIGLQuwwRF7Wka4Rth2y2oW9qsVk7KyhFOEqbL6\n          263U2iqHHffXXRGDojIrcV4zaWuzRwAYGWlSkrUQvrQUdhSFc2WB/TXXkZyhIl6X05oF+U94QhVu\n          neFdBBjO1GFf2oF13xGHI9lAzs4eXg04p0kQXup/BM3Fob5e9JEEwA3bELMsM6s9HLfPYSlT8SWb\n          GLTWT+Gaj/2j6LhTZG25PboWOURAp8sKfG2BpOm5ClBcay3jhBEEM1XREBCFqngQzFLDJqfgbU3u\n          vpGwt9z2wwo7bUs92ZrVcjCcldbew9MLxwtqy3RnanhYKKBv7dUnvSTAlxKPBYTv38A5ggA0SnMq\n          J09qN24Cv3c9MBWA3rTvweqMVR049GEvdQQc3DW0EeyoGfndk8QrVdtDnIF/6NqmzB5NkiXTarN1\n          p2tMwkriiCu+Po31Yjq3Og06zT4iqnHKfpp3c3bdlcMELDnBGYGH9t2RJXzWW4YqEIgXa6aX+m68\n          o1HiKIZ1sdhj4tzq3Yt9cSVwNfO1GLJtCnxlpvtZj3oNhSqa+kNo3mk9RXTfW+kxk7QI5GJn7Fa2\n          eROnQTCM3+EiQBui8Ga72VmK4ir2mzjjsZaeA3A0qqBsCBvby40LscfEm2O1ifQ2BWbUrDoHvLC1\n          tZWTdOxNDqeTTEYdo2hPFWVgniWg2ktvilXQMk1OW1VlzPLL0iEgnVCj2sAYnKprdqFPlnuWN7xV\n          M6d4K23EIXuhlu21DjYrb78ugmPZNPHFLCEHH76YQ3EH4N2LNaU1FuJM9HN6u0LLm/m8ls1wOuRI\n          S5ExzaHCylMLM0eDhPYs0ZVPGwEal9LOSBvVESaSn8khw8u0vVdYdnnE7jYtj51rHMCtJ5i1dLe2\n          ufZ2FH3s4KOUYzQfsQCfoVJGDsno3QSHSTlHMSdNl+mT71kcsfFX8E4AzTa7ASQlp040BWzVOVk2\n          UuWx47QQ791hct5UTdqmfOvfmsmBvUD56c1RGT6x/FFLg9XJzV7dJCDA6oxsAgjnXmBR2jv0jqzi\n          IHC4zAJ/PmxKL8zuMDAO2zVtw88678r5T9bXxWwzz6h+xcjqGtW3dNme3jkqA4NCn2ZypWuMGKKH\n          ajl13OjVjHpV6wX1semuvmcKChx3f+7ufBTa69LhcpVDA20UPAfOcmau9iR36nBC5390HeDBdONO\n          pwkcKbIVUwy6b0tZ8W1FPv/TE8KwARxWHUtN729lVo5RHFqL4XR6IncTfAHDVYUUIMDW47PYcjrt\n          VJBS2dB8nWP36FtyvRno/Db5BKIEAIk3pRNYa/6hN5BXGyJGHZs8KXBWG97gQk5pE3M4Gpmpb0lg\n          bNA/tQDKeFJnKHGAm812Dg7hq4aLQeuHRe8Z4OnZ/U0CBKbKQzbrmVp52/ImlisUxDVFxwRT1BFq\n          wuk8MapyZlC3naWYuKz9Sul+l0RB86oPqNt1+3gV2LE3mPKFFkb+jt1Am1o6G+Jq7ykob73C5Pxa\n          jsUXmGhCvE2qh02exNFVXvsDgjN5FQ4XuxbMEsj9JEz2vasjY45S1JG9fO1Ot4jMafocPeKy/l59\n          QLqrg7yx4a0Ji8GBLzp2h2/vGEtqn4imYDemcobN2CiNAtfOwXN2LpLdku6KFwt2mk7meD7VrWG7\n          5/BJqYfJK6Q8fWsFmtwC0dd8yWC7gBZLaMtNsezmsHH18Zwo77OcCSE5VVOhTveXW13joDdfj6LB\n          A47eRl9x7HFbPhDkKllY/1Yuny1/HuF5zp3FVXQybX8+vzDlkdFkt53l24Fuo+kgA30twq1BX1W1\n          X4XcsZhPxj0tQAAtV2Q894o93nFDKOjDMdOaAP1VKm+Pp+Xm6Kzwe3DwVlnYW68pUm3wA9iw5qO1\n          mcV2J2uwZLpaUAjTQMumG57eZAC4wABiL2nBDoDXW4GlTacoxp6OM8dwcbO0pbt1KtqWLKkjRs69\n          x7CXYqLMQQ2sNyyUxbe/2STdUULBzuIcBTvBHAvXXIXNvvpl/F3eB3f7bTzo9KROTuuN5DsoYxpH\n          ZB2tLaVIWOo0FMRXFLXiMpuDWI9OBz7Dq3bDhtD/rlj1OS9e4zR0/OkYPx6GjFCnG66J07uMs8tq\n          9SV1vS+z+1qXlu/CKdrPfHxFDxuy2I65VBbFQdni0OlHhw719nfclTfeDnceIk9tr77+ivxyLZNs\n          Vo5zBUPw8d2sUbkzPmTCyAUAD/VlAnXwbRcmTYOTtFy9iZ0+HdHd7V5GhOYnbVDw3RO0yf81FYlF\n          UJLMRFJOfyvHkfqc9PvnOQ7+NoA320MHuw/CYl/jqN1uAsvkNAabJHBW5PJFOWlavAWr10F9lj2/\n          gT8TYj5ZJvXtYL1f/NuaxThqbr9uuAPohsnb7L9N3asOgAaeUO7XCeR9XBGWbtvrX0/ySlfiXi5n\n          yfjch8+AfxIRDbwI6+zWPKGKWwD41XxG27FI7FMibz6MwzO1R4DjCKuX3jsVygZ5gxPwUqDpuN7r\n          u161B98sk2oV2X4w4rDeAUpe+eJGQRNMhFo6fbBleOgMaPYp6FgC6ub1pV7leiuZZb9OUxGxfWE1\n          S6wSl8vGyekA1VsDBlM7UMmJSGD5q0LWt/QlUjZ0685UtFqHR15EvVn1vB7eD1HZwlddzsw34tro\n          uQFPbpNrSl4DylTrYK+2cmt9sAWOFlAPshg1jEr6ZHmYQNZa7DUrzLZYBXL3afyusntle5P+7DoV\n          9PgCITBJvsjQ0jccb2JTwL29+8/6s48VoMIXbB1C7FHryTxU03d2Xy+dU+vcGcVfX8zXLW17NS31\n          4FaQoFLA3juhbViPJqgxwpgv3w5Qio7CupLk1hp1EOUTvZZl3V18naW9i4DdhYd34B4ayTiM29/Q\n          eJp/RNEAS/dKi+CcbCbCBP612rYN0v10MRgQ0WmSue4N2uQ628bLTL7cTxHO4Bsaqr0rqLGiYTrd\n          zfHE1rh8Tdqr9oqFK/XQ3tHOyFf9RjFuy15Sey9s4j/2JkE23My0bkDg4jVPhsSZBpZFHL1XnTOQ\n          9DxTPDdf2qQ5GWbxOFnJhu/w5zgK3qSt8Dzbxqrf838e1/52/e8/8d9/48c+/vTL5y8/fvzrh49f\n          v/zj66cvP3335fPnH37+/lP79OtP3/7448frQ//767fff8GHfrv++OPf/+eXn/7+9T++/vLfX37+\n          FZcft/3x6y9fv/3xD5f/wh/651/+D9vXZl/mgQAA\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - X-Request-ID\n        CF-RAY:\n          - 9d0a333f5f9effb8-SJC\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Fri, 20 Feb 2026 01:23:42 GMT\n        Server:\n          - cloudflare\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        Via:\n          - envoy-router-5b7db9b97b-4zdn7\n        X-Content-Type-Options:\n          - nosniff\n        alt-svc:\n          - h3=\":443\"; ma=86400\n        cf-cache-status:\n          - DYNAMIC\n        openai-model:\n          - text-embedding-3-small\n        openai-organization:\n          - future-house-xr4tdh\n        openai-processing-ms:\n          - \"117\"\n        openai-project:\n          - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj\n        openai-version:\n          - \"2020-10-01\"\n        strict-transport-security:\n          - max-age=31536000; includeSubDomains; preload\n        x-openai-proxy-wasm:\n          - v0.1\n        x-ratelimit-limit-requests:\n          - \"200000\"\n        x-ratelimit-limit-tokens:\n          - \"200000000\"\n        x-ratelimit-remaining-requests:\n          - \"199999\"\n        x-ratelimit-remaining-tokens:\n          - \"199999996\"\n        x-ratelimit-reset-requests:\n          - 0s\n        x-ratelimit-reset-tokens:\n          - 0s\n        x-request-id:\n          - req_10b00bfc4b2e457886699e71785e20ab\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body:\n        '{\"messages\":[{\"role\":\"system\",\"content\":\"Provide a summary of the relevant\n        information that could help answer the question based on the excerpt. Your summary,\n        combined with many others, will be given to the model to generate an answer.\n        Respond with the following JSON format:\\n\\n{\\n  \\\"summary\\\": \\\"...\\\",\\n  \\\"relevance_score\\\":\n        0-10\\n}\\n\\nwhere `summary` is relevant information from the text - about 100\n        words words. `relevance_score` is an integer 0-10 for the relevance of `summary`\n        to the question.\\n\\nThe excerpt may or may not contain relevant information.\n        If not, leave `summary` empty, and make `relevance_score` be 0.\"},{\"role\":\"user\",\"content\":\"Excerpt\n        from stub1: Stub 1\\n\\n---\\n\\nI like turtles\\n\\n---\\n\\nQuestion: What do you\n        like?\"}],\"model\":\"gpt-4o-2024-11-20\",\"n\":1,\"temperature\":0.0}'\n      headers:\n        accept:\n          - application/json\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        content-length:\n          - \"802\"\n        content-type:\n          - application/json\n        host:\n          - api.openai.com\n        user-agent:\n          - AsyncOpenAI/Python 2.21.0\n        x-stainless-arch:\n          - arm64\n        x-stainless-async:\n          - async:asyncio\n        x-stainless-lang:\n          - python\n        x-stainless-os:\n          - MacOS\n        x-stainless-package-version:\n          - 2.21.0\n        x-stainless-raw-response:\n          - \"true\"\n        x-stainless-read-timeout:\n          - \"60.0\"\n        x-stainless-retry-count:\n          - \"0\"\n        x-stainless-runtime:\n          - CPython\n        x-stainless-runtime-version:\n          - 3.13.5\n      method: POST\n      uri: https://api.openai.com/v1/chat/completions\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/41SwWrcMBC971cIXXLxBtvZrHFvKYUSaCGHlhTqYLTy2FYiS0Iah4Rl/71jezf2\n          tg3kIuN5856e5s1+xRhXFf/EuGwFys7p9ZfP+a/Nzbf7R2hubuX3Hd65q037M6vvvvp7Hg0Mu3sE\n          iSfWpbTEA1TWTLD0IBAG1STLkuvreJumI9DZCvRAaxyuN3adxulmnST0PRJbqyQE6vhNv4ztx3Ow\n          aCp4oXIcnSodhCAaoNqpiYre6qHCRQgqoDDIoxmU1iCY0fW+MIwVPPRdJ/xrQaWC/2iBwYsE75AR\n          FyGwi1um1RMw7D1qCNEFIx9KClSmYYI5DzV4MBJYbf2p67Lg0STvQcOzILgM0noYrkniwhyWpkii\n          D2KYiem1XgDCGEsuaKbjOB6OyOFtANo2zttd+IvKa2VUaEuKIFAe9NiA1vERPdD5MA66P5sdJ6HO\n          YYn2Ccbrku120uNztDN6dUyBIznUC1Z+Yp3plRWgUDosouJSyBaqmTrnKvpK2QWwWrz6Xzf/055e\n          ThF9RH4GpARHS1tSqpTx+YvnNg/D5r/X9jbl0TAP4J9pn0tU4IckKqhFr6el5OE1IHQlxdXQznk1\n          bWbtyixPZS7iPMv46rD6A2orna2iAwAA\n      headers:\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - X-Request-ID\n        CF-RAY:\n          - 9d0a33412e5bf591-SJC\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Fri, 20 Feb 2026 01:23:43 GMT\n        Server:\n          - cloudflare\n        Strict-Transport-Security:\n          - max-age=31536000; includeSubDomains; preload\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        X-Content-Type-Options:\n          - nosniff\n        alt-svc:\n          - h3=\":443\"; ma=86400\n        cf-cache-status:\n          - DYNAMIC\n        openai-organization:\n          - future-house-xr4tdh\n        openai-processing-ms:\n          - \"675\"\n        openai-project:\n          - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj\n        openai-version:\n          - \"2020-10-01\"\n        x-openai-proxy-wasm:\n          - v0.1\n        x-ratelimit-limit-requests:\n          - \"10000\"\n        x-ratelimit-limit-tokens:\n          - \"30000000\"\n        x-ratelimit-remaining-requests:\n          - \"9999\"\n        x-ratelimit-remaining-tokens:\n          - \"29999833\"\n        x-ratelimit-reset-requests:\n          - 6ms\n        x-ratelimit-reset-tokens:\n          - 0s\n        x-request-id:\n          - req_71fceccb1783407182beca913eb4c0f7\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\nversion: 1\n"
  },
  {
    "path": "tests/cassettes/test_odd_client_requests.yaml",
    "content": "interactions:\n  - request:\n      body: \"\"\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.crossref.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.crossref.org/works?mailto=example%40papercrow.ai&query.title=Augmenting+large+language+models+with+chemistry+tools&rows=1&query.author=Andres+M.+Bran+Sam+Cox&select=DOI%2Cauthor%2Ctitle\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/7WTwXKbMBCGX4XRGWEBNnG4JfYlh447zaEHO4cdWECTBVFJxPF4ePcuTNvQTg/J\n          IRwYsbv69C+r/yqcBz84kQvzLELRonNQo/SXHjl2NvZZknZ+kXpB67TpOBtHKlJvGZFfRQUFeqZd\n          x1B444GkRTfQFMri7W0otMeWP45XsT88TAwVxSrdnlZunSSbTKpkLZXaponcMhkG3xg7l9f6BadD\n          77qSkZyroNV04ciXKLi30HHI4Y8Bu2JSXmk7q4aq0qTBz4qPT2P4RnqEdonZmde/EVCWetoH9H/O\n          4dvuYc91jfe9y0+r08rYQpeRsfVppfjhRlQqVRrzaruJf/WDndcFeCzlXC7yCshh+EfWgXhhl8oe\n          i0aTn2MfkPebtwNLZom7ByqBJ2b1J/SbyCxb38j0Ntu8s995oOdgHy01fm/4onzKOFK1zmS2ucne\n          Ke8r/3vd9/jPQM5A9KGJPLEhtCeuO4q7oW6nc7s6ILA18rurB7ZQ0JoSyQVn7ZugaLBl69lL4I0h\n          J2bG7B/Zo5X9bLk4FHy+vUzmYytbL3VX4qvI1SQNbNFIvjmT5bqBaBzHn2Aj1bnyAwAA\n      headers:\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Length:\n          - \"450\"\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Mon, 11 Aug 2025 23:07:29 GMT\n        access-control-allow-headers:\n          - X-Requested-With, Accept, Accept-Encoding, Accept-Charset, Accept-Language,\n            Accept-Ranges, Cache-Control\n        access-control-allow-origin:\n          - \"*\"\n        access-control-expose-headers:\n          - Link\n        content-encoding:\n          - gzip\n        permissions-policy:\n          - interest-cohort=()\n        server:\n          - Jetty(9.4.40.v20210413)\n        vary:\n          - Accept-Encoding\n        x-api-pool:\n          - plus\n        x-rate-limit-interval:\n          - 1s\n        x-rate-limit-limit:\n          - \"150\"\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: \"\"\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.semanticscholar.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.semanticscholar.org/graph/v1/paper/search/match?query=Augmenting+large+language+models+with+chemistry+tools&fields=authors%2CexternalIds%2Ctitle\n    response:\n      body:\n        string:\n          '{\"data\": [{\"paperId\": \"354dcdebf3f8b5feeed5c62090e0bc1f0c28db06\", \"externalIds\":\n          {\"DBLP\": \"journals/natmi/BranCSBWS24\", \"ArXiv\": \"2304.05376\", \"PubMedCentral\":\n          \"11116106\", \"DOI\": \"10.1038/s42256-024-00832-8\", \"CorpusId\": 258059792, \"PubMed\":\n          \"38799228\"}, \"title\": \"Augmenting large language models with chemistry tools\",\n          \"authors\": [{\"authorId\": \"2216007369\", \"name\": \"Andr\\u00e9s M Bran\"}, {\"authorId\":\n          \"2161337138\", \"name\": \"Sam Cox\"}, {\"authorId\": \"1820929773\", \"name\": \"Oliver\n          Schilter\"}, {\"authorId\": \"2251414370\", \"name\": \"Carlo Baldassari\"}, {\"authorId\":\n          \"2150199535\", \"name\": \"Andrew D. White\"}, {\"authorId\": \"1379965853\", \"name\":\n          \"P. Schwaller\"}], \"matchScore\": 172.33388}]}\n\n          '\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Length:\n          - \"684\"\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Mon, 11 Aug 2025 23:07:29 GMT\n        Via:\n          - 1.1 b735cef950dccc7c59398fa8df6c4f7e.cloudfront.net (CloudFront)\n        X-Amz-Cf-Id:\n          - nkPDGPo8WQ95iIDStmiHGOE4BK1JJbyKF7Mu9lZUaX084aww0AKe-A==\n        X-Amz-Cf-Pop:\n          - SFO53-P7\n        X-Cache:\n          - Miss from cloudfront\n        x-amz-apigw-id:\n          - PKejwGOHvHcEVsA=\n        x-amzn-Remapped-Connection:\n          - keep-alive\n        x-amzn-Remapped-Content-Length:\n          - \"684\"\n        x-amzn-Remapped-Date:\n          - Mon, 11 Aug 2025 23:07:29 GMT\n        x-amzn-Remapped-Server:\n          - gunicorn\n        x-amzn-RequestId:\n          - c7fcb0c1-ceab-4351-9d6f-52228f14fb5a\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: \"\"\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.crossref.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.crossref.org/works/10.48550%2FarXiv.2304.05376/transform/application/x-bibtex\n    response:\n      body:\n        string: Resource not found.\n      headers:\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Type:\n          - text/plain;charset=utf-8\n        Date:\n          - Mon, 11 Aug 2025 23:07:29 GMT\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        access-control-allow-headers:\n          - X-Requested-With, Accept, Accept-Encoding, Accept-Charset, Accept-Language,\n            Accept-Ranges, Cache-Control\n        access-control-allow-origin:\n          - \"*\"\n        access-control-expose-headers:\n          - Link\n        permissions-policy:\n          - interest-cohort=()\n        server:\n          - Jetty(9.4.40.v20210413)\n        x-api-pool:\n          - plus\n        x-rate-limit-interval:\n          - 1s\n        x-rate-limit-limit:\n          - \"150\"\n      status:\n        code: 404\n        message: Not Found\n  - request:\n      body: \"\"\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.semanticscholar.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.semanticscholar.org/graph/v1/paper/search/match?query=Augmenting+large+language+models+with+chemistry+tools&fields=externalIds%2Ctitle\n    response:\n      body:\n        string:\n          '{\"data\": [{\"paperId\": \"354dcdebf3f8b5feeed5c62090e0bc1f0c28db06\", \"externalIds\":\n          {\"DBLP\": \"journals/natmi/BranCSBWS24\", \"ArXiv\": \"2304.05376\", \"PubMedCentral\":\n          \"11116106\", \"DOI\": \"10.1038/s42256-024-00832-8\", \"CorpusId\": 258059792, \"PubMed\":\n          \"38799228\"}, \"title\": \"Augmenting large language models with chemistry tools\",\n          \"matchScore\": 172.33388}]}\n\n          '\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Length:\n          - \"348\"\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Mon, 11 Aug 2025 23:07:30 GMT\n        Via:\n          - 1.1 ad0f81beb11a40b80a59b548e3794d00.cloudfront.net (CloudFront)\n        X-Amz-Cf-Id:\n          - U6GVoAWByKASOEZeK9wZjOAgFgtMqO6MBFZXyUCOt2uJEKKjVjbLiA==\n        X-Amz-Cf-Pop:\n          - SFO53-P7\n        X-Cache:\n          - Miss from cloudfront\n        x-amz-apigw-id:\n          - PKej6ERjPHcEhsw=\n        x-amzn-Remapped-Connection:\n          - keep-alive\n        x-amzn-Remapped-Content-Length:\n          - \"348\"\n        x-amzn-Remapped-Date:\n          - Mon, 11 Aug 2025 23:07:30 GMT\n        x-amzn-Remapped-Server:\n          - gunicorn\n        x-amzn-RequestId:\n          - 3a7f37da-71c0-4b1f-b680-a332a5845e59\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: \"\"\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.crossref.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.crossref.org/works?mailto=example%40papercrow.ai&query.title=Augmenting+large+language+models+with+chemistry+tools&rows=1&select=DOI%2Ctitle\n    response:\n      body:\n        string:\n          '{\"status\":\"ok\",\"message-type\":\"work-list\",\"message-version\":\"1.0.0\",\"message\":{\"facets\":{},\"total-results\":2509115,\"items\":[{\"DOI\":\"10.1038\\/s42256-024-00832-8\",\"title\":[\"Augmenting\n          large language models with chemistry tools\"]}],\"items-per-page\":1,\"query\":{\"start-index\":0,\"search-terms\":null}}}'\n      headers:\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Mon, 11 Aug 2025 23:07:31 GMT\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        access-control-allow-headers:\n          - X-Requested-With, Accept, Accept-Encoding, Accept-Charset, Accept-Language,\n            Accept-Ranges, Cache-Control\n        access-control-allow-origin:\n          - \"*\"\n        access-control-expose-headers:\n          - Link\n        permissions-policy:\n          - interest-cohort=()\n        server:\n          - Jetty(9.4.40.v20210413)\n        x-api-pool:\n          - plus\n        x-rate-limit-interval:\n          - 1s\n        x-rate-limit-limit:\n          - \"150\"\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: \"\"\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.crossref.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.crossref.org/works/10.48550%2FarXiv.2304.05376/transform/application/x-bibtex\n    response:\n      body:\n        string: Resource not found.\n      headers:\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Type:\n          - text/plain;charset=utf-8\n        Date:\n          - Mon, 11 Aug 2025 23:07:31 GMT\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        access-control-allow-headers:\n          - X-Requested-With, Accept, Accept-Encoding, Accept-Charset, Accept-Language,\n            Accept-Ranges, Cache-Control\n        access-control-allow-origin:\n          - \"*\"\n        access-control-expose-headers:\n          - Link\n        permissions-policy:\n          - interest-cohort=()\n        server:\n          - Jetty(9.4.40.v20210413)\n        x-api-pool:\n          - plus\n        x-rate-limit-interval:\n          - 1s\n        x-rate-limit-limit:\n          - \"150\"\n      status:\n        code: 404\n        message: Not Found\n  - request:\n      body: \"\"\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.crossref.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.crossref.org/works?mailto=example%40papercrow.ai&query.title=Augmenting+large+language+models+with+chemistry+tools&rows=1&select=DOI%2Ctitle\n    response:\n      body:\n        string:\n          '{\"status\":\"ok\",\"message-type\":\"work-list\",\"message-version\":\"1.0.0\",\"message\":{\"facets\":{},\"total-results\":2509115,\"items\":[{\"DOI\":\"10.1038\\/s42256-024-00832-8\",\"title\":[\"Augmenting\n          large language models with chemistry tools\"]}],\"items-per-page\":1,\"query\":{\"start-index\":0,\"search-terms\":null}}}'\n      headers:\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Mon, 11 Aug 2025 23:07:31 GMT\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        access-control-allow-headers:\n          - X-Requested-With, Accept, Accept-Encoding, Accept-Charset, Accept-Language,\n            Accept-Ranges, Cache-Control\n        access-control-allow-origin:\n          - \"*\"\n        access-control-expose-headers:\n          - Link\n        permissions-policy:\n          - interest-cohort=()\n        server:\n          - Jetty(9.4.40.v20210413)\n        x-api-pool:\n          - plus\n        x-rate-limit-interval:\n          - 1s\n        x-rate-limit-limit:\n          - \"150\"\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: \"\"\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.semanticscholar.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.semanticscholar.org/graph/v1/paper/search/match?query=Augmenting+large+language+models+with+chemistry+tools&fields=externalIds%2Ctitle\n    response:\n      body:\n        string:\n          '{\"data\": [{\"paperId\": \"354dcdebf3f8b5feeed5c62090e0bc1f0c28db06\", \"externalIds\":\n          {\"DBLP\": \"journals/natmi/BranCSBWS24\", \"ArXiv\": \"2304.05376\", \"PubMedCentral\":\n          \"11116106\", \"DOI\": \"10.1038/s42256-024-00832-8\", \"CorpusId\": 258059792, \"PubMed\":\n          \"38799228\"}, \"title\": \"Augmenting large language models with chemistry tools\",\n          \"matchScore\": 172.33388}]}\n\n          '\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Length:\n          - \"348\"\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Mon, 11 Aug 2025 23:07:32 GMT\n        Via:\n          - 1.1 b0797f10be715dcb685d992d17347df4.cloudfront.net (CloudFront)\n        X-Amz-Cf-Id:\n          - OAqJJhJQiS0SVeyDr4ht1q5ojGQteyk78fT_uuh5cP7HppAipyaQiw==\n        X-Amz-Cf-Pop:\n          - SFO53-P7\n        X-Cache:\n          - Miss from cloudfront\n        x-amz-apigw-id:\n          - PKekHFc-vHcElrA=\n        x-amzn-Remapped-Connection:\n          - keep-alive\n        x-amzn-Remapped-Content-Length:\n          - \"348\"\n        x-amzn-Remapped-Date:\n          - Mon, 11 Aug 2025 23:07:32 GMT\n        x-amzn-Remapped-Server:\n          - gunicorn\n        x-amzn-RequestId:\n          - cfb341d2-ff15-4055-9f88-14774e0bf4da\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: \"\"\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.crossref.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.crossref.org/works/10.48550%2FarXiv.2304.05376/transform/application/x-bibtex\n    response:\n      body:\n        string: Resource not found.\n      headers:\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Type:\n          - text/plain;charset=utf-8\n        Date:\n          - Mon, 11 Aug 2025 23:07:32 GMT\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        access-control-allow-headers:\n          - X-Requested-With, Accept, Accept-Encoding, Accept-Charset, Accept-Language,\n            Accept-Ranges, Cache-Control\n        access-control-allow-origin:\n          - \"*\"\n        access-control-expose-headers:\n          - Link\n        permissions-policy:\n          - interest-cohort=()\n        server:\n          - Jetty(9.4.40.v20210413)\n        x-api-pool:\n          - plus\n        x-rate-limit-interval:\n          - 1s\n        x-rate-limit-limit:\n          - \"150\"\n      status:\n        code: 404\n        message: Not Found\n  - request:\n      body: \"\"\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.semanticscholar.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.semanticscholar.org/graph/v1/paper/DOI:10.1007/s40278-023-41815-2?fields=externalIds%2Ctitle\n    response:\n      body:\n        string:\n          '{\"paperId\": \"e0d2719e49ad216f98ed640864cdacd1c20f53e6\", \"externalIds\":\n          {\"DOI\": \"10.1007/s40278-023-41815-2\", \"CorpusId\": 259225376}, \"title\": \"Convalescent-anti-sars-cov-2-plasma/immune-globulin\"}\n\n          '\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Length:\n          - \"197\"\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Mon, 11 Aug 2025 23:07:32 GMT\n        Via:\n          - 1.1 0113a71a4be95c1ea6c4a193aad565aa.cloudfront.net (CloudFront)\n        X-Amz-Cf-Id:\n          - lCrlQxQhajvAm7xBGn-DKotKXEazlgudbFvdVTB_t1bshv_7Ee4gLg==\n        X-Amz-Cf-Pop:\n          - SFO53-P7\n        X-Cache:\n          - Miss from cloudfront\n        x-amz-apigw-id:\n          - PKekREVnvHcEApQ=\n        x-amzn-Remapped-Connection:\n          - keep-alive\n        x-amzn-Remapped-Content-Length:\n          - \"197\"\n        x-amzn-Remapped-Date:\n          - Mon, 11 Aug 2025 23:07:32 GMT\n        x-amzn-Remapped-Server:\n          - gunicorn\n        x-amzn-RequestId:\n          - c5a14a46-5350-4ca1-8921-e7770d3491c8\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: \"\"\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.crossref.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.crossref.org/works/10.1007%2Fs40278-023-41815-2?mailto=example%40papercrow.ai\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/8VW227jNhD9FULPpm6Rb3prnS4QINkFkrRFGwUFLY1txhQpkJQd1/C/d0j5tmnW\n          CBZoN3BgmTMazhzOOcNtYCyzrQnyQC2DXlCDMWwO1G4awLW10uerK9CGK4mGJIzD+GQJ8m3AZQWv\n          ULnHilmgDdMW4z49pXF61Rv00uz5udeZLK9ddGeg8YCm2WOc5ckQP39iTGfFrOomyJPBaNgfodsw\n          zoa7XqBhBhpkCbRUrbTo0Auadiq4WYDGiA+N5nIOmjyU3LkRJivyc2u4xDzJHVSckdvbCW7CjWld\n          Dgk+C16CNPjraevg0PY7a4hz/3mvhkE2it0f1lAqaUHaMzBtVeMrFQi2oVzSim1wz7gX/Hp/i9aF\n          tY3Ji6iI1ut1aPYVSjw1DWGp6iKaN0WkwQDTJcJgisjCq6VYOoayjNZc4ivBrvdjqlsp/X9U93za\n          u1I149KXuX96clatjKmZXlKMZjUvrc9vxoQBTNwslLbUhcA3QCMCVriWCO6BeVdDfgdYik2Asa6/\n          3LjeicMkjodFZLI4HY6oAytLRkmfpg6kjkIvqsVyBEWseYkRXSKAEF8gytU3j+HqMRnlWZqn4/eO\n          IesPs3F3DI0nZZBkfYr/6GswjdItTRwMyCPPAXokVEWnmwOpYhd6X/1EyRUTYEoHLJOWU8O0Qc8V\n          TWkjGCJaRLyuWwl0LtS0FYg3pt9gZP56Agm3WynR+nKS8SD12lFPPWvTsTMfeFxRJTEIXGzTcy3w\n          vF3CBiN59P+a3DtWV4pTZgxo64tDa3kqvZXYAm3pugwPIrgGMWeVop9c66GO/U3uegQsYSIkj+64\n          aiyfqBmZfPnt5pomY7LmdkHKM3BIBwbhkjTMovpY0zkt2lppJogHSVUIi9emDaHkcaEBXBQDZWv5\n          Cp+ZAeNVS8OKw9rtaRdABLegO1KQXyQWXkPFKnS9wR9lyZVhhvxB7jjWOOVKqDkq3QRh5CUjWVzI\n          nPTjIe0ngx75rEIydl8rgoimIflpxbhgUwFkplWdE2RmTgp5oqYBXpeh0vMiCr5q/mRQRC+hs0KI\n          sXAq4CceH9n4ASopzefcEeTghWuCyXnbdTBIL9By6U/5rWY4w1E0OrnYi0ARNdWsiC5QNESH4CQa\n          e7qypsFxwFyWPkTwbUnjbrnC5jp7x6m5k6czzf1AznttuJhuEc1aIVzwcGFr8e/MnamI3tj+u5x/\n          OM6G19i1mlvUrQWUy8MUqKBRhn+/wI7z9CpPRu8K7CgZjzqBNaXS4O8fOE322rpF1eM4YTbu8QMQ\n          XpofO7dHOz1S5xMgLF4YsOqKVOCmiAEnN1P8doJJ1OtmDpIYpxMeJTJTQqg1bok6MqPIcRCkNZCT\n          K680KDKNctg8H+bfGQn9Denyde5chc3Zleww8/aXrO1Xt62P6jyGx/gMW95dB1AcKa8cEh4hl/Fb\n          hFHwO426PJc13kS6Ftpi/JuHh88uapIMxzSN+0nQlS73jYqigxLfJX90OQ53EFBarVBlfevhgb3g\n          Qoffsc7LEO52/wBSOnixhAsAAA==\n      headers:\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Length:\n          - \"1159\"\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Mon, 11 Aug 2025 23:07:32 GMT\n        access-control-allow-headers:\n          - X-Requested-With, Accept, Accept-Encoding, Accept-Charset, Accept-Language,\n            Accept-Ranges, Cache-Control\n        access-control-allow-origin:\n          - \"*\"\n        access-control-expose-headers:\n          - Link\n        content-encoding:\n          - gzip\n        permissions-policy:\n          - interest-cohort=()\n        server:\n          - Jetty(9.4.40.v20210413)\n        vary:\n          - Accept-Encoding\n        x-api-pool:\n          - plus\n        x-rate-limit-interval:\n          - 1s\n        x-rate-limit-limit:\n          - \"150\"\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: \"\"\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.crossref.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.crossref.org/works/10.1007%2Fs40278-023-41815-2/transform/application/x-bibtex\n    response:\n      body:\n        string:\n          \" @article{2023, volume={1962}, ISSN={1179-2051}, url={http://dx.doi.org/10.1007/s40278-023-41815-2},\n          DOI={10.1007/s40278-023-41815-2}, number={1}, journal={Reactions Weekly},\n          publisher={Springer Science and Business Media LLC}, year={2023}, month=jun,\n          pages={145\\u2013145} }\\n\"\n      headers:\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Date:\n          - Mon, 11 Aug 2025 23:07:32 GMT\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        access-control-allow-headers:\n          - X-Requested-With, Accept, Accept-Encoding, Accept-Charset, Accept-Language,\n            Accept-Ranges, Cache-Control\n        access-control-allow-origin:\n          - \"*\"\n        access-control-expose-headers:\n          - Link\n        permissions-policy:\n          - interest-cohort=()\n        server:\n          - Jetty(9.4.40.v20210413)\n        x-api-pool:\n          - plus\n        x-rate-limit-interval:\n          - 1s\n        x-rate-limit-limit:\n          - \"150\"\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: \"\"\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.crossref.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.crossref.org/works/10.1007%2Fs40278-023-41815-2/transform/application/x-bibtex\n    response:\n      body:\n        string:\n          \" @article{2023, volume={1962}, ISSN={1179-2051}, url={http://dx.doi.org/10.1007/s40278-023-41815-2},\n          DOI={10.1007/s40278-023-41815-2}, number={1}, journal={Reactions Weekly},\n          publisher={Springer Science and Business Media LLC}, year={2023}, month=jun,\n          pages={145\\u2013145} }\\n\"\n      headers:\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Date:\n          - Mon, 11 Aug 2025 23:07:33 GMT\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        access-control-allow-headers:\n          - X-Requested-With, Accept, Accept-Encoding, Accept-Charset, Accept-Language,\n            Accept-Ranges, Cache-Control\n        access-control-allow-origin:\n          - \"*\"\n        access-control-expose-headers:\n          - Link\n        permissions-policy:\n          - interest-cohort=()\n        server:\n          - Jetty(9.4.40.v20210413)\n        x-api-pool:\n          - plus\n        x-rate-limit-interval:\n          - 1s\n        x-rate-limit-limit:\n          - \"150\"\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\nversion: 1\n"
  },
  {
    "path": "tests/cassettes/test_partitioning_fn_docs[False].yaml",
    "content": "interactions:\n  - request:\n      body: '{\"input\":[\"I like turtles\"],\"model\":\"text-embedding-3-small\",\"dimensions\":1536,\"encoding_format\":null}'\n      headers:\n        accept:\n          - application/json\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        content-length:\n          - \"102\"\n        content-type:\n          - application/json\n        host:\n          - api.openai.com\n        user-agent:\n          - AsyncOpenAI/Python 2.21.0\n        x-stainless-arch:\n          - arm64\n        x-stainless-async:\n          - async:asyncio\n        x-stainless-lang:\n          - python\n        x-stainless-os:\n          - MacOS\n        x-stainless-package-version:\n          - 2.21.0\n        x-stainless-raw-response:\n          - \"true\"\n        x-stainless-read-timeout:\n          - \"120\"\n        x-stainless-retry-count:\n          - \"0\"\n        x-stainless-runtime:\n          - CPython\n        x-stainless-runtime-version:\n          - 3.13.5\n      method: POST\n      uri: https://api.openai.com/v1/embeddings\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/41d7a4luW3876dYzG+PIVGiPvwqgRGsMwNjk/0wshPAgOF3T1X3WcddpZt7DWcd\n          9J57TrdEkcVikf3333333adf/vyfX//j26c/fvfpxx9+/fbp97z25ftv3+PKv+H//+67v1//fHzy\n          609//vrlyw8//+X6+PUvf/j5y9e/4d+Vf175vw/99k38T/lD6b2tXfvv/3ntMy62LFnLHs+rMWOu\n          VvP3//r3tc4+aquPiy1GHaEfzBZlrufVtmKt0R/XYs8Y2ZvcU+O95pR7KiN2q/V5tc7MaCWfV0vn\n          T9WpV3FXfeznfZXRY4XcWKnB76jyvXWXOe128Us51vNix69nkSUI/H2Jvp6rteeURe21jRx9PG8J\n          61Jn2/+6LtdirdlWkZ8vZc8ysTXPr2jZMrDdz6vZZm1Lnn9iV7GIz6v4zlnr82Zj4J5a33IDre5d\n          ltxA7XOPNuWzbWMD8Y/n1YyJ+1pyXzCsMlPuNsaaYw/d7jLKTvyi7DeWG9s91GQmlje2rmPssRos\n          T2wRi1B2PO8iFyy5DV2H0mGgtT3vIXDCRpOtLInzhZ9To4PpYzd00XqD6ehxzthZQ2wZFj9mGXoL\n          dXccStnMyeOgh2H1mbXHcysn/gsbl4XZWJnan1+64E32ruZ4ojf5obaw2H00PXVY76i2BwP7+NwC\n          mOGeuYaexYPjK21GZJEvgJPZI4r8VF30hkUdUoPJlKm31bGAanNwkrX3IvdVYRd96tHlCcWjyVU8\n          acN/ZWU6HcqcQ/0nndc2n7hh3lseInOOMqacsjViPXbsMo0F77FCHDi+t+rawgILzHhIpIBDLO1p\n          hTkDt/C8xpOFczTVCAYO3POTgUOw1ARxguAKdK/gOJdu1QgYcFt2YneD61JzqThusBlZKOzTgteY\n          GhEQKu3GCmMazFMXq05sTEoIRejpzc58mXVkszO34b6ber9MfHSkBqvNhwj5cIeTyh0hjnI1rKRs\n          zl5jzK7RLhcOgt4YbqpHTbV6GFyuqo+21pwh8aZjHZYBAcbWVecUt74WQqY8AnYY50vRDQBLx9nr\n          5mZpThp0EcIQcMRy8JVLI8UcE/vQpvpT/Jb6sww6aXGIiMJEKM+fR0DIVMdDaIWIaU4K3iu7+5jW\n          p5piBiJjee4swvKYqb4XdwDYtsQ8sSzY2FqqOanKhVDj6Gu4GXTcbm9qBojk5QEIbyyR8NWy4QBt\n          2RU0BFBDzdnfM657wRDWepEIshBCu65tB4ogHlSfAOPAIkzbXsALNXAcnBhDccDu+L0Sgv7GGlMw\n          dUmcmtQ/hiFoWORird2HPdYClBE0hlhV13iiQWBM/LoemdGJZjVStQlfsJ4xHGaxudiSEcDD7KVG\n          FL3ntOXb8NRVYgI82WxjmHHX1h9WeH0tbB77qqemEuerO0Q6Q6chgBgWAPytv9YC9t2r3kOlP5Vv\n          gN8FYgs9S4x/OIyKrgpAgPiNCtvGw+m3AgXOpj4S2z2L4o2GtMjCMgJ92n7vIm7rdjE4m8OiB3YM\n          Z65KZtIA+tYjh7xPV+NhFLgACNLlCQACcAtLsk3YC6xuieOCbWK/DNoAuuMkyQ0A5iMIaxzHz62S\n          2x6tdqDkracWa4ZQNcRyx6KZ62kIJjxdw2VPg5NlA0fVYjkMELE6VKCLoZAL94SkV33RRvgaWQVJ\n          rUEDf+4W/EjuJ0CFAXRiFo3/12KLK4SthBhmAGog01Jzm3AwkjQgI+tFfgeOOUcoooAP3XvIn2OR\n          ceKff86Efk45Ph0OZ3U77IuATZKuDiMreihgN+0RIK+oCbeE1RcIiGWPLQtSd2NupMHccMv1pAOL\n          siUTwoLs1NxsM99T/oPovVV5/NqQryncRQiuPL8S9cfGf9RX9iSYsPR0kdSQq2MiP1PcwiQdKFNZ\n          kQmIlFX99cZV9aD4JKKguR9YL4BxaHjfRLDPxQrsYJlKtSCy9ayWSMIhhKGDQMoZYhYwtcy044xA\n          KqYaI5kgDoOuSOIUoyFcrdT8OBGatjI1iAkd4X2qBe5VDCUjCYX7laz/nDCenhURGCdjKYqpyMJG\n          1eiO3cqpdgEwbXwKEl78kJrQwlEt5j5ob3ZaYFdzTeN6OsJPt1+rgIKwDUkagb7h040sanTgmuAZ\n          yLzXG7BPqUF6VWC8Kb6p4Rira8N6PUieyzJrR74nXzngRXpRNgYRlIyjJNfE5OpZgN33VhoRpyrH\n          qh+iDIBMgBeqETIT/mU0dUX0O1ucFm6CFivgoOHRhtFMhDxpYbwi5MypZ/bKX5QchCeaaZlGo99Y\n          yvcNnJrRxBKR/sEbqd9EsrNn3UqQEhCH3CySn50GEdeEN99dHwHLUp29YIwcAueSscOgBQ++EKxB\n          TqkpTUREDJgpj4AzD2MK5a9wDGrKymKt8S+Uk8JXkkYUDwN4F83Y8Mg0uhNWMLYgxHIxfcNYtbHh\n          IcS2YBfAVoqyG1FTtzPfGbzEwyEUbN0s7ErEgyZ7k4LFna45Dih7BMCrEjrIB6xKUIl8mvID8NxY\n          a8mAAKYB78xaDniKpAnikWaLC6EzQjNjnKPZdLVWudy0uB34siKQhuFoaYhBOEvjL/sNaRRmTFzt\n          KSFqAuNpVnkmjWA+UwMfKzezKvaDBRq7NAARphjFwJfi+VMfiSSInaqdTXELPRA8SOjaI+gLxnw5\n          RiXzgK806m9AtDDakFmfop4zWQOPhFvVw8sn3UagdDx71wJNRZa/pwXoSpqhKGHGjz7YW/qPPSrd\n          gmY3eIClEffk62g8cJaKUDpPiTK9lQyuUCrwaSTrpVzDimSoTx3dmDVEcViAOK+J8NU1fOAuNU5g\n          hWKlZrydLI0xN4z1XYM4XJdRvkRBwTRQC3kXeWP0MB5Jo4/TPDR+YK7VFcgFg0fYgcQCmDth0rH7\n          0h1VTu7G5zm6nl0gAOC14Yw+7jeqUiwd9tcd8cWD+LhWIBtSFNmDwVpVUztFIqa5FADv1PJowz4j\n          P/0A9YUdxelXuAbkAFCjRtoTKaYRsAgyvYREg0p8baaPsNFS3Ay8F4Kc0tIDQcoqH4D7w5gFolVg\n          NVMItLp6ano/kPQZMUJWFy5MsSUMc49hRfrBMrXyYYSAOMGG+husSDLaIzRE3oJzJDZsFcRXMjYj\n          DYpXUnJDMy940E0OVx4YcSUOaL4jJzSCPoGr4IqGFrYSMEgfF8aNWGCOCAB1a935WNGpMO82zBPg\n          vjQMIkUaWB+triLWr+JhoB7K3kDH3SghnFhSI2LLAyvQq5WXAUyKIS6CVkdsAPK63I2lOcvqC/Nq\n          oGaFop20sWZacE/FKDlYDA5JGLqBGdgizI0VN7kI/AEitzgEbrmC+WPdOhCM6tIyE/66yrJi/fFL\n          mhMef4hVABxz5Rknd8aiCaxq5nofXsdi2cUECrWzGK5ODh4Oyb4cL2wqzEXZnj7pjdRJZS1ayuGZ\n          7VZmQygD3m3K1uw91S7PWS4u4bDpiUdOzpMsJCRu32hiOB2EiOr8BVyZ1b2AGqOHxKhJUUtVL4DY\n          TzGVeuk8MFvkdcaUZJAr1SVG4iLyca1EbWCHLWt1FmchzFAbJJGL+F75ACScxUrgp3omdg4QpVqI\n          Sjh9rZYAjlUz30o3rEdyDhYLlOwL4PbZPlJlhfFTSCfmS656aJk51iThGSZNowfZercksZeWMBAx\n          5vJKL8P3VpQEa8+q1ThVSNxcESVb+pUsEHqE3iH1gwJ03wkdlRkFGmBhRc4Fsuahzwooh1xaeI/Q\n          gj7lNUAuZfz/IsS7UBHbREPYJpi0upRaicZSqZRk1qUn6nlLr3ov5WDq/JkL1OKODsF+m5QJh7oO\n          3X1YaoSCGzyCUsUdhrrKNOAI/wWIqycAaFRhG0kjVUIh26ZOQdNT+N6aUkfOxh9L9QiJYK2CHda7\n          pzpfvyOc3OKsI1ImujNxUTj4amFXkWCYNfKXKMYTvgLbt3LbPrU6mokWkNjC+JvaPlMEK8yQ/Z7r\n          PdLvNhXKWE2RGHBqbQ1lrSodSDVhKnyFpqNlABiZPg0OKEKz9lGQXitG7wh2WVRLdZYMU81Xs8gX\n          B4sNXTi+fmVkqo01yHvX8lkYXaZwsw2+C/xMS5sqD5oVZfHzyEgMGiJJSWN5AvEmVHBKhfOaQy8i\n          SU7LO2BbYYJb0v3TaD8V2L1Sfeb/5l4Mxtw3i41U4TXOKw7yltM9i9QsiTZqGIIwJcGRen5TYIGD\n          VOuB99Sq5Z1kkSfaKra9+BxELNNjwLao9NbiDNZRQTs1v5t5lqGBrWJV3AOVJuYPFsKJV202oqaS\n          KICtq5txATezRKQKnIyHcd/WQZX0UqL1Uj6b2gnZm5aHBoupqZQwrqZJ3lZhodsixNzFJM91Y28l\n          7biIbo27DPhIyMx5w0GlSe9X35aAs0prpDo+CeRn5VTE0ty6K1jmtU1eB3RszBKgzB4GJyn6w8KG\n          2fKKCZw0vUjGRdQSeCB9XdaDEKTI3OYW68W2u4MkrbpvKudUK8MWCJwRTQABabwoSHlaXe7T5zTi\n          eOHPdyjJNecT/t0IGrmHySQrnpRJ8Lu7dvsuypisNwGRoskGt45Uz/JCYOKCyGYoEEfX950SY6aH\n          Ds7JKxpVjvPcTId6xCPwdk+e6SXCXPArW1cXeXQ1f0vrdaXdqSPmLKFkAXOoJo6qnV2sJjNwqFRi\n          Q1dT10fSpsKmAqA5tYWOjVyhFbROgZMVgBpVOU3JDLgQS8Z5IhVdzAs4x0eA66mmZv7nupa1PqmI\n          s7rrRc4isgyL2fAfxZhNZA7I8BR4cWlLn0bUzWZCwVlZoFZFW23UyujRD5YI5NjA/6cKstZYqhDA\n          vRPSWnCGh0tLqArh6HT1yWKqpQkN8gGE5qEKuZFWGqdtDiVbcTbMLICuuOEaqyrWalovT14sSfOy\n          S+2mP2MH3DJmF6ixRTPkGlaGggW3ouobXLyKPGLuZE9EuXd1ZNljAdpUs2w850I2bc4J31HUMAl8\n          ya9reUQunh/gJouRJ1RTPTCnVp6HZZit2QcgZq9KtHV24jQDJ0B93BxZF7j5rZEWt/Xs4Lu9NqJq\n          VXh07l/gc1F3vd8R4d7OHAdhKYN57nXAPeR1mqwUcJBTI4vPoTDC2l4+v0HgEPnDNqy+zx44CaqV\n          5RXtrKM6YKrci+k1D561YmJvU6opDUFdKdh6f62Sncihsd7jHXHzpdJJ6kbWB8SdVBGndcEkuREt\n          c1LuvGIZLIEfJ5ErhacTfvDFvnkAeBiJJsnyb2jNBlBtAJvJDlLgLiWXowyWbBfCntQZgyq+VDkS\n          GRvNBch3aiREfF+0Cmt/RCwregQskt2iMPbUHaTZHR56mssBTNpWPJbm0Fvm0Jtm+ixY9FqtMrNr\n          sd6Pc/kSvhFHXmvazKlza0fgnkhHrOcK2LjJyjK4hLUiD6qnQgsmHWfdgBN2FUClq2SavbHzvQj5\n          wh0ssBl8ReguWtXfLJyazGqWp6rgXtcWVTWQrAD09EpcAieJqOLgBG8NBI6rqrHbTOWAYhIiuXRI\n          Fcq3vbLqp20u1j56Pz/j+7beNOY8yzKTxqKuLsupXM8i8WgCv1mBR3JkXYLEv8JGeqJ/y++QFOQH\n          0gemA30OQ78UDg/rIKYMVREK5fASM009cyOBxl4SlciPTpbVKk6wS5X/wSDYJyrhDkaFpKoaDwl3\n          16w4FasYe4BMPCM0tpFQKZ6VweOHVWJ6Y9CTJTjplqPPssey9i+gkarMXDI9HaYBZSf6ku7/MyvT\n          KPUbiqfOEkiSvFlUGopQtrzRB0eQejXTO2xKOTwJgDMYqpqhI0Q+v62qhkcOOYzYy0OnCHvRWzEZ\n          I6wxtskruZZT1biXyMalJBS5GZfU2XY9ZNFH68vIz6CaWIMPC6Vzakivmz3iTSu4MKZDD9Ig4jWl\n          FhIvOOBpAB8QwFXNyHzGLgpBYJLJ/9P+SZqJaahzXxMhdCVn9D6dswlWLtUoGz+t2pXcyngfS86d\n          edO2Cpm3VB/HfNycQOlaXHiJMq13nauuHVdAh1k/0DKALHkOT6YaTc5ODg55awbZnVS9BVu7Lsn9\n          mUowI1vaAAkH/m6/7eVCr+xx2MSKQcWpAgacxpQNzEtdaOg69gOxHfHSqxyK02EghNofINmuMkD4\n          4L5sssJAGAvv4s2iHBRyroxurAQPKR3Ie37x7QYsPMGTq7i9JX5vqXiHIp+pfWFkF5HM6RcgGcvQ\n          SFzZarmtowSnHpn9Mk2FSPfuZkkkFMvgENI/nAdJKQFbxuiqwTopqXkDPjEI/1kmHwAUGEokNTqu\n          LS6KlGVdxmsDuiKBNJRneOxWCCOgK8iDJxnTe5AKG6wNO3Yqe4bJWmoYc9sZIJUOBUSrdaUzYdSB\n          qYoA0MUgOfm1rYD4BNOZ6XIwjYZhVkj0NLLrLoZpvwGntF2TavhSjbaFM7GJE3Bb0zvcmZWsYjmR\n          NveeAdnLMrFdY0lEwEovhYn0htX7k1kZHzqwApBOq0EA3zGdniPPX7TYgGM0dzjkmGwMU1E+00rp\n          fcEhCgUW5PeQlJqKrXaXBgYXxfQl9L2w7m4TSa7una7dlDmBypWbgcFnVxmQHYP7a6nu2tMaOlnr\n          TLU52mxT/4IPKnnLjvyc04hmACFtWb70JZorsi2se6VxA4BIutgRfqIalqSw3KbCXFrEsCZz1tBL\n          05EsR+UZ3BuyOMUQ1phwlEO+qEu4japea8DotY9gb4bWD8hJ2MGQWgGvLAbq0cCfslQhVoGg3k2f\n          5qDkNhb48q3MLb4TwMaOPOIOiepubNSVmGhuyJ5aI4hIm9kgJ1JE7JDR9FzHDb16oBFpDXgjpSFR\n          qJGW8kebJETeYik6heerIsk8+lNqavvUkj0wAbfXpp7AG9aqnPRgwUH4hc6RcTZm4NpgnCUpVxz7\n          QWxA0g1wp0ujKmU+K9XLJYuRNqOr1Yv8eKeCfCOr4FCZZr3VEpVvWnOFd06ZXu8oOP/8VpvnGwPg\n          kPjAE5iegnRAN73moVv4jfkayIHrsOLv7hzmYXG1U3HadOoB2y+6blguEcScs3DEXqxM+Ui2ighB\n          fYIeGfgNTxMqb8Dab456EmRjLdh8KMbZpqeZtQ921aUB0R16PDi3ZCuhMuGlMkxHfskjh03cmKXJ\n          FzAc8DG0Jw2+1xoNg01Fwwc/XtUByX8rrUuH9R3b8s4cqosFbgoN4V9bXUxc8SJRkxymJfXsfNDo\n          d7jo3Pbd0cKKpo+OOY08rBxRcKBxe1qLBqV5xTKEwgZ3E54Et9tronC8aWHpEtNb78KpA5ad8GnS\n          JADhQTinvVxF/hwYjpXP+MjgguMwmEoWM1zmy7ly2mHI+WArfH5GsqY7NUXB3e5l7BBOoqnYAIFw\n          1ZYAuWvRqIaTAdS2XaWOCGiDUVu9DoMsGBCXJn/eDHuDXmS0T0Vn/8NmrT+/fhYuvU1vUYOxUXpo\n          lXU2xfhEtRHw6ctmVCKwa7qflUfUJr4AeT/T/bvONJpKSoGCOCtuGAS5xjApmCMMMbxBZdgwHgTG\n          UQx0ccSWUcmNYwS1+RKHpuIbVPJmYyOPyPPVMMPpo1NJ9v0kL18qI7KURftPkZdbUzQnQJSn3b/V\n          8lOIQmYo9j+Tek5Qn4uAn+9iDe5AR5wwBIW6NM6tPS05KyPbCi6c7GbCPWC/XM1GvuJMw8i1iGGC\n          2bOJ3F1KgIhNocSpr5GoqQ8juiaJLi1BjGtegYmWD3ovirSpc7COusUBOhJDGgKmFt47mQtFjkiY\n          2WmjkQXQu1oxdbLVw0BicBRhs5wVYbiYu+47w2BPNA5gKSbaay4I5wTlsXT8F5UL2ojKoUpTteck\n          bPuO94D+fUZxT9uK3Oy21CI3K3GwOW3/mezqU8kfA6NJv3WE9pujULh+HE2lOpeD9iSYb2vZ46ov\n          a492uRyfLh+b8rJbcWM0nUw7gAG0jJEA2Aq6TYpwMWE4vZ4sc+5mWbb3CEihZDlAt60HvHjMbWTc\n          NYonLPpuaviUI8RRadYNwGmR3rzWWB6x0SYdC6pNBzjrO9SHeZz/baArcnuVL8+rlGSzqoLMo4mX\n          2LAzfQQWP7x0asRBpJFXq4uJwnSE+St5ZA6vU4oWE3AFjNQIWOp0dLgwo0HXpg+7gMx0a5jAa69y\n          ZXnZ04YjTZr4yt7UChqdo2qa8irIK19xMTzweFulCz1lgO4lF2zabUTy2AYLJrtiXVJyhLc+CPA8\n          T+SNquqdjmzqbk0osTkhsFm2TErTSPiBBFQze8SRVkwTwDa1Vq2Z7hQOKSxbQKNeNIaN+PsPTlJA\n          rELZqq/LpHzU2Cy4jqGNyyY5Oo4J+HxSpnx+s2+bjT25lZcGNrRxdGz/Sxs4HyyoDdF+Iu7UpbOG\n          fDT9Leak5MkIqsJZaiaeZTRWf3RmgljzXyblYt8EgFG3NKP7cKxAkEdU14lV5TCbvLLNY/i7Fljl\n          8lUEXhvT3FdlDuZDkzpcTagHRu5RDENFX6w/6SRjwm7XS7PXxE8DHNDQ2YoZ5JhtxlL264bV06xM\n          mwJ56temKK+nD6o59eVRdTAMdx+S5t/aayNVoz5YrTRRmA/6v3aYpJDJro/tnfQq215AACiVZdgT\n          W9vPtbpXL7eC4TmXv2igXF0/YuWEyNXeTIGj34xlQOLPCSz2opYxw2Ul2N6t7OSxTyC4ixoJKaI0\n          kbxC0bdHssC05jM6vQidxmq6zR4lzyBZJPtybFhccAig5WmUBRaTVuIkFn8BQeUBGVZVknF1r5ms\n          Gp4brLj4vDAc8d6tQn8avYLAlmv4dEfq0qxzPQiATQdKHaoOyl18DYn3hHC5dOAYYj472q37oF+V\n          TMkpDxoYRGWAL4u31PN3y+LtHN5YHVjE+lIGI5s1ruU15kD11MT0iucah3Ytk2cFaUAf88B+FVV9\n          9rux3FQKJ5XAOd/3geUv2VXtVt49tBYB0U17+QHWj+p7I9Co9J9Dgr4PMDl7jbscgN2xBJQlbjWu\n          CfC7dZrnYeg9CyKjxDsjYa/6AHsMu0EDivzDR2IoNXxXQ/D3xmFsThT3jWVV0YYrL86c0k3pVL8r\n          fEdMjGo1Ep6EPayXl/P0qk+VI4/KwpRLDRYVrRLAcEQ4tMbUa/DeJvDk8Mjm4POkgvfJVS8R+y5z\n          SycHLNYqmZc6Jg/lXC2OvboDKPXSEilhk8klbLjZ3bOzmhUa2MySQw6TT0x7AZxx1TM1GWPfgjd8\n          cs6+TWe8QJKRxAxjKoS+Rk0MazZERqzlliNNcyxt4TznQShM+sBmkgQ5nQwb1M86tYZGEvXGCWUf\n          u3St1jC2teLDZ3o3QOlveXnBA5i+3e24kisV2FAgWaf1aVALksa/uxr0VdoPn7WAmHENAnoX9wAe\n          scXW2hQ6GXjhJhtnk9jLt4ha7JMHTRrlErPY4E642yKoIchO2QChYyt+5X4VFS4hKCTiu/kkDk9u\n          OkHDJNG3tiNyKWXHXndjcTvLrNr+A+C0mzfs99VK2e8PQzhrVtgEid3S/AUmr/lAQyo+DXUyvdb8\n          HG6PmjSXux8WJZn9WNHgIhj8zVkcWa/zuxmBu3o9xsZtOnV4zGvOhsoakaQMre3Zix/vI8Q3R/rw\n          Wb7pxt5jFXMZP1l5Am1gTeW8+NKsWJVpjaBng73mBZRr8pexL+SYrSLStwWwSkKhmOqSRaQ0mRBB\n          E1ILQ4/k3YwuYkXUSrU+0OHVnVR3N3XEZSU6Q4P9BVYrX+zuCi9BU+1sAhHShPkBoRJHn8H/axaF\n          pyqWMQXHrNmcCZ4nn+rFwNr1lSj2trXPR5rzJYUki6OCnsqKrIUrvtNFJVwUPXIy4kfEWuuCqipN\n          h6OptgTH0bkAXdVLGHyJa7PuU059cHAxOOFcRS6bbwKaB6CYV5JpxZ2rDUZVIqcYWAEH5/ggpREc\n          s1CtVYWNYXO9O1X6NUYZfni8N1TijWTmJtib1XqDs8a16TnIevnLVzgEuKrK5MRXnzqRCsdXNK3C\n          1yAcVK0rO7GZI+rcluNbySjM1flYtI/pXUtYqB7eBemTtTlycBf9qeBg87SXJlF7qWPHgvS3EljM\n          JbUvZ/aJa0P1jTAgkwmdpteT+15VG8EOL2B4Y/LCcWrsedxx8H2+VmJCxGxT4fD1pgNVSnMSoA64\n          PMzzCHblhiGLq0Tn4866pawFSWGlh9Ny5mH4iU94YNV85HME9us1B81nX03WPowL4RtBi75imPNv\n          /J0vOGfTeqj5Lpzl2983W1nsUMl83jcFgJ0T24xqrBfRpCtIIaskB/1SSFgFiVNefOIR6dti7X42\n          P+vN0gGJXhwrLzsifU4dtuPR7E3HdH5PUmG637q9mYITaFS3i5Vhp5UVReCXZ7zfcnympv33b4Fu\n          p7RG018OHFrd0iGb/3ofTmkcuVlUNrSYJg0nyWZ6HYZs1AE/pNMz7d0qF8LGE7XR3+lveb1weOlI\n          SlZXezdxU2Wmbk2Ip3fyNQRBG13MkT7lafCfj92RL/1BVRXUeUx2LL4ZxF7jglxgqa7Jqemjx76P\n          BgdtW/fx4WVx8KEjjDzN5HQ9VZ2ZfuK+1eTR1DdH6VPdgl3OCrX36MyKv7emd1qfFVEnRwrbUDi+\n          XMdeQc93rdmb4XHcqk2sryyCGuAJWIu99GQynVPxIjFPHzq/u17v0gl9t/2x5sIG37WNy0vAHn3J\n          d1BVqu+ZYs196ptwcPzKXqO/53B+U3uUqe9i5ajzgZt7XfvT9b//wD//xI99+umXL19//PTH7z59\n          +/q3b5+//vTnr1++/PDzXz63z7/+9P2PP366PvQ/v37/l6/40N+vP/701//+5ae/fvv3b7/819ef\n          f8Xl1wJ/+vbLt+9//JfLv+MP/eN3/wuoDM1gLYIAAA==\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - X-Request-ID\n        CF-RAY:\n          - 9d0a29c5495dcdb3-SJC\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Fri, 20 Feb 2026 01:17:14 GMT\n        Server:\n          - cloudflare\n        Set-Cookie:\n          - __cf_bm=0uM0o1SuFWbev_eTPV1RBxiSA6Orzj.rCviknwlvVHw-1771550234.44892-1.0.1.1-mf.fn9tJMYBvCf4YEjQvvxTToB.nbFDM_N0koMqm2wMIt._PMNsx3rBO6IJ8wSZ9QUPPAzQ2CP_fcZwCRI2krqmkFFvd0PvdI_N8odSvXBeuzk9bOU4aRi4913Ouq9Xi;\n            HttpOnly; Secure; Path=/; Domain=api.openai.com; Expires=Fri, 20 Feb 2026\n            01:47:14 GMT\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        Via:\n          - envoy-router-56f675cff6-j7n98\n        X-Content-Type-Options:\n          - nosniff\n        alt-svc:\n          - h3=\":443\"; ma=86400\n        cf-cache-status:\n          - DYNAMIC\n        openai-model:\n          - text-embedding-3-small\n        openai-organization:\n          - future-house-xr4tdh\n        openai-processing-ms:\n          - \"67\"\n        openai-project:\n          - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj\n        openai-version:\n          - \"2020-10-01\"\n        strict-transport-security:\n          - max-age=31536000; includeSubDomains; preload\n        x-openai-proxy-wasm:\n          - v0.1\n        x-ratelimit-limit-requests:\n          - \"200000\"\n        x-ratelimit-limit-tokens:\n          - \"200000000\"\n        x-ratelimit-remaining-requests:\n          - \"199999\"\n        x-ratelimit-remaining-tokens:\n          - \"199999996\"\n        x-ratelimit-reset-requests:\n          - 0s\n        x-ratelimit-reset-tokens:\n          - 0s\n        x-request-id:\n          - req_836341f193ee43bba43e4d8bf8de0dff\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: '{\"input\":[\"I like cats\"],\"model\":\"text-embedding-3-small\",\"dimensions\":1536,\"encoding_format\":null}'\n      headers:\n        accept:\n          - application/json\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        content-length:\n          - \"99\"\n        content-type:\n          - application/json\n        host:\n          - api.openai.com\n        user-agent:\n          - AsyncOpenAI/Python 2.21.0\n        x-stainless-arch:\n          - arm64\n        x-stainless-async:\n          - async:asyncio\n        x-stainless-lang:\n          - python\n        x-stainless-os:\n          - MacOS\n        x-stainless-package-version:\n          - 2.21.0\n        x-stainless-raw-response:\n          - \"true\"\n        x-stainless-read-timeout:\n          - \"120\"\n        x-stainless-retry-count:\n          - \"0\"\n        x-stainless-runtime:\n          - CPython\n        x-stainless-runtime-version:\n          - 3.13.5\n      method: POST\n      uri: https://api.openai.com/v1/embeddings\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/41d2a4lx3F811cQ86wxasmqrNKvGIJBeQYCbS6COQYECPp3R3QfyuyIuriXD5TQ\n          PLeXqlwiMyOz/vGH77779Mtf/uvrf3779KfvPv34w6/fPv2R1758/+17XPl3/P/vvvvH9e/HL7/+\n          9JevX7788PNfr59f//GHn798/Tv+W/nXlf//0W934j/l30ppkSP2XH/819XPuDzqbC1nf16N2UaP\n          mn/8/R2irBUl43GxxMjMtR4X65qllDWfN62tzTqr/LLtXWvI41fgnz2eV0v0snfrz+e3UvvAWzx/\n          28pePZfdYWTN+fvLuNozouzntZp9RR3Pz4q2evSUBZw1dtdvbVinXsp+vmsNLGIf83G17Wi9xPOn\n          rZTessq2lBk5dQXabvjQ1eQFWscPu27BGvioGvqtsfBx8qxdd2ZtzxVYWXaX5Sur7iEPKjnmjGgi\n          QTvGyClP6tlatFDBXLxHkdWOUVt1ca0Vf6+b3QOfmipbkPgos+gtSs65Mrtu2F5lbVkvLG7FUj4v\n          RoUMyTeU1aFyz52NGNHXVnmBsPFxKq9QmF1D33UtfK9pcq+zp9yhjoaPGs9dbJM6t58XK6613nQR\n          5yy9dxXExoXFCj9Xa+Cd5nxKdyYsQcZTZPBhgV+rIEINIMmjq9lYkDld2VYhyF2VtkSWaZvQFnZ2\n          ym9bXb2Pp3xCjefadYp8lw0JnWJ2RnAJtilN9NFTTGQbK0fKC2yoB4RLLV/NPUXeVoXib9UaaHIf\n          ZmKxuUu3G1s7ii5rh30YYz+3cGQUFzfcAL9sooq1Qhun2p3oVDmxcBCVXPJV0E7otzwfH5orVDlK\n          x2aX2Z4aN/BVfcqqwhZhCXpVGw2V6/qmc3K/RbCxLHWocYCHhMaKvuCjYPZ0AyABUCLVot1pcmRb\n          IEDwO3KxJXbKbCEcbNtLNwAGFuZQFiBjwUIW2QH8GHZPVqDCdM+mJqNhqaC0oRo7sw3IrL7DmGOo\n          eYAlWrNPcZ4wQ6vqlw2gkvbEBAAfbXeFGbDY+NZU0aRiPQ0s9g9O2gxWJhztEoNFmNC23BSfOcaS\n          PcB2QzNVCWEFBsR7ONB5+KjrWUBJ8yGulxDiei3mDNpqEU1WgFo4ujj/tTbss2KSJHpSeekbQrzW\n          8wZQ4RxDPDoUYFRBf3QOiddSnAM1qrb/HeqdVdV40snqxiQxaZv6AcBfYsaACAJqWMUOQ18BH1Q1\n          aG9WTF1swE/Br/hb6JHuIJXV0GMDcIASiXEvuSGC6l32hG1QZwq7CFUxTNd7iyFus1DagBSyis0g\n          dggTWMhxiL71iITblN3uEy5GDRF2i8KhNnMBKysoJErpMAUiGoApqboJRNSw3nLbiZtmqbqyc5jb\n          6w0mN9S/1EH9rioawPqE8bq0i+h8qcRxucS+wRsDfKjCzNU3bq5XIQc53PGWh4u5ZAvC0VVlYPPh\n          pUReJnZBTUaFJwQ2n/KifUOMuooFMJ0sKrzIhCkVBB6Vjte2FZapPzz05zuyQGAid4ByA+ZV+wDA\n          pGn4NzfwjIRb+HwENqXrsm4irWV2e4xpsUEFyCDaVGQ/KFoGiWBLmpodenmARVlw7Cs+rgv8G3De\n          aqDgNwaUy1YBjq9pcIKF3akWBnsGK93VxgCq9RkCrOHPA/HcVBu16GUFleCO5nsGwvEhP4QQxwyJ\n          euHJEPOpj60IN2i5n8syo1kyAXYbYtcU/gGQKKhGaNaK7RWcKV5J8f+u5SGxV9Zijy1ydXTxbWBP\n          ADt0m3p7OK3b6eLV1WcGIuOlyB2WEc5JpHoioCj65w0uJ80Rtys50jX2qEDkamywb4B4eoOCxwMM\n          iL2EUtWqcgYFKoyfBA7i8X2n4lEgH4USHlPd/p0hiXgsRNvA6JLymFiokltfSlELI8XWliEpLH8u\n          MxVc0yEPSgQoU/1KAPGE6i4jNDMIWLpdsVZN7wofKgmXuhNvECJTECm80zTdgUnpS1EzfPhulvUq\n          NDTFUH6WvUWqEVF1tRIdHgAgTVQSwUiDv1HHFFgFEeu24RRnUR+KCAW/b4pPNjDPlh2sANPLAk0s\n          TWITBeQTDIWaysK0RIxtSavS08IUBLq1WTzALwhBPZA0gAkx9r1eOQDBVx3xjAJv2FOImzpHOt0V\n          qlmIyYm8FdAjGBpVgWOn19cMwpx7Pd3CvQnA6HAj6tuwKqNbBLiASGv7iBtEBAQzrjrfuTJdJQHI\n          FUFBk/cdUDE4TQUUXJkqoLhDtvHJlpOFjoyiH4zQGD5a/T5M8RTFhyYC6VvAjgVIx9+5iTOfjpAm\n          vlsEyFhPcQs2CwurTwL0GaKf5QqV9aeAnTDFqt/MIwFUq9vSF7g1KQGnhqIs2NxgDtpDoGKBFQIT\n          RLeadYKVRhS1JceVUPqZmitep6TLAqZr+rkwW/rnWAN4c42imbOCMqQtIkRzdHE9gGKwtcuTuhv7\n          oJlpWP8iX9U7lNHSNmMAfgpsijYQxVXNGQx8g7wUw4lqlhtbULyKEReWkpQylwrGqAkiSFrOpoZ3\n          tCXGODZ+WiWkAezagBTdku1YFNUr+G2NChH7AaKI46dhYLAm0oqoPC2GDvi9ZWgcEglHk+8UgW6r\n          D5Snisl0fJOcGR1MTzMWDdZ1qeeD19k7xLzChLWpFgg/Yq0lVIfrleLUCgzzQLKlc7JUIv6F3692\n          Ae9Ynn9+6y8glu0UIg7oqgoaFBLwMTUqp64KoMFdEdBN2SpsdV3qdhEIQQGG5mcX7JqlN1kV0p9O\n          6okBogV7N7bXmqAnmkCAtwFMNJcF6IqIxFdLvusK8gbtqGJfJkJTQ4dYli4LRMVdMfICTN4GW+CC\n          Hij/enjmDIUHCDnHVJAJz1qpw2o/gfKbJjJhJlvTG2zEPUVFtQMhIWwcBj0JhsQkAo5KToexEICP\n          rjLz02b89kDca7ll2JTHO10WLRLqPy0hE/b1HSjm4dbvYlbNqu6vX0lk0T5YuZKjeTkNXjVCtdez\n          HD1rsaKuVydu44HovBjUwPd3yywH9HyL9a6wSDCg4nsS8XnTwmNbndkbUUmIb5eXsuTdvU7w857M\n          ovNW0ztp5xXwZsJJqpZjSbErGqE11hw1YcGiMIvNXSNnuNSaWrBoAVRjuk/V1yJtAEE2vTiwJNFl\n          VxH4c7PNphYWOcWnRcJ+auIAuKxNk9TOVIr5OXofVQog3dW7wbqYAzfZujVYBS2iMM4cy2rXC2Y1\n          NWkE+WmG/yoEsErF5JgpBE5aYf67waOMNPywEfcsjdA6frrSClz8dRe3aOXkW4eg1mnJ7iOz42gE\n          4CoQkoZm1oFfk8m/p8HoTF+oaeoVu9s9/Qg3XKwmXoNAXHcRf54pGBQ3gNlRbDwRi2nMVEmDKGpc\n          ATXH8wvu9QJgtpwcYAh0WcgKrM6MKlIAYLFas28drOiKbB3JJedSCnNK1TLrMZiYyw8Ufx2x3c4N\n          GDyKLisZK1o2gmDC8mndzPKCtxTBansOejDlV026cY+wGtex/oyoN/BpVWkkQDKaxGOqWcMLIwW8\n          abUKiQnYXIvw4M3xPGNUAYrtOdX2Vlgjq8wD48wlrqsFbFFULyDPqi8AswsvryknzeFcogFN3Ab8\n          meuwdEB20ljknnj5bUWfAn9YLGxs1K2lRBiGA1UCcuwf0Jy81JGBwCRBdasVsFk51D4Fa3/qziAD\n          W41LXR2OwwAJfbqy1AbESnOD/Ae62SEekjYFyGakbtQORMQaJbUyuwFvIK0FXy85mbWhXUNd8kI8\n          LcoJWYPrmVaPYm5NU014pxihWQrIxST6FWmlOTYhSDI+0ks5UE6pKHbmyywXSs830iM1WO7eTLsX\n          s2ji56Iyh6Ng6aJpafQKsJiat91k7+0wThwJXeLmmD2bGtOxyoCwTm4bTMIpq28xMaZPStYdBD4D\n          p5Fop3lUBopbeVDQAquRVDqNB9HvKlkhHKxWkIS0YmckgTcWQhVVwooAQC3DsX6P0BVSOZTASm/u\n          5eSFXTGa4YZUWZGY0CksTh94XDul2IHePF0J07Kq1n8ZxYQakmhXRU0DGxiIVMEKko6qJjuggspC\n          YaXfom8oG7ktXv0eDELVEsNLL9ktJsSgK6rDV15TjAgcQVGGHlQKwFwTXZUpTfW5rIV0QYSerX6x\n          PBExHdIyQGNqna+KfA8rcfScqckesrZKVst3bxhCpYHEgicwrwkh7NWcAe98oWC7c7VaJ1k7sDma\n          8GL1WkHlUVzg3wAQlAJwMaZD1XtZDupiolkpAjgPAm+MYcSikAOxmFT3tHw1s5N7WhoKnu/gHlYN\n          rU/0RoK7OX7g8ikCR+oefbKm8ejRnys9+tjGNm7EDRrFAWIO2Fv1mSzqagxE0hRcpEJSR7q3xOLX\n          RevKUPhoKiuQeGcUNEAc2M1utadaVOc8j3tLICKF1sa7pMprv+vKVo1Ic0r7Mj0DG+swAYuGKGB8\n          xE5X8iqLYgoWQuu02h5UIa3UBS+7ppIBOhZnhAaem9eXYnDEK014jW7jXwXufkizDjp0TRMg5otZ\n          m3HVTpSRTt6OW5MZUAaz6ZP5VKNds3S+tJSJGHt3wxoEl0nGn4F+uHZlKxUWEPZQUgGiTwYYhiQ3\n          LXZ/h0t606RJb3QkR8adJVexkbnm9h+3Piy/CTHV8lbLXZxwFlhbz8NDeYYxE4CDZhTjWCYT4bo9\n          c0IJbdPgQooxhXDPqR8QUL/anEIFV6p0fRbw69IvQDS10khnDCjbivdJOMCNuzm7DW50DctW9BHF\n          ciATkqSkpkk6qNjqDntrmWzYmDIsYw77H/MddP6idQCImi05MYhIPJjFlIPdA+4D4ZRxj9QwtTHD\n          q0U/BH8Xh8ySFVGW2HD4a0BPtb+9p2XMeqVumnKSf12XdnE0qD38mzHbSImt5rIsk3UzpbE6nvkc\n          jbG1NSzstII2nlWtcsS0NimNFi3PVq0iBdXAa9i2Yd+Yf9WMAwx2iHzCIiIGyvYRjg8z+IigtNoP\n          H+1+N1eyBi0KMp4S/uI1AAwOI0sUFqsMqsLGIVhQkiNLuNvZIdhIfRp7n2B+lZ1OYnFqa9uRUtYo\n          /NsW8YouLbDA92oGd110AU3PdK6gZSQ7iwPGPILDTKnrkzyWzWrQp+5EyAplQ78Kdiu39bPUwd46\n          a0NkIKgVZ6/ivqLAHW18qBLCMsCBwVWx3VWL1lxueP32AUmECya9rpqAI4qwVhssblcPeg5jJuvD\n          3SoMG/qUKjOzI05fhhmAPNZ6N9X2WvMgb1k2nclpyaECIpHZFkp3RSBh5LpDn4snzH+r8ZCQ1JTl\n          T1CqFBOmP4uFo5UNvEbyoc9Sc5LM8ChxIxHatanh2SjVHZ78+V2Lj16qknlIdh5KDAxS2cOoPCyE\n          CAWYPiyd4dGbVt0n2eVqCRscyoz6kVw9+8+eDOjbDnUgemXN9Csvr1gHchJDw0Xoe9laNaNOKKiZ\n          iNWMrY7ApdviD0QDrW1tNmTTRJpDpKQaQwTG9WrdDivRkeSl9nUUvNzcFl3OYU09jMMR2+13Wj/u\n          ZPsCYNGSV8dqWY5l9TKahsf4Vu1rOzcCAHLBmSmIIS7uTk4PViRVL84pOUQHwLGeg4frbvEhiZud\n          6RBNHtHgaKAVtMJmrrAq5HbqasO6KPujstNJ82Tn+I9dE9uSTH0sBKvaz9wYYe0P0JcQ/y78B3OS\n          CKQMrFViH00+wtguyx3mBH4y9tOxIYf9NLtbcmANOCMtbRnX41XlbVoNRSTG7V72raS7CKCg2+yw\n          peN9YiprRrCZaU09WFhtJoEtyRaOd9mlYd3j8GLb8O5ucCUKyZqva0VwEcZPvqoorVu+ngbaYh9W\n          LZ1Z0QjezOhsssUsXwtPzASF7i05UBo1HH8KDE8Wm2U32GPrbUXekkK7z+yuRkmAE617Z9Q4UPYQ\n          ka5QzhODCyWSQLbYl2F9fPATUgjpTPVpFEBcCcur5MwX69nqW5N9ZFqeQjSUGtZuyIEYY5ggOPml\n          rB94rqa+Fya35LbUwUSsrMoNM9CdcLm34Q7GktXqQNBCRBZrGGMU0HNqAwpiPp+3UPFizdxRJY/E\n          a5lY1kNk0fhz7b2eHEVhozh2g4dZWiYepE3qDbA2WyDVAJgdy0mfzIhqI+Tm5JZp6g1f0rREFuTn\n          CHwhSM2wR8HnQN2M44YFh/u2Fgy2lVvPzjHwPVZZ2Yjpuc/YjG7SiGoX58TqAK2mJW+pmcZKQAzS\n          tI1lLAjXNO5eY3eZ9VowiyhyeCZpOd3jJXFreyYTMZAV2Ro7U5aT6igxRUtacJNeVcfTOFhHLUxC\n          86o1YGDDF6uwmspnPGtU0b5m0ebVCQC1jWi+yctWy92hTu+mF++EP6L0oZxaMv2UXHOaNWTtnS/z\n          CIeUliYh/rK+lskqme0MUDsNv74BST9GSl+sfqZyPVvRi0TLdVidtF0JbS3+kqdv3B5rA7rpRaU5\n          rfWYpGBGJKwqDMVCDKCEEexgLUZgHky/9Pdiizs4L+yw0iUYUHmbZNG2t5qfKjOchtOWRRwcrgBQ\n          ojyUAVNqMVMAF1uma/erWVuqQAqhX7XTXZaVA1iC1z0crBN662smqVjGLSWnTwVrB6DS0vZFgIel\n          zYOdEM6QrTFmrs1KLk1qNIpIUjsbSJeAgbc+Q+iFJy2CAzr0UZ19+cY+bAwYtB1udRZalg41Qpht\n          cdhm9koZ1/Ameaiqw8muqU34MKPDC9BkHHRjrB4pu1iWHd6cxfKadTFNNiVaCRjC1WGh065zxIUk\n          ZbCMqypFpg4gLiXjn+ciITSJdmhlSoIFRQCI3A+h32/URBUbGMlqgp8LIGBbP1q/5r/1d9q2X3mU\n          2a2qutleWq3Jq2pIXlchfckYCsxCjneHvVxYFr7eehItwnmzIeg48oos6a4DWODRWFdWoj9MRKiR\n          hrQ4krfGlzv5EMvyvcnGHyUi9xg7UsF14SwKmwyFIHdPa3NAGJJ6kS0ymlesF+FC8/OUdaNIWePO\n          7dDXsHrOOS89yKOIYnWtPa3zaQMrNuuxMcLwW4xnTk2p1YJexMdPPtPnNyl1wLnjkFFprDjrzApG\n          t9tKjjGJIM3PwzxNKyOeGC6map+PPRX3XCbgr0Onz4Fgco6l4bnXs1Hxhnrs51SKUIvUPCzeCBJs\n          UUTi6mrvT2m4M/acg6RNdb1zQpcWvzSz+PkV+lZLv5x6nVhWJO1lKkGGKN7SWskEuzYGbeb3t1bd\n          2atrmSIIrEUhTFJ0BdsDWI8948rIgMGaRmdYbOvV2zIUNbRPqAsMb8N64Ec4HFFTpuxzMGx6bsln\n          SiTMr3NAKSCT9cwY/Yj0RvaHWTV5Iw7QnhlAU4sGod4Is4uS5Rp8mWe7YPe2z5kD5B/GRQ1+btra\n          SvnjrWEdo7B9YlkekeBYEUjjtIlSdFwkAYEx045TwhpLFYdpqDrw5EX83SOXNektNiDoZMZCirNx\n          KRGK4tVEQseuVee5DuqImn82/TbvJxwkCdtkCSjCGEJ55DTT7T6BLO205NhqYSE9rPHWfPgbg5AO\n          dJdz6OrMpJf1D2eMjkL3pyTzyZTj1rLYpsB/RME9DXqeYfgmoZ38AvprsTGQtzXefYNTP+sdok4O\n          T1OOcyOV1UZGAdNYyxFHmxRLZnOOKaJPm1kE3VDWGvuRIXNuCQ5zQBs5wqEM20o23LBdBIpnO5IW\n          fNnVp4OZ+2AThJbW2L7QlV5UyTX0gYuQDe2gtWzTRS+7+mhMi+jUdq73A30Oslx1iV+nvrZI44dC\n          BrIYPfQaF2zNcwlk0FU/k3MVrDWXji6M6sJB2iOdOncX2S1Ky2uIlDIxN+lX1vGYLKhbNAB4FToC\n          65wLAsZseehG1RLhax4jvLAp32KuWbPVfWWvWoXB05tNHQRIt7gYqAMRe853Bm7df79nWRoQ6FDV\n          U4PKscB6F7eiFK1kHguBMMZRrb5YsRw9lSTC9mwdigQDFzpf5jwHoU7Sma3+sKgfmgYDUNEcTmUk\n          W4z8AH8whOJBEx/dmuRO/THMBAPIWbqmcopfVcIYx3BX87zwPcbogAbWYoJ6DU3QupKR9S/Z22zp\n          kwFwUGGNeoBie1jXmOftb/0LpiNs6DsgYfXMms9nd+rRlcidF6nVeAcIGWxSdDI9aOynY88Pk0q4\n          3DS5xzSHlYKTrto0vaWhh2OxC/LXLGxzJuGdTelMtPz+Igf1xZ5W4F99mK1jdTvD4hOgpzK0S3BQ\n          X8M8+uZEW8PFpxkJnF5teUj21Y4xfIJzoRVWJVB9v8oB5OAWJQuR7buWzbMiS9RK1uS5Fp8aTwQ7\n          reWZ86Z1no3Rai4E26Aw4z1o/5r82VnyM2AKsNxstjcMQZbquVA80EoVE5a86Yg66+19RSLPuY2v\n          yc5sTJa8Aocwt+VhEyCBOhIbnvRqCmNqQ5kOcGO9DuOeTjI9pyaH7LyJt5mIg3Zz+WSURfqBj2BF\n          SFltfxq5vYKCEP/S9etCwvW1Nt197T2H3QHu2AbVQ0TYwG/Z8mtqmLexyTjqO6PGFI03JkGW0s6I\n          AABKYzNNBuGKZSeRlbaTAvhTqNWHX81hhhC9pfjeTLZX2evCCbBrQLsY5pzGoOM4oEc/zKtjhIUL\n          g1ZQoDBIvjqndjp25aQpHxypk1nujvEsNq77NDyYLW6ktqWVCqv2zXHCZN02CpELZkm5cihaEDT0\n          Ym38wSMHtB2OmbIQKgTnDG2FQjRWkQcuBjvfrAMXpjXzI50UPiHi1n+WtLQEoSyCY5Xrtmr0JFaV\n          ZQPsHt0ycEdGDVabuRuj+3eOHlZEiJDfuMiDkZEN79gcdTJsDfrQX07OWa4+izLL1sdz0Eva7NJK\n          prtm7/rcEAIlCh3dLmevjsO8MZ458BGnB9nkxBqrT3Dekq4Vp0msba03sFFDne7gsNdlfGTPRFyj\n          atuwFhnY5BXWtsKy7O6aP3xDYsgG92aWxpi56NyoIyX92ClUK6KSocSyCUtgCBar0IrN2Pepg3fD\n          K1mTOu+GzbpSD3OIcdde4PMtqFwQ0GHkfSa0dMIUFalO5em37WcZxWAIaiE8UCLAkyYosN/PEeBv\n          pv0LGSppFYbcxSYZcRRWNi9yrgx1M8cxymf1ZII+t9FGoUc+DNKSEG+mcyqHh1hvHZSWcPkdjs+r\n          L2QRilhWkiM5xDxAMJYf8XTKrSOIi6WGmydM6YyLyiHoVVuhZuuH41MkXH5l7nLZlNgktaEVTbGR\n          G6h47cyFIf2M4FXXL5wwcJ6nxzPdUieMHmffEr8xMrE5bSxJG0dZlfCuvzIOHZZXJwzrSpGBIdW5\n          p8fx4PBYAA+CPXxk1Ocj+etV0MP7O6OJ5zAp+GFkPUIzAbSjRq6MIDQMhcfagnODB9xXpwJPqrAf\n          h6BjhctbRz6d/U6FwZrmHXjoU1p+A2GdK9FA9MXJjuK5WFbOaSNcyO2wjKpitc/HXrLXALrFk0Es\n          2GKLs86ZsFTksYn9bu2ExKgmMXNHZDzfcxwv0gLPmzNKDof6W1Mws4/QqHgvfff5OIjvolV3jn01\n          OioUZFlFbCzS+2yQHufAPBdsZjX5IA+w2hzSawyRVtMmxG6nBmQtup2aU3nSxhZNgOGcNexoksVa\n          gvaDVTL+bGNs5uKL4QrZGGn43IbGvNLwM/2oLHLYt8bc56FoCBE4Q8ybh0XCXmd7QGoN5EPqObZO\n          u3yxvmkHHU0ZPP35zfgewRO9qNX1auPMN131w5xa+sCpBf3Kk72WQ+zNtnmd3MDai40EXgh1fA7d\n          ZDwww5NY8GRGfuSpJfsjwsAU79a2BXbBm12teWWxmjVws/NfQgc7OeGeZABk4X2QjQesGH2VsyS2\n          76La+9eRaZlDw8U38nD7YmfL5s7k+V7KYD22vV7l1WrQuS+23qknZMeWIlco6q4237UDPFMlzf5x\n          7Ou7WWbOjGMvgHV1HGe2nkdxBQch2xcMdklq9WhwoEB656NcvZd7FNMFHzr+isLLcxLzaxJWX0tb\n          yTjESNeVwVPTWC8Hh0v5YaqH9tnKJvzsHvCStW3Zhdhh48FOlnmMEH7Tiw+5EBQ0ZZrKqRq/9bbP\n          tE5bntZjQ5gqT0fR+WA6i+7N44ivr0L8I3mjyZZWS2xCO6dFy8YouDto2gyBY28ctXQgRzcOfJ1G\n          PuyExEaobF2PHICfjdDjWllStFHQ+PDQQRRnHHauGwBDhVYufDjgC340Hk4kTS60r9becJ4kDL+V\n          ByZauSb2fGCADg8e8WE9PAJqd2dx87gYnV15nuY8yDnXw6oOJ8C8RV8iByqGucM6t7d9Lg7pCCvN\n          sjww3uuJ/nzkxx+7+G5Sy2QRXGenU9UkZ8a0zrSD485nxHFe8GF0No8Xmho7kdcV77mcGyjhUXZm\n          FaeYZRTr61ocgJBKtUZYaBwuHk2W2zrLKkXZBnfwAEo7B9YC21efz7JOJxK74TN05hEHeOUwFtVs\n          y04Oox8qOh4N8BzBllUmOuIUZYz5kLlXGmU4Xfc0zshJG3dGdxUlE+wr5bO9r4zUAT1QitMfp/qy\n          I9biWRMA7TZl6eoXt/FhB47kNWjQiKbJ0EcnnBjn7zJ8ePy2Q7LoB4bz8LKkthrxhOFqfHuOxDSN\n          YeH7kBKPZ8LlPMPtxVuF61fCGY2LHTuMDQBKaV5il5aDi3RIW7qdj5QXN9kKdwhoRxnvzcW55A1o\n          ZHjJl+fV6KexaUDrgZ0qbzNEeaxPUeBA7OinICHo6n7eKLsjmh1QzDmor0t/vv73n/j3n/mrTz/9\n          8uXrj5/+9N2nb1///u3z15/+8vXLlx9+/uvn/vnXn77/8cdP14/+99fv//oVP/rH9cef/vY/v/z0\n          t2//8e2X//7686+4/Hq3T99++fb9j7+7/Ac+6J9/+D+6dA+vGYIAAA==\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - X-Request-ID\n        CF-RAY:\n          - 9d0a29c66b02cdb3-SJC\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Fri, 20 Feb 2026 01:17:14 GMT\n        Server:\n          - cloudflare\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        Via:\n          - envoy-router-7cc485864c-bpblw\n        X-Content-Type-Options:\n          - nosniff\n        alt-svc:\n          - h3=\":443\"; ma=86400\n        cf-cache-status:\n          - DYNAMIC\n        openai-model:\n          - text-embedding-3-small\n        openai-organization:\n          - future-house-xr4tdh\n        openai-processing-ms:\n          - \"107\"\n        openai-project:\n          - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj\n        openai-version:\n          - \"2020-10-01\"\n        strict-transport-security:\n          - max-age=31536000; includeSubDomains; preload\n        x-openai-proxy-wasm:\n          - v0.1\n        x-ratelimit-limit-requests:\n          - \"200000\"\n        x-ratelimit-limit-tokens:\n          - \"200000000\"\n        x-ratelimit-remaining-requests:\n          - \"199999\"\n        x-ratelimit-remaining-tokens:\n          - \"199999996\"\n        x-ratelimit-reset-requests:\n          - 0s\n        x-ratelimit-reset-tokens:\n          - 0s\n        x-request-id:\n          - req_5425eeaf890d4f4990d20571eabba485\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: '{\"input\":[\"I don''t like turtles\"],\"model\":\"text-embedding-3-small\",\"dimensions\":1536,\"encoding_format\":null}'\n      headers:\n        accept:\n          - application/json\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        content-length:\n          - \"108\"\n        content-type:\n          - application/json\n        host:\n          - api.openai.com\n        user-agent:\n          - AsyncOpenAI/Python 2.21.0\n        x-stainless-arch:\n          - arm64\n        x-stainless-async:\n          - async:asyncio\n        x-stainless-lang:\n          - python\n        x-stainless-os:\n          - MacOS\n        x-stainless-package-version:\n          - 2.21.0\n        x-stainless-raw-response:\n          - \"true\"\n        x-stainless-read-timeout:\n          - \"120\"\n        x-stainless-retry-count:\n          - \"0\"\n        x-stainless-runtime:\n          - CPython\n        x-stainless-runtime-version:\n          - 3.13.5\n      method: POST\n      uri: https://api.openai.com/v1/embeddings\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/41d667myG3876dYzG9P0Deyu/0qgRGsMwNjk70Y2QlgwPC7p0r61rGq+vicAbIO\n          NBp9UjcvRbLI/tvvvvvu0y9/+q+v//nt0x+++/TjD79++/R7Xvvy/bfvceXf8f9/993frv8+7vz6\n          05++fvnyw89/vm6//vKHn798/Sv+rvzjyv/f9NuT+Kf8W+kzWluRv//Hxc+42upsNVd7Xi1jzIws\n          8/f//ITaStRoj2ulxe5Ry3pe3TPX6vm42Nseo/fnL9XEj+escnVHnzn1rWbUNjKeV8cYO9aW7+oj\n          SytTXnasOVffz89qfWW2Vp+3zr1briGrNXDfkBdofZbV5c6x8Vajy1sVPLGOOZ7rMmrg2vOlIuZ6\n          LBZv7PitpnuyR9ap71RmjxErZK82FmDU56L0uirk4rmB3Cqs9PNFK+7DS8k/b1joJv+8xi452paf\n          T/x26Ut2Kiv2W9evb0hrPr+1rNyQypQ3xTYvWSmKFV60mFi33mu2oe9VO+RKRAVfFs2kteDD2nMF\n          xp4dKyD7Ulebpm0lN/5vbnlsiTl3MXFvkJUWIpfQwY3/yINHCduEVqFGeITIdayxVIgmfmsOeWbt\n          uC9FhfqGwofuIVavppqG1WkGVFkpwSnf37LX3vUqnrp73WIaWuAV+pbdWhO/pbsFBag1UhZgQP9T\n          tL123IYHqw7vmqbtMCJUbf2CNbc8c86xHh91/RAuzi473Rd2b6phg/xDCaaau8A+bzVM2fhT9UPS\n          1iaMBnRG1BgK3+dzWevodYhh6rk6VnuKrLQIM2w1YYXaflqBqHXCNoq7gLUapqszNtzTU6ZvlVB3\n          0fuCGRVrB8OyIBjy3FlHQljkTdfaeFHd1LlgGJq9WEIE+tJV7RU227zQmCVUWduEuDdVrF7Lwwld\n          /x5CAZVRcan4Ifyd+swx6xIRjgo3klvUtewKxRbvABHGOsp6d7w/xFU+IAasUMgCBLYVFlcd0Yrr\n          b/S78K27PDcBiAGYQYBEw7+tUcxgbuyWSmbMDjmaqpl7whDK1UI3AIzRxGI2vK+CEdjWsXRhYd8H\n          /JY4aKw2NqypbmBbMtUS1p6QJLW5G9btoR63Mxxw8eoe6iBMC9nbWuBPV6p9gNWY4gqCaEJhD+zb\n          gootNSULxripgYQlgjFV8RwBs7nqMkhZy8Sfp+LBSPQQoFhbBr5ui+bP6yUUvsLPNl2DHjFoUuQq\n          nB+h0vOxsyfs6XzvE26oO3YVTAy31eBQ9a1GPVlY2KN8Kt3ohMTiJLhbsNwKiSBxezWxXPwzLi1Z\n          8nN4bPShigMNb7AUoQvec6ufAFgD4lTrF1QxOCZ97oxsD0NxfQjs8t5F4oBKyGRwCaBxDF1bOHBV\n          EYYhgPHFJBSPjar61Bpsvd7b4G0HUN/z1wBYAPl1wRYimd1UmBdscGni2xNGfdiKlw37B9mVpalY\n          sKHebeKnqogIFwGaJxcLsXiRL4BfaV2sIhz4itAtCAYoct8CrFPpwss8IQhtCb1lEZEdsJG7yf4D\n          agFamghRrPpUuAv32SDEoYZr9ocm3UKI1V/DJKMtqHhbsgAGDq5fgyrvnOoWIG10Ik9V2hDtZq4d\n          gAuvK+u1IFZLwyYoBjRRwpYBdNqmAQ7f/0Icug2c4o36E7PfZrrtEL9KUwRk8FgVuohWQ+wu3IHH\n          19z/1bbqO8LL+Qh6bmRSCSLCvDU3XLTbQpbb5kAnmlq+shOuOp8OYTKQ27rXuFzV+SEaHcTMKu+V\n          0YjAnUajo3AHew3n2S3xkYar4OerajoQxaoaCXbgl54iPgEU//z6S/+zPHDdbVgRbRWDOhCJroKK\n          rYZYiO+HsauOM+D88eStolYD61rlXREH7VWr+ZHyiDgvxI04EAGOuBw4yaTvfy4AsB5cnyIdCvuG\n          75TrgUgKWMUhFCIcyxJAVJpIgFrgOxtBZCrWNhos4y6heGIDfIgNRtTST1+AuJuIYFngi1DWTAu0\n          VdED41g82Nzu6AXhiKHbCGBpEe6GWHapH4JucHN0taDG0QzxUmiaKBygUlOF4c7CaCqOhsbpvsBk\n          M6Cfmmep+KiqzggWx+SI8lqWmhFsAjym+hKsE2x2CXHbm9ZZwBOQXk41zxCYCpBi4TRgg8DoHHOp\n          FYT9wgos+XGIMB6qBqsAnoz+fCZs5YTP6pr4aE2lCgsKJyChDSJGqIXiXFhsmBH9eYII2HfLc0Kz\n          zJsTtcG+DnOkg9ZElAMh3zIEvXldRLUBMFmuGFpYe6hU9EDIlWoLAUXbUveUzP6KBMO2Q6gtLQ4s\n          BU8oi80UNm5OTYFj+1fX9NkxoIfRACZODZkqwtG9LDMKHUDIIy4OVhc2QwNXSrtuOT63L5FsIpRi\n          YKYBTwOkNjHGCYGTFOwdPUhOh/mUogkRRGAb8i1rBWuFDWsahQFKqQg1gPEi+AboujJZqYER3IAo\n          C2sCzWwFgu5ltY7FUFxTJLB2ofC8QgXhtM3fjPCUXgFGBvpVhAoTxjyN2nsGlrkUC8A7Kr5LrACW\n          ylI/KzPMmcNv16rKjS9dHkUeqx3nBDCC07atWgFhT8taeNalLUYEGjtAenpXiTh5RhjFvtXbtJK5\n          q64JLAIUW0Bbha1mqvn58lcuSWoN0PRNH2bR74QGaOqrQq5hhSSYg7JAr5+/hf2nZdJgBLhvWKyO\n          fw1Ap64xBtxYilYPqGBOrXZBqqErEr1VYrmwPCH0Ys+0gCpa1UQMVA3PVWvHiHSEGiu4QfyeqtaE\n          IxM/1gEEMhXyMMRNBa6wqmOZtg6W1uSZDMbVgHUmQGSh4AKxrBqPDnibKovHmgYMlebR6qS1EY3C\n          4ukXwZ4Df1goNRAjT8tsNUTtlmRtcEzbshxQvQ0TrpUOSNWV73lexTMjxf4msZEmxelANs3wU6xX\n          MpoJK4wCiQiax7JuipCIarIopUFm7fu9xO9lFWrEsNQ7AcuSdDbs6Xiu3x0fwq5rXZrpGc31JXTP\n          irpALzmfdabL+k5Imgg0zGax+i3chNZvxyB8SAWFZXloySKV2g1glK1RfDKToygnAtGO6Tf2sg9N\n          jh1LLCNqOeTiOh4Lo66Wi0mYpcBj4h00t16uPCUNx1OlGNOMtEQ6hGeGpu2w+SUsY0A1kZwZQmN6\n          YPmwRpdq/57Z+brEKdHGrBIacQ7cCuurieUChYyq1hsO4AELrlvxCQp2EfVvR1+JUGMqgulAlApV\n          YQ3aM71xg3V4dM0UE9Oy/qWw+vJKZn5GKWb7X9vVFYLDpuRW+ABcLuZ3w6A39YlYkbRg743UL+Ka\n          hLdWVAQdBjAwqA3Z3lWh7sZaKa6E7wsPbSpTv9UqUgAR5tZh7IH2ZWE3AnlF5YPBStMEw2A+SRQZ\n          KlBhqDUwaT1bsYoHXCWJLfKtQbOuqCB29YA5YB5yaSrllEbA9sEFKAcGOBHyMk2GMjXFWqGEHsdC\n          1WpqEAenjHcyGlKnZ7T8SoG8FzG5nvt6ZQ6hwjUMRbLcre4WhiA0FHciyi2b+IBqaW0m0aliqkgD\n          7iWkNtKZtdi6YQgkh20Yaz54hDEmSP1ZSjpqy2oV8GLTLCS0YNJxih5rnuwORC4opvlnIJklyTcv\n          DdzwqlnhEACGqQu1xAmLUz/CMIOyQeGsho612l1oa1i7Xq1Y3Zirf9AYLslAdJ5Lw/Do08Bpp3b3\n          ZYXt2KmJH/qBhxl4pcjag2D3KqfurQSvhkVdSzA4tr9ruY3VvgzDGMwQ7ekijIWeoi4mEy/VnNHU\n          EyG6K1ahhR8nR/ApEws/FZYMg2OxUtuo22rnA7FlhhebWowhggIjPJmlFJcHY1XNu5OnwPqLvVUl\n          NUJpj+vJH7jEp5KHs01TrChD/Qd0Si2Hb8hZV4Jj0GFszTpgp7dxIRs5KFWZFWT8IOKTejT2OtPy\n          UPXiBCgUH8ZGxEXyHsW/w2FBfpvmoXp3giO3UHYlCrNLEp6TUkFhlei+VosCX1mQ0NCwThUJBpte\n          0VmIazQLEyvJEFBf07fzawHkIX6WsLGI865Vww0rLYcRXGdlWo0SgmhNDSLaBnjXIAGXaFYMSkWO\n          7KoCsAtdmSZveLZCU8MIQhPNTdO5YyQthnztIp1Toj6EliWMc9fJUa1qFsdAkKGUs4Ll1gQtVjV2\n          Cc0bY2FgxayyX4V6ce9Mf9JnbtMCZdsad3YSYstWiMtErq1rDwZb02geEGxNcFgN+Y5SYgEdhJEh\n          hbJwVSRGtaAOxhmvZeUH1lBrVdz3JtOY1m1Zkf/Fil1WLYA5E6nr8GUHwlBjYn6lQTpYhGkR52Be\n          ITUtQVy8WrE6O9y0s5lY/2blrXvScrSuKLjxw5VKDTv9pNC9guRdpxVZgvxQNXabVe0iZg3RibPS\n          2pW0VFjQYHy9RHLJTlEmcFaGvlrlgaB2TzAh6IQDaMZR789s7qv0A2Q157bMddoicM9gycPDlqUo\n          Fu493DkDMcK8bjFuzl6/ObItphV8K5nqpVuxE+552695VH0TNIJYrpkpkrr7TU3D1xUrhpOBWi3X\n          t4JUT4WzKmPXA2DNlDvp+3BrStl4s3yvtnc7vwbF1jLkZWTVlJ3ZeTDxxomt8BAsYqnU3IDIjMAd\n          70oSmFUEyzc0wo9maVSGkVKvwmrDLDhQJ+evLctC44+CdyLIpal97pdmEJiKk2AfXmeR/aN6Bzhv\n          u4XPX3tZGwpMfk8vLuHGIYlM8urq2MYUGc+M5b0Fi+gzVeCAfg+aC8MKHGQFZSCCA+twB3C9FfkL\n          YwhnYlfmbUWSx5VqlJQm+3veq4PciSiGxaYdC9rRNetVmfMxAJss+0kIUiZu1NTAsegLGUzW+Mxx\n          woM0DWFHzDAaPqR1qZcnmzR0UU7oCz5hGAmTDIM0AEnu71RrClsIh6DWqQJ/D2sEgfokjbp6pUM3\n          ETD4TgNlDD+rRhqA5SHZlsqoDipjrqMva9A5yhQ+ay/HLfgl6IDFgLA4jKOVwsfMv0gQXHJN2UCm\n          FoF7mtKPtFwWLNpOY1gA5BpVsFAkumKmN2BQX2Qea8Jr0ApbdwvU14jHDRu1tQ8J1ro2px8285qm\n          E7epLc14gpMJhByKO5msq2YYsfTmtgldihj71hJ6WqxIMg9My4iEx9saqcBONQ3gO8mHJzYMQKQx\n          UIHfvJSHvXqGOpd3JRndMTbsp9k/4NIc+gLtTrdpCqjBrmg55GA/nRR5ryq7viRVFosOyz4f6lfT\n          ImOs9ZxW8S3mVQYg2lahOhEtmZc3iDgiSy2qetm2ZfCTDmVL8mll3xYKFTr1rnVEctjZSeb9hQyp\n          DXEh/KzWRtX7msoURuRmiZYjqzthPPQLiC33qNavNCFUqr0v42vpyyBOV0O/gW+bhWHQKoVVdIoI\n          EUNzSri5TiMFt8qapiXmliew2ABDXTOu5iwWlb/B+GdYPqVrsF+RkZEn4YGGJdaTLVPP78K+RFUD\n          2ukBY8sOApqn3XlKgR7rKHDq8ClhGeDMyzCoCUYIqHnFPbpbdWhgHGJ/YIVejKaoHvSG98Aglm+H\n          F+tGXoRXC1VN/ArT1bIAy/q6ylpszdhWcJu7ayGMZNatPU20U2nsmkvUrZTIhhxrBDwXOwCMx1C9\n          Hkz1G9t7sPK8puIyfP9e7ySLbyrDIstQTRMsGw2GsYdhxjQMAlKAABsfq5GnMPq09KYxlTtC0ScC\n          erUIsf3fOtNY8FHATdNeNJF/kcCHgpsgKVQWAfEGrIUxMiAZnCCgLfUJ51KdbX1IWdMHjyYVeTjX\n          YOZX+SxzGtGVzQ1UBG2aUPbei5WQ3ikOyBu2u8e+MpIkdWex1RuoS/QVUeeM/pEOH6c0vNkzc40/\n          GOaz2cQXCqXwO2k9vexZgGz2+IB+V+Dwpr0QlyXbBgYLTC7si5HCIDKzWqf3fqYvbk7cfrZ93Jxa\n          dhgoqwgLU3K953PuDi8AuWJ+D6LV2TpghqdZlyqDhtDCDZxTYh2VXXNqs22Vab+uVQLYQ4tbj7S6\n          sqFFITHysfJwIlVAVmPb9x8pmNBfUgpFLsj/29qvQJetvTyd6Wa5kWmq4lafZHUj0QOzMUOv3g2u\n          fCsQOPdIEfd4OHFulWTzfdHIydmqr3oqI7elhRN2veZHcgxHCo7lCD6/VTRobNvq9q1MEWjj1amJ\n          gv2ymqQ7062AhjOUKALtc8MKh8XG7aF9iovIR7Ph7PS3aR1YaBLcxF4WjpZR3gKHAnjrOWwAsIfV\n          O2a5mAJWPwzPsTNKgWLoM7CAVeMsqiuhp5I4sdnZNQO5SHHTgHL24T3xzRvHAdNDe4itn/1mW3Jo\n          kKFm1pK2ezxgp22BGgx70yibo10Md56T84g9ikEBGLt8Eu7ukjD8o/mWxfELYd2X9BbFetHZE7qV\n          aNG8knDxAEu1tOpc8ZwtctkhPFdL1ViXYhzPQuT8TNTcusFJPNpTupdPMYFbqSbFYzfPivc6sFmW\n          EgJAakZDh2nfHELxTg39LXYj+0jYcV4tfViWPvQU0VArnJ57U8ssLT4p2WnZ505gXd8nNQx2vo2q\n          EREbWQyg8VJaJRNQ1O9tV6nNWjDjIvwszTcMBGVbZWhRPKfyztdYlmpPIgklW5FJNxU4wgxAMyRV\n          BC2m0Rc7oJPDbvfIhjhRFgjKTmumO84cKlC1opku5uQP8U9DqLTDomVYoWiasBlkK3RjLbKXRtHc\n          YF5tGMYbuyjrsCbHsHSlccCUqS8BksJXCefwzEzDUtWipO6+4clMho9tH5XEtrAeqc15XOr22jVg\n          SGdnQbHntnz/wjcMG88CuZirWQ58j2UQLyAI0zD67qy5mG6yDjKs8rlCR1cw0mBLjiWCNeP++c13\n          YLPjVu041ved6P35TSngYBQbUwVEVHRmAFHm0zrcA7XKcyDRnXNrW2sLdQPS+uChUz8NjRjCiTC/\n          CUXSemwdzK45kwy/NJzrQXcwjDe6t3KZ5uxpFVZ7189H+3o5HUbANqfkmF90Kuq9LnRapnJsqrMu\n          hhMcg7iWQ/Wb9Hmb3wYRbs9I587EsDdZ3HnjjbNrhfEm+Wqv0p6R+wMDErwH8tUCUL2zFsYtYpuH\n          6s04jm9Eii+OmKRhIAKzOCuexGUr3pPkWHQFrhigv0f8ulNRHLfXHJVWUmq8bWUdUtKz+Wi7yoJO\n          Ks+RPe/e8aHTO34bpWl6ACMU0GT1srioU48gaz21tQm/zoYHG+qVTBqZdheDZHSEo9sIHpLZti3r\n          6taDzGEGdSijrmVWfJUxdFp5TvG7rWv3VJolb1+zlKaTjAB7ms4iaKzIafWI3c4W2DEVu20oGuGM\n          zSghdXh8pFuQNU4Xalg8M6JEpHuVOS1QwOJ1JdRmhCVoG9MYGlEADGXvRrZhs8pWnwn3kmtqpDk4\n          SEGbSAEPODRVBQDGkXKlAyfb1llWp0ltDcH2NpYmx2MMp31JXuyunBAfpLUpwDd4p8U5MGXLvivr\n          uZU4oFbYGdOMsE4qDs4Qp81WPmvYsjE5d40lnX9sjdmvnMAzhXd7i/akSb/y4wwpqjYKsGndkii8\n          1RIu556Gk/4BWRDNfoBnApO2oy4L3yBrRdms7Fb2Mhs7aa/31ZediXt9DubsxT5M5wvciDqX97dx\n          aq4V1ctF3/QpKay2e8IhARyNLDDbHDY+j8n01iNMveEKzGTDiXV1GcDpz4r53WBWKMQ2aKat6r2T\n          PSwVxiZZy2xAsyaJBdP4m9ewPY1s4fSmOXPYIXaZG+HhZHU6TYxnLpMdUlqAqWRG2zTKln2HcomO\n          9IpjRxqpl94LcplDxPiHnvhrUJtYySDXWWlDm6M6txY+8V0255O0AW/Vawzm5oG5Ed2GNAmb50XE\n          XdVm33Ws7GrN+jpZ49bWVMa81cIwr+ZC6abnFA/jmTgey6ZOXdMO5yqWoTDW/ee3RjAQPo6Q53Zy\n          XKo1TXOel6bEyYP3nT5RvL378JWlYtV26bxxcre8G+EkAVexoy9rbE36OWPKJGNOszxr6GwV/Ftr\n          eLYBwC+m6nauL16VuRjNBNDqdf+s5DPWB7z6RSiZ6r9qzGIDNmENwybZN1YGbHAYoGZoRySDjWrR\n          yoXAlo+CWgBVGoUdJ62xLDN05joLUz2rtY9pFHdDONysTWXsfzxQfRI+TUdr4ENH025XhgVDmw9G\n          2Zxl8ZwTCEhhETeAU27rucc2b5u4UkYUznlzksgVrliqPNmsZWXnVWy8M/PHAGYWsgY0w+w7Q37j\n          i3MqMAJxWe45Z9tpHIFgH6OxQmEdrDkYzqwrtiM5HNDQAk6bifD2vM8kN0vZ1joY8gbMMOWhg7cu\n          g6EjBgopgJoPgsqHTy5CGDH5soJ3W5IdbPhhWDENzqGxRvivw6s7bcLZgBqFTLIxjIB0YNCw8SjD\n          MHyhz3t2UX9+a1jGNSPlIjz5mJXtDTPGeby7aNLnoVuV+ExT+G3CNZufNOjgkN2YNulATzu4Vvyg\n          NcwyebYQV6+hru9g4bvQ2ltJZSTgTzUu4MCttVhyug5L0yDCuJqJrEc+OS3LUMliO+myfkbCSBuM\n          w4yl+c+1yWZSPiyHBi4zqbBqsXSwTe8cdu4twbktUg9SsrV/lKmepnngkTt1orh10NzX+vaaLiPN\n          9JokM7PTZHZjG0qx0eGbQ9gtt9g3MKfzVebV7PyRvMCC4OvEB9IXBxOvGhpz9qQOn+GMGB8v0Ums\n          1c6eZLXUmmsmJwdZcEzbtW1Qo6HW17EPYVPVj7nByvSqMQCBziK1s5scAPYh5TvVttcD8hmC3TMh\n          w4KUq4d9+0zNNuHsfDoCWezGvYJv1XaFc818JDnPhkPIBynWRn6Yv87OnOfU7fLWAQd90Fsd8r6W\n          3/SDal5B+Pbe4nMVFYBluIafO1HeGDPDQdBV+d2nNzhURV4egL1r5i7Y+OAhqFGY3izmnnM/m7ML\n          hk91P+Sp+U69ufUjD7JbjRkbpgQmwBa3VEyFVMUtLEVaoqxc/OTQanQdTWdOBdtWbTRohauDzKhB\n          46oUHQpAzBIe2Cf8TwvzraN7Q9LpDJTKxqnDnGwIDFyTjQy1nrSXE3vOh7o/jf03PrfW04VGmfsX\n          IyMbM3s2exjLuA/gjRGyjVU/1QAGJywWJ/QCS6wsVsc4Ha/CGq0hTawtu7sFqS54lVQlBa5PGA8/\n          4eV0+lmhDxqW1qqcfmogvDGb2o2kx9mdOTW4mOMai2nz/8jkDh9+1IqRNiZQrNZoCidlwi40jeil\n          rltOpxJdxg4+JN7tOr+Q0zXVM//1VNbPb8f48Hg2EsvZd69JY3UYUmzQfk+IsJXiSXB5M/fAUIhZ\n          flPIDenQOok3o9yxAcd0iCfvrJSJnTrp0rkaceD+vZp3u7VTsYObebGmuWDScq2fhJ2+RauXDSJr\n          /bywKMB5Vmpp8I2amsNqH/aWqPqZDH5Rvm00MJ1+12x2uRp1Q4uVJFcjPLJjCVpwPqrhGTjtYuMe\n          gnhmlPd06W2xX2wWrFpvhL+18e+TYNexOQktRTuQb3q3PNU49jeg4rAHo523dZ37ZvxgWHadhnus\n          P+Bb07oFCQ+qppbuo7yU9jx46paODebYvNatvX0C54VWSzrzD1Zh5Qlnsfw0mCPPg8VE/o0mj5lD\n          8XQkD44qnkwDSFrFOPlGC7/jTKYU7UguywK8eDH1ebDZ6yWIzjVB0UlECosmzinY3qLaMWiDZ0/Z\n          S5zP8EK83p99Izd+gEBNPasC5qrXjwBkHm+36naGj8y5uatniMtHc2JG6zailT3txls6j4YA1po8\n          UFRWBv41LWP+4oa8d0zUhTSiOfOMdYBe7CjBGlach2wVG4bzj5EmaYLQuxXEeHCnhcvHESEXpY6n\n          vmhL03gOc/ztND/zJezYHkupCFd2eBowi9mqTR7uvORnY8BnRPejVu1U1ntzSDxWjrY1dbzmuo+M\n          pc3gJ6RQOR4nd4kPtG1yBgwP4NThH5QkVT0gcQRQXqQ+DOu/enXSDmggrgjO+FUWGJyUlx94jKgd\n          aafR3m/nDXTv09fjtq4mHg7eUbvGivxsNj7ldPrdYC+Zkf2DHT/apZ49LIJsyeRg8xmg5Tka6t7F\n          +mQ1vRpG8LVbU3BQBBhAZfZg9YzTEas8h1i/Sr5jrunDCifctAr+cVoho/NSPzQTA2I4Uqwf8Ncu\n          OpCJmCZMCoHMvYmMkxK3j9cno0BsckKwa93jnYLxpQSjcjSrzTQsymA7W+nzAY6DgZedz3Bkn5P3\n          kKHN+p7Yvd3i9jn8Z3/NttOx7BxcQn7NgbDhzehendPjrC5occgbo4zfBKXXdFw9zJgTLJQz2jlG\n          bWw/yLb6gGl2KhuphVEk6ZW6s8F5De0j5W02bc5ukG4y2O/LBwtCEUtMn88GyNAt8BnsqDRS92mm\n          nPdn3MRJmD0tVMDGPwsVN7FlR7X+lA0ULDmqI8PrdFLQeWAOHP3yUylhc0hSdLoNp7M3pU3pWPR7\n          7h1JmjZ6i0eN2wEEjDg4G1+ZymRdabqWp8TaSL5T0HWcBHSMLd6o/sDmMPzcRmiENVF7buelvwJS\n          zg3wuZOzqutieVc70o5EER7J7X2SePc2rKv0OEy4cb6U5d3s9+/4g2GydWdMbpU1fZzmZlUOEwqv\n          mzevsNg85lfvIrkjChN4Kkh4B+fm7CLLr52oPfTpfqbvobOXwymntlbUK8zQw454ilbRXlWmqeE7\n          X5f+eP3v3/HfP/KuTz/98uXrj5/+8N2nb1//+u3z15/+9PXLlx9+/vPn/vnXn77/8cdP103/++v3\n          f/6Km/52/eNPf/mfX376y7f/+PbLf3/9+VdcfknCp2+/fPv+x3+6/Dv+0N9/93+aZ7HnAYIAAA==\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - X-Request-ID\n        CF-RAY:\n          - 9d0a29c81d69cdb3-SJC\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Fri, 20 Feb 2026 01:17:14 GMT\n        Server:\n          - cloudflare\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        Via:\n          - envoy-router-78b689497d-gc9n9\n        X-Content-Type-Options:\n          - nosniff\n        alt-svc:\n          - h3=\":443\"; ma=86400\n        cf-cache-status:\n          - DYNAMIC\n        openai-model:\n          - text-embedding-3-small\n        openai-organization:\n          - future-house-xr4tdh\n        openai-processing-ms:\n          - \"46\"\n        openai-project:\n          - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj\n        openai-version:\n          - \"2020-10-01\"\n        strict-transport-security:\n          - max-age=31536000; includeSubDomains; preload\n        x-openai-proxy-wasm:\n          - v0.1\n        x-ratelimit-limit-requests:\n          - \"200000\"\n        x-ratelimit-limit-tokens:\n          - \"200000000\"\n        x-ratelimit-remaining-requests:\n          - \"199999\"\n        x-ratelimit-remaining-tokens:\n          - \"199999993\"\n        x-ratelimit-reset-requests:\n          - 0s\n        x-ratelimit-reset-tokens:\n          - 0s\n        x-request-id:\n          - req_031ffb2fcae0432ca87bc42f5d943527\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: '{\"input\":[\"I don''t like cats\"],\"model\":\"text-embedding-3-small\",\"dimensions\":1536,\"encoding_format\":null}'\n      headers:\n        accept:\n          - application/json\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        content-length:\n          - \"105\"\n        content-type:\n          - application/json\n        host:\n          - api.openai.com\n        user-agent:\n          - AsyncOpenAI/Python 2.21.0\n        x-stainless-arch:\n          - arm64\n        x-stainless-async:\n          - async:asyncio\n        x-stainless-lang:\n          - python\n        x-stainless-os:\n          - MacOS\n        x-stainless-package-version:\n          - 2.21.0\n        x-stainless-raw-response:\n          - \"true\"\n        x-stainless-read-timeout:\n          - \"120\"\n        x-stainless-retry-count:\n          - \"0\"\n        x-stainless-runtime:\n          - CPython\n        x-stainless-runtime-version:\n          - 3.13.5\n      method: POST\n      uri: https://api.openai.com/v1/embeddings\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/4ybza4ktw2F93mKgddOIFIUJeVVsopjI3CQn0W8COCXz8e+iZM6bOPONMYwqqur\n          JP4cnkNqfv7Nly/f/OO7v/zwp5+++f2Xb/764z9/+ubbuvb9H3/6I1f+wP9/+fLz67+PO3/423c/\n          fP/9j3//8+v215c//v37H/7Fd+OXK/+76b9Pqj/jd2OMM47dtG9/ufpbLs+Z96St51U7eeLE/vb/\n          nxArR45znreG5X78vn5uHs5lfeoMX9N1BcuOmd47bbE0fz52j+2s7HmnZ1xeJb9fMY3P4/funrbv\n          c60rgnt9y5vW5O/z13udYUtX7/eyAr147llDF7ruyhjPp04stU8+r20sEvO5eFv7jhlyce4Ve2+1\n          6I51l7595hn36VFWPu6J5z6XrWRXzyWde2c8b8TzC4M+124jzs0pprN1zaxFzoxMXedM1mTH5d5Z\n          Phlbr54wi3xeZf9jRG55BNGDtfLKzT7PWSuekYa1HRcsiT+7cXLNpY/gjSvXM4TGjpFn29OMd1je\n          PWXLJ3PeI64NkiWWJNZcmctkw7EDX3jIFi4bG+PpHg+7GEwWMOJODGy6rvE0wcetuHKfZ3TUvvDl\n          01q5LU2sbYvwagY0Xk4GS3gMUhO0MUUmuyPbBi7BNBRZcEzeyedpw+NxQ1AAu0TgA3kA1vblQyzL\n          YpOklWD0cfac6lsbFdGSy4R9gCTygFUu13RabOy4OME3KOpXUceSjHZFDZDUJLodyNsY5nF1BzjE\n          F2KCk4PEMYmteagcJssiCshdMRYV44IJT2snidhWddY2NiZgBOwRxxJZOflC0z4cMFaQ8clOt0ZG\n          rMkm8mmAwY+BztM2dbbm9iS38bWgA2F8XZ2yDiAQgpHcdo/UlyCu1tXc2AaKzJYEZKZpISSsgvKW\n          6iorc0tYgKd7X80X6jP4LZlRrrYtxsaqFG0FjKhibFdoQyEvKSu3UonHo5bXZrOgUGztl4u+FTNG\n          pfF+GpbyOm00dAQGhAhcStyZWiAc0vPY/of/KXw7Gt6Ex0xFZ98+U6ERpwzXEn2pnerrKKNo2fKc\n          +977TEAvyN4ztKDedTSB08i/FCaUBxMIvaPkz4prRWG+AAGuRgCpupYraFNhSViJNsxViHVTWUGc\n          pdBGBAI3wh8qitOnSZW2cxzI0ygmZ86hTH2ex9PYcipkL2pRQAC1SGHIK9kFSYvUjAvY7zgSxNDp\n          OyQzKuVJeGF/lABuF1LGmyib7rqoO8dzq6/cZPUm10bxV0GssS5pjBNVEmCsLTjOimAZoWyAZCc8\n          tRpT5Y3QUDpRCLlSrHWgxTBofS7ZQch0SnCeyfyBezjcd25N5wqOFgaY/JjEV1TpMVU2XMBrGh2+\n          wY6lcsXx7RURgcm4qMAVk0I7RDBhF6NUCAO8SCvXIgXAFXM+EsjvTMtmoXrprc6MpcUL3IfJKyA5\n          gmErSM+DZbfCHAg1H9rwRT5gzKmmGmRymnp8rdqvEnzKxuZVypTGRd40tjYP7P5o3laETej1nJ+I\n          pFowuLi21uVd9TaUVhCdD67wgf9zD1XY0BUncXQLkOO4bvEZvX1F8qGuKDJT6yQKQN9JvApKRvnF\n          hvJdHCZo6KuUSI8BVvlQXq9wBzVnKNcCYhYhLwTEXtglrQSeMNQl4QU7YpFVZClE974jCgbNAo0V\n          N6GZU+6k8GbhnmQAP7/3KnnAeUNJOdmy4za48Apr+4pCD8JvUmiK6geYliy/Qnep9Q1/WFdRMMJc\n          N1X2o8vcG30oudM6EcSK5iWqipi4ovyXLVS+VjMEeionqUpA4VWmyA4upORpAcoRC2igvwDiq1dn\n          XicBGwPysZqxUfJDmzE4xvPeaMhyK421n/W2zfKmHfCyLcEV+nv2urSnMfHA7tU3ZmWrZDZRcB8d\n          jdf7QX1XaUX+x2l0M3FOSL4nm4VcCvtIPw9G8p/+ANoovDWKyE1NYqCFUMqmw/YpJak9CtASvPu0\n          T/jqp/glaCSQK2W2UnZHWayrfIAQuAjMIymG/3JIX4xqbOXG1vrgG6VA5DIxrvgGb8jVNAtSBpfp\n          Yxf4dprCYglgqQBXsKhHv+4DNnlEYz9Q9nyUyA9KdMA4VRgVxq7tjOowQC+1Ps2sGqWcZrH+o8q5\n          Mt8RGoJylGIXpvQr7PRUJ1RlB2QP5JAwAGPhb9qQST6NQ/qiymj7JyuyxuzYV11XRQ4nPzNVPPN+\n          6KYWaYNZntbiBA4Rjx3RCI/WtSTg1lJi9VJE6hsf1cTSWxN7NdeEFZHWHJ2r1O7TCxRVnjm1nRsx\n          pH5G6cergLxK5L0J+ah9aeP58GDhwCBP2BGyWW2ynaImQRLWKj0lqu8t/S3lHyUzo4HOeGla7fie\n          q6+HVROt0lTk4jnDWs89YqlGxiKb0jVbow10CtnpoewMVa1vAwXZCKWR3/NAdJh2ylAq9njor3d0\n          RqmVpZuFku8h1QB9e6N1L+Ce97hKdMgLSdxwiFSr8ilFJpFQyjSJqLG3oACAMYnp24YErGAqbCPY\n          +ELa85jgTVvNq913Q5khFNQzNV1vjWkkX6hGZ4ZgcRfUL4Dmt7eJS9u32Knwf6rBmk17V/Hn5qac\n          wehVLTdZRJ5WqveydLWiE7JDWx1k8TpqGNKTjEvpLhuACbeSnI1S0qqtyrsl8E7rjp0zTYjRxrTa\n          h8NZ4NYUHdcHS6/4pnZYQwhVRx8JUgzqyJ2sNJWYUXTIkKs9/12eUSTFtd6UBK8fPhuT36Rt67dh\n          aUWN6iolACv0GmPxhJTOkPmuaYTkwSpqqvoAML/Siu8S/6NNQ1DNxsAMX58h7S7yGzxsI8xJNQvl\n          lhR/MlQTYUDwz1qt+hcPHKIwfJKJym5Bc6JD2fWsEiO6s5qFMfucDGuf9bThqgjU0IbT7TMap8GJ\n          hWeSmuu6FllQ1/uYDkZzjktms3SS+34iDl57WrePcihGQ9obo6aJiFFtiAW7H1pNi8PrrNWo2zNT\n          h1HVuBlbEmNWe0TSEoYFcRPBAz8BmhRGs4412FdEhJWP51FC69jk+ucOsZqFPsbqH9x91/BT8sdq\n          5HVa4xCGNm/rDgXhd3V8CtpiPm39lQjVEl+jQFn/uLsUSOvGTYj30XMBUImt7ieaqkOksb/XbkOT\n          1zCh0F1XBedb0o9ERXdpe6hU+ipk0t2zadMFZcU1OqOlCt9oZbA6JFuDvagEQP58wsedbZo7z03X\n          wSWB7dn7xKMZG463UxTRKAF8tcX0nuCsGslrsBAASITRKD7ZosQL7Dru2rGoJvdtEhgm09orfl64\n          JqDyTm07/K4OHOncFD1m1gorxbL5hBKS7WAN6j3b3A7dECbUxK4Vx9S0ICYpuoKK0MZ2J3Fde20K\n          Kceb0VCyryksHUxMYli5TV2z1G7om2k0BtwwjqsnmM6a2t2hJIzTgoI1KS4BKldHU1SujQtbSTqn\n          Tz1ZTmidIyH70NRKo7WK3ALlVejr6IpPhdo8evKETQpyFCn1aM3NOuVj9kaegz79PEqQfrKkOhPV\n          uMvcFEltTiexcEIBbZ1yieaDQ/d13mCEYxv7EA42V5siLEpitqNOB+S40i2M4nQ6bEShbp9ToQv4\n          PNr0fltTo+6NUJhFR5FPJu0JykyovKN+FNZtPUqx4QmpTcx3Mzb8MkIb5Dlf8xWVVjAdfVEpkBje\n          qDqprnNZZJUVzrc0uzYUkt4eeHs7j1s1MnJt0L/j39Xyxi86y1g1CYgG9ADCbEPo6rIdreDwF3Pl\n          DzUak9o3S5WEcnJcuttZqL1Z6BKt8yucZCCWlg5kPcNbiwOeXjO71ebK1Hk5mZg8YKZoFeAQWqq7\n          qpLsreNvr+qz7ZMTSv8R12jLbPjP3e5bJ8375Dy7tb5WHcFTbVeZqQeyRqklKcvVaoZutZ7kXh5t\n          qFuj2uXWBnqk8T0t5OtEmZ5BTGADKaonSkpbt0alQv7L4nUqS44D1ShDKAThRr3ZqkunmTKgOqfY\n          Tlq+zwtKWFxtsLxj0LC3CytoRxDq+EC69iO96IYebNBjJK+5wo6j7cSaekYfe5r3mu7V0Mw+NS4V\n          nhoUr/GSZOYtaBRkK1WTplR1VpNNFdyvnIisOghb1n40HGq7DsL4ZIM7S7BB/I9U4KMEKkli3dSB\n          1lZH9LNuwdujgx+8DmqxVUTUNFWBpTPIl6tJEtfDo7NObmpt9nx14tr2Z+rBehQQEmg1DUWeLNcD\n          hSirAqw2pwbDV37OY154e9ucu5bVugU1pb/aLso6wPJV84g6ZULIt6O6p7hIO7u4XuVVSTzSSmsj\n          yuCSHXpEgphqcg/HQNhn620UZWq9pXeTGq+TLitN7bpAxvUV/zahDnhRMI7+64g6hB1f0yl/3x6A\n          YZ6iaEoGnYjTuZSXZrWhvQDo0fY2ygQxpx42SANe2yDxnblrHl4NGj28QsVS0UGBhmI0hghBqLDT\n          83DQ5GjTsn8DAAD//4xbS5JjIQy7EhiM4f4XG4l0L0ZiKrPtSqXzeMaW9cEiYqZEND28QyNZOIR6\n          V0IZ/SFSuXqKZSPcU7jRtGbpprBZSsqfo/O3v4mez4QPYhXdJ7H87mM0J7rR9vVJ5ZEf73yiErSj\n          HxIw+s8AqOqx1DEZMnXO4cjRvJXtAvzCnVZWgG7SMtUkzvX+KAdW1LqF7KHKp26eXlSlzdNXiVqQ\n          6cEQSu/qK9zlZlo6kcPMEYHdPaTz4KGm5oc4OnDvx5fW+5meeNkmKDfGrQBV1Cg4W43dDGx2XtP4\n          rho9x9d7TvB1bxoQ1ZEe16Si2QEgdoW1OOjCb7UYDeG2taTOkrX3NboGka5yvcr86ATFlqh40T2P\n          RMLHe4bPlqQX3lfmZR160LAfA+SSfki2bdex1XCgIcpuSp+XElBmPbsFDJxs7w8tmp6dYW5EbNau\n          a7yuIGplcbmx6YfjN9Mxb5FyeNjtMGiWTuWkWL3cE4dBExrASS5BplBiSs2m1hA6zcawjWtztTie\n          ZQyAC8sPoIi0XrAw4CsEh3Eo1dLLRZE0sk9TtnHmrtwBMmYqw3ahsGL2tmNZsCOAIrrxMfgj215+\n          cb8/TYAfPbHTDCQcC5p2LeXOmI802h5vZW6v7n1DajoMyEdY2AOgrdQFMugjNHyIMYd7rKAX/Ril\n          b/AOm+zopj9jqtOD9yVdcxs6a160z1N3nVZggXrxiFpfAIfNjDhBrLBNOzho80NlujtmtcViy4/l\n          jPjNbalzKt01TYM0Z2r+182n2GVHSz6gqTeRB3aJaeOFWQrKLTI3grX8CAnG8JtygwzvZSzVGxcJ\n          3m72ABQCKsrQDSD9tsWO6sa03X5db5cy7vOOEFuMMn2JwQp4ogt2tCj0z2vD8aovZ9w8iDpVGEBr\n          wxxQeKyj6wJAAL5YM59MnB6L/nb08WlGTQwGXnWjcV5IgOr4VNLm+Qw92dqaI/s8aGKp5g0cubrd\n          0Znn7u2LLfUn2ja7eh+SXJLRKY3d3mhW1FeNZjmV551KPO9R5if25DzXkjlLiZeOnlSppH4yoqGO\n          J+qce6fFCLKY/dVzIZ21VBInPur1CPXzaU2YwCnMbb6v0RbjDFqL0cPE3o2Ki2Uu3CDZmyoNHM5H\n          jTUzZluidTEkEtN1RcA39bUE49pLvU0TK6aK2IMRkb0NwjOGpR75YPBOjQGYjwzAqI0JR9CVBDe6\n          +ZNNR0tsmoRDUwwjVc5koMCXfDUs/bDoNe3DeFdooLrEPaW991X8R4Kn2CofineiQnUc0zLRhtse\n          Fj0z/T+81PxVS21fDL0dRYWBDhGWFG3XcmNpT3fL/hoX6jc09gcAAP//jV3tqiS3Ffzvpwj7/4Kk\n          o8+8iwkb9mJCdr0mew2B4HdPlaZNMlUaZjDYMIz79nRL56NOVel/K/GENWBLt9qzqf7xaHSiVxA6\n          5lQgrWA3KTvZkZ3bh3GfSG9fXZwPKJmCSHY2mh3psTq52QJ9WxsoBpQKsKOvgmDcxiberMRG7Q8d\n          iPs1KttbVXmSgty9j0H284hMdLwshVJHp+RbH7U2TftJUQCdnxHMbsuKY5QXBGAIJH2WGQfWQffp\n          dd5cT1WFlEBa0D0wyKbRjDS2UFNlfLkacFRnS6rzoMiiEfmXnoJcIKt20q5HYzyn3rwdV9ZFNEKY\n          Tf0F4eWxh0hEcvEiheDdI6y8ewCPopluoRjDSQjnfhzXD+BIaDwbke0nwMbACvjALmhmnYE13IwN\n          zsoqeUrF7igHgjIx6qZ0NWzQbuMPKntr0gYRP2xg6RZrO7Hyre+rm0imfD1sz6hJ6ivsJI7ire/b\n          yudq8rXmZQiyupOZCd+bKwdZJM3GTYjHKHu0jMFXa/Tk6QM1poUZr1hupRseWjPeXmA3tKVrhNo6\n          VMrOhhsmJCjk885swwUX81BVN41MRReRMarRAfEMml51rSi6nglJl1mUY5uR21FjWWAgnfhezfyY\n          FIhoSRuf5pgoSqqwRuQwkToSSJEH8UWLuZOhLCkxhjz6oWzx1RSR3YNSatYkZuI2yQ2RpT9Q42iv\n          few77Te9neFQLxhu/BesrWkS/En43iGISaazCfOxeXGr2si1VodrlJifdBQTZFbYHqPWrSpYgPdi\n          ytUSq6TpmjLUYVJ+o3TtiIJOSyNspTt/pKlMAfS8w7uHvOEtJcYS88vqTpE5yzJ4bdLFopubznI3\n          H0Q+0niUKomqT0kBKITG0L+OpzS12TuZcKEl60WX75aFmgiUHSRzszKoVI5/U2ByVShbDcVRqmZe\n          RZFX2CiQZD+tLhmfiw5VZl6t6Nsj4GgSEuSzWi20odNdMg1mlixGCW500jF/FtSmubiVztgmGtr8\n          cfYk74TqBWWJ0NGtNBsiZuSAnkyWgpbQRgdETLbVg2xAZOOmzhzRCwOgafGx1PWxNkImkV9hFBCL\n          z9kQwKMYmwUFy2ZjNbFUUFcK9AiIb6aB4D9RrQXujPli2DfCzd2OijJfBzceW9oLWevutQFaBZ4R\n          R4s2KlwFudnMtZN4qBgo/ZtM461OXbf2mfWAN/bN+kEiqxGm2KUavCWnEh7qAbpJYDVmpXYsI1cj\n          E2XkHavLEJ6KeVfge+MlidfxsbL3C0tDBP6Ur47QouTKTBGLSogRWLnn5rNO5GqniP8uY43ib9mI\n          AaE5Z/MBdN7rzbAFCcs0mGQITOYo3QbIxZZ1Fx3PtBZBxp3DCnkGJPV2QSjhbNYQmFSGQY8oO5Qf\n          h4gdpbg93+RT1FKXhfUyEzkUE8Vc0NCyuHCEC5gsFAVgHDxFd4GNOJJB8yhqpw7mcMWiHIdMlyR1\n          v0Tcb+YJMRKNA4TGiAp3qWpFXVOv4EhMexhpf6JtM9LiIqqjrP+JoG8rqHC/moEFB2Uxsnqc0nBO\n          EYBGhLSpGKVzBiqtZCLPxadMFxSpBqAkmjc38WAjZnyOyV/ronks4SE8Iq72rj6EjNmh9Sxbtl51\n          RH/5sGmRir63LCd0YsU5LYfTWTQVkr+pSHH1IQri2k3pcrRYOU5XcNFo1l9ibRdzB1qbmmQSTHp6\n          6kCNllTVvVjIUlC2/8nJT7X41ytEGLBu/jyjU4ubKxK2SRBGZX11KkuZrsLFDZYugydhkJ+MBxCz\n          ea9KnlyFej0LWvzQUjdi5jC55FEDyVJrVcM4WUMagdsZsFfXjR9nTIm24R4tCszp6CwlPgmubvy0\n          PqwzooLUaPgP+BstCNaokGdEmCkBrplXKEmCO0tZaHRRMZ9MkgcPGOsZY0HtE626wx2VeKqnRxWr\n          aMxEYetWDQ3h1JQ0qECWyWjRlibzuaIlaU2mTZzcnDbvoc8AGfsSpifxBYOZ6fWhaYIUWnM/c1zs\n          4ubWqUA5exbCyjYh3OIPxT1OqLp7Nd18LVuvln6QAOmZoYouoTfteD6KErFxk71bM4Y1PNT4oOVN\n          +I1nNkl/olzIaVGetaM3LcKuJFXSReNn1+ie6u2TTmzv2NC6LgfNqpJRKdSr6iFtLJGgbk0TWYdJ\n          jatZwXB3redM6AfejZS3lJ60Gey93XcyVxlKgzB1m3JbcjqQGvH/Ed0hOG0w1zQ02uR9O/ked2sE\n          s0pLRA28WO9lCXxF0kjqNo89vrHCyYZNdFmaEFmYJqKqRcl3QZZiyS/5OhHqL1PFcY3YZlZHN2OJ\n          35xEOGBc03rt1qg3ur/E2mO6+lyvmshBiJbdRwCd4ijtGV3xT3EKZbeyxsY2xKjK1UH7MF30g5CE\n          N7wMR2isSMezYv3tka3a0QZwcwsp9DGZcWx3OlXaRbo37bs4cGgC83zGUC07AIVN2nIyb+IzQaDT\n          NH0apo9d3buddJD7dmNSHv8wgIca+aaDDVrlTS31j+idO1FdrRWqLH0DHLcYrw9riPitMg7m8HIO\n          sSctt4NFLcI0r+4DuFM3ZSP4jlVu66AvimMNApx0WbJTKAb6cZ16E6o3hoPbDl1GPggAzt+euWiD\n          HpPLXtqds6ETcZamFz1bUnGI6tNd9GY8GWG8YP5ER/Ba7CSOzB7K6ieERuROnZxNZnrnw83wgWke\n          FN2bOHG3LDoIYKzrZmu/JTDVoyW9yaR1JsJur2aTucI66kK7tqylfadqTp29EU6y+hMUmq1N23rk\n          nk4ZZ9O4ZJken17fK5RdxFHjmCZHHqW3bsYJhdk7TyXl8vQYUwgubCnNvH3SGlYRIHyS7ruGsyfL\n          ZUlD+bYAoYt+EMY8o0zdxC8PhMK4Nax9aykrq9OpFN49QjHJ0r6u4YMdzXY1KhI6xzFNyYQnHtl0\n          4Z1ekzoa4cEJ6loWbNdNLIvYGu6mZnDHbdqwUlG7n7xY9poXKg2Mhs6LzqZ6HqkSMlvXBuGc4X0h\n          XUGRgxiTavdiZ87kTNXY0hkMuh6j4ruJAoVZVelhhwLlwugR07UKWKgCXFVKRY7Tc1j1L+PS741L\n          G9RuUkOCjBKtT9YmxKCQONX8Ghc1hoAfznRTD3byaY1ltDifVMkYoRzd+OTz7u0opdcpb59t1Mls\n          uW8SrtoWXy1KMsLrbmH4p6nrb9sWoT0btYSWdiFsbXpHxSraEWHVVZtO8Nyq7vQY2ni2bqJRbOYU\n          3T2Zgr2lLr58H2xvfTANtIzfiUozd0nRp6FNoX+Ujd3cef9iUUY2SgC2CLkWVj9N0gJsjsAq1uPk\n          wfaUhQP2rrJz2P6pzg6r1ozvB2O98VcoeS1WVzbmQdvRKDAUqc1EraZltuAUJFldSqsJh31QlCWb\n          nPFsDTukKCNnp6ZTSrT29yy8jbdj23kTUE29xlx5f3bUboJ6di/+I6n8CDWjdOSnhttNvJRhGAKt\n          1xUEGMgyfnoVc8yylDY44bI6mb9UdwvK9D6EAESyzWx25AdSp+vhTDPxwCXjfHYEQ2Gr5tvLo3Dw\n          rm3D00Zo5ANdB13b0KkNXpnbC9FDbQ2zoiQuSqFK0WsYJskTXqrJZ/xss8txottZIn6Kxy3+d9TE\n          Zeqit5HWZUG/2pxGdaZR1PJy7jArzaS+LNOpoFLuerDChoP8lMCTWNCnyFuKMGlmbVN4FCgzW/Pa\n          STNT7502mQjvtyO2dzW41x9BOpn7XpOrUZcmMBZNy0iflsB2PKAZXD4Y+iQjJNE69J5FfvU7vAtr\n          Fgr9YFRIxXPIfD6CN1ssJPEwk26ewazSuuE9zGxqCYq3Te+PasLng42AWbhuTJFmPKaidML+UUZ6\n          dK1IZDcsPyKGE2tzMd7qWBvW7l7Jsi+S+jKrpbJoAXZQ3VL7rQPII2EcuY40anMEQbR3P4xV6Oj8\n          CvaYufGTbVCUUSun7IcIbT2YMgvRQOnsBf0T6gB9Y0QvzZuSDGGuJBNmVzb05kNAQfCBYsvjFywE\n          00AeW0LsjRA/UdB5iXJyzSl7Aytq5CLEc0WYHh0IW7a/k0rJeYZbUWDhQMS+PTU2n2GmxjQVU/be\n          qG5Ulok/dNMQU9iTzXpnd6M2JZZTNh/ih8Hj8YYad1XWqa4gxKOyU9eCEh5zvyXJuJsM41wUH+q/\n          2z3waFoDjWreZsXmkyOy752JWD4kc7Hm2E65SD0t/BI5/7PS61kVn+jpwxoGowrfeqaFB5YMtRrG\n          RovSaZ7vEFshFKThmqO85dghUS4b4B9c/DIJq0lLc3qLz2kUYh5UpSfp4knjnZvdVyYqqQUVWgvl\n          EONP4WdlLaJp2W6+88xueWg/PVu200YKq+hm5oo85HBatYrW3cNRn9M0YgRlrCQs22tOgJHGEauj\n          Sip3Ocw2buuHRzib/rSTPGlyxKDTnRKrg0WT0rJp9qUElJOUCtu6hUXXTksTc6Y/+xPRc5/Z2SiJ\n          nNalFw5LwS8qBkawKSp2tl5QN65LBRGA5CYV9ZTsB0kfTf/pX5i88p4IKspmY/tZIzk8EfQ8Vhsg\n          Euqma9QbzW09zc3QApEU5mqW8egpUlQ7k7NFdZMJomLZwWDXo5fY3iiatggPzG5RhELN6QeIygFy\n          t1e7D6YTSh7hr/lChqOdCDtc16IdMK0jixZv1s4IR2ZhgtCOqpPnKXef7fjjTBfUbEagR2sjlOa5\n          5fmaAvlgULWvQUMDLawKt1fR5dax61fTRBhUcivRIyg6Mo+tU/eFEJxNvkuP81bMTd/MqB4u1wdD\n          v0DL7lQP7C06aXibw4LcNcjiCH0jXdOmP15BGst2L2v12fz00fiU9ic5RXahGNk5emOFS0SrqjX9\n          rJO86H7dXikHTgw1JMKGFrZen/28//sH/v0zv/bp2/cv718//fUvnz7e//3x9v7t7+9fvvzj11/e\n          4u3Ht89fv37aX/r9x+df3vGl/+z/+dNv//r+7bePv318/+f7rz/w8XVvnz6+f3z++n8f/8Q/9MdP\n          /wXc3IucOoIAAA==\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - X-Request-ID\n        CF-RAY:\n          - 9d0a29c90ebdcdb3-SJC\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Fri, 20 Feb 2026 01:17:15 GMT\n        Server:\n          - cloudflare\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        Via:\n          - envoy-router-7679dccdb7-5q66q\n        X-Content-Type-Options:\n          - nosniff\n        alt-svc:\n          - h3=\":443\"; ma=86400\n        cf-cache-status:\n          - DYNAMIC\n        openai-model:\n          - text-embedding-3-small\n        openai-organization:\n          - future-house-xr4tdh\n        openai-processing-ms:\n          - \"155\"\n        openai-project:\n          - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj\n        openai-version:\n          - \"2020-10-01\"\n        strict-transport-security:\n          - max-age=31536000; includeSubDomains; preload\n        x-openai-proxy-wasm:\n          - v0.1\n        x-ratelimit-limit-requests:\n          - \"200000\"\n        x-ratelimit-limit-tokens:\n          - \"200000000\"\n        x-ratelimit-remaining-requests:\n          - \"199999\"\n        x-ratelimit-remaining-tokens:\n          - \"199999996\"\n        x-ratelimit-reset-requests:\n          - 0s\n        x-ratelimit-reset-tokens:\n          - 0s\n        x-request-id:\n          - req_6bb5633cc9764788ad667bf5cccc6f61\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: '{\"input\":[\"What do I like?\"],\"model\":\"text-embedding-3-small\",\"dimensions\":1536,\"encoding_format\":null}'\n      headers:\n        accept:\n          - application/json\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        content-length:\n          - \"103\"\n        content-type:\n          - application/json\n        host:\n          - api.openai.com\n        user-agent:\n          - AsyncOpenAI/Python 2.21.0\n        x-stainless-arch:\n          - arm64\n        x-stainless-async:\n          - async:asyncio\n        x-stainless-lang:\n          - python\n        x-stainless-os:\n          - MacOS\n        x-stainless-package-version:\n          - 2.21.0\n        x-stainless-raw-response:\n          - \"true\"\n        x-stainless-read-timeout:\n          - \"120\"\n        x-stainless-retry-count:\n          - \"0\"\n        x-stainless-runtime:\n          - CPython\n        x-stainless-runtime-version:\n          - 3.13.5\n      method: POST\n      uri: https://api.openai.com/v1/embeddings\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/41dXY8kN3J8169Y7LPGYJJMftxfMQ7GyrsQZEvag7UGDhDuvzuiqu+sjuBoRg9n\n          o7enq4pMZkZGRmb9/t2HDx+//vBfX/7z28e/fPj480+/ffv4PT/7/OnbJ3zy7/j/P3z4/frfp29+\n          +eWHL58///Trj9fXr3/86dfPX/6Ofyv/+uT/v/TPX+J/5d9KtN3GXv37f334gk9bm6218fxhjTFy\n          lfr8aeltjNHb93/81TrbjKk/EPxd/Wr01iNHff4w95pzyqXamH3MIX/f6sC/9JSbbXWvMqo+Qu81\n          13r+tLesY8d6+t0yy57Z1nj6tOXsFb/8fAvRI9ZI/dXa537+zcEVmPv5N2vPMXNPWcFSdonni8fY\n          I2uX58ezxn6+UFuBjc2Uq7eyW5Tnv2+1Vmyg7FTtbdbc8ilMpS25VK+7Y6V08eYsY4YsU+u7LLlU\n          j1Fi6JZULFNt+/lWsSJz4sbEWCNi4Nv6Kf66bb1Ytqijm1kmDC51CdaoU+yyNqzsHHqzZeFpn79Y\n          Vl2w1ucP18JatyZb1XhWxNLL3mtPXX+YSRZ9/B4TZ2BPtb6NIywGkBllxNbn7/iH1IfCPcwRK5rc\n          We/4lzJ1C2oGLEGMAMZWt9jbjo3DOuTO9oQNVPkUp5U/oid7TRhh1Tuoo2Zu+YVYHesoVrRWFHgY\n          eVx8FKOuomaAQ7OefNbtHyN2VjGOMtdYurq1jBG6E3X2Hl22F2544A7kBlpkTtyG7Q5MBN5MLtbh\n          sKquWMAQR/7xNF4/sbALa9rldp/2vNFW6T3lF+qE4ypdDWeWrKEussNyscHPX03Gg2p/33LDn069\n          3RF9FrkxeHjs27ZHw31lUaeGOANv19UpVoQV3QqEtb6qenT854cf529sC1W4VqytJzUQGFN+IFZm\n          n2Zh2eZOc3UFwWsOO3xzwyItAu62zZ5xIHFSiofAgh2W88uFhb+QIJSduyPXQmCrXdxdx2nAzSqK\n          OLpQnGr8Q7W7hbNZGi8b7KuPLvFywYfPCI1YA14pnr7KNcSvbnE1I9RgCzywmtuC/0rdq42zXLYG\n          u4oAlvrwWJOS4/l5RhvwPBoBcm8YkeIXHPqB59RVwtUYSNQuZiMQ06OM1R9qhAk/jZOvt4uHnT01\n          CuMg7NxliqsdWFZFh7EAgpbG5l5hHCGQr2+conxeGiDOhZBt4KBVd/V9dR4Z+SpwIH55aBRvdJ4W\n          QSbRoQSmnfiuPFXChAaw1PMNeAR6mCCwrEYKHKKpjg+rjQdWJwvAkoyPElqT56V1NYReEPFS/VYu\n          rM5U2BaM8BZbseJNjwZciR7MQTDnmIsIVf4eWBCBUZcQmHN285CBQIUYpgtb4eC2bAxiOFZ2620B\n          yFgE7tgrzQ+wdgBjavADPjDUCMvGbvUw3LoScEEXkLc6+vOJQXKBwCPnBWu6sNvboj02UA8Rrr6n\n          Ha3sOF6yVtjAAOhStIHtT92A1msbNeROmaJ0dRkZSL0Usk2E/67wEMdtwRuFplILYW82RaPw4xo4\n          sYJIZnrVLVj4ftMgiwA3FQIFfnQ1OXCBTVlLMDr8YGfgVK+5axjIJsaOmZKOrYFbSAvRcBjNNgtx\n          DPBfslzY5RY/WGPixBnAbr2MpTClAiQgJ7CdzdFsY3Ch0SQjqwun4GlXIhgJsr2dt+CsrcY8fWjc\n          g1XrLeFgI0BZIGcioc+PrKUOjXvAnjDLJZkvsnbYm6RTSAWJdsWsYetFbAJ3NEcxkwKQWM0cKLBA\n          tyiGY71WqqElzpqk2ICCZtHwtA5yA8+TTyGA0WYC7qeYDhzCWJJ149ljLQUX4fQO/rrMkJW7eJgm\n          YI+B1jB3W/ivNvu4w0Zim+UmYH6zY5KIQLPJjgIAzCaOEr631wgxM6RVCMLq6XEx3Jr5JG6VgNNk\n          HtzmW0TQ4+yRCSqy03ikKN1yjAUPrsgAsY4eVF09zHypnyhj4nkVy2Ot9pj2YPAIsi7w9QMAX7FZ\n          ElsrR4NLIb/uihaQQeLOlnx5IVzGWEJcwVFWuYOG5BEGpxhi4lhalgaPWrtcCI4SoNOSfk2Y72dt\n          vS1z4GeDq3Cg2ZT7ARAr5Bo1jCd+fM/nVbxccBh/hU2YVVOCwlM7PPsCzp+7apaCCA/HqxRah2+t\n          tg0D+7DUkmDLdT97CKK+vXIqB4g0L4eAQa4ZcwhdBfwI7kKfAW5nwx/mG/nXfR6Bci0WAmPCvuzs\n          JjySriMMFCFSQRJWfGgGiW/F0BQ0LrZJbNnD2SNTmPA9oYFnBZNQS0sToUdgHnKahQM9+59TPdeG\n          4x6WHvLk329LzOdEXiWnHMklooR6JICUWJoC03W2lP2GXSFlldiFUBrF3BTRP252a5QH9hEvAx+z\n          huEpusSKf9DnoiVug3k4BVOTgiMiwE8iP16WAyb8jJGpBCpD/QyTvT0VKMDNRgo3ULP3GXq8xiTO\n          0tyYFJ6hepIj2HRxdU6n3xkzIJGQCQ5/r9uCxUeXb+K+cD6KoACswSBW1pMICNI02yIsGweWa5ct\n          2ULH1gxF9Ug2suoxAjRIIzPgY3HkjQmCBRBZSgQbFRFcXRxgtlZ4EMHhM8afwtzbtzVAGLkKTjvi\n          if71RvKpBZa4Hn4re4rzh1ypCnyLDUxigQe7/wTBHukTnYv44cWsKJVIg1HQa6tvTexSsw8BgI1n\n          xYoiHk5bGMRU3aqJi9Wm3Axc45rKRcEzwwK34g8slmBLxME9zSaYJqVSQzSHnHr/SBNnkR10bvAO\n          54MUrZIwSD264uorTZQ7HfB1GvYnMFlv4r8QVXaG10aYVws9iCSjt7Bj0pdWzeDpEWyLQQYgka1c\n          EYyKpTs9+2QPatNrJR/W2GESFVu5VaQQbUq04VIDAYdVzTa8h1ZcNo6kJn/wJ8XyxEF6M7wcSbZI\n          s18sAYm8obYCZy82nZMOVEAPHhVuYVv1AVnMTClakYIjkaU+KavmpB3xR/4YcXo/I1reUjKlVxB1\n          Au+F1MUWSockFWK4PFFdXonFeQIEkA1JghUp0eAHyV7JyiEYFuHDEhj0GX/dD4kIoYgEEANudr2V\n          YNwJYeLhlc3hrfbVtxUGVzfiZ5PBFecLWyRfHuOtBPh1zh1hD8BQyQPcf5GTSkZ4eiVbKdVbybBY\n          XU5D/GH1/eOzkuScynFZGftmj0moWRkD2c2y7KSy6hFKaMzSXMlxVSWb+s7WEObtoa7qbjeiNpJg\n          SVP9QK7f38HWX9X55ngG6bucNHxEM7SyLFy/7mDdcP1zWZzbyKUsplbyd3quTmco6NdHaPK6OryK\n          RBo6agBIY1bwULUZVQp7RVAeXvXZhlbLwMLOGZbrFxakjG+Hb7GrsTayFe9SplOHrg1y1L4kdQUu\n          rLgLC+KUw1ilFk9FW1Bwf6BWrgRNS9sAlZmifgHg26NqFoCH76rdAKpvbamzBwpEYJCtXXDhQw7s\n          pHQl8x10FXP0Owop2wOnuVXm0xCCt/oG1rZiWw1iwEGoy1lJSkDsosHYZipf2RDGunoXGMoSe+9E\n          YEU8Y0Ma7hqTzdVbBkHnHFWdC3wDcFSoHwG27lqDQLq7ltUFcIxzD836B8x/qXfCoQrz+J1b3cK5\n          2Z1dawjYg1p0Y3u/Sqe6WbuYTIcZ1NBtBVgdjnaQ7GFTteppPve1sjf1HohPc6j6axEwS3DDVnXl\n          xGBXRIbG+wDv4bioZRPxwIgVH+MhmtaT+QRjHEhmHI002hgBctvaIO+P3uTZemPpb+V76kM0ziY5\n          Hsy7zGoMKz5l9VICB9mUaUWfE8gnFdq8xof/1lKuDZtwZYpapDhBZ2BnBPWq+ZzzYreHRFI7TbpT\n          Bv22Ys1NcYjYKNw2XapYOEGgZuRHBisAAqfhr84zptwkIAlQjHpemEfbirRpdfgVyfPgTvHn+VY9\n          7KGJanOrcTQqRkx1Q2lFLSqcRZYZZSuthY2EqzKRUgNeUM0NosHSr2JVampVqeIjHBzlIBNwpdml\n          ZgJXvZXqXsiSNd0wuRnOV7EwS4EstlHZWep7ihNIUoQ/cjAvNw2Jj81P4qHCyhqISkv0wFS7Va1t\n          4YF6LarGoRw1a3fXRUmtpPZATzi4JmZiclZT88KTZJDrMlJp8xx4KnEmAX/Mcovi6IqMf1p1bVwk\n          nm4MsEY11L8JTbS2axT9rZ1NJDNyW1fKaoQThQBWZQgSTl1JSERaGKcCYaq+qrLmgRhoGk98i9mx\n          HAOyO9NEdSwMdZfEMb+pWkrFvuilBrVf4kgIFckFq8QUGUMRXHmsBFzyUsVVzDeKWCuMOteS6oJz\n          k/fyY/cQVhWAd9y81rbxRSTYkvU7VHmhRA5JRKmWXcENuDKU+Cct60R80OBPWahpKmG7ZJ3kBBXW\n          EUwy1OFeu0n6YZajvkXZPqrD8FYGwuFF9rTqBNxgl46AuNR7Gp7aIDuvm5XIIhXrnavTAD/ALqmE\n          Gcld/eZkPbAZ50PSoRoNV+cy6IM0PE0zRdlzhMQhivJTuX33tzcXgXW1OITrU0iiYWSvbtW0gFm3\n          JwHk7RYAh7Q2gTXFwdLEEn+9Te/CapplFoulaW0gQbaSxXhsROZsaXu4AD8NrMKHXnV7lWgchESJ\n          hG0MM0Jgwjm6hhcgyuxasu6wNhODWbvIOQ+6k5NWlgbdrKS5tlfHYXJK6vWK+OTEBdk3zS5r7gOT\n          ANzZh+bXnRda8TZJ+gpRiESyh1I3c0U2+ypTXlxPHCFJNSeUcFtRTGaJoxyOUYiqa5cspLKLIZrh\n          xEHhlheFZtdydTRyBFqAJSel8hU8QRIPKMrilcRtxUTSthVjeIp5Py5ShV1VHXCpPA6by6zNmcVJ\n          Bd1SPEBDrOYk+kHZymrt0tanJDNWtl2rKzGHK2EZpEfKtuCOHAiGnnBt4GJjaRbpfq0Kw8OOsJyT\n          hmQCIISIrYDQofpZ8fzIILAHxd08PL+q0dn2ppnsgHuyKE9OhuUi7d9gEmPsCXI7wE87B6wWpmqu\n          Z7HOq2PBgs0XLPhrFaRRTtM0+OF3DTzhCOkOHiuQR/SOXUGIMoKBReSmvSOl5SXhtNIgLMOqCEmF\n          i94/vKbp8GBpxSMnguRWQIoNmc2cSHQSAborZ70xuV7YkGJCRNk0r1cpZAnBH/AY5ZkIeMiY8dPW\n          LkT8p4k4M85aytaM+VLTS59FQ0g1ADnWMLkCa9jkTdJAwSA2E1KKMhCrmR9k+875P07haEqhn5KC\n          RlDXlJWMlbvowWzMQKfV60dY+2SwT3aLYqVRJVY8s4XLAippppg9dNUGrdtAFUywKH93RFpB3ejU\n          VI9sfV1aYbLGkbvRhhl3eoStPUO6IeJq67VeAku3Hvs6yzL0lHBEli/AXCndcNOaKbHkipH89jOP\n          y7L1eIPyuFYQGWhp1qGQ7LozK1gLOUxz3elB+XTkOgvALtVfSmsi6d9dGD1TLh8zrgf+uuCe0j6T\n          YC9UxNipflW3D2Cagn0QXui3tW9gtuabBXuzZSmkA2daIqhlk1tjAEs0aaYV5I7C85dXi92VjToh\n          uBZwEODDuMPRd1qMr3SlCgkp/u4H8dGsqv6gcqZaGgVjF0fEO0oNpciLKMcSOhXOqWuZHffD3nRr\n          J6JZqfryenyl2nFYqyxzJexCwm3h7YgaaWmHjqS1r0XR6BIUhSvvyBxK6otEuZRep67Bqc3WstNH\n          e2cvllnBJjqVesrKn/oUcKVmfaBweNVUy9r4cescE1srwr28egOtwLPZv6Clgov/rkuzKKDcigOn\n          wwQICk2AWYFotxgXFYHFOnoWTXvYHhA9mtoUlq3dH8SOtVlfNU6mLXUCEmbT6Q4jV6prB0Jcs1tq\n          eFVh1lvDLB6AeJKVt8kVLMlNaws7de1OBOixU60I9h5PnasPi2NngHVKUyRu0qgy2IixljWq0kSs\n          isve+alUEdk+7flb7HK1Jn8tgxz7zW/qJNPVbXPidIUpORl3q5Ywr6EkJi/el7ZVsyAgPdfXFbLC\n          2nQylglZTiK0yoburpiWNswwbcravrXdiwnU0sPFCkpbW6s4pM+WEV1BHaBGOEDSnar6vpozdKWQ\n          bPZiPrbBk6UGbuRAncJnBSSndl6kldF1LAkFPtVMDWncnD59Qio2j4IN1bh9vs1IscFgWvu0N9Pe\n          3jyLyT69D+91PHCcmYBFhesJlbHAMHNvayZNb9E9F0nhoGbV1IzMetVoohNQ/oTlQuTaVav1DCc9\n          TQVRUucEIFecadEb30W21ZVBZSI/TLMC8NmbZpxsgWfirrcVl5827a30KTwyg9q3axaOLTsNidws\n          rlGh39BU5lxfYj22W9WLhQOVJBMF7ar6c+oYNL9kl0CtRt8hFdXWAQS5/uw0b+aMsuRhCkruTLcp\n          ECzfqxmy+8p0trkRJ02MwqqPbiJy7sX2X636kd3tf4p/bjEUAZSpGpGDNdNtLaAPNRYV3TyokB7b\n          GogONEAgX6upsicrl8HudrFxWQhLwMTNsicW3TUv7BM5tPWNAzx39YGN5He3mSkxGQl0SchTL9Op\n          IgxXG6Ti8PcxSYVCcaN+d+dkBKG44C71m5faRkH1+Ufhb0PJSODRVIXdJeco23W+AiRu4yf608ur\n          mvvRmYfYWKyQt7vV58khTZWNc1O1rkW+qHcLraRhtPMVQSksTaRwmcOHtKWLnlLzTHaYqz+CRTDP\n          EDCNADDTmETWA7qSa20nsagNh/MeAeSzi+uqFdPBtE7dTC7cWepBp2jRp8KwFG1Dy7Ayq0bt2pBE\n          8t3KOlWHJMBwgY+KexqKijX/Wx3Ruixt/xvZlIViRzEnQljVvLM4pbfFUWihedIm86uaZDzqNtVF\n          ZRnPNZJsqCmmceS8Eok0QYY91DROch6YW9ZncHKtYYz0ZJVSc+PcWOsiyaiKN2ah7U0XHpQHWAfD\n          cZzUYH+v9U8cNTrBDvDni2NFRzfQDXyOfExFMxMW4HwdoVWzeQiJiKiKLniF3JJdwdBwWqVGEsSr\n          y4YTlQsfd5tvGIyqYWNZjLK5KyoTx7u9R3lxlOQmO7VsBoBxIHdjbJ1pzMzaxQyImjynu7AuSNFU\n          /ZWU9Co8HpRujaFtTXBP1kVxnMlRr6KkHddTT2KHb3kefXmdtlYjbcPgGaapO72N95ZWNktSYYX7\n          EkBrdGSPt+RICWQ7bFoBjkX1oJ/Ecd2kZpwyVsTpUTtStmVJnBBlk5TYrag0v8eyR6/BNKUQGbPs\n          hm7h71OTLGTOcM+qIAcUGMIl2/DLuwlrwpPnW5KqGx71rsqVV5ZkcaTq0n6TqFvV93BjZbWmnPkh\n          of9nNcS8+EDgNsjW4TF1xqkRoVd4n6RPVFcKKJQWBk9JG7OlVa0UAdBbrbs9LvmSjVO9ZJFTqxa4\n          MVUvNjKAAm8fQy61RKTTPG/GPdiFrAodoj5NGRBxC1fb0kAbYEP5/t42do05Q9X6r+nhb2+LfTKt\n          A5ttm7FPnCFiAp3FDgxJOC/upy5rIacobr5jLFJSuGQyM4SwGbqpSKPh1ExEvlj50npinewtfkef\n          T2ULufU20nhsOlxhU7O1ZLBVZ6p2syKNWK7TQ7SyrXZN43G6wmPoHVK5me8iYM+qRO/BunIhjizS\n          caZ70IeqtVBDqcqGJHtqg2r7btt9LYd12rwlzixSeMnoTHej1RTm/NpYkpzYktqfZ6t16W9JIWt3\n          fsNmWxt4Y+OGdaWwDU9rvxyCFtZSQo0ajpYN40O8HfON8USvsnSwwSjKdHIw1tZazNGCWA4d7BtU\n          rnVRRWXtPke5NqOQtTZRCDWVmD/NjWrs0J06SM7GEzwSjEU/qM8aU2dEFqpVqs0BmlgB7LYqsfbu\n          aUIo60+/ySiicV3tiyzW3c7NA6NNUIf61LGb1eecPqQ1QJ06NZDfTRVbVHw3lDu6VPzbRgTY1N5b\n          yEVm3JAoMsymIQdA2BulYNY+HA7hftvUxUIxo2Gjk4SHyoHqzX1sA11a5yf1nZZ7M0FZJtpjhdNm\n          h8YV3kyaj9/d24dsXPV3BcPsSAojP+faW2cccLj6GDbijvP5dG4VzjUWJ7xtZVnqiye4hi+4En5a\n          qZ6T3E2BwTbvbWQfVT9pJ4ZsXzF5NGeKIAE2uStVz6a64bhXjvJ9GhTILsmtXMsYcNr2YDb78C4K\n          M8grL32cVHINo686lhRnY+hMnKsSEabi6DhKUXR4GbIv69+KS0eiom1SXtTXqFKRg7C2TZA4dgiy\n          /Xp5UkPm7WqZtfKrvxLAXzPwqmDVo/qtoQUE6Db1adP92W3BfUdV57P3XDYa41hIn9Hbdocsc/Qe\n          DVetWCmBRBBitU0XaqT4Dp0p0q3wci4cYMfwkc18WmGTWE4vUHCodvkYbJYNvDxOIuDI2UhvSuDM\n          Sek9xXPu6RVw5FsrbGjOWSN0MUdqspyuW3qzWH9ZgVg3G6uwDAoWqBu3kdDAJd2mIbFSx2mG6hOx\n          g6NpQQhpB4UmOiWT45zUDI19eyhkgQMsMnJy4rTiNC6Gy+lDTFbIlRCbbG6x+nqrK3Z6IGRhZbs2\n          iQVem+xG7qWnzU7gRIPU0ZwASMaSnGbNsHEKsc3KQ6S0qjWEawy4qZu9FMxdzcUcyr9N1z6XzXQ4\n          jjtFSrbZ56PFkEo8tlV+XA15nxLNdrEC4V1OLpWv1NQqxMEP0Ly9U/UQGDgEJZu3DsVqBgcN491w\n          6HrBQ7VGEPzA9rSecykt1UnyDSVUWc+NMQV2penne2Zzjk5iwLQDvUd1wT/Qv0+E7FS/zuEjtrNb\n          9w0LHz0MZ82roqH72zhObf65buzacibXRkSRWsxq9Cg1HD5JmkJTE4asrdpPI2LvIjFdhMlUsXyz\n          uMiORGbR2sFVIrcuSE5NCWuauTr6jZ7ijEHrLWTANufH/iVVQdF/r+xvKUpfXiHuY/K9ECrcY69b\n          yqGDJzqBpsoZ5wfm/8KuOhCYMEay6NN8wuNwC1aiyCRqoDBJwWUrVHHpHBqO/y8+3CPGYaYDgKfN\n          qIfbX9ayjR3dXg1rFPdb89i5nYjEwGhmAn3N2aybh6yzktkV0JDDilRYs1iA1ENMrY2/s+I0Uo41\n          5GplOTreoZrOc38ooCDbuVUcAXNNHT5zGtNO0RxpC72SSa2BuabtQFDHKEUDOKuwoUdlEFt3ld+y\n          N8PEcWzcim6Di5lhpBZYgEhqKmXEeagqTlyTam1ZJMZ4k+6esXW7ujC69qwgITtMCVQN22NcMByu\n          lbMaR20NGzMxSTKbXuXuddTRcqtYJnPqBgQKtklveFBYr5U9rsGnak/14BSKwya6MMY2feUdzqnO\n          2T1aLvwU+UEjBQ6DC029/xjEcwEM0/p08t7aSNUpYDNNus+YxdG5BisbKYE8xMoO9RKaaXLWSfAq\n          ZRSrIopO63CK7Wl2sJG6hI2670iGjALh5AzT+9gk7TuZa5w1+qaU885ZODIv3+quOXe83NkkE28L\n          mbPpbGqOdB96Lo6zhpHJAUhp4fU04uF6SYIFbKbzl7bwPXNBr5bMUOqfrWPa/kjMNLQntLEZLrwi\n          MnavPviJcwyNeT+WXxC1aaFhRk+eQh2czyC7CdlNqt62pl1+V6EnsMu0ERyw2SU11POQdM7nRug0\n          yQLwTKp+viDPdx/Ll509D5N9tWDVecCmj3Y7DKbwdzAeBzA8dPWcO7veAwk7pXP+qqkC+Cda6YoQ\n          Zc2GHC1Yh/GZdOl9vKVCOL+249WKnQ8auF0E1rqECo/4vjdFDgRvWEabXL6bKdL4MhyjuziF0EXw\n          5wHdrCDk8kb/4+jnq4vTCol0nqbXVlXr628hoIZw9KLCgV7ZCrveQ5PWS33STas8dT6OTT9+TJOa\n          1aROFVlU2tQ5lzu+vNqT09joZLN8kFiEzSNMspm5Ldgdhp/noWlikFI2VHT1oigHRt72GjZtDRLI\n          jg2GcHrxc3J0NoPy2vtE4SE4yMJexQnzUubx+MaYwws+7zdjkbASJShnsIVPPekceGFSCR3wUV55\n          922n5L+abJWFS5tTaG7+RmLXZFWB90xCbE6pauuvTn9G62UVcb4YqJmYm0JiVSLbFI6X8spbcDi8\n          9Lmif27IvuP9wpFdVmjGAbMJJxyXQdyqU4VOrc849DhLrb7R53GBCA7w0sZdIBCGKk8b+CoHc3Fx\n          zTuyhpALpmqhlI5aTAOG0fxtrjZ78ZV2WJ/M8JiHw1Fh21wkR2ipSJ2ApxmhMGdq+DumcyeNO6VN\n          Uyc8sx1obe3ooUJU51eVxcCp+g977cmrAZlSJba9KJKnfzJVC5sRVI2+yQ4YlZ4sfGqPwvWynuKv\n          LADOGDq1ma2gydk1alf6ksXy2rv8+Fx1LtdwzDEt/bMJi7c7b9OYrpwc7WCGrXTEg+ipzRK9QhlL\n          a1XHBcAQ9P1MZFO6dQRfr9nq1vxKFQTgmuWV9mrY16TmRP4xlSoafNeNPQXffbAMIMOW4DytqZbj\n          Vv0XqIGPNCb1auQXIz9OHjmPgsDqch6j7ASFR22ZtHu1w6RIDltqvducPX1B9V2I4lATH9/IE6H6\n          R6pxrOvh+O7yeh1KO6mcvWvD1ami98FKHAlo78sADPO+E7a3mPNmdcywAqvHzV88zPOgBf/N8Qr9\n          jTfz3UQaSTN1Ptg+TuqTJIkEh876ebz06fHZX6//+w/871/5tY+/fP385eePf/nw8duXv397+fLL\n          D18+f/7p1x9f2stvv3z6+eeP15f+97dPP37Bl36//vjj3/7n6y9/+/Yf377+95dff8PHjwf++O3r\n          t08//+Hj73ihf3z3f10yJRXhgQAA\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - X-Request-ID\n        CF-RAY:\n          - 9d0a29cc8c89cdb3-SJC\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Fri, 20 Feb 2026 01:17:15 GMT\n        Server:\n          - cloudflare\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        Via:\n          - envoy-router-7ff7679f48-qtmhs\n        X-Content-Type-Options:\n          - nosniff\n        alt-svc:\n          - h3=\":443\"; ma=86400\n        cf-cache-status:\n          - DYNAMIC\n        openai-model:\n          - text-embedding-3-small\n        openai-organization:\n          - future-house-xr4tdh\n        openai-processing-ms:\n          - \"108\"\n        openai-project:\n          - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj\n        openai-version:\n          - \"2020-10-01\"\n        strict-transport-security:\n          - max-age=31536000; includeSubDomains; preload\n        x-openai-proxy-wasm:\n          - v0.1\n        x-ratelimit-limit-requests:\n          - \"200000\"\n        x-ratelimit-limit-tokens:\n          - \"200000000\"\n        x-ratelimit-remaining-requests:\n          - \"199999\"\n        x-ratelimit-remaining-tokens:\n          - \"199999996\"\n        x-ratelimit-reset-requests:\n          - 0s\n        x-ratelimit-reset-tokens:\n          - 0s\n        x-request-id:\n          - req_606776b3c8224851ad36036f59ce6d68\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: '{\"input\":[\"What do I like?\"],\"model\":\"text-embedding-3-small\",\"dimensions\":1536,\"encoding_format\":null}'\n      headers:\n        accept:\n          - application/json\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        content-length:\n          - \"103\"\n        content-type:\n          - application/json\n        host:\n          - api.openai.com\n        user-agent:\n          - AsyncOpenAI/Python 2.21.0\n        x-stainless-arch:\n          - arm64\n        x-stainless-async:\n          - async:asyncio\n        x-stainless-lang:\n          - python\n        x-stainless-os:\n          - MacOS\n        x-stainless-package-version:\n          - 2.21.0\n        x-stainless-raw-response:\n          - \"true\"\n        x-stainless-read-timeout:\n          - \"120\"\n        x-stainless-retry-count:\n          - \"0\"\n        x-stainless-runtime:\n          - CPython\n        x-stainless-runtime-version:\n          - 3.13.5\n      method: POST\n      uri: https://api.openai.com/v1/embeddings\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/41d264kx3F811cQ+6xj1DWzSr9iCAblXQi0eRHMNSBA0L87onsoqyPq6CwfKGE4\n          Z7q6Ki+RmZFZf/vdd999+uVP//XlP79++sN3n3784devn37Pzz5///V7fPLv+P/fffe369+Pb375\n          6U9fPn/+4ec/X1+//uMPP3/+8lf8t/KPT/7/S7/9Ev8p/1Zq362V7L//x4dv+LT3VUf2eH7aasTo\n          ZT0/LaOPtcv4/T//bMu+M4f8QC297NIf36yj7+jZnh8GPp+xZVURaw35895W6Tlkpb3tGHPq+vve\n          bcr6R5+t7zofP1uy9rX2isenfeK1liwAP1rq7PqjbYxd8/mjUQa3VrYK66x7Ntk/PKyM9Xx8jT3w\n          98/nt73H8xdxeDzVJQ9ve436XHzHka7osiO1Dfy5fLZ7iYznKkfbFRsgD8qcUdfUXSo4kC4nMuqE\n          QNWlp5dZcj6XWspeubCtsi48vjyk7+2W6rJq00OZbdWoJpM9dtcdWCN3e55+6xCVPVXUCnZVv1kW\n          FKA+P1urcQvkpHq00WRXeoVQqEjXyIofUOGtWfEvE+k92qhPqShz7Ghrq04O/Ie5U5S6195nbfLD\n          2IExVtfdqm2W0PPKtufq8ykcG5K+WhNl2xHZdb+ggNOMTVvJ0556XFEpdk+RWwMbE/KolThBWRT+\n          qdienmvrnvexu+45Vlqz9SlHnmuqvcN5zb3lvZJqMGS/Y68yI1UOsFcqBzChYxU1jbA2LUbRg0ks\n          v+nPljUh233ow/aAMqYqErZ1bj2FDKxAJakkVGTVqvYdr7tSzMnsA45Dfxd+aGLP9XcXxLao2S5R\n          dzaYGvsyVqZiU0fDEadIKJ4E6yFfxYGtsZYaKsgSFFB1H+oHGVXnCc3bB1MHQ9XVqkLE99SfhXiU\n          6d+F+6i6Y656twHdsCpqFEuD7+3dbAU1Rz1VrZsbVsX94XRCnxXQ9KcujAXv2Yv55FFwjFMXtSAI\n          U+WDjnJhVeLY8OdFnB0s9d5QanVXAd8Sj/VXyBBdvSgulAw7u0VooWPFFgXhxr6I6m04VWifuLs2\n          4SxVbcaakKznpgZ2FVuoLmACFKlgtXqJt+0UbOdWYYGFohCqNjegDX3WpFHt6gHg2uccstn4p9Mv\n          DtmuhZfNqk9bbcQM1YNGPyzyBoUJ+PYqIDAWtU7FCBigT7H12NnIJq69NYAOqLl4ceC9pl4cHqQv\n          4BvxS9jBXmTDJ8QIQi9Wzv7+JYUbKLqLp5hwobrUDWXLYUAAOGDLEcDkFUjRNBQ+YWa3Ih4sSgQO\n          oK0vbK451hhLdesM+OFs4QINBXQcuJoC2BZgSX1Z/Cr+MRuNpXYxORUCu0qqFy8ILtRVwQzCdqtw\n          QwRp35q68Al/rSY6aLmKwPOy5wTsb2rNaXaaylvLVcsTXLTYMduWDxFwFBPCo7+HW4bJM92iU90S\n          MyzI2haECbUc2G5TooGor8hX8f4WscEG50xFdnXDEn4Uct1hFAFUFSA6ASBSjw9KCasVW3Yfxtm0\n          BfAWWthsTwAHmhhiWKuZEtzhKZC1qi4DYHEMlZQKgYA7SwnEVlQTQPgXhjl6fnDmJcXczQIdTNG1\n          hIOcikABJhD3qCud2NOiSwUkhcGx+ARhKMywikoP2JyHpFfs32oCjY9RC1RtjJxqAuEbYYblUBjf\n          r7nFv0JW8qnB+BBuDB4uFHhN2DYJZbBSAJkU+QVQb7nF2EbfvUscPRoCm0dwfgsVduUQM8LcD0Vo\n          A3i9i10FvCMWkDXNuqpkDBCDBH7UQk74+yUeaALL7inOtlGqS5N3T2CQLsiiQhoMMG78B/lrRnUE\n          Qs+f7IBW0S38WDCIesgdqAIGUY0HgOwc7VsUAiZlPAIVrmqPS8/17eHUSrPMDt5hWh4B+tTlB+A9\n          oX37oxzQS/mWYx0IHkJu1VN8E6qiWaxASKTBOU4FGjEM3E+g42HYHGbBXDUM4k6RaRj6BVkZamg6\n          kwlV1TdzLX1bLAogSjIZ8Ib4omWsavBsRQIRPPauNi2nAWbAaJhfdbOTFkmdQsu+ADhTX5VWcVio\n          SrnYFhgXfq5SzAgrqsXrkDZosEQ9A2djWGEEU0nil+jaAMctD1CiAQcDIuuhwxOpgOPPoaJ92jlQ\n          7Qww1M2k5vOrjKaA0DT3mAgdwuI8xuFhQKYQvOvLLWzv0BNGONPTYCPs+9Q8WwZibZNlIn+TEKxp\n          A0wpaFsjYaZkEwHDhieVN8wurLz6MvinMSxIwMIU4wKdwnxWj0ozVkoECdS49oj5UQb8OvH2TJBc\n          AQVQ5656BnCbjMH0vPBR06gMsAlW2W1ijVarJoG5fAmJOrYAblKtN4QWxmdrYAvsJMl++GLEu4bH\n          adFxZrqzlEQ5mbLhqapibFgT7LYKDKKXnh7+DdgORYkMk5qaGXwN0Y+ihL17VYwOfA5ELgcAzw+d\n          7QqIFgsTmj7ExuYGepPFYqdhDixY1hD6iH5vr8ZIUVcwmMQpW8xGhznZYWlNmJOuJ8vMZLWSycnU\n          QwsQK8kRNoRf2UJ1FnpBYKshNCKIXTSERUQDsyUag13ZoeIC1URYpykTLkHNUyeE0ZeCKSmSlmVa\n          ezbBmUCpGxGMeHWsceX6KHjgaybrECoUc0Mv1rKUHeRvKfoFpMSh6vrPQREMLCyRplsqojdEoGGp\n          wGQSQt0txHtogSTLZcfE5FCJV7X8beD8qkKQBWD+RPq7D0t24Htp2Y5KWDWqbcCObKIClhy8PXq2\n          npqqx/6lourYFKCntscCrC0xdEOgay3mB4HGKz3LV5BHTUSP1RRlVrgiEV8cHgTIYANTZdMgDeI8\n          wDqxV/DvAFCaq2H6ozT9lFUnvIcUDgHimAxdalhgxIv6HMRVcKapNZdNCymVx40waGnlC1Akx15m\n          HBugy0xL9bP421VgmIzVeA0IEDG7RtzHKLpgAXDRIlxAhrBtU03TwUEOIl7NYsEUwGg+vzlnZR5I\n          Tzypg6n1scmKvARCk8civgHGcjTDjgfgVhhWMxEjwRHClS4Wa0Jg5WsjgTlk6XjJDsymXgUxZFX4\n          DYuAHfbAcAJUK4oAwGuhSbkzbDyivhLRWRJKi4NbtpbfkHYHFkXMLCZsQMxzCTyLctkABWJH3Nnp\n          A7QiBU2Dwy32sou1VDkV/H1u3e3O9LLYRU0i37qDt+/datl1TbXfmb0MD40PyV4EtoAKRgeAQoY6\n          FYa72FOxFIj3K2tE35Cwh6GB/lohOOqeW6Nw6KMVcRvlSiK9tmlklGBCwD+0ClEhO4iQRNEovwTI\n          xjBomgBm4IQXkGh9I2ZoFnTAVE7yVvTjaDDjWv+sxIYPeHLHpZvFzm4hP8zyEBtQmcauZhYHPPaY\n          3SoklUQdPYVFGJCaiI5ileR3oAyOC8cz1LJm11xGHZCZopFi4zkssaJAfbMXjYdKsHQzxAr2+eAC\n          3GfT4PRlocwMhqwz8e4W9zUeo+0pgTApBhrStk7LHpp3YkispkFivFcZ4ip+WnoHL6HpnQ54y7q0\n          xHM40yoJBCjmxpnsj1N0g9yRbhYDJthL+0A4vZtjD2DkNVRlyPwgQ0AiYvirmM2ql0ECiCQAIplP\n          VSSTEXgxPYNFnKYxBkxpo4OdGjo1FgqNM4AnVg0pYGF3WFCQHYj6EdLQnQSM2VKHuGvrbbnpPTBV\n          aAwRwIhDXMCfTfAcZIs5dcmTV8B0K4IDpcL4hdYJNmvL6mWg3vgJDWBPFTGW5MhwMuPHRKW+Fqw0\n          4jrdQwY/RQLAcwa1UpPV7AHA16bOa6yNuE5TdPRTKTYWcgFHN6wmBR9nUgTgMKrXn4jr1c8RTqaV\n          YLFUmmjbboBHoCJV/QEr3YvxMUwb7t8IoJ0ZoTkLbLgUsjNh0bTcWIGW+rT0+mK8oAYNmtC2McyA\n          oVIMMlQJwXGEwcjVwyrOe5K6KZo/KAVGkxmiyy92FJ4veBPbh79uRjvLtvtUvYd61KVsuI3zjdU+\n          IivdOdlkzcmKGUuw6b/IUQFxG1EH8RYwazd0EwhEFFtOuMqxbbXkRRkPayOSbJaMwWrXMALxmOQe\n          NPXLz2zM252SBJhX+WbZC75BTB/iqFxa48BxUw4FLdBMWpEBb8pEUTfbBSdYxSQP1tM9i11YeVH2\n          CnNvliFxM3cBjloiNZAklhVeNAIEHm8xNE6ahjEFN7zPVGyF8wJKlhDRyZY3iRbeTuw0gjSmCBTh\n          0qmIxOObm4ZOhRuOwmDki3y4tHy2VzVyMJRuaAa78QANnbH0DM23Mjmc2iqaQgc8mprOQOTQGLwo\n          j3Ywta95qvo0UBeGwON3iY+zBp3upMj7M31dtSDvecr7ABg5WlERMHD7BsIWw54qZoMaaz6Q9alm\n          Z83clbHDYYQQpI5/HXje5KduZqFeHHbxp9SIlea0xmUF1JDPZ5n5mLp9e5dUTDwAZGyNAXSDsynR\n          C7F8MxgNoxQaeCMOQzRWjcTXmQxSt8dK/RZIAsSNQMqSZPgIoEgdAUK5ZnahkdporDTsC0ybHQJi\n          oa6HAPwZ8QF55c5G1Cciu3MMMApmxNcmecu5gggvRX9gLC+4q6nnTWaDRpeszBlPec7ijFMEbWsZ\n          4RMhT9M2GGzIYP7YuHIT/2zrObjcttbLNgvoivUmIFkx0ioQVWa1fO9M9k7sb4lPvG3k7ZjXuMOT\n          TsKSshsRGZjjn0wsS3HDq3t3lAyHo+UaOvO1LK8B79hKKL+D2c8hbo8Ihbk19UTQ+uqbGCSO6mph\n          X6NVCz8HZb5oeUv1/mVMR5ZqQQfzLc2o8OVKDzVNW+KjEVPxB6smlnScLAc1hcyI0kZqxnv3YkVl\n          UocgIFubFAAWNb8XUHz1cbte+EV/s1xEFS0msK/IiFM43kmWo6UYk48UUEBmeFpFwxT1lZ8HMl0C\n          YI5GCc8aSj7Eo5jKkYTHnQLQgC4ZANvLMmOlkdfAgkavhsMZ4FRjVEYPJVdg7YAFZv8zcjqr6dTb\n          hu92EoPU1G9yKmWvYOq2MiaYu4YLrJ6fgY3YytbWlqFXpakYWbpczOhq1TLmnbyVCjrTLJqhb9mt\n          aTzVg0126gTF3t8bw/y782eTtHerDJJIIdhsAUYNzQ/RSrAZTMvwPRFsW3nYS4Zv74aqTI9oJgjQ\n          DsG66ThebFgqiCReaOowjENFtQ4WyHPfzoY/cBFh/oDmzIozI1a6er3JBhRvZ8K7deslAkpow0wN\n          bLD+LIJo5qDlq7sDuy9Dqaesfbkoat5SMAcJ+Jos7AigjOfHPoVR1YSSIudtVjGWdYsuqONSpqXZ\n          lOv5iH+LFHjgrUjLXFbNZ2PqcEpJH/asIyGD4rynFjhPpNLKTQntM4DitCHcE4Cv6o16cElLM7iI\n          aaplh06LJ0MSBsJcfrn6OmfRQkYlKbR9RGt6nSvghGH1nNgtYwki1CsmhlcIlZIfZwIRS+jisqOF\n          l9nZ3rzFW2G7LAF77l0g+58RdDNe6oEZdeZPs7MFn6Z6MUSQKVxx5zW/4DZLJ4YDIJ1hIRueM7QX\n          q5DYupQZShIvdFES1kl2rta0EZt245DCBW9j1hQGDLBzaaS5PpoGB22yqK+baBWh887e8flmG8E2\n          csqWcgafHmtY4/sko1NP/CI9a6IWkMF6Mzy78V7O4UgNYwofsqV9MQjui6hcg0te1rmd0SDbhgQX\n          KSRqNBabO+SlyIhgRjW1h+bgut7Jnv72w3ou5EyvsFwt3LVlNOGoIjRFMwiIq5Tx2Z8W4YYH9sHi\n          rXMHaOswXUWlCC4pFHGMaAiNqneiLOs+7JBi4w0yF6HtFeeeB7pIwO5tDR6Q92dh+EqdQbma1vc7\n          icWKnTuc/1SGIfsGi2HkNsuy1MtG8BCpFcxGiDgV4gK3alqcsMq4hHQRgm+xewDCOpOgsZnciOib\n          Lak25gKI0YppbKWpW7MZlRXUJb7/nabeTGZDNOCHHbNqHFvW0oooEN8Vy6BlTK+WwMNbDaVedm1q\n          uQSIfzdz3jOUj8wxDUpN6uRBKK3rnEfB2wP/LpvzscYMiSMQCe7aFVBsgERlRgU70dIseB0I3JSD\n          FXipFt/Q3wBBSY2C4MQK6by20XhbB/AA731JMhlI38lmQYJjeNMFDKi1EiX786XfgdgrlTZ980es\n          7wc6CenRtB2sBIRFJQVKga3VHQQit6YTuAvgA6tmL1i6bkXAsXKYXm7469DM+7Eb1zohX0kk1kk0\n          78hW1vVRg96pE/H+5qplpAM3tzVebn07Fvte0wZaNRm2bMCxiHmaiXKnuvD6YXN+Vt2plCeGtaVq\n          +wXpVcOJaKNOjzzq1Tq0DR2wqGht/evi3ysS2b0pPfKQXXyVGtaczQjxQLP+wr81C1j6PUozpQdw\n          gnCs/sHImBt04IGW69axHrdzZw1BwcVVo1bz6F19ZbOtrmiaZjLg6prM3YusL+NTsn9MK3iALDms\n          iHp1GivtdmJDprM0gzRjUfkNP7KqotFJrrQYcnwwRlVyFBmNlhPb1wpEt1aPpSlqqOUKaz4FhIEx\n          bd9gRmqdC1BAySc8akN8HRbbUBBTsNUbjjLwuzpqBuB0jmKS5lVNYqsg0VAhW3K4hsqQDud6jawg\n          sd4piQkZMD4EqWTVUjksV6XylANATnkqQNeQzqWFmc6xFdNoIkJrvzsAktkZoajVudNO1vHEuy4q\n          SPKwHhrr3buRBwd0KaEDuH9t6+Kp5NnMb2jXuTpxn9OsLuHqTE6Y46pkD6px4bwFHEJqHphFQy06\n          H3BCh+/fw0w3J+o0LY4hmqFLtcKrdrdfRxNMGjcDRQjulcFKVnTTCiOc7+aEJavJBLvMjByVJZV4\n          AOeLnbHGTKv13O1JsxXtRO/cm7SRNHBo2opl9LRX09K2GgMkPlYaAgWibdM8xH6md+7eHGZcrHOw\n          chObsicnaZXaewh9yabzuJKpO8nCdObQDRbGoNnVNhBOJ+jWn2Tm+FX9wvOs+XxcWa6m9hx2Pswf\n          JJsenlXETia6TTqL4FCwrSyN3sySVdJ/lJ0/m5UcKuBnalWR4L37xKvGaGOPAyNhdcm5sb9sdSn8\n          D+yUjk6rnE9jOQXimY64yGvvwaKY0fZxKmyL/6DC8ioiLJY+LMNGuynrZd6w+BSsykXonDRIu3XC\n          aLz4QtbYFhuNZU1DL1YSMKwOgCMVsjmXkfyrqYwIoNKtusGBf04WPrUush0RQEfCOBhHKwmSEZbV\n          5x3mpQZat3ryz15NcmQL1Q8naF19C1cmQ1XzGqBkqjnp+AzVALDTnIoWnXD1UY0oK33YpBkYXWsB\n          piIkzaGWlyS8uNEuQ3E9GaZNl0n8RtSmzbawAmy+UrJJAG7btIug6w+lNe9elD9sXSqv0KaSyS41\n          aB0LdY9KuIpxml3Jog6WbEnoRevfQEGvV5dO0xCisFVZEsebu6/fHIA5y4ezEZcaLZwePp2td0R6\n          TCNu7VsgL5PapfULMhbFQ6mDvekkCFc0FQLP4lSr4EAf69fHq24tXbDpZS5nEBWy2LTSAsvEGrzx\n          2hebPKQMCPxvTouJwN7Uw6zLxysiJK9rWe8igv6mwzE5ZbHbfDxjlr07QWlC2abJFYzd3kYzSpKM\n          tcUGhjGrzaJoO63rR6ta7xWtyaFc1ujaEGo0jevxmwAuVkNs/Tne9Uaz8/ItH0xrexWUxqGD4dzW\n          HMQ8s9jTTmOLvU3rCotIsOyqxJCr6DYEazMA0rIezLBSC09N4Z3dCqNbY3NqEZb1gfD5hMdcPgl4\n          WnrD4TWFBvRWWnniQLkRlsZ+dbhpkQm22saXDkDh7oy6uatNKrhY/6mNgtYS+EraJdt/DSGzTXna\n          vCAChPy4xYt1A5oGnW7R127FJy5xwvY2Iitchk1hqxxQHWnDpYiHpR7CuoF6lqsxqSjkIou66RQM\n          xK5hQco5DUPWGmRIDnGTBWUEX8hQdhv3x1yw0kg7k/y6VZxWhI3R+Shwt9Hj42ZXzoUs4fC4L822\n          XF+Fx9OZIzqM5q6wLRZulHSis30vv0gobMMpjDH7alMZRgr11qa392onlXODfOoNrfBwqWIu1SqH\n          eQ1G0h4NHIBqBiwjMPtaHxj8V62bdJjU2HM4v/A1hkQOZpCLFz5HAxGtTZNmSj01a1s5j0fZhKwo\n          tOy2BgTVQN+W5r4zG99Ckz9XFUiSWTZisZOFZuXKc/cirEOrzX7XTNRvzcHkhj3nCdKjapwVFUdj\n          4jE5vVp1ltwXa0LF+qsh/zY6B9LoTJ+ZGj3WCxEbETrZ5qJjO1l/sRpoZayd1q/aeSzagcAdjGFl\n          eHILkk5eu5tZM7X6MB63PGtw7KOq7Cks1pUI4XIriTUogxb+DCFA1fAHoa5NhsKqAHR2tx7nNjTH\n          2NhHrCOPT6V0snl2eEfj5qjQ7nO4YLnVebwK5JbdoEPUABCey8bi8XaBXT8YDPVqm59z2pgUWHNl\n          DnG2cjGH4GHxXcesMLLeLcHLNZT5sk5jKhqZZoa0OMSXqQ1Nq0+WYbQcHu2a4aOOfi6tL5ZrjCEH\n          LukkMByijp4rCzbZGtHqXf92X58c7qDdfBNwsWof86FRs3K7jRFQOHmuGwkYeg9b76OzSbrT7CUX\n          Nm0iOU36tDsV3qm7AAlzmJJXgJm7CBuURsrAqJ5lkNrsPb4yt3c5D4Ze2kFIp11tDiCnljTNVV1J\n          PZ1kM/gC06SB0zetK22y16lZxrsoOYYOLHTgAUuKrBxp/1vsqXPSKq2vRb5seWb/n3U/LU6EsYjQ\n          bmpg4BkzfaAuULO1ChJOref03zunwZjMCvk9Z1pMQEAFlKH1lIS/cY4JlJclhmWQBs7CLuMxAHo7\n          WL375b0pnhC5rkzkI5mA7zrSeKGF3WawV3o+JOcWtXik2YTO4uOnGXponEtTtgx5MOrYdeac12mo\n          pfGSA8059qvpTaWGw73Wbo7eQs0SiZoxrWQce6h6waSFTSZnbIn93lY8aAcqNlTOSohXLr9odvWd\n          UbRxTbi3OQSH3JoN8n5/iNIxcw9I3OZSlz2YB61K/mMDRRxur0DIVD4c+nr9AD5pigcRq22NKzhS\n          xe84WKxfbhvjYxyDWwSxs8PGfVUzBY2MdmvmYcl/Vh9PCyQVpwogk7TLDAS+bCXMk+2FGAEijPVR\n          //tdCh8k24tFJKTXrgzOu90WKAyE7M5d53A3rxfytorwhDpTqkotYvtocdvJ8dVFaVTw7rOpfajk\n          4Jr/4wxZHcfk9JG3d8EXE4JTOnl401fzAdrHeiPX3oZN3A2EJaafk9R5eanT7HGEbwmEtbSvgvkN\n          TfEtT3K+cwXLCfu+4h9ntrHi7QldUniMok6uTOxtKeUcoxw4x61YOoDXs+j8OUQ1nGmtWV291eCV\n          ZmVLqRaFyCHT2HAzy+VV+35dxqa1NZt1eg/DAnjWDjo20MUwEtfuh3uDYPeqUSGN0f/bxQqwncXr\n          ApukZH3cWHB/1TqJsA9KfcjKmzxMackn99iEbeRVrzI5jlP23Hg53V73Mhwc8DOt5zqaF5khB91H\n          acqR3+Hd6VI2Ej3bMq7J7kTu3nUzjUBxyADdEWZPv3znNAayX5HCsGlfOK8tgAPRHfTum1idTDT5\n          zDlmgck2VXhHDnBaHwew6NDkIA5Lo0OE0r3YxQUMI817LWbVqo0DmHWobDYOmM1pdGegWyebsvGr\n          92GjthsQokqc105fE+ljW3sJKXJNYQw8aOik61bkRqLXdWoEXDZrjPVwLXyyyhrKXz1fsnEe5Pea\n          aKVbG0yRL00mh10j6YMa3t4vKeMYvXP2nVsYYR60ew42K8MH/l3zFG0a4jVszGpkzD1Nuz1GL/p4\n          r3jnwwhu+4C4sBkrFLvirNYFC1mtc8omuL29n2s73Y1IpmYsm+nZCaarDZmyGWzvv1qF2UAgrgwr\n          QKZebebPiePNPAmzaNrjCfBd4TKdRzrsLq/GFKn21ZXrngMN1QbgqA0xPXPSfG78LaHw7WnW55iL\n          7bnJn9NOndOlE5NXZ9os9mMjZaGRiW4tre/dGMFKsMZmjO6i6wCpa6S43T1TOG4RJ2SpsMPlW0cp\n          Y6JGOdXnGWC8W3H2tBKfTjq879OioOvtst2nN/ntsm/nWSDlnftyB5s5LaF8GlHd8p7frzwlaTe/\n          RA6OwqarQs9XWOk323Xi2iZMnohNtbrmrmtviM3reM2jZXOV1C138P4rw984Pi8oIzqt1mtgkPiV\n          rxzseFeeCFyNfXdw5EnY9VlsQFCmEBs3t6O+YZNvjz4Umz3d9h3vgD1WThnArOGTGnVszF1RSL1e\n          hZ6WMwtscE5wspDqIJNOtdpEdL3U7FLBzB52vQrXsJXYZwiEGSa8qDweMLaHmngS98MoZY2z2rZW\n          qCHtGk+dnTIBBGuLOsKAC1DzzBHZy5qZOS3OCYicsaw3mvGSnmK0c7ak46c1SwkBfHIX3k6jyW7q\n          zFh2x2yHYTZgeJ5oDbQTK2p8zA8mp7GYWiI48Kb+Trbqsni9LM6TbDa4Pp6M23ut7HptPiNkAoGM\n          w70c2X00zOZBLqWw6L0Ql75z6Ia2JCBu2J5c581o06ZunC8Sa+Oa5Grp+f3saXzZLEQZyiHpbPiw\n          C/uChKXqAQXbnOXTVXLzltNvYXpfVx7UtOHweqH1XZhi0mB904AxJRu8i7F9tsFt4vqqOv8JES1+\n          2FIGBM5pd9USKq3qFPYkn1BDFUpMTBs4UztzVT7XBAepaR74A2AFsWmnS2Utp3aXv2LopUDHG/V+\n          m9r/+uyP1//+Hf/+I7/26adfPn/58dMfvvv09ctfv759+elPXz5//uHnP7/1t19/+v7HHz9dX/rf\n          X7//8xd86W/XH3/6y//88tNfvv7H11/++8vPv+Lj1z5++vrL1+9//KePf8cH/f13/wd9u4piEoIA\n          AA==\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - X-Request-ID\n        CF-RAY:\n          - 9d0a29ce1ee5cdb3-SJC\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Fri, 20 Feb 2026 01:17:16 GMT\n        Server:\n          - cloudflare\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        Via:\n          - envoy-router-58bf4bfc6c-mshw4\n        X-Content-Type-Options:\n          - nosniff\n        alt-svc:\n          - h3=\":443\"; ma=86400\n        cf-cache-status:\n          - DYNAMIC\n        openai-model:\n          - text-embedding-3-small\n        openai-organization:\n          - future-house-xr4tdh\n        openai-processing-ms:\n          - \"149\"\n        openai-project:\n          - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj\n        openai-version:\n          - \"2020-10-01\"\n        strict-transport-security:\n          - max-age=31536000; includeSubDomains; preload\n        x-openai-proxy-wasm:\n          - v0.1\n        x-ratelimit-limit-requests:\n          - \"200000\"\n        x-ratelimit-limit-tokens:\n          - \"200000000\"\n        x-ratelimit-remaining-requests:\n          - \"199999\"\n        x-ratelimit-remaining-tokens:\n          - \"199999996\"\n        x-ratelimit-reset-requests:\n          - 0s\n        x-ratelimit-reset-tokens:\n          - 0s\n        x-request-id:\n          - req_ec6474be5f0a40fcb5b620b5765139ea\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: '{\"input\":[\"What do I like?\"],\"model\":\"text-embedding-3-small\",\"dimensions\":1536,\"encoding_format\":null}'\n      headers:\n        accept:\n          - application/json\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        content-length:\n          - \"103\"\n        content-type:\n          - application/json\n        host:\n          - api.openai.com\n        user-agent:\n          - AsyncOpenAI/Python 2.21.0\n        x-stainless-arch:\n          - arm64\n        x-stainless-async:\n          - async:asyncio\n        x-stainless-lang:\n          - python\n        x-stainless-os:\n          - MacOS\n        x-stainless-package-version:\n          - 2.21.0\n        x-stainless-raw-response:\n          - \"true\"\n        x-stainless-read-timeout:\n          - \"120\"\n        x-stainless-retry-count:\n          - \"0\"\n        x-stainless-runtime:\n          - CPython\n        x-stainless-runtime-version:\n          - 3.13.5\n      method: POST\n      uri: https://api.openai.com/v1/embeddings\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/41dXY8kN3J8169Y7LPGYJJMftxfMQ7GyrsQZEvag7UGDhDuvzuiqu+sjuBoRg9n\n          o7enq4pMZkZGRmb9/t2HDx+//vBfX/7z28e/fPj480+/ffv4PT/7/OnbJ3zy7/j/P3z4/frfp29+\n          +eWHL58///Trj9fXr3/86dfPX/6Ofyv/+uT/v/TPX+J/5d9KtN3GXv37f334gk9bm6218fxhjTFy\n          lfr8aeltjNHb93/81TrbjKk/EPxd/Wr01iNHff4w95pzyqXamH3MIX/f6sC/9JSbbXWvMqo+Qu81\n          13r+tLesY8d6+t0yy57Z1nj6tOXsFb/8fAvRI9ZI/dXa537+zcEVmPv5N2vPMXNPWcFSdonni8fY\n          I2uX58ezxn6+UFuBjc2Uq7eyW5Tnv2+1Vmyg7FTtbdbc8ilMpS25VK+7Y6V08eYsY4YsU+u7LLlU\n          j1Fi6JZULFNt+/lWsSJz4sbEWCNi4Nv6Kf66bb1Ytqijm1kmDC51CdaoU+yyNqzsHHqzZeFpn79Y\n          Vl2w1ucP18JatyZb1XhWxNLL3mtPXX+YSRZ9/B4TZ2BPtb6NIywGkBllxNbn7/iH1IfCPcwRK5rc\n          We/4lzJ1C2oGLEGMAMZWt9jbjo3DOuTO9oQNVPkUp5U/oid7TRhh1Tuoo2Zu+YVYHesoVrRWFHgY\n          eVx8FKOuomaAQ7OefNbtHyN2VjGOMtdYurq1jBG6E3X2Hl22F2544A7kBlpkTtyG7Q5MBN5MLtbh\n          sKquWMAQR/7xNF4/sbALa9rldp/2vNFW6T3lF+qE4ypdDWeWrKEussNyscHPX03Gg2p/33LDn069\n          3RF9FrkxeHjs27ZHw31lUaeGOANv19UpVoQV3QqEtb6qenT854cf529sC1W4VqytJzUQGFN+IFZm\n          n2Zh2eZOc3UFwWsOO3xzwyItAu62zZ5xIHFSiofAgh2W88uFhb+QIJSduyPXQmCrXdxdx2nAzSqK\n          OLpQnGr8Q7W7hbNZGi8b7KuPLvFywYfPCI1YA14pnr7KNcSvbnE1I9RgCzywmtuC/0rdq42zXLYG\n          u4oAlvrwWJOS4/l5RhvwPBoBcm8YkeIXHPqB59RVwtUYSNQuZiMQ06OM1R9qhAk/jZOvt4uHnT01\n          CuMg7NxliqsdWFZFh7EAgpbG5l5hHCGQr2+conxeGiDOhZBt4KBVd/V9dR4Z+SpwIH55aBRvdJ4W\n          QSbRoQSmnfiuPFXChAaw1PMNeAR6mCCwrEYKHKKpjg+rjQdWJwvAkoyPElqT56V1NYReEPFS/VYu\n          rM5U2BaM8BZbseJNjwZciR7MQTDnmIsIVf4eWBCBUZcQmHN285CBQIUYpgtb4eC2bAxiOFZ2620B\n          yFgE7tgrzQ+wdgBjavADPjDUCMvGbvUw3LoScEEXkLc6+vOJQXKBwCPnBWu6sNvboj02UA8Rrr6n\n          Ha3sOF6yVtjAAOhStIHtT92A1msbNeROmaJ0dRkZSL0Usk2E/67wEMdtwRuFplILYW82RaPw4xo4\n          sYJIZnrVLVj4ftMgiwA3FQIFfnQ1OXCBTVlLMDr8YGfgVK+5axjIJsaOmZKOrYFbSAvRcBjNNgtx\n          DPBfslzY5RY/WGPixBnAbr2MpTClAiQgJ7CdzdFsY3Ch0SQjqwun4GlXIhgJsr2dt+CsrcY8fWjc\n          g1XrLeFgI0BZIGcioc+PrKUOjXvAnjDLJZkvsnbYm6RTSAWJdsWsYetFbAJ3NEcxkwKQWM0cKLBA\n          tyiGY71WqqElzpqk2ICCZtHwtA5yA8+TTyGA0WYC7qeYDhzCWJJ149ljLQUX4fQO/rrMkJW7eJgm\n          YI+B1jB3W/ivNvu4w0Zim+UmYH6zY5KIQLPJjgIAzCaOEr631wgxM6RVCMLq6XEx3Jr5JG6VgNNk\n          HtzmW0TQ4+yRCSqy03ikKN1yjAUPrsgAsY4eVF09zHypnyhj4nkVy2Ot9pj2YPAIsi7w9QMAX7FZ\n          ElsrR4NLIb/uihaQQeLOlnx5IVzGWEJcwVFWuYOG5BEGpxhi4lhalgaPWrtcCI4SoNOSfk2Y72dt\n          vS1z4GeDq3Cg2ZT7ARAr5Bo1jCd+fM/nVbxccBh/hU2YVVOCwlM7PPsCzp+7apaCCA/HqxRah2+t\n          tg0D+7DUkmDLdT97CKK+vXIqB4g0L4eAQa4ZcwhdBfwI7kKfAW5nwx/mG/nXfR6Bci0WAmPCvuzs\n          JjySriMMFCFSQRJWfGgGiW/F0BQ0LrZJbNnD2SNTmPA9oYFnBZNQS0sToUdgHnKahQM9+59TPdeG\n          4x6WHvLk329LzOdEXiWnHMklooR6JICUWJoC03W2lP2GXSFlldiFUBrF3BTRP252a5QH9hEvAx+z\n          huEpusSKf9DnoiVug3k4BVOTgiMiwE8iP16WAyb8jJGpBCpD/QyTvT0VKMDNRgo3ULP3GXq8xiTO\n          0tyYFJ6hepIj2HRxdU6n3xkzIJGQCQ5/r9uCxUeXb+K+cD6KoACswSBW1pMICNI02yIsGweWa5ct\n          2ULH1gxF9Ug2suoxAjRIIzPgY3HkjQmCBRBZSgQbFRFcXRxgtlZ4EMHhM8afwtzbtzVAGLkKTjvi\n          if71RvKpBZa4Hn4re4rzh1ypCnyLDUxigQe7/wTBHukTnYv44cWsKJVIg1HQa6tvTexSsw8BgI1n\n          xYoiHk5bGMRU3aqJi9Wm3Axc45rKRcEzwwK34g8slmBLxME9zSaYJqVSQzSHnHr/SBNnkR10bvAO\n          54MUrZIwSD264uorTZQ7HfB1GvYnMFlv4r8QVXaG10aYVws9iCSjt7Bj0pdWzeDpEWyLQQYgka1c\n          EYyKpTs9+2QPatNrJR/W2GESFVu5VaQQbUq04VIDAYdVzTa8h1ZcNo6kJn/wJ8XyxEF6M7wcSbZI\n          s18sAYm8obYCZy82nZMOVEAPHhVuYVv1AVnMTClakYIjkaU+KavmpB3xR/4YcXo/I1reUjKlVxB1\n          Au+F1MUWSockFWK4PFFdXonFeQIEkA1JghUp0eAHyV7JyiEYFuHDEhj0GX/dD4kIoYgEEANudr2V\n          YNwJYeLhlc3hrfbVtxUGVzfiZ5PBFecLWyRfHuOtBPh1zh1hD8BQyQPcf5GTSkZ4eiVbKdVbybBY\n          XU5D/GH1/eOzkuScynFZGftmj0moWRkD2c2y7KSy6hFKaMzSXMlxVSWb+s7WEObtoa7qbjeiNpJg\n          SVP9QK7f38HWX9X55ngG6bucNHxEM7SyLFy/7mDdcP1zWZzbyKUsplbyd3quTmco6NdHaPK6OryK\n          RBo6agBIY1bwULUZVQp7RVAeXvXZhlbLwMLOGZbrFxakjG+Hb7GrsTayFe9SplOHrg1y1L4kdQUu\n          rLgLC+KUw1ilFk9FW1Bwf6BWrgRNS9sAlZmifgHg26NqFoCH76rdAKpvbamzBwpEYJCtXXDhQw7s\n          pHQl8x10FXP0Owop2wOnuVXm0xCCt/oG1rZiWw1iwEGoy1lJSkDsosHYZipf2RDGunoXGMoSe+9E\n          YEU8Y0Ma7hqTzdVbBkHnHFWdC3wDcFSoHwG27lqDQLq7ltUFcIxzD836B8x/qXfCoQrz+J1b3cK5\n          2Z1dawjYg1p0Y3u/Sqe6WbuYTIcZ1NBtBVgdjnaQ7GFTteppPve1sjf1HohPc6j6axEwS3DDVnXl\n          xGBXRIbG+wDv4bioZRPxwIgVH+MhmtaT+QRjHEhmHI002hgBctvaIO+P3uTZemPpb+V76kM0ziY5\n          Hsy7zGoMKz5l9VICB9mUaUWfE8gnFdq8xof/1lKuDZtwZYpapDhBZ2BnBPWq+ZzzYreHRFI7TbpT\n          Bv22Ys1NcYjYKNw2XapYOEGgZuRHBisAAqfhr84zptwkIAlQjHpemEfbirRpdfgVyfPgTvHn+VY9\n          7KGJanOrcTQqRkx1Q2lFLSqcRZYZZSuthY2EqzKRUgNeUM0NosHSr2JVampVqeIjHBzlIBNwpdml\n          ZgJXvZXqXsiSNd0wuRnOV7EwS4EstlHZWep7ihNIUoQ/cjAvNw2Jj81P4qHCyhqISkv0wFS7Va1t\n          4YF6LarGoRw1a3fXRUmtpPZATzi4JmZiclZT88KTZJDrMlJp8xx4KnEmAX/Mcovi6IqMf1p1bVwk\n          nm4MsEY11L8JTbS2axT9rZ1NJDNyW1fKaoQThQBWZQgSTl1JSERaGKcCYaq+qrLmgRhoGk98i9mx\n          HAOyO9NEdSwMdZfEMb+pWkrFvuilBrVf4kgIFckFq8QUGUMRXHmsBFzyUsVVzDeKWCuMOteS6oJz\n          k/fyY/cQVhWAd9y81rbxRSTYkvU7VHmhRA5JRKmWXcENuDKU+Cct60R80OBPWahpKmG7ZJ3kBBXW\n          EUwy1OFeu0n6YZajvkXZPqrD8FYGwuFF9rTqBNxgl46AuNR7Gp7aIDuvm5XIIhXrnavTAD/ALqmE\n          Gcld/eZkPbAZ50PSoRoNV+cy6IM0PE0zRdlzhMQhivJTuX33tzcXgXW1OITrU0iiYWSvbtW0gFm3\n          JwHk7RYAh7Q2gTXFwdLEEn+9Te/CapplFoulaW0gQbaSxXhsROZsaXu4AD8NrMKHXnV7lWgchESJ\n          hG0MM0Jgwjm6hhcgyuxasu6wNhODWbvIOQ+6k5NWlgbdrKS5tlfHYXJK6vWK+OTEBdk3zS5r7gOT\n          ANzZh+bXnRda8TZJ+gpRiESyh1I3c0U2+ypTXlxPHCFJNSeUcFtRTGaJoxyOUYiqa5cspLKLIZrh\n          xEHhlheFZtdydTRyBFqAJSel8hU8QRIPKMrilcRtxUTSthVjeIp5Py5ShV1VHXCpPA6by6zNmcVJ\n          Bd1SPEBDrOYk+kHZymrt0tanJDNWtl2rKzGHK2EZpEfKtuCOHAiGnnBt4GJjaRbpfq0Kw8OOsJyT\n          hmQCIISIrYDQofpZ8fzIILAHxd08PL+q0dn2ppnsgHuyKE9OhuUi7d9gEmPsCXI7wE87B6wWpmqu\n          Z7HOq2PBgs0XLPhrFaRRTtM0+OF3DTzhCOkOHiuQR/SOXUGIMoKBReSmvSOl5SXhtNIgLMOqCEmF\n          i94/vKbp8GBpxSMnguRWQIoNmc2cSHQSAborZ70xuV7YkGJCRNk0r1cpZAnBH/AY5ZkIeMiY8dPW\n          LkT8p4k4M85aytaM+VLTS59FQ0g1ADnWMLkCa9jkTdJAwSA2E1KKMhCrmR9k+875P07haEqhn5KC\n          RlDXlJWMlbvowWzMQKfV60dY+2SwT3aLYqVRJVY8s4XLAippppg9dNUGrdtAFUywKH93RFpB3ejU\n          VI9sfV1aYbLGkbvRhhl3eoStPUO6IeJq67VeAku3Hvs6yzL0lHBEli/AXCndcNOaKbHkipH89jOP\n          y7L1eIPyuFYQGWhp1qGQ7LozK1gLOUxz3elB+XTkOgvALtVfSmsi6d9dGD1TLh8zrgf+uuCe0j6T\n          YC9UxNipflW3D2Cagn0QXui3tW9gtuabBXuzZSmkA2daIqhlk1tjAEs0aaYV5I7C85dXi92VjToh\n          uBZwEODDuMPRd1qMr3SlCgkp/u4H8dGsqv6gcqZaGgVjF0fEO0oNpciLKMcSOhXOqWuZHffD3nRr\n          J6JZqfryenyl2nFYqyxzJexCwm3h7YgaaWmHjqS1r0XR6BIUhSvvyBxK6otEuZRep67Bqc3WstNH\n          e2cvllnBJjqVesrKn/oUcKVmfaBweNVUy9r4cescE1srwr28egOtwLPZv6Clgov/rkuzKKDcigOn\n          wwQICk2AWYFotxgXFYHFOnoWTXvYHhA9mtoUlq3dH8SOtVlfNU6mLXUCEmbT6Q4jV6prB0Jcs1tq\n          eFVh1lvDLB6AeJKVt8kVLMlNaws7de1OBOixU60I9h5PnasPi2NngHVKUyRu0qgy2IixljWq0kSs\n          isve+alUEdk+7flb7HK1Jn8tgxz7zW/qJNPVbXPidIUpORl3q5Ywr6EkJi/el7ZVsyAgPdfXFbLC\n          2nQylglZTiK0yoburpiWNswwbcravrXdiwnU0sPFCkpbW6s4pM+WEV1BHaBGOEDSnar6vpozdKWQ\n          bPZiPrbBk6UGbuRAncJnBSSndl6kldF1LAkFPtVMDWncnD59Qio2j4IN1bh9vs1IscFgWvu0N9Pe\n          3jyLyT69D+91PHCcmYBFhesJlbHAMHNvayZNb9E9F0nhoGbV1IzMetVoohNQ/oTlQuTaVav1DCc9\n          TQVRUucEIFecadEb30W21ZVBZSI/TLMC8NmbZpxsgWfirrcVl5827a30KTwyg9q3axaOLTsNidws\n          rlGh39BU5lxfYj22W9WLhQOVJBMF7ar6c+oYNL9kl0CtRt8hFdXWAQS5/uw0b+aMsuRhCkruTLcp\n          ECzfqxmy+8p0trkRJ02MwqqPbiJy7sX2X636kd3tf4p/bjEUAZSpGpGDNdNtLaAPNRYV3TyokB7b\n          GogONEAgX6upsicrl8HudrFxWQhLwMTNsicW3TUv7BM5tPWNAzx39YGN5He3mSkxGQl0SchTL9Op\n          IgxXG6Ti8PcxSYVCcaN+d+dkBKG44C71m5faRkH1+Ufhb0PJSODRVIXdJeco23W+AiRu4yf608ur\n          mvvRmYfYWKyQt7vV58khTZWNc1O1rkW+qHcLraRhtPMVQSksTaRwmcOHtKWLnlLzTHaYqz+CRTDP\n          EDCNADDTmETWA7qSa20nsagNh/MeAeSzi+uqFdPBtE7dTC7cWepBp2jRp8KwFG1Dy7Ayq0bt2pBE\n          8t3KOlWHJMBwgY+KexqKijX/Wx3Ruixt/xvZlIViRzEnQljVvLM4pbfFUWihedIm86uaZDzqNtVF\n          ZRnPNZJsqCmmceS8Eok0QYY91DROch6YW9ZncHKtYYz0ZJVSc+PcWOsiyaiKN2ah7U0XHpQHWAfD\n          cZzUYH+v9U8cNTrBDvDni2NFRzfQDXyOfExFMxMW4HwdoVWzeQiJiKiKLniF3JJdwdBwWqVGEsSr\n          y4YTlQsfd5tvGIyqYWNZjLK5KyoTx7u9R3lxlOQmO7VsBoBxIHdjbJ1pzMzaxQyImjynu7AuSNFU\n          /ZWU9Co8HpRujaFtTXBP1kVxnMlRr6KkHddTT2KHb3kefXmdtlYjbcPgGaapO72N95ZWNktSYYX7\n          EkBrdGSPt+RICWQ7bFoBjkX1oJ/Ecd2kZpwyVsTpUTtStmVJnBBlk5TYrag0v8eyR6/BNKUQGbPs\n          hm7h71OTLGTOcM+qIAcUGMIl2/DLuwlrwpPnW5KqGx71rsqVV5ZkcaTq0n6TqFvV93BjZbWmnPkh\n          of9nNcS8+EDgNsjW4TF1xqkRoVd4n6RPVFcKKJQWBk9JG7OlVa0UAdBbrbs9LvmSjVO9ZJFTqxa4\n          MVUvNjKAAm8fQy61RKTTPG/GPdiFrAodoj5NGRBxC1fb0kAbYEP5/t42do05Q9X6r+nhb2+LfTKt\n          A5ttm7FPnCFiAp3FDgxJOC/upy5rIacobr5jLFJSuGQyM4SwGbqpSKPh1ExEvlj50npinewtfkef\n          T2ULufU20nhsOlxhU7O1ZLBVZ6p2syKNWK7TQ7SyrXZN43G6wmPoHVK5me8iYM+qRO/BunIhjizS\n          caZ70IeqtVBDqcqGJHtqg2r7btt9LYd12rwlzixSeMnoTHej1RTm/NpYkpzYktqfZ6t16W9JIWt3\n          fsNmWxt4Y+OGdaWwDU9rvxyCFtZSQo0ajpYN40O8HfON8USvsnSwwSjKdHIw1tZazNGCWA4d7BtU\n          rnVRRWXtPke5NqOQtTZRCDWVmD/NjWrs0J06SM7GEzwSjEU/qM8aU2dEFqpVqs0BmlgB7LYqsfbu\n          aUIo60+/ySiicV3tiyzW3c7NA6NNUIf61LGb1eecPqQ1QJ06NZDfTRVbVHw3lDu6VPzbRgTY1N5b\n          yEVm3JAoMsymIQdA2BulYNY+HA7hftvUxUIxo2Gjk4SHyoHqzX1sA11a5yf1nZZ7M0FZJtpjhdNm\n          h8YV3kyaj9/d24dsXPV3BcPsSAojP+faW2cccLj6GDbijvP5dG4VzjUWJ7xtZVnqiye4hi+4En5a\n          qZ6T3E2BwTbvbWQfVT9pJ4ZsXzF5NGeKIAE2uStVz6a64bhXjvJ9GhTILsmtXMsYcNr2YDb78C4K\n          M8grL32cVHINo686lhRnY+hMnKsSEabi6DhKUXR4GbIv69+KS0eiom1SXtTXqFKRg7C2TZA4dgiy\n          /Xp5UkPm7WqZtfKrvxLAXzPwqmDVo/qtoQUE6Db1adP92W3BfUdV57P3XDYa41hIn9Hbdocsc/Qe\n          DVetWCmBRBBitU0XaqT4Dp0p0q3wci4cYMfwkc18WmGTWE4vUHCodvkYbJYNvDxOIuDI2UhvSuDM\n          Sek9xXPu6RVw5FsrbGjOWSN0MUdqspyuW3qzWH9ZgVg3G6uwDAoWqBu3kdDAJd2mIbFSx2mG6hOx\n          g6NpQQhpB4UmOiWT45zUDI19eyhkgQMsMnJy4rTiNC6Gy+lDTFbIlRCbbG6x+nqrK3Z6IGRhZbs2\n          iQVem+xG7qWnzU7gRIPU0ZwASMaSnGbNsHEKsc3KQ6S0qjWEawy4qZu9FMxdzcUcyr9N1z6XzXQ4\n          jjtFSrbZ56PFkEo8tlV+XA15nxLNdrEC4V1OLpWv1NQqxMEP0Ly9U/UQGDgEJZu3DsVqBgcN491w\n          6HrBQ7VGEPzA9rSecykt1UnyDSVUWc+NMQV2penne2Zzjk5iwLQDvUd1wT/Qv0+E7FS/zuEjtrNb\n          9w0LHz0MZ82roqH72zhObf65buzacibXRkSRWsxq9Cg1HD5JmkJTE4asrdpPI2LvIjFdhMlUsXyz\n          uMiORGbR2sFVIrcuSE5NCWuauTr6jZ7ijEHrLWTANufH/iVVQdF/r+xvKUpfXiHuY/K9ECrcY69b\n          yqGDJzqBpsoZ5wfm/8KuOhCYMEay6NN8wuNwC1aiyCRqoDBJwWUrVHHpHBqO/y8+3CPGYaYDgKfN\n          qIfbX9ayjR3dXg1rFPdb89i5nYjEwGhmAn3N2aybh6yzktkV0JDDilRYs1iA1ENMrY2/s+I0Uo41\n          5GplOTreoZrOc38ooCDbuVUcAXNNHT5zGtNO0RxpC72SSa2BuabtQFDHKEUDOKuwoUdlEFt3ld+y\n          N8PEcWzcim6Di5lhpBZYgEhqKmXEeagqTlyTam1ZJMZ4k+6esXW7ujC69qwgITtMCVQN22NcMByu\n          lbMaR20NGzMxSTKbXuXuddTRcqtYJnPqBgQKtklveFBYr5U9rsGnak/14BSKwya6MMY2feUdzqnO\n          2T1aLvwU+UEjBQ6DC029/xjEcwEM0/p08t7aSNUpYDNNus+YxdG5BisbKYE8xMoO9RKaaXLWSfAq\n          ZRSrIopO63CK7Wl2sJG6hI2670iGjALh5AzT+9gk7TuZa5w1+qaU885ZODIv3+quOXe83NkkE28L\n          mbPpbGqOdB96Lo6zhpHJAUhp4fU04uF6SYIFbKbzl7bwPXNBr5bMUOqfrWPa/kjMNLQntLEZLrwi\n          MnavPviJcwyNeT+WXxC1aaFhRk+eQh2czyC7CdlNqt62pl1+V6EnsMu0ERyw2SU11POQdM7nRug0\n          yQLwTKp+viDPdx/Ll509D5N9tWDVecCmj3Y7DKbwdzAeBzA8dPWcO7veAwk7pXP+qqkC+Cda6YoQ\n          Zc2GHC1Yh/GZdOl9vKVCOL+249WKnQ8auF0E1rqECo/4vjdFDgRvWEabXL6bKdL4MhyjuziF0EXw\n          5wHdrCDk8kb/4+jnq4vTCol0nqbXVlXr628hoIZw9KLCgV7ZCrveQ5PWS33STas8dT6OTT9+TJOa\n          1aROFVlU2tQ5lzu+vNqT09joZLN8kFiEzSNMspm5Ldgdhp/noWlikFI2VHT1oigHRt72GjZtDRLI\n          jg2GcHrxc3J0NoPy2vtE4SE4yMJexQnzUubx+MaYwws+7zdjkbASJShnsIVPPekceGFSCR3wUV55\n          922n5L+abJWFS5tTaG7+RmLXZFWB90xCbE6pauuvTn9G62UVcb4YqJmYm0JiVSLbFI6X8spbcDi8\n          9Lmif27IvuP9wpFdVmjGAbMJJxyXQdyqU4VOrc849DhLrb7R53GBCA7w0sZdIBCGKk8b+CoHc3Fx\n          zTuyhpALpmqhlI5aTAOG0fxtrjZ78ZV2WJ/M8JiHw1Fh21wkR2ipSJ2ApxmhMGdq+DumcyeNO6VN\n          Uyc8sx1obe3ooUJU51eVxcCp+g977cmrAZlSJba9KJKnfzJVC5sRVI2+yQ4YlZ4sfGqPwvWynuKv\n          LADOGDq1ma2gydk1alf6ksXy2rv8+Fx1LtdwzDEt/bMJi7c7b9OYrpwc7WCGrXTEg+ipzRK9QhlL\n          a1XHBcAQ9P1MZFO6dQRfr9nq1vxKFQTgmuWV9mrY16TmRP4xlSoafNeNPQXffbAMIMOW4DytqZbj\n          Vv0XqIGPNCb1auQXIz9OHjmPgsDqch6j7ASFR22ZtHu1w6RIDltqvducPX1B9V2I4lATH9/IE6H6\n          R6pxrOvh+O7yeh1KO6mcvWvD1ami98FKHAlo78sADPO+E7a3mPNmdcywAqvHzV88zPOgBf/N8Qr9\n          jTfz3UQaSTN1Ptg+TuqTJIkEh876ebz06fHZX6//+w/871/5tY+/fP385eePf/nw8duXv397+fLL\n          D18+f/7p1x9f2stvv3z6+eeP15f+97dPP37Bl36//vjj3/7n6y9/+/Yf377+95dff8PHjwf++O3r\n          t08//+Hj73ihf3z3f10yJRXhgQAA\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - X-Request-ID\n        CF-RAY:\n          - 9d0a29cffa00cdb3-SJC\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Fri, 20 Feb 2026 01:17:16 GMT\n        Server:\n          - cloudflare\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        Via:\n          - envoy-router-7679dccdb7-rggxx\n        X-Content-Type-Options:\n          - nosniff\n        alt-svc:\n          - h3=\":443\"; ma=86400\n        cf-cache-status:\n          - DYNAMIC\n        openai-model:\n          - text-embedding-3-small\n        openai-organization:\n          - future-house-xr4tdh\n        openai-processing-ms:\n          - \"111\"\n        openai-project:\n          - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj\n        openai-version:\n          - \"2020-10-01\"\n        strict-transport-security:\n          - max-age=31536000; includeSubDomains; preload\n        x-openai-proxy-wasm:\n          - v0.1\n        x-ratelimit-limit-requests:\n          - \"200000\"\n        x-ratelimit-limit-tokens:\n          - \"200000000\"\n        x-ratelimit-remaining-requests:\n          - \"199999\"\n        x-ratelimit-remaining-tokens:\n          - \"199999996\"\n        x-ratelimit-reset-requests:\n          - 0s\n        x-ratelimit-reset-tokens:\n          - 0s\n        x-request-id:\n          - req_31d00d4b9bbf42598e9a481a1e255040\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: '{\"input\":[\"What do I like or dislike?\"],\"model\":\"text-embedding-3-small\",\"dimensions\":1536,\"encoding_format\":null}'\n      headers:\n        accept:\n          - application/json\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        content-length:\n          - \"114\"\n        content-type:\n          - application/json\n        host:\n          - api.openai.com\n        user-agent:\n          - AsyncOpenAI/Python 2.21.0\n        x-stainless-arch:\n          - arm64\n        x-stainless-async:\n          - async:asyncio\n        x-stainless-lang:\n          - python\n        x-stainless-os:\n          - MacOS\n        x-stainless-package-version:\n          - 2.21.0\n        x-stainless-raw-response:\n          - \"true\"\n        x-stainless-read-timeout:\n          - \"120\"\n        x-stainless-retry-count:\n          - \"0\"\n        x-stainless-runtime:\n          - CPython\n        x-stainless-runtime-version:\n          - 3.13.5\n      method: POST\n      uri: https://api.openai.com/v1/embeddings\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/41d7a4lSXH8z1Os5jdrVVZlffEqFrIWzwitvR/IO5aQEO/uiO4zho6oy72Yxag5\n          95zuqqzMyMjI7L/97rvvPv36p//68p9fP/3hu08//fjb10+/57XPP3z9AVf+Hf/9u+/+dv3n45Nf\n          fv7Tl8+ff/zlz9fHr//xx18+f/kr/rfy/1f+8aFv38R/fV/+rZTa+ph9/P5xNUftY9X+vFraWnXu\n          +o+rvJh1tLbG42LiS1v750/y72uNOXadj4/Git3bP1/kR1tGG208v7X0lXPP/rjYStmjhv0UnitX\n          PK/2FmOU2eS3Si+jrHx8ba2rjDafz1p3bbX39XyAlvgG/alIrF88bzX6zihtPy/iyqzt+UzR127x\n          vKPcbe0sUz6JS0P+erc5VpffnjNqHXZDE18hmx9lwySwK8/Fj47tz5SrZaxsTfaklrJ082obdUQ0\n          NbRoe+rmzZoxu9jJLKuuKh8teHzs3jDr2anWh0WZsF991l5z7VCLUJvirZY19u5yJmKtniXFJPCx\n          MdZzW3rgmerUTcVDdf3SCkudj6W+rDdoZvas/KGMJVc3HqAt/d65pp2UsXbJ1A9iA1INo+3AYU/d\n          Apy1aFhGu9zmqkVsExYEo5G7xXJv/F4R6yzwFZliMdjtXHUvO+8VR7iJcebEPVc5cNmjrZAthxvr\n          owz1DYGL2WQdavY5+976ELNj5/YwY4Yv3OLJcBN4viJL2XvmHqkmOsuE6amJ1ISLkY/uaPCxuut1\n          zlnkOLuJ3sepBZzR1K1cY2LjdYcnn7np/bYCc4BfEjuf0+y2Z6SHmLHoafTB4Htnmbq0UVNcWhkd\n          QUaXoI+devQCTiL0rkb21WSpW+ud/kw914Y7V9e55y5rq4+Ah8QXyFrXhfOc4uQLF7oONSKEvh5w\n          X932q87W1CkGg+9osjA4jzjRuoZYhNq2RJWA7+lV4pzHn9t9zA7jfP5WVthGVQeMMAljMf9TosLX\n          q9Gvhr1tEpPnYFiPp1vFkmmswMMCZ2hcRADJXYaijzJzi/tG+ISHURsc8NNLd3xWBMstP4/fwZeq\n          bawRe8muTGzsUA8XibC2dKMmLHipR+90cjX0ZA4AqjanwiecF/wz1OnsOYZ+RYXBIzCIl6xBEDa2\n          opWBgyv3Cze0OwCGPEVPrJd+FiEQ95y6NfitoocGZ5EoTLxpC8SaECOGDcHJyoLDMBDv1TRhA9hd\n          LKU8A6HQXBaBcOyKeq6GowTEbM678ukEHG/8e+kRB4wAPBGj64Bc2LLnIyCirdF0z6PXNZeG1tGB\n          cNoTycAyGv9PbpURtC7Z25ajqRXQ8S/YjVh9ACCtB5a6ARq8jpp40OCaBnG4HeQdUxAufgmwuUn0\n          QgQvBjngcwBPFDFgvxGW9eTEiIUzvgz5jbHbFOi6AfOmfDTxYDWLeYmx4BG3ePWB6DPE1+OEDO6v\n          wlRYkaRYDYe2KnStCLJLTAPObK0mfrsBTbdUwITDSewuuVRvXQMdjhb+WVuPd8D1Nw3fWH7cveLG\n          SZApGBmeszDN0M/GBha0wwH4gP1WK0KK6QcJ3gg7awAx6EC3oFHYS28SEmAqdH0Sl4Hcp+WIlqec\n          V/Y+nszyWiq0ojPZBjCxNNtynYBl7KbJEhAfzLgp4sEtAC5sdZ/wETQcsUMAgFofTip4cHuVuIjf\n          n1PRDXMYZOWKT4HSCbv0hGLRcBLkfFxcg0RrXCkK0iucLFyieH+Cq6oeAv4hsT2aUSiUvhEQ/lzR\n          3SKvYSkkliAtWfIDdgcq5P8GLDSHvddk4/ejmMVgw9t8fgMAFBJbiQeIkjigcpQH8oM6JQWFaQIB\n          id/uuIStfn50wJdXORhw+ViCIXG2NJjZWHoRTrAN4U8Yzla1A7c6gG2VOM0A1cvz7+cOhwSBrKkv\n          w7WWcHCVsXlDQuGBFEBwKnDYeqK4oN2+E3DI0mzsBtCMmCmAOv2YBpG5m+WBjG/9uVGvzAp3YLnB\n          WgxxyirNYCoiGxhc/qWBG4hsFMWbAZRShetDejMYN4Upm4xEQpQ1bp7aD/aJAU8dJg6qYYGCm8fz\n          6so2WI/GbGZRNQ2u48emrSyeCF5fTiXMHwjFUq5Kz7AkB2kAKXw6zfs6shhxLKQbcQQ09cf6EWwq\n          0mQ6KRkbEoEYqyi1CmerCwuvhkeILkGLzjIlX2LGgqireVDD4apGPSAJhMs1eg531ZXew32GJlJI\n          cStDp5FLsO1i9hYz0/hBZCzF6LFMZIeKHEYy3ihywkW44ee99g5AVzRCxwR+tmiOExMEGsaI4MgN\n          9aQWCe9z1OeDM349bcUDS3hEJgZEaTnPiCBPqvY5AHJ2kX2gyeylSXbro+6Uj5IqypVCSNaFrRFD\n          qhfJKmEHEW/PLjQzkAtApIZd2BDuVY897L11QWT4+W0LkBP5rDppWBDg89TkDjeqQD3Icc7qW1h7\n          6OlsuAHY53rna+/8gTytHvkJUGgcIIy416ohMhHdNdXAUiO8d70r+D2y9xK6WLkRD4+40YxpQtRp\n          BAPqILHVO5QcRSgIAb8Bpw0Hq34IBrFTsQwCNG5gqSeBx0OcHd0osIN/wNJO2OAKJSwn2U2F5fAZ\n          aZkZ0gIFRAEbwj92tuAO5SGIhntvut1Ia7p4eGRlPEB6/50loSGANOlHLDfF7TMoit/Gz4+qoQvJ\n          Q7Ok3QH9q6oyPAXCOsGKjCtirQDOe9k342ss5eojo0+DNseQgvPVDlE5W5GTgKS/pTIno8H3L10Y\n          eDxkNQoAMgG3hmJNbIHxMVjEQnJTnFZGKBEbcPo95QZGo8EqMkQevBGS5EuDDJxmobCCEMOmb+xe\n          0DjF0xZlh1F18AR42GKEEDMQJByyV6QNQilu1k+QsmpIRfjFzck5wu7BOI3jRsaI1LApETq7kfnM\n          4PAvoXmwWbAhCRyAqn1bHmz+/E6D51iyXJuOQGHCxRnokUVmh9RqGrLuIzRbBoTk8TT8tshC6uOz\n          CGw5MLBqYcr0NC3AryVfUAHhEf3Ex5PEdzwQSapsaMKJUzCU3ceehKbGxkTf5cIAJtxWS0GIC4FU\n          hSmc/Dnx57Qy2yHAwyQTQbNrXh0ACHKqF8ugUtGDPSFfVyaOxY5YWi5lERNBelluh0isJwhZ+ehZ\n          rVg5J+5YUtvsG1nB86hsBmijeYEEWNZUgAY0UDSR5FHDZUs2APDCuInBCr9+wWzYQMUYsDOS0Pq1\n          qy6suCVnJAeG1WxmqF1YqfT64CYEl0ieBE/K7fDS0EoKsuOeRgZWFoLSTKvWuECRko9MEK0SgkBm\n          xOG6DqZQDm2Ra1bdBPMC48+Rl1m2t3Gu8HFjCDYxwjbaD9BPTisdcDcr3sE4bOS10Lf3qiA+4dPi\n          AjZSdjX3jhSwC2VEvzS7lWlZhqvDbguJVaq/w061pmII3BCd+7K6VXINlPeodZscZc1GOk3ixcRi\n          69meE2ulGO+kEMEleBIxAKwo3G1Vu8alppqfTYRp1R7qQ0TzQ5w+YFiSPzKd6A7b4MPa1Cwe2T51\n          EKrGwQHOsoxLQ5pVZn4EJGL1g5mJrmsbhvVNenP/FEkTLXS0UXaaH0VOBShpwAdxuJjThXvDlk2X\n          /1jQghfj4RaMlTQWsRZk4KsIlxJz9WUxDzhwxbKyZbDybRzVqqzCKHWNXBNPa6UGBIOuJxZmtLdS\n          nxOpTlHv0vsOJYi+kZLGUsNnSLmoMRRM2VckZc0Y+nrdqFWgDhw3bBiXi8nEWEIKLfDGHkaa1cbq\n          uwZC2G+o4iZaZ9F2OBBiTV9O4RqefF3nVR4/eE+zez0FPqNb0Cr0F4IQs7MyFPoFtF/V5OFYzG0Q\n          idDdFBFH6jNY+VA6sPKDQ48KAA4BhvLPi4mbycRg1uox4e0ztLA5YZFaD8C2UhFpOpNJE+4f4AfP\n          uq8ACpnDqpiAaHPs95i8ewNpW1YFbuTRhO4CFJ3FzurNsb4jH7mtFZ7KhC7M0y6+wG42UtlUOGcg\n          N0M486KM1LUt7LbzuUnaTdMpJEllerFhLcAUtZdT3IIJF4vEPZmTWnhZmxUARakVgbtoNb/NtatK\n          GCvBqHqHWyeo/GLtWNo0n0E8Zz+V5LTNkRCqW8EYv6+1dKZoVvI3N3SHzDEs94O9UCz5tMxFrsCU\n          XYllJcYSP4qvzZEG8mADM8KqU4NWr2EbKE/rkhupc6owmzVoow8og+U/ervIiOmMdBEBGwA98iN8\n          DbLXPVwaSlC7ixW9L8GPCZeRrlshCOcb0Lw4+4yA1O3OaMl6v0yrlZKl0DAj9SGAtVl1FY/sEeFm\n          +QCrytISGza+hsWERrgrcUZX8fYRg4I+jXQwDxbJzPnnU3p/493Rt6atC4jGI1VDzratnleudVma\n          c8JVF6VPTxIcRCocpzQDOzG9yMJYqJ7KUJSt+Tm81uouyVtMWKyWd1DGEucM5T0RDkOFMcRkmx7p\n          HaXJ7aK4sQYq4IxCAUywrjCMw9+Bs2/7ArRYWf/XAFin0QZeq76tCOY6VNaJ8O/FYy7/VHvzKuld\n          qMetOjCiWLVaVMpKwGtF/AbTIDEliwMr0mzqDUFe741knaX+fS3zn6P1ureSByOLK1vYrRLNSk/G\n          Cbz88mpha8Y0eRrZczLRRo2Vez9g+aFhjGxfzq7MEtYAPkFtlw4l9OiP3qslj9EqrGOoMHB11jk0\n          OkdSJ/UBFpVq8lZUCsIaeKotHgsnSJO9nYXFzyWkCi2LpQSla6lwborEkMzomiBJBRyXFIm61DSD\n          xSIxTdBC5aQ7tXxqka2wViasfmq1fdF3KBJsfACFksBb2jOFg8wYUd9vWqmjk4AcxtUhAJtiIupV\n          ChkW5mCBpod763zD0RW9tbNChctaqQgSBoLceNMTs26K36AvnE+Xyo3rma+0sGETtNDWrlqIRiWq\n          3PduJvtYdIu6kuyVU3DSGhKYZqoHogtlvAB3cM1ElKwNb29OgNGqfUehwHi/h9vunUQM63oHDaB2\n          6npfCiCqXz6gaKksoRYj446u0y3vRgzIlYZ2gljx6a6V7dyjrve89323QMpSF2yk+aOYulQl2W8+\n          Ae4zrVvwqDmNiWRHqgzIPmDxCkNgQHgAE4hUwFbSqZpwUtOt9NRitdUCIBKN3aMpRTbYMaIVDJbS\n          u8O2E0SiZnO3YfpKRJXSlHoqZODn1CIWz0hoKRReFalgWIdbI1DU36KSyqTtmwUi9SlAyeFMKRDO\n          9krioCFWxQzwHwiCw24iNwkADW2N9Lj2zWG1rD4EE4OBWt3qHEdY41+C9nttT692J5kJeNE05gTc\n          uDLDrHvR41rLWYxa13qHQfpWzSVlp08Gp7KWto/ASyBuGuwYrBIXAQMwO02fAfO44kaA3JSfKfkZ\n          +g1lkcOxjsA3jH+yzN29Qa71J99y0XPIGawthWWytE4uZr7L6JJzeNCOile1k6JfqxXmBnyZFqDg\n          rbz+w7atmoJqWOtSy2e5t8gHAyn9Tk1H65WUW7mceqJqSnBEt6bMP2ITfkyLnQA/ESZXMMHmSyGz\n          M40OpawvtbJu5fZ7ZRfTDqETx4X3rD8WObVT0liZ2bT3gCRxaCBp5fIz/QNdIZ2l2VSBC6CaHRrk\n          OxcvYWLiotRvBGCDVYbPTUAsnZRDowZi8bCC80SWWmQJrsZazSsCvmupnhuJTdi2ssu9eLGSRSHr\n          amVrMFyM8H6LtKE2zi2qnLW4vi59jCnn9yjdOSjEYVcCx2Yb7nvtK9+orUu7rFLcxvkH2hM/WE43\n          Ji55agXnEYAP0bG2Tp5XjXh3WGuxMianJ9i+wrC12hM7LomKtvD2KfAZPgx+V9PrTqonhyF1NrTs\n          d0Xq54kCG4u6ukUYHGxV9MP4i8f/BObq0zq48MckZSSibq6T8ZVsfZlTZUc4LkWHOhxDVGGrcN3m\n          yJmzGleHY3WxTZoVYGGGyoCR3ucTmXwTyg/q6gzbaIn/xsRAeBZ6BlsErdwBrFubtm1TqZY2sITd\n          TrmqicJ6o/bYBkHUoqMwOBOgVBOqeCWRctG67NTaeI37CYBmh8U5OJMxTb5GBZ1Xvan1yfqR9rBk\n          cWcIlsTesrNImcBLT6ztmxS6VG3kYA6URROT2bULBOeGdQl1JMHWqmVTGQC9i+W3hCWCX2D0xe2i\n          jgvIDZPJp7UpvjFlgHJeynqUASEaVqUIZz2stLQbNmDKQIowm7Phc1dTNuKXypPp+hfNfBdYqFOT\n          WWpO21KGs9bd69SrcEqXYseq2sIJ3/mS5ySDsEY611j2AzZJ6zIftVmhPNeqQg1Vxh5tznB1253i\n          jmF55NUWMW3KCc9BaFkFjoh0j0FeAAALiuzgzOYFaMSvsESFPW3TwzhMETvTTGdK9bOOxmlMuZqV\n          1I4wH3kvvGXXms14PtzlpzawjSo/tdZ8Gwwb9Wq+U5O9RfATG2kP1Sj+1TajUzZBsULVB23sKd1V\n          B2GwMjI8pboEpDqaCAf3GYrvloNKLk9FS8EOOJvQgcy2qH5VFRf3xKSVXjY0Hc6Leue4J1VuUZ2U\n          IS4VZ7OoLP0ScvRijT9nUfWc7MhQJEY2vSk8nHMpvKhEPTZLJTlIqlVtBoIr6dYnxYRAA2hh2jLN\n          JyMkTBUls8Obc4yEd6EqXL03dnBuKzUj2SaaVEqcOhCthFWyZdIwyaaApZ6AhHZs21fO90gqDQWY\n          6HSzlxoJCYGTm3AlcgcVmZ/iMKdGb4US3I0JuDfChmD2kygZOdtm6cb6tnCsjOKi7tDo7cJ7muni\n          FIQjO68j2bdjYqYd8E06mAmRa+gOdviWaQohNjxYl1nHNw7dlFOhp1KBHEYD7YGEeNp539vb6IOG\n          vU14WKNoazbrFlVbwzljSQvk8KxhP2Q9Xi9nhXBsWJMwxVAtZ8YosUVL66FlOkAUICL71lhwC7pT\n          1BPsUQ65T9isEetD/xcT3qgxULQMBM3iv7G37M83ORinRCiCpV9p1ohOWkk8MzDpgGHIJzm1rhcN\n          uNQcmeAI+4I4rn1fHK2ghMoCyGuH8YpYU5/U0bJyFIBA+AQakQlNFIimEhJkz5h0vTPI8MVoU/rb\n          bIYNxco6hObEJpM84owm9QGcaBQugZfk91LbX+PszOEO5CZjy4E/jjgoF0wOm/PX2cBnoXSTA6o+\n          r0sb5W40gBAhIIuwzURyCO+UZWo7Wc2297uD/m41Fi6FNiUOyvS8AIDjcZgJgqylbeuwYNuBOv4+\n          drEa6qm87AMc71QQMFezcXyqVhvChhRxUlcpOJEu37Bv4eyObfMqK5uGfS5K4pO7fSTBOj5Z4MmK\n          B//BMsrSaaMci6JkydWCWTU5Yy1pmAxqWdhrlDmOfCduff/WXNA3iNjGAawq2edovTS50GtZtalz\n          x6HitJldmpJ/sWlcacBGnsMrXldDjejjCJ6XChWT7V92ZGBZJcOqH/2qY+tBwl+vZu2WIi97K8mn\n          +pNzn5QjYI1CISmOMRvgdLIaZ74598Bi8bLBTxTI72LUGFv3+3LNKQdQmkT71P7OEgzuWVG8klAv\n          DA27VaoDWVzdqsOlAGfq1NpVm5pRDCpIVAuNM8Q8xAZKDuys1vwaewSMbkpic9NjXI2RK4VFOg9w\n          jEhOVNKiofaAvYSlMDslPk+TODKfLMdL2MUuERv/mDNsaB7jpw3ceEOhjRBVutGAFF3PqdKNeRVx\n          1PUzgBdtCSFjqiwiwj+2S+cP0G9o/w8V8dsq8H1cTXuCl0d2IwFZq/M4DVfMFqamv9XTzycQRFOv\n          3dnK2tXntGE6jsE+1jbeGXRxl982MlOrcpgs7cVvT3KOPjmXQ/e0/M4FqGPpDA1qdXUFTNlwx2nO\n          vbFeZkTUptKKpFbJxo+RI+omsu+s1dgjFHZGFZ2ocxh+zdjfbQbGNbirepMwVtYdpFVnL14zR7Px\n          xadGSopnsILmiaiVspC4WV3UgERkyYqb6SoA7GxAIUc9u+oQPyUKiiQVX3ziLtbPG0g6Z2iIHTNw\n          FCcrdQjeXQJkmUYNqz+bPl8tOMgFrIetDrZhVZtYQh2eqyfwHabxny27Jr58WMs59sBXGoKcF1zt\n          1oAymKcpQ48nVfcMNwCsaIt1ieWsIb5e6hoTpyNEGPdBcfcObzGA37DuPECCZpJ1dhiUoeLTyppK\n          Nc/DKV7FRR2I8WtpngtMMHXH4+Km10cGOla+HCCtO4mh/tQOwC6/5XQDUsLUimhcMyvWc+jgJoVk\n          U6waxcLr3Uj/yjU3VtjKg690wmqiymff3BQH2nVjbQ8wrOKJa/Oc6FAL5PQXmIlVIICSFVw1KhBS\n          i2k4u9QbvK/I78kylqEdxjsteF2vI0jN7DnixGbPHYoq5XojxKpLhkHAR+fc1u4Ci9mqN6ls+l86\n          dJZaj62nfPI1EyLGRIzYytCvRIpiA8RZ0aoWaC7KrNh0WmSU09rjHUVeLpXTc/r4wC1ULkmE9ukN\n          fG3oLJRTL0HZl7RHZ9fA1pdPz2MyMUMRG7MRb9qn+206aoYziOjrTceII2dIjGNfRwgOOb9cAlvL\n          Sc06rJIiFkN9OJts+Mv3Zlp805Ry1knVqD9xQubsHxi7BL9IMaP6KcC89pg7datpONRNM/FzkfEg\n          wPdu2NcwWI61sOgCu19WbjgPemPPoJbr8bV874iqVwBkbF0iKW8wzTSbvHqO96aKvUULYg9wB9q9\n          XTtLLtaP1LgPZXykn4ga06lTE89jv98ox+56DQ/XALv49gwDxQgr4fO5czwP9atuQg2WjQhn0muv\n          DDAx5k2FZ9rw9SuLtCIlELitbaOwbfuEb9qS6QWCw1K17wOHfHtb16BHsGH/gKQWQ6X4/Obw+PNL\n          M0hTlTWtvUiH/7waqF2fsTfBqjfqUjgiCW+luMwp505Yb2pWJp0s9ovDfmOg+qROxyL+4NmXBHWz\n          qq2cMQBwsyk7dVICMK1SS+5GVZdjLn3b0DVqV4fBHNrlgaeRQC1r315IK0y1Yq8duae64uet9Q2n\n          jXyjye5Ps0SOc+6p71wqOkGKbiPNcAZxCLzhn+O5bcY8kqCYJpaYQGJK1p66BrAjOCtp3vT0xodX\n          bquxkkFYK1cs6Cq2uFoVW/My8zUJxYZw467swMc1Q06zS/YcNAPOZ+0y0vvkmxhU6R3e4UCF6bB3\n          xHyDiO0DrUS0lm5MTeG7OOwlGbHoSmXFjh3kpBVb0yMHvzHgzVQKkzNTZUqnFjpy5rHtDU32frHX\n          G4tgM+pL2d66DDlyBtzShrLjVM7CmGxZXHD+EfJ0ZQ5a6iQApFWt9qGOiCHCajTwWLNZSnUaFZTs\n          ndNhjoCGeCwvY19d6d6GwB5S5VWny8cJ4aoNxOT81e2jEO14lDfG2jIhW/aSrdecUh3F0DM1ITie\n          uEjyki45YXl/fQS4xyUTtjlkgIXFDv359THX3HiTEtlorRfzMfbQoawX4CxGjRLEpb6Goozub7FS\n          y74j+s6hYw8DGVmvNn+1kfxy/R6HIPjYOAp6tev1KCU5nheWCJ8Smxuw8sio2pDFL2vlfkPcyYiu\n          U6yukhqCgg2CoBhg2LtIgsyCJtxYQs4csqFHHCc9+79W9L4xguRVSr8iszZb1rSGURzQWEY0nVvH\n          595bp+dR5UuI/RG/YX3ad3me4drin748ppze7nSPL2QjxHqvu/bu8ya7qHVBJigqreRrTxDsjYdd\n          yLiNCVqcO6HfOtjh8O6AjJeEcLumhxlltV4C7NRjQsc9NQo7qK+JIQJbQ+uqLrw4lmNeIHYSHBli\n          O/XmApZsre4zJR0cpqSzUzhsXbsOuTDr9Kqg5cfLOZaXDKtOfRkFxcejThN/jDrtvaPZ2PuoIwSJ\n          hZXrnBQN6KxEvqPVXjKB5H8VxZFk9LqqOc41tdf753RhZ/BNADYg6XrZjubqiyJfFXUzpC7PiOH+\n          kXpZtJ7xbFW5CzXLqo04yrMVzwiPc+HYATd0Wn1ew1RNhyYvZ7xBL5tGrAWIAl2r/vDdfiu6p0Tu\n          kIOT3XLYG0CSU9TqB3BopTxNl/AwVeVVq+Ibh+ydMvYixfvRJseBqKr6Guxt7ya6xt5rZQuRGeur\n          pWh7kd2bnWyVQ9vHgUfRg/eSwZCOsVnJcWBiOtXGNv7k21vF8p15fDcZxMEgRhEjW9VVYNNUs8nY\n          RE54OJXmbob3bYMfToOQEXDpsFVRBgcI5KKdANcIf+Xkaq+HWprUty5HRVCpzpaVnaz2llvmomRG\n          iwrlqCXXtIRoaqlj22M2k4eTmV36kqIKSFarKVZHygsYcDcj0+gFTsEhD+u7SOH+fGfS4t1Uw3fZ\n          ik+huWhb7DUBRydcwHXpH1PWfBjlAMg2lwnuV+p7aFgiGVVfxcT4O41cx8/3D7391eDSW8NM+DbY\n          atq60djko+GAddDU90Mzdzf9LGmw2lWtTYOspdpri6uN/+UfD52PWOugk1b9LkdcHiYkkCa3IV3M\n          Uqwh15QiL00R/Y29EGKx38BS5Up01PXljsmESC8SMGpj2ulVhdd7u7YxdI0TO1Q5UPYlhtzqyZlg\n          iK2e353B9/xaewpn4jYThJSre1j5LSpK5VDz1UDOKsAn7tJtoma93/Jk7xdCotWXD35nX/ohHWIz\n          jaC4SNb5u1bjT0P0EDqZhuvznnRcDLPbqjOL4cnfvABwunzgLldXFbzBF+u+P7fhVbjnkEWbA4iF\n          maYW1qlbL5VAUookzUunF5PzLc5M1CwLB/ywd96yrBhGMfmrpF+TLupzOsn3b07rsVyxHN4x9Boy\n          UyLURcvLW99WPNFxYhFel/54/f+/4z//yE99+vnXz19++vSH7z59/fLXr99/+flPXz5//vGXP3/f\n          vv/t5x9++unT9aH//e2HP3/Bh/52/fGnv/zPrz//5et/fP31v7/88hsuv/b309dfv/7w0z9d/h1/\n          6O+/+z+47qgIQIIAAA==\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - X-Request-ID\n        CF-RAY:\n          - 9d0a29d20dcacdb3-SJC\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Fri, 20 Feb 2026 01:17:16 GMT\n        Server:\n          - cloudflare\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        Via:\n          - envoy-router-canary-8669b79848-vkhwt\n        X-Content-Type-Options:\n          - nosniff\n        alt-svc:\n          - h3=\":443\"; ma=86400\n        cf-cache-status:\n          - DYNAMIC\n        openai-model:\n          - text-embedding-3-small\n        openai-organization:\n          - future-house-xr4tdh\n        openai-processing-ms:\n          - \"97\"\n        openai-project:\n          - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj\n        openai-version:\n          - \"2020-10-01\"\n        strict-transport-security:\n          - max-age=31536000; includeSubDomains; preload\n        x-openai-proxy-wasm:\n          - v0.1\n        x-ratelimit-limit-requests:\n          - \"200000\"\n        x-ratelimit-limit-tokens:\n          - \"200000000\"\n        x-ratelimit-remaining-requests:\n          - \"199999\"\n        x-ratelimit-remaining-tokens:\n          - \"199999993\"\n        x-ratelimit-reset-requests:\n          - 0s\n        x-ratelimit-reset-tokens:\n          - 0s\n        x-request-id:\n          - req_21402f37bcc549eb9036857dc2331d40\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body:\n        '{\"messages\":[{\"role\":\"system\",\"content\":\"Answer in a direct and concise\n        tone. Your audience is an expert, so be highly specific. If there are ambiguous\n        terms or acronyms, first define them.\"},{\"role\":\"user\",\"content\":\"Summarize\n        the excerpt below to help answer a question.\\n\\nExcerpt from statement_1: positive\\n\\n---\\n\\nI\n        like cats\\n\\n---\\n\\nQuestion: What do I like or dislike?\\n\\nDo not directly\n        answer the question, instead summarize to give evidence to help answer the question.\n        Stay detailed; report specific numbers, equations, or direct quotes (marked\n        with quotation marks). Reply \\\"Not applicable\\\" if the excerpt is irrelevant.\n        At the end of your response, provide an integer score from 1-10 on a newline\n        indicating relevance to question. Do not explain your score.\\n\\nRelevant Information\n        Summary (25 to 50 words):\"}],\"model\":\"gpt-4o-2024-11-20\",\"n\":1,\"temperature\":0.0}'\n      headers:\n        accept:\n          - application/json\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        content-length:\n          - \"881\"\n        content-type:\n          - application/json\n        host:\n          - api.openai.com\n        user-agent:\n          - AsyncOpenAI/Python 2.21.0\n        x-stainless-arch:\n          - arm64\n        x-stainless-async:\n          - async:asyncio\n        x-stainless-lang:\n          - python\n        x-stainless-os:\n          - MacOS\n        x-stainless-package-version:\n          - 2.21.0\n        x-stainless-raw-response:\n          - \"true\"\n        x-stainless-read-timeout:\n          - \"60.0\"\n        x-stainless-retry-count:\n          - \"0\"\n        x-stainless-runtime:\n          - CPython\n        x-stainless-runtime-version:\n          - 3.13.5\n      method: POST\n      uri: https://api.openai.com/v1/chat/completions\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/41TwW7bMAy95ysInZ0gTpt43rHYpdhhKLZhQ5fCUGU61ipLmig3KYr8+2g7qd2t\n          A3aRbT6+J5KPfp4BCF2K9yBULaNqvJl/uMpvfi3za5nd7r+ub3N9dWM/kfy2/vh5/10kHcPd/0QV\n          z6yFcszDqJ0dYBVQRuxU0yxL1+vl6mLTA40r0XS0nY/zSzdfLVeX8zTl54lYO62QOOMHfwI892dX\n          oi3xwOFlco40SCR3yLFzEgeDM11ESCJNUdookhFUzka0fdVfagQ8KAw+AudFpAS24hqMfkBQMlKy\n          FcB3an7XdgcSvCMd9SMCsYRu+IDo9jKU1OcvoJNsCcFVrNTpsAIevNFKR/MEVLs9gQ9YYUCrOC9A\n          5WxpuY0FwNZu7btpsZzYkuxmZVtjJoC01nHFPOt+THcn5PgyGON2Prh7+oMqKm011QVbQ+wTD4Gi\n          86JHj3ze9Qa0r2YqWKjxsYjuAfvr0s160BOj5SN6kZ7AyBWaCSvfJG/oFSVGqQ1NLBRKqhrLkTr6\n          LdtSuwkwm3T9dzVvaQ+ds53/Iz8CSqHnZS7YO96H1x2PaQG7P+JfaS9T7gsWhOGR97yIGkPnRImV\n          bM2wrIKeKGJTsF073s+gh42tfJHlK5XLZZ5lYnac/QbGX4wSugMAAA==\n      headers:\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - X-Request-ID\n        CF-RAY:\n          - 9d0a29d32f8429a0-SJC\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Fri, 20 Feb 2026 01:17:17 GMT\n        Server:\n          - cloudflare\n        Set-Cookie:\n          - __cf_bm=Exbe1OzsP7DBnOKqGcMySwd9KvdoRE6vsY9wvsIL1SA-1771550236.6650586-1.0.1.1-Tj1ldgC6LQQBK7K2S54XAbmgE0kFGUtk.qj3GkZ6tJLZ4fZYtsgX2UOZGTiAgxAioKY7gfxlz5HIWI3EsYFwENr3dm3EAO1GNDzyuuelttVYdsb2oRku1y3TINWGmsh1;\n            HttpOnly; Secure; Path=/; Domain=api.openai.com; Expires=Fri, 20 Feb 2026\n            01:47:17 GMT\n        Strict-Transport-Security:\n          - max-age=31536000; includeSubDomains; preload\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        X-Content-Type-Options:\n          - nosniff\n        alt-svc:\n          - h3=\":443\"; ma=86400\n        cf-cache-status:\n          - DYNAMIC\n        openai-organization:\n          - future-house-xr4tdh\n        openai-processing-ms:\n          - \"467\"\n        openai-project:\n          - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj\n        openai-version:\n          - \"2020-10-01\"\n        x-openai-proxy-wasm:\n          - v0.1\n        x-ratelimit-limit-requests:\n          - \"10000\"\n        x-ratelimit-limit-tokens:\n          - \"30000000\"\n        x-ratelimit-remaining-requests:\n          - \"9999\"\n        x-ratelimit-remaining-tokens:\n          - \"29999812\"\n        x-ratelimit-reset-requests:\n          - 6ms\n        x-ratelimit-reset-tokens:\n          - 0s\n        x-request-id:\n          - req_50ff203f076b4db7bb1ac74b99147234\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body:\n        '{\"messages\":[{\"role\":\"system\",\"content\":\"Answer in a direct and concise\n        tone. Your audience is an expert, so be highly specific. If there are ambiguous\n        terms or acronyms, first define them.\"},{\"role\":\"user\",\"content\":\"Summarize\n        the excerpt below to help answer a question.\\n\\nExcerpt from statement_0: positive\\n\\n---\\n\\nI\n        like turtles\\n\\n---\\n\\nQuestion: What do I like or dislike?\\n\\nDo not directly\n        answer the question, instead summarize to give evidence to help answer the question.\n        Stay detailed; report specific numbers, equations, or direct quotes (marked\n        with quotation marks). Reply \\\"Not applicable\\\" if the excerpt is irrelevant.\n        At the end of your response, provide an integer score from 1-10 on a newline\n        indicating relevance to question. Do not explain your score.\\n\\nRelevant Information\n        Summary (25 to 50 words):\"}],\"model\":\"gpt-4o-2024-11-20\",\"n\":1,\"temperature\":0.0}'\n      headers:\n        accept:\n          - application/json\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        content-length:\n          - \"884\"\n        content-type:\n          - application/json\n        host:\n          - api.openai.com\n        user-agent:\n          - AsyncOpenAI/Python 2.21.0\n        x-stainless-arch:\n          - arm64\n        x-stainless-async:\n          - async:asyncio\n        x-stainless-lang:\n          - python\n        x-stainless-os:\n          - MacOS\n        x-stainless-package-version:\n          - 2.21.0\n        x-stainless-raw-response:\n          - \"true\"\n        x-stainless-read-timeout:\n          - \"60.0\"\n        x-stainless-retry-count:\n          - \"0\"\n        x-stainless-runtime:\n          - CPython\n        x-stainless-runtime-version:\n          - 3.13.5\n      method: POST\n      uri: https://api.openai.com/v1/chat/completions\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/41TwW7bMAy95ysInZMgThO32W1DdliBDRjQYcCWwlBk2lYrS55EpwmK/PsoJ6nd\n          rQN2kW0+vieSj34eAQidi3cgVCVJ1Y2ZrD+svv66O9gfD58/vjer9dqtvt/uv6ib22/lQowjw20f\n          UNGFNVWOeUja2ROsPErCqJpcXyfL5Wx+lXZA7XI0kVY2NFm4yXw2X0yShJ9nYuW0wsAZP/kT4Lk7\n          Y4k2xz2HZ+NLpMYQZIkcuyRx0DsTI0KGoANJS2Lcg8pZQttVfVch4F6hbwg4jzCMYSM+gdGPCNR6\n          MhzZCOBrtZKkbQkSGhc06R1CYBVd8wHknqTPw4UyhSjcBgRXAPHrk/M5C0dZVsN9Y7TSZA7Atezw\n          EKKqxwI9WsUkD4WzueXOpgAbu7E3w/o5sQ0yjs+2xgwAaa3jJnj83eTuz8jxZVbGlY132/AHVRTa\n          6lBl7FZg63gugVwjOvTI533nSftqzIKF6oYyco/YXZeky5Oe6LegR68WZ5C4QjNgrVbjN/SyHElq\n          EwauCiVVhXlP7VdAtrl2A2A06Prvat7SPnXO9v6PfA8ohQ3vd8be8X687rhP8xh/kn+lvUy5K1gE\n          9Dte/Yw0+uhEjoVszWl/RTgEwjpju0peWa9PS1w0WbJUaTrbpulSjI6j37WX2/PNAwAA\n      headers:\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - X-Request-ID\n        CF-RAY:\n          - 9d0a29d32ebbd021-SJC\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Fri, 20 Feb 2026 01:17:17 GMT\n        Server:\n          - cloudflare\n        Set-Cookie:\n          - __cf_bm=UoqB14bh3EAxhUd8q.uOgn8eiB9m.k6Et0kMlzDmp30-1771550236.6667328-1.0.1.1-0VD5u6g37FdTdmOniH78xAsSU0STD3OPEdUp5LSWT68c3QYplGUNEmZK.kDjk.wR6wTH6nxREfRcEv67tZMApFxoy2Rpj5eo7cVTmwHcYWEC4LHRnkREPBtUeY66PYXQ;\n            HttpOnly; Secure; Path=/; Domain=api.openai.com; Expires=Fri, 20 Feb 2026\n            01:47:17 GMT\n        Strict-Transport-Security:\n          - max-age=31536000; includeSubDomains; preload\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        X-Content-Type-Options:\n          - nosniff\n        alt-svc:\n          - h3=\":443\"; ma=86400\n        cf-cache-status:\n          - DYNAMIC\n        openai-organization:\n          - future-house-xr4tdh\n        openai-processing-ms:\n          - \"824\"\n        openai-project:\n          - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj\n        openai-version:\n          - \"2020-10-01\"\n        x-openai-proxy-wasm:\n          - v0.1\n        x-ratelimit-limit-requests:\n          - \"10000\"\n        x-ratelimit-limit-tokens:\n          - \"30000000\"\n        x-ratelimit-remaining-requests:\n          - \"9999\"\n        x-ratelimit-remaining-tokens:\n          - \"29999811\"\n        x-ratelimit-reset-requests:\n          - 6ms\n        x-ratelimit-reset-tokens:\n          - 0s\n        x-request-id:\n          - req_db48628c9f6c4a758c995b4e09835016\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\nversion: 1\n"
  },
  {
    "path": "tests/cassettes/test_partitioning_fn_docs[True].yaml",
    "content": "interactions:\n  - request:\n      body: '{\"input\":[\"I like turtles\"],\"model\":\"text-embedding-3-small\",\"dimensions\":1536,\"encoding_format\":null}'\n      headers:\n        accept:\n          - application/json\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        content-length:\n          - \"102\"\n        content-type:\n          - application/json\n        host:\n          - api.openai.com\n        user-agent:\n          - AsyncOpenAI/Python 2.21.0\n        x-stainless-arch:\n          - arm64\n        x-stainless-async:\n          - async:asyncio\n        x-stainless-lang:\n          - python\n        x-stainless-os:\n          - MacOS\n        x-stainless-package-version:\n          - 2.21.0\n        x-stainless-raw-response:\n          - \"true\"\n        x-stainless-read-timeout:\n          - \"120\"\n        x-stainless-retry-count:\n          - \"0\"\n        x-stainless-runtime:\n          - CPython\n        x-stainless-runtime-version:\n          - 3.13.5\n      method: POST\n      uri: https://api.openai.com/v1/embeddings\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/4ybz84ktw3E73mKhc9OIFEiKeVVcopjI3CQP4f4ECAvnx9nHCddnMReLBaL/ma6\n          1VSxWCzq++evvnz56m/f/Om7P/zw1W+/fPXn7//+w1df17Vvf//D77nyO/7/5cs/X/8+PvndX775\n          7ttvv//rH18ff/3w+79++90/+Nn46cp/PvTvO9Wf8Zux9zp37q9/uvZrLi4fPseN51VLy7Omf/3f\n          358zd8w1HxeXxQzTD/qyked5dR07J/bjmt208L1kTavW6ilrGmF3zfm8OtPd1vDn1bHrUTP1Kqva\n          cZ/rGrHtmCxsTKt7TLnvvCOzLZcneZznxc3TfUgIjO8P2+cZrZspQd1zhceO55KIy8x1/zsur2Cd\n          XGfI48e4OZKted5i+XJju59XfeVcR94/2VWC+LzKPXPO52ItWNPaVxaw5r3jyALmzhsr5bPrsoH8\n          87zqlqzryLoA1kiX1VqcjBu63SPGdZ4o+0242e5QyCThtatxtBtngTzBIkEY156r8AOSV2gcxgag\n          cz3XYGRYLNnK4eQXj1PQAX12Q4O2F9DRdHa7Pk2wDOIjR+gS5t0kpWxmVjpoMpydPrc9tzL5C8Yl\n          MJfIzP286YFN7p2NeGwvedA6BHvH0qwj3jbbHgT7+NwCYHjTT2gufiC+sdLMh9wAkrlhQx41T7Hh\n          UEJaQGakLmsTQMUcJDn3HrKuCS52aupWhvJqcpU3XfyVyOwilMxQ/izyuo0TL/C+8hLuGSNSsuyE\n          nceOvaBxYI9jQuDcd2psQeAAxiGVAkIc64lCT2MJz2uVWeRRKgiChHt+0kiCoxAkg6AC3SuI8+hW\n          hQHgdVrG3gV1KVwm6QZmJFDs04E1UisCpbItbFRNA54arJlsjEsJpfTs1XJ+5AxfLecu9L2U/dz5\n          aLgWq1svYfLhDUn5NROiPItIyubcE5Fbq50fEkEXxqK2TVfUAzg/U1/tnEyTerOJw2lCoGrrmZlC\n          6+dQMuUV2GHyS9UNgmWTe7vRbMFJiy4ljIIjyOGWRytFRrIPK5VPeZbymVuRtBAiVbgUyvPxFAR3\n          JZ6SVlTMRlKwl+/OMWunQtGNyjieO0tZjnTlXlaAbDsCT8LCxs4xG0nNCoSCY5/oMNgsdy+FAZV8\n          PAThW0s4XC0bjmjzraLBUA3Tc/8cuN4Bo6ztIRXkUEK3xnajIkoPKicADoKQbXuRFwpwEsciVAfc\n          zfOGifqLEymaejhZ4/plgKBlsYJ17o72WgcpI2qMWjVPPNUgGpOna8rELjWrlWolXHCeNRxY3Aq2\n          dAQwzD0KItvbs4XvwtRTagJMliuigXuu/UDh67Zgnn3VrJml85UOaWeKNEQQgwD0tz5tGfjeU9cw\n          i0/lDvAuis00l6r+kYyqrgYiQHhjgm1eTu+KCsylHMl251C9sWiLWlmm0Hvb7zuEtt4UQ25Gqx7s\n          GDk3pTNZiL7z6CHf2bUqGUUuIEG2vAEigCUc6TbBC6g7Qlxgk/1q0gbpTibJApD5FGGt4zzuDL/t\n          1eZGJV/NWmJGqQpBbpyCuWaDVcOztVxub3JyXHTUHK2HQREroaIuQiUXa6LpVS66lK/wKUrqRAH8\n          uVvwiN+nQAUAuzSL1v9XsIUKwYoJMA2pQaelcEsIRpoGOrI95DkQs4epooBD7w35OkEm459fr4Y+\n          U9JnQzhnt2Q/Jdik6dqAbGhSgJv1KJCvqgktEX2RgITdrgRk3lW9kRbzpltebxoE5UonRECua292\n          q99T/6PU+5ry+nPRr6ncpQTPyl+p+nH5o1y5vcREa09PmRpyNZL+THVLNemoTHVFEonkU/n6clUZ\n          lE9SBRv9gF6EsWl5v6Vgn8EydnCkWi1Utu2zNZIQgjV1YLScJrAAau7e0plCKlC18GoQo0lXmjjV\n          aJSr49ofO6XpqlNDTdiU91QE3jOaSqYJhX6l6//cMH56VyowmXFUxUy6sJha3dktT8UFYrr5KTS8\n          PEghdEjV0eij8NayBVzlyeb1bMrPbk+bSEGwIU0j6htOb2bRKgLXBq+JzHe8kX1qDRarovFSuGmR\n          xkptxOth8ryQOTf9ntwyYJE91I2hgpbjKM11aXJlFrT7vWojklUeZ/4iywBlgl6YzZBJ+CWWUlHx\n          zhXSYhGFWBEHi1eLZjOV5PFWxiclJ1Nz9tW/qDkIE6W3TmMVbxz1+4KsiSVIpP2DjZQ3aXZuzqsG\n          aQlik8XS/FxvEvEkbH63vgJhmd29qBoZIue8akeTFpX4YrBaeUpLbaJSxMhMeQVyHjCZ+lekwXSJ\n          LLHmB+pJccuyEYVhkHe2mhtu7s3uBAVxRSGOl9MXzVWLC0MItsAF2kpV9irVtFvO7ypewnCUgqub\n          xa6YPWyy/2nBstKT8UFlhyFe1dChH2hTglnKZ6k/AHMTa+mAENPIu4aWD3qqTBPqkXaLh9Jppp0x\n          eZRLo3XGi6aFduCyIZKmytHREkM58+Zf7rekUZmRXN0uJSrReNpVfjaNgE9q4avJTU7VfiCwuUuB\n          REgBRXBT3t/1lcoEaVl1faluKQaCQUxjT9EXjfkjMaqZh77Sqn+RaNZsw+r6VPV8NmtgJJaqyVtv\n          epuBsnn3rQOaSZd/sxXoWTbDUMOsPvpwb4s/bsyiBe1ueIGjFfcT1xV4IEtVKLuyRJ3eWQ6uWCpw\n          Wpn1Mq6piaQpp8ZuzhpVHAQIeSXla2v5YJVaJ4iQHdeOd5dL05ybqvVbizjU1SzfUkFWbaAO8l7m\n          TbOHeSWtPt3mKfCjuc5WIWdVPKwlJAFodFJNx91Hd1Q9ubc+99iauygA9Fp0R5/12lSLZYO/3RWf\n          PYyPVwR80aLIHkTNqpbilEZMeykEb+p4dLHP9Ke/wPpiR8l+lWsoB0SNgnQ7LWYzYCkye5hUg1n6\n          ukGfsrFcaAb2osipLR0UqTb5QO5HcxZKraLV2gmBNc92be+Dpq8ZI+XqQmGqLQHmjWhD+qgxtfph\n          JQHJ4Kb6FyiSjvajNKRvIY8Ew22C+GMzluZNis+y5EI7Lxj0locrL0xdsQ9qftMTNoPe0VVQUehg\n          y5FB+rqAm1rQiAiBenXu/HGiM4H3isYErEvLIC1SEB+drlLrz+hlYH4Ye6OOd7OEyNiyRgTLQQT2\n          bONlhMloiqtEa1dsCHkN96rRXOvqR/XVqGaVortsY+20oKfRLDkQQ5JYUzfAoAUhLxFvx0XgAyq3\n          EEJtuYr5j3NroxjNo2Mmvj0lrMSfJ2lP+PFBNQUgzdVnzNqZVk1AVfr5eXltp8Yu7YDC3DUMV5KD\n          4Wj2Jb3YVOCibs/OYiMlKZ9DRzmVs7uN2Shl6N2lbs29qbj83OVyiWTTjKcnr0wWE5LlN5sY0qFE\n          zO5fQGVt7oVqtG1So7IOtUxlAWp/HaZSlvYPzlb5OpHSDFakttRILtKP6yTqoh2uxOrz4SzKTJ0N\n          kspV+l79ABrO0Ubgn+aZ7BwSZbYS5ZC+TkuQY7PBdxYNa0pm1LBAzT5Dt+f6JVNWwF8H6QS+5VWH\n          jpntZBme1o6mFYNcXW2Z2EdHGFSMPH3SW+X7qkoC7T51GqcnJN5eUR3Z0lvWgLBX6GsyPxio+13S\n          UZ1R1EANViQv6JpD3xUpRy8tvofpQL+O16BcRvz/Q4jvQYXddmiIbQLSSilzlhpztVK8ui7NqOeS\n          fpz31nEwJf/qBeboREexv+0oE0k9Q3cfpJqpuOEV1CreAPWMbMIR/kLiagagRlW2lWmkJ6Hotuuc\n          grancO90mSP7qoe5MoJTrPXATs27U8m3r4jMHd11pGUqOhOKIvEVYa8hQTQ01pPqMJ74FWzf8dv2\n          ac1Y7dACjS3gX4r9ahHaYKbc7zw/Z/q9oVLHWNuJRIPU1gl1rWYRyGwHU+EKbUdHIIza+TQIyEy7\n          9hi016rRN8XOh56l+nxkuE7zTR9yY6thwxaPb786Mj0b2yTve5Zfg9HTTri1DX4P+KstXXryYLWh\n          LI+nI2nSkCbFm8tj1BvTA6d1wvlk6EWaZG99B9iyduC27P5stp8esPux1a/+v9FLkzHvxbKRevCa\n          fCWRr2R3DplZltqY1hREO0nw0Xr+nwcsSKQ5P/ieOrV8N1nlE109bPvyc6hY7TwG2KqT3jqcIY4q\n          2uvM760+q6mBq4dVWUOdNGl8cCgnfWpzqZpqoiBbz27gQjfXiEhP4Lg9wP1GR52SPmq0vk4+t9NO\n          dG86Hooaprpawlz1duTtjBp0twqRd7Qjz/Oyt9J2vIxurbtV8GnIGnlDUN6O3p99WwNeU9pmqvNJ\n          lF8bp1JL/equEOZz2/E61HFzlpAyN5qcrEN/BNYalo8lOin7kKyCqCNwo3097XcQrCyyjrlT8+K2\n          u1EmrdJ3nZzTszL1KxDkiDaASJo+FKzjafN0Ts9sxvHh69fU5Mp8yr+3gqb3aMckJ29aTfDP7tqb\n          u+oYU/vdBCrFkg1e+18AAAD//41d24plxxV791eEee9Q94v/xQQHNyZkxmMyEwgE/3uk2tuQI63D\n          6UASaLp7+uxdVUtLS1Kh1bO+EJg4obIZCsTW9fdOiTHbQwfn5BWNKsd+rqZDDfEITrtHnukWYS6c\n          K1ufLvrobOctV68r7SJHTCyh5ABzqCaOqp2dbCYzsKlUYsOjJq+PtE2JpgKgOV0LDS9yFZ2gNQqc\n          bABUqcqpSmbgCLFmnDtS0cU8wLl8BLhGMzU7f87Xes6PVESs7rrJWVSWYTUb50cyZhOdAzo8BV58\n          tKlNI+pmNaHgzBxQq6ItV2pldOsXjghk2+D87yrIWmOpQgB/OyGtFWeccN0aqkQ4Ol19sthqaUOD\n          fgCleahCbnQbjXNtDiVbsTdsWQBd8YVrrcp4VtO8PP2wJNXHLrmZ/owOuGXMLlBjLdWQa7ExFFZw\n          Taq+wRfPkEeWO9kTUe4dR5Z9LECbbCsbn3Ohm7bDCb8j6cIk8CW/ruMR+WL8AS6yGH1CNtUDe2rl\n          eTiG2dp9AGK2rERboxOnGjgB6uPLkeeCY35rpcWf9ejgu05tVNWs8Cj2L/BzUXe9X4hwr8McG2Ep\n          gxl7HfA39LObbBQQyKnRxfehMMJsL29PCBwif6wNm+/TAydFNXO8os46qgOmyr3YXnPjmRUT77bL\n          NKWiqCsFm69fq2Qnemg87/FC3HxUOp26kfUBcSdVxN1cMJ3ciI45KXdeZRkswTlOIlcGTxF+8Id9\n          8QA4YaSadI5/i85sANUGsJm8QQrcZeQSymDJdqHsyZyxUMXXVY5ExkZ7AfKdWglR3xdXhdkfUcuS\n          bgGrZJcojJ66QJrdcEJPO3IAk7YNj8UceskcWtVOnwOLlrNNZnZO5v2Ix5c4G7HldabNnrpvdQTu\n          iXbEPFfAxlWeLItLMSvyoHqq6MCkYa8bcMJbBVBpKpmmN3a+qpA37uCAzeArSnfSqf7m4NRkVjM9\n          qgqu51pLVg0kJwCt+ySuAyeJqCI4BC8NBLarqrHr7MoBlUmI5NIhVShf65VTP7W5mH30+vys79u8\n          aex5lnUmlUNdfSzRuJ5D4lEFfnMCj+bIXILEv8JGeqN/ye/QFPQPtA9sB9ochn4pHB7mIKYMVREK\n          5fBSM009cyGBSi+JSuRHI8tqEyesS5X/YUHQJyrlDosKTVU2HhLHXbXhVFnJ2AN04r0UrW0kVJJ3\n          ZTjxi01iWmXRk0cQ6ZZLm2mPZfYvoJGszFxnezpMA0on+hL3f8zKVEr9huKpWAJJkrcnlYailC03\n          +mALUq9meodNKYc3ATgMhqpmeBCin982VcNHLrIZ8S4Dpwi96DWZjBGrsWyTV/JZTlXjHpGNS0ko\n          cjMuqdF2PeShj9qWkZ+FamItPhyUzqklPW96xKtOcLGYAg/SIOI1pRYaLxzA0wA+IICrmtH5jJ0U\n          gmBJdv5X/ZNcJqah7vskQuiTnKW16ZxN4eRSF2Xld6t2pW9lvMORc2PftG1C5pbqMObj4gRS0+HC\n          Lco07zqfujqugA57/oBlAF3yHN5MVS452znY5LUaZHdS9RJs7byk92crwY5sqQESB/hLv+05Qk/3\n          OCyxYlBxqoABu7HLC+xHXWjouuwHxBbipXscit1hIITaHyDZpjJAnMFtWbLCQBkr7uLtSTko9Fy9\n          NGMluEl5gLw6F58bsPAJHrmK67TEv7dUvEORz1RfGNlFNHP6C9CM9aKVONNquc1Rgl2Pzn6ZpkKk\n          e5dZEg3FMjiE9g/7QVpKwJYxmmqwIiU1/wBPDMJ/lskHAAWGEkmVB9eWI4qUZV7GawO6ooE0lGd4\n          7FIIo6AryMNJMqZ7kBIN1oYdG5U9w2QtuRhz21gglQ4FRMt5dWfCqANTFQGgi0Fy8mtbAXEE09np\n          MphGyzAnJLob6borw7TfgFNq16QaPmWjbXGYWOIEjq3pDnd2JStZT6Tm3hiQ3SsTr2ssqQh40kth\n          Ik/D7P5kTsaHBlYA0uk0COC7TKfnyPMnHTZgG81dHHJMGsNUlM+2Urwv2ERFgQX5PTSlpmLLzaWB\n          hQ/F9CU8e7G6myWSHPdOUzdln0Dlys1gwfemMiDbBtevpbprTzN0ctbZdc1xzVY9X/CNSt7Skd/n\n          NKIZQEgty0dfor0ibWHNJ40bAETaxYbyU7JhSQrLLRXmaBGLmcw5Q09VI1lC5RmON3RxiiHMmBDK\n          IW/qEsdG1lNrYNGrj2BvltYPyEnoYOg6Ac8cBurWwI9yVCGrAkW9mT7NQcm1WHCWb2Vu8TsBbGzL\n          o+6QqG7GRp3GRHtDemqNICJtZkFOpIjokNH2XOOGbg80Kq0Bb7Q0JAq10lL+aElC5C2WolOcfFkk\n          meF5Sk1tmzqyBybg67XUE5yGOSsnPThwEH6hMTLOYgbOC8ZeknFF6AexgKQL4E6XRmXKfFbXU65z\n          GGkZXTUf8uPFBPlCVoWhMtW81VKVL1pzFXdOmV4vFJy/PbN5PgmAQ+ODk8D0FKQDmuk1A7fwk3wN\n          9MB52PB3N4Z5WF1tVJxWTT2g/aLpC+tLBDFxF47aiyeTPtKtokJQn6BbBueGtwmZf4DZb0I9Cbqx\n          Wmg+lMVZp7eZuQ266roB0V10ezC3ZCuhMnFK9WI68iOPHJa4MVOVX8BywI+hnjScvWY0LDQVDQ9+\n          PNMB6X8zV5eG9YW2vJhDdbHARaGh/KvVxcQVN4nayWFaU0/ng1a/4IvObV+OFk40PTomijzMjCgI\n          aNzWzaJBaV6yDiHR4G7Ck8LX7TNRHLzdytIR05t3IXLA0gnfTZoEIDwI59TLleTHgeE4+SwfCS4I\n          w2AyWcziMl/myqnDkPlgq3h+RudMd2qLgr92L2OHsBNNxQYIhK/aI0DvmrSqYWcAtW1XqaMCWjBq\n          zWczyAMD4tLmz82wF+hFR/uo6Gx/3Zz19/c34dLrdIsaFhulhzZZpynGE9VGwZm+LKMShV3b/Z65\n          RS3xBcj7sd2/5kyjqqQUKIhZccMgyIlhUjBHGGJ4g8qwYTwIFkcy0MWILaOSK2ME1XyJTZPxG1Ty\n          ZrGRIfK8DTNMH51Ksu9H8vJWGZGlTOo/RV9upmgmQKTHdf/M8pOIQmZR7B+Tek5Qx0PAt2tYg79A\n          I05YgooeacytjR45JyPbBi5MdjPhHrBfX9UiX7Gnsch1iGGC2XiJXC4lQMSqUCLyNRI1tWFE1yTR\n          pSOIcfIKTLQc6L0o0qbOwRx1iwE6UkMqCqYO3huZC0WOaJjptNHKAuidbZg6afUwkFgYRVitZ0UZ\n          TnZct92LwZ5SGcCSTLRXXRDOBOWxNP6LygU1ojJUaar2nIRt2+UV0L/2KP6mbUNuui11yM1JHNac\n          2n8mXX0q+WNhNOm3Rmg/jULh82M0lepcAu1JYb+tY48zX1aPdjoHnz4+mvJ6s+HGqJpMO4ABdIzR\n          AbAVdJsU4TBh2L3eLDN3My179yhIRclygG57HjjFy9xGxp0onmLVd1PDpxwhtko1NwDTIt28Vjke\n          sWiThgeqpgPs9V30DPM6/2egK3p7lS/PM0qyrKpC5tHESzTsTI/A4jcvTY0IRBr9WF1MFKYR5nfz\n          yB5eU4oWG3AFjNQIWOsUHrhYRoNHm37YBWSmr4YNvHqVM8fL3jaENGnHr2xVV0Hl4aiapn4G8spX\n          HIYHJ95W6ULrEqB75IJV3UYkjy1YsNMV65KSEN56EGCcJ/Jkqnq1I5u6WxNKbCYEVuuWSWkaCT/Q\n          gGpnjzpSk2kCaFOr2cx0UTmksGwBjfrQGGvE7z+IpIB4Cmmrvq53ykeNzcLRMdS4bJKjMCbgLVKm\n          vD31bdPY07fy0sCGFkdH+1+3wPnCgdoQ7SfqTl6aNeTR9JeYk5InI6gSs9RMPMtqrOdRzARx5r9M\n          ykXfBIBRszajeThWQZFHVdfEqhRkk2faPIbftcAplz9F4LUx7fjK7ME8NKnhqCl6AqP3SIahSluc\n          P2mSMWG366XpNfHdgANoaLZiL+SYLWOpt/MH60mzercUyMivTVFe6x5UE/nyqDoYhruDpvlPe23p\n          qlEfnFaaKMyD/s8bJilksuvQ3slTZdsFBIBSPQ37xGb7OU/3eLkVDM+5/KKBdFw/ssoJkbPdTIGt\n          X41lQOPPBBa7qGXM4rISvN6t7GToEyh8i1oJKaI0kbxC0eeRLFha87E63YRO5TTdskfJM0gXSV+O\n          hcUVhgBan0ZZYDJpJXZi8gsIMjfIsKmSxNXdmaxanitWcfK8MGzx1mxCH0WvoLD1NTzdkbo0c64X\n          AmDTgVKHqkG5i9eQuCeEj0sDx1Dz6Wg390E7k0zpKQMNDKoywJfVW+r5m3Xxtg8vrA4sYr6Uwcpm\n          xrV+Yg5UT01Mr3iuMrRrmTyrkAb0mAf6VVT12S5juakUIpVA3O97YPktu8rNxruBtQiIbtrlB3h+\n          VN8bgUal/xxS9D3AJD41rnEA3o41oBxx6+KaAL9b0zyD0HsOREYqLyJhz3yAHsNm0IAi/+KRGEoN\n          X9MQ/LxxGJuJ4v5iOVW0cOXFzCl9KY3qd4XvqIkl24yEO2EP8/IyTy97qhx5VA6mXGqwqGiVAoYt\n          wtAaU6/h9DaBJ8Mjq4PPSAXvyVW3iH2nucXJgRVrk8yjjunBOFeHY7c7gFIvHZESNplcwsLNLs/O\n          qjZooJmlD9lMnph2A5xx5pnajNG34IZP5uxbOuMBSUYSs4ypEPpETQwzG6Ij1nFLSNOEoy3s5x4I\n          hUkfWCZJIafTiwX1c06tpZFEvXFCvY2dmk5rWNtq8vCZ1gxQ+i0vNzzA0re/dpzmSgU2FEjmaT4N\n          akG68e+uBr1H+8WzFlAzThDQS9wDeESLrdkUGhl44SYrs0ns8i2iFvvOQJNGucRMFtyJ4zYJaihk\n          pyxAKLTiZ76vpMIlFIWO+m5nEsOTqyZomCT60naUvpSyo9fdWNzGMavafwCcdnXDfls1pf06DCHW\n          rNAEibel/QuWvPYDFa34NNTJ9lr7cxx71KS53D14KJ3djw0NDsHgN2cxsl7zu1mBm556rI3bdOo4\n          MU/Ohsoa0aQMne3ZxY/XFuLNkR4+y5tu7B6rMpfxk5k70AJrMvPiU7VhVe9mBI0X7MkLSCf5y9gX\n          csw2EWnbClgmoZBMdckhUjeZEEETWgtDj+TdjC7iRNRGtR7ocLuT8m6mjjirRDM06C+wWfmiu6v4\n          CJpqZxOIkCbsHxAqMfoM5792UfhUyTqmwpg1y5ngfvJULxbWplei2G1rbyHNeUshyeKooCdzImvl\n          ine6qISLokcmI35ErLUOVFVpOg6abI8gjM4F6Mo+wuAlrtXcp0x9cHAxmHCuIpfNm4BmABT7aTJt\n          uHNsMKoSiWpgBhyc44OURmHMQjarCo1hc71Mlb5jlHEOj1ehEk+amYtgrzbrLcwaV9NzIevll68w\n          BDiryiTiqyMnUmJ8RdUpfC6Eg6p1pRObPaLmtoS3klGYq/lYXB/TXUt4UK24C9KTtRk5uJP+U4XB\n          5t0uTaL2UmPHCulvJbDYS6ovZ7aJrw3VN2IBmUwoSq8n972yGsGCCxieJC+EqbFx3HHhfb42YkLF\n          rFPh8LnpQJXSTALUgMsgz6PQlVsMWZwRncedNWtZE5rCzBNOx5lB+IknPHBqPvpjBPZ9zUH17KvJ\n          2YdxIbwRNOkVw8y/8TtfsM+meah5F87y1982rSy2qSSf96kAsDGxzajGfIgmfYIUskpz0I5CwiZI\n          THnxxCPSt8nsfpaf9XR0QKIX28rHjmifu4bteDV7ejDF9yQltvu12c0UTKBR3S6eDJ1WNhTBuTzL\n          a8txTE37v38JdBulNdr+MnBoNWuHLP/12pxiHLlYVBpaTJOGnWSZXkHIRh44hzQ90+5WOQgbn6iO\n          9sLfcl84vDSSktPV1kzclNmpmwkxupOvoghadDEjfdLjgn8L3ZG3/iCrCiqOyS6LN4PYNS7oBZbq\n          mpyaDk/sa2swaNvcx8FlcThDRzHytHem66nqzPQT15/auTX15ij9VJdgl1mhdo/OzPh5M71z9dkQ\n          dTJS2ELheLmOXUHPu9bsZnhst2yJ9ZlDUAM8BavFLj2ZbOdUvEjM04bmd+dzl07Ru+3DmQsNvmsb\n          l9cBe/SS70JVqd4zxZn71JtwsP3SXqO9OnD+VHukqXexMup84I+7v/bT+f8/8L8/8ds+ffn6y/vn\n          Tz/+5dP39/98f3v/8vf3X375x2+/vtW3b19+/vz50/mmf3/7+dd3fNN/zw9/+v1fX7/8/v1v37/+\n          8/23b/jy/YA/ff/6/efP//flH/gP/fHD/wCoDM1gLYIAAA==\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - X-Request-ID\n        CF-RAY:\n          - 9d0a29b1aa1be0ce-SJC\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Fri, 20 Feb 2026 01:17:11 GMT\n        Server:\n          - cloudflare\n        Set-Cookie:\n          - __cf_bm=CMXV18y.4uIU_c1YDFUXu1U6sGmDMaWPY3YkJf52.gc-1771550231.308986-1.0.1.1-vAqPHgNaJSKUBTPtWm3YxHUjgnl7Tn4g5VeqYJaZkcNu1SN2uxGHZwwdtUSCQkwLf6qTA3Ao.7LWzgPlKEGEu7NaeWlClB1zpOjkJkLD.pbZ06rr6eBONdmKesrWezmH;\n            HttpOnly; Secure; Path=/; Domain=api.openai.com; Expires=Fri, 20 Feb 2026\n            01:47:11 GMT\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        Via:\n          - envoy-router-canary-6bddd69c68-gnt5r\n        X-Content-Type-Options:\n          - nosniff\n        alt-svc:\n          - h3=\":443\"; ma=86400\n        cf-cache-status:\n          - DYNAMIC\n        openai-model:\n          - text-embedding-3-small\n        openai-organization:\n          - future-house-xr4tdh\n        openai-processing-ms:\n          - \"84\"\n        openai-project:\n          - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj\n        openai-version:\n          - \"2020-10-01\"\n        strict-transport-security:\n          - max-age=31536000; includeSubDomains; preload\n        x-openai-proxy-wasm:\n          - v0.1\n        x-ratelimit-limit-requests:\n          - \"200000\"\n        x-ratelimit-limit-tokens:\n          - \"200000000\"\n        x-ratelimit-remaining-requests:\n          - \"199999\"\n        x-ratelimit-remaining-tokens:\n          - \"199999996\"\n        x-ratelimit-reset-requests:\n          - 0s\n        x-ratelimit-reset-tokens:\n          - 0s\n        x-request-id:\n          - req_a0611cad53054552bc1257b730e17054\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: '{\"input\":[\"I like cats\"],\"model\":\"text-embedding-3-small\",\"dimensions\":1536,\"encoding_format\":null}'\n      headers:\n        accept:\n          - application/json\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        content-length:\n          - \"99\"\n        content-type:\n          - application/json\n        host:\n          - api.openai.com\n        user-agent:\n          - AsyncOpenAI/Python 2.21.0\n        x-stainless-arch:\n          - arm64\n        x-stainless-async:\n          - async:asyncio\n        x-stainless-lang:\n          - python\n        x-stainless-os:\n          - MacOS\n        x-stainless-package-version:\n          - 2.21.0\n        x-stainless-raw-response:\n          - \"true\"\n        x-stainless-read-timeout:\n          - \"120\"\n        x-stainless-retry-count:\n          - \"0\"\n        x-stainless-runtime:\n          - CPython\n        x-stainless-runtime-version:\n          - 3.13.5\n      method: POST\n      uri: https://api.openai.com/v1/embeddings\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/41d2a4lx3F811cQ86wxasmqrNKvGIJBeQYCbS6COQYECPp3R3QfyuyIuriXD5TQ\n          PLeXqlwiMyOz/vGH77779Mtf/uvrf3779KfvPv34w6/fPv2R1758/+17XPl3/P/vvvvH9e/HL7/+\n          9JevX7788PNfr59f//GHn798/Tv+W/nXlf//0W934j/l30ppkSP2XH/819XPuDzqbC1nf16N2UaP\n          mn/8/R2irBUl43GxxMjMtR4X65qllDWfN62tzTqr/LLtXWvI41fgnz2eV0v0snfrz+e3UvvAWzx/\n          28pePZfdYWTN+fvLuNozouzntZp9RR3Pz4q2evSUBZw1dtdvbVinXsp+vmsNLGIf83G17Wi9xPOn\n          rZTessq2lBk5dQXabvjQ1eQFWscPu27BGvioGvqtsfBx8qxdd2ZtzxVYWXaX5Sur7iEPKjnmjGgi\n          QTvGyClP6tlatFDBXLxHkdWOUVt1ca0Vf6+b3QOfmipbkPgos+gtSs65Mrtu2F5lbVkvLG7FUj4v\n          RoUMyTeU1aFyz52NGNHXVnmBsPFxKq9QmF1D33UtfK9pcq+zp9yhjoaPGs9dbJM6t58XK6613nQR\n          5yy9dxXExoXFCj9Xa+Cd5nxKdyYsQcZTZPBhgV+rIEINIMmjq9lYkDld2VYhyF2VtkSWaZvQFnZ2\n          ym9bXb2Pp3xCjefadYp8lw0JnWJ2RnAJtilN9NFTTGQbK0fKC2yoB4RLLV/NPUXeVoXib9UaaHIf\n          ZmKxuUu3G1s7ii5rh30YYz+3cGQUFzfcAL9sooq1Qhun2p3oVDmxcBCVXPJV0E7otzwfH5orVDlK\n          x2aX2Z4aN/BVfcqqwhZhCXpVGw2V6/qmc3K/RbCxLHWocYCHhMaKvuCjYPZ0AyABUCLVot1pcmRb\n          IEDwO3KxJXbKbCEcbNtLNwAGFuZQFiBjwUIW2QH8GHZPVqDCdM+mJqNhqaC0oRo7sw3IrL7DmGOo\n          eYAlWrNPcZ4wQ6vqlw2gkvbEBAAfbXeFGbDY+NZU0aRiPQ0s9g9O2gxWJhztEoNFmNC23BSfOcaS\n          PcB2QzNVCWEFBsR7ONB5+KjrWUBJ8yGulxDiei3mDNpqEU1WgFo4ujj/tTbss2KSJHpSeekbQrzW\n          8wZQ4RxDPDoUYFRBf3QOiddSnAM1qrb/HeqdVdV40snqxiQxaZv6AcBfYsaACAJqWMUOQ18BH1Q1\n          aG9WTF1swE/Br/hb6JHuIJXV0GMDcIASiXEvuSGC6l32hG1QZwq7CFUxTNd7iyFus1DagBSyis0g\n          dggTWMhxiL71iITblN3uEy5GDRF2i8KhNnMBKysoJErpMAUiGoApqboJRNSw3nLbiZtmqbqyc5jb\n          6w0mN9S/1EH9rioawPqE8bq0i+h8qcRxucS+wRsDfKjCzNU3bq5XIQc53PGWh4u5ZAvC0VVlYPPh\n          pUReJnZBTUaFJwQ2n/KifUOMuooFMJ0sKrzIhCkVBB6Vjte2FZapPzz05zuyQGAid4ByA+ZV+wDA\n          pGn4NzfwjIRb+HwENqXrsm4irWV2e4xpsUEFyCDaVGQ/KFoGiWBLmpodenmARVlw7Cs+rgv8G3De\n          aqDgNwaUy1YBjq9pcIKF3akWBnsGK93VxgCq9RkCrOHPA/HcVBu16GUFleCO5nsGwvEhP4QQxwyJ\n          euHJEPOpj60IN2i5n8syo1kyAXYbYtcU/gGQKKhGaNaK7RWcKV5J8f+u5SGxV9Zijy1ydXTxbWBP\n          ADt0m3p7OK3b6eLV1WcGIuOlyB2WEc5JpHoioCj65w0uJ80Rtys50jX2qEDkamywb4B4eoOCxwMM\n          iL2EUtWqcgYFKoyfBA7i8X2n4lEgH4USHlPd/p0hiXgsRNvA6JLymFiokltfSlELI8XWliEpLH8u\n          MxVc0yEPSgQoU/1KAPGE6i4jNDMIWLpdsVZN7wofKgmXuhNvECJTECm80zTdgUnpS1EzfPhulvUq\n          NDTFUH6WvUWqEVF1tRIdHgAgTVQSwUiDv1HHFFgFEeu24RRnUR+KCAW/b4pPNjDPlh2sANPLAk0s\n          TWITBeQTDIWaysK0RIxtSavS08IUBLq1WTzALwhBPZA0gAkx9r1eOQDBVx3xjAJv2FOImzpHOt0V\n          qlmIyYm8FdAjGBpVgWOn19cMwpx7Pd3CvQnA6HAj6tuwKqNbBLiASGv7iBtEBAQzrjrfuTJdJQHI\n          FUFBk/cdUDE4TQUUXJkqoLhDtvHJlpOFjoyiH4zQGD5a/T5M8RTFhyYC6VvAjgVIx9+5iTOfjpAm\n          vlsEyFhPcQs2CwurTwL0GaKf5QqV9aeAnTDFqt/MIwFUq9vSF7g1KQGnhqIs2NxgDtpDoGKBFQIT\n          RLeadYKVRhS1JceVUPqZmitep6TLAqZr+rkwW/rnWAN4c42imbOCMqQtIkRzdHE9gGKwtcuTuhv7\n          oJlpWP8iX9U7lNHSNmMAfgpsijYQxVXNGQx8g7wUw4lqlhtbULyKEReWkpQylwrGqAkiSFrOpoZ3\n          tCXGODZ+WiWkAezagBTdku1YFNUr+G2NChH7AaKI46dhYLAm0oqoPC2GDvi9ZWgcEglHk+8UgW6r\n          D5Snisl0fJOcGR1MTzMWDdZ1qeeD19k7xLzChLWpFgg/Yq0lVIfrleLUCgzzQLKlc7JUIv6F3692\n          Ae9Ynn9+6y8glu0UIg7oqgoaFBLwMTUqp64KoMFdEdBN2SpsdV3qdhEIQQGG5mcX7JqlN1kV0p9O\n          6okBogV7N7bXmqAnmkCAtwFMNJcF6IqIxFdLvusK8gbtqGJfJkJTQ4dYli4LRMVdMfICTN4GW+CC\n          Hij/enjmDIUHCDnHVJAJz1qpw2o/gfKbJjJhJlvTG2zEPUVFtQMhIWwcBj0JhsQkAo5KToexEICP\n          rjLz02b89kDca7ll2JTHO10WLRLqPy0hE/b1HSjm4dbvYlbNqu6vX0lk0T5YuZKjeTkNXjVCtdez\n          HD1rsaKuVydu44HovBjUwPd3yywH9HyL9a6wSDCg4nsS8XnTwmNbndkbUUmIb5eXsuTdvU7w857M\n          ovNW0ztp5xXwZsJJqpZjSbErGqE11hw1YcGiMIvNXSNnuNSaWrBoAVRjuk/V1yJtAEE2vTiwJNFl\n          VxH4c7PNphYWOcWnRcJ+auIAuKxNk9TOVIr5OXofVQog3dW7wbqYAzfZujVYBS2iMM4cy2rXC2Y1\n          NWkE+WmG/yoEsErF5JgpBE5aYf67waOMNPywEfcsjdA6frrSClz8dRe3aOXkW4eg1mnJ7iOz42gE\n          4CoQkoZm1oFfk8m/p8HoTF+oaeoVu9s9/Qg3XKwmXoNAXHcRf54pGBQ3gNlRbDwRi2nMVEmDKGpc\n          ATXH8wvu9QJgtpwcYAh0WcgKrM6MKlIAYLFas28drOiKbB3JJedSCnNK1TLrMZiYyw8Ufx2x3c4N\n          GDyKLisZK1o2gmDC8mndzPKCtxTBansOejDlV026cY+wGtex/oyoN/BpVWkkQDKaxGOqWcMLIwW8\n          abUKiQnYXIvw4M3xPGNUAYrtOdX2Vlgjq8wD48wlrqsFbFFULyDPqi8AswsvryknzeFcogFN3Ab8\n          meuwdEB20ljknnj5bUWfAn9YLGxs1K2lRBiGA1UCcuwf0Jy81JGBwCRBdasVsFk51D4Fa3/qziAD\n          W41LXR2OwwAJfbqy1AbESnOD/Ae62SEekjYFyGakbtQORMQaJbUyuwFvIK0FXy85mbWhXUNd8kI8\n          LcoJWYPrmVaPYm5NU014pxihWQrIxST6FWmlOTYhSDI+0ks5UE6pKHbmyywXSs830iM1WO7eTLsX\n          s2ji56Iyh6Ng6aJpafQKsJiat91k7+0wThwJXeLmmD2bGtOxyoCwTm4bTMIpq28xMaZPStYdBD4D\n          p5Fop3lUBopbeVDQAquRVDqNB9HvKlkhHKxWkIS0YmckgTcWQhVVwooAQC3DsX6P0BVSOZTASm/u\n          5eSFXTGa4YZUWZGY0CksTh94XDul2IHePF0J07Kq1n8ZxYQakmhXRU0DGxiIVMEKko6qJjuggspC\n          YaXfom8oG7ktXv0eDELVEsNLL9ktJsSgK6rDV15TjAgcQVGGHlQKwFwTXZUpTfW5rIV0QYSerX6x\n          PBExHdIyQGNqna+KfA8rcfScqckesrZKVst3bxhCpYHEgicwrwkh7NWcAe98oWC7c7VaJ1k7sDma\n          8GL1WkHlUVzg3wAQlAJwMaZD1XtZDupiolkpAjgPAm+MYcSikAOxmFT3tHw1s5N7WhoKnu/gHlYN\n          rU/0RoK7OX7g8ikCR+oefbKm8ejRnys9+tjGNm7EDRrFAWIO2Fv1mSzqagxE0hRcpEJSR7q3xOLX\n          RevKUPhoKiuQeGcUNEAc2M1utadaVOc8j3tLICKF1sa7pMprv+vKVo1Ic0r7Mj0DG+swAYuGKGB8\n          xE5X8iqLYgoWQuu02h5UIa3UBS+7ppIBOhZnhAaem9eXYnDEK014jW7jXwXufkizDjp0TRMg5otZ\n          m3HVTpSRTt6OW5MZUAaz6ZP5VKNds3S+tJSJGHt3wxoEl0nGn4F+uHZlKxUWEPZQUgGiTwYYhiQ3\n          LXZ/h0t606RJb3QkR8adJVexkbnm9h+3Piy/CTHV8lbLXZxwFlhbz8NDeYYxE4CDZhTjWCYT4bo9\n          c0IJbdPgQooxhXDPqR8QUL/anEIFV6p0fRbw69IvQDS10khnDCjbivdJOMCNuzm7DW50DctW9BHF\n          ciATkqSkpkk6qNjqDntrmWzYmDIsYw77H/MddP6idQCImi05MYhIPJjFlIPdA+4D4ZRxj9QwtTHD\n          q0U/BH8Xh8ySFVGW2HD4a0BPtb+9p2XMeqVumnKSf12XdnE0qD38mzHbSImt5rIsk3UzpbE6nvkc\n          jbG1NSzstII2nlWtcsS0NimNFi3PVq0iBdXAa9i2Yd+Yf9WMAwx2iHzCIiIGyvYRjg8z+IigtNoP\n          H+1+N1eyBi0KMp4S/uI1AAwOI0sUFqsMqsLGIVhQkiNLuNvZIdhIfRp7n2B+lZ1OYnFqa9uRUtYo\n          /NsW8YouLbDA92oGd110AU3PdK6gZSQ7iwPGPILDTKnrkzyWzWrQp+5EyAplQ78Kdiu39bPUwd46\n          a0NkIKgVZ6/ivqLAHW18qBLCMsCBwVWx3VWL1lxueP32AUmECya9rpqAI4qwVhssblcPeg5jJuvD\n          3SoMG/qUKjOzI05fhhmAPNZ6N9X2WvMgb1k2nclpyaECIpHZFkp3RSBh5LpDn4snzH+r8ZCQ1JTl\n          T1CqFBOmP4uFo5UNvEbyoc9Sc5LM8ChxIxHatanh2SjVHZ78+V2Lj16qknlIdh5KDAxS2cOoPCyE\n          CAWYPiyd4dGbVt0n2eVqCRscyoz6kVw9+8+eDOjbDnUgemXN9Csvr1gHchJDw0Xoe9laNaNOKKiZ\n          iNWMrY7ApdviD0QDrW1tNmTTRJpDpKQaQwTG9WrdDivRkeSl9nUUvNzcFl3OYU09jMMR2+13Wj/u\n          ZPsCYNGSV8dqWY5l9TKahsf4Vu1rOzcCAHLBmSmIIS7uTk4PViRVL84pOUQHwLGeg4frbvEhiZud\n          6RBNHtHgaKAVtMJmrrAq5HbqasO6KPujstNJ82Tn+I9dE9uSTH0sBKvaz9wYYe0P0JcQ/y78B3OS\n          CKQMrFViH00+wtguyx3mBH4y9tOxIYf9NLtbcmANOCMtbRnX41XlbVoNRSTG7V72raS7CKCg2+yw\n          peN9YiprRrCZaU09WFhtJoEtyRaOd9mlYd3j8GLb8O5ucCUKyZqva0VwEcZPvqoorVu+ngbaYh9W\n          LZ1Z0QjezOhsssUsXwtPzASF7i05UBo1HH8KDE8Wm2U32GPrbUXekkK7z+yuRkmAE617Z9Q4UPYQ\n          ka5QzhODCyWSQLbYl2F9fPATUgjpTPVpFEBcCcur5MwX69nqW5N9ZFqeQjSUGtZuyIEYY5ggOPml\n          rB94rqa+Fya35LbUwUSsrMoNM9CdcLm34Q7GktXqQNBCRBZrGGMU0HNqAwpiPp+3UPFizdxRJY/E\n          a5lY1kNk0fhz7b2eHEVhozh2g4dZWiYepE3qDbA2WyDVAJgdy0mfzIhqI+Tm5JZp6g1f0rREFuTn\n          CHwhSM2wR8HnQN2M44YFh/u2Fgy2lVvPzjHwPVZZ2Yjpuc/YjG7SiGoX58TqAK2mJW+pmcZKQAzS\n          tI1lLAjXNO5eY3eZ9VowiyhyeCZpOd3jJXFreyYTMZAV2Ro7U5aT6igxRUtacJNeVcfTOFhHLUxC\n          86o1YGDDF6uwmspnPGtU0b5m0ebVCQC1jWi+yctWy92hTu+mF++EP6L0oZxaMv2UXHOaNWTtnS/z\n          CIeUliYh/rK+lskqme0MUDsNv74BST9GSl+sfqZyPVvRi0TLdVidtF0JbS3+kqdv3B5rA7rpRaU5\n          rfWYpGBGJKwqDMVCDKCEEexgLUZgHky/9Pdiizs4L+yw0iUYUHmbZNG2t5qfKjOchtOWRRwcrgBQ\n          ojyUAVNqMVMAF1uma/erWVuqQAqhX7XTXZaVA1iC1z0crBN662smqVjGLSWnTwVrB6DS0vZFgIel\n          zYOdEM6QrTFmrs1KLk1qNIpIUjsbSJeAgbc+Q+iFJy2CAzr0UZ19+cY+bAwYtB1udRZalg41Qpht\n          cdhm9koZ1/Ameaiqw8muqU34MKPDC9BkHHRjrB4pu1iWHd6cxfKadTFNNiVaCRjC1WGh065zxIUk\n          ZbCMqypFpg4gLiXjn+ciITSJdmhlSoIFRQCI3A+h32/URBUbGMlqgp8LIGBbP1q/5r/1d9q2X3mU\n          2a2qutleWq3Jq2pIXlchfckYCsxCjneHvVxYFr7eehItwnmzIeg48oos6a4DWODRWFdWoj9MRKiR\n          hrQ4krfGlzv5EMvyvcnGHyUi9xg7UsF14SwKmwyFIHdPa3NAGJJ6kS0ymlesF+FC8/OUdaNIWePO\n          7dDXsHrOOS89yKOIYnWtPa3zaQMrNuuxMcLwW4xnTk2p1YJexMdPPtPnNyl1wLnjkFFprDjrzApG\n          t9tKjjGJIM3PwzxNKyOeGC6map+PPRX3XCbgr0Onz4Fgco6l4bnXs1Hxhnrs51SKUIvUPCzeCBJs\n          UUTi6mrvT2m4M/acg6RNdb1zQpcWvzSz+PkV+lZLv5x6nVhWJO1lKkGGKN7SWskEuzYGbeb3t1bd\n          2atrmSIIrEUhTFJ0BdsDWI8948rIgMGaRmdYbOvV2zIUNbRPqAsMb8N64Ec4HFFTpuxzMGx6bsln\n          SiTMr3NAKSCT9cwY/Yj0RvaHWTV5Iw7QnhlAU4sGod4Is4uS5Rp8mWe7YPe2z5kD5B/GRQ1+btra\n          SvnjrWEdo7B9YlkekeBYEUjjtIlSdFwkAYEx045TwhpLFYdpqDrw5EX83SOXNektNiDoZMZCirNx\n          KRGK4tVEQseuVee5DuqImn82/TbvJxwkCdtkCSjCGEJ55DTT7T6BLO205NhqYSE9rPHWfPgbg5AO\n          dJdz6OrMpJf1D2eMjkL3pyTzyZTj1rLYpsB/RME9DXqeYfgmoZ38AvprsTGQtzXefYNTP+sdok4O\n          T1OOcyOV1UZGAdNYyxFHmxRLZnOOKaJPm1kE3VDWGvuRIXNuCQ5zQBs5wqEM20o23LBdBIpnO5IW\n          fNnVp4OZ+2AThJbW2L7QlV5UyTX0gYuQDe2gtWzTRS+7+mhMi+jUdq73A30Oslx1iV+nvrZI44dC\n          BrIYPfQaF2zNcwlk0FU/k3MVrDWXji6M6sJB2iOdOncX2S1Ky2uIlDIxN+lX1vGYLKhbNAB4FToC\n          65wLAsZseehG1RLhax4jvLAp32KuWbPVfWWvWoXB05tNHQRIt7gYqAMRe853Bm7df79nWRoQ6FDV\n          U4PKscB6F7eiFK1kHguBMMZRrb5YsRw9lSTC9mwdigQDFzpf5jwHoU7Sma3+sKgfmgYDUNEcTmUk\n          W4z8AH8whOJBEx/dmuRO/THMBAPIWbqmcopfVcIYx3BX87zwPcbogAbWYoJ6DU3QupKR9S/Z22zp\n          kwFwUGGNeoBie1jXmOftb/0LpiNs6DsgYfXMms9nd+rRlcidF6nVeAcIGWxSdDI9aOynY88Pk0q4\n          3DS5xzSHlYKTrto0vaWhh2OxC/LXLGxzJuGdTelMtPz+Igf1xZ5W4F99mK1jdTvD4hOgpzK0S3BQ\n          X8M8+uZEW8PFpxkJnF5teUj21Y4xfIJzoRVWJVB9v8oB5OAWJQuR7buWzbMiS9RK1uS5Fp8aTwQ7\n          reWZ86Z1no3Rai4E26Aw4z1o/5r82VnyM2AKsNxstjcMQZbquVA80EoVE5a86Yg66+19RSLPuY2v\n          yc5sTJa8Aocwt+VhEyCBOhIbnvRqCmNqQ5kOcGO9DuOeTjI9pyaH7LyJt5mIg3Zz+WSURfqBj2BF\n          SFltfxq5vYKCEP/S9etCwvW1Nt197T2H3QHu2AbVQ0TYwG/Z8mtqmLexyTjqO6PGFI03JkGW0s6I\n          AABKYzNNBuGKZSeRlbaTAvhTqNWHX81hhhC9pfjeTLZX2evCCbBrQLsY5pzGoOM4oEc/zKtjhIUL\n          g1ZQoDBIvjqndjp25aQpHxypk1nujvEsNq77NDyYLW6ktqWVCqv2zXHCZN02CpELZkm5cihaEDT0\n          Ym38wSMHtB2OmbIQKgTnDG2FQjRWkQcuBjvfrAMXpjXzI50UPiHi1n+WtLQEoSyCY5Xrtmr0JFaV\n          ZQPsHt0ycEdGDVabuRuj+3eOHlZEiJDfuMiDkZEN79gcdTJsDfrQX07OWa4+izLL1sdz0Eva7NJK\n          prtm7/rcEAIlCh3dLmevjsO8MZ458BGnB9nkxBqrT3Dekq4Vp0msba03sFFDne7gsNdlfGTPRFyj\n          atuwFhnY5BXWtsKy7O6aP3xDYsgG92aWxpi56NyoIyX92ClUK6KSocSyCUtgCBar0IrN2Pepg3fD\n          K1mTOu+GzbpSD3OIcdde4PMtqFwQ0GHkfSa0dMIUFalO5em37WcZxWAIaiE8UCLAkyYosN/PEeBv\n          pv0LGSppFYbcxSYZcRRWNi9yrgx1M8cxymf1ZII+t9FGoUc+DNKSEG+mcyqHh1hvHZSWcPkdjs+r\n          L2QRilhWkiM5xDxAMJYf8XTKrSOIi6WGmydM6YyLyiHoVVuhZuuH41MkXH5l7nLZlNgktaEVTbGR\n          G6h47cyFIf2M4FXXL5wwcJ6nxzPdUieMHmffEr8xMrE5bSxJG0dZlfCuvzIOHZZXJwzrSpGBIdW5\n          p8fx4PBYAA+CPXxk1Ocj+etV0MP7O6OJ5zAp+GFkPUIzAbSjRq6MIDQMhcfagnODB9xXpwJPqrAf\n          h6BjhctbRz6d/U6FwZrmHXjoU1p+A2GdK9FA9MXJjuK5WFbOaSNcyO2wjKpitc/HXrLXALrFk0Es\n          2GKLs86ZsFTksYn9bu2ExKgmMXNHZDzfcxwv0gLPmzNKDof6W1Mws4/QqHgvfff5OIjvolV3jn01\n          OioUZFlFbCzS+2yQHufAPBdsZjX5IA+w2hzSawyRVtMmxG6nBmQtup2aU3nSxhZNgOGcNexoksVa\n          gvaDVTL+bGNs5uKL4QrZGGn43IbGvNLwM/2oLHLYt8bc56FoCBE4Q8ybh0XCXmd7QGoN5EPqObZO\n          u3yxvmkHHU0ZPP35zfgewRO9qNX1auPMN131w5xa+sCpBf3Kk72WQ+zNtnmd3MDai40EXgh1fA7d\n          ZDwww5NY8GRGfuSpJfsjwsAU79a2BXbBm12teWWxmjVws/NfQgc7OeGeZABk4X2QjQesGH2VsyS2\n          76La+9eRaZlDw8U38nD7YmfL5s7k+V7KYD22vV7l1WrQuS+23qknZMeWIlco6q4237UDPFMlzf5x\n          7Ou7WWbOjGMvgHV1HGe2nkdxBQch2xcMdklq9WhwoEB656NcvZd7FNMFHzr+isLLcxLzaxJWX0tb\n          yTjESNeVwVPTWC8Hh0v5YaqH9tnKJvzsHvCStW3Zhdhh48FOlnmMEH7Tiw+5EBQ0ZZrKqRq/9bbP\n          tE5bntZjQ5gqT0fR+WA6i+7N44ivr0L8I3mjyZZWS2xCO6dFy8YouDto2gyBY28ctXQgRzcOfJ1G\n          PuyExEaobF2PHICfjdDjWllStFHQ+PDQQRRnHHauGwBDhVYufDjgC340Hk4kTS60r9becJ4kDL+V\n          ByZauSb2fGCADg8e8WE9PAJqd2dx87gYnV15nuY8yDnXw6oOJ8C8RV8iByqGucM6t7d9Lg7pCCvN\n          sjww3uuJ/nzkxx+7+G5Sy2QRXGenU9UkZ8a0zrSD485nxHFe8GF0No8Xmho7kdcV77mcGyjhUXZm\n          FaeYZRTr61ocgJBKtUZYaBwuHk2W2zrLKkXZBnfwAEo7B9YC21efz7JOJxK74TN05hEHeOUwFtVs\n          y04Oox8qOh4N8BzBllUmOuIUZYz5kLlXGmU4Xfc0zshJG3dGdxUlE+wr5bO9r4zUAT1QitMfp/qy\n          I9biWRMA7TZl6eoXt/FhB47kNWjQiKbJ0EcnnBjn7zJ8ePy2Q7LoB4bz8LKkthrxhOFqfHuOxDSN\n          YeH7kBKPZ8LlPMPtxVuF61fCGY2LHTuMDQBKaV5il5aDi3RIW7qdj5QXN9kKdwhoRxnvzcW55A1o\n          ZHjJl+fV6KexaUDrgZ0qbzNEeaxPUeBA7OinICHo6n7eKLsjmh1QzDmor0t/vv73n/j3n/mrTz/9\n          8uXrj5/+9N2nb1///u3z15/+8vXLlx9+/uvn/vnXn77/8cdP14/+99fv//oVP/rH9cef/vY/v/z0\n          t2//8e2X//7686+4/Hq3T99++fb9j7+7/Ac+6J9/+D+6dA+vGYIAAA==\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - X-Request-ID\n        CF-RAY:\n          - 9d0a29b36ba5e0ce-SJC\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Fri, 20 Feb 2026 01:17:11 GMT\n        Server:\n          - cloudflare\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        Via:\n          - envoy-router-canary-c5789458b-dwlw9\n        X-Content-Type-Options:\n          - nosniff\n        alt-svc:\n          - h3=\":443\"; ma=86400\n        cf-cache-status:\n          - DYNAMIC\n        openai-model:\n          - text-embedding-3-small\n        openai-organization:\n          - future-house-xr4tdh\n        openai-processing-ms:\n          - \"91\"\n        openai-project:\n          - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj\n        openai-version:\n          - \"2020-10-01\"\n        strict-transport-security:\n          - max-age=31536000; includeSubDomains; preload\n        x-openai-proxy-wasm:\n          - v0.1\n        x-ratelimit-limit-requests:\n          - \"200000\"\n        x-ratelimit-limit-tokens:\n          - \"200000000\"\n        x-ratelimit-remaining-requests:\n          - \"199999\"\n        x-ratelimit-remaining-tokens:\n          - \"199999996\"\n        x-ratelimit-reset-requests:\n          - 0s\n        x-ratelimit-reset-tokens:\n          - 0s\n        x-request-id:\n          - req_8dfaed3f815e4c23a19ad48cc18c8b92\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: '{\"input\":[\"I don''t like turtles\"],\"model\":\"text-embedding-3-small\",\"dimensions\":1536,\"encoding_format\":null}'\n      headers:\n        accept:\n          - application/json\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        content-length:\n          - \"108\"\n        content-type:\n          - application/json\n        host:\n          - api.openai.com\n        user-agent:\n          - AsyncOpenAI/Python 2.21.0\n        x-stainless-arch:\n          - arm64\n        x-stainless-async:\n          - async:asyncio\n        x-stainless-lang:\n          - python\n        x-stainless-os:\n          - MacOS\n        x-stainless-package-version:\n          - 2.21.0\n        x-stainless-raw-response:\n          - \"true\"\n        x-stainless-read-timeout:\n          - \"120\"\n        x-stainless-retry-count:\n          - \"0\"\n        x-stainless-runtime:\n          - CPython\n        x-stainless-runtime-version:\n          - 3.13.5\n      method: POST\n      uri: https://api.openai.com/v1/embeddings\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/41d667myG3876dYzG9P0Deyu/0qgRGsMwNjk70Y2QlgwPC7p0r61rGq+vicAbIO\n          NBp9UjcvRbLI/tvvvvvu0y9/+q+v//nt0x+++/TjD79++/R7Xvvy/bfvceXf8f9/993frv8+7vz6\n          05++fvnyw89/vm6//vKHn798/Sv+rvzjyv/f9NuT+Kf8W+kzWluRv//Hxc+42upsNVd7Xi1jzIws\n          8/f//ITaStRoj2ulxe5Ry3pe3TPX6vm42Nseo/fnL9XEj+escnVHnzn1rWbUNjKeV8cYO9aW7+oj\n          SytTXnasOVffz89qfWW2Vp+3zr1briGrNXDfkBdofZbV5c6x8Vajy1sVPLGOOZ7rMmrg2vOlIuZ6\n          LBZv7PitpnuyR9ap71RmjxErZK82FmDU56L0uirk4rmB3Cqs9PNFK+7DS8k/b1joJv+8xi452paf\n          T/x26Ut2Kiv2W9evb0hrPr+1rNyQypQ3xTYvWSmKFV60mFi33mu2oe9VO+RKRAVfFs2kteDD2nMF\n          xp4dKyD7Ulebpm0lN/5vbnlsiTl3MXFvkJUWIpfQwY3/yINHCduEVqFGeITIdayxVIgmfmsOeWbt\n          uC9FhfqGwofuIVavppqG1WkGVFkpwSnf37LX3vUqnrp73WIaWuAV+pbdWhO/pbsFBag1UhZgQP9T\n          tL123IYHqw7vmqbtMCJUbf2CNbc8c86xHh91/RAuzi473Rd2b6phg/xDCaaau8A+bzVM2fhT9UPS\n          1iaMBnRG1BgK3+dzWevodYhh6rk6VnuKrLQIM2w1YYXaflqBqHXCNoq7gLUapqszNtzTU6ZvlVB3\n          0fuCGRVrB8OyIBjy3FlHQljkTdfaeFHd1LlgGJq9WEIE+tJV7RU227zQmCVUWduEuDdVrF7Lwwld\n          /x5CAZVRcan4Ifyd+swx6xIRjgo3klvUtewKxRbvABHGOsp6d7w/xFU+IAasUMgCBLYVFlcd0Yrr\n          b/S78K27PDcBiAGYQYBEw7+tUcxgbuyWSmbMDjmaqpl7whDK1UI3AIzRxGI2vK+CEdjWsXRhYd8H\n          /JY4aKw2NqypbmBbMtUS1p6QJLW5G9btoR63Mxxw8eoe6iBMC9nbWuBPV6p9gNWY4gqCaEJhD+zb\n          gootNSULxripgYQlgjFV8RwBs7nqMkhZy8Sfp+LBSPQQoFhbBr5ui+bP6yUUvsLPNl2DHjFoUuQq\n          nB+h0vOxsyfs6XzvE26oO3YVTAy31eBQ9a1GPVlY2KN8Kt3ohMTiJLhbsNwKiSBxezWxXPwzLi1Z\n          8nN4bPShigMNb7AUoQvec6ufAFgD4lTrF1QxOCZ97oxsD0NxfQjs8t5F4oBKyGRwCaBxDF1bOHBV\n          EYYhgPHFJBSPjar61Bpsvd7b4G0HUN/z1wBYAPl1wRYimd1UmBdscGni2xNGfdiKlw37B9mVpalY\n          sKHebeKnqogIFwGaJxcLsXiRL4BfaV2sIhz4itAtCAYoct8CrFPpwss8IQhtCb1lEZEdsJG7yf4D\n          agFamghRrPpUuAv32SDEoYZr9ocm3UKI1V/DJKMtqHhbsgAGDq5fgyrvnOoWIG10Ik9V2hDtZq4d\n          gAuvK+u1IFZLwyYoBjRRwpYBdNqmAQ7f/0Icug2c4o36E7PfZrrtEL9KUwRk8FgVuohWQ+wu3IHH\n          19z/1bbqO8LL+Qh6bmRSCSLCvDU3XLTbQpbb5kAnmlq+shOuOp8OYTKQ27rXuFzV+SEaHcTMKu+V\n          0YjAnUajo3AHew3n2S3xkYar4OerajoQxaoaCXbgl54iPgEU//z6S/+zPHDdbVgRbRWDOhCJroKK\n          rYZYiO+HsauOM+D88eStolYD61rlXREH7VWr+ZHyiDgvxI04EAGOuBw4yaTvfy4AsB5cnyIdCvuG\n          75TrgUgKWMUhFCIcyxJAVJpIgFrgOxtBZCrWNhos4y6heGIDfIgNRtTST1+AuJuIYFngi1DWTAu0\n          VdED41g82Nzu6AXhiKHbCGBpEe6GWHapH4JucHN0taDG0QzxUmiaKBygUlOF4c7CaCqOhsbpvsBk\n          M6Cfmmep+KiqzggWx+SI8lqWmhFsAjym+hKsE2x2CXHbm9ZZwBOQXk41zxCYCpBi4TRgg8DoHHOp\n          FYT9wgos+XGIMB6qBqsAnoz+fCZs5YTP6pr4aE2lCgsKJyChDSJGqIXiXFhsmBH9eYII2HfLc0Kz\n          zJsTtcG+DnOkg9ZElAMh3zIEvXldRLUBMFmuGFpYe6hU9EDIlWoLAUXbUveUzP6KBMO2Q6gtLQ4s\n          BU8oi80UNm5OTYFj+1fX9NkxoIfRACZODZkqwtG9LDMKHUDIIy4OVhc2QwNXSrtuOT63L5FsIpRi\n          YKYBTwOkNjHGCYGTFOwdPUhOh/mUogkRRGAb8i1rBWuFDWsahQFKqQg1gPEi+AboujJZqYER3IAo\n          C2sCzWwFgu5ltY7FUFxTJLB2ofC8QgXhtM3fjPCUXgFGBvpVhAoTxjyN2nsGlrkUC8A7Kr5LrACW\n          ylI/KzPMmcNv16rKjS9dHkUeqx3nBDCC07atWgFhT8taeNalLUYEGjtAenpXiTh5RhjFvtXbtJK5\n          q64JLAIUW0Bbha1mqvn58lcuSWoN0PRNH2bR74QGaOqrQq5hhSSYg7JAr5+/hf2nZdJgBLhvWKyO\n          fw1Ap64xBtxYilYPqGBOrXZBqqErEr1VYrmwPCH0Ys+0gCpa1UQMVA3PVWvHiHSEGiu4QfyeqtaE\n          IxM/1gEEMhXyMMRNBa6wqmOZtg6W1uSZDMbVgHUmQGSh4AKxrBqPDnibKovHmgYMlebR6qS1EY3C\n          4ukXwZ4Df1goNRAjT8tsNUTtlmRtcEzbshxQvQ0TrpUOSNWV73lexTMjxf4msZEmxelANs3wU6xX\n          MpoJK4wCiQiax7JuipCIarIopUFm7fu9xO9lFWrEsNQ7AcuSdDbs6Xiu3x0fwq5rXZrpGc31JXTP\n          irpALzmfdabL+k5Imgg0zGax+i3chNZvxyB8SAWFZXloySKV2g1glK1RfDKToygnAtGO6Tf2sg9N\n          jh1LLCNqOeTiOh4Lo66Wi0mYpcBj4h00t16uPCUNx1OlGNOMtEQ6hGeGpu2w+SUsY0A1kZwZQmN6\n          YPmwRpdq/57Z+brEKdHGrBIacQ7cCuurieUChYyq1hsO4AELrlvxCQp2EfVvR1+JUGMqgulAlApV\n          YQ3aM71xg3V4dM0UE9Oy/qWw+vJKZn5GKWb7X9vVFYLDpuRW+ABcLuZ3w6A39YlYkbRg743UL+Ka\n          hLdWVAQdBjAwqA3Z3lWh7sZaKa6E7wsPbSpTv9UqUgAR5tZh7IH2ZWE3AnlF5YPBStMEw2A+SRQZ\n          KlBhqDUwaT1bsYoHXCWJLfKtQbOuqCB29YA5YB5yaSrllEbA9sEFKAcGOBHyMk2GMjXFWqGEHsdC\n          1WpqEAenjHcyGlKnZ7T8SoG8FzG5nvt6ZQ6hwjUMRbLcre4WhiA0FHciyi2b+IBqaW0m0aliqkgD\n          7iWkNtKZtdi6YQgkh20Yaz54hDEmSP1ZSjpqy2oV8GLTLCS0YNJxih5rnuwORC4opvlnIJklyTcv\n          DdzwqlnhEACGqQu1xAmLUz/CMIOyQeGsho612l1oa1i7Xq1Y3Zirf9AYLslAdJ5Lw/Do08Bpp3b3\n          ZYXt2KmJH/qBhxl4pcjag2D3KqfurQSvhkVdSzA4tr9ruY3VvgzDGMwQ7ekijIWeoi4mEy/VnNHU\n          EyG6K1ahhR8nR/ApEws/FZYMg2OxUtuo22rnA7FlhhebWowhggIjPJmlFJcHY1XNu5OnwPqLvVUl\n          NUJpj+vJH7jEp5KHs01TrChD/Qd0Si2Hb8hZV4Jj0GFszTpgp7dxIRs5KFWZFWT8IOKTejT2OtPy\n          UPXiBCgUH8ZGxEXyHsW/w2FBfpvmoXp3giO3UHYlCrNLEp6TUkFhlei+VosCX1mQ0NCwThUJBpte\n          0VmIazQLEyvJEFBf07fzawHkIX6WsLGI865Vww0rLYcRXGdlWo0SgmhNDSLaBnjXIAGXaFYMSkWO\n          7KoCsAtdmSZveLZCU8MIQhPNTdO5YyQthnztIp1Toj6EliWMc9fJUa1qFsdAkKGUs4Ll1gQtVjV2\n          Cc0bY2FgxayyX4V6ce9Mf9JnbtMCZdsad3YSYstWiMtErq1rDwZb02geEGxNcFgN+Y5SYgEdhJEh\n          hbJwVSRGtaAOxhmvZeUH1lBrVdz3JtOY1m1Zkf/Fil1WLYA5E6nr8GUHwlBjYn6lQTpYhGkR52Be\n          ITUtQVy8WrE6O9y0s5lY/2blrXvScrSuKLjxw5VKDTv9pNC9guRdpxVZgvxQNXabVe0iZg3RibPS\n          2pW0VFjQYHy9RHLJTlEmcFaGvlrlgaB2TzAh6IQDaMZR789s7qv0A2Q157bMddoicM9gycPDlqUo\n          Fu493DkDMcK8bjFuzl6/ObItphV8K5nqpVuxE+552695VH0TNIJYrpkpkrr7TU3D1xUrhpOBWi3X\n          t4JUT4WzKmPXA2DNlDvp+3BrStl4s3yvtnc7vwbF1jLkZWTVlJ3ZeTDxxomt8BAsYqnU3IDIjMAd\n          70oSmFUEyzc0wo9maVSGkVKvwmrDLDhQJ+evLctC44+CdyLIpal97pdmEJiKk2AfXmeR/aN6Bzhv\n          u4XPX3tZGwpMfk8vLuHGIYlM8urq2MYUGc+M5b0Fi+gzVeCAfg+aC8MKHGQFZSCCA+twB3C9FfkL\n          YwhnYlfmbUWSx5VqlJQm+3veq4PciSiGxaYdC9rRNetVmfMxAJss+0kIUiZu1NTAsegLGUzW+Mxx\n          woM0DWFHzDAaPqR1qZcnmzR0UU7oCz5hGAmTDIM0AEnu71RrClsIh6DWqQJ/D2sEgfokjbp6pUM3\n          ETD4TgNlDD+rRhqA5SHZlsqoDipjrqMva9A5yhQ+ay/HLfgl6IDFgLA4jKOVwsfMv0gQXHJN2UCm\n          FoF7mtKPtFwWLNpOY1gA5BpVsFAkumKmN2BQX2Qea8Jr0ApbdwvU14jHDRu1tQ8J1ro2px8285qm\n          E7epLc14gpMJhByKO5msq2YYsfTmtgldihj71hJ6WqxIMg9My4iEx9saqcBONQ3gO8mHJzYMQKQx\n          UIHfvJSHvXqGOpd3JRndMTbsp9k/4NIc+gLtTrdpCqjBrmg55GA/nRR5ryq7viRVFosOyz4f6lfT\n          ImOs9ZxW8S3mVQYg2lahOhEtmZc3iDgiSy2qetm2ZfCTDmVL8mll3xYKFTr1rnVEctjZSeb9hQyp\n          DXEh/KzWRtX7msoURuRmiZYjqzthPPQLiC33qNavNCFUqr0v42vpyyBOV0O/gW+bhWHQKoVVdIoI\n          EUNzSri5TiMFt8qapiXmliew2ABDXTOu5iwWlb/B+GdYPqVrsF+RkZEn4YGGJdaTLVPP78K+RFUD\n          2ukBY8sOApqn3XlKgR7rKHDq8ClhGeDMyzCoCUYIqHnFPbpbdWhgHGJ/YIVejKaoHvSG98Aglm+H\n          F+tGXoRXC1VN/ArT1bIAy/q6ylpszdhWcJu7ayGMZNatPU20U2nsmkvUrZTIhhxrBDwXOwCMx1C9\n          Hkz1G9t7sPK8puIyfP9e7ySLbyrDIstQTRMsGw2GsYdhxjQMAlKAABsfq5GnMPq09KYxlTtC0ScC\n          erUIsf3fOtNY8FHATdNeNJF/kcCHgpsgKVQWAfEGrIUxMiAZnCCgLfUJ51KdbX1IWdMHjyYVeTjX\n          YOZX+SxzGtGVzQ1UBG2aUPbei5WQ3ikOyBu2u8e+MpIkdWex1RuoS/QVUeeM/pEOH6c0vNkzc40/\n          GOaz2cQXCqXwO2k9vexZgGz2+IB+V+Dwpr0QlyXbBgYLTC7si5HCIDKzWqf3fqYvbk7cfrZ93Jxa\n          dhgoqwgLU3K953PuDi8AuWJ+D6LV2TpghqdZlyqDhtDCDZxTYh2VXXNqs22Vab+uVQLYQ4tbj7S6\n          sqFFITHysfJwIlVAVmPb9x8pmNBfUgpFLsj/29qvQJetvTyd6Wa5kWmq4lafZHUj0QOzMUOv3g2u\n          fCsQOPdIEfd4OHFulWTzfdHIydmqr3oqI7elhRN2veZHcgxHCo7lCD6/VTRobNvq9q1MEWjj1amJ\n          gv2ymqQ7062AhjOUKALtc8MKh8XG7aF9iovIR7Ph7PS3aR1YaBLcxF4WjpZR3gKHAnjrOWwAsIfV\n          O2a5mAJWPwzPsTNKgWLoM7CAVeMsqiuhp5I4sdnZNQO5SHHTgHL24T3xzRvHAdNDe4itn/1mW3Jo\n          kKFm1pK2ezxgp22BGgx70yibo10Md56T84g9ikEBGLt8Eu7ukjD8o/mWxfELYd2X9BbFetHZE7qV\n          aNG8knDxAEu1tOpc8ZwtctkhPFdL1ViXYhzPQuT8TNTcusFJPNpTupdPMYFbqSbFYzfPivc6sFmW\n          EgJAakZDh2nfHELxTg39LXYj+0jYcV4tfViWPvQU0VArnJ57U8ssLT4p2WnZ505gXd8nNQx2vo2q\n          EREbWQyg8VJaJRNQ1O9tV6nNWjDjIvwszTcMBGVbZWhRPKfyztdYlmpPIgklW5FJNxU4wgxAMyRV\n          BC2m0Rc7oJPDbvfIhjhRFgjKTmumO84cKlC1opku5uQP8U9DqLTDomVYoWiasBlkK3RjLbKXRtHc\n          YF5tGMYbuyjrsCbHsHSlccCUqS8BksJXCefwzEzDUtWipO6+4clMho9tH5XEtrAeqc15XOr22jVg\n          SGdnQbHntnz/wjcMG88CuZirWQ58j2UQLyAI0zD67qy5mG6yDjKs8rlCR1cw0mBLjiWCNeP++c13\n          YLPjVu041ved6P35TSngYBQbUwVEVHRmAFHm0zrcA7XKcyDRnXNrW2sLdQPS+uChUz8NjRjCiTC/\n          CUXSemwdzK45kwy/NJzrQXcwjDe6t3KZ5uxpFVZ7189H+3o5HUbANqfkmF90Kuq9LnRapnJsqrMu\n          hhMcg7iWQ/Wb9Hmb3wYRbs9I587EsDdZ3HnjjbNrhfEm+Wqv0p6R+wMDErwH8tUCUL2zFsYtYpuH\n          6s04jm9Eii+OmKRhIAKzOCuexGUr3pPkWHQFrhigv0f8ulNRHLfXHJVWUmq8bWUdUtKz+Wi7yoJO\n          Ks+RPe/e8aHTO34bpWl6ACMU0GT1srioU48gaz21tQm/zoYHG+qVTBqZdheDZHSEo9sIHpLZti3r\n          6taDzGEGdSijrmVWfJUxdFp5TvG7rWv3VJolb1+zlKaTjAB7ms4iaKzIafWI3c4W2DEVu20oGuGM\n          zSghdXh8pFuQNU4Xalg8M6JEpHuVOS1QwOJ1JdRmhCVoG9MYGlEADGXvRrZhs8pWnwn3kmtqpDk4\n          SEGbSAEPODRVBQDGkXKlAyfb1llWp0ltDcH2NpYmx2MMp31JXuyunBAfpLUpwDd4p8U5MGXLvivr\n          uZU4oFbYGdOMsE4qDs4Qp81WPmvYsjE5d40lnX9sjdmvnMAzhXd7i/akSb/y4wwpqjYKsGndkii8\n          1RIu556Gk/4BWRDNfoBnApO2oy4L3yBrRdms7Fb2Mhs7aa/31ZediXt9DubsxT5M5wvciDqX97dx\n          aq4V1ctF3/QpKay2e8IhARyNLDDbHDY+j8n01iNMveEKzGTDiXV1GcDpz4r53WBWKMQ2aKat6r2T\n          PSwVxiZZy2xAsyaJBdP4m9ewPY1s4fSmOXPYIXaZG+HhZHU6TYxnLpMdUlqAqWRG2zTKln2HcomO\n          9IpjRxqpl94LcplDxPiHnvhrUJtYySDXWWlDm6M6txY+8V0255O0AW/Vawzm5oG5Ed2GNAmb50XE\n          XdVm33Ws7GrN+jpZ49bWVMa81cIwr+ZC6abnFA/jmTgey6ZOXdMO5yqWoTDW/ee3RjAQPo6Q53Zy\n          XKo1TXOel6bEyYP3nT5RvL378JWlYtV26bxxcre8G+EkAVexoy9rbE36OWPKJGNOszxr6GwV/Ftr\n          eLYBwC+m6nauL16VuRjNBNDqdf+s5DPWB7z6RSiZ6r9qzGIDNmENwybZN1YGbHAYoGZoRySDjWrR\n          yoXAlo+CWgBVGoUdJ62xLDN05joLUz2rtY9pFHdDONysTWXsfzxQfRI+TUdr4ENH025XhgVDmw9G\n          2Zxl8ZwTCEhhETeAU27rucc2b5u4UkYUznlzksgVrliqPNmsZWXnVWy8M/PHAGYWsgY0w+w7Q37j\n          i3MqMAJxWe45Z9tpHIFgH6OxQmEdrDkYzqwrtiM5HNDQAk6bifD2vM8kN0vZ1joY8gbMMOWhg7cu\n          g6EjBgopgJoPgsqHTy5CGDH5soJ3W5IdbPhhWDENzqGxRvivw6s7bcLZgBqFTLIxjIB0YNCw8SjD\n          MHyhz3t2UX9+a1jGNSPlIjz5mJXtDTPGeby7aNLnoVuV+ExT+G3CNZufNOjgkN2YNulATzu4Vvyg\n          NcwyebYQV6+hru9g4bvQ2ltJZSTgTzUu4MCttVhyug5L0yDCuJqJrEc+OS3LUMliO+myfkbCSBuM\n          w4yl+c+1yWZSPiyHBi4zqbBqsXSwTe8cdu4twbktUg9SsrV/lKmepnngkTt1orh10NzX+vaaLiPN\n          9JokM7PTZHZjG0qx0eGbQ9gtt9g3MKfzVebV7PyRvMCC4OvEB9IXBxOvGhpz9qQOn+GMGB8v0Ums\n          1c6eZLXUmmsmJwdZcEzbtW1Qo6HW17EPYVPVj7nByvSqMQCBziK1s5scAPYh5TvVttcD8hmC3TMh\n          w4KUq4d9+0zNNuHsfDoCWezGvYJv1XaFc818JDnPhkPIBynWRn6Yv87OnOfU7fLWAQd90Fsd8r6W\n          3/SDal5B+Pbe4nMVFYBluIafO1HeGDPDQdBV+d2nNzhURV4egL1r5i7Y+OAhqFGY3izmnnM/m7ML\n          hk91P+Sp+U69ufUjD7JbjRkbpgQmwBa3VEyFVMUtLEVaoqxc/OTQanQdTWdOBdtWbTRohauDzKhB\n          46oUHQpAzBIe2Cf8TwvzraN7Q9LpDJTKxqnDnGwIDFyTjQy1nrSXE3vOh7o/jf03PrfW04VGmfsX\n          IyMbM3s2exjLuA/gjRGyjVU/1QAGJywWJ/QCS6wsVsc4Ha/CGq0hTawtu7sFqS54lVQlBa5PGA8/\n          4eV0+lmhDxqW1qqcfmogvDGb2o2kx9mdOTW4mOMai2nz/8jkDh9+1IqRNiZQrNZoCidlwi40jeil\n          rltOpxJdxg4+JN7tOr+Q0zXVM//1VNbPb8f48Hg2EsvZd69JY3UYUmzQfk+IsJXiSXB5M/fAUIhZ\n          flPIDenQOok3o9yxAcd0iCfvrJSJnTrp0rkaceD+vZp3u7VTsYObebGmuWDScq2fhJ2+RauXDSJr\n          /bywKMB5Vmpp8I2amsNqH/aWqPqZDH5Rvm00MJ1+12x2uRp1Q4uVJFcjPLJjCVpwPqrhGTjtYuMe\n          gnhmlPd06W2xX2wWrFpvhL+18e+TYNexOQktRTuQb3q3PNU49jeg4rAHo523dZ37ZvxgWHadhnus\n          P+Bb07oFCQ+qppbuo7yU9jx46paODebYvNatvX0C54VWSzrzD1Zh5Qlnsfw0mCPPg8VE/o0mj5lD\n          8XQkD44qnkwDSFrFOPlGC7/jTKYU7UguywK8eDH1ebDZ6yWIzjVB0UlECosmzinY3qLaMWiDZ0/Z\n          S5zP8EK83p99Izd+gEBNPasC5qrXjwBkHm+36naGj8y5uatniMtHc2JG6zailT3txls6j4YA1po8\n          UFRWBv41LWP+4oa8d0zUhTSiOfOMdYBe7CjBGlach2wVG4bzj5EmaYLQuxXEeHCnhcvHESEXpY6n\n          vmhL03gOc/ztND/zJezYHkupCFd2eBowi9mqTR7uvORnY8BnRPejVu1U1ntzSDxWjrY1dbzmuo+M\n          pc3gJ6RQOR4nd4kPtG1yBgwP4NThH5QkVT0gcQRQXqQ+DOu/enXSDmggrgjO+FUWGJyUlx94jKgd\n          aafR3m/nDXTv09fjtq4mHg7eUbvGivxsNj7ldPrdYC+Zkf2DHT/apZ49LIJsyeRg8xmg5Tka6t7F\n          +mQ1vRpG8LVbU3BQBBhAZfZg9YzTEas8h1i/Sr5jrunDCifctAr+cVoho/NSPzQTA2I4Uqwf8Ncu\n          OpCJmCZMCoHMvYmMkxK3j9cno0BsckKwa93jnYLxpQSjcjSrzTQsymA7W+nzAY6DgZedz3Bkn5P3\n          kKHN+p7Yvd3i9jn8Z3/NttOx7BxcQn7NgbDhzehendPjrC5occgbo4zfBKXXdFw9zJgTLJQz2jlG\n          bWw/yLb6gGl2KhuphVEk6ZW6s8F5De0j5W02bc5ukG4y2O/LBwtCEUtMn88GyNAt8BnsqDRS92mm\n          nPdn3MRJmD0tVMDGPwsVN7FlR7X+lA0ULDmqI8PrdFLQeWAOHP3yUylhc0hSdLoNp7M3pU3pWPR7\n          7h1JmjZ6i0eN2wEEjDg4G1+ZymRdabqWp8TaSL5T0HWcBHSMLd6o/sDmMPzcRmiENVF7buelvwJS\n          zg3wuZOzqutieVc70o5EER7J7X2SePc2rKv0OEy4cb6U5d3s9+/4g2GydWdMbpU1fZzmZlUOEwqv\n          mzevsNg85lfvIrkjChN4Kkh4B+fm7CLLr52oPfTpfqbvobOXwymntlbUK8zQw454ilbRXlWmqeE7\n          X5f+eP3v3/HfP/KuTz/98uXrj5/+8N2nb1//+u3z15/+9PXLlx9+/vPn/vnXn77/8cdP103/++v3\n          f/6Km/52/eNPf/mfX376y7f/+PbLf3/9+VdcfknCp2+/fPv+x3+6/Dv+0N9/93+aZ7HnAYIAAA==\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - X-Request-ID\n        CF-RAY:\n          - 9d0a29b4fd0de0ce-SJC\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Fri, 20 Feb 2026 01:17:11 GMT\n        Server:\n          - cloudflare\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        Via:\n          - envoy-router-5b7db9b97b-bg5td\n        X-Content-Type-Options:\n          - nosniff\n        alt-svc:\n          - h3=\":443\"; ma=86400\n        cf-cache-status:\n          - DYNAMIC\n        openai-model:\n          - text-embedding-3-small\n        openai-organization:\n          - future-house-xr4tdh\n        openai-processing-ms:\n          - \"72\"\n        openai-project:\n          - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj\n        openai-version:\n          - \"2020-10-01\"\n        strict-transport-security:\n          - max-age=31536000; includeSubDomains; preload\n        x-openai-proxy-wasm:\n          - v0.1\n        x-ratelimit-limit-requests:\n          - \"200000\"\n        x-ratelimit-limit-tokens:\n          - \"200000000\"\n        x-ratelimit-remaining-requests:\n          - \"199999\"\n        x-ratelimit-remaining-tokens:\n          - \"199999996\"\n        x-ratelimit-reset-requests:\n          - 0s\n        x-ratelimit-reset-tokens:\n          - 0s\n        x-request-id:\n          - req_a78068ee869a4f2cadb2267d3cc72ee5\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: '{\"input\":[\"I don''t like cats\"],\"model\":\"text-embedding-3-small\",\"dimensions\":1536,\"encoding_format\":null}'\n      headers:\n        accept:\n          - application/json\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        content-length:\n          - \"105\"\n        content-type:\n          - application/json\n        host:\n          - api.openai.com\n        user-agent:\n          - AsyncOpenAI/Python 2.21.0\n        x-stainless-arch:\n          - arm64\n        x-stainless-async:\n          - async:asyncio\n        x-stainless-lang:\n          - python\n        x-stainless-os:\n          - MacOS\n        x-stainless-package-version:\n          - 2.21.0\n        x-stainless-raw-response:\n          - \"true\"\n        x-stainless-read-timeout:\n          - \"120\"\n        x-stainless-retry-count:\n          - \"0\"\n        x-stainless-runtime:\n          - CPython\n        x-stainless-runtime-version:\n          - 3.13.5\n      method: POST\n      uri: https://api.openai.com/v1/embeddings\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/41d7Y4kx3H8z6c43G+eUZn1rVcxBIP0HQjaJE8wz4AAQu/uiJ6hrI6oxawWIonZ\n          3p7qqvyIzIzM/uO7Dx8+fv3xv77857ePf/nw8Zeff//28Xt+9vmHbz/gk3/Hf3/48Mf1z9uVX379\n          8cvnzz//9tN1+fXLn3/7/OXv+F355yf/f9Gfd+L/yr+VUlZZsUd8/89PP+HjWsdeI/r901hjtdXm\n          9/96h9ZHGWWt+6Utxrz9Pf88siU+1rvWlr2mrqDHitBra3QsLe+3nWUmVna/Mkfb+Cr5+95q4Of2\n          95k5Yu77WntruDanfFOv+P/9r2dfJbquPvfGCvTDtVcvutC++2jlfteKnZpr3D+b2JFW74uPPnep\n          TT6ss7c5p+7obH13/fY6Vtn3E8XKy17t/pw9+sBT3Ze09q7tfiFOvmND72uP0tYeVbYu+o4Ik5za\n          xtB11oE1xUq5tvJMytRPV4to4/4pnr+UNqbcAtKD3RpbLs66Vu/tLmnY7cQRdJG/2G2NXrveAt/Y\n          R7+LUJmtjDXjvo27xNizyiOvMepecrQNytK6KFbtY/SQB26z4SyyySNsPFgp9+PJFhsbJgsobVds\n          cOi6yn0LHpfiKOe6SwefC2d5360xY4TsdnSIl21g4MuhwSIeBaoJaxNqmWKXYQ+wIUxFLQsOZuyK\n          n/sermy7iRXAvrSGM5AbYLezZ5GdxWIHlFaEMcuaterZRqFEiy5D7Bssidyg88hVnToebKUcQk5Y\n          0dxqdWJAo1OtBixpiHQnTN7Extw+nQ12CL+QLVijQHFCZKsueI6QZUEKoLuyWfAYGzbhvtsDimir\n          Wn0GHkyMEcwe5Fgka1T8QtW+JYyxGpmseNKpktF6xUOM+wYU/DFM57KHWlN1u0K3cdZiHSDGO/VQ\n          +oIRaGIjcdle4l8a5Kpv1Y0ZsCLVlACaGeoIIVYN7m3oUQW3W8QC9nTOrfoC/wz7LZrBo44pm41d\n          hdNWg9HojGMLbKDlhcrKpfDE5ebL+bCDplD2Ojc+zKk2o1CN531j4V5rFLOOMAMCBDZc3KrqIBKg\n          5/b4j/OH45vN7E3LVoda55xZh5pGHEpJddEbvlPPunFT1G3lqHPvfVfApMmetalD3X2pAo+A/g1B\n          QmNhCwTeweVXyrVaYfwCFmCrBEBVe0812vCwUFiRNmwXLdYeigra6mraIIEwN4IfKMUja4iXjrUS\n          Jk+lGDqzFtzUaz2ugUcearI7fFEDAFQnhY3col0AaW2oxjWg37JEiAGndxHNoMpD4QX9wQXgcgFl\n          +Ca4zUxd1K7l/qiXbmL1IZ8V4lexWKVvqDEOUUMCbNYUO44VAWU0RQNQdoinemN4+YBoKJyghexD\n          dmsBFgNB632hHRAZhwTrrswPu4cDzzmmqjOFw8QAW75C5KvR9YRGNvgAp6bSkRO2o2u4kjjbLUEE\n          tgwfquFqFY62SMCEfQm4CkGAG6FVqpOCgSNyXiLIp63FwwLqjTQ/U7o6L9h9IHk1SImAYaqRrgs7\n          O9XMwULVW2x4gQ8g5qFbVaDJI/TEe+fzKsCH25j4KkVKZSO8MbRWF9D9Ur2lhFXA61pfBElcMOxi\n          n+qXJ/1tU1gB6bxhhYf9r7NohA24klAcfQSA47Yz2it4e0nygl9RywxfJ1IA61shr2IlG88liuJd\n          HJhYw+yMRFwGsMpb5HWJO6xmbYq1YGI6RF4ASFy2S1IJuEPRI2lJsyM70gmWmsS9J6AQgFmwxmo3\n          ATOrXAnHO2j3RAPw53tvBQ84vKKgHNoy2zZzkRTreIejh4WfUKEqUT8MU5flU3S77n7gPMKjKCDC\n          0ffQsB9xWabBB4Y7lomArKheIqqCTGyJ/Ht0RPnqzRCgD8Uk9ARwvIoU8QQboOS+A3BHWIAZ/Q5D\n          vPXTOnZCAQ0BZem22YjkiyZjcDA59m5mWTbVWPNZxzTLIR1w7S2Eq+nf41m75jQqTmC6922V2iqa\n          DSnYt4zG9f2w+qmhFfS/LYObA4fTRN8HHhbgUtDHyHVDJM/8AGKjlpYogm6qEsO0QJSGxWFzMZLU\n          HAWsJezdyzzhlU/JDaERQabKTIXsiciib8UDEIGNAHOJiuH8RpG8GLxx8Bgt9YHfKASCLkPG1b4B\n          N4xuMQtCGRyZ3rbDvi2LsLAE2FIxXA2LuuXrHmYTtzD0A8g+bi7yAYkWbJxGGBTj1HQGMwyAl+qf\n          6qCPUkzTsf6lkTM1PxFoiJWDK05BSm+g08VMqIYdAHuwHCIGsLHAb5qQGfgxDJkdXkbTP4OSVarb\n          PmZd1XIk9HMMDZ7x/YCb6qQDyHJZihPmEMGjWzSIh2UtIXC9K7C6IiI9myxMYumlA/tlR9OCQFp1\n          tHZGu/dTgFPFPaumc1sr4j8b48etBrkzyDuIfONzaeJ54caCgWF5WiwBm0yTzSHRJCwJ1io5JXjf\n          zfhb3D8imdrM6JQrptWM79r69UDVkFZJKuLDtUpYzr21rjEydmTCdVVLtME6NXnSBbdTNGo9CgrC\n          RkAa+XvcEHGYZsoQqcTtpm9ndAqjla4PC0g+i3gDxLe7WfYC2HOv1BAd4AVKbHYIqkb3KU5mIIRS\n          pAmJKnOKFYDBqJDpbUUCrKCq2UbAhl9Ieh5bcEirJdN9uykyBATNMVRdN8s0oi/wRqs2scUeUF8G\n          Gn+7LbiMuYlOBf/DG/RqsTedPy62yBk2ujPlJosYy1z17DFSdzEhskVTHdDivnRjoJ7QuCHZ5YDB\n          BLYSnW2MpDW24ukywFuWHVurhgCjia3VPBwOC3arShznhaVLvuE7wiyERkcPBSGCWnIlVjoUmMHp\n          QEO25vwnT0YtKY42LZLA15eshuQn1NbybdhptRrMKg0YWIHX2CzcYUhmKHKyGiF60AlNNT6AMd+S\n          ivcQ/5GmgVBVQ2CBs15F0l3Qb9hDK2FWeLOm2BLOHxqqilAA8Ffv5v2JA4tEGFmhiYpuYc0hHYqu\n          K12MxJ1MFrbqdTLs9ur3PeyUQBVtYLq5imEaHCLtmahm36lOFlY3vUwHRLNWimZj6VDu/SI4uJ6p\n          by/lwBkVSW8UVhMRjGpCrOHpi3pTYnittQb8dh1Di1FM3JQpilGZHhG1BMICcJOAB/gEpknN6CCt\n          Id4hEcEzrksBbWJPdr4+kGAt9FZWf2D3yeKn6E+w5LUscQiEVrdlhxrEb2v5FNYW26epPwah6uJZ\n          CpT1lz0ZgVg2rgJ4L+UFAEpMPX5IEzNEKvuzTyuaXMUEWnddFTBfl3wkomgPbRc8lX4VwqQ9q8Wm\n          HZAVR6M1Wnjh3cwNMkMyVdgJJWDI73d4XGnV3Lr2SC1cQrBzeJ642GYD480hEVFhALw1xXQGOJ0l\n          eRUWCABChGIQH9qiwAu2a2VqxoJJ7m0hMJCMpVdyXXZNjMop2k7gOxKOtG6KeCzCHCucpZ0JXMgw\n          Yg2i92F1O8QNLQSaxA5iTFULyCScrlhFwEa7EnLNZ7UIaZRDaWjguaqgdNjEARlWbMPPYmg29FCN\n          xgZOII6tDKbVq2Z34BLKMqHAmtQuwahsLU3Bc00cobmktbzqieU09XNQSC+aBmM088gmKJejJ3Ul\n          q5rasZR5gocUy0FQms2Sm2T5RBzCc1gf56M0qJ8siZwowy51wklqcnpAFlZTg9YXj0T1IQH3td4Q\n          EEcr+0AconarInS4xGFUpwXLsSVb2IjptNiICHVmrWq6YD6XJr2PPrXx2tbUzCKOgj6FpCfgZpqG\n          d/AftHVTqRQTOGFoEvNUY8O5lKYJ8lGv+oqGVkA6+kWMQFpJg+pQda3LIqwK2nlTsx1FTdKR8Has\n          x3WWjFIT9Cf8zZQ3zkVrGZ2VgGaGHgahWhGaWbalHhz4JVLxA0tj4vsqo5KmmBxHOo0LNScW2iXW\n          eQOTFARLXQuyOVpaigM4nTW7bnVl+HlhJg7coA6JVWAOAUv1qeiS0zL+cXmfGS8YSs/gGrHlMPuP\n          qzOnVprnGnVNS311UvA0tqNmKiGrMFoSt8xUM+CW5SRnz2ZFXZZqe4YV9KDGe5nIk1GmHMQBs4FQ\n          VBkljK0tUakm/9pxsrKEDsRShkAIiBv8zdS4tEYoAiJP0ZiWZ72AC2tbEywnBA30toEKjIJA+sBI\n          zUcm4YYSG5RGctUVZluaTmTVs3nZM9J9ejKhObxqzCh8qFBc5SXRzE3TKJaNUc0IhaqVSTaN4N5g\n          RNIPAi1rPhoYaqYWwvAzzNzFgG2Q80eogB8FUANKrA+1AGuZEX2VLThSBx+4DtBiahDBaqoaFkeQ\n          11FDSVLJo5XMTfXNOa5MnD1+HUqsRwSEEKhbDAU96amEQkRWNFhWp4YN7+M1jrns7bY6N5dl2QJW\n          6bemiwYJLO+qR5BlApE3qu4iFjHuYr/cq4J4hFbqGxEZbGiHUiQgUxbu4WAA2KvlNgiZLLd0qtQk\n          mS59hO5rh2Xs7+hNIMELDmNpdwRJ2O09mfJzegAIcxGiKRhMSJzWpZIxaxTNBQAezbRSJixmVbLB\n          CJhXKySetpv1cCZolLwCj6VBBxw0IIYhRAAEip3y4QCTm1XLEIgYKRFGD2doSRY6oQhNKMM+ZNdc\n          PYtlNZ1TuGC02tRIYVGUNH8Oy1/uiZ6Hh09iFY0nEfyubWlOWKPl4ZOWR57c+Q5JUIu+mYDRLwOg\n          moegjp0hTf0cthzGW7NdgF/Qac0KkE06rWqS++L+aA5sstYtyR5W+ZTNE5NVaeP0zQ5ZEO/BJpQI\n          5RWu6WRaMpHTyBGJ2D3F8uChmvYP0XVA7+sL0/vwnjhsKygXtlsBqihRsJVZVzGwGVTTfF01Orqv\n          s5/gcS8SEJWRnhdJRXsHgNgV1mKjJ9ZqbTSE22aSgiJr51VDG5GuyvWYxkcnKLaOilO659CR8OCe\n          4dop3QtnlTlRhw5p2AcBcog9ZLZtzW2hYYVBlNiUPC9NQBn17BJg4GQ7P5hocnaqsRERWXtd46SC\n          kJXB4Ma8H7bfSMfUIs3hIbaDoxnqlTuL1cM5cXA0qQ04nUGQVSjhpVpRagiZZrVaxLUYWmzvZUyA\n          C+sfgBCpvCBgwC0Eh9EpzaHKxSJp9mhW2caee+UOkLF3zbBdUFgxe1k5rLEjgSLC8jH4kGavv2C/\n          H0mAj3pikAwkORYY7Tk0d8b+SEvb41TaculeV5OaOgPmI6zZA6BtKgukkkdo+BBuDnqsoBf2GKJv\n          8A6RbA2rP8Ork4P3orvmMuiUeal97nmF0wosIC/eohYD4LAYESeJFZbVDjbMfNUy3eVm1cQiys/h\n          GfGrb0uZU91Z0yRI06f2d2k+i122tcwHFOUmcsOuxLTlhSkKmltk3wjC8i1JMDa/aW6QzXs9h9Yb\n          BxO8YfQACAIkytANIP2ywI7VjWax/bi4XZpxb5cLscCodw9iEALuDMGO1gr9PDZsr/Jy6tUPokwV\n          NqCVagwoPNbWcAEgADfWnk92nG5r/Q3Y8WZETTgGqrqlcU5IgNXxpkmb4zNEp2krjuz7hhHrSt7A\n          livbHZa5rSgvaKnP1rYWyn3ozCVZOqXQ2luaFfI1a7E+laNOdTzv1sxPrkZ/riKzhyZeAjZpdk3q\n          d7ZoKOOJdc61urUR9MneX90XprOGlsSJj2Iemvr5tFaYwC60ZbyvWgbbGVQWM9KKvQsSl8NYuMlk\n          b9fSwKZ/1LZmttlOqXWxSSSb1xUB35TXkmzXHsptaggxtYhd2SKylkF4tmEpRz7ZeKfEAPhHNsAo\n          jQlbEJoEt3TzozcdJrFoJxyMYlpSZTc2FHiQr4SlZxZ9NrsYZwUDqkHcsbR3VsU3OngmTeWh4t0h\n          oeqOSZko1WkPg5yZeAeXmqsaSvti09tWVJiwEGmdouWi3Fi3p7Nl/yQuTGuoO+YaoNK9jbCuf2yN\n          VvQSpmMtTaQltEnZyZ7ZeXxY7470celmfUDJFMxkh9HsSI/Vys3VoG+yATCgVIDL+moSjGpszZuN\n          uVH7ogNxv9XG8Fa7PElBHh7HwPu5RWZ2PLemUudgy7dutQZN106xATpeEcweYsUyyjsawGBIxspV\n          D6yD4dXruLie2hWSFW5BdWCSTaMeaV6NmtrGF80SR231on0ebLLozPxLTEEukKGdcuHROl9Tbz4d\n          JetJNIKZLeMdjZfHGKIwk4uDFIL3qNXg3RvpUQTTvWqO4dQI5/M4ng/AktB8VSK7doCBgQH4Ci3o\n          NjoDMtyNDU5kVdylQjvyQFBmjrorXQ0KOqz8wc7eVjRAxINNiG5a2AnJt7ivXUQy5etBPWsrgq+g\n          SSzFW9x3dT43a1/rDkPg1Z3MzPS9TeUgi6RbuQn2GLBHYQwubXUUdx/AmGZmHLE8oBs2rRtvr0Ib\n          +lYZYW8dkLKz4aY1EiT5vCusuODNPOyqW0am4hSROZvRAbEHXe+6d02VZ6akc6VybAO+HRjLDAPp\n          xPdu5rdJgbCWHOPTPScKSFUtEDlUpI4EUvhBXGg2d9GUFSXGkEc/lS2+u2Zkr0Ipe9bEZmKZ5IaI\n          6E9gHI21j3GnPdOnczrUAcOD/wLZWtaCv5i+9xTEItPZGvOhvFiqBnK9t+k9SvRPWoqpZFaYjrHX\n          rWmyAOdinatZd5blPWXAYQK/AV0HrKDT0pi2Us2fZSlTADHv9OghrvSWEmOZ8wudThGsZVl6bXGK\n          xbBpOtun+cDykcajVEmgPiUFAAjNqd+OXVoa7J2GcCEkG6nie7WFWhMoI0j6ZmVQaTv+owOTUqFs\n          NYCj0mx4FZu8qpUCSfZTdEn7nFpUWbF76ukx4WgtJPBnrZlpQ6S7pRpML5lGCe6cpGPzWYBNI32U\n          zryGaGjwx9qTnAm7F5Qlwolu2a2IGPABo1hbCkJCKx0wY3KNehAFhDfuOpmjjqQBtF58iLpua2fK\n          pMZ7GAXMxUdYBvDYjE1AQdhsrCZCBZ1KgRgB9s16IPhTm4XAgzZfBvbN6sPdjh1lLgcPHlu5BFlx\n          974StJp4hh1NDVQoBdGt5jpIPNQcKOc3WY+3Tup6hM/EAx7Yd4sHmVmt1Tp22Q3ei1MJD3iA0yQg\n          jaHUjm3kaniigN8xXAbzlDa7AtfNd7V4HbeVsV81N8TEn/LVYVqUXBlsYtEWYhhW6tx6FYk8wynm\n          f7exRvFdVmKAaY6wOYDOe30MbIHDsh5MMgQWfZSqAXyxed3NiWeKReBx1zQgT4Oks11gSlibtQxM\n          yWmpR8AO5cfBYtdMH8+3uIsKdQmstw2RA5hIm4KGkMUbRyjAZKFoAsaTp4guoIizWGoeoHZpYQ53\n          TOU4BKck6fRL2P1uMyFm4eAAoTEC4W7tWtGpqU/jyJz2NNL+QthmpMXNrI6y/heMvklQUl9tgAUL\n          ZXWGzjjlwDnNAHRmSLs2owzWQCWULOS5eJXpmYrUAaAkmncf4sFAzPgci0/rTfMQ4Sk8Ikr70DmE\n          tNlV8SxDttG0RP+cw6YgFXFvbid0QuKclsPqLIIK8d/sSPHuQwDiNqzT5Thi5VhdwU1rt/gSsp02\n          HWhf1CRrweRMTy2ocSRV81ksZCko2/80yU978Z9HCDNg0fy5Rqcjbp6WsC8mYbStry1lKXOqcPqA\n          peeAJ2GQnwYPwGZzrUqe3Ml+PTNa/NBcN2zmtHbJYw8kodZuluMkhjQCtzNgn1E3Hs6YEv1K9ygo\n          sElH51biU8PVg582pkVG7CA1Gv4b/I1emazRRp5Zqw0lwD1jVyVJULOUhcYpKjYnk+TBQ471nGMB\n          9qm9+YQ7duJpPz1QrGZjFoCtj2roMKfWSQMEsq2NFmFpsTlXHEnaivUmLiqn1Xs4Z4CMfTHTi/kF\n          SzNz1oe6CVJobfqZ58We3Ny2NFHOmIVpZasQXs0fmvc4ZdV9VtNjrmUfzdwPHCBnZmhHl9CbLns+\n          U4nYWOQYFoxBhqcOPuhxEX7rqzFJf2a54NNqvgpHH70IF5LUli4OfvYe3RPePvWJXRpbFddF5bCq\n          YlQKnVX1Jm2skKBuQRNZh0UHVxPBULv2ayb0G7Mb2d6So2gwOEa/RzJPGMoBYTptyseScwKpEf/f\n          ojtUVhtsahoCbfK+nXyP1RrBrHEkohpeyHtuSV+RNFKG1WOPJ5asbFhFl9CEmYVlTVQtlXxXyVLM\n          eNdcJ6b6c2lzXGduM3Sim7HEH5NEWGDcy2Lt3tlvdL/Fvsp07XW/aiEHofbwOQKIFGf2V3TFP5tT\n          2HYrMjavgRhNuToIH5Y3/cAk4YS35RE6Eel8BdY/vTVW7TgG8OIWstHH2ozrNZ1OO+1quQ/te3Lg\n          EATGesVQzcsAVau0RbHZxGeCwODQ9GU5fWj1GPamgxjXNCbl8U9L8LBHvmthg6PylkL9Y/bOJ1E9\n          QyugLD0BlluM1wcZYv5WGQdrOpyD7Snbx8ECi9DN6/QBrNSHsjH5Dik3ORibzbGWAlycsmRvoZiI\n          x7XqzVS9MRx87NBzkA8MgPO3V6QG6HVR7CXcOQ90Yp6l603PI6lYRPXqLmIzvhlhvmP4EyeCt7Q3\n          cQRjKMNPMI3wnVo5W/T0zodb1QumMdl0b82JV8iihQDaumFj7a8WmObWkrPJJHRmht2O5iJzVYuo\n          k+PaQqH9YNecTvaGOQmdT5ActrZM9cg9XVLO5uCSbf34nPW9q7KLWGqcy9qRZ44+bHBC0nvHUlIu\n          3x5jHYIbKqWedyyOhtUMED4p96jhPJPlOZKG7duSCN2cB2HMM7apW/PLG43CWBpk30LKRnS6lMJ7\n          lVCsZem6r+UHB4LtZlQkRI5zWScTdryG9YUPzprU0ghfnKBTyyrDdWuWhW2tPk3N0h2PasMuqeN+\n          YhP22ixUDjCaWi86D9VzS1Xg2YYGCGcP74L0NIosxFir9kh750wEu8a21mAQ9RgV34cosDGrKT3s\n          AFCeOXrYdEUBGyjAu0rZkeP0HKL+bVz6S3E5BnVYqyGTjGKtT6NNmIOC49Th17ipMQT85UyP7sFB\n          Pq2xjDbrk9oyxlSOKj75vJc6CvQ6+e3zGHUyW+5BwhPb4tJUkhGOu1fLf1p3/UNtYdrDqCUcaVeF\n          rc3ZUXWnRkSQumbVCb63ajg9hmM8+7CmUShzqcNnMlXGlip8cTe2jziYA7SM3wmkGUNc9Klok5wf\n          ZWU3n7z/ZFHWMEoAVIRcC8NPi7QAqyMQxbqdPIw9JXCA7io7h+Gf9tlBam3w/aStN/4KW17TcGWn\n          HzSNBsDQTG0wa7XMs1VWQYrhUo6a8LQPQFmxyhnfrWEvKQr47NK1SonQ/s7Cu/LtUDsPApp1r9FX\n          3t8ddQVBI3wW/5FUfkw1AzryU8vbLRzKtBwCR69rEmDCy/jbq+hjtrm0yQqX4WQ+qWoLYPqYQgAi\n          2WZ1e+UHXKf3w1nPxBtTMs7vjqAp7M3m9vJVODhrU3iOEZpxoOsgaptatcGR+XghzlDb00ZRMi/K\n          RpXUe1hOkm94adY+4+82e06cGPYuEX+Lx8P+D2DiXCr0VtJ6jqDffS2jOnNQ1HY4d6iVBqkv2/pU\n          gJSHvljhSgf5WwJPzYJeRb5aERaHWVsVHgBlhQWvgzQznb3TFx3hXR2h3s3Svb4F5TTc91m5mm2r\n          AyNo2kb6NAd22QMOg4vDQJ9ihCSODr2zyJ/xDldhwUJyHow2UvE9ZF4fwcmmmSS+zGTYzGCitGH5\n          Hno2HQmK0+bsj2aNz4cxAjbC9copchiPdVE6Yf/YRnqcWlHIbtj+ihhWrG2K8dUda8XaK1Yy7wun\n          vm3UUm6OADt03bL3WwuQR8I4fB1p1DYRBNbe52Hs5ETn9+Qeg4pfTEEBo3aU8JcIXf1gyixEAKW1\n          F8RPwAF6Ysxe2mxKMoQpSdaY3RjQ2xwCNgQfKLZ8/YKZYA6Qh0rIeCPYTwA6hyinqTl5KbBmjbwJ\n          8YwIy1svhM1rvpO2kvMdbqmJhQMR+7FrDD6rDTXmUDFl783mg8qC+YdhPcRs7AkbvXNFo1Yllrds\n          vpk/rHw93tTBXY041TsIsVX21rXKFh6bfkuS8bA2jDMoPuC/xxr4alpLGrW4hhXbnBxp+748EeFD\n          sSnWLNspF2mUjSeR9382znrWjk/E9NUCBqMKP2KmjQ0rlrWaxkarOTg831NsyVSQmmuW8rbnDpnl\n          sgL+YYpfkLBaFJpztvhaRiHmi6r0TbrYaZy5jfsKZiUVUCG0UA4xvgqPFQqiObLd5s7Tu8XUeHr1\n          sLeNJFF0t+GKfMnhMrSK0N3N0VjLesSYlDFImNesOUmMdJZYPauk7S6H2sZDfvgKZ+s/HSRPWjti\n          5aQ7JVZXgialZXPYlxJQTq1UUOtezboOjjSxyfTn+UScuU/vbJREVuvKO16WgidKS0YwKEp7t15l\n          37iKCiwAyU3a1JPhL5I+Dv3n/MLiyHvBqCibjeFnq8XTE5Uzj3UMEAl1y3vUO4fbuptbVQEiKczN\n          RsYjpii12Ts5e20+ZIJZsfBksPejZ71mo6jbYnpgDbMibNRc/gJReYHc42ivF9MJJY/pr/UOD8dx\n          IoxwvRftkNM6smhxsvaOcHgWOgiNqAZ5nrL6sNcfB6eghg0CPY42AjSPHut9HciHAVXXPTjQQIFV\n          Ur1SxW1A63dXR1jZya1Ej8qmI5uxdYq+YILD2nc547ynTdO3YVRviusbRb+KkN2pHtAtTtLwMIeA\n          3HuQZSL0g3TNMf31PZnGvKaX9faqfvpW+ZTjT6LU8EYxsnN0YUkRUVS1l7/rJDanX/f3wIETQw2O\n          sCOEbc/P/nr9+x/451952cdfv37+8svHv3z4+O3L3799+vLrj18+f/75t58+1U+///rDL798vC76\n          399/+OkLLvrj+uOPf/ufr7/+7dt/fPv6319++x0fP9f28dvXbz/88i8ff8cv+sd3/wfc3IucOoIA\n          AA==\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - X-Request-ID\n        CF-RAY:\n          - 9d0a29b67e5ce0ce-SJC\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Fri, 20 Feb 2026 01:17:12 GMT\n        Server:\n          - cloudflare\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        Via:\n          - envoy-router-7679dccdb7-s5h9z\n        X-Content-Type-Options:\n          - nosniff\n        alt-svc:\n          - h3=\":443\"; ma=86400\n        cf-cache-status:\n          - DYNAMIC\n        openai-model:\n          - text-embedding-3-small\n        openai-organization:\n          - future-house-xr4tdh\n        openai-processing-ms:\n          - \"103\"\n        openai-project:\n          - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj\n        openai-version:\n          - \"2020-10-01\"\n        strict-transport-security:\n          - max-age=31536000; includeSubDomains; preload\n        x-openai-proxy-wasm:\n          - v0.1\n        x-ratelimit-limit-requests:\n          - \"200000\"\n        x-ratelimit-limit-tokens:\n          - \"200000000\"\n        x-ratelimit-remaining-requests:\n          - \"199999\"\n        x-ratelimit-remaining-tokens:\n          - \"199999996\"\n        x-ratelimit-reset-requests:\n          - 0s\n        x-ratelimit-reset-tokens:\n          - 0s\n        x-request-id:\n          - req_c47c079c6a794d2a9e6fcdfdc8ba191d\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: '{\"input\":[\"What do I like?\"],\"model\":\"text-embedding-3-small\",\"dimensions\":1536,\"encoding_format\":null}'\n      headers:\n        accept:\n          - application/json\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        content-length:\n          - \"103\"\n        content-type:\n          - application/json\n        host:\n          - api.openai.com\n        user-agent:\n          - AsyncOpenAI/Python 2.21.0\n        x-stainless-arch:\n          - arm64\n        x-stainless-async:\n          - async:asyncio\n        x-stainless-lang:\n          - python\n        x-stainless-os:\n          - MacOS\n        x-stainless-package-version:\n          - 2.21.0\n        x-stainless-raw-response:\n          - \"true\"\n        x-stainless-read-timeout:\n          - \"120\"\n        x-stainless-retry-count:\n          - \"0\"\n        x-stainless-runtime:\n          - CPython\n        x-stainless-runtime-version:\n          - 3.13.5\n      method: POST\n      uri: https://api.openai.com/v1/embeddings\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/41dXY8kN3J8169Y7LPGYJJMftxfMQ7GyrsQZEvag7UGDhDuvzuiqu+sjuBoRg9n\n          o7enq4pMZkZGRmb9/t2HDx+//vBfX/7z28e/fPj480+/ffv4PT/7/OnbJ3zy7/j/P3z4/frfp29+\n          +eWHL58///Trj9fXr3/86dfPX/6Ofyv/+uT/v/TPX+J/5d9KtN3GXv37f334gk9bm6218fxhjTFy\n          lfr8aeltjNHb93/81TrbjKk/EPxd/Wr01iNHff4w95pzyqXamH3MIX/f6sC/9JSbbXWvMqo+Qu81\n          13r+tLesY8d6+t0yy57Z1nj6tOXsFb/8fAvRI9ZI/dXa537+zcEVmPv5N2vPMXNPWcFSdonni8fY\n          I2uX58ezxn6+UFuBjc2Uq7eyW5Tnv2+1Vmyg7FTtbdbc8ilMpS25VK+7Y6V08eYsY4YsU+u7LLlU\n          j1Fi6JZULFNt+/lWsSJz4sbEWCNi4Nv6Kf66bb1Ytqijm1kmDC51CdaoU+yyNqzsHHqzZeFpn79Y\n          Vl2w1ucP18JatyZb1XhWxNLL3mtPXX+YSRZ9/B4TZ2BPtb6NIywGkBllxNbn7/iH1IfCPcwRK5rc\n          We/4lzJ1C2oGLEGMAMZWt9jbjo3DOuTO9oQNVPkUp5U/oid7TRhh1Tuoo2Zu+YVYHesoVrRWFHgY\n          eVx8FKOuomaAQ7OefNbtHyN2VjGOMtdYurq1jBG6E3X2Hl22F2544A7kBlpkTtyG7Q5MBN5MLtbh\n          sKquWMAQR/7xNF4/sbALa9rldp/2vNFW6T3lF+qE4ypdDWeWrKEussNyscHPX03Gg2p/33LDn069\n          3RF9FrkxeHjs27ZHw31lUaeGOANv19UpVoQV3QqEtb6qenT854cf529sC1W4VqytJzUQGFN+IFZm\n          n2Zh2eZOc3UFwWsOO3xzwyItAu62zZ5xIHFSiofAgh2W88uFhb+QIJSduyPXQmCrXdxdx2nAzSqK\n          OLpQnGr8Q7W7hbNZGi8b7KuPLvFywYfPCI1YA14pnr7KNcSvbnE1I9RgCzywmtuC/0rdq42zXLYG\n          u4oAlvrwWJOS4/l5RhvwPBoBcm8YkeIXHPqB59RVwtUYSNQuZiMQ06OM1R9qhAk/jZOvt4uHnT01\n          CuMg7NxliqsdWFZFh7EAgpbG5l5hHCGQr2+conxeGiDOhZBt4KBVd/V9dR4Z+SpwIH55aBRvdJ4W\n          QSbRoQSmnfiuPFXChAaw1PMNeAR6mCCwrEYKHKKpjg+rjQdWJwvAkoyPElqT56V1NYReEPFS/VYu\n          rM5U2BaM8BZbseJNjwZciR7MQTDnmIsIVf4eWBCBUZcQmHN285CBQIUYpgtb4eC2bAxiOFZ2620B\n          yFgE7tgrzQ+wdgBjavADPjDUCMvGbvUw3LoScEEXkLc6+vOJQXKBwCPnBWu6sNvboj02UA8Rrr6n\n          Ha3sOF6yVtjAAOhStIHtT92A1msbNeROmaJ0dRkZSL0Usk2E/67wEMdtwRuFplILYW82RaPw4xo4\n          sYJIZnrVLVj4ftMgiwA3FQIFfnQ1OXCBTVlLMDr8YGfgVK+5axjIJsaOmZKOrYFbSAvRcBjNNgtx\n          DPBfslzY5RY/WGPixBnAbr2MpTClAiQgJ7CdzdFsY3Ch0SQjqwun4GlXIhgJsr2dt+CsrcY8fWjc\n          g1XrLeFgI0BZIGcioc+PrKUOjXvAnjDLJZkvsnbYm6RTSAWJdsWsYetFbAJ3NEcxkwKQWM0cKLBA\n          tyiGY71WqqElzpqk2ICCZtHwtA5yA8+TTyGA0WYC7qeYDhzCWJJ149ljLQUX4fQO/rrMkJW7eJgm\n          YI+B1jB3W/ivNvu4w0Zim+UmYH6zY5KIQLPJjgIAzCaOEr631wgxM6RVCMLq6XEx3Jr5JG6VgNNk\n          HtzmW0TQ4+yRCSqy03ikKN1yjAUPrsgAsY4eVF09zHypnyhj4nkVy2Ot9pj2YPAIsi7w9QMAX7FZ\n          ElsrR4NLIb/uihaQQeLOlnx5IVzGWEJcwVFWuYOG5BEGpxhi4lhalgaPWrtcCI4SoNOSfk2Y72dt\n          vS1z4GeDq3Cg2ZT7ARAr5Bo1jCd+fM/nVbxccBh/hU2YVVOCwlM7PPsCzp+7apaCCA/HqxRah2+t\n          tg0D+7DUkmDLdT97CKK+vXIqB4g0L4eAQa4ZcwhdBfwI7kKfAW5nwx/mG/nXfR6Bci0WAmPCvuzs\n          JjySriMMFCFSQRJWfGgGiW/F0BQ0LrZJbNnD2SNTmPA9oYFnBZNQS0sToUdgHnKahQM9+59TPdeG\n          4x6WHvLk329LzOdEXiWnHMklooR6JICUWJoC03W2lP2GXSFlldiFUBrF3BTRP252a5QH9hEvAx+z\n          huEpusSKf9DnoiVug3k4BVOTgiMiwE8iP16WAyb8jJGpBCpD/QyTvT0VKMDNRgo3ULP3GXq8xiTO\n          0tyYFJ6hepIj2HRxdU6n3xkzIJGQCQ5/r9uCxUeXb+K+cD6KoACswSBW1pMICNI02yIsGweWa5ct\n          2ULH1gxF9Ug2suoxAjRIIzPgY3HkjQmCBRBZSgQbFRFcXRxgtlZ4EMHhM8afwtzbtzVAGLkKTjvi\n          if71RvKpBZa4Hn4re4rzh1ypCnyLDUxigQe7/wTBHukTnYv44cWsKJVIg1HQa6tvTexSsw8BgI1n\n          xYoiHk5bGMRU3aqJi9Wm3Axc45rKRcEzwwK34g8slmBLxME9zSaYJqVSQzSHnHr/SBNnkR10bvAO\n          54MUrZIwSD264uorTZQ7HfB1GvYnMFlv4r8QVXaG10aYVws9iCSjt7Bj0pdWzeDpEWyLQQYgka1c\n          EYyKpTs9+2QPatNrJR/W2GESFVu5VaQQbUq04VIDAYdVzTa8h1ZcNo6kJn/wJ8XyxEF6M7wcSbZI\n          s18sAYm8obYCZy82nZMOVEAPHhVuYVv1AVnMTClakYIjkaU+KavmpB3xR/4YcXo/I1reUjKlVxB1\n          Au+F1MUWSockFWK4PFFdXonFeQIEkA1JghUp0eAHyV7JyiEYFuHDEhj0GX/dD4kIoYgEEANudr2V\n          YNwJYeLhlc3hrfbVtxUGVzfiZ5PBFecLWyRfHuOtBPh1zh1hD8BQyQPcf5GTSkZ4eiVbKdVbybBY\n          XU5D/GH1/eOzkuScynFZGftmj0moWRkD2c2y7KSy6hFKaMzSXMlxVSWb+s7WEObtoa7qbjeiNpJg\n          SVP9QK7f38HWX9X55ngG6bucNHxEM7SyLFy/7mDdcP1zWZzbyKUsplbyd3quTmco6NdHaPK6OryK\n          RBo6agBIY1bwULUZVQp7RVAeXvXZhlbLwMLOGZbrFxakjG+Hb7GrsTayFe9SplOHrg1y1L4kdQUu\n          rLgLC+KUw1ilFk9FW1Bwf6BWrgRNS9sAlZmifgHg26NqFoCH76rdAKpvbamzBwpEYJCtXXDhQw7s\n          pHQl8x10FXP0Owop2wOnuVXm0xCCt/oG1rZiWw1iwEGoy1lJSkDsosHYZipf2RDGunoXGMoSe+9E\n          YEU8Y0Ma7hqTzdVbBkHnHFWdC3wDcFSoHwG27lqDQLq7ltUFcIxzD836B8x/qXfCoQrz+J1b3cK5\n          2Z1dawjYg1p0Y3u/Sqe6WbuYTIcZ1NBtBVgdjnaQ7GFTteppPve1sjf1HohPc6j6axEwS3DDVnXl\n          xGBXRIbG+wDv4bioZRPxwIgVH+MhmtaT+QRjHEhmHI002hgBctvaIO+P3uTZemPpb+V76kM0ziY5\n          Hsy7zGoMKz5l9VICB9mUaUWfE8gnFdq8xof/1lKuDZtwZYpapDhBZ2BnBPWq+ZzzYreHRFI7TbpT\n          Bv22Ys1NcYjYKNw2XapYOEGgZuRHBisAAqfhr84zptwkIAlQjHpemEfbirRpdfgVyfPgTvHn+VY9\n          7KGJanOrcTQqRkx1Q2lFLSqcRZYZZSuthY2EqzKRUgNeUM0NosHSr2JVampVqeIjHBzlIBNwpdml\n          ZgJXvZXqXsiSNd0wuRnOV7EwS4EstlHZWep7ihNIUoQ/cjAvNw2Jj81P4qHCyhqISkv0wFS7Va1t\n          4YF6LarGoRw1a3fXRUmtpPZATzi4JmZiclZT88KTZJDrMlJp8xx4KnEmAX/Mcovi6IqMf1p1bVwk\n          nm4MsEY11L8JTbS2axT9rZ1NJDNyW1fKaoQThQBWZQgSTl1JSERaGKcCYaq+qrLmgRhoGk98i9mx\n          HAOyO9NEdSwMdZfEMb+pWkrFvuilBrVf4kgIFckFq8QUGUMRXHmsBFzyUsVVzDeKWCuMOteS6oJz\n          k/fyY/cQVhWAd9y81rbxRSTYkvU7VHmhRA5JRKmWXcENuDKU+Cct60R80OBPWahpKmG7ZJ3kBBXW\n          EUwy1OFeu0n6YZajvkXZPqrD8FYGwuFF9rTqBNxgl46AuNR7Gp7aIDuvm5XIIhXrnavTAD/ALqmE\n          Gcld/eZkPbAZ50PSoRoNV+cy6IM0PE0zRdlzhMQhivJTuX33tzcXgXW1OITrU0iiYWSvbtW0gFm3\n          JwHk7RYAh7Q2gTXFwdLEEn+9Te/CapplFoulaW0gQbaSxXhsROZsaXu4AD8NrMKHXnV7lWgchESJ\n          hG0MM0Jgwjm6hhcgyuxasu6wNhODWbvIOQ+6k5NWlgbdrKS5tlfHYXJK6vWK+OTEBdk3zS5r7gOT\n          ANzZh+bXnRda8TZJ+gpRiESyh1I3c0U2+ypTXlxPHCFJNSeUcFtRTGaJoxyOUYiqa5cspLKLIZrh\n          xEHhlheFZtdydTRyBFqAJSel8hU8QRIPKMrilcRtxUTSthVjeIp5Py5ShV1VHXCpPA6by6zNmcVJ\n          Bd1SPEBDrOYk+kHZymrt0tanJDNWtl2rKzGHK2EZpEfKtuCOHAiGnnBt4GJjaRbpfq0Kw8OOsJyT\n          hmQCIISIrYDQofpZ8fzIILAHxd08PL+q0dn2ppnsgHuyKE9OhuUi7d9gEmPsCXI7wE87B6wWpmqu\n          Z7HOq2PBgs0XLPhrFaRRTtM0+OF3DTzhCOkOHiuQR/SOXUGIMoKBReSmvSOl5SXhtNIgLMOqCEmF\n          i94/vKbp8GBpxSMnguRWQIoNmc2cSHQSAborZ70xuV7YkGJCRNk0r1cpZAnBH/AY5ZkIeMiY8dPW\n          LkT8p4k4M85aytaM+VLTS59FQ0g1ADnWMLkCa9jkTdJAwSA2E1KKMhCrmR9k+875P07haEqhn5KC\n          RlDXlJWMlbvowWzMQKfV60dY+2SwT3aLYqVRJVY8s4XLAippppg9dNUGrdtAFUywKH93RFpB3ejU\n          VI9sfV1aYbLGkbvRhhl3eoStPUO6IeJq67VeAku3Hvs6yzL0lHBEli/AXCndcNOaKbHkipH89jOP\n          y7L1eIPyuFYQGWhp1qGQ7LozK1gLOUxz3elB+XTkOgvALtVfSmsi6d9dGD1TLh8zrgf+uuCe0j6T\n          YC9UxNipflW3D2Cagn0QXui3tW9gtuabBXuzZSmkA2daIqhlk1tjAEs0aaYV5I7C85dXi92VjToh\n          uBZwEODDuMPRd1qMr3SlCgkp/u4H8dGsqv6gcqZaGgVjF0fEO0oNpciLKMcSOhXOqWuZHffD3nRr\n          J6JZqfryenyl2nFYqyxzJexCwm3h7YgaaWmHjqS1r0XR6BIUhSvvyBxK6otEuZRep67Bqc3WstNH\n          e2cvllnBJjqVesrKn/oUcKVmfaBweNVUy9r4cescE1srwr28egOtwLPZv6Clgov/rkuzKKDcigOn\n          wwQICk2AWYFotxgXFYHFOnoWTXvYHhA9mtoUlq3dH8SOtVlfNU6mLXUCEmbT6Q4jV6prB0Jcs1tq\n          eFVh1lvDLB6AeJKVt8kVLMlNaws7de1OBOixU60I9h5PnasPi2NngHVKUyRu0qgy2IixljWq0kSs\n          isve+alUEdk+7flb7HK1Jn8tgxz7zW/qJNPVbXPidIUpORl3q5Ywr6EkJi/el7ZVsyAgPdfXFbLC\n          2nQylglZTiK0yoburpiWNswwbcravrXdiwnU0sPFCkpbW6s4pM+WEV1BHaBGOEDSnar6vpozdKWQ\n          bPZiPrbBk6UGbuRAncJnBSSndl6kldF1LAkFPtVMDWncnD59Qio2j4IN1bh9vs1IscFgWvu0N9Pe\n          3jyLyT69D+91PHCcmYBFhesJlbHAMHNvayZNb9E9F0nhoGbV1IzMetVoohNQ/oTlQuTaVav1DCc9\n          TQVRUucEIFecadEb30W21ZVBZSI/TLMC8NmbZpxsgWfirrcVl5827a30KTwyg9q3axaOLTsNidws\n          rlGh39BU5lxfYj22W9WLhQOVJBMF7ar6c+oYNL9kl0CtRt8hFdXWAQS5/uw0b+aMsuRhCkruTLcp\n          ECzfqxmy+8p0trkRJ02MwqqPbiJy7sX2X636kd3tf4p/bjEUAZSpGpGDNdNtLaAPNRYV3TyokB7b\n          GogONEAgX6upsicrl8HudrFxWQhLwMTNsicW3TUv7BM5tPWNAzx39YGN5He3mSkxGQl0SchTL9Op\n          IgxXG6Ti8PcxSYVCcaN+d+dkBKG44C71m5faRkH1+Ufhb0PJSODRVIXdJeco23W+AiRu4yf608ur\n          mvvRmYfYWKyQt7vV58khTZWNc1O1rkW+qHcLraRhtPMVQSksTaRwmcOHtKWLnlLzTHaYqz+CRTDP\n          EDCNADDTmETWA7qSa20nsagNh/MeAeSzi+uqFdPBtE7dTC7cWepBp2jRp8KwFG1Dy7Ayq0bt2pBE\n          8t3KOlWHJMBwgY+KexqKijX/Wx3Ruixt/xvZlIViRzEnQljVvLM4pbfFUWihedIm86uaZDzqNtVF\n          ZRnPNZJsqCmmceS8Eok0QYY91DROch6YW9ZncHKtYYz0ZJVSc+PcWOsiyaiKN2ah7U0XHpQHWAfD\n          cZzUYH+v9U8cNTrBDvDni2NFRzfQDXyOfExFMxMW4HwdoVWzeQiJiKiKLniF3JJdwdBwWqVGEsSr\n          y4YTlQsfd5tvGIyqYWNZjLK5KyoTx7u9R3lxlOQmO7VsBoBxIHdjbJ1pzMzaxQyImjynu7AuSNFU\n          /ZWU9Co8HpRujaFtTXBP1kVxnMlRr6KkHddTT2KHb3kefXmdtlYjbcPgGaapO72N95ZWNktSYYX7\n          EkBrdGSPt+RICWQ7bFoBjkX1oJ/Ecd2kZpwyVsTpUTtStmVJnBBlk5TYrag0v8eyR6/BNKUQGbPs\n          hm7h71OTLGTOcM+qIAcUGMIl2/DLuwlrwpPnW5KqGx71rsqVV5ZkcaTq0n6TqFvV93BjZbWmnPkh\n          of9nNcS8+EDgNsjW4TF1xqkRoVd4n6RPVFcKKJQWBk9JG7OlVa0UAdBbrbs9LvmSjVO9ZJFTqxa4\n          MVUvNjKAAm8fQy61RKTTPG/GPdiFrAodoj5NGRBxC1fb0kAbYEP5/t42do05Q9X6r+nhb2+LfTKt\n          A5ttm7FPnCFiAp3FDgxJOC/upy5rIacobr5jLFJSuGQyM4SwGbqpSKPh1ExEvlj50npinewtfkef\n          T2ULufU20nhsOlxhU7O1ZLBVZ6p2syKNWK7TQ7SyrXZN43G6wmPoHVK5me8iYM+qRO/BunIhjizS\n          caZ70IeqtVBDqcqGJHtqg2r7btt9LYd12rwlzixSeMnoTHej1RTm/NpYkpzYktqfZ6t16W9JIWt3\n          fsNmWxt4Y+OGdaWwDU9rvxyCFtZSQo0ajpYN40O8HfON8USvsnSwwSjKdHIw1tZazNGCWA4d7BtU\n          rnVRRWXtPke5NqOQtTZRCDWVmD/NjWrs0J06SM7GEzwSjEU/qM8aU2dEFqpVqs0BmlgB7LYqsfbu\n          aUIo60+/ySiicV3tiyzW3c7NA6NNUIf61LGb1eecPqQ1QJ06NZDfTRVbVHw3lDu6VPzbRgTY1N5b\n          yEVm3JAoMsymIQdA2BulYNY+HA7hftvUxUIxo2Gjk4SHyoHqzX1sA11a5yf1nZZ7M0FZJtpjhdNm\n          h8YV3kyaj9/d24dsXPV3BcPsSAojP+faW2cccLj6GDbijvP5dG4VzjUWJ7xtZVnqiye4hi+4En5a\n          qZ6T3E2BwTbvbWQfVT9pJ4ZsXzF5NGeKIAE2uStVz6a64bhXjvJ9GhTILsmtXMsYcNr2YDb78C4K\n          M8grL32cVHINo686lhRnY+hMnKsSEabi6DhKUXR4GbIv69+KS0eiom1SXtTXqFKRg7C2TZA4dgiy\n          /Xp5UkPm7WqZtfKrvxLAXzPwqmDVo/qtoQUE6Db1adP92W3BfUdV57P3XDYa41hIn9Hbdocsc/Qe\n          DVetWCmBRBBitU0XaqT4Dp0p0q3wci4cYMfwkc18WmGTWE4vUHCodvkYbJYNvDxOIuDI2UhvSuDM\n          Sek9xXPu6RVw5FsrbGjOWSN0MUdqspyuW3qzWH9ZgVg3G6uwDAoWqBu3kdDAJd2mIbFSx2mG6hOx\n          g6NpQQhpB4UmOiWT45zUDI19eyhkgQMsMnJy4rTiNC6Gy+lDTFbIlRCbbG6x+nqrK3Z6IGRhZbs2\n          iQVem+xG7qWnzU7gRIPU0ZwASMaSnGbNsHEKsc3KQ6S0qjWEawy4qZu9FMxdzcUcyr9N1z6XzXQ4\n          jjtFSrbZ56PFkEo8tlV+XA15nxLNdrEC4V1OLpWv1NQqxMEP0Ly9U/UQGDgEJZu3DsVqBgcN491w\n          6HrBQ7VGEPzA9rSecykt1UnyDSVUWc+NMQV2penne2Zzjk5iwLQDvUd1wT/Qv0+E7FS/zuEjtrNb\n          9w0LHz0MZ82roqH72zhObf65buzacibXRkSRWsxq9Cg1HD5JmkJTE4asrdpPI2LvIjFdhMlUsXyz\n          uMiORGbR2sFVIrcuSE5NCWuauTr6jZ7ijEHrLWTANufH/iVVQdF/r+xvKUpfXiHuY/K9ECrcY69b\n          yqGDJzqBpsoZ5wfm/8KuOhCYMEay6NN8wuNwC1aiyCRqoDBJwWUrVHHpHBqO/y8+3CPGYaYDgKfN\n          qIfbX9ayjR3dXg1rFPdb89i5nYjEwGhmAn3N2aybh6yzktkV0JDDilRYs1iA1ENMrY2/s+I0Uo41\n          5GplOTreoZrOc38ooCDbuVUcAXNNHT5zGtNO0RxpC72SSa2BuabtQFDHKEUDOKuwoUdlEFt3ld+y\n          N8PEcWzcim6Di5lhpBZYgEhqKmXEeagqTlyTam1ZJMZ4k+6esXW7ujC69qwgITtMCVQN22NcMByu\n          lbMaR20NGzMxSTKbXuXuddTRcqtYJnPqBgQKtklveFBYr5U9rsGnak/14BSKwya6MMY2feUdzqnO\n          2T1aLvwU+UEjBQ6DC029/xjEcwEM0/p08t7aSNUpYDNNus+YxdG5BisbKYE8xMoO9RKaaXLWSfAq\n          ZRSrIopO63CK7Wl2sJG6hI2670iGjALh5AzT+9gk7TuZa5w1+qaU885ZODIv3+quOXe83NkkE28L\n          mbPpbGqOdB96Lo6zhpHJAUhp4fU04uF6SYIFbKbzl7bwPXNBr5bMUOqfrWPa/kjMNLQntLEZLrwi\n          MnavPviJcwyNeT+WXxC1aaFhRk+eQh2czyC7CdlNqt62pl1+V6EnsMu0ERyw2SU11POQdM7nRug0\n          yQLwTKp+viDPdx/Ll509D5N9tWDVecCmj3Y7DKbwdzAeBzA8dPWcO7veAwk7pXP+qqkC+Cda6YoQ\n          Zc2GHC1Yh/GZdOl9vKVCOL+249WKnQ8auF0E1rqECo/4vjdFDgRvWEabXL6bKdL4MhyjuziF0EXw\n          5wHdrCDk8kb/4+jnq4vTCol0nqbXVlXr628hoIZw9KLCgV7ZCrveQ5PWS33STas8dT6OTT9+TJOa\n          1aROFVlU2tQ5lzu+vNqT09joZLN8kFiEzSNMspm5Ldgdhp/noWlikFI2VHT1oigHRt72GjZtDRLI\n          jg2GcHrxc3J0NoPy2vtE4SE4yMJexQnzUubx+MaYwws+7zdjkbASJShnsIVPPekceGFSCR3wUV55\n          922n5L+abJWFS5tTaG7+RmLXZFWB90xCbE6pauuvTn9G62UVcb4YqJmYm0JiVSLbFI6X8spbcDi8\n          9Lmif27IvuP9wpFdVmjGAbMJJxyXQdyqU4VOrc849DhLrb7R53GBCA7w0sZdIBCGKk8b+CoHc3Fx\n          zTuyhpALpmqhlI5aTAOG0fxtrjZ78ZV2WJ/M8JiHw1Fh21wkR2ipSJ2ApxmhMGdq+DumcyeNO6VN\n          Uyc8sx1obe3ooUJU51eVxcCp+g977cmrAZlSJba9KJKnfzJVC5sRVI2+yQ4YlZ4sfGqPwvWynuKv\n          LADOGDq1ma2gydk1alf6ksXy2rv8+Fx1LtdwzDEt/bMJi7c7b9OYrpwc7WCGrXTEg+ipzRK9QhlL\n          a1XHBcAQ9P1MZFO6dQRfr9nq1vxKFQTgmuWV9mrY16TmRP4xlSoafNeNPQXffbAMIMOW4DytqZbj\n          Vv0XqIGPNCb1auQXIz9OHjmPgsDqch6j7ASFR22ZtHu1w6RIDltqvducPX1B9V2I4lATH9/IE6H6\n          R6pxrOvh+O7yeh1KO6mcvWvD1ami98FKHAlo78sADPO+E7a3mPNmdcywAqvHzV88zPOgBf/N8Qr9\n          jTfz3UQaSTN1Ptg+TuqTJIkEh876ebz06fHZX6//+w/871/5tY+/fP385eePf/nw8duXv397+fLL\n          D18+f/7p1x9f2stvv3z6+eeP15f+97dPP37Bl36//vjj3/7n6y9/+/Yf377+95dff8PHjwf++O3r\n          t08//+Hj73ihf3z3f10yJRXhgQAA\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - X-Request-ID\n        CF-RAY:\n          - 9d0a29b9a95fe0ce-SJC\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Fri, 20 Feb 2026 01:17:12 GMT\n        Server:\n          - cloudflare\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        Via:\n          - envoy-router-7cc485864c-jlkd7\n        X-Content-Type-Options:\n          - nosniff\n        alt-svc:\n          - h3=\":443\"; ma=86400\n        cf-cache-status:\n          - DYNAMIC\n        openai-model:\n          - text-embedding-3-small\n        openai-organization:\n          - future-house-xr4tdh\n        openai-processing-ms:\n          - \"141\"\n        openai-project:\n          - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj\n        openai-version:\n          - \"2020-10-01\"\n        strict-transport-security:\n          - max-age=31536000; includeSubDomains; preload\n        x-openai-proxy-wasm:\n          - v0.1\n        x-ratelimit-limit-requests:\n          - \"200000\"\n        x-ratelimit-limit-tokens:\n          - \"200000000\"\n        x-ratelimit-remaining-requests:\n          - \"199999\"\n        x-ratelimit-remaining-tokens:\n          - \"199999996\"\n        x-ratelimit-reset-requests:\n          - 0s\n        x-ratelimit-reset-tokens:\n          - 0s\n        x-request-id:\n          - req_bf8eb6b110724d1592b888efa89a15f4\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: '{\"input\":[\"What do I like?\"],\"model\":\"text-embedding-3-small\",\"dimensions\":1536,\"encoding_format\":null}'\n      headers:\n        accept:\n          - application/json\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        content-length:\n          - \"103\"\n        content-type:\n          - application/json\n        host:\n          - api.openai.com\n        user-agent:\n          - AsyncOpenAI/Python 2.21.0\n        x-stainless-arch:\n          - arm64\n        x-stainless-async:\n          - async:asyncio\n        x-stainless-lang:\n          - python\n        x-stainless-os:\n          - MacOS\n        x-stainless-package-version:\n          - 2.21.0\n        x-stainless-raw-response:\n          - \"true\"\n        x-stainless-read-timeout:\n          - \"120\"\n        x-stainless-retry-count:\n          - \"0\"\n        x-stainless-runtime:\n          - CPython\n        x-stainless-runtime-version:\n          - 3.13.5\n      method: POST\n      uri: https://api.openai.com/v1/embeddings\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/41dXY8kN3J8169Y7LPGYJJMftxfMQ7GyrsQZEvag7UGDhDuvzuiqu+sjuBoRg9n\n          o7enq4pMZkZGRmb9/t2HDx+//vBfX/7z28e/fPj480+/ffv4PT/7/OnbJ3zy7/j/P3z4/frfp29+\n          +eWHL58///Trj9fXr3/86dfPX/6Ofyv/+uT/v/TPX+J/5d9KtN3GXv37f334gk9bm6218fxhjTFy\n          lfr8aeltjNHb93/81TrbjKk/EPxd/Wr01iNHff4w95pzyqXamH3MIX/f6sC/9JSbbXWvMqo+Qu81\n          13r+tLesY8d6+t0yy57Z1nj6tOXsFb/8fAvRI9ZI/dXa537+zcEVmPv5N2vPMXNPWcFSdonni8fY\n          I2uX58ezxn6+UFuBjc2Uq7eyW5Tnv2+1Vmyg7FTtbdbc8ilMpS25VK+7Y6V08eYsY4YsU+u7LLlU\n          j1Fi6JZULFNt+/lWsSJz4sbEWCNi4Nv6Kf66bb1Ytqijm1kmDC51CdaoU+yyNqzsHHqzZeFpn79Y\n          Vl2w1ucP18JatyZb1XhWxNLL3mtPXX+YSRZ9/B4TZ2BPtb6NIywGkBllxNbn7/iH1IfCPcwRK5rc\n          We/4lzJ1C2oGLEGMAMZWt9jbjo3DOuTO9oQNVPkUp5U/oid7TRhh1Tuoo2Zu+YVYHesoVrRWFHgY\n          eVx8FKOuomaAQ7OefNbtHyN2VjGOMtdYurq1jBG6E3X2Hl22F2544A7kBlpkTtyG7Q5MBN5MLtbh\n          sKquWMAQR/7xNF4/sbALa9rldp/2vNFW6T3lF+qE4ypdDWeWrKEussNyscHPX03Gg2p/33LDn069\n          3RF9FrkxeHjs27ZHw31lUaeGOANv19UpVoQV3QqEtb6qenT854cf529sC1W4VqytJzUQGFN+IFZm\n          n2Zh2eZOc3UFwWsOO3xzwyItAu62zZ5xIHFSiofAgh2W88uFhb+QIJSduyPXQmCrXdxdx2nAzSqK\n          OLpQnGr8Q7W7hbNZGi8b7KuPLvFywYfPCI1YA14pnr7KNcSvbnE1I9RgCzywmtuC/0rdq42zXLYG\n          u4oAlvrwWJOS4/l5RhvwPBoBcm8YkeIXHPqB59RVwtUYSNQuZiMQ06OM1R9qhAk/jZOvt4uHnT01\n          CuMg7NxliqsdWFZFh7EAgpbG5l5hHCGQr2+conxeGiDOhZBt4KBVd/V9dR4Z+SpwIH55aBRvdJ4W\n          QSbRoQSmnfiuPFXChAaw1PMNeAR6mCCwrEYKHKKpjg+rjQdWJwvAkoyPElqT56V1NYReEPFS/VYu\n          rM5U2BaM8BZbseJNjwZciR7MQTDnmIsIVf4eWBCBUZcQmHN285CBQIUYpgtb4eC2bAxiOFZ2620B\n          yFgE7tgrzQ+wdgBjavADPjDUCMvGbvUw3LoScEEXkLc6+vOJQXKBwCPnBWu6sNvboj02UA8Rrr6n\n          Ha3sOF6yVtjAAOhStIHtT92A1msbNeROmaJ0dRkZSL0Usk2E/67wEMdtwRuFplILYW82RaPw4xo4\n          sYJIZnrVLVj4ftMgiwA3FQIFfnQ1OXCBTVlLMDr8YGfgVK+5axjIJsaOmZKOrYFbSAvRcBjNNgtx\n          DPBfslzY5RY/WGPixBnAbr2MpTClAiQgJ7CdzdFsY3Ch0SQjqwun4GlXIhgJsr2dt+CsrcY8fWjc\n          g1XrLeFgI0BZIGcioc+PrKUOjXvAnjDLJZkvsnbYm6RTSAWJdsWsYetFbAJ3NEcxkwKQWM0cKLBA\n          tyiGY71WqqElzpqk2ICCZtHwtA5yA8+TTyGA0WYC7qeYDhzCWJJ149ljLQUX4fQO/rrMkJW7eJgm\n          YI+B1jB3W/ivNvu4w0Zim+UmYH6zY5KIQLPJjgIAzCaOEr631wgxM6RVCMLq6XEx3Jr5JG6VgNNk\n          HtzmW0TQ4+yRCSqy03ikKN1yjAUPrsgAsY4eVF09zHypnyhj4nkVy2Ot9pj2YPAIsi7w9QMAX7FZ\n          ElsrR4NLIb/uihaQQeLOlnx5IVzGWEJcwVFWuYOG5BEGpxhi4lhalgaPWrtcCI4SoNOSfk2Y72dt\n          vS1z4GeDq3Cg2ZT7ARAr5Bo1jCd+fM/nVbxccBh/hU2YVVOCwlM7PPsCzp+7apaCCA/HqxRah2+t\n          tg0D+7DUkmDLdT97CKK+vXIqB4g0L4eAQa4ZcwhdBfwI7kKfAW5nwx/mG/nXfR6Bci0WAmPCvuzs\n          JjySriMMFCFSQRJWfGgGiW/F0BQ0LrZJbNnD2SNTmPA9oYFnBZNQS0sToUdgHnKahQM9+59TPdeG\n          4x6WHvLk329LzOdEXiWnHMklooR6JICUWJoC03W2lP2GXSFlldiFUBrF3BTRP252a5QH9hEvAx+z\n          huEpusSKf9DnoiVug3k4BVOTgiMiwE8iP16WAyb8jJGpBCpD/QyTvT0VKMDNRgo3ULP3GXq8xiTO\n          0tyYFJ6hepIj2HRxdU6n3xkzIJGQCQ5/r9uCxUeXb+K+cD6KoACswSBW1pMICNI02yIsGweWa5ct\n          2ULH1gxF9Ug2suoxAjRIIzPgY3HkjQmCBRBZSgQbFRFcXRxgtlZ4EMHhM8afwtzbtzVAGLkKTjvi\n          if71RvKpBZa4Hn4re4rzh1ypCnyLDUxigQe7/wTBHukTnYv44cWsKJVIg1HQa6tvTexSsw8BgI1n\n          xYoiHk5bGMRU3aqJi9Wm3Axc45rKRcEzwwK34g8slmBLxME9zSaYJqVSQzSHnHr/SBNnkR10bvAO\n          54MUrZIwSD264uorTZQ7HfB1GvYnMFlv4r8QVXaG10aYVws9iCSjt7Bj0pdWzeDpEWyLQQYgka1c\n          EYyKpTs9+2QPatNrJR/W2GESFVu5VaQQbUq04VIDAYdVzTa8h1ZcNo6kJn/wJ8XyxEF6M7wcSbZI\n          s18sAYm8obYCZy82nZMOVEAPHhVuYVv1AVnMTClakYIjkaU+KavmpB3xR/4YcXo/I1reUjKlVxB1\n          Au+F1MUWSockFWK4PFFdXonFeQIEkA1JghUp0eAHyV7JyiEYFuHDEhj0GX/dD4kIoYgEEANudr2V\n          YNwJYeLhlc3hrfbVtxUGVzfiZ5PBFecLWyRfHuOtBPh1zh1hD8BQyQPcf5GTSkZ4eiVbKdVbybBY\n          XU5D/GH1/eOzkuScynFZGftmj0moWRkD2c2y7KSy6hFKaMzSXMlxVSWb+s7WEObtoa7qbjeiNpJg\n          SVP9QK7f38HWX9X55ngG6bucNHxEM7SyLFy/7mDdcP1zWZzbyKUsplbyd3quTmco6NdHaPK6OryK\n          RBo6agBIY1bwULUZVQp7RVAeXvXZhlbLwMLOGZbrFxakjG+Hb7GrsTayFe9SplOHrg1y1L4kdQUu\n          rLgLC+KUw1ilFk9FW1Bwf6BWrgRNS9sAlZmifgHg26NqFoCH76rdAKpvbamzBwpEYJCtXXDhQw7s\n          pHQl8x10FXP0Owop2wOnuVXm0xCCt/oG1rZiWw1iwEGoy1lJSkDsosHYZipf2RDGunoXGMoSe+9E\n          YEU8Y0Ma7hqTzdVbBkHnHFWdC3wDcFSoHwG27lqDQLq7ltUFcIxzD836B8x/qXfCoQrz+J1b3cK5\n          2Z1dawjYg1p0Y3u/Sqe6WbuYTIcZ1NBtBVgdjnaQ7GFTteppPve1sjf1HohPc6j6axEwS3DDVnXl\n          xGBXRIbG+wDv4bioZRPxwIgVH+MhmtaT+QRjHEhmHI002hgBctvaIO+P3uTZemPpb+V76kM0ziY5\n          Hsy7zGoMKz5l9VICB9mUaUWfE8gnFdq8xof/1lKuDZtwZYpapDhBZ2BnBPWq+ZzzYreHRFI7TbpT\n          Bv22Ys1NcYjYKNw2XapYOEGgZuRHBisAAqfhr84zptwkIAlQjHpemEfbirRpdfgVyfPgTvHn+VY9\n          7KGJanOrcTQqRkx1Q2lFLSqcRZYZZSuthY2EqzKRUgNeUM0NosHSr2JVampVqeIjHBzlIBNwpdml\n          ZgJXvZXqXsiSNd0wuRnOV7EwS4EstlHZWep7ihNIUoQ/cjAvNw2Jj81P4qHCyhqISkv0wFS7Va1t\n          4YF6LarGoRw1a3fXRUmtpPZATzi4JmZiclZT88KTZJDrMlJp8xx4KnEmAX/Mcovi6IqMf1p1bVwk\n          nm4MsEY11L8JTbS2axT9rZ1NJDNyW1fKaoQThQBWZQgSTl1JSERaGKcCYaq+qrLmgRhoGk98i9mx\n          HAOyO9NEdSwMdZfEMb+pWkrFvuilBrVf4kgIFckFq8QUGUMRXHmsBFzyUsVVzDeKWCuMOteS6oJz\n          k/fyY/cQVhWAd9y81rbxRSTYkvU7VHmhRA5JRKmWXcENuDKU+Cct60R80OBPWahpKmG7ZJ3kBBXW\n          EUwy1OFeu0n6YZajvkXZPqrD8FYGwuFF9rTqBNxgl46AuNR7Gp7aIDuvm5XIIhXrnavTAD/ALqmE\n          Gcld/eZkPbAZ50PSoRoNV+cy6IM0PE0zRdlzhMQhivJTuX33tzcXgXW1OITrU0iiYWSvbtW0gFm3\n          JwHk7RYAh7Q2gTXFwdLEEn+9Te/CapplFoulaW0gQbaSxXhsROZsaXu4AD8NrMKHXnV7lWgchESJ\n          hG0MM0Jgwjm6hhcgyuxasu6wNhODWbvIOQ+6k5NWlgbdrKS5tlfHYXJK6vWK+OTEBdk3zS5r7gOT\n          ANzZh+bXnRda8TZJ+gpRiESyh1I3c0U2+ypTXlxPHCFJNSeUcFtRTGaJoxyOUYiqa5cspLKLIZrh\n          xEHhlheFZtdydTRyBFqAJSel8hU8QRIPKMrilcRtxUTSthVjeIp5Py5ShV1VHXCpPA6by6zNmcVJ\n          Bd1SPEBDrOYk+kHZymrt0tanJDNWtl2rKzGHK2EZpEfKtuCOHAiGnnBt4GJjaRbpfq0Kw8OOsJyT\n          hmQCIISIrYDQofpZ8fzIILAHxd08PL+q0dn2ppnsgHuyKE9OhuUi7d9gEmPsCXI7wE87B6wWpmqu\n          Z7HOq2PBgs0XLPhrFaRRTtM0+OF3DTzhCOkOHiuQR/SOXUGIMoKBReSmvSOl5SXhtNIgLMOqCEmF\n          i94/vKbp8GBpxSMnguRWQIoNmc2cSHQSAborZ70xuV7YkGJCRNk0r1cpZAnBH/AY5ZkIeMiY8dPW\n          LkT8p4k4M85aytaM+VLTS59FQ0g1ADnWMLkCa9jkTdJAwSA2E1KKMhCrmR9k+875P07haEqhn5KC\n          RlDXlJWMlbvowWzMQKfV60dY+2SwT3aLYqVRJVY8s4XLAippppg9dNUGrdtAFUywKH93RFpB3ejU\n          VI9sfV1aYbLGkbvRhhl3eoStPUO6IeJq67VeAku3Hvs6yzL0lHBEli/AXCndcNOaKbHkipH89jOP\n          y7L1eIPyuFYQGWhp1qGQ7LozK1gLOUxz3elB+XTkOgvALtVfSmsi6d9dGD1TLh8zrgf+uuCe0j6T\n          YC9UxNipflW3D2Cagn0QXui3tW9gtuabBXuzZSmkA2daIqhlk1tjAEs0aaYV5I7C85dXi92VjToh\n          uBZwEODDuMPRd1qMr3SlCgkp/u4H8dGsqv6gcqZaGgVjF0fEO0oNpciLKMcSOhXOqWuZHffD3nRr\n          J6JZqfryenyl2nFYqyxzJexCwm3h7YgaaWmHjqS1r0XR6BIUhSvvyBxK6otEuZRep67Bqc3WstNH\n          e2cvllnBJjqVesrKn/oUcKVmfaBweNVUy9r4cescE1srwr28egOtwLPZv6Clgov/rkuzKKDcigOn\n          wwQICk2AWYFotxgXFYHFOnoWTXvYHhA9mtoUlq3dH8SOtVlfNU6mLXUCEmbT6Q4jV6prB0Jcs1tq\n          eFVh1lvDLB6AeJKVt8kVLMlNaws7de1OBOixU60I9h5PnasPi2NngHVKUyRu0qgy2IixljWq0kSs\n          isve+alUEdk+7flb7HK1Jn8tgxz7zW/qJNPVbXPidIUpORl3q5Ywr6EkJi/el7ZVsyAgPdfXFbLC\n          2nQylglZTiK0yoburpiWNswwbcravrXdiwnU0sPFCkpbW6s4pM+WEV1BHaBGOEDSnar6vpozdKWQ\n          bPZiPrbBk6UGbuRAncJnBSSndl6kldF1LAkFPtVMDWncnD59Qio2j4IN1bh9vs1IscFgWvu0N9Pe\n          3jyLyT69D+91PHCcmYBFhesJlbHAMHNvayZNb9E9F0nhoGbV1IzMetVoohNQ/oTlQuTaVav1DCc9\n          TQVRUucEIFecadEb30W21ZVBZSI/TLMC8NmbZpxsgWfirrcVl5827a30KTwyg9q3axaOLTsNidws\n          rlGh39BU5lxfYj22W9WLhQOVJBMF7ar6c+oYNL9kl0CtRt8hFdXWAQS5/uw0b+aMsuRhCkruTLcp\n          ECzfqxmy+8p0trkRJ02MwqqPbiJy7sX2X636kd3tf4p/bjEUAZSpGpGDNdNtLaAPNRYV3TyokB7b\n          GogONEAgX6upsicrl8HudrFxWQhLwMTNsicW3TUv7BM5tPWNAzx39YGN5He3mSkxGQl0SchTL9Op\n          IgxXG6Ti8PcxSYVCcaN+d+dkBKG44C71m5faRkH1+Ufhb0PJSODRVIXdJeco23W+AiRu4yf608ur\n          mvvRmYfYWKyQt7vV58khTZWNc1O1rkW+qHcLraRhtPMVQSksTaRwmcOHtKWLnlLzTHaYqz+CRTDP\n          EDCNADDTmETWA7qSa20nsagNh/MeAeSzi+uqFdPBtE7dTC7cWepBp2jRp8KwFG1Dy7Ayq0bt2pBE\n          8t3KOlWHJMBwgY+KexqKijX/Wx3Ruixt/xvZlIViRzEnQljVvLM4pbfFUWihedIm86uaZDzqNtVF\n          ZRnPNZJsqCmmceS8Eok0QYY91DROch6YW9ZncHKtYYz0ZJVSc+PcWOsiyaiKN2ah7U0XHpQHWAfD\n          cZzUYH+v9U8cNTrBDvDni2NFRzfQDXyOfExFMxMW4HwdoVWzeQiJiKiKLniF3JJdwdBwWqVGEsSr\n          y4YTlQsfd5tvGIyqYWNZjLK5KyoTx7u9R3lxlOQmO7VsBoBxIHdjbJ1pzMzaxQyImjynu7AuSNFU\n          /ZWU9Co8HpRujaFtTXBP1kVxnMlRr6KkHddTT2KHb3kefXmdtlYjbcPgGaapO72N95ZWNktSYYX7\n          EkBrdGSPt+RICWQ7bFoBjkX1oJ/Ecd2kZpwyVsTpUTtStmVJnBBlk5TYrag0v8eyR6/BNKUQGbPs\n          hm7h71OTLGTOcM+qIAcUGMIl2/DLuwlrwpPnW5KqGx71rsqVV5ZkcaTq0n6TqFvV93BjZbWmnPkh\n          of9nNcS8+EDgNsjW4TF1xqkRoVd4n6RPVFcKKJQWBk9JG7OlVa0UAdBbrbs9LvmSjVO9ZJFTqxa4\n          MVUvNjKAAm8fQy61RKTTPG/GPdiFrAodoj5NGRBxC1fb0kAbYEP5/t42do05Q9X6r+nhb2+LfTKt\n          A5ttm7FPnCFiAp3FDgxJOC/upy5rIacobr5jLFJSuGQyM4SwGbqpSKPh1ExEvlj50npinewtfkef\n          T2ULufU20nhsOlxhU7O1ZLBVZ6p2syKNWK7TQ7SyrXZN43G6wmPoHVK5me8iYM+qRO/BunIhjizS\n          caZ70IeqtVBDqcqGJHtqg2r7btt9LYd12rwlzixSeMnoTHej1RTm/NpYkpzYktqfZ6t16W9JIWt3\n          fsNmWxt4Y+OGdaWwDU9rvxyCFtZSQo0ajpYN40O8HfON8USvsnSwwSjKdHIw1tZazNGCWA4d7BtU\n          rnVRRWXtPke5NqOQtTZRCDWVmD/NjWrs0J06SM7GEzwSjEU/qM8aU2dEFqpVqs0BmlgB7LYqsfbu\n          aUIo60+/ySiicV3tiyzW3c7NA6NNUIf61LGb1eecPqQ1QJ06NZDfTRVbVHw3lDu6VPzbRgTY1N5b\n          yEVm3JAoMsymIQdA2BulYNY+HA7hftvUxUIxo2Gjk4SHyoHqzX1sA11a5yf1nZZ7M0FZJtpjhdNm\n          h8YV3kyaj9/d24dsXPV3BcPsSAojP+faW2cccLj6GDbijvP5dG4VzjUWJ7xtZVnqiye4hi+4En5a\n          qZ6T3E2BwTbvbWQfVT9pJ4ZsXzF5NGeKIAE2uStVz6a64bhXjvJ9GhTILsmtXMsYcNr2YDb78C4K\n          M8grL32cVHINo686lhRnY+hMnKsSEabi6DhKUXR4GbIv69+KS0eiom1SXtTXqFKRg7C2TZA4dgiy\n          /Xp5UkPm7WqZtfKrvxLAXzPwqmDVo/qtoQUE6Db1adP92W3BfUdV57P3XDYa41hIn9Hbdocsc/Qe\n          DVetWCmBRBBitU0XaqT4Dp0p0q3wci4cYMfwkc18WmGTWE4vUHCodvkYbJYNvDxOIuDI2UhvSuDM\n          Sek9xXPu6RVw5FsrbGjOWSN0MUdqspyuW3qzWH9ZgVg3G6uwDAoWqBu3kdDAJd2mIbFSx2mG6hOx\n          g6NpQQhpB4UmOiWT45zUDI19eyhkgQMsMnJy4rTiNC6Gy+lDTFbIlRCbbG6x+nqrK3Z6IGRhZbs2\n          iQVem+xG7qWnzU7gRIPU0ZwASMaSnGbNsHEKsc3KQ6S0qjWEawy4qZu9FMxdzcUcyr9N1z6XzXQ4\n          jjtFSrbZ56PFkEo8tlV+XA15nxLNdrEC4V1OLpWv1NQqxMEP0Ly9U/UQGDgEJZu3DsVqBgcN491w\n          6HrBQ7VGEPzA9rSecykt1UnyDSVUWc+NMQV2penne2Zzjk5iwLQDvUd1wT/Qv0+E7FS/zuEjtrNb\n          9w0LHz0MZ82roqH72zhObf65buzacibXRkSRWsxq9Cg1HD5JmkJTE4asrdpPI2LvIjFdhMlUsXyz\n          uMiORGbR2sFVIrcuSE5NCWuauTr6jZ7ijEHrLWTANufH/iVVQdF/r+xvKUpfXiHuY/K9ECrcY69b\n          yqGDJzqBpsoZ5wfm/8KuOhCYMEay6NN8wuNwC1aiyCRqoDBJwWUrVHHpHBqO/y8+3CPGYaYDgKfN\n          qIfbX9ayjR3dXg1rFPdb89i5nYjEwGhmAn3N2aybh6yzktkV0JDDilRYs1iA1ENMrY2/s+I0Uo41\n          5GplOTreoZrOc38ooCDbuVUcAXNNHT5zGtNO0RxpC72SSa2BuabtQFDHKEUDOKuwoUdlEFt3ld+y\n          N8PEcWzcim6Di5lhpBZYgEhqKmXEeagqTlyTam1ZJMZ4k+6esXW7ujC69qwgITtMCVQN22NcMByu\n          lbMaR20NGzMxSTKbXuXuddTRcqtYJnPqBgQKtklveFBYr5U9rsGnak/14BSKwya6MMY2feUdzqnO\n          2T1aLvwU+UEjBQ6DC029/xjEcwEM0/p08t7aSNUpYDNNus+YxdG5BisbKYE8xMoO9RKaaXLWSfAq\n          ZRSrIopO63CK7Wl2sJG6hI2670iGjALh5AzT+9gk7TuZa5w1+qaU885ZODIv3+quOXe83NkkE28L\n          mbPpbGqOdB96Lo6zhpHJAUhp4fU04uF6SYIFbKbzl7bwPXNBr5bMUOqfrWPa/kjMNLQntLEZLrwi\n          MnavPviJcwyNeT+WXxC1aaFhRk+eQh2czyC7CdlNqt62pl1+V6EnsMu0ERyw2SU11POQdM7nRug0\n          yQLwTKp+viDPdx/Ll509D5N9tWDVecCmj3Y7DKbwdzAeBzA8dPWcO7veAwk7pXP+qqkC+Cda6YoQ\n          Zc2GHC1Yh/GZdOl9vKVCOL+249WKnQ8auF0E1rqECo/4vjdFDgRvWEabXL6bKdL4MhyjuziF0EXw\n          5wHdrCDk8kb/4+jnq4vTCol0nqbXVlXr628hoIZw9KLCgV7ZCrveQ5PWS33STas8dT6OTT9+TJOa\n          1aROFVlU2tQ5lzu+vNqT09joZLN8kFiEzSNMspm5Ldgdhp/noWlikFI2VHT1oigHRt72GjZtDRLI\n          jg2GcHrxc3J0NoPy2vtE4SE4yMJexQnzUubx+MaYwws+7zdjkbASJShnsIVPPekceGFSCR3wUV55\n          922n5L+abJWFS5tTaG7+RmLXZFWB90xCbE6pauuvTn9G62UVcb4YqJmYm0JiVSLbFI6X8spbcDi8\n          9Lmif27IvuP9wpFdVmjGAbMJJxyXQdyqU4VOrc849DhLrb7R53GBCA7w0sZdIBCGKk8b+CoHc3Fx\n          zTuyhpALpmqhlI5aTAOG0fxtrjZ78ZV2WJ/M8JiHw1Fh21wkR2ipSJ2ApxmhMGdq+DumcyeNO6VN\n          Uyc8sx1obe3ooUJU51eVxcCp+g977cmrAZlSJba9KJKnfzJVC5sRVI2+yQ4YlZ4sfGqPwvWynuKv\n          LADOGDq1ma2gydk1alf6ksXy2rv8+Fx1LtdwzDEt/bMJi7c7b9OYrpwc7WCGrXTEg+ipzRK9QhlL\n          a1XHBcAQ9P1MZFO6dQRfr9nq1vxKFQTgmuWV9mrY16TmRP4xlSoafNeNPQXffbAMIMOW4DytqZbj\n          Vv0XqIGPNCb1auQXIz9OHjmPgsDqch6j7ASFR22ZtHu1w6RIDltqvducPX1B9V2I4lATH9/IE6H6\n          R6pxrOvh+O7yeh1KO6mcvWvD1ami98FKHAlo78sADPO+E7a3mPNmdcywAqvHzV88zPOgBf/N8Qr9\n          jTfz3UQaSTN1Ptg+TuqTJIkEh876ebz06fHZX6//+w/871/5tY+/fP385eePf/nw8duXv397+fLL\n          D18+f/7p1x9f2stvv3z6+eeP15f+97dPP37Bl36//vjj3/7n6y9/+/Yf377+95dff8PHjwf++O3r\n          t08//+Hj73ihf3z3f10yJRXhgQAA\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - X-Request-ID\n        CF-RAY:\n          - 9d0a29bb0aa7e0ce-SJC\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Fri, 20 Feb 2026 01:17:13 GMT\n        Server:\n          - cloudflare\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        Via:\n          - envoy-router-58bf4bfc6c-66hw5\n        X-Content-Type-Options:\n          - nosniff\n        alt-svc:\n          - h3=\":443\"; ma=86400\n        cf-cache-status:\n          - DYNAMIC\n        openai-model:\n          - text-embedding-3-small\n        openai-organization:\n          - future-house-xr4tdh\n        openai-processing-ms:\n          - \"138\"\n        openai-project:\n          - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj\n        openai-version:\n          - \"2020-10-01\"\n        strict-transport-security:\n          - max-age=31536000; includeSubDomains; preload\n        x-openai-proxy-wasm:\n          - v0.1\n        x-ratelimit-limit-requests:\n          - \"200000\"\n        x-ratelimit-limit-tokens:\n          - \"200000000\"\n        x-ratelimit-remaining-requests:\n          - \"199999\"\n        x-ratelimit-remaining-tokens:\n          - \"199999996\"\n        x-ratelimit-reset-requests:\n          - 0s\n        x-ratelimit-reset-tokens:\n          - 0s\n        x-request-id:\n          - req_c47ae9896bdf4161b6696cfb59c5342b\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: '{\"input\":[\"What do I like?\"],\"model\":\"text-embedding-3-small\",\"dimensions\":1536,\"encoding_format\":null}'\n      headers:\n        accept:\n          - application/json\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        content-length:\n          - \"103\"\n        content-type:\n          - application/json\n        host:\n          - api.openai.com\n        user-agent:\n          - AsyncOpenAI/Python 2.21.0\n        x-stainless-arch:\n          - arm64\n        x-stainless-async:\n          - async:asyncio\n        x-stainless-lang:\n          - python\n        x-stainless-os:\n          - MacOS\n        x-stainless-package-version:\n          - 2.21.0\n        x-stainless-raw-response:\n          - \"true\"\n        x-stainless-read-timeout:\n          - \"120\"\n        x-stainless-retry-count:\n          - \"0\"\n        x-stainless-runtime:\n          - CPython\n        x-stainless-runtime-version:\n          - 3.13.5\n      method: POST\n      uri: https://api.openai.com/v1/embeddings\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/41dXY8kN3J8169Y7LPGYJJMftxfMQ7GyrsQZEvag7UGDhDuvzuiqu+sjuBoRg9n\n          o7enq4pMZkZGRmb9/t2HDx+//vBfX/7z28e/fPj480+/ffv4PT/7/OnbJ3zy7/j/P3z4/frfp29+\n          +eWHL58///Trj9fXr3/86dfPX/6Ofyv/+uT/v/TPX+J/5d9KtN3GXv37f334gk9bm6218fxhjTFy\n          lfr8aeltjNHb93/81TrbjKk/EPxd/Wr01iNHff4w95pzyqXamH3MIX/f6sC/9JSbbXWvMqo+Qu81\n          13r+tLesY8d6+t0yy57Z1nj6tOXsFb/8fAvRI9ZI/dXa537+zcEVmPv5N2vPMXNPWcFSdonni8fY\n          I2uX58ezxn6+UFuBjc2Uq7eyW5Tnv2+1Vmyg7FTtbdbc8ilMpS25VK+7Y6V08eYsY4YsU+u7LLlU\n          j1Fi6JZULFNt+/lWsSJz4sbEWCNi4Nv6Kf66bb1Ytqijm1kmDC51CdaoU+yyNqzsHHqzZeFpn79Y\n          Vl2w1ucP18JatyZb1XhWxNLL3mtPXX+YSRZ9/B4TZ2BPtb6NIywGkBllxNbn7/iH1IfCPcwRK5rc\n          We/4lzJ1C2oGLEGMAMZWt9jbjo3DOuTO9oQNVPkUp5U/oid7TRhh1Tuoo2Zu+YVYHesoVrRWFHgY\n          eVx8FKOuomaAQ7OefNbtHyN2VjGOMtdYurq1jBG6E3X2Hl22F2544A7kBlpkTtyG7Q5MBN5MLtbh\n          sKquWMAQR/7xNF4/sbALa9rldp/2vNFW6T3lF+qE4ypdDWeWrKEussNyscHPX03Gg2p/33LDn069\n          3RF9FrkxeHjs27ZHw31lUaeGOANv19UpVoQV3QqEtb6qenT854cf529sC1W4VqytJzUQGFN+IFZm\n          n2Zh2eZOc3UFwWsOO3xzwyItAu62zZ5xIHFSiofAgh2W88uFhb+QIJSduyPXQmCrXdxdx2nAzSqK\n          OLpQnGr8Q7W7hbNZGi8b7KuPLvFywYfPCI1YA14pnr7KNcSvbnE1I9RgCzywmtuC/0rdq42zXLYG\n          u4oAlvrwWJOS4/l5RhvwPBoBcm8YkeIXHPqB59RVwtUYSNQuZiMQ06OM1R9qhAk/jZOvt4uHnT01\n          CuMg7NxliqsdWFZFh7EAgpbG5l5hHCGQr2+conxeGiDOhZBt4KBVd/V9dR4Z+SpwIH55aBRvdJ4W\n          QSbRoQSmnfiuPFXChAaw1PMNeAR6mCCwrEYKHKKpjg+rjQdWJwvAkoyPElqT56V1NYReEPFS/VYu\n          rM5U2BaM8BZbseJNjwZciR7MQTDnmIsIVf4eWBCBUZcQmHN285CBQIUYpgtb4eC2bAxiOFZ2620B\n          yFgE7tgrzQ+wdgBjavADPjDUCMvGbvUw3LoScEEXkLc6+vOJQXKBwCPnBWu6sNvboj02UA8Rrr6n\n          Ha3sOF6yVtjAAOhStIHtT92A1msbNeROmaJ0dRkZSL0Usk2E/67wEMdtwRuFplILYW82RaPw4xo4\n          sYJIZnrVLVj4ftMgiwA3FQIFfnQ1OXCBTVlLMDr8YGfgVK+5axjIJsaOmZKOrYFbSAvRcBjNNgtx\n          DPBfslzY5RY/WGPixBnAbr2MpTClAiQgJ7CdzdFsY3Ch0SQjqwun4GlXIhgJsr2dt+CsrcY8fWjc\n          g1XrLeFgI0BZIGcioc+PrKUOjXvAnjDLJZkvsnbYm6RTSAWJdsWsYetFbAJ3NEcxkwKQWM0cKLBA\n          tyiGY71WqqElzpqk2ICCZtHwtA5yA8+TTyGA0WYC7qeYDhzCWJJ149ljLQUX4fQO/rrMkJW7eJgm\n          YI+B1jB3W/ivNvu4w0Zim+UmYH6zY5KIQLPJjgIAzCaOEr631wgxM6RVCMLq6XEx3Jr5JG6VgNNk\n          HtzmW0TQ4+yRCSqy03ikKN1yjAUPrsgAsY4eVF09zHypnyhj4nkVy2Ot9pj2YPAIsi7w9QMAX7FZ\n          ElsrR4NLIb/uihaQQeLOlnx5IVzGWEJcwVFWuYOG5BEGpxhi4lhalgaPWrtcCI4SoNOSfk2Y72dt\n          vS1z4GeDq3Cg2ZT7ARAr5Bo1jCd+fM/nVbxccBh/hU2YVVOCwlM7PPsCzp+7apaCCA/HqxRah2+t\n          tg0D+7DUkmDLdT97CKK+vXIqB4g0L4eAQa4ZcwhdBfwI7kKfAW5nwx/mG/nXfR6Bci0WAmPCvuzs\n          JjySriMMFCFSQRJWfGgGiW/F0BQ0LrZJbNnD2SNTmPA9oYFnBZNQS0sToUdgHnKahQM9+59TPdeG\n          4x6WHvLk329LzOdEXiWnHMklooR6JICUWJoC03W2lP2GXSFlldiFUBrF3BTRP252a5QH9hEvAx+z\n          huEpusSKf9DnoiVug3k4BVOTgiMiwE8iP16WAyb8jJGpBCpD/QyTvT0VKMDNRgo3ULP3GXq8xiTO\n          0tyYFJ6hepIj2HRxdU6n3xkzIJGQCQ5/r9uCxUeXb+K+cD6KoACswSBW1pMICNI02yIsGweWa5ct\n          2ULH1gxF9Ug2suoxAjRIIzPgY3HkjQmCBRBZSgQbFRFcXRxgtlZ4EMHhM8afwtzbtzVAGLkKTjvi\n          if71RvKpBZa4Hn4re4rzh1ypCnyLDUxigQe7/wTBHukTnYv44cWsKJVIg1HQa6tvTexSsw8BgI1n\n          xYoiHk5bGMRU3aqJi9Wm3Axc45rKRcEzwwK34g8slmBLxME9zSaYJqVSQzSHnHr/SBNnkR10bvAO\n          54MUrZIwSD264uorTZQ7HfB1GvYnMFlv4r8QVXaG10aYVws9iCSjt7Bj0pdWzeDpEWyLQQYgka1c\n          EYyKpTs9+2QPatNrJR/W2GESFVu5VaQQbUq04VIDAYdVzTa8h1ZcNo6kJn/wJ8XyxEF6M7wcSbZI\n          s18sAYm8obYCZy82nZMOVEAPHhVuYVv1AVnMTClakYIjkaU+KavmpB3xR/4YcXo/I1reUjKlVxB1\n          Au+F1MUWSockFWK4PFFdXonFeQIEkA1JghUp0eAHyV7JyiEYFuHDEhj0GX/dD4kIoYgEEANudr2V\n          YNwJYeLhlc3hrfbVtxUGVzfiZ5PBFecLWyRfHuOtBPh1zh1hD8BQyQPcf5GTSkZ4eiVbKdVbybBY\n          XU5D/GH1/eOzkuScynFZGftmj0moWRkD2c2y7KSy6hFKaMzSXMlxVSWb+s7WEObtoa7qbjeiNpJg\n          SVP9QK7f38HWX9X55ngG6bucNHxEM7SyLFy/7mDdcP1zWZzbyKUsplbyd3quTmco6NdHaPK6OryK\n          RBo6agBIY1bwULUZVQp7RVAeXvXZhlbLwMLOGZbrFxakjG+Hb7GrsTayFe9SplOHrg1y1L4kdQUu\n          rLgLC+KUw1ilFk9FW1Bwf6BWrgRNS9sAlZmifgHg26NqFoCH76rdAKpvbamzBwpEYJCtXXDhQw7s\n          pHQl8x10FXP0Owop2wOnuVXm0xCCt/oG1rZiWw1iwEGoy1lJSkDsosHYZipf2RDGunoXGMoSe+9E\n          YEU8Y0Ma7hqTzdVbBkHnHFWdC3wDcFSoHwG27lqDQLq7ltUFcIxzD836B8x/qXfCoQrz+J1b3cK5\n          2Z1dawjYg1p0Y3u/Sqe6WbuYTIcZ1NBtBVgdjnaQ7GFTteppPve1sjf1HohPc6j6axEwS3DDVnXl\n          xGBXRIbG+wDv4bioZRPxwIgVH+MhmtaT+QRjHEhmHI002hgBctvaIO+P3uTZemPpb+V76kM0ziY5\n          Hsy7zGoMKz5l9VICB9mUaUWfE8gnFdq8xof/1lKuDZtwZYpapDhBZ2BnBPWq+ZzzYreHRFI7TbpT\n          Bv22Ys1NcYjYKNw2XapYOEGgZuRHBisAAqfhr84zptwkIAlQjHpemEfbirRpdfgVyfPgTvHn+VY9\n          7KGJanOrcTQqRkx1Q2lFLSqcRZYZZSuthY2EqzKRUgNeUM0NosHSr2JVampVqeIjHBzlIBNwpdml\n          ZgJXvZXqXsiSNd0wuRnOV7EwS4EstlHZWep7ihNIUoQ/cjAvNw2Jj81P4qHCyhqISkv0wFS7Va1t\n          4YF6LarGoRw1a3fXRUmtpPZATzi4JmZiclZT88KTZJDrMlJp8xx4KnEmAX/Mcovi6IqMf1p1bVwk\n          nm4MsEY11L8JTbS2axT9rZ1NJDNyW1fKaoQThQBWZQgSTl1JSERaGKcCYaq+qrLmgRhoGk98i9mx\n          HAOyO9NEdSwMdZfEMb+pWkrFvuilBrVf4kgIFckFq8QUGUMRXHmsBFzyUsVVzDeKWCuMOteS6oJz\n          k/fyY/cQVhWAd9y81rbxRSTYkvU7VHmhRA5JRKmWXcENuDKU+Cct60R80OBPWahpKmG7ZJ3kBBXW\n          EUwy1OFeu0n6YZajvkXZPqrD8FYGwuFF9rTqBNxgl46AuNR7Gp7aIDuvm5XIIhXrnavTAD/ALqmE\n          Gcld/eZkPbAZ50PSoRoNV+cy6IM0PE0zRdlzhMQhivJTuX33tzcXgXW1OITrU0iiYWSvbtW0gFm3\n          JwHk7RYAh7Q2gTXFwdLEEn+9Te/CapplFoulaW0gQbaSxXhsROZsaXu4AD8NrMKHXnV7lWgchESJ\n          hG0MM0Jgwjm6hhcgyuxasu6wNhODWbvIOQ+6k5NWlgbdrKS5tlfHYXJK6vWK+OTEBdk3zS5r7gOT\n          ANzZh+bXnRda8TZJ+gpRiESyh1I3c0U2+ypTXlxPHCFJNSeUcFtRTGaJoxyOUYiqa5cspLKLIZrh\n          xEHhlheFZtdydTRyBFqAJSel8hU8QRIPKMrilcRtxUTSthVjeIp5Py5ShV1VHXCpPA6by6zNmcVJ\n          Bd1SPEBDrOYk+kHZymrt0tanJDNWtl2rKzGHK2EZpEfKtuCOHAiGnnBt4GJjaRbpfq0Kw8OOsJyT\n          hmQCIISIrYDQofpZ8fzIILAHxd08PL+q0dn2ppnsgHuyKE9OhuUi7d9gEmPsCXI7wE87B6wWpmqu\n          Z7HOq2PBgs0XLPhrFaRRTtM0+OF3DTzhCOkOHiuQR/SOXUGIMoKBReSmvSOl5SXhtNIgLMOqCEmF\n          i94/vKbp8GBpxSMnguRWQIoNmc2cSHQSAborZ70xuV7YkGJCRNk0r1cpZAnBH/AY5ZkIeMiY8dPW\n          LkT8p4k4M85aytaM+VLTS59FQ0g1ADnWMLkCa9jkTdJAwSA2E1KKMhCrmR9k+875P07haEqhn5KC\n          RlDXlJWMlbvowWzMQKfV60dY+2SwT3aLYqVRJVY8s4XLAippppg9dNUGrdtAFUywKH93RFpB3ejU\n          VI9sfV1aYbLGkbvRhhl3eoStPUO6IeJq67VeAku3Hvs6yzL0lHBEli/AXCndcNOaKbHkipH89jOP\n          y7L1eIPyuFYQGWhp1qGQ7LozK1gLOUxz3elB+XTkOgvALtVfSmsi6d9dGD1TLh8zrgf+uuCe0j6T\n          YC9UxNipflW3D2Cagn0QXui3tW9gtuabBXuzZSmkA2daIqhlk1tjAEs0aaYV5I7C85dXi92VjToh\n          uBZwEODDuMPRd1qMr3SlCgkp/u4H8dGsqv6gcqZaGgVjF0fEO0oNpciLKMcSOhXOqWuZHffD3nRr\n          J6JZqfryenyl2nFYqyxzJexCwm3h7YgaaWmHjqS1r0XR6BIUhSvvyBxK6otEuZRep67Bqc3WstNH\n          e2cvllnBJjqVesrKn/oUcKVmfaBweNVUy9r4cescE1srwr28egOtwLPZv6Clgov/rkuzKKDcigOn\n          wwQICk2AWYFotxgXFYHFOnoWTXvYHhA9mtoUlq3dH8SOtVlfNU6mLXUCEmbT6Q4jV6prB0Jcs1tq\n          eFVh1lvDLB6AeJKVt8kVLMlNaws7de1OBOixU60I9h5PnasPi2NngHVKUyRu0qgy2IixljWq0kSs\n          isve+alUEdk+7flb7HK1Jn8tgxz7zW/qJNPVbXPidIUpORl3q5Ywr6EkJi/el7ZVsyAgPdfXFbLC\n          2nQylglZTiK0yoburpiWNswwbcravrXdiwnU0sPFCkpbW6s4pM+WEV1BHaBGOEDSnar6vpozdKWQ\n          bPZiPrbBk6UGbuRAncJnBSSndl6kldF1LAkFPtVMDWncnD59Qio2j4IN1bh9vs1IscFgWvu0N9Pe\n          3jyLyT69D+91PHCcmYBFhesJlbHAMHNvayZNb9E9F0nhoGbV1IzMetVoohNQ/oTlQuTaVav1DCc9\n          TQVRUucEIFecadEb30W21ZVBZSI/TLMC8NmbZpxsgWfirrcVl5827a30KTwyg9q3axaOLTsNidws\n          rlGh39BU5lxfYj22W9WLhQOVJBMF7ar6c+oYNL9kl0CtRt8hFdXWAQS5/uw0b+aMsuRhCkruTLcp\n          ECzfqxmy+8p0trkRJ02MwqqPbiJy7sX2X636kd3tf4p/bjEUAZSpGpGDNdNtLaAPNRYV3TyokB7b\n          GogONEAgX6upsicrl8HudrFxWQhLwMTNsicW3TUv7BM5tPWNAzx39YGN5He3mSkxGQl0SchTL9Op\n          IgxXG6Ti8PcxSYVCcaN+d+dkBKG44C71m5faRkH1+Ufhb0PJSODRVIXdJeco23W+AiRu4yf608ur\n          mvvRmYfYWKyQt7vV58khTZWNc1O1rkW+qHcLraRhtPMVQSksTaRwmcOHtKWLnlLzTHaYqz+CRTDP\n          EDCNADDTmETWA7qSa20nsagNh/MeAeSzi+uqFdPBtE7dTC7cWepBp2jRp8KwFG1Dy7Ayq0bt2pBE\n          8t3KOlWHJMBwgY+KexqKijX/Wx3Ruixt/xvZlIViRzEnQljVvLM4pbfFUWihedIm86uaZDzqNtVF\n          ZRnPNZJsqCmmceS8Eok0QYY91DROch6YW9ZncHKtYYz0ZJVSc+PcWOsiyaiKN2ah7U0XHpQHWAfD\n          cZzUYH+v9U8cNTrBDvDni2NFRzfQDXyOfExFMxMW4HwdoVWzeQiJiKiKLniF3JJdwdBwWqVGEsSr\n          y4YTlQsfd5tvGIyqYWNZjLK5KyoTx7u9R3lxlOQmO7VsBoBxIHdjbJ1pzMzaxQyImjynu7AuSNFU\n          /ZWU9Co8HpRujaFtTXBP1kVxnMlRr6KkHddTT2KHb3kefXmdtlYjbcPgGaapO72N95ZWNktSYYX7\n          EkBrdGSPt+RICWQ7bFoBjkX1oJ/Ecd2kZpwyVsTpUTtStmVJnBBlk5TYrag0v8eyR6/BNKUQGbPs\n          hm7h71OTLGTOcM+qIAcUGMIl2/DLuwlrwpPnW5KqGx71rsqVV5ZkcaTq0n6TqFvV93BjZbWmnPkh\n          of9nNcS8+EDgNsjW4TF1xqkRoVd4n6RPVFcKKJQWBk9JG7OlVa0UAdBbrbs9LvmSjVO9ZJFTqxa4\n          MVUvNjKAAm8fQy61RKTTPG/GPdiFrAodoj5NGRBxC1fb0kAbYEP5/t42do05Q9X6r+nhb2+LfTKt\n          A5ttm7FPnCFiAp3FDgxJOC/upy5rIacobr5jLFJSuGQyM4SwGbqpSKPh1ExEvlj50npinewtfkef\n          T2ULufU20nhsOlxhU7O1ZLBVZ6p2syKNWK7TQ7SyrXZN43G6wmPoHVK5me8iYM+qRO/BunIhjizS\n          caZ70IeqtVBDqcqGJHtqg2r7btt9LYd12rwlzixSeMnoTHej1RTm/NpYkpzYktqfZ6t16W9JIWt3\n          fsNmWxt4Y+OGdaWwDU9rvxyCFtZSQo0ajpYN40O8HfON8USvsnSwwSjKdHIw1tZazNGCWA4d7BtU\n          rnVRRWXtPke5NqOQtTZRCDWVmD/NjWrs0J06SM7GEzwSjEU/qM8aU2dEFqpVqs0BmlgB7LYqsfbu\n          aUIo60+/ySiicV3tiyzW3c7NA6NNUIf61LGb1eecPqQ1QJ06NZDfTRVbVHw3lDu6VPzbRgTY1N5b\n          yEVm3JAoMsymIQdA2BulYNY+HA7hftvUxUIxo2Gjk4SHyoHqzX1sA11a5yf1nZZ7M0FZJtpjhdNm\n          h8YV3kyaj9/d24dsXPV3BcPsSAojP+faW2cccLj6GDbijvP5dG4VzjUWJ7xtZVnqiye4hi+4En5a\n          qZ6T3E2BwTbvbWQfVT9pJ4ZsXzF5NGeKIAE2uStVz6a64bhXjvJ9GhTILsmtXMsYcNr2YDb78C4K\n          M8grL32cVHINo686lhRnY+hMnKsSEabi6DhKUXR4GbIv69+KS0eiom1SXtTXqFKRg7C2TZA4dgiy\n          /Xp5UkPm7WqZtfKrvxLAXzPwqmDVo/qtoQUE6Db1adP92W3BfUdV57P3XDYa41hIn9Hbdocsc/Qe\n          DVetWCmBRBBitU0XaqT4Dp0p0q3wci4cYMfwkc18WmGTWE4vUHCodvkYbJYNvDxOIuDI2UhvSuDM\n          Sek9xXPu6RVw5FsrbGjOWSN0MUdqspyuW3qzWH9ZgVg3G6uwDAoWqBu3kdDAJd2mIbFSx2mG6hOx\n          g6NpQQhpB4UmOiWT45zUDI19eyhkgQMsMnJy4rTiNC6Gy+lDTFbIlRCbbG6x+nqrK3Z6IGRhZbs2\n          iQVem+xG7qWnzU7gRIPU0ZwASMaSnGbNsHEKsc3KQ6S0qjWEawy4qZu9FMxdzcUcyr9N1z6XzXQ4\n          jjtFSrbZ56PFkEo8tlV+XA15nxLNdrEC4V1OLpWv1NQqxMEP0Ly9U/UQGDgEJZu3DsVqBgcN491w\n          6HrBQ7VGEPzA9rSecykt1UnyDSVUWc+NMQV2penne2Zzjk5iwLQDvUd1wT/Qv0+E7FS/zuEjtrNb\n          9w0LHz0MZ82roqH72zhObf65buzacibXRkSRWsxq9Cg1HD5JmkJTE4asrdpPI2LvIjFdhMlUsXyz\n          uMiORGbR2sFVIrcuSE5NCWuauTr6jZ7ijEHrLWTANufH/iVVQdF/r+xvKUpfXiHuY/K9ECrcY69b\n          yqGDJzqBpsoZ5wfm/8KuOhCYMEay6NN8wuNwC1aiyCRqoDBJwWUrVHHpHBqO/y8+3CPGYaYDgKfN\n          qIfbX9ayjR3dXg1rFPdb89i5nYjEwGhmAn3N2aybh6yzktkV0JDDilRYs1iA1ENMrY2/s+I0Uo41\n          5GplOTreoZrOc38ooCDbuVUcAXNNHT5zGtNO0RxpC72SSa2BuabtQFDHKEUDOKuwoUdlEFt3ld+y\n          N8PEcWzcim6Di5lhpBZYgEhqKmXEeagqTlyTam1ZJMZ4k+6esXW7ujC69qwgITtMCVQN22NcMByu\n          lbMaR20NGzMxSTKbXuXuddTRcqtYJnPqBgQKtklveFBYr5U9rsGnak/14BSKwya6MMY2feUdzqnO\n          2T1aLvwU+UEjBQ6DC029/xjEcwEM0/p08t7aSNUpYDNNus+YxdG5BisbKYE8xMoO9RKaaXLWSfAq\n          ZRSrIopO63CK7Wl2sJG6hI2670iGjALh5AzT+9gk7TuZa5w1+qaU885ZODIv3+quOXe83NkkE28L\n          mbPpbGqOdB96Lo6zhpHJAUhp4fU04uF6SYIFbKbzl7bwPXNBr5bMUOqfrWPa/kjMNLQntLEZLrwi\n          MnavPviJcwyNeT+WXxC1aaFhRk+eQh2czyC7CdlNqt62pl1+V6EnsMu0ERyw2SU11POQdM7nRug0\n          yQLwTKp+viDPdx/Ll509D5N9tWDVecCmj3Y7DKbwdzAeBzA8dPWcO7veAwk7pXP+qqkC+Cda6YoQ\n          Zc2GHC1Yh/GZdOl9vKVCOL+249WKnQ8auF0E1rqECo/4vjdFDgRvWEabXL6bKdL4MhyjuziF0EXw\n          5wHdrCDk8kb/4+jnq4vTCol0nqbXVlXr628hoIZw9KLCgV7ZCrveQ5PWS33STas8dT6OTT9+TJOa\n          1aROFVlU2tQ5lzu+vNqT09joZLN8kFiEzSNMspm5Ldgdhp/noWlikFI2VHT1oigHRt72GjZtDRLI\n          jg2GcHrxc3J0NoPy2vtE4SE4yMJexQnzUubx+MaYwws+7zdjkbASJShnsIVPPekceGFSCR3wUV55\n          922n5L+abJWFS5tTaG7+RmLXZFWB90xCbE6pauuvTn9G62UVcb4YqJmYm0JiVSLbFI6X8spbcDi8\n          9Lmif27IvuP9wpFdVmjGAbMJJxyXQdyqU4VOrc849DhLrb7R53GBCA7w0sZdIBCGKk8b+CoHc3Fx\n          zTuyhpALpmqhlI5aTAOG0fxtrjZ78ZV2WJ/M8JiHw1Fh21wkR2ipSJ2ApxmhMGdq+DumcyeNO6VN\n          Uyc8sx1obe3ooUJU51eVxcCp+g977cmrAZlSJba9KJKnfzJVC5sRVI2+yQ4YlZ4sfGqPwvWynuKv\n          LADOGDq1ma2gydk1alf6ksXy2rv8+Fx1LtdwzDEt/bMJi7c7b9OYrpwc7WCGrXTEg+ipzRK9QhlL\n          a1XHBcAQ9P1MZFO6dQRfr9nq1vxKFQTgmuWV9mrY16TmRP4xlSoafNeNPQXffbAMIMOW4DytqZbj\n          Vv0XqIGPNCb1auQXIz9OHjmPgsDqch6j7ASFR22ZtHu1w6RIDltqvducPX1B9V2I4lATH9/IE6H6\n          R6pxrOvh+O7yeh1KO6mcvWvD1ami98FKHAlo78sADPO+E7a3mPNmdcywAqvHzV88zPOgBf/N8Qr9\n          jTfz3UQaSTN1Ptg+TuqTJIkEh876ebz06fHZX6//+w/871/5tY+/fP385eePf/nw8duXv397+fLL\n          D18+f/7p1x9f2stvv3z6+eeP15f+97dPP37Bl36//vjj3/7n6y9/+/Yf377+95dff8PHjwf++O3r\n          t08//+Hj73ihf3z3f10yJRXhgQAA\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - X-Request-ID\n        CF-RAY:\n          - 9d0a29bcfc55e0ce-SJC\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Fri, 20 Feb 2026 01:17:13 GMT\n        Server:\n          - cloudflare\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        Via:\n          - envoy-router-canary-6bddd69c68-gnt5r\n        X-Content-Type-Options:\n          - nosniff\n        alt-svc:\n          - h3=\":443\"; ma=86400\n        cf-cache-status:\n          - DYNAMIC\n        openai-model:\n          - text-embedding-3-small\n        openai-organization:\n          - future-house-xr4tdh\n        openai-processing-ms:\n          - \"85\"\n        openai-project:\n          - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj\n        openai-version:\n          - \"2020-10-01\"\n        strict-transport-security:\n          - max-age=31536000; includeSubDomains; preload\n        x-openai-proxy-wasm:\n          - v0.1\n        x-ratelimit-limit-requests:\n          - \"200000\"\n        x-ratelimit-limit-tokens:\n          - \"200000000\"\n        x-ratelimit-remaining-requests:\n          - \"199998\"\n        x-ratelimit-remaining-tokens:\n          - \"199999996\"\n        x-ratelimit-reset-requests:\n          - 0s\n        x-ratelimit-reset-tokens:\n          - 0s\n        x-request-id:\n          - req_699aa348c2be447294a0fbedb4ee2c88\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: '{\"input\":[\"What do I like or dislike?\"],\"model\":\"text-embedding-3-small\",\"dimensions\":1536,\"encoding_format\":null}'\n      headers:\n        accept:\n          - application/json\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        content-length:\n          - \"114\"\n        content-type:\n          - application/json\n        host:\n          - api.openai.com\n        user-agent:\n          - AsyncOpenAI/Python 2.21.0\n        x-stainless-arch:\n          - arm64\n        x-stainless-async:\n          - async:asyncio\n        x-stainless-lang:\n          - python\n        x-stainless-os:\n          - MacOS\n        x-stainless-package-version:\n          - 2.21.0\n        x-stainless-raw-response:\n          - \"true\"\n        x-stainless-read-timeout:\n          - \"120\"\n        x-stainless-retry-count:\n          - \"0\"\n        x-stainless-runtime:\n          - CPython\n        x-stainless-runtime-version:\n          - 3.13.5\n      method: POST\n      uri: https://api.openai.com/v1/embeddings\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/41d7a4lSXH8z1Os5jdrVVZlffEqFrIWzwitvR/IO5aQEO/uiO4zho6oy72Yxag5\n          95zuqqzMyMjI7L/97rvvPv36p//68p9fP/3hu08//fjb10+/57XPP3z9AVf+Hf/9u+/+dv3n45Nf\n          fv7Tl8+ff/zlz9fHr//xx18+f/kr/rfy/1f+8aFv38R/fV/+rZTa+ph9/P5xNUftY9X+vFraWnXu\n          +o+rvJh1tLbG42LiS1v750/y72uNOXadj4/Git3bP1/kR1tGG208v7X0lXPP/rjYStmjhv0UnitX\n          PK/2FmOU2eS3Si+jrHx8ba2rjDafz1p3bbX39XyAlvgG/alIrF88bzX6zihtPy/iyqzt+UzR127x\n          vKPcbe0sUz6JS0P+erc5VpffnjNqHXZDE18hmx9lwySwK8/Fj47tz5SrZaxsTfaklrJ082obdUQ0\n          NbRoe+rmzZoxu9jJLKuuKh8teHzs3jDr2anWh0WZsF991l5z7VCLUJvirZY19u5yJmKtniXFJPCx\n          MdZzW3rgmerUTcVDdf3SCkudj6W+rDdoZvas/KGMJVc3HqAt/d65pp2UsXbJ1A9iA1INo+3AYU/d\n          Apy1aFhGu9zmqkVsExYEo5G7xXJv/F4R6yzwFZliMdjtXHUvO+8VR7iJcebEPVc5cNmjrZAthxvr\n          owz1DYGL2WQdavY5+976ELNj5/YwY4Yv3OLJcBN4viJL2XvmHqkmOsuE6amJ1ISLkY/uaPCxuut1\n          zlnkOLuJ3sepBZzR1K1cY2LjdYcnn7np/bYCc4BfEjuf0+y2Z6SHmLHoafTB4Htnmbq0UVNcWhkd\n          QUaXoI+devQCTiL0rkb21WSpW+ud/kw914Y7V9e55y5rq4+Ah8QXyFrXhfOc4uQLF7oONSKEvh5w\n          X932q87W1CkGg+9osjA4jzjRuoZYhNq2RJWA7+lV4pzHn9t9zA7jfP5WVthGVQeMMAljMf9TosLX\n          q9Gvhr1tEpPnYFiPp1vFkmmswMMCZ2hcRADJXYaijzJzi/tG+ISHURsc8NNLd3xWBMstP4/fwZeq\n          bawRe8muTGzsUA8XibC2dKMmLHipR+90cjX0ZA4AqjanwiecF/wz1OnsOYZ+RYXBIzCIl6xBEDa2\n          opWBgyv3Cze0OwCGPEVPrJd+FiEQ95y6NfitoocGZ5EoTLxpC8SaECOGDcHJyoLDMBDv1TRhA9hd\n          LKU8A6HQXBaBcOyKeq6GowTEbM678ukEHG/8e+kRB4wAPBGj64Bc2LLnIyCirdF0z6PXNZeG1tGB\n          cNoTycAyGv9PbpURtC7Z25ajqRXQ8S/YjVh9ACCtB5a6ARq8jpp40OCaBnG4HeQdUxAufgmwuUn0\n          QgQvBjngcwBPFDFgvxGW9eTEiIUzvgz5jbHbFOi6AfOmfDTxYDWLeYmx4BG3ePWB6DPE1+OEDO6v\n          wlRYkaRYDYe2KnStCLJLTAPObK0mfrsBTbdUwITDSewuuVRvXQMdjhb+WVuPd8D1Nw3fWH7cveLG\n          SZApGBmeszDN0M/GBha0wwH4gP1WK0KK6QcJ3gg7awAx6EC3oFHYS28SEmAqdH0Sl4Hcp+WIlqec\n          V/Y+nszyWiq0ojPZBjCxNNtynYBl7KbJEhAfzLgp4sEtAC5sdZ/wETQcsUMAgFofTip4cHuVuIjf\n          n1PRDXMYZOWKT4HSCbv0hGLRcBLkfFxcg0RrXCkK0iucLFyieH+Cq6oeAv4hsT2aUSiUvhEQ/lzR\n          3SKvYSkkliAtWfIDdgcq5P8GLDSHvddk4/ejmMVgw9t8fgMAFBJbiQeIkjigcpQH8oM6JQWFaQIB\n          id/uuIStfn50wJdXORhw+ViCIXG2NJjZWHoRTrAN4U8Yzla1A7c6gG2VOM0A1cvz7+cOhwSBrKkv\n          w7WWcHCVsXlDQuGBFEBwKnDYeqK4oN2+E3DI0mzsBtCMmCmAOv2YBpG5m+WBjG/9uVGvzAp3YLnB\n          WgxxyirNYCoiGxhc/qWBG4hsFMWbAZRShetDejMYN4Upm4xEQpQ1bp7aD/aJAU8dJg6qYYGCm8fz\n          6so2WI/GbGZRNQ2u48emrSyeCF5fTiXMHwjFUq5Kz7AkB2kAKXw6zfs6shhxLKQbcQQ09cf6EWwq\n          0mQ6KRkbEoEYqyi1CmerCwuvhkeILkGLzjIlX2LGgqireVDD4apGPSAJhMs1eg531ZXew32GJlJI\n          cStDp5FLsO1i9hYz0/hBZCzF6LFMZIeKHEYy3ihywkW44ee99g5AVzRCxwR+tmiOExMEGsaI4MgN\n          9aQWCe9z1OeDM349bcUDS3hEJgZEaTnPiCBPqvY5AHJ2kX2gyeylSXbro+6Uj5IqypVCSNaFrRFD\n          qhfJKmEHEW/PLjQzkAtApIZd2BDuVY897L11QWT4+W0LkBP5rDppWBDg89TkDjeqQD3Icc7qW1h7\n          6OlsuAHY53rna+/8gTytHvkJUGgcIIy416ohMhHdNdXAUiO8d70r+D2y9xK6WLkRD4+40YxpQtRp\n          BAPqILHVO5QcRSgIAb8Bpw0Hq34IBrFTsQwCNG5gqSeBx0OcHd0osIN/wNJO2OAKJSwn2U2F5fAZ\n          aZkZ0gIFRAEbwj92tuAO5SGIhntvut1Ia7p4eGRlPEB6/50loSGANOlHLDfF7TMoit/Gz4+qoQvJ\n          Q7Ok3QH9q6oyPAXCOsGKjCtirQDOe9k342ss5eojo0+DNseQgvPVDlE5W5GTgKS/pTIno8H3L10Y\n          eDxkNQoAMgG3hmJNbIHxMVjEQnJTnFZGKBEbcPo95QZGo8EqMkQevBGS5EuDDJxmobCCEMOmb+xe\n          0DjF0xZlh1F18AR42GKEEDMQJByyV6QNQilu1k+QsmpIRfjFzck5wu7BOI3jRsaI1LApETq7kfnM\n          4PAvoXmwWbAhCRyAqn1bHmz+/E6D51iyXJuOQGHCxRnokUVmh9RqGrLuIzRbBoTk8TT8tshC6uOz\n          CGw5MLBqYcr0NC3AryVfUAHhEf3Ex5PEdzwQSapsaMKJUzCU3ceehKbGxkTf5cIAJtxWS0GIC4FU\n          hSmc/Dnx57Qy2yHAwyQTQbNrXh0ACHKqF8ugUtGDPSFfVyaOxY5YWi5lERNBelluh0isJwhZ+ehZ\n          rVg5J+5YUtvsG1nB86hsBmijeYEEWNZUgAY0UDSR5FHDZUs2APDCuInBCr9+wWzYQMUYsDOS0Pq1\n          qy6suCVnJAeG1WxmqF1YqfT64CYEl0ieBE/K7fDS0EoKsuOeRgZWFoLSTKvWuECRko9MEK0SgkBm\n          xOG6DqZQDm2Ra1bdBPMC48+Rl1m2t3Gu8HFjCDYxwjbaD9BPTisdcDcr3sE4bOS10Lf3qiA+4dPi\n          AjZSdjX3jhSwC2VEvzS7lWlZhqvDbguJVaq/w061pmII3BCd+7K6VXINlPeodZscZc1GOk3ixcRi\n          69meE2ulGO+kEMEleBIxAKwo3G1Vu8alppqfTYRp1R7qQ0TzQ5w+YFiSPzKd6A7b4MPa1Cwe2T51\n          EKrGwQHOsoxLQ5pVZn4EJGL1g5mJrmsbhvVNenP/FEkTLXS0UXaaH0VOBShpwAdxuJjThXvDlk2X\n          /1jQghfj4RaMlTQWsRZk4KsIlxJz9WUxDzhwxbKyZbDybRzVqqzCKHWNXBNPa6UGBIOuJxZmtLdS\n          nxOpTlHv0vsOJYi+kZLGUsNnSLmoMRRM2VckZc0Y+nrdqFWgDhw3bBiXi8nEWEIKLfDGHkaa1cbq\n          uwZC2G+o4iZaZ9F2OBBiTV9O4RqefF3nVR4/eE+zez0FPqNb0Cr0F4IQs7MyFPoFtF/V5OFYzG0Q\n          idDdFBFH6jNY+VA6sPKDQ48KAA4BhvLPi4mbycRg1uox4e0ztLA5YZFaD8C2UhFpOpNJE+4f4AfP\n          uq8ACpnDqpiAaHPs95i8ewNpW1YFbuTRhO4CFJ3FzurNsb4jH7mtFZ7KhC7M0y6+wG42UtlUOGcg\n          N0M486KM1LUt7LbzuUnaTdMpJEllerFhLcAUtZdT3IIJF4vEPZmTWnhZmxUARakVgbtoNb/NtatK\n          GCvBqHqHWyeo/GLtWNo0n0E8Zz+V5LTNkRCqW8EYv6+1dKZoVvI3N3SHzDEs94O9UCz5tMxFrsCU\n          XYllJcYSP4qvzZEG8mADM8KqU4NWr2EbKE/rkhupc6owmzVoow8og+U/ervIiOmMdBEBGwA98iN8\n          DbLXPVwaSlC7ixW9L8GPCZeRrlshCOcb0Lw4+4yA1O3OaMl6v0yrlZKl0DAj9SGAtVl1FY/sEeFm\n          +QCrytISGza+hsWERrgrcUZX8fYRg4I+jXQwDxbJzPnnU3p/493Rt6atC4jGI1VDzratnleudVma\n          c8JVF6VPTxIcRCocpzQDOzG9yMJYqJ7KUJSt+Tm81uouyVtMWKyWd1DGEucM5T0RDkOFMcRkmx7p\n          HaXJ7aK4sQYq4IxCAUywrjCMw9+Bs2/7ArRYWf/XAFin0QZeq76tCOY6VNaJ8O/FYy7/VHvzKuld\n          qMetOjCiWLVaVMpKwGtF/AbTIDEliwMr0mzqDUFe741knaX+fS3zn6P1ureSByOLK1vYrRLNSk/G\n          Cbz88mpha8Y0eRrZczLRRo2Vez9g+aFhjGxfzq7MEtYAPkFtlw4l9OiP3qslj9EqrGOoMHB11jk0\n          OkdSJ/UBFpVq8lZUCsIaeKotHgsnSJO9nYXFzyWkCi2LpQSla6lwborEkMzomiBJBRyXFIm61DSD\n          xSIxTdBC5aQ7tXxqka2wViasfmq1fdF3KBJsfACFksBb2jOFg8wYUd9vWqmjk4AcxtUhAJtiIupV\n          ChkW5mCBpod763zD0RW9tbNChctaqQgSBoLceNMTs26K36AvnE+Xyo3rma+0sGETtNDWrlqIRiWq\n          3PduJvtYdIu6kuyVU3DSGhKYZqoHogtlvAB3cM1ElKwNb29OgNGqfUehwHi/h9vunUQM63oHDaB2\n          6npfCiCqXz6gaKksoRYj446u0y3vRgzIlYZ2gljx6a6V7dyjrve89323QMpSF2yk+aOYulQl2W8+\n          Ae4zrVvwqDmNiWRHqgzIPmDxCkNgQHgAE4hUwFbSqZpwUtOt9NRitdUCIBKN3aMpRTbYMaIVDJbS\n          u8O2E0SiZnO3YfpKRJXSlHoqZODn1CIWz0hoKRReFalgWIdbI1DU36KSyqTtmwUi9SlAyeFMKRDO\n          9krioCFWxQzwHwiCw24iNwkADW2N9Lj2zWG1rD4EE4OBWt3qHEdY41+C9nttT692J5kJeNE05gTc\n          uDLDrHvR41rLWYxa13qHQfpWzSVlp08Gp7KWto/ASyBuGuwYrBIXAQMwO02fAfO44kaA3JSfKfkZ\n          +g1lkcOxjsA3jH+yzN29Qa71J99y0XPIGawthWWytE4uZr7L6JJzeNCOile1k6JfqxXmBnyZFqDg\n          rbz+w7atmoJqWOtSy2e5t8gHAyn9Tk1H65WUW7mceqJqSnBEt6bMP2ITfkyLnQA/ESZXMMHmSyGz\n          M40OpawvtbJu5fZ7ZRfTDqETx4X3rD8WObVT0liZ2bT3gCRxaCBp5fIz/QNdIZ2l2VSBC6CaHRrk\n          OxcvYWLiotRvBGCDVYbPTUAsnZRDowZi8bCC80SWWmQJrsZazSsCvmupnhuJTdi2ssu9eLGSRSHr\n          amVrMFyM8H6LtKE2zi2qnLW4vi59jCnn9yjdOSjEYVcCx2Yb7nvtK9+orUu7rFLcxvkH2hM/WE43\n          Ji55agXnEYAP0bG2Tp5XjXh3WGuxMianJ9i+wrC12hM7LomKtvD2KfAZPgx+V9PrTqonhyF1NrTs\n          d0Xq54kCG4u6ukUYHGxV9MP4i8f/BObq0zq48MckZSSibq6T8ZVsfZlTZUc4LkWHOhxDVGGrcN3m\n          yJmzGleHY3WxTZoVYGGGyoCR3ucTmXwTyg/q6gzbaIn/xsRAeBZ6BlsErdwBrFubtm1TqZY2sITd\n          TrmqicJ6o/bYBkHUoqMwOBOgVBOqeCWRctG67NTaeI37CYBmh8U5OJMxTb5GBZ1Xvan1yfqR9rBk\n          cWcIlsTesrNImcBLT6ztmxS6VG3kYA6URROT2bULBOeGdQl1JMHWqmVTGQC9i+W3hCWCX2D0xe2i\n          jgvIDZPJp7UpvjFlgHJeynqUASEaVqUIZz2stLQbNmDKQIowm7Phc1dTNuKXypPp+hfNfBdYqFOT\n          WWpO21KGs9bd69SrcEqXYseq2sIJ3/mS5ySDsEY611j2AzZJ6zIftVmhPNeqQg1Vxh5tznB1253i\n          jmF55NUWMW3KCc9BaFkFjoh0j0FeAAALiuzgzOYFaMSvsESFPW3TwzhMETvTTGdK9bOOxmlMuZqV\n          1I4wH3kvvGXXms14PtzlpzawjSo/tdZ8Gwwb9Wq+U5O9RfATG2kP1Sj+1TajUzZBsULVB23sKd1V\n          B2GwMjI8pboEpDqaCAf3GYrvloNKLk9FS8EOOJvQgcy2qH5VFRf3xKSVXjY0Hc6Leue4J1VuUZ2U\n          IS4VZ7OoLP0ScvRijT9nUfWc7MhQJEY2vSk8nHMpvKhEPTZLJTlIqlVtBoIr6dYnxYRAA2hh2jLN\n          JyMkTBUls8Obc4yEd6EqXL03dnBuKzUj2SaaVEqcOhCthFWyZdIwyaaApZ6AhHZs21fO90gqDQWY\n          6HSzlxoJCYGTm3AlcgcVmZ/iMKdGb4US3I0JuDfChmD2kygZOdtm6cb6tnCsjOKi7tDo7cJ7muni\n          FIQjO68j2bdjYqYd8E06mAmRa+gOdviWaQohNjxYl1nHNw7dlFOhp1KBHEYD7YGEeNp539vb6IOG\n          vU14WKNoazbrFlVbwzljSQvk8KxhP2Q9Xi9nhXBsWJMwxVAtZ8YosUVL66FlOkAUICL71lhwC7pT\n          1BPsUQ65T9isEetD/xcT3qgxULQMBM3iv7G37M83ORinRCiCpV9p1ohOWkk8MzDpgGHIJzm1rhcN\n          uNQcmeAI+4I4rn1fHK2ghMoCyGuH8YpYU5/U0bJyFIBA+AQakQlNFIimEhJkz5h0vTPI8MVoU/rb\n          bIYNxco6hObEJpM84owm9QGcaBQugZfk91LbX+PszOEO5CZjy4E/jjgoF0wOm/PX2cBnoXSTA6o+\n          r0sb5W40gBAhIIuwzURyCO+UZWo7Wc2297uD/m41Fi6FNiUOyvS8AIDjcZgJgqylbeuwYNuBOv4+\n          drEa6qm87AMc71QQMFezcXyqVhvChhRxUlcpOJEu37Bv4eyObfMqK5uGfS5K4pO7fSTBOj5Z4MmK\n          B//BMsrSaaMci6JkydWCWTU5Yy1pmAxqWdhrlDmOfCduff/WXNA3iNjGAawq2edovTS50GtZtalz\n          x6HitJldmpJ/sWlcacBGnsMrXldDjejjCJ6XChWT7V92ZGBZJcOqH/2qY+tBwl+vZu2WIi97K8mn\n          +pNzn5QjYI1CISmOMRvgdLIaZ74598Bi8bLBTxTI72LUGFv3+3LNKQdQmkT71P7OEgzuWVG8klAv\n          DA27VaoDWVzdqsOlAGfq1NpVm5pRDCpIVAuNM8Q8xAZKDuys1vwaewSMbkpic9NjXI2RK4VFOg9w\n          jEhOVNKiofaAvYSlMDslPk+TODKfLMdL2MUuERv/mDNsaB7jpw3ceEOhjRBVutGAFF3PqdKNeRVx\n          1PUzgBdtCSFjqiwiwj+2S+cP0G9o/w8V8dsq8H1cTXuCl0d2IwFZq/M4DVfMFqamv9XTzycQRFOv\n          3dnK2tXntGE6jsE+1jbeGXRxl982MlOrcpgs7cVvT3KOPjmXQ/e0/M4FqGPpDA1qdXUFTNlwx2nO\n          vbFeZkTUptKKpFbJxo+RI+omsu+s1dgjFHZGFZ2ocxh+zdjfbQbGNbirepMwVtYdpFVnL14zR7Px\n          xadGSopnsILmiaiVspC4WV3UgERkyYqb6SoA7GxAIUc9u+oQPyUKiiQVX3ziLtbPG0g6Z2iIHTNw\n          FCcrdQjeXQJkmUYNqz+bPl8tOMgFrIetDrZhVZtYQh2eqyfwHabxny27Jr58WMs59sBXGoKcF1zt\n          1oAymKcpQ48nVfcMNwCsaIt1ieWsIb5e6hoTpyNEGPdBcfcObzGA37DuPECCZpJ1dhiUoeLTyppK\n          Nc/DKV7FRR2I8WtpngtMMHXH4+Km10cGOla+HCCtO4mh/tQOwC6/5XQDUsLUimhcMyvWc+jgJoVk\n          U6waxcLr3Uj/yjU3VtjKg690wmqiymff3BQH2nVjbQ8wrOKJa/Oc6FAL5PQXmIlVIICSFVw1KhBS\n          i2k4u9QbvK/I78kylqEdxjsteF2vI0jN7DnixGbPHYoq5XojxKpLhkHAR+fc1u4Ci9mqN6ls+l86\n          dJZaj62nfPI1EyLGRIzYytCvRIpiA8RZ0aoWaC7KrNh0WmSU09rjHUVeLpXTc/r4wC1ULkmE9ukN\n          fG3oLJRTL0HZl7RHZ9fA1pdPz2MyMUMRG7MRb9qn+206aoYziOjrTceII2dIjGNfRwgOOb9cAlvL\n          Sc06rJIiFkN9OJts+Mv3Zlp805Ry1knVqD9xQubsHxi7BL9IMaP6KcC89pg7datpONRNM/FzkfEg\n          wPdu2NcwWI61sOgCu19WbjgPemPPoJbr8bV874iqVwBkbF0iKW8wzTSbvHqO96aKvUULYg9wB9q9\n          XTtLLtaP1LgPZXykn4ga06lTE89jv98ox+56DQ/XALv49gwDxQgr4fO5czwP9atuQg2WjQhn0muv\n          DDAx5k2FZ9rw9SuLtCIlELitbaOwbfuEb9qS6QWCw1K17wOHfHtb16BHsGH/gKQWQ6X4/Obw+PNL\n          M0hTlTWtvUiH/7waqF2fsTfBqjfqUjgiCW+luMwp505Yb2pWJp0s9ovDfmOg+qROxyL+4NmXBHWz\n          qq2cMQBwsyk7dVICMK1SS+5GVZdjLn3b0DVqV4fBHNrlgaeRQC1r315IK0y1Yq8duae64uet9Q2n\n          jXyjye5Ps0SOc+6p71wqOkGKbiPNcAZxCLzhn+O5bcY8kqCYJpaYQGJK1p66BrAjOCtp3vT0xodX\n          bquxkkFYK1cs6Cq2uFoVW/My8zUJxYZw467swMc1Q06zS/YcNAPOZ+0y0vvkmxhU6R3e4UCF6bB3\n          xHyDiO0DrUS0lm5MTeG7OOwlGbHoSmXFjh3kpBVb0yMHvzHgzVQKkzNTZUqnFjpy5rHtDU32frHX\n          G4tgM+pL2d66DDlyBtzShrLjVM7CmGxZXHD+EfJ0ZQ5a6iQApFWt9qGOiCHCajTwWLNZSnUaFZTs\n          ndNhjoCGeCwvY19d6d6GwB5S5VWny8cJ4aoNxOT81e2jEO14lDfG2jIhW/aSrdecUh3F0DM1ITie\n          uEjyki45YXl/fQS4xyUTtjlkgIXFDv359THX3HiTEtlorRfzMfbQoawX4CxGjRLEpb6Goozub7FS\n          y74j+s6hYw8DGVmvNn+1kfxy/R6HIPjYOAp6tev1KCU5nheWCJ8Smxuw8sio2pDFL2vlfkPcyYiu\n          U6yukhqCgg2CoBhg2LtIgsyCJtxYQs4csqFHHCc9+79W9L4xguRVSr8iszZb1rSGURzQWEY0nVvH\n          595bp+dR5UuI/RG/YX3ad3me4drin748ppze7nSPL2QjxHqvu/bu8ya7qHVBJigqreRrTxDsjYdd\n          yLiNCVqcO6HfOtjh8O6AjJeEcLumhxlltV4C7NRjQsc9NQo7qK+JIQJbQ+uqLrw4lmNeIHYSHBli\n          O/XmApZsre4zJR0cpqSzUzhsXbsOuTDr9Kqg5cfLOZaXDKtOfRkFxcejThN/jDrtvaPZ2PuoIwSJ\n          hZXrnBQN6KxEvqPVXjKB5H8VxZFk9LqqOc41tdf753RhZ/BNADYg6XrZjubqiyJfFXUzpC7PiOH+\n          kXpZtJ7xbFW5CzXLqo04yrMVzwiPc+HYATd0Wn1ew1RNhyYvZ7xBL5tGrAWIAl2r/vDdfiu6p0Tu\n          kIOT3XLYG0CSU9TqB3BopTxNl/AwVeVVq+Ibh+ydMvYixfvRJseBqKr6Guxt7ya6xt5rZQuRGeur\n          pWh7kd2bnWyVQ9vHgUfRg/eSwZCOsVnJcWBiOtXGNv7k21vF8p15fDcZxMEgRhEjW9VVYNNUs8nY\n          RE54OJXmbob3bYMfToOQEXDpsFVRBgcI5KKdANcIf+Xkaq+HWprUty5HRVCpzpaVnaz2llvmomRG\n          iwrlqCXXtIRoaqlj22M2k4eTmV36kqIKSFarKVZHygsYcDcj0+gFTsEhD+u7SOH+fGfS4t1Uw3fZ\n          ik+huWhb7DUBRydcwHXpH1PWfBjlAMg2lwnuV+p7aFgiGVVfxcT4O41cx8/3D7391eDSW8NM+DbY\n          atq60djko+GAddDU90Mzdzf9LGmw2lWtTYOspdpri6uN/+UfD52PWOugk1b9LkdcHiYkkCa3IV3M\n          Uqwh15QiL00R/Y29EGKx38BS5Up01PXljsmESC8SMGpj2ulVhdd7u7YxdI0TO1Q5UPYlhtzqyZlg\n          iK2e353B9/xaewpn4jYThJSre1j5LSpK5VDz1UDOKsAn7tJtoma93/Jk7xdCotWXD35nX/ohHWIz\n          jaC4SNb5u1bjT0P0EDqZhuvznnRcDLPbqjOL4cnfvABwunzgLldXFbzBF+u+P7fhVbjnkEWbA4iF\n          maYW1qlbL5VAUookzUunF5PzLc5M1CwLB/ywd96yrBhGMfmrpF+TLupzOsn3b07rsVyxHN4x9Boy\n          UyLURcvLW99WPNFxYhFel/54/f+/4z//yE99+vnXz19++vSH7z59/fLXr99/+flPXz5//vGXP3/f\n          vv/t5x9++unT9aH//e2HP3/Bh/52/fGnv/zPrz//5et/fP31v7/88hsuv/b309dfv/7w0z9d/h1/\n          6O+/+z+47qgIQIIAAA==\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - X-Request-ID\n        CF-RAY:\n          - 9d0a29bebdfae0ce-SJC\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Fri, 20 Feb 2026 01:17:13 GMT\n        Server:\n          - cloudflare\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        Via:\n          - envoy-router-canary-c5789458b-dwlw9\n        X-Content-Type-Options:\n          - nosniff\n        alt-svc:\n          - h3=\":443\"; ma=86400\n        cf-cache-status:\n          - DYNAMIC\n        openai-model:\n          - text-embedding-3-small\n        openai-organization:\n          - future-house-xr4tdh\n        openai-processing-ms:\n          - \"109\"\n        openai-project:\n          - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj\n        openai-version:\n          - \"2020-10-01\"\n        strict-transport-security:\n          - max-age=31536000; includeSubDomains; preload\n        x-openai-proxy-wasm:\n          - v0.1\n        x-ratelimit-limit-requests:\n          - \"200000\"\n        x-ratelimit-limit-tokens:\n          - \"200000000\"\n        x-ratelimit-remaining-requests:\n          - \"199999\"\n        x-ratelimit-remaining-tokens:\n          - \"199999993\"\n        x-ratelimit-reset-requests:\n          - 0s\n        x-ratelimit-reset-tokens:\n          - 0s\n        x-request-id:\n          - req_480162bc602b4a3d96d44f8d77a9b0d3\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: '{\"input\":[\"What do I like or dislike?\"],\"model\":\"text-embedding-3-small\",\"dimensions\":1536,\"encoding_format\":null}'\n      headers:\n        accept:\n          - application/json\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        content-length:\n          - \"114\"\n        content-type:\n          - application/json\n        host:\n          - api.openai.com\n        user-agent:\n          - AsyncOpenAI/Python 2.21.0\n        x-stainless-arch:\n          - arm64\n        x-stainless-async:\n          - async:asyncio\n        x-stainless-lang:\n          - python\n        x-stainless-os:\n          - MacOS\n        x-stainless-package-version:\n          - 2.21.0\n        x-stainless-raw-response:\n          - \"true\"\n        x-stainless-read-timeout:\n          - \"120\"\n        x-stainless-retry-count:\n          - \"0\"\n        x-stainless-runtime:\n          - CPython\n        x-stainless-runtime-version:\n          - 3.13.5\n      method: POST\n      uri: https://api.openai.com/v1/embeddings\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/41d7a4lSXH8z1Os5jdrVVZlffEqFrIWzwitvR/IO5aQEO/uiO4zho6oy72Yxag5\n          95zuqqzMyMjI7L/97rvvPv36p//68p9fP/3hu08//fjb10+/57XPP3z9AVf+Hf/9u+/+dv3n45Nf\n          fv7Tl8+ff/zlz9fHr//xx18+f/kr/rfy/1f+8aFv38R/fV/+rZTa+ph9/P5xNUftY9X+vFraWnXu\n          +o+rvJh1tLbG42LiS1v750/y72uNOXadj4/Git3bP1/kR1tGG208v7X0lXPP/rjYStmjhv0UnitX\n          PK/2FmOU2eS3Si+jrHx8ba2rjDafz1p3bbX39XyAlvgG/alIrF88bzX6zihtPy/iyqzt+UzR127x\n          vKPcbe0sUz6JS0P+erc5VpffnjNqHXZDE18hmx9lwySwK8/Fj47tz5SrZaxsTfaklrJ082obdUQ0\n          NbRoe+rmzZoxu9jJLKuuKh8teHzs3jDr2anWh0WZsF991l5z7VCLUJvirZY19u5yJmKtniXFJPCx\n          MdZzW3rgmerUTcVDdf3SCkudj6W+rDdoZvas/KGMJVc3HqAt/d65pp2UsXbJ1A9iA1INo+3AYU/d\n          Apy1aFhGu9zmqkVsExYEo5G7xXJv/F4R6yzwFZliMdjtXHUvO+8VR7iJcebEPVc5cNmjrZAthxvr\n          owz1DYGL2WQdavY5+976ELNj5/YwY4Yv3OLJcBN4viJL2XvmHqkmOsuE6amJ1ISLkY/uaPCxuut1\n          zlnkOLuJ3sepBZzR1K1cY2LjdYcnn7np/bYCc4BfEjuf0+y2Z6SHmLHoafTB4Htnmbq0UVNcWhkd\n          QUaXoI+devQCTiL0rkb21WSpW+ud/kw914Y7V9e55y5rq4+Ah8QXyFrXhfOc4uQLF7oONSKEvh5w\n          X932q87W1CkGg+9osjA4jzjRuoZYhNq2RJWA7+lV4pzHn9t9zA7jfP5WVthGVQeMMAljMf9TosLX\n          q9Gvhr1tEpPnYFiPp1vFkmmswMMCZ2hcRADJXYaijzJzi/tG+ISHURsc8NNLd3xWBMstP4/fwZeq\n          bawRe8muTGzsUA8XibC2dKMmLHipR+90cjX0ZA4AqjanwiecF/wz1OnsOYZ+RYXBIzCIl6xBEDa2\n          opWBgyv3Cze0OwCGPEVPrJd+FiEQ95y6NfitoocGZ5EoTLxpC8SaECOGDcHJyoLDMBDv1TRhA9hd\n          LKU8A6HQXBaBcOyKeq6GowTEbM678ukEHG/8e+kRB4wAPBGj64Bc2LLnIyCirdF0z6PXNZeG1tGB\n          cNoTycAyGv9PbpURtC7Z25ajqRXQ8S/YjVh9ACCtB5a6ARq8jpp40OCaBnG4HeQdUxAufgmwuUn0\n          QgQvBjngcwBPFDFgvxGW9eTEiIUzvgz5jbHbFOi6AfOmfDTxYDWLeYmx4BG3ePWB6DPE1+OEDO6v\n          wlRYkaRYDYe2KnStCLJLTAPObK0mfrsBTbdUwITDSewuuVRvXQMdjhb+WVuPd8D1Nw3fWH7cveLG\n          SZApGBmeszDN0M/GBha0wwH4gP1WK0KK6QcJ3gg7awAx6EC3oFHYS28SEmAqdH0Sl4Hcp+WIlqec\n          V/Y+nszyWiq0ojPZBjCxNNtynYBl7KbJEhAfzLgp4sEtAC5sdZ/wETQcsUMAgFofTip4cHuVuIjf\n          n1PRDXMYZOWKT4HSCbv0hGLRcBLkfFxcg0RrXCkK0iucLFyieH+Cq6oeAv4hsT2aUSiUvhEQ/lzR\n          3SKvYSkkliAtWfIDdgcq5P8GLDSHvddk4/ejmMVgw9t8fgMAFBJbiQeIkjigcpQH8oM6JQWFaQIB\n          id/uuIStfn50wJdXORhw+ViCIXG2NJjZWHoRTrAN4U8Yzla1A7c6gG2VOM0A1cvz7+cOhwSBrKkv\n          w7WWcHCVsXlDQuGBFEBwKnDYeqK4oN2+E3DI0mzsBtCMmCmAOv2YBpG5m+WBjG/9uVGvzAp3YLnB\n          WgxxyirNYCoiGxhc/qWBG4hsFMWbAZRShetDejMYN4Upm4xEQpQ1bp7aD/aJAU8dJg6qYYGCm8fz\n          6so2WI/GbGZRNQ2u48emrSyeCF5fTiXMHwjFUq5Kz7AkB2kAKXw6zfs6shhxLKQbcQQ09cf6EWwq\n          0mQ6KRkbEoEYqyi1CmerCwuvhkeILkGLzjIlX2LGgqireVDD4apGPSAJhMs1eg531ZXew32GJlJI\n          cStDp5FLsO1i9hYz0/hBZCzF6LFMZIeKHEYy3ihywkW44ee99g5AVzRCxwR+tmiOExMEGsaI4MgN\n          9aQWCe9z1OeDM349bcUDS3hEJgZEaTnPiCBPqvY5AHJ2kX2gyeylSXbro+6Uj5IqypVCSNaFrRFD\n          qhfJKmEHEW/PLjQzkAtApIZd2BDuVY897L11QWT4+W0LkBP5rDppWBDg89TkDjeqQD3Icc7qW1h7\n          6OlsuAHY53rna+/8gTytHvkJUGgcIIy416ohMhHdNdXAUiO8d70r+D2y9xK6WLkRD4+40YxpQtRp\n          BAPqILHVO5QcRSgIAb8Bpw0Hq34IBrFTsQwCNG5gqSeBx0OcHd0osIN/wNJO2OAKJSwn2U2F5fAZ\n          aZkZ0gIFRAEbwj92tuAO5SGIhntvut1Ia7p4eGRlPEB6/50loSGANOlHLDfF7TMoit/Gz4+qoQvJ\n          Q7Ok3QH9q6oyPAXCOsGKjCtirQDOe9k342ss5eojo0+DNseQgvPVDlE5W5GTgKS/pTIno8H3L10Y\n          eDxkNQoAMgG3hmJNbIHxMVjEQnJTnFZGKBEbcPo95QZGo8EqMkQevBGS5EuDDJxmobCCEMOmb+xe\n          0DjF0xZlh1F18AR42GKEEDMQJByyV6QNQilu1k+QsmpIRfjFzck5wu7BOI3jRsaI1LApETq7kfnM\n          4PAvoXmwWbAhCRyAqn1bHmz+/E6D51iyXJuOQGHCxRnokUVmh9RqGrLuIzRbBoTk8TT8tshC6uOz\n          CGw5MLBqYcr0NC3AryVfUAHhEf3Ex5PEdzwQSapsaMKJUzCU3ceehKbGxkTf5cIAJtxWS0GIC4FU\n          hSmc/Dnx57Qy2yHAwyQTQbNrXh0ACHKqF8ugUtGDPSFfVyaOxY5YWi5lERNBelluh0isJwhZ+ehZ\n          rVg5J+5YUtvsG1nB86hsBmijeYEEWNZUgAY0UDSR5FHDZUs2APDCuInBCr9+wWzYQMUYsDOS0Pq1\n          qy6suCVnJAeG1WxmqF1YqfT64CYEl0ieBE/K7fDS0EoKsuOeRgZWFoLSTKvWuECRko9MEK0SgkBm\n          xOG6DqZQDm2Ra1bdBPMC48+Rl1m2t3Gu8HFjCDYxwjbaD9BPTisdcDcr3sE4bOS10Lf3qiA+4dPi\n          AjZSdjX3jhSwC2VEvzS7lWlZhqvDbguJVaq/w061pmII3BCd+7K6VXINlPeodZscZc1GOk3ixcRi\n          69meE2ulGO+kEMEleBIxAKwo3G1Vu8alppqfTYRp1R7qQ0TzQ5w+YFiSPzKd6A7b4MPa1Cwe2T51\n          EKrGwQHOsoxLQ5pVZn4EJGL1g5mJrmsbhvVNenP/FEkTLXS0UXaaH0VOBShpwAdxuJjThXvDlk2X\n          /1jQghfj4RaMlTQWsRZk4KsIlxJz9WUxDzhwxbKyZbDybRzVqqzCKHWNXBNPa6UGBIOuJxZmtLdS\n          nxOpTlHv0vsOJYi+kZLGUsNnSLmoMRRM2VckZc0Y+nrdqFWgDhw3bBiXi8nEWEIKLfDGHkaa1cbq\n          uwZC2G+o4iZaZ9F2OBBiTV9O4RqefF3nVR4/eE+zez0FPqNb0Cr0F4IQs7MyFPoFtF/V5OFYzG0Q\n          idDdFBFH6jNY+VA6sPKDQ48KAA4BhvLPi4mbycRg1uox4e0ztLA5YZFaD8C2UhFpOpNJE+4f4AfP\n          uq8ACpnDqpiAaHPs95i8ewNpW1YFbuTRhO4CFJ3FzurNsb4jH7mtFZ7KhC7M0y6+wG42UtlUOGcg\n          N0M486KM1LUt7LbzuUnaTdMpJEllerFhLcAUtZdT3IIJF4vEPZmTWnhZmxUARakVgbtoNb/NtatK\n          GCvBqHqHWyeo/GLtWNo0n0E8Zz+V5LTNkRCqW8EYv6+1dKZoVvI3N3SHzDEs94O9UCz5tMxFrsCU\n          XYllJcYSP4qvzZEG8mADM8KqU4NWr2EbKE/rkhupc6owmzVoow8og+U/ervIiOmMdBEBGwA98iN8\n          DbLXPVwaSlC7ixW9L8GPCZeRrlshCOcb0Lw4+4yA1O3OaMl6v0yrlZKl0DAj9SGAtVl1FY/sEeFm\n          +QCrytISGza+hsWERrgrcUZX8fYRg4I+jXQwDxbJzPnnU3p/493Rt6atC4jGI1VDzratnleudVma\n          c8JVF6VPTxIcRCocpzQDOzG9yMJYqJ7KUJSt+Tm81uouyVtMWKyWd1DGEucM5T0RDkOFMcRkmx7p\n          HaXJ7aK4sQYq4IxCAUywrjCMw9+Bs2/7ArRYWf/XAFin0QZeq76tCOY6VNaJ8O/FYy7/VHvzKuld\n          qMetOjCiWLVaVMpKwGtF/AbTIDEliwMr0mzqDUFe741knaX+fS3zn6P1ureSByOLK1vYrRLNSk/G\n          Cbz88mpha8Y0eRrZczLRRo2Vez9g+aFhjGxfzq7MEtYAPkFtlw4l9OiP3qslj9EqrGOoMHB11jk0\n          OkdSJ/UBFpVq8lZUCsIaeKotHgsnSJO9nYXFzyWkCi2LpQSla6lwborEkMzomiBJBRyXFIm61DSD\n          xSIxTdBC5aQ7tXxqka2wViasfmq1fdF3KBJsfACFksBb2jOFg8wYUd9vWqmjk4AcxtUhAJtiIupV\n          ChkW5mCBpod763zD0RW9tbNChctaqQgSBoLceNMTs26K36AvnE+Xyo3rma+0sGETtNDWrlqIRiWq\n          3PduJvtYdIu6kuyVU3DSGhKYZqoHogtlvAB3cM1ElKwNb29OgNGqfUehwHi/h9vunUQM63oHDaB2\n          6npfCiCqXz6gaKksoRYj446u0y3vRgzIlYZ2gljx6a6V7dyjrve89323QMpSF2yk+aOYulQl2W8+\n          Ae4zrVvwqDmNiWRHqgzIPmDxCkNgQHgAE4hUwFbSqZpwUtOt9NRitdUCIBKN3aMpRTbYMaIVDJbS\n          u8O2E0SiZnO3YfpKRJXSlHoqZODn1CIWz0hoKRReFalgWIdbI1DU36KSyqTtmwUi9SlAyeFMKRDO\n          9krioCFWxQzwHwiCw24iNwkADW2N9Lj2zWG1rD4EE4OBWt3qHEdY41+C9nttT692J5kJeNE05gTc\n          uDLDrHvR41rLWYxa13qHQfpWzSVlp08Gp7KWto/ASyBuGuwYrBIXAQMwO02fAfO44kaA3JSfKfkZ\n          +g1lkcOxjsA3jH+yzN29Qa71J99y0XPIGawthWWytE4uZr7L6JJzeNCOile1k6JfqxXmBnyZFqDg\n          rbz+w7atmoJqWOtSy2e5t8gHAyn9Tk1H65WUW7mceqJqSnBEt6bMP2ITfkyLnQA/ESZXMMHmSyGz\n          M40OpawvtbJu5fZ7ZRfTDqETx4X3rD8WObVT0liZ2bT3gCRxaCBp5fIz/QNdIZ2l2VSBC6CaHRrk\n          OxcvYWLiotRvBGCDVYbPTUAsnZRDowZi8bCC80SWWmQJrsZazSsCvmupnhuJTdi2ssu9eLGSRSHr\n          amVrMFyM8H6LtKE2zi2qnLW4vi59jCnn9yjdOSjEYVcCx2Yb7nvtK9+orUu7rFLcxvkH2hM/WE43\n          Ji55agXnEYAP0bG2Tp5XjXh3WGuxMianJ9i+wrC12hM7LomKtvD2KfAZPgx+V9PrTqonhyF1NrTs\n          d0Xq54kCG4u6ukUYHGxV9MP4i8f/BObq0zq48MckZSSibq6T8ZVsfZlTZUc4LkWHOhxDVGGrcN3m\n          yJmzGleHY3WxTZoVYGGGyoCR3ucTmXwTyg/q6gzbaIn/xsRAeBZ6BlsErdwBrFubtm1TqZY2sITd\n          TrmqicJ6o/bYBkHUoqMwOBOgVBOqeCWRctG67NTaeI37CYBmh8U5OJMxTb5GBZ1Xvan1yfqR9rBk\n          cWcIlsTesrNImcBLT6ztmxS6VG3kYA6URROT2bULBOeGdQl1JMHWqmVTGQC9i+W3hCWCX2D0xe2i\n          jgvIDZPJp7UpvjFlgHJeynqUASEaVqUIZz2stLQbNmDKQIowm7Phc1dTNuKXypPp+hfNfBdYqFOT\n          WWpO21KGs9bd69SrcEqXYseq2sIJ3/mS5ySDsEY611j2AzZJ6zIftVmhPNeqQg1Vxh5tznB1253i\n          jmF55NUWMW3KCc9BaFkFjoh0j0FeAAALiuzgzOYFaMSvsESFPW3TwzhMETvTTGdK9bOOxmlMuZqV\n          1I4wH3kvvGXXms14PtzlpzawjSo/tdZ8Gwwb9Wq+U5O9RfATG2kP1Sj+1TajUzZBsULVB23sKd1V\n          B2GwMjI8pboEpDqaCAf3GYrvloNKLk9FS8EOOJvQgcy2qH5VFRf3xKSVXjY0Hc6Leue4J1VuUZ2U\n          IS4VZ7OoLP0ScvRijT9nUfWc7MhQJEY2vSk8nHMpvKhEPTZLJTlIqlVtBoIr6dYnxYRAA2hh2jLN\n          JyMkTBUls8Obc4yEd6EqXL03dnBuKzUj2SaaVEqcOhCthFWyZdIwyaaApZ6AhHZs21fO90gqDQWY\n          6HSzlxoJCYGTm3AlcgcVmZ/iMKdGb4US3I0JuDfChmD2kygZOdtm6cb6tnCsjOKi7tDo7cJ7muni\n          FIQjO68j2bdjYqYd8E06mAmRa+gOdviWaQohNjxYl1nHNw7dlFOhp1KBHEYD7YGEeNp539vb6IOG\n          vU14WKNoazbrFlVbwzljSQvk8KxhP2Q9Xi9nhXBsWJMwxVAtZ8YosUVL66FlOkAUICL71lhwC7pT\n          1BPsUQ65T9isEetD/xcT3qgxULQMBM3iv7G37M83ORinRCiCpV9p1ohOWkk8MzDpgGHIJzm1rhcN\n          uNQcmeAI+4I4rn1fHK2ghMoCyGuH8YpYU5/U0bJyFIBA+AQakQlNFIimEhJkz5h0vTPI8MVoU/rb\n          bIYNxco6hObEJpM84owm9QGcaBQugZfk91LbX+PszOEO5CZjy4E/jjgoF0wOm/PX2cBnoXSTA6o+\n          r0sb5W40gBAhIIuwzURyCO+UZWo7Wc2297uD/m41Fi6FNiUOyvS8AIDjcZgJgqylbeuwYNuBOv4+\n          drEa6qm87AMc71QQMFezcXyqVhvChhRxUlcpOJEu37Bv4eyObfMqK5uGfS5K4pO7fSTBOj5Z4MmK\n          B//BMsrSaaMci6JkydWCWTU5Yy1pmAxqWdhrlDmOfCduff/WXNA3iNjGAawq2edovTS50GtZtalz\n          x6HitJldmpJ/sWlcacBGnsMrXldDjejjCJ6XChWT7V92ZGBZJcOqH/2qY+tBwl+vZu2WIi97K8mn\n          +pNzn5QjYI1CISmOMRvgdLIaZ74598Bi8bLBTxTI72LUGFv3+3LNKQdQmkT71P7OEgzuWVG8klAv\n          DA27VaoDWVzdqsOlAGfq1NpVm5pRDCpIVAuNM8Q8xAZKDuys1vwaewSMbkpic9NjXI2RK4VFOg9w\n          jEhOVNKiofaAvYSlMDslPk+TODKfLMdL2MUuERv/mDNsaB7jpw3ceEOhjRBVutGAFF3PqdKNeRVx\n          1PUzgBdtCSFjqiwiwj+2S+cP0G9o/w8V8dsq8H1cTXuCl0d2IwFZq/M4DVfMFqamv9XTzycQRFOv\n          3dnK2tXntGE6jsE+1jbeGXRxl982MlOrcpgs7cVvT3KOPjmXQ/e0/M4FqGPpDA1qdXUFTNlwx2nO\n          vbFeZkTUptKKpFbJxo+RI+omsu+s1dgjFHZGFZ2ocxh+zdjfbQbGNbirepMwVtYdpFVnL14zR7Px\n          xadGSopnsILmiaiVspC4WV3UgERkyYqb6SoA7GxAIUc9u+oQPyUKiiQVX3ziLtbPG0g6Z2iIHTNw\n          FCcrdQjeXQJkmUYNqz+bPl8tOMgFrIetDrZhVZtYQh2eqyfwHabxny27Jr58WMs59sBXGoKcF1zt\n          1oAymKcpQ48nVfcMNwCsaIt1ieWsIb5e6hoTpyNEGPdBcfcObzGA37DuPECCZpJ1dhiUoeLTyppK\n          Nc/DKV7FRR2I8WtpngtMMHXH4+Km10cGOla+HCCtO4mh/tQOwC6/5XQDUsLUimhcMyvWc+jgJoVk\n          U6waxcLr3Uj/yjU3VtjKg690wmqiymff3BQH2nVjbQ8wrOKJa/Oc6FAL5PQXmIlVIICSFVw1KhBS\n          i2k4u9QbvK/I78kylqEdxjsteF2vI0jN7DnixGbPHYoq5XojxKpLhkHAR+fc1u4Ci9mqN6ls+l86\n          dJZaj62nfPI1EyLGRIzYytCvRIpiA8RZ0aoWaC7KrNh0WmSU09rjHUVeLpXTc/r4wC1ULkmE9ukN\n          fG3oLJRTL0HZl7RHZ9fA1pdPz2MyMUMRG7MRb9qn+206aoYziOjrTceII2dIjGNfRwgOOb9cAlvL\n          Sc06rJIiFkN9OJts+Mv3Zlp805Ry1knVqD9xQubsHxi7BL9IMaP6KcC89pg7datpONRNM/FzkfEg\n          wPdu2NcwWI61sOgCu19WbjgPemPPoJbr8bV874iqVwBkbF0iKW8wzTSbvHqO96aKvUULYg9wB9q9\n          XTtLLtaP1LgPZXykn4ga06lTE89jv98ox+56DQ/XALv49gwDxQgr4fO5czwP9atuQg2WjQhn0muv\n          DDAx5k2FZ9rw9SuLtCIlELitbaOwbfuEb9qS6QWCw1K17wOHfHtb16BHsGH/gKQWQ6X4/Obw+PNL\n          M0hTlTWtvUiH/7waqF2fsTfBqjfqUjgiCW+luMwp505Yb2pWJp0s9ovDfmOg+qROxyL+4NmXBHWz\n          qq2cMQBwsyk7dVICMK1SS+5GVZdjLn3b0DVqV4fBHNrlgaeRQC1r315IK0y1Yq8duae64uet9Q2n\n          jXyjye5Ps0SOc+6p71wqOkGKbiPNcAZxCLzhn+O5bcY8kqCYJpaYQGJK1p66BrAjOCtp3vT0xodX\n          bquxkkFYK1cs6Cq2uFoVW/My8zUJxYZw467swMc1Q06zS/YcNAPOZ+0y0vvkmxhU6R3e4UCF6bB3\n          xHyDiO0DrUS0lm5MTeG7OOwlGbHoSmXFjh3kpBVb0yMHvzHgzVQKkzNTZUqnFjpy5rHtDU32frHX\n          G4tgM+pL2d66DDlyBtzShrLjVM7CmGxZXHD+EfJ0ZQ5a6iQApFWt9qGOiCHCajTwWLNZSnUaFZTs\n          ndNhjoCGeCwvY19d6d6GwB5S5VWny8cJ4aoNxOT81e2jEO14lDfG2jIhW/aSrdecUh3F0DM1ITie\n          uEjyki45YXl/fQS4xyUTtjlkgIXFDv359THX3HiTEtlorRfzMfbQoawX4CxGjRLEpb6Goozub7FS\n          y74j+s6hYw8DGVmvNn+1kfxy/R6HIPjYOAp6tev1KCU5nheWCJ8Smxuw8sio2pDFL2vlfkPcyYiu\n          U6yukhqCgg2CoBhg2LtIgsyCJtxYQs4csqFHHCc9+79W9L4xguRVSr8iszZb1rSGURzQWEY0nVvH\n          595bp+dR5UuI/RG/YX3ad3me4drin748ppze7nSPL2QjxHqvu/bu8ya7qHVBJigqreRrTxDsjYdd\n          yLiNCVqcO6HfOtjh8O6AjJeEcLumhxlltV4C7NRjQsc9NQo7qK+JIQJbQ+uqLrw4lmNeIHYSHBli\n          O/XmApZsre4zJR0cpqSzUzhsXbsOuTDr9Kqg5cfLOZaXDKtOfRkFxcejThN/jDrtvaPZ2PuoIwSJ\n          hZXrnBQN6KxEvqPVXjKB5H8VxZFk9LqqOc41tdf753RhZ/BNADYg6XrZjubqiyJfFXUzpC7PiOH+\n          kXpZtJ7xbFW5CzXLqo04yrMVzwiPc+HYATd0Wn1ew1RNhyYvZ7xBL5tGrAWIAl2r/vDdfiu6p0Tu\n          kIOT3XLYG0CSU9TqB3BopTxNl/AwVeVVq+Ibh+ydMvYixfvRJseBqKr6Guxt7ya6xt5rZQuRGeur\n          pWh7kd2bnWyVQ9vHgUfRg/eSwZCOsVnJcWBiOtXGNv7k21vF8p15fDcZxMEgRhEjW9VVYNNUs8nY\n          RE54OJXmbob3bYMfToOQEXDpsFVRBgcI5KKdANcIf+Xkaq+HWprUty5HRVCpzpaVnaz2llvmomRG\n          iwrlqCXXtIRoaqlj22M2k4eTmV36kqIKSFarKVZHygsYcDcj0+gFTsEhD+u7SOH+fGfS4t1Uw3fZ\n          ik+huWhb7DUBRydcwHXpH1PWfBjlAMg2lwnuV+p7aFgiGVVfxcT4O41cx8/3D7391eDSW8NM+DbY\n          atq60djko+GAddDU90Mzdzf9LGmw2lWtTYOspdpri6uN/+UfD52PWOugk1b9LkdcHiYkkCa3IV3M\n          Uqwh15QiL00R/Y29EGKx38BS5Up01PXljsmESC8SMGpj2ulVhdd7u7YxdI0TO1Q5UPYlhtzqyZlg\n          iK2e353B9/xaewpn4jYThJSre1j5LSpK5VDz1UDOKsAn7tJtoma93/Jk7xdCotWXD35nX/ohHWIz\n          jaC4SNb5u1bjT0P0EDqZhuvznnRcDLPbqjOL4cnfvABwunzgLldXFbzBF+u+P7fhVbjnkEWbA4iF\n          maYW1qlbL5VAUookzUunF5PzLc5M1CwLB/ywd96yrBhGMfmrpF+TLupzOsn3b07rsVyxHN4x9Boy\n          UyLURcvLW99WPNFxYhFel/54/f+/4z//yE99+vnXz19++vSH7z59/fLXr99/+flPXz5//vGXP3/f\n          vv/t5x9++unT9aH//e2HP3/Bh/52/fGnv/zPrz//5et/fP31v7/88hsuv/b309dfv/7w0z9d/h1/\n          6O+/+z+47qgIQIIAAA==\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - X-Request-ID\n        CF-RAY:\n          - 9d0a29c00f19e0ce-SJC\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Fri, 20 Feb 2026 01:17:13 GMT\n        Server:\n          - cloudflare\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        Via:\n          - envoy-router-78b689497d-vw54p\n        X-Content-Type-Options:\n          - nosniff\n        alt-svc:\n          - h3=\":443\"; ma=86400\n        cf-cache-status:\n          - DYNAMIC\n        openai-model:\n          - text-embedding-3-small\n        openai-organization:\n          - future-house-xr4tdh\n        openai-processing-ms:\n          - \"53\"\n        openai-project:\n          - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj\n        openai-version:\n          - \"2020-10-01\"\n        strict-transport-security:\n          - max-age=31536000; includeSubDomains; preload\n        x-openai-proxy-wasm:\n          - v0.1\n        x-ratelimit-limit-requests:\n          - \"200000\"\n        x-ratelimit-limit-tokens:\n          - \"200000000\"\n        x-ratelimit-remaining-requests:\n          - \"199999\"\n        x-ratelimit-remaining-tokens:\n          - \"199999993\"\n        x-ratelimit-reset-requests:\n          - 0s\n        x-ratelimit-reset-tokens:\n          - 0s\n        x-request-id:\n          - req_adef1d8cc6a447ec94c7d43a8b53e20b\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body:\n        '{\"messages\":[{\"role\":\"system\",\"content\":\"Answer in a direct and concise\n        tone. Your audience is an expert, so be highly specific. If there are ambiguous\n        terms or acronyms, first define them.\"},{\"role\":\"user\",\"content\":\"Summarize\n        the excerpt below to help answer a question.\\n\\nExcerpt from statement_2: negative\\n\\n---\\n\\nI\n        don''t like turtles\\n\\n---\\n\\nQuestion: What do I like or dislike?\\n\\nDo not\n        directly answer the question, instead summarize to give evidence to help answer\n        the question. Stay detailed; report specific numbers, equations, or direct quotes\n        (marked with quotation marks). Reply \\\"Not applicable\\\" if the excerpt is irrelevant.\n        At the end of your response, provide an integer score from 1-10 on a newline\n        indicating relevance to question. Do not explain your score.\\n\\nRelevant Information\n        Summary (25 to 50 words):\"}],\"model\":\"gpt-4o-2024-11-20\",\"n\":1,\"temperature\":0.0}'\n      headers:\n        accept:\n          - application/json\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        content-length:\n          - \"890\"\n        content-type:\n          - application/json\n        host:\n          - api.openai.com\n        user-agent:\n          - AsyncOpenAI/Python 2.21.0\n        x-stainless-arch:\n          - arm64\n        x-stainless-async:\n          - async:asyncio\n        x-stainless-lang:\n          - python\n        x-stainless-os:\n          - MacOS\n        x-stainless-package-version:\n          - 2.21.0\n        x-stainless-raw-response:\n          - \"true\"\n        x-stainless-read-timeout:\n          - \"60.0\"\n        x-stainless-retry-count:\n          - \"0\"\n        x-stainless-runtime:\n          - CPython\n        x-stainless-runtime-version:\n          - 3.13.5\n      method: POST\n      uri: https://api.openai.com/v1/chat/completions\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/4xTy27bMBC8+ysWvPRiB5blOE6OfaKnooBRtIgDgSZXEmuKFMiVmyDwv3clW5Hc\n          NkAvFLSzMxrujp4nAMJocQdClZJUVdvZ+7e3X93u3f5Dg/rbaiO/NMv0u6cKP338gWLaMvzuJyrq\n          WVfKMw/JeHeCVUBJ2KomNzfJ9fV8kaYdUHmNtqUVNc2WfraYL5azJOHnmVh6ozByxz2/Ajx3Z2vR\n          aXzk8nzaVyqMURbItb6Ji8HbtiJkjCaSdCSmA6i8I3Sd602JgI8KQ038rK1RhuwTMIUwTmErPoP2\n          7g2BNXsEagJZrm8FsA+jJBlXgARtYofnPvQ9V7ApTYQ6+IPRGLkl8KAA2zenEHzOPIcFSxwQItsx\n          FR9A/pcMelCBrdu69dh9wLyJsh2ea6wdAdI5z755+N3cHs7I8WVS1hfsZxf/oIrcOBPLjHcVeXE8\n          lUi+Fh165POh20hzMWTBQlVNGfk9dp9LVquTnhgyMKDpeV2C2KEdsW571oVeppGksXG0U6GkKlEP\n          1CEAstHGj4DJ6NZ/u/mX9unmvMv/kR8ApbDmdGd1QA7D5Y2HtoDtL/Ja28uUO8MiYjhw8DMyGNpN\n          aMxlY0/pFfEpElYZr6vgwAZzinBeZ+lynebrVCoUk+PkNwAAAP//AwAmF1vYywMAAA==\n      headers:\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - X-Request-ID\n        CF-RAY:\n          - 9d0a29c0eaa32953-SJC\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Fri, 20 Feb 2026 01:17:14 GMT\n        Server:\n          - cloudflare\n        Set-Cookie:\n          - __cf_bm=D0mZX3rRGlkoFMyMRZfRQCXZQzMIO3cH88BNDNDDgJU-1771550233.7438056-1.0.1.1-X.7qrMxEs9zDR.M9aq_WlgJBjETXe2VY26mOY5BHC18_CwK5KHyNv5PPvOESDg24DHyMKfODpta6h_hKXHddMA23xD4QsT71SkT7S0wYAIPVbtU9O49Z_cTHulnNcvmU;\n            HttpOnly; Secure; Path=/; Domain=api.openai.com; Expires=Fri, 20 Feb 2026\n            01:47:14 GMT\n        Strict-Transport-Security:\n          - max-age=31536000; includeSubDomains; preload\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        X-Content-Type-Options:\n          - nosniff\n        alt-svc:\n          - h3=\":443\"; ma=86400\n        cf-cache-status:\n          - DYNAMIC\n        openai-organization:\n          - future-house-xr4tdh\n        openai-processing-ms:\n          - \"430\"\n        openai-project:\n          - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj\n        openai-version:\n          - \"2020-10-01\"\n        x-openai-proxy-wasm:\n          - v0.1\n        x-ratelimit-limit-requests:\n          - \"10000\"\n        x-ratelimit-limit-tokens:\n          - \"30000000\"\n        x-ratelimit-remaining-requests:\n          - \"9999\"\n        x-ratelimit-remaining-tokens:\n          - \"29999810\"\n        x-ratelimit-reset-requests:\n          - 6ms\n        x-ratelimit-reset-tokens:\n          - 0s\n        x-request-id:\n          - req_5a1fb34d82324cbfa04e55e57882b645\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body:\n        '{\"messages\":[{\"role\":\"system\",\"content\":\"Answer in a direct and concise\n        tone. Your audience is an expert, so be highly specific. If there are ambiguous\n        terms or acronyms, first define them.\"},{\"role\":\"user\",\"content\":\"Summarize\n        the excerpt below to help answer a question.\\n\\nExcerpt from statement_1: positive\\n\\n---\\n\\nI\n        like cats\\n\\n---\\n\\nQuestion: What do I like or dislike?\\n\\nDo not directly\n        answer the question, instead summarize to give evidence to help answer the question.\n        Stay detailed; report specific numbers, equations, or direct quotes (marked\n        with quotation marks). Reply \\\"Not applicable\\\" if the excerpt is irrelevant.\n        At the end of your response, provide an integer score from 1-10 on a newline\n        indicating relevance to question. Do not explain your score.\\n\\nRelevant Information\n        Summary (25 to 50 words):\"}],\"model\":\"gpt-4o-2024-11-20\",\"n\":1,\"temperature\":0.0}'\n      headers:\n        accept:\n          - application/json\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        content-length:\n          - \"881\"\n        content-type:\n          - application/json\n        host:\n          - api.openai.com\n        user-agent:\n          - AsyncOpenAI/Python 2.21.0\n        x-stainless-arch:\n          - arm64\n        x-stainless-async:\n          - async:asyncio\n        x-stainless-lang:\n          - python\n        x-stainless-os:\n          - MacOS\n        x-stainless-package-version:\n          - 2.21.0\n        x-stainless-raw-response:\n          - \"true\"\n        x-stainless-read-timeout:\n          - \"60.0\"\n        x-stainless-retry-count:\n          - \"0\"\n        x-stainless-runtime:\n          - CPython\n        x-stainless-runtime-version:\n          - 3.13.5\n      method: POST\n      uri: https://api.openai.com/v1/chat/completions\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/41TTW/bMAy951cQOjtBPpqk2THbYRs2YAO2w7AUhirTiVZZEkQ6TVD0v4+2m9rd\n          OmAX2ebjeyL56IcRgLKFegPKHDSbKrrxu+3mq3/7sVyUBfv51v5Ybd9PP32Oq+9f+KyyhhFuf6Hh\n          C2tigvCQbfAdbBJqxkZ1tl7PlsvpfLFogSoU6BraPvL4Kozn0/nVeDaT5xPxEKxBkoyf8gnw0J5N\n          ib7Ak4Sn2SVSIZHeo8QuSRJMwTURpYkssfassh40wTP6tupvBwQ8GUyRQfIYKYOd+gDO3iEYzZTt\n          FMidVt6t34OGGMiyPSKQSNhKDuBwr1NBbf4EGsmaEEIJLK/3IRUi2QiKFJ6is8ayO4NUccQzQUxY\n          YkJvhJKgDL7w0tEEYOd3/npYtyTWpJux+dq5AaC9D1K8jL2d2M0T8vg8Ixf2MYVb+oOqSustHXJx\n          icQymQdxiKpFH+W8ab2oX4xXiVAVOedwh+11s9Wy01O9+z3a+S0gS4VuwNpcZ6/o5QWyto4Gbiqj\n          zQGLntpbr+vChgEwGnT9dzWvaXedi7P/I98DxmCUvc7FO1mNlx33aQmbn+Nfac9TbgtWhOkoK5+z\n          xdQ4UWCpa9ftraIzMVa52LWXVU22W94y5uvN3Gz0dLNeq9Hj6Den+T8mxQMAAA==\n      headers:\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - X-Request-ID\n        CF-RAY:\n          - 9d0a29c0dbd4fa52-SJC\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Fri, 20 Feb 2026 01:17:14 GMT\n        Server:\n          - cloudflare\n        Set-Cookie:\n          - __cf_bm=KexO92ecz8nz8HRV1fEMneqdYycesy7ZB5sZcXq7MTo-1771550233.7394423-1.0.1.1-9Vx8dlT437PYQXF6P.9B1O5P1P41IZx3y.nveSdYmtL.Ch8MRMgfSra8dnizTwKjqoidHDMq0aHifnVgtK7RvYVmFVmWIbvec_b13g6XZH4VhSCB8L06El4RaIEzMEPy;\n            HttpOnly; Secure; Path=/; Domain=api.openai.com; Expires=Fri, 20 Feb 2026\n            01:47:14 GMT\n        Strict-Transport-Security:\n          - max-age=31536000; includeSubDomains; preload\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        X-Content-Type-Options:\n          - nosniff\n        alt-svc:\n          - h3=\":443\"; ma=86400\n        cf-cache-status:\n          - DYNAMIC\n        openai-organization:\n          - future-house-xr4tdh\n        openai-processing-ms:\n          - \"490\"\n        openai-project:\n          - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj\n        openai-version:\n          - \"2020-10-01\"\n        x-openai-proxy-wasm:\n          - v0.1\n        x-ratelimit-limit-requests:\n          - \"10000\"\n        x-ratelimit-limit-tokens:\n          - \"30000000\"\n        x-ratelimit-remaining-requests:\n          - \"9999\"\n        x-ratelimit-remaining-tokens:\n          - \"29999812\"\n        x-ratelimit-reset-requests:\n          - 6ms\n        x-ratelimit-reset-tokens:\n          - 0s\n        x-request-id:\n          - req_e51acda02bcd4e6fa94f10a01794f101\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\nversion: 1\n"
  },
  {
    "path": "tests/cassettes/test_partly_embedded_texts[False].yaml",
    "content": "interactions:\n  - request:\n      body: '{\"input\":[\"I like turtles.\"],\"model\":\"text-embedding-3-small\",\"dimensions\":1536,\"encoding_format\":null}'\n      headers:\n        accept:\n          - application/json\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        content-length:\n          - \"103\"\n        content-type:\n          - application/json\n        host:\n          - api.openai.com\n        user-agent:\n          - AsyncOpenAI/Python 2.21.0\n        x-stainless-arch:\n          - arm64\n        x-stainless-async:\n          - async:asyncio\n        x-stainless-lang:\n          - python\n        x-stainless-os:\n          - MacOS\n        x-stainless-package-version:\n          - 2.21.0\n        x-stainless-raw-response:\n          - \"true\"\n        x-stainless-read-timeout:\n          - \"120\"\n        x-stainless-retry-count:\n          - \"0\"\n        x-stainless-runtime:\n          - CPython\n        x-stainless-runtime-version:\n          - 3.13.5\n      method: POST\n      uri: https://api.openai.com/v1/embeddings\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/41d7a4luW3876dYzG9PIFGiPvwqgRGsswPDyX4Y2QlgwPC7p6r7jLNdpet7dwM7\n          OO57TrdEkcVikf3333333adf/vRfX/7z66c/fPfpx7/8+vXT7/nZD99//R6f/Dv+/++++/v1n48r\n          v/z0py8//PCXn/98XX79j3/5+Ycvf8P/Vv75yf9f9O2b+E/5t9J76aXm7//52Wd8GL201Wd7flpX\n          zyhj/v63f19L9hp9PT6MPWpd+fwQfz5XrfG8cs1SWsiHNSOj1+fPtxgri9xTlIzItE/3yNj7+Wmp\n          Y7Wy2vO28PN94kvG81OsS+14uOentY3R19KFKYF/atVFzJVtd3mKbL2mfG+rM+pvn5dfOuvMXZ83\n          2/Ycaw/5+VF2yh9jB/facvetrjV7f641VnBXucmCjdpjDNnpOsdoXX5olVlGk51ue29b5oE/z/28\n          cvTcs8p6wqCwSvKUPXYf7fmYZY0y+37+esMqcUHl2XEtnqmpSezd9gp5/pq9Yf3kx9rcMVoO3dCc\n          8lSwJlh1keUbOdpaWwxqtVhNruw4OrhefqeXkfgxMTJYNHZK7j/73EMsui7sXZtiEqOMjsP6PNPR\n          o8wpxxfnD38f9lS9td+6hOum6o6147l8A0Y/s+uV+HdWOXs5suJf3ZSOne4l1FRbq02NOgeOr9xV\n          a31H2/qla1Y4u/yAA8I5g1nYMZ+4cNkSjMw65Zj3sVerRQ/bXllhnXK32Brcha7X5IYtORljwLfK\n          g2FRcswtt4UvwMHCY+iBKziFu+t5h7kMcUA5W8h+wTGXoesaiACziZtrBcbWn8aWc43dxa3Ap8CH\n          hEUg/DmNSzZLre0OVqXD1eu29D7g2uTTEbDNkDvAIRg4GaFhoTXEFnMjeDDcg3xvwmmVpVEIf487\n          LnItPgq4yCrOueWCi9S1DXqobhaHRTdHthmvdLcX7kI+5HnDoZ9yEtuEK5E4Em3iMKvThm/L2UMt\n          qyz800OPPQymT/VljGNbwnNfkTvU7dWKrR2zyZbhh2Ch4neAMOChzPHM9bDtlzeac6khwL/kLFP2\n          C5ChdltuuPKya0og31hdDWcVdrRzKMbZa9KdqYfgJgxzR4gG2CC9hWzmI8sKIK9WNKR2uKj23PKO\n          fcT/yZU8S71J7EI872rdQH4LoX9pjNw7dAEARrY76Rq0OjnhWXE8JMwH464+ETBCbDWWthC1EGZ1\n          UeZeiKlibrAiIAL5Brin3UKsbcBrFjN4GAYMZjX9OPa6cMnTNNoCJBUniW+AFcpBBJyFbXSxLMT4\n          /ohdNxrFDugpAMq7gIos4QagfT5Wr7T3rXhiENGlBdROtCXghU861Z0f8CSxA6JOqlkDZPQqiCRx\n          iGOpzwKkmmMLSqsb/8Klq2G0Obt9im1FTNYF7AgpW31WK1wGzT/oMXoWMSImVXNoQLltU24XfmSM\n          KT4HuQB8jmRaxyANh1fWDAnSSBEUPhJULbhYxcqx1gOqv9aVJqReBJgIB0E2BgGxPkL6fQgqXJMk\n          hY3QQz0DzLLrecVSBbZQwx4sADujN4U9hWtQ/McY16b+1ghg4GbBiDlZKIApCNKrCzKnb64W+OrG\n          s0miBlwLryOmDTcMrCl7/YbHhMMHehOwTVj+8Bf3EgKTIV2XzAhGqDeFzesw+ccOwgEAqumaMGjh\n          wOgDIKOtj+e/4eu0DA7ZMFZaDjHuiVaobrwB1BogTUBqOVVYOpilZMkAN9gpXSfNP19JSU3Lvgbg\n          1QhB6WuuLTeE3Gn3LckPrC95qKfcKCBtpCagwZRkZ6hnBcYLAViJuFwlfWotuaOG54Ekq2XqWD2g\n          fwUnM5lCSQDCqUycd/WAeGBkDxJt4Nh1BYErdnQJonD/8bQzfimuxJ4qtOHhgwWKs0QIRLhSo2zE\n          7n1/5PwRN0dbYmttYWHVgcOrIwHQ0w9gVYpYBr60YsX1UBMvWLgt8OqafVSgQDjhtJwugUXla4+G\n          TZANt7bNh2JZlJcAPJvYRzkueWXcahk4wrXnVGeD51dmEHdLJKiED84wnsFgJ1ISOHJNmAEkELfE\n          N5DtKrY25y+uV86soRjZdasGKEn6wRUJeMSmIQNRC60w79bE5yMPRHxVC+/MNWozNICUtQ6BaQRu\n          s2h+Tv9YlUslM7iVdiFvqkQkYh7MRiKJ5U+3hwF2n0rbjcRqK2mBg4hcZYnjSuzjbrra2IHgNlq+\n          GTgkBn4DZ68pSZg5osuHOAykZDTRqNjaZkaLGLfUyQLPNXX92BJ8qtBhbAJoCZDRyXHaowISW84P\n          80FapsADvmzalchAwoxtAbh1I8SA8wGLlQaocDJilg1/viTIxLXQy85hR3IPUK4oEbcQS28A0Xx1\n          sSy4LXh55Z2QQOHHetXghSNr94Dzsh28KXS4PW+H5wpjPy/mW7AvTG0oG94aGe2iz5ob4UtZwmYs\n          K6JUM4aJfAVdvMJkeOPapsLJICOtWdHusM1hOBt4qKgTQZo+t59t5RM/H33T/QwMSZLrVdpV00eI\n          CTw3FKgzyqjDub51yHmpSF6eO3Cx37MtYx7x2wy06nARi/Cx+kvAgamxeyKvK8U4XeRPy1Jw5OZe\n          eOlAak/si19CtrnlUZOHXVAyfh5GlRqNYVIRQ8tcwG5pNDlWT7OJTub+gfHvMtci+6yBAW5YqzTY\n          Uey9uOs28PhTvSqxuMRsopFaLCUG7sgV6gJh5jip21ihiXjRNdEdCNlNwGMu1omqHVWkBF2yRGD/\n          kmJ9wH3wNlr8yXh4xdt/AkRoMa9dXl0WKmcnh9M1ruNBiwKknLD+KhAThxqHL6py/Ex+JYDthEmY\n          q0E6n8+DdgdLuBvAT6PQLmJG9hAYGemzEo4wNQY3s/8VzpcdCrW5Juw/jHKNpjXKc+0DjgaRrWlk\n          XDgYWk0IuM8sVr1apBun+VUgejkYnWfd1ir4CJpSHMFNZa2tCQWaCBRL2Rck/rh9z79mhwdN+VYg\n          5KX1t0ES1MISDkDXwI6wNKqhBWDxprkziY9HTfTzm8hAidEbrOBcyy356b0jNVy/cSSsJ86lWToW\n          aSv1EtjSXIoAO3x/UwK7wE/3ureEvzlb0W/F3m3j60lSVcWwgGpjVyFfrch7mxlWP3MZWV28eNrJ\n          1lugg7MYW7+Apo5UXR82J1C8eiusQCr+GSQKqhVvkeUPZaBjxK4hlAAOz+qPatYdlPeIotVfgAKi\n          SD09dGMKwQnVzFbIPyBN1NQR25q1T6u0thWuH2jdSnf2WN/yUQRRfy7Ac4UFACV2WKj+YCq3ZA+A\n          gXHeFW4hadpG4QRCW++ac3AFvT5UcGC3srVMOQUFvwENFgxOQ1YAmU/No5hHhFNgSFjglp5nA+c9\n          yWHLKeaJW+ZXg/BCqY41GBvEXDQE3MVABKxutzobHfsH0F7nIY7+IRAJ59Dpm9P44qtYLj+HcNlC\n          cCzMHamE1tWTRGAZVkkbwJLKwsHfb6vgZ7nkSSYigQVZihkIb31pHBlZjVmFERqPTkfWtGpYSDeG\n          4mD4G42CRzdCBhOgTRJ0YBvkvTM+cN6dxrzsAhjEOMxNcKlFGEW33xi4pjASwaJpYtBwpig3UAyE\n          YKmb3/hAqcimDjxqU3Dculf2AEGQGVWrjmLnigYsZJx7W1UhcKjMzpCswahT4TG2BP5CNhCnKm1Z\n          sKy1bnlUsmxGZZGsnMO9WiaVSLJXDWd1WGkGsflRi76DLiCvfi2C6Ma5UG6YyiRgHsW88EuhbKUn\n          zZ9P+OolwMDBmKoIYDKLcCpQLsgdFaMlc/LKbSX92resLtBkZ4FQKwdIfKaWpOGYRppg5KgYPOse\n          G93m0sIZMqK9hwkFgHBZfZTzzR/rkugOxAIr0eDvN9f8HaLoeqzgj4nV94ozJyww/G2ZyvIUJOm6\n          JjXh3cdqJnq0QlidbZo+9dJZmBIJv0JCUtep4XgMF3de5SjNcU6y06NQAWsC76KKCqDUmkPwAdNE\n          gJmmFU78o6In+gx+gfiXoFhGrzw5Hao/6prvSoNur3eVWMIKUjD3JY8QPbAxWougnlciCYJ+DbmO\n          1AclYkaTDGO14bHywbTfjgxhVAvsFD42Uzhu7HRYLRNZa82iigbEjFIUkeOobKqELf/HAQoFKHUj\n          +VckgDQB0VwdGSsxleuqZxBxp261AqxBhp7BROSWXC8HeToN8fhzuItt2qw6l/r9TQKgW65E16YG\n          X0jfwhdbSQz3UC2t9rW5FTtXcmyJAfM1edwjs3om4hvQy9TzTXK35TTGq8Fmcfa04Nsnw53qGuF7\n          5EPaIjCZCqtNxILMll5XrBsQrZqA1RTUN3BMkuPG15Mx9JoVALzJT40y+/wqmOM0Cqaje+vLKHPq\n          ha1kQmW0IPVK8WQ1YQ0lKGoXcLDUVqsN4YeANZTvxgHtoZEbOT+zIHXxO7fRUHiuIKq3h5jYiUO1\n          FUhDJWKdvIdVzoCKRtPNrch4H4qHz/+C4IEjmKZFoMIqlaFjH0fthrcaBWIa6eD8EBS0IjcnSRI7\n          XgtO1ZIYpHdF1wAIbmZLUwhdyg+TXiVjaLGqHi5VRT+OFm3/XSXzq/o09BmoJ5vVkvkrbV/K9DIC\n          epkFi7WHUs3C3r+kuYj2Q+knnHrTIrEmWpqlDcDnoUfUezxexZ9CVloMEQEILtmWZe/VtpYqqKjX\n          HOtMP7MAcMnqTVZHpiM0R+3wv9uFFjj+Uu1io4Z1lZyqoOyJ6MJdAFTC5nQJZ5LBG4oN9wzhAirz\n          1m3+sHX2vnicwo0O03KbfO+2ghUutWFtEV+9VMG0ED1UCUAvYZoYZGNwgAo4VjFJChYPR8aS/Azt\n          lDmFOIoftaqBJZmsYZtYmaS6mcQB7iNXIS2qihxWuhS+ZJtrqQKYSlFT++ILW1eCA3BvTvyaZZj0\n          V80KEHAs/sX98m5SWgvqDKfzBEitql7J2xKxL9xN3QJDKSFx+VqdbH8xrhWhiOzDh7on4irragln\n          U1S020cksMRqo1dVGrKpbLzXg3Wnp4NcZ3tfrHqUO7fL4Wtts1IwYCpsivtVYwR7Gd4/tFlBM6h1\n          fPys1Vm2I4fOImRNx8B1Ve+2q8w8hTz0VoSXuDzZLiVpJ5OLaV0iyIV2qMIIUQDOVclWgJSl3Rgs\n          I85tj3usGHZWaJWohMOfrO9oT8x8SnAv1gBYQMnmirS3a1fm1YBYwpKIFgiwKoztdGTKVVbK6qyz\n          66TDP3Mpx75Q+PVuZUQ86q5pShasIPYw5BTBD8RQbTeruwqWqb2rQnwMZBXNPPaslCgJEMBHPbs2\n          hsK3hzKYrI0jjCtCw/YhHZ+mGIUN1m21bNYb5tjadUB/bO0YQQXgWNaeCv8s3hzRIA06tlXDW7uw\n          BaS0tHA4JzUR6shwr0WzdGLf1KjbWDdW3JHIAi3AwOGG8QE8g7OodziKUeq8mCYF6nCOaXKsWqmJ\n          S0vnhwMf4oa220cKWUH+bGszKQIX0acRjX0qNw0rNvKPDgMwSwQZwIG7yA/FgFvJ3d9rcfnWzFtw\n          3rScyXgoAPMoWj+vCqyKhVNLuxF0Tc18klj3RUdgYlXisWX8FWKUlQJxYKeqZWFqSxVe5KTqzvEe\n          e3Ujf3ibqiu16Iak6xmPiTA0jX1DEKqafA0qUM23skfHlAeIbVuBN5swrDuD/U2IT4r8EIGWIz/2\n          VeoogsXzr504h14sUrKNlXsV7sWaohyAB+TumZ1sV+glHfbwqQVzqBYtsKarbPM0yIeNbegTecuc\n          3rRR2WM+VA+xmnYu4K4WuRj9AraC2NiEXMTj5llvgstqjoijW1EHoERmuKaijR2a5CCdgh/xawF0\n          ldtAyKmtevfWymJdZQ1HU/NXPBRF0NbESeSocQArQ22uCrapflMSuJNZLporA8CPHMaDHNmkytJO\n          NW0b0p1eBaZU7O3s2kFfSOrt6eCN7f6KU5gChzVLzavQ1oxfgYNSF4FYMFTFZJ119A8I72ECfSQF\n          ZSmjimg+VBbCAJUm4sUBx6rEO9jtuk2SW9YIPJB876KNHsCzVnyFUbDVoysHAg/vO8iumK4wscOd\n          TN1WQLKFoyQiWnJj0xTHk+g9rVJOwa5Jgwee1ShgeFPc79b6+xp2OvGsDCjqogFIfIiD1pJu4FXY\n          rPKBTINtffUgqUA8GCaOpoY30yeTlKp928eqJ5s2dC5K0qpULkigHFqpP6mlGXcpN7JKAVV41mmD\n          nx827ICKitJM8Q7cIREaYAruZhkNVSu5FNGcd/aFav3/GLeBm9gEqFQkjH0o1R9skJZlaZSmWfX/\n          VQzVxcICArpZ7C7Uygwdw9HYO6/QE84d0F1rCMhVbAZGzTXb1L+3lqJX1zAe2LrzrlRPc1BmQKFa\n          Rni7XcaHskVOoQCqVdFb35wpoFGjZ90qEcV9IbdW9wioPFQ4zdKvNYgjW0XyYtKaOirra9aiwT53\n          k3PyuDXjrllcU7UGQXmRoIVkuUdT0yS7FgZf4XC3VYw2vIBWZOGz0/q+ObAEqMa9G7LbMFUBHCb7\n          ZpWKBQSWAIOMhquYpjItBpQBBZZFB+A31lmt+k7NiyXRzrPevDE5H9FP2B7eamTY9qFJQjnCY+Hw\n          Fk62qRgYSfxQ1SBicamqaVjB1Fzb7yabRhVrAwZMaz1g1ZICNQnwCFldKwydGtfm8jCkqtlN6mAX\n          34l9qM9+oyMC6JVd5prX7FGUICWzgfA4tYWQAs/UNTgzj/bpJQRs7TAcZmAZq3L6icyMeZS2CR/4\n          THZgNMQSa9TFOcjh3BuHPXQrS3B02fTyMQBA7tLeIZDvRAL+sBmnRbGeHttzd5oPorg/xRldpssj\n          yTGsjwFAI83R49LZxMjbXpvPq8F680jMd/s7XswuUbiCqFGf6ubLeXKPtBbDlvVVdLgeFtxKrwj/\n          HJGhee5cxQohrDxeNQPrqeUksG7qo1WrKW12bupJ1FcPJoQmSctBZZ6sAfWdlkHjYbt2NLLLpocN\n          b8k1rPkTp+caEmAPhovH1Cxv8Rs0WFyFXp2eYhXVlzAQyaumpK6G/vxGoxnHNqTqG7h8U9Wd2EET\n          BrDzL4aqEgeHGvnkmPms9X8+1gxu/8dRFKp6NX3rbUUddxoSQvs1u8QGO5Gztq7M45RIZBgcnbd1\n          yp30ydwkUp5iM07hViAI55dZt6HZK0n0zGXz3rSpiWhYGKs2AW4VtAYxgIF5KgVC1QreAHO7Eo66\n          WFZKEBrs1Vi8nhHg1YWeU0EnktlVfIQPE12r1PVB6kBlLxPpnMd8nM5hCWnQEKc23AIzYRVs7lle\n          tTKjawSf3UduLJ9zd2jvu3lva0EBwsPNmhk0AvJpqAvAW9m8Y6vIGw0MxzFOZLcQQa3lsnHahI4G\n          4k9VO84mrLpbHdazvP5KwTcpEzXFWqZJdAbHCeggqrE9SwC+wNJMFdbrGKVbxrFIdNtqU/qqcIHj\n          DHTEwlXmgC/QXvRKJUSzIYo4Mz6jgMF6eG12dkSwbeL44rrLDsQyFX3m2oMTbiQoIqlrcsRHRWrr\n          s119xBU1hHWabZ5m5nwbPjdV5a1S95d06DkJ6Bb8b1airYhJcmfbqWOyMzSAUBA8izYk0mS2HYVO\n          rZWqIRGnKduz2iLnzGjNuXGs23qnHfMln2LFrlqXa/RlEm78eqnWtAAMYYWtvIqT0waa9qk/RYUO\n          QYzFOvYQTAu3UatGmgpoiJxX2Fj2/tq3VopKrEFJd+umnWZMazU36vOtsnmQXjNZuAeqlxXl1WX1\n          kcoCIxLdZ1MyhSy11325vyMEp7Pou0JzAkJRIxpxali6UTXlcXYnz0K2aRJ/Co7jsJHLZHBHarlR\n          L6utrJXDwtTCAYYRLaygfA08sBIAzD5tlN8JswRXcZjr6peKWpkPtuKqJQO02Igbm8bzAshXQ4xe\n          mjqd0hVj183P0VQUQzovrJXgNBiM2S77eXQwVuhwF4TY2rSNBceNoV67GNqzAPSqo108swmdtSPq\n          bpjolAsa58BWENPM4rg36wKuWD2TiyGNQFZtjh9ZarZu4JDtYkUCQmUJqeyPoO4K821pCprGqQUe\n          04C2lrW7kYgwtKZV6pdiDABddXB75BOtvcr8ZTbninWUyWuGOxUFYaUBbETVAiGV1trcWtkj5cP5\n          dA7ga9YVfKGmeVZxeZu4QeThPFed0EZhi2INintIgg+tGJDAs/FBpP+wYu39OScM1KkWA8N3W47B\n          CokFdQQDRB8d0pCc9xvvDB/4/CaXxP6vmt7NvWmHU7n5PazGx+EPQ0lcLmrY6InzpCCKFTzTO0/6\n          KHDE3cYrxzVrVZHNTqAFZQF2KzYGjeWhoXQa1gVus+ikgGkD3Rt+I6xbLPZySW3dbANY7+slrhkd\n          rH1r325JlaWMvqwwgcCSZCtUqH8Bc/Nj3YVs+HuOxNUXPCBiM/tW/AaEsVxkSmdUrR0dsNCQcXBE\n          edqYeuqvDehMSsaGlvRZG2GsMf03QoJlOAj9w6ilc/uNT7G4xyKwJ9faVjPoN6zJtkWzaS06ieze\n          yYiq6J7zxXUGJ0drPwcG38Vbdqkr2wA8gLMx+rvjPvmJTlbiGyR8CAjn6BUr9AIPUF/3kZZLmpYH\n          alhL8amWLIXYaKSgXsXoydPQwKCGplnbzybxauHMBC+vGTZJ2tKG6Bw62M8zWxCjYJ3pEpLNJE8H\n          aa0cRaebdfLU2ogQHfmcebJ2J6UfMMLGe9rLxfmHBhfGk55NZ3PYW0Pulbkmz1jWQvmlgfDjhLLz\n          q0TqpaOZ9o4TrK0w+x3P2lo3BKEziu6OpN30JHKqRBvLahOwgmVHia0MrGrZLIBBrZZVnE8k3XnG\n          afk2K06zEVYbu4C5RvgdynVSW2dUSFByt8xIGcSKcvvwaC4BO1dt21X2WBoadrFOy2PmRj0IlR7y\n          92xC841kn8V0X3+BKcPTsFJLNtYVLDQ8cqyVEY3UoM0h9d27PjsNmlz1XPlWqmlDzjlxhQ/APbX3\n          8aGGasQHs2GbSs3ONvaA9nfHh7CKWXQCuXOf5TDb/0UfwyUa7WcjO29wyI5pB3equ/52ZkgxaQ9L\n          bG6DQnSEAE/VAKa6DvKnQxzGc3LSL1MwWZjs9GgmVwrKI+XiTumB9QZfbmLb0CW2hQzD3sG+kDrf\n          Kxu8JGfTMOrxtU9n4adpRN9Uc9ZrzITaHNuAS8T7CBtuC7dZbYzLYMeMlbw5RMe6fRO7aG3IFKCn\n          pUT7Hlpk3Hp5NteUt+Y4k1qqSv0BeHblPJySfZPF4kyOap17LGMwYdYmS86Zs3fQ9GIkZyJNnMqE\n          KIn0au+i6tNEwsBB1itwHpxeOUfLhjIfi/usouQw9vbb2CmtQ1zYYn3khWKcCL90emZjCmlESIwF\n          hGWzaQ6sdM/rzTJ66Nl6qr0lwGdsJTIyjm3J6qHg4dLbMM5ekpqtYlN7jPw6ykSOetZ7bFbYiSPg\n          8QZoWFBon3Ad8LCHqpe2ZL5m4jZ/rUin+HO72PxqalQtRazsOoyJxT/DWwWmYsIertWwiTMcaFae\n          M9Guyh+1zja5YEUvhi45VjnsJT6bI4+1V9WmqJ5fc3h9AeD0bJJUelfpdeboIu1djUbDHIsrLw5k\n          kT63VpweNgOVbW6mf69M4FzjWBeF/NNmzw/OnLVG5tNbHf2FVndKAYu3ERTRruH+NjS1Ub9ieIHF\n          5e6NtF5Owo5Hdn0P5GnIE1/MFtNHzHROhTdgwL77Nr2Z2CiGN8fY8c1T21jBoxCrEbvr0bsKeNun\n          uaxeQ2l/FonCmq34hkZ7n0xh37Zq4oITx4p9AefaF80NKYcbOtPoNJKcp5+vnlAt+uTcNCP5V/LV\n          n8bFL6JsK8tRaZH2VhKWgqd1H/OVhsNVp9eAJWvC58s6hs8bolBASaE3CP3zvHGYkrFKCDfR9L0H\n          TMJ2Wuca4EAUDTn+2rS309agjKdqfKDwrJkHwPFfSrdwYrGh/bp3tVcI+u4ci6a3Y0qcPxNOdfbP\n          LiXsvG584LteSaC/HvWNhAeedW2VqBENzdQaHFzonuXdcXCvUTVsun9vFPWbvFBsKrzWv5xZ8Wo/\n          xoOGDXF1TaRXy8pp6v9rU5q928b5vhc1sJ9znd58n0YF6vSpyZGtKclz0ow1NkOGdqqzQ7aoIpQe\n          U7OZYCevSpWsKewtHeLExtlDUhrYi02VwAaHilH4Tumtjx44DzhmNvTwem2kVbRPM3/eGPUE00++\n          11O0WuzzVBKYx49baL15yOutAV/bCy9PTtDsXXzqAm+asFFqZKAbpmYvczx2xfjcoVcxgl0CKmc/\n          vBqJjWXF520dQCugB9937VdOn/G4CRptUhWFAc2EP2xJ1ixN57UeC4f3yJ2o9ipKvqEGmNdu1Zoj\n          Px8lLuU83t7FQC8cDjygk4QOymVOBLZ3p7Kpz4ainrMTjt8wfNMImA0u+wvvLvXbmjZwxpS0r8F4\n          REIGl4k60lJBDZVvDoMMFt/97dAL22fvUKfSDnDMOiaxAjZ7UyHAyyw6ILj0GS0SLTZd8BhAcYKr\n          z8HDrnDYmdYz+TYbPVYw4W5FRri8sPeunl/U1GiV5sVqZ8+vzVKfyPGXt2XxrX1GJlOrkNrJqUOW\n          bpYisWLTJ3OMa0SNjgnro4p109uVaV0E19uXHBUz3ej6nrsC37aV+z++uo4TEtth8hJfjmy6Xb4f\n          TeVNlalRX6/P/nj99z/wn3/kZZ9++uWHLz9++sN3n75++dvXz19++tOXH374y89//tw+//rT9z/+\n          +Om66H9//f7PX3DR368//vTX//nlp79+/Y+vv/z3l59/xcevp/j09Zev3//4m49/xx/6x+/+D2Kg\n          O3nzgQAA\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - X-Request-ID\n        CF-RAY:\n          - 9d0a29337d6dd8c2-SJC\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Fri, 20 Feb 2026 01:16:51 GMT\n        Server:\n          - cloudflare\n        Set-Cookie:\n          - __cf_bm=gyuWhlEujVyQfCP0qCQCRZ_mjnshNmXU_mT8IPncdis-1771550211.1145248-1.0.1.1-KHWDPzlxshxSkgid97xn7aTIqmut4xidrI7Bxs8T9_KUxMkwQqOrDtHD8.d2Lo3I7cWW_pwg9Ty3nj8j3laTVEDouCgsJVQP3YaD5QR5aRvgUuz_3eCo.sT4xhpZUzKz;\n            HttpOnly; Secure; Path=/; Domain=api.openai.com; Expires=Fri, 20 Feb 2026\n            01:46:51 GMT\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        Via:\n          - envoy-router-7ff7679f48-b2jnc\n        X-Content-Type-Options:\n          - nosniff\n        alt-svc:\n          - h3=\":443\"; ma=86400\n        cf-cache-status:\n          - DYNAMIC\n        openai-model:\n          - text-embedding-3-small\n        openai-organization:\n          - future-house-xr4tdh\n        openai-processing-ms:\n          - \"105\"\n        openai-project:\n          - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj\n        openai-version:\n          - \"2020-10-01\"\n        strict-transport-security:\n          - max-age=31536000; includeSubDomains; preload\n        x-openai-proxy-wasm:\n          - v0.1\n        x-ratelimit-limit-requests:\n          - \"200000\"\n        x-ratelimit-limit-tokens:\n          - \"200000000\"\n        x-ratelimit-remaining-requests:\n          - \"199999\"\n        x-ratelimit-remaining-tokens:\n          - \"199999996\"\n        x-ratelimit-reset-requests:\n          - 0s\n        x-ratelimit-reset-tokens:\n          - 0s\n        x-request-id:\n          - req_87e8a9b658594426a384a4ff790aecc9\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: '{\"input\":[\"I like cats.\"],\"model\":\"text-embedding-3-small\",\"dimensions\":1536,\"encoding_format\":null}'\n      headers:\n        accept:\n          - application/json\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        content-length:\n          - \"100\"\n        content-type:\n          - application/json\n        host:\n          - api.openai.com\n        user-agent:\n          - AsyncOpenAI/Python 2.21.0\n        x-stainless-arch:\n          - arm64\n        x-stainless-async:\n          - async:asyncio\n        x-stainless-lang:\n          - python\n        x-stainless-os:\n          - MacOS\n        x-stainless-package-version:\n          - 2.21.0\n        x-stainless-raw-response:\n          - \"true\"\n        x-stainless-read-timeout:\n          - \"120\"\n        x-stainless-retry-count:\n          - \"0\"\n        x-stainless-runtime:\n          - CPython\n        x-stainless-runtime-version:\n          - 3.13.5\n      method: POST\n      uri: https://api.openai.com/v1/embeddings\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/41d264kuXF811cs5lljkMzkTb9iCMbKMxDW3ougHQMCBP27I6p6ZVUEj8/Zh5VQ\n          26ebReYlMjMy+ffffffdp1/+9F9f//Pbpz989+nHH3799un3fPbl+2/f48m/4/9/993fr38/Pvn1\n          pz99/fLlh5//fH38+o8//Pzl69/w38o/n/zfh377Jv5T/q2UMmNv/Dt//8/Hn/E81so1Qx7G6Lvt\n          3//rF+Ta+NyIx8NSZ+6IbI+nUROfns/vbG3MPdfjg7WuWFnb85PZxsBPzecvZZTSy3NNZcfsSxZf\n          Z8m+5nNJZWTN2Xo+F4qPrVHG42HDZ/fo9fGw15Ujhix0lb1Sfr7U0aKVuuVxNKyrrecLRMy5s8oC\n          IurI1P0r+OMmr4V33bGb7kDdffWQvSoT7z90savMtXuXzQpsynj+fccfz1qf59/aarF1B8aMKH2n\n          /H2LMoeK35419GFmzyavn3PUue1prqiQjefy+6y5t0hVzdi1rK27OopsP1bee8vU81sl99r6OAcO\n          dahYQ9V2f24VZGplsVXVOufUhzuhaP+qK9dPLRx2jfp8OuqOsWPqsvpaq1aRdmzKkqXijWIN+dIy\n          sYd4hy6H1SAwIivQqhE5n7IysK+zNvnkwDtlpihbo2513WzI2kxVTOgKTlYOe9Wx+pCHZc/AN1cV\n          dworjMhzYdEX9jBkYb32jBlysG3upUJYZ7QGrX/+/RoDrybq2jcEZqoZ6YUWY8rBtFqLnUBUKFHo\n          ds2cE8Ilxg0C01QwIFrY3XwKxq1ZSwzugr0ue5u8r7rLVkNIedM3GKPil5YYvFKLidvAUmM1s6Sw\n          hDiE52sNSKvaltrWnNhFUQ34pSFbBas4INu6K1HbnmPoXmGzdlHVmg3mdajRg2vBR5ueTN8L8rJk\n          uSMgXmJ2IvGDY4jSJ4SrTjXbEAK46CF2q+FRrioSO3K0WnWxOIRoYssqVCmK6hdsRsuiR7Ma/HmT\n          r4Xf37M0UaSd8DBF3qtzZT1lC3qFP1b1wNfCo1bdg1YhW9mf37Bhj1qvH1GaGoHjVe8No1VhufTD\n          C2pf9HChCg3GxM4GOx6iC7D7vROXyDvAyda95BtgoYp6fwguTidlbwNOKdRTAVP0h/O/HkJp5hZM\n          E3OsmGo1OizJeC6/DaDEugyR8GFvdi5zdYM/gImUZduACbuhGwATCayjtg+CgCPDAS0Ve0A4d+Lw\n          IHg5tZ9QURhWebs1a1G3OvHZtlQ4EvYrxK11OqaukgwEOdV0QMHgw1XFqaG7CYSA2gEr6Ze2TRAs\n          r5QAIGXLK8HKQufEcuK82xLfB+UGBgwFW/ghFXcobKWneL490GfrjvV3o94+n87kAYb5ZPw5HJX4\n          +g330ZfarUZoIhJL/4kvUPNQLhSgaDOwMnOfMNAAnLqxcPWjh0h3YGfgPrpGQTBRW5wSEHxfhlhx\n          BoSXAqNPtgyAFQ54ykMGJ3V0wSqwDlPtJh71JvGaQcDbo8G2QQhUsDr2PxSDXY6rWMCReP2l/gQ2\n          u1Xz6rBFOLDiG0NcofgYh03L1w0KA+OrdMASAPYPNX1tEDar++h44zarQJ5NtyC4FYhhbYMsHfsF\n          wyXhMDQ0u/qfTOCgplJLv+xnhm2BldxqYbA7Bvzh6veW00l4rylHhlAW7lqfBQ2UrAg/hIBKjRbE\n          q4nA46SwLapyFX5jzFwiMHC/KWFjQN0Rt6huAQYimtffH8DyU+wbwtPY4ggQSkBdxToDAEJQRIcW\n          DP5cH8EeED6ogUlwYzSX6uIQ3iOY1/2LFcOgbeDoGXeIcjbImfpTotVeNELPAuWW6AQxDGGV7iqR\n          XrVIaE4icdks4OgRdVlCY0IAQna7UzLEjkHRoPS2X8fA9RLULhgWmtZb2yoBiPDSATdgTiliSOHg\n          cGDqjvCdQ7EXoETgDNTmApA52sUHEd903S1EDKtZmqDBR6spLFQYBWr4fUQGqYYJ5nXUYiCBEiO7\n          BYnFYnNrlIxIxHYLP9SXWLYGNAATIgcLOwyToRYXngB6JGaAQVvTMB9KDAiqygERXFyuOE44qP4w\n          GS8Qjm3QoAU+BqcTS+Em9HtqWqwyU2nSvRF+a3TSgVWrRM4IuODMJHaHIj3/+n6tHFmWQkJ4gf1E\n          CTd6mRUuVTURwQ3MjIjsgPOFNdK8HDAC8YNqeG2EGuKKkklURVvQWcajiqvqrkyZqOPsm2Kv6+14\n          Ywuhx15V81jwJqWPKt4MPqo2ky8gbuAtFXvgQNgIk+bCcKRJuqEi9jTfy9gbwYieBNS0a3IHWwtk\n          pntLwKX2xMXrXlRlLkslpCNqeyK227EkwtqQ90Lo1ba46lPkBvuy17aofsAxN9vBDvnoirYKk76h\n          2VBPJ7+FFYj6h2XHBgxtnR9IkjPrCbEX7wEjTU8zFJYwCSSuDtasVcOKC0hjy6lC2CBBmvFTaHvn\n          exCKzvci39sf4HdaaC2EuMayKlwW3ERqLIKoBW+r+BFHLREa4rM+Q4oxZXJTVI3hz2HhBNTmgFeP\n          oVE61LUrgAOexXdIxg7eH55WNqCxnNPKkoAn4aJU0qCScHTLgsnro2J3kz5mS4kEjn5V1UsASOb8\n          dPsAaoqsikB1wfnYsSCWhbhKjJ0sklXLjAVsy1A3BVDfHwHLta+QYQ28gdMRGIg7weKH+zhEqHmI\n          NZLmTqskBDpDoU5gA0tTwNtyPgDY9RD+bA8z4/Av1RJdLZfAjAoVQFQhL3V0h/DxsHWWDGGRsGjO\n          9lCnu0ERQohtETqMa+/DSioQbBzBcxHJULJo5qcjkKyiW4Qk/VEOuMPTRhgrB0uZ393iUBz4KuK8\n          M+DhpgRslUDH3DEMQz5rpZ+PinwZHegnPi5nG7Cvq5ps4BSHFQtx4rAZonTEQCPUw2L5MSw8gHhW\n          k1lA5rWWq/0AChWrhzga3rhbDRohb6h8YrfXFAtB/NeHxV2IEJdkBeGHAIR1qXBmCOe2wGCgzZqW\n          o4fRbbaDdoh8KUjGAcUDd1TFxoHYBppkiCivEpZE8wGVrw7JOqXTTNza+BIJceCh4NQ03QbP1y0U\n          YdJdkAeUpQEkGdDD06pFONhoVssM7w6SA6ogdqwIai9upq8AqJLkAZQOyxoKVhHeKL0AwIPgWlQD\n          PiJEDctkanB5vhYAODXH0oBRliwpaKAMmCM8HbCbFgvCxqeGAcCOwAm6hYjG27DyKLkZ+IKlR4hX\n          24rTYs0lOOuY2ERs0jJDMxLJwFMe3v7Uiha9OBFhXVFTarSxWB4VQzhoIauYZ3jdbQWG1RmYWBiI\n          CKKvD6RZClxJD09DB99f00ysIYSFW5D1aqSHK1mkCr9Y37HqPF8rRQMafghgc75Tfbv2KuDOVFmB\n          JVg1131ZA6hKqxtMl/cimw04oyloCAW3y9AQwmMtw8A95zDngpdiTqmZxR2snFXXYbjIYakDOtPm\n          5Tu4WXVGsVgO0XAesFAjaYDSDC/ZwwY0E2xIhVUf8eeVbASr3D1zpbe+07akh1owT2qcIERLc7V4\n          fQIoQfUQCjh4FU1gwmGQas9sTQ8RVpxhiZaN4EolkYDoCZa1NHUDVCIBDbvvsACY1cClOcVjIaey\n          Ctbkl46EARZpV2xL9Hf8mNl70gCslgj1m0tPCqIKWKvZd7jBtapEZbB1rNZrrINf60uVqG6EBIb0\n          vdB8TFfc3hWArqu2AB25rlAzm4aVHpjdmSBgBotWIeq7F2VkXUZIIoB+5cFTS2HYVRgCrW8VirtA\n          CYY1bkdJeMDbqmlg8kzTbAYEbosLo605SYRvTDZLYEiLv4wSl6TSKCUPor1LONUPqtW7OfiLfCQa\n          E/hejcGc/vf5mFq/89VMuinyPbkXRGA4BY00yhyh1V+cNgR+qLhg93cXqmRHYMmKpjrYqzwjMhxX\n          RVuieGLRpelffGEzI147PZYE5seCvGcor4TDIk5XQhjivJyqbohXn/Wd+1RZxtIaL/YEItSsot+r\n          uGcgAfqsatHbRGzrdqiT06CLTdjsLqVf+rEB4FY1h1/rlpxNYc50afTjWc87TkKwOveBxQqjoVHw\n          YPVYc5mTnB9n7awNd6LRC3A+hV7M055k28lipX5/16cg7aLvcG1lWRkI5mpYPboDX6dmNxtdjBYF\n          8DvdArINa2mp5DID0cTW/FQlgUPPCvF3dYYY9qTP0d/R9jt8hH+ypDFwHxD1tKi2rSCTRrkujbZM\n          EncQgbB6PF41jFMHLYLCazWSvA4YLc3GAfipGp9z1IM5N0PkUIxRi8SE8JBYq3odGHL4gjCYTfKA\n          shIZKjjhJS3fUm+nozAXNndJxqhWslAlhUK6OMC3ZQB2qVqtOmRYiZp7Li8xE2MvqzqSoBAqmsAX\n          kFcBWQ3GHYBMY6pjio5VXyM3w17PWjXJyowXg2V5MeBhq5Mg0GKZfhnbNKzOgyXBO0yrXQB3OAdl\n          IITexStbB/DFdANQobnYYyKm4cgziuniXl1yPm+k6jd01tIVk1mv1BJjBlPKxgnJOa2uRDb2gS5A\n          RmBdzisZi3Km4QqpOHqSE4ajKrUTJrZlOljLDjMlWYvKLJ+yUC5kHE0KMcfMNFYLsNLV93hV+Kh6\n          NykesqDJN7hkgjUt1QICWEqww/iT6KVvS66fVY1OWgZ1gLHWzhR479QcFVOPzSqnUA/srNqOXNCb\n          bEZKZCnJyuLw01ufsr5GHKfQBL+m+XLWXXpa0YCJdaUBFEZNXR2QE9hv60O8KSA4JtDK1FiwMc8i\n          fw2Pgv9gdddMjUXh9wjMFO5Bv4tWHaEEMcz7RGFxYtu5kC0qATqtTk9TxFOJ0vmnr1pUh6dQr0j7\n          b9TvI5EDThl2R78AMdtVCJDd3rsP3YPJEnUacacFIM9S5hppbtAjY00AbOzYZjjILJxO6oKG5dS8\n          FuSrm9rSj1tebZE1amyMPa/MjC4BtsR0oRKOrUPtZuU0ujq2EuhvmIxQxFScYfqq1rshdXhdU9IY\n          sMma9MyRe+W76a6bWJW9ag6gstMPbsRaBjZOc7/T6nQXXNmQ0YzpUncxP3bVFxjwS8YC7m0/aJt3\n          hhHHa1xhwFeYNS27J1O3RiJfTNJLIoNpuG7ZSMjcUFmEhhDva82y9t3UhRH4aCWdten6wM43dKo8\n          BnWt0JtWjKFYclt6LrgBCgUQqS9GENa9A/XXQ2wkDm5NqG9yve33Aag1gDpFRY3Ie3T9IZoZ61Yj\n          HsW37nf4tbevhPXWqIY1sbXNzsFNdGfXkTRix8oYbIZV56MobbRc9IitZJJTUwAA6SXvKsI74dWa\n          MfihntoZmTC0pppkx22jVO2WYZU249Hd9YAs2czVXOw6qc9P9mB6Eyr7/dQtajL2rr8ioFJgxQTC\n          0HpEo8lQDAeshDjLcuGVDE3h4OFEx7A+Gn/VSy2gP1HiIz1Ox9oFnsA41zCuO/Rll/e6yu7WxM2O\n          TSUcAm6lku1nq93SgKd0NIHpsurhRTPrH8s5Jqn+qUHVgC9M1Ux4DXYdecKCDRrvHsILcu4oWoU/\n          tSvADOTu2p+7NtyZ1682gKgyVDd2tit5HMYyw4NdYMDlxebqPbv8695Da8DnLghr+HhlfWgbprco\n          wWaTGGOpDBoYbRxip9SyrjI2k4ZCxErsO62+zcYTyfIh8oHtLFNZZFCdHH68Iw9Z3b1ZdFKXrG0U\n          d22K5WBr3z1SroKHvo2uwxbmGqZ67KSw9Bn23EqMYxNALOvo7DENjO5JcpR2z0w8jffyBm++LXMZ\n          ZYpN+22x6pQrE3NG3yDfZ1lnNtvYNVVk1Y3Pb1cymCXZOZwlCWHUzMWx+DwIW4tFzJOtfFa6JU9V\n          kXcS8Oz9IV4xUBBwq8n9bqwx2AsvJvG0uZrFM+NcswGlWPENptmK9dYwfZ8YsL+2cQ+871IU4J0u\n          5yaou/+lhp03Xt84hk34QjfrDQ6kHbYEeru0EIBt5X+x7g+YidVtxMYEkJ4qBX3nrkqnY/NGaADH\n          wRPTWk/ZdNZTDyt6K1KjAuYfViNiYzlbhXVf6EKsv49mqxuBFvB8pzoW4MDq+Iw1OuOrQCigR6l8\n          QsRYVieFs1hzqc9nn0UYFFxjWAKxc2E++IGpcCHNIe5A7KdxV2EqQ7EJSzya0GOXCrCQ5nYPKbLj\n          NJczk+2NBoUzV6OSiqfb+kbaxThrn4+dBLdP7NEV97Nf3ttc3yIpsgYfUrjorD6ZehIb9dSACmtV\n          FnLrdMs+4aBc3AKPtdlxZMCAzebVRH4IE/vOHXEZ3elwK6yzfJNdu9UfICb2ETz4+6rawS4GknyE\n          OEY/o7k/9hCZIh+Dj2O1upKitX0PAccBviV6slzpTTKM2nQwELugwqoJTGi2qQkqACtVpEXUp7Yc\n          YC+te+eVetNXhc4txc2cKaNk41MjCKFwVT4s9Bq2WeDbgeL4RkWVOfHNKps6MkqlK4uQq165prGn\n          binjwWZ1hZml206x46+pTHYEiaFqSRbKbsZHXewi1N6+zuSNcmsGdq9axyEcxkkmJEq70SvdnnrH\n          BaW0MB9bzY4s70McSvKFRFSnwDCYGVZIgph3lalWJs+6aoBzAH78aLXO98kc4NahJZfPNEPT2fut\n          OXVEMWPbWKuR5rI5EUF5n5VlnmUTmLD+Zp3IiMSH7R5iwbQiM6cf7JRgksODTFUSxz80kuWYI5s0\n          1Zh2H05dF87aKUfzmklFYpScU2Ga8ikod81SyT63qnBTLIVbbFQbzERfyls+pS06qQ+WCJiLaQcb\n          gAad7kabplAUa/XciKKnxnnJVkmrfNzrb9PsJ+sklrHvddXUYIChXq+WuBi0zTqtjqUTTUdwvxGY\n          ds19JPB8dC3ikQhUu7btc4aFeYY+YAhTW3Ge/c1vziKonGGmABei2o1lzuBXMw4cUtWsY2gRsCro\n          Zyf5mHKG5AIMm0gRTH+ndfeQIqw0QHJPwidacPzSsq454BLjol4l+nC76gTZQ9hyU+c5TcHoqOzQ\n          KhYps8lz6SycuJr/rdeCRRvEDsqfHv05F+Tzsc3tNrqAjV61wYk1iSd8EuBr6h4HoWi+lJNNLIcY\n          APSIkzTjTXy3P9ISeibsHGWbpSC4QiUkNIinFnKCNJiw+oo27x8rMXdnBxxhq8porlNpzoX0hLX2\n          O/NS7l2NxSyKMvEIxMPTXlfF9QPlJSNy3fVTzsTQUYLURR/vBySSipqOw+0YdlSDXaw47WWktcng\n          uSrCARIuSmUgw3Ashfg+C+n2HZ3cINuugWC7et4/OvfWeMXWpnYvA4KEb7ZhjSRaNFXzXLQo4QNp\n          Jo2KBAZG1riBZUKipABnjeO3R0AQqbEGR4BGeAh0mpbEdo5qvPvBGSFWHO59Fe3zwo9DzRUvneZC\n          HpDRa1mwfsJqa6y1eIBPubW8qjZK3XlClt8sYBicjFn6R9KPHEuoHpBqWp7lzt+GcZRSNHMV2EKj\n          fjHdan1KALw6IYSdO6qkPhr1jKJvB7Sv6bb68wi29azMnNxiAbATZroXO+ct/xucwGjln71nhrWD\n          kH6n9HLIxZPZ++Y4pQYY0IyalISN2rzRAdmXDm5h30VpxniG5YQSbGWojeSkJ8WBkEsGc7qH6SPH\n          5jOd9qp5TD62ZgB6JFM4nFZpduAd0Wn3qR+DcmSUH7o7GmyjQ3ASpJqIoG+d0/NXsIjdsrCH6bMw\n          s12BrzdgvNUcyOmWMIhhrb+xEOc79Xhx/F21JpTWTMcOpYvLFV88M22gAE4WBgw78IfN7cTvtGV5\n          rnZVn8qHmEScAsTO7o/knxr7Di1bxxLhPWzUmLaH7nLgMciCpmiJZjS4xdc2jm3UxNQmX/+9QuCt\n          lNCSaSzG3okJ3pXzm0UCW5E2OorMWTVgOmLptotAz1t7UnWY0ltVEpaJtESRTG0aIm9ss5ya7gjC\n          ZA3ND11znTwJm4XVWCKfWhnF5uHzVnqGYNWtEwewqG1k3sbBbQYLgskNhXOTiQgzfaRqTiPOsVt9\n          6YwVEiCdD92p9uMw5XXZQA/oERRW50jmZIJIE870KcOIoSu6pnGsefWugPrklwZclamjFjmXQCfX\n          QnZideWQNXIMm8ES6ETVGZTs5EEI3W1keOwZyxhvsIWSMmNYvMfyPA70vZlfJwNTQ8Wr6qFRJT1E\n          Wzqnl8igDAukG5M0VuGvHLSnpTZGNanDB2E/sDdmYpVddK2gMz0hLeTYqr201ZlzmVPRAvd6hRE7\n          yAOsNpUYH2NhVd0kgv5i4+SZoh/WHcFwldRST2guTnmdH+IT1GQCXdWZ/a5bs3rJWWfKHD6P8eH1\n          Acu2hzFvtf6hZCZBfUQSTinxFwh1bRvW2+nbLTJjYtOnZhGN2+DrIDd2L0/Ar63lF5vjdw/HrKWZ\n          NQBEF2WiMpL6ZRU4BqdeQOKqjL8BSehWDK+DYy7MeyB0ymEkJc5OSz1aGNptLXjJfkFroGv1ssA2\n          JYCewtJPkI1efRB0riHVRZI6YSkMnrG4ZoOHdCz6nVZcxm4ubGAwWiQnFjZrxj/erXBugjgPdagc\n          lTuMSj1YUDd1xiNrN8SvL6bCrWjCUTw2bIMpVwIBiaKuqS02aXOUZvRkTsryESTkv9s88CSIsT5r\n          3pswt3jngJXhfQrm3jmLRs/n2Ed1LD6TMr2fxuf/4UJC7zk9Sd0uWcZj+shT2h+F6vfQNws8L620\n          kc6bUwIFTXDuhcLvAxXmPPf/LGHOkPwtDhvrGbq+mkKYf3C+nI/jAPBFaCZMDMSdrYdRDPOqrCqL\n          vxGotnf7Z19IkbOPrSOOTfvaGtUuF6fj/CtrKGIWN6vQWq0+zTyFte5LXx9B9y6WdawITX3k12zW\n          xN0v4pVmeJPdYupvyRTPtPyiTZ0tb4zGB+zBhgyzvj4xgMPxu7ftBcNSm1sIXHAxfzQXOsgbUqNa\n          KdmWgiybSNuS740XUxhzB1CiWztL5dAB88McOqCNuez5xxdXq9pra+trYhd+T1Ptp+ElRDMcc1h8\n          zO0YaZNOYGxtllljcKiTTvaeLWzQ9VX22+/XXdmZAN+gVn0u0mz1o0qBvqxOsBImJx4EWM14OwP/\n          WF2Hu62NCJVTipullVhL235B1x6WhzbIcb7o4s4NsgilXs1Gh8TVhGYpvMWLoETgXz0/NvT/kO+N\n          yuFu26wYCWluXTnT3VCE807uE6i1WcUOtpgj/eZHeuZg3ra1crBAyJEASjwelofuHBBnDS6d3RGm\n          hRxTgkDI2iauNm/Nb8ByaXon4eXS217wndOc3yItslkjNhNMyrFmGVCSRiz7ZldpOQ0L99L93avc\n          Yixv4YPfincGZb4KW1eIYOk4+mklYAb7nsLbDYddCXdW4us6pul0T76Ag2noUO253sXSHMVcnMcM\n          kMARnkpWnKPYhLrKwoOyNzgtaHuDPptsjafP+NXmgPF+huIDdMq26cYwDc9LDF4BNwu5Ogb2cMkG\n          1ZU5TstgByMq2+urRmCVwRE2Lsjyv6+xnH7ZDpOeMZQDSifSPT9inIRXyZLxm1Xu6b1PgyJgDP0m\n          oclp5ZaO0TtzLhdX4XjUb0A5fXP5OIbOKzGi/zXYZF1MVuvdnRxHoDOuyoElwFgZPlFzFlDQwcED\n          Wl/gICOZGUQApQXp421p52bc85Czq4EJ+MHioeNlSsz8kGNlCSxETlV9td/E9srDw+FV7x8+xNyk\n          jlH6nJyP2KFb3ng0K0i8LnqaVuph+kb52sdqbOHsgqLsXZsycks/gMi24KdxxItRcv0eEISrO/Se\n          vzfGARxPuLEJqlsfAvPZQ/FpjFmLjdHj7QFdByjB17fh8/s5g8JiEvz8VhvOARTbb7wIK5swGVPs\n          QiJW9ZZfX3DilBZKcg5vJGNEQLpnvkfcuIvqQA3WaTh3sXi3Xre9ro+tgtyl3ZUdCZsEQTAu4Dl3\n          UXm9g3YksDCcrAKLgb5GQhoqZNMw718TKwJM42nHYFuPIVsbeXB/7yZ3VSWS/XRri+w0xgrN7j9L\n          Ji8s3DleDtB4kZGOFFujai9rWcC6Ni2dYGuk9UgfL+yj8tm7zqTzbD5RhZxSuw6zsfSpY/SB+G0K\n          5tnSBLkc2d4lyL16W1qtzonHD241NldCRF1EB34Ymo/VOOKmqBS9Ps+nWL7upAMo0e8kjY+XnT13\n          ZVKuvPTLmTI+trj5bFBm6WNpcMjUh970smlplMmynzTnO7DctVmKRpk8d5qM03l1ZBN5vlOHEdhl\n          bHcE1jZvnvsA+k2ccOiFKslVWcZjMwWrQ/XPV9pMGCjL0NTp91LSIvMKScXU1sZ3TybhiGjdFd5v\n          YsdE3lb4cFw4cMU8b3SjwntXH+x0XSyQTmtIZvmm17HmnYXVMWfFKDKQyicT5Y3ZBXDKLVa3Qwwc\n          TvHkNJOi5tiT0FwzpZax/vyGX2UgzeK/0f0WcxRKquNYfG1s4b1IdssMJw1NO7HJZG14wBZ2nSt7\n          uHPZWJIA9h5+nUiwMVhDrlONtbIDSXlWhSP55lRJGrNsvyLsRMZEHMbMgVbReHGstVawMlfKfpd+\n          Qark0qoFKz9dbSugEYc9qW8ZHEWshsjmLl+nwoE5dsXcoC3TuTLHuqS3wL2SnJXJFG29lQsELtN8\n          TR/Q4IWzbW2q02HUCAPFphBHbxt/1bflVutXA1yrzfqp2cOou28j1O57Ek63jQei1GpXm7ME1HTK\n          k0vPq+bUyYg2Pt2CJTZWKC/X0LoIN2uZCgOxDC34Hi9pYh5pa1s9By7wCk85v8P1KD7s5jUqJI1O\n          fWUrIvL17I/X//4D//4jP/bpp1++fP3x0x+++/Tt69++ff7605++fvnyw89//hyff/3p+x9//HR9\n          6H9+/f7PX/Ghv19//Okvf/3lp798+49vv/z3159/xePXgj99++Xb9z/+y+Pf8Yf+8bv/BczJgKcq\n          ggAA\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - X-Request-ID\n        CF-RAY:\n          - 9d0a2935d91bd8c2-SJC\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Fri, 20 Feb 2026 01:16:51 GMT\n        Server:\n          - cloudflare\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        Via:\n          - envoy-router-6694697846-dklk9\n        X-Content-Type-Options:\n          - nosniff\n        alt-svc:\n          - h3=\":443\"; ma=86400\n        cf-cache-status:\n          - DYNAMIC\n        openai-model:\n          - text-embedding-3-small\n        openai-organization:\n          - future-house-xr4tdh\n        openai-processing-ms:\n          - \"185\"\n        openai-project:\n          - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj\n        openai-version:\n          - \"2020-10-01\"\n        strict-transport-security:\n          - max-age=31536000; includeSubDomains; preload\n        x-openai-proxy-wasm:\n          - v0.1\n        x-ratelimit-limit-requests:\n          - \"200000\"\n        x-ratelimit-limit-tokens:\n          - \"200000000\"\n        x-ratelimit-remaining-requests:\n          - \"199999\"\n        x-ratelimit-remaining-tokens:\n          - \"199999996\"\n        x-ratelimit-reset-requests:\n          - 0s\n        x-ratelimit-reset-tokens:\n          - 0s\n        x-request-id:\n          - req_3497c66515184419ae25b6d0a4bead4e\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: '{\"input\":[\"What do I like?\"],\"model\":\"text-embedding-3-small\",\"dimensions\":1536,\"encoding_format\":null}'\n      headers:\n        accept:\n          - application/json\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        content-length:\n          - \"103\"\n        content-type:\n          - application/json\n        host:\n          - api.openai.com\n        user-agent:\n          - AsyncOpenAI/Python 2.21.0\n        x-stainless-arch:\n          - arm64\n        x-stainless-async:\n          - async:asyncio\n        x-stainless-lang:\n          - python\n        x-stainless-os:\n          - MacOS\n        x-stainless-package-version:\n          - 2.21.0\n        x-stainless-raw-response:\n          - \"true\"\n        x-stainless-read-timeout:\n          - \"120\"\n        x-stainless-retry-count:\n          - \"0\"\n        x-stainless-runtime:\n          - CPython\n        x-stainless-runtime-version:\n          - 3.13.5\n      method: POST\n      uri: https://api.openai.com/v1/embeddings\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/41dXY8kN3J8169Y7LPGYJJMftxfMQ7GyrsQZEvag7UGDhDuvzuiqu+sjuBoRg9n\n          o7enq4pMZkZGRmb9/t2HDx+//vBfX/7z28e/fPj480+/ffv4PT/7/OnbJ3zy7/j/P3z4/frfp29+\n          +eWHL58///Trj9fXr3/86dfPX/6Ofyv/+uT/v/TPX+J/5d9KtN3GXv37f334gk9bm6218fxhjTFy\n          lfr8aeltjNHb93/81TrbjKk/EPxd/Wr01iNHff4w95pzyqXamH3MIX/f6sC/9JSbbXWvMqo+Qu81\n          13r+tLesY8d6+t0yy57Z1nj6tOXsFb/8fAvRI9ZI/dXa537+zcEVmPv5N2vPMXNPWcFSdonni8fY\n          I2uX58ezxn6+UFuBjc2Uq7eyW5Tnv2+1Vmyg7FTtbdbc8ilMpS25VK+7Y6V08eYsY4YsU+u7LLlU\n          j1Fi6JZULFNt+/lWsSJz4sbEWCNi4Nv6Kf66bb1Ytqijm1kmDC51CdaoU+yyNqzsHHqzZeFpn79Y\n          Vl2w1ucP18JatyZb1XhWxNLL3mtPXX+YSRZ9/B4TZ2BPtb6NIywGkBllxNbn7/iH1IfCPcwRK5rc\n          We/4lzJ1C2oGLEGMAMZWt9jbjo3DOuTO9oQNVPkUp5U/oid7TRhh1Tuoo2Zu+YVYHesoVrRWFHgY\n          eVx8FKOuomaAQ7OefNbtHyN2VjGOMtdYurq1jBG6E3X2Hl22F2544A7kBlpkTtyG7Q5MBN5MLtbh\n          sKquWMAQR/7xNF4/sbALa9rldp/2vNFW6T3lF+qE4ypdDWeWrKEussNyscHPX03Gg2p/33LDn069\n          3RF9FrkxeHjs27ZHw31lUaeGOANv19UpVoQV3QqEtb6qenT854cf529sC1W4VqytJzUQGFN+IFZm\n          n2Zh2eZOc3UFwWsOO3xzwyItAu62zZ5xIHFSiofAgh2W88uFhb+QIJSduyPXQmCrXdxdx2nAzSqK\n          OLpQnGr8Q7W7hbNZGi8b7KuPLvFywYfPCI1YA14pnr7KNcSvbnE1I9RgCzywmtuC/0rdq42zXLYG\n          u4oAlvrwWJOS4/l5RhvwPBoBcm8YkeIXHPqB59RVwtUYSNQuZiMQ06OM1R9qhAk/jZOvt4uHnT01\n          CuMg7NxliqsdWFZFh7EAgpbG5l5hHCGQr2+conxeGiDOhZBt4KBVd/V9dR4Z+SpwIH55aBRvdJ4W\n          QSbRoQSmnfiuPFXChAaw1PMNeAR6mCCwrEYKHKKpjg+rjQdWJwvAkoyPElqT56V1NYReEPFS/VYu\n          rM5U2BaM8BZbseJNjwZciR7MQTDnmIsIVf4eWBCBUZcQmHN285CBQIUYpgtb4eC2bAxiOFZ2620B\n          yFgE7tgrzQ+wdgBjavADPjDUCMvGbvUw3LoScEEXkLc6+vOJQXKBwCPnBWu6sNvboj02UA8Rrr6n\n          Ha3sOF6yVtjAAOhStIHtT92A1msbNeROmaJ0dRkZSL0Usk2E/67wEMdtwRuFplILYW82RaPw4xo4\n          sYJIZnrVLVj4ftMgiwA3FQIFfnQ1OXCBTVlLMDr8YGfgVK+5axjIJsaOmZKOrYFbSAvRcBjNNgtx\n          DPBfslzY5RY/WGPixBnAbr2MpTClAiQgJ7CdzdFsY3Ch0SQjqwun4GlXIhgJsr2dt+CsrcY8fWjc\n          g1XrLeFgI0BZIGcioc+PrKUOjXvAnjDLJZkvsnbYm6RTSAWJdsWsYetFbAJ3NEcxkwKQWM0cKLBA\n          tyiGY71WqqElzpqk2ICCZtHwtA5yA8+TTyGA0WYC7qeYDhzCWJJ149ljLQUX4fQO/rrMkJW7eJgm\n          YI+B1jB3W/ivNvu4w0Zim+UmYH6zY5KIQLPJjgIAzCaOEr631wgxM6RVCMLq6XEx3Jr5JG6VgNNk\n          HtzmW0TQ4+yRCSqy03ikKN1yjAUPrsgAsY4eVF09zHypnyhj4nkVy2Ot9pj2YPAIsi7w9QMAX7FZ\n          ElsrR4NLIb/uihaQQeLOlnx5IVzGWEJcwVFWuYOG5BEGpxhi4lhalgaPWrtcCI4SoNOSfk2Y72dt\n          vS1z4GeDq3Cg2ZT7ARAr5Bo1jCd+fM/nVbxccBh/hU2YVVOCwlM7PPsCzp+7apaCCA/HqxRah2+t\n          tg0D+7DUkmDLdT97CKK+vXIqB4g0L4eAQa4ZcwhdBfwI7kKfAW5nwx/mG/nXfR6Bci0WAmPCvuzs\n          JjySriMMFCFSQRJWfGgGiW/F0BQ0LrZJbNnD2SNTmPA9oYFnBZNQS0sToUdgHnKahQM9+59TPdeG\n          4x6WHvLk329LzOdEXiWnHMklooR6JICUWJoC03W2lP2GXSFlldiFUBrF3BTRP252a5QH9hEvAx+z\n          huEpusSKf9DnoiVug3k4BVOTgiMiwE8iP16WAyb8jJGpBCpD/QyTvT0VKMDNRgo3ULP3GXq8xiTO\n          0tyYFJ6hepIj2HRxdU6n3xkzIJGQCQ5/r9uCxUeXb+K+cD6KoACswSBW1pMICNI02yIsGweWa5ct\n          2ULH1gxF9Ug2suoxAjRIIzPgY3HkjQmCBRBZSgQbFRFcXRxgtlZ4EMHhM8afwtzbtzVAGLkKTjvi\n          if71RvKpBZa4Hn4re4rzh1ypCnyLDUxigQe7/wTBHukTnYv44cWsKJVIg1HQa6tvTexSsw8BgI1n\n          xYoiHk5bGMRU3aqJi9Wm3Axc45rKRcEzwwK34g8slmBLxME9zSaYJqVSQzSHnHr/SBNnkR10bvAO\n          54MUrZIwSD264uorTZQ7HfB1GvYnMFlv4r8QVXaG10aYVws9iCSjt7Bj0pdWzeDpEWyLQQYgka1c\n          EYyKpTs9+2QPatNrJR/W2GESFVu5VaQQbUq04VIDAYdVzTa8h1ZcNo6kJn/wJ8XyxEF6M7wcSbZI\n          s18sAYm8obYCZy82nZMOVEAPHhVuYVv1AVnMTClakYIjkaU+KavmpB3xR/4YcXo/I1reUjKlVxB1\n          Au+F1MUWSockFWK4PFFdXonFeQIEkA1JghUp0eAHyV7JyiEYFuHDEhj0GX/dD4kIoYgEEANudr2V\n          YNwJYeLhlc3hrfbVtxUGVzfiZ5PBFecLWyRfHuOtBPh1zh1hD8BQyQPcf5GTSkZ4eiVbKdVbybBY\n          XU5D/GH1/eOzkuScynFZGftmj0moWRkD2c2y7KSy6hFKaMzSXMlxVSWb+s7WEObtoa7qbjeiNpJg\n          SVP9QK7f38HWX9X55ngG6bucNHxEM7SyLFy/7mDdcP1zWZzbyKUsplbyd3quTmco6NdHaPK6OryK\n          RBo6agBIY1bwULUZVQp7RVAeXvXZhlbLwMLOGZbrFxakjG+Hb7GrsTayFe9SplOHrg1y1L4kdQUu\n          rLgLC+KUw1ilFk9FW1Bwf6BWrgRNS9sAlZmifgHg26NqFoCH76rdAKpvbamzBwpEYJCtXXDhQw7s\n          pHQl8x10FXP0Owop2wOnuVXm0xCCt/oG1rZiWw1iwEGoy1lJSkDsosHYZipf2RDGunoXGMoSe+9E\n          YEU8Y0Ma7hqTzdVbBkHnHFWdC3wDcFSoHwG27lqDQLq7ltUFcIxzD836B8x/qXfCoQrz+J1b3cK5\n          2Z1dawjYg1p0Y3u/Sqe6WbuYTIcZ1NBtBVgdjnaQ7GFTteppPve1sjf1HohPc6j6axEwS3DDVnXl\n          xGBXRIbG+wDv4bioZRPxwIgVH+MhmtaT+QRjHEhmHI002hgBctvaIO+P3uTZemPpb+V76kM0ziY5\n          Hsy7zGoMKz5l9VICB9mUaUWfE8gnFdq8xof/1lKuDZtwZYpapDhBZ2BnBPWq+ZzzYreHRFI7TbpT\n          Bv22Ys1NcYjYKNw2XapYOEGgZuRHBisAAqfhr84zptwkIAlQjHpemEfbirRpdfgVyfPgTvHn+VY9\n          7KGJanOrcTQqRkx1Q2lFLSqcRZYZZSuthY2EqzKRUgNeUM0NosHSr2JVampVqeIjHBzlIBNwpdml\n          ZgJXvZXqXsiSNd0wuRnOV7EwS4EstlHZWep7ihNIUoQ/cjAvNw2Jj81P4qHCyhqISkv0wFS7Va1t\n          4YF6LarGoRw1a3fXRUmtpPZATzi4JmZiclZT88KTZJDrMlJp8xx4KnEmAX/Mcovi6IqMf1p1bVwk\n          nm4MsEY11L8JTbS2axT9rZ1NJDNyW1fKaoQThQBWZQgSTl1JSERaGKcCYaq+qrLmgRhoGk98i9mx\n          HAOyO9NEdSwMdZfEMb+pWkrFvuilBrVf4kgIFckFq8QUGUMRXHmsBFzyUsVVzDeKWCuMOteS6oJz\n          k/fyY/cQVhWAd9y81rbxRSTYkvU7VHmhRA5JRKmWXcENuDKU+Cct60R80OBPWahpKmG7ZJ3kBBXW\n          EUwy1OFeu0n6YZajvkXZPqrD8FYGwuFF9rTqBNxgl46AuNR7Gp7aIDuvm5XIIhXrnavTAD/ALqmE\n          Gcld/eZkPbAZ50PSoRoNV+cy6IM0PE0zRdlzhMQhivJTuX33tzcXgXW1OITrU0iiYWSvbtW0gFm3\n          JwHk7RYAh7Q2gTXFwdLEEn+9Te/CapplFoulaW0gQbaSxXhsROZsaXu4AD8NrMKHXnV7lWgchESJ\n          hG0MM0Jgwjm6hhcgyuxasu6wNhODWbvIOQ+6k5NWlgbdrKS5tlfHYXJK6vWK+OTEBdk3zS5r7gOT\n          ANzZh+bXnRda8TZJ+gpRiESyh1I3c0U2+ypTXlxPHCFJNSeUcFtRTGaJoxyOUYiqa5cspLKLIZrh\n          xEHhlheFZtdydTRyBFqAJSel8hU8QRIPKMrilcRtxUTSthVjeIp5Py5ShV1VHXCpPA6by6zNmcVJ\n          Bd1SPEBDrOYk+kHZymrt0tanJDNWtl2rKzGHK2EZpEfKtuCOHAiGnnBt4GJjaRbpfq0Kw8OOsJyT\n          hmQCIISIrYDQofpZ8fzIILAHxd08PL+q0dn2ppnsgHuyKE9OhuUi7d9gEmPsCXI7wE87B6wWpmqu\n          Z7HOq2PBgs0XLPhrFaRRTtM0+OF3DTzhCOkOHiuQR/SOXUGIMoKBReSmvSOl5SXhtNIgLMOqCEmF\n          i94/vKbp8GBpxSMnguRWQIoNmc2cSHQSAborZ70xuV7YkGJCRNk0r1cpZAnBH/AY5ZkIeMiY8dPW\n          LkT8p4k4M85aytaM+VLTS59FQ0g1ADnWMLkCa9jkTdJAwSA2E1KKMhCrmR9k+875P07haEqhn5KC\n          RlDXlJWMlbvowWzMQKfV60dY+2SwT3aLYqVRJVY8s4XLAippppg9dNUGrdtAFUywKH93RFpB3ejU\n          VI9sfV1aYbLGkbvRhhl3eoStPUO6IeJq67VeAku3Hvs6yzL0lHBEli/AXCndcNOaKbHkipH89jOP\n          y7L1eIPyuFYQGWhp1qGQ7LozK1gLOUxz3elB+XTkOgvALtVfSmsi6d9dGD1TLh8zrgf+uuCe0j6T\n          YC9UxNipflW3D2Cagn0QXui3tW9gtuabBXuzZSmkA2daIqhlk1tjAEs0aaYV5I7C85dXi92VjToh\n          uBZwEODDuMPRd1qMr3SlCgkp/u4H8dGsqv6gcqZaGgVjF0fEO0oNpciLKMcSOhXOqWuZHffD3nRr\n          J6JZqfryenyl2nFYqyxzJexCwm3h7YgaaWmHjqS1r0XR6BIUhSvvyBxK6otEuZRep67Bqc3WstNH\n          e2cvllnBJjqVesrKn/oUcKVmfaBweNVUy9r4cescE1srwr28egOtwLPZv6Clgov/rkuzKKDcigOn\n          wwQICk2AWYFotxgXFYHFOnoWTXvYHhA9mtoUlq3dH8SOtVlfNU6mLXUCEmbT6Q4jV6prB0Jcs1tq\n          eFVh1lvDLB6AeJKVt8kVLMlNaws7de1OBOixU60I9h5PnasPi2NngHVKUyRu0qgy2IixljWq0kSs\n          isve+alUEdk+7flb7HK1Jn8tgxz7zW/qJNPVbXPidIUpORl3q5Ywr6EkJi/el7ZVsyAgPdfXFbLC\n          2nQylglZTiK0yoburpiWNswwbcravrXdiwnU0sPFCkpbW6s4pM+WEV1BHaBGOEDSnar6vpozdKWQ\n          bPZiPrbBk6UGbuRAncJnBSSndl6kldF1LAkFPtVMDWncnD59Qio2j4IN1bh9vs1IscFgWvu0N9Pe\n          3jyLyT69D+91PHCcmYBFhesJlbHAMHNvayZNb9E9F0nhoGbV1IzMetVoohNQ/oTlQuTaVav1DCc9\n          TQVRUucEIFecadEb30W21ZVBZSI/TLMC8NmbZpxsgWfirrcVl5827a30KTwyg9q3axaOLTsNidws\n          rlGh39BU5lxfYj22W9WLhQOVJBMF7ar6c+oYNL9kl0CtRt8hFdXWAQS5/uw0b+aMsuRhCkruTLcp\n          ECzfqxmy+8p0trkRJ02MwqqPbiJy7sX2X636kd3tf4p/bjEUAZSpGpGDNdNtLaAPNRYV3TyokB7b\n          GogONEAgX6upsicrl8HudrFxWQhLwMTNsicW3TUv7BM5tPWNAzx39YGN5He3mSkxGQl0SchTL9Op\n          IgxXG6Ti8PcxSYVCcaN+d+dkBKG44C71m5faRkH1+Ufhb0PJSODRVIXdJeco23W+AiRu4yf608ur\n          mvvRmYfYWKyQt7vV58khTZWNc1O1rkW+qHcLraRhtPMVQSksTaRwmcOHtKWLnlLzTHaYqz+CRTDP\n          EDCNADDTmETWA7qSa20nsagNh/MeAeSzi+uqFdPBtE7dTC7cWepBp2jRp8KwFG1Dy7Ayq0bt2pBE\n          8t3KOlWHJMBwgY+KexqKijX/Wx3Ruixt/xvZlIViRzEnQljVvLM4pbfFUWihedIm86uaZDzqNtVF\n          ZRnPNZJsqCmmceS8Eok0QYY91DROch6YW9ZncHKtYYz0ZJVSc+PcWOsiyaiKN2ah7U0XHpQHWAfD\n          cZzUYH+v9U8cNTrBDvDni2NFRzfQDXyOfExFMxMW4HwdoVWzeQiJiKiKLniF3JJdwdBwWqVGEsSr\n          y4YTlQsfd5tvGIyqYWNZjLK5KyoTx7u9R3lxlOQmO7VsBoBxIHdjbJ1pzMzaxQyImjynu7AuSNFU\n          /ZWU9Co8HpRujaFtTXBP1kVxnMlRr6KkHddTT2KHb3kefXmdtlYjbcPgGaapO72N95ZWNktSYYX7\n          EkBrdGSPt+RICWQ7bFoBjkX1oJ/Ecd2kZpwyVsTpUTtStmVJnBBlk5TYrag0v8eyR6/BNKUQGbPs\n          hm7h71OTLGTOcM+qIAcUGMIl2/DLuwlrwpPnW5KqGx71rsqVV5ZkcaTq0n6TqFvV93BjZbWmnPkh\n          of9nNcS8+EDgNsjW4TF1xqkRoVd4n6RPVFcKKJQWBk9JG7OlVa0UAdBbrbs9LvmSjVO9ZJFTqxa4\n          MVUvNjKAAm8fQy61RKTTPG/GPdiFrAodoj5NGRBxC1fb0kAbYEP5/t42do05Q9X6r+nhb2+LfTKt\n          A5ttm7FPnCFiAp3FDgxJOC/upy5rIacobr5jLFJSuGQyM4SwGbqpSKPh1ExEvlj50npinewtfkef\n          T2ULufU20nhsOlxhU7O1ZLBVZ6p2syKNWK7TQ7SyrXZN43G6wmPoHVK5me8iYM+qRO/BunIhjizS\n          caZ70IeqtVBDqcqGJHtqg2r7btt9LYd12rwlzixSeMnoTHej1RTm/NpYkpzYktqfZ6t16W9JIWt3\n          fsNmWxt4Y+OGdaWwDU9rvxyCFtZSQo0ajpYN40O8HfON8USvsnSwwSjKdHIw1tZazNGCWA4d7BtU\n          rnVRRWXtPke5NqOQtTZRCDWVmD/NjWrs0J06SM7GEzwSjEU/qM8aU2dEFqpVqs0BmlgB7LYqsfbu\n          aUIo60+/ySiicV3tiyzW3c7NA6NNUIf61LGb1eecPqQ1QJ06NZDfTRVbVHw3lDu6VPzbRgTY1N5b\n          yEVm3JAoMsymIQdA2BulYNY+HA7hftvUxUIxo2Gjk4SHyoHqzX1sA11a5yf1nZZ7M0FZJtpjhdNm\n          h8YV3kyaj9/d24dsXPV3BcPsSAojP+faW2cccLj6GDbijvP5dG4VzjUWJ7xtZVnqiye4hi+4En5a\n          qZ6T3E2BwTbvbWQfVT9pJ4ZsXzF5NGeKIAE2uStVz6a64bhXjvJ9GhTILsmtXMsYcNr2YDb78C4K\n          M8grL32cVHINo686lhRnY+hMnKsSEabi6DhKUXR4GbIv69+KS0eiom1SXtTXqFKRg7C2TZA4dgiy\n          /Xp5UkPm7WqZtfKrvxLAXzPwqmDVo/qtoQUE6Db1adP92W3BfUdV57P3XDYa41hIn9Hbdocsc/Qe\n          DVetWCmBRBBitU0XaqT4Dp0p0q3wci4cYMfwkc18WmGTWE4vUHCodvkYbJYNvDxOIuDI2UhvSuDM\n          Sek9xXPu6RVw5FsrbGjOWSN0MUdqspyuW3qzWH9ZgVg3G6uwDAoWqBu3kdDAJd2mIbFSx2mG6hOx\n          g6NpQQhpB4UmOiWT45zUDI19eyhkgQMsMnJy4rTiNC6Gy+lDTFbIlRCbbG6x+nqrK3Z6IGRhZbs2\n          iQVem+xG7qWnzU7gRIPU0ZwASMaSnGbNsHEKsc3KQ6S0qjWEawy4qZu9FMxdzcUcyr9N1z6XzXQ4\n          jjtFSrbZ56PFkEo8tlV+XA15nxLNdrEC4V1OLpWv1NQqxMEP0Ly9U/UQGDgEJZu3DsVqBgcN491w\n          6HrBQ7VGEPzA9rSecykt1UnyDSVUWc+NMQV2penne2Zzjk5iwLQDvUd1wT/Qv0+E7FS/zuEjtrNb\n          9w0LHz0MZ82roqH72zhObf65buzacibXRkSRWsxq9Cg1HD5JmkJTE4asrdpPI2LvIjFdhMlUsXyz\n          uMiORGbR2sFVIrcuSE5NCWuauTr6jZ7ijEHrLWTANufH/iVVQdF/r+xvKUpfXiHuY/K9ECrcY69b\n          yqGDJzqBpsoZ5wfm/8KuOhCYMEay6NN8wuNwC1aiyCRqoDBJwWUrVHHpHBqO/y8+3CPGYaYDgKfN\n          qIfbX9ayjR3dXg1rFPdb89i5nYjEwGhmAn3N2aybh6yzktkV0JDDilRYs1iA1ENMrY2/s+I0Uo41\n          5GplOTreoZrOc38ooCDbuVUcAXNNHT5zGtNO0RxpC72SSa2BuabtQFDHKEUDOKuwoUdlEFt3ld+y\n          N8PEcWzcim6Di5lhpBZYgEhqKmXEeagqTlyTam1ZJMZ4k+6esXW7ujC69qwgITtMCVQN22NcMByu\n          lbMaR20NGzMxSTKbXuXuddTRcqtYJnPqBgQKtklveFBYr5U9rsGnak/14BSKwya6MMY2feUdzqnO\n          2T1aLvwU+UEjBQ6DC029/xjEcwEM0/p08t7aSNUpYDNNus+YxdG5BisbKYE8xMoO9RKaaXLWSfAq\n          ZRSrIopO63CK7Wl2sJG6hI2670iGjALh5AzT+9gk7TuZa5w1+qaU885ZODIv3+quOXe83NkkE28L\n          mbPpbGqOdB96Lo6zhpHJAUhp4fU04uF6SYIFbKbzl7bwPXNBr5bMUOqfrWPa/kjMNLQntLEZLrwi\n          MnavPviJcwyNeT+WXxC1aaFhRk+eQh2czyC7CdlNqt62pl1+V6EnsMu0ERyw2SU11POQdM7nRug0\n          yQLwTKp+viDPdx/Ll509D5N9tWDVecCmj3Y7DKbwdzAeBzA8dPWcO7veAwk7pXP+qqkC+Cda6YoQ\n          Zc2GHC1Yh/GZdOl9vKVCOL+249WKnQ8auF0E1rqECo/4vjdFDgRvWEabXL6bKdL4MhyjuziF0EXw\n          5wHdrCDk8kb/4+jnq4vTCol0nqbXVlXr628hoIZw9KLCgV7ZCrveQ5PWS33STas8dT6OTT9+TJOa\n          1aROFVlU2tQ5lzu+vNqT09joZLN8kFiEzSNMspm5Ldgdhp/noWlikFI2VHT1oigHRt72GjZtDRLI\n          jg2GcHrxc3J0NoPy2vtE4SE4yMJexQnzUubx+MaYwws+7zdjkbASJShnsIVPPekceGFSCR3wUV55\n          922n5L+abJWFS5tTaG7+RmLXZFWB90xCbE6pauuvTn9G62UVcb4YqJmYm0JiVSLbFI6X8spbcDi8\n          9Lmif27IvuP9wpFdVmjGAbMJJxyXQdyqU4VOrc849DhLrb7R53GBCA7w0sZdIBCGKk8b+CoHc3Fx\n          zTuyhpALpmqhlI5aTAOG0fxtrjZ78ZV2WJ/M8JiHw1Fh21wkR2ipSJ2ApxmhMGdq+DumcyeNO6VN\n          Uyc8sx1obe3ooUJU51eVxcCp+g977cmrAZlSJba9KJKnfzJVC5sRVI2+yQ4YlZ4sfGqPwvWynuKv\n          LADOGDq1ma2gydk1alf6ksXy2rv8+Fx1LtdwzDEt/bMJi7c7b9OYrpwc7WCGrXTEg+ipzRK9QhlL\n          a1XHBcAQ9P1MZFO6dQRfr9nq1vxKFQTgmuWV9mrY16TmRP4xlSoafNeNPQXffbAMIMOW4DytqZbj\n          Vv0XqIGPNCb1auQXIz9OHjmPgsDqch6j7ASFR22ZtHu1w6RIDltqvducPX1B9V2I4lATH9/IE6H6\n          R6pxrOvh+O7yeh1KO6mcvWvD1ami98FKHAlo78sADPO+E7a3mPNmdcywAqvHzV88zPOgBf/N8Qr9\n          jTfz3UQaSTN1Ptg+TuqTJIkEh876ebz06fHZX6//+w/871/5tY+/fP385eePf/nw8duXv397+fLL\n          D18+f/7p1x9f2stvv3z6+eeP15f+97dPP37Bl36//vjj3/7n6y9/+/Yf377+95dff8PHjwf++O3r\n          t08//+Hj73ihf3z3f10yJRXhgQAA\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - X-Request-ID\n        CF-RAY:\n          - 9d0a2937cc6dd8c2-SJC\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Fri, 20 Feb 2026 01:16:52 GMT\n        Server:\n          - cloudflare\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        Via:\n          - envoy-router-canary-6bddd69c68-gnt5r\n        X-Content-Type-Options:\n          - nosniff\n        alt-svc:\n          - h3=\":443\"; ma=86400\n        cf-cache-status:\n          - DYNAMIC\n        openai-model:\n          - text-embedding-3-small\n        openai-organization:\n          - future-house-xr4tdh\n        openai-processing-ms:\n          - \"74\"\n        openai-project:\n          - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj\n        openai-version:\n          - \"2020-10-01\"\n        strict-transport-security:\n          - max-age=31536000; includeSubDomains; preload\n        x-openai-proxy-wasm:\n          - v0.1\n        x-ratelimit-limit-requests:\n          - \"200000\"\n        x-ratelimit-limit-tokens:\n          - \"200000000\"\n        x-ratelimit-remaining-requests:\n          - \"199999\"\n        x-ratelimit-remaining-tokens:\n          - \"199999996\"\n        x-ratelimit-reset-requests:\n          - 0s\n        x-ratelimit-reset-tokens:\n          - 0s\n        x-request-id:\n          - req_313fd0b0280a4251b24d56317f358b29\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body:\n        '{\"messages\":[{\"role\":\"system\",\"content\":\"Provide a summary of the relevant\n        information that could help answer the question based on the excerpt. Your summary,\n        combined with many others, will be given to the model to generate an answer.\n        Respond with the following JSON format:\\n\\n{\\n  \\\"summary\\\": \\\"...\\\",\\n  \\\"relevance_score\\\":\n        0-10\\n}\\n\\nwhere `summary` is relevant information from the text - about 100\n        words words. `relevance_score` is an integer 0-10 for the relevance of `summary`\n        to the question.\\n\\nThe excerpt may or may not contain relevant information.\n        If not, leave `summary` empty, and make `relevance_score` be 0.\"},{\"role\":\"user\",\"content\":\"Excerpt\n        from sentence1: stub\\n\\n---\\n\\nI like turtles.\\n\\n---\\n\\nQuestion: What do I\n        like?\"}],\"model\":\"gpt-4o-2024-11-20\",\"n\":1,\"temperature\":0.0}'\n      headers:\n        accept:\n          - application/json\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        content-length:\n          - \"803\"\n        content-type:\n          - application/json\n        host:\n          - api.openai.com\n        user-agent:\n          - AsyncOpenAI/Python 2.21.0\n        x-stainless-arch:\n          - arm64\n        x-stainless-async:\n          - async:asyncio\n        x-stainless-lang:\n          - python\n        x-stainless-os:\n          - MacOS\n        x-stainless-package-version:\n          - 2.21.0\n        x-stainless-raw-response:\n          - \"true\"\n        x-stainless-read-timeout:\n          - \"60.0\"\n        x-stainless-retry-count:\n          - \"0\"\n        x-stainless-runtime:\n          - CPython\n        x-stainless-runtime-version:\n          - 3.13.5\n      method: POST\n      uri: https://api.openai.com/v1/chat/completions\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/41STW/bMAy951cIOjuF7SXzvFv3he0yoNjQHebCUGXG1iJLgkQX7YL891F2Urtb\n          C+wiw3x8j3wkDyvGuGr4W8ZlJ1D2Tq8/vCuvvjXu45er99c/tp9efb78PZT5pusUfr3mSWTY218g\n          8cy6kJZ4gMqaCZYeBEJUzYoi227TPMtHoLcN6EhrHa43dp2n+WadZfQ9ETurJATK+Em/jB3GN7Zo\n          GrincJqcIz2EIFqg2DmJgt7qGOEiBBVQGOTJDEprEMzY9aEyjFU8DH0v/ENFoYp/74DBvQTvkBEX\n          ITAkc/QACw7EHjzTah/Dg0cN4aLiyaTjQcOdMBLqIK2HqJellTkuq3vYDUFE82bQegEIYyyVo+GN\n          vm9OyPHRqbat8/Y2/EXlO2VU6GqadaDBk6uA1vERPdJ7M050eDIkTkK9wxrtHsZy2evNpMfnHc5o\n          vj2BSB3qBetNmTyjVzeAQumw2AmXQnbQzNR5gWJolF0Aq4Xrf7t5Tntyrkz7P/IzICU4us7aeWiU\n          fOp4TvMQT/yltMcpjw3zAP6ODrdGBT5uooGdGPR0fTw8BIS+pnW1dFxeTSe4c3VR5rIUaVkUfHVc\n          /QEMDXh/iwMAAA==\n      headers:\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - X-Request-ID\n        CF-RAY:\n          - 9d0a29395e4242ae-SJC\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Fri, 20 Feb 2026 01:16:52 GMT\n        Server:\n          - cloudflare\n        Set-Cookie:\n          - __cf_bm=.qbpg9IhVQ52bH_4aQKvFHYd2cPYi8XcTtRKs6mSFJI-1771550212.0537205-1.0.1.1-jOMmf0D9bQoAHqWKJBI7ijeK23nUjsKXHDG_OWwmeRwNc_FaIIslUaWOYm3hWK5iz.OeBaiTDKL40N1_qhky3dpJcckuS3McqfhIpfDanQvzn.Rb15tugk35EVYl4yHg;\n            HttpOnly; Secure; Path=/; Domain=api.openai.com; Expires=Fri, 20 Feb 2026\n            01:46:52 GMT\n        Strict-Transport-Security:\n          - max-age=31536000; includeSubDomains; preload\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        X-Content-Type-Options:\n          - nosniff\n        alt-svc:\n          - h3=\":443\"; ma=86400\n        cf-cache-status:\n          - DYNAMIC\n        openai-organization:\n          - future-house-xr4tdh\n        openai-processing-ms:\n          - \"416\"\n        openai-project:\n          - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj\n        openai-version:\n          - \"2020-10-01\"\n        x-openai-proxy-wasm:\n          - v0.1\n        x-ratelimit-limit-requests:\n          - \"10000\"\n        x-ratelimit-limit-tokens:\n          - \"30000000\"\n        x-ratelimit-remaining-requests:\n          - \"9999\"\n        x-ratelimit-remaining-tokens:\n          - \"29999833\"\n        x-ratelimit-reset-requests:\n          - 6ms\n        x-ratelimit-reset-tokens:\n          - 0s\n        x-request-id:\n          - req_61eebad5a1324e43a0d5ff0607402888\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body:\n        '{\"messages\":[{\"role\":\"system\",\"content\":\"Provide a summary of the relevant\n        information that could help answer the question based on the excerpt. Your summary,\n        combined with many others, will be given to the model to generate an answer.\n        Respond with the following JSON format:\\n\\n{\\n  \\\"summary\\\": \\\"...\\\",\\n  \\\"relevance_score\\\":\n        0-10\\n}\\n\\nwhere `summary` is relevant information from the text - about 100\n        words words. `relevance_score` is an integer 0-10 for the relevance of `summary`\n        to the question.\\n\\nThe excerpt may or may not contain relevant information.\n        If not, leave `summary` empty, and make `relevance_score` be 0.\"},{\"role\":\"user\",\"content\":\"Excerpt\n        from sentence2: stub\\n\\n---\\n\\nI like cats.\\n\\n---\\n\\nQuestion: What do I like?\"}],\"model\":\"gpt-4o-2024-11-20\",\"n\":1,\"temperature\":0.0}'\n      headers:\n        accept:\n          - application/json\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        content-length:\n          - \"800\"\n        content-type:\n          - application/json\n        host:\n          - api.openai.com\n        user-agent:\n          - AsyncOpenAI/Python 2.21.0\n        x-stainless-arch:\n          - arm64\n        x-stainless-async:\n          - async:asyncio\n        x-stainless-lang:\n          - python\n        x-stainless-os:\n          - MacOS\n        x-stainless-package-version:\n          - 2.21.0\n        x-stainless-raw-response:\n          - \"true\"\n        x-stainless-read-timeout:\n          - \"60.0\"\n        x-stainless-retry-count:\n          - \"0\"\n        x-stainless-runtime:\n          - CPython\n        x-stainless-runtime-version:\n          - 3.13.5\n      method: POST\n      uri: https://api.openai.com/v1/chat/completions\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/41SwW7bMAy95ysEnZ3CNpJ52W3dsF0KpMMGDFtdGKrM2GplSZDookGQfx9lJ7W7\n          dUAvMszH98hH8rBgjKuaf2BctgJl5/Ty8+Xm2/dPX6/22y3K6/7e/NxefVR4/eW3b3/xJDLs3T1I\n          PLMupCUeoLJmhKUHgRBVs6LI1us0z/IB6GwNOtIah8uVXeZpvlpmGX1PxNYqCYEybuiXscPwxhZN\n          DU8UTpNzpIMQRAMUOydR0FsdI1yEoAIKgzyZQGkNghm6PpSGsZKHvuuE35cUKvmPFhg8SfAOGXER\n          AkMyRw8wBz5Yw7R6oKgUGC5KnowaHjQ8CiOhCtJ6iFpZWprjvLKHXR9ENG56rWeAMMZSKRrc4Pn2\n          hByfXWrbOG/vwl9UvlNGhbaiOVNf0VFA6/iAHum9HabZvxgQJ6HOYYX2AYZy2bvVqMen/U1ovj6B\n          SB3qGev9JnlFr6oBhdJhtg8uhWyhnqjT8kRfKzsDFjPX/3bzmvboXJnmLfITICU4uszKeaiVfOl4\n          SvMQz/t/ac9THhrmAfwjHW2FCnzcRA070evx8njYB4SuonU1dFhejee3c1WxyeVGpJui4Ivj4g9/\n          BIExhwMAAA==\n      headers:\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - X-Request-ID\n        CF-RAY:\n          - 9d0a29395f549d09-SJC\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Fri, 20 Feb 2026 01:16:52 GMT\n        Server:\n          - cloudflare\n        Set-Cookie:\n          - __cf_bm=CAnniKQavZl2EQ1swV7mRb3S0EXnT8ZSj8ExgWAeKkw-1771550212.0510235-1.0.1.1-HRwIn5cBdw02FJE7AeVmW8F9IMb2bK.5ExVEsuAK_uARJsNmEZK_emOFlDIkHFcdROJmJZkqR5AkfCZmCJmcXWXqsOZgl1iD0Ep55EKnpKkhIeBwS2ysKPGXiC_pw_J3;\n            HttpOnly; Secure; Path=/; Domain=api.openai.com; Expires=Fri, 20 Feb 2026\n            01:46:52 GMT\n        Strict-Transport-Security:\n          - max-age=31536000; includeSubDomains; preload\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        X-Content-Type-Options:\n          - nosniff\n        alt-svc:\n          - h3=\":443\"; ma=86400\n        cf-cache-status:\n          - DYNAMIC\n        openai-organization:\n          - future-house-xr4tdh\n        openai-processing-ms:\n          - \"505\"\n        openai-project:\n          - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj\n        openai-version:\n          - \"2020-10-01\"\n        x-openai-proxy-wasm:\n          - v0.1\n        x-ratelimit-limit-requests:\n          - \"10000\"\n        x-ratelimit-limit-tokens:\n          - \"30000000\"\n        x-ratelimit-remaining-requests:\n          - \"9999\"\n        x-ratelimit-remaining-tokens:\n          - \"29999834\"\n        x-ratelimit-reset-requests:\n          - 6ms\n        x-ratelimit-reset-tokens:\n          - 0s\n        x-request-id:\n          - req_5d6ed627aab348b3aacd5f122e71c012\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: '{\"input\":[\"What was it that I liked?\"],\"model\":\"text-embedding-3-small\",\"dimensions\":1536,\"encoding_format\":null}'\n      headers:\n        accept:\n          - application/json\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        content-length:\n          - \"113\"\n        content-type:\n          - application/json\n        host:\n          - api.openai.com\n        user-agent:\n          - AsyncOpenAI/Python 2.21.0\n        x-stainless-arch:\n          - arm64\n        x-stainless-async:\n          - async:asyncio\n        x-stainless-lang:\n          - python\n        x-stainless-os:\n          - MacOS\n        x-stainless-package-version:\n          - 2.21.0\n        x-stainless-raw-response:\n          - \"true\"\n        x-stainless-read-timeout:\n          - \"120\"\n        x-stainless-retry-count:\n          - \"0\"\n        x-stainless-runtime:\n          - CPython\n        x-stainless-runtime-version:\n          - 3.13.5\n      method: POST\n      uri: https://api.openai.com/v1/embeddings\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/41d7a5kt3H8r6dY3N+6Acnmp18lMIJV9kJQstIa1gYwIPjdU8Uz6+hU8WZWRuxg\n          NPcMD9kf1d3VzT9++PDh5ctP//X2n19f/vLh5fMvv399+ZGfffr49SM++Xf8/x8+/LH/+/bNt19/\n          evv06Zffft5f3//yl98+vf0D/y7965P/+9K3J/Gf9G8plxbRevz4rw9f8WmdtZU67x+2lFexT1Op\n          +BcjlR///NiI1PDP/au5j7ZG7bdvprTw1Cx/X3qPsnKXB5RcUvQlK0iz1tRmyHNHL6stWW5OOa8e\n          8mlZtacU7f6EhuVG0x/rETO6r2y2nrN8ufeKX+xVPm61zZabPKMEVhyyEVgsF3FfWdRectSQD0ut\n          se5/nuoaZYaua86O0xn3r8aaESGbGynmWLnoSeIlZpUXSBk/P/Jc+txWdbG5z55L6GOxiSWr2ETu\n          eGzcxSbjvPO8v0HO0fIaIstl1lGzCk2tGe/Wh242nqtHW9OCfNa7fBacbRKJqyXjvULetNXSVqmy\n          J1gRZH7eH4qzythFWT9kuxSVoeijDwiSfLpmNXHDH0euIkJprFqXCkau2Gh9gQTdgHDJWVcstPZc\n          9QRTaePP23o9dqQJybg9d65aYt0PoOSao2cRoNzyxMsOUy7oIf7n/oTR8ihriiavlvm6YiFyxxKa\n          rKs0iEUuIgWBn+p1DFXZNPEiop1jtTZV3jJko4q49bUt6v2btC+t6g6O0bG5Zl9qnUk3psyReg7R\n          7oythXjd5RDmFMuKqmulQVQTWWiKsigXlL3e3n9/NY0U0GMRo9lWUvMCsxmQWBUuSOcqqanKtrSS\n          miJs94Q2uNDD7LVkX17wd/XpKT7OoQzdhQoFGUmVAbIFwe+qTAPWRDcMb1VjmFeZ+LU29cewkRFy\n          YvCXOPYQbzkCLlBWBVXo2EhdVcE5DBevubIKUoV+tSoepcTER0t+q5eZmpgYnAs86H31eKU0TQi4\n          raWZ2YN/6HdFDignfJ+4gu241MDDP7aaVTcntPh2fJdqHAQoA8JA4sViwA7DQKnf6sA/WIB6Iy52\n          6p7CoULqb9/sE9uvuAhWG/ZBMQJc3qjm4iC8kIqmjgPyj7dQAASUAeukn7Y+YI3lCYApcOdFcSCA\n          Tm1ZDgHqloYuDOcKA1XF+ZUF7Z62sNyhb6GYosNPtd4MasDOA0aplYZ0zl5NEeD/QlwwPpprdFEk\n          oBrsg6IKvJ282IBXxHupzADCVdg5fQUAiHnz1RewgirrcwkgABiGAeeBnZS1wiITzcpiUx1mdGDx\n          VgNcun0VViAg4PoKIwMLzy5qhy3oTdcKpcfeLMNwI5ZCo9YgIFNsGdEp5BNIRtcAvJA1eACCgeqq\n          rx7wE8WWgJgmq4gDRMNwaUgBvLmKfrW0mXoTdAbdzw2Hq6i9Q0uWInyIOF4iDxG5DosoIAAwBlLY\n          8lC8gSffIPqFuiDHMBYiCdAE2RhgjTXH/QXqWhNAWpUDetBFitKA5xzmUGoGEK0qXHUBm0V2Q4Vd\n          GRY3wFIVNSgZgUu/uYqH1la4YLHVC6Y22SEiRqn29zRJNxj0+m5gevLU7wj9wDez+ESgxRWOCmAO\n          EH+KFGFTqq31HD5CmWGrsyGuvJYCf5wCfk7ROEJrmMhuhwD7jQffZbMD9qZ7QAUYCOlUbwvw0G5e\n          ZeMqnEE3Ic57DxQKw63Dpg7xlnXuEPyOIADCqlpTAPFZNF2waliIFvBdwHViiLD0le6/Da/joSzs\n          x0wmU4kqoDitEK8CsZquMnS5/z5ekpGvCQrcnEKqVgBKVrvvCNS6ZT0R6CV0RdAX7BIC99DQBItf\n          0+E2ngn8IiHiGsA6EjSVFQXhjQIQCMCEGVOjjb0asNCa21n8/L4xEGsEyXbYZTKFI5vQCpDCyu4k\n          mbRSiwljDkFo0z6HCvQSYXtZVA3pdpYJCPz3gp+RTWf+o3WxWQE/uQRKFsbqw1Idk3ZTQGevTNho\n          XgZxK6ITgSoweMCyElMXyGZNElPTOmezTSsYpeoZEmmJ04LBhiGXzUurZyZG7l4H9i5JPB60VmHx\n          ZTD7IzqMteM91azB1gzNqGDjIFauWvSEVSQbCg/kkCwKKx34UbQb+gpxk5caHVI5LRhuuVr6hj81\n          FQIT2oej2sXsgwWHDRLfhthGGDKYVk0eALoVzYpBVJbaEQbziI90YyeWf0u/7E8HQybFpJAU4Amx\n          w/gaZFDEnyYb2GMNSyE12Lhp6A9otS3125bvuyACJNPSkEBTbcmJQ9n66iKv2GtKrG4CXBF8vEK6\n          zEPwI0d0AjUSz9NpeVU3N3osmgE6QegrZ5sUv/bF7LeaAcRRVbUT6wSG1qfCyUGTNZpvgOXiUPDT\n          M5nIwpsyuFFFhjdZ8tewdfryMNndrDusygiJwOC0dh5bQ04ECoaagrWLLuEapB0iMQ1gwQYqoi9w\n          26mIXsGuTsQwaq0XgnwxlznBLiSHPMDT4ckESJpYwYygFHCyqF+Ad+v3vQewakxy3T9kNi6WWjY6\n          0rCKA9DltLxXIpofPT8pI1zOlVC4iFJlOPdhiZu8dqiluSQERFVs40iwrbV3LR1NAzMBNQ2Rs4q/\n          r9lyeXnCqGiYyIKLuhH4etjAJWF5R4iYQ8sCobsPtzzSPcS6jh+ApUx9JpQnW+Es+FZNg6HEpFvo\n          WuEqLJyEte2lemUAxqcLuqLHYzSWNW7BXjU9QLwWFEM1cNGEW5wLmYYjHBrtw6gNSTfAeEKE5Kyh\n          U9jcZ4ZuOxYaT8Xd9My9KrrEyVSVX2D8TuysdbSGGFMSM5CfhRMQXR0Q/qwrhUSbVsdiAl51YlF5\n          FLfj3ena9e09EIOoIG6XvWNhBohptSeI6VJ0oMJkVqmwrKLVFrw9/pEiEN4K39XiAYPpJao2BxBg\n          9P/fJVyyU1gCSvGsgnTFAYEAS/OuacPtJGYps1CNXVBngcPqkoHC/gHfqV7hmwDyYgTO6Qh4Wthb\n          kRXoqhnmwvqX5pPrQJCp4keksySdA4dMVGJgr0JTFduuYDZAUj+9wSbEoRoCsyyFGpwp9kWrIRC1\n          jBBb1g8zD4etLvCUIciD8j8s0VZYOdGMEjZmNtkXGNaYSStosD2qPzuVosUv1lE0rwtHD6kS8AiQ\n          UWpPGtaNDWAVKMCAi/sYQVBs3n/QpKhLjca0jy8fRnKIncavwyprxAT/NYvuyCk/dU5bMPva6Rct\n          mYaIpYmxiYavp9CKd5osIUq8SkZIKCZFdL+GFqHxSPrxJnlKFlmKCiteC5jHEuaHgB3BLaI7ZRwA\n          a2aLOrFT2EKtIXdE7FUyN7X1YMynaYTESGgqQwOnhcCmG5lCgfXrg2dSsuwi2Qkzqw2CvBYzpLsK\n          UNQ3AVuX0TTLNgj2NUQlkrlVrx5JIWbVlCEAMwhBMsy9mmH2MuHztEoEJ9SKlQxqJptCk0cAogAs\n          WrSvgWjaTpywabJ2Yol8Uou6Uh8Cj5HnwjY1dbuUbxyXevigg9cSILCAEgwQ3cFFqndhsrxp/jYz\n          ZEmeE5lQG9FlmGH8nyk41m42m0UMTdXVwUqG2Wyr/+31A0yUZZQBWOcxRWdJxlDIB6+TYDk1ZIXC\n          tel5dZjIrPXDgM4Orc4kmIfGspEqF9yhZxMma6Oiy9hCFsG1gknax7LA0V73yn7gdRWQe9x/Bh5X\n          QAWlCecnMHhR90MGkUpRbDaEZgUBqMkMmlZEzXknWwTnNMDfbm4BAGRFVQQKp5y1wgGfQB3XXDze\n          VqzZOX4GqJm1PwNPV+1uwsgZeICrbclCXQhBSC2gAqX3MFCeSYIbandhyczMU94MZ8JNjmHbt4B/\n          WSo0+WZyV1wluQTDUmubomCkmOM7QGvIctAfY2358MKdhULdRYDArOEiE8lwgaLORPtFayeAesok\n          3EXCNaum0fG2VZ6JoA5wJ4y7kUly0FwuAwPNCy4EIFRwrcgw628K3oqXKLDSnXEREI5FdcsiQL1T\n          1hcANGzOOVyFdSpRAujFIV1C0981AsGpLFEN/C3wimAV57M+CKas6AwL7CdJiurjuCyNwce0COpA\n          W73KpI25ZH0rJvQVWUJUICwSQm2htO9qTftSbQQBSxkP+DQnS20tGMGslGAY1zottXWk1mUmnEpo\n          GE7JMPQSAPdKJGkVRsh4OoUMl5kV7yYlpyTi31STMZ0bkFLyOI68BKUrwLQwuWeAlyZT4vNKko0a\n          4kKgoNE9WRTF6Hp9NZg2CURzIAYs4soIfyqPXE6G5Yg6m9JxyVI1knBfOO7SvoMvnlimqZJMRdzV\n          mnFOnPKxUd0G95LO28zApM70ge29Wl2oixY3MXnSFJtDEJc6rklq2RBDjFfNmuPZ/Er9e8gruQ3q\n          uIOkz6EZ/r6It5TaPgmCNbpg6paFRQNbHSdZNHDPBgjIh2X2zAjkLIho9G5m63G2+I+ZDYgGNLd5\n          LAMtK9VSUBAmRFlVOQKMog1NY2cQ3ltWAm/tMI71jpYUOWsN4kF+2R5IAQ/wVnEH3pjaVA8GXJGa\n          FvhMUy+FIp/OeVww90bgaaybam4IP5+XUcmJm9UouAW8ioYQnOTHTop+0eTAfltLWiD6LFmRZI4h\n          jhG4imlHq9AOXyeiOQt+gSsAg3WhrSCqXlYaQYii6QrIYKTxHeX1Bt2aWVFspeGwzAwib/yjVTQg\n          Kx6KaXi3KoLzA87J6SsNxOJi/x7DEfAneGozvz6TGd9KI+OV4JM1yICbxIeS394Hpm6pFQAu9Zas\n          kCPSFXA6JrdW1HhtCrR8cy1WJxwvEluqZJTMzKF2EE2SRMx2Atq3btncsmtsSsFNrK9qOSeTHS8p\n          gBzEC0tDlEm+nKn2IUENIQ5aegGiTJCpr2aCsJsU7cDHuK8Pro6xZ8i0GBFm0zOpaapgVDtz2IR9\n          4lfxVrBPdmIIXIrVLk8yGzBEVdmV0Bj6a3MHazcwtWdW81HqGG0Wq4AU5mqrpoBZ6VtqZXYA7fSW\n          c+NB3cVmy48UPle1ATJufqaRHVW0OYrEYqMNNnas6eliwxGWKsYjn7J1S+sHlmBAGc6z3TPulzTR\n          1mpCCtpB0sATdvWVc5nFsmRwqrX5fp9IW/BRK1mik1Q7JsKNEgl0YtkvHPiwvC4DWwAObc4xud+q\n          n0vRU9w9anew/lhYZo+WopBdYFbNawUAXH6MZdcMGCHwcxayEFW6nPURu8CoRABaz6LaHOytSprr\n          RWAF8K3xXhvA+poGYBuTZw+Za9ZMI8wpW1n79xDFzhKTy85OzGe7fX1KzW/ehZF2t4OyyhBJCfWk\n          sivQiiFHrYE5WvfW1EsZWc5W6hOOIN36Qi+uZGUuQSLJBtgI1VXa+qLYa3KZ4r2sT4Hk2KU87nXv\n          5dpCyC47JV/AjY8s9EXYIciqVYjIJ1HQ1YISl03ngfwtwZQX3LV1qzAblzX8YE9naabHMFzOc9st\n          iaE9FZs1rs3QCExhu+UdSHKL5aFO44GZEJ5WyzRdr9bmTXp8DOs6K2TymmQweziW1QJSNy4wzTyM\n          lyZ6gDERTDqDDvFh2HsYy/uRPwFw0EIs4gSgPO0t8U0/O8FvTESyA62pm23wgjUzWzBmspoEMV2a\n          BjJ2v5yiAcCkuLGwrwIUHrAsuSV0ogcLfbKNTysCycgEBUKSm/d3VmshzNCcpDt7rHsD5JUcij4B\n          ybu+ErSWjSThvCfWujS4qdDTroBssgVT0VRllWOoFCCCLc0CCwQ3Rhog67F7wyHAc9ENqLAe1qHL\n          1ilugsBEvOut4ntR3alhGtiyCTIt7WJkOUSxYIlNyq1Gai8ESJqKPfYoQ4QB9q20WOeyXDiipWDT\n          pgRXMDQzedaVgYkmxma3JkJmv7o1Z0Dr4UQ13YYvWnAJ02XtppmNnb0upfNuGXhSGb2OZXtQ+XWy\n          AS1WOukFcxCeRrHGyiuxuUZOT/Mwj5aT3XGhXaTAUKHxLsKRMS2RHfDo/aACeIIU4mHrmEoezyKt\n          q/8fOqiZhEWarVqG2IRaMQ0BT9lz9xoX9sXqbOzJKMJIM5bUgyUOKG5U+bMhd/rTlczvBlnhgCes\n          syV+yD5mQ9GTLM0VXONodAwHS5W1KiVspZUdL1YYDE39nJtYGJ3npCE/O8ysMEzu5zA9OA6cwKKA\n          j4rRDtbKGmRVaszTLPJFQI77kJfrXJjit/wCieFGPEHoNdpoljQhidJaVoyrdz2hMUxTSg3iliTo\n          FCJck4cTJ649ojFmEgzyaUr0ogAC6Bjf8UgDg6xBusXmtgY1sL+vzeeAIEqE21C+24pQnhITCBoG\n          FLryUFrhOVeRiYWUKrl5xcZsz2QQa4SJ94RUqdFkwaHXbumhTVLp2XUDm6ixY6uIspdZOObTrAeW\n          BC4abxsKBINoZn6nMTzduiymzrsKqe4QAjCBdKbOPcGmK9AchCqicnR8ikgBJhGNTe3n7JB2nQYE\n          TH0nWl3ZA4qQFeEbIzdFVI3lJCUdYktYxLdGHhZQrYcyOLDDOvfp0IrFrn13DWg9iK2y1lKWyJA0\n          9LszsBZ6e6K0bCajug38UrOEJixZ84QVtWta6AvwU6VO1wjdrHDG8VXNEp+NAalyAyaLSMvadwsr\n          KMoWZLpdrTsQbbfBBzQXnJehxwqpVuz14JI/K15eYTZeSvOA50xLjV2DUpQKWV+aMayAZFVdcWan\n          c1jBn7MXtNx+nG5D52pafZ5NxoLwqDY4gS42bEjRMScB7EJ2hOaaBqdaKHCAXGrXxLGVDLYd4Ect\n          8cmVk/EO0Q7z+isPaxxi9pzNxdYEnu78oNf32yoBHO5N6I+M55xKvK3E6tVA5Sz3qOaIgK8SRo+k\n          MgCciJO1NP0ho+J5vcuZsUtqWasoO3irPRY+0tLhwORkm2uqCI6/h9MVhRP3+qAmzkO3JqxzEz0i\n          dXqpHT1PgtkNjfdhI1cmY7Fn1zRRp2Jd7Q+R6ZYVp4zkzbUxcTrNFKRyTNPybsujnzYy52Wm2Uqr\n          mdtGZlw1CHLo1oSdxBctQTvvkwsug9p4PNqevXLTrCVZH25PegmiTc2Sb+6ys1nzmrYoMqW1k5xg\n          WTsGyLLGaWmOZ5E2KklnmgOr/h7J23tijpIaduO1pfoKJ75YIgFYXdulamWC3UqkzIRgsVmtGY23\n          zQXjt5tGXBdtRUcRQmUBgVXDd9NkNxPX8RDPQEKqFJGwdb1qI+p5VBjT4aN07UTdDkEsX2PXn3E7\n          jyPnSJZj4lbTQQjSh9UiGcc0BeeIJOHSrCjSaAysONe5LOUcdgCQZpUpKEI2Ht8Z1jWAUwPsQbDQ\n          lfR4zMGe+744OtDYzJkVbKsBAcEiDOiWgMHJSN47MRRt5Tv0uDAY99T9wXtx8gB+3sbu9c6yio5f\n          qKyhKe1WR95dRK0Bl6QzHYEXoU3mENiRrOVv8jvbHM/YbsfWhAe5A6JlGbjBApAV1hAYGeuXVS01\n          TxChqTktB/av76ZebGLLPv7Gztn2BIK+nsKw1zNNn1naYgUS+oZqAwbSppM3q0OPUkI7L2ffM9Sc\n          NV3q1ETtIgVG138qPpEw3E1X2XVXYj4ZnHCMVq6U7m6902Yywi9blLVJXz8FQQ0juFPWZVd2Adu8\n          A6stw7NknHJmoc1hbNfrYVzJleABtLfyH1sSZliVbWJnLQxjaLy6VcPGXNNmd849rsaSnbPA5luv\n          x8kOM2Dp2teOyIRxgHwTMWM1VzImJ3dpC/xgH840icEzbbRtMJ9jDeywzda/eWrALyyua8lpp2qX\n          lKqLts4iquWwG02VIwJsUwOwhUPRFOWp/J63UTF23TGrzzGYnVhGx4C14lRC8vhspAHHMEILtAkN\n          YmKoFYdfgL19RjecBbTTJhCQGtycZV+quWEYBq1NcgT1NB+0iIdFL/um11lLDcSnGIeBnrVoFU2r\n          9Q/OYEzr0k5EXTZ3nF2u48mwnivvyyYPTQOxP0Rb206Ys3CokjXkcniy4UgoTlIi09V4rtk5jlZP\n          kvGDiLQaOmWCBW+FX3uIaSQvbO/2VEMlhybC3Ll6n6tEumNyfuxkEkebTtk4bqwIHmlrrheH8Xh7\n          XDh7Nm1SD4faaBKAoFObRDjmQlvSOV232DfZEdfn97TNZvLsjF7kM5TeHdG2Q7dhLHoaSw5em8+2\n          /GrpIh9W0E3b49XjeTYTgs1kYP6ebCT7C0Y4+W3yFLTbvzO/IaCLyX+V5MT2L2ZjlHLJlIlSzABZ\n          p/VETU6RsGQyvrq05AnAntyUc4x92AiSPZpnPCHIfpsvRzBgCYxg7DR0tgb9gScJC+cIOQednjAZ\n          hSXvGZjGaGL6WZMgCCDZDZG0fURHOVyOLkhXsdnvTB5lyWBPphKUZsbMdqrWmxBGBD3XjCrTCMsG\n          h5ACrhmXR9uptcErpLuK8k3bOzjBsH7XtG8axAlMp4OHYKHCWMY7YaOkEJtsuuMM2BIzh7QOS9ua\n          cgcon3b7AqfpLu2XqLQ7SZnidQHTK1WIX9PuBLhNRr9aHYXQa9bPmyu/GYLJGP47Bk6eeVEkF89e\n          HOXSTi413T5hvnDIz0g2bxWe1jBqI61n+KCOvDGN9z1Wq+ORcwu/oINIyXDz0G4TvnzQknEgrn3k\n          rBcFl4VRtM2LBP5nW7eOGa49DSezsW3GxlQoDfP97Fs0zop5RhB7iEKwNTueVT4vwFe57xpe7RDf\n          chnY8yKQP++UvXWSMV2dzKzveVfeLc3xgMt7iDXH8P6k/sx4emp/O3xrM4YK3XUybsL5jg7OT+jF\n          mnigfqnagG2I2Aijg25bpeRfyriTCklX1xIiRx5qrfHoXVnA1owYlGGMvJ4Tko5DPa9t4eA3R0II\n          v2rYDRssQIoD62x/lCww2WjJRiVXlnCttfkwTf48qoNMAVgUn187+/IJk32sZSMCzpNCN3K1mfJY\n          RPE7l0iJMtvDToiw7lxoJ7xwGJkkoIrGdcZBJqvinobOINYAqjcsVBZAkjOdjny9zKx3V6bUnCn7\n          dGvAVB/+sz1eazppK3W97Sf2Hohj4UhA41lxGHTRsAYCB0jpo/JzGdpKDdwYtfYnOeQHfxvRe/EY\n          jLx6n+ONjbUOPcZgRoQt+7j1CWfCKMm1oVPxKENB+++VmsriudbUYGGqze0te9KRFWNP88jxHuRq\n          WxHxaiA1mZkp98MwW6sAIe6G7mk2nDGnXWhhJe53+0Fwki2qotRHR7kWHka9X79ywczTnPSN5sx2\n          w6VkNf57oLbdhsV6a9XKxekyK3iUUo0lPbDSrmUilmiazbxuI1mpkbNwpnc1kxNkOU/WHSwbvHVO\n          TT8Jyl1nU1qJ4L2Jq36BweVj1rJ7WmDE2Fer3Bs8VkkLZIEiAOzdq/McvG2WBBJoLsV24NECAXFT\n          ju3j2g4F1Aw1isHsDI+qhEHuQnS/Fqhs2Gh9eOzNsM3ZbkKB9uB1VHqKx0s3vGXv0Ugd3W5PO4U6\n          UEHOXDm4VYQgKokbcBkrevG2Gh1Gwze4E9Av27lTFFrDOw65gUfk9ETjVdOoa4Gaaq+D/iK2KVKh\n          6ZyDZtOD5T6vBztxX4v2fHaT36fy6FTNu0HaC3Np2uzoCldT/ZqVMe2eMRtguPn2jAOnFhqY3zAY\n          SCSqzHi7bOfKsCzejKgmSlo7LqtRgWxtVGtlvrpZbHqc1eqtEY8LBzkTQAswMRzLszqRm70uGdTJ\n          NvYAV1LLCORbMdn02wk5p5EVZu30nW1lZ5sTMWqChgDK6JCD3dFmj3za1WMqE+881LTeZATpc1NI\n          DW8W4QM0aStJJuXMGCScaFCmq9JuXLR0wOzpLvVbayeHRo7v6bII3lE4mgXilkVkwjJ3H2nHlK33\n          c/YwZjgBVyyddpFodnLy4zkMwGGVLNtFW8dL2NpOT+t9AqxdasBdsSy/bMcGhF8D2gqTSpayBYbS\n          WyrK7r1XELZ1fOh43n2zmg7cBAxhldVaDtm/Zbc/nEa55H0ToTLOGD7rKDMWabtlzXnH6JhDw+pD\n          G+Nmdy0bvJp337wRII7cXs+gXax5WGSVAb+L6t1bReAoWpnGxTvelWr4+DG1ao9uFf/FyZqWhd4Z\n          MWUWDII5HUdA022D7vPK9zDnIguMrIWDc0jpjR+PDUxdy3Kne3nhIezSrD1wc9lFb/rVq0enRyt6\n          GQOMWLH5ldr8dHFyirZus+MltXkgoGBB2ebtIDpIdq0KLyO1a3JHKBo420Xrcbr4mqs2LRLyzrhu\n          BfF9I0pYlzWL8jqdgmT14WQ5H4Jj87+2Rjcgfu8WUcn5xgGcydpbOAejqk6fy5kB8xFZJXJ0Xv4j\n          zm0nvy3XVwGJ1fow5Wq5QrvX8zop3mmjMTDLIl7iJ/ZVwivHFOhdtumq4KxwVF4Y9NoEA8I/iMx8\n          NsT1CgLY3WBV0oVjEG2pW4tsOjAngtfq0Q2CGyN8kVbAecgazbO6Hja9cuR8mIQD/za0wQRBSNaO\n          sNKJNm1YGaKjrIXSse9l6M4XJ21RL3fCE4reWJHZIKL3kXmu53E5Fjuk7UJYJ1W/mx0L3j1bBN1X\n          TgYv5jTs4s8r39QqRwI/Y/M99LS6hzoOK0MkM5aldcyYP1qk4Tetvr/rZMoyA0rINsSx8Qb64TeS\n          kdpe1dSVTfIp6rq0qPhIcdZkWZxvN/OqBcis1trQV72C73HT1xyWA+cVMWFMWbnk4jIWu/9br30m\n          rLFbXSeH2VpI3bEry9sceM2BFeUyE1E6r6qxialbc1Zr7Dy0ax72LB5FFbxyUA0us3CITB+f/XX/\n          7z/x33/l115+/fLp7fPLXz68fH37x9fXt19/evv06Zfffn6N199//fj588v+0v/8/vHnN3zpj/3H\n          L3/7+5df//b1P75++e+3337Hx49VvHz98vXj5z99/AN/6J8//C+eqQIvHYIAAA==\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - X-Request-ID\n        CF-RAY:\n          - 9d0a293d9d0fd8c2-SJC\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Fri, 20 Feb 2026 01:16:52 GMT\n        Server:\n          - cloudflare\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        Via:\n          - envoy-router-canary-6bddd69c68-gnt5r\n        X-Content-Type-Options:\n          - nosniff\n        alt-svc:\n          - h3=\":443\"; ma=86400\n        cf-cache-status:\n          - DYNAMIC\n        openai-model:\n          - text-embedding-3-small\n        openai-organization:\n          - future-house-xr4tdh\n        openai-processing-ms:\n          - \"69\"\n        openai-project:\n          - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj\n        openai-version:\n          - \"2020-10-01\"\n        strict-transport-security:\n          - max-age=31536000; includeSubDomains; preload\n        x-openai-proxy-wasm:\n          - v0.1\n        x-ratelimit-limit-requests:\n          - \"200000\"\n        x-ratelimit-limit-tokens:\n          - \"200000000\"\n        x-ratelimit-remaining-requests:\n          - \"199999\"\n        x-ratelimit-remaining-tokens:\n          - \"199999996\"\n        x-ratelimit-reset-requests:\n          - 0s\n        x-ratelimit-reset-tokens:\n          - 0s\n        x-request-id:\n          - req_cb0ebe3e6b8347718dd36e37dc2bbabd\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body:\n        '{\"messages\":[{\"role\":\"system\",\"content\":\"Provide a summary of the relevant\n        information that could help answer the question based on the excerpt. Your summary,\n        combined with many others, will be given to the model to generate an answer.\n        Respond with the following JSON format:\\n\\n{\\n  \\\"summary\\\": \\\"...\\\",\\n  \\\"relevance_score\\\":\n        0-10\\n}\\n\\nwhere `summary` is relevant information from the text - about 100\n        words words. `relevance_score` is an integer 0-10 for the relevance of `summary`\n        to the question.\\n\\nThe excerpt may or may not contain relevant information.\n        If not, leave `summary` empty, and make `relevance_score` be 0.\"},{\"role\":\"user\",\"content\":\"Excerpt\n        from sentence2: stub\\n\\n---\\n\\nI like cats.\\n\\n---\\n\\nQuestion: What was it\n        that I liked?\"}],\"model\":\"gpt-4o-2024-11-20\",\"n\":1,\"temperature\":0.0}'\n      headers:\n        accept:\n          - application/json\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        content-length:\n          - \"810\"\n        content-type:\n          - application/json\n        host:\n          - api.openai.com\n        user-agent:\n          - AsyncOpenAI/Python 2.21.0\n        x-stainless-arch:\n          - arm64\n        x-stainless-async:\n          - async:asyncio\n        x-stainless-lang:\n          - python\n        x-stainless-os:\n          - MacOS\n        x-stainless-package-version:\n          - 2.21.0\n        x-stainless-raw-response:\n          - \"true\"\n        x-stainless-read-timeout:\n          - \"60.0\"\n        x-stainless-retry-count:\n          - \"0\"\n        x-stainless-runtime:\n          - CPython\n        x-stainless-runtime-version:\n          - 3.13.5\n      method: POST\n      uri: https://api.openai.com/v1/chat/completions\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/4xSTY+bQAy951eM5pysgGYX0WNbqeqlVdtcqrJCk8GBaYYZOjZRoij/vQaShfRD\n          6mUQfn7PfrbPCyGkKeVrIXWtSDetXb17k33eEH79WH97e9zazdZ/MvpQvd9vfn75IJc9w29/gKYb\n          60F75gEZ70ZYB1AEvWqcpvHjY5TErwag8SXYnla1tFr7VRIl61Uc8/dKrL3RgJzxnX+FOA9v36Ir\n          4cjhaHmLNICoKuDYLYmDwds+IhWiQVKO5HICtXcEbuj6nDshcold06hwyjmUy00NAo4aQkuCuQQo\n          iM2Jk++ENXsQWhE+5HI5cgNYOCinoUDtA/QacZS7y7xigF2HqjfsOmtngHLOcwke2OD1+YpcXtxZ\n          X7XBb/E3qtwZZ7AueL7Iw2YnSL6VA3rh93mYYnc3GMlCTUsF+T0M5eKnp1FPTnub0GR9BYk7tDNW\n          dp39vV5RAiljcbYHqZWuoZyo09JUVxo/AxYz13928zft0blx1f/IT4DW0PJFFm2A0uh7x1NagP6s\n          /5X2MuWhYYkQDnysBRkI/SZK2KnOjhcn8YQETcHrqvigghnPbtcWaZboTEVZmsrFZfELAAD//wMA\n          txMRVH8DAAA=\n      headers:\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - X-Request-ID\n        CF-RAY:\n          - 9d0a293eaaf642ae-SJC\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Fri, 20 Feb 2026 01:16:53 GMT\n        Server:\n          - cloudflare\n        Strict-Transport-Security:\n          - max-age=31536000; includeSubDomains; preload\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        X-Content-Type-Options:\n          - nosniff\n        alt-svc:\n          - h3=\":443\"; ma=86400\n        cf-cache-status:\n          - DYNAMIC\n        openai-organization:\n          - future-house-xr4tdh\n        openai-processing-ms:\n          - \"438\"\n        openai-project:\n          - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj\n        openai-version:\n          - \"2020-10-01\"\n        x-openai-proxy-wasm:\n          - v0.1\n        x-ratelimit-limit-requests:\n          - \"10000\"\n        x-ratelimit-limit-tokens:\n          - \"30000000\"\n        x-ratelimit-remaining-requests:\n          - \"9999\"\n        x-ratelimit-remaining-tokens:\n          - \"29999831\"\n        x-ratelimit-reset-requests:\n          - 6ms\n        x-ratelimit-reset-tokens:\n          - 0s\n        x-request-id:\n          - req_6b22220044684e98a1b60bb9577670f2\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body:\n        '{\"messages\":[{\"role\":\"system\",\"content\":\"Provide a summary of the relevant\n        information that could help answer the question based on the excerpt. Your summary,\n        combined with many others, will be given to the model to generate an answer.\n        Respond with the following JSON format:\\n\\n{\\n  \\\"summary\\\": \\\"...\\\",\\n  \\\"relevance_score\\\":\n        0-10\\n}\\n\\nwhere `summary` is relevant information from the text - about 100\n        words words. `relevance_score` is an integer 0-10 for the relevance of `summary`\n        to the question.\\n\\nThe excerpt may or may not contain relevant information.\n        If not, leave `summary` empty, and make `relevance_score` be 0.\"},{\"role\":\"user\",\"content\":\"Excerpt\n        from sentence1: stub\\n\\n---\\n\\nI like turtles.\\n\\n---\\n\\nQuestion: What was\n        it that I liked?\"}],\"model\":\"gpt-4o-2024-11-20\",\"n\":1,\"temperature\":0.0}'\n      headers:\n        accept:\n          - application/json\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        content-length:\n          - \"813\"\n        content-type:\n          - application/json\n        host:\n          - api.openai.com\n        user-agent:\n          - AsyncOpenAI/Python 2.21.0\n        x-stainless-arch:\n          - arm64\n        x-stainless-async:\n          - async:asyncio\n        x-stainless-lang:\n          - python\n        x-stainless-os:\n          - MacOS\n        x-stainless-package-version:\n          - 2.21.0\n        x-stainless-raw-response:\n          - \"true\"\n        x-stainless-read-timeout:\n          - \"60.0\"\n        x-stainless-retry-count:\n          - \"0\"\n        x-stainless-runtime:\n          - CPython\n        x-stainless-runtime-version:\n          - 3.13.5\n      method: POST\n      uri: https://api.openai.com/v1/chat/completions\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/41STW/bMAy951cIOjtF7DXx3Ns+DjsMGIb1MGAuDFWmbSWyJIhy1yLIfx9lJ7W7\n          tcAuMszH98hH8rhijKua3zAuOxFk7/T688fi++23fduYn2aov3zynfj64cf737tU7bc8iQx7vwcZ\n          LqwraYkHQVkzwdKDCBBV0zxPt9tNlr4bgd7WoCOtdWF9bdfZJrtepyl9z8TOKglIGb/ol7Hj+MYW\n          TQ2PFN4kl0gPiKIFil2SKOitjhEuEBUGYQJPZlBaE8CMXR9Lw1jJceh74Z9KCpX8tgMGjxK8C4y4\n          AZAFMkcPMHQgDuCZVocYHnzQgFclTyYdDxoehJFQobQeol66Kc1pWd1DM6CI5s2g9QIQxlgqR8Mb\n          fd+dkdOzU21b5+09/kXljTIKu4pmjTR4coXBOj6iJ3rvxokOL4bESah3oQr2AGO5dLeb9Pi8wxnN\n          tmcwUId6wSrS5BW9qoYglMbFTrgUsoN6ps4LFEOt7AJYLVz/281r2pNzZdr/kZ8BKcHRdVbOQ63k\n          S8dzmod44m+lPU95bJgj+Ac63Coo8HETNTRi0NP1cXzCAH1F62rpuLyaTrBxVV5kshCbIs/56rT6\n          A3yOowiLAwAA\n      headers:\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - X-Request-ID\n        CF-RAY:\n          - 9d0a293ead299d09-SJC\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Fri, 20 Feb 2026 01:16:53 GMT\n        Server:\n          - cloudflare\n        Strict-Transport-Security:\n          - max-age=31536000; includeSubDomains; preload\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        X-Content-Type-Options:\n          - nosniff\n        alt-svc:\n          - h3=\":443\"; ma=86400\n        cf-cache-status:\n          - DYNAMIC\n        openai-organization:\n          - future-house-xr4tdh\n        openai-processing-ms:\n          - \"452\"\n        openai-project:\n          - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj\n        openai-version:\n          - \"2020-10-01\"\n        x-openai-proxy-wasm:\n          - v0.1\n        x-ratelimit-limit-requests:\n          - \"10000\"\n        x-ratelimit-limit-tokens:\n          - \"30000000\"\n        x-ratelimit-remaining-requests:\n          - \"9999\"\n        x-ratelimit-remaining-tokens:\n          - \"29999831\"\n        x-ratelimit-reset-requests:\n          - 6ms\n        x-ratelimit-reset-tokens:\n          - 0s\n        x-request-id:\n          - req_d10787eb9f7c47d0902c2fc243c1a738\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\nversion: 1\n"
  },
  {
    "path": "tests/cassettes/test_partly_embedded_texts[True].yaml",
    "content": "interactions:\n  - request:\n      body: '{\"input\":[\"I like turtles.\"],\"model\":\"text-embedding-3-small\",\"dimensions\":1536,\"encoding_format\":null}'\n      headers:\n        accept:\n          - application/json\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        content-length:\n          - \"103\"\n        content-type:\n          - application/json\n        host:\n          - api.openai.com\n        user-agent:\n          - AsyncOpenAI/Python 2.21.0\n        x-stainless-arch:\n          - arm64\n        x-stainless-async:\n          - async:asyncio\n        x-stainless-lang:\n          - python\n        x-stainless-os:\n          - MacOS\n        x-stainless-package-version:\n          - 2.21.0\n        x-stainless-raw-response:\n          - \"true\"\n        x-stainless-read-timeout:\n          - \"120\"\n        x-stainless-retry-count:\n          - \"0\"\n        x-stainless-runtime:\n          - CPython\n        x-stainless-runtime-version:\n          - 3.13.5\n      method: POST\n      uri: https://api.openai.com/v1/embeddings\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/4xXy25lRQzc8xVR1gG13za/wmqGRGgQDAuyQJqfp/reMKTrDBL3RlHU6dPHbZer\n          yl++e3h4/OPjry8/vz7++PD426c/Xx+f9trzh9cPWPkJfz88fLn9Pna+/P7x5fn50+dfbttv//z0\n          +fnlL/xvfV35d9M/J+3P+mG5L18ST1/Xvsei+rL2snNV2kNX1tP752WFi3ofizop0nEu4vFqET13\n          dq1lSosSGupyvt40OxbFpCtUIy6rk6Ez5+qSbFttZ1h4vRcOyXMVeRHH5c5VsUzv5sQsxUeEkxgd\n          Nk63CHMJOtekVN7fdx9aUjFyBmtT2ZP0+lwT9DAqOD0UvUl3uZ+5RgZHKMiFQk1mUqWlMs3pRb1q\n          pVGlbWYuaU48HnPuTI8poXwCUMgS3dJ1PO285upc5XO+3ZClnVC6O/biTsaQmLFppftLuCF/9DKr\n          0bRILmgU3QpoAqoXpS8jrXsIUG3aRjsdrYP99B5fGXgZgQyIRqUo/vCaJERLo3ZWBIlc6WjWs6fV\n          dVVR+6L/8LxebuVm7ynhFpSM9uiZvgToK5x34ltCvRcZgi8XxVFpX8pQNRNjUEeifSkqMx+14UO7\n          BGQX/4OA0GeAxaXNCxv7koKMkKI295w2Wdxs0yFAJ0WL0iAKzlftgjV1Ria4lS6GpETWUFg4AI2F\n          a3DDLXThOPc74JJEQFGmVC8Q80rOq0IByojmbAFsfoItqnOcaAWcAg7RiwLh8Q0uKhaj7S5Wy0H1\n          XBb3BLXRaiqwqRQBmiDRGcqyYAZtudAILoYY6NwAaa1mFcLziHjRXiwpKFKInC0aFMm51c1QfkEc\n          kn4hstl6xdVuREGLu9/Q9EWdaAUqIR1RKzQzkza4LcqVkbUaH1duewDGi7ls69iQPHtrjDLtiaC0\n          WUYlw4uAUOIdOAww1IV4qg9sv7FRVTMQwC9Rq6hesAzil3SDytdIkJAPsstyJsDRRLLHma5NZ8wQ\n          uwh5oSOoAQrEIYRdOHK1wnnZYkl1UJSdJXfUET+0c/eSG2kX9NwZ3XB+Delv1sgZ5QTAjMyVpEU3\n          6qjDQ9AeJPO6dZdvBI+gw2CxhmpBZjkpNQ1NJbgBRXAEdALoaUwJbQnWXBfAAxgATBsv6/TNl5zQ\n          sIYlJZLECUAhNSLsLLDhhCxovB/adXejqAB3AVzezahQCgeG9ryWy8b7sJ/I7ejiIqi+3RaZl33T\n          Yjr/hp/c3gGqEwxrmAwXciSBJtZmzoKlqhxyaTL4gtIZGFbll1WUFZrMCXRIyjBn2dpp4PljM4bH\n          IhDtoaqSBeWOTQoXPJJZxDmYBcA5NGl9U6RBeKtLSaQxIrB93KaqQbHslbX7sOpved0QYhaBJ0Ij\n          UGEgiHJI+r0JBNREQ6Ft68HMAFg69ytSpSghyx4QgMpwUKgpqIH939Y4K35XKjywXcRoz2TKBmZB\n          pNvJmW9ulovwyeBuNKjB14J1CNqgYXhNqvV/MCYIH+6NzPa25Qdf3FMIT4ZxnSYjgJCDQvEckD8q\n          CAKAVeOcbNFCw/AFMNHKcf+7fa3LBIdpGJmmJkZMG4VM4wZTezGkAUtNXYXUAZY0JcPcoFKcJ54/\n          34YSicv0lbBXqeTSu3ooIMxO40PDD9AXu6mLAoWl1eABVPdIMqHMrPB4SgYroMtC45NZ7Ipe/Dyc\n          pFwmdWQP7p/NScUeoUiA0JWBfmcGxIUxPZDagNg5g/AVo04iCvrXE2f7UOxETdna7OYDAt8H+zcA\n          AAD//41d26okxxF811eYfT9QlXX3vwgjo0UY72qFtQaD0b87oroPeCJqNMcPMhxmZ7qrqzIjIyOy\n          N7rCZelaAcbhO+r6yPkjbo4yZa+ViYXVAI6ojgJATz+AVUqyM/ClGSuuh5p4wdJtQlTX6iMDBSII\n          N6vpGrCofO1xYxNkI6wti6FYFuUlAM8GnqMcl7Yrbt0ZOMK5tqHBBvevzCCulkhQCR+cYdyDwU6U\n          JAjkWjADSCBvSWwg25Vsbc5fnHfNrKkY1XXJBihJ+iEUCXjEQ0MFojs0Y3uXIjEfdSDyq+7wyloj\n          F0MDKFlzF5hG4DaS1ueMj1m5VDKDS2kX8qZKRCLnYdtIJrH66YowwO5DabvesNpKWuAgolaZErga\n          nuMqutp4AsHHaPVm4JAY+A2cvaIkYWs9qvwRh4GUjBYaGY+22KZFjpsaZIHnioZ+PBL8VaFDXwTQ\n          kiCjkuO0WwUktpof2wdlmQIPxLJhn0QFErbZJoBbNUIMOB+wWGmAjCAj27Lgn09JMrEXeto5rCju\n          AcoVJeISYuoFIJvPKjsLYQtRXnknFFD4sZo1eeHI2jXgvCwHbwodrshbEbnC2M/NfAv2xVbryoaX\n          QkY76b22hfSlLGExlhVZqhjDRL6CIV5hMqJxLkPhZJCR1qpoVezNbjgbeChpEEGZPpafbeUT346x\n          6boHpiSp9TL3VdFbiAE81xWoM8towNnf2uW8ZBQvj09gs9+jTGMe8dtMtBpwkYvwZ42XgANDc/dA\n          XZeScbqon6aV4KjNvfFSgdQesS9+CdXmklttPOyCkvHz2FRNszG2VETXNhewWzOaHKun1UQlc/+A\n          8a821yT7rIkBYVi7NHiiePYSrkvH7Q+NqsTikrOJRnKykhi4o83QEIhtjpO6jBUayBdVC92OlF0E\n          PLbJPlG2o4qSoEqVCOyfmuw+4D5EG23+tHiIilf8BIjQZl7ZUV0Wqo1KDqdqXseNJgVIbWD3Z4GY\n          ONQ4fJGV42fxKwlsNWwJCzUo59vjQbuSJcIN4KdRaJuYkWcIjIzyWQlHbDUmN9v/M5wvOzRq2xzY\n          /2GUaxTtUZ57Hwg0yGxFM+PEwdBuQiB8tmTdq0m6cVhcBaKXg1F51m2tgregJcUR3GT22opQoA2J\n          Yir7gsIfl+/116iIoE2+FQh5av+tkwS1tIQDUDWxIy31bGgBWLxo7Uzi46En+vYUGSgxeoEVnGu5\n          JD+9V6ZG6DeOhP3EMbVKxyItpV4Cj7RNRYAVsb8ogZ0Qp2teS9LfGCXpt+LZLePrSVJlxbCAan1l\n          IV+tyXttM6x+a9PI6uTN00q23hIdgkVf+gXc6ijV9WbbAIrXaIUVaIp/OomCbM1bVPldGejosXII\n          JYDDM+tDN+tKyqtH0u4vQAFRpJ4ehjGF4IRqtlfIP6BM1NIRj7XlOqzTWma4fqBUa93Zbb3Xo0ii\n          fl+A5woLAErssFD9wVJuyjMABsZ5V7iFomkZhRNIbbVqzcEV9P5QwoFdytay5BQU/AQaTGw4TVkB\n          ZD60jmIdEU6BoWBBWHo8GzjvjRy2nGKeuGlxNQgvlOqYnblBtoumgKsZiIRV7VJHYWD/ANqrPMRR\n          PwQiERwqY3Mzvng3y+XnkC5LCI7FdkcpoX31RiIwdeukdWBJZeEQ75d18Fva8iQTkWAHWYkZSG91\n          ah7pLRuzik1oPDoDWdGuYSLdGIqDEW80Cx7DCBlMgDYp0IFtUPeO+MB5dxpz7wtgEOMwF8GlNmEU\n          3b4zcEVhJJJF0cKg4ExRbqAYCMlSH37hDTVFNrnjVouC41K9swcIgsooW3cUTy5pwkLFuZZ1FQKH\n          yvYZijVs6qbwGI8E8UIeIE5Vs2XBsua85FbJshmVRbJydI9qrVGJJM+q4Kx2a80gNz/0oq+kC8ir\n          X4skunAulBumMgmYRzEv4lIoW+lF89sJX90CDByMoYoAFrNIpwLlgtxRMlqyDX5yWUs/1yWrCzRZ\n          2SDUzgEKn6EtaQSm3kwwclQMnnWPhWFzauMMFdFa3YQCQLjsPsr55o9VKXQ7coG1aPDvF9f8BVG0\n          byv4Y7Lra8aZExYY8TYNZXkSinRdk9wQ3fssJnq0RlgeZZg+dessTImEXyEhqetUcDy6izt3O0pr\n          nJPs9ChUwJoguqiiAig1ty74gGUiwEzRDif+p6Inxgx+gcSXoFhGP3kKOlR/5DleSoOuqLdbLGEN\n          KWz3KbcQNfBgtBdBPa9kEiT9HPI5Uh+UiBlN0o3VRsRqD0z7FciQRrXBTuFjMYXjwpMO62Wias0t\n          qaIBOSMlReQ4KosqYav/cYBCAUpeKP4VCaBMQDbXQMZOTOa66hlE3slLdwHWoIWewYbMLbVe6+Tp\n          NMXjnyNcLNNm5TE17i8SANVqJYY23fCJ9C1isbXEcA3Zympfm0uxs4tjKwxYr8ntHpnVMxFfgF6G\n          nm+Su6UNY7wK9izOnjZ862C6U10jYo/8kXsRmEyF1SZiQWXLqCu7GxAtm4DVFNQXcGwkx42vJ2Po\n          PSsAeJOfGmX2djfMcRoF0zG81WmUOfXC1jKhMlqQeqZ4MpuwhhIU3RcIsNRW6x7CDwFrKN+NA1pD\n          MzdqflZBGuJXW0ZD4b6CqN5uYuBJHLqtQBoqEavkPaxzBlTUiz7cjIr3QfHw9icEDwLBMC0CFVZN\n          GTr6OHI1vFUoENNMh+CHpKAduTFIktjxmgiqVsSgvEu6BkBwo5VmCqGt/DDpVWMOTdbVw0dV0Y+j\n          xb3/Usl8d5+63gP1ZCNbMb/L9qlMLzOgt1mwWKsr1Szs/S3NRbbvSj/h1JsWiT3RVKxsAD4PPaLu\n          8bibP4mstGxEJCCEZFuWtWZZ2qqgol5rrDP9zAbAltWbrI5MR2iNWhF/lwstcPyl20WjhrlKTl1Q\n          eiKqcBcAldhzuoSjkcHrig3XCOECMuvWZfGwVHpfPE/hQrtpuU2+d+2CGS61YW8RXz1VwTSRPVQJ\n          wChhmhhUYwiACjhmMkkKFg9Hxor8FuqUOaU4ih+1q4ElGexhm1iZpLptiQPcR61CWlQVOex0KXxp\n          ZcypCmAqRU3tiy8sVQkOwL0x8GtWYTJeFWtAILD4F9cd3aS1FtQZDucJUFpl/SQvS8S+CDd5CQyl\n          hMTla3nQ/mJcK1IR2YcPuSdit3W1hbMoKlrlIxJYYrVesyoNaSrrrzxYV3nayXWW12LVo9y57ICv\n          vc1MwYCpsCnuV40R9kt3/9BiB82g1vH2W87Osh05dDYhc3MMnGd2t11m5SnkoVsRbnF5o11Kyk4W\n          F8NcIqiFVqjCCFkAwVXJVoCUqW4MthHHsts9dgwrO7RKVCLgD/Z31BMzHiW4mzUAFlCyOaPsrerK\n          3AbEFFZElECCVWFsZSBTrjJTVmfOrpMO/8ylHH2hiOvV2oi41ZWbKVmwgniGIacIcSC6arvZ3VWw\n          TO1dFuKjo6ooFrFHpkRJgAD+VFtVYyhieyiDyd440rgiNDw+lOPDFKPYg3lZL5v9htGXug4Yj82O\n          EVQA9mn2VMRniebIBs2gY5k53NqFR0BKSxuHY1AToYEM15q0Sif2bZp1C/vGijsaqkBLMAi4YXwA\n          z+BIGh2OYpQ8NtOkQB3BsZkcK2dq4pqV892BD3FDWeUjjawgf7bUTIrERfRpRGMdyk1jFxv5x4AB\n          mCWCDODAleSHoiOstFVfWVzezbwJ503bmcyHAjCPovXzqmBXsXFqZTeSrqmZTxLrOhkITKxKPDaN\n          v0KOslYgDuxQtSy22lSFFzmpvFp/xV5dyB/RJutKTYYhcT3jNpGGhrFvSEJZi69OBarFVnp0THmA\n          3LYUeNOEYe4M+puQnxT5IQNNR370Veoogsnzr06cgxeLlGxh516FezGHKAcQAfn0bJ8sV+g1Buzu\n          UwtGVy1aYE1nWhZpUA8b21AH6pYx3LSR6THvqoeYRZ0LuKpJLka/gFYQG5vQJvG4RdaL4LKeI/Lo\n          UtQBKNFauKai9BVa5KCcQhzxzwLoKreBlJNLdvfWbMlcZQVHU+tX3BRF0GbiJHLUPICVoTZXBdtU\n          vykJXMksJ62VAeB768aDHNmkzNZONm0byp2aBaZkPNtR1UGfSOqt4eCNdn/FKSyBw8xSYzfaivEr\n          CFAaIpALuqqYzFnH+ID0HibQR1GQpjKqyOZdZSFMUM1EvDjgWJV4gd32ZZLcMiNwR/G9kho9gGet\n          +YpNQatHVQ4EEd6fIF0xVWFiRTgZ+lgBySaOkohoyY0NUxwPovdmnXIKdk0a3HGvRgEjmuJ6l/bf\n          Z7fTiXtlQtEQDUDiQxy0l3QBr0SzygcqDdr68kFSgXzQTRxNDW9rPpkkZfVtH7ueNG3oXJTGXaVy\n          QQLl0E79SS3NvEu5kXUKqMIzpw1+vtuwAyoqUjHFO3CHZGiAKYSbaTRUzuRSRHNe6QvV/v8xbwM3\n          0QSoVCQ2e1eqP2iQlmUplKZZ9/9uhupiYQEB3Sx3J2pluo7hKPTOK/REcAd01x4CahWbgZHbHGXo\n          vzdL0e0axg2bO2+XelqDsgIK1TIi2q3UP1QtcgoFUK2K3uriTAHNGrXlpRJRXBdqaw2PgMpdhdNs\n          /ZpBHNUqiheT1uSe2V8ziwZ97ibn5HErxl2zuaZqDYLyJEkLxXKNoluT7FoYfEXAXdYxWogC2pFF\n          zG7m++bAEqAaj26obsNUBQiY9M0qFQsILAkGFQ1XsZnKNBlQBhSYlh2A39hnte47NS9WRDvPevHG\n          5HxEP2HP8FIjY28fTBLKER4bh5dwsgzFwCjiu6oGkYtTVk3DDJbmar8bNI0q1gYMGGY9YNeSAjVJ\n          8EhZVTsMlRrX4vIwlKqtmtTBPnwV9qEx+4kjAuiVLnOta1ZPSpCS2UB6HGohpMCz6RqcmUf76xYC\n          lnIYDtOxjFk5/YbKjHWU2oQPfCYdGAW5xIy6OAetO/fGYQ/V2hIcXTa8fQwA0FYqLwjkq5BAPCzG\n          aVGsp8f27E7zQRTXX3FGp+nySHJ08zEAaDQL9PjoKLLJy5qL96vJevFIjJf+jpvZJQpXENXzo7p5\n          B08+I+3F0LI+kw7Xw4Jb6xXpnyMytM4dM1kjhJ3H3TMwTy0ngVVTH82cTWmz2qKeRGN1Z0FokrTW\n          qcyTNaC+0ypo3GxVRyNdNjVseEub3cyfOD17SIDdGD7ch1Z5k9+gyWI3enV6inVUb2EgilctSV0N\n          /fbEaMaxDU31DVy+oepOPEETBtD5F11ViZ1DjXxyzHjs9b8dewZX/OMoClW9mr712kUVVxqSQuue\n          XWKDnchZmyvzOCUSFQZH5y2dcic+mYtEaqfcjFO4FAgi+LWWl6HZXSR65bJ4bWpqIhoWxqoMgFsF\n          rUEMYGCeSoFQtYIbYK5QwlEX01oJQoPdxuL5mAFuF3obCjpRzM7kI3xY6FqnrnZSByp7GSjnPOfj\n          dHYrSIMbcajhFpgJq2Bzz9rulRldI/jsOnJ9+py7g73v4r3NggKEh4u1bVAIyIehLgBvZfOOVpEn\n          BobjGCeyW8igZrksnDaho4H4U9mOswmrLqvDfGyv3yX4ImWiWzGnYRKdznECOoiqL68SgC+wNEOF\n          9TpG6ZJxTBLdttqUvipc4DgDHbGw2xyIBepFz1RCFBuiiDPjMwqYrLv3ZkdFBlsmjk+uu6xALEPR\n          Z5urc8KNJEUUdUWOeM8obX22q4+4ooYwD9ubp5k578Pnhqq8Vep+S4ceJwFdgv/FTrQ1MUnuLDt1\n          LHa6JhAKgkdSQyK3zLKjUKm1UjUk8jRle9Zb5JwZ7TkXjnWbL+yYt3yKHbtsLteo0yTc+PWUzbQA\n          DGGNrbabk8MGmtahP0WFDkGM5Tp6CIal28hZM00GNETNK2wsvb/2rZmiEjMo6dO6aKcRw6zmRn0+\n          a5sH6TWThXuiundR2y6rj3QWmJEYPouSKWSpve/L59tDcDqbvjO0JiAUNaIRp4atG1VTHmd38iy0\n          MkziT8FxHB7kNBnckVou1MuqlTVzWJjucIBhZAtrKO+BB9YCwLZvNsrvhFmCq9gtdNWtolbmg1Zc\n          3ckALTbixqbx3AB5G2L0o02nU7pibF/86EVFMaTzwqwEp8FgrHbp59HBWKHDXZBic1EbC44bU726\n          GMpjA+juo22e2YTO6oi6DBOVckHjHGgFMc0sjnsxF3DG6plcDGUEqmoL/KhSW6kGDmkXS5IQMltI\n          aX0EdWds39JMQVM4tcBzGtDWNLsbiQhDa9qlvhVjAOiqg1u9PaK1u82fRnGuWEeZ3DPcqSgIaw3g\n          QWRtEFJprebWTI+UD+fTOYD3rCvEQi3zrOPynLhB5uE8V53QRmGLYg2Ke0iCd+0YkMCz8UGk/7Bi\n          5fWcEybqpjsGG9/3cnR2SCypIxkg++iQhsZ5v/Fi+MDbUy6J/q/c3M29uA+HcvOrW4+Pwx+6krhc\n          1LDRE+dJQRQreKV3nvSREIirjVeOPWtVkc1qQAvKAqySbAwa20Nd6TSsC8Jm0kkBwwa6F/xGmFss\n          1nRJbV60AczXeok9o4O9b/XtpqaylF6nNSaQWBrZChXqb2Bucay6kA3/niNx9QUPyNisvhW/AWFM\n          F5kyGGWzowMWGjIOjihvNqae+msDOoOSsa4tffZGmGtM/42UYBUOUn83aulsv/EpFtdYBHpyzbba\n          gnHDTLYlik1r0Ulk15OMyIruOV9cZ3BytPbjwOCreUuXurINwAM4G72+HPfJv+hkJb5BwoeAcI5e\n          skYv8AD1dR+xXHJreaLGbkk+1ZKtEBuNFNSrGD15GhoY1NAUs/0sEq+Wzkzwcs+waaQtbYjOwcF+\n          ntmCHIXd2VxCsljk6SCt2XrS6WaVPLUaEaKinrNIVq6i9AObsPCa1nRx/sHgwnxSW9HZHPbWkGtl\n          9uQZq1oovzQQfpxQdn6VSN46mmHvOMHaCrNfca+lVEMQOqPociStoieRUyVKn9abwC6YdpRoZWBX\n          y2YBdGq1rON8IunOM07T+6w4rUbYbawC5grhdyjXSW2dUSFByd20TcoklpTbR0RzCdi5a1t222Nq\n          aljJnJbHyo16ECo95N/ThOYPkj6L4bF+gynD09ilVmzMnSw0PXKslRGN1KCNLv3dqz87DJrsfq58\n          K9W0IeecuMIH4J7sfbyprhrxzmrYplLT2UYPaH05PoRdzKQTyJ37TIfZ/jd9jJBotJ+N7LzAIR3T\n          Du5Ud/1+ZkgxqYclFh+DQnSkAC/VAKaqDvJnQOzGc3LSL0swWZhWGdFMrhSUR8qHK6UH5g3eYWLZ\n          0CXaQrph76AvJI9XbYNbcjYMox5f+3QWfppG9KmaM+8xE7rnaANOEa8RNsIWLjPbGJdOx4y1vDlE\n          x9y+DU/RbMgUoDcridY1tMi49fRorknP5jiTWspK/QF4VuU8nJJ9ymJxJkc25x7bGCyY1WTJOXP2\n          DpqajORsKBOHMiFKIt32Lqo+TSQMHGRegfPg9Mw5WjaU+djcZxeldWNv38dOaR9iY4v5kReKcSL8\n          1OmZhSWkESHRJxCWzaY5sNK17TfL6KGn9VS9JcBntBIZGUdbskYoRLjmNoxzlKRmK9nUHiO/jjKR\n          o571GpsVduIIeNwAjR0U6hPOHRH20PVSS+Y9E7f4a0UqxZ/Lxebb1Khaipit6jAmNv8MbyVsFRP2\n          cK26TZzhQLP0OBNtd/6odbbJBTNqMnTJscphL/FZHHmsXlWbonp+zeH+AsDpUaSodFfpPnMMkfau\n          RqNhjs2VmwOZpM/NilPDZqDS5mb698wCzjWOeVLIP2z2fOfMWTMyn97q6C+0ukoK7HgbQRFlD/e3\n          oamF+hXDC2wuVzfSejsJTzxa1fdAnoY88cVsMXzETOVUeAMG9N2X4WZioxiejrHjm6eWsYJHIVYh\n          dtejtxt4y6e5zJpDaX82icLMVnxDo71PJtG3rZq44MSxZF/AufZJa0PK4brONDqNJOfp56snVIs+\n          ODfNSP7Z+OpP4+InUba15ai0aPZWEraCh7mP+UrD7qrTPWDJTPh8WUf3eUMUCigp9ITQP88bx1Yy\n          VgnpJoq+94BF2GrmXAMciKQpx1+b9rxsDcp4suYHCs+KRQAc/6l0CycWG9rPa2V7haA/nWPT9ApM\n          DefPhFOV/tmphJ33jQ98110E+utRnxQ8iKxzqUSNaGg07cEhhK6RXo6Du0fV0HT/ahT1U14oFhVe\n          809nVtz2Y9xo2BBX10R6tyydpv7fD6XYu22c77upgfU41+np+zQyUKdPTY5WipI8J81YoRky1KlO\n          h2xSRSgjplYzQSevSpXMFPZMhzjw4OwmKQ2syaZK4AGHilH4Tumltx44DzhmNvRwvzbSOtqnmT9P\n          Rj1h6ze+11O0WvR5KgnM48dHaN481PVmwFd74Y7kBM3u4tMQeNGEhVIjA93YavYyx6MrxucO3c0I\n          ugRUzn54NRKNZcnnbR1AK6AH33ftnxw+43ERNNqkKgoDigl/aEnWKk3ntR4bh9fIncj2Kkq+oQaY\n          1y7VzJFvR4lLOo+3dzHQjcOBB3SS0EG5zInA9u5UmvpsKOq5OuH4DcM3hYDZ4LK/8G6r3+awgTOm\n          pL0H4xEJGVwm6mhWCmqqfDoMMth897dDTzw+e4c6lXaAY+aYxArY7E2FAPe2qIDg4jOaJFpsuuAx\n          geIEZ5+Dh6fCYWfaz+TbbPRYYQtXazIi5IW9d/X8oqbCXWlRLFd6fm2W+kCNP92Wxbf2GZlMrUJT\n          J6cOWbpYioYVGz6Zo+8RNTomrPYsu5vRLg1zEey3LzkqZrlR9T13CbFtKfd/fHUdJySWw+QlvhzZ\n          dLt8P5rKmzJLozrvv/24//8P/PdHfuzT128/f/7y6a9/+fT983++v33++vfPP//8j19/eStvv3/9\n          6cuXT/tD//79p18+40P/3f/402//+vb1t+9/+/7tn59//R1/vu/i0/dv33/68n9//oE/9McP/wNi\n          oDt584EAAA==\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - X-Request-ID\n        CF-RAY:\n          - 9d0a291eaa1367cd-SJC\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Fri, 20 Feb 2026 01:16:48 GMT\n        Server:\n          - cloudflare\n        Set-Cookie:\n          - __cf_bm=CvZMOnWJkNKX2EdXXFKrHEcuMWQVtSQhEIGkzxSJTBc-1771550207.7878888-1.0.1.1-PDwKAeXKVFpjQLsqhGvkatsVKW0mmGUoIZ6zSJf2cLitmLRk70_VSWQOXHcqRvUACAUFFTSLDlAwr_f4t6eyxTOTd6RlgXwLuloYbkOG0nnhLlHRsq7xV_O1Xt3ZSqqa;\n            HttpOnly; Secure; Path=/; Domain=api.openai.com; Expires=Fri, 20 Feb 2026\n            01:46:48 GMT\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        Via:\n          - envoy-router-7679dccdb7-5q66q\n        X-Content-Type-Options:\n          - nosniff\n        alt-svc:\n          - h3=\":443\"; ma=86400\n        cf-cache-status:\n          - DYNAMIC\n        openai-model:\n          - text-embedding-3-small\n        openai-organization:\n          - future-house-xr4tdh\n        openai-processing-ms:\n          - \"167\"\n        openai-project:\n          - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj\n        openai-version:\n          - \"2020-10-01\"\n        strict-transport-security:\n          - max-age=31536000; includeSubDomains; preload\n        x-openai-proxy-wasm:\n          - v0.1\n        x-ratelimit-limit-requests:\n          - \"200000\"\n        x-ratelimit-limit-tokens:\n          - \"200000000\"\n        x-ratelimit-remaining-requests:\n          - \"199999\"\n        x-ratelimit-remaining-tokens:\n          - \"199999996\"\n        x-ratelimit-reset-requests:\n          - 0s\n        x-ratelimit-reset-tokens:\n          - 0s\n        x-request-id:\n          - req_9ce056d493b845e0ad609767d4accf48\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: '{\"input\":[\"I like cats.\"],\"model\":\"text-embedding-3-small\",\"dimensions\":1536,\"encoding_format\":null}'\n      headers:\n        accept:\n          - application/json\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        content-length:\n          - \"100\"\n        content-type:\n          - application/json\n        host:\n          - api.openai.com\n        user-agent:\n          - AsyncOpenAI/Python 2.21.0\n        x-stainless-arch:\n          - arm64\n        x-stainless-async:\n          - async:asyncio\n        x-stainless-lang:\n          - python\n        x-stainless-os:\n          - MacOS\n        x-stainless-package-version:\n          - 2.21.0\n        x-stainless-raw-response:\n          - \"true\"\n        x-stainless-read-timeout:\n          - \"120\"\n        x-stainless-retry-count:\n          - \"0\"\n        x-stainless-runtime:\n          - CPython\n        x-stainless-runtime-version:\n          - 3.13.5\n      method: POST\n      uri: https://api.openai.com/v1/embeddings\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/41d7a4lx23876cQ9rc2aDb7068SGIGUXRhK9GFEG8CA4HdP1cyRo6nq67s2IBtH\n          586Z6WaTxWKR89ufvvnmwy/f/9fn//zy4c/ffPjxh1+/fPiWn3367st3+OTf8f+/+ea365+Pb37+\n          6fvPnz798PNfr69f//KHnz99/jv+XfnnJ///pd+vxP+UfyulzDZnrm//+eFHfJpr1Zox5NMcfdb6\n          7R//vu1SVs7HZyXm2nOM/vg0o7VZ9JdqnaW28rxAxJp71v78aqszWvTx/K1Wd6t/vCo/3C2iLvmp\n          mGXXJbc62iq5n9fMNTtu6vlhLWPgm/H4sMdqWCZZJ1wSd9ra89MSAxdZUeXjrDNrFlmsnNgVeaya\n          ydVKWcGCJ8XtPldwlrFWkxuL2CNXkcXCPWEZd9fbXZmJlZT1yrnq7s9Pe+3RVz5vtsKEuu4hFnFj\n          HXfK39fZ+5YFyz2z15iyuK3n3rris++y7ZsL1vE019LH7NgHWZfWcL/RdGH7HKmr1XfuNerUXaTJ\n          t6J73sbOkbWLebeYdWw5SAP7kE13LHqWopaMe9ihu1vWWA0H9PnpwJczqn4XX8weYmC59ob1Pjcn\n          Fg7YMPPAYUp6D9mz2Hv3JcbY4GB6e568UaL3nPJbY+RoVQ5ejb576oLjj9uO5y/VOWGbKTa7uL/q\n          IuALKixx6HVrblxbDBQfRG/PXYRx17bEdcDtzB2p9jWz9ZDHWvh1/OP55/wdrKwYco8YXXclFk7M\n          Vg9dsSVDjVNdPL9Z4B1a6+8Z1mVBc629dFEHHLRZFTavr6ruEP59LtnovpbuPtxN1mFnaAQ/1J8K\n          Htjen3sy1oiYz4WOihA1dUtGwjXINeFYYBVF1yTpSvfWlcJSjaULXROeXx10bwhHIV/tGx6jhKwK\n          QmxUWRV4FY3E8B8Tv6V3WuEYV5UIh1uiX5D1x0/tphGSbhxuWy8LRx62//AUiFHqFfDVCpelTqHH\n          DnGkCNtzPgLBtQW4s2yjyukrcLnNAmds3K8uQqVzDUEkWOgc2+AMMMLQqBHYgh3blrYX+BXZRMbd\n          B6K49mZci5B6WextU/CyK+BDlQeDW8LaqhVhESrgl1pRq/jqVvCw2m7mmnN2PLJedsQTwFznYOHD\n          EH/R8fiyrAgL+FyNqCyE/WW7snC0tvoL4hE9WnVM7HbasiJkGniix8Op7WrziFiw76mxnzBDcVni\n          1CJEy5OtCVirtjUmXKn6dvz+eBzFy4/DkpdGDEQRIEv9e6z13IZIRiey1SPXeRblmjCXpT4r4dmx\n          OBpIC0Kz3OlguBP4nTjucDDqxidAubl8RiagZXn83MBtCqfqjjXkorNlBULSGNw3InMNcRgxcA9D\n          r1oQm+RJGTFx2Az+wj3mLAYz4aCnofU6YcYaXxHch94tdq/PNlJTIDj4HE+fhwSoD1sY+Gd4HAmQ\n          DG75+OoFpAAzQ3KQgFkuhC4BJ/gh+CZN65A+xJ7vgL47lOGHZugFegfw08wIYQOXVYwKI8jaDM92\n          HAs9V9gwhI7dhy1tLNyyQU+E0zzAX+Bnc/IIf3eGpT4Gv6fRC8kGLtsF5yzgqSHOEGF2hvliIKo5\n          5SjgooAkW6EGEAGwi0DS0WHhadET3gyLJqCmAT5M3TQks6PpqW8M6c/7xw/Bu4gj6NdBkDsK+Jal\n          6xRMjiMsTdjFjlE0rkvV1DB7K3Ji4MeR9iuexTYxQqlzBHSZdUk+MRZMuWvuMCRDgLviDci9r1Uf\n          B/uydSTRMxSKw3IMX1+5MkDWMrNGDt8shUV4xuHQWAYrbS3FuyPXhn9R39TnwjGUjABnaFb4uOcF\n          BjChmklysWqxLGEOnMAmexVMcjQWYAvgydzpXDmo+OJNAK7od+FEjlBMDaCK81cF0sNrF10C/D6y\n          asvYO2Bx0/wR0RmGYaC88i50D3bAh2jySlwclu8Hk1X5KeQeuzXjBhZvTCERQSmXVnHiwsMpJOzE\n          A1s97ClbCKYgRc4m0mJSZ7ICAInY3VDWBr5G/PsMnDdjs+oevUosQaKLUNYkasEommcrNC1srOYV\n          wQSyWTQ54u9gtlmmbq3twhV4JkkicQ/A+fDusgT4/d62PNchmpPRnDAXPRu4+4pY1DULHQX4SdHL\n          gBGpveBstlCaD2cTHmJ2pS+BoNRpchum0lZIS9KMja4g9BBUMkbDoM8YAJ/mCOBO8dUi4W3sFdXA\n          fiJnbhrHELLqNscJN5TLDGav3brBAfhuRGOxOWM6b/i24LeKEaiNFNHzxvqYTgUkd9uSMJgW7GPo\n          AcEKwJrNdRMu62ECVO1VkS2+BbStJPoAbhjCGhWcZMS+aRAHDnVuw9b4T63mkHEQuTjqkWHKu3wF\n          UrBM9pUbKJppC1vT1BsHD9gQz8v0Escj1ORjMRUSEEu0Xwz8TUAkDUjw5RWgSP6eq1KM44Hb7Eox\n          DtgbEmlxBfPaWU0CcOynM+tlIoCr14Jht2YEATa7ta2ILuZeYhisOBAS2AnHcjXJQgbQY1faBBaE\n          0LmMUh5FmVvE3kYcJJuF/25NufFESE5kWbHQCMlemwCs70v8Lrmv1QXTIKJrFl4BdGYq14/Efgic\n          QIhPxH33OH0nbEUyYbisNY19c1B759xYgCnbAq+PpZIHMO7wNlV8V31mkJGcmsYR/+0ZirWRVsHx\n          KiRKnmqx9mButyWpwbGCE1CenUcQGZByMQjFmpvOhqOlYac2xmI52GdEFoymWS3AkMppugQ4leFc\n          DBw2ch0zLBztR2WGT8AD05XQZ0qot4pIalWZxJbIoQraehrBhVhaQzOLRmNVzupAGd1RE4dtKILH\n          ES7qF3GAcFrFMSGhJcusoSEb4auR/wvJp2zrCUwgT0Nk0tQINwTrt5IA1goJUzXWaGxYy/MR8Py0\n          q6+hLUkcwmUJxiK90brlkNiYPZ6rvRoAvBXxcAAQHLS6WcmximNCvNktrHzSYZNLVqvDqwL+q1XC\n          rllTVh8CKNWcHRmT+yW5ITGp5SVMb5shJxa+EUrFuDOR260Qi1+s59suMGQUrQzios0IdPw80oUM\n          rUIMOO7t5eCFlZyScgGpmnn3xbij1Bfhr0kKGuJDFonFwDdbxQtB21KLZ2YNr2dFEATSFIMFfN8I\n          KEp+AgcY1O7lSo4UDh6rKACOl9vWyjvCZpUL9I3kuoeS1zxgTWsNCUQqkejEZ1q6d/EQOAB6BI68\n          KYAUUbJa+0IkNB6jUifSNd+GC3ku1OWaCa6sULLIcdpFx7ZEEZnThgUqYYLzWg6EYWUo3sIuzbm3\n          J1p7GvfO77a9LUswjulVRl8DsEnOYM7sTREWUANSGom68I07NAMMpiRF63hM7VdVQA7cMUrVsJcA\n          E1HVWFhIrlbYIqMrxT3c0SBBqWFnHtLV62h6wQynGHuxPAUkdzqsZte65bHJaLKEzwrqHrp6px5l\n          lWbHCNtVhxk4juaulgPCjWVYya6XrjinAA8Rppg4CbB0KdJmxUayPSxBpBoHBQ5W7+AmwpOaz0Ew\n          Gc2oM/xWVf9G8u7do3hHgrVmVZa8P93w21WkWglqQ4wISD2L4PezRuBcuEaqrqXkwI4epFmbK2U0\n          MwlZQG1x7wT6VVVBQHnpxeyrStHe45xe/BZgYlfaDnikC88N6ANX0psFaMphhvsi2Isw/Y1IdQ0l\n          6WqvESZoIPE4w7brQOB7hLtA4aZtTPEkiBD4TGumq0xTeSAliG08DnALdU0KBnBglbg7MfuBdQoV\n          /VEOsKoJGqghm8oob0CWGs6J13kQFG1Gk6JmSEWOqD9c8/fxSKq/tHEL50Dx76ZWRRkXrCqSVVmC\n          wmRBIQIWm2Xnp7UgxDBCiUIARvzggO4oywKlFnsm89KpFebNuoJmMB0IvildENT7xZZ4zPAS5gb8\n          wPcOKBpalEPIgREor3KyKlbicTK1wAzzRw4b871a/ksxiMRO6e8jCwNHNLpypOe7xY0FNZOKSCey\n          oqLhbZC0S3XugORFETn2elrZm78F6BjG8iINVnudk0ID0+rAZa1UXw5EHRp1G2F6asy7ZUxamoLB\n          FY3vlfSgVjWOWXxQC9pELTYqHaYYRk9yW/pMFGx220FK/bCAVvdmUhGq7KLi0zU9VM6GcQ5APtP4\n          IZzsNcIq7/RllgOS90LoUhkik1slKGYxdgluGN4xNMJhuYVGKQRj8G3KZDL/mmqDZ44aWdVgumdG\n          hNAnKaBT+q8SDAGJaRroeDSHxJGPbZrFE+uCGDlHaOGcVphFr0p2SlwJoEAgB7MdHG1oxWzMinhq\n          GCvGcG6AtxpWhHqTz0dEU6U2/G7WTPOlsMJpySFwUgjPjfhGV6COk1DdueOG0zUtMYAZbXEE5WIs\n          uhV+EWO23mxZ/LVtaxuIG2HVrWZCE3hu2KzlIEc6phInWG8BQuTQ6hyskNIc8dtzz26FZ6wrGXwR\n          fJENy2nVe+zLcu6KKskZxlQidpjOEygB6aW6LsBPuOmlOibYgKuvF3XSBoBYPtd6dFQcO6WaWS7p\n          Dl/ojFR/U5F27xHvlYPvMzfWVj5gkApJVepSi7a0EyKAa4GWVBXUAXR6Wv07OnNfS+MA2BWYnqTC\n          AF/bAtoZ6sFzAhpaDWLOZlJrgKqyquaBlQmDxu42cWSWYhIgHYUvWSmEU6d3ykxxCmczdcxRPlyZ\n          h9etuR32aYt6n965GUFyeCL8eqc7fIZzrJKWS02IeIUnEi7LRLeAM4C07R0p7u1wscfrPRnm2xdl\n          2X+fVGWNsltDuguPVVR9UcmmqqqmkhpQ5jNJ0PSqNcSE9ZqcIVc1J4ZYiCidoZvFcp+5G+xMUoll\n          LjMoIFY+i1X2tNNKwY8zajBYkxZ5NLrvgZXUbhGd7UzNekAA5AGYqy3kSg1deemmllaTAWFdA83M\n          Ozz2dabIWnIYB3k/DsyMqn0YiBzDy76TD7zf62R4NSL0taU7BMGhen2k4v6bpQzwxDmMpWBBf0va\n          B/dKlZ8aKPFqscJbo0azfkVtAQE1irDleFTiAZM8IQ3QUiB/f0UUNURkUhofiEiaEc5IGfZS/56w\n          qip5WOWymIKZ1A2PsuLyE1kbGzDBtBeOdm+Sg5m73sBKVZAjDRpp/pU9et5JQorQlHRJKkdtjY17\n          1kQxWQxV7zASGUSxszawz95lF9RkDmvUm0/c8CI/4U9VXcaEeQ2BqnDIfLaq8BNBTwI0AE438pGl\n          lmVfNTLhPpdsRTPmaFMjbLUtyomVuLAWgJfyAABBW8koKGimczCZ7Q2Jx7ZsJ7PjrpRTxWYBI6Uy\n          CVROhNajgVy8SMxuqLVCZRYjrS5wancgl6iw0WvJN6KmZM2ibOMGaB1Hlb7HrrG76RDO0ipWTIGn\n          knkkCPVIJoWs1hx4FDFaZv3iYRAsUh/VRMm3TKpFGa67RV6rdQqYGpa1WQxh0j57/xrofWpMgA/I\n          GVJIeysxpeZQmwQR9kleysKy6GzdQcDd2FYDT3TXLkmAa86tHBELfPBihgARBXYLY3l4YodxvRQQ\n          9whvVSMmia61O+qdhinkkt1L0wSwsXnO3ik73NVjxgNNRSsDsp8wwB+NXKxJpwIS6v2n5f1wcc1Y\n          FmqWVvfO1D2Weu5gVVv1bUG4OZRWyoaI2FQwcexAY/Pa2NYfwrqZ5QKmGP94dIhvKuSA0hDVpvkJ\n          JC3Tyg5BKbQLnJ410QtokATe+RXsPl0vInV3Tesq1tFeJj2VBbVTsRmxa4UKdODROj2QxmoSybqG\n          jXjB47q1X7yQ7TSnBHOHXzewtLIhxVDt1FzYB6sSHVjboHjQCqXsW1Vl8mb/lIrc+t77oOJuWGtj\n          YWEDOf91j8stWpqWl+AEkOhSwv6gbmMzSTGkivBBLsH4z4ETv6XuBodDUk+LMYNQqYgbuAZ4GBcA\n          O8HnWvxODkToKu7Ab6lVwTWNWq1viiJNSwRXMHlW/MMJCdJMVUmLNmshPKWGuGS3SGl7+rZJb8L3\n          rQKI2raVM+PSmmu/QaMeO+t7kfoC1Vcvme4fayZbB4AEBRzFezB3kYjsyfWbw1pisHXJMJ3NUHlp\n          MiolnXr8hMQ+nb63JxmwOwhYV6PgxRoI0kdcKd3IAXZpjXSKCqYuttKvAps1STU4hZj5frJ4bjBi\n          OZiZtbU2NEac1r9C0ZtIjZfJnkq/KmfaMYwzOD1msLyyu5ghWwts2klj1cbD9nFOwaJcPbTQv7le\n          76k9Pr5VksaPBOsTPpym5dJOVlgbEEkxMWFvEdrYyG1sbl20eYG2ve1edRMWU/miYqxT7ZFU205D\n          0TvY2icFIib9+X6/BzwYFQXqBhixm56NU8mrEmGVokObKuklA9YEnpadUCY8u7XCJ2fuGH/O2kgx\n          e52cizOmFbXZAigOgpgDGytPBoOfVrdjHIDr1y2MbFsHwMDnrdGL8epUDCibA0TPMRwq+SaUkL0B\n          SkXctxBBxY5KQpM2oLwVS8IjjDmcxSvt8IST3bn23cY+czEDOgLtfsPpjGU9lNoreJ/3Uey4UK8d\n          z49vwprjbpT4q0wKdFVNr31vFpzGAbkOeDKlOCpLJpqKTkaJdBk66/XyWIfaKwdMUduqomAWPMLq\n          zNQK+0QB06hd+QviidH7wfFloUeRzCW8hhbWj06Pq8B+O+2mxukY2hq6WaCxUWurT8UZANhpYZ49\n          S9MaolmntyItD6e1S3L8wtajeSQ/qCTK0J4+MlIto3jsZLak/ZaFjSvqdQz938q5jhTfyjGse3o9\n          pgV1sZIWVK7tDpvlVJ5DZ+4bIODWEAW0reVzah2Wyca4WdqON8dTX/WiLTKb1twAMHIYpGZ5b6oY\n          juVF7W62mSjHW3rROZxOoL3FbAXSmElKtlmaVy6ePnt/h2g8e9eb+mEWpIiqc7pV+miSEyC59FFd\n          OXRWsvAvTGiJ3Kxp7zzwKzIrH4kgPW232wUEXuYhjTE8Dvz7eI5nx919DU9DlBih1BwFlJazsPNk\n          qSrurNABrp2jhQ5jgSlNg7wsJOwucerY0wIkzeFBmjUTBiu/ykZcHUpAU+qaHVAo2DTnYyFjWdsy\n          J2qkLlVcQ2+sUye5LNrDSTZpDJ1/JsKtu3gKD68a7GCIdR4dDm/E0CYbcodFTYDqaIu9x3EbwUk0\n          1r3f2Yls48sYD3PY2CMCGF3B2edu1oz9BgBj8RSJrsmI2dNj89Y6qUJrZKOSBffRbSwn2RuT/mDb\n          R+1DshkkqdukN6ye2QZZp/gdELDkNpWK3JmrM05zkci2ciqmGk2vw+oH2Aotw1d2TygyxQNRYaGN\n          y6MC9fs9ZVH2gY2McP/G0yW2XZsEbKrrTRRSnho26grZTOjUkMHHmta3OjnaTMW8uC1LqBPRZ8pF\n          AWr2UpbQRahvMsBUPFz8gQ4/HWmT9Diez2LtYFXM+obpYQW97UarUJMA/LNqyuJSWwrQagkrHp0U\n          KrVfTePiiAh2dfbsaWBS5VQ965pv1+gnibuA6k3zp2PHMDJjoFwdOxsAnrNZ6ZzjM3QIS3JA67Kv\n          zm10FiD27Ma9wkyCk3CazfDsbEbQ9TtJgyuX1VSOdDWTiajVr+MaiKOkdNS5ls+ZZYRUYUKwpUjd\n          DVxd9lSmHNY+hDrwUPz7pAhGDl0e/BYdgeHlxfb9om1JuPAKc/FsodlLh88OnHqFh8knE0fUKmdA\n          mMskvDTZNGX67OFI0w71ZYOlBjG3dL29xUBRazW8vs7hZDM1XMJrdyyb5U6bTbHqJHl4VcF/ZEuc\n          mjo2j358c14YfERLn6pzmlZ7xWXVt3LCidLRbEdsw9EewoySHZVorVmJ5Bq2qyJSGH1XMr7NbuUQ\n          NptjqZXpyDGKYs2GbNb8FNB2GyZ6puaomoJx9fRhtQjR0+ZCvcHfMJ03OMDy79axxuGiafoeBBST\n          ylF8r2HCxxD83rG/u2YiZbETzFXPOjLgWsKxdfI4DGJP043jXMGotPQVzJF1cs+6WnZUj4Q1UQM4\n          jgDgrK3ha8qW5gMr542U12QP84WV9Y3Q9uEZV7eOoCx2f6huxB/qlSUXdu2pr8BSaQO2T2q6OYq2\n          mbx6/O8+XI3jorXDMDjNXNkfHBTE4G1jgDkfzgbfwDsDVUmejkvuqh4E6e20WQEI6pzD7d7ianbW\n          OiUVp5r3JidJ2xiEVfr27qqgunlZiPDu35eKYM5i6QkZq9E1H+M4mGzTJvKtyba+r5rUc/45ZEit\n          Nwsc7PmQXbuklcLj+JS6G2/0YlOHC4fTemmfdWgjrgntt02EW6RAwmYFcTqVxG8ynnpw4AxiqAqy\n          8JUJAMNWhbsqqcukSaSpt+X/MXwU7LHrhy3fbdXZ3i9a4q6ABpuZKGC/Ie8zvntjrj6VfJmmIGKF\n          s6Y2u5EPq9ZsxxyT3WI6PwJHUEUOgMpGew2qwVQlPFkI9IKZyr5eY3ZZ86mWaSCptL44lvkV12RH\n          XLIp4oWFPMueLw0Ux+ZbAsehD6YMYg5dlFZ0b/Eqq8NChPiqfElDG4bZFhub0hKhduAb2BL+FLZc\n          JQP2wTVXqg0mffkV7VKunL9x46URs/NTNulN3U7adNUpCPikbrvC9VKC3SXQBcVc6Z0Z9C4l3uE9\n          LinA3vClS6XQTDm0V4dzeTX3hGtmTFfOnnVt76y45MRFu+Fw0jj1YZp4bHWlIyplerksd2/a1VCo\n          8MmuvfHsd7Jp0GQhAWLSKOrWeVre62q4YQVnmemEAoYXfQB4MaQKSgnxHS36mp+Tyz42G9cLLFn7\n          a+MgMB3iVTw/PZZfqRDHGTUZAyuF1kN0Ghfl4OflgcsYwxqBwiUL/rqMm1PAjugc5HP9cnCAUDGu\n          4aIUNxG7hTIfHnlun+Csl3AU32CaOpGDnZu9WxaY1M5a3V9fEPFWl+PlZJodxeAbcZThHhyXY6PS\n          gUea1m+oaAodyk/t1DRlKezKXgQSFHpX5ZZspvlR/Hx3RfONQlPnvWqjxhszrF7DjTggbL4jRnmR\n          vQu4QZ9Lu53fHh4Dg+eMMK0gUhmo6U2jEqB6TylHHNjx4PxMgRwct2Utime6N6l2HdrwTMPG131K\n          RmHUN/EJL6Jl4GB3tZeBK2f0HhrlGu5Ms6kRFAgqxuKKh8mOV9UkMbiJyvEEXy/RTHiAT2GdYR0T\n          FOdpKR6IJaZOwDz1ebLiP5qSH0xtkGLZm3ZGs7EoJKd9/J4q3m5Z/OQA/K56/zJCY7fOqb+TbN5s\n          y3emYr5qWnw9QbMpE4Qw8rKsqxPIyFHrAH2tSk2d6UelEUcRObQay96GdygzvQayPV97cGeu5fDW\n          A1J3trKsdPZlTJdbPOeiPJmOV4nB33XFRpA+3TD4Nj2VIhDHpnVlTo5PU6RiDTo31cZhAqadb1Qk\n          Dyeze1vNeh/HoZefo911alKwFd5Foj6HExkjcm7l+l4zHLXeWUnU7+H1yqSQzkSPlYP1XNJ7mJt0\n          GB11fDXOFeg4OtTsEG5n+UxpnDACbPElwvZcU0wAVzQX4J8vJgOaRDLRMQalXIN/NXwsvvRMC/z7\n          isoiIRoJg1O/SWa8bBuohbxOUU1js223m0J+HkwIlDLjW7cs0/J3Fb5dyKGEetiIfOPiX03D7Li0\n          G8Yj26sWrgEMNgnkzB2fXz9GDqcBpdav0PJwMDCWImyaCN/VYOwzGVnNEjrzRVNzAXhqRSKJD6uZ\n          BxGSFaiP62Uk1JHDuhm+WWza8nmO34LjsDeE5kWyGrY4iX2TK2BrzQFYReEZ8gQeJxuyObs14/hP\n          vVICUheWKZRrMGXtVg/EasO12oiR8qxi3CR4Y6eDidwXschX3UXnq+RSO6VxdDkc1Cb0Uv9uWmC+\n          3FEFKpFD5+m9IX3nO2RzDn2xlImR3pAL3vd1EF6zvkyc9x4deOtjV7cXdBw76Xx4+bEv+fags6jm\n          1XUlL7qaQ2msE/A0ZIy6TnthLocRZy5LLQl+JWzSmKtuzfGtI3wp6gJGsB6O/RxUf+xte3W28DUz\n          ai+baUHXsbO4atrbMKnEVm2o5Q9vDZAMjp6bzSNILgM4Nmz0UjJ0QAwLTAjrTKEUYtEf6QRM44jf\n          qssjF4DnCBWxbI5rsiYH5LaqfDMRz5vvyOEbPru+YtRfuHZnX1p5OGPexrFDu//LBofXSINucy/n\n          9cZYa+hmN4y91BnmXPLECiOabh1aE2Ga2oGAN3X6A4fYLe3x2exmMTc3Iq0ISdRgQsLrNUbL3X0y\n          R92uDN9AwmHqi5PaG5ZDMYt2YI5LAaKDe3Tu+J1gwFjsHWV8jZ+/hIVduN3S7NOQGWYXdO0mmSGV\n          afOUOnuwbPJg58gVHdZDdP0gnO47qKZZ50Ch8HRsIuuwt3a7NPvjSaNwB5x74oKpdfXVoeX0St8j\n          e32DBy2a+qs27kXhNWMpO8ZRWSZZO00NP49dT/a7rmECwXn1Wai6nn2rw951p5MLy2n+/mt2twxX\n          vjaGpyntdW8Uteowas7nsxIRVS7GvRq/eSsJkVBLuGl04M2aTKgcGD5yY4W+S5MTEhGYlWNne+ch\n          eT+4OGC5pEhVzyEVGTqK5pqPrfO7ju8QB/rtdXtGjmxFa6WnGj3noS+jNwsnxxu04DAilaCzNTPs\n          Xay172JUsI8kfasTF2B2Kzw9dksiG+jhXfuw6aJvPuDcd+pnXp/95frff+Cff+HXPvz0y6fPP374\n          8zcfvnz++5ePn3/6/vOnTz/8/NeP+fHXn7778ccP15f+99fv/voZX/rt+uMPf/ufX37625f/+PLL\n          f3/++Vd8/Lq5D19++fLdj3/4+E/8oX/86f8ApcGPbwSCAAA=\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - X-Request-ID\n        CF-RAY:\n          - 9d0a29215b5d67cd-SJC\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Fri, 20 Feb 2026 01:16:48 GMT\n        Server:\n          - cloudflare\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        Via:\n          - envoy-router-7679dccdb7-7kk27\n        X-Content-Type-Options:\n          - nosniff\n        alt-svc:\n          - h3=\":443\"; ma=86400\n        cf-cache-status:\n          - DYNAMIC\n        openai-model:\n          - text-embedding-3-small\n        openai-organization:\n          - future-house-xr4tdh\n        openai-processing-ms:\n          - \"113\"\n        openai-project:\n          - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj\n        openai-version:\n          - \"2020-10-01\"\n        strict-transport-security:\n          - max-age=31536000; includeSubDomains; preload\n        x-openai-proxy-wasm:\n          - v0.1\n        x-ratelimit-limit-requests:\n          - \"200000\"\n        x-ratelimit-limit-tokens:\n          - \"200000000\"\n        x-ratelimit-remaining-requests:\n          - \"199999\"\n        x-ratelimit-remaining-tokens:\n          - \"199999996\"\n        x-ratelimit-reset-requests:\n          - 0s\n        x-ratelimit-reset-tokens:\n          - 0s\n        x-request-id:\n          - req_5cd2365ec26940b8a2eb29f0d8e2994e\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: '{\"input\":[\"What do I like?\"],\"model\":\"text-embedding-3-small\",\"dimensions\":1536,\"encoding_format\":null}'\n      headers:\n        accept:\n          - application/json\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        content-length:\n          - \"103\"\n        content-type:\n          - application/json\n        host:\n          - api.openai.com\n        user-agent:\n          - AsyncOpenAI/Python 2.21.0\n        x-stainless-arch:\n          - arm64\n        x-stainless-async:\n          - async:asyncio\n        x-stainless-lang:\n          - python\n        x-stainless-os:\n          - MacOS\n        x-stainless-package-version:\n          - 2.21.0\n        x-stainless-raw-response:\n          - \"true\"\n        x-stainless-read-timeout:\n          - \"120\"\n        x-stainless-retry-count:\n          - \"0\"\n        x-stainless-runtime:\n          - CPython\n        x-stainless-runtime-version:\n          - 3.13.5\n      method: POST\n      uri: https://api.openai.com/v1/embeddings\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/4Saza5dtw2F530Kw2O3ECVRpPoqHSW1Ubho00E9CJCX78dz3TR70Y3vIAj22Vui\n          +LPWIuVf/vDu3ft//fj3T3/98v7P797/4/O/v7z/UM8+/vDlB578hf9/9+6X138fb37654+fPn78\n          /NPfXq+/fvz808dPP/Pb+PXJ/17670r1N/40bN11bu4Pvz78I0/XirXWeT6cdo7nmM+nY69zzl4f\n          frvqjBUWuoDVuvqq7bXNz3w+9JsRIVutE/vEke/XPPyyXYxd8+Y4U4+w9/TM59O9fJ5r+Vh3xLjh\n          K8/j6fLYk5WfJtg2y+O66txxn2ue8kDc55pz+wm/IR4c4w57bm7nHp9bzs9Z7T43WmkE1l12X+Mu\n          G8/v15yTAEqk5l4x/cpTUmWlbLXn3XhKnRcxTpi4ae07UrbadoYdDcnETXPdp6l4JALDJFnN7PC2\n          PuXrdXUzXzbPbmnpJJyrC/LMkLycC8/GUWNHctrniyNnkq3Ph5n4ei0J1apakUwf9+YN9T9p4kOP\n          vy2ogRuafZcSlgRwt3Hs6vk3P7geChviWNoSy/bmlxEagulGJkgSkGzzSr5duxTrEctukANTnlKt\n          tYhWdgZJONWCeab7lRUsN36ULMq0AcLIcXlkZ+bQNKBo8oFZb/hodn1KcozIk+rdOc4xjcSMvW1L\n          eIHhgwViwDL3wIwWHVIENJPNNoA11WNGIh7/bTW+lkiikNG2uzvaeW3l2NtlhRkA19iaODF8mkLk\n          JnMJ8PNVLz6Y7fvlFzwNNffYjiGGgfDE7bajYZcPBTV4BrTbCooTWtFQQGs7pyI6f734qb9zG1Wx\n          l+XVSjWI0WUBS/cdLcN8xfUGdQPyitOKLy4Z2RjwrtvymYKkUkanwEGEpX7LseCFkJDvio7sBbHN\n          LXC3qQaMVRXxTQilqvlhNmsBm1S+XOTXPlv4MsHwMFPGOqCSPV4tH7LqFag5pgk7QGBNtwS/XGN1\n          qeVxlewmBOZ6eHwy/DzPc9YBeZQB/F6SSPULRX84p3qJ3YpINC9ilRDTUsb7R5PQwWkqX83lsLFd\n          WZhCuH5HCNQe3Krq0BIRlMrNe5IcJpJvX6rIn65BcSaU3cTBmh3qd+4qGXkVHcjKR1l8FXg2BolS\n          h0JM13lXTuWk0EFLPQ3oDPQ1BdGyyhQUUSjw4W0OrCCLYPHiR6FWr3pZWxNhDxjPFbc88U6obLNi\n          +MateHxpaQAlWpinxFzXXKVQ5Xu0IMSoLkRzxm4IaRAVHKaOnQDclcDA4Xj2qlkImcbAm1hpf4Dv\n          EGOa8AcMNE3CcYnWtqZb05EL6sAy9exnxdBcQDxSL/g0ifZtbE8AtYjY/UYrLd+Ul/iKABqiS9UG\n          4XcNwNpznWliabUoWyHDjdZLJVtA/1vlIeWWoJFpK5XQXixVo+C4EicepJnZU0OQvL+UZCG4UAlk\n          LJpLCs4ISqZodHBwF3Eqat5pTWSXxrZwacfyYII3igYwVgsWPIb8ly6XvLyCg9OCimsCe+1xUmXK\n          RCTQE7TI+lktMGx0lnRkM6mCR1TMigl8fb9vodZyVZ9+lPfIajWJwoagGpFXI6Hnp2uZR3kP7Ula\n          pnS+dO3km7RTtIKldiWtyfUhOYFFcUZLKYRErgagaIHdWIyyznRNNKfWpMVGCraMBmm7yDXO4w8K\n          KLYJ5L5L6gAIJ6Xr5uyWqeLC+niHr0eYeO41h1ki9opom+Zeyd9c7fEmR+y2zHVk/mpl4jBQLIko\n          AiCWACXYu6eZpBltFSSsSM9mmNYwqUIl4tSrD17xvUHQ19qrSdCQSHMkG7v1GAmCqzKA6wpBFepJ\n          81ScGCc4r2p5fHVPtIOBCOIXsP4g8FWbeWlrndGwFf31VrVAB4llKS8ndGknZXAFUE6xYNE8knCq\n          IYKybF0aiDq3bARQIjpb068N89tZ117ZAPzbCTcBUF86+0GIjZo1Ko07i994evEFwdbmVwQhprYE\n          o6r29O4LnR93apcCwwO8OkLbYOtsYTjEITWTyOV5nwhRqu+mh84AafP8iBgsn1UPoV5gEazQMwA7\n          Fzz07/Rfb/WIym1ciMYkv1rtOoikfiRBoUgVSXj8aAfJW3a0BbXXtElyudPZ104hwB5T4kmrJrS1\n          pQ71iMyjp0kKOvbvj3peAceG1CL3+v62xjyCvkqqnOYSllBEQqRYagtc0Llc4k1e0bIKd0GlNhpM\n          lfrH2Kssj/YRlAFj8jQ9VZA4+UHPVZl4m8yjCkKbgm8qApakP87WAzo404apJVSO4kw1ezdUKACz\n          5jIbmL53mJbXidJZ2hvXCK+p+hqOEHSBuj5Of+uYkUQyTOjy92UWGW9b3sQu6mOICsAHp7SyViIS\n          ZGm3VbLsfGPKdceVbmETmqOqnmbDp5YR0sDbMAOMpeTbJIgMKGUpDHYmDK4Qh8zWGx4YHMw4vytz\n          37BtIWFkF6odPtGvL82nXrDY6/BXp6fUH73SFPlmF03SiIfoPyTY1/apwEVwOKsrch2kkRSF2oqt\n          TpRWe4gAbnNWPAofRnMMnKqhCjabS2czQGOGzqJAZjLwqv7AWaIt4cEbLSeqTXIdDVU6eKj9tIkx\n          JIJ9NvhG56dGtDqEofXYqqtfbaJYesA6pf1Ak+0l+AWrXLd+N1J9tYwHaTL2slYmO/XWDKSHbEeT\n          DCiRq7Mikqqu7rT2a3owl+7lddg2Ha5BxdXZKi3ECmGbcjUK2Nqt2QU99MblUpLa/IEno/WJp8ab\n          1q8ja1qk3S8uqEHe0VwB7CWnPQpARfRwVGDhttsHuphwubSqEVwNshSTfGpPuuEf+Rievk9FWyZ5\n          tfQqor4l3keNLq6MdGpIBYfLiWb2m1jqCQkgAfESK3JFw4I1vRLPQYZD5mGOBn3qr7dDwhCqSJAY\n          wGx+r8F4awidw+s0p0zduW+7GMzdBj+3JrgCvuRizcvtfK8B/v8zd2gPYajDA+wfUqk1EY5+k60j\n          1bd/yZB1u+xN8Vu73//mWWvIGTrjatfYb9PjGqi1awy6m2zdyaxbD9OBRozV/yXH61ZyKXauBc23\n          Q71ud78e4D8AAAD//41d3YolydG736cwc9+Qf5E/fpfFjJlmMZ7ZWbxtMJh9d0tZZeyW8szp78If\n          NL1z+lRlRSgUkup/Dzo+iGBJR/2MWb99gK3f2/nqeAbjuzxp+BGPoa1lUfr1DpaF0j+m9bmFWcp6\n          aiF/p8/V6RnKrOs96/A6G6qKdBoWagBIY1bwpUo1qhTnFU25+9ZnGVpNHRd2jGyzfuJCyvh21Bb7\n          NO5GluJdynRK12uDGbVNGV2BCwv+CmvilMPYphbfimdBwf2BWtkDmq62ASojRP0CwLd60SkAX76p\n          dgOovtapxR4oEI1Bbu1ECe/ywA5KVyI+QFdxRr+6kLI9KJpLZT4VLXhpbeBuKy/bQXQUCC05M0gJ\n          yLmoOGwjlK+saGNNqwsOypTz3ojAklTGijHcNSaLV28aBB2jFy0uqA3AUVnrCLB10x0Ext05bS+A\n          xzhW16m/4/hPrU54qLJV/MZbXbNzsyua7hBwD0rSG9vaXp3qzVrJZDqcoLreVoDV7mgHwx5uqm49\n          reY+WntT74H+NLqqvyYBszQ33KqmnBjOFZGh8T7Ae3hc9GQT8eAQKz7Gl6i6T+Y36P1AMuPRCKON\n          0SCXXRvM/blV+W6tcvU34yP7IR7OKjMejncaxRhW/JTbS2kcZFOGLX1OIJ9UaPUdH/5vTuXacBP2\n          pKhLihN0BnZGUy86zzkvdlVIDLXDpDups24r1lwUh8gZRdlmSZUTThCoE/mRwcoAgcPwV+Mzptwk\n          IAlQjFZeHI+6FGnz1OFfkTkP5RT/eTzbh92aqDqWHo5KxYipbiitKEmFs5gyc1pKa+FGolSZSKkC\n          L6jmBt1g6q/iqpTQrVLBj/DgKAcZgCvVPmoEcNWzUXcjS+50s8nN8Hwla7MUyOI2KjtLfU9yAkmW\n          8EcO5uWiIfFjq5P4UtnWGuhKU/TAVLsV3W3hC7WSVI1DOWqU5qWLkloZ7YGe8OCamInDWQmdC0+S\n          QV6XHkqbR8e3kmKSUY+5blEcXTDxD9uu9U3i6Y0B1iiG+hehie52jaK/tLOBYUb+rD2yGuFEIYBt\n          GTIJp6YkJDotDqcCYaq+irLmGT3QNJ74LU7H8hiQ3RkmquNiqLkkjvNN0VUq7ot+VKf2SwoJoSK5\n          YJWYYmJIgiuPm4AtL1VcxXkjyWnFoY45Zbvg3OR1+XH30FYVgDf88brbxi9iwJap36HKCyVyGCJS\n          sekKZcCVocQ/YVMn+oM2f8pCTVOJs0vWSZ6gxD2CSYYaymszST+OZS/PKNt7O4xqZSAcVWQN206g\n          DDZxBOSt3tP2VDvZeb1ZgSlSsd55Ow3wA+wSSpiR3NXfHNwHVuN8SDoUo+HKmAZ9MIaHaaYoe85Z\n          +hBF+aHcvtfbi4vAdbU+hM+nkETbyJrNtmkZx7q+E0BeZQFwSHcTuKZ4sHSwxH+9TO/CbZpNFpOr\n          aTWQYFqJZDw2OnPUsHs4AT8NrKKG7r29SjQOQqLAwNa7HUJgwtGbthcgymi6sm44bSYGM7vIeQ66\n          hpOapjbdKKS5lm/HceSU1GsF/cmJC7JvOl2WWAcmAbizdZ2vGz9o5uck6QOiEINky0rdjJmj2q9y\n          5MXnSSEkqeaEEv6snExmiUc5O0Yhqi5NppBCF0OuhhM7hVu+FBpN19W5kiPQBSw5KZWv4BsE8YCi\n          LH6SlK08MLQtxRg+Yl5fF6PCKqoO2CqPw83l1ObM4qCCbioe4EEsViTaQdnKbe1U61OQGUvLPqsp\n          MYdPwmUQj5TdgqtzoBn6wLWAi42lmaT7dSuMCtuzzZw8SCYAQotYCggdqp8Vz/cEgXuQvMyj8qsa\n          nbY3nWQ7ypN1eXIyXBepf4NDjLEnmO0AP+054LYwVHM9kjmvjgsLmi+48NctSKWcpmrzw79r4AmP\n          kN7B4wbyiN5xV9CijGDgErmqdyTV2BJOWw3iZNgWIahw0b8fVdN0eDhpyTsnmuRSQIobMqoVkdxI\n          BOhdOeuNyfXiDCkmRJcNq3qFQpYs+AMVI70nAm4ZM/5pswsR/+kgzomzpLR0Yt5qevFZVLRUA5B9\n          dpMrcIdN3iQMFHRiMyGlKAOxnflBtu+c//0U9qoU+mkoqAR1VVnJPGMlfTArJ9Bh+/qezT6Z6ZNd\n          olipVIkln2xRsoBKqilmD67azNNtoApHMCl/d0RambrRoaMe2foydcNkxpHLaMOJO7zDlhZZ3BB5\n          23rNS2Dj1n1fR5qGngKFyOYFHFdKN/xojZBesnskf/s9j8u1dX9CeewriAk0VXMoBF13dgrmxAxT\n          XXd6UD4duc4EsEv1l9KaGPpXE0bPlMvHievGXxvuKe0zCPayihgb1a9a9gFMQ7AP2gvrtvoGRq1+\n          s3De7LIk0oEjbBDUtcmlMcBJNGmmLeSOwvOXh8vuQqNOFlwLOAjwYdxhbyusxxeWUoWEFH+3g/ho\n          FFV/UDlTbIzCYZdCxL8otJViLqIcS+hUFKema3b8PfSmm52Ix0rVl/vrK9WOh7XIZS6EXRi4rb0d\n          USNP2sGRNNe+KNpdMkXhyjtyhpL9IlEupdeh1+Bks7Xp9LZ3tmSTFc5Eo1JPWfmTTwGfVM0HioJX\n          TLWsxo9L5xi4tSLci+0NtAXPon9BVwWb/y5Tpyig3IIHTsMECApNgFmAaJccLioCkzl6Jo92t3tA\n          9GhqU5xsdX8QO5Zqvmo8mXapA5AwqqY79JihpR0IcY5mo+HewsxnYRY3IB5k5S25giu5Ybawk2t3\n          oEH3FXqKcN7zO+fqfeLoDDCnNEXiJo1KnUaMOc2oyiNiW1x654dSRWT71PM36XI1k7+uQY5+84s6\n          iXB12xh4urIpOdl3i64wdyiJyYvX1rbqFASk5/q6RFZYTSd9mpDlJEIrNHQ3xbQ8w2zTpqxtS+1e\n          HKCmPlzcoNS5dItD+mwa0ZWpA9QOB0i6QlXf25yhVwrDZktWYysqWWjjxgzUKHxWQHKy82KszE1j\n          SSjwKXbUMMaN4ekTsrG5FzZU47bxnJGiwWCYfdrNtFc1j2SyT/fhPcYDx8wEXFSUnqwyFhzMWMvM\n          pOEW3fOSFAVqFB3NyKwX7SaagPIDlgudaxXd1rOdtDAVRArNCcCsOMK6N34X01ZTBpWDfDfNCsBn\n          qzpx0gLPwV3/rLzrtGlvxadwTwalLdcsHC07FYPcSK5RYd3QUea8X+I+ttnWi4sDlSQTBa2i+nPq\n          GHS+pEugFKPvMIqqdQBNrr0vmhdzRllyNwUl70yzFAiu7/UY0n1lOttY6JMmRuHWR28iZu5J+69u\n          /cjuth/in0sMRQBlqkbMYNV0WxPoQw+Lim5uKqTlZQaiAw2QMa+VUNmTrctw7layuCy0JWDiatMT\n          l+46F7aBGdp84wDPTWtgJfndLDMlD3YCvSTkqafpVNGGiwWpOPy9k1QoFDfqdzUmIwjFhXKpv7nV\n          Ngqqz/8o6m1WMhJ4NFRht+UcabnOV4DEdfiJ/vTjVc19O/PQG5Mt8laz/Tw5pKGycd5U3WuRL2rN\n          WitpGHW+oillGxMpXGb4kFq6WCl1zqTDXOsRTgTnDAHTaAAjjEnkPqApuVZXEItaOJx7BDDPTl5X\n          3Zh2jnVaZmLiLwt90Cla9FQYrqIttAxXZpZcmhqSSL7bWqdoSAIOLvBR8kpDUbHOf7OhW6ep9r8e\n          VVkoOoqZCGFb88bllP5ZjELLOictMr+qScZXXaa6KFzjuUaShppkGkfmlUinyWTYsx6Nk5wHxy3K\n          e3Cyr2Hu4cMqpebGuXHXRZJRFW+cQuvTEp4pDzAHwzFOqtPfa/6Jo0Yn0wH+/sNxRXsz0A18jnlM\n          RTMDJ8D5OkKrankIgY6oii5UhVgyXeGg4WmVHUkmXp0WTpQ2Pm6Wb5jZVbPFshhlc21UBh7v+hHl\n          xVGSG3RqWQaAcSCXMbaMMGZmrmQHiJo8p7twXTCiqforKOlVeNwp3epdbU0oT+aiOGZylL2UtMf1\n          5ElsqC3voy/301ZLDrthqAzD1J1u472kldWGVJzCtQXQ2h3p8ZYZKYBsu6UV4LEo3vSDOK6Z1Iwp\n          Y0mKHrUjadmUxIQoS1KiW1Fpfu9lt9dgmFKIjFk0Q7eo96FDFiZnlGdVkAMKdOGSLfzyMmENVPJ4\n          Jqm64FFrqlx5cEkmI1Wn+k1yWaq+RxlLs1blzA8D/X+3IVbFOxq3QbaGiqkZp0aE7vY+SJ+orhRQ\n          KKwNnoY2Tkuz2CoCoLeYuz1v+ZLFqW5Z5NCtBf4wVS9WMoACb++QS10RaZrnxbhnupBVoUPUpyMD\n          Om7i1bYx0AJsKN9fy2LXODMU3f+aHv6qtrhPpnWg2bYa+8QMERPoTDowZODc3E+ZZiGnKG58IBYp\n          KFwymRla2Mh6UzFGo6iZiHxy86X7xDLoLf6Az6fQQm7eRh4eS4dLNDWbJYNWnaHazYIxYrpOD93K\n          brVrGo/pCnfoHUa5ER8iYM+qRPdg7VmIkUUaZ7o6a6ieFmooVdkQZE8tqLaturzWMqzT8paYWaTw\n          kt2Z5Ua3KZz51VgSTGwJ9efZ1dr6W1LI6s6vuNlmA680bpgrhTY83f0yBC2bpYQaNTxaFsaHftvH\n          k3iihywdzmBOynQyGGvpLuZ4grgO7fQNKtc6qaIyu89Rrs0uZNYmCqGGEvOn3KhKh+7QIDmLJ7gH\n          jMk6qN81D82ITFSrFMsBGrgCuNuqxFqrhQmhzJ9+kVFE43q1N1msdzsWHxg1QR32U0c3q+ec3tIa\n          oE5NDeTvhootCn43K3e0VfzLIgIstfcScpEZNySKCbNqywEQdqMUjrWHw6HdL0tdTBQzGjY6SXio\n          HChu7qMNdOqen9R32OzNAWWaaI8bTssOzbu9mTQf/+5aHrKx9+8KhulIykZ+jrmWZhwwXL13i7hj\n          Pp/mVuG5xsXJbluZNvriG+zwBVfCD1vVM8ndFBi0eS8j+6j6CXtiyPYlk0czUwQDsMldqXo21Q3j\n          Xhnl+y4okC7JpVxL7yja9sUs+/BaCrPJKy99TCrZYfRFY0nxbHTNxNmbiGwqjoZHKScNL8P0Zf6t\n          vHUkKtom5UV9jSoVGYS1LEHi6BCk/Xr6UEPmbVtmbf3qrwTw1ww8FKx6V780tIAAzVKfFsuf/Vko\n          37lo8VlrTIvGOC7SR251eUGWHL3bcFWTrRJIBKFXW7pQJcV3cKaIW+HlvDjAHcOPLPNpZktiOb1A\n          waHarjG4WRZ4eUwiYORsDjclMHNSvKf4nmv4Bhzz1swWmnPWCG3mSI8s03VTq9br9ymQ001jFS6D\n          ggXqxi0SGrikWRoSN3VMM9SaiDvYqy6EMHZQaKIpmYxz0mNo7NutkAUOsM7I5MRhy2l8GD5Ov8Tg\n          hlwJsUFzi+3Xa5l5hTdCLlaWa5O44LVkN3IvLSw7gYkGodGcAEjGkpyyZmicQm+z9RAprWKGcO0B\n          F3WzpoK5bS5mKP8yXfuYlulwjDvFSLbo89FlSCEeWyo/Loa8T4Nm3axAdpeTS+ULNbUKcfAP8Hi7\n          U/XQGBiCEtWtQ3lWg4OG8S44tF/wUMwIgn9g+VjPXEobdYJ8Q8qqrOeNMQV24dGPj2Rz9kZiwLQD\n          reXign+gf0+EbFS/ju4R29HMfcPFR8uGs8beaOj9rYxTGz/Wje1bzuHaiChSi1GMHqWGw5OkKTQ1\n          Ychcqv00IvZaErNEmEwVl28kF9mRyEy6O9grcnNBMjUlm2lmO/qNnmLGoHkL2bCt+NG/pCoo1u8Z\n          7Zmi9OUBcZ8H3wuhwj163UIeOlSiE2gqzDg/MP8bu2ogMGGMTNGnfMJjuAU3UWQStVGYpGCfFaq4\n          NIeG8f/Jwz1yP2Q6AHhaRj3K/jTLNu7o8m1YpbjfzGNnOxGJgV7tCLQ5RjU3D1lnJbMLoCHDilRY\n          M7mA1IeYWht/Z8UpUo475GJrORberprOsz8UUJB2bhVH4LiGhs+cYtopmiNtoZ9kUmtgrmF3IFPH\n          KEsDFKtsoUepE1s3ld/Sm2HiOBq3crPgYk4YoQsWIJISShkxD1XFiXNQrS0XiT3epLtnbF23C6Op\n          ZwUD2SElUDVsd1wwCq6tsyqjtrrFTAySzKZXubyOGi03k00yJzcgULAlveGL4vTa2mMHn+p5Koei\n          kBw2sYSxt+kr7/Ccas7u8eSiTpEfNFLgEFxo6v07iGcDDNP6NPLeaqRqFLCZJt0zZvHo7GBlIyUw\n          h9jaoWyhmQ5njQSvUkZ5FnTRYQ6nvHzMzjRSp2xR9w3DkFEgTM4wvY8laV/DXGXW6FMp5zWzMDIv\n          nrlrzo6Xa5rk4G0tc1TNpmake9fn4pg1jEkOQEoXr6eIh/2SBGvYHOe3tvAjuaDbkpmV+qd1TO2P\n          xExdPaGVZrjsG5G+WvHgJ+YYGvN+XL+ga/OEZjv05Cm0wHkG2UXILlL1dmvqrrsKPYFdhkVw4MxO\n          2aGeQ9KZz43WaZIF4JlQ/XzCnO81li87ex8m+3Bh1fiADY92OwRT+DsYjwEMt66eubPzI5CwUTrn\n          r5pKgH+ilS5oUWY2ZLRg6cZnsqS3/kyFcH5tx8ONnQcNXCUC1zplFR7xfW+KHAjecBktuXxVU6Tx\n          ZThGdzGF0EXw54BubhBiutH/GP28XZy2SGTxNL22qlofv4WAGsLekgoHWqEVdn6EJi1bfdJMqzw0\n          H8fSj+80qVFM6lQwRYWlzrnc8eWhJ6fS6GRZPhgssuURBtnMWNbsDuHncTBNdFLKhoq2F0U5MPK2\n          O2zaDBKYjg2GML34/XB0Pgbp0ftEUSEYZGGv4sTxUubx+MaYwws+rzdjkbASJSgz2LKnnjQGXphU\n          QgM+0oN33zZK/ovJVrm4tJxCK/MXEtvJqgLvOYRYTqlq67fTn9162kacLwaqJuamkFiVyJbC8ZIe\n          vAWH4aXvN/pnQ/bV7yce2WmLZjxglnDCuAziVk0VOlmf8dDjWarlic9jgwgGeKlxFwiErcrHBr7K\n          wUpc3nlHZgjZMFUXpSzUcjRwMKq/zdWyFx/YYT2Z4c7DYVTYshLJCC0VqRPwVCMUxghtf8dx7qRx\n          p7RpaMIz7UBzqaOHClHNr0qTjVP1H/bak4cNmVIl2l4UybM+maqFZgRVoy+yA0alBxef6lHYL+tJ\n          /soC4Iyuqc20ggaza/Rc6UsW06N3+fF7lTFdwzH6sPHPEhavcl6HMV0xGO1gB1vpiJvoKdUGvUQZ\n          S61F4wJwEPT9TGRTmjmC92u2mplfqYIAXLO50l4N+0hqTuSfh1JFne+6sW/Bdx9MA8g4SyieZqpl\n          3Kr/C9TA5zAmdRv55ZAfk0fOURC4usxjlDtB4VGdJu2e9ZAUybCl2prl7OkLqq9FFENNPL6RT4Tq\n          H6nGMdfD8d3lZT+U9qQye9fC1ami92AlRgLa+zIAw9x3QnuLFW9uxwwrcHtc/cXDfB504b8Yr9Ce\n          vJnvItJImmnxwe1jUp8MSSQ4NOvnfunT/bOf9///A//7M3/t07fvX16/fvrznz69vf7r7eX1219f\n          v3z526+/vNSX3799/vr10/6lf/7++ZdX/NK/93/86bd/fP/229tf3r7//fXX3/Hj+wt/evv+9vnr\n          //34J37QHz/9B10yJRXhgQAA\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - X-Request-ID\n        CF-RAY:\n          - 9d0a2922bc1c67cd-SJC\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Fri, 20 Feb 2026 01:16:48 GMT\n        Server:\n          - cloudflare\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        Via:\n          - envoy-router-6694697846-qgfjj\n        X-Content-Type-Options:\n          - nosniff\n        alt-svc:\n          - h3=\":443\"; ma=86400\n        cf-cache-status:\n          - DYNAMIC\n        openai-model:\n          - text-embedding-3-small\n        openai-organization:\n          - future-house-xr4tdh\n        openai-processing-ms:\n          - \"137\"\n        openai-project:\n          - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj\n        openai-version:\n          - \"2020-10-01\"\n        strict-transport-security:\n          - max-age=31536000; includeSubDomains; preload\n        x-openai-proxy-wasm:\n          - v0.1\n        x-ratelimit-limit-requests:\n          - \"200000\"\n        x-ratelimit-limit-tokens:\n          - \"200000000\"\n        x-ratelimit-remaining-requests:\n          - \"199999\"\n        x-ratelimit-remaining-tokens:\n          - \"199999996\"\n        x-ratelimit-reset-requests:\n          - 0s\n        x-ratelimit-reset-tokens:\n          - 0s\n        x-request-id:\n          - req_5b8c6f478e3e4742976a9026f820dccf\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body:\n        '{\"messages\":[{\"role\":\"system\",\"content\":\"Provide a summary of the relevant\n        information that could help answer the question based on the excerpt. Your summary,\n        combined with many others, will be given to the model to generate an answer.\n        Respond with the following JSON format:\\n\\n{\\n  \\\"summary\\\": \\\"...\\\",\\n  \\\"relevance_score\\\":\n        0-10\\n}\\n\\nwhere `summary` is relevant information from the text - about 100\n        words words. `relevance_score` is an integer 0-10 for the relevance of `summary`\n        to the question.\\n\\nThe excerpt may or may not contain relevant information.\n        If not, leave `summary` empty, and make `relevance_score` be 0.\"},{\"role\":\"user\",\"content\":\"Excerpt\n        from sentence1: stub\\n\\n---\\n\\nI like turtles.\\n\\n---\\n\\nQuestion: What do I\n        like?\"}],\"model\":\"gpt-4o-2024-11-20\",\"n\":1,\"temperature\":0.0}'\n      headers:\n        accept:\n          - application/json\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        content-length:\n          - \"803\"\n        content-type:\n          - application/json\n        host:\n          - api.openai.com\n        user-agent:\n          - AsyncOpenAI/Python 2.21.0\n        x-stainless-arch:\n          - arm64\n        x-stainless-async:\n          - async:asyncio\n        x-stainless-lang:\n          - python\n        x-stainless-os:\n          - MacOS\n        x-stainless-package-version:\n          - 2.21.0\n        x-stainless-raw-response:\n          - \"true\"\n        x-stainless-read-timeout:\n          - \"60.0\"\n        x-stainless-retry-count:\n          - \"0\"\n        x-stainless-runtime:\n          - CPython\n        x-stainless-runtime-version:\n          - 3.13.5\n      method: POST\n      uri: https://api.openai.com/v1/chat/completions\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/41STW/bMAy951cIOjuF7SV1vOM2YId9oVh2GObCUGUm1iJLmigXLYL891F2Urtb\n          B+wiw3x8j3wkjwvGuGr4a8ZlK4LsnF6+e1PefLn+1Ny4D+/99nPzffP149tf2da8+tbmPIkMe/cT\n          ZLiwrqQlHgRlzQhLDyJAVM2KIluv0zzdDEBnG9CRtndhubLLPM1Xyyyj75nYWiUBKeMH/TJ2HN7Y\n          omnggcJpcol0gCj2QLFLEgW91THCBaLCIEzgyQRKawKYoetjZRirOPZdJ/xjRaGKb1tg8CDBu8CI\n          GwBZIHP0AEMH4gCeaXWI4d4HDXhV8WTU8aDhXhgJNUrrIeplaWVO8+oedj2KaN70Ws8AYYylcjS8\n          wfftGTk9OdV277y9wz+ofKeMwramWSMNnlxhsI4P6Ine22Gi/bMhcRLqXKiDPcBQLrtejXp82uGE\n          5uszGKhDPWNtyuQFvbqBIJTG2U64FLKFZqJOCxR9o+wMWMxc/93NS9qjc2X2/yM/AVKCo+usnYdG\n          yeeOpzQP8cT/lfY05aFhjuDv6XDroMDHTTSwE70er4/jIwboalrXno7Lq/EEd64uylyWIi2Lgi9O\n          i9/356JxiwMAAA==\n      headers:\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - X-Request-ID\n        CF-RAY:\n          - 9d0a2924afaa1742-SJC\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Fri, 20 Feb 2026 01:16:49 GMT\n        Server:\n          - cloudflare\n        Set-Cookie:\n          - __cf_bm=fLNrCD5GRes_uZDM6ZxjrXwH8y0CL1TWNUQNKQeemC8-1771550208.7424598-1.0.1.1-cEl35lJbPTN5g5fGtwf4npJnjfi1alwfbQ9Yr6JAW0sJRe_fmjGR3jV4bBbXQqWrH9uK_Xa1uf_PJnKP5B7384aqhpHLssvRu167uXPTASHFG6jmKs_dj3PD6Cn8X_vp;\n            HttpOnly; Secure; Path=/; Domain=api.openai.com; Expires=Fri, 20 Feb 2026\n            01:46:49 GMT\n        Strict-Transport-Security:\n          - max-age=31536000; includeSubDomains; preload\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        X-Content-Type-Options:\n          - nosniff\n        alt-svc:\n          - h3=\":443\"; ma=86400\n        cf-cache-status:\n          - DYNAMIC\n        openai-organization:\n          - future-house-xr4tdh\n        openai-processing-ms:\n          - \"432\"\n        openai-project:\n          - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj\n        openai-version:\n          - \"2020-10-01\"\n        x-openai-proxy-wasm:\n          - v0.1\n        x-ratelimit-limit-requests:\n          - \"10000\"\n        x-ratelimit-limit-tokens:\n          - \"30000000\"\n        x-ratelimit-remaining-requests:\n          - \"9999\"\n        x-ratelimit-remaining-tokens:\n          - \"29999833\"\n        x-ratelimit-reset-requests:\n          - 6ms\n        x-ratelimit-reset-tokens:\n          - 0s\n        x-request-id:\n          - req_259b00d219964f2daa6291340b487718\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body:\n        '{\"messages\":[{\"role\":\"system\",\"content\":\"Provide a summary of the relevant\n        information that could help answer the question based on the excerpt. Your summary,\n        combined with many others, will be given to the model to generate an answer.\n        Respond with the following JSON format:\\n\\n{\\n  \\\"summary\\\": \\\"...\\\",\\n  \\\"relevance_score\\\":\n        0-10\\n}\\n\\nwhere `summary` is relevant information from the text - about 100\n        words words. `relevance_score` is an integer 0-10 for the relevance of `summary`\n        to the question.\\n\\nThe excerpt may or may not contain relevant information.\n        If not, leave `summary` empty, and make `relevance_score` be 0.\"},{\"role\":\"user\",\"content\":\"Excerpt\n        from sentence2: stub\\n\\n---\\n\\nI like cats.\\n\\n---\\n\\nQuestion: What do I like?\"}],\"model\":\"gpt-4o-2024-11-20\",\"n\":1,\"temperature\":0.0}'\n      headers:\n        accept:\n          - application/json\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        content-length:\n          - \"800\"\n        content-type:\n          - application/json\n        host:\n          - api.openai.com\n        user-agent:\n          - AsyncOpenAI/Python 2.21.0\n        x-stainless-arch:\n          - arm64\n        x-stainless-async:\n          - async:asyncio\n        x-stainless-lang:\n          - python\n        x-stainless-os:\n          - MacOS\n        x-stainless-package-version:\n          - 2.21.0\n        x-stainless-raw-response:\n          - \"true\"\n        x-stainless-read-timeout:\n          - \"60.0\"\n        x-stainless-retry-count:\n          - \"0\"\n        x-stainless-runtime:\n          - CPython\n        x-stainless-runtime-version:\n          - 3.13.5\n      method: POST\n      uri: https://api.openai.com/v1/chat/completions\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/41SwW7bMAy95ysEnZ3CNpK62a3DgG6XFQO601wYikzbWmVJkOiiQZB/H2Untbu1\n          wC4yzMf3yEfyuGKMq5p/Ylx2AmXv9PrL592P+58Hc/eQQnO7bb/Ddfc1T5v9XXr/jSeRYfe/QeKF\n          dSUt8QCVNRMsPQiEqJoVRbbdpnl6MwK9rUFHWutwvbHrPM036yyj75nYWSUhUMYv+mXsOL6xRVPD\n          C4XT5BLpIQTRAsUuSRT0VscIFyGogMIgT2ZQWoNgxq6PpWGs5GHoe+EPJYVK/tABgxcJ3iEjLkJg\n          SOboAebAB2uYVk8UlQLDVcmTScODhmdhJFRBWg9RK0tLc1pW9tAMQUTjZtB6AQhjLJWiwY2eH8/I\n          6dWltq3zdh/+ovJGGRW6iuZMfUVHAa3jI3qi93Gc5vBmQJyEeocV2icYy2XXm0mPz/ub0Xx7BpE6\n          1AvWzS55R6+qAYXSYbEPLoXsoJ6p8/LEUCu7AFYL1/9285725FyZ9n/kZ0BKcHSZlfNQK/nW8Zzm\n          IZ73R2mvUx4b5gH8Mx1thQp83EQNjRj0dHk8HAJCX9G6Wjosr6bza1xV7HK5E+muKPjqtPoD1xz8\n          BYcDAAA=\n      headers:\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - X-Request-ID\n        CF-RAY:\n          - 9d0a29249f8633fc-SJC\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Fri, 20 Feb 2026 01:16:50 GMT\n        Server:\n          - cloudflare\n        Set-Cookie:\n          - __cf_bm=ZApdP0oAGSzuRrpk3ZzO1kwzRQrLx.itdYoDed3BcbU-1771550208.740684-1.0.1.1-cbpogqElld8Y9SfIOodO17fQMaOau09DcxaJXrX.ANe4HIRIKuvR9HPxQ8EpOe9ab3VOORoURdxSA5n8GpkDZKqiWiZKvuVmDQNWFQ1FQU1.v7fH27S1N7XPsYyfdtIn;\n            HttpOnly; Secure; Path=/; Domain=api.openai.com; Expires=Fri, 20 Feb 2026\n            01:46:50 GMT\n        Strict-Transport-Security:\n          - max-age=31536000; includeSubDomains; preload\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        X-Content-Type-Options:\n          - nosniff\n        alt-svc:\n          - h3=\":443\"; ma=86400\n        cf-cache-status:\n          - DYNAMIC\n        openai-organization:\n          - future-house-xr4tdh\n        openai-processing-ms:\n          - \"1238\"\n        openai-project:\n          - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj\n        openai-version:\n          - \"2020-10-01\"\n        x-openai-proxy-wasm:\n          - v0.1\n        x-ratelimit-limit-requests:\n          - \"10000\"\n        x-ratelimit-limit-tokens:\n          - \"30000000\"\n        x-ratelimit-remaining-requests:\n          - \"9999\"\n        x-ratelimit-remaining-tokens:\n          - \"29999834\"\n        x-ratelimit-reset-requests:\n          - 6ms\n        x-ratelimit-reset-tokens:\n          - 0s\n        x-request-id:\n          - req_8776f6a168a041a69040eea18b70b5c4\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: '{\"input\":[\"What was it that I liked?\"],\"model\":\"text-embedding-3-small\",\"dimensions\":1536,\"encoding_format\":null}'\n      headers:\n        accept:\n          - application/json\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        content-length:\n          - \"113\"\n        content-type:\n          - application/json\n        host:\n          - api.openai.com\n        user-agent:\n          - AsyncOpenAI/Python 2.21.0\n        x-stainless-arch:\n          - arm64\n        x-stainless-async:\n          - async:asyncio\n        x-stainless-lang:\n          - python\n        x-stainless-os:\n          - MacOS\n        x-stainless-package-version:\n          - 2.21.0\n        x-stainless-raw-response:\n          - \"true\"\n        x-stainless-read-timeout:\n          - \"120\"\n        x-stainless-retry-count:\n          - \"0\"\n        x-stainless-runtime:\n          - CPython\n        x-stainless-runtime-version:\n          - 3.13.5\n      method: POST\n      uri: https://api.openai.com/v1/embeddings\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/41d7a5kt3H8r6dY3N+6Acnmp18lMIJV9kJQstIa1gYwIPjdU8Uz6+hU8WZWRuxg\n          NPcMD9kf1d3VzT9++PDh5ctP//X2n19f/vLh5fMvv399+ZGfffr49SM++Xf8/x8+/LH/+/bNt19/\n          evv06Zffft5f3//yl98+vf0D/y7965P/+9K3J/Gf9G8plxbRevz4rw9f8WmdtZU67x+2lFexT1Op\n          +BcjlR///NiI1PDP/au5j7ZG7bdvprTw1Cx/X3qPsnKXB5RcUvQlK0iz1tRmyHNHL6stWW5OOa8e\n          8mlZtacU7f6EhuVG0x/rETO6r2y2nrN8ufeKX+xVPm61zZabPKMEVhyyEVgsF3FfWdRectSQD0ut\n          se5/nuoaZYaua86O0xn3r8aaESGbGynmWLnoSeIlZpUXSBk/P/Jc+txWdbG5z55L6GOxiSWr2ETu\n          eGzcxSbjvPO8v0HO0fIaIstl1lGzCk2tGe/Wh242nqtHW9OCfNa7fBacbRKJqyXjvULetNXSVqmy\n          J1gRZH7eH4qzythFWT9kuxSVoeijDwiSfLpmNXHDH0euIkJprFqXCkau2Gh9gQTdgHDJWVcstPZc\n          9QRTaePP23o9dqQJybg9d65aYt0PoOSao2cRoNzyxMsOUy7oIf7n/oTR8ihriiavlvm6YiFyxxKa\n          rKs0iEUuIgWBn+p1DFXZNPEiop1jtTZV3jJko4q49bUt6v2btC+t6g6O0bG5Zl9qnUk3psyReg7R\n          7oythXjd5RDmFMuKqmulQVQTWWiKsigXlL3e3n9/NY0U0GMRo9lWUvMCsxmQWBUuSOcqqanKtrSS\n          miJs94Q2uNDD7LVkX17wd/XpKT7OoQzdhQoFGUmVAbIFwe+qTAPWRDcMb1VjmFeZ+LU29cewkRFy\n          YvCXOPYQbzkCLlBWBVXo2EhdVcE5DBevubIKUoV+tSoepcTER0t+q5eZmpgYnAs86H31eKU0TQi4\n          raWZ2YN/6HdFDignfJ+4gu241MDDP7aaVTcntPh2fJdqHAQoA8JA4sViwA7DQKnf6sA/WIB6Iy52\n          6p7CoULqb9/sE9uvuAhWG/ZBMQJc3qjm4iC8kIqmjgPyj7dQAASUAeukn7Y+YI3lCYApcOdFcSCA\n          Tm1ZDgHqloYuDOcKA1XF+ZUF7Z62sNyhb6GYosNPtd4MasDOA0aplYZ0zl5NEeD/QlwwPpprdFEk\n          oBrsg6IKvJ282IBXxHupzADCVdg5fQUAiHnz1RewgirrcwkgABiGAeeBnZS1wiITzcpiUx1mdGDx\n          VgNcun0VViAg4PoKIwMLzy5qhy3oTdcKpcfeLMNwI5ZCo9YgIFNsGdEp5BNIRtcAvJA1eACCgeqq\n          rx7wE8WWgJgmq4gDRMNwaUgBvLmKfrW0mXoTdAbdzw2Hq6i9Q0uWInyIOF4iDxG5DosoIAAwBlLY\n          8lC8gSffIPqFuiDHMBYiCdAE2RhgjTXH/QXqWhNAWpUDetBFitKA5xzmUGoGEK0qXHUBm0V2Q4Vd\n          GRY3wFIVNSgZgUu/uYqH1la4YLHVC6Y22SEiRqn29zRJNxj0+m5gevLU7wj9wDez+ESgxRWOCmAO\n          EH+KFGFTqq31HD5CmWGrsyGuvJYCf5wCfk7ROEJrmMhuhwD7jQffZbMD9qZ7QAUYCOlUbwvw0G5e\n          ZeMqnEE3Ic57DxQKw63Dpg7xlnXuEPyOIADCqlpTAPFZNF2waliIFvBdwHViiLD0le6/Da/joSzs\n          x0wmU4kqoDitEK8CsZquMnS5/z5ekpGvCQrcnEKqVgBKVrvvCNS6ZT0R6CV0RdAX7BIC99DQBItf\n          0+E2ngn8IiHiGsA6EjSVFQXhjQIQCMCEGVOjjb0asNCa21n8/L4xEGsEyXbYZTKFI5vQCpDCyu4k\n          mbRSiwljDkFo0z6HCvQSYXtZVA3pdpYJCPz3gp+RTWf+o3WxWQE/uQRKFsbqw1Idk3ZTQGevTNho\n          XgZxK6ITgSoweMCyElMXyGZNElPTOmezTSsYpeoZEmmJ04LBhiGXzUurZyZG7l4H9i5JPB60VmHx\n          ZTD7IzqMteM91azB1gzNqGDjIFauWvSEVSQbCg/kkCwKKx34UbQb+gpxk5caHVI5LRhuuVr6hj81\n          FQIT2oej2sXsgwWHDRLfhthGGDKYVk0eALoVzYpBVJbaEQbziI90YyeWf0u/7E8HQybFpJAU4Amx\n          w/gaZFDEnyYb2GMNSyE12Lhp6A9otS3125bvuyACJNPSkEBTbcmJQ9n66iKv2GtKrG4CXBF8vEK6\n          zEPwI0d0AjUSz9NpeVU3N3osmgE6QegrZ5sUv/bF7LeaAcRRVbUT6wSG1qfCyUGTNZpvgOXiUPDT\n          M5nIwpsyuFFFhjdZ8tewdfryMNndrDusygiJwOC0dh5bQ04ECoaagrWLLuEapB0iMQ1gwQYqoi9w\n          26mIXsGuTsQwaq0XgnwxlznBLiSHPMDT4ckESJpYwYygFHCyqF+Ad+v3vQewakxy3T9kNi6WWjY6\n          0rCKA9DltLxXIpofPT8pI1zOlVC4iFJlOPdhiZu8dqiluSQERFVs40iwrbV3LR1NAzMBNQ2Rs4q/\n          r9lyeXnCqGiYyIKLuhH4etjAJWF5R4iYQ8sCobsPtzzSPcS6jh+ApUx9JpQnW+Es+FZNg6HEpFvo\n          WuEqLJyEte2lemUAxqcLuqLHYzSWNW7BXjU9QLwWFEM1cNGEW5wLmYYjHBrtw6gNSTfAeEKE5Kyh\n          U9jcZ4ZuOxYaT8Xd9My9KrrEyVSVX2D8TuysdbSGGFMSM5CfhRMQXR0Q/qwrhUSbVsdiAl51YlF5\n          FLfj3ena9e09EIOoIG6XvWNhBohptSeI6VJ0oMJkVqmwrKLVFrw9/pEiEN4K39XiAYPpJao2BxBg\n          9P/fJVyyU1gCSvGsgnTFAYEAS/OuacPtJGYps1CNXVBngcPqkoHC/gHfqV7hmwDyYgTO6Qh4Wthb\n          kRXoqhnmwvqX5pPrQJCp4keksySdA4dMVGJgr0JTFduuYDZAUj+9wSbEoRoCsyyFGpwp9kWrIRC1\n          jBBb1g8zD4etLvCUIciD8j8s0VZYOdGMEjZmNtkXGNaYSStosD2qPzuVosUv1lE0rwtHD6kS8AiQ\n          UWpPGtaNDWAVKMCAi/sYQVBs3n/QpKhLjca0jy8fRnKIncavwyprxAT/NYvuyCk/dU5bMPva6Rct\n          mYaIpYmxiYavp9CKd5osIUq8SkZIKCZFdL+GFqHxSPrxJnlKFlmKCiteC5jHEuaHgB3BLaI7ZRwA\n          a2aLOrFT2EKtIXdE7FUyN7X1YMynaYTESGgqQwOnhcCmG5lCgfXrg2dSsuwi2Qkzqw2CvBYzpLsK\n          UNQ3AVuX0TTLNgj2NUQlkrlVrx5JIWbVlCEAMwhBMsy9mmH2MuHztEoEJ9SKlQxqJptCk0cAogAs\n          WrSvgWjaTpywabJ2Yol8Uou6Uh8Cj5HnwjY1dbuUbxyXevigg9cSILCAEgwQ3cFFqndhsrxp/jYz\n          ZEmeE5lQG9FlmGH8nyk41m42m0UMTdXVwUqG2Wyr/+31A0yUZZQBWOcxRWdJxlDIB6+TYDk1ZIXC\n          tel5dZjIrPXDgM4Orc4kmIfGspEqF9yhZxMma6Oiy9hCFsG1gknax7LA0V73yn7gdRWQe9x/Bh5X\n          QAWlCecnMHhR90MGkUpRbDaEZgUBqMkMmlZEzXknWwTnNMDfbm4BAGRFVQQKp5y1wgGfQB3XXDze\n          VqzZOX4GqJm1PwNPV+1uwsgZeICrbclCXQhBSC2gAqX3MFCeSYIbandhyczMU94MZ8JNjmHbt4B/\n          WSo0+WZyV1wluQTDUmubomCkmOM7QGvIctAfY2358MKdhULdRYDArOEiE8lwgaLORPtFayeAesok\n          3EXCNaum0fG2VZ6JoA5wJ4y7kUly0FwuAwPNCy4EIFRwrcgw628K3oqXKLDSnXEREI5FdcsiQL1T\n          1hcANGzOOVyFdSpRAujFIV1C0981AsGpLFEN/C3wimAV57M+CKas6AwL7CdJiurjuCyNwce0COpA\n          W73KpI25ZH0rJvQVWUJUICwSQm2htO9qTftSbQQBSxkP+DQnS20tGMGslGAY1zottXWk1mUmnEpo\n          GE7JMPQSAPdKJGkVRsh4OoUMl5kV7yYlpyTi31STMZ0bkFLyOI68BKUrwLQwuWeAlyZT4vNKko0a\n          4kKgoNE9WRTF6Hp9NZg2CURzIAYs4soIfyqPXE6G5Yg6m9JxyVI1knBfOO7SvoMvnlimqZJMRdzV\n          mnFOnPKxUd0G95LO28zApM70ge29Wl2oixY3MXnSFJtDEJc6rklq2RBDjFfNmuPZ/Er9e8gruQ3q\n          uIOkz6EZ/r6It5TaPgmCNbpg6paFRQNbHSdZNHDPBgjIh2X2zAjkLIho9G5m63G2+I+ZDYgGNLd5\n          LAMtK9VSUBAmRFlVOQKMog1NY2cQ3ltWAm/tMI71jpYUOWsN4kF+2R5IAQ/wVnEH3pjaVA8GXJGa\n          FvhMUy+FIp/OeVww90bgaaybam4IP5+XUcmJm9UouAW8ioYQnOTHTop+0eTAfltLWiD6LFmRZI4h\n          jhG4imlHq9AOXyeiOQt+gSsAg3WhrSCqXlYaQYii6QrIYKTxHeX1Bt2aWVFspeGwzAwib/yjVTQg\n          Kx6KaXi3KoLzA87J6SsNxOJi/x7DEfAneGozvz6TGd9KI+OV4JM1yICbxIeS394Hpm6pFQAu9Zas\n          kCPSFXA6JrdW1HhtCrR8cy1WJxwvEluqZJTMzKF2EE2SRMx2Atq3btncsmtsSsFNrK9qOSeTHS8p\n          gBzEC0tDlEm+nKn2IUENIQ5aegGiTJCpr2aCsJsU7cDHuK8Pro6xZ8i0GBFm0zOpaapgVDtz2IR9\n          4lfxVrBPdmIIXIrVLk8yGzBEVdmV0Bj6a3MHazcwtWdW81HqGG0Wq4AU5mqrpoBZ6VtqZXYA7fSW\n          c+NB3cVmy48UPle1ATJufqaRHVW0OYrEYqMNNnas6eliwxGWKsYjn7J1S+sHlmBAGc6z3TPulzTR\n          1mpCCtpB0sATdvWVc5nFsmRwqrX5fp9IW/BRK1mik1Q7JsKNEgl0YtkvHPiwvC4DWwAObc4xud+q\n          n0vRU9w9anew/lhYZo+WopBdYFbNawUAXH6MZdcMGCHwcxayEFW6nPURu8CoRABaz6LaHOytSprr\n          RWAF8K3xXhvA+poGYBuTZw+Za9ZMI8wpW1n79xDFzhKTy85OzGe7fX1KzW/ehZF2t4OyyhBJCfWk\n          sivQiiFHrYE5WvfW1EsZWc5W6hOOIN36Qi+uZGUuQSLJBtgI1VXa+qLYa3KZ4r2sT4Hk2KU87nXv\n          5dpCyC47JV/AjY8s9EXYIciqVYjIJ1HQ1YISl03ngfwtwZQX3LV1qzAblzX8YE9naabHMFzOc9st\n          iaE9FZs1rs3QCExhu+UdSHKL5aFO44GZEJ5WyzRdr9bmTXp8DOs6K2TymmQweziW1QJSNy4wzTyM\n          lyZ6gDERTDqDDvFh2HsYy/uRPwFw0EIs4gSgPO0t8U0/O8FvTESyA62pm23wgjUzWzBmspoEMV2a\n          BjJ2v5yiAcCkuLGwrwIUHrAsuSV0ogcLfbKNTysCycgEBUKSm/d3VmshzNCcpDt7rHsD5JUcij4B\n          ybu+ErSWjSThvCfWujS4qdDTroBssgVT0VRllWOoFCCCLc0CCwQ3Rhog67F7wyHAc9ENqLAe1qHL\n          1ilugsBEvOut4ntR3alhGtiyCTIt7WJkOUSxYIlNyq1Gai8ESJqKPfYoQ4QB9q20WOeyXDiipWDT\n          pgRXMDQzedaVgYkmxma3JkJmv7o1Z0Dr4UQ13YYvWnAJ02XtppmNnb0upfNuGXhSGb2OZXtQ+XWy\n          AS1WOukFcxCeRrHGyiuxuUZOT/Mwj5aT3XGhXaTAUKHxLsKRMS2RHfDo/aACeIIU4mHrmEoezyKt\n          q/8fOqiZhEWarVqG2IRaMQ0BT9lz9xoX9sXqbOzJKMJIM5bUgyUOKG5U+bMhd/rTlczvBlnhgCes\n          syV+yD5mQ9GTLM0VXONodAwHS5W1KiVspZUdL1YYDE39nJtYGJ3npCE/O8ysMEzu5zA9OA6cwKKA\n          j4rRDtbKGmRVaszTLPJFQI77kJfrXJjit/wCieFGPEHoNdpoljQhidJaVoyrdz2hMUxTSg3iliTo\n          FCJck4cTJ649ojFmEgzyaUr0ogAC6Bjf8UgDg6xBusXmtgY1sL+vzeeAIEqE21C+24pQnhITCBoG\n          FLryUFrhOVeRiYWUKrl5xcZsz2QQa4SJ94RUqdFkwaHXbumhTVLp2XUDm6ixY6uIspdZOObTrAeW\n          BC4abxsKBINoZn6nMTzduiymzrsKqe4QAjCBdKbOPcGmK9AchCqicnR8ikgBJhGNTe3n7JB2nQYE\n          TH0nWl3ZA4qQFeEbIzdFVI3lJCUdYktYxLdGHhZQrYcyOLDDOvfp0IrFrn13DWg9iK2y1lKWyJA0\n          9LszsBZ6e6K0bCajug38UrOEJixZ84QVtWta6AvwU6VO1wjdrHDG8VXNEp+NAalyAyaLSMvadwsr\n          KMoWZLpdrTsQbbfBBzQXnJehxwqpVuz14JI/K15eYTZeSvOA50xLjV2DUpQKWV+aMayAZFVdcWan\n          c1jBn7MXtNx+nG5D52pafZ5NxoLwqDY4gS42bEjRMScB7EJ2hOaaBqdaKHCAXGrXxLGVDLYd4Ect\n          8cmVk/EO0Q7z+isPaxxi9pzNxdYEnu78oNf32yoBHO5N6I+M55xKvK3E6tVA5Sz3qOaIgK8SRo+k\n          MgCciJO1NP0ho+J5vcuZsUtqWasoO3irPRY+0tLhwORkm2uqCI6/h9MVhRP3+qAmzkO3JqxzEz0i\n          dXqpHT1PgtkNjfdhI1cmY7Fn1zRRp2Jd7Q+R6ZYVp4zkzbUxcTrNFKRyTNPybsujnzYy52Wm2Uqr\n          mdtGZlw1CHLo1oSdxBctQTvvkwsug9p4PNqevXLTrCVZH25PegmiTc2Sb+6ys1nzmrYoMqW1k5xg\n          WTsGyLLGaWmOZ5E2KklnmgOr/h7J23tijpIaduO1pfoKJ75YIgFYXdulamWC3UqkzIRgsVmtGY23\n          zQXjt5tGXBdtRUcRQmUBgVXDd9NkNxPX8RDPQEKqFJGwdb1qI+p5VBjT4aN07UTdDkEsX2PXn3E7\n          jyPnSJZj4lbTQQjSh9UiGcc0BeeIJOHSrCjSaAysONe5LOUcdgCQZpUpKEI2Ht8Z1jWAUwPsQbDQ\n          lfR4zMGe+744OtDYzJkVbKsBAcEiDOiWgMHJSN47MRRt5Tv0uDAY99T9wXtx8gB+3sbu9c6yio5f\n          qKyhKe1WR95dRK0Bl6QzHYEXoU3mENiRrOVv8jvbHM/YbsfWhAe5A6JlGbjBApAV1hAYGeuXVS01\n          TxChqTktB/av76ZebGLLPv7Gztn2BIK+nsKw1zNNn1naYgUS+oZqAwbSppM3q0OPUkI7L2ffM9Sc\n          NV3q1ETtIgVG138qPpEw3E1X2XVXYj4ZnHCMVq6U7m6902Yywi9blLVJXz8FQQ0juFPWZVd2Adu8\n          A6stw7NknHJmoc1hbNfrYVzJleABtLfyH1sSZliVbWJnLQxjaLy6VcPGXNNmd849rsaSnbPA5luv\n          x8kOM2Dp2teOyIRxgHwTMWM1VzImJ3dpC/xgH840icEzbbRtMJ9jDeywzda/eWrALyyua8lpp2qX\n          lKqLts4iquWwG02VIwJsUwOwhUPRFOWp/J63UTF23TGrzzGYnVhGx4C14lRC8vhspAHHMEILtAkN\n          YmKoFYdfgL19RjecBbTTJhCQGtycZV+quWEYBq1NcgT1NB+0iIdFL/um11lLDcSnGIeBnrVoFU2r\n          9Q/OYEzr0k5EXTZ3nF2u48mwnivvyyYPTQOxP0Rb206Ys3CokjXkcniy4UgoTlIi09V4rtk5jlZP\n          kvGDiLQaOmWCBW+FX3uIaSQvbO/2VEMlhybC3Ll6n6tEumNyfuxkEkebTtk4bqwIHmlrrheH8Xh7\n          XDh7Nm1SD4faaBKAoFObRDjmQlvSOV232DfZEdfn97TNZvLsjF7kM5TeHdG2Q7dhLHoaSw5em8+2\n          /GrpIh9W0E3b49XjeTYTgs1kYP6ebCT7C0Y4+W3yFLTbvzO/IaCLyX+V5MT2L2ZjlHLJlIlSzABZ\n          p/VETU6RsGQyvrq05AnAntyUc4x92AiSPZpnPCHIfpsvRzBgCYxg7DR0tgb9gScJC+cIOQednjAZ\n          hSXvGZjGaGL6WZMgCCDZDZG0fURHOVyOLkhXsdnvTB5lyWBPphKUZsbMdqrWmxBGBD3XjCrTCMsG\n          h5ACrhmXR9uptcErpLuK8k3bOzjBsH7XtG8axAlMp4OHYKHCWMY7YaOkEJtsuuMM2BIzh7QOS9ua\n          cgcon3b7AqfpLu2XqLQ7SZnidQHTK1WIX9PuBLhNRr9aHYXQa9bPmyu/GYLJGP47Bk6eeVEkF89e\n          HOXSTi413T5hvnDIz0g2bxWe1jBqI61n+KCOvDGN9z1Wq+ORcwu/oINIyXDz0G4TvnzQknEgrn3k\n          rBcFl4VRtM2LBP5nW7eOGa49DSezsW3GxlQoDfP97Fs0zop5RhB7iEKwNTueVT4vwFe57xpe7RDf\n          chnY8yKQP++UvXWSMV2dzKzveVfeLc3xgMt7iDXH8P6k/sx4emp/O3xrM4YK3XUybsL5jg7OT+jF\n          mnigfqnagG2I2Aijg25bpeRfyriTCklX1xIiRx5qrfHoXVnA1owYlGGMvJ4Tko5DPa9t4eA3R0II\n          v2rYDRssQIoD62x/lCww2WjJRiVXlnCttfkwTf48qoNMAVgUn187+/IJk32sZSMCzpNCN3K1mfJY\n          RPE7l0iJMtvDToiw7lxoJ7xwGJkkoIrGdcZBJqvinobOINYAqjcsVBZAkjOdjny9zKx3V6bUnCn7\n          dGvAVB/+sz1eazppK3W97Sf2Hohj4UhA41lxGHTRsAYCB0jpo/JzGdpKDdwYtfYnOeQHfxvRe/EY\n          jLx6n+ONjbUOPcZgRoQt+7j1CWfCKMm1oVPxKENB+++VmsriudbUYGGqze0te9KRFWNP88jxHuRq\n          WxHxaiA1mZkp98MwW6sAIe6G7mk2nDGnXWhhJe53+0Fwki2qotRHR7kWHka9X79ywczTnPSN5sx2\n          w6VkNf57oLbdhsV6a9XKxekyK3iUUo0lPbDSrmUilmiazbxuI1mpkbNwpnc1kxNkOU/WHSwbvHVO\n          TT8Jyl1nU1qJ4L2Jq36BweVj1rJ7WmDE2Fer3Bs8VkkLZIEiAOzdq/McvG2WBBJoLsV24NECAXFT\n          ju3j2g4F1Aw1isHsDI+qhEHuQnS/Fqhs2Gh9eOzNsM3ZbkKB9uB1VHqKx0s3vGXv0Ugd3W5PO4U6\n          UEHOXDm4VYQgKokbcBkrevG2Gh1Gwze4E9Av27lTFFrDOw65gUfk9ETjVdOoa4Gaaq+D/iK2KVKh\n          6ZyDZtOD5T6vBztxX4v2fHaT36fy6FTNu0HaC3Np2uzoCldT/ZqVMe2eMRtguPn2jAOnFhqY3zAY\n          SCSqzHi7bOfKsCzejKgmSlo7LqtRgWxtVGtlvrpZbHqc1eqtEY8LBzkTQAswMRzLszqRm70uGdTJ\n          NvYAV1LLCORbMdn02wk5p5EVZu30nW1lZ5sTMWqChgDK6JCD3dFmj3za1WMqE+881LTeZATpc1NI\n          DW8W4QM0aStJJuXMGCScaFCmq9JuXLR0wOzpLvVbayeHRo7v6bII3lE4mgXilkVkwjJ3H2nHlK33\n          c/YwZjgBVyyddpFodnLy4zkMwGGVLNtFW8dL2NpOT+t9AqxdasBdsSy/bMcGhF8D2gqTSpayBYbS\n          WyrK7r1XELZ1fOh43n2zmg7cBAxhldVaDtm/Zbc/nEa55H0ToTLOGD7rKDMWabtlzXnH6JhDw+pD\n          G+Nmdy0bvJp337wRII7cXs+gXax5WGSVAb+L6t1bReAoWpnGxTvelWr4+DG1ao9uFf/FyZqWhd4Z\n          MWUWDII5HUdA022D7vPK9zDnIguMrIWDc0jpjR+PDUxdy3Kne3nhIezSrD1wc9lFb/rVq0enRyt6\n          GQOMWLH5ldr8dHFyirZus+MltXkgoGBB2ebtIDpIdq0KLyO1a3JHKBo420Xrcbr4mqs2LRLyzrhu\n          BfF9I0pYlzWL8jqdgmT14WQ5H4Jj87+2Rjcgfu8WUcn5xgGcydpbOAejqk6fy5kB8xFZJXJ0Xv4j\n          zm0nvy3XVwGJ1fow5Wq5QrvX8zop3mmjMTDLIl7iJ/ZVwivHFOhdtumq4KxwVF4Y9NoEA8I/iMx8\n          NsT1CgLY3WBV0oVjEG2pW4tsOjAngtfq0Q2CGyN8kVbAecgazbO6Hja9cuR8mIQD/za0wQRBSNaO\n          sNKJNm1YGaKjrIXSse9l6M4XJ21RL3fCE4reWJHZIKL3kXmu53E5Fjuk7UJYJ1W/mx0L3j1bBN1X\n          TgYv5jTs4s8r39QqRwI/Y/M99LS6hzoOK0MkM5aldcyYP1qk4Tetvr/rZMoyA0rINsSx8Qb64TeS\n          kdpe1dSVTfIp6rq0qPhIcdZkWZxvN/OqBcis1trQV72C73HT1xyWA+cVMWFMWbnk4jIWu/9br30m\n          rLFbXSeH2VpI3bEry9sceM2BFeUyE1E6r6qxialbc1Zr7Dy0ax72LB5FFbxyUA0us3CITB+f/XX/\n          7z/x33/l115+/fLp7fPLXz68fH37x9fXt19/evv06Zfffn6N199//fj588v+0v/8/vHnN3zpj/3H\n          L3/7+5df//b1P75++e+3337Hx49VvHz98vXj5z99/AN/6J8//C+eqQIvHYIAAA==\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - X-Request-ID\n        CF-RAY:\n          - 9d0a292d79bc67cd-SJC\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Fri, 20 Feb 2026 01:16:50 GMT\n        Server:\n          - cloudflare\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        Via:\n          - envoy-router-749ff47bf4-7fjxf\n        X-Content-Type-Options:\n          - nosniff\n        alt-svc:\n          - h3=\":443\"; ma=86400\n        cf-cache-status:\n          - DYNAMIC\n        openai-model:\n          - text-embedding-3-small\n        openai-organization:\n          - future-house-xr4tdh\n        openai-processing-ms:\n          - \"116\"\n        openai-project:\n          - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj\n        openai-version:\n          - \"2020-10-01\"\n        strict-transport-security:\n          - max-age=31536000; includeSubDomains; preload\n        x-openai-proxy-wasm:\n          - v0.1\n        x-ratelimit-limit-requests:\n          - \"200000\"\n        x-ratelimit-limit-tokens:\n          - \"200000000\"\n        x-ratelimit-remaining-requests:\n          - \"199999\"\n        x-ratelimit-remaining-tokens:\n          - \"199999993\"\n        x-ratelimit-reset-requests:\n          - 0s\n        x-ratelimit-reset-tokens:\n          - 0s\n        x-request-id:\n          - req_b1ea2e0b8b5b473cbd2ba03f00d5b063\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body:\n        '{\"messages\":[{\"role\":\"system\",\"content\":\"Provide a summary of the relevant\n        information that could help answer the question based on the excerpt. Your summary,\n        combined with many others, will be given to the model to generate an answer.\n        Respond with the following JSON format:\\n\\n{\\n  \\\"summary\\\": \\\"...\\\",\\n  \\\"relevance_score\\\":\n        0-10\\n}\\n\\nwhere `summary` is relevant information from the text - about 100\n        words words. `relevance_score` is an integer 0-10 for the relevance of `summary`\n        to the question.\\n\\nThe excerpt may or may not contain relevant information.\n        If not, leave `summary` empty, and make `relevance_score` be 0.\"},{\"role\":\"user\",\"content\":\"Excerpt\n        from sentence2: stub\\n\\n---\\n\\nI like cats.\\n\\n---\\n\\nQuestion: What was it\n        that I liked?\"}],\"model\":\"gpt-4o-2024-11-20\",\"n\":1,\"temperature\":0.0}'\n      headers:\n        accept:\n          - application/json\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        content-length:\n          - \"810\"\n        content-type:\n          - application/json\n        host:\n          - api.openai.com\n        user-agent:\n          - AsyncOpenAI/Python 2.21.0\n        x-stainless-arch:\n          - arm64\n        x-stainless-async:\n          - async:asyncio\n        x-stainless-lang:\n          - python\n        x-stainless-os:\n          - MacOS\n        x-stainless-package-version:\n          - 2.21.0\n        x-stainless-raw-response:\n          - \"true\"\n        x-stainless-read-timeout:\n          - \"60.0\"\n        x-stainless-retry-count:\n          - \"0\"\n        x-stainless-runtime:\n          - CPython\n        x-stainless-runtime-version:\n          - 3.13.5\n      method: POST\n      uri: https://api.openai.com/v1/chat/completions\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/41SwW7bMAy95ysEnZPCNpoa2W3DgG1AESDDbnNhyDJja5UlQ6SDFkH+fbSc1u7W\n          AbvIMB/fIx/J80oIaWr5QUjdKtJdbzefP+0Oh8P9vtp/OXn4eqj22A7Vx+/f7sPeyPXI8NUv0PTC\n          utGeeUDGuwnWARTBqJrmebrdJlmaRKDzNdiR1vS0ufWbLMluN2nK3yux9UYDcsZP/hXiHN+xRVfD\n          E4ejTIx0gKga4NhLEgeDt2NEKkSDpBzJ9Qxq7whc7PpcOCEKiUPXqfBccKiQP1oQ8KQh9CSYS4CC\n          2Bw/IAaEIKx55JhWhDeFXE8KASyclNNQovYBRqU0KdxlWTfAcUA12naDtQtAOee5EI8tOn64IpdX\n          j9Y3ffAV/kGVR+MMtiVPGXnk7AfJ9zKiF34f4iyHN+ORLNT1VJJ/hFguvbub9OS8vRnNtleQuEO7\n          YO3S9Tt6ZQ2kjMXFNqRWuoV6ps6rU0Nt/AJYLVz/3c172pNz45r/kZ8BraHnuyz7ALXRbx3PaQHG\n          4/5X2uuUY8OSD+PEJ1uSgTBuooajGux0dxKfkaAreV0Nn1Uw0/Ed+zLfZXqnkl2ey9Vl9Rt85cTk\n          hQMAAA==\n      headers:\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - X-Request-ID\n        CF-RAY:\n          - 9d0a292f1c411742-SJC\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Fri, 20 Feb 2026 01:16:50 GMT\n        Server:\n          - cloudflare\n        Strict-Transport-Security:\n          - max-age=31536000; includeSubDomains; preload\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        X-Content-Type-Options:\n          - nosniff\n        alt-svc:\n          - h3=\":443\"; ma=86400\n        cf-cache-status:\n          - DYNAMIC\n        openai-organization:\n          - future-house-xr4tdh\n        openai-processing-ms:\n          - \"472\"\n        openai-project:\n          - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj\n        openai-version:\n          - \"2020-10-01\"\n        x-openai-proxy-wasm:\n          - v0.1\n        x-ratelimit-limit-requests:\n          - \"10000\"\n        x-ratelimit-limit-tokens:\n          - \"30000000\"\n        x-ratelimit-remaining-requests:\n          - \"9999\"\n        x-ratelimit-remaining-tokens:\n          - \"29999831\"\n        x-ratelimit-reset-requests:\n          - 6ms\n        x-ratelimit-reset-tokens:\n          - 0s\n        x-request-id:\n          - req_53fa94b01ba746af91a6f1c095dba8a4\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body:\n        '{\"messages\":[{\"role\":\"system\",\"content\":\"Provide a summary of the relevant\n        information that could help answer the question based on the excerpt. Your summary,\n        combined with many others, will be given to the model to generate an answer.\n        Respond with the following JSON format:\\n\\n{\\n  \\\"summary\\\": \\\"...\\\",\\n  \\\"relevance_score\\\":\n        0-10\\n}\\n\\nwhere `summary` is relevant information from the text - about 100\n        words words. `relevance_score` is an integer 0-10 for the relevance of `summary`\n        to the question.\\n\\nThe excerpt may or may not contain relevant information.\n        If not, leave `summary` empty, and make `relevance_score` be 0.\"},{\"role\":\"user\",\"content\":\"Excerpt\n        from sentence1: stub\\n\\n---\\n\\nI like turtles.\\n\\n---\\n\\nQuestion: What was\n        it that I liked?\"}],\"model\":\"gpt-4o-2024-11-20\",\"n\":1,\"temperature\":0.0}'\n      headers:\n        accept:\n          - application/json\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        content-length:\n          - \"813\"\n        content-type:\n          - application/json\n        host:\n          - api.openai.com\n        user-agent:\n          - AsyncOpenAI/Python 2.21.0\n        x-stainless-arch:\n          - arm64\n        x-stainless-async:\n          - async:asyncio\n        x-stainless-lang:\n          - python\n        x-stainless-os:\n          - MacOS\n        x-stainless-package-version:\n          - 2.21.0\n        x-stainless-raw-response:\n          - \"true\"\n        x-stainless-read-timeout:\n          - \"60.0\"\n        x-stainless-retry-count:\n          - \"0\"\n        x-stainless-runtime:\n          - CPython\n        x-stainless-runtime-version:\n          - 3.13.5\n      method: POST\n      uri: https://api.openai.com/v1/chat/completions\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/41SwW7bMAy95ysEnZPCNpoa2bErMOy2DhswYC4MVaZtNbKkSXTRLMi/j5LT2t06\n          oBcZ5uN75CN5XDHGVcM/MC57gXJwenNzvbu9bQ9d/ikTP1Smr/333/jw+Vf79cvHLV9Hhr1/AInP\n          rAtpiQeorJlg6UEgRNW8LPPtNivyLAGDbUBHWudwc2k3RVZcbvKcvmdib5WEQBk/6ZexY3pji6aB\n          JwonmRQZIATRAcWekyjorY4RLkJQAYVBvp5BaQ2CSV0fK8NYxcM4DMIfKgpV/FsPDJ4keIeMuAiB\n          IZmjB1hwIPbgmVb7GB49aggXFV9POh40PAojoQ7Seoh6eVaZ07K6h3YMIpo3o9YLQBhjqRwNL/m+\n          OyOnF6fads7b+/AXlbfKqNDXNOtAgydXAa3jCT3Re5cmOr4aEiehwWGNdg+pXH51NenxeYczWmzP\n          IFKHesHa5es39OoGUCgdFjvhUsgempk6L1CMjbILYLVw/W83b2lPzpXp3iM/A1KCo+usnYdGydeO\n          5zQP8cT/l/Yy5dQwD+Af6XBrVODjJhpoxain6+PhEBCGmtbV0XF5NZ1g6+pyV8idyHZlyVen1R/D\n          XOcXiwMAAA==\n      headers:\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - X-Request-ID\n        CF-RAY:\n          - 9d0a292f188433fc-SJC\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Fri, 20 Feb 2026 01:16:51 GMT\n        Server:\n          - cloudflare\n        Strict-Transport-Security:\n          - max-age=31536000; includeSubDomains; preload\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        X-Content-Type-Options:\n          - nosniff\n        alt-svc:\n          - h3=\":443\"; ma=86400\n        cf-cache-status:\n          - DYNAMIC\n        openai-organization:\n          - future-house-xr4tdh\n        openai-processing-ms:\n          - \"521\"\n        openai-project:\n          - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj\n        openai-version:\n          - \"2020-10-01\"\n        x-openai-proxy-wasm:\n          - v0.1\n        x-ratelimit-limit-requests:\n          - \"10000\"\n        x-ratelimit-limit-tokens:\n          - \"30000000\"\n        x-ratelimit-remaining-requests:\n          - \"9999\"\n        x-ratelimit-remaining-tokens:\n          - \"29999831\"\n        x-ratelimit-reset-requests:\n          - 6ms\n        x-ratelimit-reset-tokens:\n          - 0s\n        x-request-id:\n          - req_9dabbecfc3374c36858af5911bf408f8\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\nversion: 1\n"
  },
  {
    "path": "tests/cassettes/test_pdf_reader_match_doc_details.yaml",
    "content": "interactions:\n  - request:\n      body:\n        '{\"messages\":[{\"role\":\"user\",\"content\":\"Extract the title, authors, and\n        doi as a JSON from this MLA citation. If any field can not be found, return\n        it as null. Use title, authors, and doi as keys, author''s value should be a\n        list of authors. Wellawatte et al, A Perspective on Explanations of Molecular\n        Prediction Models, XAI Review, 2023\\n\\nCitation JSON:\"}],\"model\":\"gpt-4o-2024-11-20\",\"n\":1,\"temperature\":0.0}'\n      headers:\n        accept:\n          - application/json\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        content-length:\n          - \"410\"\n        content-type:\n          - application/json\n        host:\n          - api.openai.com\n        user-agent:\n          - AsyncOpenAI/Python 2.21.0\n        x-stainless-arch:\n          - arm64\n        x-stainless-async:\n          - async:asyncio\n        x-stainless-lang:\n          - python\n        x-stainless-os:\n          - MacOS\n        x-stainless-package-version:\n          - 2.21.0\n        x-stainless-raw-response:\n          - \"true\"\n        x-stainless-read-timeout:\n          - \"60.0\"\n        x-stainless-retry-count:\n          - \"0\"\n        x-stainless-runtime:\n          - CPython\n        x-stainless-runtime-version:\n          - 3.13.5\n      method: POST\n      uri: https://api.openai.com/v1/chat/completions\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/41TwW7bMAy95ysEnZMhdhp07a3FduuADB06oHXgqDJtq5MlQaK7FkH+fZTtxN6W\n          AbvIMB/5+Mgn7WeMcVXwa8ZlLVA2Ti8+3V59/Rbe9W36UFV3d0v7qDcP7v5Gh8d75PNYYZ9fQOKx\n          6oO0VAeorOlh6UEgRNbk8jJZr5dpsuqAxhagY1nlcHFhF+kyvVgkCX2HwtoqCYEynuiXsX13Romm\n          gDcKL+fHSAMhiAoodkyioLc6RrgIQQUUppc7gNIaBNOp3u12L8GazOwzw1jGUaGGjJCM37AN+OBo\n          PPUKzBr2+c1pYUScLjBbsi/UQ7ZaeLbxUCgZAQrSYCHj855PtFhbHyLjU8a/g9bip0AEBsiEzvh2\n          yCusijmm1Tozh8yQrqliD2UbhB4yJoAwxmIvKbbYDsjhtB1tK+ftc/ijlJfKqFDn5A+NHzcR0Dre\n          oQc6t50L7W+L5UTUOMzR/oCu3cdVT8dH20dwdTWASAL1GE/SdH6GLi8AhdJhYiOXQtZQjKWj56It\n          lJ0As8nQf6s5x90Prkz1P/QjICU4utC5Ozl+Ls1DfBX/SjstuRPMA/hXuus5KvDRiAJK0erhfYX3\n          gNDk5FYF3nnV39rS5elalmW6TsqUzw6zX64ViEW+AwAA\n      headers:\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - X-Request-ID\n        CF-RAY:\n          - 9d0a294289dfeb22-SJC\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Fri, 20 Feb 2026 01:16:53 GMT\n        Server:\n          - cloudflare\n        Set-Cookie:\n          - __cf_bm=2lpP8Y8Joi_n7YAK6SIT.0JZW1sETqEbujCkJRRVf.g-1771550213.5286083-1.0.1.1-bM0MIqXARmZRNoxHVM7idUtqa7GPMkrrgRjZ4Hll9rcp1lusSN.9LnsK5mAdOo912iZIxxU_8rCZXD1XgeIVGM7Vu1lvamlJWlECm5g6tsf.qNLwcdKBK9oveaBZ1Dad;\n            HttpOnly; Secure; Path=/; Domain=api.openai.com; Expires=Fri, 20 Feb 2026\n            01:46:53 GMT\n        Strict-Transport-Security:\n          - max-age=31536000; includeSubDomains; preload\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        X-Content-Type-Options:\n          - nosniff\n        alt-svc:\n          - h3=\":443\"; ma=86400\n        cf-cache-status:\n          - DYNAMIC\n        openai-organization:\n          - future-house-xr4tdh\n        openai-processing-ms:\n          - \"346\"\n        openai-project:\n          - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj\n        openai-version:\n          - \"2020-10-01\"\n        x-openai-proxy-wasm:\n          - v0.1\n        x-ratelimit-limit-requests:\n          - \"10000\"\n        x-ratelimit-limit-tokens:\n          - \"30000000\"\n        x-ratelimit-remaining-requests:\n          - \"9999\"\n        x-ratelimit-remaining-tokens:\n          - \"29999919\"\n        x-ratelimit-reset-requests:\n          - 6ms\n        x-ratelimit-reset-tokens:\n          - 0s\n        x-request-id:\n          - req_ede57d1411d44fc8af780b378c304357\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: null\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.crossref.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.crossref.org/works?mailto=example@papercrow.ai&query.title=A+Perspective+on+Explanations+of+Molecular+Prediction+Models&rows=1&query.author=Wellawatte+et+al&select=DOI,author,container-title,is-referenced-by-count,title\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/9VUy27bMBD8FYFn0VYUx0V0M+oizaGw4aDoIc6BEVfWwhSpkCs/YOjfuxScOu4f\n          WIAgaHc5OzMg5iQCKeqCKITbilQ0EILagKRjC1zbO7+VBgN9ae3AB3SWu3ejbJRdOqI4iUqVQIx2\n          6lNBjpSRHkJnYinPH6aPqUCChv9eT2K+eI4g2SifTu4n63FZQ+MPuJN5lufyo9plOYOrjmrnhwMb\n          3EHc+wTQYLIccbdSDZoj1/6AMWqviICrAT46sGVUUKEf2KuqQoOKBuaMhfrfR9REbSjW4/XYOz9y\n          frMeM4Mt1fs8MkD9acdqsYpQIYAn0PI9Lm67dzaoBi/6t1RY1cTB3xYHm+iYuCpZOZYWiEdS0RoV\n          eb3GEcZIXth+COKtf+vTi8KfQCqZXQl8UlbXeC1OaY1RkTI3p3AWmX/V9wKhVtrfvsLF6vvz/IqR\n          8yXqMyd+JL+5nE4n3+T94/ThfMfBEpYqUhrGRVEpEyC9GGa1h30yv771Nf5/4W/NMT6OgVOiAh8V\n          RHxZus6SKO44Q5DMcHCWLBm6hZJ4R+Js8uPAoHaQFuK6X85A2Rnlk6UHjWVscFGDGfacg0e24GU7\n          hBWjs2n+GGOLQ9CTRKvhIIos+ql8WUsmH7PKdsb0ff8X8ucNESwFAAA=\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Headers:\n          - X-Requested-With, Accept, Accept-Encoding, Accept-Charset, Accept-Language,\n            Accept-Ranges, Cache-Control\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - Link\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Length:\n          - \"497\"\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Fri, 20 Feb 2026 01:16:54 GMT\n        Server:\n          - Jetty(9.4.40.v20210413)\n        Vary:\n          - Accept-Encoding\n        permissions-policy:\n          - interest-cohort=()\n        x-api-pool:\n          - plus\n        x-rate-limit-interval:\n          - 1s\n        x-rate-limit-limit:\n          - \"150\"\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body:\n        \"{\\\"messages\\\":[{\\\"role\\\":\\\"user\\\",\\\"content\\\":[{\\\"type\\\":\\\"image_url\\\",\\\"image_url\\\":{\\\"url\\\":\\\"data:image/png;base64,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\\\"}},{\\\"type\\\":\\\"text\\\",\\\"text\\\":\\\"You\n        are analyzing an image, formula, or table from a scientific document. Provide\n        a detailed description that will be used to answer questions about its content.\n        Focus on key elements, data, relationships, variables, and scientific insights\n        visible in the image. It's especially important to document referential information\n        such as figure/table numbers, labels, plot colors, or legends.\\\\n\\\\nText co-located\n        with the media may be associated with other media or unrelated content, so do\n        not just blindly quote referential information. The smaller the image, the more\n        likely co-located text is unrelated. To restate, often the co-located text is\n        several pages of content, so only use aspects relevant to accompanying image,\n        formula, or table.\\\\n\\\\nHere's a few failure modes with possible resolutions:\\\\n-\n        The media was a logo or icon, so the text is unrelated. In this case, briefly\n        describe the media as a logo or icon, and do not mention other unrelated surrounding\n        text.\\\\n- The media was display type, so the text is probably unrelated. The\n        display type can be spread over several lines. In this case, briefly describe\n        the media as display type, and do not mention other unrelated surrounding text.\\\\n-\n        The media is a margin box or design element, so the text is unrelated. In this\n        case, briefly describe the media as decorative, and do not mention other unrelated\n        surrounding text.\\\\n- The media came from a bad PDF read, so it's garbled. In\n        this case, describe the media as garbled, state why it's considered garbled,\n        and do not mention other unrelated surrounding text.\\\\n- The media is a subfigure\n        or a subtable. In this case, make sure to only detail the subfigure or subtable,\n        not the entire figure or table. Do not mention other unrelated surrounding text.\\\\n\\\\nIMPORTANT:\n        Start your response with exactly one of these labels:\\\\n- 'RELEVANT:' if the\n        media contains scientific content (e.g. figures, charts, tables, equations,\n        diagrams, data visualizations) that could help answer scientific questions,\n        or if you're unsure of relevance (e.g. garbled/corrupted content).\\\\n- 'IRRELEVANT:'\n        if the media content is not useful for scientific question-answer (e.g. journal\n        logo, icon, display type/typography, decorative element, design element, margin\n        box, is blank).\\\\n\\\\nAfter the label, provide your description.\\\\n\\\\nHere is\n        the co-located text from a radius of 1 page:\\\\n\\\\nFigure 2: Descriptor explanations\n        along with natural language explanation obtained for BBB\\\\npermeability of Alprozolam\n        molecule. The green and red bars show descriptors that influ-\\\\nence predictions\n        positively and negatively, respectively. Dotted yellow lines show significance\\\\nthreshold\n        (\\u03B1 = 0.05) for the t-statistic. Molecular descriptors show molecule-level\n        proper-\\\\nties that are important for the prediction. ECFP and MACCS descriptors\n        indicate which\\\\nsubstructures influence model predictions. MACCS explanations\n        lead to text explanations\\\\nas shown. Republished from Ref.10 with permission\n        from authors. SMARTS annotations for\\\\nMACCS descriptors were created using\n        SMARTSviewer (smartsview.zbh.uni-hamburg.de,\\\\nCopyright: ZBH, Center for Bioinformatics\n        Hamburg) developed by Schomburg et al. 132.\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n                                       17\\\\n\\\\ndiction.\n        For example, we see that adding acidic and basic groups as well as hydrogen\n        bond\\\\n\\\\nacceptors, increases solubility. Substructure importance from ECFP97\n        and MACCS138 de-\\\\n\\\\nscriptors indicate that adding heteroatoms increases solubility,\n        while adding rings structures\\\\n\\\\nmakes the molecule less soluble. Although\n        these are established hypotheses, it is interesting\\\\n\\\\nto see they can be\n        derived purely from the data via DL and XAI.\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\nFigure 3: Generated\n        chemical space for solubility prediction using the RNN model. The\\\\nchemical\n        space is a 2D projection of the pairwise Tanimoto similarities of the local\n        coun-\\\\nterfactuals. Each data point is colored by solubility. Top 4 counterfactuals\n        are shown here.\\\\nRepublished from Ref.9 with permission from the Royal Society\n        of Chemistry.\\\\n\\\\n\\\\n\\\\nGeneralizing XAI \\u2013 interpreting scent-structure\n        relationships\\\\n\\\\n\\\\nIn this example, we show how non-local structure-property\n        relationships can be learned with\\\\n\\\\nXAI across multiple molecules. Molecular\n        scent prediction is a multi-label classification task\\\\n\\\\nbecause a molecule\n        can be described by more than one scent. For example, the molecule\\\\n\\\\njasmone\n        can be described as having \\u2018jasmine,\\u2019 \\u2018woody,\\u2019 \\u2018floral,\\u2019\n        and \\u2019herbal\\u2019 scents.139 The\\\\n\\\\nscent-structure relationship is not\n        very well understood,140 although some relationships are\\\\n\\\\nknown.  For example,\n        molecules with an ester functional group are often associated with\\\\n\\\\n\\\\n\n        \\                                      18\\\\n\\\\nFigure 4: Descriptor explanations\n        for solubility prediction model. The green and red bars\\\\nshow descriptors that\n        influence predictions positively and negatively, respectively. Dotted\\\\nyellow\n        lines show significance threshold (\\u03B1 = 0.05) for the t-statistic. The MACCS\n        and\\\\nECFP descriptors indicate which substructures influence model predictions.\n        MACCS sub-\\\\nstructures may either be present in the molecule as is or may represent\n        a modification. ECFP\\\\nfingerprints are substructures in the molecule that affect\n        the prediction. MACCS descriptor\\\\nare used to obtain text explanations as shown.\n        Republished from Ref.10 with permission from\\\\nauthors. SMARTS annotations for\n        MACCS descriptors were created using SMARTSviewer\\\\n(smartsview.zbh.uni-hamburg.de,\n        Copyright: ZBH, Center for Bioinformatics Hamburg) de-\\\\nveloped by Schomburg\n        et al. 132.\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n                                       19\\\\n\\\\nLabel\n        relevance, describe the media, and if uncertain on a description please state\n        why:\\\"}]}],\\\"model\\\":\\\"gpt-4o-2024-11-20\\\",\\\"n\\\":1,\\\"temperature\\\":0.0}\"\n      headers:\n        accept:\n          - application/json\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        content-length:\n          - \"48015\"\n        content-type:\n          - application/json\n        host:\n          - api.openai.com\n        user-agent:\n          - AsyncOpenAI/Python 2.21.0\n        x-stainless-arch:\n          - arm64\n        x-stainless-async:\n          - async:asyncio\n        x-stainless-lang:\n          - python\n        x-stainless-os:\n          - MacOS\n        x-stainless-package-version:\n          - 2.21.0\n        x-stainless-raw-response:\n          - \"true\"\n        x-stainless-read-timeout:\n          - \"60.0\"\n        x-stainless-retry-count:\n          - \"0\"\n        x-stainless-runtime:\n          - CPython\n        x-stainless-runtime-version:\n          - 3.13.5\n      method: POST\n      uri: https://api.openai.com/v1/chat/completions\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/41W32/bNhB+z19x0MuSwDZiN1naAHtI1gwY1qZbkq3A5sKgqZPEhSJVknLiFvnf\n          d0dJlmI7wB7i2Lwf/O67j0d+PwBIVJpcQCILEWRZ6fH7q3d/fJbvyvzP26f132K5clarbPVZXInq\n          UzLiCLv8F2XooibSUhwGZU1jlg5FQM46PT+fnp2dzKY/RkNpU9QclldhfGrHs5PZ6Xg6pf9tYGGV\n          RE8e/9BPgO/xkyGaFJ9o+WTUrZTovciR1jonWiSkvJII75UPwoRk1BulNQFNRH17/eH6r8ub+wuY\n          m7m5LxBUSclAeRDgpSI3lSkJK+VrodU3wbWBL+yjMjm5zN6DLLBUUmjwlZAIlbNMCbtl1oG3ul4q\n          rcKaLJiqxlL7JjzSMAKtHlCvQRi4vbmBw1uUtXO0Ndxg7SjzDYZH6x6OJvAbrgE1lmT0oIzUdYoX\n          DH06gePjnzsodxHKLdKWnlwj6uNjcqTyx8BllkIZqLQNXakiBHTNymOBDgGFLKCyimC4LpGPmDXh\n          0zgZZItuZKQwabWlQoGqFJA7kTKHnF8jHK5Ra/sIwZIF0fCXpa7xiKKoYF9ZkzIxtDzgbSXIxcPh\n          B5vD7x+PRiC4dKKSpQXLNYSi3RaWwvHGvKAxCxNmZhaZsTX13GVCBuojXD9VWphIi+95+cXW1LAK\n          ZWx5V2dTVqHyQtMfb/moQgHfrC0xHROLyngMfrRRBe2u3EAWwdW0q+NEJiXw3koVoStDCikjio7M\n          ayY9Juy66xt0m741qKjOTd7JxuESvCoVGZk2T5wS5TjJJyOYJ3e95Sc4mbydzZOjjkZGTeC76JbQ\n          F4x1bLBcqD3ssRQet9TQgNBiiXqYmwRFAU3e/QeCiqVR4Vk3DlLsfvA8EaymV7acmzfc3Ste/tgu\n          9/283G0mw4/wkDsRc84TDp8nhCH+5iNAzUS3ime0cXKY0ZkwspV6PNq7LPkI6ZQh3aJu5FWoaiCx\n          D8qQDmgAGZoRuyV1dW6lHbXzh2aEVuahFVnZIX45gYbncitPVHJKA9GpZc0KFNJZ31QYY3sRRzm0\n          CqPMNN1NjnzuMjqMzMPePjYEnDEBd/3w/NV4Pjn+5QR6OVJTLCk8ODoYfntzmpKcp+GzU7RI46ig\n          PjgKjb3KahNRUEjubF15Ejjph4h+FewGzfbBaQ7rIK5jgOb7SqUIX2u6VRSP1hVG369cTftbtRXT\n          l7ajcdL/4He4ui9IkZnK6RxHbTY3Qe0bzSPPKeoyE7LJAjkabIja6S/haH39bvclXTBLBkeLhCM0\n          e9R0ozq+I9N+pIypygodle2GOmbB7aVyMrxe6azUXvDtbmqtBwZhjG3uonixf2ktz5urXNucNl76\n          rdAkU0b5YsFDgV4WdG37YKskWp/p80t8MtQvXgEJJSqrsAj2AeN209PZeZMw6V8pvfnN+WlrDYRR\n          D+LenkxHe1IuUgxCaT94dySSpjemfWz/SBF1quzAcDAofBfPvtxN8STz/5O+N0iJFTV60fdqn5tD\n          frO85rYhOgJO4miUuAgKHTcjxUzUunlhJX7tA5YL6ljOIlPNMyurFrMzmWWzs2k2Sw6eD/4D0ekN\n          pG8KAAA=\n      headers:\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - X-Request-ID\n        CF-RAY:\n          - 9d0a29571b660c60-SJC\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Fri, 20 Feb 2026 01:17:01 GMT\n        Server:\n          - cloudflare\n        Strict-Transport-Security:\n          - max-age=31536000; includeSubDomains; preload\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        X-Content-Type-Options:\n          - nosniff\n        alt-svc:\n          - h3=\":443\"; ma=86400\n        cf-cache-status:\n          - DYNAMIC\n        openai-organization:\n          - future-house-xr4tdh\n        openai-processing-ms:\n          - \"4526\"\n        openai-project:\n          - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj\n        openai-version:\n          - \"2020-10-01\"\n        x-openai-proxy-wasm:\n          - v0.1\n        x-ratelimit-limit-input-images:\n          - \"250000\"\n        x-ratelimit-limit-requests:\n          - \"10000\"\n        x-ratelimit-limit-tokens:\n          - \"30000000\"\n        x-ratelimit-remaining-input-images:\n          - \"249999\"\n        x-ratelimit-remaining-requests:\n          - \"9999\"\n        x-ratelimit-remaining-tokens:\n          - \"29997825\"\n        x-ratelimit-reset-input-images:\n          - 0s\n        x-ratelimit-reset-requests:\n          - 6ms\n        x-ratelimit-reset-tokens:\n          - 4ms\n        x-request-id:\n          - req_6fda08769c314a5fa2eb21320526dc3e\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body:\n        \"{\\\"messages\\\":[{\\\"role\\\":\\\"user\\\",\\\"content\\\":[{\\\"type\\\":\\\"image_url\\\",\\\"image_url\\\":{\\\"url\\\":\\\"data:image/png;base64,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\\\"}},{\\\"type\\\":\\\"text\\\",\\\"text\\\":\\\"You\n        are analyzing an image, formula, or table from a scientific document. Provide\n        a detailed description that will be used to answer questions about its content.\n        Focus on key elements, data, relationships, variables, and scientific insights\n        visible in the image. It's especially important to document referential information\n        such as figure/table numbers, labels, plot colors, or legends.\\\\n\\\\nText co-located\n        with the media may be associated with other media or unrelated content, so do\n        not just blindly quote referential information. The smaller the image, the more\n        likely co-located text is unrelated. To restate, often the co-located text is\n        several pages of content, so only use aspects relevant to accompanying image,\n        formula, or table.\\\\n\\\\nHere's a few failure modes with possible resolutions:\\\\n-\n        The media was a logo or icon, so the text is unrelated. In this case, briefly\n        describe the media as a logo or icon, and do not mention other unrelated surrounding\n        text.\\\\n- The media was display type, so the text is probably unrelated. The\n        display type can be spread over several lines. In this case, briefly describe\n        the media as display type, and do not mention other unrelated surrounding text.\\\\n-\n        The media is a margin box or design element, so the text is unrelated. In this\n        case, briefly describe the media as decorative, and do not mention other unrelated\n        surrounding text.\\\\n- The media came from a bad PDF read, so it's garbled. In\n        this case, describe the media as garbled, state why it's considered garbled,\n        and do not mention other unrelated surrounding text.\\\\n- The media is a subfigure\n        or a subtable. In this case, make sure to only detail the subfigure or subtable,\n        not the entire figure or table. Do not mention other unrelated surrounding text.\\\\n\\\\nIMPORTANT:\n        Start your response with exactly one of these labels:\\\\n- 'RELEVANT:' if the\n        media contains scientific content (e.g. figures, charts, tables, equations,\n        diagrams, data visualizations) that could help answer scientific questions,\n        or if you're unsure of relevance (e.g. garbled/corrupted content).\\\\n- 'IRRELEVANT:'\n        if the media content is not useful for scientific question-answer (e.g. journal\n        logo, icon, display type/typography, decorative element, design element, margin\n        box, is blank).\\\\n\\\\nAfter the label, provide your description.\\\\n\\\\nHere is\n        the co-located text from a radius of 1 page:\\\\n\\\\ninterpret black-box models\n        and connect the explanations to structure-property relationships.\\\\n\\\\nThe methods\n        are \\u201CMolecular Model Agnostic Counterfactual Explanations\\u201D (MMACE)9\\\\n\\\\nand\n        \\u201CExplaining molecular properties with natural language\\u201D.10 Then we\n        demonstrate how\\\\n\\\\ncounterfactuals and descriptor explanations can propose\n        structure-property relationships in\\\\n\\\\nthe domain of molecular scent.31\\\\n\\\\n\\\\nBlood-brain\n        barrier permeation prediction\\\\n\\\\n\\\\nThe passive diffusion of drugs from the\n        blood stream to the brain is a critical aspect in drug\\\\n\\\\ndevelopment and\n        discovery.120 Small molecule blood-brain barrier (BBB) permeation is a\\\\n\\\\nclassification\n        problem routinely assessed with DL models.121,122 To explain why DL models\\\\n\\\\nwork,\n        we trained two models a random forest (RF) model123 and a Gated Recurrent Unit\\\\n\\\\nRecurrent\n        Neural Network (GRU-RNN). Then we explained the RF model with generated\\\\n\\\\ncounterfactuals\n        explanations using the MMACE9 and the GRU-RNN with descriptor expla-\\\\n\\\\nnations.10\n        Both the models were trained on the dataset developed by Martins et al. 124.\n        The\\\\n\\\\nRF model was implemented in Scikit-learn125 using Mordred molecular\n        descriptors126 as the\\\\n\\\\ninput features. The GRU-RNN model was implemented\n        in Keras.127 See Wellawatte et al. 9\\\\n\\\\nand Gandhi and White 10 for more details.\\\\n\\\\n\n        \\  According to the counterfactuals of the instance molecule in figure 1, we\n        observe that the\\\\n\\\\nmodifications to the carboxylic acid group enable the\n        negative example molecule to permeate\\\\n\\\\nthe BBB. Experimental findings by\n        Fischer et al. 120 show that the BBB permeation of\\\\n\\\\nmolecules are governed\n        by hydrophobic interactions and surface area. The carboxylic group is\\\\n\\\\na\n        hydrophilic functional group which hinders hydrophobic interactions and addition\n        of atoms\\\\n\\\\nenhances the surface area. This proves the advantage of using\n        counterfactual explanations,\\\\n\\\\nas they suggest actionable modification to\n        the molecule to make it cross the BBB.\\\\n\\\\n   In Figure 2 we show descriptor\n        explanations generated for Alprozolam, a molecule that\\\\n\\\\npermeates the BBB,\n        using the method described by Gandhi and White 10. We see that\\\\n\\\\npredicted\n        permeability is positively correlated with the aromaticity of the molecule,\n        while\\\\n\\\\n\\\\n                                       15\\\\n\\\\nnegatively correlated\n        with the number of hydrogen bonds donors and acceptors. A similar\\\\n\\\\nstructure-property\n        relationship for BBB permeability is proposed in more mechanistic stud-\\\\n\\\\nies.128\\u2013130\n        The substructure attributions indicates a reduction in hydrogen bond donors\n        and\\\\n\\\\nacceptors.  These descriptor explanations are quantitative and interpretable\n        by chemists.\\\\n\\\\nFinally, we can use a natural language model to summarize\n        the findings into a written\\\\n\\\\nexplanation, as shown in the printed text in\n        Figure 2.\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\nFigure 1: Counterfactuals of a molecule which cannot\n        permeate the blood-brain barrier.\\\\nSimilarity is the Tanimoto similarity of\n        ECFP4 fingerprints.131 Red indicates deletions and\\\\ngreen indicates substitutions\n        and addition of atoms. Republished from Ref.9 with permission\\\\nfrom the Royal\n        Society of Chemistry.\\\\n\\\\n\\\\n\\\\nSolubility prediction\\\\n\\\\n\\\\nSmall molecule\n        solubility prediction is a classic cheminformatics regression challenge and\n        is\\\\n\\\\nimportant for chemical process design, drug design and crystallization.133\\u2013136\n        In our previous\\\\n\\\\nworks,9,10 we implemented and trained an RNN model in Keras\n        to predict solubilities (log\\\\n\\\\nmolarity) of small molecules.127 The AqSolDB\n        curated database137 was used to train the\\\\n\\\\nRNN model.\\\\n\\\\n   In this task,\n        counterfactuals are based on equation 6. Figure 3 illustrates the generated\\\\n\\\\nlocal\n        chemical space and the top four counterfactuals. Based on the counterfactuals,\n        we ob-\\\\n\\\\nserve that the modifications to the ester group and other heteroatoms\n        play an important role\\\\n\\\\nin solubility. These findings align with known experimental\n        and basic chemical intuition.134\\\\n\\\\nFigure 4 shows a quantitative measurement\n        of how substructures are contributing to the pre-\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n                                       16\\\\n\\\\nFigure\n        2: Descriptor explanations along with natural language explanation obtained\n        for BBB\\\\npermeability of Alprozolam molecule. The green and red bars show descriptors\n        that influ-\\\\nence predictions positively and negatively, respectively. Dotted\n        yellow lines show significance\\\\nthreshold (\\u03B1 = 0.05) for the t-statistic.\n        Molecular descriptors show molecule-level proper-\\\\nties that are important\n        for the prediction. ECFP and MACCS descriptors indicate which\\\\nsubstructures\n        influence model predictions. MACCS explanations lead to text explanations\\\\nas\n        shown. Republished from Ref.10 with permission from authors. SMARTS annotations\n        for\\\\nMACCS descriptors were created using SMARTSviewer (smartsview.zbh.uni-hamburg.de,\\\\nCopyright:\n        ZBH, Center for Bioinformatics Hamburg) developed by Schomburg et al. 132.\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\n        \\                                      17\\\\n\\\\nLabel relevance, describe the\n        media, and if uncertain on a description please state why:\\\"}]}],\\\"model\\\":\\\"gpt-4o-2024-11-20\\\",\\\"n\\\":1,\\\"temperature\\\":0.0}\"\n      headers:\n        accept:\n          - application/json\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        content-length:\n          - \"24132\"\n        content-type:\n          - application/json\n        host:\n          - api.openai.com\n        user-agent:\n          - AsyncOpenAI/Python 2.21.0\n        x-stainless-arch:\n          - arm64\n        x-stainless-async:\n          - async:asyncio\n        x-stainless-lang:\n          - python\n        x-stainless-os:\n          - MacOS\n        x-stainless-package-version:\n          - 2.21.0\n        x-stainless-raw-response:\n          - \"true\"\n        x-stainless-read-timeout:\n          - \"60.0\"\n        x-stainless-retry-count:\n          - \"0\"\n        x-stainless-runtime:\n          - CPython\n        x-stainless-runtime-version:\n          - 3.13.5\n      method: POST\n      uri: https://api.openai.com/v1/chat/completions\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/51W227jNhB9z1cM9GQHjmE7F7cB+pCkaQt0d9HuBi3QZmHQ1EhiQ5Eqh0piLPLv\n          naFiW3GcYtsXJyKHczlz5vLlACAzeXYOma5U1HVjj76//PbX3/8IZ+UFzpfL1Snl9fXf7cX9RXP1\n          M2YjeeGXf6GO61dj7fkdRuNdd60DqoiidTqfT09PJ7PpWbqofY5WnpVNPDrxR7PJ7ORoOuW/zw8r\n          bzQSS/zJnwBf0q+46HJ85OPJaH1SI5Eqkc/WQnwYvJWTTBEZisrFbLS91N5FdMnrw8OP1++uf7v4\n          cHN+eAi37tbdVAimZoVgrG0pBg6AQAFhMPyPL6Bm3bq1KgDftjq2QQRcDrFCE0D7wAeNd7lxJX+1\n          bCwUiuWUBXxsrHJKECIofGDF2oqThdHpFKKiuxFYc4d2BQGt4AfRQxMwNzqKTsUfvsEQV0CtrkAR\n          LK33+dEyKONgqQK7GmBweXk5BJarMakeg8R2hytAizUDQMDScROvCiiqCm+tf6BzAWM6hsPDS0UI\n          77ugEQbvsIi1pwif1tEPGbtbx8geJQtLka/X8oaAKv/g4MHEKrnexcGhEkOFcHs7gGLwOITvYDKe\n          TCZ8MByxZ3lChMM1EXLPEDsfoUaMyeUcybCmLRIDHJfjEXDMvZCH455fe/LGZrRt85RgrcLSP66s\n          0aC0yaEMvm1SXj0bDFC0LrnNWUxXNBaEZoLQ1cskr7EiGNxUAXGLFEkmxf2PpqxiD7drxXnc4Uof\n          QsVfOZOEI77HQIIeMzHuoj3qUOZadCUbq9iKFUv8jFMteA247lKB0jDFVrJ/DgYqz01HSuYktUuK\n          JradWB/Clx7SM2XIa5No+hUpnu5NMQeyeju3fQ9ulDO1ZxTJ1IZzaST1ggGnycH11Q+/nEDBKjE0\n          wTDFh7DE+CAxvgIrxY97gGe82fS9yTE/T6bF+E6Op+fwaeuBUPebyVuys1ey8/lbssevZafCs2Ph\n          2U+9fL5PfOiaBm2J9NrNi5T3DRXWsAsXE9YdHYRO3OQa1KIVVPS1UCExfbxfN4f1Y2LPRjdtlCfd\n          a1Ilqj74pJQ2WukNtcf/Ra2CapUHKdtevSrXVexuELfuRFD8pA03vxTmlUyCx/iyf+2SnNqSiylu\n          ukYqzR747JSK8soynZxa2s7NDc2YrEwyg/f4fztXj+upoHqAcGvlCeJJpkXc4zwLY712aV+v4F7P\n          UPUtdOFKWdZSvGRKl4J1LyB47jHjbmZyyTwPTTFp8V6kZb61PK+DTOA0DZO3/zIR2QiULRceI5Z6\n          rXi+A7bfP4C5v+kKa+PYas2ymtIopXF/8gcsWlKyeLjW2t6FcsyZzoLsHJ+fb542W4b1JSdsSTtP\n          M+41hqoF7znESw9vFBR9k6XbJ/79nLaZ9sWCkrGiuomL6O8wmZvOz047hdl2gdpenxzPn28j+2i3\n          FzPemkZ7VC5yjMpY6q1EmWYKYr59u92fVJsb37s46AX+2p99urvgOb9fo357oTU23MkW23GxTyyg\n          bJhviW2ATg5nvKTd8964iLz/SDJyLFRru+UvoxVFrBe96SAiRbOYneqimJ1Oi1l28HTwDyQvmk0K\n          CwAA\n      headers:\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - X-Request-ID\n        CF-RAY:\n          - 9d0a2956daefeb22-SJC\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Fri, 20 Feb 2026 01:17:02 GMT\n        Server:\n          - cloudflare\n        Strict-Transport-Security:\n          - max-age=31536000; includeSubDomains; preload\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        X-Content-Type-Options:\n          - nosniff\n        alt-svc:\n          - h3=\":443\"; ma=86400\n        cf-cache-status:\n          - DYNAMIC\n        openai-organization:\n          - future-house-xr4tdh\n        openai-processing-ms:\n          - \"5988\"\n        openai-project:\n          - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj\n        openai-version:\n          - \"2020-10-01\"\n        x-openai-proxy-wasm:\n          - v0.1\n        x-ratelimit-limit-input-images:\n          - \"250000\"\n        x-ratelimit-limit-requests:\n          - \"10000\"\n        x-ratelimit-limit-tokens:\n          - \"30000000\"\n        x-ratelimit-remaining-input-images:\n          - \"249999\"\n        x-ratelimit-remaining-requests:\n          - \"9999\"\n        x-ratelimit-remaining-tokens:\n          - \"29997418\"\n        x-ratelimit-reset-input-images:\n          - 0s\n        x-ratelimit-reset-requests:\n          - 6ms\n        x-ratelimit-reset-tokens:\n          - 5ms\n        x-request-id:\n          - req_5e6ca6507b5542e881299d3f1c92b33d\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body:\n        \"{\\\"input\\\":[\\\" A Perspective on Explanations of Molecular\\\\n\\\\n              Prediction\n        Models\\\\n\\\\n\\\\nGeemi P. Wellawatte,\\u2020   Heta A. Gandhi,\\u2021   Aditi Seshadri,\\u2021\n        and  Andrew\\\\n\\\\n                           D. White\\u2217,\\u2021\\\\n\\\\n\\\\n     \\u2020Department\n        of Chemistry, University of Rochester, Rochester, NY, 14627\\\\n\\\\n\\u2021Department\n        of Chemical Engineering, University of Rochester, Rochester, NY, 14627\\\\n\\\\n\n        \\            \\xB6Vial Health Technology, Inc., San Francisco, CA 94111\\\\n\\\\n\\\\n\n        \\                          E-mail: andrew.white@rochester.edu\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n                                 Abstract\\\\n\\\\n\\\\n\n        \\     Chemists can be skeptical in using deep learning (DL) in decision making,\n        due to\\\\n\\\\n   the lack of interpretability in \\u201Cblack-box\\u201D models.\n        \\ Explainable artificial intelligence\\\\n\\\\n   (XAI) is a branch of AI which\n        addresses this drawback by providing tools to interpret\\\\n\\\\n  DL models and\n        their predictions. We review the principles of XAI in the domain of\\\\n\\\\n   chemistry\n        and emerging methods for creating and evaluating explanations. Then we\\\\n\\\\n\n        \\  focus on methods developed by our group and their applications in predicting\n        solubil-\\\\n\\\\n    ity, blood-brain barrier permeability, and the scent of molecules.\n        We show that XAI\\\\n\\\\n   methods like chemical counterfactuals and descriptor\n        explanations can explain DL pre-\\\\n\\\\n   dictions while giving insight into\n        structure-property relationships. Finally, we discuss\\\\n\\\\n   how a two-step\n        process of developing a black-box model and explaining predictions can\\\\n\\\\n\n        \\  uncover structure-property relationships.\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n                                     1Introduction\\\\n\\\\n\\\\nDeep\n        learning (DL) is advancing the boundaries of computational chemistry because\n        it can\\\\n\\\\naccurately model non-linear structure-function relationships.1\\u20133\n        Applications of DL can be\\\\n\\\\nfound in a broad spectrum spanning from quantum\n        computing4,5 to drug discovery6\\u201310 to\\\\n\\\\nmaterials design.11,12 According\n        to Kre 13, DL models can contribute to scientific discovery\\\\n\\\\nin three \\u201Cdimensions\\u201D\n        - 1) as a \\u2018computational microscope\\u2019 to gain insight which are not\\\\n\\\\nattainable\n        through experiments 2) as a \\u2018resource of inspiration\\u2019 to motivate\n        scientific thinking\\\\n\\\\n3) as an \\u2018agent of understanding\\u2019 to uncover\n        new observations. However, the rationale of\\\\n\\\\na DL prediction is not always\n        apparent due to the model architecture consisting a large\\\\n\\\\nparameter count.14,15\n        DL models are thus often termed\\u201Cblack box\\u201D models. We can only\\\\n\\\\nreason\n        about the input and output of an DL model, not the underlying cause that leads\n        to\\\\n\\\\na specific prediction.\\\\n\\\\n    It is routine in chemistry now for DL\n        to exceed human level performance \\u2014 humans are\\\\n\\\\nnot good at predicting\n        solubility from structure for example161 \\u2014 and so understanding how\\\\n\\\\na\n        model makes predictions can guide hypotheses. This is in contrast to a topic\n        like finding\\\\n\\\\na stop sign in an image, where there is little new to be learned\n        about visual perception\\\\n\\\\nby explaining a DL model. However, the black box\n        nature of DL has its own limitations.\\\\n\\\\nUsers are more likely to trust and\n        use predictions from a model if they can understand why\\\\n\\\\nthe prediction\n        was made.17 Explaining predictions can help developers of DL models ensure\\\\n\\\\nthe\n        model is not learning spurious correlations.18,19 Two infamous examples are,\n        1)neural\\\\n\\\\nnetworks that learned to recognize horses by looking for a photographer\\u2019s\n        watermark20 and,\\\\n\\\\n2) neural networks that predicted a COVID-19 diagnoses\n        by looking at the font choice\\\\n\\\\non medical images.21 As a result, there is\n        an emerging regulatory framework for when any\\\\n\\\\ncomputer algorithms impact\n        humans.22\\u201324 Although we know of no examples yet in chemistry,\\\\n\\\\none\n        can assume the use of AI in predicting toxicity, carcinogenicity, and environmental\\\\n\\\\npersistence\n        will require rationale for the predictions due to regulatory consequences.\\\\n\\\\n\n        \\  1there does happen to be one human solubility savant, participant 11, who\n        matched machine performance\\\\n\\\\n\\\\n                                       2\n        \\  EXplainable Artificial Intelligence (XAI) is a field of growing importance\n        that aims to\\\\n\\\\nprovide model interpretations of DL predictions Three terms\n        highly associated with XAI are,\\\\n\\\\ninterpretability, justifications and explainability.\n        Miller 25 defines that interpretability of a\\\\n\\\\nmodel refers to the degree\n        of human understandability intrinsic within the model. Murdoch\\\\n\\\\net al. 26\n        clarify that interpretability can be perceived as \\u201Cknowledge\\u201D which\n        provide insight\\\\n\\\\nto a particular problem.  Justifications are quantitative\n        metrics tell the users \\u201Cwhy the\\\\n\\\\nmodel should be trusted,\\u201D like\n        test error.27 Justifications are evidence which defend why a\\\\n\\\\nprediction\n        is trustworthy.25 An \\u201Cexplanation\\u201D is a description on why a certain\n        prediction was\\\\n\\\\nmade.9,28 Interpretability and explanation are often used\n        interchangeably. Arrieta et al. 14\\\\n\\\\ndistinguish that interpretability is\n        a passive characteristic of a model, whereas explainability\\\\n\\\\nis an active\n        characteristic which is used to clarify the internal decision-making process.\\\\n\\\\nNamely,\n        an explanation is extra information that gives the context and a cause for one\n        or\\\\n\\\\nmore \\\",\\\" a passive characteristic of a model, whereas explainability\\\\n\\\\nis\n        an active characteristic which is used to clarify the internal decision-making\n        process.\\\\n\\\\nNamely, an explanation is extra information that gives the context\n        and a cause for one or\\\\n\\\\nmore predictions.29 We adopt the same nomenclature\n        in this perspective.\\\\n\\\\n   Accuracy and interpretability are two attractive\n        characteristics of DL models. However,\\\\n\\\\nDL models are often highly accurate\n        and less interpretable.28,30 XAI provides a way to avoid\\\\n\\\\nthat trade-off\n        in chemical property prediction. XAI can be viewed as a two-step process.\\\\n\\\\nFirst,\n        we develop an accurate but uninterpretable DL model. Next, we add explanations\n        to\\\\n\\\\npredictions. Ideally, if the DL model has correctly learned the input-output\n        relations, then\\\\n\\\\nthe explanations should give insight into the underlying\n        mechanism.\\\\n\\\\n   In the remainder of this article, we review recent approaches\n        for XAI of chemical property\\\\n\\\\nprediction while drawing specific examples\n        from our recent XAI work.9,10,31 We show how\\\\n\\\\nin various systems these methods\n        yield explanations that are consistent with known and\\\\n\\\\nmechanisms in structure-property\n        relationships.\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n                                       3Theory\\\\n\\\\n\\\\nIn\n        this work, we aim to assemble a common taxonomy for the landscape of XAI while\\\\n\\\\nproviding\n        our perspectives. We utilized the vocabulary proposed by Das and Rad 32 to classify\\\\n\\\\nXAI.\n        According to their classification, interpretations can be categorized as global\n        or local\\\\n\\\\ninterpretations on the basis of \\u201Cwhat is being explained?\\u201D.\n        For example, counterfactuals are\\\\n\\\\nlocal interpretations, as these can explain\n        only a given instance. The second classification is\\\\n\\\\nbased on the relation\n        between the model and the interpretation \\u2013 is interpretability post-hoc\\\\n\\\\n(extrinsic)\n        or intrinsic to the model?.32,33 An intrinsic XAI method is part of the model\\\\n\\\\nand\n        is self-explanatory32 These are also referred to as white-box models to contrast\n        them\\\\n\\\\nwith non-interpretable black box models.28 An extrinsic method is\n        one that can be applied\\\\n\\\\npost-training to any model.33 Post-hoc methods\n        found in the literature focus on interpreting\\\\n\\\\nmodels through 1) training\n        data34 and feature attribution,35 2) surrogate models10 and, 3)\\\\n\\\\ncounterfactual9\n        or contrastive explanations.36\\\\n\\\\n   Often, what is a \\u201Cgood\\u201D explanation\n        and what are the required components of an ex-\\\\n\\\\nplanation are debated.32,37,38\n        Palacio et al. 29 state that the lack of a standard framework\\\\n\\\\nhas caused\n        the inability to evaluate the interpretability of a model.  In physical sciences,\\\\n\\\\nwe\n        may instead consider if the explanations somehow reflect and expand our understanding\\\\n\\\\nof\n        physical phenomena.  For example, Oviedo et al. 39 propose that a model explanation\\\\n\\\\ncan\n        be evaluated by considering its agreement with physical observations, which\n        they term\\\\n\\\\n\\u201Ccorrectness.\\u201D For example, if an explanation suggests\n        that polarity affects solubility of a\\\\n\\\\nmolecule, and the experimental evidence\n        strengthen the hypothesis, then the explanation\\\\n\\\\nis assumed \\u201Ccorrect\\u201D.\n        In instances where such mechanistic knowledge is sparse, expert bi-\\\\n\\\\nases\n        and subjectivity can be used to measure the correctness.40 Other similar metrics\n        of\\\\n\\\\ncorrectness such as \\u201Cexplanation satisfaction scale\\u201D can be\n        found in the literature.41,42 In a\\\\n\\\\nrecent study, Humer et al. 43 introduced\n        CIME an interactive web-based tool that allows the\\\\n\\\\nusers to inspect model\n        explanations. The aim of this study is to bridge the gap between\\\\n\\\\nanalysis\n        of XAI methods. Based on the above discussion, we identify that an agreed upon\\\\n\\\\n\\\\n\n        \\                                      4evaluation metric is necessary in XAI.\n        We suggest the following attributes can be used to\\\\n\\\\nevaluate explanations.\n        However, the relative importance of each attribute may depend on\\\\n\\\\nthe application\n        - actionability may not be as important as faithfulness when evaluating the\\\\n\\\\ninterpretability\n        of a static physics based model. Therefore, one can select relative importance\\\\n\\\\nof\n        each attribute based on the application.\\\\n\\\\n\\\\n   \\u2022 Actionable. Is it\n        clear how we could change the input features to modify the output?\\\\n\\\\n\\\\n\n        \\  \\u2022 Complete. Does the explanation completely account for the prediction?\n        Did features\\\\n\\\\n     not included in the explanation really contribute zero\n        effect to the prediction?44\\\\n\\\\n\\\\n   \\u2022 Correct. Does the explanation\n        agree with hypothesized or known underlying physical\\\\n\\\\n     mechanism?39\\\\n\\\\n\\\\n\n        \\  \\u2022 Domain Applicable. Does the explanation use language and concepts\n        of domain ex-\\\\n\\\\n      perts?\\\\n\\\\n\\\\n   \\u2022 Fidelity/Faithful. Does the\n        explanation agree with the black box model?\\\\n\\\\n\\\\n   \\u2022 Robust. Does the\n        explanation change significantly with small changes to the model or\\\\n\\\\n      instance\n        being explained?\\\\n\\\\n\\\\n   \\u2022 Sparse/Succinct. Is the explanation succinct?\\\\n\\\\n\\\\n\n        \\ We present an example evaluation of the SHAP explanation method based on the\n        above\\\\n\\\\nattributes.44 Shapley values were proposed as a local explanation\n        method based on feature\\\\n\\\\nattribution, as they offer a complete explanation\n        - each feature i\\\",\\\"nct?\\\\n\\\\n\\\\n  We present an example evaluation of the\n        SHAP explanation method based on the above\\\\n\\\\nattributes.44 Shapley values\n        were proposed as a local explanation method based on feature\\\\n\\\\nattribution,\n        as they offer a complete explanation - each feature is assigned a fraction of\\\\n\\\\nthe\n        prediction value.44,45 Completeness is a clearly measurable and well-defined\n        metric, but\\\\n\\\\nyields explanations with many components. Yet Shapley values\n        are not actionable nor sparse.\\\\n\\\\nThey are non-sparse as every feature has\n        a non-zero attribution and not-actionable because\\\\n\\\\nthey do not provide a\n        set of features which changes the outcome.46 Ribeiro et al. 35 proposed\\\\n\\\\na\n        surrogate model method that aims to provide sparse/succinct explanations that\n        have high\\\\n\\\\n\\\\n                                       5fidelity to the original\n        model. In Wellawatte et al. 9 we argue that counterfactuals are \\u201Cbet-\\\\n\\\\nter\\u201D\n        explanations because they are actionable and sparse. We highlight that, evaluation\n        of\\\\n\\\\nexplanations is a difficult task because explanations are fundamentally\n        for and by humans.\\\\n\\\\nTherefore, these evaluations are subjective, as they\n        depend on \\u201Ccomplex human factors and\\\\n\\\\napplication scenarios.\\u201D37\\\\n\\\\n\\\\nSelf-explaining\n        models\\\\n\\\\nA self-explanatory model is one that is intrinsically interpretable\n        to an expert.47 Two com-\\\\n\\\\nmon examples found in the literature are linear\n        regression models and decision trees (DT).\\\\n\\\\nIntrinsic models can be found\n        in other XAI applications acting as surrogate models (proxy\\\\n\\\\nmodels) due\n        to their transparent nature.48,49 A linear model is described by the equation\\\\n\\\\n1\n        where, W\\u2019s are the weight parameters and x\\u2019s are the input features\n        associated with the\\\\n\\\\nprediction \\u02C6y. Therefore, we observe that the\n        weights can be used to derive a complete expla-\\\\n\\\\nnation of the model - trained\n        weights quantify the importance of each feature.47 DT models\\\\n\\\\nare another\n        type of self-explaining models which have been used in classification and high-\\\\n\\\\nthroughput\n        screening tasks.  Gajewicz et al. 50 used DT models to classify nanomaterials\\\\n\\\\nthat\n        identify structural features responsible for surface activity. In another study\n        by Han\\\\n\\\\net al. 51, a DT model was developed to filter compounds by their\n        bioactivity based on the\\\\n\\\\nchemical fingerprints.\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n                                                              \\u02C6y\n        = \\u03A3iWixi                                      (1)\\\\n\\\\n\\\\n   Regularization\n        techniques such as EXPO52 and RRR53 are designed to enhance the black-\\\\n\\\\nbox\n        model interpretability.54 Although one can argue that \\u201Csimplicity\\u201D\n        of models are posi-\\\\n\\\\ntively correlated with interpretability, this is based\n        on how the interpretability is evaluated.\\\\n\\\\nFor example, Lipton 55 argue\n        that, from the notion of \\u201Csimulatability\\u201D (the degree to which a\\\\n\\\\nhuman\n        can predict the outcome based on inputs), self-explanatory linear models, rule-based\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\n        \\                                      6systems, and DT\\u2019s can be claimed\n        uninterpretable. A human can predict the outcome given\\\\n\\\\nthe inputs only\n        if the input features are interpretable. Therefore, a linear model which takes\\\\n\\\\nin\n        non-descriptive inputs may not be as transparent. On the other hand, a linear\n        model\\\\n\\\\nis not innately accurate as they fail to capture non-linear relationships\n        in data, limiting is\\\\n\\\\napplicability. Similarly, a DT is a rule-based model\n        and lacks physics informed knowledge.\\\\n\\\\nTherefore, an existing drawback is\n        the trade-offbetween the degree of understandability and\\\\n\\\\nthe accuracy of\n        a model. For example, an intrinsic model (linear regression or decision trees)\\\\n\\\\ncan\n        be described through the trainable parameters, but it may fail to \\u201Ccorrectly\\u201D\n        capture\\\\n\\\\nnon-linear relations in the data.\\\\n\\\\n\\\\nAttribution methods\\\\n\\\\n\\\\nFeature\n        attribution methods explain black box predictions by assigning each input feature\\\\n\\\\na\n        numerical value, which indicates its importance or contribution to the prediction.\n        Feature\\\\n\\\\nattributions provide local explanations, but can be averaged or\n        combined to explain multi-\\\\n\\\\nple instances. Atom-based numerical assignments\n        are commonly referred to as heatmaps.56\\\\n\\\\nSheridan 57 describes an atom-wise\n        attribution method for interpreting QSAR models. Re-\\\\n\\\\ncently, Rasmussen\n        et al. 58 showed that Crippen logP models serve as a benchmark for\\\\n\\\\nheatmap\n        approaches. Other most widely used feature attribution approaches in the litera-\\\\n\\\\nture\n        are gradient based methods,59,60 Shapley Additive exPlanations (SHAP),44 and\n        layer-\\\\n\\\\nwise relevance prorogation.61\\\\n\\\\n   Gradient based approaches\n        are based on the hypothesis that gradients for neural net-\\\\n\\\\nworks are analogous\n        to coefficients for regression models.62 Class activation maps (CAM),63\\\\n\\\\ngradCAM,64\n        smoothGrad,,65 and integrated gradients62 are examples of this method. The\\\\n\\\\nmain\n        idea behind feature attributions with gradients can be represented with equation\n        \\ 2.\\\\n\\\\n                                          \\u2206\\u02C6f(\\u20D7x) \\u2248\\u2202\\u02C6f(\\u20D7x)\n        \\                                   (2)\\\\n                               \\u2206xi\n        \\     \\u2202xi\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n                                       7                                  \\\",\\\"represented\n        with equation  2.\\\\n\\\\n                                          \\u2206\\u02C6f(\\u20D7x)\n        \\u2248\\u2202\\u02C6f(\\u20D7x)                                    (2)\\\\n                               \\u2206xi\n        \\     \\u2202xi\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n                                       7                                                                     \\u2206\\u02C6f(\\u20D7x)\n        \\  where \\u02C6f(x) is the black-box model and       are used as our attributions.\n        The left-                                                 \\u2206xi\\\\n\\\\nhand\n        side of equation 2 says that we attribute each input feature xi by how much\n        one unit\\\\n\\\\nchange in it would affect the output of \\u02C6f(x).  If \\u02C6f(x)\n        is a linear surrogate model, then this\\\\n\\\\nmethod reconciles with LIME.35 In\n        DL models, \\u2207xf(x), suffers from the shattered gradients\\\\n\\\\nproblem.62\n        This means directly computing the quantity leads to numeric problems. The\\\\n\\\\ndifferent\n        gradient based approaches are mostly distinguishable based on how the gradient\n        is\\\\n\\\\napproximated.\\\\n\\\\n   Gradient based explanations have been widely used\n        to interpret chemistry predictions.60,66\\u201370\\\\n\\\\nMcCloskey et al. 60 used\n        graph convolutional networks (GCNs) to predict protein-ligand\\\\n\\\\nbinding and\n        explained the binding logic for these predictions using integrated gradients.\\\\n\\\\nPope\n        et al. 66 and Jim\\xB4enez-Luna et al. 67 show application of gradCAM and integrated\n        gradi-\\\\n\\\\nents to explain molecular property predictions from trained graph\n        neural networks (GNNs).\\\\n\\\\nSanchez-Lengeling et al. 68 present comprehensive,\n        open-source XAI benchmarks to explain\\\\n\\\\nGNNs and other graph based models.\n        They compare the performance of class activation\\\\n\\\\nmaps (CAM),63 gradCAM,64\n        smoothGrad,,65 integrated gradients62 and attention mecha-\\\\n\\\\nnisms for explaining\n        outcomes of classification as well as regression tasks. They concluded\\\\n\\\\nthat\n        CAM and integrated gradients perform well for graph based models. Another attempt\\\\n\\\\nat\n        creating XAI benchmarks for graph models was made by Rao et al. 70. They compared\\\\n\\\\nthese\n        gradient based methods to find subgraph importance when predicting activity\n        cliffs\\\\n\\\\nand concluded that gradCAM and integrated gradients provided the\n        most interpretability\\\\n\\\\nfor GNNs.  The GNNExplainer69  is an approach for\n        generating explanations (local and\\\\n\\\\nglobal) for graph based models. This\n        method focuses on identifying which sub-graphs con-\\\\n\\\\ntribute most to the\n        prediction by maximizing mutual information between the prediction\\\\n\\\\nand\n        distribution of all possible sub-graphs. Ying et al. 69 show that GNNExplainer\n        can be\\\\n\\\\nused to obtain model-agnostic explanations. SubgraphX is a similar\n        method that explains\\\\n\\\\nGNN predictions by identifying important subgraphs.71\\\\n\\\\n\n        \\  Another set of approaches like DeepLIFT72 and Layerwise Relevance backPropagation73\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\n        \\                                      8(LRP) are based on backpropagation of\n        the prediction scores through each layer of the neu-\\\\n\\\\nral network. The specific\n        backpropagation logic across various activation functions differs\\\\n\\\\nin these\n        approaches, which means each layer must have its own implementation. Baldas-\\\\n\\\\nsarre\n        and Azizpour 74 showed application of LRP to explain aqueous solubility prediction\n        for\\\\n\\\\nmolecules.\\\\n\\\\n  SHAP is a model-agnostic feature attribution method\n        that is inspired from the game\\\\n\\\\ntheory concept of Shapley values.44,46 SHAP\n        has been popularly used in explaining molecular\\\\n\\\\nprediction models.75\\u201378\n        It\\u2019s an additive feature contribution approach, which assumes that\\\\n\\\\nan\n        explanation model is a linear combination of binary variables z.  If the Shapley\n        value\\\\nfor the ith feature is \\u03D5i, then the explanation is \\u02C6f(\\u20D7x)\n        = Pi \\u03D5i(\\u20D7x)zi(\\u20D7x). Shapley values for\\\\n\\\\nfeatures are computed\n        using Equation 3.79,80\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n                           M\\\\n                                  1\\\\n\n        \\                                   \\u03D5i(\\u20D7x) = X \\u02C6f (\\u20D7z+i)\n        \\u2212\\u02C6f (\\u20D7z\\u2212i)                            (3)\\\\n                 M\\\\n\\\\n\n        \\  Here \\u20D7z is a fabricated example created from the original \\u20D7x and\n        a random perturbation \\u20D7x\\u2032.\\\\n\\\\n\\u20D7z+i has the feature i from \\u20D7x\n        and \\u20D7z\\u2212i has the ith feature from \\u20D7x\\u2032. Some care should\n        be taken\\\\n\\\\nin constructing \\u20D7z when working with molecular descriptors\n        to ensure that an impossible \\u20D7z is\\\\n\\\\nnot sampled (e.g., high count of\n        acid groups but no hydrogen bond donors). M is the sample\\\\n\\\\nsize of perturbations\n        around \\u20D7x. Shapley value computation is expensive, hence M is chosen\\\\n\\\\naccordingly.\n        Equation 3 is an approximation and gives contributions with an expectation\\\\nterm\n        as \\u03D50 + Pi=1 \\u03D5i(\\u20D7x) = \\u02C6f(\\u20D7x).\\\\n\\\\n   Visualization\n        based feature attribution has also been used for molecular data. In com-\\\\n\\\\nputer\n        science, saliency maps are a way to measure spatial feature contribution.81\n        Simply put,\\\\n\\\\nsaliency maps draw a connection between the model\\u2019s neural\n        fingerprint components (trained\\\\n\\\\nweights) and input features. Weber et al.\n        82 used saliency maps to build an explainable GCN\\\\n\\\\narchitecture that gives\n        subgraph importance for small molecule activity prediction. On the\\\\n\\\\nother\n        hand, similarity maps compare model predictions for two or more molecules based\n        on\\\\n\\\\ntheir chemical fingerprints.83 Similarity maps provide atomic weights\n        or predicte\\\",\\\"that gives subgraph importance for small molecule activity prediction.\n        On the\\\\n\\\\nother hand, similarity maps compare model predictions for two or\n        more molecules based on\\\\n\\\\ntheir chemical fingerprints.83 Similarity maps\n        provide atomic weights or predicted probabil-\\\\n\\\\n\\\\n                                       9ity\n        difference between the molecules by removing one atom at a time. These weights\n        can\\\\n\\\\nthen be used to color the molecular graph and give a visual presentation.\n        ChemInformatics\\\\n\\\\nModel Explorer (CIME) is an interactive web based toolkit\n        which allows visualization and\\\\n\\\\ncomparison of different explanation methods\n        for molecular property prediction models.84\\\\n\\\\n\\\\nSurrogate models\\\\n\\\\n\\\\nOne\n        approach to explain black box predictions is to fit a self-explaining or interpretable\\\\n\\\\nmodel\n        to the black box model, in the vicinity of one or a few specific examples. These\n        are\\\\n\\\\nknown as surrogate models. Generally, one model per explanation is\n        trained. However, if we\\\\n\\\\ncould find one surrogate model that explained the\n        whole DL model, then we would simply\\\\n\\\\nhave a globally accurate interpretable\n        model. This means that the black-box model is no\\\\n\\\\nlonger needed.79 In the\n        work by White 79, a weighted least squares linear model is used as\\\\n\\\\nthe\n        surrogate model. This model provides natural language based descriptor explanations\n        by\\\\n\\\\nreplacing input features with chemically interpretable descriptors.\n        This approach is similar\\\\n\\\\nto the concept-based explanations approach used\n        by McGrath et al. 85, where human under-\\\\n\\\\nstandable concepts were used in\n        place of input features in acquisition of chess knowledge in\\\\n\\\\nAlphaZero.\n        Any of the self-explaining models detailed in the Self-explaining models section\\\\n\\\\ncan\n        be used as a surrogate model.\\\\n\\\\n   The most commonly used surrogate model\n        based method is Locally Interpretable Model\\\\n\\\\nExplanations (LIME).35 LIME\n        creates perturbations around the example of interest and fits\\\\n\\\\nan interpretable\n        model to these local perturbations. Ribeiro et al. 35 mathematically define\\\\n\\\\nan\n        explanation \\u03BE for an example \\u20D7x using Equation 4.\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n                                   \\u03BE(\\u20D7x)\n        = arg min L(f, g, \\u03C0x) + \\u2126(g)                           (4)\\\\n                                      g\\u2208G\\\\n\\\\n\n        \\  Here f is the black box model and g \\u2208G is the interpretable explanation\n        model. G is\\\\n\\\\na class of potential interpretable models (e.g.:  linear models).\n        \\u03C0x is a similarity measure\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n                                       10between\n        original input \\u20D7x and it\\u2019s perturbed input \\u20D7x\\u2032. In context\n        of molecular data, this can\\\\n\\\\nbe a chemical similarity metric like Tanimoto86\n        similarity between fingerprints. The goal for\\\\n\\\\nLIME is to minimize the loss,\n        L, such that f is closely approximated by g. \\u2126is a parameter\\\\n\\\\nthat\n        controls the complexity (sparsity) of g. Ribeiro et al. 35 termed the agreement\n        (how low\\\\n\\\\nthe loss is) between f and g as the \\u201Cfidelity\\u201D.\\\\n\\\\n\n        \\  GraphLIME87 and LIMEtree88 are modifications to LIME as applicable to graph\n        neural\\\\n\\\\nnetworks and regression trees, respectively. LIME has been used\n        in chemistry previously,\\\\n\\\\nsuch as Whitmore et al. 89 who used LIME to explain\n        octane number predictions of molecules\\\\n\\\\nfrom a random forest classifier.\n        Mehdi and Tiwary 90 used LIME to explain thermodynamic\\\\n\\\\ncontributions of\n        features. Gandhi and White 10 use an approach similar to GraphLIME,\\\\n\\\\nbut\n        use chemistry specific fragmentation and descriptors to explain molecular property\n        pre-\\\\n\\\\ndiction. Some examples are highlighted in the Applications section.\n        \\ In recent work by\\\\n\\\\nMehdi and Tiwary 90, a thermodynamic-based surrogate\n        model approach was used to inter-\\\\n\\\\npret black-box models. The authors define\n        an \\u201Cinterpretation free energy\\u201D which can be\\\\n\\\\nachieved by minimizing\n        the surrogate model\\u2019s uncertainty and maximizing simplicity.\\\\n\\\\n\\\\nCounterfactual\n        explanations\\\\n\\\\n\\\\nCounterfactual explanations can be found in many fields\n        such as statistics, mathematics and\\\\n\\\\nphilosophy.91\\u201394 According to\n        Woodward and Hitchcock 92, a counterfactual is an example\\\\n\\\\nwith minimum\n        deviation from the initial instance but with a contrasting outcome. They\\\\n\\\\ncan\n        be used to answer the question, \\u201Cwhich smallest change could alter the\n        outcome of an\\\\n\\\\ninstance of interest?\\u201D While the difference between\n        the two instances is based on the exis-\\\\n\\\\ntence of similar worlds in philosophy,95\n        a distance metric based on molecular similarity is\\\\n\\\\nemployed in XAI for\n        chemistry. For example, in the work by Wellawatte et al. 9 distance\\\\n\\\\nbetween\n        two molecules is defined as the Tanimoto distance96 between ECFP4 fingerprints.97\\\\n\\\\nAdditionally,\n        Mohapatra et al. 98 introduced a chemistry-informed graph representation for\\\\n\\\\ncomputing\n        macromolecular similarity. Contrastive explanations are peripheral to counterfac-\\\\n\\\\n\\\\n\n        \\                                      11tual explanations. Unlike the counterfactual\n        approach, contrastive approach employ a dual\\\\n\\\\noptimization method, which\n        works by generating a similar and a dissimilar (counterfactuals)\\\\n\\\\nexample.\n        Contrastive explanations can interpret the model by identifying contribution\n        of\\\\n\\\\npresence \\\",\\\"nterfactual approach, contrastive approach employ a dual\\\\n\\\\noptimization\n        method, which works by generating a similar and a dissimilar (counterfactuals)\\\\n\\\\nexample.\n        Contrastive explanations can interpret the model by identifying contribution\n        of\\\\n\\\\npresence and absence of subsets of features towards a certain prediction.36,99\\\\n\\\\n\n        \\ A counterfactual x\\u2032 of an instance x is one with a dissimilar prediction\n        \\u02C6f(x) in classi-\\\\n\\\\nfication tasks. As shown in equation 5, counterfactual\n        generation can be thought of as a\\\\n\\\\nconstrained optimization problem which\n        minimizes the vector distance d(x, x\\u2032) between the\\\\n\\\\nfeatures.9,100\\\\n\\\\n\\\\n\n        \\                             minimize  d(x, x\\u2032)\\\\n                                                                                           (5)\\\\n\n        \\                              such that   \\u02C6f(x) \\u0338= \\u02C6f(x\\u2032)\\\\n\\\\n\n        \\  For regression tasks, equation 6 adapted from equation 5 can be used. Here,\n        a counter-\\\\n\\\\nfactual is one with a defined increase or decrease in the prediction.\\\\n\\\\n\\\\n\n        \\                          minimize  d(x, x\\u2032)\\\\n                                                                                           (6)\\\\n\n        \\                           such that    \\u02C6f(x) \\u2212\\u02C6f(x\\u2032) \\u2265\\u2206\\\\n\\\\n\n        \\  Counterfactuals explanations have become a useful tool for XAI in chemistry,\n        as they\\\\n\\\\nprovide intuitive understanding of predictions and are able to\n        uncover spurious relationships\\\\n\\\\nin training data.101 Counterfactuals create\n        local (instance-level), actionable explanations.\\\\n\\\\nActionability of an explanation\n        suggest which features can be altered to change the outcome.\\\\n\\\\nFor example,\n        changing a hydrophobic functional group in a molecule to a hydrophilic group\\\\n\\\\nto\n        increase solubility.\\\\n\\\\n   Counterfactual generation is a demanding task as\n        it requires gradient optimization over\\\\n\\\\ndiscrete features that represents\n        a molecule. Recent work by Fu et al. 102 and Shen et al. 103\\\\n\\\\npresent two\n        techniques which allow continuous gradient-based optimization. Although, these\\\\n\\\\nmethodologies\n        are shown to circumvent the issue of discrete molecular optimization, counter-\\\\n\\\\nfactual\n        explanation based model interpretation still remains unexplored compared to\n        other\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n                                       12post-hoc methods.\\\\n\\\\n\n        \\  CF-GNNExplainer104 is a counterfactual explanation generating method based\n        on GN-\\\\n\\\\nNExplainer69 for graph data. This method generate counterfactuals\n        by perturbing the input\\\\n\\\\ndata (removing edges in the graph), and keeping\n        account of perturbations which lead to\\\\n\\\\nchanges in the output.  However,\n        this method is only applicable to graph-based models\\\\n\\\\nand can generate infeasible\n        molecular structures. Another related work by Numeroso and\\\\n\\\\nBacciu 105 focus\n        on generating counterfactual explanations for deep graph networks. Their\\\\n\\\\nmethod\n        MEG (Molecular counterfactual Explanation Generator) uses a reinforcement learn-\\\\n\\\\ning\n        based generator to create molecular counterfactuals (molecular graphs).  While\n        this\\\\n\\\\nmethod is able to generate counterfactuals through a multi-objective\n        reinforcement learner,\\\\n\\\\nthis is not a universal approach and requires training\n        the generator for each task.\\\\n\\\\n   Work by Wellawatte et al. 9 present a model\n        agnostic counterfactual generator MMACE\\\\n\\\\n(Molecular Model Agnostic Counterfactual\n        Explanations) which does not require training\\\\n\\\\nor computing gradients. This\n        method firstly populates a local chemical space through ran-\\\\n\\\\ndom string\n        mutations of SELFIES106 molecular representations using the STONED algo-\\\\n\\\\nrithm.107\n        Next, the labels (predictions) of the molecules in the local space are generated\\\\n\\\\nusing\n        the model that needs to be explained. Finally, the counterfactuals are identified\n        and\\\\n\\\\nsorted by their similarities \\u2013 Tanimoto distance96 between ECFP4\n        fingerprints.97 Unlike the\\\\n\\\\nCF-GNNExplainer104 and MEG105 methods, the MMACE\n        algorithm ensures that generated\\\\n\\\\nmolecules are valid, owing to the surjective\n        property of SELFIES. Additionally, the MMACE\\\\n\\\\nmethod can be applied to both\n        regression and classification models. However, like most XAI\\\\n\\\\nmethods for\n        molecular prediction, MMACE does not account for the chemical stability of\\\\n\\\\npredicted\n        counterfactuals. To circumvent this drawback, Wellawatte et al. 9 propose an-\\\\n\\\\nother\n        approach, which identift counterfactuals through a similarity search on the\n        PubChem\\\\n\\\\ndatabase.108\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n                                       13Similarity\n        to adjacent fields\\\\n\\\\n\\\\nTangential examples to counterfactual explanations\n        are adversarial training and matched\\\\n\\\\nmolecular pairs.  Adversarial perturbations\n        are used during training to deceive the model\\\\n\\\\nto expose the vulnerabilities\n        of a model109,110 whereas counterfactuals are applied post-hoc.\\\\n\\\\nTherefore,\n        the main difference between adversarial and counterfactual examples are in the\\\\n\\\\napplication,\n        although both are derived from the same optimization problem.100 Grabocka\\\\n\\\\net\n        al. 111 have developed a method named Adversarial Training on EXplanations (ATEX)\\\\n\\\\nwhich\n        improves model robustness via exposure to adversarial examples.  While there\n        are\\\\n\\\\nconceptual disparities, we note that\\\",\\\"same optimization problem.100\n        Grabocka\\\\n\\\\net al. 111 have developed a method named Adversarial Training\n        on EXplanations (ATEX)\\\\n\\\\nwhich improves model robustness via exposure to\n        adversarial examples.  While there are\\\\n\\\\nconceptual disparities, we note\n        that the counterfactual and adversarial explanations are\\\\n\\\\nequivalent mathematical\n        objects.\\\\n\\\\n   Matched molecular pairs (MMPs) are pairs of molecules that\n        differ structurally at only\\\\n\\\\none site by a known transformation.112,113\n        MMPs are widely used in drug discovery and\\\\n\\\\nmedicinal chemistry as these\n        facilitate fast and easy understanding of structure-activity re-\\\\n\\\\nlationships.114\\u2013116\n        Counterfactuals and MMP examples intersect if the structural change is\\\\n\\\\nassociated\n        with a significant change in the properties. In the case the associated changes\n        in\\\\n\\\\nthe properties are non-significant, the two molecules are known as bioisosteres.117,118\n        The con-\\\\n\\\\nnection between MMPs and adversarial training examples has been\n        explored by van Tilborg\\\\n\\\\net al. 119. MMPs which belong to the counterfactual\n        category are commonly used in outlier\\\\n\\\\nand activity cliff detection.113\n        This approach is analogous to counterfactual explanations,\\\\n\\\\nas the common\n        objective is to uncover learned knowledge pertaining to structure-property\\\\n\\\\nrelationships.70\\\\n\\\\n\\\\nApplications\\\\n\\\\n\\\\nModel\n        interpretation is certainly not new and a common step in ML in chemistry, but\n        XAI for\\\\n\\\\nDL models is becoming more important60,66\\u201369,73,88,104,105\n        Here we illustrate some practical\\\\n\\\\nexamples drawn from our published work\n        on how model-agnostic XAI can be utilized to\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n                                       14interpret\n        black-box models and connect the explanations to structure-property relationships.\\\\n\\\\nThe\n        methods are \\u201CMolecular Model Agnostic Counterfactual Explanations\\u201D\n        (MMACE)9\\\\n\\\\nand \\u201CExplaining molecular properties with natural language\\u201D.10\n        Then we demonstrate how\\\\n\\\\ncounterfactuals and descriptor explanations can\n        propose structure-property relationships in\\\\n\\\\nthe domain of molecular scent.31\\\\n\\\\n\\\\nBlood-brain\n        barrier permeation prediction\\\\n\\\\n\\\\nThe passive diffusion of drugs from the\n        blood stream to the brain is a critical aspect in drug\\\\n\\\\ndevelopment and\n        discovery.120 Small molecule blood-brain barrier (BBB) permeation is a\\\\n\\\\nclassification\n        problem routinely assessed with DL models.121,122 To explain why DL models\\\\n\\\\nwork,\n        we trained two models a random forest (RF) model123 and a Gated Recurrent Unit\\\\n\\\\nRecurrent\n        Neural Network (GRU-RNN). Then we explained the RF model with generated\\\\n\\\\ncounterfactuals\n        explanations using the MMACE9 and the GRU-RNN with descriptor expla-\\\\n\\\\nnations.10\n        Both the models were trained on the dataset developed by Martins et al. 124.\n        The\\\\n\\\\nRF model was implemented in Scikit-learn125 using Mordred molecular\n        descriptors126 as the\\\\n\\\\ninput features. The GRU-RNN model was implemented\n        in Keras.127 See Wellawatte et al. 9\\\\n\\\\nand Gandhi and White 10 for more details.\\\\n\\\\n\n        \\  According to the counterfactuals of the instance molecule in figure 1, we\n        observe that the\\\\n\\\\nmodifications to the carboxylic acid group enable the\n        negative example molecule to permeate\\\\n\\\\nthe BBB. Experimental findings by\n        Fischer et al. 120 show that the BBB permeation of\\\\n\\\\nmolecules are governed\n        by hydrophobic interactions and surface area. The carboxylic group is\\\\n\\\\na\n        hydrophilic functional group which hinders hydrophobic interactions and addition\n        of atoms\\\\n\\\\nenhances the surface area. This proves the advantage of using\n        counterfactual explanations,\\\\n\\\\nas they suggest actionable modification to\n        the molecule to make it cross the BBB.\\\\n\\\\n   In Figure 2 we show descriptor\n        explanations generated for Alprozolam, a molecule that\\\\n\\\\npermeates the BBB,\n        using the method described by Gandhi and White 10. We see that\\\\n\\\\npredicted\n        permeability is positively correlated with the aromaticity of the molecule,\n        while\\\\n\\\\n\\\\n                                       15negatively correlated\n        with the number of hydrogen bonds donors and acceptors. A similar\\\\n\\\\nstructure-property\n        relationship for BBB permeability is proposed in more mechanistic stud-\\\\n\\\\nies.128\\u2013130\n        The substructure attributions indicates a reduction in hydrogen bond donors\n        and\\\\n\\\\nacceptors.  These descriptor explanations are quantitative and interpretable\n        by chemists.\\\\n\\\\nFinally, we can use a natural language model to summarize\n        the findings into a written\\\\n\\\\nexplanation, as shown in the printed text in\n        Figure 2.\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\nFigure 1: Counterfactuals of a molecule which cannot\n        permeate the blood-brain barrier.\\\\nSimilarity is the Tanimoto similarity of\n        ECFP4 fingerprints.131 Red indicates deletions and\\\\ngreen indicates substitutions\n        and addition of atoms. Republished from Ref.9 with permission\\\\nfrom the Royal\n        Society of Chemistry.\\\\n\\\\n\\\\n\\\\nSolubility prediction\\\\n\\\\n\\\\nSmall molecule\n        solubility prediction is a classic cheminformatics regression challenge and\n        is\\\\n\\\\nimportant for chemical process design, drug design and crystallization.133\\u2013136\n        In our previous\\\\n\\\\nworks,9,10 we implemented and trained an RNN model in Keras\n        to predict solubilities (log\\\\n\\\\nmolarity) of small molecules.127 The AqS\\\\n\\\\nMedia\n        0 from page 16's enriched description:\\\\n\\\\nThe image illustrates a series of\n        molecular structures and their corresponding counterfactual explanations for\n        a classification task, likely related to predicting a property such as blood-brain\n        barrier (BBB) permeation. The key elements in the image are as follows:\\\\n\\\\n1.\n        **Base Molecule (Leftmost Structure):**\\\\n   - The base molecule is shown with\n        a prediction score \\\\\\\\( f(x) = 0.000 \\\\\\\\), indicating it does not meet the\n        desired property (e.g., BBB permeation).\\\\n   - The molecular structure includes\n        a carboxylic acid group and other functional groups.\\\\n\\\\n2. **Counterfactual\n        Molecules (Three Structures to the Right):**\\\\n   - Each counterfactual molecule\n        is a modified version of the base molecule, with changes highlighted in red\n        (deletions) and green (additions or substitutions).\\\\n   - The counterfactuals\n        are associated with a prediction score \\\\\\\\( f(x) = 1.000 \\\\\\\\), indicating\n        they meet the desired property.\\\\n   - The Tanimoto similarity (based on ECFP4\n        fingerprints) between the base molecule and each counterfactual is provided:\\\\n\n        \\    - Counterfactual 1: Similarity = 0.80\\\\n     - Counterfactual 2: Similarity\n        = 0.77\\\\n     - Counterfactual 3: Similarity = 0.71\\\\n\\\\n3. **Highlighted Modifications:**\\\\n\n        \\  - Counterfactual 1: A red highlight indicates the deletion of a specific\n        atom or group.\\\\n   - Counterfactual 2: Green highlights indicate the addition\n        of two atoms or groups.\\\\n   - Counterfactual 3: Green highlights indicate the\n        addition of a hydroxyl group and another atom or group.\\\\n\\\\n4. **Scientific\n        Context:**\\\\n   - The counterfactuals suggest structural modifications that\n        could enable the molecule to achieve the desired property (e.g., BBB permeation).\\\\n\n        \\  - The similarity scores indicate how closely the counterfactuals resemble\n        the base molecule, with lower similarity suggesting more significant structural\n        changes.\\\\n\\\\nThis image is relevant for understanding how counterfactual explanations\n        can guide actionable modifications to molecular structures in cheminformatics\n        tasks.\\\",\\\"ssion challenge and is\\\\n\\\\nimportant for chemical process design,\n        drug design and crystallization.133\\u2013136 In our previous\\\\n\\\\nworks,9,10\n        we implemented and trained an RNN model in Keras to predict solubilities (log\\\\n\\\\nmolarity)\n        of small molecules.127 The AqSolDB curated database137 was used to train the\\\\n\\\\nRNN\n        model.\\\\n\\\\n   In this task, counterfactuals are based on equation 6. Figure\n        3 illustrates the generated\\\\n\\\\nlocal chemical space and the top four counterfactuals.\n        Based on the counterfactuals, we ob-\\\\n\\\\nserve that the modifications to the\n        ester group and other heteroatoms play an important role\\\\n\\\\nin solubility.\n        These findings align with known experimental and basic chemical intuition.134\\\\n\\\\nFigure\n        4 shows a quantitative measurement of how substructures are contributing to\n        the pre-\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n                                       16Figure 2: Descriptor\n        explanations along with natural language explanation obtained for BBB\\\\npermeability\n        of Alprozolam molecule. The green and red bars show descriptors that influ-\\\\nence\n        predictions positively and negatively, respectively. Dotted yellow lines show\n        significance\\\\nthreshold (\\u03B1 = 0.05) for the t-statistic. Molecular descriptors\n        show molecule-level proper-\\\\nties that are important for the prediction. ECFP\n        and MACCS descriptors indicate which\\\\nsubstructures influence model predictions.\n        MACCS explanations lead to text explanations\\\\nas shown. Republished from Ref.10\n        with permission from authors. SMARTS annotations for\\\\nMACCS descriptors were\n        created using SMARTSviewer (smartsview.zbh.uni-hamburg.de,\\\\nCopyright: ZBH,\n        Center for Bioinformatics Hamburg) developed by Schomburg et al. 132.\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\n        \\                                      17diction. For example, we see that adding\n        acidic and basic groups as well as hydrogen bond\\\\n\\\\nacceptors, increases solubility.\n        Substructure importance from ECFP97 and MACCS138 de-\\\\n\\\\nscriptors indicate\n        that adding heteroatoms increases solubility, while adding rings structures\\\\n\\\\nmakes\n        the molecule less soluble. Although these are established hypotheses, it is\n        interesting\\\\n\\\\nto see they can be derived purely from the data via DL and\n        XAI.\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\nFigure 3: Generated chemical space for solubility prediction\n        using the RNN model. The\\\\nchemical space is a 2D projection of the pairwise\n        Tanimoto similarities of the local coun-\\\\nterfactuals. Each data point is colored\n        by solubility. Top 4 counterfactuals are shown here.\\\\nRepublished from Ref.9\n        with permission from the Royal Society of Chemistry.\\\\n\\\\n\\\\n\\\\nGeneralizing\n        XAI \\u2013 interpreting scent-structure relationships\\\\n\\\\n\\\\nIn this example,\n        we show how non-local structure-property relationships can be learned with\\\\n\\\\nXAI\n        across multiple molecules. Molecular scent prediction is a multi-label classification\n        task\\\\n\\\\nbecause a molecule can be described by more than one scent. For example,\n        the molecule\\\\n\\\\njasmone can be described as having \\u2018jasmine,\\u2019 \\u2018woody,\\u2019\n        \\u2018floral,\\u2019 and \\u2019herbal\\u2019 scents.139 The\\\\n\\\\nscent-structure\n        relationship is not very well understood,140 although some relationships are\\\\n\\\\nknown.\n        \\ For example, molecules with an ester functional group are often associated\n        with\\\\n\\\\n\\\\n                                       18Figure 4: Descriptor explanations\n        for solubility prediction model. The green and red bars\\\\nshow descriptors that\n        influence predictions positively and negatively, respectively. Dotted\\\\nyellow\n        lines show significance threshold (\\u03B1 = 0.05) for the t-statistic. The MACCS\n        and\\\\nECFP descriptors indicate which substructures influence model predictions.\n        MACCS sub-\\\\nstructures may either be present in the molecule as is or may represent\n        a modification. ECFP\\\\nfingerprints are substructures in the molecule that affect\n        the prediction. MACCS descriptor\\\\nare used to obtain text explanations as shown.\n        Republished from Ref.10 with permission from\\\\nauthors. SMARTS annotations for\n        MACCS descriptors were created using SMARTSviewer\\\\n(smartsview.zbh.uni-hamburg.de,\n        Copyright: ZBH, Center for Bioinformatics Hamburg) de-\\\\nveloped by Schomburg\n        et al. 132.\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n                                       19the \\u2018fruity\\u2019\n        scent. There are some exceptions though, like tert-amyl acetate which has a\\\\n\\\\n\\u2018camphoraceous\\u2019\n        rather than \\u2018fruity\\u2019 scent.140,141\\\\n\\\\n   In Seshadri et al. 31,\n        we trained a GNN model to predict the scent of molecules and utilized\\\\n\\\\ncounterfactuals9\n        and descriptor explanations10 to quantify scent-structure relationships. The\\\\n\\\\nMMACE\n        method was modified to account for the multi-label aspect of scent prediction.\n        This\\\\n\\\\nmodification defines molecules that differed from the instance molecule\n        by only the selected\\\\n\\\\nscent as counterfactuals. For instance, counterfactuals\n        of the jasmone molecule would be false\\\\n\\\\nfor the \\u2018jasmine\\u2019 scent\n        but would still be positive for \\u2018woody,\\u2019 \\u2018floral\\u2019 and \\u2018herbal\\u2019\n        scents.\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\nFigure 5:  Counterfactual for the 2,4 decadienal molecule.\n        \\ The counterfactual indicates\\\\nstructural changes to ethyl benzoate that would\n        result in the model predicting the molecule\\\\nto not contain the \\u2018fruity\\u2019\n        scent. The Tanimoto96 similarity between the counterfactual and\\\\n2,4 decadienal\n        is also\\\\n\\\\nMedia 0 from page 16's enriched description:\\\\n\\\\nThe image illustrates\n        a series of molecular structures and their corresponding counterfactual explanations\n        for a classification task, likely related to predicting a property such as blood-brain\n        barrier (BBB) permeation. The key elements in the image are as follows:\\\\n\\\\n1.\n        **Base Molecule (Leftmost Structure):**\\\\n   - The base molecule is shown with\n        a prediction score \\\\\\\\( f(x) = 0.000 \\\\\\\\), indicating it does not meet the\n        desired property (e.g., BBB permeation).\\\\n   - The molecular structure includes\n        a carboxylic acid group and other functional groups.\\\\n\\\\n2. **Counterfactual\n        Molecules (Three Structures to the Right):**\\\\n   - Each counterfactual molecule\n        is a modified version of the base molecule, with changes highlighted in red\n        (deletions) and green (additions or substitutions).\\\\n   - The counterfactuals\n        are associated with a prediction score \\\\\\\\( f(x) = 1.000 \\\\\\\\), indicating\n        they meet the desired property.\\\\n   - The Tanimoto similarity (based on ECFP4\n        fingerprints) between the base molecule and each counterfactual is provided:\\\\n\n        \\    - Counterfactual 1: Similarity = 0.80\\\\n     - Counterfactual 2: Similarity\n        = 0.77\\\\n     - Counterfactual 3: Similarity = 0.71\\\\n\\\\n3. **Highlighted Modifications:**\\\\n\n        \\  - Counterfactual 1: A red highlight indicates the deletion of a specific\n        atom or group.\\\\n   - Counterfactual 2: Green highlights indicate the addition\n        of two atoms or groups.\\\\n   - Counterfactual 3: Green highlights indicate the\n        addition of a hydroxyl group and another atom or group.\\\\n\\\\n4. **Scientific\n        Context:**\\\\n   - The counterfactuals suggest structural modifications that\n        could enable the molecule to achieve the desired property (e.g., BBB permeation).\\\\n\n        \\  - The similarity scores indicate how closely the counterfactuals resemble\n        the base molecule, with lower similarity suggesting more significant structural\n        changes.\\\\n\\\\nThis image is relevant for understanding how counterfactual explanations\n        can guide actionable modifications to molecular structures in cheminformatics\n        tasks.\\\\n\\\\nMedia 0 from page 18's enriched description:\\\\n\\\\nThe image is a\n        scientific visualization showing a 2D chemical space projection for solubility\n        prediction using a model, likely an RNN (Recurrent Neural Network). Key elements\n        include:\\\\n\\\\n1. **Chemical Space Representation**:\\\\n   - The main plot is\n        a scatter plot where each point represents a molecule.\\\\n   - The points are\n        colored on a gradient scale (yellow to green to blue) corresponding to solubility\n        values (Log PM), as indicated by the color bar on the left.\\\\n\\\\n2. **Counterfactual\n        Explanations**:\\\\n   - Four specific molecules are highlighted with zoomed-in\n        insets, showing their chemical structures and associated information.\\\\n   -\n        Each inset includes:\\\\n     - The molecular structure.\\\\n     - A similarity\n        score (e.g., \\\\\\\"Similarity = 0.82\\\\\\\") indicating how similar the counterfactual\n        molecule is to the base molecule.\\\\n     - A label indicating whether the solubility\n        prediction increased or decreased compared to the base molecule.\\\\n\\\\n3. **Base\n        Molecule**:\\\\n   - A specific molecule is labeled as the \\\\\\\"Base\\\\\\\" in the\n        plot, serving as the reference point for the counterfactuals.\\\\n\\\\n4. **Relationships**:\\\\n\n        \\  - Lines connect the base molecule to the counterfactuals, visually linking\n        them in the chemical space.\\\\n   - The counterfactuals are distributed across\n        the space, showing how structural changes influence solubility predictions.\\\\n\\\\n5.\n        **Scientific Insights**:\\\\n   - The visualization demonstrates how structural\n        modifications (e.g., adding or removing functional groups) impact solubility\n        predictions.\\\\n   - The similarity scores and solubility changes provide quantitative\n        and qualitative insights into the model's predictions.\\\\n\\\\nThis figure is likely\n        used to explain how the model generates counterfactuals and how these counterfactuals\n        can be interpreted to understand structure-property relationships in solubility\n        prediction.\\\",\\\"nal molecule.  The counterfactual indicates\\\\nstructural changes\n        to ethyl benzoate that would result in the model predicting the molecule\\\\nto\n        not contain the \\u2018fruity\\u2019 scent. The Tanimoto96 similarity between\n        the counterfactual and\\\\n2,4 decadienal is also provided. Republished with permission\n        from authors.31\\\\n\\\\n\\\\n   The molecule 2,4-decadienal, which is known to have\n        a \\u2018fatty\\u2019 scent, is analyzed in Fig-\\\\n\\\\nure 5.142,143 The resulting\n        counterfactual, which has a shorter carbon chain and no carbonyl\\\\n\\\\ngroups,\n        highlights the influence of these structural features on the \\u2018fatty\\u2019\n        scent of 2,4 deca-\\\\n\\\\ndienal. To generalize to other molecules, Seshadri et\n        al. 31 applied the descriptor attribution\\\\n\\\\nmethod to obtain global explanations\n        for the scents. The global explanation for the \\u2018fatty\\u2019\\\\n\\\\nscent\n        was generated by gathering chemical spaces around many \\u2018fatty\\u2019 scented\n        molecules.\\\\n\\\\nThe resulting natural language explanation is: \\u201CThe molecular\n        property \\u201Cfatty scent\\u201D can\\\\n\\\\nbe explained by the presence of a\n        heptanyl fragment, two CH2 groups separated by four\\\\n\\\\n\\\\n                                       20bonds,\n        and a C=O double bond, as well as the lack of more than one or two O atoms.\\u201D31\\\\n\\\\nThe\n        importance of a heptanyl fragment aligns with that reported in the literature,\n        as \\u2018fatty\\u2019\\\\n\\\\nmolecules often have a long carbon chain.144 Furthermore,\n        the importance of a C=O dou-\\\\n\\\\nble bond is supported by the findings reported\n        by Licon et al. 145, where in addition to a\\\\n\\\\n\\u201Clarger carbon-chain skeleton\\u201D,\n        they found that \\u2018fatty\\u2019 molecules also had \\u201Caldehyde or acid\\\\n\\\\nfunctions\\u201D.145\n        For the \\u2018pineapple\\u2019 scent, the following natural language explanation\n        was ob-\\\\n\\\\ntained: \\u201CThe molecular property \\u201Cpineapple scent\\u201D\n        can be explained by the presence of ester,\\\\n\\\\nethyl/ether O group, alkene/ether\n        O group, and C=O double bond, as well as the absence of\\\\n\\\\nan Aromatic atom.\\u201D31\n        Esters, such as ethyl 2-methylbutyrate, are present in many pineap-\\\\n\\\\nple\n        volatile compounds.146,147 The combination of a C=O double bond with an ether\n        could\\\\n\\\\nalso correspond to an ester group. Additionally, aldehydes and ketones,\n        which contain C=O\\\\n\\\\ndouble bonds, are also common in pineapple volatile compounds.146,148\\\\n\\\\n\\\\nDiscussion\\\\n\\\\n\\\\nWe\n        have shown two post-hoc XAI applications based on molecular counterfactual expla-\\\\n\\\\nnations9\n        and descriptor explanations.10 These methods can be used to explain black-box\\\\n\\\\nmodels\n        whose input is a molecule. These two methods can be applied for both classification\\\\n\\\\nand\n        regression tasks. Note that the \\u201Ccorrectness\\u201D of the explanations\n        strongly depends on\\\\n\\\\nthe accuracy of the black-box model.\\\\n\\\\n  A molecular\n        counterfactual is one with a minimal distance from a base molecular, but\\\\n\\\\nwith\n        contrasting chemical properties.  In the above examples, we used Tanimoto similar-\\\\n\\\\nity96\n        of ECFP4 fingreprints97 as distance, although this should be explored in the\n        future.\\\\n\\\\nCounterfactual explanations are useful because they are represented\n        as chemical structures\\\\n\\\\n(familiar to domain experts), sparse, and are actionable.\n        A few other popular examples of\\\\n\\\\ncounterfactual on graph methods are GNNExplainer,\n        MEG and CF-GNNExplainer.69,104,105\\\\n\\\\n   The descriptor explanation method\n        developed by Gandhi and White 10 fits a self-explaining\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n                                       21surrogate\n        model to explain the black-box model. This is similar to the GraphLIME87 method,\\\\n\\\\nalthough\n        we have the flexibility to use explanation features other than subgraphs. Futher-\\\\n\\\\nmore,\n        we show that natural language combined with chemical descriptor attributions\n        can\\\\n\\\\ncreate explanations useful for chemists, thus enhancing the accessibility\n        of DL in chemistry.\\\\n\\\\nLastly, we examined if XAI can be used beyond interpretation.\n        Work by Seshadri et al. 31 use\\\\n\\\\nMMACE and surrogate model explanations to\n        analyze the structure-property relationships\\\\n\\\\nof scent. They recovered known\n        structure-property relationships for molecular scent purely\\\\n\\\\nfrom explanations,\n        demonstrating the usefulness of a two step process: fit an accurate model\\\\n\\\\nand\n        then explain it.\\\\n\\\\n   Choosing among the plethora of XAI methods described\n        here is still an open question.\\\\n\\\\nIt remains to be seen if there will ever\n        be a consensus benchmark, since this field sits on\\\\n\\\\nthe intersection of\n        human-machine interaction, machine learning, and philosophy (i.e., what\\\\n\\\\nconstitutes\n        an explanation?). Our current advice is to consider first the audience \\u2013\n        domain\\\\n\\\\nexperts or ML experts or non-experts \\u2013 and what the explanations\n        should accomplish. Are\\\\n\\\\nthey meant to inform data selection or model building,\n        how a prediction is used, or how the\\\\n\\\\nfeatures can be changed to affect\n        the outcome. The second consideration is what access you\\\\n\\\\nhave to the underlying\n        model. The ability to have model derivatives or propagate gradients\\\\n\\\\nto\n        the input to models informs the XAI method.\\\\n\\\\n\\\\nConclusion and outlook\\\\n\\\\n\\\\nWe\n        should seek to explain molecular property prediction models because users are\n        more\\\\n\\\\nlikely to trust explained predictions, and explanations can help assess\n        if the model is learning\\\\n\\\\nt\\\",\\\"ut to models informs the XAI method.\\\\n\\\\n\\\\nConclusion\n        and outlook\\\\n\\\\n\\\\nWe should seek to explain molecular property prediction\n        models because users are more\\\\n\\\\nlikely to trust explained predictions, and\n        explanations can help assess if the model is learning\\\\n\\\\nthe correct underlying\n        chemical principles. We also showed that black-box modeling first,\\\\n\\\\nfollowed\n        by XAI, is a path to structure-property relationships without needing to trade\\\\n\\\\nbetween\n        accuracy and interpretability. However, XAI in chemistry has some major open\\\\n\\\\nquestions,\n        that are also related to the black-box nature of the deep learning. Some are\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\n        \\                                      22highlighted below:\\\\n\\\\n\\\\n   \\u2022\n        Explanation representation: How is an explanation presented \\u2013 text, a molecule,\n        attri-\\\\n\\\\n      butions, a concept, etc?\\\\n\\\\n\\\\n   \\u2022 Molecular distance:\n        \\ in XAI approaches such as counterfactual generation, the \\u201Cdis-\\\\n\\\\n\n        \\    tance\\u201D between two molecules is minimized. Molecular distance is subjective.\n        Possibil-\\\\n\\\\n       ities are distance based on molecular properties, synthesis\n        routes, and direct structure\\\\n\\\\n     comparisons.\\\\n\\\\n\\\\n   \\u2022 Regulations:\n        As black-box models move from research to industry, healthcare, and\\\\n\\\\n     environmental\n        settings, we expect XAI to become more important to explain decisions\\\\n\\\\n\n        \\     to chemists or non-experts and possibly be legally required. Explanations\n        may need\\\\n\\\\n      to be tuned for be for doctors instead of chemists or to\n        satisfy a legal requirement.\\\\n\\\\n\\\\n   \\u2022 Chemical space: Chemical space\n        is the set of molecules that are realizable; \\u201Crealiz-\\\\n\\\\n     able\\u201D\n        can be defined from purchasable to synthesizable to satisfied valences. What\n        is\\\\n\\\\n     most useful? Can an explanation consider nearby impossible molecules?\n        How can we\\\\n\\\\n     generate local chemical spaces centered around a specific\n        molecule for finding counter-\\\\n\\\\n      factuals or other instance explanations?\n        \\ Similarly, can \\u201Cactivity cliffs\\u201D be connected\\\\n\\\\n      to explanations\n        and the local chemical space.149\\\\n\\\\n\\\\n   \\u2022 Evaluating XAI : there is\n        a lack of a systematic framework (quantitative or qualitative)\\\\n\\\\n      to\n        evaluate correctness and applicability of an explanation. Can there be a universal\\\\n\\\\n\n        \\    framework, or should explanations be chosen and evaluated based on the\n        audience and\\\\n\\\\n     domain? For example, work by Rasmussen et al. 58 attempts\n        to focus on comparing\\\\n\\\\n      feature attribution XAI methods via Crippen\\u2019s\n        logP scores.\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n                                       23Acknowledgements\\\\n\\\\n\\\\nResearch\n        reported in this work was supported by the National Institute of General Medical\\\\n\\\\nSciences\n        of the National Institutes of Health under award number R35GM137966. This work\\\\n\\\\nwas\n        supported by the NSF under awards 1751471 and 1764415. We thank the Center for\\\\n\\\\nIntegrated\n        Research Computing at the University of Rochester for providing computational\\\\n\\\\nresources.\\\\n\\\\n\\\\nReferences\\\\n\\\\n\\\\n\n        \\ (1) Choudhary, K.; DeCost, B.; Chen, C.; Jain, A.; Tavazza, F.; Cohn, R.;\n        Park, C. W.;\\\\n\\\\n     Choudhary, A.; Agrawal, A.; Billinge, S. J.; Holm, E.;\n        Ong, S. P.; Wolverton, C.\\\\n\\\\n      Recent advances and applications of deep\n        learning methods in materials science. npj\\\\n\\\\n      Computational Materials\n        2022, 8.\\\\n\\\\n\\\\n  (2) Keith, J. A.; Vassilev-Galindo, V.; Cheng, B.; Chmiela,\n        S.; Gastegger, M.; M\\xA8uller, K.-\\\\n\\\\n      R.; Tkatchenko, A. Combining Machine\n        Learning and Computational Chemistry for\\\\n\\\\n      Predictive Insights Into\n        Chemical Systems. Chemical Reviews 2021, 121, 9816\\u20139872,\\\\n\\\\n     PMID:\n        34232033.\\\\n\\\\n\\\\n  (3) Goh, G. B.; Hodas, N. O.; Vishnu, A. Deep learning for\n        computational chemistry.\\\\n\\\\n      Journal of Computational Chemistry 2017,\n        38, 1291\\u20131307.\\\\n\\\\n\\\\n  (4) Deringer, V. L.; Caro, M. A.; Cs\\xB4anyi,\n        G. Machine Learning Interatomic Potentials as\\\\n\\\\n     Emerging Tools for Materials\n        Science. Advanced Materials 2019, 31, 1902765.\\\\n\\\\n\\\\n  (5) Faber, F. A.; Hutchison,\n        L.; Huang, B.; Gilmer, J.; Schoenholz, S. S.; Dahl, G. E.;\\\\n\\\\n      Vinyals,\n        O.; Kearnes, S.; Riley, P. F.; von Lilienfeld, O. A. Prediction Errors of Molec-\\\\n\\\\n\n        \\     ular Machine Learning Models Lower than Hybrid DFT Error. Journal of Chemical\\\\n\\\\n\n        \\    Theory and Computation 2017, 13, 5255\\u20135264, PMID: 28926232.\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\n        \\                                      24 (6) Duch, W.; Swaminathan, K.; Meller,\n        J. Artificial Intelligence Approaches for Rational\\\\n\\\\n    Drug Design and\n        Discovery. Current Pharmaceutical Design 2007, 13, 1497\\u20131508.\\\\n\\\\n\\\\n\n        (7) Dara, S.; Dhamercherla, S.; Jadav, S. S.; Babu, C. M.; Ahsan, M. J.; darasuresh,\n        S. D.;\\\\n\\\\n     Dara, S. Machine Learning in Drug Discovery: A Review. Artificial\n        Intelligence Review\\\\n\\\\n     123, 55, 1947\\u20131999.\\\\n\\\\n\\\\n (8) Gupta, R.;\n        Srivastava, D.; Sahu, M.; Tiwari, S.; Ambasta, R. K.; Kumar, P. Artifi-\\\\n\\\\n\n        \\     cial intelligence to deep learning: machine intelligence approach for\n        drug discovery.\\\\n\\\\n     Molecular diversity 2021, 25, 1315\\u20131360.\\\\n\\\\n\\\\n\n        (9) Wellawatte, G. P.; Seshadri, A.; White, A. D. Model agnostic generation\n        of counter-\\\\n\\\\n     factual explanations for molecules. Chemical Science 2022,\n        13, 3697\\u20133705.\\\\n\\\\n\\\\n(10) Gandhi, H. A.; White, A. D. Explaining structure-ac\\\",\\\"2021,\n        25, 1315\\u20131360.\\\\n\\\\n\\\\n (9) Wellawatte, G. P.; Seshadri, A.; White, A.\n        D. Model agnostic generation of counter-\\\\n\\\\n     factual explanations for\n        molecules. Chemical Science 2022, 13, 3697\\u20133705.\\\\n\\\\n\\\\n(10) Gandhi, H.\n        A.; White, A. D. Explaining structure-activity relationships using locally\\\\n\\\\n\n        \\     faithful surrogate models. chemrxiv 2022,\\\\n\\\\n\\\\n(11) Gormley, A. J.;\n        Webb, M. A. Machine learning in combinatorial polymer chemistry.\\\\n\\\\n     Nature\n        Reviews Materials 2021,\\\\n\\\\n\\\\n(12) Gomes, C. P.; Fink, D.; Dover, R. B. V.;\n        Gregoire, J. M. Computational sustainability\\\\n\\\\n     meets materials science.\n        Nature Reviews Materials 2021,\\\\n\\\\n\\\\n(13) On scientific understanding with\n        artificial intelligence. Nature Reviews Physics 2022\\\\n\\\\n     4:12 2022, 4,\n        761\\u2013769.\\\\n\\\\n\\\\n(14) Arrieta, A. B.; D\\xB4\\u0131az-Rodr\\xB4\\u0131guez,\n        N.; Ser, J. D.; Bennetot, A.; Tabik, S.; Barbado, A.;\\\\n\\\\n     Garcia, S.;\n        Gil-Lopez, S.; Molina, D.; Benjamins, R.; Chatila, R.; Herrera, F. Explain-\\\\n\\\\n\n        \\    able Artificial Intelligence (XAI): Concepts, Taxonomies, Opportunities\n        and Chal-\\\\n\\\\n     lenges toward Responsible AI. Information Fusion 2019, 58,\n        82\\u2013115.\\\\n\\\\n\\\\n(15) Murdoch, W. J.; Singh, C.; Kumbier, K.; Abbasi-Asl,\n        R.; Yu, B. Interpretable machine\\\\n\\\\n     learning: definitions, methods, and\n        applications. ArXiv 2019, abs/1901.04592.\\\\n\\\\n\\\\n                                      25(16)\n        Boobier, S.; Osbourn, A.; Mitchell, J. B. Can human experts predict solubility\n        better\\\\n\\\\n     than computers? Journal of cheminformatics 2017, 9, 1\\u201314.\\\\n\\\\n\\\\n(17)\n        Lee, J. D.; See, K. A. Trust in automation: Designing for appropriate reliance.\n        Human\\\\n\\\\n     Factors 2004, 46, 50\\u201380.\\\\n\\\\n\\\\n(18) Bolukbasi, T.; Chang,\n        K.-W.; Zou, J. Y.; Saligrama, V.; Kalai, A. T. Man is to com-\\\\n\\\\n     puter\n        programmer as woman is to homemaker? debiasing word embeddings. Advances\\\\n\\\\n\n        \\    in neural information processing systems 2016, 29.\\\\n\\\\n\\\\n(19) Buolamwini,\n        J.; Gebru, T. Gender Shades:  Intersectional Accuracy Disparities in\\\\n\\\\n    Commercial\n        Gender Classification. Proceedings of the 1st Conference on Fairness,\\\\n\\\\n\n        \\    Accountability and Transparency. 2018; pp 77\\u201391.\\\\n\\\\n\\\\n(20) Lapuschkin,\n        S.; W\\xA8aldchen, S.; Binder, A.; Montavon, G.; Samek, W.; M\\xA8uller, K.-R.\\\\n\\\\n\n        \\   Unmasking Clever Hans predictors and assessing what machines really learn.\n        Nature\\\\n\\\\n     communications 2019, 10, 1\\u20138.\\\\n\\\\n\\\\n(21) DeGrave, A.\n        J.; Janizek, J. D.; Lee, S.-I. AI for radiographic COVID-19 detection\\\\n\\\\n\n        \\     selects shortcuts over signal. Nature Machine Intelligence 2021, 3, 610\\u2013619.\\\\n\\\\n\\\\n(22)\n        Goodman, B.; Flaxman, S. European Union regulations on algorithmic decision-\\\\n\\\\n\n        \\   making and a \\u201Cright to explanation\\u201D. AI Magazine 2017, 38, 50\\u201357.\\\\n\\\\n\\\\n(23)\n        ACT, A. I. European Commission. On Artificial Intelligence: A European Approach\\\\n\\\\n\n        \\    to Excellence and Trust. 2021, COM/2021/206.\\\\n\\\\n\\\\n(24) Blueprint for\n        an AI Bill of Rights, The White House. 2022; https://www.whitehouse.\\\\n\\\\n    gov/ostp/ai-bill-of-rights/.\\\\n\\\\n\\\\n(25)\n        Miller, T. Explanation in artificial intelligence: Insights from the social\n        sciences. Ar-\\\\n\\\\n       tificial intelligence 2019, 267, 1\\u201338.\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\n        \\                                     26(26) Murdoch, W. J.; Singh, C.; Kumbier,\n        K.; Abbasi-Asl, R.; Yu, B. Definitions, meth-\\\\n\\\\n     ods, and applications\n        in interpretable machine learning. Proceedings of the National\\\\n\\\\n    Academy\n        of Sciences of the United States of America 2019, 116, 22071\\u201322080.\\\\n\\\\n\\\\n(27)\n        Gunning, D.; Aha, D. DARPA\\u2019s Explainable Artificial Intelligence (XAI)\n        Program.\\\\n\\\\n    AI Magazine 2019, 40, 44\\u201358.\\\\n\\\\n\\\\n(28) Biran, O.;\n        Cotton, C. Explanation and justification in machine learning: A survey.\\\\n\\\\n\n        \\    IJCAI-17 workshop on explainable AI (XAI). 2017; pp 8\\u201313.\\\\n\\\\n\\\\n(29)\n        Palacio, S.; Lucieri, A.; Munir, M.; Ahmed, S.; Hees, J.; Dengel, A. Xai handbook:\\\\n\\\\n\n        \\   Towards a unified framework for explainable ai. Proceedings of the IEEE/CVF\n        Inter-\\\\n\\\\n     national Conference on Computer Vision. 2021; pp 3766\\u20133775.\\\\n\\\\n\\\\n(30)\n        Kuhn, D. R.; Kacker, R. N.; Lei, Y.; Simos, D. E. Combinatorial Methods for\n        Ex-\\\\n\\\\n     plainable AI. 2020 IEEE International Conference on Software Testing,\n        Verification\\\\n\\\\n    and Validation Workshops (ICSTW) 2020, 167\\u2013170.\\\\n\\\\n\\\\n(31)\n        Seshadri, A.; Gandhi, H. A.; Wellawatte, G. P.; White, A. D. Why does that molecule\\\\n\\\\n\n        \\    smell? ChemRxiv 2022,\\\\n\\\\n\\\\n(32) Das, A.; Rad, P. Opportunities and challenges\n        in explainable artificial intelligence\\\\n\\\\n      (xai): A survey. arXiv preprint\n        arXiv:2006.11371 2020,\\\\n\\\\n\\\\n(33) Machlev, R.; Heistrene, L.; Perl, M.; Levy,\n        K. Y.; Belikov, J.; Mannor, S.; Levron, Y.\\\\n\\\\n     Explainable Artificial\n        Intelligence (XAI) techniques for energy and power systems:\\\\n\\\\n     Review,\n        challenges and opportunities. Energy and AI 2022, 9, 100169.\\\\n\\\\n\\\\n(34) Koh,\n        P. W.; Liang, P. Understanding black-box predictions via influence functions.\\\\n\\\\n\n        \\    International Conference on Machine Learning. 2017; pp 1885\\u20131894.\\\\n\\\\n\\\\n(35)\n        Ribeiro, M. T.; Singh, S.; Guestrin, C. \\u201D Why should i trust you?\\u201D\n        Explaining the\\\\n\\\\n     predictions of any classifier. Proceedings of the 22nd\n        ACM SIGKDD international\\\\n\\\\n\\\\n                                      27     conference\n        on knowledge discovery and data \\\",\\\" M. T.; Singh, S.; Guestrin, C. \\u201D\n        Why should i trust you?\\u201D Explaining the\\\\n\\\\n     predictions of any classifier.\n        Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD international\\\\n\\\\n\\\\n                                      27\n        \\    conference on knowledge discovery and data mining. San Diego, CA, USA,\n        2016; pp\\\\n\\\\n     1135\\u20131144.\\\\n\\\\n\\\\n(36) Dhurandhar, A.; Chen, P.-Y.;\n        Luss, R.; Tu, C.-C.; Ting, P.; Shanmugam, K.; Das, P.\\\\n\\\\n     Explanations\n        based on the missing: Towards contrastive explanations with pertinent\\\\n\\\\n\n        \\    negatives. Advances in neural information processing systems 2018, 31.\\\\n\\\\n\\\\n(37)\n        Jin, W.; Li, X.; Hamarneh, G. Evaluating Explainable AI on a Multi-Modal Medical\\\\n\\\\n\n        \\    Imaging Task: Can Existing Algorithms Fulfill Clinical Requirements? Proceedings\n        of\\\\n\\\\n     the AAAI Conference on Artificial Intelligence 2022, 36, 11945\\u201311953.\\\\n\\\\n\\\\n(38)\n        Zhang, Y.; Xu, F.; Zou, J.; Petrosian, O. L.; Krinkin, K. V. XAI Evaluation:\n        Evalu-\\\\n\\\\n     ating Black-Box Model Explanations for Prediction. 2021 II\n        International Conference\\\\n\\\\n    on Neural Networks and Neurotechnologies (NeuroNT).\n        2021; pp 13\\u201316.\\\\n\\\\n\\\\n(39) Oviedo, F.; Ferres, J. L.; Buonassisi, T.;\n        Butler, K. T. Interpretable and Explain-\\\\n\\\\n     able Machine Learning for\n        Materials Science and Chemistry. Accounts of Materials\\\\n\\\\n     Research 2022,\n        3, 597\\u2013607.\\\\n\\\\n\\\\n(40) Yalcin, O.; Fan, X.; Liu, S. Evaluating the correctness\n        of explainable AI algorithms\\\\n\\\\n      for classification. arXiv preprint arXiv:2105.09740\n        2021,\\\\n\\\\n\\\\n(41) Hoffman, R. R.; Mueller, S. T.; Klein, G.; Litman, J. Metrics\n        for Explainable AI:\\\\n\\\\n     Challenges and Prospects. 2018,\\\\n\\\\n\\\\n(42) Mohseni,\n        S.; Zarei, N.; Ragan, E. D. A Multidisciplinary Survey and Framework for\\\\n\\\\n\n        \\    Design and Evaluation of Explainable AI Systems. ACM Transactions on Interactive\\\\n\\\\n\n        \\     Intelligent Systems 2018, 11, 46.\\\\n\\\\n\\\\n(43) Humer, C.; Heberle, H.;\n        Montanari, F.; Wolf, T.; Huber, F.; Henderson, R.; Hein-\\\\n\\\\n      rich, J.;\n        Streit, M. ChemInformatics Model Explorer (CIME): exploratory analysis of\\\\n\\\\n\n        \\    chemical model explanations. Journal of Cheminformatics 2022, 14, 1\\u201314.\\\\n\\\\n\\\\n\n        \\                                     28(44) Lundberg, S. M.; Lee, S.-I. In\n        Advances in Neural Information Processing Systems\\\\n\\\\n     30; Guyon, I., Luxburg,\n        U. V., Bengio, S., Wallach, H., Fergus, R., Vishwanathan, S.,\\\\n\\\\n     Garnett,\n        R., Eds.; Curran Associates, Inc., 2017; pp 4765\\u20134774.\\\\n\\\\n(45) \\u02C7Strumbelj,\n        E.; Kononenko, I. Explaining prediction models and individual predictions\\\\n\\\\n\n        \\    with feature contributions. Knowledge and information systems 2014, 41,\n        647\\u2013665.\\\\n\\\\n\\\\n(46) Shapley, L. S. A Value for N-Person Games; RAND Corporation:\n        Santa Monica, CA,\\\\n\\\\n     1952.\\\\n\\\\n\\\\n(47) Molnar, C.; Casalicchio, G.;\n        Bischl, B. Interpretable machine learning\\u2013a brief history,\\\\n\\\\n      state-of-the-art\n        and challenges. Joint European Conference on Machine Learning and\\\\n\\\\n    Knowledge\n        Discovery in Databases. 2020; pp 417\\u2013431.\\\\n\\\\n\\\\n(48) Lou, Y.; Caruana,\n        R.; Gehrke, J. Intelligible models for classification and regression.\\\\n\\\\n\n        \\    Proceedings of the 18th ACM SIGKDD international conference on Knowledge\n        dis-\\\\n\\\\n     covery and data mining. 2012; pp 150\\u2013158.\\\\n\\\\n\\\\n(49) Bastani,\n        O.; Kim, C.; Bastani, H. Interpreting blackbox models via model extraction.\\\\n\\\\n\n        \\    arXiv preprint arXiv:1705.08504 2017,\\\\n\\\\n\\\\n(50) Gajewicz, A.; Puzyn,\n        T.; Odziomek, K.; Urbaszek, P.; Haase, A.; Riebeling, C.;\\\\n\\\\n     Luch, A.;\n        Irfan, M. A.; Landsiedel, R.; van der Zande, M.; Bouwmeester, H. Deci-\\\\n\\\\n\n        \\    sion tree models to classify nanomaterials according to the DF4nanoGrouping\n        scheme.\\\\n\\\\n     Nanotoxicology 2018, 12, 1\\u201317.\\\\n\\\\n\\\\n(51) Han, L.;\n        Wang, Y.; Bryant, S. H. Developing and validating predictive decision tree\\\\n\\\\n\n        \\    models from mining chemical structural fingerprints and high\\u2013throughput\n        screening\\\\n\\\\n     data in PubChem. BMC Bioinformatics 2008, 9, 401.\\\\n\\\\n(52)\n        Plumb, G.; Al-Shedivat, M.; Cabrera, \\xB4A. A.; Perer, A.; Xing, E.; Talwalkar,\n        A. Regu-\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n                                      29      larizing\n        black-box models for improved interpretability. Advances in Neural Informa-\\\\n\\\\n\n        \\    tion Processing Systems 2020, 33, 10526\\u201310536.\\\\n\\\\n\\\\n(53) Shao,\n        X.; Skryagin, A.; Stammer, W.; Schramowski, P.; Kersting, K. Right for bet-\\\\n\\\\n\n        \\     ter reasons: Training differentiable models by constraining their influence\n        functions.\\\\n\\\\n     Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence.\n        2021; pp 9533\\u20139540.\\\\n\\\\n\\\\n(54) Ouyang, R.; Curtarolo, S.; Ahmetcik, E.;\n        Scheffler, M.; Ghiringhelli, L. M. SISSO: A\\\\n\\\\n     compressed-sensing method\n        for identifying the best low-dimensional descriptor in an\\\\n\\\\n     immensity\n        of offered candidates. Physical Review Materials 2018, 2, 083802.\\\\n\\\\n\\\\n(55)\n        Lipton, Z. C. The mythos of model interpretability: In machine learning, the\n        concept\\\\n\\\\n      of interpretability is both important and slippery. Queue\n        2018, 16, 31\\u201357.\\\\n\\\\n\\\\n(56) Harren, T.; Matter, H.; Hessler, G.; Rarey,\n        M.; Grebner, C. Interpretation of structure\\u2013\\\\n\\\\n      activity relationships\n        in real-world drug design data sets using explainable artificial\\\\n\\\\n      intelligence.\n        Journal of Chemical Information and Modeling 2022, 62,\\\",\\\".; Matter, H.; Hessler,\n        G.; Rarey, M.; Grebner, C. Interpretation of structure\\u2013\\\\n\\\\n      activity\n        relationships in real-world drug design data sets using explainable artificial\\\\n\\\\n\n        \\     intelligence. Journal of Chemical Information and Modeling 2022, 62, 447\\u2013462.\\\\n\\\\n\\\\n(57)\n        Sheridan, R. P. Interpretation of QSAR Models by Coloring Atoms According to\\\\n\\\\n\n        \\   Changes in Predicted Activity: How Robust Is It? Journal of Chemical Information\\\\n\\\\n\n        \\   and Modeling 2019, 59, 1324\\u20131337.\\\\n\\\\n\\\\n(58) Rasmussen, M. H.; Christensen,\n        D. S.; Jensen, J. H. Do machines dream of atoms?\\\\n\\\\n     Crippen\\u2019s logP\n        as a quantitative molecular benchmark for explainable AI heatmaps.\\\\n\\\\n    2022,\\\\n\\\\n\\\\n(59)\n        Smilkov, D.; Thorat, N.; Kim, B.; Vi\\xB4egas, F.; Wattenberg, M. SmoothGrad:\n        removing\\\\n\\\\n     noise by adding noise. 2017; https://arxiv.org/abs/1706.03825.\\\\n\\\\n\\\\n(60)\n        McCloskey, K.; Taly, A.; Monti, F.; Brenner, M. P.; Colwell, L. Using Attribution\\\\n\\\\n\n        \\    to Decode Dataset Bias in Neural Network Models for Chemistry. Proceedings\n        of the\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n                                      30     National Academy\n        of Sciences of the United States of America 2018, 116, 11624\\u2013\\\\n\\\\n     11629.\\\\n\\\\n\\\\n(61)\n        Bach, S.; Binder, A.; Montavon, G.; Klauschen, F.; M\\xA8uller, K.-R.; Samek,\n        W. On\\\\n\\\\n     pixel-wise explanations for non-linear classifier decisions\n        by layer-wise relevance prop-\\\\n\\\\n     agation. PloS one 2015, 10, e0130140.\\\\n\\\\n\\\\n(62)\n        Sundararajan, M.; Taly, A.; Yan, Q. Axiomatic attribution for deep networks.\n        Inter-\\\\n\\\\n     national Conference on Machine Learning. 2017; pp 3319\\u20133328.\\\\n\\\\n\\\\n(63)\n        Zhou, B.; Khosla, A.; Lapedriza, A.; Oliva, A.; Torralba, A. Learning Deep Features\\\\n\\\\n\n        \\     for Discriminative Localization. 2015; https://arxiv.org/abs/1512.04150.\\\\n\\\\n\\\\n(64)\n        Selvaraju, R. R.; Cogswell, M.; Das, A.; Vedantam, R.; Parikh, D.; Batra, D.\n        Grad-\\\\n\\\\n   CAM: Visual Explanations from Deep Networks via Gradient-Based\n        Localization. In-\\\\n\\\\n     ternational Journal of Computer Vision 2019, 128,\n        336\\u2013359.\\\\n\\\\n\\\\n(65) Smilkov, D.; Thorat, N.; Kim, B.; Vi\\xB4egas, F.;\n        Wattenberg, M. Smoothgrad: removing\\\\n\\\\n     noise by adding noise. arXiv preprint\n        arXiv:1706.03825 2017,\\\\n\\\\n\\\\n(66) Pope, P.; Kolouri, S.; Rostrami, M.; Martin,\n        C.; Hoffmann, H. Discovering Molec-\\\\n\\\\n     ular Functional Groups Using Graph\n        Convolutional Neural Networks. 2018; https:\\\\n\\\\n    //arxiv.org/abs/1812.00265.\\\\n\\\\n\\\\n(67)\n        Jim\\xB4enez-Luna, J.; Skalic, M.; Weskamp, N.; Schneider, G. Coloring molecules\n        with ex-\\\\n\\\\n     plainable artificial intelligence for preclinical relevance\n        assessment. Journal of Chem-\\\\n\\\\n      ical Information and Modeling 2021,\n        61, 1083\\u20131094.\\\\n\\\\n\\\\n(68) Sanchez-Lengeling, B.; Wei, J.; Lee, B.; Reif,\n        E.; Wang, P. Y.; Qian, W. W.; Mc-\\\\n\\\\n     Closkey, K.; Colwell, L.; Wiltschko,\n        A. Evaluating Attribution for Graph Neural\\\\n\\\\n     Networks. Proceedings of\n        the 34th International Conference on Neural Information\\\\n\\\\n     Processing\n        Systems. Red Hook, NY, USA, 2020.\\\\n\\\\n\\\\n                                      31(69)\n        Ying, R.; Bourgeois, D.; You, J.; Zitnik, M.; Leskovec, J. GNNExplainer: Generating\\\\n\\\\n\n        \\    Explanations for Graph Neural Networks. Advances in neural information\n        processing\\\\n\\\\n     systems 2019, 32, 9240\\u20139251.\\\\n\\\\n\\\\n(70) Rao, J.;\n        Zheng, S.; Yang, Y. Quantitative Evaluation of Explainable Graph Neural\\\\n\\\\n\n        \\   Networks for Molecular Property Prediction. arXiv preprint arXiv:2107.04119\n        2021,\\\\n\\\\n\\\\n(71) Yuan, H.; Yu, H.; Wang, J.; Li, K.; Ji, S. On Explainability\n        of Graph Neural Net-\\\\n\\\\n     works via Subgraph Explorations. Proceedings\n        of the 38th International Conference\\\\n\\\\n    on Machine Learning. 2021; pp\n        12241\\u201312252.\\\\n\\\\n\\\\n(72) Shrikumar, A.; Greenside, P.; Kundaje, A. Learning\n        Important Features Through\\\\n\\\\n     Propagating Activation Differences. 2017,\\\\n\\\\n\\\\n(73)\n        Montavon, G.; Binder, A.; Lapuschkin, S.; Samek, W.; M\\xA8uller, K. R. Layer-Wise\\\\n\\\\n\n        \\    Relevance Propagation: An Overview. Lecture Notes in Computer Science (including\\\\n\\\\n\n        \\    subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in\n        Bioinformatics)\\\\n\\\\n    2019, 11700 LNCS, 193\\u2013209.\\\\n\\\\n\\\\n(74) Baldassarre,\n        F.; Azizpour, H. Explainability Techniques for Graph Convolutional Net-\\\\n\\\\n\n        \\    works. 2019; https://arxiv.org/abs/1905.13686.\\\\n\\\\n\\\\n(75) Hochuli, J.;\n        Helbling, A.; Skaist, T.; Ragoza, M.; Koes, D. R. Visualizing convolutional\\\\n\\\\n\n        \\    neural network protein-ligand scoring. Journal of Molecular Graphics and\n        Modelling\\\\n\\\\n    2018, 84, 96\\u2013108.\\\\n\\\\n\\\\n(76) Rodr\\xB4\\u0131guez-P\\xB4erez,\n        R.; Bajorath, J. Interpretation of Compound Activity Predictions\\\\n\\\\n    from\n        Complex Machine Learning Models Using Local Approximations and Shapley\\\\n\\\\n\n        \\    Values. Journal of Medicinal Chemistry 2020, 63, 8761\\u20138777, PMID:\n        31512867.\\\\n\\\\n\\\\n(77) Wojtuch, A.; Jankowski, R.; Podlewska, S. How can SHAP\n        values help to shape\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n                                      32\n        \\    metabolic stability of chemical compounds? Journal of Cheminformatics 2021,\n        13,\\\\n\\\\n     1\\u201320.\\\\n\\\\n\\\\n(78) Mastropietro, A.; Pasculli, G.; Feldmann,\n        C.; Rodr\\xB4\\u0131guez-P\\xB4erez, R.; Bajorath, J. Edge-\\\\n\\\\n    SHAPer: Bond-Centric\n        Shapley Value-Based Explanation Method for Graph Neural\\\\n\\\\n     Networks.\n        iScience 2022, 25, 105043.\\\\n\\\\n\\\\n(79) White, \\\",\\\"13,\\\\n\\\\n     1\\u201320.\\\\n\\\\n\\\\n(78)\n        Mastropietro, A.; Pasculli, G.; Feldmann, C.; Rodr\\xB4\\u0131guez-P\\xB4erez,\n        R.; Bajorath, J. Edge-\\\\n\\\\n    SHAPer: Bond-Centric Shapley Value-Based Explanation\n        Method for Graph Neural\\\\n\\\\n     Networks. iScience 2022, 25, 105043.\\\\n\\\\n\\\\n(79)\n        White, A. D. Deep learning for molecules and materials. Living Journal of Computa-\\\\n\\\\n\n        \\     tional Molecular Science 2022, 3.\\\\n\\\\n(80) \\u02D8Strumbelj, E.; Kononenko,\n        I. Explaining prediction models and individual predictions\\\\n\\\\n     with feature\n        contributions. Knowledge and Information Systems 2014, 41, 647\\u2013665.\\\\n\\\\n\\\\n(81)\n        Erhan, D.; Bengio, Y.; Courville, A.; Vincent, P. Visualizing Higher-Layer Features\n        of\\\\n\\\\n     a Deep Network. Technical Report, Univerist\\xB4e de Montr\\xB4eal\n        2009,\\\\n\\\\n\\\\n(82) Weber, J. K.; Morrone, J. A.; Bagchi, S.; Pabon, J. D.; gu\n        Kang, S.; Zhang, L.;\\\\n\\\\n     Cornell, W. D. Simplified, interpretable graph\n        convolutional neural networks for small\\\\n\\\\n     molecule activity prediction.\n        Journal of Computer-Aided Molecular Design 2022, 36,\\\\n\\\\n     391\\u2013404.\\\\n\\\\n\\\\n(83)\n        Riniker, S.; Landrum, G. A. Similarity maps - A visualization strategy for molecular\\\\n\\\\n\n        \\    fingerprints and machine-learning methods. Journal of Cheminformatics 2013,\n        5, 1\\u20137.\\\\n\\\\n\\\\n(84) Humer, C.; Heberle, H.; Montanari, F.; Wolf, T.; Huber,\n        F.; Henderson, R.; Hein-\\\\n\\\\n      rich, J.; Streit, M. ChemInformatics Model\n        Explorer (CIME): exploratory analysis of\\\\n\\\\n     chemical model explanations.\n        Journal of Cheminformatics 2022, 14, 1\\u201314.\\\\n\\\\n\\\\n(85) McGrath, T.; Kapishnikov,\n        A.; Toma\\u02C7sev, N.; Pearce, A.; Wattenberg, M.; Hass-\\\\n\\\\n      abis, D.;\n        Kim, B.; Paquet, U.; Kramnik, V. Acquisition of chess knowledge in Al-\\\\n\\\\n\n        \\    phaZero. Proceedings of the National Academy of Sciences 2022, 119, e2206625119.\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\n        \\                                     33(86) Bajusz, D.; R\\xB4acz, A.; H\\xB4eberger,\n        K. Why is Tanimoto index an appropriate choice for\\\\n\\\\n     fingerprint-based\n        similarity calculations? Journal of Cheminformatics 2015, 7, 1\\u201313.\\\\n\\\\n\\\\n(87)\n        Huang, Q.; Yamada, M.; Tian, Y.; Singh, D.; Yin, D.; Chang, Y. GraphLIME:\\\\n\\\\n\n        \\    Local Interpretable Model Explanations for Graph Neural Networks. CoRR\n        2020,\\\\n\\\\n     abs/2001.06216.\\\\n\\\\n\\\\n(88) Sokol, K.; Flach, P. A. LIMEtree:\n        Interactively Customisable Explanations Based on\\\\n\\\\n     Local Surrogate Multi-output\n        Regression Trees. CoRR 2020, abs/2005.01427.\\\\n\\\\n\\\\n(89) Whitmore, L. S.; George,\n        A.; Hudson, C. M. Mapping chemical performance on molec-\\\\n\\\\n     ular structures\n        using locally interpretable explanations. 2016; https://arxiv.org/\\\\n\\\\n    abs/1611.07443.\\\\n\\\\n\\\\n(90)\n        Mehdi, S.; Tiwary, P. Thermodynamics of Interpretation. 2022,\\\\n\\\\n\\\\n(91) H\\xA8ofler,\n        M. Causal inference based on counterfactuals. BMC Medical Research Method-\\\\n\\\\n\n        \\    ology 2005, 5, 1\\u201312.\\\\n\\\\n\\\\n(92) Woodward, J.; Hitchcock, C. Explanatory\n        Generalizations, Part I: A Counterfactual\\\\n\\\\n     Account. No\\u02C6us 2003,\n        37, 1\\u201324.\\\\n\\\\n\\\\n(93) Frisch, M. F. Theories, models, and explanation;\n        University of California, Berkeley,\\\\n\\\\n     1998.\\\\n\\\\n\\\\n(94) Reutlinger,\n        A. Is There A Monist Theory of Causal and Non-Causal Explanations?\\\\n\\\\n    The\n        Counterfactual Theory of Scientific Explanation. Philosophy of Science 2016,\n        83,\\\\n\\\\n     733\\u2013745.\\\\n\\\\n\\\\n(95) Lewis, D. Causation. The journal of\n        philosophy 1974, 70, 556\\u2013567.\\\\n\\\\n\\\\n(96) Tanimoto, T. T. Elementary mathematical\n        theory of classification and prediction.\\\\n\\\\n     Internal IBM Technical Report\n        1958,\\\\n\\\\n\\\\n                                      34 (97) Rogers, D.; Hahn,\n        M. Extended-Connectivity Fingerprints. Journal of Chemical In-\\\\n\\\\n      formation\n        and Modeling 2010, 50, 742\\u2013754, PMID: 20426451.\\\\n\\\\n\\\\n (98) Mohapatra,\n        S.; An, J.; G\\xB4omez-Bombarelli, R. Chemistry-informed macromolecule\\\\n\\\\n\n        \\     graph representation for similarity computation, unsupervised and supervised\n        learn-\\\\n\\\\n       ing. Machine Learning: Science and Technology 2022, 3, 015028.\\\\n\\\\n\\\\n\n        (99) Doshi-Velez, F.; Kortz, M.; Budish, R.; Bavitz, C.; Gershman, S.; O\\u2019Brien,\n        D.;\\\\n\\\\n       Scott, K.; Schieber, S.; Waldo, J.; Weinberger, D.; Weller,\n        A.; Wood, A. Account-\\\\n\\\\n       ability of AI Under the Law: The Role of Explanation.\n        SSRN Electronic Journal\\\\n\\\\n     2017,\\\\n\\\\n\\\\n(100) Wachter, S.; Mittelstadt,\n        B.; Russell, C. Counterfactual explanations without opening\\\\n\\\\n      the black\n        box: Automated decisions and the GDPR. Harv. JL & Tech. 2017, 31, 841.\\\\n\\\\n\\\\n(101)\n        Jim\\xB4enez-Luna, J.; Grisoni, F.; Schneider, G. Drug discovery with explainable\n        artificial\\\\n\\\\n       intelligence. Nature Machine Intelligence 2020 2:10 2020,\n        2, 573\\u2013584.\\\\n\\\\n\\\\n(102) Fu, T.; Gao, W.; Xiao, C.; Yasonik, J.; Coley,\n        C. W.; Sun, J. Differentiable Scaffold-\\\\n\\\\n      ing Tree for Molecule Optimization.\n        International Conference on Learning Represen-\\\\n\\\\n       tations. 2022.\\\\n\\\\n\\\\n(103)\n        Shen, C.; Krenn, M.; Eppel, S.; Aspuru-Guzik, A. Deep molecular dreaming: inverse\\\\n\\\\n\n        \\    machine learning for de-novo molecular design and interpretability with\n        surjective\\\\n\\\\n      representations. Machine Learning: Science and Technology\n        2021, 2, 03LT02.\\\\n\\\\n\\\\n(104) Lucic,  A.;   ter  Hoeve,  M.;   Tolomei,  G.;\n        \\  Rijke,  M.;   Silvestri,  F.  CF-\\\\n\\\\n     GNNExplainer:  Counterfactual\n        Explanations for Graph Neural Networks. arXiv\\\",\\\"   representations. Machine\n        Learning: Science and Technology 2021, 2, 03LT02.\\\\n\\\\n\\\\n(104) Lucic,  A.;\n        \\  ter  Hoeve,  M.;   Tolomei,  G.;   Rijke,  M.;   Silvestri,  F.  CF-\\\\n\\\\n\n        \\    GNNExplainer:  Counterfactual Explanations for Graph Neural Networks. arXiv\\\\n\\\\n\n        \\     preprint arXiv:2102.03322 2021,\\\\n\\\\n\\\\n(105) Numeroso, D.; Bacciu, D.\n        Explaining Deep Graph Networks with Molecular Counter-\\\\n\\\\n       factuals.\n        arXiv preprint arXiv:2011.05134 2020,\\\\n\\\\n\\\\n                                       35(106)\n        Krenn, M.; H\\xA8ase, F.; Nigam, A.; Friederich, P.; Aspuru-Guzik, A. Self-Referencing\\\\n\\\\n\n        \\    Embedded Strings (SELFIES): A 100% robust molecular string representation.\n        Ma-\\\\n\\\\n      chine Learning: Science and Technology 2020, 1, 045024.\\\\n\\\\n\\\\n(107)\n        Nigam, A.; Pollice, R.; Krenn, M.; dos Passos Gomes, G.; Aspuru-Guzik, A. Beyond\\\\n\\\\n\n        \\     generative models: superfast traversal, optimization, novelty, exploration\n        and discov-\\\\n\\\\n      ery (STONED) algorithm for molecules using SELFIES. Chemical\n        science 2021, 12,\\\\n\\\\n      7079\\u20137090.\\\\n\\\\n\\\\n(108) Kim, S.; Chen, J.;\n        Cheng, T.; Gindulyte, A.; He, J.; He, S.; Li, Q.; Shoemaker, B. A.;\\\\n\\\\n      Thiessen,\n        P. A.; Yu, B.; Zaslavsky, L.; Zhang, J.; Bolton, E. E. PubChem in 2021:\\\\n\\\\n\n        \\    new data content and improved web interfaces. Nucleic Acids Research 2020,\n        49,\\\\n\\\\n     D1388\\u2013D1395.\\\\n\\\\n\\\\n(109) Tolomei, G.; Silvestri, F.; Haines,\n        A.; Lalmas, M. Interpretable predictions of tree-\\\\n\\\\n      based ensembles\n        via actionable feature tweaking. Proceedings of the 23rd ACM\\\\n\\\\n    SIGKDD\n        international conference on knowledge discovery and data mining. 2017;\\\\n\\\\n\n        \\    pp 465\\u2013474.\\\\n\\\\n\\\\n(110) Freiesleben, T. The intriguing relation\n        between counterfactual explanations and ad-\\\\n\\\\n       versarial examples.\n        Minds and Machines 2022, 32, 77\\u2013109.\\\\n\\\\n\\\\n(111) Grabocka, J.; Schilling,\n        N.; Wistuba, M.; Schmidt-Thieme, L. Learning time-series\\\\n\\\\n       shapelets.\n        Proceedings of the 20th ACM SIGKDD international conference on Knowl-\\\\n\\\\n\n        \\     edge discovery and data mining. 2014; pp 392\\u2013401.\\\\n\\\\n\\\\n(112) Kenny,\n        P. W.; Sadowski, J. Structure modification in chemical databases. Chemoin-\\\\n\\\\n\n        \\     formatics in drug discovery 2005, 271\\u2013285.\\\\n\\\\n\\\\n(113) Tyrchan,\n        C.; Evertsson, E. Matched Molecular Pair Analysis in Short: Algorithms,\\\\n\\\\n\n        \\     Applications and Limitations. Computational and Structural Biotechnology\n        Journal\\\\n\\\\n     2017, 15, 86\\u201390.\\\\n\\\\n\\\\n                                       36(114)\n        Griffen, E.; Leach, A. G.; Robb, G. R.; Warner, D. J. Matched Molecular Pairs\n        as\\\\n\\\\n      a Medicinal Chemistry Tool. Journal of Medicinal Chemistry 2011,\n        54, 7739\\u20137750,\\\\n\\\\n     PMID: 21936582.\\\\n\\\\n\\\\n(115) He, J.; Nittinger,\n        E.; Tyrchan, C.; Czechtizky, W.; Patronov, A.; Bjerrum, E. J.;\\\\n\\\\n      Engkvist,\n        O. Transformer-based molecular optimization beyond matched molecular\\\\n\\\\n       pairs.\n        Journal of cheminformatics 2022, 14, 1\\u201314.\\\\n\\\\n\\\\n(116) Park, J.; Sung,\n        G.; Lee, S.; Kang, S.; Park, C. ACGCN: Graph Convolutional Networks\\\\n\\\\n       for\n        Activity Cliff Prediction between Matched Molecular Pairs. Journal of Chemical\\\\n\\\\n\n        \\     Information and Modeling 2022,\\\\n\\\\n\\\\n(117) Langdon, S. R.; Ertl, P.;\n        Brown, N. Bioisosteric Replacement and Scaffold Hopping\\\\n\\\\n       in Lead\n        Generation and Optimization. Molecular Informatics 2010, 29, 366\\u2013385.\\\\n\\\\n\\\\n(118)\n        Turk, S.; Merget, B.; Rippmann, F.; Fulle, S. Coupling Matched Molecular Pairs\\\\n\\\\n\n        \\     with Machine Learning for Virtual Compound Optimization. Journal of Chemical\\\\n\\\\n\n        \\     Information and Modeling 2017, 57, 3079\\u20133085, PMID: 29131617.\\\\n\\\\n\\\\n(119)\n        van Tilborg, D.; Alenicheva, A.; Grisoni, F. Exposing the limitations of molecular\\\\n\\\\n\n        \\    machine learning with activity cliffs. 2022,\\\\n\\\\n\\\\n(120) Fischer, H.;\n        Gottschlich, R.; Seelig, A. Blood-brain barrier permeation:  molecular\\\\n\\\\n\n        \\     parameters governing passive diffusion. The Journal of membrane biology\n        1998, 165,\\\\n\\\\n      201\\u2013211.\\\\n\\\\n\\\\n(121) Liu, L.; Zhang, L.; Feng,\n        H.; Li, S.; Liu, M.; Zhao, J.; Liu, H. Prediction of the\\\\n\\\\n      Blood\\u2013Brain\n        Barrier (BBB) Permeability of Chemicals Based on Machine-Learning\\\\n\\\\n     and\n        Ensemble Methods. Chemical Research in Toxicology 2021, 34, 1456\\u20131467,\n        PMID:\\\\n\\\\n      34047182.\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n                                       37(122)\n        Wu, Z.; Ramsundar, B.; Feinberg, E. N.; Gomes, J.; Geniesse, C.; Pappu, A. S.;\\\\n\\\\n\n        \\     Leswing, K.; Pande, V. MoleculeNet: a benchmark for molecular machine\n        learning.\\\\n\\\\n      Chemical science 2018, 9, 513\\u2013530.\\\\n\\\\n\\\\n(123) Ho,\n        T. K. Random decision forests. Proceedings of 3rd international conference on\\\\n\\\\n\n        \\    document analysis and recognition. 1995; pp 278\\u2013282.\\\\n\\\\n\\\\n(124)\n        Martins, I. F.; Teixeira, A. L.; Pinheiro, L.; Falcao, A. O. A Bayesian approach\n        to in\\\\n\\\\n        silico blood-brain barrier penetration modeling. Journal\n        of chemical information and\\\\n\\\\n      modeling 2012, 52, 1686\\u20131697.\\\\n\\\\n\\\\n(125)\n        Pedregosa, F. et al. Scikit-learn: Machine Learning in Python. Journal of Machine\\\\n\\\\n\n        \\     Learning Research 2011, 12, 2825\\u20132830.\\\\n\\\\n\\\\n(126) Moriwaki, H.;\n        Tian, Y.-S.; Kawashita, N.; Takagi, T. Mordred: a molecular descriptor\\\\n\\\\n\n        \\      calculator. Journal of cheminformatics 2018, 10, 1\\u201314.\\\\n\\\\n\\\\n(127)\n        Chollet, F., et al. Keras. https:/\\\",\\\"chine\\\\n\\\\n      Learning Research 2011,\n        12, 2825\\u20132830.\\\\n\\\\n\\\\n(126) Moriwaki, H.; Tian, Y.-S.; Kawashita, N.;\n        Takagi, T. Mordred: a molecular descriptor\\\\n\\\\n       calculator. Journal of\n        cheminformatics 2018, 10, 1\\u201314.\\\\n\\\\n\\\\n(127) Chollet, F., et al. Keras.\n        https://keras.io, 2015.\\\\n\\\\n\\\\n(128) Wager, T. T.; Chandrasekaran, R. Y.; Hou,\n        X.; Troutman, M. D.; Verhoest, P. R.; Vil-\\\\n\\\\n       lalobos, A.; Will, Y.\n        Defining Desirable Central Nervous System Drug Space through\\\\n\\\\n      the\n        Alignment of Molecular Properties, in Vitro ADME, and Safety Attributes. ACS\\\\n\\\\n\n        \\     Chemical Neuroscience 2010, 1, 420\\u2013434.\\\\n\\\\n\\\\n(129) Ghose, A. K.;\n        Herbertz, T.; Hudkins, R. L.; Dorsey, B. D.; Mallamo, J. P. Knowledge-\\\\n\\\\n\n        \\     Based, Central Nervous System (CNS) Lead Selection and Lead Optimization\n        for CNS\\\\n\\\\n     Drug Discovery. ACS Chemical Neuroscience 2012, 3, 50\\u201368.\\\\n\\\\n\\\\n(130)\n        Polishchuk, P.; Tinkov, O.; Khristova, T.; Ognichenko, L.; Kosinskaya, A.; Varnek,\n        A.;\\\\n\\\\n      Kuz\\u2019min, V. Structural and Physico-Chemical Interpretation\n        (SPCI) of QSAR Mod-\\\\n\\\\n       els and Its Comparison with Matched Molecular\n        Pair Analysis. Journal of Chemical\\\\n\\\\n      Information and Modeling 2016,\n        56, 1455\\u20131469.\\\\n\\\\n\\\\n                                       38(131) Hassan,\n        M.; Brown, R. D.; Varma-O\\u2019Brien, S.; Rogers, D. Cheminformatics analysis\\\\n\\\\n\n        \\    and learning in a data pipelining environment. Molecular diversity 2006,\n        10, 283\\u2013299.\\\\n\\\\n\\\\n(132) Schomburg, K.; Ehrlich, H. C.; Stierand, K.;\n        Rarey, M. From structure diagrams to\\\\n\\\\n       visual chemical patterns. Journal\n        of Chemical Information and Modeling 2010, 50,\\\\n\\\\n      1529\\u20131535.\\\\n\\\\n\\\\n(133)\n        Sheikholeslamzadeh, E.; Rohani, S. Solubility prediction of pharmaceutical and\n        chem-\\\\n\\\\n       ical compounds in pure and mixed solvents using predictive\n        models. Industrial &\\\\n\\\\n      engineering chemistry research 2012, 51, 464\\u2013473.\\\\n\\\\n\\\\n(134)\n        Boobier, S.; Hose, D. R.; Blacker, A. J.; Nguyen, B. N. Machine learning with\n        physic-\\\\n\\\\n      ochemical relationships:  solubility prediction in organic\n        solvents and water. Nature\\\\n\\\\n     Communications 2020 11:1 2020, 11, 1\\u201310.\\\\n\\\\n\\\\n(135)\n        Loschen, C.; Klamt, A. Solubility prediction, solvate and cocrystal screening\n        as tools\\\\n\\\\n       for rational crystal engineering. Journal of Pharmacy and\n        Pharmacology 2015, 67,\\\\n\\\\n      803\\u2013811.\\\\n\\\\n\\\\n(136) Diorazio, L. J.;\n        Hose, D. R.; Adlington, N. K. Toward a more holistic framework for\\\\n\\\\n      solvent\n        selection. Organic Process Research & Development 2016, 20, 760\\u2013773.\\\\n\\\\n\\\\n(137)\n        Sorkun, M. C.; Khetan, A.; Er, S. AqSolDB, a curated reference set of aqueous\n        sol-\\\\n\\\\n       ubility and 2D descriptors for a diverse set of compounds.\n        Scientific data 2019, 6,\\\\n\\\\n      1\\u20138.\\\\n\\\\n\\\\n(138) Durant, J. L.; Leland,\n        B. A.; Henry, D. R.; Nourse, J. G. Reoptimization of MDL\\\\n\\\\n      keys for\n        use in drug discovery. Journal of chemical information and computer sciences\\\\n\\\\n\n        \\    2002, 42, 1273\\u20131280.\\\\n\\\\n\\\\n(139) National Center for Biotechnology\n        Information, PubChem Compound Summary for\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n                                       39\n        \\    CID 1549018, Jasmone. https://pubchem.ncbi.nlm.nih.gov/compound/Jasmone,\\\\n\\\\n\n        \\     Accessed September 26, 2022.\\\\n\\\\n\\\\n(140) Sell, C. S. On the unpredictability\n        of odor. Angewandte Chemie International Edition\\\\n\\\\n     2006, 45, 6254\\u20136261.\\\\n\\\\n\\\\n(141)\n        Genva, M.; Kenne Kemene, T.; Deleu, M.; Lins, L.; Fauconnier, M.-L. Is It Possible\\\\n\\\\n\n        \\     to Predict the Odor of a Molecule on the Basis of its Structure? International\n        journal\\\\n\\\\n       of molecular sciences 2019, 20, 3018.\\\\n\\\\n\\\\n(142) Rowe,\n        D. Aroma chemicals for savory flavors. Perfumer and Flavorist 1998, 23, 9\\u201318.\\\\n\\\\n\\\\n(143)\n        Mallia, S.; Escher, F.; Schlichtherle-Cerny, H. Aroma-active compounds of butter:\n        a\\\\n\\\\n      review. European Food Research and Technology 2008, 226, 315\\u2013325.\\\\n\\\\n\\\\n(144)\n        Jelen, H.; Gracka, A. Characterization of aroma compounds:  Structure, physico-\\\\n\\\\n\n        \\     chemical and sensory properties. Flavour: From food to perception 2016,\n        126\\u2013153.\\\\n\\\\n\\\\n(145) Licon, C.  C.;  Bosc,  G.;  Sabri, M.;  Mantel,\n        M.;  Fournel,  A.;  Bushdid,  C.;\\\\n\\\\n      Golebiowski, J.; Robardet, C.;\n        Plantevit, M.; Kaytoue, M., et al. Chemical features\\\\n\\\\n      mining provides\n        new descriptive structure-odor relationships. PLoS computational bi-\\\\n\\\\n      ology\n        2019, 15, e1006945.\\\\n\\\\n\\\\n(146) Mostafa, S.; Wang, Y.; Zeng, W.; Jin, B. Floral\n        Scents and Fruit Aromas: Functions,\\\\n\\\\n      Compositions, Biosynthesis, and\n        Regulation. Frontiers in plant science 2022, 13.\\\\n\\\\n\\\\n(147) Tokitomo, Y.;\n        Steinhaus, M.; B\\xA8uttner, A.; Schieberle, P. Odor-active constituents in\\\\n\\\\n\n        \\      fresh pineapple (Ananas comosus [L.] Merr.) by quantitative and sensory\n        evaluation.\\\\n\\\\n      Bioscience, Biotechnology, and Biochemistry 2005, 69,\n        1323\\u20131330.\\\\n\\\\n\\\\n(148) Wei, C.-B.; Liu, S.-H.; Liu, Y.-G.; Lv, L.-L.;\n        Yang, W.-X.; Sun, G.-M. Characteristic\\\\n\\\\n     aroma compounds from different\n        pineapple parts. Molecules 2011, 16, 5104\\u20135112.\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n                                       40(149)\n        Stumpfe, D.; Bajorath, J. Exploring Activity Cliffs in Medicinal Chemistry.\n        Journal\\\\n\\\\n       of Medicinal Chemistry 2012, 55, 2932\\u20132942, PMID: 22236250.\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\n        \\                  \\\"],\\\"model\\\":\\\"text-embedding-3-small\\\",\\\"dimensions\\\":1536,\\\"encoding_format\\\":null}\"\n      headers:\n        accept:\n          - application/json\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        content-length:\n          - \"89077\"\n        content-type:\n          - application/json\n        host:\n          - api.openai.com\n        user-agent:\n          - AsyncOpenAI/Python 2.21.0\n        x-stainless-arch:\n          - arm64\n        x-stainless-async:\n          - async:asyncio\n        x-stainless-lang:\n          - python\n        x-stainless-os:\n          - MacOS\n        x-stainless-package-version:\n          - 2.21.0\n        x-stainless-raw-response:\n          - \"true\"\n        x-stainless-read-timeout:\n          - \"120\"\n        x-stainless-retry-count:\n          - \"0\"\n        x-stainless-runtime:\n          - CPython\n        x-stainless-runtime-version:\n          - 3.13.5\n      method: POST\n      uri: https://api.openai.com/v1/embeddings\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/4ydyY5kyXml9/0UhVyrBJsHvoqgRVNVECi0qEVzIYDQu/f/2fVk08+xoAchNBvJ\n          zAj3e83+8Qx//V+//PLjv/74H7//219+/OGXH//nT//3Lz/+iT/77X//5X/Hn/xL/P9/+eWv5/99\n          +5u//+cff//ttz/9+d/PXz//45/+/Nvv/x3/W/rbn/z/v/TzJ/Gf9M8p9V3bSLP809/+9Nf447za\n          mrv39z9NJfdS6vi7v8zf3bPmVevbH9Zda5n1/d+X0Wofc7//ae09/vT9n+cc/xcfTf59qXPMtN//\n          ai+9rimfKc+6ynr/57ON1ZN8p7pG6WM1+U2tr92T/P6cUto7voP8cZ47jd7eP0HZKx7XfPvDkmaK\n          jzHlC7Se3p5V/GErec2c3r9V2pkvMN7/eW1pjv3+2+MzjbF7fX9UJV7q7F0eS3z0Hu+qTHkwJb5p\n          Lu+/rNS+ck3TfkKN1/j+y1KLR1vTqHqG4nXFN3v/uqXwcLeewvhUqSw5L2UXXo+8sVpnWdNe2J5r\n          yQcrZceHk5cQ56CMPrL81NRTi5+hn6C1WuIfyDWIV96rfoI42m3lIT9gxpXR051zi8shB2buON96\n          OHeP9/L+wmsc1hXnQP5m3I1Zhl64ttPMTb9qjsc95t8f7nNl6x7yN1sZaaQtb7DFd63ym+IQ5q7n\n          YsQtikugQWDOXLM+/Tg/uehLyfxRb/n9x8bFiItQuoaMGS/WLn0cwdX1t+W26uh56cHqM8en8FDY\n          e9rvTyv+8Yxwot8tRSTYSz5D23sn+V18rbHK+w+tcZdLy/rFOC5bv26OF1jjcEos2XG75duWWlay\n          +FR3RNIkRyu1CBAaHXpuZenJbDue1ZIXEwlj7yz3bcSpjC+g36nvnDXqxgNo8a30+aW9uMaSDHa8\n          Q42QZcZ9XVOff+Yaa8Soo/WSNb7FT4j7YsGBz7VqlmcYbzC/Pdjzc2fEQo28o0Tc0zNQT/LR+5Fr\n          BL34EnpB4i5suYkRivlmcohapMO///0njtSVZ+qSTuJ7zS1/M658icv8/jdXnGvLRiMu1koSh6LA\n          SDxueQNxs3pK74+vjrwt7+aZiwWcwRGUtLfWiI86NY2U3tuUYxl3fUwNzPFp4s8ijEsyj7gwmr5S\n          ft3seoDic/U05KXGI6nxWKcmvailrByKkB+JU07rWDsup/yuOOqRXOQFRAysfl0j4FZ9WnWfOm9o\n          QdSjxtl62/i5S7NmrpvKb+uFjZwbSU++bRQkM/5Yb+GMu1Lf/2rc6lF2rnpb4sPqvYriKZL81jqp\n          tXiOcoZnVCnyi3isdUaE0tg44mDrZYvUGDGz2ufnumsQmVsKpyiRIgjKp9xxf/ewEBr1hlW+O4r0\n          IhewcXqqppAVmaYnDVVrrXjd8kaiQh3LvtGOenRYuovSPVK8RoAoMIqV3pEWrbqI+9ujSN7aJESZ\n          bQl3nTyiH4CHFaWY3tc10orXrXmwRXqcWiKUxWcrRa9WjxOYJV7u/RaD+Xvx+5OUXZGx6D207GlR\n          x02pe3KLE91akYKBJ7P0Haa4PxGwvJaJarTpfY2HvVspEu4TQUyjwKgll6phOF6LPcAIonVYBxVP\n          VWv0KPvjXtZidXOkgq2xJf55pF39qSScSLtNm1BebFxPCfElntmwfiei/mpDU3zc+KZhJOqGaNey\n          lbSVUtH6zbhN2qpELRKlvh5E7m2c+mFdSXzg1jVHxifT0q1F3NzT6uJ4Lqnbb4uwERG9yUOI3Fdq\n          XRJlouGL8lMfwowGcy1JvXFiWpFqIuqRPJZ2BSXqBO2KIuTG485auNCISnsf9y3erARtvn20S/KZ\n          4s71ouEwrRZNe32PRhGc89sX5bdHs739Js4oe/RBz7rb/sb7bxzK0vR3R8xPetRy59JbkTwjNRa9\n          GrOvtUeXU90jGa/cvnGoKj24DBGiwI6/q13V2FEJ6DWOmrPH97UbGCl/FKnQ6Hwk3sRzjjDQ3+Mt\n          Hz0tDW7x7ijyJY5GbolGX/JbpNHImpoeco8nohUmpcmyoiWKq+gK5Uzco2Ccp2jdpHEoUeDV/p2h\n          QuWglmZRIWqDiI72Aks0dVoiRs3QW9UEG/1/14RFJ6EPICLufA+451lHoOgpS86aI1ftcSJjrrjC\n          W3N5hKqcZdQwxug614nXUrZclaiXmI1J8GsEam064pht7dDiAEQO7vJF41TFCxwaPOh4ppR8kawG\n          P+T9Q8Wh0AwULy5eqJxJaoVhn2lFwdu0Z4u/GPd/WYscLZPWQYuaU/80EvucRdtDwm628irKs2Uj\n          IZomG4lxIWe36jyOdd5xX+uHKeSrH4qqcw3rqKlcpJbupxuQZiQe1qoWayqDDvkGM/KcHL8IaZkJ\n          mv7z3SIpDRu0FQbJeiviaWermaK9yNajXQeeaUaarNIjx4WOBsMGCnGHWn9/W8S0MqW2jPtfreyO\n          Vzii1pEWbce/rS3bADSuup2W+PxSncaHpIrVmiSybNUWO6qP/DbBfY513Oq3tuWpqiJWVCkTIqsM\n          5mRWWzJ0179b96rvY67nEkTbI8VLNIwRA/VZRWXJoEbPZPzNJG+KJYBVWhGTCLY2JIjSRwJIxK84\n          1lpm3YoPzm58XOvbblPROLvR4WuwpFqIZ7gsLkd3m5J+WqaCOhGpEenzsl4k/liLOtYj8X92Bhar\n          FOkkouWuWkKUEh9/a16K00/fPuy27yoZJJqAONeawQbJQQ97ZuowdLAdUZBSd1phtN5Li6cujcJw\n          SgSLixHfamkzE/8+rubUOdWgc9FHmIkX1pxEaNQFWTwS1lFL1yOT4U2zo727HozJeZWO57p1i8p2\n          6xedhTGNXaFId+ut3HhK0yhDls7PIonHJbKKLR5p0yKGAlyTO6VdfFOb5nT7RXEmorTaWwcS8UBr\n          tsc/e9wjKSMiU2kRXaKCbClZHh/RcMpMMDO3kpF4dKW7vo2tqCEiXY9ma7AIilEuWmG2aBl0chEV\n          M4fKhr9MLiwHRbe3tIqtjKT1UbW9tt3VuCvRAdr+opYuBTdtdNxgK9mjaMnD1nulMK2XiVBU0dHa\n          SFxaM8KwvgGvDU4MiLO+hn7YSI7xFKre7IiNcVy0Zl1Rx2b5ZjnC4LRJwOBo6MGI91X5GBoECvtB\n          jW25EbR8SkJBq4ejMVfVZBz/eE5tJuMaR4Vt1eAkvMrfjJ86bV8Ul3gMqc5mFD2j29lg8qW7rRJN\n          czwc7QXjZccb0CF8i8fdrRaIg70sw+4Ir9VWXjuzXNDB4phxCzRm0XYNBSXwrZqtSxZJU6qJwj7R\n          NrS3xqWw2dFb2NjXNI24zEWL5MyILJVxtc7KFytaHXZqdRC3JQ5bs0cal21sT5nzfXx4XjVR9D2I\n          URhYuoyKJWouWRTFia6r6VIiRxm5lxSnpUYOGfJJ46vP4gPxeE5v5+wZyDMD1+r0NHLyjUo00Xto\n          sCxnlCJVYGcmu2TZGE3jaBISaLiy7AMizrM76R92iq/Fwxx6m9NuhcdvRXAU0VsuZIveOksC6uzB\n          m3wllh5javjspBrrA6PjjUwjY4jo1KK91SG1g3FOxzVYM0qmuSArGpVON2xHZKCiY+v49BEQZTJR\n          N+dBj/6u4Gi8jWWBXK0oY7InnRVhMxXLE3Ggfc8Vsc8CItVD1GXjWwXgqGyEbKcZEbF8gBs8o525\n          9Py0+PdFt7SRvWvTqi7aFXbqS9E50Vbl+o3tf/zAqH/1TMfNnWvLfc4RnW0VEXEraijJRhFz89TM\n          G7Vr1DS6IyLvaVvMsPQ9m558vMeKPjjp5jFO9Jr29GksZc0abVJbBgyhpJ02BfziAMU3bQAmtPwo\n          vK3yYSv+QM/qTAKMKNFF56Kt1eSua2tUGJnloWuESxcctyI3O/8RZnWCH82mDGtAKqXqmbSf8lPK\n          vHj4kVBsMtPiphlqcEQ2TLpR78BndLRVaDVs8zd2qbrK4zFbKi9nDKwLo6goGVdIQk0rwkfWEqPH\n          +WW2ou1qxHTba9xW33GDarSWeiSibtIXlaimormVO0C7PEaySfamDZQuJPrtaA2rQnii3/IrEHV9\n          terPEvAJQTUCk43sDEb1Re0avd7s+lWj0s+p6G1n3aM1QVz23adu54AG9ng3tuSNe6H9biXg5SVv\n          e0U9OnTkGAX91iItepds708HwU+giDytOBEwAkvHIpz1tats/3ma3ZpCLuG2Xi3iYnxUmaHUAoSs\n          K760seZWpEtU9BZSIqgXO9VRZ3IENS9zA222WiKmVIUUxL2YuoWKSmv5kwKgK5kqrkR0OAZpo1jQ\n          4XrrEVYEDwFQLx60fdFoKC2is68r2v7eLhmz8ojcDv+Ly6+9QBR5+j5K9BdWtfM6m4bzn9nbh+Vj\n          WPWT54hEp+1NHHLbVpJTBZpc2CjbkIeerRq+IlqbuA7F5mRR5mvxEl0Ui+2icLIW9ecygAz3R7Ps\n          jPdUdYAZr5q5rEFbAQh1m55FK5nsq90eTMlppWYwk3gt8cx0LpYiqbUtO88EtjbiRdMIPgaRwTBF\n          a+xqTTUL3qrTijs2rRJcrV/K9AHJBrSRtGbxwXd0RtFd6rwgLlMzrP4Zfiu6KPEuqs9yBgv1bCN1\n          AOuKYR+sBLO1DtH3ROlQDBnCy5h6UuItra07xIjlw6YDvuw8f5XqXQJqZJNtX4wyYURPszV85EKw\n          yrotjfpHmmS+rZapkSAjnerhjWAKwk0/QGJ82W2zHMV2NKCKf7R90Ske59y2ML/vFX7Cx+SE3DZG\n          nPMoAm0VOijXFYWSS+9DD79Pr17pksGEEQTablZZVp6PFkAteoVqN3iRr6dhEYCyaGdIuI9Kdloe\n          GeQHiQEE82l7s7hS03YW0VzG/zK1u7sg9BOJwKF5Ud5O5jPvMwOqsK0NRwGhnxQlFWcjTq5N4G6b\n          hB330eDlN5BJ1PERdnUdFmVw3Fx9BGy+Ipbb8hGqiG0S4tDNlhUo0CHs7I+X4YXPjiJJZ6bx/SOh\n          K98oXkQ0pEIUAa46isEb4zNovAWhv7Ztz3Ok2XgPtqllbpf9T3NbFpTaiu+sl5+x19SCsIFBMTRy\n          PVs9qWcXS5Gie6JBrSKvMR5A1j+M/nb37YjBiBHbHkx0uZGo9YVNQIveUpU4hooHt+XBSYWD3ZkW\n          UBF51mqGl6i25/pilltBBuqeI/rxXZP+YYtHmHRHwMdvxaG7EXss30UFFSWczknZ4Q6ttiL4UsQq\n          ayxidV6GbGMcPS1s9KgodE2SmWrIpmZGCi3jE9zg+UwssbUrmkDydSrVgTXqloaGYmhiBBXoVTWL\n          Kh3UxBnuI/ui8h2h/aBb4+8aELVTcBibgpGwFeBneasviu9ZlobXRWWrz+82/bsyGctZ6lWb6L7v\n          FE+8i+wylc7B22vJOGDpfPwua006mAl7YH2rWwJEY4i5Q83SwF95BtauQYcsexpCKW7ntEgYxzpN\n          bQPuT5yPYJAHol60gkoKMCTPEyCjhmkGuxzbR57x63fSwUIEInCvArzpLYoNYyz5yPrXL3ddxOPo\n          26vntLHPfk2QkgrJeUq8RGK2xXOc/S0jmhx/EK2F7rYmR1JnzIyul//QRUtuXxhqr2xoItFVQ2RF\n          wbNt8p/Z1g1JVOVUxFonv3qx8o2aLTN3tzlntOrdLkkno23b8tBSvBf6Py9adI+KoIyqYGucpylP\n          Ct+OroTYacMCADTTkBKRE5PhtRJNqj2EwW2wcsOalRfNIuLi0lFPZR1sLzLedxRSOkPplUOjHebl\n          7lawGrYWiwy8mnWoccGmr6lv+0PHm78uWRS0XTEBTHt01ArfNs2PYM7XCq+urTkQWE2TASxgLRtL\n          jDivadlEgJ3uTPqsIyY7vjma+a57TT5T80Y2ujoAejrAvQBMRwWPOz9kwWcyByTCnt8Bw9mmGgKl\n          tpt3hGrJpzuVpxoBuSmDitlSNXr2vRBMdFpMSKUOif/YDH0x/bDnKhuLV09XbXRC81WKLzIgxLwT\n          Bp8VfpTiBjOOQ5ymQeSilI6u0HAsczPKMjhrtLbFECvKHX9NvSb74PFhxvq8Mk6nxZg4XxG6tBpV\n          6OETS+KFZYOvk1ZS07fDOqMLRgj4spWDkMoNTRUFR9TjFulBMjik97ZO3oOth1S+ExkIrx3jtxuh\n          vDYYGJKrIzbsoUw6Oipj6TSmt4o9OxgxiPqfYF7PXK5GTawjYc53V/h3BN5pxNvrkjRHmQxLVpN1\n          Y82k01DANV03AlGJFVORiMqz1mpsj4IAg63D4p+v1T5NIZ8jFKfAbkFc72qkNfakyYaFjZpnfWPP\n          AXauW09CXeKXvh2Yj2b1UZvhhqBOxyHQlNzKYQnqj40QNXVG1QFD6S0CobUMwhs/MrOstinoPpBh\n          WdfcCPQ+CXl0Ed6J3j8hiLNrohsLYIxCSA5BwyE4imF9kEpR8yrUiUVjMWBv1Ap5ZqOxtTjeui6P\n          67Wy3MQrUZXfkw28dxcrULjp8+tzZHWpIq8FlLWLD+5tluYtbL9QXtY7/Ol5edGr6uSVFYUjHzfg\n          VWn+0D+Jm22obIB7VtBEj2cSKHyiZVCn6Hdm8Q6JMrFMw3m+a6i8uteoNXXTu/sprbXQ3Mk0TPoc\n          cvQLnXOdqrtwk/kAOcYSwKrcvLYeB9Vc+pKX5xSYr+k+EanXUOjI2of0qwU5R0phTvHvmfAaooSN\n          wDfILi1KRM6vTI+oZHrR71pQpqkekpxhDXypG6AGQLpCH1iq9r6UKkEfne2kx09Q+EhlBFoVk5d3\n          lOSGBa3zoukSZ3Rkwy5EZcYaTBvm3bIudQriL9uAJrmSxPSqNdhaDj3mVsu4OLqPrm3KXTrkSm0E\n          kT/0Ad5CZ/RTYxizFSmIYUAHJsVF97SDp90/D3XrETSQGB01aJ1VpYq0AHyCZHz6pc1cP/Hc8mGn\n          aFeYu+mBvOjXeTitbq0R/95ZWPFjTXbsWrPn6GTWTLYsJ1ZOhRq1WfQRpsGpmL6yMGb589vqSEau\n          vmC4kDxbpmkDJgfKu9SGuUQQlfYTuGvOegVuwK4MIyDZSLFEe5GkZuc1MqswqZu999ZNZTktiqWQ\n          qJYUrxYfYJhwHbhQRatd1w38ciXW81ZLlp/ZKOssA8O1GWsKOZup7tqK0s9nWGTCEQPZC10rwJdW\n          xrdw46/wt6fFplg1aa9brL3mirhTRREkd+wF+mmlbpc5AaxjemFARXX8hFRVtWn7iPNvBJ7b4Yk/\n          iGtiuKDOJtLrTBgFMmSY8cWm7d/hJictPiNVDtsBpgHnWN90ZRerO2bjczxj2KhTkwtLAH+zfg0a\n          pq51xuKy2YQiHrQOWSL7tjflk19fLNgoowTuG61hpgWQZ53QOlME+Q0sTqeSkkG1d0SPaX8VSRqN\n          aRnlFl1mH5yDxpQv9Cq8gjzc3mIjj0jryAvqbbmoWMRrZeHo2JCIlRFBbF8INtcVdChYi52CAtRB\n          n+w4aUQT/o7gUg3FeiQh5SWq7N9DG0YSSics4Fvi72btr+PAJ0UaxOPeWjR/ocYS6ar7kIaXmy0S\n          TdSmmm3j4cw0Z5zkMgw0yU9IClq9bjQSk6+m+GL4jaaVcx+0wWVfRZHzcGR7L0ZNihPav6ELBIWo\n          qZLb9bykqOXHe4R9XWWaua57lllUHi7OG5ogNs+Bpq/TjOhRmINq2HjAqO0D9vG5IBAUI8cNpU62\n          NLRzvLPTHpKTlhjEQ2vJtHl5qs/DKpcsh7qSSvGVbnAChtttTSc5kw/1AfbWc/HMNUFfaJHPr9Kx\n          yWxoiXVlaNGQ6i3aUffLNaQaT8uo49MIg5nN9XDlTSpq7bEXyw3jEgOyNTQuVb5JSlAkQB7Qed5g\n          bKSTh0Hac95H311391Fy5mLdRwbg2ZLhsbfJ/9zIRHdNBW5VH7qcgCFmIIMINxBq5KS3meMEf2eZ\n          H62kAyr7yIaxAI47kxCvv8Kr/czxJi2MmJ2MiuOaEsd0UNKOJqmeQN1WPwlqspW1Rnmx7RbmBGHM\n          poxxAVAcUbWHS0HRQDn6bWOoYxkSDSgTgGq1mRIhdaMBHFkp1wsKt0HrN62JC88+OoqjbCu1GyFQ\n          Ca7xTUFl6wA++vyiw7METUp5MgU+9fDWCUXK8R2mf0Hn1eSWemEduIwPG7nJV0vo1hVDurrwXqbK\n          Mq20K1XINcRe04YIhHYyBxsfQ37egBSHRFUtPFwJrKioxKWZGgzXgVhrJmzb5LmuQ+nMKsjYIo2r\n          rEEnblxUmrLfYxXFdkN3PvGLhiklniX+3KYG1schFtsWYFdbzANNmDl/kPp8qRdm/QCNW2ur5riJ\n          a08j9lGiWDqJuiEihy45Mz9V2PbAQLIRgVAuTCqEXOIuRzw32PqlLodeEb/JwjmsC2dyJrRAlLZR\n          UNXXOVC04sk0bpiCyEedKOJ7wxWHwH5TWX1rjkCeu2uSYQcD8l/n8LetH5I1y7QQI23M5HJkPrKI\n          b9pr30YkSb0PGULFHV5Z9cDiQLExUMIlsmvDdBXoxLWij/veYfOYSF1lf+9w4DJtmwCPepesSJay\n          kQA1dYwoU1PRhq+hQqG38I7au4Jeao8Tt5y/UXbVWILuTlxEW6hcJBMY8Q+D/dxOASseZuKmXFKJ\n          89KuRIe94h+ovoYrPtgs7zVMKHtqq1EhLih62oQS7yyRl3w95CnlSUF8NPWyI0hkV4b+unZXaI6O\n          Kcvo5CqAeVdA5IJGStjfqEtqsm4v4sAuptwNcbv44AJBo/UdMez0yJJdSAszIpRDbO70JEYtm0JC\n          +rDdQFZL5kFES4uztelwtIqFbd4+cWJfkt6tqXrGlRXsvdnrxKyUkquz4aWh+44b5hNJn+b99ZSp\n          1q9fEuvvYzXES6atyq96BZWJ0tDcR62U6+fFUuUFVkXA3z1qoIal7iTceFSmIFLBz7Vhy3pab1uY\n          D+QNTLSsMa1cBr2tKBbItzjImyiNDGQTocetcjqjLfWUyeeRaRl3LcbjfO1lOjCJ7LE+bO1e1LtM\n          wZMN5tNpEkyq07ral97zZnEkYJCukwLCxLIiIkIKQvgqwwMyzhhAd974ZgKnSxtqu2TEqM3cVwcw\n          vaEfOj6hsr44d+c6oqUzdVgVFbZ9AyQFFWLDOULfXGcoVACKhSzArNJSmAWDJR3M9QlyX6tTUor9\n          IYxEW8lHEQT9Yhv+GQKM659dny1j7jZNrxMEMhBzc8W4htB4tNNmdsBnURjUbVsFvm8Ic7aruhoy\n          KtSXGGgm+NGCqDrGPuJuekUmKdYIO6BtnZ6Ef5aqfQwUuDQHEVa78ai8uz87LBURTHHtoaIpXz/3\n          iw4jur22wygI/pjaxL5x/6DSGaH41Ec1GTxuXmrfDhNYBItYdvWWfOiD4Jmqod5cJeImUAlokGHu\n          Z2TPOPVlOmIbfak+iyUyZRS8ZpIREUx7NkJiq84nu41pMizQbWoaAOGGBUATAH/g0f0wEGUo/q5J\n          e94YnYmWZB3oj6IcriPRSAr4uG1bwoiZy6vAYPVrLkObIybDt7iE2/hovaNVbXNC3rqeo0kXpMVE\n          LfyxvcIE8kwTUHbtIrRrNfhXSLTFtgeTwc1SK5YBnsNUHuLSWIVTkEjMWUl2sDGUUVI3o0IDDmzk\n          TLJrJ0zDeRk96hXJINAYUaVnt6iJL4V8lMIxwFSpKUD0JFWxyoguZu3OyZXsya1buv3UDCpsq1JI\n          YypqB+OqVXHFULsk5683Tc6nXUVpywQIpuk7xK8BfWuTHEKGVdMFBqzqUdRoFv3HlkhnS7s1okhk\n          Ht3Y7U3u0XAB1M3Bu4CobQbOV+0mfsEipcysrn9ud/bT02WvbWoB4wh2GrpRCKe/Xm/jS2sDTUjt\n          b1Xw5tlyAmXVoWR84a14mwTBuqniUQFZNZU4EIGjFGUlLgyExj+OZV9xeBMAFBNy53BM1YT02dcD\n          Yaitr4+93gNCw0pBA4yl5NcuajbTD3UXti8Bbwlo0BwKL80rV2MdNFRkBQjKPA91WUVbr2RlKMj+\n          piCOjOBdb6aNlPH4cDEf6MXmSXrhkB3hnW3ucnc+IrtbCi5zChAXq6eWjmp6GTwegSn9ZGjkF1MD\n          R3DG6BioS6mraOTi+ArSaSJCZ6prYJFtPgP4olXj82gN+eRuzBil2kuIXo3iRNeGg1H+DkeywhDv\n          poiUbYTf0CG2SRIb5TQ0bkbcbjp582XUc967sVSvyrp30GYDnjWcN8ImSb3NkCLYdX4Hdx/PZLQL\n          aTLPOq2PSevg2bpVu+9N7dNS0s3VzzD3l32TMhHRZtFKKW9GG+0fjhSe29YxZxsWHTd6kCqkJ8L1\n          zwFEilpeytx12cps79KUC3EnVBWGQsugcBMx0mVi3JWeVzefHXprz1YnTf0BHYB3USxgnaVXRXhT\n          pVwkjupUJV6HrT+nB7Kibbvin/vhmVhI63eyzfMD3omOM76tDtEgTujUFd6ImddcZPsisJMYjMS/\n          AU7qwADdWss3V/8WZtSRM6sV6kfW6u3HxjltF6wXuwsvWBjUqOMcQKFhAN8b6jqeabysoajpDH7L\n          1AwZ26oTZ7SOw6Hce4MFrRruqxn5FShCxZgLkauyIpTfZbBPhT7RmP307l8jhFwUz5SwNuzZNScj\n          3U+3TKyOBD5Slk7zjKSmCrloS9oaIC6pgXuvngNAHhQ2dp0eX71NmVVPWxwxysuzGAFaVnSvjWKk\n          efVNwR8OkIrpP1HgGz9xsshQKkxcf6vg+3KJIgfcPy0eal0avdgcjfGu4f6FyGEFxWoSg/fJZdQf\n          vZsC1d2lJNrBiAHVOMGgUfQZAI21HoDaXiWlLlPyi8bLU4bHa831WxI917Lu7pQIoQuem1rL30yH\n          AaoVXf/hg5CMe3ZpbhLc/G6j/oEmnns6XWx3KZVM+K6gAxsv5vVn/3r++3+ev/LX1x/++K8//sfv\n          //aXH3/45cfv//nH33/77U9//vcfP3/Kjz/9+bff/zv+t7/dzr/7S3/45V8Eji7Y4DOqYkvYbZm1\n          rQ/E1H7o3q4eSJfLTka9YdJ9ZZ4gbmfgvFeN9gyFXIkACRjbwLPE0dp0drDcpgcLSt2AYh1srhlg\n          9vROSPr1BVhoqnoJhLlqbmaB36Y7by8MpXVH2O0XHTST6VKyfr8oZGyI7e+xvcPUtry2NjOl7KKO\n          Y6pLDmsLjWF4cU8bOY+a3q0DTgmTHb/bIT2nZfz/uGxebgFlmg5Ta2w93YELTqGVlqcSMyPXfJRt\n          7LRDP3cDHJ6iCfAmhgcGRIkysE7TCivwGnU5hzeijcsyJa8ZQ7HGKgrOXVSD3aXegTOt7xwZFNOL\n          TSepb6ep44H/21tn7q03n1PhahEp3aR5uEg29GzllKQ2ncM14sKNu/FQEAgwA2AaVcbXGmRWdjwv\n          U09XPrCQ9sT5aJVULbJHn1yTXtPGntZ9nReKIHZuW1JASaTvYTbq+YxlkhUmSJWY75N6GzVCnCCJ\n          EWdaZqSbDhoo2xlCLXibjoO/v+tpGdF8tmFIu8h6xQD1GN2gA6QzlcrcV4XEqyvgRN1TKbeVnl+k\n          T3qZIEHT8CUBqwP7uNEpvVvDv+QREENSQdyCQ4sdK3gx2e1bAfhMJXRf/pBKZ+gkNBcGCFu3BKMl\n          hyoU2iWtl8uZek5PtBDdq8tZzaoVDF6L3UhXmaupPRhbrTTNlre0lHSKlYubCTXYUcVot7gXesSI\n          TkKnxhsy6zCLHiQudOwcb2sls28+TqPLtnXxoXbXbdeMdJeHOtAiPa97ybK9Aj3mI1bTrHhTirCO\n          W7izrWvjAMLmVYxYpBh1DgDANooBWQvyUCaS3/bMxrGM5Klm50cOY5lHDRYlahzUYVIbZIlnetGs\n          ioSalOOYAWfbfH8eSr5+KGTeTUWYukT7ioHAmm7n64Gq2AAR4bJupuIgXZrKGpUBQEtfK9rxRoog\n          ZRRjjjPIy47LvBhvQTJOalOH/+fcJkAQr691RVKfXeu2vUlbQz/VZl7TXIc9kr7G7LiBJu2FQVxU\n          5lZRQe1RNzgqQKZewzUQhvO9omve1VydAMeqNiOvKhUVw0T+R/U3og833Eu8VMS7FXYdWW+Y9hB+\n          6RepkOEIvTisadoWHrEs3Zc3VD/NWbjj22eA54rYloZLj8HnEtCw2hbfCoen5onkaEVX/NhULJk3\n          lOv2d3pL+gqdpADR6dmcC490+vKhV9T6xlHo7JDNGgJwspZikatmdlmexXrChFFgDCkiC/2mvIxS\n          fFgpJlu3KnzcZluHpNjoiMLb0J+ARqoBrfhctL2qazXialh0jw+mIkrsTy8bqoqQtpljJIBqVYeM\n          9BVKi8cXTndRIOJsbIRmq2l1bIBLOl+O4iiye9bx7DICf6Pur7Y0qouFiFxXVs9bB9kjjWJbxwPP\n          1Ecyoi00fvWGx2vr4CNDaN6dO7swONjt3pQgHc1F1iYrSumBgIP0eUArtfs7CxLl0YKTWFpwAWNN\n          S57+PFpzVtxyK42hAwYo2ci+t+bG5FouHlPAY+ynxICNZKFKGiCLZIL3cRt14VLRUzWzi3QkyX05\n          jVGrClVgXmj6YRtZK9cW7nMamg+76t6tDudIpq6Eg1bbclmmNhV9HpFrZTMMp28rWQc2cfSryqKU\n          sqoXwehXTPPFK8xEJKZDzE7FuhiGe/bba0s6RfT89XQmkHOUWtJJSeqexcYvmfgsEM2+HeLQeDJG\n          F+nbwACo+iczgqntzBhMRXEOh14Q1LZxRqII3ybtbzXvS8ROCH0vWQ3U5pLuAxeos+7KJLM47/ko\n          /nTVNmn9IqV28HjNZ9+RhtN2EC04D60asBAaemtReFOByIPJ8AaeZYPGp3yk7OXMrxVlu23PQFBP\n          U35tRuKgEe4G7L7ebkp5pg2mOkfVbFpw0ZML/oSrAdrnG0VnoetWExna7ujSTVgFyRdzRwMVrMMi\n          xslYoOgAy0vMrxsipKCK2VHEOXR/yBaXyQyFgGMmA5KVzf59mxfvYe3oW8B4zZgOBc7vckQgPbES\n          8+phbaqKCGuFsmxnCE/AWYzRkFywERjMFBfPXNz94RKI4JO1UG1d1448A1oj7RbjYym1kc/UNdTi\n          bvMuM/rsMicyEMZbBUjcrXhFqMtg/tFdZ/Wsacg6Kmgl/mnTxrZgFdIs7kTvkA3FG71SN4YSJlrF\n          YV/t6Grq598SDl6nfqgUDdF3JVP7gseqSu1xsm721WssNsq6eT9qp4pviA4aAof81SiKVCwvrsco\n          1lMkqkKtbL44sHUhLG+rEXb6ppZVcC1zLi0+wLYsANtr/SLwSWddwQY2Df94X2nr0qyDEjJhWdn4\n          PNUyKEWlIkT2VFtbDKCb6WXCoCwysYw0C3SgGR6imrIDDk/ZqzX6PNs4XrrdSBwIZthudFTTDMJ7\n          1dhHrSMgUa37rOwXVSptuywEJmE529S7Rks3rdy+7qp64WqbOPbMbuSB2Om+aJAW95DLe3Rl+R9r\n          vGWq4/EzU3KCHWw8NSNpvRjTMkJCRItiYnFM6HX/NeI/XQdxIOyqEZEzy7pWdN5xKzcrNmnLDBhh\n          Ra3aVSsCVYGqWRq/YFOL7pi2amhrnGHJvHC1zPGJZUTRVTaS3zsXP0WRztdwQOtMJmq2QeUaST16\n          JhNFWwwNzbMdcVAzBICzt4upIoDtN78H2shRzA91Ic2hipWeXJhhKSYJvZQ5zR+2U/DP6voPJtBK\n          yj1ahMafrckVyaLl7kmV2gDa+DrjHseiPFlGh4n8mqry3WCbUSS8jwKiPbWKDMnMunQfEX8028Vl\n          NhohQ3qWeC4mIUJ6nRqH2AfonozYMnRwPVpDSVWyFRooKi+MRtRFC4hxvlFGIgymYSK9EUWyS0JE\n          xOlbzlU7ZpaqSDbQqdKzghNOM90i6GuGt6OSWyuZRjQjdnUes6aAwsLcnT1fvox4IjgbJnfFKdFd\n          QIO1M2xtAoXGJI4710IL0YVVlQLVEJbcpuQaGWtcpe3zp4rvKQ4jrKlB6lHe864O8twyKzvg67um\n          i8ZVniV/Z5RIWzvNY4G5Ue3KqWNFoheIqFiMahGvoBj2KR8NGSlFMNzp5kRA0osOUCUavrgwI0oU\n          lRnDPGVsE7nqaelSvEDF0r9IL2BNOGoFs13YOdVxkR7Gn1IWfGfP32nIomrO00hXqA2YVcgEBinz\n          vIrLuv5+ynsbJsFpMHRF7scOWlZXgLr8GhzAqs7dwcYWHcgdOXejUo0xzY/hvlWtcSbMm5XGBT1q\n          xaBGz6Ajj94A0aoIJ8vHprKIVAfZyqMZIXiagIBN2R/SOvF1G4gjih5F4YOzc0Xz1o5s2EW8JTm3\n          KUK+6ccdxUITAMwYMBjlYheIuLLOwUCxKIwWEJOyEKI4QxfS6E2X6W9FUrqYFFf0nk5DMiTNs7xo\n          70v8p/OJe20G3w/HLjk7YQ5PER1lCncHxFlbZ4HHP8bMtzxkvRgS6L/Z4HEmBc4j99+mjiiHsMOf\n          Tv8M8OX3Fwj96lfhBfkdr/jVUgyntvKmrfjcLcBI03oHZrHmabbYY2s9vbONxaPkaMPmaL6Ve80E\n          eDMGW1o7e1sHmr1IRwBwzqr0L2CN6+C/hvZfaXbbt2xcXJdxCsopf6Upih8wusprdnagTsW+TRYI\n          hF0dbyi+mjnRZOAkozY7RtPlAHBCMiOlQfMyP4z8/sHQUlPZQzOAjd9cYjiOjDmBsNe2lVM86qZy\n          DmAmijnp/ix11Yw+/qKtNxGpLUaUzJOQvhzPjdWaGiFi2qM3iY4mZVfxgFmrZwOU+QV3EJXanEaO\n          hh9zKTRQrdLQ3dLUeIxQRcnmvMx4b7oAWySqlqrbj+2yq8fD0dR+hmYt2QVhvNZ0m582JpemAXGk\n          3w0lAUTCnQogwrqpE2sTdQtn9NiBauiYpiHEp117ZPVlS/V6WNJGvSf6G5/pUhsRp+fKNnw6Ot4y\n          IkDs1QVlEAiPqGzAJNSFP+4aH8m5XroZrgLWwWJWn21FUH31D5npp0BGSXY+gJgWc6yKoDxM6AtD\n          xmR3mn1B09TU+za9NxJI6dMH5tGn2Gx8RvvnYsionI9sZtwRv01xrR8cixnfobiUdbx/h1l+AZOM\n          ssVtv4BgF4+4ESk03rOrLAaCB/C8beaecXnPKmAOA8teA3qpbLkVKXuDs1AeDVVCRUlpJttd3aqR\n          No5VoQJwG52d5bH4pE0bCLi+rgxww+ggIjCb2QQjBmX26RdM4EMlRMXSDHFwk5ARsQGAz8Cm72UK\n          kjVqxPel+VeFMukqY3lqSLfNPFFFTaLdWo7V3KYVkyNGJJOcRy2tagsZccNkw07No+xW9hnbjIOj\n          eI8741vc6PV8EnYv3Vh0YLWrfxr1f6Q9GWUYkP6pZxB+ULnvwv7EekPurTodoZSpJKjWa5pJ5YCh\n          UWYjFl3PW8bU0JTBD4ApHo3lhagkyjJkWmGrsLNnx2krjHo4flr/RUEYTafVug3hWZ0cLZKmevMg\n          6rgMRYdJrYk/YCZ4kfO67cJt/nbFJNxxOA/AeF+GZ1H30DLpqR8HUC9RsjIZdEPciEbbxroHXqTb\n          IQfovTp/ILomOTfQAnXQD1x3nelge6p7JAjHLl5VbroMuINlW6Zdi/toQ44nXXE51TpvprCRob8F\n          R4pDs+zyRFTftgkph7LtKzJYPxoS4rdHBrIcFEchGzMhyo5hlvDHwNH25Hdkfmm8YbvUq1I62dSW\n          qbtphmxqDFHtqOBxTGu3lWa2OxEoZtpq4MSOvWo7ed3JNlQbsm3UGcY3Reuh3jS02q7zWBboGAyw\n          u7kN0LrbdBULuOyrbn7ucmnkpqXfRCDGyYN19oE/qHZN8bySwZFACJmTMiY/LblLEFIHpl0Uheoq\n          5re3HkGY78Dj0UrPyxbmtThDtR456qWoyYEkzLoIXtmfoj6TVXGUtDCn8dzRucjDNBkbvmMKjZv9\n          +NbqfT7UET316ezNP3BfHszDzsv17Cas9OZtE0IQClibdeR3YYCnH4tuOVlVCNWp9O0zhzVVmPaO\n          iIhvwc9tro2Y9942R/AxgE09njBRDPqOklfablvAHqSWT8/gS/YwSulbB+PUCFEaW0VSjxaRrmzq\n          uVAGllWYwbPjR1zXTBaUwHxbDj1FStQ+tsewejW9TDYEEXJHKWWSVbJRQTTOupnA8j4vMe5oKIGY\n          jP5d8IChQOR2x/pTzHwEZLw8B1gjONBqM/0yFtFu1SQHorpY2R7hrfuuZ2+kkSeCqvnU3YkxSIkN\n          A0bnox+uUtL0gSYSBzSyuA1mP7KEptF67I2tcEKPyVwtXJURsPxwsgwmXT2p9xyyoYa+sAHqOe9x\n          A9Iunyq/R+YLEUOZ/OG0kV0ZOs5cZELDJlkn8izgG/1Y/gBE/xKBg6FYs5alnKWLYVHLqBeR7ahI\n          q5HIVaXjiVsg+5IJ1Q4IebaqLsPkITvjW/uuK97uNtJSVJjJFnKnz51DP0Jc+0iZ1Td9twoDbaqd\n          rJfCcCNpm7qxMrwU2xfoJUjVaSyrSADxeHUbMeLdGF11IcJmQIQW9YUbW/BldTN9V2ax2fQLtDOb\n          lUjxGpILaNxED/pA9UA9fScRQQBW2ChqL9rjbdWl/SWFn2cZpnCGw4gQt5cywxHL70ZvQO432TS1\n          g6SRp6ec1GfXXJK1YBEyDy1JxzfTsfVnTlTVg3EiwymVOzqubTqFGrVkU7xjUDNcnJI5sz5T9MG0\n          UpqDb+8eFbvoaBNl6HpxjYp+e3dFhx1K6vpGp4fwfeR/HaAxShnuXoYkrRUal/KBjTrEbl1dTpjJ\n          yqkDXKFCWt7XPniN1rKtVM9crahEx+pTsd8VfFW5SFvHO+zFrYJhYAl8uUWtaOdaC4KH2r8ooSTU\n          4Etn68QrEOfIruZse6yIP8q0fVa/SkWh6bGodJ1BoObGlsFaiRu65Qa7Q25hFfUiqUchRrdKTDa3\n          kmez+V9j4ar22yXC78gGj8RPzyao8SHRIdCRE2RtHSFX5IM058K4Kal5sKsmBMmQr70b0VIkxZHM\n          ZhIx+jZpjTbW0FkPyWvqy7uNu8DBRRepvmtRHBQbyuPgNfRnxu8upsMIIl6rFbb+9oniMjddw8ed\n          SSa3Y23aecZRlxjOCKOo1XRscq7i+nQbfr0GmYdy1tAb1bqon1WDIsk5zW4rXJDA7J/gfi9tV/S4\n          7UKNOPvDLLgi+eNYrMYVJEHr40eOMs56GhRroltyI1tUdwx/03JV3LIJaD30A0BBRkZEZMnebnyA\n          qS0gtVa/bLFvLLvOtTK0TwXpY3PyOjHetsVEXJeybZ04wPhNA0QsnS3cYWD2wp7m5RjWy1GErWFm\n          YRctId/iH9hws1U5Mye4myrSyQ8wM+14e31vc+Vq2Bsb+8d1BAGdUl7bMF43Xj8P7HSpMobhw6wu\n          o3tu5SIvoqJUr7UKgigG+cIWaxjh6cYCYQ6Q1bzD6WnP6QZioCaBKCkYCotm1fY6fZnG02UpfmJ5\n          RlvepzPQdmyaNiPMaavnTMAvtR8nlZR3b0DVrTEGsDWqzdgmgEorvGDtaAfaIIirqYpvA582vkeR\n          pQrEGH1k03ttIycDEYBgasoexSse0eD+Cef584DONUyeGxrCTCaOCv3d4I+n/rYOaCJ4ahyfjW/b\n          1mJ/GEsuit9l/BSn7TyTxsJa1yYv+Bfa/oOFyuhGZ97EKZOCRphAEZgdOoginkHoDZ0v0JazCdN3\n          Hq2qFluYhrfk7lX7MEr0GyxwTIZcG/vdXu3BzkUX515CldGqMkt7lLpuvnelAde4uPqwVuYqWJTK\n          ESjUKDbjSqEkmxO6zCgin8JDSWGAu5uBuxwdcBILPVv+MFM7oQeDVmukweNknRFdSW232jxH9qna\n          7zUmJlru4uW6hzHya39X7fv1q7l2BdVQTSG+sykXuRlXSHtYKqy5/VdJVv8HYhHXjpU50hpLiTpn\n          Qax3EExWMc+iKM7d7/MWRlhuGNQXPwH1yQbSqv47bFrVX3GMsW0sv46+sry8Y3xss1/O0zLJ4xtt\n          i03rHA4g3IfDLcUbpGa9Edet2R0f0CNnZr3SuIkn8+6JOMdiRo90ngbtYSk7pNtu2LcaVDwOWfTK\n          tvC/DJOh3+MbbO7pcSWGc5l61keVwW5PW4uQ3bMOQeJrLv1NYMjGaobqZ/1R2gcNhRfwL6trhWNv\n          nhOEE4BB+Wh2VNqmlXLs17+z1sk0nY5ouSG2rtguMKwl6R0gJNSlE0tfef76khPNOnJClPWIDkmR\n          lQGd7e8JekwO/Va++GzdVo74n6/ktVfUaN2V3GAR9P5JS+s5MqUUi9gPtL9/gi6/Mh5OnkNBSK5y\n          eBcbLo9VtElkxV1wWXwFHDy3hp+RjH4GqWaaMgvoKj23k4CoHuz46ig2q0ApG98ZHLEMbcWgh5vB\n          qxkIvmuK/1Qc2oDtrSAEt2eb+rgKEQ/UTfWL9uxWJJ6tZRtGpC0osEjo15X+Tw94102Knr04ojzD\n          +2/FsVlz6QiL1Ld6cW4iOg8KKjegzgtuyt5ObVLjJRSvPncECTPU+IIMSvs9zX4Ve0ttmlZcRdmh\n          RDmxDRaBdd50AKUx454jB+XOJkjxm7R6ckWQh65W4nwVF0WkVDaa73W0GiEK5yRDwkVjldSmuh63\n          ctdwoYyw2fB2QE5FJOvyBmozq9l9GGcKJOYZGhmTaEAiUjLknbZIGRQNokzH6zHgkYplTcir9mQa\n          bnPL1MJO46rh/lZwFmh/0+5+pzkYpukbt1SpcBPMcDWrV86CYSZGdrIQNIT4XqV9qAVefIN0c0Er\n          kUSSVhPY2uVtb7IUc0DADbE7KJuNgA0Ir4JGjMVz01cGUWabjkKC1TyXygdCmkj6y64eEhF8osA3\n          n3vW3cMHurmbyyNizcOi36D4N1EqQFkK3x49nortP2remkSjQh3DlNgQ5bq0+XAolJvRjmGKvMHI\n          KbZpBuraspuLieTFg92Mr2+kWHh0Q59/NK1DQxRPmeWAvtR4eu0S5inQtLjBvwTPd11rRwLV2Ssi\n          8uYl7ZoF1zLgaehWnsrvc4mU6/D9SR+YBIxvCI25acJDYD5OYKZH5TK1CSCNWTkcG2XvM+Kft27o\n          7tqwRzH4VsfQQpdGeHmVOb8x6aYf366nM7DM1ek/nbaBp3wF8/wpszap0jdrAV2K7A26QiNLNCVG\n          o8+022kZBC7edjOHbSYoTYWBsXSvyUa8Hft1q/yZPmhtFUV+NttwjnBHH0/noMxXs2oX6mjgqVAh\n          hG4nZLH9a2ZKGuE1N3PJQRRfgwHD+qZYknhh1al9jYrY6QdxPuyGYQFsWHii8Tb2WaERNR1osFom\n          akJf1j8oGP00RI+b4HTjVn1eBGpkWKtAPjXlBHcfeoBxvkG5QxbBe1eVW4oQja1o+3SXT0aPbtX6\n          ATRYEb1TDHedNpsFbWj+87eiCAUfZzNgwdrMEQsx6G1M4cUg5+Pg/2Gp1Wo8vxQBgxWyrnVwcLdO\n          EXfmae4Zu7RivAXyVDWRYNGj+MnZR3rtO5nfe5nzBiNADMO+ZVRYzQrn6qFirmJPYRn/2JgEVlG9\n          WngOYjc9PNee/wL+fTwbt4Nh0f210AvK1liku89ZrZ8TIv0dAHATg3tR4sa2nMw0UqV0DQ/+QCgi\n          vpmujFmI/ZT2Yd7Rjf5dko0FUBVXSNNkGXORrpA15EviLvqm/olh93qBgBJMYRgLnGEL1ukjjPOh\n          jEti26+zCZ7scvt3RA+i0I6grdgWQAp6j5EFGoaN1R7zpy9HBDdzScfPqemcALSmIXlx11qmSnnT\n          io87cfjRHy7GlwJ30YPVrW0NaT/L8Ng7zieTzzoMCY2qzjCBryid6NO7jbdqETvsB+5XI8DZqujk\n          +aHXoz9W8TaMO8oLxm9h6eoYZ1Yww8RFuTM2REZNyUja902KlfIvcdOKb4J1rq71fRGxfMUocIs6\n          4GeQss0+KR+3TQPURQ2Xu3eU+HVNXWVaFfWMfTqDNvO4UKOCp+BCMnEqaqSWZvL3fRADVUsmwk9X\n          nX9+arsMe3fXfM0+KZvZ5XmCteyPMgRPRxFVX1GniwwsVjevKPRuW9PYTXuZ1URY0eqkzMitqu69\n          cEM2JZeo4hQUe0d/3ol7Udwwx21W+UcpJUsOXD33dE3l7Cgt96j7UqOnThwvbcm9j0iF0uPWdI16\n          U3r+9aon9ArMwI1NLqtViCb6ErVReq5HnA5XRAVUwdRBm+vKut7gYuqC8Ep5U6nqWAaltctH8NBr\n          yLaRLVN+/mzZBAYiurdWu5/wC0QF31BIAu62eNzKbWlfGMfrAPLGVQTiu+xCr0hdahR7lZQop29W\n          Jx3yyLIhT6/Fiuooe9rIFoOR1U/uwArEuk2TTttzDDUeQvPUEKgF2INtqxi/rZLc7Aq3uGnH1yuY\n          h//Makt3sipW5FZZzzmoOator8kDfLnkPnCYldx86QJ8YMyGLp3xSjcml2bDi2Ow0goyEkrlEyDk\n          1XZHOWC/7Itx3+nSzWW+xkt/ZyGkm/3nlYL+UuY4wuwSLpu7bQE2Q+dMrwKoXtW1uxprxaFt5j6K\n          DkpytDAiSnEWHVl6445hRTNdhIMMKaLj1wX0tT59iX4cT2PtEtO7Ts+dzfusLqMW9ioOFT0F3s8V\n          13S5MlukIucIwPGp0xiTUT8pcQF5EhPOin+/hpXoFe9IeVa3Mqs2+uzs8mcjj+V86vizNHWCwSLO\n          gHvxz4/Plmzi6Oiz4mXRw9dyAEJbMprFwQ3v7as0AO2l288AVm/whKsDdeTMvhx5DKD7HSnD/pQ6\n          oWsLvd9Jl899qrQlriiDWkZO7cNQ+B9MmuN4JXdAgttlsgEduQkzHU8QNpQDdLUw+EJBskVhqrhO\n          r6GeEdfALW9+4A8/0OW+k4l9UombSHmmq5JqkVipSzBPAi+AA2Jgq32HQnCFEOFQjTWI1MG6Zb1m\n          lqeNrzDZnPFT2/QjYzufF5QXvrUvpseFNzhROXR/M52pPtOsuc0K3e2Tn8arKBWfNxvNpqvY1TZs\n          Lf2F3GS8HBxO7HTUMjTxvyhurz/71/Pf//P8lb++/vDHf/3xP37/t7/8+MMvP37/zz/+/ttvf/rz\n          v//4+VN+/OnPv/3+3/G//e0z/N1f+sMv/6KjcVodRfPFE1ewOvqwXaeHXDpQTFJWxr9+32i+OoQ4\n          4N08Ew7C1EQGF+J06Safs/3URKU2VJMXCeykrV49ZqOGlYngEV9jWUsD1W7a0D2KTSMYYJerOnRx\n          DPOy8XaDrbltIcQQVL0j4uqJOvXTAwP6slk4Uw+dgxaslA39Gt9Um6wKzLBZRbQ5+Ob/CfS6WyeA\n          HK2JJA4OiC9e4vcPrY6hxHSHyzMvSE4jhMBkwyog1HGlizdqoFVswAYhw7GNCEMYkom5uWEFIW1u\n          ZYP3jhCR9SIZHZ9t4HSor3pG8dIxyQoGB9069IL4urk/A9Mw1beCMq1t5pDPScnIz31tpwZlJuiO\n          ez2CUFIlxOXP7keFK3Qy9RjmjvExzIthpT2yrgwnh9emjvxz5aWjv2VzS4TVc1YuFTOlnC9yJknL\n          p3YAtcqsRKZFyvC62QmYANmxHzMdCwRGPPaQRJQgNmC1mrJmlJvdrNbqoaZKm6uh68Hv9Hf04LPY\n          RNLWtmVRUKpqCQSLbWqfUQkAoPElIKqYb/9+HWkpW5RQYrifZYFontXrm35SkSps0s0qoUbpakci\n          ArxZZGYYgtmtl6M0qT5jT++P6gVOSzZE6Wh2m/1rZfhv1z0CDoLP3Ua9W9UvyH5Z/e7jl4/38eUj\n          0EiVbKjW6HqLMQZzlFGusoa5jrSG2KaZiuFG33cb9SkKdF1otH5ksFXpNOK1gkxL9MZAiEWkM0oo\n          B3gAq9ZrMmEolIvhUFwARU1GBtgqr17IF4ZxoQmt2RDQYxNUqkF6umJcI6xvk7NjndXN0LnNd7U0\n          /hBEsI1ScH2zpgVLkawgq2j0IyIqkr+MaPOUZg9gBE0SnVegzaMjgIic715kDzQjQqUpG69o8Ea3\n          ITX2oM2YczuZ4DJwl5HdBqp1tas5hE+VlwbfE2HV+ChMqM3pfqIBnN09mkGuqu4DBXrHZrwW8+ch\n          al5rpVbDUTzCvBqtJ9pyW5PdWO/n9WlIp8Nb8jGjshVkpLVhVvW3FPJ4oygnHjcARXewTHSwZc2H\n          aKazhtb9EkD0t13xOKrqttKEfVgMxRAftlvJQgWAHr/crijAp3Kco5LbBgCf610Z6GGZsZe2Mip+\n          eVVpCav5zlPdEI2sQl15WHAr8NxNWgjwmdobIfdcbeIU2RpEmT0UGkFzK40PZjJjCze3ehHocneh\n          eRbTPtKdbt3AHHHIdO0YjQouAWxRNrERBnGRBnX4cGDql7UvVYePuzF8MU+KAk8p63mfKx7sx9bh\n          NTWMF2aSj7XYpCQfRbOLSVYcLoWI9059IJpujNZsTBKvCyi2ufPyZN5PC3IzNirfCIcoLJMY4Ay+\n          W3sAekCHjdHGYKemo+C6lmkZ4y2Um+tqoAtrvD7a2qTLGcz4smL0KRhLnQau2aVf5EJ6qvJT61nY\n          GGKbDYTNyCG6FdPWiaNuEagW8q5+gYIEZjeR5w5MU13KzgmYgvctR/RHawkgisUEN6MTwTjLth3R\n          VzcbEGuN8oxBUF/VifwG4aJbkXhfEVsNNkDuVwEJRmc2IIpKfmufPSnmV/3HyfWRpipOnIvqpCzn\n          eMDi3foCAX3pqNSalpMtIiyZjDR6Fr73wDCgmjraAuSnoxmWi1GeaycALVpdwxOKSwon7bi8NIMH\n          rllMYgKJQ0WtZLTLTcqnHDM1Jyy3yjJBf2yLplnJcLXHydRTmTFGXobb4xNYbgIMebF0j3dYlENF\n          xi2G5wSHPqttUlF1d6OebHa1Z7ZnQDSOgAvsotajaCDEOLZG5iMm6Hqrp+336dN69514tWMt+Zp+\n          TCB+SpvgEDoYbx1XDtu5EN/c4iZK/1FNaeToJJt635nIur0V+5GlwlZDxg9fDBMfL6l5MWqPU4cs\n          mpr6HOa0Yhvg9ESpWYzYmfo2F8rhKBfklHapLpGThrGFjoKj7W5OPlfO6zp4X/X7IBjZuavHk237\n          GA4jlWw82L5nMssNAEDZcGTQqExsPb5vMqfmMYCimN99h76o1L/NelHrL1QxTIG4ouykTTeQ3Z1t\n          7cpHtfxHWQq6U6GKhPqb5x+2DlJCgDlzBfcCRNe3bf3iC+Q7g19/SiBNb3AmCvtOKIvqLBk1BI2F\n          4rZeBZGETy/tBcGvbq4Lcw2YrfbPSEI6LXEcnQwT82CrLM0rCJGpAsURQRSSB4widSMwlrhN5qUX\n          Beoy3ZSaZ3PDNbRAyLAipxCVmI16IuSaMVqcl50NDRcRtBp05oiqqo11BLWI7Q6JxvZqqQwX3FZz\n          M9AC5cGwQhWwYcc4f1k7UvwzPJMC3x7V9EPjcNmS5hgy5GF5m51Hcvmi231EpyVemL6bBlmwewM/\n          7RxAbUWy1XhWu6VpOrLZKOC1w/U2/bcz83tvSvEFGVvHkKDbkuv8bAtzLBu3L8pGFMOWSeOX7+yu\n          e5n51DAZVwBQNkhGxTVyrPU6USnYKiK+VvWpdxy5ohAsmjoUkIydOGDnSVNw5hhS1UX3YJIFGTvl\n          7Gyc1ZtqExxSvAm70Nc5pPOAVpTBHk8bEJgO146xkDlt37o9vBBM2K+ffNk/dfBP5G1M86Wvrwxu\n          NQlvzGE1/yBYW21iF38x64gWg8VmKjwRnZSRx4ofByZDN/OprP7eR415iw5DfAOTy4rDZgqrnRmO\n          UR2BkhffBB6cm+mhmKhUBL2WzKQo7vpwb9qzI+3LoEUDhpECMkayxXr8rq3Y6sJhNQbpwlJQB3N1\n          mokYe/JZtHZAgnSl6SIcYyenPgzsdjTrRQU2tCyio+5q7zYg4631KWmeqmwAtDMXYpwZsm6N19yy\n          czynJPmNYIqsIpVRsDfbTzOaNx+oE5MMeY1bZ9MrFck5qdMuE5GssqrX1gDB8KQSJPV4ubv/BczJ\n          rLaJbQO4lxMJr8itPaJBcpGhPVnQKXJJA8qzRZh1ru+FJLT+yk6m1jq6SmeOnoxaEbcs7q8JNXV2\n          23J6jkipBpQCI1sDyoLssBXDHId/7eUoyDhANlNxJH07OremfkUDpvOA+EAFBI5UJelCPIq+P0Ky\n          Y57in0/fGRZ3d4DrthzgAXBMpTWpSroCT+KrslzR9VjEOR3gZiSAtq7Rz/izfAfsxCmtOlJuAJcV\n          M3bNZ9ACt8W0DO1qqc5NM0VG3Kz0Qtm/vZbQv94AUa8V7jYqiGf9FxQxTrRObXaLZsfVFyJrqdZD\n          JpFbc4cz6tI6cbI/UwxNlN7Z9DxLnai9TIOdd52gtMp8WF8ncMM2dWrK9MLRUbehU1QSIK5t+bYm\n          fgvTduDJbNJPt9SUBY2YI7niPSLM/M4+uBSTj3BDtFtKHDhIH2XsAH+IG2kCcQeBo1GmY6Ve1Y6H\n          On357oJ9iNv37eWyDQXKv2vUnSGh/eCDqeu+VstN/SLAduqsKDJ0hITl8DC0n4pN0Za+logT8x1A\n          +MLGQKoSRDEY46nLlzYYsbRvbIBBkZmGS9xgvK71EKNEZzCAdNxibob2RvpnIbO6+WKX40PrNDFG\n          3bbZnPFYm8YrirWpkkdRJybXoOcZOJblNgrFcXZV1ffpeDJVxcHmuZf5sB1dRR/G3nIA/iCQDmUL\n          HGWhVVsdnoiW/2NOdpNW2ERhXt1qsEfcWY7gXGB/1OcAqLgWTFhpThNROQx1BbTF7ZrOyIhQBMvV\n          /AgmtZzSiktVUbBzvrM9Lq9uXrwHfBUUUYVTQrPyHiFn584f4xOb5kZ1nFyqEO/5avIPlDjrG81t\n          ZnJsACSGAzodyGc/bS6nClG4IzKfbf46X8s2CFiWKygSrqBJo2ASV5qpYA50i40MCsbDgbyI5lsz\n          DNRwdBvCtaNmY+zOZn4KCL5p31UWUkDZhSni2lYTEGAoZ/eD9ezFwUviyWt3nparwOsTeAnRj6bW\n          TMjzL8MfTdRjpXMoZ+9nGFBAPc3hzXHks7lCnMLMiDaI4y1NNde8GrkTMT21NkIx39h0vQDorp+y\n          6k+/oamzG8Sy5/AwF2lNAleFOKf1yiT9aTxeh+joakpoeOkGqM9pDIZEOtj6+48obyQghf3RwXpi\n          dLDFE88G1VTWHgDSu1HOmFQ5oj3u+H6XLfnJuBwXPKpiY57ZJnpPaqN4j570MUnTaEL0OukkAV9Z\n          U4C6l6gAXav5bQCR800Yoj7TJa5x5XFSc6QKEyP7AhVdWTmb+NsdikFqa8YnY0Tm+iNnIKEikmzC\n          RjOHD+bfZlFyG3/HLzOH9XwGhBexCTawJq2xuvviOX7uoVZGrd6382bBELqLVFENHyTZjRQOeCd3\n          FQgYa5t1Qh4HeXCTbXMKBOQ9bcFwgjdBWNbKfZuQ1a0cZHUSWUxXuiTA4XyDy1dAlcflv+E5DjMX\n          dBrDs2vucctN4gyTmGI6UtfBDJ4SrmCOWsUUZGDklSiU7cl07PEM35/dsvJIOUdmUnGSMxU04y36\n          6++wXiI1MtrVdmVi72a00n5mbfoAIP4YLvF+aSPuMQPWYblORr/En8yBjr4OuycYNHW9f2holnCP\n          xpXm292bwS2jojYPEOY9a5toVe3ZXUdvQ6h8Qkk115ro4qw8i+9eivK54wBgNqSYmGg3ndKJKuMy\n          6Pn5rFnLf2QXpo18nfT3EnCPdsngKBk3SXfOxr4uy3LltHzqRMImAktUHUjAqKzKaaoYSrt9LEgI\n          H7Ey+dM/hJSgizTk4yL6qyAFQdp0oDabCCuoO4a7tjVMF3Le2W+WrAzn0S8MhEtOZGzZzZQu/i3o\n          a0ds8MFMR/KKnp+USLJOiGg4TB/7DNqcwNaRMB5OgI1OQzXwzpyoKEYmkvrS4B+FeoSebUoUyN1N\n          l8GyefylxjWE8XPWonowzwUWEds0SV5LFhu9r5JN2O9GdjouKZonaXRattt5GpVmrd4+Fi4m8tHY\n          tDTTCUCFobowQ7nI3UUsaJq8zuUynBPwkGScy+Nj4H5om6djcLOIXbmZ1zntvdlbNkfQg/WPmKj9\n          /elYTWwXHcNkFlBkNVNybJEVrLrtS/UCo4qt7/SwV3kM6VQjyTWa8ifLJng4q2STSckYBKdq7rSw\n          XOVuYNg1TZk4OmbrMDohS1nzCGkafr0AIvSYEw/QLVg2ml/pI0HzCdAAWxR/XfMZX0l06IBIbNo5\n          jiaWYRZb1CVucBzf2JyAEX+dZhi14Pgq3B0LA81GV1Qeuktx6ZN7WZSy1RHvAiFI58Itb2XysFhC\n          B9vGsG+1u20ToJ0tk+0+IwdTXITLmwSnl/AmqtNNg1IxkXtY7e6wHPkBP2nrMSJIXgzieumzW3iY\n          sF+thcb0zKbpN3DyGXaqcl0Fu2pv8YrjBx4/TeUSV5qkXNHbULMCWDcUZwTtvhRKGhXcab/kZ6JK\n          Nss3FvxYA03VFcYebrrQVz6EJpPUoarrSvvY9cwK7WFFzWtC2KdvMFo8qBODw0XN3BXke068anS1\n          M262FcU+pbQFmNUNVO3zlhcSHb8Ce7FkdU0c0SNF8Jy+QHNpkejcMEYwiBKyodkwUnt0HTQ6Iyc9\n          Rl3VVsin70gmrZza3klxGsgJmpVIPNp2c5PCPqu5R+vuagPRDrVSFTjiYNWabILKX9yq7xJJAmaT\n          VpFwfwRnhlD/NOMTCEmm1uTY+JeS1UzNtMdbJLqssOF25uiyGZwZQQzZY0+UFLSMuy7cB3IlSilB\n          3avYwBxHWzwsJamelbO82IdeYBP7aJSTmkNEIEhNWBaYsi0VXu9Hzd2aHvv3d4T2018B1lJlqMWs\n          4VvrETyc966u1KvM7es26Jk/rGGeutELxMO283qEz627KCnrsGWvw3m2ZjCO5lYVGqo1KQvP+lH1\n          Ee4E/fzYmZtTAuLSpoM6Ik2karSkfnHS2s22I3zXvswechSykbE9hZn6lMsRHbYLZ8ifPk818oa0\n          ovR7ycfRRmB4is04a0qViAS/tikpQbufHuCt7TyhJQ7L6Ko8gmOpPWpkyPRjZVDYzcgPHWzz8NlH\n          nBZ73SZl9FoVnLZNCaoXEkj8/qE6ByhPtD0NjnI0/RUdVbdRyA6JtLv0CKu8bDMC/NHKt+LwhH9V\n          5kdy3kuoBZCYqnpdNK4iuq9qEpIYfDovrPfa67KyEMNEw1LgXdObYdwqeo+ufp4TKNmmiH6lPz3Q\n          OxBQVl0T4+rF06YW9UVi9Whas9Z7fzmBgAdkZkUNixa94Bgym3w9TiAz+U7jmNe61v1opkANnDU+\n          Wf1W6N8EPw0HgJWmr/dPQzRMgzrKLZU6nPTqtquEk62zEiTpt8aICDILhw1NKGgHKtMe8rfmyfu+\n          PVLC8TueH3qsEyWxAjF9YoRgksuDbBASCgqPdtr8YEYGXuhiszhgt2qGvxh8mXed6lAcvOUYNrKz\n          Zij988+Nm8J6WZepvHs5sn06XBw1m+VEPx2HC7QwIDRd38l20EU8oMZrVbOPEMT8KG2XTpZS8nHc\n          4pWSwXJZNimVzKSMHrVNernSbBrNwnGZeR9ZIimKl1ASH1gZ9For3cnOT7HFDMS+W4vso03ywWub\n          Rx7bzbKN3TmRCFEdCzYS1TjQ94kTMC5MFLSQIoCbtrGR4l7nA71fFfAaDP1sQtlR/9BRHsLme5j6\n          f3/3Ev5qlBYV38imJrtw6lGZ7uQmbcw7ZzUlkAh62UFVGXMm04tH1somO5uFlSp0YN/QjMkFRmab\n          BBRL/Spnox5UrM1ajkyMcywAVS/VPUA2xDxpnDQDvR96lPlXmP0EB54OyXUJc1GnQqTpcYA0Rl0F\n          PKPi9otmUiW4MJ6uTuxsxT3N0ca3mcSdmXojmcDjRW3MBnm3jDTauPDG0vGt1ngEJGmb6xgG1dHm\n          ueTdMuGAaCengZcuzLGDtpvdZhoLacLvDJ49vLwMp8bWFdRBUJipOtKMWdvJq+RbXhDFzYerrahV\n          pFgk6K6tvjENwyjdWJYT4Lvbbu9qRRGQ6PgIpiW+NmJBtobDC9r19nFb1+YrWk81c2hM9jRRozta\n          kivoINBugJ2OeLr+JtGv+VJbATXkZh7nZwCDmbWtkmtqKrc1GMwZDyHugVbm0WFudV1zZbJX9cCy\n          rhvRL2q4lRTbA6/HpIgBFlYFGlhd+7h7ovSfvYBraaRtENXCQr85tsXUAr48XrgopKl/1XZmzzYa\n          V2Rd8aKHqQm5sFyTuIUnclnOuMMOzbUdDmblo8rri7KJCEk3p7blG/GoWSMmz/IN1SREq5ACsuFE\n          5JS2L56yeRlg+6oLutpU3hT4lGTM7ytDjWi4DWW2XH81ghki4MZRW9VREZGSAeibiyINjY399lGP\n          M4oBc4RLB74uehNOBsS2Z1Zbkx9NadtbMj0vxuiv8WC7ym0CdDPz9zwhoJj89vkBrvZ7lQS4VlyH\n          UT/aR+rzM7lk5+RMkWaN5oQTqaED9on+4Xnjszr7E1FCM2wGGTI+4XFfMic1z2LDqKgN+1B9kGip\n          V/k0505fKraTQbsvDUEEmEUIuttZU1VjkJS+oZf+wKEielv/6435aWuPhZTMMCjEjIN4xabH7VrW\n          UJ3STDcoEM1zNQRjOgt8k9jHacCAPBjo6Up6Qbe1ZYPhwZ5tZI8G3EJkRIjhW33AYIqPqZFsi7kO\n          PtJ6JuXxUKbXR8pZQVpIp9rjSNcaoA2PqH4BX9dsC90eVZBbtKF5mTWWoH2TdGpXkLwvvlhozWVe\n          IsnE/VaTzlkOQ9ES+EIcTA4hNG4VvgFwYZRxnDeNc5sP4HM68AvDH+1yjxmL7DuOWbA9q7gaNsaJ\n          gNGHw8yjlcIRwHwGXfAjnxWneSX6Ku5VdEJ7/vvTvf4ZGY2af/9VkTjwGQw73qq+l6ssPq878pcV\n          qMAqqoOR4xrVohh+FIDaVlno20D2uvPKRy1Z57w33jvvaho+6cAK3AxhnGdgc8MMx2PpNixa8GzT\n          jnhXUVlpY31nsuWjeFyUU9Ix1jCoGnAcfA+UhxtvbFvNVEWx/ylu5vuG5emBJ1pUWtPPuPr7cp2i\n          rTEqXJyPlRXm047NnsvFIqdt5rKQfWTWePhWZl+OQv2BiBrlCYC/w5du0/1Ro+CwUSPXYas2a1HD\n          pLsMXAb3sy16Ngxji7fcyXg2dPwK9T7qUNlsD3CDybqC36jO21lefFhT8Jwadm5eNPmYHrrofGcn\n          qpG35qVyTQxYt6F20J5cXR2cTsE5DPweL6kmd+eb2WkNnUrW2GZrg/32pXScbGWX3Hgw7TArbLq0\n          ETOw/M+HMi8xxD6rbjR7Xbub6wLv36rzQ60xJ1cES+yxVi1BeShxfGWsEfkYCayuEirxqlWW+eiz\n          67yqwqIxnjHKIsm9RHh9cdJtBAB23/5yW8dIWZftdPtWwKyRceTVyx7ZfyiK83qMI81HmJcH1k7J\n          bOvQeGBVk7oPtH+6tGP1O74xZwWxipSSPN0axU42fZII2abfX6ikbcPHSriZlFPkw2bgBMaZu7uq\n          3m1zGSGz7eQmkXM1I2+xudUaKh7tTk0h0gOJJF+WD0Cr/YPGypdo6niEoHEUABhlfO5q7rjydtJP\n          PQx7HatnMA/JdjsXgj7zxUhc7pSKZZDEnfhWkc6VFcjJmsnuPdvEbXkTSpaSyE/gm6ZGxkAzeypi\n          TmgYoWZDlIzQqkVDvDvj0F2cfxtQSv1irdmYMhENJXTNEyPNVkuL069ccFIH8WnITmzWFeS15pEd\n          sG4wvus0uAS8BIVx2L7sQWyMobtztY94Nmig/HVuWxxxA944w/DSdHzxgIk3XY7rqDxTFFaXTdGi\n          xcVZ4jukxHZ6d3nUEQPcQjwdrGVf0+NTpKlLo9/mNJ1zFomlfsJ1vnA3lIp2XtDicT/6m/nYkSDv\n          WpZEzMs+1Sh1u8WXCgm8qj9uwgddyQc8X8GGNOfEVVtb4llSDUIa3Zy5XrW42dtGAu0Y8ekkMEqC\n          k2V0+31IhLIZAd5rbE9wPLpDSchD724IRPVIOlOVHiWYVmCvU/8NONUF1/FSdo/u2TnLAsh/cGoD\n          bqVhKCGMOITuCnmAGaS4KYzRuyEQDgnDoVfxqarpQRCNqhKPMSiMPGExWi3NnlX5Gjoo53Bup/fc\n          IjTksThJ6xNU/5UOgBJNa24u8jb5OCJ237LCRLGNB7Jc0XsqfiweeTLxh+zCrcfktVtIX/kI1Nhr\n          HGO5D/vdcumm6Ija2TAbrDozJuTSDUR1pm7ldzRqHJjtRpUDxWSFdL1stBRzeRO9Nhbns7rD9N5k\n          DldLqh91mV88AbXHOVIOJWuYoorNVzjz0TNtJqQDR9i2SBF2dHvpcstP7mip2LLkiHYXx4m3scz/\n          XMVvX7v2VoRUUKHrKqMdL81hVMeC0EmyL4p/jPkdspE1P/R5ZBW069mj+Pa4HLfq6ssasr3Z+42a\n          nYIZiUO1JfB5ZlBuUTousgFhALI2F1VFWNHa73UxfUSrpStSvRxxh6ZUBwRgzTaTAR9QYQWtAB3W\n          ved1219IttMNJKJkNERXYlJfus3rKLvlA9zAFdEgolkkhWSkEwN6n3VbzusTw+kMZmQs9/qL0e6P\n          +llZJ0OkcmveqXjfa6UX/xYjNxPbIwroG2lR/MU7tK3vzQctn5eddQZqt+AZe49m1rpfJGT3LH5A\n          HH0stUZH+EbFnRi/aBS6mxqcH5q3zh9tafvT7LubPAlh0FgJ51T08QmY+Sr5cStRvg+mJLaERAN+\n          f4MqwcVsS8eF5QChqgmpTNsCHyK5lo/3PVNEpjYd2tywHrCpaD6YShFbuppIDVw+3QvWwR+sxpeb\n          uTbrV8sptJ3JV2fL5oOXa7RtIvlzNfu4ARxZ0xZfyC3AiH1bb5tglr3/qovBZj3G0oY2j9i5p8nC\n          802rPqir7SvAE5/nqabJq9MAoLKc1HLc7XSuC7bA9PzuLpW8GkyodSanRmg/96J79KGcedrY1L9x\n          XzICiFNBzHN2BnuKvjEOFDjw1nK2th3SZLImDokF+wLRU3SzzgH+UwwoehTa1EC2F+DSQ7mQkDEV\n          q9uRn1DCuNlrPSMGMMDNWUhR4Uz3/RrLy9m42Uvj6LFONAPjfoB70tuOyLlLJ/ZAw1zLrtO0a90P\n          uMLwNPhXaxMaiRnxVfUUwSjFdJZtXf6CXm6q52+t6Pi6KFJZxyrbhPNXoT1kM4xl2+tc5VW6tV/R\n          /ynLFkOPOfLrz/71/Pf/PH/lr68//PFff/yP3//tLz/+8MuP3//zj7//9tuf/vzvP37+lB9/+vNv\n          v/93/G9/e7Z/95f+8Mu/yELqYvUU8SESnErHgiVsNnEHrKU2ldS+yUQFWY73bNco/mrLl964uPxh\n          jXBuUx5kHybAYrkznG4z50IDzaCaeAZdfF0ibBRzgGI2fJHywezR9DtWlASuqjtrV4NwpldK320I\n          ePjUAV3JYmuiI71VtXqLQ9ikhYxOLTmKvJO5zYIVZSH7q7ge12S5I5r9PAyOAh7G6DNxP+VdVRhr\n          PuosBx84XZQsm14zAJVkMJtIf3mqsUNh/Ocg6rGHcr1pXi6CkFGl7ab6JeNw+51MAMBQySiTOJBt\n          gzsMToulYb7w10c1n0Ew5HZdytMqmcN0XtXUL3PthriP0sMmiigmJV3054VovN4fBqLWFsO6HMUI\n          UAwOl9me02Y0C+WIkLpX6MYxY3lXubE9zpdes/qOjBtnqTMSajbqysgoHyrGhs7QMJPxGFvOrlYD\n          pMc8f6NYVqlQAPPZZFDjKwDlt7lH1KzK+COOqUZ/HFbki6cw5uLbuyQL8y3Xgod2akB+pK7HhTdB\n          5JetLgoZw4hCpyLKtmmt6zAUhFGDBLSBHhiVGqIIyEAbOiVC1Rn7aO2k0HPP9qcdWo8hy6Is8tH2\n          jo5cFy8Dj5RhTVNlA6oLBvD8WUmaKARYOrleR6xPol6WDttO97nhZbSkbMpOXanoq4jlFedBVb5a\n          BvtB5t6M2iLA1qmzCIQUmlFMolIdxcRTotwtihqNiB21XnXjaShUPnwu2ed5GJp33/vg0qrry0GQ\n          Kt/KPEfZRg4AlWZX2BK3yFSAQRBY4IxSeS797UdFXhNMXJ88my5qy4GoJXXEbu/DwBegfKAUp0DW\n          bBkqA9QzLBDi+n0J8q5zVE2MJaK7ed81IMO2NfMM+ywl+lE21NgUKXLZhK+ia+6krOicqX/0CEQQ\n          MXbgRH3NtjtkiGQYHbyj3WmZisjUfuhNjDEBDFQFG0EOjak+X41IOh3AX4ehW9BBXLsWU1ltroxU\n          csqmzBjlhCMYQJfkYT8WBGWvLltVt+rEvlK6P6xtYoEwaaF6G8sHypx5UGGsnZY7u7aUtFhiSKFi\n          ewd0MAzUuHs3ia6O4IH1olFnmbgzbauSACHCuoAPykrJFp+M75r3zdHuqEg4Vl9blg3MlGZxYft6\n          JEKt3Yq7YbZ2JBJDxjKh2EUjacSRbsIEDGmK2TmcYnfLRCkSAUNMQ30MV8LIA9ELHRY3cAFLtwKR\n          oafi7K+huCCqpxsUBg9qjHaMCJqrNWEaVbwvqsViC8opc7noGJtUBSZGTxNts/R7DNlMCSSjVKO6\n          DFEjzqUGDx1daJ1gbsZWRbuS/i7h/yrgAWBYt43Fxvu/j8MbecS1srIC2QpScEZMKpHxR7P+A8xQ\n          sfgD/ESRttvkYTok/GyGs8cXT04emsXZxPHhkRsKEEiyOVXntHmhtpVdTW0VDqu42fTgdAgq11Jm\n          3iZhN8kAinZjm7L172IWnq1oj9uE27eVhuCP1OinHN6IHse6XVCpnAHM9BU4GaQr23nlocRo+vRu\n          Do7jrGWn2W2g36RjlcXucZkK3+wmo4/KdzO5vVXUuj6iVJT7WdMEtHLTNhhUQsYhjGKxXPhIbsOG\n          ac4w4Y2DXleYO01EUZ2VVeq6jFxdOL17WTmYJzlunqtnKLMeGRHNBd29vLM6ns3LdLQstk/JVPL4\n          RjW76mh/F3x+qVZhg6bmmwzUuk3Uoq53TR6Wt9nkQSN2reS9ITewuANnhCRbk/bpZJN8epNlxjJj\n          GgiRTREajs20SKPBVSMLXNrV7TKxUiq6QrZI/9JljIZeLzbzVrQJTQmT66oaW9GHzG6k2dMgu4Lb\n          eQrZoAnx1odGAdSpuylUkG+Ls7/m9uFmRUr5sqdgnq2ztQ3MWxJJ7yYtxPWqJuN0uta5rUXn35te\n          4ckaMifpmFib7nh/R62+tO7mNHTVmMn9Sfg+3UQ30LbsRqeunC39rhCBTTsHG9S+m58MSjiTp14o\n          Seh8njqgWdigArINAcqA6pmRzjhkDp3OuqIbhb27B+STt4tO0iOOIoctjyB65OT63mcuZ1COOWa6\n          SOLOotJKbIGzGXEfRfp440qdBqKjGsLYHmfT0qbujwBhHku0Y+Y1yiw4azuXOV++j6BH6m7sU5PS\n          DfOZRmvpxjC960MAZbYtcgHW7klDAfvdZSaax5XR9iSNyYZSlxFkZUSpMSrilpHkIo6segnpDFiV\n          jUytpyn0wHlt6Y1qtjF8k7YtLBrfoZYvxutIRpmFUDa2gbQJbubIbGu9F9Yd3rVzWwaYEuOZxUUY\n          phw5l2xRH+XJKBaazTp2N9WN+9y7nF2RejbQvKuASzm1snmARoDbSvMD+lK2mgVXVQXCp2BNVTU8\n          UzW7bu3s0bOj97Oh/yqjNR1z1Mq9nAYnr05xJwbYDBqfz6ErNXCavRvdpVATF5f8Rn1YB3b83G5L\n          uYOpN7++KP+3oVVBrhsCkqnIitpyuxoX863qH9i8zfPZF6qaCVND3b9t9lLNd4VDnRjhxZgveqdJ\n          d0Y/HURzD3RUV3R8IbPhR1hqDrOliPq12uII8mTSkfl1dlJPLtQHyp512HQeto6tFthUKuzGv9Ez\n          ZQHZ21RFNK6ACbSS4VAmt03ImTapFvzxK2meTt0rYtCZmkMQslTNmQclUqwOSiK/NvdBycfLUjpD\n          mOylWryjpKzqCQgqb6iIeN4AkW24vLqPUDoCrcnEMnD2MP9YzI2TYrIO7kWH+WeE5s81KzX+YNvV\n          wAuPWikJX2p+qw7dL2AHZZ6lzHAUSHIWNCWbMxleY6aO0yfjAeuj4wmqjQslg5xhcNVJeqXOZcki\n          C4r0dFZhWQwLiltRtDYU/hGpZrglGFL31toWZGWKtT7x6WUi19kbt+aXRzXdwQm3nHRBi2hmc8kk\n          kv2UmTSKbElT5Rez004pW41vEvlbM1CFvy1dIhCorZqd+WRlJafUszHUq9dBhaRkQ4yIidktjOJE\n          5fop+ry+Fhqy+qcgUJxxYG/w2Q1FtNH9Q9wTfJRM14FVpKsrUXMo57NxeaVPja+LxbxcStazPasx\n          eASlposwhgXEJa0DqQJka8jKdmRd23KElI81WO+ZVHBENa1NIeUvTYvtLkaK8/W0QXfU4HO4r9Lx\n          VbROfYABMkOZU8h2O9to+CddmZX4P6WkwzW01Gw7pJOt2Ax51Q4ccZpcX2N+oQHDlmvPehCbOp14\n          HmiTnkuKTpVjZQFg/ehGoMw6epAEOrHOxzZ0GG6ANsBJZjvaSXWMAC43kxzsCNcRB3r7MF1+dvHY\n          spsCP6miuVJwZDAnDNB2INulzX4kx5yUnwA3pVd3I0NM0uq2W/ucT+A0jOFxpRkmKYpXtQnrxvNZ\n          WT8XTCklWBzgmXntUjRXV92KGF9ci2OqQEoCjDenq4n0ptoMkMdqVwGCiE9OMEGWIZnwJsBeK2fB\n          VRsoJhJE27q6yEhWjaUIglMMmvV0Q09tm6s4RtX2Xtk7mm3GpnY3/aOtVCbya1eoBUYiy2CLrM2m\n          O6T1gceqGcchRmcWSvVQx6xxwUHep0WgV9+PBexRIK3Wp7N61pZwnuGWcQ2Z27rQTX1X3nmtn+KX\n          qVBONCrZOCb0TgbiutROIASmI7VLcoW7wy5QwsEpMfqHV/USehw8VqOd1S4dJpperZk+09y7u7DI\n          sRVVVS3QtNM2SiAcsn7W02RKFG38LpOHnYdNIxEQWnDaOjkZwB5tfjiOvqvVWAgqfgeN67XIo1mT\n          3UgFIGZ1ZkRzFok9vtc6hamM9uOwvlZ363kwppZJmInBqPq8Y2cj2x1EeMULMpEAKGK6zg3InkIG\n          N0ADg4oMTtHSVrcCyrCyCk7/+07gRUfpZTvcPN6E9sr4dQznfpyRVzPqBux/q0qASxiXuwL4MW7q\n          ANiQXDIDZpPOexiF2SL6OjZLx2jGsK5UIMo14iGUvn2bOhB1nzpIWknJqaycuzEUmAUui0iNkZe2\n          YhEjihFdzoYcLIgrCBRXUjNg7tePpiKcZYnu9hXgrW9LE2nRN5hKuM0Cfv2SarJm1CDKulzQ8eyA\n          Hui5aTszULYODQ9hA4tCiI/HaDv5FLdpm6fZDQ2OqMuq27cKt5nemQns/Xn4yNasvGt/vNBfw3Zh\n          nbp72UHq2DzZFgdzaRM8SkfP2/DkEyejT/ifM0GPHqXZAGGOae1MOtWNcQ2uiNt6ZNltYXEqaRWI\n          rutoSdlKNoL4XEtTEbNN0VFAunNqBEWZz9xEJvsejX7tzMA1HEG+VLAJsBablpSDAEzKM+AQmMYo\n          XvPVK3GSrj7Bdjj1+vVZg9knYFFeu4noo9hQdOTEtsCJJRGPIBpmkxakAbQYwdbNNnwoNJldG7F6\n          XQToxzIFmUGYuNCIdzf3UyyT3Xy0PCpdqoMAOtKKJ+6yWTEx9vKR0T16gvAxVxlwHMXJUDYHPUUG\n          OayYbmW0VcY5h7FiEhN0FQAclQR6xTljrKvzIQMUP9EXkFnRLh6El9t5AmBrlrFZ0VxGrxegXTvc\n          PStxgJBPNVOGZaRAv+tCJTF1GzadAbmpujrpAD+tpEvHIdkUlum2VJrvAPN1GMMoe89cv9ECsKmp\n          bglRzozLHOtZEpjXeTkIQM+XZ62mOH6IiZ+Gnw/3fxbtIuIUGs4ps7xa5rOKJ/lwz+Y4LMXsAXc1\n          xcQvdv13SCsaeFZgRRzglRvjgDJC1jQVi6shJyPucPypVpj9NGIOZwLlYgS6MlM13rhl5etK5mmN\n          xzALl3LUHySp+GzgGTlAaFNswQJa6q5NwF50rN75rOalxCjMRGGxs+rbIAuFADFMn5FoVt0eBxil\n          39ooAJKq0KF1Olv3rNSRt1fZpQhe1fvRWpk9GBZzFfW3q4gsLaPiHrxbdh0TYTO/VH+2oesTJb0L\n          IZMpXBf1Nr8sjKRqt/UcEOnl8nDxMrMBwfCy1f3EDYmWsV1QOG0GO6pmXeTVbCuPic6k7XdvezdW\n          pnta+8Em2ZrezOhJNRg2esA607ONwfMK46nqd7IP9cAT6sXU/OA75VUfh4jaFd13ePruAcf0Uh/f\n          YYqpXP7EHVCTTAVBpigXmBTdxs8QIUadNobH7M6NF3s1v/v7dTksKdt5TyxwulmtQ6HUzenBHrhu\n          CmW7iinGubBp/xUPfoVeo9BiS4QM51gN2BDTntkMUc4mwwaiORnKip9o2RgMLK/L2leksJoK10Rc\n          MNOkwvhWlWuo4CL/Gnp9oGtn2hxIwXjA0m7/GatDd3WKCx2tcdchYSoqKoo1tveS6g+k2iQIJ9wv\n          aYhe21+zEQKPImVhwSvHpSYm/Gwbt8Pt1M0IV97GVnfo0uHZK83stnvuER3Shaq3tm36G4LsOZsk\n          RVOo2T0VRiuF+tn6DqDG9p6/ftkQ582oUk/mUWlNegQYlGy35PZr/FNGN9ribMYC3IPpKg6HF7Y/\n          zf1f+PEedeO2kUvJQ+stvCG0JW07mZVFOjvwac1jx13W5s7RO6G/o2qYOvB42eNi4aZIPBG3eKka\n          jWzBEDlkO8nUCFYqjWOCoz4WCFkaz/4qJ4NUfDUYwG0B3A5l1Ib86aqBTzjr7oMRR2zZh40Tt1zz\n          90GoqMUzW7ZhlIW4DPh/6XVWbYcHUItFseITkb8x/Z8DudL+vV5ENtuBZ2WlZ1AEJ53Uwlo17Z2D\n          bbCZTzp/PdqZ7EP3nl19ZuGgYmUzHvXFZoqRVccw9bPN5TW88+rFEHlXmBl6ztjemTfpsfxc5jkz\n          ULa5qGXGgVwfdgfnD0GB65s8Ep6mURb1UbOZ+17GDKt4oyvGJMKOg1chGxqEGAJhNwo6q7k8Fdd8\n          ij7rWw7EYunEJw6Bjkby6S8MfnMG24aChlmmk9J2qvailN4TkeUyw6WwKRTFpU2MKg2klQAPUdgK\n          lqySW07reqZFu6hEdT39WTao61m5aywVGZH7BOdFtD57G6MjDc61VmEN1saw6hAx6PKP5WBeQLXW\n          fMQJp6uosO1t+H3l6sLzYorkdh6zTts28Mdm6XaHtxxpKJPnPzrIio842sDtGwpK5fDMlCN0VSt4\n          MUamlbG96g/ATjNeowq8IXfVNB0Ty5tZyEyVn72Qyn+aaa/tNpAIkTQ/FzMVWwswMHMeAiJOxerA\n          hePNsB/Ao1kfBpFP34YQ85i6YW8bxVejQh+fzf2dzQTapNnwqTcYf4WE7vbnPadtM6So4IYC2zax\n          2UwAT4Gvayj0VpPhU5GyKg7zAo/TbT/GusTW8IrPfYkawkub+TMzESm2MdVdiVpB9ypfaLGdAJvU\n          9zglea0DxyxfAd1oGPmceI3NQPBN8DRNwEimDhClnq3w9GY//x4LpOmWsmRNE1OnTJKJTqG/csUL\n          dlXTNKXg75kgEiCXpYPgWpuRRZl7DbPXjrui/SmzBFWb6CRco9ZsdunFXDSI7ckcpCThPEIEPo48\n          s5ytHWvkJUcIqHrar1+xIqDujm2waLSQDJ9XDgy9uoteZAbjbBeEl1Q04ab3Z6zzZ+MO/NQImb2f\n          gZbKfaxl8zymfNV8wBvzyOFQuHZMgnRISno2P5s4AbpbPjp8+s8bMuiOR4XEUZ1u4SuLunANsl4g\n          yvNtunJRRBaOkC3H2zK4DyjLZZpg+SDO9Tucok3rgEhCmfnZ+5huViPsnNRofJGDx9x2X+oZK+vW\n          Y6CQbjiRu0YlRj/d/bLvm90rTMPf2ZMvyrtI4ksOHa9nGwSsDXLdSmLES5vxEhl2VXdhWu9Ul+uL\n          uDKy7nuqZ25ytC7VcXuD1NATRk+wP6ybXyKPyXuPK4jz1nCXw17TmmO7qTcVWvEKMW7hNP/sc+SN\n          bn3sp7tbVdM86eDoponyhWxBbe5KpWjjF8Mrih5dTZzrLbjUI+xmVUDc7J1ccfFwApXmwcGuOgXh\n          Zm3T6QHHpvEZK2blY5WEaaG5MR0LMUV1I19jerwKyXxGmtQcKu+5simM1nn05nQMBlTNFtURlVgP\n          WpeGmarq5BwAuWlkgaVUAxT6jr2V9MF5VpeJeqb60+ALjJ7F94DZ9bANxvWVxpdaKTl9uK94M9+Z\n          1ANnwrzANjO4JpnYMzQ9I5m0o6nmNAhmOhaWDhxofRJgefWkKkr2zMdWXAS19WC95LjcUY9ok7xc\n          TpcGxjN7tmPI3m6YMlC8BG0/J8G6O1oDYWoXPYQEV83kmcbaBURMiOjkY/5jJXk5BKDkjgOU+kZ7\n          j7AxTU+CfVhzFbS+mkX9o11p3NhHpVO/xBFeNCuEygjavOissH+BIZfLdsONlQEVYv9LUR/51MZa\n          mV8Yy3fwfT2QLNOYPKrjWoPdfz8dxDKFNNvGPLGTzlyWfz6pfhVL7SIVQm3fTXm8MPtyMCO4EesN\n          rwPhU/E23UEDBG9N8VunizaS5hVccdRGt+2ZIv33NqwbwXKt2NvZdX6UwDrfi0WO1VmcWPUkP39R\n          g3WPlK6WCTh11u5CbTcE3B0bAQA5InD5HtAW2R1bdh7GmGlgRBJ6m28wCwAkar5u1xIWRNRqpsF6\n          H5ZmrLIVvNtYEC1XgVG51dc6rTFZ18uEeNTUzv/C3/1/jJ3JjibLcaxfheh9AzEPfBVBG+ocCBRA\n          csMFAUHvLv8iswmWWRSrdHUhoNis+v/MGNzNbcgAu1umFY0mz0J1Js+wGGlm4/1jDI/oPfMwfuWp\n          4xVrnIuYYGNYMhhpxjlcJXMRyYnErLJcApzz1q1Q8GHs5k5x1Y0dub6NNT8xNTqUL3OPJstsWrDL\n          xU3nNC0+nGkF55nv1O5HY1RdhssFov4Enc7c2CcX3Ps5gle1acaNAeSqjH8mv3luO39fjwmm29kE\n          RVdbKJuR3MhiT5UdBXl227lYstOzJjfWCSbdv7mCQ/JvNutU/eKn+BDIHs6zcidkooEs7Nf8eK++\n          q8+wM+6JYoNKJx88iGdtVle/VNNl6G6sTSOVXs1Cj9jRA9XA2JWniVdokXbls87U/PReYjBeSVup\n          YOqt9bz1OKgGWcyKRzMaswnq8RBUhhPxkEXJKXmBVRb7bomkAXMnjRdp+GX8MFovhWPO+ECnc4cA\n          oraTULSaCXlo5mzWkaMatDjpFidoc5FTVKrxYX3YwMjYMYJd6Zy0RgDu1XsEHYm94XxCGMyh9PRY\n          dg/gomgs8Xx8L4ZGRHLBqVrt2HlorQk0nF1TzQ1bnXJzeGnKNkTqPosGn3EJKKCEfLXpqebw7C/9\n          FrOIalgZY063ySS52FhVQ5wjnnUHQKuKnIPlq3XzJ2LPU5J4NPxA5ChlVQEWUlezOTvzNGNcFttO\n          sFPVNyEdUsHyTEdubr3irx4TpwbftX+xx14mcY3jWUdkT+RC/QY4cf8KIB7D0lvideHKZLZetGPZ\n          yicxXH5+Aco01/4we7JKqbST+67jpxumnk+lpMhRht6nJg1xFTHqGo4nx1E19JH1/NRb5onQLiG/\n          SF+alRlylzwX34j1oaNC46I8pweiJJVpW7P/TqdjLSyPIop3o7Xe1Vykw7T2GSLvXE8UxPc39uyc\n          2QyCyjIRcn8CGoUNiiJfXUG9iv9kCG/X5fOucWw13cthwKlB4WDer4/0DFWKgeaAF+p90XdKaX/D\n          B839ft7joSY1Vmn47Vs9G92sRc42wFxDCCuVr2ZhpNOXmLpobhOWp0Oa1dYqvtHaphPg115mIU+8\n          gR3bGMPafqeiN87IOeGNbQjxtoieizydmUwucpTwGZxTLhTUT0aUhqy31jdgisKpZ7R0cufiU5gf\n          dFrNiTMd8pcKMU+2omNANyH61az1EKWnAet3F4qJwL5ZuQDBQLcSecxN8yEbhkYOwd+agLuDvRPT\n          HwQow76xk7BtczAtQDNJ5+l3yx2fgtx10Tfiws/PZdmcmzPbIVGrdtixPWdyXduhCRst6cT9abp6\n          g1Q09KNCDFfcMp9oHE1lLjD2PYFZtRAPSBwLQU1vjH/1WkoMzgQrhhnW632Kl7Fn1iPDzMnoP4cg\n          a3MbDsqpRuyO0KVPQ4qwzaxuCJWr8jjdrPzlyqw5DDI7UY6WRAz2W41LGc+hduMgHD2HkorPDaC7\n          +ZjsX3JdAUVsOlGRCmfjYUwsaEwlG02BKEo+cbUC1hm6azLtpb3dk7Wl8QFuPPdgW/ElHI2MS6iu\n          75i+0RHEfWNE/HbGah4zf7HfzcdcrDkldGSHsY6DhY1G02FUlqa1q9XqD7wFKKk8mVhMq0yddMWG\n          ygqtt1O1Wa7AUROubiXRBtIzwGLT0Jro1wzBTqGxEukeqoTRTMEHgYh6305hs1t8SuK9zEOwwNke\n          FiBNoWaSPJxAkplT4IL4Ebr63ProdpG0Wc702yB+sHSbscYXRqhpbgPxs2pqww3mMY34u5O7TtIR\n          mwXeNQviSITNAO1qXNSP7ldL0xvxOZ20wKr9yvFA0Fe+WR/NjARbke3LdLdVN1lFLuLDAEbXiqBg\n          p1K7ZZKQrGiT9otPlJ9VV5OXV8ZTMFQpPvdtavx5M9YrxCpqH4r9Vd4aBnW0ugZ1x4+TpeEm8gNd\n          Gh2dtDFu4XqNpJ6VlA3m0nrlAsaJuHM2Y0FNZHlIAh06th0vxJlpH4OcIxu7FP8LJRLGE3A6/pFK\n          TtPwgCPaOXIhtTgL95GRL3QGQrk9PNI8vlLb/vxsXRZKV6OXUhyU4r4v8b00TeR4H+jPdjQ2ilKZ\n          I/Bz5u9k8nwH2l/G7iXV54IHpVt23bkfUOIvs5C7BMeVg63KFvxE5XLHEUyQ8Bqw45Jj3gWQvYpO\n          Z8oxalN12TVWKCOut4ojM9lWDcr9HIJMGct7K1JGP16Md4DdstvGtBUtedJiDjeB6dKcqAo8Xgl3\n          7XRB9mAebH9vdXydOX4PKz57FDxZ+3QH1Z65/bzY9eJyaKnXNyv9z3Io1dv9ru/5RNZw5mlT21OF\n          Sj6v/jfhq/almGxbYmHDCOYiRKrNyAwHPbHC92hIjePBZMWqfGp3lTSaY/vbEESJm5yaXiYUXnsD\n          pZubeFw7Ub7UZZ1Z/G69vZlSxln9/uw/z//9v+ef/O/7wx9/+9P//P5ff//xxz/8+P0vf/r9t9/+\n          /Nf//vHrt/z4819/+/0f8Z/98zP8yz/64x/+Qw7q2TEA0tF2HL/VhYsEpSvFrAN5ygMnWamafwLd\n          rbkq9YXUc3tzycC9GFGvlK30VfwO7K9hJx07XD0Po2ddDk+jzzWdZG6gqZrrNiH1TWdA76rZ1tHq\n          RYGuhrsDx2XNOSu4eGgVi7Nq31awJkACt7Wjo5oahPSgWFWGSPFgfU6Kxmkb1xA5cy3JpKpxt3va\n          G52Hwovkwk0NtgWKn9msvBqR7tvV8x8dOn5FNE+n4NDS+BCaEJGijf+EkLctbu64ohvtmqw18wYA\n          ntRbv0Tf3bIhuhiwl3X5DWX4oBWjN+MjxIFgUSjQJIqq6MhQ227ITGzptpbsOD8ax4yY7aEu9FHP\n          z2U30CQ7vjuxMk7A4cXzzN3p/OQ8GrR+CsWq4/2ybu7L8Vur5X/RAXbdZXVnTlwrX/NHtcXDB4tV\n          a4FrUaL0bHB7fIM8dGIRVcvwUFRwgOqinel8iLgGMWfW4cpaxailSN+z2fRGPcacUWOmSxwqCpVH\n          YVzUM4F5V/KIvxpfKlte+tzbUJMTMGgM8o3thHyrqE16MWxvVRhDdhxhGaSeE7kdF2wVtMIKl5fF\n          dKyZUIRRUu5GnznJk3arRI3b3JdkUeDpoQ712rQm0PmGNVGrRsOW/aTP3HZetsXjsiA7CIzWhbAX\n          m8ySGtJHRTd7IfvRuQIMr63I4tBQvxeqIWSyw3jLnGkff0FcKdN0LKO1NoUwQXhWqp4eVERNxXMd\n          iJ2Vtxcfai+THFCbuAVsgTNmzNDG1Wp2yEkTgOPfFWzb9YxmHxRLxtmYVesvbWm7tGqBvVkiZtTY\n          +qXWZGyqQ/4tdMqnQI0fangRNGi3amhYX1s5nzFkHZrXXEGLtWGGBKy08Wfi6GHb3QJJa1yFa7j1\n          dhzX2TInsgM+7eSMqH0uQF7eNudhyK7VYotCy3Lp+iYdcRrVZHqxCOXIZqNwUqwZKtizmWBvQMXs\n          lpULHcBceaEvF31XBW9Vo9BQZ6ntHlZJOHMYjNPLVuSZhkEzqICBhk6XcZq0PVFIJFIvGZwiPHo1\n          +msYnmpNFctvDr9Hga3MTz2LTfvbpJdpinxYPVqDU5IuLdcLQsqq5Um8qTjEfS5LrrE5WCJaUBUA\n          JZatlR2LyAZcdQxnGOMM24qxOXpd+qGe9aNbfR/jIUWimfEt7Xf6POR8D2ycxeQw+FkxSNd1BZHU\n          0hajof+Iez/zwOOMYzSTvSzv6YSRWuTn8VSwSiZ2nKq6Y6nvy5hyzAmz3WKVaeW0h4lbVIGSMkiw\n          0jIdhNzSZDJAieH+0TuMqdZCj8Xvdo7EMdgxO/goqNbwUF7sso0vdKDn1OwmHzrJb8co0OI7BoQj\n          I0Qe/rsqCUafu6oIvM2UzP3wMC+UJI0m29DYqHhMfAXjT19LnI3RetgroBdXhJW4wqJdBmHCQ59I\n          xenUbKbbatH62NaoJ9FVv2k7in0VJEHecSwWU03VD0S7Xkc158HWtlsyYg+vxIDo0kjZtaiG0bK6\n          YMBGrSLGITa0q50i+HS3yFImCtkUSlkd66OdLMa7R31P6ojew7Grq3NGT8iyDG4aiQOySvGaWCZP\n          YpqZto0/SVLQnOzYeNGjZXXSio2tsD9G1nRZunlM3gXMYIxuruVWk6crxo7SVw87X60YOZLL1Fug\n          Tjqs5US/PkyMO5iwFavN49dGGWAHO1xNmf0Wph7qqx9VAPHjJk1qZVjXRQxEMQprhdozp4O1cber\n          FxiMNMVkmb2SJjjdmnAuQ6tpBt2L7KzOZkKEZkanEKmamqPcT+XYQ5uk82ba1mQyN0wdTFNP0XpZ\n          xLHiqrmxtULckhl3dTiPVuJj1uu/d57ZfNciqVbzkQZBWUaHjlKgqjfhGEQaF1cGLajPNpiMmjY7\n          wfS2l6NzK1bm1AKpfugYGuK0ECx6QjhnMVpxG2RF0mIpx+W4DGTUpvydYyejpA0Ytlq7gv/k5I1y\n          zXMYXHKGhQaD0Wy3iytYcbM6WI26ExIkGZmMd3MxqcR47Wo4w0baq/8Wp0O9cc5v3d4nnINLqQU7\n          GZM6EXmk5omblsYEhi1+qUqAY2P2sezLx/vMNspifjKK7uJ4Tx4AwEnYjNIURe6cvqZm9xOHU6wr\n          FZvwerNjQplXl/Edrkju0fEpb9oxxNeHHQQnu2k7FjXF+C3wsZvKWonq1G/GMHLa7A7FmlbEpMMN\n          g5XKMQ+yFATGAqrsxeTWxNFlkfrUvtFW4yCRTEzJIxhLu+372mzR0sh87RA6bZh4MiPN5wlcRulJ\n          AJtxvOoRAJpuLQLKnGUgCCJqc2m7FhqNgXi3wv8E6CjrfB71r/Sl4DXTrjI8xcw/woCx92if2iPk\n          Q58VyPu6AK8zIXjZQzlLdOClbBMTV6/8V2MXXqwndjPlMIMQw0oLHn32Vif1pHZo1z3cy1GofVnN\n          v/YEcE6MpwC3fVnx2zC0V4KMj0LfNdDQ2JtwNMMcKmoTFMXaVA4FmfPlYtoW62P5fVBrUk+rWwOb\n          8bwsZj4ULVGc6FU7E0IDtUhB1LwtLAkPDB9ex4KdWX8tZ791hpXUMY2Xx0Pbmv0yKnoddRjF2kTd\n          yjj1dSrHyHNdUt5zLOWqxmQQw6fGlh3QaDbP4uoYSS8vN3O1r4u6KG5gi2RJ8RKUBnhf5fQCUYFl\n          Q8pbPAnPN+6zu0hpUsS4Y8f1pACCm2pvFAf9VGVIQ7wk0BFj/b7UYz2+v2dvY6Fleu+OrNNtRnes\n          EIvxYyCerXebMO7Upfy0mYo7JDQwUzq3ho+cOYxP+mFZtfH4P7qInSJ+T6trAJ24bBX22MejwaQm\n          EFEN7Y/lGW2t1mYZ43QFjk4RJsPBOXDU/PgB4purY1chrlV9O49wwwXwjVRChRkhT1yofQNxkgVb\n          oWvZmvHZmSvpb4V83i2BCfhbsceS6Lc+LhSENhkrN2NPwFHShxIVVclfw9ccmKU5y4KH5d6Zcb5p\n          zAHux3m7hws1mRlYtQtneZz+2IrSPrHD/Ua1Hbt8mr3QdaqBeYvBvL/WlFvmVWq9r3qjR05Ls2Uj\n          vMdZXiqQe6U0ACXV1AAbe2XgEBy4dLPFRid70HQVNMfxP9IHl+P8oUfoBWWJtnSYmwgUueEl+MK4\n          LitDP/54NYQiblhLTzzW2vH/bWBU0mzdowfzWkaSJ3HMsLaCqqoYQSAuvqbXCPGc9NKyZ+P2HSaT\n          XIAGOl6GiYXPog7NwUO6IasNnKia8DD+nhgnxc3bzZf0ynMpjwhMKv6oWfP0lMFxdcmcOyvrF2wS\n          x+1ithB9XzAOfH8FWKZB9Qap0nhb19ix3lPjpGhcc7X89sWU1xZMX/h3yivIZJZY8jV+esUIlB2d\n          aP4K3Hyt4aJG2F+hdS/QAFBkWd+JrEXBZDBFrco5Hi0u6anz/Oglt1FP8H/VYrOBVxqdEH92dWgm\n          X1XfNWzRpLKYjrBeQzZgpU314TZi2uu2VJedr4M0v+aqkml6J5xgPkrbX0pp7OyhGblpVnPZIGdJ\n          TczL4e5rHsQ6Q36b8O9cNUKtsaCchLyQhy2XrGGWJMf7TnMa9oalb9zRxm7fq1S1RoD40C0V6sTy\n          6SWJVfDuCpz45PhRhjGNs2t+kRMgx5APfs9vHcP4u3fKot3dD4WPXthipW4gOh1CXJLWyGLmDq4q\n          W4MRrZW64JrNUh1g33YdMn/STccF1VXfVhko6UrOJ8i0Lk9kojvLKhsj+DzPfztPfR0GCI7XSgGH\n          MBM3CQT6S6OwjD7ALLWrxTavtpmom4bXNgKrdTkBxibyn85iTvGx7HBdcDCaqiTRXmv8BHIZ006X\n          g4rphLbWpQy8O5c2CsJt5wOimG2dTsJ2qbhb7ILf6U714rr7MgfWSu5GneIsSVqXIskwgTEltFLA\n          a8HUw2zyKOE9bwSDYfdnQMn07db2VnGXhUe04ng2Hnl9RnmOyryNesawyQQPx91u7vAeuyZXNecp\n          xx+sugwJZyujjjK6aI7E5aGhiseBtjoZCmPlrgrUNtSaBQ8wW0hMOLSGjiVwRkemYXJACM33yD67\n          i+9v/ltoYof1ovivfoSS3zCZuABNlYkLUfUgl33GmF/3w/e6BELWtEEVGRUfc7nfKTCcXLsoOomh\n          HjQ8BrEBjnTgXVzMCq17GG8BbTBeJZbhJj2LSgB/Rkt8HNUzWis8A/fobedLqNzExEA/b6vpfAKs\n          qix3l6mAlXKIns1ZWzGYtymtHsJ1UhbMRgWdPKyM/sWd/wgeORLUyl5ukKdrKOw8BSzJ19TjzzRL\n          T8WS9PkXqjtPu0Z1b3ZUGydQD1/EEmxYhZgB2xQrwwZXM4YrIs7d3PAcjNmE1zcCn9bCrxa5XgzM\n          MMKzJAVq+WYV9kB4LTUUZEu1iD6R66Z2gqrazPqLpJuilipX3QkjeHyHrLBgXqP49pWdHNVK9XgL\n          HWw+58uxqba53ADHNCdljOHU1IHCZms7gJtJUo/Sdez07eiNBRcLXhuaWNdTEUvyM5dyFgiXHxbv\n          vqdZ+8SfaNtkCMdJ1M2FKK3izXTTEXcLgrdb7nnYHR+P/A3K7AmNc19N6uXlEVb2uV5JY2Egkk2i\n          EL2AXeqo0o1HxYmxpwp24xhOtj4x5F7rSybY808PhKG2YKhXLAyp5TOlVugTcpcxh5lHu6v5uT9V\n          646tjLa7xxY3r69Yzq9Wpzjjq5yEKWueThqv0Qbx4TPP0pPODfvXLWXntJF4rINhYDdxo2Pp98VC\n          TEmOmxiebUjezfBsnszx4fXZxzy255imktE7BaRf/XPi8q5dVWSNlLlsPIWZ7TQxVcSVlvM8qGg8\n          LLLoypIGAbNk6A0nyTP6GuikZiKuaX79GX/ImuxB73jXFq87SjO/BlQG0VRatA7rJ3sBllbDPtE0\n          FLu3qWU7p6Rz+Tj96jKuyEeHvtfhJNrtYgYTsYSLN4aLctEsBQc5lhaWgXJuLzMxAnnCZ8qLXCR9\n          Zv6PbHmZd2seeLFJ14gJZOxSBctGyoYgA8K7W7jzE15kfFZTXxMP2b2aBCoye9Nyi6uJOqCWZLeD\n          EYIeURIfzAonXGDMdi1eRTHqE16m9qei7irK/zquaSa0in2SzaO/xZf1RJf4BLHbql1CZG0ZHXsX\n          iyrGoi76az1T8HxapheN1RitimIq0fc3e4v3K+9kIKTe+s2lyjKjE7ZrO5lSmg20VW1RVlwvS4do\n          g9wl/afnHFFuAOTI2tt36J3X7c6Yo5vnCrmKzbwFBy7Z06x/8owP5aQ97kgvVOBxXSDtj6rHX/ZZ\n          2wd5bZZtiSA2In5GKnCt67dAq1gKXTGrOKqw6dEf6gDqhceSGT2xn3K14I29o+v5Es09oCcROCrw\n          qpvWRP1KSG9T/7M4Pqe7VlYm8Zo/EHfI2rpclCn0KBSBMe2UpQ/Wa+9IbUzljTOdLGsm/kqGvTNB\n          mXvF59RVCbNvmJXoBI+y4K2OXfWwsCFvWBN36M5K0qVC29ljDhb3q3Gt+knV9rlK3FZZ9azXTiyT\n          gFa+5Fg+bWcX79SHGLZyMoMi8zB47Zuw876ga6vWYjYIw5MH4niyrLP4ER6ORdfB2voaiAyo3eoA\n          BuQX4DYOkZ1VKv2JSQZSkFq1HURd0HVQEvX71pFfTTYbK9hotm+AxtcXgFnm7juZzjKO/OQsI5fY\n          kMQwdeJOwk42MSByk+Rs4tlr0sHDxE/TXBWQvivG16JJsKksUgn9r0erhoWzVo1xXixjqpdjEK6O\n          ngqxPMfdSp4ku5l0O0RFtpjpvNHMaU1DVkKxCUWnbC6aPBfnlblmzhqrWuMHTuCLF3UKzT93WDQl\n          fmFCidMoWJfcPQc+BH77UtE7GMcH3NScYaM0MEdmCC7VzK4TM7ZtEdUUheoWEh/JMMYUi8+89liR\n          GtHCP9s64opFtpsFhpwRQNUIzDlbUYEuJq9Dyv+ETihrNm+GszRcbhpbZ7jTh8puH4Bvbu0/CMTo\n          5guKFFmVYQ3J8VKRhHmiPJ6x5K1oBgEpPdUVqxcFFrmNBoQ68e2UBXkXSwSJh9yHIG5nrjUN81zA\n          nupQgSmr6s+uLlc3pRmJPU07urg3W+5GGYvzNSVN18FQp27jwt2Pz0oIjdF6drQoo7iNdFS2Sykx\n          UVdsVXf3bcmIV0rPcaW0ISLhBvguWLRj1sDK+ORx86teFVjT3Svj4PW46cFf16sPezADk84kJDaQ\n          XZQn7TBZQ0fyuYGVhRgQJc1tzLR0tdsc9VObDzwiPe+rRDUxNBSHcZiylzAK1ZJs7DV9rBht/lJS\n          EuGNdvfyP2pbTbZ73hcXZ32nRJX1jzHqb3YXUgfF64mvtFYLm11r98h7qfLoSbgulpJ8I42gf8AW\n          oH9hUPHwOGs8EzPgXQUfBGkWDm6gp5d5DN1FBaeeGnwyfVEwPhUII9hq6HyThKNiIuKKqevXBnOv\n          FIqmXy8qyD9G/YG+lyzTifFgMvVg6x7gDUacP2bjvUgc3C7Bn9jWHhMMQ1hH1a8hkvc1ySIt8WlN\n          063EJ9xMmwEwfrZh1m0Z33uoKKqQH5h5SE0a6dDJpTZFYTstu9n773Po6uYED9pfifwyf0mrAugp\n          Wj2W09Fo8UgmqwDHBN9bAFo/picGJg+cKt3SF3DH1D47rmqbyhzWtlvkLmaO25AJaJCmV+ppOSBP\n          TadHbRT6pbgXySbk00T/sQVmN0XcjHIr/mD7hiq60pgXtcXMkJa1iCEIR9gIg7x1NWhpnbGn5QXz\n          D936a83umwKvPvPApn2xvLk4rqt7+SKAir+n1oCgQG5nW04kavL0wjXMyHA0qEAm+t+zFp3pnzAO\n          Bc3mSYaVizC2arNcNQ7taK1N7hGNxUdru3cmEWWXitDJTuwWtdipUPfXnnufabBg/0+Li7mCRNeV\n          XIirNBuvowvbX0kl3+HiBsY20IG7wJAEAmybZ7hRuKsyQy/0c2LG3/eReIlVZCAnA/mqZI04bj+q\n          4B6voUP4kb+E/bS1l24Acl7LtJUZuwB1jNQox1JZ6su24Xgr7ErQWdaeM6rLYtS/OAOmsbbJGcsX\n          2+Lh9EXrmJ+SExG2Y6zDMpAyLo7dBnj4QX+UQb1IHjTvbFbbUc9p3xzNDHaUehCy0vS/f7ICpUC4\n          Of6x/WrXC440DYsvu86LC+GOQ6G5coIb1M/kiS9r2878Ixg2psVu3RxsK54uihTHTt/ReVeVXhy7\n          8vqVncPPT2WX2CN7RqXZKv3iyW8TFdiA/gGpQH8NeIr7TEt9qmwzSQG53AbdwegvHj56BdR4O4OQ\n          bj22K0ZezojgrtRe9UJbY7ISx5i5bGLf2kzOfqWwtEqMke2mcZTBCiGNk5b6HaFeAlLe5kECNOLI\n          FNeE2tUC6zfNHwLAmgp5YGiatpIn70bZJ2PTjYhBllp367AeP3bS68hug1LI7SvbDeEYpzsD7qQa\n          6p6M83trmAuMgFm/ElGmN5SompRozLyswG0TI1N3qdu6yK+GnaiIERaKsvpuoBerE18qGy3vZpRu\n          pq+p6da9zqajZZlp+7iZmJmiK4HcnGmQGP5ExQSfx9Tgi/nvQ3lBerTdMCJWrVJLSLvYLnm/ceXu\n          E44MiaVUBUQb6Uvmlwg96ONJN/CCyql/NUH/+Rn3A4FtmR5CGq8rqxns1ZA6DvW4Q0w20gav3DZj\n          ZdUbVnYHKzhtZxLhbhyzcUHW7/AF46f5Yxr53WX5jQhnPlrVlShWZ9KJWNx421WrdZpMB7w1voEO\n          UG5G8PFZcdrSFK/otKLMT4Z3pjVdQLU2nGJ95/OEfn0hGHyj4oE3m1FQ2HvUH/MrA9FXY1dw4FOt\n          8SnXjDJTp7acBaKVuUAPPpuiKwOzH21KFuahahR4X4zkMS9zgb1RwDPcOp8ZI3JJthQoHbb155kk\n          8qUoHwhDV9lopiBLFlUQXbt6prVWdrEDmN0QnZGe7NGX+dj1HKlWpETtt2dXK4KTbOdJgHFYoRM0\n          BxUsnpPZx8flWi++TwPBsdbhTe0uL2bobw6wu4GX2KbNYpoydJVtsNCNgpJx1NMcZkdvXtukaGaa\n          AZAnI0RLvSjYjS8CcLNa/0JT/PMz2UP8HbLI5zfsrGJz7qr5BTW2UZuqduoQFkuyZIgVbZNIF0lo\n          X6b5R8jQtpuUEa2pJlsicnxNNmY1545oRpMGjh9314Uo0+ddYxppHsaWNq6omoplA7KKCa7SUmBj\n          qmZq8VhG3YgtBLMp8nFLVrg2BrHhgNVUI3MTQ+SB9aipqI/ysLtIh2wePWNpNjQwT22g3vtnbk1M\n          5a6aWcMwsTuKr2ojs9iFpfiRoVfrler9CuSWBxjcxQQ0YUPdkCn160fE8bzEuJOa34wwdrJaixeI\n          jkmLpFzNecIh6hvp9pehV5vZVlF8+o9ptm89h1WtlZkcXIoDc09YHsy513Co+cql6tMv8UyJs0ri\n          8zwFrCf1QtNo5g4er3guc3ifBMlK8Xcdy5a4qZLRF254H1OLng1GiX+7u2UD4YFrdOBOcpNmupi6\n          6qW5FPfpohozJe+N2Yfz6JxmHlEY6BrFd41iDExWssasn+n/tBS6He9P7f2ugyeIQ8PK2Tk0/RQJ\n          UNwypq++TZmdi/Yy3/pW9scnfmZ3X2DwhFjEZnKVz/jCWG7xLayCYKJnUrST8957cu1+dN6WyxNF\n          qo7fPrH4Y1o+9H1bdkr6zLTZc1qeCzBW/FZycNwUpMfMbxUxqBmynhz1wBmamd0IS3O3WJzCTDeu\n          MUyvTJ1mUu7Fnj3G9NHUZ49EJFgim/e72Z2lm4vwK4Rq21S196HEOLiQnp2EhhrHm/+3rA7J3SPY\n          Yo2PlCw3dheyFvQtLMxIFGoqPIDh2ceMEMZXNfIjNp29mFB/xiPU6qA27N+NEX2zVp1MAGw0xr6T\n          y+6eA8NNN0vzHJbN8P8LDfGbooHmy8BUINJ9kTbnPCy8dhO6YeEYtsAfeBH6fvIMOCoXLy9YNFZp\n          5wmFScM86gKjNMb3yTxNrihbOqqFp1m7tUXR93rwK58gfWe6UBgnbTs/OyMi835DFGNM0YcDlhVd\n          ww/XoECohrPruieMvuqqrYwOXfdbRjZWtRsBfbYZEpEfw0GVUZbTzdV549GH1OqB3yfhQh3Z/G/9\n          G4Tx5ijCp+pLuaG3kIZ6Ms2GUjMnWTV2kRs5Kip/uiUPabxAHIjJy1LCngGsL7EcIw591nEruVMl\n          +L+7hpzJq8pbEgxiewB3hIOUmqWu1PfZSjlthfZrsYLjy7m0gHGFvq1OhLPWop9Yw18gdbwep174\n          8aVO2o0SCLivp6fRz1PpywDgFt9ytf7FwsiSXKNC35bpXPBVsmgnehIIwVIedeJrmnO5nIBgFN/D\n          eyPxSu+0RYk8VBrx0XD/7ZdjtyWr7foephKLoqDq+/PwjjegMnm+JKGuvRvqEcWhoRs5s6+3jj5B\n          rV1PFuelIq1GpXtX+8YeVGvWKLK76p1VHv7AS1GHaoYgrjlGmeOR1uxQ/sAHTOlFDWNMD6WGGWC+\n          KDfitqOfV1j58du6eAvDKiBpSGvIeIg1fcOjL9MKZEN3KtRZg2c6ubZNnXfiwGvbLArjO9Vq5vpR\n          WGVlm8QOMIFRj/ovGfO6xl7NBgb2riRTuwbeWeOoabjf6h51fAPrj1cH7Kg9+j1eIc0zQLO+LVo8\n          0zPj45usIiMW6SP5Hee9NkpNxl6Im8hxilsqFADZNOXRFYCnLI+K0Fiq1OVT32zGwNNM/zMKckXN\n          VhSJl/F2mVlHs5Ued7pBMSVzN0anxDk++4Xa2jo0qDyIso1RSh5B/6pPfc+i3vd0pU2n4tY6nACS\n          XozGXXA6Vrh79mQeNbec1YwsJuteBv9WGOPCv/z5qQcjeoVh50a8w1XXV36nz2ZCYu1YdSff3jok\n          lNfWu+LGm2wcHj1997n1DcY3eOuZwzRzYnOfuufqqpoj7SK2B8Hv1SLOopyIbaMUA4DbZtvzksxc\n          yKOs7q5GQaJsRjWKfybIZITZzCwqNGexF5L4bGJVZtwn0/oltQJ+dfYTlyA7+jZXquXSA8IYNlTm\n          vmhT0cH6Z7jWZAz4ty+imsp0Irnujp+vyCgKdl3ItKytlvdn/3n+7/89/+R/3x/++Nuf/uf3//r7\n          jz/+4cfvf/nT77/99ue//vePX7/lx5//+tvv/4j/7J+/91/+0R//8B86T8K3fJg5CKqqrjYZ3f4h\n          olMLIo26uGhdfAJ3tgHSUcCoSAkrn7WNWNOP9llNWzg41aOoYgqoOciURcP9aCmXTKNFarIXi/EG\n          i3H6WitLucUQQ9M2WwSqYEvBS4Q56eQvKojSDFPZ+MYqJE3Kh8/7IcZahig6aHNmq8cK3rDjVpYl\n          csBvS1KBxemyYIiryUm0KzoLO/O93DTdAVqYGdbFK7BQyDjItzsnokZRNUCOXzlVI3yKwrSUGEz1\n          45l6KLqUd8KMuSvZdVMnueP+vjgEc0EZi/1kSyy7dJO53XFcaa+Gf3zVVFCaZfycTTUf/0F26+WK\n          6mFv01mVfAEd4oTXFgAb3+mOfStakOIUnejuit/wNAbKYSOv02TCfS4gquGK5Lh91JyV1El40/rE\n          6eUs+Al6iuUKxrttwKaqJjj+TaIeigNzecz43O6hDWLafIjGub9UYsCZaYy1qEutSCmQdupyCzfz\n          viE5rSj5KRNpszQfNcqe7DGusZEc7i2wB6Q5AwrIGlzTCdE0mywizf0PUdJm/Z28bO1iyKhXokWD\n          ZOBEt/jpedW+hkiFv10QY3qq+gCANOAHtpoWipwZZqYTqz1qeGMrt+wjhjMXU6sx+B46AYNW1BVk\n          qY8GS85sDIZM2QwGT8bpdCHk1mkIQL7GZcKXTEaH7QtBgCVJNLVlr1C0NIWrEVelIlCM9S27HedQ\n          Ui117NKIxLH65PjvmbY7o7hUfIBIIuXXQtOuRYcNo+J2ZZFdfXWNjgP1iLZEw6BjEWc776jA9ZfS\n          iC8FXUZcpNsCQqJZbZrJefJ8arWUdN1u73ZpOBYrxY7K2VqijQZSb12Wv9nBoXeowzQL0eyaiwLn\n          mpEsOZfd5btCD1b8nJy7ZtkQVN3VTQnzVgs2yD5023obZ0jLFntd6bXNw0X/2NO/xG2azBX5do3g\n          WYXjmnYUGcW8fq5jqmrebIwPpfIpRwlvC46JVWtu+REHntImZi7qGRqVO5Glno3LdMsg5WXHLcOS\n          bZTlVjWN5jGIWMPs/RBVteUnK9EGOihmhL6teYDbPPQqIYtFeaYHtrIZFHBHbM9mU/WSrEitBL8Y\n          aRGFu07xMFPol/2Gl6lculFRep768SbyZwWyYqkroy+zhexU+cauiG6G/52upneEazCqr5oyGAWW\n          JquiDDWqMgQ4s9mvsS2baZGxF3JZCj6cxeMWkOJqBgU7Y5ShTnnwlIeBlydVSfMaKvHzxfDvOpqn\n          DpaT1KKvgFDu5em21B2e6T2y1ZiADZZMhUdmVl0n9Af9/AdEkTokahN/qhV3xm5eTu24N0uBzBay\n          7r219DFE7yV+XSLVST7QjpLPVM3B2TfmY5sG69TY6h1X6r1sCBdn9jAKeu4WJxOvZLjlbSc6QOMh\n          B8oNr0ejciZPXNkaCD6ny9GWuZTUXfDqkQ0T51DVtRKLMn0MYnz9wumSTBCCaFbOMbKXLNwNQ0JN\n          0isnXlAPdzaA+nKDM2w1xOhwO5OdV8jrqlmqREeRNWcrk4cwu6k943LahlE2VJFmIQgtz8Wpdmm+\n          7HmDMCBtNeLSTB1Wu7Gk48pMW60HIAjvoQhzp3RMPj8AXWhm9LqPJ7H6SmTU/98AIiBoDRU8OOD0\n          8x2mp202kIAWzTYdAjnl2mPq7bo9TI6dtEWRpNaWbILSbbrV0bLr3DUTKWr0wRq9bjamfFwahk41\n          Im+Nvb0O/d2jmqJyU9114Tq1wBBS6bO66UMVmR+L9Vck3SwpmmGLG0uUqL+zL42OO1g18vbypOwE\n          gV8t16CuucA5vmocB7YVVjluXgYyLu8MT1CPvkgipdPUgW4UZLhs6veKLt7janHBMEALhbTZk1TE\n          otqwcZ11FcIB3HdLe4L+UfsyVdi2+AUkb8VnDbhYLqmUgCw85jHaWMgO1hewEfSWyskZAbd+b8N+\n          GM7CjfNFa0I6sKSGk3HJmcSSeLha1X+D4INkhhSdUHL1gN+AUzZoqS1OXqUc3wcKia5iKtUnNqz5\n          TpHqvm1EjPNtXBOGcpaB6U22UzcKI2vFccXoeWoTMFDo6NCOn9o2XNxTfk8PSFuKvNWa1E0S/kBN\n          Hi+L44l2XPFk4v5S3SVpeC64yMceQ5FHApbdrfdkcsp9FBXANli6NXB1NcRlIVZVxMGMitVtBoDz\n          +L+beKpqrGilWDE4MHoVWvFq+PN0O/WTQFXVfhEDiK69jaLMT8dXLEmPheLyjzuYcsFzTlVDRaDN\n          FSNu58sQGGtpztHcg33rIoDdnHUKlAfli3ZtcYziEuSxPXWYVe5E4K6DkHjd8SSM4BU3h22v+4K7\n          YEovGS51+WP9dAhqRG3o5TOv4GnpCev5pbAOV9dUlDjgjPgQqzW78TxwipoecAvZEJIo5G3s51gt\n          FE/WCUdbYf7D9Zavh55jZluEJ4pnbFPixstuXz9nNNNL3WUK8wOz+afG2XZBkp8bzeByyW6cLMKo\n          fWCr6gSaukp1OCipCyl2HMadpfAqRsvJDFxHt+e6sP6RVYW0tmhvUaEYFhNRZXTx5oPQNHA5HVGr\n          aIWZqiwzkcHr2TQicSziEGRU0l4hasvbkglQekzkl8Ks8XecwxVXZjboHXKkstsc3noj5jgrLsHh\n          pRn5J67RUdzXDq2sITEU9UVFbBhxbGXtwUFzTsw4faB7rU8lz6N8XTbb3kRTm6yZD2R9cJQBy+MZ\n          JqaOaqDHUasJyoAAzWQ/Let/Gca2BUg2rmtlACCH1oxc0D63MDnzVMWWZ/Q9NmID9x+UXHIvxio1\n          j4YCDqd8JJLZs9xeA2M3vQ3i9U4Lp6+N3CGByioqcUUAo4dZygtHz+dCXmilzaIYGeZm9y1UCsDZ\n          43Pm5r+WEdNSyhPMmFiO8qQW37V6nEpGwCjLHLpusTEzy0R3Ge20m2ROuMHVLkWaJuURj3h/LU0d\n          0qBU1IuCDFDLgCfWoxg8Tr2btZUhOzOZ//C9euDVWG0eVweQm56InV7EbPsw9tWNijdFtdo8GklL\n          NfMa8jWRiZO2Og4M/U+VrRvUWMk5eJAbqwAWUloGmUURChtatjycMU/aYfjRhDLc3L4VMeLH0LtX\n          qLRNEjROAWJ2OVQVbgCKW85wOypEjkrh2GQdXTQxbTo1N86ybE7EsUEzGqrpvyLaJHU0XO4sOxk1\n          qszl0LuyjTlQ9+rNPI6iUB+ildZnc9lQHiB6Ke8+4Xy4ZPxJLODOWu1DmtJQJ8QFydKbohkfLldO\n          lu2VgXZ1ZkCMkdld4/rVk6ZDsvZiB6kbDmbNH8Us71sayQ/BK7/PgclHpRQvJVsf1VCHm+4AFlFx\n          GpDgZ+cZknl8sSkjUVV3wa1cLZ1P5XqgQSPznS2A1mt3Hd1Q75j9W6a2aWrtgT9B6t3cqWZWG76B\n          hYXS8WK3jqQWeFFJQE1W8ze6y20x3cfG2nj7SExNcxkfYVYnbYE1ao9OPGauxSb7pOC6fmqmrWoE\n          xnG1qSlmxgpLLzhuR5OXYupZHG3dq2hABDNVv+Hn4z+nN2Q8VYttyUB1Q0BvPDmTYaWd6aFxce43\n          5I01d2WMXI+Clo/yYxhlZi/zOsVJ+YJhxmGZ9H5s+yMz/1W0xEni6udVYnPpSXjk17oy42BYcgcg\n          H7IE6xJNwxgug8BOY6gXAxHYallQkYZO80zAH02DiaNr2d084jEQnvtG+SoWgNsgkeikE1hU8U9U\n          GNuw0ivLM8MeX54uvuKXNo+Vq1AnFRN8UHi74rDIdp8oBoBG9y39CFQ1/nEdczFVzizGetnEWaVa\n          7QX5U6sUjMVGsUhI3Hy2+9kliyXIJ9jASCPA7l2NNJntm3US9hDNikeaYgsgYNirCioc/Yq63GcG\n          ctU7m0JyorW0PV3MYoGVkUp/tRAfHnoc291IBw1hvryu2MZjXeIDoDdY9XcSf0xO2cGnq8lUwWVi\n          RScn18bXrjp+oUE1v9drcVuRGxlp+EQMLotnipNqmXfdTc9Rk5P0kQhm5dceVXat66KQa31afPdc\n          FhzIiaJumuV4bRff5jipmeptoKvWAVo80rmNaDP6NBwPp++a1Cl84IXpjl9R4FYLLaBk05TAWEo+\n          KzoBZ5aZujE49qjbhnxSZcl9LWQprkHnZDSgZOAQYHukx7Np0w7m6hVP3iR6WR5H2bZNoX1j//ed\n          QUFGKZQ1d6NHdWGWUPEIrJ6HmGYkdezRtkn+cz6BgG6UOggMNg/ZCiJo2gziYuynx6d5q3FP7Zd4\n          eBywdvJgqIyfvw6cCkm7Gg5a1vG0U2+pIvbiD1Eck2LttMeyaKxPhuzxCJlCWIkRi6BZ0vfaa3vo\n          5V1NQpladKZLMt+wOOdyOCjbdU/477tnbU+WMVo4UrSRjDsvzlWrdOMLL49iJhBhFrs212iaz3Ln\n          fCQq3WSRosc2JrtNF5Yb2Y0n2xn16LvgajDXjis3k9yanZy6gwt2V/QcbyK50slwIEPXPDc6eiun\n          o3Rzws4Ul8YE4MQzxwZMeiyo6FzHWz0ee98+gD3sBl3PFQ5ZUjo4eSyGkJzoaLOPjy26OHT1dtlZ\n          1epssmJg0LWZr8z7qxGUc9EbO/oqOGi2E2hkNesrNXc+o7B3ByYMT5q6SJ1cYLtDyNpSzk8GYfJg\n          3XaxFsmADsXkMDbm+BXEUd3fA7fA+VF/8zzYTKqqzuTgIy3rW0lqWhZNyCpQX1mbijy47jgoktyY\n          E1fq/q1LZAKtu4SLbD9lZw44/VKNOKr2zot5aEbT4fQ0QtO1IIQZp4EyGbw5u5aSHECzCuVyU4Yr\n          NoBLR/ON8iCbnYWqwB4EDWcpfbDeuj9/qsKNE6gzn0mwmz7s7ta2N8ZAWo13sy8mFRal2U6KfTUq\n          RF/OrIuFOZS4cYJW7P5C/ZC7+grEj4rFEo0jlyhKB16HeKGT9NSMVVZ5WgaLUUYorncydZLiciyr\n          1ZZFKa6L41UsZLwAXI9JCd5dI9hZ4193yUQn6igDqA7Xsqb+EmTMWYHUkvg4vINv9ICWPIuPYbdK\n          c5EP5TLF6M0sqjB2sgUI0G0MX4mQJIaiMIjJ8vyKOPDgFwORkdWkiJWTMQHHCVs2qjApIWr/TA7O\n          1gjRxkOw64ZWe5hdX8bCtEgzGCUA1BSrPpHVVYfdLLOHVmp0zxvF3dAYnjSZY35Vw7wiIWzUVYtA\n          yEjRgUr8hqyskjj7L24Qxux+bnGCaeRqjzWrEynK91qU1JzjPe3L9dXtWnWqzS/r0Nbt9uI9GYH7\n          BiG9vm3ZbuUohO04RSdovJRCiW3WwPHP2mWM/XGe9iBjawK7asMaB6QyT+Myq2amdnSh8Q7UIjMf\n          Rq5SyBu3h/Bu49CdNqtdWxnKXN1p22z+Oqq9MB6e8RtbwIPmS9aWP/r9ng0AA7deF137pTQGy0Xz\n          ML7B4bp2weRjxXb17DFqEiMtElekHqfQ7RT3IDdvdzuw8MgzB5/7J7Aa8NXLl2r3pN/pnwpbXW76\n          VO2YtZnEJKqCosOqAqk9myfMjG1ktAVHJ58fDuSOUqxEgZ+TodnX8fgn5GHVpJ3rLIr8YXdMfFDm\n          08NIFnFvmB/5wOfVShAGI135lavrzBla+h7uvTW7He/xSZfyVo6TdFHO5omaWuYQwaFl+g6QK2vq\n          M3VsNfQqM5iq5kDD0rSqRNuD99yrKsqLfzmz56nDAxg6np/HgUftsdqcy7o82KjfGIRnJAAK6sa+\n          dtAeKlCbKmPndLYr5w4gQ6Q0y6m7LtZBjvd8p4gvUz9wHBlTCW2MK4EkHCf0kfWFJ/TK6laqRjIe\n          iBCrST6ianc4jUg6w+xvaOl13FUZ/6Rq8XnxzSwnt0AmaRZaOrg+bOpAgq8OrTG8UZ0WHrHLSZmA\n          Qn4YwnRFtKpXyjjtmw54VzTVZrHVon+uhhXsYiy0yj4yGHnEEVHUViKdFMViPI1MzT6VFQ5nTo03\n          d5s6Cm7c38M0fLGwkhrP8i/NCehTBVy6RHqMvlUoRvU5VXrlvfdrj7mnM6UgNE29NxiFL3VUqzOR\n          Eqgx9qihTV0Kc2N6hFdcfnMbnDrXEe/2izVJb6rfYdJlpi/xwqrnKMd91iyTL4+GKWxXIWI8hm30\n          9GpKteMzq2KU4wC4dXGfdMkLsafUmpaOneM+s7UJ3j9doHHD1aPLJdjEiGnYCrj3ZkP6okV31Eup\n          aScTbQT+2sahIW/Z00s6Pj+aihJvK5mKKz26Xn9nca3iYyqrvK+5dOtBdN/bwGbIokcfpZw0ukIX\n          10eBsst37qfEe9f6whqVZ/ETJaPebozmioF/CW25qm3iPMquLwT6c5YiEVxKoQd87JanDfq3kuKU\n          s/dVvoWxHdtegzlJ3RFc/7j3GGmKa00v1nZiIC0WFuBOfUq50pIKJO/Qp/W0Pz8HJRAQV92M8deX\n          3stnColv43dMGzAonyr6w00yPpdNky+Ek4qEo2soFrJufSwJMWVSMprh9emNJyp8Db3abVlzbuDQ\n          YcEIJAsZgyIOguljWA4uTXGLlRGf3xQwzBRFXN9wTRjJPP2Jg7YcPDzabeRB4s1KxSycuBDcZIJX\n          o/RdjHHNL02dK96LCj9ruVJuxk6xC+CJ9W95w5GvUapelscCdpv9CcCGJ4LQJ36lcfiV5rFad0Nt\n          Am/UgH8T7TCqKQ9aRxptE9TBuzQ+ECTIKnNK4w0/RTLcKw3jiLa2Xkaq8Ib06wpo8gyCRko+Do03\n          4LbyRyBgHJY4SYq5joHfl2o+wICe2fLKWmvGJMbBv8/qMj+EJSb4Bh2xSd3VMigfmr6+McLwfCIX\n          CzQ2mSZf3NyBqLqY9pmVfbTLpjOA/VCce1BI37NxdexQqxGdNflMayGRaPFqS+4B5eCV2QsmMVgT\n          QRx7epw8c/FGHpH6VEsGFkdO3zIVdJrze62A925lg8bXUq0qWE61qHG1U/p51YC9wwXcTWxeQHKA\n          TrLHrsOQvntn5yXb60xH4KP5Yhy3NnEOEm3rlfr2CLRys0slMdmw4fiBxdXtsh7nIsGa8dTQBmox\n          2Xan7Wn4b1TGrVssEEOzNlQFTvhOsfo8rj5nOpLbIQ/56oWFeUhLlh0GGGM2QLGkk2U1k8taDFUn\n          QCiqHdPW08DaiRNXTy3GAri91GNiWsuwMIA4dvM2/wpy3cy7a5Dz3kyk18isa8a0vwU6Xptjjrea\n          zX0qqmtVPP1S6VVtzolE7yoZLc1P83iTVu9QnPnIDeFhN4U//Gbrsu79iTsyP61Iqx/zDF5Hhmy8\n          SGeJPNIW7iSteTkxrFndDN3M+le73c/fS3Tl8SW0MuJsUdAGKTP0I4sLxcHOrfTFfeJZykgq9Zpk\n          N1/kqzB69lKRFD46yxLdJ1y8Zd09WZFOYGfNFKcvokMwJxlI1erBTNFoyVVsxz4swQK3Z0VCkrtW\n          ki9YhvPHLpIHjgO37Udx0rMB3ghbm/on3GWlcUYMmSp+LvWmSl/blYLIkax9MSO2c6Xxfa3sNC+X\n          Zwg/pwF4jLZ3zYpI4Ul7YZRcOAcsO5I1VWUCf2f6Lo8LUENTDPB4ngy7/Cu/rfftrq5zrsyQYWgw\n          MseUcldmznnq2IMcV/crAO4ge0n9ZaYRato8CRKiPYNpZDZuiJy6z9BrtWE3mCbZ5JZcHxezRY5j\n          +t+y9pqsi7wuhGEgBxsQrJazQ9N91Et1sREgGZBUi+WoohRLpiF0CcArB19wVecX6/Bsu00EUTbB\n          4Yz9NW0r7eLBjdQBxa2dCtN0FeGRA+gqPjLeFU/a5YRmm+EWOkYp+8gFW8t07htwVdnY0LCWSh4Z\n          L19Ezhcy4AV6+xXIjpevbtAe3ZPiScB8zZ1i4pysuh0mxkgm84ZXZJ4qbxfqXmixdY3ZdM12uLqf\n          AODNbJnq8cCnw0d0RUwOdXB7vQbx5SlmlbdZYproh5UTWijdfvEe01yW6AZea0gLOh0TH15sI+9U\n          RXMq/jfD/3G0QobYrvQxfO2NiiOHyYxg8GvRdgkHOHPa0zn/8wyjZ9janMQZ2oZKKjNKz2mayoKk\n          z5bd9Wbinw5NHvdi4JnZUaDk+QWv4pGOJL3XDm3+wmTroy3tAyuc4+7Q3JjwLSxUDkct/cUDNUl1\n          PRzZxjbgjNVljl6Feb1HK4pr/GdugccFe1abprom8inB4+zZfiBsfoVcupjzKTxKmadcurjbe9XR\n          GJxrSRC6q6g+dQm4OkfEi92zq/wyKpG5DFfMOBZrPNSVxgA9Kdk8FUcNUq4u6b17WtPV0TsMSwRY\n          cxW7iW+ThkwtoTXtHT3ACNH8ubGt6MrIw15ze04bGi4rkzghNJsq24bNeLcZcHL1fsJNqlqnw5S6\n          e0i7umN+qj8AQgaps/222jQFCvB80Rq7kvtlJS5DBgtpd6rEizL1UXQf3unR0ZfF2jLOcweR0oYA\n          v55i+uhj1FLG/KIpeeH4w6w1Ul2sGDPGuMlECUltU41iUdvqysx4SarUoWJWZj7/d2YvvunZLAvN\n          IOkp9Tf1gk67FmbQyoYC2dLMxmvqFr4LyWihvBrU91qMruwHAVFSbZepXpAlFYu0R3BiJze1cM9G\n          Y7nK9Ll/SVxR+n6Preftys0W9RPdNvHBdvLF54XfoRnKcw01Vi2gHBb0RhCLp8PgrKEHVDt2IzZ1\n          Xb0izlAwdEXPZy7bV5zlvkEGHlNqdeq+/i9Qg3bMPgIvRy4les5tzxuGjPEKsRjMKgxmGq6aG+xa\n          OL61ayVcQyU7moTyWrrfIrXMDvtz7KUjFe6mCmYg0zWa+ngMLpt26cTt6fszMfNms415uV4AVNPq\n          7X/RCj7+YTgdKHSPWZylAMAu2tWf7Eoe5XHx+KF9y+7LOuNrxXWvZVBcCcfZQI9Zst9159Nbtu7p\n          8TXp4oj2q4xuYnyAVANU1Prn7E8koIYEoFFS+0cA3pGa1bcMPbO9Wxr8aV3GjTGJlx4vQjcIJGWN\n          Licqdm+bZO4zFXAfU/Z4dcuJ6mLMa/ID7t+Y/+myO1FmWk4CFyUXB+IKsdaXLmIPRAuTfvhxL/l9\n          d13ysyGY3mqzFCeSopPY+fnxadFCT9FxkekWRB9ZmYAWlPGC1Ls085++2hTjoGNZ3xyIFiVcuUFU\n          fcx9a761IJPbLhD6Fxge6ys1xZmwnpxB5flelif5pVu/AEBwWR4kHM9/Tm2g+LVD3dQ6gfd6ol4C\n          SHKOPW5JVg2hXTUhJjNbMxSmIcLG0txvoroxfX8cct33J4ou40ixBC+CsvjvW3YDDIphvpZxxsxt\n          rjgNV215Wcy23OiRZNhp8oxMJIa9F0xZLfIoHeMBnz6wu+bXMie0hkbIIj+z63QR4GspqZw2R/Xz\n          hV/qCb7RPi0LgkrEKNXiFnH496l/8Cv50NMpfnPWLARmY7G0xjeUkUQftuaua62lNL+6l9PNXv9B\n          geNOtES565NhMlfUsvUWMWYphz8/3cXX+whf+Gac9JKOW2H+ylrl5crEr9B1BTazzL/4igyfXFH4\n          xLqPsPElj9j8AYS69XAYe1UOexyk20JkbsaQXOhN1wD8C96CVUwQmbIKIa7q6+gSVtFlyKWO9kXP\n          XU+wvPQT6ZMIlviuC2sU3Yml1QtUi1lU6q5AFz3KKzSSFJd3coDlt43K4RsOJbKAoE5puSlLUrOY\n          hthifV3iq902Kz4WJjlelZBhYt8BXySjd8aC8aittaFsKG83zrhtUsgRvfGXQ+qX2Rhnt6P7DA1L\n          tvurzq6Z5h3QwABY/CGMWMjI4WNmybNJicHbzjuND5Fs1jMvRdw4Ds42l+JIUeYvCIFetS4GgQvF\n          kaLdAOxOS/hctE7FbwSacz9PSNb+aNT78zNJDNnqaoRIEx1rW2kkV7IiU6ZsGM/FHTEqsxp9VjN/\n          zJk9NVBNmR/gZ1Ar2JelATrOC2bA1BTsu7peYi2IkOxLv5jHlZd9bxIomg/6SNlh7j2hIT9Xptqz\n          OOKutvJw4/KkXel1HnbNArxGgFxnHs6bejGbvcw0aWLnalGKUO3HJddgEZZg9ik7lWx6HO4kc26z\n          EOxnx8ax290lbkfj1t6f/ef5v//3/JP/fX/4429/+p/f/+vvP/74hx+//+VPv//225//+t8/fv2W\n          H3/+62+//yP+s3++hX/5R3/8w3/oB9tGK0icDlVb62PirVS3h4WolzVTE2+WF52DWprCNdl6dJZD\n          Y9X6qJ4NOpXS1YmxVv/buCMsiDtOqD5mtmBYmN7GKGiUuUoxilXczeaDZqSb75S5jMTKigWj8q2T\n          nNmUbfsx++ts4M3NoRApox3j7gF1V7uL4ghw78eC34LnRjY8EXVZMiadpvhpnEOKMsS1p+o5ag9o\n          jktjLJbbxUeZgw+nocTMaat5a6KS3r43K7nGCpIe0w1lVcZ2NayGwmNZ01DycVkVewj6jpzdFY7C\n          zgZS8Y27j6k6FpBmlbsBxS+Z711pD5WfGWmWeWQ1JjZhdZYhl3AhKErQbSfOReUx0aab2n0gHrDR\n          QsE4RsdZFWek5t6z2OcYhfOEnWozwmRBwa54/tmSh+LeqHOY0Q2sUhsJVkTky1yo8SUWS16YGHMb\n          roSMRrmeA0NZw5UyPt7DOPqwG5QABL6I57azybYVkNgmquJ0H06n/rdHsdyg2BaL9kZXdiyibs7Y\n          x7RRL+6Ta6x2CbwVwQUXJZXGVMVutVTj+ngH6tHSkLm7bjDKEalJyURJuqmOrWPWQpXbfVqZGqd/\n          HjaPJ/hj2xnS6aC05aX9yHpbxE5HnmYZO8j0h3vz9pJMAtSZEMpmjV+7VCEenWk1WnVUZ8VozdEA\n          NbJETWSfq+fy5qjTzdx34K2gn7+nQ+W0H+5RNZQY2d6wmJJyfDgVO0Hq240Gn1xi05HS2VLNGSWd\n          w8101wpmVMTkFuGDnWpSemU/B0tx/dK21I6+GDaZrArbUtWYjIlRj/zTjT5bbYhrRn/lNCiQjK7F\n          BNGORkUbSRUHLTPZ07Miw9hSzGOQ/CJ1pG/hl/sRpXtRNwQ8r3UH9ZNPoTZ2i/7T7lCa1SorgAzv\n          7m1p/Mph8a7M7fsq7ot6yIP6rkkz1RlmHWe7mPh2t2bh3HkwBdC+NFrVgtjHxhuMRvdXe+O59Qf+\n          ImoKCd1T80vibVW9m/CwV9Md2q+qaUmHbpqEEAkvtZpJEh50uBEo2z/1i6XU2t2Ko1H1D52kagMh\n          SI/c2o8dyyR7gQMyilS4+N+hs/7IJsdOQ0n6pcBdtaywPQ6gp2UcL1XNL2CILPfFfSQ+5sFHh+Rg\n          7xGTqm4ouqlupmp4hnvzHy+6W0JFP7pwfVp02p5QywjYcHn2YPGgoelqf5IKhyc0dDJC3P0+n8xK\n          Y5TEDWcudIgHknGWiXctHupyq8XihFywT5bOjXBUamYHNJKzLAsIv2HusEeSmYWuk9CllQrmQcXM\n          /uF32fTzUK+NVRPfYjbT7QGGfPRZfhDvoml+vUHYVY8f2EaqOI9VFLvWXAsW5CjZuBib1C4YAtMh\n          c63ghe/c1DoZy9ipMbvwSc1rChBDxTWDOA2Fr9vOxqi9Pn22piIleFdF6Zgdik2GXzTo8R7/AtW7\n          Lx0xgmOpaUY/dnfa/EFxVAzvEKUNdWx4il/yTOZyr1ekVPLyvJ15vuqOZyXmhrhBe+uJbkLeHR7y\n          deQvSveHIVxbtm64laKEbmQnxRnlioo8FIH4TBc7ONiRdg9xVChBlTSJ+NXKJEon1l6/PpJXLdBg\n          M+wxv3qmv1zHcTfSGjd99F94cxPI/e0qYt4WQgLneSVzCoYZKd8Kr0dIZqpJBUTWsTGZFsOOHpiV\n          tZrsrw5LRqNJNBEcHVIbbuZTof72mwijLeUPHsn8cEZC6Rd1+5gWRwmApdtnROOdujl5Vs8PiR/A\n          FHEnsunUB87PDGisrMh08e7d2YO54sGm5WmU0acV1fZdS4HMjN+AbMa40RH5T2fRXUDZ5nz22Fw1\n          65YDlkVF/PEQiVvcwhIqXz9bisyAKdIuzPdkMPTetDTmf3FOfEUb8jFytEDqmWe2GflGEyUjkmh+\n          7VExyrCRXjwWgtHkJJu1ZXcnzWS2GSREt69BDTV6D4Mg+a8PK6gTIxLPLrkdZFGdVcumqznqPkML\n          o9FiKLZs6J2Hts8NOoEx7YmggYlbnece1ZjPGxl/dff1iIZ3WjwwQtlL/NIpHasqjxZp39Mwi9Lc\n          uJxcyOkz8mRhvhlHeT979zRiCvjOiOvDTFbH6i27cL4afZERLQITM6rvx1ZTPWKidrFseopMc6jE\n          1jaPYTltsXLLBTlMu2iGKFMB8/ZrhPc5xQlNmKrC4lfO6WQoFNfTmnnBQ19vKs+PasfHw1oe+JfJ\n          zHafilotABvClWb53nU0ndFjRbksxpW4rmURMuAxDtVzsWwJxY5P38u8aIOxrDKvJCJaLYqnsiXt\n          HkfygW7441+LvW5+In5WPbxjnMt0yaWT4OR2NhNUy6KHomTtLqeOxg+TRn0RcJW17My4hCiogJOi\n          hmbGY5wpadEaF9Y2+na/BKhEzbWnxefFHdAscxPqlSkIoq1SsiYmkkkPiMqI2vDT6w1UorabRuKJ\n          Dd/NV3gAnRiBFYe2YmIH6AjVc0QxdRLjOUCm4bMGmaKlNwZum6yBKqZPI0rG14oDRgXBVOfLBp+o\n          wrKlvGAqaBZDI1kQHmylZWoNHA6mmfcToeaRc/HxS7ZM7w7RUDpzusNtjqps1pzU/bYu95nqp0HS\n          m4eoHs8iuU3G8FBLJlHqx2LJaNy1FAtlziuOJqPzRSs6zWxkdupT9anf7WIL3BCP6RrGAi0p7hOV\n          4a7Gxqsbny5jjO9Vk/bXyBR04uhDsPvUvxLvZ4bZHbs1y7pHDN61WnM898UXVlykWv9gjGDa2HoC\n          zmTeAmi2szo92bzvcbyheLBSK2qqYlzZeoITZQVHWTztKi4ETaiyJzqT1gznjpMefqDUXrVYL134\n          +zZtKPxc8YkK+Xi0r+ENHBZrz9qzApi4YV+sE8vNBpoqVrjFTq+mdjqhrFsnI9EsDHM1JXF36DOF\n          NFG8s0DJVzSkosRKt+zxEwGb5Z3Ok+iu9mEMIc0Fg8ZmbfPxr2UaNzAW4BpqZxmvGqHn+g6aQrex\n          bVTAFVKtCokTyAgaFXtFrVujcF/m6cOZuIveAeSlTfWqsBX4y7ard4/k6lCMdN44RrMUvmPKOo1Q\n          fZ1XMXSOctgM/uNomOp/ShioEWoIDOom8MNxqag4DtbFqibvI0pUtuuEb6obux1TH43JIPFPrVzq\n          cQdo/x4PfMhAhI7rCUBhoXqXOECrsTozfgOW0BH/eE8PZzjxCl82CI+ZBtMAXT+MDmyaQI8X76l+\n          Y4DTdlyN9mVpfLJGyHRmYNsskC8Vn08FTzuIXnEZM6Vc8injZDzadhXlxXGzdTx/ZziB8WMYIPNh\n          zmvL3UL0ydPNbqfGqSMLhhmz2bxRoA3zalnLAiEqPfzW8HVmXdX6xHVOTaOOYIGrDXR8gzizrXPK\n          Ex6rxahiy+cDs/VxOnwf5hcmAsrMPUZCanZMXkRS9DgRYI1AxoxOQF+rxZ+MmVTke6VY1IK1o01v\n          cB8xmWFjJKGy3ai5Pn7XB6lFEqB8yWi+jTWPOKm5pnJACDMvo0P9sEA3EKqeLRig0Gbo3DvugnP1\n          GLZSDECNAmctjdCJRZQ8JoTx29LBUD+LwIwyWprJQr5Q0k4jUQ6IB1qRdmxUTUFhvfM79h1m2lZQ\n          i6p+okRTapPzl6eimCj9SPFx1TIbojYqiJN2+bNYl8j9EovAIHQ8NpJlj3RSXpVbSvNhjvQZl0ON\n          Foc+aQxG1O9xcWe1q8TAWi/DXfb4Ds9lxhaqyadj62Mo9mNMtKNNNRp3r45oVOAL4USe7Fw7mY79\n          wSieUxOfzHzZ4jFtc5ErjAENuOUUxlTMxku1mAIU5ThnsZ2ZsSxNNNUX+ddSaVNUtOSuTyAz5uxz\n          5mnK50eeXJW1vk5Vajr346livHnCpNzILqqS7ff/hQqJkJrkEdVCVbhd5q2dMeeRG/w+e0OqV5fb\n          j3B57ek8KEK+bE43yPQyMlYjhteQVob3ZonO11vFSNUYNmc1cssdMYchWmPBdFCQBlDSYC4G/qt/\n          Z9BE45lUZvUZ0ZHokKw+FXHTUAuZ+ykMXk8u7E6PIb3KiF+wf4fIuisaCEtxnWSYm0YH085e1Zx/\n          z9OTWjdyId2QpJCXOc3iGmrrAA/eVs3QL2pqBoGaGnDOUG1Vcdh0/2xGNybZz/F1l6rw8nHFtsJn\n          w2IthjVRk1ejtUGPtnIQerSPLOMEssnL4nFZsw2yZ+SFydBhKdkuV89PMh7nm/xz9EtGmWVAZyo6\n          HEWTzy0ITNFcKyIp1O2+zVG3jSLGntXfDIEzRleE5UNilzL0eeQXxxGgOLc6veiH0OExJ1c1/AX4\n          RnSYVRdcUHxbQlvJJxxMQVtyAt2A6TqSj7oDtYqeU/FwZ/1GAc79srqBHp8IRby/Tqet2bY6SjnT\n          D5WERttpqWFXSUGFxWM9GNyYbaMfvJirHGnt2Lnpg0UDljw3lTQevzZzP8bgmvUXV8hQVcOo+WNR\n          9rYGM/77hn7TLjTvT2ncVfd+ZUbc+YUVS4jtRC4icV1XC1Jfddg1JybR+au2604DONsULZ956F26\n          1rje8+hD0z4mT8ZCncFFZc2SV+3wH4RU1bAQHWcjqIFrvc4w68IKTODvaM9TtSi3ODxHt/gnhcM+\n          v8Ew4o8N6vmo0aAmq3dbnsaQyuhQLOjperNSnJu7zmBpm01fPwReNfa1luGtsDYTE4Nf8PLRcxZ/\n          45lstsQVMiwldXGtGE02EVflfOeog7uGGkw28/bIZ8apBtqROlntJm+HBmheCfF0ZvQ11jm07XBB\n          Zo2a0Is89PTRheHBiCuB0EoMiE+nZU7UFzxLd9KIFbUVn2m4IavU4wnltPHdjA1hFtQFnb2JgDLg\n          jAoGU1wCW0OW6b66Br1jVFC6QuJxSEHF00NNmBgPutOm2fePNWZTHAhwaXQ7uqJ2XIaj4d9mcsXK\n          PlMrDmgcRlHfMEnskdDlmVsSkxKLgcLhZI1tNBDMYq3fRkGUstGOJ2HSZli+USuZfJ78F+vSkBQM\n          dzadjIv0KiZmTMfVQLJZ+bDYY6z5kTDxSskWO1V15sq8fOUObRl6G3XWdqly9JTZIi2vvSPBNHvq\n          cJgRSDFhwoAiufQaah9js54eXAqXd2Kg8jhoCElBmzhs13FR0K1FMpXrhteyKOIO+zWrwq82Uuls\n          soXJszLHM4aezQzeihmrowNbTu9gdxXrLy/4lpHSft5g9rM1GawWM3ws2S7bOEXMfDZWabzo5Bt2\n          4FApH4lxnynW6pHh6qJGuDF09RSYjGZVG6clYzxtAUmIU86kET5ebkcmv9YYbRO/Do9HJnzGcDP6\n          uGEl6iYNxoamd15fHNrWR7Kzmhn13YkLJ+bGvIxfEwB1fcTKaSx9mZU8g+mkx5NNq7qQuNm7XB5O\n          t378e7g9BVSJdRN/TZWuFCjYirZvyCe5/iDta+1Wc9GvGweWeT9TJ+CeoqJymT0+Y9Nt2YzRaZ3B\n          glUKx4XWQFWM3rTMhu4tHlAUNXVqsCFZ2MYrJ8zLAghpirAenxY9TXZsMyMPdxnF5rV60gR2bM2f\n          4NoXpgXVr1HgCLcy+lCLjmbodq4Y21Y3zqCxG8bBS3bFkL42qiI68QS7OUNeVY0Fpx0zI4tCpw41\n          Wk0nxmpOEyhg3KzWTrkTTa/8m0Ldq+MtJZA8JUxK7hSHUjCe7fxi4POuAZx+lJaJhWHz4JqMoYi2\n          1nNMo+ZVOjvTw7gw9QFOVlG3vvin8a2yWwjdpoxoD5cDzzxCzYJpJZmrEszE6bn0E2TSiq127FTn\n          V4PmpwFrKxuVNJpTC6A9p+G8kGPW/Oga+XpU12KlbD+EeZUKZfAzY1LEPjLna5wjyNbTs592RHsJ\n          M6n4+dmV7aXNz8+UzFiSR81kCAtGc6qxbz3uZYv33IgstDS00+gpA+eyKpLEyWQSB6qFXHVMiI1x\n          SgrlxD3d7T5q4wwrfN4y2kf1xeMCheeiOh7CGKg6vz7KLPM2vMDmn6hfOr7TaiYd/9OEnhRH/9T7\n          +KZ3OAhCND4WVhVXzLIcACLCS7PqjBQaW2zbUmHo0pNOjzs61aSgLFQ2nV0f35WS7HyN/3Uzv3zc\n          8ExlhFezCYhra0pHv4OBWC90LWgoK6H4GLpD2qTeBg0ncWWkxzmYND4mTvLdzK5p4gDpEtj7bDAK\n          yLGbf66Lrcwx1It7JimkWAjcuZCaL2ZWcRdAwXeF78GMTWMaH1lLy+Pt5HOW+GbbUNHbWvZh85Ut\n          fhbyxFBVCdDgQtlSYcvx2bL7NyouCzBG4Wzzq5OIrqwXmq9mbwHD6qnYSFxGcXnpZqAs0hyDAqix\n          3F+btBXFy0/A5zJzpkVaotyISmy/qSje0er+GDr3iZ0ZFJRpMcf31R07qxPdIccL9aPt5I7VpVso\n          Yxa83WSAoDJ1OM0ljpimJ087Nj6WSOtIRW7ksjkd7Tbob8S1mZj0RoF87yIzrm+EKpr331UQXA1Z\n          h3qnlzmaMUUbOdyWgZ3HP9midggwNmbPZqcZN+vYs+s6BSpTuI/dS2iIyvxgWuhS2diKGt+FVWXX\n          zsSX1NTgdJxDgxLiGG/ZzQNnFG+6KdFKFXXRARk1XDi6pd2NbQ8e5W6nC5fBqdL5OlN244VL3dXY\n          qsWfdpQd6lqBk/+sJqR6bQY0GIn72NbA6lnB5Zuu4en21Om0fGzrPiclk9gg8/B8QoA9ye4mNqDo\n          XTbMju28kZQa+JrOGFL2Cs7XzXOP8Y+1jv3m4RMbIL6G4YfR0jgjl6Rua9kLlCtVzNR4gsPEkHXH\n          n1cC08Dj2QzIgT9ry197+5AZEJe4HuLWGd8c6h7sbdPWWRIBbExn67c1lkVooU1INlAH0vOM0yg+\n          S9oqmWgbIFSL9J0B30zyMLGXUi3LgLClJcfcFgGMKbmnF+aTkdbcjYsIKp1FoTtUq9aLm5j58T1o\n          Od/fqNawDyyuF7hgD2tAgXz1cEskWlnGBPEpdatuK6o4NwcmoGhns478xAKGJBxrikasbg9ldAOf\n          z6SnbcDKMNxnzlm3gkxRYsbScqUuBgLWbSrx8Oq+99rrd3RS+sA6T8zDzmOT69QAh+qkmInIiT5T\n          4mNnbqGQ6A53Ufq0GR2+hPeoLjW3cNDDdav7yapXjSf5etoTEzzpDM/oSvFxcb+pRka46kaqzwFi\n          V8HgU/7uyVtWQkltH7NqHqC41ovFGC53pv3LeOtaeCHvOh52dtPnnJJ2Cdd+M1qnbUPGRoayDbWZ\n          cE33YdlDBui1xTPRlA2+bbEJQEZjtLdTL46PihEqkjJS4sgdw2vZx39QDfSjmEgK/kKxSA6B4J9o\n          JwPic3cnvp2PlRGj+noktJ+Gvd6Lz7sJb+yA2DIWIIAzaVVNYFnFHDiPiZiF6uAaoafNZrUqiHTn\n          EruV1M+rPuS1tIsXU03Ng+GZkXXmwIeleXokvY5F7ontw2vWx4swK1wYt8Ne75kWfnQpeooFAlQU\n          jkvj2FJZcd3gsptXUcHmNWteSd3cE+rHMoHa5FoeHVinfwF/vYFWxEx8w9sEU41p8sYozaKKMqgU\n          tFmxGKrNronAeHpvTXo2EuprJ9GQi1lKL4ExnjpQ15IxYz/Yvs5CFnoII4PFydv0Yzmo+MbQrWgd\n          9fIlEcUGV3WVrnVZ55W6X+LoSS0u7gYqsTb3avZa4d5sYxOCdKeqHiqZ5EBHVc0nOL5+0044YxWn\n          XK0ah17bXcVPmzGIXV6L6KpqFlwsTCOiRNOcVvbGvQ9L9bzL7WZU/ZfUW5wsmyKCTut68P6F8aXs\n          F8YQyUBNxBF9W1paOh5DXwmtn8Yp2VXtJLZnbSLlUxZvFBs7GaECu62ZhsdS7mauCpUC19FlTP67\n          pxdc4SsSZt1exmzzH57QsD6RpODcLanjoDjLQecexZAzjYiWUcZbbHLqOUOz4w4ZiiJGT8W0zubT\n          0eyaQxZiPjcgjNO/umsz4oJp9Lwopk1kAo9mfww5f2VavEurVBEHyXLA32MlqYkLedxZc26vvfkd\n          XHCC8EvATKJPf55XNCWKed7sDl1J/r4cLGWsdkHdur80cX3RlE6GpjQmcVdOy4ObJ7zOWDB2Mj7s\n          gzjvmkusbmgEKFPp6kWajztUy6YsFJ7TS9pZsUjHF4SZX/BRxpR3mDw0aYhuj2Vr2A+Tc5+KLM4q\n          UwiDtDefWcbBWvVwZNFNbTmpv+pHsuKDCfE2pXC4WfkXNmqZLvm8qt0rXMeqsPpBdCwzilygtG0m\n          PmNDFovjgEJplI+8NaHhlxpWLV/iZHWxvPOWnuqRsHLjE41z1eav/YWYIOAHJl0mIa16IaPjshgm\n          KNKlagQeJgRVR+qxtp9bQz5AVAQ20j33dPe0PBKtZ1PqUfy54nZEGZL/tmkU5uHlklOmE4X0WY7R\n          xH/RhnSdaBkZ/UWXSD6wRvEAnaszcxTc6Az07e6odfSeRy2jPXGcnq0YzQkNTzHnB9h3Rn8unHbJ\n          fBMvumScmUtXhssnNMTTHahlAENKg8njxtl2s8SOq82iFHEP27kbubHV6SaRal/1FJEUnG1+o2a9\n          u2c8zDp1boxLn7ZU7jaND0jXDITnFhsTdbWSJjDAUnpKbDAjCUfdMD8urJcTjoK5fYM8jKSoufsH\n          +VhWjOxCJ6bNOgbjqk01xPITx9njAedxOecCI4sp+xdbpSsTMqpPcqLWNybDdwedY9hWTZ8BSLj8\n          w52LfCv2GNu+aj2S43HbqZOejKC87Xa+ZxQsy8eFnMAprmjD2jN1IwszDW++QnBR0d8Q1TEklq/8\n          FF9J8VZhJBgKQyt9jHvj4q6jDXzNnW68iLW2e3jHSaFX7mH8W3E+0A5ns1uOxbj25dH4AQjvUsWh\n          d7FQwX63b48uxFJPKebxsax+JFZnmoDGTZaew/aW7XUn6MVqjrpBSUvkvZt6kLbYKFOwle0ROvn+\n          qbjxzLb5Ny1lsfkKoxgtuK8+VxVofap8kRgDtdZg4pDcVRicz/JLYhEk9bJtOIolZVZfaJM5j+gX\n          FAAFUx3DLOppJY0qfCVMxZUQB6BbD8dtbV8Lng2ZRSaRw7N7+RnBAN3DMkVnnW4pGT+v9gAvFtOa\n          omk0McRbay9VO+WI1RIHyHWWYXwuz5ODxtyGRddeOuUbYYHQ7vi5yox568m8AKHT1Vrs5LiEvMUG\n          Zzyu6MSs8yPg8DkZwK3Wz76dh7mid+nho9tbJy/TJGIoR5W44jZaDwS8LTwYDLlZRebixX+DEcXf\n          P7EDWvCXixkB9qOzqDCcLnWbTA5Ro5Z/UdF9dFS9Snqfn0VFqdZSC/sabf+jRd1KcTtkEjsQgHb2\n          dDbNLkrLJYnduWDuffrzdkxf6/93pLariw/ju2aT9uDEhnRYYOiJ1lSLgA2uocOyHuVrr2YUq2OI\n          X7KacZHQzNmXhz5MjGtUXnTNvXjiIZY7eLbYBiZXAbY3byd8lNVXllVMx6IX9pXTD3K3DJRoS93b\n          D0Nf03ivBendxqtAS1JpEYMU5z8SetotR/DG9KwoN3O3FMzkniKVGtu81JD5taRAnE+RX/YMGVT6\n          VNXX86mNOjQXeagTZnDWSfi28jRWG+/kqx++jiTIyFSCg28+v1eBYgzOndc3OAqsOCuMY6y3QTfe\n          6ld012czR1uiFb2TcJ8Ck6qrbhvdcAOqGq1jx63U2oKzixb5ayd19nS26KfOpCRKnQpJHmLlNvA4\n          i1F0CkAnDClCXwJxjsq+x0m2WXccF6fjtiN6zm1zk1ibras9A+19N27crb68m7JAoq7ZXCPuQSfo\n          m5BwfPhr9OyjqxKqAa8W4w0iwOyyuK4dfvTMcOmsTbmJXk3oeDXBPBV6LI3h3Ru58Wl/p41257W7\n          i2O6GP8+wh6gOmM9N3zxnHZ84XMyWm2XwsbLkp9XfPQFxlreOhjELWwoheTm4XVypLrOYQAHLC0A\n          KZipOCB1+DUXd2KhEJnfoKriJ5eWdlobUzpt4yvOHXnpHCceQLcUissLu5cgvHA2yPiWd5Rj529T\n          02z0BuA2oDbrMCp2qFFWrtzBfHQkZqWG44YZ2tV5YuGlOoov3Cz1oXUEn+q1hWmk0tkykO1WRF+p\n          TM+1irGgjToey3+9aXDYs8rI7pTncROXUzz4mNJ3fnX+P8+FA0WNBcgJNF0DpvfaQLKPylTyxyNn\n          2u7QdHUTUfbev2Ce78/+8/zf/3v+yf++P/zxtz/9z+//9fcff/zDj9//8qfff/vtz3/97x+/fsuP\n          P//1t9//Ef/ZP//av/yjP/7hPxQ2xe7Kwx5nS1nqxg611aR+Jb5szsN5tNhv2rikgHQrrbNSuSbL\n          psRCyxNkoltRCT4CwKWRLCf/+KLM48bVVUcLqL0OUUZjKM59RjC1uIdhPBxrWEty/64RJ00yO+tR\n          UjPiesWuVa7QRX6DJbDPcckQZ2UN93HGfV5xk9hdys6mkBnOMAP6KWr7jEojawufEZnZbQ0HTHnc\n          RPKYEwWI3iWZHesNGP3Wl5529euXgiG6SoywjyUWzG0WQdrUCTrO56EyIQYKcw5HfeLkyJYgs2a0\n          90YJJBeiqf9Zp0xXC9q4fdZyiCr60pHrRRZickXEZnBH7LZkui+VVDwF82mlx4iTvts9VZMN56IG\n          sMKkYUOdL3OVeLuZIAdnZ7pHVsfpuxlDfEInM8UkLnSWF0BXYg3nMUmWv7SiTUimizs6UDMfn3Gr\n          unQ4medTJW5ibWtXoZjIVYe1wcq+uuEOGg5BR+XGMHWXYoxO+VhPhYoVlUoL43tNcxACBt7mYLAh\n          /2n39kRAfBTQ7P1RC/6sK/jC+vY6KvelXjmTY9gA/w2TWd0cO46UJpjCui1t12nwVoyi1+E+TtcL\n          9m5TqqhJmh1QK05z62fw2skmTcTbudsJfcT/5okTLUJWRX1cehWYTCYJxyfY6p9mLumFrmFtm9FP\n          M/sv5cQvu4tXw2tTKSyY/+q+AmhWhmDG9NFTDfLhQQ+1k0lWrA7Gw9odoPYt+RJeGnvQ2wOsFE3P\n          AnlWcbQKN0ibxDip6IjNqSGzA1XTjpv4MO+b+hG+PxyPjPe8NurHpzSrAgvihb3XWGiQonUU3tMy\n          N/O4HE4AtwoKlukTMzGBdhHkMxZRm5/SnTdRIZ5NVelwBlgUFw/AHb9q3MaA8sYAj6th6N0ATGwG\n          X0yBLP81zvv9EfV7fhr/Y5uwQ8J22xX2tk0rGvOarV1m5ti1SKyK8lj1FzSj5nAce6MnG5HhhlOF\n          CNCiTjYDf8YPNgAgGzotZQQSadX141eCIdU/oe2dl4UqALqqd+QiWcPmkZkjyySLmJ2YMcQ6FnHD\n          nU+bIs+44a+tO2PAAJU7r3R4GJrdF/XckNVaTiiFWfah9FqqqGmQaLONv9wpJMpDZSzTg9burmjg\n          eipI4h9mBUYxOC9qWQSG3Mq0G5erdVjwYKuWGEv4Z/TrNuCoRG8ZRyC7JVvcrcZsjmqjzW1uGhvr\n          YvOSKMTlWJYRNBw9q2h1jahLtTgv5kb7mMgp8UnarJdWjBmuKwAux+3xAe/uYlKQt1oKN46EakVe\n          ShuzqW/jYv61tCtOz0C8GOBY40lqNjbWB0Uwpmj1kdAp/WJmv96hBHQrkPYpUgVEOKNl+UudgGAz\n          3F6lpdWtqV4WFtsqM2S1Wo2LQeYABfmqe/jk/lE9+MaO7abJPFEvQtrVEQ20rW6j0jjpmpmcxs6M\n          +s7oAXFOY0kyBG7B+VKacryJVVNR41Ya1p+crBgFKQkP3G4zfWiR2mUitlU7teha3KyYmZPOHcdJ\n          OlS9zWGkLFlkFBYfPzveg1GaKZ6zsMb/6vJ9XcjYJpoZwBK1YaKvx1d+07mojVyM1a4yksgcUNBW\n          v+lbb5JupcvvdlqX+AAQPvSfjuSjdirL5LqTMQgQVUwelL3ZZZkL+6U6nb0omZED0AxRyCxQm4oZ\n          /bmKAJmp2KIgj7Oa6W2Ny3K5SwWzUEcVEdIvbTsZEA4d0gKvZ7Wvxj66mif+tVxEm1KNnVPnvsSe\n          HWLy+Ehf/ZV3zOFk6Eds2bR9Ica1o25gu073w4MHHuWhcYSilHMLJAa60Wkr7WbUi4MJbh/LZ+iD\n          SqVeUosxW9cX308SiBHi4xNMPaO4MvYyOXZLl3lg45R1M65jXenjdcf4cB6I80dWzhUeS7z6UYSR\n          X1lPWQsgKrjYEkbHxk5Mb+Mo0ouZ0maGLkUz0fmuTUlv8VgwY3YXXhLrFUbAOmhfaFE9zmCzvS6H\n          CayV0apZny3wyFD2OZJ4S9WO7qUU40Mg6Td7yNaYGBuUNlj9xnXlYjQ+DMWPUqERFOIga6XW2MUK\n          MORA2yD82uNscm2nXqIPQtTgNBouTJKImT/HzjVJYTyZ3pY5ScxztCnfbJR5CYMp02iS1/0MXXmn\n          ZsEWhEOZYCLuFRuAEk2Xi+dlwGBSbRoKXynOjizNzHOwBnbuCmzIrFj1sS8zTBGztG1ulmyDlYdm\n          s0eH4BFO0V/sYuoQxuh+v8Or8kCg+LVLySuLfsx472NYdA/M4raLGWzGNe4c+zjVm5WRfSpyBXel\n          YfGiO77AuXaztFlM/YUcMhaxuMkQwlwVaEb029VcGMkjDkB6PjAetKXJVWWhDxDOPco+03naGIJR\n          jMVGdDTm2xRS5UAKqruKN6N8lihFlhI/bL1+Dvtw0TEBttKvQ+jXgWzHBVH2IRxAWifrJnBxMopI\n          pareZnFxzB70eTfMYpdBKntY8g15JIZWslz6VIc4CDhFDzOQjqKChArYuZxLfsb7OvCIo1AQBDyy\n          t/bDhF3hy2PE9zFNJYFZVRGKCoTm3os3j2jyv4UUjvgVxeyyjgPwcIZjMtPJPax3PbBsGaoIWY24\n          LGm0xroMeaOatyDtOLBXMlAIjlAvJr9B0KxT+jgyuGd1iAFVYNuhd2wRRtJjbyH+V8NmHmB2Mudu\n          ydxnsHDq5oIMIyrp5o4Dui1PdEJro8JO8kM1/Dvu0qHxrQXXUmUR1jYP11qe4JzYiOjpuuLMTNaS\n          kFuho5F2pD7DinYsxi0Vdqmt1W1RYiBSVD+FCzgaw29A+JUQPQFusA8e2byu47/ai8a4RJPMBERP\n          mn4ixtXkZzrx7XEnLG7ns6VGRfw11bU+ekHgdIEk4kCJO1v5WlH1VpOu4sU/ivxWmzb/Un5lT54l\n          jcjOtNuNX+HXuRfRJvTVGuo6zLX0KLhNvUE4SVOzdIIXils9EDORLP4U6N5GaPOIgeS7Rj8BI0RZ\n          MqWrSoIfxrvy2QftsQcAxpU77WqPDqy7Z23dyeC/T+CHPrmBtNnrhy4rmNBRk2kxS8CNiay4qhSP\n          jRM8bhAzMyFIoFW7w+cy21wk/6SM+m/oXRXYbeSPXpw/b/3I27mMrQnYsdTjuDdIs2JYLouIesk8\n          7Gp0+xZRyrdSFgQ8X1VD054pyYnm3+F06DFqjHKf80HyHcaVpu8zX8vr4kH8GV2D6ukZd+t3/wTp\n          xN5YWSis/WYcI2K3VreiaFCHSutLzCT4lTlIfmQGnNabXGQp2A9zrmge3EJkoyySWGAYwNvaOfln\n          pqiHyKmXYjTkSdmx9ahkLfJrnkdgsrZdFFWueEe2eVFzQ3Uz5eI+ianzO6SbdJAs2+6oFiz7Kb7t\n          ieyzSxxXeEOygLc9HrXj/Fq+sbwx7Wl6NEURTNknDKHWnJtP2vNSWBOnvGrSzeOJFK2TDtJm5SpS\n          J61FeG6RW3eiWnChDoZRnhnQVLqC/tRyeVCubONi4Io/3P0Jzx81WDturk1pXkd1OON7qWdFpeo0\n          BtwieEAJNXFHJ/P3eRk55oc0k0Z/AILtYhz0aP+jpZTa5Ur+yec3WN9BVtvWb7Uxk7T6vPMiTGUi\n          DvIP3W/qjBs6VLUEHht8vxYr0ecrjzMeEjIZw13zXuZTE11A1sk3AJTL1equYxibhLbVLKJQvGk1\n          eqdSAAAummdBq6A0WTeMKrqr9RWAtp7Rsd969cn5EN7BqzuZ8D6U1YdoRJnY/XLoncjztVzbF6tK\n          dKuMt4eBiPFc98UHBDmyRczHvWHAmg/TX41OaYYnvMic21NdGPzpnMV2lEab1T6mrr/GB/HE53fQ\n          wRS1W/eZ4svoUdZt1OXLBmWjkf1uTV1852RikjqT03/89/6SrKv9Q2XQrMkwdZw8CHVrw7nB44pQ\n          7Kk7XbyCZDak0DIUFRhoVixx9z7ESSdvyRqWhdOrEzMmgdRqGHdjlUPh4ECW0jIzFNEd1ugj08XY\n          Y/XsMnj8Ra01X6hx1FYtyqgLTo5g4BJUwJBOWUNXZUOZZL1ZllQnwldwYnruZEYNyIkuNiIIPiwC\n          Dg1X97J5jku+H0eHtReYcS47EXAuRONgDLtFuIju0tX2MmZ5e9wL9InHfWM2N6ulVjxZZtjY/c7K\n          Bq7nZJrWTd1+RbT5qdsttB+rbx2812oCIrjCSNf1akpVTWULQuaLHIawsOGpNYNRgH3agnm1DWGR\n          5lo+3gUAAmmq+sMoAvawA3it6pmU8Q3yXDblwxBmm9EXpI49syOTx1lWQz74gzWrgobwwazOy3By\n          mglxcUey6D/0ae7N3ohfMgvuY9iqE+eJlngbs+ioxzWuOlrGaQrOhvxR4Km43QZ2fLqS4r/tJkLH\n          r05Jy4AoNq+Os6t3g6xGNtkBHpi9VjN9Zoso3zTupdSbha+QX1+lrYkzgidgdlaxSZsWxPSHcUfr\n          BDU+Av7uKjQYJ7lMnjazTqc+0MCM/hU5723tJhJMpYxULJJNLAnAY+mDhKVc7FvB9CzwEjCmKkaN\n          IbNn18WpnGx41JMboib09yak3eB8SluzKumXiUI2nkfvGtHwWasze10W/oGYe5lR5XHDt4FYizVk\n          DOF+1MnO8Yy33c2HDi/W4Y7QVAhmLqHQ3XkDWHN61gk9u7R7A6eB6iAbHis21BvpY2v3LIHTX9sF\n          EL9ie4bmGqhm1CZy4dxhnT/jm0tkdJzsuZkFZly4YALKaoRwrFusoNTTNZ9xxbbE6L023YSuEC49\n          u0VOCWi60ihmUnYWYEeNbJ3PUcrp1AwXg7Qv+7y6GT2TKRWDVBJVjUf8juTNbeb4FlwtzPqFD+XE\n          Z5DElS+irtyGJklkOCSW316XygPijY+pFveuI31HJJZ4jZi6K76Idy4hVNrnn8xRTYrrOH7Wrxjy\n          L10nfq8RFSbWieY7f+UMcguVYT4hcUhGO2X3eI2jcn9DOmPb420yEWAZrlRPlrW6+FxLN5iBzY3k\n          sju2FSgsq2b3BzViCJFtpRqjvgOY6d3aif4xf6TYtdsSYY8pr2bPzHosUs0uYXAPK89/LOss4hyI\n          +ttOP3yNnfFTkN0qph1/xxxsKuWkx0L1hvWpYQLd/LFvykgkbQglrPpGO67qkfimcYcsbdOnMdzi\n          dDp5omrNEC+1Wv7t6aGaHVnxASyVopAB3ZVjNy1brcRn7/ZMOutHDfvI7jUXVVhUJsyMEn+0rBxD\n          DEwdH2fMksxB56iNtT+OMpBhk9FfVFb37BYgLzNvgTCFXkg7u2KxXIWEc2cDUwc2u2JYHJVyZnzn\n          RsLUwEL2TljPxcATgXCzyA7mlVbgFKob89eP3WlBjY3UFW/+GRAr5IVj9DC69SJ+0qaQ2DkuczSJ\n          fzhGVrkKIy+TDUbjHn9LZmlkS0W1Pz3cKH5JXfM7WBj18FSBGj4USakDY99MwExT+17r+MX1fy9G\n          e0dDycI1jsOSIVb5uGo2f7TE9+l0yFQrrxHrTg6IXoSyRHfvlAzGOtmgxmJvdCWGCl+ZtLUdroUR\n          inDo8wCK2MA9G6tpr+aGOUQp2xPDA+DyeZEKDucel2Wpanl57KqryF8NcBxhSouzouWx3Jnxp/Rq\n          h9enp0Qjoto4LPEE5nKHwBblvuUmEHduGa0XdfUz2D1uCFOFXvB1TIiOZ07W6N0oyn32eTEQycQ2\n          D5viE8e5lG0Re+kjf/2hq0WNahy+qGTXtoapPbbE5rSVnPh7AA0dWJO4tL15uHMbY3FXta07wKOZ\n          Kqu48tnimRtWW2TY8sMEj2ePm9kOge3jS2TtHHIV++L5HXGsEegfETS1lAGJNAr6ujF6Xq7l37Wp\n          tLkdV2hbAseOQM2Cojizi+pWXp00VAPKErF0Vd2wcIU1If6CiaXcpI07n/79jiu9U2smKUGWKFxP\n          zIeNGvpqllmpfh5PKQqT1prlin+m4QAt6eyW9gCtqTwB4kg0Hg5TmZXNXSCqHTU7n8aiw722mNAU\n          xs4xX9MTIBMQpq1ATm4rdZEhk1MVvZRZPhwRuVD7BstUHeDHMaOUM40jSRfpgGuZ7Ss1lI1yKHU6\n          vpo8vlBIMOdTZSYvZo2AhlNnR5hTm6cVU2MceLXzx71HKhxTtH3aTEeHv6ep/aGQNg+s414yRgfK\n          E09RvVHorsP4HrXFR+XDMwFs+MHoSs1U/HbQraZav7jE4zPYgPuYVthR36YFDHd6TqV4cKOMPGSC\n          SeWcphZCGBIWv5gLNYcFSjdMx92KYxRr0Are4BpsEhd1b9W6Lvq2rHguaS+WjkVED3CXXGsNC0sb\n          LMQhsJKqa6M4aqo9ScfQNVmWL5o5ha9qxSt4e4RUT8m/2EQ7omqAySIyMunVicPQrqfh2skSAr1V\n          ePdsbEM1YMT5fTTLbmynUxaC+wDts2D20yebncV0ZdhVdtzIDjXveWhBAgtSz3uTjt/mR6nQc7xH\n          Mz3NsKCjebOREwXTVCMB0k9UBWfj/QdKHh+Naz9VB9LwomBVwV2cxPZUyUO3yAW2tzYDyPsZ4ExX\n          Q8RN1lwPSjaYUPfX0XPaxOv4WhrVBeda9VKlbN12F2Mzn9xM9mbv5kvz51Xo8Fp+YvSivPibTLTQ\n          T4z0DQgpXk2DqilX6oWaxABnLwv7WlEPqF1UfHu6j6rmMV5hVrJItJ2I2+xQTeUcUhnfO8C39HVo\n          vtUzfKOHnh4THd1rs5dCULlhpQCjymnC0qnb+N8mL8+tFY22kqJubIkjn441+P+MvcuOLUl2ZPkr\n          iZhHQ9+P/BWCk2QEiCTA5IQDAgT/vfdSs2DxiKiHe3UDBdy6ecP9HDPV/RBZMn2vGEe5K7tKzhpX\n          eQRYpi28CpoYNs6VbRVCDNJUngmiTWW5x0uY5yhGcY1v1RMKmSuubB4sxAM2Jrv34PH3VvI5cl9E\n          sOk+pNCY2dRfbUV0dPQJtozupADblzt6VQDrUf2lpYXO3NXNVjS0xbYGhya8nKKd0c/a50VhaV9k\n          FCUsSdXkie9meOBsKZj0TDTGvsySBehh1eK/MG8uncWwrDIK9mVHEUVgpcA0h8tFL80jB2TMts9A\n          1uxKP/syfcejqjDquCz/0xcU2xqXARoym4XRMpnfnaO8GNs7+hOV4uMbaj9B5uANbU1hVnE87Koy\n          56ZkEKA6WdlMcTZxvEpfxTjUWDnqbXzmai2pWecLomrUbKMktzZkK/B6tARJLd4nY7jayoPXxPYF\n          dbM1civy4GNSGxxOLrF2AIxGC/bNfu88JI0Jbf2OVvewFs78Xr33UXVlEwpemYFOm3lEC9h7DI3F\n          ZHH7XGwe9JkBJ1o3NA0Z7aq6uN35SEvp7b+TuLwDkDibZYTWoBtNx6TEL/B5Bl6Rps/MtnUHaaOu\n          sDgKZlW9uiayAOhr3yKv0klXqKZ8BjgGRuIbkcrrb4vHWJeUm2du/WD9gZ9yWkZzdHtkeXqSUnKp\n          QSNt0XqCm3P5UFOSzmwpEdcw8eWV3olcYzkj0OUSjwiC0bvjwHgXjJR50ew+YVLLcyLQozgWtB9q\n          g5mfh1m1K7B7ezqu7zgQhaFnNnMbxUiQjlMdXkXoT9Y8qxFnhHZW80CabB96DNXyxMZnVe3ljqOw\n          yEnCIN7cPSy/iwm0CaM3pUB8/WObdhUNmvXFNf5DVXv4fHhwtqIYUDaHzjejJDZ30qhxN2tu1aHZ\n          dIt6u4P34lnNwzBrZu14hboN2bWNiO/6RLVTPcq2mnVNk0k/tm7FVd/HwSibsqdXGfRFtoGL/3n3\n          4pPhxLbUjAIZ08tMDMMrXWRhJ5hc6U6Qg+1Mj5KoXQyeAAe37gUyFDatrK9WUrI9h+n+0opjxtQs\n          t5cpSg22GCZo5ESXAvq+xSpH5KLCYNv2X8XkbzzcAntpggE4X8U2aXXHse7LRNoLW260Ed/xVpt/\n          j0ZoLjvn4uibGtGQMX4vDSGpiFINlp4RS5k6YETVUI1/mmEaqxa5YKXI6r2OlqU5wqUv8cm8s6U2\n          qrI+aDniHjQJUFRIO3nXUdLUrw0hXvH0hLiClqsq8RWNNRzsGNWjFmqvv8HmdhQp1XQL7u2nn6ru\n          lJkID+wju3KcPZfhsZihkZWH/zKMY7zBVsrzE2g1khmpF7+uaV5hCbSkd08UWtgvdWUUd4dd2/dj\n          L6rz4ni2q8Igj6ObVZrMglime4SF29D6CP6PMmZQ8et04Oj8LHQelFur2l1cAaHlZGbs/Z3B+lnF\n          x2tqqT456sruNajuzK/F/XNe7u2TUhK/W7eiIjquZtKHFk/oMEu7923PhnGt+HSWaaFcf41Us2lc\n          A8KtxijAqWfx7movHa3n0tVRfOIMaw22HLVmbeamKKO4twB8kY5CcKhtc2fG8xV1mMlSkFAamIVF\n          2bKAqkxMvQ7mUvT5eXRnPlZfHiPh8xTbWwmzM6oMjVmBgWOXvFX3L9qo8x80ylz8ZiYquAqcZuYq\n          Up5cj/9UstjA+Go/Q1Sfo72t5r1+nOHTohQuLr3b+h1BiMemxLNZ5tJE0k5dlY1tLuq/dOMCv9Pl\n          /Rlz+SoNLxm8iTixoXI6rAXFQkl35q7QQxL+qk2iDY7xNlJgEYwTSOqA91xRp+kjAGewla67gEYc\n          h5nxLl2Xj/0fKAF1y7R1d3FVZI3D1CJ/8fvuZsdOPBgIBLSsbWj6LEuZn0pzn2/8RBfDPiqCKOls\n          2BvPRW229jE/zHX7+BLiphHPJ9Wq2SLyyXiwfdYCiGY4s+F19RXgUEbcVHvbWVpHs4CEO2Sf37Qs\n          X+h0IlhNwB+/gN0o2PsQVprsgBihcqEAXFhRHP/b5cfx1fRssJnCKrd4/FjGeGI2R8BAOg3rR2ls\n          lcgFN0P+aGrWePAr7GHy5ZVBR1rFfXAQZpoFt6+9vFPUnutqXVy3zlP4EhoYrz8OlPkjBoyBWb6c\n          qnMElc88nDuo4UwrJ7gYtx5Hxe8+kXoplJyOe21MX3cVOu78A9M9tm5Un1aVkVpi6nIsW8PJFiw6\n          s/L8onOKHv8Htl3PHnn2+tGVmm6IK2fprOmyxGm0TNutWfGndWgv5C/Ju4cR8vpDj4xrO3mQKKi7\n          1X7U5OR5KkuzF8XpqjvFW7PLqRDfr179BBA1zSw7ZL918xu6j+dEzLm+44sDoHQ0SaYLnvDet+11\n          Pq1+V3XDc0vOOCnyd0rN5ycgssDIKQtPsRk+OmA2g7DZsvQK8nru9AF/aP2EQkV2bNJN3fWfdXX5\n          SwQCNuFDB2TzVtnaYu6mq7yoQt9sgtm7geZP52XWTG3i0y1/8F0p7KLpRld6cvyP2UErUhkNokEj\n          bxx1tk/JYvL49M31W/H62xEXR3JUCQaKjmpblTQG5X7GVutTA/nO5GaZ1rli3CjamRQO5KIV5BfD\n          SkyVfbbvzTZRZoru5bmUMOyaDrSNpP1lPnp3OyMRyHZP6El8BoZWgVxsQ5GM+y+bLzQqAwcXz3jW\n          LStQHdkvi2YNi8ee5E7p0tQNzq81GJ6GjtN5NzXQqRxMsRw4Sq09m66UzJN0I9PjKq71QseIA8se\n          Yjuz38NxtKyNzRHtWrYpQrnhNknyG7MRH5BQ2BU1B+dg+56gRRdpQnICAWsxI8btf25JTFea6K9f\n          qgqvIIzrv4pguDunHN25mQPiQbUyBcD0NK0oK62kTWSJFnIbkkbZHvdEjnRLaHm+atB+ZmiNO0RO\n          a87ksTyzQWPb3r4Qk5JCfSr09P6jzmWwvFWBx7Vhty/gety/KrXaVh7fzCGezw9Iqd4CmP2tiVjA\n          660W0wyFR8pVPqOk0o3yDpSvFSfcIrdgKWkbOoYbGkuQQdyqMhtM/Z71O7X0c+GXA+qUX2DjnNOA\n          obvxAeglqyylTgJBqd8581+DUl7xzMsGl5Hm1i7+eIFsljTiHZj+vuD92EbUJkfBLbImzn7R/tM3\n          AURjagz9fe5De5U9U50eoJrQ8Abm9i/99YIyTrHeYmYSsPafC7zvDOUvmiM6hWGhZOygUbOZGP4q\n          QPRtxjMFJyvbyQ3xjXuRgMReKZcYc7Li3gtnjI1le5rw5oaex1vPfebEqxieJd7xqIpV0jQryjZr\n          FSrBOlq94RZTum+F9WQ8iUlWuQ7U3FOXJlaZrr/piPPIngvUIdU8PImneBgiZ0f10D0ED9erRRHA\n          /FU2dI8TXmusKD7pALMrU/vQ+Su+zGQ8o7ObsIiMa/zKXc3yZkm8f/bP5//+n+ev/Pf7h7/8x9/+\n          7fd/+c9f/vqXX37/97/9/ttvf//Hv/7yx7/yy9//8dvv/xX/b//7I/yfv/TXv/yTQo1aS1qowGK2\n          66OhL7amG8elkpsLIoSZrCoGS2LQnepcF0CMN89YBeCp1+8kvXSomr+533O2g+9UxePszadlECrt\n          VoPFrkV9q0dUJAdsrynpRbuj1FpK2gV0Y0SrARjIGRtRplZdmtG/WX4QdEzlkZJPECdA9SlvsTVK\n          naf8NvBEz82SvDK6kqaYlThbZ9epDUJpE5cyQLTweIpnO66iIIom2vCtiFhtbJwP6VWJWDt99uDP\n          4hOPRTKmS/yHvK0g+CQlpZIlJqDdWHQZkNwlO2NHC6YybOqaZKvHRv1hAiGSKopOnvI8IRCmkT/i\n          YUPRjWiQbWO9QGSosQTFuw/l49CYahg6+iL9xjtjLuv5o9xMhkrfUYEVc6MXgqD0+a5jl7wMCjty\n          cVsQqTDLEaOjdRPXARQ/K0zdrUfTbdSKE+4rlwcSXbMr7eZDGuqvmrRK6HGUdTUDxHcdn6J9r8Ru\n          mU8/Dqeu+vO4UKMXM6HKCd0yrTiclKKimloPE90yHluUstrkM8DtniGOsURBOPMMXvQ26Ht3GzMV\n          wootXIDJYUmG+Z4sprVHzVEz26qGaMC9TZzQHPRI5ki3zok2yz8uNMbFVFCAt7ryIo44wripeKun\n          xmgkRp3FmeLMyVS0MUlNkp+qsPVQNh6hAMukaDTp5nMZ/bjQNdyoEmKoTjo4lbrAggCwtLRvxzwq\n          rRRZZNU5rHHIJwvNQu6lRRl0ldGd58uiWeu36KK6UawRkVySuKOZTB4heCiPtq0HIGQII3YpQw1i\n          Y0fvXyz0JZ42FdjEa2H5wosNvE5UKhMtw6DAqRsG7o3jprivCpGTGtlgTRcrvchcsVMUBrV2dhBA\n          9LWKe5fYU6PUHeG6ViS49qZRJ3ephuWojHkNK4sWq5hssxQ3KJ50HPPF8EgPK/2W3+QFzZXeWCO6\n          supUbkyTmppEf7/tciZYVXqya5E28gHP6UZ37WxbJY7JZmY7sALLCbpxB5k6mzKb9EX1ucWrapue\n          uEQ2/aLM9GFyK5acja7lkPFWWtAmZIru7NUJl9yDC4dyIM7HjeRqq4opTjVNlAQJq2EnJGzZGAas\n          snHo0cB+jukObwM3h13BHGm2Oz/u9W6+qLqzWqA4Y3rV0SUTiDSG7/+bZxyTsGypN151vn81OnsD\n          w4P28MyAgQC8mOpjVJPHsUDpxTKvUaWq6e7IN22/2/C3dl1/xPdS+7wYIL0apS9OKjprrNy6Yxny\n          53n5AhAwqU+TFHQT/Ha6JU8Y5M+V1Ub0vGkljrzElA4T2oChkrF0TEW5RN0to7w4Kx0m1hAX6s/Z\n          Ab5YYRNvT/18XA9GBL2g3UANbJd5b0gcMnVmpQiZGgoSpfiwH+BwIrVeONAZe2EP9sYD5XaLz0Uw\n          4DzrOvBC6Gtfn3/8z9ka/b/ND8aMMrao7KGd08Ga0j4VXgl2rmVdFeBjHdorx8/eshkVCgadXD2J\n          Kaf2k7kGY9A1NUEnvlPrh+dOw3y0cFalLF1oOC1sIn5P05mPFf/pZiNfEDRZifd5xYliWqUOR2wo\n          L4ZVh1n9kA/sodqfRkCIMoPiamgGUIwGOTouldPwnCwjOEIJzSZrYuDq2DqSXxz2iAjTxsgL0ohd\n          zfC5jINGbJ7asRYTT7PRRmd0JLJahyF0ama1meb3zvxYdlS2g/PQnzUatppc+Y01wfqzzR0g9zgj\n          rN7UVolynC2uDteyY5wJep5mDcXdvjxpYvIgrz9vMB8HAoY0s60028Gh/0rDvkFon9spAAgLrOvl\n          yO5Lqb7s65WxNeIZTEvJ0lFIVBOyQAVxoViFENts4RmNSNQnWuK2mVhyKPU7YwTRCq8cKIY9MfEa\n          7nHxcZiSEHnitChy0q0sZwO9hUqEGlvEpNv5hk50FdvcrOERihkpgk11Lq9MXA1koZuShHWfCcIG\n          UmSFUUTJUqrJeCGudl2PxivX4ypUw0i0HjaOpoz5zE14xubxxUwHTbbt+UW9ZMuFYkflQQQt/lOG\n          mqPFVjNSPMV56RY1rp2Sq1kBN07sS94ACJUl6yOk+1a5ZtbZq+gSMp/d6IW8O90xV1CTGrr2MNCy\n          icXSPFM7+3BObLOKAljUqNIBM6DJxyvMGXOL0hevNMc3u4rX7Rn/eXNlHqWJqe3i8iSuTYam2NEt\n          2eBQlnQt05/hlIgQB64fo3dH/VTMh0HI+Nz6nW34DjqbQkRpweHRmMa54VL5PjXFBX541nhMwNTL\n          LnA0Iaj+5P48H0z3bIEoTLQtAR1lkV29JQWhHh9NNrWM7kVeU0DjqDeDTVUb8vWeOOGtbNj1TcJ9\n          rpoImKEWFFUY8dtnjenGQnCiVGq2DoBlokkB4NuGxrpEqRoH3JJKPw4IRc1hLW0mXwLxbJIFfSSf\n          cVM3FbDPal/XLXTZpggbDPJ6PTFZMh3DbVZYj3ysOptyVZvWsv+dhgtpia/UC7WJKkZBkih9unkF\n          siutUDVRvunpulZ3VeNg8WJKHSDqJkTgYzF9SfGM71maAW/LkwWjR8I+MGgzPm4mo/qTdlL7kjJ7\n          6TSaxcMAT5jqFcLp6ey1mvmwtdkg1lNysymlmlqojhPGrudylvB2P+aiWSNUWEgo9QrZp9A1B9JC\n          imLQ/W1LOhSguCy/WbC90GQEi7ZcqM1o85Uw8V2MVLfAr3kLNLdhk28jlDj9kkbzxic4SxO9cvw+\n          rTf7/leywICog9ayKgBMfHFCG/7KoUoixD0pGWJqRgenhN22sChYNQhWf5o1jlwSe13jl+2qTzIR\n          xSM42J9heC+uAc7H+r7/ySBAdVhFdmGbpgGYhDQNFdbmbPQ/FjtbtPkDs6C6d+IFnFUxNdEijuzL\n          8FWyRl6PI5dqthaKplpHGInU0tlNwMKhpFuMWj19hg2gF6f75GVLBgVWx1lt4Ye9NstYo0fL0LY8\n          aPfbOx4xy3WiCh5mmuYpmepiHVTGzbJBWVmk7mLteK2KSQoaiXs5WzjUcmEHEa/xq42fbJg73ZS3\n          eTKdei7saKe02kR1N3zz/sxwtEnps+9sG2oAx8YnzNhbDAkZNaAnG5EcqzcjiR/L7kHeNputY3lo\n          Okdrx6ipfXKczPH/S2mPBHo4kC6uhqTJQPFy8CQpAWWtao4J3GqtWXuDha/Z2BB7rZpxYDlWrThq\n          pbBWQxc+xlmcMs+S3zJbW9556zaGvb0+hDuu96RI8us2FWmRCekIpu412+aoo8jQSf7O2QpMcIjb\n          6ojVeATMXolF1MQf04CC7yDcVEU7eslhpfDee3qaHXRXuYVu4yoMm/GL6XAxajbIvsZ14tw29Qei\n          1DrNZA1gZJsgbRwrp/lkByP6abovUGa5GpWy9VEcLMDkTffCcUdn5703UOG6WH4EUtKopKMh0dHI\n          mrZCphpKuiyuJ2BLwwVAvxQDjGAw1YuztGoWI90SPj8RPnDPJx4KksagEyW2bQ61H3r6BuIaq9Ii\n          CLD2vN4ZDeLuxmogOd4QT46w5eba5Ru11nOKJpBPCnKqO81crZcnVUQn2Rmsf1Ktt/dIzwwtSmHN\n          uoUm34w9wPa6uMcFTVAz/VL5tOw+N7+PaFZLGlxIgoNvmVH3wVToxrdCwKLoH5VEvX5fuiSVitQd\n          L7FOQ9aI7sfUr5nu147X+JG22X3tE3wGRxSO3rrmzzTsZ/ITFWXxbBHczbbAapQjFhhByLVlS8TD\n          Eo2q2nfmgHYsR/mtyqfCHttmJzCwzBh8kvPGD/RLDM7cghpPZrYiDQtzlHOWvxu9dk6u/y5GFUh8\n          AKayLfWUf1ZqnxhV2/TOpM7eE3g/TJuRwYroQzALoh0D/ORRHEuFw8VoIRgwc3JZAc2+488pq811\n          QsNxkenGYVQumKQ4d0ygQ2uv2vp2ogGsfo0zymCjSEyHT9k7u8nmI5+oVac6+a7dzQF52RSUo9eg\n          fxnx69Zid7C1N+nowh6gjMXoA1eriibF9JeNW0OtGr1o8vYY3LOK37AYWtN6kgT01e/RXtSV/eet\n          5jI41sWyHXe3TsymSl+GIRmjEWIiIUfHoCiwg+peB7Pu2dm8o90/ryOhTtvGn5XlTlJyLVswM1xx\n          gFUz4ZAR2zxb6ow7m6XjoOT1CJTDoqoa8YO8ql+UqB0spNk9U/LFUz7XlirZGmsqE11utmzavZFJ\n          YPY/lIzJYYK+L/hyfxplVxybugRnrbuMiUEej1nO41ncxv1kg6zGK7jb0QH17xfz8XWzsDHdJ+J7\n          J6fygBnblkvzQmolhAFWmpykDLMv2NwDxfBlirorzvsTl5RKzfOhrNphHu9/dqsfizeLVth7OcjT\n          LrnXjDLcZ3YC2PSnilO0maj2sJWsfoIQE/+wWxZuukROwJU0cr2n1D1lhkopW8avNZ3vGbZqd8pp\n          XD1tJ9WlgWHR525MAcE90D1x+lxPivQAeyHOa0hLO5RE1ZuzVTPpA6VCtu5kozTTVRXGgGE7JNMx\n          vyR8MIleGLWkNh9A25ZbRsjoJ/37GarOz8nDly6CAu/FEbxAInUXf9xmVnzEP5C6+hAytl2blSOf\n          aabthS1h8YrFlipY1Xc1kiKxRsMyH8qnNvwt4smgMnfv7cv2h+1Fqu+kDNOE36HYyCBO6KRTKrJq\n          d90Wlf0MZpv9uMQhmLZVHXd/oEGaNbjQRoz5xVx3GOmpMIDxnwA4uoUHok01z+dx/XWjhcedMk1I\n          e19FxhW84uAx8zBhxtb6j8+d1VPtlrNgUwM5pfU26Xn894trN6gVjd4Gt6WopboxRpWRceOcv6D4\n          bqt4kn21qDzeDdsb0hOTNipze06SZYYUEnzKJQxs7K4DO1Ia1GgzcUgqPI4td24OabnJ96PtU+Pv\n          YcElmxXclml5TAoJGe32XWvVoo1M3W6eDg7SpJHt/FBmWOT9NkdL3PTdIVMVtoNnRreRlykk4i6J\n          Tlk71807o4cxvo62dnVeme3+MznyxTI5GIHaNo5QkTGyDaba8ql9fLDLrMZsaUBNmvo5fjBHn8fx\n          uVwSCtVze45L/4QrPM4kgOxqjAOS0Zw1WJLnPeLE9CZ1tkrpa6R32GhmYV9zmrUrPtz4zjTp7eqO\n          4wrZzbhx42Qxe6i4R7bcbFyZwEnMPD85N+B5KMI6zrExNEQQWW5uWkPhbzIIAE9X7hrrdtA+pirF\n          nvTJCH5+1x7FherxwAg14/wxs8X7pOAG/MvWp9891MSil4sXPVdjDdoI4xydGFptVnGWi9mkjvkg\n          QRzz/oS9bnNlMcrJ3802fv1yPVZgXOm94GKAF0M9PNq4kGtdTAZqGuv7tPURdMXrM8bF+h6vX/2B\n          Cy+K1FyXGtdNk/IiavaqzbxZUlE9R+Mk5bDKVpzy06jhbcdzIzqFMyVoJr8hbSwZ7IGBi9F0KIm7\n          DkzI981jqtps5WIWBhjIZla6G7SxBLRh1Qzv78jrm1XMVVWY/z8w4vFk/P6rrR5HuaBsccbaRM8G\n          Cn9glWaxCdcR8BiauALkufhzy9weXt2PrlwLdh4PXXSq9f1rGWke8YEbDqfwkupT2Jp6UYH1tTb9\n          P3Twdso0YBexf7BSpRwsn8uUVxmTtY3lUatpOuH75IpoVsiZBVha087TZqondmsMHZyk5E9AOU+B\n          dPHIHYZHyK6dZXDCCI9OVs4cpBq2VC9UIl3S1/n2skOtGA7sbCN7ALY28Cu0gstwF8WmUqakfulX\n          5QSIO3UuqReJMxf3rTVxOEFk2Y/53kJ6UDiqEeguGz2sbfupSCWMJ3v/oE94lufusIt/oehTeAM1\n          QOuuRacDG+qMAbxmdBVuHD2AaI86aCfwXm9gTGLdo4Sp67MGw+B9LWta/ncbNr525sgzPJpzWcjX\n          5SyMAu9o6rWJiPMtaaheYhq2fjBLBi7TtNaAMvkZiffrl8pxKI+KfGFuRvSa/OHRCC7PgN91m3KS\n          SBvpVuPabEOZdUycrUIFc76d/cNqJg1rQdVl9qoFitG8oaJv0d5RqM2hUfF0NEoOZeINJvQbhsoj\n          +toeXRO3A3Lc9aOVKhkiaggu+fn/VB4meuinIhukzFh9TSC6yrc7shD1g0YHb/iJRdLE9q8f0Lym\n          F41paXyca9u0DkwGUBQPX+lK+/fIanrW7R4YcBP+gjEiuU71YaT02AFQQcBZhigHVjeuSDJccwLU\n          sTQ7vTD8bQ76RLhnN9EutHN6XABHKQ7Q3Ln4paUbi+choHuzfRK1anN8PAE3xdjv+AiqzciuE6KC\n          OVbf+fuy7b6aj3J/mjdJrf1P7UMBK2Nl05y8IIm13JkQ70D8p1TqSaL8dgoeIyqLVcRa7QmxmRWt\n          TSyudYLtQa7X9HXJfN5Z7j2dMA3Ukx4EveJV6pbHg5HZqspNNPv8cyPM0c/iHFR5WXz33YSq9LFm\n          oPXR6yM5qU030Y23oPmcOZ4KimibVjQEytZH0iLrMAzEYyvFYtfGNnlJnGR0MTpi49jbWha36Vi1\n          dEqXsYdXoNGQy3Ey4t5euguP861sa7DhHhjmch+opzLSldP1R7DfRERqY01cioZLq8gtzbEaj1f/\n          1No9Hm8bHdysBIx7+sXLB2LSHSrmAUaaXPWQL6isin3WmL53appcd4xLSr+JDl8D04i1+by8nw+Q\n          62s1IxWNaWA50Hp7WntL7TKsCahoebTtvquD0wk7VE0ZuYbWtk+cm005ibuzYFekdq0WQMPV15tP\n          4vBOJR82GRrpj0i86rnOZst6yj2SqX5CofKNx3Ove3IR2WLVboQSZ7mLkVlIruZeLQKNdXtH1m82\n          5hxfQtfFF16Tnd08H2Xgkjr86kr9QjvP2sI6eh/5P6KDeDy3rmX5pdywCCjBbPrEOnswAehmS3jb\n          lMx6f2eL38lxHaVt0sqdzdXCO0dgua4QGpwCizSOdqPYlKRz/f65++vdfK7iAYGJw9i2yhhCbBh9\n          c2lcO9mzMNK6/HY4xl/rn2mMLxFibOMmFOp9FYcldKmf0Y2Pm2DMYpF1RFi0oflHt4YjTqyhABsm\n          ESvLVUb4QW3jO7XpszCLF0UFz04OfZ3CS6VxxyJhMhy6zaRHfolHvCbzHgGTaGaftL78EL/nNjLf\n          RXL39JanUtOVabwUaSlG7eTQ6IuCoEuTzq+jHIIR0m4/a+PQIW23Ho3UNR/pAEId+54M5A3ywVvT\n          +KayYRgdoXN7qF7EBrlR9qe9zGZ6ZaJFaje980I3JWMAXiDTHcCn0LRZQOKjqRQgrrVprvpDIGKs\n          qh82OodieTEEKZo4PFrOKDGMn8t1bJNe1unbt9yLb8FG3VFB76S5T6jTzWt2Q4rEo1mLKeyjQ2ba\n          bcFPFzEZ80tGN8WamL5MIHZHGmYATfViUEZveHmWlxb2OFrW1D1qFLrx0Bu5bHWjT14nBwVDka2S\n          a4nC3r5yq+ufMwbBjIW9Wnf3iGR3uoSGt2Gxc5guSR1XQ0F0bdvKT8oeE9mCcd4lf0MOexeje/oj\n          U8j6mhrMbY/Xe6TG3dEMmhw1gbkS8trxNdo2HNy+8d/R+a+hF9pI22IyDT//Fop7XZwtuyjsP02y\n          n1WEveL1zEZVRMTTfgQRxSaep8JH0Ma06gHaFy8g9ji4GKaZuejv4rs9cwYV8mArltlNFH7VYmkY\n          bOF1NpXylS3Jd1O6xd4lVpNJqkUyqWc2zlP8CEwZvyN0vscffANbDscr7SPKO8xOGaevpiCOL2vy\n          kMi2Pr0XisO6j/oT6BeAnTm3QrviLSnDM1v5GWz2OZ1XRTFdk64nyf3pms3NHq5WGxZkzK3bJEHU\n          7tGMJCdhedLDfaV/hX7FsfS5QXmJhnNrpNAAQa3KMqQZzdNHO/NTKciBWBkB22D+XxtOraS8ImRf\n          pxcmd9MDrbI1LvJ2BRDgOK3vgzE6mxX0CKU+HeYPPwpXhnLwiaXW3uVYW9CLqVQrTipzIWKC3bqh\n          LfEYO+AedlIyiK3KUR/6IQGhJmHJoFbzT8oDjgM2cdbWoYQv377imdGvXc5kwp3+W1/lmooa4u+l\n          6nUEkTexQbobI71WLRKMc0mFNWUOuyg1uF5lQLBOk+Ub38AWJNVNy2a84oISOcRNwyeYxZk0P6N7\n          1Q7+iwqrR5G2bJuMalQNymptfNvyuLHVgWe//7tc7N0XCOmcr06t3tBxi2m1eev1c0Gaowmr18id\n          xMzOZoEsMKpVFydJU0+3Paql01gP+uja25pm5o7rvk/FWj4Z4qZLigrZTtcdrZUdGC7eu97qT2NK\n          u2sxMDVZ/Bn0hbHrN6K5d1bVu39TDU+iPS34g5du7R2k/ELcojnUgPlFFLzuog1OfORLCz5M/c4C\n          cLXOP4tE5nrmuS2cGQpEuBLzEvMCvWDv5PzoHvmfm6q/Hr72t6bK1/DG3MzSTnp0sWbABIk+lhbE\n          xq7+csLiIuPngDzpRxYWEL9uUwulq8N+/VIBwO2p22tAc8V+2PhVV9K3LoNTVA5HOqFu/Ud+BSCe\n          8T347GRn5Xy59Pl5kqOAyIpyERLNq33kiBvzu9HLVx2F6yK+LB7OmNdi2cj/TfrMxg/UihmB4f8p\n          07mjQMnuKF38DrZ9uCWLJMwll2rLQqV+/RIpRJxPa8W8Rkb3eBl08cgqqIft+yXalD1MX/bcx8sf\n          VYhWzTx5K6vW7ooM52XM20jarEqVk3FV0VPhtrKTZ7G5IwUxi1G3IDnCf1BLzvikWz6HUrTCOs9w\n          FfuvX3kBWRnNZi7tdlnjmMLjefEHPHjdUxIelE34szXIuTEvtYvt7sWIhxDplNvbusVMQnUanm+L\n          5rlVb4HjnzAZQ5yyhydqlAlETSY+J5VyWIm/iNCUMmhv3BAqtPKcketQDbF/15LzNRbr2XuxV5qG\n          +Pnhyb5OFqYbFcDurrLihy024N+fgL5nNAu5Uv9ZnJjbDpk2AFcYODM+vaEtYfwDVcFvDBCahuqg\n          DMBEl7/3hh8dRbRZejjEq9GqIZv4aNcY1f80GVKjEIupG407X6qQaO2k4o722rQsqi59xKnDARNf\n          IK7uGBqYUUupuC0PcKt6bOKyMVDwqLonoSXeCvpMxztsapyb6Lf3+Ont0IxzjGmlkf7bUu/pFy0l\n          1zrFjdVRyWNR6rE6ZVXDTJB083t/HXLLoSUqnJdhLRKrG0/VyCf1VwegpVnrUTcODjUXcmC5W+ZQ\n          Q1TBF/28IY0v6P8zSwS7rnK4jnfXKAI8rTYQxb7ddFzejoTBdg4DcJrVtiryetQ9x0q5vl+Vn7yx\n          ZN6Jq/2Mvzq72RsRFWD5cdGQv8fwIxBJ6yRqg8YxkdK1g+arZeyum9yZnSOLFBqtur/1qNrla4tP\n          tw2bpu1jbTFCEDFvcnKN895Ufe6iENREvnuYyGWfcZ1XP21KPKN2fZAIqJuLLyTNu7XdfmLj+4Jl\n          zk3Bde+eFddt3sc2zBlHM3RqNNI6UmXpPPU8i6Z/qfAhnpdtkmz08AYCPTKn1VWjEPfcVDMpgWKf\n          aeevPjbZQigTs9wtgTwebRMvIyOtnlCPeDmZs8Lt4r9ex5SPJCtNzWS6khfO/s2ISzsbt5kmr5h+\n          7dAHizyXjJ5btioeyHtaWpgdW4JRcnexLJgW92Ff2UJuTiWup84FyBvvYHQMxilh/L3NrZ3JvTUx\n          6t0qvQ941L7aeIfqNjkwtKekaLoFKkx3s3hjYJTqs0HErQJUMvHyxYyo6lp93cvkKhfVu0fXY5a+\n          eDKjitFRcYFgbh/NGtNoTdGA57JMAXLNLOW31VwsxJVVXZWsJbXSQiloyuH4D2/1LIF5AoqsQtCG\n          nFtf+VOvjlbKD0ZGHNvxMA51MTgcNB9HpG6LPT4CgXiRYSBJY9GH6JdP7I4qVudCvePAhFF0xpvb\n          3tOORmZK3dxOLHR9RD0bgmx7UuNgYgBs/7Viu8V7gF5GoaHk3/gJoq7SuQNDrKqBpxp8fd0q/Uko\n          QeLnN3wPhF7TUZA7ZFNEczE9/2gaKjm5jsCsVH3k3TSMxvmJr8SamkJyUzFDRrx7Xv4dYFZ3UgLi\n          YP38P8mBD4pl4EKTT59sHysMrpZB09l+YT1540viQ/V4amTBqvaIlr2k/P7RP5//+3+ev/Hf7x/+\n          8h9/+7ff/+U/f/nrX375/d//9vtvv/39H//6yx//yC9//8dvv/9X/L/970f4f/7SX//yT0o5RPCs\n          cqi4iJaKLaJGTZd0YqZJilWKFyMuRyuJD39omGCWiVI1B3Kidm6eBzsI7bBRF8kAKs+O9n4WXTdN\n          tgqmg8V2ZkvfA5vsupYgP6zaP5tRDhnKv7Au0Z8Vvv64DBCJdFLdwd7mac2rcaP7ZmkVq3J6R6Gt\n          HwuZM7Y3P4jRlooBv09GnbJy8kl4c5XpTtPlbodMqfMuGJDTYlJ2FKbLiaqn2jShlOUBYFhOy9Q8\n          ccUvnWiQuWf/JmzAYQ8H5wQloO0tKSt1PVUXxk4d66/o2JYnipDqoIF8CGt0WBXN8IFgyOUzRzH/\n          HvGty8g+hHLZ1m7xZ8uClenBdMcdFfz0tfFEbnLpLGbz+7vyyFnLmDucSQWRxped1V4DQK9k62NQ\n          AV1CGaNaaMPBak+Ta56TzxzzF0nAPtBSJE44mo6Q4mrVKR7b59Is8JMocQOcRn/c9MXFaWFX+FEc\n          xb+hbz7zCxvYIMsd1RIJwR80M7lngutV+4ouTe/2ieXcd9VxaVo7P+K+T6arIAc3b6nORjpLYX0M\n          MtCXS822o0VX6RgGcxuaAjzaQ1YdEFu7FvwPQXg5faA0nfrGfXD83DYZImvQ97G72XkY/UqxVzSe\n          1r2ND5sPakBtP1F0WC2DDikaNHlx41upqWtscBxQy5znxKuprzMOJ1cbDBJz9D8U//FZLF5v8wyM\n          y/7nQg4ANHpJze6WRpDZkC6T3e62TG0CwMWGpp01h9bMDKm6X7XxCjXNd4vvoxf7WKChD1PjxjGS\n          DX4PkT7rV4XuLVmP3g59TqdXR/usR9ZELqoQlNriQrWN6/VZyQhn7XSMu7NMQ69jL1K2TPy11gxz\n          vxiFywcY78maNndAavq57Dsf1YkYk8+PLKvs5s9OVqg5qUmuqDoK7kCDNI0vmoHmg4/GZLHqTXA/\n          sojSSfZ11cXN4+EgALeXUWtuhWhcUfUiXMIaMM0fHG/ScE5oyQb8vl8H40yBvVNqw1vtldHr60vb\n          qZqrOqV280Z1Ryk/rGaO8t4opbwx3WkV1XhSA7G+s0Q7KwkF0eRdmhZ7gK+1TWd+GH+sgY5n0zdU\n          HwVBTYVIfHw6kSB1qMlemf1l82E1Q8E2bQ/OlMqBgEeK162RoKPTee3Eue+xRXrrveCr4domlKOu\n          EGB8USxVIM73qFZ94In8zqUtextmHPdWPNw6WYDhvHQu1g7h2gRhtS/LtXtfQ1MnYVaziB7wOsan\n          H4RKWYhegSqg7wbp0ZbCl9iwZEsWbNyHVkgjEWvGE8L2XnS/B5gx2UVZqoXkXPvvSlFVZeYWbQxi\n          JB2sRqnW9Nno6Wje7eevZ/IuRw4BndYHLePLMK7j8LZHPhpXXbQV0FndTDOloI9XblImoeVCxB0j\n          2WESbXYa85uu6zmJAY5oi3p8GoaF26hVs710PNpalcWxvS/AOyKSZeZV4jLJ+gSQY9yNpoqjo7jl\n          MT7u6jHuaEp0lo1pidBF/Vyw535+LhOirL2aZevfo9OKs9CMuATeN0fGUBRZaiyGFItMRlOk/7ET\n          r2vWnhxFXRr2qSJsNhUv4XpVhqaNztIyL2lLlhEGIKlWa9I7yjaPyRrQf+SHZWao1jU6gLY0mS0q\n          KA49/bzZSCaLJ0QmasqNU+6hQ5JOkkfQro74j31SB08rvDFU6GtUimazZI7RZncfqZvmS2onjrLa\n          RqzsLlL+OBzIoVCZ5REDWJ44jjZ94Wv89uaAilMsOUQlLgIrq+O5XsuJj+hkTIAFTaGYBgD3TV+6\n          vwQLourTfpzblpkYJawGqCGnAeSnZpA2LsyeQbyGlC99VbPxRuXBQqj8YDA6WEkmK7UXkIml+UDE\n          OKq6vB2h7XDtSnfpDWeYHQ4d/W8280/cxfEYNgN4AY2Xnwv2fjEZaLZ2e1UjqMMcyp60RpX8ueGL\n          b3Na/5OI2RieYhL3ksXrxrHoEM34QjEg25Q1nh/LuFnjGMV0UU7+m0q361iqpaI247k2rmU0LtPm\n          z7xVmikXR3itTnclOUK9KYvSSAOe439eTEMM38Vjv9tw7TsthpeyUS9uRzfGpWATx4NzLE5BRcCi\n          h3L8m8Vi4vKNrpUXfgUJg77egWQZTwuobgWjoJ5eyC+T5taTndbt9G0kI2jn2LcQzl9288jZaBx4\n          Mu01a4t94LTF5XJvBxcwXiajgM5lso5LV/UwoA5SXMszhklTJ3b8wtV55IjyLGakLkMQ4nOwNWXt\n          xBXowTjjXGpqt0AZUjw2dcEt33bfgX/2vK4Z/w9GechECf1kupKjlrej/drqk0hcqyZkxIU1jR0f\n          Vzv4CUuUy3gSzdXIeKrObib8UtwGQjhYkZqlHrHmNFgOYlkZZ15KMWa2NZkrPeorddEc/+NMBj8u\n          DKPtyohDP9o5EwIdibne2UgNlBzPV2B4T1wWy05dNkt7mH9xw/1y3nlexQT9sySPChtwmqdqCOIJ\n          MLpn/E6QTK3LgcrkanhiDG3oRtizZdxRy6qlTUe/jwajbsuGiKonLU0gKBC5LVMwfnTPlmKnvqfd\n          eyQKeC7RSWwf9sKZjxzEB+50tY5E1aN43MbctimSsQCYU4FmRfVowAeoWDZ6X5DSdW48gZcPI5PN\n          +amheeUOs7i9nfWkTSfj0K/a/OUjV7AUjUaTrNKWezEOIETtVcjoXIdV4usbGnHLQmo5GovUtmaK\n          Iz4DCZOda3XV2zOKL94Oxh+VZQmzaPZUbEGDkLML7o62TiU7BPhNWZTUeIUhuKtsE8+B1KjxSrAu\n          tHyVOeNvfncKn5clSq+RbNo2Po3Z74C8sGC2CVIvFhzNSuLTv/TW+GM3ncExGxQ15hrUEoIBy4cn\n          qX8IzUKxsB1arGldbh2aT9qeSTbhEFr5M/Ef2jfXkpLij/qsqNItNhkvjC6ZFj2WfPpRYeZlXKnJ\n          U/X5H4oKgED2+U0r/YcGq5i0tCeit2yQzzqn6+hoE/DpvdzEjWRMp2gSdYUe5Wie6rNjXs6q1dAK\n          cSxU02yRtlmb3Xf7bOKb2YpxSFwyYPqn9+j5ywBUFSZ41NcmFE72m0XvvtUvX5jpdJt9UN0MzV2O\n          OyhNy0A4OPnx3Tfz0hVAcg5DdMSPsF0KuVVd1sH9NisuuBpLkV8/DqCy04VcXYqt+voeqapsJIqu\n          eOmm7Y7mja+8IY2aFIQW1PtykDtVaxl2P47VP5hGXcOfZt/kM4DFUmmOOi1dR0DxdubtFXmco6mq\n          YXB2nUDUA+OYPpokJ0ev+MzawxaN0QJbovVNvXQ0mp4dw+3SFHaf4cYZKx9KlIXYr0e/a/JACm3N\n          OxsNNaIhh+dnAPrj/45iaBo9puxhTSHiDEO1k6JnUxhf9r1P1r5kIB3mmn6wV5HQzCfGyZGYRb1P\n          KKq76kjiZ6WlUF8DGV+GyEDobZRBKk+rUNjRKRAGUdmyVyUVRfpEKRwtnmX25rh4knGRO95D3eBn\n          21yWs4cZ9h9Pc7trnTtDNxtRG8S1qSiSxoGlJK81gV/aviXOJb3HKYUPNV3F73GyJXWX9TGsOIoy\n          ZFWbaYyVSLL8gSKAoKxlsOf4pDExG0g8/mMGcGiMVa1zRc8+rE+P7v84QJXy06viJMtpSGxiOWpu\n          SYvpXFxrwVbC/hRuQfVd/SRuwz5YNhgWbNYQw+km7XBThsWdNegHeqrRdygqrJ5gDyWDoENRRnK8\n          PzZqzudpqYbALucj1NOSFJNmfxpPRh5ZPlg0HYiRdLYv2Mx3/nJSKORqaXka64+ZitX46Ki6YyAJ\n          R7E5BQ5Jazx63+uW8noKcosJz6smQ+0wjJ80Ybbm7EMTkdIi6KA6XQNJYnd3RitWzlV2XEbFIXgn\n          GcGHSbXNF+MoscjIQgTBpe4AUZdNQb9YtOmydSL8VaC6f47nxeFDX75QSSOZLK7C97Kk18GEyuT2\n          dbMbVzs6iQvT5a1d6HN/JP0kt45stgDaiheGlJ6jgG3KuPibCMTv1GKvkmOa/Ic2mNQGOdYXYUXZ\n          cwZH1+sXG/AwKcNddsGMyFJ4kdG23W3dFvW6nsmjnO2uPjGHl2j0GARkKgaBQ+Lotk5Antp/KPYs\n          tYL8wl2aP/ZW6rHDSAYKgMivhb33ne9Jv5aJfndFSaxzpzgj87zE3cYjq2Upwm0l9sYHWOIINyB9\n          Jfn6sgjqTd0S7Ti89cHmVHXeRvxddai3ccHMUYA0UyIj5i1zLsM97r6Ws5+HeUOihBnqT+EPhhLC\n          Cs+qhiGeeXq1PpKbohU3wo9qpEN8cmlbpi5hDxezYNPxPY1V/Krqi8j1SMe/lz2fydkwS+lVgwgZ\n          cw8dMiIpyzakIMWJYGKNfLs2EQSKb+M6muz1KZBRExuQ6LKgzjARdJ4Gbncb8MO+g3ckKynMz1M4\n          1yxj3L3kNiVAO76Wkm4vwg+GLCZyyXA1h62OSbz3UBwyRC0x43qWoklfqRv7AMSrjdbjPsluNYtC\n          aPhkuzNbLvaGU862n/U5Uc7LdqhCrjHjEnDQrsSu6JnjRhYxaR/x1tnymU1ctSc5rohl4NdEUr3c\n          po1TbxgscLkoH8p6TTaDbx2xug0GgdeZzeuBnMinsgbzHEtOGHt9ipJe1l+89rZivMtsCxIW9TkT\n          nz6bY1poU7LyD+I+nFnxc9HSp3rBO3oA0lpc6tl939ti/UhIA5umf/cEU6oLhVbPvJyTXff3Frw/\n          EvSQXXbrYjce+PGTIgRB6pxOdx9VESmJCZA9C5m8kqV2lpPYZ77iOE2aUgXy2RV30wahvJGGD3Db\n          3lX7qpp6dRZ/i062+R2EetXAJ2W1W9pOnFRJPoMGV9dNJux/rNOJSshiEuK6/lRSPJdoVKEaeliO\n          ptVVkrPkZTpX+wy+/Lr9snhcUqlvW7jH3QrdaRjmbGEYs1O5uygUK/i4gAlpWqcpLGazGKI4JpcH\n          fFuD++VmI47EjHdTx6F8CJqXx9zPVF2NZtN+WyTTPDX2KTRUQYZ5Ys5ZnEB6nf8BofNZd9QIRcPH\n          79ai29GcMfWmfEmQZx/df2CHdNP4O+0uwGGMqsVCTl6HDZTNAeJUdXYRY3myzZtNAd8qJ87WsdUl\n          GVVpuRi/N8lM5modkOzkqMn7OBJtjFsMY0cm5TRaGr0FCo6sGLhZsuZMgwGLAnCYiIbF8tAA7YuC\n          hD29p8gf4Zn9uuVMfu0m+aLB7PE069iMvbhlLZLrsNSXimW5aNuYyTFSbr4btJ8pB5BWG3nV7dzb\n          E9ZYpoOZ23LUY37yUbVpQN1jWTVIuq3+QdBr8mN3C7yQwk3/rABI9AU65O2tp36R+vFbGAmC/Zca\n          NoHUpWFXdAJBtVT9RkZYtqof0MBWdFz0Etmjjw4YSidAmPe7QWeB5y4to8/2KDvnCAyXJQvTo9i2\n          7Lrj5tZAric6TmaRUsOBaVxmh4mLFI2N5frGX7Qn6SbDzgTMNzmSEGMZ2WqO3A3oz1DFLOampnqe\n          lzqdR+Sz1IesJqEOr2kYSn+3pXccqcm6wY2eQp95wlBcMR6Nc7bwqqg6CL20HJEojbEhqiak9L5U\n          EXMTVdQThuIMoTjTdY0Wxfbo1ihvcKzLsK1gYn28eWkv3h2ARcORuq1v6PXZyAfUbg93PXCj9pM2\n          zUZ+X1kkaHtYmsu/Gt330KqFuMjhYxEyzBxnx24iGaP2tvVKiHuLqT+U1/CI1cDG6nMYVc+nBuxt\n          M6Elp2EVP4ohZeSJ/OPpmc6GOxvDH0W5DINxMyeVGMdDiNjLMm4uOkL22y37lPvSZcaverhROmMl\n          cmkaalJUJa8BvugH21AZaFlP1HHq6rKgE3UsdVTEXQdDlWbDEBIoEBULnpmEFquMqBWMnN8P/P8b\n          T8BzktVh4X7QUWayeKuB7MNsAnP176Tkv97FGA+2Jq7j6jLkSzVezmDQ0P8gMnXFH2VdshCsw7Gz\n          fE8auCi7zalBHKhOnRFwKTmIeJ9iy2jUzR6vA7nHfiqKtelhZIcfvgzQFU2klANRmDIPnmo/YVem\n          FkZ12jy9Zutb9ya79nIZBBMN4r+WWiAfv261dByWu95p3jcUOEXU/gFzOh44lQFD99cEsisGB0R3\n          VjXOAU1NGwVxDRpiOsXLC0/b2iMfTsSL3pIuHnCd11zsA+xxsKmlkaK86jJhI+S1Wjv66WE7Z8Kc\n          0vC0SDYyyzyoPrNn7xRdvSU0bbr3olCKwfLH+lkeLesP6WaV94I235jHi52gLnmiwp1+kWc4Cdsa\n          OTPgXd0v7+4JYrCN09Zen877p+cbKn+4vgTxssWLqclRUBI9Jis6BZiatpW9lFjkysWNpZkFDNeX\n          Xo5kuG8zkTJYUQ8sdXLdFkp+AsgJnpFjF8ewhvQAh2tZBhCDkrbbSaDWi/cbl0jtRxsVL74FGpqG\n          5tm3xxuqah3AIsMMv1jGLGmkHqKULWbXCWHWXVtFg2e4dB2mvSL1+LQ8LRJUgWmS+55Zvcg8HVMZ\n          qCShukj4pjJngbl0W8j1gp38W7sYO6boCGSgCyjNYf1AItK3t8azGeeKFh9ewjOZPRALcZqKv6Op\n          NYDq1d+OVKebiLRgp7coC2Ys8vw1+LH+MZcGl9isF7vZewWZ0Azrg8AOLYWPuqXbP3oRprIcQgOh\n          24N4qrMukBtTCLvKfXt7znxilHxu3AuuICvRUfLqtzVn9PW6qY3PKrnpHvBCviThyvDu0UTBYFG+\n          Oeq6ourIPmxIR1Aa0SW20WWereYTotmtdLza4i6a5afMjLu89a3vy7lNrXRqYzqQQckyf2Qn56E2\n          QKYo3cgydzoOdj1LkkzwQ6YlozWGasnzxxRZ86jutocFVaKLazYGBskdmoX+EP/K99t9qJN97u+E\n          R2+840xrl28Fc8+/MCD/fMNJ+kMOtMZUzOYkedjjdhKuCtVUbpgnap11tAvVat1VbVDw+007xfPm\n          10OF++vJo3CWTOQUd5wUFK58eQxbe2UdbBtC76FvrGap4lc/s88Nv7DGHGkiBnDVrsaXvasudBpA\n          BRPeQMGBmCi/qwoQHYL0fM7x9GWLw11d0wRuRtw4m9Cn2hgPPwCfv9aDF8lLNCQrjWHAJooRPd/h\n          KpbigYdYc6ZbYGzN3oAC6Fs9YCVYSh00uDH1R63TUgJKZVni3PMFtl/RUNH/rOSfSjfJUSUpMZuG\n          A/xDmcZqWIygLK9s0Yca3KqdesBgE1ONMgSYMIC3yS/PhsnZGEJc4E5in7mvRZ9V9izd9BvkWw4F\n          Z4/ERF8HRiBsLDWUpCR3YwMh3P0HaEZq9+wqlmiNoQvpx82HaMsWym9v7Bp8Ro1haep/gn/SRlfZ\n          AHPXrh51p708L0xcAtPp2gQ7dpdHbVSk8mQgltdZrgqR3kMoXthqcJMGr9GIO3E4I/XTrIVNrKIh\n          g7ABmTelF3dEksc+3HwJ8MHEBFHrThNYMzfDsmTSzqMhNceTUTtOTq2u68ukMbTF1ulhLdvypljm\n          fE9Dbw2+bbc0I9XpxqIiWcE69qhw9nBGV7co+KtkG8sdZ4lOB2AEF/NYqg766v59XKKHh2LaJlRj\n          Jr03H8nL4Rhrqb3qSolpgNLs0YgXYRBJ6xzs6PgM3UR4YLKaMJ6umv3gIDHZzgiAFdv8jGRIWs1v\n          ZGaKcHK4Vb+CN8MPRIyTdWZPLot2zA4ppPcat3lfTl3vylRPnJyj6ZTk+GcogwtYB2RD3hY5elb+\n          6seBxzkuA1MiGrLhCbHL6Rw/HoXp6ZoZC4Tx9ZjU5G8Qbu/RN7KsAaBeMMVUJg1472QEnnECs/o3\n          BcsbA3YZjzeklSaTi05/dl294hYbmmx8lyUZnvD9sOJ/b3veSrRl14jUcmKN7Exe/cTKqzMMHrjO\n          okdU9/FvqPCjMsSxT1EDA16OfxpmeQD85bcgU6mdv6EXPLOyqtBk3MK2ylgYaxyFBb7VHk30T+YA\n          A9Pas3gu4+5CamTXYov/001EkZlr6NifUt7jHfYlnHn2g//UGxAgvO3OLskdCMCq5lUyrKrVHrc4\n          zu0fNSrPc4yAdjIXMVAc3fIB2jFJ5p1tXOPVHKYUjSIoSlEPRL7c1YXpunZjMHUtJBkMXr7MHW4z\n          GTL+uv1ecbp++r6emhul6/q+ECeJZGjap/eiXzmJD4/0M4Xz1xe2xPLZrImXduqAN6veRhTXyRO4\n          QJzZ7pdxpb6rYBra+ME+77DUzGZAhCbTLucTAEFSqQYgaSng4sUeihUCb6mzdgbw0wOC76gb+1Vf\n          KzJaEZ0QYFPQ9IeG+s5xguiXtQREVdOym351Y/Lr1/q9kkk90ZU06nKzHU+kYNmiBoCLKVGVzFOC\n          JtUMDWRT13RxCZgo5AaTiwsey5BmO/GFNWulHn2ZLnUv2Sh4e02tzSYoWsTy3dn8apKr1V43hZ3r\n          u145cjwvrqCMH6mBGjU/XyaVWlvfWbc74vvhtfxkihvHK1RS3RPeEnGOIV0rqozWwE35DWG39TKr\n          V9Xg1JP26QHYCFb0gfmKlIFmvXqy5yYDVXFe8bPGwTfMKFcd0T2YDdrLyLDW43QZZDZlXrIxT4ZO\n          z+1A5cwTt7ujZBBu1ezOWPkXnrdhfS5K3hIQyJXw/+KM2L7T2AxWNL8S15b6Qmmwql3pCuh5h5E7\n          Tl9Vg2QQCsW8a3Effsajvo0I54RuS0ns21Uvu7i86iyegUTcpalm5wmyVIZf72nZ3L1xAHu9c9OE\n          pHNl5G6cjCv/lFtwmfrAT8t3o28hzPEhkmLz7X74TxzsSLAVhO9dzh8LLk4Re/gb4C6P1SIpqytW\n          ZvTeTXJH+mo0FHoy6Dzl2QNxEZgrq1N62PJxAynTKg8HsYpq4zNcU9HMd4bI/QkZCHubmTXiCHRd\n          9VlUGxnoUiW5e+spCMc2EBffQm60YN3UjG7jdl3wVyts2H3x0FmrFjdRtulNXJDL1EiNYHg7AFjq\n          mqOVvF5fxaCbVJpDRTfXbG4zh7ldFgs65wtPz6kooEKWaXO49Yze2Nmh/6TOI/TaxLDxVUf7pAuG\n          HD8WBEv936Pw1B8VNJPN5O4DB5KFT9Sj/l6cVJZ5FzX57ttciJsMMyMAXkyEJj379VpUPscGEWpD\n          78wJpcjY16T+WE13IJAqAthxW2i/Gjdg1xjjvEGwqk6RYVDydNOoqbcZ/PMUltVDlyFMVZcJN/fz\n          WZ9rLl3ULEktW1fHfiWy1UwbLZrYJg9WVONxMg2lS5RsRxN5JqBitMQsrhNn6zo0thxDO1ZxGY61\n          ku0ua5gFrAKwFfPbUMxkjPB7ptvx0o1mxr/Bg6LqliMvalZCRBXXnbzCFEx/MoYQMplK6NB698gg\n          uCc+iaMS05X4Vb8Nc8qteKgvFVDNbqY6hHcTsm4fy8T7bJS7m4mNFzNPw+wRkRUvhp4CdWctUMlM\n          qvortLZ3s4j1AhBKOWnnzqre8Kfu+LNSenKmGFd3vPKGb5vpEr3cCWS3DS6I5JlURK18pUeZsGYy\n          2/FtmFngJtuEp8cTYwMilJddRcy38UwbMztriConK7Kpg+LQ7LFGu9m/0Y39+uUpCq6BYdT6Rlbx\n          NQ/rZr66p1Y1/l5TIv25NGXyfhjn6llqZsjrEIBnt2lJSRonewcvHl+ACYVmJmfExnD8bTubafls\n          xzzILNU6glHJ0pdPXQHHoXbWasoRoMN1nh4jQ0W88cEPC3sq3Is2xdRc0y/Bi2hElkUg3bsfFINd\n          D5rG39MKny1usVym81DvIkuLcoSjLhVCaKWtVvxJ2cvbPRTGVkte6VMO5XpOO64H3ceYRe6h/9Wa\n          3Tetp91zt/TeLF8tp30mj3IA8YXbxAtZusFREuLV3L93fETLPIdFo7AM7pcBJb/B9gTn+BQ0WJD4\n          ah0LFaT6XamodzkzwQnKmI8TeQ6t7mgGbPzDuTS3rfp4D4o9yGcm8yl3eSigKzs7aOJ30GJ0R5vS\n          5f1iEDHNq08IEpwgmXzTv/b2zcjgD9NbFBPZbaWtD/9hn+y2H9Dpak/qvT+Y/6YOYA2Ify7G5jZu\n          dlTd3iz+0NaMDduXgV2ibh9WJHOPMA3uhrxRhdzzFe5mRtN4haN904AZ0Zc9JWZPFsb2xfrpngcX\n          rSKR6VakAvzUUc6zKnz/6J/P//0/z9/47/cPf/mPv/3b7//yn7/89S+//P7vf/v9t9/+/o9//eWP\n          f+SXv//jt9//K/7fcvrfP/p/f+uvf/mnz1qdieewHRTBFvadIY+PRtgMePkk6GnIPTIi/W7i4Z7F\n          YzCP0HGYIyhPu5SZQYysAqejFVTL84GCJy0IKag8HALffvIUADA2UyfdM0NmsaEDqRXbCtVp7xdx\n          5UMxz1H9bBKspHjctBXN2DKP8UQpVuVzNfTyRBzjH3VNMlMYdP7qHwsdq1qT461T8mCGuufgxIq9\n          xZJETlshUwhGdM1kQRMrhbE9ovz17FnG3tNShohxj8fAUgMqB7Lp+/uns/CpCgCuubaJ1FW13dPF\n          UbVZcTanPXDMvT5p088HtvDo694wWpA2tmWURBNkM0mYcU6FabiO9Qfjz+qsbuZmui39zj4eMDur\n          OSjtw4kvZ2dfZRGyvRySxmjVPuB4mHpWrEw5aUvN5Y7NsDLRYI3iGx8MY/OCPRvF2mzCcrP/MWEn\n          GqwCQuHz0z1lbuWsUznXOFw/Ze3Cj9o+bgHWp3k78RE44zVHl70MnF5Op+fBX+wqhcxVmTYpA4vw\n          eLua4oipBn8CdWVphvnIU52Vg3X0878EBjPpc9hmIUbKAFpLZCi//qHxVXBcIbRsGs892pfhRUdd\n          c+vpT3160bw2ug9d34DNn6YTfzDbxdb4IDfiBC1OxqFll58CX+u05QX5jz75J6pAvab+8p8lVv5M\n          HnuVU9NCxpASDT1lBlAcnSODDh86yMTt750WsS3FpAm47bcOoMiaNYxmnYqMq8ix9YfPz/7aSVTx\n          BZoDJaM6U0V73MlexDD3R8yh1eSOb8Uc0NE3JEtg5eDOVivcbiUE4VbCNNbk+oczk4qhQPgdj880\n          3Vt8083aCVTu21YsmcDfeqFoDOVY0edm89OOQ4+2UPtZbdjX2b1LYReldLbHHCFSNu46PotkTjym\n          f12PrF6YKmyFcHRSeLVtiLtlNzsZBiI/2xBtp77TeGq+WzvxTNp18eEXC1JiZePMGq7SYVMs8ult\n          1QufkMQbfdng7sikgrGWdUiLePNsXIHquTZsIqJcc0o/TbHlDS8eK1UyTU4GTbshl6ZWjbvAZNzM\n          VH7wDFE9GNr8nKLm6t4bNLJAPechknxfnS+symp1R4LdtWxgJ56a0SGIDMm6SYhTdGvDQex4MTAY\n          NraWTCbZia7L6pYZxEnZvDZqW3NSnUJaW/i49OLIsUA4FPrmz4q3eHs+a+2e+U2QrTYXsythk0N8\n          bg1sJbCpGlX8+vG3yWjLnLusvi1XNe58TzdGtWfhTpi4qjmKM94P96cupOLm9Z4XSzWjupGMqNpO\n          P+2+dgQ13UgBxETIcA/mnWnR8ijps0q9frJPHXAgTzKsio9mTbtz5Gd6HiCyvERdRrquuTbqkwkn\n          Rxv6JYfPQsHX7nKMUpdJmiWE6h1aw5UwHzCXu/vE22ct/L5AUfdpJGZ8JnMW70O3X+4DT4/FluHf\n          krqfmr+Y5Oj8sbQd+p6+LuaojeRXinI5G3LJir03BLmrnCNqMmBoyhxva+lEkCjSZTdoOetKw2DF\n          pbCV+17wa1uYKblEzZMiznJGoSj5eHakrpiMHIxgHQ1x17Mf+6AbYIi/+fxNQaib0/K8dnqYEmlv\n          x/FZiqkMAeD7TjoRjz/TreyZKTkA6PRr2qzEub0cq7nOc6dbxbg0c9GvmUwqe5u4ShTZ147o27M7\n          COKdLkOZ3VaFtfKc6ti0s+8xlwzLuqXAtGjZ95Qh+4gfINkI7Priaf35zP+APZngRA+e84Y3xD2p\n          /2DkgIThMkHbsOWGjgVH2U5ArUg6DdxyYIj2oMcHYBxaeMDUVKr7GrqatE/qvaIySUC2b11RDXi7\n          XLLuG/GnKAGBlK5sjCFiKyxmBYWqP+kbtYR8Kah2lwduFjTY6oUaR8/7+flzGuZmQ4R5dpBazmAH\n          s+cnOXeeKPD8KczPp0JV7lI0CUiXLc4Fo6CJD4iCtlXQmc85WyS+OkMx14NuUp3EZXhw2u/iW6dk\n          FjfssSY3i/95R1MuPz5KEat5JpHP6udjc2pwaBj0a5i2uI3VtMJHbrSbWuFYUHk2Rz7dk6Uzxwnc\n          zekft5/PY+H+Vyu64n9ve3VbjPyRMJCK1DgdAcCw4Wb0nrNuS/qbo9oKf89tBjd87x1ViwpqM9oM\n          m+A09IFaz8YFsjWElcG18XDxlmT7CY71eheL6C78El4YRLfd7RvfNEoqRGAIoauVwvVvAvG2uPTS\n          hU7yOXp+sw/iMzf56S7OwWvxRSxXfV3u8fhR7W6O5m9lZUayBHN8fLTwRlcsI06LYoza+HsruZf7\n          0MCV3Tvxg11AUcteRMzks+tHhUrX0024r5uVysC9oy8yPSoIreosk9mSEiPyuV/sr1Zc+e3CRUvu\n          Oe4W42gd8ItzWScRT6f/sJp9btUGim294uIN2d7erlI/YfeP5qBaw44Qo5pjpEATqdkVIqDmizmZ\n          1/Asg0bIalPftgxUH+lW33pLl+gu9mrmlwVpK58s+QrdfykcK9lcQ4gjNOGOHMhq+NrhGohneeLy\n          lvFJtX2OUxzPWowWxP0X1P7JgzOmKN+1nugsHrX0Zubh+Wgo6phUyu2BRMaIf8zJu5NE9rKTO5+h\n          gQGI4wvQehJmnQOEdzL2AVcHGzBPpid2Vb1BC31/8hiZjFzONAQdr4uFr+JC1N711F/Kg9/gNz1C\n          CqmZcYHrp2jmGTGirG/G9zgBwjJ364QnqT21xvNi3Us7/Z9xMUgH08lXR5Sr5Qeui23aMfRoUzno\n          194XpWRc9EtFHLmmZEpyNmvKZOhcyV09swRA+PK716X8NLB9pvzCjGQAt3jS5+eE6JXkjT6NihaV\n          ll6cUWOs0qZSzZjpm6eKtAwR75aT1e5T9lJ9S4cSaFTjqOBsneZy3Ig65M6JqrYVDV7IS//zE3+f\n          BRMxitK/Gadv2dnR/NG8S+tueopnmxL/Z1tEaMnV6c19SCHwZiilprNcvo/k4QI9atrlSGKkOgbc\n          HxlAkZFr+9kTaP2b2Qd02/da//oSu2l49BPDLKiy7AbS15yuO2786hZJtE3K7wXsbeyn9xBs3yxG\n          XyIpmXmy7Lqs1aLMTaN5/OjtYC1nsyUriV5OHo+Dsgw4DsXbBJWuYzi/U6l22NLT26eHTKd1+zfx\n          fXlkAioEKwWvOzHyTJyLaKPfh6PJ/t3X/YyEl/1l/QBP8TuXKeZARS9rPka+xPoRAKzX1XUtXxH0\n          2KS0xuevrp84G+ItshigyvqkWcJGPio0q3xP1q0twQ9ajR5KDt0RD6Ki7NdZQWlBnnFQa9XAQ1TM\n          cd6ZQSscLuMSs6CUi7yN+oDwJ9OwjjGVWnqvpYiI6/pDTU5YC69b8bxl3a6S7VOM5oh5ykVg5UAt\n          FA7YMf1mIyzyO9gfV2paI5DxU6nJ6P6CnRvWxF5nmS49Dbhw1UIyzYmr1zO6t8qR8pk5NE/dpvJr\n          8/vj2eU1T6dX9zYSVtQnRbFE5WSk6FoM/6YyyON9n14P70UMlC6m4kOK863bc8HNb4zUin9TBU2M\n          fXQ784BzNf2FgCvjXcNE2TajgwCUtXucR2Bg6chYx0yndf1ZSVn5XLh/tRuNV6h8Zsg9y5T4H+uM\n          rB0zuw3Obx+39fpvS0amq73weCEUiIpBwtN+jjXTQ0UGMcrVKlIMvyokP5+LZWUcZlIe+nSQymLJ\n          wJW23CINKCpNf4tXycUjvs+qR0hvs0+KVwvgAEyzshvRsXYW31vG/b/2Bd42t+aB1QllzQGJ+zPS\n          8Y1qo2A13zWrhmmY/7jRpvVb9CCKQImzDDa2FtdRm247+jMtu6vIJ+trS03CpLvc6J45v4fKQqKI\n          1Ijnk3lnvhxU1K6/QGvhj34+FYebXaznjZ/n0Cd1GsKiX/ffp+m0mO/WXSlM/JnuMQ9I0c1Z5LZm\n          y126/rfOFLlaaYU7wIZZeX7+VulJFdCOmb5glO5Au2aST9CjcSKqfGHPtfb3ykiMucmiijuNmNGC\n          M+vCquIDbBu62rhNv/O5ojyiLL78Zr7Ykw4j/ypeg+WkQuYFwxLlSiH2yYCVrFyGXf1RETj8jVAF\n          ExfmBwhTvNgcnzjsl7ZBsKHuTfjd9ufa4bVZ54uSH4FB/W6X+obJLGic+nj0eN30v4Uyyn6AeBY4\n          eGwuaXOq55xn2qiar43/1OYUuKmrqfChTSQbtMU1nqzL6XBfLrktxGLJ29wbjn27GDt0Mwvf3RS9\n          VvXGM+rUjtWLZqlcrTpuFXkq/EYOs4YtsRU21v88enkNmYmjH36O1jHbxIQVwnFVqBbDr61DVNIZ\n          7Z66Xj5xmlyCy3ULcA64Axm1HQ97hG2JRPOyk4tLvdZq7130j8zVTH0eTeEo38z63pMfZfU0bOD0\n          KuhkgNnAG/m0kfSeOA91ti92kPYMnWLQCveVLxLo+M+PfPH1DFxPnoSWfdMFWaBV3dvETRuHzzT2\n          S5xSNoQBgeSWwhbvuK1Y+mhqhIb3r/JVTqhzXXz/GrHJGIYwJ/dkdn2K4claIdiPhkyjXoFTaGyy\n          twiP4L2emGR9jap/1BTNQF70zKF80pFvvBq2jet0GZZvHv+lYT5TMt7drg2LZKt+kV7CRu5xBZO8\n          qXgNnUI9rTfdp+WgRY+d3JjNQlFhBAunlRHsaFpGN9o8+Zj1gm04/ob8A73xSS3wf5jaiKA6uzoI\n          qlDBMAkLMkdCTFSU83JbefPTN4u0TGBeUrHl1Xa9bSMGzG6IiWxu+bnLx73UzrgUftnibbGNLj74\n          5dKCUYpvb+O5SJ+05OdKPxhkEfOfi8dCj69eoqs2ARCBfqePCLc6BXFRQum3AoPfNh8csBq2ix20\n          bNvnqRzu6+azbxIWVLW6T065JW9wvi5LoVr2BMSDulIzCnM7rrAbUiXOHB0jgdZV91KCZ2ORBZuN\n          oHYd0AXqvmQjF2+F0Jx0+3fjHqjLlXrxj45ppJezgzZZ2sQNoC0WVme9kW996/HZVJuXxL0Vl2w3\n          W3VLS49zVktDMyKio6F3sOg2WipDsw5iJY2HcLonOwpuPVEcnYAG9EY65mTP3S42MaGGrcXwhdGj\n          9M+L5uloo58212i8d0UZ/vfTBJh41wUMw9TpoY5sApV9ji1KY0jJHu/Feu/bRZlPKLvN4kbBcb6s\n          KABvqfu9FF8sR5+RoKBJNd0uwfEfw7CdK+pjywrpUTCYL4YnWUYFVxmr9U2PDi+eY5udg26cTsjZ\n          mJcv03e46NqfxHtk1hRKsLYNFhn/bs+XvqNdDAu4gJLf63EBrm7xxRndoC1yaoNqZDuqwr1qQ5+4\n          GopKPQiHmcqcZ4Qah08zFROKTENpEDszPrUe51GgVfHonAGtVecJZJ1Npy1TZMkGnj1pt9yEPTjv\n          lZMKv8rUXWV+CsDPu7OxuX1+Bm71ew7Fchl5k8Cn5TSG+Wrf+KE1KdLsWBpUbAvM1AVn7Ha6T9gq\n          azoVZfNz2QiBYPZlIeRA4+1V3Emj7oB1+DyKtEIDaCTcRRQ91uxinbNU4NuHdRgWOle4timlbNB6\n          CiHBZJbV0FaXL7CjOmqfX8vbukAsd8jykLf2uWv2xapzrbrYxV1Q6rfhbz4ntfVUUSFfVsA6vns+\n          wvKpvPxDC2LbHFSPvXsWnks6v3T7RTEO3ENO5ajy465wHQCpJnY3x+vlxrwoOOLAH+Zru5w6+diu\n          deQQb0i7ZKie8tfU3CYcf+aEcZRYOXdGq/rYAetVcmM7SBx9RQbgEmvKzCP0tnVz6dWIqNPorwx9\n          4uOa6zuX/XVy92YnjSHFM5bfbKlzjNFNGox2C3C8aV0ROajWlJHNhfYRBWlTSiP8za5jeyqDmqy4\n          OBKX1I0zk8zhm4gz6i4vuPWW1w/mqntnN4svyy1NwxLsXYT71nNzabrFF+cvJ0RcYHZXrJHtO+PN\n          Y6WjWoKTDPC9QCCfgbdqRJgJG4ze69SHNekr53J8ae4dp+mtwkbBlRb/qnJolRX0pWiCjbnS4Er1\n          psiYDM+GD9SmNuz9BJDJqxWdx97FBvtMb20rfN9YpGM8yFKrxAe9zTdcBgO1/JMvxSher9PsNNiq\n          xSAwTf7V+JHqVnX8FcFVzgTeCBgHoeq+wuOoUE7f2aJbcOFtqesj0WfzFGVB9eiheGXtQ7jKeCHu\n          ICjXjf8sW3FG8LE/lR9vzNLQ1ddxfus5kvkOdv6JDjxt3MIW5ccYwuN8SFcZIt8qJ6RwqDkvmgb3\n          kca9sZit2x6CHt4BxyunYV9ulApn+WVnLBxFG0bEh2hl+yEqt6JT1AqKwCBpTJ+aaaDAAHKxyhtd\n          V7Isk34uZo93r47Kw5Dl6CAsqchJpaMwzMxzqWA/bTr6wCimqwAKLMv/vioPoxq3uUEjwFHjWONS\n          nV1BfXclw4nos/jgqDS2/qNxJbJ19wneBdCAyrJOp6ndjL4dtrn2SVcEl8tvrirbR2QbRUkvf946\n          PqNGCv+kJvO2P21bT1m17F2mhGpDvdtk1qj1OwMi7fKV1jNg0vMtHdiapusRlKnKOLq8ZIrJqJKW\n          H2VX1FjLRLbak575NwxUiKlzx8+w9bmMzqUrCWPW6Zv5E5U07K6OguRzK/qUZYSx2U/2vEPZaIWO\n          jmEQLhbyx63RS/OYHmTd1jXc/M6lrG7JFe4BeaE6DJ4MIDai5K0+lEzmqzdBzvnKVnNvL16L7BSu\n          Y8BUheDx9ZepMoBoi9m26ZyP3ilZXGiUcTKGbk/a51KhErXV+HNr+euPG0urApIzm2UD0dR7zHH0\n          Qfz3DTjJStig5XY+vLvG8Zno8CVVhpDDnpqNP/Fsm1Tm5gSO16hbtVKJRLSpbM2Qhpv3BydqRJVd\n          RJktnfCQdJmyxQC1Od21PIr/XoxXDPrBJD/aTx0Q4sB0xMXF0fjw4NtSjSRmAOXW35SqhWmakZl5\n          YC/LbYbA3Q4Zbm8zpjp54Fkjkz+3vhvSPfdUVKLWesxecSPY6qcZe4957PT0O7WKPoaq5Pm21tY/\n          necupjggeUAbhGgEslr04+ZhCmRJwjj0lFG71uUB6vzlYmXojZBx1LSewR1/lsq6hRp2jRqJwzjK\n          qmVedrLkdZuECdimdm2Rj64SVbIeVXuVSFsyTsLd7RoFBQDj/A2O59cvV3qVGNJqkYCr5TJtDHbo\n          rtusI/EMoR8ykcTNZU5M1yr1O+3Km/uKn8RuOoqmS3GMcdy0CCWDjNCtdXXO13kateZJz0Sx6+SO\n          JINPV8sLGD2eS7svo2PrqrlqrGyVEH1X78eXMQ0sgF/nsiB2TcPbB0ZTpV4DglAMxH/7AeK6a6ir\n          5FCOG7B2O2krkUymBY9yUNvQfMyLuqFumZ5CBUcN86SNPVZlyGMzEg72ai3ZLCYvwxPgkrFkiJRM\n          KK35y+5ovrXSsufQyGjvYjQqkW6mBLQHWI7UhHLZeyUipPu2QaPjkHAiuloFCQqCEzd9IR7QASg6\n          /zjFDDO62vBwM6xBM+mDsGd1MTF209KNNzA+3aa/XnFw50Hk970cCCckVOACRLTbuQbw4BP99zQQ\n          1c46rJPFL1xG4xAa5KkhNruZAwLUqbZsx1BnzZVBgB4p1ImhtXXdrM1jWetMn1mrr+6quFb9HPqj\n          7G3mI1ojmbcxWPOhDqJCekqtlguSMrVv6ULkj8735KLJs7DqZ+v7TkMIHzOZz6i+Bjsr/GyjIqyg\n          JgO06+HLOsu3Qtc25hGCRFHnn4wZ095zDfB8cx5vuiCxXHD2LB7jhbIcSegJU7NAIJskPxiIybIk\n          80oKYPKsqng8LHmFtIhPY/1Tsx/Nvn7tNyJ+YfLYNeDuxIYkcxjOplgCrL7k9qlbP461z2jYZzS2\n          HV9bSny5tp0CSRi/lt4wjDDK6nZiEvhq7gmwijbGaJ2PTDdZCtz70sJ752CQONa2NlnRCpn18As4\n          3hfg+uP7N6/H4cDp2myRKaBP80GGG3IqHw+PpmeSblRL9zCoTa+hbcEXa7Zo+8utZCvLVulnBdwM\n          Mn3l+yJANDf/UfRl9zHfBNY3e3EmyCirmKvEFaOP6N0dFU1JNXcVrAjMkmpuRRBnJyM0xpFNsEqY\n          UXbCbQeovG2YMctWNJGTj9MTtzgtgCVujJX7D8aNjvl8bv/CTtGeAiTWBkWB9FgtrWQiiDDxW4pb\n          x3Q9PHXrc0LxHs790+74XFFxuOoGNaoom0CWqNi8tLoClvKhNlnePBGG5pOf8SRXzd6l1TLb7eE6\n          2KYILgFkBvvjdUpqo7vr3P/9zDtHmIYOzOjes9LRFSH8jLqIa24usU1eNhb4mCUZRjp/7m5+/Zpc\n          eCf/gNwdRpTxy+zlm8fda4aimyGK34LNqZaT7rn8Av1XWPQ0e9GtryFx20o79Kko8n42y4aca133\n          wU8Zm9rpzuTjfapSnocWcqWnuh4ygOksdnyxahaHpKKL/yNkWu1bNsP5tuNQ70t3sdff9TrOuFD+\n          X83SVUq6T0NgOcIm1Hbxw1MldWcD5PSZKHGf9LyUxkaCqOv3uLg1PBWlS/Uc641W05qilT73FE8n\n          Xz+B7NdMiueTJarJWtMOU9irVb6yrFKD1kyXASdHM/oAwpid6T0I6g/MyHekTPyz2x5NBs7xcVsN\n          r2u8OxfrXemM7rLI4wRVTXcUut24Gw6mfrS2hBooJJGxTdb1djwYWIGs7Iqnu6Wf4RFg+FxeBIg5\n          uxjoBJJq/PeqqRjILFQawm2odZ1bYAM4T57euWMaPSujRHaPhnWg7zi0Uc3YXHuYZY+UKAf9HXF+\n          s8ngTTV6cL7V9lCX7LlyMmaMG31KL8WmXwGKf2zy9HHUMu3eef2avogESsTXNotD8vv2Co9IN/r5\n          O85dxRRlA/q8BV+Sf9g0ILNh6F8/0XTdN6/E31nhdEjHtkMoB8tuc9Rb6YdiptrjfciaVu6/wkQV\n          vfLbOj5snYWD1fW9L72XcDh09TN2eiON6Zi8zMM4A9Ea2Sg4UcBPYyB/pcaNN9fZfO5Mfo7xxpJH\n          n5mbMSjKNni7JsSP386MPe7KfOZ1bU2NL2UpvG3MXA7gRSlg9Fcme6mU8aoBi7d5Kt+QlhMu0dK+\n          nk5dnhljNZyfiQwWm+qtgy20Ii33ui0O1FAAz5y7Izs0VfadJU0fNcx1EV1j1Z0i/hLpbaINy9vz\n          yRrQb1Vdtla0CaMYnKYQYndZjCtyKYcJY42y3TjYhH4OmzllQhE99vMWG1FgCi8NbyXd2bLvysHG\n          GXyCsXezyu0Q5ubQsgGm6/CtaOdasuf4kkoI9s5JcOecsqcbpyS1pmlvotq15OjudDUgVsXS5woJ\n          kFYkxceSV/0uteatlZP1BVf3jP2kX4MabgjogzYTJcwXWpTbXps8gs+kyBcvEM9xKz/Ys5Dkg8hF\n          21JA+Z6FdB3/LJYq3u6SkDPMuI5v/hNs8dzh+XMTeMWTPYNacnmXAkAWuybRMOJ4Fm/3FeN9sbw/\n          q56NNlC+msypq9Uh2uttNUwUd6gAdTJPu2gEkavMiLP8QozBaZT0jWNGa/qGNM6lqkSJPZIaHqLc\n          PBnsqukiVy5rXgRG9Ow536gzTRZHAPpSUES7MCXiMf5kMj1717oujPgo+vtuNkton5yhZ8NTPxfP\n          zzV5ZK/6HUQLuJu9yHGgtwuirlliTjl+epvLsRkp+btwnl+/MiTdRWWVyt9WQYWNy7BY4YqsW1cF\n          4yKBU0T6ed6HpzgfYpBKTmiyHBtxjNWmVWf42AwEzPw0ebaz3pLnQt/xZmSNtrmlwMR5z90/vtv8\n          vW8L0CRt/Vq3cB+CEprphqILSM1GdJMJl8Zo3KwpKPV8u31d62SegJIVL33hLtjiM92itV99btVQ\n          P1BYrSrsGHRndD36V3ftWiU68fDmX3g0D9trwcODc7tLJeuj63iOlVgxsWzUs8zG+/fNeLw5FrhT\n          mIt0Z0awzrZo0SuEmCrTEme+WH7FZ7qqxbWh2u9/ru94xyHrolz0++bZ45ZLrJ6n8v36lY8Lx/Xk\n          aFMuUqVpbN8IZc4rjJfABnmblZHFITQPqPcMzucEJPZV74CWfLXyBxHu/cN/Pv/3/zx/57/fP/zl\n          P/72b7//y3/+8te//PL7v//t999++/s//vWXP/6ZX/7+j99+/6/4f/t/b+H/+Vt//cs/yWNwOrZl\n          pePYptXCOGXhNCwKtp5NUTizwbD1ckLmbi7BWZJ5nKPMjfvNcBwVhbSejm1ZVAco76FfTR97XZ4t\n          5uEW7H5Ue1l3O5WCrnsxksgAsejirvE2cRH3kzYu93MUAzLlRtUBJ05OfPyn+usDhBnuzx4mMaIB\n          q9NHGXENJ/usUlykU7MnWItUW2KhjIvDTMcLBAgszRJieWtkpebi0cLaUhV4UYc0hoUXwKqDW0ik\n          mBpUzyOw3UwxTUBTqXmsoYiTrGcndqxP08Hz3z8OB+vz/JnGBmFX62JiYt8URmVpOxqpj1tXCfH6\n          Lh1WDyQcunRAt5Om+TAI6FouC80qPcgnlnU7xgUXv8E/+DWXuTAKO1t1bW5CdQza1+MzVS3PyXs1\n          3R4Fu0G9diKJdxvYJVuQ6clnuNi8FjAGOWpQYDZL3EW9YHc+wyaDQp8nzQz46DG2ZYna7/V4GCA9\n          GTx5O5Ys/jQadf0AULCLmhBp0GdY1Su+3NvTteJENrskwuSiZ3o0knSNluK7GUF1EyOCMyqm+KP1\n          tnl0UjZv6SxbLFy6clDqzZwrNM3hozE0kmqyimuJMAL1x5yRvk33yK5VXUynP7PTquGLK96hlTRd\n          Vkeouwpgo0ftRaMK22Hg2FhrIb1ULeUJa1ze0OKhNGnR9vzTaEfrWj6t6iV7PNaGX6KxtA0TgxFY\n          4hJQjm096x49RtnAuFIGxfVlqzAZvFpoV5G4xGc8yXskf3WsnF0tPDpmQc0qjFu4a5dUeGcusSJ0\n          XgZqLsUMs9G3b1X0JZosl6LHy2WcZayhWBDdJNB9YtgG9OtmA/nRLtSMuB5TGRrYe5IbLBkH9Il+\n          Luz3bM0ad36jrTOBhaGiSTjYNquJ2moqg6nUExOh68G4DKfdBh0kTa0XqSP4L5sVlLQtjS76nKlo\n          A2KgumMY4ktsrldAyqoDJFaGhtI/yZrmBYp6QA8tQDnR1OiTzV5L1yQYiZatiHHjNZ1JYIhr1mZF\n          Hdi6IvDJFi62ogaDtIaHpR8vkd7+FDTLbYmNtaulltZhCHv0X6b0KqOJDmP2cmi7Mv9a2SLfcBxM\n          wUXgYs+mbY4fRxFe6bgFHP8Lhdng2HE/99mnRrUDjNGWGiZ9NlwUfcOyy5jEMFvm18WFfgmwr9m9\n          M3OQoKMDpMwIxOMwerIEgk08g1rZoxarBkmPAmsmnRXGxc8Mzk7BnrIZnYj1mSbpGH1bjQ6qz+UM\n          bcCUNfXGURjoepvMvlFMMBklkU5bWk+fJLVXgfIUn0ovxbppVq14gH2RDcix61oRvJoargEUiLid\n          U2H4wJ/0nGqwwhJXY1d41CQxqrihIRVbxlG2GH9/sR+rts2rUY7ZvLfbdoYnMF2s/zhne9KWEBL5\n          UO45adRJERe9niww269cjqV71lA82kk3MYXu1cIY470spjthf23/ebY+bWufYW/rs0qqTNw8ygvp\n          mUIq4m4wCw40xilqlo5Pz9q/Fs/UXpZVFE+lUIdqQqPUPUp9JCO7xCHqeALse00VRXW3YsnICMOi\n          01IcVzkbPm1qGanoPnQh9eqX0VEqZmeN2qrblrn0KEV13I5opuqjiqw4Nf+yib0Z2qbEM9SOMdu6\n          moKGwVNL4opTh0cl59DouyTNGsIToMUaWbURDK4tSS06u+hp6je1/zsJBaeg535UxH2YkTGjX9TR\n          HBfvkCOznwQi2wo/8QvdSy80C+Y2gEPiXQ07ZK07ekbPomMPCMrDn7GEjdkYYkxok8WQciYnHdE2\n          qIpumRp7jmqN5GT2u33CSRSqYc7jc+juNR7D4UfxU6Gns1y6KLVs3J/7yYiSL2PhqtEliD1ib7hM\n          SaU4rHelZdLp6M/sQ2BK0iyrrMWHAKNV2UVrKeSo90zbbO9Tx7tiYmIm/mq+wbbuG9ezi9Js8mi7\n          LyTkOC7nNFZiVCHjoidGVZl9NcHpbGN9Fud2XLGdNGnQYPc+lGuQPV3nPqtdi4RHW7GRsmHpyaDj\n          TBrL0gdRtmKRLgM/fAlIweScGMuA4AT71KWOz7ibksPvcEBoIbuIQrDLgQX3dMXvpuwctg2Notv9\n          y+ShGmyqRTvKS6qysb62PjFR30fzJ+1kwRPsCdK3si0jUbSjJ5MhbvcTBj1b6ELwKiqBGeW4itUl\n          uM722xxjMJg8w4cVnc382ic94SlRsWKoyDA+q+Ji7nQmtM3OObK1lSwYl/FYtgpo0WYrZweEhcKe\n          6QiTiXjJAWzLmi/wrCZOO7xJSOVO5+d+M2coF6HZSNHG6lfe8s42W4ozA8mM2kM6ExSHRja8pU1f\n          Jsy42pSzpbHnqBacFEX/6ijFDAOIprJroaNAMPk90T6mlmB7mxQze+3swVOO9YM55nkuPNGyxC1z\n          CeqIN3kvS0KCGqAKWhTTTU843ZP8kV6a18XdEeeG0y/wOZkWrU6fQpzi05CXt9FE5TPd2ZhIowO4\n          VGlBdPHW61ACmYohE7RSp5un7DzPJ1i3ueIHfYkZnwgi0qunYrC06SgmqWHATGxi+lfT5Pi3NzMe\n          t56MQh0Xfa5mJy3TckIYY5ZsH3cUNTUtLbM3Ninzr5HXY6x+ntdkE486l2XtxHMBfNxK57jsuypV\n          4/pd3bmCpH+1brIxNiiar4A4IhlIO1FQW7VRgQfrb9bgZChEusap6R9MFGEKMHC9xFMXlVXMmJKO\n          Taz4qYHySBdLGK18HJwczInS058CauuhIilyXXrx3Ev2MqI3oA5Xzm3FKK2HZieLzLJLWVdvrapg\n          56srML7kI8KWX3T2Npze0Js58sCt2ti7EKU2beJS4+XW1UtFAlEVSLyPMkWGqRsPZtbFDdQSjd2M\n          XzSbBwuCl2ItM55a00xidR2u8KKDlv9U48qSfhZpv7VQJ5RpW2wLUHUZg3LZNUdDQf9UJV20X53V\n          n+y/o6vK3j7syjpIx8A4Hy3BibmIAgz6BEN1Ce673Y2N3YCZHo7JUoMaK2ubuT3Ldhc7ANgRZh2R\n          V4ST2QPDxtKIVzY88WCaM3jhhPESrR0sgEb6VF4Mb8MuoxUaCIu8YngQfaTufuLb1QjNjGvDM+p7\n          9IvGaCRxLWUN5tzRbBmV4DpFahgGk0MiiVKbSxt/LP0qKtdb/2mMRt0ak0t7bjzMdfh6hu0gPcns\n          JSjJ5jaFSfyYQ+HGxCQXz7/FxJb0Dui9Lv0ARhm1qqQy4+PWJ5OAPLe8UJHXuhxH9i6htUycFqJJ\n          uHiaVtFeDj2WvaMk3wHvARPNTPr4Pqz+PUQEacMgXkxzEcQbV5SjU6O4sIxbTlLo2dqyTmKRisqM\n          4iuT4wykg/UZiOw2xBvPaMufIY7n2IkbwYaD8bM2m5uiTujJ3GNoOSxm6SaoLPVI6E1ButAEqW+z\n          MCbWuqefT8amwStd4LpMQtUvEIdZMltaRq2rx2a0oL3rfILSe1jqT7xDzQhPcPyB7fy5yPJVrXD3\n          6kdYTtqXLstomMe23Dnc+B6NyY2uVjlI+rra7xdTd3yBM221nJCx7N8KRJ+l4s82mL3ZAoQUt/z9\n          /gjf2ejqO/7iq24tt+UxqFxxlhVJ2WjQF61T/kj1nNvDecpEnlAM14v8VtE7gEJ6/8mxexUJ+cDh\n          9ANj2f/8PIHG3/f37eELcMuo6D+ezNqyucmSWd3Jm4WfIaczJi+brdeTMagN0TxeDHPHrihpy3cd\n          3HPvRumiyRfU02tp9iLKUiM2U3urNiNDtbS3AMW8RT+iLfDXNReMO6P65K+57zq+Lsx7/Wed6WKW\n          Yww6/FTGCoE0tzS+o7BjNWA+Pi3zRhYmnZbvHu83BAszrwwUQXZHQPswiS+OINMY0LFYYflgRGp3\n          YiVv5CXds7amhGagbuqqIUlAf1jX3X85ZoufFvmU3ZO35x6m7Z6mEs+nczIgEGKFrh06hc2yg/Yc\n          KLZUBlShfWuO+zSrHhW/n7b3tPJEfiZzxqHs0JqVXGm9VCq/rr06g9QbfclbJh1GdUSEEZi2Kke5\n          NkyXU043IyVQZ1RcPYSak8r0bjxyWrFvyJiq1cAsl+3ogKG1LBq7kWBmc4s4p6driAgx78YJqQZE\n          YmbObadGEyQYzq896ErVRUfF2LpW6GmlajWIb0MefWQDYjV+Ito7YULJ3EXXU4oItmYEKc6Spk5x\n          1gbWTx6zjQM8kXEk+8pMG//8uvEkWyHJxbbkuhxHc2LFDaWRunxXnKe2u/Hb5kUTz6wZzPz4Fi0X\n          h3kv2wIRMZAvgypFbaIPZy0n4lzpoXWvfYnJyC4nje+fcuGS/2GCwLilomqznn5yN4+q2Saolz3Z\n          OT4vfT3yycDZpkFv3Qwe16sZO/VwIwvsvmZU0w1dzuZ9KKibG8ivyhsseSazA2LVtyIPACObSIjm\n          qTuc+TR1TL7V1Yrg2sAujYTQ/d1P9hwzG6Wpy7vjSNh6qtYDaTCfEoM2z8llBzXsXAbrbaBPWhWi\n          qZT0CYBT7eENDeI2wDzpfzrjyRCIp5YCxNGlbgjCqBpUMxwFZPncmL2cgyOu020FAYhqtXjl6PWb\n          Le/T7yGZNF9bPDfdQmUJrmmaX9vO9NtTKKMwNiEJ4+I1zCUODzNZZAWwiKTLeuqTtTzdop1ltwwp\n          GGZYhFDcTcUivxajouwEUanOv5SUJ0Ds1X4v7HkOhrs+uPFKrqGDWA6hnbf1o/FrmfooM8Ib9nwR\n          2ylz53wiSi9G4Sgq7WGc1JW2yQG55Y0XEVMWs2obvZvW/9dbifDcuV1xQoNHyGhuaCS3j8IZc3Rv\n          0ie86GT8Y/wSOj6LG9e8Fgl3kL50R97Thl4OVqs/tRcNwNDFY6u12fp7LtfCwOzJyusgUXdsn4Ki\n          ZdTZDa+3vMgV62sxPx+cd4v9ihL3YGT1iHpcyiYX7yeYSNeZFYuNoS8H6J+l2MmZNW7YFSMvPnrb\n          qr1xxi83KsaPtawDydHnG4klnqBT6anOCnxrc2aJ6bQO/c/aLQqnXQzEe2ZgWYe7s8CiKHaVF5Nj\n          VnK8XEQbN0rWsyQDsrDOm6QaJGTyJWQio0zlWVEkaYUBScC4IQsvi1mQgY7l9edt5JdT93zwLutH\n          wsIosIwaM4kK8uh1Ql5lMgiG3UBNflM/AlVALFnLXIbWxpfJnWgUHZIcoqrWycSpz2nZmreeIN54\n          +nMl+sVd5FHH44AGtfhlFWLuiFEh7asTiHQtHaMOC7pENBZnhsaE8LtaLYsVykvDeFuSB5FuqGLJ\n          E1DWoUVpydgAenh88cqmuY2qyAjARHRMX9DErbOL6iKjWKxGHoI4ne0HiD9iGqHnUOM61cuEpY99\n          MOusg4rZeeK9Wk5EKt2RAch7nNHRmdLIP7tJgLFlLZlv+t1uWLvabfIYaJjIgUROJzQWBb8chn9V\n          sUIvbMzVjpdP7pNWsO2hsxZfCUZB1eoPqso47XCAinGHCcBFLX/RmROjiZ5Jhd+npDJ6ElpJRSLx\n          VWm+2Rd7K472ZZDHGr+VUdRQHk5HXm/4gLZnu0q3nHPw9NZR6Hma6MiQI7b5v5gQ2BwZspNlv8Vz\n          qBkaOAOKU8LjMEMaqf6XTi9gkO0Cf2H+ROYNp6Fs6/vxlDAlsNkLQbe+f2hQ0kSQtOv2vRAYLJ1T\n          6Q7x0VMda4+6wdey9rfF9zUUvFcgXWabcp1UQtsG4M7NugIEgFHcrgMtx/+Qp17/Ab7BC3Sa+GL3\n          Zm2kD2bfJy2yKGul8cxagscx0209aUGktW4rCQobtzPjmLB2xhRo1zHEy7vpPhyFLVQ0cDmDGjAb\n          Qx14t/9/xs5txZYlO7K/Upz3A36/1K8IvZTqIEqg0oseBEL/3nN4xG5pmXlWJk0j2DraO3OtCPd5\n          MRumX6SpTp8zDY6LMjCjH0ru9K/TxGrxFJRsa/t1EmLU9Ycm3l02ZCCamzOfJkUdfuyl6jYkOTTx\n          8oPSEvXIiV2Tt+tYT1WDRJTTxbGQq3Jj0HiUvC9ghaUezZ3xCWkVh5WtqplO59UPjWuxXdQ96ppZ\n          YZdOB3lGwK0rWHUQfuQ5VicVRWeSrVdUqEqcQhBjYuxDSeu6MS5dmiNGorrvLeAUcrHAz/FJmz2X\n          d1vaFh1oWdzJNsGqWHENemMGx8dRUIxH95XFKz5VplLbfHXRiA2bNRPgogXc1HhUF/C+hVr91Ca+\n          vSFZvvkb2/TTi3MCKBkWfupo+vhBbjCgQoOzcKHmZ71y8GGOpeozlDiXzYxucZ6Gq9Wp8vJ4KXKy\n          B6jn8ZkT+lyDefvrjygsmRb+SGjzpdKKm3h9Pw+iq2qlmn4tYfy2HyFe32Iy6PSAs4Z5lqholhJA\n          rwpXlOzTeEqJHCfLzoxejh3XsCphr25BvY2U2eGJ4bT0dpSTCNAtBTvPqPENg7jTqtln/etzr/u2\n          Y5ywRWuCuZrZZOcRGSj+7aRT2KSffAxbKnKh6yK/T6wGXs3PdazQch6e5CbLZ4sabHk90D5XG7cB\n          xNNlqvoF9S/eOeXQgsAyUuAGG2wfQBSfn9agq3zlqeqiQ6rdC6203NwUJ7rtok5g03a4QTSe+pnc\n          pG2ZlGM1JDvU8N04IQPQCniMZI9gZy6nfJV0Mm7s4saY2/XmdBFiid9p9mHMnNo16xz12MiGZCT4\n          QSdaiRiXbezxyzQi3pETtynbWKyMVdUW0TZDH/9GAPD8pXAqtWwt9TOp7/nsa1zm9XuLw/HfT3Ng\n          zcTW00xFbeSe6zegtwf8tbOtXPhvkbXZagIgl03EMl6h6tGEmZNtbI/LigfeGjsWc7qsu0o20CJn\n          hbDdUWcXklM9oa+29MFbZUoFoyhc7aCP+QWriCxYqAhUg4ksxchllNhl9u3AEMaSOvqB52UKRGI/\n          luXegU+wKvPKEYlLM24tP+83DkXdsMR/2uyTJVCvmt4uYTbxHnKy0JsmtPfVXY//42aDyYqrYXkc\n          yYVuiQ6023OcSafL+iqSjlesVjxYB0NcnvHRXJpsRZCELr3z8UsbeeTMQ9QGjl7QVPl43lXnFj9p\n          8lfuPLCG4vgCHtSiYW5OgBpxzCSVre4DxZHC/DJvPbFcJolvyEh8lVDow61AQEekY4Q4ivXYv4Jg\n          K8qt6oL4y3A+/u/rthr44rwtzPCnBUXeUMY2nHrWua3aObAoQ4xnxebYoklndglBBcm3fBcINjWr\n          Eph4q2HNFjsIwqy0iQI7rF/fiFp0NTUp0xhqGEvHQK+TuCv+i0Ch+FK+M2Q8r3vcev74rPhokioP\n          KXFNwUoQbU6GUi7IZ2xBdh/OYFyzZUxHhKEVVp5+Wtw5WT4x+LK5vjpz4m+NJ06x7kazfgaPx7yn\n          xztjHEsXLKC/PMqrDyW437dmcbD25cco9KHlGbtXzsiV91foJgzLl46tvJhkg6ERriG9jm4eCJ4a\n          RKyuy4/vPKmUo0GXaW4BEMv5u1Ysn7kLj2qCzsLDKmEB2EgiPjbNSen7EkqeUYDqKZV5cCygOh9w\n          ZLO64DZpZJAfH5eiAFZHNWu1FYg5W3dOVo5Ks8pEoOtYrUdptbTFHuvEs9rvcNEyUPaerEV5d7jV\n          t/MIWjLEM2f9qIpuyPsCqI/vZTdjil71HPkUjbZdRc7Ri3HC9gFo/KjFjGKye3Lizcme41FsY9vU\n          D2l972amLp95F79fJW5X/t5TTE74si7xJZrOSjlZfL9yYnJEmr28MHaaRsudgHpFMLUoekCof0KN\n          bizb6Drib27f6YWeK2vjptW2kAVjtljhk9+YfBmas2oS8H30bV05oTXKYJx1rGbZiYayfSBy8T5P\n          t4atqOqz5zKvagxwdxo/6/tJolFxEiC/Q/6JrpuM1NrNNRZt1TAlKtA6tzztk5Dt7+ROrvJypu/z\n          9hXEkibuiMexqelrAlbzE4ixi95RNY53aVhpYRjYygOKuL1UQ6KdCPOi6w4m9vUnbynWCxPqnUZQ\n          z7o4gJt5Xy1g401IYJrnmv+dhorzO4anZCIK5sXamqEWn5qPd3N+EjxrFIgxHPF2rFlqywYmtEzP\n          lzYRnstcABdrfkknwMnG2uvQ0XUVG0e9RcaxGCnmmZjov6sFjDCeMC7fABiuUZnQDQkv1zVCT2YP\n          SOiFq8PUdu16DSdoCAYR5OxULvTVrJ0hNAxLdDhx5Fb/IjvyCDMKDt3Hl6iulopjojTpJV8spSnp\n          cCExILLlLBO1nrJ50JuKa7g4tp7GJ4LJa1dIS3puG9rg+UxtB33yPZqxtk5PsW3Gj1LWoPtANw0o\n          FE39NlqYQ/+fBjw6S9XvovK0xO4v+rLrOc4YZptqgPwju9EBYo3SFK85WtUMrziCxyWEj7dKm2C+\n          f/j8Rg4iE7Rs+x0WKwWFa1Mx6mgirj2mVNoYXtjyeaRhEcmkcG3Tl13Kl3eVNpvNHgfz3/JNnfEr\n          sM2zp+OP+c6ytQ5sLdsPuFjXSxNN77SokEpe7fJMI81zuFKl3kIFbbYlexjb+FUsIVlW2OOgNtPK\n          fR3PoTaXqGq2hcAu+jIzDhAy5o5awrw0fzNuKXvrKkQm8y7d+/arziPeIj50G6svlBqaeQM4VUuq\n          syr300zzeZ6qfyt2PXrKatmZVxJcXDrD01qjwqEmqt9cp+/UQheAtRVPIWJvPIr1Fhg7dQtjL9bv\n          X9kriPK0r5TpyKzGLAcvSNyvThtmnZ+uxDti/pmx7pL1Mp9xvlhGZUXEXXy8Qgdtlyl87Omm1RJv\n          4Wjd47lq+nSAv4/G2E7H2iObvPiesAPM23F4cXeSZKwPQjm+cLk/F5QD1c0hurf6pZMVodBWHHFx\n          Tiqm46jJtbCjiJsX5Xm8ia1m/4UBPxdLLOxDtoecZHHM95+cJXGpcoBrdXu7VKKx2UVlnbDg4kx2\n          RXg0HcpaWTBB1k+cPdfnDibimHqrVqTjQyebFWR0/Yaf+GtagbrXdMeUttUydgpbpqajKxYBWc+E\n          OJKjb9D/NJ8djektGsFatWoks4KN0wW4/g5tmObW72Ejcf5QX6qOl+LYy5iE3sMiiaApFMd7Eq+m\n          B9sYOQ51ky+x0mq6c/ca94XPRo2l4KNK55jsvGTSl9WxvsoqPvy/Obewa5ZmGPh9oG02kI4CqVr/\n          feNuR6OM8CD/BPyZ0EMnK/Kuk4k7gAJWVjzq2gC16ID3dBvBrMP2QPVMc6fDzeI+zXb8RAfgvwU2\n          q+pMAez76kXI8SRctv9xJugq1RyXr+73UKKdvb+iVGwqQIICq7P3+IWTncHRMW5N4KMijD+26wVv\n          tcHUQIk0vWXj2rzgA1lS64KQLHGdg2S2cUVjfAjKnGaDzGCohpILtipN6vGjmUoAFF/dth7eWfva\n          EwkyrXonA0kFgiawfP3FG42s1lPjxKDIASGzy/d8cHCmD4wemxcHxMyG9Sj+F5jN67UI7alMSnwz\n          DNc16VSv1afljt/UcC2exnaOea4Z69kH3D4Nt7mPDBDKuX/rrocfs1WLh7rcHndbJYjEurSHBcG8\n          ZWNAxN8Y8liiiFnTGIcZR50pV/lizLp+T5CNXyon4y9l4ioNvxsVcU8WgkpWbLYGrh4EqD4GGuL7\n          5vTtZAThM4vV+nAhQcy6uyrkiKoQdCF+1nAYODgqlryldWLFXlqIEpu37B+6X1Dc6bkY7NUSrp6n\n          NR4B7YrucZVntKEOyngJ5nC4xJhLJYTHvmcql+igWCaLHIDnX1UWrCWSkhyd6/qSDKMOVxneTVx3\n          JVR+xfSytOH3fZdMxGfu1le2/AL6OjcgRldbDOAcr2DRIX3Jyia80DjTV0FgcbWPXozYdAPFUrlF\n          3aKhV/SDHjhCq+2PMBI4C+xmhmPF7u0MtOMyXcLwXvbMqmroYIK1qza/oJqnYtbAzI6UL/HCF2dt\n          RvW9pBGKymoOtRle64Xop3nZ7GvJ3fQ0zDF7sozJaApsALZQOM1v10HPPc7yRASUKtp4iqUW5bSS\n          pShldXF0t/ZDN81TLWHxXZkC8hSGYOjNGl7tBb6yti+IivRF+Cl81+TCszpSyroPihvUQhIby4A5\n          7U2n3tMl4zhoAJOFeJJeibJ0KLMUhEM2ADRUaXDh3zFLn+SQdHG7A0+29nryzXrMKnooTV3zZK5T\n          ctWTpvDdOuQfAN5GVFHTCkwz5d67+/u6+dGltG0J51fN7jW5k7lH1I2WkVeGFzI0MsXOi0Yeh4FO\n          COX0R/7/D7DeP/3n8z//5/mP/vv9w9/+4y//9se//Odvf/7Tb3/8+1/++Otf//b3f/3t19/z29/+\n          /tc//iv+d/97nP+f/+rPf/on+Xhn0XUhy5pluqVEKbSSckYz6w49eDcLt2L+ePxB0xvmbemkcPls\n          C8o8JbnDkug2LerrWSNaSsIGIWL952TMoxciVsRZdMDAoiC7UfYsaJdW1UmlIoV1gKVZVz6uborX\n          +If0sx4U2sOwKtGnOEs8EwvvZVYUdM1NavsxF+i8EeefshVJKh/VHUDtM4f014vTajH00+6+7SHc\n          0ERt9Yu+oPPUuM10LHshQdp/rveeuryU7vFRaW9tYvC42WMEhtrW7tREzgOIX5ZnUYdEdKLmror3\n          g0SnrfO+OOurQRSPA1aNXBhZssNREA9Yw1PnETHrlrvgxdf3nlh0m5lGDTySpumg6ptqyQPTlC4G\n          f4TNOiMeZV5kGdVXNugnorfqKsYiu293k7oW6HvJIUF8Np5O3tKnk+A1XcYjovHmmVJM1N29pMVY\n          RH8zgDKWDgZVVH+A+Fz4HYo+YblPW2vH4+GY5DjSKlY7JUcurL/bDO68JNb5xfXU3P3m4E20zbsZ\n          LLaTYeTBqislOarHqj5oaQfveKM/YzZShfy8hNFP8q6qHV4Q+TQsKarxuR0Xi2DbHVAdxY3pFUuc\n          lQaGYNCob2PHLmqMvHjroiPSFTq2CZNMzLiBxrYDmGzIoTdLdOTDRDuTnD/VFNNRmLKSz7qZxhYh\n          1xZDOylq0JxNTRd/pKcB+J88bHwQn0FzWSKGgmZvYjxYFKtq6MjYb9Q8g/nDQpcJcN3O4eBzsaeL\n          sblKpBYpWNYXRM00nQ7SHeVGYjK+P10hrTX1lNts+zW17riv5Q9ZCg0Td+D9Lh4pcv0AQXSXi/Ss\n          FQ9lYemnNgvUIXurqhOtueqs+wmT3nYjVf2/xk4UL5xtPTb0gO6G26W33AliVVU9JmLvqkmErEa3\n          WcOjUxbPtZVQgyQNsxAA6zLtYevAVdWvjK1Rv+oOwMFixejKMK4rbqzvVR0+tIAPaaQKX1SRIWYD\n          bqc/wEbZbB6TtS9mBXb8aujpmyJUX4rMe9Ft1NUv2oEzKctabeHvbenysaRL8O9ga2HL7B2vUNHz\n          HUpTlzs+jmHFVy3OZnd/gUDTZzV+zqZG5Ljd8JEbo7M07ULY4CqsNkq/eCWtpabOU60MaPeqRxL7\n          PsMIxDe3a3UoGzeDVZ8DOYY/640weCt7cr3M+xcOEoPoVciftpwjb1duthr/0rRcWnJHts1VK6BZ\n          G5fwAFJbT5sKQBTVp+0sEswMEJeuBYFlMpiaRagC/dvJoBIdNo67W+Mttj45jcNbtWdu6yi81AOp\n          NH1+HGVJ41uAYxdDDA7TrzZ+0VyU7176XsYQTj4xHwk1i+6X9kh2WnEwz+KiIDLz7PuOf2f17idG\n          yeChVFhOpOg0ZTxXzCc94PktmOUb9i4erqI+wlyIa1LAz0mP205ba90sVrjk63Zz7EpJXVMNooMO\n          CQnHYgUnhQ8XrE4VovYnDkw9u+uAOu3eR07hXfKBB45lQCKQOForrwNh04CPkR3gnY94xHJ5YN+o\n          0i++9OIBH7BCbGF95ue6FEGiogbjaN75AZT5y4eoY7t56PeeZcJ1bGO0RjjGMDdJTpY0EO92vIoq\n          NzjU40uOa002/yA+UCMkeA3aNoYJ4RzK8WvUtMuwAk9wi9ap5/1Q50TL3vBFRVLt36pEM1m4FeeY\n          LsvBz1YbQ7JBXbZTizJr92mSB1qrqfTzetyDemw2J80htJxGW6BYZCqty6IySe/TA7Fiic8GK9Vm\n          5c27KH4ldfgDOq3n3d5dw0FrbxcN8aIMUALe/egE7GBRIrzJ8TdY+nUcfXjMiiIQ4qCcFpSz6qeF\n          6PEVAXwwZ+b4DJx49Jvo9KU8hxe7NGOFE9ZQHhxbe45ZvzvMfuUwJZPSQWxzKfiJcm0a5jFO3WRh\n          JiA+bCaeUTMo4QROpsVHt/i+ZU7DVKxq8jL3p30BlVGkXhKFpVH2yErgaDqkhjnrXnnMRupxxO1m\n          bEQ9B35/PQLRHxTbTyMm0ZYZhY1BvW7T+BOJrgrtckipGvGWeV1MDhTlanZA9CZdK5tSeJvFE95l\n          k2Lni84EkIoObeAaoIXwsctYRnzIaF+dUgWRtOmcDL/dNPlWRkxiDLVn85ntLKmwQ/V8gE9Siztd\n          Qer0n3Tu8byUrt4etEd9T7P7FyT121q/hUDdR7aAQm3Oc33syLrr+oLQeyfPgcIjqMUd0igLi0No\n          P9pwHjDPks7OJ/LmWv5xp/gLVR295lBXx6Z992X32YXpsONYQuVaxkw+TbONP9zzsSbmU58Ksa1Z\n          3+wSf6GZ1KNO6EDW63Oc5YEdpfFj2SB6UeMbF8Fe3GfpSJxr0kk4QnQLhzycamWfJBBKVdUmJkuh\n          7fOcJBhm0w1yZ2On6/vBLWvR2ueCkNZgrVa2rStzch72jrLcFi+NqtLc+VaWvlqpmpMFA2BcHZds\n          hmH2IaK90yVg7/N4uk4lnusxFc/LtFft2gs/v3/UbuabxLddLFbrzGr12uwnj0Z/1VYbV5fpomDa\n          WmE/43FRd53NHn7lrTFCVg2bvGm/sCltG5CGabd6BmsxdlJcJXD59YqvuIxdQ0h/m0wu1Fmt6uk+\n          mWx3y49sXRUk4Nvp7+RgxdW/hTV8P5aiKegMV20ZNT7TcB+CKZNts2z1WjgYbBHBM5ebbVzjmjIo\n          BvkaxJuZBz4ZxQpHq/I4M5E6urGIO7o3O5tX7/rE2sH62kkLniJj8pC9qxseCGZLwWYYyc7uTK5H\n          ApCsJsblOYcLzOKZ10XAYW8ad09nxi+5p2WdaiEyt/jn40vmJdUDLj7AZSRhmlyR/U5cGUl9SuDK\n          stKqjs5ctbjdnNbeBH7Z/tx3U9jf2pSdxX2dSmStjnhWnM4W2Ef8HbLfjz/FMNpdnEi4YZcomw7s\n          a8r00b/mZ/JVhmfJULH1Vt0rrjPE5yZcQ/WF8aZtrAJq9e+f3omnOmBcma0+m6UbyOiAsC3ht420\n          fDKJe2I69B1Ek3G18iKfrboEgb2HdcHH82+VHysB22WwzovqSRnnCZWqhsBCqS6yaW4sZKt+uJw5\n          uxc3gZQslduBJPLHVZ4F7qjm86ep4eBQHHZzNR26E/lP26EcKqLleqUzzZiezBBHk9nJMpN0dant\n          eqYhWugvOBTOMYqvUcFRcNpdVH1eJS0eo3pYdpLFZZb1a416hmAnvSQnlE1LxuKDVcQKVWpfWinO\n          A+vVC4IZtlFkJ05BV5pjnzACLE+xnu9f7Po7pZbqpzNrbTVQzFz1KD38ZAU7x+ePKEt/KHCO0+xe\n          0RB85ju/LMBmlLF99kHLKmWSwbSgiXrKLPnwGnz5bVuq59I71bqBY8D+aZ2GhN9ubUT1dj8+61fl\n          WKzdbvGvJNM7ymuS5bK/WQq/5Jo6p2+lb7LRgjtOX6KSMXKZpHaDTVfS2+0+ZjlBVWfr3x0nmYZZ\n          E1ia/DPoJ8nTthsm+fS7+/wATIkuQ4C8cS52O8oXpp1udkLL8GDQty0ir2Fk1soezU6f5oPJ0+he\n          OZ7s6YH1m8NJoxGwjlqIyOJsrEZAiu5w639Kaqu1zPEgt+SSvLW32mCw/SnWK154Lt/5/Q76QKHy\n          1tQ5W7u9zAguU3Ppk4Mlffj1emEYBl3EjiIA7yXrBNJGzc9yAaVwM5BH7tmjgvmvLyvo0ZrnD+ST\n          X6TTXhLClPZ0LjT5s1WXc03tLDklcJxPpr3L0TxFuW34nZOZZQqbNY0mfmCUcTxccu4AhBn5hCrW\n          BCK2vHue2fjJ9pjWTJKIpiCiCSnT5rA84buZ+wGseTa/Jq62qikGLcoHJsfGzxvJ0jMugvP4ctdI\n          bZtgcg/T6JadLd0LJLYqpVz98Whk6mesw/OXxktbv6uUXhs6JHujYTXYSDbqsQn/O9bK2RzyuXWC\n          z7pt8qN1zbpO0GrpcfvA3Ddf34RobX4pXmeL1oluzK+aArt4WzJWoaGxljJKjrjwVCQcD103qfVC\n          AKNxNen0asVmGgvFnWNvC6g49eNPegnbn0UrYvrOxRTJVrlRn9uqo+FbtKE9iidLZSlRiW1LEmPv\n          v9qwbjUz+ZTH9jCWDAjMGLh2dSi0shw9FT1GNsV81Pfba1m4DDZuwc6bTE/bjsvEGHYT5YT9DXGg\n          DRVfxDW823K2HrNPW10wbtIpcS6NGk+xBPDaXC9/gMTt2/Po+bzIHutaZrek5umoozAMKeo0WcIb\n          Wwu73OO9j5bWGFlxokfdZduQy2ztMLirzuviXo0PSo1JSMprsmu4goQ2Ihas2db/8Rjp91+0naSK\n          it6I2ZNXOd6XVrIFcXPLqGot/v3kAreE+GMsG2MUktd/UHRdFz+IagBrFOP9nBRa1W9kbIkmnIuz\n          fhoEFwxEXcuarbWy6RxuEoOr0hRu1LrkPlkg6SFsOpJ2MDftJjXuQLVtQzuiEPLagnWN1e7Y1ZvJ\n          Sh+0t9kbmLcYazvOXnKTTRmtfqdHrT2KlEft+JU9oJNMBruq4p3dU3oKXuTk9PscRXHWSruC9FS9\n          jY1Enx+f8l0xEIuhpjn+b7Pj+OVbH93N7avZlDiaoqJy3ZNg21RaVDvSGm32GJ/u5EIqRs9D+5cJ\n          SUAtfgQImFnVRhnnLWh4RtRc3knG1T3kMW9qDRJ1xklCtC+2VRVcsx5cl5o8k7li/O9+Rm/umgNJ\n          aW30Rher/xw2xb5Mjk+7WL41ojHGjh6kGGEqkZ7KllLrvu0Wh8LE2nhYBSKC2Y6JXq7JOKp1+bCX\n          2fZS6RkIHTloyXFpts3vij55akayF6e1t3xc6SfbRK6uZBNoQm2b7cfgeQEAkDMqeqWtz3cH42Pw\n          iLMhuGR/d9vFxVMYL7MOZVc55GUbfw6XRDKyH3PZG1KhTVo68eNf14d20SdY2anjmHftFN2HTSYH\n          pZht7khv3BdaAF4FmXYuIJr1H9/Mv4KKdqvGnOI3604QIA1MD/oKDtqmFBjDpsF/QSEtg3tieUvb\n          D9WK5MRw7fDE+lbmwWDqqaN4Skn1NnVWGQ7+OjGJpnPitkxOW748TF9MazKAFZ1qZGiu3X6GaIHK\n          dnTojDdPEUPxTVgLdCQe1dYJ8TGubYsioiYNADnjLbUVKkEp2aCM5pB7pNfRl3hQIHoUXQMmHN61\n          akYzEpthX9kAyeoQ55RMINQ7ZvfsjvL43xjo6BjCVbz7BITaUujwOqfexeCLLEMiXgfjL5JV6beY\n          e/Cf6VhU69MmU2M2exSvxpOCoHnbAqnSmDmPPlcTKpGt+DnI+xWXHsfXtrEK1DfrkCuWaqsSePmy\n          sRwSAR3JIjvp0vVM+MKZCbBFOynmgXEOmygDvJhNku6aVhSos2dDLXaOYa3s4PNqGZx5pw36ElXD\n          0qymTuNrL6Q5j587GrG07RuoERzREK/zsMTeXbVvduLBK344Un51jjB+NXES/bwpBkmGSKq/jlbI\n          FHsIoQq1tZlfsqhi74+Ae/Kf25nFgDKjNgIAeyx2dAA6jIhS5LzOuuK+tABIT7vFpfWTWa+rnQKI\n          1KRk5eTUDEPv9aW+iYKsptlUXXY4Xy4I4/qJB7NbNy+m4Rc5Ntwei2gx+UPdq/uQjzBEz8Lt8lqg\n          Nmk5PADwSNNWvBRyESxwjrX3TiqFnSiKdV0UF3uUMv2bPdxztrS8t8MejsLS7JS0+BZahwgsmkH1\n          E68ovCynEwBBGf27pvO9FuNo2QZwbFHDq/YzLstezeFaLcmFBmKrCW5i7rPZ+5mG5KmOnjJt70sy\n          hMHE+SuHukBuq1wy0hxzGHfR8o1ZwuRj7RekCQOKQfPX04Yc8rL1uIGdaROmzaLHjBFQ6wz+YG7u\n          x43FelszF8+Jr/a7RUemjMQFYc/yBjfuBKckaFH0bLLbNJsaDUaxOWHcAqtbPBBATCGiPcJtSZV+\n          t3CcxCr/iCplqNQIXPFW09BdW4VFqSl9M9qeoikF+C/HNi5sPKpKH+3Y1Czomm5O0yEnx8W2xRH5\n          G9PAD6DvTBqo9c3TqY+WRjE7tyX6EgSlGTx3ARkyhvh3TBs44No2M8xEIbQ1JRlI0neVxVvJTZpZ\n          XSrspFDo+O3nUDNdArbTt2PxYRyYIud0D0Yp76foMPYT1kFbyiZ2ZnGK+fKvGb81ob0uwwzh0b2z\n          7bVWeeNKN6fARev+1d9AOHaqmm9egO1d/oZBRss/VhE9w5V4PC3fnBXJGD+y92IWaDapBS+fNEs9\n          WuT0Cbd9o00AgdkyhZFks4Xt7H6UQCw0T2D8WzWbJLoepbWpvS+a5NyjpbcJ0/EFNr2k7wd6I5De\n          BEtAUxcTV/0h6vi0iz3j2mGX5xfG3wbsyaD5LV8iJ70pf34zhnoq8mvwQWwuwZROPzAC0/r0QU6c\n          /03x1ZAJhz7LQOW2baLPBlSx8JCH9tSXqaJhMSw5gzPZhZRDjljGWaqjOVLp5viLR+aSns4eOwph\n          80FSk00DHMSpVIwTnc+3o3aOUmy0c12xAHPTdDCitbJWddfO4GIoOtcKlnxN61CL1VcDpDhdRlKN\n          ZI5/uniy6GUWCvGyDEck2+LsXil/CZcAFia/JpBx81GTalqKDTInb5vW3jeYIIOmOB4vw9ztOJZe\n          zsGtQ+boDS3bLuqZuH2mUV5R8hkYXwv4915eo10wy2Rx68HwlJuW4dC9r2HmAFBHaX7zTIS/2+r+\n          /hX86bb2wrtvCaaZD2Cr5zgeipE9Nxz6jVmWtYh+hNarWwCMtDXHHBE/uFnv0okh8thfIHr1kvnX\n          lseRxjXQTBzCP5WXqRgO6ttZDZgZjJZByuXwbLiStxEgvA1ikgAIxCf3yK1sWgpO1yaQLb4u9Xgf\n          f3hNhrrU5vjVk8bfaofOu701DinkRh0IFQrsbnCOqJSqTVyjZm1JH+5au1ERTE/5SHGYB9rcP5pJ\n          dbmPRtdlmi7gNVuPkngNbb0X/xYvcnMtT/w/+497FIv6JUTTvZMO2AeKLiOjFpZr9lF3QBjZ/HPg\n          bQ1iH3+WLGRmuAn6UfSq4aAWNfXF/2UaGiVyNEQam9UgN6RkGjO+QGU3oUCU+j1+w/oZgvxMfNaq\n          lopHlmSr3xGavl5togHSvzU+umh3VasZzaVHgd1lEo9/fP+AGsoo8tMVfoVkfLmHIai9TwX4t+UB\n          9gvJryVWkhSYtDjN8yDwbNEw0qUn4iKcfoJ0ImbsEIxaNu5jM9bL6/OIYGvKvX0zOX0m131vI6Mt\n          SFXLBvI8a1ZMkN06PRVvQTPV5XQ8L3E2OBR8kTDgYn+kMSYSIBvaVijxwmRHIRCaoPbucoZHBsc8\n          igpbmvMDqzv+Bs86iVvL8uPOJ2blF1PtarEXnPc6UcE51S25rcN4mjY89JSbLzBwrMKn5bTX1C7i\n          cSgTmpB5MlUvWN54a3bROVm8DHGTaFVsMOjnL9jD4qVrnDE+VLmuoFnm12WT5oUQ2KhmU80RGZyS\n          fisGsHktSlG2aDRjnM/xAOjbyYTGplf1YGKLQYvcz4dGL55he7sG+2CpCK96ZQyrKy2P+WtMgbWp\n          rCSfqrN5EAFmkW/I5uyQW6B+m30tJ6LOA3ttI/v4J9u0E8LhU4+OIOdlC+S7PosEi2kcZQ5vLuUf\n          rVJEQflyFuOb9JSDeLh2lan5GoBpu+2t4vXU7Up8uso9PBEoa3s+2JGm1m8AHu8VhtKy/EReHaWq\n          YeUxMVjc8C3f4E57cxL3e4PWaeL/TElVTGJ3KyozSHYD6UA9bPa8FZJP5XzCq9KKNaLrrDnl94oH\n          YBiSPXrjtNyuEVdU1VYsn1/KJsGN+lujZTaCGNf3yZr7uT1H3FKqtIwabGXbz0WpVkwmFDV1rwZV\n          QGKHGfd7/sKdNUsNkT5XX49Ws4Fd1BlT/AR7WzRlfKy8tzZyhg5kaxL2qsbH6aO72pM47qaKnn5k\n          07K8AA9osgi4ZPHIqhETb2WW4Ud0AXlbHYfypbhQfzf2Jz+ByoO5zNPas0v+JYCZaA893Jix4rCa\n          cRaTzd2kP8BNLDZ7bMKA3I+Mc9mIkuf+NZfUnL3YUCLaY+C7OgdXtuzTNcc3OBx9dTGfx209CfFT\n          sWlci1XFBSzRuVztdyOm1YR0nXmlRsOXHb+DzREPb0BHWGa2eypRDjkT+k/Xd9gp+ZYWrAKknOcn\n          tR1NnFwz+QpeZWXPPbnmRWB9dbVFZbTb/j514l0U5aVJrI58vW9ZvlZfZd56699/eePVkxxH/dYN\n          /+DZ0FFuA5Vso4brbUm44OhLu5cFpsPWiRSuC2qThTh9Bgw8fXwexYKhxoznSwONRq3VNRLx1TCL\n          sx3WJRIDtWoyrVAjySAXr6/qhdkZfXApFvTTFjQpTRAfZFxKfdPxLabvtDbpludzV8u9UplEWrks\n          KuJEnBeiBugvK1tsv/gWU3XU/i2g6dGv89EopUEWkc8KrVw+V1rb6uJAHfU+TxEGYj0mbpjc+5D0\n          7uSPmwZejJ210S5NHab53/sUxNEHJz3pZhTPGuPla+rnoI1/SVt2u0NfuyFpycq3RO+rqJdCtI1u\n          O+JeijJRD1VbeL5QGJpr+7qiSNMX1Nnvr5KTAAJ7jxDgGg0Wwum0wfwVVnyHLccVsIe+4ReF45Gd\n          z6qRGI1JnWXIiB/r69o9WmYqmfENIODdTPB+m45Do0ZeVwNTVftTIhCzeU6i++nmLpmZkliHYjf+\n          flzgPCDZ9F1uEXK4zOPZjwZu2TDmQvxGYYPl3Co/gMBFqRh3TS72uWQtPvTdWtw4Kplhty7wH7R2\n          V+kN8aA9DzVQN/p4W3fEwaNxWfAGmuVfVQQrHiZE9rdSA+JaTku3aS4L/hWox6JdPgFcUiafACkx\n          FUUKYJ3f11bnY5m2hHAOpuH2x1FUVw2ege6x5Elq0GTX+gHbgyQKX2TYduVIEnYyIu7FWP8K1lNc\n          6/YURZWaihFT8ERZ0XSTdUCmJhTV6o3TTheD0eAs17KLhyYZqCLuwGE3WIE05MUnJGwt1Ss0wqW7\n          n3EqkeUo47it6rSB5YJiYWQOD4C65+exme7V4GgUSP3muicEShWeLd6SbSm0N7Ou74B+v2JUv1qL\n          0S5sK+FdTPi1bb3guvGwDfQ9l9iGi+4YPQbKPRN1F0RNSWlceq49FTS4eFPZxO3QuilVr7K7U4R/\n          0u/SLc/geRhwrJp7/dbVP4oEg4cVFkkOeY4fVSh3CN6rw4Dji7SnOaOCG0V/rXiWy6dZ6usET64z\n          BFerfrP8/Ac+c9ZZ5sLCQ9p8H1xRB8s/lVm5OMwRdZCNdy6b0gx438S5aJD1l/WL4JmC5OU29aiL\n          AYf4W0IawbSA2m2uvQxRamowOcAJGxPWs360mXDU4Gv6ZQo6RZVUlPCGK4z/tGpZd8QlQqpG7b+W\n          OkX7LkrWaDXOExv5acDCWRNzM5qwmNmeVlMYyqY+wldzi89k3kI3+hLrmcfsTR2LENKo6nVMf/PM\n          bADu2eR+ce5qhdfPJlK7IqaD4ouOymBNXVjGv76rVcllDNK/bY3IGHQYoneP5IsSV4y96R/kU8pP\n          u+O9HtnUeRdujotnfv+azUK99C3M+ApUePwCS/+MXVXSL6B0aJXLzRUbooMqK3kjuoIPuEyc+MUw\n          engwwCU7Nr7AnZQvU3BzLU+Iza26wcrdUBVloO2Mo9NjbqMH2GhDl6sZVpgVyC4pSLcwj9fz0hWM\n          GldY3I32BlGtNd0lODzkK/EEVdIwGy5Mrm1JfXGyfKaRPDOIuYoiwc0k/vyk9RIKSJk11rT9VW0+\n          tSok78qHHaed5qLWqAe9/zY89Gu3on7VNBzMYUMjQkyDeI/ReIe6cf2otwblOTsx+QjPni31H9Q3\n          t9yY3BhCZaXCLwY28gb7nPaKzXoG6zgydesB8mLorYb6T0PmTk50nT5Cof61BEoif/W4Z3LbDH7d\n          KsaZqepYa7Of3wApRP3JwsKmJY98Jw+nfsS3Eve1yjaimEwmGoWekIbz9uNbdWTvSM1ntFFiTvUk\n          lzWPMVrN4dUzfeKTam6GirK3emRFXvkT0vJMNajPPF6B18aWX5UcA42Yj9JozfadnOK6sH/HuWvu\n          vByStTzJgPPpAlFdYCm/eY/ek6hhCSj9/eN/Pv/zf57/6r/fP/ztP/7yb3/8y3/+9uc//fbHv//l\n          j7/+9W9//9fffv1Fv/3t73/947/if/e/L/7/+a/+/Kd/EmHMkX2qyO9QpmztzarLBiOnIq0mtj7K\n          aBOeTjKRLSeZ8lWdCceYZ1hq4kMVkURBbFbiQaKFx4/s6UxIzC1G8ATWXZTezKzeduMoy6bZDVBU\n          Lx1gV8aRJiKK80HBv/04lpciquI99oIsTkP2O9Z7kHOhitI4Tqp2RGRW2biKHlRfjmiAU1L6GrYQ\n          wL02uGUluXRfHu+R9Im4EoslypxAWrPMczwZ/RMXrsdCYZATZcFEDGrdVJw32Xu/Eq87EXW2UV1p\n          ycEP5iclLz6x0KRvP5bXHLJbNSUiDtq2LXQiF02ARJT1uet4bFyVosCgt9HXu2M7Ppmupve4ufgl\n          tNTYUJCqn5B9u6gpGr7kD9x5tjRQgsD4aYuJvmHMGB0SK2zVxr5/hrq8psR4uAxCHiV8NW9nOngs\n          S0TDCdu1CmcoNxRJSlc1dQdEb7iyRQhP7s/pA4vDl9LpaHRnlzHEPk2rNFzjkL+0sBiEyll7a+Ho\n          hU2mBTmTSbMsU6UwHR26wGCbWS+HQSMreOqnxRNjQfbjYlegNbGk4QH/Qcel9aw11FCckaNse5Gm\n          W2zq2Q2ZRaixUjd4QHo40Rds1vjMM33E9FGdWY5kA2Pu+E08jbU5wihqscsLPZq1Pjjlk1wfUYO0\n          agbK2c0Bijl23uYJTCt1lgyxfaxmkQYkkxhgOJP7YiBeLio13Y4ToFHVBRsXVdGYe1Ky1LkB2MOQ\n          NVGlmBWlogUd9gWk4/k1hEVUl6DL1IKJGLDZQQ31Xn8Gzo0oF4brWWY3agqnhPy4A0nQVOFK1Nzb\n          Cdjx+cep6t0rinGtbNBMm0xyrbqGlVDHM2xOE+a/ulDVm/U87wfNZ/fqYi2vZNuxTQdej8FaRwob\n          KaLlHs0T+1kN/ZkUMhq3cp/2wpa4qnUi26OjLtuaKY68ukxRnBxwTbEXx4biDlluGloxGnLfzPEI\n          r2SWMEb1a1gq4UDApfZouJlFXljmPE4Ej0Y7DXH7RYtEirduo0kBUp/VKSrs5tO6+HVB0hdkc+ey\n          odbnehIkqqMGEA5m0M3EfXsyip0Y5x3KGEaVhFLKVjI9Wb5Lpydo8L3boKayoTq7Aw3KnIfXbIyy\n          CilRjmZYmZaAFIW+oZzuz+o8jZ3RweNPkyP8CTk26ji5MNPhpqWZJCO+p5mMJ8/8VYc3ssZ7SpnR\n          l15Mp8azDXTUTbMvU3t14xXus+gx6yiLoqTFd9R3RkCKMrDZkieOWcbvcn1hQjKZ6BGF6tRmQMp2\n          lj4+CyZ90oGSWqw/60ng8lD3OJFytQEkhC3lxULx0V1LPQx1DchubHB0pN1gZripGOWM3HSImLMt\n          ngu+Wes+KI2qgSwHCS+KvWtwbJYRJ1F8m7zygHRMZ4SdN6s4osUF1o2XNZBR6KAzbsRuUql0/lb7\n          WJrFrjABiZfa5nFg58xlfKAdZt+cPkiiWDJ8OFmCxZQDUcamS/7FrezWacljueMClE3hxiFoaI0z\n          ZradBrsfmZUcbYzFMuMxyQ5BK8CBZjbE68ie8M24xTOrC3lz2mKBG27WY50loJTWHVlcvUTh5Gro\n          xhpXXbXNetTAw8Kp41bIyQNE2BfoYiwznXL6OAlaywIe4l5dlr2BtHRZTHtZRpgtCHuq0T6BFScL\n          d+PMVW0napBsGsa0uxuo6klic/Ljbh4pNaPYSUorjr+4F12swbLSBcDGw9104gcIL1ui5voE1f9C\n          Q5G7qB8q1jZ7C+jkjItMjgKeb52Z1U8mcXoygD1iaTDKtYv90kdxLu2hQ6SGwsZCZhli1aRaJZTn\n          aTnJBkWdFkY1+51bKjghnSKh6uxqOWyIPZ0Jusl31LMpHpc83Y+JNmvpWzTBvFtwBrQtS1zA2q7m\n          QGum3/kgRmWTVFYdWeMomLp/ibPqk0nFT7nPj6nKJwBzw1Kc4qnKXZ+LRuRhd8gzuc5GaARSWWx3\n          oWPfc48AApEAt3YGVTrzjPuuNIN6+j32Mubq1kkRPu3hievEZqWkIv24hof8YT8p7lpJ1TN/8hOb\n          oecy2TwaFS0wo2qp2XWA3PACD0zxqFbHDaOR6SrYYyrV/WzFX2py4WPTVvZ+/Kd12YY5OgRoEHbv\n          EZwi/+2g8FEo2OBxmzquY+k8LKI8erb9iaX8lXOWm0w5Bgx0ezgXdlwDBsBLs/yg1denf+M11/D7\n          TsMuRO3W9T1uUIks3uKEl5VslW7qdZj8HxtlHRozyUxCO4jRPlOLn0FoJfbOZtzRT+kCiEyztJ0t\n          SrFsQfdzms4N5f4sly37HDYILQcQITOp+MPRpiYpF+oUg8stvlv9UeMP7T6PT6WqVS6+7QaHUj9/\n          YjYN0HxMQMYTzGRsKjGOmy/pHdt2qzogr0/8m8q9Rzd2DIv/5otcaIjmjDzqVmNhVMZ0TnuqzFqW\n          mqfXZ6jE8xKQo6XvWznzI5OxIvG16xgQnv0CCdj9T9oX5Kr6ZueNGEJRA74tfF4VKmJj2yJb0DnD\n          Yh7jZqdkaMACcFczeeHi5arlEAjkpkrHjB/HFApWur42/4tXte44m00BH/XN5KcwkkguWhGPBGfH\n          BoibAF15qAF4qQA3R/t4IW113ELFNwtcERZItADWmnqd0Aer6DADJs34W8ge9MXmEDLwzLEnK/+A\n          lFvzr5Ih3byrJp9Nfyh80H1reNNRexmo1BrLR1W0s1khJwGlinUiglNFrHGs87xq4bHKJ+rszRza\n          2592YBlDxz2LILqueJXNp6U/1IKToAnYnLYKQd4GsdtgFG3QSPzZEvEgcZTF8tN1dvBKgT55L7/Y\n          b216tsnKxswnhWRVh1hjJZIpdz2txOevib0rnh75PEgpV/cfMr2h0tFGeKsO7uOKVgOPL4dfiV40\n          ot1TvtdSpUI9/YaoceOfScZ5ifMpinPLHolvKEsnhxB4+Mu0ae4+/yGy3KfYsBuRQdYuIHyeTrvN\n          kNrnPx4FPx0EIWzqdylImdVuMkf1VUI8NLv7Gj8aq/jBlk/IHXNPaHyuluOWT+Zp+9GM/Cgf+P/6\n          TObD9jdZS1Ul3UGSVy00daL3mm+nfYM+enxGIavMqWlQyPC2SRHir+yGjovvFRCqKEQJ6tRGkMmt\n          Zr/3eNKsrWDzljROBsjmEmpPA87mVSrZHMM4EZ2o5eGru5T13F19XrRDdZtvthKUqdKn64Oy44yZ\n          MjePD/ngUqSnirKltTK+OZ9PLbBL4ZK2ow9HsoIk0yo2ts9ZZx2MsHCkq+cDa5gCrfawOiAaNLGl\n          ppfLXYbPi7DN2GfSbLTGcnbpIUcd2C4upzi2S7e1620ZcgKuq9k+jvRO34fUT0qAVSKNakKXuXtO\n          J+qu1vWZuk/NUQgsq8VP89wtIc4fVGwUDn0k6T276j2OBFMOYoYfpg+na4h3KltQbhyAZgaI94zk\n          avvTzeJUn6yhLn1u/mXWH4qxuGuVAbTOJaIUQbjMzdgBra3iM+tlUjIGEmnY4p/0Qr37o0M18csA\n          +WR1MxywZULsBJGhbxvQ18L2y+gvFUqtLcTJlWgXxmTTnrRSvXnmdvyZweb6OtxVleNRZqtGjmOg\n          aSr9r8mxkTXy58WUXtCwGYI6lC1d9UaphABE1ZqtJd3TRFUWr4ZDHRh5ySPYR/n0nL5ywLhXhuE2\n          eAmHjlWuM9q0qT/tzInyNxWngAz0fLrXjFujDM1mjlZ3z+Z0xVNLql2JOmJuV7SvmvHLKHcxijc7\n          5dmDtX/cAzyXe0ZGpPEk9ZKS5bOt328intcPnFxGHldpa57ydJ1J00Wg2TFs9mJYb3541LHVzEVa\n          ZTzMC/RJdh7GrdasDZ4sbKzGOgpMDS7NwDi8Y87+nxKSYG4NokvaZ57Or0iFOR2V30cqenpa53Qe\n          A5BedprkS4/G9T+NKLBXSWaDIebKuFs1HqLpAfZM0I3VFuVG1O+2xYk7wVM06jrXtbbthyZiE01c\n          JGoHtGb66QCOdkmEuGiBevXEv4N90mOCcGOdiJka65xphRQE+71KZQBlwIdMY9wtxr6lakKDE3xK\n          cS6NeXc6bXzlcWlmk2o1fAhFTYnDKKZpgRec/ZtC+i0Qcbw2AxaBnOoWppU7QdlSX5x0YO05MFY2\n          4uecKAC51vTLpHlMbUeicBxmWqFSJehJRSeAd+3XiKIMLZbR/06b2C5mpd0tU62lT2n2U/9zRVnG\n          EJFgas2ax4xpA7JtCkv0UGtaFjHiuKZnNnL1bCBqENAaCdIWeHq9XHRP9AwdV1125Vhb8n4HpTW7\n          B0Cx9qV3dJRUa/rC8EzphzFotukbotAbaps/gKKsCMyCGmgumwfHmaaz0OPnyT9p6ePFj9d/qaI5\n          XvJhtuGbzDq3gT7AQiip9Foxl0hcKx44iXTnMmwwW86Lmxl6djTqX9tz+Mf9XC5HGW+Y28o3qxFy\n          R5quyo1xbBYm4Y4iZRsbG9KEjTXj2azdomPvdxamQWdtRb3pJJJoovIwwXzUpbZejcOzDRMBEiM5\n          h7WNJBwqJZaGbUu5TUYr77jW+wwnzYLHIK+pgivOzWnGkzjdkvKVCL0yuLdKkh89TDJR668jS5d9\n          OAXVYmoamV8riU8B7cvLA0ytpGQSo2ynUbD52Caet9hGeP3I9XUWQraV7mXhBV5A5kx9VABbT/Sr\n          ni00Yfaorqjj1P3E11RV1fmO5nRTAMPVfAkIRRlHfCfM/P3LW/KANUq2a4P4ueRFQPwU7vQ9YFJj\n          5Kxd+djtRoBZM9ULuk+L7F0IlC6LWZrZAhsqWkhr86M26k3ZpAlrtrrLuaUIbxQpdjzJVl3d9I1x\n          kMVraEMWxicer6MarBc50aq+SfHvE0RRHZCxldQZ/9A2zuepUtQ5dFWUECRSUjbXLuOnpRo2hD36\n          kz4zOYtl9gxD657eRxPkomPYRVv4CHkT4x8ppRncLJMF3X0//ss+RwnzGKmJxvikeD0zvXMST2Nc\n          IkBSGSWRj66wFuPwuxAY2RYo8f60ZbpfRj948LQdOJ2xSW+Pts672HTB5JA8P5QoGj//oZmbgWyt\n          mU07ffWzkF+f7O0+aK9hO30WwiZ7W9HVDE8Rnr4SH+RqaRXFZLEZAMhGOq+pKX8iHp+ngylF/4mq\n          IN6ZqPq0UBj4EPVBOE5h70XG2MlpI+UYwPSxXXDLTf5ZIciYXHySGLYUrBIFlEno6eNLd3f5afzV\n          s1hR75mgLq61eNftR2iAvO1E09rqxWOz01PNT/xaYzjYHzCGiojj801FZ6GtnHgAuzInY09dp8WV\n          qfR4vJ+tG1wEc8YqBlNYhDnk73RnL7qgul+XmV2yVm8f35YNefcxAo+fXFgmJ/j968aSTsNyRjLk\n          F6MUkUM/LnEMawLQUuv3DcAA0GZ3swrMs0Us1jDyUuq6n8hGSxQ7kW4a+DzPANw6BTXh/kILFEvC\n          hCvwOeY8+6G1PaiKb2wtT8KMXsl8rMz1uwrdbbx2xGJs4/UBjW9rpWRj5k3loKwAEqadq8agxlBP\n          mODMQLM8UMN9Cs/MMMoBgwrHl5U8GTEXDCfNlMN7Jjdx3sxurupPb0JuWUn7YCAzajU4lVP/trd9\n          Cef1c5Hxitvi/HNmqo4TfsV36VUM8HFr8BGXCypfFcIB9exX5qN5W04qV7UguTgRPzFKr0y4LZ1E\n          UuYVxR21J/pISz33FhYIDtlzQgZJGan9aPvZehaG//OCziMUNOTS+cj1XaLgthQAkPSOfB7k/ixd\n          gcbRNWfSoNIax70l57EGz13L6AVaQQ02lXWzuomwFxhQJG7nuj2HDa6wHhxX0AyW7lQt/Rzw+baY\n          p9wGXrtpdhh9OKjSrGGBedsVX3+3CMUNRHisbvGP/sbKg13SlPXldVV65gxdRxJfvKD9hKU0j1lC\n          bG0JuPHvVy0V0bRNvy7j7Kq6mUisFsznfFHmlI37zbOxIQDa3Lt0NEDt216MCbvhF3M5kkxVtpFt\n          owQHesFS/rEL4tkFQNU0kzK/kINfiKR19318K1lzKu8Ii8bZpidJFFb4i9Y3+9DzXyL+LfbrM4W2\n          vJ+4UD1poNUT+aPHXvxD5vTGeJM9GrB9pso8I63P5+zLhWE0hZsK6Huj5jsAtp3QhiRfXMhShslb\n          QOrm5YoTedTfFX7JJjR2pe27O94jmwLa7GDPZLoOK/bmcdAnJ57T+CuadmDlsV3sooBT5dRtEl8J\n          ClYVBbz05aLRgTnF85rPheoM4T62pTbdaqhET2fe3ps3glxVRKr2zo09LM2dO9JZ2CL4f5/Yoac7\n          uLd4X5XgaM3q01RGd2DzwHNqWFfayPtTinzcQyZgnwaAZ/KWszdjHWa4h0idvAxru/DfGXHgpLra\n          CkGEmK/saO4tM+B4h0pzWAaTP1vvcDeVoUPkawfvBs7H4bXi9RZ96Jm424JpRWOw7M5sFC2Gtd+j\n          eZNKoNw2vfttZnP3sUe136ywjwNHw7aP4UrzHfYlbDw+ENAMaoLBi2YRyAR4i77VbXu/X11EiANG\n          fCZ5f3+H3nVJ8UDkbXOa+Gd6usRuFLPRTUghthVIR4SmNYiflc/UgWgGlT2SJqLNtuj43oFB/Kfq\n          6h8YVYxM6IUhssRs+PfTY1mC0hpqdXObRnoyoEiU0SOqD5v++ZLkBYZZMMcVMsMioyoSqnBLecQ6\n          SvqqDvH4p0Er2uCO1IVs5p89VR0bdVIyn0jCSeyQoTm7Z2ziwEglWzhzfPf6AaSDFPoJZigdk7vy\n          ePpnnf3sdjJEbJPTLV6SbscpN7enU4oK4N0kDQfAp0OGMdA6AyBVIbVylOCezHACYMWoxNvj9iva\n          HdsGQbiLz7DpSxl3ohw/BwzG4kuRr1FoDLuqekf2Ya0FfYCGghDCbnJqNJtb5238tmPpGN76nUe9\n          wzhV1SSMpQ0uGk9BVhUq17cm1BGbE3el2uVqNM3DIxxQCqmvS5Gj50I6i0OTL/U8i1EtyoF4asNA\n          upuOPq4u9TtELT6pYcPkqHS3M0DPUFAH+Mxhx/ahw1FxzW+WnK8eME4ieSjO1kkNo1F7wbrWxIiC\n          MHR+j+qIg9F1uRdlNBZMJsDVxFifs8rH1squxpAoiVhMU7t1ZvGqd44W3HP4KiFICotnxR11vS5J\n          EYhVO4X7NjPUinJKdQ1fCCN2NEX6r9sldmWVPer6larJjFla+kdN5Wb0mXye9PqNEOvtXuJn1cdf\n          rBDPUCJDAbaN0vNb2TkVV6PFkMCwjt93fI+MTFwXWqkzZBxaf5WTomgK3Tb6Z2zwI+Ahmkp/plP9\n          Go+C7YaJtnpcufHRurr9Aru9wxRK65yg45t9w9Ot7lou4RgH42cq8ElvV5QWs5v6MfjxP20Pj3qj\n          bpNqXsaDfAKokGz3fTHH3/grqN8Ltk+dxRJSbe6j63wEHqyThRNssdocDnSbezqY96VnEMTgaJnd\n          LHYE68Nl+LU4XWw9sYnOyQo9EgzM/8Zim9iQ3HZczjL8IgbQJYydqbaO3+IF6cnSEHjK4wExD0w+\n          sj61KVzVra63/v32or4HHZlKmq59NgHlu2HtA6bYs6hTXcE/z9NI77t1tA/TunsgPOZK1b1c8SwZ\n          ULd2dScAa9lPcBZKVsOWdlSMdntTPqk0Yp6YA5NWMhWpcjQvwGS6m726xgojTw1uj5qd8aYrnOPv\n          lca2x22RsolLd95qhAU/Xs2kGD96tv4fMxzphO0HmlfOuJqNmEG0dm+eZIhK2AjzXG0embp5eV0L\n          G59Ls4I37vu87cq+aD4RwjDb05emkH2nC8urlKSmU/N6mtuqQyvhY4m383aMpdTheLtqswlxW7Vs\n          e+oJecjKzWVk0tvSxt98Ke90k3WGDWgHjIf1vXDTgTSvTCmb1ZA6jMBt7ToWJ75pjEneKz+Y712b\n          7+gtir1Ip+qwPGMwA4o+ueLxfIr2jLd2XBZbp6tCYXtDyoCr2eHfsO/oeLGeIPjv+FFfcrH0138V\n          yixJllI/4vHRH6rkg/8Wtea4hJGVE/2hH1TUJVkVMZV8KtcxTVJhh2djlqEKQiLgHVGKVYlyWHcB\n          lPJW3WVsmjYMiJpg2JdFj7P0I6AwMcN2L+7Kv1MDz1NhiOYb+fdCgsyndEjGfETlJ6XpgW5Ky+8f\n          /5cLdQZnuxlkynl/7z6TTkAHenGVM4jWSUbmI9ATf7D7U8zuLU6j1GhwzQoJYCZlk10fhcr6Tmr1\n          1WtFyHdUWUX9oZfl/elbkqUgxEPN8Mx4cdDWTFNJ2IEi2dehmCg9ikjK+YPto62iHm0yxdQwdcuc\n          0+9WDxP5wtCLZNHU6flgrmxuFtdVFD7KXWWTIuO4go0/NdP+j63fXyUyq69h1oORirINcN12DVmL\n          ksMTN4AzbFuSpgNR8eYOqJVeQXvvrqVrFHL0cjYjaclad4ZU8TdcSL/yCX5xjH4lQs4nldaWQekA\n          VT1n/hJXZIX264nYpRmA/54QkoGLG9ceYa8uQOJyZqilCK8e54Xa065v/B0xCZ0BaYnKHYmArbo+\n          nXGXyqDTIIBvNUpAsX1f5BDrYQzCW+mlK77ttbd3QOnTGPM8HARNezRwXo1pq7qQLoTIKLkI8FEK\n          f46vVq3XbHB1/ohUMxuMpXDpmV4mzqHqGydNO3qamp2TS3QX2cb2wRhz8e1tR1JW7pWOzhfY1ZBw\n          FkQ83jLXHXUoOCeXYz00NrqOcN8q/Zht2jdrm9+/XjjEz5CHSxApiuw+uPhvyFZf2+K/Cw6emnwf\n          VnLO41tQUELdO4cJ4QuuZ9POHUyl7kdPeFi8JLb2LWKEuqqBX/TiIGZUVV7x1lsi8+0XM+nWi8ti\n          nKxEyxLf+nRB10rqp7w6J2kVk7mQMsMifcEAIGUVRdaT86M7PQN0f21iik5tJrs+Nw+t2gEviyxG\n          5FERW4jjYYFnh7/uYkjKPg+YwLX9Z7im3SZjV5P94m7StzbauqzRp7kiDLU3Jp4fm6i5WPRrpdgg\n          5tgVAVcbOEDGosLWMblnHWsrCR5ftisFHr0ji+3lel5vwpqmz1gAirj7ELnY9NqCBGd3O17YiJTB\n          N/1THAUWD1miMOjGreCuGLZYfNQyWacMWP2iJdce7VrkYlUjTEc3rpWeuGgYQtT46fLywue0TQgq\n          Hmtfo6An/EMnFfPgU9VEA4Z7GJslKU/S/Fyvfb3TKmnuAtBQ921HMSQTw6OCkwLvzvG/ESdwCs5u\n          F36CpQF81yrieA5MXaVL37eSaOnyyIzU9IXcBzijv2uOgzKrFjEf/p0OQG5RBuksSfMlZrycTCqT\n          FNvmNa8TUDgV8QNm1exVOw5mj5WFW5TlQTaT+8vyiDOxGn9UM0WeKTdXs3GDovLe087w6IxTM4zm\n          SRXRa5zNdzf4yOrMUZQgzU8ml1A+6d36C7B5si1/P62GLho2gEub8180XQ6PfYbRe/U1bdGQpv2X\n          UV/upOknRAVlXRwCQQMg0G02VYfm+hCFvLRChOlbq8GiqV3N2sDqcn3jFjgiiYyrv31DfLwO8x8r\n          evdN1T6Qqm2Wv9W6xqTRd3gsVGPcYFz6dmS2BlfFxqdwvwN4dI1Myfqg0KzbDPRoOe2WfFA4ogZp\n          LXUTdVUC9Qy+nClsVXqDcqE2a/P2wTBZQ7wawzGl3U9omjpcu9FRGCKxH1CrWDRIW5fcJ1Za1/fR\n          qDKKlr+V2Xwc5jYJhpVhq2eqeE2l5301uVnGVqjcTlZM0RzYgkVFTW+yYdO9Yj3mM+XtRTGBTNd2\n          KVTM5rLqbMrbDzTh5QA5dSyRT6HUfQBSso9b4ucf5RKcCnBErnjVoJx3ey9DTqejCTdaio8XX6To\n          oIzUI3PhNrYzQyniv18pmc92N+7DpqeTfF2vEYLc7a2iU9MvFBgmOl7zkI+XoxMlVv6JfMM4+l/J\n          qi4xO/FFwwy2QWiHyWdiQ7a3Sw8i1oFGtPBd2ONa62dYofNFISm/BrlJYqQ8rBpU/CxES+q2f672\n          qrRTNlqo89EGZzf41aHZol/oshArjPXNLfx8+zBDbSmeN7MyNSZcaQ62OXlK1PgCqlNDGx2ine8n\n          IX46dSe+bZMzW0n+jA7iQimewx3vlQ/X4hvMc/2EQHi1UucTA1a+wsC9f/rP53/+z/Mf/ff7h7/9\n          x1/+7Y9/+c/f/vyn3/7497/88de//u3v//rbr7/nt7/9/a9//Ff87/73Gfk//9Wf//RP8qM1vBsK\n          JkRMpN6lntwHu1ZexqFE4Nm80efQ3M5hxuOtaN+on0s2jnrUjrtmNbWBJtHVPvShoUOBeJc4ZJbt\n          y3fOttluMAylqukMf9V9TldTVf1PeMzUVoH3JjULrmPZJedO3JGzaklO8sbyeTSCHDu14zCsOjSl\n          t6yGFFiLUYvtikaLN1w1yiX+JdNwkRDXPP8XF/K2aSzGmwmaUWq40Y35Ump8W2naEg+rvS0qFs+W\n          Uc9JqlQXMpJOt6OTIFrNzc1HZuJlRgldt7bR7LkkmwhSres7FtZh3FbSej7fNhwYNBsC4SQ2zLS7\n          DT6Q8xtWh1Npl1fHFqQCfuKL9UbMxwSZjHwUb2zVSST9jyWqzQND1ado04coXDT6erWnn3eQb8tY\n          ipufypIE0AKqRuhIaWxyj0BFR0EghKcnbsYpVIYu7OJOTs1iGeOM1x91PvABQwJ0PBsqrEXB69PV\n          KP58wj2ZTWoTcsq0ZK42ND5abqPhLy3ZfPYQttXG1EfyWETYPBaPVcBHbWM0df1L7bl4Ap93rraz\n          x39WsnXxnWxPm7j2YeT06KOjudeqkk22qe3Ii8oWcFF5ro2Ietyi2abO9JLRycg3S2arUR3iyClj\n          2kCuMpmdNoONeqkZJ5g9kToOTrahBvEMqNAOSdiWejYPzl5V4Iv0hgtpeS3FUsenQpK5jgk34sjq\n          W5Zuks/4W7cruCkst61OTt+v+6Dx6WJ+OTDRiRvwGxePjZRR7m2lypFo48jBwixIftOBND2Z1LHn\n          T2/0ufKQweqcF7mq8fcQGdrpXpEJmmuN2WlOw0MZoygdqr2Lb1rLhrYPuMzkyeXkBMjw+0hrVWfW\n          2Pl/vuyNX8BESv1Y2UXdnE5UiaVPxNtu0bCI7AwvtiFBT5M85536hYeyq7ag4CmnowLTESL73qs7\n          uJ9bG62nkqo6LmLDbLN+aPa2Vb/yKosn/Vs322pT5dOF6+WQCVfOMok5MU1VxwUDPZ2et9GSDEua\n          6LUmI2xQ+w8LjSMIzrCMrHTVJwDyYFxiMs/Zbqb3jmfOGqhxIOF2spJqozUmK+llasnGRkFCrXJr\n          VQv/qC3iEC9GvWLdbtUJUnR1ZuyounTVVSHOqfqwg9VUleNmwpl1OIcsQWtOhggmroGJadL0fhYM\n          2kwRcK9jPHwXNoUjkOYzS/K5l1fdrqOhhvM5HI637d0YrbbByicGVb2vz8TOxwi3rx9NZlp63KNL\n          39XVZ5yMtigiEHUuVXYe+K7BFKIYMbtMYeXq/Uw9BEsbTpRVDH0WpYHnEFW0npoLQNrZZ4zPM2Ze\n          SelYEEKyR5TfPsMB+ELLq7gIlDoW1V23Jfs57YsJY3p1e258zj3ZfCq+vz1920vamuc11MY026x3\n          lWnHRTsmb+w7KwCWY4e+Nta/v6QDh+Jh/qCYUx3H+SwUdce6TWdGhS9HvsKBXsLWJXEWlFn02I4r\n          ng7ICvoFQ8iFJAisZYywjqnX8Zfcs5aJfqbd0w3AFveISMp2KGXGhV6Gs5rT6JcqpVeb/SVara5Q\n          TX6DOCgM77XnVFFZ6yfX3UQGNWuhQRyK8dLjJCp5uL+sHauMfjWwGDwAnUI9awMDg2X7gmyvehk2\n          m+8NPRFLBP1rG8gYPeopgBXBh0KoN1vFTqblUpTHER3vs9WfUT8mlYqgux6Xx3DU6Gw1ywnttrty\n          Kt4mY74OImJ120GkwDBfZ8/6zi280dY+IFNxiOxspvyKriou1W3G1g2I0cBfcX+2ZCuLfB4XDQpc\n          tMflu2brJVSV5ilEuRk3nqiGzyyA16jByF1fRLotrSHI+UzTEBH7ggM+T6bhlSC5pKEP4QItfcm0\n          mSYuzZimbVoPX6JpsT1IWda5HVqA7kTmKHcUyHyf0TUMtDp7bYugiqKMO+n2X2hXVcLoJN/LPqcV\n          x2jr7klKSTXbt74yHxTIsjoZPr4+VJW/1gasDRK/WgfQG9s1XePrn91sCtc/jU+qDGVeQdLoNnvG\n          8DytJIquOl5EqavPft42edHDx3W6rbdmx24p1cD9tXprR7uhfxhvsG+LyOWsVoHiba9F5zAV1KCT\n          PSfDLAsCwDWuQhPMGiObB4cY26WO/vjCGYiaVOcglZQyxcdlRNo5WA44WKh6OtbpbsSkSgTeXs1D\n          KxFgath5Kz5Uh5TY7HvIcWgZKSOfQkPeTmBgUy0BR563hkex9un4hRIdzrAM+rTi3twasRmNE4+C\n          OoUpU5KtcVbROADCRoqyptbBoxrDMWVv2qPEMP6xrft+/+reP7lrXTWTHERmEhiz6ZI5LueSDdNO\n          tb6mjkyiCY5vL5ttGPaNjZMypInmYG1drFW61qmiuA0jfeuJs47XQxrxA2YynS4I/eKhV2B0fW6C\n          jtJB8UhCsgqOKwT7rO4oDALKhaFGZLfmmpJiSvAMlsd8t32zW/VYw9t+EKvJLLreJDSz2BZM38LH\n          hDRaXL76cKDD04yxeAX7Bd4RP5VZJzKECbVybbjHLgGJmyffTCG7bW03oI6t7AdJfAXTkAXsnMyS\n          HSURFZhtMaLSHtO0iJ2b1iSeSGumkeyS5km0Roak9FZxS213f8dVMIqXZAc862zvExggF23cR5fl\n          3JiXgcRCMWKaG/yYFvHkK5tzGNXpm7x2olWsso7X1DKQ67Fo2RQ5+kinbmbGYNXia8kUbC5Wtg+2\n          ERdpVo9BKqSpu6Bebf0Q4z5sZgIuB6Wj7H/AiZoO6PqLR+mMOckEanEaL1HNaVFzFhvpk6h9vyBv\n          E+Cne2AwqAVG3C8eVd6j8GnFvuiTZ2J7MWaY28QLSPPScPVolJWiSI1HNStQkYiural6WMdXNXHW\n          iYpxA0LcJjYNWjw7y+atoKD0b2iHATHUfu1HyFlNW1r3bLkURwxH6Wdtnc+/z+N3dKsyEYxeZQ4d\n          PN1UD7Zdf46F+K5sVE8WmkUwnr2M3saNXCBVDHIxDQsIi5c3TkYDfNEA63AGi49x4un+zCUMasJh\n          PqjNDIoQZRfQtWXRcYvGwp7VPj9Nus9d3lkvm5iWglhmspkHcI8f1RLUeGr2wLrVzGgFStZgNEyw\n          iSfWLdJaBo259nCwteIOa9+JIR7VRfsc9qY3Zs/g8dTSudkAnZetLht5lDZwezQlSsbLbSfR5oJW\n          wz3cnbmqJnDvcRmJRmu6ctZZbe/On4OdV6bj1quHZhJX2S8P/WfA1rO2iS8rmeFw7umdTrze2yqc\n          fCwzirWKB2ZYmkWbQyNLIZbMi/cs2ti0lAgdd6M6zOBsbY3Q5GqI39/Kiz3wNponO37X2WwfzKey\n          tNqfMGayLv5NI30SDJemdcbZuG94mAK/28VmUeOpeDqOJ1Q9Jj/PzUL2VNb2RqqfxFB1Ji4E1GZK\n          X/T8ltKW61lSO3M2/tz+Dh6XVbonpJZlXkqfsjwbhwxQWD7xRa64ghSjqUjqTyL+Jbn57tHH6Vry\n          oDOUTs3w2Kd8ek89jU3UXooWtQH4U6dH05nN9DnSJw/k9xeaVtRzBIZdDUK0kdn9xMS5cEa4izOp\n          L5PFzG72eE7klWbejtNxeup1p1Q0ZUk8x675p7KjSdc7AXCnpgjeVQBgfuymawRiybnRSVW2aEb0\n          kM48GxDuqzn+MUt3C9KOAxnKpX222GzkL4h+x5aHRLMtw8fERacqrDQfE7fmuCF3MivujpM7qRMX\n          tcanEu0m7noeOIYcy1qwTY9v4jCGcpq4Sb5n89FX/GBd+wpChne2cSsKG61WcOA3A2ijGLFs8Wvb\n          XhHo6bwXeQEXiD7dyGDs6b7rd1v818PauHiTlmEyWORcQs0IlLDmrJLOPc360dqy4d/owxMYN2T4\n          8RMR+IFbmqMGiHxWF51/so8KPD7En/Q8eN2q+fULsTDTf6qotrJ/MTveOTMoE7htoJGo7i/oC+Zc\n          2avDW90fn5SXOw3JgB46wBfdB8xr1FU1BIHXJtMV6ph2mOShpqmumAZdQP/v4Vth37YJySplXBBn\n          WRHO9Fg8r8smnjuprepR1Wq92dIy+WulMEzmBTmxGq7KnclXujVXWzkcxty4sE/GZR2n6tHzGkE+\n          UUTJkY6pA4md7jBJ5zqQLEXNxEO1l7fzF99LPD/F84VmOYVVt61whemn08roZrQosh/rxTuVZRZd\n          HM/xfVn7itzUnABxb31Czl4/xwXFCvcfaIR1WcWZYDyDnBuaEdmdpG+WoAdKQOFv/Mh+SM5GFdir\n          /0SYyP72UJOtijpFRFG5wBrTE50uliCcRtmGuCwO1jQAmZ5QL0GzqJsCR/sljBwaVtL+u1HN6wF3\n          XEW7qpafkrMv2yuO+KG6QhA55ZzBhk+HstmGdpXMVSltKjId/cZWLp/BZl+/4xAr5rzMAtvQggXv\n          7Som/iknrFdrI0RcmkDTznre+moswWa5Iqx0awRXfDGnlLJpWPQzel1GHdlUZRnXBAI/04Mwzdav\n          AQ9StmU2yuusKD0YynonxE/alKT4hb6OwS0aSZ2GEWpvOYJR8tqRuOJA09M38zuZyh7xkjaJd1NM\n          bRx8almM9nsYNpcZwJzDuqQZh18b5Zstye9f9B1ugXrqNQj6FvAYF7At+AG/OlP5+l311jSd54t3\n          8zDRNJvx9vmjxlpenNuF9PtVlvcr7St7qH0e52+22nQTPamFGfpUUYoVYkDspoxurhr7NApj/Do6\n          B4oieqZsNEu6CRO6EE+jM7PrnqFQq7kilcwU2mpt6HoU0tnoXfHQSydAxurFYBjtlI4V4BSlUi4z\n          7V2tjI33JVoRDYkac5vfKcrzNvSenDiAsrJfeblUfsZSUiX58QrWWqza0w7v+ecXkLiq8z3CX01s\n          p3LNx2G6IPDpyAtkerfVMJoqkwre9ldAAce2EAXAY+qtAzlvJ3Y+A2nf9cbNqX9qE6AXSRznSzZ4\n          am8udOr15IOYJgm3yjLZihiSn7KOkHKzW7CnMD7l3YfEDG/ZiBJ5q7YHpzRWcxCHFm2ualxa84Sf\n          X6oDD/hASGnvt026Xxl/KcWkSnHFj6xRc4WsBk+Ihgy8DQw1LGUgDoH4fm1SPXEcKIY5btP9k9PY\n          B0NPvd3wnupfUIZKgtA7Dqv4j618bMuzbGMbI1Qdli9Gfe9kGHRWLdNW20jrUr1oZFVC9iATcVjZ\n          F47ofySLJibbV2s9UzNcxxKPWo24PyUeYmuuJnOJN2aZR2Y6XDH+hFGiKlnTuASyFPAdzdmje2v8\n          JWrqmvJPGrQoKAreBJtjHuWk1uCLtsP2NdjRdL+44zawxQZnrO/nSNdLRkHqq1+m93keNJFB2gv6\n          Ng9ngqkh13cc09mGc+m4PuSj2Rid/PFklFpV5zzinDUxJQOjeOAsQCJOqWzRg1YvfSlUhRm21DDt\n          srWrFPGZTS2kzlpDoZ5Wug1AzqGB1g2NXtWLjgpgu6XOySEnsM0UsX1q3mb86iTs/OPR6O9fKGxK\n          FOXV4JOY95t14ldoRZSOyXEFLjJ+SgfiRfM/FgM/OJj+ifo5mycolyZwrzX7DQ+Tefhik+2RzmBx\n          FFsE3BTr73PUwVLVGgnovb4m94k7S6JRi4dB4IXT24VJpYd9xfldinYgcetbMhvSHxgAP+h1jurB\n          Iivf0EyPtDK+/GBzp+5fEM1bX6dOcouvYiYjLn3+Cloey0cFhaxlMjs9XKqmtoQj+wm/fE6PuHGG\n          Is8Z1Vnua/xcWRferTg1Px/guf6oDbrNNqhB62mJSCxBsS3N7/Hbjogcwbr0BMe9PJUb6dKVV5G/\n          hjmIr84orMrqIiNwytmlO5VtyROoIk0dku1z1qr30dewwbe4RzyAJj/VddFTAZy4ZOXkTsh6prKy\n          L/o5WOKaWb67RZy+bDLF2NF+fxZGKvmGzrIVwxc3RzbaSLwAcNnV5SJvWo/r2FzGYIo1IAjn19j+\n          nKIi33ZUsdxdZggDuJhScWkIAgiZR0dDuZdqZ+PzyFUt0YNCVp/caLGLA75vZmLWzozZzTG6sfjq\n          +eV2dOLtmkEVbvNlJ1q8XVu8OUa3HCQj6Cq3nF9Wc9VJ3N6W14pHzZN7WH5kD8U5073dimfMwZtW\n          vCLOvnjlkpLGZ7TQzUM57vX4ueW0aLxpqwE/rmyJdg/mTvXhGxyl4VHIDBgWfkqXod44WzI+3yV9\n          mfozyQo39l/l93JCTXQvS/VTiISyKdVOEpqIn+6WQWTMUNgtThIDcRSZqjtZFNPzJ38xdloiYvRT\n          iJfXbK43QRAa9dXcYo4QwTiBQGLaJazZLWZMmYpvCtVP+oxN4Azqr5D5mUyN2/foTmuH1JC2rbOQ\n          ogxfq+655VFk4GF6MUKRe/dEiCsEC3xLtXOFV2kb0sKvwCM3q1oXZ4LrVDbTV/rUrT/vJ+52O5Zu\n          ptyz4SL05SeaSa/3nibgaPH+sVL9/PqEj7phnrm0jSZqPQ+iAkuhUtqjlY9xz857FMwKKSbLU9vS\n          cqaSthaOv9SIsxP2vULrTB3yfKuIurUy57sqhqXiJLLAyQlR3Uz0UUPf+keX0pwtUDXz5OaPlXp8\n          8mbUTIimfynthy6i6nCnnb5260/aSqn7++n9idwuRtq3T/oZrcydLcaTSVzzgWonRz5lLaww5u7v\n          yR23Bxjmt1lB4/jy4FtmNQQ0SVVESKMGSrL1tr8VrchQoz0/5WhL25fL5t75Y8+Gvdpe0eGM5zWj\n          MGxuwkyzJIO7o1oz3d7UV5dZfNnubW1l2di8MGyz5AK/8582JY5PHfNkAGI6rrziB07AyXb9Lcrg\n          YXGGuAjLDw5V0kSrj93jXjTMTtTP3WqeRjaXNX9p0FU15QEcR/43fNRXxVY+VdBniFqj3NfI4hN2\n          rdPxjMBCH8k5WECqAOpmeMXMH/9P1+oc0Vrsw0lDDqJckx13usobT7S7QndYcOh/mU9Zo0s+ckMt\n          fpzhZUpGL8NjZ8Z1VNKaeABOr5qfBYHMWCp4Vz7RC0MaS2e9xD4t3R3CrhtL2YVRJ41tQtDLKxG1\n          dbRaWsczqCl+R+20bQA+zo+l63/Ia+auH2k1/fEvj8/vr8bosvLp8D+WDmXIde5a63X4J3qqASiy\n          uf4FWHt3pPpQ7GuXHd7q3AzJGMW6AtzBnF1c5MzLlKkHuLJ/a/r5/SrGft5fqEua2nnCDazXNxnq\n          M8KLRt9SV+Cp6D0fX3S2ppHgXk+zJLFESdBUn+T5mvOSqnq7HJsOT2/gPtrBguhxz8dlqAuOxVYt\n          EKsnCzInE7n4jjCdoFBZLxVJ1HxW5bPWbgPP3ma9RHCv7st2zIpkhlvWabygmoILJYLichn0iLJf\n          pwjw5fcyGiyR0RrN9oxMFT9NK9Uth/n+iEbFpu7WqGR2Nl0fWaWzD4cxOYiRGdXArGV71bgNrXAD\n          qpDNpRPnZl/GbTxwM6mPmf1EQayz+0PjdI1pfLDVlfXF9j7RpwMBb0qcG6yMpw7PBJH/jCuwbWqP\n          x/uo9VAccfHkef5Dcan5FTmfyftVQuN10hCdWDFu1B1hfqxHySayOS6PtNXfMvBHWI5SZsyclGhr\n          SNXnAjtTGB/OXGBj8chSFBm+drFWMY9NfI4qhmXuVg2DEnfd1u7Z/cjpiTmobsQsRIOomYUtvI1V\n          4qpfuZtRbNdpl/XVus38JDl5Kl9GxfG22MmJYtYGHSbrPNdXxrZra+J69h92HsaRnmF46m+rvIoX\n          SLA/M2evpdFdhHe+Q24AFxSTqN61YLtKsE4VbXwRIq6atXudDHOVX7Mt76qAk13za1RHlGbiRpzq\n          mkgQJ0neSoJHpA14pRlsqu1hlJoWTchS0eUXNr54a5c2IgRogj7Uj6sy89BGtiHPtaE98iebefW4\n          fvZo8xtt2uvFpI7QDoclk8Jlo+5uuVpysE+P0YQv44hcV9wOLHuHtNQcqgaJ422jLfuJ/oqqLWvc\n          Ori17kAbVgPG/aZv1rBt1uHxb1UHe8atKncSfW/XFHiHiD7YvozDdSvYCFWyUaEaw0NzW0/sYjri\n          emF6KjFhTGf6PGaMVv3fh+2WwfDunlvvGvrRgL+bhAFtWXFz970vgsjAaEjX7SXrsV4ncXDqRdQ6\n          +atJzQJtqk9sJ1NJPRdx9F64TNc5RxyF3SRokES2kz9KK0XryLuFAF9CWtrWxP81qxhrVeih9Iu9\n          hYuQwpbUGnHeA+47raKi9JezLBqgXZTK9IVcDcSD8Rjj/st7m18unyGE4Ys63Fqz087mqk3cwMpE\n          ogncxcdVnRd8Z1eMiGrv+XbjR7bVOOyeOjX7t8ZHZlJZAES+B8KI1i776Wg69USm7tVM04rFRU/D\n          0Y4G+HMrkAmzV+JVdB5repqNSuufF2FMu+rxIXZNSUbvtJfjrzt5iKv9wOpNSKRWcSrLfqYIUb+Y\n          o5pxm/nEWYFwCukHQONl1gJMp9YgdBxs3cJj03lYpCbY5BFVG+PmNrbtF6nFt93IrrnhtNxK+6wk\n          f+rEgdmcBamcFtP5VZxZF2hbJcnNRFPXJIY0TkzRNqok5555KW8Mq1Mb5tp0nLnGnN2KXqjBye4Y\n          AKOm24nHOLXmKpmOOtlkk9gxvpvHP95XoiZN/BotjoZ1MiH9zF15twxRlxjU77Y5OnFhxtLFJhPX\n          8rKREp+XOcBOzMWyC4gDLb5k+z2ij+8QaG2qtGd1eQqpzJ/xOs/EPVs0BvyjVJKnAFBp2016cvg0\n          mob3UpV0cWUCobD1AmSlbZ98jot7Dc2F5suvhuNuzPh8beIU1nebwphbfd643GzI27gJrNqdYPRz\n          92elD81zKIcbqDUZETPdoOgDAYOF4xEFYIowliSeNIq/Yhoieg3PLIizSWFHlSGzleA4Y5umkZN+\n          6mClFc2zfqxuHn9eCljeSWNi+Fmn5dlMXE7dBvWA10yuMndSV36L2gnr1j/eczwDicZawciHtwfj\n          Pmm/FxPsT9jV6lAmSqc0vut4noHhmJ+12vOOAnmzAB4SgExqn2Hor9p/4OeJbyyKsq3ezjwZYrlB\n          JgoYBxFFwY44305oHlvNiq84+1Sz22BUqLuSAgykl7We8emYkb+Q4GFi6Fx3rcU0XYq0faHvUddp\n          ZXPBHGPciL5vfod1/P3LIWtcZ7so0hZvJdGcipu7pEzECdqnCUyhTc+yf+KEjGepFfdtbOoaPaWo\n          YFSjf0O80pEn349zdM2hCaQcUhZx1zvAwqbiiE9xz2uN4wYSNSr7caWwtzj2ckseqYEBbekyirh0\n          bTyJYDGyI8/EUh2Lm5Ff2sDODjywFdXDi5zdTKvxYMfRoQN5AsF9F4+62tgO8Y/H02YuIeiUxkyk\n          iNVBIGTNbbPvzebNxAhX50A9SY8iepngNT03T2M90xcZsvG2b78mGGWnqflMnQZLZZETN4H8Ti0+\n          7WxAGerEuKmS/bLRyur64DpVqgRUbO1ZG/241KTxqWRjS7IidZUycd5WWcWpMG01V0/oVLPVbSWJ\n          yxbi8QRnYy/f9MzH3doUWVEP60cV/jDRRx/fo/pubKv4SLNl5fQzoPJtxkWNlOnjVY1UZvzf66iS\n          hjeeyvLdkOgrqS1S7DUNz7aIAbCPFAmyBwNf9PD1uIT0ZrsNxK6ZIfakPLvhqLxMyDfJOlpqWrmQ\n          I657DDSjDLPMm0ztpmeK4tYedhW5hVoDIIRqySqDNVm2yjPBJMnAB4zPtTGPAqLaf0nijFsMGhfb\n          VHAEaoh2iS3vmlDYSk2fi4nX5epQ/1YlnfwrPOEFcP4uKaO8k1ut9WJBflx18ekNi8a4bGQz3nab\n          vN6pbHmi7mym8aiM4HU71Sxsm31TN152VMOQL2wYfUuzI48B3+dPNMqzR5uWXRAe99+cF1n8Rl0g\n          j9HqzqppiESdX3aEH5bJe0TwJrO+JNK2uYcu4AnXiau5tB+Mva5zwxofeU5Vu/Zd0Co5tbC4d3aR\n          aKOD7l/se5tHKnz5uYZIDNYZbd/dYxhusrwcR9sqvoK/iAWJCob/qS9d3HemFZrlJBMYcBUof6k/\n          6HjByMUbrt3EBerpyNevrXa+mXjm3GRc+BPD6k/vQi173iX6mX+6i2hvrxtuHLr4Zkvfnq7W+N8k\n          hzGNZLNmOv94yNvPyGDYVrMVfzAN8/tn/3z+5/88/8l/v3/423/85d/++Jf//O3Pf/rtj3//yx9/\n          /evf/v6vv/36W37729//+sd/xf/uf//i//Nf/flP/6RDJYJMp5YveM+GyDEB7+p4fJPeriD6zFbX\n          ozu6Q9PpAbEuaAezm3eGi9fONtPg5dixK/Y/OmZ7GlmfFmtNMvmcSe+mzhHsjyOq4uyT++PqGRps\n          HtV2U71S5SpVX29lGiGNKDLHluUJ5RPYymfl53G0dRSq5icFHbV0TENrHjWYs1i4mi8JASur0HCy\n          EJ1VJ5OoKWwleOQN0hx3aguLPyejwCwWbKXNqBjlwlgGXUfSmp1/xSilG8ILhtgwBSljB4+EHYya\n          VJFIyoJ5auJaKp/ik+cOKslQi8T7ZHVUHFmT0d5qcwBkVAbDwZypE+egBEmGCVqG488ziMdsMPN0\n          hEvs13R+Vps2cAYVsE1IGAUy209nq2aHVUYd+Bls+Xyq2TZEOPCUioBecurrd05iPXPbgICnb1D8\n          pnFR2fU7SRVSZE78Z5YcM2bUIMZQLR2um0NcF8+wzcYRyxeVG8MATZbKzbNNkqlw5DBcAGiV9WEi\n          40z1S1BIVQ16po/EHtlak2ATXeKQdr2N7ZnBQRTlZpB2Y5LU1livW/pb2VPrfNJaeEFNyrCpDbQn\n          WNAQlBdOELVxzNbhN+tCbxZaBRunN/Amik8ezncZ0esYNa5y2VtS7mGYe4AZ1UKzjR7tf7avsZeu\n          QMXNBNjMQPGpLs8GzAhS9b0faw/H1sURkRSduDe+5hs3t+q5FWUV6gB7GSZ7CkVMnJ2UqQ5xW6sa\n          p8VvYG0tH+r2iNg0zWB4NAefYcmv3XoY5SNa5dEMMVMh/6Rqrz7mcG1XC+kFmvK1GD9ZyivbgWVv\n          zGb3YrL3SVNkCX7wj5ZztJBoqn8nrv+uPAxwcAiLdTJIAWNz3IltXoZgbL+qTWzgh47ajadRrTdv\n          o8ZHqKlXpzXX+qHhN9dy9dQVjpoiOEd9wpUNuPohGhp2cxNsBv5m+sd8Y/KndvDqKj7ajFutqiKW\n          0QVwfevn33K7aD53FNE6BqnsjFTjcmBOxYT9AwO9Pmt5Jc8ORoqjolUkq3U6ry5OJq3/WMNowFMG\n          NLIuITgNj61evqcitzrtcpsVuMtFH/Uer7uxdhrkGB3iki+c9vLWJj5oA+7Dei1FlbB9bnDpNpfA\n          v6MzlJOYbhlNwByMFhTns2r9GtEw3TM8o6bc5qoa26wzbRKxZTGmuy5HoNQjOPj8T9nL62irwHIs\n          BpZaaNG6sUujBam2/SUn3EJJMDsdub2xvqI1tKFAhmk21ak0e0/ZhGbojuTJiAfmonbJJ71Kgx82\n          FD1LLSVJ1FS/lZGXR6MXamv9uqMUcYkT/E8TfG64Hboiika4644QDeXSlCtWZrNbqF78iRVOB0Cn\n          PdQ80Vlbm9ihZKKM3LnpFXAtq5Hq9myYlgwvTO/RS+H5+9c9b4HC0a2Jw6GkXNpF6Wc9MzzyYT7G\n          fejKpr9kQNkvbgn1kTPwnFtrIcg20+A+Jk7JJMB3XVAeL5k5c5i7W0F/KDxp/6i3h+EgxWh7SlQt\n          W3cbF1oGlHg9LxlYaID4qcN0G8/Jlj9/0tfFuastXuYJNjDeAJN7I9geKb3Jvwhr6rtpLuCIdj8r\n          QoLVpaENAD5Yvxtlf7F9dAXs0HSedjgs09SAcwxfPeD4VkVAlFbdM8qoBM2HBe+4Kk+fuV/cr05o\n          759G4tNnQQauVh8i+ldqGWfQdoHYp5H7SZ5bGMzt32/4VxyOSZVnZX5cWVODCVGJwnnXoftcu9me\n          FkWdQfYpqAyIOEASeZGmt+k7CrHIx0xirKLQ4hVgd23Ummlsz0UMqVa4x5trgMnZAb6oQIx3U1Nb\n          3n/eWILAFIepjUsuJh9hAWg0xX40sbpAjW9w7ezpIBUakb6FHXKCPRlRzg2LDJur9H4Jsa+pdo+v\n          JpdBEeON5a5JGOK3NYpXPENDa7wJyshU0IQOq3EbP07LOk7qMJCTiZXrWlojMXUeGmLZWB5q54J4\n          swzDzkaJvSzJFUdoVcl4IQFx2nvM4NNOQlbbUFrlI7Bn+2mekEqbsapy+Rv65vgmdPwXn6oPFDGZ\n          Rr9iAAt2RMZOYjFrXTVnma5LNjN9A6ZByfHdfsfrYpuvlgw9xCEA7VV9KoWVXlV7HVgWfRHRRuh1\n          SFBB6sWCAjdcC9lAkPdYbfuYhzGpgNpOi3dBTKk8+b5xdQ3HKkYDbxfM7dWolT3UNHeArVmjzIwi\n          Rf71aP/8d0donB09Fk+PTdFgV8b/MwL4xBKlB3FDCCRbovict04aBogm57/FK9y32z56ExEP/0zR\n          wXHmFt6XnI/5KdV+965xuNoQbbBrV5xVse2/nbVfVldRK9Sp8m3CW9hBau++l4pI2dyNbYMy7DGl\n          /WD2ca+N8jEzF/eQJucs5TOSmfakVHPcgk/H+VDtrB5dpTmwU6eSr4nEaZbBx9eKgM2mWshwsynw\n          F1waG7qvYp56YoC3571SoVryJr2v7wW9In/ZDp9pCucdiHtsGGwZLLRZ59bYyS2QIM3VI9Vwk/ha\n          sA8TizRIByq2z2QuW4ReS+LCfaiGcTIY6hZ1V2sed7OrvVh4sZeVYlFxzORpRW0qFbaf1AXpnOLz\n          z1PxAyUq0+5xZqC6NO+g5VyTP22bCCAtGW4b7HKChfVvjUOpZvMAs1UfFnxKONdqTuC/DasKGQL1\n          Qkvo3RagREzoApfFnl0XDDzV+VYWjYfq2x6C5UVEZbtmdoJ64Lkq4FcMRTZxbVYoFYxFw28hgNqD\n          6BIpIi8fkw8av5J2NBZLRlBFwKUfCEVkMWVvHGnamiDUnsN0bRkSkOoXDr3U2EnXJTvWkbgtZPI0\n          4k7fqik7Oxkbs3LVaTx9Q2bloX3xSSH6l8ckLoVkvxYGKlOgsBCPYlWlHjw/VcM2NlX0509wFGHG\n          tOoP3ODzTzcWwGrl/iKvTk4/+E7d3G1x+scl5hHLaX/iUx7eAMJCPenArEPB1Vt0xYOlKGJUkFMG\n          D9Fbgm/WNigK6GICOBDe2ble8TEsU1cvpEjyfUPdMDth3LStGSe+Y4bQtVgfivVlPoOMWkHMKALs\n          tSQvXq0gJyPDXKQZ0a4CDAHg1OU+hoHkyZ73DVhQJevxkajxCSOLG8DimYg2PMvobvZhICx4FzZQ\n          jsZ4KIK9D0S4KhZd2BXc4bzitTLexR4YqrW2eyxOWnBWCIa2FamzLKVIb1bhJnW5bTsrALilN+iM\n          Nrp6mjaxtk2tgSQ5reUIS5TvwyF8RCnK9H+u1Qz8UrLOaQ8quGvYfXx8W3eo8M2qPmq1nLhb7dYr\n          vk4Ve8WhrGGsg/C0qqPMgYDWshNm3hbohuNlmJ9vLVA0lgYbNaFOwnC3WdQwIoSp7qoTgGjxB7Y5\n          ep7004Mq0Xikmn404CTsA4R2/YEqi3EJgSEaxsq4wgbiPTlo2X7W51QBtqUivMmPW4y9tPsxfskC\n          h8Grek54BU3bcAT6xuCc5HaZWhvMg4lWCg4x43fc3hQwPlrsYjJvTf+wk/yrusaTs2eQhuvgujIq\n          aTZWiZ/IJGimz3nqz83Y2krw6Na2j7NJzc1GKKC7/nzdHynsicdSETrpHl0H14Dk9IXBSKzj8GdA\n          KIuqKHWrycEAwGUttpmka5rBXUrse7rr7uT5v9+7tG91OL8YwlEyWWTbntsCMI+Rwb7sifTLJDvz\n          Et2M6UPJvnoB/7K4wJJYPgeiNZ+qJFrbYp6jNOpjbyUW3WbZGZOXnW4XdeQjDoiLSU3rjamLtebx\n          tVTzXFDxtGlgNwAVbZns+GBkumE5R3V0liqM388xbn3nEdg4+CklmXLad/ZIlwzl3ls2+kDUN0vp\n          qGVTT2czcZMz040JiVVOMXAEbdkS5rCrTXrScU0Uo/w1suN8R75BPSqghkQXG75GMWE5wSn61jJ8\n          BKcK/OdKS6zdXeU6j2JNb6qDMbNCla7ctginUCly1Zzu3bZ2c6WtXOk4feNA1W93gPs1tEM8ScnC\n          2uozgtJam3HPNOO9r8LiHZlqpfdd6u+vt7QbZIi7qltMPRCIqtP2Ahd72i9w7RefpaPMluvJUNrm\n          ex+nD7fX0ZUCNR8KppYwcfoUo3XFJ1WZrajg8DO08/xLk4149YdzG+6y7PP3SrOJDWR53l/u5rrF\n          HposHerhTF2kTcn6DeqS+AlUnUdSrn2H/eROXUyWUxf18XrB0Td1InInF1vABDDrOrjNavDGsXXg\n          xSNYbWtQOpGHunWAoKksJCZO3cAcUQAiobFRDqvUC948/vtlSy/i8ez43x0ChG0eJzT/0ut31p+n\n          cM/zAtrBKu05iQtfs20KkGXPofabhZJecRfxgq/xzTTi8R3B2VExKZgm96K4VPwyznmt5iDbsql0\n          T6qY6WviTK+esU2ZPNyluMoyxUB8sChs1Ecd/bsmX4NHs4o8ysb4bJxO0g+/zxJlRtIJYEbhZMMj\n          JCMXGTl4AsPMXP0zx/w1VNfLDHNo0ns0u1EbeDw0bOxtK6vjQdNHhrmmTrUr3JFipufmUR18iBBW\n          uuW3IJAXOU/8TF3l3lHkY+Rvhixdmlbna41X51ijf9Bn/qZpi5OTFlKXTSfYIOtdP+P2UT0TsH0b\n          FyAwKSk5yNvPTqIVpwEgB3zXaTfFSvYmoWC3Xr3/v8bObcWS4wqi7/oKM+8NmVmVN/+LMDIahPGM\n          RlgjMBj9u3dkVT90rDw658WG0Ujdfboqc18iVqjRAeheCl7g1mTDi0MKJf1uMSYXkij+UMDKul79\n          LFLNgb1n04icMDFVroR+q42tHV+uKoqP/teokuEpgQHnmiVLyuv0ljh6jo97r/e1S2Pyaom7cXqg\n          JU/ah19NuJ6ckitdtPmZ0HiLVYKQkRbPCHjLmxdMbLrkIrqor+KUhFSnSqZhN1gVvB7OqhI/qlhv\n          kMaJOQoo/q6YktxtgsQXr03cLYjJiduqJTwGCnQz4ab23HMgxj1+KWDoJM0TG7CfEhl32LZFAZL3\n          DduaKKoha1dO6/TbNc7Uqri5F+xN6DSumZIYbO6LiIezuLZKr3kD9KjI9FVccHZKRYBodd3ZGS6i\n          FdeO00PnvLPLMRW8h/W9Qo+qkIwKE0g87zOTc9s3QLXNrl7EHWGZUbhlvXII1e1C+RWcqgnLuax5\n          MSUEG2eoVLoHivrolEY0C/0FqXP0wOBwLhYJq4XLruF7HXElDjrRohbNPlSbatcg840fK/ldHbei\n          un6fe+SEwkBDwuqTPsG4tDZ1cZHQB0+MAtdbfLka/HfNrriIjnrambfytzqS0Q/ZRivBGoe2C/Dx\n          jyj8z7+WLN0DqdkgFrhfNx9j6GjCAHBnYdjuVqX1SBuxSE+uthNXfR4g98WHhb2AqLmZ4Dpot+9+\n          COLKR/1v1KBzNALWciWu5JDz0jUUNc/Tm335vz13Rhl+R64knq/MNv8FRFHm2gaNb5P5QnR8NA6A\n          o1LyFchKRoMOMAvjCeBCfE9RwHorFu20JmwvfP/iEhymdqp1MXvA4Y3yNcNRIBXIK4XEbicowuTH\n          6fO7rWpkF9xuSRxSkIwOCZgWoCclv6k5LEERLKUxV7X0ExeA8omioBwumta14ndo65oe47VQfQEa\n          ofZSXrVJsyv4lx+A6hc9xDCP2nwvtjH0xO8u7mAfs88lOGuvyEhW3lothOlpL+IhthL8FJy1Yvm5\n          kGZU6ThdX7mR3Kj6R7D6HsMhn1r2FJpDhqhNMMNmW1k0jvemTHLvA063vFKqMVSr0e3nBkxmndqk\n          +g+2ZuluxN1r/rZlq2SnEtmDpjzoHFicP8+mlRAltdNbdklREPSl8ugshWNEec/9B5NFl1DzU5RH\n          BpOrZ/fTVYN7R0FFfXImUJpv7bN/BIL5+q9SPryJJdKuJ1JCRGuufY2SLyFLOq2QB3+MFlTAJ4tq\n          Nn3kGz9RPZkttPPFqLyeHlaTFW4MNYBImQijbHHiT4qHpfxxYofQP9HL48E6F5ceDpi8BlX2fblH\n          +J6YtjwSB6ldAZYHdgeK1AbbcbcOLQug6QaxEed8MUmQorfd83UuDL9PJg850RiMA1/NVfmPE8Zf\n          KXdqYjnUnQJ5rkhM3/Lv751N/7v5VC+dSHwgJBWJFkgf1GboHp2MYhfm05dA/N1OL6WUA304m7Fo\n          SMQduSQ5LooUmsQL96YnE4rwNQ30KaMaNEaRZB0N/dl59YiKQQLIX2wPt7gQMXjjWZ1wQ4/GwXZV\n          Uqhd/AqESydtm4rYyP6xxoFnvDPVPqn7ANzpD9cGdwqVeD7ljL1t5ccP23S0zusFzkrzmPWJ7fNO\n          imv9wKAWzfc1WjoWdRRUw5I8UpzXXrrDis6EAFo1VMgNOY8MhqTmiCMBlqgJYekJ4GsZ+GFFObqD\n          hBV4dXTf6o4VKuS/mf1KL06WDHPIjBfTXSBnPMDVjhbNqTIcHBsuit6J1rCG4qr7zn89vM/Rpa9k\n          AqS/z56SxxpmxQr7g+0qlRvBFo8bbJ9X7Q3Ft8uy3nH0TPR4ZPt0jslFLIlv164xmNguuaBqLFy6\n          2kJNBEZvpIFaVceP2kDyycneoKUj8fNKkYQndvVpvaxuEY4+VzDykxZjTXi9XRTkHBwb8UIFH6fe\n          NI6o56LvdW9MUV8QZblgIH4+zXkmZCDNOLRqBi0BosNLCiHpis8Gdr8c5TINbmc2BpXooBQ8Co/A\n          kLEZLVuL/2hHAmKL5rB1SnylxRuvaEdXjJG+5sePTPFKfikrhTh6GatplB7X4KEWuWkQGK0dsE/a\n          4/uPD9I7TMed3SIq8X8AG+6H1GDIjdoSx1TGJ5cjVm0gCpVcl2fQtOLxR7k8XW3cO/s4VF0QWS8H\n          gB9gGl6U/AI2TmknoItlOUDhVYjHWCdzhgAn/hvMbWBisQYw80jleGWoEU1uFGII4YvOZ3pgeHyC\n          WzPkboKWxzG1dX9lvxPn+jx8LrsrmcRcO060++IxFCeRQVh5aZAXu840YIuQ7bikODo8NTOaoKKc\n          MfuopLMZiOM+Ridgrh0wXK7QpaNxR7nleAk56Ti/OZVgA3SCjmUEB2Dd/fZwXgdvzHqyNViZr0iz\n          V8k8PGKhKEW5+5RgV8YtPSfgE05yu776MRLiXPRUNdJLGlL59pOToteCNtAdX2CJdgak3dGbgQ4c\n          xzDCjvfOCl078ay7MADe0IfkxJVimbyQj3J3Fmgr4sCJGsA7vKQP1p/2KPrTSaqLAOl4LpaIoM9C\n          552WNr4nl/ncy3uXgd/laRxBznjrcap03KjSshYwv8RujCsCW+KosMbpt8GhsJwB7tRaEGCEE2em\n          a+4eqC7IA756hDEmLLVR4J2yD8NQMXtOZA2oIwGqPupeAG6Eg22+Z8sCxE7QOYdQC9M1sfE4ejgN\n          q7Z19C1Xk3uClBNL1d5yKTyVrF0zjLh7jwrAzRCYABbmaNd9U7IpaC/DfZyz3izFzx8fQnYBsDyf\n          BJBFceaTsWNFfDhkqYwKcrzmAmNssqj7CbRkXpq/RKrdhiGsHr4eLFLjEyiO0hbUd3AHIbFRqngj\n          40eYXiBOlf8e1u5+nf0O6X2OoMIVzoah9CRm9mqN5QWtzCEbVpF8Y5A3i1xeQO2uS7ZmtaTWc8Dy\n          bzdhmnMf/Lj7x3HaNXdpPSFuMgqrcRKbvRXIyQzZep5PCtTrGlLKIjJB9DQjKUQwFRwcVUHlmChK\n          XZDgJ1UkSNwl3RqVrJPdjw7BNsDDVthUJv1GuN3p19s1KXXhuQKHvPgvGr4h8C1FfQIJ1lmU61g5\n          /iNveW0pK1g1ew1VdIx5k68XtYA7JcVU75mXyClpMDh7WkS4xjr+4qBt5pTO3gESUCXdmL+lNHeG\n          zgKmUl8nqxCkfzo/kaaU1SudB6PrFBhwuuVTxNrs0CzFY2KGqJJsYIQm9jhy3zZmnCwHgLNJhSwY\n          2ad92+dbv62EykcYEyFi/ZSShuIEUK4K0ePHySpd4JYoQq17VXmKkOwyLkktqPiKe1BjX5emiObs\n          A0dRiw5Ik+KJRZhqPDEnpHxRWzREZ2lMBNhm3OJRO+E0gR9q/dWqFO3+ikOpq7LG6Q/W4HVUtzbB\n          krr58X4ixpc/mdpxJoBI9LkW1qrrNCkUXRyqhryNkOXOQawb0yrXypc6SulZmE/ouk/ucFqxjo04\n          4D0cskR3qZ0tppHG4X9o3JT+9mCIo3491Z0N50rtcdJJkzmvvuDx1Gwu6lc3BA99Xg1i16OfbvPa\n          Yibioqk9cZbRBrCxe0Hfctolnr5Rb7j3leTfGwoRHxe84qjGrsmctFseuqYk1VEpCnVJ1g1L0oDS\n          W1c5TeGe3W1PRKaSBdhHx/rNVAR9r5BbFztBVXLbuhKoyHklWSL17Lyo5X5+Shw7W/LMEBkO/Qmv\n          ep3bK97uY8aL68JtlQbnRlW/sPG+YW1VNPTqj30rFdoLD+i54ECCduCXm+LbcoYxBYPXuGvOCqtU\n          fK7RcWHAGv/6Sci7lHAVpok4lUvDxyglaXZFefwGmksmt+i6uGwrpk1Q7L2Po4V6rU80v/dtsWpK\n          nypE+ev5lfshSlWoJr1iCtRr1vmqD8uw1+8YX1lXWMMiSyX5eGI0vn5+GbYRcYQK8WYbNyk/n2vG\n          smbmw+7F+PxbK7SyH1NbHEe/SDjCEnN7nkG9cMP3NdYhYqDLt26fjAa/KFvXRnQ6a7UzJjD6qrjW\n          OuIm4+06ML1xj9HlC8lxf83+RCGbdtz4PdLkbat4un5dMqmiYKgH2/5lNmcnK6u20oNg8YnbNsPB\n          oJg9uIRkthgVA1XNODH7H3kTkbcVuLWoLLwU2unUJWdUwOortBgRxKI6gV5GunbPAVY1eHLLYVi4\n          x11k0XmMDdQ7w8pvhLjSmhsApDIs2JO4K/ptK0O5vtaY1UNat6kIS2HWK9AkW2OD3LsuFmXU1NtW\n          SHOJ7UeBCEGcknJ67rZyFt2CWNdDTyVUV9npha/SrBvap01miqK8j0ZfSaMFvouj6e8Rg/yu38tU\n          6IVb88WWSi9R4ePu1ULXJ1pi3nUm5Spm8eDZue94rxLP+/Cm786VMIrV8mYt3iQASxSYwQGvQgAy\n          QtE1nIU9yBHL1+mgY/YYIJivFgx8s6NYtReHhjJ2AIMyW/mdONrHiS2SIkSnvxrwMVw6kKJcbtQE\n          caN1MvT7xxnR9cAI6EjQdq2nAz12JB3VOkq5wWctLr3PYbapXGpbPq6tH6r3ElWWkikKwmJ/qGhV\n          PCvRoJ0HAhIVKo6MqQ2dIforOZTxg3al15tMwqmjawfXZbpikTCGv2xFOMjiO1ApL5AHVnReNF+Q\n          CDXjLt6oytHeSdIyE0CgbdC6uifP4+m9TuvF9/AvH7XjQUm0VEQQkrlY/hK/xNuDv5v0QCM5up8l\n          NTxRTQMB+1m7aOZMk/Id9NvDpQ1RKNertlA59lKBXXCtNuJJA4xNHIzOrlnll1vZpZfwP5O/08MG\n          mwQmA8iSuFtPRyTGCzlODOrPqIMQAxQnB1RV2/lw/FH5KPT/q23kphISjYjW3yK3A7BzQMFdk5d4\n          +f2kkLmmo2Bp8hrMJyiFuyVTIIC70NQAQpGlHa0n+eJduyXafCKi8WvI7I6DUzJtb2lbORuu5MUJ\n          x5UgB4vPOyRhSbAvbPtEVQo+o+OP/6h73N6+2w5Dp3mc/X4ib3DsivxNfZMMLgWRN0MWjnZviLSG\n          cGJs3HENbqmdM0kpo2pefeVcW/wXivtE4vgq7I+KULAwCxUFhLm2VK06oNlTOP3+pM2/A0nERTjA\n          sUs+wYovI5QEiDSS01efnygicRyush/RYibISOP1j1bGh6RR1hXPBJfmxqcXjGy63aUbSrQwFKk7\n          izbuxdMJ81oKlBNGtC0kNE4KUXrzK2afB4xXtSeAIsjf1vuEIqMVJaPasAPhe9ctqAyXg8P2c3hx\n          QXntJRA6GhTx0oDibN2IY29YuJrMk/t1dU6uHFjLeAxsxNUng2EHO5fjBpNLPUs14y0/hRBFiRW3\n          Y8Z8CsqY6yeozT/wPJRCQoTybKj7om2ZIlVhgrA5D7JWw5ASJVkqXTYgukfxcqyp/3ZUPUkJhI9d\n          T/c8ZoIFS458wP6RwXkPYuvAnD0egMwYG2XDJt+sUDz69nAxvdULvV+8+fn6dp8iefOGAcA5lO+J\n          RKxLw3P/2Y/r//+M//1Rf+3T128/f/7y6e9/+/T983+/v33++s/PP//8r19/eTvefv/605cvn9Zf\n          +uP3n375HH/pf+tf/vTbf759/e37P75/+/fnX3+PP1Z8xf1zf/r+7ftPX+wf/aAv+OcP/welimn9\n          QRkIAA==\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - X-Request-ID\n        CF-RAY:\n          - 9d0a297e18e9232b-SJC\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Fri, 20 Feb 2026 01:17:03 GMT\n        Server:\n          - cloudflare\n        Set-Cookie:\n          - __cf_bm=tK4nquZuflShafg5oIjF.VJRWEXi146q8TRMj0Sy0wc-1771550223.0557468-1.0.1.1-GL2M70GHZ8fGop8wYvcgjYaC1bl3YmEG8TNpKDHxisBWQ6z.Ygtj6cFR27.vZcWA7q3NbiMexgkETG8QkHCvf_eOZGlktgnGVl.ZDA6C575hkz2OuL13Uxynanq4Q964;\n            HttpOnly; Secure; Path=/; Domain=api.openai.com; Expires=Fri, 20 Feb 2026\n            01:47:03 GMT\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        Via:\n          - envoy-router-7cc485864c-blwjp\n        X-Content-Type-Options:\n          - nosniff\n        alt-svc:\n          - h3=\":443\"; ma=86400\n        cf-cache-status:\n          - DYNAMIC\n        openai-model:\n          - text-embedding-3-small\n        openai-organization:\n          - future-house-xr4tdh\n        openai-processing-ms:\n          - \"432\"\n        openai-project:\n          - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj\n        openai-version:\n          - \"2020-10-01\"\n        strict-transport-security:\n          - max-age=31536000; includeSubDomains; preload\n        x-openai-proxy-wasm:\n          - v0.1\n        x-ratelimit-limit-requests:\n          - \"200000\"\n        x-ratelimit-limit-tokens:\n          - \"200000000\"\n        x-ratelimit-remaining-requests:\n          - \"199999\"\n        x-ratelimit-remaining-tokens:\n          - \"199978340\"\n        x-ratelimit-reset-requests:\n          - 0s\n        x-ratelimit-reset-tokens:\n          - 6ms\n        x-request-id:\n          - req_8056a04d127d4b328c031d9541b15b6d\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body:\n        \"{\\\"input\\\":[\\\"es 2011, 16, 5104\\u20135112.\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n                                       40(149)\n        Stumpfe, D.; Bajorath, J. Exploring Activity Cliffs in Medicinal Chemistry.\n        Journal\\\\n\\\\n       of Medicinal Chemistry 2012, 55, 2932\\u20132942, PMID: 22236250.\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\n        \\                                      41\\\"],\\\"model\\\":\\\"text-embedding-3-small\\\",\\\"dimensions\\\":1536,\\\"encoding_format\\\":null}\"\n      headers:\n        accept:\n          - application/json\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        content-length:\n          - \"376\"\n        content-type:\n          - application/json\n        host:\n          - api.openai.com\n        user-agent:\n          - AsyncOpenAI/Python 2.21.0\n        x-stainless-arch:\n          - arm64\n        x-stainless-async:\n          - async:asyncio\n        x-stainless-lang:\n          - python\n        x-stainless-os:\n          - MacOS\n        x-stainless-package-version:\n          - 2.21.0\n        x-stainless-raw-response:\n          - \"true\"\n        x-stainless-read-timeout:\n          - \"120\"\n        x-stainless-retry-count:\n          - \"0\"\n        x-stainless-runtime:\n          - CPython\n        x-stainless-runtime-version:\n          - 3.13.5\n      method: POST\n      uri: https://api.openai.com/v1/embeddings\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/41d264kyW1811cM5nnHyBszk/oVQzB2PYPF2nsRtGNAwEL/7oisHtkdUUd99CAJ\n          PX26qjKZZDAYZP3xpw8fPv72w399+c+vH//84ePPP/3+9eN3/Ozz91+/xyf/jv//4cMf57+fvvnl\n          lx++fP78068/nq+ff/zp189f/o5/K//85P++9O2X+J9P5d9KzTpXad/980N+NqNH7fXpw5gZK56/\n          WHrfY7bx/M2ycuKf4vnDGm200eVCpeEO1vOHWfpue3/3fJ+tZs8xnj+NXubMpz/ve+I3q/z5zF1a\n          2/LnveCmas7nT0stM2bL52dts63I/fwAbcyBtZpPH44yuALj+ZurZG16KTxU7f35m2PtXtfzdUZM\n          LL78MS+9o8o6rVy5qz7RPtsc8vHoY/eesqYl1w692Kg18Vj9+dO1V1tbPix9zbrxE8/bGtjY2M+L\n          sldZs8mVVh1Rn/+4Y1trfV5m3P2cWEDZ0pwjcz9/FTuPS4lJtDISdy+mC4vKJg9U+8Z+yoVGm7t1\n          ffa+Wt1d1rnHWL2lrAfMZlWxklHHLnvK3886xrbLY0PxsV4pImsdev+zLnxdrHTCUELO3l5zRl3y\n          99i5svTTjiNZ1hI76aPG6kOP9Nw1Q36gdWxh79MOetQiZwK7CptM2dWJoz667GDFrmBbnz+dbUYZ\n          ciraxH1G6fYAsJUhfiobzql4yY2TAhuSvQocwDb0SlinWfXw40bhap6dZ+ujlJTTPwfN5dl+WvKk\n          iufFc8OoxNCy5bPzOGc0Grxp2pb41XF4YH9LbWLRJEIsldGgiD+H782SMeUG5tgwYLkWHqnk3ks9\n          SstNB6RbBQNCrHr+4Yowk2m+ksdiTnVqG1acWxxQmTBK+1UctqmuEucKe2uuss/dp4YqxLQ1NXz0\n          yVA19PpwqaGhduGhVo741w70HOzOCCz3NGdHtAk7wnACuqy4Fv5hpR4XmNZaGkLgRhPrInF9IAKM\n          qQ6Dd+GxSWP4p8u4EwsmERgPUKs4gdjZ67DzlmM3MbgYHUu9xVvAtazSpx4thJYiX8XBauUpWF8L\n          22J3D2GwS70ruBHcgkAgRHBADd0W3FdoFMIzRVpgwpfVr9QaWJO9xIPCUlppet7XYmwUdwOw0FLM\n          bwyDGgmfPhXRwal03WLsEQ5wE5cMM636kA271MrUABxwdjg96qnpgTSCAwDtmdMeNPbcS6AigiiQ\n          1TBMBjPRsAa3hOcVi8bZyxiKSzrO1JOrOJeaNYrcKi79vPgPx8q7SrUdWtSW1Yar7RL/GkwP/vbZ\n          TWxY9AhdEng/HBQ9EBNoYaij8A24lg+gQAMDTg9gWTdQjU9SDR3fxb6MIUGsBZC65CTwfQEIF7YB\n          hEGhHgxRGA5IAR+CoAZxOBl4lCrXKuekqwXATQ3BFS0X0FIKWlhAcF0vjkNdwo4QDkFtTXcGfh1L\n          q+5jb5wOuVUYOxCn4Y2Ao+664UgCMroCthjwX4JB8Ki7CjRsHVul/qP323A9eNxLs12BBXsOB7zM\n          xamWWQIcS7wENgS22mYFo2zEHF1y2Dd+ZinuwOnKJR4vFpCoXKwwYcONyUFuC4dG0rObNLTOPeAy\n          hu03dkwDLlKGBUAvFwI4LXa46AgGNkdT7oksulja08+ySCK+G0FPih3vZCooV0uGUYU3Hd61aHoe\n          MFj4uCHnaCNqqcnjGC9xmUyZ4Pe2egccLkAmC+5Ip1ZIeo3MDUmWHjpgV8RRjRvwL3M1zXorf1Sj\n          O5whgva01A/nyKx+M0hOAd+DV1N+ZSNrCTGhdY6X5E0rWiu6gngsBJhQmI3AOzJaqJdvgL6KZvvg\n          EtjCIu7VrqkPbqxvzyjho6YmaZHNlgVWTNymzgyoEU5O/E4gG4td1ZtGLeJ3cYp4jjXGwIxwjIVj\n          wGat6luI7Ds1blSyGdmmJUW4qSG4s9Fka1eQXuypkCRhWW1ZJtMUhSmVueOWOIvgy1xpveOruDgy\n          B4np8NxMqeXvBxD26kZ14JkA3g2OtwD+sIBEnLI1+HWSKIofCtknge6wF/IV05w58wddLgDiumy/\n          8kTVZ182BmGNmHEhpiHi1HgCsKaOlwTWtiVAagsI/HITLmDa207NiRIBagmpyFwzp/0s3TnCdxNy\n          KAAX5dDjEMLrpJ7kMbqkL73yGFddwHJQtHIYiS1oeozGjiErHRWusAlVN7lSoU4gDoWpZwCBoKhr\n          qVx9TSGQkJBCCUWKQBpFfwGoHk7APXlGUY9xl5RjTcZTXkKYVcwpIAIMTSdrwZ1PzVA7jLemcio7\n          Mu2UDKQY+ZLRvMBsyxrKkpJSERMZBLgl1KsDHSv3AtzPYBOGpQHQUtjLRhyhq1kRP3cR7g8nYYbh\n          hY50KA04wnlk7+YRsFy1GHAFvkPEFiTHjGLNLi6Y4S79dsdJs5XmONUHo2RgabEljMKiYxkkxm3B\n          OCTg1rojBGYX3FIRjqOzoqIsD8wC4HRudV6IC0P5R3wXtiqgtSFzhGe354dlDC2fkDsoGq69pPHp\n          lsL+9JbBwc0vwjwJbJs5sMIbWBtijcIbLApgn3iAgQ2A0SjhCAe8LKdDnlS24elNz2DFJgCZogET\n          9oOVCc3AgZqUQCGpU5sERqJeoDxlBRETyC0q4oANpZKrgEcAQ5b8FKCQrdC75AHJVZngyfAuJSw4\n          4e28HvDl1GeAYeHbGpYMDb8JnGGX6aW5QAgxvmOxEKJIBrEdYHpYVnUXHAZBsge8XjeMzteQDIn9\n          MJd8M7XRmyMf0sTE4RDhpWTJcZLmBKZWG4ejXFty3ootJ6UmfA4AKdJLrfMg3dIKI3xRt2ypZ2It\n          w/ic2fEvSh2thjxWISl8zHwiXo554e/NmFlS4+KI80GIxvWqFDnnxIpNLRHWfCqIXOkaXIRGJSK8\n          nqGEGo7iUDoUy7Kqhlr6nQmvJmQs+bCuvDWOMos95vxIssrPRuWfC7nAv/fiT8L5aaUGiRIQ3vOi\n          IJitXJYaV2YvXW2Fp0N9P8PJ6pbEIxo5u9BxuIf6gror+TTNl+fsWieDSWYIHMeewmnJniJPqlpM\n          uc+THrXkZZzRPWEwcqfuFFkqEt1a0SFjtK3IMci+GaGHXV1SjWCdpQnWY6BvninB7fa+yquK0KPW\n          2o1mJFvQS7f8C/uFRVP8nb21ZfXzaM4+DpqRuHOvn13HtRuf2ln7CU2BEb3hYa0msfBYW915TAIQ\n          j7M4xlO/CgDXtxYGgBSwM8LptjhETL5KnuBr4JvEs8GHp/EwSHLKM7VzuVY4Zz1t8NatKudIJhFQ\n          VUv4Vuw/4GUfFyL7hzRzWgEdRxU7qOwxbmvkULsanfhpuxuFCYoyYHJlVC7AGIlzvLtGZOz2sPpX\n          j3Hjx+nJVYVwBx7IF8G1aAFvrhzN8gi19otQBSZSwQYi8UCE1DVsiCPFGACh+q+YWwmjlTdFwNQT\n          NJEoD8kAiMEPMHxeaqaL3Xalkq0QY0UKAvCpu4rk0pUtJBgZiYYrK7aFrNXwRa3stM0C8FK0nljD\n          /oJMPT/Zay4hzLBNCGPiVu6Kpyx0AAUYvdonYbVFAuR600BLLOZrqXaN9TOuBQZY03xbpY6mWBrY\n          Dt2jhDJxLaxIS6GBx+vqcwGa8Bua4vK5rGzK0liovsnDznVjWC+KFNQQcpnGAmkvIqLuOE4cFnIL\n          x1l3UcrMTOsCxEC5S4LOScKEHRqslxXlEiYfSovQBF1yhvbhXHRTku4qtI6JeIGMU6nYgaWWk4lM\n          kxoQuycYZlUidq1lhcGH4MgMqMMxyK9Wgn6TmyAtzL6qhbaGTfKK/6Jm0vJFLFVfmo8En0ACCRbK\n          ix/Mjqk6cXOPIMsgP4G9aUPThMrsclvZfeLUp6qZkFSJy8DVkQcu3QUAkVZMTLZ6wsHrMb6RZwKi\n          Z9MyKNP4CPU6pDJ6SCkaq4f1tmyxnyzH6KgFNOQMQ3QervGeVB67tcdS6ZuRehdLhcOqOJWMfFI7\n          ZBVWmqg+MaxzMCQrIU3/ZF4SIS268ZW3ex4Um5WiqR1L9UpW3clfKzasqcvadEQG/m5RNYtbmVUD\n          NdKCshTXI3ibpuuNuggVSdVC1UPSpOW9Sqmx+I599HYmtcJq7eHZIRWLpWhBmnu7TN+HTWyadMIO\n          qNYyBQQdkCoe4YBwIFSfB2S+trKrJFerbC3DUagMhUqrYpV+5PGwL02ZEBNyGjiGdaeWEXpjTb2q\n          1SMRTJXX4g7oLM3ZtglPo3aIQ7eGsDFjH9rbjhJifVW8CRumHlddIjLJHEoI7cPSqODrzis3mEaq\n          ELFR8VTVjilXMxqV2mzT4fSCPOLG0WNdNS7juJIss5o60rZulsX8pokSsRIcDlXx5UBkUik6bpYJ\n          iotmgsye0Uznl614gOOlihHsYOujG4g6dVqrPOF8RBnGlTXkAmpe2N3JkqRxRefpqrY5AIZV3V7A\n          3B4mqt7PZOzlEREDVBoAHAMUp0RFaJJ6e+bwh5QOmkydhI4pgtsRpAr30WFHijeAAOG3jCtlZG5e\n          vaYUqb3LtpBOR9lNtSXwbt1cGY+RuTLAK4BzA1hGfF/VmxrCJ8CP0YZkqfGrafocPH+ukOIh3FDC\n          wxknNEhAaOsMgr1KwpH50B2r00Det1J9YeMC6AKOsVmqUvdkFnQt9mp4Wm0IaiRAlNcNroLk8/Ai\n          ro5CRDRtUZ0woaY+j0kMUmK5PC49tzoHAAoArtTiT6d21eLpXaMJeYY8J8GkikeYbwpG6oenhXAA\n          oHajgQNawtkzA0WmB2vW2lIBhpgmyKkzWXkWcuKeEAVuYcVGi0AIY8Zbq/bn0oyz7UOQJ05iDNMT\n          nQ6ZZV6GOmzrEbjVgmDnsXPGWVyNaHoegK9C1UvrMBmasC3S+XLyKvB/Gm/KNgVsgyFHwMFdNLEY\n          rEjs0Nw+WWO0pW08FWk0LRMerVNvVh61cDlGV4atUjJp0KKS0xdZGVFQhFJMsHvkcNb61Xtbo6Tl\n          skl8tF/UhQ7Kp+x0jtfCUeA7tg+pCrF2pRtw6GZV/dm9wtbQ7VU0rVaSwhnETim9B2yYymus43tf\n          avoeQZ5aAPOck5nD1JJMHyblvQPcg0mTNk7RHbOQqnJJ+O4RhkjgWKJqTljJZFQFH24VF0UH16tS\n          kaT4q6nwZiJhdj3+aKaRrwQVs5v94RTvMKVdRZz1PI+QfUv0uaXtcFrnTBM63LYEIf0dLVTHSj5x\n          m7AQ7oq8laAoxF87V429B2HKSC3CXnQssbw4YoTeqRVywNU1+jCen52iWsG872hNRHqrLMPZRWva\n          0YuUpzdJMa2l6M3uORwYInxZqNkIC6RIc6Ofakxt3FRoqE3rJIu9iuLvC5NGjSGVzMzTOl2BeJz2\n          z/m6LM1qhHH0wALAOdqTh0P93D76aIde2o7Dug8i+TI1SB3aJEt6ORCwu3UPHt2H1bUrMi7VC9AH\n          cG/HC436BeORH1u9nWUWo3pu7/c2M6FfSOuJY/djN9F2nk5vq94A7C9t35rsAb3xOGTMrFmwU5zc\n          tK2PP6q2lce3GM+c1PJpvoBcyPtlY8/SjSBk4LG2PvpcFfyug2asun01Yppvog55qmrQ+vovkIXA\n          ldv6TQj9wiQSsHA4EwlT+AX2h1kfC/v1quUdAPgzjcU61YawEitZGO05qY7lca2w8F0YeU2jURC6\n          c5j6hVBBO8yRpPUaaTqDCO04vEmyb1vJ2YRUjFO/baMhnsDeClEC9zaUsRzY1W3NbUAp3qdxQwCd\n          I7eyVWtjOm0pikZJQHmzinVdf7pVUj96PXhAVPBVzjnQundfsE1VeFtD8sMXbNX+IMBvstRP33wI\n          akJbi2K0Jm0CJ2vMadi91qL1XeY0xIVant4wteLa1ctLiiCVuoMlAi6YZNPY1fmZ6eZFd/DQ3lJh\n          rrkimxYFtlDInVnf2bOFo16HCye2sVlUzqTlPlRS38jtWN1jcme1EuA3145Yo/2tJIYrmGzSNk7B\n          uMVzZmjc21qUmUWoJvdm+AT3JSz4Wufsp1sB9J2Y4NOtDb6ZmNwaBkwwwhJY9l1wUoWK/dhhoAXO\n          zTbzbuQEQHEaJdTpnnykw6oqX4ZX7U0b1wOrp5VpxACCuu1HiH2DiqCAs+do1rtfifZM7t4IVsc7\n          BGB4VO62pjaLYNMOB8n0tCx+AFFYUyuy1erjQgpylee27pMD4De1ct2P1krVJ5NtYKbqoix+qdac\n          gELBBwX0mh0PzknQyjv7dKvP5EFmmqrsfMORs6RmySl7oqdpO22EzXGYbcFB6gSYi5sxN0J2ZHWP\n          GgDimtq8UadHdly0g35Q0LxMkiAtZ482Ty7XVCMcqXwpy5/hzdL4jE0w64U89iqGZAxHf7OnVTIY\n          o7m0Bl7mVnrn9C9pJwuQ12p9dtee1GZR3oselxkveCJxRYiOTezVu/aurhUabJp7mtvbMAARcqso\n          JJiLaaGPYhjt2RlUBlZNA9ntbx3oVPeWpSVgdm5WBXTkaLfyYIhCVli/2+l7DvuuNvGGs2EXkgsv\n          2P1eJQ70cqJLalYEHyi+itEF0NnMmtOFLD0m3bCFtMTq5zI2Gyg3ZZtwzgCSjYqz2tBj4ARS26Ed\n          2aNH0RondsnkElSaarCg2tynMgDDnSlaL4Ryl3YIq1/3K8b20YvM7qz90ilcKwAPppk93PKwiyXd\n          T7ceugTEVoY9qcS2dh+WOdQBWg/U2yMsRiMOGDqaK8nZiPnUeQTuYj1Xi7Tm6tQDVf1mMte2Oi6H\n          E+3XCiG6dCKUF8H2URPiVikVC0PdDhfqyaetwY5WqdNRqEDd7JwWjhgxXHtJ7rrJOw5lFDNsyk1u\n          6jH80aKsL6Wi9gADsFl7jkc/O6CtDAiMRYeWdbi7YjW/N0bjkRtdTSuBZI1tIkHyBFirzyI2U3n6\n          THK8Wui6myPFcU97m7vgtAyZZDM2E3hjohEuXNRXmTpJLgG0uHUkRYsTGCzWsX8ptW0+WSQS5gTL\n          7DwwCdK2lJsj79KX8YvV0fUd6YoIpGi3sj2kFh2gSPKqvZyqdB1gAG7vxgLeLEu7dRdbCDW70jF4\n          VxpYIu03Kbqbmp2xqVojBdOg5SxZnCZ2xT6LFWtjd08fsRHRZI2VPAKiYweiAkDy05bbwP1YVGCJ\n          k8m/mg8V0MO7zQnLqhIqEdWczb3e3p/30n7i7/d7whUMKIrFYRrHKFOpk9v5npyOxTFTVpND7h1a\n          bZ84MaaGRAxKm3x42/BYxxHA1veMpulnyYvPU8Dtarn9iJqKtg0wzZ1dkxYqJ21pOycfKDWLsE99\n          tGmKkOMszb/J5aeoDnElMktpsiDxL5fomkpTLRbenRBWdda2luY7cTlcLpCDEWtk6NPm4JhC/E09\n          ZgB5LvkmNhC7UDQ68HzJTzLoRrFhK5WAULtuYZepxT+OYugijOa8HAQ3hy1UgdgCjsFgPl5NEvr0\n          ZuZ6xtya6IMRjgPk/nWV4zoFQHOaIwGKdJVmYAHINqmt3I6kvXXnHBw8nLwgIaO2BuhOUkYZOBbB\n          bXbabQsr8o5MRSi1nLaPsOF57GvV3qWdgC06PBDugp16Pm+GrUqCcXg0rOP3Xmtdacb1RsjIUQ6m\n          IttW2K0cOWHTOuCeYAXWfm5jZB4DrYDTqkL1zsKBN9sn+0lsOmAnvWPnG1fjiZD7RbZhTWC4B3zd\n          6mUMluQrlA0GVNSrITXbrZnUNdnHJaEZedxzB9C1vUjDp1Un18xmhcj7yWARp+dLXToymeojcpGF\n          4zaqagysu45k8jSF/0DGs22OwaYuWPVjjf5Q+17valWb0ln1xQpBzvkqlO6k8koilH7MmGLT5zQI\n          SomlFv4b05V2M6GIhU0TPiIYhM0MjMLRG5aKAxuvXK6XJu2jqexqe3r3cZz8zGV4bRRtslywwzms\n          xY69nyYZBGbf3Tu+bkOwyWKus8/JF/EOfTiAL5ZRVc0cVLJsoo6KBi8JG1uVbfxI4NT7Y90OfmBD\n          4nANBAsDVh7spC7L1ISaIwNY7xdtKqsz4oBZcpl1vcALtyNQv7VNrTLkShSt57Rx2bedA0y96NK0\n          CDEWzHwZLYQ9t84UR32XamW1WCYGw9JmWiNxRSjnxA01kAjYvgw3gVP1jijgu3wW7jxyWMJqi1kc\n          wbi8rxHPoFoBindO9U+pLDicnjoJBYgWqYGJp1mp0qKe0ROXWIBNusNA3WjNJt8wEFgUuWXdC5I+\n          jjS3mT5IumwyAqO5izk4kCenqdoOJal8WnJUv5oTZy0pxZ6nK2wab772bpZZ3NSUKuL2aAYpWCSY\n          sa0IKUOsvpEU8Bf+E7QlLXlS8zht6GE5umNlNdlPuYop9qxB7yJ/CNptzxZQQtqCi9e/qulIxroE\n          Wep32JD7rt428qV2UNmpzWV8IX24VVk/BnxQ/qMa0USMmhq+qWVbir+oRa4qhtaOvUeBeiHsWbVN\n          RxneRukHKzqM17kdBXOrjoRTzW0Nf3cFdqqzy1IG9TZFf0P2TZVK7zZHbLGn2hSuZKZ97gpSTBNq\n          wCV2Hy6AvAsbbo590eK1YMSXHmizNbL255L1BRuujTFYmxlWRSguaIahAdYZ4G/lYB8dPsp5ogap\n          ODpuasnGRjZcR74VHbnlr6h4C783Iqw06UU7MvNqssldlMekxnpPa0PH0UQ2t707BKjamqqCxI4N\n          HplpGt/JwbxGE0TzKYF3ypWD5XS6BgU5SgH75L5vJA321TBmsA5rUjlAcLhzTYEQJftuNktb3wRw\n          W7R7jJ9qwIn5ghK6JOWcYaC6wEZZjmmKdfTedY5zbUsNXVP8WINTOPKEfnLqgxg845HyBFRZMHjo\n          oD5WAhS9dw6Z6yYziaainKNftwykEaRajIwj2FL8Hu3wqO8YSlS5Bt206vMMj9GyTeNQHkmkJyt/\n          TvInMg2VCLB/nM3LOhcR4IFTgXQOGvvNtLckTqn8HfAdUXemjjRpcVCkQRUqo2yOV2EyqoI1KlXg\n          eTVnBGoGLJCRX4soar+Y9vh2K9XgOLs0ZZTJOU+Uym2DUpCbrlG9+IcPze+Uo6sB5otXPRe3Y09v\n          p/c9pvWQCfTGGUR6h3CDqZE+Wj3HZlqj3HoemHs1vrDQsLX3DMBICWYfxfmYpDWRY9jMA4rOVPBd\n          XeLHWr1xexz82tSOvcPqUe2hMiZs9ODeVSNda6dDwHXFRVs0cDZq6Sb0jHkr0wV6MG37ZD7kgzKu\n          AaGqXQwulpah2Q7nwykRrYBCRaXJCpK1U28OSFJS565JlVJxRGqLaj3Jv2hHx3nrmwm++eaQsl0a\n          fdd9VDYTD11x/MAMLXjdjerz0W2f3tKtUWW3nqu2j6r7mv7uHw4d2mtqWDrdetaEdzP7GntDs7Uh\n          wlrJ++Y7+IKB0d/RKcGmKlWp3Q7wiDjtOtt/M0bTOvGsWs4mXvVR58Awydq5yV35riBbWUS24qcR\n          kUZHetyitrrHGelhDUfD5vJSKsSGOaPWOLvC3mFj/XlvDSvzml95610fHCs8tnbM8x04mlDevmuI\n          Mg9OTX3PuEL2ePTmowik4vQYFsa3CM33CE1uyKTb8QxXL2RO7e2rK0ZXnQ6X1BqAkgp75zuANjJs\n          fMc8LyzSFyZao8bDSc0ylCSjho3RVtNS9sloStUGSQw9MjtWFMf5iHTe1X3fqX3bFXJfpLNO3YeW\n          uZuOli8u0pyscGoRMgIbK0IdRTW6A1jMp+CcHijVXdv020fPVcO3i05SRsLebRYiYECOpZKfmyIU\n          89fejV+67c0hZXFTzeNbQpWKQrLN6pJV3aYPd8P3gMi37dfglEilkjjiObXQUE5hl1ywkyTtMONm\n          /BwSMK3jsjYt8XCQbDWijW/j2SZkWOQStAwdJxM0p8I3S1WbrrJJk2gXL0fk2eCwPNOaVEgQyzv5\n          7xrXarte7actE2Sl1jva6eA6S7Uhcbn4Br53tMHejk2jdhCu3sV7/nYBppG16czfWhnxLS6yk9fz\n          UMA+eCmD6ezv9+o8gZu+MJivAaHCQrUkp+p0M/cA92D9i7txPKV1QLLkU/Qdrebcrzb7we4bfXMr\n          FdsWHKmiB4oehhA4y7K5c2d48jQGkKwZ+LqmMihyoDjrdb3zTW7pAKe2hNbwMbuPAiRHMKeJdG1E\n          I2VNPZaNYZjWXMh31/krfAqL4Oav76QPvR5BrL1rR19KezbsTOVRt1j4/tdhL4TmFCmv9uxRi78q\n          kR/b0BW+Z3S/h9OwsdQXntF3/V3lbXbLCZ3NN9J0G0OxKtsXrBmVDOGwgMMudhV8sZu1bG1jH2Sz\n          NTjh4LK2ZY3pFOTabG4mpAq+gPRK04o5QlDp/tk2wdoopHJVEoO42KbpA3AChmrabbT5vQk9nomB\n          0eTfHCKmdMCZfxsqA7heImyEn77Z46ELWrsrKEbqz7EdBoa6TVjjxKymsA3mXlJPFpsd7G0h9hqX\n          N+X/1A6NpXu6zlRjdYR8Abj3P+TRuKg8rpwBKzoiaU2FNgN5tTXlIUToSUHiybeSKJjOxsFkRi+4\n          is/rC9dsuj6bA+xOsljhLV9QoV0OZ7ivDUUfnKy/7O1PlVNq9e0QlKFYf7OLEq7mHUr67Q3CPtjj\n          dt5Gi+QA0HiPvpb+Oqux66wZhI0msxcQXwqQyheOm4Dt/n1l0xSfdGrj8clfzv/+A//9F37p4y+/\n          ff7y88c/f/j49cvfv3768ssPXz5//unXHz/1T7//8v3PP388X/qf37//8Qu+9Mf5449//dtvv/z1\n          6398/e2/v/z6Oz7+BmE+fv3t6/c////P/8RL/eNP/wvVA+2x+YEAAA==\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - X-Request-ID\n        CF-RAY:\n          - 9d0a29826b7b232b-SJC\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Fri, 20 Feb 2026 01:17:03 GMT\n        Server:\n          - cloudflare\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        Via:\n          - envoy-router-5b7db9b97b-jx78p\n        X-Content-Type-Options:\n          - nosniff\n        alt-svc:\n          - h3=\":443\"; ma=86400\n        cf-cache-status:\n          - DYNAMIC\n        openai-model:\n          - text-embedding-3-small\n        openai-organization:\n          - future-house-xr4tdh\n        openai-processing-ms:\n          - \"128\"\n        openai-project:\n          - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj\n        openai-version:\n          - \"2020-10-01\"\n        strict-transport-security:\n          - max-age=31536000; includeSubDomains; preload\n        x-openai-proxy-wasm:\n          - v0.1\n        x-ratelimit-limit-requests:\n          - \"200000\"\n        x-ratelimit-limit-tokens:\n          - \"200000000\"\n        x-ratelimit-remaining-requests:\n          - \"199999\"\n        x-ratelimit-remaining-tokens:\n          - \"199999930\"\n        x-ratelimit-reset-requests:\n          - 0s\n        x-ratelimit-reset-tokens:\n          - 0s\n        x-request-id:\n          - req_4e27bfceb551446d866fb663564b8523\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: '{\"input\":[\"Are counterfactuals actionable? [yes/no]\"],\"model\":\"text-embedding-3-small\",\"dimensions\":1536,\"encoding_format\":null}'\n      headers:\n        accept:\n          - application/json\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        content-length:\n          - \"128\"\n        content-type:\n          - application/json\n        host:\n          - api.openai.com\n        user-agent:\n          - AsyncOpenAI/Python 2.21.0\n        x-stainless-arch:\n          - arm64\n        x-stainless-async:\n          - async:asyncio\n        x-stainless-lang:\n          - python\n        x-stainless-os:\n          - MacOS\n        x-stainless-package-version:\n          - 2.21.0\n        x-stainless-raw-response:\n          - \"true\"\n        x-stainless-read-timeout:\n          - \"120\"\n        x-stainless-retry-count:\n          - \"0\"\n        x-stainless-runtime:\n          - CPython\n        x-stainless-runtime-version:\n          - 3.13.5\n      method: POST\n      uri: https://api.openai.com/v1/embeddings\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/41d264kx3F811cQ+8w1qior66JfMQSD9C4I2rwI4hoQQOjfHdE9lNURdXzWF0oY\n          zunprqrMjMiMzP79T9988+HX7//r839++fDnbz789ONvXz58y88+ffflO3zy7/jv33zz+/XPxzc/\n          //z950+ffvzlh+vr17/88ZdPn/+Of1f++cn/femPK/F/PpZ/K7nH6lm//eeH+Kz2LH3Pbx9frL2W\n          2H08vhkdf73q85ut9ZyR4/lpjLbWlh9qfbe22vPDMhJf7s8PR8xYO5/XLGvFHCPlqyNq1Z+v0WOV\n          3eVTfLuu0uSyvcZas+mv1VZ6qUs+jokLtOeDlTHXrF2XYI2+h94ZbyI2Flf2oPTo9bkKWKoVmVMW\n          McvsVW+29VH5T7mF1kZk6AOPxJbX9bhun2PvukK+mvj93Pq0Ndvo8uHC7s7nNRsWtu2a8lR9ZE25\n          09axhCtksSaeKbb8/NyrjZRnatFy9/L8qSh7txiy1Hv0NnRJcmOt+3qudeCw7Oz63RUVq7JkW0au\n          aUcAp2r254Fv+KDsOXUDF89rW8+PsyROy/MCZY9otT9/P9rEwUwxo4g68RRiBQPnesupGjtiVbn9\n          jlt6bPS9VL3OIQYQsQNe4Hmiag0YhT5oTzz+KmoWiU1tRW41B076VBOE8YyBa8gG1N6bGgDO2Qxz\n          Wb3l6i3krDdcYvSUB2st28MsLlvBScG/kati/7acIPxlLbsu8057jTbFLiouqQcAf43fEls9HavS\n          Byxjp3jHGgN///xwzL6jPh8py4Zv1dWDv63dVp+eaj8jA5zPxGWfv9PLyl3Ufe1R1U5xyLHRoR64\n          YUt4VXmi0fYs7q1HRXBRX5EbJ/uxKfeXV03eiho2rNhc62w4RGpCM1svGkhWh10W/fsObwHnIpuN\n          7+0pYQSGgW1d6m4CnsV/DH+PCFl7aMhAiLbFwWOtNiNkcXKOLGPKpsFwl67M5tluQ2Nhq7UhSsq2\n          rc3AKV/dXAgJcIkzj33XmINQsLFxIQ5Of4s32wPba4+7sJOlCnZJBIil4CEGjF6dBuJTx7nVx4Iv\n          XPZbvCYOv1gt8AxOQ9djh42AQQDbqJFPIIrooUsGe57iJwdcrwYknKQR2HaJElix3fQ04iQgSssy\n          EJTBrSsEBN6CYW8JiQmLrPpkQJBRxtaQiDWTbcRFe5sWZzf+ukyFkNjD1JgEvIdTq/AhYCGwSbls\n          68C68vtYpyh6/xXeGF72ebYAXKpCUAZUfCwRHWcQHjlsVwKOUqLUhn8ZTWHCpv8TRFGA/jKq4Rxg\n          x+phDn8NEPt8/MidLeSqV0RvTRZgws08DsD192MNYP7nquSevQhcj5W5Vg65/2SglEMJiNfFZ9EC\n          4V8EUcAKF7z/EoPF4WGg1eOHEwxzm+LfQGB2VdcNlFBnbHHHC843JFR1hL+1FajswYiiHAhWvbaZ\n          dQ2YlcQvHD9YsQbVjr0uTY9bxWGt2yNCFtyXxH+6fqy5IHBgRRwvDRI4sk0fDAwCkcaMEMAc6zgV\n          Km3gzVLF3NbAKVAHSajaBEARGGIZFO3hmcKWFiBk7KJYDafASQCcU+EtiMfpE0hCQSQi8E41GfgQ\n          Yg4FN3BvVZwbmAXOrfp9MCt4oaXOqYMEhfqHVhhSFF3hEvh7Qfw4AtjDrisD+5juS4A2YDb61SAV\n          ExQLOl+3YjYcRHVagOEVYEF/qJNwVX3WU5iFbx7EH8/gD2LXU+Hhhm16MgJhgI5LcwSI/orhOumh\n          0CAcbXidqoCC+QklrICQ4HxqLv1JAi/nNmHY4hsZ18D4p3IYnPUHh3vlMvaqymEGyIZScHhRWIA6\n          hkB46Lp2AVys5wGWgjCulkIvyJir0Q1H0sjOAtz20wvkNkMg1mK8qQrnsHEMhQLdErSktSYhd+bU\n          0ISlg3PWgIf9xGXlTpOefTZNF8Db1q1uDRjRGBxR2E4jvGsF7V13AAFzSW6BKBWguuhhATLpsc1X\n          bD1VMcCii3oVWD6Cjrlg3GhW8ylATRIH4SXA7tSmyCsBk9WBBZAUYPo01NGLxszM3MM8cIvet31Y\n          ntT8Mn+CYcvQzRn5WNU7NCHkK+rCLyUCnuURwM0QcIRgwtGNnfu9fOLHF2xYw24M4XHnMisAxnpk\n          A+/9QsTZkoqCwZZpCZY+ABzX0ARRAeMLyzpFEYg65p5TzxXcQKanPrEHCAyyhdxVi7jA8W3WNpR2\n          w4rkYHd6rK1YHM4edDPFOAtBKkhJ74oPkudN/VObwG4CFBGugLLzeQ/4naypxwAAF5HMXClwZt+K\n          0xGycVfPqwJFAJBpGAIImKtYLgCXVFfI4+3YEX5wD8fJu+H/BbtiXxCMUulfGUzWh/I3g2Mvqof7\n          CnvcnICVgnBA6qaROgRCBC8nsbVzwYZmlcBsx1bnCbqyu65ugJWQSFhGI8FiiiJ+HIPVNNTBbpbY\n          DRHl3Io/caMdQUlxXifaFr4Es6kPj3RtGbjmbAITcLxsaxoXoEv+DS4GTyTbhR1M+Fl9fPoiXPlp\n          op2wXg7XEeNYVvxmcNjtqclPOA2l6jkD97mUrK1tXAvnB95x2qc7yXeen8LjMvv1vKdBh6dOAL89\n          0jYZ+FBXvsMLaD0jeM3UBFkjarPUUjJ7rmWp5LObE29AvRaz4ZamBCL4xVUsYJyTidxkZloE95Ug\n          vtYDhSOyjdDVBRwvCDWIEYsArNZrzKrA5xxcQMDnyFhWKKhlFi3NYVuMi1Q4S/hxhQ0IBLR/OYA1\n          WQiUux34bmj2myxrD83EgSTkARIjipRHXeEyi4mF1RLamADPRgg7UEJPIarzAkrPWw14jzE0DAA4\n          DvM+XBjEjEO+jN/V0wFIV5jmlJNYmJyzZGKCQIAEKISHdw8n4cCaM7wKMYFexI0zQ4ZNV6/RGONq\n          aCmLCT5J6gIX48KyDzjfzMlKkDu6cXAyXNbiOdNWiotxm6lQ765OKYVrdBJWB4UvBN0oRsHpC80a\n          cAewvLBThx0uynkqcWxXg4aPxrar368ssQzF7LjbboQdrreYmzi5yUrKVi0aKLu7rREhqjqNB3xp\n          mk8jICgKw3GKc2jBoDJRHcraGslJV3SPp6rFFgs+EudwKWdg8lQTX8xuLEUTpAxTrJnuIQ0Vnqt5\n          oBesSCvDxa5ugfZAsDiw4ibfyN72RTK/9FaZf9xqBpMRRO8VeIqI18LSVdF7Pu0IBBu56rm2wkI3\n          jqGERWzf2nFi821I6g8PFZp+reCya5qbxCa2lPJxECEOpUFwsYDGS0DmgG1Z8jQBk4qVT1jfUkUB\n          E1xjKyi5itp4ADVjJnVLMwEG1nXpFUhmNYnNylAxGQvAI2JlFwSmRfkXWmC9xjwGokd/iGtu74K/\n          1+xH59p6SrYfCCKB0RJp0MmIWL2Hx3kvV345nM5SkcovslUVtRwxadtYlKLQF8F3Gapi1oiVBfku\n          wYPlYjackPPCnbb5hK5LczE8VNtqAvjjOiyZhI0r5gFIfoaWTLEqhT5fI86GqWs2OVm8jpxWAIs5\n          rX5QxpVnkutmg3Ftc84LwUAlW1aAuJEW6b0mxMHSurCS3igi61rJDWItFSoA/W0tFxXmvmhsWs8m\n          tTBoi1MwihZLgIBxCsVlk4LADBVP0AqLZlWPJRiW+UErh+aZa13NKvVYmEpthoprenuC/nsVB2KR\n          1axAl/uwOnduVi7FlrCyOHlSBAHKW7Ob5mrjFLgqINy5BKv/Qo2DbtQLRsCaEYJcEEsRnUzP10Em\n          gFbF70dlqkx+q+K7xYRAODMIcioQKUzTKFKdVz1SYzy3S9dvxaYWy7w25UXKWjqOYdUlgIsrTDoo\n          m86nXOOFMkpoORmxHK5PDwYz9sugagJQpn0ZVIwJO8vLBROeakvBRLxuOLYFDlnDAbYLrsNKjIgw\n          KmbqeK5Uv8E9qFIPbYGTvZVYUM+nXC6oxlQ8w7iPE6SloRpgAYooB+ywG/giUlvKASrCLpyG0lEE\n          +ejVKFfbReVUsaqtKasuzANLnAMkD0/Ps24JNlrEc8H5d4/opDzCUgFnsLCaKMTJBtFXPwDKh7Cm\n          CSXEvmGCOmbty9KqJcxra161ESx3SV9guTuNWzlMHzlCE5jAT7meUtHrt0af2xPGIIKtyNLGlVvV\n          AwcS01R/C4cxnNPDOTAPJBedsxaRbiEUjKnEAH4UnEn5NeVohjQp9OzdxMbgdjNdmNOYhdP8+mRB\n          vHZL5hMvVzuJi8JI4/iMwENhPJhIHSZsBbIb06lolNrNFSDICJMD1qi9qCZugtxo+hdwaykE6oGY\n          PFTYMmMPEixNwGosaSALq1s1HUEehFtiiQnG77CFB00XS+KwDEnuY+GKGjygAAWcLd/x2ady2h2g\n          i2MBQCrs/VBaw3Ii1l8LTC17GuVncFCxNOIu/GidClI67kDEizUYOvNrQDSALcip5uQRtwesxVOA\n          VKWocwGuB6BRFTLlulZAxpexsc2TEZS3eu2qWjIGYBFGOCxvw5WxeA74trTMhvNWi2ZoLvBSrSIJ\n          r22l5o2DNZZeNOfqpg4roz3M8q7pNgItzdssBFMB8XXCWWjZreB5EPW1QAXfuBTnMeWeXfEQXDCV\n          ufEVMnjHeTdfYaLRRHfDk2kkh+pwC1PmdaTWzHrVI8h9os7Uoj7Wf1c1Q2xVWL8Edn8N5yCgwsMr\n          KSzVGtYH/NtLS+iV9bYqWr6Kv8YmahyguMp1nzCOZWVWX8TL6c1K2b2uwoTfsbCXCA7beBSLCQq0\n          jql4eIz+LEfcYfvSd7yjErzXZbIYZQfuAB9ds32jcsRzgaQMWKMVN22XswYPbLNqCFMsWkkEe6CP\n          XO9Jk26yQX1fNW03a8qajaE6Tms0RkBeGAMnq07r1AIvSSMLhYrU8Hx38MKiCQaSYF5TzxalR3ZZ\n          HMLta3sSPsHBVYO/lnq4b2pnsyjFUt9DvnpHuVaqEn/Xl7xE78PS0t5SdN8AbrWrhz42dLCnBb7A\n          6kSVRbVhalcyq2HUAFi3GwAiJgKQ1/Nx6KFgD0YqrCXWntatFoNxXZcGN1pMRE1Q15j1dRNtTWqu\n          LKHtojnUYw9QoVwBFG9q+KNH0t05dkFRl2e8F8CuDz3HuCMVlTGL2SwkX2XQoYYAsJZYL0GgnbVG\n          6wtCPG/dHvUkP4U7jaf05iVGoT9Td4aFrmr4QblBX6o1Y8NNs06PNVi7kSwgHFQxYV+lTtWtBsvF\n          DdfMQQDzatnBxSy3iVEiXqzwAH5lsZlyuz3Ef7OOumoOIz2AVi208438W1UGwOFFs2WgZ6S54x0U\n          cmcXYZwqXGDxShXqUZllaNZhF2QCyhoSDtUKdZf7f3YjvlJ7OJ96anGF3acmc0+lSkBmHDsxD4qv\n          drP8EeBhyfqeXO1VLCXAVvsYbB3pJo3DMfTmw1tSogoqRJoqdwt6y7LAVzVksoVY63cJLN6N4QJv\n          gQ1YTwGbUjLynU6Tm6KApW/VVwcbgDTcY6H2Qc/ApswDwi5Wq5z1kpMKCAI7sYvueTUQCwqkzsgi\n          baWAZBoXiEkRnQJvfrertO2Y/sdZqz2theYkrWPewMBlhTPdVoJhlIAl6xKAk1dpFKxEJd2aYk+t\n          5TCWZn26dYGjjq7rmtUoOfnFdnWFCjHvbdnPs3ZLROps1qWam9WL9TVNzdSzrFjeQdSfGv+7pIg9\n          tDQmwTXZo8kmCpNgabCf3lxrFEyu6uEEtKRO2YRUExxDEzPAcACCKjSeLHiZ4ukgUuEqWrKmgb8W\n          7YdkTQx+08McHM6q2wRmCDLEeJqFw3IBWVgrKwu8W2PC7KB7DhAZ3dNyGFIreUkn2Ddu/UGAV90S\n          XAemgkviNKd5Ph6mg76pY9FNOQbMGaq+qLAdgDkrLQHdLC/tgCumZ96Yqjcp1MRJ9yYlz8Vc0PWq\n          CcvBwwaHOMW2YM5TeTgTn9Sa6P6eNLxJVW21mQ7U6spEhUakL5KKBp8AjGp1R2ZSStEECe5KVWrs\n          z5iOlzTH+kr8ItbKDRxTYfBd2BUrdXP10xQFdHVFHC28EXNcCsbPVY0esazAiG+uvTR3PQLgUDI/\n          1KExl2Lyi1E0LrM9Kg99dtRFilseFHxNDfamf7wrsazCKNqgPl+j18J9Lk3F7aqR1po+bnqTts8v\n          cO+9nwd6wGkE1VqBeFKr5gxjcXqM6mF6uru6GuG3piUQ0pbUm/slNpQvsm11m8r3mGqhc29pgYBi\n          OU1h+e1/fHvuAgyCeVcJUGtbXRfRicI+L+yuEWljRuCQqHZS9wEAvi1LTrFdSmUUBz0p1BlfQScB\n          /+aeNmmDaps1TXs6OVZB4nQflZHe3AUWspkOEYEWkLdbM8lY0/LULGFZ9tV6No7S6DsOsDwqNTxm\n          J8GypkadbJna5sgUyCguvsDBsQkahOYaTJPjbsIarYLVByOurIGwuihRmsNNirYblEV93NaeTKxr\n          dxVYTpNYUkjEdr2v0R5wEospZanD0r8/TiJAHGbvk+WJN76dJllD4H42h7xVF8CSsNyiA5YGY4EV\n          o09eu7GzV3s7jjjHSyCv0j/+d9uGA0yU7u04rLFryqtlB+BT8UNmbwaUqNsvlk4knzFQhXuIYNed\n          JBY6FtwmShyHTLFdzqnT8XnhVnlpHV7QU2E/vcYoad3Rh6IdEclWh8YhBWlBGthtPUHwm3JMOo0I\n          BW+n1mjgWooyJJyzYJISpMGFxnBRNHW2adTNc6mX1HpOLdyuFntbqh9xDTbgxk1huuYJFhy9zQlh\n          b6mlJOgjwcpNc4XdBvWyY3yY6GXGdcO/WerWjgEgANxW+/9nxd1Ig9XYZgneXe1cULG/rGcBDwtQ\n          O727ES4nQkX/DS5eq8HnKBNMEmtCnbFgakH/1D5XOM4pbB4ThfHVmnqCChg1zGcu+obEVHS/0xH1\n          mlPHhphq6BsbEEMnogHsZA1bPo6Y0raoudjboBINzpnT8Qjsztju2WDVmljFXk+nDzjVs9oCtOjL\n          Whh6Dc0JEnUgEnmf4zV/zIS2h5YTwFJ2TS9NDNMHDRvn1LIUU6TAgLox0MIWjtGVbrEjcSndO6pk\n          OFBKtG0ImDj/mvaHoWizBNuh6tA818lbVo48mKpF8EkOt/mw/SCtHb+yYCra81PCnPwZ3nW901bx\n          qurtZeO0CImjDuVAgyX2Kd3Rc+e0LNVprwHbYmt1fZeYNosBYbEarSG0MftLYDYdawnIa8NBKqfR\n          qOrFmMalPb8U1io6DlKdqjntGOwHtaCAsw+6WLUGP8qeqhFyRR+MoVctOzKlZJNvkmrVUA0usz/N\n          C6rM8JkWaBF3bxt+xUJBfVcV2jlMy4o6RqeuS8Js02o99KiGbI8NvrWxR0bTm21xrpohhd0ZwE12\n          xVYpefzKFIeNrtJ09OVROTlvK5OC4UuI4+3DpWuT6EhAIms+32zJmlY6h5MOrWoBEInq8pRNozSO\n          pcV4T75xK62bXrNx8JS13p+77H0S5F3PYX+3Dq46jiziTpWRPg4tfQ4KN6QOLR7x9FhumK6cEhqr\n          2lM+vHRsJBCVlrkGC4NagASFCp+GCEsB/le9PsUugimphTx0701E+mYSWdiptTmzhRT8IzXMHGYi\n          wPM3yz2CqxUbW9U5HiesAxO0cnYbA0Ktjuak4OeAaVTHpiN3bhqOk2UDBNnsqfPYBtY/bTYR4ZTV\n          erWT+OObrUtUnbIB8f3JbUdRU5sc3DpNnOsx1gc6vypkbBuyHGthzcPzPohpHqZPoLQlp6VU6+iT\n          dvAb5+9to1DZ+ycOLFgGMuB/GNzncsG35Z54Sm9e9XldVzafa9Xez8dy7nMbOojVBavXmdikzoYI\n          Mqa3uNmwzldxjBJjm2idg7m//k6jwv1dzngQuQYndVLyKK5qgZFNaz5NCtCstSYZbxRnT4rkt+sd\n          KGPU0w4Ioa05lf3HWyuqbIgdWweBNZrAtLkwVtW5qzfD5+Ed5zeCOXLEiLUv5CpDk254KgQBK3QX\n          DuRyh5t+2Ws86da2SNbvNd4gDF6dtSJjDPpRdbf1ajCyuZZMI5V8T+Fz5wCYo7SEE8cUO7VnF3iz\n          7AZLpJa4Y119+GjRubIXVclykAehjxgZp25oHzLraEuzCxwWsTRVzOlApWnHKZj97KYpP+lWKRSe\n          fepQrmMfKvsXVlcxKKgszUm3bI4VmoszyeNLiMLE/HpPXfDxqCT4+FYCmtKrOZ+qbB6jVUzIeJw8\n          ANh4DdGzKHtokT8P+SeZnNbldRrjQeZwGGBMDUJdzTX8TAB7L4XNjeW4yZk2hjKpF9Q6N1mnTtED\n          om1aCsSp4BAzGxGDEMtJWWp19Iku3JlL75SqwBjNhl2AEvRl05oBa1i7da7Hifo2pb5WJt/0NuiT\n          h2mFCgecbB0KDrab0/IHAFxsZzDlBmsG891RqVeyYVPfbSnMzNQiHE107OEtdLtYtgfxtbnSdkej\n          iMYF8ltbP0A52AqYymOxCJqdpu6z2bgfjqo3yQSH8lAfp1eg5Gp7JbeSuKveiWPhVak64RHTJA9U\n          CKYLyZQNvNntU1g58dwYR2QXg670lGsaRwBNX12r6ySFzcznkjFJkoDFlKGpKJbncZR04o9lc+60\n          ITB66ki/ZQpHwlnQQU0lnd9Rwkxa8dgIOzBZ0csBxlchRWO6b+WT4dcBe7T/mu/iUJC+OLnO0HNw\n          OoUmuXzqwytgrtDOpIqYgECmA6YmAl7VbqcBPlS9d1do4g0ygQI0SX0YcfbHPL1uY0Cto/n+Kgd/\n          +GCkOdkPMNQb4f+U1EnnwV0zlylld/cGDqbls12vTuZbw+vNgN3d5q4dtbcEd8WyT3ydTzf9NV+E\n          sW2c+NXBtJS967jfjyeh9YsmgBOkv6BmhKnlGozQAzs2a9vAZFoRq9uq54S9Ni1+sFBTFd1cE+3H\n          srG5O5YlYGEY02anH1ugzmMnrmg94l31x9ugjTiGcgAr6wFjTk854HjEshdHDE6QVAXvhotQZ1An\n          C8nWiMX4ZVXIxWFgOlJkUdQxdKoJbVl70EkUEK7jvZEer/jJDIl4GOvgvrkhSYkmSF/l7WbKAzxv\n          KrAAcGxqzCe9G44bd9223MSYb2cuWTZPUyICjuIomjx703lrhWBTGaPHFlG5V69EUvxhIZX5BFsD\n          DiayjsJTOr6Wewi7ipbBbnv1UhJch0uOBnVi1poOFKbT+VyEc7t5Kpa29jnGcxrrGxKtlwoIFqJh\n          HZ6raaRiV+boB4JPlZ8NhEiiHSvoky+ppw1WVMJyVUAWu3pea7HUo9CZE/411whHRW4yfI4yR0lr\n          i37ja86MouOIt1BJ7ezdJhku8jAbO3B88cB5vDtV5pdWYfqI6IMMpvFFWaqW9akQN5YayfkgxmEG\n          Q6xO55vs9jeUCjhpr5GzCZJnB/QqbYLMmRMkF7VXw3GejoYBvu5i1uLdRKwm+HyXbRwIMQdQ1YbJ\n          nP4eaKiyA9rG3Z4mamNREOE0wl5iGNPoXK04PoN9X138gjNILKwvHdgpitvf3t3mk77R0fQaSa1v\n          KeHMNilp9sZZQ7a0rB+a+bbFYoluGUhUqcuSaYvdS9rJycFQ6lpvXmJS/2tsspF35qx2UamTyqlP\n          DXAvMcOED1JjwukUWH8UHx816nwRzXYCQ4HDSJ9lxvEQ8ys0PscoxmFPbNkU2MNOVC8A4kGXvrkF\n          W03pvWqVmRkaTZO0oDDTRw1dzFSVhZstwR4ZrskhmvRjMkBVYYGfx5nvPvViLx09Au8C3r19rtHF\n          A5oncFgJ7+/N3rjHSle+J8V6MDrHhKmMCe6zLWv441mQogurUNo6expsxFkUYX3OZ2jPmV+HoYrM\n          d2mP7LFV6g03yzTxYYh6ueSViunAcYuVLC7Nur0YFBhlKpxh7mdb1Y4THmrxt30i2IXU06kBJ9PX\n          PSCbD0trB/X8Gm1gHn1pyxwbcVgKeK84UN54VQR7pFj9s3kO1NQqmji/3DTYfrx9nOvi5CrDyzrR\n          /w5XnMggoY3D32zT6VLoP3RAzwEzdMIcOx2UZFQx6PNb8fx1QbdPqy4eqpyu1DStc42h1uYF3FPX\n          aeTUaizrcCTT5thun3QM3GQTay4yqDYKz1X01Y9MdHPGpT3XtLNRYR1jHhqgGzvIdHDCDn87U6UA\n          N22CRoZP96Gf55sudfZXxd97s3RrmgA4t1XX603LJutlU7ZhsY6jqWqd2ECYlngGXSiqtOUI7WbH\n          HVCy2WstyGzS0ALwT6SSWU5tspkDHKq3d/N0OIGAjS04vfr0qkiqWOBYxecLPa937Mgx7vryNo7d\n          XfMAsJe3yU4OEShf9cKXcolqbYAsh3cME0zh+PCteDYd8qCiv96pMasC3HK/ffQrcg9HfhoXcddA\n          TfOeX2Px15jj2u0VPfX5QtS3ZnY2vllT00xUavqr2ILdc2YALHyYtAFhli+m0EQ2tbPDp2sumIYi\n          FYQBIBg7GiwIlzApyJw6rZqnFbDABjhT7rBUr3yYhX92AnVwikDoixXBOFL7DxFcLIl4HAfGjOd2\n          TBK7Ucf0nmTr1U7EvMnWex183fNWaflIrzJv9ptaLlpHXt6pOr7pz8bi0baLvUln7Stzr444pspT\n          TTP26l2aJXUPKB2YOkUaAao8Z9W9/coRrGq0aS+gCfZEhZH6WVX42DnYp1rHLUfeq2D68LpT9s5r\n          Ewc7x7aQE4aWlVpLODYGB9/rrINfEBarEf/j28SOs13r4khCXSW+9QvMXbVhrDerC9HpKq8eGOCo\n          +o7e719yhq/P/nL95z/wz7/wax9+/vXT558+/PmbD18+//3Lx88/f//506cff/nhY3z87efvfvrp\n          w/Wl//ntux8+40u/X3/84a9/+/Xnv375jy+//vfnX37Dx38kwT98+fXLdz/96+d/4k/940//C0zB\n          8xj9gQAA\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - X-Request-ID\n        CF-RAY:\n          - 9d0a29843c9c232b-SJC\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Fri, 20 Feb 2026 01:17:04 GMT\n        Server:\n          - cloudflare\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        Via:\n          - envoy-router-56f675cff6-lkp9t\n        X-Content-Type-Options:\n          - nosniff\n        alt-svc:\n          - h3=\":443\"; ma=86400\n        cf-cache-status:\n          - DYNAMIC\n        openai-model:\n          - text-embedding-3-small\n        openai-organization:\n          - future-house-xr4tdh\n        openai-processing-ms:\n          - \"51\"\n        openai-project:\n          - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj\n        openai-version:\n          - \"2020-10-01\"\n        strict-transport-security:\n          - max-age=31536000; includeSubDomains; preload\n        x-openai-proxy-wasm:\n          - v0.1\n        x-ratelimit-limit-requests:\n          - \"200000\"\n        x-ratelimit-limit-tokens:\n          - \"200000000\"\n        x-ratelimit-remaining-requests:\n          - \"199998\"\n        x-ratelimit-remaining-tokens:\n          - \"199999990\"\n        x-ratelimit-reset-requests:\n          - 0s\n        x-ratelimit-reset-tokens:\n          - 0s\n        x-request-id:\n          - req_a1ccd5a9fe2f4c6d8ce2b3e19ef5762c\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body:\n        \"{\\\"messages\\\":[{\\\"role\\\":\\\"system\\\",\\\"content\\\":\\\"Provide a summary of\n        the relevant information that could help answer the question based on the excerpt.\n        Your summary, combined with many others, will be given to the model to generate\n        an answer. Respond with the following JSON format:\\\\n\\\\n{\\\\n  \\\\\\\"summary\\\\\\\":\n        \\\\\\\"...\\\\\\\",\\\\n  \\\\\\\"relevance_score\\\\\\\": 0-10\\\\n}\\\\n\\\\nwhere `summary` is relevant\n        information from the text - about 100 words words. `relevance_score` is an integer\n        0-10 for the relevance of `summary` to the question.\\\\n\\\\nThe excerpt may or\n        may not contain relevant information. If not, leave `summary` empty, and make\n        `relevance_score` be 0.\\\"},{\\\"role\\\":\\\"user\\\",\\\"content\\\":\\\"Excerpt from wellawatteUnknownyearaperspectiveon\n        pages 12-14: Geemi P. Wellawatte, Heta A. Gandhi, Aditi Seshadri, and Andrew\n        D. White. A perspective on explanations of molecular prediction models. ChemRxiv,\n        Unknown year. URL: https://doi.org/10.26434/chemrxiv-2022-qfv02, doi:10.26434/chemrxiv-2022-qfv02.\n        This article has 1 citations.\\\\n\\\\n---\\\\n\\\\nnterfactual approach, contrastive\n        approach employ a dual\\\\n\\\\noptimization method, which works by generating a\n        similar and a dissimilar (counterfactuals)\\\\n\\\\nexample. Contrastive explanations\n        can interpret the model by identifying contribution of\\\\n\\\\npresence and absence\n        of subsets of features towards a certain prediction.36,99\\\\n\\\\n  A counterfactual\n        x\\u2032 of an instance x is one with a dissimilar prediction \\u02C6f(x) in classi-\\\\n\\\\nfication\n        tasks. As shown in equation 5, counterfactual generation can be thought of as\n        a\\\\n\\\\nconstrained optimization problem which minimizes the vector distance\n        d(x, x\\u2032) between the\\\\n\\\\nfeatures.9,100\\\\n\\\\n\\\\n                              minimize\n        \\ d(x, x\\u2032)\\\\n                                                                                           (5)\\\\n\n        \\                              such that   \\u02C6f(x) \\u0338= \\u02C6f(x\\u2032)\\\\n\\\\n\n        \\  For regression tasks, equation 6 adapted from equation 5 can be used. Here,\n        a counter-\\\\n\\\\nfactual is one with a defined increase or decrease in the prediction.\\\\n\\\\n\\\\n\n        \\                          minimize  d(x, x\\u2032)\\\\n                                                                                           (6)\\\\n\n        \\                           such that    \\u02C6f(x) \\u2212\\u02C6f(x\\u2032) \\u2265\\u2206\\\\n\\\\n\n        \\  Counterfactuals explanations have become a useful tool for XAI in chemistry,\n        as they\\\\n\\\\nprovide intuitive understanding of predictions and are able to\n        uncover spurious relationships\\\\n\\\\nin training data.101 Counterfactuals create\n        local (instance-level), actionable explanations.\\\\n\\\\nActionability of an explanation\n        suggest which features can be altered to change the outcome.\\\\n\\\\nFor example,\n        changing a hydrophobic functional group in a molecule to a hydrophilic group\\\\n\\\\nto\n        increase solubility.\\\\n\\\\n   Counterfactual generation is a demanding task as\n        it requires gradient optimization over\\\\n\\\\ndiscrete features that represents\n        a molecule. Recent work by Fu et al. 102 and Shen et al. 103\\\\n\\\\npresent two\n        techniques which allow continuous gradient-based optimization. Although, these\\\\n\\\\nmethodologies\n        are shown to circumvent the issue of discrete molecular optimization, counter-\\\\n\\\\nfactual\n        explanation based model interpretation still remains unexplored compared to\n        other\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n                                       12post-hoc methods.\\\\n\\\\n\n        \\  CF-GNNExplainer104 is a counterfactual explanation generating method based\n        on GN-\\\\n\\\\nNExplainer69 for graph data. This method generate counterfactuals\n        by perturbing the input\\\\n\\\\ndata (removing edges in the graph), and keeping\n        account of perturbations which lead to\\\\n\\\\nchanges in the output.  However,\n        this method is only applicable to graph-based models\\\\n\\\\nand can generate infeasible\n        molecular structures. Another related work by Numeroso and\\\\n\\\\nBacciu 105 focus\n        on generating counterfactual explanations for deep graph networks. Their\\\\n\\\\nmethod\n        MEG (Molecular counterfactual Explanation Generator) uses a reinforcement learn-\\\\n\\\\ning\n        based generator to create molecular counterfactuals (molecular graphs).  While\n        this\\\\n\\\\nmethod is able to generate counterfactuals through a multi-objective\n        reinforcement learner,\\\\n\\\\nthis is not a universal approach and requires training\n        the generator for each task.\\\\n\\\\n   Work by Wellawatte et al. 9 present a model\n        agnostic counterfactual generator MMACE\\\\n\\\\n(Molecular Model Agnostic Counterfactual\n        Explanations) which does not require training\\\\n\\\\nor computing gradients. This\n        method firstly populates a local chemical space through ran-\\\\n\\\\ndom string\n        mutations of SELFIES106 molecular representations using the STONED algo-\\\\n\\\\nrithm.107\n        Next, the labels (predictions) of the molecules in the local space are generated\\\\n\\\\nusing\n        the model that needs to be explained. Finally, the counterfactuals are identified\n        and\\\\n\\\\nsorted by their similarities \\u2013 Tanimoto distance96 between ECFP4\n        fingerprints.97 Unlike the\\\\n\\\\nCF-GNNExplainer104 and MEG105 methods, the MMACE\n        algorithm ensures that generated\\\\n\\\\nmolecules are valid, owing to the surjective\n        property of SELFIES. Additionally, the MMACE\\\\n\\\\nmethod can be applied to both\n        regression and classification models. However, like most XAI\\\\n\\\\nmethods for\n        molecular prediction, MMACE does not account for the chemical stability of\\\\n\\\\npredicted\n        counterfactuals. To circumvent this drawback, Wellawatte et al. 9 propose an-\\\\n\\\\nother\n        approach, which identift counterfactuals through a similarity search on the\n        PubChem\\\\n\\\\ndatabase.108\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n                                       13Similarity\n        to adjacent fields\\\\n\\\\n\\\\nTangential examples to counterfactual explanations\n        are adversarial training and matched\\\\n\\\\nmolecular pairs.  Adversarial perturbations\n        are used during training to deceive the model\\\\n\\\\nto expose the vulnerabilities\n        of a model109,110 whereas counterfactuals are applied post-hoc.\\\\n\\\\nTherefore,\n        the main difference between adversarial and counterfactual examples are in the\\\\n\\\\napplication,\n        although both are derived from the same optimization problem.100 Grabocka\\\\n\\\\net\n        al. 111 have developed a method named Adversarial Training on EXplanations (ATEX)\\\\n\\\\nwhich\n        improves model robustness via exposure to adversarial examples.  While there\n        are\\\\n\\\\nconceptual disparities, we note that\\\\n\\\\n---\\\\n\\\\nQuestion: Are counterfactuals\n        actionable? [yes/no]\\\"}],\\\"model\\\":\\\"gpt-4o-2024-11-20\\\",\\\"n\\\":1,\\\"temperature\\\":0.0}\"\n      headers:\n        accept:\n          - application/json\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        content-length:\n          - \"6272\"\n        content-type:\n          - application/json\n        host:\n          - api.openai.com\n        user-agent:\n          - AsyncOpenAI/Python 2.21.0\n        x-stainless-arch:\n          - arm64\n        x-stainless-async:\n          - async:asyncio\n        x-stainless-lang:\n          - python\n        x-stainless-os:\n          - MacOS\n        x-stainless-package-version:\n          - 2.21.0\n        x-stainless-raw-response:\n          - \"true\"\n        x-stainless-read-timeout:\n          - \"60.0\"\n        x-stainless-retry-count:\n          - \"0\"\n        x-stainless-runtime:\n          - CPython\n        x-stainless-runtime-version:\n          - 3.13.5\n      method: POST\n      uri: https://api.openai.com/v1/chat/completions\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/41UTW/bMAy951cQOjtB4qVN0+M6DDt2RTEMmwtXkWlbnSwJ+sjqFfnvo+w2TrcO\n          2MVx+B6pR/LJTzMAJit2CUy0PIjOqvmH99vP+PVXf93am2t1+8mhDNtv51dfbq4f9ixLGWb3gCK8\n          ZC2EoTwM0ugRFg55wFR1tdmszs6Web4egM5UqFJaY8N8beb5Ml/PVyv6fU5sjRToifGd/gI8Dc8k\n          UVf4SOFl9hLp0HveIMVeSBR0RqUI495LH7gOLJtAYXRAPai+v79/8EYX+qnQAAXzseu46wvCCnZl\n          IhFdzUWIXAE+WsU1T9154A6B4vTOd4pePYQWe/CxadAH+NlK0UJN3UeHHgTXsCOWonJYQTBA49IN\n          piQwMdDccAEfjaNDeBphBlITBztS7/pspEvdAIe2r5yxrdlJAXXUowYFjTPRpiwOHTUvIqmic458\n          qYg/kpIaqdNuPII3Ku4IDP0Cblvpj10NMbDO7GVFLUgdogxyjxBpBS4NtRoE6QpaVNZTXJg9OvA2\n          OmmiB4dqnFYrbSoAwXGpU1LFA18ULBuHTjzccy2w9MI4TMNfLQt9KDSt53RxDuvoefKNjkqdAFxr\n          E8azkmXunpHD0STKNNTJzv+RymrS49syjYI8S4bwwVg2oAd63g1mjK/8xahQZ0MZzA8cjlvl5+dj\n          QTb5f4Iv8mcwkER1kvZufZG9UbGsMHCp/ImhmeDkhWrKndzPYyXNCTA76ftvOW/VHnunrfxP+QkQ\n          Ai1d7dKSoaV43fJEc5i+D/+iHec8CGYe3Z5ufRkkurSLCmse1Xh1me99wK6khTXorJPj/a1tudnm\n          YsuX282GzQ6z3/OdwVDIBAAA\n      headers:\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - X-Request-ID\n        CF-RAY:\n          - 9d0a2984f9c80c60-SJC\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Fri, 20 Feb 2026 01:17:05 GMT\n        Server:\n          - cloudflare\n        Strict-Transport-Security:\n          - max-age=31536000; includeSubDomains; preload\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        X-Content-Type-Options:\n          - nosniff\n        alt-svc:\n          - h3=\":443\"; ma=86400\n        cf-cache-status:\n          - DYNAMIC\n        openai-organization:\n          - future-house-xr4tdh\n        openai-processing-ms:\n          - \"876\"\n        openai-project:\n          - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj\n        openai-version:\n          - \"2020-10-01\"\n        x-openai-proxy-wasm:\n          - v0.1\n        x-ratelimit-limit-requests:\n          - \"10000\"\n        x-ratelimit-limit-tokens:\n          - \"30000000\"\n        x-ratelimit-remaining-requests:\n          - \"9999\"\n        x-ratelimit-remaining-tokens:\n          - \"29998496\"\n        x-ratelimit-reset-requests:\n          - 6ms\n        x-ratelimit-reset-tokens:\n          - 3ms\n        x-request-id:\n          - req_0f78619a934d402e8d73301c1948ffc7\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body:\n        \"{\\\"messages\\\":[{\\\"role\\\":\\\"system\\\",\\\"content\\\":\\\"Provide a summary of\n        the relevant information that could help answer the question based on the excerpt.\n        Your summary, combined with many others, will be given to the model to generate\n        an answer. Respond with the following JSON format:\\\\n\\\\n{\\\\n  \\\\\\\"summary\\\\\\\":\n        \\\\\\\"...\\\\\\\",\\\\n  \\\\\\\"relevance_score\\\\\\\": 0-10\\\\n}\\\\n\\\\nwhere `summary` is relevant\n        information from the text - about 100 words words. `relevance_score` is an integer\n        0-10 for the relevance of `summary` to the question.\\\\n\\\\nThe excerpt may or\n        may not contain relevant information. If not, leave `summary` empty, and make\n        `relevance_score` be 0.\\\"},{\\\"role\\\":\\\"user\\\",\\\"content\\\":\\\"Excerpt from wellawatteUnknownyearaperspectiveon\n        pages 9-12: Geemi P. Wellawatte, Heta A. Gandhi, Aditi Seshadri, and Andrew\n        D. White. A perspective on explanations of molecular prediction models. ChemRxiv,\n        Unknown year. URL: https://doi.org/10.26434/chemrxiv-2022-qfv02, doi:10.26434/chemrxiv-2022-qfv02.\n        This article has 1 citations.\\\\n\\\\n---\\\\n\\\\nthat gives subgraph importance for\n        small molecule activity prediction. On the\\\\n\\\\nother hand, similarity maps\n        compare model predictions for two or more molecules based on\\\\n\\\\ntheir chemical\n        fingerprints.83 Similarity maps provide atomic weights or predicted probabil-\\\\n\\\\n\\\\n\n        \\                                      9ity difference between the molecules\n        by removing one atom at a time. These weights can\\\\n\\\\nthen be used to color\n        the molecular graph and give a visual presentation. ChemInformatics\\\\n\\\\nModel\n        Explorer (CIME) is an interactive web based toolkit which allows visualization\n        and\\\\n\\\\ncomparison of different explanation methods for molecular property\n        prediction models.84\\\\n\\\\n\\\\nSurrogate models\\\\n\\\\n\\\\nOne approach to explain\n        black box predictions is to fit a self-explaining or interpretable\\\\n\\\\nmodel\n        to the black box model, in the vicinity of one or a few specific examples. These\n        are\\\\n\\\\nknown as surrogate models. Generally, one model per explanation is\n        trained. However, if we\\\\n\\\\ncould find one surrogate model that explained the\n        whole DL model, then we would simply\\\\n\\\\nhave a globally accurate interpretable\n        model. This means that the black-box model is no\\\\n\\\\nlonger needed.79 In the\n        work by White 79, a weighted least squares linear model is used as\\\\n\\\\nthe\n        surrogate model. This model provides natural language based descriptor explanations\n        by\\\\n\\\\nreplacing input features with chemically interpretable descriptors.\n        This approach is similar\\\\n\\\\nto the concept-based explanations approach used\n        by McGrath et al. 85, where human under-\\\\n\\\\nstandable concepts were used in\n        place of input features in acquisition of chess knowledge in\\\\n\\\\nAlphaZero.\n        Any of the self-explaining models detailed in the Self-explaining models section\\\\n\\\\ncan\n        be used as a surrogate model.\\\\n\\\\n   The most commonly used surrogate model\n        based method is Locally Interpretable Model\\\\n\\\\nExplanations (LIME).35 LIME\n        creates perturbations around the example of interest and fits\\\\n\\\\nan interpretable\n        model to these local perturbations. Ribeiro et al. 35 mathematically define\\\\n\\\\nan\n        explanation \\u03BE for an example \\u20D7x using Equation 4.\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n                                   \\u03BE(\\u20D7x)\n        = arg min L(f, g, \\u03C0x) + \\u2126(g)                           (4)\\\\n                                      g\\u2208G\\\\n\\\\n\n        \\  Here f is the black box model and g \\u2208G is the interpretable explanation\n        model. G is\\\\n\\\\na class of potential interpretable models (e.g.:  linear models).\n        \\u03C0x is a similarity measure\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n                                       10between\n        original input \\u20D7x and it\\u2019s perturbed input \\u20D7x\\u2032. In context\n        of molecular data, this can\\\\n\\\\nbe a chemical similarity metric like Tanimoto86\n        similarity between fingerprints. The goal for\\\\n\\\\nLIME is to minimize the loss,\n        L, such that f is closely approximated by g. \\u2126is a parameter\\\\n\\\\nthat\n        controls the complexity (sparsity) of g. Ribeiro et al. 35 termed the agreement\n        (how low\\\\n\\\\nthe loss is) between f and g as the \\u201Cfidelity\\u201D.\\\\n\\\\n\n        \\  GraphLIME87 and LIMEtree88 are modifications to LIME as applicable to graph\n        neural\\\\n\\\\nnetworks and regression trees, respectively. LIME has been used\n        in chemistry previously,\\\\n\\\\nsuch as Whitmore et al. 89 who used LIME to explain\n        octane number predictions of molecules\\\\n\\\\nfrom a random forest classifier.\n        Mehdi and Tiwary 90 used LIME to explain thermodynamic\\\\n\\\\ncontributions of\n        features. Gandhi and White 10 use an approach similar to GraphLIME,\\\\n\\\\nbut\n        use chemistry specific fragmentation and descriptors to explain molecular property\n        pre-\\\\n\\\\ndiction. Some examples are highlighted in the Applications section.\n        \\ In recent work by\\\\n\\\\nMehdi and Tiwary 90, a thermodynamic-based surrogate\n        model approach was used to inter-\\\\n\\\\npret black-box models. The authors define\n        an \\u201Cinterpretation free energy\\u201D which can be\\\\n\\\\nachieved by minimizing\n        the surrogate model\\u2019s uncertainty and maximizing simplicity.\\\\n\\\\n\\\\nCounterfactual\n        explanations\\\\n\\\\n\\\\nCounterfactual explanations can be found in many fields\n        such as statistics, mathematics and\\\\n\\\\nphilosophy.91\\u201394 According to\n        Woodward and Hitchcock 92, a counterfactual is an example\\\\n\\\\nwith minimum\n        deviation from the initial instance but with a contrasting outcome. They\\\\n\\\\ncan\n        be used to answer the question, \\u201Cwhich smallest change could alter the\n        outcome of an\\\\n\\\\ninstance of interest?\\u201D While the difference between\n        the two instances is based on the exis-\\\\n\\\\ntence of similar worlds in philosophy,95\n        a distance metric based on molecular similarity is\\\\n\\\\nemployed in XAI for\n        chemistry. For example, in the work by Wellawatte et al. 9 distance\\\\n\\\\nbetween\n        two molecules is defined as the Tanimoto distance96 between ECFP4 fingerprints.97\\\\n\\\\nAdditionally,\n        Mohapatra et al. 98 introduced a chemistry-informed graph representation for\\\\n\\\\ncomputing\n        macromolecular similarity. Contrastive explanations are peripheral to counterfac-\\\\n\\\\n\\\\n\n        \\                                      11tual explanations. Unlike the counterfactual\n        approach, contrastive approach employ a dual\\\\n\\\\noptimization method, which\n        works by generating a similar and a dissimilar (counterfactuals)\\\\n\\\\nexample.\n        Contrastive explanations can interpret the model by identifying contribution\n        of\\\\n\\\\npresence \\\\n\\\\n---\\\\n\\\\nQuestion: Are counterfactuals actionable? [yes/no]\\\"}],\\\"model\\\":\\\"gpt-4o-2024-11-20\\\",\\\"n\\\":1,\\\"temperature\\\":0.0}\"\n      headers:\n        accept:\n          - application/json\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        content-length:\n          - \"6283\"\n        content-type:\n          - application/json\n        host:\n          - api.openai.com\n        user-agent:\n          - AsyncOpenAI/Python 2.21.0\n        x-stainless-arch:\n          - arm64\n        x-stainless-async:\n          - async:asyncio\n        x-stainless-lang:\n          - python\n        x-stainless-os:\n          - MacOS\n        x-stainless-package-version:\n          - 2.21.0\n        x-stainless-raw-response:\n          - \"true\"\n        x-stainless-read-timeout:\n          - \"60.0\"\n        x-stainless-retry-count:\n          - \"0\"\n        x-stainless-runtime:\n          - CPython\n        x-stainless-runtime-version:\n          - 3.13.5\n      method: POST\n      uri: https://api.openai.com/v1/chat/completions\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/4xUTW/bMAy951cIOieFk6ULsuM2YCi2wwb0MGwpXEWmHbay5Ip00qDofx9lJ3Gy\n          D2AXf+jxkY9PlF5GSmks9Dul7cawrRs3+fh++Q2yZRZv6GuJ86fvn5sy/sgMf/mETo8TI6wfwPKR\n          dWWD8IAx+B62EQxDyjpdLKbX19lsNu+AOhTgEq1qeDIPk1k2m0+mU3kfiJuAFkgifsqvUi/dM0n0\n          BTzLcjY+rtRAZCqQtWOQLMbg0oo2REhsPOvxANrgGXyn+v7+/oGCX/mXlVdqpamtaxP3K8FW+kNo\n          JTCWxnJrnILnxhlvUnekTARVANmIayiUIUFN6p3UDnmjavRYC6eALXYMVcZQK96AEoRRIPRJmAW1\n          brknGZWURUOMvlKhZbETrtTtBvbKeNpB7BI8tUBdylCqnbiuSCpJZVayB74CydI60eT4QDhkSvHG\n          D3XlF1N/wrxSN74L7ax55oTVYqFtnYmKsEZ5I+/HorHAA78GjmiVw0dQt0b6DRwGFEm1JNakNSjR\n          Q5e/wLKUil3bwDsAKbsLx1pAqVthUltVIouEI/3Zi33ovZdvscCsHSTzOVnUxLDFAhQ1YLEUZb0d\n          xyTSugPTCTInHXyyeaXH/QhEcLBNLeRkQ4Q0CsuVf115mZXzKYpQtmTSEPvWuTPAeB+4H5M0v3cH\n          5PU0sS5UonVNv1G1uIS0yeXMyEim6SQOje7QV3nedSejvRh2LYnqhnMOj9CVm77JDkdDD4fxDM7e\n          HlAWje4MmJ+Qi5R5AWzQ0dnx0tbYDRQDdziLpi0wnAGjs8b/1PO33H3zMv//k34ArIVGLpq8iVCg\n          vex5CIuQbqt/hZ2M7gRrgriVOyhnhJg2Q6bYtK6/SDTtiaHOZccqiE3E/jYpm3yxnNmlyZaLhR69\n          jn4BAAD//wMAe/0O8VYFAAA=\n      headers:\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - X-Request-ID\n        CF-RAY:\n          - 9d0a29851a89ca3e-SJC\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Fri, 20 Feb 2026 01:17:05 GMT\n        Server:\n          - cloudflare\n        Strict-Transport-Security:\n          - max-age=31536000; includeSubDomains; preload\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        X-Content-Type-Options:\n          - nosniff\n        alt-svc:\n          - h3=\":443\"; ma=86400\n        cf-cache-status:\n          - DYNAMIC\n        openai-organization:\n          - future-house-xr4tdh\n        openai-processing-ms:\n          - \"1133\"\n        openai-project:\n          - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj\n        openai-version:\n          - \"2020-10-01\"\n        x-openai-proxy-wasm:\n          - v0.1\n        x-ratelimit-limit-requests:\n          - \"10000\"\n        x-ratelimit-limit-tokens:\n          - \"30000000\"\n        x-ratelimit-remaining-requests:\n          - \"9999\"\n        x-ratelimit-remaining-tokens:\n          - \"29998494\"\n        x-ratelimit-reset-requests:\n          - 6ms\n        x-ratelimit-reset-tokens:\n          - 3ms\n        x-request-id:\n          - req_b378d9e5f000480e833df98a065f1911\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body:\n        \"{\\\"messages\\\":[{\\\"role\\\":\\\"system\\\",\\\"content\\\":\\\"Provide a summary of\n        the relevant information that could help answer the question based on the excerpt.\n        Your summary, combined with many others, will be given to the model to generate\n        an answer. Respond with the following JSON format:\\\\n\\\\n{\\\\n  \\\\\\\"summary\\\\\\\":\n        \\\\\\\"...\\\\\\\",\\\\n  \\\\\\\"relevance_score\\\\\\\": 0-10\\\\n}\\\\n\\\\nwhere `summary` is relevant\n        information from the text - about 100 words words. `relevance_score` is an integer\n        0-10 for the relevance of `summary` to the question.\\\\n\\\\nThe excerpt may or\n        may not contain relevant information. If not, leave `summary` empty, and make\n        `relevance_score` be 0.\\\"},{\\\"role\\\":\\\"user\\\",\\\"content\\\":[{\\\"type\\\":\\\"image_url\\\",\\\"image_url\\\":{\\\"url\\\":\\\"data:image/png;base64,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\\\"}},{\\\"type\\\":\\\"text\\\",\\\"text\\\":\\\"Excerpt\n        from wellawatteUnknownyearaperspectiveon pages 14-16: Geemi P. Wellawatte, Heta\n        A. Gandhi, Aditi Seshadri, and Andrew D. White. A perspective on explanations\n        of molecular prediction models. ChemRxiv, Unknown year. URL: https://doi.org/10.26434/chemrxiv-2022-qfv02,\n        doi:10.26434/chemrxiv-2022-qfv02. This article has 1 citations.\\\\n\\\\n---\\\\n\\\\nsame\n        optimization problem.100 Grabocka\\\\n\\\\net al. 111 have developed a method named\n        Adversarial Training on EXplanations (ATEX)\\\\n\\\\nwhich improves model robustness\n        via exposure to adversarial examples.  While there are\\\\n\\\\nconceptual disparities,\n        we note that the counterfactual and adversarial explanations are\\\\n\\\\nequivalent\n        mathematical objects.\\\\n\\\\n   Matched molecular pairs (MMPs) are pairs of molecules\n        that differ structurally at only\\\\n\\\\none site by a known transformation.112,113\n        MMPs are widely used in drug discovery and\\\\n\\\\nmedicinal chemistry as these\n        facilitate fast and easy understanding of structure-activity re-\\\\n\\\\nlationships.114\\u2013116\n        Counterfactuals and MMP examples intersect if the structural change is\\\\n\\\\nassociated\n        with a significant change in the properties. In the case the associated changes\n        in\\\\n\\\\nthe properties are non-significant, the two molecules are known as bioisosteres.117,118\n        The con-\\\\n\\\\nnection between MMPs and adversarial training examples has been\n        explored by van Tilborg\\\\n\\\\net al. 119. MMPs which belong to the counterfactual\n        category are commonly used in outlier\\\\n\\\\nand activity cliff detection.113\n        This approach is analogous to counterfactual explanations,\\\\n\\\\nas the common\n        objective is to uncover learned knowledge pertaining to structure-property\\\\n\\\\nrelationships.70\\\\n\\\\n\\\\nApplications\\\\n\\\\n\\\\nModel\n        interpretation is certainly not new and a common step in ML in chemistry, but\n        XAI for\\\\n\\\\nDL models is becoming more important60,66\\u201369,73,88,104,105\n        Here we illustrate some practical\\\\n\\\\nexamples drawn from our published work\n        on how model-agnostic XAI can be utilized to\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n                                       14interpret\n        black-box models and connect the explanations to structure-property relationships.\\\\n\\\\nThe\n        methods are \\u201CMolecular Model Agnostic Counterfactual Explanations\\u201D\n        (MMACE)9\\\\n\\\\nand \\u201CExplaining molecular properties with natural language\\u201D.10\n        Then we demonstrate how\\\\n\\\\ncounterfactuals and descriptor explanations can\n        propose structure-property relationships in\\\\n\\\\nthe domain of molecular scent.31\\\\n\\\\n\\\\nBlood-brain\n        barrier permeation prediction\\\\n\\\\n\\\\nThe passive diffusion of drugs from the\n        blood stream to the brain is a critical aspect in drug\\\\n\\\\ndevelopment and\n        discovery.120 Small molecule blood-brain barrier (BBB) permeation is a\\\\n\\\\nclassification\n        problem routinely assessed with DL models.121,122 To explain why DL models\\\\n\\\\nwork,\n        we trained two models a random forest (RF) model123 and a Gated Recurrent Unit\\\\n\\\\nRecurrent\n        Neural Network (GRU-RNN). Then we explained the RF model with generated\\\\n\\\\ncounterfactuals\n        explanations using the MMACE9 and the GRU-RNN with descriptor expla-\\\\n\\\\nnations.10\n        Both the models were trained on the dataset developed by Martins et al. 124.\n        The\\\\n\\\\nRF model was implemented in Scikit-learn125 using Mordred molecular\n        descriptors126 as the\\\\n\\\\ninput features. The GRU-RNN model was implemented\n        in Keras.127 See Wellawatte et al. 9\\\\n\\\\nand Gandhi and White 10 for more details.\\\\n\\\\n\n        \\  According to the counterfactuals of the instance molecule in figure 1, we\n        observe that the\\\\n\\\\nmodifications to the carboxylic acid group enable the\n        negative example molecule to permeate\\\\n\\\\nthe BBB. Experimental findings by\n        Fischer et al. 120 show that the BBB permeation of\\\\n\\\\nmolecules are governed\n        by hydrophobic interactions and surface area. The carboxylic group is\\\\n\\\\na\n        hydrophilic functional group which hinders hydrophobic interactions and addition\n        of atoms\\\\n\\\\nenhances the surface area. This proves the advantage of using\n        counterfactual explanations,\\\\n\\\\nas they suggest actionable modification to\n        the molecule to make it cross the BBB.\\\\n\\\\n   In Figure 2 we show descriptor\n        explanations generated for Alprozolam, a molecule that\\\\n\\\\npermeates the BBB,\n        using the method described by Gandhi and White 10. We see that\\\\n\\\\npredicted\n        permeability is positively correlated with the aromaticity of the molecule,\n        while\\\\n\\\\n\\\\n                                       15negatively correlated\n        with the number of hydrogen bonds donors and acceptors. A similar\\\\n\\\\nstructure-property\n        relationship for BBB permeability is proposed in more mechanistic stud-\\\\n\\\\nies.128\\u2013130\n        The substructure attributions indicates a reduction in hydrogen bond donors\n        and\\\\n\\\\nacceptors.  These descriptor explanations are quantitative and interpretable\n        by chemists.\\\\n\\\\nFinally, we can use a natural language model to summarize\n        the findings into a written\\\\n\\\\nexplanation, as shown in the printed text in\n        Figure 2.\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\nFigure 1: Counterfactuals of a molecule which cannot\n        permeate the blood-brain barrier.\\\\nSimilarity is the Tanimoto similarity of\n        ECFP4 fingerprints.131 Red indicates deletions and\\\\ngreen indicates substitutions\n        and addition of atoms. Republished from Ref.9 with permission\\\\nfrom the Royal\n        Society of Chemistry.\\\\n\\\\n\\\\n\\\\nSolubility prediction\\\\n\\\\n\\\\nSmall molecule\n        solubility prediction is a classic cheminformatics regression challenge and\n        is\\\\n\\\\nimportant for chemical process design, drug design and crystallization.133\\u2013136\n        In our previous\\\\n\\\\nworks,9,10 we implemented and trained an RNN model in Keras\n        to predict solubilities (log\\\\n\\\\nmolarity) of small molecules.127 The AqS\\\\n\\\\n---\\\\n\\\\nQuestion:\n        Are counterfactuals actionable? [yes/no]\\\"}]}],\\\"model\\\":\\\"gpt-4o-2024-11-20\\\",\\\"n\\\":1,\\\"temperature\\\":0.0}\"\n      headers:\n        accept:\n          - application/json\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        content-length:\n          - \"22903\"\n        content-type:\n          - application/json\n        host:\n          - api.openai.com\n        user-agent:\n          - AsyncOpenAI/Python 2.21.0\n        x-stainless-arch:\n          - arm64\n        x-stainless-async:\n          - async:asyncio\n        x-stainless-lang:\n          - python\n        x-stainless-os:\n          - MacOS\n        x-stainless-package-version:\n          - 2.21.0\n        x-stainless-raw-response:\n          - \"true\"\n        x-stainless-read-timeout:\n          - \"60.0\"\n        x-stainless-retry-count:\n          - \"0\"\n        x-stainless-runtime:\n          - CPython\n        x-stainless-runtime-version:\n          - 3.13.5\n      method: POST\n      uri: https://api.openai.com/v1/chat/completions\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/41UyW7bMBC9+ysGPLWAbFhKnLQ9OkVOLbogQA91IFDkSGJLkSqXxEbgf+9QsmNl\n          KdCLlnkzw/dm4cMMgCnJPgATLQ+i6/X84/r9N9xdKfPl/vsnffZDFO3157q++ZObr+9YliJs9QtF\n          OEYthKU4DMqaERYOecCUNb+8zFerZVGcD0BnJeoU1vRhfm7nxbI4n+c5vQ+BrVUCPXn8pF+Ah+GZ\n          KBqJWzIvs6OlQ+95g2Q7OpHRWZ0sjHuvfOAmsOwECmsCmoH1w8YAbJiPXcfdbkOmDbuykXBXcxEi\n          1x64Q6BvEsUrTZ8eQos78LFp0AcgKapWgicHgiwZNIqoMfnxAIIb0MhlgiR65VACFctQMCgDvbM9\n          uqDQL+DaOsAtTzXMEkbnwEB2G8DWUGlr5bxynKCKO6fQwZv1ev0WKEOHA4OMAqb0KV+vuTmwU5J0\n          E1ui8IL2cBh3ld3utBKkWElonI39KAMH9RL4o74UdDgYh2iisoCbFv2TeinjVdMGqqNWjYF7FdpE\n          Cp3qiAwxrKmnyjQ+o/J0RCY4ImWaIWUMSquwS+rFs7Ycamd98qWgSHZH6Y61JXZctArvEHyPIokF\n          GwONKJV6w7Kx8w413nEjsPTCOkwTkC83Zj+dF4d19DyNq4laTwBujA1jBdOk3h6Q/eNsatsQx8o/\n          C2UkWfm2pO3wtCo0hz7Yng3onp63ww7EJ2PNKFHXhzLY3zgcl68uijEhO63dBF6eHdBAHPUEuLhY\n          Za+kLCUGrrSfLBITVEGUp9jT1vEolZ0As4nwl3xeyz2Kp+b9T/oTIAT2dKWUPe2REk81n9wcpnvp\n          X26PhR4IM4/ujm6bkpbQpWZIrHnU45XB/M4H7ErqWIOud2q8N+q+LFairotVXhdstp/9BUpdthVA\n          BQAA\n      headers:\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - X-Request-ID\n        CF-RAY:\n          - 9d0a2984febfeb22-SJC\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Fri, 20 Feb 2026 01:17:06 GMT\n        Server:\n          - cloudflare\n        Strict-Transport-Security:\n          - max-age=31536000; includeSubDomains; preload\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        X-Content-Type-Options:\n          - nosniff\n        alt-svc:\n          - h3=\":443\"; ma=86400\n        cf-cache-status:\n          - DYNAMIC\n        openai-organization:\n          - future-house-xr4tdh\n        openai-processing-ms:\n          - \"1828\"\n        openai-project:\n          - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj\n        openai-version:\n          - \"2020-10-01\"\n        x-openai-proxy-wasm:\n          - v0.1\n        x-ratelimit-limit-input-images:\n          - \"250000\"\n        x-ratelimit-limit-requests:\n          - \"10000\"\n        x-ratelimit-limit-tokens:\n          - \"30000000\"\n        x-ratelimit-remaining-input-images:\n          - \"249999\"\n        x-ratelimit-remaining-requests:\n          - \"9999\"\n        x-ratelimit-remaining-tokens:\n          - \"29997735\"\n        x-ratelimit-reset-input-images:\n          - 0s\n        x-ratelimit-reset-requests:\n          - 6ms\n        x-ratelimit-reset-tokens:\n          - 4ms\n        x-request-id:\n          - req_3f538d1e24244ef39b337574c47a7315\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body:\n        \"{\\\"messages\\\":[{\\\"role\\\":\\\"system\\\",\\\"content\\\":\\\"Provide a summary of\n        the relevant information that could help answer the question based on the excerpt.\n        Your summary, combined with many others, will be given to the model to generate\n        an answer. Respond with the following JSON format:\\\\n\\\\n{\\\\n  \\\\\\\"summary\\\\\\\":\n        \\\\\\\"...\\\\\\\",\\\\n  \\\\\\\"relevance_score\\\\\\\": 0-10\\\\n}\\\\n\\\\nwhere `summary` is relevant\n        information from the text - about 100 words words. `relevance_score` is an integer\n        0-10 for the relevance of `summary` to the question.\\\\n\\\\nThe excerpt may or\n        may not contain relevant information. If not, leave `summary` empty, and make\n        `relevance_score` be 0.\\\"},{\\\"role\\\":\\\"user\\\",\\\"content\\\":\\\"Excerpt from wellawatteUnknownyearaperspectiveon\n        pages 20-22: Geemi P. Wellawatte, Heta A. Gandhi, Aditi Seshadri, and Andrew\n        D. White. A perspective on explanations of molecular prediction models. ChemRxiv,\n        Unknown year. URL: https://doi.org/10.26434/chemrxiv-2022-qfv02, doi:10.26434/chemrxiv-2022-qfv02.\n        This article has 1 citations.\\\\n\\\\n---\\\\n\\\\nnal molecule.  The counterfactual\n        indicates\\\\nstructural changes to ethyl benzoate that would result in the model\n        predicting the molecule\\\\nto not contain the \\u2018fruity\\u2019 scent. The Tanimoto96\n        similarity between the counterfactual and\\\\n2,4 decadienal is also provided.\n        Republished with permission from authors.31\\\\n\\\\n\\\\n   The molecule 2,4-decadienal,\n        which is known to have a \\u2018fatty\\u2019 scent, is analyzed in Fig-\\\\n\\\\nure\n        5.142,143 The resulting counterfactual, which has a shorter carbon chain and\n        no carbonyl\\\\n\\\\ngroups, highlights the influence of these structural features\n        on the \\u2018fatty\\u2019 scent of 2,4 deca-\\\\n\\\\ndienal. To generalize to other\n        molecules, Seshadri et al. 31 applied the descriptor attribution\\\\n\\\\nmethod\n        to obtain global explanations for the scents. The global explanation for the\n        \\u2018fatty\\u2019\\\\n\\\\nscent was generated by gathering chemical spaces around\n        many \\u2018fatty\\u2019 scented molecules.\\\\n\\\\nThe resulting natural language\n        explanation is: \\u201CThe molecular property \\u201Cfatty scent\\u201D can\\\\n\\\\nbe\n        explained by the presence of a heptanyl fragment, two CH2 groups separated by\n        four\\\\n\\\\n\\\\n                                       20bonds, and a C=O double\n        bond, as well as the lack of more than one or two O atoms.\\u201D31\\\\n\\\\nThe\n        importance of a heptanyl fragment aligns with that reported in the literature,\n        as \\u2018fatty\\u2019\\\\n\\\\nmolecules often have a long carbon chain.144 Furthermore,\n        the importance of a C=O dou-\\\\n\\\\nble bond is supported by the findings reported\n        by Licon et al. 145, where in addition to a\\\\n\\\\n\\u201Clarger carbon-chain skeleton\\u201D,\n        they found that \\u2018fatty\\u2019 molecules also had \\u201Caldehyde or acid\\\\n\\\\nfunctions\\u201D.145\n        For the \\u2018pineapple\\u2019 scent, the following natural language explanation\n        was ob-\\\\n\\\\ntained: \\u201CThe molecular property \\u201Cpineapple scent\\u201D\n        can be explained by the presence of ester,\\\\n\\\\nethyl/ether O group, alkene/ether\n        O group, and C=O double bond, as well as the absence of\\\\n\\\\nan Aromatic atom.\\u201D31\n        Esters, such as ethyl 2-methylbutyrate, are present in many pineap-\\\\n\\\\nple\n        volatile compounds.146,147 The combination of a C=O double bond with an ether\n        could\\\\n\\\\nalso correspond to an ester group. Additionally, aldehydes and ketones,\n        which contain C=O\\\\n\\\\ndouble bonds, are also common in pineapple volatile compounds.146,148\\\\n\\\\n\\\\nDiscussion\\\\n\\\\n\\\\nWe\n        have shown two post-hoc XAI applications based on molecular counterfactual expla-\\\\n\\\\nnations9\n        and descriptor explanations.10 These methods can be used to explain black-box\\\\n\\\\nmodels\n        whose input is a molecule. These two methods can be applied for both classification\\\\n\\\\nand\n        regression tasks. Note that the \\u201Ccorrectness\\u201D of the explanations\n        strongly depends on\\\\n\\\\nthe accuracy of the black-box model.\\\\n\\\\n  A molecular\n        counterfactual is one with a minimal distance from a base molecular, but\\\\n\\\\nwith\n        contrasting chemical properties.  In the above examples, we used Tanimoto similar-\\\\n\\\\nity96\n        of ECFP4 fingreprints97 as distance, although this should be explored in the\n        future.\\\\n\\\\nCounterfactual explanations are useful because they are represented\n        as chemical structures\\\\n\\\\n(familiar to domain experts), sparse, and are actionable.\n        A few other popular examples of\\\\n\\\\ncounterfactual on graph methods are GNNExplainer,\n        MEG and CF-GNNExplainer.69,104,105\\\\n\\\\n   The descriptor explanation method\n        developed by Gandhi and White 10 fits a self-explaining\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n                                       21surrogate\n        model to explain the black-box model. This is similar to the GraphLIME87 method,\\\\n\\\\nalthough\n        we have the flexibility to use explanation features other than subgraphs. Futher-\\\\n\\\\nmore,\n        we show that natural language combined with chemical descriptor attributions\n        can\\\\n\\\\ncreate explanations useful for chemists, thus enhancing the accessibility\n        of DL in chemistry.\\\\n\\\\nLastly, we examined if XAI can be used beyond interpretation.\n        Work by Seshadri et al. 31 use\\\\n\\\\nMMACE and surrogate model explanations to\n        analyze the structure-property relationships\\\\n\\\\nof scent. They recovered known\n        structure-property relationships for molecular scent purely\\\\n\\\\nfrom explanations,\n        demonstrating the usefulness of a two step process: fit an accurate model\\\\n\\\\nand\n        then explain it.\\\\n\\\\n   Choosing among the plethora of XAI methods described\n        here is still an open question.\\\\n\\\\nIt remains to be seen if there will ever\n        be a consensus benchmark, since this field sits on\\\\n\\\\nthe intersection of\n        human-machine interaction, machine learning, and philosophy (i.e., what\\\\n\\\\nconstitutes\n        an explanation?). Our current advice is to consider first the audience \\u2013\n        domain\\\\n\\\\nexperts or ML experts or non-experts \\u2013 and what the explanations\n        should accomplish. Are\\\\n\\\\nthey meant to inform data selection or model building,\n        how a prediction is used, or how the\\\\n\\\\nfeatures can be changed to affect\n        the outcome. The second consideration is what access you\\\\n\\\\nhave to the underlying\n        model. The ability to have model derivatives or propagate gradients\\\\n\\\\nto\n        the input to models informs the XAI method.\\\\n\\\\n\\\\nConclusion and outlook\\\\n\\\\n\\\\nWe\n        should seek to explain molecular property prediction models because users are\n        more\\\\n\\\\nlikely to trust explained predictions, and explanations can help assess\n        if the model is learning\\\\n\\\\nt\\\\n\\\\n---\\\\n\\\\nQuestion: Are counterfactuals\n        actionable? [yes/no]\\\"}],\\\"model\\\":\\\"gpt-4o-2024-11-20\\\",\\\"n\\\":1,\\\"temperature\\\":0.0}\"\n      headers:\n        accept:\n          - application/json\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        content-length:\n          - \"6306\"\n        content-type:\n          - application/json\n        host:\n          - api.openai.com\n        user-agent:\n          - AsyncOpenAI/Python 2.21.0\n        x-stainless-arch:\n          - arm64\n        x-stainless-async:\n          - async:asyncio\n        x-stainless-lang:\n          - python\n        x-stainless-os:\n          - MacOS\n        x-stainless-package-version:\n          - 2.21.0\n        x-stainless-raw-response:\n          - \"true\"\n        x-stainless-read-timeout:\n          - \"60.0\"\n        x-stainless-retry-count:\n          - \"0\"\n        x-stainless-runtime:\n          - CPython\n        x-stainless-runtime-version:\n          - 3.13.5\n      method: POST\n      uri: https://api.openai.com/v1/chat/completions\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/41UTW/bMAy951cQOidFkiXLsmM3YMBuHXabC1eW6FitPjxR7hoU+e+j7KR2uw3Y\n          xYn5yMevRz/PAITR4iMI1cikXGsXn6/3N/VNc728+fazJqu2IXxRO/f+69YdazHPEaG6R5UuUVcq\n          cBwmE/wAq4gyYWZd7Xar7Xa5Xm97wAWNNocd2rTYhMV6ud4sViv+PQc2wSgk9vjBrwDP/TOX6DU+\n          sXk5v1gcEskDsu3ixMYYbLYISWQoSZ/EfARV8Al9X/Xd3d09BV/458IDFII652Q8FowV4nuDgE8K\n          Y5tAG1IdERIktnaEEGpwnEV1VkZQoWPOWEuVOmkJjOfI1krjjT9AZaV6WFThCfq+6Qo+vfGXEUEj\n          qWgq1CDZoPIUZWURKlQyJ+TEx94xYhuRuIPBVTXojJIWKMWO+RiDWjpjDReWAujg5FAPxkTznoJa\n          GQn5v9fQxvBoNILjYh3T6H5iCqGOwYGESnLyc6sIvxrDzzzCKCnl7pj7pQTmylkMco88PsJhDF7m\n          boY2uZW6s1CHCB0vM+ZkOvPkWng+pj7mt3G2E85CzIc9RbT4mIssSYWIeV+rZeFPheeNTncdORnJ\n          LDXfWTsBpPchDWVlld2ekdOLrmw4cOaK3oSKmsdETcnKZuFkDVEKrejREz9ve/12ryQpmMi1qUzh\n          Aft0q3ebs4DFeDIj/GF7BhOXaCdhm/UFecVYakzSWJrcgFCSl6LH2PFgZKdNmACzSd9/lvM37qF3\n          3tL/0I+AUtiyZktWrzbqdcujW8T8SfmX28uc+4IFYXzkD0XJ6oh5Fxpr2dnh2gUdKaEreWEHvuFo\n          hpOv23K3X6u9XO53OzE7zX4DY9KWdfsEAAA=\n      headers:\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - X-Request-ID\n        CF-RAY:\n          - 9d0a298b99fe0c60-SJC\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Fri, 20 Feb 2026 01:17:06 GMT\n        Server:\n          - cloudflare\n        Strict-Transport-Security:\n          - max-age=31536000; includeSubDomains; preload\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        X-Content-Type-Options:\n          - nosniff\n        alt-svc:\n          - h3=\":443\"; ma=86400\n        cf-cache-status:\n          - DYNAMIC\n        openai-organization:\n          - future-house-xr4tdh\n        openai-processing-ms:\n          - \"1080\"\n        openai-project:\n          - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj\n        openai-version:\n          - \"2020-10-01\"\n        x-openai-proxy-wasm:\n          - v0.1\n        x-ratelimit-limit-requests:\n          - \"10000\"\n        x-ratelimit-limit-tokens:\n          - \"30000000\"\n        x-ratelimit-remaining-requests:\n          - \"9999\"\n        x-ratelimit-remaining-tokens:\n          - \"29998488\"\n        x-ratelimit-reset-requests:\n          - 6ms\n        x-ratelimit-reset-tokens:\n          - 3ms\n        x-request-id:\n          - req_5b2db0b489b7453885a50a2212232081\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body:\n        \"{\\\"messages\\\":[{\\\"role\\\":\\\"system\\\",\\\"content\\\":\\\"Provide a summary of\n        the relevant information that could help answer the question based on the excerpt.\n        Your summary, combined with many others, will be given to the model to generate\n        an answer. Respond with the following JSON format:\\\\n\\\\n{\\\\n  \\\\\\\"summary\\\\\\\":\n        \\\\\\\"...\\\\\\\",\\\\n  \\\\\\\"relevance_score\\\\\\\": 0-10\\\\n}\\\\n\\\\nwhere `summary` is relevant\n        information from the text - about 100 words words. `relevance_score` is an integer\n        0-10 for the relevance of `summary` to the question.\\\\n\\\\nThe excerpt may or\n        may not contain relevant information. If not, leave `summary` empty, and make\n        `relevance_score` be 0.\\\"},{\\\"role\\\":\\\"user\\\",\\\"content\\\":[{\\\"type\\\":\\\"image_url\\\",\\\"image_url\\\":{\\\"url\\\":\\\"data:image/png;base64,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\\\"}},{\\\"type\\\":\\\"image_url\\\",\\\"image_url\\\":{\\\"url\\\":\\\"data:image/png;base64,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\\\"}},{\\\"type\\\":\\\"text\\\",\\\"text\\\":\\\"Excerpt\n        from wellawatteUnknownyearaperspectiveon pages 16-20: Geemi P. Wellawatte, Heta\n        A. Gandhi, Aditi Seshadri, and Andrew D. White. A perspective on explanations\n        of molecular prediction models. ChemRxiv, Unknown year. URL: https://doi.org/10.26434/chemrxiv-2022-qfv02,\n        doi:10.26434/chemrxiv-2022-qfv02. This article has 1 citations.\\\\n\\\\n---\\\\n\\\\nssion\n        challenge and is\\\\n\\\\nimportant for chemical process design, drug design and\n        crystallization.133\\u2013136 In our previous\\\\n\\\\nworks,9,10 we implemented\n        and trained an RNN model in Keras to predict solubilities (log\\\\n\\\\nmolarity)\n        of small molecules.127 The AqSolDB curated database137 was used to train the\\\\n\\\\nRNN\n        model.\\\\n\\\\n   In this task, counterfactuals are based on equation 6. Figure\n        3 illustrates the generated\\\\n\\\\nlocal chemical space and the top four counterfactuals.\n        Based on the counterfactuals, we ob-\\\\n\\\\nserve that the modifications to the\n        ester group and other heteroatoms play an important role\\\\n\\\\nin solubility.\n        These findings align with known experimental and basic chemical intuition.134\\\\n\\\\nFigure\n        4 shows a quantitative measurement of how substructures are contributing to\n        the pre-\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n                                       16Figure 2: Descriptor\n        explanations along with natural language explanation obtained for BBB\\\\npermeability\n        of Alprozolam molecule. The green and red bars show descriptors that influ-\\\\nence\n        predictions positively and negatively, respectively. Dotted yellow lines show\n        significance\\\\nthreshold (\\u03B1 = 0.05) for the t-statistic. Molecular descriptors\n        show molecule-level proper-\\\\nties that are important for the prediction. ECFP\n        and MACCS descriptors indicate which\\\\nsubstructures influence model predictions.\n        MACCS explanations lead to text explanations\\\\nas shown. Republished from Ref.10\n        with permission from authors. SMARTS annotations for\\\\nMACCS descriptors were\n        created using SMARTSviewer (smartsview.zbh.uni-hamburg.de,\\\\nCopyright: ZBH,\n        Center for Bioinformatics Hamburg) developed by Schomburg et al. 132.\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\n        \\                                      17diction. For example, we see that adding\n        acidic and basic groups as well as hydrogen bond\\\\n\\\\nacceptors, increases solubility.\n        Substructure importance from ECFP97 and MACCS138 de-\\\\n\\\\nscriptors indicate\n        that adding heteroatoms increases solubility, while adding rings structures\\\\n\\\\nmakes\n        the molecule less soluble. Although these are established hypotheses, it is\n        interesting\\\\n\\\\nto see they can be derived purely from the data via DL and\n        XAI.\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\nFigure 3: Generated chemical space for solubility prediction\n        using the RNN model. The\\\\nchemical space is a 2D projection of the pairwise\n        Tanimoto similarities of the local coun-\\\\nterfactuals. Each data point is colored\n        by solubility. Top 4 counterfactuals are shown here.\\\\nRepublished from Ref.9\n        with permission from the Royal Society of Chemistry.\\\\n\\\\n\\\\n\\\\nGeneralizing\n        XAI \\u2013 interpreting scent-structure relationships\\\\n\\\\n\\\\nIn this example,\n        we show how non-local structure-property relationships can be learned with\\\\n\\\\nXAI\n        across multiple molecules. Molecular scent prediction is a multi-label classification\n        task\\\\n\\\\nbecause a molecule can be described by more than one scent. For example,\n        the molecule\\\\n\\\\njasmone can be described as having \\u2018jasmine,\\u2019 \\u2018woody,\\u2019\n        \\u2018floral,\\u2019 and \\u2019herbal\\u2019 scents.139 The\\\\n\\\\nscent-structure\n        relationship is not very well understood,140 although some relationships are\\\\n\\\\nknown.\n        \\ For example, molecules with an ester functional group are often associated\n        with\\\\n\\\\n\\\\n                                       18Figure 4: Descriptor explanations\n        for solubility prediction model. The green and red bars\\\\nshow descriptors that\n        influence predictions positively and negatively, respectively. Dotted\\\\nyellow\n        lines show significance threshold (\\u03B1 = 0.05) for the t-statistic. The MACCS\n        and\\\\nECFP descriptors indicate which substructures influence model predictions.\n        MACCS sub-\\\\nstructures may either be present in the molecule as is or may represent\n        a modification. ECFP\\\\nfingerprints are substructures in the molecule that affect\n        the prediction. MACCS descriptor\\\\nare used to obtain text explanations as shown.\n        Republished from Ref.10 with permission from\\\\nauthors. SMARTS annotations for\n        MACCS descriptors were created using SMARTSviewer\\\\n(smartsview.zbh.uni-hamburg.de,\n        Copyright: ZBH, Center for Bioinformatics Hamburg) de-\\\\nveloped by Schomburg\n        et al. 132.\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n                                       19the \\u2018fruity\\u2019\n        scent. There are some exceptions though, like tert-amyl acetate which has a\\\\n\\\\n\\u2018camphoraceous\\u2019\n        rather than \\u2018fruity\\u2019 scent.140,141\\\\n\\\\n   In Seshadri et al. 31,\n        we trained a GNN model to predict the scent of molecules and utilized\\\\n\\\\ncounterfactuals9\n        and descriptor explanations10 to quantify scent-structure relationships. The\\\\n\\\\nMMACE\n        method was modified to account for the multi-label aspect of scent prediction.\n        This\\\\n\\\\nmodification defines molecules that differed from the instance molecule\n        by only the selected\\\\n\\\\nscent as counterfactuals. For instance, counterfactuals\n        of the jasmone molecule would be false\\\\n\\\\nfor the \\u2018jasmine\\u2019 scent\n        but would still be positive for \\u2018woody,\\u2019 \\u2018floral\\u2019 and \\u2018herbal\\u2019\n        scents.\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\nFigure 5:  Counterfactual for the 2,4 decadienal molecule.\n        \\ The counterfactual indicates\\\\nstructural changes to ethyl benzoate that would\n        result in the model predicting the molecule\\\\nto not contain the \\u2018fruity\\u2019\n        scent. The Tanimoto96 similarity between the counterfactual and\\\\n2,4 decadienal\n        is also\\\\n\\\\n---\\\\n\\\\nQuestion: Are counterfactuals actionable? [yes/no]\\\"}]}],\\\"model\\\":\\\"gpt-4o-2024-11-20\\\",\\\"n\\\":1,\\\"temperature\\\":0.0}\"\n      headers:\n        accept:\n          - application/json\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        content-length:\n          - \"65095\"\n        content-type:\n          - application/json\n        host:\n          - api.openai.com\n        user-agent:\n          - AsyncOpenAI/Python 2.21.0\n        x-stainless-arch:\n          - arm64\n        x-stainless-async:\n          - async:asyncio\n        x-stainless-lang:\n          - python\n        x-stainless-os:\n          - MacOS\n        x-stainless-package-version:\n          - 2.21.0\n        x-stainless-raw-response:\n          - \"true\"\n        x-stainless-read-timeout:\n          - \"60.0\"\n        x-stainless-retry-count:\n          - \"0\"\n        x-stainless-runtime:\n          - CPython\n        x-stainless-runtime-version:\n          - 3.13.5\n      method: POST\n      uri: https://api.openai.com/v1/chat/completions\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/41UTXPbNhC9+1fs8ExrRMWq4x6TTg49teP2VGU0MLgkEYEABwvYVjz+730AbYtR\n          3Jle9LGL3ff27cfTBVFl2upXqvSgoh4ne/nbp5s/+Xrtv/9933z6aG4/3JrP+o/ff+Ev6tttVecI\n          f/eNdXyNWmmPOI7Gu9mtA6vIOWtzfd1st+vN5qo4Rt+yzWH9FC+v/OVmvbm6bBp8vwQO3mgWvPgH\n          f4meymem6Fp+hHldv1pGFlE9w/b6CMbgbbZUSsRIVC5W9cmpvYvsCuunnSPaVZLGUYXjDqZd9dfA\n          FPkxUmtEJxEWijAlYfIdaZ8QHTqlY1JWyDgaAaaTVYGmwK3RuX4qFUpNkwrRFK89UucDibfpzlgT\n          j6RcS6JBZRG4os9nCCow9ew4ZCkpeuLHyXoYJYaEN0HZjGY6o1XOkOmqCGKdTew0z1QWEGAlSQ+k\n          ZEkmU8tcVvQFP/lR5VbW55mBLiBHffBpklLBwDB4Ff0o9MDg1aGAQlRM70qwiyjejBNKWkDWpGx+\n          4Xp6MHGgg/MPjvTAI0IsCojJzJLcmtEUBeuf9C+I6E0BNC0KMN1xKQ0G0/Xooeo6jGoGO5dcVoSe\n          o70dpgsPIEvqERJnIc8Rp+DvAUSqBKs7y6CKUoeYpwEsBv+wmIkfBYQWqDoriDQTYzYY7RjVIRPD\n          mI25li7ZMipRyUHImgNTG1JPLWdFi+hvKiENFkXITxEifS8wq11Vz4Md2PK9whDsRWNk8oA36517\n          Xq5DAJ6ovI0uWbtwKOd8nHnnRfz64nl+Wz3re8DfyVloBR2NDHssv+ASYM0k+qkq3md8fi0rnn7Y\n          2gqJxinuoz9wgWs+bq/mhNXpqizcH65fvBEc7cJxc9PU76TctxyVsbK4E5VWkLE9xZ6Oikqt8QvH\n          xaLwn/m8l3suHl39P+lPDq15wprvT9P53rPA+ez+17M3oQvhSjjc45juMWohN6PlTiU7X8RKjljn\n          cY+O9RymYOaz2E37zVZ33WbbdJvq4vniX5z8fOofBgAA\n      headers:\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - X-Request-ID\n        CF-RAY:\n          - 9d0a298519f92c2d-SJC\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Fri, 20 Feb 2026 01:17:06 GMT\n        Server:\n          - cloudflare\n        Strict-Transport-Security:\n          - max-age=31536000; includeSubDomains; preload\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        X-Content-Type-Options:\n          - nosniff\n        alt-svc:\n          - h3=\":443\"; ma=86400\n        cf-cache-status:\n          - DYNAMIC\n        openai-organization:\n          - future-house-xr4tdh\n        openai-processing-ms:\n          - \"2333\"\n        openai-project:\n          - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj\n        openai-version:\n          - \"2020-10-01\"\n        x-openai-proxy-wasm:\n          - v0.1\n        x-ratelimit-limit-input-images:\n          - \"250000\"\n        x-ratelimit-limit-requests:\n          - \"10000\"\n        x-ratelimit-limit-tokens:\n          - \"30000000\"\n        x-ratelimit-remaining-input-images:\n          - \"249998\"\n        x-ratelimit-remaining-requests:\n          - \"9999\"\n        x-ratelimit-remaining-tokens:\n          - \"29996960\"\n        x-ratelimit-reset-input-images:\n          - 0s\n        x-ratelimit-reset-requests:\n          - 6ms\n        x-ratelimit-reset-tokens:\n          - 6ms\n        x-request-id:\n          - req_44599a429aaf463cae41e54b85a4131e\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body:\n        \"{\\\"messages\\\":[{\\\"role\\\":\\\"system\\\",\\\"content\\\":\\\"Provide a summary of\n        the relevant information that could help answer the question based on the excerpt.\n        Your summary, combined with many others, will be given to the model to generate\n        an answer. Respond with the following JSON format:\\\\n\\\\n{\\\\n  \\\\\\\"summary\\\\\\\":\n        \\\\\\\"...\\\\\\\",\\\\n  \\\\\\\"relevance_score\\\\\\\": 0-10\\\\n}\\\\n\\\\nwhere `summary` is relevant\n        information from the text - about 100 words words. `relevance_score` is an integer\n        0-10 for the relevance of `summary` to the question.\\\\n\\\\nThe excerpt may or\n        may not contain relevant information. If not, leave `summary` empty, and make\n        `relevance_score` be 0.\\\"},{\\\"role\\\":\\\"user\\\",\\\"content\\\":\\\"Excerpt from wellawatteUnknownyearaperspectiveon\n        pages 25-28: Geemi P. Wellawatte, Heta A. Gandhi, Aditi Seshadri, and Andrew\n        D. White. A perspective on explanations of molecular prediction models. ChemRxiv,\n        Unknown year. URL: https://doi.org/10.26434/chemrxiv-2022-qfv02, doi:10.26434/chemrxiv-2022-qfv02.\n        This article has 1 citations.\\\\n\\\\n---\\\\n\\\\n2021, 25, 1315\\u20131360.\\\\n\\\\n\\\\n\n        (9) Wellawatte, G. P.; Seshadri, A.; White, A. D. Model agnostic generation\n        of counter-\\\\n\\\\n     factual explanations for molecules. Chemical Science 2022,\n        13, 3697\\u20133705.\\\\n\\\\n\\\\n(10) Gandhi, H. A.; White, A. D. Explaining structure-activity\n        relationships using locally\\\\n\\\\n      faithful surrogate models. chemrxiv 2022,\\\\n\\\\n\\\\n(11)\n        Gormley, A. J.; Webb, M. A. Machine learning in combinatorial polymer chemistry.\\\\n\\\\n\n        \\    Nature Reviews Materials 2021,\\\\n\\\\n\\\\n(12) Gomes, C. P.; Fink, D.; Dover,\n        R. B. V.; Gregoire, J. M. Computational sustainability\\\\n\\\\n     meets materials\n        science. Nature Reviews Materials 2021,\\\\n\\\\n\\\\n(13) On scientific understanding\n        with artificial intelligence. Nature Reviews Physics 2022\\\\n\\\\n     4:12 2022,\n        4, 761\\u2013769.\\\\n\\\\n\\\\n(14) Arrieta, A. B.; D\\xB4\\u0131az-Rodr\\xB4\\u0131guez,\n        N.; Ser, J. D.; Bennetot, A.; Tabik, S.; Barbado, A.;\\\\n\\\\n     Garcia, S.;\n        Gil-Lopez, S.; Molina, D.; Benjamins, R.; Chatila, R.; Herrera, F. Explain-\\\\n\\\\n\n        \\    able Artificial Intelligence (XAI): Concepts, Taxonomies, Opportunities\n        and Chal-\\\\n\\\\n     lenges toward Responsible AI. Information Fusion 2019, 58,\n        82\\u2013115.\\\\n\\\\n\\\\n(15) Murdoch, W. J.; Singh, C.; Kumbier, K.; Abbasi-Asl,\n        R.; Yu, B. Interpretable machine\\\\n\\\\n     learning: definitions, methods, and\n        applications. ArXiv 2019, abs/1901.04592.\\\\n\\\\n\\\\n                                      25(16)\n        Boobier, S.; Osbourn, A.; Mitchell, J. B. Can human experts predict solubility\n        better\\\\n\\\\n     than computers? Journal of cheminformatics 2017, 9, 1\\u201314.\\\\n\\\\n\\\\n(17)\n        Lee, J. D.; See, K. A. Trust in automation: Designing for appropriate reliance.\n        Human\\\\n\\\\n     Factors 2004, 46, 50\\u201380.\\\\n\\\\n\\\\n(18) Bolukbasi, T.; Chang,\n        K.-W.; Zou, J. Y.; Saligrama, V.; Kalai, A. T. Man is to com-\\\\n\\\\n     puter\n        programmer as woman is to homemaker? debiasing word embeddings. Advances\\\\n\\\\n\n        \\    in neural information processing systems 2016, 29.\\\\n\\\\n\\\\n(19) Buolamwini,\n        J.; Gebru, T. Gender Shades:  Intersectional Accuracy Disparities in\\\\n\\\\n    Commercial\n        Gender Classification. Proceedings of the 1st Conference on Fairness,\\\\n\\\\n\n        \\    Accountability and Transparency. 2018; pp 77\\u201391.\\\\n\\\\n\\\\n(20) Lapuschkin,\n        S.; W\\xA8aldchen, S.; Binder, A.; Montavon, G.; Samek, W.; M\\xA8uller, K.-R.\\\\n\\\\n\n        \\   Unmasking Clever Hans predictors and assessing what machines really learn.\n        Nature\\\\n\\\\n     communications 2019, 10, 1\\u20138.\\\\n\\\\n\\\\n(21) DeGrave, A.\n        J.; Janizek, J. D.; Lee, S.-I. AI for radiographic COVID-19 detection\\\\n\\\\n\n        \\     selects shortcuts over signal. Nature Machine Intelligence 2021, 3, 610\\u2013619.\\\\n\\\\n\\\\n(22)\n        Goodman, B.; Flaxman, S. European Union regulations on algorithmic decision-\\\\n\\\\n\n        \\   making and a \\u201Cright to explanation\\u201D. AI Magazine 2017, 38, 50\\u201357.\\\\n\\\\n\\\\n(23)\n        ACT, A. I. European Commission. On Artificial Intelligence: A European Approach\\\\n\\\\n\n        \\    to Excellence and Trust. 2021, COM/2021/206.\\\\n\\\\n\\\\n(24) Blueprint for\n        an AI Bill of Rights, The White House. 2022; https://www.whitehouse.\\\\n\\\\n    gov/ostp/ai-bill-of-rights/.\\\\n\\\\n\\\\n(25)\n        Miller, T. Explanation in artificial intelligence: Insights from the social\n        sciences. Ar-\\\\n\\\\n       tificial intelligence 2019, 267, 1\\u201338.\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\n        \\                                     26(26) Murdoch, W. J.; Singh, C.; Kumbier,\n        K.; Abbasi-Asl, R.; Yu, B. Definitions, meth-\\\\n\\\\n     ods, and applications\n        in interpretable machine learning. Proceedings of the National\\\\n\\\\n    Academy\n        of Sciences of the United States of America 2019, 116, 22071\\u201322080.\\\\n\\\\n\\\\n(27)\n        Gunning, D.; Aha, D. DARPA\\u2019s Explainable Artificial Intelligence (XAI)\n        Program.\\\\n\\\\n    AI Magazine 2019, 40, 44\\u201358.\\\\n\\\\n\\\\n(28) Biran, O.;\n        Cotton, C. Explanation and justification in machine learning: A survey.\\\\n\\\\n\n        \\    IJCAI-17 workshop on explainable AI (XAI). 2017; pp 8\\u201313.\\\\n\\\\n\\\\n(29)\n        Palacio, S.; Lucieri, A.; Munir, M.; Ahmed, S.; Hees, J.; Dengel, A. Xai handbook:\\\\n\\\\n\n        \\   Towards a unified framework for explainable ai. Proceedings of the IEEE/CVF\n        Inter-\\\\n\\\\n     national Conference on Computer Vision. 2021; pp 3766\\u20133775.\\\\n\\\\n\\\\n(30)\n        Kuhn, D. R.; Kacker, R. N.; Lei, Y.; Simos, D. E. Combinatorial Methods for\n        Ex-\\\\n\\\\n     plainable AI. 2020 IEEE International Conference on Software Testing,\n        Verification\\\\n\\\\n    and Validation Workshops (ICSTW) 2020, 167\\u2013170.\\\\n\\\\n\\\\n(31)\n        Seshadri, A.; Gandhi, H. A.; Wellawatte, G. P.; White, A. D. Why does that molecule\\\\n\\\\n\n        \\    smell? ChemRxiv 2022,\\\\n\\\\n\\\\n(32) Das, A.; Rad, P. Opportunities and challenges\n        in explainable artificial intelligence\\\\n\\\\n      (xai): A survey. arXiv preprint\n        arXiv:2006.11371 2020,\\\\n\\\\n\\\\n(33) Machlev, R.; Heistrene, L.; Perl, M.; Levy,\n        K. Y.; Belikov, J.; Mannor, S.; Levron, Y.\\\\n\\\\n     Explainable Artificial\n        Intelligence (XAI) techniques for energy and power systems:\\\\n\\\\n     Review,\n        challenges and opportunities. Energy and AI 2022, 9, 100169.\\\\n\\\\n\\\\n(34) Koh,\n        P. W.; Liang, P. Understanding black-box predictions via influence functions.\\\\n\\\\n\n        \\    International Conference on Machine Learning. 2017; pp 1885\\u20131894.\\\\n\\\\n\\\\n(35)\n        Ribeiro, M. T.; Singh, S.; Guestrin, C. \\u201D Why should i trust you?\\u201D\n        Explaining the\\\\n\\\\n     predictions of any classifier. Proceedings of the 22nd\n        ACM SIGKDD international\\\\n\\\\n\\\\n                                      27     conference\n        on knowledge discovery and data \\\\n\\\\n---\\\\n\\\\nQuestion: Are counterfactuals\n        actionable? [yes/no]\\\"}],\\\"model\\\":\\\"gpt-4o-2024-11-20\\\",\\\"n\\\":1,\\\"temperature\\\":0.0}\"\n      headers:\n        accept:\n          - application/json\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        content-length:\n          - \"6328\"\n        content-type:\n          - application/json\n        host:\n          - api.openai.com\n        user-agent:\n          - AsyncOpenAI/Python 2.21.0\n        x-stainless-arch:\n          - arm64\n        x-stainless-async:\n          - async:asyncio\n        x-stainless-lang:\n          - python\n        x-stainless-os:\n          - MacOS\n        x-stainless-package-version:\n          - 2.21.0\n        x-stainless-raw-response:\n          - \"true\"\n        x-stainless-read-timeout:\n          - \"60.0\"\n        x-stainless-retry-count:\n          - \"0\"\n        x-stainless-runtime:\n          - CPython\n        x-stainless-runtime-version:\n          - 3.13.5\n      method: POST\n      uri: https://api.openai.com/v1/chat/completions\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/41SwW7bMAy95ysMnpPBdpoa6a1dOxQYMKDnuXBUmXHUypIgyt26IP8+yk5qZ+uA\n          XWyYj+/5PZL7WZKAquEqAbkTQbZOL25v1g/N9d235cuXu89fgyt+XP5yt/f2/iG7KWAeGfbpGWU4\n          sT5JyzwMypoBlh5FwKiaFUW2WqV5ftkDra1RR1rjwuLCLvI0v1hkGb+PxJ1VEok7vvNnkuz7Z7Ro\n          avzJ5XR+qrRIJBrk2qmJi97qWAFBpCgIE2A+gtKagKZ3vdlsnsma0uxLkyQlUNe2wr+VjJVQwnyo\n          etT4KozEiqT1GNG0NIfSMH0q7HHbkYi5TKf1BBDG2CDiXPpIj0fk8B5C28Z5+0R/UGGrjKJdxWNk\n          l9EwBeugRw/8fOyH1Z3lBxZqXaiCfcH+d1mxXA6CMO5nhPPjKCGwRT2lrU60M8WqxiCUpsnAQQq5\n          w3rkjtsRXa3sBJhNcv9t5yPtIbsyzf/Ij4CU6Pj0KuexVvI88tjmMd7vv9re59wbBkL/yldZBYU+\n          7qLGrej0cFpAbxSwrXhhDXrn1XBfW1cV61yuRbouCpgdZr8BPBT7I2gDAAA=\n      headers:\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - X-Request-ID\n        CF-RAY:\n          - 9d0a29946e9d0c60-SJC\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Fri, 20 Feb 2026 01:17:07 GMT\n        Server:\n          - cloudflare\n        Strict-Transport-Security:\n          - max-age=31536000; includeSubDomains; preload\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        X-Content-Type-Options:\n          - nosniff\n        alt-svc:\n          - h3=\":443\"; ma=86400\n        cf-cache-status:\n          - DYNAMIC\n        openai-organization:\n          - future-house-xr4tdh\n        openai-processing-ms:\n          - \"452\"\n        openai-project:\n          - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj\n        openai-version:\n          - \"2020-10-01\"\n        x-openai-proxy-wasm:\n          - v0.1\n        x-ratelimit-limit-requests:\n          - \"10000\"\n        x-ratelimit-limit-tokens:\n          - \"30000000\"\n        x-ratelimit-remaining-requests:\n          - \"9999\"\n        x-ratelimit-remaining-tokens:\n          - \"29998491\"\n        x-ratelimit-reset-requests:\n          - 6ms\n        x-ratelimit-reset-tokens:\n          - 3ms\n        x-request-id:\n          - req_8122c4daa13a43f2849cb2ad308f52be\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body:\n        \"{\\\"messages\\\":[{\\\"role\\\":\\\"system\\\",\\\"content\\\":\\\"Provide a summary of\n        the relevant information that could help answer the question based on the excerpt.\n        Your summary, combined with many others, will be given to the model to generate\n        an answer. Respond with the following JSON format:\\\\n\\\\n{\\\\n  \\\\\\\"summary\\\\\\\":\n        \\\\\\\"...\\\\\\\",\\\\n  \\\\\\\"relevance_score\\\\\\\": 0-10\\\\n}\\\\n\\\\nwhere `summary` is relevant\n        information from the text - about 100 words words. `relevance_score` is an integer\n        0-10 for the relevance of `summary` to the question.\\\\n\\\\nThe excerpt may or\n        may not contain relevant information. If not, leave `summary` empty, and make\n        `relevance_score` be 0.\\\"},{\\\"role\\\":\\\"user\\\",\\\"content\\\":\\\"Excerpt from wellawatteUnknownyearaperspectiveon\n        pages 33-35: Geemi P. Wellawatte, Heta A. Gandhi, Aditi Seshadri, and Andrew\n        D. White. A perspective on explanations of molecular prediction models. ChemRxiv,\n        Unknown year. URL: https://doi.org/10.26434/chemrxiv-2022-qfv02, doi:10.26434/chemrxiv-2022-qfv02.\n        This article has 1 citations.\\\\n\\\\n---\\\\n\\\\n13,\\\\n\\\\n     1\\u201320.\\\\n\\\\n\\\\n(78)\n        Mastropietro, A.; Pasculli, G.; Feldmann, C.; Rodr\\xB4\\u0131guez-P\\xB4erez,\n        R.; Bajorath, J. Edge-\\\\n\\\\n    SHAPer: Bond-Centric Shapley Value-Based Explanation\n        Method for Graph Neural\\\\n\\\\n     Networks. iScience 2022, 25, 105043.\\\\n\\\\n\\\\n(79)\n        White, A. D. Deep learning for molecules and materials. Living Journal of Computa-\\\\n\\\\n\n        \\     tional Molecular Science 2022, 3.\\\\n\\\\n(80) \\u02D8Strumbelj, E.; Kononenko,\n        I. Explaining prediction models and individual predictions\\\\n\\\\n     with feature\n        contributions. Knowledge and Information Systems 2014, 41, 647\\u2013665.\\\\n\\\\n\\\\n(81)\n        Erhan, D.; Bengio, Y.; Courville, A.; Vincent, P. Visualizing Higher-Layer Features\n        of\\\\n\\\\n     a Deep Network. Technical Report, Univerist\\xB4e de Montr\\xB4eal\n        2009,\\\\n\\\\n\\\\n(82) Weber, J. K.; Morrone, J. A.; Bagchi, S.; Pabon, J. D.; gu\n        Kang, S.; Zhang, L.;\\\\n\\\\n     Cornell, W. D. Simplified, interpretable graph\n        convolutional neural networks for small\\\\n\\\\n     molecule activity prediction.\n        Journal of Computer-Aided Molecular Design 2022, 36,\\\\n\\\\n     391\\u2013404.\\\\n\\\\n\\\\n(83)\n        Riniker, S.; Landrum, G. A. Similarity maps - A visualization strategy for molecular\\\\n\\\\n\n        \\    fingerprints and machine-learning methods. Journal of Cheminformatics 2013,\n        5, 1\\u20137.\\\\n\\\\n\\\\n(84) Humer, C.; Heberle, H.; Montanari, F.; Wolf, T.; Huber,\n        F.; Henderson, R.; Hein-\\\\n\\\\n      rich, J.; Streit, M. ChemInformatics Model\n        Explorer (CIME): exploratory analysis of\\\\n\\\\n     chemical model explanations.\n        Journal of Cheminformatics 2022, 14, 1\\u201314.\\\\n\\\\n\\\\n(85) McGrath, T.; Kapishnikov,\n        A.; Toma\\u02C7sev, N.; Pearce, A.; Wattenberg, M.; Hass-\\\\n\\\\n      abis, D.;\n        Kim, B.; Paquet, U.; Kramnik, V. Acquisition of chess knowledge in Al-\\\\n\\\\n\n        \\    phaZero. Proceedings of the National Academy of Sciences 2022, 119, e2206625119.\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\n        \\                                     33(86) Bajusz, D.; R\\xB4acz, A.; H\\xB4eberger,\n        K. Why is Tanimoto index an appropriate choice for\\\\n\\\\n     fingerprint-based\n        similarity calculations? Journal of Cheminformatics 2015, 7, 1\\u201313.\\\\n\\\\n\\\\n(87)\n        Huang, Q.; Yamada, M.; Tian, Y.; Singh, D.; Yin, D.; Chang, Y. GraphLIME:\\\\n\\\\n\n        \\    Local Interpretable Model Explanations for Graph Neural Networks. CoRR\n        2020,\\\\n\\\\n     abs/2001.06216.\\\\n\\\\n\\\\n(88) Sokol, K.; Flach, P. A. LIMEtree:\n        Interactively Customisable Explanations Based on\\\\n\\\\n     Local Surrogate Multi-output\n        Regression Trees. CoRR 2020, abs/2005.01427.\\\\n\\\\n\\\\n(89) Whitmore, L. S.; George,\n        A.; Hudson, C. M. Mapping chemical performance on molec-\\\\n\\\\n     ular structures\n        using locally interpretable explanations. 2016; https://arxiv.org/\\\\n\\\\n    abs/1611.07443.\\\\n\\\\n\\\\n(90)\n        Mehdi, S.; Tiwary, P. Thermodynamics of Interpretation. 2022,\\\\n\\\\n\\\\n(91) H\\xA8ofler,\n        M. Causal inference based on counterfactuals. BMC Medical Research Method-\\\\n\\\\n\n        \\    ology 2005, 5, 1\\u201312.\\\\n\\\\n\\\\n(92) Woodward, J.; Hitchcock, C. Explanatory\n        Generalizations, Part I: A Counterfactual\\\\n\\\\n     Account. No\\u02C6us 2003,\n        37, 1\\u201324.\\\\n\\\\n\\\\n(93) Frisch, M. F. Theories, models, and explanation;\n        University of California, Berkeley,\\\\n\\\\n     1998.\\\\n\\\\n\\\\n(94) Reutlinger,\n        A. Is There A Monist Theory of Causal and Non-Causal Explanations?\\\\n\\\\n    The\n        Counterfactual Theory of Scientific Explanation. Philosophy of Science 2016,\n        83,\\\\n\\\\n     733\\u2013745.\\\\n\\\\n\\\\n(95) Lewis, D. Causation. The journal of\n        philosophy 1974, 70, 556\\u2013567.\\\\n\\\\n\\\\n(96) Tanimoto, T. T. Elementary mathematical\n        theory of classification and prediction.\\\\n\\\\n     Internal IBM Technical Report\n        1958,\\\\n\\\\n\\\\n                                      34 (97) Rogers, D.; Hahn,\n        M. Extended-Connectivity Fingerprints. Journal of Chemical In-\\\\n\\\\n      formation\n        and Modeling 2010, 50, 742\\u2013754, PMID: 20426451.\\\\n\\\\n\\\\n (98) Mohapatra,\n        S.; An, J.; G\\xB4omez-Bombarelli, R. Chemistry-informed macromolecule\\\\n\\\\n\n        \\     graph representation for similarity computation, unsupervised and supervised\n        learn-\\\\n\\\\n       ing. Machine Learning: Science and Technology 2022, 3, 015028.\\\\n\\\\n\\\\n\n        (99) Doshi-Velez, F.; Kortz, M.; Budish, R.; Bavitz, C.; Gershman, S.; O\\u2019Brien,\n        D.;\\\\n\\\\n       Scott, K.; Schieber, S.; Waldo, J.; Weinberger, D.; Weller,\n        A.; Wood, A. Account-\\\\n\\\\n       ability of AI Under the Law: The Role of Explanation.\n        SSRN Electronic Journal\\\\n\\\\n     2017,\\\\n\\\\n\\\\n(100) Wachter, S.; Mittelstadt,\n        B.; Russell, C. Counterfactual explanations without opening\\\\n\\\\n      the black\n        box: Automated decisions and the GDPR. Harv. JL & Tech. 2017, 31, 841.\\\\n\\\\n\\\\n(101)\n        Jim\\xB4enez-Luna, J.; Grisoni, F.; Schneider, G. Drug discovery with explainable\n        artificial\\\\n\\\\n       intelligence. Nature Machine Intelligence 2020 2:10 2020,\n        2, 573\\u2013584.\\\\n\\\\n\\\\n(102) Fu, T.; Gao, W.; Xiao, C.; Yasonik, J.; Coley,\n        C. W.; Sun, J. Differentiable Scaffold-\\\\n\\\\n      ing Tree for Molecule Optimization.\n        International Conference on Learning Represen-\\\\n\\\\n       tations. 2022.\\\\n\\\\n\\\\n(103)\n        Shen, C.; Krenn, M.; Eppel, S.; Aspuru-Guzik, A. Deep molecular dreaming: inverse\\\\n\\\\n\n        \\    machine learning for de-novo molecular design and interpretability with\n        surjective\\\\n\\\\n      representations. Machine Learning: Science and Technology\n        2021, 2, 03LT02.\\\\n\\\\n\\\\n(104) Lucic,  A.;   ter  Hoeve,  M.;   Tolomei,  G.;\n        \\  Rijke,  M.;   Silvestri,  F.  CF-\\\\n\\\\n     GNNExplainer:  Counterfactual\n        Explanations for Graph Neural Networks. arXiv\\\\n\\\\n---\\\\n\\\\nQuestion: Are counterfactuals\n        actionable? [yes/no]\\\"}],\\\"model\\\":\\\"gpt-4o-2024-11-20\\\",\\\"n\\\":1,\\\"temperature\\\":0.0}\"\n      headers:\n        accept:\n          - application/json\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        content-length:\n          - \"6320\"\n        content-type:\n          - application/json\n        host:\n          - api.openai.com\n        user-agent:\n          - AsyncOpenAI/Python 2.21.0\n        x-stainless-arch:\n          - arm64\n        x-stainless-async:\n          - async:asyncio\n        x-stainless-lang:\n          - python\n        x-stainless-os:\n          - MacOS\n        x-stainless-package-version:\n          - 2.21.0\n        x-stainless-raw-response:\n          - \"true\"\n        x-stainless-read-timeout:\n          - \"60.0\"\n        x-stainless-retry-count:\n          - \"0\"\n        x-stainless-runtime:\n          - CPython\n        x-stainless-runtime-version:\n          - 3.13.5\n      method: POST\n      uri: https://api.openai.com/v1/chat/completions\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/41STW+cMBS8769A78xGgMLS7a1R1VSV+pHcqhIhxzzAG2NbfmaVaLX/vTbsBtIm\n          Ui4gZt4M8z4OqygCUcPHCHjHHO+NXH++2t60zf7Xl92nq83PHzbPb39//5oVzfW3XQdxUOj7HXJ3\n          Vl1w7XXohFYTzS0yh8E1LYo0z5Ms24xEr2uUQdYat77U6yzJLtdp6t8nYacFR/IVf/xnFB3GZ4io\n          anz0cBKfkR6JWIseOxd50GoZEGBEghxTDuKZ5Fo5VGPqQ6miqAQa+p7Zp9JDJZQQT6hFiXumOFbE\n          tcXAJqU6Lq0sNgOx0IkapFwQTCntWJjE2MTdiTk+x5a6NVbf0z9SaIQS1FV+cOSn6COS0wZG9uif\n          d+N4hhcdgzfqjaucfsDxd2mRZ5MhzBtZ0JsT6XxEuZRtPsSvOFY1OiYkLUYMnPEO61k774MNtdAL\n          YrXo+/84r3lPvQvVvsd+JjhH44+tMhZrwV+2PJdZDBf7VtnznMfAQGj3/g4rJ9CGXdTYsEFOxwT0\n          RA77yi+sRWusmC6qMVWxzfiWJduigNVx9RcTqu5/WgMAAA==\n      headers:\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - X-Request-ID\n        CF-RAY:\n          - 9d0a298d4f18ca3e-SJC\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Fri, 20 Feb 2026 01:17:07 GMT\n        Server:\n          - cloudflare\n        Strict-Transport-Security:\n          - max-age=31536000; includeSubDomains; preload\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        X-Content-Type-Options:\n          - nosniff\n        alt-svc:\n          - h3=\":443\"; ma=86400\n        cf-cache-status:\n          - DYNAMIC\n        openai-organization:\n          - future-house-xr4tdh\n        openai-processing-ms:\n          - \"513\"\n        openai-project:\n          - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj\n        openai-version:\n          - \"2020-10-01\"\n        x-openai-proxy-wasm:\n          - v0.1\n        x-ratelimit-limit-requests:\n          - \"10000\"\n        x-ratelimit-limit-tokens:\n          - \"30000000\"\n        x-ratelimit-remaining-requests:\n          - \"9999\"\n        x-ratelimit-remaining-tokens:\n          - \"29998494\"\n        x-ratelimit-reset-requests:\n          - 6ms\n        x-ratelimit-reset-tokens:\n          - 3ms\n        x-request-id:\n          - req_c05c47806e814a0795ea8e108709d642\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body:\n        \"{\\\"messages\\\":[{\\\"role\\\":\\\"system\\\",\\\"content\\\":\\\"Provide a summary of\n        the relevant information that could help answer the question based on the excerpt.\n        Your summary, combined with many others, will be given to the model to generate\n        an answer. Respond with the following JSON format:\\\\n\\\\n{\\\\n  \\\\\\\"summary\\\\\\\":\n        \\\\\\\"...\\\\\\\",\\\\n  \\\\\\\"relevance_score\\\\\\\": 0-10\\\\n}\\\\n\\\\nwhere `summary` is relevant\n        information from the text - about 100 words words. `relevance_score` is an integer\n        0-10 for the relevance of `summary` to the question.\\\\n\\\\nThe excerpt may or\n        may not contain relevant information. If not, leave `summary` empty, and make\n        `relevance_score` be 0.\\\"},{\\\"role\\\":\\\"user\\\",\\\"content\\\":\\\"Excerpt from wellawatteUnknownyearaperspectiveon\n        pages 5-8: Geemi P. Wellawatte, Heta A. Gandhi, Aditi Seshadri, and Andrew D.\n        White. A perspective on explanations of molecular prediction models. ChemRxiv,\n        Unknown year. URL: https://doi.org/10.26434/chemrxiv-2022-qfv02, doi:10.26434/chemrxiv-2022-qfv02.\n        This article has 1 citations.\\\\n\\\\n---\\\\n\\\\nnct?\\\\n\\\\n\\\\n  We present an example\n        evaluation of the SHAP explanation method based on the above\\\\n\\\\nattributes.44\n        Shapley values were proposed as a local explanation method based on feature\\\\n\\\\nattribution,\n        as they offer a complete explanation - each feature is assigned a fraction of\\\\n\\\\nthe\n        prediction value.44,45 Completeness is a clearly measurable and well-defined\n        metric, but\\\\n\\\\nyields explanations with many components. Yet Shapley values\n        are not actionable nor sparse.\\\\n\\\\nThey are non-sparse as every feature has\n        a non-zero attribution and not-actionable because\\\\n\\\\nthey do not provide a\n        set of features which changes the outcome.46 Ribeiro et al. 35 proposed\\\\n\\\\na\n        surrogate model method that aims to provide sparse/succinct explanations that\n        have high\\\\n\\\\n\\\\n                                       5fidelity to the original\n        model. In Wellawatte et al. 9 we argue that counterfactuals are \\u201Cbet-\\\\n\\\\nter\\u201D\n        explanations because they are actionable and sparse. We highlight that, evaluation\n        of\\\\n\\\\nexplanations is a difficult task because explanations are fundamentally\n        for and by humans.\\\\n\\\\nTherefore, these evaluations are subjective, as they\n        depend on \\u201Ccomplex human factors and\\\\n\\\\napplication scenarios.\\u201D37\\\\n\\\\n\\\\nSelf-explaining\n        models\\\\n\\\\nA self-explanatory model is one that is intrinsically interpretable\n        to an expert.47 Two com-\\\\n\\\\nmon examples found in the literature are linear\n        regression models and decision trees (DT).\\\\n\\\\nIntrinsic models can be found\n        in other XAI applications acting as surrogate models (proxy\\\\n\\\\nmodels) due\n        to their transparent nature.48,49 A linear model is described by the equation\\\\n\\\\n1\n        where, W\\u2019s are the weight parameters and x\\u2019s are the input features\n        associated with the\\\\n\\\\nprediction \\u02C6y. Therefore, we observe that the\n        weights can be used to derive a complete expla-\\\\n\\\\nnation of the model - trained\n        weights quantify the importance of each feature.47 DT models\\\\n\\\\nare another\n        type of self-explaining models which have been used in classification and high-\\\\n\\\\nthroughput\n        screening tasks.  Gajewicz et al. 50 used DT models to classify nanomaterials\\\\n\\\\nthat\n        identify structural features responsible for surface activity. In another study\n        by Han\\\\n\\\\net al. 51, a DT model was developed to filter compounds by their\n        bioactivity based on the\\\\n\\\\nchemical fingerprints.\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n                                                              \\u02C6y\n        = \\u03A3iWixi                                      (1)\\\\n\\\\n\\\\n   Regularization\n        techniques such as EXPO52 and RRR53 are designed to enhance the black-\\\\n\\\\nbox\n        model interpretability.54 Although one can argue that \\u201Csimplicity\\u201D\n        of models are posi-\\\\n\\\\ntively correlated with interpretability, this is based\n        on how the interpretability is evaluated.\\\\n\\\\nFor example, Lipton 55 argue\n        that, from the notion of \\u201Csimulatability\\u201D (the degree to which a\\\\n\\\\nhuman\n        can predict the outcome based on inputs), self-explanatory linear models, rule-based\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\n        \\                                      6systems, and DT\\u2019s can be claimed\n        uninterpretable. A human can predict the outcome given\\\\n\\\\nthe inputs only\n        if the input features are interpretable. Therefore, a linear model which takes\\\\n\\\\nin\n        non-descriptive inputs may not be as transparent. On the other hand, a linear\n        model\\\\n\\\\nis not innately accurate as they fail to capture non-linear relationships\n        in data, limiting is\\\\n\\\\napplicability. Similarly, a DT is a rule-based model\n        and lacks physics informed knowledge.\\\\n\\\\nTherefore, an existing drawback is\n        the trade-offbetween the degree of understandability and\\\\n\\\\nthe accuracy of\n        a model. For example, an intrinsic model (linear regression or decision trees)\\\\n\\\\ncan\n        be described through the trainable parameters, but it may fail to \\u201Ccorrectly\\u201D\n        capture\\\\n\\\\nnon-linear relations in the data.\\\\n\\\\n\\\\nAttribution methods\\\\n\\\\n\\\\nFeature\n        attribution methods explain black box predictions by assigning each input feature\\\\n\\\\na\n        numerical value, which indicates its importance or contribution to the prediction.\n        Feature\\\\n\\\\nattributions provide local explanations, but can be averaged or\n        combined to explain multi-\\\\n\\\\nple instances. Atom-based numerical assignments\n        are commonly referred to as heatmaps.56\\\\n\\\\nSheridan 57 describes an atom-wise\n        attribution method for interpreting QSAR models. Re-\\\\n\\\\ncently, Rasmussen\n        et al. 58 showed that Crippen logP models serve as a benchmark for\\\\n\\\\nheatmap\n        approaches. Other most widely used feature attribution approaches in the litera-\\\\n\\\\nture\n        are gradient based methods,59,60 Shapley Additive exPlanations (SHAP),44 and\n        layer-\\\\n\\\\nwise relevance prorogation.61\\\\n\\\\n   Gradient based approaches\n        are based on the hypothesis that gradients for neural net-\\\\n\\\\nworks are analogous\n        to coefficients for regression models.62 Class activation maps (CAM),63\\\\n\\\\ngradCAM,64\n        smoothGrad,,65 and integrated gradients62 are examples of this method. The\\\\n\\\\nmain\n        idea behind feature attributions with gradients can be represented with equation\n        \\ 2.\\\\n\\\\n                                          \\u2206\\u02C6f(\\u20D7x) \\u2248\\u2202\\u02C6f(\\u20D7x)\n        \\                                   (2)\\\\n                               \\u2206xi\n        \\     \\u2202xi\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n                                       7                                  \\\\n\\\\n---\\\\n\\\\nQuestion:\n        Are counterfactuals actionable? [yes/no]\\\"}],\\\"model\\\":\\\"gpt-4o-2024-11-20\\\",\\\"n\\\":1,\\\"temperature\\\":0.0}\"\n      headers:\n        accept:\n          - application/json\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        content-length:\n          - \"6291\"\n        content-type:\n          - application/json\n        host:\n          - api.openai.com\n        user-agent:\n          - AsyncOpenAI/Python 2.21.0\n        x-stainless-arch:\n          - arm64\n        x-stainless-async:\n          - async:asyncio\n        x-stainless-lang:\n          - python\n        x-stainless-os:\n          - MacOS\n        x-stainless-package-version:\n          - 2.21.0\n        x-stainless-raw-response:\n          - \"true\"\n        x-stainless-read-timeout:\n          - \"60.0\"\n        x-stainless-retry-count:\n          - \"0\"\n        x-stainless-runtime:\n          - CPython\n        x-stainless-runtime-version:\n          - 3.13.5\n      method: POST\n      uri: https://api.openai.com/v1/chat/completions\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/41Ty27bMBC8+ysWvORiB5bzcN1bih56CFC0zaWoA2FNrSTWFClwKTdG4H/vUnIi\n          J02AArJk7XBG+5h9nAAoU6iPoHSNUTetnX3+tPpW8c2clqHMvm+/bu9uuy+3FyvdbX/eqGli+M1v\n          0vGJda698Cga7wZYB8JISTVbLrOrq/licd0DjS/IJlrVxtmlny3mi8tZlsnzSKy90cRy4pe8Ajz2\n          95SiK+hBwvPpU6QhZqxIYk+HJBi8TRGFzIYjuqimI6i9i+T6rB/XDmCtuGsaDPu1hNbqriagB02h\n          jSDcSAxRigPtO+GFEnXs0DJgIIk5NgUFKuBsQ1HgM+G2Fh2mLjBsSGPHJAq07xnCFgA3Vv66ArjF\n          wHQOd7VhSJdLmjEgR4geftQoDd3DDm1HPIU/tdF1r1MQ62A28mFkcN7NXgmn0CguCdBDhNpUtZVf\n          fKekNvidlAMITBF8CaXMrwvPHUDJrkZX9fWA76IMnKbQ4Na4KsWak/rO12o6tDeQpR06TTlrHyi1\n          OZuv3eF0KIHKjjF5wnXWngDonI9DN5Md7o/I4dkA1leS94ZfUVVpnOE6Fwuy+FGGzdG3qkcPcr/v\n          jda98I4SoaaNefRb6j+XLa5Xg6AavT3CHxZHMEqK9oR2cZVN31DMC4poLJ+YVWnUNRUjd3Q2doXx\n          J8DkpO5/03lLe6hdZvM/8iOgNbWytnkrvjb6ZcnjsUBp99879tznPmHFFHay0Xk0FNIsCiqxs8Na\n          Kt5zpCaXgVWydcEMu1m2+XK10Cucr5ZLNTlM/gJ1hx4kpAQAAA==\n      headers:\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - X-Request-ID\n        CF-RAY:\n          - 9d0a2995b90f2c2d-SJC\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Fri, 20 Feb 2026 01:17:07 GMT\n        Server:\n          - cloudflare\n        Strict-Transport-Security:\n          - max-age=31536000; includeSubDomains; preload\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        X-Content-Type-Options:\n          - nosniff\n        alt-svc:\n          - h3=\":443\"; ma=86400\n        cf-cache-status:\n          - DYNAMIC\n        openai-organization:\n          - future-house-xr4tdh\n        openai-processing-ms:\n          - \"940\"\n        openai-project:\n          - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj\n        openai-version:\n          - \"2020-10-01\"\n        x-openai-proxy-wasm:\n          - v0.1\n        x-ratelimit-limit-requests:\n          - \"10000\"\n        x-ratelimit-limit-tokens:\n          - \"30000000\"\n        x-ratelimit-remaining-requests:\n          - \"9999\"\n        x-ratelimit-remaining-tokens:\n          - \"29998493\"\n        x-ratelimit-reset-requests:\n          - 6ms\n        x-ratelimit-reset-tokens:\n          - 3ms\n        x-request-id:\n          - req_f4f41cac77d44dfdb336ba6954c41915\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body:\n        \"{\\\"messages\\\":[{\\\"role\\\":\\\"system\\\",\\\"content\\\":\\\"Provide a summary of\n        the relevant information that could help answer the question based on the excerpt.\n        Your summary, combined with many others, will be given to the model to generate\n        an answer. Respond with the following JSON format:\\\\n\\\\n{\\\\n  \\\\\\\"summary\\\\\\\":\n        \\\\\\\"...\\\\\\\",\\\\n  \\\\\\\"relevance_score\\\\\\\": 0-10\\\\n}\\\\n\\\\nwhere `summary` is relevant\n        information from the text - about 100 words words. `relevance_score` is an integer\n        0-10 for the relevance of `summary` to the question.\\\\n\\\\nThe excerpt may or\n        may not contain relevant information. If not, leave `summary` empty, and make\n        `relevance_score` be 0.\\\"},{\\\"role\\\":\\\"user\\\",\\\"content\\\":\\\"Excerpt from wellawatteUnknownyearaperspectiveon\n        pages 3-5: Geemi P. Wellawatte, Heta A. Gandhi, Aditi Seshadri, and Andrew D.\n        White. A perspective on explanations of molecular prediction models. ChemRxiv,\n        Unknown year. URL: https://doi.org/10.26434/chemrxiv-2022-qfv02, doi:10.26434/chemrxiv-2022-qfv02.\n        This article has 1 citations.\\\\n\\\\n---\\\\n\\\\n a passive characteristic of a model,\n        whereas explainability\\\\n\\\\nis an active characteristic which is used to clarify\n        the internal decision-making process.\\\\n\\\\nNamely, an explanation is extra information\n        that gives the context and a cause for one or\\\\n\\\\nmore predictions.29 We adopt\n        the same nomenclature in this perspective.\\\\n\\\\n   Accuracy and interpretability\n        are two attractive characteristics of DL models. However,\\\\n\\\\nDL models are\n        often highly accurate and less interpretable.28,30 XAI provides a way to avoid\\\\n\\\\nthat\n        trade-off in chemical property prediction. XAI can be viewed as a two-step process.\\\\n\\\\nFirst,\n        we develop an accurate but uninterpretable DL model. Next, we add explanations\n        to\\\\n\\\\npredictions. Ideally, if the DL model has correctly learned the input-output\n        relations, then\\\\n\\\\nthe explanations should give insight into the underlying\n        mechanism.\\\\n\\\\n   In the remainder of this article, we review recent approaches\n        for XAI of chemical property\\\\n\\\\nprediction while drawing specific examples\n        from our recent XAI work.9,10,31 We show how\\\\n\\\\nin various systems these methods\n        yield explanations that are consistent with known and\\\\n\\\\nmechanisms in structure-property\n        relationships.\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n                                       3Theory\\\\n\\\\n\\\\nIn\n        this work, we aim to assemble a common taxonomy for the landscape of XAI while\\\\n\\\\nproviding\n        our perspectives. We utilized the vocabulary proposed by Das and Rad 32 to classify\\\\n\\\\nXAI.\n        According to their classification, interpretations can be categorized as global\n        or local\\\\n\\\\ninterpretations on the basis of \\u201Cwhat is being explained?\\u201D.\n        For example, counterfactuals are\\\\n\\\\nlocal interpretations, as these can explain\n        only a given instance. The second classification is\\\\n\\\\nbased on the relation\n        between the model and the interpretation \\u2013 is interpretability post-hoc\\\\n\\\\n(extrinsic)\n        or intrinsic to the model?.32,33 An intrinsic XAI method is part of the model\\\\n\\\\nand\n        is self-explanatory32 These are also referred to as white-box models to contrast\n        them\\\\n\\\\nwith non-interpretable black box models.28 An extrinsic method is\n        one that can be applied\\\\n\\\\npost-training to any model.33 Post-hoc methods\n        found in the literature focus on interpreting\\\\n\\\\nmodels through 1) training\n        data34 and feature attribution,35 2) surrogate models10 and, 3)\\\\n\\\\ncounterfactual9\n        or contrastive explanations.36\\\\n\\\\n   Often, what is a \\u201Cgood\\u201D explanation\n        and what are the required components of an ex-\\\\n\\\\nplanation are debated.32,37,38\n        Palacio et al. 29 state that the lack of a standard framework\\\\n\\\\nhas caused\n        the inability to evaluate the interpretability of a model.  In physical sciences,\\\\n\\\\nwe\n        may instead consider if the explanations somehow reflect and expand our understanding\\\\n\\\\nof\n        physical phenomena.  For example, Oviedo et al. 39 propose that a model explanation\\\\n\\\\ncan\n        be evaluated by considering its agreement with physical observations, which\n        they term\\\\n\\\\n\\u201Ccorrectness.\\u201D For example, if an explanation suggests\n        that polarity affects solubility of a\\\\n\\\\nmolecule, and the experimental evidence\n        strengthen the hypothesis, then the explanation\\\\n\\\\nis assumed \\u201Ccorrect\\u201D.\n        In instances where such mechanistic knowledge is sparse, expert bi-\\\\n\\\\nases\n        and subjectivity can be used to measure the correctness.40 Other similar metrics\n        of\\\\n\\\\ncorrectness such as \\u201Cexplanation satisfaction scale\\u201D can be\n        found in the literature.41,42 In a\\\\n\\\\nrecent study, Humer et al. 43 introduced\n        CIME an interactive web-based tool that allows the\\\\n\\\\nusers to inspect model\n        explanations. The aim of this study is to bridge the gap between\\\\n\\\\nanalysis\n        of XAI methods. Based on the above discussion, we identify that an agreed upon\\\\n\\\\n\\\\n\n        \\                                      4evaluation metric is necessary in XAI.\n        We suggest the following attributes can be used to\\\\n\\\\nevaluate explanations.\n        However, the relative importance of each attribute may depend on\\\\n\\\\nthe application\n        - actionability may not be as important as faithfulness when evaluating the\\\\n\\\\ninterpretability\n        of a static physics based model. Therefore, one can select relative importance\\\\n\\\\nof\n        each attribute based on the application.\\\\n\\\\n\\\\n   \\u2022 Actionable. Is it\n        clear how we could change the input features to modify the output?\\\\n\\\\n\\\\n\n        \\  \\u2022 Complete. Does the explanation completely account for the prediction?\n        Did features\\\\n\\\\n     not included in the explanation really contribute zero\n        effect to the prediction?44\\\\n\\\\n\\\\n   \\u2022 Correct. Does the explanation\n        agree with hypothesized or known underlying physical\\\\n\\\\n     mechanism?39\\\\n\\\\n\\\\n\n        \\  \\u2022 Domain Applicable. Does the explanation use language and concepts\n        of domain ex-\\\\n\\\\n      perts?\\\\n\\\\n\\\\n   \\u2022 Fidelity/Faithful. Does the\n        explanation agree with the black box model?\\\\n\\\\n\\\\n   \\u2022 Robust. Does the\n        explanation change significantly with small changes to the model or\\\\n\\\\n      instance\n        being explained?\\\\n\\\\n\\\\n   \\u2022 Sparse/Succinct. Is the explanation succinct?\\\\n\\\\n\\\\n\n        \\ We present an example evaluation of the SHAP explanation method based on the\n        above\\\\n\\\\nattributes.44 Shapley values were proposed as a local explanation\n        method based on feature\\\\n\\\\nattribution, as they offer a complete explanation\n        - each feature i\\\\n\\\\n---\\\\n\\\\nQuestion: Are counterfactuals actionable? [yes/no]\\\"}],\\\"model\\\":\\\"gpt-4o-2024-11-20\\\",\\\"n\\\":1,\\\"temperature\\\":0.0}\"\n      headers:\n        accept:\n          - application/json\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        content-length:\n          - \"6287\"\n        content-type:\n          - application/json\n        host:\n          - api.openai.com\n        user-agent:\n          - AsyncOpenAI/Python 2.21.0\n        x-stainless-arch:\n          - arm64\n        x-stainless-async:\n          - async:asyncio\n        x-stainless-lang:\n          - python\n        x-stainless-os:\n          - MacOS\n        x-stainless-package-version:\n          - 2.21.0\n        x-stainless-raw-response:\n          - \"true\"\n        x-stainless-read-timeout:\n          - \"60.0\"\n        x-stainless-retry-count:\n          - \"0\"\n        x-stainless-runtime:\n          - CPython\n        x-stainless-runtime-version:\n          - 3.13.5\n      method: POST\n      uri: https://api.openai.com/v1/chat/completions\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/41UTW/bMAy951cQOm1AWiTuR5rdunXYil02YMMGzIUry7StTpYMiU4TFPnvo+yk\n          cT8G7OJEeuTjI0XyYQIgdCHegVC1JNW05ujq/fJb9WV9taJNvjxff/34Kflhrn4ulmVCn8U0erj8\n          DhXtvY6VYz8k7ewAK4+SMLLOF4v52dksSc57oHEFmuhWtXR06o6SWXJ6NJ/z786xdlphYIvffAR4\n          6L9Roi1wzdez6f6mwRBkhXy3N+JL70y8ETIEHUhaEtMDqJwltL3q29vbu+Bsah9SC5CK0DWN9JuU\n          sVR8cB0b+lIq6qQJID1CgUF5nWMBMoBxShrQ0aj1SDImHvgMVCP0UdYErgRct0ZqK3ODcHkNb35d\n          Xr+dRgK22+xRCC0qXWrFBFEyp38M35moZykcBrCOemutNJkNsBUh3NfINJ7jvVTL/1lSjDuFvCPQ\n          O6KG02eA40t6NNJG0wY0e1qQRJxlx/Rd4FzJAa6k6WK8Xq495MrJHMPlEw6PJfoQvfbiODATK4PS\n          Q+3u2a9lOSV3R+dZj+KQOZeslrYawnGD6HLTF9J1xMaxFkwRuqrCQGGQ/jxnPpsCWhefV0vDNcrH\n          RQBdDiVvvVvpAneCqk4Xsd7AFRnialsNEvskpKo1rpgovr72LHAnKRXToW08Gq4PU2RBOY+xfS5S\n          u00t99e487gwXZCx8W1nzAiQlt92qGns+Zsdsn3scuMqFp2HZ66i1FaHOuM54zaOHR3ItaJHt/y9\n          6aepezIggomaljJyf7APN0/O5wOhOAzwGE52KLFGMwJOLk6mr1BmBc+CNmE0kkJxEbE4+B7mV3aF\n          diNgMkr8pZ7XuIfk+c3+h/4AKIUtL6eMR7fQ6mnOBzOPccP9y+yx0L1gEdCveG9lpNHHxyiwlJ0Z\n          lo8Im0DYZPxiVdwXethAZZstlolaytlysRCT7eQvpJkRuIoFAAA=\n      headers:\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - X-Request-ID\n        CF-RAY:\n          - 9d0a29921fb3eb22-SJC\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Fri, 20 Feb 2026 01:17:08 GMT\n        Server:\n          - cloudflare\n        Strict-Transport-Security:\n          - max-age=31536000; includeSubDomains; preload\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        X-Content-Type-Options:\n          - nosniff\n        alt-svc:\n          - h3=\":443\"; ma=86400\n        cf-cache-status:\n          - DYNAMIC\n        openai-organization:\n          - future-house-xr4tdh\n        openai-processing-ms:\n          - \"1960\"\n        openai-project:\n          - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj\n        openai-version:\n          - \"2020-10-01\"\n        x-openai-proxy-wasm:\n          - v0.1\n        x-ratelimit-limit-requests:\n          - \"10000\"\n        x-ratelimit-limit-tokens:\n          - \"30000000\"\n        x-ratelimit-remaining-requests:\n          - \"9999\"\n        x-ratelimit-remaining-tokens:\n          - \"29998495\"\n        x-ratelimit-reset-requests:\n          - 6ms\n        x-ratelimit-reset-tokens:\n          - 3ms\n        x-request-id:\n          - req_a483eba40b744a4faef4378466fb4b13\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body:\n        \"{\\\"messages\\\":[{\\\"role\\\":\\\"system\\\",\\\"content\\\":\\\"Provide a summary of\n        the relevant information that could help answer the question based on the excerpt.\n        Your summary, combined with many others, will be given to the model to generate\n        an answer. Respond with the following JSON format:\\\\n\\\\n{\\\\n  \\\\\\\"summary\\\\\\\":\n        \\\\\\\"...\\\\\\\",\\\\n  \\\\\\\"relevance_score\\\\\\\": 0-10\\\\n}\\\\n\\\\nwhere `summary` is relevant\n        information from the text - about 100 words words. `relevance_score` is an integer\n        0-10 for the relevance of `summary` to the question.\\\\n\\\\nThe excerpt may or\n        may not contain relevant information. If not, leave `summary` empty, and make\n        `relevance_score` be 0.\\\"},{\\\"role\\\":\\\"user\\\",\\\"content\\\":\\\"Excerpt from wellawatteUnknownyearaperspectiveon\n        pages 1-3: Geemi P. Wellawatte, Heta A. Gandhi, Aditi Seshadri, and Andrew D.\n        White. A perspective on explanations of molecular prediction models. ChemRxiv,\n        Unknown year. URL: https://doi.org/10.26434/chemrxiv-2022-qfv02, doi:10.26434/chemrxiv-2022-qfv02.\n        This article has 1 citations.\\\\n\\\\n---\\\\n\\\\n A Perspective on Explanations of\n        Molecular\\\\n\\\\n              Prediction Models\\\\n\\\\n\\\\nGeemi P. Wellawatte,\\u2020\n        \\  Heta A. Gandhi,\\u2021   Aditi Seshadri,\\u2021 and  Andrew\\\\n\\\\n                           D.\n        White\\u2217,\\u2021\\\\n\\\\n\\\\n     \\u2020Department of Chemistry, University of\n        Rochester, Rochester, NY, 14627\\\\n\\\\n\\u2021Department of Chemical Engineering,\n        University of Rochester, Rochester, NY, 14627\\\\n\\\\n             \\xB6Vial Health\n        Technology, Inc., San Francisco, CA 94111\\\\n\\\\n\\\\n                           E-mail:\n        andrew.white@rochester.edu\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n                                 Abstract\\\\n\\\\n\\\\n\n        \\     Chemists can be skeptical in using deep learning (DL) in decision making,\n        due to\\\\n\\\\n   the lack of interpretability in \\u201Cblack-box\\u201D models.\n        \\ Explainable artificial intelligence\\\\n\\\\n   (XAI) is a branch of AI which\n        addresses this drawback by providing tools to interpret\\\\n\\\\n  DL models and\n        their predictions. We review the principles of XAI in the domain of\\\\n\\\\n   chemistry\n        and emerging methods for creating and evaluating explanations. Then we\\\\n\\\\n\n        \\  focus on methods developed by our group and their applications in predicting\n        solubil-\\\\n\\\\n    ity, blood-brain barrier permeability, and the scent of molecules.\n        We show that XAI\\\\n\\\\n   methods like chemical counterfactuals and descriptor\n        explanations can explain DL pre-\\\\n\\\\n   dictions while giving insight into\n        structure-property relationships. Finally, we discuss\\\\n\\\\n   how a two-step\n        process of developing a black-box model and explaining predictions can\\\\n\\\\n\n        \\  uncover structure-property relationships.\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n\\\\n                                     1Introduction\\\\n\\\\n\\\\nDeep\n        learning (DL) is advancing the boundaries of computational chemistry because\n        it can\\\\n\\\\naccurately model non-linear structure-function relationships.1\\u20133\n        Applications of DL can be\\\\n\\\\nfound in a broad spectrum spanning from quantum\n        computing4,5 to drug discovery6\\u201310 to\\\\n\\\\nmaterials design.11,12 According\n        to Kre 13, DL models can contribute to scientific discovery\\\\n\\\\nin three \\u201Cdimensions\\u201D\n        - 1) as a \\u2018computational microscope\\u2019 to gain insight which are not\\\\n\\\\nattainable\n        through experiments 2) as a \\u2018resource of inspiration\\u2019 to motivate\n        scientific thinking\\\\n\\\\n3) as an \\u2018agent of understanding\\u2019 to uncover\n        new observations. However, the rationale of\\\\n\\\\na DL prediction is not always\n        apparent due to the model architecture consisting a large\\\\n\\\\nparameter count.14,15\n        DL models are thus often termed\\u201Cblack box\\u201D models. We can only\\\\n\\\\nreason\n        about the input and output of an DL model, not the underlying cause that leads\n        to\\\\n\\\\na specific prediction.\\\\n\\\\n    It is routine in chemistry now for DL\n        to exceed human level performance \\u2014 humans are\\\\n\\\\nnot good at predicting\n        solubility from structure for example161 \\u2014 and so understanding how\\\\n\\\\na\n        model makes predictions can guide hypotheses. This is in contrast to a topic\n        like finding\\\\n\\\\na stop sign in an image, where there is little new to be learned\n        about visual perception\\\\n\\\\nby explaining a DL model. However, the black box\n        nature of DL has its own limitations.\\\\n\\\\nUsers are more likely to trust and\n        use predictions from a model if they can understand why\\\\n\\\\nthe prediction\n        was made.17 Explaining predictions can help developers of DL models ensure\\\\n\\\\nthe\n        model is not learning spurious correlations.18,19 Two infamous examples are,\n        1)neural\\\\n\\\\nnetworks that learned to recognize horses by looking for a photographer\\u2019s\n        watermark20 and,\\\\n\\\\n2) neural networks that predicted a COVID-19 diagnoses\n        by looking at the font choice\\\\n\\\\non medical images.21 As a result, there is\n        an emerging regulatory framework for when any\\\\n\\\\ncomputer algorithms impact\n        humans.22\\u201324 Although we know of no examples yet in chemistry,\\\\n\\\\none\n        can assume the use of AI in predicting toxicity, carcinogenicity, and environmental\\\\n\\\\npersistence\n        will require rationale for the predictions due to regulatory consequences.\\\\n\\\\n\n        \\  1there does happen to be one human solubility savant, participant 11, who\n        matched machine performance\\\\n\\\\n\\\\n                                       2\n        \\  EXplainable Artificial Intelligence (XAI) is a field of growing importance\n        that aims to\\\\n\\\\nprovide model interpretations of DL predictions Three terms\n        highly associated with XAI are,\\\\n\\\\ninterpretability, justifications and explainability.\n        Miller 25 defines that interpretability of a\\\\n\\\\nmodel refers to the degree\n        of human understandability intrinsic within the model. Murdoch\\\\n\\\\net al. 26\n        clarify that interpretability can be perceived as \\u201Cknowledge\\u201D which\n        provide insight\\\\n\\\\nto a particular problem.  Justifications are quantitative\n        metrics tell the users \\u201Cwhy the\\\\n\\\\nmodel should be trusted,\\u201D like\n        test error.27 Justifications are evidence which defend why a\\\\n\\\\nprediction\n        is trustworthy.25 An \\u201Cexplanation\\u201D is a description on why a certain\n        prediction was\\\\n\\\\nmade.9,28 Interpretability and explanation are often used\n        interchangeably. Arrieta et al. 14\\\\n\\\\ndistinguish that interpretability is\n        a passive characteristic of a model, whereas explainability\\\\n\\\\nis an active\n        characteristic which is used to clarify the internal decision-making process.\\\\n\\\\nNamely,\n        an explanation is extra information that gives the context and a cause for one\n        or\\\\n\\\\nmore \\\\n\\\\n---\\\\n\\\\nQuestion: Are counterfactuals actionable? [yes/no]\\\"}],\\\"model\\\":\\\"gpt-4o-2024-11-20\\\",\\\"n\\\":1,\\\"temperature\\\":0.0}\"\n      headers:\n        accept:\n          - application/json\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        content-length:\n          - \"6312\"\n        content-type:\n          - application/json\n        host:\n          - api.openai.com\n        user-agent:\n          - AsyncOpenAI/Python 2.21.0\n        x-stainless-arch:\n          - arm64\n        x-stainless-async:\n          - async:asyncio\n        x-stainless-lang:\n          - python\n        x-stainless-os:\n          - MacOS\n        x-stainless-package-version:\n          - 2.21.0\n        x-stainless-raw-response:\n          - \"true\"\n        x-stainless-read-timeout:\n          - \"60.0\"\n        x-stainless-retry-count:\n          - \"0\"\n        x-stainless-runtime:\n          - CPython\n        x-stainless-runtime-version:\n          - 3.13.5\n      method: POST\n      uri: https://api.openai.com/v1/chat/completions\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/41UTW/bMAy951cIurQFkiDJlrrZbUUP69DLsA8UXQpDkehYqywJopwmKPLfR8lJ\n          k34M2EWGSfHx8ZHUU48xrhX/xLisRZSNN4Ory9m3+g6vRftr2orJ5ffzn1/vzovbR9vKMe+nCLf4\n          AzLuo4bSURxE7WznlgFEhIQ6LorxdDqaTIrsaJwCk8KWPg4+usFkNPk4GI/puwusnZaAdOM3/TL2\n          lM9E0SpYk3nU31saQBRLINv+EhmDM8nCBaLGKGzk/YNTOhvBZtZPc8vYnGPbNCJs5mSa8x81MFhL\n          CD4ypVG2iIBk8UZoKxYGmAhRV1pqYZgmKGP0EqwEdnr7+fqMTCwSRM6yjsxVTAF4ZkAEq+2SnV7d\n          nLEsALLKBSZraIhk2AzZdWS1XtaEV0fMKLrxLlABhE5AKVvwAaJYaKPjhgmrOmZWJNUxJW9JopCK\n          Vinb1Q2jAKVl9vfZY61lTRUkPFIh0URNAaDYycII+TBYuPXJjt+QJTFEG2sXkDUkGoHQl/4VMqMf\n          oGMvSQnp2sSuEjK2gkpL1BSgDNpHqvIFS0HFOWfSuRf2FdEc7oNbETcqCjtFqH7HSKqWcgQYkN9D\n          IBkCmA651p5If3GPsILQzwrmJihHLbQu5mzUuWhIO6UCzQ4pQvVAeFsAaSQym9T04Zz3u2GhZLBK\n          HSlRugBpaM7ndns8YQGqFkUacNsac+QQlkh0VNNs3+882+dpNm5JVS3wVSivtNVYl7RPSMtFk4vR\n          eZ69Wzrv89a0LxaBE1DjYxndA+R040lx0QHyw6IeuUfFzhuJozlyfLiY9t+BLBUNojZ4tHpcChoI\n          dYg97KlolXZHjt5R4W/5vIfdFU9D/T/wB4eU4OkRKg/T9d61AOkl+9e1Z6EzYY4QVvQ+lVFDSM1Q\n          UInWdI8Mxw1GaErq2DItq+5emsqXxWwiZ2I0Kwre2/b+Arg77FRyBQAA\n      headers:\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - X-Request-ID\n        CF-RAY:\n          - 9d0a29983fac0c60-SJC\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Fri, 20 Feb 2026 01:17:08 GMT\n        Server:\n          - cloudflare\n        Strict-Transport-Security:\n          - max-age=31536000; includeSubDomains; preload\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        X-Content-Type-Options:\n          - nosniff\n        alt-svc:\n          - h3=\":443\"; ma=86400\n        cf-cache-status:\n          - DYNAMIC\n        openai-organization:\n          - future-house-xr4tdh\n        openai-processing-ms:\n          - \"1578\"\n        openai-project:\n          - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj\n        openai-version:\n          - \"2020-10-01\"\n        x-openai-proxy-wasm:\n          - v0.1\n        x-ratelimit-limit-requests:\n          - \"10000\"\n        x-ratelimit-limit-tokens:\n          - \"30000000\"\n        x-ratelimit-remaining-requests:\n          - \"9999\"\n        x-ratelimit-remaining-tokens:\n          - \"29998488\"\n        x-ratelimit-reset-requests:\n          - 6ms\n        x-ratelimit-reset-tokens:\n          - 3ms\n        x-request-id:\n          - req_e571292de1994fb3938302eb16a4ed85\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body:\n        '{\"messages\":[{\"role\":\"system\",\"content\":\"Answer in a direct and concise\n        tone. Your audience is an expert, so be highly specific. If there are ambiguous\n        terms or acronyms, first define them.\"},{\"role\":\"user\",\"content\":\"Answer the\n        question below with the context.\\n\\nContext:\\n\\npqac-2a9aa41f: Counterfactual\n        explanations are actionable as they suggest which features can be altered to\n        change the outcome. For example, in chemistry, changing a hydrophobic functional\n        group in a molecule to a hydrophilic group can increase solubility. This actionability\n        provides intuitive understanding and helps uncover spurious relationships in\n        training data.\\nFrom Geemi P. Wellawatte, Heta A. Gandhi, Aditi Seshadri, and\n        Andrew D. White. A perspective on explanations of molecular prediction models.\n        ChemRxiv, Unknown year. URL: https://doi.org/10.26434/chemrxiv-2022-qfv02, doi:10.26434/chemrxiv-2022-qfv02.\n        This article has 1 citations.\\n\\npqac-b4c5b571: Counterfactuals are actionable\n        as they suggest modifications to molecules that can lead to desired changes\n        in properties. For example, in the context of blood-brain barrier (BBB) permeation,\n        counterfactual explanations identified modifications to the carboxylic acid\n        group that enabled a molecule to permeate the BBB. These actionable insights\n        align with experimental findings, demonstrating the utility of counterfactuals\n        in proposing structural changes to achieve specific outcomes.\\nFrom Geemi P.\n        Wellawatte, Heta A. Gandhi, Aditi Seshadri, and Andrew D. White. A perspective\n        on explanations of molecular prediction models. ChemRxiv, Unknown year. URL:\n        https://doi.org/10.26434/chemrxiv-2022-qfv02, doi:10.26434/chemrxiv-2022-qfv02.\n        This article has 1 citations.\\n\\npqac-e3ce979c: The text discusses the use of\n        counterfactuals in molecular prediction models, particularly for solubility\n        and scent prediction. Counterfactuals are generated to explore structural modifications\n        that influence model predictions, such as solubility or scent. For example,\n        modifications to ester groups and heteroatoms were found to significantly impact\n        solubility, aligning with known chemical intuition. Similarly, counterfactuals\n        were used to identify structural changes affecting scent predictions. These\n        findings suggest that counterfactuals provide actionable insights into how molecular\n        modifications can alter properties, making them useful for tasks like drug design\n        and chemical process optimization.\\nFrom Geemi P. Wellawatte, Heta A. Gandhi,\n        Aditi Seshadri, and Andrew D. White. A perspective on explanations of molecular\n        prediction models. ChemRxiv, Unknown year. URL: https://doi.org/10.26434/chemrxiv-2022-qfv02,\n        doi:10.26434/chemrxiv-2022-qfv02. This article has 1 citations.\\n\\npqac-6737b77f:\n        The excerpt discusses the use of molecular counterfactuals in explaining black-box\n        models. Counterfactuals are described as actionable because they are represented\n        as chemical structures familiar to domain experts, are sparse, and provide minimal\n        distance from a base molecule while contrasting in chemical properties. These\n        explanations are useful for understanding and modifying molecular properties.\\nFrom\n        Geemi P. Wellawatte, Heta A. Gandhi, Aditi Seshadri, and Andrew D. White. A\n        perspective on explanations of molecular prediction models. ChemRxiv, Unknown\n        year. URL: https://doi.org/10.26434/chemrxiv-2022-qfv02, doi:10.26434/chemrxiv-2022-qfv02.\n        This article has 1 citations.\\n\\npqac-9523a67c: The excerpt states that counterfactuals\n        are considered ''better'' explanations because they are actionable and sparse.\n        This is in contrast to Shapley values, which are described as non-actionable\n        and non-sparse. The text highlights that counterfactuals provide a set of features\n        that can change the outcome, making them actionable.\\nFrom Geemi P. Wellawatte,\n        Heta A. Gandhi, Aditi Seshadri, and Andrew D. White. A perspective on explanations\n        of molecular prediction models. ChemRxiv, Unknown year. URL: https://doi.org/10.26434/chemrxiv-2022-qfv02,\n        doi:10.26434/chemrxiv-2022-qfv02. This article has 1 citations.\\n\\nValid Keys:\n        pqac-2a9aa41f, pqac-b4c5b571, pqac-e3ce979c, pqac-6737b77f, pqac-9523a67c\\n\\n---\\n\\nQuestion:\n        Are counterfactuals actionable? [yes/no]\\n\\nWrite an answer based on the context.\n        If the context provides insufficient information reply \\\"I cannot answer.\\\"\n        For each part of your answer, indicate which sources most support it via citation\n        keys at the end of sentences, like (pqac-0f650d59). Only cite from the context\n        above and only use the citation keys from the context.\\n\\n## Valid citation\n        examples, only use comma/space delimited parentheticals:\\n- (pqac-d79ef6fa,\n        pqac-0f650d59)\\n- (pqac-d79ef6fa)\\n## Invalid citation examples:\\n- (pqac-d79ef6fa\n        and pqac-0f650d59)\\n- (pqac-d79ef6fa;pqac-0f650d59)\\n- (pqac-d79ef6fa-pqac-0f650d59)\\n-\n        pqac-d79ef6fa and pqac-0f650d59\\n- Example''s work (pqac-d79ef6fa)\\n- (pages\n        pqac-d79ef6fa)\\n- Author et al. (2023)\\n\\nDo not concatenate citation keys, just use them as is. Write\n        in the style of a scientific article, with concise sentences and coherent paragraphs.\n        This answer will be used directly, so do not add any extraneous information.\\n\\nAnswer\n        (about 200 words, but can be longer):\"}],\"model\":\"gpt-4o-2024-11-20\",\"n\":1,\"temperature\":0.0}'\n      headers:\n        accept:\n          - application/json\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        content-length:\n          - \"5219\"\n        content-type:\n          - application/json\n        host:\n          - api.openai.com\n        user-agent:\n          - AsyncOpenAI/Python 2.21.0\n        x-stainless-arch:\n          - arm64\n        x-stainless-async:\n          - async:asyncio\n        x-stainless-lang:\n          - python\n        x-stainless-os:\n          - MacOS\n        x-stainless-package-version:\n          - 2.21.0\n        x-stainless-raw-response:\n          - \"true\"\n        x-stainless-read-timeout:\n          - \"60.0\"\n        x-stainless-retry-count:\n          - \"0\"\n        x-stainless-runtime:\n          - CPython\n        x-stainless-runtime-version:\n          - 3.13.5\n      method: POST\n      uri: https://api.openai.com/v1/chat/completions\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/4xWTW/jNhC951cQOm0A24iVeBX3tmmxQI9Feul2FwZFjiQmFKnyIxvtIv+9j5Q/\n          5CYBeogTcz44780bTn5eMFYoWfzCCtHxIPpBL3+72/7x8HD96XbcXLvqfrC6+tJtvnR3n9XNQ7FI\n          EbZ+IBEOUSthEUdBWTOZhSMeKGVdV9V6s7kqy2029FaSTmHtEJY3dllelTfL9Rq/94GdVYI8PP7G\n          V8Z+5s9UopH0jOOrxeGkJ+95Szg7OOHQWZ1OCu698oGbUCxORmFNIJOr/ov8ggkbceAaLkLk2jPu\n          iOFvoOC1phX7s6ORDc4+KUnMDyRUowQDhPSbJz/PgmUNsEZHnlkHoyYRNXfMBxfFdB5AERPcME1c\n          pghJXjmSDNyZFg7KMBsDSCS/Yp+Rhp55InSRLKKjHljc+LpgH1uEB8Y1TpVpWTdKZ4fO1qiziWbC\n          olnrbBxyrXsHpeFgDeUz1SeMQGh1rGEJuMk2zZTxxAdro5LcCGINKkTIQC6MzA5B9epHpoN9GP7h\n          YlnyLec36+Zyxe5hAxt6zFBCRyw34TngBlZra+WydhymmjunyLEPd3d3lwype8opX4NGM0xAB8Df\n          q1YI7mr7PCZ0XCh5BJ4aQBmFPLRowi6c9T7XhXsXIFK1JsH+rkKHLqAO1eM6cNhAgbBAJUaigT1u\n          DA43wxnhKjGSuBJwjSGzuGejvhGbelOtL1dfzVfz61ua097Oia5J8Ogp5R2zgx+481BDY0X06UZQ\n          3Sujelx20BDAvCm+72g2sR4cB/ykYJUKGBwFPnU791Pa5DJBDj5pX3lEPWb5Us8IgkCFT1P3I6bR\n          pfmSWSNm34oxfTtVsdeIQo6Jio/VdVVXVRLGJynVpM6kjTCftBkTynjVdiFNCPAdUM1Rp84q0+hI\n          SZmzG30UHeN+pupcpxdo5yKxkszgVjg1dS3h4sOgj3rS6pGYdLHN89qaHJ+nMbnjKjxU/i3907Wg\n          bbUVU8d/N1nzjmNQU5ModFbus993HGM+sicOAH5elrFmeSLi9RSgUahUBT0eBmI8e4je4yo9Q/m5\n          OL44kFV0aABenX7ouFc/Tpo+VDDX83ZTXvOPFdBBJPG9ZzRDyj0M1k7kpvfjXCDn85vo5aJT9JS8\n          ju/ttGqgPL+aP+aOmuh52iUmaj0zcGNsmFKmNfJtb3k5Lg5tWzSv9v8JLTDhync7rC6PPYYl4YMd\n          imx9wee3vKDi2c4pkKgfwi7YR8rXrcvbzZSwOO3Ek7m83e+vIqBGPYvbfDzEnaXcSYyp0n625QoB\n          kkieYk8rkUep7MxwMQP+up63ck/gwf//SX8yCEED9v0Or4pU4hzzyc1R6uR7bkeic8GFJ/eEfwV2\n          GGaXmiGp4VFP+7zwow/U79CxNj1lalrqzbArN6Jpys26KYuLl4t/AQAA//8DANxdU4DdCAAA\n      headers:\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - X-Request-ID\n        CF-RAY:\n          - 9d0a29a36aa3ca3e-SJC\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Fri, 20 Feb 2026 01:17:11 GMT\n        Server:\n          - cloudflare\n        Strict-Transport-Security:\n          - max-age=31536000; includeSubDomains; preload\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        X-Content-Type-Options:\n          - nosniff\n        alt-svc:\n          - h3=\":443\"; ma=86400\n        cf-cache-status:\n          - DYNAMIC\n        openai-organization:\n          - future-house-xr4tdh\n        openai-processing-ms:\n          - \"2083\"\n        openai-project:\n          - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj\n        openai-version:\n          - \"2020-10-01\"\n        x-openai-proxy-wasm:\n          - v0.1\n        x-ratelimit-limit-requests:\n          - \"10000\"\n        x-ratelimit-limit-tokens:\n          - \"30000000\"\n        x-ratelimit-remaining-requests:\n          - \"9999\"\n        x-ratelimit-remaining-tokens:\n          - \"29998734\"\n        x-ratelimit-reset-requests:\n          - 6ms\n        x-ratelimit-reset-tokens:\n          - 2ms\n        x-request-id:\n          - req_9b071933abfe48e28d47bb0ef8b0e74f\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\nversion: 1\n"
  },
  {
    "path": "tests/cassettes/test_s2_only_fields_filtering.yaml",
    "content": "interactions:\n  - request:\n      body: \"\"\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.semanticscholar.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.semanticscholar.org/graph/v1/paper/search/match?query=Augmenting+large+language+models+with+chemistry+tools&fields=authors%2CexternalIds%2Ctitle\n    response:\n      body:\n        string:\n          '{\"data\": [{\"paperId\": \"354dcdebf3f8b5feeed5c62090e0bc1f0c28db06\", \"externalIds\":\n          {\"DBLP\": \"journals/natmi/BranCSBWS24\", \"ArXiv\": \"2304.05376\", \"PubMedCentral\":\n          \"11116106\", \"DOI\": \"10.1038/s42256-024-00832-8\", \"CorpusId\": 258059792, \"PubMed\":\n          \"38799228\"}, \"title\": \"Augmenting large language models with chemistry tools\",\n          \"authors\": [{\"authorId\": \"2216007369\", \"name\": \"Andr\\u00e9s M Bran\"}, {\"authorId\":\n          \"2161337138\", \"name\": \"Sam Cox\"}, {\"authorId\": \"1820929773\", \"name\": \"Oliver\n          Schilter\"}, {\"authorId\": \"2251414370\", \"name\": \"Carlo Baldassari\"}, {\"authorId\":\n          \"2150199535\", \"name\": \"Andrew D. White\"}, {\"authorId\": \"1379965853\", \"name\":\n          \"P. Schwaller\"}], \"matchScore\": 172.33388}]}\n\n          '\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Length:\n          - \"684\"\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Mon, 11 Aug 2025 23:07:29 GMT\n        Via:\n          - 1.1 b0ed8f5cd57ec24ce179421915a813d6.cloudfront.net (CloudFront)\n        X-Amz-Cf-Id:\n          - MtgSbTR-jjSUcN9fDYBcFVy9UF0QRQdhPfCJnOf_Bh5cloxr9UiIVw==\n        X-Amz-Cf-Pop:\n          - SFO53-P7\n        X-Cache:\n          - Miss from cloudfront\n        x-amz-apigw-id:\n          - PKejqEJwPHcEHKA=\n        x-amzn-Remapped-Connection:\n          - keep-alive\n        x-amzn-Remapped-Content-Length:\n          - \"684\"\n        x-amzn-Remapped-Date:\n          - Mon, 11 Aug 2025 23:07:29 GMT\n        x-amzn-Remapped-Server:\n          - gunicorn\n        x-amzn-RequestId:\n          - 74c9b242-6403-4c69-8cb5-daaae47c0a43\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: \"\"\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.crossref.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.crossref.org/works/10.48550%2FarXiv.2304.05376/transform/application/x-bibtex\n    response:\n      body:\n        string: Resource not found.\n      headers:\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Type:\n          - text/plain;charset=utf-8\n        Date:\n          - Mon, 11 Aug 2025 23:07:29 GMT\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        access-control-allow-headers:\n          - X-Requested-With, Accept, Accept-Encoding, Accept-Charset, Accept-Language,\n            Accept-Ranges, Cache-Control\n        access-control-allow-origin:\n          - \"*\"\n        access-control-expose-headers:\n          - Link\n        permissions-policy:\n          - interest-cohort=()\n        server:\n          - Jetty(9.4.40.v20210413)\n        x-api-pool:\n          - plus\n        x-rate-limit-interval:\n          - 1s\n        x-rate-limit-limit:\n          - \"150\"\n      status:\n        code: 404\n        message: Not Found\nversion: 1\n"
  },
  {
    "path": "tests/cassettes/test_s2_title_search_empty_data.yaml",
    "content": "interactions:\n  - request:\n      body: \"\"\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.semanticscholar.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.semanticscholar.org/graph/v1/paper/search/match?query=empty+results+edge+case+query&fields=authors%2CcitationCount%2CcitationStyles%2CexternalIds%2CinfluentialCitationCount%2CisOpenAccess%2Cjournal%2CopenAccessPdf%2CpublicationDate%2CpublicationTypes%2Ctitle%2Curl%2Cvenue%2Cyear\n    response:\n      body:\n        string: '{\"data\": []}'\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Length:\n          - \"12\"\n        Content-Type:\n          - application/json\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\nversion: 1\n"
  },
  {
    "path": "tests/cassettes/test_title_search[paper_attributes0].yaml",
    "content": "interactions:\n  - request:\n      body: \"\"\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.crossref.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.crossref.org/works?mailto=example%40papercrow.ai&query.title=Effect+of+native+oxide+layers+on+copper+thin-film+tensile+properties%3A+A+reactive+molecular+dynamics+study&rows=1\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/8Vbi27cRpb9lUIDs0iAJlVVfCuDBRTZGdgbP8ZyMJi1jIAiq9VlsckOH5J7DP37\n          nFtkP9iiRHHj3Q0cu7tZrDp177mv4uW3WVXHdVPNTmfFzWw+W6mqiq+VVW/WCr/dFeWNlemqPrh0\n          q8pKFzmuCpvbfH9ldvpttogTVWO2b/fzWV3UcWaVqmoy+knIkIcyiuYzXasVfvj0babzVH1VKd2Z\n          xrWy1nFJQz99klx683Aug8+f5+2lWq8IEV2weGjJ4KPwT73o1An+GxDoKnayWmOdwPMd4URBIDif\n          z/ZwHdsVtpwBWakWqlR5oqykaPJ6duoF89m6ucJOl6rE0LNX79n79rvOrzG/rqrGLO/gy6IB7NJs\n          4MW7VyQIbguHO9HlCZY0//kYlscG8bvFQieKFQv2Nr6NM/ZBVSoukyVGpIW24qpSZa1S62qDwXsQ\n          81l8F5cQzafZW0woXEtIS1jcc+UMMtFpK8D00eV1utUigcR0jyx0//ke8yVFXqu8ttJiFevcKKT7\n          9InGVnas13ZRXtPaSVlU1SoGNaDcutRJbQRcl42638sxtdalJuE+1K3w5kLOpfj8GePjK8wRJxg4\n          ++uXuK5O1//5RhFziq86VSyLN9Agi0t81Dcq27C6YFeKrbE2ALMiZysanumE5XFeWJitSeoGl1na\n          KBqtdI2NMpXf6rLIV7gLalBf10WFURgEmNesqdScFSVb6uslA0HXqoxpFixUJCA4jalVssz1Hw2m\n          rppkyWLgynMVZ7hos1c10xW7U1nGbvLiLmf1Mq6PMKUt2Iot41vFbuOqxoZSvTB8rHExWca5ToAP\n          ywJCrbHWoixW7KrJbrqbf2LL4k6B2HNzq05gYDROQxRFqjIDdYmtl3FeaVIOBFbfKXUgqjhPGS7g\n          01WRp3SHQQSp3gIIcNIESbFaN/APGAhEOr+FuvW1+U58piEK0JO6oq+tviBTcgKd3mz2Vt3RFjFt\n          hg2lDBss4UWKNUxW/4sEEucbgEg37NOvOgYQVbM4s+fsDVhT2uwi0TZ7CQHP2QcWuHMmPY/9ABI5\n          P35m64JYq0mixBAoMSWNQ3KLolyxRZNh8VKBXhq7WxWZgrDikqUbWKdOoEe9wg+0I6huqaFUlTWJ\n          Jsb29md0uXrISyO1Ijdjh7UHycSQ5BrfMUrn1kJnK2yrXZjwKmgpw3KQbruNDj6umZm7ewzAjDZJ\n          6tqThswHQ0BXVc0PqYtvpOYWL6ZJbnIQGZDIJuCKGtokQb5uybPRKktpOoyaE5WarOnmWMQ6I2Po\n          tlitoNlftCEO3Zpi00ZgEFK7VYtgM4L9iFhon1iqyK+hodhIGfu92sBgjK4OpWyzjxDvViQPxB/n\n          LF4V5XpZNBXbmRq7g9mzDJZSsvPGemeIbqXKmIQyGs1bqzpv3rW7jNlKfzX3QmnnjXxnfsXljrXm\n          H3CJaNla+wLxI233Tbha07jTcAFJDDKSEPWChGMIBrkTT1qFgZbVGr+qnSllcAcwSCN4reckrRRc\n          hLJj3EP6zsle2ssMS2JzPX2zH/4DIfCnrP4p8C4byXn0Xz+aLdDAblXS++FI7y8/bjdfFYv6eAly\n          h0Tcg1Vs9o+WhxQFu2nnO7lDy6VCoIDG/7UVh+ECbbGnO7gJnemaaMuuSl3XmNNQsPVfZdHAE+dN\n          kqmdx0lVa42xCUH7KS9PjGmCidANuZ+WMeaatSiVemCA+5V2lD7Qp4kw8dYyrfgrLtGuNMUOA4Yk\n          dm0EmpQtvoMltztsbauFeYXoewvZPlwX4s+gIPoNFDejNaJK+RAzcFUN0hxN67Nfzs+turB+Pj8/\n          9PRdONsu06J63AQXuqZpY1q2hN5bv9jGEXYVV60PSkDNytx+oA/cUZSbzjYxjV6ts86w6p1qesGi\n          9WKIgk2iWu0Zx9yOuS2yZmWsfA/+r5cnXUqABGafa3HfQa5ju5ETOqFL6V+b6HwpmhKRykKmoQFz\n          RqmKIh/7RBIiH2aYwqNcS8qPnFOGKcLjDNP1eOB6kRci1UIG06zbuQsEVsqtlnW9rk4vTy5PkOBR\n          0kSJWYcaaZS1z5/aW4DqmsBWgJ8QhHMagCTVJJ7WLlul1G2bsQpOkGAylKC9NO6TpDzgPI3+HjCp\n          izl7Npyys6cDZd2kG8r+kCIs9Ne9JgCyVR39JELKNJt6WbT58TVmo9z7DSJrDEa9sCl/xowZCeri\n          Ji6RrVQ3mnavkFjlZv8LXZqSA2EBHiJu00vM1mXUv+XaZPX1hrb8oUiW0Ay2J9qUwWQDyBpoMva+\n          LGCmsLH5fuCckhL2T9Q2TLi+DObst4szyoPne8Av4ludstc9uH+H48xV1scap6luE6T/c8Dz0QUk\n          e6GI8iuTKS/Ym70fQEalc6XIWTxPOJ+p0FtdmfrIEcHsMNMvcqhRjab6OyYb4dyoTVvQOdyXLv7x\n          UdwIn/PfEzFaHBmKtIZDTIwCp+8hpLg8yXOPu2HorA4pSgTdoABrLZ2cx9ZrdOY0Ozu/QKmWF0bA\n          7X27a79lcLUmnJkahX0kx4vtknxfwmaQ0KSUsXd+/N26LlT7c05G9CpP4b/LTQ8DIX9CFtLgeGKA\n          M01YUkq3LyuqHK8CEQZ+uDwUlRMc4uThgKzOl4py2SKxUdfe2mNQ3WlQHS5EHyqXcKHpKraBx+Mi\n          8IOe++kD9oaUm97aXWUxBtabBtYNhd8HK3yELxsuNV7FNSEObe7Z3HUPMXv+qJDPMMMzMfvTMAeD\n          iFH2AXCFuossxObSbg1lb0PBqBGdm9LRPizixrAHU8nhyFH0wkhc9oKUx3voxfdBH05EL6JR8Nwm\n          xkjxBHj+fcBHE/2ty0fBSwO+z3W/zxvn+4A3QpiAnkeOJ7yhhNIRkkfGivcuxXiRvX1GA5hf2+xs\n          vc5s9n65qcbhTgxujvCOnKCJbRnJ2HGafvo1ymwKbOxXVdfjOOVUe3TDIZwRcgDBe346GhXpBJhT\n          w58jwiHy9t00/IbsQf6+blpMDITShcn1MxyE7csTIhzi7s92IOzdmB3moEeHwXBoGGtCN/t5FPTE\n          gCgiz5XRU6ADezdmD3o86ZgEemJEdKQBcJQdJfLLSjh+KONDqFL2zE0Ou4bOk5lMaRTtxBjIA9z5\n          JC8QQ7Zj9iLuxRA+FL4niXhi6BO+I8RR6G79rwwwr9cLGVEfazBkd3vf+0yXMTncHSfMIRwbRbtK\n          CLfH3r4DHorOb+FjGKLcqslHgcqpkS30XB4+RQckQ9sxezp4oyKeQgc5Mb5x6XlcPgraaBSJv70b\n          dxCb++QY8RXP4oacGvWO6s42mOgv6yyuKA1ykAPZvI/b6/uNIft7lYMlcB7v6Ux4HPTEGMgdSPIo\n          hQvBack9xxJehLiNP9DBbuAjBB+C3vm7D3RQ/PIrPaarRvFPDId+MJh/fknKTXVdFqY4BIvwp5c7\n          y7CfePjDDvscs0D6fyuLu3o5Cn1iUPSHa5Z1RuQkZ2xT2m9i9b4Oj/q4B+stU4hPcIJyYmB0+XDS\n          X1cLwo1QLm1Qp8dzMZ40faSzlIsi0yn7hU6HR2FPjZCh5xwdIgy5RKfPlO/tEqdGSBFF/hOYPfql\n          HTJYGOLanw3qcmKMdEP/ccSGkKG0u0H7cwTZwzxUCEz1387EkBk5R5I2VcuXNawM+V6/ujoqBYfK\n          q9dbG2zt8Wwc79SjzmgsxIf2bsyez+GoIU4hhzMxSKJQ9cRRWt1lfJETcnkU1Z1RsNMqbmdieHT5\n          8WlyyAHWDULfdbz2WMmLwjDs+YxovPh+v9RZUVFJcD0OemJM5J6IhrNqN0AJ3scqeD8FGTqJmZxW\n          OxNDoRN5R2dg+7zajY5CyWjaMSWvdibGvuNDaAp8yXoJQ4s8UyH2ZHt4Ck0jHskyuoOu5zF4YtQT\n          0nOe9BIh8oztmL07dp/B4AleYmLUQ34/lGCscHOXSQd263X3fs0dpfFAF9Eo8ImxzxeuGDQ8P3Si\n          sG93YjYWpV9vg8ezmOFOjXePs4LSN/sIrxcd4vWfToRGsU5/rNcH64IQcZ43pbq12pNmiwfCocZI\n          KXzRK1RcZ5QaZ5iqI/NB0TK6i4nBzxXHJ0pbdgQgyP8yO5wHTrdfWfS0O5R/vbw4e/XGgniWEBI1\n          hdjsbTN+kOVOjF4gYug9ykxkvKG9HbKPCWFPWn82qXEnhi/ueu2zmaMimke+ZyEmOFRPX564+GU7\n          cl+J9p/iDJ0cGmFnXZ+g/aAZcnQ3E0McFx4/Th+OdiNCcyywG7nnbf+Z+tCp15/dzcT45/OjUMKD\n          y5NKCN+PLBTX+B9/9WxP9kvVR4L2+2VcKfbyj0Zn+spmL/Ri0TzDCqc+GwwHH8uaRgJ6TEHREFWr\n          Y8s+q0TQOycQQ5vomhSSpabyBJONgp96WBoOP1Q+eL5izgq4238o+12fr3gTo6KUTvAQ9AXnkluB\n          y50fuPiRU0lo9QTejzGDBeH2II86b573ONObGiUD+Xi1wqm64r4b9gw2fE45+PxSxZsYEaV0BX/q\n          fMMnandj9g+Px4U9xd17E4tC4fgPpcwjD+IzUvZDVxx1SYw/5jyU8vOKLG/qk0Nn4GnnBY+ksDwe\n          gdgSxA54aPVk7fTbDPhzEmt2Nop9aoT1AnH0AHGbO4WQuNu3xdEKkV7qofafUZgTQ2fkPpTwF7tq\n          qqTtn6EDXRH0qdxPTocc9UVTLp7pMCYGx0AMHuSue40n7nGp5fVL8KEgT62LR50b3ZtFsc7plYBt\n          v+rr9kbqSKRTBq1Sk87qpKIG0yzOr5sWqsqxTKbzG9Mw+NuHX2eH3bWH7yWZzlrqFsZfXfuvtU4X\n          pgX3oP121zSMj56AazePPRxUwv7v4ve2jdHGfbP9G1Fdb3FMQNtGfqzcG7F/xey2IGlTF3qeQg8H\n          9+BitWnfk6BvpNL/1+00ebVWiV5A9v+DneiVzuJS1xsrWarkht6RI1Wnal1U+pF+a+nM/bl0B17o\n          cyzuW9L9KLxTHpw6znG7tY+UQkR0XGHaraukKHGn79qOFwmX2kq3ndPfZutSr+JyQx+flu+haCE9\n          YQS3FR7FT+EH+K1trbaKhdW2Vrdv/1hta7VV5NbB6y6mtXp2f9+9LvhU1/lRP2x1+CLi1qy6dw6/\n          9V8+nPZ6HRY5FsPDnvTDTvpXFxdvyUSR+ggrjExGiVgXWYGHmPDZbC3vSAST7NjUQoG3oJdLyHPv\n          7iaid4P2jbAHI/dzE4EOOopr8ybmiAB348ffMuyMKG+6FuZW0WZV8z6qRVpsPaSYz/5oVEsicLCs\n          LfOe6uyUU+c3vbtpwcXRK6x5k2X39/f/BjbExHFGOwAA\n      headers:\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Length:\n          - \"3966\"\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Thu, 11 Sep 2025 18:57:07 GMT\n        access-control-allow-headers:\n          - X-Requested-With, Accept, Accept-Encoding, Accept-Charset, Accept-Language,\n            Accept-Ranges, Cache-Control\n        access-control-allow-origin:\n          - \"*\"\n        access-control-expose-headers:\n          - Link\n        content-encoding:\n          - gzip\n        permissions-policy:\n          - interest-cohort=()\n        server:\n          - Jetty(9.4.40.v20210413)\n        vary:\n          - Accept-Encoding\n        x-api-pool:\n          - plus\n        x-rate-limit-interval:\n          - 1s\n        x-rate-limit-limit:\n          - \"150\"\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: \"\"\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.crossref.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.crossref.org/works/10.1063%2F1.4938384/transform/application/x-bibtex\n    response:\n      body:\n        string:\n          \" @article{Skarlinski_2015, title={Effect of native oxide layers on\n          copper thin-film tensile properties: A reactive molecular dynamics study},\n          volume={118}, ISSN={1089-7550}, url={http://dx.doi.org/10.1063/1.4938384},\n          DOI={10.1063/1.4938384}, number={23}, journal={Journal of Applied Physics},\n          publisher={AIP Publishing}, author={Skarlinski, Michael D. and Quesnel, David\n          J.}, year={2015}, month=dec }\n\n          \"\n      headers:\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Date:\n          - Thu, 11 Sep 2025 18:57:07 GMT\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        access-control-allow-headers:\n          - X-Requested-With, Accept, Accept-Encoding, Accept-Charset, Accept-Language,\n            Accept-Ranges, Cache-Control\n        access-control-allow-origin:\n          - \"*\"\n        access-control-expose-headers:\n          - Link\n        permissions-policy:\n          - interest-cohort=()\n        server:\n          - Jetty(9.4.40.v20210413)\n        x-api-pool:\n          - plus\n        x-rate-limit-interval:\n          - 1s\n        x-rate-limit-limit:\n          - \"150\"\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: \"\"\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.semanticscholar.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.semanticscholar.org/graph/v1/paper/search/match?query=Effect+of+native+oxide+layers+on+copper+thin-film+tensile+properties%3A+A+reactive+molecular+dynamics+study&fields=authors%2CcitationCount%2CcitationStyles%2CexternalIds%2CinfluentialCitationCount%2CisOpenAccess%2Cjournal%2CopenAccessPdf%2CpublicationDate%2CpublicationTypes%2Ctitle%2Curl%2Cvenue%2Cyear\n    response:\n      body:\n        string:\n          '{\"data\": [{\"paperId\": \"4187800ac995ae172c88b83f8c2c4da990d02934\", \"externalIds\":\n          {\"MAG\": \"2277923667\", \"DOI\": \"10.1063/1.4938384\", \"CorpusId\": 124514389},\n          \"url\": \"https://www.semanticscholar.org/paper/4187800ac995ae172c88b83f8c2c4da990d02934\",\n          \"title\": \"Effect of native oxide layers on copper thin-film tensile properties:\n          A reactive molecular dynamics study\", \"venue\": \"\", \"year\": 2015, \"citationCount\":\n          9, \"influentialCitationCount\": 0, \"isOpenAccess\": false, \"openAccessPdf\":\n          {\"url\": \"\", \"status\": \"CLOSED\", \"license\": null}, \"publicationTypes\": null,\n          \"publicationDate\": \"2015-12-21\", \"journal\": {\"name\": \"Journal of Applied Physics\",\n          \"pages\": \"235306\", \"volume\": \"118\"}, \"citationStyles\": {\"bibtex\": \"@Article{Skarlinski2015EffectON,\\n\n          author = {Michael Skarlinski and D. Quesnel},\\n journal = {Journal of Applied\n          Physics},\\n pages = {235306},\\n title = {Effect of native oxide layers on\n          copper thin-film tensile properties: A reactive molecular dynamics study},\\n\n          volume = {118},\\n year = {2015}\\n}\\n\"}, \"authors\": [{\"authorId\": \"9821934\",\n          \"name\": \"Michael Skarlinski\"}, {\"authorId\": \"37723150\", \"name\": \"D. Quesnel\"}],\n          \"matchScore\": 284.00894}]}\n\n          '\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Length:\n          - \"1153\"\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Thu, 11 Sep 2025 18:57:08 GMT\n        Via:\n          - 1.1 97354ec70bdda7ac06cc29aed9bfdb3c.cloudfront.net (CloudFront)\n        X-Amz-Cf-Id:\n          - 36DcHqizjEe1jE3u4voxdMpBcaNp8A8uAC0usTmKmj_iA-5lT9pVCw==\n        X-Amz-Cf-Pop:\n          - SFO53-P7\n        X-Cache:\n          - Miss from cloudfront\n        x-amz-apigw-id:\n          - QwE8oFzXPHcEbvA=\n        x-amzn-Remapped-Connection:\n          - keep-alive\n        x-amzn-Remapped-Content-Length:\n          - \"1153\"\n        x-amzn-Remapped-Date:\n          - Thu, 11 Sep 2025 18:57:08 GMT\n        x-amzn-Remapped-Server:\n          - gunicorn\n        x-amzn-RequestId:\n          - 2b9e3e52-70a3-4cef-829a-75cd03d68ea1\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: \"\"\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.openalex.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.openalex.org/works?filter=title.search%3AEffect+of+native+oxide+layers+on+copper+thin-film+tensile+properties%3A+A+reactive+molecular+dynamics+study\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAIUbw2gA/+1bbY/jNpL+fr/CMLCHBLB7SEqUqA4Oh9nOBMjeZiabSRAsGg1DLdM2t2XJq5fu\n          8Q76v99TRfmt25bj3G5wd8hgZiBSRbJYL09VUfTn4dI26fD68zAr26IZXsvRcHo/qWy9KovaThq3\n          tJNlPbxWSTIartK5ZZKVrSa+ofRoOK/KdlVPuhmKNs+fR0NM0eYNRt5+Hrrp8Hq4aJpVff3mTbmy\n          RZrbT1dlNX/zs1JxnKggiuIhVi7dHiFaTCPFlRRR8EZehUlgAhOCsnFNjtWH72YzmzWDcjYo0sY9\n          2kH5yU3tIE/XtqoHZTHIyhWYHTQLV4xnLl8OGlvULreDVQVGqsbZ+nrwdlDZNOPxyzK3WZun1WC6\n          LtKly+pB3bTTNXHn6hUmnqD7t166srl9TIvMTuqsrLC6EeGVhOAi6KK9z10GFspisrZpBZ0IqQ/7\n          p2lDLNOLsVRjJTGnm9ak9406/tkaWqZzWnE3GDaRp8W8ZbMZ2gI0q8ot02o9yUvPJ/Hj6kkJg5yl\n          eW15xNQVcza2SVvlv3Dx1XTmqckYR8O6bKvM8uwnLfGjNHGSSB2Gr1X9J4wHJen67WqVOzsdfL9Y\n          19AQybGuiwkxJoSSY5PESdcJ0z/ok8Ik41hrQc9aibExeL4bvdgyWg4aK9O/HXZN7Sc7pVcwgVUL\n          3TVV6995k/DNRVk3E+wnLdw/Opke3+/3YSBFoITSpNdXwzZbf7u0FayoGHxb1HC6trEkhd3uXw/M\n          XWFZx7fnF77rmYA5IPw4wwPmaNYr4vVvXk1saS6Ds9mNAXTNCanf9zzCSVk6vgkppllmV42d7kud\n          fahebDuft2ul8N8MEOQ7JllV1nVlZzsuxjuKne5oN1tSME6C4YXr+rXtl+mkbtKGVD3M8rIGF9y5\n          Z9hpsQZWr8raNSX8aJHWkxleNPZTs+M4bZtFWdULt/Jo7NsTHuUNZOaquhluKPv95K0GiKhYaLab\n          F47yncsWqc0HHx/SCmqsHxyxXGUbuT+TMLwOsfK54PCtDoxRyrxe56fCsQKbNVnCD2W2sHVjK0JK\n          4n87HVo8k1DqoVk8KQUKDlMQVlZOeaqPw61SZy00RbOcs+EtZ3fPd5sZnTdWzHe38UofRgnAtkqt\n          0qdJp4AXMvv66lBsTDlD4HDeLWosUcz9Gse3P5CD7wD0lcNSg4+ZswgYg++rcl6ly9FgtCMcDd7b\n          p8Ffy+phIMNIxaPBTx/fEtt763nlHGfitAb+hywcmMeEI9Qv0MDz6JhR5+kFNi1lEIskYJx+YWtf\n          p49uOvjT1eAvra0Lm/9u0ecs+ojEfnNjHp2cVw2+tiuA89IWnL19Z+F/BeJLPnhXzCEmS6z9Vv7y\n          T+PmV7nO6P+Kh98djkvrmhJoL/V9e53ArRpXZM1kV8/s++ex9wdmvTFlz9ndy7evmScrWGVIWoA2\n          AJnHNG/hA4EWAmNbjC2yNTvl19g7v5209dRTPPuxq3SXl8yeMmTY4gpQhNzoIJ77BG/TRs7k5pRR\n          DAsSPeVimUP6Mrlfb/aWcFeXzpXVMs3dP0CA2gPZUONyu8ewuIpkEsZmk3825WoiN6QvclN+J168\n          fN5bf7dCV5F8Hi6JVaOpLkCpYSKQ3zskVyXzUOYtI4eUxifPLZcrARqcm3TFZpfMpQcdz8xWZZsK\n          ddSL9C2t0r1caFdwYAcu648JP0qhxJFaAOEaCRx0kTVtZQeoTwbLnc/uSjuM7Go1cZUkBoVa3d7P\n          nM2n/etuqOo3Sgt9ZP2t890s7BJWV60p4f0FM2+n7Zu082iaclouU1f0z+lp6jfB6zl9fg6ZdFPW\n          w2dKn0ny58Lk77L/V8i+X+IyiuTriW78Gca3BXjMyqKwWVOz3H+wCBj3iBrN+oW01a+S9hFtv8ux\n          WlVCuaPBh1XD+6Glv0vnhUVzF4f+3yhBxPJIVfUW6OiKdjl4m+flGsZXLjnPtTUF3qM2H8e/QgtK\n          iiOSOZqQXChxdUS7h5P9C2SNyPxg109lNT2HNxuyN/7IbswneSedYfN2K+4wDsI4jlW/dreL3Feu\n          aXJbUNH/ao0/HrzcW0IKaYzxyXlBJxXnNnUjE6UjFQqyqCf34KYpnfRuiZ+enq423TyAGm/+gowr\n          DqI+D6k7D0Ekto/I7q/FHqPGyCAKz4jihk4FjZYqCC/iTYsoOWKiHzqFdOyoPXbiKAkScHSGH6kB\n          XFrI5CJ2pJHxMX62/jlYdkLbMSf3mItkbPQ5s7mRUiVaQI8X8RZH4lgE+ylvHDG1PYtGDLPFvFkc\n          F59ODLBEnBNfJEVowOVFHCYiEceA4X2b5dYfXZ7gKQyVlPoMTzoSWoXGXKZREQTmCE9vl2W1WpQt\n          jL/M3fQEY0Yih47Pmz60jj/RRZyFQZAcPZt+i6CMxL6YD76YIzOuvzzBHBSEMuycrSUiimV4mSLp\n          7ESJI6D848IVA/rycYqlKJTRWZ6wa0gs1JcxFesjDHkAP8GNCBn5znMjNXRxmfakDNUxTLXNPjYc\n          shNEUpuzxmRQMgVCXYbxEjiqBGD6bIzrOAsujnY3FAZiYy4UlEH+aI4cjx2GxSPy2gbIfq7CIDSw\n          cHmZuCCsY2D6jipR5KHLctrm7SnGwiTRiT4rrkQaIC2Dz0V2FR07hie7yttqvj4eeBRy/UAnZ9Eg\n          lsjMA3EhhoKnIxp8nxZlg1yyKPPyFF8kgijS5/gyQgodXOiBkQiSI2zdVOuahEXnV6vFCb5EohEE\n          RXwu5kgAe6Iic1moVoE6cuy8qzCP5lnirO4McpNIXcYKoFwfqQI/8Oe5bJC95ulATJSdLm298Mdi\n          m6+69d5Z27bPJ6+/f+v9/Vvv/9pvvVjs3hLD6d4Fhc7IWoCGK9L73E6m5Ajlig7wJ/OSTiPItF9Y\n          1Z/dzNKdELJxvnuxpyq6gcN+2Ba+Ip/C0PV+9RcRLwCooiv6uq86J7T9TQiJBwHCNE3iaScvPXo2\n          g5hItO/TR1j7D7a2aZVRGZA+pdWUpTd8L4SQId0YkWOhkS4QH8RqbZvu7LuTbdeq7MzSiTeMF7Xu\n          w9bztXn97qTR/CyTKNSRlBx4TpJEOo594nOSJKaPepyBnCRBwAlUrHtIYoXKxt9+OU0SayNU30LQ\n          BviJVR+JptRShX0kiURFFvWRGBFLEyWyhwQ5loZixUkSxXo3SLv7SCAWE4veWcIo0DronUUrxL/g\n          NLt0ZwnFbyL7SUIFVoI+kiREZiH7SFQYBiZRfQspxAzI5bQCyPMgWqNPGwNItNEGDtpHggJG6B6r\n          U1SvJCgr+mYJ4yQyslcBoQklJHfaMJXQMhTwtT65QItYJ+4lwYZI1T0kyNGomOljN5KGiqk+BcDt\n          kU33gAeRUBUQ9bELuSmkc70LGZTkQvYtFEN28PqkhwR1ORy/Vy4gASLqPlczKia769kRArFGkRGc\n          xjolpZKoV/oMExliFEfK9NgLKtLY6CTo2TTqiggAk/SSJAZ2F/b4EZEEUvXAIUSr8ReW10eCRDJC\n          hdZDEgW8555ZAolcG9jRYwwBcvLAAB96SJhI9cnFqFDTIc1JCsq4ZICgdlpyIIHdxpHpJ0EsUuY0\n          AoWIIhKgmfSSaLCL4mvI2UGeNufDP0AYKBxHPSiLtBJEUaxPC4rQMUYw7MkQABORRpHUF32CKADa\n          JEGPGQZBGAe0Vo8BwdQB6UmfB8tQw5x7cACxPQ7hxvL0pmWISpWjJd9Oua/5ozgKCaRpDVcUU7rp\n          +9mfEHTfOa5vBVVrfG8ZDTlKwhFq+BH8awQLoIkoDb1VozgZSRGPAAEjeB0Ncg82X+NdQJl5iQcM\n          lSMj8T9oYz2CSY8QNEEfcT4NEuok+lWFpJOyw1t6Rcn1bTxKIiyRjFQsuZak0py+1N+aURijp0iL\n          crz9AkzsJpSS0nWBW0nbsK5ZUGp8K4lxWzy6qiwoN0etgE5a135alXXLW5Ihj/Y3Xm4lONM0X0sl\n          AdrMF09Gay/cnCpbaWivdrmyVdp00yS8nZLucfqplGCibFG4v7fMp6IN1W1GUygWKvcSQ+nmCPeK\n          eoilb0kqSo9kFHPNSC0IJjIQHc38ZHPajqK3D0X5RLJTzNci5aHJKFHQE/QQCwjTvBLdlJQmNjKm\n          BQJicJE+0oagNA07AAMs9ce0bryaid2pm3EmTwsFpO+Ap9l8JqRePUoMlie1Ky+azVdKvIxGCWwD\n          NMhd8HJWlUvqpoXu2/yBnjFYR1vmvqKuhOvHJxRbFekmFB0nLmvzbuZQ8jUhesLmWcjLcmpzr5KQ\n          bXRB2wvDkQ5GGtYmRgnsOYZsDeQk8U9JGD0Y1yQ3GKKB/RpNQ1F/bS4X3oZkKoYtunmylrsiViUJ\n          NgT/EnOSzlD6IHyMJOkDaynep6Ov2kRIu7rfXKi71cK7xSOEyxrSir/3LVetv8bD0tUhb/MRtamb\n          d2XprSYWyxk9RSNNfiqwLukfe5CwG0PCsfybBZIV2EqoZwMBEcglRBFiCG1Okhi8yVazNGMSuYUJ\n          MtQIG2J0eG+f2DhYm101zNwzRMAsqrkdl6vGLen6EfUTr8u04EEMC+WUn0k0t392KQsjIvFahgeS\n          Uppfkd5jEhF/iyQeGCU+Zo6fiZd3cCImI15+oAfiIQ65j5ZFQKJHWvULYG7w5R01aeFV2dCdJe8M\n          7DFtzewa1oqtZmVFhmpoHbqFRSybgOOa/wUHtUM2uu6HHNRBi25+z0FtWrl2S7zenIMZWv1p4Rga\n          DO86bzPnf7Nxa5KNH2zhOmHQYMSDtkjZBm6YEDiQx8VsM/ylg0hgv7BDxaa0/S3KFb+ieT56Xnin\n          iPkMW/xpkNts+DA0Dgwi2gmiozf7kzIRozB24yeQkuXY4StjMsUkDKCbWTWjrAwPAbXr1X7q7IEO\n          /a2fm4VDN9a8bCTDLAHP3BMwyK79vQS0Ar8cxvOUyiuHD+t9B60xS13ewTjjaYdk9ZKtXDKsfuPY\n          Rf0aCbvflH5bw6MYRrubAyQL7mMjoU9f1Oj4KIs5G41kDEjZF70cA4YS/y5hrO7sSTLO/bjwzwFU\n          CQ2HgCa4tmKD3ikjDBmA+BG2wACabj5ccm/i+fARgAMeKwshkxvs34BYthu2l5t2/IEbQYdT46ll\n          EPTiZiRCyOE1GYFu2g8sWc2SdJ82C0WCXyqeLfJT++cdRnBTd026y8cuLhkhZmXLyCojwFmwAa4N\n          +MkY0jB+LxwYJYNBlrY1z8poAMW7mdsdP0uGBm+N3AT6JSG7s//xG3d6d+TvPBz75caEnOONmi6+\n          TeGx3siN1zYFycIrhjGgG8RtuKMgbjlWo1pCs5M9txEx2MX3fYJfkP6++Pd0ufoqb76KNWceNM9/\n          fcmP8q67YcrUid6n1n/4kvlNGH/KWbNhLuHAitSG1a6EerEw5ySMFD93Tq0YJbojSLT0Vowjbkd7\n          VsYBC2Uwi/XwqBrdprM+55sJe2NGl8oIHKiPc4vuwgy3w42Dd3kW5WwK1s7Rt1lUZctJmuLcrdhd\n          JaAuyDn2MWoTBRVnbin/JIeajCcMs3wqy8xzHuHoAhzFQRYHAwuTjWeVZcaU3kdC7sFyei81qn1v\n          skPYcfrJp3aB7uTjKFHd8BvQFuadeSqGiKzy22EuGCk8+FGT85vyvrbVI2sWdeL+4qwbzuboa9dT\n          J77QeAjhZ8p2DG+28KrVPgHgs25u04zf3NyMm3L8x5sb7or3FMJsIZNQbKkzx6loBA3FXju2ghf4\n          WMhvzF2XoXGLc6HUx1zFcT6jCw1dTqliH8AgpTWvw+7rlvSJhoXIQXwThlQXmOGW/i0HZg7TW/ly\n          KN5cPUYzvnveu8OcrtyLj1DouToot7iO/U8sCdv4DxpYXx/+WpJPv2uazV+Dvv083PxCk343+/K+\n          tqRveluC4ByBOkcgzhDI5ByBOUcQvyZQBwTRsRkIPlZTPgvY/jJV6bFIxiL4UUbXYXgto6sINTMf\n          L7PV79PKaCyisQqH/rtI2a4mHDzvnv/tvwEfbMEb0TwAAA==\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Credentials:\n          - \"true\"\n        Access-Control-Allow-Headers:\n          - Origin, X-Requested-With, Content-Type, Accept, Accept-Encoding, Authorization,\n            Cache-Control\n        Access-Control-Allow-Methods:\n          - POST, GET, OPTIONS, PUT, DELETE, PATCH\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - Authorization, Cache-Control\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Length:\n          - \"4480\"\n        Content-Security-Policy:\n          - default-src 'self'; object-src 'none'\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Thu, 11 Sep 2025 18:57:09 GMT\n        Nel:\n          - '{\"report_to\":\"heroku-nel\",\"max_age\":3600,\"success_fraction\":0.005,\"failure_fraction\":0.05,\"response_headers\":[\"Via\"]}'\n        Referrer-Policy:\n          - strict-origin-when-cross-origin\n        Report-To:\n          - '{\"group\":\"heroku-nel\",\"max_age\":3600,\"endpoints\":[{\"url\":\"https://nel.heroku.com/reports?ts=1757617028&sid=1b10b0ff-8a76-4548-befa-353fc6c6c045&s=Hi0ST9YPOaQgO50Zb4nLD7RcJ6%2Fg171Y41AG5dg9uYo%3D\"}]}'\n        Reporting-Endpoints:\n          - heroku-nel=https://nel.heroku.com/reports?ts=1757617028&sid=1b10b0ff-8a76-4548-befa-353fc6c6c045&s=Hi0ST9YPOaQgO50Zb4nLD7RcJ6%2Fg171Y41AG5dg9uYo%3D\n        Server:\n          - gunicorn\n        Strict-Transport-Security:\n          - max-age=31556926; includeSubDomains\n        Vary:\n          - Accept-Encoding\n        Via:\n          - 1.1 vegur\n        X-Api-Pool:\n          - common\n        X-Content-Type-Options:\n          - nosniff\n        X-Frame-Options:\n          - SAMEORIGIN\n        X-Xss-Protection:\n          - 1; mode=block\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: \"\"\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.unpaywall.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.unpaywall.org/v2/search?query=Effect%20of%20native%20oxide%20layers%20on%20copper%20thin-film%20tensile%20properties%3A%20A%20reactive%20molecular%20dynamics%20study&email=example@papercrow.ai\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAIYbw2gA/71Uy27bMBC89ysIniVbDzu2hSCAgeTQACncpjkUQSDQ1EpiQpMqSaVRg/x7l1Lk\n          BxCgPfXGfXA5HA7nlRqwrXSWZvevft1oZYFmr7TQgmY0jiZxdJZO48lslS7T5YwGtANmaJZE8Tyg\n          FSiD7fRRt0YxGTLjBJeAXcLmmtGsZNJCQJ1w0vddlSVwR3RJFHPiGYh+EQUQyTowlmhFuG4aMMTV\n          QoWlkDviQFkhgTRGY8EJsBlZEwOM9/t3WgJvJTOk6BTbCW6JdW3RIQK8Qd4aiafWzjU2m04xM9Gm\n          mn50q7YpmIMCu5MoScNoEabx92ieJctsvphE0WKZxNimWW4dcy0SRrnUFncEtGm3UtgakBa6/rwh\n          myEWqsLi75y1rtZmoLhC0ArbbgSvGUhyOcGWEoHLDrO3T8xIoeyTwKyFny0o7mkrhbEOU6xETgQy\n          p1U/DW/sy3cKpxorXOeZ/aZ5DdYhizG5wTsZgW9Abrnww8jG6MqwXUCCQ2NAvsAv8kObJxLPzpJF\n          QO5u1/Tt4S04AL5kz6Ig1ydwv7ZgFchTrKwohAfI5H8HHPz1gIRcQoMi3YHqVXgD+AxKcCbJlaqE\n          AjxcVf9GzkMvcpyGkF/cXurvXyF/R3I9hP6wddNIAQXZ1J1FoQ5qkpr39Hh54EQUYa8wVTCDYkwO\n          804/1CFr/VYaRUkcLleLVRBHy1W4mM8jetqVy+O2I9UWuVd+L/x4HsZJ2At9i5fPj/DRTLVSBoMU\n          Pyoc4RQqLzR73IOtmc0NNBrfQ5suxz/e7WvHFOSw2zJTaf8N71F91CqBdoDc0vPtxeAd59PthScT\n          E4OF9AmMeicZg8FQhl7lE4OvjGVvL34d4tq7zD4/mM0YHjzHZ7zvYHK0nrFp70BjYjSiMe79yAf+\n          n3Dt/TJCQ1klabxIZ15GIFmDTpJb4FoV1teTs/jt0x8IopxGngUAAA==\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Headers:\n          - origin, content-type, accept, x-requested-with\n        Access-Control-Allow-Methods:\n          - POST, GET, OPTIONS, PUT, DELETE, PATCH\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Length:\n          - \"724\"\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Thu, 11 Sep 2025 18:57:10 GMT\n        Nel:\n          - '{\"report_to\":\"heroku-nel\",\"response_headers\":[\"Via\"],\"max_age\":3600,\"success_fraction\":0.01,\"failure_fraction\":0.1}'\n        Report-To:\n          - '{\"group\":\"heroku-nel\",\"endpoints\":[{\"url\":\"https://nel.heroku.com/reports?s=jQTt5m5bAnbglWxOxzzX97a0tyPWeXArYe5eV3Ci3g0%3D\\u0026sid=c46efe9b-d3d2-4a0c-8c76-bfafa16c5add\\u0026ts=1757617029\"}],\"max_age\":3600}'\n        Reporting-Endpoints:\n          - heroku-nel=\"https://nel.heroku.com/reports?s=jQTt5m5bAnbglWxOxzzX97a0tyPWeXArYe5eV3Ci3g0%3D&sid=c46efe9b-d3d2-4a0c-8c76-bfafa16c5add&ts=1757617029\"\n        Server:\n          - Heroku\n        Vary:\n          - Accept-Encoding\n        Via:\n          - 1.1 heroku-router\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\nversion: 1\n"
  },
  {
    "path": "tests/cassettes/test_title_search[paper_attributes1].yaml",
    "content": "interactions:\n  - request:\n      body: \"\"\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.crossref.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.crossref.org/works?mailto=example%40papercrow.ai&query.title=PaperQA%3A+Retrieval-Augmented+Generative+Agent+for+Scientific+Research&rows=1\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/9VbjW/bOJb/VwgDc7sLWI4+LctY7CJx2k46SRokmSl6TXGgJdpmI4k6UUrqFvnf\n          9z1SsqVYTuXO3GAumKltiaTe+73vR+rbQBa0KOVgOhD3g+EgYVLSJTOKdcbg2qPI742Yy6Jx64Hl\n          kosU7lojc2Ru7wym3wYLGrICVvv2NBwUoqCxkTNZxnjJtl177NrDAS9YAr8/fhvwNGJfWIQTI1ow\n          I6M5jvz40TZtb+gPHfPTp6G+VfAECcIbhukbjnlrWVPPmXrWfwMFeBcYSbLB1PI9Z+KPXccae8Fw\n          sKXWGbnWyB4AYTlbsJylITNCUabFYOpOhoOsnAOjK5bD0HdfFiKPyK8pV9OLNbkCNiT5+7tfr/4B\n          j+NSlkiNBd9jHrJUMsUPkJAXndy4Q3toWx3cuIZpG7Z1a5pT9d8ON+bE9Z2xiX9AeijSgqVFQwgP\n          IocpEYvp2uCpEdG11Az9en0Ot1dFkcnp3dHdUZgzWgBDoUgSkcqRyJd3RxX18u5ovr47ckfm3dHg\n          CahclCCaXDF1+u4MWTVHlmM6wd2RpWgxAxsem1LFxyUsLFIak3M+z2m+JmJBLljEQ54yJE5wg0rJ\n          8oJFxnwNE7ZgDwf0keagAh8H16Z1fgELTyZjuKx/Wa7jugMgiEdaY6K9tPCo1lqkGNbd88SnT0/D\n          PVyNLXPSwdUMEGc5AZ0gx9EDTYGtJbnNaSrjeshNyFGhZH9ufz23bq9N05r4znf4q6j6A/iDvy6p\n          naWy4EVZMImC+5nRuFh9l5EXBWIeKJBPW82OREJ5qoyo+vYR7+ZCyoSCNwJDLHIeFkr7FzSW7Glr\n          vJGR5TzdZ4LW0P0E4AzoHJagIQwb/PMzLeQUuI/Zv46ry/+8O2pcvUtJ+09PkSzcvbW5q6e+m39m\n          IZrcd1bcTMv+dSsILQtgvGBEok4VfMFDEsaUJwSMHn8psZFSohZelXMwNFJzJEf1o7IOwqtbnaT3\n          5+oCaMs5AE9oGoGZFysRyf4cvmckYg8sFhnQPYv5b6+uh7ASYSmoizDgo8n4TDEOY7aMy7WEAEKK\n          FS1IDCvlEHokyRloBXuAgEPLZYIGG5GChauU/28Jt4sNrrBMHK/r8Qy+wCI0LQBjnuJNUiB3W0iH\n          hH1R30gG6gseDcZKfADa+1CBUEoG9DBydTZ7RxY5mBcGTnyoLLNM5AUB1wFRB0yM0B25jghgAngK\n          olw0ihPhkCyZxwwtsljlDNShQI0WCwOeZIBeA4wsAwRonqImJAJigGIUFpWSL4DHysDVIhUlw4oO\n          TXjKSmAtVhTAsikBKwS2yxCpmAnAHSZQGPZIZu9+OzttSwJMjEoGyIkEzE7po+UpEECMIdATkSgv\n          l5pLUJcQB9KUw/X5mgRjktC0VNKQIIRQcx6RmM7hZ7RXIFr0jAPBeQfAjIarBrAgm5oVtTp46tco\n          zL9TorxG+B07q5j8h1Ih8GCQBmitvStt0wokagVEBmAlZISnJMsx8BUIhmJEjshrniKXQ/LIFFY0\n          36i+lhfyySGc4HzUoxYBIDsrqDFc5CIhYxJxyYAqol0kaKH2BtYkuCtNk5pjd7LjGmo1hmtqlbcI\n          PsRq4MJEMt6FhZgDouAqrT/BjVzrvLC/4zjT2KCNlxtkFMQbzOEaKFkJXEIKkm4UuIIa9AItPkKF\n          htQUjeu1BdIXuTIQcxTYQ7Liy1UM/ysBquctUBLhWhsi63Q02vZG5BbH14arLhJRFpWCSK2ZkPPy\n          Bx6B3u9atJ4CtgEOAOQmYtRnnqJbAGErqTk/oaws66daV2oWRuQC/hWgOqBn2pQrTXsES4Hkpcwb\n          mtYFCqAYclkB6wcj8yeV8tQKtOV8SMb+yNV3a09YmTDM1p5l7IxsPeK5iNADyUwHxnj9J2jaTKRh\n          XCJj/ZWtQidiiXKIFHMjjjZEc3BXmcBUBZ1ScWC87tIevf6S6zC1An+OTgZl+6hSMRTHXl8IWqAN\n          HdxMWZQ5xokywrVA9gSSTUhTVSwUZFHmymUCL4ViZrNoWfAYqpy+soBcbptemoGDtxJOIaKnd0dC\n          UAYeBMsYnfx9Bs1LkWEInmGM9UAV5vYXSvbeQsm+NS2obqAu6iiUvPHYDXxdKEl4aohTZ5g5QmhQ\n          ZZuxKf0wC92Uf7gSaIQqQmoBkYaAXhIsJu+g3Av+ZQsIPOsBjFeR7mPmW0KSpKupd9ezs9NWXSby\n          kEe6GsPM2cDs2bAC3zMs27er2fj8EEEz1PAq8x0OlmBEWAX+TAWMXIAYYkyuz3kJPyWD3CdVKCx4\n          rop4Ct4s5ppwJKcqBW7ClRAxKtoMvEaJzm8I/iQtkN+c3KCjapbDjZtDcvmWmL7pOkMcgXip4bIq\n          RGoKj2PepPBG5KKUqzaVNIq4Tln2k3rKUF1QMs0qE/wZAj7ntE3mJWQuHyAXg28fCBQntt9NZS+x\n          OIblWhPDsUynp1jeijwCX/6myfklqKyq2f8SjNeUvor5V3DUqvDbkHoFBddfhdCehuM6ICEvmPg9\n          JXTCQNlpk+mzKKXr38v1CRcJMq6qa5UeAhnyT8LAHk8s8CCO1RODDzwumwi8punyrwnAxq6oaiw1\n          FDX9vQQfZ1mMlcnVai2BUpXE1Neg5F2xP5YDuJi2Pbby4P+fWLig+bKESFi0RHHCINrn0eG8bLpQ\n          qglVQkFFLqE65Tpn/BMMxzICxwyMiXOA4SzaUrxiv99yrkRW6r5i1YrbNBeHUM/yOAYsIEWEz9q1\n          dgAx9l6W3WxVpquy5ffe/wG0/x9Y/SfcX0jmqi9vq87wttkn0hg7zC813Jvtft2wrHr3uNI9W1fJ\n          pemYvm26AVT08MP8nyqLNU6szkZouE0qVWYFj16qDQFLtaK7smNQufCL6eF+SZUJG1XSOXgF9aCq\n          oWiW5ZRLGk9Vm0hkumR44OxxiK2ZkGUFFo6bFpOutaCegroEaksgIo1oM/u03Ub6OXgj4kgWjKPO\n          rmGKYt7CUFkn6TVJb8lxgvpViZEcSynCAWpQjd+p1Q9A+yAATy3PcXcRBI9yd7S8pzTw7A4Az3kx\n          EwDiFAtnLENU12aORTOmtNi5gnhIoMZhUGpBkdSEyA2aEM3A6JvoqErmOTqXJTwdqoFjcAqSXKOi\n          AjKbNTZ2eXku+oHktKDtiax7ELLjNqrO5O5IupYXWFBXgfuzbEhv/Q5sj6vyFsugnDHVa2yCCrWP\n          6rnLKQkB/UdGVizOiAZDVbQ8yXLxwKB0panElkQariu9hRtRGfK5Kj//3VLcZt0EvgmwWbJ8rrYe\n          viMcWqDmthC1+yHqHYSobU3amJqWsnU6sgN3ZI/0/ed4zqBwyin2Qqp2J9Tg2ErALmiRixS4xJ4T\n          q4p71Y9ak1B5xU3BXlt8C7GgZetngqYpj7hsAmZ6XbZ+fHH8I/o3Pkz/nBZY1ti+OwpFzEdAlT9y\n          nJE1UkN29C+Vj5BkpMst99jRxzgkdWvrPhWPMYuWzECL16Bia43LQrdMNtsATbgcp4nWKUtSlhuv\n          oSRNaMsBmF3uUVfJ5BzIKnF3vIlez8DiH4Se77fjihX4VVwZXcC6XYb7yzNYEr1To3pMaKGNtvOC\n          pwgbAq2U7uLV6fnZ5asmXFZLuW5SBiEr7wPV9yOJ1w+wyWHG6TwDbDIGfQs90/VeiMAbqLQDn272\n          Ujbd4DpUq2Zsuysn1Y6Ag8NSpltuuJ2CQBGhOm8Rh0QJG5EtTbTMJrQnkNmJRLRwHXepIGTGZAbe\n          9EdMN/g9ocNEy43DkRuMTRt3D8YdiGIrHBy/yAu1MQIRA7x/JBL+dWdnRxcqbJ8I6FZT/6Z2W+rm\n          ccv52U0Mf2FpyqL1FkMrCIIuDGFhxDDiIlYwtth2VSNvmye18oSfwVxYLB7lPe+ZSJq7T5iYQesJ\n          k+YTbleY5vdc3Npd3NeZ1DZYttTsPST3KtPps7q9u3rQXttqrn0F8Y2xrOfiOvfpM9J9rpieO+m0\n          5i9ZLPLaZGOeYLMbt28wAYFaYLtpquIHJWXKF1xtGH8pcBMaP6vR4LJUztFwhC0cr6EuYvEOzjte\n          cAQVeLgakXN89GiTM+5B8LyvUnm7khlbLWrsH5b6+BmFz91UQZfrnkv5LSfl217f6utAp+95bafv\n          gNOfJ59Hjm2N8KkjPeK5wrxfcbVnXHmlegcF01ZwSkqL5rhpUvuof0+3165ntzABy/IiL5NMbu+I\n          OdD8UB+ywUXXrQSkLfITIEq0w2mXIp1cvO1tL4d5eagJfFULNly9Bfh9Hn2eY5YGEG6G7Hh7gcea\n          qv3xVq6m96v0TjvVSdtC7dVjaFAm2qgKWnZmjVsuHUqEUCxVo/Ll/P9t1YWoEo5dA7Fsr+3YW6XG\n          B9387FPZdnh0J9hxBVsWVrSAqrTn4h0e3WpHi1Y8+sDjhH7tubb9kmX/Un7t6X1s7bq1yFqR/yoX\n          c4pVHabg4OzUERtIA17XjYspObmwPRX4T9hapFFL8VucXeOphEKKnm7LdjuAU3XPFrmW4b3vL/AO\n          b+v7Kh7sw1KATa9pz+XHP5LK2YcVEk47mVNpsbQcxx4bYO2GaU4c42tXGQa5bJ6VKo5utr+xMN2U\n          syJfbztRzeMqoUqwHqgMy5jmjW5VvYk92LNdOjiOaZLzlui6UuGNxd8wqEiw49hhmG4Q7LiObT1D\n          81yURV+9n7QEFfScdaA7dlUbel8rkVIzsLo88fWrmaGaM9PG+S9dEuO5rlIfdqEp1HlVg1ak22MJ\n          RK7UmZGCynvlqOs+z/7eTGWf30+B9haCe1PUvobpdHhiWweQvQKn92va06U4Hb7Y8VrqZLaC1c9l\n          f9I7cmtfnffdg8qlWJaM5z19itM7u3YOayfO6aM59nYVtG68Qt5Vj3iuohdc5d7hiiUqRcgoupOq\n          mfPs6KNq5uoTny03UXmCbcLM6LNmRKenOK2o6w3KYR3BOV2bvvMyKNWI3ZpF+cImMLqdAEkoduzx\n          nCptNL1qkJRDvvntQpl414nQZ6i1Ssxqu6pdgL6I2Z7sQ5836QPoD8U457AY1/abluvdHTmuN/E9\n          twP4U3WE0sCmgjrhE4PplrBOdRgvQ9dItcaiP5xvd7hS3EqAz80MEFWo899Wnt8E6s3389fj2YV+\n          uaA6i1PtArZ7Zk5P4A6rn46tVtPMh6zg7uh4dvV2BhEgwANJjuEYelRXw+eRxbExL3lc7DZrsZED\n          FGNX7FmrJ6qOHbabYnYLt2so0CCNkM0KCUnqxO+KvCWzuJx3ZdC+tSOAhhPp2W6BLP8lYxByFa54\n          LB76reZ2RC+rXaF47VIoXSY9/b/bFbpeiC7vRbzouXJH4LId74WYe857xlvX6VjafaFme4unnpmb\n          P7C49zPclj25PWcdFg9c+1kTGl2RN7Fdyxupj84NojLB/X8wjCU6Jm0j7VPPZ9d7NjXawnwOyzZb\n          sV/0O5CgkZt1ta3xrLrbdMpPFF1XKmjpk++XZa5q//+qPRZkklNyTN6UqokioNKTxWbGYG+T6oLF\n          6fq+p0DGHapijverypsyK/rajt9hl62VW2RXh+X6LDwZ1G88gYRZXoP7Ebfizo7JO0h68FhpHVhg\n          PdW0AyneqzMMz1/toyGNMGcYiTIbhSJpHcil6pU1Vp+/NbJoARmJ4Piy1t7ju6CmY3D/vm9uLo1g\n          4mD7nlZ1upfi+SLd2bk7ao/YvqNIE7jM8WoEJtOYAvfkOo3qXwj3Ybw1efKBoxYDgenaY+ePYEC/\n          ZPkX5aBMq+SFRT9APE84VOW8WBuQd4b3mLygckYsE5LvP6XtDP3uQ9qOYfq3tjl1g6nt7B7SDiau\n          642d6pA2vrgwmNqTkeU7lufjWZ364Pa3QZbzhOZr/PojkPZRcn9s2TZUPk9P1Uu9+9itXx3cnCWS\n          zXeHa1daRZN2fnvIu4lPu6/tAhP6mNrLh+3Pbm4u0YPYnu8atgcl6yfFUlppCXiNSl3Uexq5gOwM\n          IweEFd05r6eh8BsnrAr1RnQnyUC0wmQz+nuvXVaqnpbVca6aenykeincyMAZak9rDQcQ3LT01WvV\n          hnpZfDA18Yga9o+MguX4HnlaxvHT09N/AFdK7qfKPgAA\n      headers:\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Length:\n          - \"4536\"\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Thu, 11 Sep 2025 18:57:10 GMT\n        access-control-allow-headers:\n          - X-Requested-With, Accept, Accept-Encoding, Accept-Charset, Accept-Language,\n            Accept-Ranges, Cache-Control\n        access-control-allow-origin:\n          - \"*\"\n        access-control-expose-headers:\n          - Link\n        content-encoding:\n          - gzip\n        permissions-policy:\n          - interest-cohort=()\n        server:\n          - Jetty(9.4.40.v20210413)\n        vary:\n          - Accept-Encoding\n        x-api-pool:\n          - plus\n        x-rate-limit-interval:\n          - 1s\n        x-rate-limit-limit:\n          - \"150\"\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: \"\"\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.semanticscholar.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.semanticscholar.org/graph/v1/paper/search/match?query=PaperQA%3A+Retrieval-Augmented+Generative+Agent+for+Scientific+Research&fields=authors%2CcitationCount%2CcitationStyles%2CexternalIds%2CinfluentialCitationCount%2CisOpenAccess%2Cjournal%2CopenAccessPdf%2CpublicationDate%2CpublicationTypes%2Ctitle%2Curl%2Cvenue%2Cyear\n    response:\n      body:\n        string:\n          '{\"data\": [{\"paperId\": \"7e55d8701785818776323b4147cb13354c820469\", \"externalIds\":\n          {\"ArXiv\": \"2312.07559\", \"DBLP\": \"journals/corr/abs-2312-07559\", \"DOI\": \"10.48550/arXiv.2312.07559\",\n          \"CorpusId\": 266191420}, \"url\": \"https://www.semanticscholar.org/paper/7e55d8701785818776323b4147cb13354c820469\",\n          \"title\": \"PaperQA: Retrieval-Augmented Generative Agent for Scientific Research\",\n          \"venue\": \"arXiv.org\", \"year\": 2023, \"citationCount\": 106, \"influentialCitationCount\":\n          2, \"isOpenAccess\": false, \"openAccessPdf\": {\"url\": \"\", \"status\": null, \"license\":\n          null}, \"publicationTypes\": [\"JournalArticle\"], \"publicationDate\": \"2023-12-08\",\n          \"journal\": {\"name\": \"ArXiv\", \"volume\": \"abs/2312.07559\"}, \"citationStyles\":\n          {\"bibtex\": \"@Article{L''ala2023PaperQARG,\\n author = {Jakub L''ala and Odhran\n          O''Donoghue and Aleksandar Shtedritski and Sam Cox and Samuel G. Rodriques\n          and Andrew D. White},\\n booktitle = {arXiv.org},\\n journal = {ArXiv},\\n title\n          = {PaperQA: Retrieval-Augmented Generative Agent for Scientific Research},\\n\n          volume = {abs/2312.07559},\\n year = {2023}\\n}\\n\"}, \"authors\": [{\"authorId\":\n          \"2219926382\", \"name\": \"Jakub L''ala\"}, {\"authorId\": \"2258961056\", \"name\":\n          \"Odhran O''Donoghue\"}, {\"authorId\": \"2258961451\", \"name\": \"Aleksandar Shtedritski\"},\n          {\"authorId\": \"2161337138\", \"name\": \"Sam Cox\"}, {\"authorId\": \"2258964497\",\n          \"name\": \"Samuel G. Rodriques\"}, {\"authorId\": \"2273941271\", \"name\": \"Andrew\n          D. White\"}], \"matchScore\": 238.8195}]}\n\n          '\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Length:\n          - \"1426\"\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Thu, 11 Sep 2025 18:57:11 GMT\n        Via:\n          - 1.1 496003b8c4e3056a62dc655a8393be56.cloudfront.net (CloudFront)\n        X-Amz-Cf-Id:\n          - 6mNz1_t1Xy7ZSq9bTfDK_dvFANtLiz-6bjuRzVC2E634A-Ccf6vlUA==\n        X-Amz-Cf-Pop:\n          - SFO53-P7\n        X-Cache:\n          - Miss from cloudfront\n        x-amz-apigw-id:\n          - QwE9JH1rPHcENPA=\n        x-amzn-Remapped-Connection:\n          - keep-alive\n        x-amzn-Remapped-Content-Length:\n          - \"1426\"\n        x-amzn-Remapped-Date:\n          - Thu, 11 Sep 2025 18:57:11 GMT\n        x-amzn-Remapped-Server:\n          - gunicorn\n        x-amzn-RequestId:\n          - c68f6b0d-12f8-4107-b68e-f4f9b4456819\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: \"\"\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.openalex.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.openalex.org/works?filter=title.search%3APaperQA%3A+Retrieval-Augmented+Generative+Agent+for+Scientific+Research\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAIgbw2gA/+1b62/cNhL/fn/FYr80BbS2+JRk4HDwpWjQQ3J5NNce4AYLWeJ6edZKqihlsw38\n          v9/M6GFtLHu9uRTtAQlaYEkOOcPfPDhD0R/nG1PH87OP86Ro8np+xrx5ermsjCuL3JllbTdmuXHQ\n          H2lvXsZXhkhKUy3bBlfe/KoqmtItuxXyJstuvDks0WQ1zLz4OLfp/Gy+ruvSnZ2eFqXJ48x8OCmq\n          q9OfpQijQDPth3PgXNgRIbSIhvknMlTKP42rD/b9CReMn/iBUhHMqG2dgRTzVzGI9Pr8bPbG1JU1\n          7+Nscd5cbUxem3T2zOSmimv73szOr6Brtiqq2Y+JhZ92ZROY40xcJWuUwLoyi3fLPN58yWUrk8Hk\n          PDFLlxQVYuiH/CQSArFsLjObwDpFvtzBBMDU52K/P41rFAcHFj6D/2BNmzrUWw/n74MwKDKL86uG\n          dD03OSxRVnYTV7tlVrTCoRDWLQuworpqDE1IbX5FBrJsqmzEsF0fWcaX7nRPk2W6aonRfry5K5oq\n          MbT2vcbzoxS+lr7PInlXdXH1b/t+9uRpUeUmy2b/ykFPlbP17lvEzrl8OfDC1u3v0U6gYQH8Iv7P\n          /GwVZ67vSs0Hk+IQaLNs3HiwVW/XXheuXoKkcW5/67Ca3skP3FdBKHik5hOz+i3d3cskdWZzQ/q6\n          OMjs3QPziSv67xRfmFjvShSqMmUBXUW1I2OxiYG4Af1FvTbVArAcOpf3a7KjcKejWcSKIHPN5cbW\n          4HI/dV2EdJwkpoTOMfrkM249dN4MYpYgZ2UhPrU9y6QqnKvMCocAAZMukgK8mghuFYy7J5tF+4rr\n          OLHgh7B3FJ4EcO6O+Rfx0tVxjWYBkdGQz0Dfox0hznfLW1CX69gtV2CatflQtyxgU3FTr4vKrW3Z\n          Bti2vaRJLWYrWzncSzvysB+dKz/iLGChmvCjf8TXzeXs+S+N7xuWoWKKKtlfC9u0kA//FvA/XyjJ\n          5UJx7aNR2NxBnG5QMhQX8KOjAgJq12z9pj10MHQMKq3i7bLbWyfOIIg3I8nmHdFqZTPb2q+DlfOr\n          bunRAPXceFNobWyawjnyaLiUL2QgpLoL18t0XcX57OUvDYe49F2RF1frxjwKNbbQyg8WYRR9cdRe\n          ftNL4s1aCf8Y3LgKQ1/7/l3czjNz7eDgiOEIXYM7VrZ21/YWty6r+JKgjPh4s1v+fwgyDIwlYEIF\n          d5H5Md7MnhYfflcoYH1vBoz+GKvQLORhKNjk3huTzZ6dzN4UoKpfG9jb4wIQh5i28EPNvrQrDYIQ\n          YK10Xwa2LD4iYjNfMKZ0oCdcKU8rs519Z5NrV+Szn9d4aD0ONa1lsBCRVl8aNRICvKwT7XjE3u3J\n          s4ydM9WUZEsAo7Z5UvfliL+/kanxvU30glN63S49Hh0LMZDEZQJZk6v7JBLbZdz7qjdfbRPb/94/\n          zzvAMK9Il5e7XigeUF+X/RXVJs7sb0AB1UiC5UVGmTGUI3C0nPknEfxTvM9X66Jcsp50P5WlIX9/\n          7GbE/nb9rhT5CM4MthmBPJsYaowoBPJLC1lWQRIUWYP6HfLoZmhQAtIViW0P2veo44aEqqCwipNP\n          07gY6qoxPn3NAfLb5GHXeMvAkMO7XvEWp85eFKnJ0FShwmhTdUIPaltIMlfWZOnDq/dU7pQFPp/w\n          vYpqPxtnsx8gncwyC5Uh1DE3CMjB1Yel7y78tNiUTW26ArNdMS02sc0fXrKlcadiorhd7xwUmFm/\n          pJvfYL6MOB0q27+C/D+BfABaFk4chf+EkqKCdZ535fjsVVVg/QE4z96aZJ33p+MIcs6+Qv4oyKH4\n          mchJ/26LjUlpqbcQjWYvbI5oQ5Y4e5nXRVZc2U8QDzj/DMSh+rvL/EWRmaTJIB8GMYDV7kisJ4CB\n          hZK12cBBVe08ur6qwdVpP5PcjtHDhMU+tysz1gEclNdmty2q9FB46clOh3uzu6u/GQ0NCgi4AB08\n          rO1h8UsQbA3HyvUEUv3Q7IlrqvdmB3r/do+RH2glAv1IVm64FVxkcNZW6MsTexpdHu6RDWwl14pJ\n          HtxQXpLjBcghLJ8yFTIlFcNwvbXXFu8xRsTb7fak76YJ2Dh9HQjmR8GEUwy4z55k8RZBgbbJIGc5\n          Ug9PWaiCKBShOkowxjSEqIlIcp/OpsR7lPaeSjjlQiaPA44zFk2cjEOcc12cGwTz9wSD6piFh+SS\n          PAIm8jjc/ECyYCIqvIZjA/NMiANua6r23J4ATftBJEC+A8JB8cA1F8fJFvlgbXdF+x5j2ezJJq4h\n          bMUYrO5RqIIALoRWB2TDezbBuX+UcCHTIZ8os37IV5iYE3RV/3ngVjy2J57SIQsPQSeiMPKFPg47\n          oZk/YW+jjxNXVbzZ0L3GBHIy0LC96BBwivNAB0zr43xBBFLqCZv7DujuesIYMqm0BlUdkisIYfcQ\n          Qo7zUfADHvhywuLui8BTyPWx+ECUUzKSSlBSdVSU01O3ZLdpmB2nYZMQghsGEMPlIQEDUJKUx0Vh\n          oSEITaReBaBGCdODYc4/iBloyNdHWlvA/YkL2VewbNFma7tpnA5JI0TEhZLBcQBFE7K8uA1knwmM\n          4CHE8SOjKxzl4YStPzNQp7nPBCXUoS+4PC6USj6dZe/r5hhAuM/RdsPjvCsUQTgVll6Bs882U0o6\n          BhoWRQpMRrLjrDeQE2H8ebz9PCHAF7SMmD46SZhI5MFQ4Awp1/fqCLLRjXHr9jKs/y48PAjgo742\n          Wf36tfjr1+I/5dfiwTY7ooeMs7Qn/SfhrhK27sG3Kp9ns5FgQaSnSgpMop4C99n5qx/+jFYqOfOZ\n          VNyXD5lpv4vPM84Rj8dZ58Du1ibxBRSFx7FFdlfWI1tsewY7oytsWOTSIM/463OYrwHu/yDAwWRX\n          xzaPLzOzTPEsL0p8zra8KoCATufhXA+1t29tvaOcNHl7hZlenU6Y2usmhipgNzNp07kE+glkEHnd\n          fS/DRZzpW93OulZlVqbC0iFdbovq2o2+03061E/I4nrUdc8zOLybDbSiQHrfQznOhBKSqXtJeCAV\n          OJikB3j3kIgQUrnedu8jkdoHPw8eIAlCzqC85PeTMIHVndQPkPhhIKRQgXyIBMrYSNBV330kPNRa\n          KSXQziFS0Rc78HdQXE2On+Lzw4+QrFbkZz6QPR9eDV4waNInIdQOh8aT589fuG+hIdAu6KICP29C\n          h4SOLfgW/FTIi15pQUN7QeQxhZNvnyNeBOh2sbt2HjRCjMUNGMpF9A7NfAW2gsxRmFVVbPA385hE\n          unWcZU0CXtDnpIx7AoWBUI0t4QnphaEX+R6DISZRribHkrsqK/CCS4sWjmwZDm3ia/r8fcFQaotC\n          MO0xX6Ot2xVU7E1GnSRxgb9CTzBPai8SHuO0V+foNdkFQ/nB7y2Kz32CIWkA8h22EcytrdcFbZXz\n          d+3z2zxdQIyu1yfYiTuZeLCKQyhtfzWEweSCeD95c/4M9cFR4M2gqsCTitB6j2hzQhjfs8FvlLGs\n          Coh1tK7wyRHB4ZFS8Hb0vU2pqbxIdj1gV3lLg6xW+M7hQgSelhR6t9gKARBNusBW5AWtYvBuEi0E\n          OW1jlE+ywXxgd7hziYzPyzLbteqQgkwhwcqEdAiw4k9gGHqhBEagXEVEw70Pjoee0p6OvBAMBtTE\n          FDId3QcBSURqR5XQoKGIii1GNgqOsHAJ+BDaCNmt27m6LSuxR7R4dB/wsAfFK1b4S3khGg8YvEQc\n          rvNim5n0yuAOFVrQz8QopCWMow/5FwoF6p4rI09NhoM/QH4f7FjgTNAzdnEvQpHiq3auFl4gvSgc\n          cG5F0gpmIt2v3Q0xeSKKBHpEXehgDxaULwBOtJVOFOxi9FQEf3FSQYw8A1icFAhkeI9K45peeQzX\n          qtgVAFlAxtXfsEInmAipFt9RLNqHAhchcCatxBVgnJk2KPDBs+jsDsW70WNs7EADb5MrGkdWJUwA\n          aNoFcMWmnRyxASCHe41w7k/WbFu4Ik27o51GAfHFX9EIQIpHrPcxCh++oJBHP8EgBYQDRa5h21Dk\n          IxPzITGGvppBgX6LWbcH5odEQw9bKApR0MMgSw3WNui36NXeDpHRkVgM9CEAQo0UEG6q1jQY0713\n          tLwohJFeGWsDQvfVhSBhFLzeUoSj0AXp4Joa7N3w9RJaxCSD4EEhmqLSuoH9tLF4tEVqh6S07jE9\n          dkR7dkc4UsyBFIZYC0mGVFdFF5HgXEcQbN06BxNtoKvasZC+pm1KekUP7Wi8L4rxbXj7tbEVWQKT\n          rUfnEE+cbXsUWQ6ITU0KA9/DCZNl7TGhcDw1G/CiuqLX/NAX3DrKN+20kMJKnaxbPuTV5gNQtGeK\n          3wNFLTbCpeOreb9PUgfE1ZvR8x6oWSeq2L3TnrKov61sBuj+FSe6s/2/IKB0zOFq7QshyBiHv1pQ\n          d18yMbrCHyjkBIXcoxATFJg/NmVKad7tn0KohR8uBHvLxBmXZ8o/gS6lMadKKvMJrVgwvoDE7qY7\n          L0tYHtPHm7/8FxqAe6wCMwAA\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Credentials:\n          - \"true\"\n        Access-Control-Allow-Headers:\n          - Origin, X-Requested-With, Content-Type, Accept, Accept-Encoding, Authorization,\n            Cache-Control\n        Access-Control-Allow-Methods:\n          - POST, GET, OPTIONS, PUT, DELETE, PATCH\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - Authorization, Cache-Control\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Length:\n          - \"3381\"\n        Content-Security-Policy:\n          - default-src 'self'; object-src 'none'\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Thu, 11 Sep 2025 18:57:12 GMT\n        Nel:\n          - '{\"report_to\":\"heroku-nel\",\"max_age\":3600,\"success_fraction\":0.005,\"failure_fraction\":0.05,\"response_headers\":[\"Via\"]}'\n        Referrer-Policy:\n          - strict-origin-when-cross-origin\n        Report-To:\n          - '{\"group\":\"heroku-nel\",\"max_age\":3600,\"endpoints\":[{\"url\":\"https://nel.heroku.com/reports?ts=1757617031&sid=1b10b0ff-8a76-4548-befa-353fc6c6c045&s=0x8arOq6kntU7SVBAVb%2BY0xK0IdKtaL8vYcpUAPxK4E%3D\"}]}'\n        Reporting-Endpoints:\n          - heroku-nel=https://nel.heroku.com/reports?ts=1757617031&sid=1b10b0ff-8a76-4548-befa-353fc6c6c045&s=0x8arOq6kntU7SVBAVb%2BY0xK0IdKtaL8vYcpUAPxK4E%3D\n        Server:\n          - gunicorn\n        Strict-Transport-Security:\n          - max-age=31556926; includeSubDomains\n        Vary:\n          - Accept-Encoding\n        Via:\n          - 1.1 vegur\n        X-Api-Pool:\n          - common\n        X-Content-Type-Options:\n          - nosniff\n        X-Frame-Options:\n          - SAMEORIGIN\n        X-Xss-Protection:\n          - 1; mode=block\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: \"\"\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.unpaywall.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.unpaywall.org/v2/search?query=PaperQA%3A%20Retrieval-Augmented%20Generative%20Agent%20for%20Scientific%20Research&email=example@papercrow.ai\n    response:\n      body:\n        string: '{\"results\":[],\"elapsed_seconds\":0.015}\n\n          '\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Headers:\n          - origin, content-type, accept, x-requested-with\n        Access-Control-Allow-Methods:\n          - POST, GET, OPTIONS, PUT, DELETE, PATCH\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Content-Length:\n          - \"39\"\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Thu, 11 Sep 2025 18:57:12 GMT\n        Nel:\n          - '{\"report_to\":\"heroku-nel\",\"response_headers\":[\"Via\"],\"max_age\":3600,\"success_fraction\":0.01,\"failure_fraction\":0.1}'\n        Report-To:\n          - '{\"group\":\"heroku-nel\",\"endpoints\":[{\"url\":\"https://nel.heroku.com/reports?s=TDoIq9jmLSWuwAwXEh3GkwTHrfypvRV0BHrABt0Dixs%3D\\u0026sid=c46efe9b-d3d2-4a0c-8c76-bfafa16c5add\\u0026ts=1757617032\"}],\"max_age\":3600}'\n        Reporting-Endpoints:\n          - heroku-nel=\"https://nel.heroku.com/reports?s=TDoIq9jmLSWuwAwXEh3GkwTHrfypvRV0BHrABt0Dixs%3D&sid=c46efe9b-d3d2-4a0c-8c76-bfafa16c5add&ts=1757617032\"\n        Server:\n          - Heroku\n        Via:\n          - 1.1 heroku-router\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\nversion: 1\n"
  },
  {
    "path": "tests/cassettes/test_title_search[paper_attributes2].yaml",
    "content": "interactions:\n  - request:\n      body: \"\"\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.crossref.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.crossref.org/works?mailto=example%40papercrow.ai&query.title=Augmenting+large+language+models+with+chemistry+tools&rows=1\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/8V9C3PbttLoX8H1zM20d0SZb0m+3z3fyHZiJ7ETH9ttvqbudCAKkhhThA4fVpRO\n          /vvdXYAvkZKttmdOpzORJRDELhb73sUfR2nGszw9OjmSj0e9o6VIUz4XRrZZCfhuLZNHIwrTrPbT\n          k0jSUMbwq9U3+2b1y9HJH0czHogMZvvje+8okxmPjESkeYRf2Z5j2aNB7yjMxBL+/vWPozCeiq9i\n          ig9OeSaMFU9w5K+/2qbt9UY9y/rtt576KQuXuCD8wTBHhmXdW8MTxz+xh59hBfgrALJcHZ1YA2/g\n          W95gOPSHVu+oWq3TdwZ95wgWloiZSEQcCCOQeZzBM6bTO1rlE4B0IRIYe7dKwnguEnYXhDiQ8XjK\n          TvM0jAFUdi2mIWdXV2fw5jBNc1yYB5+jMBBxKgg0WE2SdQLm9rzesAMu1zABtOG9aZ7Q/y24LM+y\n          fdfE/wCIQMaZiLPadmTTJTwyFRHfGGFsTPkGXmn2jn66vYJfF1m2Sk8ejh+Og0TwLHwSgVwuZZz2\n          ZTJ/ONZrTx+OJ5uHYxf29XvvPwLFk0z+VihgibMc6CyhbTn/+BYJ1+xbjumMHo4907JwKbAuC14b\n          c4LjLlisRfhNJGEaAEGwD/AmGfNoJuNpyr7lCXvzkJvmzE9g3jyeM/iHfQJSgJcHCz7LYB0LEbM3\n          MoG/YQBCJEODw4gkE1NjsoG3VATXO+JrnsA5+PXIGpqe68I32x8AjnCqTs10HwjhtDi8CCvMvOOd\n          33/DDd7GB82Ek1XIKIAvz8IbODRT+vIAsAae5Q5w1uLTTnjqSzgAmN8qYprKJQ9jIlv96Vc4m/Fj\n          P9XHug9EgwsIEpmmSw48DrhUloQBAXUy41EqgDjThUwyA2eFSUQCVJ5FeLoRJeyaBwv2Fl4YRTgV\n          n8AEPIDDcvRfX3iWntDgf4z11//1cFz7Vo1Y/eOKJ3PBIh7Pc+CfbCmB7FP2w9XVdfojW/AnwWAJ\n          65jBHBKobCWSmUyWHDchjFnG08eUcQKCKUhTNskzHJ7P55Fg6zBbMKDEJXDwZANARnBYp2yVyEkE\n          PLjP7hciLd8LUEtYTPAIcwbI5zLJxNdMJLj5j7FcR2IKq0xlnsDPPRaFyzADfLJsIcKE5amY5REx\n          SFhcisSShbMwYHy1gvNABAOv/IRrB3imOUBxBms7S+S6BwwWGOp1tVgGCIkzOFhpOI9hzbAWWJVc\n          rnDHm6DDyecxvCfdxLCSNISlTQEBbAqnVwJj2RD3XgLoSQgw6jn77HSDKxHzhBMU1hCgBRQD/VQv\n          lYgXeBpZ/5xd3NwbLuMpQozL7ZUAMJ7Pl7Dg8qftzSoB69F8sVizgK/4JIwAhyJlYimAFvrsIzAX\n          BTrPMxnLpczTaMNWQCS4InwWRGaQ4z7iqzTQMIOcIRKBBkSQsUSsgDBpmhgHJkIoPEnYCB5t0kzB\n          Nc/DqZ6pQhfOxGL4HMGyE1jCCg6CXpt44lFOe9mDdwVRPkXETCQQGkKt1odYZHhW4XQhUmBDBDJp\n          OAoZrLRA2kNum9YIYJ/NYM3AywviQdCXalc4rAuFA0AqMlwZITIAiiQaUItCNQUWDL/HgCseApPW\n          i9BoV8BGcg0zsQlPkhA/wP7AU7GhxqqzQ4dgJtMMB9SJePqEW4ngsMmGTZJwOte0z+Z8xSYiWwtg\n          +TRXiMNgifhSpNk8K3hoSQb9giOs/gF8rWLDpjN8OE5d2/Z8g6SpOXRsY4hSVDHCL3D8YCYDZHEY\n          ADtCLibwWP8pMW2BjHZOHKtLTPu2T5IFOOGK1LsjD5Qvz0FVJ1+pV0k42ZuGXAaBoGQxQWMOABrN\n          dX8v2e3v+jlgscRMYIIz/A0UM1KpjFJDQ05faGm2Y+MiNQ8eqwOHexB1stEm81NnGTn1CiYPv1bo\n          hjc+ySgnzPgoY/IMyJ0k0xxpEr4ex1MQEPDbjC/DCOG9BvaRcBSAqfhXjiuFL2dhQpoyn83gWCsJ\n          efIrydlipju+rE9zJr82p+DTaahIpXuej7dnb88b+JZJEE4VxlFqAsGYjmE6FnwaepaGBxEVIJEY\n          NFyLuF65rI8RHrL6ykAFCqOMvjtgecV8ZzyJZH26Ux5NgSHwJPw3wGsbvu8ODGfkey+ElzZ0zc77\n          9TV+WoBl8m/ZDsd0fcMHu+SFy7sB3IerldjakDUHln7IjvyGttlyQiYNmF5HlZEDb45BJRL7mEbd\n          UqLj8ChwIcCPfj+7RcrKkaPnQZYnyH2OzsUTTNlj7/ooF+E09th13/gEf10J0WPv++wVu5fAC0G0\n          cPr7FNjuCagjwJkS0F7wLAOHnwoB/DSchokINNuEn+MUxWnBtsvDTqo9cK0Y5VAfFDJ2k8igz85k\n          rJeOUyKX/gDK3IKNYQrAfYwrXAF9F7+O01QGCnX0grMG276CyXPgI2GQnrDLfInaSrGCexEsYhnJ\n          OYrxHwTIntMcViQUKphAmdL/kbnAU0ngOa419NkPL35hj6GU/LFPBll9C2wkD2Q5hmbP1nAwqHMz\n          x6mxs6N74FigTMJXG8ETJQbM9i7SoB67L1ZeAVqoiYlgM7E2QDXNWARTgWoMcng8feqzDyJPYPVv\n          41mf9gHkeZ/dgbbRZ47TY7hAhQNrZFrsB1zBj3gGC6GmufvRM5O1UOF0wAF2IU9BMeyx2xKWjzFt\n          tlytgBjyWKleKKXB0nskFWpWGjcaXny3QAkGM2SsOug8+Ro+qYMOuv/DsW2Zw745sL0hwWV1bJjb\n          2rD6btlufbfGQKByPQXjZtPYsQ5Iy4E9Ni4hveHR8gQUGB4pCVnfQ/yGpOOKZ8BUNgAjECoaNLDb\n          uKF9divgS2AETNOsZTkEltO5XV1Pt6D3OvYon4jgscfuymXfAR9SG4H6DSheoLEzUIcFUkJI1lY4\n          x1N9wuBVoOxV+paW+PNVZrgv3jQwOfuWPbDsErrtZfvtZV/Ae/IJnNhVGEkgbfj7Ev6u+Sb0L3Ma\n          iNbmzukH7emvGiR7l/EkgF1LTsCE2Sidn5QmUDkVxBuZ/y92jxyyaxNromkl4kQ8hWLdj0X2cLya\n          zv47nP6/9/LNx7lrLfjrnYscdhr6QaWybUHwORRgfiYNeiSLD5T8MNvUTAPc6VidcwSStOVI4PGr\n          8XIf+fbZNbt7e3FzNf5AVjfQX+GW2CxXMg3zJWj/BD+INXwQ7LrlEkmdeDKw+3y6yJOQqA2P/F2e\n          ZWjFnAFztjWZ2yNgzGfXyHJtm0i90swt13s4djwbdCu773iOO/TdFqZGbWT8zNM1saEKGeMM/RTI\n          Y0I0uyPcQkCDmNaAHiuDg+yhihOiRUkPaoaI8CFLBGueOSaBCvSYbxCwt5Xw8UajkYLQN02A8SxP\n          gF5KoSeUkBl0bL3VISJQN8RjW8mIe1CulXg+aenhKGwzgd4SoN1lKqInQa6FHGw6Usr/GtC+Bvrj\n          oobhH5k/9JwC5KHnWTtg7iR38qPtd2w12bjvjppGHNDTMQ/S/pcgXPadAFTUodewMxqSGUj7jKOP\n          h33gYHLiuZDPMv3tB5CQQd8CHeuGvhAR4QOI/VzusJAq3amyk/6bjeEQxmhyK5wTi4HTk13c3JOc\n          QOu9r6TyNc4D5xNFO+BAiwrf8/bLitYM7R2w2xB/BPY1BppWTpgMtS7yAwCjB2F+EMc3QQ9xd3I7\n          y9neYHswcMyGZuXV9++Kfcw3nLy81Z51QUCjQB2uzk2h9m5vTYZOiCiSa3To0BzoPVObsSD9cwbs\n          YsKDxxdoXh5QOkKgeRzAroC3/xbdy3IPOy1wHrc8HqOH43P7/BxMpeHgrKESNTSic1ZYaHtPBg0i\n          2j+vGG5D4FROgcqrCQyn+5BkQPpaA8kECSmYOATJjv+gxwz0pB6woaHCrjPw9xB/88E2Kr3DUDlw\n          OvhOEFpgcw7daR2TpSeAUHl+za7kuoFJq8OgwzE9xOI1WnQymYgs67EbIFv4+xrZ6ca4zVP13St2\n          EYmYNJczdcTpdGIQAam5nPiEfVylaBsBDaNGUmgzKSxVyf1OHuNZPTYoOPrAI23Usv4Ch/EPQ7Xr\n          uJ0sPkDNMwj7gwmQr+82mESDx38CDEaiocxbHcofDSJejobzKU++hRHfIFrBmuT88VFGnCTvHXxx\n          kQhE+ac+u8QNeIexr5gs6zfED6cqooE0XzjJE5DE6rs8A2ULRK1ybS+14kQGHZnS47M7dgbQ9THw\n          A1ykxwAH2oJ1Ff4H3Qyk8WAb84MD+cXAbPOLs+Hdmena9vC8jnFSVvajvENBq6O8ZBgM1MfVAoM/\n          T5owkZgVVwTtmTzOxCHIeEetfNXAd+mmVghHtbcgS0KnZQLTGJgF0xgQPked+KyeauOyWzPfral4\n          A3svGY+AjJWfqmIddZzesLofai9ay4HEHjRerwHXQQ6ctu7SOWG8hsscFMAEI27ZxkDzdZJQ0GoL\n          oYDlCuEtYgWJh6BqhcQbOnvQ+xy5jg5kFMPBFqdQHn3L9QeGaZuGNfQHltFw1FgN7nzBbgTsRQ64\n          S8Pn3DW1ocAPgCc00A66BiBSEsN4BfbgZinjKbqljKu+MhlnIinPPBMxn0RCxbCWXTuFnFyjHfZh\n          HkoDlUcMlggJmr2K4pQ7lKJFFvBkIhebKYV++hhKR+fccpnDrlnA1BFfezxB9fFtD5h52N6YlqcU\n          s9ruDGF3bN+xDdvyHDwLzmw22cnGb9nbZB02nWgdmh4NUkz7HKOkScinGJdEpn0pyC/4ip1+EUmS\n          L3vsdSnzqvNQOkUxOlfbADwhu0JKTesfqVn7Jol7K+D3KH47n27j/UADyRuZW2fCtAHVcSj6Ni7L\n          t8yGK8xr8Jw7dvdts3zMgwbH6fDL6GF1f5LyqooEVwpIAmSqgGkGopBiqkD2J0TvAghZ+4InQNmx\n          FoLxXKwrfQJo8TUY6a/jOaokwGUQMsVlvJGjmLjfzWV2T9RGr30Yev1t7CLHiTmixfZGg2ETtQ3c\n          Xl+yO/LVNHA77MCt9uhco67RQ+UiT9OeMjg/aX4DfwCnv9ForTh2FaMm+4X8+01Rqpyw6WY5wcAg\n          QzPvA60fkAxY9gskA6EQjoe7eAU80kanc6D7qlshSOREarLJ8DDSUZyhiVYmHtQVLTyk6EtGXwad\n          3SnGjcdvS7Lrlwk1ju/V5FPN42T7IDnUoD7nXy3P99vQHWp+OXR0tvWpEehT3sB0L3fLpR2yv0sq\n          dcr+QiEF0khEBtivTqL2Q2tdtMbvjAlPAXNF6AGIhLPFZgU/kH6G7t9IJspTodIL5lt6FogYBFkr\n          Wo7t7RE2ezQt+0DTzGru5BB3Et5vW6QDmKY7sI0Gz7PsJs+7EPFCTMWz8ZpiXJ3rjcPPiNs3mF9J\n          0mTG0UoDCgZrjbA4i8TXEGQ9mWBGaYLNsjWFd4Cyt7eopFotqkI0riy7jBCM9uC19kgbsQcaYpY5\n          6rbE+pgflIMa2zcD0xxYDVvMawRX3qMeOucN1HbYvzQIzakeq4sWsHSTb5uJXKePoHOd9tHVcKaE\n          MNCjtqT4SZEyMq3xhwKLyAoCLZowdhYEBdGSz97DwAvAWcReTL+MKXVIlubDbQQfaG8JqyVPUFqv\n          g2Xa1z/tINpdDKJDQeo2DrQNWo/zKIWnpfunKw48kX0KgVOreACmL4UrxMFTIfbJ3Cj4AFAqQbZH\n          AXrxbG0cH2iHDRsmreMMgQXPRPyUkj7UR09Y09/YcIQBojZNgd2hDOEY9IIB/UZ8OeE54hoNhJ8Q\n          vgwRnWi74FIGi0SEGX6B/mKQz5n8CmqR/BoGGK+pmbaKQ5MIr1wFbxJJGk38FCYyrhwGQ3OPRtT1\n          UBuxB1pfTstb0HDFo3lrOw3byxs1OcMvW47cLtP2F3Ljvq/4LcC1+UZ+XIqHT2vWE3qlQfeJlb6u\n          shdWicSMs03DhO12e41QfJV+Amc43GPJvsjx5XTIkLMF6GUgdEEy8J72LHE0FC/IbOTLFIPiCTE7\n          fMMEDfQT5TA1MMaM2XnRzEhzAOspTCnHVJQ5HQhyhZBO4F/ovDdhS83RcFgJ8RZ4B5smznAPwdgB\n          vHLg1AnGb/C8cwZMnt2H0QSW+RzXqw1Fvyocz0jEmCqO+TBjJVnCVGKw8A2cjK8Y19Q5hpRsq0kI\n          tMwKnduOO6VjFz4nFkThbJbuCtzYaME4w8KC8aw93PFl1HWg6WL5TUWpmf7ogKI0GA6bipLfOK/X\n          7B2fRDJ+bEpzt438Yhwd3Ou2p+QjLHfOjQtglIlIpN6QO0A70f2VeBIJn+/ON1QHW5H0k6ib5eTD\n          UNa1ShgHzGPErMit8JXu5O52gDQebiO928DZiXR7OwLT4ctWjsIS6Q316ZZdUPmDsxTfjFMJwiVB\n          ef2cCdn5UD3VYazTfoNK4KtUbC11OJvyjBvTBNPkMEoJtkQu83SLx9bOBypTW65BUK3sIlhjq2DN\n          DnPyGcegc6Dh5Y2sfZwGldaR1YwSN9zZ9+w04mmweGxGwLpSuPS4eoT+VoTxE8a/7L55grEXsEQx\n          +k5kOxWY7i112rxOj+/mGCZyDKvkGNqhtFftf4Zj/CXDqnCuepjRjMaV6Y48o+HxGNSR+E92z5ux\n          9Q69H4b02D+BJfxPrp2oofZ0XOUUbbne5rl09oFpPIFJkIlWrQGZXGV+PTCEm3eVUolj+2xQpVoN\n          9yj77SfbCD3UoLLs7QALuo8ABndgNd3U3qFcoCt56jkucK5QBodYzDABDIm2EneFewXMg0VmAJfI\n          yKEwDYG6UjSrOFvATwboMzKfLwBRDPTLLEc3VIDhMmIkRZVCmai/Aq2EeKxmt7QnFoYRADuFGWbv\n          c/DVHmxvyYEm2HDUTeRDXxG5Y1uOsWlqsQ1ecfqO3S1CEU3T52hdDyMRV2arslO+gV0ALlGFC1cZ\n          aCDfFIPlKaC55B7bfr4wrbx3I+AXQx21He2zYnf47pxDA1wj+K/NZb8gmwVdbggcq0HRbkOwvRtf\n          sHuZqFz/vZqcGkWOfFATLmpuwmUeZaEhJ190MISrf0pWUboPkQjXYoK0px0uHaimTRkvS5cWJknB\n          ooEuR2VKlw3m4mC/4tacoY3lDhsHtH6pHLxnGO0HLTXjTxsyENFAuJGJTOVsRiPOyQtcz7soCahB\n          NxgXLcuPSE8NY6qvE1+zmjn54kwet296jmvtzORxu+NDuz2/1zxJuDKTL0Jy1ZAqjlEc8kdkhSC4\n          kIn6+LZWQVbuMWUUC46afKGQK4tZzoF1FXnFZdZbIU6u6s+/L1NTzsvCrDBm54A/9InC1tzwJGNv\n          3+r8t8s8IwP+TS3rz9LZ1p4DYrqoaaa0N3PL1UyFOqPB0MDaEdNwfcsdGMPfwZpq4dRqqZPu0G4m\n          PjTkxDv2SYTPnScYUsuWx3wzoAw5AzaOXDxDo3G5IiSLCH0SaQ2/u1J3XpgZhavXB8kdOvsO0qGZ\n          UW63MbSb/C5B7/igLJNlOKVEsVfsl5x8u8YvmIrfZXigx7bCBqVaklexyp+10oyN4xiF4LUQma6z\n          OKjsgf3wM20vs07YFRaj3nCQn+mPmvpuJVBW2sjAtNyhV0Tg3eHQxszaqzLnsk58Qx8jr08WGvi2\n          0+dBZIClNu8PHbON046Mr19QX7urqbrjIDtBaSSSefhNxRsK9FAIQQUhiG62KKbEmWVli61E43pJ\n          SVwd1tstB88PmKh4S3nWOzNM3XYpgOc20y6ah+g1+wyE/7jkz4aei3EYVgZlFRTWXyhbSwedL6Sc\n          0q8fVGr5CZtImWHoZLVqYorYVvnnyw4TQVFkXbjKWfV3HaYD7QTb7whz6TRD033f0ALqmP5sfGKf\n          F1tGQheeF0h1n1WBE+aunOUCs3BJPNwnMkxVyvfVluNm23QoqhWxX8CqipBV4UNVx6jy4kW0UaXD\n          2rkQivSErYCdUCwnXAKbfBKqGIKqrlXhdKu6F6fAwtcZJo4ARQuq+F5lEtnGVnKjhfay37CXd+zo\n          M8mN7vN2ya6kGcuw7ZFn7QuYjc/YzzwPFluhhw6NVw+jzTkrmcZbPNsJCZi6YbBCopzCkymbgQhi\n          qKnomOS2Y7ed9EX17s2EFxuw6Q2c/Yrw7oQX90BDQum3u9xrGIe0h66x3hlq2BXR6TIkuiM6iqtQ\n          1QqGbLqxVPh3irIIjeGtHIFORxqmnrtFoMyzn0Psfkea2+G1uv2fD0oyVv685Gvs1v5slf9UZT8P\n          xzi2dAVu/bnTie0eGPWwvO1tLkL67sh1mymSDWY3ZvcL/vjInw3o62E6oATC/kuPsoCbKWU9TGh5\n          fAox2PyxI8UJlddU6Gp81TUijGdRXshUYlTiSURyVeZq6ygp20rgaURTVZ+GUE2wWvAEuKzIM+VB\n          pMYYrZwAQFnhfR3+uYwA78Dks+FgtOW7Kv1/SzFFosDwlDWigNOOSpE/t193IlqGSrM8bL8IQ8Nb\n          CljDYX0UiWrZcLKdCatdsrWtaSTD4rYQb02paqfmMVBhXKwfxOInhW0sJ0Fkqf0ZDs19G9R4tL1H\n          HYxKBe8+VzxqaRAjOqkZGbreRUWu0KAHKa0Y1pYaeUDsikoNAZ7d5qrXFShfYGrHL+VqL/M5xiDm\n          K9RwZfSEi0FXLjVE0S0PeAY/0xLRUJqBlqDSkNhCPTwjpN9Qkwtc9J+rutoFRIeC/p4nK54SVRVI\n          Tx4jTQ2pTv9F916PCEsaZSYYTwJ0K9BMqhQDGMIE23B123y9PR1rSi9sAopUXbN94QbaJkbmXdcr\n          daAW7IeGBFqp7XVHH5ji/mBkG41MAL9ZJnw+ZqcyfHy2XIwGUS0HMgSQgu9jdKCqFNX32AmAPIBo\n          HyzRt3ChojGq/0xdYqcCt0RR2g6rW/v+fCwf9orQtTcY7qmL2eH98zpqhm/lRIJMBiF+el3brWJl\n          /XCyVJJXJ849HMM3Bibvgex9ON5ZnO0dWhBiDo5aSTLExW0T5C8QSsPTOGqy8U9hlj3K1aq+b2ZX\n          MZMeV0QjKVEj1krWLfI+7LE3S7DBAmj0oHhz6vqj3WwqJfE8hH0xxhF2Kat0rgmaEnmGpx3Ts0Gm\n          x2AL4hGBbU+IGZSdlYDRKKMCeUrM1so/rtj16zwhDj7qMcBJ0eKA8mzM7t1uPNfeiAN1XNsatMWq\n          jKgf2iDdGcS8ua2w2diF7mylJtpfscbGXBqIOJIL1I4DK1wBzQwscfTqrbHKNwinlfOzzz4mc4wp\n          Z5mKSBaeOmAyhLhuC6t6qI21Ax3luhtJd0q26cFfdiP203SU396wSwqTN6LuZsdx1cMowIOhtLs5\n          T75ROfTPWN+ErDqZhtrVdRsGgbKazwhTGAoWMUeboKouQHkGjMYIEj5DkoweN1HpXg7jqYyKROM4\n          zBIJv2NfKST3IoqchmhMgzgJAb+CbzXG2p/0jb53xJ3OR/YGFLs3vb+c9O0dqvPbflctzxduOv5o\n          YH9rmsoNZ9I9+/gYxvI53kODlJp/KXm6CEkPecXuQRFcSvR1/ILAbG0PRgq4qKXqkdMjkjG1/sqk\n          2hXYpBm2q1NI/6aSoyfhLI+Lli9b3co6AyE2upwQD1qVh4/OHr7zfCDE71Cl38kcFcZ3fQoEXKLv\n          DLNH3gmpOtxgxTVPVBeL81MdEat1TZuF83SBPtpKWBVfKUGlO3mBijFV9tHD8fnp7zDP77V5Ho4t\n          23Q9zx/stBr9/SWc7PVXakWo96Ss0Lwrxiv2flsKCOXwwHZ2mBpIEhrO8OKcFV32fopBQaK5+JIa\n          ogmKj3ZpRv6BeUEeFWFvW7QDsGht33fHOyXrZ/YpP3omDwV9op+3K9KAR2SoiE5AZ1hgj7KtrLV2\n          fWTNoATRBwsuYi37ShT22JP+oWUKV2FetwwujNcg/E/Yh6uLWpe+RudC4opYxQuKgKoi51E4j5eU\n          5NLZOilmr5erMCFCAV1jIZUhQfoaBggK3a9mI6iAwKnM+VKCwLysIgK2ZxV9Njz75fEAsYyjlUFW\n          vOU5bbx15Hq9jtB3KnPFva6Vm0BlNl4DvT1icRbVLN9KbGRxTl0FVCQFP1CCjOovE0n5iHYB5eDx\n          CdIEEAdABDIERfxKks8KGdZsl0J8iIEIyDF396I50AcuLN8x21Jep3I3WxpYDUfD6biW5P6ccdFK\n          h8fC5an+gjagSKRHFbaWSf9Buw+0UcGjuUyARJe6HCiQ5DQohIJKsSuy6o1IUINK7R8Kv3W6hg5K\n          EXcoRbyG/78zRdw/0L6wB20GeG7evgbh5poNBthIiOz2EHUlOVUeojJ5oWq51EjBJ2eHzs3DnjVx\n          zStH7UO78E5ypLQR8Bsf21BoJmntcdS2nmzj8lA3eHdCjXaD25g15ntGw+/WUHffsJ+SSRg3U0w7\n          7AQ1SmUMXAFb+IYZFPjHW2yoEoffvoVUVvaKvQYWlCqVAaOy2Aun0fPKqG+AscLGpYDnZlvbTn84\n          poYUCTfWaF8+7wv84f6hRsW2TdzCM0gAw/+P4HmsIuNY4AyMmdzLlPoI6DcA/buQ6Rcmrb83x+Yl\n          yOxqPcCXqwmMxnRDdkXFwcjyqC/Vu1ZSzZmIU8USq/xY0BhRqcZOzHNsUDItyAk72h2USmPB5uwW\n          PYOu0jOMgF6pfIU8oqgyLfoyjAoI7soGdOtUZzlhS3Bd7o9k3Mx2KpWQfaH3Vr4Mdfh6n3CAu5mC\n          YA4dT58Fc+j77Ieb66vbnVH5QQebvOVTWPa0zibfUpi10bWn0YUSTRndMAYNonp7S7D7qYsRm0Ry\n          Xm8YN437WInHQx010t4sg0467FDxJgOWVxZZVF//3ljA7yvMzeivprNSE22B2m4eqT03zd4PDbvx\n          FCyB58TKldIByv5GeYoiPltg6euJMimQIEFyRsocXJFNEqhM7etSkN7lyZMqsS4Xtq8GbvvJNsAH\n          5sgPtiUGil9LZQ+MmkWydRRdXGM11ePmOQ5Gg8jNet065oVyXVLXqlKu602JtEim38tmd+swqrVL\n          rbU6Kl23FHsTdITmFO1vxPoHWnaolhm7I/274/yDbif4nqwnQcQr43rk+M12H05VtspVo/nDdGpv\n          YNU7kpW7alu4q7CquO+6pgt6VRuYDpfWOH0klk16boLLnAvtCLgEboH5tLSz9xj1kpGKeUsseir1\n          J9iMFSi0lLUB3KAW83wpZNbIHPRN13PcsiCstfaDK2vbjews/+H4Sx+braXAlfH89cthlQLa0EBv\n          zzGINHsCQhTPcYtyIPkHKY30lGP88U4JPBlFtTRadFzE9cagzYag2DQjxB4ZKv2SGl2ysgMGeYx8\n          rLuh9e9hJo1H2ljtaNp0L/OnBOm3NHbZVcSX/ER1uKJ08zKXvdZh9s9binYfaHewO5Q46PB7nC1C\n          Cn1+ou4vep0/h0FOxcpxoxQcg4gTSVZuollPzYUwMv/3/yljpP8CjYO6G11d3/1ypxzb1dqjZbrR\n          l7OgzFMmvUE9sY0nereOyXRC0aEyXeePQLtfMOBRpfx9TAJ+ovggrraeb00iR6VPfaV2AVxpFcgk\n          A3VtAkF2APL9vmkPtDrY2S61s8SSo3JyqfopU37rM5kji3WAz1gDJeYDfGRn5HHYXfa4m+neIKIo\n          6l/4wQRP86SIbcc8SeS6SN2hZLRU9xnHqkK88WBv+uQB7bRfX3+4utnjNfL8YWE1DizrxV6jWUi6\n          UGqQ+6jvwIloIa1DMF9IOadyVpKV45u3wAZEshqvwto2AYpBxdK62m4y6HCVfBAi4o88zlBZrlTK\n          e0yAV7dFTAXDAtspLV71CYiBVNMOXfLFcWtk2mB77aaeQ+PWlJxaa29hghy9Pz0f34+xgH3Ut0e2\n          tVVB2CjDesfeyQUYM41s1q5Kaz1MNZU/l/m3QtK+wzIiMZqjjw+I5RSECCaO6WJksCginiCl1uPV\n          Fzc/IY2+fv26aJd8Gs4pKQnLr7zCVPDcfd3Yuh5vI7RDbUB/xh3lwNX0fvjOUEkwz9BSRyVVeTET\n          Finq1lCnocyKfvSbehYHUEs+US6VD28va0uATaaodRxMwn4cwYdw0Z/Lp32LOdD9MtqilkYzFKrx\n          9b2t3M6tCgK8cW3LLdBxuNSoLsv5NJIgBWZ0o0Va9+yLdKuhCRgcoxe0r+1sZTI82F3iNzHTrgj1\n          B3sqQt+96+hG1iF7dDeyd/UKr89gg+nKNpczTCBgeYTJALWa/oaXAVMy1dUL4XyrnHFnpSgCWHpP\n          nL9aKTrscqAUSywu2kqRXYNiASbC2fiOmtSR+RPn2LVAfbler/sB11qJvjQMPnC8d2ZeZWZ2kf6o\n          K9eOx6GKh95ja1Q2jtnriLKwOcx0zbHtNVfJiGASSJWCfRZhQuNM34tFvL/WsPOHt6fXWOPlddnu\n          owNbHAzcjjgxdYk1PTNrmPsN8jrXVR0NHt0Bf1H7ca4soAUFSDHaiHbdFOu7YlG0I5hRCRJJrV1N\n          CTwgHFhy0elV2Td/gWxGXeVGdeZwt4l1HuJefWyNz/ApsC49fjeRHOhrwIB9l7cBW3LZ3qiZv9sI\n          01zcsE9gAfE1pk4/53OoRpJ5StkYIl3waRLq9KIGWgidjM9jiYpa6dHSZXzYaUkkMzhx6HCs6dUt\n          9lpPvHWwU/JoUHQ9rakkB4VKR4f2PDNHTtcRwEyBwWjVOAINd8410DPMH89Eq+NphzVbH0tnoCwK\n          DbQhq5Cn+3C17q2rJWchDvEWvTAKA1lic39tPrZIRkg1ds3R8K82SR4dWpsPWp/dpuSz0RlQsmXb\n          Db9Z07f4zwMa7/xzfztZlsfAWEXa1SlW+wbK1mZpWF4jqPLGW7nJCktFAQc5JBHKIuPE8rw9ymLj\n          4TZ6O5S6GzC/weyjMMU17nlf/dPQ2Moh/SUN2a87jjo8Frfn78PsZMvkJ7VGKYxY8EdjtKn1f0lo\n          JtPHMEOx2X5Hp79BY3ItOHq71L0Csbo7EK8z/Er9YfUoECCTPsP7VqfIN+qFIpgud3P2iZYgV8Fa\n          C279q6GnN6rpMZENpseUGvpglDO1vig7r7Qg6iA/9OiNc1Q0opCzi0Tmq/72F0xdSKvMNhkxvD0Z\n          rNxgGxlAk0GepKrkSuD1W0XJwxuZCOyAMJ6hu1M5PsHgAMMQETCd8Qz18z7PSXkvr9Z8OIbtC8FK\n          Fw/HQNm8WNYcV0UXvqjfRKyUHlgcra2/yJbR7ssQzA6J/4HDMfsKasoHsFuvQQtkd7p1YINcANHZ\n          En4t+goqOo3Vw/TajtcdqNzYjtMhOyc+bKrlPO6MNL67Y2ewooaf3uw4jjRIRbKomTJsSaxaN90v\n          5DJV98dQOiggky9Vwfy97gim02+p+qFW6iSm9Z7hsPOlVKX4boBBHLyTrS5EyasGxt1SRgVLwrRR\n          AF4n1DjKaDW7m1O0H+/A/PMpWq2rwrQX4xWwuK/kj8sTg/SkiE/UCQXeujYSePCEfQZ9UAImIsHR\n          gw9/Svi7++ZIzx6ChP5GQ6hJs+vrvHu36fbpHNgB3PMq2Q7gegVsvZp69KrZPGoH2Op0nrAns+/0\n          bfdwkJ3RC0F2RkfFBcjtq4oxGb8Imb6teczxMszCgwczU6tRvCaZ7vrbvm6bzrPKAdxKWmxfVoqR\n          x6PqOmZ9cWntGmC6e+po9+3f6Ncn26H2DPxIxZdLcn7RDv+VNbbXh7M/HBNX+o+u7N+FvcophtIv\n          eKS14s2wgny7ey6QtZ1dN8jazr3t7LpB1vdMzy1ukMVkLnjS9fsDz/RtvFqyuPv1jyOM24CtjB//\n          0p5+/463x6b5/stw6/dapsXlssAhKrZJc+AU+gPdgfDSqzPhBfAGHun8hSdh0D3nyInwxG0D2Lwv\n          d+ftv2/v7j7gLJg5aXhDOPC/EayxJhA4sppSKBM7kWBZoPTjEQFQPYZbXoLyDJoUs1S3if5RzmU5\n          YDeuMmoDybQnTiZTvGXUKm+NB+1GAOx4CQ0wRRGhzll9RToJvlyPHqtdvQR9RNKFh8Uz+gdW/PId\n          T1cJ1AD4Gnp3dcM/vQi7XISqam8sYlx99fcsYojdWLdW4JQrIF3ld00w1Yxv8Gv2sfj671nJuH/e\n          /9RnYBow2LYnvC0c+zStOFaegOqRRxnXWU9FfrAqHlTJOCmfCbybL2PFTVuo7kpQUxKm9CZsZxZE\n          mCQbS4oJCd1HA+9/QE2yixBeZwuwJjqAVD9cCo6RjhqMZ+2JAU66zDbEckEDu38r7Q/e8q9cKMYB\n          fCfJDOx4/fXoxMQ7cimBBmZYAmHHeRR9//79/wNjDGNo74QAAA==\n      headers:\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Length:\n          - \"10582\"\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Thu, 11 Sep 2025 18:57:12 GMT\n        access-control-allow-headers:\n          - X-Requested-With, Accept, Accept-Encoding, Accept-Charset, Accept-Language,\n            Accept-Ranges, Cache-Control\n        access-control-allow-origin:\n          - \"*\"\n        access-control-expose-headers:\n          - Link\n        content-encoding:\n          - gzip\n        permissions-policy:\n          - interest-cohort=()\n        server:\n          - Jetty(9.4.40.v20210413)\n        vary:\n          - Accept-Encoding\n        x-api-pool:\n          - plus\n        x-rate-limit-interval:\n          - 1s\n        x-rate-limit-limit:\n          - \"150\"\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: \"\"\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.crossref.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.crossref.org/works/10.1038%2Fs42256-024-00832-8/transform/application/x-bibtex\n    response:\n      body:\n        string:\n          \" @article{M_Bran_2024, title={Augmenting large language models with\n          chemistry tools}, volume={6}, ISSN={2522-5839}, url={http://dx.doi.org/10.1038/s42256-024-00832-8},\n          DOI={10.1038/s42256-024-00832-8}, number={5}, journal={Nature Machine Intelligence},\n          publisher={Springer Science and Business Media LLC}, author={M. Bran, Andres\n          and Cox, Sam and Schilter, Oliver and Baldassari, Carlo and White, Andrew\n          D. and Schwaller, Philippe}, year={2024}, month=may, pages={525\\u2013535}\n          }\\n\"\n      headers:\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Date:\n          - Thu, 11 Sep 2025 18:57:13 GMT\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        access-control-allow-headers:\n          - X-Requested-With, Accept, Accept-Encoding, Accept-Charset, Accept-Language,\n            Accept-Ranges, Cache-Control\n        access-control-allow-origin:\n          - \"*\"\n        access-control-expose-headers:\n          - Link\n        permissions-policy:\n          - interest-cohort=()\n        server:\n          - Jetty(9.4.40.v20210413)\n        x-api-pool:\n          - plus\n        x-rate-limit-interval:\n          - 1s\n        x-rate-limit-limit:\n          - \"150\"\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: \"\"\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.semanticscholar.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.semanticscholar.org/graph/v1/paper/search/match?query=Augmenting+large+language+models+with+chemistry+tools&fields=authors%2CcitationCount%2CcitationStyles%2CexternalIds%2CinfluentialCitationCount%2CisOpenAccess%2Cjournal%2CopenAccessPdf%2CpublicationDate%2CpublicationTypes%2Ctitle%2Curl%2Cvenue%2Cyear\n    response:\n      body:\n        string:\n          '{\"data\": [{\"paperId\": \"354dcdebf3f8b5feeed5c62090e0bc1f0c28db06\", \"externalIds\":\n          {\"DBLP\": \"journals/natmi/BranCSBWS24\", \"ArXiv\": \"2304.05376\", \"PubMedCentral\":\n          \"11116106\", \"DOI\": \"10.1038/s42256-024-00832-8\", \"CorpusId\": 258059792, \"PubMed\":\n          \"38799228\"}, \"url\": \"https://www.semanticscholar.org/paper/354dcdebf3f8b5feeed5c62090e0bc1f0c28db06\",\n          \"title\": \"Augmenting large language models with chemistry tools\", \"venue\":\n          \"Nat. Mac. Intell.\", \"year\": 2023, \"citationCount\": 488, \"influentialCitationCount\":\n          20, \"isOpenAccess\": true, \"openAccessPdf\": {\"url\": \"https://www.nature.com/articles/s42256-024-00832-8.pdf\",\n          \"status\": \"HYBRID\", \"license\": \"CCBY\"}, \"publicationTypes\": [\"JournalArticle\"],\n          \"publicationDate\": \"2023-04-11\", \"journal\": {\"name\": \"Nature Machine Intelligence\",\n          \"pages\": \"525 - 535\", \"volume\": \"6\"}, \"citationStyles\": {\"bibtex\": \"@Article{Bran2023AugmentingLL,\\n\n          author = {Andr\\u00e9s M Bran and Sam Cox and Oliver Schilter and Carlo Baldassari\n          and Andrew D. White and P. Schwaller},\\n booktitle = {Nat. Mac. Intell.},\\n\n          journal = {Nature Machine Intelligence},\\n pages = {525 - 535},\\n title =\n          {Augmenting large language models with chemistry tools},\\n volume = {6},\\n\n          year = {2023}\\n}\\n\"}, \"authors\": [{\"authorId\": \"2216007369\", \"name\": \"Andr\\u00e9s\n          M Bran\"}, {\"authorId\": \"2161337138\", \"name\": \"Sam Cox\"}, {\"authorId\": \"1820929773\",\n          \"name\": \"Oliver Schilter\"}, {\"authorId\": \"2251414370\", \"name\": \"Carlo Baldassari\"},\n          {\"authorId\": \"2150199535\", \"name\": \"Andrew D. White\"}, {\"authorId\": \"1379965853\",\n          \"name\": \"P. Schwaller\"}], \"matchScore\": 178.25885}]}\n\n          '\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Length:\n          - \"1570\"\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Thu, 11 Sep 2025 18:57:13 GMT\n        Via:\n          - 1.1 412c0797c582f734d2a53446693c889e.cloudfront.net (CloudFront)\n        X-Amz-Cf-Id:\n          - HWbJh2lr0ysS9PAS0WPSd6Y_DMgTtHUTiL8PMev8YYRE500um8jOdA==\n        X-Amz-Cf-Pop:\n          - SFO53-P7\n        X-Cache:\n          - Miss from cloudfront\n        x-amz-apigw-id:\n          - QwE9iGUjPHcEGtw=\n        x-amzn-Remapped-Connection:\n          - keep-alive\n        x-amzn-Remapped-Content-Length:\n          - \"1570\"\n        x-amzn-Remapped-Date:\n          - Thu, 11 Sep 2025 18:57:13 GMT\n        x-amzn-Remapped-Server:\n          - gunicorn\n        x-amzn-RequestId:\n          - 6a270421-2ed6-4767-9836-2215b7908186\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: \"\"\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.openalex.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.openalex.org/works?filter=title.search%3AAugmenting+large+language+models+with+chemistry+tools\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAIobw2gA/+1c62/bSJL/fn+FoC83A1B2v0g2DRwOGc/MrYFkNjuZvdxd1hBoqmVxQ5FaPuJ4\n          Bv7fr6qapCiLpCzHM/FiHSAJu9Xsrq5nP37F36ZrU4bTs9+mUVal5fRMONPF1Tw3xSZLCzMv47WZ\n          r4vpmdTSmW7CazM94/Bg8rktCNeZXudZtSnmdQ9plSR3zhS6qJIS3vzw2zReTM+mq7LcFGenp9nG\n          pGFiPp9k+fXpeyUDzxfS9/QURs7iTkMoURvOTjiT+rRQQrjejAk1Y0xLMcNXyrhMgIzpq+p6bdIy\n          Tq8nSZhfG/g3va6AxMk6W5ikmNzE5WoSrcw6Lsr8dlJmWVLgkHGxScLbeRquv6Sb3CTmU5hGZl5E\n          WY5M0r4+kQELgFnVVRJHYRln6fzWhDkwDeawW78ISxxe0OTcGcOpxYsCBdPw63dj4Wa9Ix8ga20W\n          J2l0FZ+kyfokjVcn19mnU6n9IBBCT0G4DVfgNZNiF3m8DvPbeZLZ+SDdcTHPQLPKvDL0wgKYSkoz\n          r/LkaBoXy3uv3dzcnKRhWeXmJMrWp2FexlFiip7XT+Bl6KLIqjwyRNmgOr4TARdCccXkvm78RKNN\n          3oTRKk7N5CItTZLE1wakjtIqinSOBApXiJmrZVBXggV06i6dhjHLMCkMlWKQfxb+fbdqYT6bBf4E\n          CrWpioaRMdoZKpgtrrKinAPlYRr/WnO+f2ZvlQTu8iAg1dp77d4c32Z5ucySOOttm8D0SfgfHjTW\n          aBPPRZYMjkF0oRPpo+wdqF16bfKJ/Q07Km83OI2/g6xhMFLVODLgyaAyimZXt9O2Zj6sBnWL4rR5\n          5ZPJC8tcMtpiZRb/XVeRSMIoMpvSLDpSahvauruWtlpTp7ZiHuVZUeRmuaV6tm2xVQNkQduUfAcY\n          Kc4YCafxi2LP6rJwXpTAmwInenuVw4yp8gstKUxvIUJssiIuMzD6VVjMl+D0S/O5bCcbVuUqy4tV\n          vLEhwJbn9JLl5DLOi3LatBy3y1cuKIvSjOseu3yVLiDYTN6cTL7LQxRIlkfYVR2I4rSAIFHhqIei\n          0YXLhdKe2h/jbxVjURBlCWpgcluaaJXG/6jM5Ef8xQQL+18OXU0WZvI6rIowTVGEOc6tHQ5KNBIT\n          BThs5gpoQXET+BhBhIGm53+atrqyrEABctLZcZO7EOCcpZBSu0Mm107u8u6yGTS2tgVDXjauxYZ+\n          dNatP8rDm3ktvyGWU5PlMk5ia74QHKEH6vx1eJXlIWrKJFtOXoF2LeMoDpPJOUbRCB66nnTyzeuL\n          V+ffOpOLdxfnzuSHtz++dlp2OpN3EH9/NTmGEyS5M6SVbT8dQPHvRsWOgs0pZg/JqCOAO6fPJCAQ\n          L8juH2YTnPHA59L19/X1XbienGefv8wYpNYY7/c6/2sak0MsiZc/Z7AcKkpS0yFlFx/L1Y3oUfa/\n          vnuMsjeU7Wsy9HecJm8ZNaLC35sNeEVcGOKEW435Ib0GSg02cyYDTHG6jz/9L7R79+o4zX3qwY9R\n          2C2fn0Rhme8qFSjWo7B/TnAGk3ewtkqsLtWKu+0Ly1af4A+EJCZnEBXgSbt8+uLofxdHvy+WF0//\n          FTw9C4QnGWfuvsKeh3mSTb4Lk0VYFGEeH7KcAC1HzzisvWc+5/JYy1ECwg5Q0xcYLr57M/nZFLDH\n          jVaT2eT/qjyOViOm8XewjYX0DphGGIGQy9uHGAeXsHeDHZzwB42D6IdGfNh+OlN8AhPqEdCIDb2C\n          lXxiQH/NYvJ9DHs/ML9b0M4uZ/9WCcbl5IcqB7rBx6NLWkZFtErij1n6Babz1IMfYTG7PH+i5ZEE\n          KXu+N7BluIE5Rh+LLJ28X8WleVDIETPPU/5M4r71ZTk1sDEAxp60PH1ZVh2/rErCY3bGQjOX677Y\n          8BaidrzZGIzfN2GSPHhdJZnyZp4LpvOyrvpd1lW9khkxlZ+oBhcxoLC5IZXN1htT0homTrf++Zuf\n          zs9//nZyHpZhclvExROurH4vIh65sLrcfQ+iq8mbWXQFNAdVLOM0KufbO46uTu/9LvHljhwb2VnK\n          Lu//uk88cnUTzRPoF633U5hUIPTAdxm8W8G7aXQL/Pzhrz/j2SL+Oq8KMCrOvYDd2Zc3IZrZI15e\n          3kTx9MyVJ7AKAk3eO5yDFnV5nuXxdUynmnSuF4HHXsyvbls+SY8q6xPiLF+HSfwrNNmYPMJbksR0\n          KGQnAfzxRXOkXWabOW+adg5Gm5/Y7m93nfG3/dcXJr9B7Ac6g8CZrsPPMFeGM72Kr/AgGEnIkors\n          yrOH7kjPFA2ZDhnrq6qpK7AKnWtbI20YL+a5KfMwoiPc7Sk8RIjQMq6ua+45YAJxNO6Yf4EVtuqJ\n          9s31wWuYWIr3TGA3b2CUHLYoBbiDuL5PqO+RiKsaitXVMjbJYnzQplVxKty+gLAd6Ly5wsL5P6Dn\n          ttuxThvq7/Aeah3G6Xiftk1x2nOm+3YFbgPjcd1lMb3DE3Rk+6EY9ML4J2f8OLthVdzD7l9QVpM3\n          eGuK0aPLV60fwVfuM9GzkN9u73fu447iLe85j8LAVpV09PE1WSs81nO4my3LmxACcGex2sbeXU4z\n          7zGc5j2DXqRLDAAYCibvbmHtuy7+abgM8fijub3J8sUh59E0O03idVxaxb03wOvtLy2jfVcr7Spl\n          F4YpXgYeGumca80DzV2cw038MV6ECMTYuZVrqukFLJz+hXtcatUjnw5ZiflkElrm7BM4qnDn3FcS\n          2kl2HE1ae7LHP32Xx4tr1M1vUlMCWz/C87cD9Elfcs89QJ4CX6M5OfeHUycgHvT4p1b1itbz13Sx\n          Dl2eYr4S8iDbfOEp4R1HGHe58hXvsW9TTr4JrwpakUzwrQluZwZYp1Tgg8gO8Q5G0j6TR5KILwU9\n          JH6fV9eTRXNENEAYV4F8iM5xiJmSHUkZV16PVH8K04z2llmSXXfo4h26pII9hNDeAboQs+F7Pve8\n          49RN+kp5PY7pe5TjnrLtECZAI9Qhurh23QB07TgbFVIEPUbQLkZ6tV8KxmBTfIggAbolPXakI4Pg\n          1sOlTkjrp4l7wmfa44eIgt28x3TgH0VUwFVfSMmz6zxcry0qrEY+9UqQg3sKvOCgzoPBQjv3OM3i\n          jEvZQ94b0PcwpZhn+rjXJZAdIEyCLeqAHcc1LoEyv8dLtD629v+Po8l1wY9o7ziafBb0nEJ9F2fR\n          vsofQwwPhOsJdSSHhNC+7DmH3q7gR6MQw3XF2hQre7bQoOyKzoFFW2eXHS/Yuxfs3dA55r8g9u7h\n          FkGqfR/6ullHWyV/++acwx+PM69rHAiweaii+55Srgud9MSa6uqNWdgTVmDiVrdt/1apm+fOlB6s\n          ytsfrS7X5Qcr8wUXEFqZFPKQMtuz4ov6dNQUeF78JxMm5epRmt0d+MFqO0LDVmO3WMYdpbVc7mqs\n          rXlShazZP6KRB/HYj1NCJZnn4sK7JyxZJXyI8h3rSF+078m0r5XDVt86J9dbhaNKXEBcGaQ5fAHp\n          vywUXhYKQyD9oirKME7Dq8TMF7gSzzaIEZhfZyD2/SM9zJ6itX6V2lPUxfVpz77jL1WIEKaJWVS1\n          7XXPSQK0TthhpvWhYX1pPTDvHxVsy8F5MwK22LbzfSuwvqc+BJ38CBuFRTNyeBPmC8tZ7uMhFMIn\n          HzasYIFQg8PiZbaJf4UtTQHbLBI5kbHM0kUx+bXK7W3/0svh5Qp20/Df5D3YHwgS9rDLEmS6MilQ\n          m0O5ok1sl1jNXKWmyC3keWHK+rK1lnxdys3S4C0pWCZuOttdkuvv/zZoHu9hf648D0KkGDIPaOKL\n          AEiiE6KhJloz6QvaHQ81CVwJg+nhgYDxSrqKeaNNfA0+1RtEvr3Hg1AYyPOGaREIwfKkPZkZaqKD\n          gHOpRgaSQsGE3LEZKaA2UJ476HzegzsO0PW4I7S4geLgsL2RXjyGM1JqpBdf+S6otT+I/HgPYpbC\n          E6OsA85K13cJ/DLYRDMf4YkjTXywa+XRCf9QE+2zgLvDAEZogm3EWBNEk3IF5jQsRmiimA4EH6YF\n          NQVkqOSwBUimQWEC2O6MNAlwxh4fowWaaM8LxgYKfLzmYGOTDrTwApjTcBNEh7ruSFTEJtARqOew\n          SkkOXBOwQBltIgPGYSkz1kQrX7ExAXBUzcAbBrxCE9f3/MBjYwP54BkUZ2O9BBqx+2KYu7CmY54G\n          exyWETbxgb3e8IyoifLFiMHi4lH7nmDDKgVNPI5SHOtFc1Ao5g9LGprAkh+sZLSJy4B5wbDZ405L\n          gzd0R/gCOuXBVmzE1ylciIEDkSOTlgL9Dy7Xhpt4rg+S5mO0aNcFL8WDsSYwEOjMCF+kDlw8LB3j\n          CzQBIbKxSaPvAO0c1l0lwRd6XPq0bM9NgujlQ8Ed+tXgIdmIs8ZLIvBd7ogjUEK6XIOejUQFCMgu\n          jjXSRPjQjxJ8JHAgOFoGeoRTgoGr8LQvRgIHA7tzfTaizQJXM9qVIxokmMLYAcGOwIP1LSXsgWAR\n          VtJmaIG56r9NX9U/gRQYtHyN6fTwzC+76eMfBJ5sU2o9FKTDAyh/8/r1m+JbKCvcdYSfsJ0Lj8Uq\n          u8GdmofPZZ4hKPGDf0mfIyBwAm7yzj5ox/MJGwjPgSOZ42mHM40bj7AgreDMURKpp4xarOCOwsFq\n          XAHWIGFXFVLPgSyh7ZjV9XVCs8DW+C0AfEba2muFWa2C+AMSuskz2EusixOsQLp+WZmCusAuYVOR\n          IRcYDBEQZ6KPWOZEnU3q/SCQlpLaSUfhT+ZzaWjvBFVIycc0u0nMwnKUWEX76MLBMlLRwhmgjESU\n          KxPnWEAiqsIsqyStB0My6DaCkDUoFe5wSQRtNs0HC2g6Eul6j2NKSQwHmcAGhyqQKrxdPM+zG6RC\n          IlUhikR6jsbmIGQs+Y7ngXh4l4dYT9y5JnjgBxk4Pr6/MEV8nRJvFbMcytYb3MFhDVJjt6dItSI2\n          3KYwUwSgYg0yYgEixGdkwvb+Giq0EwgikXoPHNgt+MzxtaOB3gAoFCAi0ASJ/Fk39zaomaylDJni\n          4ky+wy5dYZliYGtX897FiXONT4rECJpbzjrTcl0SdWZ79kg49avIkP96+8tMYQGJCLGNx6w08ZE7\n          nuto5gQoMNeyGCfuiY4wsEy6b790QX2oLvPpDew/NdjYJ8mEm/AKs3As3tnHDs3agEXjlH3s788V\n          6pOvnMB3OGl+WJVZmq2zqkiQHT5ZQ4LwX5yp7xMDTFRZY/GDrbxoEI0DZ0t8Ek4AnOdWyQpDPkUr\n          cvcbkyRWSTSxbpUb8gF+owx42IUgZJqpRiZeV/GChgxIh/BBQe9YSDO6e/sQWJPOgfrNCrbpOMsA\n          6TcIdiULQDYFmiiKksrCvT8EOImrzLoFxloRUxHdCJkR7HeLgpjv0A/kecwarKpEvKn1UG5HZpRz\n          E9h6omK5BCbEn0xts7Bwq/m9bjSNs4A0HLfG5G04Dg1bZnoWjcAj8iGc3Bl5R3JT5NHowhYLPjHG\n          vogTzlKSJydfHVrEMxdsq0O2QtBN5Q2MT0Uc4SrM87ipwDGWiO2HZ4+GSGeWW/Z3n37HJAsqSxLW\n          gj6ysrYS5+SArogY8kBXNeCIKnDA63BDzx4df5Y3xqRU9hvJxNiV5QF5nIhurOtjC/LznXnlt8Qd\n          8MB3HbByuInvnXpCzclO0KTVyH8uKYXyP/DF4mz3qy10QlFgbxbv/OG3afulGHcfmM0VIZK6H5O5\n          38T3d1rInk44HqRUmwUtmLYfoHFnmCMY/MKDMybPFDuB7bPUuDiJcnOvrf1YTTAdvzSnVacbwNqE\n          QGJDX6hRsO5kp2H+Of50IiRTJ8yVdMbVfOOnMYezyf3P9Mwe97WfL+9w/7s/whMnsFQb+u6PHPru\n          j5wxPqMdzcO/+/MFXL172o/42P5xSFgRnu5I77GXU4qBz+s5Sw3z/4k/Tb45z/IUfH8nR+vb53hb\n          CtLxtRSBO3agvz+Xx91RbQd72HF9z7gH76WmEN1MPgNeHnVI33lre05fVFewLC0Hz+lH7rNaMjdA\n          Zw6rrOn+93Q2GD0WsyiDNRg12P2cDuns1J4lo3M85ms617khm9n7mM6IIXyVz+bgUZZkfejc5hsu\n          976as+2pJ/lVKSlmEg+Z7/byAi93c+Iuj8qHQxqcSUPSdCwX7nIvZe25fE3lizgA/TsTGOgrzf2P\n          TpX+Il4REbW6AGlPw7JnnXT7RexqCXEmDXFHs+zyscmW7ECyJXvSZEsb67f5k7ZsUyLt867brXm2\n          tzZmR2c+aqm/ZuZju+Cp2kI397FGk4Q7FXfPP/PRfUnA+zqZjy+M/2MSx5jH5TNOG7PkPdOkMbzV\n          9Ll/KGHmK2SNAVGB0M86a8z3pSvlocy2r5A1JgPtseeUBOX5WvFnmC2mmODuwTS2Pz69TvqM+cEh\n          slwVKPAZ4kiyvL6E6E4WeLwL+OylT6F++s8rqy3wYD/hHeTa18lqkwIcvDqUB/iS1PaS1PYcktpe\n          zqJfzqL/2LPoh+nmA1Vzvy38tNv2RW//ufX2cGbZk2jj4dwyvKlurj/q/XFcjN7FPs6DBogw9fo2\n          VLjOPYfRJ6/eXjxH3aPvkipXMDWmfM0sHqdynTEepnPtcFtNaxJRjs8h+9LUsJdw+6/itp5LuD2Y\n          pHXZSae6fFyyEOvNFbp8QRg/I4Txnz9hutqHLQKSO4FwOEMAIvz1LaAWr4UIZrwwUbiwmFhJ+K+o\n          xQ6qHuiX63C9A4xEXKRDcMgGoIkwshqfrB1CXF5ZhBlh76ximgWBxpDIix0sKAHygO71tEYbxylh\n          fAnmGBLQzOEIDCb0GqJALfLYtTDKEhHP0xpk3CCRfYdgryZdISaJMMiEoyVAQ3xlv6MOlYG9ssMT\n          +A+E3FuZBJFyhE/MDd0XEFZYXHawwtIhECrenk1r4PEmQ2hFbJHIboPGEx5wnxCYICHgawd4XJTG\n          0EjYU1JfSExr2HFU5Z+MhRYjUT8bvAtLCJEqLW68C82a1gjkLXwcCMT3Wvw4YQAb1LjcgY3Lfdy4\n          1E6gLmvguAwcjzkBKIFssZGoKMwhHGuLHFfcoZnWFwuEM95Cx5UERojLHei42lGqDlxc3YeLE0j5\n          DQQfZCP1rK04CNGpOnhxdwcv7rZ4cVc6vgUat3hx9z5e3L2HF3fv4cVdpGIHIu7uQcQ9DvMkhPc9\n          iDhBjy8ItC+J9rgFHBdltbBgY0KbEoIZ9Ebdh5ITmL8LJfdIpanPAHG78A7WWDy5zwgrTLrWwMd9\n          dArWA7RAa9/i/zv4caJ/ix/3CfHfxY+TP6nx45pA3+0n8qc1XNmixxGvDP6HgfJwF3MHHO5C2YO/\n          hHzvosepYoseJ49D6HGCM++ixzVKhtDjugWw7qDHCd5MzokoCi53YN8W7ryFfQc7mHvCMxMOl2Df\n          BG2+B/smdPMW9m0Bzhb3DdHDwuM9O8gO8pszedmFflvEcwf7bVHNXfC3zdcg9DdnKOWgRt63+G8L\n          aG4B4ISk5tZdWQi4xYvfw4DbZgQNblDgFqzezQWwMOcGC25B2/fA4BbevIsGtxjnLhzcgpwbPDih\n          nLd4cAFTItW/jweXNqFgFw9O/q8R5r/bKiLhPhRcysv7UHCKTB0oOPm+GgpuUc8dKDgBnrdQcEo3\n          eVflmzymEER6wsnFLWPSdk4OrVyF1B/FnyZNgSswaNfOkYr+lmkW+U1OLALFsPhytzYrpLyyZsnJ\n          t3XA2y5YMxlbhOHDKhjlVdzUrp27TThPTHN6yMmrIf+iln8UzDohgOZLvq2Bvnv8soW+kydroO82\n          g6KGvnfTJ2wFedAW+k7+qgt9p+yKGvru27SDFvpO7KVFRp0axMlTdYDw5NDvAeEpJnXR7+S9avS7\n          bvMQOmh3LS7v49rB49w9Ba69g0o+EteuD6HaPXEI1S69QVS7njHxC9dnMoB3TzDLkQ6891HtcsbU\n          jLtT+1mGrNrMaVVzefdv/w+nU2WmL3cAAA==\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Credentials:\n          - \"true\"\n        Access-Control-Allow-Headers:\n          - Origin, X-Requested-With, Content-Type, Accept, Accept-Encoding, Authorization,\n            Cache-Control\n        Access-Control-Allow-Methods:\n          - POST, GET, OPTIONS, PUT, DELETE, PATCH\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Access-Control-Expose-Headers:\n          - Authorization, Cache-Control\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Length:\n          - \"5953\"\n        Content-Security-Policy:\n          - default-src 'self'; object-src 'none'\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Thu, 11 Sep 2025 18:57:14 GMT\n        Nel:\n          - '{\"report_to\":\"heroku-nel\",\"max_age\":3600,\"success_fraction\":0.005,\"failure_fraction\":0.05,\"response_headers\":[\"Via\"]}'\n        Referrer-Policy:\n          - strict-origin-when-cross-origin\n        Report-To:\n          - '{\"group\":\"heroku-nel\",\"max_age\":3600,\"endpoints\":[{\"url\":\"https://nel.heroku.com/reports?ts=1757617034&sid=1b10b0ff-8a76-4548-befa-353fc6c6c045&s=C4NSXZyRpXD%2BEkWIljgLyju%2FY8VR%2FX0ZBMaDIxCBJz8%3D\"}]}'\n        Reporting-Endpoints:\n          - heroku-nel=https://nel.heroku.com/reports?ts=1757617034&sid=1b10b0ff-8a76-4548-befa-353fc6c6c045&s=C4NSXZyRpXD%2BEkWIljgLyju%2FY8VR%2FX0ZBMaDIxCBJz8%3D\n        Server:\n          - gunicorn\n        Strict-Transport-Security:\n          - max-age=31556926; includeSubDomains\n        Vary:\n          - Accept-Encoding\n        Via:\n          - 1.1 vegur\n        X-Api-Pool:\n          - common\n        X-Content-Type-Options:\n          - nosniff\n        X-Frame-Options:\n          - SAMEORIGIN\n        X-Xss-Protection:\n          - 1; mode=block\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: \"\"\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.unpaywall.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.unpaywall.org/v2/search?query=Augmenting%20large%20language%20models%20with%20chemistry%20tools&email=example@papercrow.ai\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAIobw2gA/+y9CXMbx5Ym+lcqFNGvxY4CTYCLljs9HRS1mLZk8YqyPfdOTzgSQIEos1AF10IK\n          6nj//Z3vLJlZBVCWScW8iIm50dEWgUJWLifPfr7zX4/qrOmKtnn0/H/+F/69rsome/T8vx7Nq/zR\n          80fjg/3xweHT75qjyeT4ZHQwORodHDw9nIyePkofbTJXP3o+oQ/TR1dZWdPvHv1edXXpipGr23xW\n          ZPRU3vxWuUfP27rL0kdt3hZ47LS7WmVlm5dXSeHqq4z+f3nVOfrHqppnRZPc5u0ymS2zVd609SZp\n          q6poaDCa1W9dXdAIy7ZdN8+/+44+2a/qq+++ONNuPXdtNqefTfiL49HBs48HJ88nR8+PDvZPjk4O\n          jg/pscr91rSu7RqMv5nW+Zw+XHfTIm+WGS310eW6pilndXI5y7NyliWunCcvuiYvs6ZJ3mXz3CVv\n          357Rrz7/5rp2WdWysVf5TVZi2eWc9pi+XrhVXmzok3f7yYvalfRRk/3RYUz6cJHXTfvo/03DDy/d\n          Kv7VWfWp/ws3n+dtXtHO88/efzg7fxltUlXP8jlv0wH9jzbm4HB0cDimfz09HtNI9pr3Bf2jjt90\n          OVvmRcuf7X5d+ggLxVnOsMUjftWj5wtXNFm8gjNXF1U88gtXzF3TuDp/4FImo5OToyejw2cnx9FS\n          eKtvk5f78Tt/XeZtdu+lfM2uHh4cnYxOjp+cRFO5oC3M1+tssK+3rijuu7H/i+/V2tX01adWP03t\n          9v1WuhVG+4louc6Sd44OscyS87LNiiK/4ncxtRcVjU2vEyrtX6zb29v9kgfYn1Wr7/RCNzsu2P56\n          vsBFWS1/wwzLrih4etOMqFgvfpHPMuYsj2az0XQjr8eljO/k1lWlzyajyfHH8fj58eT54eH+wfHk\n          yQR7S2Ta0MTpMbuf81/0o/RRdpPPdUOrdVYmj2/oXs7qqmnqbJHoVPbowWXVtL+1m3UWjYMTycr5\n          usrLNloPbc5vi6r+DWt9wCbZMMTv5sRK6Aivsr/KzepsXTV5W9Wb3/KyIZbatbwVmCjotH+Oebmo\n          GmFX+9l6UezPlt/V2ayq598djsdHT599t8gx5Xk168CTB6dJ55Q/3zHGc/nxo+iklQgHRz0q5ztO\n          m9b0ZJsxj+m0Dz6Onz0/fvZ88mz/2cn46Gj8V07bJWFz5Njfn56PLt59n9DOJivXzpbDcw8/GB78\n          o+xwOpmMT6aLo+Nni8WzoycH80d3UcI9t/lP6OGeo95FIY9ezaoiSy6qYtNms2WZE+NJXv9nd3CQ\n          PZvLf2pHD8yz5K3rGlcS1xgR3/CTePR19DXNWxLbmVs1301pnrOD8bPRs+xoNjqaZCej6dGzp6Oj\n          k2eLk8XR+HDxdELTvy2Lys2/Jd1tEx3Ju/FuFjN++vFg8nw8eX5A925yOPn/k+iePDk5cNnxs8nR\n          0/nB0fzpZPHXiO4Be38PYlzSo0X23eRg/xh7dzR59oz+eHp0dPS/mQyZE8+m+X5ZrPbLfLl/Vd18\n          t17NAk++eHc2pv+djA9O7pZWQ1qSrz0hqSz4Mxn1bHzwMAKiiefzpKiq62799bSzQ1L1P7rjYP/q\n          3n1RAJFqQrvDmnQ5dzVNaxIUEzUGBupK3jRQQR5NjieT0fHTQ9zu+LvfisGXfj93qhA4yd8i7Qbm\n          zP/Vbf5P0G3EMvq/Z/t/5NlGPCIvf5tX7nfPKJau+S369axab+yAYivmt2w1dfVVhWP4n/+LhmxK\n          2F10mI/+2/S/B5/Df/tu+t8T+oRdD+EP8UDY3+KI4L/YGUEfeX+EPcNuCfwBK460MtqSg306/pNn\n          R8/GTyGkdrpUjp5MDo6/+33eNPtELOPHk1F+s/fkKHapjP+yS+UxfrWX/FIVpAkmkzQ5bxoSq0fJ\n          WVfQQbsiOV+ti1y3KqkWyRlZhS65cNc5eHVCQrmsVvksOavqOp9XdfL47OLVWXIqjoznyct6P/m5\n          bFzyAykXRLjJ6crV9AfpAFd5nZyW0zovkx+X7tb97pLTKe2Um7XPk4/LvEmatptvEvoHvcm1bbZa\n          t0lbJcv8akkm6ZL+WGbJzKaah6nyTDEP+ifNdSSzrrNCFpImy+o2yVs6pKJIHI1VJu1tlZS6Thuy\n          2KTsrbldupYmk62b5DYj47h113TTpht+P8m9rC5BJbxBGAcOoazBVLG6K35snVVrUk9mRdVktCen\n          izar+QtiHI5vI4bACPN8XVSkAdKu+hkn06y9zbIy7DzmxctK+7vgmnU243G2f4wHo/nRPamSFU1/\n          ntA1vSW5u0/7niWLgnaHBvBjElFnVzoWcQriKPkip185v4jJwfggpffMSPWid+DwQJbJraPdpF9P\n          4XSgHzT89H929PzTcDCva9LQ5s0yXyf/oF/x18/2hQbm+QrvkzMNS1p0NY1U0+DYNhr6jjXyNcRn\n          DR0yzsIog6judF3nBaZ+vC+fMTmUFe1eWWz07DKj8DXx1HVW5+0Gv/XnMO3aiJIaf+RhCoGa/Olj\n          l2vSnxs+xkpWUq1WXWkEXOTlddKVc95f2gZ6++84V34P7XNF97WhSz7LeifFR7d7K/aTH7NNc0tm\n          IF1LpRysOtXLnqXJq0/LfJrLBl8QW6MHD8aj8Tg5FTbyPBknqecWSWAXL9+fJz91q2lW0yO7eNX5\n          L3sHY37sLS3seQIZ0BcBd/5GTY3kYr54npjhkZCESW7y7DZRDpeckfnS5jf0D9pHLOCtiD5YDDn8\n          YUVyQUKzInKj7f1IdEG026xp52lZ9Ju181f1sqWrUK2wsRc1kV/yLi/psLP6cbPHH+rZp8nPP/IB\n          npdw4nqe987VG7dKfnV/EL2/68RjmXzf0X+Ici6Xbplcunzlkh9hqNQR1wtzbbK2W9PFW9H4zElw\n          r3qzxp0lssiIoG4wczLhYBJ0rRCQ3UWaL5P+goYl/tLKEInr5mwVpcTc8tmSBiuIdOyy0iQyoc21\n          n9EivyIiITI6L5UkMROiSdr0dPu5ZFGzi7IlsmeeoC8e8m8SAuG3Dgy24P+u5bCKBO5l+riqi/kt\n          qTr7yffVbUYsd9c7wZjltusRims+cUQRV3of+uunD4m3y+pT2j/cnJZXjvsIjixsnqa5cGUjV3fd\n          1aRX8N62sZxKsTpHk958zkRoXOe43wsfqkiTguZe4CMwUppzC/m2cmS20ou2V0SnA6kReAOtAxqe\n          roPemH1qaSuWtWv0yOxdDfZ9vnNYEWvzSlfGi6azr8q2zomhZeBw8lWgKFn6Hx2Jy1ZuGp7HDvGK\n          G1pGrq8EZWY3rui8MMbW24Jpv5aulpldvCMNo3asAdB9oj9fVDUN80O1pJtSiZijT3+iH5Tz2iXv\n          qnkemPp1tkmYo4nkxSpItDINjbxczXCWUEDpvThcCBUcAqnLMlWM5NeAgba2VN4hm0KE7VYZP1iy\n          VBTyJzUTe4Kny6xrmRnXRIHEDOh6EUs7AHG8cxv+t4oAiaMRD4PfAlyLfsdHXMmrpk6nZFsd7VyP\n          M8m8l3WGU+lwjDTDfD/bT0m40iwCy4q3++cyh+j8kd5IlyXlXadLp2fgOVs62H5MTshP9YWc9XtV\n          KGraW1o836sbYqr0ghxiAqK8mRETxAelnlYaM6dis3sfZfexSQ1xp1krG0D7Q1dwB3/yNMWvoIdX\n          pGT7szJip/mVfXpr7iC3iON81fN0m6+zHtPduSoj13OmyGoKPk6T5X3b5gNYPRFBM8sr8LNp1Xnu\n          aYwyYv7CNfgNdDD8juhs7C18KeVoMDHdmEBissNFRsyp7nGHtrr73T01Iya2HnENSCrdltKpieF0\n          IPZUMYHb/zAoJpMHKCaTeygmk4crJqdkPq3Wec2r/mCaLZRgU+DeeNMiucw/C/l4i+tNXd0SG4z0\n          EWNQF1AKStEMX+aLBe0ajfCim18R9/uZvqhbUkRIj32XuYapy6sulyRlChhrU7wfxtuvxIJWrLTk\n          c2JfRX4d6Ss7Zx0MIroEOmuvRV/JrMk4J4q8dRsYJ/QbR/xvyiYCEyR9RzLyRo0Llv00lohrVnxW\n          sqX0zTVW+cLVdZU8Hj97drAXXVcWznV/jtCcG2EJpJ40HDidFhDXNA3cuxnpK9EegRHO58Kz8pYG\n          F61JNCBHF0B0MFh/5oox7p3R1ospNtwSemC4I3p26+jspnJi8WxWcmK4wHXVXS2V58/9Kbs1WQpu\n          tgQj/ODYsGBOR7uwiQQLnZ8FjU3ZEeMZ7NKogqYQvZt0BuJdt/Q10QorNfIgRo2nSDKLBql6dKAr\n          IfaTN+ZJaKsWeu46Y+GBfaaf19W8m8FQ1DkxK/Li3htKa+ZrvcX+3LD6DqFInFTU17KD8epaJ6J4\n          /OzJ4QiWp5jMDZE8zakTLl5AQ8Qfs4rOLUfMoG3kd3Q7iFyuaEsaEN1LuHOYEc6Tt+4qeXz64eXb\n          PVELmCBJ88nh2OO3eLkTqGHHuWIGX0Ek8WWnGRF/LJBEogrWDkJhfYyldJ3RtclEQ23xEP/Er3rw\n          Jjps/spvPXP/qjD6YSExpGx/lKUe7puXF2nviWXV0U2+zrI1jxLoQaejOwOnASxlFTT0LdEqU2pZ\n          YZHibKGnyPAmAUuGsAi0eAPw+RSvYILaT16LwyDd2il69YIUk5gW6Q+yqPkyhHsGFY00b5avegdq\n          l7OGmEzzK89NbItm9Gqypgs4DGij9B3KYSIPArEUsoWIrtW0H7xquf3lkHDIdFFO2X9JPIMlMxXS\n          TLC+/mNMQkKdoNMBZfTk+bYMSYcCKR1KLZHt9J6zaDoqxCdHo8OnQYgfPkCIH95DiB8+XIi/zJq1\n          I02Idg2q8Gmh/l7oTy9IovxQsdLT84e+pqHI+r/cZHOnH+SfXfJPR+ZJjZXWbkmyebmqiMYGLlGI\n          B7YoXL5iv8BsiZSg8kpIw9GWrdZMOHwjvjQnaJ1lZszjCiuEOZp9ciQLMs9V2Bs3yz5BPtB9W+V0\n          j9TOpItBehk/ME8e/5KVGURpkzw92VNDmQWkq6+gY+6YEIRrMtuUYvzDJJXtBJGuC8ckLFpBKT7g\n          VaVaILx0TZe3LLthxDnIhWy+Ubchjxwbq2Kj65pg4fH7eBddy4PHFuCSt3OVwT5pO/Ma017jKEgV\n          TSOLnnXnJbIQRSyyGMfk6XTmZIDUKyRS8erDzneidbTQyT03nvE9aqATttsUhffYPnhfuJwOqV5w\n          atCds8O4IGZd0bbvk6K8l4C1xppPQyuq/aYzA1h29A1si6qWeewPCA6bulqTyIRFgx0H82WzdN4E\n          ewILh1OiXom7144lJd6zEYbs9IupeGJ4Ll5nUmKgfScJf63+94gqRBfUXX5V0L2htUPBgeQf+Dj1\n          xXpFU9JWVXPkqAAzoMNno6MngQEdPYABHd2DAR19CysikO0FbdEst8t7VtE+5CXfHzK64Ep+R0R+\n          xeIzeXz24t0e0xPe0BXeVfOrq0dnKu0v4Y/IrnJsFZkrpzN2LuApxIV4IPndBwcOVA3iE6eLKzoa\n          +bvHAS+zJRmBy+TvbrPpVhIkWk1rWAI/uBuXx2zvrKtrdiOmO1ZB657V3QzKgRgO3nsPCu056c3T\n          g3BebUbFvOM7SNtG+wu9lXNLcHX4dqifSPUNWlGTzToOAczyetatMPiMfQ53LXuasUa0WiHPt80s\n          JrB0N+oQG9EdKsWpseg49ZJ1rqYiS3/ktbLeuyUSMYPz4K+fuOnMMgU2vogZMlubb7md8nI0z9Zs\n          nbRwM2e3GlHxc3HIDI2dxbMN3B+1+KwRv+CcDlX34PaAhl5m2Vx9qTM53sBniLMVFdmFq/wTGyOs\n          admsseJqBn71kaasdoP8Qt1KPZ4F+UjWQp2R+iNzgFOcZrGiY8YRrWgHlrl9B24GFufqjZITtHXZ\n          yFXYyGbT0HNwNM7Bu+FPwbHSgStLDTfSjiqpulb4Lyxf3nXO9MUMe+bCMIj54t1+HIMllZMvGn8T\n          xgqeNT6dnr+JpjAlWbMJlgi9g4678cTf4lDnWRg7+K5m2VAMXLE7fiAvF3R5TLVrujWkBEbOPmX1\n          jFRknmyOywCZb35vZeJ8IwKBZ3YN9Gsyc4Zepeh+pV+m+TR5DfIsr9LIA3pptKsy4Ojp6GQSZMDx\n          A2TA8T1kwPHDZQDu0YusEBXhA357zhYTP/z4xYfzveSGrtvfOzevc9g18D/6bXhJ3BOqQvIY+42H\n          9miP2Q+n4R2chUvekH2LVyHhLMS6uqVbreiNp20OAVQt9pmdv+v+cHXtpsnp9bQX4oJoIX3HuDff\n          O/o3ZkTWvqeKn/cv9/+1AdPOEJ1XU2Xe+SDdrCL2fevgoTIblZhEfHdm0ZvEBEn90AnS2zP4W1cd\n          EXXTzZipwMcD8pREADWRaPNp896zNwrMS2LWcvc4Dssq1RpG2KIrlJLpjrBGLZ9/aWAZ7tZBxPCd\n          WbNiKgp2OVtmwpy+fL6qbtdkV9DpRPGpryCNnN+rG+KvL3s+5PLRdENQgZcH0SEe4BDU4R/4/T0v\n          EVh/Ijt+usqgbRLPmK84YFFrkNsWCBYUE4YetxnfX0+4WIm5F6LZyeR4p2Wn/nREGQ3qBeRH3mjq\n          wGmHyRe5Zl1oAOWShXpKussaDMYHTpR3Xloai3eN/T0yTDxnNV8LUZMKkj498/3j7zdbunl5A+fD\n          FesW0woigOyTKGFHTtoEMZ9QvGm6z707HgK9bDqlOlJvDH5VkV9nQkHsubmiIeovXqUotwd56Qiz\n          mgkRrZE9OGv4DDBuMVDGYi8FrI2B5u9JCUkNdCjwMpG0T//s4NOvuTAqN04OR0+Og9w4eYDcOLmH\n          3Dh5uNzoh62cFP3Q3S6IwEvRLTNR/En9cjkUp54aH8I7/OePjvhP8j2p76h2g0LmpcM/yLJ0i54z\n          I1MHb94IeQ8mU853TgfXiDjxJrJFkSwAfpGLEiw/rzPxHbAngTQgMlZEdSXCkXQNvGGabSqlZ1Hz\n          VCkN75KvKo4y/JST/VNU8bxo05TNL/Oiaio4J/AoKBzCgvZoIe8rBxHbwXrZVbFgBgvbWCeA5UQv\n          Y6fGYPXmdoz8HmWDLLW5vyOcaqGT8jvFfNybd5yrJtJMPIykUa7Zwx1CkRIIZONPmNs7iE6V1zvP\n          ak4Kf5SCpefAU6mIPIn/k7FQ8kVnVyrNcNVkxULYtZtyxhNnSE0bVg2rOr/KS55tg5c7VXXN3dXf\n          U68eL0lXUMe0nL3EkkhAHcl5w+CZicfHJ3XY7WE+e1MVnGTjiFEqwXh/L785bzSJhJ4iBkQrwhQk\n          k63x+sU0g+/GggfwblspQ2PC2kivjM4YCaGw9/5Dzthmppkm8/6y//WLh6xM1BT46mrj43Y7j5Dv\n          ITYTxER8VrIRzA/GJs8wUSi8cCimODoC/yJqXyUJs39iSFpaWQZPTbwdsluCzP7whj4eZSGp5SpE\n          y0gxatck72kI5CAPExmUkT85GT09Coz8yQMY+ZN7MPIn38gJ9BkE+iKbXWdtS0Twq8uZ+8Hv8aaa\n          V61yFn9O4h/bocr/TAI8Of2cr1ST148vXZHR7aUtvIJSI3/tzNhF1iciGI0QuWVEXbpVlxU2Rbsb\n          7CrdnuyQef2QuXL0mo5xVtF73m4qZAfYGKoxwOCumhZZ2DUb92Jj5yWzPmbjfMX8M9AUJA6K4PHT\n          oz2lWB0e9wD1svP8agUvCespxD26KafkIwUqeN8rVlLElc55HrB/WraWmUNE/pby92pjdoxmqMHC\n          wjc3OfuFOR6btfjHnFkSCQcfmhHXlTi9RQFiSfPqhgPpxCgbbEYDtupj6LzLkk/qDXdxrvOK+LKR\n          GZ9p4o6ekQibhowK9r95XwrWXkjwSVkbWT70gfHEzBw+RXbjVJCxTx1hwZwJdZURa4u2qIrC3615\n          c1+w9wyZDSt3BSOfg/6ksSGQh53wCYO3LrgMFtBEeRl1PodvMxPJyaYeG2tdk8FUu83cWhh4aW5o\n          74kvOUbAFOUFIN4rBRASUZWcpAq+ITgcaXtV2eXYxjxjP6I//8xPpzGSJE4kid5YE2fqnC2ZqbqS\n          nWuYNW1iDisMa+C1koVIxt38b0ZrNxph9CrIRlPcXNHZY3G8v+g+dYBHMJf9slvBVkBgz9twaomv\n          q6xlX1hSd+uWEw9M/xe1JxcRD59RW3dXV4XsyZrsOn4c+RJmWjaJCS9IDQln6B7NODuapSxewRyJ\n          fbqc9cYRYtYiaDdolziVT8jO0qfM0ONbVcELnPldXyFQ6aA2kNVO022XSFIomC5N9mG9mBBRXUNC\n          oR/0lLuQGldI72Qi6Q4+pjLm6fHoWSRjnj5Axjy9h4x5+nAZ88rnL1xAiPIyL9sNu55LtnFhmAlH\n          Tk5npCvCcX0qZ89WPR3HKw0aEFG95URYL32+d4vGJT9VHAR41zXL1v2RnC5ZHn1GtHTplp+JiAc2\n          hKbechhKpM2CU24lPS5Kulj7STd+0k1/0s4m7cKk9y3+EIk20tVpJDXf6SZrUVRyissZFiiZvllZ\n          k17ILmJ5GbYhzomYLVEQFPJ/qps84pgXXfm7m0qCMH9fraNYTWs7ADFd4GIBDqVBAJeDZU4TcqEv\n          c+qk/IIDvHLZiWvVcB+TUjqTAhbEhOe5JGYkjy9RGzVfur3BhPw8JcnUHoNTXIfnHBb5tvz3ZycH\n          f4t2QHgIEgj5VLSsZs00mK8t4hucD/vJB9Mhkbmgua3bhPjSF4v8XSVR6cDVH19cvvz7Hu+Hm7t1\n          29dL5OJLvoxOSClii2jENRcTSMJBc9V4NKmYxrbxmJnuoCvbzohebHusOGhN7FyGZwc25IBTH3uU\n          o0QXtiqnCOicFuulS5jrNxL+okXLjLemi+0+2D95wl8f7D8ZJy+RJsXlOiBXjgbJYtXG6NgFpkn9\n          bFywTzCFeg4HLthcimXTtUJVm5a2lBDSpGT+9P6XUyJS9zvNy+cLxxTMc/qbPKECjeldCWTpvFzQ\n          iyffsL1BR4PsNNSVNzBhS2ah4dY34hPUSJveHdIYVprJYD5Ps1SJMAFhM6ffpkhaugWDIRUEHuRF\n          NeuYeSDmkuOe0bvnLHJY8WsxTUTtNiFNNgymD9IGdMVVtuuFsuuhDmLnsvxN4oOkdS2QedhG/nEa\n          EQ8FI5BdeAtLglqoGQvPRW8feaN9/KiXOykSeCeP/GBuPK3O4mkxzxpGFEOuOGf4lbOi4/sq5jzU\n          A45C2RW50PP7mCHNrwZeEqf+NXSlP76TOrJmLx1cW5IPecmXhtmUVY+BX5Wtxq/mUBNxm9QwXlX0\n          DSJRDLeDD1dsesBkhwnBE70RzZyoWqYX3V7kmQlfpncSIfQ9krvkYRpLw1f283Sbq6kK8ex4NB4f\n          BB3i2QN0iGf30CGePVyH+NE1yxWRJmlMiyJX5474oS15bpFcZsVi9FITZ2RLvZZw/vkzkewH5z7n\n          pBK4P/Jp8nNN5LeEH6mvGVTsPtLoVZSum1uYpYAl8CcVlrG7yEIKs0wSrExi9+NktkSibbpidbcS\n          RbdtNOxqN8KHViyUvu9/qm7Hjm51KfUriLLPnTK0VgxW5hO42KspC/tpUc2ufSKld3F/zQLjctTw\n          AvCZbor8BCJGDteVyfjZ0ZN01xZdVVaP0EC34aCdmLb78ZbwqYNXe/+i2r8cBU69x3Wz5kzgtrfk\n          /V0vhrnRy2YmJWG0qGA9npaouKSXf+lsOU/URxW5CrgjGnZ1qOLNRm1F/5epLEWJHDxcEArhaRIn\n          Cwct8GXn81br7KYrGr7UqL4X2S2RvRl7lMlmQlpev14zVbJyMzZSSZTSJY81vkAnuPHey8muAGz+\n          vBNvQD3SvBYmD4mNN6RdofwLnjy6K5neQDbmuPSprlGfsdoqImX3hZNyeNYNPuWZZM+yCO+mgU4G\n          qcNLMrl4bFdcByoMTvhwKKQNI3Ffs0Rwgh7aDO6HHE6U1ZqTS6A6xckxIAGaKPj2YOb75hjk4C0f\n          4RWJh5Rk0uwa/OJaYnL9XUXKGZn7yc8/wYYg5aCRXL0GJqpkauA5Fn2anaRu/ki3x9FIMT9sE7I9\n          bzYjSPNsXph2YK/NaVbQbIjLqRCT2k9W5PyVUvKBPzrEBUUKXhIPgsl8yfdJx4j4kXCfyOsUUpMD\n          O+Jk6E6smbiMRzYw4t7C2uKsig/GzyymRkZBNG2r2hmjnvhZVFB8cH8pRr/9y1IMv3mwJcyyA1t5\n          vnKajcOxUb0ML0MB/0tSEsnCahBGowHVkeQ/Ddl7OxIqFp8dPev/Pi82RE70IjKNh1awuc1Ek14C\n          b7IxQbNinbsnDZ13F9v55YEjljEAwdxm2s+ygrZcu42TQtbeJuyLJaFh80yuasXWChLq/Mql7Ngq\n          RvPeW91iQWZbI9lXVr+vRexYLrtiG7G+LfDNSmSWXcOSbqC5RRkJC3jmWNMSX9WXDoIEzxrKsZTA\n          3SC0mf9+nSJHu54VEianrfq1mrtrc0o1eve8bfCCFOvcmXf68eTg4GSPox/7kdNCivGi3Nn+Rm7X\n          SM2A4YaQXJ2LjRTHM8seL813HmKSccrZklchXgve4x3KglRMK0zADl4dZzNIRiWxtFCGNN+UpEbP\n          mr99/eSkxrHOFkUg1AbHTH+Ilk6HLQ5CXfcdig72WPIZhGTNloCW1InvsR92EwaqRg/tq5xbqp9n\n          Nw4i3HxEtA75PCdlpvOArpzmYz8c3CNN95QMwjkbgJaYSPILeTrmpe8RKhLmdpwM05xQiAkp21gj\n          OFcgyxoeBTqMKxq4VGt+TmbwqK4qSPBdI+4nv3Ll6M6ToutU2lokjoGgdbGJQgAiPwSZA+/KymCO\n          7pxUmISe5yqfS2pg09Xs6JXCI463CE8TzIoXH855Re9fvP/gi/K2JxtzEPZX5PBStDvpo++Mhkyg\n          CUZEM1tWJACQ+p9hC0oAa8C/QaN2dSlMDCW6FadzRvraTkCXeNPjgObLU8u0YeGCBMd63dFb3xra\n          MVd18ojwR4R43g5m5mtlD0bjw6hadvwAHI/xPXA8xt8Ax2PgYb6A20kMMamGDib2/EbytS6Rk4tg\n          ED/UWp2VN7WHLugP3fWyoUsKb+acVPp/AhLEJafXSzLR4YBeNQ5x0c9D6RvDQWSRo5jtTKflH9nQ\n          3bweriD4VmwFzWAFWgwWfA3sYxbPc/wGFX2ktgOFB/gSnHLy+N3+6R5dzCvUjKqbQnVi9gPLw49f\n          XO54CN4OdojMMxhkq/Ca816a13lTgPMjNY4vLYkp/shN6bQfn5//fL4HYQrEGlY+LytRWwWksQew\n          xN6vOx3eR0+OB34whF2rFRiSwQTwCOqP7v8a57ZNMeekTpSCqHh6er7Xc6C7pkEKxw4yg5dmP3ld\n          1VFFrIf5EId7OMYUXHtW52utStK88ca/i+ZWWe2rsMSMZYmIVs6qsQMY3UJ6cO0owh+1/v01xNTu\n          e781pxniveetOoDh7JobSoDXolZfcN7SDWoi8rtdwlaaZTmkdZgvzPPtabHbEYv1pUmNoEs1oQSY\n          jaWtV7B3TzSiaE/veAWdEFlURTQEqYsrg4e487X9n0jRrVlRdy3Gz0tsvNW+Z1487fAu3tsor/FL\n          GySeMvGTC5oD4+hshsPxxOy3w5mAiSjAgsbhAzd8fPHKUkQlkUwNe4644Lj/bKK3iIm75g4y+JMz\n          GqztLy0qnMq6t7bAJ8Vzo++ck7bOPmEth53GWBoay8D6iyjA7BNV5bWeu0EpOe1nNSMGaYbAy96W\n          3cE7BCHB4Go4HR4+Di5oDq/5Ltwj5S6cZVKxk5Q5yWLBO+4L7RhFMNcyQ920PzvEO7zW+m1qMpQl\n          Z/oFmWyax+HRaHwUBb7HDwDqGN8DqGP8DYA6wrIa8U9/Aq7A964mkbBSx+iWbnEe0Cqxk8kb5tA7\n          DP4PHWt7b5aACZNE2stuunQKtvETmdlTVMVlcVGczmEZzYFFXRWVwnkL27wDNM1MEnrosQwemqui\n          mopvTR8G5UHONFppCmZPZEPv8qmM8gqtLFoAE0FhuhYZX5YlyZMMFmSxqlBOjDcyZ5CYLVE1DOF1\n          4ViXZiTSWSJ/ovbUUD4lExZRMAUZkiu16KUJDVQtcemLym3ikn/DTJzVnL4I2NbE2Ogc7O3+MLfN\n          9VMALL9xHxluQ1VDQkdgG/Tp0cFB4I5wC/DMJByFv2R6zV7Q3yJvomD04CZLoCpmDpqsP9iZdAet\n          Rnd0ECO//P7i732VJ06laPqbCidQdC1co6SlyZrwXWDP6LLJJYMbM7gHQlH1tkNEc8di/KQ7XxzH\n          Qve1zgLxWtNd2PYT3aiRn+UeY2lACpz/xKqAHLw8Vvblv5IiXcGqVseNkwwTjQTZvCLwO5ZpMgf1\n          PmcD2KyebOG0teyq80CX8P9u3XZF0phKwaBhYNLexETxt6Rwt030LEdkdw+Yl9vGRbiKkQITRvM5\n          d9ujmYHdZJBOKJdHWvdoni2YoSIoY9BqPAq3wpnR5XF06hy5mSs9+TnYiyUOwcY8jckeApaXvr43\n          1MJDwEnCV59OIgmnXPllILB0i5XDqImY+c5LpdLu6Hg0Po4ALcYPQLQY3wPRYvwNEC0+VMLBzt+9\n          1qI32lTB9OCUucu27ji5rw9HFWk6PZgaL+dOizz5u1uxJZ3l18t+crGUkly4BoLPZxwvyQ6Ehc5p\n          YJf5fJ7/0cW+b32p+ImsQo3rkfz7xSe8EMuFFsDCi4SWlG6D7iUwBnbXFYu8UFWQaBV4F+CstBF9\n          rAzGgEZVmR8xwqZmHQyJx3AhSa1CmBu+Q/EzQ0n1k+OXqjnnygDx2roKmr/msjV2NjPLOvSefgmI\n          beLtF2PS1UiOZj4evTEV9tgTZQEsyWoJBWQ2rltmVCl1KMYIGz6v2D8qWWuV8vINlIx2aYi206qu\n          uVwiFOpwIpZma+LvOTyIgNTqrQnL/TVTQIzoUD2EEh9s48l0xriK3UyzvmYdoGuQ/r6TYPrIjANb\n          uBU9pgm11ALKEQureieS28sLibDQwQlZbMHssBwEJNUImQ/mQWdxpqLmNnPX/ahncP7FHKqPLoRx\n          48s5z0lerJxsi2pa0UZLiKCaO3WSWPqjQv+8lGvhx0eNrqAJ6YUh5p6vpkz2H5rkcP/o4DChbS4K\n          DS8C/XI0GQsEgJQdMSYImpxpJEhLe1bo4VHL0v3ZI1zP14m+eaFJvEwbmwDSIIUz3yFPuibJttJk\n          3x7jf+lXnMa7k+KE0uQtjghfTNs4xvlmF3kZ7z9+Nho/ierIxw8AExnfA0xk/A3ARM7o7KBani0Z\n          CsA4z3mJKpoXSCR4jhpvqUZSxAnU1iji8J2R/YAv6GpGPwYLDMXiH+B0fZX/7j4rq4/KxXVGM5kR\n          vBIkKBoAuZgXRowYNWpyixHS9VuwWuOQUYACjWy11vR9Noq6lnnOFioCtFdkxKvqgFy5im0d5KOY\n          LwHv5QCakwQN5pFeCb8FAKjKCodOeICglYWQpeVYWyk4q1Bi71DZFFWCHS9EuYCwY+QCxlC1YD1e\n          HaF/qQhRlCWFMmJd2vZme3ULm4ltaWVzxrT8Wmz60dErr/OVxpavHKhh9lXU8De2YsSbWOco33Kl\n          h94HsJxNHkmDJZJAqrVPXJi5xswFwwRBOlEblU0HID4viKZdXvjMKwnfffQlQ7LM2IeNXIZV1hgO\n          /XkbRmIsK5UGkdBHibyjHbZDEhuUU5ziBJ4AO+J9WLyvG91+W72D8124dQQgpYHvdrjVAd16lXGG\n          qMXKLzlvbVemTY2qVqSAahMDnyc5OPhfHbuiPoJhbNIoIzsR0Rn84kFDQc2VRyWEW8IvJi8lCLpF\n          nZBF2tDQT6BPpv0gWY9NpTEXShEG423/ELb9nW17GstJlMDZmRkTf3I4Gj+NirrHD0ADGd8DDWT8\n          LdBAwCAL3Q3fyOMUee/BGfqLi6OULzIyq/KKnhu9QiKs3gLECri6iIgh+8RKNF3GImtmLGsjrs54\n          dszVXzOHF9/VZfeZ+3C9QP1YBoMJJx+Y+zsfLvGugdwFN0yx6FWdTv0kv8v8JOswybZCC4vG53z3\n          AMsiOHyJBcNs/qTPjjj5OsoPV8YqOooThB7NvCqkQM/n9/cuwF3LWBvIVl1wypxLtjOrddr7/jD+\n          8z+/cBZ5Y2oS+smoR4PtF84oYQHHUcn9HQlCHOUhowCmBpsFle8gsZECCcupY0KiA3z14VzSHbHK\n          n+t5F5rv9p3XzEyazWxZrTLUlHA+DckrLc7nn2o/o6hWhL45JD3RRcSFNCUa/fG75N+T8cn+wROy\n          u1/i3/tPnoiXSoKEEkIJniUtp5H08qLIrpgRcggDP2rWBWPrAYtd4GQlFZz/Ca2i8Y4EIgfiZLmh\n          8VoiH5/Ra/PdaOmA2mxSnw4ZxC6iSEtUusNGjvxTfiPE5TASS1R/680pdWhdQQ1Z8OTn+cxam2Sf\n          ZhkqUJF1ifIPzp5vksf/2R0cTsf/nuw/GwtMIP+5/xT4yHyaWqShBQQa7/Jo+NFBwGTlpwSeCRTS\n          to5hW2K6NUvoyw+Jm1lX5O5w8vUyOK/qqls3MulRTD58nFrHwFbEF++pQWP7xBbfMsVKPWVqAm9l\n          JjJkHzCP53ktjIElHusWkvoV9qkfOLHPkZXycpspIMU9jbhumuy46qlcdSsIAA/nPe15nJ6ejOA4\n          DgLrATAk43vAkIy/BQxJZfvyIVvXElHAgb2T8spLiVZwBiUTqowSAx9e5lcrEMLrOuuEAL7Palpr\n          y+0XwPe9rPpx6eZkaSQ/uTiN431w7kQ5WIaOj2uhtZ4zOpkiR0HUSrLgUB0EISBc0x7TCAtTCThs\n          UXG4jwOrPqTiE+TPGcmYuLVE67iyO469yAt+7xoxaMLo7I5YZt817ElopMT2uyUDTtmPTSU1AFBD\n          2dI6LxYq/8EbwG3g8BUfW65eB0lAlhfCSVaQgUCcPuUN6Fvxa7Hh6bKKUOEWKKqzsuPJny7JWVTa\n          1ptoeNUna8tpoHt7Qwf9H7GR06DevpdU46ZklGuhv5WfR6mfjD7oFwbDA6mDDFDIfjrQJMtkTebj\n          NghIE2uXI9xrqZSGMxtRtz8jM3a3cZW9dqLBJrrmmoxINCGUlHR4dyJClyVNM1uVL7EWjlVWPvAY\n          XmtUbajQAf9vgDmbWSIPCzD/TkQn8pjhz/ve2z4V91hb/1KmiCcxqir4tkejTKMFktwmTaTomlH8\n          GZSSi0KZc/Q7fE4cUECi7WMPF30wHk3GcTT5AVgd43tgdYy/AVbHIJqslW0abkBYSfJ3YJFe1V5i\n          PH51+ZLhWqOaMV8UF6LOF5Kv1Ydp8nltLztU1+WKOf2ZGEtXJx8cF09x3HnpIB2Jtf7exdAer3p5\n          FA3xIZcLfnFMNxaZYeT2nn6L6GBcHgfLtwnjiG8DfmKjtyjeqlHd+SDCpo16ZO8yv3eMS9zfuTB5\n          fHkZTT72ivr9fbH/ihjYkeTCaXw4KvPzxX2vkTAnTgxfEsiTooG07Dmq6dMst/+H1N2/Rf3WYl/u\n          q/ImrysJ9bK+5QPHeWlZa+PJk12LliyikJaHXD2/6jtS48TJL9H3OGjY87R73a+CCsP4Ml+5PTvK\n          iS0o+EccdjZWPVzUF0OkmdVjhqTAwRn8tTMHBi3Ms46xqb52iTFEhP7kH5xAGV3RMz9yetc00viq\n          pwN+EKXSTMbHo8kk9k08AERifA8QifG3AJHwpTMfL07PfkyaazZYq4CUyy2ajLGxFWcQOw0sI6sV\n          QbFUEdCaN71bH/dn9Jzwo6vzPwy26M0SyNM1cz0FNDqdTtGuL68/uyFO3RYChMtXImst5+R/02ri\n          bAlFoii2gCgUgXSVB/NzHgCcYSHTLVNzuIdZoFe1FwTcXsZ+csGeBU5fNaSJ0JIdo/pSoZ2DTg52\n          bw9t2xPjSGRGwgYepLjszE9dDREDdo3NGS1XWSnFhT2Mb85kyubuSv9e4+DZwH785uPFxV46eP66\n          rG6LbH6VxU9+/BEPfuw9eBEN+uPOH13s+NWZdnrb/Ysz+sV+DyRh53LR95idEiuggnDf2UB3iswZ\n          icidBDjgyVFle6OiifOcrZJVH7bSe8j8HRHzZYeWNX9O9KkfeMdzUZCihv+Km2h/8cGUxnZz1Ku0\n          Iio6eNsLNw3vQRFvqU2FaKelkgK5KXtpFGSWWDKCL006XLvJCkUS0FTQjhOnhlNLkwYBIJsK8YYb\n          lxcsGlzbm6H2auxKfSJUbfKVY8A98UH5C7KVT7Rzrxe1C+6pXj5RzS2BHTcRF1CzLUqI8x2kvl3c\n          MVr7szUD4Y/cHvtOggskqbPhjnhfwR2/SKgR7+z1v7XrAP+MvOBjeEFPIu/4/kMgrO1vU12tye3J\n          yWhyFPfQfQBww/gewA3jbwDc8IE7NfkoHN4P76yHjqSrviEFZ71WVLjzEs4GuGwuc/AgV2boLfLq\n          D20J+o4podejwQvqf2akI3FPnK4o3NIsE/SfQw5RlDJE/4/BZ4O4Pg2ePyiZHCVSFrTiOTYyR+kp\n          HsIDcETag2+Y7l/CWYKSrQtFInj85uXFnqaolBvtRbbCLfEpGeyZVfVV0saBq8+Fkd4+x23gej/F\n          7kOkV/vG5CtuLKcpJh6Vj1tBDxNJ4tWovcTPwW7qddTs92wJDVDYyi8zUWkZbluUC+TfQL/x4Tvf\n          hB3qju2p6uC0R6Pevq62zrVvzOnvm78wQIRh6LdqcnDwDPOxPuGmE3VwgX28rVAFT+T5NiMWl1wS\n          0SG/dXL59nJP82ckNhG0lnkAbYg78BEHq6A1aNcNRq+1QkWeqCAqQioA9NhZ7AjOHKD86jCN3QGM\n          YyfZW/bjd5M99aAzCK8QW64tVQVhwvu0LDmJRv7edQ2sd67+XxhYOJf2sGNt14vfTfhN9IZ+rpMx\n          bwY8itKdeCkRPfLERzrRnp0PU8o1WT8Brec7CmwiVR6R7uYQvnZxcjQh9hn16Jk8ADFgcg/EgMk3\n          QAwI+Kw4Px+Oxkb5ss63poBYhxMNzf8sG7r9XGjOE0Vil26RG27ea1dX1R/5AMV1SSfDOZh1hDVw\n          O4DPYf5Ic5aMCp+jaBntXIetKDUyPa8+9eGGoSxrZkK05qBrQdGvytCzmoyLrIK+6mbsodRkTEX+\n          9DHHx2/He963Dm4cWuMKWkcol/L5wgqoGtR3bOpYcpA1Bpa1mqWw+62cGmdvvaoUa1IijsbwpyR+\n          Mp9j7n/qV8yMfa0nHMN8ldYixueP+IqHvv2Z72qtYyP+yeZyKDgUVPYw9jxkA3PY8dNJMkUbHmYV\n          eU1m7ZvqpvXNCi95aAiPS424+rwjpz1erOWRFCsp20QlcIw2iM8uaeVLOJUFW1AZukSGOWabDTxI\n          4s3SzjbadcYsUcUVQ4Kv1VygiI2hxBWngdkZK40eDkUfgOuovOJAdl7qgjUtvvELthAzRwB7FR1+\n          C2wQJ37c/lYg7t3zgcU9JhjobcbsQyLrrsmhU3GFPUeHdt00MeUh+HeFAAy0z0xkzqDyvzX8Dcm5\n          cU1DTGPluU+fggV6J3TEjDfUil5kK+UQ59tewBCZsVPVk+6N+6UDk7liEXIQd74qzmxWvZSdNwZp\n          aNhFUe+mNZl0WK1FpWBdWWXy48uLS1IgLPxsTdy5yklPbPJkx5WP9vrxW6ggUuUoVbcxDuXwIg9H\n          8vmFHhR7oA34oqPUDLKBr2TQUYTH2jFNQRpR/uZTHQOKM8LlCH1mxVpBHwI7sivlZ78AFrAUCSkQ\n          WjSLnnrgRdwpmH+jkLo75F36pyLUdIdno0lcjzF5AO7B5B64B5NvgXsw4LRWKu/DP1Z86d1EFtQb\n          lGR41JuPiIDyjrK/kjt8vOf+85YAKZVUvSCS1xV+AD4if/QP5yIdQlypSAT7O7pHL+M6DaXbn2z8\n          yOFunZ1I2HHwItViVbTtTWr9geXZW546XThbjIVz0ygJaLc7LwCXxO4JTv732ZQ34UKknknzH2rC\n          MUlmrXXHjB2wcWoq+4e5r6gpfkP5YXxl6D1abx3jIDbbXzkPLW5nhIm2XhIXrqG3IKMrkNJx02P2\n          jxn+gVkzZhPLw4vlpslnDUBJuA1pLYz0Rc6+jr0e1gJ2gF71C5BUeJOFifiSQltRFYhNC9zyT1xt\n          rcULPAc/vdCI6NZxF3JpLg138aQ/lKGhzqXYgwbwYNycLPyJjU8SBYfHCUlHqWyLezHN1Pnqc696\n          U2cR478yefXTTX5TJePJIGKlvLI3v6jA0bW+XUDfSS08Wbxy0vyQB97Yt7lWFJlR7KeM7BNJg2jU\n          GNS+AHrytBIgDzEIvq9P/xr64v13yYKYlU/NNcpJvcwJMBxZecU4R1JzL2VFBoqh/DnK1/Nzrdbc\n          HOrXZd5m08rV87D5XHJ7kzdIhUFz0OlGpK6XRxaZ0CbfK+t0ztqUJKD0b3DvajMykoOaxV0WfANk\n          Xk2AJ7Mph9XvBAdgw3l4p6NC6Xi7g9s1UG0MH/BXrr/R427mJ9ltu1mgqno+/T3yow6Ycz/JTW9C\n          ui1Z0ijw6XvvaTyEq5KNTQkCj4nrYxLXJ1GEc/IAsIDJPcACJt8ALOB74pGV9FYeyl+yTyQwxPmx\n          FmYxT0kPIRD+1ux2JBBrA2nsJe5P7tZ9NmB8FdIxbn5PbP/qAHeSfOwWKH7rFdhsz6pB9n3oyj2T\n          67u2Jwa0tRWgtGzjgd8A1OZuqnoLGKnXeDU0RLljw+QXKN7bKKiZxxVhLZ+VaUUvifJLGUgMnZdU\n          +UVdDRwGYVWN9JWDihpduti/yN64rHDTqvZezGyV1Vfm6ds1ZVN7W5CMVPJryUx/MeY4hJvT4Dms\n          Wa9xOj/EOowvOIFNpa1gswWSyNS1p7W8/fzowskRNFlrOA6rSp26OxfQRGDnuuVOjG1OVQqzgkeS\n          a6dWQA4YTMz7wCGPtnZVacaq/+ky4Xxs4ZqIye4NOqhCiy9n5s2RRAptojZTcQv8VMdoTpDeRq/c\n          xmbVMVawrz0HY6VZTTk8bMtJdc8VXJgdwi1iboK8InMI10A3Q0pXZBP7N8YP3Ny1NX3+qocPe2fH\n          saTh30S5nDlXuzU6zxg7PTkZTeKKxMkDqtEn96hGn3yDavRzBc1egJtGOMgX3FYVjUdE0Y3SZaKE\n          RLpgl0SJy8QxvvX4KTD3ql4J0CmEIBNvqFSfzjuU9y+y7LNEn9isOf9j2sNj5Yr1Xi36AKfZ+hVs\n          RLO2NrddmWuO1opRI/ki6aN5aIVUVNJ0DwKy17htHvoqh0ZvrT6PiHh9RabxZ5Pm6n5rNFYxz6aC\n          Xe0ZYKhO13lzfym5oEV25V2FHtC5dIIHx9s562+n89upaIg+TIwfPHty2MsvoyOGrSi4G3HfhEU2\n          z/xeqYNnuz7ANyERaBeLwLBySKLA+luR2dL3Txh2KHy1i61qOo62c94JPE+rfjYdj4Eyo5Q5NUrw\n          O2t2AU0/Z4C2Aj8nhv4LICxm1sBeHOECFbXpD8ug4HyAEeALrVVypdahyzseXGZuLoh+UoCH+kgB\n          2IiblKtWyKnZ3VpyJLhLKzIo1XuX87FIi2KmUXV2Dsix4AeiDz1uTlA1wwq8W87Mtj92dbsdJij5\n          1mG1z36s6jXLWTYA5oIqLDnrnFpBt14RSIVRew+gd/BNYTUpZOZPv8BMa6pFe8sw7TY5wQ7T0m4T\n          YsI0wKRzoI/CFzH396XOpE6IhQDxMOCZzhVFwMMsh6aIpD+v6SgYBUWxSbbb/6Qh78IbSb5lvMYF\n          ga2mZpV/GMUKEUVHdCoJVLKQASQ5iZ2Fq0X0dJKPCIXMijcLtjVZZQmZNugTb0gz4dEe4ALXL6uh\n          4ZN8/4gqEDThl6YdJ5KY25NvMifQWytqgYng1pz+Qoafph5/Fs4LYLzEENd35Xy+qWiMx5cv3+z1\n          N8xZf1NiF6iz8OxWi6OEeuP9bbt1oi3GijVvIH/JrfZKvZr4p+mo2hFBuId4PUR06XtTTqqpO0WJ\n          ZNWPLj6PeJf9GCUfobB8o51RpZtNf3j2GmgRPfSzRirPLmhpdKeK1K8YJK35MzzLjIsWuUKSxpun\n          Ni4bBjCFpdMTyyVm5/aAdL4SFTpSa74ohNNdYj5VMt4t403beXI4msSlu5MH4C9M7oG/MPkG+Atv\n          iRnRboSK+le4RVjlmY9qEFPTGgzaKiiebDg6RcjdZSd+L8hy/8xdcoo2to7zaAbhXt8cxe3m1z0r\n          gl2dDC5llgArB1o20s+XzHQJ+0BcqT1Wq1WgeAEGuhOHV5PGAN1yfXildMWVgfiO5XPuL2mXwXyq\n          PjQsjEpDEr7u0rcVlDDLLWpufXnwcBHscpySmYDay5n5a6Li0wYuqSg7rVVjBslrtnjteVYp9JCE\n          ebKep5B3x/ghsAOIInykBrVfuSi0Nj/pkPH+NgrT8PJbdqfx6/p5rmGrxHAlJQJcIGQUum6eV/xL\n          9bXRLKuFGCtXNaDc5lU3bRddsZ/8VMkfNh1bqC1Q7VpZUW2hOy02xpe/C5dVJE5AcDrfnS6TXh2K\n          c8EuL1KTnSAniUZTYNNxw1TgrKSRSoQbyl5SycuRUukwRV04MGF9caZcIaZppAP0rVVmq0iLWWo6\n          A3u6jZIbQaUftrrafQ0kDLnURl+3y81gcrGL7nd/4/12kpRYILg3z0lDf0dqMwRwynp67JIJed07\n          FX2HTtUJfP56J1vz14eJ2BW7YW8+evew9s0OYejj35OyXrN8veyI3ldGwbF+L3WzAS+jJ9VkDxmr\n          wu7v7x0qrgsEftYZvZlWo4qWpNvJT6rQGMCHJu38ZRURh9iePl/DmyqXZKtQ463RiZWC8/uEMF4W\n          UTwA6ehvxCm0F00jDmbrLx/Fg6Pu9AbOsTJIXW7VFpK1zOjKW/ZEsNcc2NckSp2cg7QxzcV/P80U\n          AnfFbQyZkiSHw/ZRHdLYhaDmCnunn7XVrLKmEyD0UInJjmcmjFtuAiAeOmXupUAcxHvK+Yb9uxID\n          LP10ygg/ecH+4NfoSVJzSR9ifMh6L7L1EiniZ0SN9JFEjT7i4E2ko7j5WZz69QA0jsk90Dgm3wKN\n          A4WOHqbrVYBo+2itlmilvhDsTMMavzp2bsgzd+TJ/hlM3p34epcurwFrz4WCQQvwrZ/MYWnNU8uB\n          g1aLgfuYeLNKK09uOB1aI4iCVtcD19nejMfnQJ4OvQs5cCflV8SgtccFJ7L4xs4GUY0b4URlpYtA\n          l7GE7mz9WFxrcj6g1+WCb2YjEAGlPgjF1oTzrdCsGVYrYAbXvJhn343HKRJQx/tfbDMX/NBaBz23\n          3qRN1GXLKaYfXqc4Vobih0Rc9RkI6ms2Z6xn8BTBH/U7r830tCdq1OKM8wfLvOUggmACva4Uf0/x\n          QRTUx+iYK4q5eBn5ydW1SeW4BCKQaI8w2TVB3GPYjcQLeZbczFm5Owd7k3la4g7lrciE9JQ00gEd\n          uisOKkn1JKn/HSiC6QbhPtSlr4jVvDxPI3vZg45W8O9/5JJqToJW9L5Y2xX9U9Q4Ad4bYlQ0rEa1\n          cfJ7RCYz36uGzSG71VCegCSmGUVsXbEUMR+B3IetoIOl9kQYgH63haLRpg4ce/Aq5eDocMnFWTsm\n          uBKoZBrp58sgJvjmNZnaoGyZS919d4X6nUaMTE5AzxTcUjQuIP9K4matrUWtT722u7mqTLflfqag\n          oF63G1FYdaL9QGPEFKOa2Te6qa/7tNQwYF/yc5N8sNTkNOJtJlqePRkdHkR9yCYPwM2Y3AM3Y/IN\n          cDP6eBhi/dE2veFWeOMDn4X4MfvUTukuN8G1ZR8lLzjSjs0/c6tpnSMxli/u7L0EZ/kPnys3aHbJ\n          ZSF0x14Qq1jZff/oPgkHC5LKkSJccQsVA369BMZeXrjkXYbEuS+1M+NG9s4iQ7OKrqMm6tD0GkE2\n          cHPBgF3RT5faAjqgQUQA6Fd3bw7c2sRwh18wk/M/I138zh30MDo5U/z7Twso1Bd62zFlG5t/SKNZ\n          csE33/uvTWvhzIqY67V9uNjQLyVUcpqvFXbxbJnNrpGfGbqB7ZxXazTRe3OpLi/heKchsWdycvCn\n          h8q2t2/u1PpjlBwUo5ndWTlbeOMMuv3l9wF7QY+v3UkaApJUFSAivxswjMA9Qk+Yx+ODg3/Z880y\n          MJ3eS75ANvYSVQ38S/rRDX3Nk+P943/Z8y3qVkg3ivpb8LUJc3s8nuDxNMpYezwe74//RcpSdD+j\n          4Q/2nxz9y55V95h48L3svmI3d5wdWxOq5cQL5ACEwmMN8l76dfi77kLqa2pDxsoHnd5ZPL00XOpX\n          ut5Qfn84PhgdTiKkpckDsEcm98AemXwD7JFThqozNfuizphfWQQ8ioF8X0HrdkVwLtL3f+8y0oOT\n          M27u+cIV1WxJhnwf3nVJGslp3aCL+CUqwE/zsiN7pETaKOJ5qNON2f0rmvOSVLBrbYaOABTRN3h8\n          N2ejtyJ9vFRVSEMdKyf3Yp55h7k5IJEA6DpE7rwaJkPCHGdHFyJKRLY5M3uNU2j2hs+tEujXGcix\n          3yXcK6mq7ajRglCmpoFsrPFKZvY+W0Y+hCeO1EYactGj6DVetpqTkAf8Wq7D+0IPa9c7yqWeF0Rd\n          70zj0I+dKbZQznIfBjnDfO9In9+J18GoTBkLBOXV45NjS+HnQMAMfZrQ9QGqM3+s5RpWorGvmpmg\n          0qqbJGdUw8cfzs/3fFPQQWp8xa2Bi9A8Am8Pi+qtXHEjOcgaKMz2PcLv6wmEuHWERKWiIX1Hry9v\n          KVd9Aqibe8rPpVO01n28MH7WxjIpKsHxWXlCOcE3ozB20qk+L/NVrptCSu31HauMqvRDVX4ve8Cq\n          pC0vV3oIRbuaKnyjDwQmUYRZYoY5+5w1ZsghNZQL4l0rdvpmmqUFf//aEgM4EJ5l/Fh8HzBkuWS3\n          l2JIZMbN11HIR5KW/gqhSwYFEayAJu4iiUiMBKaU9phkGij33FOu4HGalJiMSUrEdsUDQFom9wBp\n          mXwDkJZB3iLJyqYqQ72AujQvIuAJj0RlPOPMa+mn1i8dF9ZSmiLTgNT/qnTJi3yaW6X3HW0W+xwx\n          4AsrHIq46f+2hVAdtU0Qb+7OmYVMu9L0F110AHXRQPUOYBdhF11oeRgadMWd/P7iVBSDNbS2ty9Q\n          1ZNJksCuee6ao7Wv3T3TIa5MPwmR20PCMcyYnXTxRlxgvCazXP4lPVoLwers/1gC372Svh7LzUN9\n          0iD3UQbTcr5oeF9A9uIyighbxNpacIdeaVUMB2UFeV/VrpIBaneKsAHejUkrqYWwKBZ7Q9iZ6LeM\n          GReJUeV7u+F1zj5efkge+yzzqJo7hPf8se9FoR6yTU/3X+0nb90tejChv9RBv6HT0IQLSeM6Q0tb\n          0ZNtduSk8ilEXLnfwzTEiCNfk554GCbC7/WRXMtgmkvZDygaqL37UehblBSunotSfOipGVe0Quag\n          V6ZC2/L1GfndW27WCCJx6UYmEorzg5ixXVxeRmrX15iLX7jAvlLRX9ilG3oStdt0Fjk3d7KdQbbH\n          X2E/kZYjLRUj7UYAqfO14y6u6rHLmx1TD7k+nOHFVaAKgQG3O7OitdKNztknCnJmjLBpMdkCTUTK\n          kN/tPMLZ32688vW7veLySCBqloiZcjEKqzimBf1lJu5/2UgaTpzsG6GK/xlDtyClqxmmWSK7d4PX\n          KKKy7+sycIp+UcKmO+VzuiXMU8DFewnj5bOpM4dk9B7FKcQPwK6Z3AO7ZvINsGsu1/Q5t8iJsihY\n          zci9dvkjjYJdXy8jtyUMWJd8n0+nLvknJ5PhP3PRU5BC87Ngbwik3KVDm4Vf3RJJClGnRq0iXrtZ\n          pim4YK+SNmHRtlsnJp6EgDR3V1IBmo4ZqjaKkOhIzlk3jTQUV+em5rxD1SgqFTVcBp5rDqXkScCI\n          1iK4QmvFEb2tG+vaYH2JTMUKk8WlT5NMg2s0AG0arl7ems3KLSWcpRJfZbKj+HNduM2AA3JtQs74\n          t9zAayHO+2nuf+UDJk0H36fliiqvWbKr1aMYZ4iCo/JGXq7Zi7lWP55pJojYy/AAfZ+VdZ68zRbZ\n          9MZ6mc3RQCD5Fc2KSJW4rH6HjxMNP4QJyRnmEvVvmefIpvpy+8b2jl1feT3rVtJnTJiiOXJ9NwBb\n          YGhZ4u/8FacuR+pP4/M4JAALNwW32gTv3GevjM6Qlq9Ho9SjzlJ6ms5N6u+wVUoxjEihoNDhtFNP\n          jJpzOnNsVMHXqwniLzZqpWFI20m7UaBRztTQ29fWuZOBsK/2FG6wF7N4BIdZox22/JSr/33nEXF+\n          ECvPrjjKJOjbTXzDspK+xn7be3N/6y1FOyqtJe2zK0Iehv0GeDtlE+XV+tuQk3U6zVunOKNdPYW+\n          gTfvEzdgtno3YzGXNxHLGs1qIH2QKLlgDNkowi7DZgEQtrf+vOTUOa0+KmnwhRnSf76A6M4OfGqG\n          FGg5qsaFZNuuaqsEGKY5KbWH1FYxD6OSIz0flO+7Ydc79JfGduZM7ktpihRtWpq8c5z8xan4JfHi\n          QldOurEcgo4Pj63emJLzsyUGKn1lWuFYTjs1CyPYKRju2q1eryWk7xXccEnS7mgpmkOXfcpmPnvV\n          XvDDHcMraoT6Eg2NJeK40RWMrh/J+t5sOmArCmep+gl9SYeyWqKliFDVBSL3ZO5JxrZAMOV1Sui2\n          xkl1N4bcod3j9DL0r5ankbulRKzA+AWRGPs+u0IcEL56zP0SE02TN7E4TP12nhl1pzuO0DSXo8PR\n          4XGkuRw+ADbq8B6wUYffAjYKUbwmH72K7S+N82o/i4FX7LRt2XHeg3EmRQV6BwJVDIDpe7lax5zv\n          M7LufZRpG07jNIIN8drRr27hkgvA5ZKStCOki4++J2Y5FRS/C9f2ofp+NSthkMMbJ96uLKlI/kEq\n          ilYBTnGBc9878sZKDPKyrG58ZcE2FgurVGQsw4bp1qy1NDBMZ4JtqFNRrAjJFeJ+BHBFs72zyLOC\n          YYXUWSJSHUK1Y0rm3GXg/STvqin4z2mjUETb2/r43enbt3u9qyw8BZ2XFRzgyrEFhScD01Q+QgoQ\n          i1hYC+irOkDIiYtybyu4Sy4g5ce+/S5f6MjxYdkBKYI1aEVZpQqpIC79haUO/cFU2fMKaJgYeSQV\n          O45PJhxCRoDgYBwQApDcT5Iu09Rvcxr3KTCGqcFLJ8Cca5cNcn7YjuTSi55Dgb0SqU96qrOVWmyH\n          zwbwBOtOu2j03EpInOJ89Est/v84+gjPAeOpdiz1ILO9E4d4NP9hKTqiCHoXQVnd1dvGAp/S1yY0\n          ILdr3KRaDHMlSufdOyO56Eiv2UJ8RHHQsMm5UUn0Lrqg1W3GCcRQxDnPrjLAXsG2/aoePfFORLVY\n          vlNsDO3khENxHr7EknqOiQhLC1dAXBMruUrx4rk5NNmyG6MijjF4X8Wuy98vrjVGmSJfhjfmrQd+\n          6e15ajd56wJH0M2AjL0bh+jwmITRSZTIevgAHKLDe+AQHX4DHKK4ElfMHdGClddwqm8G7Psbr09v\n          QRf5OMFOhPZ/AuNVXf+XkOrSpwL95N7SmAvu2YP6cqSvXjq2t/shApgGnH+tyY0+RuBZp7BZdj9W\n          oorX1a5QwXzHGuNiMdZ4fDofL53T0gf4O+2OBYutfE2Eb5FVdYUKdnNhlZq9KfR6zW+ji+SFVtRf\n          BHS/nvNScPTumh2UBcbeiwrxhiB1ceZOJIlC/o5mLGrjLE5XwlYRR2LsYF/ZL+h5XPdj2ngvC4Zf\n          t5+8Gv3CxqGVbH4BiyeuhHj/9hI1ndbpRmBacVpv3785/7j9lQi40AzPo2ibV1T9gtKGlY6Z85J9\n          5R1uuW/XmiWPX/2Pi3982Ese/9u//VtysH9wuMc6tIJQSmo0XJsQJeb67dZKX96uX+RXXUBnDx7K\n          JpJ6lrPgv0XmJ7tM6HKLOZB7/wITulMYNtb/K47cOjgA2YXirjp2uBj75aAP3jJvfC6tddZF6Y3f\n          jj7gMLyo4wPLM4qDS/YDuCAbTbl4/OHV5fnLV7xdtFvHtFu6U/GQ0rpWtgntt2ZceWAGWTW9gVME\n          xl3Dq2VfF5aIQg2fV7GJujuK6SUAIphK2ENWUUWieSR9ekJ1KjGioHU1g17S4aKmgQNGDWCQ9i63\n          1LeCCX/fwSS98Dh5OjqMYRwOH4CKc3gPVJzDb4CKE4RHv7JBKf+j5G5L01kcCzy0ty5qvh3nGE2J\n          sM/R0ShqIX1a3iLzqEBJA5yyP7PR8aW00iFmpmus3kxTIRSFRvPKSeGBdAHH6yTRJ7Xsn/CRVO8s\n          JPnCf0hDGuYpr2r048XOjh6iWXvIyiG4TejwAeY8Z7U966Xe0GwPnxyY3v3sYHy0Gz/VVz21IaKp\n          8I8blPa1uD+WTygK3TDuHssVrdcO4+8o61em/rJXo9/Ec1rmo0aQuomHvMiTX1wdY6buztjpx+RM\n          7YKDpchRrcx6LW257ENPTY7YxeOLfydePT7ZS/Wf4NsSxdLDz40w1/CnC/64ZqEwSXG9Yp1ZwCXl\n          gkaNA2dRbRamIZBwbCSUo5jRybufHO9ZLIpHZUeL0RKdPMeO+iBqC+zxjSa8hM1h+9DF7VnNxo6c\n          c6R7CwYgpKoAOCBBfwavIioUag44s4coA1ix5fPcVhAb7L6/LTjswLVwlYGSaiKTC826QjJxnLGJ\n          ACyn1pxHF0vuvnEFY4RPSIuOK7wPH4Bnc3gPPJvDb4BnExpP8C5exO3TiSeMzpaoz47qwUgxmaPv\n          8lbV17tu7qZghdJrObDCd90fCDBOk9PrKXii54FhfIRZNVwy60G4R50Te7hWbLI2Wl/Bx8+mtCJW\n          VOXVyMAWAd/Ixhnp3bNrNchzX698DsdMLhEBfIJXbaIuugz9KMWeORv/GXATAs4N93a9EpEqoFCD\n          kidbIKpoJWFY+7Cr4sPd0FO119UH2sZVn9K/jv+Cp6K2XxSC3WG2QOj5QJ9y5kQDIJAr+lIK1LO4\n          Cx4vXPOXq2TlPoUMPj+S1pgz1CbW4MqSZoD5+UdmRg59LB553m/DNvU8Pnt1cbbnVVttaMkgwdxB\n          sqq0ZHtYR0RHz4PLoUuoCB4XDhiVWVT9xQNxnsFV1m4vqr8BhsaOtMEAZB4Xj0VnOWO4oTKw07W1\n          nUZl2VykN7w6ZxevzhJu7VxrB8lbrafeBkx/k1WjUHll2XyzXu+C1EMOz/r1XHnvcX4tuKcd2zwa\n          4dwai1ooD4lbfNt/NV9SSSS+nArSTyjRDsmbTH/7oSFJQbTjw704FXUV+v6xtudyW/LmujHI/nkI\n          MtQVI7xi3ny5tzc+HZjOAW0ta+ylTVS8cGeDHR0N+5SGZbyNlrFV1BU2ENuEUAim9cFu/pnto4mG\n          pyejo4OoMejhA8A/Du8B/nH4DcA/TsteT+OoH4RHmCvn7FIXcXEGSJY646S2VwzScmYgLcHyeO69\n          /QYTHVURRQVaDX6lBcT0hqXBnVlL0J+IE2fDOq07FGlbhPe6r3srWPoVzKIVDGBmgrPF8rLQaXOQ\n          Dx/PgJ3m5dzXLX31y5EDL51dBv4X33bB8s3ZuFafpdRMabKk5FPP02QyORh4m73uvZUUtUsJ92mF\n          +9wifCTtxjpFs+95Y6Qzi75Z9mg2SJSLobAkgi+JclFHgDQqCUqj7LnUx3MZeyVEgjWhjpXSgMZt\n          xn18VruT6DDvv4U94lMKOsc6lwyPFB6ZtjIOt+jKcsP9Ev1PLb6ebehgIXFa9t6HYkAgCWelPc6f\n          +lbv+G9eduI2aLXTMr0ARfTm8CHFqj92DKQcOyhmO6HpVgZavsj4nzYPyRv7C8TZT0vffcnTLzML\n          TmIfGXq8bb2yzqOD49HR+CRinQ8AWTi8B8jC4TcAWXiTcWLVOSNrkNw/qwKUFkTe6fWydbXRzLus\n          qOYaIP+IEuoe0P3pqoR3GVlc30Oe/72bk+03hEvyOO+Nz6FqtGjDd7O/kllpLYpkU2nwJQpZqotu\n          Fk2ZFTXWpeY1AGm8h9CSamxkW2/8Y1+Hn7fKzTykZGNNu3dMYyqA7rT+RtBql1mFJJVZnJ6URjcZ\n          jdayaG4XYUxGvagE41CPhhN/UOEzfvbsYC9Ce51ukh9IzyHm+KJrC30Sb8g1p+GLa1V7Vy8Z4E3c\n          VQWfMl795VPfT/7paieIV1d5XXCzY+g7LveVsdNqY7iI6NfKZolqkNak7ZqFzsISIzAjjBslSLMX\n          nCvPgmwRFJeVI7LxoLq0CIQslYkKzAFtviSz8LSjxDHdFXaXgFBc4gGsWGvT6WAs9q+YWCzJYiuI\n          uy95+hYHZfwIzeJpOQeklU5gUWdIVqRtjsAZ9bNH6D+T5kfsl8jAxqMSX997STaDVPE2L3hwyAgz\n          6hrrKWW4HDsIXeGlOYZjqDM9KukTdrrrcqXDreW8AaMu8bE3me5sEcFGB5wt7Jh0n1alPhBkKBMx\n          SowS4nQNpBuDkxhISCNQJhZbaZd9HAqcvI9zxBq2reInrCJNXsvRYBGnNKuYF8pkU72LaXxVeZfe\n          6UnyH+qf7rFQkxXjJ6OjSRzHfABqwuE9UBMOvwFqAijordXykeHXFU3ggqdXPjwkaWxn9aZBSOZd\n          1i4VJqFEy/oGfdnqpi86fl5NWUv+cZl/jlujSFc22plLOkmGbZ/GCOw2IhOTvg8UIDCczENunAUh\n          ANqlfBya69Cj3esjYN2pxSMXNeozLcXXNOaDfXDDfejNS5RJnXXXZLWPDMUFPtvu9n6HsYODXhlC\n          r0XJ8UF4Ad6Gvwc7UzehPT0ZyFdlFRVX+uzEl5fvRr8MWsWtqnqazz07sU5jXEAWYP1w+eFo4FR9\n          yY210KqquajD7FZR5r5sJ1a61rJazl2Ct+eO5zQny1gJaYc3WX9Wsf9eM/DMdzuvOxSALaUHmiaF\n          QKpKfPID0VmxhhbOY/uypjQKPrzMVppuPfNc4c6KIXPcxVW7vqEoA5ArfMUL+B/b1t8uySy/RDlP\n          b3CtapXBBxQoI0X38e+x/aPIGKFDx2A0T9iBkH0I4Ys1v7Vw/t1JL83XXYakKndPgOW6GWECoSNp\n          q5ICPCRwrbyrh8Nrm9lMswJ2XAyW1YrlvGMmid5Fp1lYLNPid+wn77lFLa6AF1H+rXdUMsE5mYXc\n          g/hAvfHrw8bDbSFKXUIV8RXF0cZw0TcTT94ofrUYm3E+jx8vHbDotMfD0x7LN7k2eTo6Ooyqdg8f\n          gO1weA9sh8NvgO0QQqwqwV8bTJiwxEsf0fxI+gx9/yvg0gbgsXo1Hr+qm5bzp/eSd9VyJaKRg5lR\n          HBb5Nz84LtfaGYiNWobduvluCyqq1m2MD+gyIOWqkXe68j0znWfRX1sUrZW13WJtHhXbFuPX4q6i\n          dojJq0+j14I3T+b1qU9KobuhO3WKQNrj16cfT/di5uk1sL4Vj/IRTrfgVLxsrvJXW3H4mQ2Wtwv8\n          i0yryJUkNag0xb48aLNlQ+r0q+trl7xZdqX4ei5wXV3hcg8AsxUnTuN4LfKrkAGzhdXwMsJd3x3i\n          5QgI02gzW5KQQ1LD6zcvBbYztL+KnVvBeSgBXAOOke0O2ylOwRWycxy7kn+vcsQ70YJuo4jjab9D\n          h4Z0ot9wZ1fF0v3ukqjTAbtfsLBTZIrRP5ss/gWR7Zr1C5yV6e98Xv64hOJkJdGBM9oDWiMCc8RD\n          f/apUqq4fLtlDkz44qG8FkqRwMCVs642ASdQs3oi0rG5hGROyQA1tAV5rd4RYOhCpXSWtt9qC9XU\n          A9v7tjRR9wbwYRlHu1ZII5vSt/jyqpwoA4MpSH5XgILXPId+F4Q0vKGoNn5aOyphJQDNz5J1hhK4\n          MutqVm1jf9lgppG/7J0edvJxs864CDKwxORDBRLufSTMEyCl9B1Hc64cct/0a5MjRwejo+M4Qv0A\n          9IfDe6A/HH4D9IdXIQny+8zd+LSkF+6K+e0gnvA9Q+XAg29QMm+t369PevneIR8jefyjW3Zt6/aS\n          08/SSHLV8cH86JrlKq/vaDhpTa0UGeKDw0PEy/NmOXVLhCviNFCZsyY4TjFndtNwSLrJpIBO3AtW\n          BCZgP8FqkVWI2uQd1W3fjSLQhsEfU3CWz+5l7fflXSvwLn3rzKrAF5jNYP6V92Lbni/9nvdny23q\n          dM95rx1acrKMUiTRXsTGJxYxH9iKa3Qc0pDIok8q1dbKTB5Af4XAgRCAU6jdRLmK4AyRQRg/S7Zn\n          iWJF7qftf9GzdKQsv5Rq6O0mz5EoOeXGG9zuABrids5qwEcgjTKXPigcPOadmnb8t+fUMuN5LH3/\n          amar+ISCwMy4mmM7F+rjste1eK7zWgSdHLAEMQqSVLho+aAMcLbMk0tJm2qtXiFqLdxkf4W+TNQZ\n          fTF3d/OM1S9J8hp2RIuyZGVkHpLtDxNffYgDuuY2fOh+Lp/vftdlL54m72OPohZ4qEjMZ9eSRzSF\n          l5c92ihhWNNT2kBTgCPgLJVBWESt1UHPgxBP953j81pGQqUHQlJbVNBv+phZr5eVu9ZuG4Kiy2kK\n          0lkj6rDM6d2SVWs8qH8qusfaakN1Us0JFhHOeSR4QyF4JiCmjXEIzhxjK2nYmLvvRBTunfZ5d6os\n          P2Wen4YTEN5qwu74ZHR0EgeOHoANcHgPbIDDb4AN8Ip5sKGo8eY9PSPbEB0YAdSi2/lae1hzKRZ6\n          uW+bTXIZAV47W0KlJFuj4f4Vl7SVLQdCQ4Oxjfuc/Ihc435n5a5EavWbpevqPPmQLxZ0qySltW86\n          +ZQM66jIMq5kvOvVuo2FC9/hCEQNXvOqqwX9S/oaTTc8+Z9ov/5J5MBxQxhD879JzVujZdcwNuKH\n          +I753zZ9YB38NtQf+lGGt6hRgdhvWm/xBydfMHy2dHENoJF+SOU2sY0l5zjjc6zjcwQMQTaPIL57\n          J7bSE2vsxLZny6/qtaYKdFNknxAt03JVA1wq40cAcW8NISTZ1e5r6HcCpsSuTOxth5yLfZJc0KZ+\n          v45RBOgc15J/ZKiFL/3ZnvqAwcflEP3UqyKNNLNw0aZ6+RvtLjoRrOyG+Fpus7dlXVrYwL7Hfkmb\n          7tCfnoyVNOJkVi6oY/4ssB1Csv3b2lQQ6txlz9O2jLkfPJJfeCpAzvgLEQdsw4tusxEEjPwKNmIt\n          Bcs98NXUbsUqZ6eGzTWOsVVrYubb+VJbrCNwDlRFB55kf12u2V0poVakAMTkhziOX3IgDOPdJ09G\n          R0+jfKmjB1RHH92jOvroG1RH/1nW4/OQL/ZSMGW5/JIYyoW3fv2PYsw7z6c/ug1sC/FoNTl3Tlhw\n          D6VhZcGg3CzGlO+lKA3B6dq6Q8cQZG9LJtw0WyKgLKmMc83f5pthuPOMk6QtBnnM7cy9kD8AJeWq\n          zK0frm3NvwJloBVYBLaDVvknQZPTDVPfQmYoCnRpEJ/FMx7WBSxHUmybWCNE8BkmvZUszCzaSZY8\n          N2vMW2v+24S2AmnAwZc7tOKYBoo8C+1ZFGVmhqXySpo8ZEP6bC2a1CvGktyaNMqHnEAmiDPLt9Or\n          K4RHGO1JM15zho0qG+moxg4nTSSmveJIvFRKZZn3KWn9YN9bARZ8k8+JLnw8ONRkpZKBK8xCphTV\n          GloUO+1nPzMTjUE6bvNmXq1SA9lirYQmiLYrsbtFSNBPjJVYIHsuiuo2RRw9U/g1qbvnM8eH1tmK\n          AXOlIL9aA0yIqECT+CNkFZlmj8W9ic/grZ5BAHmg7f8VVnWKOtp5Uc2uYX7GKZ9cviURa/vY1m98\n          7enx6CjuGHP0gELbo3sU2h59g0JbpmujEihcb/Bk8gapz8CK1zayYEjP6aKr4mXZxDsZ2YuuWdYu\n          ee1wXskHRKFf5b+TEioZn1EsOhqck2FygRtYbuZ1NXP1lCHNtSkk2IzNky6YmTczUFE1uM70SeSw\n          jJPnpLsYWmIro2uj5mwelUb9/dwri37gE5Sz5OfLU6KHrmmQpP+xq68z7Qf6qoN5h1qwku9YyCk+\n          XVzRTdU/ODaqKdYdp4oj/QmVMKEJRrwtpdI2zOyMI2iSEOhTxZfdVBtqRDFw7Wed9k/Xiq6w1QZq\n          vSsikNoNtGqDVDy4ad+Fq54mozA4oQtg4TX9t0aD+Az4Xn57783irm7ULc39Aji/k3VpM57/hE4Z\n          1rWkTc+J2kOr3fdRp+Lk8eXZ+z3fPpS3zcCpCtdCl1RsGpH7uYCKKfq2OqENUywiPluUblWGXvaS\n          RSYZ5BxgZH8DJ1hAzoRSt61lfBTLg7Y8W5t6+CIr5Op9wD0/5yA5z+bxiw/ne8hz4u6wKLigZfZO\n          Yh2B/K+qm4ABpCQGEG1va5EVQgvsuARHtskaHFdcPaPw4dKUIEbO6Rdc3THbtLdSn7Q/OFfjs8+e\n          jo7j9ilHD6hJPbpHTerRN6hJvYhS8z6SyBdyu6Abnfv+SpyF/YpOO1spd4Vtclp+4g5Y4jZ8iTSM\n          0zl+Fdn4g1wg6bl1Xi+IWM8BVPvBrT67cndQtMmy6y110YziOKOwlWmvZc6CoJqF2c55tq43W04a\n          cTLbXqaJenZDck78ZJwYw3rrbdWH2X5HjNqhPhtc6D26UyAuEoOEONWMJgc8t5Nj3+dZcD7j0sWo\n          UHQ79IjEU8khKNWn2/esNgCYF1QWXx7qkxR2pkFh6YKtW3WNeBGBESQ976q44F7uod/lGHjAW9ma\n          UfLlV2af6OwYeKcqt88q7cX/epkVNgACXhUibs2Os/4S9OufEEk/+aXYDCORNhckxIPoRUdFD26/\n          Af2i3K3N9TvD/ReYcrP51rTi9UWvDz8YLljCqSspXrgjfYcpztffIggf3pru2A3fgISIl2TYl0aN\n          Hcv9403RtizLQLJfoq0vvt/UkX2B8vK9XuDC2cEQFCiEk3ZzSSCSupPenebSBvYMS8PoFl5y67Fa\n          cGDIOpYX+SJT8wM+EotUa/OBAQmVXBe9ksac/N0ALiHioamwT83U2WbJqbDgRHmwyp/j8cHoeBL7\n          Lx5QCnx0j1Lgo29QCvwun8+BmOOaFu5kb+mcl16hQ15NW7WbNQPs3FQMfkWCAv2BaPyNqP43oi83\n          MTZbg916mceZOSx2flwyw+yJnVoimapd+tFcwc3eSEcpLDrGD0iOOKiK3VC3gENhi7grM6FKQR0V\n          9iPxD9e0ZpRD5OAVdW8HTONBnn3tuDpVksa0Z2LqXWj4Z3ixlDiSFKgZVPo1N2T2qngozoXpimQA\n          mBrTKXvq0OYO6WgImt7k+pYFdwC2DAh+T1Sk4bNeQg4h9sKeYHomKV3yqxvUj820A50kgpYbrW0G\n          6K0hiobTbjYlmVmoilbgxZDX2lcMg30BpPZTFHtfrqUNIimWYzFauICbw6hEjd5tQJpuDW82a/1S\n          kAuFkTfnu7n5yRgQzCl7t3Ak2pow3Ox382xWSPTN96T8+VI3OC8jB0CqPecV31+OnRfPGYkFyrI2\n          /mhHNRFEVvpFQvnkXioMkFoUbt34IoVGq1YWZIr28I7U4Sse6j+6KnLEq/dZ6rpHS8GczGf6hA3L\n          1G4Zi3kdwTogE5FxiRmlPlbUnbTW5Zs6ONTefoCGggkCveuTzTu6DKnYPdI9WYHV9LEmi60zvU4k\n          AdZZ1BRHnnNTbnSpzYtuPVocDZrZ9OOJ0ikgQN+tgppnh7j2zKe9g11wX2qMjnoJ7tE+QCvXy/ud\n          +K5/dWD3L414LkA5acz50h5rS/u7o3/wr5rIR/S90nbkIPIPXdq2n8m2o7KYKEv6j5pYmRyPjmO4\n          86MHlBEf3aOM+OgblBGHPNAz30LiVYAS5hQehhzaBfSpIjxAslVks08FmS0GNZcBtvE1TQfghget\n          EMK2V6fdigHSzWLcNoGOMDRqn2kTYTxwNo+hN4lDwMAR0b9ARId4ZAaT9FTN75gSgZSl4SZLnD2q\n          OR5u0dYKeR6h6bBa5HEwCR5u1qBFKww5JtJEocaTUdEWWA1DVjGeGzRmgQ7yb7Zl2oJ6eUVx44RQ\n          ALK7F46UFOkyynhplngzfBX78Y2a0rhHgpOSa4HRgsi0p6ycAwaFZX33Yey2qSfu8WQ4lH6vOu36\n          LNFoab7OvRajRc53rzIuG1tKkUzcXKJ3pD5DPRwoO/dyaWAhQ7PlcOcVEH8ZF+8w6nzYlH7M75Wf\n          p1eGL8LZp396TRmfQuZ1KkPd6QZ/QE3v0T1qeo++QU0vra27uuJ0LygoqFSZIcc27kioH7bmQ9wJ\n          K3kKdE+XfKSD/SM5W5JiLHjFH8g6CqW+nKs3COttt98b4EjmrFiSvYsVMfkHeB9GKbx7fkqTCj3A\n          RlT/WSst5DAuf1JnC0stYtUz0kXntjvaqSnEnVlr4mcAN+VfMmPZvgITgV9H3etwxTPo8XRDQpYW\n          kxXJD8QMq7mrK77KM22kkA3QVmFdMvWHdUg79Y5lemGqMnLSRMZ/zviaSEyNK9tYM+a7wcN5NTya\n          dG9DOMzJ/u6rrqci6xl57MY2WuKunf7iqgVKCKzVTa2LsOV7ie9clzCMT6JgmuVLqQqZTQHKfQE8\n          Av+4HinCjzsm2GP0HaJs2z3LBfnAkFrYAuc0EnAvrvmNekxYjG6eibOPxC0aXrC330RS4KNWvtV7\n          kNfgS2Oz2KXDmTy9+X8XTo39NkqqfV4IJ19Vs8LG+9pwuSrykOQ7MaMu/KZf9PPNJQ87zvg2ne74\n          aHR8Eut0D6hZPbpHzerRN6hZjbF3BXODbvoHLB3UNUDPUU3jHfQphYNFRxoOXZ15fKGQa50X3K7V\n          wF+KzdIl/+yKRf4HF/LkiN3EUIpxzSDHxtVIVPdsqE+E6VeiRfcAn9ogkZoh3NQ+sMzaZcdT5Z3h\n          7EtZAKfy+sVzBAlJEQBBjAokhgBWkr7wQ1dgyMucduZfpeuIoC0C8dpPOA0RM9UkGNkM8N8eUsmy\n          xENGtNl3ViZ6TDdgfGwwseX2GqPLrGa+42I38WmbzZ2XESOzFGBj64ZdqPr09r7E0bwA5SW5yBxr\n          4v59fdoI2FOPX9BiCrJxgX6tgaDzcl4RH8jln7kighkH29vH3ctrgYvYifxi9YOmdGm372juGHBD\n          k0DGwtaSRBHzTnVJ9YhAYj3O1vaWe8x1YNq3fJ74uT9cC85asgvmXBXz7TnAjc4M1Rzzf/ZWoyGG\n          kNd+JH4OBh0PsdqV6tj2KDqGL8H+WO7+B/k5Eo+wJi5byrE1h2XEvFkXugJLBagm2Uj9OJo0lNZN\n          pJemwi07Fiq24cMOXROBKMKZwn2ePUTtov+iztfdsCfqfTHfYldp8g8c8DYbM259cjg6fhIHFh9Q\n          iXl0j0rMo29QiYkbkzWCMRcQ5N6HsHIv8+zc+yhRQRIyE7RZ2IV1sUr+R578kJesZXnm/Zo0lOoP\n          8O5s/qeu3oD9yJzsVqpF8tKUOJ1HGoLjkl3gs9Y174ndYb5ueKlwpN6vNd+UaKk5XM9+9H6JJoa4\n          fchIEGhCeklrHYvR/N1jrHMs/KYSSGb1j/lMsSijKn5Z9omMvUaUE8QOEZDv3VfS162nscynsCAG\n          5zrNk5Kor0bhkE9XS5CozZlf/hOLonh/37TLC6s3j/bhX01IqVnq8tW2eeFT6QY9sJFGE9zbVZ+k\n          dmBSGn6jEpNa1IggIRgJjXUHefVEVFFV1745Im1PB66Rr4sKZf+zkF9hO9YqxjbyyvLWZ+4x/w0S\n          pl/7EeAadI1Bt1Ynqfgw2VF7KA3VBz4Fzg+xjEBDbuvBh7Jm2qPHuHw8zgh68eE85D+cfnzPrWqA\n          xMRqp/Cppwej42exVvmASr+je1T6HX2DSj9Q3ynZTkz5l7E5eV6aYkc/+yWrp9rAoFliD71hPZ13\n          BVnOK7oLPxFRkQ30vYNxmLzorpd0PihlKHMY2qu7Uh1YXmW+kNtXpZkBDEqvarPU2LUeTe3Gpubz\n          tTn6aWvyJnKcn2rOnybYh13pZjQNF41ZlRxsFpBM69rGjR90cDY+GWlffOrck03MphvmJP45X5bL\n          uhCD59MrTPeDucVAPJryDwWQewoM3iesLwKVlhKfrfchqmvooSGrgvTLuOIdnRBvuKmYrVq/6O0E\n          OqzJznXIPtM0IT0psdYBFZ3a6rkGZcfE+fNqWsBFB1Qw/01Qt7a2F7wPG8uv2vFTnS92UkOK/V3I\n          G8PFip3Jg20Ivz69eN34Q0StYjzHmbiWd06zN5I/aUl05sPZ2g5dmLtBryxuiPCnI8uZMqjt5wAS\n          pQVd24vhn3jSNCIekiVvmp6qplVI/KsO9DHd+AQBgw6pFnesSwsf4i+ja7tzjX0WvMWJ0uSVzQ8O\n          P/qTl2AP0t82ifDRebn10S966Ma6nx2OTsYHEet+QN3a0T3q1o6+Qd3ahdpBSNC7Ct0Czup8xZ2V\n          3iOnpPW7/yK7unISaHl/7Wr3vAcDizw3K/EL8B5k9KOcmTTMfM6FD6Of65GycqmDmEJsw3OKVgwf\n          3Gd3J0jiNkDPuv/+0HfE91We2Vqq/lqmspZe7pqhWgRr83G+n+2nnMdmY+9Za3sUxlmk4yNcfP9w\n          tCirByImIO/y8aKu1yKNNzDVfjnpwJ+7BdphvZ/9C+9oKO9Le3H+/mFAnjKyrZtlO3A2tmqIi175\n          tPtCIwbWPA3ah4uGY9wT8+WgAHk0OdgP0tNvn7URz7j9W4x50mx1YjFbNJxpL71tcMCh5l7bE/oT\n          V/hyZuz9iQgApIcS9GfAZ1gzSAvKgaVtrLh0YVbsnMLWaz1b/8I7pDfM8B1E+Hm32k3K4oK4DS6N\n          L8whjZIQik2szQhg06IrvFf3CumIpYmQIZkCTX3toBSzvi6KMedAl20+wuvUAAhum9bq4lQ5X2Wt\n          +HmkgRK9ZEN3dmk5zdvLSHYMy2cYHMi+5F3ISPTQ0n4IucL1n3PL0aa7g04tvPVv3W3E/AQ0EWEG\n          gKTwH2zw9qs2fc9YMyKy/StiF0LPVkQdAZNcKXJi1s7osT54AyrXI3+cp/jersgLfcSBuZzfll56\n          Nn+W8mqyNMYsMfTGIYLvyXg8OpmMg0A7fkAx3/E9ivmOv0Ex34ddSbKvInAXHNerT2xhvx/cIv34\n          1RAKxrgYV2wbdxmOeebWknLSc4oH6Eb3Rz5lyMbPhpLONg/LvCDudApIejXvXxNyAEBXbp5fcZhL\n          XW6gZEEREWVxngH9AEVrPJS2TJfCWitrYN1KfAe4ElK2Zs4+j/M2RXm2RNDXbsMWeLrlnGR/AePs\n          iCKmpS9R6lyvx0EmkyLtPyrZwMyiLA4x5di1oh5gMBVONlIngIyyK8wfDwvRjvzTMrO7hH7tHo29\n          B7zMkO+sW/oISTY4YH1pT8iU9ukWfJDRzCqmmeGQs5hmBs1Wc0MZ309eW79ULQ9Nd4lqZmETur4y\n          I5b6uRqznmlPNyrSB1L87AuI71uA85crWEIXby85e9Cc9KmpZSwxhKUjHy/3tducYm+5HpJ87ztM\n          e9cz/dsz02FiuGkhXmSoY833rBb5942OEHnaq5wxedIvn5yc8RfgUR84j4/LqPbeCicj8MyVb2ca\n          6ibpVhBXr6PrEigCCT3a23X7JvU9819gculXsNX0Tp5qMmcyGZ0cRuAfxw8otDy+R6Hl8bcqtPxi\n          ATngQdQP/fP+5YgDX1FTGN+GxMuNn1wjfTIYetzHVl+4soqkhU9OlNrDCDbjroo8FIE1M6TNepht\n          S6zVZI/q67oAvTrbG7VWxGYeey+egm+e1j3LRoLr40ILyLmlnugOxA1t8A3t0n5cUflxR9KMopRo\n          6sxIa8Fl+iM/fX8hjcFixj6l+arXvoexTBvrCBnyvLYyw0LDVV5YFfKitUqVy+Z6GbYK+cG8SUe5\n          a6Z0P/6Dsbdvlxs9DfVY+2c1mYQbTWkLJXHS08H8hyV16yxUjqRx2hs37jbMc78bfRJ6X88lmXZe\n          jX4mbhgdV8nAvOzlzJvRf3YHB9nBiP6pvXkMa0BzeM2GkKXETZxxFsiFlmbpATFJtqnxdY5J2KXB\n          CzEKlyLuLJrcR+P7eZ0jPA2x8Rh/7kWvhHNh6dam+0hJpq2yf4e2qNxTlIK4ab5JXw2PQgCyNxr0\n          jnpD5cU1zz7dxRGMTx4+GZ0cRfHM4wcUSh7fo1Dy+BsUSkKO9cIDvoeT5erwRo+fPTkU2Pj/r71v\n          W27jyLZ8n69A6GEsRRRoihJBUj5xInS1aVuyWlRb0XPihCIBFIgSARRchSJNTZx/n1xr752XAih3\n          k4x56pdumQRRWXnZuS9rr2WkkakLk3H7vYHO8wv31VWCxOv+8HbVygTLL350H1ybQ45TADC7oSS5\n          7Qbr6pJAgtAZwc6mtExmzVMBJIIIMhyXlPrf6Y+l2I5mK5DLaSc5HneGmE6642O9U6QWiJL/E0wf\n          zcwp89KqmwAX6qd4CWGJSRkxdC3pjGYlY91gP0OXQNyVmP0wxgxj1oYxDEG90ygVaEk0W6ulkCUZ\n          b4gGa8IdQ7R92kM8ZSeArhspvi2KoKWUSmuA2ZTTjBzU+4eUyFTbQWi2KRLdsBtwi1lvGxpXJmjy\n          F+Ub0lpAh6hjE5niQtoSx9e+RzpNAAkmTEYaxuzLLeTmu6upUcCL/yukSpJ3JbI5DjkaWmAKkxJR\n          hraMvr4t0w9/NY+t5cbzxSD8SHkI9d0CvYKNHUrhUW55JU+S+vdkXm9CITkHhNoRtRHGKQ+KLfnE\n          z8FAIk2EtVk7BaeTOp4uajg1oqmc4gMmiXlm7KE0Aey/0FhN1JLKGc2KUaiKAd+hgdfvIMk3XBEk\n          LgoZYJGeTrO/h/vD0SjNjdyhUfDwFo2Ch/fQKPjOJh33/HkTEx+BBUWOn23LZ4MfQw7QDsOZMU3I\n          3yF7SZVL5ufi92yA7oOv6a3506Ph0VHq2n4py/Gga8xQv601R2JeLn4wHvsDE7Inn3p9Ix+Dgahk\n          08UVC7QadJHWC4SLFXewdNYF/EnEFxr2vmBUeo7+YvFhrAVP9keVaYSy/AZMSClVZlX9mbnAKxYw\n          3HIa4xQbfRHdYfnzPf/yNhx9KvK/6zaBDUdzDwCKqwye5f2ly5o014R3qYHzz0E2tttImichfCOA\n          l6hiaW3wL1EpaVDpPXyIuSo1m+b3RR+V9pJ5ImYgcXBkpJX1mafvWEl7tlQPlC43TogmaSvuQ72P\n          ekY/WlBN0aQ0t8QWb112ve0baiHKk5viXzIh2ASZVKeaxtH/i7nwVq+7DXqcF65bsSRDls7JxUK7\n          4SA0kMTnmL60dUSg9a2WM0Q9V3UXdgCwddhtMjC0B3KsKX6bmRsqbUjNXlGamVSFfXGmfyRBigxn\n          E/S2RDcjOdGtHmkOKhqGYARMSoPTIwhHBEZx1E1iHciu3lJtVXbwVM0FIYL1Va8CwaJ1oH5l7yI/\n          zlJOIFBVBafGSbhxzpu0ib5QOAwGk09fDjuMNF9JfTm4ZkogqbCkdKualkpbRZva61LnSIvB63hY\n          ktkze1r0rTM/aD/jaUuttF1Lo4Ph6Og4uZbu0Gh4eItGw8N7aDR8U6NaKO1ieULpLWS9SC4gIeNW\n          wimqkz5HpBfOgrCpJhITIE156/4YozsPkcLfvPlEM89711zCtmb8qT95j2yWpVn0ONbbqbylDhFp\n          gtmCQuPzAJehcjNcakFxS0yRkVYtNPPrUNvTLpCuXft9UhvBPxidNhtJjDdMRaz4jkbKsLedXIO6\n          gWVuq9WqvtTKfkzdtexDaQlRUdtA1/bKrTZJC8zUmYxT3iUY9AoD1arW4vU6s/r7DbNVyOUXKgMx\n          Y2D8nlv59BxEDE6HlQKRkzoIkxm7H6nDJxR6m1UxxBChNp4qYAlj6KxsW238yW6YH0E0urreUQoP\n          sxML4czFEOSSEqsagjudTu/+fPfWXXzjWHyHLA5tFxfaLylLnEK0gSsIiSEBTSqv3gB7h4AYsdLU\n          2u5W07ob+/dMWyrMr8AB3vkFa78UpZzaZFuRnYCVfHWXbsglc0mTkuRNB9/M3NHJcHSSet936EM8\n          vEUf4uE99CG+SFo/ToHdwERh/s78/ywS7/xl572wSedfjpkCoOn9T8+UFd7/9a+OwgW4S0wvXOSP\n          VZh+U7Ka0wmVr1ZZnkGskgW2KOBsvmuWU6FY6Rv3tVoMfpn7oQjHVFl+9QOdNqAxbdHPE3u4Zfgh\n          opvE4T88e/fykXJK9/yhgZsQ5M+SF7EFZCapetLp6OS5CLiWbNbevTQIHDGWWcNCtBbsVwR7gfc1\n          1j6+KBjtK8mO/kVUWpa4oI2lnYdnn149sgpMuaB31uqKxIdE8p2pYDwtya3akjqQZGakESN9bJUu\n          W28MpzYGowGMDqJhoiCpLhBo22ZS5ZEJQ+GnRc3TSTTS3rxm2yM73Tmy4BSFJ2f6ZgF+FcZjxbB1\n          N14EmDf4aqPigXfIfBhpq7tjJK+ipZ4m3WOBGpaBnjc7v4qUA2k0ktLykHwbPWkH6UUI1chH/gTX\n          q7HD5FJLbO/k4OBRELLYG5zsb+8AWmF6gt94O+K4/L/bMja59eFbPW2jSIUlYrIt8v1hRpXE8hln\n          i7Z83FTTc7mMFZmS8zFW7RpMzsrHazeA7VeF5lMXTc+hn3FbggCbygUL/D2Fx6u8q+KFkZ50IjY7\n          daINIuo7BUiK60ZuisvaqGlNm8dvJ5BJeScHIq70QxinKhVt/0oxk1r8cyaw+Japtavm5GB4tP8k\n          uWru0OZ5eIs2z8N7aPP8FURIH0BgrDIiqkzfQsstwnG9pZ92/GPJwiF2pineViXQKyfxqMfePXgH\n          5tdwEehnNNsYUwWhSSyBkQnhhiPgkvnIpBFS/VGOro2EFGwwUQNPcjmDRockSn5xfOTHkE8ai5A6\n          NDtJJ+bj7S6Rp8Kr41IIQAfUANVQbgieIpB7JkK7xKsXtIPG2xoAnkKxyQ9S0id9nbNuPBS9eEVN\n          g+eb1VGTZSv5X1wdJVOuCPUbWGsN0zLVpgwSpxGcfg6WuGvk4NK3Cphz/aGmYWXdf3eLZXUBcoi0\n          t6CSM+6tuMFN/XBodt527QJu/1QQPiKEtKSmoqJmkzVUqmoVucpW1FtnhuXGiWuPWkawq1+lOoGN\n          B/2nJG62zbaSzp7KDJYwUYU5R+of56MT7H7cHap4uxCOX2uSjNOYNBa5dNuk82u1CTs/+BS9/Wm5\n          Ftx7PRPaWUHfwvwquzvoDbAzqTEzmdRy60lewh+smcNeJJxS+j7hX9TTuKBEPDplNYo797yrwOi+\n          irkxHxVX02E5fP4ViW0yyMT50SJVmh2Pb4o2TJ2NQrdMeNUiNzFqO4/2nw6PHqe28w5Nl4e3aLo8\n          vIemy9ctuK3pYmob/FtijfxefFevhu9KUpu+XilWwH+O1pLO7EvNCZlsRkKcXa7Ag6PVSLjZwMVX\n          qE9+/eog0kDNy031R5IYj6b1k3K2EvYkrRUrGQhqKX5Y+l8V20Kiq02F+AENLDODlGrF0gs3Zsl2\n          8Y1Fe/J77dmRkFQJ4iKjbPWnIf90LDE/TdCeQIDTHnMCbC2ydYbg2+5xnigXi8QFIbuv5xMteBG+\n          JrkVDEZHcVWqeovMA99wls+NQMX5zzJZveCKvaz/FOkrfPDNkP/M0dLkkqWxf3xyvI8Z9VtvPxcP\n          TpPM6Ztc25saeUdbxxcTQ5gjE9EvWbJTS3xp/zmGe12TVD6kPoYpWMRpSYgTkgXFt+JPggOdLqNI\n          dJ7VBSYSDWVUhIqzHFUHwhYEPEU+W8qJkXc2ro2/r9A42gjFqpygYKX0GpI9QBB49HvxixvO2d7g\n          xbVtWdtcTHrHuO+Gv9z9qCKZqbbs7cuI6A4OiC1xODWa6i4jncOOP8eByw8kJBoG3VqT1VyEgLnN\n          iiCAACW6aMkZ0X2swHl/X3QLw0SKCegxUy3jAizcuUoi++/58dV7kT0tA5lskVzjBWviChJUZBP3\n          9MzvCfPqgnL3QG2LnHhpCzBtkOz89yehzzvi/5rJyGw+tuq4qcUttjkE0vVHdxMmrOAG0cmzS+ux\n          v7QOEo6rwzt04B7eogP38B46cJ8TzmU4q3+wGPqiI6n9C0kTd0LPKUz5k8EbANDfsyFDCANYQPXO\n          VYgA3qfJXL+W8AAaqcon+mN1184hBCH3VVv5hzvmlkMy/Xnjfyi49xvVxwS5Z5ix85VRcxjoG3vQ\n          1ERXivGe+Pfx7xBkd8fZe2ZiStvJaRSZ4vv024z0O1k3y56l87WnWkn0KBfgppkm0/zw4/sXj7QV\n          ql5vTNeBlbVSUvyBQgmyk0Jf4r/q4HBfaEtY6QVVQHDcQZM+kbjdit1xrZKmHIbnzuSdVYKS1LmE\n          dTMBEaDeEAVwbAkbbuohW8My8c494UaC0E0Jb681eUgz1QwUiP3XEmipKAyamzy1nTKHuw0AGFOD\n          DbQ7VxSzr4JGWJc5QjjyOq2oLSxNcRP7vdQ9MWk3LZnyegPKHTgs/bche+Un6VwGHaXYMhw344pd\n          m47V5bin4h7MmIp6uZw+OVDeIZG+pKhklA6lDuCN4okYKCW65lxi+ubje6N2aa+Ra5IskJ+GieA9\n          /WGMu4suE0iWSRW4uWlqNNwUT2XmmiWJUG1GbIohfH0BM+9/l/SOJZqTdaMlAk4iqTkWGIbmjqhz\n          WQUEZ5Lb9asbJk0CF5ke4e0HNiEkdblR0DBTb246vykpXrdcb1VsX2ez8IvNQtEznrYHwsmPtOPe\n          kZcdXqBNYnj2+m2B+N9IAP+3P5g/gPHff/Id38TuooPj4dHTtJx7h5biw1u0FB/eQ0vx81WMfxKZ\n          Z6CsnCWGjRcUy/D3xkeW/jdvpceRrBECQUtR2zp9av+0IlJJspkOs1YDiauGiTuPMfCWmYwXmD/e\n          fwx+6toWLsvzdukGz9E5selhjfzO0F4naZI0Ijt7j6Q6iSNrfCGR9rQNgASDupMb337fdMpJs8Z1\n          gld5+OuH94+ytiiN3tTSQmomwH9WshLh6wT4LexLyt2UUNJ+DM2Tkgzo38Ot3ZcW+8hE+iuolYYY\n          gyYFJjBseVS4Y7oeKY6N9xn47FDo48oq9q7N8zFiIVGk4Jdn+tBoN4qFgDnV6ErmV/B47p9l2DxV\n          3DyDh39/e/ooFpeValUekH2HreMNX/P6LaDkz6koX6VgHekLZSMWhOBLctgGYkct1mBmiqQzfdVe\n          lVud1LELbatwQlsV+UD94AJHrFI3qMm/iKaKUqc3/JY3itF/LsP0VH2vCQ+yHSUujO26yBx8Guvl\n          6l1Y0TxEe0ELVOY9bczGWl4JYALomsDEWKasdWkXGArUIdxAxs7ILxJFGfIVaW81XY96rPzRiTMF\n          hg6SePASbVo2my2UNIqpYt3r4nTFJIckYmdY6lSUBt8pp0Jiedx/SI3GSSeyrAVM1h8X7ztmv+nt\n          v3TzxclyciMy8RooNYtAfuLo+/sdn/9J/nEWcUrpRmrN+4jdY/FEi6sibpW/SbvSEtypwWqt8TtR\n          tmEDmm2UHfYnBTb3AQJ6KdxwF8g5LP7Cqjz86fVp6z/1zWtFLEO4dp+eDI9GCZPH6A6Nz6NbND6P\n          7qHxOaVmx+4XIlO/AL8g9/07VA/PuwDjFQWDn9x6fT14UfnLDUifT/7vHNSjr+Vjz2DyfGA9jNLA\n          zI2V4tHtSHNmMCqGg2duBnJk0iL7HUqx6viJ2Vd4WPjZz271pdsi/hDoAIYws4e2VpK61Sup+xm4\n          ogA1JKXYFaeLSdF0IptScKeV4YDcpqkoDbCHYemoloLeouzy0rWTjk3HQQQjOq9GO2CN2AGCz7s/\n          qC+wMY13M0yGkD5IPkb9ef/14By97g+YmZbzxhmvsWwCkVERqc2EKl6aH6wmTGdBxUf2ej6wHwIZ\n          gIUcXKZqKVhc5Aop0NVjoDdJDn8JTpzAfwkzjupX3VgU54PualrV8iEJSypmY+PyrITUgXTwEEKW\n          DufJQlKQ0swobPLMmOeTM3dfEXCC1c+bxQU0QzezcrHJ6CmIActstZGvRMps3YMJy0RvJYBBwO9g\n          fCeBPgLZUmu2C08oDdocuKGa6ryrKKO7s5k4P+hxDPmWBNEc93g4OrZJ6YvK/uJGkrYXROgmBaW/\n          NdY0YhSxEcdyi8rOiX0iekT6J2mlo3qDPEtdITUth/S168Y4vf5yCXkf5AcxVWH8uHtswOpO6Y2t\n          j4tMPjce4HxG0PQIRNxGdODzL4l/n5ygkNft2QSBu/RUVcDqkhx6oZ1jjtQ/vDcS6Qqasbg7JSWW\n          palU4DEdUMKGSGhk8np9I0iyh29bQuMngnNw5ScYpObCowsiOMbPksO5VOiQKfH+CwMTZ/BcQZpL\n          /MGmWyqGCUOM+PBN/acPqc1qsoxa15t0n+UTedNmy6YlJ5cd6o21ZJp4KJeZ/SeOZpHaO/asx61h\n          PsLo8fDoKKltju7QqD66RaP66D4a1e0ajwF6iKZfxwsl5NJ/y/RA1X3+1fbB37qG6ZC3pcAlghcQ\n          +WPDTf8PfwF0MxQ9my9luRi8dfMVMsJsCKMqjOvTg6f01jruRaj/qNFgSxuYu+VN/ID8NyyGL9wf\n          Dv8cJlGfvxnWGyl9c+AF0CdugkBMqCKNshJDGlptJ6UyFrnC1jiBkJSWOctlU4kB8ZZtKtVMCYhi\n          VyN7sdNSk2KAOSgofBBazXqPsA+iVnKh4wmeu+jbBI3yH/q1xJQMVuYwgBPYSsM59r8GHOEbE6it\n          nX5gRBYMOu6C1/nIHbLRq42i3nhXIq7mRAKct/ChwSTt7ibxpnXlW9gIK6r1Y70FvTuEHGEWmfxU\n          L2zFQ345ZkjmVTkzKKgmvqXsOdVXC++lwuvMPm+tZ4aZyxZXnrk9/rX30byXs9hW6QoRE+ORtt75\n          csvO386I7caaeEaN+k/HTlmOyVo2NURKczhCOizHYepffJnCy1MiYOkzyWD8lfKTwi3xF767ROqa\n          sH7vmcB74nRzZ9oFs9TDznj7+WLh5inlyAUSGC2Ur7N3SsQ+lHOSBUtJwqJIAZSkN6XK9SU72H8g\n          K6lKF1qRpkLo5uXr83wOAtmw2/wRv076n/g+aJudlxuDGnnXWLNqAkrD0TIKz6kSRWuWob/lAvuY\n          vR0z8D7iaf0ufzhlgjsH9vZW/lGE6eD0gxnfQE9AHw2RJFgRQLpw0noQW2jxIT26tslpBLT2yhwG\n          eviWmnWafu//CE4yEfbDIIFeIS9bGD6gsFvE/8u2k8YeqCGhIqwMTgAy8O/QbMjOYJCaKVmR7s6d\n          TEVJU9s07cVYUPFXcl8pj7N+U4CdpgePC4DT19OJi6zo0rtIXrewcYr80iu2DF/h/61rYvf/0dPh\n          0UmaI7gDAcPoFgQMo3sgYHgePYBXPvpg4ivzBV5BX/NC9Gsa8HBO0aq7zWYmgTthTKj9/eK++vuG\n          9/ffvR300f71Vgp9F3Q96+v0+1DipKSFs0IUs1S9dP6z0MZEGan0HBbBj80HXkTshspO+70pj9NU\n          lDxS7ne/dV3VTBZIAZq1e/j45OTgESBCZTmc+l1GEdHAP5VDQ7ahT3bV056N/a04XEq5EBhBvI0B\n          +gKTtP+DDiQybBxoWqHURZnTomar54WfYfHsYgKMp5Nm5+TD9hkbiTxZxJXF1DQIIe2dwzpIqYb0\n          h0PvnJN4i5z+CjvUdJC2RukPWDOQJHU1y/iy5zsYN4m13ejXyP5Q9UzEU8yGz7jN/o+rppXCpEqR\n          l1eIPZgHkKKwFoDsLQvd0XpvYzmY70wZGeTtTc/tssSGNinkFAZqsxnfEBcpgqZ2kHLayPSGw5Q3\n          g/JH0Crm4E51qiHRtqxqGlGzNyePh8f7CSxldAfCgdEtCAdG90A4gAfiLPxcjwdnuCZmoqqAY/9a\n          gAMliqbGPSaW4q0U4vGHH7Qd0HzJT2gGeO292kkv6ehtzwV6PH/q/NyfVdNp5S27tjM10GaDo9Kh\n          IWcl+Ub86p0bIxaBkoh3bNnX1FduE76Psrl0rQioS+2uCm0sLeWmct5B+FVR2ba0F03pCgmf8y/D\n          Pmjdsm2PvpCZBio5tpy7KqmqeP/iSz02B3zL2RfBh75qYyTG21qQehXGGVIJveEiWLd1YFNGKetg\n          uIk2mrlBYuYsS5Jksqw+9o0Z3KoN7gKwhJqPsjf7P3p88gQDBw0zEkX6Sm3QUPuLhbNzTG9Zqjw3\n          teZYdSkXqY9PxBS36RRXff0q8/QV3YCmgZSGLwBWsopMT/3orxdkZw7xS39wkcYz36g3tJ2Jauay\n          zFBN+h1aIN1iJXTgJfVjrdyKIEMUjgAzBSik1I6qBbOq31ihIgaIwmBomLdtLtCqiScs9w13WJ5i\n          l4kpts6JQTyGabXljY92FBCmxvt4/3h4nDLpju7Qlj+6RVv+6B7a8s9AXMArCSkTd3XlHfVng/d1\n          SbxlhAdKAfmlOgjk11FUTTTRH1xtyh7PEb98dNfXbuy2pYXiQyvDiij+qdXmYvsP1gDG1YYpdno7\n          c6AjwLWVFrH/kIGHxEuQmEDg2ZRz8ehYlY7v2xhgim6IPFJrNXpW7Id4KOs3QZRXHqjK1haFOsRW\n          epzYjqMCQ5eltbZde3cHebUZBigUL+OSIEUGlkzL8s+abq21qDYiisK0hEFOO+FAsmXJwE66mqqB\n          bB8BDriSFWV3YZgP5RqTX8qz3Z+Vec6wDstK/cs1t4eVswLgUtxcZs6RO8GpCzzeyOuzPhTi6r5R\n          /SMZbg+qqYQ9JpucEcIGMp+QtMCkVaIy5QMZbQlwbhMZ4SM2Iilpv/ILtCqzHFs+OUs/hdVw4a5L\n          SxnUM4QjbACgGCcHq1g1rX7Z2sUHtSZEKkKb2mjFeiEbbZiiYzh0KoQTjDH8oNy67ISj64riTOCk\n          pPCplL0WpG7zizyma1uvFWy0AYcNMSf+tboexUPVhlAJlm1OMTbkTKXlq6eXcOUfdK38xCJ8FWAf\n          tvcDraZpXdv+qVY4ktcSRIFSKPT1RkYceuZNG7j2IuwEOBd7VDtviF9iYsm2dbtmj52/+WnivdmZ\n          5je4Xanbmw1+AFX3OD28enT6lOYJ+94oqBDvxGmlTvmUyyWL7/x59oHHLEBgS6O2RgkPhVEyeaMf\n          F2c1WAHQuC0urUXHkmBlxeqmgDxtIjG8uQ/l7Qd8zes+ruYsxp3EachpWWoxBlan9qd2KWEkqUmC\n          ukGWbw4ETeOGpmdGjBx/vqqnsAtR1Dx2aEBTxn+FlHHcSv0DzXlxWRf1pANUdG/nDbRljCTQXSZO\n          dLmwnFdTZmBbCbMxksRMqSUzDpA+THyXAZUGvvAb9EgsexxzxLDDksq9CCCoXpzyHvb/VZG8pXkP\n          BwfD4ydPE+/hDmwXo1uwXYzuge0iCuy+VqJ5GK+lKnFLcPVrRZtyRprC4Ni9U/Tvw34P8s/Vlb/l\n          hqfIyr2ohZz2hTepk7lIh/YFxT44aHSLjuEFaCxeuGmLHNUnB2a/5w2BZzsLTllBPtKAlfFVWnsV\n          hE7pyMYcmViYlb4K7wiwGIrKfOhtr4BTlZt31RIEbtvrvK6VDEu0+dI2uB8SDAKbjzSJBggrDnEq\n          ZxqHadMLEtOFmbFKrhxRSxvr+/pAicGCgVQaVAO8PxR52qSGM1Vzlw1eXnxbVzqwFcRL4gbRGi01\n          MdYL3QUUQUcIqNFfeFIISSJVQuY7ZK/L79wZTCcrQQMRGm1Vu9XbaNec414TCrKqkXt7A1QDho9M\n          /RCzn+0Nt9H90KotRl5vUbc2Op1LdoDY5oIfAhktARLQEbSWvWTTEUU5w61zgZRTBwJ+5O9Lb1rq\n          yv/POZL6a29zav8fmu8kCp5R86lUQBHWU8fVvze6AC7MK1NhlXL1RZo76KeBUbU8V+wQO454fN2X\n          L9Vi8BBfCfrFwDE7cc30EfZt18qWZf+gcY7gE3BSrFuzsnmdOtTRAuMQkZxuPkVu5qFMpvhVnN/z\n          pqSxf4S+Dje2LkiiR9ggvSALKQ4mthAdNewEVVLIAYivZBqRQ1qBe+0SqROJ+vrWDGxs4VQU0bAV\n          oKaymQwG/cnh8DiF9Y/uwCkxugWnxOgeOCVw2H4HL5n3p18iT64lY2rWowX6Fze7cGULuE4w2b/U\n          Y/DVh5wSvuRTvXRB7fpVt0obyk6XDfvIECP+4ioC8b/OM7qhlBnSEtv4pvj47/nPVcaJ3B+IeNhb\n          w3F0Y5YqZ+29kl8IiXb4vdQd+N32LZ9A/L2nxIcofOnHC/GbkhlhfkaOWoTBgUl3UboLenmaY0m4\n          wmgRESfZifczcF5Or61uWlJVSQiHYierkJGL9dCXmPtD69cSKRWulqYNk+FVbcqhE5kXhKmSFzbf\n          VbziuTrDF4IFH197BxDsomVGiCzVVC0MJ5UY/3ZXzAArLBHxTarOyhKDN1KmjBGA5OFJ7E5umX6P\n          k6khMPOlhkb0wTTsqIx648Y1cqKgbV3GgjY4O4rBnHOw7laCRpdSzqBbaQG2EvMhtwIxJeVFO/jS\n          tRtetGJcQzayI1sDyVf9ttaXQocSRzybUZZHAIzUaPNTA790Qmngmn34IOsp23WlmVtuqwUr2S1P\n          Y9wNe4OHh4/667kxUWySVkryDp/HFjAfXh4jbSL9ygyaYXqHJaUMtV5y1ucFFMpyCJOYyVv7LwSL\n          SUJUKxEq0PHcFZYfIbqw2ySCMJO6XZKHXDGGrQHR/RwttHNlKQl2OVZhrf0Cw98HHqOdx1ChTV+g\n          bAGpwFq3wTSYDVgYblNOErMCWiNCvwI8ncZdK3srz0e4p2bdJryAjGpB/08DwHSB6m6Si6A/12kD\n          C3WCZy/kr4rkj/Xf/lqyoRfR8OAdP6LCX+w2tuFOenoyPE4JrUd34OoY3YKrY3QPXB2hp85QO6ex\n          oCutKetysTCGUDQKWEFE3ezfUK1WJg7qD6cX1dm6Wq1iXfQj4J3hpiJL3ukfYy2D56B3MoefuTIL\n          L36tO0DlF/CH2vi1LCmtN9JzlI5YrJYlIqtVqBUbFUMbiGqRhQnhaJJliqVcNqfizmgt9bQXhyKZ\n          iUsrisZCfBuzFnJzSOSrKPFkTMm0++21IrNyOGPeMOBAAZ3VJiDzcM8BssIsfYA056h3mt40DpcD\n          ba4qGeD1mbNupQVGu0OTkYmmgVuTEqOzonlb7h4+1a60rZhGKCXBCD5uipn/qIa6rRrBa+nXlq02\n          pJZ6zUtZP4qLAG3t1D6BsCT5VPIdJJJYzRnahHxJ3AumOsFJunICT6/rCw1DWDmXXETABuioM5gY\n          L7Ze7fDGUxK9KD0rckryeviilHre1s7Pdme+9/fyYFzbEo0XOrgq4oFyYPmQbJ76BwDE58KcJ1F1\n          //V5C/qQr5pstJzpw74lq7jGPzCLW1H9qms5NiLc0MZf+11NNia1TekpSFvHxnXnI8va35Kl4SkW\n          5Qb8IRvAQdt+lBIqLT/p44vM7J1xlz+3XZ6CDHKLiBAm7LM3ykpjt8PoYHh8lMjSj+5AijG6BSnG\n          6B5IMV4sNEL1h/RV1QIZU4LMOYeRsTFsisA1NpThmyqh7Xz4+Pj44JHix8gviQYm+aVD6lfR9OGP\n          /RK8l6a42I3sjRV+LDSnEU3117oHqg8Zb5dr93Xwwc1SmMInpori4F95v9FtAk1YgCYytYsBvXXn\n          /u566efP7Xp7ZoTIL4ZUi/hn+pnYxCdkqJvKQJpm660c+40pLQaYUrF2YaxauJlKtl5UyGy2l8ls\n          KxfzUnzK8y15CnRuwEDD40IDDMk21C9PWxAHMwG7EmYUv57vLuSwblIxhaUz0B9EjdiF/ni4GKXt\n          gvTz7LtxZpUM0mqEoON6yme9TPL8xfZTZg430VTkzZREbp7p8qatlLbddJeJTSWXQmm4aws9aN4T\n          zogVD3DM7ZXJXs67NZkZ2jQ6qnoy6dbX+dxiwrk3ILVru0KaQPTm4T9ufsQLMDmQQhHfu+O0Jvtx\n          54nF7gK4X1vBQl5JW1XBngT2CxY3dBKAxr9hQDhFAIlS6awiBviTBaTeDIcOoQmJsWUZr3lXK3MT\n          j10JLUbmaYNT5AYzb8SyRzFMQOZ3YD1Z6cAyUYy+rEVG+2UUY+NybrKmOhlhieNk+EfBlRETGruX\n          /BenSdwEbRHPSCrAF0ix9JIGnVx4pj4NSRCt2Eh/+qZcK45X8JmJMOUmZJGv/5mN+cYSFRKWbYlq\n          bAllsPwvViT91oBuXm6beMhHjCstTiKk/yAf7hsR/TiyGEqHHCkIpCmxKRd+vqAwwr4BU6aCa4v/\n          Mt2mkDPpQZ5SSQ02T9ZN6E1wCZp3Y7iptjs/Z1t8AD0GCh5Dp0aWlrTtLZyvKVRlNsFBl/L6v3SR\n          XsVsEOScpo0Uf1QIZOdW3TGp6Vqts2v2YN8fHj2FMhXpnxfG3wpKplTtT76ksL2pila7zl+0JNmh\n          TTzLtpsgVpt1i9xh2+k3FN++I8NHr435vYCjRbt1qnarUM0LjvN1TvBhnCc3egfm6R09GR4fpzjT\n          O1DOjG5BOTO6B8qZF6710/IrCvC/S/QL/GBTG4FJINGP82Bk+L3edbjdgzPvh1Vj4P9Lf3cFmDtC\n          ephHH+PMASrN4v7TZobMdZMJh7zpGG9t9FnfsRsa8T6JRyxQJ8pJq+/IF+kuk9SRIS8FNaBBiKSp\n          jJiFn46cD3bO2AWV40L3sPxsdlOKT4l6jNvcwsqkpyoFcPdpTgIb51sIw7bftYNPzIvVKOz6Offm\n          19+WH5IGLWFQ5HDwSxEK79glHtdqm14/zt+5StcrFhsRfccyl8K1U7Ajzrw3evMyCEtqE3jo5pbR\n          76hHGv9ZOlviUIndtWe3O7g/1adKi5URqop2OyYRIyQj0JJoU/mKzS8TgZNcht2czpDNByc3g7Bo\n          WVGEfRMG+PZ66Z/FqYgsjYA2R2ZK240Esv1z6xFhUyKnEJgq2QnNhGjJf/5zX4ctreFa14w1O9ww\n          1BU6ecRIqzqrb6eaA8E+b01gZo63bEFhxqAw62G28fh4eHySiFMf3YEX5OgWvCBH98ALksh8oCeh\n          vmqunw1eRzZFoYj4gJR5Gxngc7P4omvn3uD9w7XLLbGkD275VfH05M86K8tl5Q3porpILCGfq3hD\n          DjCiDSWHFuX7EubfBBbc13VTXehXrgO2p2ntDp6QzEdRVVZPIHDLNbSPqAxJHUVF6SwII0LtDcsv\n          K6mab4Sknih8gAP8nvzeWG159z+U1yLdSjklcODHauYf8vBD/NijwfPJpoCq7eiHwXM4TBq72c9P\n          njyi9NCmjX09yevSDIVKkIxkUl8aMtwb+U29jL5i+SeLP7BeMrgl5hOJPWm3YqGD/gNJKARjSJ+L\n          1Tx/aNrNtQEEGwYZABuEdGGdsETxoLcps0qZ/mRbD2qKIf0Q5Z1n9hMoXU9tj4CpkEb2h3D9aS+0\n          0BgBn4Fda0F/I5tXGK3hAXLH3PBhE4ED9ea2EJR0KiqHlTI+592L4dbrVqE4laBXVAaE05BOSQI+\n          M7vMwkWLYEN7XPlvmVa5Zf1RoKqqTN6VbjEAT/yeBeDDtOUspc58HuFmyRu33Try98Y1CbqpMu/J\n          Wet3R9802XEqo5MQiYfnpbu83v5yWOmyEdaWmQ+gK4HHEcLZoEjtX+ei8h5qubpy+M0E7Gn8JEuz\n          87prLaKaOFYXzudY7h4yOBt0IsSe9KHLq+wFzmpBCSX9LzZTKXlp2KX+JgI1P8M5ba13dhrrJrdv\n          PctmOF8UkFGZxjHT1RF0KaNZbHpm9f3tPa6J/lU+8sygSSvRUvTc0KyWY1ow3MIMfgHlKR6932b2\n          q4Tot9Db4LkubJHfDnYtnhwNT/YTLfKjO1BhHN2CCuPoHqgw3r387eUQ9FZLCKMwgDKONJWZkIa0\n          56sspO5rQ5N/2m+BIItLPS7kMocwiVg9UE5/tM2ABL2JSoZ+5PyyPQVUcasx4uVvv5++GvBLTTob\n          1l9q1N0KgQWJYSHjBoWNCcVdJ86vthUg1jUFlcAD04hVPw8vKoqqcK9Wm2SsQQAzabr3BiHcxJu6\n          lsOP6TTlF2vQ9IfqUv5Lcl+C69vME92pJgoIyxviBcfX+VUP+okxmKvaTewbD8V6JSOhz10Ca+Cn\n          eymaYZvA0vxO6mKiSywfMmGxh+9evX2UWrB1XTGBqzSMgTpP8JDaZyQXAd/abSwTEakJrf7lJNsJ\n          /9eBCqNejq2oiUtVCEyts96GP1hGybPyT78C9nn7QGsFvUAbPytR/ReeofgmAfvcxsQKIx7qSa6S\n          LZCm0EN4pC0kzFz7saB3Cw++VDovPjxVRJ5Rvcb4Goq0whmbkUElBlilfTcbAlyb9x6Qnc0ZGzXh\n          leW1cT/Sd4rwf3k3SZmxPG2nFSdxR9ovwkdfkNhLUDXZ9hlk+6fQGSBu5E9Nu2oezXRjVqVEgAAd\n          OW0Oh68lmu2yj0xk+dytUzVmqR8U+Lh3rjfJSUuXMmTw8ApUi1HeOFssidtsbUCHofh1Hr8fNC7j\n          aaGWWL5/0u45G8hGqtF/ZQ4ykVEEU9KCFCAZ/uaaAiCTp8T0rBdbx/Gjznm0wSTtT0fxcY4ngMTB\n          jK5eTCeP94cnTxKOhqM7cDQc3YKj4egeOBpeJpodpz1uTh9k+Kkcd+g0lM73SAvj1IXYJjkGBWMD\n          JOWcJcRFJUwNTGtBA/dv7rpb+kn7WteDN65BlJ1UF+Mj1/GR28KxMZGAQQhLMhlRNYDAB38GyA1G\n          4EOJudiLP2j4AzlLUGySlJBUBDUppU2hC3clqZgALosficA7ltuJRgPJhVQo+NtL4rWTZPdlmQLW\n          vhOAmqG5BEyiB5GqFnVo29J3+rL9ClSSbjtLw7mqSXDyTgS8sfpWK01RHChvqoJgHJU8XybzhucW\n          g2qv3Csou+KQC/NejZBUN4OqaRLMNTxHCnygGUHgjd6GJsu89RWIfxJ6xDG0aZrp4MfGh5sBNZd8\n          wcu6WRvDxkRY8n2U+/QYbMEoSC6s2tlO6nUZMpTx/fpzGmhsVz4uqmX9Je20oF9ODiM0KrA3yBEw\n          EQTNAnw0jQFwT+SbwPYVwd8aGVANTSEh/FuEhKebPJyQLjLxSFLlHUwYWtaMEqxSIpogjIm7x7Cj\n          +Rwk+020UkMvLKx6qpdms/8FutPTKlDxSZlpDN7FeST+SCvH3C1ysTWLyoXISB2OSxOg9IssyZQa\n          uctdY45mITbUsfjVtdYti/9aQMDNcC9xotjdvWOEeeO5Fj0T9SLCn3ZQFy+qZRU4w+RjcWN9a5eT\n          TrBe5YeLRjXfKFK8z/JRSP1e1lUoX9VteGuZA16+yezwc8ZCqOP81gnIgaL5eJ6nIOMtgj9/50ln\n          C4GlPQMcGfGLb06NXa9PHg9Pnqbp0DtQkhzdgpLk6B4oST5Re/BM27aVHSpZzGchQiaxtP/w8H1U\n          svxg9YUHxQM/2s9ds3jw7AGG3/7V+KvLR0dP/Z916ymSFP7P/C8Ohvsn3g36eLD/bP/w2f7+3uPH\n          j/f3H/uP1e6zVDf8B8+9C+V/xIuh9Qfb/yjsvb4WQtCqNxBxOXj4/uzsw+kj/w1fP8ut4r901S0W\n          xYOq/Uxnw/u1D57NvKkriwdf/I3pd8/nlTcK/kk/y38yedzLovSeLaNeqKirf8Z//d8H+QRxPvwM\n          7a0vvhd7+P3lwfdPv7/Cogy1l34ovxlWq+Fa33KoCcOhd87p+w+juugw1Hz2/C7ANC3nn6tp8oYI\n          HB882zSdf7mFbAM/pslkOL4eriYyaqyJLMnj4eOD4ZPH/ZV6Mtw/GB4cfHz8hCt1sjd68tT/2H+M\n          Rr5e+Y/ZAk1/1x8VD0r4MH5y/G8hsDV4CNGdNXrRW9TKdDhYm7n3oj5DsDj5ogbfsJoyIk3eyU/q\n          Z++uf8b7/n+eXHv0QugVPuNV/tUTEEAL15+TSrq83P/8tz9YPlD7bHmKB88O4pb0i1k7W8r4wxab\n          7cHBkT9Lo4PDp4X+a4TVST/1eZF+LDlR053rj33zOdnRD579ez//ez//i/u5eEBVk3/vo3/vozvu\n          o8QIVqvP09p9CVf23LWfk7/2YdV1+F16JX8ul2PXnNdYvP/6b/+d7apar0u/Cx78x/g/XXe+ZAb5\n          P74f/6e/4P+0Jg+JrcdBvdrHRDW5KjSymjshQN+4xUXEtrNCm6ckyNVBZRThzUulXRAUVqA1WQLN\n          ISkzI/HU8BnZ4z56fnNV78mjCiEwp8uOylbhg4XJBdIYFyXcJx9tNn5Njvf290/2n4wOy+H+Ea4b\n          v5JrH1R8Fvydv0n29w6eHvzP//p/aQf515/yAQA=\n      headers:\n        Access-Control-Allow-Headers:\n          - origin, content-type, accept, x-requested-with\n        Access-Control-Allow-Methods:\n          - POST, GET, OPTIONS, PUT, DELETE, PATCH\n        Access-Control-Allow-Origin:\n          - \"*\"\n        Content-Encoding:\n          - gzip\n        Content-Length:\n          - \"40214\"\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Thu, 11 Sep 2025 18:57:14 GMT\n        Nel:\n          - '{\"report_to\":\"heroku-nel\",\"response_headers\":[\"Via\"],\"max_age\":3600,\"success_fraction\":0.01,\"failure_fraction\":0.1}'\n        Report-To:\n          - '{\"group\":\"heroku-nel\",\"endpoints\":[{\"url\":\"https://nel.heroku.com/reports?s=e3MayEFllVPJ9F7htUEQDIu3OKrSJDZ5zP2etKNjd6U%3D\\u0026sid=c46efe9b-d3d2-4a0c-8c76-bfafa16c5add\\u0026ts=1757617034\"}],\"max_age\":3600}'\n        Reporting-Endpoints:\n          - heroku-nel=\"https://nel.heroku.com/reports?s=e3MayEFllVPJ9F7htUEQDIu3OKrSJDZ5zP2etKNjd6U%3D&sid=c46efe9b-d3d2-4a0c-8c76-bfafa16c5add&ts=1757617034\"\n        Server:\n          - Heroku\n        Vary:\n          - Accept-Encoding\n        Via:\n          - 1.1 heroku-router\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\nversion: 1\n"
  },
  {
    "path": "tests/cassettes/test_tricky_journal_quality_results[10.1016-j.bbcan.2023.188947-1].yaml",
    "content": "interactions:\n  - request:\n      body: \"\"\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.crossref.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.crossref.org/works/10.1016%2Fj.bbcan.2023.188947?mailto=example%40papercrow.ai\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/9VcaW/bRrf+K4Q+JYBJc7iKBl5cOHLaOKkbX8tdbuOgGJFjaWIuulzs6A3y399z\n          hos41EgWfVtcNHBRWxJneeYsz1lG3yZFScuqmJxNsofJySRhRUGXTC83awavPWV5/9VHlhc8S+EN\n          YpiGuX1ncvZtwtOIfWUR/hrRkulrmpcw7qdPlmm5J94J8T9/PqnfKnmCo+MbuunpxL8l5pnrnLnT\n          P2BMfBdWlawnZ8R3TeL6XjC1ifP9ZJKze5azNGR6mFVpOTlznJPJulrEvFixHIZ8GxfskbNce/Mr\n          jMSLosKJXPg95iFLC/jr0zfcc14qF2qfBCdEsU5bNwPdJLemeSZ+huv0Atu1PMfEf7DOMEtLlpY9\n          wMoogUciFtONzlM9ohuY0jyZ/HLzE7y7Kst1cXZ3enf69PRksGYTRpgld6fw5N1pVbC82cHdKYB/\n          dzr5fnJoI86Jf+IqNuLopq+b7t6N+JZJbN/bvxGq2IdtTvs72bORbM1SnYYhiMwLNvS3nUxRJjot\n          7o86nSjjRpYvYcWmQVzLsu9O1xlsYwMr8P/hG7D/6Rsg1j98A1bwD9+A6Uy+f96OH2UJ5anYSfPb\n          p0nfJMB0RcjRnEc8Z2EpXsPn86woEpo/6DlsIedhKVZZ5hWD1RerLC91nAOGZDnAUMZo1idveBau\n          eMJDqrFSg7/Wq02Bf52HJdVevXlz/lrTtRuc/qnQslSbUZg6xxlbFxLp65yne8H//Bnmv/h4iQ4Q\n          Nm8S7+70i7FYhDQ18BMGmU4Dx0f0a//5JavylMY6DMNDWCXujcHAai9pg5e0TfX5erpt3hL3DH/s\n          nfOdTok9JcSuz3ctPPKkW0y1rqcSp9S30dFXQzpNsaH2hP4Mkz+bRwB02EiIg87wbMANC++qd/44\n          0heb1idbuLjmTOZwaGFZ5TTWaBppCQtXNOUFoKHxtODLVVlo6zx75BGLtMVGK3i6jJm2bgDTwnyT\n          6W+v4GEaw2HCsd1r61VWwH88zQpewoOarT/wlBZMe3V9aX+4q0x7QV6LY4X18a/b04JFP2ZxldTo\n          +FP4m1YlyJNgBUv+yFAZrlkJBOKDAe/e04THCNmv2bJEGNj/VrhdeOWe5wW+RO/vecxpLaKfPqMC\n          twO9z1Jawn61G2msd6je0lg0ijgOQOPDA86r/jj/Q9Ply8b5b0C5zMTT3Wh/rLLqZaNdsFVF/5qF\n          XcHC9N8Y74/227jRPiMpTRaCDYoT7mRUHHJLCR3khA9s84wq/7lYgE7hZ0FRwEQCaymFsMNz4VYV\n          ejbBR3sI0mhYxAxsyydEiFktz62xAjWq5bpo9IMJyd6Kr5azRwZKA2buPssTWm9XQ+1ZwmejCszU\n          ElRoxRcCCqFdFAzlY41EX9BJX84nP3E85g2jeW1bCPzVmql2ddd5Fhraz7SMDTCeNDK0ecgN7Rf4\n          P7xgCC/VAmmPAJKYxwNJLBgI3AONHg26+OJYU0uBY2tfGMJXrthzxuG1tibEFBjb+hpWCwgn65h9\n          bQAvtCSLWVjFNO+MVYJj/3g9u9kDsN+H9wY0Hud7osnmWZwFquewQRnREYA+K5nCTOmNR7CEKPSE\n          1Z4Cxg5xAwgLLAscuG+b+tMBnEEGF1SywwBHtIlrvLN4C/fMaiT5vkrDIWTAdPoimUlIWQqkQBZB\n          +MQiDO0qA7kE/x7XuB2JlfWs8ElY2d5E4esLloSCNcDwJDBMy4CBFXhdX36wZ+egoFr98bNaOGlR\n          arap4V6LPh6uhMd5Tu/Zqo8JCVTSwxKeGg2L6eHRyhE5Xo6scXLk+zI2gX93ahIjDDMDKSYJpiDv\n          RhDYjm8sAgU8H9MwW7IUWAAqpTBeHJhADrq3xUz21n2A5jSpgKb0ETI9BUKzKs8N7eMaYcIpBwAJ\n          STsSIXuc9LhTJ1DJz5dkgUObhhnskZyept0DVRSuAUhEqUVIm9JlBTwVMBKmiG3NPquRjPmaR1qt\n          gpKEObbVR/CPVe1Vt1pnKvB7v6NrnY0aYaTsccJFbNchA5/qwOiL0LgixDN833IsT4HcBwgHkFgi\n          JkWfdyJ1BBQblwqA8qiCv0HQ9nuLxngJ5GmORBQ+EOKhZDnIZ9nQUTFXtYDpgGHD0CDWKd+1dhL2\n          V3TFitUTzbmk4r76AAT22mzFkoF2m8efgDPC79o+gYHqdRjrcMFhbPATgatA/DJ9hBiELykKprBw\n          HZ8RyESbFFhcWLTOubGKTzyORIZRfOgdMR3/BuKx1iQkVUnTUtJ+s4/fjw/sgUrQOSoO81M212bg\n          3KtSJcAjjKMzTn6nA8U3wTgWxHJdAiG6jf8RnSjAPO/IxYAKQlgkItkszpZCBNn9PUTLWV6LH7wt\n          Y4dDFGeyCnRn0Tws2QZPQpcuWBzzZ/Ft4msDA+oXQ+uOs6rBwO80NnXBM+GPrdqqqiT1otl9UbK1\n          0HxQVbYGDLVyA5OB5WiMJrC+iGOE3iN7eB5hDEvULs/3m4yiZZghXaMGiJN5d3d6obGvNW/XXr27\n          +F2/mr+WXL/dR/9NlT8wCXtbgT1SxsYw3LBlNbTN0xEHMNI2u5Y7EO8u3iEWjGZOgQ0cdPidhGoJ\n          5mqEbLJ0hR5/K6MQDZbimNBqpLSRYulA9pvujuETPBG0OK9lYxIcRlzFP8dERO7U9Y8/AW+cChDf\n          cZRxEka48Jdr+oHqAG4l4wz4UW1VJTQVaNEYeDwc49QVv3UxEYurkGPuqBAH0ZgOfDqTCFz9VHey\n          fbRtmbm9qwa8w1S5vXm9HZmsjYB0nFA73oBumDh2gp4vCHyDuJ6Sp8EOhSwWwxB0ppcsB2oOIjt/\n          Z2l17rOLT6duF+GD5lIwQRtkEBXQhoNiLREKXzLZc86WIhfSoArLno5ic67rj+Bz/kiJ9YSR2SOx\n          VuAZOL3RfEwltwdUHaLtJ7qRyZaEDURHMJAUipsqBVeJ3Agt9kcG4p7Ck83NwJtCDG46rwL/tUlM\n          j+i/q2LLvR7oTEPdTWEFj+B+6gwaClXBlyiNQFLTIqogtJJU1JLY6a8UjDEr2CLPWPggCZVKVW9z\n          lkaFJnLvQFGFWXwpG5iOEywRsvTEyp3enVrEDfSpFZjG7EK3gGg5RMW1rsH9c6x9aCXNl0zQV8Cp\n          Zp597sXbKoFITrOY1bFWxJY5jXZTbUchuSfF0cxzwYswezmjmo4URNN5HkQQb5UFvLn9oEdsDecP\n          3hqQAsnii1gCRw1qlAOGhfbjxQyH9rVXlykFDOFAFq/RyQDJDTf7cZ1ng9D170MzGGnqpgNP0uTX\n          HM/XsYpju/400FWxq4ofiShABEwxo5FWZoAxlo8KhoWUZAHaLELOvOJlgkcgcE1RUnOW5WDPyu4Q\n          0PWcv7k4Qf8jKFfrpCrJFAim3wH9nqVgWKQ0i6WioyI5B6FWUqUvZ6LBy5LsFvzhBYSoOM/PNM0W\n          WcRZHSihgRLxkxhTj3n6AG9Ej4J69oPXJmJqE5ddDoEPkvQSckRilU2N57CMjiGVztFIAn8Zmaqy\n          VFEVgNHEVPAjkhNDeH+giwKoO0WdV9XtRHmjEvCjD0poHGOtr2RcpoiWFN3/JpUnlGS8S/qPSP8S\n          ZVi4lZAzLc8WVVFCVJLyZpXaAnuachGIQIyJkWEIkWJ/tR948qx6iGjtIq+W2gWL+WMvYj5y6c+X\n          TeTMta080BA+ApwWZXF/nHxdlbUzTHuFkCeGhdqz+qzx3XBYvQKb33De1uAApdVBEvWHC6o8dMnQ\n          /AamCmzbET5SJHRvWLEtBoytA5CRNRNClEmHoobSBN0AKO3D1gdMN2rCpkViWNbDHjw5XetJOvEL\n          5g+KBykpo0zY9hPeLwZoZKGEuAcAIhA/mXtkDTwGKFgnT4Jc5Sh4HKcKs/VGe9VI2uvagHd2Gx9K\n          MCFTrMVDCSshjHo1E9kVkaLt2fI2im0kM0bG150E7jEBqR5ky+X4KlwlPJLsuTJb+9egP048Rfpo\n          B/wNALJC+KeG6Rq1WdqBf9cd1jXlXV/Y6704CBtxJLWerWRbrgpKr2ChWVTI4ajnH5/cJmMrM+6h\n          /AmEYK6yLPMOTKB2n9dNCJuW13ZErZfdBhonilh1eqUuZckpEVNCSVXMUiVcVRGqMwankXbPC4JB\n          CbRjXcCLp47jEFNFZc9bmMo2pdpkQFrA6qJK28qAyPEUvAcVZEtbsPKJAYvd5pVQ9fFTLeeVJM6U\n          NPUKPsviB1E73KKpKp6OS+iNaHIgzxdb5AjMDg7II5yaHTgKlK/6zQnlU1YnqGuqVctcT0Abnd6f\n          R6kLWlg8a1JRkrwSqcPhiscsmrwkhUdGkNiRRReIW4mcZTItcndKwwJ8w5IaAQ5pq4KEXr11DRNV\n          +aIBLaoYOu5Oal/VharXiOYwBaMrW9C6ujZPAcxHltRxcps8ZWBTz+Az+FLBYx5mbU/cXqI0X1Fg\n          DZPnOgPOZ3Pto9i3jP/x4RgZWZmxXUtuLYF/d6f3bFEYxLY9lftXhbxPjD6wdGgTmgI4sKQFwPTv\n          OljbZvn1bU51hTQUOFcC4t+Vd/d1qOwGcU2PUYv2W4gYH1mecxlxV4H4D2/fzLX3g+j3+JQ1GVmH\n          sYc5VZFpALlCn08M11bma+qEc0uDRKcARjjo9SsMdGLe2ONepUVqguqKYCDkuqLJwCZSDCySY4dD\n          uUYIXprqJyOrJ5Ytc1WR7jJNc6q7jm8Zs/OfdcvUzUCdNMQGC5Fjyft1VoqxYdNqHHdOSg9B2XMQ\n          bjAqgqTCY32ophJUu+0YqnaxJqeF4Y+EVzACr7HBjytltBzigVqHoeEbgQEmV5UWuGz7ekGDMyFO\n          22JRr4LUsKWt7t8DjR/0ECDh3C1PTfb13u0Wl1SMc8biWJttsB37ZV13ZGQBxLWVHH2xoGu6NpCf\n          gCAadUC3W2XCIDGUfXlHjaQif92Xh7EPS/8NAUBfi0UDAGYgIoa1AIlBTWU6qqr/q0LNptve0LpG\n          AGyzlyClx2daycgCyswfsCbsspjDSqe+59vm1Ax8x1Wx051GRgRsUNzcUk9FY4UUpT+HnFIAxXWE\n          Wb4BfxbH2TKn6xWwTrz/oJ3L7N47Hr/nayd70qeuZxF1+lTdo1yTSx1tGr8HYFYsFoYPRUzN94/P\n          mg57k/+vSdPrUhtBOUeWTrwh4XSsu9M381vT9s36vZ2EaZYndWY5Zl85cplyc7ALTXaukq37jYOo\n          0UQOG1VccFuZQ9xusQQ4YIUj3O3Yeog7qHO6xAWMZmj0PIMoe8quhlGLIIL6biV9ZP38bKvh6W68\n          0xEhPJ5VFmeNDVU1L9tT6STexvz5TtR9XXwjvM7zBRLZ65BhV4OFYxPHM4Hj+C42NzhGuTA9axoY\n          X5V8pwfecbURcVYtpH0GLym91PF0AdSnF07iqhT4vb1683HIr4+Pya3RJRGlxw5DURKxDRN+LBVF\n          /LGRz35C44mXK+3yZl438m2jltZw9qylaHoqtBCg5k2rKUg6z3t+qAVerqBIiL6jUj+9soOsoZLI\n          hV5YZrKevxUjYzpsGm/HzsOaA2GdaaoC9YetrEX8vrnMU3SJokHyY9dlt4akl5+T1Vmi4rMVrYqC\n          RlJP2GHL2muFLNSF0OM7SayRxR7LcwfVnm2WzicW8QJ15eudLH2HvDfvNYk9f+9D9AEwbdloQiuv\n          KPzt6ZXbqFI2DPVKe0GRJMhKMjWGDhzv6KyRRSKXDLoiBRd4j7kx01MK9VtVL90W5taG9jhULcT9\n          Bv+a4SOJOLZxzJF7H2c0L+QgXYlxJ+gDA0yO5/fWyKKSZQ+Tz83g6y91VQkNhvJm3VxUovWmesma\n          wlt7u2uVPW1bf1Hob2ihFZuU5UtxKxUY+aYNnFi/ZwU/e315bTe9VFwEmj0eO+jiDR9iJrECZcGo\n          MxwIbHNx+q+71JzlfMl7032C12KIkKsaYoYHj1UfcS9yeMubrvng6xuaW93wVo343en15eXZ3LRN\n          xyHB7xZePg48+79wjPMQIf5Xyb7C578m2JvYXgpvbkar3treR3/MMIOPXjSNQFToeo3Wqmy+SgMe\n          1RNRORTi+DcufR3jtfU9ix+++ZLl411vtkaV3XsnnJgnxFJeCiemTiy8FG5Pz2x399I/2H8XO4LF\n          pfAizHJ4kuCF2PY297fJOucJzTf46xDGpiC4qhYDNHNW5hz0CRDgHKPuAYyT7zhdteiJXX1nv/eC\n          MCH7dlzfs+/u7Rb9L3tpVaixQTIbPP4aP4xPY+Bo2LDwyHQeicvqOzv5/MzXHxz4BoCcxc2Jf4PJ\n          Lufzn3EKnEHHKSY1CGkjUqCBjWzVKwfbQmOxr+0TKCwA6xfwGzWI3XYP4lgb3Pp69Ldu2PaLcmCm\n          lAqR2n6NDpqJBYsn2H2Ld5yanh74FZmBsFB4uUEoXzve/+NF/24HzVi1mG03cd5McSte7y/6pca1\n          m7GRxuGM7+uXFTOOlyN5b8JebycS38Zww+41cJQavocVq+4g+8fVGqf+YrbfStFM0liyP4Uo9map\n          X9Zu8eX+AHACJg00XLC2/eYl41dgXnGs5fWpg7kR/chGf571Jm8KXdtJ2tdQzluvnlbNVf4Gj+/f\n          /wMezyw0skoAAA==\n      headers:\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Length:\n          - \"4912\"\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Mon, 11 Aug 2025 23:07:31 GMT\n        access-control-allow-headers:\n          - X-Requested-With, Accept, Accept-Encoding, Accept-Charset, Accept-Language,\n            Accept-Ranges, Cache-Control\n        access-control-allow-origin:\n          - \"*\"\n        access-control-expose-headers:\n          - Link\n        content-encoding:\n          - gzip\n        permissions-policy:\n          - interest-cohort=()\n        server:\n          - Jetty(9.4.40.v20210413)\n        vary:\n          - Accept-Encoding\n        x-api-pool:\n          - plus\n        x-rate-limit-interval:\n          - 1s\n        x-rate-limit-limit:\n          - \"150\"\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: \"\"\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.crossref.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.crossref.org/works/10.1016%2Fj.bbcan.2023.188947/transform/application/x-bibtex\n    response:\n      body:\n        string:\n          \" @article{Vogt_2023, title={Structural and mechanistic insights provided\n          by single particle cryo-EM analysis of phosphoinositide 3-kinase (PI3K\\u03B1)},\n          volume={1878}, ISSN={0304-419X}, url={http://dx.doi.org/10.1016/j.bbcan.2023.188947},\n          DOI={10.1016/j.bbcan.2023.188947}, number={5}, journal={Biochimica et Biophysica\n          Acta (BBA) - Reviews on Cancer}, publisher={Elsevier BV}, author={Vogt, Peter\n          K. and Hart, Jonathan R. and Yang, Su and Zhou, Qingtong and Yang, Dehua and\n          Wang, Ming-Wei}, year={2023}, month=sep, pages={188947} }\\n\"\n      headers:\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Date:\n          - Mon, 11 Aug 2025 23:07:31 GMT\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        access-control-allow-headers:\n          - X-Requested-With, Accept, Accept-Encoding, Accept-Charset, Accept-Language,\n            Accept-Ranges, Cache-Control\n        access-control-allow-origin:\n          - \"*\"\n        access-control-expose-headers:\n          - Link\n        permissions-policy:\n          - interest-cohort=()\n        server:\n          - Jetty(9.4.40.v20210413)\n        x-api-pool:\n          - plus\n        x-rate-limit-interval:\n          - 1s\n        x-rate-limit-limit:\n          - \"150\"\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\nversion: 1\n"
  },
  {
    "path": "tests/cassettes/test_tricky_journal_quality_results[10.1016-j.semcdb.2016.08.024-1].yaml",
    "content": "interactions:\n  - request:\n      body: \"\"\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.crossref.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.crossref.org/works/10.1016%2Fj.semcdb.2016.08.024?mailto=example%40papercrow.ai\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/8Vd+XPbOJb+V1j6Yba7yqR5iqS3trZs5XIcJ17bM9npdqqLoiAJMQ8NDznKVP73\n          fQ/gBQqyAk9PbVd3WxZpEPz4zu89gP+clFVU1eXkbJI/Tk4mKSnLaEX0arch8N1TXgy/3ZKipHkG\n          ByzDNMz+yOTsnxOaLcg3ssCPi6gi+iYqKhj3999t03ZP/BP7y5cTfqSiKQ6O3+umr5v2vemfefaZ\n          a/8GQ+JRmFS6mZxZvhWG5tSf2o4T/DiZFGRJCpLFRI/zOqsmZ4F1MtnU84SWa1LAkK+TkmwpKbSL\n          v8FICY1JVsKlfv8n3mZRyeZm+SfuibU/NwsmBtOz7k3zjP07npsbWqbpBib+A3OL86wiWTXAqFqk\n          8CcLkkQ7nWb6ItrBJc2TyV9vP8DRdVVtyrOH04fTp6cngzQTN+I8fTiFv3w4rUtSNHfwcAp4P5xO\n          fsAslzXgXLB7evXpEh+FaViO6YQPp55pwZRMy7Y8fDZZxG7lbh1lq3VEtQ8kWtBspZ3H0YKkNNZe\n          0TKmm4RmRLsp8q8krnC+OdWjEq5dkYU+38EAcZGXJUAPB6OnqIAn/PvkwrK8CcyGLthM8MfhidBF\n          K084YxhFPvyPLz9ODt6UaQVm2N/U/ZpoH6MKgI4S/FAXRLuLKcqG9gZkY8GOaflSm61pFv30fYWW\n          7Zi26cJ3gWX7phmG7KMDAmHCs7baA5bDP7owNcdjHz043W8+wrde0H20j2PV3p8SVgMwuqc8y9OU\n          VhUhePMtJFG20O5JvM7yJF/thjds2e9ncBO2beKTsmzXsUKYsOnjb5Zrmb4ZTOHYs8/G9RkazXR+\n          W5OvFGaDQrWlWUzbRwQ/95/RTz+a3yzvnYmXs4+D2UzoJWDKZt/OuodQe0XQhqSg8eK9dNP9fPVe\n          /+29bnn2FMD70huIRZ5GNGOmqPn0+2So/jBIya+3oAXoJPsO/x6nm0bFo16ADSpozK54VhU1AfNT\n          rvOi0vEaMCQpwI5VCVq+yR2oehYVpUYzbUaSRPsLmK//hPlvSZJv8AbgBi8oF4wvvTld6JuCZgdN\n          5hfAbCAPpjV9OP1qlCSNF3MDTpkaZmCAgUejyR/B17wuQFt1GIfGMDe8IwIjSz2GNT0JTxyJVZ7q\n          Zqibzr05PTPDM9vas8q+HQR2OLW4Vd4w5wSSPNUtNpl6wy+Vg2ndNWaYWeHFNwPk0MiLFVjb9o7a\n          5/JHnP7R/AlADTcS46izXkppqXfOCcWrdVA+nL4hKER/ZHU6JwDpCv+Szbp5Qqi+NN1EcYUquyYV\n          KfIVyQitdvjQNuu8hP9olpe0oguiOfojPNGSaJuoWj9F7KR1nUaZFkdw+YJp+wamRucJ0SrwjNGG\n          1AC6ViHg+MhL9qRhxvRb/wBhTts8qRnSU8QqqiuQKqZnK7ol6NM+0yShEcroMkppggh+BmVBVMg/\n          arx7+GZJixJdSbRcUjiby+nvTMnacd5TmBMdDvNhKw4SLRaU2/fnR/oAiO6i7PkZ/exg/4uav8jZ\n          n/8Jw+HchiP9nSiM8wWjKxQZONFHX9IJGHsij2R3TPf+mNM5OqJjJpY9L71RFRf9QKfYEHeBWV3m\n          WYwDOwbaVjyhUeLWzEw2YHch0qki7ebS0UT5PNNISooVhh5FnhBmibikDiXOGQjc5P47yaJHlI8d\n          iQqu+XhCa0Pay74pwOAZ2qcszhNjgtD/NCyWqQSLPS0ib4iMZdkwPljqqoiyMknJwnCYq7ck8JzT\n          AhUVsLnqtBb0nW55mEJL0FkN7jTZMeUtCIsiUX3hE7gYQCypAb9GwRe98R5CaA8hfFuDSVyWzCn1\n          IJoSEMG7Gdo93oWhXcNtKOKoJl62I6BoW74L9tabQmwVmq4D/5iOLUEQjeT5Y9XLVAqiFNdJVGgQ\n          2a9IVWrLHE1fRfUWpaJeHYJqaN4m17QqKcTE5RAqFgOOoZrVRWFoMz7+Kxz/nl9cDTNbUfZcZ7Ln\n          bO/g/47u217wi2n/Cs8hdPSpBLjLbE3ntI2GN0VeEZCmRkMvHk4B1DN0P+DcmDByHBsIufPYDZEL\n          BUV9B/5AQM2WoHazjoo0QhXV7tmAiiJmq4mY74tohf7DqWkZcZwbLNAOA9O2jDB0XN+YhxLI0JyA\n          AwaHyRQWNRIkhBkvue2ygiEmd1FaQ+AgwDI9KEyfNjR7mQVzFKUo9FwBGJjWw+n72ScDhR2GNSDc\n          P6B5cx4fMihiSBhBVhKwUgnZIhYoWCAp2s39649aVacgP2W9gfCiLOFjo7GCobJFvLIySo7q3ntQ\n          vKTHSvu0XBoafHmeGtpdHotHFZFUtGFWKNPH0PN0c+q7v4Thr2DO7FD3JHDe0RXcVYLesFoXeb1a\n          H47wyjOGa0I3dFGCnXskWgyGDHJdsO0rIoigNYT0A2EepMfUClki+5wIsuQAEwFF8Fw1MYRMTUDP\n          tabWw2kcG66B/sCcHrL+GVmBgdoSkLsV2P3Ooh0Mj0uGNAI932mbwGsU+T/KobmTK7TgHj7UuSCc\n          ngxIBG+2w7xGDTw1ybNEuQtAgU3fCSH4snFsD6MS3/ddCYTwZDfrXck0N8KcpOrRAyQWu4RDmCc9\n          giwWQasHZ+adUUzrCtxsqf3y2nPtK+0vGvz0rn4dQnYVJaUYvckMICgvzCpFZb6DNBZSXe3VLlMU\n          P09R/HxXtIJtGIeBNfzmmX4o8wkogSWbJFJNgEfU5FwY+UYJYPhwCjLGPmmQsW8S8k0jSR1TzDdL\n          psdkuQTYSxFNdDH8rxBX5oGFsFj0Le9qnoz00ujLIzqWJ6gBqRrIhc/h6HhOKBPDaxKvo4yWKXMa\n          Tzm4E7weA6UJOjocUDcRt8MqDjocJTtMbct6Xme0EqHzxSgvIYt/D3RTNRl0PDsQsbPABC7JvDQs\n          x5nKvMYnQfs4Ok8EHAJHiGYVxFUx/74CfUYHMYd08jvhCLZCqncyynmGBYXUrGcZDhoC/BPBgweC\n          C38dr9HhFDQSlF5mKd+8vrgDt60IsJpsBiP/bEIEWFq251k65JH4n6VL07Q+JQNx7DUT/QfaTgyC\n          mAHlmpwXJTORcDjffz5nnb1AiwunLXZZhLR7YwYEukXI3KI5eBPRfMoCosaiG9ot2Sri6SsKrDNy\n          PE7wcJox1h3cuXkoasTSRYpJLD+VWc0kyUsQPCEc9EzBxl3nVRKt1kfvn9P+ijeu6G+nYTgVb913\n          wNCDUhiQrwau61qmLOs615YF43mqNtXiZG8nHlxL0RauGu8w0GFtTqonArrdiyAKEJ6FlBCk6mLs\n          Zwrycw3nkuSRRTS9sZOFfzcFxs2AI3hgrAoZGuMC/go/4QtFmQoUHTFEKvtRNAxfFTi2ZZgwvOlI\n          sH3F9ahs045nCNKOlRqC+0SrtdbZQQS2BbVkzAvELk2ExC4xCDcXtKxoBpHTssjT3qgKzyIcPoqL\n          ungkgiBbMp/TxhWKgKvJ8tQa8VcujB5lGVx3a8RgcSDJMyzfsAx+5hh2DHEZ37Kss/ho9F1KSIUB\n          F3OirfOUgCmISlqe8LxyP60W/PdVVJViIC7D8hxuiFtEVvzDsPwV/vKCxCY09yE0pc4ZXB/5xvJd\n          hAVvJt9yceu9CZJXLJ7ZFTnFuy1iQC0VhGcqJHG3kLqQ5OgdN2zULSlV709NfrypqK9CwAdZh+E5\n          tmfws/ZUtka+oMkkZKGG7py4J55eFbRsD5M2/BNxHDNYQlTiCxJzV+WP+UD9IAn+s0I+y1T0oNNw\n          5EKR9/w6j41rCP4Mx7anvgy4ywUoC122ySrcf6t94El3vUG6vz1/g9DQbJlEaRpBbMLZmmfjuofT\n          FH6HuEVvMCaLEb4Pp+RbBZLc6j7PqfXGJsLpzWNofvyCDuvh9Pr11a8a48VB7VPMwNn4YCHAxBLI\n          mmA+8CWzorev7x9Ob+5ncGNMezCSauYgBpzCo/1Mv1ViNG/JmMf3jeJrszVJ1dTDUqybWFMpSWuG\n          th4gKcRI2sAMpKRQev/ptvNRJfdQRbSBp6hVOdrOFPLNrAb1wApyCYEVZVRIm2jykJ89mxL/AtUG\n          n5m2KvInGCuN4jWWhYWwy2LVgN6+0nRyjMlFe6qGomKZxbLH8RYfPq7nDU0Jw3uyxPKWYkB+gjiB\n          8U20Oc1YtwsWleHOUXUQ5RPwQkuKrj5ChKN0B2ZYp1mPKSM9GPY6tjRtSIY62JVtGNSt/PPILd5V\n          eflIElLlgsxaAo10FxVzACHfHmU6OSvXCO6FIt6qVOYoCHPth9OLu3vT8U1+bD+ybYWOyesmAUza\n          cBV83Il2fzezu3AVM3wm3M0fEZHcEHR6n9uQxawAS4zKzDlfXrZSg0ix+uKE0jg1hWSQV0VNkEiD\n          64ssZmJ0T0FXlJnvQRnvIOF4V2PdJQEMJ8dqd9eMCVenvC3FmgokQoJedqzt1LBcw3VD2d1/JE+d\n          u+IRIKunNG4de1UgJGDED8K0AAdRUlGDhLzmqk4jMaeReXMGeazMxFqK1RQ3EP25EE3PGxmdYjTN\n          zxxjczMOnJuwWbh7QT3eFMg3CtFM8HwA3KqKIhBqkkGsqSdC4fggGs20jE2eESy7NWeNYXhLMqIN\n          Ymfmw1qyIKarqCAVRIJlmj+yMGJUimPaFIF9zrt4ephlsPPLuthCbJNMDjUbfICzBLbFlOF68yG/\n          A01TlCrF4kg4Yqcd3w0eTp++roytbRrUDo3mjL3+Cyfg6ez1+c1VXySPNJiptozQNbJKBxgt7CmD\n          aFys8PIMDIQFDkNGVuFBIfwSQoW3OP3jBNXnvEgWWKJ7G0FWnxP0F8qGSrFCYgdig8GQsAksx/Es\n          OWFzBSL0yE00r2+ArbpyZudt9gGuPq2Tim4wh+nIvgZoQWtHbAz2YVChCePfTsVYijURAihb/ih+\n          lWhxd9ZeTADn7EBsOGvKYOtpapSsQQrXQsbcQMHw7Cp784KApMiYAEH8ZnAbtX6bx/Fxuvllaqta\n          CwmnEoK0CQ880GJZIMWB+uUdxFz+7a86w+kdKWyIOsEjsOQqxVQOEjlWU4fMqYyjDeFOtA1M4x3S\n          zxhdQQDbpH1Cvgy5mP769qqvhgp20BNwXRMxAJNW7ZpShCKiqiUSZ1Sl8wBQ2/JCPbBD05i90pHH\n          n1oyn3IbbSi4iWxRdzRVtMkhoEcJne/aIIS1xSCs8G0f5tcbxs0SWvAElvL2q2EPze353WFEhUDu\n          86g7Rmol224iWsa5Io9vKdZF7KlnHzKOvmVDkCcnuN6RhJU9Gg4bJVXOajOt7njR4wVm9pCItoqo\n          wG3gU1rQJWt3rLS0LRmOzKwgu7+tI5EclPrwP9PIKtZQfNMZEQS8KuXYvq9jXzPE0K4uC6Ov25IB\n          sj0Fnde9Xe16ceK8KEjSPIPeCqOeig/noIkVc7FXtIBxs6PG4B4sU100uSp4+ktsx2SZGZqJRce8\n          qjcWWoqlmqntefs2GM7cmM2hPQNc5CuQSKwet9Sk1Hlxa4Cpe8zbczk/A0Cl4BY1iKcIY2oGYewY\n          aIzEUlJFetR4yoMm42aUA0tNBpPaW6LYR2cpVmiccFRHZUYYYvlA91zfNmbnH3XL0x1L2m9y3fVn\n          UrCiqzUvpnTeH5DCcKplAVknQJ4CoPvP4Dmp9YVY6wIMjf4xeizhZ3G8/+SlzLmlWHkZcyzN4HOK\n          I7sG1rqkZve8LZYygctryGcwa0Y6sF36xAuIZ1i3ophIsq4y7LwuogVdpYKCCzHUxxokNRPJKGkA\n          NWwRa7t01IspVqgme1NXitnXlA1tM8yk3YqX3UKKXoDypo7QwAn6PkKR/KOmCZ0XtBYQc23BxXwm\n          NHuMBJJU2pQOZpDRMi9BSbEk401HnQ4Df441Cs8ypVwppNWNMulsecpSaCyhnRKW6/xpzzuLXliw\n          Xm93aZZv8hqAPkrU/JnO2FYsx9iB7+2bNoAv0E3XAdM2u8XVn7blyhzym7a03xXz2wbYgddFzLZR\n          QSMeLwkWTAxkRp2bW5oJJWN5vyHrdR0YMKEd9hx9lXBYEU1F++aOW66Z6/1qYAZk2WbgSKVQQKvs\n          GiaSHceVLATL39A73CWvCTiSvKtK9UcFzkLs4iTHUX1RamMrlji8cfcwo9zfo5aYUylX+FrWN9hH\n          2U3r277BY33DbaTeVOB2z1btBetnCq0Ms6gYLSaRhtgdPa/Y4mUrFi4sU5Zyc+4QrGAg7WCALLkg\n          a6z0bAnKXY7tWOBCseoGfuF7E2Y3BSLe37lKaD5PQAaRW0ThaCLvvCBS+sf1xJya6+BbvBjRzisY\n          CRUSMIzX2sejcL6gx8lWrW9MZYFzQ15YWNWXeRChB5sLWltxYwvUE9oUxwZsRDrs/WR9n9rlOabj\n          uoT8dgSz+G60jklWnHyZ9ioWQjw3mB5CC4a1pezsjN9rV/7otbgzYV21PBq7WFtIzH4qz30ZEsoV\n          EJkL9RxP962pY1zP7nXL0s2ptDQ0y8k3yGZJs3qk5VqxcwYZ6RahUfIqofv1ogniCF+3JKh45583\n          RY6LK0WqRnS8s3W0rI7KGAvsGp1+yVomW7G64vgiD9aMjkBAKMHXZEI4bEqJsJuCLPgycYYNpFwb\n          AJJoi7poehBzjYDmEpC6rlWgKRa0Wa1e7WBquEVER9n0xFmmvX775rZz1xn2ALNaDfyQPKsh+IFQ\n          ghn1HkiT3g84IIdeDXLFGgz35wO5DqasezgIPMbT2LYbSlfatTwNYMk3VUHJLndZvC7yLK/LptWw\n          irovmrVSEZbGOXUGA+DybM4w4Lk4EtiJLM/0Ep5SorNa6YEqsiVkw/9Tk0JsPpQlwRfXs5ehqko9\n          hiNz4du4+uzSDqaetIM2SZB11BY0qbmfmZcx+EIkayvSM7vN2jRkwSByRE6WtUtl2KTRVrJ6Q9CI\n          rI6Qw3kgtIegFLF8ja14qUiISRf1davULrMtKStF66BYuPG859aymOHUk3YlvKOrdRtux7tRrizN\n          ZIbbC4he2hz1uOwvfTxAYCm33NmKRRnfF7jupmNhXhmOERihdHHK/fjOy862ccpPBK4D5nByJ1i5\n          C9D8sQw9UxHgxCl6GUUpUqy12HtiJPB8OvJ8kAw7oSWr/e3RdS0VTeQ0aXkCxmxBWuPWtf++vr24\n          sPlHZCdgvJppNPkWJzXz5mw4tsY0gRuRoC/rqPVE8RytM5Wm1i/NmhWLMd44gWk63WLsf8eOIs/g\n          jlDmZ/r6NIQ2aY7l6WG/H+uTyLZR2VhJYXsQPFEQUv+YCj8Dk3JHoK1YN5mOF7+zPK/Ayke3KwWv\n          xez1lkRsm5yW6Oo3DBAqJ7gCKivHy+7EgvPnaAF53lHiD5K1pvPmxUuRbeWqhylKUTB1bJaP5Hxb\n          BGM6lfKk1yLbh12751f3XZdjn+g2njLeqy2hlrZFkdZAwp9DIp016ybAXbP9SvASK+FhHBa/N+P6\n          x6ESNL89NXAVCyC2aUtEr1n25AYymRMphl7k9kgGAKiF5HCQ7FmC/3iOSzgaPr+ESVCsczi2lJPB\n          uk7p8mN7HhfT3q7US3tGQdLYhXVmGjd+4MPj3GJMDYskdpjKlP+ooxTDamYJ5YAKnMKovnkANYNt\n          qVYrrku2FQseljNanrOnyHbgPMOiCnlyly1o42xB++Xj3ezD7NczpuGYWQj7TZ2gO2mLos2eVNyX\n          xHTRJuubgkLWAsNj/wMcIIeXMt7Fa7JcJuJSNGmZ6aUqrVgxAft6cOmtzUvO+4XMukRVXoBXlNWI\n          z7Q8EzIM3r1TDpBFoRR7eQSCJxD78HNQhaO+5iXLaB3VKolvilyXrABs6ki3Sk1hviEN0dCtZ6SP\n          TszX3G08RxTalOM8hEmTEmK+wNucL6JUiFakS+xeGtQ5iqUQ25kehcz0dc8PZLH0TOIlItZWv8e+\n          NP42r9jahGaDnXaFMfPbYE45iC3zL2ipsOL2dp2Pdz+S0YovBlF1EYhvi47XsgHE69mFAeO6RnN4\n          DN7nvKggys0o6mDftXl4dSjrm9tGCavk5QthldWHXakHJuYjjEZY1Ag9oLflVal+2SnmOZy7JUia\n          RfsVUsEgft7hFHukLb6+WE4zgu1+SRWZe5LRYltHZtouMw0Eo8gbGw+/bHOJ4IgLbccL9/SxaJ5o\n          T92jEJAQc7F4XSfVdwEKmWM4h+nELxU8xVLIiKJilbn5V8ezmsWSe3v5NLVzxIiTe4MCR9RxVCWG\n          a7y7BRJasHLjVXYDUlUgDzzB0r2KtnSkpbIlIS+twDn2ntjY0ohD3CWBs0Usf+i3Z+vbyYfbT8pb\n          y0c9FqVAwktXobGN127ZYIb21w3fYIXnXQAy7mhaYPUJJQesYZHPDW0gRbN2WorwKJZHAjHOYLuQ\n          Xd+cGyYusSCOFdiR60ZzGcBstazYc9ptRMYWU/U7G3X9VAuCu6mWXdlyAzeLu30id0xqbL5f5HGB\n          PD7X7QG3jCFf07g2fC6ukHu8+lo/5sdJ+ht+WbX98BzFoojrWtaIFOhW07qm59gO7wfZ4z0ZMrhs\n          DVvyse9nA06UJLjFLwuU26UijQPN6SOF8G6cniBsRO+W3g72B2j3SyoPbrWn0TLHoEYMAH2h0v6q\n          XgKqR1nCf2Ftq6O8Z5c7ToU7wLHNyLXlgN882/zbS3Ej66X26vyNbk21Vx/Pu2oyYtr1BW9ppFku\n          +BxH71u28YzmS8mCzRHSgjeeRevx/oWy4PFfQlqRtA4ktXjHD+D7SIawuLvjKtmxsilWnap1vy5b\n          dzDYoVlZJxhokwWnbHBbm2dW0zu+ECSy3Y6PuusX0AyO6hZe+04a22csz/SkbZS9xWyETdskuIGZ\n          YOx8IQe7Jd/ENTvSnPXFntbb87RuEMroEeYJ+v53fMaiX0BNYQ+bNIsbkFGiBZwhbhHjiXxmXhV0\n          yLPhaxb+zIBfsQLh8r3Cns+aXB20Sbr66LF6OB0L8r51yQudxfMlSbB8uMVVhUiRNCTdMLdqtuvo\n          h2DJliQwpiKpzrb9aNvA8U0Lj8KGZMKm2pO/j1c7P1MKesET2BMxeCiyNP2G2YlL8Gr1gkf6IEG7\n          GEuvWQ0ngtVeDJOdmt1ZpC0BQXynBVvHS7MaOQ6aNZs4lKAXC8BUUDHh7t+QWkiDgj/17hVrDN6I\n          5+BbxrIXCdiWDsrh4Gappm4220bvr4nfcBQvEb0o+QkY94r90YLtpbo4RGO2sTYAsqXfIKLVVruM\n          xLz2zfpl2A6tqyKvN/xhHs5Cx+CHMobpnBm2l5cyHMVShhtIW74XZAtAYEnMN0zH4Hsnywq3uIQA\n          TP2Mly1GqmcJ29VdwNN6/Im15GznIOUKlxPsbRxk+dLt5lLCVtngghlKeJ49a+tSn9on2n1zw3YU\n          ion2tgZZYq9t4W8zwH7PQbK1Y90+bIdY7fJvP9s6IkT759+/56Md6GT+4bd1nq1Wda4tCdUiqn2P\n          tO9ryl65wmTnpS07juoCi3HLjg3RKe4rauGOIWbo+FK2re294/vkcAqtocVxu4LhW2TAx+IW9pwX\n          H+wlhnE+gVyqwFcfsYFWcEsUN18cdk4cfgb71ViRmntLc7ALMKdKXKIui0cYa9Rvtq0GuWK9wh4h\n          7sDgOOXom+HhrgdSNe1EmXfQllWzFyK+LgFcJl8gBDazir6R5ESDjJU0Hweo8h6BLRjFgiQtzIcr\n          Hrj0qtyVFUkjzkFsKXkSQiOh/jhLyEp0yzIG4p7dqSLAikzyce4d3501ncp2qz3XtlE53B0fKafo\n          uXeJ9MEPRFK4c/6JdvcGG4pO9oKfhlyG8IU2XazHGea3Eb7LSqhS/qkUs6tY2rCCcNSF3yxZmH+N\n          jenUtD0p4de+haBH6+pGc3xbt7odz5F4gjO6EJGJOsok4JrQZVsR4Ywrrn4tB6uThQ3i5OYhFDwZ\n          7vX4Ez0tFwX35eqm2FUsgEwdf19sxa5g04Ng3pNZZDGbZSF4y8i0xCKkOBEP3HVJ4N4Z3GHX/kGy\n          8SqvRegOU/Gjjt/mdU7/4quW+K5A/bV+h+8gM13VzbYMGKOBxXxk73sZvzUu2tDRW+OaF0zBIQ7r\n          w+nN5eXZnWUGbujZFsCPPUrBf+MY5zF2Y/1XRb7B+d9ShKF9P1XzuibZof7ddtscowf0hNkCRCLa\n          dFs9Nn+qAxSYYqKs/RunDpk8S9Slkx8ffMn08Q1UZIPm8sCrDc0T78TyJe82NFHQLf/edM8cB/4d\n          v6nKC8JpaOLGQ+xNVSWuKIGv8T0/7Rum/jnZFBTLofhxjCJKBkxxXc9HYBYE94nbAogbSh9O91Cc\n          /MDL1fOB1PG3hw2+oGVZH3gzV/vyr+51ROXwbYxRgg1AbDsPnb2jbbJ//S/770Dcf/XWgZeJtavc\n          YWowh8u7u4/sLXZwCR2vMeFzzxpBAL0B41Hzjq72lO6NZPwFZ/iIAQ32+kN2790b0J69fW4O+cua\n          +qu0L6CcdG/D619Pico9JwlzI/jGHy7qrMkU5JQZE+TkmMq04/2/vBusm3szRS4X/fTPm5nfs++H\n          0923gAesX3eJxtyOL/Gefy25xAtkRrwbZlH7KzFa85YsNfBZGh7DVqLuoQ0fTWs+hrPpX2bXXKSx\n          NX8wERtchX+t3ePXwwEeatOMQg0nrHVvL/1QLSDBB/gKvnAeLAJk/biDwuA6mx07Klyk/e7Hlx8/\n          /g8PdGCo23UAAA==\n      headers:\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Length:\n          - \"7933\"\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Mon, 11 Aug 2025 23:07:29 GMT\n        access-control-allow-headers:\n          - X-Requested-With, Accept, Accept-Encoding, Accept-Charset, Accept-Language,\n            Accept-Ranges, Cache-Control\n        access-control-allow-origin:\n          - \"*\"\n        access-control-expose-headers:\n          - Link\n        content-encoding:\n          - gzip\n        permissions-policy:\n          - interest-cohort=()\n        server:\n          - Jetty(9.4.40.v20210413)\n        vary:\n          - Accept-Encoding\n        x-api-pool:\n          - plus\n        x-rate-limit-interval:\n          - 1s\n        x-rate-limit-limit:\n          - \"150\"\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: \"\"\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.crossref.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.crossref.org/works/10.1016%2Fj.semcdb.2016.08.024/transform/application/x-bibtex\n    response:\n      body:\n        string:\n          \" @article{Wang_2017, title={The impact of heterogeneity in phosphoinositide\n          3-kinase pathway in human cancer and possible therapeutic treatments}, volume={64},\n          ISSN={1084-9521}, url={http://dx.doi.org/10.1016/j.semcdb.2016.08.024}, DOI={10.1016/j.semcdb.2016.08.024},\n          journal={Seminars in Cell &amp; Developmental Biology}, publisher={Elsevier\n          BV}, author={Wang, William and Lv, Jiapei and Wang, Lingyan and Wang, Xiangdong\n          and Ye, Ling}, year={2017}, month=apr, pages={116\\u2013124} }\\n\"\n      headers:\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Date:\n          - Mon, 11 Aug 2025 23:07:29 GMT\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        access-control-allow-headers:\n          - X-Requested-With, Accept, Accept-Encoding, Accept-Charset, Accept-Language,\n            Accept-Ranges, Cache-Control\n        access-control-allow-origin:\n          - \"*\"\n        access-control-expose-headers:\n          - Link\n        permissions-policy:\n          - interest-cohort=()\n        server:\n          - Jetty(9.4.40.v20210413)\n        x-api-pool:\n          - plus\n        x-rate-limit-interval:\n          - 1s\n        x-rate-limit-limit:\n          - \"150\"\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\nversion: 1\n"
  },
  {
    "path": "tests/cassettes/test_tricky_journal_quality_results[10.1038-s41598-018-27044-6-1].yaml",
    "content": "interactions:\n  - request:\n      body: \"\"\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.crossref.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.crossref.org/works/10.1038%2Fs41598-018-27044-6?mailto=example%40papercrow.ai\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/8VdeW/jRrL/Kg3/EcwAksxbkvGwgC17fGrGazuZTOJg0aLaFmOK1PKwRwn2u7+q\n          6ubRFEVZ2Ty8RRYjS02yu6rr+lVV88+DNONZnh4cHcQvB72DpUhT/iz62Xol4Lu3OKl/+yqSNIgj\n          +MEcGAOj+uXg6M+DIJqL72KOH+c8E/0VTzK476+/Wobl9oY967ffevKXLFjizfH7vjHsG9aDaRxZ\n          3pHp/gK3xF9hUsvVwZE5dE3HNcfwj2n0DqrH2wN7OLAP/tM7SMSTSETki74f51F2cOQ5vYNVPguD\n          dCESGHq/SoLoWSTs3g9wHOPRnJ3kaRDB1NlUzAPObm4m8OAgTXOclwmfw8AXUQp//fonUijJ2pZl\n          jnowLXO8uTBz1DeNvjl+MIwj+q+5MNcej42hZeD/YBV+HGUiymoEzuZLuGQuQr7uB1F/ztfwUKDB\n          j3c38Osiy1bp0ePh46GfCJ4Fr8KPl8s4Sgdx8vx4qGafPh7O1o+HDnDqP73/p3W8xsnfuo7fqofM\n          4yUPIlqQ+vQr8C16GaSK5QO42QFekMRpuuTJSz+BiSeBn9HcnniYCph0uoiTrI93hZuIBFafhcj5\n          A9gx7E6s8BZ8BhdyH8h38D+/8yw9okH/OFZf/8/jYe1bOWL1j9tFnK4WcRDFaZAFc8Hs/ksQ8RT2\n          YLhacPbh9tK+fswNe2Z+ZEHKgug1Dl/FHD6wpzya8yUsk4fMF2GYhzxhqyT2YdcKHOqH+RxWST/i\n          D2EAgsBxZbTD58ETCUYWVN/BI54S8e8cvg3XbJmD5MuHLfIlj9iSh8FzxCOQk3TAvkSCxU8sWwi2\n          jNOMScbIq+CGKd7tzHXc6x57WwT+ggFt8zDDqcHDGF/Cshn3gzlLc6BSkOU0D7hlvFohQQTzFzx5\n          FgN2mbEFT9lMiAju4svpwZJgGMwvW/AMb5ot4Ilx5MfPIgp8dTFwFPcaEKmYWI+mHMAWQcbQTGci\n          e8N74w9w20zA3XwOlF1ncCOkTCKegcBZnKxxtnkUwDp4AnyaJfEzUqmnlocUh6tD2FC4FHVdQWDY\n          Q2qlr4JVzGU4kdcgWxek8oFAoeCwtrhYkUgDIPoDkAz5m0q6C1hkFKTLghG1WxLp5Y05zapav/gO\n          4pHiFKZxKHzaOafrCDjipywNlmrGKXuDDcJWInmKk6WgyYjvyDeBC8EvaRxuQJjGM+w6uanwaXWS\n          vgUhXAwGg334+vCRCIGTibKC2EBLWtCaxb6fJ0hAmAsIJUg7DK5NCfaCvCctD5ZqcEPeS36uCACk\n          hP05S0UC6+QsXaH4RiLOYZYi4/4CZaegW3R/YdWJJ/UF+7DJ9h5bjdxCJJ+SeEnXLwRoIqBDcV21\n          earLwEKp6+RUfY425hlW9xwFT3A5TKfYNihLcJkvd06dlrUZ0YZqPggo9FWUbMIreAh3hc0OYyK4\n          ERjsYtXwR40DSOhF/CbFiTNQH3iV3MRpMM8F7ngwoXO59dRuIrW0XIGCxPnDngDqhrC1aBPoy8CF\n          gkbVlrNTykDPwIYoVMdcoO4HjZrJtc3lrgXK0/SzJPezPOGhpLCAzeiTwpnnPuzf2VpKeMkJJSTV\n          WkBKsxhuCML3KkLaKIG8N9wD14FbCbROGszCuvjhuvHWLWJP5JTPQaEBXQQSXdtrg8I0rP4BdvD0\n          yyU6GMbANOzR42HqmO541Eczaw0Nx+l7aF6l6/V7nCdAzz6Y6cAHe4RmTKAq6rDg7lYL7j6Y7pFp\n          Hjl2iwX3TM82bGnB85W8N9gTf61Z6HkcSKtM0zeGMH1lZ/9VGth/qevAqML0fZzCBH8DL40crH7p\n          rs37s3XhsrkuTkkZ3UtQXc8LYisopC1q8NqeHG9XgUxK3vS0rlrQiq/g8cH3igMwJ7C4OZEK/+B5\n          Br4AOX3PsMnRf7ngSQC/PME+DJEeNyJGmzqPc1wkGVNa5lOQpBne4ukpCKXNhfv8hn7Xl7vJ5alG\n          yjgBuyiJiY5TH/5v9y3T9vrjoWWriaDtxi0579Nw5a/0ypldxjwCqtQnd87DOZ/zVJ8an88Dqcj/\n          u/mNh3bfdl3jnfObLJIArGHE6zM8BnkBDyhoku9vmaPZH1ujYd/2nJ/fOcdfYlGf3QRlLuB7TO03\n          DIGWM4o0gEAHVewBj4zAGxXdDnc9gqF99yJwIqQN/jW5w1AE5K6PTkGSkdDAr1V405P7Du79TJGL\n          57qaljEtD8RUBj4Da+wNXHdoD9SwcuvDD7XNf3AzYRPQ9qFAOV4LTmszDAv+yqNCCaMeOlDDeuxm\n          wCbgvaD23erzrni2eOPrQRmIwWN7DOfymANJbPg07LEt+mb7QtgHnNvHAcyuUJlKlxyoB1Hwo9PV\n          2o+urkOsbWhv8NwG8OzRwHJ0cg7r1Hy4Yd9yHmmkHG2SEsf02MMASfkDaxAWzUlBPzD4mXL0ydcG\n          x8IXyRF7BUWlvkVvFBXlUqAbL91LZgFxcR2S2K4LG3AbsTdWRzQetdK4uH8Lke09iew62/euaYw9\n          l7ZgSWbbcOp0/sbu+TIXYapR2tmktBrWY98GTIArFA7YBVicIjTy12hmqjBHtzlEyjJikrRPqy0N\n          cwIqu8779rFaFFHX2XMHO/sR13E9S6euOyLFOeq7ztAaTI4/9w2n75imU6ex52pbmV2+iCjOhUZi\n          d5PEahjtZ0XiT3nkq2gCDEC4TgMibZ2stdCyJHAcxhARUhBMtB6gaMC/EJenzHN7DBcmtzR86tAf\n          W5dL1HdbqV89qoUB7p6q2RiPd3PA7VueaW3nwP0Vu0z5S/z0tJMFcliP3Q/YVcmFE3AhMZanheHU\n          Yz8gEEDxoWIBRr9VsI0RG1+Ch7dmYhVkGA8pXCLd4AitVKl08BO3q5ntBPirPPH21DieqWt1E4Tz\n          94HvJ6j53AH+p8vDcLfGaeFFi8aZygBZkR2itCXEaakEc56T+C1bqLDkFZ0lgk3qKqdB+glehvrd\n          M5V6H9rbtXvrKneTHB/SQvPhnnJg2+amGJjGEMIgx4ZdMLnDgMVwHaNOeFOj/PSG3eXzeZ3uprlJ\n          dxzTY1OyqYruxwzCTlDzLF2BWklyiinSGJEOv+DGB4wgCaH7WBOIN9j2IAYQ8kgxiObxUmQJyQEH\n          5zKCmyBHwOerS4QJbME1K4GwnR3y0EoJZI5ptjNHf14Lg0Z7Msj1PI1BI8+2yB2IM0TcssHQ9DQ7\n          XOfMJ3bFo5dc40yL40iDeuxTyZcN/YOx+vwV1zUvzOwRYX4Q7wkKLHwJasR55gMnUunqyCky2P24\n          DkV0d+huJXrb6ojc7S5l9YwWSo/3o7Q9HLaqHxEmYjXAmQ9Ma2DYmnPp7aJ2i8ezQe1jwhgxRlZ0\n          R0LePpx9RrLDncJ1H3Y/+Oy0v+Xel5jG4fH1w+Ph8uHLHQxdBLMgi9H/IQV0J1YMPHpYlqS7Pdpu\n          j7eulWjf7gwVD2mhvGns62t6Y532Q/vxcAVxysAYGmC1wD3WFL+pO5tTdr5eRvEqzsNYV//DTfLX\n          hqI26rGzMA2DZ5GQbjpGf/+n+DnrsdsBux6wOzS9ykKjlkLwUBcMxTSC854RkAQd9qT8KxClJPbZ\n          Z56F7Njnc3RN2Y/3x2CWyTX1xkUAMNzupbZRgwzEsJUx7U9sY9PueHYzxkJgnDaIjtdYdX6c3rOp\n          WNMNKkmwN1lBg3rsdIBukRKGs++rBKVBWtmaIooKYC+QYGbhAT2HCjHMfVDwCwH6iEIgxJ6zfAkC\n          wWZ5hshpiEj+KsZsFQKFUXHbC6Dn8K4KztAZtnpMdLFkkxokKnZnVAaj29iwb/hrt+kp0BDJEuiS\n          cJyQMzDGA8PQLIPpaNrqYcpOeN5gUou7RIModkBhuQX/NCRJuUNJuYyegIIQWlzRFw+ki6Ums5lC\n          GsqoGIQBJ8khjEBwImEwIxACW4qA1xEBdy2R6N7uKumPayP97qC4M0Iw3b5tDjVddMtOFjzrf+Yv\n          KfxLaGVFXq+FvNpo0jqFU1qmi0oQFiVC4g4puhcqA/YJEyMPbzGbyKSgEpppXUmpUGOyEbYN9ogH\n          1HKJ4t7+8YC5Z5QMj+rCIEzXGI7Hmu9j1mHjg8kFu8h59LzLItCgHiI7FyXxETwrByHdufL4S28U\n          VPLIlZlj8HhWofjORJj7AaKLMmFYZEQwyVrGbmi35VWlEakBFuYIXCVYtnKVhs7ondiFJEaHVdiO\n          XZjtsbNfZQqaajsIQ2UuK719X6aD2IwrOIESfY2kbBisgjmbYYZHJm9LgmguI7iIrjkeKetoGaOe\n          zDJt9xs93XG0LM+ueS8dDjSObCPLnuGrSQaxppctE1yz0DEMezgS9W2qYQjf2C8LHu/yGXFMPWCd\n          JOsUYZiC6kLBN8XemsgdCd66chbBYhH5L2E/noLH/krlHeDEfxZv7DRAVIdUBebWLktXEoZiHhHc\n          ogma9DmbLMSS3YiMGAQrVvvUsbbrbo0MHf7kxiPaeLJneOs2oluaDPfTpZj78JgQnjJwZ6DkrO1e\n          /QX71tAhbVbyG6mQSn+cBqkfv4pkLXXHrfQ6JiFPG5yqEZtY9aMMiE+UgEzjuWCvAWdnsGHnQJ6b\n          YJag2/Mg/EUUh/Hzmn04u3n42MYjsq4FBmF73TxqJ0uHdX0Xw/YNd73xWI93a87v2Bg5jmM2vBpD\n          49Ypm8I2F+GL7tgY4xY1VgwkD7REJIqanMJ9UVUGZTaTUsxFCUajuKXMtlf85UUKXyyBcZHoiAgo\n          /wLrL5S/YZjviQlKspD2H/+XMcGeUbOAeMQejfU8lz2E/aSmMFj5s2BQjaoxTnebzl/EC9+lB2lQ\n          3Um6jECLZcGzTDlnmtWmwqui0kZPHGCRDFVV0iAZANSMtAwMgFU38T3pUgggTgLwIzFNUyx5K2+2\n          Lr9D+zWf1JYl2zOqNmWSsKH9fl+5hudYtmaRTGJ7JzNadF7JDAwLVvwpzgL8+xj+ltnmGKxJMA9S\n          gr1/YCqf22O/UJgXxlS2wlkUR/3jh1sIzfwXIctaZJSGaF6toGYZzwtPoq5CB+wKAgvwiEkRnTBY\n          DMLeRoF6g6/arflKknQoO+0RbczZMzdsea61Tc8NTQv0gGk0xEVzG2423Ia2NKZ0G26amMaFXkCF\n          ItCu7Ch0KD1epLpMKMOP83Uos8ogFWVSWUbhGygI1gKVFZBVAUnaoQtBupBEkoVWVy66jXAdGdJ3\n          a0Jrz7DcNsxxE8VyYHPN/IE1tAeONyhG1FLTGlp7xb7VwEMY25qYxli7x77+ztP4jYKWHyCO98mM\n          XQ0oMK8cbqX0sIjusGJjOw+R1LalOEkODKhUP2MJhKFpWXMV9UEWl0GkisD86k/09eX2SVEiSV2S\n          uFiY/aC1KyDSgAd1u/OtlGMfkCRbpLN8XBsn90x9gwLXGWlaEApPJycQPAzsgfq5kszRX2NiYcI6\n          +PUeVh2BxeOzIAz+qJUWS6eyfsuS+xtFjGWl3shtqQkkHEIiytICYoQKFCgyKB2o8ibZOlioPaWN\n          iXuCB7anYweE2EXpzHDGXl/+2J4zuXtgn+MwExoTW4AbGtQj1AtBZP+FAmKUzXt/EUpAXwolfLOI\n          RZhiNTAYwjMU2QuegIVU30yqgE7DHKTDUqvZAQ5RJXeb1EnGQ3inan5WYkUVPwqcQKQH1J6KGCUv\n          US49hTXYQ2eHTDYISLxsR4Eaz2nj5p75estuSqQGfkB0M9Y5qmcoP7NpEAotQ9kGBNGgHvtcQXBa\n          reNbzPyQCsKpalhCXZqpzDpLrjYkrw78gBjBIpW964in21b+l2Afa098wzK8LhY4nkHWbBsLrr5B\n          jCh2cQCGkGr8hiIF8hMusQ7rSuVlGnVYsLcwXAVDlaxVVZZsQ0gZXwg+b5LXUJGVZbyzsk2t6q+R\n          d1+ooj39OJslVPg1HhjWwBiZGoXpzwruBPvH8zTlc53MLaFvORAdCPTWwUu8hg9T/kY6Cb+8E28+\n          T2GZPXY+YF+R/vcLsYKpz8mPvNOqiAr3DnMwZcm5LjB6eFWUgDequUqu4r+rhcS5CdjOIwYL7jG3\n          SGi6o47wuJ16HRHy9se2MXdPWMNuVoLWavpMc+DaeimdxtavE3YRawWLbSn8C2Tb1wFx7kQk0Tzr\n          SZn5GoRhwJcpWaqbpreho7F5NBdJGChcoyjlxjajuh4klrLLY5Q4pdrSWmWjbaJVKcpIbc/riL6a\n          VNiR6t9S2WjtiVm4ZsNPd6zHw5MrFHLD00XMMbTA+OoUdFCSxjvrR+Uo0lwVtnTWlg+oHLPCHasV\n          O0rxkEwqetVU81IVjLWYmkqKrhgsgbD0AkrvSGrqdOgIosq7t9WZ7gtTuJa7LftvWobrgtwausPd\n          YMoZO8mTF7FLRGgQseQMEQssWwn8HvtCei8ldp2jWuuxn7BqH39pkZ8vG1osZctgqXpqRLRAt6CA\n          nZh4hYi3dA0iLhMkNcnq4mJtb3yQKvJjR8SMoAeSsqiysbz3VBRUFO6QvXfHzPaeKIhrjYwWiIr7\n          KeLPpmNpwggRRJ3v18fAtwTItgunkqPQwhE2dZ9nWYGKnIuESvqoHOdGpv1k2k7i9m/Aj3SVYHOg\n          qgEpGslKG6aEFDjmU6NhFjP1qYk9nvTv+BMrJPSKHS9lgHwP1IW1gZQCOQoxHXWUDDaJ1Ilb1Z7S\n          xrE9UQ5vaDubHMO5zKROoDkZetWsq2XIr9k538mzc65ckguBaZUekwmWKTLtG/qEF/UE+bytn1JR\n          /SyFaSWBvwgwURsG7OL29prxVdwX0R/rJTb5vQoUynrDXqPjMkt4lAYqWVt3OxkWlyNNVA3DcFcm\n          rIVSHdyrP6qNeXsCG4hcO66ni1wrWq1G1QBiLUQ+Zxf5bHfpCA0ixXkOHPyk2PYDO4kj6UNeSYmr\n          5Y5PKHeMaNNxpSQpcalBGr8c3/aHBruWevKUAuA2uN6UcD0uZz+4Hq/oqizZDdfbuwGLZv9hIlaW\n          aY41pdfIRd4Een1hCzABQ+qZyGOG+ioURWOp3gDOfer6qwC+eoNs5dQrC5Zg7zmBTeCA1N38IEWs\n          f5nWKqPXWZxi+yGTZwmAZ1hoPtXIj+lJWm63f1hSpaPspDgaoIULu4GGNi44jj3eyoUpGJ4YNMI8\n          3sUKNayoLCyS97pyuRehzL6rfS7bZz+BJ1jCD6UHUaSF0ThF7Jj66QiGOE3yZ6Y6NP3+feIr2dCp\n          jct6B7Vx2F+j9p6YggD5coxGhbMujzHEhNWoLQrplt0GKVBqFz/kKJmymoAJSHII9cn4499JSG4C\n          OQZ3EPoK8PzIJ2xp3L+vGRpkG2X2KakyxaqsebDEpn/JX/gWefZj9CqCkAoupiLjKEgh6j6qF1L8\n          bWyNG7h16vMVoYGT02tL6Tg8DYJ0m6LMO3VbjZYd7C2e0Mbf3aBGqzRZHVXTZ+w2ByOX8f4Um6sj\n          8cdOLjbG9xBSLbQdSEWVMaRu5/4DD18gKK764Gum5SaOV2WOHpOQhYTd45EYKlhWAfGx5rZvlTFY\n          7HtkzFLV1XvL2J7YgzNqRFf1hhPTJmTE1Gt5NTx8Ai5YAnY8O9hRzauGUU5qo4RRQxDu7+9Ma2Ra\n          47MeqjHxHU9tUaeqhGtyn9HZS5c8DPtLeQ9wA2up4LLaHW/36fwTHVSywr/luQdwvd6OY4E7DZRQ\n          3nVXYUUreTqKe7v7cex9uxBcSy8jg/89Hj6JGYRqtu3pna0jrer6kp2BXLyKJAl2pu6rkT12CcqP\n          fAYEXc/5TKq9e3B0UREeL//Agt8bSi22Bb9vgr+IqFkJk8o6mSI1JfQkVL8snZT12qgu6SCS7vSy\n          Svd/Oju5h/AJlt9jSC+FNLldqLlOxQ7PTt68rcVzN67RIPI1D9MA0wlA1njFQ/6SwMiIFwAr/11E\n          8wT//AkpfZsn8QIPL7kbFCikPGyDmqN2J9/pTA8Qlk2sFf27D2dAn2t4DBXRf1QpWhCuIlMDpq3H\n          isaoDvmAEPXQGNpj4KWFIuIiaD4camXBNW2zdXgbifeED5pt4FJ0f4f4ioTXkhXimsy4esa9DTpq\n          UW116KgFE1JeAex2sSJTXmqjbA0WqPJ9QQ3OZYenDgGVkOpWLCiVx1N9ZOAN0Kwwa3vxeHgK2lMW\n          o7EPF6c/96f3WAk4f5XxD9kv5oLuKzrNza5G8y3061B++pPaWLpvc4OxtfxvaIwt09noBNLLYu4Q\n          ywOV8g6MthxI2u1OwoDgDqKDiDjRQ8KB8NmCEoKYxX3g6zBOSDVSPdNP4jlEBQoeYs3n8MGjoBMB\n          CKWlHkV5xpXaAsfdVS9ukaVyu4SwhSp/R82LsyegcOZ4lr2FXzCpkWNA5KZjeLrjPrlhU38SYvum\n          nuJoqf0rB5KHcQMMuY6TSLxSogM9+vNA5tinVOT0Q4NfhZDyxActK2qF/TqDtrMHGUIrVh3unv0e\n          DlV06Cr/ezeH9iyD8BruhJLxLJilUhuTiGtonaMVZh7fKjLvcik0Zmyjfto/TfCwl1JgSEJuFQOu\n          i2TSQwKMTsskBpIDO3W9wtZ7zs5exuYKO0z+5tPaCL83kBDhgVzpyB1pzrUW+9xhuXK4BDrGy90o\n          thpIVud0c/s31dPxkicxDT4b1OidLZI4f15IpIAQrCLalKfA+aC+jph/PL1tGCksHYriiHwS6WVT\n          WDtX4BsWfag8LYRBQ1h2dxRUkaeDNdVN21iyL9qARaGjRk9RK/qnRrWeRnXwiU0WAV+t4kZzV9uJ\n          PMVACTFMRSKda3S5J3EYL2dxj7DRaRBy7A9U6MM0ThLegB60CIrX7U392DeQoot0NTQUqi39hGUn\n          UN6Cm44kbIpk2A82xSu6Ekm7YVNnz7oJnKdhje3dTFWj2ttwpqfslOOxUzsqJ2gQmZhTyh8lfE1+\n          4VXDB6jzhI5ZTKmLQ6UYZHIClhdwdbTgv3NwC2G6CXKrKr1V5wW2sMiVLMJF7ccivKKrU+AdLNqN\n          QLSqQtNyqMil/fyOkzvQWLGeU2gBf3BMD0PTO1lpx/MZseOBckRhkPAXGb1+lpWxCV+AcqMht3AH\n          edpsQ4Tw+FMJ40n/XHamabGs1JmzOJr3s7iP/9KRqILSQkVtnVJ/eMYELvU9+o8GduBA3QpwX3DB\n          aDhr9vjx0Hee5rgrnJnmp3lajv0Ydzce6rvDR5OjejWwuyYVxZFZENdEGeUYVEONJG6RfisOJDqS\n          J352Ky/EvEtWvQpmnRIf7VP2nPDVAhjzCbbAHJ6KHVk5RFmwMixHVk6cbXWlHzTydLhvjWe0nU+0\n          Z1WE51mNzHjl8mO23jO7+6CO2T2ELsEudUaDZLhzxpPnUMh61ZOQYz3rsaq7u8Gz+9Z9kLY8zERE\n          DRyn5WGgpU5DDPvu8/FReahvVXna1fOES1VunWd1QKctBPg7Op7cPUEHu6X93rA8uz8cue6HsfcR\n          jz4c9fXmDS0B/pVd5MvVIqmf6NdeY1yM66n6u5IBp8SZa/bT9PQIDEuao/u2ISgI8mBd9TmKAjPB\n          ltvFtu9wzrYtqKPgt/aYNgrviQFYY6cBWWPm3M9s7CEd8q2O2fED+4lHb7wBVbf4ZWoY7fCHxt5v\n          2+wNZ7pqXipyqrjV4wi7W/Dg8iSY5aV2mjcFBfuYRJjWbdAaOUVVGg8LgcX3ygADl5AYqmwV9nx3\n          cUFJog4XrO05bTzbEwmwTLfhWJc9HFPDlE0fWkWBNdRPuWS3QRKHGnBttBwiJUf16mdIVUFKiMmc\n          4qzQVJ0ALPPddIhxcX4LAjPAme2FV7UD4eXJU1Wta1qVTcrB/bnAWwo6P6zo+gyieiJC74ahtLdb\n          9PjDx44DCluISDqv/fSp7jYYd0/oYNzaQYElbMLwXEvHDFwNNLhmFyL6IxRJ/2sQzpeN8zbbjmDQ\n          h/ckgHMNHjHpugK7WRFeB1RFn4sQ8dJB/kwTYzCRHhsXTQ3jYUc5TmM5HVXe8t5tJN2zjWHkNMqA\n          x2DTZgFsQZX19fHlCllmNE+ErRP3Hq1p9LILs6ZBvdoJDed3X6bYs+0M3CM8ziJ4XvSV74W6Bt0m\n          /A4P+wd3JgxFyNDBZfLs6Jp5qdwvkKI4fMFGhhNtEaC1egwWK7kw6trg2ynQATvrT2tjzL6HNzQ6\n          mLF79BA318BybFdTXHrS7fgMPNyggY61OsaBgmrOatnRorwMDwAHC4HvQyhClHR34H7EfFRWaZbP\n          1+qQbXrzRCRzQYv1PIm/r4uvwFAhggCaqXIPbovz6DGVBjQoVdJ2fumE6YY06d7EneJlLki7Bqf2\n          jPfHViNB4MEGMgeO4448rWRnqAmNStmg3biCxeB7TGpKyRyPWiSoHEju1w01SnDM2KXiZcFVa9eU\n          z3PEaq4kJne5XKG7dqc6Jq5DEUTFoYdobDl1fdExhwF6x7VO56fSwjzFlZABU8Pg3zmYmzdECPA5\n          qN8H1I88YMPxjq6tOnnQgxu1SxSW4V3J76jWBKsO0We5pSxkq4jtWYfgWg0Rkx4Lnmc2HP2xFRaY\n          XkzZlzBt5HPazpeUo4jYF/KwqnskzdMIuxqeOce+lYnEDe7A63qJ31KECqik9Erx+Yquvb37cnt9\n          bB9hOQ4EonR0xwNWsRVvsbiMCKyRPbD3efLEfSwWUS9uABE7W66ChAi4uuY14AFd8hYqK2+MCokq\n          SJbOELXc4vyODjxBI2XH8ZTvf3Ybw/dEGyxr1FIq7Gfovtj2eivHJ3cbjNvF+q2M3twTO1gP8pvE\n          +NIfjd83wTNWYiki5SsCvs/KF17U2D3hoV8/7uhOgetFdy76LLAjfuJhLvbeDEhRpaKtjvMndDr/\n          X20Hb09Eg47NsC09sms/KkOOKneHpsjPsZ4ukVUqu1ygaiRh6QTXRhmhh9gqz1er5qEhSqSrmO1J\n          8PJ4pRd8SRmejhBjar/sdd+AZsfqjBDb2l5suXXhHV7PO6BZb08w48wbDrcl3E3PpO4CU0PN5Z+1\n          6rDzfGcZLAxRJxX8soipOLn/8wBPOpoXB0/VDvpYF7WQm73o7O5SvUoGFC4WIVNpnngq4q+5aHTW\n          tGbehcACv7I/4HOR/kKcSCypsUq1daYMVttjRCQpd/Bx9B6IqqJdV6HlfpNpY/eeyIozdJqnjhTx\n          pWm6g6FheUYj8tDS9T/3/8m+8Z38/obNGz8P+v+sjsNSAVypPFHKatDw5zqGCHRQbL5XfAcqXFCh\n          WJZgpRhccF76rpoSRbGIn6UmLns0LCwxx6WrvP3Q7eitaSFIBwt3PLqNZfseRuGYZgfLPM8aDZ0O\n          lt1O2RRigzAUu7imhlFjxpTSy/gWoSgqsy3X8aJoxgZH95VH8SumMkGsvyRZmGNPxxnhkj9G4jvW\n          rIk2HqNTJREyQfjYzd1F34Qv+6W8FxXxWEDzTu4ilcqz6DoaTlto9/dyd98jLo3xaNs5QKZtjIcu\n          vmtT178a0vKNTYOGQLYdtBvI4wN77HPgL+IwVQdRYL1nusIeHcXzqcj+oFMrfkJgFDPR/oTjoaJF\n          E36jK6foc2y862xqsWUOEW0SYAliUQ3XUVlj0IsKRuWRTeOuw6pbKNRlNbckAtSrKzdfMqmSU1h+\n          HeM7gmBgnATPQe2mv8J3IY+ec+XaYGyC77qkdwY136X59vY2kDgTvgHz8VC9Qixte+HYYDXHAzeL\n          d2qql4+BoxKqbBmsXBvRfLUn5sLADZ73a9fAj5n4nvWXwI3omXbtfzPHzfnh3R8PF9ky/P+d2f8V\n          9SAWD0LYzNm67y+E/0JzxXe7CfnqzPa37Fo90+pZZst7dq2+afUtE9+za3tH5sZrXL0h+A+j8VC9\n          xjX14wSuNPHlVMWL3P48UK8+wI//FTf/g0/IZ7WdLd/AWvuC0JuuN901Xp2V1t/+W8ijgoD+1F7s\n          +97Xc1nwAHgCvWwpoqNL+/j+sF+l4kURbdKgpe2ibScnIlRc/hPuf3l//5nuajhu34Io60CuPlJ7\n          CaRbbSqyUAlWQ6FyxmiOWFtchrsDiPq7wHfUIgnLhe6korQc8o1mf5a3BkfyKsf3RknTHSdzfMkZ\n          bAnQv/g76ligCkbKIYY88NVd9dVzAn4XPlmNPpYb4gLP6EvWtWvUD6z45T8oksUcHAiZ1jiDUTUD\n          q5wB91HLazM4rr76e2ZgjtkXP4tnImlMwy6nQeb1X2o3Vbf9hF+zL8XXf890EDSTlhhflumH+KqA\n          KKZkoKiKSECs00Ebz86yBUJrm7ORP1wIjrFBbTKT8saXxY1hQvg+ZDnLfpSrl99hUsmB3/4XkAsH\n          cVF8AAA=\n      headers:\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Length:\n          - \"9125\"\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Mon, 11 Aug 2025 23:07:27 GMT\n        access-control-allow-headers:\n          - X-Requested-With, Accept, Accept-Encoding, Accept-Charset, Accept-Language,\n            Accept-Ranges, Cache-Control\n        access-control-allow-origin:\n          - \"*\"\n        access-control-expose-headers:\n          - Link\n        content-encoding:\n          - gzip\n        permissions-policy:\n          - interest-cohort=()\n        server:\n          - Jetty(9.4.40.v20210413)\n        vary:\n          - Accept-Encoding\n        x-api-pool:\n          - plus\n        x-rate-limit-interval:\n          - 1s\n        x-rate-limit-limit:\n          - \"150\"\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: \"\"\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.crossref.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.crossref.org/works/10.1038%2Fs41598-018-27044-6/transform/application/x-bibtex\n    response:\n      body:\n        string:\n          \" @article{Leontiadou_2018, title={Insights into the mechanism of the\n          PIK3CA E545K activating mutation using MD simulations}, volume={8}, ISSN={2045-2322},\n          url={http://dx.doi.org/10.1038/s41598-018-27044-6}, DOI={10.1038/s41598-018-27044-6},\n          number={1}, journal={Scientific Reports}, publisher={Springer Science and\n          Business Media LLC}, author={Leontiadou, Hari and Galdadas, Ioannis and Athanasiou,\n          Christina and Cournia, Zoe}, year={2018}, month=oct }\n\n          \"\n      headers:\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Date:\n          - Mon, 11 Aug 2025 23:07:27 GMT\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        access-control-allow-headers:\n          - X-Requested-With, Accept, Accept-Encoding, Accept-Charset, Accept-Language,\n            Accept-Ranges, Cache-Control\n        access-control-allow-origin:\n          - \"*\"\n        access-control-expose-headers:\n          - Link\n        permissions-policy:\n          - interest-cohort=()\n        server:\n          - Jetty(9.4.40.v20210413)\n        x-api-pool:\n          - plus\n        x-rate-limit-interval:\n          - 1s\n        x-rate-limit-limit:\n          - \"150\"\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\nversion: 1\n"
  },
  {
    "path": "tests/cassettes/test_tricky_journal_quality_results[10.1073-pnas.1205508109-3].yaml",
    "content": "interactions:\n  - request:\n      body: \"\"\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.crossref.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.crossref.org/works/10.1073%2Fpnas.1205508109?mailto=example%40papercrow.ai\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/81Za2/bOBb9K4I/pYClkHrYcjAokLqDPqavTduZxTZFIUu0zUavIaWk3qL/fc8l\n          rUR2lR2o/dK+opLU4b3nPkV+negmaVo9OZtUV5PppBBaJxvhNrtaYOymUv3Ra6G0rEpMcI957G5m\n          cvZ1IstMfBEZPWZJI9w6UQ1wP3zwmR9N4+ns48epnWlkQeA07rLYZbN33D9j8Vm0+A8gaRZCFfXk\n          jM+jMIx9Hixmc/ZtOlFiLZQoU+GmVVs2k7NgPp3U7SqXeisUIN+oKhUik+VGO9XaabbCeZU0EDnJ\n          nfM0yUSxo/G3qSQUjd2k1i0JE8T4T1qVjSgbN6uKRJZGk/3Th8nNzY1Xl4n2KrWZQJNUVVoXibpy\n          FcRVMm0MM41qBSTV20o1LuHhdaGgcpMLgiEJPRIq94xEHgnjOe+9t965R7idOplbK0k6fk8n96eL\n          KY8/fsRGyQqbJynWTX77nDT6rH54WTq9X+/AQc05u2xZsOJOmjRJvmtk6uh21ZaycU4O11sUiVUy\n          ffjm2R/B8vy3y9P+4OH6B44E16Xo+C4q3ThrJf5uwWS+c4oWDiYyZyNKoR1ZQgJQrzznL+Fsk2vh\n          iC9JAY4y8zY0kdfGYh3ejcwz4449LS5P6zjaK5SUmZM4uhYpqC/orapMK+wGFWnvstFOq+ERznaX\n          KZq4PM1E2wglsVx8SbdJuYHYidZ7lKoQjdo5J08f/9t9+faBkXQN74Y4CVSr1JFcovzvrhBTM1oi\n          mBScDTYptTR6rAEIKaG6UU446a6pdAUmHfgH4Aqrb1PRqj0BoINmoItTiGIFNJAnyJtyjZlWOZnU\n          jSzTxhHXGNfwJjj5Tkv9PQUED+W21Y22OiR57rQ1HHfT5tjLSG61cFY7PIGSlBgzZlUwqerMq4WT\n          7UoYLL3dF+zUqrqWmcVZSwUHkNB+s6WfUOvIsIUgzqUuaLM7+eAatDCX5ZVQzko0N0LYoSRLatjL\n          XcEIJJYNSufk/NHjB8b+tOgi0d8tuKAFJ084m/1p1j3hPH4Mg74zitxuPXVutjLdOgnUTKuiqMhY\n          oCEzniBhTuuzWGi5gaY3Veegncl7GlpqzkDctSjw2C2FwEYO/LxsEccBBOwUVgKmIPfYE0ZZpXvv\n          +6AllJUSyRWpS0uWvkWUb5/6xLpQ6wRyQpiOlFs/8rC4o6iLkJNXQRj9YWCXoc8uwGuuK6eQZGlr\n          d6vU1PzsjIXsQ4mU5OzBn2NOqsy+QenhQNISElpZtwJBAOb2sphsCYdOk1bD/+Ec9bbS+NvskGuR\n          Irp8Ski1qBu4nL5Vb09bF4zWotjbqHBl8RLnaMvOBZyT3yPoD9d4RtQlaT8DLZ28Wt3mN+iRUBRY\n          gBvZbHsRKrWNAQQoxo89Ymr4xZq6ojIjTZhDrEPIu4g4Ed7GmzpPOQvnF5DtHGHbj5cUtBJTuaxl\n          dkuEcY1Edx4pm93eZp2tKXPgwSYmk7L38sO7jNd4zuuWHFK3OZaLvE0llSDQB99b76wzdTFMJBiu\n          M0ntgfi5atJLV+gDbHay6u1J6nQi3iCrzCW9QGrnOSoPsjpyXmUhqAhJZVPpPoZMfuzlVK+/fSdZ\n          /RC9wOPXz6jPYR5n8wAFh0o/91kUsZizBfUptkX6DFsj87oozzJFjafOQJBl763c0feNEPddtnBZ\n          9I4xND1ngX/cCAXhLGahH/mMUSNUm55rwiM/Wrj4dxZifVvb7ai07DC7bZr67PIU5e6Ll1WSGpfL\n          00OF0oKzgAd4WUONlDCX1Neg0TK9kXvbcWXuatd1Xf6Mk3T7jub1QK2xeYM8sUuYh1Wjyx8DuRNh\n          tg97WVZUQlFXAndv/V4jc9y2yDv3ksctiumroIr8cmdS6Hdd5a0xgDVo0jbo2qDS18kGvkxt7vNq\n          Wzq/e5hcQ/qcWH3UqiuysjYdjqHMlDwCWK/hj4ltBIECjWn6RbKqVNJUyvSeL6tcpHBs5TySVV5t\n          EJ0v0bFSUrpAmk0UQmkJnuHaU2eZwE9lhv5k+ch32L+eTp33SP9w6T/g80gYk29oAu/kfZ1vkr6w\n          bxAPWqaH4iZZJm1P/EvI/CQXZelcHJD8Et0YBPqVxX6t00T1Zf4TbYr+pUW+QJwq58UB03/JHEIV\n          v6DgH+nrsliZ77og5JP+p1FVomsS92bY0Hwa3eYuI/WVIHXFJ/4pwG/+yQcgsqILTxOqMfkN83cf\n          k/0KwP3Z5am2H42eP595UeBjOA7jCfF7CO3/ODTy0Cxi/gBoMA40BGhSlq0S116dIK3lXohhFrO5\n          xxZ+wPnAHuEPCY4+H27ioTD5fBYNwEajYFkQX57i8wWAnBPPA4izcYi31Y7NOWRccDYk5nwcaOhf\n          nj56Dq3nbBYPsRmPYzOKqTbPY5eFge8tlxcu564fcjYAvRgHPYeoz5fPokWAMvc9Gmcj7Q5JXy4f\n          wf29wOPBfBBzXHyxeYjWawWjzwMvnHkB44tB2J+JLR5EwSIcQh0XXD1/WrA4DGGj2RDqyHAiB0Bz\n          F7tROIcDnL8iB2BROMjDyJji4OGzl6aKwnSBAQ9DQ7g/GlmcUebyMTKEOjK0KAOEs4APav7zYcWI\n          1aGw4uPiqp9XGAiIkBSGysHY8Drw2YjNByPBHxtgPZ/1A8qBQ/b3x8UXMj7KTLpApo5CPYQ3NrL2\n          aeAlvnXChQ9nHQIdF1hGyJWMGbnoUDXxfyiYdKNsiWIzj7FgCHdsMHXKowvwIHUcDQWTPzKYrLSf\n          i9VeWkCHgyyMCywTpPqzR5UaRZUt+GArNDKirKkWcz4PBiM0GBdLvfyE53k4RwM0hDoyliylRZWn\n          gvoe7iOb4s+gwCMD6qC0xIvFcEINRnaDlAR9Hi3c2F8wb/nYVBYWDOWVYGRwHXPBDRf+UHIJfijO\n          ViuV2qrFwPNgpxWMC7R7Km0YDnWFwchw63tc7AfW4z7am6WBm6Axd1VAqZTcSDps6kAwliflprXH\n          QYK+mOk42XzwvL94MbGHQNqcAnWXV5en0Ab/zdbHp0EHx1vdXdj+mKst6XJErqXIepN3F4LXFTFB\n          B89lBo6SuqaDVvvNONESX5uJks3OTbcipaNgw0omajriuefS0J+GUx4M3Br6sJbLAzosC4KzMDw+\n          LJuFCyjB/NAelum0UniT0xdhd8z1dVIrWSRqR4//wNS6zfP/Q9U32qJd9UxiL/96A+aS8f4DwaPP\n          Vd2/3eyOF/f3lF8PLyxHXRbSbWHeCMDRPYMrM/LCe9WC2Me83HOIeOA29hqDrP4V+z17+/YV7QJj\n          zN049OmYkoqFCxOxiWWm3LsYXPY6yY1u/eV7/7P6UYB2i+5wbheJ3NzflTI17gWrfBZ0Nfqhf6/6\n          D2awYd6ddXSb3R7RkkiVyuhUwp92RyF32BSPK5Fj7E1vbKOqtqZ9++ttdHzaSk1nKMdv2lnn6X72\n          2zfY73+1pt5JrR8AAA==\n      headers:\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Length:\n          - \"2578\"\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Mon, 11 Aug 2025 23:07:28 GMT\n        access-control-allow-headers:\n          - X-Requested-With, Accept, Accept-Encoding, Accept-Charset, Accept-Language,\n            Accept-Ranges, Cache-Control\n        access-control-allow-origin:\n          - \"*\"\n        access-control-expose-headers:\n          - Link\n        content-encoding:\n          - gzip\n        permissions-policy:\n          - interest-cohort=()\n        server:\n          - Jetty(9.4.40.v20210413)\n        vary:\n          - Accept-Encoding\n        x-api-pool:\n          - plus\n        x-rate-limit-interval:\n          - 1s\n        x-rate-limit-limit:\n          - \"150\"\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: \"\"\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.crossref.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.crossref.org/works/10.1073%2Fpnas.1205508109/transform/application/x-bibtex\n    response:\n      body:\n        string:\n          \" @article{Burke_2012, title={Oncogenic mutations mimic and enhance\n          dynamic events in the natural activation of phosphoinositide 3-kinase p110\\u03B1\n          (\\n            PIK3CA\\n            )}, volume={109}, ISSN={1091-6490}, url={http://dx.doi.org/10.1073/pnas.1205508109},\n          DOI={10.1073/pnas.1205508109}, number={38}, journal={Proceedings of the National\n          Academy of Sciences}, publisher={Proceedings of the National Academy of Sciences},\n          author={Burke, John E. and Perisic, Olga and Masson, Glenn R. and Vadas, Oscar\n          and Williams, Roger L.}, year={2012}, month=sep, pages={15259\\u201315264}\n          }\\n\"\n      headers:\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Date:\n          - Mon, 11 Aug 2025 23:07:28 GMT\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        access-control-allow-headers:\n          - X-Requested-With, Accept, Accept-Encoding, Accept-Charset, Accept-Language,\n            Accept-Ranges, Cache-Control\n        access-control-allow-origin:\n          - \"*\"\n        access-control-expose-headers:\n          - Link\n        permissions-policy:\n          - interest-cohort=()\n        server:\n          - Jetty(9.4.40.v20210413)\n        x-api-pool:\n          - plus\n        x-rate-limit-interval:\n          - 1s\n        x-rate-limit-limit:\n          - \"150\"\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\nversion: 1\n"
  },
  {
    "path": "tests/cassettes/test_tricky_journal_quality_results[10.1146-annurev.pathol.4.110807.092311-2].yaml",
    "content": "interactions:\n  - request:\n      body: \"\"\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.crossref.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.crossref.org/works/10.1146%2Fannurev.pathol.4.110807.092311?mailto=example%40papercrow.ai\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/81bbXPbuBH+Kxx9aTIj0nghQNK9uZk7p9O73DmXxm6nc3E+QCQswaZIlS923Ez+\n          e3dBSiIYpw10X5rJi0xJD3YXu8/uAptPi7ZTXd8uzhf1/WK52Oq2VWsddk87Dc8e62b69EE3rakr\n          eINGJCLHdxbnnxamKvRHXeDLQnU63KmmA9z37xlhYpku5YcPy+GdzmwRHJ+HJA2JvKb8nCTnnPwO\n          kPguCLXdLc5pIuI4FVIQKsTn5aLRt7rRVa7DvO6rDj7AyHKx61elaTe6AcwfqqpXZfBOPxj92AKa\n          adseF6PwOq+rTlddWNRbZSor6PjqPYiWN3XbblVzHzawfmPyzqp6q8pWw9rtpm66ECHgG7oBJboS\n          gN/bJSNcMQreqm5Tl1FwqfNNFLwybbT4cJSvCHeNQam/NBDJlmxJP3yAddQKFlc5fGzx3Z3q2vPd\n          98Hbn3l4byrV6kBVRfD2+i9vAtXoYKvu6ibY1a3pzMPwXqXXyv7Q6HVfqq5u2iW8bnc6x8fl0zKo\n          b4Nuo6egO5D7UcFbjxuTb/Zf1W2wburHbrMM2r55MA+qXNo1dk1dGtgJhRaKguuNBox7/RS0Zl2p\n          0lTrIK+3u7oCY7dW0O6x3i+7rdsuuG30v3p4t3wKtj04oLagnTZVG5gq2PRbVQW5gp0exe/LDmHh\n          vb7ai1cECnWyUiA6KPTLRIRR0gdT2G824Dyw1KrUwVpXujN5AE5SoDftRctBoga8B9Qbn5l2bxtc\n          uuu3dWPw2y1s7bANR1vNll89BYXebeoW/jRP8BF8iKuUZmeKyQfBJXSz1YUBFAB5O+x626++59/d\n          nB1+WAarvhvW3II4G4UbXhQGtQeZh5VUB9sZYiTuNPxVdYOJ4EMa7Kja4FGXJf5bgyRNcNtX1sut\n          0VG2qs9L3YNuP1eD9o0NJHAMHWzMelPCny7IezAmYCM7BBAXj3bH7W5B7JT6QcGb6AGl/miX3sOP\n          xtrvl3Vj9Ge03CgoOOGuxig1oFRVg8dOpLwFb8dvDW54q3WxUvn9FPbRgNjDYuPGWf+05ja3xgpp\n          v3wQ7+kZ19mqex0YMF4VGPDjpkOF0Pz5RpWlrtbjXjZqp3v0pE41a91Z+QY7RMF+73bfA/O8+u1n\n          5CASURrLmzMFlAGWjXYDX8TwmKQkiUjGOEWmGun3ru4bECkEojCwMUhhjUbPf5ZD0mW25F+SLDJs\n          FhJ+TdNzxs9ZOidZxkgsJQMJCAEC2lk+X1CWhFQgx7cgRY6PLpAhIYwsrYYHMi7C1dOBkAkRiD5y\n          42GL94Tzy0A4b49BdWHtZXkSEM3Ho51gmYe67K0aMfygerAWkPz7T4s1UBmmoTeqgO8uF7dqa8on\n          FBE2aFP3KxTbUowV/NY0bYcIt7emNGogdoCplAV/pdGMW3Rp8IVXGpyu3uGP4IJvdN/UK1OX9Rpc\n          86qLgtd9oYOLjSkL0P5PLTB/q1UDtPkTRKDpkCQv9XYH0bMMrnUFZNFqHfCUEhGyJIv/vPgMPH/U\n          4ar/N/iDDl5HU0V+BBdsXC2O0f5/pcoHrAK2K5t+GVtMsrQVDPICqoNeXdQmVADRdNZn4PExdU9j\n          hPD05qxq1jRNsgWaasRgPhgU4uyKkiwBSaV4QehLQmhGQzFF5D6ICb8524H7RkQQmTFBCZtixT5Y\n          KWDd5asIwpNCEQNxNkESvnreRa3e5oWF4xFlEWGOaNIDkDIAbHODG4i8JGmcTrESL5PFINwqjy5j\n          IhMOijp6pv565pC/UEsZEShBqZzCZf4uljPCkykGJT6mohRloiJhIWExRcFEFBPGk+ijg+rl/a6m\n          kBVAWeIEAvWKBFSVC5JJkjjOT728fzRYyl1JvLx+1Gyru0EzeEjcIKJevj/ItKUxdxXz8ffBPFQw\n          ninHO6mfp+/JIaVREjFKXbfydnXYcRamMolfZPRlRmJKw785iF7e/hwiFAXvHHb1cn0GVru8+BHJ\n          hkdZSh0kH3efIkEhFAsXysfTHeoC1o8EZ/A4dQmM+bi9y4YQQ8L1V3aC/3dm1Y6RLcD/HddlXv5/\n          zEgxSVMZzzIS8+J9kaKPQLUo4oRFFz+8CTHLS+pCegXFGO95MzAj/gbCmMJ5xcU0AadZms7V9U4A\n          seTUoTPuFwNOpuSCZ45y3C8MHDBBksyVjKrT0WKgfu6geZdSTkLisANOmHKvVDLiqaocEoEAEcGF\n          nc3kXoF1ZF+kkEgQ7u6ET1Tts3oiSMglz4aiqlsREgO3O3mdeyUawm7O1nmOr1InO3CvoEIYc5eD\n          WAl1N8EjmGIqQct81UUC01Uy206vSDoYP+NRGoHJnKos9gmpo3IZVJ4xpD23xPbvIlQHnTYRGXf8\n          P/YuoKo1iaGX4MJV7uRcAiaH9ETSiGaxKxo6vm1Yw7ETZ9RmmUMvLJJJM7z41QSvLuHBE3RuuFCW\n          4dv7k4OxE18MXTY2eJGzmF+6Gat5lvCIsYhy7haUsVc4ZNgCVbm5OcuohcvcpiU+rf7KRMSgB+KC\n          umb1yTRAURCqqoDSPpMJcYI19omN5057oDuj2EFGJKOZm/3FKd0Hj7MwwY5o4GZotIjLUsIrD32l\n          DGBuh+pVliEk7FAakpgD5MW7kMiQzpxH+Hcja4jrJJQO1QuvvIF0s+m3Pbxkwtlm4RMZLGbYzkNh\n          gn2EaynvXqRaDzvpNlrCJxp4gq4xUEC0W5ka3AJ+CRfRuye5OrYQhLxMqZQ8dIJMeMTGmIFySECQ\n          sfmsDpbkCxaU3DkRdEjw0lRq3ecbE1wfqRDPVp6jwtJUUfAVQpResZLCtq/Kui6ifwCHQRET89Tp\n          NSSbq5EQWysd1LCKHvT4q66btW7zPri8dBQh387p0juQ2ruorqAuYSAbdwoB6RVNLpZgmZMr5Wmt\n          TSahg0MHTN0jLa+4OnYOGWcp5Ab3IEqe0tUcTqKweHWDVXqFVgZxsIW0qoEVSRwSTtw98CvGxhx9\n          EUPVmiSzE7fEqxibt282czlwXvXYtFvNeEJm7VviVZMRkG2tqxrKhiyLJHVtlvjEACh3c/b64jfU\n          Eo8LIh7Natjki5oM6ov062xUNyp4/ceIKBHzJWNqWeDIHGy65k947A+VRnDhrMu+nTcS72bGHmBT\n          Qd3z4dMOiCWB9nl+QJycGEcx1iyESycoE+8TM8h3hIVZHJMXlLyUMUgXOpCpdzjNISWLw386kH+8\n          WCPYL0whvQLrsCPQX0qSzo/svZKLw2y4I6kL5l2rDVcmgjm1QnrCfYnL3rErllcgfIGHty9OVZT6\n          RMSxlGQsdgu29JT7kgN50/klQuodD1+YzeHv7IRgyCREVMoY1pMEun2o5h3I00/QoFIlqaNvdvpR\n          ckqgV5dZBCWrE1nZCT1L4p6VZ8/HQH68aneSgG1rv/CXArpLyjJbSA8fOGQJak9Fj6lJNaaqg6v/\n          mSQmV8eOuF4nae6OSDFLFZl/bzQc58RJ7DRrmVfOcYCIE6rZyefRWQbpawbmfyE5SAVIjp2GxO/4\n          geS2ITwWA3y6y79vauggnD3m314IUHLCdeW2LoEcxqtZ+M1mGpxwdy+4CKGwS18Q/hLTJg1nV7Xe\n          h85IOGkIWNDAspeAKOUc0+/Y+Xi9TeN0nisp8QuW8R4M2JonIZEulHeoUDa7FCUnnqdJvJYTkrtg\n          JxweHMk+QbJP03Am4AkX+AXNZhfIXjf4RzUZ5SyhdNYY0pNu7oecO17vuXHgf3M/cgJLpesRXrf3\n          XznVy9xCinrd5h8PSTleMM2QvFx/ihTPkbw8H7Phj1fXhAsC5ZMLdPrVpbRXXsydfPC6039uA2QY\n          SzqT0etw+VlMnuBByYdh2vmZUeXDdLSde7RH0vX66dzOLKvKtNvWTo6ZVqtW41gejryaSdrAWelS\n          Vet+yES6AqGgk723015/f/crPNt03a49vzm7OXt8fIyUXXWYJG2jullDwVIbiLviFs+Fv3Umcj+9\n          Pc5G9hXONJtbo4vJm8cJ9YcarYXDtVUBdlS7XWnycV5u0ZqtKaEU6p7CfKPze1Otrc0KbYepvzLF\n          TpeULOlzc+w0pCSk8prE54yd82Q+Yil5zEVKRTKMWLZ53cA3Kc7K7acrPy12jdmq5glf+pjxWy34\n          GRfuV5NdHEbaJw/ssPzzw6XHAfXDeF/rTOHvi4tx4P6TM3nvMwKPM/BlpwEMB9ZDU6DnfquSoMTc\n          dmCkwVrf7mqNLkdP+QTS/Hx19cbKIAQPY2JT8fgaCHMwWzW6JYTAgyoHvScfH312UB4DfvYhS7zj\n          h3Sp866pK5Nbl4Qtu9P43wHeT/8rwX+34Of/AFFCDEzXMQAA\n      headers:\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Length:\n          - \"3228\"\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Mon, 11 Aug 2025 23:07:30 GMT\n        access-control-allow-headers:\n          - X-Requested-With, Accept, Accept-Encoding, Accept-Charset, Accept-Language,\n            Accept-Ranges, Cache-Control\n        access-control-allow-origin:\n          - \"*\"\n        access-control-expose-headers:\n          - Link\n        content-encoding:\n          - gzip\n        permissions-policy:\n          - interest-cohort=()\n        server:\n          - Jetty(9.4.40.v20210413)\n        vary:\n          - Accept-Encoding\n        x-api-pool:\n          - plus\n        x-rate-limit-interval:\n          - 1s\n        x-rate-limit-limit:\n          - \"150\"\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: \"\"\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.crossref.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.crossref.org/works/10.1146%2Fannurev.pathol.4.110807.092311/transform/application/x-bibtex\n    response:\n      body:\n        string:\n          \" @article{Chalhoub_2009, title={PTEN and the PI3-Kinase Pathway in\n          Cancer}, volume={4}, ISSN={1553-4014}, url={http://dx.doi.org/10.1146/annurev.pathol.4.110807.092311},\n          DOI={10.1146/annurev.pathol.4.110807.092311}, number={1}, journal={Annual\n          Review of Pathology: Mechanisms of Disease}, publisher={Annual Reviews}, author={Chalhoub,\n          Nader and Baker, Suzanne J.}, year={2009}, month=feb, pages={127\\u2013150}\n          }\\n\"\n      headers:\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Date:\n          - Mon, 11 Aug 2025 23:07:30 GMT\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        access-control-allow-headers:\n          - X-Requested-With, Accept, Accept-Encoding, Accept-Charset, Accept-Language,\n            Accept-Ranges, Cache-Control\n        access-control-allow-origin:\n          - \"*\"\n        access-control-expose-headers:\n          - Link\n        permissions-policy:\n          - interest-cohort=()\n        server:\n          - Jetty(9.4.40.v20210413)\n        x-api-pool:\n          - plus\n        x-rate-limit-interval:\n          - 1s\n        x-rate-limit-limit:\n          - \"150\"\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\nversion: 1\n"
  },
  {
    "path": "tests/cassettes/test_tricky_journal_quality_results[10.1186-1471-2148-11-4-2].yaml",
    "content": "interactions:\n  - request:\n      body: \"\"\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.crossref.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.crossref.org/works/10.1186%2F1471-2148-11-4?mailto=example%40papercrow.ai\n    response:\n      body:\n        string: !!binary |\n          H4sIAAAAAAAA/8Vca3PiOLr+K6p82ZkqTNuY+5ctQu4J3amQ6Z7pS00JW4A6tsX6kgyZ2v9+nle2\n          wQKTLHvq1JnqSYgtC+l57xf575Mk5WmWnAxP1NNJ4yQUScIXwkrXK4FrLyquXn0WcSJVhBtO027a\n          2zsnw79PZOSLv4RPH32eCmvF4xTzfvvWsludRrvR+/Gjkd9JZUiT03XLblt277HlDFvdodP7iinp\n          LhYVrk5wod22u47T6/Vc99+Nk1jMRSwiT1ieyqL0ZNjuNU5W2SyQyVLEmHK6imW0EDGbepLGMR75\n          7DRLZIR1sonwJWd3d2N8i0ySjBbh4HMgPREl+Ovb3wRHnNbtwXEaTqOzvwfHsWz86zza9lD/291D\n          a9B2+p2uTf9hD56KUhGlFSyzKFkJT84lwMPsIuBrS0aWz9f4artx8tvDHUYt03Q1/P7h+4eXl5dm\n          Uuyz6anw+4fUD0/+/WM7ta9CLiO9ieLTN7obqyQJefxkxVhbLL1Uf/2cB4nAupKlilOLpsATIsYG\n          04AgOTmdjNn5swrYqVTByY8t4L5FqzgIVuvHD0x79umaULabjtPvfv/gtHuO1XLafQu4tQmpnNF+\n          qiyOeGBhCunhe2m5ApPWstO7pGiBDr2hPaghRavTt1uDnBQJvtSjR8cEDZhL84W14TLfmq1LTusN\n          aKoCkvvlOlALEalQeglTc7ZaqgT/y0glMpW+YIFcSZ89yYgnIhmyFYgNGqfyWWB8xNKlYAKYZkQD\n          miARQN5nJE5CM3AiF8ADRNYs7MfZgvky8RTYZq2JgFXKv7bQYuk0n0bCIabmWQqKap5e4GuJ0W44\n          5mcPuDnnoQzWuHQaq5cIFxLxr4y2jEtzGScpTTCfy0DynEu+gZbbiW6zODXnGWVYtDkP931JD/Og\n          ZrIfpDrCmRba1qB3UuUqFWHf4i3CV1WB3uGToEU4Xcf9c/xAu/eVtDiwjFNNRdzcqolGvkVMTIrr\n          pN2nByp82gaf8ijKYvHcnEnlLUXY7PaaTjMfuYG526vAfHI2YhdxFnJCcy04XXIGgz7+gnynceal\n          mBDsfJKPYmejBhTSGozBHs4bbMwjMNea3Y2H7H6Xmwo+arIRlsUexDPJol4Xo+9osG5vyLA6q2P3\n          cOm9TTSxqFLgCp4+2Z35hOhtwNo6Dtau3TVgtd3+9w9RvHD6vUEVRQPEmxE7B/sHBowtW0+1A2M5\n          jt0AyLtMsRsTxMddEctlFCzor4McWug01yqwZTxhsVhkAU9VrGV6AdFIl1r8QpHymcI+AfhHnmqc\n          LkUk0iajxTUY4Md+ra4zyOGvbrYObWOSfajd46BuaU6sQO2A+FN70O1bUHTtXwa9X20HdtT6vQp8\n          q1VF/pR95tGSi0TMYiW8J4OLe/vwm6PZKWggBNk0NgUh7nnE1ypVGbtssC+Q4hjWLfDZ5KyGuzc0\n          GDLOoAax52fhs1y3aOWodSFLYx4lfubhS5rsEcLvJyW3kr3XstBrsFZryICI1eq1CmIchKOONPsT\n          79OnfRx93M4OfUg4fzadttuyHLcFqYQQN1sd18bI5l8GkTpulUqP4JhlDK5/V8uU49hjg10JGYSk\n          atjdpMR/Rw7a1kbHnGcxu9lVMFjHkGF1ltuzC1Tf3kQdtMbM+6h2jkXV2ef6n83UmzVJKJt2p2nb\n          rmEXu1UsR+yUBwF/T8/oQQw6Jv/w+B6AQ6bA6CJ6XZOxfZFQISIU8YJM+TyLtNe15d+xCHLHqtQk\n          Tpdwdiy361S4d29bb3DuZsp9hLvHIdyvUSs/m+InNh/TYtpNmBvbaVcx7th2FeT7EfuUQca/CBFH\n          Mnoy0G7vo20MZveAfeotQ+mnbNJgN/xJzRJ2ezWE8tSqmlQ7KWgPe8bfMYtVIOo9ss4uh99jFyH3\n          CujbDYalD1m/Zw0GBvL7+z3M25s597HvHWk+nc5hr4S2C6PedMig5yO3TG4Y1Ad2y9NEGbA7+7Dr\n          QeyhwT49PQkodnibtw02Wobcl/Tpy1Kmgk0b7FGGYUKmdkepj0sClCxeS4OKppfhCmGXpmDC5ipm\n          PqxHoFYhApgGW6pQKHjtiUwaOYE5XL244gBpLj/L/ZWcgg6Eh+yw07G6vU6NG7SL2ptukDH/PjX7\n          x1Gz02mb1GxhXUkeo4LRBt2O3aoS0dWysaHiH2zKw0wEyXviUwxjfxCBoHC+ktqKEVIGklTYVOID\n          +UwfYaJT/kSEnL7CtSHSipTxYMiu5GLJ5nHux2vzG2ZpQSf8QZHL/fWtOx4xBECCyYgttT+bUwjS\n          VYTepVRhK0OG/VuH9l1HhmKOfdwHR/r2nW7LBL4DxwxeQN/qtOEfjEcfKQPRdkwl1u2YRvcaQqEy\n          YaDf2Ue/GEYm9xYOkGQXsL3ySc44EeTTjKec7j3i3pO+dB2CXjEnMhToXxTiA3cHo4I1BIBQryK+\n          JccWexWoGOElnioFZax/g5UTTYgOYoQOYgTgYeFHGSUcRKOOKNsp9+ni2Ee6rJDMdwkzsNpux1Bu\n          PdO4sC8qftqJFfRKdghTDGP3CBGgpJ6EtiwPfB3xzGcX1w32jLsTFaXQRPDM74bsDBG3ttk5w7sU\n          g0EpDSEaKmTkwEB7wSdVCuKWKh2ha4rQeA9+gfR2ieDYCBRgYmjvVsvpvEGEfOdHE+HIyLfTsetC\n          NK/V7RriMPhPQrTBmyEa4jEeL0RKiALN28Kn1wkOWSoPuE6rFQiQRTAXAprfW2II5UMSbQSgu2TB\n          +9s4bFwwPC2hwQaka2wLbG4EYnpLbwVi+Sw1kB4Z9Q60x7kHqQ+aG4y8o2AeMu8pMPVLjSuajyIV\n          AqfohcevbALb/KDCUASM8gYAdsHDkAPSpZzp7MsQzImhPiHI/sGTlYxlVCrylpOk8J0ifMH6H//c\n          YkrMz850uqn0S6E8sDdr4PQNYPXG3gK2MlUNukcGur3Bjsvfbn3/MJ5ihX270zbSCs6us3+hKEXF\n          0/eYthxH9vKSr2MIOYzjhAfQ0DCbp7EEK1oTkcC+CtLwp7FIVWSdqQzWFY4PHNU7Pp+D3WEKJm/F\n          u5qpQQeZ+60kCDKaB0TBnHQrRflcSWpdaxRSOFqMtKbheDRWiRfQT5mAfmOMIvvLfrlTkf9rKRQO\n          BRXAzurDhWU1wNUqGnOuGuIdGwX3TI+2cK/JK6s41z2TiP0qEc/ZPSdSeaY/W+MHlePYeYN9VCl8\n          Vx3AxTMRw6DeQYBE8CxSQRHdJVF3PhfaQzqNoQi450lFdCyM8lauQuVT2AHSaTUPuZLcY7FIVpS2\n          IDvgLWMFSrEVLiZYDaOMbaC4z2ZryuBCA3ppkdCzfLFCyAYSa06wqIJSXhBYkZdCz5EjWvpSwAPR\n          Ya9juf2eEaPsglhLUIypoeKRUXdLJxv2qQiPnRYwaMKhy0OMel03+gJLIN8TQgxhoy8gh4Ap0K7S\n          PcwAu4O43cqQTSGRU/hQoQLiEMrf+bMko7j1o0abQAQyU2TqWeLFQkDGCGAqtyTbuNFTc+6Vmb+l\n          WEEAU3DKmD3LOKPM4CZaySnCrhCesIn0YjUTpZxBRwIey7V3iLODzSHiGHPWUOrI6L03GLwhb7hi\n          u01bewBbeWtXKwcnH/9gV0n2nnOFIewjObNBtE4TOLafiG6BeibJmnLSXxEnaRovAf4fV+QAPz0r\n          0qPsfitknyWp2lioeMEj+crLIJIELREeKdl4zUAYWL619oRjLYgbmdIPYnMijycfPo72yVa6Ydgo\n          acSB1XecOkHaoHOEIB0Z4Du76avcoIYt1z3sfD1cEX8saQFVCarJ/xXD2MPVkF2XSSof6u+Z6yrU\n          sJIcJ+VTSU2VpnuCJ8z8VF87WFi55WzSU5Vlv+UHGJPVoHdkQN3uuHXMncpZQqLW13pwJ6Y2Mqmf\n          2J3wVLhKxXtIluOIr++Vt6Tfd5z8VMFuYBxS/zpKOvdl9UDq8l4ML2K5hXhYJKZgUqnsBSMjKJ09\n          n0sPpmDxz/p8do6461Lc5lrtrm1mBHf2+t8ms50jY2rXVCs7Zd225Rp+mJHHuHlgZcHxTfOtB7Gb\n          B2h7xLUp4rVbOLqnEpFbQMw6udOaJRE8o5iOrD2AZGcPQ12p1pBzaItY5ARJlnKlNfsoixXi7cNZ\n          KBh4+NK5DkpClqSZL7eOWjVJRdORcrPy2CUPAJvMqJaXdrsNqz2wDqBVRzez5r5fijs22m7Xp8qB\n          SsFBZJiMAKVl6J0zSEus1u+LCgaxswY7U9A0C4pJzDg64AkQllm4Cafp8gzKfC5TTSHucR+xNSdn\n          KMPka5asoeoX642IbHKsVSFpQS9hl1arPdgREnOLbwiJMW8N5kcG14NurYaazWIvdwbIxph1e3dg\n          m6Cf8qU0CxQ1vpIeRKB/CqDYYUXZHYUgEu7qxaRy9V7n//LPN3CkJtBgHJ8fRhsbTDXTx3h9f32r\n          qUP0mOPpIstEtpe6HuBJgS4rDquiKFLxIUiP2wtshsUJ2TCueXH2KqlGCKwwFxYc8p8qNq5ALb7K\n          QIqIkl4kcZV7iIsgbFloWZF4KbIuedaYEgnEX0UPjVfGvopykaXiw+/Vcp1Q2oSNES9nUemzAXNE\n          tl1Etj1Tve4SqlZMD05fwz9HZhJct7/jvw1cWFoef//Q6lAOuxhQKRVWmWd6wUZBmnjLrOIq1Jdy\n          y3FsSlzBfbjH7PFOJxkoLorZCBzydUn55Jvyw1eMRLiLm1823HPJVyvhs9O70fRR0+9+em3pv6iw\n          S3QrvLayPBAjvIVF9HnKZ9DHcPN4DPuK64uYh+SJZAhuQdKRBybL02hFjReuNu3fctt2mempgafW\n          Idmds4ZUR6YlHKfT2YmKeljMCkamObCbrXazHLH16gxJn95RddHn2dyglVsn7HoYm96R2QtCEODm\n          DOFOBHEPktKTW0jGEXoKDjQVZQn+gVAnUDB5aWETtQfoqWgRZzrafKagyBN5djPMAujNQJQUAuz3\n          sfLIMQyAG2JZygv8Nh1pcrhwCiFDeosWfm5Sb3UY1FGkfu4ashyZcHg4/3x9/mXq2K2dVDPZ4MXM\n          gnDblgMbHGP74iUpBm6joSqJLq/ZxLvQwmEo5JqAqBzHLq+HbALbRV0RRBnu/SuTiU7LAX0QjCMI\n          2vgWC2p4Y94yULFawVCmiEMR2zSpSYSU8cahoPhlyCq7s97bVR3qlVlroD4yK9B39xEuvJxum1r9\n          +mYh3oB2CuaHXvgpDFe8LtQsx1FG7pQj7tR5gPgJAfx0SJp3xWPN3GzTnAcUBElGIoK8/04HjLGc\n          bUOfvEmS7QaeF398Ps/V2O/lkFIeQEnqGGQiw1evVQp1Qi1rwKLwAC+Lr9/EmyBY393zAEtsDrmA\n          5TQ1BDoyGdDq1ibf5E9CjMyci5XBRzJ8QNd03tlVBtX/nu+uB5GhmGRBwFfwnylDM6VwNJbpq3Wv\n          m1R1jUwmSd6tezPWGRtaMFsEcMoTSoamSssF3I5UxDmpEo8H2i3RlTDdEEQGCqQZrSSFaYH4izcR\n          8KZUjMfWdNy7KUW2qTOoY7V6bcPU76NQR5CdSWtoUp8B8LbNpTv9KzskoUg6gePx02t2u7bTH5h5\n          gD2ZCeEA+e+GUvkwkpQz/pKAtc8b7ELFM7gqUyqHCQpmdEn/XgDoNKU2gDMFWWCmYzj+NJ1cj9kv\n          Y5jrQFFyG3SYag/QA7ErRcm8mPLr1rAT6V7EDLgJyAc1SlSqNiDMwKGml47l1huIyhM1qB9diu/u\n          +FUbO2X3IKx2x7EN4B2zFj9hl+swUiuVwaAa6Ne4VpWhlAE7D5JAEsNPAO1ntUjZ/S00OdnqPIq0\n          Nl6sUeUtyr/JUsGH4nn9pkzYHLbNtCSonrz+3h1Ync6G72u2/L+yzEemEJzd7I1OInFCze50HSMn\n          2W4bhRwoRUri7lYf67AvxrEx1E8qVksEFjoICqkni5icB1A2IlmyS3hTVxn0UkyDTxFRUKbqclsA\n          yFWQDlCTguNLAu12QOSmR+R5NCylpAP2QakzGIGOUULb7vpA+gy3azpEj80A9HayNlR0xmo6Vs/p\n          us3J+JGKznbHNr3UE6MJRbv+79noPD6gfDDUBNybCTSL7g5nt8D8ik4brNkXqJ7PgOxKQbFT2DGl\n          Yha73KaDJwr2WqfmRTWjU22KKPCmlK02v4BcZxnzy1BZcWl+KTnQG1itgVMpudfuvo4GO5PWEOPI\n          1EDPrU0NlEWcrs49u2ZXlxndfR2x20gulmY1s6ZknI9iX6mYqaJXWM9X6tW9EIFPLDuBMfiaRT62\n          dv5AQwL4rTO4rOzsrMG+ULsQAjHKeG7qKqsyTaIWuiAZ8tW2L8i1bsu+XV/MiSaI/HRtk4L1lePY\n          PMAEeaUzyajEuDnoUCl1UR8khXgAyuq160tdJUr/eYbePbaDfbfarOWVAn7dRWaWKg0bcQp3BA7n\n          e+kyPYjIcRpwGetG9iqRPvJXOWePE5NcI/kKRaYD59OtfdZVYQTfKxWsKxRaD7enRohKfgaKbRMk\n          mnBrqh5HuZHe69jb9ExSHn9c5Do2xQBYFoBkdQdG23sFoUMVgc1MNVQ6Ovh2dw5wVKzbwO62u+A6\n          s6psGy2Sd2PqDXjiyXuaLR/F7shE0NmTn1D07BrkuYz5mpyl2+UL/6l7hXe74yE4FHzIdJ2njdcI\n          x7E/dj3Ku2FkoiAgIak0lmQJHcHK9RoijkDOy6SJdoGz+Fk+8+Atu69DDrtHQTnAsehnd8/yb7D5\n          31h+t8bl/NK8an5qUm9W4G+i3FhQxaTMun1jxnG2l6Vqwt///qEYjav08J/Fn3/mD/9Jz37/IKLv\n          H/RZw+YyDQP2o2ZRx3aSD2qDo1VaVALbTdsxSkktwyW5GbOz7Cf1ArzbiFaOQ8SzlXXrnoPu6oVq\n          p9C641jNU53g+RSAhSL2iewjJV/Z5QVFuQirZqqIc7m3cRJ1McJMzOo+NZ0A4qt13otOp6kiSkjo\n          TA+UgyAHnZoOqEIOT5Rvm9ONAIp4qkXN6YOO1YbqZQeReivHfjh6co+MaNudvplzc1pQPqPRuAnb\n          4NiWbSRHzWMUn9ko8qkAnSYKMX8MJfdeln3vAfaZOgjTRIYIcVR+QkBl3lLmTuQNXwrIe6wr3w98\n          hrmp85ZK4VO6oGf7yedr8kRLN3NbHpnzwJOgFT7qs3+xgNOTkhNCpJ5wny84guF4iJFeWV5JViCf\n          Txomi7KEVP1q7i/nca7a56EfWw5b8lWg6NRltapFhy0THdD5crn2YwUuAUPALkitkDyxSmEzAigw\n          6sFOZai7FNhooYPHcclmm04IXbPs9612Z1C2Oe6Sp779+uDUNRxzZMVdtDs7NXe354B98zU0VyoS\n          TToglI+qt+yfr+EKxjHY+D2GKYaxz9dwsV6KnMgoWdL5tHMwy30sQcyHj3lwElGqDvJ/q9uUtKxs\n          feExudRi012aUqJQlyDLxiPdgUokS7KIjkyGYh6of2Vk1YvDphH05/JFJDqTAu1BHh+o/bjkUldU\n          /YwOFDPHZbSp3L1WIEaUqSwBg4Bn1vSVsDp3aso+fTwvSQ0fQANrvQlorY0pZqqh7JExvWvXpFKK\n          yGqwY/3bZnP3xQ275KF6T3HTGHZxo8vOr7rA9ln6EDBcgZc0hsCPgmcQ7pXSK3f8mZNPzdnNXSWF\n          AiQ5EZawLfuH9XFzQn4FpyvNa1qkyAvLh8CGJLrsWCpbWbaRJWnlNnV2AwLLdez9yHJwwMIfjCyP\n          bbG33zragD8d89SsaxtR5ccJOw+sKV8LM5VV015fjmMfAf9kTcWn+xvtPEdkUi+1W6a1rO42ivkM\n          kiK02C0WPH7h1ZC+NllM7rBpQFe5wdINfSpVr4qbBxw6dMAB4WWb+ubtQanq9iE46pRD+8jo3m3V\n          NOXRiceu1W+3fv9lMPjVdjrtnmUktgwvuLa+4QwGNZqtUt+g7mOVsLPpsJqAjZiuX1B9Df6ytl9F\n          2+rGtci73HQoQV+iT9BiF5brVj2L2i284V5sZq2B9NhT4d3eTpC+rS+2mvhXDDhwnPbmjAQ+XCXK\n          hLPGXS7HsZszOi5C3RJAFJx6KWd0+fEG3Hr32/RxdMe+6JaVWD1vTD5Vy7eRhS6diiQhrt5U8coz\n          +eB7xNracJQNSptbL4LyBJi1AU2Ul6i2ucgFQvyVAN5p2QuTD4dzn8byL2gzJUke6su17fxILuFl\n          tbt9e69cu4HzvyzXtre++da2XP1xd33Pfinf1CBIhK+j4p0B8EO9J9D51yb75ja7P8wyB6JtwEoR\n          9sk7lb7tSN0JdtR3lqW8KYw51txgZ4J887K16DJ/Pmmw3yKp3xWSU/gLT5YgU6oiI4raJMmaxRcn\n          zZfNyKbwM0R9WJZcHQya2sf24u8cadMEhezJiCJZSpEm3z84vWa/mY88cEDx5p5dZRrGmXHqvP6c\n          YmUou7kn7RNRSTVlCIwmD6ejP86hiU5hJBLqLpUb7PVhxApVyDDk7SGV5VZPEWLNVq/TqfDqoa0d\n          6AupjK3B+shKttPptd4He5YunL7Zz2uY2osNXAbMNV0GW1gbzIQcMMcaX+ZWgDaw3aKeJxZD+Rds\n          tm6sq4fcBeS6rbTXspxtjeLwFv8ryDt7RrNjZoUM/f1wBnldCEN316RXaQx7OKP+JyE+w4cf0jEb\n          vtp0FeqjYTKBPVzXcCB55/RqGN2lTtYzS/URyrH+CJO60h2ASfFyA50WLY7h11fK9h+sQaK7ry7z\n          xi+hBeVOzukI9ozySz+Fl1ZhOXvQDULSMGv15ZdyHDt70K1EWfDKbq1p2WRW/11lsaSi2VIVvIhZ\n          U8WLWq11ZAzoOjWVp3bXdcymVdtghvMrqN3gSc/2pmeUj2LnV1RMjRE+e5Q6f5Dg/2oR6q6SWqez\n          htNiDp2bTciyJnn5++ABauZREXZdNsptD9NtY4PcrcJOwDCOa7mtamygd/xWVFC8TerAq6A25RhK\n          4aqFfiGRiiU8l+1U9MopeOaLrAi+iWECegMAva9n55VWdH3nnVbFu6xgtvw5lG39+6OauHmyfe9V\n          8S6pivjpx0/qXrr1rIiaki774JrKM7iZir9SK6Tkx0Kz3PvLLd5bdXCl3z/MsyCgebUB3l803fr+\n          Yefe/9ly/1/RTWQoKbpN1xbiYN0ArxnOF9r1PPDOr0GjW/cKOWdg2V16hZzTHUI5tvq77/zqdAaD\n          ljto94t3fnkK/D106A1S5fu//j5ZUdgYr+njDniz0CPfSocq+BEKn85LQlQNuicHQTz5N31pNqtI\n          Rf6mtcoF/S66N990Vn3hVVJ9+V0pv8Xr7P423mt3xIva8AVw7wXmoojYkj6JO+lYEu0tJInGBPqW\n          9PHhPdNqg4Lcf2Pq6+n0o56wHHaS7zoqmAoa4ZkH+bo3QzbvhtOdW/pUnWYTgKnNkoZus8V30Cvo\n          ZEVZ8dIxIsz/AMwcQb39UAAA\n      headers:\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Content-Length:\n          - \"7029\"\n        Content-Type:\n          - application/json\n        Date:\n          - Mon, 11 Aug 2025 23:07:28 GMT\n        access-control-allow-headers:\n          - X-Requested-With, Accept, Accept-Encoding, Accept-Charset, Accept-Language,\n            Accept-Ranges, Cache-Control\n        access-control-allow-origin:\n          - \"*\"\n        access-control-expose-headers:\n          - Link\n        content-encoding:\n          - gzip\n        permissions-policy:\n          - interest-cohort=()\n        server:\n          - Jetty(9.4.40.v20210413)\n        vary:\n          - Accept-Encoding\n        x-api-pool:\n          - plus\n        x-rate-limit-interval:\n          - 1s\n        x-rate-limit-limit:\n          - \"150\"\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\n  - request:\n      body: \"\"\n      headers:\n        accept:\n          - \"*/*\"\n        accept-encoding:\n          - gzip, deflate\n        connection:\n          - keep-alive\n        host:\n          - api.crossref.org\n        user-agent:\n          - python-httpx/0.28.1\n      method: GET\n      uri: https://api.crossref.org/works/10.1186%2F1471-2148-11-4/transform/application/x-bibtex\n    response:\n      body:\n        string:\n          \" @article{Brown_2011, title={Phylogenomics of phosphoinositide lipid\n          kinases: perspectives on the evolution of second messenger signaling and drug\n          discovery}, volume={11}, ISSN={1471-2148}, url={http://dx.doi.org/10.1186/1471-2148-11-4},\n          DOI={10.1186/1471-2148-11-4}, number={1}, journal={BMC Evolutionary Biology},\n          publisher={Springer Science and Business Media LLC}, author={Brown, James\n          R and Auger, Kurt R}, year={2011}, month=jan }\n\n          \"\n      headers:\n        Connection:\n          - keep-alive\n        Date:\n          - Mon, 11 Aug 2025 23:07:29 GMT\n        Transfer-Encoding:\n          - chunked\n        access-control-allow-headers:\n          - X-Requested-With, Accept, Accept-Encoding, Accept-Charset, Accept-Language,\n            Accept-Ranges, Cache-Control\n        access-control-allow-origin:\n          - \"*\"\n        access-control-expose-headers:\n          - Link\n        permissions-policy:\n          - interest-cohort=()\n        server:\n          - Jetty(9.4.40.v20210413)\n        x-api-pool:\n          - plus\n        x-rate-limit-interval:\n          - 1s\n        x-rate-limit-limit:\n          - \"150\"\n      status:\n        code: 200\n        message: OK\nversion: 1\n"
  },
  {
    "path": "tests/conftest.py",
    "content": "from __future__ import annotations\n\nimport asyncio\nimport contextlib\nimport os\nimport shutil\nfrom collections.abc import AsyncIterator, Coroutine, Iterator\nfrom importlib.metadata import version\nfrom pathlib import Path\nfrom typing import TYPE_CHECKING, Any\nfrom unittest.mock import patch\n\nimport httpx_aiohttp\nimport litellm.llms.custom_httpx.aiohttp_transport\nimport pytest\nimport vcr.stubs.aiohttp_stubs\nimport vcr.stubs.httpcore_stubs\nfrom dotenv import load_dotenv\nfrom lmi.utils import (\n    ANTHROPIC_API_KEY_HEADER,\n    CROSSREF_KEY_HEADER,\n    OPENAI_API_KEY_HEADER,\n    SEMANTIC_SCHOLAR_KEY_HEADER,\n    update_litellm_max_callbacks,\n)\n\nif TYPE_CHECKING:\n    from paperqa.settings import Settings\n    from paperqa.types import PQASession\n\nTESTS_DIR = Path(__file__).parent\nCASSETTES_DIR = TESTS_DIR / \"cassettes\"\n\nIN_GITHUB_ACTIONS: bool = os.getenv(\"GITHUB_ACTIONS\") == \"true\"\n\n\n@pytest.fixture(autouse=True, scope=\"session\")\ndef _load_env() -> None:\n    load_dotenv()\n\n\n@pytest.fixture(autouse=True, scope=\"session\")\ndef _setup_default_logs() -> None:\n    # Lazily import from paperqa so typeguard doesn't throw:\n    # > /path/to/.venv/lib/python3.12/site-packages/typeguard/_pytest_plugin.py:93:\n    # > InstrumentationWarning: typeguard cannot check these packages because they\n    # > are already imported: paperqa\n    from paperqa.settings import ParsingSettings\n    from paperqa.utils import setup_default_logs\n\n    setup_default_logs()\n    ParsingSettings.model_fields[\"configure_pdf_parser\"].default()\n\n\n@pytest.fixture(autouse=True, scope=\"session\")\ndef _defeat_litellm_callbacks() -> None:\n    update_litellm_max_callbacks()\n\n\n@pytest.fixture(autouse=True, scope=\"session\")\ndef _patch_litellm_logging_worker_for_race_condition() -> Iterator[None]:\n    \"\"\"\n    Patch litellm's GLOBAL_LOGGING_WORKER for asyncio functionality.\n\n    SEE: https://github.com/BerriAI/litellm/issues/16518\n    SEE: https://github.com/BerriAI/litellm/issues/14521\n    \"\"\"\n    try:\n        from litellm.litellm_core_utils import logging_worker\n    except ImportError:\n        if tuple(int(x) for x in version(litellm.__name__).split(\".\")) < (1, 76, 0):\n            # Module didn't exist before https://github.com/BerriAI/litellm/pull/13905\n            yield\n            return\n        raise\n\n    class NoOpLoggingWorker:\n        \"\"\"No-op worker that executes callbacks immediately without queuing.\"\"\"\n\n        def start(self) -> None:\n            pass\n\n        def enqueue(self, coroutine: Coroutine) -> None:\n            # Execute immediately in current loop instead of queueing,\n            # and do nothing if there's no current loop\n            with contextlib.suppress(RuntimeError):\n                # This logging task is fire-and-forget\n                asyncio.create_task(  # type: ignore[unused-awaitable]  # noqa: RUF006\n                    coroutine\n                )\n\n        def ensure_initialized_and_enqueue(self, async_coroutine: Coroutine) -> None:\n            self.enqueue(async_coroutine)\n\n        async def stop(self) -> None:\n            pass\n\n        async def flush(self) -> None:\n            pass\n\n        async def clear_queue(self) -> None:\n            pass\n\n    with patch.object(logging_worker, \"GLOBAL_LOGGING_WORKER\", NoOpLoggingWorker()):\n        yield\n\n\n@pytest.fixture(scope=\"session\", name=\"vcr_config\")\ndef fixture_vcr_config() -> dict[str, Any]:\n    return {\n        \"filter_headers\": [\n            CROSSREF_KEY_HEADER,\n            SEMANTIC_SCHOLAR_KEY_HEADER,\n            OPENAI_API_KEY_HEADER,\n            ANTHROPIC_API_KEY_HEADER,\n            \"cookie\",\n        ],\n        \"ignore_hosts\": [\"huggingface.co\"],\n        \"record_mode\": \"once\" if not IN_GITHUB_ACTIONS else \"none\",\n        \"allow_playback_repeats\": True,\n        \"cassette_library_dir\": str(CASSETTES_DIR),\n        # \"drop_unused_requests\": True,  # Restore after https://github.com/kevin1024/vcrpy/issues/961\n    }\n\n\n@pytest.fixture(name=\"tmp_path_cleanup\")\ndef fixture_tmp_path_cleanup(tmp_path: Path) -> Iterator[Path]:\n    yield tmp_path\n    # Cleanup after the test\n    if tmp_path.exists():\n        shutil.rmtree(tmp_path, ignore_errors=True)\n\n\n@pytest.fixture(name=\"agent_home_dir\")\ndef fixture_agent_home_dir(\n    tmp_path_cleanup: str | os.PathLike,\n) -> Iterator[str | os.PathLike]:\n    \"\"\"Set up a unique temporary folder for the agent module.\"\"\"\n    with patch.dict(\"os.environ\", {\"PQA_HOME\": str(tmp_path_cleanup)}):\n        yield tmp_path_cleanup\n\n\n@pytest.fixture(name=\"agent_index_dir\")\ndef fixture_agent_index_dir(agent_home_dir: Path) -> Path:\n    return agent_home_dir / \".pqa\" / \"indexes\"\n\n\n@pytest.fixture(scope=\"session\", name=\"stub_data_dir\")\ndef fixture_stub_data_dir() -> Path:\n    return Path(__file__).parent / \"stub_data\"\n\n\n@pytest.fixture\ndef agent_test_settings(agent_index_dir: Path, stub_data_dir: Path) -> Settings:\n    # Lazily import from paperqa so typeguard doesn't throw:\n    # > /path/to/.venv/lib/python3.12/site-packages/typeguard/_pytest_plugin.py:93:\n    # > InstrumentationWarning: typeguard cannot check these packages because they\n    # > are already imported: paperqa\n    from paperqa.settings import Settings\n\n    # NOTE: originally here we had usage of embedding=\"sparse\", but this was\n    # shown to be too crappy of an embedding to get past the Obama article\n    settings = Settings()\n    settings.agent.index.paper_directory = stub_data_dir\n    settings.agent.index.index_directory = agent_index_dir\n    settings.agent.search_count = 2\n    settings.answer.answer_max_sources = 2\n    settings.answer.evidence_k = 10\n    return settings\n\n\n@pytest.fixture\ndef agent_stub_session() -> PQASession:\n    # Lazily import from paperqa so typeguard doesn't throw:\n    # > /path/to/.venv/lib/python3.12/site-packages/typeguard/_pytest_plugin.py:93:\n    # > InstrumentationWarning: typeguard cannot check these packages because they\n    # > are already imported: paperqa\n    from paperqa.types import PQASession\n\n    return PQASession(question=\"What is a self-explanatory model?\")\n\n\n@pytest.fixture\ndef stub_data_dir_w_near_dupes(stub_data_dir: Path, tmp_path: Path) -> Iterator[Path]:\n\n    # add some near duplicate files then removes them after testing\n    for filename in (\"bates.txt\", \"obama.txt\"):\n        if not (tmp_path / f\"{filename}_modified.txt\").exists():\n            with (stub_data_dir / filename).open() as f:\n                content = f.read()\n            with (tmp_path / f\"{Path(filename).stem}_modified.txt\").open(\"w\") as f:\n                f.write(content)\n                f.write(\"## MODIFIED FOR HASH\")\n\n    yield tmp_path\n\n    if tmp_path.exists():\n        shutil.rmtree(tmp_path, ignore_errors=True)\n\n\nclass PreReadCompatibleAiohttpResponseStream(\n    httpx_aiohttp.transport.AiohttpResponseStream\n):\n    \"\"\"aiohttp-backed response stream that works if the response was pre-read.\"\"\"\n\n    async def __aiter__(self) -> AsyncIterator[bytes]:\n        with httpx_aiohttp.transport.map_aiohttp_exceptions():\n            if self._aiohttp_response._body is not None:\n                # Happens if some intermediary called `await _aiohttp_response.read()`\n                # TODO: take into account chunk size\n                yield self._aiohttp_response._body\n            else:\n                async for chunk in self._aiohttp_response.content.iter_chunked(\n                    self.CHUNK_SIZE\n                ):\n                    yield chunk\n\n\nasync def _vcr_handle_async_request(\n    cassette,  # noqa: ARG001\n    real_handle_async_request,\n    self,\n    real_request,\n):\n    \"\"\"VCR handler that only sends, not possibly recording or playing back responses.\"\"\"\n    return await real_handle_async_request(self, real_request)\n\n\n# Permanently patch the original response stream,\n# to work around https://github.com/karpetrosyan/httpx-aiohttp/issues/23\n# and https://github.com/BerriAI/litellm/issues/11724\nhttpx_aiohttp.transport.AiohttpResponseStream = (  # type: ignore[misc]\n    litellm.llms.custom_httpx.aiohttp_transport.AiohttpResponseStream  # type: ignore[misc]\n) = PreReadCompatibleAiohttpResponseStream  # type: ignore[assignment]\n\n# Permanently patch vcrpy's async VCR recording functionality,\n# to work around https://github.com/kevin1024/vcrpy/issues/944\nvcr.stubs.httpcore_stubs._vcr_handle_async_request = _vcr_handle_async_request\n\n# Permanently patch vcrpy's aiohttp build_response to set raw_headers,\n# to work around https://github.com/kevin1024/vcrpy/issues/970\n_original_aiohttp_stubs_build_response = vcr.stubs.aiohttp_stubs.build_response\n\n\ndef _build_response_with_raw_headers(vcr_request, vcr_response, history):\n    \"\"\"Patched build_response that also sets _raw_headers on MockClientResponse.\"\"\"\n    response = _original_aiohttp_stubs_build_response(\n        vcr_request, vcr_response, history\n    )\n    if response._raw_headers is None and response._headers is not None:\n        response._raw_headers = tuple(\n            (k.encode(\"utf-8\"), v.encode(\"utf-8\")) for k, v in response._headers.items()\n        )\n    return response\n\n\nvcr.stubs.aiohttp_stubs.build_response = _build_response_with_raw_headers\n"
  },
  {
    "path": "tests/duplicate_media_template.md",
    "content": "# SF Districts in the style of Andy Warhol\n\n<!-- pyml disable-num-lines 5 line-length -->\n\n[//]: # \"To generate `stub_data/duplicate_media.pdf` from this:\"\n[//]: # \"1. `pandoc duplicate_media_template.md --standalone --katex -t html -o temp.html`\"\n[//]: # \"2. `Chromium --headless --disable-gpu --print-to-pdf=stub_data/duplicate_media.pdf --no-pdf-header-footer temp.html`\"\n[//]: # \"3. `rm temp.html`\"\n\n<div style=\"text-align: right; margin-bottom: 10px;\">\n<img src=\"https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/1/12/Wikimedia_logo_text_RGB.svg/330px-Wikimedia_logo_text_RGB.svg.png\" alt=\"Wikimedia logo\" height=\"100\"/>\n</div>\n\n<img src=\"stub_data/sf_districts.png\" alt=\"Map of SF districts\" height=\"200\"/>\n\nText under image 1.\n\n| Col1  | Col2  |\n| ----- | ----- |\n| Val11 | Val12 |\n| Val21 | Val11 |\n\nText under table 1.\n\nInline LaTeX: $E = mc^2$\n\nBlock LaTeX:\n\n$$\nx + n + a = \\sqrt{ax + (n + a)^2 + x \\sqrt{a (x + n) + (n + a)^2 + (x + n) \\sqrt{\\dots}}}\n$$\n\n<div style=\"page-break-after: always;\"></div>\n\n<div style=\"text-align: right; margin-bottom: 10px;\">\n<img src=\"https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/1/12/Wikimedia_logo_text_RGB.svg/330px-Wikimedia_logo_text_RGB.svg.png\" alt=\"Wikimedia logo\" height=\"100\"/>\n</div>\n\n<img src=\"stub_data/sf_districts.png\" alt=\"Map of SF districts\" height=\"200\"/>\n\nText under image 2.\n\n| Col1  | Col2  |\n| ----- | ----- |\n| Val11 | Val12 |\n| Val21 | Val11 |\n\nText under table 2.\n\nInline LaTeX: $E = mc^2$\n\nBlock LaTeX:\n\n$$\nx + n + a = \\sqrt{ax + (n + a)^2 + x \\sqrt{a (x + n) + (n + a)^2 + (x + n) \\sqrt{\\dots}}}\n$$\n\n<div style=\"page-break-after: always;\"></div>\n\n<div style=\"text-align: right; margin-bottom: 10px;\">\n<img src=\"https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/1/12/Wikimedia_logo_text_RGB.svg/330px-Wikimedia_logo_text_RGB.svg.png\" alt=\"Wikimedia logo\" height=\"100\"/>\n</div>\n\n<img src=\"stub_data/sf_districts.png\" alt=\"Map of SF districts\" height=\"200\"/>\n\nText under image 3.\n\n| Col1  | Col2  |\n| ----- | ----- |\n| Val11 | Val12 |\n| Val21 | Val11 |\n\nText under table 3.\n\nInline LaTeX: $E = mc^2$\n\nBlock LaTeX:\n\n$$\nx + n + a = \\sqrt{ax + (n + a)^2 + x \\sqrt{a (x + n) + (n + a)^2 + (x + n) \\sqrt{\\dots}}}\n$$\n\n<div style=\"page-break-after: always;\"></div>\n\n<div style=\"text-align: right; margin-bottom: 10px;\">\n<img src=\"https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/1/12/Wikimedia_logo_text_RGB.svg/330px-Wikimedia_logo_text_RGB.svg.png\" alt=\"Wikimedia logo\" height=\"100\"/>\n</div>\n\n<img src=\"stub_data/sf_districts.png\" alt=\"Map of SF districts\" height=\"200\"/>\n\nText under image 4.\n\n| Col1  | Col2  |\n| ----- | ----- |\n| Val11 | Val12 |\n| Val21 | Val11 |\n\nText under table 4.\n\nInline LaTeX: $E = mc^2$\n\nBlock LaTeX:\n\n$$\nx + n + a = \\sqrt{ax + (n + a)^2 + x \\sqrt{a (x + n) + (n + a)^2 + (x + n) \\sqrt{\\dots}}}\n$$\n\n<div style=\"page-break-after: always;\"></div>\n\n<div style=\"text-align: right; margin-bottom: 10px;\">\n<img src=\"https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/1/12/Wikimedia_logo_text_RGB.svg/330px-Wikimedia_logo_text_RGB.svg.png\" alt=\"Wikimedia logo\" height=\"100\"/>\n</div>\n\n<img src=\"stub_data/sf_districts.png\" alt=\"Map of SF districts\" height=\"200\"/>\n\nText under image 5.\n\n| Col1  | Col2  |\n| ----- | ----- |\n| Val11 | Val12 |\n| Val21 | Val11 |\n\nText under table 5.\n\nInline LaTeX: $E = mc^2$\n\nBlock LaTeX:\n\n$$\nx + n + a = \\sqrt{ax + (n + a)^2 + x \\sqrt{a (x + n) + (n + a)^2 + (x + n) \\sqrt{\\dots}}}\n$$\n"
  },
  {
    "path": "tests/stub_data/bates.txt",
    "content": "<!DOCTYPE html>\n<html class=\"client-nojs vector-feature-language-in-header-enabled vector-feature-language-in-main-page-header-disabled vector-feature-sticky-header-disabled vector-feature-page-tools-pinned-disabled vector-feature-toc-pinned-clientpref-1 vector-feature-main-menu-pinned-disabled vector-feature-limited-width-clientpref-1 vector-feature-limited-width-content-enabled vector-feature-custom-font-size-clientpref-1 vector-feature-appearance-enabled vector-feature-appearance-pinned-clientpref-1 vector-feature-night-mode-disabled skin-theme-clientpref-day vector-toc-available\" lang=\"en\" dir=\"ltr\">\n<head>\n<meta charset=\"UTF-8\">\n<title>Frederick Bates (politician) - Wikipedia</title>\n<script>(function(){var className=\"client-js vector-feature-language-in-header-enabled vector-feature-language-in-main-page-header-disabled vector-feature-sticky-header-disabled vector-feature-page-tools-pinned-disabled vector-feature-toc-pinned-clientpref-1 vector-feature-main-menu-pinned-disabled vector-feature-limited-width-clientpref-1 vector-feature-limited-width-content-enabled vector-feature-custom-font-size-clientpref-1 vector-feature-appearance-enabled vector-feature-appearance-pinned-clientpref-1 vector-feature-night-mode-disabled skin-theme-clientpref-day vector-toc-available\";var cookie=document.cookie.match(/(?:^|; )enwikimwclientpreferences=([^;]+)/);if(cookie){cookie[1].split('%2C').forEach(function(pref){className=className.replace(new RegExp('(^| )'+pref.replace(/-clientpref-\\w+$|[^\\w-]+/g,'')+'-clientpref-\\\\w+( |$)'),'$1'+pref+'$2');});}document.documentElement.className=className;}());RLCONF={\"wgBreakFrames\":false,\"wgSeparatorTransformTable\":[\"\",\"\"],\"wgDigitTransformTable\":[\n\"\",\"\"],\"wgDefaultDateFormat\":\"dmy\",\"wgMonthNames\":[\"\",\"January\",\"February\",\"March\",\"April\",\"May\",\"June\",\"July\",\"August\",\"September\",\"October\",\"November\",\"December\"],\"wgRequestId\":\"af8a7c59-cfe4-4d94-bed9-643a5d81d6d4\",\"wgCanonicalNamespace\":\"\",\"wgCanonicalSpecialPageName\":false,\"wgNamespaceNumber\":0,\"wgPageName\":\"Frederick_Bates_(politician)\",\"wgTitle\":\"Frederick Bates (politician)\",\"wgCurRevisionId\":1228855818,\"wgRevisionId\":1228855818,\"wgArticleId\":315502,\"wgIsArticle\":true,\"wgIsRedirect\":false,\"wgAction\":\"view\",\"wgUserName\":null,\"wgUserGroups\":[\"*\"],\"wgCategories\":[\"Articles with short description\",\"Short description is different from Wikidata\",\"Articles with FAST identifiers\",\"Articles with ISNI identifiers\",\"Articles with VIAF identifiers\",\"Articles with WorldCat Entities identifiers\",\"Articles with GND identifiers\",\"Articles with LCCN identifiers\",\"Articles with SNAC-ID identifiers\",\"1777 births\",\"1825 deaths\",\"People from Loudoun County, Virginia\",\n\"Missouri Democratic-Republicans\",\"Missouri Territory officials\",\"Governors of Missouri\",\"Michigan postmasters\",\"People from St. Louis County, Missouri\",\"Justices of the Michigan Supreme Court\",\"Democratic-Republican Party state governors of the United States\",\"19th-century American judges\",\"19th-century American lawyers\"],\"wgPageViewLanguage\":\"en\",\"wgPageContentLanguage\":\"en\",\"wgPageContentModel\":\"wikitext\",\"wgRelevantPageName\":\"Frederick_Bates_(politician)\",\"wgRelevantArticleId\":315502,\"wgIsProbablyEditable\":true,\"wgRelevantPageIsProbablyEditable\":true,\"wgRestrictionEdit\":[],\"wgRestrictionMove\":[],\"wgNoticeProject\":\"wikipedia\",\"wgCiteReferencePreviewsActive\":false,\"wgFlaggedRevsParams\":{\"tags\":{\"status\":{\"levels\":1}}},\"wgMediaViewerOnClick\":true,\"wgMediaViewerEnabledByDefault\":true,\"wgPopupsFlags\":6,\"wgVisualEditor\":{\"pageLanguageCode\":\"en\",\"pageLanguageDir\":\"ltr\",\"pageVariantFallbacks\":\"en\"},\"wgMFDisplayWikibaseDescriptions\":{\"search\":true,\"watchlist\":true,\"tagline\":false,\"nearby\":\ntrue},\"wgWMESchemaEditAttemptStepOversample\":false,\"wgWMEPageLength\":8000,\"wgULSCurrentAutonym\":\"English\",\"wgCentralAuthMobileDomain\":false,\"wgEditSubmitButtonLabelPublish\":true,\"wgULSPosition\":\"interlanguage\",\"wgULSisCompactLinksEnabled\":false,\"wgVector2022LanguageInHeader\":true,\"wgULSisLanguageSelectorEmpty\":false,\"wgWikibaseItemId\":\"Q1452792\",\"wgCheckUserClientHintsHeadersJsApi\":[\"architecture\",\"bitness\",\"brands\",\"fullVersionList\",\"mobile\",\"model\",\"platform\",\"platformVersion\"],\"GEHomepageSuggestedEditsEnableTopics\":true,\"wgGETopicsMatchModeEnabled\":false,\"wgGEStructuredTaskRejectionReasonTextInputEnabled\":false,\"wgGELevelingUpEnabledForUser\":false};RLSTATE={\"ext.globalCssJs.user.styles\":\"ready\",\"site.styles\":\"ready\",\"user.styles\":\"ready\",\"ext.globalCssJs.user\":\"ready\",\"user\":\"ready\",\"user.options\":\"loading\",\"ext.cite.styles\":\"ready\",\"skins.vector.search.codex.styles\":\"ready\",\"skins.vector.styles\":\"ready\",\"skins.vector.icons\":\"ready\",\"jquery.makeCollapsible.styles\":\"ready\",\n\"ext.wikimediamessages.styles\":\"ready\",\"ext.visualEditor.desktopArticleTarget.noscript\":\"ready\",\"ext.uls.interlanguage\":\"ready\",\"wikibase.client.init\":\"ready\",\"ext.wikimediaBadges\":\"ready\"};RLPAGEMODULES=[\"ext.cite.ux-enhancements\",\"mediawiki.page.media\",\"site\",\"mediawiki.page.ready\",\"jquery.makeCollapsible\",\"mediawiki.toc\",\"skins.vector.js\",\"ext.centralNotice.geoIP\",\"ext.centralNotice.startUp\",\"ext.gadget.ReferenceTooltips\",\"ext.gadget.switcher\",\"ext.urlShortener.toolbar\",\"ext.centralauth.centralautologin\",\"mmv.head\",\"mmv.bootstrap.autostart\",\"ext.popups\",\"ext.visualEditor.desktopArticleTarget.init\",\"ext.visualEditor.targetLoader\",\"ext.echo.centralauth\",\"ext.eventLogging\",\"ext.wikimediaEvents\",\"ext.navigationTiming\",\"ext.uls.interface\",\"ext.cx.eventlogging.campaigns\",\"ext.cx.uls.quick.actions\",\"wikibase.client.vector-2022\",\"ext.checkUser.clientHints\",\"ext.quicksurveys.init\",\"ext.growthExperiments.SuggestedEditSession\"];</script>\n<script>(RLQ=window.RLQ||[]).push(function(){mw.loader.impl(function(){return[\"user.options@12s5i\",function($,jQuery,require,module){mw.user.tokens.set({\"patrolToken\":\"+\\\\\",\"watchToken\":\"+\\\\\",\"csrfToken\":\"+\\\\\"});\n}];});});</script>\n<link rel=\"stylesheet\" href=\"/w/load.php?lang=en&amp;modules=ext.cite.styles%7Cext.uls.interlanguage%7Cext.visualEditor.desktopArticleTarget.noscript%7Cext.wikimediaBadges%7Cext.wikimediamessages.styles%7Cjquery.makeCollapsible.styles%7Cskins.vector.icons%2Cstyles%7Cskins.vector.search.codex.styles%7Cwikibase.client.init&amp;only=styles&amp;skin=vector-2022\">\n<script async=\"\" src=\"/w/load.php?lang=en&amp;modules=startup&amp;only=scripts&amp;raw=1&amp;skin=vector-2022\"></script>\n<meta name=\"ResourceLoaderDynamicStyles\" content=\"\">\n<link rel=\"stylesheet\" href=\"/w/load.php?lang=en&amp;modules=site.styles&amp;only=styles&amp;skin=vector-2022\">\n<meta name=\"generator\" content=\"MediaWiki 1.43.0-wmf.9\">\n<meta name=\"referrer\" content=\"origin\">\n<meta name=\"referrer\" content=\"origin-when-cross-origin\">\n<meta name=\"robots\" content=\"max-image-preview:standard\">\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no\">\n<meta property=\"og:image\" content=\"https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/1/10/Frederick_Bates.jpg\">\n<meta property=\"og:image:width\" content=\"1200\">\n<meta property=\"og:image:height\" content=\"1492\">\n<meta property=\"og:image\" content=\"https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/1/10/Frederick_Bates.jpg\">\n<meta property=\"og:image:width\" content=\"800\">\n<meta property=\"og:image:height\" content=\"995\">\n<meta property=\"og:image:width\" content=\"640\">\n<meta property=\"og:image:height\" content=\"796\">\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=1120\">\n<meta property=\"og:title\" content=\"Frederick Bates (politician) - Wikipedia\">\n<meta property=\"og:type\" content=\"website\">\n<link rel=\"preconnect\" href=\"//upload.wikimedia.org\">\n<link rel=\"alternate\" media=\"only screen and (max-width: 640px)\" href=\"//en.m.wikipedia.org/wiki/Frederick_Bates_(politician)\">\n<link rel=\"alternate\" type=\"application/x-wiki\" title=\"Edit this page\" href=\"/w/index.php?title=Frederick_Bates_(politician)&amp;action=edit\">\n<link rel=\"apple-touch-icon\" href=\"/static/apple-touch/wikipedia.png\">\n<link rel=\"icon\" href=\"/static/favicon/wikipedia.ico\">\n<link rel=\"search\" type=\"application/opensearchdescription+xml\" href=\"/w/rest.php/v1/search\" title=\"Wikipedia (en)\">\n<link rel=\"EditURI\" type=\"application/rsd+xml\" href=\"//en.wikipedia.org/w/api.php?action=rsd\">\n<link rel=\"canonical\" href=\"https://en.wikipedia.org/wiki/Frederick_Bates_(politician)\">\n<link rel=\"license\" href=\"https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/deed.en\">\n<link rel=\"alternate\" type=\"application/atom+xml\" title=\"Wikipedia Atom feed\" href=\"/w/index.php?title=Special:RecentChanges&amp;feed=atom\">\n<link rel=\"dns-prefetch\" href=\"//meta.wikimedia.org\" />\n<link rel=\"dns-prefetch\" href=\"//login.wikimedia.org\">\n</head>\n<body class=\"skin--responsive skin-vector skin-vector-search-vue mediawiki ltr sitedir-ltr mw-hide-empty-elt ns-0 ns-subject mw-editable page-Frederick_Bates_politician rootpage-Frederick_Bates_politician skin-vector-2022 action-view\"><a class=\"mw-jump-link\" href=\"#bodyContent\">Jump to content</a>\n<div class=\"vector-header-container\">\n\t<header class=\"vector-header mw-header\">\n\t\t<div class=\"vector-header-start\">\n\t\t\t<nav class=\"vector-main-menu-landmark\" aria-label=\"Site\">\n\n<div id=\"vector-main-menu-dropdown\" class=\"vector-dropdown vector-main-menu-dropdown vector-button-flush-left vector-button-flush-right\"  >\n\t<input type=\"checkbox\" id=\"vector-main-menu-dropdown-checkbox\" role=\"button\" aria-haspopup=\"true\" data-event-name=\"ui.dropdown-vector-main-menu-dropdown\" class=\"vector-dropdown-checkbox \"  aria-label=\"Main menu\"  >\n\t<label id=\"vector-main-menu-dropdown-label\" for=\"vector-main-menu-dropdown-checkbox\" class=\"vector-dropdown-label cdx-button cdx-button--fake-button cdx-button--fake-button--enabled cdx-button--weight-quiet cdx-button--icon-only \" aria-hidden=\"true\"  ><span class=\"vector-icon mw-ui-icon-menu mw-ui-icon-wikimedia-menu\"></span>\n\n<span class=\"vector-dropdown-label-text\">Main menu</span>\n\t</label>\n\t<div class=\"vector-dropdown-content\">\n\n\n\t\t\t\t<div id=\"vector-main-menu-unpinned-container\" class=\"vector-unpinned-container\">\n\n<div id=\"vector-main-menu\" class=\"vector-main-menu vector-pinnable-element\">\n\t<div\n\tclass=\"vector-pinnable-header vector-main-menu-pinnable-header vector-pinnable-header-unpinned\"\n\tdata-feature-name=\"main-menu-pinned\"\n\tdata-pinnable-element-id=\"vector-main-menu\"\n\tdata-pinned-container-id=\"vector-main-menu-pinned-container\"\n\tdata-unpinned-container-id=\"vector-main-menu-unpinned-container\"\n>\n\t<div class=\"vector-pinnable-header-label\">Main menu</div>\n\t<button class=\"vector-pinnable-header-toggle-button vector-pinnable-header-pin-button\" data-event-name=\"pinnable-header.vector-main-menu.pin\">move to sidebar</button>\n\t<button class=\"vector-pinnable-header-toggle-button vector-pinnable-header-unpin-button\" data-event-name=\"pinnable-header.vector-main-menu.unpin\">hide</button>\n</div>\n\n\n<div id=\"p-navigation\" class=\"vector-menu mw-portlet mw-portlet-navigation\"  >\n\t<div class=\"vector-menu-heading\">\n\t\tNavigation\n\t</div>\n\t<div class=\"vector-menu-content\">\n\n\t\t<ul class=\"vector-menu-content-list\">\n\n\t\t\t<li id=\"n-mainpage-description\" class=\"mw-list-item\"><a href=\"/wiki/Main_Page\" title=\"Visit the main page [z]\" accesskey=\"z\"><span>Main page</span></a></li><li id=\"n-contents\" class=\"mw-list-item\"><a href=\"/wiki/Wikipedia:Contents\" title=\"Guides to browsing Wikipedia\"><span>Contents</span></a></li><li id=\"n-currentevents\" class=\"mw-list-item\"><a href=\"/wiki/Portal:Current_events\" title=\"Articles related to current events\"><span>Current events</span></a></li><li id=\"n-randompage\" class=\"mw-list-item\"><a href=\"/wiki/Special:Random\" title=\"Visit a randomly selected article [x]\" accesskey=\"x\"><span>Random article</span></a></li><li id=\"n-aboutsite\" class=\"mw-list-item\"><a href=\"/wiki/Wikipedia:About\" title=\"Learn about Wikipedia and how it works\"><span>About Wikipedia</span></a></li><li id=\"n-contactpage\" class=\"mw-list-item\"><a href=\"//en.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:Contact_us\" title=\"How to contact Wikipedia\"><span>Contact us</span></a></li><li id=\"n-sitesupport\" class=\"mw-list-item\"><a href=\"https://donate.wikimedia.org/wiki/Special:FundraiserRedirector?utm_source=donate&amp;utm_medium=sidebar&amp;utm_campaign=C13_en.wikipedia.org&amp;uselang=en\" title=\"Support us by donating to the Wikimedia Foundation\"><span>Donate</span></a></li>\n\t\t</ul>\n\n\t</div>\n</div>\n\n\n\n<div id=\"p-interaction\" class=\"vector-menu mw-portlet mw-portlet-interaction\"  >\n\t<div class=\"vector-menu-heading\">\n\t\tContribute\n\t</div>\n\t<div class=\"vector-menu-content\">\n\n\t\t<ul class=\"vector-menu-content-list\">\n\n\t\t\t<li id=\"n-help\" class=\"mw-list-item\"><a href=\"/wiki/Help:Contents\" title=\"Guidance on how to use and edit Wikipedia\"><span>Help</span></a></li><li id=\"n-introduction\" class=\"mw-list-item\"><a href=\"/wiki/Help:Introduction\" title=\"Learn how to edit Wikipedia\"><span>Learn to edit</span></a></li><li id=\"n-portal\" class=\"mw-list-item\"><a href=\"/wiki/Wikipedia:Community_portal\" title=\"The hub for editors\"><span>Community portal</span></a></li><li id=\"n-recentchanges\" class=\"mw-list-item\"><a href=\"/wiki/Special:RecentChanges\" title=\"A list of recent changes to Wikipedia [r]\" accesskey=\"r\"><span>Recent changes</span></a></li><li id=\"n-upload\" class=\"mw-list-item\"><a href=\"/wiki/Wikipedia:File_upload_wizard\" title=\"Add images or other media for use on Wikipedia\"><span>Upload file</span></a></li>\n\t\t</ul>\n\n\t</div>\n</div>\n\n</div>\n\n\t\t\t\t</div>\n\n\t</div>\n</div>\n\n\t\t</nav>\n\n<a href=\"/wiki/Main_Page\" class=\"mw-logo\">\n\t<img class=\"mw-logo-icon\" src=\"/static/images/icons/wikipedia.png\" alt=\"\" aria-hidden=\"true\" height=\"50\" width=\"50\">\n\t<span class=\"mw-logo-container skin-invert\">\n\t\t<img class=\"mw-logo-wordmark\" alt=\"Wikipedia\" src=\"/static/images/mobile/copyright/wikipedia-wordmark-en.svg\" style=\"width: 7.5em; height: 1.125em;\">\n\t\t<img class=\"mw-logo-tagline\" alt=\"The Free Encyclopedia\" src=\"/static/images/mobile/copyright/wikipedia-tagline-en.svg\" width=\"117\" height=\"13\" style=\"width: 7.3125em; height: 0.8125em;\">\n\t</span>\n</a>\n\n\t\t</div>\n\t\t<div class=\"vector-header-end\">\n\n<div id=\"p-search\" role=\"search\" class=\"vector-search-box-vue  vector-search-box-collapses vector-search-box-show-thumbnail vector-search-box-auto-expand-width vector-search-box\">\n\t<a href=\"/wiki/Special:Search\" class=\"cdx-button cdx-button--fake-button cdx-button--fake-button--enabled cdx-button--weight-quiet cdx-button--icon-only search-toggle\" title=\"Search Wikipedia [f]\" accesskey=\"f\"><span class=\"vector-icon mw-ui-icon-search mw-ui-icon-wikimedia-search\"></span>\n\n<span>Search</span>\n\t</a>\n\t<div class=\"vector-typeahead-search-container\">\n\t\t<div class=\"cdx-typeahead-search cdx-typeahead-search--show-thumbnail cdx-typeahead-search--auto-expand-width\">\n\t\t\t<form action=\"/w/index.php\" id=\"searchform\" class=\"cdx-search-input cdx-search-input--has-end-button\">\n\t\t\t\t<div id=\"simpleSearch\" class=\"cdx-search-input__input-wrapper\"  data-search-loc=\"header-moved\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"cdx-text-input cdx-text-input--has-start-icon\">\n\t\t\t\t\t\t<input\n\t\t\t\t\t\t\tclass=\"cdx-text-input__input\"\n\t\t\t\t\t\t\t type=\"search\" name=\"search\" placeholder=\"Search Wikipedia\" aria-label=\"Search Wikipedia\" autocapitalize=\"sentences\" title=\"Search Wikipedia [f]\" accesskey=\"f\" id=\"searchInput\"\n\t\t\t\t\t\t\t>\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"cdx-text-input__icon cdx-text-input__start-icon\"></span>\n\t\t\t\t\t</div>\n\t\t\t\t\t<input type=\"hidden\" name=\"title\" value=\"Special:Search\">\n\t\t\t\t</div>\n\t\t\t\t<button class=\"cdx-button cdx-search-input__end-button\">Search</button>\n\t\t\t</form>\n\t\t</div>\n\t</div>\n</div>\n\n\t\t\t<nav class=\"vector-user-links vector-user-links-wide\" aria-label=\"Personal tools\">\n\t<div class=\"vector-user-links-main\">\n\n<div id=\"p-vector-user-menu-preferences\" class=\"vector-menu mw-portlet emptyPortlet\"  >\n\t<div class=\"vector-menu-content\">\n\n\t\t<ul class=\"vector-menu-content-list\">\n\n\n\t\t</ul>\n\n\t</div>\n</div>\n\n\n<div id=\"p-vector-user-menu-userpage\" class=\"vector-menu mw-portlet emptyPortlet\"  >\n\t<div class=\"vector-menu-content\">\n\n\t\t<ul class=\"vector-menu-content-list\">\n\n\n\t\t</ul>\n\n\t</div>\n</div>\n\n\t<nav class=\"vector-appearance-landmark\" aria-label=\"Appearance\">\n\n<div id=\"vector-appearance-dropdown\" class=\"vector-dropdown \"  >\n\t<input type=\"checkbox\" id=\"vector-appearance-dropdown-checkbox\" role=\"button\" aria-haspopup=\"true\" data-event-name=\"ui.dropdown-vector-appearance-dropdown\" class=\"vector-dropdown-checkbox \"  aria-label=\"Appearance\"  >\n\t<label id=\"vector-appearance-dropdown-label\" for=\"vector-appearance-dropdown-checkbox\" class=\"vector-dropdown-label cdx-button cdx-button--fake-button cdx-button--fake-button--enabled cdx-button--weight-quiet cdx-button--icon-only \" aria-hidden=\"true\"  ><span class=\"vector-icon mw-ui-icon-appearance mw-ui-icon-wikimedia-appearance\"></span>\n\n<span class=\"vector-dropdown-label-text\">Appearance</span>\n\t</label>\n\t<div class=\"vector-dropdown-content\">\n\n\n\t\t\t<div id=\"vector-appearance-unpinned-container\" class=\"vector-unpinned-container\">\n\n\t\t\t</div>\n\n\t</div>\n</div>\n\n\t</nav>\n\n<div id=\"p-vector-user-menu-notifications\" class=\"vector-menu mw-portlet emptyPortlet\"  >\n\t<div class=\"vector-menu-content\">\n\n\t\t<ul class=\"vector-menu-content-list\">\n\n\n\t\t</ul>\n\n\t</div>\n</div>\n\n\n<div id=\"p-vector-user-menu-overflow\" class=\"vector-menu mw-portlet\"  >\n\t<div class=\"vector-menu-content\">\n\n\t\t<ul class=\"vector-menu-content-list\">\n\t\t\t<li id=\"pt-createaccount-2\" class=\"user-links-collapsible-item mw-list-item user-links-collapsible-item\"><a data-mw=\"interface\" href=\"/w/index.php?title=Special:CreateAccount&amp;returnto=Frederick+Bates+%28politician%29\" title=\"You are encouraged to create an account and log in; however, it is not mandatory\" class=\"\"><span>Create account</span></a>\n</li>\n<li id=\"pt-login-2\" class=\"user-links-collapsible-item mw-list-item user-links-collapsible-item\"><a data-mw=\"interface\" href=\"/w/index.php?title=Special:UserLogin&amp;returnto=Frederick+Bates+%28politician%29\" title=\"You&#039;re encouraged to log in; however, it&#039;s not mandatory. [o]\" accesskey=\"o\" class=\"\"><span>Log in</span></a>\n</li>\n\n\n\t\t</ul>\n\n\t</div>\n</div>\n\n\t</div>\n\n<div id=\"vector-user-links-dropdown\" class=\"vector-dropdown vector-user-menu vector-button-flush-right vector-user-menu-logged-out\"  title=\"Log in and more options\" >\n\t<input type=\"checkbox\" id=\"vector-user-links-dropdown-checkbox\" role=\"button\" aria-haspopup=\"true\" data-event-name=\"ui.dropdown-vector-user-links-dropdown\" class=\"vector-dropdown-checkbox \"  aria-label=\"Personal tools\"  >\n\t<label id=\"vector-user-links-dropdown-label\" for=\"vector-user-links-dropdown-checkbox\" class=\"vector-dropdown-label cdx-button cdx-button--fake-button cdx-button--fake-button--enabled cdx-button--weight-quiet cdx-button--icon-only \" aria-hidden=\"true\"  ><span class=\"vector-icon mw-ui-icon-ellipsis mw-ui-icon-wikimedia-ellipsis\"></span>\n\n<span class=\"vector-dropdown-label-text\">Personal tools</span>\n\t</label>\n\t<div class=\"vector-dropdown-content\">\n\n\n\n<div id=\"p-personal\" class=\"vector-menu mw-portlet mw-portlet-personal user-links-collapsible-item\"  title=\"User menu\" >\n\t<div class=\"vector-menu-content\">\n\n\t\t<ul class=\"vector-menu-content-list\">\n\n\t\t\t<li id=\"pt-createaccount\" class=\"user-links-collapsible-item mw-list-item\"><a href=\"/w/index.php?title=Special:CreateAccount&amp;returnto=Frederick+Bates+%28politician%29\" title=\"You are encouraged to create an account and log in; however, it is not mandatory\"><span class=\"vector-icon mw-ui-icon-userAdd mw-ui-icon-wikimedia-userAdd\"></span> <span>Create account</span></a></li><li id=\"pt-login\" class=\"user-links-collapsible-item mw-list-item\"><a href=\"/w/index.php?title=Special:UserLogin&amp;returnto=Frederick+Bates+%28politician%29\" title=\"You&#039;re encouraged to log in; however, it&#039;s not mandatory. [o]\" accesskey=\"o\"><span class=\"vector-icon mw-ui-icon-logIn mw-ui-icon-wikimedia-logIn\"></span> <span>Log in</span></a></li>\n\t\t</ul>\n\n\t</div>\n</div>\n\n<div id=\"p-user-menu-anon-editor\" class=\"vector-menu mw-portlet mw-portlet-user-menu-anon-editor\"  >\n\t<div class=\"vector-menu-heading\">\n\t\tPages for logged out editors <a href=\"/wiki/Help:Introduction\" aria-label=\"Learn more about editing\"><span>learn more</span></a>\n\t</div>\n\t<div class=\"vector-menu-content\">\n\n\t\t<ul class=\"vector-menu-content-list\">\n\n\t\t\t<li id=\"pt-anoncontribs\" class=\"mw-list-item\"><a href=\"/wiki/Special:MyContributions\" title=\"A list of edits made from this IP address [y]\" accesskey=\"y\"><span>Contributions</span></a></li><li id=\"pt-anontalk\" class=\"mw-list-item\"><a href=\"/wiki/Special:MyTalk\" title=\"Discussion about edits from this IP address [n]\" accesskey=\"n\"><span>Talk</span></a></li>\n\t\t</ul>\n\n\t</div>\n</div>\n\n\n\t</div>\n</div>\n\n</nav>\n\n\t\t</div>\n\t</header>\n</div>\n<div class=\"mw-page-container\">\n\t<div class=\"mw-page-container-inner\">\n\t\t<div class=\"vector-sitenotice-container\">\n\t\t\t<div id=\"siteNotice\" class=\"notheme\"><!-- CentralNotice --></div>\n\t\t</div>\n\t\t<div class=\"vector-column-start\">\n\t\t\t<div class=\"vector-main-menu-container\">\n\t\t<div id=\"mw-navigation\">\n\t\t\t<nav id=\"mw-panel\" class=\"vector-main-menu-landmark\" aria-label=\"Site\">\n\t\t\t\t<div id=\"vector-main-menu-pinned-container\" class=\"vector-pinned-container\">\n\n\t\t\t\t</div>\n\t\t</nav>\n\t\t</div>\n\t</div>\n\t<div class=\"vector-sticky-pinned-container\">\n\t\t\t\t<nav id=\"mw-panel-toc\" aria-label=\"Contents\" data-event-name=\"ui.sidebar-toc\" class=\"mw-table-of-contents-container vector-toc-landmark\">\n\t\t\t\t\t<div id=\"vector-toc-pinned-container\" class=\"vector-pinned-container\">\n\t\t\t\t\t<div id=\"vector-toc\" class=\"vector-toc vector-pinnable-element\">\n\t<div\n\tclass=\"vector-pinnable-header vector-toc-pinnable-header vector-pinnable-header-pinned\"\n\tdata-feature-name=\"toc-pinned\"\n\tdata-pinnable-element-id=\"vector-toc\"\n\n\n>\n\t<h2 class=\"vector-pinnable-header-label\">Contents</h2>\n\t<button class=\"vector-pinnable-header-toggle-button vector-pinnable-header-pin-button\" data-event-name=\"pinnable-header.vector-toc.pin\">move to sidebar</button>\n\t<button class=\"vector-pinnable-header-toggle-button vector-pinnable-header-unpin-button\" data-event-name=\"pinnable-header.vector-toc.unpin\">hide</button>\n</div>\n\n\n\t<ul class=\"vector-toc-contents\" id=\"mw-panel-toc-list\">\n\t\t<li id=\"toc-mw-content-text\"\n\t\t\tclass=\"vector-toc-list-item vector-toc-level-1\">\n\t\t\t<a href=\"#\" class=\"vector-toc-link\">\n\t\t\t\t<div class=\"vector-toc-text\">(Top)</div>\n\t\t\t</a>\n\t\t</li>\n\t\t<li id=\"toc-Early_life_and_education\"\n\t\tclass=\"vector-toc-list-item vector-toc-level-1 vector-toc-list-item-expanded\">\n\t\t<a class=\"vector-toc-link\" href=\"#Early_life_and_education\">\n\t\t\t<div class=\"vector-toc-text\">\n\t\t\t\t<span class=\"vector-toc-numb\">1</span>\n\t\t\t\t<span>Early life and education</span>\n\t\t\t</div>\n\t\t</a>\n\n\t\t<ul id=\"toc-Early_life_and_education-sublist\" class=\"vector-toc-list\">\n\t\t</ul>\n\t</li>\n\t<li id=\"toc-Career\"\n\t\tclass=\"vector-toc-list-item vector-toc-level-1 vector-toc-list-item-expanded\">\n\t\t<a class=\"vector-toc-link\" href=\"#Career\">\n\t\t\t<div class=\"vector-toc-text\">\n\t\t\t\t<span class=\"vector-toc-numb\">2</span>\n\t\t\t\t<span>Career</span>\n\t\t\t</div>\n\t\t</a>\n\n\t\t<ul id=\"toc-Career-sublist\" class=\"vector-toc-list\">\n\t\t</ul>\n\t</li>\n\t<li id=\"toc-Marriage_and_family\"\n\t\tclass=\"vector-toc-list-item vector-toc-level-1 vector-toc-list-item-expanded\">\n\t\t<a class=\"vector-toc-link\" href=\"#Marriage_and_family\">\n\t\t\t<div class=\"vector-toc-text\">\n\t\t\t\t<span class=\"vector-toc-numb\">3</span>\n\t\t\t\t<span>Marriage and family</span>\n\t\t\t</div>\n\t\t</a>\n\n\t\t<ul id=\"toc-Marriage_and_family-sublist\" class=\"vector-toc-list\">\n\t\t</ul>\n\t</li>\n\t<li id=\"toc-Legacy_and_honors\"\n\t\tclass=\"vector-toc-list-item vector-toc-level-1 vector-toc-list-item-expanded\">\n\t\t<a class=\"vector-toc-link\" href=\"#Legacy_and_honors\">\n\t\t\t<div class=\"vector-toc-text\">\n\t\t\t\t<span class=\"vector-toc-numb\">4</span>\n\t\t\t\t<span>Legacy and honors</span>\n\t\t\t</div>\n\t\t</a>\n\n\t\t<ul id=\"toc-Legacy_and_honors-sublist\" class=\"vector-toc-list\">\n\t\t</ul>\n\t</li>\n\t<li id=\"toc-References\"\n\t\tclass=\"vector-toc-list-item vector-toc-level-1 vector-toc-list-item-expanded\">\n\t\t<a class=\"vector-toc-link\" href=\"#References\">\n\t\t\t<div class=\"vector-toc-text\">\n\t\t\t\t<span class=\"vector-toc-numb\">5</span>\n\t\t\t\t<span>References</span>\n\t\t\t</div>\n\t\t</a>\n\n\t\t<ul id=\"toc-References-sublist\" class=\"vector-toc-list\">\n\t\t</ul>\n\t</li>\n\t<li id=\"toc-External_links\"\n\t\tclass=\"vector-toc-list-item vector-toc-level-1 vector-toc-list-item-expanded\">\n\t\t<a class=\"vector-toc-link\" href=\"#External_links\">\n\t\t\t<div class=\"vector-toc-text\">\n\t\t\t\t<span class=\"vector-toc-numb\">6</span>\n\t\t\t\t<span>External links</span>\n\t\t\t</div>\n\t\t</a>\n\n\t\t<ul id=\"toc-External_links-sublist\" class=\"vector-toc-list\">\n\t\t</ul>\n\t</li>\n</ul>\n</div>\n\n\t\t\t\t\t</div>\n\t\t</nav>\n\t\t\t</div>\n\t\t</div>\n\t\t<div class=\"mw-content-container\">\n\t\t\t<main id=\"content\" class=\"mw-body\">\n\t\t\t\t<header class=\"mw-body-header vector-page-titlebar\">\n\t\t\t\t\t<nav aria-label=\"Contents\" class=\"vector-toc-landmark\">\n\n<div id=\"vector-page-titlebar-toc\" class=\"vector-dropdown vector-page-titlebar-toc vector-button-flush-left\"  >\n\t<input type=\"checkbox\" id=\"vector-page-titlebar-toc-checkbox\" role=\"button\" aria-haspopup=\"true\" data-event-name=\"ui.dropdown-vector-page-titlebar-toc\" class=\"vector-dropdown-checkbox \"  aria-label=\"Toggle the table of contents\"  >\n\t<label id=\"vector-page-titlebar-toc-label\" for=\"vector-page-titlebar-toc-checkbox\" class=\"vector-dropdown-label cdx-button cdx-button--fake-button cdx-button--fake-button--enabled cdx-button--weight-quiet cdx-button--icon-only \" aria-hidden=\"true\"  ><span class=\"vector-icon mw-ui-icon-listBullet mw-ui-icon-wikimedia-listBullet\"></span>\n\n<span class=\"vector-dropdown-label-text\">Toggle the table of contents</span>\n\t</label>\n\t<div class=\"vector-dropdown-content\">\n\n\n\t\t\t\t\t\t\t<div id=\"vector-page-titlebar-toc-unpinned-container\" class=\"vector-unpinned-container\">\n\t\t\t</div>\n\n\t</div>\n</div>\n\n\t\t\t\t\t</nav>\n\t\t\t\t\t<h1 id=\"firstHeading\" class=\"firstHeading mw-first-heading\"><span class=\"mw-page-title-main\">Frederick Bates (politician)</span></h1>\n\n<div id=\"p-lang-btn\" class=\"vector-dropdown mw-portlet mw-portlet-lang\"  >\n\t<input type=\"checkbox\" id=\"p-lang-btn-checkbox\" role=\"button\" aria-haspopup=\"true\" data-event-name=\"ui.dropdown-p-lang-btn\" class=\"vector-dropdown-checkbox mw-interlanguage-selector\" aria-label=\"Go to an article in another language. Available in 5 languages\"   >\n\t<label id=\"p-lang-btn-label\" for=\"p-lang-btn-checkbox\" class=\"vector-dropdown-label cdx-button cdx-button--fake-button cdx-button--fake-button--enabled cdx-button--weight-quiet cdx-button--action-progressive mw-portlet-lang-heading-5\" aria-hidden=\"true\"  ><span class=\"vector-icon mw-ui-icon-language-progressive mw-ui-icon-wikimedia-language-progressive\"></span>\n\n<span class=\"vector-dropdown-label-text\">5 languages</span>\n\t</label>\n\t<div class=\"vector-dropdown-content\">\n\n\t\t<div class=\"vector-menu-content\">\n\n\t\t\t<ul class=\"vector-menu-content-list\">\n\n\t\t\t\t<li class=\"interlanguage-link interwiki-ar mw-list-item\"><a href=\"https://ar.wikipedia.org/wiki/%D9%81%D8%B1%D9%8A%D8%AF%D8%B1%D9%8A%D9%83_%D8%A8%D9%8A%D8%AA%D8%B3\" title=\"فريدريك بيتس – Arabic\" lang=\"ar\" hreflang=\"ar\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>العربية</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-de mw-list-item\"><a href=\"https://de.wikipedia.org/wiki/Frederick_Bates\" title=\"Frederick Bates – German\" lang=\"de\" hreflang=\"de\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Deutsch</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-fr mw-list-item\"><a href=\"https://fr.wikipedia.org/wiki/Frederick_Bates_(homme_politique)\" title=\"Frederick Bates (homme politique) – French\" lang=\"fr\" hreflang=\"fr\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Français</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-arz mw-list-item\"><a href=\"https://arz.wikipedia.org/wiki/%D9%81%D8%B1%D9%8A%D8%AF%D8%B1%D9%8A%D9%83_%D8%A8%D9%8A%D8%AA%D8%B3\" title=\"فريدريك بيتس – Egyptian Arabic\" lang=\"arz\" hreflang=\"arz\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>مصرى</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-sv mw-list-item\"><a href=\"https://sv.wikipedia.org/wiki/Frederick_Bates_(politiker)\" title=\"Frederick Bates (politiker) – Swedish\" lang=\"sv\" hreflang=\"sv\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Svenska</span></a></li>\n\t\t\t</ul>\n\t\t\t<div class=\"after-portlet after-portlet-lang\"><span class=\"wb-langlinks-edit wb-langlinks-link\"><a href=\"https://www.wikidata.org/wiki/Special:EntityPage/Q1452792#sitelinks-wikipedia\" title=\"Edit interlanguage links\" class=\"wbc-editpage\">Edit links</a></span></div>\n\t\t</div>\n\n\t</div>\n</div>\n</header>\n\t\t\t\t<div class=\"vector-page-toolbar\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"vector-page-toolbar-container\">\n\t\t\t\t\t\t<div id=\"left-navigation\">\n\t\t\t\t\t\t\t<nav aria-label=\"Namespaces\">\n\n<div id=\"p-associated-pages\" class=\"vector-menu vector-menu-tabs mw-portlet mw-portlet-associated-pages\"  >\n\t<div class=\"vector-menu-content\">\n\n\t\t<ul class=\"vector-menu-content-list\">\n\n\t\t\t<li id=\"ca-nstab-main\" class=\"selected vector-tab-noicon mw-list-item\"><a href=\"/wiki/Frederick_Bates_(politician)\" title=\"View the content page [c]\" accesskey=\"c\"><span>Article</span></a></li><li id=\"ca-talk\" class=\"vector-tab-noicon mw-list-item\"><a href=\"/wiki/Talk:Frederick_Bates_(politician)\" rel=\"discussion\" title=\"Discuss improvements to the content page [t]\" accesskey=\"t\"><span>Talk</span></a></li>\n\t\t</ul>\n\n\t</div>\n</div>\n\n\n<div id=\"vector-variants-dropdown\" class=\"vector-dropdown emptyPortlet\"  >\n\t<input type=\"checkbox\" id=\"vector-variants-dropdown-checkbox\" role=\"button\" aria-haspopup=\"true\" data-event-name=\"ui.dropdown-vector-variants-dropdown\" class=\"vector-dropdown-checkbox \" aria-label=\"Change language variant\"   >\n\t<label id=\"vector-variants-dropdown-label\" for=\"vector-variants-dropdown-checkbox\" class=\"vector-dropdown-label cdx-button cdx-button--fake-button cdx-button--fake-button--enabled cdx-button--weight-quiet\" aria-hidden=\"true\"  ><span class=\"vector-dropdown-label-text\">English</span>\n\t</label>\n\t<div class=\"vector-dropdown-content\">\n\n\n\n<div id=\"p-variants\" class=\"vector-menu mw-portlet mw-portlet-variants emptyPortlet\"  >\n\t<div class=\"vector-menu-content\">\n\n\t\t<ul class=\"vector-menu-content-list\">\n\n\n\t\t</ul>\n\n\t</div>\n</div>\n\n\n\t</div>\n</div>\n\n\t\t\t\t\t\t\t</nav>\n\t\t\t\t\t\t</div>\n\t\t\t\t\t\t<div id=\"right-navigation\" class=\"vector-collapsible\">\n\t\t\t\t\t\t\t<nav aria-label=\"Views\">\n\n<div id=\"p-views\" class=\"vector-menu vector-menu-tabs mw-portlet mw-portlet-views\"  >\n\t<div class=\"vector-menu-content\">\n\n\t\t<ul class=\"vector-menu-content-list\">\n\n\t\t\t<li id=\"ca-view\" class=\"selected vector-tab-noicon mw-list-item\"><a href=\"/wiki/Frederick_Bates_(politician)\"><span>Read</span></a></li><li id=\"ca-edit\" class=\"vector-tab-noicon mw-list-item\"><a href=\"/w/index.php?title=Frederick_Bates_(politician)&amp;action=edit\" title=\"Edit this page [e]\" accesskey=\"e\"><span>Edit</span></a></li><li id=\"ca-history\" class=\"vector-tab-noicon mw-list-item\"><a href=\"/w/index.php?title=Frederick_Bates_(politician)&amp;action=history\" title=\"Past revisions of this page [h]\" accesskey=\"h\"><span>View history</span></a></li>\n\t\t</ul>\n\n\t</div>\n</div>\n\n\t\t\t\t\t\t\t</nav>\n\n\t\t\t\t\t\t\t<nav class=\"vector-page-tools-landmark\" aria-label=\"Page tools\">\n\n<div id=\"vector-page-tools-dropdown\" class=\"vector-dropdown vector-page-tools-dropdown\"  >\n\t<input type=\"checkbox\" id=\"vector-page-tools-dropdown-checkbox\" role=\"button\" aria-haspopup=\"true\" data-event-name=\"ui.dropdown-vector-page-tools-dropdown\" class=\"vector-dropdown-checkbox \"  aria-label=\"Tools\"  >\n\t<label id=\"vector-page-tools-dropdown-label\" for=\"vector-page-tools-dropdown-checkbox\" class=\"vector-dropdown-label cdx-button cdx-button--fake-button cdx-button--fake-button--enabled cdx-button--weight-quiet\" aria-hidden=\"true\"  ><span class=\"vector-dropdown-label-text\">Tools</span>\n\t</label>\n\t<div class=\"vector-dropdown-content\">\n\n\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<div id=\"vector-page-tools-unpinned-container\" class=\"vector-unpinned-container\">\n\n<div id=\"vector-page-tools\" class=\"vector-page-tools vector-pinnable-element\">\n\t<div\n\tclass=\"vector-pinnable-header vector-page-tools-pinnable-header vector-pinnable-header-unpinned\"\n\tdata-feature-name=\"page-tools-pinned\"\n\tdata-pinnable-element-id=\"vector-page-tools\"\n\tdata-pinned-container-id=\"vector-page-tools-pinned-container\"\n\tdata-unpinned-container-id=\"vector-page-tools-unpinned-container\"\n>\n\t<div class=\"vector-pinnable-header-label\">Tools</div>\n\t<button class=\"vector-pinnable-header-toggle-button vector-pinnable-header-pin-button\" data-event-name=\"pinnable-header.vector-page-tools.pin\">move to sidebar</button>\n\t<button class=\"vector-pinnable-header-toggle-button vector-pinnable-header-unpin-button\" data-event-name=\"pinnable-header.vector-page-tools.unpin\">hide</button>\n</div>\n\n\n<div id=\"p-cactions\" class=\"vector-menu mw-portlet mw-portlet-cactions emptyPortlet vector-has-collapsible-items\"  title=\"More options\" >\n\t<div class=\"vector-menu-heading\">\n\t\tActions\n\t</div>\n\t<div class=\"vector-menu-content\">\n\n\t\t<ul class=\"vector-menu-content-list\">\n\n\t\t\t<li id=\"ca-more-view\" class=\"selected vector-more-collapsible-item mw-list-item\"><a href=\"/wiki/Frederick_Bates_(politician)\"><span>Read</span></a></li><li id=\"ca-more-edit\" class=\"vector-more-collapsible-item mw-list-item\"><a href=\"/w/index.php?title=Frederick_Bates_(politician)&amp;action=edit\" title=\"Edit this page [e]\" accesskey=\"e\"><span>Edit</span></a></li><li id=\"ca-more-history\" class=\"vector-more-collapsible-item mw-list-item\"><a href=\"/w/index.php?title=Frederick_Bates_(politician)&amp;action=history\"><span>View history</span></a></li>\n\t\t</ul>\n\n\t</div>\n</div>\n\n<div id=\"p-tb\" class=\"vector-menu mw-portlet mw-portlet-tb\"  >\n\t<div class=\"vector-menu-heading\">\n\t\tGeneral\n\t</div>\n\t<div class=\"vector-menu-content\">\n\n\t\t<ul class=\"vector-menu-content-list\">\n\n\t\t\t<li id=\"t-whatlinkshere\" class=\"mw-list-item\"><a href=\"/wiki/Special:WhatLinksHere/Frederick_Bates_(politician)\" title=\"List of all English Wikipedia pages containing links to this page [j]\" accesskey=\"j\"><span>What links here</span></a></li><li id=\"t-recentchangeslinked\" class=\"mw-list-item\"><a href=\"/wiki/Special:RecentChangesLinked/Frederick_Bates_(politician)\" rel=\"nofollow\" title=\"Recent changes in pages linked from this page [k]\" accesskey=\"k\"><span>Related changes</span></a></li><li id=\"t-upload\" class=\"mw-list-item\"><a href=\"/wiki/Wikipedia:File_Upload_Wizard\" title=\"Upload files [u]\" accesskey=\"u\"><span>Upload file</span></a></li><li id=\"t-specialpages\" class=\"mw-list-item\"><a href=\"/wiki/Special:SpecialPages\" title=\"A list of all special pages [q]\" accesskey=\"q\"><span>Special pages</span></a></li><li id=\"t-permalink\" class=\"mw-list-item\"><a href=\"/w/index.php?title=Frederick_Bates_(politician)&amp;oldid=1228855818\" title=\"Permanent link to this revision of this page\"><span>Permanent link</span></a></li><li id=\"t-info\" class=\"mw-list-item\"><a href=\"/w/index.php?title=Frederick_Bates_(politician)&amp;action=info\" title=\"More information about this page\"><span>Page information</span></a></li><li id=\"t-cite\" class=\"mw-list-item\"><a href=\"/w/index.php?title=Special:CiteThisPage&amp;page=Frederick_Bates_%28politician%29&amp;id=1228855818&amp;wpFormIdentifier=titleform\" title=\"Information on how to cite this page\"><span>Cite this page</span></a></li><li id=\"t-urlshortener\" class=\"mw-list-item\"><a href=\"/w/index.php?title=Special:UrlShortener&amp;url=https%3A%2F%2Fen.wikipedia.org%2Fwiki%2FFrederick_Bates_%28politician%29\"><span>Get shortened URL</span></a></li><li id=\"t-urlshortener-qrcode\" class=\"mw-list-item\"><a href=\"/w/index.php?title=Special:QrCode&amp;url=https%3A%2F%2Fen.wikipedia.org%2Fwiki%2FFrederick_Bates_%28politician%29\"><span>Download QR code</span></a></li><li id=\"t-wikibase\" class=\"mw-list-item\"><a href=\"https://www.wikidata.org/wiki/Special:EntityPage/Q1452792\" title=\"Structured data on this page hosted by Wikidata [g]\" accesskey=\"g\"><span>Wikidata item</span></a></li>\n\t\t</ul>\n\n\t</div>\n</div>\n\n<div id=\"p-coll-print_export\" class=\"vector-menu mw-portlet mw-portlet-coll-print_export\"  >\n\t<div class=\"vector-menu-heading\">\n\t\tPrint/export\n\t</div>\n\t<div class=\"vector-menu-content\">\n\n\t\t<ul class=\"vector-menu-content-list\">\n\n\t\t\t<li id=\"coll-download-as-rl\" class=\"mw-list-item\"><a href=\"/w/index.php?title=Special:DownloadAsPdf&amp;page=Frederick_Bates_%28politician%29&amp;action=show-download-screen\" title=\"Download this page as a PDF file\"><span>Download as PDF</span></a></li><li id=\"t-print\" class=\"mw-list-item\"><a href=\"/w/index.php?title=Frederick_Bates_(politician)&amp;printable=yes\" title=\"Printable version of this page [p]\" accesskey=\"p\"><span>Printable version</span></a></li>\n\t\t</ul>\n\n\t</div>\n</div>\n\n<div id=\"p-wikibase-otherprojects\" class=\"vector-menu mw-portlet mw-portlet-wikibase-otherprojects\"  >\n\t<div class=\"vector-menu-heading\">\n\t\tIn other projects\n\t</div>\n\t<div class=\"vector-menu-content\">\n\n\t\t<ul class=\"vector-menu-content-list\">\n\n\t\t\t<li class=\"wb-otherproject-link wb-otherproject-commons mw-list-item\"><a href=\"https://commons.wikimedia.org/wiki/Category:Frederick_Bates\" hreflang=\"en\"><span>Wikimedia Commons</span></a></li>\n\t\t</ul>\n\n\t</div>\n</div>\n\n</div>\n\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t</div>\n\n\t</div>\n</div>\n\n\t\t\t\t\t\t\t</nav>\n\t\t\t\t\t\t</div>\n\t\t\t\t\t</div>\n\t\t\t\t</div>\n\t\t\t\t<div class=\"vector-column-end\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"vector-sticky-pinned-container\">\n\t\t\t\t\t\t<nav class=\"vector-page-tools-landmark\" aria-label=\"Page tools\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div id=\"vector-page-tools-pinned-container\" class=\"vector-pinned-container\">\n\n\t\t\t\t\t\t\t</div>\n\t\t</nav>\n\t\t\t\t\t\t<nav class=\"vector-appearance-landmark\" aria-label=\"Appearance\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div id=\"vector-appearance-pinned-container\" class=\"vector-pinned-container\">\n\t\t\t\t<div id=\"vector-appearance\" class=\"vector-appearance vector-pinnable-element\">\n\t<div\n\tclass=\"vector-pinnable-header vector-appearance-pinnable-header vector-pinnable-header-pinned\"\n\tdata-feature-name=\"appearance-pinned\"\n\tdata-pinnable-element-id=\"vector-appearance\"\n\tdata-pinned-container-id=\"vector-appearance-pinned-container\"\n\tdata-unpinned-container-id=\"vector-appearance-unpinned-container\"\n>\n\t<div class=\"vector-pinnable-header-label\">Appearance</div>\n\t<button class=\"vector-pinnable-header-toggle-button vector-pinnable-header-pin-button\" data-event-name=\"pinnable-header.vector-appearance.pin\">move to sidebar</button>\n\t<button class=\"vector-pinnable-header-toggle-button vector-pinnable-header-unpin-button\" data-event-name=\"pinnable-header.vector-appearance.unpin\">hide</button>\n</div>\n\n\n</div>\n\n\t\t\t\t\t\t\t</div>\n\t\t</nav>\n\t\t\t\t\t</div>\n\t\t\t\t</div>\n\t\t\t\t<div id=\"bodyContent\" class=\"vector-body\" aria-labelledby=\"firstHeading\" data-mw-ve-target-container>\n\t\t\t\t\t<div class=\"vector-body-before-content\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"mw-indicators\">\n\t\t</div>\n\n\t\t\t\t\t\t<div id=\"siteSub\" class=\"noprint\">From Wikipedia, the free encyclopedia</div>\n\t\t\t\t\t</div>\n\t\t\t\t\t<div id=\"contentSub\"><div id=\"mw-content-subtitle\"></div></div>\n\n\n\t\t\t\t\t<div id=\"mw-content-text\" class=\"mw-body-content\"><div class=\"mw-content-ltr mw-parser-output\" lang=\"en\" dir=\"ltr\"><div class=\"shortdescription nomobile noexcerpt noprint searchaux\" style=\"display:none\">American judge</div>\n<style data-mw-deduplicate=\"TemplateStyles:r1228964747\">.mw-parser-output .infobox-subbox{padding:0;border:none;margin:-3px;width:auto;min-width:100%;font-size:100%;clear:none;float:none;background-color:transparent}.mw-parser-output .infobox-3cols-child{margin:auto}.mw-parser-output .infobox .navbar{font-size:100%}body.skin-minerva .mw-parser-output .infobox-header,body.skin-minerva .mw-parser-output .infobox-subheader,body.skin-minerva .mw-parser-output .infobox-above,body.skin-minerva .mw-parser-output .infobox-title,body.skin-minerva .mw-parser-output .infobox-image,body.skin-minerva .mw-parser-output .infobox-full-data,body.skin-minerva .mw-parser-output .infobox-below{text-align:center}html.skin-theme-clientpref-night .mw-parser-output .infobox-full-data:not(.notheme)>div:not(.notheme)[style]{background:#1f1f23!important;color:#f8f9fa}@media(prefers-color-scheme:dark){html.skin-theme-clientpref-os .mw-parser-output .infobox-full-data:not(.notheme) div:not(.notheme){background:#1f1f23!important;color:#f8f9fa}}@media(min-width:640px){body.skin--responsive .mw-parser-output .infobox-table{display:table!important}body.skin--responsive .mw-parser-output .infobox-table>tbody,body.skin--responsive .mw-parser-output .infobox-table>caption,body.skin--responsive .mw-parser-output .infobox-table tr{display:table-row!important}body.skin--responsive .mw-parser-output .infobox-table th,body.skin--responsive .mw-parser-output .infobox-table td{padding-left:inherit;padding-right:inherit}}</style><table class=\"infobox vcard\"><tbody><tr><th colspan=\"2\" class=\"infobox-above\" style=\"font-size: 100%;\"><div class=\"fn\" style=\"font-size:125%;\">Frederick Bates</div></th></tr><tr><td colspan=\"2\" class=\"infobox-image\"><span class=\"mw-default-size\" typeof=\"mw:File/Frameless\"><a href=\"/wiki/File:Frederick_Bates.jpg\" class=\"mw-file-description\"><img src=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/1/10/Frederick_Bates.jpg/220px-Frederick_Bates.jpg\" decoding=\"async\" width=\"220\" height=\"274\" class=\"mw-file-element\" srcset=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/1/10/Frederick_Bates.jpg/330px-Frederick_Bates.jpg 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/1/10/Frederick_Bates.jpg 2x\" data-file-width=\"378\" data-file-height=\"470\" /></a></span></td></tr><tr><td colspan=\"2\" class=\"infobox-full-data\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1228964747\"></td></tr><tr><th colspan=\"2\" class=\"infobox-header\" style=\"background:lavender;line-height:normal;padding:0.2em;\">2nd <a href=\"/wiki/List_of_governors_of_Missouri\" title=\"List of governors of Missouri\">Governor of Missouri</a></th></tr><tr><td colspan=\"2\" class=\"infobox-full-data\" style=\"border-bottom:none\"><span class=\"nowrap\"><b>In office</b></span><br />November 15, 1824&#160;–&#32;August 4, 1825</td><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1228964747\"></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"infobox-label\" style=\"text-align:left\">Lieutenant</th><td class=\"infobox-data\"><a href=\"/wiki/Benjamin_Harrison_Reeves\" title=\"Benjamin Harrison Reeves\">Benjamin Harrison Reeves</a></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"infobox-label\" style=\"text-align:left\"><span class=\"nowrap\">Preceded by</span></th><td class=\"infobox-data\"><a href=\"/wiki/Alexander_McNair\" title=\"Alexander McNair\">Alexander McNair</a></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"infobox-label\" style=\"text-align:left\"><span class=\"nowrap\">Succeeded by</span></th><td class=\"infobox-data\"><a href=\"/wiki/Abraham_J._Williams\" title=\"Abraham J. Williams\">Abraham J. Williams</a></td></tr><tr style=\"display:none\"><td colspan=\"2\">\n</td></tr><tr><th colspan=\"2\" class=\"infobox-header\" style=\"background:lavender\">Personal details</th></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"infobox-label\">Born</th><td class=\"infobox-data\"><span style=\"display:none\">(<span class=\"bday\">1777-06-23</span>)</span>June 23, 1777<br /><a href=\"/w/index.php?title=Belmont_Manor_house&amp;action=edit&amp;redlink=1\" class=\"new\" title=\"Belmont Manor house (page does not exist)\">Belmont</a>, <a href=\"/wiki/Goochland_County\" class=\"mw-redirect\" title=\"Goochland County\">Goochland County</a>, <a href=\"/wiki/Virginia\" title=\"Virginia\">Virginia</a>, U.S.</td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"infobox-label\">Died</th><td class=\"infobox-data\">August 4, 1825<span style=\"display:none\">(1825-08-04)</span> (aged&#160;48)<br /><a href=\"/wiki/Chesterfield,_Missouri\" title=\"Chesterfield, Missouri\">Chesterfield, Missouri</a>, U.S.</td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"infobox-label\">Spouse</th><td class=\"infobox-data\">Nancy Opie Ball</td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"infobox-label\">Relations</th><td class=\"infobox-data\"><a href=\"/wiki/Edward_Bates\" title=\"Edward Bates\">Edward</a> (brother), <a href=\"/wiki/James_Woodson_Bates\" title=\"James Woodson Bates\">James</a> (brother); see <a href=\"/wiki/Bates_family\" title=\"Bates family\">Bates extended family</a></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"infobox-label\">Children</th><td class=\"infobox-data\">Emily Caroline (1820–1891), Lucius Lee (1821–1898), Woodville (1823–1840) and Frederick Jr. (1826–1862)</td></tr><tr><td colspan=\"2\" class=\"infobox-below\" style=\"border-top: 1px solid right;\"><div></div></td></tr></tbody></table>\n<p><b>Frederick Bates</b> (June 23, 1777 &#8211; August 4, 1825), was an American <a href=\"/wiki/Lawyer\" title=\"Lawyer\">attorney</a> and politician. He was <a href=\"/wiki/1824_Missouri_gubernatorial_election\" title=\"1824 Missouri gubernatorial election\">elected in 1824</a> as the second governor of <a href=\"/wiki/Missouri\" title=\"Missouri\">Missouri</a> and died in office in 1825. Before that he had served as a justice of the Territorial Supreme Court for <a href=\"/wiki/Michigan_Territory\" title=\"Michigan Territory\">Michigan Territory</a>, was appointed by <a href=\"/wiki/Thomas_Jefferson\" title=\"Thomas Jefferson\">Thomas Jefferson</a> as Secretary of the Louisiana Territory and started to build his political base in <a href=\"/wiki/St._Louis\" title=\"St. Louis\">St. Louis</a>.\n</p>\n<meta property=\"mw:PageProp/toc\" />\n<h2><span class=\"mw-headline\" id=\"Early_life_and_education\">Early life and education</span><span class=\"mw-editsection\"><span class=\"mw-editsection-bracket\">[</span><a href=\"/w/index.php?title=Frederick_Bates_(politician)&amp;action=edit&amp;section=1\" title=\"Edit section: Early life and education\"><span>edit</span></a><span class=\"mw-editsection-bracket\">]</span></span></h2>\n<p>Frederick Bates was born in 1777 into the slave-holding class in <a href=\"/wiki/Goochland_County,_Virginia\" title=\"Goochland County, Virginia\">Goochland County, Virginia</a>. Though a Quaker, Bates and his family were lifelong slaveholders. Bates was schooled privately at his family's <a href=\"/w/index.php?title=Belmont_Manor_house&amp;action=edit&amp;redlink=1\" class=\"new\" title=\"Belmont Manor house (page does not exist)\">Belmont plantation</a> by tutors. Later he went to college and read the law with an established firm.  He settled in Detroit in 1797 and became its first postmaster in 1803.<sup id=\"cite_ref-1\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-1\">&#91;1&#93;</a></sup> He was a member of the <a href=\"/wiki/Bates_family\" title=\"Bates family\">Bates family</a> along with his brothers <a href=\"/wiki/Edward_Bates\" title=\"Edward Bates\">Edward</a> and <a href=\"/wiki/James_Woodson_Bates\" title=\"James Woodson Bates\">James Woodson Bates</a>.<sup id=\"cite_ref-2\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-2\">&#91;2&#93;</a></sup>\n</p>\n<h2><span class=\"mw-headline\" id=\"Career\">Career</span><span class=\"mw-editsection\"><span class=\"mw-editsection-bracket\">[</span><a href=\"/w/index.php?title=Frederick_Bates_(politician)&amp;action=edit&amp;section=2\" title=\"Edit section: Career\"><span>edit</span></a><span class=\"mw-editsection-bracket\">]</span></span></h2>\n<p>After working as an attorney, Bates started his political career when appointed as a justice of the Territorial Supreme Court for <a href=\"/wiki/Michigan_Territory\" title=\"Michigan Territory\">Michigan Territory</a> in <a href=\"/wiki/Detroit\" title=\"Detroit\">Detroit</a>.  He received a significant promotion when the <a href=\"/wiki/Burr_conspiracy\" title=\"Burr conspiracy\">Aaron Burr conspiracy</a> was uncovered. In February 1807, while Bates was in Washington, President <a href=\"/wiki/Thomas_Jefferson\" title=\"Thomas Jefferson\">Thomas Jefferson</a> appointed him to be Secretary of the <a href=\"/wiki/Louisiana_Territory\" title=\"Louisiana Territory\">Louisiana Territory</a>, as well as a recorder of land titles.<sup id=\"cite_ref-Foley2014_3-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-Foley2014-3\">&#91;3&#93;</a></sup> As secretary, he was also <a href=\"/wiki/Commander_in_chief\" class=\"mw-redirect\" title=\"Commander in chief\">commander in chief</a> of the militia.<sup id=\"cite_ref-4\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-4\">&#91;4&#93;</a></sup> He held this position in <a href=\"/wiki/St._Louis\" title=\"St. Louis\">St. Louis</a> until 1812. Bates helped determine whether conflicting French, Spanish, and American land claims in the territory would be upheld, as it had been subject to three differing political systems.<sup id=\"cite_ref-Beers1989_5-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-Beers1989-5\">&#91;5&#93;</a></sup>\n</p><p>Jefferson had already decided on the returning explorer and fellow Virginian <a href=\"/wiki/Meriwether_Lewis\" title=\"Meriwether Lewis\">Meriwether Lewis</a> as governor of the huge new Louisiana Territory, which approximately equaled the size of the existing United States.  Bates preceded Lewis to St. Louis and became a powerful political force in the new territory; he was a political rival of Lewis until the latter's death while traveling from St. Louis to Washington on business in 1809. Later, as Secretary of the newly formed <a href=\"/wiki/Missouri_Territory\" title=\"Missouri Territory\">Missouri Territory</a> (1812–1821), he became acting governor in the frequent absences of Territorial Governor <a href=\"/wiki/William_Clark\" title=\"William Clark\">William Clark</a>.<sup id=\"cite_ref-Foley2014_3-1\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-Foley2014-3\">&#91;3&#93;</a></sup>\n</p><p>In the <a href=\"/wiki/Missouri_gubernatorial_election,_1824\" class=\"mw-redirect\" title=\"Missouri gubernatorial election, 1824\">August 1824 election</a>, Bates was elected the second governor of <a href=\"/wiki/Missouri\" title=\"Missouri\">Missouri</a>.  He died in office in August 1825 in <a href=\"/wiki/Chesterfield,_Missouri\" title=\"Chesterfield, Missouri\">Chesterfield, Missouri</a>, due to a short illness thought to be <a href=\"/wiki/Pneumonia\" title=\"Pneumonia\">pneumonia</a>. Bates was buried at the family cemetery on the Thornhill estate near St. Louis.\n</p>\n<h2><span class=\"mw-headline\" id=\"Marriage_and_family\">Marriage and family</span><span class=\"mw-editsection\"><span class=\"mw-editsection-bracket\">[</span><a href=\"/w/index.php?title=Frederick_Bates_(politician)&amp;action=edit&amp;section=3\" title=\"Edit section: Marriage and family\"><span>edit</span></a><span class=\"mw-editsection-bracket\">]</span></span></h2>\n<figure class=\"mw-halign-right\" typeof=\"mw:File/Thumb\"><a href=\"/wiki/File:Thornhill_Bates.jpg\" class=\"mw-file-description\"><img src=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/1/18/Thornhill_Bates.jpg/200px-Thornhill_Bates.jpg\" decoding=\"async\" width=\"200\" height=\"150\" class=\"mw-file-element\" srcset=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/1/18/Thornhill_Bates.jpg/300px-Thornhill_Bates.jpg 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/1/18/Thornhill_Bates.jpg/400px-Thornhill_Bates.jpg 2x\" data-file-width=\"1600\" data-file-height=\"1200\" /></a><figcaption>Main house at Thornhill, Governor Bates estate.</figcaption></figure>\n<p>In 1819, Bates married Nancy Opie Ball (1802–1877), daughter of a wealthy Virginia colonel. The couple had four children, Emily Caroline (1820–1891), Lucius Lee (1821–1898), Woodville (1823–1840) and Frederick Jr. (1826–1862).<sup id=\"cite_ref-BryanMacgunnigle2009_6-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-BryanMacgunnigle2009-6\">&#91;6&#93;</a></sup>\n</p><p>During his time in <a href=\"/wiki/Missouri\" title=\"Missouri\">Missouri</a>, Bates acquired nearly 1000 acres (4&#160;km<sup>2</sup>) of land, which he called Thornhill. He also acquired several enslaved men, women, and children. He had built a Federal-style home with high ceilings for summer ventilation, fine woodwork and a sophisticated floor plan; all this would have been familiar to Bates from his childhood home, Belmont, in <a href=\"/wiki/Goochland_County,_Virginia\" title=\"Goochland County, Virginia\">Goochland County, Virginia</a>. The Thornhill estate still exists today and can be viewed by the public. It is located in <a href=\"/wiki/Faust_Park\" title=\"Faust Park\">Faust County Park</a> in <a href=\"/wiki/Chesterfield,_Missouri\" title=\"Chesterfield, Missouri\">Chesterfield, Missouri</a>.\n</p>\n<h2><span class=\"mw-headline\" id=\"Legacy_and_honors\">Legacy and honors</span><span class=\"mw-editsection\"><span class=\"mw-editsection-bracket\">[</span><a href=\"/w/index.php?title=Frederick_Bates_(politician)&amp;action=edit&amp;section=4\" title=\"Edit section: Legacy and honors\"><span>edit</span></a><span class=\"mw-editsection-bracket\">]</span></span></h2>\n<p>Governor Bates is the namesake of <a href=\"/wiki/Bates_County,_Missouri\" title=\"Bates County, Missouri\">Bates County, Missouri</a>.<sup id=\"cite_ref-7\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-7\">&#91;7&#93;</a></sup>\n</p>\n<h2><span class=\"mw-headline\" id=\"References\">References</span><span class=\"mw-editsection\"><span class=\"mw-editsection-bracket\">[</span><a href=\"/w/index.php?title=Frederick_Bates_(politician)&amp;action=edit&amp;section=5\" title=\"Edit section: References\"><span>edit</span></a><span class=\"mw-editsection-bracket\">]</span></span></h2>\n<style data-mw-deduplicate=\"TemplateStyles:r1217336898\">.mw-parser-output .reflist{font-size:90%;margin-bottom:0.5em;list-style-type:decimal}.mw-parser-output .reflist .references{font-size:100%;margin-bottom:0;list-style-type:inherit}.mw-parser-output .reflist-columns-2{column-width:30em}.mw-parser-output .reflist-columns-3{column-width:25em}.mw-parser-output .reflist-columns{margin-top:0.3em}.mw-parser-output .reflist-columns ol{margin-top:0}.mw-parser-output .reflist-columns li{page-break-inside:avoid;break-inside:avoid-column}.mw-parser-output .reflist-upper-alpha{list-style-type:upper-alpha}.mw-parser-output .reflist-upper-roman{list-style-type:upper-roman}.mw-parser-output .reflist-lower-alpha{list-style-type:lower-alpha}.mw-parser-output .reflist-lower-greek{list-style-type:lower-greek}.mw-parser-output .reflist-lower-roman{list-style-type:lower-roman}</style><div class=\"reflist\">\n<div class=\"mw-references-wrap\"><ol class=\"references\">\n<li id=\"cite_note-1\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-1\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\">Dunbar, Willis F. &amp; May, George S. (3d ed. 1995). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://books.google.com/books?id=HqGWEAnByeMC&amp;pg=PA113\"><i>Michigan: A History of the Wolverine State</i></a>, p. 113. Wm. B. Eerdmans Publishing Co.</span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-2\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-2\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><style data-mw-deduplicate=\"TemplateStyles:r1215172403\">.mw-parser-output cite.citation{font-style:inherit;word-wrap:break-word}.mw-parser-output .citation q{quotes:\"\\\"\"\"\\\"\"\"'\"\"'\"}.mw-parser-output .citation:target{background-color:rgba(0,127,255,0.133)}.mw-parser-output .id-lock-free.id-lock-free a{background:url(\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/6/65/Lock-green.svg\")right 0.1em center/9px no-repeat}body:not(.skin-timeless):not(.skin-minerva) .mw-parser-output .id-lock-free a{background-size:contain}.mw-parser-output .id-lock-limited.id-lock-limited a,.mw-parser-output .id-lock-registration.id-lock-registration a{background:url(\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/d/d6/Lock-gray-alt-2.svg\")right 0.1em center/9px no-repeat}body:not(.skin-timeless):not(.skin-minerva) .mw-parser-output .id-lock-limited a,body:not(.skin-timeless):not(.skin-minerva) .mw-parser-output .id-lock-registration a{background-size:contain}.mw-parser-output .id-lock-subscription.id-lock-subscription a{background:url(\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/a/aa/Lock-red-alt-2.svg\")right 0.1em center/9px no-repeat}body:not(.skin-timeless):not(.skin-minerva) .mw-parser-output .id-lock-subscription a{background-size:contain}.mw-parser-output .cs1-ws-icon a{background:url(\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/4/4c/Wikisource-logo.svg\")right 0.1em center/12px no-repeat}body:not(.skin-timeless):not(.skin-minerva) .mw-parser-output .cs1-ws-icon a{background-size:contain}.mw-parser-output .cs1-code{color:inherit;background:inherit;border:none;padding:inherit}.mw-parser-output .cs1-hidden-error{display:none;color:#d33}.mw-parser-output .cs1-visible-error{color:#d33}.mw-parser-output .cs1-maint{display:none;color:#2C882D;margin-left:0.3em}.mw-parser-output .cs1-format{font-size:95%}.mw-parser-output .cs1-kern-left{padding-left:0.2em}.mw-parser-output .cs1-kern-right{padding-right:0.2em}.mw-parser-output .citation .mw-selflink{font-weight:inherit}html.skin-theme-clientpref-night .mw-parser-output .cs1-maint{color:#18911F}html.skin-theme-clientpref-night .mw-parser-output .cs1-visible-error,html.skin-theme-clientpref-night .mw-parser-output .cs1-hidden-error{color:#f8a397}@media(prefers-color-scheme:dark){html.skin-theme-clientpref-os .mw-parser-output .cs1-visible-error,html.skin-theme-clientpref-os .mw-parser-output .cs1-hidden-error{color:#f8a397}html.skin-theme-clientpref-os .mw-parser-output .cs1-maint{color:#18911F}}</style><cite id=\"CITEREFMercer1990\" class=\"citation book cs1\">Mercer, Thomas (1990). <i>Bates: A Familial Journey</i>. Boston Herald Publ.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&amp;rft.genre=book&amp;rft.btitle=Bates%3A+A+Familial+Journey&amp;rft.pub=Boston+Herald+Publ.&amp;rft.date=1990&amp;rft.aulast=Mercer&amp;rft.aufirst=Thomas&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3AFrederick+Bates+%28politician%29\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-Foley2014-3\"><span class=\"mw-cite-backlink\">^ <a href=\"#cite_ref-Foley2014_3-0\"><sup><i><b>a</b></i></sup></a> <a href=\"#cite_ref-Foley2014_3-1\"><sup><i><b>b</b></i></sup></a></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFWilliam_E._Foley2014\" class=\"citation book cs1\">William E. Foley (12 March 2014). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://books.google.com/books?id=Vm2XAwAAQBAJ&amp;pg=PA215\"><i>The Genesis of Missouri: From Wilderness Outpost to Statehood</i></a>. University of Missouri Press. pp.&#160;215–. <a href=\"/wiki/ISBN_(identifier)\" class=\"mw-redirect\" title=\"ISBN (identifier)\">ISBN</a>&#160;<a href=\"/wiki/Special:BookSources/978-0-8262-6053-6\" title=\"Special:BookSources/978-0-8262-6053-6\"><bdi>978-0-8262-6053-6</bdi></a>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&amp;rft.genre=book&amp;rft.btitle=The+Genesis+of+Missouri%3A+From+Wilderness+Outpost+to+Statehood&amp;rft.pages=215-&amp;rft.pub=University+of+Missouri+Press&amp;rft.date=2014-03-12&amp;rft.isbn=978-0-8262-6053-6&amp;rft.au=William+E.+Foley&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fbooks.google.com%2Fbooks%3Fid%3DVm2XAwAAQBAJ%26pg%3DPA215&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3AFrederick+Bates+%28politician%29\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-4\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-4\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFSalter\" class=\"citation web cs1\"><a href=\"/wiki/William_Salter_(minister)\" title=\"William Salter (minister)\">Salter, William</a>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.americanwest.amdigital.co.uk/Documents/Details/Graff_3659\">\"The life of Henry Dodge, from 1782 to 1833: with portrait by George Catlin and maps of the battles of the Pecatonica and Wisconsin Heights in the Black Hawk War\"</a>. <i>American West</i>. <a href=\"/wiki/Adam_Matthew_Digital\" title=\"Adam Matthew Digital\">Adam Matthew Digital</a>. p.&#160;3<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">5 April</span> 2023</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=unknown&amp;rft.jtitle=American+West&amp;rft.atitle=The+life+of+Henry+Dodge%2C+from+1782+to+1833%3A+with+portrait+by+George+Catlin+and+maps+of+the+battles+of+the+Pecatonica+and+Wisconsin+Heights+in+the+Black+Hawk+War&amp;rft.pages=3&amp;rft.aulast=Salter&amp;rft.aufirst=William&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.americanwest.amdigital.co.uk%2FDocuments%2FDetails%2FGraff_3659&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3AFrederick+Bates+%28politician%29\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-Beers1989-5\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-Beers1989_5-0\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFHenry_Putney_Beers1989\" class=\"citation book cs1\">Henry Putney Beers (1 December 1989). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://books.google.com/books?id=CxO3RcGScEUC&amp;pg=PA281\"><i>French and Spanish Records of Louisiana: A Bibliographical Guide to Archive and Manuscript Sources</i></a>. LSU Press. pp.&#160;281–. <a href=\"/wiki/ISBN_(identifier)\" class=\"mw-redirect\" title=\"ISBN (identifier)\">ISBN</a>&#160;<a href=\"/wiki/Special:BookSources/978-0-8071-2793-3\" title=\"Special:BookSources/978-0-8071-2793-3\"><bdi>978-0-8071-2793-3</bdi></a>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&amp;rft.genre=book&amp;rft.btitle=French+and+Spanish+Records+of+Louisiana%3A+A+Bibliographical+Guide+to+Archive+and+Manuscript+Sources&amp;rft.pages=281-&amp;rft.pub=LSU+Press&amp;rft.date=1989-12-01&amp;rft.isbn=978-0-8071-2793-3&amp;rft.au=Henry+Putney+Beers&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fbooks.google.com%2Fbooks%3Fid%3DCxO3RcGScEUC%26pg%3DPA281&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3AFrederick+Bates+%28politician%29\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-BryanMacgunnigle2009-6\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-BryanMacgunnigle2009_6-0\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFWilliam_Smith_BryanMacgunnigle2009\" class=\"citation book cs1\">William Smith Bryan; Macgunnigle (1 June 2009). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://books.google.com/books?id=WZtq0GysnfsC&amp;pg=PA131\"><i>Rhode Island Freemen, 1747-1755</i></a>. Genealogical Publishing Com. pp.&#160;131–. <a href=\"/wiki/ISBN_(identifier)\" class=\"mw-redirect\" title=\"ISBN (identifier)\">ISBN</a>&#160;<a href=\"/wiki/Special:BookSources/978-0-8063-0753-4\" title=\"Special:BookSources/978-0-8063-0753-4\"><bdi>978-0-8063-0753-4</bdi></a>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&amp;rft.genre=book&amp;rft.btitle=Rhode+Island+Freemen%2C+1747-1755&amp;rft.pages=131-&amp;rft.pub=Genealogical+Publishing+Com&amp;rft.date=2009-06-01&amp;rft.isbn=978-0-8063-0753-4&amp;rft.au=William+Smith+Bryan&amp;rft.au=Macgunnigle&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fbooks.google.com%2Fbooks%3Fid%3DWZtq0GysnfsC%26pg%3DPA131&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3AFrederick+Bates+%28politician%29\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-7\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-7\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFEaton,_David_Wolfe1916\" class=\"citation book cs1\">Eaton, David Wolfe (1916). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://archive.org/details/bub_gb_RfAuAAAAYAAJ\"><i>How Missouri Counties, Towns and Streams Were Named</i></a>. The State Historical Society of Missouri. pp.&#160;<a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://archive.org/details/bub_gb_RfAuAAAAYAAJ/page/n19\">208</a>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&amp;rft.genre=book&amp;rft.btitle=How+Missouri+Counties%2C+Towns+and+Streams+Were+Named&amp;rft.pages=208&amp;rft.pub=The+State+Historical+Society+of+Missouri&amp;rft.date=1916&amp;rft.au=Eaton%2C+David+Wolfe&amp;rft_id=https%3A%2F%2Farchive.org%2Fdetails%2Fbub_gb_RfAuAAAAYAAJ&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3AFrederick+Bates+%28politician%29\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n</ol></div></div>\n<h2><span class=\"mw-headline\" id=\"External_links\">External links</span><span class=\"mw-editsection\"><span class=\"mw-editsection-bracket\">[</span><a href=\"/w/index.php?title=Frederick_Bates_(politician)&amp;action=edit&amp;section=6\" title=\"Edit section: External links\"><span>edit</span></a><span class=\"mw-editsection-bracket\">]</span></span></h2>\n<style data-mw-deduplicate=\"TemplateStyles:r1214689105\">.mw-parser-output .portalbox{padding:0;margin:0.5em 0;display:table;box-sizing:border-box;max-width:175px;list-style:none}.mw-parser-output .portalborder{border:solid #aaa 1px;padding:0.1em;background:#f9f9f9}.mw-parser-output .portalbox-entry{display:table-row;font-size:85%;line-height:110%;height:1.9em;font-style:italic;font-weight:bold}.mw-parser-output .portalbox-image{display:table-cell;padding:0.2em;vertical-align:middle;text-align:center}.mw-parser-output .portalbox-link{display:table-cell;padding:0.2em 0.2em 0.2em 0.3em;vertical-align:middle}@media(min-width:720px){.mw-parser-output .portalleft{clear:left;float:left;margin:0.5em 1em 0.5em 0}.mw-parser-output .portalright{clear:right;float:right;margin:0.5em 0 0.5em 1em}}html.skin-theme-clientpref-night .mw-parser-output .portalbox{background:transparent}@media(prefers-color-scheme:dark){html.skin-theme-clientpref-os .mw-parser-output .pane{background:transparent}}</style><ul role=\"navigation\" aria-label=\"Portals\" class=\"noprint portalbox portalborder portalright\">\n<li class=\"portalbox-entry\"><span class=\"portalbox-image\"><span class=\"noviewer\" typeof=\"mw:File\"><span><img alt=\"\" src=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/en/thumb/6/69/P_vip.svg/28px-P_vip.svg.png\" decoding=\"async\" width=\"28\" height=\"28\" class=\"mw-file-element\" srcset=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/en/thumb/6/69/P_vip.svg/41px-P_vip.svg.png 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/en/thumb/6/69/P_vip.svg/55px-P_vip.svg.png 2x\" data-file-width=\"1911\" data-file-height=\"1944\" /></span></span></span><span class=\"portalbox-link\"><a href=\"/wiki/Portal:Biography\" title=\"Portal:Biography\">Biography portal</a></span></li></ul>\n<ul><li><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.findagrave.com/memorial/5859928\">Frederick Bates</a> at <a href=\"/wiki/Find_a_Grave\" title=\"Find a Grave\">Find a Grave</a></li>\n<li><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.nga.org/portal/site/nga/menuitem.29fab9fb4add37305ddcbeeb501010a0/?vgnextoid=d334a572ab695010VgnVCM1000001a01010aRCRD&amp;vgnextchannel=e449a0ca9e3f1010VgnVCM1000001a01010aRCRD\">National Governors Association profile</a></li></ul>\n<table class=\"wikitable succession-box noprint\" style=\"margin:0.5em auto; font-size:small;clear:both;\">\n\n\n<tbody><tr>\n<th colspan=\"3\" style=\"border-top: 5px solid #ccccff;\">Political offices\n</th></tr>\n\n<tr style=\"text-align:center;\">\n<td style=\"width:30%;\" rowspan=\"1\">Preceded&#160;by<div style=\"font-weight: bold\"><a href=\"/wiki/Alexander_McNair\" title=\"Alexander McNair\">Alexander McNair</a></div>\n</td>\n<td style=\"width: 40%; text-align: center;\" rowspan=\"1\"><b> <a href=\"/wiki/List_of_Governors_of_Missouri\" class=\"mw-redirect\" title=\"List of Governors of Missouri\">Governor of Missouri</a> </b><br />1824–1825\n</td>\n<td style=\"width: 30%; text-align: center;\" rowspan=\"1\">Succeeded&#160;by<div style=\"font-weight: bold\"><a href=\"/wiki/Abraham_J._Williams\" title=\"Abraham J. Williams\">Abraham J. Williams</a></div>\n</td></tr>\n</tbody></table>\n<div class=\"navbox-styles\"><style data-mw-deduplicate=\"TemplateStyles:r1129693374\">.mw-parser-output .hlist dl,.mw-parser-output .hlist ol,.mw-parser-output .hlist ul{margin:0;padding:0}.mw-parser-output .hlist dd,.mw-parser-output .hlist dt,.mw-parser-output .hlist li{margin:0;display:inline}.mw-parser-output .hlist.inline,.mw-parser-output .hlist.inline dl,.mw-parser-output .hlist.inline ol,.mw-parser-output .hlist.inline ul,.mw-parser-output .hlist dl dl,.mw-parser-output .hlist dl ol,.mw-parser-output .hlist dl ul,.mw-parser-output .hlist ol dl,.mw-parser-output .hlist ol ol,.mw-parser-output .hlist ol ul,.mw-parser-output .hlist ul dl,.mw-parser-output .hlist ul ol,.mw-parser-output .hlist ul ul{display:inline}.mw-parser-output .hlist .mw-empty-li{display:none}.mw-parser-output .hlist dt::after{content:\": \"}.mw-parser-output .hlist dd::after,.mw-parser-output .hlist li::after{content:\" · \";font-weight:bold}.mw-parser-output .hlist dd:last-child::after,.mw-parser-output .hlist dt:last-child::after,.mw-parser-output .hlist li:last-child::after{content:none}.mw-parser-output .hlist dd dd:first-child::before,.mw-parser-output .hlist dd dt:first-child::before,.mw-parser-output .hlist dd li:first-child::before,.mw-parser-output .hlist dt dd:first-child::before,.mw-parser-output .hlist dt dt:first-child::before,.mw-parser-output .hlist dt li:first-child::before,.mw-parser-output .hlist li dd:first-child::before,.mw-parser-output .hlist li dt:first-child::before,.mw-parser-output .hlist li li:first-child::before{content:\" (\";font-weight:normal}.mw-parser-output .hlist dd dd:last-child::after,.mw-parser-output .hlist dd dt:last-child::after,.mw-parser-output .hlist dd li:last-child::after,.mw-parser-output .hlist dt dd:last-child::after,.mw-parser-output .hlist dt dt:last-child::after,.mw-parser-output .hlist dt li:last-child::after,.mw-parser-output .hlist li dd:last-child::after,.mw-parser-output .hlist li dt:last-child::after,.mw-parser-output .hlist li li:last-child::after{content:\")\";font-weight:normal}.mw-parser-output .hlist ol{counter-reset:listitem}.mw-parser-output .hlist ol>li{counter-increment:listitem}.mw-parser-output .hlist ol>li::before{content:\" \"counter(listitem)\"\\a0 \"}.mw-parser-output .hlist dd ol>li:first-child::before,.mw-parser-output .hlist dt ol>li:first-child::before,.mw-parser-output .hlist li ol>li:first-child::before{content:\" (\"counter(listitem)\"\\a0 \"}</style><style data-mw-deduplicate=\"TemplateStyles:r1228936124\">.mw-parser-output .navbox{box-sizing:border-box;border:1px solid #a2a9b1;width:100%;clear:both;font-size:88%;text-align:center;padding:1px;margin:1em auto 0}.mw-parser-output .navbox .navbox{margin-top:0}.mw-parser-output .navbox+.navbox,.mw-parser-output .navbox+.navbox-styles+.navbox{margin-top:-1px}.mw-parser-output .navbox-inner,.mw-parser-output .navbox-subgroup{width:100%}.mw-parser-output .navbox-group,.mw-parser-output .navbox-title,.mw-parser-output .navbox-abovebelow{padding:0.25em 1em;line-height:1.5em;text-align:center}.mw-parser-output .navbox-group{white-space:nowrap;text-align:right}.mw-parser-output .navbox,.mw-parser-output .navbox-subgroup{background-color:#fdfdfd}.mw-parser-output .navbox-list{line-height:1.5em;border-color:#fdfdfd}.mw-parser-output .navbox-list-with-group{text-align:left;border-left-width:2px;border-left-style:solid}.mw-parser-output tr+tr>.navbox-abovebelow,.mw-parser-output tr+tr>.navbox-group,.mw-parser-output tr+tr>.navbox-image,.mw-parser-output tr+tr>.navbox-list{border-top:2px solid #fdfdfd}.mw-parser-output .navbox-title{background-color:#ccf}.mw-parser-output .navbox-abovebelow,.mw-parser-output .navbox-group,.mw-parser-output .navbox-subgroup .navbox-title{background-color:#ddf}.mw-parser-output .navbox-subgroup .navbox-group,.mw-parser-output .navbox-subgroup .navbox-abovebelow{background-color:#e6e6ff}.mw-parser-output .navbox-even{background-color:#f7f7f7}.mw-parser-output .navbox-odd{background-color:transparent}.mw-parser-output .navbox .hlist td dl,.mw-parser-output .navbox .hlist td ol,.mw-parser-output .navbox .hlist td ul,.mw-parser-output .navbox td.hlist dl,.mw-parser-output .navbox td.hlist ol,.mw-parser-output .navbox td.hlist ul{padding:0.125em 0}.mw-parser-output .navbox .navbar{display:block;font-size:100%}.mw-parser-output .navbox-title .navbar{float:left;text-align:left;margin-right:0.5em}body.skin--responsive .mw-parser-output .navbox-image img{max-width:none!important}</style><style data-mw-deduplicate=\"TemplateStyles:r886047488\">.mw-parser-output .nobold{font-weight:normal}</style><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r886047488\"></div><div role=\"navigation\" class=\"navbox\" aria-labelledby=\"Governors_of_Missouri\" style=\"padding:3px\"><table class=\"nowraplinks mw-collapsible mw-collapsed navbox-inner\" style=\"border-spacing:0;background:transparent;color:inherit\"><tbody><tr><th scope=\"col\" class=\"navbox-title\" colspan=\"3\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1129693374\"><style data-mw-deduplicate=\"TemplateStyles:r1063604349\">.mw-parser-output .navbar{display:inline;font-size:88%;font-weight:normal}.mw-parser-output .navbar-collapse{float:left;text-align:left}.mw-parser-output .navbar-boxtext{word-spacing:0}.mw-parser-output .navbar ul{display:inline-block;white-space:nowrap;line-height:inherit}.mw-parser-output .navbar-brackets::before{margin-right:-0.125em;content:\"[ \"}.mw-parser-output .navbar-brackets::after{margin-left:-0.125em;content:\" ]\"}.mw-parser-output .navbar li{word-spacing:-0.125em}.mw-parser-output .navbar a>span,.mw-parser-output .navbar a>abbr{text-decoration:inherit}.mw-parser-output .navbar-mini abbr{font-variant:small-caps;border-bottom:none;text-decoration:none;cursor:inherit}.mw-parser-output .navbar-ct-full{font-size:114%;margin:0 7em}.mw-parser-output .navbar-ct-mini{font-size:114%;margin:0 4em}</style><div class=\"navbar plainlinks hlist navbar-mini\"><ul><li class=\"nv-view\"><a href=\"/wiki/Template:Governors_of_Missouri\" title=\"Template:Governors of Missouri\"><abbr title=\"View this template\">v</abbr></a></li><li class=\"nv-talk\"><a href=\"/wiki/Template_talk:Governors_of_Missouri\" title=\"Template talk:Governors of Missouri\"><abbr title=\"Discuss this template\">t</abbr></a></li><li class=\"nv-edit\"><a href=\"/wiki/Special:EditPage/Template:Governors_of_Missouri\" title=\"Special:EditPage/Template:Governors of Missouri\"><abbr title=\"Edit this template\">e</abbr></a></li></ul></div><div id=\"Governors_of_Missouri\" style=\"font-size:114%;margin:0 4em\"><a href=\"/wiki/List_of_governors_of_Missouri\" title=\"List of governors of Missouri\">Governors of Missouri</a></div></th></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"width:1%\"><a href=\"/wiki/Missouri_Territory\" title=\"Missouri Territory\">Territorial <br /> <span class=\"nobold\">(1805–1820)</span></a></th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-odd hlist\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><a href=\"/wiki/James_Wilkinson\" title=\"James Wilkinson\">Wilkinson</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Meriwether_Lewis\" title=\"Meriwether Lewis\">Lewis</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Benjamin_Howard_(Missouri_politician)\" title=\"Benjamin Howard (Missouri politician)\">Howard</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/William_Clark\" title=\"William Clark\">Clark</a></li></ul>\n</div></td><td class=\"noviewer navbox-image\" rowspan=\"2\" style=\"width:1px;padding:0 0 0 2px\"><div><span typeof=\"mw:File\"><span><img alt=\"\" src=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/d/de/Seal_of_Missouri.svg/75px-Seal_of_Missouri.svg.png\" decoding=\"async\" width=\"75\" height=\"75\" class=\"mw-file-element\" srcset=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/d/de/Seal_of_Missouri.svg/113px-Seal_of_Missouri.svg.png 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/d/de/Seal_of_Missouri.svg/150px-Seal_of_Missouri.svg.png 2x\" data-file-width=\"300\" data-file-height=\"300\" /></span></span></div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"width:1%\">State <br /> <span class=\"nobold\">(since 1820)</span></th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-even hlist\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><a href=\"/wiki/Alexander_McNair\" title=\"Alexander McNair\">McNair</a></li>\n<li><a class=\"mw-selflink selflink\">Bates</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Abraham_J._Williams\" title=\"Abraham J. Williams\">Williams</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/John_Miller_(Missouri_politician)\" title=\"John Miller (Missouri politician)\">Miller</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Daniel_Dunklin\" title=\"Daniel Dunklin\">Dunklin</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Lilburn_Boggs\" title=\"Lilburn Boggs\">Boggs</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Thomas_Reynolds_(governor)\" title=\"Thomas Reynolds (governor)\">Reynolds</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Meredith_Miles_Marmaduke\" class=\"mw-redirect\" title=\"Meredith Miles Marmaduke\">M. Marmaduke</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/John_Cummins_Edwards\" class=\"mw-redirect\" title=\"John Cummins Edwards\">Edwards</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Austin_Augustus_King\" class=\"mw-redirect\" title=\"Austin Augustus King\">King</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Sterling_Price\" title=\"Sterling Price\">Price</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Trusten_Polk\" title=\"Trusten Polk\">Polk</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Hancock_Lee_Jackson\" title=\"Hancock Lee Jackson\">H. Jackson</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Robert_Marcellus_Stewart\" title=\"Robert Marcellus Stewart\">Stewart</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Claiborne_Fox_Jackson\" title=\"Claiborne Fox Jackson\">C. Jackson</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Hamilton_Rowan_Gamble\" title=\"Hamilton Rowan Gamble\">Gamble</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Willard_Preble_Hall\" class=\"mw-redirect\" title=\"Willard Preble Hall\">Hall</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Thomas_Clement_Fletcher\" title=\"Thomas Clement Fletcher\">Fletcher</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Joseph_W._McClurg\" title=\"Joseph W. McClurg\">McClurg</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/B._Gratz_Brown\" title=\"B. Gratz Brown\">Brown</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Silas_Woodson\" title=\"Silas Woodson\">Woodson</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Charles_Henry_Hardin\" title=\"Charles Henry Hardin\">Hardin</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/John_S._Phelps\" title=\"John S. Phelps\">Phelps</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Thomas_Theodore_Crittenden\" title=\"Thomas Theodore Crittenden\">Crittenden</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/John_S._Marmaduke\" title=\"John S. Marmaduke\">J. Marmaduke</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Albert_P._Morehouse\" title=\"Albert P. Morehouse\">Morehouse</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/David_R._Francis\" title=\"David R. Francis\">Francis</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/William_J._Stone\" title=\"William J. Stone\">Stone</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Lawrence_Vest_Stephens\" title=\"Lawrence Vest Stephens\">Stephens</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Alexander_Monroe_Dockery\" class=\"mw-redirect\" title=\"Alexander Monroe Dockery\">Dockery</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Joseph_W._Folk\" title=\"Joseph W. Folk\">Folk</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Herbert_S._Hadley\" title=\"Herbert S. Hadley\">Hadley</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Elliott_Woolfolk_Major\" title=\"Elliott Woolfolk Major\">Major</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Frederick_D._Gardner\" title=\"Frederick D. Gardner\">Gardner</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Arthur_M._Hyde\" title=\"Arthur M. Hyde\">Hyde</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Sam_Aaron_Baker\" title=\"Sam Aaron Baker\">Baker</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Henry_S._Caulfield\" title=\"Henry S. Caulfield\">Caulfield</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Guy_Brasfield_Park\" title=\"Guy Brasfield Park\">Park</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Lloyd_C._Stark\" title=\"Lloyd C. Stark\">Stark</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Forrest_C._Donnell\" title=\"Forrest C. Donnell\">Donnell</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Phil_M._Donnelly\" title=\"Phil M. Donnelly\">Donnelly</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Forrest_Smith\" title=\"Forrest Smith\">Smith</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Phil_M._Donnelly\" title=\"Phil M. Donnelly\">Donnelly</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/James_T._Blair_Jr.\" title=\"James T. Blair Jr.\">Blair</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/John_M._Dalton\" title=\"John M. Dalton\">Dalton</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Warren_E._Hearnes\" title=\"Warren E. Hearnes\">Hearnes</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Kit_Bond\" title=\"Kit Bond\">Bond</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Joseph_P._Teasdale\" title=\"Joseph P. Teasdale\">Teasdale</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Kit_Bond\" title=\"Kit Bond\">Bond</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/John_Ashcroft\" title=\"John Ashcroft\">Ashcroft</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Mel_Carnahan\" title=\"Mel Carnahan\">Carnahan</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Roger_B._Wilson\" title=\"Roger B. Wilson\">Wilson</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Bob_Holden\" title=\"Bob Holden\">Holden</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Matt_Blunt\" title=\"Matt Blunt\">Blunt</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Jay_Nixon\" title=\"Jay Nixon\">Nixon</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Eric_Greitens\" title=\"Eric Greitens\">Greitens</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Mike_Parson\" title=\"Mike Parson\">Parson</a></li></ul>\n</div></td></tr></tbody></table></div>\n<div class=\"navbox-styles\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1129693374\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1228936124\"></div><div role=\"navigation\" class=\"navbox authority-control\" aria-labelledby=\"Authority_control_databases_frameless&amp;#124;text-top&amp;#124;10px&amp;#124;alt=Edit_this_at_Wikidata&amp;#124;link=https&amp;#58;//www.wikidata.org/wiki/Q1452792#identifiers&amp;#124;class=noprint&amp;#124;Edit_this_at_Wikidata\" style=\"padding:3px\"><table class=\"nowraplinks hlist mw-collapsible autocollapse navbox-inner\" style=\"border-spacing:0;background:transparent;color:inherit\"><tbody><tr><th scope=\"col\" class=\"navbox-title\" colspan=\"2\"><div id=\"Authority_control_databases_frameless&amp;#124;text-top&amp;#124;10px&amp;#124;alt=Edit_this_at_Wikidata&amp;#124;link=https&amp;#58;//www.wikidata.org/wiki/Q1452792#identifiers&amp;#124;class=noprint&amp;#124;Edit_this_at_Wikidata\" style=\"font-size:114%;margin:0 4em\"><a href=\"/wiki/Help:Authority_control\" title=\"Help:Authority control\">Authority control databases</a> <span class=\"mw-valign-text-top noprint\" typeof=\"mw:File/Frameless\"><a href=\"https://www.wikidata.org/wiki/Q1452792#identifiers\" title=\"Edit this at Wikidata\"><img alt=\"Edit this at Wikidata\" src=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/en/thumb/8/8a/OOjs_UI_icon_edit-ltr-progressive.svg/10px-OOjs_UI_icon_edit-ltr-progressive.svg.png\" decoding=\"async\" width=\"10\" height=\"10\" class=\"mw-file-element\" srcset=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/en/thumb/8/8a/OOjs_UI_icon_edit-ltr-progressive.svg/15px-OOjs_UI_icon_edit-ltr-progressive.svg.png 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/en/thumb/8/8a/OOjs_UI_icon_edit-ltr-progressive.svg/20px-OOjs_UI_icon_edit-ltr-progressive.svg.png 2x\" data-file-width=\"20\" data-file-height=\"20\" /></a></span></div></th></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"width:1%\">International</th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-odd\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><span class=\"uid\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://id.worldcat.org/fast/269830/\">FAST</a></span></li>\n<li><span class=\"uid\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://isni.org/isni/0000000029538403\">ISNI</a></span></li>\n<li><span class=\"uid\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://viaf.org/viaf/63167084\">VIAF</a></span></li>\n<li><span class=\"uid\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://id.oclc.org/worldcat/entity/E39PBJpypc6R84P794JgYF4Dv3\">WorldCat</a></span></li></ul>\n</div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"width:1%\">National</th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-even\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><span class=\"uid\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://d-nb.info/gnd/102120899X\">Germany</a></span></li>\n<li><span class=\"uid\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://id.loc.gov/authorities/n90649611\">United States</a></span></li></ul>\n</div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"width:1%\">Other</th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-odd\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><span class=\"uid\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://snaccooperative.org/ark:/99166/w6f20hg1\">SNAC</a></span></li></ul>\n</div></td></tr></tbody></table></div>\n<!--\nNewPP limit report\nParsed by mw‐web.eqiad.main‐68bfc4bc89‐qdc2k\nCached time: 20240614044900\nCache expiry: 2592000\nReduced expiry: false\nComplications: [vary‐revision‐sha1, show‐toc]\nCPU time usage: 0.630 seconds\nReal time usage: 0.818 seconds\nPreprocessor visited node count: 9068/1000000\nPost‐expand include size: 40556/2097152 bytes\nTemplate argument size: 3987/2097152 bytes\nHighest expansion depth: 17/100\nExpensive parser function count: 9/500\nUnstrip recursion depth: 1/20\nUnstrip post‐expand size: 42207/5000000 bytes\nLua time usage: 0.357/10.000 seconds\nLua memory usage: 6924801/52428800 bytes\nNumber of Wikibase entities loaded: 1/400\n-->\n<!--\nTransclusion expansion time report (%,ms,calls,template)\n100.00%  747.302      1 -total\n 40.90%  305.681      1 Template:Infobox_officeholder\n 18.52%  138.401      1 Template:Reflist\n 16.84%  125.834     17 Template:Infobox_officeholder/office\n 15.03%  112.318      5 Template:Cite_book\n 11.58%   86.571      1 Template:Governors_of_Missouri\n 11.32%   84.566      1 Template:Navbox\n  9.74%   72.763      1 Template:Short_description\n  7.87%   58.803      1 Template:Birth_date\n  6.77%   50.581      1 Template:Succession_box\n-->\n\n<!-- Saved in parser cache with key enwiki:pcache:idhash:315502-0!canonical and timestamp 20240614044900 and revision id 1228855818. Rendering was triggered because: page-view\n -->\n</div><!--esi <esi:include src=\"/esitest-fa8a495983347898/content\" /> --><noscript><img src=\"https://login.wikimedia.org/wiki/Special:CentralAutoLogin/start?type=1x1\" alt=\"\" width=\"1\" height=\"1\" style=\"border: none; position: absolute;\"></noscript>\n<div class=\"printfooter\" data-nosnippet=\"\">Retrieved from \"<a dir=\"ltr\" href=\"https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Frederick_Bates_(politician)&amp;oldid=1228855818\">https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Frederick_Bates_(politician)&amp;oldid=1228855818</a>\"</div></div>\n\t\t\t\t\t<div id=\"catlinks\" class=\"catlinks\" data-mw=\"interface\"><div id=\"mw-normal-catlinks\" class=\"mw-normal-catlinks\"><a href=\"/wiki/Help:Category\" title=\"Help:Category\">Categories</a>: <ul><li><a href=\"/wiki/Category:1777_births\" title=\"Category:1777 births\">1777 births</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:1825_deaths\" title=\"Category:1825 deaths\">1825 deaths</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:People_from_Loudoun_County,_Virginia\" title=\"Category:People from Loudoun County, Virginia\">People from Loudoun County, Virginia</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:Missouri_Democratic-Republicans\" title=\"Category:Missouri Democratic-Republicans\">Missouri Democratic-Republicans</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:Missouri_Territory_officials\" title=\"Category:Missouri Territory officials\">Missouri Territory officials</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:Governors_of_Missouri\" title=\"Category:Governors of Missouri\">Governors of Missouri</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:Michigan_postmasters\" title=\"Category:Michigan postmasters\">Michigan postmasters</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:People_from_St._Louis_County,_Missouri\" title=\"Category:People from St. Louis County, Missouri\">People from St. Louis County, Missouri</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:Justices_of_the_Michigan_Supreme_Court\" title=\"Category:Justices of the Michigan Supreme Court\">Justices of the Michigan Supreme Court</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:Democratic-Republican_Party_state_governors_of_the_United_States\" title=\"Category:Democratic-Republican Party state governors of the United States\">Democratic-Republican Party state governors of the United States</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:19th-century_American_judges\" title=\"Category:19th-century American judges\">19th-century American judges</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:19th-century_American_lawyers\" title=\"Category:19th-century American lawyers\">19th-century American lawyers</a></li></ul></div><div id=\"mw-hidden-catlinks\" class=\"mw-hidden-catlinks mw-hidden-cats-hidden\">Hidden categories: <ul><li><a href=\"/wiki/Category:Articles_with_short_description\" title=\"Category:Articles with short description\">Articles with short description</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:Short_description_is_different_from_Wikidata\" title=\"Category:Short description is different from Wikidata\">Short description is different from Wikidata</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:Articles_with_FAST_identifiers\" title=\"Category:Articles with FAST identifiers\">Articles with FAST identifiers</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:Articles_with_ISNI_identifiers\" title=\"Category:Articles with ISNI identifiers\">Articles with ISNI identifiers</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:Articles_with_VIAF_identifiers\" title=\"Category:Articles with VIAF identifiers\">Articles with VIAF identifiers</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:Articles_with_WorldCat_Entities_identifiers\" title=\"Category:Articles with WorldCat Entities identifiers\">Articles with WorldCat Entities identifiers</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:Articles_with_GND_identifiers\" title=\"Category:Articles with GND identifiers\">Articles with GND identifiers</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:Articles_with_LCCN_identifiers\" title=\"Category:Articles with LCCN identifiers\">Articles with LCCN identifiers</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:Articles_with_SNAC-ID_identifiers\" title=\"Category:Articles with SNAC-ID identifiers\">Articles with SNAC-ID identifiers</a></li></ul></div></div>\n\t\t\t\t</div>\n\t\t\t</main>\n\n\t\t</div>\n\t\t<div class=\"mw-footer-container\">\n\n<footer id=\"footer\" class=\"mw-footer\" >\n\t<ul id=\"footer-info\">\n\t<li id=\"footer-info-lastmod\"> This page was last edited on 13 June 2024, at 15:35<span class=\"anonymous-show\">&#160;(UTC)</span>.</li>\n\t<li id=\"footer-info-copyright\">Text is available under the <a rel=\"license\" href=\"//en.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:Text_of_the_Creative_Commons_Attribution-ShareAlike_4.0_International_License\">Creative Commons Attribution-ShareAlike License 4.0</a><a rel=\"license\" href=\"//en.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:Text_of_the_Creative_Commons_Attribution-ShareAlike_4.0_International_License\" style=\"display:none;\"></a>;\nadditional terms may apply. By using this site, you agree to the <a href=\"//foundation.wikimedia.org/wiki/Special:MyLanguage/Policy:Terms_of_Use\">Terms of Use</a> and <a href=\"//foundation.wikimedia.org/wiki/Special:MyLanguage/Policy:Privacy_policy\">Privacy Policy</a>. Wikipedia® is a registered trademark of the <a href=\"//www.wikimediafoundation.org/\">Wikimedia Foundation, Inc.</a>, a non-profit organization.</li>\n</ul>\n\n\t<ul id=\"footer-places\">\n\t<li id=\"footer-places-privacy\"><a href=\"https://foundation.wikimedia.org/wiki/Special:MyLanguage/Policy:Privacy_policy\">Privacy policy</a></li>\n\t<li id=\"footer-places-about\"><a href=\"/wiki/Wikipedia:About\">About Wikipedia</a></li>\n\t<li id=\"footer-places-disclaimers\"><a href=\"/wiki/Wikipedia:General_disclaimer\">Disclaimers</a></li>\n\t<li id=\"footer-places-contact\"><a href=\"//en.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:Contact_us\">Contact Wikipedia</a></li>\n\t<li id=\"footer-places-wm-codeofconduct\"><a href=\"https://foundation.wikimedia.org/wiki/Special:MyLanguage/Policy:Universal_Code_of_Conduct\">Code of Conduct</a></li>\n\t<li id=\"footer-places-developers\"><a href=\"https://developer.wikimedia.org\">Developers</a></li>\n\t<li id=\"footer-places-statslink\"><a href=\"https://stats.wikimedia.org/#/en.wikipedia.org\">Statistics</a></li>\n\t<li id=\"footer-places-cookiestatement\"><a href=\"https://foundation.wikimedia.org/wiki/Special:MyLanguage/Policy:Cookie_statement\">Cookie statement</a></li>\n\t<li id=\"footer-places-mobileview\"><a href=\"//en.m.wikipedia.org/w/index.php?title=Frederick_Bates_(politician)&amp;mobileaction=toggle_view_mobile\" class=\"noprint stopMobileRedirectToggle\">Mobile view</a></li>\n</ul>\n\n\t<ul id=\"footer-icons\" class=\"noprint\">\n\t<li id=\"footer-copyrightico\"><a href=\"https://wikimediafoundation.org/\"><img src=\"/static/images/footer/wikimedia-button.png\" srcset=\"/static/images/footer/wikimedia-button-1.5x.png 1.5x, /static/images/footer/wikimedia-button-2x.png 2x\" width=\"88\" height=\"31\" alt=\"Wikimedia Foundation\" loading=\"lazy\" /></a></li>\n\t<li id=\"footer-poweredbyico\"><a href=\"https://www.mediawiki.org/\"><img src=\"/static/images/footer/poweredby_mediawiki_88x31.png\" alt=\"Powered by MediaWiki\" srcset=\"/static/images/footer/poweredby_mediawiki_132x47.png 1.5x, /static/images/footer/poweredby_mediawiki_176x62.png 2x\" width=\"88\" height=\"31\" loading=\"lazy\"></a></li>\n</ul>\n\n</footer>\n\n\t\t</div>\n\t</div>\n</div>\n<div class=\"vector-settings\" id=\"p-dock-bottom\">\n\t<ul>\n\t\t<li>\n\t\t</li>\n\t</ul>\n</div>\n<script>(RLQ=window.RLQ||[]).push(function(){mw.config.set({\"wgHostname\":\"mw-web.eqiad.main-7d9f4666b8-k2brn\",\"wgBackendResponseTime\":334,\"wgPageParseReport\":{\"limitreport\":{\"cputime\":\"0.630\",\"walltime\":\"0.818\",\"ppvisitednodes\":{\"value\":9068,\"limit\":1000000},\"postexpandincludesize\":{\"value\":40556,\"limit\":2097152},\"templateargumentsize\":{\"value\":3987,\"limit\":2097152},\"expansiondepth\":{\"value\":17,\"limit\":100},\"expensivefunctioncount\":{\"value\":9,\"limit\":500},\"unstrip-depth\":{\"value\":1,\"limit\":20},\"unstrip-size\":{\"value\":42207,\"limit\":5000000},\"entityaccesscount\":{\"value\":1,\"limit\":400},\"timingprofile\":[\"100.00%  747.302      1 -total\",\" 40.90%  305.681      1 Template:Infobox_officeholder\",\" 18.52%  138.401      1 Template:Reflist\",\" 16.84%  125.834     17 Template:Infobox_officeholder/office\",\" 15.03%  112.318      5 Template:Cite_book\",\" 11.58%   86.571      1 Template:Governors_of_Missouri\",\" 11.32%   84.566      1 Template:Navbox\",\"  9.74%   72.763      1 Template:Short_description\",\"  7.87%   58.803      1 Template:Birth_date\",\"  6.77%   50.581      1 Template:Succession_box\"]},\"scribunto\":{\"limitreport-timeusage\":{\"value\":\"0.357\",\"limit\":\"10.000\"},\"limitreport-memusage\":{\"value\":6924801,\"limit\":52428800}},\"cachereport\":{\"origin\":\"mw-web.eqiad.main-68bfc4bc89-qdc2k\",\"timestamp\":\"20240614044900\",\"ttl\":2592000,\"transientcontent\":false}}});});</script>\n<script type=\"application/ld+json\">{\"@context\":\"https:\\/\\/schema.org\",\"@type\":\"Article\",\"name\":\"Frederick Bates (politician)\",\"url\":\"https:\\/\\/en.wikipedia.org\\/wiki\\/Frederick_Bates_(politician)\",\"sameAs\":\"http:\\/\\/www.wikidata.org\\/entity\\/Q1452792\",\"mainEntity\":\"http:\\/\\/www.wikidata.org\\/entity\\/Q1452792\",\"author\":{\"@type\":\"Organization\",\"name\":\"Contributors to Wikimedia projects\"},\"publisher\":{\"@type\":\"Organization\",\"name\":\"Wikimedia Foundation, Inc.\",\"logo\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"url\":\"https:\\/\\/www.wikimedia.org\\/static\\/images\\/wmf-hor-googpub.png\"}},\"datePublished\":\"2003-09-10T19:53:11Z\",\"dateModified\":\"2024-06-13T15:35:46Z\",\"image\":\"https:\\/\\/upload.wikimedia.org\\/wikipedia\\/commons\\/1\\/10\\/Frederick_Bates.jpg\",\"headline\":\"American politician, Missouri (1777-1825)\"}</script>\n</body>\n</html>\n"
  },
  {
    "path": "tests/stub_data/empty.txt",
    "content": ""
  },
  {
    "path": "tests/stub_data/flag_day.html",
    "content": "<!doctype html>\n<html\n  class=\"client-nojs vector-feature-language-in-header-enabled vector-feature-language-in-main-page-header-disabled vector-feature-sticky-header-disabled vector-feature-page-tools-pinned-disabled vector-feature-toc-pinned-clientpref-1 vector-feature-main-menu-pinned-disabled vector-feature-limited-width-clientpref-1 vector-feature-limited-width-content-enabled vector-feature-custom-font-size-clientpref-1 vector-feature-appearance-enabled vector-feature-appearance-pinned-clientpref-1 vector-feature-night-mode-enabled skin-theme-clientpref-day vector-toc-available\"\n  lang=\"en\"\n  dir=\"ltr\"\n>\n  <head>\n    <meta charset=\"UTF-8\" />\n    <title>National Flag of Canada Day - Wikipedia</title>\n    <script>\n      (function () {\n        var className =\n          \"client-js vector-feature-language-in-header-enabled vector-feature-language-in-main-page-header-disabled vector-feature-sticky-header-disabled vector-feature-page-tools-pinned-disabled vector-feature-toc-pinned-clientpref-1 vector-feature-main-menu-pinned-disabled vector-feature-limited-width-clientpref-1 vector-feature-limited-width-content-enabled vector-feature-custom-font-size-clientpref-1 vector-feature-appearance-enabled vector-feature-appearance-pinned-clientpref-1 vector-feature-night-mode-enabled skin-theme-clientpref-day vector-toc-available\";\n        var cookie = document.cookie.match(\n          /(?:^|; )enwikimwclientpreferences=([^;]+)/,\n        );\n        if (cookie) {\n          cookie[1].split(\"%2C\").forEach(function (pref) {\n            className = className.replace(\n              new RegExp(\n                \"(^| )\" +\n                  pref.replace(/-clientpref-\\w+$|[^\\w-]+/g, \"\") +\n                  \"-clientpref-\\\\w+( |$)\",\n              ),\n              \"$1\" + pref + \"$2\",\n            );\n          });\n        }\n        document.documentElement.className = className;\n      })();\n      RLCONF = {\n        wgBreakFrames: false,\n        wgSeparatorTransformTable: [\"\", \"\"],\n        wgDigitTransformTable: [\"\", \"\"],\n        wgDefaultDateFormat: \"dmy\",\n        wgMonthNames: [\n          \"\",\n          \"January\",\n          \"February\",\n          \"March\",\n          \"April\",\n          \"May\",\n          \"June\",\n          \"July\",\n          \"August\",\n          \"September\",\n          \"October\",\n          \"November\",\n          \"December\",\n        ],\n        wgRequestId: \"f401eed8-b4ce-4462-b1b8-cc1d599e24bb\",\n        wgCanonicalNamespace: \"\",\n        wgCanonicalSpecialPageName: false,\n        wgNamespaceNumber: 0,\n        wgPageName: \"National_Flag_of_Canada_Day\",\n        wgTitle: \"National Flag of Canada Day\",\n        wgCurRevisionId: 1231946994,\n        wgRevisionId: 1231946994,\n        wgArticleId: 1625931,\n        wgIsArticle: true,\n        wgIsRedirect: false,\n        wgAction: \"view\",\n        wgUserName: null,\n        wgUserGroups: [\"*\"],\n        wgCategories: [\n          \"Webarchive template wayback links\",\n          \"Articles with short description\",\n          \"Short description matches Wikidata\",\n          \"Use mdy dates from February 2018\",\n          \"Infobox holiday with missing field\",\n          \"Infobox holiday fixed day\",\n          \"Articles containing French-language text\",\n          \"Commons category link is on Wikidata\",\n          \"1996 establishments in Canada\",\n          \"Public holidays in Canada\",\n          \"February observances\",\n          \"Flag days\",\n          \"Winter events in Canada\",\n        ],\n        wgPageViewLanguage: \"en\",\n        wgPageContentLanguage: \"en\",\n        wgPageContentModel: \"wikitext\",\n        wgRelevantPageName: \"National_Flag_of_Canada_Day\",\n        wgRelevantArticleId: 1625931,\n        wgIsProbablyEditable: true,\n        wgRelevantPageIsProbablyEditable: true,\n        wgRestrictionEdit: [],\n        wgRestrictionMove: [],\n        wgNoticeProject: \"wikipedia\",\n        wgCiteReferencePreviewsActive: false,\n        wgFlaggedRevsParams: { tags: { status: { levels: 1 } } },\n        wgMediaViewerOnClick: true,\n        wgMediaViewerEnabledByDefault: true,\n        wgPopupsFlags: 6,\n        wgVisualEditor: {\n          pageLanguageCode: \"en\",\n          pageLanguageDir: \"ltr\",\n          pageVariantFallbacks: \"en\",\n        },\n        wgMFDisplayWikibaseDescriptions: {\n          search: true,\n          watchlist: true,\n          tagline: false,\n          nearby: true,\n        },\n        wgWMESchemaEditAttemptStepOversample: false,\n        wgWMEPageLength: 8000,\n        wgULSCurrentAutonym: \"English\",\n        wgRelatedArticlesCompat: [],\n        wgCentralAuthMobileDomain: false,\n        wgEditSubmitButtonLabelPublish: true,\n        wgULSPosition: \"interlanguage\",\n        wgULSisCompactLinksEnabled: false,\n        wgVector2022LanguageInHeader: true,\n        wgULSisLanguageSelectorEmpty: false,\n        wgWikibaseItemId: \"Q6972703\",\n        wgCheckUserClientHintsHeadersJsApi: [\n          \"architecture\",\n          \"bitness\",\n          \"brands\",\n          \"fullVersionList\",\n          \"mobile\",\n          \"model\",\n          \"platform\",\n          \"platformVersion\",\n        ],\n        GEHomepageSuggestedEditsEnableTopics: true,\n        wgGETopicsMatchModeEnabled: false,\n        wgGEStructuredTaskRejectionReasonTextInputEnabled: false,\n        wgGELevelingUpEnabledForUser: false,\n      };\n      RLSTATE = {\n        \"ext.globalCssJs.user.styles\": \"ready\",\n        \"site.styles\": \"ready\",\n        \"user.styles\": \"ready\",\n        \"ext.globalCssJs.user\": \"ready\",\n        user: \"ready\",\n        \"user.options\": \"loading\",\n        \"ext.cite.styles\": \"ready\",\n        \"skins.vector.search.codex.styles\": \"ready\",\n        \"skins.vector.styles\": \"ready\",\n        \"skins.vector.icons\": \"ready\",\n        \"ext.wikimediamessages.styles\": \"ready\",\n        \"ext.visualEditor.desktopArticleTarget.noscript\": \"ready\",\n        \"ext.uls.interlanguage\": \"ready\",\n        \"wikibase.client.init\": \"ready\",\n        \"ext.wikimediaBadges\": \"ready\",\n      };\n      RLPAGEMODULES = [\n        \"ext.cite.ux-enhancements\",\n        \"site\",\n        \"mediawiki.page.ready\",\n        \"mediawiki.toc\",\n        \"skins.vector.js\",\n        \"ext.centralNotice.geoIP\",\n        \"ext.centralNotice.startUp\",\n        \"ext.gadget.ReferenceTooltips\",\n        \"ext.gadget.switcher\",\n        \"ext.urlShortener.toolbar\",\n        \"ext.centralauth.centralautologin\",\n        \"mmv.head\",\n        \"mmv.bootstrap.autostart\",\n        \"ext.popups\",\n        \"ext.visualEditor.desktopArticleTarget.init\",\n        \"ext.visualEditor.targetLoader\",\n        \"ext.echo.centralauth\",\n        \"ext.eventLogging\",\n        \"ext.wikimediaEvents\",\n        \"ext.navigationTiming\",\n        \"ext.uls.interface\",\n        \"ext.cx.eventlogging.campaigns\",\n        \"ext.cx.uls.quick.actions\",\n        \"wikibase.client.vector-2022\",\n        \"ext.checkUser.clientHints\",\n        \"ext.growthExperiments.SuggestedEditSession\",\n        \"wikibase.sidebar.tracking\",\n      ];\n    </script>\n    <script>\n      (RLQ = window.RLQ || []).push(function () {\n        mw.loader.impl(function () {\n          return [\n            \"user.options@12s5i\",\n            function ($, jQuery, require, module) {\n              mw.user.tokens.set({\n                patrolToken: \"+\\\\\",\n                watchToken: \"+\\\\\",\n                csrfToken: \"+\\\\\",\n              });\n            },\n          ];\n        });\n      });\n    </script>\n    <link\n      rel=\"stylesheet\"\n      href=\"/w/load.php?lang=en&amp;modules=ext.cite.styles%7Cext.uls.interlanguage%7Cext.visualEditor.desktopArticleTarget.noscript%7Cext.wikimediaBadges%7Cext.wikimediamessages.styles%7Cskins.vector.icons%2Cstyles%7Cskins.vector.search.codex.styles%7Cwikibase.client.init&amp;only=styles&amp;skin=vector-2022\"\n    />\n    <script\n      async=\"\"\n      src=\"/w/load.php?lang=en&amp;modules=startup&amp;only=scripts&amp;raw=1&amp;skin=vector-2022\"\n    ></script>\n    <meta name=\"ResourceLoaderDynamicStyles\" content=\"\" />\n    <link\n      rel=\"stylesheet\"\n      href=\"/w/load.php?lang=en&amp;modules=site.styles&amp;only=styles&amp;skin=vector-2022\"\n    />\n    <meta name=\"generator\" content=\"MediaWiki 1.43.0-wmf.20\" />\n    <meta name=\"referrer\" content=\"origin\" />\n    <meta name=\"referrer\" content=\"origin-when-cross-origin\" />\n    <meta name=\"robots\" content=\"max-image-preview:standard\" />\n    <meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no\" />\n    <meta\n      property=\"og:image\"\n      content=\"https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/6/68/Canada_flag_halifax_9_-04.JPG/1200px-Canada_flag_halifax_9_-04.JPG\"\n    />\n    <meta property=\"og:image:width\" content=\"1200\" />\n    <meta property=\"og:image:height\" content=\"900\" />\n    <meta\n      property=\"og:image\"\n      content=\"https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/6/68/Canada_flag_halifax_9_-04.JPG/800px-Canada_flag_halifax_9_-04.JPG\"\n    />\n    <meta property=\"og:image:width\" content=\"800\" />\n    <meta property=\"og:image:height\" content=\"600\" />\n    <meta\n      property=\"og:image\"\n      content=\"https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/6/68/Canada_flag_halifax_9_-04.JPG/640px-Canada_flag_halifax_9_-04.JPG\"\n    />\n    <meta property=\"og:image:width\" content=\"640\" />\n    <meta property=\"og:image:height\" content=\"480\" />\n    <meta name=\"viewport\" content=\"width=1120\" />\n    <meta\n      property=\"og:title\"\n      content=\"National Flag of Canada Day - Wikipedia\"\n    />\n    <meta property=\"og:type\" content=\"website\" />\n    <link rel=\"preconnect\" href=\"//upload.wikimedia.org\" />\n    <link\n      rel=\"alternate\"\n      media=\"only screen and (max-width: 640px)\"\n      href=\"//en.m.wikipedia.org/wiki/National_Flag_of_Canada_Day\"\n    />\n    <link\n      rel=\"alternate\"\n      type=\"application/x-wiki\"\n      title=\"Edit this page\"\n      href=\"/w/index.php?title=National_Flag_of_Canada_Day&amp;action=edit\"\n    />\n    <link rel=\"apple-touch-icon\" href=\"/static/apple-touch/wikipedia.png\" />\n    <link rel=\"icon\" href=\"/static/favicon/wikipedia.ico\" />\n    <link\n      rel=\"search\"\n      type=\"application/opensearchdescription+xml\"\n      href=\"/w/rest.php/v1/search\"\n      title=\"Wikipedia (en)\"\n    />\n    <link\n      rel=\"EditURI\"\n      type=\"application/rsd+xml\"\n      href=\"//en.wikipedia.org/w/api.php?action=rsd\"\n    />\n    <link\n      rel=\"canonical\"\n      href=\"https://en.wikipedia.org/wiki/National_Flag_of_Canada_Day\"\n    />\n    <link\n      rel=\"license\"\n      href=\"https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/deed.en\"\n    />\n    <link\n      rel=\"alternate\"\n      type=\"application/atom+xml\"\n      title=\"Wikipedia Atom feed\"\n      href=\"/w/index.php?title=Special:RecentChanges&amp;feed=atom\"\n    />\n    <link rel=\"dns-prefetch\" href=\"//meta.wikimedia.org\" />\n    <link rel=\"dns-prefetch\" href=\"//login.wikimedia.org\" />\n  </head>\n  <body\n    class=\"skin--responsive skin-vector skin-vector-search-vue mediawiki ltr sitedir-ltr mw-hide-empty-elt ns-0 ns-subject mw-editable page-National_Flag_of_Canada_Day rootpage-National_Flag_of_Canada_Day skin-vector-2022 action-view\"\n  >\n    <a class=\"mw-jump-link\" href=\"#bodyContent\">Jump to content</a>\n    <div class=\"vector-header-container\">\n      <header class=\"vector-header mw-header\">\n        <div class=\"vector-header-start\">\n          <nav class=\"vector-main-menu-landmark\" aria-label=\"Site\">\n            <div\n              id=\"vector-main-menu-dropdown\"\n              class=\"vector-dropdown vector-main-menu-dropdown vector-button-flush-left vector-button-flush-right\"\n            >\n              <input\n                type=\"checkbox\"\n                id=\"vector-main-menu-dropdown-checkbox\"\n                role=\"button\"\n                aria-haspopup=\"true\"\n                data-event-name=\"ui.dropdown-vector-main-menu-dropdown\"\n                class=\"vector-dropdown-checkbox\"\n                aria-label=\"Main menu\"\n              />\n              <label\n                id=\"vector-main-menu-dropdown-label\"\n                for=\"vector-main-menu-dropdown-checkbox\"\n                class=\"vector-dropdown-label cdx-button cdx-button--fake-button cdx-button--fake-button--enabled cdx-button--weight-quiet cdx-button--icon-only\"\n                aria-hidden=\"true\"\n                ><span\n                  class=\"vector-icon mw-ui-icon-menu mw-ui-icon-wikimedia-menu\"\n                ></span>\n\n                <span class=\"vector-dropdown-label-text\">Main menu</span>\n              </label>\n              <div class=\"vector-dropdown-content\">\n                <div\n                  id=\"vector-main-menu-unpinned-container\"\n                  class=\"vector-unpinned-container\"\n                >\n                  <div\n                    id=\"vector-main-menu\"\n                    class=\"vector-main-menu vector-pinnable-element\"\n                  >\n                    <div\n                      class=\"vector-pinnable-header vector-main-menu-pinnable-header vector-pinnable-header-unpinned\"\n                      data-feature-name=\"main-menu-pinned\"\n                      data-pinnable-element-id=\"vector-main-menu\"\n                      data-pinned-container-id=\"vector-main-menu-pinned-container\"\n                      data-unpinned-container-id=\"vector-main-menu-unpinned-container\"\n                    >\n                      <div class=\"vector-pinnable-header-label\">Main menu</div>\n                      <button\n                        class=\"vector-pinnable-header-toggle-button vector-pinnable-header-pin-button\"\n                        data-event-name=\"pinnable-header.vector-main-menu.pin\"\n                      >\n                        move to sidebar\n                      </button>\n                      <button\n                        class=\"vector-pinnable-header-toggle-button vector-pinnable-header-unpin-button\"\n                        data-event-name=\"pinnable-header.vector-main-menu.unpin\"\n                      >\n                        hide\n                      </button>\n                    </div>\n\n                    <div\n                      id=\"p-navigation\"\n                      class=\"vector-menu mw-portlet mw-portlet-navigation\"\n                    >\n                      <div class=\"vector-menu-heading\">Navigation</div>\n                      <div class=\"vector-menu-content\">\n                        <ul class=\"vector-menu-content-list\">\n                          <li id=\"n-mainpage-description\" class=\"mw-list-item\">\n                            <a\n                              href=\"/wiki/Main_Page\"\n                              title=\"Visit the main page [z]\"\n                              accesskey=\"z\"\n                              ><span>Main page</span></a\n                            >\n                          </li>\n                          <li id=\"n-contents\" class=\"mw-list-item\">\n                            <a\n                              href=\"/wiki/Wikipedia:Contents\"\n                              title=\"Guides to browsing Wikipedia\"\n                              ><span>Contents</span></a\n                            >\n                          </li>\n                          <li id=\"n-currentevents\" class=\"mw-list-item\">\n                            <a\n                              href=\"/wiki/Portal:Current_events\"\n                              title=\"Articles related to current events\"\n                              ><span>Current events</span></a\n                            >\n                          </li>\n                          <li id=\"n-randompage\" class=\"mw-list-item\">\n                            <a\n                              href=\"/wiki/Special:Random\"\n                              title=\"Visit a randomly selected article [x]\"\n                              accesskey=\"x\"\n                              ><span>Random article</span></a\n                            >\n                          </li>\n                          <li id=\"n-aboutsite\" class=\"mw-list-item\">\n                            <a\n                              href=\"/wiki/Wikipedia:About\"\n                              title=\"Learn about Wikipedia and how it works\"\n                              ><span>About Wikipedia</span></a\n                            >\n                          </li>\n                          <li id=\"n-contactpage\" class=\"mw-list-item\">\n                            <a\n                              href=\"//en.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:Contact_us\"\n                              title=\"How to contact Wikipedia\"\n                              ><span>Contact us</span></a\n                            >\n                          </li>\n                          <li id=\"n-sitesupport\" class=\"mw-list-item\">\n                            <a\n                              href=\"https://donate.wikimedia.org/wiki/Special:FundraiserRedirector?utm_source=donate&amp;utm_medium=sidebar&amp;utm_campaign=C13_en.wikipedia.org&amp;uselang=en\"\n                              title=\"Support us by donating to the Wikimedia Foundation\"\n                              ><span>Donate</span></a\n                            >\n                          </li>\n                        </ul>\n                      </div>\n                    </div>\n\n                    <div\n                      id=\"p-interaction\"\n                      class=\"vector-menu mw-portlet mw-portlet-interaction\"\n                    >\n                      <div class=\"vector-menu-heading\">Contribute</div>\n                      <div class=\"vector-menu-content\">\n                        <ul class=\"vector-menu-content-list\">\n                          <li id=\"n-help\" class=\"mw-list-item\">\n                            <a\n                              href=\"/wiki/Help:Contents\"\n                              title=\"Guidance on how to use and edit Wikipedia\"\n                              ><span>Help</span></a\n                            >\n                          </li>\n                          <li id=\"n-introduction\" class=\"mw-list-item\">\n                            <a\n                              href=\"/wiki/Help:Introduction\"\n                              title=\"Learn how to edit Wikipedia\"\n                              ><span>Learn to edit</span></a\n                            >\n                          </li>\n                          <li id=\"n-portal\" class=\"mw-list-item\">\n                            <a\n                              href=\"/wiki/Wikipedia:Community_portal\"\n                              title=\"The hub for editors\"\n                              ><span>Community portal</span></a\n                            >\n                          </li>\n                          <li id=\"n-recentchanges\" class=\"mw-list-item\">\n                            <a\n                              href=\"/wiki/Special:RecentChanges\"\n                              title=\"A list of recent changes to Wikipedia [r]\"\n                              accesskey=\"r\"\n                              ><span>Recent changes</span></a\n                            >\n                          </li>\n                          <li id=\"n-upload\" class=\"mw-list-item\">\n                            <a\n                              href=\"/wiki/Wikipedia:File_upload_wizard\"\n                              title=\"Add images or other media for use on Wikipedia\"\n                              ><span>Upload file</span></a\n                            >\n                          </li>\n                        </ul>\n                      </div>\n                    </div>\n                  </div>\n                </div>\n              </div>\n            </div>\n          </nav>\n\n          <a href=\"/wiki/Main_Page\" class=\"mw-logo\">\n            <img\n              class=\"mw-logo-icon\"\n              src=\"/static/images/icons/wikipedia.png\"\n              alt=\"\"\n              aria-hidden=\"true\"\n              height=\"50\"\n              width=\"50\"\n            />\n            <span class=\"mw-logo-container skin-invert\">\n              <img\n                class=\"mw-logo-wordmark\"\n                alt=\"Wikipedia\"\n                src=\"/static/images/mobile/copyright/wikipedia-wordmark-en.svg\"\n                style=\"width: 7.5em; height: 1.125em\"\n              />\n              <img\n                class=\"mw-logo-tagline\"\n                alt=\"The Free Encyclopedia\"\n                src=\"/static/images/mobile/copyright/wikipedia-tagline-en.svg\"\n                width=\"117\"\n                height=\"13\"\n                style=\"width: 7.3125em; height: 0.8125em\"\n              />\n            </span>\n          </a>\n        </div>\n        <div class=\"vector-header-end\">\n          <div\n            id=\"p-search\"\n            role=\"search\"\n            class=\"vector-search-box-vue vector-search-box-collapses vector-search-box-show-thumbnail vector-search-box-auto-expand-width vector-search-box\"\n          >\n            <a\n              href=\"/wiki/Special:Search\"\n              class=\"cdx-button cdx-button--fake-button cdx-button--fake-button--enabled cdx-button--weight-quiet cdx-button--icon-only search-toggle\"\n              title=\"Search Wikipedia [f]\"\n              accesskey=\"f\"\n              ><span\n                class=\"vector-icon mw-ui-icon-search mw-ui-icon-wikimedia-search\"\n              ></span>\n\n              <span>Search</span>\n            </a>\n            <div class=\"vector-typeahead-search-container\">\n              <div\n                class=\"cdx-typeahead-search cdx-typeahead-search--show-thumbnail cdx-typeahead-search--auto-expand-width\"\n              >\n                <form\n                  action=\"/w/index.php\"\n                  id=\"searchform\"\n                  class=\"cdx-search-input cdx-search-input--has-end-button\"\n                >\n                  <div\n                    id=\"simpleSearch\"\n                    class=\"cdx-search-input__input-wrapper\"\n                    data-search-loc=\"header-moved\"\n                  >\n                    <div class=\"cdx-text-input cdx-text-input--has-start-icon\">\n                      <input\n                        class=\"cdx-text-input__input\"\n                        type=\"search\"\n                        name=\"search\"\n                        placeholder=\"Search Wikipedia\"\n                        aria-label=\"Search Wikipedia\"\n                        autocapitalize=\"sentences\"\n                        title=\"Search Wikipedia [f]\"\n                        accesskey=\"f\"\n                        id=\"searchInput\"\n                      />\n                      <span\n                        class=\"cdx-text-input__icon cdx-text-input__start-icon\"\n                      ></span>\n                    </div>\n                    <input type=\"hidden\" name=\"title\" value=\"Special:Search\" />\n                  </div>\n                  <button class=\"cdx-button cdx-search-input__end-button\">\n                    Search\n                  </button>\n                </form>\n              </div>\n            </div>\n          </div>\n\n          <nav\n            class=\"vector-user-links vector-user-links-wide\"\n            aria-label=\"Personal tools\"\n          >\n            <div class=\"vector-user-links-main\">\n              <div\n                id=\"p-vector-user-menu-preferences\"\n                class=\"vector-menu mw-portlet emptyPortlet\"\n              >\n                <div class=\"vector-menu-content\">\n                  <ul class=\"vector-menu-content-list\"></ul>\n                </div>\n              </div>\n\n              <div\n                id=\"p-vector-user-menu-userpage\"\n                class=\"vector-menu mw-portlet emptyPortlet\"\n              >\n                <div class=\"vector-menu-content\">\n                  <ul class=\"vector-menu-content-list\"></ul>\n                </div>\n              </div>\n\n              <nav class=\"vector-appearance-landmark\" aria-label=\"Appearance\">\n                <div id=\"vector-appearance-dropdown\" class=\"vector-dropdown\">\n                  <input\n                    type=\"checkbox\"\n                    id=\"vector-appearance-dropdown-checkbox\"\n                    role=\"button\"\n                    aria-haspopup=\"true\"\n                    data-event-name=\"ui.dropdown-vector-appearance-dropdown\"\n                    class=\"vector-dropdown-checkbox\"\n                    aria-label=\"Appearance\"\n                  />\n                  <label\n                    id=\"vector-appearance-dropdown-label\"\n                    for=\"vector-appearance-dropdown-checkbox\"\n                    class=\"vector-dropdown-label cdx-button cdx-button--fake-button cdx-button--fake-button--enabled cdx-button--weight-quiet cdx-button--icon-only\"\n                    aria-hidden=\"true\"\n                    ><span\n                      class=\"vector-icon mw-ui-icon-appearance mw-ui-icon-wikimedia-appearance\"\n                    ></span>\n\n                    <span class=\"vector-dropdown-label-text\">Appearance</span>\n                  </label>\n                  <div class=\"vector-dropdown-content\">\n                    <div\n                      id=\"vector-appearance-unpinned-container\"\n                      class=\"vector-unpinned-container\"\n                    ></div>\n                  </div>\n                </div>\n              </nav>\n\n              <div\n                id=\"p-vector-user-menu-notifications\"\n                class=\"vector-menu mw-portlet emptyPortlet\"\n              >\n                <div class=\"vector-menu-content\">\n                  <ul class=\"vector-menu-content-list\"></ul>\n                </div>\n              </div>\n\n              <div\n                id=\"p-vector-user-menu-overflow\"\n                class=\"vector-menu mw-portlet\"\n              >\n                <div class=\"vector-menu-content\">\n                  <ul class=\"vector-menu-content-list\">\n                    <li\n                      id=\"pt-createaccount-2\"\n                      class=\"user-links-collapsible-item mw-list-item user-links-collapsible-item\"\n                    >\n                      <a\n                        data-mw=\"interface\"\n                        href=\"/w/index.php?title=Special:CreateAccount&amp;returnto=National+Flag+of+Canada+Day\"\n                        title=\"You are encouraged to create an account and log in; however, it is not mandatory\"\n                        class=\"\"\n                        ><span>Create account</span></a\n                      >\n                    </li>\n                    <li\n                      id=\"pt-login-2\"\n                      class=\"user-links-collapsible-item mw-list-item user-links-collapsible-item\"\n                    >\n                      <a\n                        data-mw=\"interface\"\n                        href=\"/w/index.php?title=Special:UserLogin&amp;returnto=National+Flag+of+Canada+Day\"\n                        title=\"You&#039;re encouraged to log in; however, it&#039;s not mandatory. [o]\"\n                        accesskey=\"o\"\n                        class=\"\"\n                        ><span>Log in</span></a\n                      >\n                    </li>\n                  </ul>\n                </div>\n              </div>\n            </div>\n\n            <div\n              id=\"vector-user-links-dropdown\"\n              class=\"vector-dropdown vector-user-menu vector-button-flush-right vector-user-menu-logged-out\"\n              title=\"Log in and more options\"\n            >\n              <input\n                type=\"checkbox\"\n                id=\"vector-user-links-dropdown-checkbox\"\n                role=\"button\"\n                aria-haspopup=\"true\"\n                data-event-name=\"ui.dropdown-vector-user-links-dropdown\"\n                class=\"vector-dropdown-checkbox\"\n                aria-label=\"Personal tools\"\n              />\n              <label\n                id=\"vector-user-links-dropdown-label\"\n                for=\"vector-user-links-dropdown-checkbox\"\n                class=\"vector-dropdown-label cdx-button cdx-button--fake-button cdx-button--fake-button--enabled cdx-button--weight-quiet cdx-button--icon-only\"\n                aria-hidden=\"true\"\n                ><span\n                  class=\"vector-icon mw-ui-icon-ellipsis mw-ui-icon-wikimedia-ellipsis\"\n                ></span>\n\n                <span class=\"vector-dropdown-label-text\">Personal tools</span>\n              </label>\n              <div class=\"vector-dropdown-content\">\n                <div\n                  id=\"p-personal\"\n                  class=\"vector-menu mw-portlet mw-portlet-personal user-links-collapsible-item\"\n                  title=\"User menu\"\n                >\n                  <div class=\"vector-menu-content\">\n                    <ul class=\"vector-menu-content-list\">\n                      <li\n                        id=\"pt-createaccount\"\n                        class=\"user-links-collapsible-item mw-list-item\"\n                      >\n                        <a\n                          href=\"/w/index.php?title=Special:CreateAccount&amp;returnto=National+Flag+of+Canada+Day\"\n                          title=\"You are encouraged to create an account and log in; however, it is not mandatory\"\n                          ><span\n                            class=\"vector-icon mw-ui-icon-userAdd mw-ui-icon-wikimedia-userAdd\"\n                          ></span>\n                          <span>Create account</span></a\n                        >\n                      </li>\n                      <li\n                        id=\"pt-login\"\n                        class=\"user-links-collapsible-item mw-list-item\"\n                      >\n                        <a\n                          href=\"/w/index.php?title=Special:UserLogin&amp;returnto=National+Flag+of+Canada+Day\"\n                          title=\"You&#039;re encouraged to log in; however, it&#039;s not mandatory. [o]\"\n                          accesskey=\"o\"\n                          ><span\n                            class=\"vector-icon mw-ui-icon-logIn mw-ui-icon-wikimedia-logIn\"\n                          ></span>\n                          <span>Log in</span></a\n                        >\n                      </li>\n                    </ul>\n                  </div>\n                </div>\n\n                <div\n                  id=\"p-user-menu-anon-editor\"\n                  class=\"vector-menu mw-portlet mw-portlet-user-menu-anon-editor\"\n                >\n                  <div class=\"vector-menu-heading\">\n                    Pages for logged out editors\n                    <a\n                      href=\"/wiki/Help:Introduction\"\n                      aria-label=\"Learn more about editing\"\n                      ><span>learn more</span></a\n                    >\n                  </div>\n                  <div class=\"vector-menu-content\">\n                    <ul class=\"vector-menu-content-list\">\n                      <li id=\"pt-anoncontribs\" class=\"mw-list-item\">\n                        <a\n                          href=\"/wiki/Special:MyContributions\"\n                          title=\"A list of edits made from this IP address [y]\"\n                          accesskey=\"y\"\n                          ><span>Contributions</span></a\n                        >\n                      </li>\n                      <li id=\"pt-anontalk\" class=\"mw-list-item\">\n                        <a\n                          href=\"/wiki/Special:MyTalk\"\n                          title=\"Discussion about edits from this IP address [n]\"\n                          accesskey=\"n\"\n                          ><span>Talk</span></a\n                        >\n                      </li>\n                    </ul>\n                  </div>\n                </div>\n              </div>\n            </div>\n          </nav>\n        </div>\n      </header>\n    </div>\n    <div class=\"mw-page-container\">\n      <div class=\"mw-page-container-inner\">\n        <div class=\"vector-sitenotice-container\">\n          <div id=\"siteNotice\" class=\"notheme\"><!-- CentralNotice --></div>\n        </div>\n        <div class=\"vector-column-start\">\n          <div class=\"vector-main-menu-container\">\n            <div id=\"mw-navigation\">\n              <nav\n                id=\"mw-panel\"\n                class=\"vector-main-menu-landmark\"\n                aria-label=\"Site\"\n              >\n                <div\n                  id=\"vector-main-menu-pinned-container\"\n                  class=\"vector-pinned-container\"\n                ></div>\n              </nav>\n            </div>\n          </div>\n          <div class=\"vector-sticky-pinned-container\">\n            <nav\n              id=\"mw-panel-toc\"\n              aria-label=\"Contents\"\n              data-event-name=\"ui.sidebar-toc\"\n              class=\"mw-table-of-contents-container vector-toc-landmark\"\n            >\n              <div\n                id=\"vector-toc-pinned-container\"\n                class=\"vector-pinned-container\"\n              >\n                <div id=\"vector-toc\" class=\"vector-toc vector-pinnable-element\">\n                  <div\n                    class=\"vector-pinnable-header vector-toc-pinnable-header vector-pinnable-header-pinned\"\n                    data-feature-name=\"toc-pinned\"\n                    data-pinnable-element-id=\"vector-toc\"\n                  >\n                    <h2 class=\"vector-pinnable-header-label\">Contents</h2>\n                    <button\n                      class=\"vector-pinnable-header-toggle-button vector-pinnable-header-pin-button\"\n                      data-event-name=\"pinnable-header.vector-toc.pin\"\n                    >\n                      move to sidebar\n                    </button>\n                    <button\n                      class=\"vector-pinnable-header-toggle-button vector-pinnable-header-unpin-button\"\n                      data-event-name=\"pinnable-header.vector-toc.unpin\"\n                    >\n                      hide\n                    </button>\n                  </div>\n\n                  <ul class=\"vector-toc-contents\" id=\"mw-panel-toc-list\">\n                    <li\n                      id=\"toc-mw-content-text\"\n                      class=\"vector-toc-list-item vector-toc-level-1\"\n                    >\n                      <a href=\"#\" class=\"vector-toc-link\">\n                        <div class=\"vector-toc-text\">(Top)</div>\n                      </a>\n                    </li>\n                    <li\n                      id=\"toc-History\"\n                      class=\"vector-toc-list-item vector-toc-level-1 vector-toc-list-item-expanded\"\n                    >\n                      <a class=\"vector-toc-link\" href=\"#History\">\n                        <div class=\"vector-toc-text\">\n                          <span class=\"vector-toc-numb\">1</span>\n                          <span>History</span>\n                        </div>\n                      </a>\n\n                      <button\n                        aria-controls=\"toc-History-sublist\"\n                        class=\"cdx-button cdx-button--weight-quiet cdx-button--icon-only vector-toc-toggle\"\n                      >\n                        <span\n                          class=\"vector-icon mw-ui-icon-wikimedia-expand\"\n                        ></span>\n                        <span>Toggle History subsection</span>\n                      </button>\n\n                      <ul id=\"toc-History-sublist\" class=\"vector-toc-list\">\n                        <li\n                          id=\"toc-Background\"\n                          class=\"vector-toc-list-item vector-toc-level-2\"\n                        >\n                          <a class=\"vector-toc-link\" href=\"#Background\">\n                            <div class=\"vector-toc-text\">\n                              <span class=\"vector-toc-numb\">1.1</span>\n                              <span>Background</span>\n                            </div>\n                          </a>\n\n                          <ul\n                            id=\"toc-Background-sublist\"\n                            class=\"vector-toc-list\"\n                          ></ul>\n                        </li>\n                        <li\n                          id=\"toc-Flag_Day\"\n                          class=\"vector-toc-list-item vector-toc-level-2\"\n                        >\n                          <a class=\"vector-toc-link\" href=\"#Flag_Day\">\n                            <div class=\"vector-toc-text\">\n                              <span class=\"vector-toc-numb\">1.2</span>\n                              <span>Flag Day</span>\n                            </div>\n                          </a>\n\n                          <ul\n                            id=\"toc-Flag_Day-sublist\"\n                            class=\"vector-toc-list\"\n                          ></ul>\n                        </li>\n                      </ul>\n                    </li>\n                    <li\n                      id=\"toc-See_also\"\n                      class=\"vector-toc-list-item vector-toc-level-1 vector-toc-list-item-expanded\"\n                    >\n                      <a class=\"vector-toc-link\" href=\"#See_also\">\n                        <div class=\"vector-toc-text\">\n                          <span class=\"vector-toc-numb\">2</span>\n                          <span>See also</span>\n                        </div>\n                      </a>\n\n                      <ul\n                        id=\"toc-See_also-sublist\"\n                        class=\"vector-toc-list\"\n                      ></ul>\n                    </li>\n                    <li\n                      id=\"toc-Footnotes\"\n                      class=\"vector-toc-list-item vector-toc-level-1 vector-toc-list-item-expanded\"\n                    >\n                      <a class=\"vector-toc-link\" href=\"#Footnotes\">\n                        <div class=\"vector-toc-text\">\n                          <span class=\"vector-toc-numb\">3</span>\n                          <span>Footnotes</span>\n                        </div>\n                      </a>\n\n                      <ul\n                        id=\"toc-Footnotes-sublist\"\n                        class=\"vector-toc-list\"\n                      ></ul>\n                    </li>\n                    <li\n                      id=\"toc-External_links\"\n                      class=\"vector-toc-list-item vector-toc-level-1 vector-toc-list-item-expanded\"\n                    >\n                      <a class=\"vector-toc-link\" href=\"#External_links\">\n                        <div class=\"vector-toc-text\">\n                          <span class=\"vector-toc-numb\">4</span>\n                          <span>External links</span>\n                        </div>\n                      </a>\n\n                      <ul\n                        id=\"toc-External_links-sublist\"\n                        class=\"vector-toc-list\"\n                      ></ul>\n                    </li>\n                  </ul>\n                </div>\n              </div>\n            </nav>\n          </div>\n        </div>\n        <div class=\"mw-content-container\">\n          <main id=\"content\" class=\"mw-body\">\n            <header class=\"mw-body-header vector-page-titlebar\">\n              <nav aria-label=\"Contents\" class=\"vector-toc-landmark\">\n                <div\n                  id=\"vector-page-titlebar-toc\"\n                  class=\"vector-dropdown vector-page-titlebar-toc vector-button-flush-left\"\n                >\n                  <input\n                    type=\"checkbox\"\n                    id=\"vector-page-titlebar-toc-checkbox\"\n                    role=\"button\"\n                    aria-haspopup=\"true\"\n                    data-event-name=\"ui.dropdown-vector-page-titlebar-toc\"\n                    class=\"vector-dropdown-checkbox\"\n                    aria-label=\"Toggle the table of contents\"\n                  />\n                  <label\n                    id=\"vector-page-titlebar-toc-label\"\n                    for=\"vector-page-titlebar-toc-checkbox\"\n                    class=\"vector-dropdown-label cdx-button cdx-button--fake-button cdx-button--fake-button--enabled cdx-button--weight-quiet cdx-button--icon-only\"\n                    aria-hidden=\"true\"\n                    ><span\n                      class=\"vector-icon mw-ui-icon-listBullet mw-ui-icon-wikimedia-listBullet\"\n                    ></span>\n\n                    <span class=\"vector-dropdown-label-text\"\n                      >Toggle the table of contents</span\n                    >\n                  </label>\n                  <div class=\"vector-dropdown-content\">\n                    <div\n                      id=\"vector-page-titlebar-toc-unpinned-container\"\n                      class=\"vector-unpinned-container\"\n                    ></div>\n                  </div>\n                </div>\n              </nav>\n              <h1 id=\"firstHeading\" class=\"firstHeading mw-first-heading\">\n                <span class=\"mw-page-title-main\"\n                  >National Flag of Canada Day</span\n                >\n              </h1>\n\n              <div\n                id=\"p-lang-btn\"\n                class=\"vector-dropdown mw-portlet mw-portlet-lang\"\n              >\n                <input\n                  type=\"checkbox\"\n                  id=\"p-lang-btn-checkbox\"\n                  role=\"button\"\n                  aria-haspopup=\"true\"\n                  data-event-name=\"ui.dropdown-p-lang-btn\"\n                  class=\"vector-dropdown-checkbox mw-interlanguage-selector\"\n                  aria-label=\"Go to an article in another language. Available in 7 languages\"\n                />\n                <label\n                  id=\"p-lang-btn-label\"\n                  for=\"p-lang-btn-checkbox\"\n                  class=\"vector-dropdown-label cdx-button cdx-button--fake-button cdx-button--fake-button--enabled cdx-button--weight-quiet cdx-button--action-progressive mw-portlet-lang-heading-7\"\n                  aria-hidden=\"true\"\n                  ><span\n                    class=\"vector-icon mw-ui-icon-language-progressive mw-ui-icon-wikimedia-language-progressive\"\n                  ></span>\n\n                  <span class=\"vector-dropdown-label-text\">7 languages</span>\n                </label>\n                <div class=\"vector-dropdown-content\">\n                  <div class=\"vector-menu-content\">\n                    <ul class=\"vector-menu-content-list\">\n                      <li class=\"interlanguage-link interwiki-ar mw-list-item\">\n                        <a\n                          href=\"https://ar.wikipedia.org/wiki/%D9%8A%D9%88%D9%85_%D8%B9%D9%84%D9%85_%D9%83%D9%86%D8%AF%D8%A7_%D8%A7%D9%84%D9%88%D8%B7%D9%86%D9%8A\"\n                          title=\"يوم علم كندا الوطني – Arabic\"\n                          lang=\"ar\"\n                          hreflang=\"ar\"\n                          data-title=\"يوم علم كندا الوطني\"\n                          data-language-autonym=\"العربية\"\n                          data-language-local-name=\"Arabic\"\n                          class=\"interlanguage-link-target\"\n                          ><span>العربية</span></a\n                        >\n                      </li>\n                      <li class=\"interlanguage-link interwiki-es mw-list-item\">\n                        <a\n                          href=\"https://es.wikipedia.org/wiki/D%C3%ADa_de_la_Bandera_Nacional_de_Canad%C3%A1\"\n                          title=\"Día de la Bandera Nacional de Canadá – Spanish\"\n                          lang=\"es\"\n                          hreflang=\"es\"\n                          data-title=\"Día de la Bandera Nacional de Canadá\"\n                          data-language-autonym=\"Español\"\n                          data-language-local-name=\"Spanish\"\n                          class=\"interlanguage-link-target\"\n                          ><span>Español</span></a\n                        >\n                      </li>\n                      <li class=\"interlanguage-link interwiki-fr mw-list-item\">\n                        <a\n                          href=\"https://fr.wikipedia.org/wiki/Jour_du_drapeau_national_du_Canada\"\n                          title=\"Jour du drapeau national du Canada – French\"\n                          lang=\"fr\"\n                          hreflang=\"fr\"\n                          data-title=\"Jour du drapeau national du Canada\"\n                          data-language-autonym=\"Français\"\n                          data-language-local-name=\"French\"\n                          class=\"interlanguage-link-target\"\n                          ><span>Français</span></a\n                        >\n                      </li>\n                      <li class=\"interlanguage-link interwiki-hy mw-list-item\">\n                        <a\n                          href=\"https://hy.wikipedia.org/wiki/%D4%BF%D5%A1%D5%B6%D5%A1%D5%A4%D5%A1%D5%B5%D5%AB_%D5%A1%D5%A6%D5%A3%D5%A1%D5%B5%D5%AB%D5%B6_%D5%A4%D6%80%D5%B8%D5%B7%D5%AB_%D6%85%D6%80\"\n                          title=\"Կանադայի ազգային դրոշի օր – Armenian\"\n                          lang=\"hy\"\n                          hreflang=\"hy\"\n                          data-title=\"Կանադայի ազգային դրոշի օր\"\n                          data-language-autonym=\"Հայերեն\"\n                          data-language-local-name=\"Armenian\"\n                          class=\"interlanguage-link-target\"\n                          ><span>Հայերեն</span></a\n                        >\n                      </li>\n                      <li class=\"interlanguage-link interwiki-he mw-list-item\">\n                        <a\n                          href=\"https://he.wikipedia.org/wiki/%D7%99%D7%95%D7%9D_%D7%94%D7%93%D7%92%D7%9C_%D7%94%D7%9C%D7%90%D7%95%D7%9E%D7%99_%D7%A9%D7%9C_%D7%A7%D7%A0%D7%93%D7%94\"\n                          title=\"יום הדגל הלאומי של קנדה – Hebrew\"\n                          lang=\"he\"\n                          hreflang=\"he\"\n                          data-title=\"יום הדגל הלאומי של קנדה\"\n                          data-language-autonym=\"עברית\"\n                          data-language-local-name=\"Hebrew\"\n                          class=\"interlanguage-link-target\"\n                          ><span>עברית</span></a\n                        >\n                      </li>\n                      <li class=\"interlanguage-link interwiki-ms mw-list-item\">\n                        <a\n                          href=\"https://ms.wikipedia.org/wiki/Hari_Bendera_Kebangsaan_Kanada\"\n                          title=\"Hari Bendera Kebangsaan Kanada – Malay\"\n                          lang=\"ms\"\n                          hreflang=\"ms\"\n                          data-title=\"Hari Bendera Kebangsaan Kanada\"\n                          data-language-autonym=\"Bahasa Melayu\"\n                          data-language-local-name=\"Malay\"\n                          class=\"interlanguage-link-target\"\n                          ><span>Bahasa Melayu</span></a\n                        >\n                      </li>\n                      <li class=\"interlanguage-link interwiki-pl mw-list-item\">\n                        <a\n                          href=\"https://pl.wikipedia.org/wiki/Narodowy_dzie%C5%84_flagi_Kanady\"\n                          title=\"Narodowy dzień flagi Kanady – Polish\"\n                          lang=\"pl\"\n                          hreflang=\"pl\"\n                          data-title=\"Narodowy dzień flagi Kanady\"\n                          data-language-autonym=\"Polski\"\n                          data-language-local-name=\"Polish\"\n                          class=\"interlanguage-link-target\"\n                          ><span>Polski</span></a\n                        >\n                      </li>\n                    </ul>\n                    <div class=\"after-portlet after-portlet-lang\">\n                      <span class=\"wb-langlinks-edit wb-langlinks-link\"\n                        ><a\n                          href=\"https://www.wikidata.org/wiki/Special:EntityPage/Q6972703#sitelinks-wikipedia\"\n                          title=\"Edit interlanguage links\"\n                          class=\"wbc-editpage\"\n                          >Edit links</a\n                        ></span\n                      >\n                    </div>\n                  </div>\n                </div>\n              </div>\n            </header>\n            <div class=\"vector-page-toolbar\">\n              <div class=\"vector-page-toolbar-container\">\n                <div id=\"left-navigation\">\n                  <nav aria-label=\"Namespaces\">\n                    <div\n                      id=\"p-associated-pages\"\n                      class=\"vector-menu vector-menu-tabs mw-portlet mw-portlet-associated-pages\"\n                    >\n                      <div class=\"vector-menu-content\">\n                        <ul class=\"vector-menu-content-list\">\n                          <li\n                            id=\"ca-nstab-main\"\n                            class=\"selected vector-tab-noicon mw-list-item\"\n                          >\n                            <a\n                              href=\"/wiki/National_Flag_of_Canada_Day\"\n                              title=\"View the content page [c]\"\n                              accesskey=\"c\"\n                              ><span>Article</span></a\n                            >\n                          </li>\n                          <li\n                            id=\"ca-talk\"\n                            class=\"vector-tab-noicon mw-list-item\"\n                          >\n                            <a\n                              href=\"/wiki/Talk:National_Flag_of_Canada_Day\"\n                              rel=\"discussion\"\n                              title=\"Discuss improvements to the content page [t]\"\n                              accesskey=\"t\"\n                              ><span>Talk</span></a\n                            >\n                          </li>\n                        </ul>\n                      </div>\n                    </div>\n\n                    <div\n                      id=\"vector-variants-dropdown\"\n                      class=\"vector-dropdown emptyPortlet\"\n                    >\n                      <input\n                        type=\"checkbox\"\n                        id=\"vector-variants-dropdown-checkbox\"\n                        role=\"button\"\n                        aria-haspopup=\"true\"\n                        data-event-name=\"ui.dropdown-vector-variants-dropdown\"\n                        class=\"vector-dropdown-checkbox\"\n                        aria-label=\"Change language variant\"\n                      />\n                      <label\n                        id=\"vector-variants-dropdown-label\"\n                        for=\"vector-variants-dropdown-checkbox\"\n                        class=\"vector-dropdown-label cdx-button cdx-button--fake-button cdx-button--fake-button--enabled cdx-button--weight-quiet\"\n                        aria-hidden=\"true\"\n                        ><span class=\"vector-dropdown-label-text\">English</span>\n                      </label>\n                      <div class=\"vector-dropdown-content\">\n                        <div\n                          id=\"p-variants\"\n                          class=\"vector-menu mw-portlet mw-portlet-variants emptyPortlet\"\n                        >\n                          <div class=\"vector-menu-content\">\n                            <ul class=\"vector-menu-content-list\"></ul>\n                          </div>\n                        </div>\n                      </div>\n                    </div>\n                  </nav>\n                </div>\n                <div id=\"right-navigation\" class=\"vector-collapsible\">\n                  <nav aria-label=\"Views\">\n                    <div\n                      id=\"p-views\"\n                      class=\"vector-menu vector-menu-tabs mw-portlet mw-portlet-views\"\n                    >\n                      <div class=\"vector-menu-content\">\n                        <ul class=\"vector-menu-content-list\">\n                          <li\n                            id=\"ca-view\"\n                            class=\"selected vector-tab-noicon mw-list-item\"\n                          >\n                            <a href=\"/wiki/National_Flag_of_Canada_Day\"\n                              ><span>Read</span></a\n                            >\n                          </li>\n                          <li\n                            id=\"ca-edit\"\n                            class=\"vector-tab-noicon mw-list-item\"\n                          >\n                            <a\n                              href=\"/w/index.php?title=National_Flag_of_Canada_Day&amp;action=edit\"\n                              title=\"Edit this page [e]\"\n                              accesskey=\"e\"\n                              ><span>Edit</span></a\n                            >\n                          </li>\n                          <li\n                            id=\"ca-history\"\n                            class=\"vector-tab-noicon mw-list-item\"\n                          >\n                            <a\n                              href=\"/w/index.php?title=National_Flag_of_Canada_Day&amp;action=history\"\n                              title=\"Past revisions of this page [h]\"\n                              accesskey=\"h\"\n                              ><span>View history</span></a\n                            >\n                          </li>\n                        </ul>\n                      </div>\n                    </div>\n                  </nav>\n\n                  <nav\n                    class=\"vector-page-tools-landmark\"\n                    aria-label=\"Page tools\"\n                  >\n                    <div\n                      id=\"vector-page-tools-dropdown\"\n                      class=\"vector-dropdown vector-page-tools-dropdown\"\n                    >\n                      <input\n                        type=\"checkbox\"\n                        id=\"vector-page-tools-dropdown-checkbox\"\n                        role=\"button\"\n                        aria-haspopup=\"true\"\n                        data-event-name=\"ui.dropdown-vector-page-tools-dropdown\"\n                        class=\"vector-dropdown-checkbox\"\n                        aria-label=\"Tools\"\n                      />\n                      <label\n                        id=\"vector-page-tools-dropdown-label\"\n                        for=\"vector-page-tools-dropdown-checkbox\"\n                        class=\"vector-dropdown-label cdx-button cdx-button--fake-button cdx-button--fake-button--enabled cdx-button--weight-quiet\"\n                        aria-hidden=\"true\"\n                        ><span class=\"vector-dropdown-label-text\">Tools</span>\n                      </label>\n                      <div class=\"vector-dropdown-content\">\n                        <div\n                          id=\"vector-page-tools-unpinned-container\"\n                          class=\"vector-unpinned-container\"\n                        >\n                          <div\n                            id=\"vector-page-tools\"\n                            class=\"vector-page-tools vector-pinnable-element\"\n                          >\n                            <div\n                              class=\"vector-pinnable-header vector-page-tools-pinnable-header vector-pinnable-header-unpinned\"\n                              data-feature-name=\"page-tools-pinned\"\n                              data-pinnable-element-id=\"vector-page-tools\"\n                              data-pinned-container-id=\"vector-page-tools-pinned-container\"\n                              data-unpinned-container-id=\"vector-page-tools-unpinned-container\"\n                            >\n                              <div class=\"vector-pinnable-header-label\">\n                                Tools\n                              </div>\n                              <button\n                                class=\"vector-pinnable-header-toggle-button vector-pinnable-header-pin-button\"\n                                data-event-name=\"pinnable-header.vector-page-tools.pin\"\n                              >\n                                move to sidebar\n                              </button>\n                              <button\n                                class=\"vector-pinnable-header-toggle-button vector-pinnable-header-unpin-button\"\n                                data-event-name=\"pinnable-header.vector-page-tools.unpin\"\n                              >\n                                hide\n                              </button>\n                            </div>\n\n                            <div\n                              id=\"p-cactions\"\n                              class=\"vector-menu mw-portlet mw-portlet-cactions emptyPortlet vector-has-collapsible-items\"\n                              title=\"More options\"\n                            >\n                              <div class=\"vector-menu-heading\">Actions</div>\n                              <div class=\"vector-menu-content\">\n                                <ul class=\"vector-menu-content-list\">\n                                  <li\n                                    id=\"ca-more-view\"\n                                    class=\"selected vector-more-collapsible-item mw-list-item\"\n                                  >\n                                    <a href=\"/wiki/National_Flag_of_Canada_Day\"\n                                      ><span>Read</span></a\n                                    >\n                                  </li>\n                                  <li\n                                    id=\"ca-more-edit\"\n                                    class=\"vector-more-collapsible-item mw-list-item\"\n                                  >\n                                    <a\n                                      href=\"/w/index.php?title=National_Flag_of_Canada_Day&amp;action=edit\"\n                                      title=\"Edit this page [e]\"\n                                      accesskey=\"e\"\n                                      ><span>Edit</span></a\n                                    >\n                                  </li>\n                                  <li\n                                    id=\"ca-more-history\"\n                                    class=\"vector-more-collapsible-item mw-list-item\"\n                                  >\n                                    <a\n                                      href=\"/w/index.php?title=National_Flag_of_Canada_Day&amp;action=history\"\n                                      ><span>View history</span></a\n                                    >\n                                  </li>\n                                </ul>\n                              </div>\n                            </div>\n\n                            <div\n                              id=\"p-tb\"\n                              class=\"vector-menu mw-portlet mw-portlet-tb\"\n                            >\n                              <div class=\"vector-menu-heading\">General</div>\n                              <div class=\"vector-menu-content\">\n                                <ul class=\"vector-menu-content-list\">\n                                  <li id=\"t-whatlinkshere\" class=\"mw-list-item\">\n                                    <a\n                                      href=\"/wiki/Special:WhatLinksHere/National_Flag_of_Canada_Day\"\n                                      title=\"List of all English Wikipedia pages containing links to this page [j]\"\n                                      accesskey=\"j\"\n                                      ><span>What links here</span></a\n                                    >\n                                  </li>\n                                  <li\n                                    id=\"t-recentchangeslinked\"\n                                    class=\"mw-list-item\"\n                                  >\n                                    <a\n                                      href=\"/wiki/Special:RecentChangesLinked/National_Flag_of_Canada_Day\"\n                                      rel=\"nofollow\"\n                                      title=\"Recent changes in pages linked from this page [k]\"\n                                      accesskey=\"k\"\n                                      ><span>Related changes</span></a\n                                    >\n                                  </li>\n                                  <li id=\"t-upload\" class=\"mw-list-item\">\n                                    <a\n                                      href=\"/wiki/Wikipedia:File_Upload_Wizard\"\n                                      title=\"Upload files [u]\"\n                                      accesskey=\"u\"\n                                      ><span>Upload file</span></a\n                                    >\n                                  </li>\n                                  <li id=\"t-specialpages\" class=\"mw-list-item\">\n                                    <a\n                                      href=\"/wiki/Special:SpecialPages\"\n                                      title=\"A list of all special pages [q]\"\n                                      accesskey=\"q\"\n                                      ><span>Special pages</span></a\n                                    >\n                                  </li>\n                                  <li id=\"t-permalink\" class=\"mw-list-item\">\n                                    <a\n                                      href=\"/w/index.php?title=National_Flag_of_Canada_Day&amp;oldid=1231946994\"\n                                      title=\"Permanent link to this revision of this page\"\n                                      ><span>Permanent link</span></a\n                                    >\n                                  </li>\n                                  <li id=\"t-info\" class=\"mw-list-item\">\n                                    <a\n                                      href=\"/w/index.php?title=National_Flag_of_Canada_Day&amp;action=info\"\n                                      title=\"More information about this page\"\n                                      ><span>Page information</span></a\n                                    >\n                                  </li>\n                                  <li id=\"t-cite\" class=\"mw-list-item\">\n                                    <a\n                                      href=\"/w/index.php?title=Special:CiteThisPage&amp;page=National_Flag_of_Canada_Day&amp;id=1231946994&amp;wpFormIdentifier=titleform\"\n                                      title=\"Information on how to cite this page\"\n                                      ><span>Cite this page</span></a\n                                    >\n                                  </li>\n                                  <li id=\"t-urlshortener\" class=\"mw-list-item\">\n                                    <a\n                                      href=\"/w/index.php?title=Special:UrlShortener&amp;url=https%3A%2F%2Fen.wikipedia.org%2Fwiki%2FNational_Flag_of_Canada_Day\"\n                                      ><span>Get shortened URL</span></a\n                                    >\n                                  </li>\n                                  <li\n                                    id=\"t-urlshortener-qrcode\"\n                                    class=\"mw-list-item\"\n                                  >\n                                    <a\n                                      href=\"/w/index.php?title=Special:QrCode&amp;url=https%3A%2F%2Fen.wikipedia.org%2Fwiki%2FNational_Flag_of_Canada_Day\"\n                                      ><span>Download QR code</span></a\n                                    >\n                                  </li>\n                                  <li id=\"t-wikibase\" class=\"mw-list-item\">\n                                    <a\n                                      href=\"https://www.wikidata.org/wiki/Special:EntityPage/Q6972703\"\n                                      title=\"Structured data on this page hosted by Wikidata [g]\"\n                                      accesskey=\"g\"\n                                      ><span>Wikidata item</span></a\n                                    >\n                                  </li>\n                                </ul>\n                              </div>\n                            </div>\n\n                            <div\n                              id=\"p-coll-print_export\"\n                              class=\"vector-menu mw-portlet mw-portlet-coll-print_export\"\n                            >\n                              <div class=\"vector-menu-heading\">\n                                Print/export\n                              </div>\n                              <div class=\"vector-menu-content\">\n                                <ul class=\"vector-menu-content-list\">\n                                  <li\n                                    id=\"coll-download-as-rl\"\n                                    class=\"mw-list-item\"\n                                  >\n                                    <a\n                                      href=\"/w/index.php?title=Special:DownloadAsPdf&amp;page=National_Flag_of_Canada_Day&amp;action=show-download-screen\"\n                                      title=\"Download this page as a PDF file\"\n                                      ><span>Download as PDF</span></a\n                                    >\n                                  </li>\n                                  <li id=\"t-print\" class=\"mw-list-item\">\n                                    <a\n                                      href=\"/w/index.php?title=National_Flag_of_Canada_Day&amp;printable=yes\"\n                                      title=\"Printable version of this page [p]\"\n                                      accesskey=\"p\"\n                                      ><span>Printable version</span></a\n                                    >\n                                  </li>\n                                </ul>\n                              </div>\n                            </div>\n\n                            <div\n                              id=\"p-wikibase-otherprojects\"\n                              class=\"vector-menu mw-portlet mw-portlet-wikibase-otherprojects\"\n                            >\n                              <div class=\"vector-menu-heading\">\n                                In other projects\n                              </div>\n                              <div class=\"vector-menu-content\">\n                                <ul class=\"vector-menu-content-list\">\n                                  <li\n                                    class=\"wb-otherproject-link wb-otherproject-commons mw-list-item\"\n                                  >\n                                    <a\n                                      href=\"https://commons.wikimedia.org/wiki/Category:National_Flag_of_Canada_Day\"\n                                      hreflang=\"en\"\n                                      ><span>Wikimedia Commons</span></a\n                                    >\n                                  </li>\n                                </ul>\n                              </div>\n                            </div>\n                          </div>\n                        </div>\n                      </div>\n                    </div>\n                  </nav>\n                </div>\n              </div>\n            </div>\n            <div class=\"vector-column-end\">\n              <div class=\"vector-sticky-pinned-container\">\n                <nav class=\"vector-page-tools-landmark\" aria-label=\"Page tools\">\n                  <div\n                    id=\"vector-page-tools-pinned-container\"\n                    class=\"vector-pinned-container\"\n                  ></div>\n                </nav>\n                <nav class=\"vector-appearance-landmark\" aria-label=\"Appearance\">\n                  <div\n                    id=\"vector-appearance-pinned-container\"\n                    class=\"vector-pinned-container\"\n                  >\n                    <div\n                      id=\"vector-appearance\"\n                      class=\"vector-appearance vector-pinnable-element\"\n                    >\n                      <div\n                        class=\"vector-pinnable-header vector-appearance-pinnable-header vector-pinnable-header-pinned\"\n                        data-feature-name=\"appearance-pinned\"\n                        data-pinnable-element-id=\"vector-appearance\"\n                        data-pinned-container-id=\"vector-appearance-pinned-container\"\n                        data-unpinned-container-id=\"vector-appearance-unpinned-container\"\n                      >\n                        <div class=\"vector-pinnable-header-label\">\n                          Appearance\n                        </div>\n                        <button\n                          class=\"vector-pinnable-header-toggle-button vector-pinnable-header-pin-button\"\n                          data-event-name=\"pinnable-header.vector-appearance.pin\"\n                        >\n                          move to sidebar\n                        </button>\n                        <button\n                          class=\"vector-pinnable-header-toggle-button vector-pinnable-header-unpin-button\"\n                          data-event-name=\"pinnable-header.vector-appearance.unpin\"\n                        >\n                          hide\n                        </button>\n                      </div>\n                    </div>\n                  </div>\n                </nav>\n              </div>\n            </div>\n            <div\n              id=\"bodyContent\"\n              class=\"vector-body\"\n              aria-labelledby=\"firstHeading\"\n              data-mw-ve-target-container\n            >\n              <div class=\"vector-body-before-content\">\n                <div class=\"mw-indicators\"></div>\n\n                <div id=\"siteSub\" class=\"noprint\">\n                  From Wikipedia, the free encyclopedia\n                </div>\n              </div>\n              <div id=\"contentSub\"><div id=\"mw-content-subtitle\"></div></div>\n\n              <div id=\"mw-content-text\" class=\"mw-body-content\">\n                <div\n                  class=\"mw-content-ltr mw-parser-output\"\n                  lang=\"en\"\n                  dir=\"ltr\"\n                >\n                  <div\n                    class=\"shortdescription nomobile noexcerpt noprint searchaux\"\n                    style=\"display: none\"\n                  >\n                    Canadian holiday\n                  </div>\n                  <p class=\"mw-empty-elt\"></p>\n                  <style data-mw-deduplicate=\"TemplateStyles:r1237879389\">\n                    .mw-parser-output .infobox-subbox {\n                      padding: 0;\n                      border: none;\n                      margin: -3px;\n                      width: auto;\n                      min-width: 100%;\n                      font-size: 100%;\n                      clear: none;\n                      float: none;\n                      background-color: transparent;\n                    }\n                    .mw-parser-output .infobox-3cols-child {\n                      margin: auto;\n                    }\n                    .mw-parser-output .infobox .navbar {\n                      font-size: 100%;\n                    }\n                    body.skin-minerva .mw-parser-output .infobox-header,\n                    body.skin-minerva .mw-parser-output .infobox-subheader,\n                    body.skin-minerva .mw-parser-output .infobox-above,\n                    body.skin-minerva .mw-parser-output .infobox-title,\n                    body.skin-minerva .mw-parser-output .infobox-image,\n                    body.skin-minerva .mw-parser-output .infobox-full-data,\n                    body.skin-minerva .mw-parser-output .infobox-below {\n                      text-align: center;\n                    }\n                    @media screen {\n                      html.skin-theme-clientpref-night\n                        .mw-parser-output\n                        .infobox-full-data:not(.notheme)\n                        > div:not(.notheme)[style] {\n                        background: #1f1f23 !important;\n                        color: #f8f9fa;\n                      }\n                    }\n                    @media screen and (prefers-color-scheme: dark) {\n                      html.skin-theme-clientpref-os\n                        .mw-parser-output\n                        .infobox-full-data:not(.notheme)\n                        div:not(.notheme) {\n                        background: #1f1f23 !important;\n                        color: #f8f9fa;\n                      }\n                    }\n                    @media (min-width: 640px) {\n                      body.skin--responsive .mw-parser-output .infobox-table {\n                        display: table !important;\n                      }\n                      body.skin--responsive\n                        .mw-parser-output\n                        .infobox-table\n                        > caption {\n                        display: table-caption !important;\n                      }\n                      body.skin--responsive\n                        .mw-parser-output\n                        .infobox-table\n                        > tbody {\n                        display: table-row-group;\n                      }\n                      body.skin--responsive\n                        .mw-parser-output\n                        .infobox-table\n                        tr {\n                        display: table-row !important;\n                      }\n                      body.skin--responsive .mw-parser-output .infobox-table th,\n                      body.skin--responsive\n                        .mw-parser-output\n                        .infobox-table\n                        td {\n                        padding-left: inherit;\n                        padding-right: inherit;\n                      }\n                    }\n                  </style>\n                  <table class=\"infobox vevent\">\n                    <tbody>\n                      <tr>\n                        <th\n                          colspan=\"2\"\n                          class=\"infobox-above hd\"\n                          style=\"background-color: transparent\"\n                        >\n                          National Flag of Canada Day\n                        </th>\n                      </tr>\n                      <tr>\n                        <td colspan=\"2\" class=\"infobox-image\">\n                          <span typeof=\"mw:File\"\n                            ><a\n                              href=\"/wiki/File:Canada_flag_halifax_9_-04.JPG\"\n                              class=\"mw-file-description\"\n                              ><img\n                                src=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/6/68/Canada_flag_halifax_9_-04.JPG/250px-Canada_flag_halifax_9_-04.JPG\"\n                                decoding=\"async\"\n                                width=\"250\"\n                                height=\"188\"\n                                class=\"mw-file-element\"\n                                srcset=\"\n                                  //upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/6/68/Canada_flag_halifax_9_-04.JPG/375px-Canada_flag_halifax_9_-04.JPG 1.5x,\n                                  //upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/6/68/Canada_flag_halifax_9_-04.JPG/500px-Canada_flag_halifax_9_-04.JPG 2x\n                                \"\n                                data-file-width=\"2048\"\n                                data-file-height=\"1536\" /></a\n                          ></span>\n                          <div class=\"infobox-caption\" style=\"caption\">\n                            The national flag of Canada\n                          </div>\n                        </td>\n                      </tr>\n                      <tr>\n                        <th scope=\"row\" class=\"infobox-label\">\n                          Observed&#160;by\n                        </th>\n                        <td class=\"infobox-data\">\n                          <a href=\"/wiki/Canada\" title=\"Canada\">Canada</a>\n                        </td>\n                      </tr>\n                      <tr>\n                        <th scope=\"row\" class=\"infobox-label\">Date</th>\n                        <td class=\"infobox-data\">\n                          <a href=\"/wiki/February_15\" title=\"February 15\"\n                            >February 15</a\n                          >\n                        </td>\n                      </tr>\n                      <tr>\n                        <th scope=\"row\" class=\"infobox-label\">\n                          Next&#160;time\n                        </th>\n                        <td class=\"infobox-data\">\n                          February 15, 2025<span style=\"display: none\"\n                            >&#160;(<span class=\"dtstart\">2025-02-15</span\n                            >)</span\n                          >\n                        </td>\n                      </tr>\n                      <tr>\n                        <th scope=\"row\" class=\"infobox-label\">Frequency</th>\n                        <td class=\"infobox-data\">Annual</td>\n                      </tr>\n                    </tbody>\n                  </table>\n                  <p>\n                    <b>National Flag of Canada Day</b> (<a\n                      href=\"/wiki/French_language\"\n                      title=\"French language\"\n                      >French</a\n                    >: <i lang=\"fr\">Jour du drapeau national du Canada</i>),\n                    commonly shortened to <b>Flag Day</b>, is observed annually\n                    on February 15 to commemorate the inauguration of the\n                    <a href=\"/wiki/Flag_of_Canada\" title=\"Flag of Canada\"\n                      >flag of Canada</a\n                    >\n                    on that date in 1965.<sup id=\"cite_ref-1\" class=\"reference\"\n                      ><a href=\"#cite_note-1\"\n                        ><span class=\"cite-bracket\">&#91;</span>1<span\n                          class=\"cite-bracket\"\n                          >&#93;</span\n                        ></a\n                      ></sup\n                    >\n                    The day is marked by flying the flag, occasional public\n                    ceremonies and educational programs in schools. It is not a\n                    <a\n                      href=\"/wiki/Public_holidays_in_Canada\"\n                      title=\"Public holidays in Canada\"\n                      >public holiday</a\n                    >, although there has been discussion about creating one.\n                  </p>\n                  <meta property=\"mw:PageProp/toc\" />\n                  <div class=\"mw-heading mw-heading2\">\n                    <h2 id=\"History\">History</h2>\n                    <span class=\"mw-editsection\"\n                      ><span class=\"mw-editsection-bracket\">[</span\n                      ><a\n                        href=\"/w/index.php?title=National_Flag_of_Canada_Day&amp;action=edit&amp;section=1\"\n                        title=\"Edit section: History\"\n                        ><span>edit</span></a\n                      ><span class=\"mw-editsection-bracket\">]</span></span\n                    >\n                  </div>\n                  <div class=\"mw-heading mw-heading3\">\n                    <h3 id=\"Background\">Background</h3>\n                    <span class=\"mw-editsection\"\n                      ><span class=\"mw-editsection-bracket\">[</span\n                      ><a\n                        href=\"/w/index.php?title=National_Flag_of_Canada_Day&amp;action=edit&amp;section=2\"\n                        title=\"Edit section: Background\"\n                        ><span>edit</span></a\n                      ><span class=\"mw-editsection-bracket\">]</span></span\n                    >\n                  </div>\n                  <p>\n                    Amid\n                    <a\n                      href=\"/wiki/Great_Canadian_flag_debate\"\n                      title=\"Great Canadian flag debate\"\n                      >much controversy</a\n                    >, the\n                    <a\n                      href=\"/wiki/Parliament_of_Canada\"\n                      title=\"Parliament of Canada\"\n                      >Parliament of Canada</a\n                    >\n                    in 1964 voted to adopt a new design for the\n                    <a href=\"/wiki/Flag_of_Canada\" title=\"Flag of Canada\"\n                      >Canadian flag</a\n                    >\n                    and issued a call for submissions.<sup\n                      id=\"cite_ref-:0_2-0\"\n                      class=\"reference\"\n                      ><a href=\"#cite_note-:0-2\"\n                        ><span class=\"cite-bracket\">&#91;</span>2<span\n                          class=\"cite-bracket\"\n                          >&#93;</span\n                        ></a\n                      ></sup\n                    >\n                  </p>\n                  <p>\n                    This flag would replace the\n                    <a\n                      href=\"/wiki/Canadian_Red_Ensign\"\n                      title=\"Canadian Red Ensign\"\n                      >Canadian Red Ensign</a\n                    >, which had been, with various successive alterations, in\n                    conventional use as the national flag of\n                    <a href=\"/wiki/Canada\" title=\"Canada\">Canada</a> since 1868.\n                    Nearly 4,000 designs were submitted by Canadians.<sup\n                      id=\"cite_ref-:0_2-1\"\n                      class=\"reference\"\n                      ><a href=\"#cite_note-:0-2\"\n                        ><span class=\"cite-bracket\">&#91;</span>2<span\n                          class=\"cite-bracket\"\n                          >&#93;</span\n                        ></a\n                      ></sup\n                    >\n                    On October 22, 1964, the\n                    <a\n                      href=\"/wiki/Maple_Leaf_flag\"\n                      class=\"mw-redirect\"\n                      title=\"Maple Leaf flag\"\n                      >Maple Leaf flag</a\n                    >—designed by historian\n                    <a href=\"/wiki/George_Stanley\" title=\"George Stanley\"\n                      >George Stanley</a\n                    >—won with a unanimous vote.<sup\n                      id=\"cite_ref-:1_3-0\"\n                      class=\"reference\"\n                      ><a href=\"#cite_note-:1-3\"\n                        ><span class=\"cite-bracket\">&#91;</span>3<span\n                          class=\"cite-bracket\"\n                          >&#93;</span\n                        ></a\n                      ></sup\n                    >\n                    Under the leadership of\n                    <a\n                      href=\"/wiki/Prime_Minister_of_Canada\"\n                      title=\"Prime Minister of Canada\"\n                      >Prime Minister</a\n                    >\n                    <a href=\"/wiki/Lester_B._Pearson\" title=\"Lester B. Pearson\"\n                      >Lester Pearson</a\n                    >, resolutions recommending the new design were passed by\n                    the\n                    <a\n                      href=\"/wiki/House_of_Commons_of_Canada\"\n                      title=\"House of Commons of Canada\"\n                      >House of Commons</a\n                    >\n                    on December 15, 1964, and by the\n                    <a href=\"/wiki/Senate_of_Canada\" title=\"Senate of Canada\"\n                      >Senate</a\n                    >\n                    two days later.<sup id=\"cite_ref-4\" class=\"reference\"\n                      ><a href=\"#cite_note-4\"\n                        ><span class=\"cite-bracket\">&#91;</span>4<span\n                          class=\"cite-bracket\"\n                          >&#93;</span\n                        ></a\n                      ></sup\n                    >\n                  </p>\n                  <p>\n                    The flag was proclaimed by\n                    <a href=\"/wiki/Elizabeth_II\" title=\"Elizabeth II\"\n                      >Elizabeth II</a\n                    >,\n                    <a\n                      href=\"/wiki/Monarchy_of_Canada\"\n                      title=\"Monarchy of Canada\"\n                      >Queen of Canada</a\n                    >, on January 28, 1965,<sup\n                      id=\"cite_ref-:1_3-1\"\n                      class=\"reference\"\n                      ><a href=\"#cite_note-:1-3\"\n                        ><span class=\"cite-bracket\">&#91;</span>3<span\n                          class=\"cite-bracket\"\n                          >&#93;</span\n                        ></a\n                      ></sup\n                    ><sup id=\"cite_ref-5\" class=\"reference\"\n                      ><a href=\"#cite_note-5\"\n                        ><span class=\"cite-bracket\">&#91;</span>5<span\n                          class=\"cite-bracket\"\n                          >&#93;</span\n                        ></a\n                      ></sup\n                    >\n                    and took effect \"upon, from and after\" February 15 that\n                    year.<sup id=\"cite_ref-6\" class=\"reference\"\n                      ><a href=\"#cite_note-6\"\n                        ><span class=\"cite-bracket\">&#91;</span>6<span\n                          class=\"cite-bracket\"\n                          >&#93;</span\n                        ></a\n                      ></sup\n                    >\n                  </p>\n                  <div class=\"mw-heading mw-heading3\">\n                    <h3 id=\"Flag_Day\">Flag Day</h3>\n                    <span class=\"mw-editsection\"\n                      ><span class=\"mw-editsection-bracket\">[</span\n                      ><a\n                        href=\"/w/index.php?title=National_Flag_of_Canada_Day&amp;action=edit&amp;section=3\"\n                        title=\"Edit section: Flag Day\"\n                        ><span>edit</span></a\n                      ><span class=\"mw-editsection-bracket\">]</span></span\n                    >\n                  </div>\n                  <p>\n                    National Flag of Canada Day was instituted in 1996 by an\n                    <a href=\"/wiki/Order_in_Council\" title=\"Order in Council\"\n                      >Order in Council</a\n                    >\n                    from\n                    <a\n                      href=\"/wiki/Governor_General_of_Canada\"\n                      title=\"Governor General of Canada\"\n                      >Governor General</a\n                    >\n                    <a href=\"/wiki/Rom%C3%A9o_LeBlanc\" title=\"Roméo LeBlanc\"\n                      >Roméo LeBlanc</a\n                    >, on the initiative of Prime Minister\n                    <a href=\"/wiki/Jean_Chr%C3%A9tien\" title=\"Jean Chrétien\"\n                      >Jean Chrétien</a\n                    >.<sup id=\"cite_ref-7\" class=\"reference\"\n                      ><a href=\"#cite_note-7\"\n                        ><span class=\"cite-bracket\">&#91;</span>7<span\n                          class=\"cite-bracket\"\n                          >&#93;</span\n                        ></a\n                      ></sup\n                    >\n                    At the first Flag Day ceremony in\n                    <a href=\"/wiki/Hull,_Quebec\" title=\"Hull, Quebec\"\n                      >Hull, Quebec</a\n                    >, Chrétien was confronted by demonstrators against proposed\n                    cuts to the\n                    <a\n                      href=\"/wiki/Unemployment_insurance\"\n                      class=\"mw-redirect\"\n                      title=\"Unemployment insurance\"\n                      >unemployment insurance</a\n                    >\n                    system, and while walking through the crowd he was\n                    <a\n                      href=\"/wiki/Shawinigan_Handshake\"\n                      title=\"Shawinigan Handshake\"\n                      >grabbed by the neck and pushed aside</a\n                    >\n                    a protester who had approached him.\n                  </p>\n                  <p>\n                    In 2010, on the flag's 45th anniversary, federal ceremonies\n                    were held to mark Flag Day at\n                    <a href=\"/wiki/Ottawa\" title=\"Ottawa\">Ottawa</a>,\n                    <a href=\"/wiki/Winnipeg\" title=\"Winnipeg\">Winnipeg</a>,\n                    <a\n                      href=\"/wiki/St._John%27s,_Newfoundland_and_Labrador\"\n                      title=\"St. John&#39;s, Newfoundland and Labrador\"\n                      >St. John's</a\n                    >, and at\n                    <a\n                      href=\"/wiki/Whistler,_British_Columbia\"\n                      title=\"Whistler, British Columbia\"\n                      >Whistler</a\n                    >\n                    and\n                    <a href=\"/wiki/Vancouver\" title=\"Vancouver\">Vancouver</a> in\n                    conjunction with the\n                    <a\n                      href=\"/wiki/2010_Winter_Olympics\"\n                      title=\"2010 Winter Olympics\"\n                      >2010 Winter Olympics</a\n                    >\n                    in Vancouver.<sup id=\"cite_ref-8\" class=\"reference\"\n                      ><a href=\"#cite_note-8\"\n                        ><span class=\"cite-bracket\">&#91;</span>8<span\n                          class=\"cite-bracket\"\n                          >&#93;</span\n                        ></a\n                      ></sup\n                    >\n                    In 2011, Prime Minister\n                    <a href=\"/wiki/Stephen_Harper\" title=\"Stephen Harper\"\n                      >Stephen Harper</a\n                    >\n                    observed Flag Day by presenting two citizens, whose work\n                    honoured the\n                    <a\n                      href=\"/wiki/Canadian_Armed_Forces\"\n                      title=\"Canadian Armed Forces\"\n                      >military</a\n                    >, with Canadian flags that had flown over the\n                    <a href=\"/wiki/Peace_Tower\" title=\"Peace Tower\"\n                      >Peace Tower</a\n                    >. It was announced as inaugurating an annual recognition of\n                    patriotism.<sup id=\"cite_ref-9\" class=\"reference\"\n                      ><a href=\"#cite_note-9\"\n                        ><span class=\"cite-bracket\">&#91;</span>9<span\n                          class=\"cite-bracket\"\n                          >&#93;</span\n                        ></a\n                      ></sup\n                    >\n                  </p>\n                  <div class=\"mw-heading mw-heading2\">\n                    <h2 id=\"See_also\">See also</h2>\n                    <span class=\"mw-editsection\"\n                      ><span class=\"mw-editsection-bracket\">[</span\n                      ><a\n                        href=\"/w/index.php?title=National_Flag_of_Canada_Day&amp;action=edit&amp;section=4\"\n                        title=\"Edit section: See also\"\n                        ><span>edit</span></a\n                      ><span class=\"mw-editsection-bracket\">]</span></span\n                    >\n                  </div>\n                  <style data-mw-deduplicate=\"TemplateStyles:r1239009302\">\n                    .mw-parser-output .portalbox {\n                      padding: 0;\n                      margin: 0.5em 0;\n                      display: table;\n                      box-sizing: border-box;\n                      max-width: 175px;\n                      list-style: none;\n                    }\n                    .mw-parser-output .portalborder {\n                      border: 1px solid var(--border-color-base, #a2a9b1);\n                      padding: 0.1em;\n                      background: var(\n                        --background-color-neutral-subtle,\n                        #f8f9fa\n                      );\n                    }\n                    .mw-parser-output .portalbox-entry {\n                      display: table-row;\n                      font-size: 85%;\n                      line-height: 110%;\n                      height: 1.9em;\n                      font-style: italic;\n                      font-weight: bold;\n                    }\n                    .mw-parser-output .portalbox-image {\n                      display: table-cell;\n                      padding: 0.2em;\n                      vertical-align: middle;\n                      text-align: center;\n                    }\n                    .mw-parser-output .portalbox-link {\n                      display: table-cell;\n                      padding: 0.2em 0.2em 0.2em 0.3em;\n                      vertical-align: middle;\n                    }\n                    @media (min-width: 720px) {\n                      .mw-parser-output .portalleft {\n                        clear: left;\n                        float: left;\n                        margin: 0.5em 1em 0.5em 0;\n                      }\n                      .mw-parser-output .portalright {\n                        clear: right;\n                        float: right;\n                        margin: 0.5em 0 0.5em 1em;\n                      }\n                    }\n                  </style>\n                  <ul\n                    role=\"navigation\"\n                    aria-label=\"Portals\"\n                    class=\"noprint portalbox portalborder portalright\"\n                  >\n                    <li class=\"portalbox-entry\">\n                      <span class=\"portalbox-image\"\n                        ><span class=\"noviewer\" typeof=\"mw:File\"\n                          ><span\n                            ><img\n                              alt=\"flag\"\n                              src=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/f/fc/Maple_Leaf_%28from_roundel%29.svg/25px-Maple_Leaf_%28from_roundel%29.svg.png\"\n                              decoding=\"async\"\n                              width=\"25\"\n                              height=\"28\"\n                              class=\"mw-file-element\"\n                              srcset=\"\n                                //upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/f/fc/Maple_Leaf_%28from_roundel%29.svg/37px-Maple_Leaf_%28from_roundel%29.svg.png 1.5x,\n                                //upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/f/fc/Maple_Leaf_%28from_roundel%29.svg/50px-Maple_Leaf_%28from_roundel%29.svg.png 2x\n                              \"\n                              data-file-width=\"305\"\n                              data-file-height=\"343\" /></span></span></span\n                      ><span class=\"portalbox-link\"\n                        ><a href=\"/wiki/Portal:Canada\" title=\"Portal:Canada\"\n                          >Canada portal</a\n                        ></span\n                      >\n                    </li>\n                  </ul>\n                  <ul>\n                    <li>\n                      <a href=\"/wiki/Flag_Day\" title=\"Flag Day\">Flag Day</a>\n                    </li>\n                    <li>\n                      <a\n                        href=\"/wiki/List_of_Canadian_flags\"\n                        title=\"List of Canadian flags\"\n                        >List of Canadian flags</a\n                      >\n                    </li>\n                    <li>\n                      <a href=\"/wiki/National_flag\" title=\"National flag\"\n                        >National flag</a\n                      >\n                    </li>\n                  </ul>\n                  <div class=\"mw-heading mw-heading2\">\n                    <h2 id=\"Footnotes\">Footnotes</h2>\n                    <span class=\"mw-editsection\"\n                      ><span class=\"mw-editsection-bracket\">[</span\n                      ><a\n                        href=\"/w/index.php?title=National_Flag_of_Canada_Day&amp;action=edit&amp;section=5\"\n                        title=\"Edit section: Footnotes\"\n                        ><span>edit</span></a\n                      ><span class=\"mw-editsection-bracket\">]</span></span\n                    >\n                  </div>\n                  <style data-mw-deduplicate=\"TemplateStyles:r1239543626\">\n                    .mw-parser-output .reflist {\n                      margin-bottom: 0.5em;\n                      list-style-type: decimal;\n                    }\n                    @media screen {\n                      .mw-parser-output .reflist {\n                        font-size: 90%;\n                      }\n                    }\n                    .mw-parser-output .reflist .references {\n                      font-size: 100%;\n                      margin-bottom: 0;\n                      list-style-type: inherit;\n                    }\n                    .mw-parser-output .reflist-columns-2 {\n                      column-width: 30em;\n                    }\n                    .mw-parser-output .reflist-columns-3 {\n                      column-width: 25em;\n                    }\n                    .mw-parser-output .reflist-columns {\n                      margin-top: 0.3em;\n                    }\n                    .mw-parser-output .reflist-columns ol {\n                      margin-top: 0;\n                    }\n                    .mw-parser-output .reflist-columns li {\n                      page-break-inside: avoid;\n                      break-inside: avoid-column;\n                    }\n                    .mw-parser-output .reflist-upper-alpha {\n                      list-style-type: upper-alpha;\n                    }\n                    .mw-parser-output .reflist-upper-roman {\n                      list-style-type: upper-roman;\n                    }\n                    .mw-parser-output .reflist-lower-alpha {\n                      list-style-type: lower-alpha;\n                    }\n                    .mw-parser-output .reflist-lower-greek {\n                      list-style-type: lower-greek;\n                    }\n                    .mw-parser-output .reflist-lower-roman {\n                      list-style-type: lower-roman;\n                    }\n                  </style>\n                  <div\n                    class=\"reflist reflist-columns references-column-width\"\n                    style=\"column-width: 30em\"\n                  >\n                    <ol class=\"references\">\n                      <li id=\"cite_note-1\">\n                        <span class=\"mw-cite-backlink\"\n                          ><b><a href=\"#cite_ref-1\">^</a></b></span\n                        >\n                        <span class=\"reference-text\"\n                          ><style\n                            data-mw-deduplicate=\"TemplateStyles:r1238218222\"\n                          >\n                            .mw-parser-output cite.citation {\n                              font-style: inherit;\n                              word-wrap: break-word;\n                            }\n                            .mw-parser-output .citation q {\n                              quotes: '\"' '\"' \"'\" \"'\";\n                            }\n                            .mw-parser-output .citation:target {\n                              background-color: rgba(0, 127, 255, 0.133);\n                            }\n                            .mw-parser-output .id-lock-free.id-lock-free a {\n                              background: url(\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/6/65/Lock-green.svg\")\n                                right 0.1em center/9px no-repeat;\n                            }\n                            .mw-parser-output\n                              .id-lock-limited.id-lock-limited\n                              a,\n                            .mw-parser-output\n                              .id-lock-registration.id-lock-registration\n                              a {\n                              background: url(\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/d/d6/Lock-gray-alt-2.svg\")\n                                right 0.1em center/9px no-repeat;\n                            }\n                            .mw-parser-output\n                              .id-lock-subscription.id-lock-subscription\n                              a {\n                              background: url(\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/a/aa/Lock-red-alt-2.svg\")\n                                right 0.1em center/9px no-repeat;\n                            }\n                            .mw-parser-output .cs1-ws-icon a {\n                              background: url(\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/4/4c/Wikisource-logo.svg\")\n                                right 0.1em center/12px no-repeat;\n                            }\n                            body:not(.skin-timeless):not(.skin-minerva)\n                              .mw-parser-output\n                              .id-lock-free\n                              a,\n                            body:not(.skin-timeless):not(.skin-minerva)\n                              .mw-parser-output\n                              .id-lock-limited\n                              a,\n                            body:not(.skin-timeless):not(.skin-minerva)\n                              .mw-parser-output\n                              .id-lock-registration\n                              a,\n                            body:not(.skin-timeless):not(.skin-minerva)\n                              .mw-parser-output\n                              .id-lock-subscription\n                              a,\n                            body:not(.skin-timeless):not(.skin-minerva)\n                              .mw-parser-output\n                              .cs1-ws-icon\n                              a {\n                              background-size: contain;\n                              padding: 0 1em 0 0;\n                            }\n                            .mw-parser-output .cs1-code {\n                              color: inherit;\n                              background: inherit;\n                              border: none;\n                              padding: inherit;\n                            }\n                            .mw-parser-output .cs1-hidden-error {\n                              display: none;\n                              color: var(--color-error, #d33);\n                            }\n                            .mw-parser-output .cs1-visible-error {\n                              color: var(--color-error, #d33);\n                            }\n                            .mw-parser-output .cs1-maint {\n                              display: none;\n                              color: #085;\n                              margin-left: 0.3em;\n                            }\n                            .mw-parser-output .cs1-kern-left {\n                              padding-left: 0.2em;\n                            }\n                            .mw-parser-output .cs1-kern-right {\n                              padding-right: 0.2em;\n                            }\n                            .mw-parser-output .citation .mw-selflink {\n                              font-weight: inherit;\n                            }\n                            @media screen {\n                              .mw-parser-output .cs1-format {\n                                font-size: 95%;\n                              }\n                              html.skin-theme-clientpref-night\n                                .mw-parser-output\n                                .cs1-maint {\n                                color: #18911f;\n                              }\n                            }\n                            @media screen and (prefers-color-scheme: dark) {\n                              html.skin-theme-clientpref-os\n                                .mw-parser-output\n                                .cs1-maint {\n                                color: #18911f;\n                              }\n                            }</style\n                          ><cite\n                            id=\"CITEREFDepartment_of_Canadian_Heritage\"\n                            class=\"citation web cs1\"\n                            ><a\n                              href=\"/wiki/Department_of_Canadian_Heritage\"\n                              title=\"Department of Canadian Heritage\"\n                              >Department of Canadian Heritage</a\n                            >.\n                            <a\n                              rel=\"nofollow\"\n                              class=\"external text\"\n                              href=\"https://web.archive.org/web/20100423114158/http://www.canadianheritage.gc.ca/progs/cpsc-ccsp/sc-cs/df1_e.cfm\"\n                              >\"Ceremonial and Canadian Symbols Promotion &gt;\n                              The National Flag of Canada\"</a\n                            >. Queen's Printer for Canada. Archived from\n                            <a\n                              rel=\"nofollow\"\n                              class=\"external text\"\n                              href=\"http://www.canadianheritage.gc.ca/progs/cpsc-ccsp/sc-cs/df1_e.cfm\"\n                              >the original</a\n                            >\n                            on April 23, 2010<span class=\"reference-accessdate\"\n                              >. Retrieved\n                              <span class=\"nowrap\">March 21,</span> 2010</span\n                            >.</cite\n                          ><span\n                            title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&amp;rft.genre=unknown&amp;rft.btitle=Ceremonial+and+Canadian+Symbols+Promotion+%3E+The+National+Flag+of+Canada&amp;rft.pub=Queen%27s+Printer+for+Canada&amp;rft.au=Department+of+Canadian+Heritage&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.canadianheritage.gc.ca%2Fprogs%2Fcpsc-ccsp%2Fsc-cs%2Fdf1_e.cfm&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ANational+Flag+of+Canada+Day\"\n                            class=\"Z3988\"\n                          ></span\n                        ></span>\n                      </li>\n                      <li id=\"cite_note-:0-2\">\n                        <span class=\"mw-cite-backlink\"\n                          >^\n                          <a href=\"#cite_ref-:0_2-0\"\n                            ><sup\n                              ><i><b>a</b></i></sup\n                            ></a\n                          >\n                          <a href=\"#cite_ref-:0_2-1\"\n                            ><sup\n                              ><i><b>b</b></i></sup\n                            ></a\n                          ></span\n                        >\n                        <span class=\"reference-text\"\n                          ><link\n                            rel=\"mw-deduplicated-inline-style\"\n                            href=\"mw-data:TemplateStyles:r1238218222\" /><cite\n                            id=\"CITEREFGovernment_of_Canada2015\"\n                            class=\"citation web cs1\"\n                            >Government of Canada, Public Services and\n                            Procurement Canada (July 31, 2015).\n                            <a\n                              rel=\"nofollow\"\n                              class=\"external text\"\n                              href=\"https://www.tpsgc-pwgsc.gc.ca/citeparlementaire-parliamentaryprecinct/decouvrez-discover/jour-drap-flag-day-eng.html\"\n                              >\"Infographic: National Flag of Canada Day –\n                              February 15 – Canada's Parliamentary Precinct –\n                              PWGSC\"</a\n                            >. <i>www.tpsgc-pwgsc.gc.ca</i\n                            ><span class=\"reference-accessdate\"\n                              >. Retrieved\n                              <span class=\"nowrap\">February 5,</span> 2022</span\n                            >.</cite\n                          ><span\n                            title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=unknown&amp;rft.jtitle=www.tpsgc-pwgsc.gc.ca&amp;rft.atitle=Infographic%3A+National+Flag+of+Canada+Day+%E2%80%93+February+15+%E2%80%93+Canada%27s+Parliamentary+Precinct+%E2%80%93+PWGSC&amp;rft.date=2015-07-31&amp;rft.aulast=Government+of+Canada&amp;rft.aufirst=Public+Services+and+Procurement+Canada&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.tpsgc-pwgsc.gc.ca%2Fciteparlementaire-parliamentaryprecinct%2Fdecouvrez-discover%2Fjour-drap-flag-day-eng.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ANational+Flag+of+Canada+Day\"\n                            class=\"Z3988\"\n                          ></span\n                        ></span>\n                      </li>\n                      <li id=\"cite_note-:1-3\">\n                        <span class=\"mw-cite-backlink\"\n                          >^\n                          <a href=\"#cite_ref-:1_3-0\"\n                            ><sup\n                              ><i><b>a</b></i></sup\n                            ></a\n                          >\n                          <a href=\"#cite_ref-:1_3-1\"\n                            ><sup\n                              ><i><b>b</b></i></sup\n                            ></a\n                          ></span\n                        >\n                        <span class=\"reference-text\"\n                          ><link\n                            rel=\"mw-deduplicated-inline-style\"\n                            href=\"mw-data:TemplateStyles:r1238218222\" /><cite\n                            class=\"citation web cs1\"\n                            ><a\n                              rel=\"nofollow\"\n                              class=\"external text\"\n                              href=\"http://westernfinancialgroup.ca/What-is-the-National-Flag-of-Canada-Day\"\n                              >\"What is the National Flag Day of Canada?\"</a\n                            >. <i>westernfinancialgroup.ca</i\n                            ><span class=\"reference-accessdate\"\n                              >. Retrieved\n                              <span class=\"nowrap\">February 5,</span> 2022</span\n                            >.</cite\n                          ><span\n                            title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=unknown&amp;rft.jtitle=westernfinancialgroup.ca&amp;rft.atitle=What+is+the+National+Flag+Day+of+Canada%3F&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwesternfinancialgroup.ca%2FWhat-is-the-National-Flag-of-Canada-Day&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ANational+Flag+of+Canada+Day\"\n                            class=\"Z3988\"\n                          ></span\n                        ></span>\n                      </li>\n                      <li id=\"cite_note-4\">\n                        <span class=\"mw-cite-backlink\"\n                          ><b><a href=\"#cite_ref-4\">^</a></b></span\n                        >\n                        <span class=\"reference-text\"\n                          ><link\n                            rel=\"mw-deduplicated-inline-style\"\n                            href=\"mw-data:TemplateStyles:r1238218222\" /><cite\n                            id=\"CITEREFDepartment_of_Canadian_Heritage\"\n                            class=\"citation web cs1\"\n                            ><a\n                              href=\"/wiki/Department_of_Canadian_Heritage\"\n                              title=\"Department of Canadian Heritage\"\n                              >Department of Canadian Heritage</a\n                            >.\n                            <a\n                              rel=\"nofollow\"\n                              class=\"external text\"\n                              href=\"http://www.pch.gc.ca/pgm/ceem-cced/symbl/df3-eng.cfm\"\n                              >\"Ceremonial and Canadian Symbols Promotion &gt;\n                              The National Flag of Canada &gt; Birth of the\n                              Canadian flag\"</a\n                            >. Queen's Printer for Canada.\n                            <a\n                              rel=\"nofollow\"\n                              class=\"external text\"\n                              href=\"https://web.archive.org/web/20100224005050/http://www.pch.gc.ca/pgm/ceem-cced/symbl/df3-eng.cfm\"\n                              >Archived</a\n                            >\n                            from the original on February 24, 2010<span\n                              class=\"reference-accessdate\"\n                              >. Retrieved\n                              <span class=\"nowrap\">March 21,</span> 2010</span\n                            >.</cite\n                          ><span\n                            title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&amp;rft.genre=unknown&amp;rft.btitle=Ceremonial+and+Canadian+Symbols+Promotion+%3E+The+National+Flag+of+Canada+%3E+Birth+of+the+Canadian+flag&amp;rft.pub=Queen%27s+Printer+for+Canada&amp;rft.au=Department+of+Canadian+Heritage&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.pch.gc.ca%2Fpgm%2Fceem-cced%2Fsymbl%2Fdf3-eng.cfm&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ANational+Flag+of+Canada+Day\"\n                            class=\"Z3988\"\n                          ></span\n                        ></span>\n                      </li>\n                      <li id=\"cite_note-5\">\n                        <span class=\"mw-cite-backlink\"\n                          ><b><a href=\"#cite_ref-5\">^</a></b></span\n                        >\n                        <span class=\"reference-text\"\n                          ><link\n                            rel=\"mw-deduplicated-inline-style\"\n                            href=\"mw-data:TemplateStyles:r1238218222\" /><cite\n                            class=\"citation web cs1\"\n                            ><a\n                              rel=\"nofollow\"\n                              class=\"external text\"\n                              href=\"http://www.pch.gc.ca/pgm/ceem-cced/symbl/df3-eng.cfm\"\n                              >\"Birth of the Canadian flag\"</a\n                            >.\n                            <a\n                              href=\"/wiki/Department_of_Canadian_Heritage\"\n                              title=\"Department of Canadian Heritage\"\n                              >Department of Canadian Heritage</a\n                            >.\n                            <a\n                              rel=\"nofollow\"\n                              class=\"external text\"\n                              href=\"https://web.archive.org/web/20081220170253/http://www.pch.gc.ca/pgm/ceem-cced/symbl/df3-eng.cfm\"\n                              >Archived</a\n                            >\n                            from the original on December 20, 2008<span\n                              class=\"reference-accessdate\"\n                              >. Retrieved\n                              <span class=\"nowrap\">December 16,</span>\n                              2008</span\n                            >.</cite\n                          ><span\n                            title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&amp;rft.genre=unknown&amp;rft.btitle=Birth+of+the+Canadian+flag&amp;rft.pub=Department+of+Canadian+Heritage&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.pch.gc.ca%2Fpgm%2Fceem-cced%2Fsymbl%2Fdf3-eng.cfm&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ANational+Flag+of+Canada+Day\"\n                            class=\"Z3988\"\n                          ></span\n                        ></span>\n                      </li>\n                      <li id=\"cite_note-6\">\n                        <span class=\"mw-cite-backlink\"\n                          ><b><a href=\"#cite_ref-6\">^</a></b></span\n                        >\n                        <span class=\"reference-text\"\n                          ><a\n                            rel=\"nofollow\"\n                            class=\"external text\"\n                            href=\"http://www.collectionscanada.gc.ca/publications/archivist-magazine/015002-2021-e.html\"\n                            >Conserving the Proclamation of the Canadian Flag</a\n                          >\n                          <a\n                            rel=\"nofollow\"\n                            class=\"external text\"\n                            href=\"https://web.archive.org/web/20121021133944/http://www.collectionscanada.gc.ca/publications/archivist-magazine/015002-2021-e.html\"\n                            >Archived</a\n                          >\n                          October 21, 2012, at the\n                          <a\n                            href=\"/wiki/Wayback_Machine\"\n                            title=\"Wayback Machine\"\n                            >Wayback Machine</a\n                          >, Library and Archives of Canada, from John Grace in\n                          The Archivist, National Archives, Ottawa, 1990.\n                          Retrieved February 15, 2011.</span\n                        >\n                      </li>\n                      <li id=\"cite_note-7\">\n                        <span class=\"mw-cite-backlink\"\n                          ><b><a href=\"#cite_ref-7\">^</a></b></span\n                        >\n                        <span class=\"reference-text\"\n                          ><link\n                            rel=\"mw-deduplicated-inline-style\"\n                            href=\"mw-data:TemplateStyles:r1238218222\" /><cite\n                            id=\"CITEREFDepartment_of_Canadian_Heritage\"\n                            class=\"citation web cs1\"\n                            ><a\n                              href=\"/wiki/Department_of_Canadian_Heritage\"\n                              title=\"Department of Canadian Heritage\"\n                              >Department of Canadian Heritage</a\n                            >.\n                            <a\n                              rel=\"nofollow\"\n                              class=\"external text\"\n                              href=\"http://www.pch.gc.ca/special/jdn-nfd/index-eng.cfm\"\n                              >\"National Flag of Canada Day\"</a\n                            >. Queen's Printer for Canada.\n                            <a\n                              rel=\"nofollow\"\n                              class=\"external text\"\n                              href=\"https://web.archive.org/web/20100217042202/http://www.pch.gc.ca/special/jdn-nfd/index-eng.cfm\"\n                              >Archived</a\n                            >\n                            from the original on February 17, 2010<span\n                              class=\"reference-accessdate\"\n                              >. Retrieved\n                              <span class=\"nowrap\">March 21,</span> 2010</span\n                            >.</cite\n                          ><span\n                            title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&amp;rft.genre=unknown&amp;rft.btitle=National+Flag+of+Canada+Day&amp;rft.pub=Queen%27s+Printer+for+Canada&amp;rft.au=Department+of+Canadian+Heritage&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.pch.gc.ca%2Fspecial%2Fjdn-nfd%2Findex-eng.cfm&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ANational+Flag+of+Canada+Day\"\n                            class=\"Z3988\"\n                          ></span\n                        ></span>\n                      </li>\n                      <li id=\"cite_note-8\">\n                        <span class=\"mw-cite-backlink\"\n                          ><b><a href=\"#cite_ref-8\">^</a></b></span\n                        >\n                        <span class=\"reference-text\"\n                          ><a\n                            rel=\"nofollow\"\n                            class=\"external text\"\n                            href=\"http://www.pch.gc.ca/pc-ch/infoCntr/cdm-mc/index-eng.cfm?action=doc&amp;DocIDCd=CJM092444\"\n                            >Dept. of Canadian Heritage news release</a\n                          >\n                          <a\n                            rel=\"nofollow\"\n                            class=\"external text\"\n                            href=\"https://web.archive.org/web/20110706182436/http://www.pch.gc.ca/pc-ch/infoCntr/cdm-mc/index-eng.cfm?action=doc&amp;DocIDCd=CJM092444\"\n                            >Archived</a\n                          >\n                          July 6, 2011, at the\n                          <a\n                            href=\"/wiki/Wayback_Machine\"\n                            title=\"Wayback Machine\"\n                            >Wayback Machine</a\n                          >, February 15, 2010. Retrieved February 15,\n                          2011.</span\n                        >\n                      </li>\n                      <li id=\"cite_note-9\">\n                        <span class=\"mw-cite-backlink\"\n                          ><b><a href=\"#cite_ref-9\">^</a></b></span\n                        >\n                        <span class=\"reference-text\"\n                          ><a\n                            rel=\"nofollow\"\n                            class=\"external text\"\n                            href=\"http://www.pm.gc.ca/eng/media.asp?category=1&amp;id=3958&amp;featureId=6&amp;pageId=26\"\n                            >PM pays tribute to outstanding Canadians on Flag\n                            Day</a\n                          >\n                          <a\n                            rel=\"nofollow\"\n                            class=\"external text\"\n                            href=\"https://web.archive.org/web/20110706181811/http://www.pm.gc.ca/eng/media.asp?category=1&amp;id=3958&amp;featureId=6&amp;pageId=26\"\n                            >Archived</a\n                          >\n                          July 6, 2011, at the\n                          <a\n                            href=\"/wiki/Wayback_Machine\"\n                            title=\"Wayback Machine\"\n                            >Wayback Machine</a\n                          >, Prime Minister's Office news release. Retrieved\n                          February 16, 2011.</span\n                        >\n                      </li>\n                    </ol>\n                  </div>\n                  <div class=\"mw-heading mw-heading2\">\n                    <h2 id=\"External_links\">External links</h2>\n                    <span class=\"mw-editsection\"\n                      ><span class=\"mw-editsection-bracket\">[</span\n                      ><a\n                        href=\"/w/index.php?title=National_Flag_of_Canada_Day&amp;action=edit&amp;section=6\"\n                        title=\"Edit section: External links\"\n                        ><span>edit</span></a\n                      ><span class=\"mw-editsection-bracket\">]</span></span\n                    >\n                  </div>\n                  <style data-mw-deduplicate=\"TemplateStyles:r1235681985\">\n                    .mw-parser-output .side-box {\n                      margin: 4px 0;\n                      box-sizing: border-box;\n                      border: 1px solid #aaa;\n                      font-size: 88%;\n                      line-height: 1.25em;\n                      background-color: var(\n                        --background-color-interactive-subtle,\n                        #f8f9fa\n                      );\n                      display: flow-root;\n                    }\n                    .mw-parser-output .side-box-abovebelow,\n                    .mw-parser-output .side-box-text {\n                      padding: 0.25em 0.9em;\n                    }\n                    .mw-parser-output .side-box-image {\n                      padding: 2px 0 2px 0.9em;\n                      text-align: center;\n                    }\n                    .mw-parser-output .side-box-imageright {\n                      padding: 2px 0.9em 2px 0;\n                      text-align: center;\n                    }\n                    @media (min-width: 500px) {\n                      .mw-parser-output .side-box-flex {\n                        display: flex;\n                        align-items: center;\n                      }\n                      .mw-parser-output .side-box-text {\n                        flex: 1;\n                        min-width: 0;\n                      }\n                    }\n                    @media (min-width: 720px) {\n                      .mw-parser-output .side-box {\n                        width: 238px;\n                      }\n                      .mw-parser-output .side-box-right {\n                        clear: right;\n                        float: right;\n                        margin-left: 1em;\n                      }\n                      .mw-parser-output .side-box-left {\n                        margin-right: 1em;\n                      }\n                    }</style\n                  ><style data-mw-deduplicate=\"TemplateStyles:r1237033735\">\n                    @media print {\n                      body.ns-0 .mw-parser-output .sistersitebox {\n                        display: none !important;\n                      }\n                    }\n                    @media screen {\n                      html.skin-theme-clientpref-night\n                        .mw-parser-output\n                        .sistersitebox\n                        img[src*=\"Wiktionary-logo-en-v2.svg\"] {\n                        background-color: white;\n                      }\n                    }\n                    @media screen and (prefers-color-scheme: dark) {\n                      html.skin-theme-clientpref-os\n                        .mw-parser-output\n                        .sistersitebox\n                        img[src*=\"Wiktionary-logo-en-v2.svg\"] {\n                        background-color: white;\n                      }\n                    }\n                  </style>\n                  <div class=\"side-box side-box-right plainlinks sistersitebox\">\n                    <style data-mw-deduplicate=\"TemplateStyles:r1126788409\">\n                      .mw-parser-output .plainlist ol,\n                      .mw-parser-output .plainlist ul {\n                        line-height: inherit;\n                        list-style: none;\n                        margin: 0;\n                        padding: 0;\n                      }\n                      .mw-parser-output .plainlist ol li,\n                      .mw-parser-output .plainlist ul li {\n                        margin-bottom: 0;\n                      }\n                    </style>\n                    <div class=\"side-box-flex\">\n                      <div class=\"side-box-image\">\n                        <span class=\"noviewer\" typeof=\"mw:File\"\n                          ><span\n                            ><img\n                              alt=\"\"\n                              src=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/en/thumb/4/4a/Commons-logo.svg/30px-Commons-logo.svg.png\"\n                              decoding=\"async\"\n                              width=\"30\"\n                              height=\"40\"\n                              class=\"mw-file-element\"\n                              srcset=\"\n                                //upload.wikimedia.org/wikipedia/en/thumb/4/4a/Commons-logo.svg/45px-Commons-logo.svg.png 1.5x,\n                                //upload.wikimedia.org/wikipedia/en/thumb/4/4a/Commons-logo.svg/59px-Commons-logo.svg.png 2x\n                              \"\n                              data-file-width=\"1024\"\n                              data-file-height=\"1376\" /></span\n                        ></span>\n                      </div>\n                      <div class=\"side-box-text plainlist\">\n                        Wikimedia Commons has media related to\n                        <span style=\"font-weight: bold; font-style: italic\"\n                          ><a\n                            href=\"https://commons.wikimedia.org/wiki/Category:National_Flag_of_Canada_Day\"\n                            class=\"extiw\"\n                            title=\"commons:Category:National Flag of Canada Day\"\n                            >National Flag of Canada Day</a\n                          ></span\n                        >.\n                      </div>\n                    </div>\n                  </div>\n                  <ul>\n                    <li>\n                      <a\n                        rel=\"nofollow\"\n                        class=\"external text\"\n                        href=\"https://www.youtube.com/watch?v=2IkqmkTK46E\"\n                        >Flag of Canada Song (1965) Freddie Grant</a\n                      >\n                    </li>\n                    <li>\n                      <a\n                        rel=\"nofollow\"\n                        class=\"external text\"\n                        href=\"http://www.pch.gc.ca/special/jdn-nfd/index-eng.cfm\"\n                        >Flag Day</a\n                      >, Dept. of Canadian Heritage\n                    </li>\n                    <li>\n                      <a\n                        rel=\"nofollow\"\n                        class=\"external text\"\n                        href=\"http://argylemuseum.wixsite.com/argylemuseum/canadian-flag-collection\"\n                        >The famous Canadian Flag Collection, at Settlers, Rails\n                        &amp; Trails Inc, Argyle, Manitoba</a\n                      >\n                    </li>\n                  </ul>\n                  <!--\nNewPP limit report\nParsed by mw‐web.codfw.main‐57d44558f4‐jqhhk\nCached time: 20240905144108\nCache expiry: 2592000\nReduced expiry: false\nComplications: [vary‐revision‐sha1, show‐toc]\nCPU time usage: 0.364 seconds\nReal time usage: 0.472 seconds\nPreprocessor visited node count: 2288/1000000\nPost‐expand include size: 23033/2097152 bytes\nTemplate argument size: 1815/2097152 bytes\nHighest expansion depth: 23/100\nExpensive parser function count: 6/500\nUnstrip recursion depth: 1/20\nUnstrip post‐expand size: 29206/5000000 bytes\nLua time usage: 0.245/10.000 seconds\nLua memory usage: 20975637/52428800 bytes\nNumber of Wikibase entities loaded: 1/400\n-->\n                  <!--\nTransclusion expansion time report (%,ms,calls,template)\n100.00%  441.558      1 -total\n 24.98%  110.282      1 Template:Reflist\n 21.89%   96.648      1 Template:Lang-fr\n 19.34%   85.392      6 Template:Cite_web\n 18.72%   82.638      1 Template:Infobox_holiday\n 16.16%   71.344      1 Template:Infobox\n 12.37%   54.609      1 Template:Short_description\n  8.36%   36.924      1 Template:Commonscat\n  7.82%   34.537      1 Template:Sister_project\n  7.52%   33.214      1 Template:Side_box\n-->\n\n                  <!-- Saved in parser cache with key enwiki:pcache:idhash:1625931-0!canonical and timestamp 20240905144108 and revision id 1231946994. Rendering was triggered because: page-view\n -->\n                </div>\n                <!--esi <esi:include src=\"/esitest-fa8a495983347898/content\" /> --><noscript\n                  ><img\n                    src=\"https://login.wikimedia.org/wiki/Special:CentralAutoLogin/start?type=1x1\"\n                    alt=\"\"\n                    width=\"1\"\n                    height=\"1\"\n                    style=\"border: none; position: absolute\"\n                /></noscript>\n                <div class=\"printfooter\" data-nosnippet=\"\">\n                  Retrieved from \"<a\n                    dir=\"ltr\"\n                    href=\"https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=National_Flag_of_Canada_Day&amp;oldid=1231946994\"\n                    >https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=National_Flag_of_Canada_Day&amp;oldid=1231946994</a\n                  >\"\n                </div>\n              </div>\n              <div id=\"catlinks\" class=\"catlinks\" data-mw=\"interface\">\n                <div id=\"mw-normal-catlinks\" class=\"mw-normal-catlinks\">\n                  <a href=\"/wiki/Help:Category\" title=\"Help:Category\"\n                    >Categories</a\n                  >:\n                  <ul>\n                    <li>\n                      <a\n                        href=\"/wiki/Category:1996_establishments_in_Canada\"\n                        title=\"Category:1996 establishments in Canada\"\n                        >1996 establishments in Canada</a\n                      >\n                    </li>\n                    <li>\n                      <a\n                        href=\"/wiki/Category:Public_holidays_in_Canada\"\n                        title=\"Category:Public holidays in Canada\"\n                        >Public holidays in Canada</a\n                      >\n                    </li>\n                    <li>\n                      <a\n                        href=\"/wiki/Category:February_observances\"\n                        title=\"Category:February observances\"\n                        >February observances</a\n                      >\n                    </li>\n                    <li>\n                      <a\n                        href=\"/wiki/Category:Flag_days\"\n                        title=\"Category:Flag days\"\n                        >Flag days</a\n                      >\n                    </li>\n                    <li>\n                      <a\n                        href=\"/wiki/Category:Winter_events_in_Canada\"\n                        title=\"Category:Winter events in Canada\"\n                        >Winter events in Canada</a\n                      >\n                    </li>\n                  </ul>\n                </div>\n                <div\n                  id=\"mw-hidden-catlinks\"\n                  class=\"mw-hidden-catlinks mw-hidden-cats-hidden\"\n                >\n                  Hidden categories:\n                  <ul>\n                    <li>\n                      <a\n                        href=\"/wiki/Category:Webarchive_template_wayback_links\"\n                        title=\"Category:Webarchive template wayback links\"\n                        >Webarchive template wayback links</a\n                      >\n                    </li>\n                    <li>\n                      <a\n                        href=\"/wiki/Category:Articles_with_short_description\"\n                        title=\"Category:Articles with short description\"\n                        >Articles with short description</a\n                      >\n                    </li>\n                    <li>\n                      <a\n                        href=\"/wiki/Category:Short_description_matches_Wikidata\"\n                        title=\"Category:Short description matches Wikidata\"\n                        >Short description matches Wikidata</a\n                      >\n                    </li>\n                    <li>\n                      <a\n                        href=\"/wiki/Category:Use_mdy_dates_from_February_2018\"\n                        title=\"Category:Use mdy dates from February 2018\"\n                        >Use mdy dates from February 2018</a\n                      >\n                    </li>\n                    <li>\n                      <a\n                        href=\"/wiki/Category:Infobox_holiday_with_missing_field\"\n                        title=\"Category:Infobox holiday with missing field\"\n                        >Infobox holiday with missing field</a\n                      >\n                    </li>\n                    <li>\n                      <a\n                        href=\"/wiki/Category:Infobox_holiday_fixed_day\"\n                        title=\"Category:Infobox holiday fixed day\"\n                        >Infobox holiday fixed day</a\n                      >\n                    </li>\n                    <li>\n                      <a\n                        href=\"/wiki/Category:Articles_containing_French-language_text\"\n                        title=\"Category:Articles containing French-language text\"\n                        >Articles containing French-language text</a\n                      >\n                    </li>\n                    <li>\n                      <a\n                        href=\"/wiki/Category:Commons_category_link_is_on_Wikidata\"\n                        title=\"Category:Commons category link is on Wikidata\"\n                        >Commons category link is on Wikidata</a\n                      >\n                    </li>\n                  </ul>\n                </div>\n              </div>\n            </div>\n          </main>\n        </div>\n        <div class=\"mw-footer-container\">\n          <footer id=\"footer\" class=\"mw-footer\">\n            <ul id=\"footer-info\">\n              <li id=\"footer-info-lastmod\">\n                This page was last edited on 1 July 2024, at 03:41<span\n                  class=\"anonymous-show\"\n                  >&#160;(UTC)</span\n                >.\n              </li>\n              <li id=\"footer-info-copyright\">\n                Text is available under the\n                <a\n                  rel=\"license\"\n                  href=\"//en.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:Text_of_the_Creative_Commons_Attribution-ShareAlike_4.0_International_License\"\n                  >Creative Commons Attribution-ShareAlike License 4.0</a\n                ><a\n                  rel=\"license\"\n                  href=\"//en.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:Text_of_the_Creative_Commons_Attribution-ShareAlike_4.0_International_License\"\n                  style=\"display: none\"\n                ></a\n                >; additional terms may apply. By using this site, you agree to\n                the\n                <a\n                  href=\"//foundation.wikimedia.org/wiki/Special:MyLanguage/Policy:Terms_of_Use\"\n                  >Terms of Use</a\n                >\n                and\n                <a\n                  href=\"//foundation.wikimedia.org/wiki/Special:MyLanguage/Policy:Privacy_policy\"\n                  >Privacy Policy</a\n                >. Wikipedia® is a registered trademark of the\n                <a href=\"//wikimediafoundation.org/\"\n                  >Wikimedia Foundation, Inc.</a\n                >, a non-profit organization.\n              </li>\n            </ul>\n\n            <ul id=\"footer-places\">\n              <li id=\"footer-places-privacy\">\n                <a\n                  href=\"https://foundation.wikimedia.org/wiki/Special:MyLanguage/Policy:Privacy_policy\"\n                  >Privacy policy</a\n                >\n              </li>\n              <li id=\"footer-places-about\">\n                <a href=\"/wiki/Wikipedia:About\">About Wikipedia</a>\n              </li>\n              <li id=\"footer-places-disclaimers\">\n                <a href=\"/wiki/Wikipedia:General_disclaimer\">Disclaimers</a>\n              </li>\n              <li id=\"footer-places-contact\">\n                <a href=\"//en.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:Contact_us\"\n                  >Contact Wikipedia</a\n                >\n              </li>\n              <li id=\"footer-places-wm-codeofconduct\">\n                <a\n                  href=\"https://foundation.wikimedia.org/wiki/Special:MyLanguage/Policy:Universal_Code_of_Conduct\"\n                  >Code of Conduct</a\n                >\n              </li>\n              <li id=\"footer-places-developers\">\n                <a href=\"https://developer.wikimedia.org\">Developers</a>\n              </li>\n              <li id=\"footer-places-statslink\">\n                <a href=\"https://stats.wikimedia.org/#/en.wikipedia.org\"\n                  >Statistics</a\n                >\n              </li>\n              <li id=\"footer-places-cookiestatement\">\n                <a\n                  href=\"https://foundation.wikimedia.org/wiki/Special:MyLanguage/Policy:Cookie_statement\"\n                  >Cookie statement</a\n                >\n              </li>\n              <li id=\"footer-places-mobileview\">\n                <a\n                  href=\"//en.m.wikipedia.org/w/index.php?title=National_Flag_of_Canada_Day&amp;mobileaction=toggle_view_mobile\"\n                  class=\"noprint stopMobileRedirectToggle\"\n                  >Mobile view</a\n                >\n              </li>\n            </ul>\n\n            <ul id=\"footer-icons\" class=\"noprint\">\n              <li id=\"footer-copyrightico\">\n                <a\n                  class=\"cdx-button cdx-button--fake-button cdx-button--size-large cdx-button--fake-button--enabled\"\n                  style=\"padding-left: 8px; padding-right: 8px\"\n                  href=\"https://wikimediafoundation.org/\"\n                  target=\"https://wikimediafoundation.org/\"\n                  ><img\n                    src=\"/static/images/footer/wikimedia-button.svg\"\n                    width=\"84\"\n                    height=\"29\"\n                    alt=\"Wikimedia Foundation\"\n                /></a>\n              </li>\n              <li id=\"footer-poweredbyico\">\n                <a\n                  href=\"https://www.mediawiki.org/\"\n                  class=\"cdx-button cdx-button--fake-button cdx-button--size-large cdx-button--fake-button--enabled\"\n                  ><img\n                    src=\"/w/resources/assets/poweredby_mediawiki.svg\"\n                    alt=\"Powered by MediaWiki\"\n                    width=\"88\"\n                    height=\"31\"\n                    loading=\"lazy\"\n                /></a>\n              </li>\n            </ul>\n          </footer>\n        </div>\n      </div>\n    </div>\n    <div class=\"vector-settings\" id=\"p-dock-bottom\">\n      <ul>\n        <li></li>\n      </ul>\n    </div>\n    <script>\n      (RLQ = window.RLQ || []).push(function () {\n        mw.config.set({\n          wgHostname: \"mw-web.codfw.main-57d44558f4-jqhhk\",\n          wgBackendResponseTime: 592,\n          wgPageParseReport: {\n            limitreport: {\n              cputime: \"0.364\",\n              walltime: \"0.472\",\n              ppvisitednodes: { value: 2288, limit: 1000000 },\n              postexpandincludesize: { value: 23033, limit: 2097152 },\n              templateargumentsize: { value: 1815, limit: 2097152 },\n              expansiondepth: { value: 23, limit: 100 },\n              expensivefunctioncount: { value: 6, limit: 500 },\n              \"unstrip-depth\": { value: 1, limit: 20 },\n              \"unstrip-size\": { value: 29206, limit: 5000000 },\n              entityaccesscount: { value: 1, limit: 400 },\n              timingprofile: [\n                \"100.00%  441.558      1 -total\",\n                \" 24.98%  110.282      1 Template:Reflist\",\n                \" 21.89%   96.648      1 Template:Lang-fr\",\n                \" 19.34%   85.392      6 Template:Cite_web\",\n                \" 18.72%   82.638      1 Template:Infobox_holiday\",\n                \" 16.16%   71.344      1 Template:Infobox\",\n                \" 12.37%   54.609      1 Template:Short_description\",\n                \"  8.36%   36.924      1 Template:Commonscat\",\n                \"  7.82%   34.537      1 Template:Sister_project\",\n                \"  7.52%   33.214      1 Template:Side_box\",\n              ],\n            },\n            scribunto: {\n              \"limitreport-timeusage\": { value: \"0.245\", limit: \"10.000\" },\n              \"limitreport-memusage\": { value: 20975637, limit: 52428800 },\n            },\n            cachereport: {\n              origin: \"mw-web.codfw.main-57d44558f4-jqhhk\",\n              timestamp: \"20240905144108\",\n              ttl: 2592000,\n              transientcontent: false,\n            },\n          },\n        });\n      });\n    </script>\n    <script type=\"application/ld+json\">\n      {\n        \"@context\": \"https:\\/\\/schema.org\",\n        \"@type\": \"Article\",\n        \"name\": \"National Flag of Canada Day\",\n        \"url\": \"https:\\/\\/en.wikipedia.org\\/wiki\\/National_Flag_of_Canada_Day\",\n        \"sameAs\": \"http:\\/\\/www.wikidata.org\\/entity\\/Q6972703\",\n        \"mainEntity\": \"http:\\/\\/www.wikidata.org\\/entity\\/Q6972703\",\n        \"author\": {\n          \"@type\": \"Organization\",\n          \"name\": \"Contributors to Wikimedia projects\"\n        },\n        \"publisher\": {\n          \"@type\": \"Organization\",\n          \"name\": \"Wikimedia Foundation, Inc.\",\n          \"logo\": {\n            \"@type\": \"ImageObject\",\n            \"url\": \"https:\\/\\/www.wikimedia.org\\/static\\/images\\/wmf-hor-googpub.png\"\n          }\n        },\n        \"datePublished\": \"2005-03-20T06:33:35Z\",\n        \"dateModified\": \"2024-07-01T03:41:35Z\",\n        \"image\": \"https:\\/\\/upload.wikimedia.org\\/wikipedia\\/commons\\/6\\/68\\/Canada_flag_halifax_9_-04.JPG\",\n        \"headline\": \"Canadian holiday\"\n      }\n    </script>\n  </body>\n</html>\n"
  },
  {
    "path": "tests/stub_data/gravity_hill.md",
    "content": "# Gravity hill\n\n> \"Magnetic hill\" and \"Mystery hill\" redirect here. For other uses,\n> see [Magnetic Hill (disambiguation)](<https://en.wikipedia.org/wiki/Magnetic_Hill_(disambiguation)>)\n> and [Mystery Hill (disambiguation)](https://en.wikipedia.org/wiki/Mystery_Hill).\n\nA **gravity hill**, also known as a\n**magnetic hill**, **mystery hill**, **mystery spot**, **gravity road**, or **anti-gravity hill**,\nis a place where the layout of the surrounding land produces an [illusion](https://en.wikipedia.org/wiki/Illusion),\nmaking a slight downhill slope appear to be an uphill slope.\nThus, a car left out of gear will appear to be rolling uphill against [gravity](https://en.wikipedia.org/wiki/Gravity).\n\nAlthough the slope of gravity hills is an illusion,\nsites are often accompanied by claims that magnetic or supernatural forces are at work.\nThe most important factor contributing to the illusion is a completely\nor mostly obstructed horizon.\nWithout a horizon,\nit becomes difficult for a person to judge the slope of a surface,\nas a reliable reference point is missing,\nand misleading visual cues can adversely affect the sense of balance.\nObjects which one would normally assume to be more or less perpendicular to the ground,\nsuch as trees, may be leaning, offsetting the visual reference.\n\nA 2003 study looked into how the absence of a horizon can skew the perspective on gravity hills,\nby recreating a number of antigravity places in the lab to see how volunteers would react.\nIn conclusion, researchers from the Universities of Padua and Pavia in Italy\nfound that without a true horizon in sight,\nthe human brain could be tricked by common landmarks such as trees and signs.\n\nThe illusion is similar to the [Ames room](https://en.wikipedia.org/wiki/Ames_room),\nin which objects can also appear to roll against gravity.\n\nThe opposite phenomenon—an uphill road that appears flat—is known in\n[bicycle racing](https://en.wikipedia.org/wiki/Cycle_sport)\nas a [\"false flat\"](https://en.wikipedia.org/wiki/Glossary_of_cycling#F).\n\n## See also\n\n- [List of gravity hills](https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_gravity_hills)\n- [The Crooked House](https://en.wikipedia.org/wiki/The_Crooked_House) –\n  a pub (now demolished) with an internal gravity hill illusion.\n\n## References\n\n## External links\n"
  },
  {
    "path": "tests/stub_data/obama.txt",
    "content": "<!DOCTYPE html>\n<html class=\"client-nojs vector-feature-language-in-header-enabled vector-feature-language-in-main-page-header-disabled vector-feature-sticky-header-disabled vector-feature-page-tools-pinned-disabled vector-feature-toc-pinned-clientpref-1 vector-feature-main-menu-pinned-disabled vector-feature-limited-width-clientpref-1 vector-feature-limited-width-content-enabled vector-feature-custom-font-size-clientpref-1 vector-feature-appearance-enabled vector-feature-appearance-pinned-clientpref-1 vector-feature-night-mode-disabled skin-theme-clientpref-day vector-toc-available\" lang=\"en\" dir=\"ltr\">\n<head>\n<meta charset=\"UTF-8\">\n<title>Barack Obama - Wikipedia</title>\n<script>(function(){var className=\"client-js vector-feature-language-in-header-enabled vector-feature-language-in-main-page-header-disabled vector-feature-sticky-header-disabled vector-feature-page-tools-pinned-disabled vector-feature-toc-pinned-clientpref-1 vector-feature-main-menu-pinned-disabled vector-feature-limited-width-clientpref-1 vector-feature-limited-width-content-enabled vector-feature-custom-font-size-clientpref-1 vector-feature-appearance-enabled vector-feature-appearance-pinned-clientpref-1 vector-feature-night-mode-disabled skin-theme-clientpref-day vector-toc-available\";var cookie=document.cookie.match(/(?:^|; )enwikimwclientpreferences=([^;]+)/);if(cookie){cookie[1].split('%2C').forEach(function(pref){className=className.replace(new RegExp('(^| )'+pref.replace(/-clientpref-\\w+$|[^\\w-]+/g,'')+'-clientpref-\\\\w+( |$)'),'$1'+pref+'$2');});}document.documentElement.className=className;}());RLCONF={\"wgBreakFrames\":false,\"wgSeparatorTransformTable\":[\"\",\"\"],\"wgDigitTransformTable\":[\n\"\",\"\"],\"wgDefaultDateFormat\":\"dmy\",\"wgMonthNames\":[\"\",\"January\",\"February\",\"March\",\"April\",\"May\",\"June\",\"July\",\"August\",\"September\",\"October\",\"November\",\"December\"],\"wgRequestId\":\"6c5317b1-479f-4b41-a9f5-a69d51081fdc\",\"wgCanonicalNamespace\":\"\",\"wgCanonicalSpecialPageName\":false,\"wgNamespaceNumber\":0,\"wgPageName\":\"Barack_Obama\",\"wgTitle\":\"Barack Obama\",\"wgCurRevisionId\":1228358105,\"wgRevisionId\":1228358105,\"wgArticleId\":534366,\"wgIsArticle\":true,\"wgIsRedirect\":false,\"wgAction\":\"view\",\"wgUserName\":null,\"wgUserGroups\":[\"*\"],\"wgCategories\":[\"Pages using the Phonos extension\",\"Pages including recorded pronunciations\",\"Webarchive template wayback links\",\"CS1 Indonesian-language sources (id)\",\"Pages containing links to subscription-only content\",\"Articles with short description\",\"Short description matches Wikidata\",\"Wikipedia indefinitely move-protected pages\",\"Wikipedia indefinitely semi-protected pages\",\"Use American English from September 2020\",\n\"All Wikipedia articles written in American English\",\"Use mdy dates from December 2023\",\"Official website different in Wikidata and Wikipedia\",\"Articles with hAudio microformats\",\"Pages using multiple image with auto scaled images\",\"Articles with Curlie links\",\"People appearing on C-SPAN\",\"Articles with Project Gutenberg links\",\"Articles with Internet Archive links\",\"Articles with LibriVox links\",\"Nobelprize template using Wikidata property P8024\",\"Pages using Sister project links with wikidata mismatch\",\"Pages using Sister project links with hidden wikidata\",\"Articles with FAST identifiers\",\"Articles with ISNI identifiers\",\"Articles with VIAF identifiers\",\"Articles with WorldCat Entities identifiers\",\"Articles with BIBSYS identifiers\",\"Articles with BNC identifiers\",\"Articles with BNE identifiers\",\"Articles with BNF identifiers\",\"Articles with BNFdata identifiers\",\"Articles with CANTICN identifiers\",\"Articles with GND identifiers\",\"Articles with ICCU identifiers\",\n\"Articles with J9U identifiers\",\"Articles with KBR identifiers\",\"Articles with LCCN identifiers\",\"Articles with Libris identifiers\",\"Articles with LNB identifiers\",\"Articles with NCL identifiers\",\"Articles with NDL identifiers\",\"Articles with NKC identifiers\",\"Articles with NLA identifiers\",\"Articles with NLG identifiers\",\"Articles with NLK identifiers\",\"Articles with NLR identifiers\",\"Articles with NSK identifiers\",\"Articles with NTA identifiers\",\"Articles with PLWABN identifiers\",\"Articles with PortugalA identifiers\",\"Articles with RSL identifiers\",\"Articles with CINII identifiers\",\"Articles with Scopus identifiers\",\"Articles with Emmy identifiers\",\"Articles with Grammy identifiers\",\"Articles with MusicBrainz identifiers\",\"Articles with RKDartists identifiers\",\"Articles with ULAN identifiers\",\"Articles with Deutsche Synchronkartei identifiers\",\"Articles with DTBIO identifiers\",\"Articles with Trove identifiers\",\"Articles with USCongress identifiers\",\"Articles with SNAC-ID identifiers\"\n,\"Articles with SUDOC identifiers\",\"Articles containing video clips\",\"Barack Obama\",\"1961 births\",\"20th-century African-American academics\",\"20th-century African-American lawyers\",\"20th-century American academics\",\"20th-century American lawyers\",\"20th-century American male writers\",\"20th-century American non-fiction writers\",\"20th-century Protestants\",\"21st-century African-American academics\",\"21st-century African-American educators\",\"21st-century African-American lawyers\",\"21st-century American academics\",\"21st-century American educators\",\"21st-century American lawyers\",\"21st-century American male writers\",\"21st-century American non-fiction writers\",\"21st-century American legislators\",\"21st-century presidents of the United States\",\"21st-century Protestants\",\"21st-century scholars\",\"Activists from Hawaii\",\"Activists from Illinois\",\"African-American candidates for President of the United States\",\"African-American Christians\",\"African-American feminists\",\n\"African-American non-fiction writers\",\"African-American politicians\",\"African-American state legislators in Illinois\",\"African-American United States senators\",\"American civil rights lawyers\",\"American community activists\",\"American feminist writers\",\"American gun control activists\",\"American legal scholars\",\"American LGBT rights activists\",\"American male non-fiction writers\",\"American memoirists\",\"American Nobel laureates\",\"American people of English descent\",\"American people of German descent\",\"American people of Irish descent\",\"American people of Kenyan descent\",\"American people of Luo descent\",\"American people of Scottish descent\",\"American people of Swiss descent\",\"American people of Welsh descent\",\"American political writers\",\"American Protestants\",\"Candidates in the 2008 United States presidential election\",\"Candidates in the 2012 United States presidential election\",\"Columbia College (New York) alumni\",\"Converts to Protestantism\",\n\"Democratic Party (United States) presidential nominees\",\"Democratic Party Illinois state senators\",\"Democratic Party presidents of the United States\",\"Democratic Party United States senators from Illinois\",\"Grammy Award winners\",\"Harvard Law School alumni\",\"Illinois lawyers\",\"Living people\",\"American male feminists\",\"Members of the American Philosophical Society\",\"Netflix people\",\"Nobel Peace Prize laureates\",\"Obama family\",\"Outstanding Narrator Primetime Emmy Award winners\",\"Politicians from Chicago\",\"Politicians from Honolulu\",\"Presidents of the United States\",\"Punahou School alumni\",\"Scholars of constitutional law\",\"Time Person of the Year\",\"University of Chicago Law School faculty\",\"Writers from Chicago\",\"Writers from Honolulu\",\"21st-century Illinois politicians\"],\"wgPageViewLanguage\":\"en\",\"wgPageContentLanguage\":\"en\",\"wgPageContentModel\":\"wikitext\",\"wgRelevantPageName\":\"Barack_Obama\",\"wgRelevantArticleId\":534366,\"wgIsProbablyEditable\":false,\"wgRelevantPageIsProbablyEditable\":\nfalse,\"wgRestrictionEdit\":[\"autoconfirmed\"],\"wgRestrictionMove\":[\"sysop\"],\"wgNoticeProject\":\"wikipedia\",\"wgCiteReferencePreviewsActive\":false,\"wgFlaggedRevsParams\":{\"tags\":{\"status\":{\"levels\":1}}},\"wgMediaViewerOnClick\":true,\"wgMediaViewerEnabledByDefault\":true,\"wgPopupsFlags\":6,\"wgVisualEditor\":{\"pageLanguageCode\":\"en\",\"pageLanguageDir\":\"ltr\",\"pageVariantFallbacks\":\"en\"},\"wgMFDisplayWikibaseDescriptions\":{\"search\":true,\"watchlist\":true,\"tagline\":false,\"nearby\":true},\"wgWMESchemaEditAttemptStepOversample\":false,\"wgWMEPageLength\":400000,\"wgULSCurrentAutonym\":\"English\",\"wgCentralAuthMobileDomain\":false,\"wgEditSubmitButtonLabelPublish\":true,\"wgULSPosition\":\"interlanguage\",\"wgULSisCompactLinksEnabled\":false,\"wgVector2022LanguageInHeader\":true,\"wgULSisLanguageSelectorEmpty\":false,\"wgWikibaseItemId\":\"Q76\",\"wgCheckUserClientHintsHeadersJsApi\":[\"architecture\",\"bitness\",\"brands\",\"fullVersionList\",\"mobile\",\"model\",\"platform\",\"platformVersion\"],\"GEHomepageSuggestedEditsEnableTopics\":true,\n\"wgGETopicsMatchModeEnabled\":false,\"wgGEStructuredTaskRejectionReasonTextInputEnabled\":false,\"wgGELevelingUpEnabledForUser\":false};RLSTATE={\"ext.globalCssJs.user.styles\":\"ready\",\"site.styles\":\"ready\",\"user.styles\":\"ready\",\"ext.globalCssJs.user\":\"ready\",\"user\":\"ready\",\"user.options\":\"loading\",\"ext.phonos.styles\":\"ready\",\"ext.phonos.icons\":\"ready\",\"ext.cite.styles\":\"ready\",\"ext.tmh.player.styles\":\"ready\",\"skins.vector.search.codex.styles\":\"ready\",\"skins.vector.styles\":\"ready\",\"skins.vector.icons\":\"ready\",\"jquery.makeCollapsible.styles\":\"ready\",\"ext.wikimediamessages.styles\":\"ready\",\"ext.visualEditor.desktopArticleTarget.noscript\":\"ready\",\"ext.uls.interlanguage\":\"ready\",\"wikibase.client.init\":\"ready\",\"ext.wikimediaBadges\":\"ready\"};RLPAGEMODULES=[\"ext.phonos.init\",\"ext.cite.ux-enhancements\",\"ext.tmh.player\",\"mediawiki.page.media\",\"ext.scribunto.logs\",\"site\",\"mediawiki.page.ready\",\"jquery.makeCollapsible\",\"mediawiki.toc\",\"skins.vector.js\",\"ext.centralNotice.geoIP\",\n\"ext.centralNotice.startUp\",\"ext.gadget.ReferenceTooltips\",\"ext.gadget.switcher\",\"ext.urlShortener.toolbar\",\"ext.centralauth.centralautologin\",\"mmv.head\",\"mmv.bootstrap.autostart\",\"ext.popups\",\"ext.visualEditor.desktopArticleTarget.init\",\"ext.visualEditor.targetLoader\",\"ext.echo.centralauth\",\"ext.eventLogging\",\"ext.wikimediaEvents\",\"ext.navigationTiming\",\"ext.uls.interface\",\"ext.cx.eventlogging.campaigns\",\"ext.cx.uls.quick.actions\",\"wikibase.client.vector-2022\",\"ext.checkUser.clientHints\",\"ext.quicksurveys.init\",\"ext.growthExperiments.SuggestedEditSession\"];</script>\n<script>(RLQ=window.RLQ||[]).push(function(){mw.loader.impl(function(){return[\"user.options@12s5i\",function($,jQuery,require,module){mw.user.tokens.set({\"patrolToken\":\"+\\\\\",\"watchToken\":\"+\\\\\",\"csrfToken\":\"+\\\\\"});\n}];});});</script>\n<link rel=\"stylesheet\" href=\"/w/load.php?lang=en&amp;modules=ext.cite.styles%7Cext.phonos.icons%2Cstyles%7Cext.tmh.player.styles%7Cext.uls.interlanguage%7Cext.visualEditor.desktopArticleTarget.noscript%7Cext.wikimediaBadges%7Cext.wikimediamessages.styles%7Cjquery.makeCollapsible.styles%7Cskins.vector.icons%2Cstyles%7Cskins.vector.search.codex.styles%7Cwikibase.client.init&amp;only=styles&amp;skin=vector-2022\">\n<script async=\"\" src=\"/w/load.php?lang=en&amp;modules=startup&amp;only=scripts&amp;raw=1&amp;skin=vector-2022\"></script>\n<meta name=\"ResourceLoaderDynamicStyles\" content=\"\">\n<link rel=\"stylesheet\" href=\"/w/load.php?lang=en&amp;modules=site.styles&amp;only=styles&amp;skin=vector-2022\">\n<meta name=\"generator\" content=\"MediaWiki 1.43.0-wmf.9\">\n<meta name=\"referrer\" content=\"origin\">\n<meta name=\"referrer\" content=\"origin-when-cross-origin\">\n<meta name=\"robots\" content=\"max-image-preview:standard\">\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no\">\n<meta property=\"og:image\" content=\"https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/8/8d/President_Barack_Obama.jpg/1200px-President_Barack_Obama.jpg\">\n<meta property=\"og:image:width\" content=\"1200\">\n<meta property=\"og:image:height\" content=\"1499\">\n<meta property=\"og:image\" content=\"https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/8/8d/President_Barack_Obama.jpg/800px-President_Barack_Obama.jpg\">\n<meta property=\"og:image:width\" content=\"800\">\n<meta property=\"og:image:height\" content=\"999\">\n<meta property=\"og:image\" content=\"https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/8/8d/President_Barack_Obama.jpg/640px-President_Barack_Obama.jpg\">\n<meta property=\"og:image:width\" content=\"640\">\n<meta property=\"og:image:height\" content=\"799\">\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=1120\">\n<meta property=\"og:title\" content=\"Barack Obama - Wikipedia\">\n<meta property=\"og:type\" content=\"website\">\n<link rel=\"preconnect\" href=\"//upload.wikimedia.org\">\n<link rel=\"alternate\" media=\"only screen and (max-width: 640px)\" href=\"//en.m.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\">\n<link rel=\"apple-touch-icon\" href=\"/static/apple-touch/wikipedia.png\">\n<link rel=\"icon\" href=\"/static/favicon/wikipedia.ico\">\n<link rel=\"search\" type=\"application/opensearchdescription+xml\" href=\"/w/rest.php/v1/search\" title=\"Wikipedia (en)\">\n<link rel=\"EditURI\" type=\"application/rsd+xml\" href=\"//en.wikipedia.org/w/api.php?action=rsd\">\n<link rel=\"canonical\" href=\"https://en.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\">\n<link rel=\"license\" href=\"https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/deed.en\">\n<link rel=\"alternate\" type=\"application/atom+xml\" title=\"Wikipedia Atom feed\" href=\"/w/index.php?title=Special:RecentChanges&amp;feed=atom\">\n<link rel=\"dns-prefetch\" href=\"//meta.wikimedia.org\" />\n<link rel=\"dns-prefetch\" href=\"//login.wikimedia.org\">\n</head>\n<body class=\"skin--responsive skin-vector skin-vector-search-vue mediawiki ltr sitedir-ltr mw-hide-empty-elt ns-0 ns-subject page-Barack_Obama rootpage-Barack_Obama skin-vector-2022 action-view\"><a class=\"mw-jump-link\" href=\"#bodyContent\">Jump to content</a>\n<div class=\"vector-header-container\">\n\t<header class=\"vector-header mw-header\">\n\t\t<div class=\"vector-header-start\">\n\t\t\t<nav class=\"vector-main-menu-landmark\" aria-label=\"Site\">\n\n<div id=\"vector-main-menu-dropdown\" class=\"vector-dropdown vector-main-menu-dropdown vector-button-flush-left vector-button-flush-right\"  >\n\t<input type=\"checkbox\" id=\"vector-main-menu-dropdown-checkbox\" role=\"button\" aria-haspopup=\"true\" data-event-name=\"ui.dropdown-vector-main-menu-dropdown\" class=\"vector-dropdown-checkbox \"  aria-label=\"Main menu\"  >\n\t<label id=\"vector-main-menu-dropdown-label\" for=\"vector-main-menu-dropdown-checkbox\" class=\"vector-dropdown-label cdx-button cdx-button--fake-button cdx-button--fake-button--enabled cdx-button--weight-quiet cdx-button--icon-only \" aria-hidden=\"true\"  ><span class=\"vector-icon mw-ui-icon-menu mw-ui-icon-wikimedia-menu\"></span>\n\n<span class=\"vector-dropdown-label-text\">Main menu</span>\n\t</label>\n\t<div class=\"vector-dropdown-content\">\n\n\n\t\t\t\t<div id=\"vector-main-menu-unpinned-container\" class=\"vector-unpinned-container\">\n\n<div id=\"vector-main-menu\" class=\"vector-main-menu vector-pinnable-element\">\n\t<div\n\tclass=\"vector-pinnable-header vector-main-menu-pinnable-header vector-pinnable-header-unpinned\"\n\tdata-feature-name=\"main-menu-pinned\"\n\tdata-pinnable-element-id=\"vector-main-menu\"\n\tdata-pinned-container-id=\"vector-main-menu-pinned-container\"\n\tdata-unpinned-container-id=\"vector-main-menu-unpinned-container\"\n>\n\t<div class=\"vector-pinnable-header-label\">Main menu</div>\n\t<button class=\"vector-pinnable-header-toggle-button vector-pinnable-header-pin-button\" data-event-name=\"pinnable-header.vector-main-menu.pin\">move to sidebar</button>\n\t<button class=\"vector-pinnable-header-toggle-button vector-pinnable-header-unpin-button\" data-event-name=\"pinnable-header.vector-main-menu.unpin\">hide</button>\n</div>\n\n\n<div id=\"p-navigation\" class=\"vector-menu mw-portlet mw-portlet-navigation\"  >\n\t<div class=\"vector-menu-heading\">\n\t\tNavigation\n\t</div>\n\t<div class=\"vector-menu-content\">\n\n\t\t<ul class=\"vector-menu-content-list\">\n\n\t\t\t<li id=\"n-mainpage-description\" class=\"mw-list-item\"><a href=\"/wiki/Main_Page\" title=\"Visit the main page [z]\" accesskey=\"z\"><span>Main page</span></a></li><li id=\"n-contents\" class=\"mw-list-item\"><a href=\"/wiki/Wikipedia:Contents\" title=\"Guides to browsing Wikipedia\"><span>Contents</span></a></li><li id=\"n-currentevents\" class=\"mw-list-item\"><a href=\"/wiki/Portal:Current_events\" title=\"Articles related to current events\"><span>Current events</span></a></li><li id=\"n-randompage\" class=\"mw-list-item\"><a href=\"/wiki/Special:Random\" title=\"Visit a randomly selected article [x]\" accesskey=\"x\"><span>Random article</span></a></li><li id=\"n-aboutsite\" class=\"mw-list-item\"><a href=\"/wiki/Wikipedia:About\" title=\"Learn about Wikipedia and how it works\"><span>About Wikipedia</span></a></li><li id=\"n-contactpage\" class=\"mw-list-item\"><a href=\"//en.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:Contact_us\" title=\"How to contact Wikipedia\"><span>Contact us</span></a></li><li id=\"n-sitesupport\" class=\"mw-list-item\"><a href=\"https://donate.wikimedia.org/wiki/Special:FundraiserRedirector?utm_source=donate&amp;utm_medium=sidebar&amp;utm_campaign=C13_en.wikipedia.org&amp;uselang=en\" title=\"Support us by donating to the Wikimedia Foundation\"><span>Donate</span></a></li>\n\t\t</ul>\n\n\t</div>\n</div>\n\n\n\n<div id=\"p-interaction\" class=\"vector-menu mw-portlet mw-portlet-interaction\"  >\n\t<div class=\"vector-menu-heading\">\n\t\tContribute\n\t</div>\n\t<div class=\"vector-menu-content\">\n\n\t\t<ul class=\"vector-menu-content-list\">\n\n\t\t\t<li id=\"n-help\" class=\"mw-list-item\"><a href=\"/wiki/Help:Contents\" title=\"Guidance on how to use and edit Wikipedia\"><span>Help</span></a></li><li id=\"n-introduction\" class=\"mw-list-item\"><a href=\"/wiki/Help:Introduction\" title=\"Learn how to edit Wikipedia\"><span>Learn to edit</span></a></li><li id=\"n-portal\" class=\"mw-list-item\"><a href=\"/wiki/Wikipedia:Community_portal\" title=\"The hub for editors\"><span>Community portal</span></a></li><li id=\"n-recentchanges\" class=\"mw-list-item\"><a href=\"/wiki/Special:RecentChanges\" title=\"A list of recent changes to Wikipedia [r]\" accesskey=\"r\"><span>Recent changes</span></a></li><li id=\"n-upload\" class=\"mw-list-item\"><a href=\"/wiki/Wikipedia:File_upload_wizard\" title=\"Add images or other media for use on Wikipedia\"><span>Upload file</span></a></li>\n\t\t</ul>\n\n\t</div>\n</div>\n\n</div>\n\n\t\t\t\t</div>\n\n\t</div>\n</div>\n\n\t\t</nav>\n\n<a href=\"/wiki/Main_Page\" class=\"mw-logo\">\n\t<img class=\"mw-logo-icon\" src=\"/static/images/icons/wikipedia.png\" alt=\"\" aria-hidden=\"true\" height=\"50\" width=\"50\">\n\t<span class=\"mw-logo-container skin-invert\">\n\t\t<img class=\"mw-logo-wordmark\" alt=\"Wikipedia\" src=\"/static/images/mobile/copyright/wikipedia-wordmark-en.svg\" style=\"width: 7.5em; height: 1.125em;\">\n\t\t<img class=\"mw-logo-tagline\" alt=\"The Free Encyclopedia\" src=\"/static/images/mobile/copyright/wikipedia-tagline-en.svg\" width=\"117\" height=\"13\" style=\"width: 7.3125em; height: 0.8125em;\">\n\t</span>\n</a>\n\n\t\t</div>\n\t\t<div class=\"vector-header-end\">\n\n<div id=\"p-search\" role=\"search\" class=\"vector-search-box-vue  vector-search-box-collapses vector-search-box-show-thumbnail vector-search-box-auto-expand-width vector-search-box\">\n\t<a href=\"/wiki/Special:Search\" class=\"cdx-button cdx-button--fake-button cdx-button--fake-button--enabled cdx-button--weight-quiet cdx-button--icon-only search-toggle\" title=\"Search Wikipedia [f]\" accesskey=\"f\"><span class=\"vector-icon mw-ui-icon-search mw-ui-icon-wikimedia-search\"></span>\n\n<span>Search</span>\n\t</a>\n\t<div class=\"vector-typeahead-search-container\">\n\t\t<div class=\"cdx-typeahead-search cdx-typeahead-search--show-thumbnail cdx-typeahead-search--auto-expand-width\">\n\t\t\t<form action=\"/w/index.php\" id=\"searchform\" class=\"cdx-search-input cdx-search-input--has-end-button\">\n\t\t\t\t<div id=\"simpleSearch\" class=\"cdx-search-input__input-wrapper\"  data-search-loc=\"header-moved\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"cdx-text-input cdx-text-input--has-start-icon\">\n\t\t\t\t\t\t<input\n\t\t\t\t\t\t\tclass=\"cdx-text-input__input\"\n\t\t\t\t\t\t\t type=\"search\" name=\"search\" placeholder=\"Search Wikipedia\" aria-label=\"Search Wikipedia\" autocapitalize=\"sentences\" title=\"Search Wikipedia [f]\" accesskey=\"f\" id=\"searchInput\"\n\t\t\t\t\t\t\t>\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"cdx-text-input__icon cdx-text-input__start-icon\"></span>\n\t\t\t\t\t</div>\n\t\t\t\t\t<input type=\"hidden\" name=\"title\" value=\"Special:Search\">\n\t\t\t\t</div>\n\t\t\t\t<button class=\"cdx-button cdx-search-input__end-button\">Search</button>\n\t\t\t</form>\n\t\t</div>\n\t</div>\n</div>\n\n\t\t\t<nav class=\"vector-user-links vector-user-links-wide\" aria-label=\"Personal tools\">\n\t<div class=\"vector-user-links-main\">\n\n<div id=\"p-vector-user-menu-preferences\" class=\"vector-menu mw-portlet emptyPortlet\"  >\n\t<div class=\"vector-menu-content\">\n\n\t\t<ul class=\"vector-menu-content-list\">\n\n\n\t\t</ul>\n\n\t</div>\n</div>\n\n\n<div id=\"p-vector-user-menu-userpage\" class=\"vector-menu mw-portlet emptyPortlet\"  >\n\t<div class=\"vector-menu-content\">\n\n\t\t<ul class=\"vector-menu-content-list\">\n\n\n\t\t</ul>\n\n\t</div>\n</div>\n\n\t<nav class=\"vector-appearance-landmark\" aria-label=\"Appearance\">\n\n<div id=\"vector-appearance-dropdown\" class=\"vector-dropdown \"  >\n\t<input type=\"checkbox\" id=\"vector-appearance-dropdown-checkbox\" role=\"button\" aria-haspopup=\"true\" data-event-name=\"ui.dropdown-vector-appearance-dropdown\" class=\"vector-dropdown-checkbox \"  aria-label=\"Appearance\"  >\n\t<label id=\"vector-appearance-dropdown-label\" for=\"vector-appearance-dropdown-checkbox\" class=\"vector-dropdown-label cdx-button cdx-button--fake-button cdx-button--fake-button--enabled cdx-button--weight-quiet cdx-button--icon-only \" aria-hidden=\"true\"  ><span class=\"vector-icon mw-ui-icon-appearance mw-ui-icon-wikimedia-appearance\"></span>\n\n<span class=\"vector-dropdown-label-text\">Appearance</span>\n\t</label>\n\t<div class=\"vector-dropdown-content\">\n\n\n\t\t\t<div id=\"vector-appearance-unpinned-container\" class=\"vector-unpinned-container\">\n\n\t\t\t</div>\n\n\t</div>\n</div>\n\n\t</nav>\n\n<div id=\"p-vector-user-menu-notifications\" class=\"vector-menu mw-portlet emptyPortlet\"  >\n\t<div class=\"vector-menu-content\">\n\n\t\t<ul class=\"vector-menu-content-list\">\n\n\n\t\t</ul>\n\n\t</div>\n</div>\n\n\n<div id=\"p-vector-user-menu-overflow\" class=\"vector-menu mw-portlet\"  >\n\t<div class=\"vector-menu-content\">\n\n\t\t<ul class=\"vector-menu-content-list\">\n\t\t\t<li id=\"pt-createaccount-2\" class=\"user-links-collapsible-item mw-list-item user-links-collapsible-item\"><a data-mw=\"interface\" href=\"/w/index.php?title=Special:CreateAccount&amp;returnto=Barack+Obama\" title=\"You are encouraged to create an account and log in; however, it is not mandatory\" class=\"\"><span>Create account</span></a>\n</li>\n<li id=\"pt-login-2\" class=\"user-links-collapsible-item mw-list-item user-links-collapsible-item\"><a data-mw=\"interface\" href=\"/w/index.php?title=Special:UserLogin&amp;returnto=Barack+Obama\" title=\"You&#039;re encouraged to log in; however, it&#039;s not mandatory. [o]\" accesskey=\"o\" class=\"\"><span>Log in</span></a>\n</li>\n\n\n\t\t</ul>\n\n\t</div>\n</div>\n\n\t</div>\n\n<div id=\"vector-user-links-dropdown\" class=\"vector-dropdown vector-user-menu vector-button-flush-right vector-user-menu-logged-out\"  title=\"Log in and more options\" >\n\t<input type=\"checkbox\" id=\"vector-user-links-dropdown-checkbox\" role=\"button\" aria-haspopup=\"true\" data-event-name=\"ui.dropdown-vector-user-links-dropdown\" class=\"vector-dropdown-checkbox \"  aria-label=\"Personal tools\"  >\n\t<label id=\"vector-user-links-dropdown-label\" for=\"vector-user-links-dropdown-checkbox\" class=\"vector-dropdown-label cdx-button cdx-button--fake-button cdx-button--fake-button--enabled cdx-button--weight-quiet cdx-button--icon-only \" aria-hidden=\"true\"  ><span class=\"vector-icon mw-ui-icon-ellipsis mw-ui-icon-wikimedia-ellipsis\"></span>\n\n<span class=\"vector-dropdown-label-text\">Personal tools</span>\n\t</label>\n\t<div class=\"vector-dropdown-content\">\n\n\n\n<div id=\"p-personal\" class=\"vector-menu mw-portlet mw-portlet-personal user-links-collapsible-item\"  title=\"User menu\" >\n\t<div class=\"vector-menu-content\">\n\n\t\t<ul class=\"vector-menu-content-list\">\n\n\t\t\t<li id=\"pt-createaccount\" class=\"user-links-collapsible-item mw-list-item\"><a href=\"/w/index.php?title=Special:CreateAccount&amp;returnto=Barack+Obama\" title=\"You are encouraged to create an account and log in; however, it is not mandatory\"><span class=\"vector-icon mw-ui-icon-userAdd mw-ui-icon-wikimedia-userAdd\"></span> <span>Create account</span></a></li><li id=\"pt-login\" class=\"user-links-collapsible-item mw-list-item\"><a href=\"/w/index.php?title=Special:UserLogin&amp;returnto=Barack+Obama\" title=\"You&#039;re encouraged to log in; however, it&#039;s not mandatory. [o]\" accesskey=\"o\"><span class=\"vector-icon mw-ui-icon-logIn mw-ui-icon-wikimedia-logIn\"></span> <span>Log in</span></a></li>\n\t\t</ul>\n\n\t</div>\n</div>\n\n<div id=\"p-user-menu-anon-editor\" class=\"vector-menu mw-portlet mw-portlet-user-menu-anon-editor\"  >\n\t<div class=\"vector-menu-heading\">\n\t\tPages for logged out editors <a href=\"/wiki/Help:Introduction\" aria-label=\"Learn more about editing\"><span>learn more</span></a>\n\t</div>\n\t<div class=\"vector-menu-content\">\n\n\t\t<ul class=\"vector-menu-content-list\">\n\n\t\t\t<li id=\"pt-anoncontribs\" class=\"mw-list-item\"><a href=\"/wiki/Special:MyContributions\" title=\"A list of edits made from this IP address [y]\" accesskey=\"y\"><span>Contributions</span></a></li><li id=\"pt-anontalk\" class=\"mw-list-item\"><a href=\"/wiki/Special:MyTalk\" title=\"Discussion about edits from this IP address [n]\" accesskey=\"n\"><span>Talk</span></a></li>\n\t\t</ul>\n\n\t</div>\n</div>\n\n\n\t</div>\n</div>\n\n</nav>\n\n\t\t</div>\n\t</header>\n</div>\n<div class=\"mw-page-container\">\n\t<div class=\"mw-page-container-inner\">\n\t\t<div class=\"vector-sitenotice-container\">\n\t\t\t<div id=\"siteNotice\" class=\"notheme\"><!-- CentralNotice --></div>\n\t\t</div>\n\t\t<div class=\"vector-column-start\">\n\t\t\t<div class=\"vector-main-menu-container\">\n\t\t<div id=\"mw-navigation\">\n\t\t\t<nav id=\"mw-panel\" class=\"vector-main-menu-landmark\" aria-label=\"Site\">\n\t\t\t\t<div id=\"vector-main-menu-pinned-container\" class=\"vector-pinned-container\">\n\n\t\t\t\t</div>\n\t\t</nav>\n\t\t</div>\n\t</div>\n\t<div class=\"vector-sticky-pinned-container\">\n\t\t\t\t<nav id=\"mw-panel-toc\" aria-label=\"Contents\" data-event-name=\"ui.sidebar-toc\" class=\"mw-table-of-contents-container vector-toc-landmark\">\n\t\t\t\t\t<div id=\"vector-toc-pinned-container\" class=\"vector-pinned-container\">\n\t\t\t\t\t<div id=\"vector-toc\" class=\"vector-toc vector-pinnable-element\">\n\t<div\n\tclass=\"vector-pinnable-header vector-toc-pinnable-header vector-pinnable-header-pinned\"\n\tdata-feature-name=\"toc-pinned\"\n\tdata-pinnable-element-id=\"vector-toc\"\n\n\n>\n\t<h2 class=\"vector-pinnable-header-label\">Contents</h2>\n\t<button class=\"vector-pinnable-header-toggle-button vector-pinnable-header-pin-button\" data-event-name=\"pinnable-header.vector-toc.pin\">move to sidebar</button>\n\t<button class=\"vector-pinnable-header-toggle-button vector-pinnable-header-unpin-button\" data-event-name=\"pinnable-header.vector-toc.unpin\">hide</button>\n</div>\n\n\n\t<ul class=\"vector-toc-contents\" id=\"mw-panel-toc-list\">\n\t\t<li id=\"toc-mw-content-text\"\n\t\t\tclass=\"vector-toc-list-item vector-toc-level-1\">\n\t\t\t<a href=\"#\" class=\"vector-toc-link\">\n\t\t\t\t<div class=\"vector-toc-text\">(Top)</div>\n\t\t\t</a>\n\t\t</li>\n\t\t<li id=\"toc-Early_life_and_career\"\n\t\tclass=\"vector-toc-list-item vector-toc-level-1\">\n\t\t<a class=\"vector-toc-link\" href=\"#Early_life_and_career\">\n\t\t\t<div class=\"vector-toc-text\">\n\t\t\t\t<span class=\"vector-toc-numb\">1</span>\n\t\t\t\t<span>Early life and career</span>\n\t\t\t</div>\n\t\t</a>\n\n\t\t\t<button aria-controls=\"toc-Early_life_and_career-sublist\" class=\"cdx-button cdx-button--weight-quiet cdx-button--icon-only vector-toc-toggle\">\n\t\t\t\t<span class=\"vector-icon mw-ui-icon-wikimedia-expand\"></span>\n\t\t\t\t<span>Toggle Early life and career subsection</span>\n\t\t\t</button>\n\n\t\t<ul id=\"toc-Early_life_and_career-sublist\" class=\"vector-toc-list\">\n\t\t\t<li id=\"toc-Education\"\n\t\t\tclass=\"vector-toc-list-item vector-toc-level-2\">\n\t\t\t<a class=\"vector-toc-link\" href=\"#Education\">\n\t\t\t\t<div class=\"vector-toc-text\">\n\t\t\t\t\t<span class=\"vector-toc-numb\">1.1</span>\n\t\t\t\t\t<span>Education</span>\n\t\t\t\t</div>\n\t\t\t</a>\n\n\t\t\t<ul id=\"toc-Education-sublist\" class=\"vector-toc-list\">\n\t\t\t</ul>\n\t\t</li>\n\t\t<li id=\"toc-Family_and_personal_life\"\n\t\t\tclass=\"vector-toc-list-item vector-toc-level-2\">\n\t\t\t<a class=\"vector-toc-link\" href=\"#Family_and_personal_life\">\n\t\t\t\t<div class=\"vector-toc-text\">\n\t\t\t\t\t<span class=\"vector-toc-numb\">1.2</span>\n\t\t\t\t\t<span>Family and personal life</span>\n\t\t\t\t</div>\n\t\t\t</a>\n\n\t\t\t<ul id=\"toc-Family_and_personal_life-sublist\" class=\"vector-toc-list\">\n\t\t\t</ul>\n\t\t</li>\n\t\t<li id=\"toc-Religious_views\"\n\t\t\tclass=\"vector-toc-list-item vector-toc-level-2\">\n\t\t\t<a class=\"vector-toc-link\" href=\"#Religious_views\">\n\t\t\t\t<div class=\"vector-toc-text\">\n\t\t\t\t\t<span class=\"vector-toc-numb\">1.3</span>\n\t\t\t\t\t<span>Religious views</span>\n\t\t\t\t</div>\n\t\t\t</a>\n\n\t\t\t<ul id=\"toc-Religious_views-sublist\" class=\"vector-toc-list\">\n\t\t\t</ul>\n\t\t</li>\n\t</ul>\n\t</li>\n\t<li id=\"toc-Legal_career\"\n\t\tclass=\"vector-toc-list-item vector-toc-level-1\">\n\t\t<a class=\"vector-toc-link\" href=\"#Legal_career\">\n\t\t\t<div class=\"vector-toc-text\">\n\t\t\t\t<span class=\"vector-toc-numb\">2</span>\n\t\t\t\t<span>Legal career</span>\n\t\t\t</div>\n\t\t</a>\n\n\t\t\t<button aria-controls=\"toc-Legal_career-sublist\" class=\"cdx-button cdx-button--weight-quiet cdx-button--icon-only vector-toc-toggle\">\n\t\t\t\t<span class=\"vector-icon mw-ui-icon-wikimedia-expand\"></span>\n\t\t\t\t<span>Toggle Legal career subsection</span>\n\t\t\t</button>\n\n\t\t<ul id=\"toc-Legal_career-sublist\" class=\"vector-toc-list\">\n\t\t\t<li id=\"toc-Civil_rights_attorney\"\n\t\t\tclass=\"vector-toc-list-item vector-toc-level-2\">\n\t\t\t<a class=\"vector-toc-link\" href=\"#Civil_rights_attorney\">\n\t\t\t\t<div class=\"vector-toc-text\">\n\t\t\t\t\t<span class=\"vector-toc-numb\">2.1</span>\n\t\t\t\t\t<span>Civil rights attorney</span>\n\t\t\t\t</div>\n\t\t\t</a>\n\n\t\t\t<ul id=\"toc-Civil_rights_attorney-sublist\" class=\"vector-toc-list\">\n\t\t\t</ul>\n\t\t</li>\n\t</ul>\n\t</li>\n\t<li id=\"toc-Legislative_career\"\n\t\tclass=\"vector-toc-list-item vector-toc-level-1\">\n\t\t<a class=\"vector-toc-link\" href=\"#Legislative_career\">\n\t\t\t<div class=\"vector-toc-text\">\n\t\t\t\t<span class=\"vector-toc-numb\">3</span>\n\t\t\t\t<span>Legislative career</span>\n\t\t\t</div>\n\t\t</a>\n\n\t\t\t<button aria-controls=\"toc-Legislative_career-sublist\" class=\"cdx-button cdx-button--weight-quiet cdx-button--icon-only vector-toc-toggle\">\n\t\t\t\t<span class=\"vector-icon mw-ui-icon-wikimedia-expand\"></span>\n\t\t\t\t<span>Toggle Legislative career subsection</span>\n\t\t\t</button>\n\n\t\t<ul id=\"toc-Legislative_career-sublist\" class=\"vector-toc-list\">\n\t\t\t<li id=\"toc-Illinois_Senate_(1997–2004)\"\n\t\t\tclass=\"vector-toc-list-item vector-toc-level-2\">\n\t\t\t<a class=\"vector-toc-link\" href=\"#Illinois_Senate_(1997–2004)\">\n\t\t\t\t<div class=\"vector-toc-text\">\n\t\t\t\t\t<span class=\"vector-toc-numb\">3.1</span>\n\t\t\t\t\t<span>Illinois Senate (1997–2004)</span>\n\t\t\t\t</div>\n\t\t\t</a>\n\n\t\t\t<ul id=\"toc-Illinois_Senate_(1997–2004)-sublist\" class=\"vector-toc-list\">\n\t\t\t</ul>\n\t\t</li>\n\t\t<li id=\"toc-2004_U.S._Senate_campaign\"\n\t\t\tclass=\"vector-toc-list-item vector-toc-level-2\">\n\t\t\t<a class=\"vector-toc-link\" href=\"#2004_U.S._Senate_campaign\">\n\t\t\t\t<div class=\"vector-toc-text\">\n\t\t\t\t\t<span class=\"vector-toc-numb\">3.2</span>\n\t\t\t\t\t<span>2004 U.S. Senate campaign</span>\n\t\t\t\t</div>\n\t\t\t</a>\n\n\t\t\t<ul id=\"toc-2004_U.S._Senate_campaign-sublist\" class=\"vector-toc-list\">\n\t\t\t</ul>\n\t\t</li>\n\t\t<li id=\"toc-U.S._Senate_(2005–2008)\"\n\t\t\tclass=\"vector-toc-list-item vector-toc-level-2\">\n\t\t\t<a class=\"vector-toc-link\" href=\"#U.S._Senate_(2005–2008)\">\n\t\t\t\t<div class=\"vector-toc-text\">\n\t\t\t\t\t<span class=\"vector-toc-numb\">3.3</span>\n\t\t\t\t\t<span>U.S. Senate (2005–2008)</span>\n\t\t\t\t</div>\n\t\t\t</a>\n\n\t\t\t<ul id=\"toc-U.S._Senate_(2005–2008)-sublist\" class=\"vector-toc-list\">\n\t\t\t</ul>\n\t\t</li>\n\t</ul>\n\t</li>\n\t<li id=\"toc-Presidential_campaigns\"\n\t\tclass=\"vector-toc-list-item vector-toc-level-1\">\n\t\t<a class=\"vector-toc-link\" href=\"#Presidential_campaigns\">\n\t\t\t<div class=\"vector-toc-text\">\n\t\t\t\t<span class=\"vector-toc-numb\">4</span>\n\t\t\t\t<span>Presidential campaigns</span>\n\t\t\t</div>\n\t\t</a>\n\n\t\t\t<button aria-controls=\"toc-Presidential_campaigns-sublist\" class=\"cdx-button cdx-button--weight-quiet cdx-button--icon-only vector-toc-toggle\">\n\t\t\t\t<span class=\"vector-icon mw-ui-icon-wikimedia-expand\"></span>\n\t\t\t\t<span>Toggle Presidential campaigns subsection</span>\n\t\t\t</button>\n\n\t\t<ul id=\"toc-Presidential_campaigns-sublist\" class=\"vector-toc-list\">\n\t\t\t<li id=\"toc-2008\"\n\t\t\tclass=\"vector-toc-list-item vector-toc-level-2\">\n\t\t\t<a class=\"vector-toc-link\" href=\"#2008\">\n\t\t\t\t<div class=\"vector-toc-text\">\n\t\t\t\t\t<span class=\"vector-toc-numb\">4.1</span>\n\t\t\t\t\t<span>2008</span>\n\t\t\t\t</div>\n\t\t\t</a>\n\n\t\t\t<ul id=\"toc-2008-sublist\" class=\"vector-toc-list\">\n\t\t\t</ul>\n\t\t</li>\n\t\t<li id=\"toc-2012\"\n\t\t\tclass=\"vector-toc-list-item vector-toc-level-2\">\n\t\t\t<a class=\"vector-toc-link\" href=\"#2012\">\n\t\t\t\t<div class=\"vector-toc-text\">\n\t\t\t\t\t<span class=\"vector-toc-numb\">4.2</span>\n\t\t\t\t\t<span>2012</span>\n\t\t\t\t</div>\n\t\t\t</a>\n\n\t\t\t<ul id=\"toc-2012-sublist\" class=\"vector-toc-list\">\n\t\t\t</ul>\n\t\t</li>\n\t</ul>\n\t</li>\n\t<li id=\"toc-Presidency_(2009–2017)\"\n\t\tclass=\"vector-toc-list-item vector-toc-level-1\">\n\t\t<a class=\"vector-toc-link\" href=\"#Presidency_(2009–2017)\">\n\t\t\t<div class=\"vector-toc-text\">\n\t\t\t\t<span class=\"vector-toc-numb\">5</span>\n\t\t\t\t<span>Presidency (2009–2017)</span>\n\t\t\t</div>\n\t\t</a>\n\n\t\t\t<button aria-controls=\"toc-Presidency_(2009–2017)-sublist\" class=\"cdx-button cdx-button--weight-quiet cdx-button--icon-only vector-toc-toggle\">\n\t\t\t\t<span class=\"vector-icon mw-ui-icon-wikimedia-expand\"></span>\n\t\t\t\t<span>Toggle Presidency (2009–2017) subsection</span>\n\t\t\t</button>\n\n\t\t<ul id=\"toc-Presidency_(2009–2017)-sublist\" class=\"vector-toc-list\">\n\t\t\t<li id=\"toc-First_100_days\"\n\t\t\tclass=\"vector-toc-list-item vector-toc-level-2\">\n\t\t\t<a class=\"vector-toc-link\" href=\"#First_100_days\">\n\t\t\t\t<div class=\"vector-toc-text\">\n\t\t\t\t\t<span class=\"vector-toc-numb\">5.1</span>\n\t\t\t\t\t<span>First 100 days</span>\n\t\t\t\t</div>\n\t\t\t</a>\n\n\t\t\t<ul id=\"toc-First_100_days-sublist\" class=\"vector-toc-list\">\n\t\t\t</ul>\n\t\t</li>\n\t\t<li id=\"toc-Domestic_policy\"\n\t\t\tclass=\"vector-toc-list-item vector-toc-level-2\">\n\t\t\t<a class=\"vector-toc-link\" href=\"#Domestic_policy\">\n\t\t\t\t<div class=\"vector-toc-text\">\n\t\t\t\t\t<span class=\"vector-toc-numb\">5.2</span>\n\t\t\t\t\t<span>Domestic policy</span>\n\t\t\t\t</div>\n\t\t\t</a>\n\n\t\t\t<ul id=\"toc-Domestic_policy-sublist\" class=\"vector-toc-list\">\n\t\t\t\t<li id=\"toc-Racial_issues\"\n\t\t\tclass=\"vector-toc-list-item vector-toc-level-3\">\n\t\t\t<a class=\"vector-toc-link\" href=\"#Racial_issues\">\n\t\t\t\t<div class=\"vector-toc-text\">\n\t\t\t\t\t<span class=\"vector-toc-numb\">5.2.1</span>\n\t\t\t\t\t<span>Racial issues</span>\n\t\t\t\t</div>\n\t\t\t</a>\n\n\t\t\t<ul id=\"toc-Racial_issues-sublist\" class=\"vector-toc-list\">\n\t\t\t</ul>\n\t\t</li>\n\t\t<li id=\"toc-LGBT_rights\"\n\t\t\tclass=\"vector-toc-list-item vector-toc-level-3\">\n\t\t\t<a class=\"vector-toc-link\" href=\"#LGBT_rights\">\n\t\t\t\t<div class=\"vector-toc-text\">\n\t\t\t\t\t<span class=\"vector-toc-numb\">5.2.2</span>\n\t\t\t\t\t<span>LGBT rights</span>\n\t\t\t\t</div>\n\t\t\t</a>\n\n\t\t\t<ul id=\"toc-LGBT_rights-sublist\" class=\"vector-toc-list\">\n\t\t\t\t<li id=\"toc-Same-sex_marriage\"\n\t\t\tclass=\"vector-toc-list-item vector-toc-level-4\">\n\t\t\t<a class=\"vector-toc-link\" href=\"#Same-sex_marriage\">\n\t\t\t\t<div class=\"vector-toc-text\">\n\t\t\t\t\t<span class=\"vector-toc-numb\">5.2.2.1</span>\n\t\t\t\t\t<span>Same-sex marriage</span>\n\t\t\t\t</div>\n\t\t\t</a>\n\n\t\t\t<ul id=\"toc-Same-sex_marriage-sublist\" class=\"vector-toc-list\">\n\t\t\t</ul>\n\t\t</li>\n\t</ul>\n\t\t</li>\n\t\t<li id=\"toc-Economic_policy\"\n\t\t\tclass=\"vector-toc-list-item vector-toc-level-3\">\n\t\t\t<a class=\"vector-toc-link\" href=\"#Economic_policy\">\n\t\t\t\t<div class=\"vector-toc-text\">\n\t\t\t\t\t<span class=\"vector-toc-numb\">5.2.3</span>\n\t\t\t\t\t<span>Economic policy</span>\n\t\t\t\t</div>\n\t\t\t</a>\n\n\t\t\t<ul id=\"toc-Economic_policy-sublist\" class=\"vector-toc-list\">\n\t\t\t</ul>\n\t\t</li>\n\t\t<li id=\"toc-Environmental_policy\"\n\t\t\tclass=\"vector-toc-list-item vector-toc-level-3\">\n\t\t\t<a class=\"vector-toc-link\" href=\"#Environmental_policy\">\n\t\t\t\t<div class=\"vector-toc-text\">\n\t\t\t\t\t<span class=\"vector-toc-numb\">5.2.4</span>\n\t\t\t\t\t<span>Environmental policy</span>\n\t\t\t\t</div>\n\t\t\t</a>\n\n\t\t\t<ul id=\"toc-Environmental_policy-sublist\" class=\"vector-toc-list\">\n\t\t\t</ul>\n\t\t</li>\n\t\t<li id=\"toc-Health_care_reform\"\n\t\t\tclass=\"vector-toc-list-item vector-toc-level-3\">\n\t\t\t<a class=\"vector-toc-link\" href=\"#Health_care_reform\">\n\t\t\t\t<div class=\"vector-toc-text\">\n\t\t\t\t\t<span class=\"vector-toc-numb\">5.2.5</span>\n\t\t\t\t\t<span>Health care reform</span>\n\t\t\t\t</div>\n\t\t\t</a>\n\n\t\t\t<ul id=\"toc-Health_care_reform-sublist\" class=\"vector-toc-list\">\n\t\t\t</ul>\n\t\t</li>\n\t</ul>\n\t\t</li>\n\t\t<li id=\"toc-Foreign_policy\"\n\t\t\tclass=\"vector-toc-list-item vector-toc-level-2\">\n\t\t\t<a class=\"vector-toc-link\" href=\"#Foreign_policy\">\n\t\t\t\t<div class=\"vector-toc-text\">\n\t\t\t\t\t<span class=\"vector-toc-numb\">5.3</span>\n\t\t\t\t\t<span>Foreign policy</span>\n\t\t\t\t</div>\n\t\t\t</a>\n\n\t\t\t<ul id=\"toc-Foreign_policy-sublist\" class=\"vector-toc-list\">\n\t\t\t\t<li id=\"toc-War_in_Iraq\"\n\t\t\tclass=\"vector-toc-list-item vector-toc-level-3\">\n\t\t\t<a class=\"vector-toc-link\" href=\"#War_in_Iraq\">\n\t\t\t\t<div class=\"vector-toc-text\">\n\t\t\t\t\t<span class=\"vector-toc-numb\">5.3.1</span>\n\t\t\t\t\t<span>War in Iraq</span>\n\t\t\t\t</div>\n\t\t\t</a>\n\n\t\t\t<ul id=\"toc-War_in_Iraq-sublist\" class=\"vector-toc-list\">\n\t\t\t</ul>\n\t\t</li>\n\t\t<li id=\"toc-Afghanistan_and_Pakistan\"\n\t\t\tclass=\"vector-toc-list-item vector-toc-level-3\">\n\t\t\t<a class=\"vector-toc-link\" href=\"#Afghanistan_and_Pakistan\">\n\t\t\t\t<div class=\"vector-toc-text\">\n\t\t\t\t\t<span class=\"vector-toc-numb\">5.3.2</span>\n\t\t\t\t\t<span>Afghanistan and Pakistan</span>\n\t\t\t\t</div>\n\t\t\t</a>\n\n\t\t\t<ul id=\"toc-Afghanistan_and_Pakistan-sublist\" class=\"vector-toc-list\">\n\t\t\t\t<li id=\"toc-Death_of_Osama_bin_Laden\"\n\t\t\tclass=\"vector-toc-list-item vector-toc-level-4\">\n\t\t\t<a class=\"vector-toc-link\" href=\"#Death_of_Osama_bin_Laden\">\n\t\t\t\t<div class=\"vector-toc-text\">\n\t\t\t\t\t<span class=\"vector-toc-numb\">5.3.2.1</span>\n\t\t\t\t\t<span>Death of Osama bin Laden</span>\n\t\t\t\t</div>\n\t\t\t</a>\n\n\t\t\t<ul id=\"toc-Death_of_Osama_bin_Laden-sublist\" class=\"vector-toc-list\">\n\t\t\t</ul>\n\t\t</li>\n\t</ul>\n\t\t</li>\n\t\t<li id=\"toc-Relations_with_Cuba\"\n\t\t\tclass=\"vector-toc-list-item vector-toc-level-3\">\n\t\t\t<a class=\"vector-toc-link\" href=\"#Relations_with_Cuba\">\n\t\t\t\t<div class=\"vector-toc-text\">\n\t\t\t\t\t<span class=\"vector-toc-numb\">5.3.3</span>\n\t\t\t\t\t<span>Relations with Cuba</span>\n\t\t\t\t</div>\n\t\t\t</a>\n\n\t\t\t<ul id=\"toc-Relations_with_Cuba-sublist\" class=\"vector-toc-list\">\n\t\t\t</ul>\n\t\t</li>\n\t\t<li id=\"toc-Israel\"\n\t\t\tclass=\"vector-toc-list-item vector-toc-level-3\">\n\t\t\t<a class=\"vector-toc-link\" href=\"#Israel\">\n\t\t\t\t<div class=\"vector-toc-text\">\n\t\t\t\t\t<span class=\"vector-toc-numb\">5.3.4</span>\n\t\t\t\t\t<span>Israel</span>\n\t\t\t\t</div>\n\t\t\t</a>\n\n\t\t\t<ul id=\"toc-Israel-sublist\" class=\"vector-toc-list\">\n\t\t\t</ul>\n\t\t</li>\n\t\t<li id=\"toc-Libya\"\n\t\t\tclass=\"vector-toc-list-item vector-toc-level-3\">\n\t\t\t<a class=\"vector-toc-link\" href=\"#Libya\">\n\t\t\t\t<div class=\"vector-toc-text\">\n\t\t\t\t\t<span class=\"vector-toc-numb\">5.3.5</span>\n\t\t\t\t\t<span>Libya</span>\n\t\t\t\t</div>\n\t\t\t</a>\n\n\t\t\t<ul id=\"toc-Libya-sublist\" class=\"vector-toc-list\">\n\t\t\t</ul>\n\t\t</li>\n\t\t<li id=\"toc-Syrian_civil_war\"\n\t\t\tclass=\"vector-toc-list-item vector-toc-level-3\">\n\t\t\t<a class=\"vector-toc-link\" href=\"#Syrian_civil_war\">\n\t\t\t\t<div class=\"vector-toc-text\">\n\t\t\t\t\t<span class=\"vector-toc-numb\">5.3.6</span>\n\t\t\t\t\t<span>Syrian civil war</span>\n\t\t\t\t</div>\n\t\t\t</a>\n\n\t\t\t<ul id=\"toc-Syrian_civil_war-sublist\" class=\"vector-toc-list\">\n\t\t\t</ul>\n\t\t</li>\n\t\t<li id=\"toc-Iran_nuclear_talks\"\n\t\t\tclass=\"vector-toc-list-item vector-toc-level-3\">\n\t\t\t<a class=\"vector-toc-link\" href=\"#Iran_nuclear_talks\">\n\t\t\t\t<div class=\"vector-toc-text\">\n\t\t\t\t\t<span class=\"vector-toc-numb\">5.3.7</span>\n\t\t\t\t\t<span>Iran nuclear talks</span>\n\t\t\t\t</div>\n\t\t\t</a>\n\n\t\t\t<ul id=\"toc-Iran_nuclear_talks-sublist\" class=\"vector-toc-list\">\n\t\t\t</ul>\n\t\t</li>\n\t\t<li id=\"toc-Russia\"\n\t\t\tclass=\"vector-toc-list-item vector-toc-level-3\">\n\t\t\t<a class=\"vector-toc-link\" href=\"#Russia\">\n\t\t\t\t<div class=\"vector-toc-text\">\n\t\t\t\t\t<span class=\"vector-toc-numb\">5.3.8</span>\n\t\t\t\t\t<span>Russia</span>\n\t\t\t\t</div>\n\t\t\t</a>\n\n\t\t\t<ul id=\"toc-Russia-sublist\" class=\"vector-toc-list\">\n\t\t\t</ul>\n\t\t</li>\n\t</ul>\n\t\t</li>\n\t</ul>\n\t</li>\n\t<li id=\"toc-Cultural_and_political_image\"\n\t\tclass=\"vector-toc-list-item vector-toc-level-1\">\n\t\t<a class=\"vector-toc-link\" href=\"#Cultural_and_political_image\">\n\t\t\t<div class=\"vector-toc-text\">\n\t\t\t\t<span class=\"vector-toc-numb\">6</span>\n\t\t\t\t<span>Cultural and political image</span>\n\t\t\t</div>\n\t\t</a>\n\n\t\t\t<button aria-controls=\"toc-Cultural_and_political_image-sublist\" class=\"cdx-button cdx-button--weight-quiet cdx-button--icon-only vector-toc-toggle\">\n\t\t\t\t<span class=\"vector-icon mw-ui-icon-wikimedia-expand\"></span>\n\t\t\t\t<span>Toggle Cultural and political image subsection</span>\n\t\t\t</button>\n\n\t\t<ul id=\"toc-Cultural_and_political_image-sublist\" class=\"vector-toc-list\">\n\t\t\t<li id=\"toc-Job_approval\"\n\t\t\tclass=\"vector-toc-list-item vector-toc-level-2\">\n\t\t\t<a class=\"vector-toc-link\" href=\"#Job_approval\">\n\t\t\t\t<div class=\"vector-toc-text\">\n\t\t\t\t\t<span class=\"vector-toc-numb\">6.1</span>\n\t\t\t\t\t<span>Job approval</span>\n\t\t\t\t</div>\n\t\t\t</a>\n\n\t\t\t<ul id=\"toc-Job_approval-sublist\" class=\"vector-toc-list\">\n\t\t\t</ul>\n\t\t</li>\n\t\t<li id=\"toc-Foreign_perceptions\"\n\t\t\tclass=\"vector-toc-list-item vector-toc-level-2\">\n\t\t\t<a class=\"vector-toc-link\" href=\"#Foreign_perceptions\">\n\t\t\t\t<div class=\"vector-toc-text\">\n\t\t\t\t\t<span class=\"vector-toc-numb\">6.2</span>\n\t\t\t\t\t<span>Foreign perceptions</span>\n\t\t\t\t</div>\n\t\t\t</a>\n\n\t\t\t<ul id=\"toc-Foreign_perceptions-sublist\" class=\"vector-toc-list\">\n\t\t\t</ul>\n\t\t</li>\n\t\t<li id=\"toc-Thanks,_Obama\"\n\t\t\tclass=\"vector-toc-list-item vector-toc-level-2\">\n\t\t\t<a class=\"vector-toc-link\" href=\"#Thanks,_Obama\">\n\t\t\t\t<div class=\"vector-toc-text\">\n\t\t\t\t\t<span class=\"vector-toc-numb\">6.3</span>\n\t\t\t\t\t<span>Thanks, Obama</span>\n\t\t\t\t</div>\n\t\t\t</a>\n\n\t\t\t<ul id=\"toc-Thanks,_Obama-sublist\" class=\"vector-toc-list\">\n\t\t\t</ul>\n\t\t</li>\n\t</ul>\n\t</li>\n\t<li id=\"toc-Post-presidency_(2017–present)\"\n\t\tclass=\"vector-toc-list-item vector-toc-level-1\">\n\t\t<a class=\"vector-toc-link\" href=\"#Post-presidency_(2017–present)\">\n\t\t\t<div class=\"vector-toc-text\">\n\t\t\t\t<span class=\"vector-toc-numb\">7</span>\n\t\t\t\t<span>Post-presidency (2017–present)</span>\n\t\t\t</div>\n\t\t</a>\n\n\t\t<ul id=\"toc-Post-presidency_(2017–present)-sublist\" class=\"vector-toc-list\">\n\t\t</ul>\n\t</li>\n\t<li id=\"toc-Legacy_and_recognition\"\n\t\tclass=\"vector-toc-list-item vector-toc-level-1\">\n\t\t<a class=\"vector-toc-link\" href=\"#Legacy_and_recognition\">\n\t\t\t<div class=\"vector-toc-text\">\n\t\t\t\t<span class=\"vector-toc-numb\">8</span>\n\t\t\t\t<span>Legacy and recognition</span>\n\t\t\t</div>\n\t\t</a>\n\n\t\t\t<button aria-controls=\"toc-Legacy_and_recognition-sublist\" class=\"cdx-button cdx-button--weight-quiet cdx-button--icon-only vector-toc-toggle\">\n\t\t\t\t<span class=\"vector-icon mw-ui-icon-wikimedia-expand\"></span>\n\t\t\t\t<span>Toggle Legacy and recognition subsection</span>\n\t\t\t</button>\n\n\t\t<ul id=\"toc-Legacy_and_recognition-sublist\" class=\"vector-toc-list\">\n\t\t\t<li id=\"toc-Presidential_library\"\n\t\t\tclass=\"vector-toc-list-item vector-toc-level-2\">\n\t\t\t<a class=\"vector-toc-link\" href=\"#Presidential_library\">\n\t\t\t\t<div class=\"vector-toc-text\">\n\t\t\t\t\t<span class=\"vector-toc-numb\">8.1</span>\n\t\t\t\t\t<span>Presidential library</span>\n\t\t\t\t</div>\n\t\t\t</a>\n\n\t\t\t<ul id=\"toc-Presidential_library-sublist\" class=\"vector-toc-list\">\n\t\t\t</ul>\n\t\t</li>\n\t\t<li id=\"toc-Awards_and_honors\"\n\t\t\tclass=\"vector-toc-list-item vector-toc-level-2\">\n\t\t\t<a class=\"vector-toc-link\" href=\"#Awards_and_honors\">\n\t\t\t\t<div class=\"vector-toc-text\">\n\t\t\t\t\t<span class=\"vector-toc-numb\">8.2</span>\n\t\t\t\t\t<span>Awards and honors</span>\n\t\t\t\t</div>\n\t\t\t</a>\n\n\t\t\t<ul id=\"toc-Awards_and_honors-sublist\" class=\"vector-toc-list\">\n\t\t\t</ul>\n\t\t</li>\n\t\t<li id=\"toc-Eponymy\"\n\t\t\tclass=\"vector-toc-list-item vector-toc-level-2\">\n\t\t\t<a class=\"vector-toc-link\" href=\"#Eponymy\">\n\t\t\t\t<div class=\"vector-toc-text\">\n\t\t\t\t\t<span class=\"vector-toc-numb\">8.3</span>\n\t\t\t\t\t<span>Eponymy</span>\n\t\t\t\t</div>\n\t\t\t</a>\n\n\t\t\t<ul id=\"toc-Eponymy-sublist\" class=\"vector-toc-list\">\n\t\t\t</ul>\n\t\t</li>\n\t</ul>\n\t</li>\n\t<li id=\"toc-Bibliography\"\n\t\tclass=\"vector-toc-list-item vector-toc-level-1\">\n\t\t<a class=\"vector-toc-link\" href=\"#Bibliography\">\n\t\t\t<div class=\"vector-toc-text\">\n\t\t\t\t<span class=\"vector-toc-numb\">9</span>\n\t\t\t\t<span>Bibliography</span>\n\t\t\t</div>\n\t\t</a>\n\n\t\t\t<button aria-controls=\"toc-Bibliography-sublist\" class=\"cdx-button cdx-button--weight-quiet cdx-button--icon-only vector-toc-toggle\">\n\t\t\t\t<span class=\"vector-icon mw-ui-icon-wikimedia-expand\"></span>\n\t\t\t\t<span>Toggle Bibliography subsection</span>\n\t\t\t</button>\n\n\t\t<ul id=\"toc-Bibliography-sublist\" class=\"vector-toc-list\">\n\t\t\t<li id=\"toc-Books\"\n\t\t\tclass=\"vector-toc-list-item vector-toc-level-2\">\n\t\t\t<a class=\"vector-toc-link\" href=\"#Books\">\n\t\t\t\t<div class=\"vector-toc-text\">\n\t\t\t\t\t<span class=\"vector-toc-numb\">9.1</span>\n\t\t\t\t\t<span>Books</span>\n\t\t\t\t</div>\n\t\t\t</a>\n\n\t\t\t<ul id=\"toc-Books-sublist\" class=\"vector-toc-list\">\n\t\t\t</ul>\n\t\t</li>\n\t\t<li id=\"toc-Audiobooks\"\n\t\t\tclass=\"vector-toc-list-item vector-toc-level-2\">\n\t\t\t<a class=\"vector-toc-link\" href=\"#Audiobooks\">\n\t\t\t\t<div class=\"vector-toc-text\">\n\t\t\t\t\t<span class=\"vector-toc-numb\">9.2</span>\n\t\t\t\t\t<span>Audiobooks</span>\n\t\t\t\t</div>\n\t\t\t</a>\n\n\t\t\t<ul id=\"toc-Audiobooks-sublist\" class=\"vector-toc-list\">\n\t\t\t</ul>\n\t\t</li>\n\t\t<li id=\"toc-Articles\"\n\t\t\tclass=\"vector-toc-list-item vector-toc-level-2\">\n\t\t\t<a class=\"vector-toc-link\" href=\"#Articles\">\n\t\t\t\t<div class=\"vector-toc-text\">\n\t\t\t\t\t<span class=\"vector-toc-numb\">9.3</span>\n\t\t\t\t\t<span>Articles</span>\n\t\t\t\t</div>\n\t\t\t</a>\n\n\t\t\t<ul id=\"toc-Articles-sublist\" class=\"vector-toc-list\">\n\t\t\t</ul>\n\t\t</li>\n\t</ul>\n\t</li>\n\t<li id=\"toc-See_also\"\n\t\tclass=\"vector-toc-list-item vector-toc-level-1\">\n\t\t<a class=\"vector-toc-link\" href=\"#See_also\">\n\t\t\t<div class=\"vector-toc-text\">\n\t\t\t\t<span class=\"vector-toc-numb\">10</span>\n\t\t\t\t<span>See also</span>\n\t\t\t</div>\n\t\t</a>\n\n\t\t\t<button aria-controls=\"toc-See_also-sublist\" class=\"cdx-button cdx-button--weight-quiet cdx-button--icon-only vector-toc-toggle\">\n\t\t\t\t<span class=\"vector-icon mw-ui-icon-wikimedia-expand\"></span>\n\t\t\t\t<span>Toggle See also subsection</span>\n\t\t\t</button>\n\n\t\t<ul id=\"toc-See_also-sublist\" class=\"vector-toc-list\">\n\t\t\t<li id=\"toc-Politics\"\n\t\t\tclass=\"vector-toc-list-item vector-toc-level-2\">\n\t\t\t<a class=\"vector-toc-link\" href=\"#Politics\">\n\t\t\t\t<div class=\"vector-toc-text\">\n\t\t\t\t\t<span class=\"vector-toc-numb\">10.1</span>\n\t\t\t\t\t<span>Politics</span>\n\t\t\t\t</div>\n\t\t\t</a>\n\n\t\t\t<ul id=\"toc-Politics-sublist\" class=\"vector-toc-list\">\n\t\t\t</ul>\n\t\t</li>\n\t\t<li id=\"toc-Other\"\n\t\t\tclass=\"vector-toc-list-item vector-toc-level-2\">\n\t\t\t<a class=\"vector-toc-link\" href=\"#Other\">\n\t\t\t\t<div class=\"vector-toc-text\">\n\t\t\t\t\t<span class=\"vector-toc-numb\">10.2</span>\n\t\t\t\t\t<span>Other</span>\n\t\t\t\t</div>\n\t\t\t</a>\n\n\t\t\t<ul id=\"toc-Other-sublist\" class=\"vector-toc-list\">\n\t\t\t</ul>\n\t\t</li>\n\t\t<li id=\"toc-Lists\"\n\t\t\tclass=\"vector-toc-list-item vector-toc-level-2\">\n\t\t\t<a class=\"vector-toc-link\" href=\"#Lists\">\n\t\t\t\t<div class=\"vector-toc-text\">\n\t\t\t\t\t<span class=\"vector-toc-numb\">10.3</span>\n\t\t\t\t\t<span>Lists</span>\n\t\t\t\t</div>\n\t\t\t</a>\n\n\t\t\t<ul id=\"toc-Lists-sublist\" class=\"vector-toc-list\">\n\t\t\t</ul>\n\t\t</li>\n\t</ul>\n\t</li>\n\t<li id=\"toc-References\"\n\t\tclass=\"vector-toc-list-item vector-toc-level-1\">\n\t\t<a class=\"vector-toc-link\" href=\"#References\">\n\t\t\t<div class=\"vector-toc-text\">\n\t\t\t\t<span class=\"vector-toc-numb\">11</span>\n\t\t\t\t<span>References</span>\n\t\t\t</div>\n\t\t</a>\n\n\t\t\t<button aria-controls=\"toc-References-sublist\" class=\"cdx-button cdx-button--weight-quiet cdx-button--icon-only vector-toc-toggle\">\n\t\t\t\t<span class=\"vector-icon mw-ui-icon-wikimedia-expand\"></span>\n\t\t\t\t<span>Toggle References subsection</span>\n\t\t\t</button>\n\n\t\t<ul id=\"toc-References-sublist\" class=\"vector-toc-list\">\n\t\t\t<li id=\"toc-Bibliography_2\"\n\t\t\tclass=\"vector-toc-list-item vector-toc-level-2\">\n\t\t\t<a class=\"vector-toc-link\" href=\"#Bibliography_2\">\n\t\t\t\t<div class=\"vector-toc-text\">\n\t\t\t\t\t<span class=\"vector-toc-numb\">11.1</span>\n\t\t\t\t\t<span>Bibliography</span>\n\t\t\t\t</div>\n\t\t\t</a>\n\n\t\t\t<ul id=\"toc-Bibliography_2-sublist\" class=\"vector-toc-list\">\n\t\t\t</ul>\n\t\t</li>\n\t</ul>\n\t</li>\n\t<li id=\"toc-Further_reading\"\n\t\tclass=\"vector-toc-list-item vector-toc-level-1\">\n\t\t<a class=\"vector-toc-link\" href=\"#Further_reading\">\n\t\t\t<div class=\"vector-toc-text\">\n\t\t\t\t<span class=\"vector-toc-numb\">12</span>\n\t\t\t\t<span>Further reading</span>\n\t\t\t</div>\n\t\t</a>\n\n\t\t<ul id=\"toc-Further_reading-sublist\" class=\"vector-toc-list\">\n\t\t</ul>\n\t</li>\n\t<li id=\"toc-External_links\"\n\t\tclass=\"vector-toc-list-item vector-toc-level-1\">\n\t\t<a class=\"vector-toc-link\" href=\"#External_links\">\n\t\t\t<div class=\"vector-toc-text\">\n\t\t\t\t<span class=\"vector-toc-numb\">13</span>\n\t\t\t\t<span>External links</span>\n\t\t\t</div>\n\t\t</a>\n\n\t\t\t<button aria-controls=\"toc-External_links-sublist\" class=\"cdx-button cdx-button--weight-quiet cdx-button--icon-only vector-toc-toggle\">\n\t\t\t\t<span class=\"vector-icon mw-ui-icon-wikimedia-expand\"></span>\n\t\t\t\t<span>Toggle External links subsection</span>\n\t\t\t</button>\n\n\t\t<ul id=\"toc-External_links-sublist\" class=\"vector-toc-list\">\n\t\t\t<li id=\"toc-Official\"\n\t\t\tclass=\"vector-toc-list-item vector-toc-level-2\">\n\t\t\t<a class=\"vector-toc-link\" href=\"#Official\">\n\t\t\t\t<div class=\"vector-toc-text\">\n\t\t\t\t\t<span class=\"vector-toc-numb\">13.1</span>\n\t\t\t\t\t<span>Official</span>\n\t\t\t\t</div>\n\t\t\t</a>\n\n\t\t\t<ul id=\"toc-Official-sublist\" class=\"vector-toc-list\">\n\t\t\t</ul>\n\t\t</li>\n\t\t<li id=\"toc-Other_2\"\n\t\t\tclass=\"vector-toc-list-item vector-toc-level-2\">\n\t\t\t<a class=\"vector-toc-link\" href=\"#Other_2\">\n\t\t\t\t<div class=\"vector-toc-text\">\n\t\t\t\t\t<span class=\"vector-toc-numb\">13.2</span>\n\t\t\t\t\t<span>Other</span>\n\t\t\t\t</div>\n\t\t\t</a>\n\n\t\t\t<ul id=\"toc-Other_2-sublist\" class=\"vector-toc-list\">\n\t\t\t</ul>\n\t\t</li>\n\t</ul>\n\t</li>\n</ul>\n</div>\n\n\t\t\t\t\t</div>\n\t\t</nav>\n\t\t\t</div>\n\t\t</div>\n\t\t<div class=\"mw-content-container\">\n\t\t\t<main id=\"content\" class=\"mw-body\">\n\t\t\t\t<header class=\"mw-body-header vector-page-titlebar\">\n\t\t\t\t\t<nav aria-label=\"Contents\" class=\"vector-toc-landmark\">\n\n<div id=\"vector-page-titlebar-toc\" class=\"vector-dropdown vector-page-titlebar-toc vector-button-flush-left\"  >\n\t<input type=\"checkbox\" id=\"vector-page-titlebar-toc-checkbox\" role=\"button\" aria-haspopup=\"true\" data-event-name=\"ui.dropdown-vector-page-titlebar-toc\" class=\"vector-dropdown-checkbox \"  aria-label=\"Toggle the table of contents\"  >\n\t<label id=\"vector-page-titlebar-toc-label\" for=\"vector-page-titlebar-toc-checkbox\" class=\"vector-dropdown-label cdx-button cdx-button--fake-button cdx-button--fake-button--enabled cdx-button--weight-quiet cdx-button--icon-only \" aria-hidden=\"true\"  ><span class=\"vector-icon mw-ui-icon-listBullet mw-ui-icon-wikimedia-listBullet\"></span>\n\n<span class=\"vector-dropdown-label-text\">Toggle the table of contents</span>\n\t</label>\n\t<div class=\"vector-dropdown-content\">\n\n\n\t\t\t\t\t\t\t<div id=\"vector-page-titlebar-toc-unpinned-container\" class=\"vector-unpinned-container\">\n\t\t\t</div>\n\n\t</div>\n</div>\n\n\t\t\t\t\t</nav>\n\t\t\t\t\t<h1 id=\"firstHeading\" class=\"firstHeading mw-first-heading\"><span class=\"mw-page-title-main\">Barack Obama</span></h1>\n\n<div id=\"p-lang-btn\" class=\"vector-dropdown mw-portlet mw-portlet-lang\"  >\n\t<input type=\"checkbox\" id=\"p-lang-btn-checkbox\" role=\"button\" aria-haspopup=\"true\" data-event-name=\"ui.dropdown-p-lang-btn\" class=\"vector-dropdown-checkbox mw-interlanguage-selector\" aria-label=\"Go to an article in another language. Available in 246 languages\"   >\n\t<label id=\"p-lang-btn-label\" for=\"p-lang-btn-checkbox\" class=\"vector-dropdown-label cdx-button cdx-button--fake-button cdx-button--fake-button--enabled cdx-button--weight-quiet cdx-button--action-progressive mw-portlet-lang-heading-246\" aria-hidden=\"true\"  ><span class=\"vector-icon mw-ui-icon-language-progressive mw-ui-icon-wikimedia-language-progressive\"></span>\n\n<span class=\"vector-dropdown-label-text\">246 languages</span>\n\t</label>\n\t<div class=\"vector-dropdown-content\">\n\n\t\t<div class=\"vector-menu-content\">\n\n\t\t\t<ul class=\"vector-menu-content-list\">\n\n\t\t\t\t<li class=\"interlanguage-link interwiki-ace mw-list-item\"><a href=\"https://ace.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Achinese\" lang=\"ace\" hreflang=\"ace\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Acèh</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-af mw-list-item\"><a href=\"https://af.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Afrikaans\" lang=\"af\" hreflang=\"af\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Afrikaans</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-als mw-list-item\"><a href=\"https://als.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Alemannic\" lang=\"gsw\" hreflang=\"gsw\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Alemannisch</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-am mw-list-item\"><a href=\"https://am.wikipedia.org/wiki/%E1%89%A3%E1%88%AB%E1%8A%AD_%E1%8A%A6%E1%89%A3%E1%88%9B\" title=\"ባራክ ኦባማ – Amharic\" lang=\"am\" hreflang=\"am\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>አማርኛ</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-smn mw-list-item\"><a href=\"https://smn.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Inari Sami\" lang=\"smn\" hreflang=\"smn\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Anarâškielâ</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-ang mw-list-item\"><a href=\"https://ang.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Old English\" lang=\"ang\" hreflang=\"ang\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Ænglisc</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-ab mw-list-item\"><a href=\"https://ab.wikipedia.org/wiki/%D0%9E%D0%B1%D0%B0%D0%BC%D0%B0,_%D0%91%D0%B0%D1%80%D0%B0%D0%BA\" title=\"Обама, Барак – Abkhazian\" lang=\"ab\" hreflang=\"ab\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Аԥсшәа</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-ar badge-Q17437798 badge-goodarticle mw-list-item\" title=\"good article badge\"><a href=\"https://ar.wikipedia.org/wiki/%D8%A8%D8%A7%D8%B1%D8%A7%D9%83_%D8%A3%D9%88%D8%A8%D8%A7%D9%85%D8%A7\" title=\"باراك أوباما – Arabic\" lang=\"ar\" hreflang=\"ar\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>العربية</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-an mw-list-item\"><a href=\"https://an.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Aragonese\" lang=\"an\" hreflang=\"an\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Aragonés</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-arc mw-list-item\"><a href=\"https://arc.wikipedia.org/wiki/%DC%92%DC%AA%DC%90%DC%A9_%DC%90%DC%98%DC%92%DC%90%DC%A1%DC%90\" title=\"ܒܪܐܩ ܐܘܒܐܡܐ – Aramaic\" lang=\"arc\" hreflang=\"arc\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>ܐܪܡܝܐ</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-hyw mw-list-item\"><a href=\"https://hyw.wikipedia.org/wiki/%D5%8A%D5%A1%D6%80%D5%A1%D6%84_%D5%95%D5%BA%D5%A1%D5%B4%D5%A1\" title=\"Պարաք Օպամա – Western Armenian\" lang=\"hyw\" hreflang=\"hyw\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Արեւմտահայերէն</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-frp mw-list-item\"><a href=\"https://frp.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Arpitan\" lang=\"frp\" hreflang=\"frp\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Arpetan</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-as badge-Q17437798 badge-goodarticle mw-list-item\" title=\"good article badge\"><a href=\"https://as.wikipedia.org/wiki/%E0%A6%AC%E0%A6%BE%E0%A7%B0%E0%A6%BE%E0%A6%95_%E0%A6%85%27%E0%A6%AC%E0%A6%BE%E0%A6%AE%E0%A6%BE\" title=\"বাৰাক অ&#039;বামা – Assamese\" lang=\"as\" hreflang=\"as\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>অসমীয়া</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-ast mw-list-item\"><a href=\"https://ast.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Asturian\" lang=\"ast\" hreflang=\"ast\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Asturianu</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-awa mw-list-item\"><a href=\"https://awa.wikipedia.org/wiki/%E0%A4%AC%E0%A4%B0%E0%A4%BE%E0%A4%95_%E0%A4%93%E0%A4%AC%E0%A4%BE%E0%A4%AE%E0%A4%BE\" title=\"बराक ओबामा – Awadhi\" lang=\"awa\" hreflang=\"awa\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>अवधी</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-gn mw-list-item\"><a href=\"https://gn.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Guarani\" lang=\"gn\" hreflang=\"gn\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Avañe'ẽ</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-av mw-list-item\"><a href=\"https://av.wikipedia.org/wiki/%D0%9E%D0%B1%D0%B0%D0%BC%D0%B0,_%D0%91%D0%B0%D1%80%D0%B0%D0%BA\" title=\"Обама, Барак – Avaric\" lang=\"av\" hreflang=\"av\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Авар</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-ay mw-list-item\"><a href=\"https://ay.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Aymara\" lang=\"ay\" hreflang=\"ay\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Aymar aru</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-az mw-list-item\"><a href=\"https://az.wikipedia.org/wiki/Barak_Obama\" title=\"Barak Obama – Azerbaijani\" lang=\"az\" hreflang=\"az\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Azərbaycanca</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-azb mw-list-item\"><a href=\"https://azb.wikipedia.org/wiki/%D8%A8%D8%A7%D8%B1%D8%A7%DA%A9_%D8%A7%D9%88%D8%A8%D8%A7%D9%85%D8%A7\" title=\"باراک اوباما – South Azerbaijani\" lang=\"azb\" hreflang=\"azb\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>تۆرکجه</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-ban mw-list-item\"><a href=\"https://ban.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Balinese\" lang=\"ban\" hreflang=\"ban\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Basa Bali</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-bm mw-list-item\"><a href=\"https://bm.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Bambara\" lang=\"bm\" hreflang=\"bm\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Bamanankan</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-bn mw-list-item\"><a href=\"https://bn.wikipedia.org/wiki/%E0%A6%AC%E0%A6%BE%E0%A6%B0%E0%A6%BE%E0%A6%95_%E0%A6%93%E0%A6%AC%E0%A6%BE%E0%A6%AE%E0%A6%BE\" title=\"বারাক ওবামা – Bangla\" lang=\"bn\" hreflang=\"bn\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>বাংলা</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-bjn mw-list-item\"><a href=\"https://bjn.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Banjar\" lang=\"bjn\" hreflang=\"bjn\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Banjar</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-zh-min-nan mw-list-item\"><a href=\"https://zh-min-nan.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Minnan\" lang=\"nan\" hreflang=\"nan\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>閩南語 / Bân-lâm-gú</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-map-bms mw-list-item\"><a href=\"https://map-bms.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Basa Banyumasan\" lang=\"jv-x-bms\" hreflang=\"jv-x-bms\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Basa Banyumasan</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-ba mw-list-item\"><a href=\"https://ba.wikipedia.org/wiki/%D0%91%D0%B0%D1%80%D0%B0%D0%BA_%D0%9E%D0%B1%D0%B0%D0%BC%D0%B0\" title=\"Барак Обама – Bashkir\" lang=\"ba\" hreflang=\"ba\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Башҡортса</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-be mw-list-item\"><a href=\"https://be.wikipedia.org/wiki/%D0%91%D0%B0%D1%80%D0%B0%D0%BA_%D0%90%D0%B1%D0%B0%D0%BC%D0%B0\" title=\"Барак Абама – Belarusian\" lang=\"be\" hreflang=\"be\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Беларуская</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-be-x-old mw-list-item\"><a href=\"https://be-tarask.wikipedia.org/wiki/%D0%91%D0%B0%D1%80%D0%B0%D0%BA_%D0%90%D0%B1%D0%B0%D0%BC%D0%B0\" title=\"Барак Абама – Belarusian (Taraškievica orthography)\" lang=\"be-tarask\" hreflang=\"be-tarask\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Беларуская (тарашкевіца)</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-bh mw-list-item\"><a href=\"https://bh.wikipedia.org/wiki/%E0%A4%AC%E0%A4%B0%E0%A4%BE%E0%A4%95_%E0%A4%93%E0%A4%AC%E0%A4%BE%E0%A4%AE%E0%A4%BE\" title=\"बराक ओबामा – Bhojpuri\" lang=\"bh\" hreflang=\"bh\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>भोजपुरी</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-bcl mw-list-item\"><a href=\"https://bcl.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Central Bikol\" lang=\"bcl\" hreflang=\"bcl\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Bikol Central</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-bi mw-list-item\"><a href=\"https://bi.wikipedia.org/wiki/Barak_Obama\" title=\"Barak Obama – Bislama\" lang=\"bi\" hreflang=\"bi\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Bislama</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-bg mw-list-item\"><a href=\"https://bg.wikipedia.org/wiki/%D0%91%D0%B0%D1%80%D0%B0%D0%BA_%D0%9E%D0%B1%D0%B0%D0%BC%D0%B0\" title=\"Барак Обама – Bulgarian\" lang=\"bg\" hreflang=\"bg\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Български</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-bar mw-list-item\"><a href=\"https://bar.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Bavarian\" lang=\"bar\" hreflang=\"bar\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Boarisch</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-bo mw-list-item\"><a href=\"https://bo.wikipedia.org/wiki/%E0%BD%96%E0%BC%8B%E0%BD%A2%E0%BD%82%E0%BC%8B%E0%BD%A8%E0%BD%BC%E0%BC%8B%E0%BD%94%E0%BE%B0%E0%BC%8B%E0%BD%98%E0%BC%8D\" title=\"བ་རག་ཨོ་པྰ་མ། – Tibetan\" lang=\"bo\" hreflang=\"bo\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>བོད་ཡིག</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-bs mw-list-item\"><a href=\"https://bs.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Bosnian\" lang=\"bs\" hreflang=\"bs\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Bosanski</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-br mw-list-item\"><a href=\"https://br.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Breton\" lang=\"br\" hreflang=\"br\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Brezhoneg</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-bxr mw-list-item\"><a href=\"https://bxr.wikipedia.org/wiki/%D0%91%D0%B0%D1%80%D0%B0%D0%BA_%D0%9E%D0%B1%D0%B0%D0%BC%D0%B0\" title=\"Барак Обама – Russia Buriat\" lang=\"bxr\" hreflang=\"bxr\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Буряад</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-ca mw-list-item\"><a href=\"https://ca.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Catalan\" lang=\"ca\" hreflang=\"ca\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Català</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-cv mw-list-item\"><a href=\"https://cv.wikipedia.org/wiki/%D0%91%D0%B0%D1%80%D0%B0%D0%BA_%D0%9E%D0%B1%D0%B0%D0%BC%D0%B0\" title=\"Барак Обама – Chuvash\" lang=\"cv\" hreflang=\"cv\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Чӑвашла</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-ceb mw-list-item\"><a href=\"https://ceb.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Cebuano\" lang=\"ceb\" hreflang=\"ceb\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Cebuano</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-cs mw-list-item\"><a href=\"https://cs.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Czech\" lang=\"cs\" hreflang=\"cs\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Čeština</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-cbk-zam mw-list-item\"><a href=\"https://cbk-zam.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Chavacano\" lang=\"cbk\" hreflang=\"cbk\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Chavacano de Zamboanga</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-ny mw-list-item\"><a href=\"https://ny.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Nyanja\" lang=\"ny\" hreflang=\"ny\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Chi-Chewa</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-co mw-list-item\"><a href=\"https://co.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Corsican\" lang=\"co\" hreflang=\"co\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Corsu</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-cy mw-list-item\"><a href=\"https://cy.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Welsh\" lang=\"cy\" hreflang=\"cy\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Cymraeg</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-dag mw-list-item\"><a href=\"https://dag.wikipedia.org/wiki/Barack_Hussein_Obama\" title=\"Barack Hussein Obama – Dagbani\" lang=\"dag\" hreflang=\"dag\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Dagbanli</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-da badge-Q17559452 badge-recommendedarticle mw-list-item\" title=\"recommended article\"><a href=\"https://da.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Danish\" lang=\"da\" hreflang=\"da\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Dansk</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-ary mw-list-item\"><a href=\"https://ary.wikipedia.org/wiki/%D8%A8%D8%A7%D8%B1%D8%A7%D9%83_%D8%A3%D9%88%D8%A8%D8%A7%D9%85%D8%A7\" title=\"باراك أوباما – Moroccan Arabic\" lang=\"ary\" hreflang=\"ary\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>الدارجة</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-se mw-list-item\"><a href=\"https://se.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Northern Sami\" lang=\"se\" hreflang=\"se\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Davvisámegiella</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-pdc mw-list-item\"><a href=\"https://pdc.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Pennsylvania German\" lang=\"pdc\" hreflang=\"pdc\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Deitsch</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-de mw-list-item\"><a href=\"https://de.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – German\" lang=\"de\" hreflang=\"de\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Deutsch</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-dv mw-list-item\"><a href=\"https://dv.wikipedia.org/wiki/%DE%84%DE%A6%DE%83%DE%A6%DE%86%DE%B0_%DE%87%DE%AE%DE%84%DE%A7%DE%89%DE%A7\" title=\"ބަރަކް އޮބާމާ – Divehi\" lang=\"dv\" hreflang=\"dv\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>ދިވެހިބަސް</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-nv mw-list-item\"><a href=\"https://nv.wikipedia.org/wiki/Hastiin_al%C4%85%CC%81%C4%85j%C4%AF%CA%BC_dahsid%C3%A1h%C3%ADg%C3%AD%C3%AD_Barack_Obama\" title=\"Hastiin alą́ąjįʼ dahsidáhígíí Barack Obama – Navajo\" lang=\"nv\" hreflang=\"nv\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Diné bizaad</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-dsb mw-list-item\"><a href=\"https://dsb.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Lower Sorbian\" lang=\"dsb\" hreflang=\"dsb\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Dolnoserbski</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-dty mw-list-item\"><a href=\"https://dty.wikipedia.org/wiki/%E0%A4%AC%E0%A4%BE%E0%A4%B0%E0%A4%BE%E0%A4%95_%E0%A4%93%E0%A4%AC%E0%A4%BE%E0%A4%AE%E0%A4%BE\" title=\"बाराक ओबामा – Doteli\" lang=\"dty\" hreflang=\"dty\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>डोटेली</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-et mw-list-item\"><a href=\"https://et.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Estonian\" lang=\"et\" hreflang=\"et\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Eesti</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-el mw-list-item\"><a href=\"https://el.wikipedia.org/wiki/%CE%9C%CF%80%CE%B1%CF%81%CE%AC%CE%BA_%CE%9F%CE%BC%CF%80%CE%AC%CE%BC%CE%B1\" title=\"Μπαράκ Ομπάμα – Greek\" lang=\"el\" hreflang=\"el\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Ελληνικά</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-eml mw-list-item\"><a href=\"https://eml.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Emiliano-Romagnolo\" lang=\"egl\" hreflang=\"egl\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Emiliàn e rumagnòl</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-myv mw-list-item\"><a href=\"https://myv.wikipedia.org/wiki/%D0%9E%D0%B1%D0%B0%D0%BC%D0%B0%D0%BD%D1%8C_%D0%91%D0%B0%D1%80%D0%B0%D0%BA\" title=\"Обамань Барак – Erzya\" lang=\"myv\" hreflang=\"myv\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Эрзянь</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-es badge-Q17437798 badge-goodarticle mw-list-item\" title=\"good article badge\"><a href=\"https://es.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Spanish\" lang=\"es\" hreflang=\"es\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Español</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-eo mw-list-item\"><a href=\"https://eo.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Esperanto\" lang=\"eo\" hreflang=\"eo\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Esperanto</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-ext mw-list-item\"><a href=\"https://ext.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Extremaduran\" lang=\"ext\" hreflang=\"ext\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Estremeñu</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-eu mw-list-item\"><a href=\"https://eu.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Basque\" lang=\"eu\" hreflang=\"eu\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Euskara</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-fa mw-list-item\"><a href=\"https://fa.wikipedia.org/wiki/%D8%A8%D8%A7%D8%B1%D8%A7%DA%A9_%D8%A7%D9%88%D8%A8%D8%A7%D9%85%D8%A7\" title=\"باراک اوباما – Persian\" lang=\"fa\" hreflang=\"fa\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>فارسی</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-hif mw-list-item\"><a href=\"https://hif.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Fiji Hindi\" lang=\"hif\" hreflang=\"hif\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Fiji Hindi</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-fo mw-list-item\"><a href=\"https://fo.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Faroese\" lang=\"fo\" hreflang=\"fo\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Føroyskt</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-fr mw-list-item\"><a href=\"https://fr.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – French\" lang=\"fr\" hreflang=\"fr\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Français</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-fy mw-list-item\"><a href=\"https://fy.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Western Frisian\" lang=\"fy\" hreflang=\"fy\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Frysk</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-ff mw-list-item\"><a href=\"https://ff.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Fula\" lang=\"ff\" hreflang=\"ff\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Fulfulde</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-fur mw-list-item\"><a href=\"https://fur.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Friulian\" lang=\"fur\" hreflang=\"fur\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Furlan</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-ga mw-list-item\"><a href=\"https://ga.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Irish\" lang=\"ga\" hreflang=\"ga\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Gaeilge</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-gv mw-list-item\"><a href=\"https://gv.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Manx\" lang=\"gv\" hreflang=\"gv\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Gaelg</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-gd mw-list-item\"><a href=\"https://gd.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Scottish Gaelic\" lang=\"gd\" hreflang=\"gd\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Gàidhlig</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-gl mw-list-item\"><a href=\"https://gl.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Galician\" lang=\"gl\" hreflang=\"gl\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Galego</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-gan mw-list-item\"><a href=\"https://gan.wikipedia.org/wiki/%E5%A5%A7%E5%B7%B4%E9%A6%AC\" title=\"奧巴馬 – Gan\" lang=\"gan\" hreflang=\"gan\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>贛語</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-ki mw-list-item\"><a href=\"https://ki.wikipedia.org/wiki/Barrack_Obama\" title=\"Barrack Obama – Kikuyu\" lang=\"ki\" hreflang=\"ki\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Gĩkũyũ</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-gu mw-list-item\"><a href=\"https://gu.wikipedia.org/wiki/%E0%AA%AC%E0%AA%B0%E0%AA%BE%E0%AA%95_%E0%AA%93%E0%AA%AC%E0%AA%BE%E0%AA%AE%E0%AA%BE\" title=\"બરાક ઓબામા – Gujarati\" lang=\"gu\" hreflang=\"gu\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>ગુજરાતી</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-got mw-list-item\"><a href=\"https://got.wikipedia.org/wiki/%F0%90%8C%B1%F0%90%8C%B0%F0%90%8D%82%F0%90%8C%B0%F0%90%8C%BA_%F0%90%8D%89%F0%90%8C%B1%F0%90%8C%B0%F0%90%8C%BC%F0%90%8C%B0\" title=\"𐌱𐌰𐍂𐌰𐌺 𐍉𐌱𐌰𐌼𐌰 – Gothic\" lang=\"got\" hreflang=\"got\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>𐌲𐌿𐍄𐌹𐍃𐌺</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-gom mw-list-item\"><a href=\"https://gom.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Goan Konkani\" lang=\"gom\" hreflang=\"gom\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>गोंयची कोंकणी / Gõychi Konknni</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-guw mw-list-item\"><a href=\"https://guw.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Gun\" lang=\"guw\" hreflang=\"guw\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Gungbe</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-hak mw-list-item\"><a href=\"https://hak.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Hakka Chinese\" lang=\"hak\" hreflang=\"hak\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>客家語/Hak-kâ-ngî</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-ko mw-list-item\"><a href=\"https://ko.wikipedia.org/wiki/%EB%B2%84%EB%9D%BD_%EC%98%A4%EB%B0%94%EB%A7%88\" title=\"버락 오바마 – Korean\" lang=\"ko\" hreflang=\"ko\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>한국어</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-ha mw-list-item\"><a href=\"https://ha.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Hausa\" lang=\"ha\" hreflang=\"ha\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Hausa</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-haw mw-list-item\"><a href=\"https://haw.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Hawaiian\" lang=\"haw\" hreflang=\"haw\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Hawaiʻi</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-hy mw-list-item\"><a href=\"https://hy.wikipedia.org/wiki/%D4%B2%D5%A1%D6%80%D5%A1%D6%84_%D5%95%D5%A2%D5%A1%D5%B4%D5%A1\" title=\"Բարաք Օբամա – Armenian\" lang=\"hy\" hreflang=\"hy\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Հայերեն</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-hi mw-list-item\"><a href=\"https://hi.wikipedia.org/wiki/%E0%A4%AC%E0%A4%B0%E0%A4%BE%E0%A4%95_%E0%A4%93%E0%A4%AC%E0%A4%BE%E0%A4%AE%E0%A4%BE\" title=\"बराक ओबामा – Hindi\" lang=\"hi\" hreflang=\"hi\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>हिन्दी</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-hsb mw-list-item\"><a href=\"https://hsb.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Upper Sorbian\" lang=\"hsb\" hreflang=\"hsb\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Hornjoserbsce</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-hr mw-list-item\"><a href=\"https://hr.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Croatian\" lang=\"hr\" hreflang=\"hr\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Hrvatski</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-io mw-list-item\"><a href=\"https://io.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Ido\" lang=\"io\" hreflang=\"io\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Ido</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-ig mw-list-item\"><a href=\"https://ig.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Igbo\" lang=\"ig\" hreflang=\"ig\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Igbo</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-ilo mw-list-item\"><a href=\"https://ilo.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Iloko\" lang=\"ilo\" hreflang=\"ilo\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Ilokano</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-id badge-Q17437798 badge-goodarticle mw-list-item\" title=\"good article badge\"><a href=\"https://id.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Indonesian\" lang=\"id\" hreflang=\"id\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Bahasa Indonesia</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-ia mw-list-item\"><a href=\"https://ia.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Interlingua\" lang=\"ia\" hreflang=\"ia\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Interlingua</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-ie mw-list-item\"><a href=\"https://ie.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Interlingue\" lang=\"ie\" hreflang=\"ie\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Interlingue</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-iu mw-list-item\"><a href=\"https://iu.wikipedia.org/wiki/%E1%90%B8%E1%95%8C%E1%92%83_%E1%90%85%E1%90%B9%E1%92%AA\" title=\"ᐸᕌᒃ ᐅᐹᒪ – Inuktitut\" lang=\"iu\" hreflang=\"iu\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>ᐃᓄᒃᑎᑐᑦ / inuktitut</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-os mw-list-item\"><a href=\"https://os.wikipedia.org/wiki/%D0%9E%D0%B1%D0%B0%D0%BC%D0%B0,_%D0%91%D0%B0%D1%80%D0%B0%D0%BA\" title=\"Обама, Барак – Ossetic\" lang=\"os\" hreflang=\"os\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Ирон</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-zu mw-list-item\"><a href=\"https://zu.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Zulu\" lang=\"zu\" hreflang=\"zu\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>IsiZulu</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-is mw-list-item\"><a href=\"https://is.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Icelandic\" lang=\"is\" hreflang=\"is\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Íslenska</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-it mw-list-item\"><a href=\"https://it.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Italian\" lang=\"it\" hreflang=\"it\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Italiano</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-he mw-list-item\"><a href=\"https://he.wikipedia.org/wiki/%D7%91%D7%A8%D7%A7_%D7%90%D7%95%D7%91%D7%9E%D7%94\" title=\"ברק אובמה – Hebrew\" lang=\"he\" hreflang=\"he\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>עברית</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-jv mw-list-item\"><a href=\"https://jv.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Javanese\" lang=\"jv\" hreflang=\"jv\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Jawa</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-kbp mw-list-item\"><a href=\"https://kbp.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Kabiye\" lang=\"kbp\" hreflang=\"kbp\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Kabɩyɛ</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-kl mw-list-item\"><a href=\"https://kl.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Kalaallisut\" lang=\"kl\" hreflang=\"kl\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Kalaallisut</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-kn mw-list-item\"><a href=\"https://kn.wikipedia.org/wiki/%E0%B2%AC%E0%B2%B0%E0%B2%BE%E0%B2%95%E0%B3%8D_%E0%B2%92%E0%B2%AC%E0%B2%BE%E0%B2%AE\" title=\"ಬರಾಕ್ ಒಬಾಮ – Kannada\" lang=\"kn\" hreflang=\"kn\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>ಕನ್ನಡ</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-pam mw-list-item\"><a href=\"https://pam.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Pampanga\" lang=\"pam\" hreflang=\"pam\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Kapampangan</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-ka mw-list-item\"><a href=\"https://ka.wikipedia.org/wiki/%E1%83%91%E1%83%90%E1%83%A0%E1%83%90%E1%83%99_%E1%83%9D%E1%83%91%E1%83%90%E1%83%9B%E1%83%90\" title=\"ბარაკ ობამა – Georgian\" lang=\"ka\" hreflang=\"ka\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>ქართული</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-ks mw-list-item\"><a href=\"https://ks.wikipedia.org/wiki/%D8%A8%D9%8E%D8%B1%D8%A7%DA%A9_%D8%A7%D8%A4%D8%A8%D8%A7%D9%85%DB%81\" title=\"بَراک اؤبامہ – Kashmiri\" lang=\"ks\" hreflang=\"ks\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>कॉशुर / کٲشُر</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-kk mw-list-item\"><a href=\"https://kk.wikipedia.org/wiki/%D0%91%D0%B0%D1%80%D0%B0%D0%BA_%D0%9E%D0%B1%D0%B0%D0%BC%D0%B0\" title=\"Барак Обама – Kazakh\" lang=\"kk\" hreflang=\"kk\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Қазақша</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-kw mw-list-item\"><a href=\"https://kw.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Cornish\" lang=\"kw\" hreflang=\"kw\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Kernowek</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-rw mw-list-item\"><a href=\"https://rw.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Kinyarwanda\" lang=\"rw\" hreflang=\"rw\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Ikinyarwanda</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-sw mw-list-item\"><a href=\"https://sw.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Swahili\" lang=\"sw\" hreflang=\"sw\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Kiswahili</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-ht mw-list-item\"><a href=\"https://ht.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Haitian Creole\" lang=\"ht\" hreflang=\"ht\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Kreyòl ayisyen</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-ku mw-list-item\"><a href=\"https://ku.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Kurdish\" lang=\"ku\" hreflang=\"ku\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Kurdî</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-ky mw-list-item\"><a href=\"https://ky.wikipedia.org/wiki/%D0%91%D0%B0%D1%80%D0%B0%D0%BA_%D0%9E%D0%B1%D0%B0%D0%BC%D0%B0\" title=\"Барак Обама – Kyrgyz\" lang=\"ky\" hreflang=\"ky\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Кыргызча</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-lad mw-list-item\"><a href=\"https://lad.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Ladino\" lang=\"lad\" hreflang=\"lad\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Ladino</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-lo mw-list-item\"><a href=\"https://lo.wikipedia.org/wiki/%E0%BA%9A%E0%BA%B2%E0%BA%A3%E0%BA%B1%E0%BA%81_%E0%BB%82%E0%BA%AD%E0%BA%9A%E0%BA%B2%E0%BA%A1%E0%BA%B2\" title=\"ບາຣັກ ໂອບາມາ – Lao\" lang=\"lo\" hreflang=\"lo\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>ລາວ</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-ltg mw-list-item\"><a href=\"https://ltg.wikipedia.org/wiki/Baraks_Obama\" title=\"Baraks Obama – Latgalian\" lang=\"ltg\" hreflang=\"ltg\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Latgaļu</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-la mw-list-item\"><a href=\"https://la.wikipedia.org/wiki/Baracus_Obama\" title=\"Baracus Obama – Latin\" lang=\"la\" hreflang=\"la\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Latina</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-lv mw-list-item\"><a href=\"https://lv.wikipedia.org/wiki/Baraks_Obama\" title=\"Baraks Obama – Latvian\" lang=\"lv\" hreflang=\"lv\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Latviešu</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-lb mw-list-item\"><a href=\"https://lb.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Luxembourgish\" lang=\"lb\" hreflang=\"lb\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Lëtzebuergesch</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-lt mw-list-item\"><a href=\"https://lt.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Lithuanian\" lang=\"lt\" hreflang=\"lt\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Lietuvių</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-nia mw-list-item\"><a href=\"https://nia.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Nias\" lang=\"nia\" hreflang=\"nia\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Li Niha</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-lij mw-list-item\"><a href=\"https://lij.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Ligurian\" lang=\"lij\" hreflang=\"lij\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Ligure</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-li mw-list-item\"><a href=\"https://li.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Limburgish\" lang=\"li\" hreflang=\"li\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Limburgs</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-ln mw-list-item\"><a href=\"https://ln.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Lingala\" lang=\"ln\" hreflang=\"ln\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Lingála</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-lfn mw-list-item\"><a href=\"https://lfn.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Lingua Franca Nova\" lang=\"lfn\" hreflang=\"lfn\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Lingua Franca Nova</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-jbo mw-list-item\"><a href=\"https://jbo.wikipedia.org/wiki/byRAK.obamas\" title=\"byRAK.obamas – Lojban\" lang=\"jbo\" hreflang=\"jbo\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>La .lojban.</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-lmo mw-list-item\"><a href=\"https://lmo.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Lombard\" lang=\"lmo\" hreflang=\"lmo\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Lombard</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-hu mw-list-item\"><a href=\"https://hu.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Hungarian\" lang=\"hu\" hreflang=\"hu\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Magyar</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-mai mw-list-item\"><a href=\"https://mai.wikipedia.org/wiki/%E0%A4%AC%E0%A4%BE%E0%A4%B0%E0%A4%BE%E0%A4%95_%E0%A4%93%E0%A4%AC%E0%A4%BE%E0%A4%AE%E0%A4%BE\" title=\"बाराक ओबामा – Maithili\" lang=\"mai\" hreflang=\"mai\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>मैथिली</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-mk mw-list-item\"><a href=\"https://mk.wikipedia.org/wiki/%D0%91%D0%B0%D1%80%D0%B0%D0%BA_%D0%9E%D0%B1%D0%B0%D0%BC%D0%B0\" title=\"Барак Обама – Macedonian\" lang=\"mk\" hreflang=\"mk\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Македонски</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-mg mw-list-item\"><a href=\"https://mg.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Malagasy\" lang=\"mg\" hreflang=\"mg\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Malagasy</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-ml mw-list-item\"><a href=\"https://ml.wikipedia.org/wiki/%E0%B4%AC%E0%B4%B1%E0%B4%BE%E0%B4%95%E0%B5%8D%E0%B4%95%E0%B5%8D_%E0%B4%92%E0%B4%AC%E0%B4%BE%E0%B4%AE\" title=\"ബറാക്ക് ഒബാമ – Malayalam\" lang=\"ml\" hreflang=\"ml\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>മലയാളം</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-mt mw-list-item\"><a href=\"https://mt.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Maltese\" lang=\"mt\" hreflang=\"mt\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Malti</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-mi mw-list-item\"><a href=\"https://mi.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Māori\" lang=\"mi\" hreflang=\"mi\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Māori</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-mr badge-Q17437796 badge-featuredarticle mw-list-item\" title=\"featured article badge\"><a href=\"https://mr.wikipedia.org/wiki/%E0%A4%AC%E0%A4%B0%E0%A4%BE%E0%A4%95_%E0%A4%93%E0%A4%AC%E0%A4%BE%E0%A4%AE%E0%A4%BE\" title=\"बराक ओबामा – Marathi\" lang=\"mr\" hreflang=\"mr\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>मराठी</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-xmf mw-list-item\"><a href=\"https://xmf.wikipedia.org/wiki/%E1%83%91%E1%83%90%E1%83%A0%E1%83%90%E1%83%99_%E1%83%9D%E1%83%91%E1%83%90%E1%83%9B%E1%83%90\" title=\"ბარაკ ობამა – Mingrelian\" lang=\"xmf\" hreflang=\"xmf\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>მარგალური</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-arz mw-list-item\"><a href=\"https://arz.wikipedia.org/wiki/%D8%A8%D8%A7%D8%B1%D8%A7%D9%83_%D8%A7%D9%88%D8%A8%D8%A7%D9%85%D8%A7\" title=\"باراك اوباما – Egyptian Arabic\" lang=\"arz\" hreflang=\"arz\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>مصرى</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-mzn mw-list-item\"><a href=\"https://mzn.wikipedia.org/wiki/%D8%A8%D8%A7%D8%B1%D8%A7%DA%A9_%D8%A7%D9%88%D8%A8%D8%A7%D9%85%D8%A7\" title=\"باراک اوباما – Mazanderani\" lang=\"mzn\" hreflang=\"mzn\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>مازِرونی</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-ms mw-list-item\"><a href=\"https://ms.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Malay\" lang=\"ms\" hreflang=\"ms\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Bahasa Melayu</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-cdo mw-list-item\"><a href=\"https://cdo.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Mindong\" lang=\"cdo\" hreflang=\"cdo\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>閩東語 / Mìng-dĕ̤ng-ngṳ̄</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-mn mw-list-item\"><a href=\"https://mn.wikipedia.org/wiki/%D0%91%D0%B0%D1%80%D0%B0%D0%BA_%D0%9E%D0%B1%D0%B0%D0%BC%D0%B0\" title=\"Барак Обама – Mongolian\" lang=\"mn\" hreflang=\"mn\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Монгол</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-my mw-list-item\"><a href=\"https://my.wikipedia.org/wiki/%E1%80%98%E1%80%AC%E1%80%9B%E1%80%80%E1%80%BA_%E1%80%A1%E1%80%AD%E1%80%AF%E1%80%98%E1%80%AC%E1%80%B8%E1%80%99%E1%80%AC%E1%80%B8\" title=\"ဘာရက် အိုဘားမား – Burmese\" lang=\"my\" hreflang=\"my\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>မြန်မာဘာသာ</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-nl mw-list-item\"><a href=\"https://nl.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Dutch\" lang=\"nl\" hreflang=\"nl\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Nederlands</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-nds-nl mw-list-item\"><a href=\"https://nds-nl.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Low Saxon\" lang=\"nds-NL\" hreflang=\"nds-NL\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Nedersaksies</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-ne mw-list-item\"><a href=\"https://ne.wikipedia.org/wiki/%E0%A4%AC%E0%A4%BE%E0%A4%B0%E0%A4%BE%E0%A4%95_%E0%A4%93%E0%A4%AC%E0%A4%BE%E0%A4%AE%E0%A4%BE\" title=\"बाराक ओबामा – Nepali\" lang=\"ne\" hreflang=\"ne\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>नेपाली</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-new mw-list-item\"><a href=\"https://new.wikipedia.org/wiki/%E0%A4%AC%E0%A4%BE%E0%A4%B0%E0%A4%BE%E0%A4%95_%E0%A4%93%E0%A4%AC%E0%A4%BE%E0%A4%AE%E0%A4%BE\" title=\"बाराक ओबामा – Newari\" lang=\"new\" hreflang=\"new\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>नेपाल भाषा</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-ja mw-list-item\"><a href=\"https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%90%E3%83%A9%E3%82%AF%E3%83%BB%E3%82%AA%E3%83%90%E3%83%9E\" title=\"バラク・オバマ – Japanese\" lang=\"ja\" hreflang=\"ja\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>日本語</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-nap mw-list-item\"><a href=\"https://nap.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Neapolitan\" lang=\"nap\" hreflang=\"nap\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Napulitano</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-nqo mw-list-item\"><a href=\"https://nqo.wikipedia.org/wiki/%DF%93%DF%99%DF%8A%DF%9E_%DF%8F%DF%93%DF%A1%DF%8A%DF%AB\" title=\"ߓߙߊߞ ߏߓߡߊ߫ – N’Ko\" lang=\"nqo\" hreflang=\"nqo\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>ߒߞߏ</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-ce mw-list-item\"><a href=\"https://ce.wikipedia.org/wiki/%D0%91%D0%B0%D1%80%D0%B0%D0%BA_%D0%9E%D0%B1%D0%B0%D0%BC%D0%B0\" title=\"Барак Обама – Chechen\" lang=\"ce\" hreflang=\"ce\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Нохчийн</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-frr mw-list-item\"><a href=\"https://frr.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Northern Frisian\" lang=\"frr\" hreflang=\"frr\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Nordfriisk</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-pih mw-list-item\"><a href=\"https://pih.wikipedia.org/wiki/Barak_Obama\" title=\"Barak Obama – Norfuk / Pitkern\" lang=\"pih\" hreflang=\"pih\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Norfuk / Pitkern</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-no mw-list-item\"><a href=\"https://no.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Norwegian Bokmål\" lang=\"nb\" hreflang=\"nb\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Norsk bokmål</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-nn mw-list-item\"><a href=\"https://nn.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Norwegian Nynorsk\" lang=\"nn\" hreflang=\"nn\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Norsk nynorsk</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-nrm mw-list-item\"><a href=\"https://nrm.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Norman\" lang=\"nrf\" hreflang=\"nrf\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Nouormand</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-oc mw-list-item\"><a href=\"https://oc.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Occitan\" lang=\"oc\" hreflang=\"oc\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Occitan</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-mhr mw-list-item\"><a href=\"https://mhr.wikipedia.org/wiki/%D0%9E%D0%B1%D0%B0%D0%BC%D0%B0,_%D0%91%D0%B0%D1%80%D0%B0%D0%BA\" title=\"Обама, Барак – Eastern Mari\" lang=\"mhr\" hreflang=\"mhr\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Олык марий</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-or mw-list-item\"><a href=\"https://or.wikipedia.org/wiki/%E0%AC%AC%E0%AC%BE%E0%AC%B0%E0%AC%BE%E0%AC%95_%E0%AC%93%E0%AC%AC%E0%AC%BE%E0%AC%AE%E0%AC%BE\" title=\"ବାରାକ ଓବାମା – Odia\" lang=\"or\" hreflang=\"or\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>ଓଡ଼ିଆ</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-uz mw-list-item\"><a href=\"https://uz.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Uzbek\" lang=\"uz\" hreflang=\"uz\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Oʻzbekcha / ўзбекча</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-pa mw-list-item\"><a href=\"https://pa.wikipedia.org/wiki/%E0%A8%AC%E0%A8%B0%E0%A8%BE%E0%A8%95_%E0%A8%93%E0%A8%AC%E0%A8%BE%E0%A8%AE%E0%A8%BE\" title=\"ਬਰਾਕ ਓਬਾਮਾ – Punjabi\" lang=\"pa\" hreflang=\"pa\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>ਪੰਜਾਬੀ</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-pag mw-list-item\"><a href=\"https://pag.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Pangasinan\" lang=\"pag\" hreflang=\"pag\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Pangasinan</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-ami mw-list-item\"><a href=\"https://ami.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Amis\" lang=\"ami\" hreflang=\"ami\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Pangcah</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-pnb mw-list-item\"><a href=\"https://pnb.wikipedia.org/wiki/%D8%A8%D8%A7%D8%B1%DA%A9_%D8%A7%D9%88%D8%A8%D8%A7%D9%85%D8%A7\" title=\"بارک اوباما – Western Punjabi\" lang=\"pnb\" hreflang=\"pnb\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>پنجابی</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-pap mw-list-item\"><a href=\"https://pap.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Papiamento\" lang=\"pap\" hreflang=\"pap\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Papiamentu</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-ps mw-list-item\"><a href=\"https://ps.wikipedia.org/wiki/%D8%A8%D8%A7%D8%B1%D8%A7%DA%A9_%D8%AD%D8%B3%D9%8A%D9%86_%D8%A7%D9%88%D8%A8%D8%A7%D9%85%D8%A7\" title=\"باراک حسين اوباما – Pashto\" lang=\"ps\" hreflang=\"ps\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>پښتو</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-km mw-list-item\"><a href=\"https://km.wikipedia.org/wiki/%E1%9E%94%E1%9E%B6%E1%9E%9A%E1%9F%89%E1%9E%B6%E1%9E%80%E1%9F%8B_%E1%9E%A2%E1%9E%BC%E1%9E%94%E1%9E%B6%E1%9E%98%E1%9F%89%E1%9E%B6\" title=\"បារ៉ាក់ អូបាម៉ា – Khmer\" lang=\"km\" hreflang=\"km\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>ភាសាខ្មែរ</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-pms mw-list-item\"><a href=\"https://pms.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Piedmontese\" lang=\"pms\" hreflang=\"pms\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Piemontèis</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-tpi mw-list-item\"><a href=\"https://tpi.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Tok Pisin\" lang=\"tpi\" hreflang=\"tpi\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Tok Pisin</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-nds mw-list-item\"><a href=\"https://nds.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Low German\" lang=\"nds\" hreflang=\"nds\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Plattdüütsch</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-pl mw-list-item\"><a href=\"https://pl.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Polish\" lang=\"pl\" hreflang=\"pl\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Polski</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-pt badge-Q17437796 badge-featuredarticle mw-list-item\" title=\"featured article badge\"><a href=\"https://pt.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Portuguese\" lang=\"pt\" hreflang=\"pt\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Português</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-kaa mw-list-item\"><a href=\"https://kaa.wikipedia.org/wiki/Barak_Obama\" title=\"Barak Obama – Kara-Kalpak\" lang=\"kaa\" hreflang=\"kaa\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Qaraqalpaqsha</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-crh mw-list-item\"><a href=\"https://crh.wikipedia.org/wiki/Barak_Obama\" title=\"Barak Obama – Crimean Tatar\" lang=\"crh\" hreflang=\"crh\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Qırımtatarca</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-ty mw-list-item\"><a href=\"https://ty.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Tahitian\" lang=\"ty\" hreflang=\"ty\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Reo tahiti</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-ksh mw-list-item\"><a href=\"https://ksh.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Colognian\" lang=\"ksh\" hreflang=\"ksh\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Ripoarisch</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-ro badge-Q17437796 badge-featuredarticle mw-list-item\" title=\"featured article badge\"><a href=\"https://ro.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Romanian\" lang=\"ro\" hreflang=\"ro\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Română</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-rmy mw-list-item\"><a href=\"https://rmy.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Vlax Romani\" lang=\"rmy\" hreflang=\"rmy\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Romani čhib</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-rm mw-list-item\"><a href=\"https://rm.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Romansh\" lang=\"rm\" hreflang=\"rm\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Rumantsch</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-qu mw-list-item\"><a href=\"https://qu.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Quechua\" lang=\"qu\" hreflang=\"qu\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Runa Simi</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-rue mw-list-item\"><a href=\"https://rue.wikipedia.org/wiki/%D0%91%D0%B0%D1%80%D0%B0%D0%BA_%D0%9E%D0%B1%D0%B0%D0%BC%D0%B0\" title=\"Барак Обама – Rusyn\" lang=\"rue\" hreflang=\"rue\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Русиньскый</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-ru mw-list-item\"><a href=\"https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9E%D0%B1%D0%B0%D0%BC%D0%B0,_%D0%91%D0%B0%D1%80%D0%B0%D0%BA\" title=\"Обама, Барак – Russian\" lang=\"ru\" hreflang=\"ru\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Русский</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-sah mw-list-item\"><a href=\"https://sah.wikipedia.org/wiki/%D0%91%D0%B0%D1%80%D0%B0%D0%BA_%D0%9E%D0%B1%D0%B0%D0%BC%D0%B0\" title=\"Барак Обама – Yakut\" lang=\"sah\" hreflang=\"sah\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Саха тыла</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-sa mw-list-item\"><a href=\"https://sa.wikipedia.org/wiki/%E0%A4%AC%E0%A4%B0%E0%A4%BE%E0%A4%95%E0%A5%8D_%E0%A4%93%E0%A4%AC%E0%A4%BE%E0%A4%AE%E0%A4%BE\" title=\"बराक् ओबामा – Sanskrit\" lang=\"sa\" hreflang=\"sa\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>संस्कृतम्</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-sat mw-list-item\"><a href=\"https://sat.wikipedia.org/wiki/%E1%B1%B5%E1%B1%9F%E1%B1%A8%E1%B1%9F%E1%B1%A0_%E1%B1%9A%E1%B1%B5%E1%B1%9F%E1%B1%A2%E1%B1%9F\" title=\"ᱵᱟᱨᱟᱠ ᱚᱵᱟᱢᱟ – Santali\" lang=\"sat\" hreflang=\"sat\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>ᱥᱟᱱᱛᱟᱲᱤ</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-sc mw-list-item\"><a href=\"https://sc.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Sardinian\" lang=\"sc\" hreflang=\"sc\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Sardu</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-sco mw-list-item\"><a href=\"https://sco.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Scots\" lang=\"sco\" hreflang=\"sco\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Scots</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-stq mw-list-item\"><a href=\"https://stq.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Saterland Frisian\" lang=\"stq\" hreflang=\"stq\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Seeltersk</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-nso mw-list-item\"><a href=\"https://nso.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Northern Sotho\" lang=\"nso\" hreflang=\"nso\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Sesotho sa Leboa</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-sq mw-list-item\"><a href=\"https://sq.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Albanian\" lang=\"sq\" hreflang=\"sq\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Shqip</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-scn mw-list-item\"><a href=\"https://scn.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Sicilian\" lang=\"scn\" hreflang=\"scn\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Sicilianu</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-si mw-list-item\"><a href=\"https://si.wikipedia.org/wiki/%E0%B6%B6%E0%B6%BB%E0%B7%8F%E0%B6%9A%E0%B7%8A_%E0%B6%94%E0%B6%B6%E0%B7%8F%E0%B6%B8%E0%B7%8F\" title=\"බරාක් ඔබාමා – Sinhala\" lang=\"si\" hreflang=\"si\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>සිංහල</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-simple mw-list-item\"><a href=\"https://simple.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Simple English\" lang=\"en-simple\" hreflang=\"en-simple\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Simple English</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-sd mw-list-item\"><a href=\"https://sd.wikipedia.org/wiki/%D8%A8%D8%A7%D8%B1%DA%AA_%D8%A7%D9%88%D8%A8%D8%A7%D9%85%D8%A7\" title=\"بارڪ اوباما – Sindhi\" lang=\"sd\" hreflang=\"sd\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>سنڌي</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-ss mw-list-item\"><a href=\"https://ss.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Swati\" lang=\"ss\" hreflang=\"ss\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>SiSwati</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-sk mw-list-item\"><a href=\"https://sk.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Slovak\" lang=\"sk\" hreflang=\"sk\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Slovenčina</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-sl badge-Q17437796 badge-featuredarticle mw-list-item\" title=\"featured article badge\"><a href=\"https://sl.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Slovenian\" lang=\"sl\" hreflang=\"sl\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Slovenščina</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-cu mw-list-item\"><a href=\"https://cu.wikipedia.org/wiki/%D0%91%D0%B0%D1%80%D0%B0%D0%BA%D1%8A_%D0%9E%D0%B1%D0%B0%D0%BC%D0%B0\" title=\"Баракъ Обама – Church Slavic\" lang=\"cu\" hreflang=\"cu\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Словѣньскъ / ⰔⰎⰑⰂⰡⰐⰠⰔⰍⰟ</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-szl mw-list-item\"><a href=\"https://szl.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Silesian\" lang=\"szl\" hreflang=\"szl\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Ślůnski</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-so mw-list-item\"><a href=\"https://so.wikipedia.org/wiki/Baraak_Obama\" title=\"Baraak Obama – Somali\" lang=\"so\" hreflang=\"so\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Soomaaliga</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-ckb mw-list-item\"><a href=\"https://ckb.wikipedia.org/wiki/%D8%A8%D8%A7%D8%B1%D8%A7%DA%A9_%D8%A6%DB%86%D8%A8%D8%A7%D9%85%D8%A7\" title=\"باراک ئۆباما – Central Kurdish\" lang=\"ckb\" hreflang=\"ckb\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>کوردی</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-srn mw-list-item\"><a href=\"https://srn.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Sranan Tongo\" lang=\"srn\" hreflang=\"srn\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Sranantongo</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-sr mw-list-item\"><a href=\"https://sr.wikipedia.org/wiki/%D0%91%D0%B0%D1%80%D0%B0%D0%BA_%D0%9E%D0%B1%D0%B0%D0%BC%D0%B0\" title=\"Барак Обама – Serbian\" lang=\"sr\" hreflang=\"sr\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Српски / srpski</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-sh mw-list-item\"><a href=\"https://sh.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Serbo-Croatian\" lang=\"sh\" hreflang=\"sh\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Srpskohrvatski / српскохрватски</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-su mw-list-item\"><a href=\"https://su.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Sundanese\" lang=\"su\" hreflang=\"su\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Sunda</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-fi badge-Q17437796 badge-featuredarticle mw-list-item\" title=\"featured article badge\"><a href=\"https://fi.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Finnish\" lang=\"fi\" hreflang=\"fi\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Suomi</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-sv mw-list-item\"><a href=\"https://sv.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Swedish\" lang=\"sv\" hreflang=\"sv\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Svenska</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-tl mw-list-item\"><a href=\"https://tl.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Tagalog\" lang=\"tl\" hreflang=\"tl\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Tagalog</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-ta mw-list-item\"><a href=\"https://ta.wikipedia.org/wiki/%E0%AE%AA%E0%AE%B0%E0%AE%BE%E0%AE%95%E0%AF%8D_%E0%AE%92%E0%AE%AA%E0%AE%BE%E0%AE%AE%E0%AE%BE\" title=\"பராக் ஒபாமா – Tamil\" lang=\"ta\" hreflang=\"ta\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>தமிழ்</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-shi mw-list-item\"><a href=\"https://shi.wikipedia.org/wiki/Barak_Ubama\" title=\"Barak Ubama – Tachelhit\" lang=\"shi\" hreflang=\"shi\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Taclḥit</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-kab mw-list-item\"><a href=\"https://kab.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Kabyle\" lang=\"kab\" hreflang=\"kab\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Taqbaylit</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-roa-tara mw-list-item\"><a href=\"https://roa-tara.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Tarantino\" lang=\"nap-x-tara\" hreflang=\"nap-x-tara\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Tarandíne</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-tt mw-list-item\"><a href=\"https://tt.wikipedia.org/wiki/%D0%91%D0%B0%D1%80%D0%B0%D0%BA_%D0%9E%D0%B1%D0%B0%D0%BC%D0%B0\" title=\"Барак Обама – Tatar\" lang=\"tt\" hreflang=\"tt\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Татарча / tatarça</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-te mw-list-item\"><a href=\"https://te.wikipedia.org/wiki/%E0%B0%AC%E0%B0%B0%E0%B0%BE%E0%B0%95%E0%B1%8D_%E0%B0%92%E0%B0%AC%E0%B0%BE%E0%B0%AE%E0%B0%BE\" title=\"బరాక్ ఒబామా – Telugu\" lang=\"te\" hreflang=\"te\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>తెలుగు</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-tet mw-list-item\"><a href=\"https://tet.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Tetum\" lang=\"tet\" hreflang=\"tet\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Tetun</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-th badge-Q17437796 badge-featuredarticle mw-list-item\" title=\"featured article badge\"><a href=\"https://th.wikipedia.org/wiki/%E0%B8%9A%E0%B8%B2%E0%B8%A3%E0%B8%B1%E0%B8%81_%E0%B9%82%E0%B8%AD%E0%B8%9A%E0%B8%B2%E0%B8%A1%E0%B8%B2\" title=\"บารัก โอบามา – Thai\" lang=\"th\" hreflang=\"th\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>ไทย</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-din mw-list-item\"><a href=\"https://din.wikipedia.org/wiki/Barack_Hussein_Obama\" title=\"Barack Hussein Obama – Dinka\" lang=\"din\" hreflang=\"din\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Thuɔŋjäŋ</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-tg mw-list-item\"><a href=\"https://tg.wikipedia.org/wiki/%D0%91%D0%B0%D1%80%D0%B0%D0%BA_%D0%9E%D0%B1%D0%B0%D0%BC%D0%B0\" title=\"Барак Обама – Tajik\" lang=\"tg\" hreflang=\"tg\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Тоҷикӣ</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-chr mw-list-item\"><a href=\"https://chr.wikipedia.org/wiki/%E1%8F%86%E1%8E%B3%E1%8E%A9_%E1%8E%A3%E1%8F%86%E1%8E%B9\" title=\"ᏆᎳᎩ ᎣᏆᎹ – Cherokee\" lang=\"chr\" hreflang=\"chr\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>ᏣᎳᎩ</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-chy mw-list-item\"><a href=\"https://chy.wikipedia.org/wiki/Netse_%C3%94hmo%27%C3%B4ht%C3%A1vaestse\" title=\"Netse Ôhmo&#039;ôhtávaestse – Cheyenne\" lang=\"chy\" hreflang=\"chy\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Tsetsêhestâhese</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-tr mw-list-item\"><a href=\"https://tr.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Turkish\" lang=\"tr\" hreflang=\"tr\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Türkçe</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-tk mw-list-item\"><a href=\"https://tk.wikipedia.org/wiki/Barak_Obama\" title=\"Barak Obama – Turkmen\" lang=\"tk\" hreflang=\"tk\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Türkmençe</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-uk mw-list-item\"><a href=\"https://uk.wikipedia.org/wiki/%D0%91%D0%B0%D1%80%D0%B0%D0%BA_%D0%9E%D0%B1%D0%B0%D0%BC%D0%B0\" title=\"Барак Обама – Ukrainian\" lang=\"uk\" hreflang=\"uk\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Українська</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-ur mw-list-item\"><a href=\"https://ur.wikipedia.org/wiki/%D8%A8%D8%A7%D8%B1%DA%A9_%D8%A7%D9%88%D8%A8%D8%A7%D9%85%D8%A7\" title=\"بارک اوباما – Urdu\" lang=\"ur\" hreflang=\"ur\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>اردو</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-ug mw-list-item\"><a href=\"https://ug.wikipedia.org/wiki/%D8%A8%D8%A7%D8%B1%D8%A7%D9%83_%D8%A6%D9%88%D8%A8%D8%A7%D9%85%D8%A7\" title=\"باراك ئوباما – Uyghur\" lang=\"ug\" hreflang=\"ug\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>ئۇيغۇرچە / Uyghurche</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-za mw-list-item\"><a href=\"https://za.wikipedia.org/wiki/Aubahmaj\" title=\"Aubahmaj – Zhuang\" lang=\"za\" hreflang=\"za\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Vahcuengh</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-vec mw-list-item\"><a href=\"https://vec.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Venetian\" lang=\"vec\" hreflang=\"vec\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Vèneto</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-vep mw-list-item\"><a href=\"https://vep.wikipedia.org/wiki/Obama_Barak\" title=\"Obama Barak – Veps\" lang=\"vep\" hreflang=\"vep\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Vepsän kel’</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-vi badge-Q17437798 badge-goodarticle mw-list-item\" title=\"good article badge\"><a href=\"https://vi.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Vietnamese\" lang=\"vi\" hreflang=\"vi\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Tiếng Việt</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-vo mw-list-item\"><a href=\"https://vo.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Volapük\" lang=\"vo\" hreflang=\"vo\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Volapük</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-wa mw-list-item\"><a href=\"https://wa.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Walloon\" lang=\"wa\" hreflang=\"wa\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Walon</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-vls mw-list-item\"><a href=\"https://vls.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – West Flemish\" lang=\"vls\" hreflang=\"vls\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>West-Vlams</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-war mw-list-item\"><a href=\"https://war.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Waray\" lang=\"war\" hreflang=\"war\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Winaray</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-wuu mw-list-item\"><a href=\"https://wuu.wikipedia.org/wiki/%E5%B7%B4%E6%8B%89%E5%85%8B%C2%B7%E5%A5%A5%E5%B7%B4%E9%A9%AC\" title=\"巴拉克·奥巴马 – Wu\" lang=\"wuu\" hreflang=\"wuu\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>吴语</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-yi mw-list-item\"><a href=\"https://yi.wikipedia.org/wiki/%D7%91%D7%90%D7%A8%D7%90%D7%A7_%D7%90%D7%91%D7%90%D7%9E%D7%90\" title=\"באראק אבאמא – Yiddish\" lang=\"yi\" hreflang=\"yi\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>ייִדיש</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-yo badge-Q17437798 badge-goodarticle mw-list-item\" title=\"good article badge\"><a href=\"https://yo.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Yoruba\" lang=\"yo\" hreflang=\"yo\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Yorùbá</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-zh-yue mw-list-item\"><a href=\"https://zh-yue.wikipedia.org/wiki/%E5%B7%B4%E6%8B%89%E5%85%8B%C2%B7%E5%A5%A7%E5%B7%B4%E9%A6%AC\" title=\"巴拉克·奧巴馬 – Cantonese\" lang=\"yue\" hreflang=\"yue\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>粵語</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-diq mw-list-item\"><a href=\"https://diq.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Zazaki\" lang=\"diq\" hreflang=\"diq\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Zazaki</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-zea mw-list-item\"><a href=\"https://zea.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Zeelandic\" lang=\"zea\" hreflang=\"zea\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Zeêuws</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-bat-smg mw-list-item\"><a href=\"https://bat-smg.wikipedia.org/wiki/Baraks_Obama\" title=\"Baraks Obama – Samogitian\" lang=\"sgs\" hreflang=\"sgs\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Žemaitėška</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-zh mw-list-item\"><a href=\"https://zh.wikipedia.org/wiki/%E8%B4%9D%E6%8B%89%E5%85%8B%C2%B7%E5%A5%A5%E5%B7%B4%E9%A9%AC\" title=\"贝拉克·奥巴马 – Chinese\" lang=\"zh\" hreflang=\"zh\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>中文</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-bbc mw-list-item\"><a href=\"https://bbc.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Batak Toba\" lang=\"bbc\" hreflang=\"bbc\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Batak Toba</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-dga mw-list-item\"><a href=\"https://dga.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama\" title=\"Barack Obama – Dagaare\" lang=\"dga\" hreflang=\"dga\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Dagaare</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-tly mw-list-item\"><a href=\"https://tly.wikipedia.org/wiki/Barak_Obama\" title=\"Barak Obama – Talysh\" lang=\"tly\" hreflang=\"tly\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>Tolışi</span></a></li><li class=\"interlanguage-link interwiki-zgh mw-list-item\"><a href=\"https://zgh.wikipedia.org/wiki/%E2%B4%B1%E2%B4%B0%E2%B5%94%E2%B4%B0%E2%B4%BD_%E2%B5%93%E2%B4%B1%E2%B4%B0%E2%B5%8E%E2%B4%B0\" title=\"ⴱⴰⵔⴰⴽ ⵓⴱⴰⵎⴰ – Standard Moroccan Tamazight\" lang=\"zgh\" hreflang=\"zgh\" class=\"interlanguage-link-target\"><span>ⵜⴰⵎⴰⵣⵉⵖⵜ ⵜⴰⵏⴰⵡⴰⵢⵜ</span></a></li>\n\t\t\t</ul>\n\t\t\t<div class=\"after-portlet after-portlet-lang\"><span class=\"wb-langlinks-edit wb-langlinks-link\"><a href=\"https://www.wikidata.org/wiki/Special:EntityPage/Q76#sitelinks-wikipedia\" title=\"Edit interlanguage links\" class=\"wbc-editpage\">Edit links</a></span></div>\n\t\t</div>\n\n\t</div>\n</div>\n</header>\n\t\t\t\t<div class=\"vector-page-toolbar\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"vector-page-toolbar-container\">\n\t\t\t\t\t\t<div id=\"left-navigation\">\n\t\t\t\t\t\t\t<nav aria-label=\"Namespaces\">\n\n<div id=\"p-associated-pages\" class=\"vector-menu vector-menu-tabs mw-portlet mw-portlet-associated-pages\"  >\n\t<div class=\"vector-menu-content\">\n\n\t\t<ul class=\"vector-menu-content-list\">\n\n\t\t\t<li id=\"ca-nstab-main\" class=\"selected vector-tab-noicon mw-list-item\"><a href=\"/wiki/Barack_Obama\" title=\"View the content page [c]\" accesskey=\"c\"><span>Article</span></a></li><li id=\"ca-talk\" class=\"vector-tab-noicon mw-list-item\"><a href=\"/wiki/Talk:Barack_Obama\" rel=\"discussion\" title=\"Discuss improvements to the content page [t]\" accesskey=\"t\"><span>Talk</span></a></li>\n\t\t</ul>\n\n\t</div>\n</div>\n\n\n<div id=\"vector-variants-dropdown\" class=\"vector-dropdown emptyPortlet\"  >\n\t<input type=\"checkbox\" id=\"vector-variants-dropdown-checkbox\" role=\"button\" aria-haspopup=\"true\" data-event-name=\"ui.dropdown-vector-variants-dropdown\" class=\"vector-dropdown-checkbox \" aria-label=\"Change language variant\"   >\n\t<label id=\"vector-variants-dropdown-label\" for=\"vector-variants-dropdown-checkbox\" class=\"vector-dropdown-label cdx-button cdx-button--fake-button cdx-button--fake-button--enabled cdx-button--weight-quiet\" aria-hidden=\"true\"  ><span class=\"vector-dropdown-label-text\">English</span>\n\t</label>\n\t<div class=\"vector-dropdown-content\">\n\n\n\n<div id=\"p-variants\" class=\"vector-menu mw-portlet mw-portlet-variants emptyPortlet\"  >\n\t<div class=\"vector-menu-content\">\n\n\t\t<ul class=\"vector-menu-content-list\">\n\n\n\t\t</ul>\n\n\t</div>\n</div>\n\n\n\t</div>\n</div>\n\n\t\t\t\t\t\t\t</nav>\n\t\t\t\t\t\t</div>\n\t\t\t\t\t\t<div id=\"right-navigation\" class=\"vector-collapsible\">\n\t\t\t\t\t\t\t<nav aria-label=\"Views\">\n\n<div id=\"p-views\" class=\"vector-menu vector-menu-tabs mw-portlet mw-portlet-views\"  >\n\t<div class=\"vector-menu-content\">\n\n\t\t<ul class=\"vector-menu-content-list\">\n\n\t\t\t<li id=\"ca-view\" class=\"selected vector-tab-noicon mw-list-item\"><a href=\"/wiki/Barack_Obama\"><span>Read</span></a></li><li id=\"ca-viewsource\" class=\"vector-tab-noicon mw-list-item\"><a href=\"/w/index.php?title=Barack_Obama&amp;action=edit\" title=\"This page is protected.&#10;You can view its source [e]\" accesskey=\"e\"><span>View source</span></a></li><li id=\"ca-history\" class=\"vector-tab-noicon mw-list-item\"><a href=\"/w/index.php?title=Barack_Obama&amp;action=history\" title=\"Past revisions of this page [h]\" accesskey=\"h\"><span>View history</span></a></li>\n\t\t</ul>\n\n\t</div>\n</div>\n\n\t\t\t\t\t\t\t</nav>\n\n\t\t\t\t\t\t\t<nav class=\"vector-page-tools-landmark\" aria-label=\"Page tools\">\n\n<div id=\"vector-page-tools-dropdown\" class=\"vector-dropdown vector-page-tools-dropdown\"  >\n\t<input type=\"checkbox\" id=\"vector-page-tools-dropdown-checkbox\" role=\"button\" aria-haspopup=\"true\" data-event-name=\"ui.dropdown-vector-page-tools-dropdown\" class=\"vector-dropdown-checkbox \"  aria-label=\"Tools\"  >\n\t<label id=\"vector-page-tools-dropdown-label\" for=\"vector-page-tools-dropdown-checkbox\" class=\"vector-dropdown-label cdx-button cdx-button--fake-button cdx-button--fake-button--enabled cdx-button--weight-quiet\" aria-hidden=\"true\"  ><span class=\"vector-dropdown-label-text\">Tools</span>\n\t</label>\n\t<div class=\"vector-dropdown-content\">\n\n\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<div id=\"vector-page-tools-unpinned-container\" class=\"vector-unpinned-container\">\n\n<div id=\"vector-page-tools\" class=\"vector-page-tools vector-pinnable-element\">\n\t<div\n\tclass=\"vector-pinnable-header vector-page-tools-pinnable-header vector-pinnable-header-unpinned\"\n\tdata-feature-name=\"page-tools-pinned\"\n\tdata-pinnable-element-id=\"vector-page-tools\"\n\tdata-pinned-container-id=\"vector-page-tools-pinned-container\"\n\tdata-unpinned-container-id=\"vector-page-tools-unpinned-container\"\n>\n\t<div class=\"vector-pinnable-header-label\">Tools</div>\n\t<button class=\"vector-pinnable-header-toggle-button vector-pinnable-header-pin-button\" data-event-name=\"pinnable-header.vector-page-tools.pin\">move to sidebar</button>\n\t<button class=\"vector-pinnable-header-toggle-button vector-pinnable-header-unpin-button\" data-event-name=\"pinnable-header.vector-page-tools.unpin\">hide</button>\n</div>\n\n\n<div id=\"p-cactions\" class=\"vector-menu mw-portlet mw-portlet-cactions emptyPortlet vector-has-collapsible-items\"  title=\"More options\" >\n\t<div class=\"vector-menu-heading\">\n\t\tActions\n\t</div>\n\t<div class=\"vector-menu-content\">\n\n\t\t<ul class=\"vector-menu-content-list\">\n\n\t\t\t<li id=\"ca-more-view\" class=\"selected vector-more-collapsible-item mw-list-item\"><a href=\"/wiki/Barack_Obama\"><span>Read</span></a></li><li id=\"ca-more-viewsource\" class=\"vector-more-collapsible-item mw-list-item\"><a href=\"/w/index.php?title=Barack_Obama&amp;action=edit\"><span>View source</span></a></li><li id=\"ca-more-history\" class=\"vector-more-collapsible-item mw-list-item\"><a href=\"/w/index.php?title=Barack_Obama&amp;action=history\"><span>View history</span></a></li>\n\t\t</ul>\n\n\t</div>\n</div>\n\n<div id=\"p-tb\" class=\"vector-menu mw-portlet mw-portlet-tb\"  >\n\t<div class=\"vector-menu-heading\">\n\t\tGeneral\n\t</div>\n\t<div class=\"vector-menu-content\">\n\n\t\t<ul class=\"vector-menu-content-list\">\n\n\t\t\t<li id=\"t-whatlinkshere\" class=\"mw-list-item\"><a href=\"/wiki/Special:WhatLinksHere/Barack_Obama\" title=\"List of all English Wikipedia pages containing links to this page [j]\" accesskey=\"j\"><span>What links here</span></a></li><li id=\"t-recentchangeslinked\" class=\"mw-list-item\"><a href=\"/wiki/Special:RecentChangesLinked/Barack_Obama\" rel=\"nofollow\" title=\"Recent changes in pages linked from this page [k]\" accesskey=\"k\"><span>Related changes</span></a></li><li id=\"t-upload\" class=\"mw-list-item\"><a href=\"/wiki/Wikipedia:File_Upload_Wizard\" title=\"Upload files [u]\" accesskey=\"u\"><span>Upload file</span></a></li><li id=\"t-specialpages\" class=\"mw-list-item\"><a href=\"/wiki/Special:SpecialPages\" title=\"A list of all special pages [q]\" accesskey=\"q\"><span>Special pages</span></a></li><li id=\"t-permalink\" class=\"mw-list-item\"><a href=\"/w/index.php?title=Barack_Obama&amp;oldid=1228358105\" title=\"Permanent link to this revision of this page\"><span>Permanent link</span></a></li><li id=\"t-info\" class=\"mw-list-item\"><a href=\"/w/index.php?title=Barack_Obama&amp;action=info\" title=\"More information about this page\"><span>Page information</span></a></li><li id=\"t-cite\" class=\"mw-list-item\"><a href=\"/w/index.php?title=Special:CiteThisPage&amp;page=Barack_Obama&amp;id=1228358105&amp;wpFormIdentifier=titleform\" title=\"Information on how to cite this page\"><span>Cite this page</span></a></li><li id=\"t-urlshortener\" class=\"mw-list-item\"><a href=\"/w/index.php?title=Special:UrlShortener&amp;url=https%3A%2F%2Fen.wikipedia.org%2Fwiki%2FBarack_Obama\"><span>Get shortened URL</span></a></li><li id=\"t-urlshortener-qrcode\" class=\"mw-list-item\"><a href=\"/w/index.php?title=Special:QrCode&amp;url=https%3A%2F%2Fen.wikipedia.org%2Fwiki%2FBarack_Obama\"><span>Download QR code</span></a></li><li id=\"t-wikibase\" class=\"mw-list-item\"><a href=\"https://www.wikidata.org/wiki/Special:EntityPage/Q76\" title=\"Structured data on this page hosted by Wikidata [g]\" accesskey=\"g\"><span>Wikidata item</span></a></li>\n\t\t</ul>\n\n\t</div>\n</div>\n\n<div id=\"p-coll-print_export\" class=\"vector-menu mw-portlet mw-portlet-coll-print_export\"  >\n\t<div class=\"vector-menu-heading\">\n\t\tPrint/export\n\t</div>\n\t<div class=\"vector-menu-content\">\n\n\t\t<ul class=\"vector-menu-content-list\">\n\n\t\t\t<li id=\"coll-download-as-rl\" class=\"mw-list-item\"><a href=\"/w/index.php?title=Special:DownloadAsPdf&amp;page=Barack_Obama&amp;action=show-download-screen\" title=\"Download this page as a PDF file\"><span>Download as PDF</span></a></li><li id=\"t-print\" class=\"mw-list-item\"><a href=\"/w/index.php?title=Barack_Obama&amp;printable=yes\" title=\"Printable version of this page [p]\" accesskey=\"p\"><span>Printable version</span></a></li>\n\t\t</ul>\n\n\t</div>\n</div>\n\n<div id=\"p-wikibase-otherprojects\" class=\"vector-menu mw-portlet mw-portlet-wikibase-otherprojects\"  >\n\t<div class=\"vector-menu-heading\">\n\t\tIn other projects\n\t</div>\n\t<div class=\"vector-menu-content\">\n\n\t\t<ul class=\"vector-menu-content-list\">\n\n\t\t\t<li class=\"wb-otherproject-link wb-otherproject-commons mw-list-item\"><a href=\"https://commons.wikimedia.org/wiki/Barack_Obama\" hreflang=\"en\"><span>Wikimedia Commons</span></a></li><li class=\"wb-otherproject-link wb-otherproject-wikinews mw-list-item\"><a href=\"https://en.wikinews.org/wiki/Category:Barack_Obama\" hreflang=\"en\"><span>Wikinews</span></a></li><li class=\"wb-otherproject-link wb-otherproject-wikiquote mw-list-item\"><a href=\"https://en.wikiquote.org/wiki/Barack_Obama\" hreflang=\"en\"><span>Wikiquote</span></a></li><li class=\"wb-otherproject-link wb-otherproject-wikisource mw-list-item\"><a href=\"https://en.wikisource.org/wiki/Author:Barack_Hussein_Obama\" hreflang=\"en\"><span>Wikisource</span></a></li>\n\t\t</ul>\n\n\t</div>\n</div>\n\n</div>\n\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t</div>\n\n\t</div>\n</div>\n\n\t\t\t\t\t\t\t</nav>\n\t\t\t\t\t\t</div>\n\t\t\t\t\t</div>\n\t\t\t\t</div>\n\t\t\t\t<div class=\"vector-column-end\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"vector-sticky-pinned-container\">\n\t\t\t\t\t\t<nav class=\"vector-page-tools-landmark\" aria-label=\"Page tools\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div id=\"vector-page-tools-pinned-container\" class=\"vector-pinned-container\">\n\n\t\t\t\t\t\t\t</div>\n\t\t</nav>\n\t\t\t\t\t\t<nav class=\"vector-appearance-landmark\" aria-label=\"Appearance\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div id=\"vector-appearance-pinned-container\" class=\"vector-pinned-container\">\n\t\t\t\t<div id=\"vector-appearance\" class=\"vector-appearance vector-pinnable-element\">\n\t<div\n\tclass=\"vector-pinnable-header vector-appearance-pinnable-header vector-pinnable-header-pinned\"\n\tdata-feature-name=\"appearance-pinned\"\n\tdata-pinnable-element-id=\"vector-appearance\"\n\tdata-pinned-container-id=\"vector-appearance-pinned-container\"\n\tdata-unpinned-container-id=\"vector-appearance-unpinned-container\"\n>\n\t<div class=\"vector-pinnable-header-label\">Appearance</div>\n\t<button class=\"vector-pinnable-header-toggle-button vector-pinnable-header-pin-button\" data-event-name=\"pinnable-header.vector-appearance.pin\">move to sidebar</button>\n\t<button class=\"vector-pinnable-header-toggle-button vector-pinnable-header-unpin-button\" data-event-name=\"pinnable-header.vector-appearance.unpin\">hide</button>\n</div>\n\n\n</div>\n\n\t\t\t\t\t\t\t</div>\n\t\t</nav>\n\t\t\t\t\t</div>\n\t\t\t\t</div>\n\t\t\t\t<div id=\"bodyContent\" class=\"vector-body\" aria-labelledby=\"firstHeading\" data-mw-ve-target-container>\n\t\t\t\t\t<div class=\"vector-body-before-content\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"mw-indicators\">\n\t\t<div id=\"mw-indicator-pp-default\" class=\"mw-indicator\"><div class=\"mw-parser-output\"><span typeof=\"mw:File\"><a href=\"/wiki/Wikipedia:Protection_policy#semi\" title=\"This article is semi-protected.\"><img alt=\"Page semi-protected\" src=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/en/thumb/1/1b/Semi-protection-shackle.svg/20px-Semi-protection-shackle.svg.png\" decoding=\"async\" width=\"20\" height=\"20\" class=\"mw-file-element\" srcset=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/en/thumb/1/1b/Semi-protection-shackle.svg/30px-Semi-protection-shackle.svg.png 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/en/thumb/1/1b/Semi-protection-shackle.svg/40px-Semi-protection-shackle.svg.png 2x\" data-file-width=\"512\" data-file-height=\"512\" /></a></span></div></div>\n\t\t</div>\n\n\t\t\t\t\t\t<div id=\"siteSub\" class=\"noprint\">From Wikipedia, the free encyclopedia</div>\n\t\t\t\t\t</div>\n\t\t\t\t\t<div id=\"contentSub\"><div id=\"mw-content-subtitle\"></div></div>\n\n\n\t\t\t\t\t<div id=\"mw-content-text\" class=\"mw-body-content\"><div class=\"mw-content-ltr mw-parser-output\" lang=\"en\" dir=\"ltr\"><div class=\"shortdescription nomobile noexcerpt noprint searchaux\" style=\"display:none\">President of the United States from 2009 to 2017</div>\n<style data-mw-deduplicate=\"TemplateStyles:r1033289096\">.mw-parser-output .hatnote{font-style:italic}.mw-parser-output div.hatnote{padding-left:1.6em;margin-bottom:0.5em}.mw-parser-output .hatnote i{font-style:normal}.mw-parser-output .hatnote+link+.hatnote{margin-top:-0.5em}</style><div role=\"note\" class=\"hatnote navigation-not-searchable\">\"Barack\" and \"Obama\" redirect here. For other uses, see <a href=\"/wiki/Barack_(disambiguation)\" class=\"mw-disambig\" title=\"Barack (disambiguation)\">Barack (disambiguation)</a>, <a href=\"/wiki/Obama_(disambiguation)\" class=\"mw-disambig\" title=\"Obama (disambiguation)\">Obama (disambiguation)</a>, and <a href=\"/wiki/Barack_Obama_(disambiguation)\" class=\"mw-disambig\" title=\"Barack Obama (disambiguation)\">Barack Obama (disambiguation)</a>.</div>\n<p class=\"mw-empty-elt\">\n\n\n</p>\n<style data-mw-deduplicate=\"TemplateStyles:r1228964747\">.mw-parser-output .infobox-subbox{padding:0;border:none;margin:-3px;width:auto;min-width:100%;font-size:100%;clear:none;float:none;background-color:transparent}.mw-parser-output .infobox-3cols-child{margin:auto}.mw-parser-output .infobox .navbar{font-size:100%}body.skin-minerva .mw-parser-output .infobox-header,body.skin-minerva .mw-parser-output .infobox-subheader,body.skin-minerva .mw-parser-output .infobox-above,body.skin-minerva .mw-parser-output .infobox-title,body.skin-minerva .mw-parser-output .infobox-image,body.skin-minerva .mw-parser-output .infobox-full-data,body.skin-minerva .mw-parser-output .infobox-below{text-align:center}html.skin-theme-clientpref-night .mw-parser-output .infobox-full-data:not(.notheme)>div:not(.notheme)[style]{background:#1f1f23!important;color:#f8f9fa}@media(prefers-color-scheme:dark){html.skin-theme-clientpref-os .mw-parser-output .infobox-full-data:not(.notheme) div:not(.notheme){background:#1f1f23!important;color:#f8f9fa}}@media(min-width:640px){body.skin--responsive .mw-parser-output .infobox-table{display:table!important}body.skin--responsive .mw-parser-output .infobox-table>tbody,body.skin--responsive .mw-parser-output .infobox-table>caption,body.skin--responsive .mw-parser-output .infobox-table tr{display:table-row!important}body.skin--responsive .mw-parser-output .infobox-table th,body.skin--responsive .mw-parser-output .infobox-table td{padding-left:inherit;padding-right:inherit}}</style><table class=\"infobox vcard\"><tbody><tr><th colspan=\"2\" class=\"infobox-above\" style=\"font-size: 100%;\"><div class=\"fn\" style=\"font-size:125%;\">Barack Obama</div></th></tr><tr><td colspan=\"2\" class=\"infobox-image\"><span class=\"mw-default-size\" typeof=\"mw:File/Frameless\"><a href=\"/wiki/File:President_Barack_Obama.jpg\" class=\"mw-file-description\"><img alt=\"Obama standing in the Oval Office with his arms folded and smiling\" src=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/8/8d/President_Barack_Obama.jpg/220px-President_Barack_Obama.jpg\" decoding=\"async\" width=\"220\" height=\"275\" class=\"mw-file-element\" srcset=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/8/8d/President_Barack_Obama.jpg/330px-President_Barack_Obama.jpg 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/8/8d/President_Barack_Obama.jpg/440px-President_Barack_Obama.jpg 2x\" data-file-width=\"2687\" data-file-height=\"3356\" /></a></span><div class=\"infobox-caption\" style=\"line-height:normal;padding-top:0.2em;\">Official portrait, 2012</div></td></tr><tr><td colspan=\"2\" class=\"infobox-full-data\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1228964747\"></td></tr><tr><th colspan=\"2\" class=\"infobox-header\" style=\"background:lavender;line-height:normal;padding:0.2em;\">44th&#32;<a href=\"/wiki/President_of_the_United_States\" title=\"President of the United States\">President of the United States</a></th></tr><tr><td colspan=\"2\" class=\"infobox-full-data\" style=\"border-bottom:none\"><span class=\"nowrap\"><b>In office</b></span><br />January 20, 2009&#160;–&#32;January 20, 2017</td><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1228964747\"></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"infobox-label\" style=\"text-align:left\"><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Vice_President_of_the_United_States\" title=\"Vice President of the United States\">Vice President</a></span></th><td class=\"infobox-data\"><a href=\"/wiki/Joe_Biden\" title=\"Joe Biden\">Joe Biden</a></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"infobox-label\" style=\"text-align:left\"><span class=\"nowrap\">Preceded by</span></th><td class=\"infobox-data\"><a href=\"/wiki/George_W._Bush\" title=\"George W. Bush\">George W. Bush</a></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"infobox-label\" style=\"text-align:left\"><span class=\"nowrap\">Succeeded by</span></th><td class=\"infobox-data\"><a href=\"/wiki/Donald_Trump\" title=\"Donald Trump\">Donald Trump</a></td><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1228964747\"></tr><tr><th colspan=\"2\" class=\"infobox-header\" style=\"background:lavender;line-height:normal;padding:0.2em;\"><a href=\"/wiki/United_States_Senate\" title=\"United States Senate\">United States Senator</a><br />from <a href=\"/wiki/Illinois\" title=\"Illinois\">Illinois</a></th></tr><tr><td colspan=\"2\" class=\"infobox-full-data\" style=\"border-bottom:none\"><span class=\"nowrap\"><b>In office</b></span><br />January 3, 2005&#160;–&#32;November 16, 2008</td><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1228964747\"></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"infobox-label\" style=\"text-align:left\"><span class=\"nowrap\">Preceded by</span></th><td class=\"infobox-data\"><a href=\"/wiki/Peter_Fitzgerald_(politician)\" title=\"Peter Fitzgerald (politician)\">Peter Fitzgerald</a></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"infobox-label\" style=\"text-align:left\"><span class=\"nowrap\">Succeeded by</span></th><td class=\"infobox-data\"><a href=\"/wiki/Roland_Burris\" title=\"Roland Burris\">Roland Burris</a></td><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1228964747\"></tr><tr><th colspan=\"2\" class=\"infobox-header\" style=\"background:lavender;line-height:normal;padding:0.2em;\">Member of the <span style=\"display: inline-block;\"><a href=\"/wiki/Illinois_Senate\" title=\"Illinois Senate\">Illinois Senate</a></span><br />from the <a href=\"/wiki/Illinois%27s_13th_Senate_district\" title=\"Illinois&#39;s 13th Senate district\">13th</a> district</th></tr><tr><td colspan=\"2\" class=\"infobox-full-data\" style=\"border-bottom:none\"><span class=\"nowrap\"><b>In office</b></span><br />January 8, 1997&#160;–&#32;November 4, 2004</td><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1228964747\"></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"infobox-label\" style=\"text-align:left\"><span class=\"nowrap\">Preceded by</span></th><td class=\"infobox-data\"><a href=\"/wiki/Alice_Palmer_(politician)\" title=\"Alice Palmer (politician)\">Alice Palmer</a></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"infobox-label\" style=\"text-align:left\"><span class=\"nowrap\">Succeeded by</span></th><td class=\"infobox-data\"><a href=\"/wiki/Kwame_Raoul\" title=\"Kwame Raoul\">Kwame Raoul</a></td></tr><tr style=\"display:none\"><td colspan=\"2\">\n</td></tr><tr><th colspan=\"2\" class=\"infobox-header\" style=\"background:lavender\">Personal details</th></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"infobox-label\">Born</th><td class=\"infobox-data\"><div style=\"display:inline\" class=\"nickname\">Barack Hussein Obama II</div><br /><span style=\"display:none\"> (<span class=\"bday\">1961-08-04</span>) </span>August 4, 1961<span class=\"noprint ForceAgeToShow\"> (age&#160;62)</span><br /><a href=\"/wiki/Honolulu\" title=\"Honolulu\">Honolulu</a>, Hawaii, U.S.</td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"infobox-label\">Political party</th><td class=\"infobox-data\"><a href=\"/wiki/Democratic_Party_(United_States)\" title=\"Democratic Party (United States)\">Democratic</a></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"infobox-label\">Spouse</th><td class=\"infobox-data\"><style data-mw-deduplicate=\"TemplateStyles:r1151524712\">.mw-parser-output .marriage-line-margin2px{line-height:0;margin-bottom:-2px}.mw-parser-output .marriage-line-margin3px{line-height:0;margin-bottom:-3px}.mw-parser-output .marriage-display-ws{display:inline;white-space:nowrap}</style>\n<div class=\"marriage-display-ws\"><div style=\"display:inline-block;line-height:normal;\"><a href=\"/wiki/Michelle_Obama\" title=\"Michelle Obama\">Michelle Robinson</a></div>&#32;<div style=\"display:inline-block;\">&#8203;</div>&#40;<abbr title=\"married\">m.</abbr>&#160;<style data-mw-deduplicate=\"TemplateStyles:r1038841319\">.mw-parser-output .tooltip-dotted{border-bottom:1px dotted;cursor:help}</style><span class=\"rt-commentedText tooltip\" title=\"October 3, 1992\">1992</span>&#41;<wbr />&#8203;</div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"infobox-label\">Children</th><td class=\"infobox-data\"><style data-mw-deduplicate=\"TemplateStyles:r1129693374\">.mw-parser-output .hlist dl,.mw-parser-output .hlist ol,.mw-parser-output .hlist ul{margin:0;padding:0}.mw-parser-output .hlist dd,.mw-parser-output .hlist dt,.mw-parser-output .hlist li{margin:0;display:inline}.mw-parser-output .hlist.inline,.mw-parser-output .hlist.inline dl,.mw-parser-output .hlist.inline ol,.mw-parser-output .hlist.inline ul,.mw-parser-output .hlist dl dl,.mw-parser-output .hlist dl ol,.mw-parser-output .hlist dl ul,.mw-parser-output .hlist ol dl,.mw-parser-output .hlist ol ol,.mw-parser-output .hlist ol ul,.mw-parser-output .hlist ul dl,.mw-parser-output .hlist ul ol,.mw-parser-output .hlist ul ul{display:inline}.mw-parser-output .hlist .mw-empty-li{display:none}.mw-parser-output .hlist dt::after{content:\": \"}.mw-parser-output .hlist dd::after,.mw-parser-output .hlist li::after{content:\" · \";font-weight:bold}.mw-parser-output .hlist dd:last-child::after,.mw-parser-output .hlist dt:last-child::after,.mw-parser-output .hlist li:last-child::after{content:none}.mw-parser-output .hlist dd dd:first-child::before,.mw-parser-output .hlist dd dt:first-child::before,.mw-parser-output .hlist dd li:first-child::before,.mw-parser-output .hlist dt dd:first-child::before,.mw-parser-output .hlist dt dt:first-child::before,.mw-parser-output .hlist dt li:first-child::before,.mw-parser-output .hlist li dd:first-child::before,.mw-parser-output .hlist li dt:first-child::before,.mw-parser-output .hlist li li:first-child::before{content:\" (\";font-weight:normal}.mw-parser-output .hlist dd dd:last-child::after,.mw-parser-output .hlist dd dt:last-child::after,.mw-parser-output .hlist dd li:last-child::after,.mw-parser-output .hlist dt dd:last-child::after,.mw-parser-output .hlist dt dt:last-child::after,.mw-parser-output .hlist dt li:last-child::after,.mw-parser-output .hlist li dd:last-child::after,.mw-parser-output .hlist li dt:last-child::after,.mw-parser-output .hlist li li:last-child::after{content:\")\";font-weight:normal}.mw-parser-output .hlist ol{counter-reset:listitem}.mw-parser-output .hlist ol>li{counter-increment:listitem}.mw-parser-output .hlist ol>li::before{content:\" \"counter(listitem)\"\\a0 \"}.mw-parser-output .hlist dd ol>li:first-child::before,.mw-parser-output .hlist dt ol>li:first-child::before,.mw-parser-output .hlist li ol>li:first-child::before{content:\" (\"counter(listitem)\"\\a0 \"}</style><div class=\"hlist\">\n<ul><li><a href=\"/wiki/Malia_Obama\" class=\"mw-redirect\" title=\"Malia Obama\">Malia</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Sasha_Obama\" class=\"mw-redirect\" title=\"Sasha Obama\">Sasha</a></li></ul>\n</div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"infobox-label\">Parents</th><td class=\"infobox-data\"><style data-mw-deduplicate=\"TemplateStyles:r1126788409\">.mw-parser-output .plainlist ol,.mw-parser-output .plainlist ul{line-height:inherit;list-style:none;margin:0;padding:0}.mw-parser-output .plainlist ol li,.mw-parser-output .plainlist ul li{margin-bottom:0}</style><div class=\"plainlist\">\n<ul><li><a href=\"/wiki/Barack_Obama_Sr.\" title=\"Barack Obama Sr.\">Barack Obama Sr.</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Ann_Dunham\" title=\"Ann Dunham\">Ann Dunham</a></li></ul>\n</div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"infobox-label\">Relatives</th><td class=\"infobox-data\"><a href=\"/wiki/Obama_family\" class=\"mw-redirect\" title=\"Obama family\">Obama family</a></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"infobox-label\">Education</th><td class=\"infobox-data\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1126788409\"><div class=\"plainlist\">\n<ul><li><a href=\"/wiki/Columbia_University\" title=\"Columbia University\">Columbia University</a> (<a href=\"/wiki/Bachelor_of_Arts\" title=\"Bachelor of Arts\">BA</a>)</li>\n<li><a href=\"/wiki/Harvard_Law_School\" title=\"Harvard Law School\">Harvard University</a> (<a href=\"/wiki/Juris_Doctor\" title=\"Juris Doctor\">JD</a>)</li></ul>\n</div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"infobox-label\">Occupation</th><td class=\"infobox-data\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1129693374\"><div class=\"hlist\">\n<ul><li>Politician</li>\n<li>lawyer</li>\n<li>author</li></ul>\n</div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"infobox-label\">Awards</th><td class=\"infobox-data\"><a href=\"/wiki/List_of_awards_and_honors_received_by_Barack_Obama\" title=\"List of awards and honors received by Barack Obama\">Full list</a></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"infobox-label\">Signature</th><td class=\"infobox-data\"><span class=\"skin-invert\" typeof=\"mw:File\"><a href=\"/wiki/File:Barack_Obama_signature.svg\" class=\"mw-file-description\" title=\"Barack Obama&#39;s signature\"><img alt=\"Cursive signature in ink\" src=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/1/11/Barack_Obama_signature.svg/128px-Barack_Obama_signature.svg.png\" decoding=\"async\" width=\"128\" height=\"31\" class=\"mw-file-element\" srcset=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/1/11/Barack_Obama_signature.svg/192px-Barack_Obama_signature.svg.png 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/1/11/Barack_Obama_signature.svg/256px-Barack_Obama_signature.svg.png 2x\" data-file-width=\"512\" data-file-height=\"124\" /></a></span></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"infobox-label\">Website</th><td class=\"infobox-data\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1126788409\"><div class=\"plainlist\">\n<ul><li><span class=\"official-website\"><span class=\"url\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://barackobama.com\">Official website</a></span></span></li>\n<li><span class=\"official-website\"><span class=\"url\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.obama.org\">Obama Foundation</a></span></span></li>\n<li><span class=\"official-website\"><span class=\"url\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://obamawhitehouse.archives.gov\">White House Archives</a></span></span></li></ul>\n</div></td></tr><tr><td colspan=\"2\" class=\"infobox-full-data\"><style data-mw-deduplicate=\"TemplateStyles:r1217611005\">.mw-parser-output .side-box{margin:4px 0;box-sizing:border-box;border:1px solid #aaa;font-size:88%;line-height:1.25em;background-color:#f9f9f9;display:flow-root}.mw-parser-output .side-box-abovebelow,.mw-parser-output .side-box-text{padding:0.25em 0.9em}.mw-parser-output .side-box-image{padding:2px 0 2px 0.9em;text-align:center}.mw-parser-output .side-box-imageright{padding:2px 0.9em 2px 0;text-align:center}@media(min-width:500px){.mw-parser-output .side-box-flex{display:flex;align-items:center}.mw-parser-output .side-box-text{flex:1;min-width:0}}@media(min-width:720px){.mw-parser-output .side-box{width:238px}.mw-parser-output .side-box-right{clear:right;float:right;margin-left:1em}.mw-parser-output .side-box-left{margin-right:1em}}</style><style data-mw-deduplicate=\"TemplateStyles:r1096940132\">.mw-parser-output .listen .side-box-text{line-height:1.1em}.mw-parser-output .listen-plain{border:none;background:transparent}.mw-parser-output .listen-embedded{width:100%;margin:0;border-width:1px 0 0 0;background:transparent}.mw-parser-output .listen-header{padding:2px}.mw-parser-output .listen-embedded .listen-header{padding:2px 0}.mw-parser-output .listen-file-header{padding:4px 0}.mw-parser-output .listen .description{padding-top:2px}.mw-parser-output .listen .mw-tmh-player{max-width:100%}@media(max-width:719px){.mw-parser-output .listen{clear:both}}@media(min-width:720px){.mw-parser-output .listen:not(.listen-noimage){width:320px}.mw-parser-output .listen-left{overflow:visible;float:left}.mw-parser-output .listen-center{float:none;margin-left:auto;margin-right:auto}}</style><div class=\"side-box side-box-left listen noprint listen-embedded listen-noimage listen-center\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1126788409\">\n<div class=\"side-box-flex\">\n<div class=\"side-box-text plainlist\"><div class=\"haudio\">\n<div class=\"listen-file-header\"><a href=\"/wiki/File:President_Obama_on_the_death_of_Osama_bin_Laden.ogg\" title=\"File:President Obama on the death of Osama bin Laden.ogg\">Barack Obama's voice</a></div>\n<div><span typeof=\"mw:File\"><span><audio id=\"mwe_player_0\" controls=\"\" preload=\"none\" class=\"mw-file-element\" width=\"215\" style=\"width:215px;\" data-durationhint=\"568\" data-mwtitle=\"President_Obama_on_the_death_of_Osama_bin_Laden.ogg\" data-mwprovider=\"wikimediacommons\"><source src=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/7/7d/President_Obama_on_the_death_of_Osama_bin_Laden.ogg\" type=\"audio/ogg; codecs=&quot;vorbis&quot;\" data-width=\"0\" data-height=\"0\" /><source src=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/transcoded/7/7d/President_Obama_on_the_death_of_Osama_bin_Laden.ogg/President_Obama_on_the_death_of_Osama_bin_Laden.ogg.mp3\" type=\"audio/mpeg\" data-transcodekey=\"mp3\" data-width=\"0\" data-height=\"0\" /></audio></span></span></div>\n<div class=\"description\">Obama on the <a href=\"/wiki/Death_of_Osama_bin_Laden\" class=\"mw-redirect\" title=\"Death of Osama bin Laden\">death of Osama bin Laden</a><br />Recorded May 2, 2011</div></div></div></div>\n</div></td></tr><tr><td colspan=\"2\" class=\"infobox-below\" style=\"border-top: 1px solid right;\"><div></div></td></tr></tbody></table>\n<link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1129693374\"><style data-mw-deduplicate=\"TemplateStyles:r1228898189\">.mw-parser-output .sidebar{width:22em;float:right;clear:right;margin:0.5em 0 1em 1em;background:var(--background-color-neutral-subtle,#f8f9fa);border:1px solid #aaa;padding:0.2em;text-align:center;line-height:1.4em;font-size:88%;border-collapse:collapse;display:table}body.skin-minerva .mw-parser-output .sidebar{display:table!important;float:right!important;margin:0.5em 0 1em 1em!important}.mw-parser-output .sidebar-subgroup{width:100%;margin:0;border-spacing:0}.mw-parser-output .sidebar-left{float:left;clear:left;margin:0.5em 1em 1em 0}.mw-parser-output .sidebar-none{float:none;clear:both;margin:0.5em 1em 1em 0}.mw-parser-output .sidebar-outer-title{padding:0 0.4em 0.2em;font-size:125%;line-height:1.2em;font-weight:bold}.mw-parser-output .sidebar-top-image{padding:0.4em}.mw-parser-output .sidebar-top-caption,.mw-parser-output .sidebar-pretitle-with-top-image,.mw-parser-output .sidebar-caption{padding:0.2em 0.4em 0;line-height:1.2em}.mw-parser-output .sidebar-pretitle{padding:0.4em 0.4em 0;line-height:1.2em}.mw-parser-output .sidebar-title,.mw-parser-output .sidebar-title-with-pretitle{padding:0.2em 0.8em;font-size:145%;line-height:1.2em}.mw-parser-output .sidebar-title-with-pretitle{padding:0.1em 0.4em}.mw-parser-output .sidebar-image{padding:0.2em 0.4em 0.4em}.mw-parser-output .sidebar-heading{padding:0.1em 0.4em}.mw-parser-output .sidebar-content{padding:0 0.5em 0.4em}.mw-parser-output .sidebar-content-with-subgroup{padding:0.1em 0.4em 0.2em}.mw-parser-output .sidebar-above,.mw-parser-output .sidebar-below{padding:0.3em 0.8em;font-weight:bold}.mw-parser-output .sidebar-collapse .sidebar-above,.mw-parser-output .sidebar-collapse .sidebar-below{border-top:1px solid #aaa;border-bottom:1px solid #aaa}.mw-parser-output .sidebar-navbar{text-align:right;font-size:115%;padding:0 0.4em 0.4em}.mw-parser-output .sidebar-list-title{padding:0 0.4em;text-align:left;font-weight:bold;line-height:1.6em;font-size:105%}.mw-parser-output .sidebar-list-title-c{padding:0 0.4em;text-align:center;margin:0 3.3em}@media(max-width:720px){body.mediawiki .mw-parser-output .sidebar{width:100%!important;clear:both;float:none!important;margin-left:0!important;margin-right:0!important}}body.skin--responsive .mw-parser-output .sidebar a>img{max-width:none!important}html.skin-theme-clientpref-night .mw-parser-output .sidebar:not(.notheme) .sidebar-list-title,html.skin-theme-clientpref-night .mw-parser-output .sidebar:not(.notheme) .sidebar-title-with-pretitle{background:transparent!important}@media(prefers-color-scheme:dark){html.skin-theme-clientpref-os .mw-parser-output .sidebar:not(.notheme) .sidebar-list-title,html.skin-theme-clientpref-os .mw-parser-output .sidebar:not(.notheme) .sidebar-title-with-pretitle{background:transparent!important}}</style><style data-mw-deduplicate=\"TemplateStyles:r1157919884\">.mw-parser-output .sidebar-person{border:4px double #d69d36}.mw-parser-output .sidebar-person .sidebar-title{font-size:110%;padding:0;line-height:150%}.mw-parser-output .sidebar-person-title-image{background-color:#002466;vertical-align:middle;padding:5px}.mw-parser-output .sidebar-person-title{background-color:#002466;vertical-align:middle;padding:6px;width:100%}.mw-parser-output .sidebar-person-title>div{font-size:88%;line-height:normal}.mw-parser-output .sidebar-person .sidebar-content{padding:0.3em}.mw-parser-output .sidebar-person .sidebar-navbar{text-align:center}</style><style data-mw-deduplicate=\"TemplateStyles:r1220487116\">html.skin-theme-clientpref-night .mw-parser-output div:not(.notheme)>.tmp-color,html.skin-theme-clientpref-night .mw-parser-output p>.tmp-color,html.skin-theme-clientpref-night .mw-parser-output table:not(.notheme) .tmp-color{color:inherit!important}@media(prefers-color-scheme:dark){html.skin-theme-clientpref-os .mw-parser-output div:not(.notheme)>.tmp-color,html.skin-theme-clientpref-os .mw-parser-output p>.tmp-color,html.skin-theme-clientpref-os .mw-parser-output table:not(.notheme) .tmp-color{color:inherit!important}}</style><style data-mw-deduplicate=\"TemplateStyles:r1214851843\">.mw-parser-output .hidden-begin{box-sizing:border-box;width:100%;padding:5px;border:none;font-size:95%}.mw-parser-output .hidden-title{font-weight:bold;line-height:1.6;text-align:left}.mw-parser-output .hidden-content{text-align:left}@media all and (max-width:500px){.mw-parser-output .hidden-begin{width:auto!important;clear:none!important;float:none!important}}</style><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1214851843\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1214851843\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1214851843\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1214851843\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1214851843\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1214851843\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1214851843\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1214851843\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1214851843\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1214851843\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1214851843\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1214851843\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1214851843\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1214851843\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1214851843\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1214851843\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1214851843\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1214851843\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1214851843\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1214851843\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1214851843\"><table class=\"sidebar nomobile sidebar-person vcard hlist\" style=\"border-color: #d69d36\"><tbody><tr><th class=\"sidebar-title\"><table><tbody><tr>\n<td class=\"sidebar-person-title-image\" style=\"background-color:#002466;color:inherit;\"><span class=\"mw-image-border\" typeof=\"mw:File\"><a href=\"/wiki/File:President_Barack_Obama,_2012_portrait_crop.jpg\" class=\"mw-file-description\"><img src=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/5/55/President_Barack_Obama%2C_2012_portrait_crop.jpg/75px-President_Barack_Obama%2C_2012_portrait_crop.jpg\" decoding=\"async\" width=\"75\" height=\"97\" class=\"mw-file-element\" srcset=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/5/55/President_Barack_Obama%2C_2012_portrait_crop.jpg/113px-President_Barack_Obama%2C_2012_portrait_crop.jpg 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/5/55/President_Barack_Obama%2C_2012_portrait_crop.jpg/150px-President_Barack_Obama%2C_2012_portrait_crop.jpg 2x\" data-file-width=\"1338\" data-file-height=\"1739\" /></a></span></td>\n<td class=\"sidebar-person-title\" style=\"background-color:#002466;color: #FFF;\"><div><span class=\"tmp-color\" style=\"color: #FFF\">This article is part of <br />a series about</span></div><span class=\"vcard\"><span class=\"fn\"><a class=\"mw-selflink selflink\"><span style=\"color: #FFF; text-decoration: inherit;\">Barack Obama</span></a></span></span></td>\n</tr></tbody></table></th></tr><tr><td class=\"sidebar-content\">\n<hr />\n<div class=\"hidden-begin mw-collapsible mw-collapsed\" style=\"\"><div class=\"hidden-title skin-nightmode-reset-color\" style=\"text-align:center;\">Pre-presidency</div><div class=\"hidden-content mw-collapsible-content\" style=\"text-align:center;\">\n<ul><li><a href=\"/wiki/Early_life_and_career_of_Barack_Obama\" title=\"Early life and career of Barack Obama\">Early life and career</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Illinois_Senate_career_of_Barack_Obama\" title=\"Illinois Senate career of Barack Obama\">Illinois State Senator</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/2004_Democratic_National_Convention_keynote_address\" title=\"2004 Democratic National Convention keynote address\">2004 DNC keynote address</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/United_States_Senate_career_of_Barack_Obama\" class=\"mw-redirect\" title=\"United States Senate career of Barack Obama\">U.S. Senator from Illinois</a>\n<ul><li><a href=\"/wiki/2004_United_States_Senate_election_in_Illinois\" title=\"2004 United States Senate election in Illinois\">2004 election</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/List_of_bills_sponsored_by_Barack_Obama_in_the_United_States_Senate\" title=\"List of bills sponsored by Barack Obama in the United States Senate\">sponsored bills</a></li></ul></li></ul>\n</div></div>\n<hr />\n<div class=\"hidden-begin mw-collapsible mw-collapsed\" style=\"\"><div class=\"hidden-title skin-nightmode-reset-color\" style=\"text-align:center;\">44th President of the United States</div><div class=\"hidden-content mw-collapsible-content\" style=\"text-align:center;\">\n<ul><li><a href=\"/wiki/Presidency_of_Barack_Obama\" title=\"Presidency of Barack Obama\">Presidency</a>\n<ul><li><a href=\"/wiki/Timeline_of_the_Barack_Obama_presidency\" title=\"Timeline of the Barack Obama presidency\">timeline</a></li></ul></li>\n<li><a href=\"/wiki/Presidential_transition_of_Barack_Obama\" title=\"Presidential transition of Barack Obama\">Transition</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Inauguration_of_Barack_Obama_(disambiguation)\" class=\"mw-redirect mw-disambig\" title=\"Inauguration of Barack Obama (disambiguation)\">Inaugurations</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/List_of_presidential_trips_made_by_Barack_Obama\" title=\"List of presidential trips made by Barack Obama\">Trips</a>\n<ul><li><a href=\"/wiki/List_of_international_presidential_trips_made_by_Barack_Obama\" title=\"List of international presidential trips made by Barack Obama\">international</a></li></ul></li></ul>\n</div></div>\n<hr />\n<div class=\"hidden-begin mw-collapsible mw-collapsed\" style=\"\"><div class=\"hidden-title skin-nightmode-reset-color\" style=\"text-align:center;\"><a href=\"/wiki/Political_positions_of_Barack_Obama\" title=\"Political positions of Barack Obama\">Policies</a></div><div class=\"hidden-content mw-collapsible-content\" style=\"text-align:center;\">\n<ul><li><a href=\"/wiki/Economic_policy_of_the_Barack_Obama_administration\" title=\"Economic policy of the Barack Obama administration\">Economy</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Energy_policy_of_the_Barack_Obama_administration\" title=\"Energy policy of the Barack Obama administration\">Energy</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Foreign_policy_of_the_Barack_Obama_administration\" title=\"Foreign policy of the Barack Obama administration\">Foreign policy</a>\n<ul><li><a href=\"/wiki/Arctic_policy_of_Barack_Obama\" title=\"Arctic policy of Barack Obama\">Arctic</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/European_foreign_policy_of_the_Barack_Obama_administration\" title=\"European foreign policy of the Barack Obama administration\">Europe</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/East_Asian_foreign_policy_of_the_Barack_Obama_administration\" title=\"East Asian foreign policy of the Barack Obama administration\">East Asia</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Middle_Eastern_foreign_policy_of_the_Barack_Obama_administration\" title=\"Middle Eastern foreign policy of the Barack Obama administration\">Middle East</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/South_Asian_foreign_policy_of_the_Barack_Obama_administration\" title=\"South Asian foreign policy of the Barack Obama administration\">South Asia</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Obama_Doctrine\" title=\"Obama Doctrine\">Obama Doctrine</a></li></ul></li>\n<li><a href=\"/wiki/List_of_people_granted_executive_clemency_by_Barack_Obama\" title=\"List of people granted executive clemency by Barack Obama\">Pardons</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Marine_policy_of_the_Barack_Obama_administration\" title=\"Marine policy of the Barack Obama administration\">Marine</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Native_American_policy_of_the_Barack_Obama_administration\" title=\"Native American policy of the Barack Obama administration\">Native</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Social_policy_of_the_Barack_Obama_administration\" title=\"Social policy of the Barack Obama administration\">Social</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Space_policy_of_the_Barack_Obama_administration\" title=\"Space policy of the Barack Obama administration\">Space</a></li></ul>\n</div></div>\n<hr />\n<div class=\"hidden-begin mw-collapsible mw-collapsed\" style=\"\"><div class=\"hidden-title skin-nightmode-reset-color\" style=\"text-align:center;\">Appointments</div><div class=\"hidden-content mw-collapsible-content\" style=\"text-align:center;\">\n<ul><li><a href=\"/wiki/Cabinet_of_Barack_Obama\" title=\"Cabinet of Barack Obama\">Cabinet</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/List_of_federal_judges_appointed_by_Barack_Obama\" title=\"List of federal judges appointed by Barack Obama\">Judiciary</a>\n<ul><li><a href=\"/wiki/Sonia_Sotomayor_Supreme_Court_nomination\" title=\"Sonia Sotomayor Supreme Court nomination\">Sotomayor</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Elena_Kagan_Supreme_Court_nomination\" title=\"Elena Kagan Supreme Court nomination\">Kagan</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Merrick_Garland_Supreme_Court_nomination\" title=\"Merrick Garland Supreme Court nomination\">Garland</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Barack_Obama_Supreme_Court_candidates\" title=\"Barack Obama Supreme Court candidates\">Supreme Court candidates</a></li></ul></li></ul>\n</div></div>\n<hr />\n<div class=\"hidden-begin mw-collapsible mw-collapsed\" style=\"\"><div class=\"hidden-title skin-nightmode-reset-color\" style=\"text-align:center;\">First term</div><div class=\"hidden-content mw-collapsible-content\" style=\"text-align:center;\">\n<ul><li><a href=\"/wiki/First_100_days_of_Barack_Obama%27s_presidency\" class=\"mw-redirect\" title=\"First 100 days of Barack Obama&#39;s presidency\">First 100 days</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/American_Recovery_and_Reinvestment_Act_of_2009\" title=\"American Recovery and Reinvestment Act of 2009\">Recovery Act</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/New_START\" title=\"New START\">Russia nuclear treaty</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Affordable_Care_Act\" title=\"Affordable Care Act\">Affordable Care Act</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Dodd%E2%80%93Frank_Wall_Street_Reform_and_Consumer_Protection_Act\" title=\"Dodd–Frank Wall Street Reform and Consumer Protection Act\">Dodd–Frank</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Withdrawal_of_United_States_troops_from_Iraq_(2007%E2%80%932011)\" title=\"Withdrawal of United States troops from Iraq (2007–2011)\">Iraq withdrawal</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Killing_of_Osama_bin_Laden\" title=\"Killing of Osama bin Laden\">Killing of Osama bin Laden</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/2011_United_States_debt-ceiling_crisis\" title=\"2011 United States debt-ceiling crisis\">2011 debt-ceiling crisis</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/2011_military_intervention_in_Libya\" title=\"2011 military intervention in Libya\">Libya intervention</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Withdrawal_of_United_States_troops_from_Afghanistan_(2011%E2%80%932016)\" title=\"Withdrawal of United States troops from Afghanistan (2011–2016)\">Afghanistan withdrawal</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/2012_Benghazi_attack\" title=\"2012 Benghazi attack\">Benghazi attack</a></li></ul>\n</div></div>\n<hr />\n<div class=\"hidden-begin mw-collapsible mw-collapsed\" style=\"\"><div class=\"hidden-title skin-nightmode-reset-color\" style=\"text-align:center;\">Second term</div><div class=\"hidden-content mw-collapsible-content\" style=\"text-align:center;\">\n<ul><li><a href=\"/wiki/2013_United_States_debt-ceiling_crisis\" title=\"2013 United States debt-ceiling crisis\">2013 debt-ceiling crisis</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/War_against_the_Islamic_State\" title=\"War against the Islamic State\">Anti-ISIL campaign</a>\n<ul><li><a href=\"/wiki/American-led_intervention_in_Iraq_(2014%E2%80%932021)\" class=\"mw-redirect\" title=\"American-led intervention in Iraq (2014–2021)\">Iraq</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/American-led_intervention_in_the_Syrian_civil_war\" class=\"mw-redirect\" title=\"American-led intervention in the Syrian civil war\">Syria</a></li></ul></li>\n<li><a href=\"/wiki/Joint_Comprehensive_Plan_of_Action\" title=\"Joint Comprehensive Plan of Action\">Iran nuclear deal</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Cuban_thaw\" title=\"Cuban thaw\">Cuban thaw</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/International_sanctions_during_the_Russo-Ukrainian_War\" title=\"International sanctions during the Russo-Ukrainian War\">Sanctions against Russia</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Barack_Obama_Selma_50th_anniversary_speech\" title=\"Barack Obama Selma 50th anniversary speech\">Selma 50th anniversary speech</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Paris_Agreement\" title=\"Paris Agreement\">Paris Agreement</a></li></ul>\n</div></div>\n<hr />\n<div class=\"hidden-begin mw-collapsible mw-collapsed\" style=\"\"><div class=\"hidden-title skin-nightmode-reset-color\" style=\"text-align:center;\"><a href=\"/wiki/Electoral_history_of_Barack_Obama\" title=\"Electoral history of Barack Obama\">Presidential campaigns</a></div><div class=\"hidden-content mw-collapsible-content\" style=\"text-align:center;\">\n<ul><li><a href=\"/wiki/Barack_Obama_2008_presidential_campaign\" title=\"Barack Obama 2008 presidential campaign\">2008</a>\n<ul><li><a href=\"/wiki/2008_Democratic_Party_presidential_primaries\" title=\"2008 Democratic Party presidential primaries\">primaries</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/2008_Democratic_National_Convention\" title=\"2008 Democratic National Convention\">convention</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/2008_United_States_presidential_debates\" title=\"2008 United States presidential debates\">debates</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/2008_United_States_presidential_election\" title=\"2008 United States presidential election\">election</a></li></ul></li>\n<li><a href=\"/wiki/Barack_Obama_2012_presidential_campaign\" title=\"Barack Obama 2012 presidential campaign\">2012</a>\n<ul><li><a href=\"/wiki/2012_Democratic_Party_presidential_primaries\" title=\"2012 Democratic Party presidential primaries\">primaries</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/2012_Democratic_National_Convention\" title=\"2012 Democratic National Convention\">convention</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/2012_United_States_presidential_debates\" title=\"2012 United States presidential debates\">debates</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/2012_United_States_presidential_election\" title=\"2012 United States presidential election\">election</a></li></ul></li></ul>\n</div></div>\n<hr />\n<div class=\"hidden-begin mw-collapsible mw-collapsed\" style=\"\"><div class=\"hidden-title skin-nightmode-reset-color\" style=\"text-align:center;\">Post-presidency</div><div class=\"hidden-content mw-collapsible-content\" style=\"text-align:center;\">\n<ul><li><a href=\"/wiki/Barack_Obama_Presidential_Center\" title=\"Barack Obama Presidential Center\">Planned presidential library</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Obama_Foundation\" title=\"Obama Foundation\">Obama Foundation</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/One_America_Appeal\" title=\"One America Appeal\">One America Appeal</a></li></ul>\n</div></div>\n<hr />\n<div class=\"hidden-begin mw-collapsible mw-collapsed\" style=\"\"><div class=\"hidden-title skin-nightmode-reset-color\" style=\"text-align:center;\">Publications</div><div class=\"hidden-content mw-collapsible-content\" style=\"text-align:center;\">\n<ul><li><i><a href=\"/wiki/Dreams_from_My_Father\" title=\"Dreams from My Father\">Dreams from My Father</a></i></li>\n<li><i><a href=\"/wiki/The_Audacity_of_Hope\" title=\"The Audacity of Hope\">The Audacity of Hope</a></i></li>\n<li><i><a href=\"/wiki/A_Promised_Land\" title=\"A Promised Land\">A Promised Land</a></i></li></ul>\n</div></div>\n<hr />\n<div class=\"hidden-begin mw-collapsible mw-collapsed\" style=\"\"><div class=\"hidden-title skin-nightmode-reset-color\" style=\"text-align:center;\">Personal</div><div class=\"hidden-content mw-collapsible-content\" style=\"text-align:center;\">\n<ul><li><a href=\"/wiki/Family_of_Barack_Obama\" title=\"Family of Barack Obama\">Family</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Public_image_of_Barack_Obama\" title=\"Public image of Barack Obama\">Public image</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/List_of_honors_and_awards_received_by_Barack_Obama\" class=\"mw-redirect\" title=\"List of honors and awards received by Barack Obama\">Honors</a></li></ul>\n</div></div>\n<hr />\n<div class=\"hidden-begin mw-collapsible mw-collapsed\" style=\"\"><div class=\"hidden-title skin-nightmode-reset-color\" style=\"text-align:center;\">Others</div><div class=\"hidden-content mw-collapsible-content\" style=\"text-align:center;\">\n<ul><li><a href=\"/wiki/2009_Nobel_Peace_Prize\" title=\"2009 Nobel Peace Prize\">Nobel Peace Prize</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Barack_Obama_tan_suit_controversy\" title=\"Barack Obama tan suit controversy\">Tan suit controversy</a></li></ul>\n</div></div>\n<hr />\n<span typeof=\"mw:File\"><span><img alt=\"Seal of the President of the United States\" src=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/3/36/Seal_of_the_President_of_the_United_States.svg/70px-Seal_of_the_President_of_the_United_States.svg.png\" decoding=\"async\" width=\"70\" height=\"70\" class=\"mw-file-element\" srcset=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/3/36/Seal_of_the_President_of_the_United_States.svg/105px-Seal_of_the_President_of_the_United_States.svg.png 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/3/36/Seal_of_the_President_of_the_United_States.svg/140px-Seal_of_the_President_of_the_United_States.svg.png 2x\" data-file-width=\"2424\" data-file-height=\"2425\" /></span></span></td>\n</tr><tr><td class=\"sidebar-navbar\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1129693374\"><style data-mw-deduplicate=\"TemplateStyles:r1063604349\">.mw-parser-output .navbar{display:inline;font-size:88%;font-weight:normal}.mw-parser-output .navbar-collapse{float:left;text-align:left}.mw-parser-output .navbar-boxtext{word-spacing:0}.mw-parser-output .navbar ul{display:inline-block;white-space:nowrap;line-height:inherit}.mw-parser-output .navbar-brackets::before{margin-right:-0.125em;content:\"[ \"}.mw-parser-output .navbar-brackets::after{margin-left:-0.125em;content:\" ]\"}.mw-parser-output .navbar li{word-spacing:-0.125em}.mw-parser-output .navbar a>span,.mw-parser-output .navbar a>abbr{text-decoration:inherit}.mw-parser-output .navbar-mini abbr{font-variant:small-caps;border-bottom:none;text-decoration:none;cursor:inherit}.mw-parser-output .navbar-ct-full{font-size:114%;margin:0 7em}.mw-parser-output .navbar-ct-mini{font-size:114%;margin:0 4em}</style><div class=\"navbar plainlinks hlist navbar-mini\"><ul><li class=\"nv-view\"><a href=\"/wiki/Template:Barack_Obama_series\" title=\"Template:Barack Obama series\"><abbr title=\"View this template\">v</abbr></a></li><li class=\"nv-talk\"><a href=\"/wiki/Template_talk:Barack_Obama_series\" title=\"Template talk:Barack Obama series\"><abbr title=\"Discuss this template\">t</abbr></a></li><li class=\"nv-edit\"><a href=\"/wiki/Special:EditPage/Template:Barack_Obama_series\" title=\"Special:EditPage/Template:Barack Obama series\"><abbr title=\"Edit this template\">e</abbr></a></li></ul></div></td></tr></tbody></table>\n<p><b>Barack Hussein Obama II</b><sup id=\"cite_ref-Name_pronunciation_1-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-Name_pronunciation-1\">&#91;a&#93;</a></sup> (born August 4, 1961) is an American politician who served as the 44th <a href=\"/wiki/President_of_the_United_States\" title=\"President of the United States\">president of the United States</a> from 2009 to 2017. As a member of the <a href=\"/wiki/Democratic_Party_(United_States)\" title=\"Democratic Party (United States)\">Democratic Party</a>, he was the first <a href=\"/wiki/African-American_presidents_of_the_United_States_in_popular_culture\" title=\"African-American presidents of the United States in popular culture\">African-American  president</a> in <a href=\"/wiki/United_States\" title=\"United States\">United States</a> history. Obama previously served as a <a href=\"/wiki/U.S._senator\" class=\"mw-redirect\" title=\"U.S. senator\">U.S. senator</a> representing <a href=\"/wiki/Illinois\" title=\"Illinois\">Illinois</a> from 2005 to 2008, as an <a href=\"/wiki/Illinois_Senate_career_of_Barack_Obama\" title=\"Illinois Senate career of Barack Obama\">Illinois state senator</a> from 1997 to 2004, and as a community service organizer, civil rights lawyer, and university lecturer.\n</p><p>Obama was born in <a href=\"/wiki/Honolulu\" title=\"Honolulu\">Honolulu</a>, <a href=\"/wiki/Hawaii\" title=\"Hawaii\">Hawaii</a>. He graduated from <a href=\"/wiki/Columbia_University\" title=\"Columbia University\">Columbia University</a> in 1983 with a <a href=\"/wiki/Bachelor_of_Arts\" title=\"Bachelor of Arts\">Bachelor of Arts</a> degree in political science and later worked as a <a href=\"/wiki/Community_organizer\" class=\"mw-redirect\" title=\"Community organizer\">community organizer</a> in Chicago. In 1988, Obama enrolled in <a href=\"/wiki/Harvard_Law_School\" title=\"Harvard Law School\">Harvard Law School</a>, where he was the first black president of the <i><a href=\"/wiki/Harvard_Law_Review\" title=\"Harvard Law Review\">Harvard Law Review</a></i>. He became a civil rights attorney and an academic, teaching <a href=\"/wiki/Constitutional_law\" title=\"Constitutional law\">constitutional law</a> at the <a href=\"/wiki/University_of_Chicago_Law_School\" title=\"University of Chicago Law School\">University of Chicago Law School</a> from 1992 to 2004. He also went into elective politics; Obama represented the <a href=\"/wiki/Illinois%27s_13th_Senate_district\" title=\"Illinois&#39;s 13th Senate district\">13th district in the Illinois Senate</a> from 1997 until 2004, when he <a href=\"/wiki/2004_United_States_Senate_election_in_Illinois\" title=\"2004 United States Senate election in Illinois\">successfully ran for the U.S. Senate</a>. In 2008, after <a href=\"/wiki/2008_Democratic_Party_presidential_primaries\" title=\"2008 Democratic Party presidential primaries\">a close primary campaign</a> against <a href=\"/wiki/Hillary_Clinton\" title=\"Hillary Clinton\">Hillary Clinton</a>, he was nominated by the Democratic Party for president and chose Delaware Senator <a href=\"/wiki/Joe_Biden\" title=\"Joe Biden\">Joe Biden</a> as his running mate. Obama was elected president, defeating <a href=\"/wiki/Republican_Party_(United_States)\" title=\"Republican Party (United States)\">Republican Party</a> nominee <a href=\"/wiki/John_McCain\" title=\"John McCain\">John McCain</a> in the <a href=\"/wiki/2008_United_States_presidential_election\" title=\"2008 United States presidential election\">presidential election</a>, and <a href=\"/wiki/First_inauguration_of_Barack_Obama\" title=\"First inauguration of Barack Obama\">was inaugurated</a> on January 20, 2009. Nine months later he was named the <a href=\"/wiki/2009_Nobel_Peace_Prize\" title=\"2009 Nobel Peace Prize\">2009 Nobel Peace Prize</a> laureate, a decision that drew a mixture of criticism and praise.\n</p><p>Obama's first-term actions addressed the <a href=\"/wiki/Global_financial_crisis\" class=\"mw-redirect\" title=\"Global financial crisis\">global financial crisis</a> and included <a href=\"/wiki/American_Recovery_and_Reinvestment_Act_of_2009\" title=\"American Recovery and Reinvestment Act of 2009\">a major stimulus package</a> to guide the economy in recovering from the <a href=\"/wiki/Great_Recession\" title=\"Great Recession\">Great Recession</a>, a partial extension of <a href=\"/wiki/George_W._Bush\" title=\"George W. Bush\">George W. Bush</a>'s <a href=\"/wiki/Bush_tax_cuts\" title=\"Bush tax cuts\">tax cuts</a>, <a href=\"/wiki/Health_care_reforms_proposed_during_the_Obama_administration\" title=\"Health care reforms proposed during the Obama administration\">legislation to reform health care</a>, <a href=\"/wiki/Dodd%E2%80%93Frank_Wall_Street_Reform_and_Consumer_Protection_Act\" title=\"Dodd–Frank Wall Street Reform and Consumer Protection Act\">a major financial regulation reform bill</a>, and the end of a major U.S. <a href=\"/wiki/Iraq_War\" title=\"Iraq War\">military presence in Iraq</a>. Obama also appointed <a href=\"/wiki/Supreme_Court_of_the_United_States\" title=\"Supreme Court of the United States\">Supreme Court</a> justices <a href=\"/wiki/Sonia_Sotomayor\" title=\"Sonia Sotomayor\">Sonia Sotomayor</a> and <a href=\"/wiki/Elena_Kagan\" title=\"Elena Kagan\">Elena Kagan</a>, the former being the first <a href=\"/wiki/Hispanic_American\" class=\"mw-redirect\" title=\"Hispanic American\">Hispanic American</a> on the Supreme Court. He ordered <a href=\"/wiki/Operation_Neptune_Spear\" class=\"mw-redirect\" title=\"Operation Neptune Spear\">the counterterrorism raid</a> which killed <a href=\"/wiki/Osama_bin_Laden\" title=\"Osama bin Laden\">Osama bin Laden</a> and downplayed Bush's <a href=\"/wiki/Counterinsurgency\" title=\"Counterinsurgency\">counterinsurgency model</a>, expanding <a href=\"/wiki/Airstrike\" title=\"Airstrike\">air strikes</a> and making extensive use of special forces, while encouraging greater reliance on host-government militaries. Obama also ordered <a href=\"/wiki/2011_military_intervention_in_Libya\" title=\"2011 military intervention in Libya\">military involvement in Libya</a> in order to implement <a href=\"/wiki/UN_Security_Council_Resolution_1973\" class=\"mw-redirect\" title=\"UN Security Council Resolution 1973\">UN Security Council Resolution 1973</a>, contributing to the overthrow of <a href=\"/wiki/Muammar_Gaddafi\" title=\"Muammar Gaddafi\">Muammar Gaddafi</a>.\n</p><p>After winning <a href=\"/wiki/2012_United_States_presidential_election\" title=\"2012 United States presidential election\">re-election</a> by defeating Republican opponent <a href=\"/wiki/Mitt_Romney\" title=\"Mitt Romney\">Mitt Romney</a>, Obama was <a href=\"/wiki/Second_inauguration_of_Barack_Obama\" title=\"Second inauguration of Barack Obama\">sworn in for a second term</a> on January 20, 2013. In his second term, Obama took steps to <a href=\"/wiki/Combat_climate_change\" class=\"mw-redirect\" title=\"Combat climate change\">combat climate change</a>, signing <a href=\"/wiki/Paris_Agreement\" title=\"Paris Agreement\">a major international climate agreement</a> and an <a href=\"/wiki/Executive_order\" title=\"Executive order\">executive order</a> to limit <a href=\"/wiki/Carbon_emission\" class=\"mw-redirect\" title=\"Carbon emission\">carbon emissions</a>. Obama also presided over the implementation of the <a href=\"/wiki/Affordable_Care_Act\" title=\"Affordable Care Act\">Affordable Care Act</a> and other legislation passed in his first term. He negotiated <a href=\"/wiki/Joint_Comprehensive_Plan_of_Action\" title=\"Joint Comprehensive Plan of Action\">a nuclear agreement with Iran</a> and <a href=\"/wiki/Cuban_thaw\" title=\"Cuban thaw\">normalized relations with Cuba</a>. The number of <a href=\"/wiki/War_in_Afghanistan_(2001%E2%80%932021)\" title=\"War in Afghanistan (2001–2021)\">American soldiers in Afghanistan</a> fell dramatically during Obama's second term, though U.S. soldiers remained in the country throughout <a href=\"/wiki/Obama%27s_presidency\" class=\"mw-redirect\" title=\"Obama&#39;s presidency\">Obama's presidency</a>. Obama promoted inclusion for <a href=\"/wiki/LGBT_Americans\" class=\"mw-redirect\" title=\"LGBT Americans\">LGBT Americans</a>, becoming the first sitting U.S. president to publicly support <a href=\"/wiki/Same-sex_marriage_in_the_United_States\" title=\"Same-sex marriage in the United States\">same-sex marriage</a>.\n</p><p>Obama left office on January 20, 2017, and continues to reside in Washington, D.C. <a href=\"/wiki/Barack_Obama_Presidential_Center\" title=\"Barack Obama Presidential Center\">His presidential library</a> in Chicago began construction in 2021. Since leaving office, Obama has remained politically active, campaigning for candidates in various American elections, including Biden's <a href=\"/wiki/Joe_Biden_2020_presidential_campaign\" title=\"Joe Biden 2020 presidential campaign\">successful bid</a> for president in <a href=\"/wiki/2020_United_States_presidential_election\" title=\"2020 United States presidential election\">2020</a>. Outside of politics, <a href=\"/wiki/Bibliography_of_Barack_Obama\" title=\"Bibliography of Barack Obama\">Obama has published three books</a>: <i><a href=\"/wiki/Dreams_from_My_Father\" title=\"Dreams from My Father\">Dreams from My Father</a></i> (1995)<i>, <a href=\"/wiki/The_Audacity_of_Hope\" title=\"The Audacity of Hope\">The Audacity of Hope</a></i> (2006), and <i><a href=\"/wiki/A_Promised_Land\" title=\"A Promised Land\">A Promised Land</a></i> (2020). Historians and political scientists rank him among the upper tier in <a href=\"/wiki/Historical_rankings_of_presidents_of_the_United_States#Scholar_survey_summary\" title=\"Historical rankings of presidents of the United States\">historical rankings of American presidents</a>.\n</p>\n<meta property=\"mw:PageProp/toc\" />\n<h2><span class=\"mw-headline\" id=\"Early_life_and_career\">Early life and career</span></h2>\n<link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1033289096\"><div role=\"note\" class=\"hatnote navigation-not-searchable\">Main article: <a href=\"/wiki/Early_life_and_career_of_Barack_Obama\" title=\"Early life and career of Barack Obama\">Early life and career of Barack Obama</a></div>\n<figure class=\"mw-default-size mw-halign-left\" typeof=\"mw:File/Thumb\"><a href=\"/wiki/File:Ann_Dunham_with_father_and_children.jpg\" class=\"mw-file-description\"><img alt=\"Photo of a young Obama sitting on grass with his grandfather, mother, and half-sister.\" src=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/en/thumb/3/33/Ann_Dunham_with_father_and_children.jpg/220px-Ann_Dunham_with_father_and_children.jpg\" decoding=\"async\" width=\"220\" height=\"146\" class=\"mw-file-element\" srcset=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/en/thumb/3/33/Ann_Dunham_with_father_and_children.jpg/330px-Ann_Dunham_with_father_and_children.jpg 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/en/3/33/Ann_Dunham_with_father_and_children.jpg 2x\" data-file-width=\"388\" data-file-height=\"257\" /></a><figcaption>Obama (right) with grandfather <a href=\"/wiki/Stanley_Armour_Dunham\" title=\"Stanley Armour Dunham\">Stanley Armour Dunham</a>, mother <a href=\"/wiki/Ann_Dunham\" title=\"Ann Dunham\">Ann Dunham</a>, and half-sister <a href=\"/wiki/Maya_Soetoro-Ng\" title=\"Maya Soetoro-Ng\">Maya Soetoro</a>, mid-1970s in <a href=\"/wiki/Honolulu\" title=\"Honolulu\">Honolulu</a></figcaption></figure>\n<p>Obama was born on August 4, 1961,<sup id=\"cite_ref-biography_2-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-biography-2\">&#91;1&#93;</a></sup> at <a href=\"/wiki/Kapiolani_Medical_Center_for_Women_and_Children\" title=\"Kapiolani Medical Center for Women and Children\">Kapiolani Medical Center for Women and Children</a> in <a href=\"/wiki/Honolulu\" title=\"Honolulu\">Honolulu</a>, Hawaii.<sup id=\"cite_ref-3\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-3\">&#91;2&#93;</a></sup><sup id=\"cite_ref-birth-certificate_4-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-birth-certificate-4\">&#91;3&#93;</a></sup><sup id=\"cite_ref-maraniss_5-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-maraniss-5\">&#91;4&#93;</a></sup><sup id=\"cite_ref-6\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-6\">&#91;5&#93;</a></sup> He is the only president born outside the <a href=\"/wiki/Contiguous_United_States\" title=\"Contiguous United States\">contiguous 48 states</a>.<sup id=\"cite_ref-BarretoO&#39;Bryant2013_7-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-BarretoO&#39;Bryant2013-7\">&#91;6&#93;</a></sup> He was born to an American mother and a Kenyan father. His mother, <a href=\"/wiki/Ann_Dunham\" title=\"Ann Dunham\">Ann Dunham</a> (1942–1995), was born in <a href=\"/wiki/Wichita,_Kansas\" title=\"Wichita, Kansas\">Wichita, Kansas</a> and was of English, Welsh, German, Swiss, and Irish descent. In 2007 it was discovered her great-great-grandfather Falmouth Kearney emigrated from the village of <a href=\"/wiki/Moneygall\" title=\"Moneygall\">Moneygall, Ireland</a> to the US in 1850.<sup id=\"cite_ref-8\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-8\">&#91;7&#93;</a></sup> In July 2012, <a href=\"/wiki/Ancestry.com\" title=\"Ancestry.com\">Ancestry.com</a> found a strong likelihood that Dunham was descended from <a href=\"/wiki/John_Punch_(slave)\" title=\"John Punch (slave)\">John Punch</a>, an enslaved African man who lived in the <a href=\"/wiki/Colony_of_Virginia\" title=\"Colony of Virginia\">Colony of Virginia</a> during the seventeenth century.<sup id=\"cite_ref-ancestry_9-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-ancestry-9\">&#91;8&#93;</a></sup><sup id=\"cite_ref-10\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-10\">&#91;9&#93;</a></sup> Obama's father, <a href=\"/wiki/Barack_Obama_Sr.\" title=\"Barack Obama Sr.\">Barack Obama Sr.</a> (1934–1982),<sup id=\"cite_ref-11\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-11\">&#91;10&#93;</a></sup><sup id=\"cite_ref-12\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-12\">&#91;11&#93;</a></sup> was a married<sup id=\"cite_ref-autogenerated2_13-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-autogenerated2-13\">&#91;12&#93;</a></sup><sup id=\"cite_ref-14\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-14\">&#91;13&#93;</a></sup><sup id=\"cite_ref-15\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-15\">&#91;14&#93;</a></sup> <a href=\"/wiki/Luo_people_of_Kenya_and_Tanzania\" class=\"mw-redirect\" title=\"Luo people of Kenya and Tanzania\">Luo Kenyan</a> from <a href=\"/wiki/Nyang%27oma_Kogelo\" title=\"Nyang&#39;oma Kogelo\">Nyang'oma Kogelo</a>.<sup id=\"cite_ref-autogenerated2_13-1\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-autogenerated2-13\">&#91;12&#93;</a></sup><sup id=\"cite_ref-16\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-16\">&#91;15&#93;</a></sup> His last name, Obama, was derived from his Luo descent.<sup id=\"cite_ref-17\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-17\">&#91;16&#93;</a></sup> Obama's parents met in 1960 in a Russian language class at the <a href=\"/wiki/University_of_Hawai%CA%BBi_at_M%C4%81noa\" title=\"University of Hawaiʻi at Mānoa\">University of Hawaiʻi at Mānoa</a>, where his father was a foreign student on a scholarship.<sup id=\"cite_ref-Jones_2007_18-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-Jones_2007-18\">&#91;17&#93;</a></sup><sup id=\"cite_ref-Obama_1995,_2004,_pp._9–10_19-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-Obama_1995,_2004,_pp._9–10-19\">&#91;18&#93;</a></sup> The couple married in <a href=\"/wiki/Wailuku,_Hawaii\" title=\"Wailuku, Hawaii\">Wailuku, Hawaii</a>, on February 2, 1961, six months before Obama was born.<sup id=\"cite_ref-Ripley_2008_20-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-Ripley_2008-20\">&#91;19&#93;</a></sup><sup id=\"cite_ref-21\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-21\">&#91;20&#93;</a></sup>\n</p><p>In late August 1961, a few weeks after he was born, Barack and his mother moved to the <a href=\"/wiki/University_of_Washington\" title=\"University of Washington\">University of Washington</a> in <a href=\"/wiki/Seattle\" title=\"Seattle\">Seattle</a>, where they lived for a year. During that time, Barack's father completed his undergraduate degree in economics in Hawaii, graduating in June 1962. He left to attend graduate school on a scholarship at <a href=\"/wiki/Harvard_University\" title=\"Harvard University\">Harvard University</a>, where he earned an <a href=\"/wiki/Master_of_Arts\" title=\"Master of Arts\">M.A.</a> in economics. Obama's parents divorced in March 1964.<sup id=\"cite_ref-22\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-22\">&#91;21&#93;</a></sup> Obama Sr. returned to <a href=\"/wiki/Kenya\" title=\"Kenya\">Kenya</a> in 1964, where he married for a third time and worked for the Kenyan government as the Senior Economic Analyst in the Ministry of Finance.<sup id=\"cite_ref-23\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-23\">&#91;22&#93;</a></sup> He visited his son in Hawaii only once, at Christmas 1971,<sup id=\"cite_ref-24\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-24\">&#91;23&#93;</a></sup> before he was killed in an automobile accident in 1982, when Obama was 21 years old.<sup id=\"cite_ref-25\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-25\">&#91;24&#93;</a></sup> Recalling his early childhood, Obama said: \"That my father looked nothing like the people around me—that he was black as pitch, my mother white as milk—barely registered in my mind.\"<sup id=\"cite_ref-Obama_1995,_2004,_pp._9–10_19-1\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-Obama_1995,_2004,_pp._9–10-19\">&#91;18&#93;</a></sup> He described his struggles as a young adult to reconcile social perceptions of his multiracial heritage.<sup id=\"cite_ref-26\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-26\">&#91;25&#93;</a></sup>\n</p><p>In 1963, Dunham met <a href=\"/wiki/Lolo_Soetoro\" title=\"Lolo Soetoro\">Lolo Soetoro</a> at the <a href=\"/wiki/University_of_Hawaii\" class=\"mw-redirect\" title=\"University of Hawaii\">University of Hawaii</a>; he was an <a href=\"/wiki/Native_Indonesian\" class=\"mw-redirect\" title=\"Native Indonesian\">Indonesian</a> <a href=\"/wiki/East%E2%80%93West_Center\" title=\"East–West Center\">East–West Center</a> <a href=\"/wiki/Graduate_student\" class=\"mw-redirect\" title=\"Graduate student\">graduate student</a> in <a href=\"/wiki/Geography\" title=\"Geography\">geography</a>. The couple married on <a href=\"/wiki/Molokai\" title=\"Molokai\">Molokai</a> on March 15, 1965.<sup id=\"cite_ref-27\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-27\">&#91;26&#93;</a></sup> After two one-year extensions of his <a href=\"/wiki/J-1_visa\" title=\"J-1 visa\">J-1 visa</a>, Lolo returned to <a href=\"/wiki/Indonesia\" title=\"Indonesia\">Indonesia</a> in 1966. His wife and stepson followed sixteen months later in 1967. The family initially lived in the Menteng Dalam neighborhood in the <a href=\"/wiki/Tebet,_South_Jakarta\" title=\"Tebet, South Jakarta\">Tebet</a> district of <a href=\"/wiki/South_Jakarta\" title=\"South Jakarta\">South Jakarta</a>. From 1970, they lived in a wealthier neighborhood in the <a href=\"/wiki/Menteng\" title=\"Menteng\">Menteng</a> district of <a href=\"/wiki/Central_Jakarta\" title=\"Central Jakarta\">Central Jakarta</a>.<sup id=\"cite_ref-28\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-28\">&#91;27&#93;</a></sup>\n</p>\n<h3><span class=\"mw-headline\" id=\"Education\">Education</span></h3>\n<figure class=\"mw-default-size\" typeof=\"mw:File/Thumb\"><a href=\"/wiki/File:Barry_Soetoro_school_record.jpg\" class=\"mw-file-description\"><img alt=\"Scan of Obama&#39;s elementary school record, where he is wrongly recorded as Indonesian and Muslim.\" src=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/9/99/Barry_Soetoro_school_record.jpg/220px-Barry_Soetoro_school_record.jpg\" decoding=\"async\" width=\"220\" height=\"270\" class=\"mw-file-element\" srcset=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/9/99/Barry_Soetoro_school_record.jpg/330px-Barry_Soetoro_school_record.jpg 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/9/99/Barry_Soetoro_school_record.jpg/440px-Barry_Soetoro_school_record.jpg 2x\" data-file-width=\"889\" data-file-height=\"1091\" /></a><figcaption>Obama's Indonesian school record in St. Francis of Assisi Catholic Elementary School. Obama was enrolled as \"Barry Soetoro\" (no. 1), and was wrongly recorded as an Indonesian citizen (no. 3) and a Muslim (no. 4).<sup id=\"cite_ref-Suhartono_3/19/2010_29-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-Suhartono_3/19/2010-29\">&#91;28&#93;</a></sup></figcaption></figure>\n<p>At the age of six, Obama and his mother had moved to Indonesia to join his stepfather. From age six to ten, he was registered in school as \"Barry\"<sup id=\"cite_ref-Suhartono_3/19/2010_29-1\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-Suhartono_3/19/2010-29\">&#91;28&#93;</a></sup> and attended local <a href=\"/wiki/Indonesian_Language\" class=\"mw-redirect\" title=\"Indonesian Language\">Indonesian-language</a> schools: <i>Sekolah Dasar Katolik Santo Fransiskus Asisi</i> (St. Francis of Assisi Catholic Elementary School) for two years and <a href=\"/wiki/State_Elementary_School_Menteng_01\" title=\"State Elementary School Menteng 01\"><i>Sekolah Dasar Negeri Menteng 01</i></a> (State Elementary School Menteng 01) for one and a half years, supplemented by English-language <a href=\"/wiki/Calvert_School\" title=\"Calvert School\">Calvert School</a> homeschooling by his mother.<sup id=\"cite_ref-30\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-30\">&#91;29&#93;</a></sup><sup id=\"cite_ref-31\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-31\">&#91;30&#93;</a></sup> As a result of his four years in <a href=\"/wiki/Jakarta\" title=\"Jakarta\">Jakarta</a>, he was able to speak <a href=\"/wiki/Indonesian_language\" title=\"Indonesian language\">Indonesian</a> fluently as a child.<sup id=\"cite_ref-in_Jakarta_32-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-in_Jakarta-32\">&#91;31&#93;</a></sup> During his time in Indonesia, Obama's stepfather taught him to be resilient and gave him \"a pretty hardheaded assessment of how the world works\".<sup id=\"cite_ref-33\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-33\">&#91;32&#93;</a></sup>\n</p><p>In 1971, Obama returned to Honolulu to live with his maternal grandparents, <a href=\"/wiki/Madelyn_Dunham\" title=\"Madelyn Dunham\">Madelyn</a> and <a href=\"/wiki/Stanley_Armour_Dunham\" title=\"Stanley Armour Dunham\">Stanley Dunham</a>. He attended <a href=\"/wiki/Punahou_School\" title=\"Punahou School\">Punahou School</a>—a private <a href=\"/wiki/University-preparatory_school\" class=\"mw-redirect\" title=\"University-preparatory school\">college preparatory school</a>—with the aid of a scholarship from fifth grade until he graduated from high school in 1979.<sup id=\"cite_ref-34\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-34\">&#91;33&#93;</a></sup> In high school, Obama continued to use the nickname \"Barry\" which he kept until making a visit to Kenya in 1980.<sup id=\"cite_ref-35\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-35\">&#91;34&#93;</a></sup> Obama lived with his mother and half-sister, <a href=\"/wiki/Maya_Soetoro-Ng\" title=\"Maya Soetoro-Ng\">Maya Soetoro</a>, in Hawaii for three years from 1972 to 1975 while his mother was a graduate student in <a href=\"/wiki/Anthropology\" title=\"Anthropology\">anthropology</a> at the University of Hawaii.<sup id=\"cite_ref-36\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-36\">&#91;35&#93;</a></sup> Obama chose to stay in Hawaii when his mother and half-sister returned to Indonesia in 1975, so his mother could begin anthropology field work.<sup id=\"cite_ref-37\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-37\">&#91;36&#93;</a></sup> His mother spent most of the next two decades in Indonesia, divorcing Lolo Soetoro in 1980 and earning a PhD degree in 1992, before dying in 1995 in Hawaii following unsuccessful treatment for <a href=\"/wiki/Ovarian_cancer\" title=\"Ovarian cancer\">ovarian</a> and <a href=\"/wiki/Uterine_cancer\" title=\"Uterine cancer\">uterine cancer</a>.<sup id=\"cite_ref-38\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-38\">&#91;37&#93;</a></sup>\n</p><p>Of his years in Honolulu, Obama wrote: \"The opportunity that Hawaii offered&#160;— to experience a variety of cultures in a climate of mutual respect&#160;— became an integral part of my world view, and a basis for the values that I hold most dear.\"<sup id=\"cite_ref-39\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-39\">&#91;38&#93;</a></sup> Obama has also written and talked about using <a href=\"/wiki/Alcohol_(drug)\" title=\"Alcohol (drug)\">alcohol</a>, <a href=\"/wiki/Marijuana\" class=\"mw-redirect\" title=\"Marijuana\">marijuana</a>, and <a href=\"/wiki/Cocaine\" title=\"Cocaine\">cocaine</a> during his teenage years to \"push questions of who I was out of my mind\".<sup id=\"cite_ref-40\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-40\">&#91;39&#93;</a></sup> Obama was also a member of the \"Choom Gang\" (the slang term for smoking marijuana), a self-named group of friends who spent time together and smoked marijuana.<sup id=\"cite_ref-41\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-41\">&#91;40&#93;</a></sup><sup id=\"cite_ref-42\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-42\">&#91;41&#93;</a></sup>\n</p><p><b> College and research jobs </b>\n</p><p>After graduating from high school in 1979, Obama moved to Los Angeles to attend <a href=\"/wiki/Occidental_College\" title=\"Occidental College\">Occidental College</a> on a full scholarship. In February 1981, Obama made his first public speech, calling for Occidental to participate in the <a href=\"/wiki/Disinvestment_from_South_Africa\" title=\"Disinvestment from South Africa\">disinvestment from South Africa</a> in response to that nation's policy of <a href=\"/wiki/Apartheid\" title=\"Apartheid\">apartheid</a>.<sup id=\"cite_ref-Occidental_43-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-Occidental-43\">&#91;42&#93;</a></sup> In mid-1981, Obama traveled to Indonesia to visit his mother and half-sister Maya, and visited the families of college friends in <a href=\"/wiki/Pakistan\" title=\"Pakistan\">Pakistan</a> for three weeks.<sup id=\"cite_ref-Occidental_43-1\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-Occidental-43\">&#91;42&#93;</a></sup> Later in 1981, he <a href=\"/wiki/College_transfer\" title=\"College transfer\">transferred</a> to <a href=\"/wiki/Columbia_University\" title=\"Columbia University\">Columbia University</a> in New York City as a <a href=\"/wiki/Junior_(education_year)\" title=\"Junior (education year)\">junior</a>, where he majored in <a href=\"/wiki/Political_science\" title=\"Political science\">political science</a> with a specialty in <a href=\"/wiki/International_relations\" title=\"International relations\">international relations</a><sup id=\"cite_ref-44\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-44\">&#91;43&#93;</a></sup> and in <a href=\"/wiki/English_literature\" title=\"English literature\">English literature</a><sup id=\"cite_ref-45\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-45\">&#91;44&#93;</a></sup> and lived off-campus on West 109th Street.<sup id=\"cite_ref-46\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-46\">&#91;45&#93;</a></sup> He graduated with a Bachelor of Arts degree in 1983 and a 3.7 <a href=\"/wiki/Grading_(education)#United_States\" class=\"mw-redirect\" title=\"Grading (education)\">GPA</a>. After graduating, Obama worked for about a year at the <a href=\"/wiki/Business_International_Corporation\" title=\"Business International Corporation\">Business International Corporation</a>, where he was a financial researcher and writer,<sup id=\"cite_ref-47\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-47\">&#91;46&#93;</a></sup><sup id=\"cite_ref-48\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-48\">&#91;47&#93;</a></sup> then as a project coordinator for the <a href=\"/wiki/New_York_Public_Interest_Research_Group\" title=\"New York Public Interest Research Group\">New York Public Interest Research Group</a> on the <a href=\"/wiki/City_College_of_New_York\" title=\"City College of New York\">City College of New York</a> campus for three months in 1985.<sup id=\"cite_ref-49\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-49\">&#91;48&#93;</a></sup><sup id=\"cite_ref-Who&#39;s_Who_2008_50-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-Who&#39;s_Who_2008-50\">&#91;49&#93;</a></sup><sup id=\"cite_ref-51\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-51\">&#91;50&#93;</a></sup>\n</p><p><b> Community organizer and Harvard Law School </b>\n</p><p>Two years after graduating from Columbia, Obama moved from New York to Chicago when he was hired as director of the <a href=\"/wiki/Developing_Communities_Project\" title=\"Developing Communities Project\">Developing Communities Project</a>, a faith-based community organization originally comprising eight Catholic parishes in <a href=\"/wiki/Roseland,_Chicago\" title=\"Roseland, Chicago\">Roseland</a>, <a href=\"/wiki/West_Pullman,_Chicago\" title=\"West Pullman, Chicago\">West Pullman</a>, and <a href=\"/wiki/Riverdale,_Chicago\" title=\"Riverdale, Chicago\">Riverdale</a> on Chicago's <a href=\"/wiki/South_Side,_Chicago\" title=\"South Side, Chicago\">South Side</a>. He worked there as a community organizer from June 1985 to May 1988.<sup id=\"cite_ref-Who&#39;s_Who_2008_50-1\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-Who&#39;s_Who_2008-50\">&#91;49&#93;</a></sup><sup id=\"cite_ref-52\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-52\">&#91;51&#93;</a></sup> He helped set up a job training program, a college preparatory tutoring program, and a tenants' rights organization in <a href=\"/wiki/Altgeld_Gardens_Homes_(Chicago,_Illinois)\" class=\"mw-redirect\" title=\"Altgeld Gardens Homes (Chicago, Illinois)\">Altgeld Gardens</a>.<sup id=\"cite_ref-Harvard_Law_1990a_53-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-Harvard_Law_1990a-53\">&#91;52&#93;</a></sup> Obama also worked as a consultant and instructor for the <a href=\"/wiki/Gamaliel_Foundation\" title=\"Gamaliel Foundation\">Gamaliel Foundation</a>, a community organizing institute.<sup id=\"cite_ref-54\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-54\">&#91;53&#93;</a></sup> In mid-1988, he traveled for the first time in <a href=\"/wiki/Europe\" title=\"Europe\">Europe</a> for three weeks and then for five weeks in Kenya, where he met many of his <a href=\"/wiki/Jael_Obama\" class=\"mw-redirect\" title=\"Jael Obama\">paternal relatives</a> for the first time.<sup id=\"cite_ref-Obama_2012_55-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-Obama_2012-55\">&#91;54&#93;</a></sup><sup id=\"cite_ref-56\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-56\">&#91;55&#93;</a></sup>\n</p>\n<link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1228964747\"><table class=\"infobox\" style=\"clear: right; float:right;margin:0 0 1.5em 1.5em\"><tbody><tr><th colspan=\"2\" class=\"infobox-above\" style=\"font-size:115%\">External videos</th></tr><tr><td colspan=\"2\" class=\"infobox-full-data\" style=\"text-align: left\"><span typeof=\"mw:File\"><span><img alt=\"video icon\" src=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/1/1b/Nuvola_apps_kaboodle.svg/16px-Nuvola_apps_kaboodle.svg.png\" decoding=\"async\" width=\"16\" height=\"16\" class=\"mw-file-element\" srcset=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/1/1b/Nuvola_apps_kaboodle.svg/24px-Nuvola_apps_kaboodle.svg.png 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/1/1b/Nuvola_apps_kaboodle.svg/32px-Nuvola_apps_kaboodle.svg.png 2x\" data-file-width=\"128\" data-file-height=\"128\" /></span></span> <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://bostonlocaltv.org/catalog/V_UDAMVZGA4JEY06N\">Derrick Bell threatens to leave Harvard</a>, April 24, 1990, 11:34, <a href=\"/wiki/WGBH_Educational_Foundation\" title=\"WGBH Educational Foundation\">Boston TV Digital Archive</a><sup id=\"cite_ref-wgbh_57-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-wgbh-57\">&#91;56&#93;</a></sup> Student Barack Obama introduces Professor Derrick Bell starting at 6:25.</td></tr></tbody></table>\n<p>Despite being offered a full scholarship to <a href=\"/wiki/Northwestern_University_School_of_Law\" class=\"mw-redirect\" title=\"Northwestern University School of Law\">Northwestern University School of Law</a>, Obama enrolled at <a href=\"/wiki/Harvard_Law_School\" title=\"Harvard Law School\">Harvard Law School</a> in the fall of 1988, living in nearby <a href=\"/wiki/Somerville,_Massachusetts\" title=\"Somerville, Massachusetts\">Somerville, Massachusetts</a>.<sup id=\"cite_ref-58\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-58\">&#91;57&#93;</a></sup> He was selected as an editor of the <i><a href=\"/wiki/Harvard_Law_Review\" title=\"Harvard Law Review\">Harvard Law Review</a></i> at the end of his first year,<sup id=\"cite_ref-Harvard_Law_2007_59-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-Harvard_Law_2007-59\">&#91;58&#93;</a></sup> president of the journal in his second year,<sup id=\"cite_ref-Harvard_Law_1990a_53-1\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-Harvard_Law_1990a-53\">&#91;52&#93;</a></sup><sup id=\"cite_ref-Harvard_Law_1990b_60-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-Harvard_Law_1990b-60\">&#91;59&#93;</a></sup> and research assistant to the constitutional scholar <a href=\"/wiki/Laurence_Tribe\" title=\"Laurence Tribe\">Laurence Tribe</a> while at Harvard.<sup id=\"cite_ref-61\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-61\">&#91;60&#93;</a></sup> During his summers, he returned to Chicago, where he worked as a <a href=\"/wiki/Associate_attorney#Summer_associates\" title=\"Associate attorney\">summer associate</a> at the law firms of <a href=\"/wiki/Sidley_Austin\" title=\"Sidley Austin\">Sidley Austin</a> in 1989 and <a href=\"/wiki/Hopkins_%26_Sutter\" title=\"Hopkins &amp; Sutter\">Hopkins &amp; Sutter</a> in 1990.<sup id=\"cite_ref-62\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-62\">&#91;61&#93;</a></sup> Obama's election as the <a href=\"/wiki/List_of_African-American_firsts\" class=\"mw-redirect\" title=\"List of African-American firsts\">first black president of the <i>Harvard Law Review</i></a> gained national media attention<sup id=\"cite_ref-Harvard_Law_1990a_53-2\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-Harvard_Law_1990a-53\">&#91;52&#93;</a></sup><sup id=\"cite_ref-Harvard_Law_1990b_60-1\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-Harvard_Law_1990b-60\">&#91;59&#93;</a></sup> and led to a publishing contract and advance for a book about race relations,<sup id=\"cite_ref-Scott_2008a_63-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-Scott_2008a-63\">&#91;62&#93;</a></sup> which evolved into a personal memoir. The manuscript was published in mid-1995 as <i><a href=\"/wiki/Dreams_from_My_Father\" title=\"Dreams from My Father\">Dreams from My Father</a></i>.<sup id=\"cite_ref-Scott_2008a_63-1\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-Scott_2008a-63\">&#91;62&#93;</a></sup> Obama graduated from Harvard Law in 1991 with a <a href=\"/wiki/Juris_Doctor\" title=\"Juris Doctor\">Juris Doctor</a> <i><a href=\"/wiki/Latin_honors\" title=\"Latin honors\">magna cum laude</a></i>.<sup id=\"cite_ref-Juris_Doctor_64-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-Juris_Doctor-64\">&#91;63&#93;</a></sup><sup id=\"cite_ref-Harvard_Law_2007_59-1\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-Harvard_Law_2007-59\">&#91;58&#93;</a></sup>\n</p><p><b> University of Chicago Law School </b>\n</p><p>In 1991, Obama accepted a two-year position as Visiting Law and Government Fellow at the <a href=\"/wiki/University_of_Chicago_Law_School\" title=\"University of Chicago Law School\">University of Chicago Law School</a> to work on his first book.<sup id=\"cite_ref-Scott_2008a_63-2\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-Scott_2008a-63\">&#91;62&#93;</a></sup><sup id=\"cite_ref-Fellow_65-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-Fellow-65\">&#91;64&#93;</a></sup> He then taught <a href=\"/wiki/Constitutional_law\" title=\"Constitutional law\">constitutional law</a> at the University of Chicago Law School for twelve years, first as a lecturer from 1992 to 1996, and then as a senior lecturer from 1996 to 2004.<sup id=\"cite_ref-66\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-66\">&#91;65&#93;</a></sup>\n</p><p>From April to October 1992, Obama directed Illinois's <a href=\"/wiki/Project_Vote\" title=\"Project Vote\">Project Vote</a>, a <a href=\"/wiki/Voter_registration_campaign\" title=\"Voter registration campaign\">voter registration campaign</a> with ten staffers and seven hundred volunteer registrars; it achieved its goal of registering 150,000 of 400,000 unregistered African Americans in the state, leading <i><a href=\"/wiki/Crain%27s_Chicago_Business\" title=\"Crain&#39;s Chicago Business\">Crain's Chicago Business</a></i> to name Obama to its 1993 list of \"40 under Forty\" powers to be.<sup id=\"cite_ref-Forty_67-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-Forty-67\">&#91;66&#93;</a></sup>\n</p>\n<h3><span class=\"mw-headline\" id=\"Family_and_personal_life\">Family and personal life</span></h3>\n<link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1033289096\"><div role=\"note\" class=\"hatnote navigation-not-searchable\">Main article: <a href=\"/wiki/Family_of_Barack_Obama\" title=\"Family of Barack Obama\">Family of Barack Obama</a></div>\n<p>In a 2006 interview, Obama highlighted the diversity of <a href=\"/wiki/Family_of_Barack_Obama\" title=\"Family of Barack Obama\">his extended family</a>: \"It's like a little mini-United Nations,\" he said. \"I've got relatives who look like <a href=\"/wiki/Bernie_Mac\" title=\"Bernie Mac\">Bernie Mac</a>, and I've got relatives who look like <a href=\"/wiki/Margaret_Thatcher\" title=\"Margaret Thatcher\">Margaret Thatcher</a>.\"<sup id=\"cite_ref-68\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-68\">&#91;67&#93;</a></sup> Obama has a half-sister with whom he was raised (Maya Soetoro-Ng) and seven other half-siblings from his Kenyan father's family, six of them living.<sup id=\"cite_ref-69\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-69\">&#91;68&#93;</a></sup> Obama's mother was survived by her Kansas-born mother, Madelyn Dunham,<sup id=\"cite_ref-70\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-70\">&#91;69&#93;</a></sup> until her death on November 2, 2008,<sup id=\"cite_ref-71\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-71\">&#91;70&#93;</a></sup> two days before his election to the presidency. Obama also has roots in Ireland; he met with his Irish cousins in Moneygall in May 2011.<sup id=\"cite_ref-72\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-72\">&#91;71&#93;</a></sup> In <i>Dreams from My Father</i>, Obama ties his mother's family history to possible Native American ancestors and distant relatives of <a href=\"/wiki/Jefferson_Davis\" title=\"Jefferson Davis\">Jefferson Davis</a>, <a href=\"/wiki/President_of_the_Confederate_States_of_America\" title=\"President of the Confederate States of America\">President of the Confederate States of America</a> during the <a href=\"/wiki/American_Civil_War\" title=\"American Civil War\">American Civil War</a>. He also shares distant ancestors in common with <a href=\"/wiki/George_W._Bush\" title=\"George W. Bush\">George W. Bush</a> and <a href=\"/wiki/Dick_Cheney\" title=\"Dick Cheney\">Dick Cheney</a>, among others.<sup id=\"cite_ref-73\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-73\">&#91;72&#93;</a></sup><sup id=\"cite_ref-74\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-74\">&#91;73&#93;</a></sup><sup id=\"cite_ref-75\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-75\">&#91;74&#93;</a></sup>\n</p><p>Obama lived with anthropologist <a href=\"/wiki/Sheila_Miyoshi_Jager\" title=\"Sheila Miyoshi Jager\">Sheila Miyoshi Jager</a> while he was a community organizer in Chicago in the 1980s.<sup id=\"cite_ref-theindependentbeforemichelle_76-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-theindependentbeforemichelle-76\">&#91;75&#93;</a></sup> He proposed to her twice, but both Jager and her parents turned him down.<sup id=\"cite_ref-theindependentbeforemichelle_76-1\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-theindependentbeforemichelle-76\">&#91;75&#93;</a></sup><sup id=\"cite_ref-tobiasoberlincollegeprofessor_77-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-tobiasoberlincollegeprofessor-77\">&#91;76&#93;</a></sup> The relationship was not made public until May 2017, several months after his presidency had ended.<sup id=\"cite_ref-tobiasoberlincollegeprofessor_77-1\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-tobiasoberlincollegeprofessor-77\">&#91;76&#93;</a></sup>\n</p>\n<figure class=\"mw-default-size\" typeof=\"mw:File/Thumb\"><a href=\"/wiki/File:Obama_family_portrait_in_the_Green_Room.jpg\" class=\"mw-file-description\"><img alt=\"Picture of Obama, his wife, and their two daughters smiling at the camera. Obama wears a dress shirt and tie.\" src=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/2/26/Obama_family_portrait_in_the_Green_Room.jpg/220px-Obama_family_portrait_in_the_Green_Room.jpg\" decoding=\"async\" width=\"220\" height=\"147\" class=\"mw-file-element\" srcset=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/2/26/Obama_family_portrait_in_the_Green_Room.jpg/330px-Obama_family_portrait_in_the_Green_Room.jpg 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/2/26/Obama_family_portrait_in_the_Green_Room.jpg/440px-Obama_family_portrait_in_the_Green_Room.jpg 2x\" data-file-width=\"4096\" data-file-height=\"2731\" /></a><figcaption>Obama poses in the <a href=\"/wiki/Green_Room_(White_House)\" title=\"Green Room (White House)\">Green Room</a> of the White House with wife <a href=\"/wiki/Michelle_Obama\" title=\"Michelle Obama\">Michelle</a> and daughters Sasha and Malia, 2009.</figcaption></figure>\n<p>In June 1989, Obama met <a href=\"/wiki/Michelle_Obama\" title=\"Michelle Obama\">Michelle Robinson</a> when he was employed at Sidley Austin.<sup id=\"cite_ref-78\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-78\">&#91;77&#93;</a></sup> Robinson was assigned for three months as Obama's adviser at the firm, and she joined him at several group social functions but declined his initial requests to date.<sup id=\"cite_ref-79\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-79\">&#91;78&#93;</a></sup> They began dating later that summer, became engaged in 1991, and were married on October 3, 1992.<sup id=\"cite_ref-80\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-80\">&#91;79&#93;</a></sup> After suffering a miscarriage, Michelle underwent <a href=\"/wiki/In_vitro_fertilization\" class=\"mw-redirect\" title=\"In vitro fertilization\">in vitro fertilization</a> to conceive their children.<sup id=\"cite_ref-81\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-81\">&#91;80&#93;</a></sup> The couple's first daughter, Malia Ann, was born in 1998,<sup id=\"cite_ref-82\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-82\">&#91;81&#93;</a></sup> followed by a second daughter, Natasha (\"Sasha\"), in 2001.<sup id=\"cite_ref-83\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-83\">&#91;82&#93;</a></sup> The Obama daughters attended the <a href=\"/wiki/University_of_Chicago_Laboratory_Schools\" title=\"University of Chicago Laboratory Schools\">University of Chicago Laboratory Schools</a>. When they moved to Washington, D.C., in January 2009, the girls started at the <a href=\"/wiki/Sidwell_Friends_School\" title=\"Sidwell Friends School\">Sidwell Friends School</a>.<sup id=\"cite_ref-84\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-84\">&#91;83&#93;</a></sup> The Obamas had two <a href=\"/wiki/Portuguese_Water_Dog\" title=\"Portuguese Water Dog\">Portuguese Water Dogs</a>; the first, a male named <a href=\"/wiki/Bo_(dog)\" title=\"Bo (dog)\">Bo</a>, was a gift from Senator <a href=\"/wiki/Ted_Kennedy\" title=\"Ted Kennedy\">Ted Kennedy</a>.<sup id=\"cite_ref-85\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-85\">&#91;84&#93;</a></sup> In 2013, Bo was joined by <a href=\"/wiki/Sunny_(dog)\" title=\"Sunny (dog)\">Sunny</a>, a female.<sup id=\"cite_ref-Feldmann_86-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-Feldmann-86\">&#91;85&#93;</a></sup> Bo died of cancer on May 8, 2021.<sup id=\"cite_ref-87\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-87\">&#91;86&#93;</a></sup>\n</p><p>Obama is a supporter of the <a href=\"/wiki/Chicago_White_Sox\" title=\"Chicago White Sox\">Chicago White Sox</a>, and he threw out the first pitch at the <a href=\"/wiki/2005_American_League_Championship_Series\" title=\"2005 American League Championship Series\">2005 ALCS</a> when he was still a senator.<sup id=\"cite_ref-88\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-88\">&#91;87&#93;</a></sup> In 2009, he threw out the ceremonial first pitch at the <a href=\"/wiki/2009_Major_League_Baseball_All-Star_Game\" title=\"2009 Major League Baseball All-Star Game\">All-Star Game</a> while wearing a White Sox jacket.<sup id=\"cite_ref-89\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-89\">&#91;88&#93;</a></sup> He is also primarily a <a href=\"/wiki/Chicago_Bears\" title=\"Chicago Bears\">Chicago Bears</a> football fan in the <a href=\"/wiki/National_Football_League\" title=\"National Football League\">NFL</a>, but in his childhood and adolescence was a <a href=\"/wiki/Steeler_Nation\" title=\"Steeler Nation\">fan of the Pittsburgh Steelers</a>, and rooted for them ahead of their victory in <a href=\"/wiki/Super_Bowl_XLIII\" title=\"Super Bowl XLIII\">Super Bowl XLIII</a> 12 days after he took office as president.<sup id=\"cite_ref-Steelers_90-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-Steelers-90\">&#91;89&#93;</a></sup> In 2011, Obama invited the <a href=\"/wiki/1985_Chicago_Bears_season\" title=\"1985 Chicago Bears season\">1985 Chicago Bears</a> to the White House; the team had not visited the White House after their <a href=\"/wiki/Super_Bowl_XX\" title=\"Super Bowl XX\">Super Bowl win</a> in 1986 due to the <a href=\"/wiki/Space_Shuttle_Challenger_disaster\" title=\"Space Shuttle Challenger disaster\">Space Shuttle Challenger disaster</a>.<sup id=\"cite_ref-91\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-91\">&#91;90&#93;</a></sup> He plays basketball, a sport he participated in as a member of his high school's varsity team,<sup id=\"cite_ref-92\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-92\">&#91;91&#93;</a></sup> and he is left-handed.<sup id=\"cite_ref-93\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-93\">&#91;92&#93;</a></sup>\n</p><p>In 2005, the Obama family applied the proceeds of a book deal and moved from a <a href=\"/wiki/Hyde_Park,_Chicago\" title=\"Hyde Park, Chicago\">Hyde Park, Chicago</a> condominium to a $1.6<span class=\"nowrap\">&#160;</span>million house (equivalent to $2.5<span class=\"nowrap\">&#160;</span>million in 2023) in neighboring <a href=\"/wiki/Kenwood,_Chicago\" title=\"Kenwood, Chicago\">Kenwood, Chicago</a>.<sup id=\"cite_ref-94\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-94\">&#91;93&#93;</a></sup> The purchase of an adjacent lot—and sale of part of it to Obama by the wife of developer, campaign donor and friend <a href=\"/wiki/Tony_Rezko\" title=\"Tony Rezko\">Tony Rezko</a>—attracted media attention because of Rezko's subsequent indictment and conviction on political corruption charges that were unrelated to Obama.<sup id=\"cite_ref-corruption_charges_95-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-corruption_charges-95\">&#91;94&#93;</a></sup>\n</p><p>In December 2007, <i><a href=\"/wiki/Money_(magazine)\" class=\"mw-redirect\" title=\"Money (magazine)\">Money Magazine</a></i> estimated Obama's net worth at $1.3<span class=\"nowrap\">&#160;</span>million (equivalent to $1.9<span class=\"nowrap\">&#160;</span>million in 2023).<sup id=\"cite_ref-96\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-96\">&#91;95&#93;</a></sup> Their 2009 tax return showed a household income of $5.5<span class=\"nowrap\">&#160;</span>million—up from about $4.2<span class=\"nowrap\">&#160;</span>million in 2007 and $1.6<span class=\"nowrap\">&#160;</span>million in 2005—mostly from sales of his books.<sup id=\"cite_ref-97\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-97\">&#91;96&#93;</a></sup><sup id=\"cite_ref-98\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-98\">&#91;97&#93;</a></sup> On his 2010 income of $1.7<span class=\"nowrap\">&#160;</span>million, he gave 14 percent to non-profit organizations, including $131,000 to <a href=\"/wiki/Fisher_House_Foundation\" title=\"Fisher House Foundation\">Fisher House Foundation</a>, a charity assisting wounded veterans' families, allowing them to reside near where the veteran is receiving medical treatments.<sup id=\"cite_ref-99\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-99\">&#91;98&#93;</a></sup><sup id=\"cite_ref-100\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-100\">&#91;99&#93;</a></sup> Per his 2012 financial disclosure, Obama may be worth as much as $10<span class=\"nowrap\">&#160;</span>million.<sup id=\"cite_ref-networth12_101-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-networth12-101\">&#91;100&#93;</a></sup>\n</p>\n<h3><span class=\"mw-headline\" id=\"Religious_views\">Religious views</span></h3>\n<p>Obama is a <a href=\"/wiki/Protestant\" class=\"mw-redirect\" title=\"Protestant\">Protestant</a> Christian whose religious views developed in his adult life.<sup id=\"cite_ref-Christian_102-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-Christian-102\">&#91;101&#93;</a></sup> He wrote in <i><a href=\"/wiki/The_Audacity_of_Hope\" title=\"The Audacity of Hope\">The Audacity of Hope</a></i> that he \"was not raised in a religious household.\" He described his mother, raised by non-religious parents, as being detached from religion, yet \"in many ways the most spiritually awakened person<span class=\"nowrap\">&#160;</span>... I have ever known\", and \"a lonely witness for <a href=\"/wiki/Secular_humanism\" title=\"Secular humanism\">secular humanism</a>.\" He described his father as a \"confirmed <a href=\"/wiki/Atheism\" title=\"Atheism\">atheist</a>\" by the time his parents met, and his stepfather as \"a man who saw religion as not particularly useful.\" Obama explained how, through working with <a href=\"/wiki/Black_church\" title=\"Black church\">black churches</a> as a <a href=\"/wiki/Community_organizing\" title=\"Community organizing\">community organizer</a> while in his twenties, he came to understand \"the power of the African-American religious tradition to spur social change.\"<sup id=\"cite_ref-social_change_103-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-social_change-103\">&#91;102&#93;</a></sup>\n</p>\n<figure class=\"mw-default-size\" typeof=\"mw:File/Thumb\"><a href=\"/wiki/File:Obamas_at_church_on_Inauguration_Day_2013.jpg\" class=\"mw-file-description\"><img alt=\"Obama and his wife standing in a crowded Church, looking forward, with their mouths open mid-sentence while reciting a prayer.\" src=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/3/3d/Obamas_at_church_on_Inauguration_Day_2013.jpg/220px-Obamas_at_church_on_Inauguration_Day_2013.jpg\" decoding=\"async\" width=\"220\" height=\"146\" class=\"mw-file-element\" srcset=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/3/3d/Obamas_at_church_on_Inauguration_Day_2013.jpg/330px-Obamas_at_church_on_Inauguration_Day_2013.jpg 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/3/3d/Obamas_at_church_on_Inauguration_Day_2013.jpg/440px-Obamas_at_church_on_Inauguration_Day_2013.jpg 2x\" data-file-width=\"4040\" data-file-height=\"2675\" /></a><figcaption>The Obamas worship at <a href=\"/wiki/African_Methodist_Episcopal_Church\" title=\"African Methodist Episcopal Church\">African Methodist Episcopal Church</a> in Washington, D.C., January 2013</figcaption></figure>\n<p>In January 2008, Obama told <i><a href=\"/wiki/Christianity_Today\" title=\"Christianity Today\">Christianity Today</a></i>: \"I am a Christian, and I am a devout Christian. I believe in the <a href=\"/wiki/Redeemer_(Christianity)\" title=\"Redeemer (Christianity)\">redemptive death</a> and <a href=\"/wiki/Resurrection_of_Jesus_Christ\" class=\"mw-redirect\" title=\"Resurrection of Jesus Christ\">resurrection of Jesus Christ</a>. I believe that faith gives me a path to be cleansed of sin and have eternal life.\"<sup id=\"cite_ref-104\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-104\">&#91;103&#93;</a></sup> On September 27, 2010, Obama released a statement commenting on his religious views, saying:\n</p>\n<style data-mw-deduplicate=\"TemplateStyles:r1211633275\">.mw-parser-output .templatequote{overflow:hidden;margin:1em 0;padding:0 32px}.mw-parser-output .templatequote .templatequotecite{line-height:1.5em;text-align:left;padding-left:1.6em;margin-top:0}</style><blockquote class=\"templatequote\"><p>I'm a Christian by choice. My family didn't—frankly, they weren't folks who went to church every week. And my mother was one of the most spiritual people I knew, but she didn't raise me in the church. So I came to my Christian faith later in life, and it was because the precepts of <a href=\"/wiki/Jesus_Christ\" class=\"mw-redirect\" title=\"Jesus Christ\">Jesus Christ</a> spoke to me in terms of the kind of life that I would want to lead—being my brothers' and sisters' keeper, <a href=\"/wiki/Golden_Rule\" title=\"Golden Rule\">treating others as they would treat me</a>.<sup id=\"cite_ref-APbychoice_105-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-APbychoice-105\">&#91;104&#93;</a></sup><sup id=\"cite_ref-ABCVideobychoice_106-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-ABCVideobychoice-106\">&#91;105&#93;</a></sup></p></blockquote>\n<p>Obama met <a href=\"/wiki/Trinity_United_Church_of_Christ\" title=\"Trinity United Church of Christ\">Trinity United Church of Christ</a> pastor <a href=\"/wiki/Jeremiah_Wright\" title=\"Jeremiah Wright\">Jeremiah Wright</a> in October 1987 and became a member of Trinity in 1992.<sup id=\"cite_ref-Trinity_107-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-Trinity-107\">&#91;106&#93;</a></sup> During Obama's first presidential campaign in May 2008, he resigned from Trinity after <a href=\"/wiki/Jeremiah_Wright_controversy\" title=\"Jeremiah Wright controversy\">some of Wright's statements were criticized</a>.<sup id=\"cite_ref-108\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-108\">&#91;107&#93;</a></sup> Since moving to Washington, D.C., in 2009, the Obama family has attended several Protestant churches, including <a href=\"/wiki/Shiloh_Baptist_Church_(Washington,_D.C.)\" title=\"Shiloh Baptist Church (Washington, D.C.)\">Shiloh Baptist Church</a> and <a href=\"/wiki/St._John%27s_Episcopal_Church,_Lafayette_Square\" title=\"St. John&#39;s Episcopal Church, Lafayette Square\">St. John's Episcopal Church</a>, as well as Evergreen Chapel at <a href=\"/wiki/Camp_David\" title=\"Camp David\">Camp David</a>, but the members of the family do not attend church on a regular basis.<sup id=\"cite_ref-109\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-109\">&#91;108&#93;</a></sup><sup id=\"cite_ref-110\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-110\">&#91;109&#93;</a></sup><sup id=\"cite_ref-111\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-111\">&#91;110&#93;</a></sup>\n</p><p>In 2016, he said that he gets inspiration from a few items that remind him \"of all the different people I've met along the way\", adding: \"I carry these around all the time. I'm not that superstitious, so it's not like I think I necessarily have to have them on me at all times.\" The items, \"a whole bowl full\", include rosary beads given to him by <a href=\"/wiki/Pope_Francis\" title=\"Pope Francis\">Pope Francis</a>, a figurine of the Hindu deity <a href=\"/wiki/Hanuman\" title=\"Hanuman\">Hanuman</a>, a <a href=\"/wiki/Coptic_cross\" title=\"Coptic cross\">Coptic cross</a> from Ethiopia, a small <a href=\"/wiki/Buddha_statue\" class=\"mw-redirect\" title=\"Buddha statue\">Buddha statue</a> given by a monk, and a metal poker chip that used to be the lucky charm of a motorcyclist in Iowa.<sup id=\"cite_ref-112\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-112\">&#91;111&#93;</a></sup><sup id=\"cite_ref-113\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-113\">&#91;112&#93;</a></sup>\n</p>\n<h2><span class=\"mw-headline\" id=\"Legal_career\">Legal career</span></h2>\n<h3><span class=\"mw-headline\" id=\"Civil_rights_attorney\">Civil rights attorney</span></h3>\n<p>He joined Davis, Miner, Barnhill &amp; Galland, a 13-attorney law firm specializing in civil rights litigation and neighborhood economic development, where he was an <a href=\"/wiki/Associate_attorney\" title=\"Associate attorney\">associate</a> for three years from 1993 to 1996, then <a href=\"/wiki/Of_counsel\" title=\"Of counsel\">of counsel</a> from 1996 to 2004. In 1994, he was listed as one of the lawyers in <i>Buycks-Roberson v. Citibank Fed. Sav. Bank</i>, 94 C 4094 (N.D. Ill.). This <a href=\"/wiki/Class-action_lawsuit\" class=\"mw-redirect\" title=\"Class-action lawsuit\">class action lawsuit</a> was filed in 1994 with Selma Buycks-Roberson as lead plaintiff and alleged that Citibank Federal Savings Bank had engaged in practices forbidden under the <a href=\"/wiki/Equal_Credit_Opportunity_Act\" title=\"Equal Credit Opportunity Act\">Equal Credit Opportunity Act</a> and the <a href=\"/wiki/Fair_Housing_Act\" class=\"mw-redirect\" title=\"Fair Housing Act\">Fair Housing Act</a>. The case was settled out of court.\n</p><p>From 1994 to 2002, Obama served on the boards of directors of the <a href=\"/wiki/Woods_Fund_of_Chicago\" title=\"Woods Fund of Chicago\">Woods Fund of Chicago</a>—which in 1985 had been the first foundation to fund the Developing Communities Project—and of the <a href=\"/wiki/Joyce_Foundation\" title=\"Joyce Foundation\">Joyce Foundation</a>.<sup id=\"cite_ref-Who&#39;s_Who_2008_50-2\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-Who&#39;s_Who_2008-50\">&#91;49&#93;</a></sup> He served on the board of directors of the <a href=\"/wiki/Chicago_Annenberg_Challenge\" title=\"Chicago Annenberg Challenge\">Chicago Annenberg Challenge</a> from 1995 to 2002, as founding president and chairman of the board of directors from 1995 to 1999.<sup id=\"cite_ref-Who&#39;s_Who_2008_50-3\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-Who&#39;s_Who_2008-50\">&#91;49&#93;</a></sup> Obama's law license became inactive in 2007.<sup id=\"cite_ref-114\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-114\">&#91;113&#93;</a></sup><sup id=\"cite_ref-DavisMiner_115-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-DavisMiner-115\">&#91;114&#93;</a></sup>\n</p>\n<h2><span class=\"mw-headline\" id=\"Legislative_career\">Legislative career</span></h2>\n<h3><span id=\"Illinois_Senate_.281997.E2.80.932004.29\"></span><span class=\"mw-headline\" id=\"Illinois_Senate_(1997–2004)\">Illinois Senate (1997–2004)</span></h3>\n<link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1033289096\"><div role=\"note\" class=\"hatnote navigation-not-searchable\">Main article: <a href=\"/wiki/Illinois_Senate_career_of_Barack_Obama\" title=\"Illinois Senate career of Barack Obama\">Illinois Senate career of Barack Obama</a></div>\n<figure class=\"mw-default-size\" typeof=\"mw:File/Thumb\"><a href=\"/wiki/File:Obamamiltondavis1.jpg\" class=\"mw-file-description\"><img alt=\"Photo of Obama and others carrying a streetsign that reads &quot;Honorary: Milton Davis Blvd.&quot;\" src=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/b/b6/Obamamiltondavis1.jpg/220px-Obamamiltondavis1.jpg\" decoding=\"async\" width=\"220\" height=\"202\" class=\"mw-file-element\" srcset=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/b/b6/Obamamiltondavis1.jpg/330px-Obamamiltondavis1.jpg 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/b/b6/Obamamiltondavis1.jpg/440px-Obamamiltondavis1.jpg 2x\" data-file-width=\"489\" data-file-height=\"450\" /></a><figcaption>State Senator Obama and others celebrate the naming of a street in Chicago after <a href=\"/wiki/ShoreBank\" title=\"ShoreBank\">ShoreBank</a> co-founder Milton Davis in 1998.</figcaption></figure>\n<p>Obama was elected to the <a href=\"/wiki/Illinois_Senate\" title=\"Illinois Senate\">Illinois Senate</a> in 1996, succeeding Democratic State Senator <a href=\"/wiki/Alice_Palmer_(politician)\" title=\"Alice Palmer (politician)\">Alice Palmer</a> from Illinois's 13th District, which, at that time, spanned Chicago South Side neighborhoods from Hyde Park–Kenwood south to <a href=\"/wiki/South_Shore,_Chicago\" title=\"South Shore, Chicago\">South Shore</a> and west to <a href=\"/wiki/Chicago_Lawn,_Chicago\" title=\"Chicago Lawn, Chicago\">Chicago Lawn</a>.<sup id=\"cite_ref-116\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-116\">&#91;115&#93;</a></sup> Once elected, Obama gained bipartisan support for legislation that reformed ethics and health care laws.<sup id=\"cite_ref-117\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-117\">&#91;116&#93;</a></sup><sup id=\"cite_ref-118\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-118\">&#91;117&#93;</a></sup> He sponsored a law that increased <a href=\"/wiki/Tax_credit\" title=\"Tax credit\">tax credits</a> for low-income workers, negotiated <a href=\"/wiki/Welfare_reform\" title=\"Welfare reform\">welfare reform</a>, and promoted increased subsidies for childcare.<sup id=\"cite_ref-Scott20070730_119-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-Scott20070730-119\">&#91;118&#93;</a></sup> In 2001, as co-chairman of the bipartisan Joint Committee on Administrative Rules, Obama supported Republican Governor <a href=\"/wiki/George_Ryan\" title=\"George Ryan\">George Ryan</a>'s <a href=\"/wiki/Payday_loan\" title=\"Payday loan\">payday loan</a> regulations and <a href=\"/wiki/Predatory_lending\" title=\"Predatory lending\">predatory mortgage lending</a> regulations aimed at averting home <a href=\"/wiki/Foreclosure\" title=\"Foreclosure\">foreclosures</a>.<sup id=\"cite_ref-120\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-120\">&#91;119&#93;</a></sup><sup id=\"cite_ref-121\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-121\">&#91;120&#93;</a></sup>\n</p><p>He was reelected to the Illinois Senate in 1998, defeating Republican Yesse Yehudah in the general election, and was re-elected again in 2002.<sup id=\"cite_ref-122\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-122\">&#91;121&#93;</a></sup><sup id=\"cite_ref-123\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-123\">&#91;122&#93;</a></sup> In 2000, he lost a <a href=\"/wiki/2000_Illinois%27s_1st_congressional_district_election\" title=\"2000 Illinois&#39;s 1st congressional district election\">Democratic primary race</a> for <a href=\"/wiki/Illinois%27s_1st_congressional_district\" title=\"Illinois&#39;s 1st congressional district\">Illinois's 1st congressional district</a> in the <a href=\"/wiki/United_States_House_of_Representatives\" title=\"United States House of Representatives\">United States House of Representatives</a> to four-term incumbent <a href=\"/wiki/Bobby_Rush\" title=\"Bobby Rush\">Bobby Rush</a> by a margin of two to one.<sup id=\"cite_ref-Democratic_primary_124-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-Democratic_primary-124\">&#91;123&#93;</a></sup>\n</p><p>In January 2003, Obama became chairman of the Illinois Senate's Health and Human Services Committee when Democrats, after a decade in the minority, regained a majority.<sup id=\"cite_ref-125\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-125\">&#91;124&#93;</a></sup> He sponsored and led unanimous, bipartisan passage of legislation to monitor <a href=\"/wiki/Racial_profiling\" title=\"Racial profiling\">racial profiling</a> by requiring police to record the race of drivers they detained, and legislation making Illinois the first state to mandate videotaping of homicide interrogations.<sup id=\"cite_ref-Scott20070730_119-1\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-Scott20070730-119\">&#91;118&#93;</a></sup><sup id=\"cite_ref-126\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-126\">&#91;125&#93;</a></sup><sup id=\"cite_ref-127\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-127\">&#91;126&#93;</a></sup><sup id=\"cite_ref-128\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-128\">&#91;127&#93;</a></sup> During his 2004 general election campaign for the U.S. Senate, police representatives credited Obama for his active engagement with police organizations in enacting <a href=\"/wiki/Capital_punishment_in_the_United_States\" title=\"Capital punishment in the United States\">death penalty</a> reforms.<sup id=\"cite_ref-129\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-129\">&#91;128&#93;</a></sup> Obama resigned from the Illinois Senate in November 2004 following his election to the U.S. Senate.<sup id=\"cite_ref-130\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-130\">&#91;129&#93;</a></sup>\n</p>\n<h3><span class=\"mw-headline\" id=\"2004_U.S._Senate_campaign\">2004 U.S. Senate campaign</span></h3>\n<link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1033289096\"><div role=\"note\" class=\"hatnote navigation-not-searchable\">Main article: <a href=\"/wiki/2004_United_States_Senate_election_in_Illinois\" title=\"2004 United States Senate election in Illinois\">2004 United States Senate election in Illinois</a></div>\n<p>In May 2002, Obama commissioned a poll to assess his prospects in a 2004 U.S. Senate race. He created a campaign committee, began raising funds, and lined up political media consultant <a href=\"/wiki/David_Axelrod_(political_consultant)\" title=\"David Axelrod (political consultant)\">David Axelrod</a> by August 2002. Obama formally announced his candidacy in January 2003.<sup id=\"cite_ref-131\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-131\">&#91;130&#93;</a></sup>\n</p><p>Obama was an early opponent of the George W. Bush administration's <a href=\"/wiki/2003_invasion_of_Iraq\" title=\"2003 invasion of Iraq\">2003 invasion of Iraq</a>.<sup id=\"cite_ref-132\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-132\">&#91;131&#93;</a></sup> On October 2, 2002, the day President Bush and Congress agreed on the <a href=\"/wiki/Iraq_Resolution\" class=\"mw-redirect\" title=\"Iraq Resolution\">joint resolution</a> authorizing the <a href=\"/wiki/Iraq_War\" title=\"Iraq War\">Iraq War</a>,<sup id=\"cite_ref-Rose_Garden_133-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-Rose_Garden-133\">&#91;132&#93;</a></sup> Obama addressed the first high-profile Chicago <a href=\"/wiki/Protests_against_the_Iraq_War\" title=\"Protests against the Iraq War\">anti-Iraq War rally</a>,<sup id=\"cite_ref-Federal_Plaza_134-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-Federal_Plaza-134\">&#91;133&#93;</a></sup> and spoke out against the war.<sup id=\"cite_ref-spoke_out_135-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-spoke_out-135\">&#91;134&#93;</a></sup> He addressed another anti-war rally in March 2003 and told the crowd \"it's not too late\" to stop the war.<sup id=\"cite_ref-stop_the_war_136-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-stop_the_war-136\">&#91;135&#93;</a></sup>\n</p><p>Decisions by Republican incumbent <a href=\"/wiki/Peter_Fitzgerald_(politician)\" title=\"Peter Fitzgerald (politician)\">Peter Fitzgerald</a> and his Democratic predecessor <a href=\"/wiki/Carol_Moseley_Braun\" title=\"Carol Moseley Braun\">Carol Moseley Braun</a> not to participate in the election resulted in wide-open Democratic and Republican primary contests involving 15 candidates.<sup id=\"cite_ref-137\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-137\">&#91;136&#93;</a></sup> In the March 2004 primary election, Obama won in an unexpected landslide—which overnight made him a rising star within the <a href=\"/wiki/Democratic_National_Committee\" title=\"Democratic National Committee\">national Democratic Party</a>, started speculation about a presidential future, and led to the reissue of his memoir, <i>Dreams from My Father</i>.<sup id=\"cite_ref-future_138-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-future-138\">&#91;137&#93;</a></sup> In July 2004, Obama delivered <a href=\"/wiki/2004_Democratic_National_Convention_keynote_address\" title=\"2004 Democratic National Convention keynote address\">the keynote address</a> at the <a href=\"/wiki/2004_Democratic_National_Convention\" title=\"2004 Democratic National Convention\">2004 Democratic National Convention</a>,<sup id=\"cite_ref-139\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-139\">&#91;138&#93;</a></sup> seen by nine million viewers. His speech was well received and elevated his status within the Democratic Party.<sup id=\"cite_ref-status_140-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-status-140\">&#91;139&#93;</a></sup>\n</p><p>Obama's expected opponent in the general election, Republican primary winner <a href=\"/wiki/Jack_Ryan_(politician)\" title=\"Jack Ryan (politician)\">Jack Ryan</a>, withdrew from the race in June 2004.<sup id=\"cite_ref-141\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-141\">&#91;140&#93;</a></sup> Six weeks later, <a href=\"/wiki/Alan_Keyes\" title=\"Alan Keyes\">Alan Keyes</a> accepted the Republican nomination to replace Ryan.<sup id=\"cite_ref-142\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-142\">&#91;141&#93;</a></sup> In the <a href=\"/wiki/2004_United_States_Senate_election_in_Illinois\" title=\"2004 United States Senate election in Illinois\">November 2004 general election</a>, Obama won with 70 percent of the vote, the largest margin of victory for a Senate candidate in Illinois history.<sup id=\"cite_ref-margin_143-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-margin-143\">&#91;142&#93;</a></sup> He took 92 of the state's 102 counties, including several where Democrats traditionally do not do well.\n</p>\n<h3><span id=\"U.S._Senate_.282005.E2.80.932008.29\"></span><span class=\"mw-headline\" id=\"U.S._Senate_(2005–2008)\">U.S. Senate (2005–2008)</span></h3>\n<link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1033289096\"><div role=\"note\" class=\"hatnote navigation-not-searchable\">See also: <a href=\"/wiki/United_States_Senate_career_of_Barack_Obama\" class=\"mw-redirect\" title=\"United States Senate career of Barack Obama\">United States Senate career of Barack Obama</a> and <a href=\"/wiki/List_of_bills_sponsored_by_Barack_Obama_in_the_United_States_Senate\" title=\"List of bills sponsored by Barack Obama in the United States Senate\">List of bills sponsored by Barack Obama in the United States Senate</a></div>\n<figure class=\"mw-default-size\" typeof=\"mw:File/Thumb\"><a href=\"/wiki/File:BarackObamaportrait.jpg\" class=\"mw-file-description\"><img alt=\"Photo of Obama smiling with his arms crossed, with the Capitol building and the sky in the background\" src=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/f/f1/BarackObamaportrait.jpg/220px-BarackObamaportrait.jpg\" decoding=\"async\" width=\"220\" height=\"275\" class=\"mw-file-element\" srcset=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/f/f1/BarackObamaportrait.jpg/330px-BarackObamaportrait.jpg 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/f/f1/BarackObamaportrait.jpg/440px-BarackObamaportrait.jpg 2x\" data-file-width=\"4800\" data-file-height=\"6000\" /></a><figcaption>Official portrait of Obama as a member of the United States Senate</figcaption></figure>\n<p>Obama was sworn in as a senator on January 3, 2005,<sup id=\"cite_ref-144\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-144\">&#91;143&#93;</a></sup> becoming the only Senate member of the <a href=\"/wiki/Congressional_Black_Caucus\" title=\"Congressional Black Caucus\">Congressional Black Caucus</a>.<sup id=\"cite_ref-145\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-145\">&#91;144&#93;</a></sup> He introduced two initiatives that bore his name: Lugar–Obama, which expanded the <a href=\"/wiki/Nunn%E2%80%93Lugar_Cooperative_Threat_Reduction\" title=\"Nunn–Lugar Cooperative Threat Reduction\">Nunn–Lugar Cooperative Threat Reduction</a> concept to conventional weapons;<sup id=\"cite_ref-146\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-146\">&#91;145&#93;</a></sup> and the <a href=\"/wiki/Federal_Funding_Accountability_and_Transparency_Act_of_2006\" title=\"Federal Funding Accountability and Transparency Act of 2006\">Federal Funding Accountability and Transparency Act of 2006</a>, which authorized the establishment of USAspending.gov, a web search engine on federal spending.<sup id=\"cite_ref-147\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-147\">&#91;146&#93;</a></sup> On June 3, 2008, Senator Obama—along with Senators <a href=\"/wiki/Tom_Carper\" title=\"Tom Carper\">Tom Carper</a>, <a href=\"/wiki/Tom_Coburn\" title=\"Tom Coburn\">Tom Coburn</a>, and <a href=\"/wiki/John_McCain\" title=\"John McCain\">John McCain</a>—introduced follow-up legislation: Strengthening Transparency and Accountability in Federal Spending Act of 2008.<sup id=\"cite_ref-148\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-148\">&#91;147&#93;</a></sup> He also <a href=\"/wiki/Sponsor_(legislative)\" title=\"Sponsor (legislative)\">cosponsored</a> the <a href=\"/wiki/Secure_America_and_Orderly_Immigration_Act\" title=\"Secure America and Orderly Immigration Act\">Secure America and Orderly Immigration Act</a>.<sup id=\"cite_ref-149\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-149\">&#91;148&#93;</a></sup>\n</p><p>In December 2006, President Bush signed into law the <a href=\"/wiki/Democratic_Republic_of_the_Congo\" title=\"Democratic Republic of the Congo\">Democratic Republic of the Congo</a> Relief, Security, and Democracy Promotion Act, marking the first federal legislation to be enacted with Obama as its primary sponsor.<sup id=\"cite_ref-150\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-150\">&#91;149&#93;</a></sup><sup id=\"cite_ref-151\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-151\">&#91;150&#93;</a></sup> In January 2007, Obama and Senator Feingold introduced a corporate jet provision to the <a href=\"/wiki/Honest_Leadership_and_Open_Government_Act\" title=\"Honest Leadership and Open Government Act\">Honest Leadership and Open Government Act</a>, which was signed into law in September 2007.<sup id=\"cite_ref-152\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-152\">&#91;151&#93;</a></sup><sup id=\"cite_ref-153\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-153\">&#91;152&#93;</a></sup>\n</p><p>Later in 2007, Obama sponsored an amendment to the Defense Authorization Act to add safeguards for personality-disorder military discharges.<sup id=\"cite_ref-154\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-154\">&#91;153&#93;</a></sup> This amendment passed the full Senate in the spring of 2008.<sup id=\"cite_ref-155\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-155\">&#91;154&#93;</a></sup> He sponsored the Iran Sanctions Enabling Act supporting divestment of state pension funds from Iran's oil and gas industry, which was never enacted but later incorporated in the <a href=\"/wiki/Comprehensive_Iran_Sanctions,_Accountability,_and_Divestment_Act_of_2010\" title=\"Comprehensive Iran Sanctions, Accountability, and Divestment Act of 2010\">Comprehensive Iran Sanctions, Accountability, and Divestment Act of 2010</a>;<sup id=\"cite_ref-156\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-156\">&#91;155&#93;</a></sup> and co-sponsored legislation to reduce risks of nuclear terrorism.<sup id=\"cite_ref-nuclear_terrorism_157-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-nuclear_terrorism-157\">&#91;156&#93;</a></sup> Obama also sponsored a Senate amendment to the <a href=\"/wiki/State_Children%27s_Health_Insurance_Program\" class=\"mw-redirect\" title=\"State Children&#39;s Health Insurance Program\">State Children's Health Insurance Program</a>, providing one year of job protection for family members caring for soldiers with combat-related injuries.<sup id=\"cite_ref-158\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-158\">&#91;157&#93;</a></sup>\n</p><p>Obama held assignments on the Senate Committees for <a href=\"/wiki/United_States_Senate_Committee_on_Foreign_Relations\" title=\"United States Senate Committee on Foreign Relations\">Foreign Relations</a>, <a href=\"/wiki/United_States_Senate_Committee_on_Environment_and_Public_Works\" title=\"United States Senate Committee on Environment and Public Works\">Environment and Public Works</a> and <a href=\"/wiki/United_States_Senate_Committee_on_Veterans%27_Affairs\" title=\"United States Senate Committee on Veterans&#39; Affairs\">Veterans' Affairs</a> through December 2006.<sup id=\"cite_ref-159\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-159\">&#91;158&#93;</a></sup> In January 2007, he left the Environment and Public Works committee and took additional assignments with <a href=\"/wiki/United_States_Senate_Committee_on_Health,_Education,_Labor_and_Pensions\" title=\"United States Senate Committee on Health, Education, Labor and Pensions\">Health, Education, Labor and Pensions</a> and <a href=\"/wiki/United_States_Senate_Committee_on_Homeland_Security_and_Governmental_Affairs\" title=\"United States Senate Committee on Homeland Security and Governmental Affairs\">Homeland Security and Governmental Affairs</a>.<sup id=\"cite_ref-160\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-160\">&#91;159&#93;</a></sup> He also became Chairman of the Senate's subcommittee on <a href=\"/wiki/United_States_Senate_Foreign_Relations_Subcommittee_on_Europe_and_Regional_Security_Cooperation\" title=\"United States Senate Foreign Relations Subcommittee on Europe and Regional Security Cooperation\">European Affairs</a>.<sup id=\"cite_ref-161\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-161\">&#91;160&#93;</a></sup> As a member of the Senate Foreign Relations Committee, Obama made official trips to Eastern Europe, the Middle East, Central Asia and Africa. He met with <a href=\"/wiki/Mahmoud_Abbas\" title=\"Mahmoud Abbas\">Mahmoud Abbas</a> before Abbas became <a href=\"/wiki/President_of_the_Palestinian_National_Authority\" title=\"President of the Palestinian National Authority\">President of the Palestinian National Authority</a>, and gave a speech at the <a href=\"/wiki/University_of_Nairobi\" title=\"University of Nairobi\">University of Nairobi</a> in which he condemned corruption within the Kenyan government.<sup id=\"cite_ref-Kenyan_162-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-Kenyan-162\">&#91;161&#93;</a></sup>\n</p><p>Obama <a href=\"/wiki/Resignation_from_the_United_States_Senate\" title=\"Resignation from the United States Senate\">resigned his Senate seat</a> on November 16, 2008, to focus on his transition period for the presidency.<sup id=\"cite_ref-transition_period_163-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-transition_period-163\">&#91;162&#93;</a></sup>\n</p>\n<h2><span class=\"mw-headline\" id=\"Presidential_campaigns\">Presidential campaigns</span></h2>\n<h3><span class=\"mw-headline\" id=\"2008\">2008</span></h3>\n<link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1033289096\"><div role=\"note\" class=\"hatnote navigation-not-searchable\">Main articles: <a href=\"/wiki/2008_United_States_presidential_election\" title=\"2008 United States presidential election\">2008 United States presidential election</a>, <a href=\"/wiki/Barack_Obama_2008_presidential_primary_campaign\" title=\"Barack Obama 2008 presidential primary campaign\">Barack Obama 2008 presidential primary campaign</a>, and <a href=\"/wiki/Barack_Obama_2008_presidential_campaign\" title=\"Barack Obama 2008 presidential campaign\">Barack Obama 2008 presidential campaign</a></div>\n<figure class=\"mw-default-size\" typeof=\"mw:File/Thumb\"><a href=\"/wiki/File:ElectoralCollege2008.svg\" class=\"mw-file-description\"><img alt=\"Electoral college map, depicting Obama winning many states in the Northeast, Midwest, and Pacific West, and Florida, and McCain winning many states in the South and Rocky Mountains.\" src=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/2/24/ElectoralCollege2008.svg/290px-ElectoralCollege2008.svg.png\" decoding=\"async\" width=\"290\" height=\"169\" class=\"mw-file-element\" srcset=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/2/24/ElectoralCollege2008.svg/435px-ElectoralCollege2008.svg.png 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/2/24/ElectoralCollege2008.svg/580px-ElectoralCollege2008.svg.png 2x\" data-file-width=\"1020\" data-file-height=\"593\" /></a><figcaption>2008 electoral vote results. Obama won 365–173.</figcaption></figure>\n<figure class=\"mw-default-size\" typeof=\"mw:File/Thumb\"><a href=\"/wiki/File:Official_portrait_of_Barack_Obama.jpg\" class=\"mw-file-description\"><img src=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/e/e9/Official_portrait_of_Barack_Obama.jpg/220px-Official_portrait_of_Barack_Obama.jpg\" decoding=\"async\" width=\"220\" height=\"299\" class=\"mw-file-element\" srcset=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/e/e9/Official_portrait_of_Barack_Obama.jpg/330px-Official_portrait_of_Barack_Obama.jpg 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/e/e9/Official_portrait_of_Barack_Obama.jpg/440px-Official_portrait_of_Barack_Obama.jpg 2x\" data-file-width=\"1916\" data-file-height=\"2608\" /></a><figcaption>Official portrait, 2009</figcaption></figure>\n<p>On February 10, 2007, Obama announced his candidacy for President of the United States in front of the <a href=\"/wiki/Old_State_Capitol_State_Historic_Site_(Illinois)\" class=\"mw-redirect\" title=\"Old State Capitol State Historic Site (Illinois)\">Old State Capitol</a> building in <a href=\"/wiki/Springfield,_Illinois\" title=\"Springfield, Illinois\">Springfield, Illinois</a>.<sup id=\"cite_ref-ChicagoTribune_Pearson_20070210_164-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-ChicagoTribune_Pearson_20070210-164\">&#91;163&#93;</a></sup><sup id=\"cite_ref-BBC20070210_165-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-BBC20070210-165\">&#91;164&#93;</a></sup> The choice of the announcement site was viewed as symbolic, as it was also where <a href=\"/wiki/Abraham_Lincoln\" title=\"Abraham Lincoln\">Abraham Lincoln</a> delivered his <a href=\"/wiki/Lincoln%27s_House_Divided_Speech\" title=\"Lincoln&#39;s House Divided Speech\">\"House Divided\"</a> speech in 1858.<sup id=\"cite_ref-ChicagoTribune_Pearson_20070210_164-1\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-ChicagoTribune_Pearson_20070210-164\">&#91;163&#93;</a></sup><sup id=\"cite_ref-ChicagoTribune_Parsons20070210_166-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-ChicagoTribune_Parsons20070210-166\">&#91;165&#93;</a></sup> Obama emphasized issues of rapidly ending the Iraq War, increasing <a href=\"/wiki/Energy_policy_of_the_United_States\" title=\"Energy policy of the United States\">energy independence</a>, and <a href=\"/wiki/Health_care_reform_in_the_United_States\" class=\"mw-redirect\" title=\"Health care reform in the United States\">reforming the health care system</a>.<sup id=\"cite_ref-167\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-167\">&#91;166&#93;</a></sup>\n</p><p>Numerous candidates entered the <a href=\"/wiki/2008_Democratic_Party_presidential_primaries\" title=\"2008 Democratic Party presidential primaries\">Democratic Party presidential primaries</a>. The field narrowed to Obama and Senator <a href=\"/wiki/Hillary_Clinton\" title=\"Hillary Clinton\">Hillary Clinton</a> after early contests, with the race remaining close throughout the primary process, but with Obama gaining a steady lead in pledged <a href=\"/wiki/Delegate_(American_politics)\" title=\"Delegate (American politics)\">delegates</a> due to better long-range planning, superior fundraising, dominant organizing in <a href=\"/wiki/Caucus\" title=\"Caucus\">caucus</a> states, and better exploitation of delegate allocation rules.<sup id=\"cite_ref-allocation_168-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-allocation-168\">&#91;167&#93;</a></sup>\nOn June 2, 2008, Obama had received enough votes to clinch his nomination. After an initial hesitation to concede, on June 7, Clinton ended her campaign and endorsed Obama.<sup id=\"cite_ref-169\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-169\">&#91;168&#93;</a></sup> On August 23, 2008, Obama announced his <a href=\"/wiki/2008_Democratic_Party_vice_presidential_candidate_selection\" title=\"2008 Democratic Party vice presidential candidate selection\">selection</a> of <a href=\"/wiki/Delaware\" title=\"Delaware\">Delaware</a> Senator <a href=\"/wiki/Joe_Biden\" title=\"Joe Biden\">Joe Biden</a> as his vice presidential running mate.<sup id=\"cite_ref-nagourney_170-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-nagourney-170\">&#91;169&#93;</a></sup> Obama selected Biden from a field speculated to include former Indiana Governor and Senator <a href=\"/wiki/Evan_Bayh\" title=\"Evan Bayh\">Evan Bayh</a> and Virginia Governor <a href=\"/wiki/Tim_Kaine\" title=\"Tim Kaine\">Tim Kaine</a>.<sup id=\"cite_ref-nagourney_170-1\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-nagourney-170\">&#91;169&#93;</a></sup> At the <a href=\"/wiki/2008_Democratic_National_Convention\" title=\"2008 Democratic National Convention\">Democratic National Convention</a> in <a href=\"/wiki/Denver\" title=\"Denver\">Denver</a>, Colorado, Hillary Clinton called for her supporters to endorse Obama, and she and <a href=\"/wiki/Bill_Clinton\" title=\"Bill Clinton\">Bill Clinton</a> gave convention speeches in his support.<sup id=\"cite_ref-171\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-171\">&#91;170&#93;</a></sup><sup id=\"cite_ref-172\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-172\">&#91;171&#93;</a></sup> Obama delivered his acceptance speech at <a href=\"/wiki/Invesco_Field_at_Mile_High\" class=\"mw-redirect\" title=\"Invesco Field at Mile High\">Invesco Field at Mile High</a> stadium to a crowd of about eighty-four thousand; the speech was viewed by over three million people worldwide.<sup id=\"cite_ref-npr1409_173-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-npr1409-173\">&#91;172&#93;</a></sup><sup id=\"cite_ref-acceptance_174-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-acceptance-174\">&#91;173&#93;</a></sup><sup id=\"cite_ref-175\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-175\">&#91;174&#93;</a></sup> During both the primary process and the general election, Obama's campaign set numerous fundraising records, particularly in the quantity of small donations.<sup id=\"cite_ref-small_donations_176-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-small_donations-176\">&#91;175&#93;</a></sup> On June 19, 2008, Obama became the first major-party presidential candidate to turn down <a href=\"/wiki/Campaign_finance_in_the_United_States#Public_financing_of_campaigns\" title=\"Campaign finance in the United States\">public financing</a> in the general election since the system was created in 1976.<sup id=\"cite_ref-Bloomberg_Salant_20080619_177-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-Bloomberg_Salant_20080619-177\">&#91;176&#93;</a></sup>\n</p><p>John McCain was nominated as the Republican candidate, and he selected <a href=\"/wiki/Sarah_Palin\" title=\"Sarah Palin\">Sarah Palin</a> as his running mate. Obama and McCain engaged in three <a href=\"/wiki/United_States_presidential_election_debates\" class=\"mw-redirect\" title=\"United States presidential election debates\">presidential debates</a> in September and October 2008.<sup id=\"cite_ref-presidential_debates_178-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-presidential_debates-178\">&#91;177&#93;</a></sup> On November 4, Obama won the presidency with 365 <a href=\"/wiki/Electoral_College_(United_States)\" class=\"mw-redirect\" title=\"Electoral College (United States)\">electoral votes</a> to 173 received by McCain.<sup id=\"cite_ref-electoral_votes_179-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-electoral_votes-179\">&#91;178&#93;</a></sup> Obama won 52.9 percent of the <a href=\"/wiki/Election\" title=\"Election\">popular vote</a> to McCain's 45.7 percent.<sup id=\"cite_ref-180\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-180\">&#91;179&#93;</a></sup> He became the first African-American to be elected president.<sup id=\"cite_ref-FirstBlackPrez_181-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-FirstBlackPrez-181\">&#91;180&#93;</a></sup> Obama delivered <a href=\"/wiki/Barack_Obama_election_victory_speech,_2008\" class=\"mw-redirect\" title=\"Barack Obama election victory speech, 2008\">his victory speech</a> before hundreds of thousands of supporters in Chicago's <a href=\"/wiki/Grant_Park_(Chicago)\" title=\"Grant Park (Chicago)\">Grant Park</a>.<sup id=\"cite_ref-achangeisgoncome_182-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-achangeisgoncome-182\">&#91;181&#93;</a></sup><sup id=\"cite_ref-independent1_183-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-independent1-183\">&#91;182&#93;</a></sup> He is one of the three United States senators moved directly from the U.S. Senate to the White House, the others being <a href=\"/wiki/Warren_G._Harding\" title=\"Warren G. Harding\">Warren G. Harding</a> and <a href=\"/wiki/John_F._Kennedy\" title=\"John F. Kennedy\">John F. Kennedy</a>.<sup id=\"cite_ref-184\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-184\">&#91;183&#93;</a></sup>\n</p>\n<h3><span class=\"mw-headline\" id=\"2012\">2012</span></h3>\n<link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1033289096\"><div role=\"note\" class=\"hatnote navigation-not-searchable\">Main articles: <a href=\"/wiki/2012_United_States_presidential_election\" title=\"2012 United States presidential election\">2012 United States presidential election</a> and <a href=\"/wiki/Barack_Obama_2012_presidential_campaign\" title=\"Barack Obama 2012 presidential campaign\">Barack Obama 2012 presidential campaign</a></div>\n<figure class=\"mw-default-size\" typeof=\"mw:File/Thumb\"><a href=\"/wiki/File:ElectoralCollege2012.svg\" class=\"mw-file-description\"><img alt=\"Electoral college map, depicting Obama winning many states in the Northeast, Midwest, and Pacific West, and Florida, and Romney winning many states in the South and Rocky Mountains.\" src=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/4/44/ElectoralCollege2012.svg/290px-ElectoralCollege2012.svg.png\" decoding=\"async\" width=\"290\" height=\"169\" class=\"mw-file-element\" srcset=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/4/44/ElectoralCollege2012.svg/435px-ElectoralCollege2012.svg.png 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/4/44/ElectoralCollege2012.svg/580px-ElectoralCollege2012.svg.png 2x\" data-file-width=\"1020\" data-file-height=\"593\" /></a><figcaption>2012 electoral vote results. Obama won 332–206.</figcaption></figure>\n<p>On April 4, 2011, Obama filed election papers with the <a href=\"/wiki/Federal_Election_Commission\" title=\"Federal Election Commission\">Federal Election Commission</a> and then announced his reelection campaign for 2012 in a video titled \"It Begins with Us\" that he posted on his website.<sup id=\"cite_ref-185\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-185\">&#91;184&#93;</a></sup><sup id=\"cite_ref-186\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-186\">&#91;185&#93;</a></sup><sup id=\"cite_ref-187\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-187\">&#91;186&#93;</a></sup> As the incumbent president, he ran virtually unopposed in the <a href=\"/wiki/Democratic_Party_presidential_primaries,_2012\" class=\"mw-redirect\" title=\"Democratic Party presidential primaries, 2012\">Democratic Party presidential primaries</a>,<sup id=\"cite_ref-CNN-clinch1_188-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-CNN-clinch1-188\">&#91;187&#93;</a></sup> and on April 3, 2012, Obama secured the 2778 <a href=\"/wiki/2012_Democratic_National_Convention\" title=\"2012 Democratic National Convention\">convention</a> delegates needed to win the Democratic nomination.<sup id=\"cite_ref-CNN-clinch2_189-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-CNN-clinch2-189\">&#91;188&#93;</a></sup> At the <a href=\"/wiki/2012_Democratic_National_Convention\" title=\"2012 Democratic National Convention\">Democratic National Convention</a> in <a href=\"/wiki/Charlotte,_North_Carolina\" title=\"Charlotte, North Carolina\">Charlotte, North Carolina</a>, Obama and Joe Biden were formally nominated by former President Bill Clinton as the Democratic Party candidates for president and vice president in the general election. Their main opponents were Republicans <a href=\"/wiki/Mitt_Romney\" title=\"Mitt Romney\">Mitt Romney</a>, the former governor of Massachusetts, and Representative <a href=\"/wiki/Paul_Ryan\" title=\"Paul Ryan\">Paul Ryan</a> of Wisconsin.<sup id=\"cite_ref-190\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-190\">&#91;189&#93;</a></sup>\n</p><p>On November 6, 2012, Obama won 332 electoral votes, exceeding the 270 required for him to be reelected as president.<sup id=\"cite_ref-191\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-191\">&#91;190&#93;</a></sup><sup id=\"cite_ref-192\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-192\">&#91;191&#93;</a></sup><sup id=\"cite_ref-193\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-193\">&#91;192&#93;</a></sup> With 51.1 percent of the popular vote,<sup id=\"cite_ref-FEC_194-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-FEC-194\">&#91;193&#93;</a></sup> Obama became the first Democratic president since <a href=\"/wiki/Franklin_D._Roosevelt\" title=\"Franklin D. Roosevelt\">Franklin D. Roosevelt</a> to win the <a href=\"/wiki/List_of_United_States_presidential_elections_by_popular_vote_margin\" title=\"List of United States presidential elections by popular vote margin\">majority of the popular vote</a> twice.<sup id=\"cite_ref-195\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-195\">&#91;194&#93;</a></sup><sup id=\"cite_ref-196\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-196\">&#91;195&#93;</a></sup> Obama addressed supporters and volunteers at Chicago's <a href=\"/wiki/McCormick_Place\" title=\"McCormick Place\">McCormick Place</a> after his reelection and said: \"Tonight you voted for action, not politics as usual. You elected us to focus on your jobs, not ours. And in the coming weeks and months, I am looking forward to reaching out and working with leaders of both parties.\"<sup id=\"cite_ref-197\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-197\">&#91;196&#93;</a></sup><sup id=\"cite_ref-NYT20130121_198-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-NYT20130121-198\">&#91;197&#93;</a></sup>\n</p>\n<h2><span id=\"Presidency_.282009.E2.80.932017.29\"></span><span class=\"mw-headline\" id=\"Presidency_(2009–2017)\">Presidency (2009–2017)</span></h2>\n<link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1033289096\"><div role=\"note\" class=\"hatnote navigation-not-searchable\">Main article: <a href=\"/wiki/Presidency_of_Barack_Obama\" title=\"Presidency of Barack Obama\">Presidency of Barack Obama</a></div>\n<link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1033289096\"><div role=\"note\" class=\"hatnote navigation-not-searchable\">For a chronological guide, see <a href=\"/wiki/Timeline_of_the_Barack_Obama_presidency\" title=\"Timeline of the Barack Obama presidency\">Timeline of the Barack Obama presidency</a>.</div>\n<h3><span class=\"mw-headline\" id=\"First_100_days\">First 100 days</span></h3>\n<link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1033289096\"><div role=\"note\" class=\"hatnote navigation-not-searchable\">Main article: <a href=\"/wiki/First_100_days_of_Barack_Obama%27s_presidency\" class=\"mw-redirect\" title=\"First 100 days of Barack Obama&#39;s presidency\">First 100 days of Barack Obama's presidency</a></div>\n<figure class=\"mw-default-size\" typeof=\"mw:File/Thumb\"><a href=\"/wiki/File:US_President_Barack_Obama_taking_his_Oath_of_Office_-_2009Jan20.jpg\" class=\"mw-file-description\"><img alt=\"Photo of Obama raising his left hand for the oath of office\" src=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/d/d7/US_President_Barack_Obama_taking_his_Oath_of_Office_-_2009Jan20.jpg/220px-US_President_Barack_Obama_taking_his_Oath_of_Office_-_2009Jan20.jpg\" decoding=\"async\" width=\"220\" height=\"157\" class=\"mw-file-element\" srcset=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/d/d7/US_President_Barack_Obama_taking_his_Oath_of_Office_-_2009Jan20.jpg/330px-US_President_Barack_Obama_taking_his_Oath_of_Office_-_2009Jan20.jpg 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/d/d7/US_President_Barack_Obama_taking_his_Oath_of_Office_-_2009Jan20.jpg/440px-US_President_Barack_Obama_taking_his_Oath_of_Office_-_2009Jan20.jpg 2x\" data-file-width=\"2100\" data-file-height=\"1500\" /></a><figcaption>Obama takes <a href=\"/wiki/Oath_of_office_of_the_President_of_the_United_States\" class=\"mw-redirect\" title=\"Oath of office of the President of the United States\">the oath of office</a> administered by <a href=\"/wiki/Chief_Justice_of_the_United_States\" title=\"Chief Justice of the United States\">Chief Justice</a> <a href=\"/wiki/John_Roberts\" title=\"John Roberts\">John G. Roberts Jr.</a> at <a href=\"/wiki/United_States_Capitol\" title=\"United States Capitol\">the Capitol</a>, January 20, 2009.</figcaption></figure>\n<p>The <a href=\"/wiki/First_inauguration_of_Barack_Obama\" title=\"First inauguration of Barack Obama\">inauguration of Barack Obama</a> as the 44th president took place on January 20, 2009. In his first few days in office, Obama issued <a href=\"/wiki/Executive_order\" title=\"Executive order\">executive orders</a> and <a href=\"/wiki/Presidential_memorandum\" title=\"Presidential memorandum\">presidential memoranda</a> directing the U.S. military to develop plans to withdraw troops from Iraq.<sup id=\"cite_ref-199\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-199\">&#91;198&#93;</a></sup> He ordered the closing of the <a href=\"/wiki/Guantanamo_Bay_detention_camp\" title=\"Guantanamo Bay detention camp\">Guantanamo Bay detention camp</a>,<sup id=\"cite_ref-200\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-200\">&#91;199&#93;</a></sup> but Congress prevented the closure by refusing to appropriate the required funds<sup id=\"cite_ref-201\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-201\">&#91;200&#93;</a></sup><sup id=\"cite_ref-202\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-202\">&#91;201&#93;</a></sup> and preventing moving any Guantanamo detainee.<sup id=\"cite_ref-203\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-203\">&#91;202&#93;</a></sup> Obama reduced the secrecy given to presidential records.<sup id=\"cite_ref-204\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-204\">&#91;203&#93;</a></sup> He also revoked President George W. Bush's restoration of President <a href=\"/wiki/Ronald_Reagan\" title=\"Ronald Reagan\">Ronald Reagan</a>'s <a href=\"/wiki/Mexico_City_policy\" title=\"Mexico City policy\">Mexico City policy</a> which prohibited federal aid to international <a href=\"/wiki/Family_planning\" title=\"Family planning\">family planning</a> organizations that perform or provide counseling about abortion.<sup id=\"cite_ref-205\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-205\">&#91;204&#93;</a></sup>\n</p>\n<h3><span class=\"mw-headline\" id=\"Domestic_policy\">Domestic policy</span></h3>\n<link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1033289096\"><div role=\"note\" class=\"hatnote navigation-not-searchable\">See also: <a href=\"/wiki/Social_policy_of_the_Barack_Obama_administration\" title=\"Social policy of the Barack Obama administration\">Social policy of the Barack Obama administration</a></div>\n<p>The first bill signed into law by Obama was the <a href=\"/wiki/Lilly_Ledbetter_Fair_Pay_Act_of_2009\" title=\"Lilly Ledbetter Fair Pay Act of 2009\">Lilly Ledbetter Fair Pay Act of 2009</a>, relaxing the <a href=\"/wiki/Statute_of_limitations\" title=\"Statute of limitations\">statute of limitations</a> for equal-pay lawsuits.<sup id=\"cite_ref-206\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-206\">&#91;205&#93;</a></sup> Five days later, he signed the reauthorization of the State Children's Health Insurance Program to cover an additional four million uninsured children.<sup id=\"cite_ref-207\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-207\">&#91;206&#93;</a></sup> In March 2009, Obama reversed a Bush-era policy that had limited funding of <a href=\"/wiki/Embryonic_stem_cell\" title=\"Embryonic stem cell\">embryonic stem cell</a> research and pledged to develop \"strict guidelines\" on the research.<sup id=\"cite_ref-208\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-208\">&#91;207&#93;</a></sup>\n</p>\n<figure class=\"mw-default-size mw-halign-left\" typeof=\"mw:File/Thumb\"><a href=\"/wiki/File:Barack_Obama_addresses_joint_session_of_Congress_2009-02-24.jpg\" class=\"mw-file-description\"><img alt=\"Photo of Obama giving a speech to Congress, with Pelosi and Biden clapping behind him\" src=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/3/32/Barack_Obama_addresses_joint_session_of_Congress_2009-02-24.jpg/220px-Barack_Obama_addresses_joint_session_of_Congress_2009-02-24.jpg\" decoding=\"async\" width=\"220\" height=\"129\" class=\"mw-file-element\" srcset=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/3/32/Barack_Obama_addresses_joint_session_of_Congress_2009-02-24.jpg/330px-Barack_Obama_addresses_joint_session_of_Congress_2009-02-24.jpg 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/3/32/Barack_Obama_addresses_joint_session_of_Congress_2009-02-24.jpg/440px-Barack_Obama_addresses_joint_session_of_Congress_2009-02-24.jpg 2x\" data-file-width=\"535\" data-file-height=\"314\" /></a><figcaption>Obama delivers a <a href=\"/wiki/Barack_Obama_speech_to_joint_session_of_Congress,_February_2009\" class=\"mw-redirect\" title=\"Barack Obama speech to joint session of Congress, February 2009\">speech at a joint session of Congress</a> with Vice President <a href=\"/wiki/Joe_Biden\" title=\"Joe Biden\">Joe Biden</a> and <a href=\"/wiki/Speaker_of_the_United_States_House_of_Representatives\" title=\"Speaker of the United States House of Representatives\">House Speaker</a> <a href=\"/wiki/Nancy_Pelosi\" title=\"Nancy Pelosi\">Nancy Pelosi</a> on February 24, 2009.</figcaption></figure>\n<p>Obama appointed two women to serve on the Supreme Court in the first two years of his presidency. He nominated <a href=\"/wiki/Sonia_Sotomayor\" title=\"Sonia Sotomayor\">Sonia Sotomayor</a> on May 26, 2009, to replace retiring <a href=\"/wiki/Associate_Justice_of_the_Supreme_Court_of_the_United_States\" title=\"Associate Justice of the Supreme Court of the United States\">Associate Justice</a> <a href=\"/wiki/David_Souter\" title=\"David Souter\">David Souter</a>. She was confirmed on August 6, 2009,<sup id=\"cite_ref-209\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-209\">&#91;208&#93;</a></sup> becoming the first Supreme Court Justice of <a href=\"/wiki/Hispanic\" title=\"Hispanic\">Hispanic</a> descent.<sup id=\"cite_ref-210\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-210\">&#91;209&#93;</a></sup> Obama nominated <a href=\"/wiki/Elena_Kagan\" title=\"Elena Kagan\">Elena Kagan</a> on May 10, 2010, to replace retiring Associate Justice <a href=\"/wiki/John_Paul_Stevens\" title=\"John Paul Stevens\">John Paul Stevens</a>. She was confirmed on August 5, 2010, bringing the number of women sitting simultaneously on the Court to three for the first time in American history.<sup id=\"cite_ref-211\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-211\">&#91;210&#93;</a></sup>\n</p><p>On March 11, 2009, Obama created the <a href=\"/wiki/White_House_Council_on_Women_and_Girls\" title=\"White House Council on Women and Girls\">White House Council on Women and Girls</a>, which formed part of the <a href=\"/wiki/White_House_Office_of_Intergovernmental_Affairs\" title=\"White House Office of Intergovernmental Affairs\">Office of Intergovernmental Affairs</a>, having been established by <a href=\"/wiki/Executive_order\" title=\"Executive order\">Executive Order</a> <a href=\"https://en.wikisource.org/wiki/Executive_Order_13506\" class=\"extiw\" title=\"s:Executive Order 13506\">13506</a> with a broad mandate to advise him on issues relating to the welfare of American women and girls. The council was chaired by <a href=\"/wiki/Senior_Advisor_to_the_President\" class=\"mw-redirect\" title=\"Senior Advisor to the President\">Senior Advisor to the President</a> <a href=\"/wiki/Valerie_Jarrett\" title=\"Valerie Jarrett\">Valerie Jarrett</a>. Obama also established the <a href=\"/wiki/White_House_Task_Force_to_Protect_Students_from_Sexual_Assault\" title=\"White House Task Force to Protect Students from Sexual Assault\">White House Task Force to Protect Students from Sexual Assault</a> through a government memorandum on January 22, 2014, with a broad mandate to advise him on issues relating to sexual assault on college and university campuses throughout the United States. The co-chairs of the Task Force were Vice President Joe Biden and Jarrett. The Task Force was a development out of the White House Council on Women and Girls and <a href=\"/wiki/Office_of_the_Vice_President_of_the_United_States\" title=\"Office of the Vice President of the United States\">Office of the Vice President of the United States</a>, and prior to that the 1994 <a href=\"/wiki/Violence_Against_Women_Act\" title=\"Violence Against Women Act\">Violence Against Women Act</a> first drafted by Biden.\n</p><p>In July 2009, Obama launched the <a href=\"/wiki/Priority_Enforcement_Program\" title=\"Priority Enforcement Program\">Priority Enforcement Program</a>, an immigration enforcement program that had been pioneered by George W. Bush, and the <a href=\"/wiki/Secure_Communities\" title=\"Secure Communities\">Secure Communities</a> fingerprinting and immigration status data-sharing program.<sup id=\"cite_ref-212\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-212\">&#91;211&#93;</a></sup>\n</p><p>In a <a href=\"/wiki/Space_policy_of_the_Barack_Obama_administration\" title=\"Space policy of the Barack Obama administration\">major space policy speech</a> in April 2010, Obama announced a planned change in direction at <a href=\"/wiki/NASA\" title=\"NASA\">NASA</a>, the U.S. space agency. He ended plans for a return of <a href=\"/wiki/Human_spaceflight\" title=\"Human spaceflight\">human spaceflight</a> to the moon and development of the <a href=\"/wiki/Ares_I\" title=\"Ares I\">Ares I</a> rocket, <a href=\"/wiki/Ares_V\" title=\"Ares V\">Ares V</a> rocket and <a href=\"/wiki/Constellation_program\" title=\"Constellation program\">Constellation program</a>, in favor of funding <a href=\"/wiki/Earth_science\" title=\"Earth science\">earth science</a> projects, a new rocket type, research and development for an eventual crewed mission to Mars, and ongoing missions to the <a href=\"/wiki/International_Space_Station\" title=\"International Space Station\">International Space Station</a>.<sup id=\"cite_ref-213\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-213\">&#91;212&#93;</a></sup>\n</p>\n<figure class=\"mw-default-size\" typeof=\"mw:File/Thumb\"><a href=\"/wiki/File:Barack_Obama_visiting_victims_of_2012_Aurora_shooting.jpg\" class=\"mw-file-description\"><img alt=\"Photo of Obama smiling at a hospital patient while hugging her friend\" src=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/4/4b/Barack_Obama_visiting_victims_of_2012_Aurora_shooting.jpg/220px-Barack_Obama_visiting_victims_of_2012_Aurora_shooting.jpg\" decoding=\"async\" width=\"220\" height=\"147\" class=\"mw-file-element\" srcset=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/4/4b/Barack_Obama_visiting_victims_of_2012_Aurora_shooting.jpg/330px-Barack_Obama_visiting_victims_of_2012_Aurora_shooting.jpg 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/4/4b/Barack_Obama_visiting_victims_of_2012_Aurora_shooting.jpg/440px-Barack_Obama_visiting_victims_of_2012_Aurora_shooting.jpg 2x\" data-file-width=\"3908\" data-file-height=\"2620\" /></a><figcaption>Obama visits an <a href=\"/wiki/2012_Aurora,_Colorado_shooting\" class=\"mw-redirect\" title=\"2012 Aurora, Colorado shooting\">Aurora shooting</a> victim at <a href=\"/wiki/University_of_Colorado_Hospital\" title=\"University of Colorado Hospital\">University of Colorado Hospital</a>, 2012.</figcaption></figure>\n<p>On January 16, 2013, one month after the <a href=\"/wiki/Sandy_Hook_Elementary_School_shooting\" title=\"Sandy Hook Elementary School shooting\">Sandy Hook Elementary School shooting</a>, Obama signed 23 executive orders and outlined a series of sweeping proposals regarding <a href=\"/wiki/Gun_politics_in_the_United_States\" title=\"Gun politics in the United States\">gun control</a>.<sup id=\"cite_ref-214\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-214\">&#91;213&#93;</a></sup> He urged Congress to reintroduce an <a href=\"/wiki/Federal_Assault_Weapons_Ban\" title=\"Federal Assault Weapons Ban\">expired ban</a> on military-style <a href=\"/wiki/Assault_weapons\" class=\"mw-redirect\" title=\"Assault weapons\">assault weapons</a>, such as those used in several recent mass shootings, impose limits on ammunition magazines to 10 rounds, introduce background checks on all gun sales, pass a ban on possession and sale of armor-piercing bullets, introduce harsher penalties for gun-traffickers, especially unlicensed dealers who buy arms for criminals and approving the appointment of the head of the federal <a href=\"/wiki/Bureau_of_Alcohol,_Tobacco,_Firearms_and_Explosives\" title=\"Bureau of Alcohol, Tobacco, Firearms and Explosives\">Bureau of Alcohol, Tobacco, Firearms and Explosives</a> for the first time since 2006.<sup id=\"cite_ref-215\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-215\">&#91;214&#93;</a></sup> On January 5, 2016, Obama announced new executive actions extending background check requirements to more gun sellers.<sup id=\"cite_ref-edition.cnn.com_216-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-edition.cnn.com-216\">&#91;215&#93;</a></sup> In a 2016 editorial in <i>The New York Times</i>, Obama compared the struggle for what he termed \"common-sense gun reform\" to <a href=\"/wiki/Women%27s_suffrage\" title=\"Women&#39;s suffrage\">women's suffrage</a> and other <a href=\"/wiki/Civil_rights_movements\" title=\"Civil rights movements\">civil rights movements</a> in American history.\n</p><p>In 2011, Obama signed a four-year renewal of the Patriot Act.<sup id=\"cite_ref-217\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-217\">&#91;216&#93;</a></sup> Following the <a href=\"/wiki/Global_surveillance_disclosures_(2013%E2%80%93present)\" class=\"mw-redirect\" title=\"Global surveillance disclosures (2013–present)\">2013 global surveillance disclosures</a> by <a href=\"/wiki/Whistleblower\" class=\"mw-redirect\" title=\"Whistleblower\">whistleblower</a> <a href=\"/wiki/Edward_Snowden\" title=\"Edward Snowden\">Edward Snowden</a>, Obama condemned the leak as unpatriotic,<sup id=\"cite_ref-CNN-Snowden_218-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-CNN-Snowden-218\">&#91;217&#93;</a></sup> but called for increased restrictions on the <a href=\"/wiki/National_Security_Agency\" title=\"National Security Agency\">National Security Agency</a> (NSA) to address violations of privacy.<sup id=\"cite_ref-219\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-219\">&#91;218&#93;</a></sup><sup id=\"cite_ref-220\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-220\">&#91;219&#93;</a></sup> Obama continued and expanded surveillance programs set up by George W. Bush, while implementing some reforms.<sup id=\"cite_ref-:0_221-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-:0-221\">&#91;220&#93;</a></sup> He supported legislation that would have limited the NSA's ability to collect phone records in bulk under a single program and supported bringing more transparency to the <a href=\"/wiki/United_States_Foreign_Intelligence_Surveillance_Court\" title=\"United States Foreign Intelligence Surveillance Court\">Foreign Intelligence Surveillance Court</a> (FISC).<sup id=\"cite_ref-:0_221-1\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-:0-221\">&#91;220&#93;</a></sup>\n</p>\n<h4><span class=\"mw-headline\" id=\"Racial_issues\">Racial issues</span></h4>\n<link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1033289096\"><div role=\"note\" class=\"hatnote navigation-not-searchable\">See also: <a href=\"/wiki/Race_and_ethnicity_in_the_United_States\" title=\"Race and ethnicity in the United States\">Race and ethnicity in the United States</a></div>\n<p>In his speeches as president, Obama did not make more overt references to race relations than his predecessors,<sup id=\"cite_ref-222\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-222\">&#91;221&#93;</a></sup><sup id=\"cite_ref-223\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-223\">&#91;222&#93;</a></sup> but according to one study, he implemented stronger policy action on behalf of African-Americans than any president since the Nixon era.<sup id=\"cite_ref-224\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-224\">&#91;223&#93;</a></sup>\n</p><p>Following Obama's election, many pondered the existence of a \"<a href=\"/wiki/Post-racial_America\" title=\"Post-racial America\">postracial America</a>\".<sup id=\"cite_ref-wrodgers_225-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-wrodgers-225\">&#91;224&#93;</a></sup><sup id=\"cite_ref-shearalcindor1_226-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-shearalcindor1-226\">&#91;225&#93;</a></sup> However, lingering racial tensions quickly became apparent,<sup id=\"cite_ref-wrodgers_225-1\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-wrodgers-225\">&#91;224&#93;</a></sup><sup id=\"cite_ref-ccil2_227-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-ccil2-227\">&#91;226&#93;</a></sup> and many African-Americans expressed outrage over what they saw as an intense racial animosity directed at Obama.<sup id=\"cite_ref-jblake_228-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-jblake-228\">&#91;227&#93;</a></sup> The <a href=\"/wiki/Trial_of_George_Zimmerman\" title=\"Trial of George Zimmerman\">acquittal</a> of <a href=\"/wiki/George_Zimmerman\" title=\"George Zimmerman\">George Zimmerman</a> following the <a href=\"/wiki/Killing_of_Trayvon_Martin\" title=\"Killing of Trayvon Martin\">killing of Trayvon Martin</a> sparked national outrage, leading to Obama giving a speech in which he noted that \"Trayvon Martin could have been me 35 years ago.\"<sup id=\"cite_ref-ccilliza_229-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-ccilliza-229\">&#91;228&#93;</a></sup> The shooting of <a href=\"/wiki/Shooting_of_Michael_Brown\" class=\"mw-redirect\" title=\"Shooting of Michael Brown\">Michael Brown</a> in <a href=\"/wiki/Ferguson,_Missouri\" title=\"Ferguson, Missouri\">Ferguson, Missouri</a> <a href=\"/wiki/Ferguson_unrest\" title=\"Ferguson unrest\">sparked a wave of protests</a>.<sup id=\"cite_ref-capeheart2_230-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-capeheart2-230\">&#91;229&#93;</a></sup> These and other events led to the birth of the <a href=\"/wiki/Black_Lives_Matter\" title=\"Black Lives Matter\">Black Lives Matter</a> movement, which campaigns against violence and <a href=\"/wiki/Institutional_racism\" title=\"Institutional racism\">systemic racism</a> toward <a href=\"/wiki/Black_people\" title=\"Black people\">black people</a>.<sup id=\"cite_ref-capeheart2_230-1\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-capeheart2-230\">&#91;229&#93;</a></sup> Though Obama entered office reluctant to talk about race, by 2014 he began openly discussing the disadvantages faced by many members of minority groups.<sup id=\"cite_ref-pbacon_231-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-pbacon-231\">&#91;230&#93;</a></sup>\n</p><p>Several incidents during Obama's presidency generated disapproval from the African-American community and with law enforcement, and Obama sought to build trust between law enforcement officials and civil rights activists, with mixed results. Some in law enforcement criticized Obama's condemnation of racial bias after incidents in which police action led to the death of African-American men, while some racial justice activists criticized Obama's expressions of empathy for the police.<sup id=\"cite_ref-bridgethedivide_232-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-bridgethedivide-232\">&#91;231&#93;</a></sup> In a March 2016 Gallup poll, nearly one third of Americans said they worried \"a great deal\" about race relations, a higher figure than in any previous Gallup poll since 2001.<sup id=\"cite_ref-233\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-233\">&#91;232&#93;</a></sup>\n</p>\n<h4><span class=\"mw-headline\" id=\"LGBT_rights\">LGBT rights</span></h4>\n<p>On October 8, 2009, Obama signed the <a href=\"/wiki/Matthew_Shepard_and_James_Byrd_Jr._Hate_Crimes_Prevention_Act\" title=\"Matthew Shepard and James Byrd Jr. Hate Crimes Prevention Act\">Matthew Shepard and James Byrd Jr. Hate Crimes Prevention Act</a>, a measure that expanded the <a href=\"/wiki/Hate_crime_laws_in_the_United_States#Federal\" title=\"Hate crime laws in the United States\">1969 United States federal hate-crime law</a> to include crimes motivated by a victim's actual or perceived gender, sexual orientation, gender identity, or disability.<sup id=\"cite_ref-234\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-234\">&#91;233&#93;</a></sup> On October 30, 2009, Obama lifted the ban on travel to the United States by those infected with HIV. The lifting of the ban was celebrated by <a href=\"/wiki/Immigration_Equality\" class=\"mw-redirect\" title=\"Immigration Equality\">Immigration Equality</a>.<sup id=\"cite_ref-235\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-235\">&#91;234&#93;</a></sup> On December 22, 2010, Obama signed the <a href=\"/wiki/Don%27t_Ask,_Don%27t_Tell_Repeal_Act_of_2010\" title=\"Don&#39;t Ask, Don&#39;t Tell Repeal Act of 2010\">Don't Ask, Don't Tell Repeal Act of 2010</a>, which fulfilled a promise made in the 2008 presidential campaign<sup id=\"cite_ref-236\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-236\">&#91;235&#93;</a></sup><sup id=\"cite_ref-237\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-237\">&#91;236&#93;</a></sup> to end the <a href=\"/wiki/Don%27t_ask,_don%27t_tell\" title=\"Don&#39;t ask, don&#39;t tell\">don't ask, don't tell</a> policy of 1993 that had prevented gay and lesbian people from serving openly in the <a href=\"/wiki/United_States_Armed_Forces\" title=\"United States Armed Forces\">United States Armed Forces</a>. In 2016, the Pentagon ended the policy that barred <a href=\"/wiki/Transgender_personnel_in_the_United_States_military\" title=\"Transgender personnel in the United States military\">transgender people from serving openly in the military</a>.<sup id=\"cite_ref-TransBan1_238-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-TransBan1-238\">&#91;237&#93;</a></sup>\n</p>\n<h5><span class=\"mw-headline\" id=\"Same-sex_marriage\">Same-sex marriage</span></h5>\n<p>As a candidate for the Illinois state senate in 1996, Obama stated he favored legalizing <a href=\"/wiki/Same-sex_marriage_in_the_United_States\" title=\"Same-sex marriage in the United States\">same-sex marriage</a>.<sup id=\"cite_ref-WCT0114_239-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-WCT0114-239\">&#91;238&#93;</a></sup> During his Senate run in 2004, he said he supported civil unions and domestic partnerships for same-sex partners but opposed same-sex marriages.<sup id=\"cite_ref-WCT0204_240-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-WCT0204-240\">&#91;239&#93;</a></sup> In 2008, he reaffirmed this position by stating \"I believe marriage is between a man and a woman. I am not in favor of gay marriage.\"<sup id=\"cite_ref-241\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-241\">&#91;240&#93;</a></sup> On May 9, 2012, shortly after the official launch of his campaign for re-election as president, Obama said his views had evolved, and he publicly affirmed his personal support for the legalization of same-sex marriage, becoming the first sitting U.S. president to do so.<sup id=\"cite_ref-242\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-242\">&#91;241&#93;</a></sup><sup id=\"cite_ref-The_Huffington_Post_243-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-The_Huffington_Post-243\">&#91;242&#93;</a></sup> During his second <a href=\"/wiki/Second_inauguration_of_Barack_Obama\" title=\"Second inauguration of Barack Obama\">inaugural address</a> on January 21, 2013,<sup id=\"cite_ref-NYT20130121_198-1\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-NYT20130121-198\">&#91;197&#93;</a></sup> Obama became the first U.S. president in office to call for full equality for gay Americans, and the first to mention <a href=\"/wiki/LGBT_rights_in_the_United_States\" title=\"LGBT rights in the United States\">gay rights</a> or the word \"gay\" in an inaugural address.<sup id=\"cite_ref-244\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-244\">&#91;243&#93;</a></sup><sup id=\"cite_ref-245\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-245\">&#91;244&#93;</a></sup> In 2013, the Obama administration filed briefs that urged the <a href=\"/wiki/Supreme_Court_of_the_United_States\" title=\"Supreme Court of the United States\">Supreme Court</a> to rule in favor of same-sex couples in the cases of <i><a href=\"/wiki/Hollingsworth_v._Perry\" title=\"Hollingsworth v. Perry\">Hollingsworth v. Perry</a></i> (regarding same-sex marriage)<sup id=\"cite_ref-huffpo-amicus_246-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-huffpo-amicus-246\">&#91;245&#93;</a></sup> and <i><a href=\"/wiki/United_States_v._Windsor\" title=\"United States v. Windsor\">United States v. Windsor</a></i> (regarding the <a href=\"/wiki/Defense_of_Marriage_Act\" title=\"Defense of Marriage Act\">Defense of Marriage Act</a>).<sup id=\"cite_ref-cnn-amicus_247-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-cnn-amicus-247\">&#91;246&#93;</a></sup>\n</p>\n<h4><span class=\"mw-headline\" id=\"Economic_policy\">Economic policy</span></h4>\n<link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1033289096\"><div role=\"note\" class=\"hatnote navigation-not-searchable\">Main article: <a href=\"/wiki/Economic_policy_of_the_Barack_Obama_administration\" title=\"Economic policy of the Barack Obama administration\">Economic policy of the Barack Obama administration</a></div>\n<p>On February 17, 2009, Obama signed the <a href=\"/wiki/American_Recovery_and_Reinvestment_Act_of_2009\" title=\"American Recovery and Reinvestment Act of 2009\">American Recovery and Reinvestment Act of 2009</a>, a $787<span class=\"nowrap\">&#160;</span>billion (equivalent to $1118 billion in 2023) <a href=\"/wiki/Stimulus_(economics)\" title=\"Stimulus (economics)\">economic stimulus</a> package aimed at helping the economy recover from the <a href=\"/wiki/Great_Recession\" title=\"Great Recession\">deepening worldwide recession</a>.<sup id=\"cite_ref-248\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-248\">&#91;247&#93;</a></sup> The act includes increased federal spending for health care, infrastructure, education, various tax breaks and <a href=\"/wiki/Tax_incentive\" title=\"Tax incentive\">incentives</a>, and direct assistance to individuals.<sup id=\"cite_ref-direct_assistance_249-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-direct_assistance-249\">&#91;248&#93;</a></sup> In March 2009, Obama's Treasury Secretary, <a href=\"/wiki/Timothy_Geithner\" title=\"Timothy Geithner\">Timothy Geithner</a>, took further steps to manage the <a href=\"/wiki/Financial_crisis_of_2007%E2%80%9308\" class=\"mw-redirect\" title=\"Financial crisis of 2007–08\">financial crisis</a>, including introducing the <a href=\"/wiki/Public%E2%80%93Private_Investment_Program_for_Legacy_Assets\" title=\"Public–Private Investment Program for Legacy Assets\">Public–Private Investment Program for Legacy Assets</a>, which contains provisions for buying up to $2<span class=\"nowrap\">&#160;</span>trillion in depreciated real estate assets.<sup id=\"cite_ref-markets_opened_250-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-markets_opened-250\">&#91;249&#93;</a></sup>\n</p>\n<figure class=\"mw-default-size\" typeof=\"mw:File/Thumb\"><a href=\"/wiki/File:U.S._Total_Deficits_vs._National_Debt_Increases_2001-2010.png\" class=\"mw-file-description\"><img alt=\"Graph showing large deficit increases in 2008 and 2009, followed by a decline\" src=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/f/fc/U.S._Total_Deficits_vs._National_Debt_Increases_2001-2010.png/220px-U.S._Total_Deficits_vs._National_Debt_Increases_2001-2010.png\" decoding=\"async\" width=\"220\" height=\"167\" class=\"mw-file-element\" srcset=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/f/fc/U.S._Total_Deficits_vs._National_Debt_Increases_2001-2010.png/330px-U.S._Total_Deficits_vs._National_Debt_Increases_2001-2010.png 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/f/fc/U.S._Total_Deficits_vs._National_Debt_Increases_2001-2010.png/440px-U.S._Total_Deficits_vs._National_Debt_Increases_2001-2010.png 2x\" data-file-width=\"914\" data-file-height=\"694\" /></a><figcaption><a href=\"/wiki/United_States_federal_budget\" title=\"United States federal budget\">Deficit</a> and <a href=\"/wiki/National_debt_of_the_United_States\" title=\"National debt of the United States\">debt</a> increases, 2001–2016</figcaption></figure>\n<p>Obama intervened in the <a href=\"/wiki/Automotive_industry_crisis_of_2008%E2%80%9310\" class=\"mw-redirect\" title=\"Automotive industry crisis of 2008–10\">troubled automotive industry</a><sup id=\"cite_ref-251\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-251\">&#91;250&#93;</a></sup> in March 2009, renewing loans for <a href=\"/wiki/General_Motors\" title=\"General Motors\">General Motors</a> (GM) and <a href=\"/wiki/Chrysler\" title=\"Chrysler\">Chrysler</a> to continue operations while reorganizing. Over the following months the White House set terms for both firms' bankruptcies, including the <a href=\"/wiki/Chrysler_Chapter_11_reorganization\" title=\"Chrysler Chapter 11 reorganization\">sale of Chrysler</a> to Italian automaker <a href=\"/wiki/Fiat\" title=\"Fiat\">Fiat</a><sup id=\"cite_ref-252\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-252\">&#91;251&#93;</a></sup> and a <a href=\"/wiki/General_Motors_Chapter_11_reorganization\" title=\"General Motors Chapter 11 reorganization\">reorganization of GM</a> giving the U.S. government a temporary 60 percent equity stake in the company.<sup id=\"cite_ref-253\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-253\">&#91;252&#93;</a></sup> In June 2009, dissatisfied with the pace of economic stimulus, Obama called on his cabinet to accelerate the investment.<sup id=\"cite_ref-Christopher_Conkey_and_Louise_Radnofsky_254-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-Christopher_Conkey_and_Louise_Radnofsky-254\">&#91;253&#93;</a></sup> He signed into law the <a href=\"/wiki/Car_Allowance_Rebate_System\" title=\"Car Allowance Rebate System\">Car Allowance Rebate System</a>, known colloquially as \"Cash for Clunkers\", which temporarily boosted the economy.<sup id=\"cite_ref-255\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-255\">&#91;254&#93;</a></sup><sup id=\"cite_ref-256\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-256\">&#91;255&#93;</a></sup><sup id=\"cite_ref-257\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-257\">&#91;256&#93;</a></sup>\n</p><p>The Bush and Obama administrations authorized spending and loan guarantees from the <a href=\"/wiki/Federal_Reserve_System\" class=\"mw-redirect\" title=\"Federal Reserve System\">Federal Reserve</a> and the <a href=\"/wiki/United_States_Department_of_the_Treasury\" title=\"United States Department of the Treasury\">Department of the Treasury</a>. These guarantees totaled about $11.5<span class=\"nowrap\">&#160;</span>trillion, but only $3<span class=\"nowrap\">&#160;</span>trillion had been spent by the end of November 2009.<sup id=\"cite_ref-258\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-258\">&#91;257&#93;</a></sup> On August 2, 2011, after a lengthy congressional debate over whether to raise the nation's debt limit, Obama signed the bipartisan <a href=\"/wiki/Budget_Control_Act_of_2011\" title=\"Budget Control Act of 2011\">Budget Control Act of 2011</a>. The legislation enforced limits on discretionary spending until 2021, established a procedure to increase the debt limit, created a Congressional Joint Select Committee on Deficit Reduction to propose further deficit reduction with a stated goal of achieving at least $1.5<span class=\"nowrap\">&#160;</span>trillion in budgetary savings over 10 years, and established automatic procedures for reducing spending by as much as $1.2<span class=\"nowrap\">&#160;</span>trillion if legislation originating with the new joint select committee did not achieve such savings.<sup id=\"cite_ref-259\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-259\">&#91;258&#93;</a></sup> By passing the legislation, Congress was able to prevent a <a href=\"/wiki/Federal_government_of_the_United_States\" title=\"Federal government of the United States\">U.S. government</a> <a href=\"/wiki/Default_(finance)\" title=\"Default (finance)\">default</a> on its obligations.<sup id=\"cite_ref-260\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-260\">&#91;259&#93;</a></sup>\n</p><p>The unemployment rate rose in 2009, reaching a peak in October at 10.0 percent and averaging 10.0 percent in the fourth quarter. Following a decrease to 9.7 percent in the first quarter of 2010, the unemployment rate fell to 9.6 percent in the second quarter, where it remained for the rest of the year.<sup id=\"cite_ref-Theodossiou_261-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-Theodossiou-261\">&#91;260&#93;</a></sup> Between February and December 2010, employment rose by 0.8 percent, which was less than the average of 1.9 percent experienced during comparable periods in the past four employment recoveries.<sup id=\"cite_ref-Eddlemon_262-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-Eddlemon-262\">&#91;261&#93;</a></sup> By November 2012, the unemployment rate fell to 7.7 percent,<sup id=\"cite_ref-263\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-263\">&#91;262&#93;</a></sup> decreasing to 6.7 percent in the last month of 2013.<sup id=\"cite_ref-264\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-264\">&#91;263&#93;</a></sup> During 2014, the unemployment rate continued to decline, falling to 6.3 percent in the first quarter.<sup id=\"cite_ref-265\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-265\">&#91;264&#93;</a></sup> GDP growth returned in the third quarter of 2009, expanding at a rate of 1.6 percent, followed by a 5.0 percent increase in the fourth quarter.<sup id=\"cite_ref-BEA1_266-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-BEA1-266\">&#91;265&#93;</a></sup> Growth continued in 2010, posting an increase of 3.7 percent in the first quarter, with lesser gains throughout the rest of the year.<sup id=\"cite_ref-BEA1_266-1\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-BEA1-266\">&#91;265&#93;</a></sup> In July 2010, the Federal Reserve noted that economic activity continued to increase, but its pace had slowed, and chairman <a href=\"/wiki/Ben_Bernanke\" title=\"Ben Bernanke\">Ben Bernanke</a> said the economic outlook was \"unusually uncertain\".<sup id=\"cite_ref-267\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-267\">&#91;266&#93;</a></sup> Overall, the economy expanded at a rate of 2.9 percent in 2010.<sup id=\"cite_ref-268\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-268\">&#91;267&#93;</a></sup>\n</p>\n<style data-mw-deduplicate=\"TemplateStyles:r1096954695/mw-parser-output/.tmulti\">.mw-parser-output .tmulti .multiimageinner{display:flex;flex-direction:column}.mw-parser-output .tmulti .trow{display:flex;flex-direction:row;clear:left;flex-wrap:wrap;width:100%;box-sizing:border-box}.mw-parser-output .tmulti .tsingle{margin:1px;float:left}.mw-parser-output .tmulti .theader{clear:both;font-weight:bold;text-align:center;align-self:center;background-color:transparent;width:100%}.mw-parser-output .tmulti .thumbcaption{background-color:transparent}.mw-parser-output .tmulti .text-align-left{text-align:left}.mw-parser-output .tmulti .text-align-right{text-align:right}.mw-parser-output .tmulti .text-align-center{text-align:center}@media all and (max-width:720px){.mw-parser-output .tmulti .thumbinner{width:100%!important;box-sizing:border-box;max-width:none!important;align-items:center}.mw-parser-output .tmulti .trow{justify-content:center}.mw-parser-output .tmulti .tsingle{float:none!important;max-width:100%!important;box-sizing:border-box;text-align:center}.mw-parser-output .tmulti .tsingle .thumbcaption{text-align:left}.mw-parser-output .tmulti .trow>.thumbcaption{text-align:center}}</style><div class=\"thumb tmulti tleft\"><div class=\"thumbinner multiimageinner\" style=\"width:692px;max-width:692px\"><div class=\"trow\"><div class=\"tsingle\" style=\"width:334px;max-width:334px\"><div class=\"thumbimage\" style=\"height:199px;overflow:hidden\"><span typeof=\"mw:File\"><a href=\"/wiki/File:US_Employment_Statistics.svg\" class=\"mw-file-description\"><img alt=\"Graph showing increased unemployment in Obama&#39;s first year, followed by consistent jobs growth\" src=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/2/25/US_Employment_Statistics.svg/332px-US_Employment_Statistics.svg.png\" decoding=\"async\" width=\"332\" height=\"199\" class=\"mw-file-element\" srcset=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/2/25/US_Employment_Statistics.svg/498px-US_Employment_Statistics.svg.png 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/2/25/US_Employment_Statistics.svg/664px-US_Employment_Statistics.svg.png 2x\" data-file-width=\"800\" data-file-height=\"480\" /></a></span></div><div class=\"thumbcaption\">U.S. <a href=\"/wiki/Unemployment_rate\" class=\"mw-redirect\" title=\"Unemployment rate\">unemployment rate</a> and monthly changes in net employment during Obama's tenure as president<sup id=\"cite_ref-269\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-269\">&#91;268&#93;</a></sup><sup id=\"cite_ref-270\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-270\">&#91;269&#93;</a></sup></div></div><div class=\"tsingle\" style=\"width:354px;max-width:354px\"><div class=\"thumbimage\" style=\"height:199px;overflow:hidden\"><span typeof=\"mw:File\"><a href=\"/wiki/File:Job_Growth_by_U.S._President_-_v1.png\" class=\"mw-file-description\"><img alt=\"Graph showing lower jobs growth under Obama was lower than previous presidents, except George W. Bush\" src=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/9/9f/Job_Growth_by_U.S._President_-_v1.png/352px-Job_Growth_by_U.S._President_-_v1.png\" decoding=\"async\" width=\"352\" height=\"199\" class=\"mw-file-element\" srcset=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/9/9f/Job_Growth_by_U.S._President_-_v1.png/528px-Job_Growth_by_U.S._President_-_v1.png 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/9/9f/Job_Growth_by_U.S._President_-_v1.png/704px-Job_Growth_by_U.S._President_-_v1.png 2x\" data-file-width=\"1334\" data-file-height=\"754\" /></a></span></div><div class=\"thumbcaption\">Job growth during the presidency of Obama compared to other presidents, as measured as a cumulative percentage change from month after inauguration to end of his term</div></div></div></div></div>\n<p>The <a href=\"/wiki/Congressional_Budget_Office\" title=\"Congressional Budget Office\">Congressional Budget Office</a> (CBO) and a broad range of economists credit Obama's stimulus plan for economic growth.<sup id=\"cite_ref-estimated_271-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-estimated-271\">&#91;270&#93;</a></sup><sup id=\"cite_ref-newc_272-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-newc-272\">&#91;271&#93;</a></sup> The CBO released a report stating that the stimulus bill increased employment by 1–2.1<span class=\"nowrap\">&#160;</span>million,<sup id=\"cite_ref-newc_272-1\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-newc-272\">&#91;271&#93;</a></sup><sup id=\"cite_ref-273\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-273\">&#91;272&#93;</a></sup><sup id=\"cite_ref-274\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-274\">&#91;273&#93;</a></sup> while conceding that \"it is impossible to determine how many of the reported jobs would have existed in the absence of the stimulus package.\"<sup id=\"cite_ref-estimated_271-1\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-estimated-271\">&#91;270&#93;</a></sup> Although an April 2010, survey of members of the <a href=\"/wiki/National_Association_for_Business_Economics\" title=\"National Association for Business Economics\">National Association for Business Economics</a> showed an increase in job creation (over a similar January survey) for the first time in two years, 73 percent of 68 respondents believed the stimulus bill has had no impact on employment.<sup id=\"cite_ref-275\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-275\">&#91;274&#93;</a></sup> The economy of the United States has grown faster than the other original <a href=\"/wiki/NATO\" title=\"NATO\">NATO</a> members by a wider margin under President Obama than it has anytime since the end of <a href=\"/wiki/World_War_II\" title=\"World War II\">World War II</a>.<sup id=\"cite_ref-276\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-276\">&#91;275&#93;</a></sup> The <a href=\"/wiki/OECD\" title=\"OECD\">Organisation for Economic Co-operation and Development</a> credits the much faster growth in the United States to the stimulus plan of the U.S. and the austerity measures in the European Union.<sup id=\"cite_ref-277\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-277\">&#91;276&#93;</a></sup>\n</p><p>Within a month of the <a href=\"/wiki/2010_United_States_elections\" title=\"2010 United States elections\">2010 midterm elections</a>, Obama announced a compromise deal with the Congressional Republican leadership that included a temporary, two-year extension of the <a href=\"/wiki/Bush_tax_cuts\" title=\"Bush tax cuts\">2001 and 2003 income tax rates</a>, a one-year <a href=\"/wiki/Federal_Insurance_Contributions_Act_tax\" class=\"mw-redirect\" title=\"Federal Insurance Contributions Act tax\">payroll tax</a> reduction, continuation of unemployment benefits, and a new rate and exemption amount for <a href=\"/wiki/Estate_tax_in_the_United_States\" title=\"Estate tax in the United States\">estate taxes</a>.<sup id=\"cite_ref-278\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-278\">&#91;277&#93;</a></sup> The compromise overcame opposition from some in both parties, and the resulting $858<span class=\"nowrap\">&#160;</span>billion (equivalent to $1.2 trillion in 2023) <a href=\"/wiki/Tax_Relief,_Unemployment_Insurance_Reauthorization,_and_Job_Creation_Act_of_2010\" title=\"Tax Relief, Unemployment Insurance Reauthorization, and Job Creation Act of 2010\">Tax Relief, Unemployment Insurance Reauthorization, and Job Creation Act of 2010</a> passed with bipartisan majorities in both houses of Congress before Obama signed it on December 17, 2010.<sup id=\"cite_ref-279\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-279\">&#91;278&#93;</a></sup>\n</p><p>In December 2013, Obama declared that growing <a href=\"/wiki/Income_inequality_in_the_United_States\" title=\"Income inequality in the United States\">income inequality</a> is a \"defining challenge of our time\" and called on Congress to bolster the safety net and raise wages. This came on the heels of the <a href=\"/wiki/Fast_food_worker_strikes\" class=\"mw-redirect\" title=\"Fast food worker strikes\">nationwide strikes of fast-food workers</a> and Pope Francis' criticism of inequality and <a href=\"/wiki/Trickle-down_economics\" title=\"Trickle-down economics\">trickle-down economics</a>.<sup id=\"cite_ref-280\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-280\">&#91;279&#93;</a></sup> Obama urged Congress to ratify a 12-nation free trade pact called the <a href=\"/wiki/Trans-Pacific_Partnership\" title=\"Trans-Pacific Partnership\">Trans-Pacific Partnership</a>.<sup id=\"cite_ref-281\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-281\">&#91;280&#93;</a></sup>\n</p>\n<h4><span class=\"mw-headline\" id=\"Environmental_policy\">Environmental policy</span></h4>\n<link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1033289096\"><div role=\"note\" class=\"hatnote navigation-not-searchable\">See also: <a href=\"/wiki/Climate_change_policy_of_the_United_States\" title=\"Climate change policy of the United States\">Climate change policy of the United States</a> and <a href=\"/wiki/Energy_policy_of_the_Barack_Obama_administration\" title=\"Energy policy of the Barack Obama administration\">Energy policy of the Barack Obama administration</a></div>\n<figure class=\"mw-default-size\" typeof=\"mw:File/Thumb\"><a href=\"/wiki/File:Obama-venice-la.jpg\" class=\"mw-file-description\"><img alt=\"Photo of Obama listening to a briefing, surrounded by senior staffers\" src=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/6/63/Obama-venice-la.jpg/220px-Obama-venice-la.jpg\" decoding=\"async\" width=\"220\" height=\"147\" class=\"mw-file-element\" srcset=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/6/63/Obama-venice-la.jpg/330px-Obama-venice-la.jpg 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/6/63/Obama-venice-la.jpg/440px-Obama-venice-la.jpg 2x\" data-file-width=\"4096\" data-file-height=\"2731\" /></a><figcaption>Obama at a 2010 briefing on the <a href=\"/wiki/BP_oil_spill\" class=\"mw-redirect\" title=\"BP oil spill\">BP oil spill</a> at the <a href=\"/wiki/United_States_Coast_Guard\" title=\"United States Coast Guard\">Coast Guard</a> Station Venice in <a href=\"/wiki/Venice,_Louisiana\" title=\"Venice, Louisiana\">Venice, Louisiana</a></figcaption></figure>\n<p>On April 20, 2010, an explosion destroyed an offshore <a href=\"/wiki/Drilling_rig\" title=\"Drilling rig\">drilling rig</a> at the <a href=\"/wiki/Macondo_Prospect\" title=\"Macondo Prospect\">Macondo Prospect</a> in the <a href=\"/wiki/Gulf_of_Mexico\" title=\"Gulf of Mexico\">Gulf of Mexico</a>, causing a <a href=\"/wiki/Deepwater_Horizon_oil_spill\" title=\"Deepwater Horizon oil spill\">major sustained oil leak</a>. Obama visited the Gulf, announced a federal investigation, and formed a bipartisan commission to recommend new safety standards, after a review by <a href=\"/wiki/United_States_Secretary_of_the_Interior\" title=\"United States Secretary of the Interior\">Secretary of the Interior</a> <a href=\"/wiki/Ken_Salazar\" title=\"Ken Salazar\">Ken Salazar</a> and concurrent Congressional hearings. He then announced a six-month moratorium on new <a href=\"/wiki/Deepwater_drilling\" title=\"Deepwater drilling\">deepwater drilling</a> permits and leases, pending regulatory review.<sup id=\"cite_ref-282\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-282\">&#91;281&#93;</a></sup> As multiple efforts by BP failed, some in the media and public expressed confusion and criticism over various aspects of the incident, and stated a desire for more involvement by Obama and the federal government.<sup id=\"cite_ref-283\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-283\">&#91;282&#93;</a></sup> Prior to the oil spill, on March 31, 2010, Obama ended a ban on oil and gas drilling along the majority of the <a href=\"/wiki/East_Coast_of_the_United_States\" title=\"East Coast of the United States\">East Coast of the United States</a> and along the coast of <a href=\"/wiki/Arctic_Alaska\" title=\"Arctic Alaska\">northern Alaska</a> in an effort to win support for an energy and climate bill and to reduce foreign imports of oil and gas.<sup id=\"cite_ref-284\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-284\">&#91;283&#93;</a></sup>\n</p><p>In July 2013, Obama expressed reservations and said he \"would reject the <a href=\"/wiki/Keystone_XL_pipeline\" class=\"mw-redirect\" title=\"Keystone XL pipeline\">Keystone XL pipeline</a> if it increased carbon pollution [or] greenhouse emissions.\"<sup id=\"cite_ref-285\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-285\">&#91;284&#93;</a></sup><sup id=\"cite_ref-286\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-286\">&#91;285&#93;</a></sup> On February 24, 2015, Obama vetoed a bill that would have authorized the pipeline.<sup id=\"cite_ref-287\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-287\">&#91;286&#93;</a></sup> It was the third veto of Obama's presidency and his first major veto.<sup id=\"cite_ref-288\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-288\">&#91;287&#93;</a></sup>\n</p><p>In December 2016, Obama permanently banned new offshore oil and gas drilling in most United States-owned waters in the <a href=\"/wiki/Atlantic_Ocean\" title=\"Atlantic Ocean\">Atlantic</a> and Arctic Oceans using the 1953 Outer Continental Shelf Act.<sup id=\"cite_ref-289\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-289\">&#91;288&#93;</a></sup><sup id=\"cite_ref-290\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-290\">&#91;289&#93;</a></sup><sup id=\"cite_ref-291\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-291\">&#91;290&#93;</a></sup>\n</p><p>Obama emphasized the <a href=\"/wiki/Conservation_movement\" title=\"Conservation movement\">conservation</a> of <a href=\"/wiki/Federal_lands\" title=\"Federal lands\">federal lands</a> during his term in office. He used his power under the <a href=\"/wiki/Antiquities_Act\" title=\"Antiquities Act\">Antiquities Act</a> to create 25 new <a href=\"/wiki/National_monument_(United_States)\" title=\"National monument (United States)\">national monuments</a> during his presidency and expand four others, protecting a total of 553,000,000 acres (224,000,000&#160;ha) of federal lands and waters, more than any other U.S. president.<sup id=\"cite_ref-Monuments_292-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-Monuments-292\">&#91;291&#93;</a></sup><sup id=\"cite_ref-293\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-293\">&#91;292&#93;</a></sup><sup id=\"cite_ref-294\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-294\">&#91;293&#93;</a></sup>\n</p>\n<h4><span class=\"mw-headline\" id=\"Health_care_reform\">Health care reform</span></h4>\n<link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1033289096\"><div role=\"note\" class=\"hatnote navigation-not-searchable\">Main article: <a href=\"/wiki/Healthcare_reform_in_the_United_States\" title=\"Healthcare reform in the United States\">Healthcare reform in the United States</a></div>\n<p>Obama called for <a href=\"/wiki/United_States_Congress\" title=\"United States Congress\">Congress</a> to pass legislation reforming <a href=\"/wiki/Health_care_in_the_United_States\" class=\"mw-redirect\" title=\"Health care in the United States\">health care in the United States</a>, a key campaign promise and a top legislative goal.<sup id=\"cite_ref-health_reform_295-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-health_reform-295\">&#91;294&#93;</a></sup> He proposed an expansion of health insurance coverage to cover the uninsured, cap premium increases, and allow people to retain their coverage when they leave or change jobs. His proposal was to spend $900<span class=\"nowrap\">&#160;</span>billion over ten years and include a government insurance plan, also known as the <a href=\"/wiki/Public_health_insurance_option\" title=\"Public health insurance option\">public option</a>, to compete with the corporate insurance sector as a main component to lowering costs and improving quality of health care. It would also make it illegal for insurers to drop sick people or deny them coverage for <a href=\"/wiki/Pre-existing_condition\" title=\"Pre-existing condition\">pre-existing conditions</a>, and require every American to carry health coverage. The plan also includes medical spending cuts and taxes on insurance companies that offer expensive plans.<sup id=\"cite_ref-296\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-296\">&#91;295&#93;</a></sup><sup id=\"cite_ref-297\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-297\">&#91;296&#93;</a></sup>\n</p>\n<figure class=\"mw-default-size mw-halign-left\" typeof=\"mw:File/Thumb\"><a href=\"/wiki/File:PPACA_Premium_Chart.jpg\" class=\"mw-file-description\"><img alt=\"Graph of maximum out-of-pocket premiums by poverty level, showing single-digit premiums for everyone under 400% of the federal poverty level.\" src=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/7/79/PPACA_Premium_Chart.jpg/300px-PPACA_Premium_Chart.jpg\" decoding=\"async\" width=\"300\" height=\"232\" class=\"mw-file-element\" srcset=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/7/79/PPACA_Premium_Chart.jpg/450px-PPACA_Premium_Chart.jpg 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/7/79/PPACA_Premium_Chart.jpg/600px-PPACA_Premium_Chart.jpg 2x\" data-file-width=\"663\" data-file-height=\"513\" /></a><figcaption>Maximum Out-of-Pocket Premium as Percentage of Family Income and <a href=\"/wiki/Federal_poverty_level\" class=\"mw-redirect\" title=\"Federal poverty level\">federal poverty level</a>, under <a href=\"/wiki/Patient_Protection_and_Affordable_Care_Act\" class=\"mw-redirect\" title=\"Patient Protection and Affordable Care Act\">Patient Protection and Affordable Care Act</a>, starting in 2014 (Source: <a href=\"/wiki/Congressional_Research_Service\" title=\"Congressional Research Service\">CRS</a>)<sup id=\"cite_ref-298\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-298\">&#91;297&#93;</a></sup></figcaption></figure>\n<p>On July 14, 2009, House Democratic leaders introduced a 1,017-page plan for overhauling the U.S. health care system, which Obama wanted Congress to approve by the end of 2009.<sup id=\"cite_ref-health_reform_295-1\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-health_reform-295\">&#91;294&#93;</a></sup> After public debate during the Congressional summer recess of 2009, Obama delivered <a href=\"/wiki/Barack_Obama_speech_to_joint_session_of_Congress,_September_2009\" class=\"mw-redirect\" title=\"Barack Obama speech to joint session of Congress, September 2009\">a speech to a joint session of Congress</a> on September 9 where he addressed concerns over the proposals.<sup id=\"cite_ref-299\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-299\">&#91;298&#93;</a></sup> In March 2009, Obama lifted a ban on using federal funds for stem cell research.<sup id=\"cite_ref-300\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-300\">&#91;299&#93;</a></sup>\n</p><p>On November 7, 2009, a health care bill featuring the public option was passed in the House.<sup id=\"cite_ref-nyt1_301-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-nyt1-301\">&#91;300&#93;</a></sup><sup id=\"cite_ref-nyt_302-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-nyt-302\">&#91;301&#93;</a></sup> On December 24, 2009, the Senate passed its own bill—without a public option—on a party-line vote of 60–39.<sup id=\"cite_ref-303\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-303\">&#91;302&#93;</a></sup> On March 21, 2010, the <a href=\"/wiki/Patient_Protection_and_Affordable_Care_Act\" class=\"mw-redirect\" title=\"Patient Protection and Affordable Care Act\">Patient Protection and Affordable Care Act</a> (ACA, colloquially \"Obamacare\") passed by the Senate in December was passed in the House by a vote of 219 to 212. Obama signed the bill into law on March 23, 2010.<sup id=\"cite_ref-304\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-304\">&#91;303&#93;</a></sup>\n</p><p>The ACA includes <a href=\"/wiki/Provisions_of_the_Patient_Protection_and_Affordable_Care_Act\" class=\"mw-redirect\" title=\"Provisions of the Patient Protection and Affordable Care Act\">health-related provisions</a>, most of which took effect in 2014, including expanding <a href=\"/wiki/Medicaid\" title=\"Medicaid\">Medicaid</a> eligibility for people making up to 133 percent<span class=\"nowrap\">&#160;</span>of the <a href=\"/wiki/Federal_poverty_level\" class=\"mw-redirect\" title=\"Federal poverty level\">federal poverty level</a> (FPL) starting in 2014,<sup id=\"cite_ref-cnn_ref1_305-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-cnn_ref1-305\">&#91;304&#93;</a></sup> subsidizing insurance premiums for people making up to 400 percent<span class=\"nowrap\">&#160;</span>of the FPL ($88,000 for family of four in 2010) so their maximum \"out-of-pocket\" payment for annual premiums will be from 2 percent to 9.5 percent of income,<sup id=\"cite_ref-306\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-306\">&#91;305&#93;</a></sup> providing incentives for businesses to provide health care benefits, prohibiting denial of coverage and denial of claims based on pre-existing conditions, establishing <a href=\"/wiki/Health_insurance_exchange\" class=\"mw-redirect\" title=\"Health insurance exchange\">health insurance exchanges</a>, prohibiting annual coverage caps, and support for medical research. According to White House and CBO figures, the maximum share of income that enrollees would have to pay would vary depending on their income relative to the federal poverty level.<sup id=\"cite_ref-cbo_est_307-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-cbo_est-307\">&#91;306&#93;</a></sup>\n</p>\n<figure class=\"mw-default-size\" typeof=\"mw:File/Thumb\"><a href=\"/wiki/File:Percentage_of_Individuals_in_the_United_States_Without_Health_Insurance,_1963-2015.png\" class=\"mw-file-description\"><img alt=\"Graph showing significant decreases in uninsured rates after the creation of Medicare and Medicaid, and after the creation of Obamacare\" src=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/8/84/Percentage_of_Individuals_in_the_United_States_Without_Health_Insurance%2C_1963-2015.png/220px-Percentage_of_Individuals_in_the_United_States_Without_Health_Insurance%2C_1963-2015.png\" decoding=\"async\" width=\"220\" height=\"161\" class=\"mw-file-element\" srcset=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/8/84/Percentage_of_Individuals_in_the_United_States_Without_Health_Insurance%2C_1963-2015.png/330px-Percentage_of_Individuals_in_the_United_States_Without_Health_Insurance%2C_1963-2015.png 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/8/84/Percentage_of_Individuals_in_the_United_States_Without_Health_Insurance%2C_1963-2015.png/440px-Percentage_of_Individuals_in_the_United_States_Without_Health_Insurance%2C_1963-2015.png 2x\" data-file-width=\"949\" data-file-height=\"693\" /></a><figcaption>Percentage of Individuals in the United States without Health Insurance, 1963–2015 (Source: <a href=\"/wiki/JAMA_(journal)\" class=\"mw-redirect\" title=\"JAMA (journal)\">JAMA</a>)<sup id=\"cite_ref-308\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-308\">&#91;307&#93;</a></sup></figcaption></figure>\n<p>The costs of these provisions are offset by taxes, fees, and cost-saving measures, such as new Medicare taxes for those in high-income <a href=\"/wiki/Tax_bracket\" title=\"Tax bracket\">brackets</a>, taxes on <a href=\"/wiki/Indoor_tanning\" title=\"Indoor tanning\">indoor tanning</a>, cuts to the <a href=\"/wiki/Medicare_Advantage\" title=\"Medicare Advantage\">Medicare Advantage</a> program in favor of traditional Medicare, and fees on medical devices and pharmaceutical companies;<sup id=\"cite_ref-309\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-309\">&#91;308&#93;</a></sup> there is also a tax penalty for those who do not obtain health insurance, unless they are exempt due to low income or other reasons.<sup id=\"cite_ref-310\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-310\">&#91;309&#93;</a></sup> In March 2010, the CBO estimated that the net effect of both laws will be a reduction in the federal deficit by $143<span class=\"nowrap\">&#160;</span>billion over the first decade.<sup id=\"cite_ref-311\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-311\">&#91;310&#93;</a></sup>\n</p><p>The law faced several legal challenges, primarily based on the argument that an individual mandate requiring Americans to buy health insurance was unconstitutional. On June 28, 2012, the Supreme Court ruled by a 5–4 vote in <i><a href=\"/wiki/National_Federation_of_Independent_Business_v._Sebelius\" title=\"National Federation of Independent Business v. Sebelius\">National Federation of Independent Business v. Sebelius</a></i> that the mandate was constitutional under the U.S. Congress's taxing authority.<sup id=\"cite_ref-WP-uphold_312-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-WP-uphold-312\">&#91;311&#93;</a></sup> In <i><a href=\"/wiki/Burwell_v._Hobby_Lobby_Stores,_Inc.\" title=\"Burwell v. Hobby Lobby Stores, Inc.\">Burwell v. Hobby Lobby</a></i> the Court ruled that \"closely-held\" for-profit corporations could be exempt on religious grounds under the <a href=\"/wiki/Religious_Freedom_Restoration_Act\" title=\"Religious Freedom Restoration Act\">Religious Freedom Restoration Act</a> from regulations adopted under the ACA that would have required them to pay for insurance that covered certain contraceptives. In June 2015, the Court ruled 6–3 in <i><a href=\"/wiki/King_v._Burwell\" title=\"King v. Burwell\">King v. Burwell</a></i> that subsidies to help individuals and families purchase health insurance were authorized for those doing so on both the federal exchange and state exchanges, not only those purchasing plans \"established by the State\", as the statute reads.<sup id=\"cite_ref-313\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-313\">&#91;312&#93;</a></sup>\n</p>\n<h3><span class=\"mw-headline\" id=\"Foreign_policy\">Foreign policy</span></h3>\n<link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1033289096\"><div role=\"note\" class=\"hatnote navigation-not-searchable\">Main article: <a href=\"/wiki/Foreign_policy_of_the_Barack_Obama_administration\" title=\"Foreign policy of the Barack Obama administration\">Foreign policy of the Barack Obama administration</a></div>\n<figure class=\"mw-default-size\" typeof=\"mw:File/Thumb\"><a href=\"/wiki/File:P06409PS-0571_(3594694537).jpg\" class=\"mw-file-description\"><img alt=\"refer to caption\" src=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/9/99/P06409PS-0571_%283594694537%29.jpg/220px-P06409PS-0571_%283594694537%29.jpg\" decoding=\"async\" width=\"220\" height=\"147\" class=\"mw-file-element\" srcset=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/9/99/P06409PS-0571_%283594694537%29.jpg/330px-P06409PS-0571_%283594694537%29.jpg 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/9/99/P06409PS-0571_%283594694537%29.jpg/440px-P06409PS-0571_%283594694537%29.jpg 2x\" data-file-width=\"3500\" data-file-height=\"2334\" /></a><figcaption>June 4, 2009 − after his speech <i><a href=\"/wiki/A_New_Beginning_(speech)\" title=\"A New Beginning (speech)\">A New Beginning</a></i> at <a href=\"/wiki/Cairo_University\" title=\"Cairo University\">Cairo University</a>, U.S. President Obama participates in a roundtable interview in 2009 with among others <a href=\"/wiki/Jamal_Khashoggi\" title=\"Jamal Khashoggi\">Jamal Khashoggi</a>, <a href=\"/wiki/Bambang_Harymurti\" title=\"Bambang Harymurti\">Bambang Harymurti</a> and <a href=\"/wiki/Nahum_Barnea\" title=\"Nahum Barnea\">Nahum Barnea</a>.</figcaption></figure>\n<p>In February and March 2009, Vice President Joe Biden and <a href=\"/wiki/United_States_Secretary_of_State\" title=\"United States Secretary of State\">Secretary of State</a> Hillary Clinton made separate overseas trips to announce a \"new era\" in U.S. foreign relations with Russia and Europe, using the terms \"break\" and \"<a href=\"/wiki/Russian_reset\" title=\"Russian reset\">reset</a>\" to signal major changes from the policies of the preceding administration.<sup id=\"cite_ref-preceding_administration_314-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-preceding_administration-314\">&#91;313&#93;</a></sup> Obama attempted to reach out to Arab leaders by granting his first interview to an Arab satellite TV network, <a href=\"/wiki/Al_Arabiya\" title=\"Al Arabiya\">Al Arabiya</a>.<sup id=\"cite_ref-315\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-315\">&#91;314&#93;</a></sup> On March 19, Obama continued his outreach to the Muslim world, releasing a New Year's video message to the people and government of Iran.<sup id=\"cite_ref-316\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-316\">&#91;315&#93;</a></sup><sup id=\"cite_ref-317\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-317\">&#91;316&#93;</a></sup> On June 4, 2009, Obama delivered a speech at <a href=\"/wiki/Cairo_University\" title=\"Cairo University\">Cairo University</a> in Egypt calling for \"<a href=\"/wiki/A_New_Beginning_(speech)\" title=\"A New Beginning (speech)\">A New Beginning</a>\" in relations between the Islamic world and the United States and promoting Middle East peace.<sup id=\"cite_ref-middleeast_318-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-middleeast-318\">&#91;317&#93;</a></sup> On June 26, 2009, Obama condemned the Iranian government's actions towards protesters following <a href=\"/wiki/2009_Iranian_presidential_election\" title=\"2009 Iranian presidential election\">Iran's 2009 presidential election</a>.<sup id=\"cite_ref-319\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-319\">&#91;318&#93;</a></sup>\n</p><p>In 2011, Obama ordered a drone strike in Yemen which targeted and killed <a href=\"/wiki/Anwar_al-Awlaki\" title=\"Anwar al-Awlaki\">Anwar al-Awlaki</a>, an American imam suspected of being a leading <a href=\"/wiki/Al-Qaeda\" title=\"Al-Qaeda\">Al-Qaeda</a> organizer. al-Awlaki became the first <a href=\"/wiki/Citizenship_of_the_United_States\" title=\"Citizenship of the United States\">U.S. citizen</a> to be targeted and killed by a <a href=\"/wiki/Drone_strike\" class=\"mw-redirect\" title=\"Drone strike\">U.S. drone strike</a>. The&#160;Department of Justice released a memo justifying al-Awlaki's death as a lawful act of war,<sup id=\"cite_ref-320\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-320\">&#91;319&#93;</a></sup> while civil liberties advocates described it as a violation of al-Awlaki's constitutional right to <a href=\"/wiki/Due_process\" title=\"Due process\">due process</a>. The killing led to significant controversy.<sup id=\"cite_ref-321\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-321\">&#91;320&#93;</a></sup> His <a href=\"/wiki/Abdulrahman_al-Awlaki\" class=\"mw-redirect\" title=\"Abdulrahman al-Awlaki\">teenage son</a> and <a href=\"/wiki/Death_of_Nawar_al-Awlaki\" class=\"mw-redirect\" title=\"Death of Nawar al-Awlaki\">young daughter</a>, also Americans, were later killed in separate <a href=\"/wiki/Raid_on_Yakla\" title=\"Raid on Yakla\">US military actions</a>, although they were not targeted specifically.<sup id=\"cite_ref-322\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-322\">&#91;321&#93;</a></sup><sup id=\"cite_ref-323\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-323\">&#91;322&#93;</a></sup>\n</p>\n<figure class=\"mw-default-size\" typeof=\"mw:File/Thumb\"><a href=\"/wiki/File:Barack_Obama%27s_trip_to_Saudi_Arabia_April_2016_(9).jpg\" class=\"mw-file-description\"><img src=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/6/6f/Barack_Obama%27s_trip_to_Saudi_Arabia_April_2016_%289%29.jpg/220px-Barack_Obama%27s_trip_to_Saudi_Arabia_April_2016_%289%29.jpg\" decoding=\"async\" width=\"220\" height=\"147\" class=\"mw-file-element\" srcset=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/6/6f/Barack_Obama%27s_trip_to_Saudi_Arabia_April_2016_%289%29.jpg/330px-Barack_Obama%27s_trip_to_Saudi_Arabia_April_2016_%289%29.jpg 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/6/6f/Barack_Obama%27s_trip_to_Saudi_Arabia_April_2016_%289%29.jpg/440px-Barack_Obama%27s_trip_to_Saudi_Arabia_April_2016_%289%29.jpg 2x\" data-file-width=\"2880\" data-file-height=\"1920\" /></a><figcaption>Obama, King <a href=\"/wiki/Salman_of_Saudi_Arabia\" title=\"Salman of Saudi Arabia\">Salman of Saudi Arabia</a>, Saudi Crown Prince <a href=\"/wiki/Mohammed_bin_Salman\" title=\"Mohammed bin Salman\">Mohammed bin Salman</a> and other leaders at the <a href=\"/wiki/Gulf_Cooperation_Council\" title=\"Gulf Cooperation Council\">GCC</a> summit in Saudi Arabia, April 2016</figcaption></figure>\n<p>In March 2015, Obama declared that he had authorized U.S. forces to provide logistical and intelligence support to the Saudis in their <a href=\"/wiki/Saudi_Arabian-led_intervention_in_Yemen\" class=\"mw-redirect\" title=\"Saudi Arabian-led intervention in Yemen\">military intervention in Yemen</a>, establishing a \"Joint Planning Cell\" with Saudi Arabia.<sup id=\"cite_ref-324\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-324\">&#91;323&#93;</a></sup><sup id=\"cite_ref-325\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-325\">&#91;324&#93;</a></sup> In 2016, the Obama administration proposed a series of <a href=\"/wiki/Saudi_Arabia%E2%80%93United_States_relations\" title=\"Saudi Arabia–United States relations\">arms deals with Saudi Arabia</a> worth $115<span class=\"nowrap\">&#160;</span>billion.<sup id=\"cite_ref-326\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-326\">&#91;325&#93;</a></sup> Obama halted the sale of guided munition technology to <a href=\"/wiki/Saudi_Arabia\" title=\"Saudi Arabia\">Saudi Arabia</a> after Saudi warplanes <a href=\"/wiki/2016_Sana%27a_funeral_airstrike\" class=\"mw-redirect\" title=\"2016 Sana&#39;a funeral airstrike\">targeted a funeral</a> in Yemen's capital Sanaa, killing more than 140 people.<sup id=\"cite_ref-327\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-327\">&#91;326&#93;</a></sup>\n</p><p>In September 2016 Obama was snubbed by <a href=\"/wiki/Xi_Jinping\" title=\"Xi Jinping\">Xi Jinping</a> and the <a href=\"/wiki/Chinese_Communist_Party\" title=\"Chinese Communist Party\">Chinese Communist Party</a> as he descended from <a href=\"/wiki/Air_Force_One\" title=\"Air Force One\">Air Force One</a> to the tarmac of <a href=\"/wiki/Hangzhou_International_Airport\" class=\"mw-redirect\" title=\"Hangzhou International Airport\">Hangzhou International Airport</a> for the <a href=\"/wiki/2016_G20_Hangzhou_summit\" title=\"2016 G20 Hangzhou summit\">2016 G20 Hangzhou summit</a> without the usual red carpet welcome.<sup id=\"cite_ref-tgu1_328-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-tgu1-328\">&#91;327&#93;</a></sup>\n</p>\n<h4><span class=\"mw-headline\" id=\"War_in_Iraq\">War in Iraq</span></h4>\n<link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1033289096\"><div role=\"note\" class=\"hatnote navigation-not-searchable\">Main articles: <a href=\"/wiki/Iraq_War\" title=\"Iraq War\">Iraq War</a> and <a href=\"/wiki/American-led_intervention_in_Iraq_(2014%E2%80%932021)\" class=\"mw-redirect\" title=\"American-led intervention in Iraq (2014–2021)\">American-led intervention in Iraq (2014–2021)</a></div>\n<p>On February 27, 2009, Obama announced that combat operations in Iraq would end within 18 months.<sup id=\"cite_ref-329\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-329\">&#91;328&#93;</a></sup> The Obama administration scheduled the withdrawal of combat troops to be completed by August 2010, decreasing troop's levels from 142,000 while leaving a transitional force of about 50,000 in Iraq until the end of 2011. On August 19, 2010, the last U.S. combat brigade exited Iraq. Remaining troops transitioned from combat operations to <a href=\"/wiki/Counter-terrorism\" class=\"mw-redirect\" title=\"Counter-terrorism\">counter-terrorism</a> and the training, equipping, and advising of Iraqi security forces.<sup id=\"cite_ref-330\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-330\">&#91;329&#93;</a></sup><sup id=\"cite_ref-331\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-331\">&#91;330&#93;</a></sup> On August 31, 2010, Obama announced that the United States combat mission in Iraq was over.<sup id=\"cite_ref-332\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-332\">&#91;331&#93;</a></sup> On October 21, 2011, President Obama announced that all U.S. troops would leave Iraq in time to be \"home for the holidays.\"<sup id=\"cite_ref-333\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-333\">&#91;332&#93;</a></sup>\n</p><p>In June 2014, following the <a href=\"/wiki/Northern_Iraq_offensive_(June_2014)#Fall_of_Mosul_and_push_into_Kirkuk\" title=\"Northern Iraq offensive (June 2014)\">capture of Mosul</a> by <a href=\"/wiki/Islamic_State\" title=\"Islamic State\">ISIL</a>, Obama sent 275 troops to provide support and security for U.S. personnel and the U.S. Embassy in Baghdad. ISIS continued to gain ground and to commit <a href=\"/wiki/Islamic_State_of_Iraq_and_the_Levant#Human_rights_abuse_and_war_crime_findings\" class=\"mw-redirect\" title=\"Islamic State of Iraq and the Levant\">widespread massacres and ethnic cleansing</a>.<sup id=\"cite_ref-334\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-334\">&#91;333&#93;</a></sup><sup id=\"cite_ref-335\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-335\">&#91;334&#93;</a></sup> In August 2014, during the <a href=\"/wiki/Sinjar_massacre\" title=\"Sinjar massacre\">Sinjar massacre</a>, Obama ordered a <a href=\"/wiki/American-led_intervention_in_Iraq_(2014%E2%80%93present)#Airstrikes\" class=\"mw-redirect\" title=\"American-led intervention in Iraq (2014–present)\">campaign of U.S. airstrikes against ISIL</a>.<sup id=\"cite_ref-def31-10-14_336-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-def31-10-14-336\">&#91;335&#93;</a></sup> By the end of 2014, 3,100 American ground troops were committed to the conflict<sup id=\"cite_ref-337\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-337\">&#91;336&#93;</a></sup> and 16,000 sorties were flown over the battlefield, primarily by U.S. Air Force and Navy pilots.<sup id=\"cite_ref-338\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-338\">&#91;337&#93;</a></sup> In early 2015, with the addition of the \"Panther Brigade\" of the <a href=\"/wiki/82nd_Airborne_Division\" title=\"82nd Airborne Division\">82nd Airborne Division</a> the number of U.S. ground troops in Iraq increased to 4,400,<sup id=\"cite_ref-339\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-339\">&#91;338&#93;</a></sup> and by July American-led coalition air forces counted 44,000 sorties over the battlefield.<sup id=\"cite_ref-340\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-340\">&#91;339&#93;</a></sup>\n</p>\n<h4><span class=\"mw-headline\" id=\"Afghanistan_and_Pakistan\">Afghanistan and Pakistan</span></h4>\n<link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1033289096\"><div role=\"note\" class=\"hatnote navigation-not-searchable\">Main articles: <a href=\"/wiki/War_in_Afghanistan_(2001%E2%80%932021)\" title=\"War in Afghanistan (2001–2021)\">War in Afghanistan (2001–2021)</a> and <a href=\"/wiki/AfPak\" title=\"AfPak\">AfPak</a></div>\n<figure class=\"mw-default-size\" typeof=\"mw:File/Thumb\"><a href=\"/wiki/File:P050609PS-0531_(3508804772).jpg\" class=\"mw-file-description\"><img alt=\"Photo of Obama and other heads of state walking along the Colonnade outside the White House\" src=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/2/24/P050609PS-0531_%283508804772%29.jpg/220px-P050609PS-0531_%283508804772%29.jpg\" decoding=\"async\" width=\"220\" height=\"152\" class=\"mw-file-element\" srcset=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/2/24/P050609PS-0531_%283508804772%29.jpg/330px-P050609PS-0531_%283508804772%29.jpg 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/2/24/P050609PS-0531_%283508804772%29.jpg/440px-P050609PS-0531_%283508804772%29.jpg 2x\" data-file-width=\"3500\" data-file-height=\"2411\" /></a><figcaption>Obama after a trilateral meeting with Afghan President <a href=\"/wiki/Hamid_Karzai\" title=\"Hamid Karzai\">Hamid Karzai</a> (left) and Pakistani President <a href=\"/wiki/Asif_Ali_Zardari\" title=\"Asif Ali Zardari\">Asif Ali Zardari</a> (right), May 2009</figcaption></figure>\n<p>In his election campaign, Obama called the war in Iraq a \"dangerous distraction\" and that emphasis should instead be put on the war in Afghanistan,<sup id=\"cite_ref-341\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-341\">&#91;340&#93;</a></sup> the region he cites as being most likely where an attack against the United States could be launched again.<sup id=\"cite_ref-342\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-342\">&#91;341&#93;</a></sup> Early in his presidency, Obama moved to bolster U.S. troop strength in Afghanistan. He announced an increase in U.S. troop levels to 17,000 military personnel in February 2009 to \"stabilize a deteriorating situation in Afghanistan\", an area he said had not received the \"strategic attention, direction and resources it urgently requires.\"<sup id=\"cite_ref-343\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-343\">&#91;342&#93;</a></sup> He replaced the military commander in Afghanistan, General <a href=\"/wiki/David_D._McKiernan\" title=\"David D. McKiernan\">David D. McKiernan</a>, with former <a href=\"/wiki/Special_Forces_(United_States_Army)\" class=\"mw-redirect\" title=\"Special Forces (United States Army)\">Special Forces</a> commander Lt. Gen. <a href=\"/wiki/Stanley_A._McChrystal\" title=\"Stanley A. McChrystal\">Stanley A. McChrystal</a> in May 2009, indicating that McChrystal's Special Forces experience would facilitate the use of counterinsurgency tactics in the war.<sup id=\"cite_ref-counterinsurgency_tactics_344-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-counterinsurgency_tactics-344\">&#91;343&#93;</a></sup> On December 1, 2009, Obama announced the deployment of an additional 30,000 military personnel to Afghanistan and proposed to begin troop withdrawals 18 months from that date;<sup id=\"cite_ref-345\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-345\">&#91;344&#93;</a></sup> this took place in July 2011. <a href=\"/wiki/David_Petraeus\" title=\"David Petraeus\">David Petraeus</a> replaced McChrystal in June 2010, after McChrystal's staff criticized White House personnel in a magazine article.<sup id=\"cite_ref-346\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-346\">&#91;345&#93;</a></sup> In February 2013, Obama said the U.S. military would reduce the troop level in Afghanistan from 68,000 to 34,000 U.S. troops by February 2014.<sup id=\"cite_ref-347\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-347\">&#91;346&#93;</a></sup> In October 2015, the White House announced a plan to keep U.S. Forces in Afghanistan indefinitely in light of the deteriorating security situation.<sup id=\"cite_ref-348\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-348\">&#91;347&#93;</a></sup>\n</p><p>Regarding neighboring Pakistan, Obama called its tribal border region the \"greatest threat\" to the security of Afghanistan and Americans, saying that he \"cannot tolerate a terrorist sanctuary.\" In the same speech, Obama claimed that the U.S. \"cannot succeed in Afghanistan or secure our homeland unless we change our Pakistan policy.\"<sup id=\"cite_ref-349\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-349\">&#91;348&#93;</a></sup>\n</p>\n<h5><span class=\"mw-headline\" id=\"Death_of_Osama_bin_Laden\">Death of Osama bin Laden</span></h5>\n<link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1033289096\"><div role=\"note\" class=\"hatnote navigation-not-searchable\">Main article: <a href=\"/wiki/Killing_of_Osama_bin_Laden\" title=\"Killing of Osama bin Laden\">Killing of Osama bin Laden</a></div>\n<figure class=\"mw-default-size mw-halign-left\" typeof=\"mw:File/Thumb\"><a href=\"/wiki/File:Obama_and_Biden_await_updates_on_bin_Laden.jpg\" class=\"mw-file-description\"><img alt=\"Photo of Obama, Biden, and national security staffers in the Situation Room, somberly listening to updates on the bin Laden raid\" src=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/a/ac/Obama_and_Biden_await_updates_on_bin_Laden.jpg/220px-Obama_and_Biden_await_updates_on_bin_Laden.jpg\" decoding=\"async\" width=\"220\" height=\"147\" class=\"mw-file-element\" srcset=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/a/ac/Obama_and_Biden_await_updates_on_bin_Laden.jpg/330px-Obama_and_Biden_await_updates_on_bin_Laden.jpg 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/a/ac/Obama_and_Biden_await_updates_on_bin_Laden.jpg/440px-Obama_and_Biden_await_updates_on_bin_Laden.jpg 2x\" data-file-width=\"4096\" data-file-height=\"2731\" /></a><figcaption>Obama and members of the national security team receive an update on <a href=\"/wiki/Operation_Neptune%27s_Spear\" class=\"mw-redirect\" title=\"Operation Neptune&#39;s Spear\">Operation Neptune's Spear</a> in the <a href=\"/wiki/White_House_Situation_Room\" class=\"mw-redirect\" title=\"White House Situation Room\">White House Situation Room</a>, May 1, 2011. See also: <a href=\"/wiki/Situation_Room_(photograph)\" title=\"Situation Room (photograph)\"><i>Situation Room</i></a>.</figcaption></figure>\n<p>Starting with information received from Central Intelligence Agency operatives in July 2010, the CIA developed intelligence over the next several months that determined what they believed to be the hideout of <a href=\"/wiki/Osama_bin_Laden\" title=\"Osama bin Laden\">Osama bin Laden</a>. He was living in seclusion in <a href=\"/wiki/Osama_bin_Laden%27s_compound_in_Abbottabad\" title=\"Osama bin Laden&#39;s compound in Abbottabad\">a large compound</a> in <a href=\"/wiki/Abbottabad\" title=\"Abbottabad\">Abbottabad</a>, Pakistan, a suburban area 35 miles (56&#160;km) from <a href=\"/wiki/Islamabad\" title=\"Islamabad\">Islamabad</a>.<sup id=\"cite_ref-NYT-clues_350-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-NYT-clues-350\">&#91;349&#93;</a></sup> CIA head <a href=\"/wiki/Leon_Panetta\" title=\"Leon Panetta\">Leon Panetta</a> reported this intelligence to President Obama in March 2011.<sup id=\"cite_ref-NYT-clues_350-1\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-NYT-clues-350\">&#91;349&#93;</a></sup> Meeting with his national security advisers over the course of the next six weeks, Obama rejected a plan to bomb the compound, and authorized a \"surgical raid\" to be conducted by <a href=\"/wiki/United_States_Navy_SEALs\" title=\"United States Navy SEALs\">United States Navy SEALs</a>.<sup id=\"cite_ref-NYT-clues_350-2\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-NYT-clues-350\">&#91;349&#93;</a></sup> The operation took place on May 1, 2011, and resulted in the shooting death of bin Laden and the seizure of papers, computer drives and disks from the compound.<sup id=\"cite_ref-WP-binLaden_351-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-WP-binLaden-351\">&#91;350&#93;</a></sup><sup id=\"cite_ref-ND-binLaden_352-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-ND-binLaden-352\">&#91;351&#93;</a></sup> DNA testing was one of five methods used to positively identify bin Laden's corpse,<sup id=\"cite_ref-ABC-binLaden_353-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-ABC-binLaden-353\">&#91;352&#93;</a></sup> which was buried at sea several hours later.<sup id=\"cite_ref-NYT-ObamaAnnounce_354-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-NYT-ObamaAnnounce-354\">&#91;353&#93;</a></sup> Within minutes of the President's announcement from Washington, DC, late in the evening on May 1, there were spontaneous celebrations around the country as crowds gathered outside the White House, and at New York City's <a href=\"/wiki/World_Trade_Center_site\" title=\"World Trade Center site\">Ground Zero</a> and <a href=\"/wiki/Times_Square\" title=\"Times Square\">Times Square</a>.<sup id=\"cite_ref-WP-binLaden_351-1\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-WP-binLaden-351\">&#91;350&#93;</a></sup><sup id=\"cite_ref-Guard-ObamaAnnounce_355-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-Guard-ObamaAnnounce-355\">&#91;354&#93;</a></sup> <a href=\"/wiki/Reactions_to_the_death_of_Osama_bin_Laden\" class=\"mw-redirect\" title=\"Reactions to the death of Osama bin Laden\">Reaction to the announcement</a> was positive across party lines, including from former presidents Bill Clinton and George W. Bush.<sup id=\"cite_ref-Bloom-binLaden_356-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-Bloom-binLaden-356\">&#91;355&#93;</a></sup>\n</p>\n<div style=\"clear:both;\" class=\"\"></div>\n<h4><span class=\"mw-headline\" id=\"Relations_with_Cuba\">Relations with Cuba</span></h4>\n<link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1033289096\"><div role=\"note\" class=\"hatnote navigation-not-searchable\">Main article: <a href=\"/wiki/Cuban_thaw\" title=\"Cuban thaw\">Cuban thaw</a></div>\n<figure class=\"mw-default-size\" typeof=\"mw:File/Thumb\"><a href=\"/wiki/File:Handshake_between_the_President_and_Cuban_President_Ra%C3%BAl_Castro.jpg\" class=\"mw-file-description\"><img alt=\"Photo of Obama shaking hands with the Cuban president\" src=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/f/f6/Handshake_between_the_President_and_Cuban_President_Ra%C3%BAl_Castro.jpg/220px-Handshake_between_the_President_and_Cuban_President_Ra%C3%BAl_Castro.jpg\" decoding=\"async\" width=\"220\" height=\"147\" class=\"mw-file-element\" srcset=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/f/f6/Handshake_between_the_President_and_Cuban_President_Ra%C3%BAl_Castro.jpg/330px-Handshake_between_the_President_and_Cuban_President_Ra%C3%BAl_Castro.jpg 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/f/f6/Handshake_between_the_President_and_Cuban_President_Ra%C3%BAl_Castro.jpg/440px-Handshake_between_the_President_and_Cuban_President_Ra%C3%BAl_Castro.jpg 2x\" data-file-width=\"1500\" data-file-height=\"1000\" /></a><figcaption>President Obama meeting with Cuban President <a href=\"/wiki/Ra%C3%BAl_Castro\" title=\"Raúl Castro\">Raúl Castro</a> in Panama, April 2015</figcaption></figure>\n<p>Since the spring of 2013, secret meetings were conducted between the United States and Cuba in the neutral locations of Canada and <a href=\"/wiki/Vatican_City\" title=\"Vatican City\">Vatican City</a>.<sup id=\"cite_ref-357\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-357\">&#91;356&#93;</a></sup> The Vatican first became involved in 2013 when Pope Francis advised the U.S. and Cuba to <a href=\"/wiki/Prisoner_exchange\" title=\"Prisoner exchange\">exchange prisoners</a> as a gesture of goodwill.<sup id=\"cite_ref-358\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-358\">&#91;357&#93;</a></sup> On December 10, 2013, Cuban President <a href=\"/wiki/Ra%C3%BAl_Castro\" title=\"Raúl Castro\">Raúl Castro</a>, in a significant public moment, greeted and shook hands with Obama at the <a href=\"/wiki/Death_of_Nelson_Mandela\" class=\"mw-redirect\" title=\"Death of Nelson Mandela\">Nelson Mandela memorial service</a> in <a href=\"/wiki/Johannesburg\" title=\"Johannesburg\">Johannesburg</a>.<sup id=\"cite_ref-359\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-359\">&#91;358&#93;</a></sup>\n</p><p>In December 2014, after the secret meetings, it was announced that Obama, with Pope Francis as an intermediary, had negotiated a restoration of relations with Cuba, after nearly sixty years of détente.<sup id=\"cite_ref-360\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-360\">&#91;359&#93;</a></sup> Popularly dubbed the <a href=\"/wiki/Cuban_Thaw\" class=\"mw-redirect\" title=\"Cuban Thaw\">Cuban Thaw</a>, <i><a href=\"/wiki/The_New_Republic\" title=\"The New Republic\">The New Republic</a></i> deemed the Cuban Thaw to be \"Obama's finest foreign policy achievement.\"<sup id=\"cite_ref-361\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-361\">&#91;360&#93;</a></sup> On July 1, 2015, President Obama announced that formal diplomatic relations between Cuba and the United States would resume, and embassies would be opened in Washington and <a href=\"/wiki/Havana\" title=\"Havana\">Havana</a>.<sup id=\"cite_ref-362\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-362\">&#91;361&#93;</a></sup> The countries' respective \"interests sections\" in one another's capitals were upgraded to embassies on July 20 and August 13, 2015, respectively.<sup id=\"cite_ref-363\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-363\">&#91;362&#93;</a></sup> Obama visited Havana, Cuba for two days in March 2016, becoming the first sitting U.S. president to arrive since <a href=\"/wiki/Calvin_Coolidge\" title=\"Calvin Coolidge\">Calvin Coolidge</a> in 1928.<sup id=\"cite_ref-364\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-364\">&#91;363&#93;</a></sup>\n</p>\n<h4><span class=\"mw-headline\" id=\"Israel\">Israel</span></h4>\n<figure class=\"mw-default-size mw-halign-left\" typeof=\"mw:File/Thumb\"><a href=\"/wiki/File:Barack_Obama_welcomes_Shimon_Peres_in_the_Oval_Office.jpg\" class=\"mw-file-description\"><img alt=\"Photo of Obama shaking hands with Israeli President Shimon Peres, with Biden overlooking\" src=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/1/1b/Barack_Obama_welcomes_Shimon_Peres_in_the_Oval_Office.jpg/220px-Barack_Obama_welcomes_Shimon_Peres_in_the_Oval_Office.jpg\" decoding=\"async\" width=\"220\" height=\"147\" class=\"mw-file-element\" srcset=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/1/1b/Barack_Obama_welcomes_Shimon_Peres_in_the_Oval_Office.jpg/330px-Barack_Obama_welcomes_Shimon_Peres_in_the_Oval_Office.jpg 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/1/1b/Barack_Obama_welcomes_Shimon_Peres_in_the_Oval_Office.jpg/440px-Barack_Obama_welcomes_Shimon_Peres_in_the_Oval_Office.jpg 2x\" data-file-width=\"3500\" data-file-height=\"2333\" /></a><figcaption>Obama meeting with Israeli President <a href=\"/wiki/Shimon_Peres\" title=\"Shimon Peres\">Shimon Peres</a> in the <a href=\"/wiki/Oval_Office\" title=\"Oval Office\">Oval Office</a>, May 2009</figcaption></figure>\n<p>During the initial years of the Obama administration, the U.S. increased military cooperation with Israel, including increased military aid, re-establishment of the <a href=\"/wiki/Joint_Political_Military_Group\" title=\"Joint Political Military Group\">U.S.-Israeli Joint Political Military Group</a> and the Defense Policy Advisory Group, and an increase in visits among high-level military officials of both countries.<sup id=\"cite_ref-365\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-365\">&#91;364&#93;</a></sup> The Obama administration asked Congress to allocate money toward funding the <a href=\"/wiki/Iron_Dome\" title=\"Iron Dome\">Iron Dome</a> program in response to the waves of <a href=\"/wiki/Palestinian_rocket_attacks_on_Israel\" title=\"Palestinian rocket attacks on Israel\">Palestinian rocket attacks on Israel</a>.<sup id=\"cite_ref-366\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-366\">&#91;365&#93;</a></sup> In March 2010, Obama took a public stance against plans by the government of Israeli Prime Minister <a href=\"/wiki/Benjamin_Netanyahu\" title=\"Benjamin Netanyahu\">Benjamin Netanyahu</a> to continue building Jewish housing projects in predominantly Arab neighborhoods of <a href=\"/wiki/East_Jerusalem\" title=\"East Jerusalem\">East Jerusalem</a>.<sup id=\"cite_ref-367\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-367\">&#91;366&#93;</a></sup><sup id=\"cite_ref-368\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-368\">&#91;367&#93;</a></sup> In 2011, the United States vetoed a Security Council resolution condemning <a href=\"/wiki/Israeli_settlement\" title=\"Israeli settlement\">Israeli settlements</a>, with the United States being the only nation to do so.<sup id=\"cite_ref-369\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-369\">&#91;368&#93;</a></sup> Obama supports the <a href=\"/wiki/Two-state_solution\" title=\"Two-state solution\">two-state solution</a> to the <a href=\"/wiki/Arab%E2%80%93Israeli_conflict\" title=\"Arab–Israeli conflict\">Arab–Israeli conflict</a> based on the 1967 borders with land swaps.<sup id=\"cite_ref-370\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-370\">&#91;369&#93;</a></sup>\n</p><p>In 2013, <a href=\"/wiki/Jeffrey_Goldberg\" title=\"Jeffrey Goldberg\">Jeffrey Goldberg</a> reported that, in Obama's view, \"with each new settlement announcement, Netanyahu is moving his country down a path toward near-total isolation.\"<sup id=\"cite_ref-Bloomberg_371-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-Bloomberg-371\">&#91;370&#93;</a></sup> In 2014, Obama likened the <a href=\"/wiki/Zionist_movement\" class=\"mw-redirect\" title=\"Zionist movement\">Zionist movement</a> to the <a href=\"/wiki/Civil_rights_movement\" title=\"Civil rights movement\">civil rights movement</a> in the United States. He said both movements seek to bring justice and equal rights to historically persecuted peoples, explaining: \"To me, being pro-Israel and pro-Jewish is part and parcel with the values that I've been fighting for since I was politically conscious and started getting involved in politics.\"<sup id=\"cite_ref-372\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-372\">&#91;371&#93;</a></sup> Obama expressed support for Israel's right to defend itself during the <a href=\"/wiki/2014_Israel%E2%80%93Gaza_conflict\" class=\"mw-redirect\" title=\"2014 Israel–Gaza conflict\">2014 Israel–Gaza conflict</a>.<sup id=\"cite_ref-373\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-373\">&#91;372&#93;</a></sup> In 2015, Obama was harshly criticized by Israel for advocating and signing the <a href=\"/wiki/Joint_Comprehensive_Plan_of_Action\" title=\"Joint Comprehensive Plan of Action\">Iran Nuclear Deal</a>; Israeli Prime Minister Benjamin Netanyahu, who had advocated the U.S. congress to oppose it, said the deal was \"dangerous\" and \"bad.\"<sup id=\"cite_ref-374\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-374\">&#91;373&#93;</a></sup>\n</p><p>On December 23, 2016, under the Obama Administration, the United States abstained from <a href=\"/wiki/United_Nations_Security_Council_Resolution_2334\" title=\"United Nations Security Council Resolution 2334\">United Nations Security Council Resolution 2334</a>, which condemned Israeli settlement building in the occupied <a href=\"/wiki/Palestinian_territories\" title=\"Palestinian territories\">Palestinian territories</a> as a violation of international law, effectively allowing it to pass.<sup id=\"cite_ref-375\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-375\">&#91;374&#93;</a></sup> Netanyahu strongly criticized the Obama administration's actions,<sup id=\"cite_ref-376\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-376\">&#91;375&#93;</a></sup><sup id=\"cite_ref-377\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-377\">&#91;376&#93;</a></sup> and the Israeli government withdrew its annual dues from the organization, which totaled $6<span class=\"nowrap\">&#160;</span>million, on January 6, 2017.<sup id=\"cite_ref-378\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-378\">&#91;377&#93;</a></sup> On January 5, 2017, the United States House of Representatives voted 342–80 to condemn the UN Resolution.<sup id=\"cite_ref-379\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-379\">&#91;378&#93;</a></sup><sup id=\"cite_ref-380\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-380\">&#91;379&#93;</a></sup>\n</p>\n<h4><span class=\"mw-headline\" id=\"Libya\">Libya</span></h4>\n<link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1033289096\"><div role=\"note\" class=\"hatnote navigation-not-searchable\">Main articles: <a href=\"/wiki/2011_military_intervention_in_Libya\" title=\"2011 military intervention in Libya\">2011 military intervention in Libya</a> and <a href=\"/wiki/2012_Benghazi_attack\" title=\"2012 Benghazi attack\">2012 Benghazi attack</a></div>\n<p>In February 2011, protests in Libya began against long-time dictator <a href=\"/wiki/Muammar_Gaddafi\" title=\"Muammar Gaddafi\">Muammar Gaddafi</a> as part of the <a href=\"/wiki/Arab_Spring\" title=\"Arab Spring\">Arab Spring</a>. They soon turned violent. In March, as forces loyal to Gaddafi advanced on rebels across Libya, calls for a no-fly zone came from around the world, including Europe, the <a href=\"/wiki/Arab_League\" title=\"Arab League\">Arab League</a>, and a resolution<sup id=\"cite_ref-381\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-381\">&#91;380&#93;</a></sup> passed unanimously by the U.S. Senate.<sup id=\"cite_ref-382\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-382\">&#91;381&#93;</a></sup> In response to the passage of <a href=\"/wiki/United_Nations_Security_Council_Resolution_1973\" title=\"United Nations Security Council Resolution 1973\">United Nations Security Council Resolution 1973</a> on March 17, the Foreign Minister of Libya Moussa Koussa announced a ceasefire. However Gaddafi's forces continued to attack the rebels.<sup id=\"cite_ref-383\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-383\">&#91;382&#93;</a></sup>\n</p><p>On March 19 a multinational coalition lead by France and the United Kingdom with Italian and U.S. support, approved by Obama, took part in air strikes to destroy the Libyan government's air defense capabilities to protect civilians and enforce a no-fly-zone,<sup id=\"cite_ref-384\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-384\">&#91;383&#93;</a></sup> including the use of <a href=\"/wiki/Tomahawk_(missile)\" title=\"Tomahawk (missile)\">Tomahawk missiles</a>, <a href=\"/wiki/Northrop_Grumman_B-2_Spirit\" class=\"mw-redirect\" title=\"Northrop Grumman B-2 Spirit\">B-2 Spirits</a>, and fighter jets.<sup id=\"cite_ref-385\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-385\">&#91;384&#93;</a></sup><sup id=\"cite_ref-386\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-386\">&#91;385&#93;</a></sup><sup id=\"cite_ref-387\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-387\">&#91;386&#93;</a></sup> Six days later, on March 25, by unanimous vote of all its 28 members, NATO took over leadership of the effort, dubbed <a href=\"/wiki/Operation_Unified_Protector\" title=\"Operation Unified Protector\">Operation Unified Protector</a>.<sup id=\"cite_ref-NATOPressRelease_388-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-NATOPressRelease-388\">&#91;387&#93;</a></sup> Some members of Congress<sup id=\"cite_ref-LibyaOffensive_389-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-LibyaOffensive-389\">&#91;388&#93;</a></sup> questioned whether Obama had the constitutional authority to order military action in addition to questioning its cost, structure and aftermath.<sup id=\"cite_ref-390\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-390\">&#91;389&#93;</a></sup><sup id=\"cite_ref-391\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-391\">&#91;390&#93;</a></sup> In 2016 Obama said “Our coalition could have and should have done more to fill a vacuum left behind” and that it was \"a mess\".<sup id=\"cite_ref-392\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-392\">&#91;391&#93;</a></sup> He has stated that the lack of preparation surrounding the days following the government's overthrow was the \"worst mistake\" of his presidency.<sup id=\"cite_ref-393\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-393\">&#91;392&#93;</a></sup>\n</p>\n<h4><span class=\"mw-headline\" id=\"Syrian_civil_war\">Syrian civil war</span></h4>\n<link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1033289096\"><div role=\"note\" class=\"hatnote navigation-not-searchable\">See also: <a href=\"/wiki/Foreign_involvement_in_the_Syrian_civil_war#United_States\" title=\"Foreign involvement in the Syrian civil war\">Foreign involvement in the Syrian civil war §&#160;United States</a>, and <a href=\"/wiki/American-led_intervention_in_the_Syrian_civil_war\" class=\"mw-redirect\" title=\"American-led intervention in the Syrian civil war\">American-led intervention in the Syrian civil war</a></div>\n<p>On August 18, 2011, several months after the start of the <a href=\"/wiki/Syrian_civil_war\" title=\"Syrian civil war\">Syrian civil war</a>, Obama issued a written statement that said: \"The time has come for <a href=\"/wiki/Bashar_al-Assad\" title=\"Bashar al-Assad\">President Assad</a> to step aside.\"<sup id=\"cite_ref-mustgo_394-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-mustgo-394\">&#91;393&#93;</a></sup> This stance was reaffirmed in November 2015.<sup id=\"cite_ref-395\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-395\">&#91;394&#93;</a></sup> In 2012, Obama authorized multiple <a href=\"/wiki/Timber_Sycamore\" title=\"Timber Sycamore\">programs run by the CIA</a> and the Pentagon to train anti-Assad rebels.<sup id=\"cite_ref-396\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-396\">&#91;395&#93;</a></sup> The Pentagon-run program was later found to have failed and was formally abandoned in October 2015.<sup id=\"cite_ref-397\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-397\">&#91;396&#93;</a></sup><sup id=\"cite_ref-398\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-398\">&#91;397&#93;</a></sup>\n</p><p>In the wake of a <a href=\"/wiki/Ghouta_chemical_attack\" title=\"Ghouta chemical attack\">chemical weapons attack</a> in Syria, <a href=\"/wiki/U.S._Government_Assessment_of_the_Syrian_Government%27s_Use_of_Chemical_Weapons_on_August_21,_2013\" title=\"U.S. Government Assessment of the Syrian Government&#39;s Use of Chemical Weapons on August 21, 2013\">formally blamed</a> by the Obama administration on the Assad government, Obama chose not to enforce the \"red line\" he had pledged<sup id=\"cite_ref-redline_399-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-redline-399\">&#91;398&#93;</a></sup> and, rather than authorize the promised military action against Assad, went along with the Russia-brokered deal that led to Assad <a href=\"/wiki/Destruction_of_Syria%27s_chemical_weapons\" title=\"Destruction of Syria&#39;s chemical weapons\">giving up chemical weapons</a>; however attacks with <a href=\"/wiki/Chlorine_gas\" class=\"mw-redirect\" title=\"Chlorine gas\">chlorine gas</a> continued.<sup id=\"cite_ref-400\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-400\">&#91;399&#93;</a></sup><sup id=\"cite_ref-401\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-401\">&#91;400&#93;</a></sup> In 2014, Obama authorized an <a href=\"/wiki/Military_intervention_against_ISIL\" class=\"mw-redirect\" title=\"Military intervention against ISIL\">air campaign aimed primarily at ISIL</a>.<sup id=\"cite_ref-402\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-402\">&#91;401&#93;</a></sup>\n</p>\n<h4><span class=\"mw-headline\" id=\"Iran_nuclear_talks\">Iran nuclear talks</span></h4>\n<link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1033289096\"><div role=\"note\" class=\"hatnote navigation-not-searchable\">Main article: <a href=\"/wiki/Joint_Comprehensive_Plan_of_Action\" title=\"Joint Comprehensive Plan of Action\">Joint Comprehensive Plan of Action</a></div>\n<figure class=\"mw-default-size\" typeof=\"mw:File/Thumb\"><a href=\"/wiki/File:Barack_Obama_talks_with_Benjamin_Netanyahu_(8637772147).jpg\" class=\"mw-file-description\"><img alt=\"refer to caption\" src=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/1/17/Barack_Obama_talks_with_Benjamin_Netanyahu_%288637772147%29.jpg/220px-Barack_Obama_talks_with_Benjamin_Netanyahu_%288637772147%29.jpg\" decoding=\"async\" width=\"220\" height=\"147\" class=\"mw-file-element\" srcset=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/1/17/Barack_Obama_talks_with_Benjamin_Netanyahu_%288637772147%29.jpg/330px-Barack_Obama_talks_with_Benjamin_Netanyahu_%288637772147%29.jpg 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/1/17/Barack_Obama_talks_with_Benjamin_Netanyahu_%288637772147%29.jpg/440px-Barack_Obama_talks_with_Benjamin_Netanyahu_%288637772147%29.jpg 2x\" data-file-width=\"4096\" data-file-height=\"2730\" /></a><figcaption>Obama talks with Israeli prime minister <a href=\"/wiki/Benjamin_Netanyahu\" title=\"Benjamin Netanyahu\">Benjamin Netanyahu</a> in <a href=\"/wiki/Jerusalem\" title=\"Jerusalem\">Jerusalem</a>, March 2013.</figcaption></figure>\n<p>On October 1, 2009, the Obama administration went ahead with a Bush administration program, increasing nuclear weapons production. The \"Complex Modernization\" initiative expanded two existing nuclear sites to produce new bomb parts. In November 2013, the Obama administration opened <a href=\"/wiki/Negotiations_leading_to_the_Joint_Comprehensive_Plan_of_Action\" title=\"Negotiations leading to the Joint Comprehensive Plan of Action\">negotiations</a> with Iran to prevent it from acquiring <a href=\"/wiki/Nuclear_weapon\" title=\"Nuclear weapon\">nuclear weapons</a>, which included an <a href=\"/wiki/Joint_Plan_of_Action\" title=\"Joint Plan of Action\">interim agreement</a>. Negotiations took two years with numerous delays, with a deal being announced on July 14, 2015. The deal titled the \"Joint Comprehensive Plan of Action\" saw sanctions removed in exchange for measures that would prevent Iran from producing nuclear weapons. While Obama hailed the agreement as being a step towards a more hopeful world, the deal drew strong criticism from Republican and conservative quarters, and from Israeli Prime Minister Benjamin Netanyahu.<sup id=\"cite_ref-403\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-403\">&#91;402&#93;</a></sup><sup id=\"cite_ref-404\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-404\">&#91;403&#93;</a></sup><sup id=\"cite_ref-405\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-405\">&#91;404&#93;</a></sup> In addition, the transfer of $1.7<span class=\"nowrap\">&#160;</span>billion in cash to Iran shortly after the deal was announced was criticized by the Republican party. The Obama administration said that the payment in cash was because of the \"effectiveness of U.S. and international sanctions.\"<sup id=\"cite_ref-406\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-406\">&#91;405&#93;</a></sup> In order to advance the deal, the Obama administration shielded <a href=\"/wiki/Hezbollah\" title=\"Hezbollah\">Hezbollah</a> from the <a href=\"/wiki/Drug_Enforcement_Administration\" title=\"Drug Enforcement Administration\">Drug Enforcement Administration</a>'s <a href=\"/wiki/Project_Cassandra\" title=\"Project Cassandra\">Project Cassandra</a> investigation regarding drug smuggling and from the <a href=\"/wiki/Central_Intelligence_Agency\" title=\"Central Intelligence Agency\">Central Intelligence Agency</a>.<sup id=\"cite_ref-407\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-407\">&#91;406&#93;</a></sup><sup id=\"cite_ref-408\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-408\">&#91;407&#93;</a></sup>\nOn a side note, the very same year, in December 2015, Obama started a $348<span class=\"nowrap\">&#160;</span>billion worth program to back the biggest U.S. buildup of nuclear arms since Ronald Reagan left the White House.<sup id=\"cite_ref-409\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-409\">&#91;408&#93;</a></sup>\n</p>\n<h4><span class=\"mw-headline\" id=\"Russia\">Russia</span></h4>\n<link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1033289096\"><div role=\"note\" class=\"hatnote navigation-not-searchable\">See also: <a href=\"/wiki/Russia%E2%80%93United_States_relations#Obama_administration_(2009–2017)\" title=\"Russia–United States relations\">Russia–United States relations §&#160;Obama administration (2009–2017)</a></div>\n<figure class=\"mw-default-size\" typeof=\"mw:File/Thumb\"><a href=\"/wiki/File:Vladimir_Putin_and_Barack_Obama_(2015-09-29)_01.jpg\" class=\"mw-file-description\"><img alt=\"Photo of Obama shaking hands with Vladimir Putin in front of Russian and American flags\" src=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/e/eb/Vladimir_Putin_and_Barack_Obama_%282015-09-29%29_01.jpg/220px-Vladimir_Putin_and_Barack_Obama_%282015-09-29%29_01.jpg\" decoding=\"async\" width=\"220\" height=\"136\" class=\"mw-file-element\" srcset=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/e/eb/Vladimir_Putin_and_Barack_Obama_%282015-09-29%29_01.jpg/330px-Vladimir_Putin_and_Barack_Obama_%282015-09-29%29_01.jpg 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/e/eb/Vladimir_Putin_and_Barack_Obama_%282015-09-29%29_01.jpg/440px-Vladimir_Putin_and_Barack_Obama_%282015-09-29%29_01.jpg 2x\" data-file-width=\"1880\" data-file-height=\"1160\" /></a><figcaption>Obama meets Russian President <a href=\"/wiki/Vladimir_Putin\" title=\"Vladimir Putin\">Vladimir Putin</a> in September 2015.</figcaption></figure>\n<p>In March 2010, an agreement was reached with the administration of Russian President <a href=\"/wiki/Dmitry_Medvedev\" title=\"Dmitry Medvedev\">Dmitry Medvedev</a> to replace the <a href=\"/wiki/START_I\" title=\"START I\">1991 Strategic Arms Reduction Treaty</a> with a new pact reducing the number of long-range nuclear weapons in the arsenals of both countries by about a third.<sup id=\"cite_ref-410\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-410\">&#91;409&#93;</a></sup> Obama and Medvedev signed the <a href=\"/wiki/New_START\" title=\"New START\">New START</a> treaty in April 2010, and the <a href=\"/wiki/United_States_Senate\" title=\"United States Senate\">U.S. Senate</a> ratified it in December 2010.<sup id=\"cite_ref-411\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-411\">&#91;410&#93;</a></sup> In December 2011, Obama instructed agencies to consider <a href=\"/wiki/LGBT_rights_by_country_or_territory\" title=\"LGBT rights by country or territory\">LGBT rights</a> when issuing financial aid to foreign countries.<sup id=\"cite_ref-412\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-412\">&#91;411&#93;</a></sup> In August 2013, he criticized Russia's law that discriminates against gays,<sup id=\"cite_ref-LAT80713_413-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-LAT80713-413\">&#91;412&#93;</a></sup> but he stopped short of advocating a boycott of the upcoming <a href=\"/wiki/2014_Winter_Olympics\" title=\"2014 Winter Olympics\">2014 Winter Olympics</a> in <a href=\"/wiki/Sochi\" title=\"Sochi\">Sochi</a>, Russia.<sup id=\"cite_ref-Huffpo80913_414-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-Huffpo80913-414\">&#91;413&#93;</a></sup>\n</p><p>After <a href=\"/wiki/Annexation_of_Crimea_by_the_Russian_Federation\" title=\"Annexation of Crimea by the Russian Federation\">Russia's invasion of Crimea</a> in 2014, <a href=\"/wiki/Russian_military_intervention_in_Syria\" class=\"mw-redirect\" title=\"Russian military intervention in Syria\">military intervention in Syria</a> in 2015, and <a href=\"/wiki/2016_United_States_election_interference_by_Russia\" class=\"mw-redirect\" title=\"2016 United States election interference by Russia\">the interference</a> in the <a href=\"/wiki/2016_United_States_presidential_election\" title=\"2016 United States presidential election\">2016 U.S. presidential election</a>,<sup id=\"cite_ref-ftelect_415-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-ftelect-415\">&#91;414&#93;</a></sup> <a href=\"/wiki/George_Robertson,_Baron_Robertson_of_Port_Ellen\" title=\"George Robertson, Baron Robertson of Port Ellen\">George Robertson</a>, a former UK defense secretary and NATO secretary-general, said Obama had \"allowed Putin to jump back on the world stage and test the resolve of the West\", adding that the legacy of this disaster would last.<sup id=\"cite_ref-obexit_416-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-obexit-416\">&#91;415&#93;</a></sup>\n</p>\n<h2><span class=\"mw-headline\" id=\"Cultural_and_political_image\">Cultural and political image</span></h2>\n<link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1033289096\"><div role=\"note\" class=\"hatnote navigation-not-searchable\">Main article: <a href=\"/wiki/Public_image_of_Barack_Obama\" title=\"Public image of Barack Obama\">Public image of Barack Obama</a></div>\n<link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1033289096\"><div role=\"note\" class=\"hatnote navigation-not-searchable\">See also: <a href=\"/wiki/International_media_reaction_to_the_2008_United_States_presidential_election\" title=\"International media reaction to the 2008 United States presidential election\">International media reaction to the 2008 United States presidential election</a></div>\n<p>Obama's family history, upbringing, and <a href=\"/wiki/Ivy_League\" title=\"Ivy League\">Ivy League</a> education differ markedly from those of African-American politicians who launched their careers in the 1960s through participation in the civil rights movement.<sup id=\"cite_ref-417\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-417\">&#91;416&#93;</a></sup> Expressing puzzlement over questions about whether he is \"black enough\", Obama told an August 2007 meeting of the <a href=\"/wiki/National_Association_of_Black_Journalists\" title=\"National Association of Black Journalists\">National Association of Black Journalists</a> that \"we're still locked in this notion that if you appeal to white folks then there must be something wrong.\"<sup id=\"cite_ref-418\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-418\">&#91;417&#93;</a></sup> Obama acknowledged his youthful image in an October 2007 campaign speech, saying: \"I wouldn't be here if, time and again, the torch had not been passed to a new generation.\"<sup id=\"cite_ref-419\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-419\">&#91;418&#93;</a></sup> Additionally, Obama has frequently been referred to as an exceptional orator.<sup id=\"cite_ref-exceptional_orator_420-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-exceptional_orator-420\">&#91;419&#93;</a></sup> During his pre-inauguration transition period and continuing into his presidency, Obama delivered a series of weekly Internet video addresses.<sup id=\"cite_ref-421\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-421\">&#91;420&#93;</a></sup>\n</p>\n<h3><span class=\"mw-headline\" id=\"Job_approval\">Job approval</span></h3>\n<figure typeof=\"mw:File/Thumb\"><a href=\"/wiki/File:Gallup_Poll-Approval_Rating-Barack_Obama.svg\" class=\"mw-file-description\"><img alt=\"refer to adjacent text\" src=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/c/c0/Gallup_Poll-Approval_Rating-Barack_Obama.svg/275px-Gallup_Poll-Approval_Rating-Barack_Obama.svg.png\" decoding=\"async\" width=\"275\" height=\"148\" class=\"mw-file-element\" srcset=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/c/c0/Gallup_Poll-Approval_Rating-Barack_Obama.svg/413px-Gallup_Poll-Approval_Rating-Barack_Obama.svg.png 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/c/c0/Gallup_Poll-Approval_Rating-Barack_Obama.svg/550px-Gallup_Poll-Approval_Rating-Barack_Obama.svg.png 2x\" data-file-width=\"650\" data-file-height=\"349\" /></a><figcaption>Graph of Obama's approval ratings per Gallup</figcaption></figure>\n<p>According to the <a href=\"/wiki/Gallup_Organization\" class=\"mw-redirect\" title=\"Gallup Organization\">Gallup Organization</a>, Obama began his presidency with a 68 percent <a href=\"/wiki/Approval_rating\" class=\"mw-redirect\" title=\"Approval rating\">approval rating</a>,<sup id=\"cite_ref-422\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-422\">&#91;421&#93;</a></sup> the fifth highest for a president following their swearing in.<sup id=\"cite_ref-423\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-423\">&#91;422&#93;</a></sup> His ratings remained above the majority level until November 2009<sup id=\"cite_ref-424\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-424\">&#91;423&#93;</a></sup> and by August 2010 his approval was in the low 40s,<sup id=\"cite_ref-425\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-425\">&#91;424&#93;</a></sup> a trend similar to Ronald Reagan's and Bill Clinton's first years in office.<sup id=\"cite_ref-426\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-426\">&#91;425&#93;</a></sup> Following the <a href=\"/wiki/Death_of_Osama_bin_Laden\" class=\"mw-redirect\" title=\"Death of Osama bin Laden\">death of Osama bin Laden</a> on May 2, 2011, Obama experienced a small poll bounce and steadily maintained 50–53 percent approval for about a month, until his approval numbers dropped back to the low 40s.<sup id=\"cite_ref-Obamapolling_427-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-Obamapolling-427\">&#91;426&#93;</a></sup><sup id=\"cite_ref-428\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-428\">&#91;427&#93;</a></sup><sup id=\"cite_ref-429\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-429\">&#91;428&#93;</a></sup>\n</p><p>His approval rating fell to 38 percent on several occasions in late 2011<sup id=\"cite_ref-430\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-430\">&#91;429&#93;</a></sup> before recovering in mid-2012 with polls showing an average approval of 50 percent.<sup id=\"cite_ref-431\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-431\">&#91;430&#93;</a></sup> After his second inauguration in 2013, Obama's approval ratings remained stable around 52 percent<sup id=\"cite_ref-432\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-432\">&#91;431&#93;</a></sup> before declining for the rest of the year and eventually bottoming out at 39 percent in December.<sup id=\"cite_ref-Obamapolling_427-1\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-Obamapolling-427\">&#91;426&#93;</a></sup> In polling conducted before the <a href=\"/wiki/2014_United_States_elections\" title=\"2014 United States elections\">2014 midterm elections</a>, Obama's approval ratings were at their lowest<sup id=\"cite_ref-433\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-433\">&#91;432&#93;</a></sup><sup id=\"cite_ref-434\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-434\">&#91;433&#93;</a></sup> with his disapproval rating reaching a high of 57 percent.<sup id=\"cite_ref-Obamapolling_427-2\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-Obamapolling-427\">&#91;426&#93;</a></sup><sup id=\"cite_ref-435\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-435\">&#91;434&#93;</a></sup><sup id=\"cite_ref-436\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-436\">&#91;435&#93;</a></sup> His approval rating continued to lag throughout most of 2015 but began to reach the high 40s by the end of the year.<sup id=\"cite_ref-Obamapolling_427-3\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-Obamapolling-427\">&#91;426&#93;</a></sup><sup id=\"cite_ref-437\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-437\">&#91;436&#93;</a></sup> According to Gallup, Obama's approval rating reached 50 percent in March 2016, a level unseen since May 2013.<sup id=\"cite_ref-Obamapolling_427-4\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-Obamapolling-427\">&#91;426&#93;</a></sup><sup id=\"cite_ref-438\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-438\">&#91;437&#93;</a></sup> In polling conducted January 16–19, 2017, Obama's final approval rating was 59 percent, which placed him on par with <a href=\"/wiki/George_H._W._Bush\" title=\"George H. W. Bush\">George H. W. Bush</a> and <a href=\"/wiki/Dwight_D._Eisenhower\" title=\"Dwight D. Eisenhower\">Dwight D. Eisenhower</a>, whose final Gallup ratings also measured in the high 50s.<sup id=\"cite_ref-439\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-439\">&#91;438&#93;</a></sup>\n</p><p>Obama has maintained relatively positive public perceptions after his presidency.<sup id=\"cite_ref-440\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-440\">&#91;439&#93;</a></sup> In Gallup's retrospective approval polls of former presidents, Obama garnered a 63 percent approval rating in 2018 and again in 2023, ranking him the fourth most popular president since World War II.<sup id=\"cite_ref-441\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-441\">&#91;440&#93;</a></sup><sup id=\"cite_ref-442\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-442\">&#91;441&#93;</a></sup>\n</p>\n<h3><span class=\"mw-headline\" id=\"Foreign_perceptions\">Foreign perceptions</span></h3>\n<p>Polls showed strong support for Obama in other countries both before and during his presidency.<sup id=\"cite_ref-443\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-443\">&#91;442&#93;</a></sup><sup id=\"cite_ref-444\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-444\">&#91;443&#93;</a></sup><sup id=\"cite_ref-445\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-445\">&#91;444&#93;</a></sup> In a February 2009 poll conducted in Western Europe and the U.S. by <a href=\"/wiki/Harris_Insights_%26_Analytics\" class=\"mw-redirect\" title=\"Harris Insights &amp; Analytics\">Harris Interactive</a> for <a href=\"/wiki/France_24\" title=\"France 24\">France 24</a> and the <i><a href=\"/wiki/International_Herald_Tribune\" title=\"International Herald Tribune\">International Herald Tribune</a></i>, Obama was rated as the most respected world leader, as well as the most powerful.<sup id=\"cite_ref-446\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-446\">&#91;445&#93;</a></sup> In a similar poll conducted by Harris in May 2009, Obama was rated as the most popular world leader, as well as the one figure most people would pin their hopes on for pulling the world out of the economic downturn.<sup id=\"cite_ref-447\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-447\">&#91;446&#93;</a></sup><sup id=\"cite_ref-448\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-448\">&#91;447&#93;</a></sup>\n</p><p>On October 9, 2009—only nine months into his first term—the <a href=\"/wiki/Norwegian_Nobel_Committee\" title=\"Norwegian Nobel Committee\">Norwegian Nobel Committee</a> announced that Obama had won the <a href=\"/wiki/2009_Nobel_Peace_Prize\" title=\"2009 Nobel Peace Prize\">2009 Nobel Peace Prize</a> \"for his extraordinary efforts to strengthen international diplomacy and cooperation between peoples\",<sup id=\"cite_ref-nobel_peace_prize2_449-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-nobel_peace_prize2-449\">&#91;448&#93;</a></sup> which drew a mixture of praise and criticism from world leaders and media figures.<sup id=\"cite_ref-450\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-450\">&#91;449&#93;</a></sup><sup id=\"cite_ref-451\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-451\">&#91;450&#93;</a></sup><sup id=\"cite_ref-452\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-452\">&#91;451&#93;</a></sup><sup id=\"cite_ref-453\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-453\">&#91;452&#93;</a></sup> He became the fourth U.S. president to be awarded the Nobel Peace Prize, and the third to become a Nobel laureate while in office.<sup id=\"cite_ref-454\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-454\">&#91;453&#93;</a></sup> He himself called it a \"call to action\" and remarked: \"I do not view it as a recognition of my own accomplishments but rather an affirmation of American leadership on behalf of aspirations held by people in all nations\".<sup id=\"cite_ref-455\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-455\">&#91;454&#93;</a></sup>\n</p>\n<h3><span id=\"Thanks.2C_Obama\"></span><span class=\"mw-headline\" id=\"Thanks,_Obama\">Thanks, Obama</span></h3>\n<link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1033289096\"><div role=\"note\" class=\"hatnote navigation-not-searchable\">Main article: <a href=\"/wiki/Thanks,_Obama\" title=\"Thanks, Obama\">Thanks, Obama</a></div>\n<p>In 2009 the saying \"thanks, Obama\" first appeared in a <a href=\"/wiki/Twitter\" title=\"Twitter\">Twitter hashtag</a> \"#thanks Obama\" and was later used in a demotivational poster. It was later adopted satirically to blame Obama for any socio-economic ills. Obama himself used the phrase in video in 2015 and 2016. In 2017 the phrase was used by <a href=\"/wiki/Stephen_Colbert\" title=\"Stephen Colbert\">Stephen Colbert</a> to express gratitude to Obama on his last day in office.\n</p>\n<h2><span id=\"Post-presidency_.282017.E2.80.93present.29\"></span><span class=\"mw-headline\" id=\"Post-presidency_(2017–present)\">Post-presidency (2017–present)</span></h2>\n<figure class=\"mw-default-size\" typeof=\"mw:File/Thumb\"><a href=\"/wiki/File:Obama_Macri_October_2017.jpg\" class=\"mw-file-description\"><img alt=\"refer to caption\" src=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/9/96/Obama_Macri_October_2017.jpg/220px-Obama_Macri_October_2017.jpg\" decoding=\"async\" width=\"220\" height=\"153\" class=\"mw-file-element\" srcset=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/9/96/Obama_Macri_October_2017.jpg/330px-Obama_Macri_October_2017.jpg 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/9/96/Obama_Macri_October_2017.jpg/440px-Obama_Macri_October_2017.jpg 2x\" data-file-width=\"1940\" data-file-height=\"1351\" /></a><figcaption>Obama playing golf with Argentinian president <a href=\"/wiki/Mauricio_Macri\" title=\"Mauricio Macri\">Mauricio Macri</a>, October 2017</figcaption></figure>\n<p>Obama's presidency ended on January 20, 2017, upon the <a href=\"/wiki/Inauguration_of_Donald_Trump\" title=\"Inauguration of Donald Trump\">inauguration</a> of his successor, <a href=\"/wiki/Donald_Trump\" title=\"Donald Trump\">Donald Trump</a>.<sup id=\"cite_ref-456\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-456\">&#91;455&#93;</a></sup><sup id=\"cite_ref-457\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-457\">&#91;456&#93;</a></sup> The family moved to a house they rented in <a href=\"/wiki/Sheridan-Kalorama_Historic_District\" title=\"Sheridan-Kalorama Historic District\">Kalorama, Washington, D.C.</a><sup id=\"cite_ref-458\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-458\">&#91;457&#93;</a></sup> On March 2, the <a href=\"/wiki/John_F._Kennedy_Presidential_Library_and_Museum\" title=\"John F. Kennedy Presidential Library and Museum\">John F. Kennedy Presidential Library and Museum</a> awarded the <a href=\"/wiki/Profile_in_Courage_Award\" title=\"Profile in Courage Award\">Profile in Courage Award</a> to Obama \"for his enduring commitment to democratic ideals and elevating the standard of political courage.\"<sup id=\"cite_ref-459\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-459\">&#91;458&#93;</a></sup> His first public appearance since leaving the office was a seminar at the <a href=\"/wiki/University_of_Chicago\" title=\"University of Chicago\">University of Chicago</a> on April 24, where he appealed for a new generation to participate in politics.<sup id=\"cite_ref-460\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-460\">&#91;459&#93;</a></sup> On September 7, Obama partnered with former presidents Jimmy Carter, George H. W. Bush, Bill Clinton, and George W. Bush to work with <a href=\"/wiki/One_America_Appeal\" title=\"One America Appeal\">One America Appeal</a> to help the victims of <a href=\"/wiki/Hurricane_Harvey\" title=\"Hurricane Harvey\">Hurricane Harvey</a> and <a href=\"/wiki/Hurricane_Irma\" title=\"Hurricane Irma\">Hurricane Irma</a> in the <a href=\"/wiki/Gulf_Coast_of_the_United_States\" title=\"Gulf Coast of the United States\">Gulf Coast</a> and <a href=\"/wiki/Texas\" title=\"Texas\">Texas</a> communities.<sup id=\"cite_ref-461\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-461\">&#91;460&#93;</a></sup> From October 31 to November 1, Obama hosted the inaugural summit of the <a href=\"/wiki/Obama_Foundation\" title=\"Obama Foundation\">Obama Foundation</a>,<sup id=\"cite_ref-462\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-462\">&#91;461&#93;</a></sup> which he intended to be the central focus of his post-presidency and part of his ambitions for his subsequent activities following his presidency to be more consequential than his time in office.<sup id=\"cite_ref-463\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-463\">&#91;462&#93;</a></sup>\n</p><p>Barack and Michelle Obama signed a deal on May 22, 2018, to produce docu-series, documentaries and features for <a href=\"/wiki/Netflix\" title=\"Netflix\">Netflix</a> under the Obamas' newly formed production company, <a href=\"/wiki/Higher_Ground_Productions\" title=\"Higher Ground Productions\">Higher Ground Productions</a>.<sup id=\"cite_ref-464\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-464\">&#91;463&#93;</a></sup><sup id=\"cite_ref-465\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-465\">&#91;464&#93;</a></sup> Higher Ground's first film, <i><a href=\"/wiki/American_Factory\" title=\"American Factory\">American Factory</a></i>, won the <a href=\"/wiki/Academy_Award_for_Best_Documentary_Feature\" class=\"mw-redirect\" title=\"Academy Award for Best Documentary Feature\">Academy Award for Best Documentary Feature</a> in 2020.<sup id=\"cite_ref-466\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-466\">&#91;465&#93;</a></sup> On October 24, a pipe bomb addressed to Obama was intercepted by the Secret Service. It was one of several pipe-bombs that had been <a href=\"/wiki/October_2018_United_States_mail_bombing_attempts\" title=\"October 2018 United States mail bombing attempts\">mailed out to Democratic lawmakers and officials</a>.<sup id=\"cite_ref-auto2_467-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-auto2-467\">&#91;466&#93;</a></sup> In 2019, Barack and Michelle Obama bought a home on <a href=\"/wiki/Martha%27s_Vineyard\" title=\"Martha&#39;s Vineyard\">Martha's Vineyard</a> from <a href=\"/wiki/Wyc_Grousbeck\" title=\"Wyc Grousbeck\">Wyc Grousbeck</a>.<sup id=\"cite_ref-468\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-468\">&#91;467&#93;</a></sup> On October 29, Obama criticized \"<a href=\"/wiki/Woke\" title=\"Woke\">wokeness</a>\" and <a href=\"/wiki/Cancel_culture\" title=\"Cancel culture\">call-out culture</a> at the Obama Foundation's annual summit.<sup id=\"cite_ref-469\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-469\">&#91;468&#93;</a></sup><sup id=\"cite_ref-470\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-470\">&#91;469&#93;</a></sup>\n</p><p>Obama was reluctant to make an endorsement in the <a href=\"/wiki/2020_Democratic_presidential_primaries\" class=\"mw-redirect\" title=\"2020 Democratic presidential primaries\">2020 Democratic presidential primaries</a> because he wanted to position himself to unify the party, regardless of the nominee.<sup id=\"cite_ref-471\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-471\">&#91;470&#93;</a></sup> On April 14, 2020, Obama endorsed Biden, the presumptive nominee, for president in <a href=\"/wiki/2020_United_States_presidential_election\" title=\"2020 United States presidential election\">the presidential election</a>, stating that he has \"all the qualities we need in a president right now.\"<sup id=\"cite_ref-472\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-472\">&#91;471&#93;</a></sup><sup id=\"cite_ref-473\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-473\">&#91;472&#93;</a></sup> In May, Obama criticized President Trump for <a href=\"/wiki/Trump_administration_communication_during_the_COVID-19_pandemic\" class=\"mw-redirect\" title=\"Trump administration communication during the COVID-19 pandemic\">his handling</a> of the <a href=\"/wiki/COVID-19_pandemic_in_the_United_States\" title=\"COVID-19 pandemic in the United States\">COVID-19 pandemic</a>, calling his response to the crisis \"an absolute chaotic disaster\", and stating that the consequences of the <a href=\"/wiki/Trump_presidency\" class=\"mw-redirect\" title=\"Trump presidency\">Trump presidency</a> have been \"our worst impulses unleashed, our proud reputation around the world badly diminished, and our democratic institutions threatened like never before.\"<sup id=\"cite_ref-474\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-474\">&#91;473&#93;</a></sup> On November 17, Obama's presidential memoir, <i><a href=\"/wiki/A_Promised_Land\" title=\"A Promised Land\">A Promised Land</a></i>, was released.<sup id=\"cite_ref-475\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-475\">&#91;474&#93;</a></sup><sup id=\"cite_ref-476\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-476\">&#91;475&#93;</a></sup><sup id=\"cite_ref-477\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-477\">&#91;476&#93;</a></sup>\n</p><p>In February 2021, Obama and musician <a href=\"/wiki/Bruce_Springsteen\" title=\"Bruce Springsteen\">Bruce Springsteen</a> started a podcast called <i><a href=\"/wiki/Renegades:_Born_in_the_USA\" title=\"Renegades: Born in the USA\">Renegades: Born in the USA</a></i> where the two talk about \"their backgrounds, music and their 'enduring love of America.<span style=\"padding-right:.15em;\">'</span>\"<sup id=\"cite_ref-478\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-478\">&#91;477&#93;</a></sup><sup id=\"cite_ref-479\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-479\">&#91;478&#93;</a></sup> Later that year, Regina Hicks had signed a deal with <a href=\"/wiki/Netflix\" title=\"Netflix\">Netflix</a>, in a venture with his and Michelle's Higher Ground to develop comedy projects.<sup id=\"cite_ref-480\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-480\">&#91;479&#93;</a></sup>\n</p>\n<figure class=\"mw-default-size\" typeof=\"mw:File/Thumb\"><a href=\"/wiki/File:P20220405AS-1082_(52067439422).jpg\" class=\"mw-file-description\"><img alt=\"Photo of Obama standing behind a lectern, giving a speech at the White House, with Biden and Harris smiling in the background\" src=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/1/15/P20220405AS-1082_%2852067439422%29.jpg/220px-P20220405AS-1082_%2852067439422%29.jpg\" decoding=\"async\" width=\"220\" height=\"147\" class=\"mw-file-element\" srcset=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/1/15/P20220405AS-1082_%2852067439422%29.jpg/330px-P20220405AS-1082_%2852067439422%29.jpg 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/1/15/P20220405AS-1082_%2852067439422%29.jpg/440px-P20220405AS-1082_%2852067439422%29.jpg 2x\" data-file-width=\"3000\" data-file-height=\"2000\" /></a><figcaption>Obama with president Joe Biden and vice president <a href=\"/wiki/Kamala_Harris\" title=\"Kamala Harris\">Kamala Harris</a> in the White House, April 5, 2022</figcaption></figure>\n<p>On March 4, 2022, Obama won an Audio Publishers Association (APA) Award in the best narration by the author category for the narration of his memoir <i>A Promised Land</i>.<sup id=\"cite_ref-481\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-481\">&#91;480&#93;</a></sup> On April 5, Obama visited the White House for the first time since leaving office, in an event celebrating the 12th annual anniversary of the signing of the Affordable Care Act.<sup id=\"cite_ref-482\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-482\">&#91;481&#93;</a></sup><sup id=\"cite_ref-483\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-483\">&#91;482&#93;</a></sup><sup id=\"cite_ref-484\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-484\">&#91;483&#93;</a></sup> In June, it was announced that the Obamas and their podcast production company, Higher Ground, signed a multi-year deal with <a href=\"/wiki/Audible_(service)\" title=\"Audible (service)\">Audible</a>.<sup id=\"cite_ref-485\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-485\">&#91;484&#93;</a></sup><sup id=\"cite_ref-486\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-486\">&#91;485&#93;</a></sup> In September, Obama visited the White House to unveil his and Michelle's official White House portraits.<sup id=\"cite_ref-487\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-487\">&#91;486&#93;</a></sup> Around the same time, he won a <a href=\"/wiki/Primetime_Emmy_Award_for_Outstanding_Narrator\" title=\"Primetime Emmy Award for Outstanding Narrator\">Primetime Emmy Award for Outstanding Narrator</a><sup id=\"cite_ref-488\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-488\">&#91;487&#93;</a></sup> for his narration in the Netflix documentary series <i><a href=\"/wiki/Our_Great_National_Parks\" title=\"Our Great National Parks\">Our Great National Parks</a></i>.<sup id=\"cite_ref-489\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-489\">&#91;488&#93;</a></sup>\n</p><p>In 2022, Obama opposed expanding the Supreme Court beyond the present nine Justices.<sup id=\"cite_ref-490\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-490\">&#91;489&#93;</a></sup>\n</p><p>In March 2023, Obama traveled to Australia as a part of his speaking tour of the country. During the trip, Obama met with Australian Prime Minister <a href=\"/wiki/Anthony_Albanese\" title=\"Anthony Albanese\">Anthony Albanese</a> and visited <a href=\"/wiki/Melbourne\" title=\"Melbourne\">Melbourne</a> for the first time.<sup id=\"cite_ref-491\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-491\">&#91;490&#93;</a></sup> Obama was reportedly paid more than $1 million for two speeches.<sup id=\"cite_ref-492\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-492\">&#91;491&#93;</a></sup><sup id=\"cite_ref-493\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-493\">&#91;492&#93;</a></sup>\n</p><p>In October 2023, during the Israel–Hamas war, Obama declared that <a href=\"/wiki/Israel\" title=\"Israel\">Israel</a> must dismantle <a href=\"/wiki/Hamas\" title=\"Hamas\">Hamas</a> in the wake of the <a href=\"/wiki/October_7,_2023\" class=\"mw-redirect\" title=\"October 7, 2023\">October 7 massacre</a>.<sup id=\"cite_ref-494\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-494\">&#91;493&#93;</a></sup> Weeks later, Obama warned <a href=\"/wiki/Israel\" title=\"Israel\">Israel</a> that its actions could \"harden Palestinian attitudes for generations\" and weaken international support for Israel; any military strategy that ignored the war's human costs \"could ultimately backfire.\"<sup id=\"cite_ref-495\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-495\">&#91;494&#93;</a></sup>\n</p>\n<h2><span class=\"mw-headline\" id=\"Legacy_and_recognition\">Legacy and recognition</span></h2>\n<p><a href=\"/wiki/Historical_rankings_of_presidents_of_the_United_States#1982_Murray–Blessing\" title=\"Historical rankings of presidents of the United States\">Polls of historians and political scientists</a> rank Obama among the upper tier of American presidents.<sup id=\"cite_ref-:4_496-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-:4-496\">&#91;495&#93;</a></sup> He has been described as one of the most effective campaigners in American history (his 2008 campaign being particularly highlighted) as well as one of the most talented political orators of the 21st century.<sup id=\"cite_ref-:1_497-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-:1-497\">&#91;496&#93;</a></sup><sup id=\"cite_ref-:2_498-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-:2-498\">&#91;497&#93;</a></sup><sup id=\"cite_ref-:3_499-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-:3-499\">&#91;498&#93;</a></sup> Historian <a href=\"/wiki/Julian_E._Zelizer\" title=\"Julian E. Zelizer\">Julian Zelizer</a> credits Obama with \"a keen sense of how the institutions of government work and the ways that his team could design policy proposals.\" Zeitzer notes Obama's policy successes included the economic stimulus package which ended the <a href=\"/wiki/Great_Recession_in_the_United_States\" title=\"Great Recession in the United States\">Great Recession</a> and the <a href=\"/wiki/Dodd%E2%80%93Frank_Wall_Street_Reform_and_Consumer_Protection_Act\" title=\"Dodd–Frank Wall Street Reform and Consumer Protection Act\">Dodd-Frank</a> financial and consumer protection reforms, as well as the <a href=\"/wiki/Affordable_Care_Act\" title=\"Affordable Care Act\">Affordable Care Act</a>. Zeitzer also notes the Democratic Party lost power and numbers of elected officials during Obama's term, saying that the consensus among historians is that Obama \"turned out to be a very effective policymaker but not a tremendously successful party builder.\" Zeitzer calls this the \"defining paradox of Obama's presidency\".<sup id=\"cite_ref-ZelizerObamaBookChap1_500-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-ZelizerObamaBookChap1-500\">&#91;499&#93;</a></sup>\n</p><p>The <a href=\"/wiki/Brookings_Institution\" title=\"Brookings Institution\">Brookings Institution</a> noted that Obama passed \"only one major legislative achievement (Obamacare)—and a fragile one at that—the legacy of Obama's presidency mainly rests on its tremendous symbolic importance and the fate of a patchwork of executive actions.\"<sup id=\"cite_ref-501\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-501\">&#91;500&#93;</a></sup> David W. Wise noted that Obama fell short \"in areas many Progressives hold dear\", including the continuation of drone strikes, not going after big banks during the Great Recession, and failing to strengthen his coalition before pushing for Obamacare. Wise called Obama's legacy that of \"a disappointingly conventional president\".<sup id=\"cite_ref-502\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-502\">&#91;501&#93;</a></sup>\n</p><p>Obama's most significant accomplishment is generally considered to be the Affordable Care Act (ACA), provisions of which went into effect from 2010 to 2020. Many attempts by Senate Republicans to repeal the ACA, including a \"skinny repeal\", have thus far failed.<sup id=\"cite_ref-legacy_503-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-legacy-503\">&#91;502&#93;</a></sup> However, in 2017, the penalty for violating the individual mandate was repealed effective 2019.<sup id=\"cite_ref-auto_504-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-auto-504\">&#91;503&#93;</a></sup> Together with the <a href=\"/wiki/Health_Care_and_Education_Reconciliation_Act\" class=\"mw-redirect\" title=\"Health Care and Education Reconciliation Act\">Health Care and Education Reconciliation Act</a> amendment, it represents the U.S. healthcare system's most significant regulatory overhaul and expansion of coverage since the passage of <a href=\"/wiki/Medicare_(United_States)\" title=\"Medicare (United States)\">Medicare</a> and Medicaid in 1965.<sup id=\"cite_ref-Oberlander2010_505-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-Oberlander2010-505\">&#91;504&#93;</a></sup><sup id=\"cite_ref-Blumenthal2015_506-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-Blumenthal2015-506\">&#91;505&#93;</a></sup><sup id=\"cite_ref-CohenEtAl_507-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-CohenEtAl-507\">&#91;506&#93;</a></sup><sup id=\"cite_ref-NYTsigning_508-0\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-NYTsigning-508\">&#91;507&#93;</a></sup>\n</p><p>Many commentators credit Obama with averting a threatened <a href=\"/wiki/Depression_(economics)\" class=\"mw-redirect\" title=\"Depression (economics)\">depression</a> and pulling the economy back from the Great Recession.<sup id=\"cite_ref-legacy_503-1\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-legacy-503\">&#91;502&#93;</a></sup> According to the <a href=\"/wiki/U.S._Bureau_of_Labor_Statistics\" class=\"mw-redirect\" title=\"U.S. Bureau of Labor Statistics\">U.S. Bureau of Labor Statistics</a>, the <a href=\"/wiki/Obama_administration\" class=\"mw-redirect\" title=\"Obama administration\">Obama administration</a> created 11.3&#160;million jobs from the month after his first inauguration to the end of his second term.<sup id=\"cite_ref-509\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-509\">&#91;508&#93;</a></sup> In 2010, Obama signed into effect the Dodd–Frank Wall Street Reform and Consumer Protection Act. Passed as a response to the <a href=\"/wiki/Financial_crisis_of_2007%E2%80%932008\" class=\"mw-redirect\" title=\"Financial crisis of 2007–2008\">financial crisis of 2007–2008</a>, it brought the most significant changes to <a href=\"/wiki/Financial_regulation\" title=\"Financial regulation\">financial regulation</a> in the United States since the regulatory reform that followed the <a href=\"/wiki/Great_Depression\" title=\"Great Depression\">Great Depression</a> under Democratic President Franklin D. Roosevelt.<sup id=\"cite_ref-510\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-510\">&#91;509&#93;</a></sup>\n</p><p>In 2009, Obama signed into law the <a href=\"/wiki/National_Defense_Authorization_Act_for_Fiscal_Year_2010\" title=\"National Defense Authorization Act for Fiscal Year 2010\">National Defense Authorization Act for Fiscal Year 2010</a>, which contained in it the Matthew Shepard and James Byrd Jr. Hate Crimes Prevention Act, the first addition to existing federal hate crime law in the United States since Democratic President Bill Clinton signed into law the Church Arson Prevention Act of 1996. The act expanded <a href=\"/wiki/Hate_crime_laws_in_the_United_States\" title=\"Hate crime laws in the United States\">existing federal hate crime laws in the United States</a>, and made it a federal crime to assault people based on sexual orientation, gender identity, or disability.<sup id=\"cite_ref-511\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-511\">&#91;510&#93;</a></sup>\n</p><p>As president, Obama advanced LGBT rights.<sup id=\"cite_ref-512\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-512\">&#91;511&#93;</a></sup> In 2010, he signed the Don't Ask, Don't Tell Repeal Act, which brought an end to \"don't ask, don't tell\" policy in the U.S. armed forces that banned open service from <a href=\"/wiki/LGBT\" title=\"LGBT\">LGBT</a> people; the law went into effect the following year.<sup id=\"cite_ref-513\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-513\">&#91;512&#93;</a></sup> In 2016, his administration brought an end to the ban on <a href=\"/wiki/Transgender\" title=\"Transgender\">transgender</a> people serving openly in the U.S. armed forces.<sup id=\"cite_ref-514\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-514\">&#91;513&#93;</a></sup><sup id=\"cite_ref-TransBan1_238-1\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-TransBan1-238\">&#91;237&#93;</a></sup> A <a href=\"/wiki/Gallup_poll\" class=\"mw-redirect\" title=\"Gallup poll\">Gallup poll</a>, taken in the final days of Obama's term, showed that 68 percent of Americans believed the U.S. had made progress on LGBT rights during Obama's eight years in office.<sup id=\"cite_ref-515\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-515\">&#91;514&#93;</a></sup>\n</p><p>Obama substantially escalated the use of <a href=\"/wiki/Drone_strikes\" class=\"mw-redirect\" title=\"Drone strikes\">drone strikes</a> against suspected militants and terrorists associated with al-Qaeda and the <a href=\"/wiki/Taliban\" title=\"Taliban\">Taliban</a>.<sup id=\"cite_ref-516\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-516\">&#91;515&#93;</a></sup> In 2016, the last year of his presidency, the U.S. dropped 26,171 bombs on seven different countries.<sup id=\"cite_ref-517\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-517\">&#91;516&#93;</a></sup><sup id=\"cite_ref-518\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-518\">&#91;517&#93;</a></sup> Obama left about 8,400 U.S. troops in <a href=\"/wiki/Afghanistan\" title=\"Afghanistan\">Afghanistan</a>, 5,262 in Iraq, 503 in Syria, 133 in Pakistan, 106 in Somalia, seven in Yemen, and two in Libya at the end of his presidency.<sup id=\"cite_ref-519\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-519\">&#91;518&#93;</a></sup>\n</p><p>According to <a href=\"/wiki/Pew_Research_Center\" title=\"Pew Research Center\">Pew Research Center</a> and <a href=\"/wiki/United_States_Bureau_of_Justice_Statistics\" class=\"mw-redirect\" title=\"United States Bureau of Justice Statistics\">United States Bureau of Justice Statistics</a>, from December 31, 2009, to December 31, 2015, inmates sentenced in U.S. federal custody declined by five percent. This is the largest decline in sentenced inmates in U.S. federal custody since Democratic President <a href=\"/wiki/Jimmy_Carter\" title=\"Jimmy Carter\">Jimmy Carter</a>. By contrast, the federal prison population increased significantly under presidents Ronald Reagan, George H. W. Bush, Bill Clinton, and George W. Bush.<sup id=\"cite_ref-520\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-520\">&#91;519&#93;</a></sup>\n</p><p><a href=\"/wiki/Human_Rights_Watch\" title=\"Human Rights Watch\">Human Rights Watch</a> (HRW) called Obama's human rights record \"mixed\", adding that \"he has often treated human rights as a secondary interest—nice to support when the cost was not too high, but nothing like a top priority he championed.\"<sup id=\"cite_ref-:0_221-2\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-:0-221\">&#91;220&#93;</a></sup>\n</p><p>Obama left office in January 2017 with a 60 percent approval rating.<sup id=\"cite_ref-521\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-521\">&#91;520&#93;</a></sup><sup id=\"cite_ref-522\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-522\">&#91;521&#93;</a></sup> He gained 10 spots from the same survey in 2015 from the Brookings Institution that ranked him the 18th-greatest American president.<sup id=\"cite_ref-523\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-523\">&#91;522&#93;</a></sup> In Gallup's 2018 job approval poll for the past 10 U.S. presidents, he received a 63 percent approval rating.<sup id=\"cite_ref-524\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-524\">&#91;523&#93;</a></sup>\n</p>\n<h3><span class=\"mw-headline\" id=\"Presidential_library\">Presidential library</span></h3>\n<link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1033289096\"><div role=\"note\" class=\"hatnote navigation-not-searchable\">Main article: <a href=\"/wiki/Barack_Obama_Presidential_Center\" title=\"Barack Obama Presidential Center\">Barack Obama Presidential Center</a></div>\n<p>The Barack Obama Presidential Center is Obama's planned <a href=\"/wiki/Presidential_library_system\" title=\"Presidential library system\">presidential library</a>. It will be hosted by the University of Chicago and located in <a href=\"/wiki/Jackson_Park_(Chicago)\" title=\"Jackson Park (Chicago)\">Jackson Park</a> on the South Side of Chicago.<sup id=\"cite_ref-525\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-525\">&#91;524&#93;</a></sup>\n</p>\n<h3><span class=\"mw-headline\" id=\"Awards_and_honors\">Awards and honors</span></h3>\n<link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1033289096\"><div role=\"note\" class=\"hatnote navigation-not-searchable\">Main article: <a href=\"/wiki/List_of_awards_and_honors_received_by_Barack_Obama\" title=\"List of awards and honors received by Barack Obama\">List of awards and honors received by Barack Obama</a></div>\n<p>Obama received the <a href=\"/wiki/Norwegian_Nobel_Committee\" title=\"Norwegian Nobel Committee\">Norwegian Nobel Committee</a>'s <a href=\"/wiki/2009_Nobel_Peace_Prize\" title=\"2009 Nobel Peace Prize\">Nobel Peace Prize</a> in 2009, <a href=\"/wiki/USC_Shoah_Foundation\" title=\"USC Shoah Foundation\">The Shoah Foundation Institute for Visual History and Education's Ambassador of Humanity Award</a> in 2014, the <a href=\"/wiki/John_F._Kennedy_Profile_in_Courage_Award\" class=\"mw-redirect\" title=\"John F. Kennedy Profile in Courage Award\">John F. Kennedy Profile in Courage Award</a> in 2017, and the <a href=\"/wiki/Robert_F._Kennedy_Human_Rights\" title=\"Robert F. Kennedy Human Rights\">Robert F. Kennedy Center for Justice and Human Rights Ripple of Hope Award</a> in 2018. He was named <a href=\"/wiki/Time_(magazine)\" title=\"Time (magazine)\"><i>TIME</i> Magazine</a>'s <a href=\"/wiki/Time_Person_of_the_Year\" title=\"Time Person of the Year\"><i>Time</i> Person of the Year</a> in 2008 and 2012. He also received two <a href=\"/wiki/Grammy_Award_for_Best_Audio_Book,_Narration_%26_Storytelling_Recording\" title=\"Grammy Award for Best Audio Book, Narration &amp; Storytelling Recording\">Grammy Awards for Best Spoken Word Album</a> for <i><a href=\"/wiki/Dreams_from_My_Father\" title=\"Dreams from My Father\">Dreams from My Father</a></i> (2006), and <i><a href=\"/wiki/The_Audacity_of_Hope\" title=\"The Audacity of Hope\">The Audacity of Hope</a></i> (2008) as well as two <a href=\"/wiki/Primetime_Emmy_Award_for_Outstanding_Narrator\" title=\"Primetime Emmy Award for Outstanding Narrator\">Primetime Emmy Awards for Outstanding Narrator</a> for <i><a href=\"/wiki/Our_Great_National_Parks\" title=\"Our Great National Parks\">Our Great National Parks</a></i> (2022), and <i><a href=\"/wiki/Working:_What_We_Do_All_Day\" title=\"Working: What We Do All Day\">Working: What We Do All Day</a></i> (2023). He also won two <a href=\"/wiki/Children%27s_and_Family_Emmy_Awards\" title=\"Children&#39;s and Family Emmy Awards\">Children's and Family Emmy Awards</a>.\n</p>\n<h3><span class=\"mw-headline\" id=\"Eponymy\">Eponymy</span></h3>\n<link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1033289096\"><div role=\"note\" class=\"hatnote navigation-not-searchable\">Main article: <a href=\"/wiki/List_of_things_named_after_Barack_Obama\" title=\"List of things named after Barack Obama\">List of things named after Barack Obama</a></div>\n<h2><span class=\"mw-headline\" id=\"Bibliography\">Bibliography</span></h2>\n<link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1033289096\"><div role=\"note\" class=\"hatnote navigation-not-searchable\">Main article: <a href=\"/wiki/Bibliography_of_Barack_Obama\" title=\"Bibliography of Barack Obama\">Bibliography of Barack Obama</a></div>\n<style data-mw-deduplicate=\"TemplateStyles:r1054258005\">.mw-parser-output .refbegin{font-size:90%;margin-bottom:0.5em}.mw-parser-output .refbegin-hanging-indents>ul{margin-left:0}.mw-parser-output .refbegin-hanging-indents>ul>li{margin-left:0;padding-left:3.2em;text-indent:-3.2em}.mw-parser-output .refbegin-hanging-indents ul,.mw-parser-output .refbegin-hanging-indents ul li{list-style:none}@media(max-width:720px){.mw-parser-output .refbegin-hanging-indents>ul>li{padding-left:1.6em;text-indent:-1.6em}}.mw-parser-output .refbegin-columns{margin-top:0.3em}.mw-parser-output .refbegin-columns ul{margin-top:0}.mw-parser-output .refbegin-columns li{page-break-inside:avoid;break-inside:avoid-column}</style><div class=\"refbegin\" style=\"\">\n<h3><span class=\"mw-headline\" id=\"Books\">Books</span></h3>\n<ul><li><style data-mw-deduplicate=\"TemplateStyles:r1215172403\">.mw-parser-output cite.citation{font-style:inherit;word-wrap:break-word}.mw-parser-output .citation q{quotes:\"\\\"\"\"\\\"\"\"'\"\"'\"}.mw-parser-output .citation:target{background-color:rgba(0,127,255,0.133)}.mw-parser-output .id-lock-free.id-lock-free a{background:url(\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/6/65/Lock-green.svg\")right 0.1em center/9px no-repeat}body:not(.skin-timeless):not(.skin-minerva) .mw-parser-output .id-lock-free a{background-size:contain}.mw-parser-output .id-lock-limited.id-lock-limited a,.mw-parser-output .id-lock-registration.id-lock-registration a{background:url(\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/d/d6/Lock-gray-alt-2.svg\")right 0.1em center/9px no-repeat}body:not(.skin-timeless):not(.skin-minerva) .mw-parser-output .id-lock-limited a,body:not(.skin-timeless):not(.skin-minerva) .mw-parser-output .id-lock-registration a{background-size:contain}.mw-parser-output .id-lock-subscription.id-lock-subscription a{background:url(\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/a/aa/Lock-red-alt-2.svg\")right 0.1em center/9px no-repeat}body:not(.skin-timeless):not(.skin-minerva) .mw-parser-output .id-lock-subscription a{background-size:contain}.mw-parser-output .cs1-ws-icon a{background:url(\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/4/4c/Wikisource-logo.svg\")right 0.1em center/12px no-repeat}body:not(.skin-timeless):not(.skin-minerva) .mw-parser-output .cs1-ws-icon a{background-size:contain}.mw-parser-output .cs1-code{color:inherit;background:inherit;border:none;padding:inherit}.mw-parser-output .cs1-hidden-error{display:none;color:#d33}.mw-parser-output .cs1-visible-error{color:#d33}.mw-parser-output .cs1-maint{display:none;color:#2C882D;margin-left:0.3em}.mw-parser-output .cs1-format{font-size:95%}.mw-parser-output .cs1-kern-left{padding-left:0.2em}.mw-parser-output .cs1-kern-right{padding-right:0.2em}.mw-parser-output .citation .mw-selflink{font-weight:inherit}html.skin-theme-clientpref-night .mw-parser-output .cs1-maint{color:#18911F}html.skin-theme-clientpref-night .mw-parser-output .cs1-visible-error,html.skin-theme-clientpref-night .mw-parser-output .cs1-hidden-error{color:#f8a397}@media(prefers-color-scheme:dark){html.skin-theme-clientpref-os .mw-parser-output .cs1-visible-error,html.skin-theme-clientpref-os .mw-parser-output .cs1-hidden-error{color:#f8a397}html.skin-theme-clientpref-os .mw-parser-output .cs1-maint{color:#18911F}}</style><cite id=\"CITEREFObama1995\" class=\"citation book cs1\">Obama, Barack (July 18, 1995). <i><a href=\"/wiki/Dreams_from_My_Father\" title=\"Dreams from My Father\">Dreams from My Father</a></i> (1st&#160;ed.). New York: <a href=\"/wiki/Times_Books\" title=\"Times Books\">Times Books</a>. <a href=\"/wiki/ISBN_(identifier)\" class=\"mw-redirect\" title=\"ISBN (identifier)\">ISBN</a>&#160;<a href=\"/wiki/Special:BookSources/978-0-8129-2343-8\" title=\"Special:BookSources/978-0-8129-2343-8\"><bdi>978-0-8129-2343-8</bdi></a>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&amp;rft.genre=book&amp;rft.btitle=Dreams+from+My+Father&amp;rft.place=New+York&amp;rft.edition=1st&amp;rft.pub=Times+Books&amp;rft.date=1995-07-18&amp;rft.isbn=978-0-8129-2343-8&amp;rft.aulast=Obama&amp;rft.aufirst=Barack&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></li>\n<li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFObama2006\" class=\"citation book cs1\">&#8212;&#8212;&#8212;&#8212;&#8212;&#8212;&#8212; (October 17, 2006). <i><a href=\"/wiki/The_Audacity_of_Hope\" title=\"The Audacity of Hope\">The Audacity of Hope</a></i> (1st&#160;ed.). New York: <a href=\"/wiki/Crown_Publishing_Group\" title=\"Crown Publishing Group\">Crown Publishing Group</a>. <a href=\"/wiki/ISBN_(identifier)\" class=\"mw-redirect\" title=\"ISBN (identifier)\">ISBN</a>&#160;<a href=\"/wiki/Special:BookSources/978-0-307-23769-9\" title=\"Special:BookSources/978-0-307-23769-9\"><bdi>978-0-307-23769-9</bdi></a>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&amp;rft.genre=book&amp;rft.btitle=The+Audacity+of+Hope&amp;rft.place=New+York&amp;rft.edition=1st&amp;rft.pub=Crown+Publishing+Group&amp;rft.date=2006-10-17&amp;rft.isbn=978-0-307-23769-9&amp;rft.aulast=Obama&amp;rft.aufirst=Barack&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></li>\n<li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFObama2010\" class=\"citation book cs1\">&#8212;&#8212;&#8212;&#8212;&#8212;&#8212;&#8212; (November 16, 2010). <i><a href=\"/wiki/Of_Thee_I_Sing_(book)\" title=\"Of Thee I Sing (book)\">Of Thee I Sing</a></i> (1st&#160;ed.). New York: <a href=\"/wiki/Knopf_Books_for_Young_Readers\" class=\"mw-redirect\" title=\"Knopf Books for Young Readers\">Alfred A. Knopf</a>. <a href=\"/wiki/ISBN_(identifier)\" class=\"mw-redirect\" title=\"ISBN (identifier)\">ISBN</a>&#160;<a href=\"/wiki/Special:BookSources/978-0-375-83527-8\" title=\"Special:BookSources/978-0-375-83527-8\"><bdi>978-0-375-83527-8</bdi></a>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&amp;rft.genre=book&amp;rft.btitle=Of+Thee+I+Sing&amp;rft.place=New+York&amp;rft.edition=1st&amp;rft.pub=Alfred+A.+Knopf&amp;rft.date=2010-11-16&amp;rft.isbn=978-0-375-83527-8&amp;rft.aulast=Obama&amp;rft.aufirst=Barack&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></li>\n<li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFObama2020\" class=\"citation book cs1\">&#8212;&#8212;&#8212;&#8212;&#8212;&#8212;&#8212; (November 17, 2020). <i><a href=\"/wiki/A_Promised_Land\" title=\"A Promised Land\">A Promised Land</a></i> (1st&#160;ed.). New York: <a href=\"/wiki/Crown_Publishing_Group\" title=\"Crown Publishing Group\">Crown Publishing Group</a>. <a href=\"/wiki/ISBN_(identifier)\" class=\"mw-redirect\" title=\"ISBN (identifier)\">ISBN</a>&#160;<a href=\"/wiki/Special:BookSources/978-1-5247-6316-9\" title=\"Special:BookSources/978-1-5247-6316-9\"><bdi>978-1-5247-6316-9</bdi></a>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&amp;rft.genre=book&amp;rft.btitle=A+Promised+Land&amp;rft.place=New+York&amp;rft.edition=1st&amp;rft.pub=Crown+Publishing+Group&amp;rft.date=2020-11-17&amp;rft.isbn=978-1-5247-6316-9&amp;rft.aulast=Obama&amp;rft.aufirst=Barack&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span><sup id=\"cite_ref-526\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-526\">&#91;525&#93;</a></sup></li></ul>\n<h3><span class=\"mw-headline\" id=\"Audiobooks\">Audiobooks</span></h3>\n<ul><li>2006: <i>The Audacity of Hope: Thoughts on Reclaiming the American Dream</i> (read by the author), <a href=\"/wiki/Random_House_Audio\" class=\"mw-redirect\" title=\"Random House Audio\">Random House Audio</a>, <link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><a href=\"/wiki/ISBN_(identifier)\" class=\"mw-redirect\" title=\"ISBN (identifier)\">ISBN</a>&#160;<a href=\"/wiki/Special:BookSources/978-0-7393-6641-7\" title=\"Special:BookSources/978-0-7393-6641-7\">978-0-7393-6641-7</a></li>\n<li>2020: <i>A Promised Land</i> (read by the author)</li></ul>\n<h3><span class=\"mw-headline\" id=\"Articles\">Articles</span></h3>\n<ul><li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFObama1988\" class=\"citation journal cs1\">Obama, Barack (1988). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.lib.niu.edu/1988/ii880840.html\">\"Why organize? Problems in the inner city\"</a>. <i>Illinois Issues</i>. <b>XIV</b> (8 &amp; 9): 40–42. <a href=\"/wiki/ISSN_(identifier)\" class=\"mw-redirect\" title=\"ISSN (identifier)\">ISSN</a>&#160;<a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.worldcat.org/issn/0738-9663\">0738-9663</a>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Illinois+Issues&amp;rft.atitle=Why+organize%3F+Problems+in+the+inner+city&amp;rft.volume=XIV&amp;rft.issue=8+%26+9&amp;rft.pages=40-42&amp;rft.date=1988&amp;rft.issn=0738-9663&amp;rft.aulast=Obama&amp;rft.aufirst=Barack&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.lib.niu.edu%2F1988%2Fii880840.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></li>\n<li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFObama1990\" class=\"citation journal cs1\">&#8212;&#8212;&#8212;&#8212;&#8212;&#8212;&#8212; (1990). \"Tort Law. Prenatal Injuries. Supreme Court of Illinois Refuses to Recognize Cause of Action Brought by Fetus Against Its Mother for Unintentional Infliction of Prenatal Injuries. <i>Stallman v. Youngquist</i>, 125 Ill. 2d 267, 531 N. E.2d 355 (1988)\". <i><a href=\"/wiki/Harvard_Law_Review\" title=\"Harvard Law Review\">Harvard Law Review</a></i>. <b>103</b> (3): 823–828. <a href=\"/wiki/Doi_(identifier)\" class=\"mw-redirect\" title=\"Doi (identifier)\">doi</a>:<a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://doi.org/10.2307%2F1341352\">10.2307/1341352</a>. <a href=\"/wiki/JSTOR_(identifier)\" class=\"mw-redirect\" title=\"JSTOR (identifier)\">JSTOR</a>&#160;<a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.jstor.org/stable/1341352\">1341352</a>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Harvard+Law+Review&amp;rft.atitle=Tort+Law.+Prenatal+Injuries.+Supreme+Court+of+Illinois+Refuses+to+Recognize+Cause+of+Action+Brought+by+Fetus+Against+Its+Mother+for+Unintentional+Infliction+of+Prenatal+Injuries.+Stallman+v.+Youngquist%2C+125+Ill.+2d+267%2C+531+N.+E.2d+355+%281988%29&amp;rft.volume=103&amp;rft.issue=3&amp;rft.pages=823-828&amp;rft.date=1990&amp;rft_id=info%3Adoi%2F10.2307%2F1341352&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.jstor.org%2Fstable%2F1341352%23id-name%3DJSTOR&amp;rft.aulast=Obama&amp;rft.aufirst=Barack&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span> Uncredited case comment.<sup id=\"cite_ref-527\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-527\">&#91;526&#93;</a></sup></li>\n<li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFObama2005\" class=\"citation journal cs1\">&#8212;&#8212;&#8212;&#8212;&#8212;&#8212;&#8212; (2005). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://americanlibrariesmagazine.org/bound-to-the-word/\">\"Bound to the Word\"</a>. <i><a href=\"/wiki/American_Libraries\" title=\"American Libraries\">American Libraries</a></i>. <b>36</b> (7): 48–52. <a href=\"/wiki/JSTOR_(identifier)\" class=\"mw-redirect\" title=\"JSTOR (identifier)\">JSTOR</a>&#160;<a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.jstor.org/stable/25649652\">25649652</a>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=American+Libraries&amp;rft.atitle=Bound+to+the+Word&amp;rft.volume=36&amp;rft.issue=7&amp;rft.pages=48-52&amp;rft.date=2005&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.jstor.org%2Fstable%2F25649652%23id-name%3DJSTOR&amp;rft.aulast=Obama&amp;rft.aufirst=Barack&amp;rft_id=https%3A%2F%2Famericanlibrariesmagazine.org%2Fbound-to-the-word%2F&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></li>\n<li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFObamaClinton2006\" class=\"citation journal cs1\">&#8212;&#8212;&#8212;&#8212;&#8212;&#8212;&#8212;; <a href=\"/wiki/Hillary_Clinton\" title=\"Hillary Clinton\">Clinton, Hillary</a> (May 25, 2006). \"Making Patient Safety the Centerpiece of Medical Liability Reform\". <i><a href=\"/wiki/The_New_England_Journal_of_Medicine\" title=\"The New England Journal of Medicine\">The New England Journal of Medicine</a></i>. <b>354</b> (21): 2205–2208. <a href=\"/wiki/Doi_(identifier)\" class=\"mw-redirect\" title=\"Doi (identifier)\">doi</a>:<a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://doi.org/10.1056%2FNEJMp068100\">10.1056/NEJMp068100</a>. <a href=\"/wiki/PMID_(identifier)\" class=\"mw-redirect\" title=\"PMID (identifier)\">PMID</a>&#160;<a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/16723612\">16723612</a>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+New+England+Journal+of+Medicine&amp;rft.atitle=Making+Patient+Safety+the+Centerpiece+of+Medical+Liability+Reform&amp;rft.volume=354&amp;rft.issue=21&amp;rft.pages=2205-2208&amp;rft.date=2006-05-25&amp;rft_id=info%3Adoi%2F10.1056%2FNEJMp068100&amp;rft_id=info%3Apmid%2F16723612&amp;rft.aulast=Obama&amp;rft.aufirst=Barack&amp;rft.au=Clinton%2C+Hillary&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></li>\n<li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFObama2007\" class=\"citation journal cs1\">&#8212;&#8212;&#8212;&#8212;&#8212;&#8212;&#8212; (2007). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.foreignaffairs.com/articles/2007-07-01/renewing-american-leadership\">\"Renewing American Leadership\"</a>. <i><a href=\"/wiki/Foreign_Affairs\" title=\"Foreign Affairs\">Foreign Affairs</a></i>. <b>86</b> (4): 2–16. <a href=\"/wiki/JSTOR_(identifier)\" class=\"mw-redirect\" title=\"JSTOR (identifier)\">JSTOR</a>&#160;<a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.jstor.org/stable/20032411\">20032411</a>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Foreign+Affairs&amp;rft.atitle=Renewing+American+Leadership&amp;rft.volume=86&amp;rft.issue=4&amp;rft.pages=2-16&amp;rft.date=2007&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.jstor.org%2Fstable%2F20032411%23id-name%3DJSTOR&amp;rft.aulast=Obama&amp;rft.aufirst=Barack&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.foreignaffairs.com%2Farticles%2F2007-07-01%2Frenewing-american-leadership&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></li>\n<li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFObama2008\" class=\"citation journal cs1\">&#8212;&#8212;&#8212;&#8212;&#8212;&#8212;&#8212; (2008). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/00064246.2008.11413431\">\"A More Perfect Union\"</a>. <i><a href=\"/wiki/The_Black_Scholar\" title=\"The Black Scholar\">The Black Scholar</a></i>. <b>38</b> (1): 17–23. <a href=\"/wiki/Doi_(identifier)\" class=\"mw-redirect\" title=\"Doi (identifier)\">doi</a>:<a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://doi.org/10.1080%2F00064246.2008.11413431\">10.1080/00064246.2008.11413431</a>. <a href=\"/wiki/JSTOR_(identifier)\" class=\"mw-redirect\" title=\"JSTOR (identifier)\">JSTOR</a>&#160;<a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.jstor.org/stable/41069296\">41069296</a>. <a href=\"/wiki/S2CID_(identifier)\" class=\"mw-redirect\" title=\"S2CID (identifier)\">S2CID</a>&#160;<a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://api.semanticscholar.org/CorpusID:219318643\">219318643</a>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+Black+Scholar&amp;rft.atitle=A+More+Perfect+Union&amp;rft.volume=38&amp;rft.issue=1&amp;rft.pages=17-23&amp;rft.date=2008&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fapi.semanticscholar.org%2FCorpusID%3A219318643%23id-name%3DS2CID&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.jstor.org%2Fstable%2F41069296%23id-name%3DJSTOR&amp;rft_id=info%3Adoi%2F10.1080%2F00064246.2008.11413431&amp;rft.aulast=Obama&amp;rft.aufirst=Barack&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.tandfonline.com%2Fdoi%2Fabs%2F10.1080%2F00064246.2008.11413431&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></li>\n<li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFObama2009\" class=\"citation journal cs1\">&#8212;&#8212;&#8212;&#8212;&#8212;&#8212;&#8212; (2009). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://issues.org/obama/\">\"What Science Can Do\"</a>. <i><a href=\"/wiki/Issues_in_Science_and_Technology\" title=\"Issues in Science and Technology\">Issues in Science and Technology</a></i>. <b>25</b> (4): 23–30. <a href=\"/wiki/JSTOR_(identifier)\" class=\"mw-redirect\" title=\"JSTOR (identifier)\">JSTOR</a>&#160;<a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.jstor.org/stable/43314908\">43314908</a>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Issues+in+Science+and+Technology&amp;rft.atitle=What+Science+Can+Do&amp;rft.volume=25&amp;rft.issue=4&amp;rft.pages=23-30&amp;rft.date=2009&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.jstor.org%2Fstable%2F43314908%23id-name%3DJSTOR&amp;rft.aulast=Obama&amp;rft.aufirst=Barack&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fissues.org%2Fobama%2F&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></li>\n<li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFObama2009\" class=\"citation journal cs1\">&#8212;&#8212;&#8212;&#8212;&#8212;&#8212;&#8212; (2009). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://doi.org/10.5771%2F1610-7780-2009-2-173\">\"A New Beginning\"</a>. <i>Zeitschrift für Staats- und Europawissenschaften (ZSE)</i>. <b>7</b> (2): 173–186. <a href=\"/wiki/Doi_(identifier)\" class=\"mw-redirect\" title=\"Doi (identifier)\">doi</a>:<span class=\"id-lock-free\" title=\"Freely accessible\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://doi.org/10.5771%2F1610-7780-2009-2-173\">10.5771/1610-7780-2009-2-173</a></span>. <a href=\"/wiki/JSTOR_(identifier)\" class=\"mw-redirect\" title=\"JSTOR (identifier)\">JSTOR</a>&#160;<a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.jstor.org/stable/26165626\">26165626</a>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Zeitschrift+f%C3%BCr+Staats-+und+Europawissenschaften+%28ZSE%29&amp;rft.atitle=A+New+Beginning&amp;rft.volume=7&amp;rft.issue=2&amp;rft.pages=173-186&amp;rft.date=2009&amp;rft_id=info%3Adoi%2F10.5771%2F1610-7780-2009-2-173&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.jstor.org%2Fstable%2F26165626%23id-name%3DJSTOR&amp;rft.aulast=Obama&amp;rft.aufirst=Barack&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fdoi.org%2F10.5771%252F1610-7780-2009-2-173&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></li>\n<li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFObama2016\" class=\"citation journal cs1\">&#8212;&#8212;&#8212;&#8212;&#8212;&#8212;&#8212; (August 2, 2016). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5069435\">\"United States Health Care Reform: Progress to Date and Next Steps\"</a>. <i><a href=\"/wiki/Journal_of_the_American_Medical_Association\" class=\"mw-redirect\" title=\"Journal of the American Medical Association\">Journal of the American Medical Association</a></i>. <b>130</b> (5): 811–866. <a href=\"/wiki/Doi_(identifier)\" class=\"mw-redirect\" title=\"Doi (identifier)\">doi</a>:<span class=\"id-lock-free\" title=\"Freely accessible\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://doi.org/10.1001%2Fjama.2016.9797\">10.1001/jama.2016.9797</a></span>. <a href=\"/wiki/PMC_(identifier)\" class=\"mw-redirect\" title=\"PMC (identifier)\">PMC</a>&#160;<span class=\"id-lock-free\" title=\"Freely accessible\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5069435\">5069435</a></span>. <a href=\"/wiki/PMID_(identifier)\" class=\"mw-redirect\" title=\"PMID (identifier)\">PMID</a>&#160;<a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/27400401\">27400401</a>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Journal+of+the+American+Medical+Association&amp;rft.atitle=United+States+Health+Care+Reform%3A+Progress+to+Date+and+Next+Steps&amp;rft.volume=130&amp;rft.issue=5&amp;rft.pages=811-866&amp;rft.date=2016-08-02&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.ncbi.nlm.nih.gov%2Fpmc%2Farticles%2FPMC5069435%23id-name%3DPMC&amp;rft_id=info%3Apmid%2F27400401&amp;rft_id=info%3Adoi%2F10.1001%2Fjama.2016.9797&amp;rft.aulast=Obama&amp;rft.aufirst=Barack&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.ncbi.nlm.nih.gov%2Fpmc%2Farticles%2FPMC5069435&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></li>\n<li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFObama2017\" class=\"citation journal cs1\">&#8212;&#8212;&#8212;&#8212;&#8212;&#8212;&#8212; (January 5, 2017). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://harvardlawreview.org/wp-content/uploads/2017/01/811-866-Online-Rev-vf.pdf\">\"The President's Role in Advancing Criminal Justice Reform\"</a> <span class=\"cs1-format\">(PDF)</span>. <i><a href=\"/wiki/Harvard_Law_Review\" title=\"Harvard Law Review\">Harvard Law Review</a></i>. <b>130</b> (3): 811–866. <a href=\"/wiki/JSTOR_(identifier)\" class=\"mw-redirect\" title=\"JSTOR (identifier)\">JSTOR</a>&#160;<a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.jstor.org/stable/44865604\">44865604</a>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Harvard+Law+Review&amp;rft.atitle=The+President%27s+Role+in+Advancing+Criminal+Justice+Reform&amp;rft.volume=130&amp;rft.issue=3&amp;rft.pages=811-866&amp;rft.date=2017-01-05&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.jstor.org%2Fstable%2F44865604%23id-name%3DJSTOR&amp;rft.aulast=Obama&amp;rft.aufirst=Barack&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fharvardlawreview.org%2Fwp-content%2Fuploads%2F2017%2F01%2F811-866-Online-Rev-vf.pdf&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></li>\n<li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFObama2017\" class=\"citation journal cs1\">&#8212;&#8212;&#8212;&#8212;&#8212;&#8212;&#8212; (January 13, 2017). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://doi.org/10.1126%2Fscience.aam6284\">\"The Irreversible Momentum of Clean Energy\"</a>. <i><a href=\"/wiki/Science_(journal)\" title=\"Science (journal)\">Science</a></i>. <b>355</b> (6321): 126–129. <a href=\"/wiki/Bibcode_(identifier)\" class=\"mw-redirect\" title=\"Bibcode (identifier)\">Bibcode</a>:<a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://ui.adsabs.harvard.edu/abs/2017Sci...355..126O\">2017Sci...355..126O</a>. <a href=\"/wiki/Doi_(identifier)\" class=\"mw-redirect\" title=\"Doi (identifier)\">doi</a>:<span class=\"id-lock-free\" title=\"Freely accessible\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://doi.org/10.1126%2Fscience.aam6284\">10.1126/science.aam6284</a></span>. <a href=\"/wiki/PMID_(identifier)\" class=\"mw-redirect\" title=\"PMID (identifier)\">PMID</a>&#160;<a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/28069665\">28069665</a>. <a href=\"/wiki/S2CID_(identifier)\" class=\"mw-redirect\" title=\"S2CID (identifier)\">S2CID</a>&#160;<a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://api.semanticscholar.org/CorpusID:30991274\">30991274</a>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Science&amp;rft.atitle=The+Irreversible+Momentum+of+Clean+Energy&amp;rft.volume=355&amp;rft.issue=6321&amp;rft.pages=126-129&amp;rft.date=2017-01-13&amp;rft_id=info%3Adoi%2F10.1126%2Fscience.aam6284&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fapi.semanticscholar.org%2FCorpusID%3A30991274%23id-name%3DS2CID&amp;rft_id=info%3Apmid%2F28069665&amp;rft_id=info%3Abibcode%2F2017Sci...355..126O&amp;rft.aulast=Obama&amp;rft.aufirst=Barack&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fdoi.org%2F10.1126%252Fscience.aam6284&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></li>\n<li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFObama2017\" class=\"citation journal cs1\">&#8212;&#8212;&#8212;&#8212;&#8212;&#8212;&#8212; (May 2017). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://digitalcommons.unl.edu/cgi/viewcontent.cgi?article=1493&amp;context=publichealthresources\">\"Repealing the ACA Without a Replacement—the Risks to American Health Care\"</a>. <i><a href=\"/wiki/Obstetrical_%26_Gynecological_Survey\" title=\"Obstetrical &amp; Gynecological Survey\">Obstetrical &amp; Gynecological Survey</a></i>. <b>72</b> (5): 263–264. <a href=\"/wiki/Doi_(identifier)\" class=\"mw-redirect\" title=\"Doi (identifier)\">doi</a>:<a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://doi.org/10.1097%2FOGX.0000000000000447\">10.1097/OGX.0000000000000447</a>. <a href=\"/wiki/S2CID_(identifier)\" class=\"mw-redirect\" title=\"S2CID (identifier)\">S2CID</a>&#160;<a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://api.semanticscholar.org/CorpusID:80088566\">80088566</a>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Obstetrical+%26+Gynecological+Survey&amp;rft.atitle=Repealing+the+ACA+Without+a+Replacement%E2%80%94the+Risks+to+American+Health+Care&amp;rft.volume=72&amp;rft.issue=5&amp;rft.pages=263-264&amp;rft.date=2017-05&amp;rft_id=info%3Adoi%2F10.1097%2FOGX.0000000000000447&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fapi.semanticscholar.org%2FCorpusID%3A80088566%23id-name%3DS2CID&amp;rft.aulast=Obama&amp;rft.aufirst=Barack&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fdigitalcommons.unl.edu%2Fcgi%2Fviewcontent.cgi%3Farticle%3D1493%26context%3Dpublichealthresources&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></li></ul>\n</div>\n<h2><span class=\"mw-headline\" id=\"See_also\">See also</span></h2>\n<style data-mw-deduplicate=\"TemplateStyles:r1214689105\">.mw-parser-output .portalbox{padding:0;margin:0.5em 0;display:table;box-sizing:border-box;max-width:175px;list-style:none}.mw-parser-output .portalborder{border:solid #aaa 1px;padding:0.1em;background:#f9f9f9}.mw-parser-output .portalbox-entry{display:table-row;font-size:85%;line-height:110%;height:1.9em;font-style:italic;font-weight:bold}.mw-parser-output .portalbox-image{display:table-cell;padding:0.2em;vertical-align:middle;text-align:center}.mw-parser-output .portalbox-link{display:table-cell;padding:0.2em 0.2em 0.2em 0.3em;vertical-align:middle}@media(min-width:720px){.mw-parser-output .portalleft{clear:left;float:left;margin:0.5em 1em 0.5em 0}.mw-parser-output .portalright{clear:right;float:right;margin:0.5em 0 0.5em 1em}}html.skin-theme-clientpref-night .mw-parser-output .portalbox{background:transparent}@media(prefers-color-scheme:dark){html.skin-theme-clientpref-os .mw-parser-output .pane{background:transparent}}</style><ul role=\"navigation\" aria-label=\"Portals\" class=\"noprint portalbox portalborder portalright\">\n<li class=\"portalbox-entry\"><span class=\"portalbox-image\"><span class=\"noviewer\" typeof=\"mw:File\"><span><img alt=\"\" src=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/en/thumb/6/69/P_vip.svg/28px-P_vip.svg.png\" decoding=\"async\" width=\"28\" height=\"28\" class=\"mw-file-element\" srcset=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/en/thumb/6/69/P_vip.svg/41px-P_vip.svg.png 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/en/thumb/6/69/P_vip.svg/55px-P_vip.svg.png 2x\" data-file-width=\"1911\" data-file-height=\"1944\" /></span></span></span><span class=\"portalbox-link\"><a href=\"/wiki/Portal:Biography\" title=\"Portal:Biography\">Biography portal</a></span></li><li class=\"portalbox-entry\"><span class=\"portalbox-image\"><span class=\"mw-image-border noviewer\" typeof=\"mw:File\"><span><img alt=\"flag\" src=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/en/thumb/a/a4/Flag_of_the_United_States.svg/32px-Flag_of_the_United_States.svg.png\" decoding=\"async\" width=\"32\" height=\"17\" class=\"mw-file-element\" srcset=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/en/thumb/a/a4/Flag_of_the_United_States.svg/48px-Flag_of_the_United_States.svg.png 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/en/thumb/a/a4/Flag_of_the_United_States.svg/64px-Flag_of_the_United_States.svg.png 2x\" data-file-width=\"1235\" data-file-height=\"650\" /></span></span></span><span class=\"portalbox-link\"><a href=\"/wiki/Portal:United_States\" title=\"Portal:United States\">United States portal</a></span></li><li class=\"portalbox-entry\"><span class=\"portalbox-image\"><span class=\"mw-image-border noviewer\" typeof=\"mw:File\"><span><img alt=\"flag\" src=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/e/ef/Flag_of_Hawaii.svg/32px-Flag_of_Hawaii.svg.png\" decoding=\"async\" width=\"32\" height=\"16\" class=\"mw-file-element\" srcset=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/e/ef/Flag_of_Hawaii.svg/48px-Flag_of_Hawaii.svg.png 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/e/ef/Flag_of_Hawaii.svg/64px-Flag_of_Hawaii.svg.png 2x\" data-file-width=\"1200\" data-file-height=\"600\" /></span></span></span><span class=\"portalbox-link\"><a href=\"/wiki/Portal:Hawaii\" title=\"Portal:Hawaii\">Hawaii portal</a></span></li><li class=\"portalbox-entry\"><span class=\"portalbox-image\"><span class=\"noviewer\" typeof=\"mw:File\"><span><img alt=\"\" src=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/9/9b/Flag_of_Chicago%2C_Illinois.svg/32px-Flag_of_Chicago%2C_Illinois.svg.png\" decoding=\"async\" width=\"32\" height=\"21\" class=\"mw-file-element\" srcset=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/9/9b/Flag_of_Chicago%2C_Illinois.svg/48px-Flag_of_Chicago%2C_Illinois.svg.png 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/9/9b/Flag_of_Chicago%2C_Illinois.svg/64px-Flag_of_Chicago%2C_Illinois.svg.png 2x\" data-file-width=\"720\" data-file-height=\"480\" /></span></span></span><span class=\"portalbox-link\"><a href=\"/wiki/Portal:Chicago\" title=\"Portal:Chicago\">Chicago portal</a></span></li><li class=\"portalbox-entry\"><span class=\"portalbox-image\"><span class=\"mw-image-border noviewer\" typeof=\"mw:File\"><span><img alt=\"flag\" src=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/0/01/Flag_of_Illinois.svg/32px-Flag_of_Illinois.svg.png\" decoding=\"async\" width=\"32\" height=\"19\" class=\"mw-file-element\" srcset=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/0/01/Flag_of_Illinois.svg/48px-Flag_of_Illinois.svg.png 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/0/01/Flag_of_Illinois.svg/64px-Flag_of_Illinois.svg.png 2x\" data-file-width=\"500\" data-file-height=\"300\" /></span></span></span><span class=\"portalbox-link\"><a href=\"/wiki/Portal:Illinois\" title=\"Portal:Illinois\">Illinois portal</a></span></li><li class=\"portalbox-entry\"><span class=\"portalbox-image\"><span class=\"noviewer\" typeof=\"mw:File\"><a href=\"/wiki/File:Balance,_by_David.svg\" class=\"mw-file-description\"><img alt=\"icon\" src=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/1/17/Balance%2C_by_David.svg/30px-Balance%2C_by_David.svg.png\" decoding=\"async\" width=\"30\" height=\"28\" class=\"mw-file-element\" srcset=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/1/17/Balance%2C_by_David.svg/46px-Balance%2C_by_David.svg.png 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/1/17/Balance%2C_by_David.svg/61px-Balance%2C_by_David.svg.png 2x\" data-file-width=\"606\" data-file-height=\"558\" /></a></span></span><span class=\"portalbox-link\"><a href=\"/wiki/Portal:Law\" title=\"Portal:Law\">Law portal</a></span></li><li class=\"portalbox-entry\"><span class=\"portalbox-image\"><span class=\"mw-image-border noviewer\" typeof=\"mw:File\"><a href=\"/wiki/File:A_coloured_voting_box.svg\" class=\"mw-file-description\"><img alt=\"icon\" src=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/en/thumb/0/01/A_coloured_voting_box.svg/28px-A_coloured_voting_box.svg.png\" decoding=\"async\" width=\"28\" height=\"28\" class=\"mw-file-element\" srcset=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/en/thumb/0/01/A_coloured_voting_box.svg/42px-A_coloured_voting_box.svg.png 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/en/thumb/0/01/A_coloured_voting_box.svg/56px-A_coloured_voting_box.svg.png 2x\" data-file-width=\"160\" data-file-height=\"160\" /></a></span></span><span class=\"portalbox-link\"><a href=\"/wiki/Portal:Politics\" title=\"Portal:Politics\">Politics portal</a></span></li><li class=\"portalbox-entry\"><span class=\"portalbox-image\"><span class=\"noviewer\" typeof=\"mw:File\"><span><img alt=\"\" src=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/c/c1/Blue_iPod_Nano.jpg/12px-Blue_iPod_Nano.jpg\" decoding=\"async\" width=\"12\" height=\"28\" class=\"mw-file-element\" srcset=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/c/c1/Blue_iPod_Nano.jpg/18px-Blue_iPod_Nano.jpg 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/c/c1/Blue_iPod_Nano.jpg/24px-Blue_iPod_Nano.jpg 2x\" data-file-width=\"339\" data-file-height=\"798\" /></span></span></span><span class=\"portalbox-link\"><a href=\"/wiki/Portal:2000s\" title=\"Portal:2000s\">2000s portal</a></span></li><li class=\"portalbox-entry\"><span class=\"portalbox-image\"><span class=\"noviewer\" typeof=\"mw:File\"><a href=\"/wiki/File:IPhone_5.svg\" class=\"mw-file-description\"><img alt=\"icon\" src=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/8/87/IPhone_5.svg/13px-IPhone_5.svg.png\" decoding=\"async\" width=\"13\" height=\"28\" class=\"mw-file-element\" srcset=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/8/87/IPhone_5.svg/20px-IPhone_5.svg.png 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/8/87/IPhone_5.svg/26px-IPhone_5.svg.png 2x\" data-file-width=\"2182\" data-file-height=\"4578\" /></a></span></span><span class=\"portalbox-link\"><a href=\"/wiki/Portal:2010s\" title=\"Portal:2010s\">2010s portal</a></span></li></ul>\n<h3><span class=\"mw-headline\" id=\"Politics\">Politics</span></h3>\n<ul><li><a href=\"/wiki/DREAM_Act\" title=\"DREAM Act\">DREAM Act</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Fraud_Enforcement_and_Recovery_Act_of_2009\" title=\"Fraud Enforcement and Recovery Act of 2009\">Fraud Enforcement and Recovery Act of 2009</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Immigration_Reform_and_Control_Act_of_1986\" title=\"Immigration Reform and Control Act of 1986\">Immigration Reform and Control Act of 1986</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/IRS_targeting_controversy\" title=\"IRS targeting controversy\">IRS targeting controversy</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Middle_Class_Tax_Relief_and_Job_Creation_Act_of_2012\" title=\"Middle Class Tax Relief and Job Creation Act of 2012\">Middle Class Tax Relief and Job Creation Act of 2012</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/National_Broadband_Plan_(United_States)\" title=\"National Broadband Plan (United States)\">National Broadband Plan (United States)</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Office_of_Energy_Efficiency_and_Renewable_Energy\" title=\"Office of Energy Efficiency and Renewable Energy\">Office of Energy Efficiency and Renewable Energy</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Social_policy_of_the_Barack_Obama_administration\" title=\"Social policy of the Barack Obama administration\">Social policy of the Barack Obama administration</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/SPEECH_Act\" title=\"SPEECH Act\">SPEECH Act</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Stay_with_It\" title=\"Stay with It\">Stay with It</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/White_House_Office_of_Energy_and_Climate_Change_Policy\" title=\"White House Office of Energy and Climate Change Policy\">White House Office of Energy and Climate Change Policy</a></li></ul>\n<h3><span class=\"mw-headline\" id=\"Other\">Other</span></h3>\n<ul><li><a href=\"/wiki/Roberts_Court\" title=\"Roberts Court\">Roberts Court</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Speeches_of_Barack_Obama\" title=\"Speeches of Barack Obama\">Speeches of Barack Obama</a></li>\n<li>Name pronunciation:<sup id=\"cite_ref-528\" class=\"reference\"><a href=\"#cite_note-528\">&#91;527&#93;</a></sup></li></ul>\n<style data-mw-deduplicate=\"TemplateStyles:r1217336898\">.mw-parser-output .reflist{font-size:90%;margin-bottom:0.5em;list-style-type:decimal}.mw-parser-output .reflist .references{font-size:100%;margin-bottom:0;list-style-type:inherit}.mw-parser-output .reflist-columns-2{column-width:30em}.mw-parser-output .reflist-columns-3{column-width:25em}.mw-parser-output .reflist-columns{margin-top:0.3em}.mw-parser-output .reflist-columns ol{margin-top:0}.mw-parser-output .reflist-columns li{page-break-inside:avoid;break-inside:avoid-column}.mw-parser-output .reflist-upper-alpha{list-style-type:upper-alpha}.mw-parser-output .reflist-upper-roman{list-style-type:upper-roman}.mw-parser-output .reflist-lower-alpha{list-style-type:lower-alpha}.mw-parser-output .reflist-lower-greek{list-style-type:lower-greek}.mw-parser-output .reflist-lower-roman{list-style-type:lower-roman}</style><div class=\"reflist reflist-lower-alpha\">\n<div class=\"mw-references-wrap\"><ol class=\"references\">\n<li id=\"cite_note-Name_pronunciation-1\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-Name_pronunciation_1-0\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><span class=\"rt-commentedText nowrap\"><span class=\"IPA nopopups noexcerpt\" lang=\"en-fonipa\"><a href=\"/wiki/Help:IPA/English\" title=\"Help:IPA/English\">/<span style=\"border-bottom:1px dotted\"><span title=\"&#39;b&#39; in &#39;buy&#39;\">b</span><span title=\"/ə/: &#39;a&#39; in &#39;about&#39;\">ə</span><span title=\"/ˈ/: primary stress follows\">ˈ</span><span title=\"&#39;r&#39; in &#39;rye&#39;\">r</span><span title=\"/ɑː/: &#39;a&#39; in &#39;father&#39;\">ɑː</span><span title=\"&#39;k&#39; in &#39;kind&#39;\">k</span></span><span class=\"wrap\"> </span><span style=\"border-bottom:1px dotted\"><span title=\"&#39;h&#39; in &#39;hi&#39;\">h</span><span title=\"/uː/: &#39;oo&#39; in &#39;goose&#39;\">uː</span><span title=\"/ˈ/: primary stress follows\">ˈ</span><span title=\"&#39;s&#39; in &#39;sigh&#39;\">s</span><span title=\"/eɪ/: &#39;a&#39; in &#39;face&#39;\">eɪ</span><span title=\"&#39;n&#39; in &#39;nigh&#39;\">n</span></span><span class=\"wrap\"> </span><span style=\"border-bottom:1px dotted\"><span title=\"/oʊ/: &#39;o&#39; in &#39;code&#39;\">oʊ</span><span title=\"/ˈ/: primary stress follows\">ˈ</span><span title=\"&#39;b&#39; in &#39;buy&#39;\">b</span><span title=\"/ɑː/: &#39;a&#39; in &#39;father&#39;\">ɑː</span><span title=\"&#39;m&#39; in &#39;my&#39;\">m</span><span title=\"/ə/: &#39;a&#39; in &#39;about&#39;\">ə</span></span>/</a></span>&#32;<span class=\"noprint\"><span class=\"ext-phonos skin-invert\"><span data-nosnippet=\"\" id=\"ooui-php-1\" class=\"ext-phonos-PhonosButton noexcerpt ext-phonos-PhonosButton-emptylabel oo-ui-widget oo-ui-widget-enabled oo-ui-buttonElement oo-ui-buttonElement-frameless oo-ui-iconElement oo-ui-buttonWidget\" data-ooui=\"{&quot;_&quot;:&quot;mw.Phonos.PhonosButton&quot;,&quot;href&quot;:&quot;\\/\\/upload.wikimedia.org\\/wikipedia\\/commons\\/transcoded\\/8\\/82\\/En-us-Barack-Hussein-Obama.ogg\\/En-us-Barack-Hussein-Obama.ogg.mp3&quot;,&quot;rel&quot;:[&quot;nofollow&quot;],&quot;framed&quot;:false,&quot;icon&quot;:&quot;volumeUp&quot;,&quot;data&quot;:{&quot;ipa&quot;:&quot;&quot;,&quot;text&quot;:&quot;&quot;,&quot;lang&quot;:&quot;en&quot;,&quot;wikibase&quot;:&quot;&quot;,&quot;file&quot;:&quot;En-us-Barack-Hussein-Obama.ogg&quot;},&quot;classes&quot;:[&quot;ext-phonos-PhonosButton&quot;,&quot;noexcerpt&quot;,&quot;ext-phonos-PhonosButton-emptylabel&quot;]}\"><a role=\"button\" tabindex=\"0\" href=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/transcoded/8/82/En-us-Barack-Hussein-Obama.ogg/En-us-Barack-Hussein-Obama.ogg.mp3\" rel=\"nofollow\" aria-label=\"Play audio\" title=\"Play audio\" class=\"oo-ui-buttonElement-button\"><span class=\"oo-ui-iconElement-icon oo-ui-icon-volumeUp\"></span><span class=\"oo-ui-labelElement-label\"></span><span class=\"oo-ui-indicatorElement-indicator oo-ui-indicatorElement-noIndicator\"></span></a></span><sup class=\"ext-phonos-attribution noexcerpt navigation-not-searchable\"><a href=\"/wiki/File:En-us-Barack-Hussein-Obama.ogg\" title=\"File:En-us-Barack-Hussein-Obama.ogg\">ⓘ</a></sup></span></span></span>, <a href=\"/wiki/Help:Pronunciation_respelling_key\" title=\"Help:Pronunciation respelling key\"><i title=\"English pronunciation respelling\">bə-<span style=\"font-size:90%\">RAHK</span></i></a> <a href=\"/wiki/Help:Pronunciation_respelling_key\" title=\"Help:Pronunciation respelling key\"><i title=\"English pronunciation respelling\">hoo-<span style=\"font-size:90%\">SAYN</span></i></a> <a href=\"/wiki/Help:Pronunciation_respelling_key\" title=\"Help:Pronunciation respelling key\"><i title=\"English pronunciation respelling\">oh-<span style=\"font-size:90%\">BAH</span>-mə</i></a></span>\n</li>\n</ol></div></div>\n<h3><span class=\"mw-headline\" id=\"Lists\">Lists</span></h3>\n<ul><li><a href=\"/wiki/Assassination_threats_against_Barack_Obama\" class=\"mw-redirect\" title=\"Assassination threats against Barack Obama\">Assassination threats against Barack Obama</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/List_of_African-American_United_States_senators\" title=\"List of African-American United States senators\">List of African-American United States senators</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/List_of_Barack_Obama_2008_presidential_campaign_endorsements\" title=\"List of Barack Obama 2008 presidential campaign endorsements\">List of Barack Obama 2008 presidential campaign endorsements</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/List_of_Barack_Obama_2012_presidential_campaign_endorsements\" title=\"List of Barack Obama 2012 presidential campaign endorsements\">List of Barack Obama 2012 presidential campaign endorsements</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Political_scandals_during_the_Obama_administration\" class=\"mw-redirect\" title=\"Political scandals during the Obama administration\">List of federal political scandals, 2009–17</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/List_of_people_granted_executive_clemency_by_Barack_Obama\" title=\"List of people granted executive clemency by Barack Obama\">List of people granted executive clemency by Barack Obama</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/List_of_things_named_after_Barack_Obama\" title=\"List of things named after Barack Obama\">List of things named after Barack Obama</a></li></ul>\n<h2><span class=\"mw-headline\" id=\"References\">References</span></h2>\n<link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1217336898\"><div class=\"reflist\">\n<div class=\"mw-references-wrap mw-references-columns\"><ol class=\"references\">\n<li id=\"cite_note-biography-2\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-biography_2-0\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation web cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20091026043047/http://www.whitehouse.gov/administration/president-obama\">\"President Barack Obama\"</a>. The White House. 2008. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.whitehouse.gov/administration/president-obama\">the original</a> on October 26, 2009<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">December 12,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&amp;rft.genre=unknown&amp;rft.btitle=President+Barack+Obama&amp;rft.pub=The+White+House&amp;rft.date=2008&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.whitehouse.gov%2Fadministration%2Fpresident-obama&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-3\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-3\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation web cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://obamawhitehouse.archives.gov/blog/2011/04/27/president-obamas-long-form-birth-certificate\">\"President Obama's Long Form Birth Certificate\"</a>. <i>whitehouse.gov</i>. April 27, 2011. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20230731152530/https://obamawhitehouse.archives.gov/blog/2011/04/27/president-obamas-long-form-birth-certificate\">Archived</a> from the original on July 31, 2023<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">August 4,</span> 2023</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=unknown&amp;rft.jtitle=whitehouse.gov&amp;rft.atitle=President+Obama%27s+Long+Form+Birth+Certificate&amp;rft.date=2011-04-27&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fobamawhitehouse.archives.gov%2Fblog%2F2011%2F04%2F27%2Fpresident-obamas-long-form-birth-certificate&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-birth-certificate-4\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-birth-certificate_4-0\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation web cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20170303062746/https://obamawhitehouse.archives.gov/sites/default/files/rss_viewer/birth-certificate-long-form.pdf\">\"Certificate of Live Birth: Barack Hussein Obama II, August 4, 1961, 7:24 pm, Honolulu\"</a> <span class=\"cs1-format\">(PDF)</span>. <i><a href=\"/wiki/Whitehouse.gov\" title=\"Whitehouse.gov\">whitehouse.gov</a></i>. April 27, 2011. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://obamawhitehouse.archives.gov/sites/default/files/rss_viewer/birth-certificate-long-form.pdf\">the original</a> <span class=\"cs1-format\">(PDF)</span> on March 3, 2017<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">March 11,</span> 2017</span> &#8211; via <a href=\"/wiki/NARA\" class=\"mw-redirect\" title=\"NARA\">National Archives</a>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=unknown&amp;rft.jtitle=whitehouse.gov&amp;rft.atitle=Certificate+of+Live+Birth%3A+Barack+Hussein+Obama+II%2C+August+4%2C+1961%2C+7%3A24+pm%2C+Honolulu&amp;rft.date=2011-04-27&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fobamawhitehouse.archives.gov%2Fsites%2Fdefault%2Ffiles%2Frss_viewer%2Fbirth-certificate-long-form.pdf&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-maraniss-5\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-maraniss_5-0\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFMaraniss,_David2008\" class=\"citation news cs1\">Maraniss, David (August 24, 2008). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.washingtonpost.com/wp-dyn/content/article/2008/08/23/AR2008082301620.html\">\"Though Obama had to leave to find himself, it is Hawaii that made his rise possible\"</a>. <i>The Washington Post</i>. p.&#160;A22. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20190328164728/http://www.washingtonpost.com/wp-dyn/content/article/2008/08/23/AR2008082301620.html\">Archived</a> from the original on March 28, 2019<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">October 28,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+Washington+Post&amp;rft.atitle=Though+Obama+had+to+leave+to+find+himself%2C+it+is+Hawaii+that+made+his+rise+possible&amp;rft.pages=A22&amp;rft.date=2008-08-24&amp;rft.au=Maraniss%2C+David&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.washingtonpost.com%2Fwp-dyn%2Fcontent%2Farticle%2F2008%2F08%2F23%2FAR2008082301620.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-6\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-6\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFNakaso,_Dan2008\" class=\"citation news cs1\">Nakaso, Dan (December 22, 2008). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://the.honoluluadvertiser.com/article/2008/Dec/22/ln/hawaii812220320.html\">\"Twin sisters, Obama on parallel paths for years\"</a>. <i><a href=\"/wiki/The_Honolulu_Advertiser\" title=\"The Honolulu Advertiser\">The Honolulu Advertiser</a></i>. p.&#160;B1. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20110129023832/http://the.honoluluadvertiser.com/article/2008/Dec/22/ln/hawaii812220320.html\">Archived</a> from the original on January 29, 2011<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">January 22,</span> 2011</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+Honolulu+Advertiser&amp;rft.atitle=Twin+sisters%2C+Obama+on+parallel+paths+for+years&amp;rft.pages=B1&amp;rft.date=2008-12-22&amp;rft.au=Nakaso%2C+Dan&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fthe.honoluluadvertiser.com%2Farticle%2F2008%2FDec%2F22%2Fln%2Fhawaii812220320.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-BarretoO&#39;Bryant2013-7\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-BarretoO&#39;Bryant2013_7-0\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFBarretoO&#39;Bryant2013\" class=\"citation book cs1\">Barreto, Amílcar Antonio; O'Bryant, Richard L. (November 12, 2013). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://books.google.com/books?id=5VQVAgAAQBAJ&amp;pg=PT18\">\"Introduction\"</a>. <i>American Identity in the Age of Obama</i>. Taylor &amp; Francis. pp.&#160;18–19. <a href=\"/wiki/ISBN_(identifier)\" class=\"mw-redirect\" title=\"ISBN (identifier)\">ISBN</a>&#160;<a href=\"/wiki/Special:BookSources/978-1-317-93715-9\" title=\"Special:BookSources/978-1-317-93715-9\"><bdi>978-1-317-93715-9</bdi></a><span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">May 8,</span> 2017</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&amp;rft.genre=bookitem&amp;rft.atitle=Introduction&amp;rft.btitle=American+Identity+in+the+Age+of+Obama&amp;rft.pages=18-19&amp;rft.pub=Taylor+%26+Francis&amp;rft.date=2013-11-12&amp;rft.isbn=978-1-317-93715-9&amp;rft.aulast=Barreto&amp;rft.aufirst=Am%C3%ADlcar+Antonio&amp;rft.au=O%27Bryant%2C+Richard+L.&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fbooks.google.com%2Fbooks%3Fid%3D5VQVAgAAQBAJ%26pg%3DPT18&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-8\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-8\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation web cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.irishcentral.com/roots/genealogy/obama-irish-ancestor\">\"On This Day: US President Barack Obama arrives in Ireland for a visit\"</a>. <i>IrishCentral.com</i>. May 23, 2022. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20220516195827/https://www.irishcentral.com/roots/genealogy/obama-irish-ancestor\">Archived</a> from the original on May 16, 2022<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">August 2,</span> 2022</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=unknown&amp;rft.jtitle=IrishCentral.com&amp;rft.atitle=On+This+Day%3A+US+President+Barack+Obama+arrives+in+Ireland+for+a+visit&amp;rft.date=2022-05-23&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.irishcentral.com%2Froots%2Fgenealogy%2Fobama-irish-ancestor&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-ancestry-9\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-ancestry_9-0\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://corporate.ancestry.com/press/press-releases/2012/07/ancestry.com-discovers-president-obama-related-to-first-documented-slave-in-america/\">\"Ancestry.com Discovers Ph Suggests\"</a> <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20150402094350/http://corporate.ancestry.com/press/press-releases/2012/07/ancestry.com-discovers-president-obama-related-to-first-documented-slave-in-america/\">Archived</a> April 2, 2015, at the <a href=\"/wiki/Wayback_Machine\" title=\"Wayback Machine\">Wayback Machine</a>, <i><a href=\"/wiki/The_New_York_Times\" title=\"The New York Times\">The New York Times</a></i>. July 30, 2012.</span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-10\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-10\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\">Hennessey, Kathleen. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://articles.latimes.com/2012/jul/30/news/la-pn-obama-related-to-legendary-virginia-slave-genealogist-says-20120730\">\"Obama related to legendary Virginia slave, genealogists say\"</a> <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20160305231603/http://articles.latimes.com/2012/jul/30/news/la-pn-obama-related-to-legendary-virginia-slave-genealogist-says-20120730\">Archived</a> March 5, 2016, at the <a href=\"/wiki/Wayback_Machine\" title=\"Wayback Machine\">Wayback Machine</a>, <i><a href=\"/wiki/Los_Angeles_Times\" title=\"Los Angeles Times\">Los Angeles Times</a></i>. July 30, 2012.</span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-11\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-11\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\">Maraniss (2012), <span class=\"plainlinks\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://books.google.com/books?id=Wnna9CLtblAC&amp;pg=PT65\">p. 65</a> <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20240305141814/https://books.google.com/books?id=Wnna9CLtblAC&amp;pg=PT65#v=onepage&amp;q&amp;f=false\">Archived</a> March 5, 2024, at the <a href=\"/wiki/Wayback_Machine\" title=\"Wayback Machine\">Wayback Machine</a></span>: He had been born inside the euphorbia hedges of the K'obama homestead on June 18, 1934.</span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-12\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-12\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\">Liberties (2012), <span class=\"plainlinks\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://books.google.com/books?id=8d9NAAAAQBAJ&amp;pg=SL1-PA202\">p. 202</a> <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20240305141817/https://books.google.com/books?id=8d9NAAAAQBAJ&amp;pg=SL1-PA202#v=onepage&amp;q&amp;f=false\">Archived</a> March 5, 2024, at the <a href=\"/wiki/Wayback_Machine\" title=\"Wayback Machine\">Wayback Machine</a></span>: The age of his father is questionable since June 18, 1934, is on most of the documents Obama Sr. filled out for his United States student visa; however, Obama II's book <i>Dreams of My Father</i> states his father's birth date was June 18, 1936. Immigration and Naturalization Service records indicate the birth date to be June 18, 1934, thereby making Obama Sr. twenty-seven at the birth of Obama II instead of the annotated twenty-five on the birth certificate.</span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-autogenerated2-13\"><span class=\"mw-cite-backlink\">^ <a href=\"#cite_ref-autogenerated2_13-0\"><sup><i><b>a</b></i></sup></a> <a href=\"#cite_ref-autogenerated2_13-1\"><sup><i><b>b</b></i></sup></a></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFJacobs2011\" class=\"citation news cs1\">Jacobs, Sally (July 6, 2011). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.npr.org/2011/07/11/137553552/president-obamas-father-a-bold-and-reckless-life\">\"President Obama's Father: A 'Bold And Reckless Life'<span class=\"cs1-kern-right\"></span>\"</a>. NPR. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20191223124234/https://www.npr.org/2011/07/11/137553552/president-obamas-father-a-bold-and-reckless-life\">Archived</a> from the original on December 23, 2019<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">January 16,</span> 2020</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.atitle=President+Obama%27s+Father%3A+A+%27Bold+And+Reckless+Life%27&amp;rft.date=2011-07-06&amp;rft.aulast=Jacobs&amp;rft.aufirst=Sally&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.npr.org%2F2011%2F07%2F11%2F137553552%2Fpresident-obamas-father-a-bold-and-reckless-life&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-14\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-14\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFSwaine2011\" class=\"citation news cs1\">Swaine, Jon (April 29, 2011). <span class=\"id-lock-subscription\" title=\"Paid subscription required\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.telegraph.co.uk/news/worldnews/barackobama/8481779/Barack-Obamas-father-forced-out-of-US-in-1960s.html\">\"Barack Obama's father 'forced out of US in 1960s'<span class=\"cs1-kern-right\"></span>\"</a></span>. <i>Telegraph</i>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://ghostarchive.org/archive/20220110/https://www.telegraph.co.uk/news/worldnews/barackobama/8481779/Barack-Obamas-father-forced-out-of-US-in-1960s.html\">Archived</a> from the original on January 10, 2022<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">January 16,</span> 2020</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Telegraph&amp;rft.atitle=Barack+Obama%27s+father+%27forced+out+of+US+in+1960s%27&amp;rft.date=2011-04-29&amp;rft.aulast=Swaine&amp;rft.aufirst=Jon&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.telegraph.co.uk%2Fnews%2Fworldnews%2Fbarackobama%2F8481779%2FBarack-Obamas-father-forced-out-of-US-in-1960s.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-15\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-15\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFSwarns2016\" class=\"citation news cs1\">Swarns, Rachel L. (June 18, 2016). <span class=\"id-lock-limited\" title=\"Free access subject to limited trial, subscription normally required\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.nytimes.com/2016/06/19/nyregion/letters-by-and-about-barack-obamas-father.html\">\"Words of Obama's Father Still Waiting to Be Read by His Son\"</a></span>. <i>The New York Times</i>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20160618145445/http://www.nytimes.com/2016/06/19/nyregion/letters-by-and-about-barack-obamas-father.html\">Archived</a> from the original on June 18, 2016<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">January 16,</span> 2020</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+New+York+Times&amp;rft.atitle=Words+of+Obama%27s+Father+Still+Waiting+to+Be+Read+by+His+Son&amp;rft.date=2016-06-18&amp;rft.aulast=Swarns&amp;rft.aufirst=Rachel+L.&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.nytimes.com%2F2016%2F06%2F19%2Fnyregion%2Fletters-by-and-about-barack-obamas-father.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-16\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-16\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFDavid_R_Arnott\" class=\"citation news cs1\">David R Arnott. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.nbcnews.com/news/photo/obamas-old-school-his-ancestral-village-world-reacts-us-presidential-flna1C6912948\">\"From Obama's old school to his ancestral village, world reacts to US presidential election\"</a>. <i>NBC News</i>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20201028204719/https://www.nbcnews.com/news/photo/obamas-old-school-his-ancestral-village-world-reacts-us-presidential-flna1C6912948\">Archived</a> from the original on October 28, 2020<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">January 16,</span> 2020</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=NBC+News&amp;rft.atitle=From+Obama%27s+old+school+to+his+ancestral+village%2C+world+reacts+to+US+presidential+election&amp;rft.au=David+R+Arnott&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.nbcnews.com%2Fnews%2Fphoto%2Fobamas-old-school-his-ancestral-village-world-reacts-us-presidential-flna1C6912948&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-17\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-17\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFBearak2016\" class=\"citation news cs1\">Bearak, Max (June 19, 2016). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.washingtonpost.com/news/worldviews/wp/2016/06/19/the-fascinating-tribal-tradition-that-gave-obama-his-last-name/\">\"The fascinating tribal tradition that gave Obama his last name\"</a>. <i><a href=\"/wiki/Washington_Post\" class=\"mw-redirect\" title=\"Washington Post\">Washington Post</a></i>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20221107203003/https://www.washingtonpost.com/news/worldviews/wp/2016/06/19/the-fascinating-tribal-tradition-that-gave-obama-his-last-name/\">Archived</a> from the original on November 7, 2022<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">November 20,</span> 2022</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Washington+Post&amp;rft.atitle=The+fascinating+tribal+tradition+that+gave+Obama+his+last+name&amp;rft.date=2016-06-19&amp;rft.aulast=Bearak&amp;rft.aufirst=Max&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.washingtonpost.com%2Fnews%2Fworldviews%2Fwp%2F2016%2F06%2F19%2Fthe-fascinating-tribal-tradition-that-gave-obama-his-last-name%2F&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-Jones_2007-18\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-Jones_2007_18-0\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFJones,_Tim2007\" class=\"citation news cs1\">Jones, Tim (March 27, 2007). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20170207112933/http://gbppr.dyndns.org/~gbpprorg/obama/barack.mother.txt\">\"Barack Obama: Mother not just a girl from Kansas; Stanley Ann Dunham shaped a future senator\"</a>. <i><a href=\"/wiki/Chicago_Tribune\" title=\"Chicago Tribune\">Chicago Tribune</a></i>. p.&#160;1 (Tempo). Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://gbppr.dyndns.org/~gbpprorg/obama/barack.mother.txt\">the original</a> on February 7, 2017.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Chicago+Tribune&amp;rft.atitle=Barack+Obama%3A+Mother+not+just+a+girl+from+Kansas%3B+Stanley+Ann+Dunham+shaped+a+future+senator&amp;rft.pages=1+%28Tempo%29&amp;rft.date=2007-03-27&amp;rft.au=Jones%2C+Tim&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fgbppr.dyndns.org%2F~gbpprorg%2Fobama%2Fbarack.mother.txt&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-Obama_1995,_2004,_pp._9–10-19\"><span class=\"mw-cite-backlink\">^ <a href=\"#cite_ref-Obama_1995,_2004,_pp._9–10_19-0\"><sup><i><b>a</b></i></sup></a> <a href=\"#cite_ref-Obama_1995,_2004,_pp._9–10_19-1\"><sup><i><b>b</b></i></sup></a></span> <span class=\"reference-text\">Obama (1995, 2004), pp. 9–10.\n<ul><li>Scott (2011), pp. 80–86.</li>\n<li>Jacobs (2011), pp. 115–118.</li>\n<li>Maraniss (2012), pp. 154–160.</li></ul>\n</span></li>\n<li id=\"cite_note-Ripley_2008-20\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-Ripley_2008_20-0\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFRipley,_Amanda2008\" class=\"citation news cs1\">Ripley, Amanda (April 9, 2008). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://content.time.com/time/magazine/article/0,9171,1729685,00.html\">\"The story of Barack Obama's mother\"</a>. <i><a href=\"/wiki/Time_(magazine)\" title=\"Time (magazine)\">Time</a></i>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20130828141021/http://content.time.com/time/magazine/article/0,9171,1729685,00.html\">Archived</a> from the original on August 28, 2013<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">April 9,</span> 2007</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Time&amp;rft.atitle=The+story+of+Barack+Obama%27s+mother&amp;rft.date=2008-04-09&amp;rft.au=Ripley%2C+Amanda&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fcontent.time.com%2Ftime%2Fmagazine%2Farticle%2F0%2C9171%2C1729685%2C00.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-21\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-21\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\">Scott (2011), p. 86.\n<ul><li>Jacobs (2011), pp. 125–127.</li>\n<li>Maraniss (2012), pp. 160–163.</li></ul>\n</span></li>\n<li id=\"cite_note-22\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-22\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\">Scott (2011), pp. 87–93.\n<ul><li>Jacobs (2011), pp. 115–118, 125–127, 133–161.</li>\n<li>Maraniss (2012), pp. 170–183, 188–189.</li></ul>\n</span></li>\n<li id=\"cite_note-23\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-23\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\">Obama \"Dreams from My Father a Story of Race and Inheritance\"</span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-24\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-24\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\">Scott (2011), pp. 142–144.\n<ul><li>Jacobs (2011), pp. 161–177, 227–230.</li>\n<li>Maraniss (2012), pp. 190–194, 201–209, 227–230.</li></ul>\n</span></li>\n<li id=\"cite_note-25\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-25\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFOchieng,_Philip2004\" class=\"citation news cs1\">Ochieng, Philip (November 1, 2004). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20070927223905/http://www.nationmedia.com/EastAfrican/01112004/Features/PA2-11.html\">\"From home squared to the US Senate: how Barack Obama was lost and found\"</a>. <i><a href=\"/wiki/The_EastAfrican\" title=\"The EastAfrican\">The EastAfrican</a></i>. Nairobi. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.nationmedia.com/EastAfrican/01112004/Features/PA2-11.html\">the original</a> on September 27, 2007.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+EastAfrican&amp;rft.atitle=From+home+squared+to+the+US+Senate%3A+how+Barack+Obama+was+lost+and+found&amp;rft.date=2004-11-01&amp;rft.au=Ochieng%2C+Philip&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.nationmedia.com%2FEastAfrican%2F01112004%2FFeatures%2FPA2-11.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span>\n<ul><li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFMerida,_Kevin2007\" class=\"citation news cs1\">Merida, Kevin (December 14, 2007). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.washingtonpost.com/wp-dyn/content/story/2007/12/13/ST2007121301893.html\">\"The ghost of a father\"</a>. <i>The Washington Post</i>. p.&#160;A12. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20080829185447/http://www.washingtonpost.com/wp-dyn/content/story/2007/12/13/ST2007121301893.html\">Archived</a> from the original on August 29, 2008<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">June 25,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+Washington+Post&amp;rft.atitle=The+ghost+of+a+father&amp;rft.pages=A12&amp;rft.date=2007-12-14&amp;rft.au=Merida%2C+Kevin&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.washingtonpost.com%2Fwp-dyn%2Fcontent%2Fstory%2F2007%2F12%2F13%2FST2007121301893.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></li>\n<li>Jacobs (2011), pp. 251–255.</li>\n<li>Maraniss (2012), pp. 411–417.</li></ul>\n</span></li>\n<li id=\"cite_note-26\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-26\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFSerrano,_Richard_A.2007\" class=\"citation news cs1\">Serrano, Richard A. (March 11, 2007). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20081108080115/http://www.latimes.com/news/politics/la-na-obamahawaii11-2007mar11,0,199085,full.story\">\"Obama's peers didn't see his angst\"</a>. <i>Los Angeles Times</i>. p.&#160;A20. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.latimes.com/news/politics/la-na-obamahawaii11-2007mar11,0,199085,full.story\">the original</a> on November 8, 2008<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">March 13,</span> 2007</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Los+Angeles+Times&amp;rft.atitle=Obama%27s+peers+didn%27t+see+his+angst&amp;rft.pages=A20&amp;rft.date=2007-03-11&amp;rft.au=Serrano%2C+Richard+A.&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.latimes.com%2Fnews%2Fpolitics%2Fla-na-obamahawaii11-2007mar11%2C0%2C199085%2Cfull.story&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span>\n<ul><li>Obama (1995, 2004), Chapters 4 and 5.</li></ul>\n</span></li>\n<li id=\"cite_note-27\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-27\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\">Scott (2011), pp. 97–103.\n<ul><li>Maraniss (2012), pp. 195–201, 225–230.</li></ul>\n</span></li>\n<li id=\"cite_note-28\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-28\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\">Maraniss (2012), pp. 195–201, 209–223, 230–244.</span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-Suhartono_3/19/2010-29\"><span class=\"mw-cite-backlink\">^ <a href=\"#cite_ref-Suhartono_3/19/2010_29-0\"><sup><i><b>a</b></i></sup></a> <a href=\"#cite_ref-Suhartono_3/19/2010_29-1\"><sup><i><b>b</b></i></sup></a></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFSuhartono2010\" class=\"citation news cs1 cs1-prop-foreign-lang-source\">Suhartono, Anton (March 19, 2010). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://nasional.okezone.com/read/2010/03/19/337/313977/sekolah-di-sd-asisi-obama-berstatus-agama-islam\">\"Sekolah di SD Asisi, Obama Berstatus Agama Islam\"</a>. <i>Okezone</i> (in Indonesian). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20210128041130/https://nasional.okezone.com/read/2010/03/19/337/313977/sekolah-di-sd-asisi-obama-berstatus-agama-islam\">Archived</a> from the original on January 28, 2021<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">January 21,</span> 2021</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Okezone&amp;rft.atitle=Sekolah+di+SD+Asisi%2C+Obama+Berstatus+Agama+Islam&amp;rft.date=2010-03-19&amp;rft.aulast=Suhartono&amp;rft.aufirst=Anton&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fnasional.okezone.com%2Fread%2F2010%2F03%2F19%2F337%2F313977%2Fsekolah-di-sd-asisi-obama-berstatus-agama-islam&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-30\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-30\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\">Maraniss (2012), pp. 216, 221, 230, 234–244.</span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-31\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-31\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation web cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.calverteducation.com/calvert/barack-obama-calvert-homeschooler\">\"Barack Obama: Calvert Homeschooler?—Calvert Education Blog\"</a>. calverteducation.com. January 25, 2014. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20170313134441/http://www.calverteducation.com/calvert/barack-obama-calvert-homeschooler\">Archived</a> from the original on March 13, 2017<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">November 25,</span> 2015</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&amp;rft.genre=unknown&amp;rft.btitle=Barack+Obama%3A+Calvert+Homeschooler%3F%E2%80%94Calvert+Education+Blog&amp;rft.pub=calverteducation.com&amp;rft.date=2014-01-25&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.calverteducation.com%2Fcalvert%2Fbarack-obama-calvert-homeschooler&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-in_Jakarta-32\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-in_Jakarta_32-0\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFZimmer,_Benjamin2009\" class=\"citation web cs1\">Zimmer, Benjamin (2009). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://languagelog.ldc.upenn.edu/nll/?p=1025\">\"Obama's Indonesian Redux\"</a>. Language Log. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20090303094040/http://languagelog.ldc.upenn.edu/nll/?p=1025\">Archived</a> from the original on March 3, 2009<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">March 12,</span> 2009</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&amp;rft.genre=unknown&amp;rft.btitle=Obama%27s+Indonesian+Redux&amp;rft.pub=Language+Log&amp;rft.date=2009&amp;rft.au=Zimmer%2C+Benjamin&amp;rft_id=http%3A%2F%2Flanguagelog.ldc.upenn.edu%2Fnll%2F%3Fp%3D1025&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span>\n<ul><li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation news cs1 cs1-prop-foreign-lang-source\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20081203010718/http://cetak.kompas.com/read/xml/2008/11/26/00223862/obama.saya.kangen.nasi.goreng.bakso.dan.rambutan\">\"Obama: Saya Kangen Nasi Goreng, Bakso, dan Rambutan\"</a>. <i><a href=\"/wiki/Kompas\" title=\"Kompas\">Kompas</a></i> (in Indonesian). November 26, 2008. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://cetak.kompas.com/read/xml/2008/11/26/00223862/obama.saya.kangen.nasi.goreng.bakso.dan.rambutan\">the original</a> on December 3, 2008.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Kompas&amp;rft.atitle=Obama%3A+Saya+Kangen+Nasi+Goreng%2C+Bakso%2C+dan+Rambutan&amp;rft.date=2008-11-26&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fcetak.kompas.com%2Fread%2Fxml%2F2008%2F11%2F26%2F00223862%2Fobama.saya.kangen.nasi.goreng.bakso.dan.rambutan&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></li></ul>\n</span></li>\n<li id=\"cite_note-33\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-33\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFMeacham2008\" class=\"citation news cs1\">Meacham, Jon (August 22, 2008). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.newsweek.com/what-barack-obama-learned-his-father-88011\">\"What Barack Obama Learned from His Father\"</a>. <i>Newsweek</i>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20170107100237/http://www.newsweek.com/what-barack-obama-learned-his-father-88011?rx=us\">Archived</a> from the original on January 7, 2017<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">January 9,</span> 2017</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Newsweek&amp;rft.atitle=What+Barack+Obama+Learned+from+His+Father&amp;rft.date=2008-08-22&amp;rft.aulast=Meacham&amp;rft.aufirst=Jon&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.newsweek.com%2Fwhat-barack-obama-learned-his-father-88011&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-34\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-34\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFSerafin,_Peter2004\" class=\"citation news cs1\">Serafin, Peter (March 21, 2004). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://archives.starbulletin.com/2004/03/21/news/story4.html\">\"Punahou grad stirs up Illinois politics\"</a>. <i><a href=\"/wiki/Honolulu_Star-Bulletin\" title=\"Honolulu Star-Bulletin\">Honolulu Star-Bulletin</a></i>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20190328164918/http://archives.starbulletin.com/2004/03/21/news/story4.html\">Archived</a> from the original on March 28, 2019<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">March 20,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Honolulu+Star-Bulletin&amp;rft.atitle=Punahou+grad+stirs+up+Illinois+politics&amp;rft.date=2004-03-21&amp;rft.au=Serafin%2C+Peter&amp;rft_id=http%3A%2F%2Farchives.starbulletin.com%2F2004%2F03%2F21%2Fnews%2Fstory4.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span>\n<ul><li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFScott,_Janny2008\" class=\"citation news cs1\">Scott, Janny (March 14, 2008). <span class=\"id-lock-limited\" title=\"Free access subject to limited trial, subscription normally required\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.nytimes.com/2008/03/14/us/politics/14obama.html\">\"A free-spirited wanderer who set Obama's path\"</a></span>. <i>The New York Times</i>. p.&#160;A1. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20080314042735/http://www.nytimes.com/2008/03/14/us/politics/14obama.html\">Archived</a> from the original on March 14, 2008<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">November 18,</span> 2011</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+New+York+Times&amp;rft.atitle=A+free-spirited+wanderer+who+set+Obama%27s+path&amp;rft.pages=A1&amp;rft.date=2008-03-14&amp;rft.au=Scott%2C+Janny&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.nytimes.com%2F2008%2F03%2F14%2Fus%2Fpolitics%2F14obama.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></li>\n<li>Obama (1995, 2004), Chapters 3 and 4.</li>\n<li>Scott (2012), pp. 131–134.</li>\n<li>Maraniss (2012), pp. 264–269.</li></ul>\n</span></li>\n<li id=\"cite_note-35\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-35\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFWolffe2008\" class=\"citation news cs1\">Wolffe, Richard (March 22, 2008). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.newsweek.com/when-barry-became-barack-84255\">\"When Barry Became Barack\"</a>. <i><a href=\"/wiki/Newsweek\" title=\"Newsweek\">Newsweek</a></i>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20100418174557/http://www.newsweek.com/id/128633\">Archived</a> from the original on April 18, 2010<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">March 21,</span> 2016</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Newsweek&amp;rft.atitle=When+Barry+Became+Barack&amp;rft.date=2008-03-22&amp;rft.aulast=Wolffe&amp;rft.aufirst=Richard&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.newsweek.com%2Fwhen-barry-became-barack-84255&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-36\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-36\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\">Scott (2011), pp. 139–157.\n<ul><li>Maraniss (2012), pp. 279–281.</li></ul>\n</span></li>\n<li id=\"cite_note-37\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-37\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\">Scott (2011), pp. 157–194.\n<ul><li>Maraniss (2012), pp. 279–281, 324–326.</li></ul>\n</span></li>\n<li id=\"cite_note-38\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-38\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\">Scott (2011), pp. 214, 294, 317–346.</span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-39\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-39\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFReyes,_B.J.2007\" class=\"citation news cs1\">Reyes, B.J. (February 8, 2007). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://archives.starbulletin.com/2007/02/08/news/story02.html\">\"Punahou left lasting impression on Obama\"</a>. <i>Honolulu Star-Bulletin</i>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20190328164806/http://archives.starbulletin.com/2007/02/08/news/story02.html\">Archived</a> from the original on March 28, 2019<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">February 10,</span> 2007</span>. <q>As a teenager, Obama went to parties and sometimes sought out gatherings on military bases or at the University of Hawaii that were attended mostly by blacks.</q></cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Honolulu+Star-Bulletin&amp;rft.atitle=Punahou+left+lasting+impression+on+Obama&amp;rft.date=2007-02-08&amp;rft.au=Reyes%2C+B.J.&amp;rft_id=http%3A%2F%2Farchives.starbulletin.com%2F2007%2F02%2F08%2Fnews%2Fstory02.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-40\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-40\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFElliott,_Philip2007\" class=\"citation news cs1\">Elliott, Philip (November 21, 2007). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20120407214401/http://articles.boston.com/2007-11-21/news/29233371_1_barack-obama-education-plan-campaign-trail\">\"Obama gets blunt with N.H. students\"</a>. <i><a href=\"/wiki/The_Boston_Globe\" title=\"The Boston Globe\">The Boston Globe</a></i>. Associated Press. p.&#160;8A. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://articles.boston.com/2007-11-21/news/29233371_1_barack-obama-education-plan-campaign-trail\">the original</a> on April 7, 2012<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">May 18,</span> 2012</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+Boston+Globe&amp;rft.atitle=Obama+gets+blunt+with+N.H.+students&amp;rft.pages=8A&amp;rft.date=2007-11-21&amp;rft.au=Elliott%2C+Philip&amp;rft_id=http%3A%2F%2Farticles.boston.com%2F2007-11-21%2Fnews%2F29233371_1_barack-obama-education-plan-campaign-trail&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-41\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-41\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFKarl2012\" class=\"citation news cs1\">Karl, Jonathan (May 25, 2012). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://abcnews.go.com/blogs/politics/2012/05/obama-and-his-pot-smoking-choom-gang/\">\"Obama and His Pot-Smoking 'Choom Gang'<span class=\"cs1-kern-right\"></span>\"</a>. <i>ABC News</i>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20120525194225/http://abcnews.go.com/blogs/politics/2012/05/obama-and-his-pot-smoking-choom-gang/\">Archived</a> from the original on May 25, 2012<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">May 25,</span> 2012</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=ABC+News&amp;rft.atitle=Obama+and+His+Pot-Smoking+%27Choom+Gang%27&amp;rft.date=2012-05-25&amp;rft.aulast=Karl&amp;rft.aufirst=Jonathan&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fabcnews.go.com%2Fblogs%2Fpolitics%2F2012%2F05%2Fobama-and-his-pot-smoking-choom-gang%2F&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span>\n<ul><li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFObama2004\" class=\"citation book cs1\">Obama, Barack (2004) [1995]. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://books.google.com/books?id=HRCHJp-V0QUC&amp;pg=PA93\"><i>Dreams from My Father: A Story of Race and Inheritance</i></a>. Crown. pp.&#160;93–94. <a href=\"/wiki/ISBN_(identifier)\" class=\"mw-redirect\" title=\"ISBN (identifier)\">ISBN</a>&#160;<a href=\"/wiki/Special:BookSources/978-0-307-39412-5\" title=\"Special:BookSources/978-0-307-39412-5\"><bdi>978-0-307-39412-5</bdi></a><span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">June 3,</span> 2016</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&amp;rft.genre=book&amp;rft.btitle=Dreams+from+My+Father%3A+A+Story+of+Race+and+Inheritance&amp;rft.pages=93-94&amp;rft.pub=Crown&amp;rft.date=2004&amp;rft.isbn=978-0-307-39412-5&amp;rft.aulast=Obama&amp;rft.aufirst=Barack&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fbooks.google.com%2Fbooks%3Fid%3DHRCHJp-V0QUC%26pg%3DPA93&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></li>\n<li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFMaraniss2012\" class=\"citation book cs1\">Maraniss, David (2012). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://books.google.com/books?id=Wnna9CLtblAC&amp;q=choom\"><i>Barack Obama: The Story</i></a>. Simon and Schuster. pages with \"choom gang\". <a href=\"/wiki/ISBN_(identifier)\" class=\"mw-redirect\" title=\"ISBN (identifier)\">ISBN</a>&#160;<a href=\"/wiki/Special:BookSources/978-1-4391-6753-3\" title=\"Special:BookSources/978-1-4391-6753-3\"><bdi>978-1-4391-6753-3</bdi></a>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20240305141808/https://books.google.com/books?id=Wnna9CLtblAC&amp;q=choom#v=snippet&amp;q=choom&amp;f=false\">Archived</a> from the original on March 5, 2024<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">June 3,</span> 2016</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&amp;rft.genre=book&amp;rft.btitle=Barack+Obama%3A+The+Story&amp;rft.pages=pages+with+%22choom+gang%22&amp;rft.pub=Simon+and+Schuster&amp;rft.date=2012&amp;rft.isbn=978-1-4391-6753-3&amp;rft.aulast=Maraniss&amp;rft.aufirst=David&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fbooks.google.com%2Fbooks%3Fid%3DWnna9CLtblAC%26q%3Dchoom&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></li>\n<li>for analysis of the political impact of the quote and Obama's more recent admission that he smoked marijuana as a teenager (\"When I was a kid, I inhaled\"), see:</li>\n<li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFSeelye,_Katharine_Q.2006\" class=\"citation news cs1\">Seelye, Katharine Q. (October 24, 2006). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://query.nytimes.com/gst/fullpage.html?res=9D07E2DB173FF937A15753C1A9609C8B63\">\"Obama offers more variations from the norm\"</a>. <i>The New York Times</i>. p.&#160;A21. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20110511044339/http://query.nytimes.com/gst/fullpage.html?res=9D07E2DB173FF937A15753C1A9609C8B63\">Archived</a> from the original on May 11, 2011<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">October 29,</span> 2006</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+New+York+Times&amp;rft.atitle=Obama+offers+more+variations+from+the+norm&amp;rft.pages=A21&amp;rft.date=2006-10-24&amp;rft.au=Seelye%2C+Katharine+Q.&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fquery.nytimes.com%2Fgst%2Ffullpage.html%3Fres%3D9D07E2DB173FF937A15753C1A9609C8B63&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></li>\n<li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFRomano,_Lois2007\" class=\"citation news cs1\">Romano, Lois (January 3, 2007). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.washingtonpost.com/wp-dyn/content/article/2007/01/02/AR2007010201359.html\">\"Effect of Obama's candor remains to be seen\"</a>. <i>The Washington Post</i>. p.&#160;A1. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20080511210621/http://www.washingtonpost.com/wp-dyn/content/article/2007/01/02/AR2007010201359.html\">Archived</a> from the original on May 11, 2008<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">January 14,</span> 2007</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+Washington+Post&amp;rft.atitle=Effect+of+Obama%27s+candor+remains+to+be+seen&amp;rft.pages=A1&amp;rft.date=2007-01-03&amp;rft.au=Romano%2C+Lois&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.washingtonpost.com%2Fwp-dyn%2Fcontent%2Farticle%2F2007%2F01%2F02%2FAR2007010201359.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></li></ul>\n</span></li>\n<li id=\"cite_note-42\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-42\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation web cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.pbs.org/video/frontline-choice-2012-again/\">\"FRONTLINE The Choice 2012\"</a>. PBS. October 9, 2012. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20171010074023/http://www.pbs.org/video/frontline-choice-2012-again/\">Archived</a> from the original on October 10, 2017<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">October 29,</span> 2012</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&amp;rft.genre=unknown&amp;rft.btitle=FRONTLINE+The+Choice+2012&amp;rft.pub=PBS&amp;rft.date=2012-10-09&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.pbs.org%2Fvideo%2Ffrontline-choice-2012-again%2F&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-Occidental-43\"><span class=\"mw-cite-backlink\">^ <a href=\"#cite_ref-Occidental_43-0\"><sup><i><b>a</b></i></sup></a> <a href=\"#cite_ref-Occidental_43-1\"><sup><i><b>b</b></i></sup></a></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFGordon2007\" class=\"citation news cs1\">Gordon, Larry (January 29, 2007). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20100524102944/http://articles.latimes.com/2007/jan/29/local/me-oxy29\">\"Occidental recalls 'Barry' Obama\"</a>. <i>Los Angeles Times</i>. p.&#160;B1. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://articles.latimes.com/2007/jan/29/local/me-oxy29\">the original</a> on May 24, 2010<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">May 12,</span> 2010</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Los+Angeles+Times&amp;rft.atitle=Occidental+recalls+%27Barry%27+Obama&amp;rft.pages=B1&amp;rft.date=2007-01-29&amp;rft.aulast=Gordon&amp;rft.aufirst=Larry&amp;rft_id=https%3A%2F%2Farticles.latimes.com%2F2007%2Fjan%2F29%2Flocal%2Fme-oxy29&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span>\n<ul><li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFPossley2007\" class=\"citation news cs1\">Possley, Maurice (March 30, 2007). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.chicagotribune.com/news/nationworld/chi-0703291042mar30-archive,0,1533921.story\">\"Activism blossomed in college\"</a>. <i>Chicago Tribune</i>. p.&#160;20. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20101009204342/http://www.chicagotribune.com/news/nationworld/chi-0703291042mar30-archive%2C0%2C1533921.story\">Archived</a> from the original on October 9, 2010<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">May 12,</span> 2010</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Chicago+Tribune&amp;rft.atitle=Activism+blossomed+in+college&amp;rft.pages=20&amp;rft.date=2007-03-30&amp;rft.aulast=Possley&amp;rft.aufirst=Maurice&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.chicagotribune.com%2Fnews%2Fnationworld%2Fchi-0703291042mar30-archive%2C0%2C1533921.story&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></li>\n<li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFKovaleski2008\" class=\"citation news cs1\">Kovaleski, Serge F. (February 9, 2008). <span class=\"id-lock-limited\" title=\"Free access subject to limited trial, subscription normally required\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.nytimes.com/2008/02/09/us/politics/09obama.html\">\"Old friends say drugs played bit part in Obama's young life\"</a></span>. <i>The New York Times</i>. p.&#160;A1. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20080211095352/http://www.nytimes.com/2008/02/09/us/politics/09obama.html\">Archived</a> from the original on February 11, 2008<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">May 12,</span> 2010</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+New+York+Times&amp;rft.atitle=Old+friends+say+drugs+played+bit+part+in+Obama%27s+young+life&amp;rft.pages=A1&amp;rft.date=2008-02-09&amp;rft.aulast=Kovaleski&amp;rft.aufirst=Serge+F.&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.nytimes.com%2F2008%2F02%2F09%2Fus%2Fpolitics%2F09obama.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></li>\n<li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFRohter2008\" class=\"citation news cs1\">Rohter, Larry (April 10, 2008). <span class=\"id-lock-limited\" title=\"Free access subject to limited trial, subscription normally required\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.nytimes.com/2008/04/10/us/politics/10obama.html\">\"Obama says real-life experience trumps rivals' foreign policy credits\"</a></span>. <i>The New York Times</i>. p.&#160;A18. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20080411041927/http://www.nytimes.com/2008/04/10/us/politics/10obama.html\">Archived</a> from the original on April 11, 2008<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">May 12,</span> 2010</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+New+York+Times&amp;rft.atitle=Obama+says+real-life+experience+trumps+rivals%27+foreign+policy+credits&amp;rft.pages=A18&amp;rft.date=2008-04-10&amp;rft.aulast=Rohter&amp;rft.aufirst=Larry&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.nytimes.com%2F2008%2F04%2F10%2Fus%2Fpolitics%2F10obama.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></li>\n<li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFGoldman,_AdamTanner2008\" class=\"citation news cs1\">Goldman, Adam; Tanner, Robert (May 15, 2008). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.usatoday.com/news/politics/2008-05-15-3144401415_x.htm\">\"Old friends recall Obama's years in LA, NYC\"</a>. <i>USA Today</i>. Associated Press<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">May 12,</span> 2010</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=USA+Today&amp;rft.atitle=Old+friends+recall+Obama%27s+years+in+LA%2C+NYC&amp;rft.date=2008-05-15&amp;rft.au=Goldman%2C+Adam&amp;rft.au=Tanner%2C+Robert&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.usatoday.com%2Fnews%2Fpolitics%2F2008-05-15-3144401415_x.htm&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></li>\n<li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFHelman2008\" class=\"citation news cs1\">Helman, Scott (August 25, 2008). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.boston.com/news/politics/2008/articles/2008/08/25/small_college_awakened_future_senator_to_service/?page=full\">\"Small college awakened future senator to service (subscription archive)\"</a>. <i>The Boston Globe</i>. p.&#160;1A<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">May 12,</span> 2010</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+Boston+Globe&amp;rft.atitle=Small+college+awakened+future+senator+to+service+%28subscription+archive%29&amp;rft.pages=1A&amp;rft.date=2008-08-25&amp;rft.aulast=Helman&amp;rft.aufirst=Scott&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.boston.com%2Fnews%2Fpolitics%2F2008%2Farticles%2F2008%2F08%2F25%2Fsmall_college_awakened_future_senator_to_service%2F%3Fpage%3Dfull&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></li>\n<li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFJackson2009\" class=\"citation news cs1\">Jackson, Brooks (June 5, 2009). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.factcheck.org/2009/06/more-birther-nonsense-obamas-1981-pakistan-trip\">\"More 'birther' nonsense: Obama's 1981 Pakistan trip\"</a>. FactCheck.org<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">May 12,</span> 2010</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.atitle=More+%27birther%27+nonsense%3A+Obama%27s+1981+Pakistan+trip&amp;rft.date=2009-06-05&amp;rft.aulast=Jackson&amp;rft.aufirst=Brooks&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.factcheck.org%2F2009%2F06%2Fmore-birther-nonsense-obamas-1981-pakistan-trip&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></li>\n<li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFRemnick2010\" class=\"citation book cs1\">Remnick, David (2010). <a href=\"/wiki/The_Bridge:_The_Life_and_Rise_of_Barack_Obama\" title=\"The Bridge: The Life and Rise of Barack Obama\"><i>The Bridge: The Life and Rise of Barack Obama</i></a>. New York: Alfred A. Knopf. pp.&#160;<a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://archive.org/details/bridgelifeand00remn/page/98\">98–112</a>. <a href=\"/wiki/ISBN_(identifier)\" class=\"mw-redirect\" title=\"ISBN (identifier)\">ISBN</a>&#160;<a href=\"/wiki/Special:BookSources/978-1-4000-4360-6\" title=\"Special:BookSources/978-1-4000-4360-6\"><bdi>978-1-4000-4360-6</bdi></a>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&amp;rft.genre=book&amp;rft.btitle=The+Bridge%3A+The+Life+and+Rise+of+Barack+Obama&amp;rft.place=New+York&amp;rft.pages=98-112&amp;rft.pub=Alfred+A.+Knopf&amp;rft.date=2010&amp;rft.isbn=978-1-4000-4360-6&amp;rft.aulast=Remnick&amp;rft.aufirst=David&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></li>\n<li>Obama (1995, 2004), pp. 92–112.</li>\n<li>Mendell (2007), pp. 55–62.</li></ul>\n</span></li>\n<li id=\"cite_note-44\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-44\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFBoss-Bicak,_Shira2005\" class=\"citation news cs1\">Boss-Bicak, Shira (January 2005). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20080905121815/http://www.college.columbia.edu/cct_archive/jan05/cover.php\">\"Barack Obama '83\"</a>. <i>Columbia College Today</i>. <a href=\"/wiki/ISSN_(identifier)\" class=\"mw-redirect\" title=\"ISSN (identifier)\">ISSN</a>&#160;<a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.worldcat.org/issn/0572-7820\">0572-7820</a>. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.college.columbia.edu/cct_archive/jan05/cover.php\">the original</a> on September 5, 2008<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">October 1,</span> 2006</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Columbia+College+Today&amp;rft.atitle=Barack+Obama+%2783&amp;rft.date=2005-01&amp;rft.issn=0572-7820&amp;rft.au=Boss-Bicak%2C+Shira&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.college.columbia.edu%2Fcct_archive%2Fjan05%2Fcover.php&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-45\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-45\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation news cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://obamawhitehouse.archives.gov/the-press-office/2014/06/26/remarks-president-town-hall\">\"Remarks by the President in Town Hall\"</a>. <i><a href=\"/wiki/Whitehouse.gov\" title=\"Whitehouse.gov\">whitehouse.gov</a></i>. June 26, 2014. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20170216133246/https://obamawhitehouse.archives.gov/the-press-office/2014/06/26/remarks-president-town-hall\">Archived</a> from the original on February 16, 2017<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">October 15,</span> 2016</span> &#8211; via <a href=\"/wiki/NARA\" class=\"mw-redirect\" title=\"NARA\">National Archives</a>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=whitehouse.gov&amp;rft.atitle=Remarks+by+the+President+in+Town+Hall&amp;rft.date=2014-06-26&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fobamawhitehouse.archives.gov%2Fthe-press-office%2F2014%2F06%2F26%2Fremarks-president-town-hall&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-46\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-46\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation news cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://nymag.com/arts/all/approvalmatrix/approval-matrix-2012-8-27/\">\"The Approval Matrix\"</a>. <i>New York</i>. August 27, 2012. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20200519005536/https://nymag.com/arts/all/approvalmatrix/approval-matrix-2012-8-27/\">Archived</a> from the original on May 19, 2020<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">February 18,</span> 2020</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=New+York&amp;rft.atitle=The+Approval+Matrix&amp;rft.date=2012-08-27&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fnymag.com%2Farts%2Fall%2Fapprovalmatrix%2Fapproval-matrix-2012-8-27%2F&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-47\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-47\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFHorsley2008\" class=\"citation news cs1\">Horsley, Scott (July 9, 2008). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.npr.org/templates/story/story.php?storyId=92337754\">\"Obama's Early Brush With Financial Markets\"</a>. <a href=\"/wiki/NPR\" title=\"NPR\">NPR</a>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20170803005930/http://www.npr.org/templates/story/story.php?storyId=92337754\">Archived</a> from the original on August 3, 2017<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">July 17,</span> 2017</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.atitle=Obama%27s+Early+Brush+With+Financial+Markets&amp;rft.date=2008-07-09&amp;rft.aulast=Horsley&amp;rft.aufirst=Scott&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.npr.org%2Ftemplates%2Fstory%2Fstory.php%3FstoryId%3D92337754&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-48\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-48\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFObama,_Barack1998\" class=\"citation web cs1\">Obama, Barack (1998). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20010509024017/http://www.law.uchicago.edu/faculty/obama/cv.html\">\"Curriculum vitae\"</a>. The University of Chicago Law School. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.law.uchicago.edu/faculty/obama/cv.html\">the original</a> on May 9, 2001<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">October 1,</span> 2006</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&amp;rft.genre=unknown&amp;rft.btitle=Curriculum+vitae&amp;rft.pub=The+University+of+Chicago+Law+School&amp;rft.date=1998&amp;rft.au=Obama%2C+Barack&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.law.uchicago.edu%2Ffaculty%2Fobama%2Fcv.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span>\n<ul><li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFIssenberg,_Sasha2008\" class=\"citation news cs1\">Issenberg, Sasha (August 6, 2008). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20091107145054/http://www.boston.com/news/nation/articles/2008/08/06/obama_shows_hints_of_his_year_in_global_finance?page=full\">\"Obama shows hints of his year in global finance; Tied markets to social aid\"</a>. <i>The Boston Globe</i>. p.&#160;1A. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.boston.com/news/nation/articles/2008/08/06/obama_shows_hints_of_his_year_in_global_finance/\">the original</a> on November 7, 2009<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">August 6,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+Boston+Globe&amp;rft.atitle=Obama+shows+hints+of+his+year+in+global+finance%3B+Tied+markets+to+social+aid&amp;rft.pages=1A&amp;rft.date=2008-08-06&amp;rft.au=Issenberg%2C+Sasha&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.boston.com%2Fnews%2Fnation%2Farticles%2F2008%2F08%2F06%2Fobama_shows_hints_of_his_year_in_global_finance%2F&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></li></ul>\n</span></li>\n<li id=\"cite_note-49\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-49\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFScott,_Janny2007\" class=\"citation news cs1\">Scott, Janny (July 30, 2007). <span class=\"id-lock-limited\" title=\"Free access subject to limited trial, subscription normally required\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.nytimes.com/2007/10/30/us/politics/30obama.html\">\"Obama's account of New York often differs from what others say\"</a></span>. <i>The New York Times</i>. p.&#160;B1. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20071031000738/http://www.nytimes.com/2007/10/30/us/politics/30obama.html\">Archived</a> from the original on October 31, 2007<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">July 31,</span> 2007</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+New+York+Times&amp;rft.atitle=Obama%27s+account+of+New+York+often+differs+from+what+others+say&amp;rft.pages=B1&amp;rft.date=2007-07-30&amp;rft.au=Scott%2C+Janny&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.nytimes.com%2F2007%2F10%2F30%2Fus%2Fpolitics%2F30obama.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span>\n<ul><li>Obama (1995, 2004), pp. 133–140.</li>\n<li>Mendell (2007), pp. 62–63.</li></ul>\n</span></li>\n<li id=\"cite_note-Who&#39;s_Who_2008-50\"><span class=\"mw-cite-backlink\">^ <a href=\"#cite_ref-Who&#39;s_Who_2008_50-0\"><sup><i><b>a</b></i></sup></a> <a href=\"#cite_ref-Who&#39;s_Who_2008_50-1\"><sup><i><b>b</b></i></sup></a> <a href=\"#cite_ref-Who&#39;s_Who_2008_50-2\"><sup><i><b>c</b></i></sup></a> <a href=\"#cite_ref-Who&#39;s_Who_2008_50-3\"><sup><i><b>d</b></i></sup></a></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFChassie,_Karen2007\" class=\"citation book cs1\">Chassie, Karen, ed. (2007). <i>Who's Who in America, 2008</i>. New Providence, NJ: Marquis Who's Who. p.&#160;3468. <a href=\"/wiki/ISBN_(identifier)\" class=\"mw-redirect\" title=\"ISBN (identifier)\">ISBN</a>&#160;<a href=\"/wiki/Special:BookSources/978-0-8379-7011-0\" title=\"Special:BookSources/978-0-8379-7011-0\"><bdi>978-0-8379-7011-0</bdi></a>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&amp;rft.genre=book&amp;rft.btitle=Who%27s+Who+in+America%2C+2008&amp;rft.place=New+Providence%2C+NJ&amp;rft.pages=3468&amp;rft.pub=Marquis+Who%27s+Who&amp;rft.date=2007&amp;rft.isbn=978-0-8379-7011-0&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-51\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-51\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFFink2008\" class=\"citation news cs1\">Fink, Jason (November 9, 2008). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.newsday.com/news/new-york/obama-stood-out-even-during-brief-1985-nypirg-job-1.885513\">\"Obama stood out, even during brief 1985 NYPIRG job\"</a>. <i>Newsday</i>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20110506062005/http://www.newsday.com/news/new-york/obama-stood-out-even-during-brief-1985-nypirg-job-1.885513\">Archived</a> from the original on May 6, 2011<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">March 13,</span> 2014</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Newsday&amp;rft.atitle=Obama+stood+out%2C+even+during+brief+1985+NYPIRG+job&amp;rft.date=2008-11-09&amp;rft.aulast=Fink&amp;rft.aufirst=Jason&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.newsday.com%2Fnews%2Fnew-york%2Fobama-stood-out-even-during-brief-1985-nypirg-job-1.885513&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-52\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-52\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFLizza2007\" class=\"citation magazine cs1\">Lizza, Ryan (March 19, 2007). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.tnr.com/article/the-agitator-barack-obamas-unlikely-political-education\">\"The agitator: Barack Obama's unlikely political education\"</a>. <i>The New Republic</i>. Vol.&#160;236, no.&#160;12. pp.&#160;22–26, 28–29. <a href=\"/wiki/ISSN_(identifier)\" class=\"mw-redirect\" title=\"ISSN (identifier)\">ISSN</a>&#160;<a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.worldcat.org/issn/0028-6583\">0028-6583</a>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20101112225829/http://www.tnr.com/article/the-agitator-barack-obamas-unlikely-political-education\">Archived</a> from the original on November 12, 2010<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">August 21,</span> 2007</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+New+Republic&amp;rft.atitle=The+agitator%3A+Barack+Obama%27s+unlikely+political+education&amp;rft.volume=236&amp;rft.issue=12&amp;rft.pages=22-26%2C+28-29&amp;rft.date=2007-03-19&amp;rft.issn=0028-6583&amp;rft.aulast=Lizza&amp;rft.aufirst=Ryan&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.tnr.com%2Farticle%2Fthe-agitator-barack-obamas-unlikely-political-education&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span>\n<ul><li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFSecterMcCormick2007\" class=\"citation news cs1\">Secter, Bob; McCormick, John (March 30, 2007). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20091214172131/http://www.chicagotribune.com/news/nationworld/chi-0703300121mar30-archive%2C0%2C2491692%2Cfull.story\">\"Portrait of a pragmatist\"</a>. <i>Chicago Tribune</i>. p.&#160;1. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.chicagotribune.com/news/nationworld/chi-0703300121mar30-archive,0,2491692,full.story\">the original</a> on December 14, 2009<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">May 18,</span> 2012</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Chicago+Tribune&amp;rft.atitle=Portrait+of+a+pragmatist&amp;rft.pages=1&amp;rft.date=2007-03-30&amp;rft.aulast=Secter&amp;rft.aufirst=Bob&amp;rft.au=McCormick%2C+John&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.chicagotribune.com%2Fnews%2Fnationworld%2Fchi-0703300121mar30-archive%2C0%2C2491692%2Cfull.story&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></li>\n<li>Obama (1995, 2004), pp. 140–295.</li>\n<li>Mendell (2007), pp. 63–83.</li></ul>\n</span></li>\n<li id=\"cite_note-Harvard_Law_1990a-53\"><span class=\"mw-cite-backlink\">^ <a href=\"#cite_ref-Harvard_Law_1990a_53-0\"><sup><i><b>a</b></i></sup></a> <a href=\"#cite_ref-Harvard_Law_1990a_53-1\"><sup><i><b>b</b></i></sup></a> <a href=\"#cite_ref-Harvard_Law_1990a_53-2\"><sup><i><b>c</b></i></sup></a></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFMatchan1990\" class=\"citation news cs1\">Matchan, Linda (February 15, 1990). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.boston.com/news/politics/2008/articles/1990/02/15/a_law_review_breakthrough\">\"A Law Review breakthrough\"</a>. <i>The Boston Globe</i>. p.&#160;29. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20090122000920/http://boston.com/news/politics/2008/articles/1990/02/15/a_law_review_breakthrough/\">Archived</a> from the original on January 22, 2009<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">June 15,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+Boston+Globe&amp;rft.atitle=A+Law+Review+breakthrough&amp;rft.pages=29&amp;rft.date=1990-02-15&amp;rft.aulast=Matchan&amp;rft.aufirst=Linda&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.boston.com%2Fnews%2Fpolitics%2F2008%2Farticles%2F1990%2F02%2F15%2Fa_law_review_breakthrough&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span>\n<ul><li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFCorr1990\" class=\"citation news cs1\">Corr, John (February 27, 1990). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://nl.newsbank.com/nl-search/we/Archives?p_multi=PI%7CDN%7C&amp;p_product=PHNP&amp;p_theme=phnp&amp;p_action=search&amp;p_maxdocs=200&amp;s_dispstring=Author%28John%20Corr%29%20AND%20date%2802%2F27%2F1990%20to%2002%2F27%2F1990%29%20AND%20date%28all%29&amp;p_field_advanced-0=Author&amp;p_text_advanced-0=%28John%20Corr%29&amp;p_bool_advanced-1=AND&amp;p_params_advanced-1=date%3AB%2CE&amp;p_field_advanced-1=YMD_date&amp;p_text_advanced-1=%2802%2F27%2F1990%20to%2002%2F27%2F1990%29%C3%8Al_numdocs%3D20&amp;p_perpage=10&amp;p_sort=YMD_date%3AD%C3%8Al_useweights%3Dno\">\"From mean streets to hallowed halls\"</a> <span class=\"cs1-format\">(paid archive)</span>. <i>The Philadelphia Inquirer</i>. p.&#160;C01. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20190828224400/http://nl.newsbank.com/nl-search/we/Archives?p_multi=PI%7CDN%7C&amp;p_product=PHNP&amp;p_theme=phnp&amp;p_action=search&amp;p_maxdocs=200&amp;s_dispstring=Author%28John%20Corr%29%20AND%20date%2802/27/1990%20to%2002/27/1990%29%20AND%20date%28all%29&amp;p_field_advanced-0=Author&amp;p_text_advanced-0=%28John%20Corr%29&amp;p_bool_advanced-1=AND&amp;p_params_advanced-1=date:B,E&amp;p_field_advanced-1=YMD_date&amp;p_text_advanced-1=%2802/27/1990%20to%2002/27/1990%29%C3%8Al_numdocs=20&amp;p_perpage=10&amp;p_sort=YMD_date:D%C3%8Al_useweights=no\">Archived</a> from the original on August 28, 2019<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">June 6,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+Philadelphia+Inquirer&amp;rft.atitle=From+mean+streets+to+hallowed+halls&amp;rft.pages=C01&amp;rft.date=1990-02-27&amp;rft.aulast=Corr&amp;rft.aufirst=John&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fnl.newsbank.com%2Fnl-search%2Fwe%2FArchives%3Fp_multi%3DPI%257CDN%257C%26p_product%3DPHNP%26p_theme%3Dphnp%26p_action%3Dsearch%26p_maxdocs%3D200%26s_dispstring%3DAuthor%2528John%2520Corr%2529%2520AND%2520date%252802%252F27%252F1990%2520to%252002%252F27%252F1990%2529%2520AND%2520date%2528all%2529%26p_field_advanced-0%3DAuthor%26p_text_advanced-0%3D%2528John%2520Corr%2529%26p_bool_advanced-1%3DAND%26p_params_advanced-1%3Ddate%253AB%252CE%26p_field_advanced-1%3DYMD_date%26p_text_advanced-1%3D%252802%252F27%252F1990%2520to%252002%252F27%252F1990%2529%25C3%258Al_numdocs%253D20%26p_perpage%3D10%26p_sort%3DYMD_date%253AD%25C3%258Al_useweights%253Dno&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></li></ul>\n</span></li>\n<li id=\"cite_note-54\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-54\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFObama1988\" class=\"citation magazine cs1\">Obama, Barack (August–September 1988). \"Why organize? Problems and promise in the inner city\". <i>Illinois Issues</i>. Vol.&#160;14, no.&#160;8–9. pp.&#160;40–42. <a href=\"/wiki/ISSN_(identifier)\" class=\"mw-redirect\" title=\"ISSN (identifier)\">ISSN</a>&#160;<a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.worldcat.org/issn/0738-9663\">0738-9663</a>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Illinois+Issues&amp;rft.atitle=Why+organize%3F+Problems+and+promise+in+the+inner+city&amp;rft.volume=14&amp;rft.issue=8%E2%80%939&amp;rft.pages=40-42&amp;rft.date=1988-08%2F1988-09&amp;rft.issn=0738-9663&amp;rft.aulast=Obama&amp;rft.aufirst=Barack&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span> reprinted in:<br /><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFKnoepfle,_Peg1990\" class=\"citation book cs1\">Knoepfle, Peg, ed. (1990). <i>After Alinsky: community organizing in Illinois</i>. Springfield, IL: Sangamon State University. pp.&#160;35–40. <a href=\"/wiki/ISBN_(identifier)\" class=\"mw-redirect\" title=\"ISBN (identifier)\">ISBN</a>&#160;<a href=\"/wiki/Special:BookSources/978-0-9620873-3-2\" title=\"Special:BookSources/978-0-9620873-3-2\"><bdi>978-0-9620873-3-2</bdi></a>. <q>He has also been a consultant and instructor for the Gamaliel Foundation, an organizing institute working throughout the Midwest.</q></cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&amp;rft.genre=book&amp;rft.btitle=After+Alinsky%3A+community+organizing+in+Illinois&amp;rft.place=Springfield%2C+IL&amp;rft.pages=35-40&amp;rft.pub=Sangamon+State+University&amp;rft.date=1990&amp;rft.isbn=978-0-9620873-3-2&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-Obama_2012-55\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-Obama_2012_55-0\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFObama2012\" class=\"citation book cs1\">Obama, Auma (2012). <i>And then life happens: a memoir</i>. New York: St. Martin's Press. pp.&#160;189–208, 212–216. <a href=\"/wiki/ISBN_(identifier)\" class=\"mw-redirect\" title=\"ISBN (identifier)\">ISBN</a>&#160;<a href=\"/wiki/Special:BookSources/978-1-250-01005-6\" title=\"Special:BookSources/978-1-250-01005-6\"><bdi>978-1-250-01005-6</bdi></a>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&amp;rft.genre=book&amp;rft.btitle=And+then+life+happens%3A+a+memoir&amp;rft.place=New+York&amp;rft.pages=189-208%2C+212-216&amp;rft.pub=St.+Martin%27s+Press&amp;rft.date=2012&amp;rft.isbn=978-1-250-01005-6&amp;rft.aulast=Obama&amp;rft.aufirst=Auma&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-56\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-56\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\">Obama (1995, 2004), pp. 299–437.\n<ul><li>Maraniss (2012), pp. 564–570.</li></ul>\n</span></li>\n<li id=\"cite_note-wgbh-57\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-wgbh_57-0\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation news cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://bostonlocaltv.org/catalog/V_UDAMVZGA4JEY06N\">\"Ten O'Clock News; Derrick Bell threatens to leave Harvard\"</a>. <i><a href=\"/wiki/WGBH_Educational_Foundation\" title=\"WGBH Educational Foundation\">WGBH</a>, <a href=\"/wiki/American_Archive_of_Public_Broadcasting\" title=\"American Archive of Public Broadcasting\">American Archive of Public Broadcasting</a></i>. Boston and Washington, D.C.: WGBH and the <a href=\"/wiki/Library_of_Congress\" title=\"Library of Congress\">Library of Congress</a>. April 24, 1990. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20161108075226/http://bostonlocaltv.org/catalog/V_UDAMVZGA4JEY06N\">Archived</a> from the original on November 8, 2016<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">September 23,</span> 2016</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=WGBH%2C+American+Archive+of+Public+Broadcasting&amp;rft.atitle=Ten+O%27Clock+News%3B+Derrick+Bell+threatens+to+leave+Harvard&amp;rft.date=1990-04-24&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fbostonlocaltv.org%2Fcatalog%2FV_UDAMVZGA4JEY06N&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-58\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-58\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFJoey_Del_PonteSomerville_Scout_Staff\" class=\"citation news cs1\">Joey Del Ponte; Somerville Scout Staff. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20200101163528/https://scoutsomerville.com/feature-something-in-the-water/\">\"Something in the Water\"</a>. <i>Somerville Scout</i>. No.&#160;January/February 2014. p.&#160;26. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://scoutsomerville.com/feature-something-in-the-water/\">the original</a> on January 1, 2020<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">January 1,</span> 2020</span>. <q>Barack Obama lived in the big, ivy-covered brick building at 365 Broadway<span class=\"nowrap\">&#160;</span>... From 1988 to 1991, the future president resided in a basement apartment while attending Harvard Law School.</q></cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Somerville+Scout&amp;rft.atitle=Something+in+the+Water&amp;rft.issue=January%2FFebruary+2014&amp;rft.pages=26&amp;rft.au=Joey+Del+Ponte&amp;rft.au=Somerville+Scout+Staff&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fscoutsomerville.com%2Ffeature-something-in-the-water%2F&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-Harvard_Law_2007-59\"><span class=\"mw-cite-backlink\">^ <a href=\"#cite_ref-Harvard_Law_2007_59-0\"><sup><i><b>a</b></i></sup></a> <a href=\"#cite_ref-Harvard_Law_2007_59-1\"><sup><i><b>b</b></i></sup></a></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFLevensonSaltzman2007\" class=\"citation news cs1\">Levenson, Michael; Saltzman, Jonathan (January 28, 2007). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://archive.boston.com/news/local/articles/2007/01/28/at_harvard_law_a_unifying_voice/\">\"At Harvard Law, a unifying voice\"</a>. <i>Boston Globe</i>. p.&#160;1A. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20160803042245/http://archive.boston.com/news/local/articles/2007/01/28/at_harvard_law_a_unifying_voice/\">Archived</a> from the original on August 3, 2016<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">June 15,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Boston+Globe&amp;rft.atitle=At+Harvard+Law%2C+a+unifying+voice&amp;rft.pages=1A&amp;rft.date=2007-01-28&amp;rft.aulast=Levenson&amp;rft.aufirst=Michael&amp;rft.au=Saltzman%2C+Jonathan&amp;rft_id=http%3A%2F%2Farchive.boston.com%2Fnews%2Flocal%2Farticles%2F2007%2F01%2F28%2Fat_harvard_law_a_unifying_voice%2F&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span>\n<ul><li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFKantor,_Jodi2007\" class=\"citation news cs1\">Kantor, Jodi (January 28, 2007). <span class=\"id-lock-limited\" title=\"Free access subject to limited trial, subscription normally required\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.nytimes.com/2007/01/28/us/politics/28obama.html\">\"In law school, Obama found political voice\"</a></span>. <i>The New York Times</i>. p.&#160;A1. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20070307091848/http://www.nytimes.com/2007/01/28/us/politics/28obama.html\">Archived</a> from the original on March 7, 2007<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">June 15,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+New+York+Times&amp;rft.atitle=In+law+school%2C+Obama+found+political+voice&amp;rft.pages=A1&amp;rft.date=2007-01-28&amp;rft.au=Kantor%2C+Jodi&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.nytimes.com%2F2007%2F01%2F28%2Fus%2Fpolitics%2F28obama.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></li>\n<li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFMundy,_Liza2007\" class=\"citation news cs1\">Mundy, Liza (August 12, 2007). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.washingtonpost.com/wp-dyn/content/article/2007/08/08/AR2007080802038_pf.html\">\"A series of fortunate events\"</a>. <i>The Washington Post</i>. p.&#160;W10. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20070814185300/http://www.washingtonpost.com/wp-dyn/content/article/2007/08/08/AR2007080802038_pf.html\">Archived</a> from the original on August 14, 2007<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">June 15,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+Washington+Post&amp;rft.atitle=A+series+of+fortunate+events&amp;rft.pages=W10&amp;rft.date=2007-08-12&amp;rft.au=Mundy%2C+Liza&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.washingtonpost.com%2Fwp-dyn%2Fcontent%2Farticle%2F2007%2F08%2F08%2FAR2007080802038_pf.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></li>\n<li>Mendell (2007), pp. 80–92.</li></ul>\n</span></li>\n<li id=\"cite_note-Harvard_Law_1990b-60\"><span class=\"mw-cite-backlink\">^ <a href=\"#cite_ref-Harvard_Law_1990b_60-0\"><sup><i><b>a</b></i></sup></a> <a href=\"#cite_ref-Harvard_Law_1990b_60-1\"><sup><i><b>b</b></i></sup></a></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFButterfield,_Fox1990\" class=\"citation news cs1\">Butterfield, Fox (February 6, 1990). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.nytimes.com/1990/02/06/us/first-black-elected-to-head-harvard-s-law-review.html\">\"First black elected to head Harvard's Law Review\"</a>. <i>The New York Times</i>. p.&#160;A20. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20080410210514/http://query.nytimes.com/gst/fullpage.html?res=9C0CE2DC1631F935A35751C0A966958260\">Archived</a> from the original on April 10, 2008<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">June 15,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+New+York+Times&amp;rft.atitle=First+black+elected+to+head+Harvard%27s+Law+Review&amp;rft.pages=A20&amp;rft.date=1990-02-06&amp;rft.au=Butterfield%2C+Fox&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.nytimes.com%2F1990%2F02%2F06%2Fus%2Ffirst-black-elected-to-head-harvard-s-law-review.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span>\n<ul><li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFYbarra,_Michael_J1990\" class=\"citation news cs1\">Ybarra, Michael J (February 7, 1990). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.chicagotribune.com/news/ct-xpm-1990-02-07-9001110408-story.html\">\"Activist in Chicago now heads Harvard Law Review\"</a>. <i>Chicago Tribune</i>. p.&#160;3. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20181022232657/http://www.chicagotribune.com/news/ct-xpm-1990-02-07-9001110408-story.html\">Archived</a> from the original on October 22, 2018<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">October 29,</span> 2011</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Chicago+Tribune&amp;rft.atitle=Activist+in+Chicago+now+heads+Harvard+Law+Review&amp;rft.pages=3&amp;rft.date=1990-02-07&amp;rft.au=Ybarra%2C+Michael+J&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.chicagotribune.com%2Fnews%2Fct-xpm-1990-02-07-9001110408-story.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></li>\n<li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFDrummond,_Tammerlin1990\" class=\"citation news cs1\">Drummond, Tammerlin (March 12, 1990). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20080617150504/http://pqasb.pqarchiver.com/latimes/access/60017156.html?dids=60017156:60017156&amp;FMT=ABS&amp;FMTS=ABS:FT\">\"Barack Obama's law; Harvard Law Review's first black president plans a life of public service\"</a>. <i>Los Angeles Times</i>. p.&#160;E1. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://pqasb.pqarchiver.com/latimes/access/60017156.html?dids=60017156:60017156&amp;FMT=ABS&amp;FMTS=ABS:FT\">the original</a> <span class=\"cs1-format\">(paid archive)</span> on June 17, 2008<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">June 15,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Los+Angeles+Times&amp;rft.atitle=Barack+Obama%27s+law%3B+Harvard+Law+Review%27s+first+black+president+plans+a+life+of+public+service&amp;rft.pages=E1&amp;rft.date=1990-03-12&amp;rft.au=Drummond%2C+Tammerlin&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fpqasb.pqarchiver.com%2Flatimes%2Faccess%2F60017156.html%3Fdids%3D60017156%3A60017156%26FMT%3DABS%26FMTS%3DABS%3AFT&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></li>\n<li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFEvans1990\" class=\"citation magazine cs1\">Evans, Gaynelle (March 15, 1990). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://diverseeducation.com/article/11791/\">\"Opening another door: The saga of Harvard's Barack H. Obama\"</a>. <i>Black Issues in Higher Education</i>. Vol.&#160;7, no.&#160;1. p.&#160;5. <a href=\"/wiki/ISSN_(identifier)\" class=\"mw-redirect\" title=\"ISSN (identifier)\">ISSN</a>&#160;<a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.worldcat.org/issn/0742-0277\">0742-0277</a>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20120520143753/http://diverseeducation.com/article/11791/\">Archived</a> from the original on May 20, 2012<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">May 18,</span> 2012</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Black+Issues+in+Higher+Education&amp;rft.atitle=Opening+another+door%3A+The+saga+of+Harvard%27s+Barack+H.+Obama&amp;rft.volume=7&amp;rft.issue=1&amp;rft.pages=5&amp;rft.date=1990-03-15&amp;rft.issn=0742-0277&amp;rft.aulast=Evans&amp;rft.aufirst=Gaynelle&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fdiverseeducation.com%2Farticle%2F11791%2F&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></li>\n<li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFPugh,_Allison_J.1990\" class=\"citation news cs1\">Pugh, Allison J. (April 18, 1990). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://allisonpugh.weebly.com/uploads/4/4/7/8/44787215/miami_herald__22law_review_president_22.pdf\">\"Law Review's first black president aims to help poor\"</a> <span class=\"cs1-format\">(PDF)</span>. <i>The Miami Herald</i>. Associated Press. p.&#160;C01. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20200101145727/https://allisonpugh.weebly.com/uploads/4/4/7/8/44787215/miami_herald__22law_review_president_22.pdf\">Archived</a> <span class=\"cs1-format\">(PDF)</span> from the original on January 1, 2020<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">January 1,</span> 2020</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+Miami+Herald&amp;rft.atitle=Law+Review%27s+first+black+president+aims+to+help+poor&amp;rft.pages=C01&amp;rft.date=1990-04-18&amp;rft.au=Pugh%2C+Allison+J.&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fallisonpugh.weebly.com%2Fuploads%2F4%2F4%2F7%2F8%2F44787215%2Fmiami_herald&#95;_22law_review_president_22.pdf&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></li></ul>\n</span></li>\n<li id=\"cite_note-61\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-61\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation news cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.npr.org/2012/05/22/153214284/obamas-harvard-days-began-with-exclamation-point\">\"Obama Made A Strong First Impression At Harvard\"</a>. <i>NPR</i>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20221220014856/https://www.npr.org/2012/05/22/153214284/obamas-harvard-days-began-with-exclamation-point\">Archived</a> from the original on December 20, 2022<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">December 20,</span> 2022</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=NPR&amp;rft.atitle=Obama+Made+A+Strong+First+Impression+At+Harvard&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.npr.org%2F2012%2F05%2F22%2F153214284%2Fobamas-harvard-days-began-with-exclamation-point&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-62\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-62\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFAguilar,_Louis1990\" class=\"citation news cs1\">Aguilar, Louis (July 11, 1990). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20080929145015/https://pqasb.pqarchiver.com/chicagotribune/access/28774085.html?dids=28774085:28774085&amp;FMT=ABS&amp;FMTS=ABS:FT\">\"Survey: Law firms slow to add minority partners\"</a>. <i>Chicago Tribune</i>. p.&#160;1 (Business). Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://pqasb.pqarchiver.com/chicagotribune/access/28774085.html?dids=28774085:28774085&amp;FMT=ABS&amp;FMTS=ABS:FT\">the original</a> on September 29, 2008<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">June 15,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Chicago+Tribune&amp;rft.atitle=Survey%3A+Law+firms+slow+to+add+minority+partners&amp;rft.pages=1+%28Business%29&amp;rft.date=1990-07-11&amp;rft.au=Aguilar%2C+Louis&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fpqasb.pqarchiver.com%2Fchicagotribune%2Faccess%2F28774085.html%3Fdids%3D28774085%3A28774085%26FMT%3DABS%26FMTS%3DABS%3AFT&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-Scott_2008a-63\"><span class=\"mw-cite-backlink\">^ <a href=\"#cite_ref-Scott_2008a_63-0\"><sup><i><b>a</b></i></sup></a> <a href=\"#cite_ref-Scott_2008a_63-1\"><sup><i><b>b</b></i></sup></a> <a href=\"#cite_ref-Scott_2008a_63-2\"><sup><i><b>c</b></i></sup></a></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFScott,_Janny2008\" class=\"citation news cs1\">Scott, Janny (May 18, 2008). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.nytimes.com/2008/05/18/us/politics/18memoirs.html\">\"The story of Obama, written by Obama\"</a>. <i>The New York Times</i>. p.&#160;A1. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20090401222500/http://www.nytimes.com/2008/05/18/us/politics/18memoirs.html\">Archived</a> from the original on April 1, 2009<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">June 15,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+New+York+Times&amp;rft.atitle=The+story+of+Obama%2C+written+by+Obama&amp;rft.pages=A1&amp;rft.date=2008-05-18&amp;rft.au=Scott%2C+Janny&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.nytimes.com%2F2008%2F05%2F18%2Fus%2Fpolitics%2F18memoirs.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span>\n<ul><li>Obama (1995, 2004), pp. xiii–xvii.</li></ul>\n</span></li>\n<li id=\"cite_note-Juris_Doctor-64\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-Juris_Doctor_64-0\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation web cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://news.harvard.edu/gazette/story/2008/11/obama-joins-list-of-seven-presidents-with-harvard-degrees/\">\"Obama joins list of seven presidents with Harvard degrees\"</a>. <i>news.harvard.edu</i>. November 6, 2008<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">October 23,</span> 2017</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=unknown&amp;rft.jtitle=news.harvard.edu&amp;rft.atitle=Obama+joins+list+of+seven+presidents+with+Harvard+degrees&amp;rft.date=2008-11-06&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fnews.harvard.edu%2Fgazette%2Fstory%2F2008%2F11%2Fobama-joins-list-of-seven-presidents-with-harvard-degrees%2F&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span> <link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFAdams2007\" class=\"citation news cs1\">Adams, Richard (May 9, 2007). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.theguardian.com/world/2007/may/09/barackobama.uselections20081\">\"Barack Obama\"</a>. <i>The Guardian</i>. London. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20081013083027/http://www.guardian.co.uk/world/2007/may/09/barackobama.uselections20081\">Archived</a> from the original on October 13, 2008<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">October 26,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+Guardian&amp;rft.atitle=Barack+Obama&amp;rft.date=2007-05-09&amp;rft.aulast=Adams&amp;rft.aufirst=Richard&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.theguardian.com%2Fworld%2F2007%2Fmay%2F09%2Fbarackobama.uselections20081&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-Fellow-65\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-Fellow_65-0\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFMerriner2008\" class=\"citation magazine cs1\">Merriner, James L. (June 2008). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.chicagomag.com/Chicago-Magazine/June-2008/Obamas-Chicago-Posse/The-Friends-of-O/index.php?cp=2&amp;si=1\">\"The friends of O\"</a>. <i>Chicago</i>. Vol.&#160;57, no.&#160;6. pp.&#160;74–79, 97–99. <a href=\"/wiki/ISSN_(identifier)\" class=\"mw-redirect\" title=\"ISSN (identifier)\">ISSN</a>&#160;<a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.worldcat.org/issn/0362-4595\">0362-4595</a><span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">January 30,</span> 2010</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Chicago&amp;rft.atitle=The+friends+of+O&amp;rft.volume=57&amp;rft.issue=6&amp;rft.pages=74-79%2C+97-99&amp;rft.date=2008-06&amp;rft.issn=0362-4595&amp;rft.aulast=Merriner&amp;rft.aufirst=James+L.&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.chicagomag.com%2FChicago-Magazine%2FJune-2008%2FObamas-Chicago-Posse%2FThe-Friends-of-O%2Findex.php%3Fcp%3D2%26si%3D1&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span>\n<ul><li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFZengerle2008\" class=\"citation news cs1\">Zengerle, Jason (July 30, 2008). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.tnr.com/article/con-law?id=86dd0277-c6ee-4e3c-83e9-0bb468c5c40d&amp;p=1\">\"Con law; What the University of Chicago right thinks of Obama\"</a>. <i>The New Republic</i>. Vol.&#160;239, no.&#160;1. pp.&#160;7–8<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">January 30,</span> 2010</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+New+Republic&amp;rft.atitle=Con+law%3B+What+the+University+of+Chicago+right+thinks+of+Obama&amp;rft.volume=239&amp;rft.issue=1&amp;rft.pages=7-8&amp;rft.date=2008-07-30&amp;rft.aulast=Zengerle&amp;rft.aufirst=Jason&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.tnr.com%2Farticle%2Fcon-law%3Fid%3D86dd0277-c6ee-4e3c-83e9-0bb468c5c40d%26p%3D1&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></li>\n<li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFKantor2008\" class=\"citation news cs1\">Kantor, Jodi (July 30, 2008). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.nytimes.com/2008/07/30/us/politics/30law.html\">\"Teaching law, testing ideas, Obama stood slightly apart\"</a>. <i>The New York Times</i>. p.&#160;A1<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">January 30,</span> 2010</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+New+York+Times&amp;rft.atitle=Teaching+law%2C+testing+ideas%2C+Obama+stood+slightly+apart&amp;rft.pages=A1&amp;rft.date=2008-07-30&amp;rft.aulast=Kantor&amp;rft.aufirst=Jodi&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.nytimes.com%2F2008%2F07%2F30%2Fus%2Fpolitics%2F30law.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></li>\n<li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFGray2008\" class=\"citation news cs1\">Gray, Steven (September 10, 2008). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20090512195322/http://www.time.com/time/politics/article/0,8599,1835238-2,00.html\">\"Taking professor Obama's class\"</a>. <i>Time</i>. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.time.com/time/politics/article/0,8599,1835238-2,00.html\">the original</a> on May 12, 2009<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">January 30,</span> 2010</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Time&amp;rft.atitle=Taking+professor+Obama%27s+class&amp;rft.date=2008-09-10&amp;rft.aulast=Gray&amp;rft.aufirst=Steven&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.time.com%2Ftime%2Fpolitics%2Farticle%2F0%2C8599%2C1835238-2%2C00.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></li>\n<li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFStarr2008\" class=\"citation news cs1\">Starr, Alexandra (September 21, 2008). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.nytimes.com/2008/09/21/magazine/21obama-t.html\">\"Case study\"</a>. <i>The New York Times Magazine</i>. p.&#160;76<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">January 30,</span> 2010</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+New+York+Times+Magazine&amp;rft.atitle=Case+study&amp;rft.pages=76&amp;rft.date=2008-09-21&amp;rft.aulast=Starr&amp;rft.aufirst=Alexandra&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.nytimes.com%2F2008%2F09%2F21%2Fmagazine%2F21obama-t.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></li>\n<li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFHundley2009\" class=\"citation news cs1\">Hundley, Tom (March 22, 2009). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://articles.chicagotribune.com/2009-03-22/features/0903200725_1_barack-obama-story-chicago-school-harvard-law\">\"Ivory tower of power\"</a>. <i>Chicago Tribune Magazine</i>. p.&#160;6<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">January 30,</span> 2010</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Chicago+Tribune+Magazine&amp;rft.atitle=Ivory+tower+of+power&amp;rft.pages=6&amp;rft.date=2009-03-22&amp;rft.aulast=Hundley&amp;rft.aufirst=Tom&amp;rft_id=http%3A%2F%2Farticles.chicagotribune.com%2F2009-03-22%2Ffeatures%2F0903200725_1_barack-obama-story-chicago-school-harvard-law&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></li></ul>\n</span></li>\n<li id=\"cite_note-66\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-66\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation web cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20080608225931/http://www.law.uchicago.edu/media/index.html\">\"Statement regarding Barack Obama\"</a>. University of Chicago Law School. March 27, 2008. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.law.uchicago.edu/media/index.html\">the original</a> on June 8, 2008<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">June 5,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&amp;rft.genre=unknown&amp;rft.btitle=Statement+regarding+Barack+Obama&amp;rft.pub=University+of+Chicago+Law+School&amp;rft.date=2008-03-27&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.law.uchicago.edu%2Fmedia%2Findex.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span>\n<ul><li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFMiller2008\" class=\"citation web cs1\">Miller, Joe (March 28, 2008). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.factcheck.org/2008/03/obama-a-constitutional-law-professor/\">\"Was Barack Obama really a constitutional law professor?\"</a>. <i>FactCheck.org</i>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20120516200322/http://www.factcheck.org/2008/03/obama-a-constitutional-law-professor/\">Archived</a> from the original on May 16, 2012<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">May 18,</span> 2012</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=unknown&amp;rft.jtitle=FactCheck.org&amp;rft.atitle=Was+Barack+Obama+really+a+constitutional+law+professor%3F&amp;rft.date=2008-03-28&amp;rft.aulast=Miller&amp;rft.aufirst=Joe&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.factcheck.org%2F2008%2F03%2Fobama-a-constitutional-law-professor%2F&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></li>\n<li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFHolan2008\" class=\"citation web cs1\">Holan, Angie Drobnic (March 7, 2008). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.politifact.com/truth-o-meter/article/2008/mar/07/obamas-20-years-experience/\">\"Obama's 20 years of experience\"</a>. <i>PolitiFact.com</i>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20080515194211/http://politifact.com/truth-o-meter/article/2008/mar/07/obamas-20-years-experience/\">Archived</a> from the original on May 15, 2008<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">June 10,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=unknown&amp;rft.jtitle=PolitiFact.com&amp;rft.atitle=Obama%27s+20+years+of+experience&amp;rft.date=2008-03-07&amp;rft.aulast=Holan&amp;rft.aufirst=Angie+Drobnic&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.politifact.com%2Ftruth-o-meter%2Farticle%2F2008%2Fmar%2F07%2Fobamas-20-years-experience%2F&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></li></ul>\n</span></li>\n<li id=\"cite_note-Forty-67\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-Forty_67-0\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFWhite,_Jesse2000\" class=\"citation book cs1\">White, Jesse, ed. (2000). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20040416120057/http://www.sos.state.il.us/bb/sec4_71_132.pdf\"><i>Illinois Blue Book, 2000, Millennium ed</i></a> <span class=\"cs1-format\">(PDF)</span>. Springfield, IL: Illinois Secretary of State. p.&#160;83. <a href=\"/wiki/OCLC_(identifier)\" class=\"mw-redirect\" title=\"OCLC (identifier)\">OCLC</a>&#160;<a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.worldcat.org/oclc/43923973\">43923973</a>. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.sos.state.il.us/bb/toc.html\">the original</a> on April 16, 2004<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">June 6,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&amp;rft.genre=book&amp;rft.btitle=Illinois+Blue+Book%2C+2000%2C+Millennium+ed&amp;rft.place=Springfield%2C+IL&amp;rft.pages=83&amp;rft.pub=Illinois+Secretary+of+State&amp;rft.date=2000&amp;rft_id=info%3Aoclcnum%2F43923973&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.sos.state.il.us%2Fbb%2Ftoc.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span>\n<ul><li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFJarrett1992\" class=\"citation news cs1\">Jarrett, Vernon (August 11, 1992). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://nl.newsbank.com/nl-search/we/Archives?p_product=CSTB&amp;p_theme=cstb&amp;p_action=search&amp;p_maxdocs=200&amp;s_dispstring=(Vernon%20Jarrett)%20AND%20date(8/11/1992%20to%208/11/1992)&amp;p_field_date-0=YMD_date&amp;p_params_date-0=date:B,E&amp;p_text_date-0=8/11/1992%20to%208/11/1992)&amp;p_field_advanced-0=&amp;p_text_advanced-0=(Vernon%20Jarrett)Êl_numdocs=20&amp;p_perpage=10&amp;p_sort=YMD_date:DÊl_useweights=no\">\"<span class=\"cs1-kern-left\"></span>'Project Vote' brings power to the people\"</a> <span class=\"cs1-format\">(paid archive)</span>. <i>Chicago Sun-Times</i>. p.&#160;23<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">June 6,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Chicago+Sun-Times&amp;rft.atitle=%27Project+Vote%27+brings+power+to+the+people&amp;rft.pages=23&amp;rft.date=1992-08-11&amp;rft.aulast=Jarrett&amp;rft.aufirst=Vernon&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fnl.newsbank.com%2Fnl-search%2Fwe%2FArchives%3Fp_product%3DCSTB%26p_theme%3Dcstb%26p_action%3Dsearch%26p_maxdocs%3D200%26s_dispstring%3D%28Vernon%2520Jarrett%29%2520AND%2520date%288%2F11%2F1992%2520to%25208%2F11%2F1992%29%26p_field_date-0%3DYMD_date%26p_params_date-0%3Ddate%3AB%2CE%26p_text_date-0%3D8%2F11%2F1992%2520to%25208%2F11%2F1992%29%26p_field_advanced-0%3D%26p_text_advanced-0%3D%28Vernon%2520Jarrett%29%C3%8Al_numdocs%3D20%26p_perpage%3D10%26p_sort%3DYMD_date%3AD%C3%8Al_useweights%3Dno&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></li>\n<li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFReynolds1993\" class=\"citation news cs1\">Reynolds, Gretchen (January 1993). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.chicagomag.com/Chicago-Magazine/January-1993/Vote-of-Confidence\">\"Vote of confidence\"</a>. <i>Chicago Magazine</i>. Vol.&#160;42, no.&#160;1. pp.&#160;53–54. <a href=\"/wiki/ISSN_(identifier)\" class=\"mw-redirect\" title=\"ISSN (identifier)\">ISSN</a>&#160;<a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.worldcat.org/issn/0362-4595\">0362-4595</a>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20080514183643/http://www.chicagomag.com/Chicago-Magazine/January-1993/Vote-of-Confidence\">Archived</a> from the original on May 14, 2008<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">June 6,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Chicago+Magazine&amp;rft.atitle=Vote+of+confidence&amp;rft.volume=42&amp;rft.issue=1&amp;rft.pages=53-54&amp;rft.date=1993-01&amp;rft.issn=0362-4595&amp;rft.aulast=Reynolds&amp;rft.aufirst=Gretchen&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.chicagomag.com%2FChicago-Magazine%2FJanuary-1993%2FVote-of-Confidence&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></li>\n<li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFAnderson1993\" class=\"citation news cs1\">Anderson, Veronica (October 3, 1993). \"40 under Forty: Barack Obama, Director, Illinois Project Vote\". <i>Crain's Chicago Business</i>. Vol.&#160;16, no.&#160;39. p.&#160;43. <a href=\"/wiki/ISSN_(identifier)\" class=\"mw-redirect\" title=\"ISSN (identifier)\">ISSN</a>&#160;<a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.worldcat.org/issn/0149-6956\">0149-6956</a>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Crain%27s+Chicago+Business&amp;rft.atitle=40+under+Forty%3A+Barack+Obama%2C+Director%2C+Illinois+Project+Vote&amp;rft.volume=16&amp;rft.issue=39&amp;rft.pages=43&amp;rft.date=1993-10-03&amp;rft.issn=0149-6956&amp;rft.aulast=Anderson&amp;rft.aufirst=Veronica&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></li></ul>\n</span></li>\n<li id=\"cite_note-68\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-68\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation web cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.oprah.com/slideshow/oprahshow/oprahshow1_ss_20061018/10\">\"Keeping Hope Alive: Barack Obama Puts Family First\"</a>. <i>The Oprah Winfrey Show</i>. October 18, 2006. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20090417020958/http://www.oprah.com/slideshow/oprahshow/oprahshow1_ss_20061018/10\">Archived</a> from the original on April 17, 2009<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">June 24,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=unknown&amp;rft.jtitle=The+Oprah+Winfrey+Show&amp;rft.atitle=Keeping+Hope+Alive%3A+Barack+Obama+Puts+Family+First&amp;rft.date=2006-10-18&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.oprah.com%2Fslideshow%2Foprahshow%2Foprahshow1_ss_20061018%2F10&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-69\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-69\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFFornek2007\" class=\"citation news cs1\">Fornek, Scott (September 9, 2007). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.webcitation.org/5msGZ6sKn?url=http://www.suntimes.com/news/politics/obama/familytree/545462,BSX-News-wotrees09.stng\">\"Half Siblings: 'A Complicated Family'<span class=\"cs1-kern-right\"></span>\"</a>. <i>Chicago Sun-Times</i>. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.suntimes.com/news/politics/obama/familytree/545462,BSX-News-wotrees09.stng\">the original</a> on January 18, 2010<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">June 24,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Chicago+Sun-Times&amp;rft.atitle=Half+Siblings%3A+%27A+Complicated+Family%27&amp;rft.date=2007-09-09&amp;rft.aulast=Fornek&amp;rft.aufirst=Scott&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.suntimes.com%2Fnews%2Fpolitics%2Fobama%2Ffamilytree%2F545462%2CBSX-News-wotrees09.stng&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span> See also: <link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation news cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20080703042659/http://www.suntimes.com/images/cds/special/family_tree.html\">\"Interactive Family Tree\"</a>. <i>Chicago Sun-Times</i>. September 9, 2007. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.suntimes.com/images/cds/special/family_tree.html\">the original</a> on July 3, 2008<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">June 24,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Chicago+Sun-Times&amp;rft.atitle=Interactive+Family+Tree&amp;rft.date=2007-09-09&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.suntimes.com%2Fimages%2Fcds%2Fspecial%2Ffamily_tree.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-70\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-70\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFFornek2007\" class=\"citation news cs1\">Fornek, Scott (September 9, 2007). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.suntimes.com/news/politics/obama/familytree/545449,BSX-News-wotreeee09.stng\">\"Madelyn Payne Dunham: 'A Trailblazer'<span class=\"cs1-kern-right\"></span>\"</a>. <i>Chicago Sun-Times</i>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20090304232433/http://www.suntimes.com/news/politics/obama/familytree/545449,BSX-News-wotreeee09.article\">Archived</a> from the original on March 4, 2009<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">June 24,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Chicago+Sun-Times&amp;rft.atitle=Madelyn+Payne+Dunham%3A+%27A+Trailblazer%27&amp;rft.date=2007-09-09&amp;rft.aulast=Fornek&amp;rft.aufirst=Scott&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.suntimes.com%2Fnews%2Fpolitics%2Fobama%2Ffamilytree%2F545449%2CBSX-News-wotreeee09.stng&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-71\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-71\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation news cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.cnn.com/2008/POLITICS/11/03/obama.grandma/index.html\">\"Obama's grandmother dies after battle with cancer\"</a>. CNN. November 3, 2008. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20081103235343/http://www.cnn.com/2008/POLITICS/11/03/obama.grandma/index.html\">Archived</a> from the original on November 3, 2008<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">November 4,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.atitle=Obama%27s+grandmother+dies+after+battle+with+cancer&amp;rft.date=2008-11-03&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.cnn.com%2F2008%2FPOLITICS%2F11%2F03%2Fobama.grandma%2Findex.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-72\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-72\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFSmolenyak2011\" class=\"citation news cs1\">Smolenyak, Megan (May 9, 2011). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.huffingtonpost.com/megan-smolenyak-smolenyak/tracing-barack-obamas-roo_b_859151.html\">\"Tracing Barack Obama's Roots to Moneygall\"</a>. <i>The Huffington Post</i>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20180915183446/https://www.huffingtonpost.com/megan-smolenyak-smolenyak/tracing-barack-obamas-roo_b_859151.html\">Archived</a> from the original on September 15, 2018<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">February 18,</span> 2020</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+Huffington+Post&amp;rft.atitle=Tracing+Barack+Obama%27s+Roots+to+Moneygall&amp;rft.date=2011-05-09&amp;rft.aulast=Smolenyak&amp;rft.aufirst=Megan&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.huffingtonpost.com%2Fmegan-smolenyak-smolenyak%2Ftracing-barack-obamas-roo_b_859151.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-73\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-73\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\">Obama (1995, 2004), p. 13. For reports on Obama's maternal genealogy, including slave owners, Irish connections, and common ancestors with George W. Bush, <a href=\"/wiki/Dick_Cheney\" title=\"Dick Cheney\">Dick Cheney</a>, and <a href=\"/wiki/Harry_S._Truman\" title=\"Harry S. Truman\">Harry S. Truman</a>, see: <link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFNitkinMerritt2007\" class=\"citation news cs1\">Nitkin, David; Merritt, Harry (March 2, 2007). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20070930033339/http://www.baltimoresun.com/news/nationworld/politics/bal-te.obama02mar02%2C0%2C3453027.story\">\"A New Twist to an Intriguing Family History\"</a>. <i>The Baltimore Sun</i>. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.baltimoresun.com/news/nationworld/politics/bal-te.obama02mar02,0,3453027.story\">the original</a> on September 30, 2007<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">June 24,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+Baltimore+Sun&amp;rft.atitle=A+New+Twist+to+an+Intriguing+Family+History&amp;rft.date=2007-03-02&amp;rft.aulast=Nitkin&amp;rft.aufirst=David&amp;rft.au=Merritt%2C+Harry&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.baltimoresun.com%2Fnews%2Fnationworld%2Fpolitics%2Fbal-te.obama02mar02%2C0%2C3453027.story&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-74\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-74\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFJordan2007\" class=\"citation news cs1\">Jordan, Mary (May 13, 2007). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.washingtonpost.com/wp-dyn/content/article/2007/05/12/AR2007051201551.html\">\"Tiny Irish Village Is Latest Place to Claim Obama as Its Own\"</a>. <i>The Washington Post</i>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20190405183959/http://www.washingtonpost.com/wp-dyn/content/article/2007/05/12/AR2007051201551.html\">Archived</a> from the original on April 5, 2019<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">June 24,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+Washington+Post&amp;rft.atitle=Tiny+Irish+Village+Is+Latest+Place+to+Claim+Obama+as+Its+Own&amp;rft.date=2007-05-13&amp;rft.aulast=Jordan&amp;rft.aufirst=Mary&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.washingtonpost.com%2Fwp-dyn%2Fcontent%2Farticle%2F2007%2F05%2F12%2FAR2007051201551.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-75\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-75\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation news cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20080602215833/http://cbs2chicago.com/topstories/Barack.Obama.family.2.339709.html\">\"Obama's Family Tree Has a Few Surprises\"</a>. CBS 2 (Chicago). Associated Press. September 8, 2007. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://cbs2chicago.com/topstories/Barack.Obama.family.2.339709.html\">the original</a> on June 2, 2008<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">June 24,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.atitle=Obama%27s+Family+Tree+Has+a+Few+Surprises&amp;rft.date=2007-09-08&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fcbs2chicago.com%2Ftopstories%2FBarack.Obama.family.2.339709.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-theindependentbeforemichelle-76\"><span class=\"mw-cite-backlink\">^ <a href=\"#cite_ref-theindependentbeforemichelle_76-0\"><sup><i><b>a</b></i></sup></a> <a href=\"#cite_ref-theindependentbeforemichelle_76-1\"><sup><i><b>b</b></i></sup></a></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFHosie2017\" class=\"citation news cs1\">Hosie, Rachel (May 3, 2017). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.independent.co.uk/life-style/before-michelle-barack-obama-sheila-miyoshi-jager-engagement-chicago-us-president-david-j-garrow-a7714771.html\">\"Before Michelle: The story of Barack Obama's proposal to Sheila Miyoshi Jager\"</a>. <i>The Independent</i>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20170509133231/http://www.independent.co.uk/life-style/before-michelle-barack-obama-sheila-miyoshi-jager-engagement-chicago-us-president-david-j-garrow-a7714771.html\">Archived</a> from the original on May 9, 2017<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">May 11,</span> 2017</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+Independent&amp;rft.atitle=Before+Michelle%3A+The+story+of+Barack+Obama%27s+proposal+to+Sheila+Miyoshi+Jager&amp;rft.date=2017-05-03&amp;rft.aulast=Hosie&amp;rft.aufirst=Rachel&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.independent.co.uk%2Flife-style%2Fbefore-michelle-barack-obama-sheila-miyoshi-jager-engagement-chicago-us-president-david-j-garrow-a7714771.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-tobiasoberlincollegeprofessor-77\"><span class=\"mw-cite-backlink\">^ <a href=\"#cite_ref-tobiasoberlincollegeprofessor_77-0\"><sup><i><b>a</b></i></sup></a> <a href=\"#cite_ref-tobiasoberlincollegeprofessor_77-1\"><sup><i><b>b</b></i></sup></a></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFTobias2017\" class=\"citation news cs1\">Tobias, Andrew J. (May 3, 2017). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.cleveland.com/politics/index.ssf/2017/05/oberlin_college_professor_rece.html\">\"Oberlin College professor received unsuccessful marriage proposal from Barack Obama in 1980s, new biography reveals\"</a>. <i>The Plain Dealer</i>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20170503220931/http://www.cleveland.com/politics/index.ssf/2017/05/oberlin_college_professor_rece.html\">Archived</a> from the original on May 3, 2017<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">May 11,</span> 2017</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+Plain+Dealer&amp;rft.atitle=Oberlin+College+professor+received+unsuccessful+marriage+proposal+from+Barack+Obama+in+1980s%2C+new+biography+reveals&amp;rft.date=2017-05-03&amp;rft.aulast=Tobias&amp;rft.aufirst=Andrew+J.&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.cleveland.com%2Fpolitics%2Findex.ssf%2F2017%2F05%2Foberlin_college_professor_rece.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-78\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-78\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\">Obama (2006), pp. 327–332. See also: <link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFBrown2005\" class=\"citation news cs1\">Brown, Sarah (December 7, 2005). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20090220165725/http://www.dailyprincetonian.com/2005/12/07/14049/\">\"Obama '85 masters balancing act\"</a>. <i>The Daily Princetonian</i>. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.dailyprincetonian.com/2005/12/07/14049\">the original</a> on February 20, 2009<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">February 9,</span> 2009</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+Daily+Princetonian&amp;rft.atitle=Obama+%2785+masters+balancing+act&amp;rft.date=2005-12-07&amp;rft.aulast=Brown&amp;rft.aufirst=Sarah&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.dailyprincetonian.com%2F2005%2F12%2F07%2F14049&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-79\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-79\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\">Obama (2006), p. 329.</span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-80\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-80\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFFornek,_Scott2007\" class=\"citation news cs1\">Fornek, Scott (October 3, 2007). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20091208051056/http://www.suntimes.com/news/politics/obama/585261,CST-NWS-wedding03.stng\">\"Michelle Obama: 'He Swept Me Off My Feet'<span class=\"cs1-kern-right\"></span>\"</a>. <i>Chicago Sun-Times</i>. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.suntimes.com/news/politics/obama/585261,CST-NWS-wedding03.stng\">the original</a> on December 8, 2009<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">April 28,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Chicago+Sun-Times&amp;rft.atitle=Michelle+Obama%3A+%27He+Swept+Me+Off+My+Feet%27&amp;rft.date=2007-10-03&amp;rft.au=Fornek%2C+Scott&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.suntimes.com%2Fnews%2Fpolitics%2Fobama%2F585261%2CCST-NWS-wedding03.stng&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-81\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-81\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFRiley-Smith2018\" class=\"citation news cs1\">Riley-Smith, Ben (November 9, 2018). <span class=\"id-lock-subscription\" title=\"Paid subscription required\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.telegraph.co.uk/news/2018/11/09/michelle-obama-had-miscarriage-used-ivf-conceive-girls/\">\"Michelle Obama had miscarriage, used IVF to conceive girls\"</a></span>. <i>The Telegraph</i>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://ghostarchive.org/archive/20220110/https://www.telegraph.co.uk/news/2018/11/09/michelle-obama-had-miscarriage-used-ivf-conceive-girls/\">Archived</a> from the original on January 10, 2022<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">November 15,</span> 2018</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+Telegraph&amp;rft.atitle=Michelle+Obama+had+miscarriage%2C+used+IVF+to+conceive+girls&amp;rft.date=2018-11-09&amp;rft.aulast=Riley-Smith&amp;rft.aufirst=Ben&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.telegraph.co.uk%2Fnews%2F2018%2F11%2F09%2Fmichelle-obama-had-miscarriage-used-ivf-conceive-girls%2F&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-82\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-82\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFMartin2008\" class=\"citation news cs1\">Martin, Jonathan (July 4, 2008). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.politico.com/blogs/jonathanmartin/0708/Born_on_the_4th_of_July.html\">\"Born on the 4th of July\"</a>. <i>Politico</i>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20080710073536/http://www.politico.com/blogs/jonathanmartin/0708/Born_on_the_4th_of_July.html\">Archived</a> from the original on July 10, 2008<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">July 10,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Politico&amp;rft.atitle=Born+on+the+4th+of+July&amp;rft.date=2008-07-04&amp;rft.aulast=Martin&amp;rft.aufirst=Jonathan&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.politico.com%2Fblogs%2Fjonathanmartin%2F0708%2FBorn_on_the_4th_of_July.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-83\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-83\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\">Obama (1995, 2004), p. 440, and Obama (2006), pp. 339–340. See also: <link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation web cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.gannettnewsservice.com/?cat=153\">\"Election 2008 Information Center: Barack Obama\"</a>. Gannett News Service. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20090221030722/http://www.gannettnewsservice.com/?cat=153\">Archived</a> from the original on February 21, 2009<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">April 28,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&amp;rft.genre=unknown&amp;rft.btitle=Election+2008+Information+Center%3A+Barack+Obama&amp;rft.pub=Gannett+News+Service&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.gannettnewsservice.com%2F%3Fcat%3D153&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-84\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-84\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation web cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20090129194323/http://iht.com/articles/ap/2008/11/22/america/Obama-School.php\">\"Obamas choose private Sidwell Friends School\"</a>. <i>International Herald Tribune</i>. November 22, 2008. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://iht.com/articles/ap/2008/11/22/america/Obama-School.php\">the original</a> on January 29, 2009<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">July 2,</span> 2015</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=unknown&amp;rft.jtitle=International+Herald+Tribune&amp;rft.atitle=Obamas+choose+private+Sidwell+Friends+School&amp;rft.date=2008-11-22&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fiht.com%2Farticles%2Fap%2F2008%2F11%2F22%2Famerica%2FObama-School.php&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-85\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-85\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFCooper2009\" class=\"citation news cs1\">Cooper, Helene (April 13, 2009). <span class=\"id-lock-limited\" title=\"Free access subject to limited trial, subscription normally required\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.nytimes.com/2009/04/13/us/politics/13obama.html\">\"One Obama Search Ends With a Puppy Named Bo\"</a></span>. <i>The New York Times</i>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20090416023426/http://www.nytimes.com/2009/04/13/us/politics/13obama.html\">Archived</a> from the original on April 16, 2009<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">December 22,</span> 2010</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+New+York+Times&amp;rft.atitle=One+Obama+Search+Ends+With+a+Puppy+Named+Bo&amp;rft.date=2009-04-13&amp;rft.aulast=Cooper&amp;rft.aufirst=Helene&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.nytimes.com%2F2009%2F04%2F13%2Fus%2Fpolitics%2F13obama.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-Feldmann-86\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-Feldmann_86-0\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFFeldmann2013\" class=\"citation journal cs1\">Feldmann, Linda (August 20, 2013). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.csmonitor.com/USA/DC-Decoder/Decoder-Wire/2013/0820/New-little-girl-arrives-at-White-House.-Meet-Sunny-Obama.-video\">\"New little girl arrives at White House. Meet Sunny Obama. (+video)\"</a>. <i>Christian Science Monitor</i>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20131219041430/http://www.csmonitor.com/USA/DC-Decoder/Decoder-Wire/2013/0820/New-little-girl-arrives-at-White-House.-Meet-Sunny-Obama.-video\">Archived</a> from the original on December 19, 2013<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">August 20,</span> 2013</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Christian+Science+Monitor&amp;rft.atitle=New+little+girl+arrives+at+White+House.+Meet+Sunny+Obama.+%28%2Bvideo%29&amp;rft.date=2013-08-20&amp;rft.aulast=Feldmann&amp;rft.aufirst=Linda&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.csmonitor.com%2FUSA%2FDC-Decoder%2FDecoder-Wire%2F2013%2F0820%2FNew-little-girl-arrives-at-White-House.-Meet-Sunny-Obama.-video&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-87\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-87\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFWang2021\" class=\"citation news cs1\">Wang, Amy (May 8, 2021). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.washingtonpost.com/science/2021/05/08/obama-dog-bo-dies/\">\"Obamas announce death of dog Bo, 'a true friend and loyal companion'<span class=\"cs1-kern-right\"></span>\"</a>. <i>The Washington Post</i>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20210509011516/https://www.washingtonpost.com/science/2021/05/08/obama-dog-bo-dies/\">Archived</a> from the original on May 9, 2021<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">May 8,</span> 2021</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+Washington+Post&amp;rft.atitle=Obamas+announce+death+of+dog+Bo%2C+%27a+true+friend+and+loyal+companion%27&amp;rft.date=2021-05-08&amp;rft.aulast=Wang&amp;rft.aufirst=Amy&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.washingtonpost.com%2Fscience%2F2021%2F05%2F08%2Fobama-dog-bo-dies%2F&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-88\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-88\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFSilva2008\" class=\"citation news cs1\">Silva, Mark (August 25, 2008). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20080829134235/http://www.swamppolitics.com/news/politics/blog/2008/08/barack_obama_white_sox_serious.html\">\"Barack Obama: White Sox 'serious' ball\"</a>. <i>Chicago Tribune</i>. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.swamppolitics.com/news/politics/blog/2008/08/barack_obama_white_sox_serious.html\">the original</a> on August 29, 2008.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Chicago+Tribune&amp;rft.atitle=Barack+Obama%3A+White+Sox+%27serious%27+ball&amp;rft.date=2008-08-25&amp;rft.aulast=Silva&amp;rft.aufirst=Mark&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.swamppolitics.com%2Fnews%2Fpolitics%2Fblog%2F2008%2F08%2Fbarack_obama_white_sox_serious.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-89\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-89\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation web cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://edition.cnn.com/2009/POLITICS/07/14/obama.pitch/index.html\">\"Obama throws ceremonial first pitch at All-Star game\"</a>. <i>CNN Politics</i>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20221222030149/https://edition.cnn.com/2009/POLITICS/07/14/obama.pitch/index.html\">Archived</a> from the original on December 22, 2022<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">December 20,</span> 2022</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=unknown&amp;rft.jtitle=CNN+Politics&amp;rft.atitle=Obama+throws+ceremonial+first+pitch+at+All-Star+game&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fedition.cnn.com%2F2009%2FPOLITICS%2F07%2F14%2Fobama.pitch%2Findex.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-Steelers-90\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-Steelers_90-0\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFBranigin2009\" class=\"citation news cs1\">Branigin, William (January 30, 2009). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.washingtonpost.com/wp-dyn/content/article/2009/01/29/AR2009012903196.html\">\"Steelers Win Obama's Approval\"</a>. <i>The Washington Post</i>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20170805181455/http://www.washingtonpost.com/wp-dyn/content/article/2009/01/29/AR2009012903196.html\">Archived</a> from the original on August 5, 2017<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">August 21,</span> 2017</span>. <q>But other than the Bears, the Steelers are probably the team that's closest to my heart.</q></cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+Washington+Post&amp;rft.atitle=Steelers+Win+Obama%27s+Approval&amp;rft.date=2009-01-30&amp;rft.aulast=Branigin&amp;rft.aufirst=William&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.washingtonpost.com%2Fwp-dyn%2Fcontent%2Farticle%2F2009%2F01%2F29%2FAR2009012903196.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-91\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-91\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFMayer2011\" class=\"citation web cs1\">Mayer, Larry (October 7, 2011). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20130507094538/http://www.chicagobears.com/news/article-1/85-Bears-honored-by-President-Obama-at-White-House/A3C494F7-6681-44BB-850A-61EEE18315E4\">\"1985 Bears honored by President Obama\"</a>. <a href=\"/wiki/Chicago_Bears\" title=\"Chicago Bears\">Chicago Bears</a>. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.chicagobears.com/news/article-1/85-Bears-honored-by-President-Obama-at-White-House/A3C494F7-6681-44BB-850A-61EEE18315E4\">the original</a> on May 7, 2013<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">November 4,</span> 2012</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&amp;rft.genre=unknown&amp;rft.btitle=1985+Bears+honored+by+President+Obama&amp;rft.pub=Chicago+Bears&amp;rft.date=2011-10-07&amp;rft.aulast=Mayer&amp;rft.aufirst=Larry&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.chicagobears.com%2Fnews%2Farticle-1%2F85-Bears-honored-by-President-Obama-at-White-House%2FA3C494F7-6681-44BB-850A-61EEE18315E4&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-92\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-92\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFKantor2007\" class=\"citation news cs1\">Kantor, Jodi (June 1, 2007). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.nytimes.com/2007/06/01/us/politics/01hoops.html\">\"One Place Where Obama Goes Elbow to Elbow\"</a>. <i>The New York Times</i>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20090401222632/http://www.nytimes.com/2007/06/01/us/politics/01hoops.html\">Archived</a> from the original on April 1, 2009<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">April 28,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+New+York+Times&amp;rft.atitle=One+Place+Where+Obama+Goes+Elbow+to+Elbow&amp;rft.date=2007-06-01&amp;rft.aulast=Kantor&amp;rft.aufirst=Jodi&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.nytimes.com%2F2007%2F06%2F01%2Fus%2Fpolitics%2F01hoops.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span> See also: <link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation news cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.hbo.com/real-sports-with-bryant-gumbel/episodes#/real-sports-with-bryant-gumbel/episodes/0/133-april-15-2008/index.html\">\"The Love of the Game\"</a> <span class=\"cs1-format\">(video)</span>. <i>Real Sports with Bryant Gumbel</i>. HBO. April 15, 2008. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20111016014443/http://www.hbo.com/real-sports-with-bryant-gumbel/episodes#/real-sports-with-bryant-gumbel/episodes/0/133-april-15-2008/index.html\">Archived</a> from the original on October 16, 2011<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">October 12,</span> 2011</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Real+Sports+with+Bryant+Gumbel&amp;rft.atitle=The+Love+of+the+Game&amp;rft.date=2008-04-15&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.hbo.com%2Freal-sports-with-bryant-gumbel%2Fepisodes%23%2Freal-sports-with-bryant-gumbel%2Fepisodes%2F0%2F133-april-15-2008%2Findex.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-93\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-93\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFStolbergKirkpatrick,_David_D.Shane,_Scott2009\" class=\"citation news cs1\">Stolberg, Sheryl Gay; Kirkpatrick, David D.; Shane, Scott (January 22, 2009). <span class=\"id-lock-limited\" title=\"Free access subject to limited trial, subscription normally required\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.nytimes.com/2009/01/22/us/politics/22obama.html\">\"On First Day, Obama Quickly Sets a New Tone\"</a></span>. <i>The New York Times</i>. p.&#160;1. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20090123145020/http://www.nytimes.com/2009/01/22/us/politics/22obama.html\">Archived</a> from the original on January 23, 2009<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">September 7,</span> 2012</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+New+York+Times&amp;rft.atitle=On+First+Day%2C+Obama+Quickly+Sets+a+New+Tone&amp;rft.pages=1&amp;rft.date=2009-01-22&amp;rft.aulast=Stolberg&amp;rft.aufirst=Sheryl+Gay&amp;rft.au=Kirkpatrick%2C+David+D.&amp;rft.au=Shane%2C+Scott&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.nytimes.com%2F2009%2F01%2F22%2Fus%2Fpolitics%2F22obama.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-94\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-94\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFZeleny2005\" class=\"citation news cs1\">Zeleny, Jeff (December 24, 2005). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20110513214525/http://www.chicagotribune.com/news/local/chi-051224obama%2C0%2C1779783%2Cfull.story\">\"The first time around: Sen. Obama's freshman year\"</a>. <i>Chicago Tribune</i>. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.chicagotribune.com/news/local/chi-051224obama,0,1779783,full.story\">the original</a> on May 13, 2011<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">April 28,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Chicago+Tribune&amp;rft.atitle=The+first+time+around%3A+Sen.+Obama%27s+freshman+year&amp;rft.date=2005-12-24&amp;rft.aulast=Zeleny&amp;rft.aufirst=Jeff&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.chicagotribune.com%2Fnews%2Flocal%2Fchi-051224obama%2C0%2C1779783%2Cfull.story&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-corruption_charges-95\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-corruption_charges_95-0\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFSlevin2006\" class=\"citation news cs1\">Slevin, Peter (December 17, 2006). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.washingtonpost.com/wp-dyn/content/article/2006/12/16/AR2006121600729.html\">\"Obama says he regrets land deal with fundraiser\"</a>. <i>The Washington Post</i><span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">June 10,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+Washington+Post&amp;rft.atitle=Obama+says+he+regrets+land+deal+with+fundraiser&amp;rft.date=2006-12-17&amp;rft.aulast=Slevin&amp;rft.aufirst=Peter&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.washingtonpost.com%2Fwp-dyn%2Fcontent%2Farticle%2F2006%2F12%2F16%2FAR2006121600729.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span>\n<ul><li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFRobinson2008\" class=\"citation news cs1\">Robinson, Mike (June 4, 2008). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.nbcnews.com/id/24973282\">\"Rezko found guilty in corruption case\"</a>. NBC News. Associated Press<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">June 24,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.atitle=Rezko+found+guilty+in+corruption+case&amp;rft.date=2008-06-04&amp;rft.aulast=Robinson&amp;rft.aufirst=Mike&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.nbcnews.com%2Fid%2F24973282&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></li></ul>\n</span></li>\n<li id=\"cite_note-96\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-96\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFHarris2007\" class=\"citation news cs1\">Harris, Marlys (December 7, 2007). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://money.cnn.com/galleries/2007/moneymag/0712/gallery.candidates.moneymag/5.html\">\"Obama's Money\"</a>. <a href=\"/wiki/CNNMoney\" class=\"mw-redirect\" title=\"CNNMoney\">CNNMoney</a>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20080424113420/https://money.cnn.com/galleries/2007/moneymag/0712/gallery.candidates.moneymag/5.html\">Archived</a> from the original on April 24, 2008<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">April 28,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.atitle=Obama%27s+Money&amp;rft.date=2007-12-07&amp;rft.aulast=Harris&amp;rft.aufirst=Marlys&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fmoney.cnn.com%2Fgalleries%2F2007%2Fmoneymag%2F0712%2Fgallery.candidates.moneymag%2F5.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span><br />See also:<link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFGoldfarb2007\" class=\"citation news cs1\">Goldfarb, Zachary A (March 24, 2007). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.washingtonpost.com/wp-dyn/content/article/2007/03/24/AR2007032400305.html\">\"Measuring Wealth of the '08 Candidates\"</a>. <i>The Washington Post</i>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20181212171951/https://money.cnn.com/galleries/2007/moneymag/0712/gallery.candidates.moneymag/5.html\">Archived</a> from the original on December 12, 2018<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">April 28,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+Washington+Post&amp;rft.atitle=Measuring+Wealth+of+the+%2708+Candidates&amp;rft.date=2007-03-24&amp;rft.aulast=Goldfarb&amp;rft.aufirst=Zachary+A&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.washingtonpost.com%2Fwp-dyn%2Fcontent%2Farticle%2F2007%2F03%2F24%2FAR2007032400305.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-97\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-97\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFZeleny2008\" class=\"citation news cs1\">Zeleny, Jeff (April 17, 2008). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.nytimes.com/2008/04/17/us/politics/17obama.html\">\"Book Sales Lifted Obamas' Income in 2007 to a Total of $4.2 Million\"</a>. <i>The New York Times</i>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20090416015848/http://www.nytimes.com/2008/04/17/us/politics/17obama.html\">Archived</a> from the original on April 16, 2009<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">April 28,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+New+York+Times&amp;rft.atitle=Book+Sales+Lifted+Obamas%27+Income+in+2007+to+a+Total+of+%244.2+Million&amp;rft.date=2008-04-17&amp;rft.aulast=Zeleny&amp;rft.aufirst=Jeff&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.nytimes.com%2F2008%2F04%2F17%2Fus%2Fpolitics%2F17obama.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-98\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-98\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFShearHilzenrath2010\" class=\"citation news cs1\">Shear, Michael D.; Hilzenrath, David S. (April 16, 2010). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.washingtonpost.com/wp-dyn/content/article/2010/04/15/AR2010041504485.html\">\"Obamas report $5.5 million in income on 2009 tax return\"</a>. <i>The Washington Post</i>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20110126061654/http://www.washingtonpost.com/wp-dyn/content/article/2010/04/15/AR2010041504485.html\">Archived</a> from the original on January 26, 2011<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">December 22,</span> 2010</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+Washington+Post&amp;rft.atitle=Obamas+report+%245.5+million+in+income+on+2009+tax+return&amp;rft.date=2010-04-16&amp;rft.aulast=Shear&amp;rft.aufirst=Michael+D.&amp;rft.au=Hilzenrath%2C+David+S.&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.washingtonpost.com%2Fwp-dyn%2Fcontent%2Farticle%2F2010%2F04%2F15%2FAR2010041504485.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-99\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-99\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFSolman2011\" class=\"citation news cs1\">Solman, Paul (April 18, 2011). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20110502113725/http://www.pbs.org/newshour/businessdesk/2011/04/how-much-did-president-obama-m.html\">\"How Much Did President Obama Make in 2010?\"</a>. <i><a href=\"/wiki/PBS_NewsHour\" title=\"PBS NewsHour\">PBS NewsHour</a></i>. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.pbs.org/newshour/businessdesk/2011/04/how-much-did-president-obama-m.html\">the original</a> on May 2, 2011<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">January 27,</span> 2012</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=PBS+NewsHour&amp;rft.atitle=How+Much+Did+President+Obama+Make+in+2010%3F&amp;rft.date=2011-04-18&amp;rft.aulast=Solman&amp;rft.aufirst=Paul&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.pbs.org%2Fnewshour%2Fbusinessdesk%2F2011%2F04%2Fhow-much-did-president-obama-m.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-100\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-100\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFSolman2011\" class=\"citation news cs1\">Solman, Paul (April 27, 2011). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20140129072652/http://www.pbs.org/newshour/rundown/2011/04/the-obamas-gave-131000-to-the-fisher-house-foundation-last-year-what-is-it.html\">\"The Obamas Gave $131,000 to Fisher House Foundation in 2010; What Is It?\"</a>. <i><a href=\"/wiki/PBS_NewsHour\" title=\"PBS NewsHour\">PBS NewsHour</a></i>. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.pbs.org/newshour/rundown/2011/04/the-obamas-gave-131000-to-the-fisher-house-foundation-last-year-what-is-it.html\">the original</a> on January 29, 2014<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">January 27,</span> 2012</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=PBS+NewsHour&amp;rft.atitle=The+Obamas+Gave+%24131%2C000+to+Fisher+House+Foundation+in+2010%3B+What+Is+It%3F&amp;rft.date=2011-04-27&amp;rft.aulast=Solman&amp;rft.aufirst=Paul&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.pbs.org%2Fnewshour%2Frundown%2F2011%2F04%2Fthe-obamas-gave-131000-to-the-fisher-house-foundation-last-year-what-is-it.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-networth12-101\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-networth12_101-0\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFWolf2012\" class=\"citation news cs1\">Wolf, Richard (May 16, 2012). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://content.usatoday.com/communities/theoval/post/2012/05/obama-worth-as-much-as-10-million/1\">\"Obama worth as much as $10 million\"</a>. <i><a href=\"/wiki/USA_Today\" title=\"USA Today\">USA Today</a></i>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20120516010755/http://content.usatoday.com/communities/theoval/post/2012/05/obama-worth-as-much-as-10-million/1\">Archived</a> from the original on May 16, 2012<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">June 16,</span> 2012</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=USA+Today&amp;rft.atitle=Obama+worth+as+much+as+%2410+million&amp;rft.date=2012-05-16&amp;rft.aulast=Wolf&amp;rft.aufirst=Richard&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fcontent.usatoday.com%2Fcommunities%2Ftheoval%2Fpost%2F2012%2F05%2Fobama-worth-as-much-as-10-million%2F1&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-Christian-102\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-Christian_102-0\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation web cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20090123091100/http://millercenter.org/academic/americanpresident/obama\">\"American President: Barack Obama\"</a>. Miller Center of Public Affairs, University of Virginia. 2009. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://millercenter.org/academic/americanpresident/obama\">the original</a> on January 23, 2009<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">January 23,</span> 2009</span>. <q>Religion: Christian</q></cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&amp;rft.genre=unknown&amp;rft.btitle=American+President%3A+Barack+Obama&amp;rft.pub=Miller+Center+of+Public+Affairs%2C+University+of+Virginia&amp;rft.date=2009&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fmillercenter.org%2Facademic%2Famericanpresident%2Fobama&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span>\n<ul><li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation web cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20110105040018/http://www.fightthesmears.com/file_download/2/baracksfaith.pdf\">\"The Truth about Barack's Faith\"</a> <span class=\"cs1-format\">(PDF)</span>. Obama for America. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.fightthesmears.com/file_download/2/baracksfaith.pdf\">the original</a> <span class=\"cs1-format\">(PDF)</span> on January 5, 2011<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">July 1,</span> 2012</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&amp;rft.genre=unknown&amp;rft.btitle=The+Truth+about+Barack%27s+Faith&amp;rft.pub=Obama+for+America&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.fightthesmears.com%2Ffile_download%2F2%2Fbaracksfaith.pdf&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></li>\n<li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFMiller2008\" class=\"citation news cs1\">Miller, Lisa (July 18, 2008). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.newsweek.com/id/145971\">\"Finding his faith\"</a>. <i>Newsweek</i>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20100206163704/http://www.newsweek.com/id/145971\">Archived</a> from the original on February 6, 2010<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">February 4,</span> 2010</span>. <q>He is now a Christian, having been baptized in the early 1990s at Trinity United Church of Christ in Chicago.</q></cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Newsweek&amp;rft.atitle=Finding+his+faith&amp;rft.date=2008-07-18&amp;rft.aulast=Miller&amp;rft.aufirst=Lisa&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.newsweek.com%2Fid%2F145971&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></li>\n<li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFBarakat2008\" class=\"citation news cs1\">Barakat, Matthew (November 17, 2008). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.nbcnews.com/id/27775757\">\"Obama's church choice likely to be scrutinized; D.C. churches have started extending invitations to Obama and his family\"</a>. <i>NBC News</i>. Associated Press<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">January 20,</span> 2009</span>. <q>The United Church of Christ, the denomination from which Obama resigned when he left Wright's church, issued a written invitation to join a UCC denomination in Washington and resume his connections to the church.</q></cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=NBC+News&amp;rft.atitle=Obama%27s+church+choice+likely+to+be+scrutinized%3B+D.C.+churches+have+started+extending+invitations+to+Obama+and+his+family&amp;rft.date=2008-11-17&amp;rft.aulast=Barakat&amp;rft.aufirst=Matthew&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.nbcnews.com%2Fid%2F27775757&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></li>\n<li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation web cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.ucc.org/news/obama-inauguration.html\">\"Barack Obama, long time UCC member, inaugurated forty-fourth U.S. President\"</a>. United Church of Christ. January 20, 2009. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20090125002304/http://www.ucc.org/news/obama-inauguration.html\">Archived</a> from the original on January 25, 2009<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">January 21,</span> 2009</span>. <q>Barack Obama, who spent more than 20 years as a UCC member, is the forty-fourth President of the United States.</q></cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&amp;rft.genre=unknown&amp;rft.btitle=Barack+Obama%2C+long+time+UCC+member%2C+inaugurated+forty-fourth+U.S.+President&amp;rft.pub=United+Church+of+Christ&amp;rft.date=2009-01-20&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.ucc.org%2Fnews%2Fobama-inauguration.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></li>\n<li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFSullivan2009\" class=\"citation news cs1\">Sullivan, Amy (June 29, 2009). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20100404153523/http://www.time.com/time/nation/article/0,8599,1907610,00.html\">\"The Obama's find a church home—away from home\"</a>. <i>Time</i>. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.time.com/time/nation/article/0,8599,1907610,00.html\">the original</a> on April 4, 2010<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">February 5,</span> 2010</span>. <q>instead of joining a congregation in Washington, D.C., he will follow in George W. Bush's footsteps and make his primary place of worship Evergreen Chapel, the nondenominational church at Camp David.</q></cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Time&amp;rft.atitle=The+Obama%27s+find+a+church+home%E2%80%94away+from+home&amp;rft.date=2009-06-29&amp;rft.aulast=Sullivan&amp;rft.aufirst=Amy&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.time.com%2Ftime%2Fnation%2Farticle%2F0%2C8599%2C1907610%2C00.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></li>\n<li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFKornblut2010\" class=\"citation news cs1\">Kornblut, Anne E. (February 4, 2010). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.washingtonpost.com/wp-dyn/content/article/2010/02/03/AR2010020303619.html\">\"Obama's spirituality is largely private, but it's influential, advisers say\"</a>. <i>The Washington Post</i>. p.&#160;A6<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">February 5,</span> 2010</span>. <q>Obama prays privately<span class=\"nowrap\">&#160;</span>... And when he takes his family to Camp David on the weekends, a Navy chaplain ministers to them, with the daughters attending a form of Sunday school there.</q></cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+Washington+Post&amp;rft.atitle=Obama%27s+spirituality+is+largely+private%2C+but+it%27s+influential%2C+advisers+say&amp;rft.pages=A6&amp;rft.date=2010-02-04&amp;rft.aulast=Kornblut&amp;rft.aufirst=Anne+E.&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.washingtonpost.com%2Fwp-dyn%2Fcontent%2Farticle%2F2010%2F02%2F03%2FAR2010020303619.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></li></ul>\n</span></li>\n<li id=\"cite_note-social_change-103\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-social_change_103-0\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\">Obama (2006), pp. 202–208. Portions excerpted in: <link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFObama2006\" class=\"citation news cs1\">Obama, Barack (October 16, 2006). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20080430051154/http://www.time.com/time/magazine/article/0%2C9171%2C1546579%2C00.html\">\"My Spiritual Journey\"</a>. <i>Time</i>. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.time.com/time/magazine/article/0,9171,1546579,00.html\">the original</a> on April 30, 2008<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">April 28,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Time&amp;rft.atitle=My+Spiritual+Journey&amp;rft.date=2006-10-16&amp;rft.aulast=Obama&amp;rft.aufirst=Barack&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.time.com%2Ftime%2Fmagazine%2Farticle%2F0%2C9171%2C1546579%2C00.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span>\n<ul><li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFObama2006\" class=\"citation web cs1\">Obama, Barack (June 28, 2006). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20090104231501/http://obama.senate.gov/speech/060628-call_to_renewal/\">\"<span class=\"cs1-kern-left\"></span>'Call to Renewal' Keynote Address\"</a>. Barack Obama: U.S. Senator for Illinois. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://obama.senate.gov/speech/060628-call_to_renewal/\">the original</a> on January 4, 2009<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">June 16,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&amp;rft.genre=unknown&amp;rft.btitle=%27Call+to+Renewal%27+Keynote+Address&amp;rft.pub=Barack+Obama%3A+U.S.+Senator+for+Illinois&amp;rft.date=2006-06-28&amp;rft.aulast=Obama&amp;rft.aufirst=Barack&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fobama.senate.gov%2Fspeech%2F060628-call_to_renewal%2F&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></li></ul>\n</span></li>\n<li id=\"cite_note-104\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-104\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFPulliamOlsen2008\" class=\"citation news cs1\">Pulliam, Sarah; Olsen, Ted (January 23, 2008). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.christianitytoday.com/ct/2008/januaryweb-only/104-32.0.html?start=2\">\"Q&amp;A: Barack Obama\"</a>. <i>Christianity Today</i>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20190428085526/https://www.christianitytoday.com/ct/2008/januaryweb-only/104-32.0.html?start=2\">Archived</a> from the original on April 28, 2019<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">January 4,</span> 2013</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Christianity+Today&amp;rft.atitle=Q%26A%3A+Barack+Obama&amp;rft.date=2008-01-23&amp;rft.aulast=Pulliam&amp;rft.aufirst=Sarah&amp;rft.au=Olsen%2C+Ted&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.christianitytoday.com%2Fct%2F2008%2Fjanuaryweb-only%2F104-32.0.html%3Fstart%3D2&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-APbychoice-105\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-APbychoice_105-0\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFBabingtonSuperville2010\" class=\"citation news cs1\">Babington, Charles; Superville, Darlene (September 28, 2010). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20110511232554/http://www.huffingtonpost.com/2010/09/28/obama-christian-by-choice_n_742124.html\">\"Obama 'Christian By Choice': President Responds To Questioner\"</a>. <i>The Huffington Post</i>. Associated Press. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.huffingtonpost.com/2010/09/28/obama-christian-by-choice_n_742124.html\">the original</a> on May 11, 2011.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+Huffington+Post&amp;rft.atitle=Obama+%27Christian+By+Choice%27%3A+President+Responds+To+Questioner&amp;rft.date=2010-09-28&amp;rft.aulast=Babington&amp;rft.aufirst=Charles&amp;rft.au=Superville%2C+Darlene&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.huffingtonpost.com%2F2010%2F09%2F28%2Fobama-christian-by-choice_n_742124.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-ABCVideobychoice-106\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-ABCVideobychoice_106-0\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation news cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://archive.today/20120713041729/http://abcnews.go.com/blogs/politics/2010/09/president-obama-i-am-a-christian-by-choicethe-precepts-of-jesus-spoke-to-me/\">\"President Obama: 'I am a Christian By Choice ... The Precepts of Jesus Spoke to Me'<span class=\"cs1-kern-right\"></span>\"</a>. <i><a href=\"/wiki/ABC_News\" title=\"ABC News\">ABC News</a></i>. September 29, 2010. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://blogs.abcnews.com/politicalpunch/2010/09/president-obama-i-am-a-christian-by-choicethe-precepts-of-jesus-spoke-to-me.html\">the original</a> on July 13, 2012<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">December 27,</span> 2016</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=ABC+News&amp;rft.atitle=President+Obama%3A+%27I+am+a+Christian+By+Choice+...+The+Precepts+of+Jesus+Spoke+to+Me%27&amp;rft.date=2010-09-29&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fblogs.abcnews.com%2Fpoliticalpunch%2F2010%2F09%2Fpresident-obama-i-am-a-christian-by-choicethe-precepts-of-jesus-spoke-to-me.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-Trinity-107\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-Trinity_107-0\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFGarrettObama2008\" class=\"citation news cs1\">Garrett, Major; Obama, Barack (March 14, 2008). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.realclearpolitics.com/articles/2008/03/obama_talks_to_major_garrett_o.html\">\"Obama talks to Major Garrett on 'Hannity &amp; Colmes'<span class=\"cs1-kern-right\"></span>\"</a>. RealClearPolitics<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">November 10,</span> 2012</span>. <q>Major Garrett, Fox News correspondent: So the first question, how long have you been a member in good standing of that church? Sen. Barack Obama (D-IL), presidential candidate: You know, I've been a member since 1991 or '92. And—but I have known Trinity even before then when I was a community organizer on the South Side, helping steel workers find jobs<span class=\"nowrap\">&#160;</span>... Garrett: As a member in good standing, were you a regular attendee of Sunday services? Obama: You know, I won't say that I was a perfect attendee. I was regular in spurts, because there was times when, for example, our child had just been born, our first child. And so we didn't go as regularly then.</q></cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.atitle=Obama+talks+to+Major+Garrett+on+%27Hannity+%26+Colmes%27&amp;rft.date=2008-03-14&amp;rft.aulast=Garrett&amp;rft.aufirst=Major&amp;rft.au=Obama%2C+Barack&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.realclearpolitics.com%2Farticles%2F2008%2F03%2Fobama_talks_to_major_garrett_o.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span>\n<ul><li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation news cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.nbcnews.com/id/24371827\">\"Obama strongly denounces former pastor\"</a>. NBC News. Associated Press. April 29, 2008<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">November 10,</span> 2012</span>. <q>I have been a member of Trinity United Church of Christ since 1992, and have known Reverend Wright for 20 years. The person I saw yesterday was not the person [whom] I met 20 years ago.</q></cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.atitle=Obama+strongly+denounces+former+pastor&amp;rft.date=2008-04-29&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.nbcnews.com%2Fid%2F24371827&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></li>\n<li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFMiller2008\" class=\"citation news cs1\">Miller, Lisa (July 11, 2008). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20130720055213/http://www.thedailybeast.com/newsweek/2008/07/11/finding-his-faith.html\">\"Finding his faith\"</a>. <i>Newsweek</i>. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.thedailybeast.com/newsweek/2008/07/11/finding-his-faith.html\">the original</a> on July 20, 2013<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">November 10,</span> 2012</span>. <q>He is now a Christian, having been baptized in the early 1990s at Trinity United Church of Christ in Chicago.</q></cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Newsweek&amp;rft.atitle=Finding+his+faith&amp;rft.date=2008-07-11&amp;rft.aulast=Miller&amp;rft.aufirst=Lisa&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.thedailybeast.com%2Fnewsweek%2F2008%2F07%2F11%2Ffinding-his-faith.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></li>\n<li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFRemnick2010\" class=\"citation book cs1\">Remnick, David (2010). <a href=\"/wiki/The_Bridge:_The_Life_and_Rise_of_Barack_Obama\" title=\"The Bridge: The Life and Rise of Barack Obama\"><i>The Bridge: The Life and Rise of Barack Obama</i></a>. New York: Alfred A. Knopf. p.&#160;<a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://archive.org/details/bridgelifeand00remn/page/177\">177</a>. <a href=\"/wiki/ISBN_(identifier)\" class=\"mw-redirect\" title=\"ISBN (identifier)\">ISBN</a>&#160;<a href=\"/wiki/Special:BookSources/978-1-4000-4360-6\" title=\"Special:BookSources/978-1-4000-4360-6\"><bdi>978-1-4000-4360-6</bdi></a>. <q>In late October 1987, his third year as an organizer, Obama went with Kellman to a conference on the black church and social justice at the Harvard Divinity School.</q></cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&amp;rft.genre=book&amp;rft.btitle=The+Bridge%3A+The+Life+and+Rise+of+Barack+Obama&amp;rft.place=New+York&amp;rft.pages=177&amp;rft.pub=Alfred+A.+Knopf&amp;rft.date=2010&amp;rft.isbn=978-1-4000-4360-6&amp;rft.aulast=Remnick&amp;rft.aufirst=David&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></li>\n<li>Maraniss (2012), <span class=\"plainlinks\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://books.google.com/books?id=Wnna9CLtblAC&amp;pg=PT887\">p. 557</a></span>: It would take time for Obama to join and become fully engaged in Wright's church, a place where he would be baptized and married; that would not happen until later, during his second time around in Chicago, but the process started then, in October 1987<span class=\"nowrap\">&#160;</span>... Jerry Kellman: \"He wasn't a member of the church during those first three years, but he was drawn to Jeremiah.\"</li>\n<li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFPeter2017\" class=\"citation book cs1\"><a href=\"/wiki/Peter_Baker_(author)\" class=\"mw-redirect\" title=\"Peter Baker (author)\">Peter, Baker</a> (2017). <i>Obama: The Call of History</i>. New York: <a href=\"/wiki/The_New_York_Times_Company\" title=\"The New York Times Company\">The New York Times Company</a>/Callaway. <a href=\"/wiki/ISBN_(identifier)\" class=\"mw-redirect\" title=\"ISBN (identifier)\">ISBN</a>&#160;<a href=\"/wiki/Special:BookSources/978-0-935112-90-0\" title=\"Special:BookSources/978-0-935112-90-0\"><bdi>978-0-935112-90-0</bdi></a>. <a href=\"/wiki/OCLC_(identifier)\" class=\"mw-redirect\" title=\"OCLC (identifier)\">OCLC</a>&#160;<a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.worldcat.org/oclc/1002264033\">1002264033</a>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&amp;rft.genre=book&amp;rft.btitle=Obama%3A+The+Call+of+History&amp;rft.place=New+York&amp;rft.pub=The+New+York+Times+Company%2FCallaway&amp;rft.date=2017&amp;rft_id=info%3Aoclcnum%2F1002264033&amp;rft.isbn=978-0-935112-90-0&amp;rft.aulast=Peter&amp;rft.aufirst=Baker&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></li></ul>\n</span></li>\n<li id=\"cite_note-108\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-108\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation news cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.nbcnews.com/id/27775757\">\"Obama's church choice likely to be scrutinized\"</a>. <i>NBC News</i>. Associated Press. November 17, 2008. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20130321122023/http://www.nbcnews.com/id/27775757/\">Archived</a> from the original on March 21, 2013<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">January 20,</span> 2009</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=NBC+News&amp;rft.atitle=Obama%27s+church+choice+likely+to+be+scrutinized&amp;rft.date=2008-11-17&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.nbcnews.com%2Fid%2F27775757&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-109\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-109\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFParker2013\" class=\"citation news cs1\">Parker, Ashley (December 28, 2013). <span class=\"id-lock-limited\" title=\"Free access subject to limited trial, subscription normally required\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.nytimes.com/2013/12/29/us/as-the-obamas-celebrate-christmas-rituals-of-faith-stay-on-the-sidelines.html\">\"As the Obamas Celebrate Christmas, Rituals of Faith Become Less Visible\"</a></span>. <i>The New York Times</i>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20131230064130/http://www.nytimes.com//2013/12/29/us/as-the-obamas-celebrate-christmas-rituals-of-faith-stay-on-the-sidelines.html\">Archived</a> from the original on December 30, 2013<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">January 15,</span> 2017</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+New+York+Times&amp;rft.atitle=As+the+Obamas+Celebrate+Christmas%2C+Rituals+of+Faith+Become+Less+Visible&amp;rft.date=2013-12-28&amp;rft.aulast=Parker&amp;rft.aufirst=Ashley&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.nytimes.com%2F2013%2F12%2F29%2Fus%2Fas-the-obamas-celebrate-christmas-rituals-of-faith-stay-on-the-sidelines.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-110\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-110\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFGilgoff2009\" class=\"citation news cs1\">Gilgoff, Dan (June 30, 2009). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.usnews.com/news/blogs/god-and-country/2009/06/30/time-report-white-house-reaction-raise-more-questions-about-obamas-church-hunt\">\"TIME Report, White House Reaction Raise More Questions About Obama's Church Hunt\"</a>. <i>U.S. News &amp; World Report</i>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20170625064319/https://www.usnews.com/news/blogs/god-and-country/2009/06/30/time-report-white-house-reaction-raise-more-questions-about-obamas-church-hunt\">Archived</a> from the original on June 25, 2017<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">January 15,</span> 2017</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=U.S.+News+%26+World+Report&amp;rft.atitle=TIME+Report%2C+White+House+Reaction+Raise+More+Questions+About+Obama%27s+Church+Hunt&amp;rft.date=2009-06-30&amp;rft.aulast=Gilgoff&amp;rft.aufirst=Dan&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.usnews.com%2Fnews%2Fblogs%2Fgod-and-country%2F2009%2F06%2F30%2Ftime-report-white-house-reaction-raise-more-questions-about-obamas-church-hunt&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-111\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-111\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation news cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://washington.cbslocal.com/2014/04/22/first-lady-we-use-sundays-for-naps-if-were-not-going-to-church/\">\"First Lady: We Use Sundays For Naps If We're Not Going To Church\"</a>. CBS DC. Associated Press. April 22, 2014. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20170116174238/http://washington.cbslocal.com/2014/04/22/first-lady-we-use-sundays-for-naps-if-were-not-going-to-church/\">Archived</a> from the original on January 16, 2017<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">January 15,</span> 2017</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.atitle=First+Lady%3A+We+Use+Sundays+For+Naps+If+We%27re+Not+Going+To+Church&amp;rft.date=2014-04-22&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwashington.cbslocal.com%2F2014%2F04%2F22%2Ffirst-lady-we-use-sundays-for-naps-if-were-not-going-to-church%2F&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-112\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-112\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation news cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.thehindu.com/news/international/Revealed-Obama-always-carries-Hanuman-statuette-in-pocket/article14001552.ece\">\"Revealed: Obama always carries Hanuman statuette in pocket\"</a>. <i><a href=\"/wiki/The_Hindu\" title=\"The Hindu\">The Hindu</a></i>. January 16, 2016. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20210414074305/https://www.thehindu.com/news/international/Revealed-Obama-always-carries-Hanuman-statuette-in-pocket/article14001552.ece\">Archived</a> from the original on April 14, 2021<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">April 8,</span> 2021</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+Hindu&amp;rft.atitle=Revealed%3A+Obama+always+carries+Hanuman+statuette+in+pocket&amp;rft.date=2016-01-16&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.thehindu.com%2Fnews%2Finternational%2FRevealed-Obama-always-carries-Hanuman-statuette-in-pocket%2Farticle14001552.ece&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-113\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-113\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation web cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.nbcnews.com/news/asian-america/obama-reveals-personal-faith-related-items-including-rosary-beads-buddha-n497681\">\"Obama Reveals Personal Faith-Related Items, Including Rosary Beads, Buddha Statuette\"</a>. <i>NBC News</i>. January 15, 2016. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20221220013126/https://www.nbcnews.com/news/asian-america/obama-reveals-personal-faith-related-items-including-rosary-beads-buddha-n497681\">Archived</a> from the original on December 20, 2022<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">December 20,</span> 2022</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=unknown&amp;rft.jtitle=NBC+News&amp;rft.atitle=Obama+Reveals+Personal+Faith-Related+Items%2C+Including+Rosary+Beads%2C+Buddha+Statuette&amp;rft.date=2016-01-15&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.nbcnews.com%2Fnews%2Fasian-america%2Fobama-reveals-personal-faith-related-items-including-rosary-beads-buddha-n497681&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-114\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-114\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFGore2012\" class=\"citation web cs1\">Gore, D'Angelo (June 14, 2012). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.factcheck.org/2012/06/the-obamas-law-licenses/\">\"The Obamas' Law Licenses\"</a>. FactCheck.org. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20120718221807/http://www.factcheck.org/2012/06/the-obamas-law-licenses/\">Archived</a> from the original on July 18, 2012<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">July 16,</span> 2012</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&amp;rft.genre=unknown&amp;rft.btitle=The+Obamas%27+Law+Licenses&amp;rft.pub=FactCheck.org&amp;rft.date=2012-06-14&amp;rft.aulast=Gore&amp;rft.aufirst=D%27Angelo&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.factcheck.org%2F2012%2F06%2Fthe-obamas-law-licenses%2F&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-DavisMiner-115\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-DavisMiner_115-0\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFRobinson2007\" class=\"citation news cs1\">Robinson, Mike (February 20, 2007). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.boston.com/news/education/higher/articles/2007/02/20/obama_got_start_in_civil_rights_practice\">\"Obama got start in civil rights practice\"</a>. <i>The Boston Globe</i>. Associated Press<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">June 15,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+Boston+Globe&amp;rft.atitle=Obama+got+start+in+civil+rights+practice&amp;rft.date=2007-02-20&amp;rft.aulast=Robinson&amp;rft.aufirst=Mike&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.boston.com%2Fnews%2Feducation%2Fhigher%2Farticles%2F2007%2F02%2F20%2Fobama_got_start_in_civil_rights_practice&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span>\n<ul><li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFPallasch2007\" class=\"citation news cs1\">Pallasch, Abdon M. (December 17, 2007). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://nl.newsbank.com/nl-search/we/Archives?p_product=CSTB&amp;p_theme=cstb&amp;p_action=search&amp;p_maxdocs=200&amp;s_dispstring=(Pallasch)_AND_date(12/17/2007_to_12/17/2007)&amp;p_field_date-0=YMD_date&amp;p_params_date-0=date:B,E&amp;p_text_date-0=December_17,_2007_to_12/17/2007)&amp;p_field_advanced-0=&amp;p_text_advanced-0=(Pallasch)Êl_numdocs=20&amp;p_perpage=10&amp;p_sort=YMD_date:DÊl_useweights=no\">\"As lawyer, Obama was strong, silent type; He was 'smart, innovative, relentless,' and he mostly let other lawyers do the talking\"</a>. <i>Chicago Sun-Times</i>. p.&#160;4<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">June 15,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Chicago+Sun-Times&amp;rft.atitle=As+lawyer%2C+Obama+was+strong%2C+silent+type%3B+He+was+%27smart%2C+innovative%2C+relentless%2C%27+and+he+mostly+let+other+lawyers+do+the+talking&amp;rft.pages=4&amp;rft.date=2007-12-17&amp;rft.aulast=Pallasch&amp;rft.aufirst=Abdon+M.&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fnl.newsbank.com%2Fnl-search%2Fwe%2FArchives%3Fp_product%3DCSTB%26p_theme%3Dcstb%26p_action%3Dsearch%26p_maxdocs%3D200%26s_dispstring%3D%28Pallasch%29_AND_date%2812%2F17%2F2007_to_12%2F17%2F2007%29%26p_field_date-0%3DYMD_date%26p_params_date-0%3Ddate%3AB%2CE%26p_text_date-0%3DDecember_17%2C_2007_to_12%2F17%2F2007%29%26p_field_advanced-0%3D%26p_text_advanced-0%3D%28Pallasch%29%C3%8Al_numdocs%3D20%26p_perpage%3D10%26p_sort%3DYMD_date%3AD%C3%8Al_useweights%3Dno&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span><span style=\"font-size:0.95em; font-size:95%; color: var( --color-subtle, #555 )\">(subscription required)</span></li>\n<li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFMorain2008\" class=\"citation news cs1\">Morain, Dan (April 6, 2008). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://articles.latimes.com/2008/apr/06/nation/na-obamalegal6\">\"Obama's law days effective but brief\"</a>. <i>Los Angeles Times</i>. p.&#160;A14<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">February 14,</span> 2010</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Los+Angeles+Times&amp;rft.atitle=Obama%27s+law+days+effective+but+brief&amp;rft.pages=A14&amp;rft.date=2008-04-06&amp;rft.aulast=Morain&amp;rft.aufirst=Dan&amp;rft_id=https%3A%2F%2Farticles.latimes.com%2F2008%2Fapr%2F06%2Fnation%2Fna-obamalegal6&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></li>\n<li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation news cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20131204190346/https://pqasb.pqarchiver.com/chicagotribune/doc/283584889.html?FMT=ABS&amp;FMTS=ABS%3AFT&amp;type=current&amp;date=&amp;author=&amp;pub=&amp;edition=&amp;startpage=&amp;desc=\">\"Document\"</a>. <i>Chicago Tribune</i>. June 27, 1993. p.&#160;9 (Business). Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://pqasb.pqarchiver.com/chicagotribune/access/24302659.html?dids=24302659:24302659&amp;FMT=ABS&amp;FMTS=ABS:FT\">the original</a> on December 4, 2013<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">June 15,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Chicago+Tribune&amp;rft.atitle=Document&amp;rft.pages=9+%28Business%29&amp;rft.date=1993-06-27&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fpqasb.pqarchiver.com%2Fchicagotribune%2Faccess%2F24302659.html%3Fdids%3D24302659%3A24302659%26FMT%3DABS%26FMTS%3DABS%3AFT&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span><span style=\"font-size:0.95em; font-size:95%; color: var( --color-subtle, #555 )\">(subscription required)</span></li>\n<li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation news cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://nl.newsbank.com/nl-search/we/Archives?p_product=CSTB&amp;p_theme=cstb&amp;p_action=search&amp;p_maxdocs=200&amp;s_dispstring=(Business%20appointments)%20AND%20date(7/5/1993%20to%207/5/1993)&amp;p_field_date-0=YMD_date&amp;p_params_date-0=date:B,E&amp;p_text_date-0=7/5/1993%20to%207/5/1993)&amp;p_field_advanced-0=&amp;p_text_advanced-0=(Business%20appointments)Êl_numdocs=20&amp;p_perpage=10&amp;p_sort=YMD_date:DÊl_useweights=no\">\"Business appointments\"</a>. <i>Chicago-Sun-Times</i>. July 5, 1993. p.&#160;40<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">June 15,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Chicago-Sun-Times&amp;rft.atitle=Business+appointments&amp;rft.pages=40&amp;rft.date=1993-07-05&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fnl.newsbank.com%2Fnl-search%2Fwe%2FArchives%3Fp_product%3DCSTB%26p_theme%3Dcstb%26p_action%3Dsearch%26p_maxdocs%3D200%26s_dispstring%3D%28Business%2520appointments%29%2520AND%2520date%287%2F5%2F1993%2520to%25207%2F5%2F1993%29%26p_field_date-0%3DYMD_date%26p_params_date-0%3Ddate%3AB%2CE%26p_text_date-0%3D7%2F5%2F1993%2520to%25207%2F5%2F1993%29%26p_field_advanced-0%3D%26p_text_advanced-0%3D%28Business%2520appointments%29%C3%8Al_numdocs%3D20%26p_perpage%3D10%26p_sort%3DYMD_date%3AD%C3%8Al_useweights%3Dno&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span><span style=\"font-size:0.95em; font-size:95%; color: var( --color-subtle, #555 )\">(subscription required)</span></li>\n<li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFRipley2004\" class=\"citation news cs1\">Ripley, Amanda (November 3, 2004). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20100811203732/http://www.time.com/time/magazine/article/0,9171,750742,00.html\">\"Obama's ascent\"</a>. <i>Time</i>. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.time.com/time/magazine/article/0,9171,750742,00.html\">the original</a> on August 11, 2010<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">February 13,</span> 2010</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Time&amp;rft.atitle=Obama%27s+ascent&amp;rft.date=2004-11-03&amp;rft.aulast=Ripley&amp;rft.aufirst=Amanda&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.time.com%2Ftime%2Fmagazine%2Farticle%2F0%2C9171%2C750742%2C00.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></li>\n<li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation web cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20080720182856/http://www.lawmbg.com/index.cfm/PageID/2711\">\"About us\"</a>. Miner, Barnhill &amp; Galland—Chicago, Illinois. 2008. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.lawmbg.com/index.cfm/PageID/2711\">the original</a> on July 20, 2008<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">June 15,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&amp;rft.genre=unknown&amp;rft.btitle=About+us&amp;rft.pub=Miner%2C+Barnhill+%26+Galland%E2%80%94Chicago%2C+Illinois&amp;rft.date=2008&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.lawmbg.com%2Findex.cfm%2FPageID%2F2711&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></li>\n<li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFReardon2008\" class=\"citation news cs1\">Reardon, Patrick T. (June 25, 2008). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.chicagotribune.com/travel/chi-obama-chicago-htmlstory,0,506256.htmlstory\">\"Obama's Chicago\"</a>. <i>Chicago Tribune</i>. p.&#160;1 (Tempo)<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">February 13,</span> 2010</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Chicago+Tribune&amp;rft.atitle=Obama%27s+Chicago&amp;rft.pages=1+%28Tempo%29&amp;rft.date=2008-06-25&amp;rft.aulast=Reardon&amp;rft.aufirst=Patrick+T.&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.chicagotribune.com%2Ftravel%2Fchi-obama-chicago-htmlstory%2C0%2C506256.htmlstory&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></li>\n<li>Obama (1995, 2004), pp. 438–439.</li>\n<li>Mendell (2007), pp. 104–106.</li></ul>\n</span></li>\n<li id=\"cite_note-116\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-116\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFJacksonLong2007\" class=\"citation news cs1\">Jackson, David; Long, Ray (April 3, 2007). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20081011054057/http://www.chicagotribune.com/news/politics/obama/chi-070403obama-ballot-archive%2C0%2C5693903.story\">\"Obama Knows His Way Around a Ballot\"</a>. <i>Chicago Tribune</i>. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.chicagotribune.com/news/politics/obama/chi-070403obama-ballot-archive,0,5693903.story\">the original</a> on October 11, 2008<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">May 18,</span> 2012</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Chicago+Tribune&amp;rft.atitle=Obama+Knows+His+Way+Around+a+Ballot&amp;rft.date=2007-04-03&amp;rft.aulast=Jackson&amp;rft.aufirst=David&amp;rft.au=Long%2C+Ray&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.chicagotribune.com%2Fnews%2Fpolitics%2Fobama%2Fchi-070403obama-ballot-archive%2C0%2C5693903.story&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span>\n<ul><li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFWhite2001\" class=\"citation book cs1\"><a href=\"/wiki/Jesse_White_(politician)\" title=\"Jesse White (politician)\">White, Jesse</a> (2001). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20080226221919/http://www.sos.state.il.us/publications/02bluebook/legislative_branch/legdistrictmaps.pdf\">\"Legislative Districts of Cook County, 1991 Reapportionment\"</a> <span class=\"cs1-format\">(PDF)</span>. <i>Illinois Blue Book 2001–2002</i>. Springfield: <a href=\"/wiki/Illinois_Secretary_of_State\" title=\"Illinois Secretary of State\">Illinois Secretary of State</a>. p.&#160;65. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.sos.state.il.us/publications/02bluebook/legislative_branch/legdistrictmaps.pdf\">the original</a> <span class=\"cs1-format\">(PDF)</span> on February 26, 2008<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">July 16,</span> 2011</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&amp;rft.genre=bookitem&amp;rft.atitle=Legislative+Districts+of+Cook+County%2C+1991+Reapportionment&amp;rft.btitle=Illinois+Blue+Book+2001%E2%80%932002&amp;rft.place=Springfield&amp;rft.pages=65&amp;rft.pub=Illinois+Secretary+of+State&amp;rft.date=2001&amp;rft.aulast=White&amp;rft.aufirst=Jesse&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.sos.state.il.us%2Fpublications%2F02bluebook%2Flegislative_branch%2Flegdistrictmaps.pdf&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span> State Sen. District 13 = State Rep. Districts 25 &amp; 26.</li></ul>\n</span></li>\n<li id=\"cite_note-117\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-117\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFSlevin2007\" class=\"citation news cs1\">Slevin, Peter (February 9, 2007). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.washingtonpost.com/wp-dyn/content/article/2007/02/08/AR2007020802262.html\">\"Obama Forged Political Mettle in Illinois Capitol\"</a>. <i>The Washington Post</i>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20080516055720/http://www.washingtonpost.com/wp-dyn/content/article/2007/02/08/AR2007020802262.html\">Archived</a> from the original on May 16, 2008<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">April 20,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+Washington+Post&amp;rft.atitle=Obama+Forged+Political+Mettle+in+Illinois+Capitol&amp;rft.date=2007-02-09&amp;rft.aulast=Slevin&amp;rft.aufirst=Peter&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.washingtonpost.com%2Fwp-dyn%2Fcontent%2Farticle%2F2007%2F02%2F08%2FAR2007020802262.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-118\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-118\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFHelman2007\" class=\"citation news cs1\">Helman, Scott (September 23, 2007). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.boston.com/news/nation/articles/2007/09/23/in_illinois_obama_dealt_with_lobbyists/\">\"In Illinois, Obama dealt with Lobbyists\"</a>. <i>The Boston Globe</i>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20080416235513/http://www.boston.com/news/nation/articles/2007/09/23/in_illinois_obama_dealt_with_lobbyists/\">Archived</a> from the original on April 16, 2008<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">April 20,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+Boston+Globe&amp;rft.atitle=In+Illinois%2C+Obama+dealt+with+Lobbyists&amp;rft.date=2007-09-23&amp;rft.aulast=Helman&amp;rft.aufirst=Scott&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.boston.com%2Fnews%2Fnation%2Farticles%2F2007%2F09%2F23%2Fin_illinois_obama_dealt_with_lobbyists%2F&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span> See also:<link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation news cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.cbsnews.com/stories/2007/01/17/politics/main2369157.shtml\">\"Obama Record May Be Gold Mine for Critics\"</a>. <i>CBS News</i>. Associated Press. January 17, 2007. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20080412223055/http://www.cbsnews.com/stories/2007/01/17/politics/main2369157.shtml\">Archived</a> from the original on April 12, 2008<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">April 20,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=CBS+News&amp;rft.atitle=Obama+Record+May+Be+Gold+Mine+for+Critics&amp;rft.date=2007-01-17&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.cbsnews.com%2Fstories%2F2007%2F01%2F17%2Fpolitics%2Fmain2369157.shtml&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-Scott20070730-119\"><span class=\"mw-cite-backlink\">^ <a href=\"#cite_ref-Scott20070730_119-0\"><sup><i><b>a</b></i></sup></a> <a href=\"#cite_ref-Scott20070730_119-1\"><sup><i><b>b</b></i></sup></a></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFScott2007\" class=\"citation news cs1\">Scott, Janny (July 30, 2007). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.nytimes.com/2007/07/30/us/politics/30obama.html\">\"In Illinois, Obama Proved Pragmatic and Shrewd\"</a>. <i>The New York Times</i>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20081210135903/http://www.nytimes.com/2007/07/30/us/politics/30obama.html\">Archived</a> from the original on December 10, 2008<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">April 20,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+New+York+Times&amp;rft.atitle=In+Illinois%2C+Obama+Proved+Pragmatic+and+Shrewd&amp;rft.date=2007-07-30&amp;rft.aulast=Scott&amp;rft.aufirst=Janny&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.nytimes.com%2F2007%2F07%2F30%2Fus%2Fpolitics%2F30obama.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-120\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-120\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFAllison2000\" class=\"citation news cs1\">Allison, Melissa (December 15, 2000). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://pqasb.pqarchiver.com/chicagotribune/access/65214450.html?dids=65214450:65214450&amp;FMT=ABS&amp;FMTS=ABS:FT\">\"State takes on predatory lending; Rules would halt single-premium life insurance financing\"</a> <span class=\"cs1-format\">(paid archive)</span>. <i>Chicago Tribune</i>. p.&#160;1 (Business). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20080617151154/https://pqasb.pqarchiver.com/chicagotribune/access/65214450.html?dids=65214450%3A65214450&amp;FMT=ABS&amp;FMTS=ABS%3AFT\">Archived</a> from the original on June 17, 2008<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">June 1,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Chicago+Tribune&amp;rft.atitle=State+takes+on+predatory+lending%3B+Rules+would+halt+single-premium+life+insurance+financing&amp;rft.pages=1+%28Business%29&amp;rft.date=2000-12-15&amp;rft.aulast=Allison&amp;rft.aufirst=Melissa&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fpqasb.pqarchiver.com%2Fchicagotribune%2Faccess%2F65214450.html%3Fdids%3D65214450%3A65214450%26FMT%3DABS%26FMTS%3DABS%3AFT&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-121\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-121\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFLongAllison2001\" class=\"citation news cs1\">Long, Ray; Allison, Melissa (April 18, 2001). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20081218011718/http://pqasb.pqarchiver.com/chicagotribune/access/71459393.html?dids=71459393:71459393&amp;FMT=ABS&amp;FMTS=ABS:FT\">\"Illinois OKs predatory loan curbs; State aims to avert home foreclosures\"</a>. <i>Chicago Tribune</i>. p.&#160;1. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://pqasb.pqarchiver.com/chicagotribune/access/71459393.html?dids=71459393:71459393&amp;FMT=ABS&amp;FMTS=ABS:FT\">the original</a> <span class=\"cs1-format\">(paid archive)</span> on December 18, 2008<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">June 1,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Chicago+Tribune&amp;rft.atitle=Illinois+OKs+predatory+loan+curbs%3B+State+aims+to+avert+home+foreclosures&amp;rft.pages=1&amp;rft.date=2001-04-18&amp;rft.aulast=Long&amp;rft.aufirst=Ray&amp;rft.au=Allison%2C+Melissa&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fpqasb.pqarchiver.com%2Fchicagotribune%2Faccess%2F71459393.html%3Fdids%3D71459393%3A71459393%26FMT%3DABS%26FMTS%3DABS%3AFT&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-122\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-122\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation web cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20000824102110/http://www.senatedem.state.il.us/obama/index.html\">\"13th District: Barack Obama\"</a>. Illinois State Senate Democrats. August 24, 2000. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.senatedem.state.il.us/obama/index.html\">the original</a> on August 24, 2000<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">April 20,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&amp;rft.genre=unknown&amp;rft.btitle=13th+District%3A+Barack+Obama&amp;rft.pub=Illinois+State+Senate+Democrats&amp;rft.date=2000-08-24&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.senatedem.state.il.us%2Fobama%2Findex.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-123\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-123\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation web cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20040802233730/http://www.senatedem.state.il.us/obama/index.html\">\"13th District: Barack Obama\"</a>. Illinois State Senate Democrats. October 9, 2004. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.senatedem.state.il.us/obama/index.html\">the original</a> on August 2, 2004<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">April 20,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&amp;rft.genre=unknown&amp;rft.btitle=13th+District%3A+Barack+Obama&amp;rft.pub=Illinois+State+Senate+Democrats&amp;rft.date=2004-10-09&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.senatedem.state.il.us%2Fobama%2Findex.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-Democratic_primary-124\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-Democratic_primary_124-0\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation web cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.fec.gov/pubrec/fe2000/ilh.htm\">\"Federal Elections 2000: U.S. House Results—Illinois\"</a>. <a href=\"/wiki/Federal_Election_Commission\" title=\"Federal Election Commission\">Federal Election Commission</a>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20080328011936/http://www.fec.gov/pubrec/fe2000/ilh.htm\">Archived</a> from the original on March 28, 2008<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">April 24,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&amp;rft.genre=unknown&amp;rft.btitle=Federal+Elections+2000%3A+U.S.+House+Results%E2%80%94Illinois&amp;rft.pub=Federal+Election+Commission&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.fec.gov%2Fpubrec%2Ffe2000%2Filh.htm&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span>\n<ul><li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFGonyea2007\" class=\"citation news cs1\">Gonyea, Dan (September 19, 2007). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20110218211819/http://www.npr.org/templates/story/story.php?storyId=14502364\">\"Obama's Loss May Have Aided White House Bid\"</a>. NPR. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.npr.org/templates/story/story.php?storyId=14502364\">the original</a> on February 18, 2011.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.atitle=Obama%27s+Loss+May+Have+Aided+White+House+Bid&amp;rft.date=2007-09-19&amp;rft.aulast=Gonyea&amp;rft.aufirst=Dan&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.npr.org%2Ftemplates%2Fstory%2Fstory.php%3FstoryId%3D14502364&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></li>\n<li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFScott2007\" class=\"citation news cs1\">Scott, Janny (September 9, 2007). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.nytimes.com/2007/09/09/us/politics/09obama.html\">\"A Streetwise Veteran Schooled Young Obama\"</a>. <i>The New York Times</i>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20080321122541/http://www.nytimes.com/2007/09/09/us/politics/09obama.html\">Archived</a> from the original on March 21, 2008<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">April 20,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+New+York+Times&amp;rft.atitle=A+Streetwise+Veteran+Schooled+Young+Obama&amp;rft.date=2007-09-09&amp;rft.aulast=Scott&amp;rft.aufirst=Janny&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.nytimes.com%2F2007%2F09%2F09%2Fus%2Fpolitics%2F09obama.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></li>\n<li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFMcClelland2007\" class=\"citation news cs1\">McClelland, Edward (February 12, 2007). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.salon.com/news/feature/2007/02/12/obama_natural/\">\"How Obama Learned to Be a Natural\"</a>. <i>Salon</i>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20080308133402/http://www.salon.com/news/feature/2007/02/12/obama_natural/\">Archived</a> from the original on March 8, 2008<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">April 20,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Salon&amp;rft.atitle=How+Obama+Learned+to+Be+a+Natural&amp;rft.date=2007-02-12&amp;rft.aulast=McClelland&amp;rft.aufirst=Edward&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.salon.com%2Fnews%2Ffeature%2F2007%2F02%2F12%2Fobama_natural%2F&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></li>\n<li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFWolffeBriscoe2007\" class=\"citation news cs1\">Wolffe, Richard; Briscoe, Daren (July 16, 2007). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.newsweek.com/id/33156\">\"Across the Divide\"</a>. <i>Newsweek</i>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20080418014600/http://www.newsweek.com/id/33156\">Archived</a> from the original on April 18, 2008<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">April 20,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Newsweek&amp;rft.atitle=Across+the+Divide&amp;rft.date=2007-07-16&amp;rft.aulast=Wolffe&amp;rft.aufirst=Richard&amp;rft.au=Briscoe%2C+Daren&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.newsweek.com%2Fid%2F33156&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></li>\n<li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFHelman2007\" class=\"citation news cs1\">Helman, Scott (October 12, 2007). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.boston.com/news/nation/articles/2007/10/12/early_defeat_launched_a_rapid_political_climb/\">\"Early Defeat Launched a Rapid Political Climb\"</a>. <i>The Boston Globe</i><span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">April 20,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+Boston+Globe&amp;rft.atitle=Early+Defeat+Launched+a+Rapid+Political+Climb&amp;rft.date=2007-10-12&amp;rft.aulast=Helman&amp;rft.aufirst=Scott&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.boston.com%2Fnews%2Fnation%2Farticles%2F2007%2F10%2F12%2Fearly_defeat_launched_a_rapid_political_climb%2F&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></li>\n<li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFWills2007\" class=\"citation news cs1\">Wills, Christopher (October 24, 2007). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.usatoday.com/news/politics/2007-10-24-3157940059_x.htm\">\"Obama learned from failed Congress run\"</a>. <i>USA Today</i><span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">November 15,</span> 2010</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=USA+Today&amp;rft.atitle=Obama+learned+from+failed+Congress+run&amp;rft.date=2007-10-24&amp;rft.aulast=Wills&amp;rft.aufirst=Christopher&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.usatoday.com%2Fnews%2Fpolitics%2F2007-10-24-3157940059_x.htm&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></li></ul>\n</span></li>\n<li id=\"cite_note-125\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-125\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFCalmes2007\" class=\"citation news cs1\">Calmes, Jackie (February 23, 2007). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20080918032039/http://online.wsj.com/public/article/SB117219748197216894-Sn6oV_4KLQHp_xz7CjYLuyjv3Jg_20070324.html\">\"Statehouse Yields Clues to Obama\"</a>. <i>The Wall Street Journal</i>. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.wsj.com/public/article/SB117219748197216894-Sn6oV_4KLQHp_xz7CjYLuyjv3Jg_20070324.html\">the original</a> on September 18, 2008<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">April 20,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+Wall+Street+Journal&amp;rft.atitle=Statehouse+Yields+Clues+to+Obama&amp;rft.date=2007-02-23&amp;rft.aulast=Calmes&amp;rft.aufirst=Jackie&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.wsj.com%2Fpublic%2Farticle%2FSB117219748197216894-Sn6oV_4KLQHp_xz7CjYLuyjv3Jg_20070324.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-126\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-126\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFTavella,_Anne_Marie2003\" class=\"citation news cs1\">Tavella, Anne Marie (April 14, 2003). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://nl.newsbank.com/nl-search/we/Archives?p_product=ADHB&amp;p_theme=adhb&amp;p_action=search&amp;p_text_search-0=Profiling,%20AND%20taping%20AND%20plans%20AND%20pass%20AND%20Senate\">\"Profiling, taping plans pass Senate\"</a> <span class=\"cs1-format\">(paid archive)</span>. <i>Daily Herald</i>. p.&#160;17. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20200101151400/http://nl.newsbank.com/nl-search/we/Archives?p_product=ADHB&amp;p_theme=adhb&amp;p_action=search&amp;p_text_search-0=Profiling,%20AND%20taping%20AND%20plans%20AND%20pass%20AND%20Senate\">Archived</a> from the original on January 1, 2020<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">June 1,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Daily+Herald&amp;rft.atitle=Profiling%2C+taping+plans+pass+Senate&amp;rft.pages=17&amp;rft.date=2003-04-14&amp;rft.au=Tavella%2C+Anne+Marie&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fnl.newsbank.com%2Fnl-search%2Fwe%2FArchives%3Fp_product%3DADHB%26p_theme%3Dadhb%26p_action%3Dsearch%26p_text_search-0%3DProfiling%2C%2520AND%2520taping%2520AND%2520plans%2520AND%2520pass%2520AND%2520Senate&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-127\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-127\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFHaynes,_V._Dion2003\" class=\"citation news cs1\">Haynes, V. Dion (June 29, 2003). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://pqasb.pqarchiver.com/chicagotribune/access/352884461.html?dids=352884461:352884461&amp;FMT=ABS&amp;FMTS=ABS:FT\">\"Fight racial profiling at local level, lawmaker says; U.S. guidelines get mixed review\"</a> <span class=\"cs1-format\">(paid archive)</span>. <i>Chicago Tribune</i>. p.&#160;8. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20080617150449/https://pqasb.pqarchiver.com/chicagotribune/access/352884461.html?dids=352884461%3A352884461&amp;FMT=ABS&amp;FMTS=ABS%3AFT\">Archived</a> from the original on June 17, 2008<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">June 1,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Chicago+Tribune&amp;rft.atitle=Fight+racial+profiling+at+local+level%2C+lawmaker+says%3B+U.S.+guidelines+get+mixed+review&amp;rft.pages=8&amp;rft.date=2003-06-29&amp;rft.au=Haynes%2C+V.+Dion&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fpqasb.pqarchiver.com%2Fchicagotribune%2Faccess%2F352884461.html%3Fdids%3D352884461%3A352884461%26FMT%3DABS%26FMTS%3DABS%3AFT&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-128\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-128\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFPearson2003\" class=\"citation news cs1\">Pearson, Rick (July 17, 2003). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20081218011706/http://pqasb.pqarchiver.com/chicagotribune/access/370136121.html?dids=370136121:370136121&amp;FMT=ABS&amp;FMTS=ABS:FT\">\"Taped confessions to be law; State will be 1st to pass legislation\"</a>. <i>Chicago Tribune</i>. p.&#160;1 (Metro). Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://pqasb.pqarchiver.com/chicagotribune/access/370136121.html?dids=370136121:370136121&amp;FMT=ABS&amp;FMTS=ABS:FT\">the original</a> <span class=\"cs1-format\">(paid archive)</span> on December 18, 2008<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">June 1,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Chicago+Tribune&amp;rft.atitle=Taped+confessions+to+be+law%3B+State+will+be+1st+to+pass+legislation&amp;rft.pages=1+%28Metro%29&amp;rft.date=2003-07-17&amp;rft.aulast=Pearson&amp;rft.aufirst=Rick&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fpqasb.pqarchiver.com%2Fchicagotribune%2Faccess%2F370136121.html%3Fdids%3D370136121%3A370136121%26FMT%3DABS%26FMTS%3DABS%3AFT&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-129\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-129\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFYoungmanBlake2007\" class=\"citation news cs1\">Youngman, Sam; Blake, Aaron (March 14, 2007). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://thehill.com/homenews/news/8935-obamas-crime-votes-are-fodder-for-rivals/\">\"Obama's Crime Votes Are Fodder for Rivals\"</a>. <i>The Hill</i>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20121114030716/http://thehill.com/homenews/news/11316-obamas-crime-votes-are-fodder-for-rivals\">Archived</a> from the original on November 14, 2012<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">May 18,</span> 2012</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+Hill&amp;rft.atitle=Obama%27s+Crime+Votes+Are+Fodder+for+Rivals&amp;rft.date=2007-03-14&amp;rft.aulast=Youngman&amp;rft.aufirst=Sam&amp;rft.au=Blake%2C+Aaron&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fthehill.com%2Fhomenews%2Fnews%2F8935-obamas-crime-votes-are-fodder-for-rivals%2F&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span> See also: <link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation news cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20080607111231/http://www.iht.com/articles/ap/2007/11/12/america/NA-POL-US-Obama-Death-Penalty.php\">\"US Presidential Candidate Obama Cites Work on State Death Penalty Reforms\"</a>. <i>International Herald Tribune</i>. Associated Press. November 12, 2007. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.iht.com/articles/ap/2007/11/12/america/NA-POL-US-Obama-Death-Penalty.php\">the original</a> on June 7, 2008<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">May 18,</span> 2012</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=International+Herald+Tribune&amp;rft.atitle=US+Presidential+Candidate+Obama+Cites+Work+on+State+Death+Penalty+Reforms&amp;rft.date=2007-11-12&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.iht.com%2Farticles%2Fap%2F2007%2F11%2F12%2Famerica%2FNA-POL-US-Obama-Death-Penalty.php&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-130\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-130\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFCoffee2004\" class=\"citation news cs1\">Coffee, Melanie (November 6, 2004). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20080516174431/http://www.hydepark.org/hpkccnews/raoul.htm\">\"Attorney Chosen to Fill Obama's State Senate Seat\"</a>. HPKCC. Associated Press. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.hydepark.org/hpkccnews/raoul.htm#ap\">the original</a> on May 16, 2008<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">April 20,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.atitle=Attorney+Chosen+to+Fill+Obama%27s+State+Senate+Seat&amp;rft.date=2004-11-06&amp;rft.aulast=Coffee&amp;rft.aufirst=Melanie&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.hydepark.org%2Fhpkccnews%2Fraoul.htm%23ap&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-131\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-131\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFHelman2007\" class=\"citation news cs1\">Helman, Scott (October 12, 2007). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.boston.com/news/nation/articles/2007/10/12/early_defeat_launched_a_rapid_political_climb\">\"Early defeat launched a rapid political climb\"</a>. <i><a href=\"/wiki/The_Boston_Globe\" title=\"The Boston Globe\">The Boston Globe</a></i>. p.&#160;1A. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20071012215244/http://boston.com/news/nation/articles/2007/10/12/early_defeat_launched_a_rapid_political_climb/\">Archived</a> from the original on October 12, 2007<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">April 13,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+Boston+Globe&amp;rft.atitle=Early+defeat+launched+a+rapid+political+climb&amp;rft.pages=1A&amp;rft.date=2007-10-12&amp;rft.aulast=Helman&amp;rft.aufirst=Scott&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.boston.com%2Fnews%2Fnation%2Farticles%2F2007%2F10%2F12%2Fearly_defeat_launched_a_rapid_political_climb&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-132\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-132\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFStrausberg2002\" class=\"citation news cs1\">Strausberg, Chinta (September 26, 2002). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20110511195931/http://www.highbeam.com/doc/1P3-220062931.html\">\"Opposition to war mounts\"</a>. <i>Chicago Defender</i>. p.&#160;1. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.highbeam.com/doc/1P3-220062931.html\">the original</a> <span class=\"cs1-format\">(paid archive)</span> on May 11, 2011<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">February 3,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Chicago+Defender&amp;rft.atitle=Opposition+to+war+mounts&amp;rft.pages=1&amp;rft.date=2002-09-26&amp;rft.aulast=Strausberg&amp;rft.aufirst=Chinta&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.highbeam.com%2Fdoc%2F1P3-220062931.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-Rose_Garden-133\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-Rose_Garden_133-0\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFOffice_of_the_Press_Secretary2002\" class=\"citation web cs1\">Office of the Press Secretary (October 2, 2002). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://georgewbush-whitehouse.archives.gov/news/releases/2002/10/20021002-7.html\">\"President, House leadership agree on Iraq resolution\"</a>. <i><a href=\"/wiki/Whitehouse.gov\" title=\"Whitehouse.gov\">whitehouse.gov</a></i><span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">February 18,</span> 2008</span> &#8211; via <a href=\"/wiki/NARA\" class=\"mw-redirect\" title=\"NARA\">National Archives</a>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=unknown&amp;rft.jtitle=whitehouse.gov&amp;rft.atitle=President%2C+House+leadership+agree+on+Iraq+resolution&amp;rft.date=2002-10-02&amp;rft.au=Office+of+the+Press+Secretary&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fgeorgewbush-whitehouse.archives.gov%2Fnews%2Freleases%2F2002%2F10%2F20021002-7.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span>\n<ul><li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFTackett2002\" class=\"citation news cs1\">Tackett, Michael (October 3, 2002). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20130726235124/http://pqasb.pqarchiver.com/chicagotribune/access/203569641.html?dids=203569641:203569641&amp;FMT=ABS&amp;FMTS=ABS:FT\">\"Bush, House OK Iraq deal; Congress marches with Bush\"</a>. <i>Chicago Tribune</i>. p.&#160;1. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://pqasb.pqarchiver.com/chicagotribune/access/203569641.html?dids=203569641:203569641&amp;FMT=ABS&amp;FMTS=ABS:FT\">the original</a> on July 26, 2013<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">February 3,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Chicago+Tribune&amp;rft.atitle=Bush%2C+House+OK+Iraq+deal%3B+Congress+marches+with+Bush&amp;rft.pages=1&amp;rft.date=2002-10-03&amp;rft.aulast=Tackett&amp;rft.aufirst=Michael&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fpqasb.pqarchiver.com%2Fchicagotribune%2Faccess%2F203569641.html%3Fdids%3D203569641%3A203569641%26FMT%3DABS%26FMTS%3DABS%3AFT&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span><span style=\"font-size:0.95em; font-size:95%; color: var( --color-subtle, #555 )\">(subscription required)</span></li></ul>\n</span></li>\n<li id=\"cite_note-Federal_Plaza-134\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-Federal_Plaza_134-0\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFGlauber2003\" class=\"citation news cs1\">Glauber, Bill (October 3, 2003). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20080617150444/http://pqasb.pqarchiver.com/chicagotribune/access/203569621.html?dids=203569621:203569621&amp;FMT=ABS&amp;FMTS=ABS:FT\">\"War protesters gentler, but passion still burns\"</a>. <i>Chicago Tribune</i>. p.&#160;1. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://pqasb.pqarchiver.com/chicagotribune/access/203569621.html?dids=203569621:203569621&amp;FMT=ABS&amp;FMTS=ABS:FT\">the original</a> on June 17, 2008<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">February 3,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Chicago+Tribune&amp;rft.atitle=War+protesters+gentler%2C+but+passion+still+burns&amp;rft.pages=1&amp;rft.date=2003-10-03&amp;rft.aulast=Glauber&amp;rft.aufirst=Bill&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fpqasb.pqarchiver.com%2Fchicagotribune%2Faccess%2F203569621.html%3Fdids%3D203569621%3A203569621%26FMT%3DABS%26FMTS%3DABS%3AFT&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span><span style=\"font-size:0.95em; font-size:95%; color: var( --color-subtle, #555 )\">(subscription required)</span>\n<ul><li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFStrausberg2002\" class=\"citation news cs1\">Strausberg, Chinta (October 3, 2002). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20091014211715/http://www.highbeam.com/doc/1P3-220379051.html\">\"War with Iraq undermines U.N\"</a>. <i>Chicago Defender</i>. p.&#160;1. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.highbeam.com/doc/1P3-220379051.html\">the original</a> on October 14, 2009<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">October 28,</span> 2008</span>. <q>Photo caption: Left Photo: Sen. Barack Obama along with Rev. Jesse Jackson spoke to nearly 3,000 anti-war protestors (below) during a rally at Federal Plaza Wednesday.</q></cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Chicago+Defender&amp;rft.atitle=War+with+Iraq+undermines+U.N&amp;rft.pages=1&amp;rft.date=2002-10-03&amp;rft.aulast=Strausberg&amp;rft.aufirst=Chinta&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.highbeam.com%2Fdoc%2F1P3-220379051.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></li>\n<li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFKatz2007\" class=\"citation web cs1\">Katz, Marilyn (October 2, 2007). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20110721192331/http://www.noiraqwar-chicago.org/?p=127\">\"Five years since our first action\"</a>. Chicagoans Against War &amp; Injustice. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.noiraqwar-chicago.org/?p=127\">the original</a> on July 21, 2011<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">February 18,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&amp;rft.genre=unknown&amp;rft.btitle=Five+years+since+our+first+action&amp;rft.pub=Chicagoans+Against+War+%26+Injustice&amp;rft.date=2007-10-02&amp;rft.aulast=Katz&amp;rft.aufirst=Marilyn&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.noiraqwar-chicago.org%2F%3Fp%3D127&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></li>\n<li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFBryantVaughn2002\" class=\"citation news cs1\">Bryant, Greg; Vaughn, Jane B. (October 3, 2002). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://nl.newsbank.com/nl-search/we/Archives?p_product=ADHB&amp;p_theme=adhb&amp;p_action=search&amp;p_maxdocs=200&amp;p_text_search-0=300%20AND%20attend%20AND%20rally%20AND%20against%20AND%20Iraq%20AND%20war&amp;s_dispstring=300%20attend%20rally%20against%20Iraq%20war%20AND%20date(10/3/2002%20to%2010/3/2002)&amp;p_field_date-0=YMD_date&amp;p_params_date-0=date:B,E&amp;p_text_date-0=10/3/2002%20to%2010/3/2002)Êl_numdocs=20&amp;p_perpage=10&amp;p_sort=YMD_date:DÊl_useweights=no\">\"300 attend rally against Iraq war\"</a>. <i>Daily Herald</i>. p.&#160;8<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">October 28,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Daily+Herald&amp;rft.atitle=300+attend+rally+against+Iraq+war&amp;rft.pages=8&amp;rft.date=2002-10-03&amp;rft.aulast=Bryant&amp;rft.aufirst=Greg&amp;rft.au=Vaughn%2C+Jane+B.&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fnl.newsbank.com%2Fnl-search%2Fwe%2FArchives%3Fp_product%3DADHB%26p_theme%3Dadhb%26p_action%3Dsearch%26p_maxdocs%3D200%26p_text_search-0%3D300%2520AND%2520attend%2520AND%2520rally%2520AND%2520against%2520AND%2520Iraq%2520AND%2520war%26s_dispstring%3D300%2520attend%2520rally%2520against%2520Iraq%2520war%2520AND%2520date%2810%2F3%2F2002%2520to%252010%2F3%2F2002%29%26p_field_date-0%3DYMD_date%26p_params_date-0%3Ddate%3AB%2CE%26p_text_date-0%3D10%2F3%2F2002%2520to%252010%2F3%2F2002%29%C3%8Al_numdocs%3D20%26p_perpage%3D10%26p_sort%3DYMD_date%3AD%C3%8Al_useweights%3Dno&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span><span style=\"font-size:0.95em; font-size:95%; color: var( --color-subtle, #555 )\">(subscription required)</span></li>\n<li>Mendell (2007), pp. 172–177.</li></ul>\n</span></li>\n<li id=\"cite_note-spoke_out-135\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-spoke_out_135-0\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFObama2002\" class=\"citation web cs1\">Obama, Barack (October 2, 2002). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20080130204029/http://www.barackobama.com/2002/10/02/remarks_of_illinois_state_sen.php\">\"Remarks of Illinois State Sen. Barack Obama against going to war with Iraq\"</a>. Barack Obama. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.barackobama.com/2002/10/02/remarks_of_illinois_state_sen.php\">the original</a> on January 30, 2008<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">February 3,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&amp;rft.genre=unknown&amp;rft.btitle=Remarks+of+Illinois+State+Sen.+Barack+Obama+against+going+to+war+with+Iraq&amp;rft.pub=Barack+Obama&amp;rft.date=2002-10-02&amp;rft.aulast=Obama&amp;rft.aufirst=Barack&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.barackobama.com%2F2002%2F10%2F02%2Fremarks_of_illinois_state_sen.php&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span>\n<ul><li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFMcCormick2007\" class=\"citation news cs1\">McCormick, John (October 3, 2007). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20081218011609/http://pqasb.pqarchiver.com/chicagotribune/access/1351610621.html?dids=1351610621:1351610621&amp;FMT=ABS&amp;FMTS=ABS:FT\">\"Obama marks '02 war speech; Contender highlights his early opposition in an effort to distinguish him from his rivals\"</a>. <i>Chicago Tribune</i>. p.&#160;7. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://pqasb.pqarchiver.com/chicagotribune/access/1351610621.html?dids=1351610621:1351610621&amp;FMT=ABS&amp;FMTS=ABS:FT\">the original</a> on December 18, 2008<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">October 28,</span> 2008</span>. <q>The top strategist for Sen. Barack Obama has just 14 seconds of video of what is one of the most pivotal moments of the presidential candidate's political career. The video, obtained from a Chicago TV station, is of Obama's 2002 speech in opposition to the impending Iraq invasion.</q></cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Chicago+Tribune&amp;rft.atitle=Obama+marks+%2702+war+speech%3B+Contender+highlights+his+early+opposition+in+an+effort+to+distinguish+him+from+his+rivals&amp;rft.pages=7&amp;rft.date=2007-10-03&amp;rft.aulast=McCormick&amp;rft.aufirst=John&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fpqasb.pqarchiver.com%2Fchicagotribune%2Faccess%2F1351610621.html%3Fdids%3D1351610621%3A1351610621%26FMT%3DABS%26FMTS%3DABS%3AFT&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span><span style=\"font-size:0.95em; font-size:95%; color: var( --color-subtle, #555 )\">(subscription required)</span></li>\n<li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFPallasch2007\" class=\"citation news cs1\">Pallasch, Abdon M. (October 3, 2007). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://nl.newsbank.com/nl-search/we/Archives?p_product=CSTB&amp;p_theme=cstb&amp;p_action=search&amp;p_maxdocs=200&amp;s_dispstring=headline(Obama%20touts%20anti-war%20cred)%20AND%20date(all)&amp;p_field_advanced-0=title&amp;p_text_advanced-0=(Obama%20touts%20anti-war%20cred)Êl_numdocs=20&amp;p_perpage=10&amp;p_sort=YMD_date:DÊl_useweights=no\">\"Obama touts anti-war cred; Kicks off tour 5 years after speech critical of going to Iraq\"</a>. <i>Chicago Sun-Times</i>. p.&#160;26<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">October 28,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Chicago+Sun-Times&amp;rft.atitle=Obama+touts+anti-war+cred%3B+Kicks+off+tour+5+years+after+speech+critical+of+going+to+Iraq&amp;rft.pages=26&amp;rft.date=2007-10-03&amp;rft.aulast=Pallasch&amp;rft.aufirst=Abdon+M.&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fnl.newsbank.com%2Fnl-search%2Fwe%2FArchives%3Fp_product%3DCSTB%26p_theme%3Dcstb%26p_action%3Dsearch%26p_maxdocs%3D200%26s_dispstring%3Dheadline%28Obama%2520touts%2520anti-war%2520cred%29%2520AND%2520date%28all%29%26p_field_advanced-0%3Dtitle%26p_text_advanced-0%3D%28Obama%2520touts%2520anti-war%2520cred%29%C3%8Al_numdocs%3D20%26p_perpage%3D10%26p_sort%3DYMD_date%3AD%C3%8Al_useweights%3Dno&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span><span style=\"font-size:0.95em; font-size:95%; color: var( --color-subtle, #555 )\">(subscription required)</span></li></ul>\n</span></li>\n<li id=\"cite_note-stop_the_war-136\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-stop_the_war_136-0\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFRitter2003\" class=\"citation news cs1\">Ritter, Jim (March 17, 2003). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://nl.newsbank.com/nl-search/we/Archives?p_product=CSTB&amp;p_theme=cstb&amp;p_action=search&amp;p_maxdocs=200&amp;s_dispstring=headline(Anti-war%20rally%20here%20draws%20thousands)%20AND%20date(all)&amp;p_field_advanced-0=title&amp;p_text_advanced-0=(Anti-war%20rally%20here%20draws%20thousands)Êl_numdocs=20&amp;p_perpage=10&amp;p_sort=YMD_date:DÊl_useweights=no\">\"Anti-war rally here draws thousands\"</a>. <i>Chicago Sun-Times</i>. p.&#160;3<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">February 3,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Chicago+Sun-Times&amp;rft.atitle=Anti-war+rally+here+draws+thousands&amp;rft.pages=3&amp;rft.date=2003-03-17&amp;rft.aulast=Ritter&amp;rft.aufirst=Jim&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fnl.newsbank.com%2Fnl-search%2Fwe%2FArchives%3Fp_product%3DCSTB%26p_theme%3Dcstb%26p_action%3Dsearch%26p_maxdocs%3D200%26s_dispstring%3Dheadline%28Anti-war%2520rally%2520here%2520draws%2520thousands%29%2520AND%2520date%28all%29%26p_field_advanced-0%3Dtitle%26p_text_advanced-0%3D%28Anti-war%2520rally%2520here%2520draws%2520thousands%29%C3%8Al_numdocs%3D20%26p_perpage%3D10%26p_sort%3DYMD_date%3AD%C3%8Al_useweights%3Dno&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span> <span style=\"font-size:0.95em; font-size:95%; color: var( --color-subtle, #555 )\">(subscription required)</span>\n<ul><li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFOffice_of_the_Press_Secretary2003\" class=\"citation pressrelease cs1\">Office of the Press Secretary (March 16, 2003). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://georgewbush-whitehouse.archives.gov/news/releases/2003/03/20030316-3.html\">\"President Bush: Monday 'moment of truth' for world on Iraq\"</a>. <i><a href=\"/wiki/Whitehouse.gov\" title=\"Whitehouse.gov\">whitehouse.gov</a></i> (Press release)<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">February 18,</span> 2008</span> &#8211; via <a href=\"/wiki/NARA\" class=\"mw-redirect\" title=\"NARA\">National Archives</a>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&amp;rft.genre=unknown&amp;rft.btitle=President+Bush%3A+Monday+%27moment+of+truth%27+for+world+on+Iraq&amp;rft.date=2003-03-16&amp;rft.au=Office+of+the+Press+Secretary&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fgeorgewbush-whitehouse.archives.gov%2Fnews%2Freleases%2F2003%2F03%2F20030316-3.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></li></ul>\n</span></li>\n<li id=\"cite_note-137\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-137\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFDavey2004\" class=\"citation news cs1\">Davey, Monica (March 7, 2004). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20090416015834/http://www.nytimes.com/2004/03/07/politics/campaign/07ILLI.html\">\"Closely watched Illinois Senate race attracts 7 candidates in millionaire range\"</a>. <i><a href=\"/wiki/The_New_York_Times\" title=\"The New York Times\">The New York Times</a></i>. p.&#160;19. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.nytimes.com/2004/03/07/politics/campaign/07ILLI.html\">the original</a> on April 16, 2009<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">April 13,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+New+York+Times&amp;rft.atitle=Closely+watched+Illinois+Senate+race+attracts+7+candidates+in+millionaire+range&amp;rft.pages=19&amp;rft.date=2004-03-07&amp;rft.aulast=Davey&amp;rft.aufirst=Monica&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.nytimes.com%2F2004%2F03%2F07%2Fpolitics%2Fcampaign%2F07ILLI.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-future-138\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-future_138-0\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFMendell2004\" class=\"citation news cs1\">Mendell, David (March 17, 2004). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://articles.chicagotribune.com/2004-03-17/news/0403170332_1_blair-hull-gery-chico-blacks-and-liberal-whites\">\"Obama routs Democratic foes; Ryan tops crowded GOP field; Hynes, Hull fall far short across state\"</a>. <i>Chicago Tribune</i>. p.&#160;1<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">March 1,</span> 2009</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Chicago+Tribune&amp;rft.atitle=Obama+routs+Democratic+foes%3B+Ryan+tops+crowded+GOP+field%3B+Hynes%2C+Hull+fall+far+short+across+state&amp;rft.pages=1&amp;rft.date=2004-03-17&amp;rft.aulast=Mendell&amp;rft.aufirst=David&amp;rft_id=http%3A%2F%2Farticles.chicagotribune.com%2F2004-03-17%2Fnews%2F0403170332_1_blair-hull-gery-chico-blacks-and-liberal-whites&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span>\n<ul><li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFDavey2004\" class=\"citation news cs1\">Davey, Monica (March 18, 2004). <span class=\"id-lock-limited\" title=\"Free access subject to limited trial, subscription normally required\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.nytimes.com/2004/03/18/us/as-quickly-as-overnight-a-democratic-star-is-born.html\">\"As quickly as overnight, a Democratic star is born\"</a></span>. <i>The New York Times</i>. p.&#160;A20. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20090506195833/http://www.nytimes.com/2004/03/18/us/as-quickly-as-overnight-a-democratic-star-is-born.html\">Archived</a> from the original on May 6, 2009<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">March 1,</span> 2009</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+New+York+Times&amp;rft.atitle=As+quickly+as+overnight%2C+a+Democratic+star+is+born&amp;rft.pages=A20&amp;rft.date=2004-03-18&amp;rft.aulast=Davey&amp;rft.aufirst=Monica&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.nytimes.com%2F2004%2F03%2F18%2Fus%2Fas-quickly-as-overnight-a-democratic-star-is-born.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></li>\n<li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFHowlett2004\" class=\"citation news cs1\">Howlett, Debbie (March 19, 2004). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.usatoday.com/news/politicselections/nation/2004-03-18-obama-usat_x.htm\">\"Dems see a rising star in Illinois Senate candidate\"</a>. <i>USA Today</i>. p.&#160;A04<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">March 1,</span> 2009</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=USA+Today&amp;rft.atitle=Dems+see+a+rising+star+in+Illinois+Senate+candidate&amp;rft.pages=A04&amp;rft.date=2004-03-19&amp;rft.aulast=Howlett&amp;rft.aufirst=Debbie&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.usatoday.com%2Fnews%2Fpoliticselections%2Fnation%2F2004-03-18-obama-usat_x.htm&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></li>\n<li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFScheiber2004\" class=\"citation news cs1\">Scheiber, Noam (May 31, 2004). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.tnr.com/article/race-against-history-0\">\"Race against history. Barack Obama's miraculous campaign\"</a>. <i>The New Republic</i>. Vol.&#160;230, no.&#160;20. pp.&#160;21–22, 24–26 (cover story)<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">March 24,</span> 2009</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+New+Republic&amp;rft.atitle=Race+against+history.+Barack+Obama%27s+miraculous+campaign&amp;rft.volume=230&amp;rft.issue=20&amp;rft.pages=21-22%2C+24-26+%28cover+story%29&amp;rft.date=2004-05-31&amp;rft.aulast=Scheiber&amp;rft.aufirst=Noam&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.tnr.com%2Farticle%2Frace-against-history-0&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></li>\n<li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFFinnegan2004\" class=\"citation news cs1\">Finnegan, William (May 31, 2004). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.newyorker.com/archive/2004/05/31/040531fa_fact1?currentPage=all\">\"The Candidate. How far can Barack Obama go?\"</a>. <i><a href=\"/wiki/The_New_Yorker\" title=\"The New Yorker\">The New Yorker</a></i>. Vol.&#160;20, no.&#160;14. pp.&#160;32–38<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">March 24,</span> 2009</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+New+Yorker&amp;rft.atitle=The+Candidate.+How+far+can+Barack+Obama+go%3F&amp;rft.volume=20&amp;rft.issue=14&amp;rft.pages=32-38&amp;rft.date=2004-05-31&amp;rft.aulast=Finnegan&amp;rft.aufirst=William&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.newyorker.com%2Farchive%2F2004%2F05%2F31%2F040531fa_fact1%3FcurrentPage%3Dall&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></li>\n<li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFDionne2004\" class=\"citation news cs1\">Dionne, E.J. Jr. (June 25, 2004). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.washingtonpost.com/wp-dyn/articles/A4062-2004Jun24.html\">\"In Illinois, a star prepares\"</a>. <i>The Washington Post</i>. p.&#160;A29<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">March 24,</span> 2009</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+Washington+Post&amp;rft.atitle=In+Illinois%2C+a+star+prepares&amp;rft.pages=A29&amp;rft.date=2004-06-25&amp;rft.aulast=Dionne&amp;rft.aufirst=E.J.+Jr.&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.washingtonpost.com%2Fwp-dyn%2Farticles%2FA4062-2004Jun24.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></li>\n<li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFScott2008\" class=\"citation news cs1\">Scott, Janny (May 18, 2008). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.nytimes.com/2008/05/18/us/politics/18memoirs.html\">\"The story of Obama, written by Obama\"</a>. <i>The New York Times</i>. p.&#160;A1<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">January 9,</span> 2010</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+New+York+Times&amp;rft.atitle=The+story+of+Obama%2C+written+by+Obama&amp;rft.pages=A1&amp;rft.date=2008-05-18&amp;rft.aulast=Scott&amp;rft.aufirst=Janny&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.nytimes.com%2F2008%2F05%2F18%2Fus%2Fpolitics%2F18memoirs.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></li>\n<li>Mendell (2007), pp. 235–259.</li></ul>\n</span></li>\n<li id=\"cite_note-139\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-139\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFBernstein2007\" class=\"citation news cs1\">Bernstein, David (June 2007). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.chicagomag.com/Chicago-Magazine/June-2007/The-Speech\">\"The Speech\"</a>. <i>Chicago Magazine</i>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20080614213455/http://www.chicagomag.com/Chicago-Magazine/June-2007/The-Speech/\">Archived</a> from the original on June 14, 2008<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">April 13,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Chicago+Magazine&amp;rft.atitle=The+Speech&amp;rft.date=2007-06&amp;rft.aulast=Bernstein&amp;rft.aufirst=David&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.chicagomag.com%2FChicago-Magazine%2FJune-2007%2FThe-Speech&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-status-140\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-status_140-0\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation news cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.newsweek.com/id/54728/output/print\">\"Star Power. Showtime: Some are on the rise; others have long been fixtures in the firmament. A galaxy of bright Democratic lights\"</a>. <i>Newsweek</i>. August 2, 2004. pp.&#160;48–51. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20081218014146/http://www.newsweek.com/id/54728/output/print\">Archived</a> from the original on December 18, 2008<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">November 15,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Newsweek&amp;rft.atitle=Star+Power.+Showtime%3A+Some+are+on+the+rise%3B+others+have+long+been+fixtures+in+the+firmament.+A+galaxy+of+bright+Democratic+lights&amp;rft.pages=48-51&amp;rft.date=2004-08-02&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.newsweek.com%2Fid%2F54728%2Foutput%2Fprint&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span>\n<ul><li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFSamuel2004\" class=\"citation news cs1\">Samuel, Terence (August 2, 2004). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20081206100640/http://www.usnews.com/usnews/news/articles/040802/2obama.htm\">\"A shining star named Obama. How a most unlikely politician became a darling of the Democrats\"</a>. <i>U.S. News &amp; World Report</i>. p.&#160;25. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.usnews.com/usnews/news/articles/040802/2obama.htm\">the original</a> on December 6, 2008<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">November 15,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=U.S.+News+%26+World+Report&amp;rft.atitle=A+shining+star+named+Obama.+How+a+most+unlikely+politician+became+a+darling+of+the+Democrats&amp;rft.pages=25&amp;rft.date=2004-08-02&amp;rft.aulast=Samuel&amp;rft.aufirst=Terence&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.usnews.com%2Fusnews%2Fnews%2Farticles%2F040802%2F2obama.htm&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></li>\n<li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFLizza2004\" class=\"citation news cs1\">Lizza, Ryan (September 2004). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.theatlantic.com/doc/200409/lizza\">\"Why is Barack Obama generating more excitement among Democrats than John Kerry?\"</a>. <i>The Atlantic Monthly</i>. pp.&#160;30, 33<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">November 15,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+Atlantic+Monthly&amp;rft.atitle=Why+is+Barack+Obama+generating+more+excitement+among+Democrats+than+John+Kerry%3F&amp;rft.pages=30%2C+33&amp;rft.date=2004-09&amp;rft.aulast=Lizza&amp;rft.aufirst=Ryan&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.theatlantic.com%2Fdoc%2F200409%2Flizza&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></li>\n<li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFDavey2004\" class=\"citation news cs1\">Davey, Monica (July 26, 2004). <span class=\"id-lock-limited\" title=\"Free access subject to limited trial, subscription normally required\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.nytimes.com/2004/07/26/us/the-speaker-a-surprise-senate-contender-reaches-his-biggest-stage-yet.html\">\"A surprise Senate contender reaches his biggest stage yet\"</a></span>. <i>The New York Times</i>. p.&#160;A1. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20090507095649/http://www.nytimes.com/2004/07/26/us/the-speaker-a-surprise-senate-contender-reaches-his-biggest-stage-yet.html\">Archived</a> from the original on May 7, 2009<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">November 25,</span> 2010</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+New+York+Times&amp;rft.atitle=A+surprise+Senate+contender+reaches+his+biggest+stage+yet&amp;rft.pages=A1&amp;rft.date=2004-07-26&amp;rft.aulast=Davey&amp;rft.aufirst=Monica&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.nytimes.com%2F2004%2F07%2F26%2Fus%2Fthe-speaker-a-surprise-senate-contender-reaches-his-biggest-stage-yet.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></li>\n<li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFLeibovich2004\" class=\"citation news cs1\">Leibovich, Mark (July 27, 2004). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.washingtonpost.com/wp-dyn/articles/A16606-2004Jul26.html\">\"The other man of the hour\"</a>. <i>The Washington Post</i>. p.&#160;C1<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">November 15,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+Washington+Post&amp;rft.atitle=The+other+man+of+the+hour&amp;rft.pages=C1&amp;rft.date=2004-07-27&amp;rft.aulast=Leibovich&amp;rft.aufirst=Mark&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.washingtonpost.com%2Fwp-dyn%2Farticles%2FA16606-2004Jul26.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></li>\n<li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFMilligan2004\" class=\"citation news cs1\">Milligan, Susan (July 27, 2004). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.boston.com/news/local/articles/2004/07/27/in_obama_democrats_see_their_future/\">\"In Obama, Democrats see their future\"</a>. <i>The Boston Globe</i>. p.&#160;B8. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20081218181835/http://www.boston.com/news/local/articles/2004/07/27/in_obama_democrats_see_their_future/\">Archived</a> from the original on December 18, 2008<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">November 15,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+Boston+Globe&amp;rft.atitle=In+Obama%2C+Democrats+see+their+future&amp;rft.pages=B8&amp;rft.date=2004-07-27&amp;rft.aulast=Milligan&amp;rft.aufirst=Susan&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.boston.com%2Fnews%2Flocal%2Farticles%2F2004%2F07%2F27%2Fin_obama_democrats_see_their_future%2F&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></li>\n<li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFSeelye2004\" class=\"citation news cs1\">Seelye, Katharine Q. (July 28, 2004). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20060624052131/http://www.nytimes.com/2004/07/28/politics/campaign/28blacks.html\">\"Illinois Senate nominee speaks of encompassing unity\"</a>. <i>The New York Times</i>. p.&#160;A1. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.nytimes.com/2004/07/28/politics/campaign/28blacks.html\">the original</a> on June 24, 2006.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+New+York+Times&amp;rft.atitle=Illinois+Senate+nominee+speaks+of+encompassing+unity&amp;rft.pages=A1&amp;rft.date=2004-07-28&amp;rft.aulast=Seelye&amp;rft.aufirst=Katharine+Q.&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.nytimes.com%2F2004%2F07%2F28%2Fpolitics%2Fcampaign%2F28blacks.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></li>\n<li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFBroder2004\" class=\"citation news cs1\">Broder, David S. (July 28, 2004). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.washingtonpost.com/wp-dyn/articles/A17865-2004Jul27.html\">\"Democrats focus on healing divisions; Addressing convention, newcomers set themes\"</a>. <i>The Washington Post</i>. p.&#160;A1<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">November 15,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+Washington+Post&amp;rft.atitle=Democrats+focus+on+healing+divisions%3B+Addressing+convention%2C+newcomers+set+themes&amp;rft.pages=A1&amp;rft.date=2004-07-28&amp;rft.aulast=Broder&amp;rft.aufirst=David+S.&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.washingtonpost.com%2Fwp-dyn%2Farticles%2FA17865-2004Jul27.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></li>\n<li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFBingMcClintock2004\" class=\"citation news cs1\">Bing, Jonathan; McClintock, Pamela (July 29, 2004). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.variety.com/article/VR1117908388.html\">\"Auds resist charms of Dem stars\"</a>. <i>Variety</i>. p.&#160;1<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">November 15,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Variety&amp;rft.atitle=Auds+resist+charms+of+Dem+stars&amp;rft.pages=1&amp;rft.date=2004-07-29&amp;rft.aulast=Bing&amp;rft.aufirst=Jonathan&amp;rft.au=McClintock%2C+Pamela&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.variety.com%2Farticle%2FVR1117908388.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></li>\n<li>Mendell (2007), pp. 272–285.</li></ul>\n</span></li>\n<li id=\"cite_note-141\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-141\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation news cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.cnn.com/2004/ALLPOLITICS/06/25/il.ryan/\">\"Ryan drops out of Senate race in Illinois\"</a>. CNN. June 25, 2004. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20180108042942/http://www.cnn.com/2004/ALLPOLITICS/06/25/il.ryan/\">Archived</a> from the original on January 8, 2018<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">May 18,</span> 2012</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.atitle=Ryan+drops+out+of+Senate+race+in+Illinois&amp;rft.date=2004-06-25&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.cnn.com%2F2004%2FALLPOLITICS%2F06%2F25%2Fil.ryan%2F&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span>\n<ul><li>Mendell (2007), pp. 260–271.</li></ul>\n</span></li>\n<li id=\"cite_note-142\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-142\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFLannan2004\" class=\"citation news cs1\">Lannan, Maura Kelly (August 9, 2004). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20111214115053/http://legacy.signonsandiego.com/news/politics/20040809-0849-illinoissenate.html\">\"Alan Keyes enters U.S. Senate race in Illinois against rising Democratic star\"</a>. <i><a href=\"/wiki/The_San_Diego_Union-Tribune\" title=\"The San Diego Union-Tribune\">The San Diego Union-Tribune</a></i>. Associated Press. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://legacy.signonsandiego.com/news/politics/20040809-0849-illinoissenate.html\">the original</a> on December 14, 2011<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">April 13,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+San+Diego+Union-Tribune&amp;rft.atitle=Alan+Keyes+enters+U.S.+Senate+race+in+Illinois+against+rising+Democratic+star&amp;rft.date=2004-08-09&amp;rft.aulast=Lannan&amp;rft.aufirst=Maura+Kelly&amp;rft_id=http%3A%2F%2Flegacy.signonsandiego.com%2Fnews%2Fpolitics%2F20040809-0849-illinoissenate.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-margin-143\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-margin_143-0\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation news cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.cnn.com/ELECTION/2004/pages/results/states/IL/S/01/index.html\">\"America Votes 2004: U.S. Senate / Illinois\"</a>. CNN. 2005. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20080416061340/http://www.cnn.com/ELECTION/2004//pages/results/states/IL/S/01/index.html\">Archived</a> from the original on April 16, 2008<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">April 13,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.atitle=America+Votes+2004%3A+U.S.+Senate+%2F+Illinois&amp;rft.date=2005&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.cnn.com%2FELECTION%2F2004%2Fpages%2Fresults%2Fstates%2FIL%2FS%2F01%2Findex.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span>\n<ul><li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFSlevin2007\" class=\"citation news cs1\">Slevin, Peter (November 13, 2007). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.washingtonpost.com/wp-dyn/content/article/2007/11/12/AR2007111201945.html\">\"For Obama, a handsome payoff in political gambles\"</a>. <i>The Washington Post</i>. p.&#160;A3<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">April 13,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+Washington+Post&amp;rft.atitle=For+Obama%2C+a+handsome+payoff+in+political+gambles&amp;rft.pages=A3&amp;rft.date=2007-11-13&amp;rft.aulast=Slevin&amp;rft.aufirst=Peter&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.washingtonpost.com%2Fwp-dyn%2Fcontent%2Farticle%2F2007%2F11%2F12%2FAR2007111201945.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></li>\n<li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFChaseMendell2004\" class=\"citation news cs1\">Chase, John; Mendell, David (November 3, 2004). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20110513095857/http://www.noticiasdot.com/publicaciones/2004/1104/0311/noticias031104/presidenciales-usa/images/usa/chicago_tribune/chicago_tribune_031104.pdf\">\"Obama scores a record landslide\"</a> <span class=\"cs1-format\">(PDF)</span>. <i>Chicago Tribune</i>. p.&#160;1. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.noticiasdot.com/publicaciones/2004/1104/0311/noticias031104/presidenciales-usa/images/usa/chicago_tribune/chicago_tribune_031104.pdf\">the original</a> <span class=\"cs1-format\">(PDF)</span> on May 13, 2011<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">April 3,</span> 2009</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Chicago+Tribune&amp;rft.atitle=Obama+scores+a+record+landslide&amp;rft.pages=1&amp;rft.date=2004-11-03&amp;rft.aulast=Chase&amp;rft.aufirst=John&amp;rft.au=Mendell%2C+David&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.noticiasdot.com%2Fpublicaciones%2F2004%2F1104%2F0311%2Fnoticias031104%2Fpresidenciales-usa%2Fimages%2Fusa%2Fchicago_tribune%2Fchicago_tribune_031104.pdf&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></li>\n<li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFFornek2004\" class=\"citation news cs1\">Fornek, Scott (November 3, 2004). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20130510061848/http://www.highbeam.com/doc/1P2-1553596.html\">\"Obama takes Senate seat in a landslide\"</a>. <i>Chicago Sun-Times</i>. p.&#160;6. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.highbeam.com/doc/1P2-1553596.html\">the original</a> on May 10, 2013<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">April 3,</span> 2009</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Chicago+Sun-Times&amp;rft.atitle=Obama+takes+Senate+seat+in+a+landslide&amp;rft.pages=6&amp;rft.date=2004-11-03&amp;rft.aulast=Fornek&amp;rft.aufirst=Scott&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.highbeam.com%2Fdoc%2F1P2-1553596.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></li></ul>\n</span></li>\n<li id=\"cite_note-144\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-144\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFUnited_States_Congresso000167\" class=\"citation web cs1\">United States Congress. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://bioguide.congress.gov/scripts/biodisplay.pl?index=o000167\">\"Barack Obama (id: o000167)\"</a>. <i><a href=\"/wiki/Biographical_Directory_of_the_United_States_Congress\" title=\"Biographical Directory of the United States Congress\">Biographical Directory of the United States Congress</a></i><span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">October 12,</span> 2011</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=unknown&amp;rft.jtitle=Biographical+Directory+of+the+United+States+Congress&amp;rft.atitle=Barack+Obama+%28id%3A+o000167%29&amp;rft.au=United+States+Congress&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fbioguide.congress.gov%2Fscripts%2Fbiodisplay.pl%3Findex%3Do000167&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-145\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-145\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation web cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20080709114659/http://www.house.gov/kilpatrick/cbc/member_info.html\">\"Member Info\"</a>. Congressional Black Caucus. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.house.gov/kilpatrick/cbc/member_info.html\">the original</a> on July 9, 2008<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">June 25,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&amp;rft.genre=unknown&amp;rft.btitle=Member+Info&amp;rft.pub=Congressional+Black+Caucus&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.house.gov%2Fkilpatrick%2Fcbc%2Fmember_info.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-146\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-146\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation web cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20081218154746/http://obama.senate.gov/press/070111-lugar-obama_non/\">\"Lugar–Obama Nonproliferation Legislation Signed into Law by the President\"</a>. Richard Lugar U.S. Senate Office. January 11, 2007. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://obama.senate.gov/press/070111-lugar-obama_non/\">the original</a> on December 18, 2008<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">April 27,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&amp;rft.genre=unknown&amp;rft.btitle=Lugar%E2%80%93Obama+Nonproliferation+Legislation+Signed+into+Law+by+the+President&amp;rft.pub=Richard+Lugar+U.S.+Senate+Office&amp;rft.date=2007-01-11&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fobama.senate.gov%2Fpress%2F070111-lugar-obama_non%2F&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span> See also: <link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFLugarObama2005\" class=\"citation news cs1\">Lugar, Richard G.; Obama, Barack (December 3, 2005). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.washingtonpost.com/wp-dyn/content/article/2005/12/02/AR2005120201509.html\">\"Junkyard Dogs of War\"</a>. <i>The Washington Post</i>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20081014001222/http://www.washingtonpost.com/wp-dyn/content/article/2005/12/02/AR2005120201509.html\">Archived</a> from the original on October 14, 2008<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">April 27,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+Washington+Post&amp;rft.atitle=Junkyard+Dogs+of+War&amp;rft.date=2005-12-03&amp;rft.aulast=Lugar&amp;rft.aufirst=Richard+G.&amp;rft.au=Obama%2C+Barack&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.washingtonpost.com%2Fwp-dyn%2Fcontent%2Farticle%2F2005%2F12%2F02%2FAR2005120201509.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-147\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-147\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFMcCormack2007\" class=\"citation news cs1\">McCormack, John (December 21, 2007). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.weeklystandard.com/Content/Public/Articles/000/000/014/502njiqx.asp\">\"Google Government Gone Viral\"</a>. <i>Weekly Standard</i>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20080423235240/http://www.weeklystandard.com/Content/Public/Articles/000/000/014/502njiqx.asp\">Archived</a> from the original on April 23, 2008<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">April 27,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Weekly+Standard&amp;rft.atitle=Google+Government+Gone+Viral&amp;rft.date=2007-12-21&amp;rft.aulast=McCormack&amp;rft.aufirst=John&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.weeklystandard.com%2FContent%2FPublic%2FArticles%2F000%2F000%2F014%2F502njiqx.asp&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span> See also: <link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation web cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20080501233103/http://coburn.senate.gov/ffm/index.cfm?FuseAction=LegislativeFloorAction.Home&amp;ContentRecord_id=eb582f19-802a-23ad-41db-7a7cb464cfdb\">\"President Bush Signs Coburn–Obama Transparency Act\"</a>. Tom Coburn U.S. Senate Office. September 26, 2006. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://coburn.senate.gov/ffm/index.cfm?FuseAction=LegislativeFloorAction.Home&amp;ContentRecord_id=eb582f19-802a-23ad-41db-7a7cb464cfdb\">the original</a> on May 1, 2008<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">April 27,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&amp;rft.genre=unknown&amp;rft.btitle=President+Bush+Signs+Coburn%E2%80%93Obama+Transparency+Act&amp;rft.pub=Tom+Coburn+U.S.+Senate+Office&amp;rft.date=2006-09-26&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fcoburn.senate.gov%2Fffm%2Findex.cfm%3FFuseAction%3DLegislativeFloorAction.Home%26ContentRecord_id%3Deb582f19-802a-23ad-41db-7a7cb464cfdb&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-148\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-148\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation web cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.govtrack.us/congress/bills/110/s3077\">\"S. 3077: Strengthening Transparency and Accountability in Federal Spending Act of 2008: 2007–2008 (110th Congress)\"</a>. Govtrack.us. June 3, 2008. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20120503183255/http://www.govtrack.us/congress/bills/110/s3077\">Archived</a> from the original on May 3, 2012<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">May 18,</span> 2012</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&amp;rft.genre=unknown&amp;rft.btitle=S.+3077%3A+Strengthening+Transparency+and+Accountability+in+Federal+Spending+Act+of+2008%3A+2007%E2%80%932008+%28110th+Congress%29&amp;rft.pub=Govtrack.us&amp;rft.date=2008-06-03&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.govtrack.us%2Fcongress%2Fbills%2F110%2Fs3077&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-149\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-149\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation web cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.congress.gov/bill/109th-congress/senate-bill/1033/cosponsors\">\"S. 1033, Secure America and Orderly Immigration Act\"</a>. Library of Congress. May 12, 2005. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20170226132657/https://www.congress.gov/bill/109th-congress/senate-bill/1033/cosponsors\">Archived</a> from the original on February 26, 2017<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">February 25,</span> 2017</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&amp;rft.genre=unknown&amp;rft.btitle=S.+1033%2C+Secure+America+and+Orderly+Immigration+Act&amp;rft.pub=Library+of+Congress&amp;rft.date=2005-05-12&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.congress.gov%2Fbill%2F109th-congress%2Fsenate-bill%2F1033%2Fcosponsors&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-150\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-150\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation web cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20110108193726/http://www.usccb.org/sdwp/international/drc0406.shtml\">\"Democratic Republic of the Congo\"</a>. United States Conference of Catholic Bishops. April 2006. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.usccb.org/sdwp/international/drc0406.shtml\">the original</a> on January 8, 2011<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">January 26,</span> 2012</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&amp;rft.genre=unknown&amp;rft.btitle=Democratic+Republic+of+the+Congo&amp;rft.pub=United+States+Conference+of+Catholic+Bishops&amp;rft.date=2006-04&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.usccb.org%2Fsdwp%2Finternational%2Fdrc0406.shtml&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-151\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-151\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation web cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20110807061958/http://www.rescue.org/news/the-irc-welcomes-new-us-law.html\">\"The IRC Welcomes New U.S. Law on Congo\"</a>. International Rescue Committee. January 5, 2007. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.theirc.org/news/the-irc-welcomes-new-us-law.html\">the original</a> on August 7, 2011<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">April 27,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&amp;rft.genre=unknown&amp;rft.btitle=The+IRC+Welcomes+New+U.S.+Law+on+Congo&amp;rft.pub=International+Rescue+Committee&amp;rft.date=2007-01-05&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.theirc.org%2Fnews%2Fthe-irc-welcomes-new-us-law.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-152\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-152\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFWeixel2007\" class=\"citation news cs1\">Weixel, Nathaniel (November 15, 2007). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20080515201902/http://thehill.com/leading-the-news/feingold-obama-go-after-corporate-jet-travel-2007-11-15.html\">\"Feingold, Obama Go After Corporate Jet Travel\"</a>. <i>The Hill</i>. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://thehill.com/leading-the-news/feingold-obama-go-after-corporate-jet-travel-2007-11-15.html\">the original</a> on May 15, 2008<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">April 27,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+Hill&amp;rft.atitle=Feingold%2C+Obama+Go+After+Corporate+Jet+Travel&amp;rft.date=2007-11-15&amp;rft.aulast=Weixel&amp;rft.aufirst=Nathaniel&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fthehill.com%2Fleading-the-news%2Ffeingold-obama-go-after-corporate-jet-travel-2007-11-15.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-153\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-153\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFWeixel2007\" class=\"citation news cs1\">Weixel, Nathaniel (December 5, 2007). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20080416162108/http://thehill.com/leading-the-news/lawmakers-press-fec-on-bundling-regulation-2007-12-05.html\">\"Lawmakers Press FEC on Bundling Regulation\"</a>. <i>The Hill</i>. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://thehill.com/leading-the-news/lawmakers-press-fec-on-bundling-regulation-2007-12-05.html\">the original</a> on April 16, 2008<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">April 27,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+Hill&amp;rft.atitle=Lawmakers+Press+FEC+on+Bundling+Regulation&amp;rft.date=2007-12-05&amp;rft.aulast=Weixel&amp;rft.aufirst=Nathaniel&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fthehill.com%2Fleading-the-news%2Flawmakers-press-fec-on-bundling-regulation-2007-12-05.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span> See also: <link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation news cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20080411220016/http://www.fec.gov/press/press2007/20070924travel.shtml\">\"Federal Election Commission Announces Plans to Issue New Regulations to Implement the Honest Leadership and Open Government Act of 2007\"</a>. Federal Election Commission. September 24, 2007. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.fec.gov/press/press2007/20070924travel.shtml\">the original</a> on April 11, 2008<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">April 27,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.atitle=Federal+Election+Commission+Announces+Plans+to+Issue+New+Regulations+to+Implement+the+Honest+Leadership+and+Open+Government+Act+of+2007&amp;rft.date=2007-09-24&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.fec.gov%2Fpress%2Fpress2007%2F20070924travel.shtml&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-154\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-154\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation web cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20101205075008/http://bond.senate.gov/public/index.cfm?FuseAction=PressRoom.NewsReleases&amp;ContentRecord_id=5C1EBFEB-1321-0E36-BA7D-04630AEFAD31\">\"Obama, Bond Hail New Safeguards on Military Personality Disorder Discharges, Urge Further Action\"</a>. Kit Bond U.S. Senate Office. October 1, 2007. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://bond.senate.gov/public/index.cfm?FuseAction=PressRoom.NewsReleases&amp;ContentRecord_id=5C1EBFEB-1321-0E36-BA7D-04630AEFAD31\">the original</a> on December 5, 2010<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">April 27,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&amp;rft.genre=unknown&amp;rft.btitle=Obama%2C+Bond+Hail+New+Safeguards+on+Military+Personality+Disorder+Discharges%2C+Urge+Further+Action&amp;rft.pub=Kit+Bond+U.S.+Senate+Office&amp;rft.date=2007-10-01&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fbond.senate.gov%2Fpublic%2Findex.cfm%3FFuseAction%3DPressRoom.NewsReleases%26ContentRecord_id%3D5C1EBFEB-1321-0E36-BA7D-04630AEFAD31&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-155\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-155\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation web cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20081218154824/http://obama.senate.gov/press/080314-obama_bond_appl/\">\"Obama, Bond Applaud Senate Passage of Amendment to Expedite the Review of Personality Disorder Discharge Cases\"</a>. March 14, 2008. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://obama.senate.gov/press/080314-obama_bond_appl/\">the original</a> on December 18, 2008.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&amp;rft.genre=unknown&amp;rft.btitle=Obama%2C+Bond+Applaud+Senate+Passage+of+Amendment+to+Expedite+the+Review+of+Personality+Disorder+Discharge+Cases&amp;rft.date=2008-03-14&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fobama.senate.gov%2Fpress%2F080314-obama_bond_appl%2F&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-156\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-156\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation web cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.govtrack.us/congress/bills/111/s1065\">\"Iran Sanctions Enabling Act of 2009 (2009—S. 1065)\"</a>. <i>GovTrack.us</i>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20180828071034/https://www.govtrack.us/congress/bills/111/s1065\">Archived</a> from the original on August 28, 2018<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">August 27,</span> 2018</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=unknown&amp;rft.jtitle=GovTrack.us&amp;rft.atitle=Iran+Sanctions+Enabling+Act+of+2009+%282009%E2%80%94S.+1065%29&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.govtrack.us%2Fcongress%2Fbills%2F111%2Fs1065&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-nuclear_terrorism-157\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-nuclear_terrorism_157-0\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation pressrelease cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20081218154751/http://obama.senate.gov/press/071220-obama_schiff_pr/\">\"Obama, Schiff Provision to Create Nuclear Threat Reduction Plan Approved\"</a> (Press release). Barack Obama U.S. Senate Office. December 20, 2007. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://obama.senate.gov/press/071220-obama_schiff_pr/\">the original</a> on December 18, 2008.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&amp;rft.genre=unknown&amp;rft.btitle=Obama%2C+Schiff+Provision+to+Create+Nuclear+Threat+Reduction+Plan+Approved&amp;rft.pub=Barack+Obama+U.S.+Senate+Office&amp;rft.date=2007-12-20&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fobama.senate.gov%2Fpress%2F071220-obama_schiff_pr%2F&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-158\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-158\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation web cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20081218154819/http://obama.senate.gov/press/070802-senate_passes_o_1/\">\"Senate Passes Obama, McCaskill Legislation to Provide Safety Net for Families of Wounded Service Members\"</a>. Barack Obama U.S. Senate Office. August 2, 2007. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://obama.senate.gov/press/070802-senate_passes_o_1/\">the original</a> on December 18, 2008<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">April 27,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&amp;rft.genre=unknown&amp;rft.btitle=Senate+Passes+Obama%2C+McCaskill+Legislation+to+Provide+Safety+Net+for+Families+of+Wounded+Service+Members&amp;rft.pub=Barack+Obama+U.S.+Senate+Office&amp;rft.date=2007-08-02&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fobama.senate.gov%2Fpress%2F070802-senate_passes_o_1%2F&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-159\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-159\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation web cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20061209190827/http://obama.senate.gov/committees/\">\"Committee Assignments\"</a>. Barack Obama U.S. Senate Office. December 9, 2006. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://obama.senate.gov/committees/\">the original</a> on December 9, 2006<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">April 27,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&amp;rft.genre=unknown&amp;rft.btitle=Committee+Assignments&amp;rft.pub=Barack+Obama+U.S.+Senate+Office&amp;rft.date=2006-12-09&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fobama.senate.gov%2Fcommittees%2F&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-160\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-160\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation news cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20081218154741/http://obama.senate.gov/news/061115-obama_gets_new/\">\"Obama Gets New Committee Assignments\"</a>. Barack Obama U.S. Senate Office. Associated Press. November 15, 2006. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://obama.senate.gov/news/061115-obama_gets_new/\">the original</a> on December 18, 2008<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">April 27,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.atitle=Obama+Gets+New+Committee+Assignments&amp;rft.date=2006-11-15&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fobama.senate.gov%2Fnews%2F061115-obama_gets_new%2F&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-161\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-161\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFBaldwin2007\" class=\"citation news cs1\">Baldwin, Tom (December 21, 2007). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.thetimes.co.uk/article/stay-at-home-barack-obama-comes-under-fire-for-a-lack-of-foreign-experience-2qjm86d9l2n\">\"<span class=\"cs1-kern-left\"></span>'Stay at home' Barack Obama comes under fire for a lack of foreign experience\"</a>. <i>Sunday Times (UK)</i>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20200415064755/https://www.thetimes.co.uk/article/stay-at-home-barack-obama-comes-under-fire-for-a-lack-of-foreign-experience-2qjm86d9l2n\">Archived</a> from the original on April 15, 2020<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">April 27,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Sunday+Times+%28UK%29&amp;rft.atitle=%27Stay+at+home%27+Barack+Obama+comes+under+fire+for+a+lack+of+foreign+experience&amp;rft.date=2007-12-21&amp;rft.aulast=Baldwin&amp;rft.aufirst=Tom&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.thetimes.co.uk%2Farticle%2Fstay-at-home-barack-obama-comes-under-fire-for-a-lack-of-foreign-experience-2qjm86d9l2n&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-Kenyan-162\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-Kenyan_162-0\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFLarson2006\" class=\"citation news cs1\">Larson, Christina (September 2006). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20080430232404/http://www.washingtonmonthly.com/features/2006/0609.larson.html\">\"Hoosier Daddy: What Rising Democratic Star Barack Obama Can Learn from an Old Lion of the GOP\"</a>. <i>Washington Monthly</i>. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.washingtonmonthly.com/features/2006/0609.larson.html\">the original</a> on April 30, 2008<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">April 27,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Washington+Monthly&amp;rft.atitle=Hoosier+Daddy%3A+What+Rising+Democratic+Star+Barack+Obama+Can+Learn+from+an+Old+Lion+of+the+GOP&amp;rft.date=2006-09&amp;rft.aulast=Larson&amp;rft.aufirst=Christina&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.washingtonmonthly.com%2Ffeatures%2F2006%2F0609.larson.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span>\n<ul><li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFGoudie2006\" class=\"citation news cs1\">Goudie, Chuck (January 12, 2006). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20141103231711/http://a.abclocal.go.com/wls/story?section=news%2Flocal&amp;id=3806933\">\"Obama Meets with Arafat's Successor\"</a>. Chicago: <a href=\"/wiki/WLS-TV\" title=\"WLS-TV\">WLS-TV</a>. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://a.abclocal.go.com/wls/story?section=news/local&amp;id=3806933\">the original</a> on November 3, 2014<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">April 27,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.atitle=Obama+Meets+with+Arafat%27s+Successor&amp;rft.date=2006-01-12&amp;rft.aulast=Goudie&amp;rft.aufirst=Chuck&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fa.abclocal.go.com%2Fwls%2Fstory%3Fsection%3Dnews%2Flocal%26id%3D3806933&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></li>\n<li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation news cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20080605213213/http://www.news24.com/News24/Africa/News/0%2C%2C2-11-1447_1989646%2C00.html\">\"Obama Slates Kenya for Fraud\"</a>. Cape Town: News24. August 28, 2006. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.news24.com/News24/Africa/News/0,,2-11-1447_1989646,00.html\">the original</a> on June 5, 2008<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">April 27,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.atitle=Obama+Slates+Kenya+for+Fraud&amp;rft.date=2006-08-28&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.news24.com%2FNews24%2FAfrica%2FNews%2F0%2C%2C2-11-1447_1989646%2C00.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></li>\n<li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFWamalwa2006\" class=\"citation news cs1\">Wamalwa, Chris (September 2, 2006). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20071010050740/http://www.eastandard.net/archives/cl/hm_news/news.php?articleid=1143957666\">\"Envoy Hits at Obama Over Graft Remark\"</a>. <i>The Standard (Nairobi)</i>. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.eastandard.net/archives/cl/hm_news/news.php?articleid=1143957666\">the original</a> on October 10, 2007<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">April 27,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+Standard+%28Nairobi%29&amp;rft.atitle=Envoy+Hits+at+Obama+Over+Graft+Remark&amp;rft.date=2006-09-02&amp;rft.aulast=Wamalwa&amp;rft.aufirst=Chris&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.eastandard.net%2Farchives%2Fcl%2Fhm_news%2Fnews.php%3Farticleid%3D1143957666&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></li>\n<li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFMorachaMosota2006\" class=\"citation news cs1\">Moracha, Vincent; Mosota, Mangoa (September 4, 2006). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20071007115436/http://www.eastandard.net/archives/cl/hm_news/news.php?articleid=1143957752\">\"Leaders Support Obama on Graft Claims\"</a>. <i>The Standard</i>. Nairobi. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.eastandard.net/archives/cl/hm_news/news.php?articleid=1143957752\">the original</a> on October 7, 2007.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+Standard&amp;rft.atitle=Leaders+Support+Obama+on+Graft+Claims&amp;rft.date=2006-09-04&amp;rft.aulast=Moracha&amp;rft.aufirst=Vincent&amp;rft.au=Mosota%2C+Mangoa&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.eastandard.net%2Farchives%2Fcl%2Fhm_news%2Fnews.php%3Farticleid%3D1143957752&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></li></ul>\n</span></li>\n<li id=\"cite_note-transition_period-163\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-transition_period_163-0\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFMason2008\" class=\"citation news cs1\">Mason, Jeff (November 16, 2008). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.reuters.com/article/politicsNews/idUSTRE4AF1MJ20081116\">\"Obama resigns Senate seat, thanks Illinois\"</a>. <i><a href=\"/wiki/Reuters\" title=\"Reuters\">Reuters</a></i><span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">March 10,</span> 2009</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Reuters&amp;rft.atitle=Obama+resigns+Senate+seat%2C+thanks+Illinois&amp;rft.date=2008-11-16&amp;rft.aulast=Mason&amp;rft.aufirst=Jeff&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.reuters.com%2Farticle%2FpoliticsNews%2FidUSTRE4AF1MJ20081116&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-ChicagoTribune_Pearson_20070210-164\"><span class=\"mw-cite-backlink\">^ <a href=\"#cite_ref-ChicagoTribune_Pearson_20070210_164-0\"><sup><i><b>a</b></i></sup></a> <a href=\"#cite_ref-ChicagoTribune_Pearson_20070210_164-1\"><sup><i><b>b</b></i></sup></a></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFPearsonLong2007\" class=\"citation news cs1\">Pearson, Rick; Long, Ray (February 10, 2007). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.chicagotribune.com/news/politics/chi-070210obama-pearson1-story,0,3768114.story\">\"Obama: I'm running for president\"</a>. <i>Chicago Tribune</i>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20070813115846/http://www.chicagotribune.com/news/politics/chi-070210obama-pearson1-story%2C0%2C3768114.story\">Archived</a> from the original on August 13, 2007<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">September 20,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Chicago+Tribune&amp;rft.atitle=Obama%3A+I%27m+running+for+president&amp;rft.date=2007-02-10&amp;rft.aulast=Pearson&amp;rft.aufirst=Rick&amp;rft.au=Long%2C+Ray&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.chicagotribune.com%2Fnews%2Fpolitics%2Fchi-070210obama-pearson1-story%2C0%2C3768114.story&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-BBC20070210-165\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-BBC20070210_165-0\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation news cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://news.bbc.co.uk/2/hi/americas/6349081.stm\">\"Obama Launches Presidential Bid\"</a>. BBC News. February 10, 2007. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20080202060802/http://news.bbc.co.uk/2/hi/americas/6349081.stm\">Archived</a> from the original on February 2, 2008<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">January 14,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.atitle=Obama+Launches+Presidential+Bid&amp;rft.date=2007-02-10&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fnews.bbc.co.uk%2F2%2Fhi%2Famericas%2F6349081.stm&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-ChicagoTribune_Parsons20070210-166\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-ChicagoTribune_Parsons20070210_166-0\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFParsons2007\" class=\"citation news cs1\">Parsons, Christi (February 10, 2007). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20110511195905/http://www.highbeam.com/doc/1G1-159132539.html\">\"Obama's launch site: Symbolic Springfield: Announcement venue evokes Lincoln legacy\"</a>. <i>Chicago Tribune</i>. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.highbeam.com/doc/1G1-159132539.html\">the original</a> on May 11, 2011<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">June 12,</span> 2009</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Chicago+Tribune&amp;rft.atitle=Obama%27s+launch+site%3A+Symbolic+Springfield%3A+Announcement+venue+evokes+Lincoln+legacy&amp;rft.date=2007-02-10&amp;rft.aulast=Parsons&amp;rft.aufirst=Christi&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.highbeam.com%2Fdoc%2F1G1-159132539.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-167\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-167\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation news cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20080509140350/http://projects.washingtonpost.com/2008-presidential-candidates/issues/candidates/barack-obama/\">\"Barack Obama on the Issues: What Would Be Your Top Three Overall Priorities If Elected?\"</a>. <i>The Washington Post</i>. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://projects.washingtonpost.com/2008-presidential-candidates/issues/candidates/barack-obama/#top-priorities\">the original</a> on May 9, 2008<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">April 14,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+Washington+Post&amp;rft.atitle=Barack+Obama+on+the+Issues%3A+What+Would+Be+Your+Top+Three+Overall+Priorities+If+Elected%3F&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fprojects.washingtonpost.com%2F2008-presidential-candidates%2Fissues%2Fcandidates%2Fbarack-obama%2F%23top-priorities&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span> See also:\n<ul><li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFThomas2009\" class=\"citation book cs1\"><a href=\"/wiki/Evan_Thomas\" title=\"Evan Thomas\">Thomas, Evan</a> (2009). <span class=\"id-lock-registration\" title=\"Free registration required\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://archive.org/details/alongtimecominge00thom\"><i>A Long Time Coming</i></a></span>. New York: <a href=\"/wiki/PublicAffairs\" title=\"PublicAffairs\">PublicAffairs</a>. p.&#160;<a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://archive.org/details/alongtimecominge00thom/page/74\">74</a>. <a href=\"/wiki/ISBN_(identifier)\" class=\"mw-redirect\" title=\"ISBN (identifier)\">ISBN</a>&#160;<a href=\"/wiki/Special:BookSources/978-1-58648-607-5\" title=\"Special:BookSources/978-1-58648-607-5\"><bdi>978-1-58648-607-5</bdi></a>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&amp;rft.genre=book&amp;rft.btitle=A+Long+Time+Coming&amp;rft.place=New+York&amp;rft.pages=74&amp;rft.pub=PublicAffairs&amp;rft.date=2009&amp;rft.isbn=978-1-58648-607-5&amp;rft.aulast=Thomas&amp;rft.aufirst=Evan&amp;rft_id=https%3A%2F%2Farchive.org%2Fdetails%2Falongtimecominge00thom&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></li>\n<li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFFalcone2007\" class=\"citation news cs1\">Falcone, Michael (December 21, 2007). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://archive.nytimes.com/thecaucus.blogs.nytimes.com/2007/12/21/obamas-one-thing/\">\"Obama's 'One Thing'<span class=\"cs1-kern-right\"></span>\"</a>. <i>The New York Times</i>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20220716212237/https://archive.nytimes.com/thecaucus.blogs.nytimes.com/2007/12/21/obamas-one-thing/\">Archived</a> from the original on July 16, 2022<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">April 14,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+New+York+Times&amp;rft.atitle=Obama%27s+%27One+Thing%27&amp;rft.date=2007-12-21&amp;rft.aulast=Falcone&amp;rft.aufirst=Michael&amp;rft_id=https%3A%2F%2Farchive.nytimes.com%2Fthecaucus.blogs.nytimes.com%2F2007%2F12%2F21%2Fobamas-one-thing%2F&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></li></ul>\n</span></li>\n<li id=\"cite_note-allocation-168\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-allocation_168-0\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFTumulty,_Karen2008\" class=\"citation news cs1\"><a href=\"/wiki/Karen_Tumulty\" title=\"Karen Tumulty\">Tumulty, Karen</a> (May 8, 2008). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20081211125310/http://www.time.com/time/politics/article/0%2C8599%2C1738331%2C00.html\">\"The Five Mistakes Clinton Made\"</a>. <i>Time</i>. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.time.com/time/politics/article/0,8599,1738331,00.html\">the original</a> on December 11, 2008<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">November 11,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Time&amp;rft.atitle=The+Five+Mistakes+Clinton+Made&amp;rft.date=2008-05-08&amp;rft.au=Tumulty%2C+Karen&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.time.com%2Ftime%2Fpolitics%2Farticle%2F0%2C8599%2C1738331%2C00.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span>\n<ul><li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFBakerRutenberg2008\" class=\"citation news cs1\">Baker, Peter; Rutenberg, Jim (June 8, 2008). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.nytimes.com/2008/06/08/us/politics/08recon.html\">\"The Long Road to a Clinton Exit\"</a>. <i>The New York Times</i>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20081209030041/http://www.nytimes.com/2008/06/08/us/politics/08recon.html\">Archived</a> from the original on December 9, 2008<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">November 29,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+New+York+Times&amp;rft.atitle=The+Long+Road+to+a+Clinton+Exit&amp;rft.date=2008-06-08&amp;rft.aulast=Baker&amp;rft.aufirst=Peter&amp;rft.au=Rutenberg%2C+Jim&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.nytimes.com%2F2008%2F06%2F08%2Fus%2Fpolitics%2F08recon.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></li></ul>\n</span></li>\n<li id=\"cite_note-169\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-169\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFNagourneyZeleny2008\" class=\"citation news cs1\">Nagourney, Adam; Zeleny, Jeff (June 5, 2008). <span class=\"id-lock-limited\" title=\"Free access subject to limited trial, subscription normally required\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.nytimes.com/2008/06/05/us/politics/04cnd-campaign.html\">\"Clinton to End Bid and Endorse Obama\"</a></span>. <i>The New York Times</i>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20080605014013/http://www.nytimes.com/2008/06/05/us/politics/04cnd-campaign.html\">Archived</a> from the original on June 5, 2008<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">November 20,</span> 2010</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+New+York+Times&amp;rft.atitle=Clinton+to+End+Bid+and+Endorse+Obama&amp;rft.date=2008-06-05&amp;rft.aulast=Nagourney&amp;rft.aufirst=Adam&amp;rft.au=Zeleny%2C+Jeff&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.nytimes.com%2F2008%2F06%2F05%2Fus%2Fpolitics%2F04cnd-campaign.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-nagourney-170\"><span class=\"mw-cite-backlink\">^ <a href=\"#cite_ref-nagourney_170-0\"><sup><i><b>a</b></i></sup></a> <a href=\"#cite_ref-nagourney_170-1\"><sup><i><b>b</b></i></sup></a></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFNagourneyZeleny2008\" class=\"citation news cs1\">Nagourney, Adam; Zeleny, Jeff (August 23, 2008). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.nytimes.com/2008/08/24/us/politics/24biden.html\">\"Obama Chooses Biden as Running Mate\"</a>. <i>The New York Times</i>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20090401222653/http://www.nytimes.com/2008/08/24/us/politics/24biden.html\">Archived</a> from the original on April 1, 2009<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">September 20,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+New+York+Times&amp;rft.atitle=Obama+Chooses+Biden+as+Running+Mate&amp;rft.date=2008-08-23&amp;rft.aulast=Nagourney&amp;rft.aufirst=Adam&amp;rft.au=Zeleny%2C+Jeff&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.nytimes.com%2F2008%2F08%2F24%2Fus%2Fpolitics%2F24biden.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-171\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-171\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFBaldwin2008\" class=\"citation news cs1\">Baldwin, Tom (August 27, 2008). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.thetimes.co.uk/article/hillary-clinton-barack-is-my-candidate-50w3d5n7wm9\">\"Hillary Clinton: 'Barack is my candidate'<span class=\"cs1-kern-right\"></span>\"</a>. <i><a href=\"/wiki/The_Times\" title=\"The Times\">The Times</a></i>. <a href=\"/wiki/ISSN_(identifier)\" class=\"mw-redirect\" title=\"ISSN (identifier)\">ISSN</a>&#160;<a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.worldcat.org/issn/0140-0460\">0140-0460</a>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20211215030155/https://www.thetimes.co.uk/article/hillary-clinton-barack-is-my-candidate-50w3d5n7wm9\">Archived</a> from the original on December 15, 2021<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">December 15,</span> 2021</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+Times&amp;rft.atitle=Hillary+Clinton%3A+%27Barack+is+my+candidate%27&amp;rft.date=2008-08-27&amp;rft.issn=0140-0460&amp;rft.aulast=Baldwin&amp;rft.aufirst=Tom&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.thetimes.co.uk%2Farticle%2Fhillary-clinton-barack-is-my-candidate-50w3d5n7wm9&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-172\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-172\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFNagourney2008\" class=\"citation news cs1\">Nagourney, Adam (August 28, 2008). <span class=\"id-lock-limited\" title=\"Free access subject to limited trial, subscription normally required\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.nytimes.com/2008/08/28/us/politics/28DEMSDAY.html\">\"Obama Wins Nomination; Biden and Bill Clinton Rally Party\"</a></span>. <i>The New York Times</i>. <a href=\"/wiki/ISSN_(identifier)\" class=\"mw-redirect\" title=\"ISSN (identifier)\">ISSN</a>&#160;<a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.worldcat.org/issn/0362-4331\">0362-4331</a>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20080827212341/http://www.nytimes.com/2008/08/28/us/politics/28DEMSDAY.html\">Archived</a> from the original on August 27, 2008<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">December 15,</span> 2021</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+New+York+Times&amp;rft.atitle=Obama+Wins+Nomination%3B+Biden+and+Bill+Clinton+Rally+Party&amp;rft.date=2008-08-28&amp;rft.issn=0362-4331&amp;rft.aulast=Nagourney&amp;rft.aufirst=Adam&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.nytimes.com%2F2008%2F08%2F28%2Fus%2Fpolitics%2F28DEMSDAY.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-npr1409-173\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-npr1409_173-0\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFLiassonNorris2008\" class=\"citation news cs1\">Liasson, Mara; Norris, Michele (July 7, 2008). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.npr.org/templates/story/story.php?storyId=92301409\">\"Obama To Accept Nomination at Mile High Stadium\"</a>. NPR. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20150316164750/http://www.npr.org/templates/story/story.php?storyId=92301409\">Archived</a> from the original on March 16, 2015<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">December 22,</span> 2010</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.atitle=Obama+To+Accept+Nomination+at+Mile+High+Stadium&amp;rft.date=2008-07-07&amp;rft.aulast=Liasson&amp;rft.aufirst=Mara&amp;rft.au=Norris%2C+Michele&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.npr.org%2Ftemplates%2Fstory%2Fstory.php%3FstoryId%3D92301409&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-acceptance-174\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-acceptance_174-0\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation news cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://news.bbc.co.uk/2/hi/americas/7586375.stm\">\"Obama accepts Democrat nomination\"</a>. BBC News. August 29, 2008. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20080828234350/http://news.bbc.co.uk/2/hi/americas/7586375.stm\">Archived</a> from the original on August 28, 2008<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">August 29,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.atitle=Obama+accepts+Democrat+nomination&amp;rft.date=2008-08-29&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fnews.bbc.co.uk%2F2%2Fhi%2Famericas%2F7586375.stm&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span>\n<ul><li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFMarks,_Alexandra2008\" class=\"citation news cs1\">Marks, Alexandra (August 29, 2008). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20100314121702/http://www.csmonitor.com/USA/Politics/2008/0829/soaring-speech-from-obama-plus-some-specifics\">\"Soaring speech from Obama, plus some specifics\"</a>. <i>The Christian Science Monitor</i>. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.csmonitor.com/USA/Politics/2008/0829/soaring-speech-from-obama-plus-some-specifics\">the original</a> on March 14, 2010.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+Christian+Science+Monitor&amp;rft.atitle=Soaring+speech+from+Obama%2C+plus+some+specifics&amp;rft.date=2008-08-29&amp;rft.au=Marks%2C+Alexandra&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.csmonitor.com%2FUSA%2FPolitics%2F2008%2F0829%2Fsoaring-speech-from-obama-plus-some-specifics&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></li></ul>\n</span></li>\n<li id=\"cite_note-175\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-175\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFLloyd2008\" class=\"citation news cs1\">Lloyd, Robert (August 29, 2008). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.latimes.com/entertainment/news/la-na-tvcritic29-2008aug29,0,3593116.story\">\"Barack Obama, Al Gore Raise the Roof at Invesco Field\"</a>. <i><a href=\"/wiki/Los_Angeles_Times\" title=\"Los Angeles Times\">Los Angeles Times</a></i>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20080906195440/http://www.latimes.com/entertainment/news/la-na-tvcritic29-2008aug29,0,3593116.story\">Archived</a> from the original on September 6, 2008<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">August 29,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Los+Angeles+Times&amp;rft.atitle=Barack+Obama%2C+Al+Gore+Raise+the+Roof+at+Invesco+Field&amp;rft.date=2008-08-29&amp;rft.aulast=Lloyd&amp;rft.aufirst=Robert&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.latimes.com%2Fentertainment%2Fnews%2Fla-na-tvcritic29-2008aug29%2C0%2C3593116.story&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-small_donations-176\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-small_donations_176-0\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFMalone2007\" class=\"citation news cs1\">Malone, Jim (July 2, 2007). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20070914032004/http://voanews.com/english/archive/2007-07/2007-07-02-voa52.cfm\">\"Obama Fundraising Suggests Close Race for Party Nomination\"</a>. Voice of America. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.voanews.com/english/archive/2007-07/2007-07-02-voa52.cfm\">the original</a> on September 14, 2007.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.atitle=Obama+Fundraising+Suggests+Close+Race+for+Party+Nomination&amp;rft.date=2007-07-02&amp;rft.aulast=Malone&amp;rft.aufirst=Jim&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.voanews.com%2Fenglish%2Farchive%2F2007-07%2F2007-07-02-voa52.cfm&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span>\n<ul><li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFCummings2007\" class=\"citation news cs1\">Cummings, Jeanne (September 26, 2007). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20080201140941/http://dyn.politico.com/printstory.cfm?uuid=3ECB3515-3048-5C12-004D622CB6F4E214\">\"Small Donors Rewrite Fundraising Handbook\"</a>. <i>Politico</i>. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://dyn.politico.com/printstory.cfm?uuid=3ECB3515-3048-5C12-004D622CB6F4E214\">the original</a> on February 1, 2008<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">January 14,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Politico&amp;rft.atitle=Small+Donors+Rewrite+Fundraising+Handbook&amp;rft.date=2007-09-26&amp;rft.aulast=Cummings&amp;rft.aufirst=Jeanne&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fdyn.politico.com%2Fprintstory.cfm%3Fuuid%3D3ECB3515-3048-5C12-004D622CB6F4E214&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></li>\n<li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFCadei2008\" class=\"citation news cs1\">Cadei, Emily (February 21, 2008). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20080613213513/http://www.cqpolitics.com/wmspage.cfm?docID=news-000002674309\">\"Obama Outshines Other Candidates in January Fundraising\"</a>. CQ Politics. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.cqpolitics.com/wmspage.cfm?docID=news-000002674309\">the original</a> on June 13, 2008.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.atitle=Obama+Outshines+Other+Candidates+in+January+Fundraising&amp;rft.date=2008-02-21&amp;rft.aulast=Cadei&amp;rft.aufirst=Emily&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.cqpolitics.com%2Fwmspage.cfm%3FdocID%3Dnews-000002674309&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></li></ul>\n</span></li>\n<li id=\"cite_note-Bloomberg_Salant_20080619-177\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-Bloomberg_Salant_20080619_177-0\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFSalant2008\" class=\"citation news cs1\">Salant, Jonathan D. (June 19, 2008). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://article.wn.com/view/2008/06/19/Obama_Wont_Accept_Public_Money_in_Election_Campaign/\">\"Obama Won't Accept Public Money in Election Campaign\"</a>. <a href=\"/wiki/Bloomberg_L.P.\" title=\"Bloomberg L.P.\">Bloomberg</a>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20170207114028/https://article.wn.com/view/2008/06/19/Obama_Wont_Accept_Public_Money_in_Election_Campaign/\">Archived</a> from the original on February 7, 2017<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">June 19,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.atitle=Obama+Won%27t+Accept+Public+Money+in+Election+Campaign&amp;rft.date=2008-06-19&amp;rft.aulast=Salant&amp;rft.aufirst=Jonathan+D.&amp;rft_id=https%3A%2F%2Farticle.wn.com%2Fview%2F2008%2F06%2F19%2FObama_Wont_Accept_Public_Money_in_Election_Campaign%2F&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-presidential_debates-178\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-presidential_debates_178-0\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation pressrelease cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20080706070658/http://www.debates.org/pages/news_111907.html\">\"Commission on Presidential Debates Announces Sites, Dates, Formats and Candidate Selection Criteria for 2008 General Election\"</a> (Press release). <a href=\"/wiki/Commission_on_Presidential_Debates\" title=\"Commission on Presidential Debates\">Commission on Presidential Debates</a>. November 19, 2007. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.debates.org/pages/news_111907.html\">the original</a> on July 6, 2008.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&amp;rft.genre=unknown&amp;rft.btitle=Commission+on+Presidential+Debates+Announces+Sites%2C+Dates%2C+Formats+and+Candidate+Selection+Criteria+for+2008+General+Election&amp;rft.pub=Commission+on+Presidential+Debates&amp;rft.date=2007-11-19&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.debates.org%2Fpages%2Fnews_111907.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span>\n<ul><li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation news cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.courant.com/topic/\">\"Gun Ruling Reverberates\"</a>. <i><a href=\"/wiki/Hartford_Courant\" title=\"Hartford Courant\">Hartford Courant</a></i>. June 27, 2008. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20080705225819/http://www.courant.com/topic/\">Archived</a> from the original on July 5, 2008<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">July 6,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Hartford+Courant&amp;rft.atitle=Gun+Ruling+Reverberates&amp;rft.date=2008-06-27&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.courant.com%2Ftopic%2F&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></li></ul>\n</span></li>\n<li id=\"cite_note-electoral_votes-179\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-electoral_votes_179-0\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFJohnson,_Alex2008\" class=\"citation news cs1\">Johnson, Alex (November 4, 2008). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.nbcnews.com/id/27531033\">\"Barack Obama elected 44th president\"</a>. <i>NBC News</i><span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">February 20,</span> 2009</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=NBC+News&amp;rft.atitle=Barack+Obama+elected+44th+president&amp;rft.date=2008-11-04&amp;rft.au=Johnson%2C+Alex&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.nbcnews.com%2Fid%2F27531033&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span>\n<ul><li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation news cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.cnn.com/ELECTION/2008/results/president/\">\"CNN Electoral Map Calculator—Election Center 2008\"</a>. CNN. 2008. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20081212014309/http://www.cnn.com/ELECTION/2008/results/president/\">Archived</a> from the original on December 12, 2008<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">December 14,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.atitle=CNN+Electoral+Map+Calculator%E2%80%94Election+Center+2008&amp;rft.date=2008&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.cnn.com%2FELECTION%2F2008%2Fresults%2Fpresident%2F&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></li></ul>\n</span></li>\n<li id=\"cite_note-180\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-180\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation web cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.realclearpolitics.com/epolls/2008/president/us/general_election_mccain_vs_obama-225.html\">\"General Election: McCain vs. Obama\"</a>. Real Clear Politics. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20090217083055/http://www.realclearpolitics.com//epolls//2008//president//us//general_election_mccain_vs_obama-225.html\">Archived</a> from the original on February 17, 2009<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">February 20,</span> 2009</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&amp;rft.genre=unknown&amp;rft.btitle=General+Election%3A+McCain+vs.+Obama&amp;rft.pub=Real+Clear+Politics&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.realclearpolitics.com%2Fepolls%2F2008%2Fpresident%2Fus%2Fgeneral_election_mccain_vs_obama-225.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-FirstBlackPrez-181\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-FirstBlackPrez_181-0\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation news cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://news.bbc.co.uk/1/hi/world/americas/us_elections_2008/7709978.stm\">\"Obama wins historic US election\"</a>. BBC News. November 5, 2008. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20081218083153/http://news.bbc.co.uk/1/hi/world/americas/us_elections_2008/7709978.stm\">Archived</a> from the original on December 18, 2008<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">November 5,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.atitle=Obama+wins+historic+US+election&amp;rft.date=2008-11-05&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fnews.bbc.co.uk%2F1%2Fhi%2Fworld%2Famericas%2Fus_elections_2008%2F7709978.stm&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span>\n<ul><li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFNagourney2008\" class=\"citation news cs1\">Nagourney, Adam (November 4, 2008). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.nytimes.com/2008/11/05/us/politics/05elect.html\">\"Obama Elected President as Racial Barrier Falls\"</a>. <i>The New York Times</i>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20081209071842/http://www.nytimes.com/2008/11/05/us/politics/05elect.html\">Archived</a> from the original on December 9, 2008<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">November 5,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+New+York+Times&amp;rft.atitle=Obama+Elected+President+as+Racial+Barrier+Falls&amp;rft.date=2008-11-04&amp;rft.aulast=Nagourney&amp;rft.aufirst=Adam&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.nytimes.com%2F2008%2F11%2F05%2Fus%2Fpolitics%2F05elect.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></li>\n<li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation news cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.cnn.com/2008/POLITICS/11/04/election.president/index.html\">\"Obama: 'This is your victory'<span class=\"cs1-kern-right\"></span>\"</a>. CNN. November 5, 2008. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20081104231227/http://www.cnn.com/2008/POLITICS/11/04/election.president/index.html\">Archived</a> from the original on November 4, 2008<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">November 5,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.atitle=Obama%3A+%27This+is+your+victory%27&amp;rft.date=2008-11-05&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.cnn.com%2F2008%2FPOLITICS%2F11%2F04%2Felection.president%2Findex.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></li></ul>\n</span></li>\n<li id=\"cite_note-achangeisgoncome-182\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-achangeisgoncome_182-0\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFObama2008\" class=\"citation web cs1\">Obama, Barack (2008). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.nytimes.com/2008/02/05/us/politics/05text-obama.html\">\"Transcript of Senator Barack Obama's speech to supporters after the Feb. 5 nominating contests, as provided by Federal News Service\"</a>. <i><a href=\"/wiki/The_New_York_Times\" title=\"The New York Times\">The New York Times</a></i>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20230621044712/https://www.nytimes.com/2008/02/05/us/politics/05text-obama.html\">Archived</a> from the original on June 21, 2023<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">June 21,</span> 2023</span>. <q>Change will not come if we wait for some other person or if we wait for some other time. We are the ones we've been waiting for. We are the change that we seek.</q></cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=unknown&amp;rft.jtitle=The+New+York+Times&amp;rft.atitle=Transcript+of+Senator+Barack+Obama%27s+speech+to+supporters+after+the+Feb.+5+nominating+contests%2C+as+provided+by+Federal+News+Service&amp;rft.date=2008&amp;rft.aulast=Obama&amp;rft.aufirst=Barack&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.nytimes.com%2F2008%2F02%2F05%2Fus%2Fpolitics%2F05text-obama.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-independent1-183\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-independent1_183-0\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFJohnson2008\" class=\"citation news cs1\">Johnson, Wesley (November 5, 2008). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.independent.co.uk/news/world/americas/change-has-come-says-presidentelect-obama-992930.html\">\"Change has come, says President-elect Obama\"</a>. <i>The Independent</i>. London. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20081209055411/http://www.independent.co.uk/news/world/americas/change-has-come-says-presidentelect-obama-992930.html\">Archived</a> from the original on December 9, 2008<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">November 5,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+Independent&amp;rft.atitle=Change+has+come%2C+says+President-elect+Obama&amp;rft.date=2008-11-05&amp;rft.aulast=Johnson&amp;rft.aufirst=Wesley&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.independent.co.uk%2Fnews%2Fworld%2Famericas%2Fchange-has-come-says-presidentelect-obama-992930.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-184\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-184\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation web cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.senate.gov/artandhistory/history/common/briefing/senators_became_president.htm\">\"U.S. Senate: Senators Who Became President\"</a>. <i>senate.gov</i>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20210724012115/https://www.senate.gov/artandhistory/history/common/briefing/senators_became_president.htm\">Archived</a> from the original on July 24, 2021<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">August 27,</span> 2021</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=unknown&amp;rft.jtitle=senate.gov&amp;rft.atitle=U.S.+Senate%3A+Senators+Who+Became+President&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.senate.gov%2Fartandhistory%2Fhistory%2Fcommon%2Fbriefing%2Fsenators_became_president.htm&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-185\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-185\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFShear2011\" class=\"citation news cs1\">Shear, Michael D. (April 4, 2011). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20110405205656/http://thecaucus.blogs.nytimes.com/2011/04/04/obama-launches-re-election-facing-new-political-challenges/\">\"Obama Begins Re-Election Facing New Political Challenges\"</a>. <i>The New York Times (blog)</i>. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://thecaucus.blogs.nytimes.com/2011/04/04/obama-launches-re-election-facing-new-political-challenges/\">the original</a> on April 5, 2011.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+New+York+Times+%28blog%29&amp;rft.atitle=Obama+Begins+Re-Election+Facing+New+Political+Challenges&amp;rft.date=2011-04-04&amp;rft.aulast=Shear&amp;rft.aufirst=Michael+D.&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fthecaucus.blogs.nytimes.com%2F2011%2F04%2F04%2Fobama-launches-re-election-facing-new-political-challenges%2F&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-186\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-186\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation news cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20110510011832/http://www.upi.com/Top_News/US/2011/04/04/Obama-announces-re-election-bid/UPI-95081301905800/?dailybrief\">\"Obama announces re-election bid\"</a>. <i><a href=\"/wiki/United_Press_International\" title=\"United Press International\">United Press International</a></i>. April 4, 2011. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.upi.com/Top_News/US/2011/04/04/Obama-announces-re-election-bid/UPI-95081301905800/?dailybrief\">the original</a> on May 10, 2011.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=United+Press+International&amp;rft.atitle=Obama+announces+re-election+bid&amp;rft.date=2011-04-04&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.upi.com%2FTop_News%2FUS%2F2011%2F04%2F04%2FObama-announces-re-election-bid%2FUPI-95081301905800%2F%3Fdailybrief&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-187\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-187\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFZelenyCalmes2011\" class=\"citation news cs1\">Zeleny, Jeff &amp; Calmes, Jackie (April 4, 2011). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20121115021431/http://www.nytimes.com/2011/04/05/us/politics/05obama.html\">\"Obama Opens 2012 Campaign, With Eye on Money and Independent Voters\"</a>. <i>The New York Times</i>. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.nytimes.com/2011/04/05/us/politics/05obama.html\">the original</a> on November 15, 2012<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">April 5,</span> 2011</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+New+York+Times&amp;rft.atitle=Obama+Opens+2012+Campaign%2C+With+Eye+on+Money+and+Independent+Voters&amp;rft.date=2011-04-04&amp;rft.aulast=Zeleny&amp;rft.aufirst=Jeff&amp;rft.au=Calmes%2C+Jackie&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.nytimes.com%2F2011%2F04%2F05%2Fus%2Fpolitics%2F05obama.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-CNN-clinch1-188\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-CNN-clinch1_188-0\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFYoon2012\" class=\"citation news cs1\">Yoon, Robert (April 3, 2012). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20120426082004/http://politicalticker.blogs.cnn.com/2012/04/03/leading-presidential-candidate-to-clinch-nomination-tuesday/\">\"Leading presidential candidate to clinch nomination Tuesday\"</a>. CNN (blog). Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://politicalticker.blogs.cnn.com/2012/04/03/leading-presidential-candidate-to-clinch-nomination-tuesday/\">the original</a> on April 26, 2012<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">May 2,</span> 2012</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.atitle=Leading+presidential+candidate+to+clinch+nomination+Tuesday&amp;rft.date=2012-04-03&amp;rft.aulast=Yoon&amp;rft.aufirst=Robert&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fpoliticalticker.blogs.cnn.com%2F2012%2F04%2F03%2Fleading-presidential-candidate-to-clinch-nomination-tuesday%2F&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-CNN-clinch2-189\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-CNN-clinch2_189-0\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation news cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20120404203415/http://politicalticker.blogs.cnn.com/2012/04/03/breaking-obama-clinches-democratic-nomination/\">\"Obama clinches Democratic nomination\"</a>. CNN (blog). April 3, 2012. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://politicalticker.blogs.cnn.com/2012/04/03/breaking-obama-clinches-democratic-nomination/\">the original</a> on April 4, 2012<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">April 3,</span> 2012</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.atitle=Obama+clinches+Democratic+nomination&amp;rft.date=2012-04-03&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fpoliticalticker.blogs.cnn.com%2F2012%2F04%2F03%2Fbreaking-obama-clinches-democratic-nomination%2F&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-190\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-190\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFCohen2012\" class=\"citation news cs1\">Cohen, Tom (September 6, 2012). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://edition.cnn.com/2012/09/05/politics/democratic-convention-wrap/index.html\">\"Clinton says Obama offers a better path forward for America\"</a>. CNN. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20150706115632/http://edition.cnn.com/2012/09/05/politics/democratic-convention-wrap/index.html\">Archived</a> from the original on July 6, 2015<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">July 5,</span> 2015</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.atitle=Clinton+says+Obama+offers+a+better+path+forward+for+America&amp;rft.date=2012-09-06&amp;rft.aulast=Cohen&amp;rft.aufirst=Tom&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fedition.cnn.com%2F2012%2F09%2F05%2Fpolitics%2Fdemocratic-convention-wrap%2Findex.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-191\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-191\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFLauter2012\" class=\"citation news cs1\">Lauter, David (November 8, 2012). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20121109020204/http://www.chicagotribune.com/news/la-pn-romney-concedes-florida-election-20121108%2C0%2C415187.story\">\"Romney campaign gives up in Florida\"</a>. <i>Chicago Tribune</i>. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.chicagotribune.com/news/la-pn-romney-concedes-florida-election-20121108,0,415187.story\">the original</a> on November 9, 2012<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">July 5,</span> 2015</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Chicago+Tribune&amp;rft.atitle=Romney+campaign+gives+up+in+Florida&amp;rft.date=2012-11-08&amp;rft.aulast=Lauter&amp;rft.aufirst=David&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.chicagotribune.com%2Fnews%2Fla-pn-romney-concedes-florida-election-20121108%2C0%2C415187.story&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-192\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-192\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFBarnes2012\" class=\"citation news cs1\">Barnes, Robert (November 6, 2012). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.washingtonpost.com/politics/decision2012/after-grueling-campaign-polls-open-for-election-day-2012/2012/11/06/d1c24c98-2802-11e2-b4e0-346287b7e56c_story.html\">\"Obama wins a second term as U.S. president\"</a>. <i>The Washington Post</i>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20150417162701/http://www.washingtonpost.com/politics/decision2012/after-grueling-campaign-polls-open-for-election-day-2012/2012/11/06/d1c24c98-2802-11e2-b4e0-346287b7e56c_story.html\">Archived</a> from the original on April 17, 2015<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">July 5,</span> 2015</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+Washington+Post&amp;rft.atitle=Obama+wins+a+second+term+as+U.S.+president&amp;rft.date=2012-11-06&amp;rft.aulast=Barnes&amp;rft.aufirst=Robert&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.washingtonpost.com%2Fpolitics%2Fdecision2012%2Fafter-grueling-campaign-polls-open-for-election-day-2012%2F2012%2F11%2F06%2Fd1c24c98-2802-11e2-b4e0-346287b7e56c_story.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-193\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-193\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFWelchStrauss2012\" class=\"citation news cs1\">Welch, William M.; Strauss, Gary (November 7, 2012). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.usatoday.com/story/news/politics/2012/11/06/election-day-obama-romney/1680933/\">\"With win in critical battleground states, Obama wins second term\"</a>. <i>USA Today</i>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20150616201528/http://www.usatoday.com/story/news/politics/2012/11/06/election-day-obama-romney/1680933/\">Archived</a> from the original on June 16, 2015<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">July 5,</span> 2015</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=USA+Today&amp;rft.atitle=With+win+in+critical+battleground+states%2C+Obama+wins+second+term&amp;rft.date=2012-11-07&amp;rft.aulast=Welch&amp;rft.aufirst=William+M.&amp;rft.au=Strauss%2C+Gary&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.usatoday.com%2Fstory%2Fnews%2Fpolitics%2F2012%2F11%2F06%2Felection-day-obama-romney%2F1680933%2F&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-FEC-194\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-FEC_194-0\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFFEC2013\" class=\"citation web cs1\">FEC (July 2013). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20131002094824/http://www.fec.gov/pubrec/fe2012/federalelections2012.pdf\">\"Election Results for the U.S. President, the U.S. Senate and the U.S. House of Representatives\"</a> <span class=\"cs1-format\">(PDF)</span>. <a href=\"/wiki/Federal_Elections_Commission\" class=\"mw-redirect\" title=\"Federal Elections Commission\">Federal Elections Commission</a>. p.&#160;5. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.fec.gov/pubrec/fe2012/federalelections2012.pdf\">the original</a> <span class=\"cs1-format\">(PDF)</span> on October 2, 2013<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">August 20,</span> 2013</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&amp;rft.genre=unknown&amp;rft.btitle=Election+Results+for+the+U.S.+President%2C+the+U.S.+Senate+and+the+U.S.+House+of+Representatives&amp;rft.pages=5&amp;rft.pub=Federal+Elections+Commission&amp;rft.date=2013-07&amp;rft.au=FEC&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.fec.gov%2Fpubrec%2Ffe2012%2Ffederalelections2012.pdf&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-195\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-195\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFBrownstein2012\" class=\"citation news cs1\">Brownstein, Ronald (November 9, 2012). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20121111231854/http://www.nationaljournal.com/thenextamerica/demographics/the-u-s-has-reached-a-demographic-milestone-and-it-s-not-turning-back-20121109\">\"The U.S. has reached a demographic milestone—and it's not turning back\"</a>. <i><a href=\"/wiki/National_Journal\" title=\"National Journal\">National Journal</a></i>. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.nationaljournal.com/thenextamerica/demographics/the-u-s-has-reached-a-demographic-milestone-and-it-s-not-turning-back-20121109\">the original</a> on November 11, 2012<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">July 5,</span> 2015</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=National+Journal&amp;rft.atitle=The+U.S.+has+reached+a+demographic+milestone%E2%80%94and+it%27s+not+turning+back&amp;rft.date=2012-11-09&amp;rft.aulast=Brownstein&amp;rft.aufirst=Ronald&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.nationaljournal.com%2Fthenextamerica%2Fdemographics%2Fthe-u-s-has-reached-a-demographic-milestone-and-it-s-not-turning-back-20121109&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-196\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-196\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFNichols2012\" class=\"citation news cs1\">Nichols, John (November 9, 2012). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.thenation.com/blog/171178/obama-has-great-big-mandate-and-he-must-use-it\">\"Obama's 3 Million Vote, Electoral College Landslide, Majority of States Mandate\"</a>. <i>The Nation</i>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20121127235843/http://www.thenation.com/blog/171178/obama-has-great-big-mandate-and-he-must-use-it\">Archived</a> from the original on November 27, 2012<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">November 18,</span> 2012</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+Nation&amp;rft.atitle=Obama%27s+3+Million+Vote%2C+Electoral+College+Landslide%2C+Majority+of+States+Mandate&amp;rft.date=2012-11-09&amp;rft.aulast=Nichols&amp;rft.aufirst=John&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.thenation.com%2Fblog%2F171178%2Fobama-has-great-big-mandate-and-he-must-use-it&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-197\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-197\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFLee2012\" class=\"citation news cs1\">Lee, Kristen A. (November 7, 2012). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.nydailynews.com/news/politics/president-obama-victory-speech-hopeful-america-article-1.1197895\">\"Election 2012: President Obama gives victory speech in front of thousands in Chicago, 'I have never been more hopeful about America<span style=\"padding-right:0.15em;\">&#39;</span>\"</a>. <i>Daily News</i>. New York. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20121109073355/http://www.nydailynews.com/news/politics/president-obama-victory-speech-hopeful-america-article-1.1197895\">Archived</a> from the original on November 9, 2012<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">November 8,</span> 2012</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Daily+News&amp;rft.atitle=Election+2012%3A+President+Obama+gives+victory+speech+in+front+of+thousands+in+Chicago%2C+%27I+have+never+been+more+hopeful+about+America%3Cspan+style%3D%22padding-right%3A0.15em%3B%22%3E%26%2339%3B%3C%2Fspan%3E&amp;rft.date=2012-11-07&amp;rft.aulast=Lee&amp;rft.aufirst=Kristen+A.&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.nydailynews.com%2Fnews%2Fpolitics%2Fpresident-obama-victory-speech-hopeful-america-article-1.1197895&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-NYT20130121-198\"><span class=\"mw-cite-backlink\">^ <a href=\"#cite_ref-NYT20130121_198-0\"><sup><i><b>a</b></i></sup></a> <a href=\"#cite_ref-NYT20130121_198-1\"><sup><i><b>b</b></i></sup></a></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFShear2013\" class=\"citation news cs1\">Shear, Michael (January 21, 2013). <span class=\"id-lock-limited\" title=\"Free access subject to limited trial, subscription normally required\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.nytimes.com/2013/01/22/us/politics/obama-inauguration-draws-hundreds-of-thousands.html\">\"Obama Offers Liberal Vision: 'We Must Act<span style=\"padding-right:0.15em;\">&#39;</span>\"</a></span>. <i><a href=\"/wiki/The_New_York_Times\" title=\"The New York Times\">The New York Times</a></i>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20130121151143/http://www.nytimes.com/2013/01/22/us/politics/obama-inauguration-draws-hundreds-of-thousands.html\">Archived</a> from the original on January 21, 2013<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">July 10,</span> 2013</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+New+York+Times&amp;rft.atitle=Obama+Offers+Liberal+Vision%3A+%27We+Must+Act%3Cspan+style%3D%22padding-right%3A0.15em%3B%22%3E%26%2339%3B%3C%2Fspan%3E&amp;rft.date=2013-01-21&amp;rft.aulast=Shear&amp;rft.aufirst=Michael&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.nytimes.com%2F2013%2F01%2F22%2Fus%2Fpolitics%2Fobama-inauguration-draws-hundreds-of-thousands.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-199\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-199\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFGearanBaldor2009\" class=\"citation news cs1\">Gearan, Anne; Baldor, Lolita C. (January 23, 2009). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.post-gazette.com/news/nation/2009/01/22/Obama-asks-Pentagon-for-responsible-Iraq-drawdown/stories/200901220423\">\"Obama asks Pentagon for responsible Iraq drawdown\"</a>. <i><a href=\"/wiki/Pittsburgh_Post-Gazette\" title=\"Pittsburgh Post-Gazette\">Pittsburgh Post-Gazette</a></i>. Associated Press. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20200223150302/https://www.post-gazette.com/news/nation/2009/01/22/Obama-asks-Pentagon-for-responsible-Iraq-drawdown/stories/200901220423\">Archived</a> from the original on February 23, 2020<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">February 23,</span> 2020</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Pittsburgh+Post-Gazette&amp;rft.atitle=Obama+asks+Pentagon+for+responsible+Iraq+drawdown&amp;rft.date=2009-01-23&amp;rft.aulast=Gearan&amp;rft.aufirst=Anne&amp;rft.au=Baldor%2C+Lolita+C.&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.post-gazette.com%2Fnews%2Fnation%2F2009%2F01%2F22%2FObama-asks-Pentagon-for-responsible-Iraq-drawdown%2Fstories%2F200901220423&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-200\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-200\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFGlaberson2009\" class=\"citation news cs1\">Glaberson, William (January 21, 2009). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20090416015909/http://www.nytimes.com/2009/01/22/washington/22gitmo.html\">\"Obama Orders Halt to Prosecutions at Guantánamo\"</a>. <i>The New York Times</i>. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.nytimes.com/2009/01/22/washington/22gitmo.html\">the original</a> on April 16, 2009<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">February 3,</span> 2009</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+New+York+Times&amp;rft.atitle=Obama+Orders+Halt+to+Prosecutions+at+Guant%C3%A1namo&amp;rft.date=2009-01-21&amp;rft.aulast=Glaberson&amp;rft.aufirst=William&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.nytimes.com%2F2009%2F01%2F22%2Fwashington%2F22gitmo.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-201\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-201\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation news cs2\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.nbcnews.com/id/30826649\">\"Senate blocks transfer of Gitmo detainees\"</a>, <i><a href=\"/wiki/NBC_News\" title=\"NBC News\">NBC News</a></i>, Associated Press, May 20, 2009, <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20141104101140/http://www.nbcnews.com/id/30826649/\">archived</a> from the original on November 4, 2014<span class=\"reference-accessdate\">, retrieved <span class=\"nowrap\">March 22,</span> 2011</span></cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=NBC+News&amp;rft.atitle=Senate+blocks+transfer+of+Gitmo+detainees&amp;rft.date=2009-05-20&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.nbcnews.com%2Fid%2F30826649&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-202\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-202\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFSerbu2011\" class=\"citation news cs2\">Serbu, Jared (January 7, 2011), <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://federalnewsnetwork.com/congress/2011/01/obama-signs-defense-authorization-bill/\">\"Obama signs Defense authorization bill\"</a>, <a href=\"/wiki/Federal_News_Radio\" class=\"mw-redirect\" title=\"Federal News Radio\">Federal News Radio</a>, <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20181212174641/http://federalnewsnetwork.com/congress/2011/01/obama-signs-defense-authorization-bill/\">archived</a> from the original on December 12, 2018<span class=\"reference-accessdate\">, retrieved <span class=\"nowrap\">March 22,</span> 2011</span></cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.atitle=Obama+signs+Defense+authorization+bill&amp;rft.date=2011-01-07&amp;rft.aulast=Serbu&amp;rft.aufirst=Jared&amp;rft_id=https%3A%2F%2Ffederalnewsnetwork.com%2Fcongress%2F2011%2F01%2Fobama-signs-defense-authorization-bill%2F&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-203\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-203\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFNortham2013\" class=\"citation news cs1\">Northam, Jackie (January 23, 2013). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.npr.org/2013/01/23/169922171/obamas-promise-to-close-guantanamo-prison-falls-short\">\"Obama's Promise To Close Guantanamo Prison Falls Short\"</a>. <a href=\"/wiki/NPR\" title=\"NPR\">NPR</a>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20130326042851/http://www.npr.org/2013/01/23/169922171/obamas-promise-to-close-guantanamo-prison-falls-short\">Archived</a> from the original on March 26, 2013<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">April 22,</span> 2013</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.atitle=Obama%27s+Promise+To+Close+Guantanamo+Prison+Falls+Short&amp;rft.date=2013-01-23&amp;rft.aulast=Northam&amp;rft.aufirst=Jackie&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.npr.org%2F2013%2F01%2F23%2F169922171%2Fobamas-promise-to-close-guantanamo-prison-falls-short&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-204\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-204\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFSavage2009\" class=\"citation news cs1\">Savage, Charlie (December 30, 2009). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.nytimes.com/2009/12/30/us/politics/30secrets.html\">\"Obama Curbs Secrecy of Classified Documents\"</a>. <i>The New York Times</i>. <a href=\"/wiki/ISSN_(identifier)\" class=\"mw-redirect\" title=\"ISSN (identifier)\">ISSN</a>&#160;<a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.worldcat.org/issn/0362-4331\">0362-4331</a>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20221220023908/https://www.nytimes.com/2009/12/30/us/politics/30secrets.html\">Archived</a> from the original on December 20, 2022<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">December 20,</span> 2022</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+New+York+Times&amp;rft.atitle=Obama+Curbs+Secrecy+of+Classified+Documents&amp;rft.date=2009-12-30&amp;rft.issn=0362-4331&amp;rft.aulast=Savage&amp;rft.aufirst=Charlie&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.nytimes.com%2F2009%2F12%2F30%2Fus%2Fpolitics%2F30secrets.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-205\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-205\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFMeckler2009\" class=\"citation news cs1\">Meckler, Laura (January 24, 2009). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.wsj.com/articles/SB123272364299610287\">\"Obama lifts 'gag rule' on family-planning groups\"</a>. <i>The Wall Street Journal</i>. p.&#160;A3. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20150723125402/http://www.wsj.com/articles/SB123272364299610287\">Archived</a> from the original on July 23, 2015<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">September 21,</span> 2012</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+Wall+Street+Journal&amp;rft.atitle=Obama+lifts+%27gag+rule%27+on+family-planning+groups&amp;rft.pages=A3&amp;rft.date=2009-01-24&amp;rft.aulast=Meckler&amp;rft.aufirst=Laura&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.wsj.com%2Farticles%2FSB123272364299610287&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span>\n<ul><li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFSteinShear2009\" class=\"citation news cs1\">Stein, Rob; Shear, Michael (January 24, 2009). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.washingtonpost.com/wp-dyn/content/article/2009/01/23/AR2009012302814.html\">\"Funding restored to groups that perform abortions, other care\"</a>. <i>The Washington Post</i>. p.&#160;A3. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20121111031558/http://www.washingtonpost.com/wp-dyn/content/article/2009/01/23/AR2009012302814.html\">Archived</a> from the original on November 11, 2012<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">September 21,</span> 2012</span>. <q>Lifting the Mexico City Policy would not permit U.S. tax dollars to be used for abortions, but it would allow funding to resume to groups that provide other services, including counseling about abortions.</q></cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+Washington+Post&amp;rft.atitle=Funding+restored+to+groups+that+perform+abortions%2C+other+care&amp;rft.pages=A3&amp;rft.date=2009-01-24&amp;rft.aulast=Stein&amp;rft.aufirst=Rob&amp;rft.au=Shear%2C+Michael&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.washingtonpost.com%2Fwp-dyn%2Fcontent%2Farticle%2F2009%2F01%2F23%2FAR2009012302814.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></li></ul>\n</span></li>\n<li id=\"cite_note-206\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-206\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFStolberg2009\" class=\"citation news cs1\">Stolberg, Sheryl Gay (January 30, 2009). <span class=\"id-lock-limited\" title=\"Free access subject to limited trial, subscription normally required\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.nytimes.com/2009/01/30/us/politics/30ledbetter-web.html\">\"Obama Signs Equal-Pay Legislation\"</a></span>. <i>The New York Times</i>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20090130125449/http://www.nytimes.com/2009/01/30/us/politics/30ledbetter-web.html\">Archived</a> from the original on January 30, 2009<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">June 15,</span> 2009</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+New+York+Times&amp;rft.atitle=Obama+Signs+Equal-Pay+Legislation&amp;rft.date=2009-01-30&amp;rft.aulast=Stolberg&amp;rft.aufirst=Sheryl+Gay&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.nytimes.com%2F2009%2F01%2F30%2Fus%2Fpolitics%2F30ledbetter-web.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-207\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-207\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFLevey2009\" class=\"citation news cs1\">Levey, Noam N. (February 5, 2009). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20090430194400/http://www.chicagotribune.com/news/nationworld/chi-kids-health-care_thufeb05%2C0%2C30310.story\">\"Obama signs into law expansion of SCHIP health care program for children\"</a>. <i>Chicago Tribune</i>. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.chicagotribune.com/news/nationworld/chi-kids-health-care_thufeb05,0,30310.story\">the original</a> on April 30, 2009<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">June 15,</span> 2009</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Chicago+Tribune&amp;rft.atitle=Obama+signs+into+law+expansion+of+SCHIP+health+care+program+for+children&amp;rft.date=2009-02-05&amp;rft.aulast=Levey&amp;rft.aufirst=Noam+N.&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.chicagotribune.com%2Fnews%2Fnationworld%2Fchi-kids-health-care_thufeb05%2C0%2C30310.story&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-208\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-208\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation news cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20100330183125/http://www.cnn.com/2009/POLITICS/03/09/obama.stem.cells/index.html\">\"Obama overturns Bush policy on stem cells\"</a>. CNN. March 9, 2009. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.cnn.com/2009/POLITICS/03/09/obama.stem.cells/index.html\">the original</a> on March 30, 2010<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">April 18,</span> 2010</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.atitle=Obama+overturns+Bush+policy+on+stem+cells&amp;rft.date=2009-03-09&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.cnn.com%2F2009%2FPOLITICS%2F03%2F09%2Fobama.stem.cells%2Findex.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-209\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-209\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFDesjardinsKeckMears2009\" class=\"citation news cs1\">Desjardins, Lisa; Keck, Kristi; Mears, Bill (August 6, 2009). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://edition.cnn.com/2009/POLITICS/08/06/sonia.sotomayor/\">\"Senate confirms Sotomayor for Supreme Court\"</a>. CNN. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20110925110216/http://edition.cnn.com/2009/POLITICS/08/06/sonia.sotomayor/\">Archived</a> from the original on September 25, 2011<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">August 6,</span> 2009</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.atitle=Senate+confirms+Sotomayor+for+Supreme+Court&amp;rft.date=2009-08-06&amp;rft.aulast=Desjardins&amp;rft.aufirst=Lisa&amp;rft.au=Keck%2C+Kristi&amp;rft.au=Mears%2C+Bill&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fedition.cnn.com%2F2009%2FPOLITICS%2F08%2F06%2Fsonia.sotomayor%2F&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-210\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-210\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFHambyHenryMalveauxMears\" class=\"citation news cs1\">Hamby, Peter; Henry, Ed; Malveaux, Suzanne; Mears, Bill. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.cnn.com/2009/POLITICS/05/26/supreme.court/index.html\">\"Obama nominates Sotomayor to Supreme Court\"</a>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20170915214022/http://www.cnn.com/2009/POLITICS/05/26/supreme.court/index.html\">Archived</a> from the original on September 15, 2017<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">September 13,</span> 2014</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.atitle=Obama+nominates+Sotomayor+to+Supreme+Court&amp;rft.aulast=Hamby&amp;rft.aufirst=Peter&amp;rft.au=Henry%2C+Ed&amp;rft.au=Malveaux%2C+Suzanne&amp;rft.au=Mears%2C+Bill&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.cnn.com%2F2009%2FPOLITICS%2F05%2F26%2Fsupreme.court%2Findex.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-211\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-211\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFSherman2010\" class=\"citation news cs1\">Sherman, Mark (October 4, 2010). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20171010074850/http://www.theledger.com/article/LK/20101004/News/608110519/LL/\">\"New Era Begins on High Court: Kagan Takes Place as Third Woman\"</a>. Associated Press. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.theledger.com/article/LK/20101004/News/608110519/LL/\">the original</a> on October 10, 2017<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">November 13,</span> 2010</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.atitle=New+Era+Begins+on+High+Court%3A+Kagan+Takes+Place+as+Third+Woman&amp;rft.date=2010-10-04&amp;rft.aulast=Sherman&amp;rft.aufirst=Mark&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.theledger.com%2Farticle%2FLK%2F20101004%2FNews%2F608110519%2FLL%2F&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-212\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-212\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation web cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.numbersusa.com/news/obama-administration-implements-priority-enforcement-program-limits-interior-enforcement\">\"Obama Administration Implements Priority Enforcement Program, Limits Interior Enforcement\"</a>. <i>www.numbersusa.com</i>. June 24, 2015. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20230525035043/https://www.numbersusa.com/news/obama-administration-implements-priority-enforcement-program-limits-interior-enforcement\">Archived</a> from the original on May 25, 2023<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">May 25,</span> 2023</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=unknown&amp;rft.jtitle=www.numbersusa.com&amp;rft.atitle=Obama+Administration+Implements+Priority+Enforcement+Program%2C+Limits+Interior+Enforcement&amp;rft.date=2015-06-24&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.numbersusa.com%2Fnews%2Fobama-administration-implements-priority-enforcement-program-limits-interior-enforcement&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-213\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-213\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFBlockMatthews2010\" class=\"citation news cs1\">Block, Robert; Matthews, Mark K. (January 27, 2010). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.latimes.com/archives/la-xpm-2010-jan-27-la-na-nasa-budget27-2010jan27-story.html\">\"White House won't fund NASA moon program\"</a>. <i>Los Angeles Times</i>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20191026070433/https://www.latimes.com/archives/la-xpm-2010-jan-27-la-na-nasa-budget27-2010jan27-story.html\">Archived</a> from the original on October 26, 2019<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">January 30,</span> 2011</span>. <q>President Obama's budget proposal includes no money for the Ares I and Ares V rocket or Constellation program. Instead, NASA would be asked to monitor climate change and develop a new rocket</q></cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Los+Angeles+Times&amp;rft.atitle=White+House+won%27t+fund+NASA+moon+program&amp;rft.date=2010-01-27&amp;rft.aulast=Block&amp;rft.aufirst=Robert&amp;rft.au=Matthews%2C+Mark+K.&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.latimes.com%2Farchives%2Fla-xpm-2010-jan-27-la-na-nasa-budget27-2010jan27-story.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-214\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-214\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFMardell2013\" class=\"citation news cs1\">Mardell, Mark (January 16, 2013). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.bbc.co.uk/news/world-us-canada-21049942\">\"US gun debate: Obama unveils gun control proposals\"</a>. BBC News. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20130116181612/http://www.bbc.co.uk/news/world-us-canada-21049942\">Archived</a> from the original on January 16, 2013<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">January 16,</span> 2013</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.atitle=US+gun+debate%3A+Obama+unveils+gun+control+proposals&amp;rft.date=2013-01-16&amp;rft.aulast=Mardell&amp;rft.aufirst=Mark&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.bbc.co.uk%2Fnews%2Fworld-us-canada-21049942&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-215\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-215\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation news cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.nytimes.com/interactive/2013/01/16/us/obama-gun-control-proposal.html\">\"What's in Obama's Gun Control Proposal\"</a>. <i>The New York Times</i>. January 16, 2013. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20130221133649/http://www.nytimes.com/interactive/2013/01/16/us/obama-gun-control-proposal.html\">Archived</a> from the original on February 21, 2013<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">February 12,</span> 2013</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+New+York+Times&amp;rft.atitle=What%27s+in+Obama%27s+Gun+Control+Proposal&amp;rft.date=2013-01-16&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.nytimes.com%2Finteractive%2F2013%2F01%2F16%2Fus%2Fobama-gun-control-proposal.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-edition.cnn.com-216\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-edition.cnn.com_216-0\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation news cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://edition.cnn.com/2016/01/05/politics/obama-gun-control-executive-action/\">\"Obama announces gun control executive action (full transcript)\"</a>. <i>CNN</i>. January 5, 2016. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20160221221129/http://edition.cnn.com/2016/01/05/politics/obama-gun-control-executive-action/\">Archived</a> from the original on February 21, 2016<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">January 7,</span> 2016</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=CNN&amp;rft.atitle=Obama+announces+gun+control+executive+action+%28full+transcript%29&amp;rft.date=2016-01-05&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fedition.cnn.com%2F2016%2F01%2F05%2Fpolitics%2Fobama-gun-control-executive-action%2F&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-217\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-217\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation news cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.nbcnews.com/id/43180202/ns/us_news-security/t/obama-europe-signs-patriot-act-extension/\">\"Obama, in Europe, signs Patriot Act extension\"</a>. <i><a href=\"/wiki/NBC_News\" title=\"NBC News\">NBC News</a></i>. May 27, 2011. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20190810204645/http://www.nbcnews.com/id/43180202/ns/us_news-security/t/obama-europe-signs-patriot-act-extension/\">Archived</a> from the original on August 10, 2019<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">August 8,</span> 2019</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=NBC+News&amp;rft.atitle=Obama%2C+in+Europe%2C+signs+Patriot+Act+extension&amp;rft.date=2011-05-27&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.nbcnews.com%2Fid%2F43180202%2Fns%2Fus_news-security%2Ft%2Fobama-europe-signs-patriot-act-extension%2F&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-CNN-Snowden-218\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-CNN-Snowden_218-0\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFWolf2013\" class=\"citation news cs1\">Wolf, Z. Byron (August 13, 2013). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.cnn.com/2013/08/12/politics/obama-snowden-whistleblower\">\"Fact-checking Obama's claims about Snowden\"</a>. <i>CNN</i>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20190808215548/https://www.cnn.com/2013/08/12/politics/obama-snowden-whistleblower\">Archived</a> from the original on August 8, 2019<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">August 8,</span> 2019</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=CNN&amp;rft.atitle=Fact-checking+Obama%27s+claims+about+Snowden&amp;rft.date=2013-08-13&amp;rft.aulast=Wolf&amp;rft.aufirst=Z.+Byron&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.cnn.com%2F2013%2F08%2F12%2Fpolitics%2Fobama-snowden-whistleblower&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-219\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-219\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFHosenball,_Mark2014\" class=\"citation news cs1\">Hosenball, Mark (April 3, 2014). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.reuters.com/article/usa-security-obama-idUSL1N0MS1QW20140403?type=companyNews\">\"Obama's NSA overhaul may require phone carriers to store more data\"</a>. <i>Reuters</i>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20220602160321/https://www.reuters.com/article/usa-security-obama-idUSL1N0MS1QW20140403?type=companyNews\">Archived</a> from the original on June 2, 2022<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">August 8,</span> 2019</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Reuters&amp;rft.atitle=Obama%27s+NSA+overhaul+may+require+phone+carriers+to+store+more+data&amp;rft.date=2014-04-03&amp;rft.au=Hosenball%2C+Mark&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.reuters.com%2Farticle%2Fusa-security-obama-idUSL1N0MS1QW20140403%3Ftype%3DcompanyNews&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-220\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-220\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFAckerman2014\" class=\"citation news cs1\">Ackerman, Spencer (January 17, 2014). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.theguardian.com/world/2014/jan/17/obama-end-nsa-bulk-storage-telephone-metadata\">\"Obama to overhaul NSA's bulk storage of Americans' telephone data\"</a>. <i><a href=\"/wiki/The_Guardian\" title=\"The Guardian\">The Guardian</a></i>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20190812214452/https://www.theguardian.com/world/2014/jan/17/obama-end-nsa-bulk-storage-telephone-metadata\">Archived</a> from the original on August 12, 2019<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">August 12,</span> 2019</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+Guardian&amp;rft.atitle=Obama+to+overhaul+NSA%27s+bulk+storage+of+Americans%27+telephone+data&amp;rft.date=2014-01-17&amp;rft.aulast=Ackerman&amp;rft.aufirst=Spencer&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.theguardian.com%2Fworld%2F2014%2Fjan%2F17%2Fobama-end-nsa-bulk-storage-telephone-metadata&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-:0-221\"><span class=\"mw-cite-backlink\">^ <a href=\"#cite_ref-:0_221-0\"><sup><i><b>a</b></i></sup></a> <a href=\"#cite_ref-:0_221-1\"><sup><i><b>b</b></i></sup></a> <a href=\"#cite_ref-:0_221-2\"><sup><i><b>c</b></i></sup></a></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFRoth2017\" class=\"citation web cs1\">Roth, Kenneth (January 9, 2017). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.hrw.org/news/2017/01/09/barack-obamas-shaky-legacy-human-rights\">\"Barack Obama's Shaky Legacy on Human Rights\"</a>. <i><a href=\"/wiki/Human_Rights_Watch\" title=\"Human Rights Watch\">Human Rights Watch</a></i>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20210202082511/https://www.hrw.org/news/2017/01/09/barack-obamas-shaky-legacy-human-rights\">Archived</a> from the original on February 2, 2021<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">June 26,</span> 2022</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=unknown&amp;rft.jtitle=Human+Rights+Watch&amp;rft.atitle=Barack+Obama%27s+Shaky+Legacy+on+Human+Rights&amp;rft.date=2017-01-09&amp;rft.aulast=Roth&amp;rft.aufirst=Kenneth&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.hrw.org%2Fnews%2F2017%2F01%2F09%2Fbarack-obamas-shaky-legacy-human-rights&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-222\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-222\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFDyson2016\" class=\"citation book cs1\">Dyson, Michael Eric (2016). <i>The Black Presidency: Barack Obama and the Politics of Race in America</i>. Houghton Mifflin Harcourt. p.&#160;275. <a href=\"/wiki/ISBN_(identifier)\" class=\"mw-redirect\" title=\"ISBN (identifier)\">ISBN</a>&#160;<a href=\"/wiki/Special:BookSources/978-0-544-38766-9\" title=\"Special:BookSources/978-0-544-38766-9\"><bdi>978-0-544-38766-9</bdi></a>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&amp;rft.genre=book&amp;rft.btitle=The+Black+Presidency%3A+Barack+Obama+and+the+Politics+of+Race+in+America&amp;rft.pages=275&amp;rft.pub=Houghton+Mifflin+Harcourt&amp;rft.date=2016&amp;rft.isbn=978-0-544-38766-9&amp;rft.aulast=Dyson&amp;rft.aufirst=Michael+Eric&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-223\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-223\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFGillion2016\" class=\"citation book cs1\">Gillion, Daniel Q. (2016). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.cambridge.org/core/books/governing-with-words/5D4F713A016401E3FC3922C66D371FF2\"><i>Governing with Words</i></a>. <a href=\"/wiki/Doi_(identifier)\" class=\"mw-redirect\" title=\"Doi (identifier)\">doi</a>:<a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://doi.org/10.1017%2FCBO9781316412299\">10.1017/CBO9781316412299</a>. <a href=\"/wiki/ISBN_(identifier)\" class=\"mw-redirect\" title=\"ISBN (identifier)\">ISBN</a>&#160;<a href=\"/wiki/Special:BookSources/978-1-316-41229-9\" title=\"Special:BookSources/978-1-316-41229-9\"><bdi>978-1-316-41229-9</bdi></a>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20190810185603/https://www.cambridge.org/core/books/governing-with-words/5D4F713A016401E3FC3922C66D371FF2\">Archived</a> from the original on August 10, 2019<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">June 5,</span> 2019</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&amp;rft.genre=book&amp;rft.btitle=Governing+with+Words&amp;rft.date=2016&amp;rft_id=info%3Adoi%2F10.1017%2FCBO9781316412299&amp;rft.isbn=978-1-316-41229-9&amp;rft.aulast=Gillion&amp;rft.aufirst=Daniel+Q.&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.cambridge.org%2Fcore%2Fbooks%2Fgoverning-with-words%2F5D4F713A016401E3FC3922C66D371FF2&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-224\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-224\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFButlerMendelbergHaines2019\" class=\"citation journal cs1\">Butler, Bennett; Mendelberg, Tali; Haines, Pavielle E. (2019). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://doi.org/10.1017%2FS1537592719000963\">\"<span class=\"cs1-kern-left\"></span>\"I'm Not the President of Black America\": Rhetorical versus Policy Representation\"</a>. <i>Perspectives on Politics</i>. <b>17</b> (4): 1038–1058. <a href=\"/wiki/Doi_(identifier)\" class=\"mw-redirect\" title=\"Doi (identifier)\">doi</a>:<span class=\"id-lock-free\" title=\"Freely accessible\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://doi.org/10.1017%2FS1537592719000963\">10.1017/S1537592719000963</a></span>. <a href=\"/wiki/ISSN_(identifier)\" class=\"mw-redirect\" title=\"ISSN (identifier)\">ISSN</a>&#160;<a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.worldcat.org/issn/1537-5927\">1537-5927</a>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Perspectives+on+Politics&amp;rft.atitle=%22I%27m+Not+the+President+of+Black+America%22%3A+Rhetorical+versus+Policy+Representation&amp;rft.volume=17&amp;rft.issue=4&amp;rft.pages=1038-1058&amp;rft.date=2019&amp;rft_id=info%3Adoi%2F10.1017%2FS1537592719000963&amp;rft.issn=1537-5927&amp;rft.aulast=Butler&amp;rft.aufirst=Bennett&amp;rft.au=Mendelberg%2C+Tali&amp;rft.au=Haines%2C+Pavielle+E.&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fdoi.org%2F10.1017%252FS1537592719000963&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-wrodgers-225\"><span class=\"mw-cite-backlink\">^ <a href=\"#cite_ref-wrodgers_225-0\"><sup><i><b>a</b></i></sup></a> <a href=\"#cite_ref-wrodgers_225-1\"><sup><i><b>b</b></i></sup></a></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFRodgers2010\" class=\"citation news cs1\">Rodgers, Walter (January 5, 2010). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.csmonitor.com/Commentary/Walter-Rodgers/2010/0105/A-year-into-Obama-s-presidency-is-America-postracial\">\"A year into Obama's presidency, is America postracial?\"</a>. <i>The Christian Science Monitor</i>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20151117065412/http://www.csmonitor.com/Commentary/Walter-Rodgers/2010/0105/A-year-into-Obama-s-presidency-is-America-postracial\">Archived</a> from the original on November 17, 2015<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">November 15,</span> 2015</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+Christian+Science+Monitor&amp;rft.atitle=A+year+into+Obama%27s+presidency%2C+is+America+postracial%3F&amp;rft.date=2010-01-05&amp;rft.aulast=Rodgers&amp;rft.aufirst=Walter&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.csmonitor.com%2FCommentary%2FWalter-Rodgers%2F2010%2F0105%2FA-year-into-Obama-s-presidency-is-America-postracial&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-shearalcindor1-226\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-shearalcindor1_226-0\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFShearAlcindor2017\" class=\"citation news cs1\">Shear, Michael; Alcindor, Yamiche (January 14, 2017). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.nytimes.com/2017/01/14/us/politics/obama-presidency-race.html\">\"Jolted by Deaths, Obama Found His Voice on Race\"</a>. <i><a href=\"/wiki/The_New_York_Times\" title=\"The New York Times\">The New York Times</a></i>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20170116205805/https://www.nytimes.com/2017/01/14/us/politics/obama-presidency-race.html\">Archived</a> from the original on January 16, 2017<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">January 17,</span> 2017</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+New+York+Times&amp;rft.atitle=Jolted+by+Deaths%2C+Obama+Found+His+Voice+on+Race&amp;rft.date=2017-01-14&amp;rft.aulast=Shear&amp;rft.aufirst=Michael&amp;rft.au=Alcindor%2C+Yamiche&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.nytimes.com%2F2017%2F01%2F14%2Fus%2Fpolitics%2Fobama-presidency-race.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-ccil2-227\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-ccil2_227-0\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFCillizza2014\" class=\"citation news cs1\">Cillizza, Chris (August 14, 2014). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.washingtonpost.com/news/the-fix/wp/2014/08/14/president-obamas-desire-to-reshape-race-relations-runs-into-stark-realities/\">\"President Obama's vision of post-racial America faces another stress test with Ferguson\"</a>. <i>The Washington Post</i>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20151117033531/https://www.washingtonpost.com/news/the-fix/wp/2014/08/14/president-obamas-desire-to-reshape-race-relations-runs-into-stark-realities/\">Archived</a> from the original on November 17, 2015<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">November 15,</span> 2015</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+Washington+Post&amp;rft.atitle=President+Obama%27s+vision+of+post-racial+America+faces+another+stress+test+with+Ferguson&amp;rft.date=2014-08-14&amp;rft.aulast=Cillizza&amp;rft.aufirst=Chris&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.washingtonpost.com%2Fnews%2Fthe-fix%2Fwp%2F2014%2F08%2F14%2Fpresident-obamas-desire-to-reshape-race-relations-runs-into-stark-realities%2F&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-jblake-228\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-jblake_228-0\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFBlake2016\" class=\"citation web cs1\">Blake, John (July 1, 2016). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.cnn.com/2016/06/30/politics/why-black-america-may-be-relieved-to-see-obama-go/\">\"What black America won't miss about Obama\"</a>. <i><a href=\"/wiki/CNN\" title=\"CNN\">CNN</a></i>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20221003024730/https://www.cnn.com/2016/06/30/politics/why-black-america-may-be-relieved-to-see-obama-go/\">Archived</a> from the original on October 3, 2022.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=unknown&amp;rft.jtitle=CNN&amp;rft.atitle=What+black+America+won%27t+miss+about+Obama&amp;rft.date=2016-07-01&amp;rft.aulast=Blake&amp;rft.aufirst=John&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.cnn.com%2F2016%2F06%2F30%2Fpolitics%2Fwhy-black-america-may-be-relieved-to-see-obama-go%2F&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-ccilliza-229\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-ccilliza_229-0\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFCillizza2013\" class=\"citation news cs1\">Cillizza, Chris (July 19, 2013). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.washingtonpost.com/news/the-fix/wp/2013/07/19/president-obamas-remarkably-personal-speech-on-trayvon-martin-and-race-in-america/\">\"President Obama's remarkably personal speech on Trayvon Martin and race in America\"</a>. <i>The Washington Post</i>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20151117022902/https://www.washingtonpost.com/news/the-fix/wp/2013/07/19/president-obamas-remarkably-personal-speech-on-trayvon-martin-and-race-in-america/\">Archived</a> from the original on November 17, 2015<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">November 15,</span> 2015</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+Washington+Post&amp;rft.atitle=President+Obama%27s+remarkably+personal+speech+on+Trayvon+Martin+and+race+in+America&amp;rft.date=2013-07-19&amp;rft.aulast=Cillizza&amp;rft.aufirst=Chris&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.washingtonpost.com%2Fnews%2Fthe-fix%2Fwp%2F2013%2F07%2F19%2Fpresident-obamas-remarkably-personal-speech-on-trayvon-martin-and-race-in-america%2F&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-capeheart2-230\"><span class=\"mw-cite-backlink\">^ <a href=\"#cite_ref-capeheart2_230-0\"><sup><i><b>a</b></i></sup></a> <a href=\"#cite_ref-capeheart2_230-1\"><sup><i><b>b</b></i></sup></a></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFCapeheart2015\" class=\"citation news cs1\">Capeheart, Jonathan (February 27, 2015). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.washingtonpost.com/blogs/post-partisan/wp/2015/02/27/from-trayvon-martin-to-black-lives-matter/\">\"From Trayvon Martin to 'black lives matter'<span class=\"cs1-kern-right\"></span>\"</a>. <i>The Washington Post</i>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20151117013956/https://www.washingtonpost.com/blogs/post-partisan/wp/2015/02/27/from-trayvon-martin-to-black-lives-matter/\">Archived</a> from the original on November 17, 2015<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">November 15,</span> 2015</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+Washington+Post&amp;rft.atitle=From+Trayvon+Martin+to+%27black+lives+matter%27&amp;rft.date=2015-02-27&amp;rft.aulast=Capeheart&amp;rft.aufirst=Jonathan&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.washingtonpost.com%2Fblogs%2Fpost-partisan%2Fwp%2F2015%2F02%2F27%2Ffrom-trayvon-martin-to-black-lives-matter%2F&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-pbacon-231\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-pbacon_231-0\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFBacon2015\" class=\"citation news cs1\">Bacon, Perry Jr. (January 3, 2015). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.nbcnews.com/politics/barack-obama/wake-police-shootings-obama-speaks-more-bluntly-about-race-n278616\">\"In Wake of Police Shootings, Obama Speaks More Bluntly About Race\"</a>. NBC. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20151111003526/http://www.nbcnews.com/politics/barack-obama/wake-police-shootings-obama-speaks-more-bluntly-about-race-n278616\">Archived</a> from the original on November 11, 2015<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">November 15,</span> 2015</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.atitle=In+Wake+of+Police+Shootings%2C+Obama+Speaks+More+Bluntly+About+Race&amp;rft.date=2015-01-03&amp;rft.aulast=Bacon&amp;rft.aufirst=Perry+Jr.&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.nbcnews.com%2Fpolitics%2Fbarack-obama%2Fwake-police-shootings-obama-speaks-more-bluntly-about-race-n278616&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-bridgethedivide-232\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-bridgethedivide_232-0\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFHirschfield_Davis2016\" class=\"citation news cs1\">Hirschfield Davis, Julie (July 13, 2016). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.nytimes.com/2016/07/14/us/politics/tensions-between-police-and-blacks-are-likely-to-worsen-obama-says.html\">\"Obama Urges Civil Rights Activists and Police to Bridge Divide\"</a>. <i><a href=\"/wiki/The_New_York_Times\" title=\"The New York Times\">The New York Times</a></i>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20160718174834/http://www.nytimes.com/2016/07/14/us/politics/tensions-between-police-and-blacks-are-likely-to-worsen-obama-says.html\">Archived</a> from the original on July 18, 2016<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">July 23,</span> 2016</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+New+York+Times&amp;rft.atitle=Obama+Urges+Civil+Rights+Activists+and+Police+to+Bridge+Divide&amp;rft.date=2016-07-13&amp;rft.aulast=Hirschfield+Davis&amp;rft.aufirst=Julie&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.nytimes.com%2F2016%2F07%2F14%2Fus%2Fpolitics%2Ftensions-between-police-and-blacks-are-likely-to-worsen-obama-says.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-233\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-233\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation news cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.gallup.com/poll/190574/worries-race-relations-reach-new-high.aspx?g_source=race%20obama&amp;g_medium=search&amp;g_campaign=tiles\">\"U.S. Worries About Race Relations Reach a New High\"</a>. Gallup. April 11, 2016. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20161220044735/http://www.gallup.com/poll/190574/worries-race-relations-reach-new-high.aspx?g_source=race%20obama&amp;g_medium=search&amp;g_campaign=tiles\">Archived</a> from the original on December 20, 2016<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">December 5,</span> 2016</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.atitle=U.S.+Worries+About+Race+Relations+Reach+a+New+High&amp;rft.date=2016-04-11&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.gallup.com%2Fpoll%2F190574%2Fworries-race-relations-reach-new-high.aspx%3Fg_source%3Drace%2520obama%26g_medium%3Dsearch%26g_campaign%3Dtiles&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-234\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-234\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation news cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://edition.cnn.com/2009/POLITICS/10/28/hate.crimes/\">\"Obama signs hate crimes bill into law\"</a>. <i>CNN</i>. October 28, 2009. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20201112004850/http://edition.cnn.com/2009/POLITICS/10/28/hate.crimes/\">Archived</a> from the original on November 12, 2020<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">October 12,</span> 2011</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=CNN&amp;rft.atitle=Obama+signs+hate+crimes+bill+into+law&amp;rft.date=2009-10-28&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fedition.cnn.com%2F2009%2FPOLITICS%2F10%2F28%2Fhate.crimes%2F&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-235\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-235\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFPreston2009\" class=\"citation news cs1\">Preston, Julia (October 30, 2009). <span class=\"id-lock-limited\" title=\"Free access subject to limited trial, subscription normally required\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.nytimes.com/2009/10/31/us/politics/31travel.html\">\"Obama Lifts a Ban on Entry Into U.S. by H.I.V.-Positive People\"</a></span>. <i>The New York Times</i>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20100407213122/http://www.nytimes.com/2009/10/31/us/politics/31travel.html\">Archived</a> from the original on April 7, 2010<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">February 8,</span> 2017</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+New+York+Times&amp;rft.atitle=Obama+Lifts+a+Ban+on+Entry+Into+U.S.+by+H.I.V.-Positive+People&amp;rft.date=2009-10-30&amp;rft.aulast=Preston&amp;rft.aufirst=Julia&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.nytimes.com%2F2009%2F10%2F31%2Fus%2Fpolitics%2F31travel.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-236\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-236\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation news cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20101223060037/http://www.guardian.co.uk/world/2010/dec/22/obama-repeals-dont-ask-dont-tell\">\"<span class=\"cs1-kern-left\"></span>'Don't ask, don't tell' repealed as Obama signs landmark law\"</a>. <i>The Guardian</i>. London. December 22, 2010. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.theguardian.com/world/2010/dec/22/obama-repeals-dont-ask-dont-tell\">the original</a> on December 23, 2010<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">June 2,</span> 2018</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+Guardian&amp;rft.atitle=%27Don%27t+ask%2C+don%27t+tell%27+repealed+as+Obama+signs+landmark+law&amp;rft.date=2010-12-22&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.theguardian.com%2Fworld%2F2010%2Fdec%2F22%2Fobama-repeals-dont-ask-dont-tell&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-237\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-237\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFSheryl_Gay_Stolberg2010\" class=\"citation news cs1\">Sheryl Gay Stolberg (December 23, 2010). <span class=\"id-lock-limited\" title=\"Free access subject to limited trial, subscription normally required\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.nytimes.com/2010/12/23/us/politics/23military.html\">\"Obama Signs Away 'Don't Ask, Don't Tell'<span class=\"cs1-kern-right\"></span>\"</a></span>. <i>The New York Times</i>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20110512170430/http://www.nytimes.com/2010/12/23/us/politics/23military.html\">Archived</a> from the original on May 12, 2011.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+New+York+Times&amp;rft.atitle=Obama+Signs+Away+%27Don%27t+Ask%2C+Don%27t+Tell%27&amp;rft.date=2010-12-23&amp;rft.au=Sheryl+Gay+Stolberg&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.nytimes.com%2F2010%2F12%2F23%2Fus%2Fpolitics%2F23military.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-TransBan1-238\"><span class=\"mw-cite-backlink\">^ <a href=\"#cite_ref-TransBan1_238-0\"><sup><i><b>a</b></i></sup></a> <a href=\"#cite_ref-TransBan1_238-1\"><sup><i><b>b</b></i></sup></a></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFReddenHolpuch2016\" class=\"citation news cs1\">Redden, Molly; Holpuch, Amanda (June 30, 2016). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.theguardian.com/us-news/2016/jun/30/us-military-ends-ban-transgender-service-members\">\"US military ends ban on transgender service members\"</a>. <i>The Guardian</i>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20170219181650/https://www.theguardian.com/us-news/2016/jun/30/us-military-ends-ban-transgender-service-members\">Archived</a> from the original on February 19, 2017<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">February 19,</span> 2017</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+Guardian&amp;rft.atitle=US+military+ends+ban+on+transgender+service+members&amp;rft.date=2016-06-30&amp;rft.aulast=Redden&amp;rft.aufirst=Molly&amp;rft.au=Holpuch%2C+Amanda&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.theguardian.com%2Fus-news%2F2016%2Fjun%2F30%2Fus-military-ends-ban-transgender-service-members&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-WCT0114-239\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-WCT0114_239-0\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFBaim2009\" class=\"citation news cs1\">Baim, Tracy (January 14, 2009). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.windycitymediagroup.com/lgbt/Windy-City-Times-exclusive-Obamas-Marriage-Views-Changed-WCT-Examines-His-Step-Back/20524.html\">\"Windy City Times exclusive: Obama's Marriage Views Changed. WCT Examines His Step Back\"</a>. <i><a href=\"/wiki/Windy_City_Times\" title=\"Windy City Times\">Windy City Times</a></i>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20121114030720/http://www.windycitymediagroup.com/lgbt/Windy-City-Times-exclusive-Obamas-Marriage-Views-Changed-WCT-Examines-His-Step-Back/20524.html\">Archived</a> from the original on November 14, 2012<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">May 10,</span> 2012</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Windy+City+Times&amp;rft.atitle=Windy+City+Times+exclusive%3A+Obama%27s+Marriage+Views+Changed.+WCT+Examines+His+Step+Back&amp;rft.date=2009-01-14&amp;rft.aulast=Baim&amp;rft.aufirst=Tracy&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.windycitymediagroup.com%2Flgbt%2FWindy-City-Times-exclusive-Obamas-Marriage-Views-Changed-WCT-Examines-His-Step-Back%2F20524.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-WCT0204-240\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-WCT0204_240-0\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFBaim2004\" class=\"citation news cs1\">Baim, Tracy (February 4, 2004). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.windycitymediagroup.com/gay/lesbian/news/ARTICLE.php?AID=3931\">\"Obama Seeks U.S. Senate seat\"</a>. <i><a href=\"/wiki/Windy_City_Times\" title=\"Windy City Times\">Windy City Times</a></i>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20120514034445/http://www.windycitymediagroup.com/gay/lesbian/news/ARTICLE.php?AID=3931\">Archived</a> from the original on May 14, 2012<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">May 10,</span> 2012</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Windy+City+Times&amp;rft.atitle=Obama+Seeks+U.S.+Senate+seat&amp;rft.date=2004-02-04&amp;rft.aulast=Baim&amp;rft.aufirst=Tracy&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.windycitymediagroup.com%2Fgay%2Flesbian%2Fnews%2FARTICLE.php%3FAID%3D3931&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-241\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-241\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation news cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.politifact.com/truth-o-meter/statements/2012/may/11/barack-obama/president-barack-obamas-shift-gay-marriage/\">\"President Barack Obama's shifting stance on gay marriage\"</a>. <i>PolitiFact</i>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20181126060141/https://www.politifact.com/truth-o-meter/statements/2012/may/11/barack-obama/president-barack-obamas-shift-gay-marriage/\">Archived</a> from the original on November 26, 2018<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">November 28,</span> 2018</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=PolitiFact&amp;rft.atitle=President+Barack+Obama%27s+shifting+stance+on+gay+marriage&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.politifact.com%2Ftruth-o-meter%2Fstatements%2F2012%2Fmay%2F11%2Fbarack-obama%2Fpresident-barack-obamas-shift-gay-marriage%2F&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-242\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-242\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFDaly2012\" class=\"citation news cs1\">Daly, Corbett (May 9, 2012). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.cbsnews.com/news/obama-backs-same-sex-marriage/\">\"Obama backs same-sex marriage\"</a>. <i><a href=\"/wiki/CBS_News\" title=\"CBS News\">CBS News</a></i>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20131219204646/http://www.cbsnews.com/news/obama-backs-same-sex-marriage/\">Archived</a> from the original on December 19, 2013<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">May 9,</span> 2012</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=CBS+News&amp;rft.atitle=Obama+backs+same-sex+marriage&amp;rft.date=2012-05-09&amp;rft.aulast=Daly&amp;rft.aufirst=Corbett&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.cbsnews.com%2Fnews%2Fobama-backs-same-sex-marriage%2F&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-The_Huffington_Post-243\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-The_Huffington_Post_243-0\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFStein2012\" class=\"citation news cs1\">Stein, Sam (May 9, 2012). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.huffingtonpost.com/2012/05/09/obama-gay-marriage_n_1503245.html\">\"Obama Backs Gay Marriage\"</a>. <i>The Huffington Post</i>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20150629071547/http://www.huffingtonpost.com/2012/05/09/obama-gay-marriage_n_1503245.html\">Archived</a> from the original on June 29, 2015<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">July 5,</span> 2015</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+Huffington+Post&amp;rft.atitle=Obama+Backs+Gay+Marriage&amp;rft.date=2012-05-09&amp;rft.aulast=Stein&amp;rft.aufirst=Sam&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.huffingtonpost.com%2F2012%2F05%2F09%2Fobama-gay-marriage_n_1503245.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-244\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-244\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFRobillard2013\" class=\"citation news cs1\">Robillard, Kevin (January 21, 2013). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.politico.com/story/2013/01/first-inaugural-use-of-the-word-gay-086499\">\"First inaugural use of the word 'gay'<span class=\"cs1-kern-right\"></span>\"</a>. <i>Politico</i>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20150723110125/http://www.politico.com/story/2013/01/first-inaugural-use-of-the-word-gay-86499.html\">Archived</a> from the original on July 23, 2015<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">January 21,</span> 2013</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Politico&amp;rft.atitle=First+inaugural+use+of+the+word+%27gay%27&amp;rft.date=2013-01-21&amp;rft.aulast=Robillard&amp;rft.aufirst=Kevin&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.politico.com%2Fstory%2F2013%2F01%2Ffirst-inaugural-use-of-the-word-gay-086499&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-245\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-245\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFMichelson2013\" class=\"citation news cs1\">Michelson, Noah (January 21, 2013). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.huffingtonpost.com/2013/01/21/obama-inauguration-speech-stonewall-gays_n_2520962.html\">\"Obama Inauguration Speech Makes History With Mention of Gay Rights Struggle, Stonewall Uprising\"</a>. <i>The Huffington Post</i>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20180919184320/https://www.huffingtonpost.com/2013/01/21/obama-inauguration-speech-stonewall-gays_n_2520962.html\">Archived</a> from the original on September 19, 2018<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">January 21,</span> 2013</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+Huffington+Post&amp;rft.atitle=Obama+Inauguration+Speech+Makes+History+With+Mention+of+Gay+Rights+Struggle%2C+Stonewall+Uprising&amp;rft.date=2013-01-21&amp;rft.aulast=Michelson&amp;rft.aufirst=Noah&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.huffingtonpost.com%2F2013%2F01%2F21%2Fobama-inauguration-speech-stonewall-gays_n_2520962.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-huffpo-amicus-246\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-huffpo-amicus_246-0\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFReilly2013\" class=\"citation news cs1\">Reilly, Ryan J. (February 28, 2013). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.huffingtonpost.com/2013/02/28/obama-gay-marriage_n_2783912.html\">\"Obama Administration: Gay Marriage Ban Unconstitutional In Prop. 8 Supreme Court Case\"</a>. <i><a href=\"/wiki/The_Huffington_Post\" class=\"mw-redirect\" title=\"The Huffington Post\">The Huffington Post</a></i>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20130411220023/http://www.huffingtonpost.com/2013/02/28/obama-gay-marriage_n_2783912.html\">Archived</a> from the original on April 11, 2013<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">April 21,</span> 2013</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+Huffington+Post&amp;rft.atitle=Obama+Administration%3A+Gay+Marriage+Ban+Unconstitutional+In+Prop.+8+Supreme+Court+Case&amp;rft.date=2013-02-28&amp;rft.aulast=Reilly&amp;rft.aufirst=Ryan+J.&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.huffingtonpost.com%2F2013%2F02%2F28%2Fobama-gay-marriage_n_2783912.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-cnn-amicus-247\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-cnn-amicus_247-0\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFMears2013\" class=\"citation news cs1\">Mears, Bill (February 27, 2013). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://edition.cnn.com/2013/02/22/politics/supreme-court-marriage\">\"Obama administration weighs in on defense of marriage law\"</a>. CNN. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20130901110517/http://edition.cnn.com/2013/02/22/politics/supreme-court-marriage\">Archived</a> from the original on September 1, 2013<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">April 21,</span> 2013</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.atitle=Obama+administration+weighs+in+on+defense+of+marriage+law&amp;rft.date=2013-02-27&amp;rft.aulast=Mears&amp;rft.aufirst=Bill&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fedition.cnn.com%2F2013%2F02%2F22%2Fpolitics%2Fsupreme-court-marriage&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-248\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-248\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation news cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.cnn.com/2009/POLITICS/02/13/stimulus/index.html\">\"Stimulus package en route to Obama's desk\"</a>. CNN. February 14, 2009. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20090330094958/http://www.cnn.com/2009/POLITICS/02/13/stimulus/index.html\">Archived</a> from the original on March 30, 2009<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">March 29,</span> 2009</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.atitle=Stimulus+package+en+route+to+Obama%27s+desk&amp;rft.date=2009-02-14&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.cnn.com%2F2009%2FPOLITICS%2F02%2F13%2Fstimulus%2Findex.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-direct_assistance-249\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-direct_assistance_249-0\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation news cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.cnn.com/2009/POLITICS/02/17/obama.stimulus.remarks/\">\"Obama's remarks on signing the stimulus plan\"</a>. CNN. February 17, 2009. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20090220074825/http://www.cnn.com/2009/POLITICS/02/17/obama.stimulus.remarks/\">Archived</a> from the original on February 20, 2009<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">February 17,</span> 2009</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.atitle=Obama%27s+remarks+on+signing+the+stimulus+plan&amp;rft.date=2009-02-17&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.cnn.com%2F2009%2FPOLITICS%2F02%2F17%2Fobama.stimulus.remarks%2F&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-markets_opened-250\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-markets_opened_250-0\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFAndrewsDash2009\" class=\"citation news cs1\">Andrews, Edmund L.; Dash, Eric (March 23, 2009). <span class=\"id-lock-limited\" title=\"Free access subject to limited trial, subscription normally required\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.nytimes.com/2009/03/24/business/economy/24bailout.html\">\"U.S. Expands Plan to Buy Banks' Troubled Assets\"</a></span>. <i>The New York Times</i>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20090325043723/http://www.nytimes.com/2009/03/24/business/economy/24bailout.html\">Archived</a> from the original on March 25, 2009<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">April 12,</span> 2010</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+New+York+Times&amp;rft.atitle=U.S.+Expands+Plan+to+Buy+Banks%27+Troubled+Assets&amp;rft.date=2009-03-23&amp;rft.aulast=Andrews&amp;rft.aufirst=Edmund+L.&amp;rft.au=Dash%2C+Eric&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.nytimes.com%2F2009%2F03%2F24%2Fbusiness%2Feconomy%2F24bailout.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span>\n<ul><li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation news cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.reuters.com/article/businessNews/idUSTRE52H2FA20090323\">\"Wall Street soars 7% on bank plan debut\"</a>. <i>Reuters</i>. March 23, 2009.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Reuters&amp;rft.atitle=Wall+Street+soars+7%25+on+bank+plan+debut&amp;rft.date=2009-03-23&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.reuters.com%2Farticle%2FbusinessNews%2FidUSTRE52H2FA20090323&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></li></ul>\n</span></li>\n<li id=\"cite_note-251\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-251\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation news cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20090407010806/http://www.huffingtonpost.com/2009/03/30/obama-denies-bailout-fund_n_180563.html\">\"White House questions viability of GM, Chrysler\"</a>. <i>The Huffington Post</i>. March 30, 2009. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.huffingtonpost.com/2009/03/30/obama-denies-bailout-fund_n_180563.html\">the original</a> on April 7, 2009.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+Huffington+Post&amp;rft.atitle=White+House+questions+viability+of+GM%2C+Chrysler&amp;rft.date=2009-03-30&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.huffingtonpost.com%2F2009%2F03%2F30%2Fobama-denies-bailout-fund_n_180563.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-252\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-252\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFBunkleyVlasic2009\" class=\"citation news cs1\">Bunkley, Nick; Vlasic, Bill (April 27, 2009). <span class=\"id-lock-limited\" title=\"Free access subject to limited trial, subscription normally required\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.nytimes.com/2009/04/27/business/27chrysler.html\">\"Chrysler and Union Agree to Deal Before Federal Deadline\"</a></span>. <i>The New York Times</i>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20090428062100/http://www.nytimes.com/2009/04/27/business/27chrysler.html\">Archived</a> from the original on April 28, 2009<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">April 12,</span> 2010</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+New+York+Times&amp;rft.atitle=Chrysler+and+Union+Agree+to+Deal+Before+Federal+Deadline&amp;rft.date=2009-04-27&amp;rft.aulast=Bunkley&amp;rft.aufirst=Nick&amp;rft.au=Vlasic%2C+Bill&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.nytimes.com%2F2009%2F04%2F27%2Fbusiness%2F27chrysler.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-253\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-253\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFHughesSalasGreenVan_Voris2009\" class=\"citation news cs1\">Hughes, John; Salas, Caroline; Green, Jeff; Van Voris, Bob (June 1, 2009). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20100613163056/http://www.bloomberg.com/apps/news?pid=20601087\">\"GM Begins Bankruptcy Process With Filing for Affiliate\"</a>. <a href=\"/wiki/Bloomberg_News\" title=\"Bloomberg News\">Bloomberg News</a>. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://bloomberg.com/apps/news?pid=20601087&amp;sid=aw4F_L7E4xYg\">the original</a> on June 13, 2010<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">July 5,</span> 2015</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.atitle=GM+Begins+Bankruptcy+Process+With+Filing+for+Affiliate&amp;rft.date=2009-06-01&amp;rft.aulast=Hughes&amp;rft.aufirst=John&amp;rft.au=Salas%2C+Caroline&amp;rft.au=Green%2C+Jeff&amp;rft.au=Van+Voris%2C+Bob&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fbloomberg.com%2Fapps%2Fnews%3Fpid%3D20601087%26sid%3Daw4F_L7E4xYg&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-Christopher_Conkey_and_Louise_Radnofsky-254\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-Christopher_Conkey_and_Louise_Radnofsky_254-0\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFConkeyRadnofsky2009\" class=\"citation news cs1\">Conkey, Christopher; Radnofsky, Louise (June 9, 2009). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20130726203047/http://online.wsj.com/article/SB124445867883193821.html\">\"Obama Presses Cabinet to Speed Stimulus Spending\"</a>. <i>The Wall Street Journal</i>. News Corp. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.wsj.com/articles/SB124445867883193821\">the original</a> on July 26, 2013<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">July 5,</span> 2015</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+Wall+Street+Journal&amp;rft.atitle=Obama+Presses+Cabinet+to+Speed+Stimulus+Spending&amp;rft.date=2009-06-09&amp;rft.aulast=Conkey&amp;rft.aufirst=Christopher&amp;rft.au=Radnofsky%2C+Louise&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.wsj.com%2Farticles%2FSB124445867883193821&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-255\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-255\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFHedgpeth2009\" class=\"citation news cs1\">Hedgpeth, Dana (August 21, 2009). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.washingtonpost.com/wp-dyn/content/article/2009/08/20/AR2009082002699.html\">\"U.S. Says 'Cash for Clunkers' Program Will End on Monday\"</a>. <i>The Washington Post</i>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20110516094603/http://www.washingtonpost.com/wp-dyn/content/article/2009/08/20/AR2009082002699.html\">Archived</a> from the original on May 16, 2011<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">March 26,</span> 2010</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+Washington+Post&amp;rft.atitle=U.S.+Says+%27Cash+for+Clunkers%27+Program+Will+End+on+Monday&amp;rft.date=2009-08-21&amp;rft.aulast=Hedgpeth&amp;rft.aufirst=Dana&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.washingtonpost.com%2Fwp-dyn%2Fcontent%2Farticle%2F2009%2F08%2F20%2FAR2009082002699.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-256\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-256\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFSzczesny2009\" class=\"citation news cs1\">Szczesny, Joseph R. (August 26, 2009). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20090828040214/http://www.time.com/time/business/article/0,8599,1918692,00.html\">\"Was Cash for Clunkers a Success?\"</a>. <i>Time</i>. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.time.com/time/business/article/0,8599,1918692,00.html\">the original</a> on August 28, 2009<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">March 26,</span> 2010</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Time&amp;rft.atitle=Was+Cash+for+Clunkers+a+Success%3F&amp;rft.date=2009-08-26&amp;rft.aulast=Szczesny&amp;rft.aufirst=Joseph+R.&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.time.com%2Ftime%2Fbusiness%2Farticle%2F0%2C8599%2C1918692%2C00.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-257\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-257\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFMianSufi2010\" class=\"citation journal cs1\">Mian, Atif R.; Sufi, Amir (September 1, 2010). \"The Effects of Fiscal Stimulus: Evidence from the 2009 'Cash for Clunkers' Program\". <i>The Quarterly Journal of Economics</i>. <b>127</b> (3): 1107–1142. <a href=\"/wiki/Doi_(identifier)\" class=\"mw-redirect\" title=\"Doi (identifier)\">doi</a>:<a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://doi.org/10.2139%2Fssrn.1670759\">10.2139/ssrn.1670759</a>. <a href=\"/wiki/S2CID_(identifier)\" class=\"mw-redirect\" title=\"S2CID (identifier)\">S2CID</a>&#160;<a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://api.semanticscholar.org/CorpusID:219352572\">219352572</a>. <a href=\"/wiki/SSRN_(identifier)\" class=\"mw-redirect\" title=\"SSRN (identifier)\">SSRN</a>&#160;<a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=1670759\">1670759</a>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+Quarterly+Journal+of+Economics&amp;rft.atitle=The+Effects+of+Fiscal+Stimulus%3A+Evidence+from+the+2009+%27Cash+for+Clunkers%27+Program&amp;rft.volume=127&amp;rft.issue=3&amp;rft.pages=1107-1142&amp;rft.date=2010-09-01&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fapi.semanticscholar.org%2FCorpusID%3A219352572%23id-name%3DS2CID&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fpapers.ssrn.com%2Fsol3%2Fpapers.cfm%3Fabstract_id%3D1670759%23id-name%3DSSRN&amp;rft_id=info%3Adoi%2F10.2139%2Fssrn.1670759&amp;rft.aulast=Mian&amp;rft.aufirst=Atif+R.&amp;rft.au=Sufi%2C+Amir&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-258\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-258\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFGoldman2009\" class=\"citation news cs1\">Goldman, David (April 6, 2009). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://money.cnn.com/news/storysupplement/economy/bailouttracker/\">\"CNNMoney.com's bailout tracker\"</a>. <i>CNNMoney</i>. Vol.&#160;06. p.&#160;20. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20190407090433/https://money.cnn.com/news/storysupplement/economy/bailouttracker/\">Archived</a> from the original on April 7, 2019<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">March 26,</span> 2010</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=CNNMoney&amp;rft.atitle=CNNMoney.com%27s+bailout+tracker&amp;rft.volume=06&amp;rft.pages=20&amp;rft.date=2009-04-06&amp;rft.aulast=Goldman&amp;rft.aufirst=David&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fmoney.cnn.com%2Fnews%2Fstorysupplement%2Feconomy%2Fbailouttracker%2F&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-259\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-259\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFStein\" class=\"citation web cs1\">Stein, Sylvie. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20120114001916/http://firstread.msnbc.msn.com/_news/2011/08/02/7231805-a-breakdown-of-the-debt-limit-legislation\">\"First Read—A breakdown of the debt-limit legislation\"</a>. MSNBC. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://firstread.msnbc.msn.com/_news/2011/08/02/7231805-a-breakdown-of-the-debt-limit-legislation\">the original</a> on January 14, 2012<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">August 3,</span> 2011</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&amp;rft.genre=unknown&amp;rft.btitle=First+Read%E2%80%94A+breakdown+of+the+debt-limit+legislation&amp;rft.pub=MSNBC&amp;rft.aulast=Stein&amp;rft.aufirst=Sylvie&amp;rft_id=http%3A%2F%2Ffirstread.msnbc.msn.com%2F_news%2F2011%2F08%2F02%2F7231805-a-breakdown-of-the-debt-limit-legislation&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-260\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-260\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation news cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.nbcnews.com/id/43967924\">\"House passes debt ceiling bill\"</a>. <i>NBC News</i>. March 8, 2011. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20200721161500/http://www.nbcnews.com/id/43967924\">Archived</a> from the original on July 21, 2020<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">August 3,</span> 2011</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=NBC+News&amp;rft.atitle=House+passes+debt+ceiling+bill&amp;rft.date=2011-03-08&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.nbcnews.com%2Fid%2F43967924&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-Theodossiou-261\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-Theodossiou_261-0\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFTheodossiouHipple2011\" class=\"citation journal cs1\">Theodossiou, Eleni; Hipple, Steven F. (2011). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20110508050328/http://www.bls.gov/opub/mlr/2011/03/art1full.pdf\">\"Unemployment Remains High in 2010\"</a> <span class=\"cs1-format\">(PDF)</span>. <i>Monthly Labor Review</i>. <b>134</b> (3): 3–22. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.bls.gov/opub/mlr/2011/03/art1full.pdf\">the original</a> <span class=\"cs1-format\">(PDF)</span> on May 8, 2011<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">April 7,</span> 2011</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Monthly+Labor+Review&amp;rft.atitle=Unemployment+Remains+High+in+2010&amp;rft.volume=134&amp;rft.issue=3&amp;rft.pages=3-22&amp;rft.date=2011&amp;rft.aulast=Theodossiou&amp;rft.aufirst=Eleni&amp;rft.au=Hipple%2C+Steven+F.&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.bls.gov%2Fopub%2Fmlr%2F2011%2F03%2Fart1full.pdf&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-Eddlemon-262\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-Eddlemon_262-0\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFEddlemon2011\" class=\"citation journal cs1\">Eddlemon, John P. (2011). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20110506195757/http://www.bls.gov/opub/mlr/2011/03/art2full.pdf\">\"Payroll Employment Turns the Corner in 2010\"</a> <span class=\"cs1-format\">(PDF)</span>. <i>Monthly Labor Review</i>. <b>134</b> (3): 23–32. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.bls.gov/opub/mlr/2011/03/art2full.pdf\">the original</a> <span class=\"cs1-format\">(PDF)</span> on May 6, 2011<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">April 7,</span> 2011</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Monthly+Labor+Review&amp;rft.atitle=Payroll+Employment+Turns+the+Corner+in+2010&amp;rft.volume=134&amp;rft.issue=3&amp;rft.pages=23-32&amp;rft.date=2011&amp;rft.aulast=Eddlemon&amp;rft.aufirst=John+P.&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.bls.gov%2Fopub%2Fmlr%2F2011%2F03%2Fart2full.pdf&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-263\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-263\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation web cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://data.bls.gov/pdq/SurveyOutputServlet\">\"Unemployment Rate\"</a>. <a href=\"/wiki/Bureau_of_Labor_Statistics\" title=\"Bureau of Labor Statistics\">Bureau of Labor Statistics</a>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://wayback.archive-it.org/all/20111121071552/http://data.bls.gov/cgi-bin/dbdown?Your+request+was+invalid+for+this+Data+Access+Service.+Please+attempt+other+data+requests.+Thank+you+for+using+LABSTAT.\">Archived</a> from the original on November 21, 2011<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">December 11,</span> 2012</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&amp;rft.genre=unknown&amp;rft.btitle=Unemployment+Rate&amp;rft.pub=Bureau+of+Labor+Statistics&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fdata.bls.gov%2Fpdq%2FSurveyOutputServlet&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-264\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-264\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation web cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://data.bls.gov/timeseries/LNS14000000\">\"Unemployment Rate\"</a>. <a href=\"/wiki/Bureau_of_Labor_Statistics\" title=\"Bureau of Labor Statistics\">Bureau of Labor Statistics</a>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20190428090214/https://data.bls.gov/timeseries/LNS14000000\">Archived</a> from the original on April 28, 2019<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">January 10,</span> 2014</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&amp;rft.genre=unknown&amp;rft.btitle=Unemployment+Rate&amp;rft.pub=Bureau+of+Labor+Statistics&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fdata.bls.gov%2Ftimeseries%2FLNS14000000&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-265\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-265\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation web cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://data.bls.gov/timeseries/LNS14000000\">\"Unemployment Rate\"</a>. <a href=\"/wiki/Bureau_of_Labor_Statistics\" title=\"Bureau of Labor Statistics\">Bureau of Labor Statistics</a>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20190428090214/https://data.bls.gov/timeseries/LNS14000000\">Archived</a> from the original on April 28, 2019<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">June 6,</span> 2014</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&amp;rft.genre=unknown&amp;rft.btitle=Unemployment+Rate&amp;rft.pub=Bureau+of+Labor+Statistics&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fdata.bls.gov%2Ftimeseries%2FLNS14000000&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-BEA1-266\"><span class=\"mw-cite-backlink\">^ <a href=\"#cite_ref-BEA1_266-0\"><sup><i><b>a</b></i></sup></a> <a href=\"#cite_ref-BEA1_266-1\"><sup><i><b>b</b></i></sup></a></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation web cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20110512014536/http://bea.gov/national/nipaweb/TableView.asp?SelectedTable=1&amp;ViewSeries=NO&amp;Java=no&amp;Request3Place=N&amp;3Place=N&amp;FromView=YES&amp;Freq=Qtr&amp;FirstYear=2009&amp;LastYear=2010&amp;3Place=N&amp;Update=Update&amp;JavaBox=no#Mid\">\"Percent Change in Real Gross Domestic Product (Quarterly)\"</a>. <i>National Income and Product Accounts Table</i>. <a href=\"/wiki/Bureau_of_Economic_Analysis\" title=\"Bureau of Economic Analysis\">Bureau of Economic Analysis</a>. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://bea.gov/national/nipaweb/TableView.asp?SelectedTable=1&amp;ViewSeries=NO&amp;Java=no&amp;Request3Place=N&amp;3Place=N&amp;FromView=YES&amp;Freq=Qtr&amp;FirstYear=2009&amp;LastYear=2010&amp;3Place=N&amp;Update=Update&amp;JavaBox=no#Mid\">the original</a> on May 12, 2011<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">April 7,</span> 2011</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=unknown&amp;rft.jtitle=National+Income+and+Product+Accounts+Table&amp;rft.atitle=Percent+Change+in+Real+Gross+Domestic+Product+%28Quarterly%29&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fbea.gov%2Fnational%2Fnipaweb%2FTableView.asp%3FSelectedTable%3D1%26ViewSeries%3DNO%26Java%3Dno%26Request3Place%3DN%263Place%3DN%26FromView%3DYES%26Freq%3DQtr%26FirstYear%3D2009%26LastYear%3D2010%263Place%3DN%26Update%3DUpdate%26JavaBox%3Dno%23Mid&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-267\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-267\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFHarding2010\" class=\"citation news cs1\">Harding, Robin (July 28, 2010). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20100729184009/http://www.ft.com/cms/s/0/dac3245a-9a7b-11df-87fd-00144feab49a.html\">\"Beige Book survey reports signs of slowdown\"</a>. <i><a href=\"/wiki/Financial_Times\" title=\"Financial Times\">Financial Times</a></i>. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.ft.com/cms/s/0/dac3245a-9a7b-11df-87fd-00144feab49a.html\">the original</a> on July 29, 2010<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">July 29,</span> 2010</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Financial+Times&amp;rft.atitle=Beige+Book+survey+reports+signs+of+slowdown&amp;rft.date=2010-07-28&amp;rft.aulast=Harding&amp;rft.aufirst=Robin&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.ft.com%2Fcms%2Fs%2F0%2Fdac3245a-9a7b-11df-87fd-00144feab49a.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-268\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-268\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation web cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20110512014513/http://bea.gov/national/nipaweb/TableView.asp?SelectedTable=1&amp;ViewSeries=NO&amp;Java=no&amp;Request3Place=N&amp;3Place=N&amp;FromView=YES&amp;Freq=Year&amp;FirstYear=2009&amp;LastYear=2010&amp;3Place=N&amp;Update=Update&amp;JavaBox=no#Mid\">\"Percent Change in Real Gross Domestic Product (Annual)\"</a>. <i>National Income and Product Accounts Table</i>. Bureau of Economic Analysis. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://bea.gov/national/nipaweb/TableView.asp?SelectedTable=1&amp;ViewSeries=NO&amp;Java=no&amp;Request3Place=N&amp;3Place=N&amp;FromView=YES&amp;Freq=Year&amp;FirstYear=2009&amp;LastYear=2010&amp;3Place=N&amp;Update=Update&amp;JavaBox=no#Mid\">the original</a> on May 12, 2011<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">April 7,</span> 2011</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=unknown&amp;rft.jtitle=National+Income+and+Product+Accounts+Table&amp;rft.atitle=Percent+Change+in+Real+Gross+Domestic+Product+%28Annual%29&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fbea.gov%2Fnational%2Fnipaweb%2FTableView.asp%3FSelectedTable%3D1%26ViewSeries%3DNO%26Java%3Dno%26Request3Place%3DN%263Place%3DN%26FromView%3DYES%26Freq%3DYear%26FirstYear%3D2009%26LastYear%3D2010%263Place%3DN%26Update%3DUpdate%26JavaBox%3Dno%23Mid&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-269\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-269\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation web cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://data.bls.gov/timeseries/LNS14000000\">\"Unemployment Rate\"</a>. <a href=\"/wiki/Bureau_of_Labor_Statistics\" title=\"Bureau of Labor Statistics\">Bureau of Labor Statistics</a>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20190428090214/https://data.bls.gov/timeseries/LNS14000000\">Archived</a> from the original on April 28, 2019<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">September 12,</span> 2018</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&amp;rft.genre=unknown&amp;rft.btitle=Unemployment+Rate&amp;rft.pub=Bureau+of+Labor+Statistics&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fdata.bls.gov%2Ftimeseries%2FLNS14000000&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-270\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-270\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation web cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://data.bls.gov/timeseries/CES0000000001?output_view=net_1mth\">\"1-month net change in employment\"</a>. <a href=\"/wiki/Bureau_of_Labor_Statistics\" title=\"Bureau of Labor Statistics\">Bureau of Labor Statistics</a>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20190428085608/https://data.bls.gov/timeseries/CES0000000001?output_view=net_1mth\">Archived</a> from the original on April 28, 2019<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">September 12,</span> 2018</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&amp;rft.genre=unknown&amp;rft.btitle=1-month+net+change+in+employment&amp;rft.pub=Bureau+of+Labor+Statistics&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fdata.bls.gov%2Ftimeseries%2FCES0000000001%3Foutput_view%3Dnet_1mth&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-estimated-271\"><span class=\"mw-cite-backlink\">^ <a href=\"#cite_ref-estimated_271-0\"><sup><i><b>a</b></i></sup></a> <a href=\"#cite_ref-estimated_271-1\"><sup><i><b>b</b></i></sup></a></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation web cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.cbo.gov/publication/42715\">\"Estimated Impact of the American Recovery and Reinvestment Act on Employment and Economic Output\"</a>. Congressional Budget Office. November 22, 2011. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20120229112907/http://www.cbo.gov/publication/42715\">Archived</a> from the original on February 29, 2012<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">February 21,</span> 2012</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&amp;rft.genre=unknown&amp;rft.btitle=Estimated+Impact+of+the+American+Recovery+and+Reinvestment+Act+on+Employment+and+Economic+Output&amp;rft.pub=Congressional+Budget+Office&amp;rft.date=2011-11-22&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.cbo.gov%2Fpublication%2F42715&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-newc-272\"><span class=\"mw-cite-backlink\">^ <a href=\"#cite_ref-newc_272-0\"><sup><i><b>a</b></i></sup></a> <a href=\"#cite_ref-newc_272-1\"><sup><i><b>b</b></i></sup></a></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFCalmesCooper2009\" class=\"citation news cs1\">Calmes, Jackie; Cooper, Michael (November 20, 2009). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20110511230904/http://www.nytimes.com/2009/11/21/business/economy/21stimulus.html\">\"New Consensus Sees Stimulus Package as Worthy Step\"</a>. <i>The New York Times</i>. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.nytimes.com/2009/11/21/business/economy/21stimulus.html\">the original</a> on May 11, 2011<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">December 21,</span> 2010</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+New+York+Times&amp;rft.atitle=New+Consensus+Sees+Stimulus+Package+as+Worthy+Step&amp;rft.date=2009-11-20&amp;rft.aulast=Calmes&amp;rft.aufirst=Jackie&amp;rft.au=Cooper%2C+Michael&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.nytimes.com%2F2009%2F11%2F21%2Fbusiness%2Feconomy%2F21stimulus.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-273\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-273\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation news cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://thehill.com/blogs/blog-briefing-room/news/62343-cbo-stimulus-created-as-many-as-2-1-million-jobs/\">\"CBO: Stimulus created as many as 2.1 million jobs\"</a>. February 23, 2010. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20100303115604/http://thehill.com/blogs/blog-briefing-room/news/83253-cbo-stimulus-created-as-many-as-21-million-jobs\">Archived</a> from the original on March 3, 2010<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">April 25,</span> 2010</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.atitle=CBO%3A+Stimulus+created+as+many+as+2.1+million+jobs&amp;rft.date=2010-02-23&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fthehill.com%2Fblogs%2Fblog-briefing-room%2Fnews%2F62343-cbo-stimulus-created-as-many-as-2-1-million-jobs%2F&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-274\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-274\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFIsidore2010\" class=\"citation news cs1\">Isidore, Chris (January 29, 2010). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://money.cnn.com/2010/01/29/news/economy/gdp/index.htm\">\"Best economic growth in six years\"</a>. CNN. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20100420161722/http://money.cnn.com/2010/01/29/news/economy/gdp/index.htm\">Archived</a> from the original on April 20, 2010<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">April 18,</span> 2010</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.atitle=Best+economic+growth+in+six+years&amp;rft.date=2010-01-29&amp;rft.aulast=Isidore&amp;rft.aufirst=Chris&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fmoney.cnn.com%2F2010%2F01%2F29%2Fnews%2Feconomy%2Fgdp%2Findex.htm&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-275\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-275\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation web cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20100502053859/http://www.nabe.com/publib/indsum.html\">\"New NABE Survey Shows Business Recovery Gaining Momentum, with More Jobs Ahead\"</a>. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.nabe.com/publib/indsum.html\">the original</a> on May 2, 2010<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">April 26,</span> 2010</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&amp;rft.genre=unknown&amp;rft.btitle=New+NABE+Survey+Shows+Business+Recovery+Gaining+Momentum%2C+with+More+Jobs+Ahead&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.nabe.com%2Fpublib%2Findsum.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-276\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-276\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation web cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://politicsthatwork.com/graphs/gdp-growth-vs-nato-president\">\"U.S. GDP Growth Relative to Original NATO Members\"</a>. <i>Politics that Work</i>. March 9, 2015. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20150423174827/http://politicsthatwork.com/graphs/gdp-growth-vs-nato-president\">Archived</a> from the original on April 23, 2015<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">April 14,</span> 2015</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=unknown&amp;rft.jtitle=Politics+that+Work&amp;rft.atitle=U.S.+GDP+Growth+Relative+to+Original+NATO+Members&amp;rft.date=2015-03-09&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fpoliticsthatwork.com%2Fgraphs%2Fgdp-growth-vs-nato-president&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-277\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-277\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFChapple2013\" class=\"citation news cs1\">Chapple, Irene (May 29, 2013). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://edition.cnn.com/2013/05/29/business/oecd-u-s-europe-economic-recovery/\">\"OECD: U.S. will recover faster, Europe faces unemployment crisis\"</a>. <i>CNN</i>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20191220015240/https://edition.cnn.com/2013/05/29/business/oecd-u-s-europe-economic-recovery/\">Archived</a> from the original on December 20, 2019<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">January 16,</span> 2020</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=CNN&amp;rft.atitle=OECD%3A+U.S.+will+recover+faster%2C+Europe+faces+unemployment+crisis&amp;rft.date=2013-05-29&amp;rft.aulast=Chapple&amp;rft.aufirst=Irene&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fedition.cnn.com%2F2013%2F05%2F29%2Fbusiness%2Foecd-u-s-europe-economic-recovery%2F&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-278\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-278\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFHerszenhornStolberg2010\" class=\"citation news cs1\">Herszenhorn, David M.; Stolberg, Sheryl Gay (December 7, 2010). <span class=\"id-lock-limited\" title=\"Free access subject to limited trial, subscription normally required\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.nytimes.com/2010/12/08/us/politics/08cong.html\">\"Democrats Skeptical of Obama on New Tax Plan\"</a></span>. <i>The New York Times</i>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20101209044154/http://www.nytimes.com/2010/12/08/us/politics/08cong.html\">Archived</a> from the original on December 9, 2010.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+New+York+Times&amp;rft.atitle=Democrats+Skeptical+of+Obama+on+New+Tax+Plan&amp;rft.date=2010-12-07&amp;rft.aulast=Herszenhorn&amp;rft.aufirst=David+M.&amp;rft.au=Stolberg%2C+Sheryl+Gay&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.nytimes.com%2F2010%2F12%2F08%2Fus%2Fpolitics%2F08cong.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-279\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-279\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation news cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.cnn.com/2010/POLITICS/12/17/tax.deal/index.html\">\"Obama signs tax deal into law\"</a>. CNN. December 17, 2010. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20101218125507/http://www.cnn.com/2010/POLITICS/12/17/tax.deal/index.html\">Archived</a> from the original on December 18, 2010<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">December 17,</span> 2010</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.atitle=Obama+signs+tax+deal+into+law&amp;rft.date=2010-12-17&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.cnn.com%2F2010%2FPOLITICS%2F12%2F17%2Ftax.deal%2Findex.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-280\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-280\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFKuhnhenn2013\" class=\"citation news cs1\">Kuhnhenn, Jim (December 4, 2013). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://finance.yahoo.com/news/obama-income-inequality-defining-challenge-164430631.html\">\"Obama: Income Inequality a Defining Challenge\"</a>. Associated Press. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20131207035721/http://finance.yahoo.com/news/obama-income-inequality-defining-challenge-164430631.html\">Archived</a> from the original on December 7, 2013<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">January 9,</span> 2014</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.atitle=Obama%3A+Income+Inequality+a+Defining+Challenge&amp;rft.date=2013-12-04&amp;rft.aulast=Kuhnhenn&amp;rft.aufirst=Jim&amp;rft_id=https%3A%2F%2Ffinance.yahoo.com%2Fnews%2Fobama-income-inequality-defining-challenge-164430631.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-281\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-281\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation news cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.cbsnews.com/news/president-obama-makes-trade-deal-a-top-priority-in-remaining-months/\">\"President Obama uses his final months to bring congressional approval of a 12-nation free trade pact called the Trans-Pacific Partnership\"</a>. <i>CBS News</i>. September 5, 2016. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20160906160240/http://www.cbsnews.com/news/president-obama-makes-trade-deal-a-top-priority-in-remaining-months/\">Archived</a> from the original on September 6, 2016<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">September 5,</span> 2016</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=CBS+News&amp;rft.atitle=President+Obama+uses+his+final+months+to+bring+congressional+approval+of+a+12-nation+free+trade+pact+called+the+Trans-Pacific+Partnership&amp;rft.date=2016-09-05&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.cbsnews.com%2Fnews%2Fpresident-obama-makes-trade-deal-a-top-priority-in-remaining-months%2F&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-282\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-282\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation news cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.npr.org/templates/story/story.php?storyId=127205462&amp;ps=rs\">\"Obama Halts Drilling Projects, Defends Actions\"</a>. NPR. May 27, 2010. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20180919115513/https://www.npr.org/templates/story/story.php?storyId=127205462&amp;ps=rs\">Archived</a> from the original on September 19, 2018<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">April 5,</span> 2018</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.atitle=Obama+Halts+Drilling+Projects%2C+Defends+Actions&amp;rft.date=2010-05-27&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.npr.org%2Ftemplates%2Fstory%2Fstory.php%3FstoryId%3D127205462%26ps%3Drs&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-283\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-283\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFJonsson2010\" class=\"citation news cs1\">Jonsson, Patrik (May 29, 2010). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.csmonitor.com/USA/Politics/2010/0529/Gulf-oil-spill-Obama-s-big-political-test\">\"Gulf oil spill: Obama's big political test\"</a>. <i><a href=\"/wiki/The_Christian_Science_Monitor\" title=\"The Christian Science Monitor\">The Christian Science Monitor</a></i>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20100601094118/http://www.csmonitor.com/USA/Politics/2010/0529/Gulf-oil-spill-Obama-s-big-political-test\">Archived</a> from the original on June 1, 2010<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">June 6,</span> 2010</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+Christian+Science+Monitor&amp;rft.atitle=Gulf+oil+spill%3A+Obama%27s+big+political+test&amp;rft.date=2010-05-29&amp;rft.aulast=Jonsson&amp;rft.aufirst=Patrik&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.csmonitor.com%2FUSA%2FPolitics%2F2010%2F0529%2FGulf-oil-spill-Obama-s-big-political-test&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-284\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-284\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFNeuman2010\" class=\"citation news cs1\">Neuman, Scott (March 31, 2010). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.npr.org/templates/story/story.php?storyId=125378223\">\"Obama Ends Ban On East Coast Offshore Drilling\"</a>. <i>NPR</i>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20211103203751/https://www.npr.org/templates/story/story.php?storyId=125378223\">Archived</a> from the original on November 3, 2021<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">October 30,</span> 2021</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=NPR&amp;rft.atitle=Obama+Ends+Ban+On+East+Coast+Offshore+Drilling&amp;rft.date=2010-03-31&amp;rft.aulast=Neuman&amp;rft.aufirst=Scott&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.npr.org%2Ftemplates%2Fstory%2Fstory.php%3FstoryId%3D125378223&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-285\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-285\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFGoldenberg2013\" class=\"citation news cs1\">Goldenberg, Suzanne (July 28, 2013). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.theguardian.com/environment/2013/jul/28/obama-reservations-keystone-pipeline-project\">\"Barack Obama expresses reservations about Keystone XL pipeline project\"</a>. <i>The Guardian</i>. London. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20161229153228/https://www.theguardian.com/environment/2013/jul/28/obama-reservations-keystone-pipeline-project\">Archived</a> from the original on December 29, 2016<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">November 7,</span> 2023</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+Guardian&amp;rft.atitle=Barack+Obama+expresses+reservations+about+Keystone+XL+pipeline+project&amp;rft.date=2013-07-28&amp;rft.aulast=Goldenberg&amp;rft.aufirst=Suzanne&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.theguardian.com%2Fenvironment%2F2013%2Fjul%2F28%2Fobama-reservations-keystone-pipeline-project&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-286\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-286\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFStein2013\" class=\"citation news cs1\">Stein, Sam (June 25, 2013). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.huffpost.com/entry/obama-keystone_n_3497292\">\"Obama: Keystone XL Should Not Be Approved If It Will Increase Greenhouse Gas Emissions\"</a>. <i>The Huffington Post</i>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20200301134515/https://www.huffpost.com/entry/obama-keystone_n_3497292\">Archived</a> from the original on March 1, 2020<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">January 16,</span> 2020</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+Huffington+Post&amp;rft.atitle=Obama%3A+Keystone+XL+Should+Not+Be+Approved+If+It+Will+Increase+Greenhouse+Gas+Emissions&amp;rft.date=2013-06-25&amp;rft.aulast=Stein&amp;rft.aufirst=Sam&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.huffpost.com%2Fentry%2Fobama-keystone_n_3497292&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-287\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-287\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFCalamur2015\" class=\"citation news cs1\">Calamur, Krishnadev (February 24, 2015). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.npr.org/sections/thetwo-way/2015/02/24/388738159/obama-to-veto-keystone-xl-pipeline-today-without-drama-or-fanfare-or-delay\">\"Obama Vetoes Keystone XL Pipeline Bill\"</a>. NPR. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20150609085930/http://www.npr.org/sections/thetwo-way/2015/02/24/388738159/obama-to-veto-keystone-xl-pipeline-today-without-drama-or-fanfare-or-delay\">Archived</a> from the original on June 9, 2015<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">February 24,</span> 2015</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.atitle=Obama+Vetoes+Keystone+XL+Pipeline+Bill&amp;rft.date=2015-02-24&amp;rft.aulast=Calamur&amp;rft.aufirst=Krishnadev&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.npr.org%2Fsections%2Fthetwo-way%2F2015%2F02%2F24%2F388738159%2Fobama-to-veto-keystone-xl-pipeline-today-without-drama-or-fanfare-or-delay&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-288\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-288\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFBarron-Lopez2015\" class=\"citation news cs1\">Barron-Lopez, Laura (March 4, 2015). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://thehill.com/policy/energy-environment/234615-senate-fails-to-override-obama-keystone-veto/\">\"Keystone veto override fails\"</a>. <i><a href=\"/wiki/The_Hill_(newspaper)\" title=\"The Hill (newspaper)\">The Hill</a></i>. Capitol Hill Publishing. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20150715070123/http://thehill.com/policy/energy-environment/234615-senate-fails-to-override-obama-keystone-veto\">Archived</a> from the original on July 15, 2015<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">July 2,</span> 2015</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+Hill&amp;rft.atitle=Keystone+veto+override+fails&amp;rft.date=2015-03-04&amp;rft.aulast=Barron-Lopez&amp;rft.aufirst=Laura&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fthehill.com%2Fpolicy%2Fenergy-environment%2F234615-senate-fails-to-override-obama-keystone-veto%2F&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-289\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-289\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation news cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.bbc.com/news/world-us-canada-38387525\">\"Obama bans oil drilling 'permanently' in millions of acres of ocean\"</a>. BBC News. December 21, 2016. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20211030021148/https://www.bbc.com/news/world-us-canada-38387525\">Archived</a> from the original on October 30, 2021<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">October 30,</span> 2021</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.atitle=Obama+bans+oil+drilling+%27permanently%27+in+millions+of+acres+of+ocean&amp;rft.date=2016-12-21&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.bbc.com%2Fnews%2Fworld-us-canada-38387525&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-290\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-290\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFSmith2016\" class=\"citation news cs1\">Smith, David (December 20, 2016). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.theguardian.com/us-news/2016/dec/20/barack-obama-bans-oil-gas-drilling-arctic-atlantic\">\"This article is more than 4 years old Barack Obama bans oil and gas drilling in most of Arctic and Atlantic oceans\"</a>. <i>The Guardian</i>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20211030022650/https://www.theguardian.com/us-news/2016/dec/20/barack-obama-bans-oil-gas-drilling-arctic-atlantic\">Archived</a> from the original on October 30, 2021<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">October 30,</span> 2021</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+Guardian&amp;rft.atitle=This+article+is+more+than+4+years+old+Barack+Obama+bans+oil+and+gas+drilling+in+most+of+Arctic+and+Atlantic+oceans&amp;rft.date=2016-12-20&amp;rft.aulast=Smith&amp;rft.aufirst=David&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.theguardian.com%2Fus-news%2F2016%2Fdec%2F20%2Fbarack-obama-bans-oil-gas-drilling-arctic-atlantic&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-291\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-291\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFVolcoviciGardner2016\" class=\"citation news cs1\">Volcovici, Valerie; Gardner, Timothy (December 20, 2016). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.reuters.com/article/us-usa-obama-drilling-idUSKBN1492KU\">\"Obama bans new oil, gas drilling off Alaska, part of Atlantic coast\"</a>. <i>Reuters</i>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20211030021142/https://www.reuters.com/article/us-usa-obama-drilling-idUSKBN1492KU\">Archived</a> from the original on October 30, 2021<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">October 30,</span> 2021</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Reuters&amp;rft.atitle=Obama+bans+new+oil%2C+gas+drilling+off+Alaska%2C+part+of+Atlantic+coast&amp;rft.date=2016-12-20&amp;rft.aulast=Volcovici&amp;rft.aufirst=Valerie&amp;rft.au=Gardner%2C+Timothy&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.reuters.com%2Farticle%2Fus-usa-obama-drilling-idUSKBN1492KU&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-Monuments-292\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-Monuments_292-0\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFEilperinDennis2016\" class=\"citation news cs1\">Eilperin, Juliet; Dennis, Brady (December 28, 2016). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.washingtonpost.com/national/health-science/with-new-monuments-in-nevada-utah-obama-adds-to-his-environmental-legacy/2016/12/28/e9833f62-c471-11e6-8422-eac61c0ef74d_story.html\">\"With new monuments in Nevada, Utah, Obama adds to his environmental legacy\"</a>. <i>The Washington Post</i>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20170108190102/https://www.washingtonpost.com/national/health-science/with-new-monuments-in-nevada-utah-obama-adds-to-his-environmental-legacy/2016/12/28/e9833f62-c471-11e6-8422-eac61c0ef74d_story.html\">Archived</a> from the original on January 8, 2017<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">November 7,</span> 2023</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+Washington+Post&amp;rft.atitle=With+new+monuments+in+Nevada%2C+Utah%2C+Obama+adds+to+his+environmental+legacy&amp;rft.date=2016-12-28&amp;rft.aulast=Eilperin&amp;rft.aufirst=Juliet&amp;rft.au=Dennis%2C+Brady&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.washingtonpost.com%2Fnational%2Fhealth-science%2Fwith-new-monuments-in-nevada-utah-obama-adds-to-his-environmental-legacy%2F2016%2F12%2F28%2Fe9833f62-c471-11e6-8422-eac61c0ef74d_story.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-293\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-293\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation news cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.npr.org/2016/12/29/507436648/obama-s-newly-designated-national-monuments-upset-some-lawmakers-and-constituent\">\"Obama's Newly Designated National Monuments Upset Some Lawmakers\"</a>. <i><a href=\"/wiki/All_Things_Considered\" title=\"All Things Considered\">All Things Considered</a></i>. NPR. December 29, 2016. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20171010075711/http://www.npr.org/2016/12/29/507436648/obama-s-newly-designated-national-monuments-upset-some-lawmakers-and-constituent\">Archived</a> from the original on October 10, 2017<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">April 5,</span> 2018</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=All+Things+Considered&amp;rft.atitle=Obama%27s+Newly+Designated+National+Monuments+Upset+Some+Lawmakers&amp;rft.date=2016-12-29&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.npr.org%2F2016%2F12%2F29%2F507436648%2Fobama-s-newly-designated-national-monuments-upset-some-lawmakers-and-constituent&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-294\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-294\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFConnolly2016\" class=\"citation news cs1\">Connolly, Amy R. (February 13, 2016). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.upi.com/Top_News/US/2016/02/13/Obama-expands-public-lands-more-than-any-US-president/1161455298784/\">\"Obama expands public lands more than any U.S. president\"</a>. <i><a href=\"/wiki/United_Press_International\" title=\"United Press International\">United Press International</a></i>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20200519003556/https://www.upi.com/Top_News/US/2016/02/13/Obama-expands-public-lands-more-than-any-US-president/1161455298784/\">Archived</a> from the original on May 19, 2020<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">January 16,</span> 2020</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=United+Press+International&amp;rft.atitle=Obama+expands+public+lands+more+than+any+U.S.+president&amp;rft.date=2016-02-13&amp;rft.aulast=Connolly&amp;rft.aufirst=Amy+R.&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.upi.com%2FTop_News%2FUS%2F2016%2F02%2F13%2FObama-expands-public-lands-more-than-any-US-president%2F1161455298784%2F&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-health_reform-295\"><span class=\"mw-cite-backlink\">^ <a href=\"#cite_ref-health_reform_295-0\"><sup><i><b>a</b></i></sup></a> <a href=\"#cite_ref-health_reform_295-1\"><sup><i><b>b</b></i></sup></a></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFSweet2009\" class=\"citation news cs1\">Sweet, Lynn (July 22, 2009). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20150416063154/http://blogs.suntimes.com/sweet/2009/07/obama_july_22_2009_press_confe.html\">\"Obama July 22, 2009 press conference. Transcript\"</a>. <i><a href=\"/wiki/Chicago_Sun-Times\" title=\"Chicago Sun-Times\">Chicago Sun-Times</a></i>. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://blogs.suntimes.com/sweet/2009/07/obama_july_22_2009_press_confe.html\">the original</a> on April 16, 2015<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">July 5,</span> 2015</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Chicago+Sun-Times&amp;rft.atitle=Obama+July+22%2C+2009+press+conference.+Transcript&amp;rft.date=2009-07-22&amp;rft.aulast=Sweet&amp;rft.aufirst=Lynn&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fblogs.suntimes.com%2Fsweet%2F2009%2F07%2Fobama_july_22_2009_press_confe.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-296\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-296\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFStolbergZeleny2009\" class=\"citation news cs1\">Stolberg, Sheryl Gay; Zeleny, Jeff (September 9, 2009). <span class=\"id-lock-limited\" title=\"Free access subject to limited trial, subscription normally required\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.nytimes.com/2009/09/10/us/politics/10obama.html\">\"Obama, Armed With Details, Says Health Plan Is Necessary\"</a></span>. <i>The New York Times</i>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20090912093912/http://www.nytimes.com/2009/09/10/us/politics/10obama.html\">Archived</a> from the original on September 12, 2009<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">July 5,</span> 2015</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+New+York+Times&amp;rft.atitle=Obama%2C+Armed+With+Details%2C+Says+Health+Plan+Is+Necessary&amp;rft.date=2009-09-09&amp;rft.aulast=Stolberg&amp;rft.aufirst=Sheryl+Gay&amp;rft.au=Zeleny%2C+Jeff&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.nytimes.com%2F2009%2F09%2F10%2Fus%2Fpolitics%2F10obama.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-297\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-297\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFAllen2009\" class=\"citation news cs1\">Allen, Mike (September 9, 2009). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.politico.com/news/stories/0909/26907.html\">\"Barack Obama will hedge on public option\"</a>. <i><a href=\"/wiki/Politico\" title=\"Politico\">Politico</a></i>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20130726215752/http://www.politico.com/news/stories/0909/26907.html\">Archived</a> from the original on July 26, 2013<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">July 5,</span> 2015</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Politico&amp;rft.atitle=Barack+Obama+will+hedge+on+public+option&amp;rft.date=2009-09-09&amp;rft.aulast=Allen&amp;rft.aufirst=Mike&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.politico.com%2Fnews%2Fstories%2F0909%2F26907.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-298\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-298\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation web cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.fas.org/sgp/crs/misc/R41137.pdf\">\"Health Insurance Premium Credits in the PPACA\"</a> <span class=\"cs1-format\">(PDF)</span>. Congressional Research Service. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20121014002318/https://www.fas.org/sgp/crs/misc/R41137.pdf\">Archived</a> <span class=\"cs1-format\">(PDF)</span> from the original on October 14, 2012<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">May 17,</span> 2015</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&amp;rft.genre=unknown&amp;rft.btitle=Health+Insurance+Premium+Credits+in+the+PPACA&amp;rft.pub=Congressional+Research+Service&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.fas.org%2Fsgp%2Fcrs%2Fmisc%2FR41137.pdf&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-299\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-299\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation news cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.cnn.com/2009/POLITICS/09/09/obama.speech/index.html\">\"Obama calls for Congress to face health care challenge\"</a>. CNN. September 9, 2009. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20090910083332/http://www.cnn.com/2009/POLITICS/09/09/obama.speech/index.html\">Archived</a> from the original on September 10, 2009<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">September 9,</span> 2009</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.atitle=Obama+calls+for+Congress+to+face+health+care+challenge&amp;rft.date=2009-09-09&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.cnn.com%2F2009%2FPOLITICS%2F09%2F09%2Fobama.speech%2Findex.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-300\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-300\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFNasaw2009\" class=\"citation news cs1\">Nasaw, Daniel (March 10, 2009). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.theguardian.com/world/2009/mar/10/obama-stem-cell-research\">\"Stem cell\"</a>. <i>The Guardian</i>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20130726203242/http://www.guardian.co.uk/world/2009/mar/10/obama-stem-cell-research\">Archived</a> from the original on July 26, 2013<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">September 13,</span> 2014</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+Guardian&amp;rft.atitle=Stem+cell&amp;rft.date=2009-03-10&amp;rft.aulast=Nasaw&amp;rft.aufirst=Daniel&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.theguardian.com%2Fworld%2F2009%2Fmar%2F10%2Fobama-stem-cell-research&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-nyt1-301\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-nyt1_301-0\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFHulsePear2009\" class=\"citation news cs1\">Hulse, Carl; Pear, Robert (November 7, 2009). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.nytimes.com/2009/11/08/health/policy/08health.html\">\"Sweeping Health Care Plan Passes House\"</a>. <i>The New York Times</i>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20110331033230/http://www.nytimes.com/2009/11/08/health/policy/08health.html\">Archived</a> from the original on March 31, 2011<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">November 8,</span> 2009</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+New+York+Times&amp;rft.atitle=Sweeping+Health+Care+Plan+Passes+House&amp;rft.date=2009-11-07&amp;rft.aulast=Hulse&amp;rft.aufirst=Carl&amp;rft.au=Pear%2C+Robert&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.nytimes.com%2F2009%2F11%2F08%2Fhealth%2Fpolicy%2F08health.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-nyt-302\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-nyt_302-0\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFHerszenhornCalmes2009\" class=\"citation news cs1\">Herszenhorn, David M.; Calmes, Jackie (December 7, 2009). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.nytimes.com/2009/11/08/health/policy/08scene.html\">\"Abortion Was at Heart of Wrangling\"</a>. <i>The New York Times</i>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20110331073732/http://www.nytimes.com/2009/11/08/health/policy/08scene.html\">Archived</a> from the original on March 31, 2011<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">December 6,</span> 2009</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+New+York+Times&amp;rft.atitle=Abortion+Was+at+Heart+of+Wrangling&amp;rft.date=2009-12-07&amp;rft.aulast=Herszenhorn&amp;rft.aufirst=David+M.&amp;rft.au=Calmes%2C+Jackie&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.nytimes.com%2F2009%2F11%2F08%2Fhealth%2Fpolicy%2F08scene.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-303\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-303\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFHensley,_Scott2009\" class=\"citation news cs1\">Hensley, Scott (December 24, 2009). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.npr.org/templates/story/story.php?storyId=121854289\">\"Senate Says Yes To Landmark Health Bill\"</a>. <a href=\"/wiki/NPR\" title=\"NPR\">NPR</a>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20100121191700/http://www.npr.org/templates/story/story.php?storyId=121854289\">Archived</a> from the original on January 21, 2010<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">December 24,</span> 2009</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.atitle=Senate+Says+Yes+To+Landmark+Health+Bill&amp;rft.date=2009-12-24&amp;rft.au=Hensley%2C+Scott&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.npr.org%2Ftemplates%2Fstory%2Fstory.php%3FstoryId%3D121854289&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-304\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-304\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFStolberg,_Sheryl_Gay2010\" class=\"citation news cs1\">Stolberg, Sheryl Gay (March 23, 2010). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20100325033529/http://www.nytimes.com/2010/03/24/health/policy/24health.html\">\"Obama Signs Landmark Health Care Bill\"</a>. <i>The New York Times</i>. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.nytimes.com/2010/03/24/health/policy/24health.html\">the original</a> on March 25, 2010<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">March 23,</span> 2010</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+New+York+Times&amp;rft.atitle=Obama+Signs+Landmark+Health+Care+Bill&amp;rft.date=2010-03-23&amp;rft.au=Stolberg%2C+Sheryl+Gay&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.nytimes.com%2F2010%2F03%2F24%2Fhealth%2Fpolicy%2F24health.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-cnn_ref1-305\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-cnn_ref1_305-0\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFRice2010\" class=\"citation news cs1\">Rice, Sabriya (March 25, 2010). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.cnn.com/2010/HEALTH/03/25/health.care.law.basics/index.html\">\"5 key things to remember about health care reform\"</a>. CNN. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20130102173326/http://www.cnn.com/2010/HEALTH/03/25/health.care.law.basics/index.html\">Archived</a> from the original on January 2, 2013<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">January 6,</span> 2013</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.atitle=5+key+things+to+remember+about+health+care+reform&amp;rft.date=2010-03-25&amp;rft.aulast=Rice&amp;rft.aufirst=Sabriya&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.cnn.com%2F2010%2FHEALTH%2F03%2F25%2Fhealth.care.law.basics%2Findex.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-306\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-306\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFGrier2010\" class=\"citation news cs1\">Grier, Peter (March 20, 2010). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.csmonitor.com/USA/Politics/2010/0320/Health-care-reform-bill-101-Who-gets-subsidized-insurance\">\"Health Care Reform Bill 101\"</a>. <i><a href=\"/wiki/The_Christian_Science_Monitor\" title=\"The Christian Science Monitor\">The Christian Science Monitor</a></i>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20150706014515/http://www.csmonitor.com/USA/Politics/2010/0320/Health-care-reform-bill-101-Who-gets-subsidized-insurance\">Archived</a> from the original on July 6, 2015<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">July 5,</span> 2015</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+Christian+Science+Monitor&amp;rft.atitle=Health+Care+Reform+Bill+101&amp;rft.date=2010-03-20&amp;rft.aulast=Grier&amp;rft.aufirst=Peter&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.csmonitor.com%2FUSA%2FPolitics%2F2010%2F0320%2FHealth-care-reform-bill-101-Who-gets-subsidized-insurance&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-cbo_est-307\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-cbo_est_307-0\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFElmendorf2009\" class=\"citation web cs1\">Elmendorf, Douglas W. (November 30, 2009). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.cbo.gov/sites/default/files/cbofiles/ftpdocs/107xx/doc10781/11-30-premiums.pdf\">\"An Analysis of Health Insurance Premiums Under the Patient Protection and Affordable Care Act\"</a> <span class=\"cs1-format\">(PDF)</span>. Congressional Budget Office. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20120227142305/http://www.cbo.gov/sites/default/files/cbofiles/ftpdocs/107xx/doc10781/11-30-premiums.pdf\">Archived</a> <span class=\"cs1-format\">(PDF)</span> from the original on February 27, 2012<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">April 9,</span> 2012</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&amp;rft.genre=unknown&amp;rft.btitle=An+Analysis+of+Health+Insurance+Premiums+Under+the+Patient+Protection+and+Affordable+Care+Act&amp;rft.pub=Congressional+Budget+Office&amp;rft.date=2009-11-30&amp;rft.aulast=Elmendorf&amp;rft.aufirst=Douglas+W.&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.cbo.gov%2Fsites%2Fdefault%2Ffiles%2Fcbofiles%2Fftpdocs%2F107xx%2Fdoc10781%2F11-30-premiums.pdf&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-308\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-308\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFObama2016\" class=\"citation journal cs1\">Obama, Barack (August 2, 2016). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5069435\">\"United States Health Care Reform\"</a>. <i>JAMA</i>. <b>316</b> (5): 525–532. <a href=\"/wiki/Doi_(identifier)\" class=\"mw-redirect\" title=\"Doi (identifier)\">doi</a>:<a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://doi.org/10.1001%2Fjama.2016.9797\">10.1001/jama.2016.9797</a>. <a href=\"/wiki/ISSN_(identifier)\" class=\"mw-redirect\" title=\"ISSN (identifier)\">ISSN</a>&#160;<a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.worldcat.org/issn/0098-7484\">0098-7484</a>. <a href=\"/wiki/PMC_(identifier)\" class=\"mw-redirect\" title=\"PMC (identifier)\">PMC</a>&#160;<span class=\"id-lock-free\" title=\"Freely accessible\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5069435\">5069435</a></span>. <a href=\"/wiki/PMID_(identifier)\" class=\"mw-redirect\" title=\"PMID (identifier)\">PMID</a>&#160;<a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/27400401\">27400401</a>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=JAMA&amp;rft.atitle=United+States+Health+Care+Reform&amp;rft.volume=316&amp;rft.issue=5&amp;rft.pages=525-532&amp;rft.date=2016-08-02&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.ncbi.nlm.nih.gov%2Fpmc%2Farticles%2FPMC5069435%23id-name%3DPMC&amp;rft.issn=0098-7484&amp;rft_id=info%3Apmid%2F27400401&amp;rft_id=info%3Adoi%2F10.1001%2Fjama.2016.9797&amp;rft.aulast=Obama&amp;rft.aufirst=Barack&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.ncbi.nlm.nih.gov%2Fpmc%2Farticles%2FPMC5069435&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-309\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-309\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFGrier2010\" class=\"citation journal cs1\">Grier, Peter (March 21, 2010). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.csmonitor.com/USA/Politics/2010/0321/Health-care-reform-bill-101-Who-will-pay-for-reform\">\"Health care reform bill 101: Who will pay for reform?\"</a>. <i>Christian Science Monitor</i>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20150706012138/http://www.csmonitor.com/USA/Politics/2010/0321/Health-care-reform-bill-101-Who-will-pay-for-reform\">Archived</a> from the original on July 6, 2015<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">July 5,</span> 2015</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Christian+Science+Monitor&amp;rft.atitle=Health+care+reform+bill+101%3A+Who+will+pay+for+reform%3F&amp;rft.date=2010-03-21&amp;rft.aulast=Grier&amp;rft.aufirst=Peter&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.csmonitor.com%2FUSA%2FPolitics%2F2010%2F0321%2FHealth-care-reform-bill-101-Who-will-pay-for-reform&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-310\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-310\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFGrier2010\" class=\"citation news cs1\">Grier, Peter (March 19, 2010). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20100405075157/http://www.csmonitor.com/USA/Politics/2010/0319/Health-care-reform-bill-101-Who-must-buy-insurance\">\"Health care reform bill 101: Who must buy insurance?\"</a>. <i><a href=\"/wiki/The_Christian_Science_Monitor\" title=\"The Christian Science Monitor\">The Christian Science Monitor</a></i>. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.csmonitor.com/USA/Politics/2010/0319/Health-care-reform-bill-101-Who-must-buy-insurance\">the original</a> on April 5, 2010<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">April 7,</span> 2010</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+Christian+Science+Monitor&amp;rft.atitle=Health+care+reform+bill+101%3A+Who+must+buy+insurance%3F&amp;rft.date=2010-03-19&amp;rft.aulast=Grier&amp;rft.aufirst=Peter&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.csmonitor.com%2FUSA%2FPolitics%2F2010%2F0319%2FHealth-care-reform-bill-101-Who-must-buy-insurance&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-311\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-311\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFElmendorf2010\" class=\"citation web cs1\">Elmendorf, Douglas W. (March 20, 2010). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.cbo.gov/publication/21351\">\"H.R. 4872, Reconciliation Act of 2010 (Final Health Care Legislation)\"</a>. Congressional Budget Office. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20130102193615/http://www.cbo.gov/publication/21351\">Archived</a> from the original on January 2, 2013<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">January 6,</span> 2013</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&amp;rft.genre=unknown&amp;rft.btitle=H.R.+4872%2C+Reconciliation+Act+of+2010+%28Final+Health+Care+Legislation%29&amp;rft.pub=Congressional+Budget+Office&amp;rft.date=2010-03-20&amp;rft.aulast=Elmendorf&amp;rft.aufirst=Douglas+W.&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.cbo.gov%2Fpublication%2F21351&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-WP-uphold-312\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-WP-uphold_312-0\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFBarnes2012\" class=\"citation news cs1\">Barnes, Robert (June 28, 2012). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.washingtonpost.com/politics/supreme-court-to-rule-thursday-on-health-care-law/2012/06/28/gJQAarRm8V_story.html\">\"Supreme Court upholds Obama health care overhaul by 5–4 vote, approving insurance requirement\"</a>. <i>The Washington Post</i>. Associated Press. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20120628232111/http://www.washingtonpost.com/politics/supreme-court-to-rule-thursday-on-health-care-law/2012/06/28/gJQAarRm8V_story.html\">Archived</a> from the original on June 28, 2012<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">June 29,</span> 2012</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+Washington+Post&amp;rft.atitle=Supreme+Court+upholds+Obama+health+care+overhaul+by+5%E2%80%934+vote%2C+approving+insurance+requirement&amp;rft.date=2012-06-28&amp;rft.aulast=Barnes&amp;rft.aufirst=Robert&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.washingtonpost.com%2Fpolitics%2Fsupreme-court-to-rule-thursday-on-health-care-law%2F2012%2F06%2F28%2FgJQAarRm8V_story.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-313\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-313\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFLeonard\" class=\"citation news cs1\">Leonard, Kimberly. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20160116072123/http://www.usnews.com/news/articles/2015/06/25/supreme-court-upholds-obamacare-subsidies-in-king-v-burwell\">\"Supreme Court Upholds Obamacare Subsidies\"</a>. <i><a href=\"/wiki/U.S._News_%26_World_Report\" title=\"U.S. News &amp; World Report\">U.S. News &amp; World Report</a></i>. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.usnews.com/news/articles/2015/06/25/supreme-court-upholds-obamacare-subsidies-in-king-v-burwell\">the original</a> on January 16, 2016<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">November 25,</span> 2015</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=U.S.+News+%26+World+Report&amp;rft.atitle=Supreme+Court+Upholds+Obamacare+Subsidies&amp;rft.aulast=Leonard&amp;rft.aufirst=Kimberly&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.usnews.com%2Fnews%2Farticles%2F2015%2F06%2F25%2Fsupreme-court-upholds-obamacare-subsidies-in-king-v-burwell&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-preceding_administration-314\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-preceding_administration_314-0\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFColvinBarkin2009\" class=\"citation news cs1\">Colvin, Ross; Barkin, Noah (February 7, 2009). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20121106164443/http://www.canada.com/news/unveils%2Bchanges%2Bforeign%2Bpolicy/1265065/story.html\">\"Biden vows break with Bush era foreign policy\"</a>. Toronto: Canada.com. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.canada.com/news/unveils+changes+foreign+policy/1265065/story.html\">the original</a> on November 6, 2012<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">January 31,</span> 2013</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.atitle=Biden+vows+break+with+Bush+era+foreign+policy&amp;rft.date=2009-02-07&amp;rft.aulast=Colvin&amp;rft.aufirst=Ross&amp;rft.au=Barkin%2C+Noah&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.canada.com%2Fnews%2Funveils%2Bchanges%2Bforeign%2Bpolicy%2F1265065%2Fstory.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span>\n<ul><li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFGhattas2009\" class=\"citation news cs1\">Ghattas, Kim (March 8, 2009). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://news.bbc.co.uk/2/hi/americas/7931699.stm\">\"Clinton's gaffes and gains on tour\"</a>. <i>BBC News</i><span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">June 15,</span> 2009</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=BBC+News&amp;rft.atitle=Clinton%27s+gaffes+and+gains+on+tour&amp;rft.date=2009-03-08&amp;rft.aulast=Ghattas&amp;rft.aufirst=Kim&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fnews.bbc.co.uk%2F2%2Fhi%2Famericas%2F7931699.stm&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></li></ul>\n</span></li>\n<li id=\"cite_note-315\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-315\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation news cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.nbcnews.com/id/28869185\">\"Obama reaches out to Muslim world on TV\"</a>. <i>NBC News</i>. January 27, 2009. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20130927152322/http://www.nbcnews.com/id/28869185/\">Archived</a> from the original on September 27, 2013<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">June 15,</span> 2009</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=NBC+News&amp;rft.atitle=Obama+reaches+out+to+Muslim+world+on+TV&amp;rft.date=2009-01-27&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.nbcnews.com%2Fid%2F28869185&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-316\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-316\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation news cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.theguardian.com/world/2009/mar/20/barack-obama-usa\">\"Barack Obama's address to Iran: Full text of Barack Obama's videotaped message to the people and leaders of Iran as they celebrate their New Year's holiday, Nowruz\"</a>. <i><a href=\"/wiki/The_Guardian\" title=\"The Guardian\">The Guardian</a></i>. London. March 20, 2013. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20130906074500/http://www.theguardian.com/world/2009/mar/20/barack-obama-usa\">Archived</a> from the original on September 6, 2013<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">July 14,</span> 2013</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+Guardian&amp;rft.atitle=Barack+Obama%27s+address+to+Iran%3A+Full+text+of+Barack+Obama%27s+videotaped+message+to+the+people+and+leaders+of+Iran+as+they+celebrate+their+New+Year%27s+holiday%2C+Nowruz&amp;rft.date=2013-03-20&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.theguardian.com%2Fworld%2F2009%2Fmar%2F20%2Fbarack-obama-usa&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-317\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-317\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFDeYoung2009\" class=\"citation news cs1\">DeYoung, Karen (April 9, 2009). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.washingtonpost.com/wp-dyn/content/article/2009/04/08/AR2009040802254.html\">\"Nation U.S. to Join Talks on Iran's Nuclear Program\"</a>. <i>The Washington Post</i>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20181004081141/http://www.washingtonpost.com/wp-dyn/content/article/2009/04/08/AR2009040802254.html\">Archived</a> from the original on October 4, 2018<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">June 15,</span> 2009</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+Washington+Post&amp;rft.atitle=Nation+U.S.+to+Join+Talks+on+Iran%27s+Nuclear+Program&amp;rft.date=2009-04-09&amp;rft.aulast=DeYoung&amp;rft.aufirst=Karen&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.washingtonpost.com%2Fwp-dyn%2Fcontent%2Farticle%2F2009%2F04%2F08%2FAR2009040802254.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-middleeast-318\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-middleeast_318-0\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation news cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.cnn.com/2009/POLITICS/06/04/egypt.obama.speech\">\"Obama in Egypt reaches out to Muslim world\"</a>. CNN. June 4, 2009<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">January 30,</span> 2011</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.atitle=Obama+in+Egypt+reaches+out+to+Muslim+world&amp;rft.date=2009-06-04&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.cnn.com%2F2009%2FPOLITICS%2F06%2F04%2Fegypt.obama.speech&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-319\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-319\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFWeberDinan2009\" class=\"citation news cs1\">Weber, Joseph; Dinan, Stephen (June 26, 2009). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.washingtontimes.com/news/2009/jun/26/obama-dismisses-ahmadinejad-apology-request/\">\"Obama dismisses Ahmadinejad apology request\"</a>. <i>The Washington Times</i>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20190410020414/https://www.washingtontimes.com/news/2009/jun/26/obama-dismisses-ahmadinejad-apology-request/\">Archived</a> from the original on April 10, 2019<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">July 2,</span> 2015</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+Washington+Times&amp;rft.atitle=Obama+dismisses+Ahmadinejad+apology+request&amp;rft.date=2009-06-26&amp;rft.aulast=Weber&amp;rft.aufirst=Joseph&amp;rft.au=Dinan%2C+Stephen&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.washingtontimes.com%2Fnews%2F2009%2Fjun%2F26%2Fobama-dismisses-ahmadinejad-apology-request%2F&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-320\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-320\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFLauter2014\" class=\"citation news cs1\">Lauter, David (June 23, 2014). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.latimes.com/nation/nationnow/la-na-nn-drone-memo-awlaki-20140623-story.html\">\"Memo justifying drone killing of American Al Qaeda leader is released\"</a>. <i><a href=\"/wiki/Los_Angeles_Times\" title=\"Los Angeles Times\">Los Angeles Times</a></i>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20190430033031/https://www.latimes.com/nation/nationnow/la-na-nn-drone-memo-awlaki-20140623-story.html\">Archived</a> from the original on April 30, 2019<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">December 7,</span> 2021</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Los+Angeles+Times&amp;rft.atitle=Memo+justifying+drone+killing+of+American+Al+Qaeda+leader+is+released&amp;rft.date=2014-06-23&amp;rft.aulast=Lauter&amp;rft.aufirst=David&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.latimes.com%2Fnation%2Fnationnow%2Fla-na-nn-drone-memo-awlaki-20140623-story.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-321\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-321\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation news cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.washingtonpost.com/world/national-security/legal-memo-backing-drone-strike-is-released/2014/06/23/1f48dd16-faec-11e3-8176-f2c941cf35f1_story.html\">\"Long-sought memo on lethal drone strike is released\"</a>. <i>Washington Post</i>. June 23, 2014. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20220824084156/https://www.washingtonpost.com/world/national-security/legal-memo-backing-drone-strike-is-released/2014/06/23/1f48dd16-faec-11e3-8176-f2c941cf35f1_story.html\">Archived</a> from the original on August 24, 2022<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">August 15,</span> 2022</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Washington+Post&amp;rft.atitle=Long-sought+memo+on+lethal+drone+strike+is+released&amp;rft.date=2014-06-23&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.washingtonpost.com%2Fworld%2Fnational-security%2Flegal-memo-backing-drone-strike-is-released%2F2014%2F06%2F23%2F1f48dd16-faec-11e3-8176-f2c941cf35f1_story.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-322\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-322\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFShane2015\" class=\"citation news cs1\">Shane, Scott (August 27, 2015). <span class=\"id-lock-limited\" title=\"Free access subject to limited trial, subscription normally required\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.nytimes.com/2015/08/30/magazine/the-lessons-of-anwar-al-awlaki.html\">\"The Lessons of Anwar al-Awlaki\"</a></span>. <i>The New York Times</i>. <a href=\"/wiki/ISSN_(identifier)\" class=\"mw-redirect\" title=\"ISSN (identifier)\">ISSN</a>&#160;<a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.worldcat.org/issn/0362-4331\">0362-4331</a>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20150827141921/http://www.nytimes.com/2015/08/30/magazine/the-lessons-of-anwar-al-awlaki.html\">Archived</a> from the original on August 27, 2015<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">December 7,</span> 2021</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+New+York+Times&amp;rft.atitle=The+Lessons+of+Anwar+al-Awlaki&amp;rft.date=2015-08-27&amp;rft.issn=0362-4331&amp;rft.aulast=Shane&amp;rft.aufirst=Scott&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.nytimes.com%2F2015%2F08%2F30%2Fmagazine%2Fthe-lessons-of-anwar-al-awlaki.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-323\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-323\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFLauter2014\" class=\"citation web cs1\">Lauter, David (June 24, 2014). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.latimes.com/nation/nationnow/la-na-nn-drone-memo-awlaki-20140623-story.html\">\"Memo justifying drone killing of American Al Qaeda leader is released\"</a>. <i>Los Angeles Times</i>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20190430033031/https://www.latimes.com/nation/nationnow/la-na-nn-drone-memo-awlaki-20140623-story.html\">Archived</a> from the original on April 30, 2019<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">December 7,</span> 2021</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=unknown&amp;rft.jtitle=Los+Angeles+Times&amp;rft.atitle=Memo+justifying+drone+killing+of+American+Al+Qaeda+leader+is+released&amp;rft.date=2014-06-24&amp;rft.aulast=Lauter&amp;rft.aufirst=David&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.latimes.com%2Fnation%2Fnationnow%2Fla-na-nn-drone-memo-awlaki-20140623-story.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-324\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-324\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation news cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.washingtonpost.com/world/middle_east/report-yemens-embattled-president-flees-stronghold-as-rebels-advance/2015/03/25/e0913ae2-d2d5-11e4-a62f-ee745911a4ff_story.html\">\"Saudi Arabia launces air attacks in Yemen\"</a>. <i>The Washington Post</i>. March 25, 2015. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20191011041452/https://www.washingtonpost.com/world/middle_east/report-yemens-embattled-president-flees-stronghold-as-rebels-advance/2015/03/25/e0913ae2-d2d5-11e4-a62f-ee745911a4ff_story.html\">Archived</a> from the original on October 11, 2019<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">August 21,</span> 2017</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+Washington+Post&amp;rft.atitle=Saudi+Arabia+launces+air+attacks+in+Yemen&amp;rft.date=2015-03-25&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.washingtonpost.com%2Fworld%2Fmiddle_east%2Freport-yemens-embattled-president-flees-stronghold-as-rebels-advance%2F2015%2F03%2F25%2Fe0913ae2-d2d5-11e4-a62f-ee745911a4ff_story.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-325\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-325\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation news cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.bbc.com/news/world-middle-east-37607248\">\"Yemen conflict: US 'could be implicated in war crimes'<span class=\"cs1-kern-right\"></span>\"</a>. BBC News. October 10, 2016. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20180827111918/https://www.bbc.com/news/world-middle-east-37607248\">Archived</a> from the original on August 27, 2018<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">August 27,</span> 2018</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.atitle=Yemen+conflict%3A+US+%27could+be+implicated+in+war+crimes%27&amp;rft.date=2016-10-10&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.bbc.com%2Fnews%2Fworld-middle-east-37607248&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-326\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-326\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFBayoumy2016\" class=\"citation news cs1\">Bayoumy, Yara (September 7, 2016). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.reuters.com/article/us-usa-saudi-security/obama-administration-arms-sales-offers-to-saudi-top-115-billion-report-idUSKCN11D2JQ\">\"Obama administration arms sales offers to Saudi top $115 billion: ...\"</a> <i>Reuters</i>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20190508012617/https://www.reuters.com/article/us-usa-saudi-security/obama-administration-arms-sales-offers-to-saudi-top-115-billion-report-idUSKCN11D2JQ\">Archived</a> from the original on May 8, 2019<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">August 27,</span> 2018</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Reuters&amp;rft.atitle=Obama+administration+arms+sales+offers+to+Saudi+top+%24115+billion%3A+...&amp;rft.date=2016-09-07&amp;rft.aulast=Bayoumy&amp;rft.aufirst=Yara&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.reuters.com%2Farticle%2Fus-usa-saudi-security%2Fobama-administration-arms-sales-offers-to-saudi-top-115-billion-report-idUSKCN11D2JQ&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-327\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-327\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFStewartStrobel2016\" class=\"citation news cs1\">Stewart, Phil; Strobel, Warren (December 13, 2016). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20190401180257/https://www.independent.co.uk/news/world/americas/us-saudi-arabia-yemen-war-support-military-houthis-bombing-campaign-crisis-a7472546.html\">\"America 'agrees to stop selling some arms' to Saudi Arabia\"</a>. <i>The Independent</i>. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.independent.co.uk/news/world/americas/us-saudi-arabia-yemen-war-support-military-houthis-bombing-campaign-crisis-a7472546.html\">the original</a> on April 1, 2019.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+Independent&amp;rft.atitle=America+%27agrees+to+stop+selling+some+arms%27+to+Saudi+Arabia&amp;rft.date=2016-12-13&amp;rft.aulast=Stewart&amp;rft.aufirst=Phil&amp;rft.au=Strobel%2C+Warren&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.independent.co.uk%2Fnews%2Fworld%2Famericas%2Fus-saudi-arabia-yemen-war-support-military-houthis-bombing-campaign-crisis-a7472546.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-tgu1-328\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-tgu1_328-0\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFPhillips2016\" class=\"citation news cs1\">Phillips, Tom (September 4, 2016). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.theguardian.com/world/2016/sep/04/barack-obama-deliberately-snubbed-by-chinese-in-chaotic-arrival-at-g20\">\"Barack Obama 'deliberately snubbed' by Chinese in chaotic arrival at G20\"</a>. <i>The Guardian</i>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+Guardian&amp;rft.atitle=Barack+Obama+%27deliberately+snubbed%27+by+Chinese+in+chaotic+arrival+at+G20&amp;rft.date=2016-09-04&amp;rft.aulast=Phillips&amp;rft.aufirst=Tom&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.theguardian.com%2Fworld%2F2016%2Fsep%2F04%2Fbarack-obama-deliberately-snubbed-by-chinese-in-chaotic-arrival-at-g20&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-329\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-329\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFFeller2009\" class=\"citation news cs1\">Feller, Ben (February 27, 2009). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20170207113330/http://gazette.com/obama-sets-firm-withdrawal-timetable-for-iraq/article/49026\">\"Obama sets firm withdrawal timetable for Iraq\"</a>. <i><a href=\"/wiki/The_Gazette_(Colorado_Springs)\" title=\"The Gazette (Colorado Springs)\">The Gazette</a></i>. <a href=\"/wiki/Associated_Press\" title=\"Associated Press\">Associated Press</a>. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://gazette.com/obama-sets-firm-withdrawal-timetable-for-iraq/article/49026\">the original</a> on February 7, 2017<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">March 3,</span> 2009</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+Gazette&amp;rft.atitle=Obama+sets+firm+withdrawal+timetable+for+Iraq&amp;rft.date=2009-02-27&amp;rft.aulast=Feller&amp;rft.aufirst=Ben&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fgazette.com%2Fobama-sets-firm-withdrawal-timetable-for-iraq%2Farticle%2F49026&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-330\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-330\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFJones2009\" class=\"citation news cs1\">Jones, Athena (February 27, 2009). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://firstread.nbcnews.com/_news/2009/02/27/4428005-obama-announces-iraq-plan\">\"Obama announces Iraq plan\"</a>. MSNBC. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20141116013112/http://firstread.nbcnews.com/_news/2009/02/27/4428005-obama-announces-iraq-plan\">Archived</a> from the original on November 16, 2014<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">July 2,</span> 2015</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.atitle=Obama+announces+Iraq+plan&amp;rft.date=2009-02-27&amp;rft.aulast=Jones&amp;rft.aufirst=Athena&amp;rft_id=http%3A%2F%2Ffirstread.nbcnews.com%2F_news%2F2009%2F02%2F27%2F4428005-obama-announces-iraq-plan&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-331\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-331\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFSykes,_Hugh2010\" class=\"citation news cs1\">Sykes, Hugh (August 19, 2010). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.bbc.co.uk/news/world-middle-east-11020270\">\"Last US combat brigade exits Iraq\"</a>. BBC News<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">December 25,</span> 2012</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.atitle=Last+US+combat+brigade+exits+Iraq&amp;rft.date=2010-08-19&amp;rft.au=Sykes%2C+Hugh&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.bbc.co.uk%2Fnews%2Fworld-middle-east-11020270&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-332\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-332\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFMacAskill2010\" class=\"citation news cs1\">MacAskill, Ewen (September 1, 2010). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.theguardian.com/world/2010/sep/01/obama-formally-ends-iraq-war\">\"Barack Obama ends the war in Iraq. 'Now it's time to turn the page'<span class=\"cs1-kern-right\"></span>\"</a>. <i>The Guardian</i>. London.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+Guardian&amp;rft.atitle=Barack+Obama+ends+the+war+in+Iraq.+%27Now+it%27s+time+to+turn+the+page%27&amp;rft.date=2010-09-01&amp;rft.aulast=MacAskill&amp;rft.aufirst=Ewen&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.theguardian.com%2Fworld%2F2010%2Fsep%2F01%2Fobama-formally-ends-iraq-war&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-333\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-333\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation news cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.nbcnews.com/id/44990594\">\"All U.S. troops out of Iraq by end of year\"</a>. <i>NBC News</i>. October 21, 2011<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">December 25,</span> 2012</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=NBC+News&amp;rft.atitle=All+U.S.+troops+out+of+Iraq+by+end+of+year&amp;rft.date=2011-10-21&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.nbcnews.com%2Fid%2F44990594&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-334\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-334\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation news cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.businessinsider.com/obama-is-sending-275-us-troops-to-iraq-2014-6\">\"Obama Is Sending 275 US Troops To Iraq\"</a>. <i>Business Insider</i><span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">June 19,</span> 2014</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Business+Insider&amp;rft.atitle=Obama+Is+Sending+275+US+Troops+To+Iraq&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.businessinsider.com%2Fobama-is-sending-275-us-troops-to-iraq-2014-6&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-335\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-335\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFNebehay2014\" class=\"citation news cs1\">Nebehay, Stephanie (September 8, 2014). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.reuters.com/article/us-un-rights-idUSKBN0H30KB20140908\">\"New U.N. rights boss warns of 'house of blood' in Iraq, Syria\"</a>. <i>Reuters</i><span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">July 11,</span> 2015</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Reuters&amp;rft.atitle=New+U.N.+rights+boss+warns+of+%27house+of+blood%27+in+Iraq%2C+Syria&amp;rft.date=2014-09-08&amp;rft.aulast=Nebehay&amp;rft.aufirst=Stephanie&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.reuters.com%2Farticle%2Fus-un-rights-idUSKBN0H30KB20140908&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-def31-10-14-336\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-def31-10-14_336-0\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation web cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.defense.gov/news/newsarticle.aspx?id=123542\">\"DoD Authorizes War on Terror Award for Inherent Resolve Ops\"</a>. Defense.gov. October 31, 2014<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">November 22,</span> 2014</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&amp;rft.genre=unknown&amp;rft.btitle=DoD+Authorizes+War+on+Terror+Award+for+Inherent+Resolve+Ops&amp;rft.pub=Defense.gov&amp;rft.date=2014-10-31&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.defense.gov%2Fnews%2Fnewsarticle.aspx%3Fid%3D123542&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-337\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-337\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation news cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.bbc.com/news/world-middle-east-30388718\">\"Islamic State: Coalition 'pledges more troops' for Iraq\"</a>. BBC News. December 8, 2014<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">August 23,</span> 2015</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.atitle=Islamic+State%3A+Coalition+%27pledges+more+troops%27+for+Iraq&amp;rft.date=2014-12-08&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.bbc.com%2Fnews%2Fworld-middle-east-30388718&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-338\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-338\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFMehta2015\" class=\"citation news cs1\">Mehta, Aaron (January 19, 2015). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.defensenews.com/story/defense/2015/01/19/a10-strikes-isis-11-percent/21875911/\">\"A-10 Performing 11 Percent of Anti-ISIS Sorties\"</a>. <i><a href=\"/wiki/Defense_News\" title=\"Defense News\">Defense News</a></i><span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">August 23,</span> 2015</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Defense+News&amp;rft.atitle=A-10+Performing+11+Percent+of+Anti-ISIS+Sorties&amp;rft.date=2015-01-19&amp;rft.aulast=Mehta&amp;rft.aufirst=Aaron&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.defensenews.com%2Fstory%2Fdefense%2F2015%2F01%2F19%2Fa10-strikes-isis-11-percent%2F21875911%2F&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-339\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-339\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation news cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.stripes.com/news/us/1-000-soldiers-from-the-82nd-airborne-headed-to-iraq-1.320194\">\"1,000 soldiers from the 82nd Airborne headed to Iraq\"</a>. <i><a href=\"/wiki/Stars_and_Stripes_(newspaper)\" title=\"Stars and Stripes (newspaper)\">Stars and Stripes</a></i><span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">August 23,</span> 2015</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Stars+and+Stripes&amp;rft.atitle=1%2C000+soldiers+from+the+82nd+Airborne+headed+to+Iraq&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.stripes.com%2Fnews%2Fus%2F1-000-soldiers-from-the-82nd-airborne-headed-to-iraq-1.320194&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-340\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-340\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation news cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20150813053355/http://www.usnews.com/news/politics/articles/2015/07/21/stealthy-jet-ensures-other-war-fighting-aircraft-survive\">\"Stealthy Jet Ensures Other War-Fighting Aircraft Survive\"</a>. <i><a href=\"/wiki/U.S._News_%26_World_Report\" title=\"U.S. News &amp; World Report\">U.S. News &amp; World Report</a></i>. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.usnews.com/news/politics/articles/2015/07/21/stealthy-jet-ensures-other-war-fighting-aircraft-survive\">the original</a> on August 13, 2015<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">August 23,</span> 2015</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=U.S.+News+%26+World+Report&amp;rft.atitle=Stealthy+Jet+Ensures+Other+War-Fighting+Aircraft+Survive&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.usnews.com%2Fnews%2Fpolitics%2Farticles%2F2015%2F07%2F21%2Fstealthy-jet-ensures-other-war-fighting-aircraft-survive&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-341\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-341\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation news cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://edition.cnn.com/2008/POLITICS/07/15/obama.iraq/index.html\">\"Obama calls Iraq war a 'dangerous distraction'<span class=\"cs1-kern-right\"></span>\"</a>. <i><a href=\"/wiki/CNN\" title=\"CNN\">CNN</a></i>. July 15, 2008<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">August 15,</span> 2022</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=CNN&amp;rft.atitle=Obama+calls+Iraq+war+a+%27dangerous+distraction%27&amp;rft.date=2008-07-15&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fedition.cnn.com%2F2008%2FPOLITICS%2F07%2F15%2Fobama.iraq%2Findex.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-342\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-342\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFBroder2008\" class=\"citation news cs1\">Broder, John M. (July 16, 2008). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.nytimes.com/2008/07/16/us/politics/15cnd-obama.html\">\"Obama and McCain Duel over Iraq\"</a>. <i>The New York Times</i>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+New+York+Times&amp;rft.atitle=Obama+and+McCain+Duel+over+Iraq&amp;rft.date=2008-07-16&amp;rft.aulast=Broder&amp;rft.aufirst=John+M.&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.nytimes.com%2F2008%2F07%2F16%2Fus%2Fpolitics%2F15cnd-obama.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-343\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-343\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFHodge2009\" class=\"citation news cs1\">Hodge, Amanda (February 19, 2009). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.theaustralian.com.au/archive/news/obama-launches-afghanistan-surge/story-e6frg6t6-1111118893671\">\"Obama launches Afghanistan Surge\"</a>. <i>The Australian</i>. Sydney.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+Australian&amp;rft.atitle=Obama+launches+Afghanistan+Surge&amp;rft.date=2009-02-19&amp;rft.aulast=Hodge&amp;rft.aufirst=Amanda&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.theaustralian.com.au%2Farchive%2Fnews%2Fobama-launches-afghanistan-surge%2Fstory-e6frg6t6-1111118893671&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-counterinsurgency_tactics-344\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-counterinsurgency_tactics_344-0\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation news cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.washingtonpost.com/wp-dyn/content/article/2009/05/11/AR2009051101864.html\">\"Top U.S. Commander in Afghanistan Is Fired\"</a>. <i>The Washington Post</i>. May 12, 2009.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+Washington+Post&amp;rft.atitle=Top+U.S.+Commander+in+Afghanistan+Is+Fired&amp;rft.date=2009-05-12&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.washingtonpost.com%2Fwp-dyn%2Fcontent%2Farticle%2F2009%2F05%2F11%2FAR2009051101864.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span>\n<ul><li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation news cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20120216024227/http://www.foxnews.com/politics/2009/05/13/new-commander-brings-counterinsurgency-experience-afghanistan/\">\"New U.S. Commander Brings Counterinsurgency Experience to Afghanistan\"</a>. Fox News. May 13, 2009. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.foxnews.com/politics/2009/05/13/new-commander-brings-counterinsurgency-experience-afghanistan/\">the original</a> on February 16, 2012<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">May 30,</span> 2012</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.atitle=New+U.S.+Commander+Brings+Counterinsurgency+Experience+to+Afghanistan&amp;rft.date=2009-05-13&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.foxnews.com%2Fpolitics%2F2009%2F05%2F13%2Fnew-commander-brings-counterinsurgency-experience-afghanistan%2F&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></li></ul>\n</span></li>\n<li id=\"cite_note-345\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-345\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation news cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.nbcnews.com/id/34218604\">\"Obama details Afghan war plan, troop increases\"</a>. <i>NBC News</i>. Associated Press. December 1, 2009.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=NBC+News&amp;rft.atitle=Obama+details+Afghan+war+plan%2C+troop+increases&amp;rft.date=2009-12-01&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.nbcnews.com%2Fid%2F34218604&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-346\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-346\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation news cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.cnn.com/2010/POLITICS/06/24/mcchrystal.gates.support/\">\"Gates says he agrees with Obama decision on McChrystal\"</a>. CNN. June 24, 2010<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">September 18,</span> 2010</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.atitle=Gates+says+he+agrees+with+Obama+decision+on+McChrystal&amp;rft.date=2010-06-24&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.cnn.com%2F2010%2FPOLITICS%2F06%2F24%2Fmcchrystal.gates.support%2F&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-347\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-347\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFChandrasekaran2013\" class=\"citation news cs1\">Chandrasekaran, Rajiv (February 12, 2013). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.washingtonpost.com/world/national-security/official-obama-to-cut-troop-level-in-afghanistan-in-half-by-next-year/2013/02/12/63a044c8-7536-11e2-8f84-3e4b513b1a13_story.html\">\"Obama wants to cut troop level in Afghanistan in half over next year\"</a>. <i>The Washington Post</i><span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">February 14,</span> 2013</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+Washington+Post&amp;rft.atitle=Obama+wants+to+cut+troop+level+in+Afghanistan+in+half+over+next+year&amp;rft.date=2013-02-12&amp;rft.aulast=Chandrasekaran&amp;rft.aufirst=Rajiv&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.washingtonpost.com%2Fworld%2Fnational-security%2Fofficial-obama-to-cut-troop-level-in-afghanistan-in-half-by-next-year%2F2013%2F02%2F12%2F63a044c8-7536-11e2-8f84-3e4b513b1a13_story.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-348\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-348\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFMarcus2015\" class=\"citation news cs1\">Marcus, Jonathan (October 15, 2015). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.bbc.com/news/world-us-canada-34536833\">\"US troops in Afghanistan: Taliban resurgence sees rethink\"</a>. BBC News<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">October 15,</span> 2015</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.atitle=US+troops+in+Afghanistan%3A+Taliban+resurgence+sees+rethink&amp;rft.date=2015-10-15&amp;rft.aulast=Marcus&amp;rft.aufirst=Jonathan&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.bbc.com%2Fnews%2Fworld-us-canada-34536833&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-349\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-349\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation news cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.nytimes.com/2008/07/15/us/politics/15text-obama.html\">\"Obama's Remarks on Iraq and Afghanistan\"</a>. <i>The New York Times</i>. July 15, 2008.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+New+York+Times&amp;rft.atitle=Obama%27s+Remarks+on+Iraq+and+Afghanistan&amp;rft.date=2008-07-15&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.nytimes.com%2F2008%2F07%2F15%2Fus%2Fpolitics%2F15text-obama.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-NYT-clues-350\"><span class=\"mw-cite-backlink\">^ <a href=\"#cite_ref-NYT-clues_350-0\"><sup><i><b>a</b></i></sup></a> <a href=\"#cite_ref-NYT-clues_350-1\"><sup><i><b>b</b></i></sup></a> <a href=\"#cite_ref-NYT-clues_350-2\"><sup><i><b>c</b></i></sup></a></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFMazzettiCooperBaker2011\" class=\"citation news cs1\">Mazzetti, Mark; Cooper, Helene; Baker, Peter (May 3, 2011). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.nytimes.com/2011/05/03/world/asia/03intel.html\">\"Clues Gradually Led to the Location of Osama bin Laden\"</a>. <i>The New York Times</i>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20110503190900/http://www.nytimes.com/2011/05/03/world/asia/03intel.html\">Archived</a> from the original on May 3, 2011<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">May 4,</span> 2011</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+New+York+Times&amp;rft.atitle=Clues+Gradually+Led+to+the+Location+of+Osama+bin+Laden&amp;rft.date=2011-05-03&amp;rft.aulast=Mazzetti&amp;rft.aufirst=Mark&amp;rft.au=Cooper%2C+Helene&amp;rft.au=Baker%2C+Peter&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.nytimes.com%2F2011%2F05%2F03%2Fworld%2Fasia%2F03intel.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-WP-binLaden-351\"><span class=\"mw-cite-backlink\">^ <a href=\"#cite_ref-WP-binLaden_351-0\"><sup><i><b>a</b></i></sup></a> <a href=\"#cite_ref-WP-binLaden_351-1\"><sup><i><b>b</b></i></sup></a></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFRuckerWilsonKornblut2011\" class=\"citation news cs1\">Rucker, Philip; Wilson, Scott; Kornblut, Anne E. (May 2, 2011). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.washingtonpost.com/politics/osama-bin-laden-is-killed-by-us-forces-in-pakistan/2011/05/01/AFXMZyVF_story.html\">\"Osama bin Laden is killed by U.S. forces in Pakistan\"</a>. <i>The Washington Post</i><span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">September 13,</span> 2014</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+Washington+Post&amp;rft.atitle=Osama+bin+Laden+is+killed+by+U.S.+forces+in+Pakistan&amp;rft.date=2011-05-02&amp;rft.aulast=Rucker&amp;rft.aufirst=Philip&amp;rft.au=Wilson%2C+Scott&amp;rft.au=Kornblut%2C+Anne+E.&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.washingtonpost.com%2Fpolitics%2Fosama-bin-laden-is-killed-by-us-forces-in-pakistan%2F2011%2F05%2F01%2FAFXMZyVF_story.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-ND-binLaden-352\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-ND-binLaden_352-0\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation web cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.newsday.com/news/breaking/official-offers-details-of-bin-laden-raid-1.2853079\">\"Official offers details of bin Laden raid\"</a>. <i>Newsday</i>. May 2, 2011<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">September 13,</span> 2014</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=unknown&amp;rft.jtitle=Newsday&amp;rft.atitle=Official+offers+details+of+bin+Laden+raid&amp;rft.date=2011-05-02&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.newsday.com%2Fnews%2Fbreaking%2Fofficial-offers-details-of-bin-laden-raid-1.2853079&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-ABC-binLaden-353\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-ABC-binLaden_353-0\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFSchabnerTravers2011\" class=\"citation news cs1\">Schabner, Dean; Travers, Karen (May 1, 2011). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20110504021523/http://abcnews.go.com/Blotter/osama-bin-laden-killed/story?id=13505703\">\"Osama bin Laden Killed by U.S. Forces in Pakistan\"</a>. <i>ABC News</i>. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://abcnews.go.com/Blotter/osama-bin-laden-killed/story?id=13505703\">the original</a> on May 4, 2011<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">May 3,</span> 2011</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=ABC+News&amp;rft.atitle=Osama+bin+Laden+Killed+by+U.S.+Forces+in+Pakistan&amp;rft.date=2011-05-01&amp;rft.aulast=Schabner&amp;rft.aufirst=Dean&amp;rft.au=Travers%2C+Karen&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fabcnews.go.com%2FBlotter%2Fosama-bin-laden-killed%2Fstory%3Fid%3D13505703&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-NYT-ObamaAnnounce-354\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-NYT-ObamaAnnounce_354-0\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFBakerCooperMazzetti2011\" class=\"citation news cs1\">Baker, Peter; Cooper, Helene; Mazzetti, Mark (May 2, 2011). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20110505195308/http://www.nytimes.com/2011/05/02/world/asia/osama-bin-laden-is-killed.html\">\"Bin Laden Is Dead, Obama Says\"</a>. <i>The New York Times</i>. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.nytimes.com/2011/05/02/world/asia/osama-bin-laden-is-killed.html\">the original</a> on May 5, 2011<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">May 3,</span> 2011</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+New+York+Times&amp;rft.atitle=Bin+Laden+Is+Dead%2C+Obama+Says&amp;rft.date=2011-05-02&amp;rft.aulast=Baker&amp;rft.aufirst=Peter&amp;rft.au=Cooper%2C+Helene&amp;rft.au=Mazzetti%2C+Mark&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.nytimes.com%2F2011%2F05%2F02%2Fworld%2Fasia%2Fosama-bin-laden-is-killed.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-Guard-ObamaAnnounce-355\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-Guard-ObamaAnnounce_355-0\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFWalshAdamsMacAskill2011\" class=\"citation news cs1\">Walsh, Declan; Adams, Richard; MacAskill, Ewen (May 2, 2011). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.theguardian.com/world/2011/may/02/osama-bin-laden-dead-obama\">\"Osama bin Laden is dead, Obama announces\"</a>. <i>The Guardian</i>. London. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20110503154000/http://www.guardian.co.uk/world/2011/may/02/osama-bin-laden-dead-obama\">Archived</a> from the original on May 3, 2011<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">May 3,</span> 2011</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+Guardian&amp;rft.atitle=Osama+bin+Laden+is+dead%2C+Obama+announces&amp;rft.date=2011-05-02&amp;rft.aulast=Walsh&amp;rft.aufirst=Declan&amp;rft.au=Adams%2C+Richard&amp;rft.au=MacAskill%2C+Ewen&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.theguardian.com%2Fworld%2F2011%2Fmay%2F02%2Fosama-bin-laden-dead-obama&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-Bloom-binLaden-356\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-Bloom-binLaden_356-0\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFDorning2011\" class=\"citation news cs1\">Dorning, Mike (May 2, 2011). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20110503203539/http://www.bloomberg.com/news/2011-05-02/death-of-bin-laden-may-strengthen-obama-s-hand-in-domestic-foreign-policy.html\">\"Death of Bin Laden May Strengthen Obama's Hand in Domestic, Foreign Policy\"</a>. <a href=\"/wiki/Bloomberg_News\" title=\"Bloomberg News\">Bloomberg News</a>. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.bloomberg.com/news/2011-05-02/death-of-bin-laden-may-strengthen-obama-s-hand-in-domestic-foreign-policy.html\">the original</a> on May 3, 2011<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">May 4,</span> 2011</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.atitle=Death+of+Bin+Laden+May+Strengthen+Obama%27s+Hand+in+Domestic%2C+Foreign+Policy&amp;rft.date=2011-05-02&amp;rft.aulast=Dorning&amp;rft.aufirst=Mike&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.bloomberg.com%2Fnews%2F2011-05-02%2Fdeath-of-bin-laden-may-strengthen-obama-s-hand-in-domestic-foreign-policy.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-357\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-357\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFWarren\" class=\"citation news cs1\">Warren, Strobel. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.reuters.com/article/us-cuba-usa-reconstruction-idUSKBN0JV2DM20141217\">\"Secret talks in Canada, Vatican City led to Cuba breakthrough\"</a>. <i>Reuters</i><span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">December 21,</span> 2014</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Reuters&amp;rft.atitle=Secret+talks+in+Canada%2C+Vatican+City+led+to+Cuba+breakthrough&amp;rft.aulast=Warren&amp;rft.aufirst=Strobel&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.reuters.com%2Farticle%2Fus-cuba-usa-reconstruction-idUSKBN0JV2DM20141217&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-358\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-358\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFMorelloDeYoung\" class=\"citation news cs1\">Morello, Carol; DeYoung, Karen. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.washingtonpost.com/world/national-security/secret-diplomacy-with-cuba-ended-in-breakthrough-deal/2014/12/17/c51b3ed8-8614-11e4-a702-fa31ff4ae98e_story.html\">\"Secret U.S.-Cuba diplomacy ended in landmark deal on prisoners, future ties\"</a>. <i>The Washington Post</i><span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">December 21,</span> 2014</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+Washington+Post&amp;rft.atitle=Secret+U.S.-Cuba+diplomacy+ended+in+landmark+deal+on+prisoners%2C+future+ties&amp;rft.aulast=Morello&amp;rft.aufirst=Carol&amp;rft.au=DeYoung%2C+Karen&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.washingtonpost.com%2Fworld%2Fnational-security%2Fsecret-diplomacy-with-cuba-ended-in-breakthrough-deal%2F2014%2F12%2F17%2Fc51b3ed8-8614-11e4-a702-fa31ff4ae98e_story.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-359\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-359\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFRobertsLuscombe2013\" class=\"citation news cs1\">Roberts, Dan; Luscombe, Richard (December 10, 2013). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.theguardian.com/world/2013/dec/10/obama-shakes-hands-raul-castro-mandela-memorial\">\"Obama shakes hands with Raúl Castro for first time at Mandela memorial\"</a>. <i>The Guardian</i><span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">February 15,</span> 2017</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+Guardian&amp;rft.atitle=Obama+shakes+hands+with+Ra%C3%BAl+Castro+for+first+time+at+Mandela+memorial&amp;rft.date=2013-12-10&amp;rft.aulast=Roberts&amp;rft.aufirst=Dan&amp;rft.au=Luscombe%2C+Richard&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.theguardian.com%2Fworld%2F2013%2Fdec%2F10%2Fobama-shakes-hands-raul-castro-mandela-memorial&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-360\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-360\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFNadeau2014\" class=\"citation news cs1\">Nadeau, Barbie Latza (December 17, 2014). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.thedailybeast.com/articles/2014/12/17/the-pope-s-diplomatic-miracle-ending-the-u-s-cuba-cold-war.html\">\"The Pope's Diplomatic Miracle: Ending the U.S.–Cuba Cold War\"</a>. <i>The Daily Beast</i><span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">December 18,</span> 2014</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+Daily+Beast&amp;rft.atitle=The+Pope%27s+Diplomatic+Miracle%3A+Ending+the+U.S.%E2%80%93Cuba+Cold+War&amp;rft.date=2014-12-17&amp;rft.aulast=Nadeau&amp;rft.aufirst=Barbie+Latza&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.thedailybeast.com%2Farticles%2F2014%2F12%2F17%2Fthe-pope-s-diplomatic-miracle-ending-the-u-s-cuba-cold-war.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-361\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-361\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFGillin2015\" class=\"citation news cs1\">Gillin, Joel (April 13, 2015). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://newrepublic.com/article/121522/cuba-obamas-biggest-foreign-policy-success\">\"The Cuban Thaw Is Obama's Finest Foreign Policy Achievement to Date\"</a>. <i><a href=\"/wiki/The_New_Republic\" title=\"The New Republic\">The New Republic</a></i>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+New+Republic&amp;rft.atitle=The+Cuban+Thaw+Is+Obama%27s+Finest+Foreign+Policy+Achievement+to+Date&amp;rft.date=2015-04-13&amp;rft.aulast=Gillin&amp;rft.aufirst=Joel&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fnewrepublic.com%2Farticle%2F121522%2Fcuba-obamas-biggest-foreign-policy-success&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-362\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-362\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation news cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.cnn.com/2015/07/01/politics/obama-note-to-castro-reestablish-ties/\">\"Obama announces re-establishment of U.S.-Cuba diplomatic ties\"</a>. CNN<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">July 1,</span> 2015</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.atitle=Obama+announces+re-establishment+of+U.S.-Cuba+diplomatic+ties&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.cnn.com%2F2015%2F07%2F01%2Fpolitics%2Fobama-note-to-castro-reestablish-ties%2F&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-363\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-363\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFWhitefield2015\" class=\"citation news cs1\">Whitefield, Mimi (July 20, 2015). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.miamiherald.com/news/nation-world/world/americas/cuba/article27862504.html\">\"United States and Cuba reestablish diplomatic relations\"</a>. <i>The Miami Herald</i><span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">July 19,</span> 2015</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+Miami+Herald&amp;rft.atitle=United+States+and+Cuba+reestablish+diplomatic+relations&amp;rft.date=2015-07-20&amp;rft.aulast=Whitefield&amp;rft.aufirst=Mimi&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.miamiherald.com%2Fnews%2Fnation-world%2Fworld%2Famericas%2Fcuba%2Farticle27862504.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-364\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-364\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFJulie_Hirschfeld_DavisCave2016\" class=\"citation news cs1\">Julie Hirschfeld Davis; Cave, Damien (March 21, 2016). <span class=\"id-lock-limited\" title=\"Free access subject to limited trial, subscription normally required\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.nytimes.com/2016/03/21/world/americas/obama-arrives-in-cuba.html\">\"Obama Arrives in Cuba, Heralding New Era After Decades of Hostility\"</a></span>. <i>The New York Times</i>. p.&#160;A1. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20160320203029/http://www.nytimes.com/2016/03/21/world/americas/obama-arrives-in-cuba.html\">Archived</a> from the original on March 20, 2016.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+New+York+Times&amp;rft.atitle=Obama+Arrives+in+Cuba%2C+Heralding+New+Era+After+Decades+of+Hostility&amp;rft.pages=A1&amp;rft.date=2016-03-21&amp;rft.au=Julie+Hirschfeld+Davis&amp;rft.au=Cave%2C+Damien&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.nytimes.com%2F2016%2F03%2F21%2Fworld%2Famericas%2Fobama-arrives-in-cuba.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-365\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-365\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFLevinson2010\" class=\"citation news cs1\">Levinson, Charles (August 14, 2010). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.wsj.com/articles/SB10001424052748703321004575427272550050504\">\"U.S., Israel Build Military Cooperation\"</a>. <i><a href=\"/wiki/The_Wall_Street_Journal\" title=\"The Wall Street Journal\">The Wall Street Journal</a></i>. New York<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">March 1,</span> 2011</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+Wall+Street+Journal&amp;rft.atitle=U.S.%2C+Israel+Build+Military+Cooperation&amp;rft.date=2010-08-14&amp;rft.aulast=Levinson&amp;rft.aufirst=Charles&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.wsj.com%2Farticles%2FSB10001424052748703321004575427272550050504&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-366\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-366\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFKampeas2012\" class=\"citation news cs1\">Kampeas, Ron (October 26, 2012). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.jewishjournal.com/nation/article/for_obama_campaign_trying_to_put_to_rest_persistent_questions_about_kishkes\">\"For Obama campaign, trying to put to rest persistent questions about 'kishkes'<span class=\"cs1-kern-right\"></span>\"</a>. <i>Jewish Journal</i>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Jewish+Journal&amp;rft.atitle=For+Obama+campaign%2C+trying+to+put+to+rest+persistent+questions+about+%27kishkes%27&amp;rft.date=2012-10-26&amp;rft.aulast=Kampeas&amp;rft.aufirst=Ron&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.jewishjournal.com%2Fnation%2Farticle%2Ffor_obama_campaign_trying_to_put_to_rest_persistent_questions_about_kishkes&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-367\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-367\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFBerger2010\" class=\"citation news cs1\">Berger, Robert (March 25, 2010). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www1.voanews.com/english/news/Netanyahus-Office-No-Change-on-East-Jerusalem-Plans-89258402.html\">\"Israel Refuses to Halt Construction in East Jerusalem\"</a>. <a href=\"/wiki/Voice_of_America\" title=\"Voice of America\">Voice of America</a><span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">July 2,</span> 2015</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.atitle=Israel+Refuses+to+Halt+Construction+in+East+Jerusalem&amp;rft.date=2010-03-25&amp;rft.aulast=Berger&amp;rft.aufirst=Robert&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww1.voanews.com%2Fenglish%2Fnews%2FNetanyahus-Office-No-Change-on-East-Jerusalem-Plans-89258402.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-368\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-368\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFKershner2010\" class=\"citation news cs1\">Kershner, Isabel (March 24, 2010). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.nytimes.com/2010/03/25/world/middleeast/25jerusalem.html\">\"Israel Confirms New Building in East Jerusalem\"</a>. <i>The New York Times</i>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20100329231159/http://www.nytimes.com/2010/03/25/world/middleeast/25jerusalem.html\">Archived</a> from the original on March 29, 2010<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">April 26,</span> 2010</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+New+York+Times&amp;rft.atitle=Israel+Confirms+New+Building+in+East+Jerusalem&amp;rft.date=2010-03-24&amp;rft.aulast=Kershner&amp;rft.aufirst=Isabel&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.nytimes.com%2F2010%2F03%2F25%2Fworld%2Fmiddleeast%2F25jerusalem.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-369\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-369\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation web cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.un.org/apps/news/story.asp?NewsID=37572&amp;Cr=palestin&amp;Cr1\">\"United States vetoes Security Council resolution on Israeli settlements\"</a>. <i>UN News Service Section</i>. February 18, 2011<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">September 13,</span> 2014</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=unknown&amp;rft.jtitle=UN+News+Service+Section&amp;rft.atitle=United+States+vetoes+Security+Council+resolution+on+Israeli+settlements&amp;rft.date=2011-02-18&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.un.org%2Fapps%2Fnews%2Fstory.asp%3FNewsID%3D37572%26Cr%3Dpalestin%26Cr1&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-370\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-370\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFLevy2011\" class=\"citation news cs1\">Levy, Elior (May 22, 2011). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.ynetnews.com/articles/0,7340,L-4072210,00.html\">\"PA challenges Netanyahu to accept 1967 lines\"</a>. <i>Ynetnews</i><span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">May 22,</span> 2011</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Ynetnews&amp;rft.atitle=PA+challenges+Netanyahu+to+accept+1967+lines&amp;rft.date=2011-05-22&amp;rft.aulast=Levy&amp;rft.aufirst=Elior&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.ynetnews.com%2Farticles%2F0%2C7340%2CL-4072210%2C00.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-Bloomberg-371\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-Bloomberg_371-0\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFGoldberg2013\" class=\"citation news cs1\">Goldberg, Jeffrey (January 14, 2013). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.bloomberg.com/news/2013-01-14/what-obama-thinks-israelis-don-t-understand-.html\">\"Obama: 'Israel Doesn't Know What Its Best Interests Are'<span class=\"cs1-kern-right\"></span>\"</a>. <i>Bloomberg</i><span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">January 23,</span> 2013</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Bloomberg&amp;rft.atitle=Obama%3A+%27Israel+Doesn%27t+Know+What+Its+Best+Interests+Are%27&amp;rft.date=2013-01-14&amp;rft.aulast=Goldberg&amp;rft.aufirst=Jeffrey&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.bloomberg.com%2Fnews%2F2013-01-14%2Fwhat-obama-thinks-israelis-don-t-understand-.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-372\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-372\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFGoldberg2015\" class=\"citation news cs1\">Goldberg, Jeffrey (September 13, 2015). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.theatlantic.com/international/archive/2015/09/obama-netanyahu-and-the-future-of-israel/405082/\">\"After the Iran Deal: Obama, Netanyahu, and the Future of the Jewish State\"</a>. <i>The Atlantic</i><span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">September 13,</span> 2015</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+Atlantic&amp;rft.atitle=After+the+Iran+Deal%3A+Obama%2C+Netanyahu%2C+and+the+Future+of+the+Jewish+State&amp;rft.date=2015-09-13&amp;rft.aulast=Goldberg&amp;rft.aufirst=Jeffrey&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.theatlantic.com%2Finternational%2Farchive%2F2015%2F09%2Fobama-netanyahu-and-the-future-of-israel%2F405082%2F&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-373\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-373\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFKeinon2014\" class=\"citation news cs1\">Keinon, Herb (July 19, 2014). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.jpost.com/Operation-Protective-Edge/Netanyahu-speaks-with-UN-chief-over-phone-363479\">\"Obama reaffirms Israel's right to defend itself\"</a>. <i><a href=\"/wiki/The_Times_of_Israel\" title=\"The Times of Israel\">The Times of Israel</a></i>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+Times+of+Israel&amp;rft.atitle=Obama+reaffirms+Israel%27s+right+to+defend+itself&amp;rft.date=2014-07-19&amp;rft.aulast=Keinon&amp;rft.aufirst=Herb&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.jpost.com%2FOperation-Protective-Edge%2FNetanyahu-speaks-with-UN-chief-over-phone-363479&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-374\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-374\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation news cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.haaretz.com/news/diplomacy-defense/1.665821\">\"Netanyahu: Iran nuclear deal makes world much more dangerous, Israel not bound by it\"</a>. <i><a href=\"/wiki/Haaretz\" title=\"Haaretz\">Haaretz</a></i>. July 14, 2015<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">January 3,</span> 2018</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Haaretz&amp;rft.atitle=Netanyahu%3A+Iran+nuclear+deal+makes+world+much+more+dangerous%2C+Israel+not+bound+by+it&amp;rft.date=2015-07-14&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.haaretz.com%2Fnews%2Fdiplomacy-defense%2F1.665821&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-375\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-375\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFCollinsonWrightLabott2016\" class=\"citation news cs1\">Collinson, Stephen; Wright, David; Labott, Elise (December 24, 2016). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.cnn.com/2016/12/23/politics/israel-official-rips-obama-un-settlements/\">\"US Abstains as UN Demands End to Israeli Settlements\"</a>. <i>CNN</i><span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">January 7,</span> 2017</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=CNN&amp;rft.atitle=US+Abstains+as+UN+Demands+End+to+Israeli+Settlements&amp;rft.date=2016-12-24&amp;rft.aulast=Collinson&amp;rft.aufirst=Stephen&amp;rft.au=Wright%2C+David&amp;rft.au=Labott%2C+Elise&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.cnn.com%2F2016%2F12%2F23%2Fpolitics%2Fisrael-official-rips-obama-un-settlements%2F&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-376\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-376\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFBarak2016\" class=\"citation news cs1\">Barak, Ravid (December 26, 2016). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.haaretz.com/israel-news/1.761470\">\"Netanyahu on UN Settlement Vote: Israel Will Not Turn the Other Cheek\"</a>. <i><a href=\"/wiki/Haaretz\" title=\"Haaretz\">Haaretz</a></i><span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">January 7,</span> 2017</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Haaretz&amp;rft.atitle=Netanyahu+on+UN+Settlement+Vote%3A+Israel+Will+Not+Turn+the+Other+Cheek&amp;rft.date=2016-12-26&amp;rft.aulast=Barak&amp;rft.aufirst=Ravid&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.haaretz.com%2Fisrael-news%2F1.761470&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-377\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-377\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation news cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.bbc.com/news/world-us-canada-38455753\">\"Israel-Palestinians: Netanyahu Condemns John Kerry Speech\"</a>. BBC News. December 29, 2016<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">January 7,</span> 2017</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.atitle=Israel-Palestinians%3A+Netanyahu+Condemns+John+Kerry+Speech&amp;rft.date=2016-12-29&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.bbc.com%2Fnews%2Fworld-us-canada-38455753&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-378\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-378\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation web cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.foxnews.com/world/2017/01/06/israel-halts-6-million-to-un-to-protest-un-settlements-vote.html\">\"Israel Halts $6<span class=\"nowrap\">&#160;</span>million to UN to Protest UN Settlements Vote\"</a>. <a href=\"/wiki/Fox_News\" title=\"Fox News\">Fox News</a> (from the <a href=\"/wiki/Associated_Press\" title=\"Associated Press\">Associated Press</a>). January 6, 2017<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">January 7,</span> 2017</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&amp;rft.genre=unknown&amp;rft.btitle=Israel+Halts+%246%3Cspan+class%3D%22nowrap%22%3E+%3C%2Fspan%3Emillion+to+UN+to+Protest+UN+Settlements+Vote&amp;rft.pub=Fox+News+%28from+the+Associated+Press%29&amp;rft.date=2017-01-06&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.foxnews.com%2Fworld%2F2017%2F01%2F06%2Fisrael-halts-6-million-to-un-to-protest-un-settlements-vote.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-379\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-379\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation news cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.foxnews.com/politics/2017/01/05/house-overwhelmingly-votes-to-condemn-un-resolution-on-israel-settlements.html\">\"House Overwhelmingly Votes to Condemn UN Resolution on Israel Settlements\"</a>. <a href=\"/wiki/Fox_News\" title=\"Fox News\">Fox News</a>. January 5, 2017<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">January 7,</span> 2017</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.atitle=House+Overwhelmingly+Votes+to+Condemn+UN+Resolution+on+Israel+Settlements&amp;rft.date=2017-01-05&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.foxnews.com%2Fpolitics%2F2017%2F01%2F05%2Fhouse-overwhelmingly-votes-to-condemn-un-resolution-on-israel-settlements.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-380\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-380\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFCortellessa2017\" class=\"citation news cs1\">Cortellessa, Eric (January 6, 2017). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.timesofisrael.com/us-house-passes-repudiation-of-un-security-council-resolution-on-israel/\">\"US House Passes Motion Repudiating UN Resolution on Israel\"</a>. <i><a href=\"/wiki/The_Times_of_Israel\" title=\"The Times of Israel\">The Times of Israel</a></i><span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">January 17,</span> 2017</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+Times+of+Israel&amp;rft.atitle=US+House+Passes+Motion+Repudiating+UN+Resolution+on+Israel&amp;rft.date=2017-01-06&amp;rft.aulast=Cortellessa&amp;rft.aufirst=Eric&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.timesofisrael.com%2Fus-house-passes-repudiation-of-un-security-council-resolution-on-israel%2F&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-381\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-381\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation web cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20110927155925/http://mccain.senate.gov/public/index.cfm?FuseAction=PressOffice.FloorStatements&amp;ContentRecord_id=b63b7b6f-a466-ba23-dea8-7bc024f54655\">\"Floor Statement by Senator McCain Introducing the Senate Resolution Calling for a No-Fly Zone in Libya\"</a>. Senate.gov. March 14, 2011. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://mccain.senate.gov/public/index.cfm?FuseAction=PressOffice.FloorStatements&amp;ContentRecord_id=b63b7b6f-a466-ba23-dea8-7bc024f54655\">the original</a> on September 27, 2011<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">March 28,</span> 2011</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&amp;rft.genre=unknown&amp;rft.btitle=Floor+Statement+by+Senator+McCain+Introducing+the+Senate+Resolution+Calling+for+a+No-Fly+Zone+in+Libya&amp;rft.pub=Senate.gov&amp;rft.date=2011-03-14&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fmccain.senate.gov%2Fpublic%2Findex.cfm%3FFuseAction%3DPressOffice.FloorStatements%26ContentRecord_id%3Db63b7b6f-a466-ba23-dea8-7bc024f54655&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-382\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-382\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation news cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20110511121418/http://nationaljournal.com/congress/senate-passes-resolution-calling-for-no-fly-zone-over-libya-20110301?page=1\">\"Senate Passes Resolution Calling for No-Fly Zone Over Libya\"</a>. <i><a href=\"/wiki/National_Journal\" title=\"National Journal\">National Journal</a></i>. March 1, 2011. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://nationaljournal.com/congress/senate-passes-resolution-calling-for-no-fly-zone-over-libya-20110301?page=1\">the original</a> on May 11, 2011.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=National+Journal&amp;rft.atitle=Senate+Passes+Resolution+Calling+for+No-Fly+Zone+Over+Libya&amp;rft.date=2011-03-01&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fnationaljournal.com%2Fcongress%2Fsenate-passes-resolution-calling-for-no-fly-zone-over-libya-20110301%3Fpage%3D1&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-383\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-383\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation web cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.aljazeera.com/news/2011/3/18/libya-declares-ceasefire-but-fighting-goes-on\">\"Libya declares ceasefire but fighting goes on\"</a>. <i>Al Jazeera</i><span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">May 9,</span> 2024</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=unknown&amp;rft.jtitle=Al+Jazeera&amp;rft.atitle=Libya+declares+ceasefire+but+fighting+goes+on&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.aljazeera.com%2Fnews%2F2011%2F3%2F18%2Flibya-declares-ceasefire-but-fighting-goes-on&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-384\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-384\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFKirkpatrickErlangerBumiller2011\" class=\"citation news cs1\">Kirkpatrick, David D.; Erlanger, Steven; Bumiller, Elisabeth (March 19, 2011). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.nytimes.com/2011/03/20/world/africa/20libya.html\">\"Allies Open Air Assault on Qaddafi's Forces in Libya\"</a>. <i>The New York Times</i>. <a href=\"/wiki/ISSN_(identifier)\" class=\"mw-redirect\" title=\"ISSN (identifier)\">ISSN</a>&#160;<a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.worldcat.org/issn/0362-4331\">0362-4331</a><span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">May 9,</span> 2024</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+New+York+Times&amp;rft.atitle=Allies+Open+Air+Assault+on+Qaddafi%27s+Forces+in+Libya&amp;rft.date=2011-03-19&amp;rft.issn=0362-4331&amp;rft.aulast=Kirkpatrick&amp;rft.aufirst=David+D.&amp;rft.au=Erlanger%2C+Steven&amp;rft.au=Bumiller%2C+Elisabeth&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.nytimes.com%2F2011%2F03%2F20%2Fworld%2Fafrica%2F20libya.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-385\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-385\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation news cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20110828104819/http://www.vcstar.com/news/2011/mar/23/ap-news-in-brief/\">\"Obama says US efforts in Libya have saved lives, control of operation can be turned over soon\"</a>. <i><a href=\"/wiki/Ventura_County_Star\" title=\"Ventura County Star\">Ventura County Star</a></i>. Associated Press. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.vcstar.com/news/2011/mar/23/ap-news-in-brief/\">the original</a> on August 28, 2011<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">March 22,</span> 2011</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Ventura+County+Star&amp;rft.atitle=Obama+says+US+efforts+in+Libya+have+saved+lives%2C+control+of+operation+can+be+turned+over+soon&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.vcstar.com%2Fnews%2F2011%2Fmar%2F23%2Fap-news-in-brief%2F&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-386\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-386\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFPannell,_Ian2011\" class=\"citation news cs1\">Pannell, Ian (March 21, 2011). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20110623012338/http://www.bbc.co.uk/news/world-africa-12813757\">\"Gaddafi 'not targeted' by allied strikes\"</a>. BBC News. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.bbc.co.uk/news/world-africa-12813757\">the original</a> on June 23, 2011<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">July 3,</span> 2011</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.atitle=Gaddafi+%27not+targeted%27+by+allied+strikes&amp;rft.date=2011-03-21&amp;rft.au=Pannell%2C+Ian&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.bbc.co.uk%2Fnews%2Fworld-africa-12813757&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-387\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-387\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFJones2011\" class=\"citation news cs1\">Jones, Sam (March 22, 2011). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.theguardian.com/world/2011/mar/22/f15-fighter-crash-libya\">\"F-15 fighter jet crashes in Libya\"</a>. <i>The Guardian</i>. London. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20110322190309/http://www.guardian.co.uk/world/2011/mar/22/f15-fighter-crash-libya\">Archived</a> from the original on March 22, 2011<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">March 23,</span> 2011</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+Guardian&amp;rft.atitle=F-15+fighter+jet+crashes+in+Libya&amp;rft.date=2011-03-22&amp;rft.aulast=Jones&amp;rft.aufirst=Sam&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.theguardian.com%2Fworld%2F2011%2Fmar%2F22%2Ff15-fighter-crash-libya&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-NATOPressRelease-388\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-NATOPressRelease_388-0\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation web cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20110515150551/http://www.nato.int/nato_static/assets/pdf/pdf_2011_03/20110325_110325-unified-protector-no-fly-zone.pdf\">\"NATO No-Fly Zone over Libya Operation UNIFIED PROTECTOR\"</a> <span class=\"cs1-format\">(PDF)</span>. NATO. March 25, 2011. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.nato.int/nato_static/assets/pdf/pdf_2011_03/20110325_110325-unified-protector-no-fly-zone.pdf\">the original</a> <span class=\"cs1-format\">(PDF)</span> on May 15, 2011.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&amp;rft.genre=unknown&amp;rft.btitle=NATO+No-Fly+Zone+over+Libya+Operation+UNIFIED+PROTECTOR&amp;rft.pub=NATO&amp;rft.date=2011-03-25&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.nato.int%2Fnato_static%2Fassets%2Fpdf%2Fpdf_2011_03%2F20110325_110325-unified-protector-no-fly-zone.pdf&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-LibyaOffensive-389\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-LibyaOffensive_389-0\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFMontopoli2011\" class=\"citation news cs1\">Montopoli, Brian (March 22, 2011). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.cbsnews.com/news/is-obamas-libya-offensive-constitutional/\">\"Is Obama's Libya offensive constitutional?\"</a>. <i>CBS News</i><span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">March 22,</span> 2011</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=CBS+News&amp;rft.atitle=Is+Obama%27s+Libya+offensive+constitutional%3F&amp;rft.date=2011-03-22&amp;rft.aulast=Montopoli&amp;rft.aufirst=Brian&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.cbsnews.com%2Fnews%2Fis-obamas-libya-offensive-constitutional%2F&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-390\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-390\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFStein2011\" class=\"citation news cs1\">Stein, Sam (March 21, 2011). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.huffingtonpost.com/2011/03/20/obama-libya_n_838219.html\">\"Obama's Libya Policy Makes Strange Bedfellows of Congressional Critics\"</a>. <i>The Huffington Post</i>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20110323083100/http://www.huffingtonpost.com/2011/03/20/obama-libya_n_838219.html\">Archived</a> from the original on March 23, 2011<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">March 26,</span> 2011</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+Huffington+Post&amp;rft.atitle=Obama%27s+Libya+Policy+Makes+Strange+Bedfellows+of+Congressional+Critics&amp;rft.date=2011-03-21&amp;rft.aulast=Stein&amp;rft.aufirst=Sam&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.huffingtonpost.com%2F2011%2F03%2F20%2Fobama-libya_n_838219.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-391\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-391\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation news cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.cnn.com/2011/POLITICS/03/25/obama.libya/index.html\">\"Obama juggles Libya promises, realities\"</a>. CNN. March 25, 2011<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">March 26,</span> 2011</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.atitle=Obama+juggles+Libya+promises%2C+realities&amp;rft.date=2011-03-25&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.cnn.com%2F2011%2FPOLITICS%2F03%2F25%2Fobama.libya%2Findex.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-392\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-392\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFMalloyTreyz2016\" class=\"citation news cs1\">Malloy, Allie; Treyz, Catherine (April 10, 2016). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.cnn.com/2016/04/10/politics/obama-libya-biggest-mistake/index.html\">\"Obama admits worst mistake of his presidency&#160;— CNN Politics\"</a>. <i>CNN</i><span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">April 24,</span> 2021</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=CNN&amp;rft.atitle=Obama+admits+worst+mistake+of+his+presidency+%E2%80%94+CNN+Politics&amp;rft.date=2016-04-10&amp;rft.aulast=Malloy&amp;rft.aufirst=Allie&amp;rft.au=Treyz%2C+Catherine&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.cnn.com%2F2016%2F04%2F10%2Fpolitics%2Fobama-libya-biggest-mistake%2Findex.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-393\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-393\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation news cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.bbc.com/news/world-us-canada-36013703\">\"President Obama: Libya aftermath 'worst mistake' of presidency\"</a>. BBC News. April 11, 2016<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">April 24,</span> 2021</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.atitle=President+Obama%3A+Libya+aftermath+%27worst+mistake%27+of+presidency&amp;rft.date=2016-04-11&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.bbc.com%2Fnews%2Fworld-us-canada-36013703&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-mustgo-394\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-mustgo_394-0\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation news cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.washingtonpost.com/politics/assad-must-go-obama-says/2011/08/18/gIQAelheOJ_story.html\">\"Assad must go, Obama says\"</a>. <i>The Washington Post</i>. August 18, 2011<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">November 23,</span> 2015</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+Washington+Post&amp;rft.atitle=Assad+must+go%2C+Obama+says&amp;rft.date=2011-08-18&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.washingtonpost.com%2Fpolitics%2Fassad-must-go-obama-says%2F2011%2F08%2F18%2FgIQAelheOJ_story.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-395\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-395\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFNelson,_Colleen\" class=\"citation news cs1\">Nelson, Colleen. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.wsj.com/articles/obama-says-syrian-leader-bashar-al-assad-must-go-1447925671\">\"Obama Says Syrian Leader Bashar al-Assad Must Go\"</a>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.atitle=Obama+Says+Syrian+Leader+Bashar+al-Assad+Must+Go&amp;rft.au=Nelson%2C+Colleen&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.wsj.com%2Farticles%2Fobama-says-syrian-leader-bashar-al-assad-must-go-1447925671&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-396\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-396\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFHosenball,_Mark2012\" class=\"citation news cs1\">Hosenball, Mark (August 2, 2012). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.reuters.com/article/us-usa-syria-obama-order-idUSBRE8701OK20120802\">\"Obama authorizes secret support for Syrian rebels\"</a>. <i>Reuters</i><span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">February 19,</span> 2016</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Reuters&amp;rft.atitle=Obama+authorizes+secret+support+for+Syrian+rebels&amp;rft.date=2012-08-02&amp;rft.au=Hosenball%2C+Mark&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.reuters.com%2Farticle%2Fus-usa-syria-obama-order-idUSBRE8701OK20120802&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-397\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-397\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFShearCooperSchmitt2015\" class=\"citation news cs1\">Shear, Michael D.; Cooper, Helene; Schmitt, Eric (October 9, 2015). <span class=\"id-lock-limited\" title=\"Free access subject to limited trial, subscription normally required\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.nytimes.com/2015/10/10/world/middleeast/pentagon-program-islamic-state-syria.html\">\"Obama Administration Ends Effort to Train Syrians to Combat ISIS\"</a></span>. <i>The New York Times</i>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20151009144157/http://www.nytimes.com/2015/10/10/world/middleeast/pentagon-program-islamic-state-syria.html\">Archived</a> from the original on October 9, 2015<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">February 20,</span> 2016</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+New+York+Times&amp;rft.atitle=Obama+Administration+Ends+Effort+to+Train+Syrians+to+Combat+ISIS&amp;rft.date=2015-10-09&amp;rft.aulast=Shear&amp;rft.aufirst=Michael+D.&amp;rft.au=Cooper%2C+Helene&amp;rft.au=Schmitt%2C+Eric&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.nytimes.com%2F2015%2F10%2F10%2Fworld%2Fmiddleeast%2Fpentagon-program-islamic-state-syria.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-398\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-398\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFStewartHolton2015\" class=\"citation news cs1\">Stewart, Phil; Holton, Kate (October 9, 2015). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.reuters.com/article/us-mideast-crisis-syria-usa-idUSKCN0S31BR20151009\">\"U.S. pulls plug on Syria rebel training effort; will focus on weapons supply\"</a>. <i>Reuters</i><span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">February 20,</span> 2016</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Reuters&amp;rft.atitle=U.S.+pulls+plug+on+Syria+rebel+training+effort%3B+will+focus+on+weapons+supply&amp;rft.date=2015-10-09&amp;rft.aulast=Stewart&amp;rft.aufirst=Phil&amp;rft.au=Holton%2C+Kate&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.reuters.com%2Farticle%2Fus-mideast-crisis-syria-usa-idUSKCN0S31BR20151009&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-redline-399\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-redline_399-0\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation news cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.washingtontimes.com/news/2015/may/17/obama-red-line-erased-as-assad-chemical-weapons-us/?page=all\">\"Obama 'red line' erased as Bashar Assad's chemical weapons use goes unchecked by U.S. military\"</a>. <i>The Washington Times</i>. May 17, 2015<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">November 23,</span> 2015</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+Washington+Times&amp;rft.atitle=Obama+%27red+line%27+erased+as+Bashar+Assad%27s+chemical+weapons+use+goes+unchecked+by+U.S.+military&amp;rft.date=2015-05-17&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.washingtontimes.com%2Fnews%2F2015%2Fmay%2F17%2Fobama-red-line-erased-as-assad-chemical-weapons-us%2F%3Fpage%3Dall&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-400\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-400\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFGordon,_Michael2013\" class=\"citation news cs1\">Gordon, Michael (September 14, 2013). <span class=\"id-lock-limited\" title=\"Free access subject to limited trial, subscription normally required\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.nytimes.com/2013/09/15/world/middleeast/syria-talks.html\">\"U.S. and Russia Reach Deal to Destroy Syria's Chemical Arms\"</a></span>. <i>The New York Times</i>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20130914154144/http://www.nytimes.com/2013/09/15/world/middleeast/syria-talks.html\">Archived</a> from the original on September 14, 2013<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">February 19,</span> 2016</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+New+York+Times&amp;rft.atitle=U.S.+and+Russia+Reach+Deal+to+Destroy+Syria%27s+Chemical+Arms&amp;rft.date=2013-09-14&amp;rft.au=Gordon%2C+Michael&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.nytimes.com%2F2013%2F09%2F15%2Fworld%2Fmiddleeast%2Fsyria-talks.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-401\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-401\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFBoghani,_Priyanka\" class=\"citation news cs1\">Boghani, Priyanka. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.pbs.org/wgbh/frontline/article/syria-got-rid-of-its-chemical-weapons-but-reports-of-attacks-continue/\">\"Syria Got Rid of Its Chemical Weapons—But Reports of Attacks Continue\"</a><span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">February 19,</span> 2016</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.atitle=Syria+Got+Rid+of+Its+Chemical+Weapons%E2%80%94But+Reports+of+Attacks+Continue&amp;rft.au=Boghani%2C+Priyanka&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.pbs.org%2Fwgbh%2Ffrontline%2Farticle%2Fsyria-got-rid-of-its-chemical-weapons-but-reports-of-attacks-continue%2F&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-402\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-402\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation news cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.aljazeera.com/news/middleeast/2014/09/obama-strike-wherever-it-exists-2014910223935601193.html\">\"Obama outlines plan to target IS fighters\"</a>. <a href=\"/wiki/Al_Jazeera_English\" title=\"Al Jazeera English\">Al Jazeera</a>. September 11, 2014<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">September 24,</span> 2014</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.atitle=Obama+outlines+plan+to+target+IS+fighters&amp;rft.date=2014-09-11&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.aljazeera.com%2Fnews%2Fmiddleeast%2F2014%2F09%2Fobama-strike-wherever-it-exists-2014910223935601193.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-403\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-403\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation news cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.reuters.com/article/us-iran-nuclear-idUSKCN0PM0CE20150714\">\"Iran deal reached, Obama hails step toward 'more hopeful world'<span class=\"cs1-kern-right\"></span>\"</a>. <i>Reuters</i>. July 14, 2015<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">July 14,</span> 2015</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Reuters&amp;rft.atitle=Iran+deal+reached%2C+Obama+hails+step+toward+%27more+hopeful+world%27&amp;rft.date=2015-07-14&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.reuters.com%2Farticle%2Fus-iran-nuclear-idUSKCN0PM0CE20150714&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-404\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-404\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFSolomonNormanLee2015\" class=\"citation news cs1\">Solomon, Jay; Norman, Laurence; Lee, Carol E. (July 14, 2015). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.wsj.com/articles/embargo-on-arms-clouds-iran-nuclear-deal-1436831280\">\"Iran, World Powers Prepare to Sign Nuclear Accord\"</a>. <i>The Wall Street Journal</i><span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">July 14,</span> 2015</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+Wall+Street+Journal&amp;rft.atitle=Iran%2C+World+Powers+Prepare+to+Sign+Nuclear+Accord&amp;rft.date=2015-07-14&amp;rft.aulast=Solomon&amp;rft.aufirst=Jay&amp;rft.au=Norman%2C+Laurence&amp;rft.au=Lee%2C+Carol+E.&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.wsj.com%2Farticles%2Fembargo-on-arms-clouds-iran-nuclear-deal-1436831280&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-405\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-405\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation news cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://edition.cnn.com/2015/07/14/politics/iran-nuclear-deal/\">\"Landmark deal reached on Iran nuclear program\"</a>. CNN. July 14, 2015<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">July 14,</span> 2015</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.atitle=Landmark+deal+reached+on+Iran+nuclear+program&amp;rft.date=2015-07-14&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fedition.cnn.com%2F2015%2F07%2F14%2Fpolitics%2Firan-nuclear-deal%2F&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-406\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-406\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation news cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.latimes.com/nation/nationnow/la-na-iran-payment-cash-20160907-snap-story.html\">\"$1.7-billion payment to Iran was all in cash due to effectiveness of sanctions, White House says\"</a>. <i>Los Angeles Times</i>. September 7, 2016<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">October 30,</span> 2019</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Los+Angeles+Times&amp;rft.atitle=%241.7-billion+payment+to+Iran+was+all+in+cash+due+to+effectiveness+of+sanctions%2C+White+House+says&amp;rft.date=2016-09-07&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.latimes.com%2Fnation%2Fnationnow%2Fla-na-iran-payment-cash-20160907-snap-story.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-407\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-407\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation news cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.haaretz.com/us-news/1.829686\">\"Obama Administration Reportedly Shielded Hezbollah From DEA and CIA to Save Iran Nuclear Deal\"</a>. <i>Haaretz</i>. December 18, 2017.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Haaretz&amp;rft.atitle=Obama+Administration+Reportedly+Shielded+Hezbollah+From+DEA+and+CIA+to+Save+Iran+Nuclear+Deal&amp;rft.date=2017-12-18&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.haaretz.com%2Fus-news%2F1.829686&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-408\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-408\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFMeyer2017\" class=\"citation news cs1\">Meyer, Josh (December 18, 2017). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.politico.com/interactives/2017/obama-hezbollah-drug-trafficking-investigation/\">\"A Global Threat Emerges\"</a>. <i>Politico</i>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Politico&amp;rft.atitle=A+Global+Threat+Emerges&amp;rft.date=2017-12-18&amp;rft.aulast=Meyer&amp;rft.aufirst=Josh&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.politico.com%2Finteractives%2F2017%2Fobama-hezbollah-drug-trafficking-investigation%2F&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-409\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-409\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFThompson\" class=\"citation web cs1\">Thompson, Loren. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.forbes.com/sites/lorenthompson/2015/12/15/obama-backs-biggest-nuclear-arms-buildup-since-cold-war/\">\"Obama Backs Biggest Nuclear Arms Buildup Since Cold War\"</a>. <i>Forbes</i>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=unknown&amp;rft.jtitle=Forbes&amp;rft.atitle=Obama+Backs+Biggest+Nuclear+Arms+Buildup+Since+Cold+War&amp;rft.aulast=Thompson&amp;rft.aufirst=Loren&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.forbes.com%2Fsites%2Florenthompson%2F2015%2F12%2F15%2Fobama-backs-biggest-nuclear-arms-buildup-since-cold-war%2F&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-410\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-410\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFBaker2010\" class=\"citation news cs1\">Baker, Peter (March 26, 2010). <span class=\"id-lock-limited\" title=\"Free access subject to limited trial, subscription normally required\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.nytimes.com/2010/03/27/world/europe/27start.html\">\"Obama Seals Arms Control Deal With Russia\"</a></span>. <i>The New York Times</i>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20100328142730/http://www.nytimes.com/2010/03/27/world/europe/27start.html\">Archived</a> from the original on March 28, 2010.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+New+York+Times&amp;rft.atitle=Obama+Seals+Arms+Control+Deal+With+Russia&amp;rft.date=2010-03-26&amp;rft.aulast=Baker&amp;rft.aufirst=Peter&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.nytimes.com%2F2010%2F03%2F27%2Fworld%2Feurope%2F27start.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-411\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-411\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFBaker2010\" class=\"citation news cs1\">Baker, Peter (December 22, 2010). <span class=\"id-lock-limited\" title=\"Free access subject to limited trial, subscription normally required\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.nytimes.com/2010/12/23/world/europe/23treaty.html\">\"Senate Passes Arms Control Treaty With Russia, 71–26\"</a></span>. <i>The New York Times</i>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20101223044444/http://www.nytimes.com/2010/12/23/world/europe/23treaty.html\">Archived</a> from the original on December 23, 2010.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+New+York+Times&amp;rft.atitle=Senate+Passes+Arms+Control+Treaty+With+Russia%2C+71%E2%80%9326&amp;rft.date=2010-12-22&amp;rft.aulast=Baker&amp;rft.aufirst=Peter&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.nytimes.com%2F2010%2F12%2F23%2Fworld%2Feurope%2F23treaty.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-412\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-412\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFMcVeigh2011\" class=\"citation news cs1\">McVeigh, Karen (December 6, 2011). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.theguardian.com/world/2011/dec/07/gay-rights-us-aid-criteria\">\"Gay rights must be criterion for US aid allocations, instructs Obama\"</a>. <i>The Guardian</i>. London<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">January 4,</span> 2013</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+Guardian&amp;rft.atitle=Gay+rights+must+be+criterion+for+US+aid+allocations%2C+instructs+Obama&amp;rft.date=2011-12-06&amp;rft.aulast=McVeigh&amp;rft.aufirst=Karen&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.theguardian.com%2Fworld%2F2011%2Fdec%2F07%2Fgay-rights-us-aid-criteria&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-LAT80713-413\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-LAT80713_413-0\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFParsons2013\" class=\"citation news cs1\">Parsons, Christi (August 7, 2013). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://articles.latimes.com/2013/aug/07/nation/la-na-pn-obama-leno-russia-snowden-20130807\">\"Obama criticizes Russia's new anti-gay law in Leno interview\"</a>. <i><a href=\"/wiki/Los_Angeles_Times\" title=\"Los Angeles Times\">Los Angeles Times</a></i><span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">August 27,</span> 2014</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Los+Angeles+Times&amp;rft.atitle=Obama+criticizes+Russia%27s+new+anti-gay+law+in+Leno+interview&amp;rft.date=2013-08-07&amp;rft.aulast=Parsons&amp;rft.aufirst=Christi&amp;rft_id=https%3A%2F%2Farticles.latimes.com%2F2013%2Faug%2F07%2Fnation%2Fla-na-pn-obama-leno-russia-snowden-20130807&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-Huffpo80913-414\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-Huffpo80913_414-0\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFJohnson2013\" class=\"citation news cs1\">Johnson, Luke (August 9, 2013). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.huffingtonpost.com/2013/08/09/obama-olympic-boycott_n_3733275.html\">\"Obama Opposes Olympic Boycott, Criticizes Russian Anti-Gay Law\"</a>. <i><a href=\"/wiki/The_Huffington_Post\" class=\"mw-redirect\" title=\"The Huffington Post\">The Huffington Post</a></i><span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">August 27,</span> 2014</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+Huffington+Post&amp;rft.atitle=Obama+Opposes+Olympic+Boycott%2C+Criticizes+Russian+Anti-Gay+Law&amp;rft.date=2013-08-09&amp;rft.aulast=Johnson&amp;rft.aufirst=Luke&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.huffingtonpost.com%2F2013%2F08%2F09%2Fobama-olympic-boycott_n_3733275.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-ftelect-415\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-ftelect_415-0\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation news cs1\"><span class=\"id-lock-subscription\" title=\"Paid subscription required\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.ft.com/content/c596c0a8-a278-11e6-82c3-4351ce86813f\">\"US election: The Russia factor: Officials say Moscow's interference is unprecedented. Has the Kremlin achieved its goal?\"</a></span>. <i><a href=\"/wiki/Financial_Times\" title=\"Financial Times\">Financial Times</a></i>. November 4, 2016. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://archive.today/20170207141246/https://www.ft.com/content/c596c0a8-a278-11e6-82c3-4351ce86813f\">Archived</a> from the original on February 7, 2017.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Financial+Times&amp;rft.atitle=US+election%3A+The+Russia+factor%3A+Officials+say+Moscow%27s+interference+is+unprecedented.+Has+the+Kremlin+achieved+its+goal%3F&amp;rft.date=2016-11-04&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.ft.com%2Fcontent%2Fc596c0a8-a278-11e6-82c3-4351ce86813f&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-obexit-416\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-obexit_416-0\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation news cs1\"><span class=\"id-lock-limited\" title=\"Free access subject to limited trial, subscription normally required\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.nytimes.com/2016/11/07/world/europe/europeans-view-obamas-exit-with-a-mix-of-admiration-and-regret.html\">\"Europeans View Obama's Exit With a Mix of Admiration and Regret\"</a></span>. <i>The New York Times</i>. November 6, 2016. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20161107030307/http://www.nytimes.com/2016/11/07/world/europe/europeans-view-obamas-exit-with-a-mix-of-admiration-and-regret.html\">Archived</a> from the original on November 7, 2016.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+New+York+Times&amp;rft.atitle=Europeans+View+Obama%27s+Exit+With+a+Mix+of+Admiration+and+Regret&amp;rft.date=2016-11-06&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.nytimes.com%2F2016%2F11%2F07%2Fworld%2Feurope%2Feuropeans-view-obamas-exit-with-a-mix-of-admiration-and-regret.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-417\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-417\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFWallace-Wells2004\" class=\"citation news cs1\">Wallace-Wells, Benjamin (November 2004). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20080513153556/http://www.washingtonmonthly.com/features/2004/0411.wallace-wells.html\">\"The Great Black Hope: What's Riding on Barack Obama?\"</a>. <i>Washington Monthly</i>. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.washingtonmonthly.com/features/2004/0411.wallace-wells.html\">the original</a> on May 13, 2008<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">April 7,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Washington+Monthly&amp;rft.atitle=The+Great+Black+Hope%3A+What%27s+Riding+on+Barack+Obama%3F&amp;rft.date=2004-11&amp;rft.aulast=Wallace-Wells&amp;rft.aufirst=Benjamin&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.washingtonmonthly.com%2Ffeatures%2F2004%2F0411.wallace-wells.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span> See also: <link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFScott2007\" class=\"citation news cs1\">Scott, Janny (December 28, 2007). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20080117005009/http://www.iht.com/articles/2007/12/28/america/obama.php\">\"A Member of a New Generation, Obama Walks a Fine Line\"</a>. <i>International Herald Tribune</i>. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.iht.com/articles/2007/12/28/america/obama.php\">the original</a> on January 17, 2008<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">April 7,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=International+Herald+Tribune&amp;rft.atitle=A+Member+of+a+New+Generation%2C+Obama+Walks+a+Fine+Line&amp;rft.date=2007-12-28&amp;rft.aulast=Scott&amp;rft.aufirst=Janny&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.iht.com%2Farticles%2F2007%2F12%2F28%2Famerica%2Fobama.php&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-418\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-418\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFPayne2007\" class=\"citation news cs1\">Payne, Les (August 19, 2007). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20080915033412/http://pqasb.pqarchiver.com/newsday/access/1322008241.html?dids=1322008241:1322008241&amp;FMT=ABS&amp;FMTS=ABS:FT\">\"In One Country, a Dual Audience\"</a>. <i>Newsday</i>. New York. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://pqasb.pqarchiver.com/newsday/access/1322008241.html?dids=1322008241:1322008241&amp;FMT=ABS&amp;FMTS=ABS:FT\">the original</a> <span class=\"cs1-format\">(paid archive)</span> on September 15, 2008<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">April 7,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Newsday&amp;rft.atitle=In+One+Country%2C+a+Dual+Audience&amp;rft.date=2007-08-19&amp;rft.aulast=Payne&amp;rft.aufirst=Les&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fpqasb.pqarchiver.com%2Fnewsday%2Faccess%2F1322008241.html%3Fdids%3D1322008241%3A1322008241%26FMT%3DABS%26FMTS%3DABS%3AFT&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-419\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-419\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFDorning2007\" class=\"citation news cs1\">Dorning, Mike (October 4, 2007). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20080617150439/http://pqasb.pqarchiver.com/chicagotribune/access/1353513781.html?dids=1353513781:1353513781&amp;FMT=ABS&amp;FMTS=ABS:FT&amp;type=current&amp;date=Oct+4%2C+2007&amp;author=Mike+Dorning\">\"Obama Reaches Across Decades to JFK\"</a>. <i>Chicago Tribune</i>. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://pqasb.pqarchiver.com/chicagotribune/access/1353513781.html?dids=1353513781:1353513781&amp;FMT=ABS&amp;FMTS=ABS:FT&amp;type=current&amp;date=Oct+4%2C+2007&amp;author=Mike+Dorning\">the original</a> <span class=\"cs1-format\">(paid archive)</span> on June 17, 2008<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">April 7,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Chicago+Tribune&amp;rft.atitle=Obama+Reaches+Across+Decades+to+JFK&amp;rft.date=2007-10-04&amp;rft.aulast=Dorning&amp;rft.aufirst=Mike&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fpqasb.pqarchiver.com%2Fchicagotribune%2Faccess%2F1353513781.html%3Fdids%3D1353513781%3A1353513781%26FMT%3DABS%26FMTS%3DABS%3AFT%26type%3Dcurrent%26date%3DOct%2B4%252C%2B2007%26author%3DMike%2BDorning&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span> See also: <link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFHarnden2007\" class=\"citation news cs1\">Harnden, Toby (October 15, 2007). <span class=\"id-lock-subscription\" title=\"Paid subscription required\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.telegraph.co.uk/news/worldnews/1565992/Barack-Obama-is-JFK-heir-says-Kennedy-aide.html\">\"Barack Obama is JFK Heir, Says Kennedy Aide\"</a></span>. <i>The Daily Telegraph</i>. London. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20080515071852/http://www.telegraph.co.uk/news/worldnews/1565992/Barack-Obama-is-JFK-heir%2C-says-Kennedy-aide.html\">Archived</a> from the original on May 15, 2008<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">April 7,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+Daily+Telegraph&amp;rft.atitle=Barack+Obama+is+JFK+Heir%2C+Says+Kennedy+Aide&amp;rft.date=2007-10-15&amp;rft.aulast=Harnden&amp;rft.aufirst=Toby&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.telegraph.co.uk%2Fnews%2Fworldnews%2F1565992%2FBarack-Obama-is-JFK-heir-says-Kennedy-aide.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-exceptional_orator-420\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-exceptional_orator_420-0\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFHolmes2008\" class=\"citation news cs1\">Holmes, Stephanie (November 30, 2008). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.theage.com.au/world/a-classic-orator-obama-learnt-from-the-masters-20081129-6nf1.html\">\"Obama: Oratory and originality\"</a>. <i>The Age</i>. Melbourne. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20081218154747/http://www.theage.com.au/world/a-classic-orator-obama-learnt-from-the-masters-20081129-6nf1.html\">Archived</a> from the original on December 18, 2008<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">December 11,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+Age&amp;rft.atitle=Obama%3A+Oratory+and+originality&amp;rft.date=2008-11-30&amp;rft.aulast=Holmes&amp;rft.aufirst=Stephanie&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.theage.com.au%2Fworld%2Fa-classic-orator-obama-learnt-from-the-masters-20081129-6nf1.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span>\n<ul><li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFGallo2008\" class=\"citation news cs1\">Gallo, Carmine (March 3, 2008). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20090226003326/http://www.businessweek.com/smallbiz/content/mar2008/sb2008033_156351.htm\">\"How to Inspire People Like Obama Does\"</a>. <i>Bloomberg BusinessWeek</i>. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.businessweek.com/smallbiz/content/mar2008/sb2008033_156351.htm\">the original</a> on February 26, 2009<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">February 21,</span> 2009</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Bloomberg+BusinessWeek&amp;rft.atitle=How+to+Inspire+People+Like+Obama+Does&amp;rft.date=2008-03-03&amp;rft.aulast=Gallo&amp;rft.aufirst=Carmine&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.businessweek.com%2Fsmallbiz%2Fcontent%2Fmar2008%2Fsb2008033_156351.htm&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></li>\n<li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFZlomislic2008\" class=\"citation news cs1\">Zlomislic, Diana (December 11, 2008). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.thestar.com/living/article/551538\">\"New emotion dubbed 'elevation'<span class=\"cs1-kern-right\"></span>\"</a>. <i>Toronto Star</i>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20081212193736/http://www.thestar.com/living/article/551538\">Archived</a> from the original on December 12, 2008<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">December 11,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Toronto+Star&amp;rft.atitle=New+emotion+dubbed+%27elevation%27&amp;rft.date=2008-12-11&amp;rft.aulast=Zlomislic&amp;rft.aufirst=Diana&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.thestar.com%2Fliving%2Farticle%2F551538&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></li>\n<li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFGreene2011\" class=\"citation news cs1\">Greene, Richard (January 25, 2011). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.huffingtonpost.com/richard-greene/obama-is-americas-3rd-gre_b_813868.html\">\"Obama Is America's Third Greatest Presidential Orator in Modern Era\"</a>. <i><a href=\"/wiki/The_Huffington_Post\" class=\"mw-redirect\" title=\"The Huffington Post\">The Huffington Post</a></i><span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">July 2,</span> 2011</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+Huffington+Post&amp;rft.atitle=Obama+Is+America%27s+Third+Greatest+Presidential+Orator+in+Modern+Era&amp;rft.date=2011-01-25&amp;rft.aulast=Greene&amp;rft.aufirst=Richard&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.huffingtonpost.com%2Frichard-greene%2Fobama-is-americas-3rd-gre_b_813868.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></li></ul>\n</span></li>\n<li id=\"cite_note-421\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-421\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation web cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20100220004338/http://www.youtube.com/user/ChangeDotGov\">\"ChangeDotGov's Channel\"</a>. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.youtube.com/user/ChangeDotGov\">the original</a> on February 20, 2010<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">April 18,</span> 2010</span> &#8211; via YouTube.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&amp;rft.genre=unknown&amp;rft.btitle=ChangeDotGov%27s+Channel&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.youtube.com%2Fuser%2FChangeDotGov&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-422\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-422\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFSaad2009\" class=\"citation web cs1\">Saad, Lydia (January 24, 2009). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20110616021142/http://www.gallup.com/poll/113962/Obama-Starts-Job-Approval.aspx\">\"Obama Starts With 68% Job Approval\"</a>. Gallup. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.gallup.com/poll/113962/obama-starts-job-approval.aspx\">the original</a> on June 16, 2011<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">June 19,</span> 2011</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&amp;rft.genre=unknown&amp;rft.btitle=Obama+Starts+With+68%25+Job+Approval&amp;rft.pub=Gallup&amp;rft.date=2009-01-24&amp;rft.aulast=Saad&amp;rft.aufirst=Lydia&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.gallup.com%2Fpoll%2F113962%2Fobama-starts-job-approval.aspx&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-423\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-423\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\">Jones, Jeffrey M. (January 22, 2009). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20110617184416/http://www.gallup.com/poll/113923/History-Foretells-Obama-First-Job-Approval-Rating.aspx\">What History Foretells for Obama’s First Job Approval Rating</a>. <i>Gallup, Inc.</i>.</span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-424\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-424\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\">Jones, Jeffrey M. (November 20, 2009). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://news.gallup.com/poll/122627/Obama-Job-Approval-Down-49.aspx\">Obama Job Approval Down to 49%</a>. <i>Gallup Inc.</i>.</span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-425\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-425\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFJackson2011\" class=\"citation news cs1\">Jackson, David (April 15, 2011). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://content.usatoday.com/communities/theoval/post/2011/04/obama-hits-low-point-in-gallup-poll/1\">\"Obama hits low point in Gallup Poll—41%\"</a>. <i>USA Today</i><span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">June 19,</span> 2011</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=USA+Today&amp;rft.atitle=Obama+hits+low+point+in+Gallup+Poll%E2%80%9441%25&amp;rft.date=2011-04-15&amp;rft.aulast=Jackson&amp;rft.aufirst=David&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fcontent.usatoday.com%2Fcommunities%2Ftheoval%2Fpost%2F2011%2F04%2Fobama-hits-low-point-in-gallup-poll%2F1&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-426\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-426\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFTerbush2010\" class=\"citation web cs1\">Terbush, Jon (December 9, 2010). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20110704203654/http://tpmdc.talkingpointsmemo.com/2010/12/approval-by-numbers-how-obama-compares-to-past-presidents.php\">\"Approval By Numbers: How Obama Compares To Past Presidents\"</a>. TPMDC. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://tpmdc.talkingpointsmemo.com/2010/12/approval-by-numbers-how-obama-compares-to-past-presidents.php\">the original</a> on July 4, 2011<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">June 19,</span> 2011</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&amp;rft.genre=unknown&amp;rft.btitle=Approval+By+Numbers%3A+How+Obama+Compares+To+Past+Presidents&amp;rft.pub=TPMDC&amp;rft.date=2010-12-09&amp;rft.aulast=Terbush&amp;rft.aufirst=Jon&amp;rft_id=http%3A%2F%2Ftpmdc.talkingpointsmemo.com%2F2010%2F12%2Fapproval-by-numbers-how-obama-compares-to-past-presidents.php&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-Obamapolling-427\"><span class=\"mw-cite-backlink\">^ <a href=\"#cite_ref-Obamapolling_427-0\"><sup><i><b>a</b></i></sup></a> <a href=\"#cite_ref-Obamapolling_427-1\"><sup><i><b>b</b></i></sup></a> <a href=\"#cite_ref-Obamapolling_427-2\"><sup><i><b>c</b></i></sup></a> <a href=\"#cite_ref-Obamapolling_427-3\"><sup><i><b>d</b></i></sup></a> <a href=\"#cite_ref-Obamapolling_427-4\"><sup><i><b>e</b></i></sup></a></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation web cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.gallup.com/poll/113980/Gallup-Daily-Obama-Job-Approval.aspx\">\"Gallup Daily: Obama Job Approval\"</a>. <i>Gallup Polling</i>. January 22, 2015<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">March 23,</span> 2015</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=unknown&amp;rft.jtitle=Gallup+Polling&amp;rft.atitle=Gallup+Daily%3A+Obama+Job+Approval&amp;rft.date=2015-01-22&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.gallup.com%2Fpoll%2F113980%2FGallup-Daily-Obama-Job-Approval.aspx&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-428\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-428\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFOliphant2011\" class=\"citation news cs1\">Oliphant, James (May 11, 2011). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://articles.latimes.com/2011/may/11/news/la-pn-obama-bounce-20110511\">\"Bin Laden bounce? New poll shows jump in Obama approval\"</a>. <i><a href=\"/wiki/Los_Angeles_Times\" title=\"Los Angeles Times\">Los Angeles Times</a></i><span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">June 7,</span> 2011</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Los+Angeles+Times&amp;rft.atitle=Bin+Laden+bounce%3F+New+poll+shows+jump+in+Obama+approval&amp;rft.date=2011-05-11&amp;rft.aulast=Oliphant&amp;rft.aufirst=James&amp;rft_id=https%3A%2F%2Farticles.latimes.com%2F2011%2Fmay%2F11%2Fnews%2Fla-pn-obama-bounce-20110511&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-429\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-429\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFBalzCohen2011\" class=\"citation news cs1\">Balz, Dan; Cohen, John (June 6, 2011). <span class=\"id-lock-subscription\" title=\"Paid subscription required\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.washingtonpost.com/politics/obama-loses-bin-laden-bounce-romney-on-the-move-among-gop-contenders/2011/06/06/AGT5wiKH_story.html\">\"Obama loses bin Laden bounce; Romney on the move among GOP contenders\"</a></span>. <i>The Washington Post</i>. Nash Holdings LLC<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">June 7,</span> 2011</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+Washington+Post&amp;rft.atitle=Obama+loses+bin+Laden+bounce%3B+Romney+on+the+move+among+GOP+contenders&amp;rft.date=2011-06-06&amp;rft.aulast=Balz&amp;rft.aufirst=Dan&amp;rft.au=Cohen%2C+John&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.washingtonpost.com%2Fpolitics%2Fobama-loses-bin-laden-bounce-romney-on-the-move-among-gop-contenders%2F2011%2F06%2F06%2FAGT5wiKH_story.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-430\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-430\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFJones2011\" class=\"citation news cs1\">Jones, Jeffrey M. (October 21, 2011). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://news.gallup.com/poll/150230/obama-job-approval-average-slides-new-low-11th-quarter.aspx\">\"Obama Job Approval Average Slides to New Low in 11th Quarter\"</a>. <i>Gallup Inc</i>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20240115131117/https://news.gallup.com/poll/150230/Obama-Job-Approval-Average-Slides-New-Low-11th-Quarter.aspx\">Archived</a> from the original on January 15, 2024.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Gallup+Inc.&amp;rft.atitle=Obama+Job+Approval+Average+Slides+to+New+Low+in+11th+Quarter&amp;rft.date=2011-10-21&amp;rft.aulast=Jones&amp;rft.aufirst=Jeffrey+M.&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fnews.gallup.com%2Fpoll%2F150230%2Fobama-job-approval-average-slides-new-low-11th-quarter.aspx&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-431\"><span class=\"mw-cite-backlink\">'<i><a href=\"#cite_ref-431\">^</a><b></b></i></span><i><b> <span class=\"reference-text\">Saad, Lydia (September 27, 2012). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://news.gallup.com/poll/157709/obama-approval-vote-support-reach-better.aspx\">Obama Approval, Vote Support Both Reach 50% or Better</a>. </span></b></i><b>Gallup. Inc</b>.\n</li>\n<li id=\"cite_note-432\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-432\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation web cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20150702081744/http://www.gallup.com/poll/124922/presidential-job-approval-center.aspx\">\"Presidential Job Approval Center\"</a>. Gallup. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.gallup.com/poll/124922/Presidential-Job-Approval-Center.aspx\">the original</a> on July 2, 2015<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">June 23,</span> 2015</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&amp;rft.genre=unknown&amp;rft.btitle=Presidential+Job+Approval+Center&amp;rft.pub=Gallup&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.gallup.com%2Fpoll%2F124922%2FPresidential-Job-Approval-Center.aspx&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-433\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-433\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\">Topaz, Jonathan (October 15, 2014). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.politico.com/story/2014/10/poll-obama-approval-rating-111902\">Obama hits lowest approval</a>. <i>Politico</i>.</span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-434\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-434\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\">Horsley, Scott (November 3, 2014). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.npr.org/sections/itsallpolitics/2014/11/03/361060049/obamas-low-approval-rating-casts-shadow-over-democratic-races\">Obama's Low Approval Rating Casts Shadow Over Democratic Races</a>. <i>NPR</i>.</span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-435\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-435\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFTopaz2014\" class=\"citation web cs1\">Topaz, Jonathan (June 18, 2014). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.politico.com/story/2014/06/poll-obama-lowest-approval-rating-nbc-wsj-107978\">\"NBC/WSJ poll: Obama low point\"</a>. <i>Politico</i><span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">July 25,</span> 2023</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=unknown&amp;rft.jtitle=Politico&amp;rft.atitle=NBC%2FWSJ+poll%3A+Obama+low+point&amp;rft.date=2014-06-18&amp;rft.aulast=Topaz&amp;rft.aufirst=Jonathan&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.politico.com%2Fstory%2F2014%2F06%2Fpoll-obama-lowest-approval-rating-nbc-wsj-107978&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-436\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-436\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFPreston2014\" class=\"citation web cs1\">Preston, Mark (October 28, 2014). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.cnn.com/2014/10/27/politics/cnn-poll-angry-voters/index.html\">\"Voters are angry\"</a>. <i>CNN</i><span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">July 25,</span> 2023</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=unknown&amp;rft.jtitle=CNN&amp;rft.atitle=Voters+are+angry&amp;rft.date=2014-10-28&amp;rft.aulast=Preston&amp;rft.aufirst=Mark&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.cnn.com%2F2014%2F10%2F27%2Fpolitics%2Fcnn-poll-angry-voters%2Findex.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-437\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-437\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFJones2015\" class=\"citation web cs1\">Jones, Jeffrey M. (February 6, 2015). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://news.gallup.com/poll/181490/obama-approval-ratings-historically-polarized.aspx\">\"Obama Approval Ratings Still Historically Polarized\"</a>. <i>Gallup Inc</i><span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">July 31,</span> 2023</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=unknown&amp;rft.jtitle=Gallup+Inc.&amp;rft.atitle=Obama+Approval+Ratings+Still+Historically+Polarized&amp;rft.date=2015-02-06&amp;rft.aulast=Jones&amp;rft.aufirst=Jeffrey+M.&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fnews.gallup.com%2Fpoll%2F181490%2Fobama-approval-ratings-historically-polarized.aspx&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-438\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-438\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFDuganNewport2016\" class=\"citation web cs1\">Dugan, Andrew; Newport, Frank (March 10, 2016). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://news.gallup.com/poll/189872/obama-job-approval-highest-level-may-2013.aspx?g_source=Obama%20Job%20Approval&amp;g_medium=search&amp;g_campaign=tiles\">\"Obama's Job Approval at Highest Level Since May 2013\"</a>. <i>Gallup Polling</i><span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">July 25,</span> 2023</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=unknown&amp;rft.jtitle=Gallup+Polling&amp;rft.atitle=Obama%27s+Job+Approval+at+Highest+Level+Since+May+2013&amp;rft.date=2016-03-10&amp;rft.aulast=Dugan&amp;rft.aufirst=Andrew&amp;rft.au=Newport%2C+Frank&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fnews.gallup.com%2Fpoll%2F189872%2Fobama-job-approval-highest-level-may-2013.aspx%3Fg_source%3DObama%2520Job%2520Approval%26g_medium%3Dsearch%26g_campaign%3Dtiles&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-439\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-439\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation news cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.pilotonline.com/2022/10/28/barack-obama-gets-a-midterm-do-over-to-help-boost-democrats/\">\"Barack Obama gets a midterm do-over to help boost Democrats\"</a>. <a href=\"/wiki/The_Virginia_Pilot\" class=\"mw-redirect\" title=\"The Virginia Pilot\">The Virginia Pilot</a>. Associated Press. October 28, 2022<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">July 24,</span> 2023</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.atitle=Barack+Obama+gets+a+midterm+do-over+to+help+boost+Democrats&amp;rft.date=2022-10-28&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.pilotonline.com%2F2022%2F10%2F28%2Fbarack-obama-gets-a-midterm-do-over-to-help-boost-democrats%2F&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-440\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-440\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFSaad2017\" class=\"citation news cs1\">Saad, Lydia (June 19, 2017). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://news.gallup.com/poll/212633/george-bush-barack-obama-popular-retirement.aspx\">\"George W. Bush and Barack Obama Both Popular in Retirement\"</a>. <i><a href=\"/wiki/Gallup_Inc.\" class=\"mw-redirect\" title=\"Gallup Inc.\">Gallup Inc.</a></i><span class=\"reference-accessdate\"> Retrieved <span class=\"nowrap\">July 31,</span> 2023</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Gallup+Inc.&amp;rft.atitle=George+W.+Bush+and+Barack+Obama+Both+Popular+in+Retirement&amp;rft.date=2017-06-19&amp;rft.aulast=Saad&amp;rft.aufirst=Lydia&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fnews.gallup.com%2Fpoll%2F212633%2Fgeorge-bush-barack-obama-popular-retirement.aspx&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-441\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-441\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFJones2018\" class=\"citation news cs1\">Jones, Jeffrey M. (February 15, 2018). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://news.gallup.com/poll/226994/obama-first-retrospective-job-approval-rating.aspx\">\"Obama's First Retrospective Job Approval Rating Is 63%\"</a>. <i><a href=\"/wiki/Gallup_Inc.\" class=\"mw-redirect\" title=\"Gallup Inc.\">Gallup Inc.</a></i><span class=\"reference-accessdate\"> Retrieved <span class=\"nowrap\">July 31,</span> 2023</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Gallup+Inc.&amp;rft.atitle=Obama%27s+First+Retrospective+Job+Approval+Rating+Is+63%25&amp;rft.date=2018-02-15&amp;rft.aulast=Jones&amp;rft.aufirst=Jeffrey+M.&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fnews.gallup.com%2Fpoll%2F226994%2Fobama-first-retrospective-job-approval-rating.aspx&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-442\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-442\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFJones2023\" class=\"citation news cs1\">Jones, Jeffrey M. (July 17, 2023). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://news.gallup.com/poll/508625/retrospective-approval-jfk-rises-trump.aspx\">\"Retrospective Approval of JFK Rises to 90%; Trump at 46%\"</a>. <i><a href=\"/wiki/Gallup_Inc.\" class=\"mw-redirect\" title=\"Gallup Inc.\">Gallup Inc.</a></i><span class=\"reference-accessdate\"> Retrieved <span class=\"nowrap\">July 31,</span> 2023</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Gallup+Inc.&amp;rft.atitle=Retrospective+Approval+of+JFK+Rises+to+90%25%3B+Trump+at+46%25&amp;rft.date=2023-07-17&amp;rft.aulast=Jones&amp;rft.aufirst=Jeffrey+M.&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fnews.gallup.com%2Fpoll%2F508625%2Fretrospective-approval-jfk-rises-trump.aspx&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-443\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-443\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation news cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.abc.net.au/news/stories/2008/09/09/2360240.htm\">\"World wants Obama as president: poll\"</a>. <i><a href=\"/wiki/ABC_News_(Australia)\" title=\"ABC News (Australia)\">ABC News</a></i>. Reuters. September 9, 2008.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=ABC+News&amp;rft.atitle=World+wants+Obama+as+president%3A+poll&amp;rft.date=2008-09-09&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.abc.net.au%2Fnews%2Fstories%2F2008%2F09%2F09%2F2360240.htm&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-444\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-444\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFWikePoushterZainulbhai2016\" class=\"citation web cs1\">Wike, Richard; Poushter, Jacob; Zainulbhai, Hani (June 29, 2016). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.pewglobal.org/2016/06/29/as-obama-years-draw-to-close-president-and-u-s-seen-favorably-in-europe-and-asia/\">\"As Obama Years Draw to Close, President and U.S. Seen Favorably in Europe and Asia\"</a>. <i>Global Attitudes &amp; Trends</i>. Pew Research Center<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">February 23,</span> 2017</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=unknown&amp;rft.jtitle=Global+Attitudes+%26+Trends&amp;rft.atitle=As+Obama+Years+Draw+to+Close%2C+President+and+U.S.+Seen+Favorably+in+Europe+and+Asia&amp;rft.date=2016-06-29&amp;rft.aulast=Wike&amp;rft.aufirst=Richard&amp;rft.au=Poushter%2C+Jacob&amp;rft.au=Zainulbhai%2C+Hani&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.pewglobal.org%2F2016%2F06%2F29%2Fas-obama-years-draw-to-close-president-and-u-s-seen-favorably-in-europe-and-asia%2F&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-445\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-445\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFWanClement2016\" class=\"citation news cs1\">Wan, William; Clement, Scott (November 18, 2016). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.washingtonpost.com/graphics/national/obama-legacy/global-approval-rating.html\">\"Most of the world doesn't actually see America the way Trump said it did\"</a>. <i><a href=\"/wiki/The_Washington_Post\" title=\"The Washington Post\">The Washington Post</a></i><span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">February 8,</span> 2021</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+Washington+Post&amp;rft.atitle=Most+of+the+world+doesn%27t+actually+see+America+the+way+Trump+said+it+did&amp;rft.date=2016-11-18&amp;rft.aulast=Wan&amp;rft.aufirst=William&amp;rft.au=Clement%2C+Scott&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.washingtonpost.com%2Fgraphics%2Fnational%2Fobama-legacy%2Fglobal-approval-rating.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-446\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-446\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFFreed2009\" class=\"citation news cs1\">Freed, John C. (February 6, 2009). <span class=\"id-lock-limited\" title=\"Free access subject to limited trial, subscription normally required\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.nytimes.com/2009/02/06/world/americas/06iht-poll.4.19983290.html\">\"Poll shows Obama atop list of most respected\"</a></span>. <i>The New York Times</i>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20090927104642/http://www.nytimes.com/2009/02/06/world/americas/06iht-poll.4.19983290.html\">Archived</a> from the original on September 27, 2009<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">January 22,</span> 2012</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+New+York+Times&amp;rft.atitle=Poll+shows+Obama+atop+list+of+most+respected&amp;rft.date=2009-02-06&amp;rft.aulast=Freed&amp;rft.aufirst=John+C.&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.nytimes.com%2F2009%2F02%2F06%2Fworld%2Famericas%2F06iht-poll.4.19983290.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-447\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-447\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation news cs1\"><span class=\"id-lock-limited\" title=\"Free access subject to limited trial, subscription normally required\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.nytimes.com/2009/05/29/world/europe/29iht-poll.html\">\"Obama Most Popular Leader, Poll Finds\"</a></span>. <i>The New York Times</i>. May 29, 2009. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20090601104537/http://www.nytimes.com/2009/05/29/world/europe/29iht-poll.html\">Archived</a> from the original on June 1, 2009<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">January 22,</span> 2012</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+New+York+Times&amp;rft.atitle=Obama+Most+Popular+Leader%2C+Poll+Finds&amp;rft.date=2009-05-29&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.nytimes.com%2F2009%2F05%2F29%2Fworld%2Feurope%2F29iht-poll.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-448\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-448\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation news cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20110513050036/http://www.france24.com/en/20090529-obama-remains-popular-symbol-hope-harris-interactive-poll-world-leaders\">\"Obama remains a popular symbol of hope\"</a>. <a href=\"/wiki/France_24\" title=\"France 24\">France 24</a>. June 2, 2009. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.france24.com/en/20090529-obama-remains-popular-symbol-hope-harris-interactive-poll-world-leaders\">the original</a> on May 13, 2011<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">January 22,</span> 2012</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.atitle=Obama+remains+a+popular+symbol+of+hope&amp;rft.date=2009-06-02&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.france24.com%2Fen%2F20090529-obama-remains-popular-symbol-hope-harris-interactive-poll-world-leaders&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-nobel_peace_prize2-449\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-nobel_peace_prize2_449-0\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation web cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://nobelprize.org/nobel_prizes/peace/laureates/2009/\">\"The Nobel Peace Prize 2009\"</a>. Nobel Foundation. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20091010170600/http://nobelprize.org/nobel_prizes/peace/laureates/2009/\">Archived</a> from the original on October 10, 2009<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">October 9,</span> 2009</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&amp;rft.genre=unknown&amp;rft.btitle=The+Nobel+Peace+Prize+2009&amp;rft.pub=Nobel+Foundation&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fnobelprize.org%2Fnobel_prizes%2Fpeace%2Flaureates%2F2009%2F&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-450\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-450\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFPhilp2009\" class=\"citation news cs1\">Philp, Catherine (October 10, 2009). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.thetimes.co.uk/article/barack-obamas-peace-prize-starts-a-fight-nltk0qdq65d\">\"Barack Obama's peace prize starts a fight\"</a>. <i><a href=\"/wiki/The_Times\" title=\"The Times\">The Times</a></i>. <a href=\"/wiki/ISSN_(identifier)\" class=\"mw-redirect\" title=\"ISSN (identifier)\">ISSN</a>&#160;<a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.worldcat.org/issn/0140-0460\">0140-0460</a><span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">December 15,</span> 2021</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+Times&amp;rft.atitle=Barack+Obama%27s+peace+prize+starts+a+fight&amp;rft.date=2009-10-10&amp;rft.issn=0140-0460&amp;rft.aulast=Philp&amp;rft.aufirst=Catherine&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.thetimes.co.uk%2Farticle%2Fbarack-obamas-peace-prize-starts-a-fight-nltk0qdq65d&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-451\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-451\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFOtterman2009\" class=\"citation news cs1\">Otterman, Sharon (October 9, 2009). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://thelede.blogs.nytimes.com/2009/10/09/world-reaction-to-a-nobel-surprise/?hp#bozoanchor\">\"World Reaction to a Nobel Surprise\"</a>. <i>The New York Times</i><span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">October 9,</span> 2009</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+New+York+Times&amp;rft.atitle=World+Reaction+to+a+Nobel+Surprise&amp;rft.date=2009-10-09&amp;rft.aulast=Otterman&amp;rft.aufirst=Sharon&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fthelede.blogs.nytimes.com%2F2009%2F10%2F09%2Fworld-reaction-to-a-nobel-surprise%2F%3Fhp%23bozoanchor&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-452\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-452\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation news cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.reuters.com/article/GCA-BarackObama/idUKTRE5983AM20091009?virtualBrandChannel=11621&amp;sp=true\">\"Obama Peace Prize win has Americans asking why?\"</a>. <i>Reuters</i>. October 9, 2009<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">October 9,</span> 2009</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Reuters&amp;rft.atitle=Obama+Peace+Prize+win+has+Americans+asking+why%3F&amp;rft.date=2009-10-09&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.reuters.com%2Farticle%2FGCA-BarackObama%2FidUKTRE5983AM20091009%3FvirtualBrandChannel%3D11621%26sp%3Dtrue&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-453\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-453\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation news cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.nbcnews.com/id/33237202\">\"Obama: Nobel Peace Prize 'a call to action'—Politics—White House\"</a>. <i>NBC News</i>. October 9, 2009<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">September 13,</span> 2014</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=NBC+News&amp;rft.atitle=Obama%3A+Nobel+Peace+Prize+%27a+call+to+action%27%E2%80%94Politics%E2%80%94White+House&amp;rft.date=2009-10-09&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.nbcnews.com%2Fid%2F33237202&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-454\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-454\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation news cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.cnn.com/2009/POLITICS/10/09/us.nobel.presidents/\">\"Obama's win unique among presidents\"</a>. CNN. October 9, 2009.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.atitle=Obama%27s+win+unique+among+presidents&amp;rft.date=2009-10-09&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.cnn.com%2F2009%2FPOLITICS%2F10%2F09%2Fus.nobel.presidents%2F&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-455\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-455\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFMatt_SpetalnickWojciech_Moskwa2009\" class=\"citation news cs1\">Matt Spetalnick; Wojciech Moskwa (October 10, 2009). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.reuters.com/article/idUSN0950532/\">\"Obama says Nobel Peace Prize is 'call to action'<span class=\"cs1-kern-right\"></span>\"</a>. Reuters.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.atitle=Obama+says+Nobel+Peace+Prize+is+%27call+to+action%27&amp;rft.date=2009-10-10&amp;rft.au=Matt+Spetalnick&amp;rft.au=Wojciech+Moskwa&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.reuters.com%2Farticle%2FidUSN0950532%2F&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-456\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-456\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation news cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.bbc.co.uk/news/av/world-us-canada-42491779\">\"How Obama felt after Trump's inauguration\"</a>. BBC News<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">March 6,</span> 2021</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.atitle=How+Obama+felt+after+Trump%27s+inauguration&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.bbc.co.uk%2Fnews%2Fav%2Fworld-us-canada-42491779&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-457\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-457\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFPanetta\" class=\"citation web cs1\">Panetta, Grace. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.businessinsider.com/michelle-obama-trump-inauguration-a-lot-emotionally-2019-7\">\"Michelle Obama said attending Trump's inauguration as one of few people of color was 'a lot emotionally'<span class=\"cs1-kern-right\"></span>\"</a>. <i>Business Insider</i><span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">March 6,</span> 2021</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=unknown&amp;rft.jtitle=Business+Insider&amp;rft.atitle=Michelle+Obama+said+attending+Trump%27s+inauguration+as+one+of+few+people+of+color+was+%27a+lot+emotionally%27&amp;rft.aulast=Panetta&amp;rft.aufirst=Grace&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.businessinsider.com%2Fmichelle-obama-trump-inauguration-a-lot-emotionally-2019-7&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-458\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-458\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFKosinskiDiaz2016\" class=\"citation news cs1\">Kosinski, Michelle; Diaz, Daniella (May 27, 2016). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://edition.cnn.com/2016/05/25/politics/obama-kalorama-washington-dc-leases-house/\">\"Peek inside Obama's post-presidential pad\"</a>. <i>CNN</i><span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">January 22,</span> 2017</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=CNN&amp;rft.atitle=Peek+inside+Obama%27s+post-presidential+pad&amp;rft.date=2016-05-27&amp;rft.aulast=Kosinski&amp;rft.aufirst=Michelle&amp;rft.au=Diaz%2C+Daniella&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fedition.cnn.com%2F2016%2F05%2F25%2Fpolitics%2Fobama-kalorama-washington-dc-leases-house%2F&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-459\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-459\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation web cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.jfklibrary.org/About-Us/News-and-Press/Press-Releases/2017-Profile-in-Courage-Award.aspx\">\"Former President Barack H. Obama Announced as Recipient of 2017 John F. Kennedy Profile in Courage Award\"</a>. <i>John F. Kennedy Presidential Library &amp; Museum</i>. March 2, 2017. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20170408015950/https://www.jfklibrary.org/About-Us/News-and-Press/Press-Releases/2017-Profile-in-Courage-Award.aspx\">Archived</a> from the original on April 8, 2017<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">April 8,</span> 2017</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=unknown&amp;rft.jtitle=John+F.+Kennedy+Presidential+Library+%26+Museum&amp;rft.atitle=Former+President+Barack+H.+Obama+Announced+as+Recipient+of+2017+John+F.+Kennedy+Profile+in+Courage+Award&amp;rft.date=2017-03-02&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.jfklibrary.org%2FAbout-Us%2FNews-and-Press%2FPress-Releases%2F2017-Profile-in-Courage-Award.aspx&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-460\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-460\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFShear2017\" class=\"citation news cs1\">Shear, Michael D. (April 24, 2017). <span class=\"id-lock-limited\" title=\"Free access subject to limited trial, subscription normally required\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.nytimes.com/2017/04/24/us/politics/obama-chicago.html\">\"Obama Steps Back into Public Life, Trying to Avoid One Word: Trump\"</a></span>. <i>The New York Times</i>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20170424225327/https://www.nytimes.com/2017/04/24/us/politics/obama-chicago.html\">Archived</a> from the original on April 24, 2017.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+New+York+Times&amp;rft.atitle=Obama+Steps+Back+into+Public+Life%2C+Trying+to+Avoid+One+Word%3A+Trump&amp;rft.date=2017-04-24&amp;rft.aulast=Shear&amp;rft.aufirst=Michael+D.&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.nytimes.com%2F2017%2F04%2F24%2Fus%2Fpolitics%2Fobama-chicago.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-461\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-461\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFShelbourne2017\" class=\"citation news cs1\">Shelbourne, Mallory (September 10, 2017). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://thehill.com/blogs/blog-briefing-room/349993-former-presidents-add-irma-recovery-to-fundraising-appeal/\">\"Former presidents fundraise for Irma disaster relief\"</a>. <i>The Hill</i><span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">September 11,</span> 2017</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+Hill&amp;rft.atitle=Former+presidents+fundraise+for+Irma+disaster+relief&amp;rft.date=2017-09-10&amp;rft.aulast=Shelbourne&amp;rft.aufirst=Mallory&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fthehill.com%2Fblogs%2Fblog-briefing-room%2F349993-former-presidents-add-irma-recovery-to-fundraising-appeal%2F&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-462\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-462\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFHope2017\" class=\"citation news cs1\">Hope, Leah (September 14, 2017). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://abc7chicago.com/2411976/\">\"Obama Foundation holds public meeting about presidential library project\"</a>. <a href=\"/wiki/WLS-TV\" title=\"WLS-TV\">WLS-TV</a><span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">November 17,</span> 2020</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.atitle=Obama+Foundation+holds+public+meeting+about+presidential+library+project&amp;rft.date=2017-09-14&amp;rft.aulast=Hope&amp;rft.aufirst=Leah&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fabc7chicago.com%2F2411976%2F&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-463\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-463\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFDovere2017\" class=\"citation news cs1\">Dovere, Edward-Isaac (October 31, 2017). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.politico.com/story/2017/10/31/barack-obama-foundation-summit-244393\">\"Obama, opening his foundation's first summit, calls for fixing civic culture\"</a>. <i>Politico</i>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Politico&amp;rft.atitle=Obama%2C+opening+his+foundation%27s+first+summit%2C+calls+for+fixing+civic+culture&amp;rft.date=2017-10-31&amp;rft.aulast=Dovere&amp;rft.aufirst=Edward-Isaac&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.politico.com%2Fstory%2F2017%2F10%2F31%2Fbarack-obama-foundation-summit-244393&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-464\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-464\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFNeuman2018\" class=\"citation news cs1\">Neuman, Scott (May 22, 2018). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.npr.org/sections/thetwo-way/2018/05/22/613246456/obamas-sign-content-deal-with-netlfix-form-higher-ground-productions\">\"Obamas Sign Deal With Netflix, Form 'Higher Ground Productions'<span class=\"cs1-kern-right\"></span>\"</a>. NPR<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">September 17,</span> 2018</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.atitle=Obamas+Sign+Deal+With+Netflix%2C+Form+%27Higher+Ground+Productions%27&amp;rft.date=2018-05-22&amp;rft.aulast=Neuman&amp;rft.aufirst=Scott&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.npr.org%2Fsections%2Fthetwo-way%2F2018%2F05%2F22%2F613246456%2Fobamas-sign-content-deal-with-netlfix-form-higher-ground-productions&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-465\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-465\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFHarris2018\" class=\"citation web cs1\">Harris, Hunter (May 21, 2018). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.vulture.com/2018/05/the-obamas-will-produce-movies-and-shows-for-netflix.html\">\"The Obamas Will Produce Movies and Shows for Netflix\"</a>. <i>Vulture</i><span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">September 17,</span> 2018</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=unknown&amp;rft.jtitle=Vulture&amp;rft.atitle=The+Obamas+Will+Produce+Movies+and+Shows+for+Netflix&amp;rft.date=2018-05-21&amp;rft.aulast=Harris&amp;rft.aufirst=Hunter&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.vulture.com%2F2018%2F05%2Fthe-obamas-will-produce-movies-and-shows-for-netflix.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-466\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-466\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFGonzalez2020\" class=\"citation news cs1\">Gonzalez, Sandra (January 13, 2020). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.cnn.com/2020/01/13/entertainment/barack-and-michelle-obama-oscars/index.html\">\"Barack and Michelle Obama's production company scores first Oscar nomination\"</a>. <i>CNN</i><span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">January 21,</span> 2020</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=CNN&amp;rft.atitle=Barack+and+Michelle+Obama%27s+production+company+scores+first+Oscar+nomination&amp;rft.date=2020-01-13&amp;rft.aulast=Gonzalez&amp;rft.aufirst=Sandra&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.cnn.com%2F2020%2F01%2F13%2Fentertainment%2Fbarack-and-michelle-obama-oscars%2Findex.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-auto2-467\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-auto2_467-0\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFPitofsky2018\" class=\"citation news cs1\">Pitofsky, Marina (October 24, 2018). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.usatoday.com/story/news/2018/10/24/suspicious-packages-delivered-clintons-obamas-cnn-what-we-know/1749205002/\">\"Suspicious packages sent to Clintons, Obamas, CNN: What we know so far\"</a>. <i>USA Today</i>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20181024161609/https://www.usatoday.com/story/news/2018/10/24/suspicious-packages-delivered-clintons-obamas-cnn-what-we-know/1749205002/\">Archived</a> from the original on October 24, 2018.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=USA+Today&amp;rft.atitle=Suspicious+packages+sent+to+Clintons%2C+Obamas%2C+CNN%3A+What+we+know+so+far&amp;rft.date=2018-10-24&amp;rft.aulast=Pitofsky&amp;rft.aufirst=Marina&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.usatoday.com%2Fstory%2Fnews%2F2018%2F10%2F24%2Fsuspicious-packages-delivered-clintons-obamas-cnn-what-we-know%2F1749205002%2F&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-468\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-468\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFLukpat2019\" class=\"citation news cs1\">Lukpat, Alyssa (December 5, 2019). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.bostonglobe.com/metro/2019/12/05/obamas-reportedly-buy-martha-vineyard-waterfront-estate-for-million/LeCI83nodDf735zneVfYKM/story.html\">\"Obamas reportedly buy Martha's Vineyard waterfront estate for $11.75 million\"</a>. <i>The Boston Globe</i>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+Boston+Globe&amp;rft.atitle=Obamas+reportedly+buy+Martha%27s+Vineyard+waterfront+estate+for+%2411.75+million&amp;rft.date=2019-12-05&amp;rft.aulast=Lukpat&amp;rft.aufirst=Alyssa&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.bostonglobe.com%2Fmetro%2F2019%2F12%2F05%2Fobamas-reportedly-buy-martha-vineyard-waterfront-estate-for-million%2FLeCI83nodDf735zneVfYKM%2Fstory.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-469\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-469\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation news cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.bbc.com/news/world-us-canada-50239261\">\"Barack Obama challenges 'woke' culture\"</a>. BBC News. October 30, 2019<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">October 4,</span> 2021</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.atitle=Barack+Obama+challenges+%27woke%27+culture&amp;rft.date=2019-10-30&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.bbc.com%2Fnews%2Fworld-us-canada-50239261&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-470\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-470\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFRuebTaylor2019\" class=\"citation news cs1\">Rueb, Emily S.; Taylor, Derrick Bryson (October 31, 2019). <span class=\"id-lock-limited\" title=\"Free access subject to limited trial, subscription normally required\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.nytimes.com/2019/10/31/us/politics/obama-woke-cancel-culture.html\">\"Obama on Call-Out Culture: 'That's Not Activism'<span class=\"cs1-kern-right\"></span>\"</a></span>. <i>The New York Times</i>. <a href=\"/wiki/ISSN_(identifier)\" class=\"mw-redirect\" title=\"ISSN (identifier)\">ISSN</a>&#160;<a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.worldcat.org/issn/0362-4331\">0362-4331</a>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20191031174003/https://www.nytimes.com/2019/10/31/us/politics/obama-woke-cancel-culture.html\">Archived</a> from the original on October 31, 2019<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">October 4,</span> 2021</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+New+York+Times&amp;rft.atitle=Obama+on+Call-Out+Culture%3A+%27That%27s+Not+Activism%27&amp;rft.date=2019-10-31&amp;rft.issn=0362-4331&amp;rft.aulast=Rueb&amp;rft.aufirst=Emily+S.&amp;rft.au=Taylor%2C+Derrick+Bryson&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.nytimes.com%2F2019%2F10%2F31%2Fus%2Fpolitics%2Fobama-woke-cancel-culture.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-471\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-471\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFJackson\" class=\"citation web cs1\">Jackson, John Fritze and David. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.usatoday.com/story/news/politics/elections/2020/02/27/why-obama-wont-endorse-biden-south-carolina-super-tuesday-nears/4890693002/\">\"<span class=\"cs1-kern-left\"></span>'Voters themselves must pick': Why Barack Obama isn't endorsing Joe Biden or anyone else for president\"</a>. <i>USA Today</i><span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">March 18,</span> 2022</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=unknown&amp;rft.jtitle=USA+Today&amp;rft.atitle=%27Voters+themselves+must+pick%27%3A+Why+Barack+Obama+isn%27t+endorsing+Joe+Biden+or+anyone+else+for+president&amp;rft.aulast=Jackson&amp;rft.aufirst=John+Fritze+and+David&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.usatoday.com%2Fstory%2Fnews%2Fpolitics%2Felections%2F2020%2F02%2F27%2Fwhy-obama-wont-endorse-biden-south-carolina-super-tuesday-nears%2F4890693002%2F&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-472\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-472\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFAstorGlueck2020\" class=\"citation news cs1\">Astor, Maggie; Glueck, Katie (April 14, 2020). <span class=\"id-lock-limited\" title=\"Free access subject to limited trial, subscription normally required\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.nytimes.com/2020/04/14/us/politics/obama-endorses-biden.html\">\"Barack Obama Endorses Joe Biden for President\"</a></span>. <i>The New York Times</i>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20200414145003/https://www.nytimes.com/2020/04/14/us/politics/obama-endorses-biden.html\">Archived</a> from the original on April 14, 2020.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+New+York+Times&amp;rft.atitle=Barack+Obama+Endorses+Joe+Biden+for+President&amp;rft.date=2020-04-14&amp;rft.aulast=Astor&amp;rft.aufirst=Maggie&amp;rft.au=Glueck%2C+Katie&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.nytimes.com%2F2020%2F04%2F14%2Fus%2Fpolitics%2Fobama-endorses-biden.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-473\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-473\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation news cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.bbc.co.uk/news/av/world-us-canada-52287456\">\"Obama endorses Joe Biden for president\"</a>. BBC News<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">March 6,</span> 2021</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.atitle=Obama+endorses+Joe+Biden+for+president&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.bbc.co.uk%2Fnews%2Fav%2Fworld-us-canada-52287456&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-474\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-474\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation news cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.bbc.com/news/election-us-2020-53844037\">\"DNC 2020: Obama blasts Trump's 'reality show' presidency\"</a>. BBC News. August 20, 2020<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">March 6,</span> 2021</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.atitle=DNC+2020%3A+Obama+blasts+Trump%27s+%27reality+show%27+presidency&amp;rft.date=2020-08-20&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.bbc.com%2Fnews%2Felection-us-2020-53844037&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-475\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-475\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFHarris2020\" class=\"citation news cs1\">Harris, Elizabeth A. (September 17, 2020). <span class=\"id-lock-limited\" title=\"Free access subject to limited trial, subscription normally required\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.nytimes.com/2020/09/17/books/obama-memoir-a-promised-land.html\">\"Obama's Memoir 'A Promised Land' Coming in November\"</a></span>. <i><a href=\"/wiki/The_New_York_Times\" title=\"The New York Times\">The New York Times</a></i>. <a href=\"/wiki/ISSN_(identifier)\" class=\"mw-redirect\" title=\"ISSN (identifier)\">ISSN</a>&#160;<a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.worldcat.org/issn/0362-4331\">0362-4331</a>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20200917101005/https://www.nytimes.com/2020/09/17/books/obama-memoir-a-promised-land.html\">Archived</a> from the original on September 17, 2020.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+New+York+Times&amp;rft.atitle=Obama%27s+Memoir+%27A+Promised+Land%27+Coming+in+November&amp;rft.date=2020-09-17&amp;rft.issn=0362-4331&amp;rft.aulast=Harris&amp;rft.aufirst=Elizabeth+A.&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.nytimes.com%2F2020%2F09%2F17%2Fbooks%2Fobama-memoir-a-promised-land.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-476\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-476\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFAdichie2020\" class=\"citation news cs1\">Adichie, Chimamanda Ngozi (November 12, 2020). <span class=\"id-lock-limited\" title=\"Free access subject to limited trial, subscription normally required\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.nytimes.com/2020/11/12/books/review/barack-obama-a-promised-land.html\">\"Chimamanda Ngozi Adichie on Barack Obama's 'A Promised Land'<span class=\"cs1-kern-right\"></span>\"</a></span>. <i>The New York Times</i>. <a href=\"/wiki/ISSN_(identifier)\" class=\"mw-redirect\" title=\"ISSN (identifier)\">ISSN</a>&#160;<a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.worldcat.org/issn/0362-4331\">0362-4331</a>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20201112144007/https://www.nytimes.com/2020/11/12/books/review/barack-obama-a-promised-land.html\">Archived</a> from the original on November 12, 2020<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">November 17,</span> 2020</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+New+York+Times&amp;rft.atitle=Chimamanda+Ngozi+Adichie+on+Barack+Obama%27s+%27A+Promised+Land%27&amp;rft.date=2020-11-12&amp;rft.issn=0362-4331&amp;rft.aulast=Adichie&amp;rft.aufirst=Chimamanda+Ngozi&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.nytimes.com%2F2020%2F11%2F12%2Fbooks%2Freview%2Fbarack-obama-a-promised-land.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-477\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-477\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFCarras2020\" class=\"citation news cs1\">Carras, Christi (September 17, 2020). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.latimes.com/entertainment-arts/books/story/2020-09-17/barack-obama-book-memoir-a-promised-land\">\"Barack Obama's new memoir will arrive right after the presidential election\"</a>. <i>Los Angeles Times</i><span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">November 17,</span> 2020</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Los+Angeles+Times&amp;rft.atitle=Barack+Obama%27s+new+memoir+will+arrive+right+after+the+presidential+election&amp;rft.date=2020-09-17&amp;rft.aulast=Carras&amp;rft.aufirst=Christi&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.latimes.com%2Fentertainment-arts%2Fbooks%2Fstory%2F2020-09-17%2Fbarack-obama-book-memoir-a-promised-land&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-478\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-478\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFGabbatt2021\" class=\"citation web cs1\">Gabbatt, Adam (February 22, 2021). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.theguardian.com/us-news/2021/feb/22/barack-obama-bruce-springsteen-podcast-renegades-born-usa\">\"Barack Obama and Bruce Springsteen team up for new podcast\"</a>. <i><a href=\"/wiki/The_Guardian\" title=\"The Guardian\">The Guardian</a></i><span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">March 24,</span> 2021</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=unknown&amp;rft.jtitle=The+Guardian&amp;rft.atitle=Barack+Obama+and+Bruce+Springsteen+team+up+for+new+podcast&amp;rft.date=2021-02-22&amp;rft.aulast=Gabbatt&amp;rft.aufirst=Adam&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.theguardian.com%2Fus-news%2F2021%2Ffeb%2F22%2Fbarack-obama-bruce-springsteen-podcast-renegades-born-usa&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-479\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-479\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFSisario2021\" class=\"citation news cs1\">Sisario, Ben (February 22, 2021). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://ghostarchive.org/archive/20211228/https://www.nytimes.com/2021/02/22/arts/obama-springsteen-podcast-spotify.html\">\"Barack Obama and Bruce Springsteen: The Latest Podcast Duo\"</a>. <i>The New York Times</i>. Archived from <span class=\"id-lock-limited\" title=\"Free access subject to limited trial, subscription normally required\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.nytimes.com/2021/02/22/arts/obama-springsteen-podcast-spotify.html\">the original</a></span> on December 28, 2021<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">March 24,</span> 2021</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+New+York+Times&amp;rft.atitle=Barack+Obama+and+Bruce+Springsteen%3A+The+Latest+Podcast+Duo&amp;rft.date=2021-02-22&amp;rft.aulast=Sisario&amp;rft.aufirst=Ben&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.nytimes.com%2F2021%2F02%2F22%2Farts%2Fobama-springsteen-podcast-spotify.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-480\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-480\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFOtterson2021\" class=\"citation web cs1\">Otterson, Joe (December 8, 2021). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://variety.com/2021/tv/news/upshaws-regina-hicks-netflix-overall-deal-obamas-higher-ground-1235129305/\">\"<span class=\"cs1-kern-left\"></span>'Upshaws' Co-Creator Regina Hicks Sets Netflix Overall Deal, to Develop Comedy Series With Obamas' Higher Ground\"</a>. <i>Variety</i><span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">December 9,</span> 2021</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=unknown&amp;rft.jtitle=Variety&amp;rft.atitle=%27Upshaws%27+Co-Creator+Regina+Hicks+Sets+Netflix+Overall+Deal%2C+to+Develop+Comedy+Series+With+Obamas%27+Higher+Ground&amp;rft.date=2021-12-08&amp;rft.aulast=Otterson&amp;rft.aufirst=Joe&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fvariety.com%2F2021%2Ftv%2Fnews%2Fupshaws-regina-hicks-netflix-overall-deal-obamas-higher-ground-1235129305%2F&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-481\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-481\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFPerez2022\" class=\"citation magazine cs1\">Perez, Lexy (March 5, 2022). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.billboard.com/music/awards/audie-awards-2022-winners-lin-manuel-miranda-1235040071/\">\"Barack Obama, Lin-Manuel Miranda Among 2022 Audie Awards Winners\"</a>. <i>Billboard</i><span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">March 6,</span> 2022</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Billboard&amp;rft.atitle=Barack+Obama%2C+Lin-Manuel+Miranda+Among+2022+Audie+Awards+Winners&amp;rft.date=2022-03-05&amp;rft.aulast=Perez&amp;rft.aufirst=Lexy&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.billboard.com%2Fmusic%2Fawards%2Faudie-awards-2022-winners-lin-manuel-miranda-1235040071%2F&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-482\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-482\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation web cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.whitehouse.gov/briefing-room/speeches-remarks/2022/04/05/remarks-by-president-biden-vice-president-harris-and-former-president-obama-on-the-affordable-care-act/\">\"Remarks by President Biden, Vice President Harris, and Former President Obama on the Affordable Care Act\"</a>. <i>The White House</i>. April 5, 2022<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">April 6,</span> 2022</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=unknown&amp;rft.jtitle=The+White+House&amp;rft.atitle=Remarks+by+President+Biden%2C+Vice+President+Harris%2C+and+Former+President+Obama+on+the+Affordable+Care+Act&amp;rft.date=2022-04-05&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.whitehouse.gov%2Fbriefing-room%2Fspeeches-remarks%2F2022%2F04%2F05%2Fremarks-by-president-biden-vice-president-harris-and-former-president-obama-on-the-affordable-care-act%2F&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-483\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-483\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFBenson2022\" class=\"citation web cs1\">Benson, Samuel (April 5, 2022). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.politico.com/news/2022/04/05/obama-returns-white-house-00023148\">\"Obama returns to White House for first time since leaving office\"</a>. <i>POLITICO</i><span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">April 6,</span> 2022</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=unknown&amp;rft.jtitle=POLITICO&amp;rft.atitle=Obama+returns+to+White+House+for+first+time+since+leaving+office&amp;rft.date=2022-04-05&amp;rft.aulast=Benson&amp;rft.aufirst=Samuel&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.politico.com%2Fnews%2F2022%2F04%2F05%2Fobama-returns-white-house-00023148&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-484\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-484\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation web cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://apnews.com/article/biden-health-business-donald-trump-john-mccain-2cbb6353329fcb541b4c8399a5981cf5\">\"Obama's back—for a day—in White House health bill push\"</a>. <i>AP NEWS</i>. April 5, 2022<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">April 6,</span> 2022</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=unknown&amp;rft.jtitle=AP+NEWS&amp;rft.atitle=Obama%27s+back%E2%80%94for+a+day%E2%80%94in+White+House+health+bill+push&amp;rft.date=2022-04-05&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fapnews.com%2Farticle%2Fbiden-health-business-donald-trump-john-mccain-2cbb6353329fcb541b4c8399a5981cf5&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-485\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-485\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation web cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://fortune.com/2022/06/21/barack-michelle-obama-amazon-audible-audio-deal-spotify/\">\"Barack and Michelle Obama sign with Amazon after Spotify declines to renew audio deal\"</a>. <i>Fortune</i><span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">June 22,</span> 2022</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=unknown&amp;rft.jtitle=Fortune&amp;rft.atitle=Barack+and+Michelle+Obama+sign+with+Amazon+after+Spotify+declines+to+renew+audio+deal&amp;rft_id=https%3A%2F%2Ffortune.com%2F2022%2F06%2F21%2Fbarack-michelle-obama-amazon-audible-audio-deal-spotify%2F&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-486\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-486\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFChan2022\" class=\"citation web cs1\">Chan, J. Clara (June 21, 2022). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.hollywoodreporter.com/business/digital/obama-higher-ground-audible-1235169084/\">\"The Obamas' Higher Ground Leaves Spotify for Audible Multiyear Deal\"</a>. <i>The Hollywood Reporter</i><span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">June 22,</span> 2022</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=unknown&amp;rft.jtitle=The+Hollywood+Reporter&amp;rft.atitle=The+Obamas%27+Higher+Ground+Leaves+Spotify+for+Audible+Multiyear+Deal&amp;rft.date=2022-06-21&amp;rft.aulast=Chan&amp;rft.aufirst=J.+Clara&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.hollywoodreporter.com%2Fbusiness%2Fdigital%2Fobama-higher-ground-audible-1235169084%2F&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-487\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-487\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation news cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.washingtonpost.com/arts-entertainment/2022/09/08/obama-portraits-artists/\">\"Meet the artists who painted the Obama White House portraits\"</a>. <i>Washington Post</i>. <a href=\"/wiki/ISSN_(identifier)\" class=\"mw-redirect\" title=\"ISSN (identifier)\">ISSN</a>&#160;<a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.worldcat.org/issn/0190-8286\">0190-8286</a><span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">November 6,</span> 2022</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Washington+Post&amp;rft.atitle=Meet+the+artists+who+painted+the+Obama+White+House+portraits&amp;rft.issn=0190-8286&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.washingtonpost.com%2Farts-entertainment%2F2022%2F09%2F08%2Fobama-portraits-artists%2F&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-488\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-488\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFMontgomery2022\" class=\"citation web cs1\">Montgomery, Daniel (September 3, 2022). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.goldderby.com/feature/2022-creative-arts-emmy-winners-list-1205063473/\">\"2022 Creative Arts Emmy winners list in all categories &#91;UPDATING LIVE&#93;\"</a>. <i>GoldDerby</i><span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">September 4,</span> 2022</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=unknown&amp;rft.jtitle=GoldDerby&amp;rft.atitle=2022+Creative+Arts+Emmy+winners+list+in+all+categories+%5BUPDATING+LIVE%5D&amp;rft.date=2022-09-03&amp;rft.aulast=Montgomery&amp;rft.aufirst=Daniel&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.goldderby.com%2Ffeature%2F2022-creative-arts-emmy-winners-list-1205063473%2F&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-489\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-489\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation news cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.washingtonpost.com/travel/2022/04/13/obama-national-parks-show-netflix/\">\"5 lessons from Obama's national parks show on Netflix\"</a>. <i>Washington Post</i>. <a href=\"/wiki/ISSN_(identifier)\" class=\"mw-redirect\" title=\"ISSN (identifier)\">ISSN</a>&#160;<a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.worldcat.org/issn/0190-8286\">0190-8286</a><span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">May 26,</span> 2022</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Washington+Post&amp;rft.atitle=5+lessons+from+Obama%27s+national+parks+show+on+Netflix&amp;rft.issn=0190-8286&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.washingtonpost.com%2Ftravel%2F2022%2F04%2F13%2Fobama-national-parks-show-netflix%2F&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-490\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-490\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFJones2022\" class=\"citation magazine cs1\">Jones, Mondaire (October 21, 2022). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.thenation.com/article/politics/obama-wrong-on-supreme-court-expansion/\">\"Barack Obama is Wrong to Oppose Expanding the Supreme Court\"</a>. <i><a href=\"/wiki/The_Nation\" title=\"The Nation\">The Nation</a></i>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+Nation&amp;rft.atitle=Barack+Obama+is+Wrong+to+Oppose+Expanding+the+Supreme+Court&amp;rft.date=2022-10-21&amp;rft.aulast=Jones&amp;rft.aufirst=Mondaire&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.thenation.com%2Farticle%2Fpolitics%2Fobama-wrong-on-supreme-court-expansion%2F&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-491\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-491\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation news cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.sbs.com.au/news/article/heres-why-former-us-president-barack-obama-is-in-australia/kz2efsja8\">\"Here's why former US president Barack Obama is in Australia\"</a>. March 27, 2023<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">March 29,</span> 2023</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.atitle=Here%27s+why+former+US+president+Barack+Obama+is+in+Australia&amp;rft.date=2023-03-27&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.sbs.com.au%2Fnews%2Farticle%2Fheres-why-former-us-president-barack-obama-is-in-australia%2Fkz2efsja8&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-492\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-492\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFStaszewska2023\" class=\"citation news cs1\">Staszewska, Ewa (March 28, 2023). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.skynews.com.au/australia-news/barack-obama-set-to-reel-in-1-million-during-aussie-speaking-tour-as-he-visits-sydney-opera-house-with-wife-michelle/news-story/dddfb0902c77f8e7af0faec3fd8eb098\">\"Barack Obama set to reel in $1 million during Aussie speaking tour as he visits Sydney Opera House with wife Michelle\"</a><span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">March 29,</span> 2023</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.atitle=Barack+Obama+set+to+reel+in+%241+million+during+Aussie+speaking+tour+as+he+visits+Sydney+Opera+House+with+wife+Michelle&amp;rft.date=2023-03-28&amp;rft.aulast=Staszewska&amp;rft.aufirst=Ewa&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.skynews.com.au%2Faustralia-news%2Fbarack-obama-set-to-reel-in-1-million-during-aussie-speaking-tour-as-he-visits-sydney-opera-house-with-wife-michelle%2Fnews-story%2Fdddfb0902c77f8e7af0faec3fd8eb098&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-493\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-493\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFVidlerTheocharous2023\" class=\"citation news cs1\">Vidler, Adam; Theocharous, Mikala (March 28, 2023). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.9news.com.au/national/barack-obama-michelle-obama-sydney-speaking-tour-begins/5ad10ab0-74e8-4c7f-8874-719da99fd386\">\"Former US President Barack Obama could net $1 million for Australian speaking gigs\"</a><span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">March 29,</span> 2023</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.atitle=Former+US+President+Barack+Obama+could+net+%241+million+for+Australian+speaking+gigs&amp;rft.date=2023-03-28&amp;rft.aulast=Vidler&amp;rft.aufirst=Adam&amp;rft.au=Theocharous%2C+Mikala&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.9news.com.au%2Fnational%2Fbarack-obama-michelle-obama-sydney-speaking-tour-begins%2F5ad10ab0-74e8-4c7f-8874-719da99fd386&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-494\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-494\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFMueller2023\" class=\"citation web cs1\">Mueller, Julia (October 9, 2023). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://thehill.com/policy/international/4246382-obama-condemns-brazen-attacks-against-israel/\">\"Obama condemns 'brazen' attacks against Israel\"</a>. <i>The Hill</i><span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">December 18,</span> 2023</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=unknown&amp;rft.jtitle=The+Hill&amp;rft.atitle=Obama+condemns+%27brazen%27+attacks+against+Israel&amp;rft.date=2023-10-09&amp;rft.aulast=Mueller&amp;rft.aufirst=Julia&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fthehill.com%2Fpolicy%2Finternational%2F4246382-obama-condemns-brazen-attacks-against-israel%2F&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-495\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-495\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFSingh2023\" class=\"citation news cs1\">Singh, Kanishka (October 23, 2023). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.reuters.com/world/obama-warns-some-israels-actions-gaza-may-backfire-2023-10-23/\">\"Obama warns some of Israel's actions in Gaza may backfire\"</a>. <i>Reuters</i>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Reuters&amp;rft.atitle=Obama+warns+some+of+Israel%27s+actions+in+Gaza+may+backfire&amp;rft.date=2023-10-23&amp;rft.aulast=Singh&amp;rft.aufirst=Kanishka&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.reuters.com%2Fworld%2Fobama-warns-some-israels-actions-gaza-may-backfire-2023-10-23%2F&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-:4-496\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-:4_496-0\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFBaker2024\" class=\"citation web cs1\">Baker, Sam (February 14, 2024). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.axios.com/2024/02/19/presidents-survey-trump-ranks-last-biden-14th\">\"Read: Historians rank Trump as worst president\"</a>. <i>Axios</i><span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">May 21,</span> 2024</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=unknown&amp;rft.jtitle=Axios&amp;rft.atitle=Read%3A+Historians+rank+Trump+as+worst+president&amp;rft.date=2024-02-14&amp;rft.aulast=Baker&amp;rft.aufirst=Sam&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.axios.com%2F2024%2F02%2F19%2Fpresidents-survey-trump-ranks-last-biden-14th&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-:1-497\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-:1_497-0\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFStirland\" class=\"citation magazine cs1\">Stirland, Sarah Lai. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20231211041825/https://www.wired.com/2008/11/the-obama-campa/\">\"The Obama Campaign: A Great Campaign, or the Greatest?\"</a>. <i>Wired</i>. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.wired.com/2008/11/the-obama-campa/\">the original</a> on December 11, 2023.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Wired&amp;rft.atitle=The+Obama+Campaign%3A+A+Great+Campaign%2C+or+the+Greatest%3F&amp;rft.aulast=Stirland&amp;rft.aufirst=Sarah+Lai&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.wired.com%2F2008%2F11%2Fthe-obama-campa%2F&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-:2-498\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-:2_498-0\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation web cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.forbes.com/sites/carminegallo/2012/11/20/barack-obama-a-master-class-in-public-speaking/?sh=442e86c7727f\">\"Barack Obama: A Master Class in Public Speaking &#91;Video&#93;\"</a>. <i><a href=\"/wiki/Forbes\" title=\"Forbes\">Forbes</a></i>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=unknown&amp;rft.jtitle=Forbes&amp;rft.atitle=Barack+Obama%3A+A+Master+Class+in+Public+Speaking+%26%2391%3BVideo%26%2393%3B&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.forbes.com%2Fsites%2Fcarminegallo%2F2012%2F11%2F20%2Fbarack-obama-a-master-class-in-public-speaking%2F%3Fsh%3D442e86c7727f&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-:3-499\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-:3_499-0\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation web cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.entrepreneur.com/growing-a-business/3-moments-where-president-obama-earned-the-title-of-great/280400\">\"3 Moments Where President Obama Earned the Title of Great Communicator\"</a>. September 13, 2016.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&amp;rft.genre=unknown&amp;rft.btitle=3+Moments+Where+President+Obama+Earned+the+Title+of+Great+Communicator&amp;rft.date=2016-09-13&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.entrepreneur.com%2Fgrowing-a-business%2F3-moments-where-president-obama-earned-the-title-of-great%2F280400&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-ZelizerObamaBookChap1-500\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-ZelizerObamaBookChap1_500-0\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFZelizer2018\" class=\"citation book cs1\"><a href=\"/wiki/Julian_E._Zelizer\" title=\"Julian E. Zelizer\">Zelizer, Julian E.</a> (2018). \"Policy Revolution without a Political Transformation\". In Zelizer, Julian (ed.). <i>The Presidency of Barack Obama: a First Historical Assessment</i>. Princeton University Press. pp.&#160;1–10. <a href=\"/wiki/ISBN_(identifier)\" class=\"mw-redirect\" title=\"ISBN (identifier)\">ISBN</a>&#160;<a href=\"/wiki/Special:BookSources/978-0-691-16028-3\" title=\"Special:BookSources/978-0-691-16028-3\"><bdi>978-0-691-16028-3</bdi></a>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&amp;rft.genre=bookitem&amp;rft.atitle=Policy+Revolution+without+a+Political+Transformation&amp;rft.btitle=The+Presidency+of+Barack+Obama%3A+a+First+Historical+Assessment&amp;rft.pages=1-10&amp;rft.pub=Princeton+University+Press&amp;rft.date=2018&amp;rft.isbn=978-0-691-16028-3&amp;rft.aulast=Zelizer&amp;rft.aufirst=Julian+E.&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-501\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-501\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFKamarck2018\" class=\"citation web cs1\">Kamarck, Elaine (April 6, 2018). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.brookings.edu/blog/fixgov/2018/04/06/the-fragile-legacy-of-barack-obama/\">\"The fragile legacy of Barack Obama\"</a>. <i><a href=\"/wiki/Brookings_Institution\" title=\"Brookings Institution\">Brookings</a></i>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20180406205333/https://www.brookings.edu/blog/fixgov/2018/04/06/the-fragile-legacy-of-barack-obama/\">Archived</a> from the original on April 6, 2018<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">October 30,</span> 2021</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=unknown&amp;rft.jtitle=Brookings&amp;rft.atitle=The+fragile+legacy+of+Barack+Obama&amp;rft.date=2018-04-06&amp;rft.aulast=Kamarck&amp;rft.aufirst=Elaine&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.brookings.edu%2Fblog%2Ffixgov%2F2018%2F04%2F06%2Fthe-fragile-legacy-of-barack-obama%2F&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-502\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-502\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFW._Wise2019\" class=\"citation web cs1\">W. Wise, David (April 30, 2019). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://blogs.lse.ac.uk/usappblog/2019/04/30/obamas-legacy-is-as-a-disappointingly-conventional-president/\">\"Obama's legacy is as a disappointingly conventional president\"</a><span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">November 4,</span> 2022</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&amp;rft.genre=unknown&amp;rft.btitle=Obama%27s+legacy+is+as+a+disappointingly+conventional+president&amp;rft.date=2019-04-30&amp;rft.aulast=W.+Wise&amp;rft.aufirst=David&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fblogs.lse.ac.uk%2Fusappblog%2F2019%2F04%2F30%2Fobamas-legacy-is-as-a-disappointingly-conventional-president%2F&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-legacy-503\"><span class=\"mw-cite-backlink\">^ <a href=\"#cite_ref-legacy_503-0\"><sup><i><b>a</b></i></sup></a> <a href=\"#cite_ref-legacy_503-1\"><sup><i><b>b</b></i></sup></a></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation news cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://abcnews.go.com/Politics/video/obama-legacy-recovery-recession-affordable-care-act-44927003\">\"Obama Legacy Will Be Recovery from Recession, Affordable Care Act\"</a>. <i>ABC News</i>. January 20, 2017<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">March 15,</span> 2017</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=ABC+News&amp;rft.atitle=Obama+Legacy+Will+Be+Recovery+from+Recession%2C+Affordable+Care+Act&amp;rft.date=2017-01-20&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fabcnews.go.com%2FPolitics%2Fvideo%2Fobama-legacy-recovery-recession-affordable-care-act-44927003&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-auto-504\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-auto_504-0\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFEibnerNowak2018\" class=\"citation report cs1\">Eibner, Christine; Nowak, Sarah (2018). The Effect of Eliminating the Individual Mandate Penalty and the Role of Behavioral Factors. <i><a href=\"/wiki/Commonwealth_Fund\" title=\"Commonwealth Fund\">Commonwealth Fund</a></i> (Report). <a href=\"/wiki/Doi_(identifier)\" class=\"mw-redirect\" title=\"Doi (identifier)\">doi</a>:<span class=\"id-lock-free\" title=\"Freely accessible\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://doi.org/10.26099%2FSWQZ-5G92\">10.26099/SWQZ-5G92</a></span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&amp;rft.genre=report&amp;rft.btitle=The+Effect+of+Eliminating+the+Individual+Mandate+Penalty+and+the+Role+of+Behavioral+Factors&amp;rft.date=2018&amp;rft_id=info%3Adoi%2F10.26099%2FSWQZ-5G92&amp;rft.aulast=Eibner&amp;rft.aufirst=Christine&amp;rft.au=Nowak%2C+Sarah&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-Oberlander2010-505\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-Oberlander2010_505-0\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFOberlander2010\" class=\"citation journal cs1\">Oberlander, Jonathan (June 1, 2010). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://doi.org/10.1377%2Fhlthaff.2010.0447\">\"Long Time Coming: Why Health Reform Finally Passed\"</a>. <i>Health Affairs</i>. <b>29</b> (6): 1112–1116. <a href=\"/wiki/Doi_(identifier)\" class=\"mw-redirect\" title=\"Doi (identifier)\">doi</a>:<span class=\"id-lock-free\" title=\"Freely accessible\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://doi.org/10.1377%2Fhlthaff.2010.0447\">10.1377/hlthaff.2010.0447</a></span>. <a href=\"/wiki/ISSN_(identifier)\" class=\"mw-redirect\" title=\"ISSN (identifier)\">ISSN</a>&#160;<a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.worldcat.org/issn/0278-2715\">0278-2715</a>. <a href=\"/wiki/PMID_(identifier)\" class=\"mw-redirect\" title=\"PMID (identifier)\">PMID</a>&#160;<a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/20530339\">20530339</a>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Health+Affairs&amp;rft.atitle=Long+Time+Coming%3A+Why+Health+Reform+Finally+Passed&amp;rft.volume=29&amp;rft.issue=6&amp;rft.pages=1112-1116&amp;rft.date=2010-06-01&amp;rft.issn=0278-2715&amp;rft_id=info%3Apmid%2F20530339&amp;rft_id=info%3Adoi%2F10.1377%2Fhlthaff.2010.0447&amp;rft.aulast=Oberlander&amp;rft.aufirst=Jonathan&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fdoi.org%2F10.1377%252Fhlthaff.2010.0447&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-Blumenthal2015-506\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-Blumenthal2015_506-0\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFBlumenthalAbramsNuzum2015\" class=\"citation journal cs1\">Blumenthal, David; Abrams, Melinda; Nuzum, Rachel (June 18, 2015). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://doi.org/10.1056%2FNEJMhpr1503614\">\"The Affordable Care Act at 5 Years\"</a>. <i>New England Journal of Medicine</i>. <b>372</b> (25): 2451–2458. <a href=\"/wiki/Doi_(identifier)\" class=\"mw-redirect\" title=\"Doi (identifier)\">doi</a>:<span class=\"id-lock-free\" title=\"Freely accessible\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://doi.org/10.1056%2FNEJMhpr1503614\">10.1056/NEJMhpr1503614</a></span>. <a href=\"/wiki/ISSN_(identifier)\" class=\"mw-redirect\" title=\"ISSN (identifier)\">ISSN</a>&#160;<a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.worldcat.org/issn/0028-4793\">0028-4793</a>. <a href=\"/wiki/PMID_(identifier)\" class=\"mw-redirect\" title=\"PMID (identifier)\">PMID</a>&#160;<a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/25946142\">25946142</a>. <a href=\"/wiki/S2CID_(identifier)\" class=\"mw-redirect\" title=\"S2CID (identifier)\">S2CID</a>&#160;<a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://api.semanticscholar.org/CorpusID:28486139\">28486139</a>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=New+England+Journal+of+Medicine&amp;rft.atitle=The+Affordable+Care+Act+at+5+Years&amp;rft.volume=372&amp;rft.issue=25&amp;rft.pages=2451-2458&amp;rft.date=2015-06-18&amp;rft.issn=0028-4793&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fapi.semanticscholar.org%2FCorpusID%3A28486139%23id-name%3DS2CID&amp;rft_id=info%3Apmid%2F25946142&amp;rft_id=info%3Adoi%2F10.1056%2FNEJMhpr1503614&amp;rft.aulast=Blumenthal&amp;rft.aufirst=David&amp;rft.au=Abrams%2C+Melinda&amp;rft.au=Nuzum%2C+Rachel&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fdoi.org%2F10.1056%252FNEJMhpr1503614&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-CohenEtAl-507\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-CohenEtAl_507-0\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFCohenColbyWailooZelizer2015\" class=\"citation book cs1\">Cohen, Alan B.; Colby, David C.; Wailoo, Keith A.; Zelizer, Julian E. (June 1, 2015). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://books.google.com/books?id=H9DGBwAAQBAJ\"><i>Medicare and Medicaid at 50: America's Entitlement Programs in the Age of Affordable Care</i></a>. Oxford University Press. <a href=\"/wiki/ISBN_(identifier)\" class=\"mw-redirect\" title=\"ISBN (identifier)\">ISBN</a>&#160;<a href=\"/wiki/Special:BookSources/978-0-19-023156-9\" title=\"Special:BookSources/978-0-19-023156-9\"><bdi>978-0-19-023156-9</bdi></a>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&amp;rft.genre=book&amp;rft.btitle=Medicare+and+Medicaid+at+50%3A+America%27s+Entitlement+Programs+in+the+Age+of+Affordable+Care&amp;rft.pub=Oxford+University+Press&amp;rft.date=2015-06-01&amp;rft.isbn=978-0-19-023156-9&amp;rft.aulast=Cohen&amp;rft.aufirst=Alan+B.&amp;rft.au=Colby%2C+David+C.&amp;rft.au=Wailoo%2C+Keith+A.&amp;rft.au=Zelizer%2C+Julian+E.&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fbooks.google.com%2Fbooks%3Fid%3DH9DGBwAAQBAJ&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-NYTsigning-508\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-NYTsigning_508-0\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFStolbergPear2010\" class=\"citation news cs1\">Stolberg, Sheryl Gay; Pear, Robert (March 23, 2010). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.nytimes.com/2010/03/24/health/policy/24health.html\">\"Obama Signs Health Care Overhaul into Law\"</a>. <i>The New York Times</i>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+New+York+Times&amp;rft.atitle=Obama+Signs+Health+Care+Overhaul+into+Law&amp;rft.date=2010-03-23&amp;rft.aulast=Stolberg&amp;rft.aufirst=Sheryl+Gay&amp;rft.au=Pear%2C+Robert&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.nytimes.com%2F2010%2F03%2F24%2Fhealth%2Fpolicy%2F24health.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-509\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-509\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFLong2017\" class=\"citation news cs1\">Long, Heather (January 6, 2017). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://money.cnn.com/2017/01/06/news/economy/obama-over-11-million-jobs/\">\"Final tally: Obama created 11.3 million jobs\"</a>. <i>CNN</i>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=CNN&amp;rft.atitle=Final+tally%3A+Obama+created+11.3+million+jobs&amp;rft.date=2017-01-06&amp;rft.aulast=Long&amp;rft.aufirst=Heather&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fmoney.cnn.com%2F2017%2F01%2F06%2Fnews%2Feconomy%2Fobama-over-11-million-jobs%2F&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-510\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-510\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation news cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.cbsnews.com/pictures/barack-obama-legacy/12/\">\"Barack Obama's Legacy: Dodd-Frank Wall Street reform\"</a>. <i>CBS News</i><span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">March 15,</span> 2017</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=CBS+News&amp;rft.atitle=Barack+Obama%27s+Legacy%3A+Dodd-Frank+Wall+Street+reform&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.cbsnews.com%2Fpictures%2Fbarack-obama-legacy%2F12%2F&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-511\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-511\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFBowman2009\" class=\"citation news cs1\">Bowman, Quinn (October 28, 2009). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.pbs.org/newshour/politics/politics-july-dec09-hatecrime_10-28\">\"Obama Signs Measure to Widen Hate Crimes Law\"</a>. <i>PBS NewsHour</i><span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">November 8,</span> 2022</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=PBS+NewsHour&amp;rft.atitle=Obama+Signs+Measure+to+Widen+Hate+Crimes+Law&amp;rft.date=2009-10-28&amp;rft.aulast=Bowman&amp;rft.aufirst=Quinn&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.pbs.org%2Fnewshour%2Fpolitics%2Fpolitics-july-dec09-hatecrime_10-28&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-512\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-512\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFCrary2017\" class=\"citation news cs1\">Crary, David (January 4, 2017). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://apnews.com/b94c8697ab2148199ca3d1b6137a9c20/lgbt-activists-view-obama-staunch-champion-their-cause\">\"LGBT activists view Obama as staunch champion of their cause\"</a>. <i>Associated Press</i>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Associated+Press&amp;rft.atitle=LGBT+activists+view+Obama+as+staunch+champion+of+their+cause&amp;rft.date=2017-01-04&amp;rft.aulast=Crary&amp;rft.aufirst=David&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fapnews.com%2Fb94c8697ab2148199ca3d1b6137a9c20%2Flgbt-activists-view-obama-staunch-champion-their-cause&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-513\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-513\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFBumiller2011\" class=\"citation news cs1\">Bumiller, Elisabeth (July 22, 2011). <span class=\"id-lock-limited\" title=\"Free access subject to limited trial, subscription normally required\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.nytimes.com/2011/07/23/us/23military.html\">\"Obama Ends 'Don't Ask, Don't Tell' Policy\"</a></span>. <i><a href=\"/wiki/The_New_York_Times\" title=\"The New York Times\">The New York Times</a></i>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20110723235727/http://www.nytimes.com/2011/07/23/us/23military.html\">Archived</a> from the original on July 23, 2011.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+New+York+Times&amp;rft.atitle=Obama+Ends+%27Don%27t+Ask%2C+Don%27t+Tell%27+Policy&amp;rft.date=2011-07-22&amp;rft.aulast=Bumiller&amp;rft.aufirst=Elisabeth&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.nytimes.com%2F2011%2F07%2F23%2Fus%2F23military.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-514\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-514\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFKennedy2016\" class=\"citation news cs1\">Kennedy, Kennedy (June 30, 2016). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.npr.org/sections/thetwo-way/2016/06/30/484192442/pentagon-says-transgender-troops-can-now-serve-openly\">\"Pentagon Says Transgender Troops Can Now Serve Openly\"</a>. <i>The Two-Way</i>. <a href=\"/wiki/NPR\" title=\"NPR\">NPR</a>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+Two-Way&amp;rft.atitle=Pentagon+Says+Transgender+Troops+Can+Now+Serve+Openly&amp;rft.date=2016-06-30&amp;rft.aulast=Kennedy&amp;rft.aufirst=Kennedy&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.npr.org%2Fsections%2Fthetwo-way%2F2016%2F06%2F30%2F484192442%2Fpentagon-says-transgender-troops-can-now-serve-openly&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-515\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-515\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFSmithNewport2017\" class=\"citation news cs1\">Smith, Michael; Newport, Frank (January 9, 2017). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://news.gallup.com/poll/201683/americans-assess-progress-obama.aspx\">\"Americans Assess Progress Under Obama\"</a>. The Gallup Organization.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.atitle=Americans+Assess+Progress+Under+Obama&amp;rft.date=2017-01-09&amp;rft.aulast=Smith&amp;rft.aufirst=Michael&amp;rft.au=Newport%2C+Frank&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fnews.gallup.com%2Fpoll%2F201683%2Famericans-assess-progress-obama.aspx&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-516\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-516\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFZenko2016\" class=\"citation news cs1\">Zenko, Micah (January 12, 2016). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.nytimes.com/roomfordebate/2016/01/12/reflecting-on-obamas-presidency/obamas-embrace-of-drone-strikes-will-be-a-lasting-legacy\">\"Obama's Embrace of Drone Strikes Will Be a Lasting Legacy\"</a>. <i><a href=\"/wiki/The_New_York_Times\" title=\"The New York Times\">The New York Times</a></i><span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">March 2,</span> 2019</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+New+York+Times&amp;rft.atitle=Obama%27s+Embrace+of+Drone+Strikes+Will+Be+a+Lasting+Legacy&amp;rft.date=2016-01-12&amp;rft.aulast=Zenko&amp;rft.aufirst=Micah&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.nytimes.com%2Froomfordebate%2F2016%2F01%2F12%2Freflecting-on-obamas-presidency%2Fobamas-embrace-of-drone-strikes-will-be-a-lasting-legacy&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-517\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-517\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFGrandin2017\" class=\"citation news cs1\"><a href=\"/wiki/Greg_Grandin\" title=\"Greg Grandin\">Grandin, Greg</a> (January 15, 2017). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.thenation.com/article/archive/why-did-the-us-dropped-26171-bombs-on-the-world-last-year/tnamp/\">\"Why Did the US Drop 26,171 Bombs on the World Last Year?\"</a>. <i><a href=\"/wiki/The_Nation\" title=\"The Nation\">The Nation</a></i><span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">January 11,</span> 2018</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+Nation&amp;rft.atitle=Why+Did+the+US+Drop+26%2C171+Bombs+on+the+World+Last+Year%3F&amp;rft.date=2017-01-15&amp;rft.aulast=Grandin&amp;rft.aufirst=Greg&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.thenation.com%2Farticle%2Farchive%2Fwhy-did-the-us-dropped-26171-bombs-on-the-world-last-year%2Ftnamp%2F&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-518\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-518\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFAgerholm2017\" class=\"citation news cs1\">Agerholm, Harriet (January 19, 2017). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.independent.co.uk/news/world/americas/us-president-barack-obama-bomb-map-drone-wars-strikes-20000-pakistan-middle-east-afghanistan-a7534851.html\">\"Map shows where President Barack Obama dropped his 20,000 bombs\"</a>. <i>The Independent</i><span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">January 11,</span> 2018</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+Independent&amp;rft.atitle=Map+shows+where+President+Barack+Obama+dropped+his+20%2C000+bombs&amp;rft.date=2017-01-19&amp;rft.aulast=Agerholm&amp;rft.aufirst=Harriet&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.independent.co.uk%2Fnews%2Fworld%2Famericas%2Fus-president-barack-obama-bomb-map-drone-wars-strikes-20000-pakistan-middle-east-afghanistan-a7534851.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-519\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-519\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFParsonsHennigan2017\" class=\"citation news cs1\">Parsons, Christi; Hennigan, W. J. (January 13, 2017). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.latimes.com/projects/la-na-pol-obama-at-war/\">\"President Obama, who hoped to sow peace, instead led the nation in war\"</a>. <i>Los Angeles Times</i>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Los+Angeles+Times&amp;rft.atitle=President+Obama%2C+who+hoped+to+sow+peace%2C+instead+led+the+nation+in+war&amp;rft.date=2017-01-13&amp;rft.aulast=Parsons&amp;rft.aufirst=Christi&amp;rft.au=Hennigan%2C+W.+J.&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.latimes.com%2Fprojects%2Fla-na-pol-obama-at-war%2F&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-520\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-520\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFGramlich2017\" class=\"citation web cs1\">Gramlich, John (January 5, 2017). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.pewresearch.org/fact-tank/2017/01/05/federal-prison-population-fell-during-obamas-term-reversing-recent-trend/\">\"Federal prison population fell during Obama's term, reversing recent trend\"</a>. Pew Research Center.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&amp;rft.genre=unknown&amp;rft.btitle=Federal+prison+population+fell+during+Obama%27s+term%2C+reversing+recent+trend&amp;rft.pub=Pew+Research+Center&amp;rft.date=2017-01-05&amp;rft.aulast=Gramlich&amp;rft.aufirst=John&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.pewresearch.org%2Ffact-tank%2F2017%2F01%2F05%2Ffederal-prison-population-fell-during-obamas-term-reversing-recent-trend%2F&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-521\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-521\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFCone2017\" class=\"citation news cs1\">Cone, Allen (January 18, 2017). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.upi.com/Top_News/US/2017/01/18/Obama-leaving-office-at-60-approval-rating/4481484744398/\">\"Obama leaving office at 60 percent approval rating\"</a>. <i>United Press International</i><span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">February 26,</span> 2017</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=United+Press+International&amp;rft.atitle=Obama+leaving+office+at+60+percent+approval+rating&amp;rft.date=2017-01-18&amp;rft.aulast=Cone&amp;rft.aufirst=Allen&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.upi.com%2FTop_News%2FUS%2F2017%2F01%2F18%2FObama-leaving-office-at-60-approval-rating%2F4481484744398%2F&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-522\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-522\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFAgiesta2017\" class=\"citation news cs1\">Agiesta, Jennifer (January 18, 2017). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.cnn.com/2017/01/18/politics/obama-approval-rating-cnn-orc-poll/index.html\">\"Obama approval hits 60 percent as end of term approaches\"</a>. <i>CNN</i><span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">February 26,</span> 2017</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=CNN&amp;rft.atitle=Obama+approval+hits+60+percent+as+end+of+term+approaches&amp;rft.date=2017-01-18&amp;rft.aulast=Agiesta&amp;rft.aufirst=Jennifer&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.cnn.com%2F2017%2F01%2F18%2Fpolitics%2Fobama-approval-rating-cnn-orc-poll%2Findex.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-523\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-523\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFRottinghausVaughn2015\" class=\"citation web cs1\">Rottinghaus, Brandon; Vaughn, Justin S. (February 13, 2015). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.brookings.edu/blog/fixgov/2015/02/13/measuring-obama-against-the-great-presidents/\">\"Measuring Obama against the great presidents\"</a>. <a href=\"/wiki/Brookings_Institution\" title=\"Brookings Institution\">Brookings Institution</a>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&amp;rft.genre=unknown&amp;rft.btitle=Measuring+Obama+against+the+great+presidents&amp;rft.pub=Brookings+Institution&amp;rft.date=2015-02-13&amp;rft.aulast=Rottinghaus&amp;rft.aufirst=Brandon&amp;rft.au=Vaughn%2C+Justin+S.&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.brookings.edu%2Fblog%2Ffixgov%2F2015%2F02%2F13%2Fmeasuring-obama-against-the-great-presidents%2F&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-524\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-524\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFJones2018\" class=\"citation news cs1\">Jones, Jeffrey M. (February 15, 2018). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://news.gallup.com/poll/226994/obama-first-retrospective-job-approval-rating.aspx\">\"Obama's First Retrospective Job Approval Rating Is 63%\"</a>. <a href=\"/wiki/Gallup_(company)\" class=\"mw-redirect\" title=\"Gallup (company)\">Gallup</a><span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">March 26,</span> 2022</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.atitle=Obama%27s+First+Retrospective+Job+Approval+Rating+Is+63%25&amp;rft.date=2018-02-15&amp;rft.aulast=Jones&amp;rft.aufirst=Jeffrey+M.&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fnews.gallup.com%2Fpoll%2F226994%2Fobama-first-retrospective-job-approval-rating.aspx&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-525\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-525\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite class=\"citation web cs1\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20190824184224/https://www.obama.org/the-center/\">\"The Obama Presidential Center\"</a>. Barack Obama Foundation. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.obama.org/the-center/\">the original</a> on August 24, 2019<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">October 10,</span> 2023</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&amp;rft.genre=unknown&amp;rft.btitle=The+Obama+Presidential+Center&amp;rft.pub=Barack+Obama+Foundation&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.obama.org%2Fthe-center%2F&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-526\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-526\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFWilliams2020\" class=\"citation web cs1\">Williams, Sydney (November 17, 2020). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.nbcnews.com/shopping/books/barack-obama-book-promised-land-n1246845\">\"Former President Barack Obama's third book starts shipping today\"</a>. <i>NBC News</i><span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">September 22,</span> 2021</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=unknown&amp;rft.jtitle=NBC+News&amp;rft.atitle=Former+President+Barack+Obama%27s+third+book+starts+shipping+today&amp;rft.date=2020-11-17&amp;rft.aulast=Williams&amp;rft.aufirst=Sydney&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.nbcnews.com%2Fshopping%2Fbooks%2Fbarack-obama-book-promised-land-n1246845&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-527\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-527\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFRessnerSmith2008\" class=\"citation news cs1\">Ressner, Jeffrey; Smith, Ben (August 22, 2008). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.politico.com/story/2008/08/exclusive-obamas-lost-law-review-article-012705\">\"Exclusive: Obama's Lost Law Review Article\"</a>. <i><a href=\"/wiki/Politico\" title=\"Politico\">Politico</a></i>. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20210208150320/https://www.politico.com/story/2008/08/exclusive-obamas-lost-law-review-article-012705\">Archived</a> from the original on February 8, 2021<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">February 20,</span> 2021</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Politico&amp;rft.atitle=Exclusive%3A+Obama%27s+Lost+Law+Review+Article&amp;rft.date=2008-08-22&amp;rft.aulast=Ressner&amp;rft.aufirst=Jeffrey&amp;rft.au=Smith%2C+Ben&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.politico.com%2Fstory%2F2008%2F08%2Fexclusive-obamas-lost-law-review-article-012705&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></span>\n</li>\n<li id=\"cite_note-528\"><span class=\"mw-cite-backlink\"><b><a href=\"#cite_ref-528\">^</a></b></span> <span class=\"reference-text\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.youtube.com/watch?v=clMEg4-N7ao\"><span class=\"plainlinks\">\"Barack Hussein Obama Takes The Oath Of Office\"</span></a> on <a href=\"/wiki/YouTube_video_(identifier)\" class=\"mw-redirect\" title=\"YouTube video (identifier)\">YouTube</a>. January 20, 2009.</span>\n</li>\n</ol></div></div>\n<h3><span class=\"mw-headline\" id=\"Bibliography_2\">Bibliography</span></h3>\n<link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1054258005\"><div class=\"refbegin refbegin-columns references-column-width\" style=\"column-width: 30em\">\n<ul><li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFJacobs2011\" class=\"citation book cs1\">Jacobs, Sally H. (2011). <a href=\"/wiki/The_Other_Barack:_The_Bold_and_Reckless_Life_of_President_Obama%27s_Father\" class=\"mw-redirect\" title=\"The Other Barack: The Bold and Reckless Life of President Obama&#39;s Father\"><i>The Other Barack: The Bold and Reckless Life of President Obama's Father</i></a>. New York: <a href=\"/wiki/PublicAffairs\" title=\"PublicAffairs\">PublicAffairs</a>. <a href=\"/wiki/ISBN_(identifier)\" class=\"mw-redirect\" title=\"ISBN (identifier)\">ISBN</a>&#160;<a href=\"/wiki/Special:BookSources/978-1-58648-793-5\" title=\"Special:BookSources/978-1-58648-793-5\"><bdi>978-1-58648-793-5</bdi></a>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&amp;rft.genre=book&amp;rft.btitle=The+Other+Barack%3A+The+Bold+and+Reckless+Life+of+President+Obama%27s+Father&amp;rft.place=New+York&amp;rft.pub=PublicAffairs&amp;rft.date=2011&amp;rft.isbn=978-1-58648-793-5&amp;rft.aulast=Jacobs&amp;rft.aufirst=Sally+H.&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></li>\n<li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFMaraniss,_David2012\" class=\"citation book cs1\"><a href=\"/wiki/David_Maraniss\" title=\"David Maraniss\">Maraniss, David</a> (2012). <a href=\"/wiki/Barack_Obama:_The_Story\" title=\"Barack Obama: The Story\"><i>Barack Obama: The Story</i></a>. New York: <a href=\"/wiki/Simon_%26_Schuster\" title=\"Simon &amp; Schuster\">Simon &amp; Schuster</a>. <a href=\"/wiki/ISBN_(identifier)\" class=\"mw-redirect\" title=\"ISBN (identifier)\">ISBN</a>&#160;<a href=\"/wiki/Special:BookSources/978-1-4391-6040-4\" title=\"Special:BookSources/978-1-4391-6040-4\"><bdi>978-1-4391-6040-4</bdi></a>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&amp;rft.genre=book&amp;rft.btitle=Barack+Obama%3A+The+Story&amp;rft.place=New+York&amp;rft.pub=Simon+%26+Schuster&amp;rft.date=2012&amp;rft.isbn=978-1-4391-6040-4&amp;rft.au=Maraniss%2C+David&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></li>\n<li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFMendell,_David2007\" class=\"citation book cs1\"><a href=\"/wiki/David_Mendell\" title=\"David Mendell\">Mendell, David</a> (2007). <a href=\"/wiki/Obama:_From_Promise_to_Power\" title=\"Obama: From Promise to Power\"><i>Obama: From Promise to Power</i></a>. New York: Amistad/<a href=\"/wiki/HarperCollins\" title=\"HarperCollins\">HarperCollins</a>. <a href=\"/wiki/ISBN_(identifier)\" class=\"mw-redirect\" title=\"ISBN (identifier)\">ISBN</a>&#160;<a href=\"/wiki/Special:BookSources/978-0-06-085820-9\" title=\"Special:BookSources/978-0-06-085820-9\"><bdi>978-0-06-085820-9</bdi></a>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&amp;rft.genre=book&amp;rft.btitle=Obama%3A+From+Promise+to+Power&amp;rft.place=New+York&amp;rft.pub=Amistad%2FHarperCollins&amp;rft.date=2007&amp;rft.isbn=978-0-06-085820-9&amp;rft.au=Mendell%2C+David&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></li>\n<li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFObama2004\" class=\"citation book cs1\">Obama, Barack (2004) [1st pub. 1995]. <a href=\"/wiki/Dreams_from_My_Father\" title=\"Dreams from My Father\"><i>Dreams from My Father: A Story of Race and Inheritance</i></a>. New York: <a href=\"/wiki/Three_Rivers_Press\" title=\"Three Rivers Press\">Three Rivers Press</a>. <a href=\"/wiki/ISBN_(identifier)\" class=\"mw-redirect\" title=\"ISBN (identifier)\">ISBN</a>&#160;<a href=\"/wiki/Special:BookSources/978-1-4000-8277-3\" title=\"Special:BookSources/978-1-4000-8277-3\"><bdi>978-1-4000-8277-3</bdi></a>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&amp;rft.genre=book&amp;rft.btitle=Dreams+from+My+Father%3A+A+Story+of+Race+and+Inheritance&amp;rft.place=New+York&amp;rft.pub=Three+Rivers+Press&amp;rft.date=2004&amp;rft.isbn=978-1-4000-8277-3&amp;rft.aulast=Obama&amp;rft.aufirst=Barack&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></li>\n<li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFObama2006\" class=\"citation book cs1\">Obama, Barack (2006). <a href=\"/wiki/The_Audacity_of_Hope\" title=\"The Audacity of Hope\"><i>The Audacity of Hope: Thoughts on Reclaiming the American Dream</i></a>. New York: <a href=\"/wiki/Crown_Publishing_Group\" title=\"Crown Publishing Group\">Crown Publishing Group</a>. <a href=\"/wiki/ISBN_(identifier)\" class=\"mw-redirect\" title=\"ISBN (identifier)\">ISBN</a>&#160;<a href=\"/wiki/Special:BookSources/978-0-307-23769-9\" title=\"Special:BookSources/978-0-307-23769-9\"><bdi>978-0-307-23769-9</bdi></a>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&amp;rft.genre=book&amp;rft.btitle=The+Audacity+of+Hope%3A+Thoughts+on+Reclaiming+the+American+Dream&amp;rft.place=New+York&amp;rft.pub=Crown+Publishing+Group&amp;rft.date=2006&amp;rft.isbn=978-0-307-23769-9&amp;rft.aulast=Obama&amp;rft.aufirst=Barack&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></li>\n<li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFScott2011\" class=\"citation book cs1\">Scott, Janny (2011). <a href=\"/wiki/A_Singular_Woman:_The_Untold_Story_of_Barack_Obama%27s_Mother\" class=\"mw-redirect\" title=\"A Singular Woman: The Untold Story of Barack Obama&#39;s Mother\"><i>A Singular Woman: The Untold Story of Barack Obama's Mother</i></a>. New York: <a href=\"/wiki/Riverhead_Books\" title=\"Riverhead Books\">Riverhead Books</a>. <a href=\"/wiki/ISBN_(identifier)\" class=\"mw-redirect\" title=\"ISBN (identifier)\">ISBN</a>&#160;<a href=\"/wiki/Special:BookSources/978-1-59448-797-2\" title=\"Special:BookSources/978-1-59448-797-2\"><bdi>978-1-59448-797-2</bdi></a>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&amp;rft.genre=book&amp;rft.btitle=A+Singular+Woman%3A+The+Untold+Story+of+Barack+Obama%27s+Mother&amp;rft.place=New+York&amp;rft.pub=Riverhead+Books&amp;rft.date=2011&amp;rft.isbn=978-1-59448-797-2&amp;rft.aulast=Scott&amp;rft.aufirst=Janny&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></li></ul>\n</div>\n<h2><span class=\"mw-headline\" id=\"Further_reading\">Further reading</span></h2>\n<link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1054258005\"><div class=\"refbegin refbegin-hanging-indents refbegin-columns references-column-width\" style=\"column-width: 30em\">\n<ul><li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFDe_Zutter1995\" class=\"citation news cs1\">De Zutter, Hank (December 8, 1995). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.chicagoreader.com/chicago/what-makes-obama-run/Content?oid=889221\">\"What Makes Obama Run?\"</a>. <i>Chicago Reader</i><span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">April 25,</span> 2015</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Chicago+Reader&amp;rft.atitle=What+Makes+Obama+Run%3F&amp;rft.date=1995-12-08&amp;rft.aulast=De+Zutter&amp;rft.aufirst=Hank&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.chicagoreader.com%2Fchicago%2Fwhat-makes-obama-run%2FContent%3Foid%3D889221&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></li>\n<li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFGraff2006\" class=\"citation magazine cs1\">Graff, Garrett M. (November 1, 2006). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://web.archive.org/web/20080214141924/http://www.washingtonian.com/articles/mediapolitics/1836.html\">\"The Legend of Barack Obama\"</a>. <i><a href=\"/wiki/Washingtonian_(magazine)\" title=\"Washingtonian (magazine)\">Washingtonian</a></i>. Archived from <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.washingtonian.com/articles/mediapolitics/1836.html\">the original</a> on February 14, 2008<span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">January 14,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=Washingtonian&amp;rft.atitle=The+Legend+of+Barack+Obama&amp;rft.date=2006-11-01&amp;rft.aulast=Graff&amp;rft.aufirst=Garrett+M.&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fwww.washingtonian.com%2Farticles%2Fmediapolitics%2F1836.html&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></li>\n<li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFKoltun2005\" class=\"citation book cs1\">Koltun, Dave (2005). \"The 2004 Illinois Senate Race: Obama Wins Open Seat and Becomes National Political 'Star'<span class=\"cs1-kern-right\"></span>\". In Ahuja, Sunil; Dewhirst, Robert (eds.). <i>The Road to Congress 2004</i>. Hauppauge, New York: Nova Science Publishers. <a href=\"/wiki/ISBN_(identifier)\" class=\"mw-redirect\" title=\"ISBN (identifier)\">ISBN</a>&#160;<a href=\"/wiki/Special:BookSources/978-1-59454-360-9\" title=\"Special:BookSources/978-1-59454-360-9\"><bdi>978-1-59454-360-9</bdi></a>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&amp;rft.genre=bookitem&amp;rft.atitle=The+2004+Illinois+Senate+Race%3A+Obama+Wins+Open+Seat+and+Becomes+National+Political+%27Star%27&amp;rft.btitle=The+Road+to+Congress+2004&amp;rft.place=Hauppauge%2C+New+York&amp;rft.pub=Nova+Science+Publishers&amp;rft.date=2005&amp;rft.isbn=978-1-59454-360-9&amp;rft.aulast=Koltun&amp;rft.aufirst=Dave&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></li>\n<li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFLizza2007\" class=\"citation magazine cs1\">Lizza, Ryan (September 2007). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.gq.com/news-politics/newsmakers/200708/obama-barack-election-president\">\"Above the Fray\"</a>. <i>GQ</i><span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">October 27,</span> 2010</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=GQ&amp;rft.atitle=Above+the+Fray&amp;rft.date=2007-09&amp;rft.aulast=Lizza&amp;rft.aufirst=Ryan&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.gq.com%2Fnews-politics%2Fnewsmakers%2F200708%2Fobama-barack-election-president&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></li>\n<li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFMacFarquhar2007\" class=\"citation magazine cs1\"><a href=\"/wiki/Larissa_MacFarquhar\" title=\"Larissa MacFarquhar\">MacFarquhar, Larissa</a> (May 7, 2007). <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.newyorker.com/reporting/2007/05/07/070507fa_fact_macfarquhar\">\"The Conciliator: Where is Barack Obama Coming From?\"</a>. <i>The New Yorker</i><span class=\"reference-accessdate\">. Retrieved <span class=\"nowrap\">January 14,</span> 2008</span>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=article&amp;rft.jtitle=The+New+Yorker&amp;rft.atitle=The+Conciliator%3A+Where+is+Barack+Obama+Coming+From%3F&amp;rft.date=2007-05-07&amp;rft.aulast=MacFarquhar&amp;rft.aufirst=Larissa&amp;rft_id=https%3A%2F%2Fwww.newyorker.com%2Freporting%2F2007%2F05%2F07%2F070507fa_fact_macfarquhar&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></li>\n<li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFMcClelland2010\" class=\"citation book cs1\">McClelland, Edward (2010). <span class=\"id-lock-registration\" title=\"Free registration required\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://archive.org/details/youngmrobamachic0000mccl\"><i>Young Mr. Obama: Chicago and the Making of a Black President</i></a></span>. New York: Bloomsbury Press. <a href=\"/wiki/ISBN_(identifier)\" class=\"mw-redirect\" title=\"ISBN (identifier)\">ISBN</a>&#160;<a href=\"/wiki/Special:BookSources/978-1-60819-060-7\" title=\"Special:BookSources/978-1-60819-060-7\"><bdi>978-1-60819-060-7</bdi></a>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&amp;rft.genre=book&amp;rft.btitle=Young+Mr.+Obama%3A+Chicago+and+the+Making+of+a+Black+President&amp;rft.place=New+York&amp;rft.pub=Bloomsbury+Press&amp;rft.date=2010&amp;rft.isbn=978-1-60819-060-7&amp;rft.aulast=McClelland&amp;rft.aufirst=Edward&amp;rft_id=https%3A%2F%2Farchive.org%2Fdetails%2Fyoungmrobamachic0000mccl&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></li>\n<li>Parmar, Inderjeet, and Mark Ledwidge. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://openaccess.city.ac.uk/id/eprint/12563/1/\">\"...'a foundation-hatched black': Obama, the US establishment, and foreign policy\"</a>. <i>International Politics</i> 54.3 (2017): 373–388.</li></ul>\n</div>\n<h2><span class=\"mw-headline\" id=\"External_links\">External links</span></h2>\n<link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1217611005\"><div class=\"side-box metadata side-box-right\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1126788409\">\n<div class=\"side-box-abovebelow\">\n<a href=\"/wiki/Wikipedia:The_Wikipedia_Library\" title=\"Wikipedia:The Wikipedia Library\">Library resources</a> about <br /> <b>Barack Obama</b> <hr /></div>\n<div class=\"side-box-flex\">\n<div class=\"side-box-text plainlist\"><ul><li><a class=\"external text\" href=\"https://ftl.toolforge.org/cgi-bin/ftl?st=viaf&amp;su=52010985&amp;library=OLBP\">Online books</a></li>\n<li><a class=\"external text\" href=\"https://ftl.toolforge.org/cgi-bin/ftl?st=viaf&amp;su=52010985\">Resources in your library</a></li>\n<li><a class=\"external text\" href=\"https://ftl.toolforge.org/cgi-bin/ftl?st=viaf&amp;su=52010985&amp;library=0CHOOSE0\">Resources in other libraries</a></li>\n</ul></div></div>\n<div class=\"side-box-abovebelow\"><b>By Barack Obama</b>\n<link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1126788409\"><div class=\"plainlist\">\n<ul><li><a class=\"external text\" href=\"https://ftl.toolforge.org/cgi-bin/ftl?at=viaf&amp;au=52010985&amp;library=OLBP\">Online books</a></li>\n<li><a class=\"external text\" href=\"https://ftl.toolforge.org/cgi-bin/ftl?at=viaf&amp;au=52010985\">Resources in your library</a></li>\n<li><a class=\"external text\" href=\"https://ftl.toolforge.org/cgi-bin/ftl?at=viaf&amp;au=52010985&amp;library=0CHOOSE0\">Resources in other libraries</a></li></ul>\n</div></div>\n</div>\n<h3><span class=\"mw-headline\" id=\"Official\">Official</span></h3>\n<ul><li><span class=\"official-website\"><span class=\"url\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.obama.org/\">Official website</a></span></span> of The Obama Foundation</li>\n<li><span class=\"official-website\"><span class=\"url\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.obamalibrary.gov/\">Official website</a></span></span> of the Barack Obama Presidential Library</li>\n<li><span class=\"official-website\"><span class=\"url\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.ofa.us/\">Official website</a></span></span> of <a href=\"/wiki/Organizing_for_Action\" title=\"Organizing for Action\">Organizing for Action</a></li>\n<li><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.whitehouse.gov/about-the-white-house/presidents/barack-obama/\">White House biography</a></li></ul>\n<h3><span class=\"mw-headline\" id=\"Other_2\">Other</span></h3>\n<ul><li><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.huffingtonpost.com/author/barack-obama\">Column archive</a> at <i><a href=\"/wiki/HuffPost\" title=\"HuffPost\">The Huffington Post</a></i></li>\n<li><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://curlie.org/Regional/North_America/United_States/Government/Executive_Branch/President/POTUS_Barack_Obama\">Barack Obama</a> at <a href=\"/wiki/Curlie\" class=\"mw-redirect\" title=\"Curlie\">Curlie</a></li>\n<li><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://x.com/BarackObama\">Barack Obama</a> on <a href=\"/wiki/X_(social_network)\" title=\"X (social network)\">X</a> <span class=\"mw-valign-text-top noprint\" typeof=\"mw:File/Frameless\"><a href=\"https://www.wikidata.org/wiki/Q76#P2002\" title=\"Edit this at Wikidata\"><img alt=\"Edit this at Wikidata\" src=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/en/thumb/8/8a/OOjs_UI_icon_edit-ltr-progressive.svg/10px-OOjs_UI_icon_edit-ltr-progressive.svg.png\" decoding=\"async\" width=\"10\" height=\"10\" class=\"mw-file-element\" srcset=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/en/thumb/8/8a/OOjs_UI_icon_edit-ltr-progressive.svg/15px-OOjs_UI_icon_edit-ltr-progressive.svg.png 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/en/thumb/8/8a/OOjs_UI_icon_edit-ltr-progressive.svg/20px-OOjs_UI_icon_edit-ltr-progressive.svg.png 2x\" data-file-width=\"20\" data-file-height=\"20\" /></a></span></li>\n<li><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1215172403\"><cite id=\"CITEREFUnited_States_CongressO000167\" class=\"citation web cs1\">United States Congress. <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://bioguide.congress.gov/scripts/biodisplay.pl?index=O000167\">\"Barack Obama (id: O000167)\"</a>. <i><a href=\"/wiki/Biographical_Directory_of_the_United_States_Congress\" title=\"Biographical Directory of the United States Congress\">Biographical Directory of the United States Congress</a></i>.</cite><span title=\"ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&amp;rft.genre=unknown&amp;rft.jtitle=Biographical+Directory+of+the+United+States+Congress&amp;rft.atitle=Barack+Obama+%28id%3A+O000167%29&amp;rft.au=United+States+Congress&amp;rft_id=http%3A%2F%2Fbioguide.congress.gov%2Fscripts%2Fbiodisplay.pl%3Findex%3DO000167&amp;rfr_id=info%3Asid%2Fen.wikipedia.org%3ABarack+Obama\" class=\"Z3988\"></span></li>\n<li><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.c-span.org/person/?55625\">Appearances</a> on <a href=\"/wiki/C-SPAN\" title=\"C-SPAN\">C-SPAN</a></li>\n<li><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.imdb.com/name/nm1682433/\">Barack Obama</a> at <a href=\"/wiki/IMDb_(identifier)\" class=\"mw-redirect\" title=\"IMDb (identifier)\">IMDb</a></li>\n<li><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://topics.nytimes.com/top/reference/timestopics/people/o/barack_obama/index.html\">Barack Obama</a> collected news and commentary at <i><a href=\"/wiki/The_New_York_Times\" title=\"The New York Times\">The New York Times</a></i></li>\n<li><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://articles.chicagotribune.com/keyword/barack-obama\">Barack Obama</a> articles in the archive of the <i><a href=\"/wiki/Chicago_Tribune\" title=\"Chicago Tribune\">Chicago Tribune</a></i></li>\n<li><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.gutenberg.org/ebooks/author/32943\">Works by Barack Obama</a> at <a href=\"/wiki/Project_Gutenberg\" title=\"Project Gutenberg\">Project Gutenberg</a></li>\n<li><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://archive.org/search.php?query=%28%28subject%3A%22Obama%2C%20Barack%22%20OR%20subject%3A%22Barack%20Obama%22%20OR%20creator%3A%22Obama%2C%20Barack%22%20OR%20creator%3A%22Barack%20Obama%22%20OR%20creator%3A%22Obama%2C%20B%2E%22%20OR%20title%3A%22Barack%20Obama%22%20OR%20description%3A%22Obama%2C%20Barack%22%20OR%20description%3A%22Barack%20Obama%22%29%29%20AND%20%28-mediatype:software%29\">Works by or about Barack Obama</a> at <a href=\"/wiki/Internet_Archive\" title=\"Internet Archive\">Internet Archive</a></li>\n<li><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://librivox.org/author/11252\">Works by Barack Obama</a> at <a href=\"/wiki/LibriVox\" title=\"LibriVox\">LibriVox</a> (public domain audiobooks) <span typeof=\"mw:File\"><span><img alt=\"\" src=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/2/21/Speaker_Icon.svg/15px-Speaker_Icon.svg.png\" decoding=\"async\" width=\"15\" height=\"15\" class=\"mw-file-element\" srcset=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/2/21/Speaker_Icon.svg/23px-Speaker_Icon.svg.png 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/2/21/Speaker_Icon.svg/30px-Speaker_Icon.svg.png 2x\" data-file-width=\"500\" data-file-height=\"500\" /></span></span></li>\n<li><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.nobelprize.org/laureate/845\">Barack Obama</a> on Nobelprize.org <span class=\"mw-valign-text-top noprint\" typeof=\"mw:File/Frameless\"><a href=\"https://www.wikidata.org/wiki/Q76#P8024\" title=\"Edit this at Wikidata\"><img alt=\"Edit this at Wikidata\" src=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/en/thumb/8/8a/OOjs_UI_icon_edit-ltr-progressive.svg/10px-OOjs_UI_icon_edit-ltr-progressive.svg.png\" decoding=\"async\" width=\"10\" height=\"10\" class=\"mw-file-element\" srcset=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/en/thumb/8/8a/OOjs_UI_icon_edit-ltr-progressive.svg/15px-OOjs_UI_icon_edit-ltr-progressive.svg.png 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/en/thumb/8/8a/OOjs_UI_icon_edit-ltr-progressive.svg/20px-OOjs_UI_icon_edit-ltr-progressive.svg.png 2x\" data-file-width=\"20\" data-file-height=\"20\" /></a></span></li>\n<li><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.politifact.com/personalities/barack-obama/\">Barack Obama</a> at <a href=\"/wiki/Politifact\" class=\"mw-redirect\" title=\"Politifact\">Politifact</a></li></ul>\n<div class=\"navbox-styles\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1129693374\"><style data-mw-deduplicate=\"TemplateStyles:r1228936124\">.mw-parser-output .navbox{box-sizing:border-box;border:1px solid #a2a9b1;width:100%;clear:both;font-size:88%;text-align:center;padding:1px;margin:1em auto 0}.mw-parser-output .navbox .navbox{margin-top:0}.mw-parser-output .navbox+.navbox,.mw-parser-output .navbox+.navbox-styles+.navbox{margin-top:-1px}.mw-parser-output .navbox-inner,.mw-parser-output .navbox-subgroup{width:100%}.mw-parser-output .navbox-group,.mw-parser-output .navbox-title,.mw-parser-output .navbox-abovebelow{padding:0.25em 1em;line-height:1.5em;text-align:center}.mw-parser-output .navbox-group{white-space:nowrap;text-align:right}.mw-parser-output .navbox,.mw-parser-output .navbox-subgroup{background-color:#fdfdfd}.mw-parser-output .navbox-list{line-height:1.5em;border-color:#fdfdfd}.mw-parser-output .navbox-list-with-group{text-align:left;border-left-width:2px;border-left-style:solid}.mw-parser-output tr+tr>.navbox-abovebelow,.mw-parser-output tr+tr>.navbox-group,.mw-parser-output tr+tr>.navbox-image,.mw-parser-output tr+tr>.navbox-list{border-top:2px solid #fdfdfd}.mw-parser-output .navbox-title{background-color:#ccf}.mw-parser-output .navbox-abovebelow,.mw-parser-output .navbox-group,.mw-parser-output .navbox-subgroup .navbox-title{background-color:#ddf}.mw-parser-output .navbox-subgroup .navbox-group,.mw-parser-output .navbox-subgroup .navbox-abovebelow{background-color:#e6e6ff}.mw-parser-output .navbox-even{background-color:#f7f7f7}.mw-parser-output .navbox-odd{background-color:transparent}.mw-parser-output .navbox .hlist td dl,.mw-parser-output .navbox .hlist td ol,.mw-parser-output .navbox .hlist td ul,.mw-parser-output .navbox td.hlist dl,.mw-parser-output .navbox td.hlist ol,.mw-parser-output .navbox td.hlist ul{padding:0.125em 0}.mw-parser-output .navbox .navbar{display:block;font-size:100%}.mw-parser-output .navbox-title .navbar{float:left;text-align:left;margin-right:0.5em}body.skin--responsive .mw-parser-output .navbox-image img{max-width:none!important}</style><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1129693374\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1063604349\"></div><div role=\"navigation\" class=\"navbox\" aria-labelledby=\"Barack_Obama\" style=\"padding:3px\"><table class=\"nowraplinks hlist mw-collapsible mw-collapsed navbox-inner\" style=\"border-spacing:0;background:transparent;color:inherit\"><tbody><tr><th scope=\"col\" class=\"navbox-title\" colspan=\"2\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1129693374\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1063604349\"><div class=\"navbar plainlinks hlist navbar-mini\"><ul><li class=\"nv-view\"><a href=\"/wiki/Template:Barack_Obama\" title=\"Template:Barack Obama\"><abbr title=\"View this template\">v</abbr></a></li><li class=\"nv-talk\"><a href=\"/wiki/Template_talk:Barack_Obama\" title=\"Template talk:Barack Obama\"><abbr title=\"Discuss this template\">t</abbr></a></li><li class=\"nv-edit\"><a href=\"/wiki/Special:EditPage/Template:Barack_Obama\" title=\"Special:EditPage/Template:Barack Obama\"><abbr title=\"Edit this template\">e</abbr></a></li></ul></div><div id=\"Barack_Obama\" style=\"font-size:114%;margin:0 4em\"><a class=\"mw-selflink selflink\">Barack Obama</a></div></th></tr><tr><td class=\"navbox-abovebelow\" colspan=\"2\"><div>\n<ul><li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/List_of_presidents_of_the_United_States\" title=\"List of presidents of the United States\">44th</a> <a href=\"/wiki/President_of_the_United_States\" title=\"President of the United States\">President of the United States</a> (2009–2017)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/United_States_Senate\" title=\"United States Senate\">U.S. Senator</a> <a href=\"/wiki/List_of_United_States_senators_from_Illinois\" title=\"List of United States senators from Illinois\">from Illinois</a> (2005–2008)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Illinois_Senate\" title=\"Illinois Senate\">Illinois Senator</a> from the 13th district (1997–2004)</span></li></ul>\n</div></td></tr><tr><td colspan=\"2\" class=\"navbox-list navbox-odd\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\"></div><table class=\"nowraplinks navbox-subgroup\" style=\"border-spacing:0\"><tbody><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"width:1%\">Life and<br />politics</th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-odd\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Early_life_and_career_of_Barack_Obama\" title=\"Early life and career of Barack Obama\">Early life and career</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Illinois_Senate_career_of_Barack_Obama\" title=\"Illinois Senate career of Barack Obama\">Illinois Senate career</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/2004_Democratic_National_Convention\" title=\"2004 Democratic National Convention\">2004 Democratic National Convention</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/United_States_Senate_career_of_Barack_Obama\" class=\"mw-redirect\" title=\"United States Senate career of Barack Obama\">U.S. Senate career</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Political_positions_of_Barack_Obama\" title=\"Political positions of Barack Obama\">Political positions</a></span>\n<ul><li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Foreign_policy_of_the_Barack_Obama_administration\" title=\"Foreign policy of the Barack Obama administration\">Administration foreign policy</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Cannabis_policy_of_the_Barack_Obama_administration\" title=\"Cannabis policy of the Barack Obama administration\">Cannabis</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Barack_Obama_on_mass_surveillance\" title=\"Barack Obama on mass surveillance\">Mass surveillance</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Social_policy_of_the_Barack_Obama_administration\" title=\"Social policy of the Barack Obama administration\">Social</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Space_policy_of_the_Barack_Obama_administration\" title=\"Space policy of the Barack Obama administration\">Space</a></span></li></ul></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/2009_Nobel_Peace_Prize\" title=\"2009 Nobel Peace Prize\">Nobel Peace Prize</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/West_Wing_Week\" title=\"West Wing Week\">West Wing Week</a></span></li></ul>\n</div></td><td class=\"noviewer navbox-image\" rowspan=\"6\" style=\"width:1px;padding:0 0 0 2px\"><div><span typeof=\"mw:File\"><span><img alt=\"\" src=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/5/55/President_Barack_Obama%2C_2012_portrait_crop.jpg/100px-President_Barack_Obama%2C_2012_portrait_crop.jpg\" decoding=\"async\" width=\"100\" height=\"130\" class=\"mw-file-element\" srcset=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/5/55/President_Barack_Obama%2C_2012_portrait_crop.jpg/150px-President_Barack_Obama%2C_2012_portrait_crop.jpg 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/5/55/President_Barack_Obama%2C_2012_portrait_crop.jpg/200px-President_Barack_Obama%2C_2012_portrait_crop.jpg 2x\" data-file-width=\"1338\" data-file-height=\"1739\" /></span></span><br /><br /><span typeof=\"mw:File\"><a href=\"/wiki/File:Seal_of_the_President_of_the_United_States.svg\" class=\"mw-file-description\"><img src=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/3/36/Seal_of_the_President_of_the_United_States.svg/100px-Seal_of_the_President_of_the_United_States.svg.png\" decoding=\"async\" width=\"100\" height=\"100\" class=\"mw-file-element\" srcset=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/3/36/Seal_of_the_President_of_the_United_States.svg/150px-Seal_of_the_President_of_the_United_States.svg.png 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/3/36/Seal_of_the_President_of_the_United_States.svg/200px-Seal_of_the_President_of_the_United_States.svg.png 2x\" data-file-width=\"2424\" data-file-height=\"2425\" /></a></span></div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"width:1%\"><a href=\"/wiki/Presidency_of_Barack_Obama\" title=\"Presidency of Barack Obama\">Presidency</a><br />(<a href=\"/wiki/Timeline_of_the_Barack_Obama_presidency\" title=\"Timeline of the Barack Obama presidency\">timeline</a>)</th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-even\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Presidential_transition_of_Barack_Obama\" title=\"Presidential transition of Barack Obama\">Transition</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/First_inauguration_of_Barack_Obama\" title=\"First inauguration of Barack Obama\">2009 inauguration</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Second_inauguration_of_Barack_Obama\" title=\"Second inauguration of Barack Obama\">2013 inauguration</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/First_100_days_of_Barack_Obama%27s_presidency\" class=\"mw-redirect\" title=\"First 100 days of Barack Obama&#39;s presidency\">First 100 days</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Timeline_of_the_Barack_Obama_presidency\" title=\"Timeline of the Barack Obama presidency\">Timeline</a></span>\n<ul><li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Timeline_of_the_Barack_Obama_presidency_(2009)\" title=\"Timeline of the Barack Obama presidency (2009)\">2009</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Timeline_of_the_Barack_Obama_presidency_(2010)\" title=\"Timeline of the Barack Obama presidency (2010)\">2010</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Timeline_of_the_Barack_Obama_presidency_(2011)\" title=\"Timeline of the Barack Obama presidency (2011)\">2011</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Timeline_of_the_Barack_Obama_presidency_(2012)\" title=\"Timeline of the Barack Obama presidency (2012)\">2012</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Timeline_of_the_Barack_Obama_presidency_(2013)\" title=\"Timeline of the Barack Obama presidency (2013)\">2013</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Timeline_of_the_Barack_Obama_presidency_(2014)\" title=\"Timeline of the Barack Obama presidency (2014)\">2014</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Timeline_of_the_Barack_Obama_presidency_(2015)\" title=\"Timeline of the Barack Obama presidency (2015)\">2015</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Timeline_of_the_Barack_Obama_presidency_(2016%E2%80%932017)\" title=\"Timeline of the Barack Obama presidency (2016–2017)\">2016–17</a></span></li></ul></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Foreign_policy_of_the_Barack_Obama_administration\" title=\"Foreign policy of the Barack Obama administration\">Foreign policy</a></span>\n<ul><li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Middle_Eastern_foreign_policy_of_the_Barack_Obama_administration\" title=\"Middle Eastern foreign policy of the Barack Obama administration\">Middle East</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/War_in_Afghanistan_(2001%E2%80%932021)#Reassessment_and_renewed_commitment_from_2008\" title=\"War in Afghanistan (2001–2021)\">War in Afghanistan</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Withdrawal_of_United_States_troops_from_Iraq_(2007%E2%80%932011)\" title=\"Withdrawal of United States troops from Iraq (2007–2011)\">Iraq withdrawal</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Killing_of_Osama_bin_Laden\" title=\"Killing of Osama bin Laden\">Killing of Osama bin Laden</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/2012_Benghazi_attack\" title=\"2012 Benghazi attack\">Benghazi attack</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/American-led_intervention_in_Iraq_(2014%E2%80%932021)\" class=\"mw-redirect\" title=\"American-led intervention in Iraq (2014–2021)\">Return to Iraq</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/American-led_intervention_in_the_Syrian_civil_war\" class=\"mw-redirect\" title=\"American-led intervention in the Syrian civil war\">War in Syria</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Joint_Comprehensive_Plan_of_Action\" title=\"Joint Comprehensive Plan of Action\">Iran nuclear deal</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/East_Asian_foreign_policy_of_the_Barack_Obama_administration\" title=\"East Asian foreign policy of the Barack Obama administration\">Pivot to Asia</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Cuban_thaw\" title=\"Cuban thaw\">Cuban thaw</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Obama_Doctrine\" title=\"Obama Doctrine\">Obama Doctrine</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/European_foreign_policy_of_the_Barack_Obama_administration\" title=\"European foreign policy of the Barack Obama administration\">Europe</a></span></li></ul></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Economic_policy_of_the_Barack_Obama_administration\" title=\"Economic policy of the Barack Obama administration\">Economic policy</a></span>\n<ul><li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Affordable_Care_Act\" title=\"Affordable Care Act\">Affordable Care Act</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/American_Recovery_and_Reinvestment_Act_of_2009\" title=\"American Recovery and Reinvestment Act of 2009\">American Recovery and Reinvestment Act of 2009</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Dodd%E2%80%93Frank_Wall_Street_Reform_and_Consumer_Protection_Act\" title=\"Dodd–Frank Wall Street Reform and Consumer Protection Act\">Dodd–Frank Act</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Lilly_Ledbetter_Fair_Pay_Act_of_2009\" title=\"Lilly Ledbetter Fair Pay Act of 2009\">Lilly Ledbetter Fair Pay Act of 2009</a></span></li></ul></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Energy_policy_of_the_Barack_Obama_administration\" title=\"Energy policy of the Barack Obama administration\">Energy</a>/Environmental</span>\n<ul><li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Frank_R._Lautenberg_Chemical_Safety_for_the_21st_Century_Act\" title=\"Frank R. Lautenberg Chemical Safety for the 21st Century Act\">Lautenberg Chemical Safety Act</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Marine_policy_of_the_Barack_Obama_administration\" title=\"Marine policy of the Barack Obama administration\">Marine policy</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/New_Energy_for_America\" title=\"New Energy for America\">New Energy for America</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Regulation_of_greenhouse_gases_under_the_Clean_Air_Act\" title=\"Regulation of greenhouse gases under the Clean Air Act\">Regulation of greenhouse gases under the Clean Air Act</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Clean_Power_Plan\" title=\"Clean Power Plan\">Clean Power Plan</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Clean_Water_Act\" title=\"Clean Water Act\">Water Infrastructure Finance and Innovation Act of 2014</a></span></li></ul></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Healthy,_Hunger-Free_Kids_Act_of_2010\" title=\"Healthy, Hunger-Free Kids Act of 2010\">Healthy, Hunger-Free Kids Act</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/New_START\" title=\"New START\">New START</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Moving_Ahead_for_Progress_in_the_21st_Century_Act\" title=\"Moving Ahead for Progress in the 21st Century Act\">MAP-21st Century Act</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Fixing_America%27s_Surface_Transportation_Act\" title=\"Fixing America&#39;s Surface Transportation Act\">FAST Act</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/List_of_people_granted_executive_clemency_by_Barack_Obama\" title=\"List of people granted executive clemency by Barack Obama\">Pardons</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/List_of_presidential_trips_made_by_Barack_Obama\" title=\"List of presidential trips made by Barack Obama\">Presidential trips</a></span>\n<ul><li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/List_of_international_presidential_trips_made_by_Barack_Obama\" title=\"List of international presidential trips made by Barack Obama\">international</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/List_of_presidential_trips_made_by_Barack_Obama_(2009)\" title=\"List of presidential trips made by Barack Obama (2009)\">2009</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/List_of_presidential_trips_made_by_Barack_Obama_(2010)\" title=\"List of presidential trips made by Barack Obama (2010)\">2010</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/List_of_presidential_trips_made_by_Barack_Obama_(2011)\" title=\"List of presidential trips made by Barack Obama (2011)\">2011</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/List_of_presidential_trips_made_by_Barack_Obama_(2012)\" title=\"List of presidential trips made by Barack Obama (2012)\">2012</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/List_of_presidential_trips_made_by_Barack_Obama_(2013)\" title=\"List of presidential trips made by Barack Obama (2013)\">2013</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/List_of_presidential_trips_made_by_Barack_Obama_(2014)\" title=\"List of presidential trips made by Barack Obama (2014)\">2014</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/List_of_presidential_trips_made_by_Barack_Obama_(2015)\" title=\"List of presidential trips made by Barack Obama (2015)\">2015</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/List_of_presidential_trips_made_by_Barack_Obama_(2016%E2%80%932017)\" title=\"List of presidential trips made by Barack Obama (2016–2017)\">2016–17</a></span></li></ul></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/List_of_federal_judges_appointed_by_Barack_Obama\" title=\"List of federal judges appointed by Barack Obama\">Judicial appointments</a></span>\n<ul><li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Barack_Obama_Supreme_Court_candidates\" title=\"Barack Obama Supreme Court candidates\">Supreme Court</a></span>\n<ul><li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Sonia_Sotomayor_Supreme_Court_nomination\" title=\"Sonia Sotomayor Supreme Court nomination\">Sotomayor</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Elena_Kagan_Supreme_Court_nomination\" title=\"Elena Kagan Supreme Court nomination\">Kagan</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Merrick_Garland_Supreme_Court_nomination\" title=\"Merrick Garland Supreme Court nomination\">Garland</a></span></li></ul></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Barack_Obama_judicial_appointment_controversies\" title=\"Barack Obama judicial appointment controversies\">controversies</a></span></li></ul></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Cabinet_of_Barack_Obama\" title=\"Cabinet of Barack Obama\">Cabinet</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Barack_Obama_Presidential_Center\" title=\"Barack Obama Presidential Center\">Presidential Library and Center</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/List_of_executive_actions_by_Barack_Obama\" title=\"List of executive actions by Barack Obama\">Executive actions</a></span>\n<ul><li><span class=\"nowrap\"><a href=\"https://en.wikisource.org/wiki/Author:Barack_Hussein_Obama/Executive_orders\" class=\"extiw\" title=\"wikisource:Author:Barack Hussein Obama/Executive orders\">Executive orders</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/List_of_presidential_memoranda_by_Barack_Obama\" title=\"List of presidential memoranda by Barack Obama\">Memoranda</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"https://en.wikisource.org/wiki/Author:Barack_Obama/Presidential_Proclamations\" class=\"extiw\" title=\"wikisource:Author:Barack Obama/Presidential Proclamations\">Proclamations</a></span></li></ul></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Presidential_transition_of_Donald_Trump\" title=\"Presidential transition of Donald Trump\">Trump transition</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Plantation_Estate\" title=\"Plantation Estate\">Plantation Estate</a></span></li></ul>\n</div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"width:1%\"><a href=\"/wiki/Category:Books_by_Barack_Obama\" title=\"Category:Books by Barack Obama\">Books</a></th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-odd\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Dreams_from_My_Father\" title=\"Dreams from My Father\"><i>Dreams from My Father</i> (1995)</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/The_Audacity_of_Hope\" title=\"The Audacity of Hope\"><i>The Audacity of Hope</i> (2006)</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Of_Thee_I_Sing_(book)\" title=\"Of Thee I Sing (book)\"><i>Of Thee I Sing</i> (2010)</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/A_Promised_Land\" title=\"A Promised Land\"><i>A Promised Land</i> (2020)</a></span></li></ul>\n</div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"width:1%\"><a href=\"/wiki/Speeches_of_Barack_Obama\" title=\"Speeches of Barack Obama\">Speeches</a></th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-even\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><span class=\"nowrap\">\"<a href=\"/wiki/2004_Democratic_National_Convention_keynote_address\" title=\"2004 Democratic National Convention keynote address\">The Audacity of Hope</a>\" (2004)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\">\"<a href=\"https://en.wikisource.org/wiki/Remarks_of_Senator_Barack_Obama_on_New_Hampshire_Primary_Night\" class=\"extiw\" title=\"s:Remarks of Senator Barack Obama on New Hampshire Primary Night\">Yes We Can</a>\" (2008)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\">\"<a href=\"/wiki/A_More_Perfect_Union_(speech)\" title=\"A More Perfect Union (speech)\">A More Perfect Union</a>\" (2008)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\">\"<a href=\"/wiki/Barack_Obama_2008_presidential_election_victory_speech\" title=\"Barack Obama 2008 presidential election victory speech\">Change Has Come to America</a>\" (2008)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\">\"<a href=\"/wiki/First_inauguration_of_Barack_Obama#Ceremony:_&quot;A_New_Birth_of_Freedom&quot;\" title=\"First inauguration of Barack Obama\">A New Birth of Freedom</a>\" (2009)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/February_2009_Barack_Obama_speech_to_a_joint_session_of_Congress\" title=\"February 2009 Barack Obama speech to a joint session of Congress\">Joint session of Congress</a> (2009)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\">\"<a href=\"/wiki/A_New_Beginning_(speech)\" title=\"A New Beginning (speech)\">A New Beginning</a>\" (2009)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/September_2009_Barack_Obama_speech_to_a_joint_session_of_Congress\" title=\"September 2009 Barack Obama speech to a joint session of Congress\">Joint session of Congress (health care reform)</a> (2009)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/State_of_the_Union\" title=\"State of the Union\">State of the Union Address</a></span>\n<ul><li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/2010_State_of_the_Union_Address\" title=\"2010 State of the Union Address\">2010</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/2011_State_of_the_Union_Address\" title=\"2011 State of the Union Address\">2011</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/2012_State_of_the_Union_Address\" title=\"2012 State of the Union Address\">2012</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/2013_State_of_the_Union_Address\" title=\"2013 State of the Union Address\">2013</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/2014_State_of_the_Union_Address\" title=\"2014 State of the Union Address\">2014</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/2015_State_of_the_Union_Address\" title=\"2015 State of the Union Address\">2015</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/2016_State_of_the_Union_Address\" title=\"2016 State of the Union Address\">2016</a></span></li></ul></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Barack_Obama_Tucson_memorial_speech\" title=\"Barack Obama Tucson memorial speech\">Tucson memorial speech</a> (2011)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/American_Jobs_Act\" title=\"American Jobs Act\">Joint session of Congress (jobs)</a> (2011)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\">\"<a href=\"/wiki/You_didn%27t_build_that\" title=\"You didn&#39;t build that\">You didn't build that</a>\" (2012)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Barack_Obama_Selma_50th_anniversary_speech\" title=\"Barack Obama Selma 50th anniversary speech\">Selma 50th anniversary</a> (2015)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Barack_Obama%27s_farewell_address\" title=\"Barack Obama&#39;s farewell address\">Farewell address</a> (2017)</span></li></ul>\n</div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"width:1%\"><a href=\"/wiki/Electoral_history_of_Barack_Obama\" title=\"Electoral history of Barack Obama\">Elections</a></th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-odd\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\"></div><table class=\"nowraplinks navbox-subgroup\" style=\"border-spacing:0\"><tbody><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"width:1%\">Illinois</th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-odd\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Illinois_Senate_elections_of_Barack_Obama\" title=\"Illinois Senate elections of Barack Obama\">State Senate</a></span>\n<ul><li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Illinois_Senate_elections_of_Barack_Obama#First_state_Senate_election,_1996\" title=\"Illinois Senate elections of Barack Obama\">1996</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Illinois_Senate_elections_of_Barack_Obama#Second_state_Senate_election,_1998\" title=\"Illinois Senate elections of Barack Obama\">1998</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Illinois_Senate_elections_of_Barack_Obama#Third_state_Senate_election,_2002\" title=\"Illinois Senate elections of Barack Obama\">2002</a></span></li></ul></li>\n<li><span class=\"nowrap\">U.S. House of Representatives</span>\n<ul><li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/2000_Illinois%27s_1st_congressional_district_election\" title=\"2000 Illinois&#39;s 1st congressional district election\">2000</a></span></li></ul></li></ul>\n</div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"width:1%\">U.S. Senate</th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-even\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/2004_United_States_Senate_election_in_Illinois\" title=\"2004 United States Senate election in Illinois\">2004</a></span></li></ul>\n</div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"width:1%\">Presidential</th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-odd\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Barack_Obama_2008_presidential_campaign\" title=\"Barack Obama 2008 presidential campaign\">2008 campaign</a></span>\n<ul><li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/List_of_Barack_Obama_2008_presidential_campaign_endorsements\" title=\"List of Barack Obama 2008 presidential campaign endorsements\">endorsements</a></span>\n<ul><li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Republican_and_conservative_support_for_Barack_Obama_in_2008\" title=\"Republican and conservative support for Barack Obama in 2008\">GOP/conservative support</a></span></li></ul></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/List_of_Barack_Obama_2008_presidential_campaign_staff_members\" title=\"List of Barack Obama 2008 presidential campaign staff members\">staff members</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/2008_Democratic_Party_presidential_primaries\" title=\"2008 Democratic Party presidential primaries\">primaries</a></span>\n<ul><li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Barack_Obama_2008_presidential_primary_campaign\" title=\"Barack Obama 2008 presidential primary campaign\">primary campaign</a></span></li></ul></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/2008_Democratic_Party_vice_presidential_candidate_selection\" title=\"2008 Democratic Party vice presidential candidate selection\">running mate selection</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/2008_Democratic_National_Convention\" title=\"2008 Democratic National Convention\">convention</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/2008_United_States_presidential_debates\" title=\"2008 United States presidential debates\">debates</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/2008_United_States_presidential_election\" title=\"2008 United States presidential election\">election</a></span></li></ul></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Barack_Obama_2012_presidential_campaign\" title=\"Barack Obama 2012 presidential campaign\">2012 campaign</a></span>\n<ul><li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/List_of_Barack_Obama_2012_presidential_campaign_endorsements\" title=\"List of Barack Obama 2012 presidential campaign endorsements\">endorsements</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/2012_Democratic_Party_presidential_primaries\" title=\"2012 Democratic Party presidential primaries\">primaries</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/2012_Democratic_National_Convention\" title=\"2012 Democratic National Convention\">convention</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/2012_United_States_presidential_debates\" title=\"2012 United States presidential debates\">debates</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/2012_United_States_presidential_election\" title=\"2012 United States presidential election\">election</a></span></li></ul></li></ul>\n</div></td></tr></tbody></table><div></div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"width:1%\"><a href=\"/wiki/Family_of_Barack_Obama\" title=\"Family of Barack Obama\">Family</a></th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-even\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Michelle_Obama\" title=\"Michelle Obama\">Michelle Obama</a> (wife)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Ann_Dunham\" title=\"Ann Dunham\">Ann Dunham</a> (mother)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Barack_Obama_Sr.\" title=\"Barack Obama Sr.\">Barack Obama Sr.</a> (father)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Lolo_Soetoro\" title=\"Lolo Soetoro\">Lolo Soetoro</a> (stepfather)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Maya_Soetoro-Ng\" title=\"Maya Soetoro-Ng\">Maya Soetoro-Ng</a> (maternal half-sister)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Stanley_Armour_Dunham\" title=\"Stanley Armour Dunham\">Stanley Armour Dunham</a> (maternal grandfather)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Madelyn_Dunham\" title=\"Madelyn Dunham\">Madelyn Dunham</a> (maternal grandmother)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Auma_Obama\" title=\"Auma Obama\">Auma Obama</a> (paternal half-sister)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Malik_Obama\" title=\"Malik Obama\">Malik Obama</a> (paternal half-brother)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Marian_Robinson\" title=\"Marian Robinson\">Marian Robinson</a> (mother-in-law)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Craig_Robinson_(basketball)\" title=\"Craig Robinson (basketball)\">Craig Robinson</a> (brother-in-law)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Bo_(dog)\" title=\"Bo (dog)\">Bo</a> (family dog)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Sunny_(dog)\" title=\"Sunny (dog)\">Sunny</a> (family dog)</span></li></ul>\n</div></td></tr></tbody></table><div></div></td></tr><tr><td colspan=\"2\" class=\"navbox-list navbox-odd\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\"></div><table class=\"nowraplinks mw-collapsible expanded navbox-subgroup\" style=\"border-spacing:0\"><tbody><tr><th scope=\"col\" class=\"navbox-title\" colspan=\"2\"><div class=\"navbar plainlinks hlist navbar-mini\"><ul><li class=\"nv-view\"><a href=\"/wiki/Template:Barack_Obama\" title=\"Template:Barack Obama\"><abbr title=\"View this template\">v</abbr></a></li><li class=\"nv-talk\"><a href=\"/wiki/Template_talk:Barack_Obama\" title=\"Template talk:Barack Obama\"><abbr title=\"Discuss this template\">t</abbr></a></li><li class=\"nv-edit\"><a href=\"/wiki/Special:EditPage/Template:Barack_Obama\" title=\"Special:EditPage/Template:Barack Obama\"><abbr title=\"Edit this template\">e</abbr></a></li></ul></div><div id=\"Public_image\" style=\"font-size:114%;margin:0 4em\"><a href=\"/wiki/Public_image_of_Barack_Obama\" title=\"Public image of Barack Obama\">Public image</a></div></th></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"width:1%\">News and <br /> political events</th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-odd\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Oprah_Winfrey%27s_endorsement_of_Barack_Obama\" title=\"Oprah Winfrey&#39;s endorsement of Barack Obama\">Oprah Winfrey's endorsement</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Barack_Obama_citizenship_conspiracy_theories\" title=\"Barack Obama citizenship conspiracy theories\">Citizenship conspiracy theories</a></span>\n<ul><li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Barack_Obama_presidential_eligibility_litigation\" title=\"Barack Obama presidential eligibility litigation\">litigation</a></span></li></ul></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Barack_Obama_religion_conspiracy_theories\" title=\"Barack Obama religion conspiracy theories\">Religion conspiracy theories</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Bill_Ayers_2008_presidential_election_controversy\" title=\"Bill Ayers 2008 presidential election controversy\">Bill Ayers controversy</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Jeremiah_Wright_controversy\" title=\"Jeremiah Wright controversy\">Jeremiah Wright controversy</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Republican_and_conservative_support_for_Barack_Obama_in_2008\" title=\"Republican and conservative support for Barack Obama in 2008\">Republican and conservative support (2008)</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Security_incidents_involving_Barack_Obama\" title=\"Security incidents involving Barack Obama\">Assassination threats</a></span>\n<ul><li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Barack_Obama_assassination_plot_in_Denver\" title=\"Barack Obama assassination plot in Denver\">2008 Denver</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Barack_Obama_assassination_plot_in_Tennessee\" title=\"Barack Obama assassination plot in Tennessee\">2008 Tennessee</a></span></li></ul></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Invitations_to_the_first_inauguration_of_Barack_Obama\" title=\"Invitations to the first inauguration of Barack Obama\">First inauguration invitations</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/We_Are_One:_The_Obama_Inaugural_Celebration_at_the_Lincoln_Memorial\" title=\"We Are One: The Obama Inaugural Celebration at the Lincoln Memorial\">Inaugural Celebration at the Lincoln Memorial</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><i><a href=\"/wiki/Citizen%27s_Briefing_Book\" title=\"Citizen&#39;s Briefing Book\">Citizen's Briefing Book</a></i></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Tea_Party_protests\" title=\"Tea Party protests\">Tea Party protests</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/New_Energy_for_America\" title=\"New Energy for America\">New Energy for America</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Henry_Louis_Gates_arrest_controversy#Presidential_involvement\" title=\"Henry Louis Gates arrest controversy\">Gates–Crowley Rose Garden meeting</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Firing_of_Shirley_Sherrod\" title=\"Firing of Shirley Sherrod\">Firing of Shirley Sherrod</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Efforts_to_impeach_Barack_Obama\" title=\"Efforts to impeach Barack Obama\">Impeachment efforts</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Barack_Obama_tan_suit_controversy\" title=\"Barack Obama tan suit controversy\">Tan suit controversy</a></span></li></ul>\n</div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"width:1%\"><a href=\"/wiki/Category:Books_about_Barack_Obama\" title=\"Category:Books about Barack Obama\">Books about</a></th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-even\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Bibliography_of_Barack_Obama\" title=\"Bibliography of Barack Obama\">Bibliography</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><i><a href=\"/wiki/Obama:_From_Promise_to_Power\" title=\"Obama: From Promise to Power\">Obama: From Promise to Power</a></i></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><i><a href=\"/wiki/Barack_Obama:_Der_schwarze_Kennedy\" title=\"Barack Obama: Der schwarze Kennedy\">Barack Obama: Der schwarze Kennedy</a></i></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><i><a href=\"/wiki/Redemption_Song_(Stanage_book)\" title=\"Redemption Song (Stanage book)\">Redemption Song</a></i></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><i><a href=\"/wiki/The_Case_Against_Barack_Obama\" title=\"The Case Against Barack Obama\">The Case Against Barack Obama</a></i></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><i><a href=\"/wiki/The_Obama_Nation\" title=\"The Obama Nation\">The Obama Nation</a></i></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><i><a href=\"/wiki/Culture_of_Corruption\" title=\"Culture of Corruption\">Culture of Corruption</a></i></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><i><a href=\"/wiki/Catastrophe_(Morris_and_McGann_book)\" title=\"Catastrophe (Morris and McGann book)\">Catastrophe</a></i></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><i><a href=\"/wiki/Barack_and_Michelle\" title=\"Barack and Michelle\">Barack and Michelle</a></i></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><i><a href=\"/wiki/The_Speech_(Sharpley-Whiting_book)\" title=\"The Speech (Sharpley-Whiting book)\">The Speech</a></i></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><i><a href=\"/wiki/The_Obama_Story\" title=\"The Obama Story\">The Obama Story</a></i></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><i><a href=\"/wiki/Between_Barack_and_a_Hard_Place\" title=\"Between Barack and a Hard Place\">Between Barack and a Hard Place</a></i></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><i><a href=\"/wiki/Game_Change\" title=\"Game Change\">Game Change</a></i></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><i><a href=\"/wiki/Obama_Zombies\" title=\"Obama Zombies\">Obama Zombies</a></i></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><i><a href=\"/wiki/Conservative_Victory\" title=\"Conservative Victory\">Conservative Victory</a></i></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><i><a href=\"/wiki/The_Bridge:_The_Life_and_Rise_of_Barack_Obama\" title=\"The Bridge: The Life and Rise of Barack Obama\">The Bridge</a></i></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><i><a href=\"/wiki/The_Obama_Diaries\" title=\"The Obama Diaries\">The Obama Diaries</a></i></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><i><a href=\"/wiki/The_Obama_Syndrome\" title=\"The Obama Syndrome\">The Obama Syndrome</a></i></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><i><a href=\"/wiki/The_Obama_Identity\" title=\"The Obama Identity\">The Obama Identity</a></i></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><i><a href=\"/wiki/O:_A_Presidential_Novel\" title=\"O: A Presidential Novel\">O: A Presidential Novel</a></i></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><i><a href=\"/wiki/Where%27s_the_Birth_Certificate%3F\" title=\"Where&#39;s the Birth Certificate?\">Where's the Birth Certificate?</a></i></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><i><a href=\"/wiki/Obama%27s_Last_Stand\" title=\"Obama&#39;s Last Stand\">Obama's Last Stand</a></i></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><i><a href=\"/wiki/Barack_Obama:_The_Story\" title=\"Barack Obama: The Story\">Barack Obama: The Story</a></i></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><i><a href=\"/wiki/Double_Down:_Game_Change_2012\" title=\"Double Down: Game Change 2012\"> Game Change 2012</a></i></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><i><a href=\"/wiki/Buyer%27s_Remorse_(book)\" title=\"Buyer&#39;s Remorse (book)\">Buyer's Remorse</a></i></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><i><a href=\"/wiki/Rising_Star_(book)\" title=\"Rising Star (book)\">Rising Star</a></i></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><i><a href=\"/wiki/Shade:_A_Tale_of_Two_Presidents\" title=\"Shade: A Tale of Two Presidents\">Shade</a></i></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><i><a href=\"/wiki/The_World_as_It_Is_(book)\" title=\"The World as It Is (book)\">The World as It Is</a></i></span></li></ul>\n</div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"width:1%\">Music</th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-odd\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Amber_Lee_Ettinger\" title=\"Amber Lee Ettinger\">Obama Girl</a></span>\n<ul><li><span class=\"nowrap\">\"<a href=\"/wiki/Crush_on_Obama\" title=\"Crush on Obama\">I Got a Crush... on Obama</a>\"</span></li></ul></li>\n<li><span class=\"nowrap\">\"<a href=\"/wiki/Magical_Negro#Barack_Obama\" title=\"Magical Negro\">Barack the Magic Negro</a>\"</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Will.i.am\" title=\"Will.i.am\">will.i.am</a></span>\n<ul><li><span class=\"nowrap\">\"<a href=\"/wiki/Yes_We_Can_(will.i.am_song)\" title=\"Yes We Can (will.i.am song)\">Yes We Can</a>\"</span></li></ul></li>\n<li><span class=\"nowrap\">\"<a href=\"/wiki/The_President_Sang_Amazing_Grace\" title=\"The President Sang Amazing Grace\">The President Sang Amazing Grace</a>\"</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\">\"<a href=\"/wiki/There%27s_No_One_as_Irish_as_Barack_O%27Bama\" title=\"There&#39;s No One as Irish as Barack O&#39;Bama\">There's No One as Irish as Barack O'Bama</a>\"</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\">\"<a href=\"/wiki/S%C3%AD_Se_Puede_Cambiar\" title=\"Sí Se Puede Cambiar\">Sí Se Puede Cambiar</a>\"</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\">\"<a href=\"/wiki/My_President\" title=\"My President\">My President</a>\"</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\">\"<a href=\"/wiki/Deadheads_for_Obama\" title=\"Deadheads for Obama\">Deadheads for Obama</a>\"</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\">\"<a href=\"/wiki/Air_and_Simple_Gifts\" title=\"Air and Simple Gifts\">Air and Simple Gifts</a>\"</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><i><a href=\"/wiki/Change_Is_Now:_Renewing_America%27s_Promise\" title=\"Change Is Now: Renewing America&#39;s Promise\">Change Is Now</a></i></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><i><a href=\"/wiki/Hope!_%E2%80%93_Das_Obama_Musical\" title=\"Hope! – Das Obama Musical\">Hope! – Das Obama Musical</a></i></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\">\"<a href=\"/wiki/Barack_Obama_vs._Mitt_Romney_(video)\" title=\"Barack Obama vs. Mitt Romney (video)\">Barack Obama vs. Mitt Romney</a>\"</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><i><a href=\"/wiki/Baracksdubs\" title=\"Baracksdubs\">Barack's Dubs</a></i></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\">\"<a href=\"/wiki/Signed,_Sealed,_Delivered_I%27m_Yours#Political_significance\" title=\"Signed, Sealed, Delivered I&#39;m Yours\">Signed, Sealed, Delivered I'm Yours</a>\"</span></li></ul>\n</div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"width:1%\">Film, TV, <br /> and stage</th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-even\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><span class=\"nowrap\"><i><a href=\"/wiki/By_the_People:_The_Election_of_Barack_Obama\" title=\"By the People: The Election of Barack Obama\">By the People: The Election of Barack Obama</a></i> (2009)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><i><a href=\"/wiki/Change_(film)\" title=\"Change (film)\">Change</a></i> (2010)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><i><a href=\"/wiki/Obama_Anak_Menteng\" title=\"Obama Anak Menteng\">Obama Anak Menteng</a></i> (2010)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><i><a href=\"/wiki/2016:_Obama%27s_America\" title=\"2016: Obama&#39;s America\">2016: Obama's America</a></i> (2012)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><i><a href=\"/wiki/The_Road_We%27ve_Traveled\" title=\"The Road We&#39;ve Traveled\">The Road We've Traveled</a></i> (2012)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><i><a href=\"/wiki/Southside_with_You\" title=\"Southside with You\">Southside with You</a></i> (2016)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><i><a href=\"/wiki/Hillary_and_Clinton\" title=\"Hillary and Clinton\">Hillary and Clinton</a></i> (2016)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><i><a href=\"/wiki/Barry_(2016_film)\" title=\"Barry (2016 film)\">Barry</a></i> (2016)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><i><a href=\"/wiki/America%27s_Great_Divide\" title=\"America&#39;s Great Divide\">America's Great Divide</a></i> (2020)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><i><a href=\"/wiki/We_the_People_(2021_TV_series)\" title=\"We the People (2021 TV series)\">We the People</a></i> (2021)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><i><a href=\"/wiki/Renegades:_Born_in_the_USA\" title=\"Renegades: Born in the USA\">Renegades: Born in the USA</a></i> (2021)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><i><a href=\"/wiki/Obama:_In_Pursuit_of_a_More_Perfect_Union\" title=\"Obama: In Pursuit of a More Perfect Union\">Obama: In Pursuit of a More Perfect Union</a></i> (2021)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><i><a href=\"/wiki/The_First_Lady_(American_TV_series)\" title=\"The First Lady (American TV series)\">The First Lady</a></i> (2022)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><i><a href=\"/wiki/Picturing_the_Obamas\" title=\"Picturing the Obamas\">Picturing the Obamas</a></i> (2022)</span></li></ul>\n</div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"width:1%\"><a href=\"/wiki/Category:Images_of_Barack_Obama\" title=\"Category:Images of Barack Obama\">Other media</a></th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-odd\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Social_media_use_by_Barack_Obama\" title=\"Social media use by Barack Obama\">Social media use</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Artists_for_Obama\" title=\"Artists for Obama\">Artists for Obama</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Barack_Obama_%22Hope%22_poster\" title=\"Barack Obama &quot;Hope&quot; poster\">\"Hope\" poster</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Barack_Obama_%22Joker%22_poster\" title=\"Barack Obama &quot;Joker&quot; poster\">\"Joker\" poster</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Hair_Like_Mine\" title=\"Hair Like Mine\"><i>Hair Like Mine</i></a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Situation_Room_(photograph)\" title=\"Situation Room (photograph)\"><i>Situation Room</i></a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Iman_Crosson\" title=\"Iman Crosson\">Iman Crosson</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><i><a href=\"/wiki/The_Forgotten_Man_(painting)\" title=\"The Forgotten Man (painting)\">The Forgotten Man</a></i> (2010 painting)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><i><a href=\"/wiki/President_Barack_Obama_(painting)\" title=\"President Barack Obama (painting)\">President Barack Obama</a></i> (2018 portrait)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Obama_logo\" title=\"Obama logo\">Obama logo</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Barack_Obama_in_comics\" title=\"Barack Obama in comics\">In comics</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Barack_Obama%27s_summer_playlist\" title=\"Barack Obama&#39;s summer playlist\">Barack Obama's summer playlist</a></span></li></ul>\n</div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"width:1%\">Related</th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-even\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Barack_Obama_Day\" title=\"Barack Obama Day\">Barack Obama Day (Illinois)</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Obama_Day\" title=\"Obama Day\">Obama Day (Kenya)</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/List_of_honors_and_awards_received_by_Barack_Obama\" class=\"mw-redirect\" title=\"List of honors and awards received by Barack Obama\">Awards and honors</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/List_of_things_named_after_Barack_Obama\" title=\"List of things named after Barack Obama\">Namesakes</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Higher_Ground_Productions\" title=\"Higher Ground Productions\">Higher Ground Productions</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\">\"<a href=\"/wiki/One_Last_Time_(Hamilton_song)#Remix\" title=\"One Last Time (Hamilton song)\">One Last Time (44 Remix)</a>\"</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Sunlight_before_signing\" title=\"Sunlight before signing\">Sunlight before signing</a></span></li></ul>\n</div></td></tr></tbody></table><div></div></td></tr><tr><td class=\"navbox-abovebelow\" colspan=\"2\"><div>\n<ul><li><span class=\"nowrap\"><b><a href=\"/wiki/George_W._Bush\" title=\"George W. Bush\">← George W. Bush</a></b></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><b><a href=\"/wiki/Donald_Trump\" title=\"Donald Trump\">Donald Trump →</a></b></span></li></ul>\n<ul><li><span class=\"nowrap\"><b><span class=\"noviewer\" typeof=\"mw:File\"><span title=\"Category\"><img alt=\"\" src=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/en/thumb/9/96/Symbol_category_class.svg/16px-Symbol_category_class.svg.png\" decoding=\"async\" width=\"16\" height=\"16\" class=\"mw-file-element\" srcset=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/en/thumb/9/96/Symbol_category_class.svg/23px-Symbol_category_class.svg.png 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/en/thumb/9/96/Symbol_category_class.svg/31px-Symbol_category_class.svg.png 2x\" data-file-width=\"180\" data-file-height=\"185\" /></span></span> <a href=\"/wiki/Category:Barack_Obama\" title=\"Category:Barack Obama\">Category</a></b></span></li></ul>\n</div></td></tr></tbody></table></div>\n<div class=\"navbox-styles\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1228936124\"></div><div role=\"navigation\" class=\"navbox\" aria-labelledby=\"Offices_and_distinctions\" style=\"padding:3px\"><table class=\"nowraplinks mw-collapsible mw-collapsed navbox-inner\" style=\"border-spacing:0;background:transparent;color:inherit\"><tbody><tr><th scope=\"col\" class=\"navbox-title\" colspan=\"2\" style=\"background:#e8e8ff;\"><div id=\"Offices_and_distinctions\" style=\"font-size:114%;margin:0 4em\">Offices and distinctions</div></th></tr><tr><td colspan=\"2\" class=\"navbox-list navbox-odd\" style=\"width:100%;padding:0;font-size:114%\"><div style=\"padding:0px\">\n<table class=\"wikitable succession-box noprint\" style=\"margin:0.5em auto; font-size:small;clear:both;\">\n\n\n<tbody><tr>\n<th colspan=\"3\" style=\"border-top: 5px solid #cccccc\"><a href=\"/wiki/Illinois_Senate\" title=\"Illinois Senate\">Illinois Senate</a>\n</th></tr>\n<tr style=\"text-align:center;\">\n<td style=\"width:30%;\" rowspan=\"1\">Preceded&#160;by<div style=\"font-weight: bold\"><a href=\"/wiki/Alice_Palmer_(politician)\" title=\"Alice Palmer (politician)\">Alice Palmer</a></div>\n</td>\n<td style=\"width: 40%; text-align: center;\" rowspan=\"1\"><b> Member of the <a href=\"/wiki/Illinois_Senate\" title=\"Illinois Senate\">Illinois Senate</a><br />from the 13th district </b><br />1997–2004\n</td>\n<td style=\"width: 30%; text-align: center;\" rowspan=\"1\">Succeeded&#160;by<div style=\"font-weight: bold\"><a href=\"/wiki/Kwame_Raoul\" title=\"Kwame Raoul\">Kwame Raoul</a></div>\n</td></tr>\n\n<tr>\n<th colspan=\"3\" style=\"border-top: 5px solid #FFBF00;\">Party political offices\n</th></tr>\n<tr style=\"text-align:center;\">\n<td style=\"width:30%;\" rowspan=\"1\">Preceded&#160;by<div style=\"font-weight: bold\"><a href=\"/wiki/Carol_Moseley_Braun\" title=\"Carol Moseley Braun\">Carol Moseley Braun</a></div>\n</td>\n<td style=\"width: 40%; text-align: center;\" rowspan=\"1\"><b> <a href=\"/wiki/Democratic_Party_(United_States)\" title=\"Democratic Party (United States)\">Democratic</a> nominee for <a href=\"/wiki/U.S._Senator_from_Illinois\" class=\"mw-redirect\" title=\"U.S. Senator from Illinois\">U.S. Senator from Illinois</a><br />(<a href=\"/wiki/Classes_of_United_States_senators\" title=\"Classes of United States senators\">Class 3</a>) </b><br /><a href=\"/wiki/2004_United_States_Senate_election_in_Illinois\" title=\"2004 United States Senate election in Illinois\">2004</a>\n</td>\n<td style=\"width: 30%; text-align: center;\" rowspan=\"1\">Succeeded&#160;by<div style=\"font-weight: bold\"><a href=\"/wiki/Alexi_Giannoulias\" title=\"Alexi Giannoulias\">Alexi Giannoulias</a></div>\n</td></tr>\n\n<tr style=\"text-align:center;\">\n<td style=\"width:30%;\" rowspan=\"1\">Preceded&#160;by<div style=\"font-weight: bold\"><a href=\"/wiki/Harold_Ford_Jr.\" title=\"Harold Ford Jr.\">Harold Ford Jr.</a></div>\n</td>\n<td style=\"width: 40%; text-align: center;\" rowspan=\"1\"><b> Keynote Speaker of the <a href=\"/wiki/Democratic_National_Convention\" title=\"Democratic National Convention\">Democratic National Convention</a> </b><br /><a href=\"/wiki/2004_Democratic_National_Convention\" title=\"2004 Democratic National Convention\">2004</a>\n</td>\n<td style=\"width: 30%; text-align: center;\" rowspan=\"1\">Succeeded&#160;by<div style=\"font-weight: bold\"><a href=\"/wiki/Mark_Warner\" title=\"Mark Warner\">Mark Warner</a></div>\n</td></tr>\n\n<tr style=\"text-align:center;\">\n<td style=\"width:30%;\" rowspan=\"1\">Preceded&#160;by<div style=\"font-weight: bold\"><a href=\"/wiki/John_Kerry\" title=\"John Kerry\">John Kerry</a></div>\n</td>\n<td style=\"width: 40%; text-align: center;\" rowspan=\"1\"><b> <a href=\"/wiki/Democratic_Party_(United_States)\" title=\"Democratic Party (United States)\">Democratic</a> <a href=\"/wiki/List_of_United_States_Democratic_Party_presidential_tickets\" title=\"List of United States Democratic Party presidential tickets\">nominee</a> for President of the United States </b><br /><a href=\"/wiki/2008_United_States_presidential_election\" title=\"2008 United States presidential election\">2008</a>, <a href=\"/wiki/2012_United_States_presidential_election\" title=\"2012 United States presidential election\">2012</a>\n</td>\n<td style=\"width: 30%; text-align: center;\" rowspan=\"1\">Succeeded&#160;by<div style=\"font-weight: bold\"><a href=\"/wiki/Hillary_Clinton\" title=\"Hillary Clinton\">Hillary Clinton</a></div>\n</td></tr>\n\n<tr>\n<th colspan=\"3\" style=\"border-top: 5px solid #cccccc\"><a href=\"/wiki/United_States_Senate\" title=\"United States Senate\">U.S. Senate</a>\n</th></tr>\n<tr style=\"text-align:center;\">\n<td style=\"width:30%;\" rowspan=\"1\">Preceded&#160;by<div style=\"font-weight: bold\"><a href=\"/wiki/Peter_Fitzgerald_(politician)\" title=\"Peter Fitzgerald (politician)\">Peter Fitzgerald</a></div>\n</td>\n<td style=\"width: 40%; text-align: center;\" rowspan=\"1\"><b> <a href=\"/wiki/List_of_United_States_senators_from_Illinois\" title=\"List of United States senators from Illinois\">United States Senator (Class 3) from Illinois</a> </b><br />2005–2008        <br /><small>Served alongside: <b><a href=\"/wiki/Dick_Durbin\" title=\"Dick Durbin\">Dick Durbin</a></b></small>\n</td>\n<td style=\"width: 30%; text-align: center;\" rowspan=\"1\">Succeeded&#160;by<div style=\"font-weight: bold\"><a href=\"/wiki/Roland_Burris\" title=\"Roland Burris\">Roland Burris</a></div>\n</td></tr>\n\n<tr>\n<th colspan=\"3\" style=\"border-top: 5px solid #ccccff;\">Political offices\n</th></tr>\n<tr style=\"text-align:center;\">\n<td style=\"width:30%;\" rowspan=\"1\">Preceded&#160;by<div style=\"font-weight: bold\"><a href=\"/wiki/George_W._Bush\" title=\"George W. Bush\">George W. Bush</a></div>\n</td>\n<td style=\"width: 40%; text-align: center;\" rowspan=\"1\"><b> President of the United States </b><br />2009–2017\n</td>\n<td style=\"width: 30%; text-align: center;\" rowspan=\"1\">Succeeded&#160;by<div style=\"font-weight: bold\"><a href=\"/wiki/Donald_Trump\" title=\"Donald Trump\">Donald Trump</a></div>\n</td></tr>\n\n<tr>\n<th colspan=\"3\" style=\"border-top: 5px solid #FFF179;\">Awards and achievements\n</th></tr>\n<tr style=\"text-align:center;\">\n<td style=\"width:30%;\" rowspan=\"1\">Preceded&#160;by<div style=\"font-weight: bold\"><a href=\"/wiki/Martti_Ahtisaari\" title=\"Martti Ahtisaari\">Martti Ahtisaari</a></div>\n</td>\n<td style=\"width: 40%; text-align: center;\" rowspan=\"1\"><b> <a href=\"/wiki/Nobel_Peace_Prize\" title=\"Nobel Peace Prize\">Nobel Peace Prize</a> Laureate </b><br />2009\n</td>\n<td style=\"width: 30%; text-align: center;\" rowspan=\"1\">Succeeded&#160;by<div style=\"font-weight: bold\"><a href=\"/wiki/Liu_Xiaobo\" title=\"Liu Xiaobo\">Liu Xiaobo</a></div>\n</td></tr>\n\n<tr>\n<th colspan=\"3\" style=\"border-top: 5px solid #cfc;\"><a href=\"/wiki/United_States_order_of_precedence\" title=\"United States order of precedence\">U.S. order of precedence</a> (ceremonial)\n</th></tr>\n<tr style=\"text-align:center;\">\n<td style=\"width:30%;\" rowspan=\"1\">Preceded&#160;by<div style=\"font-weight: bold\"><a href=\"/wiki/George_W._Bush\" title=\"George W. Bush\">George W. Bush</a></div><small><i><b>as former president</b></i></small>\n</td>\n<td style=\"width: 40%; text-align: center;\" rowspan=\"1\"><b> <a href=\"/wiki/United_States_order_of_precedence\" title=\"United States order of precedence\">Order of precedence of the United States</a><br /><i>former president</i> </b>\n</td>\n<td style=\"width: 30%; text-align: center;\" rowspan=\"1\">Succeeded&#160;by<div style=\"font-weight: bold\"><a href=\"/wiki/Donald_Trump\" title=\"Donald Trump\">Donald Trump</a></div><small><i><b>as former president</b></i></small>\n</td></tr>\n\n<tr>\n<th colspan=\"3\" style=\"border-top: 5px solid #FACEFF;\">Diplomatic posts\n</th></tr>\n<tr style=\"text-align:center;\">\n<td style=\"width:30%;\" rowspan=\"1\">Preceded&#160;by<div style=\"font-weight: bold\"><a href=\"/wiki/Gordon_Brown\" title=\"Gordon Brown\">Gordon Brown</a></div>\n</td>\n<td style=\"width: 40%; text-align: center;\" rowspan=\"1\"><b> Chairperson of the <a href=\"/wiki/G20\" title=\"G20\">Group of 20</a> </b><br />2009\n</td>\n<td style=\"width: 30%; text-align: center;\" rowspan=\"1\">Succeeded&#160;by<div style=\"font-weight: bold\"><a href=\"/wiki/Stephen_Harper\" title=\"Stephen Harper\">Stephen Harper</a></div>\n</td></tr>\n\n<tr style=\"text-align:center;\">\n<td style=\"width:30%;\" rowspan=\"1\">Preceded&#160;by<div style=\"font-weight: bold\"><a href=\"/wiki/Naoto_Kan\" title=\"Naoto Kan\">Naoto Kan</a></div>\n</td>\n<td style=\"width: 40%; text-align: center;\" rowspan=\"1\"><b> Chair of the <a href=\"/wiki/Asia-Pacific_Economic_Cooperation\" title=\"Asia-Pacific Economic Cooperation\">Asia-Pacific Economic Cooperation</a> </b><br />2011\n</td>\n<td style=\"width: 30%; text-align: center;\" rowspan=\"1\">Succeeded&#160;by<div style=\"font-weight: bold\"><a href=\"/wiki/Vladimir_Putin\" title=\"Vladimir Putin\">Vladimir Putin</a></div>\n</td></tr>\n\n<tr style=\"text-align:center;\">\n<td style=\"width:30%;\" rowspan=\"1\">Preceded&#160;by<div style=\"font-weight: bold\"><a href=\"/wiki/Nicolas_Sarkozy\" title=\"Nicolas Sarkozy\">Nicolas Sarkozy</a></div>\n</td>\n<td style=\"width: 40%; text-align: center;\" rowspan=\"1\"><b> Chair of the <a href=\"/wiki/Group_of_Eight\" class=\"mw-redirect\" title=\"Group of Eight\">Group of Eight</a> </b><br />2012\n</td>\n<td style=\"width: 30%; text-align: center;\" rowspan=\"1\">Succeeded&#160;by<div style=\"font-weight: bold\"><a href=\"/wiki/David_Cameron\" title=\"David Cameron\">David Cameron</a></div>\n</td></tr>\n</tbody></table>\n</div></td></tr></tbody></table></div>\n<div class=\"navbox-styles\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1228936124\"></div><div role=\"navigation\" class=\"navbox\" aria-labelledby=\"Articles_related_to_Barack_Obama\" style=\"padding:3px\"><table class=\"nowraplinks mw-collapsible mw-collapsed navbox-inner\" style=\"border-spacing:0;background:transparent;color:inherit\"><tbody><tr><th scope=\"col\" class=\"navbox-title\" colspan=\"2\" style=\"background:#e8e8ff;\"><div id=\"Articles_related_to_Barack_Obama\" style=\"font-size:114%;margin:0 4em\">Articles related to Barack Obama</div></th></tr><tr><td colspan=\"2\" class=\"navbox-list navbox-odd\" style=\"width:100%;padding:0;font-size:114%\"><div style=\"padding:0px\">\n<div class=\"navbox-styles\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1129693374\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1228936124\"><style data-mw-deduplicate=\"TemplateStyles:r1184024115\">.mw-parser-output .div-col{margin-top:0.3em;column-width:30em}.mw-parser-output .div-col-small{font-size:90%}.mw-parser-output .div-col-rules{column-rule:1px solid #aaa}.mw-parser-output .div-col dl,.mw-parser-output .div-col ol,.mw-parser-output .div-col ul{margin-top:0}.mw-parser-output .div-col li,.mw-parser-output .div-col dd{page-break-inside:avoid;break-inside:avoid-column}</style></div><div role=\"navigation\" class=\"navbox\" aria-labelledby=\"Presidents_of_the_United_States\" style=\"padding:3px\"><table class=\"nowraplinks mw-collapsible autocollapse navbox-inner\" style=\"border-spacing:0;background:transparent;color:inherit\"><tbody><tr><th scope=\"col\" class=\"navbox-title\" colspan=\"2\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1129693374\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1063604349\"><div class=\"navbar plainlinks hlist navbar-mini\"><ul><li class=\"nv-view\"><a href=\"/wiki/Template:US_presidents\" title=\"Template:US presidents\"><abbr title=\"View this template\">v</abbr></a></li><li class=\"nv-talk\"><a href=\"/wiki/Template_talk:US_presidents\" title=\"Template talk:US presidents\"><abbr title=\"Discuss this template\">t</abbr></a></li><li class=\"nv-edit\"><a href=\"/wiki/Special:EditPage/Template:US_presidents\" title=\"Special:EditPage/Template:US presidents\"><abbr title=\"Edit this template\">e</abbr></a></li></ul></div><div id=\"Presidents_of_the_United_States\" style=\"font-size:114%;margin:0 4em\"><a href=\"/wiki/President_of_the_United_States\" title=\"President of the United States\">Presidents of the United States</a></div></th></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"width:1%\">Presidents and<br />presidencies</th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-odd\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\"><div style=\"display:flex\"><div class=\"div-col\" style=\"column-width: 20em;flex:1;text-align:left;white-space:nowrap\">\n<ol><li><a href=\"/wiki/George_Washington\" title=\"George Washington\">George Washington</a> (<a href=\"/wiki/Presidency_of_George_Washington\" title=\"Presidency of George Washington\">1789–1797</a>)</li>\n<li><a href=\"/wiki/John_Adams\" title=\"John Adams\">John Adams</a> (<a href=\"/wiki/Presidency_of_John_Adams\" title=\"Presidency of John Adams\">1797–1801</a>)</li>\n<li><a href=\"/wiki/Thomas_Jefferson\" title=\"Thomas Jefferson\">Thomas Jefferson</a> (<a href=\"/wiki/Presidency_of_Thomas_Jefferson\" title=\"Presidency of Thomas Jefferson\">1801–1809</a>)</li>\n<li><a href=\"/wiki/James_Madison\" title=\"James Madison\">James Madison</a> (<a href=\"/wiki/Presidency_of_James_Madison\" title=\"Presidency of James Madison\">1809–1817</a>)</li>\n<li><a href=\"/wiki/James_Monroe\" title=\"James Monroe\">James Monroe</a> (<a href=\"/wiki/Presidency_of_James_Monroe\" title=\"Presidency of James Monroe\">1817–1825</a>)</li>\n<li><a href=\"/wiki/John_Quincy_Adams\" title=\"John Quincy Adams\">John Quincy Adams</a> (<a href=\"/wiki/Presidency_of_John_Quincy_Adams\" title=\"Presidency of John Quincy Adams\">1825–1829</a>)</li>\n<li><a href=\"/wiki/Andrew_Jackson\" title=\"Andrew Jackson\">Andrew Jackson</a> (<a href=\"/wiki/Presidency_of_Andrew_Jackson\" title=\"Presidency of Andrew Jackson\">1829–1837</a>)</li>\n<li><a href=\"/wiki/Martin_Van_Buren\" title=\"Martin Van Buren\">Martin Van Buren</a> (<a href=\"/wiki/Presidency_of_Martin_Van_Buren\" title=\"Presidency of Martin Van Buren\">1837–1841</a>)</li>\n<li><a href=\"/wiki/William_Henry_Harrison\" title=\"William Henry Harrison\">William Henry Harrison</a> (<a href=\"/wiki/William_Henry_Harrison#Presidency_(1841)\" title=\"William Henry Harrison\">1841</a>)</li>\n<li><a href=\"/wiki/John_Tyler\" title=\"John Tyler\">John Tyler</a> (<a href=\"/wiki/Presidency_of_John_Tyler\" title=\"Presidency of John Tyler\">1841–1845</a>)</li>\n<li><a href=\"/wiki/James_K._Polk\" title=\"James K. Polk\">James K. Polk</a> (<a href=\"/wiki/Presidency_of_James_K._Polk\" title=\"Presidency of James K. Polk\">1845–1849</a>)</li>\n<li><a href=\"/wiki/Zachary_Taylor\" title=\"Zachary Taylor\">Zachary Taylor</a> (<a href=\"/wiki/Zachary_Taylor#Presidency_(1849–1850)\" title=\"Zachary Taylor\">1849–1850</a>)</li>\n<li><a href=\"/wiki/Millard_Fillmore\" title=\"Millard Fillmore\">Millard Fillmore</a> (<a href=\"/wiki/Presidency_of_Millard_Fillmore\" title=\"Presidency of Millard Fillmore\">1850–1853</a>)</li>\n<li><a href=\"/wiki/Franklin_Pierce\" title=\"Franklin Pierce\">Franklin Pierce</a> (<a href=\"/wiki/Presidency_of_Franklin_Pierce\" title=\"Presidency of Franklin Pierce\">1853–1857</a>)</li>\n<li><a href=\"/wiki/James_Buchanan\" title=\"James Buchanan\">James Buchanan</a> (<a href=\"/wiki/Presidency_of_James_Buchanan\" title=\"Presidency of James Buchanan\">1857–1861</a>)</li>\n<li><a href=\"/wiki/Abraham_Lincoln\" title=\"Abraham Lincoln\">Abraham Lincoln</a> (<a href=\"/wiki/Presidency_of_Abraham_Lincoln\" title=\"Presidency of Abraham Lincoln\">1861–1865</a>)</li>\n<li><a href=\"/wiki/Andrew_Johnson\" title=\"Andrew Johnson\">Andrew Johnson</a> (<a href=\"/wiki/Presidency_of_Andrew_Johnson\" title=\"Presidency of Andrew Johnson\">1865–1869</a>)</li>\n<li><a href=\"/wiki/Ulysses_S._Grant\" title=\"Ulysses S. Grant\">Ulysses S. Grant</a> (<a href=\"/wiki/Presidency_of_Ulysses_S._Grant\" title=\"Presidency of Ulysses S. Grant\">1869–1877</a>)</li>\n<li><a href=\"/wiki/Rutherford_B._Hayes\" title=\"Rutherford B. Hayes\">Rutherford B. Hayes</a> (<a href=\"/wiki/Presidency_of_Rutherford_B._Hayes\" title=\"Presidency of Rutherford B. Hayes\">1877–1881</a>)</li>\n<li><a href=\"/wiki/James_A._Garfield\" title=\"James A. Garfield\">James A. Garfield</a> (<a href=\"/wiki/James_A._Garfield#Presidency_(1881)\" title=\"James A. Garfield\">1881</a>)</li>\n<li><a href=\"/wiki/Chester_A._Arthur\" title=\"Chester A. Arthur\">Chester A. Arthur</a> (<a href=\"/wiki/Presidency_of_Chester_A._Arthur\" title=\"Presidency of Chester A. Arthur\">1881–1885</a>)</li>\n<li><a href=\"/wiki/Grover_Cleveland\" title=\"Grover Cleveland\">Grover Cleveland</a> (<a href=\"/wiki/Presidencies_of_Grover_Cleveland#First_presidency_(1885–1889)\" title=\"Presidencies of Grover Cleveland\">1885–1889</a>)</li>\n<li><a href=\"/wiki/Benjamin_Harrison\" title=\"Benjamin Harrison\">Benjamin Harrison</a> (<a href=\"/wiki/Presidency_of_Benjamin_Harrison\" title=\"Presidency of Benjamin Harrison\">1889–1893</a>)</li>\n<li><a href=\"/wiki/Grover_Cleveland\" title=\"Grover Cleveland\">Grover Cleveland</a> (<a href=\"/wiki/Presidencies_of_Grover_Cleveland#Second_presidency_(1893–1897)\" title=\"Presidencies of Grover Cleveland\">1893–1897</a>)</li>\n<li><a href=\"/wiki/William_McKinley\" title=\"William McKinley\">William McKinley</a> (<a href=\"/wiki/Presidency_of_William_McKinley\" title=\"Presidency of William McKinley\">1897–1901</a>)</li>\n<li><a href=\"/wiki/Theodore_Roosevelt\" title=\"Theodore Roosevelt\">Theodore Roosevelt</a> (<a href=\"/wiki/Presidency_of_Theodore_Roosevelt\" title=\"Presidency of Theodore Roosevelt\">1901–1909</a>)</li>\n<li><a href=\"/wiki/William_Howard_Taft\" title=\"William Howard Taft\">William Howard Taft</a> (<a href=\"/wiki/Presidency_of_William_Howard_Taft\" title=\"Presidency of William Howard Taft\">1909–1913</a>)</li>\n<li><a href=\"/wiki/Woodrow_Wilson\" title=\"Woodrow Wilson\">Woodrow Wilson</a> (<a href=\"/wiki/Presidency_of_Woodrow_Wilson\" title=\"Presidency of Woodrow Wilson\">1913–1921</a>)</li>\n<li><a href=\"/wiki/Warren_G._Harding\" title=\"Warren G. Harding\">Warren G. Harding</a> (<a href=\"/wiki/Presidency_of_Warren_G._Harding\" title=\"Presidency of Warren G. Harding\">1921–1923</a>)</li>\n<li><a href=\"/wiki/Calvin_Coolidge\" title=\"Calvin Coolidge\">Calvin Coolidge</a> (<a href=\"/wiki/Presidency_of_Calvin_Coolidge\" title=\"Presidency of Calvin Coolidge\">1923–1929</a>)</li>\n<li><a href=\"/wiki/Herbert_Hoover\" title=\"Herbert Hoover\">Herbert Hoover</a> (<a href=\"/wiki/Presidency_of_Herbert_Hoover\" title=\"Presidency of Herbert Hoover\">1929–1933</a>)</li>\n<li><a href=\"/wiki/Franklin_D._Roosevelt\" title=\"Franklin D. Roosevelt\">Franklin D. Roosevelt</a> (<a href=\"/wiki/Presidency_of_Franklin_D._Roosevelt\" title=\"Presidency of Franklin D. Roosevelt\">1933–1945</a>)</li>\n<li><a href=\"/wiki/Harry_S._Truman\" title=\"Harry S. Truman\">Harry S. Truman</a> (<a href=\"/wiki/Presidency_of_Harry_S._Truman\" title=\"Presidency of Harry S. Truman\">1945–1953</a>)</li>\n<li><a href=\"/wiki/Dwight_D._Eisenhower\" title=\"Dwight D. Eisenhower\">Dwight D. Eisenhower</a> (<a href=\"/wiki/Presidency_of_Dwight_D._Eisenhower\" title=\"Presidency of Dwight D. Eisenhower\">1953–1961</a>)</li>\n<li><a href=\"/wiki/John_F._Kennedy\" title=\"John F. Kennedy\">John F. Kennedy</a> (<a href=\"/wiki/Presidency_of_John_F._Kennedy\" title=\"Presidency of John F. Kennedy\">1961–1963</a>)</li>\n<li><a href=\"/wiki/Lyndon_B._Johnson\" title=\"Lyndon B. Johnson\">Lyndon B. Johnson</a> (<a href=\"/wiki/Presidency_of_Lyndon_B._Johnson\" title=\"Presidency of Lyndon B. Johnson\">1963–1969</a>)</li>\n<li><a href=\"/wiki/Richard_Nixon\" title=\"Richard Nixon\">Richard Nixon</a> (<a href=\"/wiki/Presidency_of_Richard_Nixon\" title=\"Presidency of Richard Nixon\">1969–1974</a>)</li>\n<li><a href=\"/wiki/Gerald_Ford\" title=\"Gerald Ford\">Gerald Ford</a> (<a href=\"/wiki/Presidency_of_Gerald_Ford\" title=\"Presidency of Gerald Ford\">1974–1977</a>)</li>\n<li><a href=\"/wiki/Jimmy_Carter\" title=\"Jimmy Carter\">Jimmy Carter</a> (<a href=\"/wiki/Presidency_of_Jimmy_Carter\" title=\"Presidency of Jimmy Carter\">1977–1981</a>)</li>\n<li><a href=\"/wiki/Ronald_Reagan\" title=\"Ronald Reagan\">Ronald Reagan</a> (<a href=\"/wiki/Presidency_of_Ronald_Reagan\" title=\"Presidency of Ronald Reagan\">1981–1989</a>)</li>\n<li><a href=\"/wiki/George_H._W._Bush\" title=\"George H. W. Bush\">George H. W. Bush</a> (<a href=\"/wiki/Presidency_of_George_H._W._Bush\" title=\"Presidency of George H. W. Bush\">1989–1993</a>)</li>\n<li><a href=\"/wiki/Bill_Clinton\" title=\"Bill Clinton\">Bill Clinton</a> (<a href=\"/wiki/Presidency_of_Bill_Clinton\" title=\"Presidency of Bill Clinton\">1993–2001</a>)</li>\n<li><a href=\"/wiki/George_W._Bush\" title=\"George W. Bush\">George W. Bush</a> (<a href=\"/wiki/Presidency_of_George_W._Bush\" title=\"Presidency of George W. Bush\">2001–2009</a>)</li>\n<li><a class=\"mw-selflink selflink\">Barack Obama</a> (<a href=\"/wiki/Presidency_of_Barack_Obama\" title=\"Presidency of Barack Obama\">2009–2017</a>)</li>\n<li><a href=\"/wiki/Donald_Trump\" title=\"Donald Trump\">Donald Trump</a> (<a href=\"/wiki/Presidency_of_Donald_Trump\" title=\"Presidency of Donald Trump\">2017–2021</a>)</li>\n<li><a href=\"/wiki/Joe_Biden\" title=\"Joe Biden\">Joe Biden</a> (<a href=\"/wiki/Presidency_of_Joe_Biden\" title=\"Presidency of Joe Biden\">2021–present</a>)</li></ol>\n</div></div></div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"width:1%\">Presidency<br />timelines</th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-even hlist\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><a href=\"/wiki/Timeline_of_the_George_Washington_presidency\" title=\"Timeline of the George Washington presidency\">Washington</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Timeline_of_the_William_McKinley_presidency\" title=\"Timeline of the William McKinley presidency\">McKinley</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Timeline_of_the_Theodore_Roosevelt_presidency\" title=\"Timeline of the Theodore Roosevelt presidency\">T. Roosevelt</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Timeline_of_the_William_Howard_Taft_presidency\" title=\"Timeline of the William Howard Taft presidency\">Taft</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Timeline_of_the_Woodrow_Wilson_presidency\" title=\"Timeline of the Woodrow Wilson presidency\">Wilson</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Timeline_of_the_Warren_G._Harding_presidency\" title=\"Timeline of the Warren G. Harding presidency\">Harding</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Timeline_of_the_Calvin_Coolidge_presidency\" title=\"Timeline of the Calvin Coolidge presidency\">Coolidge</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Timeline_of_the_Herbert_Hoover_presidency\" title=\"Timeline of the Herbert Hoover presidency\">Hoover</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Timeline_of_the_Franklin_D._Roosevelt_presidency\" title=\"Timeline of the Franklin D. Roosevelt presidency\">F. D. Roosevelt</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Timeline_of_the_Harry_S._Truman_presidency\" title=\"Timeline of the Harry S. Truman presidency\">Truman</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Timeline_of_the_Dwight_D._Eisenhower_presidency\" title=\"Timeline of the Dwight D. Eisenhower presidency\">Eisenhower</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Timeline_of_the_John_F._Kennedy_presidency\" title=\"Timeline of the John F. Kennedy presidency\">Kennedy</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Timeline_of_the_Lyndon_B._Johnson_presidency\" title=\"Timeline of the Lyndon B. Johnson presidency\">L. B. Johnson</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Timeline_of_the_Richard_Nixon_presidency\" title=\"Timeline of the Richard Nixon presidency\">Nixon</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Timeline_of_the_Gerald_Ford_presidency\" title=\"Timeline of the Gerald Ford presidency\">Ford</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Timeline_of_the_Jimmy_Carter_presidency\" title=\"Timeline of the Jimmy Carter presidency\">Carter</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Timeline_of_the_Ronald_Reagan_presidency\" title=\"Timeline of the Ronald Reagan presidency\">Reagan</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Timeline_of_the_George_H._W._Bush_presidency\" title=\"Timeline of the George H. W. Bush presidency\">G. H. W. Bush</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Timeline_of_the_Bill_Clinton_presidency\" title=\"Timeline of the Bill Clinton presidency\">Clinton</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Timeline_of_the_George_W._Bush_presidency\" title=\"Timeline of the George W. Bush presidency\">G. W. Bush</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Timeline_of_the_Barack_Obama_presidency\" title=\"Timeline of the Barack Obama presidency\">Obama</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Timeline_of_the_Donald_Trump_presidency\" title=\"Timeline of the Donald Trump presidency\">Trump</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Timeline_of_the_Joe_Biden_presidency\" title=\"Timeline of the Joe Biden presidency\">Biden</a></li></ul>\n</div></td></tr><tr><td class=\"navbox-abovebelow hlist\" colspan=\"2\" style=\"font-weight:bold;\"><div>\n<ul><li><span class=\"noviewer\" typeof=\"mw:File\"><span title=\"Category\"><img alt=\"\" src=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/en/thumb/9/96/Symbol_category_class.svg/16px-Symbol_category_class.svg.png\" decoding=\"async\" width=\"16\" height=\"16\" class=\"mw-file-element\" srcset=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/en/thumb/9/96/Symbol_category_class.svg/23px-Symbol_category_class.svg.png 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/en/thumb/9/96/Symbol_category_class.svg/31px-Symbol_category_class.svg.png 2x\" data-file-width=\"180\" data-file-height=\"185\" /></span></span> <a href=\"/wiki/Category:Presidents_of_the_United_States\" title=\"Category:Presidents of the United States\">Category</a></li>\n<li><span class=\"noviewer\" typeof=\"mw:File\"><span title=\"List-Class article\"><img alt=\"\" src=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/en/thumb/d/db/Symbol_list_class.svg/16px-Symbol_list_class.svg.png\" decoding=\"async\" width=\"16\" height=\"16\" class=\"mw-file-element\" srcset=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/en/thumb/d/db/Symbol_list_class.svg/23px-Symbol_list_class.svg.png 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/en/thumb/d/db/Symbol_list_class.svg/31px-Symbol_list_class.svg.png 2x\" data-file-width=\"180\" data-file-height=\"185\" /></span></span> <a href=\"/wiki/List_of_presidents_of_the_United_States\" title=\"List of presidents of the United States\">List</a></li></ul>\n</div></td></tr></tbody></table></div>\n<div class=\"navbox-styles\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1129693374\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1228936124\"></div><div role=\"navigation\" class=\"navbox\" aria-labelledby=\"(←_2004)_2008_United_States_presidential_election_(2012_→)\" style=\"padding:3px\"><table class=\"nowraplinks hlist mw-collapsible autocollapse navbox-inner\" style=\"border-spacing:0;background:transparent;color:inherit\"><tbody><tr><th scope=\"col\" class=\"navbox-title\" colspan=\"2\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1129693374\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1063604349\"><div class=\"navbar plainlinks hlist navbar-mini\"><ul><li class=\"nv-view\"><a href=\"/wiki/Template:2008_United_States_presidential_election\" title=\"Template:2008 United States presidential election\"><abbr title=\"View this template\">v</abbr></a></li><li class=\"nv-talk\"><a href=\"/wiki/Template_talk:2008_United_States_presidential_election\" title=\"Template talk:2008 United States presidential election\"><abbr title=\"Discuss this template\">t</abbr></a></li><li class=\"nv-edit\"><a href=\"/wiki/Special:EditPage/Template:2008_United_States_presidential_election\" title=\"Special:EditPage/Template:2008 United States presidential election\"><abbr title=\"Edit this template\">e</abbr></a></li></ul></div><div id=\"(←_2004)_2008_United_States_presidential_election_(2012_→)\" style=\"font-size:114%;margin:0 4em\">(<a href=\"/wiki/2004_United_States_presidential_election\" title=\"2004 United States presidential election\">← 2004</a>) <a href=\"/wiki/2008_United_States_presidential_election\" title=\"2008 United States presidential election\">2008 United States presidential election</a> (<a href=\"/wiki/2012_United_States_presidential_election\" title=\"2012 United States presidential election\">2012 →</a>)</div></th></tr><tr><td class=\"navbox-abovebelow\" colspan=\"2\"><div>\n<ul><li><a href=\"/wiki/Template:2008_United_States_elections\" title=\"Template:2008 United States elections\">2008 United States elections</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/List_of_candidates_in_the_2008_United_States_presidential_election\" title=\"List of candidates in the 2008 United States presidential election\">Candidates</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Comparison_of_the_2008_United_States_presidential_candidates\" title=\"Comparison of the 2008 United States presidential candidates\">Comparison</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/2008_United_States_presidential_debates\" title=\"2008 United States presidential debates\">Debates</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Congressional_endorsements_for_the_2008_United_States_presidential_election\" title=\"Congressional endorsements for the 2008 United States presidential election\">Congressional endorsements</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Fundraising_for_the_2008_United_States_presidential_election\" title=\"Fundraising for the 2008 United States presidential election\">Fundraising</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Ballot_access_for_the_2008_United_States_presidential_election\" class=\"mw-redirect\" title=\"Ballot access for the 2008 United States presidential election\">Ballot access</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Timeline_of_the_2008_United_States_presidential_election\" title=\"Timeline of the 2008 United States presidential election\">Timeline</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Super_Tuesday,_2008\" title=\"Super Tuesday, 2008\">Super Tuesday</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Potomac_primary\" title=\"Potomac primary\">Potomac primary</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/2008_Super_Tuesday_II\" title=\"2008 Super Tuesday II\">Super Tuesday II</a></li>\n<li>Polls\n<ul><li><a href=\"/wiki/Nationwide_opinion_polling_for_the_2008_United_States_presidential_election\" title=\"Nationwide opinion polling for the 2008 United States presidential election\">national</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Statewide_opinion_polling_for_the_2008_United_States_presidential_election\" title=\"Statewide opinion polling for the 2008 United States presidential election\">statewide</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/International_opinion_polling_for_the_2008_United_States_presidential_election\" title=\"International opinion polling for the 2008 United States presidential election\">international</a></li></ul></li></ul>\n</div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"width:1%;box-shadow: inset -5px 0 0 0 #3333FF;\"><a href=\"/wiki/Democratic_Party_(United_States)\" title=\"Democratic Party (United States)\">Democratic Party</a><br /><span style=\"color:#f598e2;\">▌</span><a href=\"/wiki/Working_Families_Party\" title=\"Working Families Party\">WFP</a></th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-odd\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\"></div><table class=\"nowraplinks navbox-subgroup\" style=\"border-spacing:0\"><tbody><tr><td colspan=\"2\" class=\"navbox-list navbox-odd\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><a href=\"/wiki/2008_Democratic_National_Convention\" title=\"2008 Democratic National Convention\">Convention</a>\n<ul><li><a href=\"/wiki/List_of_superdelegates_at_the_2008_Democratic_National_Convention\" title=\"List of superdelegates at the 2008 Democratic National Convention\">superdelegates</a></li></ul></li>\n<li>Polls\n<ul><li><a href=\"/wiki/Statewide_opinion_polling_for_the_2008_Democratic_Party_presidential_primaries\" title=\"Statewide opinion polling for the 2008 Democratic Party presidential primaries\">statewide</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Nationwide_opinion_polling_for_the_2008_Democratic_Party_presidential_primaries\" title=\"Nationwide opinion polling for the 2008 Democratic Party presidential primaries\">national</a></li></ul></li>\n<li><a href=\"/wiki/2008_Democratic_Party_presidential_debates_and_forums\" title=\"2008 Democratic Party presidential debates and forums\">Debates</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/2008_Democratic_Party_presidential_primaries\" title=\"2008 Democratic Party presidential primaries\">Primaries</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Results_of_the_2008_Democratic_Party_presidential_primaries\" title=\"Results of the 2008 Democratic Party presidential primaries\">Primary results</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/2008_Democratic_Party_vice_presidential_candidate_selection\" title=\"2008 Democratic Party vice presidential candidate selection\">VP candidate selection</a></li></ul>\n</div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"width:1%\"><a href=\"/wiki/2008_Democratic_Party_presidential_candidates\" title=\"2008 Democratic Party presidential candidates\">Candidates</a></th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-even\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><b>Nominee: <a class=\"mw-selflink selflink\">Barack Obama</a></b>\n<ul><li><a href=\"/wiki/Barack_Obama_2008_presidential_campaign\" title=\"Barack Obama 2008 presidential campaign\">campaign</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Political_positions_of_Barack_Obama\" title=\"Political positions of Barack Obama\">positions</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/List_of_Barack_Obama_2008_presidential_campaign_endorsements\" title=\"List of Barack Obama 2008 presidential campaign endorsements\">endorsements</a>\n<ul><li><a href=\"/wiki/Republican_and_conservative_support_for_Barack_Obama_in_2008\" title=\"Republican and conservative support for Barack Obama in 2008\">cross-party</a></li></ul></li></ul></li>\n<li><b>VP nominee: <a href=\"/wiki/Joe_Biden\" title=\"Joe Biden\">Joe Biden</a></b>\n<ul><li><a href=\"/wiki/Political_positions_of_Joe_Biden\" title=\"Political positions of Joe Biden\">positions</a></li></ul></li></ul>\n<ul><li><b>Other candidates:</b> <a href=\"/wiki/Evan_Bayh\" title=\"Evan Bayh\">Evan Bayh</a>\n<ul><li><a href=\"/wiki/Evan_Bayh_2008_presidential_campaign\" title=\"Evan Bayh 2008 presidential campaign\">campaign</a></li></ul></li>\n<li><a href=\"/wiki/Joe_Biden\" title=\"Joe Biden\">Joe Biden</a>\n<ul><li><a href=\"/wiki/Joe_Biden_2008_presidential_campaign\" title=\"Joe Biden 2008 presidential campaign\">campaign</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Political_positions_of_Joe_Biden\" title=\"Political positions of Joe Biden\">positions</a></li></ul></li>\n<li><a href=\"/wiki/Hillary_Clinton\" title=\"Hillary Clinton\">Hillary Clinton</a>\n<ul><li><a href=\"/wiki/Hillary_Clinton_2008_presidential_campaign\" title=\"Hillary Clinton 2008 presidential campaign\">campaign</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Political_positions_of_Hillary_Clinton\" title=\"Political positions of Hillary Clinton\">positions</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/List_of_Hillary_Clinton_2008_presidential_campaign_endorsements\" title=\"List of Hillary Clinton 2008 presidential campaign endorsements\">endorsements</a></li></ul></li>\n<li><a href=\"/wiki/Chris_Dodd\" title=\"Chris Dodd\">Chris Dodd</a>\n<ul><li><a href=\"/wiki/Chris_Dodd_2008_presidential_campaign\" title=\"Chris Dodd 2008 presidential campaign\">campaign</a></li></ul></li>\n<li><a href=\"/wiki/John_Edwards\" title=\"John Edwards\">John Edwards</a>\n<ul><li><a href=\"/wiki/John_Edwards_2008_presidential_campaign\" title=\"John Edwards 2008 presidential campaign\">campaign</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Political_positions_of_John_Edwards\" title=\"Political positions of John Edwards\">positions</a></li></ul></li>\n<li><a href=\"/wiki/Mike_Gravel\" title=\"Mike Gravel\">Mike Gravel</a>\n<ul><li><a href=\"/wiki/Mike_Gravel_2008_presidential_campaign\" title=\"Mike Gravel 2008 presidential campaign\">campaign</a></li></ul></li>\n<li><a href=\"/wiki/Dennis_Kucinich\" title=\"Dennis Kucinich\">Dennis Kucinich</a>\n<ul><li><a href=\"/wiki/Dennis_Kucinich_2008_presidential_campaign\" title=\"Dennis Kucinich 2008 presidential campaign\">campaign</a></li></ul></li>\n<li><a href=\"/wiki/Bill_Richardson\" title=\"Bill Richardson\">Bill Richardson</a>\n<ul><li><a href=\"/wiki/Bill_Richardson_2008_presidential_campaign\" title=\"Bill Richardson 2008 presidential campaign\">campaign</a></li></ul></li>\n<li><a href=\"/wiki/Tom_Vilsack\" title=\"Tom Vilsack\">Tom Vilsack</a>\n<ul><li><a href=\"/wiki/Tom_Vilsack_2008_presidential_campaign\" title=\"Tom Vilsack 2008 presidential campaign\">campaign</a></li></ul></li></ul>\n</div></td></tr></tbody></table><div></div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"width:1%;box-shadow: inset -5px 0 0 0 #E81B23;\"><a href=\"/wiki/Republican_Party_(United_States)\" title=\"Republican Party (United States)\">Republican Party</a><br /><span style=\"color:#FF8C00;\">▌</span><a href=\"/wiki/Conservative_Party_of_New_York_State\" title=\"Conservative Party of New York State\">CPNY</a> · <span style=\"color:#FFC14E;\">▌</span><a href=\"/wiki/Independence_Party_of_New_York\" title=\"Independence Party of New York\">IPNY</a></th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-odd\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\"></div><table class=\"nowraplinks navbox-subgroup\" style=\"border-spacing:0\"><tbody><tr><td colspan=\"2\" class=\"navbox-list navbox-odd\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><a href=\"/wiki/2008_Republican_National_Convention\" title=\"2008 Republican National Convention\">Convention</a></li>\n<li>Polls\n<ul><li><a href=\"/wiki/Statewide_opinion_polling_for_the_2008_Republican_Party_presidential_primaries\" title=\"Statewide opinion polling for the 2008 Republican Party presidential primaries\">statewide</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Nationwide_opinion_polling_for_the_2008_Republican_Party_presidential_primaries\" title=\"Nationwide opinion polling for the 2008 Republican Party presidential primaries\">national</a></li></ul></li>\n<li><a href=\"/wiki/2008_Republican_Party_presidential_debates_and_forums\" title=\"2008 Republican Party presidential debates and forums\">Debates</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Political_positions_of_the_2008_Republican_Party_presidential_primary_candidates\" title=\"Political positions of the 2008 Republican Party presidential primary candidates\">Political positions</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/2008_Republican_Party_presidential_primaries\" title=\"2008 Republican Party presidential primaries\">Primaries</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Results_of_the_2008_Republican_Party_presidential_primaries\" title=\"Results of the 2008 Republican Party presidential primaries\">Primary results</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/2008_Republican_Party_vice_presidential_candidate_selection\" title=\"2008 Republican Party vice presidential candidate selection\">VP candidate selection</a></li></ul>\n</div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"width:1%\">Candidates</th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-even\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><b>Nominee: <a href=\"/wiki/John_McCain\" title=\"John McCain\">John McCain</a></b>\n<ul><li><a href=\"/wiki/John_McCain_2008_presidential_campaign\" title=\"John McCain 2008 presidential campaign\">campaign</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Political_positions_of_John_McCain\" title=\"Political positions of John McCain\">positions</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/List_of_John_McCain_2008_presidential_campaign_endorsements\" title=\"List of John McCain 2008 presidential campaign endorsements\">endorsements</a>\n<ul><li><a href=\"/wiki/Democratic_and_liberal_support_for_John_McCain_in_2008\" title=\"Democratic and liberal support for John McCain in 2008\">cross-party</a></li></ul></li></ul></li>\n<li><b>VP nominee: <a href=\"/wiki/Sarah_Palin\" title=\"Sarah Palin\">Sarah Palin</a></b>\n<ul><li><a href=\"/wiki/Vice_presidential_candidacy_of_Sarah_Palin\" title=\"Vice presidential candidacy of Sarah Palin\">candidacy</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Political_positions_of_Sarah_Palin\" title=\"Political positions of Sarah Palin\">positions</a></li></ul></li></ul>\n<ul><li><b><a href=\"/wiki/2008_Republican_Party_presidential_candidates\" title=\"2008 Republican Party presidential candidates\">Other candidates</a>:</b> <a href=\"/wiki/Sam_Brownback\" title=\"Sam Brownback\">Sam Brownback</a>\n<ul><li><a href=\"/wiki/Sam_Brownback_2008_presidential_campaign\" title=\"Sam Brownback 2008 presidential campaign\">campaign</a></li></ul></li>\n<li><a href=\"/wiki/John_H._Cox\" title=\"John H. Cox\">John H. Cox</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Jim_Gilmore\" title=\"Jim Gilmore\">Jim Gilmore</a>\n<ul><li><a href=\"/wiki/Jim_Gilmore_2008_presidential_campaign\" title=\"Jim Gilmore 2008 presidential campaign\">campaign</a></li></ul></li>\n<li><a href=\"/wiki/Rudy_Giuliani\" title=\"Rudy Giuliani\">Rudy Giuliani</a>\n<ul><li><a href=\"/wiki/Rudy_Giuliani_2008_presidential_campaign\" title=\"Rudy Giuliani 2008 presidential campaign\">campaign</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Political_positions_of_Rudy_Giuliani\" title=\"Political positions of Rudy Giuliani\">positions</a></li></ul></li>\n<li><a href=\"/wiki/Mike_Huckabee\" title=\"Mike Huckabee\">Mike Huckabee</a>\n<ul><li><a href=\"/wiki/Mike_Huckabee_2008_presidential_campaign\" title=\"Mike Huckabee 2008 presidential campaign\">campaign</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Political_positions_of_Mike_Huckabee\" title=\"Political positions of Mike Huckabee\">positions</a></li></ul></li>\n<li><a href=\"/wiki/Duncan_L._Hunter\" title=\"Duncan L. Hunter\">Duncan L. Hunter</a>\n<ul><li><a href=\"/wiki/Duncan_L._Hunter_2008_presidential_campaign\" title=\"Duncan L. Hunter 2008 presidential campaign\">campaign</a></li></ul></li>\n<li><a href=\"/wiki/Alan_Keyes\" title=\"Alan Keyes\">Alan Keyes</a>\n<ul><li><a href=\"/wiki/Alan_Keyes_2008_presidential_campaign\" title=\"Alan Keyes 2008 presidential campaign\">campaign</a></li></ul></li>\n<li><a href=\"/wiki/Ray_McKinney\" title=\"Ray McKinney\">Ray McKinney</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Ron_Paul\" title=\"Ron Paul\">Ron Paul</a>\n<ul><li><a href=\"/wiki/Ron_Paul_2008_presidential_campaign\" title=\"Ron Paul 2008 presidential campaign\">campaign</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Political_positions_of_Ron_Paul\" title=\"Political positions of Ron Paul\">positions</a></li></ul></li>\n<li><a href=\"/wiki/Mitt_Romney\" title=\"Mitt Romney\">Mitt Romney</a>\n<ul><li><a href=\"/wiki/Mitt_Romney_2008_presidential_campaign\" title=\"Mitt Romney 2008 presidential campaign\">campaign</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Political_positions_of_Mitt_Romney\" title=\"Political positions of Mitt Romney\">positions</a></li></ul></li>\n<li><a href=\"/wiki/Tom_Tancredo\" title=\"Tom Tancredo\">Tom Tancredo</a>\n<ul><li><a href=\"/wiki/Tom_Tancredo_2008_presidential_campaign\" title=\"Tom Tancredo 2008 presidential campaign\">campaign</a></li></ul></li>\n<li><a href=\"/wiki/Fred_Thompson\" title=\"Fred Thompson\">Fred Thompson</a>\n<ul><li><a href=\"/wiki/Fred_Thompson_2008_presidential_campaign\" title=\"Fred Thompson 2008 presidential campaign\">campaign</a></li></ul></li>\n<li><a href=\"/wiki/Tommy_Thompson\" title=\"Tommy Thompson\">Tommy Thompson</a>\n<ul><li><a href=\"/wiki/Tommy_Thompson_2008_presidential_campaign\" title=\"Tommy Thompson 2008 presidential campaign\">campaign</a></li></ul></li></ul>\n</div></td></tr></tbody></table><div></div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"width:1%\"><a href=\"/wiki/Draft_(politics)\" title=\"Draft (politics)\">Draft movements</a></th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-odd\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><b>Democratic:</b> <a href=\"/wiki/Al_Gore\" title=\"Al Gore\">Al Gore</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Mark_Warner\" title=\"Mark Warner\">Mark Warner</a>\n<ul><li><a href=\"/wiki/Draft_Mark_Warner_movement\" title=\"Draft Mark Warner movement\">movement</a></li></ul></li>\n<li><b>Republican:</b> <a href=\"/wiki/Newt_Gingrich\" title=\"Newt Gingrich\">Newt Gingrich</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Condoleezza_Rice\" title=\"Condoleezza Rice\">Condoleezza Rice</a>\n<ul><li><a href=\"/wiki/Draft_Condi_movement\" title=\"Draft Condi movement\">movement</a></li></ul></li>\n<li><b><a href=\"/wiki/Independent_politician\" title=\"Independent politician\">Independent</a>:</b> <a href=\"/wiki/Michael_Bloomberg\" title=\"Michael Bloomberg\">Michael Bloomberg</a>\n<ul><li><a href=\"/wiki/Draft_Bloomberg_movement\" title=\"Draft Bloomberg movement\">movement</a></li></ul></li></ul>\n</div></td></tr><tr><td colspan=\"2\" class=\"navbox-list navbox-odd\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\"></div><table class=\"nowraplinks mw-collapsible autocollapse navbox-subgroup\" style=\"border-spacing:0\"><tbody><tr><th scope=\"col\" class=\"navbox-title\" colspan=\"2\"><div id=\"Third_party_and_independent_candidates\" style=\"font-size:114%;margin:0 4em\"><a href=\"/wiki/Third_party_(U.S._politics)\" title=\"Third party (U.S. politics)\">Third party</a> and <a href=\"/wiki/Independent_politician\" title=\"Independent politician\">independent</a> <a href=\"/wiki/Third-party_and_independent_candidates_for_the_2008_United_States_presidential_election\" title=\"Third-party and independent candidates for the 2008 United States presidential election\">candidates</a></div></th></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"width:1%;box-shadow: inset -5px 0 0 0 #A356DE;; font-weight:normal\"><b><a href=\"/wiki/Constitution_Party_(United_States)\" title=\"Constitution Party (United States)\">Constitution Party</a></b><br />(<a href=\"/wiki/Constitution_Party_National_Convention\" title=\"Constitution Party National Convention\">convention</a>)</th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-odd\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><b>Nominee: <a href=\"/wiki/Chuck_Baldwin\" title=\"Chuck Baldwin\">Chuck Baldwin</a></b>\n<ul><li><a href=\"/wiki/Chuck_Baldwin_2008_presidential_campaign\" title=\"Chuck Baldwin 2008 presidential campaign\">campaign</a></li></ul></li>\n<li><b>VP nominee: Darrell Castle</b></li></ul>\n<ul><li><b>Other candidates:</b> <a href=\"/wiki/Daniel_Imperato\" class=\"mw-redirect\" title=\"Daniel Imperato\">Daniel Imperato</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Alan_Keyes\" title=\"Alan Keyes\">Alan Keyes</a>\n<ul><li><a href=\"/wiki/Alan_Keyes_2008_presidential_campaign\" title=\"Alan Keyes 2008 presidential campaign\">campaign</a></li></ul></li></ul>\n</div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"width:1%;box-shadow: inset -5px 0 0 0 #17aa5c;; font-weight:normal\"><b><a href=\"/wiki/Green_Party_of_the_United_States\" title=\"Green Party of the United States\">Green Party</a></b><br />(<a href=\"/wiki/2008_Green_National_Convention\" title=\"2008 Green National Convention\">convention</a>)</th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-even\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><b>Nominee: <a href=\"/wiki/Cynthia_McKinney\" title=\"Cynthia McKinney\">Cynthia McKinney</a></b>\n<ul><li><a href=\"/wiki/Cynthia_McKinney_2008_presidential_campaign\" title=\"Cynthia McKinney 2008 presidential campaign\">campaign</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Political_positions_of_Cynthia_McKinney\" class=\"mw-redirect\" title=\"Political positions of Cynthia McKinney\">positions</a></li></ul></li>\n<li><b>VP nominee: <a href=\"/wiki/Rosa_Clemente\" title=\"Rosa Clemente\">Rosa Clemente</a></b></li></ul>\n<ul><li><b>Other candidates:</b> <a href=\"/wiki/Elaine_Brown\" title=\"Elaine Brown\">Elaine Brown</a></li></ul>\n</div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"width:1%;box-shadow: inset -5px 0 0 0 #FED105;; font-weight:normal\"><b><a href=\"/wiki/Libertarian_Party_(United_States)\" title=\"Libertarian Party (United States)\">Libertarian Party</a></b><br />(<a href=\"/wiki/2008_Libertarian_National_Convention\" title=\"2008 Libertarian National Convention\">convention</a>)</th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-odd\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><b>Nominee: <a href=\"/wiki/Bob_Barr\" title=\"Bob Barr\">Bob Barr</a></b>\n<ul><li><a href=\"/wiki/Bob_Barr_2008_presidential_campaign\" title=\"Bob Barr 2008 presidential campaign\">campaign</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Political_positions_of_Bob_Barr\" class=\"mw-redirect\" title=\"Political positions of Bob Barr\">positions</a></li></ul></li>\n<li><b>VP nominee: <a href=\"/wiki/Wayne_Allyn_Root\" title=\"Wayne Allyn Root\">Wayne Allyn Root</a></b></li></ul>\n<ul><li><b>Other candidates:</b> <a href=\"/wiki/Mike_Gravel\" title=\"Mike Gravel\">Mike Gravel</a>\n<ul><li><a href=\"/wiki/Mike_Gravel_2008_presidential_campaign\" title=\"Mike Gravel 2008 presidential campaign\">campaign</a></li></ul></li>\n<li><a href=\"/wiki/Steve_Kubby\" title=\"Steve Kubby\">Steve Kubby</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Wayne_Allyn_Root\" title=\"Wayne Allyn Root\">Wayne Allyn Root</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Mary_Ruwart\" title=\"Mary Ruwart\">Mary Ruwart</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Doug_Stanhope\" title=\"Doug Stanhope\">Doug Stanhope</a></li></ul>\n</div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"width:1%;box-shadow: inset -5px 0 0 0 #800080;\">America's Independent Party</th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-even\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><b>Nominee: <a href=\"/wiki/Alan_Keyes\" title=\"Alan Keyes\">Alan Keyes</a></b>\n<ul><li><a href=\"/wiki/Alan_Keyes_2008_presidential_campaign\" title=\"Alan Keyes 2008 presidential campaign\">campaign</a></li></ul></li>\n<li><b>VP nominee: Brian Rohrbough</b></li></ul>\n</div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"width:1%;box-shadow: inset -5px 0 0 0 yellow;\"><a href=\"/wiki/Boston_Tea_Party_(political_party)\" title=\"Boston Tea Party (political party)\">Boston Tea Party</a></th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-odd\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><b>Nominee: <a href=\"/wiki/Charles_Jay\" class=\"mw-redirect\" title=\"Charles Jay\">Charles Jay</a></b></li></ul>\n</div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"width:1%;box-shadow: inset -5px 0 0 0 #F8F9FA;\"><a href=\"/wiki/Objectivist_Party\" class=\"mw-redirect\" title=\"Objectivist Party\">Objectivist Party</a></th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-even\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><b>Nominee: <a href=\"/wiki/Tom_Stevens_(Objectivist_Party_politician)\" title=\"Tom Stevens (Objectivist Party politician)\">Tom Stevens</a></b></li></ul>\n</div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"width:1%;box-shadow: inset -5px 0 0 0 #00FF00;\"><a href=\"/wiki/Peace_and_Freedom_Party\" title=\"Peace and Freedom Party\">Peace and Freedom Party</a></th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-odd\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><b>Nominee: <a href=\"/wiki/Ralph_Nader\" title=\"Ralph Nader\">Ralph Nader</a></b>\n<ul><li><a href=\"/wiki/Ralph_Nader_2008_presidential_campaign\" title=\"Ralph Nader 2008 presidential campaign\">campaign</a></li></ul></li>\n<li><b>VP nominee: <a href=\"/wiki/Matt_Gonzalez\" title=\"Matt Gonzalez\">Matt Gonzalez</a></b></li></ul>\n<ul><li><b>Other candidates:</b> <a href=\"/wiki/Gloria_La_Riva\" title=\"Gloria La Riva\">Gloria La Riva</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Cynthia_McKinney\" title=\"Cynthia McKinney\">Cynthia McKinney</a>\n<ul><li><a href=\"/wiki/Cynthia_McKinney_2008_presidential_campaign\" title=\"Cynthia McKinney 2008 presidential campaign\">campaign</a></li></ul></li>\n<li><a href=\"/wiki/Brian_Moore_(political_activist)\" title=\"Brian Moore (political activist)\">Brian Moore</a>\n<ul><li><a href=\"/wiki/Brian_Moore_2008_presidential_campaign\" title=\"Brian Moore 2008 presidential campaign\">campaign</a></li></ul></li></ul>\n</div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"width:1%;box-shadow: inset -5px 0 0 0 #FF00FF;\"><a href=\"/wiki/Prohibition_Party\" title=\"Prohibition Party\">Prohibition Party</a></th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-even\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><b>Nominee: <a href=\"/wiki/Gene_Amondson\" title=\"Gene Amondson\">Gene Amondson</a></b></li></ul>\n</div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"width:1%;box-shadow: inset -5px 0 0 0 #6A287E;\"><a href=\"/wiki/Reform_Party_of_the_United_States_of_America\" title=\"Reform Party of the United States of America\">Reform Party</a></th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-odd\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><b>Nominee: <a href=\"/wiki/Ted_Weill\" title=\"Ted Weill\">Ted Weill</a></b></li>\n<li><b>VP nominee: Frank McEnulty</b></li></ul>\n</div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"width:1%;box-shadow: inset -5px 0 0 0 red;\"><a href=\"/wiki/Party_for_Socialism_and_Liberation\" title=\"Party for Socialism and Liberation\">Socialism and Liberation Party</a></th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-even\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><b>Nominee: <a href=\"/wiki/Gloria_La_Riva\" title=\"Gloria La Riva\">Gloria La Riva</a></b></li>\n<li><b>VP nominee: <a href=\"/wiki/Eugene_Puryear\" title=\"Eugene Puryear\">Eugene Puryear</a></b></li></ul>\n</div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"width:1%;box-shadow: inset -5px 0 0 0 #CD3700;\"><a href=\"/wiki/Socialist_Party_USA\" title=\"Socialist Party USA\">Socialist Party</a></th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-odd\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><b>Nominee: <a href=\"/wiki/Brian_Moore_(political_activist)\" title=\"Brian Moore (political activist)\">Brian Moore</a></b>\n<ul><li><a href=\"/wiki/Brian_Moore_2008_presidential_campaign\" title=\"Brian Moore 2008 presidential campaign\">campaign</a></li></ul></li>\n<li><b>VP nominee: <a href=\"/wiki/Stewart_Alexander\" title=\"Stewart Alexander\">Stewart Alexander</a></b></li></ul>\n<ul><li><b>Other candidates:</b> <a href=\"/wiki/Eric_Chester\" title=\"Eric Chester\">Eric Chester</a></li></ul>\n</div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"width:1%;box-shadow: inset -5px 0 0 0 #AA0000;\"><a href=\"/wiki/Socialist_Workers_Party_(United_States)\" title=\"Socialist Workers Party (United States)\">Socialist Workers Party</a></th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-even\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><b>Nominee: <a href=\"/wiki/R%C3%B3ger_Calero\" title=\"Róger Calero\">Róger Calero</a></b></li>\n<li><b>Alternate nominee: <a href=\"/wiki/James_Harris_(Socialist_Workers_Party_politician)\" title=\"James Harris (Socialist Workers Party politician)\">James Harris</a></b></li>\n<li><b>VP nominee: <a href=\"/wiki/Alyson_Kennedy\" title=\"Alyson Kennedy\">Alyson Kennedy</a></b></li></ul>\n</div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"width:1%;box-shadow: inset -5px 0 0 0 #DDDDBB;\">Independent / Other</th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-odd\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><a href=\"/wiki/Jeff_Boss\" title=\"Jeff Boss\">Jeff Boss</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Stephen_Colbert_(character)\" title=\"Stephen Colbert (character)\">Stephen Colbert</a>\n<ul><li><a href=\"/wiki/Stephen_Colbert_2008_presidential_campaign\" title=\"Stephen Colbert 2008 presidential campaign\">campaign</a></li></ul></li>\n<li><a href=\"/wiki/Earl_Dodge\" title=\"Earl Dodge\">Earl Dodge</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Bradford_Lyttle\" title=\"Bradford Lyttle\">Bradford Lyttle</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Frank_Moore_(performance_artist)\" title=\"Frank Moore (performance artist)\">Frank Moore</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Joe_Schriner\" title=\"Joe Schriner\">Joe Schriner</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Jonathon_Sharkey\" title=\"Jonathon Sharkey\">Jonathon Sharkey</a></li></ul>\n</div></td></tr></tbody></table><div></div></td></tr><tr><td class=\"navbox-abovebelow\" colspan=\"2\" style=\"font-weight: bold;\"><div>\n<ul><li>Other 2008 elections: <a href=\"/wiki/2008_United_States_House_of_Representatives_elections\" title=\"2008 United States House of Representatives elections\">House</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/2008_United_States_Senate_elections\" title=\"2008 United States Senate elections\">Senate</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/2008_United_States_gubernatorial_elections\" title=\"2008 United States gubernatorial elections\">Gubernatorial</a></li></ul>\n</div></td></tr></tbody></table></div>\n<div class=\"navbox-styles\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1129693374\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1228936124\"></div><div role=\"navigation\" class=\"navbox\" aria-labelledby=\"(←_2008)_2012_United_States_presidential_election_(2016_→)\" style=\"padding:3px\"><table class=\"nowraplinks hlist mw-collapsible autocollapse navbox-inner\" style=\"border-spacing:0;background:transparent;color:inherit\"><tbody><tr><th scope=\"col\" class=\"navbox-title\" colspan=\"2\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1129693374\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1063604349\"><div class=\"navbar plainlinks hlist navbar-mini\"><ul><li class=\"nv-view\"><a href=\"/wiki/Template:2012_United_States_presidential_election\" title=\"Template:2012 United States presidential election\"><abbr title=\"View this template\">v</abbr></a></li><li class=\"nv-talk\"><a href=\"/wiki/Template_talk:2012_United_States_presidential_election\" title=\"Template talk:2012 United States presidential election\"><abbr title=\"Discuss this template\">t</abbr></a></li><li class=\"nv-edit\"><a href=\"/wiki/Special:EditPage/Template:2012_United_States_presidential_election\" title=\"Special:EditPage/Template:2012 United States presidential election\"><abbr title=\"Edit this template\">e</abbr></a></li></ul></div><div id=\"(←_2008)_2012_United_States_presidential_election_(2016_→)\" style=\"font-size:114%;margin:0 4em\">(<a href=\"/wiki/2008_United_States_presidential_election\" title=\"2008 United States presidential election\">← 2008</a>) <a href=\"/wiki/2012_United_States_presidential_election\" title=\"2012 United States presidential election\">2012 United States presidential election</a> (<a href=\"/wiki/2016_United_States_presidential_election\" title=\"2016 United States presidential election\">2016 →</a>)</div></th></tr><tr><td class=\"navbox-abovebelow\" colspan=\"2\"><div>\n<ul><li><a href=\"/wiki/Fundraising_for_the_2012_United_States_presidential_election\" title=\"Fundraising for the 2012 United States presidential election\">Fundraising</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Nationwide_opinion_polling_for_the_2012_United_States_presidential_election\" title=\"Nationwide opinion polling for the 2012 United States presidential election\">National polls</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Statewide_opinion_polling_for_the_2012_United_States_presidential_election\" title=\"Statewide opinion polling for the 2012 United States presidential election\">Statewide polls</a> (<a href=\"/wiki/Pre-2012_statewide_opinion_polling_for_the_2012_United_States_presidential_election\" title=\"Pre-2012 statewide opinion polling for the 2012 United States presidential election\">pre-2012</a>, <a href=\"/wiki/Early/Mid_2012_statewide_opinion_polling_for_the_2012_United_States_presidential_election\" title=\"Early/Mid 2012 statewide opinion polling for the 2012 United States presidential election\">early 2012</a>)</li>\n<li><a href=\"/wiki/Timeline_of_the_2012_United_States_presidential_election\" title=\"Timeline of the 2012 United States presidential election\">Timeline</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/2012_United_States_presidential_debates\" title=\"2012 United States presidential debates\">General election debates</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Newspaper_endorsements_in_the_2012_United_States_presidential_election\" title=\"Newspaper endorsements in the 2012 United States presidential election\">Newspaper endorsements</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Political_impact_of_Hurricane_Sandy\" title=\"Political impact of Hurricane Sandy\">Hurricane Sandy</a></li></ul>\n</div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"width:1%;text-align: right;;box-shadow: inset -5px 0 0 0 #3333FF;\">Democratic Party</th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-odd\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\"></div><table class=\"nowraplinks navbox-subgroup\" style=\"border-spacing:0\"><tbody><tr><td colspan=\"2\" class=\"navbox-list navbox-odd\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><a href=\"/wiki/2012_Democratic_National_Convention\" title=\"2012 Democratic National Convention\">Convention</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/2012_Democratic_Party_presidential_primaries\" title=\"2012 Democratic Party presidential primaries\">Primaries</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Results_of_the_2012_Democratic_Party_presidential_primaries\" title=\"Results of the 2012 Democratic Party presidential primaries\">Results</a></li></ul>\n</div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"width:1%\"><a href=\"/wiki/2012_Democratic_Party_presidential_candidates\" title=\"2012 Democratic Party presidential candidates\">Candidates</a></th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-even\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><b>Incumbent nominee: <a class=\"mw-selflink selflink\">Barack Obama</a></b>\n<ul><li><a href=\"/wiki/Barack_Obama_2012_presidential_campaign\" title=\"Barack Obama 2012 presidential campaign\">campaign</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/List_of_Barack_Obama_2012_presidential_campaign_endorsements\" title=\"List of Barack Obama 2012 presidential campaign endorsements\">endorsements</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Political_positions_of_Barack_Obama\" title=\"Political positions of Barack Obama\">positions</a></li></ul></li>\n<li><b>Incumbent VP nominee: <a href=\"/wiki/Joe_Biden\" title=\"Joe Biden\">Joe Biden</a></b>\n<ul><li><a href=\"/wiki/Political_positions_of_Joe_Biden\" title=\"Political positions of Joe Biden\">positions</a></li></ul></li></ul>\n<dl><dt>Challengers</dt>\n<dd><a href=\"/wiki/Bob_Ely\" title=\"Bob Ely\">Bob Ely</a></dd>\n<dd><a href=\"/wiki/Keith_Judd\" title=\"Keith Judd\">Keith Judd</a></dd>\n<dd><a href=\"/wiki/Warren_Mosler\" title=\"Warren Mosler\">Warren Mosler</a></dd>\n<dd><a href=\"/wiki/Vermin_Supreme\" title=\"Vermin Supreme\">Vermin Supreme</a></dd>\n<dd><a href=\"/wiki/Randall_Terry\" title=\"Randall Terry\">Randall Terry</a></dd>\n<dd><a href=\"/wiki/John_Wolfe_Jr.\" title=\"John Wolfe Jr.\">John Wolfe</a></dd></dl>\n</div></td></tr></tbody></table><div></div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"width:1%;text-align: right;;box-shadow: inset -5px 0 0 0 #E81B23;\">Republican Party</th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-odd\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\"></div><table class=\"nowraplinks navbox-subgroup\" style=\"border-spacing:0\"><tbody><tr><td colspan=\"2\" class=\"navbox-list navbox-odd\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><a href=\"/wiki/2012_Republican_National_Convention\" title=\"2012 Republican National Convention\">Convention</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/2012_Republican_Party_presidential_primaries\" title=\"2012 Republican Party presidential primaries\">Primaries</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/2012_Republican_Party_presidential_debates_and_forums\" title=\"2012 Republican Party presidential debates and forums\">Debates</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Statewide_opinion_polling_for_the_2012_Republican_Party_presidential_primaries\" title=\"Statewide opinion polling for the 2012 Republican Party presidential primaries\">Statewide polls</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Nationwide_opinion_polling_for_the_2012_Republican_Party_presidential_primaries\" title=\"Nationwide opinion polling for the 2012 Republican Party presidential primaries\">National polls</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Straw_polls_for_the_2012_Republican_Party_presidential_primaries\" title=\"Straw polls for the 2012 Republican Party presidential primaries\">Straw polls</a></li></ul>\n</div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"width:1%\"><a href=\"/wiki/2012_Republican_Party_presidential_candidates\" title=\"2012 Republican Party presidential candidates\">Candidates</a></th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-even\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><b>Nominee: <a href=\"/wiki/Mitt_Romney\" title=\"Mitt Romney\">Mitt Romney</a></b>\n<ul><li><a href=\"/wiki/Mitt_Romney_2012_presidential_campaign\" title=\"Mitt Romney 2012 presidential campaign\">campaign</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/List_of_Mitt_Romney_2012_presidential_campaign_endorsements\" title=\"List of Mitt Romney 2012 presidential campaign endorsements\">endorsements</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Political_positions_of_Mitt_Romney\" title=\"Political positions of Mitt Romney\">positions</a></li></ul></li>\n<li><b>VP nominee: <a href=\"/wiki/Paul_Ryan\" title=\"Paul Ryan\">Paul Ryan</a></b>\n<ul><li><a href=\"/wiki/Political_positions_of_Paul_Ryan\" title=\"Political positions of Paul Ryan\">positions</a></li></ul></li></ul>\n<dl><dt>Other candidates</dt>\n<dd><a href=\"/wiki/Michele_Bachmann\" title=\"Michele Bachmann\">Michele Bachmann</a>\n<dl><dd><a href=\"/wiki/Michele_Bachmann_2012_presidential_campaign\" title=\"Michele Bachmann 2012 presidential campaign\">campaign</a></dd></dl></dd>\n<dd><a href=\"/wiki/Herman_Cain\" title=\"Herman Cain\">Herman Cain</a>\n<dl><dd><a href=\"/wiki/Herman_Cain_2012_presidential_campaign\" title=\"Herman Cain 2012 presidential campaign\">campaign</a></dd>\n<dd><a href=\"/wiki/Political_positions_of_Herman_Cain\" title=\"Political positions of Herman Cain\">positions</a></dd></dl></dd>\n<dd><a href=\"/wiki/Mark_Callahan\" title=\"Mark Callahan\">Mark Callahan</a></dd>\n<dd><a href=\"/wiki/Jack_Fellure\" title=\"Jack Fellure\">Jack Fellure</a></dd>\n<dd><a href=\"/wiki/Newt_Gingrich\" title=\"Newt Gingrich\">Newt Gingrich</a>\n<dl><dd><a href=\"/wiki/Newt_Gingrich_2012_presidential_campaign\" title=\"Newt Gingrich 2012 presidential campaign\">campaign</a></dd>\n<dd><a href=\"/wiki/Political_positions_of_Newt_Gingrich\" title=\"Political positions of Newt Gingrich\">positions</a></dd></dl></dd>\n<dd><a href=\"/wiki/Stewart_Greenleaf\" title=\"Stewart Greenleaf\">Stewart Greenleaf</a></dd>\n<dd><a href=\"/wiki/John_Davis_Jr._(2012_presidential_candidate)\" class=\"mw-redirect\" title=\"John Davis Jr. (2012 presidential candidate)\">John Davis</a></dd>\n<dd><a href=\"/wiki/Jon_Huntsman_Jr.\" title=\"Jon Huntsman Jr.\">Jon Huntsman</a>\n<dl><dd><a href=\"/wiki/Jon_Huntsman_2012_presidential_campaign\" title=\"Jon Huntsman 2012 presidential campaign\">campaign</a></dd></dl></dd>\n<dd><a href=\"/wiki/Gary_Johnson\" title=\"Gary Johnson\">Gary Johnson</a>\n<dl><dd><a href=\"/wiki/Gary_Johnson_2012_presidential_campaign\" title=\"Gary Johnson 2012 presidential campaign\">campaign</a></dd></dl></dd>\n<dd><a href=\"/wiki/Fred_Karger\" title=\"Fred Karger\">Fred Karger</a></dd>\n<dd><a href=\"/wiki/Andy_Martin\" title=\"Andy Martin\">Andy Martin</a></dd>\n<dd><a href=\"/wiki/Thaddeus_McCotter\" title=\"Thaddeus McCotter\">Thaddeus McCotter</a>\n<dl><dd><a href=\"/wiki/Thaddeus_McCotter_2012_presidential_campaign\" title=\"Thaddeus McCotter 2012 presidential campaign\">campaign</a></dd></dl></dd>\n<dd><a href=\"/wiki/Jimmy_McMillan\" title=\"Jimmy McMillan\">Jimmy McMillan</a></dd>\n<dd><a href=\"/wiki/Roy_Moore\" title=\"Roy Moore\">Roy Moore</a></dd>\n<dd><a href=\"/wiki/Ron_Paul\" title=\"Ron Paul\">Ron Paul</a>\n<dl><dd><a href=\"/wiki/Ron_Paul_2012_presidential_campaign\" title=\"Ron Paul 2012 presidential campaign\">campaign</a></dd>\n<dd><a href=\"/wiki/Political_positions_of_Ron_Paul\" title=\"Political positions of Ron Paul\">positions</a></dd></dl></dd>\n<dd><a href=\"/wiki/Tim_Pawlenty\" title=\"Tim Pawlenty\">Tim Pawlenty</a>\n<dl><dd><a href=\"/wiki/Tim_Pawlenty_2012_presidential_campaign\" title=\"Tim Pawlenty 2012 presidential campaign\">campaign</a></dd></dl></dd>\n<dd><a href=\"/wiki/Rick_Perry\" title=\"Rick Perry\">Rick Perry</a>\n<dl><dd><a href=\"/wiki/Rick_Perry_2012_presidential_campaign\" title=\"Rick Perry 2012 presidential campaign\">campaign</a></dd>\n<dd><a href=\"/wiki/Political_positions_of_Rick_Perry\" title=\"Political positions of Rick Perry\">positions</a></dd></dl></dd>\n<dd><a href=\"/wiki/Buddy_Roemer\" title=\"Buddy Roemer\">Buddy Roemer</a>\n<dl><dd><a href=\"/wiki/Buddy_Roemer_2012_presidential_campaign\" title=\"Buddy Roemer 2012 presidential campaign\">campaign</a></dd></dl></dd>\n<dd><a href=\"/wiki/Rick_Santorum\" title=\"Rick Santorum\">Rick Santorum</a>\n<dl><dd><a href=\"/wiki/Rick_Santorum_2012_presidential_campaign\" title=\"Rick Santorum 2012 presidential campaign\">campaign</a></dd></dl></dd></dl>\n</div></td></tr></tbody></table><div></div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"width:1%;text-align: right;;box-shadow: inset -5px 0 0 0 #FED105;\">Libertarian Party</th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-odd\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\"></div><table class=\"nowraplinks navbox-subgroup\" style=\"border-spacing:0\"><tbody><tr><td colspan=\"2\" class=\"navbox-list navbox-odd\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><a href=\"/wiki/2012_Libertarian_National_Convention\" title=\"2012 Libertarian National Convention\">Convention</a></li></ul>\n</div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"width:1%\">Candidates</th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-even\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><b>Nominee: <a href=\"/wiki/Gary_Johnson\" title=\"Gary Johnson\">Gary Johnson</a></b>\n<ul><li><a href=\"/wiki/Gary_Johnson_2012_presidential_campaign\" title=\"Gary Johnson 2012 presidential campaign\">campaign</a></li></ul></li>\n<li><b>VP nominee: <a href=\"/wiki/Jim_Gray_(jurist)\" title=\"Jim Gray (jurist)\">Jim Gray</a></b></li></ul>\n<dl><dt>Other candidates</dt>\n<dd><a href=\"/wiki/Carl_Person\" title=\"Carl Person\">Carl Person</a></dd>\n<dd><a href=\"/wiki/Sam_Sloan\" title=\"Sam Sloan\">Sam Sloan</a></dd></dl>\n</div></td></tr></tbody></table><div></div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"width:1%;text-align: right;;box-shadow: inset -5px 0 0 0 #17aa5c;\">Green Party</th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-odd\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\"></div><table class=\"nowraplinks navbox-subgroup\" style=\"border-spacing:0\"><tbody><tr><td colspan=\"2\" class=\"navbox-list navbox-odd\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><a href=\"/wiki/2012_Green_National_Convention\" title=\"2012 Green National Convention\">Convention</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/2012_Green_Party_presidential_primaries\" title=\"2012 Green Party presidential primaries\">Primaries</a></li></ul>\n</div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"width:1%\">Candidates</th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-even\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><b>Nominee: <a href=\"/wiki/Jill_Stein\" title=\"Jill Stein\">Jill Stein</a></b>\n<ul><li><a href=\"/wiki/Jill_Stein_2012_presidential_campaign\" title=\"Jill Stein 2012 presidential campaign\">campaign</a></li></ul></li>\n<li><b>VP nominee: <a href=\"/wiki/Cheri_Honkala\" title=\"Cheri Honkala\">Cheri Honkala</a></b></li></ul>\n<ul><li><b>Other candidates:</b> <a href=\"/wiki/Stewart_Alexander\" title=\"Stewart Alexander\">Stewart Alexander</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Roseanne_Barr\" title=\"Roseanne Barr\">Roseanne Barr</a></li></ul>\n</div></td></tr></tbody></table><div></div></td></tr><tr><td colspan=\"2\" class=\"navbox-list navbox-odd\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\"></div><table class=\"nowraplinks mw-collapsible autocollapse navbox-subgroup\" style=\"border-spacing:0\"><tbody><tr><th scope=\"col\" class=\"navbox-title\" colspan=\"2\"><div id=\"Other_third-party_and_independent_candidates\" style=\"font-size:114%;margin:0 4em\">Other <a href=\"/wiki/Third-party_and_independent_candidates_for_the_2012_United_States_presidential_election\" title=\"Third-party and independent candidates for the 2012 United States presidential election\">third-party and independent candidates</a></div></th></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"width:1%;box-shadow: inset -5px 0 0 0 #800080;\"><a href=\"/wiki/American_Independent_Party\" title=\"American Independent Party\">American Independent Party</a></th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-odd\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><b>Nominee: <a href=\"/wiki/Tom_Hoefling\" title=\"Tom Hoefling\">Tom Hoefling</a></b></li>\n<li>Other candidates: <a href=\"/wiki/Wiley_Drake\" title=\"Wiley Drake\">Wiley Drake</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Virgil_Goode\" title=\"Virgil Goode\">Virgil Goode</a>\n<ul><li><a href=\"/wiki/Virgil_Goode_2012_presidential_campaign\" title=\"Virgil Goode 2012 presidential campaign\">campaign</a></li></ul></li>\n<li><a href=\"/wiki/Edward_C._Noonan\" title=\"Edward C. Noonan\">Edward C. Noonan</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Laurie_Roth\" title=\"Laurie Roth\">Laurie Roth</a></li></ul>\n</div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"width:1%;box-shadow: inset -5px 0 0 0 #F8F9FA;\"><a href=\"/wiki/American_Freedom_Party\" title=\"American Freedom Party\">American Third Position Party</a></th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-even\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><b>Nominee: <a href=\"/wiki/Merlin_Miller\" title=\"Merlin Miller\">Merlin Miller</a></b></li>\n<li><b>VP nominee: <a href=\"/wiki/Virginia_Abernethy\" title=\"Virginia Abernethy\">Virginia Abernethy</a></b></li></ul>\n</div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"width:1%;box-shadow: inset -5px 0 0 0 #A356DE;\"><a href=\"/wiki/Constitution_Party_(United_States)\" title=\"Constitution Party (United States)\">Constitution Party</a></th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-odd\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><a href=\"/wiki/2012_Constitution_Party_National_Convention\" class=\"mw-redirect\" title=\"2012 Constitution Party National Convention\">Convention</a></li>\n<li><b>Nominee: <a href=\"/wiki/Virgil_Goode\" title=\"Virgil Goode\">Virgil Goode</a></b>\n<ul><li><a href=\"/wiki/Virgil_Goode_2012_presidential_campaign\" title=\"Virgil Goode 2012 presidential campaign\">campaign</a></li></ul></li>\n<li><b>VP nominee: Jim Clymer</b></li>\n<li><b>Other candidates:</b> <a href=\"/wiki/Laurie_Roth\" title=\"Laurie Roth\">Laurie Roth</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Robby_Wells\" title=\"Robby Wells\">Robby Wells</a></li></ul>\n</div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"width:1%;box-shadow: inset -5px 0 0 0 red;\"><a href=\"/wiki/Freedom_Socialist_Party\" title=\"Freedom Socialist Party\">Freedom Socialist Party</a></th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-even\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><b>Nominee: Stephen Durham</b></li></ul>\n</div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"width:1%;box-shadow: inset -5px 0 0 0 #50C878;\"><a href=\"/wiki/Grassroots-Legalize_Cannabis_Party\" class=\"mw-redirect\" title=\"Grassroots-Legalize Cannabis Party\">Grassroots Party</a></th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-odd\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<dl><dt>Nominee</dt>\n<dd><b><a href=\"/wiki/Jim_Carlson_(businessman)\" title=\"Jim Carlson (businessman)\">Jim Carlson</a></b></dd></dl>\n</div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"width:1%;box-shadow: inset -5px 0 0 0 #ADD8E6;\"><a href=\"/wiki/Justice_Party_(United_States)\" title=\"Justice Party (United States)\">Justice Party</a></th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-even\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><b>Nominee: <a href=\"/wiki/Rocky_Anderson\" title=\"Rocky Anderson\">Rocky Anderson</a></b></li>\n<li><b>VP nominee: <a href=\"/wiki/Luis_J._Rodriguez\" title=\"Luis J. Rodriguez\">Luis J. Rodriguez</a></b></li></ul>\n</div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"width:1%;box-shadow: inset -5px 0 0 0 red;\"><a href=\"/wiki/Party_for_Socialism_and_Liberation\" title=\"Party for Socialism and Liberation\">Socialism and Liberation</a></th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-odd\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><b>Nominee: <a href=\"/wiki/Peta_Lindsay\" title=\"Peta Lindsay\">Peta Lindsay</a></b></li></ul>\n</div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"width:1%;box-shadow: inset -5px 0 0 0 #00FF00;\"><a href=\"/wiki/Peace_and_Freedom_Party\" title=\"Peace and Freedom Party\">Peace and Freedom Party</a></th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-even\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><b>Nominee: <a href=\"/wiki/Roseanne_Barr\" title=\"Roseanne Barr\">Roseanne Barr</a></b></li>\n<li><b>VP nominee: <a href=\"/wiki/Cindy_Sheehan\" title=\"Cindy Sheehan\">Cindy Sheehan</a></b></li>\n<li><b>Other candidates:</b> <a href=\"/wiki/Stewart_Alexander\" title=\"Stewart Alexander\">Stewart Alexander</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Rocky_Anderson\" title=\"Rocky Anderson\">Rocky Anderson</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Peta_Lindsay\" title=\"Peta Lindsay\">Peta Lindsay</a></li></ul>\n</div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"width:1%;box-shadow: inset -5px 0 0 0 #FF00FF;\"><a href=\"/wiki/Prohibition_Party\" title=\"Prohibition Party\">Prohibition Party</a></th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-odd\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><b>Nominee: <a href=\"/wiki/Jack_Fellure\" title=\"Jack Fellure\">Jack Fellure</a></b></li>\n<li><b>Other candidates:</b> <a href=\"/wiki/James_Hedges\" title=\"James Hedges\">James Hedges</a></li></ul>\n</div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"width:1%;box-shadow: inset -5px 0 0 0 #6A287E;\"><a href=\"/wiki/Reform_Party_of_the_United_States_of_America\" title=\"Reform Party of the United States of America\">Reform Party</a></th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-even\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><b>Nominee: <a href=\"/wiki/Andre_Barnett\" title=\"Andre Barnett\">Andre Barnett</a></b></li>\n<li><b>Other candidates:</b> <a href=\"/wiki/Laurence_Kotlikoff\" title=\"Laurence Kotlikoff\">Laurence Kotlikoff</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Buddy_Roemer\" title=\"Buddy Roemer\">Buddy Roemer</a>\n<ul><li><a href=\"/wiki/Buddy_Roemer_2012_presidential_campaign\" title=\"Buddy Roemer 2012 presidential campaign\">campaign</a></li></ul></li>\n<li><a href=\"/wiki/Robby_Wells\" title=\"Robby Wells\">Robby Wells</a></li></ul>\n</div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"width:1%;box-shadow: inset -5px 0 0 0 #D30101;\"><a href=\"/wiki/Socialist_Equality_Party_(United_States)\" title=\"Socialist Equality Party (United States)\">Socialist Equality Party</a></th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-odd\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<dl><dt>Nominee</dt>\n<dd><b><a href=\"/wiki/Jerry_White_(socialist)\" title=\"Jerry White (socialist)\">Jerry White</a></b></dd></dl>\n</div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"width:1%;box-shadow: inset -5px 0 0 0 #AA0000;\"><a href=\"/wiki/Socialist_Workers_Party_(United_States)\" title=\"Socialist Workers Party (United States)\">Socialist Workers Party</a></th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-even\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><b>Nominee: <a href=\"/wiki/James_Harris_(Socialist_Workers_Party_politician)\" title=\"James Harris (Socialist Workers Party politician)\">James Harris</a></b></li></ul>\n</div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"width:1%;box-shadow: inset -5px 0 0 0 #CD3700;\"><a href=\"/wiki/Socialist_Party_USA\" title=\"Socialist Party USA\">Socialist Party</a></th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-odd\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><b>Nominee: <a href=\"/wiki/Stewart_Alexander\" title=\"Stewart Alexander\">Stewart Alexander</a></b>\n<ul><li><a href=\"/wiki/Stewart_Alexander_2012_presidential_campaign\" title=\"Stewart Alexander 2012 presidential campaign\">campaign</a></li></ul></li>\n<li><b>VP nominee: <a href=\"/wiki/Alejandro_Mendoza\" title=\"Alejandro Mendoza\">Alejandro Mendoza</a></b></li></ul>\n</div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"width:1%;box-shadow: inset -5px 0 0 0 #DDDDBB;\">Independents and others</th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-even\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<dl><dt>Objectivist Party</dt>\n<dd><a href=\"/wiki/Tom_Stevens_(Objectivist_Party_politician)\" title=\"Tom Stevens (Objectivist Party politician)\">Tom Stevens</a></dd>\n<dt>Independents</dt>\n<dd><a href=\"/wiki/Lee_Abramson\" title=\"Lee Abramson\">Lee Abramson</a></dd>\n<dd><a href=\"/wiki/Randy_Blythe\" title=\"Randy Blythe\">Randy Blythe</a></dd>\n<dd><a href=\"/wiki/Jeff_Boss\" title=\"Jeff Boss\">Jeff Boss</a></dd>\n<dd><a href=\"/wiki/Naked_Cowboy\" title=\"Naked Cowboy\">Robert Burck</a></dd>\n<dd><a href=\"/wiki/Terry_Jones_(pastor)\" title=\"Terry Jones (pastor)\">Terry Jones</a></dd>\n<dd><a href=\"/wiki/Joe_Schriner\" title=\"Joe Schriner\">Joe Schriner</a></dd>\n<dd><a href=\"/wiki/Michael_Bloomberg\" title=\"Michael Bloomberg\">Michael Bloomberg</a>\n<dl><dd><a href=\"/wiki/Draft_Bloomberg_movement\" title=\"Draft Bloomberg movement\">attempt to draft</a></dd></dl></dd></dl>\n</div></td></tr></tbody></table><div></div></td></tr><tr><td class=\"navbox-abovebelow\" colspan=\"2\"><div>\n<ul><li><b><a href=\"/wiki/2012_United_States_elections\" title=\"2012 United States elections\">Other 2012 elections</a>:</b></li>\n<li><a href=\"/wiki/2012_United_States_House_of_Representatives_elections\" title=\"2012 United States House of Representatives elections\">House</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/2012_United_States_Senate_elections\" title=\"2012 United States Senate elections\">Senate</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/2012_United_States_gubernatorial_elections\" title=\"2012 United States gubernatorial elections\">Gubernatorial</a></li></ul>\n</div></td></tr></tbody></table></div>\n<div class=\"navbox-styles\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1129693374\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1228936124\"></div><div role=\"navigation\" class=\"navbox\" aria-labelledby=\"Democratic_Party\" style=\"padding:3px\"><table class=\"nowraplinks hlist mw-collapsible mw-collapsed navbox-inner\" style=\"border-spacing:0;background:transparent;color:inherit\"><tbody><tr><th scope=\"col\" class=\"navbox-title\" colspan=\"2\" style=\"background:#B0CEFF;;background:#3333FF; color:white\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1129693374\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1063604349\"><div class=\"navbar plainlinks hlist navbar-mini\"><ul><li class=\"nv-view\"><a href=\"/wiki/Template:Democratic_Party_(United_States)\" title=\"Template:Democratic Party (United States)\"><abbr title=\"View this template\" style=\"color:white\">v</abbr></a></li><li class=\"nv-talk\"><a href=\"/wiki/Template_talk:Democratic_Party_(United_States)\" title=\"Template talk:Democratic Party (United States)\"><abbr title=\"Discuss this template\" style=\"color:white\">t</abbr></a></li><li class=\"nv-edit\"><a href=\"/wiki/Special:EditPage/Template:Democratic_Party_(United_States)\" title=\"Special:EditPage/Template:Democratic Party (United States)\"><abbr title=\"Edit this template\" style=\"color:white\">e</abbr></a></li></ul></div><div id=\"Democratic_Party\" style=\"font-size:114%;margin:0 4em\"><a href=\"/wiki/Democratic_Party_(United_States)\" title=\"Democratic Party (United States)\"><span style=\"color:#fff;\">Democratic Party</span></a></div></th></tr><tr><td class=\"navbox-abovebelow\" colspan=\"2\" style=\"background:#B0CEFF;\"><div>\n<ul><li><a href=\"/wiki/History_of_the_Democratic_Party_(United_States)\" title=\"History of the Democratic Party (United States)\">History</a>\n<ul><li><a href=\"/wiki/Second_Party_System\" title=\"Second Party System\">Second Party System</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Third_Party_System\" title=\"Third Party System\">Third Party System</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Fourth_Party_System\" title=\"Fourth Party System\">Fourth Party System</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Fifth_Party_System\" title=\"Fifth Party System\">Fifth Party System</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Sixth_Party_System\" title=\"Sixth Party System\">Sixth Party System</a></li></ul></li></ul>\n</div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"background:#B0CEFF;;width:1%\"><a href=\"/wiki/Democratic_National_Convention\" title=\"Democratic National Convention\">National<br />conventions</a>,<br /><a href=\"/wiki/List_of_United_States_Democratic_Party_presidential_tickets\" title=\"List of United States Democratic Party presidential tickets\">presidential<br />tickets</a>,<br />and<br /><a href=\"/wiki/List_of_Democratic_Party_presidential_primaries\" title=\"List of Democratic Party presidential primaries\">presidential<br />primaries</a></th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-odd\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><a href=\"/wiki/1828_United_States_presidential_election#Democratic_Party_nomination\" title=\"1828 United States presidential election\">1828 (None)</a>: <a href=\"/wiki/Andrew_Jackson\" title=\"Andrew Jackson\">Jackson</a>/<a href=\"/wiki/John_C._Calhoun\" title=\"John C. Calhoun\">Calhoun</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/1832_Democratic_National_Convention\" title=\"1832 Democratic National Convention\">1832 (Baltimore)</a>: <a href=\"/wiki/Andrew_Jackson\" title=\"Andrew Jackson\">Jackson</a>/<a href=\"/wiki/Martin_Van_Buren\" title=\"Martin Van Buren\">Van Buren</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/1835_Democratic_National_Convention\" title=\"1835 Democratic National Convention\">1835 (Baltimore)</a>: <a href=\"/wiki/Martin_Van_Buren\" title=\"Martin Van Buren\">Van Buren</a>/<a href=\"/wiki/Richard_Mentor_Johnson\" title=\"Richard Mentor Johnson\">R. Johnson</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/1840_Democratic_National_Convention\" title=\"1840 Democratic National Convention\">1840 (Baltimore)</a>: <a href=\"/wiki/Martin_Van_Buren\" title=\"Martin Van Buren\">Van Buren</a>/<i>None</i></li>\n<li><a href=\"/wiki/1844_Democratic_National_Convention\" title=\"1844 Democratic National Convention\">1844 (Baltimore)</a>: <a href=\"/wiki/James_K._Polk\" title=\"James K. Polk\">Polk</a>/<a href=\"/wiki/George_M._Dallas\" title=\"George M. Dallas\">Dallas</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/1848_Democratic_National_Convention\" title=\"1848 Democratic National Convention\">1848 (Baltimore)</a>: <a href=\"/wiki/Lewis_Cass\" title=\"Lewis Cass\">Cass</a>/<a href=\"/wiki/William_Orlando_Butler\" class=\"mw-redirect\" title=\"William Orlando Butler\">Butler</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/1852_Democratic_National_Convention\" title=\"1852 Democratic National Convention\">1852 (Baltimore)</a>: <a href=\"/wiki/Franklin_Pierce\" title=\"Franklin Pierce\">Pierce</a>/<a href=\"/wiki/William_R._King\" title=\"William R. King\">King</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/1856_Democratic_National_Convention\" title=\"1856 Democratic National Convention\">1856 (Cincinnati)</a>: <a href=\"/wiki/James_Buchanan\" title=\"James Buchanan\">Buchanan</a>/<a href=\"/wiki/John_C._Breckinridge\" title=\"John C. Breckinridge\">Breckinridge</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/1860_Democratic_National_Conventions\" title=\"1860 Democratic National Conventions\">1860 (Charleston/Baltimore)</a>: <a href=\"/wiki/Stephen_A._Douglas\" title=\"Stephen A. Douglas\">Douglas</a>/<a href=\"/wiki/Herschel_V._Johnson\" title=\"Herschel V. Johnson\">H. Johnson</a> (<a href=\"/wiki/John_C._Breckinridge\" title=\"John C. Breckinridge\">Breckinridge</a>/<a href=\"/wiki/Joseph_Lane\" title=\"Joseph Lane\">Lane</a>, <a href=\"/wiki/Southern_Democrats\" title=\"Southern Democrats\">SD</a>)</li>\n<li><a href=\"/wiki/1864_Democratic_National_Convention\" title=\"1864 Democratic National Convention\">1864 (Chicago)</a>: <a href=\"/wiki/George_B._McClellan\" title=\"George B. McClellan\">McClellan</a>/<a href=\"/wiki/George_H._Pendleton\" title=\"George H. Pendleton\">Pendleton</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/1868_Democratic_National_Convention\" title=\"1868 Democratic National Convention\">1868 (New York)</a>: <a href=\"/wiki/Horatio_Seymour\" title=\"Horatio Seymour\">Seymour</a>/<a href=\"/wiki/Francis_Preston_Blair_Jr.\" title=\"Francis Preston Blair Jr.\">Blair</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/1872_Democratic_National_Convention\" title=\"1872 Democratic National Convention\">1872 (Baltimore)</a>: <a href=\"/wiki/Horace_Greeley\" title=\"Horace Greeley\">Greeley</a>/<a href=\"/wiki/B._Gratz_Brown\" title=\"B. Gratz Brown\">Brown</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/1876_Democratic_National_Convention\" title=\"1876 Democratic National Convention\">1876 (Saint Louis)</a>: <a href=\"/wiki/Samuel_J._Tilden\" title=\"Samuel J. Tilden\">Tilden</a>/<a href=\"/wiki/Thomas_A._Hendricks\" title=\"Thomas A. Hendricks\">Hendricks</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/1880_Democratic_National_Convention\" title=\"1880 Democratic National Convention\">1880 (Cincinnati)</a>: <a href=\"/wiki/Winfield_Scott_Hancock\" title=\"Winfield Scott Hancock\">Hancock</a>/<a href=\"/wiki/William_Hayden_English\" title=\"William Hayden English\">English</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/1884_Democratic_National_Convention\" title=\"1884 Democratic National Convention\">1884 (Chicago)</a>: <a href=\"/wiki/Grover_Cleveland\" title=\"Grover Cleveland\">Cleveland</a>/<a href=\"/wiki/Thomas_A._Hendricks\" title=\"Thomas A. Hendricks\">Hendricks</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/1888_Democratic_National_Convention\" title=\"1888 Democratic National Convention\">1888 (Saint Louis)</a>: <a href=\"/wiki/Grover_Cleveland\" title=\"Grover Cleveland\">Cleveland</a>/<a href=\"/wiki/Allen_G._Thurman\" title=\"Allen G. Thurman\">Thurman</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/1892_Democratic_National_Convention\" title=\"1892 Democratic National Convention\">1892 (Chicago)</a>: <a href=\"/wiki/Grover_Cleveland\" title=\"Grover Cleveland\">Cleveland</a>/<a href=\"/wiki/Adlai_Stevenson_I\" title=\"Adlai Stevenson I\">Stevenson I</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/1896_Democratic_National_Convention\" title=\"1896 Democratic National Convention\">1896 (Chicago)</a>: <a href=\"/wiki/William_Jennings_Bryan\" title=\"William Jennings Bryan\">W. Bryan</a>/<a href=\"/wiki/Arthur_Sewall\" title=\"Arthur Sewall\">Sewall</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/1900_Democratic_National_Convention\" title=\"1900 Democratic National Convention\">1900 (Kansas City)</a>: <a href=\"/wiki/William_Jennings_Bryan\" title=\"William Jennings Bryan\">W. Bryan</a>/<a href=\"/wiki/Adlai_Stevenson_I\" title=\"Adlai Stevenson I\">Stevenson I</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/1904_Democratic_National_Convention\" title=\"1904 Democratic National Convention\">1904 (Saint Louis)</a>: <a href=\"/wiki/Alton_B._Parker\" title=\"Alton B. Parker\">Parker</a>/<a href=\"/wiki/Henry_G._Davis\" title=\"Henry G. Davis\">H. Davis</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/1908_Democratic_National_Convention\" title=\"1908 Democratic National Convention\">1908 (Denver)</a>: <a href=\"/wiki/William_Jennings_Bryan\" title=\"William Jennings Bryan\">W. Bryan</a>/<a href=\"/wiki/John_W._Kern\" title=\"John W. Kern\">Kern</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/1912_Democratic_National_Convention\" title=\"1912 Democratic National Convention\">1912 (Baltimore)</a>: <a href=\"/wiki/Woodrow_Wilson\" title=\"Woodrow Wilson\">Wilson</a>/<a href=\"/wiki/Thomas_R._Marshall\" title=\"Thomas R. Marshall\">Marshall</a>\n<ul><li><a href=\"/wiki/1912_Democratic_Party_presidential_primaries\" title=\"1912 Democratic Party presidential primaries\">primaries</a></li></ul></li>\n<li><a href=\"/wiki/1916_Democratic_National_Convention\" title=\"1916 Democratic National Convention\">1916 (Saint Louis)</a>: <a href=\"/wiki/Woodrow_Wilson\" title=\"Woodrow Wilson\">Wilson</a>/<a href=\"/wiki/Thomas_R._Marshall\" title=\"Thomas R. Marshall\">Marshall</a>\n<ul><li><a href=\"/wiki/1916_Democratic_Party_presidential_primaries\" title=\"1916 Democratic Party presidential primaries\">primaries</a></li></ul></li>\n<li><a href=\"/wiki/1920_Democratic_National_Convention\" title=\"1920 Democratic National Convention\">1920 (San Francisco)</a>: <a href=\"/wiki/James_M._Cox\" title=\"James M. Cox\">Cox</a>/<a href=\"/wiki/Franklin_D._Roosevelt\" title=\"Franklin D. Roosevelt\">Roosevelt</a>\n<ul><li><a href=\"/wiki/1920_Democratic_Party_presidential_primaries\" title=\"1920 Democratic Party presidential primaries\">primaries</a></li></ul></li>\n<li><a href=\"/wiki/1924_Democratic_National_Convention\" title=\"1924 Democratic National Convention\">1924 (New York)</a>: <a href=\"/wiki/John_W._Davis\" title=\"John W. Davis\">J. Davis</a>/<a href=\"/wiki/Charles_W._Bryan\" title=\"Charles W. Bryan\">C. Bryan</a>\n<ul><li><a href=\"/wiki/1924_Democratic_Party_presidential_primaries\" title=\"1924 Democratic Party presidential primaries\">primaries</a></li></ul></li>\n<li><a href=\"/wiki/1928_Democratic_National_Convention\" title=\"1928 Democratic National Convention\">1928 (Houston)</a>: <a href=\"/wiki/Al_Smith\" title=\"Al Smith\">Smith</a>/<a href=\"/wiki/Joseph_T._Robinson\" title=\"Joseph T. Robinson\">Robinson</a>\n<ul><li><a href=\"/wiki/1928_Democratic_Party_presidential_primaries\" title=\"1928 Democratic Party presidential primaries\">primaries</a></li></ul></li>\n<li><a href=\"/wiki/1932_Democratic_National_Convention\" title=\"1932 Democratic National Convention\">1932 (Chicago)</a>: <a href=\"/wiki/Franklin_D._Roosevelt\" title=\"Franklin D. Roosevelt\">Roosevelt</a>/<a href=\"/wiki/John_Nance_Garner\" title=\"John Nance Garner\">Garner</a>\n<ul><li><a href=\"/wiki/1932_Democratic_Party_presidential_primaries\" title=\"1932 Democratic Party presidential primaries\">primaries</a></li></ul></li>\n<li><a href=\"/wiki/1936_Democratic_National_Convention\" title=\"1936 Democratic National Convention\">1936 (Philadelphia)</a>: <a href=\"/wiki/Franklin_D._Roosevelt\" title=\"Franklin D. Roosevelt\">Roosevelt</a>/<a href=\"/wiki/John_Nance_Garner\" title=\"John Nance Garner\">Garner</a>\n<ul><li><a href=\"/wiki/1936_Democratic_Party_presidential_primaries\" title=\"1936 Democratic Party presidential primaries\">primaries</a></li></ul></li>\n<li><a href=\"/wiki/1940_Democratic_National_Convention\" title=\"1940 Democratic National Convention\">1940 (Chicago)</a>: <a href=\"/wiki/Franklin_D._Roosevelt\" title=\"Franklin D. Roosevelt\">Roosevelt</a>/<a href=\"/wiki/Henry_A._Wallace\" title=\"Henry A. Wallace\">Wallace</a>\n<ul><li><a href=\"/wiki/1940_Democratic_Party_presidential_primaries\" title=\"1940 Democratic Party presidential primaries\">primaries</a></li></ul></li>\n<li><a href=\"/wiki/1944_Democratic_National_Convention\" title=\"1944 Democratic National Convention\">1944 (Chicago)</a>: <a href=\"/wiki/Franklin_D._Roosevelt\" title=\"Franklin D. Roosevelt\">Roosevelt</a>/<a href=\"/wiki/Harry_S._Truman\" title=\"Harry S. Truman\">Truman</a>\n<ul><li><a href=\"/wiki/1944_Democratic_Party_presidential_primaries\" title=\"1944 Democratic Party presidential primaries\">primaries</a></li></ul></li>\n<li><a href=\"/wiki/1948_Democratic_National_Convention\" title=\"1948 Democratic National Convention\">1948 (Philadelphia)</a>: <a href=\"/wiki/Harry_S._Truman\" title=\"Harry S. Truman\">Truman</a>/<a href=\"/wiki/Alben_W._Barkley\" title=\"Alben W. Barkley\">Barkley</a>\n<ul><li><a href=\"/wiki/1948_Democratic_Party_presidential_primaries\" title=\"1948 Democratic Party presidential primaries\">primaries</a></li></ul></li>\n<li><a href=\"/wiki/1952_Democratic_National_Convention\" title=\"1952 Democratic National Convention\">1952 (Chicago)</a>: <a href=\"/wiki/Adlai_Stevenson_II\" title=\"Adlai Stevenson II\">Stevenson II</a>/<a href=\"/wiki/John_Sparkman\" title=\"John Sparkman\">Sparkman</a>\n<ul><li><a href=\"/wiki/1952_Democratic_Party_presidential_primaries\" title=\"1952 Democratic Party presidential primaries\">primaries</a></li></ul></li>\n<li><a href=\"/wiki/1956_Democratic_National_Convention\" title=\"1956 Democratic National Convention\">1956 (Chicago)</a>: <a href=\"/wiki/Adlai_Stevenson_II\" title=\"Adlai Stevenson II\">Stevenson II</a>/<a href=\"/wiki/Estes_Kefauver\" title=\"Estes Kefauver\">Kefauver</a>\n<ul><li><a href=\"/wiki/1956_Democratic_Party_presidential_primaries\" title=\"1956 Democratic Party presidential primaries\">primaries</a></li></ul></li>\n<li><a href=\"/wiki/1960_Democratic_National_Convention\" title=\"1960 Democratic National Convention\">1960 (Los Angeles)</a>: <a href=\"/wiki/John_F._Kennedy\" title=\"John F. Kennedy\">Kennedy</a>/<a href=\"/wiki/Lyndon_B._Johnson\" title=\"Lyndon B. Johnson\">L. Johnson</a>\n<ul><li><a href=\"/wiki/1960_Democratic_Party_presidential_primaries\" title=\"1960 Democratic Party presidential primaries\">primaries</a></li></ul></li>\n<li><a href=\"/wiki/1964_Democratic_National_Convention\" title=\"1964 Democratic National Convention\">1964 (Atlantic City)</a>: <a href=\"/wiki/Lyndon_B._Johnson\" title=\"Lyndon B. Johnson\">L. Johnson</a>/<a href=\"/wiki/Hubert_Humphrey\" title=\"Hubert Humphrey\">Humphrey</a>\n<ul><li><a href=\"/wiki/1964_Democratic_Party_presidential_primaries\" title=\"1964 Democratic Party presidential primaries\">primaries</a></li></ul></li>\n<li><a href=\"/wiki/1968_Democratic_National_Convention\" title=\"1968 Democratic National Convention\">1968 (Chicago)</a>: <a href=\"/wiki/Hubert_Humphrey\" title=\"Hubert Humphrey\">Humphrey</a>/<a href=\"/wiki/Edmund_Muskie\" title=\"Edmund Muskie\">Muskie</a>\n<ul><li><a href=\"/wiki/1968_Democratic_Party_presidential_primaries\" title=\"1968 Democratic Party presidential primaries\">primaries</a></li></ul></li>\n<li><a href=\"/wiki/1972_Democratic_National_Convention\" title=\"1972 Democratic National Convention\">1972 (Miami Beach)</a>: <a href=\"/wiki/George_McGovern\" title=\"George McGovern\">McGovern</a>/(<a href=\"/wiki/Thomas_Eagleton\" title=\"Thomas Eagleton\">Eagleton</a>, <a href=\"/wiki/Sargent_Shriver\" title=\"Sargent Shriver\">Shriver</a>)\n<ul><li><a href=\"/wiki/1972_Democratic_Party_presidential_primaries\" title=\"1972 Democratic Party presidential primaries\">primaries</a></li></ul></li>\n<li><a href=\"/wiki/1976_Democratic_National_Convention\" title=\"1976 Democratic National Convention\">1976 (New York)</a>: <a href=\"/wiki/Jimmy_Carter\" title=\"Jimmy Carter\">Carter</a>/<a href=\"/wiki/Walter_Mondale\" title=\"Walter Mondale\">Mondale</a>\n<ul><li><a href=\"/wiki/1976_Democratic_Party_presidential_primaries\" title=\"1976 Democratic Party presidential primaries\">primaries</a></li></ul></li>\n<li><a href=\"/wiki/1980_Democratic_National_Convention\" title=\"1980 Democratic National Convention\">1980 (New York)</a>: <a href=\"/wiki/Jimmy_Carter\" title=\"Jimmy Carter\">Carter</a>/<a href=\"/wiki/Walter_Mondale\" title=\"Walter Mondale\">Mondale</a>\n<ul><li><a href=\"/wiki/1980_Democratic_Party_presidential_primaries\" title=\"1980 Democratic Party presidential primaries\">primaries</a></li></ul></li>\n<li><a href=\"/wiki/1984_Democratic_National_Convention\" title=\"1984 Democratic National Convention\">1984 (San Francisco)</a>: <a href=\"/wiki/Walter_Mondale\" title=\"Walter Mondale\">Mondale</a>/<a href=\"/wiki/Geraldine_Ferraro\" title=\"Geraldine Ferraro\">Ferraro</a>\n<ul><li><a href=\"/wiki/1984_Democratic_Party_presidential_primaries\" title=\"1984 Democratic Party presidential primaries\">primaries</a></li></ul></li>\n<li><a href=\"/wiki/1988_Democratic_National_Convention\" title=\"1988 Democratic National Convention\">1988 (Atlanta)</a>: <a href=\"/wiki/Michael_Dukakis\" title=\"Michael Dukakis\">Dukakis</a>/<a href=\"/wiki/Lloyd_Bentsen\" title=\"Lloyd Bentsen\">Bentsen</a>\n<ul><li><a href=\"/wiki/1988_Democratic_Party_presidential_primaries\" title=\"1988 Democratic Party presidential primaries\">primaries</a></li></ul></li>\n<li><a href=\"/wiki/1992_Democratic_National_Convention\" title=\"1992 Democratic National Convention\">1992 (New York)</a>: <a href=\"/wiki/Bill_Clinton\" title=\"Bill Clinton\">B. Clinton</a>/<a href=\"/wiki/Al_Gore\" title=\"Al Gore\">Gore</a>\n<ul><li><a href=\"/wiki/1992_Democratic_Party_presidential_primaries\" title=\"1992 Democratic Party presidential primaries\">primaries</a></li></ul></li>\n<li><a href=\"/wiki/1996_Democratic_National_Convention\" title=\"1996 Democratic National Convention\">1996 (Chicago)</a>: <a href=\"/wiki/Bill_Clinton\" title=\"Bill Clinton\">B. Clinton</a>/<a href=\"/wiki/Al_Gore\" title=\"Al Gore\">Gore</a>\n<ul><li><a href=\"/wiki/1996_Democratic_Party_presidential_primaries\" title=\"1996 Democratic Party presidential primaries\">primaries</a></li></ul></li>\n<li><a href=\"/wiki/2000_Democratic_National_Convention\" title=\"2000 Democratic National Convention\">2000 (Los Angeles)</a>: <a href=\"/wiki/Al_Gore\" title=\"Al Gore\">Gore</a>/<a href=\"/wiki/Joe_Lieberman\" title=\"Joe Lieberman\">Lieberman</a>\n<ul><li><a href=\"/wiki/2000_Democratic_Party_presidential_primaries\" title=\"2000 Democratic Party presidential primaries\">primaries</a></li></ul></li>\n<li><a href=\"/wiki/2004_Democratic_National_Convention\" title=\"2004 Democratic National Convention\">2004 (Boston)</a>: <a href=\"/wiki/John_Kerry\" title=\"John Kerry\">Kerry</a>/<a href=\"/wiki/John_Edwards\" title=\"John Edwards\">Edwards</a>\n<ul><li><a href=\"/wiki/2004_Democratic_Party_presidential_primaries\" title=\"2004 Democratic Party presidential primaries\">primaries</a></li></ul></li>\n<li><a href=\"/wiki/2008_Democratic_National_Convention\" title=\"2008 Democratic National Convention\">2008 (Denver)</a>: <a class=\"mw-selflink selflink\">Obama</a>/<a href=\"/wiki/Joe_Biden\" title=\"Joe Biden\">Biden</a>\n<ul><li><a href=\"/wiki/2008_Democratic_Party_presidential_primaries\" title=\"2008 Democratic Party presidential primaries\">primaries</a></li></ul></li>\n<li><a href=\"/wiki/2012_Democratic_National_Convention\" title=\"2012 Democratic National Convention\">2012 (Charlotte)</a>: <a class=\"mw-selflink selflink\">Obama</a>/<a href=\"/wiki/Joe_Biden\" title=\"Joe Biden\">Biden</a>\n<ul><li><a href=\"/wiki/2012_Democratic_Party_presidential_primaries\" title=\"2012 Democratic Party presidential primaries\">primaries</a></li></ul></li>\n<li><a href=\"/wiki/2016_Democratic_National_Convention\" title=\"2016 Democratic National Convention\">2016 (Philadelphia)</a>: <a href=\"/wiki/Hillary_Clinton\" title=\"Hillary Clinton\">H. Clinton</a>/<a href=\"/wiki/Tim_Kaine\" title=\"Tim Kaine\">Kaine</a>\n<ul><li><a href=\"/wiki/2016_Democratic_Party_presidential_primaries\" title=\"2016 Democratic Party presidential primaries\">primaries</a></li></ul></li>\n<li><a href=\"/wiki/2020_Democratic_National_Convention\" title=\"2020 Democratic National Convention\">2020 (Milwaukee/other locations)</a>: <a href=\"/wiki/Joe_Biden\" title=\"Joe Biden\">Biden</a>/<a href=\"/wiki/Kamala_Harris\" title=\"Kamala Harris\">Harris</a>\n<ul><li><a href=\"/wiki/2020_Democratic_Party_presidential_primaries\" title=\"2020 Democratic Party presidential primaries\">primaries</a></li></ul></li>\n<li><i><a href=\"/wiki/2024_Democratic_National_Convention\" title=\"2024 Democratic National Convention\">2024 (Chicago)</a></i>: <i><a href=\"/wiki/Joe_Biden\" title=\"Joe Biden\">Biden</a>/<a href=\"/wiki/Kamala_Harris\" title=\"Kamala Harris\">Harris</a> (presumptive)</i>\n<ul><li><a href=\"/wiki/2024_Democratic_Party_presidential_primaries\" title=\"2024 Democratic Party presidential primaries\">primaries</a></li></ul></li></ul>\n</div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"background:#B0CEFF;;width:1%\"><a href=\"/wiki/List_of_presidents_of_the_United_States\" title=\"List of presidents of the United States\">Presidential</a><br /><a href=\"/wiki/Administration_(government)\" title=\"Administration (government)\">administrations</a></th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-even\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><a href=\"/wiki/Presidency_of_Andrew_Jackson\" title=\"Presidency of Andrew Jackson\">Jackson</a> (1829–1837)</li>\n<li><a href=\"/wiki/Presidency_of_Martin_Van_Buren\" title=\"Presidency of Martin Van Buren\">Van Buren</a> (1837–1841)</li>\n<li><a href=\"/wiki/Presidency_of_James_K._Polk\" title=\"Presidency of James K. Polk\">Polk</a> (1845–1849)</li>\n<li><a href=\"/wiki/Presidency_of_Franklin_Pierce\" title=\"Presidency of Franklin Pierce\">Pierce</a> (1853–1857)</li>\n<li><a href=\"/wiki/Presidency_of_James_Buchanan\" title=\"Presidency of James Buchanan\">Buchanan</a> (1857–1861)</li>\n<li><a href=\"/wiki/Presidency_of_Andrew_Johnson\" title=\"Presidency of Andrew Johnson\">A. Johnson</a> (1868–1869)</li>\n<li><a href=\"/wiki/Presidencies_of_Grover_Cleveland\" title=\"Presidencies of Grover Cleveland\">Cleveland</a> (1885–1889; 1893–1897)</li>\n<li><a href=\"/wiki/Presidency_of_Woodrow_Wilson\" title=\"Presidency of Woodrow Wilson\">Wilson</a> (1913–1921)</li>\n<li>Roosevelt (<a href=\"/wiki/Presidency_of_Franklin_D._Roosevelt,_first_and_second_terms\" title=\"Presidency of Franklin D. Roosevelt, first and second terms\">1933–1941</a>; <a href=\"/wiki/Presidency_of_Franklin_D._Roosevelt,_third_and_fourth_terms\" title=\"Presidency of Franklin D. Roosevelt, third and fourth terms\">1941–1945</a>)</li>\n<li><a href=\"/wiki/Presidency_of_Harry_S._Truman\" title=\"Presidency of Harry S. Truman\">Truman</a> (1945–1953)</li>\n<li><a href=\"/wiki/Presidency_of_John_F._Kennedy\" title=\"Presidency of John F. Kennedy\">Kennedy</a> (1961–1963)</li>\n<li><a href=\"/wiki/Presidency_of_Lyndon_B._Johnson\" title=\"Presidency of Lyndon B. Johnson\">L. B. Johnson</a> (1963–1969)</li>\n<li><a href=\"/wiki/Presidency_of_Jimmy_Carter\" title=\"Presidency of Jimmy Carter\">Carter</a> (1977–1981)</li>\n<li><a href=\"/wiki/Presidency_of_Bill_Clinton\" title=\"Presidency of Bill Clinton\">Clinton</a> (1993–2001)</li>\n<li><a href=\"/wiki/Presidency_of_Barack_Obama\" title=\"Presidency of Barack Obama\">Obama</a> (2009–2017)</li>\n<li><a href=\"/wiki/Presidency_of_Joe_Biden\" title=\"Presidency of Joe Biden\">Biden</a> (2021–)</li></ul>\n</div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"background:#B0CEFF;;width:1%\"><a href=\"/wiki/Party_leaders_of_the_United_States_House_of_Representatives\" title=\"Party leaders of the United States House of Representatives\">U.S. House<br />leaders</a>,<br /><a href=\"/wiki/List_of_speakers_of_the_United_States_House_of_Representatives\" title=\"List of speakers of the United States House of Representatives\">Speakers</a>,<br />and<br /><a href=\"/wiki/House_Democratic_Caucus\" title=\"House Democratic Caucus\">Caucus<br />chairs</a></th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-odd\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><a href=\"/wiki/Andrew_Stevenson\" title=\"Andrew Stevenson\">A. Stevenson</a> (1827–1834)</li>\n<li><a href=\"/wiki/John_Bell_(Tennessee_politician)\" title=\"John Bell (Tennessee politician)\">Bell</a> (1834–1835)</li>\n<li><a href=\"/wiki/James_K._Polk\" title=\"James K. Polk\">Polk</a> (1835–1839)</li>\n<li><a href=\"/wiki/John_Winston_Jones\" title=\"John Winston Jones\">J. W. Jones</a> (1843–1845)</li>\n<li><a href=\"/wiki/John_Wesley_Davis\" title=\"John Wesley Davis\">Davis</a> (1845–1847)</li>\n<li><a href=\"/wiki/Howell_Cobb\" title=\"Howell Cobb\">Cobb</a> (1849–1851)</li>\n<li><a href=\"/wiki/Linn_Boyd\" title=\"Linn Boyd\">Boyd</a> (1851–1855)</li>\n<li><a href=\"/wiki/George_Washington_Jones_(Tennessee_politician)\" title=\"George Washington Jones (Tennessee politician)\">G. W. Jones</a> (1855–1857)</li>\n<li><a href=\"/wiki/James_Lawrence_Orr\" title=\"James Lawrence Orr\">Orr</a> (1857–1859)</li>\n<li><a href=\"/wiki/George_S._Houston\" title=\"George S. Houston\">Houston</a> (1859–1861)</li>\n<li><a href=\"/wiki/William_E._Niblack\" title=\"William E. Niblack\">Niblack</a>/<a href=\"/wiki/Samuel_J._Randall\" title=\"Samuel J. Randall\">Randall</a> (1869–1871)</li>\n<li><a href=\"/wiki/William_E._Niblack\" title=\"William E. Niblack\">Niblack</a> (1873–1875)</li>\n<li><a href=\"/wiki/Michael_C._Kerr\" title=\"Michael C. Kerr\">Kerr</a> (1875–1876)</li>\n<li><a href=\"/wiki/Samuel_J._Randall\" title=\"Samuel J. Randall\">Randall</a> (1876–1881)</li>\n<li><a href=\"/wiki/John_G._Carlisle\" title=\"John G. Carlisle\">Carlisle</a> (1883–1889)</li>\n<li><a href=\"/wiki/William_S._Holman\" title=\"William S. Holman\">Holman</a> (1889–1891)</li>\n<li><a href=\"/wiki/Charles_Frederick_Crisp\" class=\"mw-redirect\" title=\"Charles Frederick Crisp\">Crisp</a> (1891–1895)</li>\n<li><a href=\"/wiki/David_B._Culberson\" title=\"David B. Culberson\">D. B. Culberson</a> (1895–1897)</li>\n<li><a href=\"/wiki/James_D._Richardson\" title=\"James D. Richardson\">Richardson</a> (1897–1903)</li>\n<li><a href=\"/wiki/John_Sharp_Williams\" title=\"John Sharp Williams\">Williams</a> (1903–1909)</li>\n<li><a href=\"/wiki/Champ_Clark\" title=\"Champ Clark\">Clark</a> (1909–1921)</li>\n<li><a href=\"/wiki/Claude_Kitchin\" title=\"Claude Kitchin\">Kitchin</a> (1921–1923)</li>\n<li><a href=\"/wiki/Finis_J._Garrett\" title=\"Finis J. Garrett\">Garrett</a> (1923–1929)</li>\n<li><a href=\"/wiki/John_Nance_Garner\" title=\"John Nance Garner\">Garner</a> (1929–1933)</li>\n<li><a href=\"/wiki/Henry_Thomas_Rainey\" class=\"mw-redirect\" title=\"Henry Thomas Rainey\">Rainey</a> (1933–1934)</li>\n<li><a href=\"/wiki/Jo_Byrns\" title=\"Jo Byrns\">Byrns</a> (1935–1936)</li>\n<li><a href=\"/wiki/William_B._Bankhead\" title=\"William B. Bankhead\">Bankhead</a> (1936–1940)</li>\n<li><a href=\"/wiki/Sam_Rayburn\" title=\"Sam Rayburn\">Rayburn</a> (1940–1961)</li>\n<li><a href=\"/wiki/John_W._McCormack\" title=\"John W. McCormack\">McCormack</a> (1962–1971)</li>\n<li><a href=\"/wiki/Carl_Albert\" title=\"Carl Albert\">Albert</a> (1971–1977)</li>\n<li><a href=\"/wiki/Tip_O%27Neill\" title=\"Tip O&#39;Neill\">O'Neill</a> (1977–1987)</li>\n<li><a href=\"/wiki/Jim_Wright\" title=\"Jim Wright\">Wright</a> (1987–1989)</li>\n<li><a href=\"/wiki/Tom_Foley\" title=\"Tom Foley\">Foley</a> (1989–1995)</li>\n<li><a href=\"/wiki/Dick_Gephardt\" title=\"Dick Gephardt\">Gephardt</a> (1995–2003)</li>\n<li><a href=\"/wiki/Nancy_Pelosi\" title=\"Nancy Pelosi\">Pelosi</a> (2003–2023)</li>\n<li><a href=\"/wiki/Hakeem_Jeffries\" title=\"Hakeem Jeffries\">Jeffries</a> (2023–)</li></ul>\n</div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"background:#B0CEFF;;width:1%\"><a href=\"/wiki/Party_leaders_of_the_United_States_Senate\" title=\"Party leaders of the United States Senate\">U.S. Senate<br />leaders</a><br />and<br /><a href=\"/wiki/Senate_Democratic_Caucus\" title=\"Senate Democratic Caucus\">Caucus<br />chairs</a></th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-even\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><a href=\"/wiki/John_W._Stevenson\" title=\"John W. Stevenson\">J. W. Stevenson</a> (1873–1877)</li>\n<li><a href=\"/wiki/William_A._Wallace\" title=\"William A. Wallace\">Wallace</a> (1877–1881)</li>\n<li><a href=\"/wiki/George_H._Pendleton\" title=\"George H. Pendleton\">Pendleton</a> (1881–1885)</li>\n<li><a href=\"/wiki/James_B._Beck\" title=\"James B. Beck\">Beck</a> (1885–1890)</li>\n<li><a href=\"/wiki/Arthur_P._Gorman\" title=\"Arthur P. Gorman\">Gorman</a> (1890–1898)</li>\n<li><a href=\"/wiki/David_Turpie\" title=\"David Turpie\">Turpie</a> (1898–1899)</li>\n<li><a href=\"/wiki/James_K._Jones\" title=\"James K. Jones\">J. K. Jones</a> (1899–1903)</li>\n<li><a href=\"/wiki/Arthur_P._Gorman\" title=\"Arthur P. Gorman\">Gorman</a> (1903–1906)</li>\n<li><a href=\"/wiki/J._C._S._Blackburn\" title=\"J. C. S. Blackburn\">Blackburn</a> (1906–1907)</li>\n<li><a href=\"/wiki/Charles_A._Culberson\" title=\"Charles A. Culberson\">C. A. Culberson</a> (1907–1909)</li>\n<li><a href=\"/wiki/Hernando_Money\" title=\"Hernando Money\">Money</a> (1909–1911)</li>\n<li><a href=\"/wiki/Thomas_S._Martin\" title=\"Thomas S. Martin\">Martin</a> (1911–1913)</li>\n<li><a href=\"/wiki/John_W._Kern\" title=\"John W. Kern\">Kern</a> (1913–1917)</li>\n<li><a href=\"/wiki/Thomas_S._Martin\" title=\"Thomas S. Martin\">Martin</a> (1917–1919)</li>\n<li><a href=\"/wiki/Gilbert_Hitchcock\" title=\"Gilbert Hitchcock\">Hitchcock</a> (1919–1920)</li>\n<li><a href=\"/wiki/Oscar_Underwood\" title=\"Oscar Underwood\">Underwood</a> (1920–1923)</li>\n<li><a href=\"/wiki/Joseph_T._Robinson\" title=\"Joseph T. Robinson\">Robinson</a> (1923–1937)</li>\n<li><a href=\"/wiki/Alben_W._Barkley\" title=\"Alben W. Barkley\">Barkley</a> (1937–1949)</li>\n<li><a href=\"/wiki/Scott_W._Lucas\" title=\"Scott W. Lucas\">Lucas</a> (1949–1951)</li>\n<li><a href=\"/wiki/Ernest_McFarland\" title=\"Ernest McFarland\">McFarland</a> (1951–1953)</li>\n<li><a href=\"/wiki/Lyndon_B._Johnson\" title=\"Lyndon B. Johnson\">Johnson</a> (1953–1961)</li>\n<li><a href=\"/wiki/Mike_Mansfield\" title=\"Mike Mansfield\">Mansfield</a> (1961–1977)</li>\n<li><a href=\"/wiki/Robert_Byrd\" title=\"Robert Byrd\">Byrd</a> (1977–1989)</li>\n<li><a href=\"/wiki/George_J._Mitchell\" title=\"George J. Mitchell\">Mitchell</a> (1989–1995)</li>\n<li><a href=\"/wiki/Tom_Daschle\" title=\"Tom Daschle\">Daschle</a> (1995–2005)</li>\n<li><a href=\"/wiki/Harry_Reid\" title=\"Harry Reid\">Reid</a> (2005–2017)</li>\n<li><a href=\"/wiki/Chuck_Schumer\" title=\"Chuck Schumer\">Schumer</a> (2017–)</li></ul>\n</div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"background:#B0CEFF;;width:1%\">Chairs of<br />the <a href=\"/wiki/Democratic_National_Committee\" title=\"Democratic National Committee\">DNC</a></th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-odd\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><a href=\"/wiki/Benjamin_F._Hallett\" title=\"Benjamin F. Hallett\">Hallett</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Robert_Milligan_McLane\" title=\"Robert Milligan McLane\">McLane</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/David_Allen_Smalley\" title=\"David Allen Smalley\">Smalley</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/August_Belmont\" title=\"August Belmont\">Belmont</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Augustus_Schell\" title=\"Augustus Schell\">Schell</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Abram_Hewitt\" title=\"Abram Hewitt\">Hewitt</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/William_Barnum\" title=\"William Barnum\">Barnum</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Calvin_S._Brice\" title=\"Calvin S. Brice\">Brice</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/William_F._Harrity\" title=\"William F. Harrity\">Harrity</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/James_K._Jones\" title=\"James K. Jones\">Jones</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Thomas_Taggart\" title=\"Thomas Taggart\">Taggart</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Norman_E._Mack\" title=\"Norman E. Mack\">Mack</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/William_F._McCombs\" title=\"William F. McCombs\">McCombs</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Vance_C._McCormick\" title=\"Vance C. McCormick\">McCormick</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Homer_Stille_Cummings\" title=\"Homer Stille Cummings\">Cummings</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/George_White_(Ohio_politician)\" title=\"George White (Ohio politician)\">White</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Cordell_Hull\" title=\"Cordell Hull\">Hull</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Clem_L._Shaver\" title=\"Clem L. Shaver\">Shaver</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/John_J._Raskob\" title=\"John J. Raskob\">Raskob</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/James_Farley\" title=\"James Farley\">Farley</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Edward_J._Flynn\" title=\"Edward J. Flynn\">Flynn</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Frank_C._Walker\" title=\"Frank C. Walker\">Walker</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Robert_E._Hannegan\" title=\"Robert E. Hannegan\">Hannegan</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/J._Howard_McGrath\" title=\"J. Howard McGrath\">McGrath</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/William_M._Boyle\" title=\"William M. Boyle\">Boyle</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Frank_E._McKinney\" title=\"Frank E. McKinney\">McKinney</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Stephen_A._Mitchell_(politician)\" title=\"Stephen A. Mitchell (politician)\">Mitchell</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Paul_Butler_(lawyer)\" title=\"Paul Butler (lawyer)\">Butler</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Henry_M._Jackson\" title=\"Henry M. Jackson\">Jackson</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/John_Moran_Bailey\" title=\"John Moran Bailey\">Bailey</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Larry_O%27Brien\" title=\"Larry O&#39;Brien\">O'Brien</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Fred_R._Harris\" title=\"Fred R. Harris\">Harris</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Larry_O%27Brien\" title=\"Larry O&#39;Brien\">O'Brien</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Jean_Westwood_(politician)\" title=\"Jean Westwood (politician)\">Westwood</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Robert_S._Strauss\" title=\"Robert S. Strauss\">Strauss</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Kenneth_M._Curtis\" title=\"Kenneth M. Curtis\">Curtis</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/John_Coyle_White\" title=\"John Coyle White\">White</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Charles_Manatt\" title=\"Charles Manatt\">Manatt</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Paul_G._Kirk\" title=\"Paul G. Kirk\">Kirk</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Ron_Brown\" title=\"Ron Brown\">Brown</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/David_Wilhelm\" title=\"David Wilhelm\">Wilhelm</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Debra_DeLee\" title=\"Debra DeLee\">DeLee</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Chris_Dodd\" title=\"Chris Dodd\">Dodd</a>/<a href=\"/wiki/Donald_Fowler\" title=\"Donald Fowler\">Fowler</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Roy_Romer\" title=\"Roy Romer\">Romer</a>/<a href=\"/wiki/Steven_Grossman_(politician)\" title=\"Steven Grossman (politician)\">Grossman</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Ed_Rendell\" title=\"Ed Rendell\">Rendell</a>/<a href=\"/wiki/Joe_Andrew\" title=\"Joe Andrew\">Andrew</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Terry_McAuliffe\" title=\"Terry McAuliffe\">McAuliffe</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Howard_Dean\" title=\"Howard Dean\">Dean</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Tim_Kaine\" title=\"Tim Kaine\">Kaine</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Debbie_Wasserman_Schultz\" title=\"Debbie Wasserman Schultz\">Wasserman Schultz</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Tom_Perez\" title=\"Tom Perez\">Perez</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Jaime_Harrison\" title=\"Jaime Harrison\">Harrison</a></li></ul>\n</div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"background:#B0CEFF;;width:1%\"><a href=\"/wiki/List_of_state_parties_of_the_Democratic_Party_(United_States)\" title=\"List of state parties of the Democratic Party (United States)\">State and<br />territorial<br />parties</a></th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-even\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><a href=\"/wiki/Alabama_Democratic_Party\" title=\"Alabama Democratic Party\">Alabama</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Alaska_Democratic_Party\" title=\"Alaska Democratic Party\">Alaska</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Arizona_Democratic_Party\" title=\"Arizona Democratic Party\">Arizona</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Democratic_Party_of_Arkansas\" title=\"Democratic Party of Arkansas\">Arkansas</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/California_Democratic_Party\" title=\"California Democratic Party\">California</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Colorado_Democratic_Party\" title=\"Colorado Democratic Party\">Colorado</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Democratic_Party_of_Connecticut\" title=\"Democratic Party of Connecticut\">Connecticut</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Delaware_Democratic_Party\" title=\"Delaware Democratic Party\">Delaware</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Florida_Democratic_Party\" title=\"Florida Democratic Party\">Florida</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Democratic_Party_of_Georgia\" title=\"Democratic Party of Georgia\">Georgia</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Democratic_Party_of_Hawaii\" title=\"Democratic Party of Hawaii\">Hawaii</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Idaho_Democratic_Party\" title=\"Idaho Democratic Party\">Idaho</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Democratic_Party_of_Illinois\" title=\"Democratic Party of Illinois\">Illinois</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Indiana_Democratic_Party\" title=\"Indiana Democratic Party\">Indiana</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Iowa_Democratic_Party\" title=\"Iowa Democratic Party\">Iowa</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Kansas_Democratic_Party\" title=\"Kansas Democratic Party\">Kansas</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Kentucky_Democratic_Party\" title=\"Kentucky Democratic Party\">Kentucky</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Louisiana_Democratic_Party\" title=\"Louisiana Democratic Party\">Louisiana</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Maine_Democratic_Party\" title=\"Maine Democratic Party\">Maine</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Maryland_Democratic_Party\" title=\"Maryland Democratic Party\">Maryland</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Massachusetts_Democratic_Party\" title=\"Massachusetts Democratic Party\">Massachusetts</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Michigan_Democratic_Party\" title=\"Michigan Democratic Party\">Michigan</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Minnesota_Democratic%E2%80%93Farmer%E2%80%93Labor_Party\" title=\"Minnesota Democratic–Farmer–Labor Party\">Minnesota</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Mississippi_Democratic_Party\" title=\"Mississippi Democratic Party\">Mississippi</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Missouri_Democratic_Party\" title=\"Missouri Democratic Party\">Missouri</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Montana_Democratic_Party\" title=\"Montana Democratic Party\">Montana</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Nebraska_Democratic_Party\" title=\"Nebraska Democratic Party\">Nebraska</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Nevada_Democratic_Party\" title=\"Nevada Democratic Party\">Nevada</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/New_Hampshire_Democratic_Party\" title=\"New Hampshire Democratic Party\">New Hampshire</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/New_Jersey_Democratic_State_Committee\" title=\"New Jersey Democratic State Committee\">New Jersey</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Democratic_Party_of_New_Mexico\" title=\"Democratic Party of New Mexico\">New Mexico</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/New_York_State_Democratic_Committee\" title=\"New York State Democratic Committee\">New York</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/North_Carolina_Democratic_Party\" title=\"North Carolina Democratic Party\">North Carolina</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/North_Dakota_Democratic%E2%80%93Nonpartisan_League_Party\" title=\"North Dakota Democratic–Nonpartisan League Party\">North Dakota</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Ohio_Democratic_Party\" title=\"Ohio Democratic Party\">Ohio</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Oklahoma_Democratic_Party\" title=\"Oklahoma Democratic Party\">Oklahoma</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Democratic_Party_of_Oregon\" title=\"Democratic Party of Oregon\">Oregon</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Pennsylvania_Democratic_Party\" title=\"Pennsylvania Democratic Party\">Pennsylvania</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Rhode_Island_Democratic_Party\" title=\"Rhode Island Democratic Party\">Rhode Island</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/South_Carolina_Democratic_Party\" title=\"South Carolina Democratic Party\">South Carolina</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/South_Dakota_Democratic_Party\" title=\"South Dakota Democratic Party\">South Dakota</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Tennessee_Democratic_Party\" title=\"Tennessee Democratic Party\">Tennessee</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Texas_Democratic_Party\" title=\"Texas Democratic Party\">Texas</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Utah_Democratic_Party\" title=\"Utah Democratic Party\">Utah</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Vermont_Democratic_Party\" title=\"Vermont Democratic Party\">Vermont</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Democratic_Party_of_Virginia\" title=\"Democratic Party of Virginia\">Virginia</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Washington_State_Democratic_Party\" title=\"Washington State Democratic Party\">Washington</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/West_Virginia_Democratic_Party\" title=\"West Virginia Democratic Party\">West Virginia</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Democratic_Party_of_Wisconsin\" title=\"Democratic Party of Wisconsin\">Wisconsin</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Wyoming_Democratic_Party\" title=\"Wyoming Democratic Party\">Wyoming</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/American_Samoa_Democratic_Party\" title=\"American Samoa Democratic Party\">American Samoa</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/District_of_Columbia_Democratic_State_Committee\" title=\"District of Columbia Democratic State Committee\">District of Columbia</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Democratic_Party_of_Guam\" title=\"Democratic Party of Guam\">Guam</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Democratic_Party_(Northern_Mariana_Islands)\" title=\"Democratic Party (Northern Mariana Islands)\">Northern Mariana Islands</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Democratic_Party_(Puerto_Rico)\" title=\"Democratic Party (Puerto Rico)\">Puerto Rico</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Democratic_Party_of_the_Virgin_Islands\" title=\"Democratic Party of the Virgin Islands\">Virgin Islands</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Democrats_Abroad\" title=\"Democrats Abroad\">Democrats Abroad</a></li></ul>\n</div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"background:#B0CEFF;;width:1%\"><a href=\"/wiki/Democratic_Party_(United_States)_organizations\" title=\"Democratic Party (United States) organizations\">Affiliated<br />groups</a></th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-odd\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\"></div><table class=\"nowraplinks navbox-subgroup\" style=\"border-spacing:0\"><tbody><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"background:#B0CEFF;;width:1%\">Congress</th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-odd\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><a href=\"/wiki/Senate_Democratic_Caucus\" title=\"Senate Democratic Caucus\">Senate Caucus</a>\n<ul><li><a href=\"/wiki/United_States_Senate_Democratic_Policy_Committee\" title=\"United States Senate Democratic Policy Committee\">Policy Committee</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/United_States_Senate_Democratic_Steering_and_Outreach_Committee\" title=\"United States Senate Democratic Steering and Outreach Committee\">Steering and Outreach Committee</a></li></ul></li>\n<li><a href=\"/wiki/House_Democratic_Caucus\" title=\"House Democratic Caucus\">House Caucus</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Factions_in_the_Democratic_Party_(United_States)\" title=\"Factions in the Democratic Party (United States)\">Factions</a>\n<ul><li><a href=\"/wiki/Blue_Dog_Coalition\" title=\"Blue Dog Coalition\">Blue Dog Coalition</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Congressional_Progressive_Caucus\" title=\"Congressional Progressive Caucus\">Congressional Progressive Caucus</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Justice_Democrats\" title=\"Justice Democrats\">Justice Democrats</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/New_Democrat_Coalition\" title=\"New Democrat Coalition\">New Democrat Coalition</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Problem_Solvers_Caucus\" title=\"Problem Solvers Caucus\">Problem Solvers Caucus</a></li></ul></li></ul>\n</div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"background:#B0CEFF;;width:1%\">Fundraising</th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-even\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><a href=\"/wiki/Democratic_Attorneys_General_Association\" title=\"Democratic Attorneys General Association\">Democratic Attorneys General Association</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Democratic_Congressional_Campaign_Committee\" title=\"Democratic Congressional Campaign Committee\">Democratic Congressional Campaign Committee</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Democratic_Governors_Association\" title=\"Democratic Governors Association\">Democratic Governors Association</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Democratic_Legislative_Campaign_Committee\" title=\"Democratic Legislative Campaign Committee\">Democratic Legislative Campaign Committee</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Democratic_Senatorial_Campaign_Committee\" title=\"Democratic Senatorial Campaign Committee\">Democratic Senatorial Campaign Committee</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/National_Conference_of_Democratic_Mayors\" title=\"National Conference of Democratic Mayors\">National Conference of Democratic Mayors</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/National_Democratic_Redistricting_Committee\" title=\"National Democratic Redistricting Committee\">National Democratic Redistricting Committee</a></li></ul>\n</div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"background:#B0CEFF;;width:1%\">Sectional</th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-odd\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><a href=\"/wiki/College_Democrats_of_America\" title=\"College Democrats of America\">College Democrats of America</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Democrats_Abroad\" title=\"Democrats Abroad\">Democrats Abroad</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/National_Federation_of_Democratic_Women\" title=\"National Federation of Democratic Women\">National Federation of Democratic Women</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Stonewall_Democrats\" title=\"Stonewall Democrats\">Stonewall Democrats</a>\n<ul><li><a href=\"/wiki/Stonewall_Young_Democrats\" title=\"Stonewall Young Democrats\">Stonewall Young Democrats</a></li></ul></li>\n<li><a href=\"/wiki/Young_Democrats_of_America\" title=\"Young Democrats of America\">Young Democrats of America</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/High_School_Democrats_of_America\" title=\"High School Democrats of America\">High School Democrats of America</a></li></ul>\n</div></td></tr></tbody></table><div></div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"background:#B0CEFF;;width:1%\">Related</th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-even\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><a href=\"/wiki/List_of_Democratic_Party_presidential_primaries\" title=\"List of Democratic Party presidential primaries\">Primaries</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/List_of_United_States_Democratic_Party_presidential_candidates\" title=\"List of United States Democratic Party presidential candidates\">Presidential candidates</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Democratic_Party_presidential_debates\" title=\"Democratic Party presidential debates\">Debates</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Superdelegate\" title=\"Superdelegate\">Superdelegate</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/2005_Democratic_National_Committee_chairmanship_election\" title=\"2005 Democratic National Committee chairmanship election\">2005 chairmanship election</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/2017_Democratic_National_Committee_chairmanship_election\" title=\"2017 Democratic National Committee chairmanship election\">2017 chairmanship election</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/2006_United_States_House_of_Representatives_Democratic_Caucus_leadership_election\" title=\"2006 United States House of Representatives Democratic Caucus leadership election\">2006 House Caucus leadership election</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/2018_United_States_House_of_Representatives_Democratic_Caucus_leadership_election\" title=\"2018 United States House of Representatives Democratic Caucus leadership election\">2018 House Caucus leadership election</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Weekly_Democratic_Address\" title=\"Weekly Democratic Address\">Weekly Democratic Address</a></li></ul>\n</div></td></tr></tbody></table></div>\n<div class=\"navbox-styles\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1129693374\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1228936124\"></div><div role=\"navigation\" class=\"navbox\" aria-labelledby=\"United_States_senators_from_Illinois\" style=\"padding:3px\"><table class=\"nowraplinks mw-collapsible mw-collapsed navbox-inner\" style=\"border-spacing:0;background:transparent;color:inherit\"><tbody><tr><th scope=\"col\" class=\"navbox-title\" colspan=\"3\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1129693374\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1063604349\"><div class=\"navbar plainlinks hlist navbar-mini\"><ul><li class=\"nv-view\"><a href=\"/wiki/Template:United_States_senators_from_Illinois\" title=\"Template:United States senators from Illinois\"><abbr title=\"View this template\">v</abbr></a></li><li class=\"nv-talk\"><a href=\"/wiki/Template_talk:United_States_senators_from_Illinois\" title=\"Template talk:United States senators from Illinois\"><abbr title=\"Discuss this template\">t</abbr></a></li><li class=\"nv-edit\"><a href=\"/wiki/Special:EditPage/Template:United_States_senators_from_Illinois\" title=\"Special:EditPage/Template:United States senators from Illinois\"><abbr title=\"Edit this template\">e</abbr></a></li></ul></div><div id=\"United_States_senators_from_Illinois\" style=\"font-size:114%;margin:0 4em\"><a href=\"/wiki/List_of_United_States_senators_from_Illinois\" title=\"List of United States senators from Illinois\">United States senators from Illinois</a></div></th></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"width:1%\">Class 2</th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-odd hlist\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><a href=\"/wiki/Jesse_B._Thomas\" title=\"Jesse B. Thomas\">Thomas</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/John_McLean_(Illinois_politician)\" title=\"John McLean (Illinois politician)\">McLean</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/David_J._Baker\" title=\"David J. Baker\">Baker</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/John_M._Robinson_(Illinois_politician)\" title=\"John M. Robinson (Illinois politician)\">Robinson</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Samuel_McRoberts\" title=\"Samuel McRoberts\">McRoberts</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/James_Semple\" title=\"James Semple\">Semple</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Stephen_A._Douglas\" title=\"Stephen A. Douglas\">S. Douglas</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Orville_Hickman_Browning\" title=\"Orville Hickman Browning\">Browning</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/William_Alexander_Richardson\" title=\"William Alexander Richardson\">Richardson</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Richard_Yates_(politician,_born_1815)\" class=\"mw-redirect\" title=\"Richard Yates (politician, born 1815)\">Yates</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/John_A._Logan\" title=\"John A. Logan\">Logan</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/David_Davis_(Supreme_Court_justice)\" title=\"David Davis (Supreme Court justice)\">Davis</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Shelby_M._Cullom\" title=\"Shelby M. Cullom\">Cullom</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/J._Hamilton_Lewis\" title=\"J. Hamilton Lewis\">Lewis</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Medill_McCormick\" title=\"Medill McCormick\">McCormick</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Charles_S._Deneen\" title=\"Charles S. Deneen\">Deneen</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/J._Hamilton_Lewis\" title=\"J. Hamilton Lewis\">Lewis</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/James_M._Slattery\" title=\"James M. Slattery\">Slattery</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/C._Wayland_Brooks\" title=\"C. Wayland Brooks\">Brooks</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Paul_Douglas_(Illinois_politician)\" title=\"Paul Douglas (Illinois politician)\">P. Douglas</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Charles_H._Percy\" title=\"Charles H. Percy\">Percy</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Paul_Simon_(politician)\" title=\"Paul Simon (politician)\">Simon</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Dick_Durbin\" title=\"Dick Durbin\">Durbin</a></li></ul>\n</div></td><td class=\"noviewer navbox-image\" rowspan=\"2\" style=\"width:1px;padding:0 0 0 2px\"><div><span typeof=\"mw:File\"><span title=\"United States Senate\"><img alt=\"\" src=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/f/f0/Seal_of_the_United_States_Senate.svg/80px-Seal_of_the_United_States_Senate.svg.png\" decoding=\"async\" width=\"80\" height=\"80\" class=\"mw-file-element\" srcset=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/f/f0/Seal_of_the_United_States_Senate.svg/120px-Seal_of_the_United_States_Senate.svg.png 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/f/f0/Seal_of_the_United_States_Senate.svg/160px-Seal_of_the_United_States_Senate.svg.png 2x\" data-file-width=\"1030\" data-file-height=\"1030\" /></span></span></div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"width:1%\">Class 3</th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-even hlist\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><a href=\"/wiki/Ninian_Edwards\" title=\"Ninian Edwards\">Edwards</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/John_McLean_(Illinois_politician)\" title=\"John McLean (Illinois politician)\">McLean</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Elias_Kane\" title=\"Elias Kane\">Kane</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/William_Lee_D._Ewing\" title=\"William Lee D. Ewing\">Ewing</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Richard_M._Young\" title=\"Richard M. Young\">Young</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Sidney_Breese\" title=\"Sidney Breese\">Breese</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/James_Shields_(politician,_born_1806)\" title=\"James Shields (politician, born 1806)\">Shields</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Lyman_Trumbull\" title=\"Lyman Trumbull\">Trumbull</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Richard_J._Oglesby\" title=\"Richard J. Oglesby\">Oglesby</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/John_A._Logan\" title=\"John A. Logan\">Logan</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Charles_B._Farwell\" title=\"Charles B. Farwell\">Farwell</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/John_M._Palmer_(politician)\" class=\"mw-redirect\" title=\"John M. Palmer (politician)\">Palmer</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/William_E._Mason_(American_politician)\" title=\"William E. Mason (American politician)\">Mason</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Albert_J._Hopkins\" title=\"Albert J. Hopkins\">Hopkins</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/William_Lorimer_(politician)\" title=\"William Lorimer (politician)\">Lorimer</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Lawrence_Y._Sherman\" title=\"Lawrence Y. Sherman\">Sherman</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/William_B._McKinley\" title=\"William B. McKinley\">McKinley</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Otis_F._Glenn\" title=\"Otis F. Glenn\">Glenn</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/William_H._Dieterich\" title=\"William H. Dieterich\">Dieterich</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Scott_W._Lucas\" title=\"Scott W. Lucas\">Lucas</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Everett_Dirksen\" title=\"Everett Dirksen\">Dirksen</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Ralph_Tyler_Smith\" class=\"mw-redirect\" title=\"Ralph Tyler Smith\">Smith</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Adlai_Stevenson_III\" title=\"Adlai Stevenson III\">Stevenson III</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Alan_J._Dixon\" title=\"Alan J. Dixon\">Dixon</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Carol_Moseley_Braun\" title=\"Carol Moseley Braun\">Moseley Braun</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Peter_Fitzgerald_(politician)\" title=\"Peter Fitzgerald (politician)\">Fitzgerald</a></li>\n<li><a class=\"mw-selflink selflink\">Obama</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Roland_Burris\" title=\"Roland Burris\">Burris</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Mark_Kirk\" title=\"Mark Kirk\">Kirk</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Tammy_Duckworth\" title=\"Tammy Duckworth\">Duckworth</a></li></ul>\n</div></td></tr></tbody></table></div>\n<div class=\"navbox-styles\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1129693374\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1228936124\"></div><div role=\"navigation\" class=\"navbox\" aria-labelledby=\"Illinois&amp;#039;s_delegation(s)_to_the_109th–110th_United_States_Congresses_(ordered_by_seniority)\" style=\"display:table;;padding:3px\"><table class=\"nowraplinks mw-collapsible mw-collapsed navbox-inner\" style=\"border-spacing:0;background:transparent;color:inherit\"><tbody><tr><th scope=\"col\" class=\"navbox-title\" colspan=\"2\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1129693374\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1063604349\"><div class=\"navbar plainlinks hlist navbar-mini\"><ul><li class=\"nv-view\"><a href=\"/wiki/Template:USCongRep-start\" title=\"Template:USCongRep-start\"><abbr title=\"View this template\">v</abbr></a></li><li class=\"nv-talk\"><a href=\"/wiki/Template_talk:USCongRep-start\" title=\"Template talk:USCongRep-start\"><abbr title=\"Discuss this template\">t</abbr></a></li><li class=\"nv-edit\"><a href=\"/wiki/Special:EditPage/Template:USCongRep-start\" title=\"Special:EditPage/Template:USCongRep-start\"><abbr title=\"Edit this template\">e</abbr></a></li></ul></div><div id=\"Illinois&amp;#039;s_delegation(s)_to_the_109th–110th_United_States_Congresses_(ordered_by_seniority)\" style=\"font-size:114%;margin:0 4em\"><a href=\"/wiki/Illinois\" title=\"Illinois\">Illinois</a>'s delegation(s) to the 109th–110th <a href=\"/wiki/United_States_Congress\" title=\"United States Congress\">United States Congresses</a> <span class=\"nowrap\">(ordered by seniority)</span></div></th></tr><tr><td colspan=\"2\" class=\"navbox-list navbox-odd\" style=\"width:100%;padding:0;border-width:0;\"><div style=\"padding:0\">\n<table style=\"width:100%\">\n\n\n<tbody><tr style=\"vertical-align:top; text-align:left\">\n<td style=\"text-align:right\"><b><a href=\"/wiki/109th_United_States_Congress\" title=\"109th United States Congress\">109th</a></b>\n</td>\n<td style=\"padding-left:4px; white-space:nowrap\"><div style=\"text-indent: -1.6em; margin-left: 1.6em;\"><b><a href=\"/wiki/List_of_United_States_senators_from_Illinois\" title=\"List of United States senators from Illinois\">Senate</a>:</b> <span style=\"color:#3333FF;\">▌</span><a href=\"/wiki/Dick_Durbin\" title=\"Dick Durbin\">R. Durbin</a> (D)&#160;<b>&#183;</b>&#32;<span style=\"color:#3333FF;\">▌</span><a class=\"mw-selflink selflink\">B. Obama</a> (D)</div>\n</td>\n<td style=\"padding-left:4px\" class=\"nowraplinks\"><div style=\"text-indent: -1.6em; margin-left: 1.6em;\"><b><a href=\"/wiki/List_of_United_States_representatives_from_Illinois\" title=\"List of United States representatives from Illinois\">House</a>:</b> <link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1129693374\"><div class=\"hlist inline\">\n<ul><li><span style=\"color:#E81B23;\">▌</span><a href=\"/wiki/Henry_Hyde\" title=\"Henry Hyde\">H. Hyde</a>&#160;(R)</li>\n<li><span style=\"color:#3333FF;\">▌</span><a href=\"/wiki/Lane_Evans\" title=\"Lane Evans\">L. Evans</a>&#160;(D)</li>\n<li><span style=\"color:#E81B23;\">▌</span><a href=\"/wiki/Dennis_Hastert\" title=\"Dennis Hastert\">D. Hastert</a>&#160;(R)</li>\n<li><span style=\"color:#3333FF;\">▌</span><a href=\"/wiki/Jerry_Costello\" title=\"Jerry Costello\">J. Costello</a>&#160;(D)</li>\n<li><span style=\"color:#3333FF;\">▌</span><a href=\"/wiki/Luis_Guti%C3%A9rrez\" title=\"Luis Gutiérrez\">L. Gutiérrez</a>&#160;(D)</li>\n<li><span style=\"color:#E81B23;\">▌</span><a href=\"/wiki/Don_Manzullo\" title=\"Don Manzullo\">D. Manzullo</a>&#160;(R)</li>\n<li><span style=\"color:#3333FF;\">▌</span><a href=\"/wiki/Bobby_Rush\" title=\"Bobby Rush\">B. Rush</a>&#160;(D)</li>\n<li><span style=\"color:#E81B23;\">▌</span><a href=\"/wiki/Ray_LaHood\" title=\"Ray LaHood\">R. LaHood</a>&#160;(R)</li>\n<li><span style=\"color:#E81B23;\">▌</span><a href=\"/wiki/Jerry_Weller\" title=\"Jerry Weller\">J. Weller</a>&#160;(R)</li>\n<li><span style=\"color:#3333FF;\">▌</span><a href=\"/wiki/Jesse_Jackson_Jr.\" title=\"Jesse Jackson Jr.\">J. Jackson Jr.</a>&#160;(D)</li>\n<li><span style=\"color:#3333FF;\">▌</span><a href=\"/wiki/Danny_K._Davis\" class=\"mw-redirect\" title=\"Danny K. Davis\">D. Davis</a>&#160;(D)</li>\n<li><span style=\"color:#E81B23;\">▌</span><a href=\"/wiki/John_Shimkus\" title=\"John Shimkus\">J. Shimkus</a>&#160;(R)</li>\n<li><span style=\"color:#E81B23;\">▌</span><a href=\"/wiki/Judy_Biggert\" title=\"Judy Biggert\">J. Biggert</a>&#160;(R)</li>\n<li><span style=\"color:#3333FF;\">▌</span><a href=\"/wiki/Jan_Schakowsky\" title=\"Jan Schakowsky\">J. Schakowsky</a>&#160;(D)</li>\n<li><span style=\"color:#E81B23;\">▌</span><a href=\"/wiki/Tim_Johnson_(Illinois_politician)\" title=\"Tim Johnson (Illinois politician)\">T. Johnson</a>&#160;(R)</li>\n<li><span style=\"color:#E81B23;\">▌</span><a href=\"/wiki/Mark_Kirk\" title=\"Mark Kirk\">M. Kirk</a>&#160;(R)</li>\n<li><span style=\"color:#3333FF;\">▌</span><a href=\"/wiki/Rahm_Emanuel\" title=\"Rahm Emanuel\">R. Emanuel</a>&#160;(D)</li>\n<li><span style=\"color:#3333FF;\">▌</span><a href=\"/wiki/Melissa_Bean\" title=\"Melissa Bean\">M. Bean</a>&#160;(D)</li>\n<li><span style=\"color:#3333FF;\">▌</span><a href=\"/wiki/Dan_Lipinski\" title=\"Dan Lipinski\">D. Lipinski</a>&#160;(D)</li></ul>\n</div></div>\n</td></tr>\n<tr style=\"vertical-align:top; text-align:left\">\n<td style=\"text-align:right\"><b><a href=\"/wiki/110th_United_States_Congress\" title=\"110th United States Congress\">110th</a></b>\n</td>\n<td style=\"padding-left:4px; white-space:nowrap\"><div style=\"text-indent: -1.6em; margin-left: 1.6em;\"><b><a href=\"/wiki/List_of_United_States_senators_from_Illinois\" title=\"List of United States senators from Illinois\">Senate</a>:</b> <span style=\"color:#3333FF;\">▌</span><a href=\"/wiki/Dick_Durbin\" title=\"Dick Durbin\">R. Durbin</a> (D)&#160;<b>&#183;</b>&#32;<span style=\"color:#3333FF;\">▌</span><a class=\"mw-selflink selflink\">B. Obama</a> (D)</div>\n</td>\n<td style=\"padding-left:4px\" class=\"nowraplinks\"><div style=\"text-indent: -1.6em; margin-left: 1.6em;\"><b><a href=\"/wiki/List_of_United_States_representatives_from_Illinois\" title=\"List of United States representatives from Illinois\">House</a>:</b> <link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1129693374\"><div class=\"hlist inline\">\n<ul><li><span style=\"color:#E81B23;\">▌</span><a href=\"/wiki/Dennis_Hastert\" title=\"Dennis Hastert\"><i>D. Hastert</i></a>&#160;(R)</li>\n<li><span style=\"color:#3333FF;\">▌</span><a href=\"/wiki/Jerry_Costello\" title=\"Jerry Costello\">J. Costello</a>&#160;(D)</li>\n<li><span style=\"color:#3333FF;\">▌</span><a href=\"/wiki/Luis_Guti%C3%A9rrez\" title=\"Luis Gutiérrez\">L. Gutiérrez</a>&#160;(D)</li>\n<li><span style=\"color:#E81B23;\">▌</span><a href=\"/wiki/Don_Manzullo\" title=\"Don Manzullo\">D. Manzullo</a>&#160;(R)</li>\n<li><span style=\"color:#3333FF;\">▌</span><a href=\"/wiki/Bobby_Rush\" title=\"Bobby Rush\">B. Rush</a>&#160;(D)</li>\n<li><span style=\"color:#E81B23;\">▌</span><a href=\"/wiki/Ray_LaHood\" title=\"Ray LaHood\">R. LaHood</a>&#160;(R)</li>\n<li><span style=\"color:#E81B23;\">▌</span><a href=\"/wiki/Jerry_Weller\" title=\"Jerry Weller\">J. Weller</a>&#160;(R)</li>\n<li><span style=\"color:#3333FF;\">▌</span><a href=\"/wiki/Jesse_Jackson_Jr.\" title=\"Jesse Jackson Jr.\">J. Jackson Jr.</a>&#160;(D)</li>\n<li><span style=\"color:#3333FF;\">▌</span><a href=\"/wiki/Danny_K._Davis\" class=\"mw-redirect\" title=\"Danny K. Davis\">D. Davis</a>&#160;(D)</li>\n<li><span style=\"color:#E81B23;\">▌</span><a href=\"/wiki/John_Shimkus\" title=\"John Shimkus\">J. Shimkus</a>&#160;(R)</li>\n<li><span style=\"color:#E81B23;\">▌</span><a href=\"/wiki/Judy_Biggert\" title=\"Judy Biggert\">J. Biggert</a>&#160;(R)</li>\n<li><span style=\"color:#3333FF;\">▌</span><a href=\"/wiki/Jan_Schakowsky\" title=\"Jan Schakowsky\">J. Schakowsky</a>&#160;(D)</li>\n<li><span style=\"color:#E81B23;\">▌</span><a href=\"/wiki/Tim_Johnson_(Illinois_politician)\" title=\"Tim Johnson (Illinois politician)\">T. Johnson</a>&#160;(R)</li>\n<li><span style=\"color:#E81B23;\">▌</span><a href=\"/wiki/Mark_Kirk\" title=\"Mark Kirk\">M. Kirk</a>&#160;(R)</li>\n<li><span style=\"color:#3333FF;\">▌</span><a href=\"/wiki/Rahm_Emanuel\" title=\"Rahm Emanuel\">R. Emanuel</a>&#160;(D)</li>\n<li><span style=\"color:#3333FF;\">▌</span><a href=\"/wiki/Melissa_Bean\" title=\"Melissa Bean\">M. Bean</a>&#160;(D)</li>\n<li><span style=\"color:#3333FF;\">▌</span><a href=\"/wiki/Dan_Lipinski\" title=\"Dan Lipinski\">D. Lipinski</a>&#160;(D)</li>\n<li><span style=\"color:#3333FF;\">▌</span><a href=\"/wiki/Phil_Hare\" title=\"Phil Hare\">P. Hare</a>&#160;(D)</li>\n<li><span style=\"color:#E81B23;\">▌</span><a href=\"/wiki/Peter_Roskam\" title=\"Peter Roskam\">P. Roskam</a>&#160;(R)</li>\n<li><span style=\"color:#3333FF;\">▌</span><a href=\"/wiki/Bill_Foster_(politician)\" title=\"Bill Foster (politician)\"><i>B. Foster</i></a>&#160;(D)</li></ul>\n</div></div>\n</td></tr></tbody></table>\n</div></td></tr></tbody></table></div>\n<div class=\"navbox-styles\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1129693374\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1228936124\"></div><div role=\"navigation\" class=\"navbox\" aria-labelledby=\"Michelle_Obama\" style=\"padding:3px\"><table class=\"nowraplinks hlist mw-collapsible autocollapse navbox-inner\" style=\"border-spacing:0;background:transparent;color:inherit\"><tbody><tr><th scope=\"col\" class=\"navbox-title\" colspan=\"3\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1129693374\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1063604349\"><div class=\"navbar plainlinks hlist navbar-mini\"><ul><li class=\"nv-view\"><a href=\"/wiki/Template:Michelle_Obama\" title=\"Template:Michelle Obama\"><abbr title=\"View this template\">v</abbr></a></li><li class=\"nv-talk\"><a href=\"/wiki/Template_talk:Michelle_Obama\" title=\"Template talk:Michelle Obama\"><abbr title=\"Discuss this template\">t</abbr></a></li><li class=\"nv-edit\"><a href=\"/wiki/Special:EditPage/Template:Michelle_Obama\" title=\"Special:EditPage/Template:Michelle Obama\"><abbr title=\"Edit this template\">e</abbr></a></li></ul></div><div id=\"Michelle_Obama\" style=\"font-size:114%;margin:0 4em\"><a href=\"/wiki/Michelle_Obama\" title=\"Michelle Obama\">Michelle Obama</a></div></th></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"width:1%\">Work</th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-odd\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><a href=\"/wiki/Let%27s_Move!\" title=\"Let&#39;s Move!\">Let's Move!</a>\n<ul><li><a href=\"/wiki/Task_Force_on_Childhood_Obesity\" title=\"Task Force on Childhood Obesity\">Task Force on Childhood Obesity</a></li></ul></li>\n<li><a href=\"/wiki/Save_America%27s_Treasures\" title=\"Save America&#39;s Treasures\">Save America's Treasures</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Joining_Forces\" title=\"Joining Forces\">Joining Forces</a></li></ul>\n</div></td><td class=\"noviewer navbox-image\" rowspan=\"5\" style=\"width:1px;padding:0 0 0 2px\"><div><span typeof=\"mw:File\"><a href=\"/wiki/File:Michelle_Obama_2013_official_portrait.jpg\" class=\"mw-file-description\"><img src=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/4/4b/Michelle_Obama_2013_official_portrait.jpg/140px-Michelle_Obama_2013_official_portrait.jpg\" decoding=\"async\" width=\"140\" height=\"211\" class=\"mw-file-element\" srcset=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/4/4b/Michelle_Obama_2013_official_portrait.jpg/210px-Michelle_Obama_2013_official_portrait.jpg 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/4/4b/Michelle_Obama_2013_official_portrait.jpg/280px-Michelle_Obama_2013_official_portrait.jpg 2x\" data-file-width=\"2722\" data-file-height=\"4096\" /></a></span></div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"width:1%\">Books</th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-even\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><i><a href=\"/wiki/American_Grown\" title=\"American Grown\">American Grown</a></i> (2012)</li>\n<li><i><a href=\"/wiki/Becoming_(book)\" title=\"Becoming (book)\">Becoming</a></i> (2018)</li>\n<li><i><a href=\"/wiki/The_Light_We_Carry\" title=\"The Light We Carry\">The Light We Carry</a></i> (2022)</li></ul>\n</div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"width:1%\"><a href=\"/wiki/Family_of_Barack_Obama\" title=\"Family of Barack Obama\">Family</a></th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-odd\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><a class=\"mw-selflink selflink\">Barack Obama</a> (husband)</li>\n<li><a href=\"/wiki/Marian_Robinson\" title=\"Marian Robinson\">Marian Robinson</a> (mother)</li>\n<li><a href=\"/wiki/Craig_Robinson_(basketball)\" title=\"Craig Robinson (basketball)\">Craig Robinson</a> (brother)</li>\n<li><a href=\"/wiki/Capers_Funnye\" title=\"Capers Funnye\">Capers Funnye</a> (cousin)</li>\n<li><a href=\"/wiki/Bo_(dog)\" title=\"Bo (dog)\">Bo</a> (family dog)</li>\n<li><a href=\"/wiki/Sunny_(dog)\" title=\"Sunny (dog)\">Sunny</a> (family dog)</li></ul>\n</div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"width:1%\">Public image</th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-odd\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\"></div><table class=\"nowraplinks navbox-subgroup\" style=\"border-spacing:0\"><tbody><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"width:1%\">Books</th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-even\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><i><a href=\"/wiki/Barack_and_Michelle\" title=\"Barack and Michelle\">Barack and Michelle</a></i>  (2009)</li>\n<li><i><a href=\"/wiki/Michelle_Obama:_A_Life\" title=\"Michelle Obama: A Life\">Michelle Obama: A Life</a></i> (2015)</li></ul>\n</div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"width:1%\">Film</th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-odd\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><i><a href=\"/wiki/Southside_with_You\" title=\"Southside with You\">Southside with You</a></i> (2016)</li>\n<li><i><a href=\"/wiki/Becoming_(2020_documentary_film)\" title=\"Becoming (2020 documentary film)\">Becoming</a></i> (2020 documentary)</li></ul>\n</div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"width:1%\">Television</th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-even\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><i><a href=\"/wiki/Waffles_%2B_Mochi\" title=\"Waffles + Mochi\">Waffles + Mochi</a></i> (2021)</li>\n<li><i><a href=\"/wiki/We_the_People_(2021_TV_series)\" title=\"We the People (2021 TV series)\">We the People</a></i> (2021)</li>\n<li><i><a href=\"/wiki/The_First_Lady_(American_TV_series)\" title=\"The First Lady (American TV series)\">The First Lady</a></i> (2022)</li>\n<li><i><a href=\"/wiki/Picturing_the_Obamas\" title=\"Picturing the Obamas\">Picturing the Obamas</a></i> (2022)</li></ul>\n</div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"width:1%\">Other</th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-odd\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><i><a href=\"/wiki/The_Michelle_Obama_Musiaqualogy\" title=\"The Michelle Obama Musiaqualogy\">The Michelle Obama Musiaqualogy</a></i></li>\n<li><i><a href=\"/wiki/First_Lady_Michelle_Obama_(painting)\" title=\"First Lady Michelle Obama (painting)\">First Lady Michelle Obama</a></i> (painting)</li>\n<li><i><a href=\"/wiki/Michelle_Obama:_The_Light_Podcast\" title=\"Michelle Obama: The Light Podcast\">Michelle Obama: The Light Podcast</a></i> (2023 podcast)</li></ul>\n</div></td></tr></tbody></table><div></div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"width:1%\">Related</th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-even\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><a href=\"/wiki/Barack_Obama_Plaza\" title=\"Barack Obama Plaza\">Barack Obama Plaza</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Michelle_and_Barack_Obama_Sports_Complex\" title=\"Michelle and Barack Obama Sports Complex\">Michelle and Barack Obama Sports Complex</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Higher_Ground_Productions\" title=\"Higher Ground Productions\">Higher Ground Productions</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/2020_Democratic_Party_vice_presidential_candidate_selection\" title=\"2020 Democratic Party vice presidential candidate selection\">2020 Democratic Party vice presidential candidate selection</a></li></ul>\n</div></td></tr><tr><td class=\"navbox-abovebelow\" colspan=\"3\"><div><span class=\"noviewer\" typeof=\"mw:File\"><span title=\"Category\"><img alt=\"\" src=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/en/thumb/9/96/Symbol_category_class.svg/16px-Symbol_category_class.svg.png\" decoding=\"async\" width=\"16\" height=\"16\" class=\"mw-file-element\" srcset=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/en/thumb/9/96/Symbol_category_class.svg/23px-Symbol_category_class.svg.png 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/en/thumb/9/96/Symbol_category_class.svg/31px-Symbol_category_class.svg.png 2x\" data-file-width=\"180\" data-file-height=\"185\" /></span></span> <a href=\"/wiki/Category:Michelle_Obama\" title=\"Category:Michelle Obama\">Category</a></div></td></tr></tbody></table></div>\n<div class=\"navbox-styles\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1129693374\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1228936124\"></div><div role=\"navigation\" class=\"navbox\" aria-labelledby=\"Patriot_Act\" style=\"padding:3px\"><table class=\"nowraplinks mw-collapsible autocollapse navbox-inner\" style=\"border-spacing:0;background:transparent;color:inherit\"><tbody><tr><th scope=\"col\" class=\"navbox-title\" colspan=\"2\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1129693374\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1063604349\"><div class=\"navbar plainlinks hlist navbar-mini\"><ul><li class=\"nv-view\"><a href=\"/wiki/Template:Patriot_Act\" title=\"Template:Patriot Act\"><abbr title=\"View this template\">v</abbr></a></li><li class=\"nv-talk\"><a href=\"/wiki/Template_talk:Patriot_Act\" title=\"Template talk:Patriot Act\"><abbr title=\"Discuss this template\">t</abbr></a></li><li class=\"nv-edit\"><a href=\"/wiki/Special:EditPage/Template:Patriot_Act\" title=\"Special:EditPage/Template:Patriot Act\"><abbr title=\"Edit this template\">e</abbr></a></li></ul></div><div id=\"Patriot_Act\" style=\"font-size:114%;margin:0 4em\"><a href=\"/wiki/Patriot_Act\" title=\"Patriot Act\">Patriot Act</a></div></th></tr><tr><td class=\"navbox-abovebelow\" colspan=\"2\"><div><b>Titles</b>\n<a href=\"/wiki/Title_I_of_the_Patriot_Act\" title=\"Title I of the Patriot Act\">I</a> · <a href=\"/wiki/Title_II_of_the_Patriot_Act\" title=\"Title II of the Patriot Act\">II</a> · <a href=\"/wiki/Title_III_of_the_Patriot_Act\" title=\"Title III of the Patriot Act\">III</a> · <a href=\"/wiki/Title_IV_of_the_Patriot_Act\" title=\"Title IV of the Patriot Act\">IV</a> · <a href=\"/wiki/Title_V_of_the_Patriot_Act\" title=\"Title V of the Patriot Act\">V</a> · <a href=\"/wiki/Title_VI_of_the_Patriot_Act\" title=\"Title VI of the Patriot Act\">VI</a> · <a href=\"/wiki/Title_VII_of_the_Patriot_Act\" title=\"Title VII of the Patriot Act\">VII</a> · <a href=\"/wiki/Title_VIII_of_the_Patriot_Act\" title=\"Title VIII of the Patriot Act\">VIII</a> · <a href=\"/wiki/Title_IX_of_the_Patriot_Act\" title=\"Title IX of the Patriot Act\">IX</a> · <a href=\"/wiki/Title_X_of_the_Patriot_Act\" title=\"Title X of the Patriot Act\">X</a> · <a href=\"/wiki/History_of_the_Patriot_Act\" title=\"History of the Patriot Act\">History</a></div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"width:1%\">Acts modified</th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-odd hlist\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><i><a href=\"/wiki/Omnibus_Crime_Control_and_Safe_Streets_Act_of_1968\" title=\"Omnibus Crime Control and Safe Streets Act of 1968\">Omnibus Crime Control and Safe Streets Act of 1968</a></i></li>\n<li><i><a href=\"/wiki/Electronic_Communications_Privacy_Act\" title=\"Electronic Communications Privacy Act\">Electronic Communications Privacy Act</a></i></li>\n<li><i><a href=\"/wiki/Computer_Fraud_and_Abuse_Act\" title=\"Computer Fraud and Abuse Act\">Computer Fraud and Abuse Act</a></i></li>\n<li><i><a href=\"/wiki/Foreign_Intelligence_Surveillance_Act\" title=\"Foreign Intelligence Surveillance Act\">Foreign Intelligence Surveillance Act</a></i></li>\n<li><i><a href=\"/wiki/Family_Educational_Rights_and_Privacy_Act\" title=\"Family Educational Rights and Privacy Act\">Family Educational Rights and Privacy Act</a></i></li>\n<li><i><a href=\"/wiki/Money_Laundering_Control_Act\" title=\"Money Laundering Control Act\">Money Laundering Control Act</a></i></li>\n<li><i><a href=\"/wiki/Bank_Secrecy_Act\" title=\"Bank Secrecy Act\">Bank Secrecy Act</a></i></li>\n<li><i><a href=\"/wiki/Right_to_Financial_Privacy_Act\" title=\"Right to Financial Privacy Act\">Right to Financial Privacy Act</a></i></li>\n<li><i><a href=\"/wiki/Fair_Credit_Reporting_Act\" title=\"Fair Credit Reporting Act\">Fair Credit Reporting Act</a></i></li>\n<li><i><a href=\"/wiki/Immigration_and_Nationality_Act_of_1952\" title=\"Immigration and Nationality Act of 1952\">Immigration and Nationality Act of 1952</a></i></li>\n<li><i><a href=\"/wiki/Victims_of_Crime_Act_of_1984\" title=\"Victims of Crime Act of 1984\">Victims of Crime Act of 1984</a></i></li>\n<li><i><a href=\"/wiki/Telemarketing_and_Consumer_Fraud_and_Abuse_Prevention_Act\" title=\"Telemarketing and Consumer Fraud and Abuse Prevention Act\">Telemarketing and Consumer Fraud and Abuse Prevention Act</a></i></li></ul>\n</div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"width:1%\">People</th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-even hlist\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><a href=\"/wiki/George_W._Bush\" title=\"George W. Bush\">George W. Bush</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/John_Ashcroft\" title=\"John Ashcroft\">John Ashcroft</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Alberto_Gonzales\" title=\"Alberto Gonzales\">Alberto Gonzales</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Patrick_Leahy\" title=\"Patrick Leahy\">Patrick Leahy</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Orrin_Hatch\" title=\"Orrin Hatch\">Orrin Hatch</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Jon_Kyl\" title=\"Jon Kyl\">Jon Kyl</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Dianne_Feinstein\" title=\"Dianne Feinstein\">Dianne Feinstein</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Viet_D._Dinh\" title=\"Viet D. Dinh\">Viet D. Dinh</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Joe_Biden\" title=\"Joe Biden\">Joe Biden</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Michael_Chertoff\" title=\"Michael Chertoff\">Michael Chertoff</a></li>\n<li><a class=\"mw-selflink selflink\">Barack Obama</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Eric_Holder\" title=\"Eric Holder\">Eric Holder</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Chuck_Schumer\" title=\"Chuck Schumer\">Chuck Schumer</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Lamar_Smith\" title=\"Lamar Smith\">Lamar Smith</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Bob_Graham\" title=\"Bob Graham\">Bob Graham</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Jay_Rockefeller\" title=\"Jay Rockefeller\">Jay Rockefeller</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Arlen_Specter\" title=\"Arlen Specter\">Arlen Specter</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Mike_Oxley\" title=\"Mike Oxley\">Mike Oxley</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Dick_Armey\" title=\"Dick Armey\">Dick Armey</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Paul_Sarbanes\" title=\"Paul Sarbanes\">Paul Sarbanes</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Trent_Lott\" title=\"Trent Lott\">Trent Lott</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Tom_Daschle\" title=\"Tom Daschle\">Tom Daschle</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Russ_Feingold\" title=\"Russ Feingold\">Russ Feingold</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Ellen_Segal_Huvelle\" title=\"Ellen Segal Huvelle\">Ellen Huvelle</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Ron_Paul\" title=\"Ron Paul\">Ron Paul</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Lisa_Murkowski\" title=\"Lisa Murkowski\">Lisa Murkowski</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Ron_Wyden\" title=\"Ron Wyden\">Ron Wyden</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Dennis_Kucinich\" title=\"Dennis Kucinich\">Dennis Kucinich</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Larry_Craig\" title=\"Larry Craig\">Larry Craig</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/John_E._Sununu\" title=\"John E. Sununu\">John E. Sununu</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Dick_Durbin\" title=\"Dick Durbin\">Richard Durbin</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Bernie_Sanders\" title=\"Bernie Sanders\">Bernie Sanders</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Jerry_Nadler\" title=\"Jerry Nadler\">Jerry Nadler</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/John_Conyers\" title=\"John Conyers\">John Conyers Jr.</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Butch_Otter\" title=\"Butch Otter\">Butch Otter</a></li></ul>\n</div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"width:1%\">Government<br />organizations</th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-odd hlist\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><a href=\"/wiki/Federal_Bureau_of_Investigation\" title=\"Federal Bureau of Investigation\">Federal Bureau of Investigation</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/United_States_Department_of_Justice\" title=\"United States Department of Justice\">Department of Justice</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/United_States_House_Permanent_Select_Committee_on_Intelligence\" title=\"United States House Permanent Select Committee on Intelligence\">Select Committee on Intelligence</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/United_States_Department_of_the_Treasury\" title=\"United States Department of the Treasury\">Department of the Treasury</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Financial_Crimes_Enforcement_Network\" title=\"Financial Crimes Enforcement Network\">FinCEN</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/United_States_Department_of_State\" title=\"United States Department of State\">Department of State</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/National_Institute_of_Standards_and_Technology\" title=\"National Institute of Standards and Technology\">National Institute of Standards and Technology</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/United_States_Customs_Service\" title=\"United States Customs Service\">Customs Service</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/U.S._Immigration_and_Customs_Enforcement\" title=\"U.S. Immigration and Customs Enforcement\">U.S. Immigration and Customs Enforcement</a></li></ul>\n</div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"width:1%\">Non-government<br />organizations</th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-even hlist\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><a href=\"/wiki/American_Civil_Liberties_Union\" title=\"American Civil Liberties Union\">American Civil Liberties Union</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/American_Library_Association\" title=\"American Library Association\">American Library Association</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Center_for_Democracy_and_Technology\" title=\"Center for Democracy and Technology\">Center for Democracy and Technology</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Center_for_Public_Integrity\" title=\"Center for Public Integrity\">Center for Public Integrity</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Electronic_Frontier_Foundation\" title=\"Electronic Frontier Foundation\">Electronic Frontier Foundation</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Electronic_Privacy_Information_Center\" title=\"Electronic Privacy Information Center\">Electronic Privacy Information Center</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Humanitarian_Law_Project\" title=\"Humanitarian Law Project\">Humanitarian Law Project</a></li></ul>\n</div></td></tr></tbody></table></div>\n<div class=\"navbox-styles\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1129693374\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1228936124\"></div><div role=\"navigation\" class=\"navbox\" aria-labelledby=\"Primetime_Emmy_Award_for_Outstanding_Narrator\" style=\"padding:3px\"><table class=\"nowraplinks mw-collapsible autocollapse navbox-inner\" style=\"border-spacing:0;background:transparent;color:inherit\"><tbody><tr><th scope=\"col\" class=\"navbox-title\" colspan=\"2\" style=\"background: #F9EFAA;\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1129693374\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1063604349\"><div class=\"navbar plainlinks hlist navbar-mini\"><ul><li class=\"nv-view\"><a href=\"/wiki/Template:EmmyAward_Narrator\" title=\"Template:EmmyAward Narrator\"><abbr title=\"View this template\">v</abbr></a></li><li class=\"nv-talk\"><a href=\"/wiki/Template_talk:EmmyAward_Narrator\" title=\"Template talk:EmmyAward Narrator\"><abbr title=\"Discuss this template\">t</abbr></a></li><li class=\"nv-edit\"><a href=\"/wiki/Special:EditPage/Template:EmmyAward_Narrator\" title=\"Special:EditPage/Template:EmmyAward Narrator\"><abbr title=\"Edit this template\">e</abbr></a></li></ul></div><div id=\"Primetime_Emmy_Award_for_Outstanding_Narrator\" style=\"font-size:114%;margin:0 4em\"><a href=\"/wiki/Primetime_Emmy_Award_for_Outstanding_Narrator\" title=\"Primetime Emmy Award for Outstanding Narrator\">Primetime Emmy Award for Outstanding Narrator</a></div></th></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"background: #F9EFAA;;width:1%\">2010s</th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-odd hlist\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Jeremy_Irons\" title=\"Jeremy Irons\">Jeremy Irons</a> (2014)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Peter_Coyote\" title=\"Peter Coyote\">Peter Coyote</a> (2015)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Keith_David\" title=\"Keith David\">Keith David</a> (2016)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Meryl_Streep\" title=\"Meryl Streep\">Meryl Streep</a> (2017)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/David_Attenborough\" title=\"David Attenborough\">David Attenborough</a> (2018)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/David_Attenborough\" title=\"David Attenborough\">David Attenborough</a> (2019)</span></li></ul>\n</div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"background: #F9EFAA;;width:1%\">2020s</th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-even hlist\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/David_Attenborough\" title=\"David Attenborough\">David Attenborough</a> (2020)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Sterling_K._Brown\" title=\"Sterling K. Brown\">Sterling K. Brown</a> (2021)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a class=\"mw-selflink selflink\">Barack Obama</a> (2022)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a class=\"mw-selflink selflink\">Barack Obama</a> (2023)</span></li></ul>\n</div></td></tr></tbody></table></div>\n<div class=\"navbox-styles\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1129693374\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1228936124\"></div><div role=\"navigation\" class=\"navbox\" aria-labelledby=\"Grammy_Award_for_Best_Audio_Book,_Narration_&amp;amp;_Storytelling_Recording\" style=\"padding:3px\"><table class=\"nowraplinks hlist mw-collapsible mw-collapsed navbox-inner\" style=\"border-spacing:0;background:transparent;color:inherit\"><tbody><tr><th scope=\"col\" class=\"navbox-title\" colspan=\"2\" style=\"background:#cedff2;\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1129693374\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1063604349\"><div class=\"navbar plainlinks hlist navbar-mini\"><ul><li class=\"nv-view\"><a href=\"/wiki/Template:Grammy_Award_for_Best_Spoken_Word_Album\" title=\"Template:Grammy Award for Best Spoken Word Album\"><abbr title=\"View this template\">v</abbr></a></li><li class=\"nv-talk\"><a href=\"/wiki/Template_talk:Grammy_Award_for_Best_Spoken_Word_Album\" title=\"Template talk:Grammy Award for Best Spoken Word Album\"><abbr title=\"Discuss this template\">t</abbr></a></li><li class=\"nv-edit\"><a href=\"/wiki/Special:EditPage/Template:Grammy_Award_for_Best_Spoken_Word_Album\" title=\"Special:EditPage/Template:Grammy Award for Best Spoken Word Album\"><abbr title=\"Edit this template\">e</abbr></a></li></ul></div><div id=\"Grammy_Award_for_Best_Audio_Book,_Narration_&amp;amp;_Storytelling_Recording\" style=\"font-size:114%;margin:0 4em\"><a href=\"/wiki/Grammy_Award_for_Best_Audio_Book,_Narration_%26_Storytelling_Recording\" title=\"Grammy Award for Best Audio Book, Narration &amp; Storytelling Recording\">Grammy Award for Best Audio Book, Narration &amp; Storytelling Recording</a></div></th></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"background:#cedff2;;width:1%\">1950s</th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-odd\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><span class=\"nowrap\"><i>The Best of the Stan Freberg Shows</i> – <a href=\"/wiki/Stan_Freberg\" title=\"Stan Freberg\">Stan Freberg</a> (1958)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><i><a href=\"/wiki/Lincoln_Portrait\" title=\"Lincoln Portrait\">Lincoln Portrait</a></i> – <a href=\"/wiki/Carl_Sandburg\" title=\"Carl Sandburg\">Carl Sandburg</a> (1959)</span></li></ul>\n</div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"background:#cedff2;;width:1%\">1960s</th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-even\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><span class=\"nowrap\"><i>FDR Speaks</i> – Robert Bialek (producer) (1960)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><i><a href=\"/wiki/Leonard_Bernstein_Discusses_Humor_in_Music_and_Conducts_Till_Eulenspiegel%27s_Merry_Pranks\" title=\"Leonard Bernstein Discusses Humor in Music and Conducts Till Eulenspiegel&#39;s Merry Pranks\">Humor in Music</a></i> – <a href=\"/wiki/Leonard_Bernstein\" title=\"Leonard Bernstein\">Leonard Bernstein</a> (1961)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><i>The Story-Teller: A Session with Charles Laughton</i> – <a href=\"/wiki/Charles_Laughton\" title=\"Charles Laughton\">Charles Laughton</a> (1962)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><i><a href=\"/wiki/Who%27s_Afraid_of_Virginia_Woolf%3F\" title=\"Who&#39;s Afraid of Virginia Woolf?\">Who's Afraid of Virginia Woolf?</a></i> – <a href=\"/wiki/Edward_Albee\" title=\"Edward Albee\">Edward Albee</a> (playwright) (1963)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><i>BBC Tribute to John F. Kennedy</i> – <i><a href=\"/wiki/That_Was_the_Week_That_Was\" title=\"That Was the Week That Was\">That Was the Week That Was</a></i> (1964)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><i>John F. Kennedy: As We Remember Him</i> – <a href=\"/wiki/Goddard_Lieberson\" title=\"Goddard Lieberson\">Goddard Lieberson</a> (producer) (1965)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><i>Edward R. Murrow - A Reporter Remembers, Vol. I: The War Years</i> – <a href=\"/wiki/Edward_R._Murrow\" title=\"Edward R. Murrow\">Edward R. Murrow</a> (1966)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><i>Gallant Men</i> – <a href=\"/wiki/Everett_Dirksen\" title=\"Everett Dirksen\">Everett Dirksen</a> (1967)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><i>Lonesome Cities</i> – <a href=\"/wiki/Rod_McKuen\" title=\"Rod McKuen\">Rod McKuen</a> (1968)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><i>We Love You Call Collect</i> – <a href=\"/wiki/Art_Linkletter\" title=\"Art Linkletter\">Art Linkletter</a> &amp; <a href=\"/wiki/Diane_Linkletter\" title=\"Diane Linkletter\">Diane Linkletter</a> (1969)</span></li></ul>\n</div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"background:#cedff2;;width:1%\">1970s</th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-odd\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><span class=\"nowrap\"><i>Why I Oppose the War in Vietnam</i> – <a href=\"/wiki/Martin_Luther_King_Jr.\" title=\"Martin Luther King Jr.\">Martin Luther King Jr.</a> (1970)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><i><a href=\"/wiki/Desiderata_(Les_Crane_album)\" title=\"Desiderata (Les Crane album)\">Desiderata</a></i> – <a href=\"/wiki/Les_Crane\" title=\"Les Crane\">Les Crane</a> (1971)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><i>Lenny</i> – <a href=\"/wiki/Bruce_Botnick\" title=\"Bruce Botnick\">Bruce Botnick</a> (producer) &amp; the Original Broadway Cast (1972)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><i><a href=\"/wiki/Jonathan_Livingston_Seagull\" title=\"Jonathan Livingston Seagull\">Jonathan Livingston Seagull</a></i> – <a href=\"/wiki/Richard_Harris\" title=\"Richard Harris\">Richard Harris</a> (1973)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><i>Good Evening</i> – <a href=\"/wiki/Peter_Cook\" title=\"Peter Cook\">Peter Cook</a> and <a href=\"/wiki/Dudley_Moore\" title=\"Dudley Moore\">Dudley Moore</a> (1974)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><i><a href=\"/wiki/Give_%27em_Hell,_Harry!\" title=\"Give &#39;em Hell, Harry!\">Give 'em Hell, Harry!</a></i> – <a href=\"/wiki/James_Whitmore\" title=\"James Whitmore\">James Whitmore</a> (1975)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><i>Great American Documents</i> – <a href=\"/wiki/Henry_Fonda\" title=\"Henry Fonda\">Henry Fonda</a>, <a href=\"/wiki/Helen_Hayes\" title=\"Helen Hayes\">Helen Hayes</a>, <a href=\"/wiki/James_Earl_Jones\" title=\"James Earl Jones\">James Earl Jones</a>, and <a href=\"/wiki/Orson_Welles\" title=\"Orson Welles\">Orson Welles</a> (1976)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><i><a href=\"/wiki/The_Belle_of_Amherst\" title=\"The Belle of Amherst\">The Belle of Amherst</a></i> – <a href=\"/wiki/Julie_Harris\" title=\"Julie Harris\">Julie Harris</a> (1977)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><i><a href=\"/wiki/Citizen_Kane\" title=\"Citizen Kane\">Citizen Kane (Original Motion Picture Soundtrack)</a></i> – <a href=\"/wiki/Orson_Welles\" title=\"Orson Welles\">Orson Welles</a> (1978)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><i>Ages of Man: Readings from Shakespeare</i> – <a href=\"/wiki/John_Gielgud\" title=\"John Gielgud\">John Gielgud</a> (1979)</span></li></ul>\n</div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"background:#cedff2;;width:1%\">1980s</th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-even\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><span class=\"nowrap\"><i><a href=\"/wiki/Gertrude_Stein\" title=\"Gertrude Stein\">Gertrude Stein, Gertrude Stein, Gertrude Stein</a></i> – <a href=\"/wiki/Pat_Carroll\" title=\"Pat Carroll\">Pat Carroll</a> (1980)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><i><a href=\"/wiki/Donovan%27s_Brain\" title=\"Donovan&#39;s Brain\">Donovan's Brain</a></i> – <a href=\"/wiki/Orson_Welles\" title=\"Orson Welles\">Orson Welles</a> (1981)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><i><a href=\"/wiki/Raiders_of_the_Lost_Ark\" title=\"Raiders of the Lost Ark\">Raiders of the Lost Ark: The Movie on Record</a></i> – Tom Voegeli (producer) and Various Artists (1982)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><i><a href=\"/wiki/Lincoln_Portrait\" title=\"Lincoln Portrait\">Lincoln Portrait</a></i> – <a href=\"/wiki/William_Warfield\" title=\"William Warfield\">William Warfield</a> (1983)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><i>The Words of Gandhi</i> – <a href=\"/wiki/Ben_Kingsley\" title=\"Ben Kingsley\">Ben Kingsley</a> (1984)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><i><a href=\"/wiki/Ma_Rainey%27s_Black_Bottom\" title=\"Ma Rainey&#39;s Black Bottom\">Ma Rainey's Black Bottom</a></i> – <a href=\"/wiki/Mike_Berniker\" title=\"Mike Berniker\">Mike Berniker</a> (producer) &amp; the Original Broadway Cast (1985)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><i>Interviews from the Class of '55 Recording Sessions</i> – <a href=\"/wiki/Johnny_Cash\" title=\"Johnny Cash\">Johnny Cash</a>, <a href=\"/wiki/Jerry_Lee_Lewis\" title=\"Jerry Lee Lewis\">Jerry Lee Lewis</a>, <a href=\"/wiki/Chips_Moman\" title=\"Chips Moman\">Chips Moman</a>, <a href=\"/wiki/Ricky_Nelson\" title=\"Ricky Nelson\">Ricky Nelson</a>, <a href=\"/wiki/Roy_Orbison\" title=\"Roy Orbison\">Roy Orbison</a>, <a href=\"/wiki/Carl_Perkins\" title=\"Carl Perkins\">Carl Perkins</a>, and <a href=\"/wiki/Sam_Phillips\" title=\"Sam Phillips\">Sam Phillips</a> (1986)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><i><a href=\"/wiki/Lake_Wobegon_Days\" title=\"Lake Wobegon Days\">Lake Wobegon Days</a></i> – <a href=\"/wiki/Garrison_Keillor\" title=\"Garrison Keillor\">Garrison Keillor</a> (1987)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><i>Speech by Rev. Jesse Jackson</i> – <a href=\"/wiki/Jesse_Jackson\" title=\"Jesse Jackson\">Jesse Jackson</a> (1988)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><i>It's Always Something</i> – <a href=\"/wiki/Gilda_Radner\" title=\"Gilda Radner\">Gilda Radner</a> (1989)</span></li></ul>\n</div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"background:#cedff2;;width:1%\">1990s</th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-odd\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><span class=\"nowrap\"><i><a href=\"/wiki/Gracie:_A_Love_Story\" title=\"Gracie: A Love Story\">Gracie: A Love Story</a></i> – <a href=\"/wiki/George_Burns\" title=\"George Burns\">George Burns</a> (1990)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><i><a href=\"/wiki/The_Civil_War_(miniseries)\" title=\"The Civil War (miniseries)\">The Civil War</a></i> – <a href=\"/wiki/Ken_Burns\" title=\"Ken Burns\">Ken Burns</a> (1991)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><i>What You Can Do to Avoid AIDS</i> – <a href=\"/wiki/Magic_Johnson\" title=\"Magic Johnson\">Earvin \"Magic\" Johnson</a> and Robert O'Keefe (1992)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><i><a href=\"/wiki/On_the_Pulse_of_Morning\" title=\"On the Pulse of Morning\">On the Pulse of Morning</a></i> – <a href=\"/wiki/Maya_Angelou\" title=\"Maya Angelou\">Maya Angelou</a> (1993)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><i><a href=\"/wiki/Get_in_the_Van\" title=\"Get in the Van\">Get in the Van</a></i> – <a href=\"/wiki/Henry_Rollins\" title=\"Henry Rollins\">Henry Rollins</a> (1994)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><i><a href=\"/wiki/Phenomenal_Woman:_Four_Poems_Celebrating_Women\" title=\"Phenomenal Woman: Four Poems Celebrating Women\">Phenomenal Woman</a></i> – <a href=\"/wiki/Maya_Angelou\" title=\"Maya Angelou\">Maya Angelou</a> (1995)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><i><a href=\"/wiki/It_Takes_a_Village\" title=\"It Takes a Village\">It Takes a Village</a></i> – <a href=\"/wiki/Hillary_Clinton\" title=\"Hillary Clinton\">Hillary Clinton</a> (1996)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><i>Charles Kuralt's Spring</i> – <a href=\"/wiki/Charles_Kuralt\" title=\"Charles Kuralt\">Charles Kuralt</a> (1997)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><i><a href=\"/wiki/Still_Me\" title=\"Still Me\">Still Me</a></i> – <a href=\"/wiki/Christopher_Reeve\" title=\"Christopher Reeve\">Christopher Reeve</a> (1998)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><i>The Autobiography of Martin Luther King Jr.</i> – <a href=\"/wiki/LeVar_Burton\" title=\"LeVar Burton\">LeVar Burton</a> (1999)</span></li></ul>\n</div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"background:#cedff2;;width:1%\">2000s</th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-even\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><span class=\"nowrap\"><i><a href=\"/wiki/The_Measure_of_a_Man:_A_Spiritual_Autobiography\" title=\"The Measure of a Man: A Spiritual Autobiography\">The Measure of a Man: A Spiritual Autobiography</a></i> – <a href=\"/wiki/Sidney_Poitier\" title=\"Sidney Poitier\">Sidney Poitier</a>, Rick Harris, and John Runnette (producers) (2000)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><i>Q: The Autobiography of Quincy Jones</i> – <a href=\"/wiki/Quincy_Jones\" title=\"Quincy Jones\">Quincy Jones</a>, Jeffrey S. Thomas, Steven Strassman (engineers), and Elisa Shokoff (producer) (2001)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><i><a href=\"/wiki/A_Song_Flung_Up_to_Heaven\" title=\"A Song Flung Up to Heaven\">A Song Flung Up to Heaven</a></i> – <a href=\"/wiki/Maya_Angelou\" title=\"Maya Angelou\">Maya Angelou</a> and Charles B. Potter (producer) (2002)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><i><a href=\"/wiki/Lies_and_the_Lying_Liars_Who_Tell_Them\" title=\"Lies and the Lying Liars Who Tell Them\">Lies and the Lying Liars Who Tell Them</a></i> – <a href=\"/wiki/Al_Franken\" title=\"Al Franken\">Al Franken</a> and Paul Ruben (producer) (2003)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><i><a href=\"/wiki/My_Life_(Clinton_autobiography)\" title=\"My Life (Clinton autobiography)\">My Life</a></i> – <a href=\"/wiki/Bill_Clinton\" title=\"Bill Clinton\">Bill Clinton</a> (2004)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><i><a href=\"/wiki/Dreams_from_My_Father\" title=\"Dreams from My Father\">Dreams from My Father</a></i> – <a class=\"mw-selflink selflink\">Barack Obama</a> (2005)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><i><a href=\"/wiki/Our_Endangered_Values\" title=\"Our Endangered Values\">Our Endangered Values: America's Moral Crisis</a></i> – <a href=\"/wiki/Jimmy_Carter\" title=\"Jimmy Carter\">Jimmy Carter</a> / <i>With Ossie and Ruby</i> – <a href=\"/wiki/Ossie_Davis\" title=\"Ossie Davis\">Ossie Davis</a> and <a href=\"/wiki/Ruby_Dee\" title=\"Ruby Dee\">Ruby Dee</a> (2006)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><i><a href=\"/wiki/The_Audacity_of_Hope\" title=\"The Audacity of Hope\">The Audacity of Hope</a></i> – <a class=\"mw-selflink selflink\">Barack Obama</a> and Jacob Bronstein (producer) (2007)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><i><a href=\"/wiki/An_Inconvenient_Truth_(book)\" title=\"An Inconvenient Truth (book)\">An Inconvenient Truth</a></i> by <a href=\"/wiki/Al_Gore\" title=\"Al Gore\">Al Gore</a> – <a href=\"/wiki/Beau_Bridges\" title=\"Beau Bridges\">Beau Bridges</a>, <a href=\"/wiki/Cynthia_Nixon\" title=\"Cynthia Nixon\">Cynthia Nixon</a>, and <a href=\"/wiki/Blair_Underwood\" title=\"Blair Underwood\">Blair Underwood</a> (2008)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><i>Always Looking Up</i> – <a href=\"/wiki/Michael_J._Fox\" title=\"Michael J. Fox\">Michael J. Fox</a> (2009)</span></li></ul>\n</div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"background:#cedff2;;width:1%\">2010s</th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-odd\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><span class=\"nowrap\"><i><a href=\"/wiki/Earth_(The_Book)\" title=\"Earth (The Book)\">The Daily Show with Jon Stewart Presents Earth (The Audiobook)</a></i> – <a href=\"/wiki/Jon_Stewart\" title=\"Jon Stewart\">Jon Stewart</a> (2010)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><i>If You Ask Me (And of Course You Won't)</i> – <a href=\"/wiki/Betty_White\" title=\"Betty White\">Betty White</a> (2011)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><i>Society's Child</i> – <a href=\"/wiki/Janis_Ian\" title=\"Janis Ian\">Janis Ian</a> (2012)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><i><a href=\"/wiki/America_Again\" title=\"America Again\">America Again: Re-becoming the Greatness We Never Weren't</a></i> – <a href=\"/wiki/Stephen_Colbert\" title=\"Stephen Colbert\">Stephen Colbert</a> (2013)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><i>Diary of a Mad Diva</i> – <a href=\"/wiki/Joan_Rivers\" title=\"Joan Rivers\">Joan Rivers</a> (2014)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><i><a href=\"/wiki/A_Full_Life:_Reflections_at_90\" class=\"mw-redirect\" title=\"A Full Life: Reflections at 90\">A Full Life: Reflections at 90</a></i> – <a href=\"/wiki/Jimmy_Carter\" title=\"Jimmy Carter\">Jimmy Carter</a> (2015)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><i>In Such Good Company: Eleven Years of Laughter, Mayhem, and Fun in the Sandbox</i> – <a href=\"/wiki/Carol_Burnett\" title=\"Carol Burnett\">Carol Burnett</a> (2016)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><i><a href=\"/wiki/The_Princess_Diarist\" title=\"The Princess Diarist\">The Princess Diarist</a></i> – <a href=\"/wiki/Carrie_Fisher\" title=\"Carrie Fisher\">Carrie Fisher</a> (2017)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><i>Faith: A Journey for All</i> – <a href=\"/wiki/Jimmy_Carter\" title=\"Jimmy Carter\">Jimmy Carter</a> (2018)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><i><a href=\"/wiki/Becoming_(book)\" title=\"Becoming (book)\">Becoming</a></i> – <a href=\"/wiki/Michelle_Obama\" title=\"Michelle Obama\">Michelle Obama</a> (2019)</span></li></ul>\n</div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"background:#cedff2;;width:1%\">2020s</th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-even\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><span class=\"nowrap\"><i><a href=\"/wiki/Blowout_(book)\" title=\"Blowout (book)\">Blowout: Corrupted Democracy, Rogue State Russia, and the Richest, Most Destructive Industry on Earth</a></i> – <a href=\"/wiki/Rachel_Maddow\" title=\"Rachel Maddow\">Rachel Maddow</a> (2020)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><i>Carry On: Reflections for a New Generation from John Lewis</i> − <a href=\"/wiki/Don_Cheadle\" title=\"Don Cheadle\">Don Cheadle</a> (2021)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><i>Finding Me</i> – <a href=\"/wiki/Viola_Davis\" title=\"Viola Davis\">Viola Davis</a> (2022)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><i><a href=\"/wiki/The_Light_We_Carry\" title=\"The Light We Carry\">The Light We Carry: Overcoming in Uncertain Times</a></i> – <a href=\"/wiki/Michelle_Obama\" title=\"Michelle Obama\">Michelle Obama</a> (2023)</span></li></ul>\n</div></td></tr></tbody></table></div>\n<div class=\"navbox-styles\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1129693374\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1228936124\"></div><div role=\"navigation\" class=\"navbox\" aria-labelledby=\"NAACP_Image_Award_–_Chairman&amp;#039;s_Award\" style=\"padding:3px\"><table class=\"nowraplinks hlist mw-collapsible autocollapse navbox-inner\" style=\"border-spacing:0;background:transparent;color:inherit\"><tbody><tr><th scope=\"col\" class=\"navbox-title\" colspan=\"2\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1129693374\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1063604349\"><div class=\"navbar plainlinks hlist navbar-mini\"><ul><li class=\"nv-view\"><a href=\"/wiki/Template:NAACP_Image_Award_%E2%80%93_Chairman%27s_Award\" title=\"Template:NAACP Image Award – Chairman&#39;s Award\"><abbr title=\"View this template\">v</abbr></a></li><li class=\"nv-talk\"><a href=\"/wiki/Template_talk:NAACP_Image_Award_%E2%80%93_Chairman%27s_Award\" title=\"Template talk:NAACP Image Award – Chairman&#39;s Award\"><abbr title=\"Discuss this template\">t</abbr></a></li><li class=\"nv-edit\"><a href=\"/wiki/Special:EditPage/Template:NAACP_Image_Award_%E2%80%93_Chairman%27s_Award\" title=\"Special:EditPage/Template:NAACP Image Award – Chairman&#39;s Award\"><abbr title=\"Edit this template\">e</abbr></a></li></ul></div><div id=\"NAACP_Image_Award_–_Chairman&amp;#039;s_Award\" style=\"font-size:114%;margin:0 4em\"><a href=\"/wiki/NAACP_Image_Award_%E2%80%93_Chairman%27s_Award\" title=\"NAACP Image Award – Chairman&#39;s Award\">NAACP Image Award – Chairman's Award</a></div></th></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"width:1%\">1990s</th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-odd\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><a href=\"/wiki/Janet_Jackson\" title=\"Janet Jackson\">Janet Jackson</a> (1991)</li>\n<li><a href=\"/wiki/Ron_Brown_(U.S._Secretary_of_Commerce)\" class=\"mw-redirect\" title=\"Ron Brown (U.S. Secretary of Commerce)\">Ron Brown</a> (1992)</li>\n<li><a href=\"/wiki/Maxine_Waters\" title=\"Maxine Waters\">Maxine Waters</a> and Joseph Madison (1996)</li>\n<li><a href=\"/wiki/Harry_Belafonte\" title=\"Harry Belafonte\">Harry Belafonte</a> (1998)</li></ul>\n</div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"width:1%\">2000s</th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-even\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><a href=\"/wiki/Aaron_McGruder\" title=\"Aaron McGruder\">Aaron McGruder</a> (2001)</li>\n<li><a href=\"/wiki/Danny_Glover\" title=\"Danny Glover\">Danny Glover</a> (2002)</li>\n<li><a href=\"/wiki/Dave_Matthews_Band\" title=\"Dave Matthews Band\">The Dave Matthews Band</a> (2003)</li>\n<li><a class=\"mw-selflink selflink\">Barack Obama</a> (2004)</li>\n<li><a href=\"/wiki/The_Neville_Brothers\" title=\"The Neville Brothers\">The Neville Brothers</a> (2005)</li>\n<li><a href=\"/wiki/Bono\" title=\"Bono\">Bono</a> (2006)</li>\n<li><a href=\"/wiki/Ruby_Dee\" title=\"Ruby Dee\">Ruby Dee</a> (2007)</li>\n<li><a href=\"/wiki/Al_Gore\" title=\"Al Gore\">Al Gore</a> &amp; <a href=\"/wiki/Wangari_Maathai\" class=\"mw-redirect\" title=\"Wangari Maathai\">Wangari Maathai</a> (2008)</li>\n<li><a href=\"/wiki/Tyler_Perry\" title=\"Tyler Perry\">Tyler Perry</a> (2009)</li></ul>\n</div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"width:1%\">2010s</th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-odd\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><a href=\"/wiki/Cathy_Hughes\" title=\"Cathy Hughes\">Cathy Hughes</a> (2010)</li>\n<li><a href=\"/wiki/Michelle_Howard\" title=\"Michelle Howard\">Michelle Howard</a> (2012)</li>\n<li><a href=\"/wiki/Forest_Whitaker\" title=\"Forest Whitaker\">Forest Whitaker</a> (2013)</li>\n<li><a href=\"/wiki/Eric_Holder\" title=\"Eric Holder\">Eric Holder</a> (2014)</li>\n<li><a href=\"/wiki/Bree_Newsome\" title=\"Bree Newsome\">Brittany \"Bree\" Newsome</a> / Justice League NYC / Concerned Student 1950 Collective at the University of Missouri / The University of Mississippi NAACP College Chapter / Rev. Dr. <a href=\"/wiki/Otis_Moss_III\" title=\"Otis Moss III\">Otis Moss III</a> / Rev. Dr. Howard-John Wesley / Rev. Dr. <a href=\"/wiki/Jamal_Harrison_Bryant\" title=\"Jamal Harrison Bryant\">Jamal Harrison Bryant</a> / <a href=\"/wiki/Jussie_Smollett\" title=\"Jussie Smollett\">Jussie Smollett</a> (2015)</li>\n<li><a href=\"/wiki/Charles_Ogletree\" title=\"Charles Ogletree\">Charles Ogletree</a> (2016)</li>\n<li><a href=\"/wiki/William_Lucy_(labor_leader)\" title=\"William Lucy (labor leader)\">William Lucy</a> (2017)</li>\n<li><a href=\"/wiki/Maxine_Waters\" title=\"Maxine Waters\">Maxine Waters</a> (2018)</li>\n<li><a href=\"/wiki/John_Lewis\" title=\"John Lewis\">John Lewis</a> (2019)</li></ul>\n</div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"width:1%\">2020s</th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-even\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><a href=\"/wiki/James_Lawson_(activist)\" title=\"James Lawson (activist)\">Rev. James Lawson</a> (2020)</li>\n<li><a href=\"/wiki/Samuel_L._Jackson\" title=\"Samuel L. Jackson\">Samuel L. Jackson</a> (2021)</li>\n<li><a href=\"/wiki/Bennie_Thompson\" title=\"Bennie Thompson\">Bennie Thompson</a> (2022)</li>\n<li><a href=\"/wiki/Amanda_Gorman\" title=\"Amanda Gorman\">Amanda Gorman</a> (2023)</li></ul>\n</div></td></tr></tbody></table></div>\n<div class=\"navbox-styles\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1129693374\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1228936124\"></div><div role=\"navigation\" class=\"navbox\" aria-labelledby=\"NAACP_Image_Award_for_Outstanding_Literary_Work_–_Nonfiction\" style=\"padding:3px\"><table class=\"nowraplinks hlist mw-collapsible autocollapse navbox-inner\" style=\"border-spacing:0;background:transparent;color:inherit\"><tbody><tr><th scope=\"col\" class=\"navbox-title\" colspan=\"2\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1129693374\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1063604349\"><div class=\"navbar plainlinks hlist navbar-mini\"><ul><li class=\"nv-view\"><a href=\"/wiki/Template:NAACP_Image_Award_for_Outstanding_Literary_Work_%E2%80%93_Nonfiction\" title=\"Template:NAACP Image Award for Outstanding Literary Work – Nonfiction\"><abbr title=\"View this template\">v</abbr></a></li><li class=\"nv-talk\"><a href=\"/wiki/Template_talk:NAACP_Image_Award_for_Outstanding_Literary_Work_%E2%80%93_Nonfiction\" title=\"Template talk:NAACP Image Award for Outstanding Literary Work – Nonfiction\"><abbr title=\"Discuss this template\">t</abbr></a></li><li class=\"nv-edit\"><a href=\"/wiki/Special:EditPage/Template:NAACP_Image_Award_for_Outstanding_Literary_Work_%E2%80%93_Nonfiction\" title=\"Special:EditPage/Template:NAACP Image Award for Outstanding Literary Work – Nonfiction\"><abbr title=\"Edit this template\">e</abbr></a></li></ul></div><div id=\"NAACP_Image_Award_for_Outstanding_Literary_Work_–_Nonfiction\" style=\"font-size:114%;margin:0 4em\"><a href=\"/wiki/NAACP_Image_Award_for_Outstanding_Literary_Work_%E2%80%93_Nonfiction\" title=\"NAACP Image Award for Outstanding Literary Work – Nonfiction\">NAACP Image Award for Outstanding Literary Work – Nonfiction</a></div></th></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"width:1%\">1990s</th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-odd\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><i>By Any Means Necessary: The Trials and Tribulations of the Making of 'Malcolm X</i> – <a href=\"/wiki/Spike_Lee\" title=\"Spike Lee\">Spike Lee</a> and <a href=\"/wiki/Ralph_Wiley\" title=\"Ralph Wiley\">Ralph Wiley</a> (1993)</li>\n<li>No Award (1994)</li>\n<li><i>When We Were Colored</i> – <a href=\"/wiki/Clifton_Taulbert\" title=\"Clifton Taulbert\">Clifton Taulbert</a> (1995)</li>\n<li>No Award (1996)</li>\n<li>No Award (1997)</li>\n<li><i>With Ossie &amp; Ruby: In This Life Together</i> – <a href=\"/wiki/Ossie_Davis\" title=\"Ossie Davis\">Ossie Davis</a> and <a href=\"/wiki/Ruby_Dee\" title=\"Ruby Dee\">Ruby Dee</a> (1998)</li>\n<li>No Award (1999)</li></ul>\n</div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"width:1%\">2000s</th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-even\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li>No Award (2000)</li>\n<li><i>Sally Hemmings, An American Scandal</i> – <a href=\"/wiki/Tina_Andrews\" title=\"Tina Andrews\">Tina Andrews</a> (2001)</li>\n<li><i>Keeping the Faith: Stories of Love, Courage, Healing, and Hope from Black America</i> – <a href=\"/wiki/Tavis_Smiley\" title=\"Tavis Smiley\">Tavis Smiley</a> (2002)</li>\n<li><i>Why I Love Black Women</i> – <a href=\"/wiki/Michael_Eric_Dyson\" title=\"Michael Eric Dyson\">Michael Eric Dyson</a> (2003)</li>\n<li><i><a href=\"/wiki/Hallelujah!_The_Welcome_Table\" title=\"Hallelujah! The Welcome Table\">Hallelujah! The Welcome Table</a></i> – <a href=\"/wiki/Maya_Angelou\" title=\"Maya Angelou\">Maya Angelou</a> (2004)</li>\n<li><i>Is Bill Cosby Right? Or Has the Black Middle Class Lost Its Mind?</i> – <a href=\"/wiki/Michael_Eric_Dyson\" title=\"Michael Eric Dyson\">Michael Eric Dyson</a> (2005)</li>\n<li><i><a href=\"/wiki/The_Audacity_of_Hope\" title=\"The Audacity of Hope\">The Audacity of Hope: Thoughts on Reclaiming the American Dream</a></i> – <a class=\"mw-selflink selflink\">Barack Obama</a> (2006)</li>\n<li><i><a href=\"/wiki/Not_on_Our_Watch\" title=\"Not on Our Watch\">Not on Our Watch</a></i> – <a href=\"/wiki/Don_Cheadle\" title=\"Don Cheadle\">Don Cheadle</a> and <a href=\"/wiki/John_Prendergast_(activist)\" title=\"John Prendergast (activist)\">John Prendergast</a> (2007)</li>\n<li><i><a href=\"/wiki/Letter_to_My_Daughter\" title=\"Letter to My Daughter\">Letter to My Daughter</a></i> – <a href=\"/wiki/Maya_Angelou\" title=\"Maya Angelou\">Maya Angelou</a> (2008)</li>\n<li><i>In Search of Our Roots</i> – <a href=\"/wiki/Henry_Louis_Gates_Jr.\" title=\"Henry Louis Gates Jr.\">Henry Louis Gates Jr.</a> (2009)</li></ul>\n</div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"width:1%\">2010s</th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-odd\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><i><a href=\"/wiki/The_New_Jim_Crow\" title=\"The New Jim Crow\">The New Jim Crow: Mass Incarceration in the Age of Colorblindness</a></i> – <a href=\"/wiki/Michelle_Alexander\" title=\"Michelle Alexander\">Michelle Alexander</a> (2010)</li>\n<li><i>The Wealth Cure: Putting Money in Its Place</i> – <a href=\"/wiki/Hill_Harper\" title=\"Hill Harper\">Hill Harper</a> (2011)</li>\n<li><i><a href=\"/wiki/The_Oath:_The_Obama_White_House_and_the_Supreme_Court\" title=\"The Oath: The Obama White House and the Supreme Court\">The Oath: The Obama White House and the Supreme Court</a></i> – <a href=\"/wiki/Jeffrey_Toobin\" title=\"Jeffrey Toobin\">Jeffrey Toobin</a> (2012)</li>\n<li><i>Envisioning Emancipation: Black Americans and the End of Slavery</i> – <a href=\"/wiki/Deborah_Willis_(author)\" title=\"Deborah Willis (author)\">Deborah Willis</a> and Barbara Krauthamer (2013)</li>\n<li><i><a href=\"/wiki/Just_Mercy_(book)\" title=\"Just Mercy (book)\">Just Mercy: A Story of Justice and Redemption</a></i> – <a href=\"/wiki/Bryan_Stevenson\" title=\"Bryan Stevenson\">Bryan Stevenson</a> (2014)</li>\n<li><i>Spectacle: The Astonishing Life of Ota Benga</i> – Pamela Newkirk (2015)</li>\n<li><i><a href=\"/wiki/Hidden_Figures_(book)\" title=\"Hidden Figures (book)\">Hidden Figures</a></i> – <a href=\"/wiki/Margot_Lee_Shetterly\" title=\"Margot Lee Shetterly\">Margot Lee Shetterly</a> (2016)</li>\n<li><i>Defining Moments in Black History: Reading Between the Lies</i> – <a href=\"/wiki/Dick_Gregory\" title=\"Dick Gregory\">Dick Gregory</a> (2017)</li>\n<li><i>For Colored Girls Who Have Considered Politics</i> – <a href=\"/wiki/Donna_Brazile\" title=\"Donna Brazile\">Donna Brazile</a>, Yolanda Caraway, <a href=\"/wiki/Leah_D._Daughtry\" title=\"Leah D. Daughtry\">Leah D. Daughtry</a>, <a href=\"/wiki/Minyon_Moore\" title=\"Minyon Moore\">Minyon Moore</a>, and <a href=\"/wiki/Veronica_Chambers\" title=\"Veronica Chambers\">Veronica Chambers</a> (2018)</li>\n<li><i>The Source of Self-Regard: Selected Essays, Speeches, and Meditations</i> – <a href=\"/wiki/Toni_Morrison\" title=\"Toni Morrison\">Toni Morrison</a> (2019)</li></ul>\n</div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"width:1%\">2020s</th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-even\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><i><a href=\"/wiki/A_Promised_Land\" title=\"A Promised Land\">A Promised Land</a></i> – <a class=\"mw-selflink selflink\">Barack Obama</a> (2020)</li>\n<li><i>The 1619 Project: A New Origin Story</i> – <a href=\"/wiki/Nikole_Hannah-Jones\" title=\"Nikole Hannah-Jones\">Nikole Hannah-Jones</a> (2021)</li>\n<li><i>Finding Me</i> – <a href=\"/wiki/Viola_Davis\" title=\"Viola Davis\">Viola Davis</a> (2022)</li>\n<li><i>The New Brownies’ Book: A Love Letter to Black Families</i> – Karida L. Brown and Charly Palmer (2023)</li></ul>\n</div></td></tr></tbody></table></div>\n<div class=\"navbox-styles\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1129693374\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1228936124\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1220487116\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1220487116\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1220487116\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1220487116\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1220487116\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1220487116\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1220487116\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1220487116\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1220487116\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1220487116\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1220487116\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1220487116\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1220487116\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1220487116\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1220487116\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1220487116\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1220487116\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1220487116\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1220487116\"></div><div role=\"navigation\" class=\"navbox\" aria-labelledby=\"Laureates_of_the_Nobel_Peace_Prize\" style=\"padding:3px\"><table class=\"nowraplinks hlist mw-collapsible autocollapse navbox-inner\" style=\"border-spacing:0;background:transparent;color:inherit\"><tbody><tr><th scope=\"col\" class=\"navbox-title\" colspan=\"2\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1129693374\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1063604349\"><div class=\"navbar plainlinks hlist navbar-mini\"><ul><li class=\"nv-view\"><a href=\"/wiki/Template:Nobel_Peace_Prize_laureates\" title=\"Template:Nobel Peace Prize laureates\"><abbr title=\"View this template\">v</abbr></a></li><li class=\"nv-talk\"><a href=\"/wiki/Template_talk:Nobel_Peace_Prize_laureates\" title=\"Template talk:Nobel Peace Prize laureates\"><abbr title=\"Discuss this template\">t</abbr></a></li><li class=\"nv-edit\"><a href=\"/wiki/Special:EditPage/Template:Nobel_Peace_Prize_laureates\" title=\"Special:EditPage/Template:Nobel Peace Prize laureates\"><abbr title=\"Edit this template\">e</abbr></a></li></ul></div><div id=\"Laureates_of_the_Nobel_Peace_Prize\" style=\"font-size:114%;margin:0 4em\"><a href=\"/wiki/List_of_Nobel_Peace_Prize_laureates\" title=\"List of Nobel Peace Prize laureates\">Laureates</a> of the <a href=\"/wiki/Nobel_Peace_Prize\" title=\"Nobel Peace Prize\">Nobel Peace Prize</a></div></th></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"width:1%\">1901–1925</th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-odd\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/1901_Nobel_Peace_Prize\" title=\"1901 Nobel Peace Prize\">1901</a>: <a href=\"/wiki/Henry_Dunant\" title=\"Henry Dunant\">Henry Dunant</a>&#160;/&#32;<a href=\"/wiki/Fr%C3%A9d%C3%A9ric_Passy\" title=\"Frédéric Passy\">Frédéric Passy</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\">1902: <a href=\"/wiki/%C3%89lie_Ducommun\" title=\"Élie Ducommun\">Élie Ducommun</a>&#160;/&#32;<a href=\"/wiki/Charles_Albert_Gobat\" title=\"Charles Albert Gobat\">Charles Gobat</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\">1903: <a href=\"/wiki/Randal_Cremer\" title=\"Randal Cremer\">Randal Cremer</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\">1904: <a href=\"/wiki/Institut_de_Droit_International\" title=\"Institut de Droit International\">Institut de Droit International</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\">1905: <a href=\"/wiki/Bertha_von_Suttner\" title=\"Bertha von Suttner\">Bertha von Suttner</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\">1906: <a href=\"/wiki/Theodore_Roosevelt\" title=\"Theodore Roosevelt\">Theodore Roosevelt</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\">1907: <a href=\"/wiki/Ernesto_Teodoro_Moneta\" title=\"Ernesto Teodoro Moneta\">Ernesto Moneta</a>&#160;/&#32;<a href=\"/wiki/Louis_Renault_(jurist)\" title=\"Louis Renault (jurist)\">Louis Renault</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\">1908: <a href=\"/wiki/Klas_Pontus_Arnoldson\" title=\"Klas Pontus Arnoldson\">Klas Arnoldson</a>&#160;/&#32;<a href=\"/wiki/Fredrik_Bajer\" title=\"Fredrik Bajer\">Fredrik Bajer</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\">1909: <a href=\"/wiki/Auguste_Beernaert\" title=\"Auguste Beernaert\">A. M. F. Beernaert</a>&#160;/&#32;<a href=\"/wiki/Paul_Henri_Balluet_d%27Estournelles_de_Constant\" title=\"Paul Henri Balluet d&#39;Estournelles de Constant\">Paul Estournelles de Constant</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\">1910: <a href=\"/wiki/International_Peace_Bureau\" title=\"International Peace Bureau\">International Peace Bureau</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\">1911: <a href=\"/wiki/Tobias_Asser\" title=\"Tobias Asser\">Tobias Asser</a>&#160;/&#32;<a href=\"/wiki/Alfred_Hermann_Fried\" title=\"Alfred Hermann Fried\">Alfred Fried</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\">1912: <a href=\"/wiki/Elihu_Root\" title=\"Elihu Root\">Elihu Root</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\">1913: <a href=\"/wiki/Henri_La_Fontaine\" title=\"Henri La Fontaine\">Henri La Fontaine</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><span class=\"tmp-color\" style=\"color:#757575\">1914</span></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><span class=\"tmp-color\" style=\"color:#757575\">1915</span></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><span class=\"tmp-color\" style=\"color:#757575\">1916</span></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\">1917: <a href=\"/wiki/International_Committee_of_the_Red_Cross\" title=\"International Committee of the Red Cross\">International Committee of the Red Cross</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><span class=\"tmp-color\" style=\"color:#757575\">1918</span></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\">1919: <a href=\"/wiki/Woodrow_Wilson\" title=\"Woodrow Wilson\">Woodrow Wilson</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\">1920: <a href=\"/wiki/L%C3%A9on_Bourgeois\" title=\"Léon Bourgeois\">Léon Bourgeois</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\">1921: <a href=\"/wiki/Hjalmar_Branting\" title=\"Hjalmar Branting\">Hjalmar Branting</a>&#160;/&#32;<a href=\"/wiki/Christian_Lous_Lange\" title=\"Christian Lous Lange\">Christian Lange</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\">1922: <a href=\"/wiki/Fridtjof_Nansen\" title=\"Fridtjof Nansen\">Fridtjof Nansen</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><span class=\"tmp-color\" style=\"color:#757575\">1923</span></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><span class=\"tmp-color\" style=\"color:#757575\">1924</span></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\">1925: <a href=\"/wiki/Austen_Chamberlain\" title=\"Austen Chamberlain\">Austen Chamberlain</a>&#160;/&#32;<a href=\"/wiki/Charles_G._Dawes\" title=\"Charles G. Dawes\">Charles Dawes</a></span></li></ul>\n</div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"width:1%\">1926–1950</th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-even\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><span class=\"nowrap\">1926: <a href=\"/wiki/Aristide_Briand\" title=\"Aristide Briand\">Aristide Briand</a>&#160;/&#32;<a href=\"/wiki/Gustav_Stresemann\" title=\"Gustav Stresemann\">Gustav Stresemann</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\">1927: <a href=\"/wiki/Ferdinand_Buisson\" title=\"Ferdinand Buisson\">Ferdinand Buisson</a>&#160;/&#32;<a href=\"/wiki/Ludwig_Quidde\" title=\"Ludwig Quidde\">Ludwig Quidde</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><span class=\"tmp-color\" style=\"color:#757575\">1928</span></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\">1929: <a href=\"/wiki/Frank_B._Kellogg\" title=\"Frank B. Kellogg\">Frank B. Kellogg</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\">1930: <a href=\"/wiki/Nathan_S%C3%B6derblom\" title=\"Nathan Söderblom\">Nathan Söderblom</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\">1931: <a href=\"/wiki/Jane_Addams\" title=\"Jane Addams\">Jane Addams</a>&#160;/&#32;<a href=\"/wiki/Nicholas_Murray_Butler\" title=\"Nicholas Murray Butler\">Nicholas Butler</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><span class=\"tmp-color\" style=\"color:#757575\">1932</span></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\">1933: <a href=\"/wiki/Norman_Angell\" title=\"Norman Angell\">Norman Angell</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\">1934: <a href=\"/wiki/Arthur_Henderson\" title=\"Arthur Henderson\">Arthur Henderson</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\">1935: <a href=\"/wiki/Carl_von_Ossietzky\" title=\"Carl von Ossietzky\">Carl von Ossietzky</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\">1936: <a href=\"/wiki/Carlos_Saavedra_Lamas\" title=\"Carlos Saavedra Lamas\">Carlos Saavedra Lamas</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\">1937: <a href=\"/wiki/Robert_Cecil,_1st_Viscount_Cecil_of_Chelwood\" title=\"Robert Cecil, 1st Viscount Cecil of Chelwood\">Robert Cecil</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\">1938: <a href=\"/wiki/Nansen_International_Office_for_Refugees\" title=\"Nansen International Office for Refugees\">Nansen International Office for Refugees</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><span class=\"tmp-color\" style=\"color:#757575\">1939</span></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><span class=\"tmp-color\" style=\"color:#757575\">1940</span></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><span class=\"tmp-color\" style=\"color:#757575\">1941</span></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><span class=\"tmp-color\" style=\"color:#757575\">1942</span></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><span class=\"tmp-color\" style=\"color:#757575\">1943</span></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\">1944: <a href=\"/wiki/International_Committee_of_the_Red_Cross\" title=\"International Committee of the Red Cross\">International Committee of the Red Cross</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\">1945: <a href=\"/wiki/Cordell_Hull\" title=\"Cordell Hull\">Cordell Hull</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\">1946: <a href=\"/wiki/Emily_Greene_Balch\" title=\"Emily Greene Balch\">Emily Balch</a>&#160;/&#32;<a href=\"/wiki/John_Mott\" title=\"John Mott\">John Mott</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\">1947: <a href=\"/wiki/Quaker_Peace_and_Social_Witness\" title=\"Quaker Peace and Social Witness\">Friends Service Council</a>&#160;/&#32;<a href=\"/wiki/American_Friends_Service_Committee\" title=\"American Friends Service Committee\">American Friends Service Committee</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><span class=\"tmp-color\" style=\"color:#757575\">1948</span></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\">1949: <a href=\"/wiki/John_Boyd_Orr\" title=\"John Boyd Orr\">John Boyd Orr</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\">1950: <a href=\"/wiki/Ralph_Bunche\" title=\"Ralph Bunche\">Ralph Bunche</a></span></li></ul>\n</div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"width:1%\">1951–1975</th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-odd\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><span class=\"nowrap\">1951: <a href=\"/wiki/L%C3%A9on_Jouhaux\" title=\"Léon Jouhaux\">Léon Jouhaux</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\">1952: <a href=\"/wiki/Albert_Schweitzer\" title=\"Albert Schweitzer\">Albert Schweitzer</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\">1953: <a href=\"/wiki/George_C._Marshall\" title=\"George C. Marshall\">George C. Marshall</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\">1954: <a href=\"/wiki/United_Nations_High_Commissioner_for_Refugees\" title=\"United Nations High Commissioner for Refugees\">United Nations High Commissioner for Refugees</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><span class=\"tmp-color\" style=\"color:#757575\">1955</span></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><span class=\"tmp-color\" style=\"color:#757575\">1956</span></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\">1957: <a href=\"/wiki/Lester_B._Pearson\" title=\"Lester B. Pearson\">Lester B. Pearson</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\">1958: <a href=\"/wiki/Dominique_Pire\" title=\"Dominique Pire\">Georges Pire</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\">1959: <a href=\"/wiki/Philip_Noel-Baker\" title=\"Philip Noel-Baker\">Philip Noel-Baker</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\">1960: <a href=\"/wiki/Albert_Luthuli\" title=\"Albert Luthuli\">Albert Luthuli</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\">1961: <a href=\"/wiki/Dag_Hammarskj%C3%B6ld\" title=\"Dag Hammarskjöld\">Dag Hammarskjöld</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\">1962: <a href=\"/wiki/Linus_Pauling\" title=\"Linus Pauling\">Linus Pauling</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\">1963: <a href=\"/wiki/International_Committee_of_the_Red_Cross\" title=\"International Committee of the Red Cross\">International Committee of the Red Cross</a>&#160;/&#32;<a href=\"/wiki/International_Federation_of_Red_Cross_and_Red_Crescent_Societies\" title=\"International Federation of Red Cross and Red Crescent Societies\">League of Red Cross Societies</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/1964_Nobel_Peace_Prize\" title=\"1964 Nobel Peace Prize\">1964</a>: <a href=\"/wiki/Martin_Luther_King_Jr.\" title=\"Martin Luther King Jr.\">Martin Luther King Jr.</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/1965_Nobel_Peace_Prize\" title=\"1965 Nobel Peace Prize\">1965</a>: <a href=\"/wiki/UNICEF\" title=\"UNICEF\">UNICEF</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><span class=\"tmp-color\" style=\"color:#757575\"><a href=\"/wiki/1966_Nobel_Peace_Prize\" title=\"1966 Nobel Peace Prize\">1966</a></span></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><span class=\"tmp-color\" style=\"color:#757575\"><a href=\"/wiki/1967_Nobel_Peace_Prize\" title=\"1967 Nobel Peace Prize\">1967</a></span></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/1968_Nobel_Peace_Prize\" title=\"1968 Nobel Peace Prize\">1968</a>: <a href=\"/wiki/Ren%C3%A9_Cassin\" title=\"René Cassin\">René Cassin</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/1969_Nobel_Peace_Prize\" title=\"1969 Nobel Peace Prize\">1969</a>: <a href=\"/wiki/International_Labour_Organization\" title=\"International Labour Organization\">International Labour Organization</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/1970_Nobel_Peace_Prize\" title=\"1970 Nobel Peace Prize\">1970</a>: <a href=\"/wiki/Norman_Borlaug\" title=\"Norman Borlaug\">Norman Borlaug</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/1971_Nobel_Peace_Prize\" title=\"1971 Nobel Peace Prize\">1971</a>: <a href=\"/wiki/Willy_Brandt\" title=\"Willy Brandt\">Willy Brandt</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><span class=\"tmp-color\" style=\"color:#757575\">1972</span></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\">1973: <i><a href=\"/wiki/L%C3%AA_%C4%90%E1%BB%A9c_Th%E1%BB%8D\" title=\"Lê Đức Thọ\">Lê Đức Thọ</a>&#160;(declined award)</i>&#160;/&#32;<a href=\"/wiki/Henry_Kissinger\" title=\"Henry Kissinger\">Henry Kissinger</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\">1974: <a href=\"/wiki/Se%C3%A1n_MacBride\" title=\"Seán MacBride\">Seán MacBride</a>&#160;/&#32;<a href=\"/wiki/Eisaku_Sat%C5%8D\" title=\"Eisaku Satō\">Eisaku Satō</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\">1975: <a href=\"/wiki/Andrei_Sakharov\" title=\"Andrei Sakharov\">Andrei Sakharov</a></span></li></ul>\n</div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"width:1%\">1976–2000</th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-even\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><span class=\"nowrap\">1976: <a href=\"/wiki/Betty_Williams\" title=\"Betty Williams\">Betty Williams</a>&#160;/&#32;<a href=\"/wiki/Mairead_Maguire\" title=\"Mairead Maguire\">Mairead Corrigan</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\">1977: <a href=\"/wiki/Amnesty_International\" title=\"Amnesty International\">Amnesty International</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\">1978: <a href=\"/wiki/Anwar_Sadat\" title=\"Anwar Sadat\">Anwar Sadat</a>&#160;/&#32;<a href=\"/wiki/Menachem_Begin\" title=\"Menachem Begin\">Menachem Begin</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\">1979: <a href=\"/wiki/Mother_Teresa\" title=\"Mother Teresa\">Mother Teresa</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\">1980: <a href=\"/wiki/Adolfo_P%C3%A9rez_Esquivel\" title=\"Adolfo Pérez Esquivel\">Adolfo Pérez Esquivel</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\">1981: <a href=\"/wiki/United_Nations_High_Commissioner_for_Refugees\" title=\"United Nations High Commissioner for Refugees\">United Nations High Commissioner for Refugees</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\">1982: <a href=\"/wiki/Alva_Myrdal\" title=\"Alva Myrdal\">Alva Myrdal</a>&#160;/&#32;<a href=\"/wiki/Alfonso_Garc%C3%ADa_Robles\" title=\"Alfonso García Robles\">Alfonso García Robles</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\">1983: <a href=\"/wiki/Lech_Wa%C5%82%C4%99sa\" title=\"Lech Wałęsa\">Lech Wałęsa</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\">1984: <a href=\"/wiki/Desmond_Tutu\" title=\"Desmond Tutu\">Desmond Tutu</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\">1985: <a href=\"/wiki/International_Physicians_for_the_Prevention_of_Nuclear_War\" title=\"International Physicians for the Prevention of Nuclear War\">International Physicians for the Prevention of Nuclear War</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\">1986: <a href=\"/wiki/Elie_Wiesel\" title=\"Elie Wiesel\">Elie Wiesel</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\">1987: <a href=\"/wiki/%C3%93scar_Arias\" title=\"Óscar Arias\">Óscar Arias</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\">1988: <a href=\"/wiki/United_Nations_peacekeeping\" title=\"United Nations peacekeeping\">UN Peacekeeping Forces</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\">1989: <a href=\"/wiki/14th_Dalai_Lama\" title=\"14th Dalai Lama\">Tenzin Gyatso (14th Dalai Lama)</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\">1990: <a href=\"/wiki/Mikhail_Gorbachev\" title=\"Mikhail Gorbachev\">Mikhail Gorbachev</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\">1991: <a href=\"/wiki/Aung_San_Suu_Kyi\" title=\"Aung San Suu Kyi\">Aung San Suu Kyi</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\">1992: <a href=\"/wiki/Rigoberta_Mench%C3%BA\" title=\"Rigoberta Menchú\">Rigoberta Menchú</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\">1993: <a href=\"/wiki/Nelson_Mandela\" title=\"Nelson Mandela\">Nelson Mandela</a>&#160;/&#32;<a href=\"/wiki/F._W._de_Klerk\" title=\"F. W. de Klerk\">F. W. de Klerk</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\">1994: <a href=\"/wiki/Shimon_Peres\" title=\"Shimon Peres\">Shimon Peres</a>&#160;/&#32;<a href=\"/wiki/Yitzhak_Rabin\" title=\"Yitzhak Rabin\">Yitzhak Rabin</a>&#160;/&#32;<a href=\"/wiki/Yasser_Arafat\" title=\"Yasser Arafat\">Yasser Arafat</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\">1995: <a href=\"/wiki/Pugwash_Conferences_on_Science_and_World_Affairs\" title=\"Pugwash Conferences on Science and World Affairs\">Pugwash Conferences</a>&#160;/&#32;<a href=\"/wiki/Joseph_Rotblat\" title=\"Joseph Rotblat\">Joseph Rotblat</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\">1996: <a href=\"/wiki/Carlos_Filipe_Ximenes_Belo\" title=\"Carlos Filipe Ximenes Belo\">Carlos Belo</a>&#160;/&#32;<a href=\"/wiki/Jos%C3%A9_Ramos-Horta\" title=\"José Ramos-Horta\">José Ramos-Horta</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\">1997: <a href=\"/wiki/International_Campaign_to_Ban_Landmines\" title=\"International Campaign to Ban Landmines\">International Campaign to Ban Landmines</a>&#160;/&#32;<a href=\"/wiki/Jody_Williams\" title=\"Jody Williams\">Jody Williams</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\">1998: <a href=\"/wiki/John_Hume\" title=\"John Hume\">John Hume</a>&#160;/&#32;<a href=\"/wiki/David_Trimble\" title=\"David Trimble\">David Trimble</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\">1999: <a href=\"/wiki/M%C3%A9decins_Sans_Fronti%C3%A8res\" title=\"Médecins Sans Frontières\">Médecins Sans Frontières</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\">2000: <a href=\"/wiki/Kim_Dae-jung\" title=\"Kim Dae-jung\">Kim Dae-jung</a></span></li></ul>\n</div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"width:1%\">2001–present</th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-odd\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/2001_Nobel_Peace_Prize\" class=\"mw-redirect\" title=\"2001 Nobel Peace Prize\">2001</a>: <a href=\"/wiki/United_Nations\" title=\"United Nations\">United Nations</a>&#160;/&#32;<a href=\"/wiki/Kofi_Annan\" title=\"Kofi Annan\">Kofi Annan</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/2002_Nobel_Peace_Prize\" class=\"mw-redirect\" title=\"2002 Nobel Peace Prize\">2002</a>: <a href=\"/wiki/Jimmy_Carter\" title=\"Jimmy Carter\">Jimmy Carter</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/2003_Nobel_Peace_Prize\" class=\"mw-redirect\" title=\"2003 Nobel Peace Prize\">2003</a>: <a href=\"/wiki/Shirin_Ebadi\" title=\"Shirin Ebadi\">Shirin Ebadi</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/2004_Nobel_Peace_Prize\" class=\"mw-redirect\" title=\"2004 Nobel Peace Prize\">2004</a>: <a href=\"/wiki/Wangari_Maathai\" class=\"mw-redirect\" title=\"Wangari Maathai\">Wangari Maathai</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/2005_Nobel_Peace_Prize\" title=\"2005 Nobel Peace Prize\">2005</a>: <a href=\"/wiki/International_Atomic_Energy_Agency\" title=\"International Atomic Energy Agency\">International Atomic Energy Agency</a>&#160;/&#32;<a href=\"/wiki/Mohamed_ElBaradei\" title=\"Mohamed ElBaradei\">Mohamed ElBaradei</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/2006_Nobel_Peace_Prize\" class=\"mw-redirect\" title=\"2006 Nobel Peace Prize\">2006</a>: <a href=\"/wiki/Grameen_Bank\" title=\"Grameen Bank\">Grameen Bank</a>&#160;/&#32;<a href=\"/wiki/Muhammad_Yunus\" title=\"Muhammad Yunus\">Muhammad Yunus</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/2007_Nobel_Peace_Prize\" title=\"2007 Nobel Peace Prize\">2007</a>: <a href=\"/wiki/Al_Gore\" title=\"Al Gore\">Al Gore</a>&#160;/&#32;<a href=\"/wiki/Intergovernmental_Panel_on_Climate_Change\" title=\"Intergovernmental Panel on Climate Change\">Intergovernmental Panel on Climate Change</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/2008_Nobel_Peace_Prize\" class=\"mw-redirect\" title=\"2008 Nobel Peace Prize\">2008</a>: <a href=\"/wiki/Martti_Ahtisaari\" title=\"Martti Ahtisaari\">Martti Ahtisaari</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/2009_Nobel_Peace_Prize\" title=\"2009 Nobel Peace Prize\">2009</a>: <a class=\"mw-selflink selflink\">Barack Obama</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/2010_Nobel_Peace_Prize\" title=\"2010 Nobel Peace Prize\">2010</a>: <a href=\"/wiki/Liu_Xiaobo\" title=\"Liu Xiaobo\">Liu Xiaobo</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/2011_Nobel_Peace_Prize\" title=\"2011 Nobel Peace Prize\">2011</a>: <a href=\"/wiki/Ellen_Johnson_Sirleaf\" title=\"Ellen Johnson Sirleaf\">Ellen Johnson Sirleaf</a>&#160;/&#32;<a href=\"/wiki/Leymah_Gbowee\" title=\"Leymah Gbowee\">Leymah Gbowee</a>&#160;/&#32;<a href=\"/wiki/Tawakkol_Karman\" title=\"Tawakkol Karman\">Tawakkol Karman</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/2012_Nobel_Peace_Prize\" title=\"2012 Nobel Peace Prize\">2012</a>: <a href=\"/wiki/European_Union\" title=\"European Union\">European Union</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/2013_Nobel_Peace_Prize\" title=\"2013 Nobel Peace Prize\">2013</a>: <a href=\"/wiki/Organisation_for_the_Prohibition_of_Chemical_Weapons\" title=\"Organisation for the Prohibition of Chemical Weapons\">Organisation for the Prohibition of Chemical Weapons</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/2014_Nobel_Peace_Prize\" title=\"2014 Nobel Peace Prize\">2014</a>: <a href=\"/wiki/Kailash_Satyarthi\" title=\"Kailash Satyarthi\">Kailash Satyarthi</a>&#160;/&#32;<a href=\"/wiki/Malala_Yousafzai\" title=\"Malala Yousafzai\">Malala Yousafzai</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/2015_Nobel_Peace_Prize\" title=\"2015 Nobel Peace Prize\">2015</a>: <a href=\"/wiki/Tunisian_National_Dialogue_Quartet\" title=\"Tunisian National Dialogue Quartet\">Tunisian National Dialogue Quartet</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/2016_Nobel_Peace_Prize\" title=\"2016 Nobel Peace Prize\">2016</a>: <a href=\"/wiki/Juan_Manuel_Santos\" title=\"Juan Manuel Santos\">Juan Manuel Santos</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/2017_Nobel_Peace_Prize\" title=\"2017 Nobel Peace Prize\">2017</a>: <a href=\"/wiki/International_Campaign_to_Abolish_Nuclear_Weapons\" title=\"International Campaign to Abolish Nuclear Weapons\">International Campaign to Abolish Nuclear Weapons</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/2018_Nobel_Peace_Prize\" title=\"2018 Nobel Peace Prize\">2018</a>: <a href=\"/wiki/Denis_Mukwege\" title=\"Denis Mukwege\">Denis Mukwege</a>&#160;/&#32;<a href=\"/wiki/Nadia_Murad\" title=\"Nadia Murad\">Nadia Murad</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/2019_Nobel_Peace_Prize\" title=\"2019 Nobel Peace Prize\">2019</a>: <a href=\"/wiki/Abiy_Ahmed\" title=\"Abiy Ahmed\">Abiy Ahmed</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/2020_Nobel_Peace_Prize\" title=\"2020 Nobel Peace Prize\">2020</a>: <a href=\"/wiki/World_Food_Programme\" title=\"World Food Programme\">World Food Programme</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/2021_Nobel_Peace_Prize\" title=\"2021 Nobel Peace Prize\">2021</a>: <a href=\"/wiki/Maria_Ressa\" title=\"Maria Ressa\">Maria Ressa</a>&#160;/&#32;<a href=\"/wiki/Dmitry_Muratov\" title=\"Dmitry Muratov\">Dmitry Muratov</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/2022_Nobel_Peace_Prize\" title=\"2022 Nobel Peace Prize\">2022</a>: <a href=\"/wiki/Ales_Bialiatski\" title=\"Ales Bialiatski\">Ales Bialiatski</a>&#160;/&#32;<a href=\"/wiki/Memorial_(society)\" title=\"Memorial (society)\">Memorial</a>&#160;/&#32;<a href=\"/wiki/Center_for_Civil_Liberties_(human_rights_organization)\" title=\"Center for Civil Liberties (human rights organization)\">Center for Civil Liberties</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/2023_Nobel_Peace_Prize\" title=\"2023 Nobel Peace Prize\">2023</a>: <a href=\"/wiki/Narges_Mohammadi\" title=\"Narges Mohammadi\">Narges Mohammadi</a></span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/2024_Nobel_Peace_Prize\" title=\"2024 Nobel Peace Prize\">2024</a>: <i>to be announced</i></span></li></ul>\n</div></td></tr></tbody></table></div>\n<div class=\"navbox-styles\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1129693374\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1228936124\"><style data-mw-deduplicate=\"TemplateStyles:r886047488\">.mw-parser-output .nobold{font-weight:normal}</style></div><div role=\"navigation\" class=\"navbox\" aria-labelledby=\"2009_Nobel_Prize_laureates\" style=\"padding:3px\"><table class=\"nowraplinks hlist mw-collapsible autocollapse navbox-inner\" style=\"border-spacing:0;background:transparent;color:inherit\"><tbody><tr><th scope=\"col\" class=\"navbox-title\" colspan=\"2\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1129693374\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1063604349\"><div class=\"navbar plainlinks hlist navbar-mini\"><ul><li class=\"nv-view\"><a href=\"/wiki/Template:2009_Nobel_Prize_winners\" title=\"Template:2009 Nobel Prize winners\"><abbr title=\"View this template\">v</abbr></a></li><li class=\"nv-talk\"><a href=\"/wiki/Template_talk:2009_Nobel_Prize_winners\" title=\"Template talk:2009 Nobel Prize winners\"><abbr title=\"Discuss this template\">t</abbr></a></li><li class=\"nv-edit\"><a href=\"/wiki/Special:EditPage/Template:2009_Nobel_Prize_winners\" title=\"Special:EditPage/Template:2009 Nobel Prize winners\"><abbr title=\"Edit this template\">e</abbr></a></li></ul></div><div id=\"2009_Nobel_Prize_laureates\" style=\"font-size:114%;margin:0 4em\">2009 <a href=\"/wiki/Nobel_Prize\" title=\"Nobel Prize\">Nobel Prize</a> laureates</div></th></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"width:1%\"><a href=\"/wiki/Nobel_Prize_in_Chemistry\" title=\"Nobel Prize in Chemistry\">Chemistry</a></th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-odd\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><a href=\"/wiki/Venki_Ramakrishnan\" title=\"Venki Ramakrishnan\">Venki Ramakrishnan</a> (United States/United Kingdom)</li>\n<li><a href=\"/wiki/Thomas_A._Steitz\" title=\"Thomas A. Steitz\">Thomas A. Steitz</a> (United States)</li>\n<li><a href=\"/wiki/Ada_Yonath\" title=\"Ada Yonath\">Ada Yonath</a> (Israel)</li></ul>\n</div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"width:1%\"><a href=\"/wiki/Nobel_Prize_in_Literature\" title=\"Nobel Prize in Literature\">Literature</a> (<a href=\"/wiki/2009_Nobel_Prize_in_Literature\" title=\"2009 Nobel Prize in Literature\">2009</a>)</th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-even\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><a href=\"/wiki/Herta_M%C3%BCller\" title=\"Herta Müller\">Herta Müller</a> (Germany/Romania)</li></ul>\n</div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"width:1%\"><a href=\"/wiki/Nobel_Peace_Prize\" title=\"Nobel Peace Prize\">Peace</a> (<a href=\"/wiki/2009_Nobel_Peace_Prize\" title=\"2009 Nobel Peace Prize\">2009</a>)</th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-odd\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><a class=\"mw-selflink selflink\">Barack Obama</a> (United States)</li></ul>\n</div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"width:1%\"><a href=\"/wiki/Nobel_Prize_in_Physics\" title=\"Nobel Prize in Physics\">Physics</a></th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-even\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><a href=\"/wiki/Charles_K._Kao\" title=\"Charles K. Kao\">Charles K. Kao</a> (Hong Kong/United Kingdom/United States)</li>\n<li><a href=\"/wiki/Willard_Boyle\" title=\"Willard Boyle\">Willard Boyle</a> (Canada/United States)</li>\n<li><a href=\"/wiki/George_E._Smith\" title=\"George E. Smith\">George E. Smith</a> (United States)</li></ul>\n</div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"width:1%\"><a href=\"/wiki/Nobel_Prize_in_Physiology_or_Medicine\" title=\"Nobel Prize in Physiology or Medicine\">Physiology or Medicine</a></th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-odd\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><a href=\"/wiki/Elizabeth_Blackburn\" title=\"Elizabeth Blackburn\">Elizabeth Blackburn</a> (United States/Australia)</li>\n<li><a href=\"/wiki/Carol_W._Greider\" title=\"Carol W. Greider\">Carol W. Greider</a> (United States)</li>\n<li><a href=\"/wiki/Jack_W._Szostak\" title=\"Jack W. Szostak\">Jack W. Szostak</a> (United Kingdom/United States)</li></ul>\n</div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"width:1%\"><a href=\"/wiki/Nobel_Memorial_Prize_in_Economic_Sciences\" title=\"Nobel Memorial Prize in Economic Sciences\">Economic Sciences</a></th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-even\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><a href=\"/wiki/Elinor_Ostrom\" title=\"Elinor Ostrom\">Elinor Ostrom</a> (United States)</li>\n<li><a href=\"/wiki/Oliver_E._Williamson\" title=\"Oliver E. Williamson\">Oliver E. Williamson</a> (United States)</li></ul>\n</div></td></tr><tr><td class=\"navbox-abovebelow\" colspan=\"2\"><div>\n<dl><dt><span class=\"nobold\"><a href=\"/wiki/List_of_Nobel_laureates\" title=\"List of Nobel laureates\">Nobel Prize recipients</a></span></dt>\n<dd><a href=\"/wiki/Template:2004_Nobel_Prize_winners\" title=\"Template:2004 Nobel Prize winners\">2004</a></dd>\n<dd><a href=\"/wiki/Template:2005_Nobel_Prize_winners\" title=\"Template:2005 Nobel Prize winners\">2005</a></dd>\n<dd><a href=\"/wiki/Template:2006_Nobel_Prize_winners\" title=\"Template:2006 Nobel Prize winners\">2006</a></dd>\n<dd><a href=\"/wiki/Template:2007_Nobel_Prize_winners\" title=\"Template:2007 Nobel Prize winners\">2007</a></dd>\n<dd><a href=\"/wiki/Template:2008_Nobel_Prize_winners\" title=\"Template:2008 Nobel Prize winners\">2008</a></dd>\n<dd><b>2009 </b></dd>\n<dd><a href=\"/wiki/Template:2010_Nobel_Prize_winners\" title=\"Template:2010 Nobel Prize winners\">2010</a></dd>\n<dd><a href=\"/wiki/Template:2011_Nobel_Prize_winners\" title=\"Template:2011 Nobel Prize winners\">2011</a></dd>\n<dd><a href=\"/wiki/Template:2012_Nobel_Prize_winners\" title=\"Template:2012 Nobel Prize winners\">2012</a></dd>\n<dd><a href=\"/wiki/Template:2013_Nobel_Prize_winners\" title=\"Template:2013 Nobel Prize winners\">2013</a></dd>\n<dd><a href=\"/wiki/Template:2014_Nobel_Prize_winners\" title=\"Template:2014 Nobel Prize winners\">2014</a></dd></dl>\n</div></td></tr></tbody></table></div>\n<div class=\"navbox-styles\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1129693374\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1228936124\"></div><div role=\"navigation\" class=\"navbox\" aria-labelledby=\"Time_Persons_of_the_Year\" style=\"padding:3px\"><table class=\"nowraplinks hlist mw-collapsible autocollapse navbox-inner\" style=\"border-spacing:0;background:transparent;color:inherit\"><tbody><tr><th scope=\"col\" class=\"navbox-title\" colspan=\"2\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1129693374\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1063604349\"><div class=\"navbar plainlinks hlist navbar-mini\"><ul><li class=\"nv-view\"><a href=\"/wiki/Template:Time_Persons_of_the_Year\" title=\"Template:Time Persons of the Year\"><abbr title=\"View this template\">v</abbr></a></li><li class=\"nv-talk\"><a href=\"/wiki/Template_talk:Time_Persons_of_the_Year\" title=\"Template talk:Time Persons of the Year\"><abbr title=\"Discuss this template\">t</abbr></a></li><li class=\"nv-edit\"><a href=\"/wiki/Special:EditPage/Template:Time_Persons_of_the_Year\" title=\"Special:EditPage/Template:Time Persons of the Year\"><abbr title=\"Edit this template\">e</abbr></a></li></ul></div><div id=\"Time_Persons_of_the_Year\" style=\"font-size:114%;margin:0 4em\"><a href=\"/wiki/Time_Person_of_the_Year\" title=\"Time Person of the Year\"><i>Time</i> Persons of the Year</a></div></th></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"width:1%\">1927–1950</th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-odd\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Charles_Lindbergh\" title=\"Charles Lindbergh\">Charles Lindbergh</a> (1927)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Walter_Chrysler\" title=\"Walter Chrysler\">Walter Chrysler</a> (1928)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Owen_D._Young\" title=\"Owen D. Young\">Owen D. Young</a> (1929)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Mahatma_Gandhi\" title=\"Mahatma Gandhi\">Mohandas Gandhi</a> (1930)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Pierre_Laval\" title=\"Pierre Laval\">Pierre Laval</a> (1931)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Franklin_D._Roosevelt\" title=\"Franklin D. Roosevelt\">Franklin D. Roosevelt</a> (1932)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Hugh_S._Johnson\" title=\"Hugh S. Johnson\">Hugh S. Johnson</a> (1933)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Franklin_D._Roosevelt\" title=\"Franklin D. Roosevelt\">Franklin D. Roosevelt</a> (1934)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Haile_Selassie\" title=\"Haile Selassie\">Haile Selassie</a> (1935)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Wallis_Simpson\" title=\"Wallis Simpson\">Wallis Simpson</a> (1936)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Chiang_Kai-shek\" title=\"Chiang Kai-shek\">Chiang Kai-shek</a> / <a href=\"/wiki/Soong_Mei-ling\" title=\"Soong Mei-ling\">Soong Mei-ling</a> (1937)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Adolf_Hitler\" title=\"Adolf Hitler\">Adolf Hitler</a> (1938)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Joseph_Stalin\" title=\"Joseph Stalin\">Joseph Stalin</a> (1939)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Winston_Churchill\" title=\"Winston Churchill\">Winston Churchill</a> (1940)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Franklin_D._Roosevelt\" title=\"Franklin D. Roosevelt\">Franklin D. Roosevelt</a> (1941)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Joseph_Stalin\" title=\"Joseph Stalin\">Joseph Stalin</a> (1942)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/George_C._Marshall\" title=\"George C. Marshall\">George Marshall</a> (1943)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Dwight_D._Eisenhower\" title=\"Dwight D. Eisenhower\">Dwight D. Eisenhower</a> (1944)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Harry_S._Truman\" title=\"Harry S. Truman\">Harry S. Truman</a> (1945)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/James_F._Byrnes\" title=\"James F. Byrnes\">James F. Byrnes</a> (1946)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/George_C._Marshall\" title=\"George C. Marshall\">George Marshall</a> (1947)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Harry_S._Truman\" title=\"Harry S. Truman\">Harry S. Truman</a> (1948)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Winston_Churchill\" title=\"Winston Churchill\">Winston Churchill</a> (1949)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Korean_War\" title=\"Korean War\">The American Fighting-Man</a> (1950)</span></li></ul>\n</div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"width:1%\">1951–1975</th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-even\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Mohammad_Mosaddegh\" title=\"Mohammad Mosaddegh\">Mohammed Mosaddeq</a> (1951)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Elizabeth_II\" title=\"Elizabeth II\">Elizabeth II </a> (1952)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Konrad_Adenauer\" title=\"Konrad Adenauer\">Konrad Adenauer</a> (1953)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/John_Foster_Dulles\" title=\"John Foster Dulles\">John Foster Dulles</a> (1954)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Harlow_Curtice\" title=\"Harlow Curtice\">Harlow Curtice</a> (1955)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Hungarian_Revolution_of_1956\" title=\"Hungarian Revolution of 1956\">Hungarian Freedom Fighters</a> (1956)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Nikita_Khrushchev\" title=\"Nikita Khrushchev\">Nikita Khrushchev</a> (1957)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Charles_de_Gaulle\" title=\"Charles de Gaulle\">Charles de Gaulle</a> (1958)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Dwight_D._Eisenhower\" title=\"Dwight D. Eisenhower\">Dwight D. Eisenhower</a> (1959)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><span class=\"wrap\"> U.S. Scientists: <a href=\"/wiki/George_Beadle\" title=\"George Beadle\">George Beadle</a> / <a href=\"/wiki/Charles_Stark_Draper\" title=\"Charles Stark Draper\">Charles Draper</a> / <a href=\"/wiki/John_Franklin_Enders\" title=\"John Franklin Enders\">John Enders</a> / <a href=\"/wiki/Donald_A._Glaser\" title=\"Donald A. Glaser\">Donald A. Glaser</a> / <a href=\"/wiki/Joshua_Lederberg\" title=\"Joshua Lederberg\">Joshua Lederberg</a> / <a href=\"/wiki/Willard_Libby\" title=\"Willard Libby\">Willard Libby</a> / <a href=\"/wiki/Linus_Pauling\" title=\"Linus Pauling\">Linus Pauling</a> / <a href=\"/wiki/Edward_Mills_Purcell\" title=\"Edward Mills Purcell\">Edward Purcell</a> / <a href=\"/wiki/Isidor_Isaac_Rabi\" title=\"Isidor Isaac Rabi\">Isidor Rabi</a> / <a href=\"/wiki/Emilio_Segr%C3%A8\" title=\"Emilio Segrè\">Emilio Segrè</a> / <a href=\"/wiki/William_Shockley\" title=\"William Shockley\">William Shockley</a> / <a href=\"/wiki/Edward_Teller\" title=\"Edward Teller\">Edward Teller</a> / <a href=\"/wiki/Charles_H._Townes\" title=\"Charles H. Townes\">Charles Townes</a> / <a href=\"/wiki/James_Van_Allen\" title=\"James Van Allen\">James Van Allen</a> / <a href=\"/wiki/Robert_Burns_Woodward\" title=\"Robert Burns Woodward\">Robert Woodward</a> </span> (1960)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/John_F._Kennedy\" title=\"John F. Kennedy\">John F. Kennedy</a> (1961)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Pope_John_XXIII\" title=\"Pope John XXIII\">Pope John XXIII</a> (1962)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Martin_Luther_King_Jr.\" title=\"Martin Luther King Jr.\">Martin Luther King Jr.</a> (1963)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Lyndon_B._Johnson\" title=\"Lyndon B. Johnson\">Lyndon B. Johnson</a> (1964)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/William_Westmoreland\" title=\"William Westmoreland\">William Westmoreland</a> (1965)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Baby_boomers\" title=\"Baby boomers\">The Generation Twenty-Five and Under</a> (1966)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Lyndon_B._Johnson\" title=\"Lyndon B. Johnson\">Lyndon B. Johnson</a> (1967)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><span class=\"wrap\"> <a href=\"/wiki/Apollo_8\" title=\"Apollo 8\">The Apollo 8 Astronauts</a>: <a href=\"/wiki/William_Anders\" title=\"William Anders\">William Anders</a> / <a href=\"/wiki/Frank_Borman\" title=\"Frank Borman\">Frank Borman</a> / <a href=\"/wiki/Jim_Lovell\" title=\"Jim Lovell\">Jim Lovell</a> </span> (1968)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Middle_America_(United_States)\" title=\"Middle America (United States)\">The Middle Americans</a> (1969)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Willy_Brandt\" title=\"Willy Brandt\">Willy Brandt</a> (1970)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Richard_Nixon\" title=\"Richard Nixon\">Richard Nixon</a> (1971)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Henry_Kissinger\" title=\"Henry Kissinger\">Henry Kissinger</a> / <a href=\"/wiki/Richard_Nixon\" title=\"Richard Nixon\">Richard Nixon</a> (1972)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/John_Sirica\" title=\"John Sirica\">John Sirica</a> (1973)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Faisal_of_Saudi_Arabia\" title=\"Faisal of Saudi Arabia\">King Faisal</a> (1974)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><span class=\"wrap\"> American Women: <a href=\"/wiki/Susan_Brownmiller\" title=\"Susan Brownmiller\">Susan Brownmiller</a> / <a href=\"/wiki/Kathleen_Byerly\" title=\"Kathleen Byerly\">Kathleen Byerly</a> / <a href=\"/wiki/Alison_Cheek\" title=\"Alison Cheek\">Alison Cheek</a> / <a href=\"/wiki/Jill_Ker_Conway\" title=\"Jill Ker Conway\">Jill Conway</a> / <a href=\"/wiki/Betty_Ford\" title=\"Betty Ford\">Betty Ford</a> / <a href=\"/wiki/Ella_Grasso\" title=\"Ella Grasso\">Ella Grasso</a> / <a href=\"/wiki/Carla_Anderson_Hills\" title=\"Carla Anderson Hills\">Carla Hills</a> / <a href=\"/wiki/Barbara_Jordan\" title=\"Barbara Jordan\">Barbara Jordan</a> / <a href=\"/wiki/Billie_Jean_King\" title=\"Billie Jean King\">Billie Jean King</a> / <a href=\"/wiki/Susie_Sharp\" title=\"Susie Sharp\">Susie Sharp</a> / <a href=\"/wiki/Carol_Sutton_(journalist)\" title=\"Carol Sutton (journalist)\">Carol Sutton</a> / <a href=\"/wiki/Addie_L._Wyatt\" title=\"Addie L. Wyatt\">Addie Wyatt</a> </span> (1975)</span></li></ul>\n</div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"width:1%\">1976–2000</th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-odd\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Jimmy_Carter\" title=\"Jimmy Carter\">Jimmy Carter</a> (1976)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Anwar_Sadat\" title=\"Anwar Sadat\">Anwar Sadat</a> (1977)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Deng_Xiaoping\" title=\"Deng Xiaoping\">Deng Xiaoping</a> (1978)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Ruhollah_Khomeini\" title=\"Ruhollah Khomeini\">Ayatollah Khomeini</a> (1979)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Ronald_Reagan\" title=\"Ronald Reagan\">Ronald Reagan</a> (1980)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Lech_Wa%C5%82%C4%99sa\" title=\"Lech Wałęsa\">Lech Wałęsa</a> (1981)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Personal_computer\" title=\"Personal computer\">The Computer</a> (1982)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Ronald_Reagan\" title=\"Ronald Reagan\">Ronald Reagan</a> / <a href=\"/wiki/Yuri_Andropov\" title=\"Yuri Andropov\">Yuri Andropov</a> (1983)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Peter_Ueberroth\" title=\"Peter Ueberroth\">Peter Ueberroth</a> (1984)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Deng_Xiaoping\" title=\"Deng Xiaoping\">Deng Xiaoping</a> (1985)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Corazon_Aquino\" title=\"Corazon Aquino\">Corazon Aquino</a> (1986)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Mikhail_Gorbachev\" title=\"Mikhail Gorbachev\">Mikhail Gorbachev</a> (1987)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Environmentalism\" title=\"Environmentalism\">The Endangered Earth</a> (1988)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Mikhail_Gorbachev\" title=\"Mikhail Gorbachev\">Mikhail Gorbachev</a> (1989)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/George_H._W._Bush\" title=\"George H. W. Bush\">George H. W. Bush</a> (1990)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Ted_Turner\" title=\"Ted Turner\">Ted Turner</a> (1991)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Bill_Clinton\" title=\"Bill Clinton\">Bill Clinton</a> (1992)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><span class=\"wrap\"> The Peacemakers: <a href=\"/wiki/Yasser_Arafat\" title=\"Yasser Arafat\">Yasser Arafat</a> / <a href=\"/wiki/F._W._de_Klerk\" title=\"F. W. de Klerk\">F. W. de Klerk</a> / <a href=\"/wiki/Nelson_Mandela\" title=\"Nelson Mandela\">Nelson Mandela</a> / <a href=\"/wiki/Yitzhak_Rabin\" title=\"Yitzhak Rabin\">Yitzhak Rabin</a> </span> (1993)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Pope_John_Paul_II\" title=\"Pope John Paul II\">Pope John Paul II</a> (1994)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Newt_Gingrich\" title=\"Newt Gingrich\">Newt Gingrich</a> (1995)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/David_Ho\" title=\"David Ho\">David Ho</a> (1996)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Andrew_Grove\" title=\"Andrew Grove\">Andrew Grove</a> (1997)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Bill_Clinton\" title=\"Bill Clinton\">Bill Clinton</a> / <a href=\"/wiki/Ken_Starr\" title=\"Ken Starr\">Ken Starr</a> (1998)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Jeff_Bezos\" title=\"Jeff Bezos\">Jeff Bezos</a> (1999)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/George_W._Bush\" title=\"George W. Bush\">George W. Bush</a> (2000)</span></li></ul>\n</div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"width:1%\">2001–present</th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-even\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Rudy_Giuliani\" title=\"Rudy Giuliani\">Rudolph Giuliani</a> (2001)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><span class=\"wrap\"> The Whistleblowers: <a href=\"/wiki/Cynthia_Cooper_(accountant)\" title=\"Cynthia Cooper (accountant)\">Cynthia Cooper</a> / <a href=\"/wiki/Coleen_Rowley\" title=\"Coleen Rowley\">Coleen Rowley</a> / <a href=\"/wiki/Sherron_Watkins\" title=\"Sherron Watkins\">Sherron Watkins</a> </span> (2002)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Iraq_War\" title=\"Iraq War\">The American Soldier</a> (2003)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/George_W._Bush\" title=\"George W. Bush\">George W. Bush</a> (2004)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><span class=\"wrap\"> The Good Samaritans: <a href=\"/wiki/Bono\" title=\"Bono\">Bono</a> / <a href=\"/wiki/Bill_Gates\" title=\"Bill Gates\">Bill Gates</a> / <a href=\"/wiki/Melinda_French_Gates\" title=\"Melinda French Gates\">Melinda Gates</a> </span> (2005)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/You_(Time_Person_of_the_Year)\" title=\"You (Time Person of the Year)\">You</a> (2006)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Vladimir_Putin\" title=\"Vladimir Putin\">Vladimir Putin</a> (2007)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a class=\"mw-selflink selflink\">Barack Obama</a> (2008)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Ben_Bernanke\" title=\"Ben Bernanke\">Ben Bernanke</a> (2009)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Mark_Zuckerberg\" title=\"Mark Zuckerberg\">Mark Zuckerberg</a> (2010)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Protest\" title=\"Protest\">The Protester</a> (2011)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a class=\"mw-selflink selflink\">Barack Obama</a> (2012)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Pope_Francis\" title=\"Pope Francis\">Pope Francis</a> (2013)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><span class=\"wrap\"> <a href=\"/wiki/Responses_to_the_West_African_Ebola_virus_epidemic\" title=\"Responses to the West African Ebola virus epidemic\">Ebola Fighters</a>: Dr. Jerry Brown / Dr. <a href=\"/wiki/Kent_Brantly\" title=\"Kent Brantly\">Kent Brantly</a> /  Ella Watson-Stryker / Foday Gollah / <a href=\"/wiki/Salome_Karwah\" title=\"Salome Karwah\">Salome Karwah</a>  </span> (2014)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Angela_Merkel\" title=\"Angela Merkel\">Angela Merkel</a> (2015)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Donald_Trump\" title=\"Donald Trump\">Donald Trump</a> (2016)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/MeToo_movement\" title=\"MeToo movement\">The Silence Breakers</a> (2017)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><span class=\"wrap\"> The Guardians: <a href=\"/wiki/Jamal_Khashoggi\" title=\"Jamal Khashoggi\">Jamal Khashoggi</a> / <a href=\"/wiki/Maria_Ressa\" title=\"Maria Ressa\">Maria Ressa</a> / <a href=\"/wiki/Wa_Lone\" title=\"Wa Lone\">Wa Lone</a> / <a href=\"/wiki/Kyaw_Soe_Oo\" title=\"Kyaw Soe Oo\">Kyaw Soe Oo</a> / Staff of <i><a href=\"/wiki/Capital_Gazette_shooting\" title=\"Capital Gazette shooting\">The Capital</a></i> </span> (2018)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Greta_Thunberg\" title=\"Greta Thunberg\">Greta Thunberg</a> (2019)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Joe_Biden\" title=\"Joe Biden\">Joe Biden</a> / <a href=\"/wiki/Kamala_Harris\" title=\"Kamala Harris\">Kamala Harris</a> (2020)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Elon_Musk\" title=\"Elon Musk\">Elon Musk</a> (2021)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Volodymyr_Zelenskyy\" title=\"Volodymyr Zelenskyy\">Volodymyr Zelenskyy</a> / <a href=\"/wiki/Ukrainians\" title=\"Ukrainians\">Spirit of Ukraine</a> (2022)</span></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><a href=\"/wiki/Taylor_Swift\" title=\"Taylor Swift\">Taylor Swift</a> (2023)</span></li></ul>\n</div></td></tr></tbody></table></div>\n<div class=\"navbox-styles\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1129693374\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1228936124\"></div><div role=\"navigation\" class=\"navbox\" aria-labelledby=\"African_Americans\" style=\"padding:3px\"><table class=\"nowraplinks hlist mw-collapsible autocollapse navbox-inner\" style=\"border-spacing:0;background:transparent;color:inherit\"><tbody><tr><th scope=\"col\" class=\"navbox-title\" colspan=\"2\" style=\"background: #d1eaeb;\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1129693374\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1063604349\"><div class=\"navbar plainlinks hlist navbar-mini\"><ul><li class=\"nv-view\"><a href=\"/wiki/Template:African_American_topics\" title=\"Template:African American topics\"><abbr title=\"View this template\">v</abbr></a></li><li class=\"nv-talk\"><a href=\"/wiki/Template_talk:African_American_topics\" title=\"Template talk:African American topics\"><abbr title=\"Discuss this template\">t</abbr></a></li><li class=\"nv-edit\"><a href=\"/wiki/Special:EditPage/Template:African_American_topics\" title=\"Special:EditPage/Template:African American topics\"><abbr title=\"Edit this template\">e</abbr></a></li></ul></div><div id=\"African_Americans\" style=\"font-size:114%;margin:0 4em\"><a href=\"/wiki/African_Americans\" title=\"African Americans\">African Americans</a></div></th></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"background: #d1eaeb;;width:1%\"><a href=\"/wiki/African-American_history\" title=\"African-American history\">History</a></th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-odd\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><a href=\"/wiki/Timeline_of_African-American_history\" title=\"Timeline of African-American history\">Timeline</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Abolitionism_in_the_United_States\" title=\"Abolitionism in the United States\">Abolitionism</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/African_American_founding_fathers_of_the_United_States\" title=\"African American founding fathers of the United States\">African American founding fathers</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Afrocentrism\" title=\"Afrocentrism\">Afrocentrism</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/American_Civil_War\" title=\"American Civil War\">American Civil War</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Atlantic_slave_trade\" title=\"Atlantic slave trade\">Atlantic slave trade</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Black_genocide\" class=\"mw-redirect\" title=\"Black genocide\">Black genocide</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Black_Lives_Matter\" title=\"Black Lives Matter\">Black Lives Matter</a></li>\n<li><i><a href=\"/wiki/Brown_v._Board_of_Education\" title=\"Brown v. Board of Education\">Brown v. Board of Education</a></i> (1954)</li>\n<li><a href=\"/wiki/Children_of_the_plantation\" title=\"Children of the plantation\">Children of the plantation</a></li>\n<li>Civil Rights Acts\n<ul><li><a href=\"/wiki/Civil_Rights_Act_of_1964\" title=\"Civil Rights Act of 1964\">1964</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Voting_Rights_Act_of_1965\" title=\"Voting Rights Act of 1965\">Voting Rights Act of 1965</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Civil_Rights_Act_of_1968\" title=\"Civil Rights Act of 1968\">1968</a></li></ul></li>\n<li><a href=\"/wiki/Civil_rights_movement_(1865%E2%80%931896)\" title=\"Civil rights movement (1865–1896)\">Civil rights movement 1865–1896</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Civil_rights_movement_(1896%E2%80%931954)\" title=\"Civil rights movement (1896–1954)\">Civil right movement 1896–1954</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Civil_rights_movement\" title=\"Civil rights movement\">Civil rights movement 1954–1968</a>\n<ul><li><a href=\"/wiki/Montgomery_bus_boycott\" title=\"Montgomery bus boycott\">Montgomery bus boycott</a></li>\n<li><i><a href=\"/wiki/Browder_v._Gayle\" title=\"Browder v. Gayle\">Browder v. Gayle</a></i> (1956)</li>\n<li><a href=\"/wiki/Sit-in_movement\" title=\"Sit-in movement\">Sit-in movement</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Freedom_Riders\" title=\"Freedom Riders\">Freedom Riders</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Birmingham_campaign\" title=\"Birmingham campaign\">Birmingham movement</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/March_on_Washington_for_Jobs_and_Freedom\" title=\"March on Washington for Jobs and Freedom\">March on Washington</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Selma_to_Montgomery_marches\" title=\"Selma to Montgomery marches\">Selma to Montgomery marches</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Chicago_Freedom_Movement\" title=\"Chicago Freedom Movement\">Chicago Freedom Movement</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Post%E2%80%93civil_rights_era_in_African-American_history\" title=\"Post–civil rights era in African-American history\">Post–civil rights era</a></li></ul></li>\n<li><a href=\"/wiki/Cornerstone_Speech\" title=\"Cornerstone Speech\">Cornerstone Speech</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Impact_of_the_COVID-19_pandemic_on_African_communities\" class=\"mw-redirect\" title=\"Impact of the COVID-19 pandemic on African communities\">COVID-19 impact</a></li>\n<li><i><a href=\"/wiki/Dred_Scott_v._Sandford\" title=\"Dred Scott v. Sandford\">Dred Scott v. Sandford</a></i> (1857)</li>\n<li><a href=\"/wiki/Free_Negro\" title=\"Free Negro\">Free Negro</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Free_people_of_color\" title=\"Free people of color\">Free people of color</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/George_Floyd_protests\" title=\"George Floyd protests\">George Floyd protests</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Great_Migration_(African_American)\" title=\"Great Migration (African American)\">Great Migration</a>\n<ul><li><a href=\"/wiki/Second_Great_Migration_(African_American)\" title=\"Second Great Migration (African American)\">Second</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/New_Great_Migration\" title=\"New Great Migration\">New</a></li></ul></li>\n<li><a href=\"/wiki/First_inauguration_of_Barack_Obama\" title=\"First inauguration of Barack Obama\">Inauguration of Barack Obama 2009</a> / <a href=\"/wiki/Second_inauguration_of_Barack_Obama\" title=\"Second inauguration of Barack Obama\">Inauguration of Barack Obama 2013</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Jim_Crow_laws\" title=\"Jim Crow laws\">Jim Crow laws</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Lynching_in_the_United_States\" title=\"Lynching in the United States\">Lynching</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Military_history_of_African_Americans\" title=\"Military history of African Americans\">Military history</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Million_Man_March\" title=\"Million Man March\">Million Man March</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Nadir_of_American_race_relations\" title=\"Nadir of American race relations\">Nadir of American race relations</a></li>\n<li><i><a href=\"/wiki/The_Negro_Motorist_Green_Book\" title=\"The Negro Motorist Green Book\">The Negro Motorist Green Book</a></i></li>\n<li><i><a href=\"/wiki/Partus_sequitur_ventrem\" title=\"Partus sequitur ventrem\">Partus sequitur ventrem</a></i></li>\n<li><a href=\"/wiki/Plantation_complexes_in_the_Southern_United_States\" title=\"Plantation complexes in the Southern United States\">Plantations</a></li>\n<li><i><a href=\"/wiki/Plessy_v._Ferguson\" title=\"Plessy v. Ferguson\">Plessy v. Ferguson</a></i> (1896)</li>\n<li><a href=\"/wiki/Reconstruction_Amendments\" title=\"Reconstruction Amendments\">Reconstruction Amendments</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Reconstruction_era\" title=\"Reconstruction era\">Reconstruction era</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Redlining\" title=\"Redlining\">Redlining</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Separate_but_equal\" title=\"Separate but equal\">Separate but equal</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Silent_Parade\" title=\"Silent Parade\">Silent Parade</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Slavery_in_the_United_States\" title=\"Slavery in the United States\">Slavery</a>\n<ul><li><a href=\"/wiki/Treatment_of_slaves_in_the_United_States\" title=\"Treatment of slaves in the United States\">Treatment of slaves</a></li></ul></li>\n<li><a href=\"/wiki/Tulsa_race_massacre\" title=\"Tulsa race massacre\">Tulsa race massacre</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Underground_Railroad\" title=\"Underground Railroad\">Underground Railroad</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/African-American_women%27s_suffrage_movement\" title=\"African-American women&#39;s suffrage movement\">Women's suffrage movement</a></li></ul>\n</div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"background: #d1eaeb;;width:1%\"><a href=\"/wiki/African-American_culture\" title=\"African-American culture\">Culture</a></th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-even\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><a href=\"/wiki/Afrofuturism\" title=\"Afrofuturism\">Afrofuturism</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/African-American_art\" title=\"African-American art\">Art</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Black_mecca\" title=\"Black mecca\">Black mecca</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Black-owned_business\" title=\"Black-owned business\">Businesses</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/African-American_dance\" title=\"African-American dance\">Dance</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/African-American_family_structure\" title=\"African-American family structure\">Family structure</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Black_film\" title=\"Black film\">Film</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/African-American_folktales\" title=\"African-American folktales\">Folktales</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/African-American_hair\" title=\"African-American hair\">Hair</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Harlem_Renaissance\" title=\"Harlem Renaissance\">Harlem Renaissance</a>\n<ul><li><a href=\"/wiki/New_Negro\" title=\"New Negro\">New Negro</a></li></ul></li>\n<li><a href=\"/wiki/Hoodoo_(spirituality)\" title=\"Hoodoo (spirituality)\">Hoodoo</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Juneteenth\" title=\"Juneteenth\">Juneteenth</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Kwanzaa\" title=\"Kwanzaa\">Kwanzaa</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/African-American_LGBT_community\" title=\"African-American LGBT community\">LGBT community</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/African-American_literature\" title=\"African-American literature\">Literature</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/African-American_music\" title=\"African-American music\">Music</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/African-American_musical_theater\" title=\"African-American musical theater\">Musical theater</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/African-American_names\" title=\"African-American names\">Names</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Lift_Every_Voice_and_Sing\" title=\"Lift Every Voice and Sing\">Negro National Anthem</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/African-American_neighborhood\" title=\"African-American neighborhood\">Neighborhoods</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/African_American_newspapers\" title=\"African American newspapers\">Newspapers</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Soul_food\" title=\"Soul food\">Soul food</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Stereotypes_of_African_Americans\" title=\"Stereotypes of African Americans\">Stereotypes</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/African-American_middle_class\" title=\"African-American middle class\">Middle class</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/African-American_upper_class\" title=\"African-American upper class\">Upper class</a></li></ul>\n</div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"background: #d1eaeb;;width:1%\">Notable people</th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-odd\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><a href=\"/wiki/Ralph_Abernathy\" title=\"Ralph Abernathy\">Ralph Abernathy</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Maya_Angelou\" title=\"Maya Angelou\">Maya Angelou</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Crispus_Attucks\" title=\"Crispus Attucks\">Crispus Attucks</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/James_Baldwin\" title=\"James Baldwin\">James Baldwin</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/James_Bevel\" title=\"James Bevel\">James Bevel</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Julian_Bond\" title=\"Julian Bond\">Julian Bond</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Amelia_Boynton_Robinson\" title=\"Amelia Boynton Robinson\">Amelia Boynton</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/James_Bradley_(former_slave)\" title=\"James Bradley (former slave)\">James Bradley</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Carol_Moseley_Braun\" title=\"Carol Moseley Braun\">Carol Moseley Braun</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Edward_Brooke\" title=\"Edward Brooke\">Edward Brooke</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Blanche_Bruce\" title=\"Blanche Bruce\">Blanche Bruce</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Ralph_Bunche\" title=\"Ralph Bunche\">Ralph Bunche</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/George_Washington_Carver\" title=\"George Washington Carver\">George Washington Carver</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Shirley_Chisholm\" title=\"Shirley Chisholm\">Shirley Chisholm</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Claudette_Colvin\" title=\"Claudette Colvin\">Claudette Colvin</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Frederick_Douglass\" title=\"Frederick Douglass\">Frederick Douglass</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/W._E._B._Du_Bois\" title=\"W. E. B. Du Bois\">W. E. B. Du Bois</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Medgar_Evers\" title=\"Medgar Evers\">Medgar Evers</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/James_Farmer\" title=\"James Farmer\">James Farmer</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Henry_Highland_Garnet\" title=\"Henry Highland Garnet\">Henry Highland Garnet</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Marcus_Garvey\" title=\"Marcus Garvey\">Marcus Garvey</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Fred_Gray_(attorney)\" title=\"Fred Gray (attorney)\">Fred Gray</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Fannie_Lou_Hamer\" title=\"Fannie Lou Hamer\">Fannie Lou Hamer</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Kamala_Harris\" title=\"Kamala Harris\">Kamala Harris</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Jimi_Hendrix\" title=\"Jimi Hendrix\">Jimi Hendrix</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Jesse_Jackson\" title=\"Jesse Jackson\">Jesse Jackson</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Ketanji_Brown_Jackson\" title=\"Ketanji Brown Jackson\">Ketanji Brown Jackson</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Michael_Jackson\" title=\"Michael Jackson\">Michael Jackson</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Harriet_Jacobs\" title=\"Harriet Jacobs\">Harriet Jacobs</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Barbara_Jordan\" title=\"Barbara Jordan\">Barbara Jordan</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Coretta_Scott_King\" title=\"Coretta Scott King\">Coretta Scott King</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Martin_Luther_King_Jr.\" title=\"Martin Luther King Jr.\">Martin Luther King Jr.</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Bernard_Lafayette\" title=\"Bernard Lafayette\">Bernard Lafayette</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/James_Lawson_(activist)\" title=\"James Lawson (activist)\">James Lawson</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Lead_Belly\" title=\"Lead Belly\">Huddie Ledbetter</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/John_Lewis\" title=\"John Lewis\">John Lewis</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Joseph_Lowery\" title=\"Joseph Lowery\">Joseph Lowery</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Malcolm_X\" title=\"Malcolm X\">Malcolm X</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Thurgood_Marshall\" title=\"Thurgood Marshall\">Thurgood Marshall</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Toni_Morrison\" title=\"Toni Morrison\">Toni Morrison</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Bob_Moses_(activist)\" title=\"Bob Moses (activist)\">Bob Moses</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Diane_Nash\" title=\"Diane Nash\">Diane Nash</a></li>\n<li><a class=\"mw-selflink selflink\">Barack Obama</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Michelle_Obama\" title=\"Michelle Obama\">Michelle Obama</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Rosa_Parks\" title=\"Rosa Parks\">Rosa Parks</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Adam_Clayton_Powell_Jr.\" title=\"Adam Clayton Powell Jr.\">Adam Clayton Powell Jr.</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Colin_Powell\" title=\"Colin Powell\">Colin Powell</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Gabriel_Prosser\" class=\"mw-redirect\" title=\"Gabriel Prosser\">Gabriel Prosser</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Joseph_Rainey\" title=\"Joseph Rainey\">Joseph Rainey</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/A._Philip_Randolph\" title=\"A. Philip Randolph\">A. Philip Randolph</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Hiram_R._Revels\" title=\"Hiram R. Revels\">Hiram Revels</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Paul_Robeson\" title=\"Paul Robeson\">Paul Robeson</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Al_Sharpton\" title=\"Al Sharpton\">Al Sharpton</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Fred_Shuttlesworth\" title=\"Fred Shuttlesworth\">Fred Shuttlesworth</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Clarence_Thomas\" title=\"Clarence Thomas\">Clarence Thomas</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Emmett_Till\" title=\"Emmett Till\">Emmett Till</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Sojourner_Truth\" title=\"Sojourner Truth\">Sojourner Truth</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Harriet_Tubman\" title=\"Harriet Tubman\">Harriet Tubman</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Nat_Turner%27s_slave_rebellion\" class=\"mw-redirect\" title=\"Nat Turner&#39;s slave rebellion\">Nat Turner</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Denmark_Vesey\" title=\"Denmark Vesey\">Denmark Vesey</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/C._T._Vivian\" title=\"C. T. Vivian\">C. T. Vivian</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/David_Walker_(abolitionist)\" title=\"David Walker (abolitionist)\">David Walker</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Booker_T._Washington\" title=\"Booker T. Washington\">Booker T. Washington</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Ida_B._Wells\" title=\"Ida B. Wells\">Ida B. Wells</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Roy_Wilkins\" title=\"Roy Wilkins\">Roy Wilkins</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Oprah_Winfrey\" title=\"Oprah Winfrey\">Oprah Winfrey</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Andrew_Young\" title=\"Andrew Young\">Andrew Young</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Whitney_Young\" title=\"Whitney Young\">Whitney Young</a></li></ul>\n</div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"background: #d1eaeb;;width:1%\">Education, science<br />and technology</th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-even\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><a href=\"/wiki/Black_studies\" title=\"Black studies\">Black studies</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Black_school\" class=\"mw-redirect\" title=\"Black school\">Black schools</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Historically_black_colleges_and_universities\" title=\"Historically black colleges and universities\">Historically black colleges and universities</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/List_of_African-American_inventors_and_scientists\" title=\"List of African-American inventors and scientists\">Inventors and scientists</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/List_of_museums_focused_on_African_Americans\" title=\"List of museums focused on African Americans\">Museums</a></li>\n<li>Women\n<ul><li><a href=\"/wiki/African-American_women_in_computer_science\" title=\"African-American women in computer science\">in computer science</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/List_of_African-American_women_in_medicine\" title=\"List of African-American women in medicine\">in medicine</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/List_of_African-American_women_in_STEM_fields\" title=\"List of African-American women in STEM fields\">in STEM fields</a></li></ul></li></ul>\n</div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"background: #d1eaeb;;width:1%\"><a href=\"/wiki/Religion_of_Black_Americans\" title=\"Religion of Black Americans\">Religion</a></th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-odd\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><a href=\"/wiki/African-American_Jews\" title=\"African-American Jews\">African-American Jews</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/African-American_Muslims\" title=\"African-American Muslims\">Islam</a>\n<ul><li><a href=\"/wiki/American_Society_of_Muslims\" title=\"American Society of Muslims\">American Society of Muslims</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Nation_of_Islam\" title=\"Nation of Islam\">Nation of Islam</a></li></ul></li>\n<li><a href=\"/wiki/Black_church\" title=\"Black church\">Black church</a>\n<ul><li><a href=\"/wiki/Azusa_Street_Revival\" title=\"Azusa Street Revival\">Azusa Street Revival</a></li></ul></li>\n<li><a href=\"/wiki/Black_Hebrew_Israelites\" title=\"Black Hebrew Israelites\">Black Hebrew Israelites</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Black_theology\" title=\"Black theology\">Black theology</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Doctrine_of_Father_Divine\" class=\"mw-redirect\" title=\"Doctrine of Father Divine\">Doctrine of Father Divine</a></li></ul>\n</div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"background: #d1eaeb;;width:1%\">Political movements</th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-even\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><a href=\"/wiki/Black_anarchism\" title=\"Black anarchism\">Anarchism</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Back-to-Africa_movement\" title=\"Back-to-Africa movement\">Back-to-Africa movement</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Black_power\" title=\"Black power\">Black power</a>\n<ul><li><a href=\"/wiki/Black_power_movement\" title=\"Black power movement\">Movement</a></li></ul></li>\n<li><a href=\"/wiki/Black_capitalism\" title=\"Black capitalism\">Capitalism</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Black_conservatism\" title=\"Black conservatism\">Conservatism</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/African-American_leftism\" title=\"African-American leftism\">Leftism</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Pan-Africanism\" title=\"Pan-Africanism\">Pan-Africanism</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Black_populism\" title=\"Black populism\">Populism</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Raised_fist\" title=\"Raised fist\">Raised fist</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/African-American_self-determination\" title=\"African-American self-determination\">Self-determination</a>\n<ul><li><a href=\"/wiki/Black_nationalism\" title=\"Black nationalism\">Nationalism</a></li></ul></li>\n<li><a href=\"/wiki/African-American_socialism\" title=\"African-American socialism\">Socialism</a></li></ul>\n</div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"background: #d1eaeb;;width:1%\"><div style=\"display: inline-block; line-height: 1.2em; padding: .1em 0;\">Civic and economic<br />groups</div></th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-odd\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><a href=\"/wiki/Association_for_the_Study_of_African_American_Life_and_History\" title=\"Association for the Study of African American Life and History\">Association for the Study of African American Life and History (ASALH)</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Black_Panther_Party\" title=\"Black Panther Party\">Black Panther Party</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Congress_of_Racial_Equality\" title=\"Congress of Racial Equality\">Congress of Racial Equality (CORE)</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/NAACP\" title=\"NAACP\">National Association for the Advancement of Colored People (NAACP)</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Nashville_Student_Movement\" title=\"Nashville Student Movement\">Nashville Student Movement</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/National_Black_Chamber_of_Commerce\" title=\"National Black Chamber of Commerce\">National Black Chamber of Commerce (NBCC)</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/National_Council_of_Negro_Women\" title=\"National Council of Negro Women\">National Council of Negro Women (NCNW)</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/National_Pan-Hellenic_Council\" title=\"National Pan-Hellenic Council\">National Pan-Hellenic Council (NPHC)</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/National_Urban_League\" title=\"National Urban League\">National Urban League (NUL)</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Southern_Christian_Leadership_Conference\" title=\"Southern Christian Leadership Conference\">Southern Christian Leadership Conference (SCLC)</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Student_Nonviolent_Coordinating_Committee\" title=\"Student Nonviolent Coordinating Committee\">Student Nonviolent Coordinating Committee (SNCC)</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Thurgood_Marshall_College_Fund\" title=\"Thurgood Marshall College Fund\">Thurgood Marshall College Fund</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/UNCF\" title=\"UNCF\">United Negro College Fund (UNCF)</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Universal_Negro_Improvement_Association_and_African_Communities_League\" title=\"Universal Negro Improvement Association and African Communities League\">Universal Negro Improvement Association and African Communities League (UNIA-ACL)</a></li></ul>\n</div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"background: #d1eaeb;;width:1%\">Sports</th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-odd\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\"></div><table class=\"nowraplinks navbox-subgroup\" style=\"border-spacing:0\"><tbody><tr><td colspan=\"2\" class=\"navbox-list navbox-even\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><a href=\"/wiki/Negro_league_baseball\" title=\"Negro league baseball\">Negro league baseball</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Baseball_color_line\" title=\"Baseball color line\">Baseball color line</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Black_players_in_professional_American_football\" title=\"Black players in professional American football\">Black players in professional American football</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/List_of_black_starting_NFL_quarterbacks\" title=\"List of black starting NFL quarterbacks\">Black NFL quarterbacks</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Black_players_in_ice_hockey\" title=\"Black players in ice hockey\">Black players in ice hockey</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Muhammad_Ali\" title=\"Muhammad Ali\">Muhammad Ali</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Arthur_Ashe\" title=\"Arthur Ashe\">Arthur Ashe</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Jack_Johnson_(boxer)\" title=\"Jack Johnson (boxer)\">Jack Johnson</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Joe_Louis\" title=\"Joe Louis\">Joe Louis</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Jesse_Owens\" title=\"Jesse Owens\">Jesse Owens</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Jackie_Robinson\" title=\"Jackie Robinson\">Jackie Robinson</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Serena_Williams\" title=\"Serena Williams\">Serena Williams</a></li></ul>\n</div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"width:1%\"><div style=\"display: inline-block; line-height: 1.2em; padding: .1em 0;\">Athletic associations<br />and conferences</div></th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-odd\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><a href=\"/wiki/Central_Intercollegiate_Athletic_Association\" title=\"Central Intercollegiate Athletic Association\">Central (CIAA)</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Mid-Eastern_Athletic_Conference\" title=\"Mid-Eastern Athletic Conference\">Mid-Eastern (MEAC)</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Southern_Intercollegiate_Athletic_Conference\" title=\"Southern Intercollegiate Athletic Conference\">Southern (SIAC)</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Southwestern_Athletic_Conference\" title=\"Southwestern Athletic Conference\">Southwestern (SWAC)</a></li></ul>\n</div></td></tr></tbody></table><div></div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"background: #d1eaeb;;width:1%\">Ethnic subdivisions</th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-even\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li>By African descent\n<ul><li><a href=\"/wiki/Fula_Americans\" title=\"Fula Americans\">Fula</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Gullah\" title=\"Gullah\">Gullah</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Igbo_Americans\" title=\"Igbo Americans\">Igbo</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Yoruba_Americans\" title=\"Yoruba Americans\">Yoruba</a></li></ul></li>\n<li><a href=\"/wiki/Alabama_Creole_people\" title=\"Alabama Creole people\">Alabama Creole</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Black_Indians_in_the_United_States\" title=\"Black Indians in the United States\">Black Indians</a>\n<ul><li><a href=\"/wiki/Black_Seminoles\" title=\"Black Seminoles\">Black Seminoles</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Cherokee_freedmen_controversy\" title=\"Cherokee freedmen controversy\">Cherokee freedmen controversy</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Choctaw_freedmen\" title=\"Choctaw freedmen\">Choctaw freedmen</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Creek_Freedmen\" title=\"Creek Freedmen\">Creek Freedmen</a></li></ul></li>\n<li><a href=\"/wiki/Black_Southerners\" title=\"Black Southerners\">Black Southerners</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Blaxican\" title=\"Blaxican\">Blaxicans</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Great_Dismal_Swamp_maroons\" title=\"Great Dismal Swamp maroons\">Great Dismal Swamp maroons</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Louisiana_Creole_people\" title=\"Louisiana Creole people\">Louisiana Creole</a>\n<ul><li><a href=\"/wiki/Creoles_of_color\" title=\"Creoles of color\">of color</a></li></ul></li>\n<li><a href=\"/wiki/Melungeon\" title=\"Melungeon\">Melungeon</a></li></ul>\n</div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"background: #d1eaeb;;width:1%\">Demographics</th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-odd\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><a href=\"/wiki/African-American_neighborhood\" title=\"African-American neighborhood\">Neighborhoods</a>\n<ul><li><a href=\"/wiki/List_of_African-American_neighborhoods\" title=\"List of African-American neighborhoods\">list</a></li></ul></li>\n<li><a href=\"/wiki/List_of_U.S._cities_with_large_Black_populations\" title=\"List of U.S. cities with large Black populations\">U.S. cities with large populations</a>\n<ul><li><a href=\"/wiki/List_of_U.S._communities_with_African-American_majority_populations_in_2000\" title=\"List of U.S. communities with African-American majority populations in 2000\">2000 majorities</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/List_of_U.S._communities_with_African-American_majority_populations_in_2010\" title=\"List of U.S. communities with African-American majority populations in 2010\">2010 majorities</a></li></ul></li>\n<li><a href=\"/wiki/List_of_U.S._metropolitan_areas_with_large_African-American_populations\" title=\"List of U.S. metropolitan areas with large African-American populations\">Metropolitan areas</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/List_of_U.S._states_and_territories_by_African-American_population\" title=\"List of U.S. states and territories by African-American population\">States and territories</a>\n<ul><li><a href=\"/wiki/African_Americans_in_Illinois\" title=\"African Americans in Illinois\">Illinois</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/African_Americans_in_Ohio\" title=\"African Americans in Ohio\">Ohio</a></li></ul></li></ul>\n</div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"background: #d1eaeb;;width:1%\">Languages</th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-even\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><a href=\"/wiki/Afro-Seminole_Creole\" title=\"Afro-Seminole Creole\">Afro-Seminole Creole</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/American_Sign_Language\" title=\"American Sign Language\">American Sign</a>\n<ul><li><a href=\"/wiki/Black_American_Sign_Language\" title=\"Black American Sign Language\">Black American Sign</a></li></ul></li>\n<li><a href=\"/wiki/English_language\" title=\"English language\">English</a>\n<ul><li><a href=\"/wiki/American_English\" title=\"American English\">American English</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/African-American_English\" title=\"African-American English\">African-American English</a>\n<ul><li><a href=\"/wiki/African-American_Vernacular_English\" title=\"African-American Vernacular English\">African-American Vernacular English</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/African-American_Vernacular_English_and_social_context\" title=\"African-American Vernacular English and social context\">social context</a></li></ul></li></ul></li>\n<li><a href=\"/wiki/Gullah_language\" title=\"Gullah language\">Gullah</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Louisiana_Creole\" title=\"Louisiana Creole\">Louisiana Creole</a></li></ul>\n</div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"background: #d1eaeb;;width:1%\">By state/city</th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-odd\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><a href=\"/wiki/African_Americans_in_Alabama\" title=\"African Americans in Alabama\">Alabama</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/African_Americans_in_Arkansas\" title=\"African Americans in Arkansas\">Arkansas</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/African_Americans_in_California\" title=\"African Americans in California\">California</a>\n<ul><li><a href=\"/wiki/History_of_African_Americans_in_Los_Angeles\" title=\"History of African Americans in Los Angeles\">Los Angeles</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/African_Americans_in_San_Francisco\" title=\"African Americans in San Francisco\">San Francisco</a></li></ul></li>\n<li><a href=\"/wiki/African_Americans_in_Cleveland\" class=\"mw-redirect\" title=\"African Americans in Cleveland\">Cleveland</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/African_Americans_in_Florida\" title=\"African Americans in Florida\">Florida</a>\n<ul><li><a href=\"/wiki/History_of_African_Americans_in_Jacksonville\" title=\"History of African Americans in Jacksonville\">Jacksonville</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/History_of_Tallahassee,_Florida#Black_history\" title=\"History of Tallahassee, Florida\">Tallahassee</a></li></ul></li>\n<li><a href=\"/wiki/African_Americans_in_Georgia\" title=\"African Americans in Georgia\">Georgia</a>\n<ul><li><a href=\"/wiki/African_Americans_in_Atlanta\" title=\"African Americans in Atlanta\">Atlanta</a></li></ul></li>\n<li><a href=\"/wiki/Africans_in_Hawaii\" title=\"Africans in Hawaii\">Hawaii</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/African_Americans_in_Illinois\" title=\"African Americans in Illinois\">Illinois</a>\n<ul><li><a href=\"/wiki/History_of_African_Americans_in_Chicago\" title=\"History of African Americans in Chicago\">Chicago</a></li></ul></li>\n<li><a href=\"/wiki/African_Americans_in_Indiana\" class=\"mw-redirect\" title=\"African Americans in Indiana\">Indiana</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/African_Americans_in_Iowa\" class=\"mw-redirect\" title=\"African Americans in Iowa\">Iowa</a>\n<ul><li><a href=\"/wiki/African_Americans_in_Davenport,_Iowa\" title=\"African Americans in Davenport, Iowa\">Davenport</a></li></ul></li>\n<li><a href=\"/wiki/History_of_African_Americans_in_Kansas\" title=\"History of African Americans in Kansas\">Kansas</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/History_of_African_Americans_in_Kentucky\" title=\"History of African Americans in Kentucky\">Kentucky</a>\n<ul><li><a href=\"/wiki/African-American_neighborhoods_in_Lexington,_Kentucky\" title=\"African-American neighborhoods in Lexington, Kentucky\">Lexington</a></li></ul></li>\n<li><a href=\"/wiki/African_Americans_in_Louisiana\" title=\"African Americans in Louisiana\">Louisiana</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/African_Americans_in_Maryland\" title=\"African Americans in Maryland\">Maryland</a>\n<ul><li><a href=\"/wiki/History_of_African_Americans_in_Baltimore\" title=\"History of African Americans in Baltimore\">Baltimore</a></li></ul></li>\n<li>Massachusetts\n<ul><li><a href=\"/wiki/History_of_African_Americans_in_Boston\" title=\"History of African Americans in Boston\">Boston</a></li></ul></li>\n<li>Michigan\n<ul><li><a href=\"/wiki/History_of_African_Americans_in_Detroit\" title=\"History of African Americans in Detroit\">Detroit</a></li></ul></li>\n<li><a href=\"/wiki/African_Americans_in_Mississippi\" title=\"African Americans in Mississippi\">Mississippi</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/African_American_history_of_Nebraska\" class=\"mw-redirect\" title=\"African American history of Nebraska\">Nebraska</a>\n<ul><li><a href=\"/wiki/African_Americans_in_Omaha,_Nebraska\" title=\"African Americans in Omaha, Nebraska\">Omaha</a></li></ul></li>\n<li><a href=\"/wiki/African_Americans_in_New_Jersey\" title=\"African Americans in New Jersey\">New Jersey</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/African_Americans_in_New_York\" class=\"mw-redirect\" title=\"African Americans in New York\">New York</a>\n<ul><li><a href=\"/wiki/African_Americans_in_New_York_City\" title=\"African Americans in New York City\">New York City</a></li></ul></li>\n<li><a href=\"/wiki/African_Americans_in_North_Carolina\" title=\"African Americans in North Carolina\">North Carolina</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/African_Americans_in_Oklahoma\" title=\"African Americans in Oklahoma\">Oklahoma</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/African_Americans_in_Oregon\" title=\"African Americans in Oregon\">Oregon</a></li>\n<li>Pennsylvania\n<ul><li><a href=\"/wiki/History_of_African_Americans_in_Philadelphia\" title=\"History of African Americans in Philadelphia\">Philadelphia</a></li></ul></li>\n<li><a href=\"/wiki/Afro%E2%80%93Puerto_Ricans\" class=\"mw-redirect\" title=\"Afro–Puerto Ricans\">Puerto Rico</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/African_Americans_in_South_Carolina\" title=\"African Americans in South Carolina\">South Carolina</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/African_Americans_in_Tennessee\" title=\"African Americans in Tennessee\">Tennessee</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/History_of_African_Americans_in_Texas\" title=\"History of African Americans in Texas\">Texas</a>\n<ul><li><a href=\"/wiki/History_of_African_Americans_in_Austin\" title=\"History of African Americans in Austin\">Austin</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/History_of_African_Americans_in_Dallas%E2%80%93Fort_Worth\" title=\"History of African Americans in Dallas–Fort Worth\">Dallas–Fort Worth</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/History_of_African_Americans_in_Houston\" title=\"History of African Americans in Houston\">Houston</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/History_of_African_Americans_in_San_Antonio\" title=\"History of African Americans in San Antonio\">San Antonio</a></li></ul></li>\n<li><a href=\"/wiki/History_of_African_Americans_in_Utah\" title=\"History of African Americans in Utah\">Utah</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/African_Americans_in_Virginia\" title=\"African Americans in Virginia\">Virginia</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/African_Americans_in_West_Virginia\" title=\"African Americans in West Virginia\">West Virginia</a></li></ul>\n</div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"background: #d1eaeb;;width:1%\"><a href=\"/wiki/African-American_diaspora\" title=\"African-American diaspora\">Diaspora</a></th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-even\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><a href=\"/wiki/African_Americans_in_Africa\" title=\"African Americans in Africa\">Africa</a>\n<ul><li><a href=\"/wiki/Gambian_Creole_people\" title=\"Gambian Creole people\">Gambia</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/African_Americans_in_Ghana\" title=\"African Americans in Ghana\">Ghana</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Americo-Liberian_people\" title=\"Americo-Liberian people\">Liberia</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Sierra_Leone_Creole_people\" title=\"Sierra Leone Creole people\">Sierra Leone</a></li></ul></li>\n<li>America\n<ul><li><a href=\"/wiki/Black_Nova_Scotians\" title=\"Black Nova Scotians\">Canada</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Saman%C3%A1_Americans\" title=\"Samaná Americans\">Dominican Republic</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Haitian_emigration\" title=\"Haitian emigration\">Haiti</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Mascogos\" title=\"Mascogos\">Mexico</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Merikins\" title=\"Merikins\">Trinidad and Tobago</a></li></ul></li>\n<li><a href=\"/wiki/African_Americans_in_Israel\" title=\"African Americans in Israel\">Israel</a></li>\n<li>Europe\n<ul><li><a href=\"/wiki/African_Americans_in_France\" title=\"African Americans in France\">France</a></li></ul></li></ul>\n</div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"background: #d1eaeb;;width:1%\">Lists</th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-odd\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><a href=\"/wiki/Lists_of_African_Americans\" title=\"Lists of African Americans\">African Americans</a>\n<ul><li><a href=\"/wiki/List_of_African-American_activists\" title=\"List of African-American activists\">Activists</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/List_of_African-American_actors\" title=\"List of African-American actors\">Actors</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/List_of_African-American_astronauts\" title=\"List of African-American astronauts\">Astronauts</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Black_billionaires\" title=\"Black billionaires\">Billionaires</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/List_of_African_American_journalists\" title=\"List of African American journalists\">Journalists</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/List_of_African-American_jurists\" class=\"mw-redirect\" title=\"List of African-American jurists\">Jurists</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/List_of_African-American_mathematicians\" title=\"List of African-American mathematicians\">Mathematicians</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/List_of_African-American_Republicans\" title=\"List of African-American Republicans\">Republicans</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/List_of_African-American_singers\" title=\"List of African-American singers\">Singers</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/List_of_African_American_sportspeople\" title=\"List of African American sportspeople\">Sportspeople</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Spingarn_Medal\" title=\"Spingarn Medal\">Spingarn Medal winners</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/List_of_African-American_United_States_Cabinet_members\" title=\"List of African-American United States Cabinet members\">US cabinet members</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/List_of_African-American_United_States_representatives\" title=\"List of African-American United States representatives\">US representatives</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/List_of_African-American_United_States_senators\" title=\"List of African-American United States senators\">US senators</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/List_of_African-American_visual_artists\" title=\"List of African-American visual artists\">Visual artists</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/List_of_African-American_writers\" title=\"List of African-American writers\">Writers</a></li></ul></li>\n<li><a href=\"/wiki/List_of_African-American_firsts\" class=\"mw-redirect\" title=\"List of African-American firsts\">African-American firsts</a>\n<ul><li><a href=\"/wiki/List_of_first_African-American_mayors\" title=\"List of first African-American mayors\">Mayors</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/List_of_African-American_sports_firsts\" title=\"List of African-American sports firsts\">Sports firsts</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/List_of_African-American_U.S._state_firsts\" title=\"List of African-American U.S. state firsts\">US state firsts</a></li></ul></li>\n<li><a href=\"/wiki/List_of_African-American_historic_places\" title=\"List of African-American historic places\">Historic places</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/Index_of_articles_related_to_African_Americans\" title=\"Index of articles related to African Americans\">Index of related articles</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/List_of_landmark_African-American_legislation\" title=\"List of landmark African-American legislation\">Landmark African-American legislation</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/List_of_lynching_victims_in_the_United_States\" title=\"List of lynching victims in the United States\">Lynching victims</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/List_of_monuments_to_African_Americans\" title=\"List of monuments to African Americans\">Monuments</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/List_of_African-American_neighborhoods\" title=\"List of African-American neighborhoods\">Neighborhoods</a></li>\n<li><a href=\"/wiki/List_of_topics_related_to_the_African_diaspora\" title=\"List of topics related to the African diaspora\">Topics related to the African diaspora</a></li></ul>\n</div></td></tr><tr><td class=\"navbox-abovebelow\" colspan=\"2\" style=\"background: #d1eaeb;;font-weight:bold;\"><div>\n<ul><li><a href=\"/wiki/Category:African-American_society\" title=\"Category:African-American society\">Category</a></li>\n<li><span class=\"nowrap\"><span class=\"mw-image-border noviewer\" typeof=\"mw:File\"><span><img alt=\"flag\" src=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/en/thumb/a/a4/Flag_of_the_United_States.svg/32px-Flag_of_the_United_States.svg.png\" decoding=\"async\" width=\"32\" height=\"17\" class=\"mw-file-element\" srcset=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/en/thumb/a/a4/Flag_of_the_United_States.svg/48px-Flag_of_the_United_States.svg.png 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/en/thumb/a/a4/Flag_of_the_United_States.svg/64px-Flag_of_the_United_States.svg.png 2x\" data-file-width=\"1235\" data-file-height=\"650\" /></span></span> </span><a href=\"/wiki/Portal:United_States\" title=\"Portal:United States\">United States&#32;portal</a></li></ul>\n</div></td></tr></tbody></table></div>\n</div></td></tr></tbody></table></div>\n<style data-mw-deduplicate=\"TemplateStyles:r1130094686\">.mw-parser-output .sister-bar{display:flex;justify-content:center;align-items:baseline;font-size:88%;background-color:#fdfdfd;border:1px solid #a2a9b1;clear:both;margin:1em 0 0;padding:0 2em}.mw-parser-output .sister-bar-header{margin:0 1em 0 0.5em;padding:0.2em 0;flex:0 0 auto;min-height:24px;line-height:22px}.mw-parser-output .sister-bar-content{display:flex;flex-flow:row wrap;flex:0 1 auto;align-items:baseline;padding:0.2em 0;column-gap:1em;margin:0;list-style:none}.mw-parser-output .sister-bar-item{display:flex;align-items:baseline;margin:0.15em 0;min-height:24px;text-align:left}.mw-parser-output .sister-bar-logo{width:22px;line-height:22px;margin:0 0.2em;text-align:right}.mw-parser-output .sister-bar-link{margin:0 0.2em;text-align:left}@media screen and (max-width:960px){.mw-parser-output .sister-bar{flex-flow:column wrap;margin:1em auto 0}.mw-parser-output .sister-bar-header{flex:0 1}.mw-parser-output .sister-bar-content{flex:1;border-top:1px solid #a2a9b1;margin:0;list-style:none}.mw-parser-output .sister-bar-item{flex:0 0 20em;min-width:20em}}.mw-parser-output .navbox+link+.sister-bar,.mw-parser-output .navbox+style+.sister-bar,.mw-parser-output .portal-bar+link+.sister-bar,.mw-parser-output .portal-bar+style+.sister-bar,.mw-parser-output .sister-bar+.navbox-styles+.navbox,.mw-parser-output .sister-bar+.navbox-styles+.portal-bar{margin-top:-1px}</style><div class=\"noprint metadata sister-bar\" role=\"navigation\" aria-label=\"sister-projects\"><div class=\"sister-bar-header\"><b>Barack Obama</b> at Wikipedia's <a href=\"/wiki/Wikipedia:Wikimedia_sister_projects\" title=\"Wikipedia:Wikimedia sister projects\"><span id=\"sister-projects\" style=\"white-space:nowrap;\">sister projects</span></a>:</div><ul class=\"sister-bar-content\"><li class=\"sister-bar-item\"><span class=\"sister-bar-logo\"><span typeof=\"mw:File\"><span><img alt=\"\" src=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/en/thumb/0/06/Wiktionary-logo-v2.svg/19px-Wiktionary-logo-v2.svg.png\" decoding=\"async\" width=\"19\" height=\"19\" class=\"mw-file-element\" srcset=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/en/thumb/0/06/Wiktionary-logo-v2.svg/29px-Wiktionary-logo-v2.svg.png 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/en/thumb/0/06/Wiktionary-logo-v2.svg/38px-Wiktionary-logo-v2.svg.png 2x\" data-file-width=\"391\" data-file-height=\"391\" /></span></span></span><span class=\"sister-bar-link\"><b><a href=\"https://en.wiktionary.org/wiki/Category:en:Barack_Obama\" class=\"extiw\" title=\"wikt:Category:en:Barack Obama\">Definitions</a></b> from Wiktionary</span></li><li class=\"sister-bar-item\"><span class=\"sister-bar-logo\"><span typeof=\"mw:File\"><span><img alt=\"\" src=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/en/thumb/4/4a/Commons-logo.svg/14px-Commons-logo.svg.png\" decoding=\"async\" width=\"14\" height=\"19\" class=\"mw-file-element\" srcset=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/en/thumb/4/4a/Commons-logo.svg/21px-Commons-logo.svg.png 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/en/thumb/4/4a/Commons-logo.svg/28px-Commons-logo.svg.png 2x\" data-file-width=\"1024\" data-file-height=\"1376\" /></span></span></span><span class=\"sister-bar-link\"><b><a href=\"https://commons.wikimedia.org/wiki/Barack_Obama\" class=\"extiw\" title=\"c:Barack Obama\">Media</a></b> from Commons</span></li><li class=\"sister-bar-item\"><span class=\"sister-bar-logo\"><span typeof=\"mw:File\"><span><img alt=\"\" src=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/2/24/Wikinews-logo.svg/21px-Wikinews-logo.svg.png\" decoding=\"async\" width=\"21\" height=\"11\" class=\"mw-file-element\" srcset=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/2/24/Wikinews-logo.svg/32px-Wikinews-logo.svg.png 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/2/24/Wikinews-logo.svg/42px-Wikinews-logo.svg.png 2x\" data-file-width=\"759\" data-file-height=\"415\" /></span></span></span><span class=\"sister-bar-link\"><b><a href=\"https://en.wikinews.org/wiki/Category:Barack_Obama\" class=\"extiw\" title=\"n:Category:Barack Obama\">News</a></b> from Wikinews</span></li><li class=\"sister-bar-item\"><span class=\"sister-bar-logo\"><span typeof=\"mw:File\"><span><img alt=\"\" src=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/f/fa/Wikiquote-logo.svg/16px-Wikiquote-logo.svg.png\" decoding=\"async\" width=\"16\" height=\"19\" class=\"mw-file-element\" srcset=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/f/fa/Wikiquote-logo.svg/24px-Wikiquote-logo.svg.png 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/f/fa/Wikiquote-logo.svg/32px-Wikiquote-logo.svg.png 2x\" data-file-width=\"300\" data-file-height=\"355\" /></span></span></span><span class=\"sister-bar-link\"><b><a href=\"https://en.wikiquote.org/wiki/Barack_Obama\" class=\"extiw\" title=\"q:Barack Obama\">Quotations</a></b> from Wikiquote</span></li><li class=\"sister-bar-item\"><span class=\"sister-bar-logo\"><span typeof=\"mw:File\"><span><img alt=\"\" src=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/4/4c/Wikisource-logo.svg/18px-Wikisource-logo.svg.png\" decoding=\"async\" width=\"18\" height=\"19\" class=\"mw-file-element\" srcset=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/4/4c/Wikisource-logo.svg/28px-Wikisource-logo.svg.png 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/4/4c/Wikisource-logo.svg/36px-Wikisource-logo.svg.png 2x\" data-file-width=\"410\" data-file-height=\"430\" /></span></span></span><span class=\"sister-bar-link\"><b><a href=\"https://en.wikisource.org/wiki/Author:Barack_Obama\" class=\"extiw\" title=\"s:Author:Barack Obama\">Texts</a></b> from Wikisource</span></li><li class=\"sister-bar-item\"><span class=\"sister-bar-logo\"><span typeof=\"mw:File\"><span><img alt=\"\" src=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/f/ff/Wikidata-logo.svg/21px-Wikidata-logo.svg.png\" decoding=\"async\" width=\"21\" height=\"12\" class=\"mw-file-element\" srcset=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/f/ff/Wikidata-logo.svg/32px-Wikidata-logo.svg.png 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/f/ff/Wikidata-logo.svg/42px-Wikidata-logo.svg.png 2x\" data-file-width=\"1050\" data-file-height=\"590\" /></span></span></span><span class=\"sister-bar-link\"><b><a href=\"https://www.wikidata.org/wiki/Q76\" class=\"extiw\" title=\"d:Q76\">Data</a></b> from Wikidata</span></li></ul></div>\n<div class=\"navbox-styles\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1129693374\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1228936124\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1038841319\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1038841319\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1038841319\"><link rel=\"mw-deduplicated-inline-style\" href=\"mw-data:TemplateStyles:r1038841319\"></div><div role=\"navigation\" class=\"navbox authority-control\" aria-labelledby=\"Authority_control_databases_frameless&amp;#124;text-top&amp;#124;10px&amp;#124;alt=Edit_this_at_Wikidata&amp;#124;link=https&amp;#58;//www.wikidata.org/wiki/Q76#identifiers&amp;#124;class=noprint&amp;#124;Edit_this_at_Wikidata\" style=\"padding:3px\"><table class=\"nowraplinks hlist mw-collapsible autocollapse navbox-inner\" style=\"border-spacing:0;background:transparent;color:inherit\"><tbody><tr><th scope=\"col\" class=\"navbox-title\" colspan=\"2\"><div id=\"Authority_control_databases_frameless&amp;#124;text-top&amp;#124;10px&amp;#124;alt=Edit_this_at_Wikidata&amp;#124;link=https&amp;#58;//www.wikidata.org/wiki/Q76#identifiers&amp;#124;class=noprint&amp;#124;Edit_this_at_Wikidata\" style=\"font-size:114%;margin:0 4em\"><a href=\"/wiki/Help:Authority_control\" title=\"Help:Authority control\">Authority control databases</a> <span class=\"mw-valign-text-top noprint\" typeof=\"mw:File/Frameless\"><a href=\"https://www.wikidata.org/wiki/Q76#identifiers\" title=\"Edit this at Wikidata\"><img alt=\"Edit this at Wikidata\" src=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/en/thumb/8/8a/OOjs_UI_icon_edit-ltr-progressive.svg/10px-OOjs_UI_icon_edit-ltr-progressive.svg.png\" decoding=\"async\" width=\"10\" height=\"10\" class=\"mw-file-element\" srcset=\"//upload.wikimedia.org/wikipedia/en/thumb/8/8a/OOjs_UI_icon_edit-ltr-progressive.svg/15px-OOjs_UI_icon_edit-ltr-progressive.svg.png 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/en/thumb/8/8a/OOjs_UI_icon_edit-ltr-progressive.svg/20px-OOjs_UI_icon_edit-ltr-progressive.svg.png 2x\" data-file-width=\"20\" data-file-height=\"20\" /></a></span></div></th></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"width:1%\">International</th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-odd\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><span class=\"uid\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://id.worldcat.org/fast/348231/\">FAST</a></span></li>\n<li><span class=\"uid\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://isni.org/isni/0000000121331026\">ISNI</a></span></li>\n<li><span class=\"uid\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://viaf.org/viaf/52010985\">VIAF</a></span></li>\n<li><span class=\"uid\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://id.oclc.org/worldcat/entity/E39PBJjCKvFkHQ3F9QhY6vw3cP\">WorldCat</a></span></li></ul>\n</div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"width:1%\">National</th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-even\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><span class=\"uid\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://authority.bibsys.no/authority/rest/authorities/html/8001369\">Norway</a></span></li>\n<li><span class=\"uid\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://www.bncatalogo.cl/F?func=direct&amp;local_base=red10&amp;doc_number=000710697\">Chile</a></span></li>\n<li><span class=\"uid\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://catalogo.bne.es/uhtbin/authoritybrowse.cgi?action=display&amp;authority_id=XX4663545\">Spain</a></span></li>\n<li><span class=\"uid\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://catalogue.bnf.fr/ark:/12148/cb15591663c\">France</a></span></li>\n<li><span class=\"uid\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://data.bnf.fr/ark:/12148/cb15591663c\">BnF data</a></span></li>\n<li><span class=\"uid\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://cantic.bnc.cat/registre/981058523280006706\">Catalonia</a></span></li>\n<li><span class=\"uid\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://d-nb.info/gnd/132522136\">Germany</a></span></li>\n<li><span class=\"uid\"><span class=\"rt-commentedText tooltip tooltip-dotted\" title=\"Obama, Barack\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://opac.sbn.it/nome/UMCV307371\">Italy</a></span></span></li>\n<li><span class=\"uid\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://olduli.nli.org.il/F/?func=find-b&amp;local_base=NLX10&amp;find_code=UID&amp;request=987007304957705171\">Israel</a></span></li>\n<li><span class=\"uid\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://opac.kbr.be/LIBRARY/doc/AUTHORITY/14008887\">Belgium</a></span></li>\n<li><span class=\"uid\"><span class=\"rt-commentedText tooltip tooltip-dotted\" title=\"Obama, Barack\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://id.loc.gov/authorities/n94112934\">United States</a></span></span></li>\n<li><span class=\"uid\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://libris.kb.se/khw04qh32mvq8cl\">Sweden</a></span></li>\n<li><span class=\"uid\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://kopkatalogs.lv/F?func=direct&amp;local_base=lnc10&amp;doc_number=000156760&amp;P_CON_LNG=ENG\">Latvia</a></span></li>\n<li><span class=\"uid\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://aleweb.ncl.edu.tw/F/?func=accref&amp;acc_sequence=001208892&amp;CON_LNG=ENG\">Taiwan</a></span></li>\n<li><span class=\"uid\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://id.ndl.go.jp/auth/ndlna/01112565\">Japan</a></span></li>\n<li><span class=\"uid\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://aleph.nkp.cz/F/?func=find-c&amp;local_base=aut&amp;ccl_term=ica=js20070608010&amp;CON_LNG=ENG\">Czech Republic</a></span></li>\n<li><span class=\"uid\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://nla.gov.au/anbd.aut-an44067442\">Australia</a></span></li>\n<li><span class=\"uid\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://data.nlg.gr/resource/authority/record268193\">Greece</a></span></li>\n<li><span class=\"uid\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://lod.nl.go.kr/resource/KAC200706582\">Korea</a></span></li>\n<li><span class=\"uid\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://aleph.bibnat.ro:8991/F/?func=direct&amp;local_base=NLR10&amp;doc_number=000161813\">Romania</a></span></li>\n<li><span class=\"uid\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://katalog.nsk.hr/F/?func=direct&amp;doc_number=000485553&amp;local_base=nsk10\">Croatia</a></span></li>\n<li><span class=\"uid\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://data.bibliotheken.nl/id/thes/p287770850\">Netherlands</a></span></li>\n<li><span class=\"uid\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://dbn.bn.org.pl/descriptor-details/9810689784805606\">Poland</a></span></li>\n<li><span class=\"uid\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://id.bnportugal.gov.pt/aut/catbnp/1378719\">Portugal</a></span></li>\n<li><span class=\"uid\"><span class=\"rt-commentedText tooltip tooltip-dotted\" title=\"Обама, Барак (1961-)\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://aleph.rsl.ru/F?func=find-b&amp;find_code=SYS&amp;adjacent=Y&amp;local_base=RSL11&amp;request=000097729&amp;CON_LNG=ENG\">Russia</a></span></span>\n<ul><li><span class=\"uid\"><span class=\"rt-commentedText tooltip tooltip-dotted\" title=\"Obama, Barack (1961-)\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://aleph.rsl.ru/F?func=find-b&amp;find_code=SYS&amp;adjacent=Y&amp;local_base=RSL11&amp;request=000097730&amp;CON_LNG=ENG\">2</a></span></span></li></ul></li></ul>\n</div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"width:1%\">Academics</th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-odd\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><span class=\"uid\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://ci.nii.ac.jp/author/DA1624368X?l=en\">CiNii</a></span></li>\n<li><span class=\"uid\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.scopus.com/authid/detail.uri?authorId=24587142900\">Scopus</a></span></li></ul>\n</div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"width:1%\">Artists</th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-even\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><span class=\"uid\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.emmys.com/bios/barack-obama\">Emmy Awards</a></span></li>\n<li><span class=\"uid\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.grammy.com/artists/barack-obama/4975\">Grammy Awards</a></span></li>\n<li><span class=\"uid\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://musicbrainz.org/artist/0de4d19f-05c8-4562-a3c0-7abdc144f1d5\">MusicBrainz</a></span></li>\n<li><span class=\"uid\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://rkd.nl/en/explore/artists/424232\">RKD Artists</a></span></li>\n<li><span class=\"uid\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.getty.edu/vow/ULANFullDisplay?find=&amp;role=&amp;nation=&amp;subjectid=500404040\">ULAN</a></span></li></ul>\n</div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"width:1%\">People</th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-odd\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><span class=\"uid\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.synchronkartei.de/person/4SJPnNOfb\">Deutsche Synchronkartei</a></span></li>\n<li><span class=\"uid\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.deutsche-biographie.de/pnd132522136.html?language=en\">Deutsche Biographie</a></span></li>\n<li><span class=\"uid\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://trove.nla.gov.au/people/1460047\">Trove</a></span></li>\n<li><span class=\"uid\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"http://bioguide.congress.gov/scripts/biodisplay.pl?index=O000167\">US Congress</a></span></li></ul>\n</div></td></tr><tr><th scope=\"row\" class=\"navbox-group\" style=\"width:1%\">Other</th><td class=\"navbox-list-with-group navbox-list navbox-even\" style=\"width:100%;padding:0\"><div style=\"padding:0 0.25em\">\n<ul><li><span class=\"uid\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://snaccooperative.org/ark:/99166/w6f29nwg\">SNAC</a></span></li>\n<li><span class=\"uid\"><a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https://www.idref.fr/118177257\">IdRef</a></span></li></ul>\n</div></td></tr></tbody></table></div>\n<!--\nNewPP limit report\nParsed by mw‐web.eqiad.main‐68bfc4bc89‐6j6g8\nCached time: 20240614103625\nCache expiry: 2592000\nReduced expiry: false\nComplications: [vary‐revision‐sha1, show‐toc]\nCPU time usage: 11.602 seconds\nReal time usage: 12.944 seconds\nPreprocessor visited node count: 59595/1000000\nPost‐expand include size: 1859113/2097152 bytes\nTemplate argument size: 73412/2097152 bytes\nHighest expansion depth: 21/100\nExpensive parser function count: 117/500\nUnstrip recursion depth: 1/20\nUnstrip post‐expand size: 2654958/5000000 bytes\nLua time usage: 7.668/10.000 seconds\nLua memory usage: 25144186/52428800 bytes\nLua Profile:\n    ?                                                               1160 ms       14.4%\n    MediaWiki\\Extension\\Scribunto\\Engines\\LuaSandbox\\LuaSandboxCallback::callParserFunction      840 ms       10.4%\n    dataWrapper <mw.lua:672>                                         840 ms       10.4%\n    MediaWiki\\Extension\\Scribunto\\Engines\\LuaSandbox\\LuaSandboxCallback::gsub      620 ms        7.7%\n    recursiveClone <mwInit.lua:45>                                   480 ms        5.9%\n    <mw.lua:694>                                                     460 ms        5.7%\n    MediaWiki\\Extension\\Scribunto\\Engines\\LuaSandbox\\LuaSandboxCallback::find      340 ms        4.2%\n    (for generator)                                                  260 ms        3.2%\n    MediaWiki\\Extension\\Scribunto\\Engines\\LuaSandbox\\LuaSandboxCallback::getExpandedArgument      220 ms        2.7%\n    MediaWiki\\Extension\\Scribunto\\Engines\\LuaSandbox\\LuaSandboxCallback::match      220 ms        2.7%\n    [others]                                                        2640 ms       32.7%\nNumber of Wikibase entities loaded: 1/400\n-->\n<!--\nTransclusion expansion time report (%,ms,calls,template)\n100.00% 11108.670      1 -total\n 56.31% 6255.115      2 Template:Reflist\n 39.17% 4351.812    483 Template:Cite_news\n  8.80%  977.252      1 Template:Infobox_officeholder\n  7.80%  866.097    107 Template:Cite_web\n  4.12%  457.299     28 Template:Cite_book\n  2.65%  293.942      1 Template:Birth_date_and_age\n  2.23%  248.040      1 Template:2008_United_States_presidential_election\n  2.22%  246.985     21 Template:Cite_journal\n  2.20%  244.308     61 Template:Main_other\n-->\n\n<!-- Saved in parser cache with key enwiki:pcache:idhash:534366-0!canonical and timestamp 20240614103625 and revision id 1228358105. Rendering was triggered because: page-view\n -->\n</div><!--esi <esi:include src=\"/esitest-fa8a495983347898/content\" /> --><noscript><img src=\"https://login.wikimedia.org/wiki/Special:CentralAutoLogin/start?type=1x1\" alt=\"\" width=\"1\" height=\"1\" style=\"border: none; position: absolute;\"></noscript>\n<div class=\"printfooter\" data-nosnippet=\"\">Retrieved from \"<a dir=\"ltr\" href=\"https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Barack_Obama&amp;oldid=1228358105\">https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Barack_Obama&amp;oldid=1228358105</a>\"</div></div>\n\t\t\t\t\t<div id=\"catlinks\" class=\"catlinks\" data-mw=\"interface\"><div id=\"mw-normal-catlinks\" class=\"mw-normal-catlinks\"><a href=\"/wiki/Help:Category\" title=\"Help:Category\">Categories</a>: <ul><li><a href=\"/wiki/Category:Barack_Obama\" title=\"Category:Barack Obama\">Barack Obama</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:1961_births\" title=\"Category:1961 births\">1961 births</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:20th-century_African-American_academics\" title=\"Category:20th-century African-American academics\">20th-century African-American academics</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:20th-century_African-American_lawyers\" title=\"Category:20th-century African-American lawyers\">20th-century African-American lawyers</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:20th-century_American_academics\" title=\"Category:20th-century American academics\">20th-century American academics</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:20th-century_American_lawyers\" title=\"Category:20th-century American lawyers\">20th-century American lawyers</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:20th-century_American_male_writers\" title=\"Category:20th-century American male writers\">20th-century American male writers</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:20th-century_American_non-fiction_writers\" title=\"Category:20th-century American non-fiction writers\">20th-century American non-fiction writers</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:20th-century_Protestants\" title=\"Category:20th-century Protestants\">20th-century Protestants</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:21st-century_African-American_academics\" title=\"Category:21st-century African-American academics\">21st-century African-American academics</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:21st-century_African-American_educators\" title=\"Category:21st-century African-American educators\">21st-century African-American educators</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:21st-century_African-American_lawyers\" title=\"Category:21st-century African-American lawyers\">21st-century African-American lawyers</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:21st-century_American_academics\" title=\"Category:21st-century American academics\">21st-century American academics</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:21st-century_American_educators\" title=\"Category:21st-century American educators\">21st-century American educators</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:21st-century_American_lawyers\" title=\"Category:21st-century American lawyers\">21st-century American lawyers</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:21st-century_American_male_writers\" title=\"Category:21st-century American male writers\">21st-century American male writers</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:21st-century_American_non-fiction_writers\" title=\"Category:21st-century American non-fiction writers\">21st-century American non-fiction writers</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:21st-century_American_legislators\" title=\"Category:21st-century American legislators\">21st-century American legislators</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:21st-century_presidents_of_the_United_States\" title=\"Category:21st-century presidents of the United States\">21st-century presidents of the United States</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:21st-century_Protestants\" title=\"Category:21st-century Protestants\">21st-century Protestants</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:21st-century_scholars\" title=\"Category:21st-century scholars\">21st-century scholars</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:Activists_from_Hawaii\" title=\"Category:Activists from Hawaii\">Activists from Hawaii</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:Activists_from_Illinois\" title=\"Category:Activists from Illinois\">Activists from Illinois</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:African-American_candidates_for_President_of_the_United_States\" title=\"Category:African-American candidates for President of the United States\">African-American candidates for President of the United States</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:African-American_Christians\" title=\"Category:African-American Christians\">African-American Christians</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:African-American_feminists\" title=\"Category:African-American feminists\">African-American feminists</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:African-American_non-fiction_writers\" title=\"Category:African-American non-fiction writers\">African-American non-fiction writers</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:African-American_politicians\" title=\"Category:African-American politicians\">African-American politicians</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:African-American_state_legislators_in_Illinois\" title=\"Category:African-American state legislators in Illinois\">African-American state legislators in Illinois</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:African-American_United_States_senators\" title=\"Category:African-American United States senators\">African-American United States senators</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:American_civil_rights_lawyers\" title=\"Category:American civil rights lawyers\">American civil rights lawyers</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:American_community_activists\" title=\"Category:American community activists\">American community activists</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:American_feminist_writers\" title=\"Category:American feminist writers\">American feminist writers</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:American_gun_control_activists\" title=\"Category:American gun control activists\">American gun control activists</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:American_legal_scholars\" title=\"Category:American legal scholars\">American legal scholars</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:American_LGBT_rights_activists\" title=\"Category:American LGBT rights activists\">American LGBT rights activists</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:American_male_non-fiction_writers\" title=\"Category:American male non-fiction writers\">American male non-fiction writers</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:American_memoirists\" title=\"Category:American memoirists\">American memoirists</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:American_Nobel_laureates\" title=\"Category:American Nobel laureates\">American Nobel laureates</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:American_people_of_English_descent\" title=\"Category:American people of English descent\">American people of English descent</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:American_people_of_German_descent\" title=\"Category:American people of German descent\">American people of German descent</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:American_people_of_Irish_descent\" title=\"Category:American people of Irish descent\">American people of Irish descent</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:American_people_of_Kenyan_descent\" title=\"Category:American people of Kenyan descent\">American people of Kenyan descent</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:American_people_of_Luo_descent\" title=\"Category:American people of Luo descent\">American people of Luo descent</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:American_people_of_Scottish_descent\" title=\"Category:American people of Scottish descent\">American people of Scottish descent</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:American_people_of_Swiss_descent\" title=\"Category:American people of Swiss descent\">American people of Swiss descent</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:American_people_of_Welsh_descent\" title=\"Category:American people of Welsh descent\">American people of Welsh descent</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:American_political_writers\" title=\"Category:American political writers\">American political writers</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:American_Protestants\" title=\"Category:American Protestants\">American Protestants</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:Candidates_in_the_2008_United_States_presidential_election\" title=\"Category:Candidates in the 2008 United States presidential election\">Candidates in the 2008 United States presidential election</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:Candidates_in_the_2012_United_States_presidential_election\" title=\"Category:Candidates in the 2012 United States presidential election\">Candidates in the 2012 United States presidential election</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:Columbia_College_(New_York)_alumni\" title=\"Category:Columbia College (New York) alumni\">Columbia College (New York) alumni</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:Converts_to_Protestantism\" title=\"Category:Converts to Protestantism\">Converts to Protestantism</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:Democratic_Party_(United_States)_presidential_nominees\" title=\"Category:Democratic Party (United States) presidential nominees\">Democratic Party (United States) presidential nominees</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:Democratic_Party_Illinois_state_senators\" title=\"Category:Democratic Party Illinois state senators\">Democratic Party Illinois state senators</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:Democratic_Party_presidents_of_the_United_States\" title=\"Category:Democratic Party presidents of the United States\">Democratic Party presidents of the United States</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:Democratic_Party_United_States_senators_from_Illinois\" title=\"Category:Democratic Party United States senators from Illinois\">Democratic Party United States senators from Illinois</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:Grammy_Award_winners\" title=\"Category:Grammy Award winners\">Grammy Award winners</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:Harvard_Law_School_alumni\" title=\"Category:Harvard Law School alumni\">Harvard Law School alumni</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:Illinois_lawyers\" title=\"Category:Illinois lawyers\">Illinois lawyers</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:Living_people\" title=\"Category:Living people\">Living people</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:American_male_feminists\" title=\"Category:American male feminists\">American male feminists</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:Members_of_the_American_Philosophical_Society\" title=\"Category:Members of the American Philosophical Society\">Members of the American Philosophical Society</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:Netflix_people\" title=\"Category:Netflix people\">Netflix people</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:Nobel_Peace_Prize_laureates\" title=\"Category:Nobel Peace Prize laureates\">Nobel Peace Prize laureates</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:Obama_family\" title=\"Category:Obama family\">Obama family</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:Outstanding_Narrator_Primetime_Emmy_Award_winners\" title=\"Category:Outstanding Narrator Primetime Emmy Award winners\">Outstanding Narrator Primetime Emmy Award winners</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:Politicians_from_Chicago\" title=\"Category:Politicians from Chicago\">Politicians from Chicago</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:Politicians_from_Honolulu\" title=\"Category:Politicians from Honolulu\">Politicians from Honolulu</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:Presidents_of_the_United_States\" title=\"Category:Presidents of the United States\">Presidents of the United States</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:Punahou_School_alumni\" title=\"Category:Punahou School alumni\">Punahou School alumni</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:Scholars_of_constitutional_law\" title=\"Category:Scholars of constitutional law\">Scholars of constitutional law</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:Time_Person_of_the_Year\" title=\"Category:Time Person of the Year\">Time Person of the Year</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:University_of_Chicago_Law_School_faculty\" title=\"Category:University of Chicago Law School faculty\">University of Chicago Law School faculty</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:Writers_from_Chicago\" title=\"Category:Writers from Chicago\">Writers from Chicago</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:Writers_from_Honolulu\" title=\"Category:Writers from Honolulu\">Writers from Honolulu</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:21st-century_Illinois_politicians\" title=\"Category:21st-century Illinois politicians\">21st-century Illinois politicians</a></li></ul></div><div id=\"mw-hidden-catlinks\" class=\"mw-hidden-catlinks mw-hidden-cats-hidden\">Hidden categories: <ul><li><a href=\"/wiki/Category:Pages_using_the_Phonos_extension\" title=\"Category:Pages using the Phonos extension\">Pages using the Phonos extension</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:Pages_including_recorded_pronunciations\" title=\"Category:Pages including recorded pronunciations\">Pages including recorded pronunciations</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:Webarchive_template_wayback_links\" title=\"Category:Webarchive template wayback links\">Webarchive template wayback links</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:CS1_Indonesian-language_sources_(id)\" title=\"Category:CS1 Indonesian-language sources (id)\">CS1 Indonesian-language sources (id)</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:Pages_containing_links_to_subscription-only_content\" title=\"Category:Pages containing links to subscription-only content\">Pages containing links to subscription-only content</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:Articles_with_short_description\" title=\"Category:Articles with short description\">Articles with short description</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:Short_description_matches_Wikidata\" title=\"Category:Short description matches Wikidata\">Short description matches Wikidata</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:Wikipedia_indefinitely_move-protected_pages\" title=\"Category:Wikipedia indefinitely move-protected pages\">Wikipedia indefinitely move-protected pages</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:Wikipedia_indefinitely_semi-protected_pages\" title=\"Category:Wikipedia indefinitely semi-protected pages\">Wikipedia indefinitely semi-protected pages</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:Use_American_English_from_September_2020\" title=\"Category:Use American English from September 2020\">Use American English from September 2020</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:All_Wikipedia_articles_written_in_American_English\" title=\"Category:All Wikipedia articles written in American English\">All Wikipedia articles written in American English</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:Use_mdy_dates_from_December_2023\" title=\"Category:Use mdy dates from December 2023\">Use mdy dates from December 2023</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:Official_website_different_in_Wikidata_and_Wikipedia\" title=\"Category:Official website different in Wikidata and Wikipedia\">Official website different in Wikidata and Wikipedia</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:Articles_with_hAudio_microformats\" title=\"Category:Articles with hAudio microformats\">Articles with hAudio microformats</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:Pages_using_multiple_image_with_auto_scaled_images\" title=\"Category:Pages using multiple image with auto scaled images\">Pages using multiple image with auto scaled images</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:Articles_with_Curlie_links\" title=\"Category:Articles with Curlie links\">Articles with Curlie links</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:People_appearing_on_C-SPAN\" title=\"Category:People appearing on C-SPAN\">People appearing on C-SPAN</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:Articles_with_Project_Gutenberg_links\" title=\"Category:Articles with Project Gutenberg links\">Articles with Project Gutenberg links</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:Articles_with_Internet_Archive_links\" title=\"Category:Articles with Internet Archive links\">Articles with Internet Archive links</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:Articles_with_LibriVox_links\" title=\"Category:Articles with LibriVox links\">Articles with LibriVox links</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:Nobelprize_template_using_Wikidata_property_P8024\" title=\"Category:Nobelprize template using Wikidata property P8024\">Nobelprize template using Wikidata property P8024</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:Pages_using_Sister_project_links_with_wikidata_mismatch\" title=\"Category:Pages using Sister project links with wikidata mismatch\">Pages using Sister project links with wikidata mismatch</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:Pages_using_Sister_project_links_with_hidden_wikidata\" title=\"Category:Pages using Sister project links with hidden wikidata\">Pages using Sister project links with hidden wikidata</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:Articles_with_FAST_identifiers\" title=\"Category:Articles with FAST identifiers\">Articles with FAST identifiers</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:Articles_with_ISNI_identifiers\" title=\"Category:Articles with ISNI identifiers\">Articles with ISNI identifiers</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:Articles_with_VIAF_identifiers\" title=\"Category:Articles with VIAF identifiers\">Articles with VIAF identifiers</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:Articles_with_WorldCat_Entities_identifiers\" title=\"Category:Articles with WorldCat Entities identifiers\">Articles with WorldCat Entities identifiers</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:Articles_with_BIBSYS_identifiers\" title=\"Category:Articles with BIBSYS identifiers\">Articles with BIBSYS identifiers</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:Articles_with_BNC_identifiers\" title=\"Category:Articles with BNC identifiers\">Articles with BNC identifiers</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:Articles_with_BNE_identifiers\" title=\"Category:Articles with BNE identifiers\">Articles with BNE identifiers</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:Articles_with_BNF_identifiers\" title=\"Category:Articles with BNF identifiers\">Articles with BNF identifiers</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:Articles_with_BNFdata_identifiers\" title=\"Category:Articles with BNFdata identifiers\">Articles with BNFdata identifiers</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:Articles_with_CANTICN_identifiers\" title=\"Category:Articles with CANTICN identifiers\">Articles with CANTICN identifiers</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:Articles_with_GND_identifiers\" title=\"Category:Articles with GND identifiers\">Articles with GND identifiers</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:Articles_with_ICCU_identifiers\" title=\"Category:Articles with ICCU identifiers\">Articles with ICCU identifiers</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:Articles_with_J9U_identifiers\" title=\"Category:Articles with J9U identifiers\">Articles with J9U identifiers</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:Articles_with_KBR_identifiers\" title=\"Category:Articles with KBR identifiers\">Articles with KBR identifiers</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:Articles_with_LCCN_identifiers\" title=\"Category:Articles with LCCN identifiers\">Articles with LCCN identifiers</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:Articles_with_Libris_identifiers\" title=\"Category:Articles with Libris identifiers\">Articles with Libris identifiers</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:Articles_with_LNB_identifiers\" title=\"Category:Articles with LNB identifiers\">Articles with LNB identifiers</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:Articles_with_NCL_identifiers\" title=\"Category:Articles with NCL identifiers\">Articles with NCL identifiers</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:Articles_with_NDL_identifiers\" title=\"Category:Articles with NDL identifiers\">Articles with NDL identifiers</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:Articles_with_NKC_identifiers\" title=\"Category:Articles with NKC identifiers\">Articles with NKC identifiers</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:Articles_with_NLA_identifiers\" title=\"Category:Articles with NLA identifiers\">Articles with NLA identifiers</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:Articles_with_NLG_identifiers\" title=\"Category:Articles with NLG identifiers\">Articles with NLG identifiers</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:Articles_with_NLK_identifiers\" title=\"Category:Articles with NLK identifiers\">Articles with NLK identifiers</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:Articles_with_NLR_identifiers\" title=\"Category:Articles with NLR identifiers\">Articles with NLR identifiers</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:Articles_with_NSK_identifiers\" title=\"Category:Articles with NSK identifiers\">Articles with NSK identifiers</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:Articles_with_NTA_identifiers\" title=\"Category:Articles with NTA identifiers\">Articles with NTA identifiers</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:Articles_with_PLWABN_identifiers\" title=\"Category:Articles with PLWABN identifiers\">Articles with PLWABN identifiers</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:Articles_with_PortugalA_identifiers\" title=\"Category:Articles with PortugalA identifiers\">Articles with PortugalA identifiers</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:Articles_with_RSL_identifiers\" title=\"Category:Articles with RSL identifiers\">Articles with RSL identifiers</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:Articles_with_CINII_identifiers\" title=\"Category:Articles with CINII identifiers\">Articles with CINII identifiers</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:Articles_with_Scopus_identifiers\" title=\"Category:Articles with Scopus identifiers\">Articles with Scopus identifiers</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:Articles_with_Emmy_identifiers\" title=\"Category:Articles with Emmy identifiers\">Articles with Emmy identifiers</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:Articles_with_Grammy_identifiers\" title=\"Category:Articles with Grammy identifiers\">Articles with Grammy identifiers</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:Articles_with_MusicBrainz_identifiers\" title=\"Category:Articles with MusicBrainz identifiers\">Articles with MusicBrainz identifiers</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:Articles_with_RKDartists_identifiers\" title=\"Category:Articles with RKDartists identifiers\">Articles with RKDartists identifiers</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:Articles_with_ULAN_identifiers\" title=\"Category:Articles with ULAN identifiers\">Articles with ULAN identifiers</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:Articles_with_Deutsche_Synchronkartei_identifiers\" title=\"Category:Articles with Deutsche Synchronkartei identifiers\">Articles with Deutsche Synchronkartei identifiers</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:Articles_with_DTBIO_identifiers\" title=\"Category:Articles with DTBIO identifiers\">Articles with DTBIO identifiers</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:Articles_with_Trove_identifiers\" title=\"Category:Articles with Trove identifiers\">Articles with Trove identifiers</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:Articles_with_USCongress_identifiers\" title=\"Category:Articles with USCongress identifiers\">Articles with USCongress identifiers</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:Articles_with_SNAC-ID_identifiers\" title=\"Category:Articles with SNAC-ID identifiers\">Articles with SNAC-ID identifiers</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:Articles_with_SUDOC_identifiers\" title=\"Category:Articles with SUDOC identifiers\">Articles with SUDOC identifiers</a></li><li><a href=\"/wiki/Category:Articles_containing_video_clips\" title=\"Category:Articles containing video clips\">Articles containing video clips</a></li></ul></div></div>\n\t\t\t\t</div>\n\t\t\t</main>\n\n\t\t</div>\n\t\t<div class=\"mw-footer-container\">\n\n<footer id=\"footer\" class=\"mw-footer\" >\n\t<ul id=\"footer-info\">\n\t<li id=\"footer-info-lastmod\"> This page was last edited on 10 June 2024, at 20:20<span class=\"anonymous-show\">&#160;(UTC)</span>.</li>\n\t<li id=\"footer-info-copyright\">Text is available under the <a rel=\"license\" href=\"//en.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:Text_of_the_Creative_Commons_Attribution-ShareAlike_4.0_International_License\">Creative Commons Attribution-ShareAlike License 4.0</a><a rel=\"license\" href=\"//en.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:Text_of_the_Creative_Commons_Attribution-ShareAlike_4.0_International_License\" style=\"display:none;\"></a>;\nadditional terms may apply. By using this site, you agree to the <a href=\"//foundation.wikimedia.org/wiki/Special:MyLanguage/Policy:Terms_of_Use\">Terms of Use</a> and <a href=\"//foundation.wikimedia.org/wiki/Special:MyLanguage/Policy:Privacy_policy\">Privacy Policy</a>. Wikipedia® is a registered trademark of the <a href=\"//www.wikimediafoundation.org/\">Wikimedia Foundation, Inc.</a>, a non-profit organization.</li>\n</ul>\n\n\t<ul id=\"footer-places\">\n\t<li id=\"footer-places-privacy\"><a href=\"https://foundation.wikimedia.org/wiki/Special:MyLanguage/Policy:Privacy_policy\">Privacy policy</a></li>\n\t<li id=\"footer-places-about\"><a href=\"/wiki/Wikipedia:About\">About Wikipedia</a></li>\n\t<li id=\"footer-places-disclaimers\"><a href=\"/wiki/Wikipedia:General_disclaimer\">Disclaimers</a></li>\n\t<li id=\"footer-places-contact\"><a href=\"//en.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:Contact_us\">Contact Wikipedia</a></li>\n\t<li id=\"footer-places-wm-codeofconduct\"><a href=\"https://foundation.wikimedia.org/wiki/Special:MyLanguage/Policy:Universal_Code_of_Conduct\">Code of Conduct</a></li>\n\t<li id=\"footer-places-developers\"><a href=\"https://developer.wikimedia.org\">Developers</a></li>\n\t<li id=\"footer-places-statslink\"><a href=\"https://stats.wikimedia.org/#/en.wikipedia.org\">Statistics</a></li>\n\t<li id=\"footer-places-cookiestatement\"><a href=\"https://foundation.wikimedia.org/wiki/Special:MyLanguage/Policy:Cookie_statement\">Cookie statement</a></li>\n\t<li id=\"footer-places-mobileview\"><a href=\"//en.m.wikipedia.org/w/index.php?title=Barack_Obama&amp;mobileaction=toggle_view_mobile\" class=\"noprint stopMobileRedirectToggle\">Mobile view</a></li>\n</ul>\n\n\t<ul id=\"footer-icons\" class=\"noprint\">\n\t<li id=\"footer-copyrightico\"><a href=\"https://wikimediafoundation.org/\"><img src=\"/static/images/footer/wikimedia-button.png\" srcset=\"/static/images/footer/wikimedia-button-1.5x.png 1.5x, /static/images/footer/wikimedia-button-2x.png 2x\" width=\"88\" height=\"31\" alt=\"Wikimedia Foundation\" loading=\"lazy\" /></a></li>\n\t<li id=\"footer-poweredbyico\"><a href=\"https://www.mediawiki.org/\"><img src=\"/static/images/footer/poweredby_mediawiki_88x31.png\" alt=\"Powered by MediaWiki\" srcset=\"/static/images/footer/poweredby_mediawiki_132x47.png 1.5x, /static/images/footer/poweredby_mediawiki_176x62.png 2x\" width=\"88\" height=\"31\" loading=\"lazy\"></a></li>\n</ul>\n\n</footer>\n\n\t\t</div>\n\t</div>\n</div>\n<div class=\"vector-settings\" id=\"p-dock-bottom\">\n\t<ul>\n\t\t<li>\n\t\t</li>\n\t</ul>\n</div>\n<script>(RLQ=window.RLQ||[]).push(function(){mw.config.set({\"wgHostname\":\"mw-web.eqiad.main-68bfc4bc89-6j6g8\",\"wgBackendResponseTime\":13325,\"wgPageParseReport\":{\"limitreport\":{\"cputime\":\"11.602\",\"walltime\":\"12.944\",\"ppvisitednodes\":{\"value\":59595,\"limit\":1000000},\"postexpandincludesize\":{\"value\":1859113,\"limit\":2097152},\"templateargumentsize\":{\"value\":73412,\"limit\":2097152},\"expansiondepth\":{\"value\":21,\"limit\":100},\"expensivefunctioncount\":{\"value\":117,\"limit\":500},\"unstrip-depth\":{\"value\":1,\"limit\":20},\"unstrip-size\":{\"value\":2654958,\"limit\":5000000},\"entityaccesscount\":{\"value\":1,\"limit\":400},\"timingprofile\":[\"100.00% 11108.670      1 -total\",\" 56.31% 6255.115      2 Template:Reflist\",\" 39.17% 4351.812    483 Template:Cite_news\",\"  8.80%  977.252      1 Template:Infobox_officeholder\",\"  7.80%  866.097    107 Template:Cite_web\",\"  4.12%  457.299     28 Template:Cite_book\",\"  2.65%  293.942      1 Template:Birth_date_and_age\",\"  2.23%  248.040      1 Template:2008_United_States_presidential_election\",\"  2.22%  246.985     21 Template:Cite_journal\",\"  2.20%  244.308     61 Template:Main_other\"]},\"scribunto\":{\"limitreport-timeusage\":{\"value\":\"7.668\",\"limit\":\"10.000\"},\"limitreport-memusage\":{\"value\":25144186,\"limit\":52428800},\"limitreport-logs\":\"table#1 {\\n}\\n\\\"\\\"\\ntable#1 {\\n}\\n\",\"limitreport-profile\":[[\"?\",\"1160\",\"14.4\"],[\"MediaWiki\\\\Extension\\\\Scribunto\\\\Engines\\\\LuaSandbox\\\\LuaSandboxCallback::callParserFunction\",\"840\",\"10.4\"],[\"dataWrapper \\u003Cmw.lua:672\\u003E\",\"840\",\"10.4\"],[\"MediaWiki\\\\Extension\\\\Scribunto\\\\Engines\\\\LuaSandbox\\\\LuaSandboxCallback::gsub\",\"620\",\"7.7\"],[\"recursiveClone \\u003CmwInit.lua:45\\u003E\",\"480\",\"5.9\"],[\"\\u003Cmw.lua:694\\u003E\",\"460\",\"5.7\"],[\"MediaWiki\\\\Extension\\\\Scribunto\\\\Engines\\\\LuaSandbox\\\\LuaSandboxCallback::find\",\"340\",\"4.2\"],[\"(for generator)\",\"260\",\"3.2\"],[\"MediaWiki\\\\Extension\\\\Scribunto\\\\Engines\\\\LuaSandbox\\\\LuaSandboxCallback::getExpandedArgument\",\"220\",\"2.7\"],[\"MediaWiki\\\\Extension\\\\Scribunto\\\\Engines\\\\LuaSandbox\\\\LuaSandboxCallback::match\",\"220\",\"2.7\"],[\"[others]\",\"2640\",\"32.7\"]]},\"cachereport\":{\"origin\":\"mw-web.eqiad.main-68bfc4bc89-6j6g8\",\"timestamp\":\"20240614103625\",\"ttl\":2592000,\"transientcontent\":false}}});});</script>\n<script type=\"application/ld+json\">{\"@context\":\"https:\\/\\/schema.org\",\"@type\":\"Article\",\"name\":\"Barack Obama\",\"url\":\"https:\\/\\/en.wikipedia.org\\/wiki\\/Barack_Obama\",\"sameAs\":\"http:\\/\\/www.wikidata.org\\/entity\\/Q76\",\"mainEntity\":\"http:\\/\\/www.wikidata.org\\/entity\\/Q76\",\"author\":{\"@type\":\"Organization\",\"name\":\"Contributors to Wikimedia projects\"},\"publisher\":{\"@type\":\"Organization\",\"name\":\"Wikimedia Foundation, Inc.\",\"logo\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"url\":\"https:\\/\\/www.wikimedia.org\\/static\\/images\\/wmf-hor-googpub.png\"}},\"datePublished\":\"2004-03-18T05:23:13Z\",\"dateModified\":\"2024-06-10T20:20:56Z\",\"image\":\"https:\\/\\/upload.wikimedia.org\\/wikipedia\\/commons\\/8\\/8d\\/President_Barack_Obama.jpg\",\"headline\":\"President of the United States from 2009 to 2017\"}</script>\n</body>\n</html>\n"
  },
  {
    "path": "tests/stub_data/py.typed",
    "content": ""
  },
  {
    "path": "tests/stub_data/stub_manifest.csv",
    "content": "file_location,doi,title\n\"paper.pdf\",\"10.1021/acs.jctc.2c01235\",\"A Perspective on Explanations of Molecular Prediction Models\"\n\"bates.txt\",,\"Frederick Bates (Wikipedia article)\"\n\"flag_day.html\",,\"National Flag Day of Canada (Wikipedia article)\"\n"
  },
  {
    "path": "tests/stub_data/stub_manifest_nocitation.csv",
    "content": "file_location,doi,title,citation,fields_to_overwrite_from_metadata\n\"bates.txt\",,\"Frederick Bates (Wikipedia article)\",\"\",\"key, doc_id, docname, dockey\"\n"
  },
  {
    "path": "tests/stub_data/stub_retractions.csv",
    "content": "Record ID,Title,Subject,Institution,Journal,Publisher,Country,Author,URLS,ArticleType,RetractionDate,RetractionDOI,RetractionPubMedID,OriginalPaperDate,OriginalPaperDOI,OriginalPaperPubMedID,RetractionNature,Reason,Paywalled,Notes\n56416,The Feature Recognition of Motor Noise Based on the Improved EEMD Model,(B/T) Computer Science;(PHY) Engineering - Mechanical;,\"Intelligent Manufacturing College of Wuhan Guanggu Vocational College, Wuhan 430079, Hubei, China; Wuhan Technology and Business University, Wuhan 430065, Hubei, China;\",Computational Intelligence and Neuroscience,Hindawi,China,Qing Liao;Long Li;Jiaqi Luo,https://retractionwatch.com/2022/09/28/exclusive-hindawi-and-wiley-to-retract-over-500-papers-linked-to-peer-review-rings/;https://retractionwatch.com/2023/04/05/wiley-and-hindawi-to-retract-1200-more-papers-for-compromised-peer-review/;https://retractionwatch.com/2023/12/19/hindawi-reveals-process-for-retracting-more-than-8000-paper-mill-articles/,Research Article;,7/12/2023 0:00,10.1155/2023/9756480,37476288.0,8/18/2022 0:00,10.1155/2022/9172719,36035816.0,Retraction,+Concerns/Issues About Data;+Concerns/Issues About Results;+Concerns/Issues about Referencing/Attributions;+Concerns/Issues with Peer Review;+Investigation by Journal/Publisher;+Investigation by Third Party;+Paper Mill;+Randomly Generated Content;+Unreliable Results;,No,\n56415,Technical Evaluation of Commercial Sperm DFI Quality Control Products in SCSA Testing,(BLS) Biochemistry;(BLS) Genetics;(HSC) Medicine - Urology/Nephrology;,\"NHC Key Laboratory of Male Reproduction and Genetics, Guangdong Provincial Reproductive Science Institute (Guangdong Provincial Fertility Hospital), Guangzhou 510600, Guangdong, China;\",Journal of Healthcare Engineering,Hindawi,China,Tao Pang;Xinzong Zhang,https://retractionwatch.com/2022/09/28/exclusive-hindawi-and-wiley-to-retract-over-500-papers-linked-to-peer-review-rings/;https://retractionwatch.com/2023/04/05/wiley-and-hindawi-to-retract-1200-more-papers-for-compromised-peer-review/;https://retractionwatch.com/2023/12/19/hindawi-reveals-process-for-retracting-more-than-8000-paper-mill-articles/,Research Article;,7/12/2023 0:00,10.1155/2023/9812053,37476804.0,3/4/2022 0:00,10.1155/2022/9552123,35281543.0,Retraction,+Concerns/Issues About Data;+Concerns/Issues About Results;+Concerns/Issues about Referencing/Attributions;+Concerns/Issues with Peer Review;+Investigation by Journal/Publisher;+Investigation by Third Party;+Paper Mill;+Randomly Generated Content;+Unreliable Results;,No,\n56414,Study on Syndrome Intervention of Nonalcoholic Fatty Liver Disease from the Perspective of Deficiency and Excess,(HSC) Medicine - Gastroenterology;(HSC) Public Health and Safety;,\"Zhang Zhongjing School of TCM, Nanyang Institute of Technology, Nanyang 473004, Henan, China;\",Journal of Healthcare Engineering,Hindawi,China,Sanhang Wang;Hu Jiu lüe;Jiao Zhao,https://retractionwatch.com/2022/09/28/exclusive-hindawi-and-wiley-to-retract-over-500-papers-linked-to-peer-review-rings/;https://retractionwatch.com/2023/04/05/wiley-and-hindawi-to-retract-1200-more-papers-for-compromised-peer-review/;https://retractionwatch.com/2023/12/19/hindawi-reveals-process-for-retracting-more-than-8000-paper-mill-articles/,Research Article;,7/12/2023 0:00,10.1155/2023/9863546,37476791.0,9/16/2021 0:00,10.1155/2021/9928160,34567490.0,Retraction,+Concerns/Issues About Data;+Concerns/Issues About Results;+Concerns/Issues about Referencing/Attributions;+Concerns/Issues with Peer Review;+Informed/Patient Consent - None/Withdrawn;+Investigation by Journal/Publisher;+Investigation by Third Party;+Lack of IRB/IACUC Approval;+Paper Mill;+Randomly Generated Content;+Unreliable Results;,No,\n56413,Study of Deep Learning-Based Legal Judgment Prediction in Internet of Things Era,(B/T) Computer Science;(SOC) Law/Legal Issues;,\"Hubei University of Science and Technology, Xianning, Hubei, China; Nanjing University of Information Science and Technology, Nanjing, China;\",Computational Intelligence and Neuroscience,Hindawi,China,Min Zheng;Bo Liu;Le Sun,https://retractionwatch.com/2022/09/28/exclusive-hindawi-and-wiley-to-retract-over-500-papers-linked-to-peer-review-rings/;https://retractionwatch.com/2023/04/05/wiley-and-hindawi-to-retract-1200-more-papers-for-compromised-peer-review/;https://retractionwatch.com/2023/12/19/hindawi-reveals-process-for-retracting-more-than-8000-paper-mill-articles/,Research Article;,7/12/2023 0:00,10.1155/2023/9856834,37476266.0,8/8/2022 0:00,10.1155/2022/8490760,35978889.0,Retraction,+Concerns/Issues About Data;+Concerns/Issues About Results;+Concerns/Issues about Referencing/Attributions;+Concerns/Issues with Peer Review;+Investigation by Journal/Publisher;+Investigation by Third Party;+Paper Mill;+Randomly Generated Content;+Unreliable Results;,No,\n56412,Research on Modular Management of Railway Bridge Technology Innovation in Complex and Difficult Mountainous Areas,(B/T) Computer Science;(B/T) Transportation;,\"School of Civil Engineering, Central South University, Changsha 410083, Hunan, China; Guangzhou Municipal Engineering Design & Research Institute Co.,Ltd., Guangzhou 510000, China; China Academy of Railway Science Corporation Limited, Beijing 100081, China;\",Computational Intelligence and Neuroscience,Hindawi,China,Huihua Chen;Qintao Cheng;Yingxue Xie;Chaoxun Cai;Xinlin Ban;Xiaodong Hu,https://retractionwatch.com/2022/09/28/exclusive-hindawi-and-wiley-to-retract-over-500-papers-linked-to-peer-review-rings/;https://retractionwatch.com/2023/04/05/wiley-and-hindawi-to-retract-1200-more-papers-for-compromised-peer-review/;https://retractionwatch.com/2023/12/19/hindawi-reveals-process-for-retracting-more-than-8000-paper-mill-articles/,Research Article;,7/12/2023 0:00,10.1155/2023/9789261,37476212.0,8/11/2022 0:00,10.1155/2022/8799586,35990112.0,Retraction,+Concerns/Issues About Data;+Concerns/Issues About Results;+Concerns/Issues about Referencing/Attributions;+Concerns/Issues with Peer Review;+Investigation by Journal/Publisher;+Investigation by Third Party;+Paper Mill;+Randomly Generated Content;+Unreliable Results;,No,\n56411,Research and Implementation of Intelligent Evaluation System of Teaching Quality in Universities Based on Artificial Intelligence Neural Network Model,(B/T) Computer Science;(SOC) Education;,\"Education Department, Shaanxi Normal University, Xi’an 710062, Shaanxi, China;\",Mathematical Problems in Engineering,Hindawi,China,Bo Gao,https://retractionwatch.com/2022/09/28/exclusive-hindawi-and-wiley-to-retract-over-500-papers-linked-to-peer-review-rings/;https://retractionwatch.com/2023/04/05/wiley-and-hindawi-to-retract-1200-more-papers-for-compromised-peer-review/;https://retractionwatch.com/2023/12/19/hindawi-reveals-process-for-retracting-more-than-8000-paper-mill-articles/,Research Article;,7/12/2023 0:00,10.1155/2023/9860810,0.0,3/16/2022 0:00,10.1155/2022/8224184,0.0,Retraction,+Concerns/Issues About Data;+Concerns/Issues About Results;+Concerns/Issues about Referencing/Attributions;+Concerns/Issues with Peer Review;+Investigation by Journal/Publisher;+Investigation by Third Party;+Paper Mill;+Randomly Generated Content;+Unreliable Results;,No,\n56410,Relationship between Long Noncoding RNA H19 Polymorphisms and Risk of Coronary Artery Disease in a Chinese Population: A Case-Control Study,(BLS) Genetics;(HSC) Biostatistics/Epidemiology;(HSC) Medicine - Cardiovascular;,\"Department of Cardiology, The Fourth Aﬃliated Hospital of China Medical University, Shenyang, Liaoning 110034, China; Tumor Etiology and Screening Department of Cancer Institute and General Surgery, The First Aﬃliated Hospital of China Medical University, Key Laboratory of Cancer Etiology and Prevention (China Medical University), Liaoning Provincial Education Department, Shenyang, Liaoning 110001, China; China Medical University, China;\",Disease Markers,Hindawi,China,Weina Hu;Hanxi Ding;Qian Xu;Xueying Zhang;Datong Yang;Yuanzhe Jin,https://retractionwatch.com/2022/09/28/exclusive-hindawi-and-wiley-to-retract-over-500-papers-linked-to-peer-review-rings/;https://retractionwatch.com/2023/04/05/wiley-and-hindawi-to-retract-1200-more-papers-for-compromised-peer-review/;https://retractionwatch.com/2023/12/19/hindawi-reveals-process-for-retracting-more-than-8000-paper-mill-articles/,Research Article;,7/12/2023 0:00,10.1155/2023/9761794,37476633.0,5/11/2020 0:00,10.1155/2020/9839612,32454910.0,Retraction,+Concerns/Issues About Data;+Concerns/Issues About Results;+Concerns/Issues about Referencing/Attributions;+Concerns/Issues with Peer Review;+Investigation by Journal/Publisher;+Investigation by Third Party;+Paper Mill;+Randomly Generated Content;+Unreliable Results;,No,\n56409,Preliminary Evaluation of Artificial Intelligence-Based Anti-Hepatocellular Carcinoma Molecular Target Study in Hepatocellular Carcinoma Diagnosis Research,(B/T) Computer Science;(BLS) Biology - Molecular;(HSC) Medicine - Gastroenterology;(HSC) Medicine - Oncology;,\"Infectious Disease Department, Hospital of Chengdu University of Traditional Chinese Medicine, Chengdu, Sichuan 610072, China; Qijiang Hospital of The First Affiliated Hospital of Chongqing Medical University, Chongqing 401420, China; Wenlong Hospital of Qijiang, Chongqing 401420, China; Taiyuan Hospital of Traditional Chinese Medicine, Taiyuan, Shanxi 030000, China;\",BioMed Research International,Hindawi,China,Yuan Wang;Chao Wei;Xiangui Deng;Shudi Gao;Jing Chen,https://retractionwatch.com/2022/09/28/exclusive-hindawi-and-wiley-to-retract-over-500-papers-linked-to-peer-review-rings/;https://retractionwatch.com/2023/04/05/wiley-and-hindawi-to-retract-1200-more-papers-for-compromised-peer-review/;https://retractionwatch.com/2023/12/19/hindawi-reveals-process-for-retracting-more-than-8000-paper-mill-articles/,Research Article;,7/12/2023 0:00,10.1155/2023/9850584,37475788.0,9/19/2022 0:00,10.1155/2022/8365565,36193305.0,Retraction,+Concerns/Issues About Data;+Concerns/Issues About Results;+Concerns/Issues about Referencing/Attributions;+Concerns/Issues with Peer Review;+Informed/Patient Consent - None/Withdrawn;+Investigation by Journal/Publisher;+Investigation by Third Party;+Lack of IRB/IACUC Approval;+Paper Mill;+Randomly Generated Content;+Unreliable Results;,No,\n56406,The Identification and Dissemination of Creative Elements of New Media Original Film and Television Works Based on Review Text Mining and Machine Learning,(B/T) Computer Science;(B/T) Data Science;(B/T) Technology;(HUM) Arts - Film Studies;,\"Deputy Director of Graduate Office, Shandong College of Arts, Jinan, Shandong 250300, China;\",Mathematical Problems in Engineering,Hindawi,China,Xiaonan Yu,https://retractionwatch.com/2022/09/28/exclusive-hindawi-and-wiley-to-retract-over-500-papers-linked-to-peer-review-rings/;https://retractionwatch.com/2023/04/05/wiley-and-hindawi-to-retract-1200-more-papers-for-compromised-peer-review/;https://retractionwatch.com/2023/12/19/hindawi-reveals-process-for-retracting-more-than-8000-paper-mill-articles/,Research Article;,10/4/2023 0:00,10.1155/2023/9838340,0.0,7/16/2022 0:00,10.1155/2022/5856069,0.0,Retraction,+Concerns/Issues About Data;+Concerns/Issues About Results;+Concerns/Issues about Referencing/Attributions;+Concerns/Issues with Peer Review;+Investigation by Journal/Publisher;+Investigation by Third Party;+Paper Mill;+Randomly Generated Content;+Unreliable Results;,No,See also: https://pubpeer.com/publications/83D596FB181C1E3A7426780D29CB70\n56397,Teaching Innovation and Development of Ideological and Political Courses in Colleges and Universities: Based on the Background of Wireless Communication and Artificial Intelligence Decision Making,(B/T) Computer Science;(B/T) Technology;(SOC) Education;(SOC) Philosophy;(SOC) Political Science;,\"School of Marxism, Huaiyin Institute of Technology, Huaian 223003, China;\",Mathematical Problems in Engineering,Hindawi,China,Zhenpeng Xia;Juan Liu,https://retractionwatch.com/2022/09/28/exclusive-hindawi-and-wiley-to-retract-over-500-papers-linked-to-peer-review-rings/;https://retractionwatch.com/2023/04/05/wiley-and-hindawi-to-retract-1200-more-papers-for-compromised-peer-review/;https://retractionwatch.com/2023/12/19/hindawi-reveals-process-for-retracting-more-than-8000-paper-mill-articles/,Research Article;,10/4/2023 0:00,10.1155/2023/9784298,0.0,5/6/2022 0:00,10.1155/2022/3768224,0.0,Retraction,+Concerns/Issues About Data;+Concerns/Issues About Results;+Concerns/Issues about Referencing/Attributions;+Concerns/Issues with Peer Review;+Investigation by Journal/Publisher;+Investigation by Third Party;+Paper Mill;+Randomly Generated Content;+Unreliable Results;,No,See also: https://pubpeer.com/publications/DC5E7901F6266F9A6FA6F7B2C4BDFF\n56396,TCM Physical Health Management Training and Nursing Effect Evaluation Based on Digital Twin,(B/T) Computer Science;(B/T) Technology;(BLS) Anatomy/Physiology;(HSC) Medicine - General;(HSC) Medicine - Nursing;,\"Hospital of Chengdu University of Traditional Chinese Medicine, Chengdu 610072, Sichuan, China;\",Scientific Programming,Hindawi,China,Jing Jiang;Qijia Li;Fei Yang,https://retractionwatch.com/2022/09/28/exclusive-hindawi-and-wiley-to-retract-over-500-papers-linked-to-peer-review-rings/;https://retractionwatch.com/2023/04/05/wiley-and-hindawi-to-retract-1200-more-papers-for-compromised-peer-review/;https://retractionwatch.com/2023/12/19/hindawi-reveals-process-for-retracting-more-than-8000-paper-mill-articles/,Research Article;,10/4/2023 0:00,10.1155/2023/9840830,0.0,9/27/2022 0:00,10.1155/2022/3907481,0.0,Retraction,+Concerns/Issues About Data;+Concerns/Issues About Results;+Concerns/Issues about Referencing/Attributions;+Concerns/Issues with Peer Review;+Informed/Patient Consent - None/Withdrawn;+Investigation by Journal/Publisher;+Investigation by Third Party;+Lack of IRB/IACUC Approval;+Paper Mill;+Randomly Generated Content;+Unreliable Results;,No,See also: https://pubpeer.com/publications/8F8D76C66942A80D70FA3563489298\n56380,Curriculum Reform and Adaptive Teaching of Computer Education Based on Online Education and B5G Model,(B/T) Computer Science;(B/T) Technology;(SOC) Education;,\"School of Big Data and Automation Engineering, Chongqing Chemical Industry Vocational College, Chongqing 401228, China\",Wireless Communications and Mobile Computing,Hindawi,China,Rongming Tian;Yan Tang,https://retractionwatch.com/2022/09/28/exclusive-hindawi-and-wiley-to-retract-over-500-papers-linked-to-peer-review-rings/;https://retractionwatch.com/2023/04/05/wiley-and-hindawi-to-retract-1200-more-papers-for-compromised-peer-review/;https://retractionwatch.com/2023/12/19/hindawi-reveals-process-for-retracting-more-than-8000-paper-mill-articles/,Research Article;,9/27/2023 0:00,10.1155/2023/9818904,0.0,8/25/2022 0:00,10.1155/2022/9636452,0.0,Retraction,+Concerns/Issues About Data;+Concerns/Issues About Results;+Concerns/Issues about Referencing/Attributions;+Concerns/Issues with Peer Review;+Investigation by Journal/Publisher;+Investigation by Third Party;+Paper Mill;+Randomly Generated Content;+Unreliable Results;,No,See also: https://pubpeer.com/publications/EDB42A43B4671D904792B70576E086\n56379,Application of Support Vector Machine Model Based on Machine Learning in Art Teaching,(B/T) Computer Science;(B/T) Technology;(HUM) Arts - General;,\"Department of Fine Arts, Changji University, Changji, 831100 Xinjiang, China; Department of Computer Engineering, Changji University, Changji, 831100 Xinjiang, China; Department of Fine Arts, Chongqing Normal University, Chongqing 401331, China\",Wireless Communications and Mobile Computing,Hindawi,China,YongMing Hua;Fang Li;Shuwen Yang,https://retractionwatch.com/2022/09/28/exclusive-hindawi-and-wiley-to-retract-over-500-papers-linked-to-peer-review-rings/;https://retractionwatch.com/2023/04/05/wiley-and-hindawi-to-retract-1200-more-papers-for-compromised-peer-review/;https://retractionwatch.com/2023/12/19/hindawi-reveals-process-for-retracting-more-than-8000-paper-mill-articles/,Research Article;,9/27/2023 0:00,10.1155/2023/9789170,0.0,6/20/2022 0:00,10.1155/2022/7954589,0.0,Retraction,+Concerns/Issues About Data;+Concerns/Issues About Results;+Concerns/Issues about Referencing/Attributions;+Concerns/Issues with Peer Review;+Investigation by Journal/Publisher;+Investigation by Third Party;+Paper Mill;+Randomly Generated Content;+Unreliable Results;,No,See also: https://pubpeer.com/publications/82357471108F95B6112C5ED9DEC534\n56378,Application of Emotional Education in College Physical Education Based on Mobile Internet of Things Model,(B/T) Technology;(SOC) Education;(SOC) Psychology;,\"Department of Public Basic Education, Henan Vocational University of Science and Technology, Zhoukou, 466000 Henan, China; Office of International Cooperation and Exchange, Zhoukou Normal University, Zhoukou, 466000 Henan, China\",Wireless Communications and Mobile Computing,Hindawi,China,Yanqun Huang;Kun Li,https://retractionwatch.com/2022/09/28/exclusive-hindawi-and-wiley-to-retract-over-500-papers-linked-to-peer-review-rings/;https://retractionwatch.com/2023/04/05/wiley-and-hindawi-to-retract-1200-more-papers-for-compromised-peer-review/;https://retractionwatch.com/2023/12/19/hindawi-reveals-process-for-retracting-more-than-8000-paper-mill-articles/,Research Article;,9/27/2023 0:00,10.1155/2023/9807147,0.0,11/19/2022 0:00,10.1155/2022/8728925,0.0,Retraction,+Concerns/Issues About Data;+Concerns/Issues About Results;+Concerns/Issues about Referencing/Attributions;+Concerns/Issues with Peer Review;+Investigation by Journal/Publisher;+Investigation by Third Party;+Paper Mill;+Randomly Generated Content;+Unreliable Results;,No,See also: https://pubpeer.com/publications/091C35C103E4A33487FED77346B68C\n56363,Preliminary Study on the Evaluation of Multimodal Effects of Type 2 Diabetic Nephropathy,(HSC) Medicine - Diabetes;(HSC) Medicine - Urology/Nephrology;,\"Henan University of Chinese Medicine, Zhengzhou 450000, China;\",Scientific Programming,Hindawi,China,Huandong Zhao,https://retractionwatch.com/2022/09/28/exclusive-hindawi-and-wiley-to-retract-over-500-papers-linked-to-peer-review-rings/;https://retractionwatch.com/2023/04/05/wiley-and-hindawi-to-retract-1200-more-papers-for-compromised-peer-review/;https://retractionwatch.com/2023/12/19/hindawi-reveals-process-for-retracting-more-than-8000-paper-mill-articles/,Research Article;,10/4/2023 0:00,10.1155/2023/9820827,0.0,9/13/2021 0:00,10.1155/2021/2563477,0.0,Retraction,+Concerns/Issues About Data;+Concerns/Issues About Results;+Concerns/Issues about Referencing/Attributions;+Concerns/Issues with Peer Review;+Informed/Patient Consent - None/Withdrawn;+Investigation by Journal/Publisher;+Investigation by Third Party;+Lack of IRB/IACUC Approval;+Paper Mill;+Randomly Generated Content;+Unreliable Results;,No,See also: https://pubpeer.com/publications/A88D39F9DC3A72A2E62560C028738D\n56362,The Dilemma and Countermeasures of Music Education under the Background of Big Data,(B/T) Data Science;(B/T) Technology;(HUM) Arts - Music;(SOC) Education;,\"Pingdingshan Polytechnic College, PingDingShan, Henan 467001, China; National University of Life and Environmental Sciences of Ukraine, Kyiv 03041, Ukraine\",Wireless Communications and Mobile Computing,Hindawi,China;Ukraine,Jiaye Han,https://retractionwatch.com/2022/09/28/exclusive-hindawi-and-wiley-to-retract-over-500-papers-linked-to-peer-review-rings/;https://retractionwatch.com/2023/04/05/wiley-and-hindawi-to-retract-1200-more-papers-for-compromised-peer-review/;https://retractionwatch.com/2023/12/19/hindawi-reveals-process-for-retracting-more-than-8000-paper-mill-articles/,Research Article;,9/27/2023 0:00,10.1155/2023/9753475,0.0,9/16/2022 0:00,10.1155/2022/8341966,0.0,Retraction,+Concerns/Issues About Data;+Concerns/Issues About Results;+Concerns/Issues about Referencing/Attributions;+Concerns/Issues with Peer Review;+Informed/Patient Consent - None/Withdrawn;+Investigation by Journal/Publisher;+Investigation by Third Party;+Lack of IRB/IACUC Approval;+Paper Mill;+Randomly Generated Content;+Unreliable Results;,No,See also: https://pubpeer.com/publications/09293BF5BE20A9DF8B659F90FD4D77\n56360,The Components of Smart Sports in Universities with the Assistance of Smart Devices,(B/T) Technology;(SOC) Education;(SOC) Sports and Recreation;,\"Northeast Normal University, Changchun, 130000 Jilin, China\",Wireless Communications and Mobile Computing,Hindawi,China,Zhengyang Shi,https://retractionwatch.com/2022/09/28/exclusive-hindawi-and-wiley-to-retract-over-500-papers-linked-to-peer-review-rings/;https://retractionwatch.com/2023/04/05/wiley-and-hindawi-to-retract-1200-more-papers-for-compromised-peer-review/;https://retractionwatch.com/2023/12/19/hindawi-reveals-process-for-retracting-more-than-8000-paper-mill-articles/,Research Article;,9/27/2023 0:00,10.1155/2023/9868041,0.0,9/19/2022 0:00,10.1155/2022/6469162,0.0,Retraction,+Concerns/Issues About Data;+Concerns/Issues About Results;+Concerns/Issues about Referencing/Attributions;+Concerns/Issues with Peer Review;+Investigation by Journal/Publisher;+Investigation by Third Party;+Paper Mill;+Randomly Generated Content;+Unreliable Results;,No,See also: https://pubpeer.com/publications/CA854C2400CA247C3AB481D9FFD7D0\n56358,Reform and Challenges of Ideological and Political Education for College Students Based on Wireless Communication and Virtual Reality Technology,(B/T) Technology;(SOC) Education;(SOC) Political Science;,\"Business School, Chengdu University, Chengdu, Sichuan 610106, China\",Wireless Communications and Mobile Computing,Hindawi,China,Xing Hang,https://retractionwatch.com/2022/09/28/exclusive-hindawi-and-wiley-to-retract-over-500-papers-linked-to-peer-review-rings/;https://retractionwatch.com/2023/04/05/wiley-and-hindawi-to-retract-1200-more-papers-for-compromised-peer-review/;https://retractionwatch.com/2023/12/19/hindawi-reveals-process-for-retracting-more-than-8000-paper-mill-articles/,Research Article;,9/27/2023 0:00,10.1155/2023/9797068,0.0,8/15/2021 0:00,10.1155/2021/6151249,0.0,Retraction,+Concerns/Issues About Data;+Concerns/Issues About Results;+Concerns/Issues about Referencing/Attributions;+Concerns/Issues with Peer Review;+Investigation by Journal/Publisher;+Investigation by Third Party;+Paper Mill;+Randomly Generated Content;+Unreliable Results;,No,See also: https://pubpeer.com/publications/C3CDE7309B893622FDF6ADB2337E14\n56357,Construction of Intelligent Textbook Courseware Management System Based on Artificial Intelligence Technology,(B/T) Technology;(SOC) Education;,\"Educational Administration, Chengdu Normal University, Chengdu 611130, China\",Wireless Communications and Mobile Computing,Hindawi,China,Qiu Zhao,https://retractionwatch.com/2022/09/28/exclusive-hindawi-and-wiley-to-retract-over-500-papers-linked-to-peer-review-rings/;https://retractionwatch.com/2023/04/05/wiley-and-hindawi-to-retract-1200-more-papers-for-compromised-peer-review/;https://retractionwatch.com/2023/12/19/hindawi-reveals-process-for-retracting-more-than-8000-paper-mill-articles/,Research Article;,9/27/2023 0:00,10.1155/2023/9826149,0.0,8/12/2022 0:00,10.1155/2022/9993183,0.0,Retraction,+Concerns/Issues About Data;+Concerns/Issues About Results;+Concerns/Issues about Referencing/Attributions;+Concerns/Issues with Peer Review;+Investigation by Journal/Publisher;+Investigation by Third Party;+Paper Mill;+Randomly Generated Content;+Unreliable Results;,No,See also: https://pubpeer.com/publications/CBCF6814AB30FC8EB062AE4105C1CF\n56355,Construction of Ideological and Political Practice Teaching System of Documentary Creation Course Based on Deep Learning,(B/T) Computer Science;(B/T) Data Science;(B/T) Technology;(HUM) Arts - Film Studies;(SOC) Education;(SOC) Political Science;,\"School of Culture and Media Huanghuai University, Zhumadian City, Henan Province 463000, China; School of Arts Cheongju University, Cheongju City, Republic of Korea\",Wireless Communications and Mobile Computing,Hindawi,China;South Korea,Qiwei Ren,https://retractionwatch.com/2022/09/28/exclusive-hindawi-and-wiley-to-retract-over-500-papers-linked-to-peer-review-rings/;https://retractionwatch.com/2023/04/05/wiley-and-hindawi-to-retract-1200-more-papers-for-compromised-peer-review/;https://retractionwatch.com/2023/12/19/hindawi-reveals-process-for-retracting-more-than-8000-paper-mill-articles/,Research Article;,9/27/2023 0:00,10.1155/2023/9818015,0.0,8/28/2022 0:00,10.1155/2022/6299168,0.0,Retraction,+Concerns/Issues About Data;+Concerns/Issues About Results;+Concerns/Issues about Referencing/Attributions;+Concerns/Issues with Peer Review;+Investigation by Journal/Publisher;+Investigation by Third Party;+Paper Mill;+Randomly Generated Content;+Unreliable Results;,No,See also: https://pubpeer.com/publications/76B5A8D5923D6901935160551185DB\n"
  },
  {
    "path": "tests/test_agents.py",
    "content": "from __future__ import annotations\n\nimport importlib\nimport itertools\nimport json\nimport logging\nimport re\nimport shutil\nimport tempfile\nimport time\nimport zlib\nfrom functools import wraps\nfrom pathlib import Path\nfrom typing import cast\nfrom unittest.mock import AsyncMock, patch\nfrom uuid import uuid4\n\nimport ldp.agent\nimport pytest\nfrom aviary.core import (\n    Environment,\n    Tool,\n    ToolRequestMessage,\n    ToolResponseMessage,\n    ToolsAdapter,\n    ToolSelector,\n)\nfrom ldp.agent import MemoryAgent, SimpleAgent\nfrom ldp.graph.memory import Memory, UIndexMemoryModel\nfrom ldp.graph.ops import OpResult\nfrom lmi import CommonLLMNames, EmbeddingModel, LiteLLMModel\nfrom pytest_subtests import SubTests\nfrom tantivy import Index\nfrom tenacity import Retrying, retry_if_exception_type, stop_after_attempt\n\nfrom paperqa.agents import SearchIndex, agent_query\nfrom paperqa.agents.env import (\n    CLINICAL_STATUS_SEARCH_REGEX_PATTERN,\n    PaperQAEnvironment,\n    clinical_trial_status,\n    settings_to_tools,\n)\nfrom paperqa.agents.main import FAKE_AGENT_TYPE, run_agent\nfrom paperqa.agents.models import AgentStatus, AnswerResponse\nfrom paperqa.agents.search import (\n    FAILED_DOCUMENT_ADD_ID,\n    get_directory_index,\n    maybe_get_manifest,\n)\nfrom paperqa.agents.tools import (\n    ClinicalTrialsSearch,\n    Complete,\n    EnvironmentState,\n    GatherEvidence,\n    GenerateAnswer,\n    PaperSearch,\n    Reset,\n    make_status,\n)\nfrom paperqa.docs import Docs\nfrom paperqa.prompts import CANNOT_ANSWER_PHRASE, CONTEXT_INNER_PROMPT_NOT_DETAILED\nfrom paperqa.settings import AgentSettings, IndexSettings, Settings\nfrom paperqa.types import Context, Doc, DocDetails, PQASession, Text\nfrom paperqa.utils import compute_unique_doc_id, extract_thought, get_year, md5sum\n\n\n@pytest.mark.asyncio\nasync def test_get_directory_index(\n    subtests: SubTests, agent_test_settings: Settings\n) -> None:\n    # Since agent_test_settings is used by other tests, we use a tempdir so we\n    # can delete files without affecting concurrent tests\n    with tempfile.TemporaryDirectory() as tempdir:\n        shutil.copytree(\n            agent_test_settings.agent.index.paper_directory, tempdir, dirs_exist_ok=True\n        )\n        paper_dir = agent_test_settings.agent.index.paper_directory = Path(tempdir)\n\n        index_name = agent_test_settings.agent.index.name = (\n            f\"stub{uuid4()}\"  # Unique across test invocations\n        )\n        index = await get_directory_index(settings=agent_test_settings)\n        assert (\n            index.index_name == index_name\n        ), \"Index name should match its specification\"\n        assert index.fields == [\n            \"file_location\",\n            \"body\",\n            \"title\",\n            \"year\",\n        ], \"Incorrect fields in index\"\n        assert not index.changed, \"Expected index to not have changes at this point\"\n        # bates.txt + empty.txt + flag_day.html + gravity_hill.md + influence.pdf\n        # + obama.txt + paper.pdf + pasa.pdf + duplicate_media.pdf\n        # + dummy.docx + dummy.pptx + dummy.xlsx,\n        # but empty.txt fails to be added\n        path_to_id = await index.index_files\n        assert (\n            sum(id_ != FAILED_DOCUMENT_ADD_ID for id_ in path_to_id.values()) == 12\n        ), \"Incorrect number of parsed index files\"\n\n        with subtests.test(msg=\"check-txt-query\"):\n            results = await index.query(query=\"who is Frederick Bates?\", min_score=5)\n            assert results\n            target_doc_path = (paper_dir / \"bates.txt\").absolute()\n            assert results[0].docs.keys() == {\n                compute_unique_doc_id(None, md5sum(target_doc_path))\n            }, (\n                f\"Expected to find {target_doc_path.name!r}, got citations\"\n                f\" {[d.formatted_citation for d in results[0].docs.values()]}.\"\n            )\n\n            # Check single quoted text in the query doesn't crash us\n            results = await index.query(query=\"Who is 'Bates'\")\n            assert results\n\n            # Check possessive in the query doesn't crash us\n            results = await index.query(query=\"What is Bates' first name\")\n            assert results\n\n        with subtests.test(msg=\"check-md-query\"):\n            results = await index.query(query=\"what is a gravity hill?\", min_score=5)\n            assert results\n            first_result = results[0]\n            assert len(first_result.docs) == 1, \"Expected one result (gravity_hill.md)\"\n            target_doc_path = (paper_dir / \"gravity_hill.md\").absolute()\n            expected_ids = {\n                compute_unique_doc_id(\n                    None,\n                    md5sum(target_doc_path),  # What we actually expect\n                ),\n                compute_unique_doc_id(\n                    \"10.2307/j.ctt5vkfh7.11\",  # Crossref may match this Gravity Hill poem, lol\n                    next(iter(first_result.docs.values())).content_hash,\n                ),\n            }\n            for expected_id in expected_ids:\n                if expected_id in set(first_result.docs.keys()):\n                    break\n            else:\n                raise AssertionError(\n                    f\"Failed to match an ID in {expected_ids}, got citations\"\n                    f\" {[d.formatted_citation for d in first_result.docs.values()]}.\"\n                )\n            assert (\n                \"gravity hill\"\n                in first_result.docs[expected_id].formatted_citation.lower()\n            )\n\n        # Check getting the same index name will not reprocess files\n        with patch.object(Docs, \"aadd\") as mock_aadd:\n            index = await get_directory_index(settings=agent_test_settings)\n        assert len(await index.index_files) == len(path_to_id)\n        mock_aadd.assert_not_awaited(), \"Expected we didn't re-add files\"\n\n        # Now we actually remove (but not add!) a file from the paper directory,\n        # and we still don't reprocess files\n        (paper_dir / \"obama.txt\").unlink()\n        with (\n            patch.object(\n                Docs, \"aadd\", autospec=True, side_effect=Docs.aadd\n            ) as mock_aadd,\n            patch.object(\n                agent_test_settings.agent.index,\n                \"files_filter\",\n                lambda f: f.suffix in {\".txt\", \".pdf\", \".md\"},  # Also, exclude HTML\n            ),\n        ):\n            index = await get_directory_index(settings=agent_test_settings)\n        # Subtract 5 for the removed obama.txt,\n        # dummy.docx, dummy_jap.docx, dummy.pptx, and dummy.xlsx files,\n        # and another 1 for the filtered out flag_day.html\n        assert len(await index.index_files) == len(path_to_id) - 5 - 1\n        mock_aadd.assert_not_awaited(), \"Expected we didn't re-add files\"\n\n        # Note let's delete files.zip, and confirm we can't load the index\n        await (await index.file_index_filename).unlink()\n        with pytest.raises(RuntimeError, match=\"please rebuild\"):\n            await get_directory_index(settings=agent_test_settings, build=False)\n\n\n@pytest.mark.asyncio\nasync def test_resuming_crashed_index_build(agent_test_settings: Settings) -> None:\n    index_settings = agent_test_settings.agent.index\n    crash_threshold, index_settings.concurrency = 3, 2\n    num_source_files = len(\n        [\n            x\n            for x in cast(\"Path\", index_settings.paper_directory).iterdir()\n            # Filter out .csv and .DS_Store files\n            if x.suffix != \".csv\" and agent_test_settings.agent.index.files_filter(x)\n        ]\n    )\n    assert (\n        num_source_files >= 5\n    ), \"Less source files than this test was designed to work with\"\n    call_count = 0\n    original_docs_aadd = Docs.aadd\n\n    async def crashing_aadd(*args, **kwargs) -> str | None:\n        nonlocal call_count\n        if call_count == crash_threshold:\n            raise RuntimeError(\"Unexpected crash.\")\n        call_count += 1\n        return await original_docs_aadd(*args, **kwargs)\n\n    # 1. Try to build an index, and crash halfway through\n    with (\n        pytest.raises(ExceptionGroup, match=\"unhandled\"),\n        patch.object(\n            Docs, \"aadd\", side_effect=crashing_aadd, autospec=True\n        ) as mock_aadd,\n    ):\n        await get_directory_index(settings=agent_test_settings)\n    mock_aadd.assert_awaited()\n\n    # 2. Resume and complete building the index\n    for attempt in Retrying(\n        stop=stop_after_attempt(3),\n        # zlib.error: Error -5 while decompressing data: incomplete or truncated stream\n        retry=retry_if_exception_type(zlib.error),\n    ):\n        with (\n            attempt,\n            patch.object(\n                Docs, \"aadd\", autospec=True, side_effect=Docs.aadd\n            ) as mock_aadd,\n        ):\n            index = await get_directory_index(settings=agent_test_settings)\n\n    assert len(await index.index_files) == num_source_files\n    assert (\n        mock_aadd.await_count < num_source_files\n    ), \"Should not rebuild the whole index\"\n\n\n@pytest.mark.asyncio\nasync def test_getting_manifest(\n    agent_test_settings: Settings, stub_data_dir: Path, caplog\n) -> None:\n    agent_test_settings.agent.index.manifest_file = \"stub_manifest.csv\"\n\n    # Since stub_manifest.csv is used by other tests, we use a tempdir so we\n    # can modify it without affecting concurrent tests\n    with tempfile.TemporaryDirectory() as tempdir, caplog.at_level(logging.WARNING):\n        shutil.copytree(stub_data_dir, tempdir, dirs_exist_ok=True)\n        agent_test_settings.agent.index.paper_directory = tempdir\n        manifest_filepath = (\n            await agent_test_settings.agent.index.finalize_manifest_file()\n        )\n        assert manifest_filepath\n        assert await maybe_get_manifest(manifest_filepath)\n        assert not caplog.records\n\n        # If a header line isn't present, our manifest extraction should fail\n        original_manifest_lines = (await manifest_filepath.read_text()).splitlines()\n        await manifest_filepath.write_text(data=\"\\n\".join(original_manifest_lines[1:]))\n        await maybe_get_manifest(manifest_filepath)\n        assert len(caplog.records) == 1\n        assert caplog.records[0].levelno == logging.ERROR\n\n\nEXPECTED_STUB_DATA_FILES = {\n    \"bates.txt\",\n    \"duplicate_media.pdf\",\n    \"empty.txt\",\n    \"flag_day.html\",\n    \"gravity_hill.md\",\n    \"influence.pdf\",\n    \"obama.txt\",\n    \"paper.pdf\",\n    \"pasa.pdf\",\n    \"dummy.docx\",\n    \"dummy_jap.docx\",\n    \"dummy.pptx\",\n    \"dummy.xlsx\",\n}\n\n\n@pytest.mark.asyncio\nasync def test_get_directory_index_w_manifest(agent_test_settings: Settings) -> None:\n    # Set the paper_directory to be a relative path as starting point to confirm this\n    # won't trip us up, and set the manifest file too\n    abs_paper_dir = cast(\"Path\", agent_test_settings.agent.index.paper_directory)\n    agent_test_settings.agent.index.paper_directory = abs_paper_dir.relative_to(\n        Path.cwd()\n    )\n    agent_test_settings.agent.index.manifest_file = \"stub_manifest.csv\"\n\n    # Now set up both relative and absolute test settings\n    relative_test_settings = agent_test_settings.model_copy(deep=True)\n    absolute_test_settings = agent_test_settings.model_copy(deep=True)\n    absolute_test_settings.agent.index.use_absolute_paper_directory = True\n    assert (\n        relative_test_settings != absolute_test_settings\n    ), \"We need to be able to differentiate between relative and absolute settings\"\n    del agent_test_settings\n\n    relative_index = await get_directory_index(settings=relative_test_settings)\n    assert (\n        set((await relative_index.index_files).keys()) == EXPECTED_STUB_DATA_FILES\n    ), \"Incorrect index files, should be relative to share indexes across machines\"\n    absolute_index = await get_directory_index(settings=absolute_test_settings)\n    assert set((await absolute_index.index_files).keys()) == {\n        str(abs_paper_dir / f) for f in EXPECTED_STUB_DATA_FILES\n    }, (\n        \"Incorrect index files, should be absolute to deny sharing indexes across\"\n        \" machines\"\n    )\n    for index in (relative_index, absolute_index):\n        assert index.fields == [\n            \"file_location\",\n            \"body\",\n            \"title\",\n            \"year\",\n        ], \"Incorrect fields in index\"\n\n        results = await index.query(query=\"who is Frederick Bates?\")\n        top_result = next(iter(results[0].docs.values()))\n\n        # note: we get every possible field from the manifest constructed in maybe_get_manifest,\n        # and then DocDetails construction sets the dockey to the doc_id.\n        assert top_result.dockey == top_result.doc_id\n        # note: this title comes from the manifest, so we know it worked\n        assert top_result.title == \"Frederick Bates (Wikipedia article)\"\n\n        assert \"wikipedia article\" in top_result.citation.lower(), (\n            \"Other tests check we can override citation,\"\n            \" so here we check here it's actually populated\"\n        )\n\n\n@pytest.mark.asyncio\nasync def test_get_directory_index_w_no_citations(\n    agent_test_settings: Settings,\n) -> None:\n    agent_test_settings.agent.index.manifest_file = \"stub_manifest_nocitation.csv\"\n    index = await get_directory_index(settings=agent_test_settings)\n\n    results = await index.query(query=\"who is Frederick Bates?\")\n    top_result = next(iter(results[0].docs.values()))\n\n    assert not top_result.citation\n\n\n@pytest.mark.flaky(reruns=2, only_rerun=[\"AssertionError\", \"httpx.RemoteProtocolError\"])\n@pytest.mark.parametrize(\"agent_type\", [FAKE_AGENT_TYPE, ToolSelector, SimpleAgent])\n@pytest.mark.parametrize(\"llm_name\", [\"gpt-4o\", \"gemini/gemini-2.0-flash-lite\"])\n@pytest.mark.asyncio\nasync def test_agent_types(\n    agent_test_settings: Settings,\n    agent_type: str | type,\n    llm_name: str,\n    subtests: SubTests,\n) -> None:\n    question = \"How can you use XAI for chemical property prediction?\"\n    # make sure agent_llm is different from default, so we can correctly track tokens\n    # for agent\n    agent_test_settings.agent.agent_llm = llm_name\n    agent_test_settings.llm = \"gpt-4o-mini\"\n    agent_test_settings.summary_llm = \"gpt-4o-mini\"\n    agent_test_settings.agent.agent_prompt += (\n        \"\\n\\nCall each tool once in appropriate order and\"\n        \" accept the answer for now, as we're in debug mode.\"\n    )\n    with patch.object(\n        Index, \"open\", side_effect=Index.open, autospec=True\n    ) as mock_open:\n        response = await agent_query(\n            question, agent_test_settings, agent_type=agent_type\n        )\n    assert (\n        mock_open.call_count <= 1\n    ), \"Expected one Index.open call, or possibly zero if multiprocessing tests\"\n    assert response.session.answer, \"Answer not generated\"\n    assert response.session.answer != CANNOT_ANSWER_PHRASE, \"Answer not generated\"\n    assert response.session.context, \"No contexts were found\"\n    assert response.session.question == question\n    agent_llm = agent_test_settings.agent.agent_llm\n    # TODO: once LDP can track tokens, we can remove this check\n    if agent_type not in {FAKE_AGENT_TYPE, SimpleAgent}:\n        assert (\n            response.session.token_counts[agent_llm][0] > 500\n        ), \"Expected many prompt tokens\"\n        assert (\n            response.session.token_counts[agent_llm][1] > 30\n        ), \"Expected many completion tokens\"\n        assert response.session.cost > 0, \"Expected nonzero cost\"\n\n    with subtests.test(\"Test citation formatting\"):\n        citation_w_et_al = r\"\\b[\\w\\-]+\\set\\sal\\.\\s\\([0-9]{4}\\)\"\n        assert not re.search(\n            citation_w_et_al, response.session.answer\n        ), \"Answer contains citation with et al. instead of citation key\"\n\n        missing_pages_regex = r\"\\b([a-zA-Z]+\\d{4}[a-zA-Z]*\\s+\\d+-\\d+)\\b\"\n        assert not re.search(\n            missing_pages_regex, response.session.answer\n        ), \"Answer contains citation with missing 'pages' keyword\"\n\n\n@pytest.mark.asyncio\nasync def test_successful_memory_agent(agent_test_settings: Settings) -> None:\n    tic = time.perf_counter()\n    memory_id = \"call_Wtmv95JbNcQ2nRQCZBoOfcJy\"  # Stub value\n    memory = Memory(\n        query=(\n            \"Use the tools to answer the question: How can you use XAI for chemical\"\n            \" property prediction?\\n\\nWhen the answer looks sufficient,\"\n            \" you can terminate by calling the {complete_tool_name} tool.\"\n            \" If the answer does not look sufficient,\"\n            \" and you have already tried to answer several times,\"\n            \" you can terminate by calling the {complete_tool_name} tool.\"\n            \" The current status of evidence/papers/cost is \"\n            f\"{make_status(total_paper_count=0, relevant_paper_count=0, evidence_count=0, cost=0.0)}\"  # Started 0  # noqa: E501\n            \"\\n\\nTool request message '' for tool calls: paper_search(query='XAI for\"\n            \" chemical property prediction', min_year='2018', max_year='2024')\"\n            f\" [id={memory_id}]\\n\\nTool response message '\"\n            f\"{make_status(total_paper_count=2, relevant_paper_count=0, evidence_count=0, cost=0.0)}\"  # Found 2  # noqa: E501\n            f\"' for tool call ID {memory_id} of tool 'paper_search'\"\n        ),\n        input=(\n            \"Use the tools to answer the question: How can you use XAI for chemical\"\n            \" property prediction?\\n\\nWhen the answer looks sufficient,\"\n            \" you can terminate by calling the {complete_tool_name} tool.\"\n            \" If the answer does not look sufficient,\"\n            \" and you have already tried to answer several times,\"\n            \" you can terminate by calling the {complete_tool_name} tool.\"\n            \" The current status of evidence/papers/cost is \"\n            f\"{make_status(total_paper_count=0, relevant_paper_count=0, evidence_count=0, cost=0.0)}\"\n        ),\n        output=(\n            \"Tool request message '' for tool calls: paper_search(query='XAI for\"\n            \" chemical property prediction', min_year='2018', max_year='2024')\"\n            f\" [id={memory_id}]\"\n        ),\n        value=5.0,  # Stub value\n        template=\"Input: {input}\\n\\nOutput: {output}\\n\\nDiscounted Reward: {value}\",\n    )\n    memory_model = UIndexMemoryModel(\n        embedding_model=EmbeddingModel.from_name(\"text-embedding-3-small\")\n    )\n    await memory_model.add_memory(memory)\n    serialized_memory_model = memory_model.model_dump(exclude_none=True)\n    query = \"How can you use XAI for chemical property prediction?\"\n    # NOTE: use Claude 3 for its <thinking> feature, testing regex replacement of it\n    agent_test_settings.agent.agent_llm = CommonLLMNames.CLAUDE_37_SONNET.value\n    agent_test_settings.agent.agent_config = {\n        \"memories\": serialized_memory_model.pop(\"memories\"),\n        \"memory_model\": serialized_memory_model,\n    }\n\n    thoughts: list[str] = []\n    orig_llm_model_call = LiteLLMModel.call\n\n    async def on_agent_action(  # noqa: RUF029\n        action: OpResult[ToolRequestMessage], *_\n    ) -> None:\n        thoughts.append(extract_thought(content=action.value.content))\n\n    async def llm_model_call(*args, **kwargs):\n        # NOTE: \"required\" will not lead to thoughts being emitted, it has to be \"auto\"\n        # https://docs.anthropic.com/en/docs/build-with-claude/tool-use#chain-of-thought\n        args = args[:-1]  # removing last element (tool_choice) from args\n        return await orig_llm_model_call(*args, tool_choice=\"auto\", **kwargs)  # type: ignore[misc]\n\n    with patch.object(LiteLLMModel, \"call\", side_effect=llm_model_call, autospec=True):\n        response = await agent_query(\n            query,\n            agent_test_settings,\n            Docs(),\n            agent_type=f\"{ldp.agent.__name__}.{MemoryAgent.__name__}\",\n            on_agent_action_callback=on_agent_action,\n        )\n    assert response.status == AgentStatus.SUCCESS, \"Agent did not succeed\"\n    assert (\n        time.perf_counter() - tic <= agent_test_settings.agent.timeout\n    ), \"Agent should not have timed out\"\n    assert all(thought and \"<thinking>\" not in thought for thought in thoughts)\n\n\n@pytest.mark.parametrize(\"agent_type\", [ToolSelector, SimpleAgent])\n@pytest.mark.asyncio\nasync def test_timeout(agent_test_settings: Settings, agent_type: str | type) -> None:\n    agent_test_settings.prompts.pre = None\n    agent_test_settings.agent.timeout = 0.05  # Give time for Environment.reset()\n    agent_test_settings.llm = \"gpt-4o-mini\"\n    agent_test_settings.agent.tool_names = {\"gen_answer\", \"complete\"}\n    orig_exec_tool_calls = PaperQAEnvironment.exec_tool_calls\n    tool_responses: list[list[ToolResponseMessage]] = []\n\n    async def spy_exec_tool_calls(*args, **kwargs) -> list[ToolResponseMessage]:\n        responses = await orig_exec_tool_calls(*args, **kwargs)\n        tool_responses.append(responses)\n        return responses\n\n    with patch.object(PaperQAEnvironment, \"exec_tool_calls\", spy_exec_tool_calls):\n        response = await agent_query(\n            query=\"Are COVID-19 vaccines effective?\",\n            settings=agent_test_settings,\n            agent_type=agent_type,\n        )\n    # Ensure that GenerateAnswerTool was called in truncation's failover\n    assert response.status == AgentStatus.TRUNCATED, \"Agent did not timeout\"\n    assert CANNOT_ANSWER_PHRASE in response.session.answer\n    (last_response,) = tool_responses[-1]\n    assert (\n        \"no papers\" in last_response.content\n    ), \"Expecting agent to been shown specifics on the failure\"\n\n\n@pytest.mark.flaky(reruns=5, only_rerun=[\"AssertionError\"])\n@pytest.mark.asyncio\nasync def test_propagate_options(agent_test_settings: Settings) -> None:\n    llm_name = \"gpt-4o-mini\"\n    default_llm_names = {\n        cls.model_fields[name].default\n        for name, cls in itertools.product((\"llm\", \"summary_llm\"), (Settings,))\n    }\n    assert (\n        llm_name not in default_llm_names\n    ), f\"Assertions require not matching a default LLM name in {default_llm_names}.\"\n\n    agent_test_settings.llm = llm_name\n    agent_test_settings.answer.answer_max_sources = 5\n    agent_test_settings.answer.evidence_k = 6\n    agent_test_settings.answer.answer_length = \"400 words\"\n    agent_test_settings.prompts.pre = None\n    agent_test_settings.prompts.system = \"End all responses with ###\"\n    agent_test_settings.prompts.context_inner = CONTEXT_INNER_PROMPT_NOT_DETAILED\n    agent_test_settings.answer.evidence_skip_summary = True\n\n    docs = Docs()\n    response = await agent_query(\n        query=\"What is a self-explanatory model?\",\n        settings=agent_test_settings,\n        docs=docs,\n        agent_type=FAKE_AGENT_TYPE,\n    )\n    assert response.status == AgentStatus.SUCCESS, \"Agent did not succeed\"\n    result = response.session\n    assert len(result.answer) > 200, \"Answer did not return any results\"\n    assert \"###\" in result.answer, \"Answer did not propagate system prompt\"\n    assert docs.docs, \"Expected docs to have been added\"\n    assert all(isinstance(d, DocDetails) for d in docs.docs.values())\n    assert all(\n        d.file_location for d in docs.docs.values()  # type: ignore[union-attr]\n    ), \"Expected file location to be populated\"\n    assert len(result.contexts) >= 2, \"Test expects a few contexts\"\n    # Subtract 2 to allow tolerance for chunks with leading/trailing whitespace\n    num_contexts_sufficient_length = sum(\n        len(c.context) >= agent_test_settings.parsing.reader_config[\"chunk_chars\"] - 2\n        for c in result.contexts\n    )\n    # Check most contexts have the expected length\n    assert (\n        num_contexts_sufficient_length >= len(result.contexts) - 1\n    ), \"Summary was not skipped\"\n\n\n@pytest.mark.asyncio\nasync def test_gather_evidence_rejects_empty_docs(\n    agent_test_settings: Settings,\n) -> None:\n\n    @wraps(GenerateAnswer.gen_answer)\n    async def gen_answer(self, state) -> str:  # noqa: ARG001, RUF029\n        return f\"{CANNOT_ANSWER_PHRASE}.\"\n\n    # Patch GenerateAnswerTool.gen_answer so that if this tool is chosen first,\n    # we keep running until we get truncated\n    with (\n        patch(\n            \"paperqa.agents.env.settings_to_tools\",\n            side_effect=[\n                [\n                    Tool.from_function(\n                        GatherEvidence(\n                            settings=agent_test_settings,\n                            summary_llm_model=agent_test_settings.get_summary_llm(),\n                            embedding_model=agent_test_settings.get_embedding_model(),\n                        ).gather_evidence,\n                        concurrency_safe=GatherEvidence.CONCURRENCY_SAFE,\n                    ),\n                    Tool.from_function(\n                        GenerateAnswer(\n                            settings=agent_test_settings,\n                            llm_model=agent_test_settings.get_llm(),\n                            summary_llm_model=agent_test_settings.get_summary_llm(),\n                            embedding_model=agent_test_settings.get_embedding_model(),\n                        ).gen_answer,\n                        concurrency_safe=GenerateAnswer.CONCURRENCY_SAFE,\n                    ),\n                ]\n            ],\n        ),\n        patch.object(GenerateAnswer, \"gen_answer\", gen_answer),\n    ):\n        agent_test_settings.agent = AgentSettings(\n            max_timesteps=3,\n            search_count=agent_test_settings.agent.search_count,\n            index=IndexSettings(\n                paper_directory=agent_test_settings.agent.index.paper_directory,\n                index_directory=agent_test_settings.agent.index.index_directory,\n            ),\n        )\n        response = await agent_query(\n            query=\"Are COVID-19 vaccines effective?\",\n            settings=agent_test_settings,\n            docs=Docs(),\n        )\n    assert (\n        response.status == AgentStatus.TRUNCATED\n    ), \"Agent should have hit its max timesteps\"\n\n\n@pytest.mark.parametrize(\"callback_type\", [None, \"async\"])\n@pytest.mark.flaky(reruns=3, only_rerun=[\"AssertionError\", \"EmptyDocsError\"])\n@pytest.mark.asyncio\nasync def test_agent_sharing_state(\n    agent_test_settings: Settings, subtests: SubTests, callback_type: str | None\n) -> None:\n    SAVE_API_COSTS_FILES_TO_EXCLUDE = {\n        \"pasa.pdf\",\n        *(f\"dummy{x}\" for x in (\".docx\", \"_jap.docx\", \".pptx\", \".xlsx\")),\n    }\n\n    def files_filter(f) -> bool:\n        return (\n            f.name not in SAVE_API_COSTS_FILES_TO_EXCLUDE\n            and IndexSettings.model_fields[\"files_filter\"].default(f)\n        )\n\n    agent_test_settings.agent.index.files_filter = files_filter\n    agent_test_settings.agent.search_count = 3  # Keep low for speed\n    agent_test_settings.answer.evidence_k = 2\n    agent_test_settings.answer.answer_max_sources = 1\n    llm_model = agent_test_settings.get_llm()\n    summary_llm_model = agent_test_settings.get_summary_llm()\n    embedding_model = agent_test_settings.get_embedding_model()\n\n    callbacks = {}\n    if callback_type == \"async\":\n        gen_answer_initialized_callback = AsyncMock()\n        gen_answer_completed_callback = AsyncMock()\n        gather_evidence_initialized_callback = AsyncMock()\n        gather_evidence_completed_callback = AsyncMock()\n\n        callbacks = {\n            \"gen_answer_initialized\": [gen_answer_initialized_callback],\n            \"gen_answer_completed\": [gen_answer_completed_callback],\n            \"gather_evidence_initialized\": [gather_evidence_initialized_callback],\n            \"gather_evidence_completed\": [gather_evidence_completed_callback],\n        }\n\n    agent_test_settings.agent.callbacks = callbacks\n\n    session = PQASession(question=\"What is a self-explanatory model?\")\n    env_state = EnvironmentState(docs=Docs(), session=session)\n    built_index = await get_directory_index(settings=agent_test_settings)\n    assert await built_index.count, \"Index build did not work\"\n\n    with subtests.test(msg=\"Custom and default environment status\"):\n        assert re.search(\n            pattern=EnvironmentState.STATUS_SEARCH_REGEX_PATTERN,\n            string=env_state.status,\n        ), \"Default status not formatted correctly\"\n        # override the status function with a new one\n\n        def new_status(state: EnvironmentState) -> str:\n            return f\"Custom status: paper count = {len(state.docs.docs)}\"\n\n        env_state.status_fn = new_status\n        assert env_state.status == new_status(\n            env_state\n        ), \"Custom status not set correctly.\"\n        env_state.status_fn = None\n\n    # run an initial complete tool to see that the answer object is populated by it\n    # this simulates if no gen_answer tool was called\n    with subtests.test(msg=Complete.__name__):\n        complete_tool = Complete()\n        await complete_tool.complete(state=env_state, has_successful_answer=False)\n        assert (\n            env_state.session.answer == Complete.NO_ANSWER_PHRASE\n        ), \"Complete did not succeed\"\n        # now we wipe the answer for further tests\n        env_state.session.answer = \"\"\n\n    with subtests.test(msg=PaperSearch.__name__):\n        search_tool = PaperSearch(\n            settings=agent_test_settings, embedding_model=embedding_model\n        )\n        with (\n            patch.object(\n                SearchIndex, \"save_index\", wraps=SearchIndex.save_index, autospec=True\n            ) as mock_save_index,\n            patch.object(\n                Index, \"open\", side_effect=Index.open, autospec=True\n            ) as mock_open,\n        ):\n            await search_tool.paper_search(\n                \"XAI self explanatory model\",\n                min_year=None,\n                max_year=None,\n                state=env_state,\n            )\n            assert env_state.docs.docs, \"Search did not add any papers\"\n            assert (\n                mock_open.call_count <= 1\n            ), \"Expected one Index.open call, or possibly zero if multiprocessing tests\"\n            assert all(\n                isinstance(d, Doc) for d in env_state.docs.docs.values()\n            ), \"Document type or DOI propagation failure\"\n\n            await search_tool.paper_search(\n                \"XAI for chemical property prediction\",\n                min_year=2018,\n                max_year=2024,\n                state=env_state,\n            )\n            assert (\n                mock_open.call_count <= 1\n            ), \"Expected one Index.open call, or possibly zero if multiprocessing tests\"\n            mock_save_index.assert_not_awaited()\n\n    with subtests.test(msg=GatherEvidence.__name__):\n        assert not session.contexts, \"No contexts is required for a later assertion\"\n\n        gather_evidence_tool = GatherEvidence(\n            settings=agent_test_settings,\n            summary_llm_model=summary_llm_model,\n            embedding_model=embedding_model,\n        )\n\n        response = await gather_evidence_tool.gather_evidence(\n            session.question, state=env_state\n        )\n\n        if callback_type == \"async\":\n            gather_evidence_initialized_callback.assert_awaited_once_with(env_state)\n            gather_evidence_completed_callback.assert_awaited_once_with(env_state)\n\n        split = re.split(r\"(\\d+) pieces of evidence\", response, maxsplit=1)\n        assert len(split) == 3, \"Unexpected response shape\"\n        total_added_1 = int(split[1])\n        assert total_added_1 > 0, \"Expected non-negative added evidence count\"\n        assert len(env_state.get_relevant_contexts()) == total_added_1\n        assert (\n            response.count(\"\\n- \") == 1\n        ), \"Expected exactly one best evidence to be shown\"\n\n        # now adjust to give the agent 2x pieces of evidence\n        gather_evidence_tool.settings.agent.agent_evidence_n = 2\n        # also reset the question to ensure that contexts are\n        # only returned to the agent for the new question\n        new_question = \"How does XAI relate to a self-explanatory model?\"\n        response = await gather_evidence_tool.gather_evidence(\n            new_question, state=env_state\n        )\n        assert len({c.question for c in session.contexts}) == 2, \"Expected 2 questions\"\n        # now we make sure this is only for the old question\n        for context in session.contexts:\n            if context.question != new_question:\n                assert (\n                    context.context[:50] not in response\n                ), \"gather_evidence should not return any contexts for the old question\"\n        assert (\n            sum(\n                (1 if (context.context[:30] in response) else 0)\n                for context in session.contexts\n                if context.question == new_question\n            )\n            == 2\n        ), \"gather_evidence should only return 2 contexts for the new question\"\n        split = re.split(r\"(\\d+) pieces of evidence\", response, maxsplit=1)\n        assert len(split) == 3, \"Unexpected response shape\"\n        total_added_2 = int(split[1])\n        assert total_added_2 > 0, \"Expected non-negative added evidence count\"\n        assert len(env_state.get_relevant_contexts()) == total_added_1 + total_added_2\n        assert (\n            response.count(\"\\n- \") == 2\n        ), \"Expected both evidences to be shown as best evidences\"\n\n        assert session.contexts, \"Evidence did not return any results\"\n        assert not session.answer, \"Expected no answer yet\"\n\n    with subtests.test(msg=f\"{GenerateAnswer.__name__} working\"):\n        generate_answer_tool = GenerateAnswer(\n            settings=agent_test_settings,\n            llm_model=llm_model,\n            summary_llm_model=summary_llm_model,\n            embedding_model=embedding_model,\n        )\n        result = await generate_answer_tool.gen_answer(state=env_state)\n\n        if callback_type == \"async\":\n            gen_answer_initialized_callback.assert_awaited_once_with(env_state)\n            gen_answer_completed_callback.assert_awaited_once_with(env_state)\n\n        assert re.search(\n            pattern=EnvironmentState.STATUS_SEARCH_REGEX_PATTERN, string=result\n        )\n        assert len(session.answer) > 200, \"Answer did not return any results\"\n        assert (\n            GenerateAnswer.extract_answer_from_message(result) == session.answer\n        ), \"Failed to regex extract answer from result\"\n        assert (\n            len(session.used_contexts) <= agent_test_settings.answer.answer_max_sources\n        ), \"Answer has more sources than expected\"\n\n    with subtests.test(msg=f\"{Reset.__name__} working\"):\n        reset_tool = Reset()\n        await reset_tool.reset(state=env_state)\n        assert not session.context\n        assert not session.contexts\n\n\ndef test_settings_model_config() -> None:\n    settings_name = \"tier1_limits\"\n    settings = Settings.from_name(settings_name)\n    assert (\n        settings.embedding_config\n    ), \"Test assertions are only effective if there's something to configure\"\n\n    with Path(\n        str(importlib.resources.files(\"paperqa.configs\") / f\"{settings_name}.json\")\n    ).open() as f:\n        raw_settings = json.loads(f.read())\n\n    llm_model = settings.get_llm()\n    summary_llm_model = settings.get_summary_llm()\n    embedding_model = settings.get_embedding_model()\n    assert (\n        llm_model.config[\"rate_limit\"][\"gpt-4o\"]\n        == raw_settings[\"llm_config\"][\"rate_limit\"][\"gpt-4o\"]\n    )\n    assert (\n        summary_llm_model.config[\"rate_limit\"][\"gpt-4o\"]\n        == raw_settings[\"summary_llm_config\"][\"rate_limit\"][\"gpt-4o\"]\n    )\n    assert (\n        embedding_model.config[\"rate_limit\"]\n        == raw_settings[\"embedding_config\"][\"rate_limit\"]\n    )\n\n\ndef test_tool_schema(agent_test_settings: Settings) -> None:\n    \"\"\"Check the tool schema passed to LLM providers.\"\"\"\n    tools = settings_to_tools(agent_test_settings)\n    assert ToolsAdapter.dump_python(tools, exclude_none=True) == [\n        {\n            \"type\": \"function\",\n            \"info\": {\n                \"name\": \"reset\",\n                \"description\": (\n                    \"Reset by clearing all current evidence from the system.\"\n                    \"\\n\\nThis tool is useful when repeatedly failing to answer because\"\n                    \" the existing evidence may unsuitable for the question.\\nIt does\"\n                    \" not make sense to call this tool in parallel with other tools,\"\n                    \" as its resetting all state.\\n\"\n                    \"Only invoke this tool when the current evidence is above\"\n                    \" zero, or this tool will be useless.\"\n                ),\n                \"parameters\": {\"type\": \"object\", \"properties\": {}, \"required\": []},\n            },\n        },\n        {\n            \"type\": \"function\",\n            \"info\": {\n                \"name\": \"gen_answer\",\n                \"description\": (\n                    \"Generate an answer using current evidence.\\n\\nThe tool may fail,\"\n                    \" indicating that better or different evidence should be\"\n                    \" found.\\nAim for at least five pieces of evidence from multiple\"\n                    \" sources before invoking this tool.\\nFeel free to invoke this tool\"\n                    \" in parallel with other tools, but do not call this tool in\"\n                    \" parallel with itself.\"\n                ),\n                \"parameters\": {\"type\": \"object\", \"properties\": {}, \"required\": []},\n            },\n        },\n        {\n            \"type\": \"function\",\n            \"info\": {\n                \"name\": \"gather_evidence\",\n                \"description\": (\n                    \"Gather evidence from previous papers given a specific question\"\n                    \" to increase evidence and relevant paper counts.\\n\\nA valuable\"\n                    \" time to invoke this tool is right after another tool\"\n                    \" increases paper count.\\nFeel free to invoke this tool in\"\n                    \" parallel with other tools, but do not call this tool in\"\n                    \" parallel with itself.\\nOnly invoke this tool when the paper\"\n                    \" count is above zero, or this tool will be useless.\"\n                ),\n                \"parameters\": {\n                    \"type\": \"object\",\n                    \"properties\": {\n                        \"question\": {\n                            \"type\": \"string\",\n                            \"description\": \"Specific question to gather evidence for.\",\n                            \"title\": \"Question\",\n                        }\n                    },\n                    \"required\": [\"question\"],\n                },\n            },\n        },\n        {\n            \"type\": \"function\",\n            \"info\": {\n                \"name\": \"paper_search\",\n                \"description\": (\n                    \"Search for papers to increase the paper count.\\n\\nRepeat\"\n                    \" previous calls with the same query and years to continue a\"\n                    \" search. Only repeat a maximum of twice.\\nThis tool can be\"\n                    \" called concurrently.\\nThis tool\"\n                    \" introduces novel papers, so invoke this tool when just\"\n                    \" beginning or when unsatisfied with the current evidence.\"\n                ),\n                \"parameters\": {\n                    \"type\": \"object\",\n                    \"properties\": {\n                        \"query\": {\n                            \"type\": \"string\",\n                            \"description\": (\n                                \"A search query, which can be a specific phrase,\"\n                                \" complete sentence,\\nor general keywords, e.g.\"\n                                \" 'machine learning for immunology'. Also can be\"\n                                \"\\ngiven search operators.\"\n                            ),\n                            \"title\": \"Query\",\n                        },\n                        \"min_year\": {\n                            \"anyOf\": [\n                                {\"type\": \"integer\"},\n                                {\"type\": \"string\"},\n                                {\"type\": \"null\"},\n                            ],\n                            \"description\": (\n                                \"Filter for minimum publication year, or None for\"\n                                \" no minimum year.\\nThe current year is\"\n                                f\" {get_year()}.\"\n                            ),\n                            \"title\": \"Min Year\",\n                        },\n                        \"max_year\": {\n                            \"anyOf\": [\n                                {\"type\": \"integer\"},\n                                {\"type\": \"string\"},\n                                {\"type\": \"null\"},\n                            ],\n                            \"description\": (\n                                \"Filter for maximum publication year, or None for\"\n                                \" no maximum year.\\nThe current year is\"\n                                f\" {get_year()}.\"\n                            ),\n                            \"title\": \"Max Year\",\n                        },\n                    },\n                    \"required\": [\"query\", \"min_year\", \"max_year\"],\n                },\n            },\n        },\n        {\n            \"info\": {\n                \"description\": (\n                    \"Terminate using the last proposed answer.\\n\\nDo not invoke this\"\n                    \" tool in parallel with other tools or itself.\"\n                ),\n                \"name\": \"complete\",\n                \"parameters\": {\n                    \"properties\": {\n                        \"has_successful_answer\": {\n                            \"description\": (\n                                \"Set True if an answer that addresses all parts of the\"\n                                \"\\ntask has been generated, otherwise set False to\"\n                                \" indicate unsureness.\"\n                            ),\n                            \"title\": \"Has Successful Answer\",\n                            \"type\": \"boolean\",\n                        }\n                    },\n                    \"required\": [\"has_successful_answer\"],\n                    \"type\": \"object\",\n                },\n            },\n            \"type\": \"function\",\n        },\n    ]\n\n\ndef test_answers_are_striped() -> None:\n    \"\"\"Test that answers are striped.\"\"\"\n    session = PQASession(\n        question=\"What is the meaning of life?\",\n        contexts=[\n            Context(\n                context=\"bla\",\n                question=\"foo\",\n                text=Text(\n                    name=\"text\",\n                    text=\"The meaning of life is 42.\",\n                    embedding=[43.3, 34.2],\n                    doc=Doc(\n                        docname=\"foo\",\n                        citation=\"bar\",\n                        dockey=\"baz\",\n                        embedding=[43.1, 65.2],\n                    ),\n                ),\n                score=3,\n                extra_field=\"extra_value\",\n            )\n        ],\n    )\n    response = AnswerResponse(session=session, bibtex={}, status=AgentStatus.SUCCESS)\n\n    assert response.session.contexts[0].text.embedding is None\n    assert not response.session.contexts[0].text.text\n    assert response.session.contexts[0].text.doc is not None\n    assert response.session.contexts[0].text.doc.embedding is None\n    assert response.session.contexts[0].extra_field is not None  # type: ignore[attr-defined]\n    # make sure it serializes\n    response.model_dump_json()\n\n\n@pytest.mark.asyncio\nasync def test_clinical_tool_usage(agent_test_settings) -> None:\n    agent_test_settings.llm = \"gpt-4o\"\n    agent_test_settings.summary_llm = \"gpt-4o\"\n    agent_test_settings.agent.tool_names = {\n        \"clinical_trials_search\",\n        \"gather_evidence\",\n        \"gen_answer\",\n        \"complete\",\n    }\n    docs = Docs()\n    response = await run_agent(\n        docs,\n        query=(\n            \"What are the NCTIDs of clinical trials for depression that focus on health\"\n            \" services research, are in phase 2, have no status type, and started in or\"\n            \" after 2017?\"\n        ),\n        settings=agent_test_settings,\n    )\n    # make sure the tool was used at least once\n    assert any(\n        ClinicalTrialsSearch.TOOL_FN_NAME in step\n        for step in response.session.tool_history\n    ), \"ClinicalTrialsSearch was not used\"\n    # make sure some clinical trials are pulled in as contexts\n    assert any(\n        \"ClinicalTrials.gov\" in c.text.doc.citation for c in response.session.contexts\n    ), \"No clinical trials were put into contexts\"\n\n\n@pytest.mark.asyncio\nasync def test_search_pagination(agent_test_settings: Settings) -> None:\n    \"\"\"Test that pagination works correctly in SearchIndex.query().\"\"\"\n    index = await get_directory_index(settings=agent_test_settings)\n\n    page_size = 1\n\n    page1_results = await index.query(query=\"test\", top_n=page_size)\n    page2_results = await index.query(query=\"test\", top_n=page_size, offset=page_size)\n    page1and2_results = await index.query(query=\"test\", top_n=2 * page_size)\n\n    assert (\n        page1_results == page1and2_results[:page_size]\n    ), \"First page should match start of all results\"\n    assert (\n        page2_results == page1and2_results[page_size : page_size * 2]\n    ), \"Second page should match second slice of all results\"\n\n\n@pytest.mark.asyncio\nasync def test_empty_index_without_index_rebuild(agent_test_settings: Settings):\n    \"\"\"Test that empty index and `rebuild_index=False` lead to a RuntimeError.\"\"\"\n    agent_test_settings.agent = AgentSettings(index=IndexSettings())  # empty index\n    agent_test_settings.agent.rebuild_index = False\n    with pytest.raises(RuntimeError, match=r\"Index .* was empty, please rebuild it.\"):\n        await agent_query(\n            query=\"Are COVID-19 vaccines effective?\",\n            settings=agent_test_settings,\n            agent_type=FAKE_AGENT_TYPE,\n            force_index_rebuild=False,\n        )\n\n\nclass TestClinicalTrialSearchTool:\n    @pytest.mark.asyncio\n    async def test_continuation(self) -> None:\n        docs = Docs()\n        state = EnvironmentState(\n            docs=docs, session=PQASession(question=\"\"), status_fn=clinical_trial_status\n        )\n        tool = ClinicalTrialsSearch(\n            search_count=4,  # Keep low for speed\n            settings=Settings(),\n        )\n        result = await tool.clinical_trials_search(\"Covid-19 vaccines\", state)\n        # 4 trials + the metadata context = 5\n        assert len(state.docs.docs) == 5, \"Search did not return enough trials\"\n        assert re.search(pattern=CLINICAL_STATUS_SEARCH_REGEX_PATTERN, string=result)\n        match = re.search(r\"Clinical Trial Count=(\\d+)\", result)\n        assert match\n        trial_count = int(match.group(1))\n        assert trial_count == len(state.docs.docs)\n\n        # Check continuation of the search\n        result = await tool.clinical_trials_search(\"Covid-19 vaccines\", state)\n        assert len(state.docs.docs) > trial_count, \"Search was unable to continue\"\n\n\n@pytest.mark.timeout(60 * 7)  # Extended from global 5-min timeout\n@pytest.mark.asyncio\nasync def test_index_build_concurrency(agent_test_settings: Settings) -> None:\n\n    high_concurrency_settings = agent_test_settings.model_copy(deep=True)\n    high_concurrency_settings.agent.index.name = \"high_concurrency\"\n    high_concurrency_settings.agent.index.concurrency = 3\n    high_concurrency_settings.agent.index.batch_size = 3\n    with patch.object(\n        SearchIndex, \"save_index\", side_effect=SearchIndex.save_index, autospec=True\n    ) as mock_save_index:\n        start_time = time.perf_counter()\n        await get_directory_index(settings=high_concurrency_settings)\n        high_concurrency_duration = time.perf_counter() - start_time\n    high_batch_save_count = mock_save_index.call_count\n\n    low_concurrency_settings = agent_test_settings.model_copy(deep=True)\n    low_concurrency_settings.agent.index.name = \"low_concurrency\"\n    low_concurrency_settings.agent.index.concurrency = 1\n    low_concurrency_settings.agent.index.batch_size = 1\n    with patch.object(\n        SearchIndex, \"save_index\", side_effect=SearchIndex.save_index, autospec=True\n    ) as mock_save_index:\n        start_time = time.perf_counter()\n        await get_directory_index(settings=low_concurrency_settings)\n        low_concurrency_duration = time.perf_counter() - start_time\n    low_batch_save_count = mock_save_index.call_count\n\n    assert high_concurrency_duration * 1.1 < low_concurrency_duration, (\n        \"Expected high concurrency to be faster, but took\"\n        f\" {high_concurrency_duration:.2f}s compared to {low_concurrency_duration:.2f}s\"\n    )\n    assert high_batch_save_count < low_batch_save_count, (\n        \"Expected fewer save_index with high batch size, but got\"\n        f\" {high_batch_save_count} vs {low_batch_save_count}\"\n    )\n\n\n@pytest.mark.asyncio\nasync def test_env_from_name(subtests: SubTests) -> None:\n    assert \"paperqa\" in Environment.available()\n\n    with subtests.test(msg=\"only-task\"):\n        env = Environment.from_name(  # type: ignore[var-annotated]\n            \"paperqa\", \"How can you use XAI for chemical property prediction?\"\n        )\n        assert isinstance(env, PaperQAEnvironment)\n        with pytest.raises(ValueError, match=\"configured\"):\n            await env.get_id()\n\n    with subtests.test(msg=\"env-kwargs\"):\n        env = Environment.from_name(\n            \"paperqa\",\n            query=\"How can you use XAI for chemical property prediction?\",\n            settings=Settings(),\n            docs=Docs(),\n        )\n        assert isinstance(env, PaperQAEnvironment)\n"
  },
  {
    "path": "tests/test_cli.py",
    "content": "import os\nimport sys\nimport zlib\nfrom pathlib import Path\nfrom unittest.mock import patch\n\nimport pytest\nfrom tenacity import Retrying, retry_if_exception_type, stop_after_attempt\n\nfrom paperqa import Docs\nfrom paperqa.agents import ask, build_index, main, search_query\nfrom paperqa.agents.models import AnswerResponse\nfrom paperqa.settings import Settings\nfrom paperqa.utils import pqa_directory\n\n\ndef test_can_modify_settings(capsys, stub_data_dir: Path) -> None:\n    rel_path_home_to_stub_data = Path(\"~\") / stub_data_dir.relative_to(Path.home())\n\n    # This test depends on the unit_test config not previously existing\n    with pytest.raises(FileNotFoundError, match=\"unit_test\"):\n        Settings.from_name(\"unit_test\")\n\n    old_argv = sys.argv\n    try:\n        sys.argv = (\n            \"paperqa -s debug --llm=my-model-foo\"\n            f\" --agent.index.paper_directory={rel_path_home_to_stub_data!s} save\"\n            \" unit_test\"\n        ).split()\n        main()\n\n        captured = capsys.readouterr()\n        assert not captured.err\n        assert \"Settings saved\" in captured.out\n        settings = Settings.from_name(\"unit_test\")\n        assert settings.llm == \"my-model-foo\"\n        assert settings.agent.index.paper_directory == str(rel_path_home_to_stub_data)\n\n        sys.argv = [\"paperqa\", \"-s\", \"unit_test\", \"view\"]\n        main()\n\n        captured = capsys.readouterr()\n        assert not captured.err\n        assert \"my-model-foo\" in captured.out\n    finally:\n        sys.argv = old_argv\n        os.unlink(pqa_directory(\"settings\") / \"unit_test.json\")\n\n\ndef test_cli_ask(agent_index_dir: Path, stub_data_dir: Path) -> None:\n    settings = Settings.from_name(\"debug\")\n    settings.agent.index.index_directory = agent_index_dir\n    settings.agent.index.paper_directory = stub_data_dir\n    response = ask(\n        \"How can you use XAI for chemical property prediction?\", settings=settings\n    )\n    assert isinstance(response, AnswerResponse)\n    assert response.session.formatted_answer\n\n    search_result = search_query(\n        \" \".join(response.session.formatted_answer.split()),\n        \"answers\",\n        settings,\n    )\n    assert isinstance(search_result, list)\n    found_answer = search_result[0][0]\n    assert isinstance(found_answer, AnswerResponse)\n    assert found_answer.model_dump() == response.model_dump()\n\n\ndef test_cli_can_build_and_search_index(\n    agent_index_dir: Path, stub_data_dir: Path\n) -> None:\n    rel_path_home_to_stub_data = Path(\"~\") / stub_data_dir.relative_to(Path.home())\n    settings = Settings.from_name(\"debug\")\n    settings.agent.index.paper_directory = rel_path_home_to_stub_data\n    settings.agent.index.index_directory = agent_index_dir\n    index_name = \"test\"\n    for attempt in Retrying(\n        stop=stop_after_attempt(3),\n        # zlib.error: Error -5 while decompressing data: incomplete or truncated stream\n        retry=retry_if_exception_type(zlib.error),\n    ):\n        with attempt:\n            build_index(index_name, stub_data_dir, settings)\n    result = search_query(\"XAI\", index_name, settings)\n    assert isinstance(result, list)\n    assert len(result) == 1\n    assert isinstance(result[0][0], Docs)\n    assert all(d.startswith(\"Wellawatte\") for d in result[0][0].docnames)\n    assert result[0][1] == \"paper.pdf\"\n\n\ndef test_settings_index_name_used_when_index_arg_is_default(\n    stub_data_dir: Path,\n) -> None:\n    settings = Settings(\n        agent={\"index\": {\"paper_directory\": stub_data_dir, \"name\": \"my_named_index\"}}\n    )\n\n    with patch(\"paperqa.agents.get_directory_index\") as mock_get_directory_index:\n        # When --index isn't provided, the default name of \"default\" will still\n        # respect a custom-specified index name\n        build_index(\"default\", stub_data_dir, settings)\n\n    assert settings.agent.index.name == \"my_named_index\"\n    mock_get_directory_index.assert_awaited_once_with(settings=settings)\n    passed_settings = mock_get_directory_index.call_args.kwargs[\"settings\"]\n    assert passed_settings.agent.index.name == \"my_named_index\"\n\n    with patch(\"paperqa.agents.index_search\", return_value=[]) as mock_index_search:\n        # When --index isn't provided, the default name of \"default\" will still\n        # respect a custom-specified index name\n        search_query(\"XAI\", \"default\", settings)\n\n    mock_index_search.assert_awaited_once()\n    assert mock_index_search.call_args.kwargs[\"index_name\"] == \"my_named_index\"\n"
  },
  {
    "path": "tests/test_clients.py",
    "content": "from __future__ import annotations\n\nimport csv\nimport logging\nimport os\nimport re\nfrom collections.abc import Collection, Sequence\nfrom datetime import UTC, datetime\nfrom pathlib import Path\nfrom typing import Any, cast\nfrom unittest.mock import patch\n\nimport httpx\nimport httpx_aiohttp\nimport pytest\n\nimport paperqa\nfrom paperqa.clients import (\n    ALL_CLIENTS,\n    CrossrefProvider,\n    DocMetadataClient,\n    SemanticScholarProvider,\n)\nfrom paperqa.clients.client_models import MetadataPostProcessor, MetadataProvider\nfrom paperqa.clients.exceptions import DOINotFoundError\nfrom paperqa.clients.journal_quality import (\n    DEFAULT_JOURNAL_QUALITY_CSV_PATH,\n    JournalQualityPostProcessor,\n)\nfrom paperqa.clients.openalex import OpenAlexProvider, reformat_name\nfrom paperqa.clients.retractions import RetractionDataPostProcessor\nfrom paperqa.clients.semantic_scholar import s2_title_search\nfrom paperqa.types import SOURCE_QUALITY_MESSAGES, DocDetails\n\n# Use to avoid flaky tests every time citation count changes\nCITATION_COUNT_SENTINEL = \"CITATION_COUNT_SENTINEL\"\n\n\n@pytest.mark.vcr\n@pytest.mark.parametrize(\n    \"paper_attributes\",\n    [\n        {\n            \"title\": (\n                \"Effect of native oxide layers on copper thin-film \"\n                \"tensile properties: A reactive molecular dynamics study\"\n            ),\n            \"source\": [\"semantic_scholar\", \"crossref\"],\n            \"key\": \"skarlinski2015effectofnative\",\n            \"doi\": \"10.1063/1.4938384\",\n            \"doc_id\": \"c217ec9289696c3c\",\n            \"journal\": \"Journal of Applied Physics\",\n            \"authors\": [\"Michael D. Skarlinski\", \"David J. Quesnel\"],\n            \"formatted_citation\": (\n                \"Michael D. Skarlinski and David J. Quesnel. Effect of native oxide\"\n                \" layers on copper thin-film tensile properties: a reactive molecular\"\n                \" dynamics study. Journal of Applied Physics, 118:235306, Dec 2015.\"\n                \" URL: https://doi.org/10.1063/1.4938384, doi:10.1063/1.4938384. This\"\n                \" article has\"\n                f\" {CITATION_COUNT_SENTINEL}10{CITATION_COUNT_SENTINEL} citations and is\"\n                \" from a peer-reviewed journal.\"\n            ),\n            \"is_oa\": False,\n        },\n        {\n            \"title\": (\n                \"PaperQA: Retrieval-Augmented Generative Agent for Scientific Research\"\n            ),\n            \"source\": [\"semantic_scholar\"],\n            \"key\": \"lala2023paperqaretrievalaugmentedgenerative\",\n            \"doi\": \"10.48550/arxiv.2312.07559\",\n            \"doc_id\": \"bb985e0e3265d678\",\n            \"journal\": \"ArXiv\",\n            \"authors\": [\n                \"Jakub L'ala\",\n                \"Odhran O'Donoghue\",\n                \"Aleksandar Shtedritski\",\n                \"Sam Cox\",\n                \"Samuel G. Rodriques\",\n                \"Andrew D. White\",\n            ],\n            \"formatted_citation\": (\n                \"Jakub L'ala, Odhran O'Donoghue, Aleksandar Shtedritski, Sam Cox,\"\n                \" Samuel G. Rodriques, and Andrew D. White. Paperqa:\"\n                \" retrieval-augmented generative agent for scientific research. ArXiv,\"\n                \" Dec 2023. URL: https://doi.org/10.48550/arxiv.2312.07559,\"\n                \" doi:10.48550/arxiv.2312.07559. This article has\"\n                f\" {CITATION_COUNT_SENTINEL}106{CITATION_COUNT_SENTINEL} citations.\"\n            ),\n            \"is_oa\": None,\n        },\n        {\n            \"title\": \"Augmenting large language models with chemistry tools\",\n            \"source\": [\"semantic_scholar\", \"crossref\"],\n            \"key\": \"bran2024augmentinglargelanguage\",\n            \"doi\": \"10.1038/s42256-024-00832-8\",\n            \"doc_id\": \"0f650d59b0a2ba5a\",  # spellchecker: disable-line\n            \"journal\": \"Nature Machine Intelligence\",\n            \"authors\": [\n                \"Andres M. Bran\",\n                \"Sam Cox\",\n                \"Oliver Schilter\",\n                \"Carlo Baldassari\",\n                \"Andrew D. White\",\n                \"Philippe Schwaller\",\n            ],\n            \"formatted_citation\": (\n                \"Andres M. Bran, Sam Cox, Oliver Schilter, Carlo Baldassari, Andrew D.\"\n                \" White, and Philippe Schwaller. Augmenting large language models with\"\n                \" chemistry tools. Nature Machine Intelligence, 6:535, May 2024.\"\n                \" URL: https://doi.org/10.1038/s42256-024-00832-8,\"\n                \" doi:10.1038/s42256-024-00832-8. This article has\"\n                f\" {CITATION_COUNT_SENTINEL}488{CITATION_COUNT_SENTINEL} citations and\"\n                \" is from a domain leading peer-reviewed journal.\"\n            ),\n            \"is_oa\": True,\n        },\n    ],\n)\n@pytest.mark.asyncio\nasync def test_title_search(paper_attributes: dict[str, str]) -> None:\n    async with httpx_aiohttp.HttpxAiohttpClient() as http_client:\n        client_list = [\n            client for client in ALL_CLIENTS if client != RetractionDataPostProcessor\n        ]\n        client = DocMetadataClient(\n            http_client,\n            metadata_clients=cast(\n                \"Collection[type[MetadataPostProcessor[Any] | MetadataProvider[Any]]]\",\n                client_list,\n            ),\n        )\n        details = await client.query(title=paper_attributes[\"title\"])\n        assert details, \"Assertions require successful query\"\n        assert set(details.other[\"client_source\"]) == set(\n            paper_attributes.pop(\"source\")\n        ), \"Should have the correct source\"\n        assert details.other.get(\"is_oa\") == paper_attributes.pop(\n            \"is_oa\"\n        ), \"Open access data should match\"\n        expected_before_cct, expected_citation_ct, expected_after_cct = re.split(\n            CITATION_COUNT_SENTINEL,\n            paper_attributes.pop(\"formatted_citation\"),\n            maxsplit=2,\n        )\n        assert expected_before_cct in details.formatted_citation\n        assert expected_after_cct in details.formatted_citation\n        citation_count = details.formatted_citation[\n            len(expected_before_cct) : -len(expected_after_cct)\n        ]\n        assert int(citation_count) == int(expected_citation_ct)\n        for key, value in paper_attributes.items():\n            assert getattr(details, key) == value, f\"Should have the correct {key}\"\n\n\n@pytest.mark.vcr\n@pytest.mark.parametrize(\n    \"paper_attributes\",\n    [\n        {\n            \"title\": (\n                \"High-throughput screening of human genetic variants by pooled prime\"\n                \" editing\"\n            ),\n            \"source\": [\"semantic_scholar\", \"crossref\"],\n            \"key\": \"herger2025highthroughputscreeningof\",\n            \"doi\": \"10.1016/j.xgen.2025.100814\",\n            \"doc_id\": \"17ba73198ea7230c\",  # spellchecker: disable-line\n            \"journal\": \"Cell Genomics\",\n            \"authors\": [\n                \"Michael Herger\",\n                \"Christina M. Kajba\",\n                \"Megan Buckley\",\n                \"Ana Cunha\",\n                \"Molly Strom\",\n                \"Gregory M. Findlay\",\n            ],\n            \"formatted_citation\": (\n                \"Michael Herger, Christina M. Kajba, Megan Buckley, Ana Cunha, Molly\"\n                \" Strom, and Gregory M. Findlay. High-throughput screening of human\"\n                \" genetic variants by pooled prime editing. Cell Genomics, 5:100814, Apr 2025. URL:\"\n                \" https://doi.org/10.1016/j.xgen.2025.100814,\"\n                \" doi:10.1016/j.xgen.2025.100814.\"\n                \" This article has 5 citations and is from a peer-reviewed journal.\"\n            ),\n            \"is_oa\": True,\n        },\n        {\n            \"title\": (\n                \"An essential role of active site arginine residue in iodide binding\"\n                \" and histidine residue in electron transfer for iodide oxidation by\"\n                \" horseradish peroxidase\"\n            ),\n            \"source\": [\"semantic_scholar\", \"crossref\"],\n            \"key\": \"adak2001anessentialrole\",\n            \"doi\": \"10.1023/a:1007154515475\",\n            \"doc_id\": \"3012c6676b658a27\",\n            \"journal\": \"Molecular and Cellular Biochemistry\",\n            \"authors\": [\n                \"Subrata Adak\",\n                \"Debashis Bandyopadhyay\",\n                \"Uday Bandyopadhyay\",\n                \"Ranajit K. Banerjee\",\n            ],\n            \"formatted_citation\": (\n                \"Subrata Adak, Debashis Bandyopadhyay, Uday Bandyopadhyay, and Ranajit\"\n                \" K. Banerjee. An essential role of active site arginine residue in\"\n                \" iodide binding and histidine residue in electron transfer for iodide\"\n                \" oxidation by horseradish peroxidase. Molecular and Cellular\"\n                \" Biochemistry, 218:1-11, Feb 2001. URL:\"\n                \" https://doi.org/10.1023/a:1007154515475, doi:10.1023/a:1007154515475.\"\n                \" This article has 7 citations and is from a peer-reviewed journal.\"\n            ),\n            \"is_oa\": False,\n        },\n        {\n            \"title\": \"Convalescent-anti-sars-cov-2-plasma/immune-globulin\",\n            \"source\": [\"semantic_scholar\", \"crossref\"],\n            \"key\": \"unknownauthors2023convalescentantisarscov2plasmaimmuneglobulin\",\n            \"doi\": \"10.1007/s40278-023-41815-2\",\n            \"doc_id\": \"c2a60b772778732c\",\n            \"journal\": \"Reactions Weekly\",\n            \"authors\": [],\n            \"formatted_citation\": (\n                \"Unknown author(s).\"\n                \" Convalescent-anti-sars-cov-2-plasma/immune-globulin. Reactions\"\n                \" Weekly, 1962:145-145, Jun 2023. URL:\"\n                \" https://doi.org/10.1007/s40278-023-41815-2,\"\n                \" doi:10.1007/s40278-023-41815-2. This article has 0 citations and is\"\n                \" from a peer-reviewed journal.\"\n            ),\n            \"is_oa\": False,\n        },\n        {\n            \"bibtex_type\": \"article\",\n            \"publication_date\": datetime(2015, 6, 29, tzinfo=UTC),\n            \"year\": 2015,\n            \"volume\": \"87\",\n            \"pages\": (\n                \"46-51\"  # Semantic Scholar gives back pages \"\\n          46-51\\n        \"\n            ),\n            \"journal\": \"Advanced drug delivery reviews\",\n            \"url\": \"https://doi.org/10.1016/j.addr.2015.01.008\",\n            \"title\": (\n                \"Pharmacokinetics, biodistribution and cell uptake of antisense\"\n                \" oligonucleotides.\"\n            ),\n            \"source\": [\"semantic_scholar\", \"crossref\"],\n            \"doi\": \"10.1016/j.addr.2015.01.008\",\n            \"doc_id\": \"35c80e22e6d9a7bc\",\n            \"dockey\": \"35c80e22e6d9a7bc\",\n            \"doi_url\": \"https://doi.org/10.1016/j.addr.2015.01.008\",\n        },\n        {\n            \"publication_date\": datetime(2014, 10, 27, tzinfo=UTC),\n            \"year\": 2014,\n            \"volume\": \"111\",\n            \"pages\": \"E4832-E4841\",\n            \"journal\": \"Proceedings of the National Academy of Sciences\",\n            \"title\": (\n                \"Developing functional musculoskeletal tissues through hypoxia\"\n                \" and lysyl oxidase-induced collagen cross-linking\"\n            ),\n            \"source\": [\"semantic_scholar\", \"crossref\"],\n            \"doi\": \"10.1073/pnas.1414271111\",\n            \"doc_id\": \"048586195b7e92fd\",\n            \"dockey\": \"048586195b7e92fd\",\n            \"doi_url\": \"https://doi.org/10.1073/pnas.1414271111\",\n        },\n    ],\n)\n@pytest.mark.asyncio\nasync def test_doi_search(paper_attributes: dict[str, str | list[str]]) -> None:\n    async with httpx_aiohttp.HttpxAiohttpClient() as http_client:\n        client_list = [\n            client for client in ALL_CLIENTS if client != RetractionDataPostProcessor\n        ]\n        client = DocMetadataClient(\n            http_client,\n            metadata_clients=cast(\n                \"Collection[type[MetadataPostProcessor[Any] | MetadataProvider[Any]]]\",\n                client_list,\n            ),\n        )\n        details = await client.query(doi=paper_attributes[\"doi\"])\n        assert details, \"Assertions require successful query\"\n        assert set(details.other[\"client_source\"]) == set(\n            paper_attributes[\"source\"]\n        ), \"Should have the correct source\"\n        for key, value in paper_attributes.items():\n            if key not in {\"is_oa\", \"source\"}:\n                if isinstance(value, str):\n                    assert (\n                        getattr(details, key).lower() == value.lower()\n                    ), f\"Should have the correct {key}\"\n                else:\n                    assert (\n                        getattr(details, key) == value\n                    ), f\"Should have the correct {key}\"\n            elif key == \"is_oa\":\n                assert (\n                    details.other.get(\"is_oa\") == value\n                ), \"Open access data should match\"\n\n\n@pytest.mark.vcr\n@pytest.mark.asyncio\nasync def test_bulk_doi_search() -> None:\n    dois = [\n        \"10.1063/1.4938384\",\n        \"10.48550/arxiv.2312.07559\",\n        \"10.1038/s42256-024-00832-8\",\n        \"10.1101/2024.04.01.587366\",\n        \"10.1023/a:1007154515475\",\n        \"10.1007/s40278-023-41815-2\",\n    ]\n    async with httpx_aiohttp.HttpxAiohttpClient() as http_client:\n        client = DocMetadataClient(http_client)\n        details = await client.bulk_query([{\"doi\": doi} for doi in dois])\n        assert len(details) == 6, \"Should return 6 results\"\n        assert all(d for d in details), \"All results should be non-None\"\n\n\n@pytest.mark.vcr\n@pytest.mark.asyncio\nasync def test_bulk_title_search() -> None:\n    titles = [\n        (\n            \"Effect of native oxide layers on copper thin-film tensile properties: A\"\n            \" reactive molecular dynamics study\"\n        ),\n        \"PaperQA: Retrieval-Augmented Generative Agent for Scientific Research\",\n        \"Augmenting large language models with chemistry tools\",\n        \"High-throughput screening of human genetic variants by pooled prime editing\",\n        (\n            \"An essential role of active site arginine residue in iodide binding and\"\n            \" histidine residue in electron transfer for iodide oxidation by\"\n            \" horseradish peroxidase\"\n        ),\n        \"Convalescent-anti-sars-cov-2-plasma/immune-globulin\",\n    ]\n    async with httpx_aiohttp.HttpxAiohttpClient() as http_client:\n        client = DocMetadataClient(http_client)\n        details = await client.bulk_query([{\"title\": title} for title in titles])\n        assert len(details) == 6, \"Should return 6 results\"\n        assert all(d for d in details), \"All results should be non-None\"\n\n\n@pytest.mark.vcr\n@pytest.mark.asyncio\nasync def test_bad_titles() -> None:\n    async with httpx_aiohttp.HttpxAiohttpClient() as http_client:\n        client = DocMetadataClient(http_client)\n        details = await client.query(title=\"askldjrq3rjaw938h\")\n        assert not details, \"Should return None for bad title\"\n        details = await client.query(\n            title=(\n                \"Effect of native oxide layers on copper thin-film tensile properties:\"\n                \" A study\"\n            )\n        )\n        assert details, \"Should find a similar title\"\n\n\n@pytest.mark.asyncio\nasync def test_client_os_error() -> None:\n    \"\"\"Confirm an OSError variant does not crash us.\"\"\"\n    async with httpx_aiohttp.HttpxAiohttpClient() as http_client:\n        client = DocMetadataClient(\n            http_client, metadata_clients=[SemanticScholarProvider]\n        )\n        with patch.object(\n            http_client,\n            \"get\",\n            side_effect=httpx.ConnectError(\n                \"This used to say 'Bad file descriptor' for aiohttp,\"\n                \" now it's this placeholder for httpx.\"\n            ),\n        ) as mock_get:\n            assert not await client.query(doi=\"placeholder\")\n        assert mock_get.call_count >= 1, \"Expected the exception to have been thrown\"\n\n\n@pytest.mark.asyncio\n@pytest.mark.parametrize(\n    (\"return_value\", \"match\"),\n    [\n        pytest.param({\"data\": []}, \"No results\", id=\"empty-data\"),\n        pytest.param({\"data\": [{}]}, \"Unexpected\", id=\"missing-title-key\"),\n    ],\n)\nasync def test_s2_title_search_edge_cases(\n    return_value: dict[str, Any], match: str\n) -> None:\n    async with httpx_aiohttp.HttpxAiohttpClient() as http_client:\n        with patch(\n            \"paperqa.clients.semantic_scholar._s2_get_with_retrying\",\n            return_value=return_value,\n        ):\n            with pytest.raises(DOINotFoundError, match=match):\n                await s2_title_search(\"some title\", client=http_client)\n\n\n@pytest.mark.vcr\n@pytest.mark.asyncio\nasync def test_s2_title_search_empty_data() -> None:\n    \"\"\"Confirm an S2 match response with empty data raises DOINotFoundError.\"\"\"\n    async with httpx_aiohttp.HttpxAiohttpClient() as http_client:\n        with pytest.raises(DOINotFoundError, match=\"No results\"):\n            await s2_title_search(\"empty results edge case query\", client=http_client)\n\n\n@pytest.mark.vcr\n@pytest.mark.asyncio\nasync def test_bad_dois() -> None:\n    async with httpx_aiohttp.HttpxAiohttpClient() as http_client:\n        client = DocMetadataClient(http_client)\n        details = await client.query(title=\"abs12032jsdafn\")\n        assert not details, \"Should return None for bad doi\"\n\n\n@pytest.mark.vcr\n@pytest.mark.asyncio\nasync def test_minimal_fields_filtering() -> None:\n    async with httpx_aiohttp.HttpxAiohttpClient() as http_client:\n        client = DocMetadataClient(http_client)\n        details = await client.query(\n            title=\"Augmenting large language models with chemistry tools\",\n            fields=[\"title\", \"doi\"],\n        )\n        assert details\n        assert not details.year, \"Year should not be populated\"\n        assert not details.authors, \"Authors should not be populated\"\n        assert set(details.other[\"client_source\"]) == {\n            \"semantic_scholar\",\n            \"crossref\",\n        }, \"Should be from two sources\"\n        citation_boilerplate = (\n            \"Unknown author(s). Augmenting large language models with chemistry tools.\"\n            \" ArXiv, Unknown year. URL:\"\n        )\n        assert details.citation in {\n            (  # Match in Nature Machine Intelligence\n                f\"{citation_boilerplate} https://doi.org/10.1038/s42256-024-00832-8,\"\n                \" doi:10.1038/s42256-024-00832-8.\"\n            ),\n            (  # Match in arXiv\n                f\"{citation_boilerplate} \"\n                \"https://doi.org/10.48550/arxiv.2304.05376,\"\n                \" doi:10.48550/arxiv.2304.05376.\"\n            ),\n        }, \"Citation should be populated\"\n        assert details.source_quality == -1, \"Should be undefined source quality\"\n\n\n@pytest.mark.vcr\n@pytest.mark.asyncio\nasync def test_s2_only_fields_filtering() -> None:\n    async with httpx_aiohttp.HttpxAiohttpClient() as http_client:\n        # now get with authors just from one source\n        s2_client = DocMetadataClient(\n            http_client, metadata_clients=[SemanticScholarProvider]\n        )\n        s2_details = await s2_client.query(\n            title=\"Augmenting large language models with chemistry tools\",\n            fields=[\"title\", \"doi\", \"authors\"],\n        )\n        assert s2_details\n        assert s2_details.authors, \"Authors should be populated\"\n        assert set(s2_details.other[\"client_source\"]) == {\"semantic_scholar\"}\n        assert (\n            s2_details.citation\n            == \"Andrés M Bran, Sam Cox, Oliver Schilter, Carlo Baldassari, Andrew D.\"\n            \" White, and P. Schwaller. Augmenting large language models with chemistry\"\n            \" tools. ArXiv, Unknown year. URL:\"\n            \" https://doi.org/10.48550/arxiv.2304.05376,\"\n            \" doi:10.48550/arxiv.2304.05376.\"\n        ), \"Citation should be populated\"\n        assert not s2_details.source_quality, \"No source quality data should exist\"\n\n\n@pytest.mark.vcr\n@pytest.mark.asyncio\nasync def test_crossref_journalquality_fields_filtering() -> None:\n    async with httpx_aiohttp.HttpxAiohttpClient() as http_client:\n        crossref_client = DocMetadataClient(\n            http_client,\n            metadata_clients=cast(\n                \"Collection[type[MetadataPostProcessor[Any] | MetadataProvider[Any]]]\",\n                [CrossrefProvider, JournalQualityPostProcessor],\n            ),\n        )\n        crossref_details = await crossref_client.query(\n            title=\"Augmenting large language models with chemistry tools\",\n            fields=[\"title\", \"doi\", \"authors\", \"journal\"],\n        )\n        assert crossref_details, \"Failed to query crossref\"\n        assert set(crossref_details.other[\"client_source\"]) == {\n            \"crossref\"\n        }, \"Should be from only crossref\"\n        assert crossref_details.source_quality == 2, \"Should have source quality data\"\n        assert (\n            crossref_details.citation\n            == \"Andres M. Bran, Sam Cox, Oliver Schilter, Carlo Baldassari, Andrew D.\"\n            \" White, and Philippe Schwaller. Augmenting large language models with\"\n            \" chemistry tools. Nature Machine Intelligence, Unknown year. URL:\"\n            \" https://doi.org/10.1038/s42256-024-00832-8,\"\n            \" doi:10.1038/s42256-024-00832-8.\"\n        ), \"Citation should be populated\"\n\n    async with httpx_aiohttp.HttpxAiohttpClient() as http_client:\n        crossref_client = DocMetadataClient(\n            http_client,\n            metadata_clients=cast(\n                \"Collection[type[MetadataPostProcessor[Any] | MetadataProvider[Any]]]\",\n                [CrossrefProvider, JournalQualityPostProcessor],\n            ),\n        )\n        nejm_crossref_details = await crossref_client.query(\n            title=(\n                \"Beta-Blocker Interruption or Continuation after Myocardial\"\n                \" Infarction\"  # codespell:ignore\n            ),\n            authors=[\"Johanne Silvain\"],\n            fields=[\"title\", \"doi\", \"authors\", \"journal\"],\n        )\n        assert nejm_crossref_details, \"Assertions require successful query\"\n        assert (\n            nejm_crossref_details.source_quality == 3\n        ), \"Should have source quality data\"\n\n\n@pytest.mark.vcr\n@pytest.mark.asyncio\nasync def test_author_matching() -> None:\n    async with httpx_aiohttp.HttpxAiohttpClient() as http_client:\n        crossref_client = DocMetadataClient(\n            http_client, metadata_clients=[CrossrefProvider]\n        )\n        s2_client = DocMetadataClient(\n            http_client, metadata_clients=[SemanticScholarProvider]\n        )\n        # We add a period at the end so we don't have exact title match.\n        title_with_period = \"Augmenting large language models with chemistry tools.\"\n        crossref_details_bad_author = await crossref_client.query(\n            title=title_with_period,\n            authors=[\"Jack NoScience\"],\n            fields=[\"title\", \"doi\", \"authors\"],\n        )\n\n        s2_details_bad_author = await s2_client.query(\n            title=title_with_period,\n            authors=[\"Jack NoScience\"],\n            fields=[\"title\", \"doi\", \"authors\"],\n        )\n\n        s2_details_no_author = await s2_client.query(\n            title=title_with_period,\n            authors=[],\n            fields=[\"title\", \"doi\", \"authors\"],\n        )\n\n        s2_details_w_author = await s2_client.query(\n            title=title_with_period,\n            authors=[\"Andres M. Bran\", \"Sam Cox\"],\n            fields=[\"title\", \"doi\", \"authors\"],\n        )\n\n        assert not crossref_details_bad_author, \"Should return None for bad author\"\n        assert not s2_details_bad_author, \"Should return None for bad author\"\n        assert not s2_details_no_author, \"Should return None for no author\"\n        assert s2_details_w_author, \"Should return results for good author\"\n\n\n@pytest.mark.vcr\n@pytest.mark.asyncio\nasync def test_odd_client_requests() -> None:\n    # try querying using an authors match, but not requesting authors back\n    async with httpx_aiohttp.HttpxAiohttpClient() as http_client:\n        client = DocMetadataClient(http_client)\n        details = await client.query(\n            title=\"Augmenting large language models with chemistry tools\",\n            authors=[\"Andres M. Bran\", \"Sam Cox\"],\n            fields=[\"title\", \"doi\"],\n        )\n        assert details, \"Assertions require successful query\"\n        assert details.authors, \"Should return correct author results\"\n\n    # try querying using a title, asking for no DOI back\n    async with httpx_aiohttp.HttpxAiohttpClient() as http_client:\n        client = DocMetadataClient(http_client)\n        details = await client.query(\n            title=\"Augmenting large language models with chemistry tools\",\n            fields=[\"title\"],\n        )\n        assert details, \"Assertions require successful query\"\n        assert details.doi, \"Should return a doi even though we don't ask for it\"\n\n    # try querying using a title, asking for no title back\n    async with httpx_aiohttp.HttpxAiohttpClient() as http_client:\n        client = DocMetadataClient(http_client)\n        details = await client.query(\n            title=\"Augmenting large language models with chemistry tools\",\n            fields=[\"doi\"],\n        )\n        assert details, \"Assertions require successful query\"\n        assert details.title, \"Should return a title even though we don't ask for it\"\n\n    async with httpx_aiohttp.HttpxAiohttpClient() as http_client:\n        client = DocMetadataClient(http_client)\n        details = await client.query(\n            doi=\"10.1007/s40278-023-41815-2\",\n            fields=[\"doi\", \"title\", \"gibberish-field\", \"no-field\"],\n        )\n        assert details, \"Assertions require successful query\"\n        assert (\n            details.title\n        ), \"Should return title even though we asked for some bad fields\"\n\n\n@pytest.mark.asyncio\n@patch.object(paperqa.clients.crossref, \"CROSSREF_API_REQUEST_TIMEOUT\", 0.001)\n@patch.object(\n    paperqa.clients.semantic_scholar, \"SEMANTIC_SCHOLAR_API_REQUEST_TIMEOUT\", 0.001\n)\nasync def test_ensure_robust_to_timeouts() -> None:\n    async with httpx_aiohttp.HttpxAiohttpClient() as http_client:\n        client = DocMetadataClient(http_client)\n        details = await client.query(\n            doi=\"10.1007/s40278-023-41815-2\",\n            fields=[\"doi\", \"title\"],\n        )\n    assert details is None, \"Should return None for timeout\"\n\n\ndef test_bad_init() -> None:\n    with pytest.raises(\n        ValueError, match=r\"At least one MetadataProvider must be provided.\"\n    ):\n        DocMetadataClient(metadata_clients=[])\n\n\n@pytest.mark.vcr\n@pytest.mark.asyncio\nasync def test_ensure_sequential_run(caplog) -> None:\n    caplog.set_level(logging.DEBUG, logger=paperqa.clients.__name__)\n    # were using a DOI that is NOT in crossref, but running the crossref client first\n    # we will ensure that both are run sequentially\n\n    async with httpx_aiohttp.HttpxAiohttpClient() as http_client:\n        client = DocMetadataClient(\n            http_client=http_client,\n            metadata_clients=cast(\n                \"Sequence[Collection[type[MetadataPostProcessor[Any] |\"\n                \" MetadataProvider[Any]]]]\",\n                [[CrossrefProvider], [SemanticScholarProvider]],\n            ),\n        )\n        details = await client.query(\n            doi=\"10.48550/arxiv.2312.07559\",\n            fields=[\"doi\", \"title\"],\n        )\n        assert details, \"Should find the right DOI in the second client\"\n        record_indices: dict[str, list[int]] = {\"crossref\": [], \"semantic_scholar\": []}\n        for n, record in enumerate(caplog.records):\n            if not record.name.startswith(paperqa.__name__):  # Skip non-PQA logs\n                continue\n            if \"CrossrefProvider\" in record.msg:\n                record_indices[\"crossref\"].append(n)\n            if \"SemanticScholarProvider\" in record.msg:\n                record_indices[\"semantic_scholar\"].append(n)\n        assert record_indices[\"crossref\"], \"Crossref should run\"\n        assert record_indices[\"semantic_scholar\"], \"Semantic Scholar should run\"\n        assert (\n            record_indices[\"crossref\"][-1] < record_indices[\"semantic_scholar\"][-1]\n        ), \"Crossref should run first\"\n\n        non_clobbered_details = await client.query(\n            doi=\"10.1063/1.4938384\",\n        )\n        assert set(\n            cast(\"DocDetails\", non_clobbered_details).other[\"client_source\"]\n        ) == {\n            \"crossref\",\n            \"semantic_scholar\",\n        }, \"Sources should stack, even if sequentially called\"\n\n\n@pytest.mark.vcr\n@pytest.mark.asyncio\nasync def test_ensure_sequential_run_early_stop(caplog) -> None:\n    caplog.set_level(logging.DEBUG, logger=paperqa.clients.__name__)\n    # now we should stop after hitting s2\n    async with httpx_aiohttp.HttpxAiohttpClient() as http_client:\n        client = DocMetadataClient(\n            http_client=http_client,\n            metadata_clients=cast(\n                \"Sequence[Collection[type[MetadataPostProcessor[Any] |\"\n                \" MetadataProvider[Any]]]]\",\n                [[SemanticScholarProvider], [CrossrefProvider]],\n            ),\n        )\n        details = await client.query(\n            doi=\"10.48550/arxiv.2312.07559\",\n            fields=[\"doi\", \"title\"],\n        )\n        assert details, \"Should find the right DOI in the second client\"\n        record_indices: dict[str, list[int]] = {\n            \"crossref\": [],\n            \"semantic_scholar\": [],\n            \"early_stop\": [],\n        }\n        for n, record in enumerate(caplog.records):\n            if not record.name.startswith(paperqa.__name__):  # Skip non-PQA logs\n                continue\n            if \"CrossrefProvider\" in record.msg:\n                record_indices[\"crossref\"].append(n)\n            if \"SemanticScholarProvider\" in record.msg:\n                record_indices[\"semantic_scholar\"].append(n)\n            if \"stopping early.\" in record.msg:\n                record_indices[\"early_stop\"].append(n)\n        assert not record_indices[\"crossref\"], \"Crossref should not have run\"\n        assert record_indices[\"semantic_scholar\"], \"Semantic Scholar should have run\"\n        assert record_indices[\"early_stop\"], \"We should stop early\"\n\n\n@pytest.mark.vcr\n@pytest.mark.asyncio\nasync def test_crossref_retraction_status(stub_data_dir: Path) -> None:\n    async with httpx_aiohttp.HttpxAiohttpClient() as http_client:\n        retract_processor = RetractionDataPostProcessor(\n            f\"{stub_data_dir}/stub_retractions.csv\"\n        )\n        crossref_client = DocMetadataClient(\n            http_client,\n            metadata_clients=cast(\n                \"Collection[type[MetadataPostProcessor[Any] | MetadataProvider[Any]]]\",\n                [CrossrefProvider, retract_processor],\n            ),\n        )\n        crossref_details = await crossref_client.query(\n            title=(\n                \"The Dilemma and Countermeasures of Music Education under the\"\n                \" Background of Big Data\"\n            ),\n            fields=[\"title\", \"doi\", \"authors\", \"journal\"],\n        )\n        assert crossref_details\n        assert (\n            \"**RETRACTED ARTICLE** Citation: Jiaye Han.\"\n            in crossref_details.formatted_citation\n        )\n        assert crossref_details.is_retracted is True, \"Should be retracted\"\n\n\n@pytest.mark.parametrize(\n    (\"name\", \"expected\"),\n    [\n        (\"Doe, John\", \"John Doe\"),\n        (\"Doe, Jane Mary\", \"Jane Mary Doe\"),\n        (\"O'Doe, John\", \"John O'Doe\"),\n        (\"Doe, Jane\", \"Jane Doe\"),\n        (\"Family, Jane Mary Elizabeth\", \"Jane Mary Elizabeth Family\"),\n        (\"O'Doe, Jane\", \"Jane O'Doe\"),\n        (\"Family, John Jr.\", \"John Jr. Family\"),\n        (\"Family\", \"Family\"),\n        (\"Jane Doe\", \"Jane Doe\"),\n        (\"Doe, Jöhn\", \"Jöhn Doe\"),\n        (\"Doe, Jòhn\", \"Jòhn Doe\"),\n    ],\n)\ndef test_reformat_name(name: str, expected: str) -> None:\n    result = reformat_name(name)\n    assert result == expected, f\"Expected '{expected}', but got '{result}' for '{name}'\"\n\n\n@pytest.mark.vcr\n@pytest.mark.asyncio\nasync def test_arxiv_doi_is_used_when_available() -> None:\n    client = DocMetadataClient(\n        metadata_clients={CrossrefProvider, SemanticScholarProvider}\n    )\n    result = await client.query(\n        title=\"Attention is All you Need\",\n        authors=(  # noqa: SIM905\n            \"Ashish Vaswani, Noam Shazeer, Niki Parmar, \"\n            \"Jakob Uszkoreit, Llion Jones, Aidan N. Gomez, \"\n            \"Lukasz Kaiser, Illia Polosukhin\"\n        ).split(\",\"),\n    )\n    assert result, \"paper should be found\"\n    assert result.doi == \"10.48550/arxiv.1706.03762\"\n\n\n@pytest.mark.vcr\n@pytest.mark.parametrize(\n    (\"doi\", \"score\"),\n    [\n        (\"10.1038/s41598-018-27044-6\", 1),\n        (\"10.1073/pnas.1205508109\", 3),\n        (\"10.1186/1471-2148-11-4\", 2),\n        (\"10.1016/j.semcdb.2016.08.024\", 1),\n        (\"10.1146/annurev.pathol.4.110807.092311\", 2),\n        (\"10.1016/j.bbcan.2023.188947\", 1),\n    ],\n)\n@pytest.mark.asyncio\nasync def test_tricky_journal_quality_results(doi: str, score: int) -> None:\n    \"\"\"Test DOIs which won't be found in the journal quality data without munging.\n\n    Either their titles are non-canonical compared with the journal quality source,\n    they had a duplicate entry in the journal quality data,\n    or they have a swap like an & for and.\n\n    \"\"\"\n    async with httpx_aiohttp.HttpxAiohttpClient() as http_client:\n        crossref_client = DocMetadataClient(\n            http_client,\n            metadata_clients=cast(\n                \"Collection[type[MetadataPostProcessor[Any] | MetadataProvider[Any]]]\",\n                [CrossrefProvider, JournalQualityPostProcessor],\n            ),\n        )\n        crossref_details = await crossref_client.query(\n            doi=doi,\n            fields=[\"title\", \"doi\", \"authors\", \"journal\"],\n        )\n        assert crossref_details, \"Failed to query crossref\"\n        assert (\n            crossref_details.source_quality == score\n        ), \"Should have source quality data\"\n\n\n@pytest.mark.vcr\n@pytest.mark.parametrize(\n    (\"doi\", \"in_oa\", \"is_openaccess\"),\n    [\n        pytest.param(\"10.1021/acs.jctc.5b00178\", True, True, id=\"oa-in-openalex1\"),\n        pytest.param(\"10.1093/nar/gkw1164\", True, True, id=\"oa-in-openalex2\"),\n        pytest.param(\"10.1002/wrna.1370\", True, False, id=\"not-oa-in-openalex\"),\n        pytest.param(\n            \"10.1046/j.1365-2699.2003.00795\", False, None, id=\"not-in-openalex\"\n        ),\n    ],\n)\n@pytest.mark.asyncio\n@patch.dict(os.environ, {\"OPENALEX_API_KEY\": \"\"})  # Unset so VCR doesn't have API key\nasync def test_does_openalex_work(\n    doi: str, in_oa: bool, is_openaccess: bool | None\n) -> None:\n    \"\"\"Run a simple test of OpenAlex, which we primarily want for open access checks.\"\"\"\n    async with httpx_aiohttp.HttpxAiohttpClient(timeout=10) as http_client:\n        openalex_client = DocMetadataClient(\n            http_client, metadata_clients=[OpenAlexProvider]\n        )\n        openalex_details = await openalex_client.query(doi=doi, fields=[\"open_access\"])\n        if in_oa:\n            assert openalex_details, \"Failed to query OpenAlex\"\n            assert (\n                openalex_details.other[\"open_access\"][\"is_oa\"] == is_openaccess\n            ), \"Open access data should match\"\n            assert (\n                openalex_details.year is None\n            ), \"Year should not be populated because we set fields\"\n        else:\n            assert not openalex_details, \"Should have failed\"\n\n\ndef test_journal_quality_csv_values_are_valid() -> None:\n    valid_quality_values = set(SOURCE_QUALITY_MESSAGES.keys()) | {\n        DocDetails.UNDEFINED_JOURNAL_QUALITY\n    }\n\n    with DEFAULT_JOURNAL_QUALITY_CSV_PATH.open(encoding=\"utf-8\") as f:\n        invalid_values: list[tuple[str, int]] = []\n        for row in csv.DictReader(f):\n            quality = int(row[\"quality\"])\n            if quality not in valid_quality_values:\n                invalid_values.append((row[\"clean_name\"], quality))\n\n    assert not invalid_values\n"
  },
  {
    "path": "tests/test_clinical_trials.py",
    "content": "# pylint: disable=redefined-outer-name\nimport json\nfrom unittest.mock import AsyncMock, Mock, patch\n\nimport httpx\nimport httpx_aiohttp\nimport pytest\n\nfrom paperqa import Docs, Settings\nfrom paperqa.sources.clinical_trials import (\n    add_clinical_trials_to_docs,\n    api_get_clinical_trial,\n    api_search_clinical_trials,\n    format_to_doc_details,\n    parse_clinical_trial,\n)\n\nSAMPLE_TRIAL_DATA = {\n    \"protocolSection\": {\n        \"identificationModule\": {\n            \"nctId\": \"NCT12345678\",\n            \"briefTitle\": \"Test Clinical Trial\",\n        },\n        \"sponsorCollaboratorsModule\": {\n            \"responsibleParty\": {\"investigatorFullName\": \"Dr. John Doe\"},\n            \"leadSponsor\": {\"name\": \"Test Organization\"},\n        },\n        \"statusModule\": {\"startDateStruct\": {\"date\": \"2023-01\"}},\n    }\n}\n\n\n@pytest.fixture\ndef mock_bucket_client():\n    with patch(\"app.clinical_trials.GCS_BUCKET_CLINICAL_TRIALS_CLIENT\") as mock_client:\n        yield mock_client\n\n\n@pytest.fixture(name=\"mock_client\")\ndef fixture_mock_client() -> httpx.AsyncClient:\n    return AsyncMock(spec=httpx_aiohttp.HttpxAiohttpClient)\n\n\n@pytest.mark.asyncio\nasync def test_api_search_clinical_trials_success(mock_client) -> None:\n    mock_client.get.return_value = mock_response = AsyncMock(\n        status_code=200,\n        raise_for_status=Mock(),\n        text=json.dumps({\"studies\": [SAMPLE_TRIAL_DATA]}),\n        json=Mock(return_value={\"studies\": [SAMPLE_TRIAL_DATA]}),\n        get=Mock(return_value={\"studies\": [SAMPLE_TRIAL_DATA]}),\n    )\n\n    result = await api_search_clinical_trials(\"test query\", mock_client)\n\n    assert result == {\"studies\": [SAMPLE_TRIAL_DATA]}\n    mock_client.get.assert_called_once()\n    mock_response.raise_for_status.assert_called_once()\n\n\n@pytest.mark.asyncio\nasync def test_api_get_clinical_trial_success(mock_client) -> None:\n    mock_client.get.return_value = mock_response = AsyncMock(\n        raise_for_status=Mock(), json=Mock(return_value=SAMPLE_TRIAL_DATA)\n    )\n\n    result = await api_get_clinical_trial(\"NCT12345678\", mock_client)\n\n    assert result == SAMPLE_TRIAL_DATA\n    mock_client.get.assert_called_once()\n    mock_response.raise_for_status.assert_called_once()\n\n\n@pytest.mark.asyncio\nasync def test_api_get_clinical_trial_not_found(mock_client) -> None:\n    mock_client.get.side_effect = httpx.HTTPStatusError(\n        \"Not Found\", request=Mock(), response=Mock(status_code=404)\n    )\n\n    result = await api_get_clinical_trial(\"NCT12345678\", mock_client)\n\n    assert result is None, \"Should be robust to missing trials\"\n\n\ndef test_format_to_doc_details():\n    result = format_to_doc_details(SAMPLE_TRIAL_DATA)\n\n    assert result.title == \"Test Clinical Trial\"\n    assert result.authors == [\"Dr. John Doe\"]\n    assert result.year == 2023\n    assert \"Dr. John Doe\" in result.citation\n    assert \"Test Clinical Trial\" in result.citation\n    assert \"Test Organization\" in result.citation\n    assert \"2023\" in result.citation\n    assert \"NCT12345678\" in result.citation\n\n\n@pytest.mark.asyncio\nasync def test_add_clinical_trials_to_docs(mock_client) -> None:\n    mock_docs = Mock(spec=Docs, aadd_texts=AsyncMock(), texts=[])\n    mock_client.get.return_value = AsyncMock(\n        raise_for_status=Mock(return_value=None),\n        json=Mock(\n            return_value={\n                \"studies\": [\n                    {\n                        \"protocolSection\": {\n                            \"identificationModule\": {\"nctId\": \"NCT12345678\"}\n                        }\n                    }\n                ]\n            }\n        ),\n    )\n\n    await add_clinical_trials_to_docs(\n        \"test query\", mock_docs, Settings(), client=mock_client\n    )\n\n    assert (\n        mock_docs.aadd_texts.call_count == 2\n    ), \"One for the metadata and one for the trial\"\n    call_args = mock_docs.aadd_texts.call_args[1]\n    assert \"doc\" in call_args\n    assert isinstance(call_args[\"doc\"].citation, str)\n\n\ndef test_parse_clinical_trial():\n    # Test data with all fields including detailed description\n    complete_trial_data = {\n        \"protocolSection\": {\n            \"identificationModule\": {\n                \"nctId\": \"NCT12345678\",\n                \"briefTitle\": \"Sample Trial\",\n                \"organization\": {\"fullName\": \"Test Hospital\"},\n            },\n            \"statusModule\": {\n                \"overallStatus\": \"Recruiting\",\n                \"startDateStruct\": {\"date\": \"2023-01\"},\n                \"completionDateStruct\": {\"date\": \"2024-12\"},\n            },\n            \"descriptionModule\": {\n                \"briefSummary\": \"This is a brief summary\",\n                \"detailedDescription\": \"This is a detailed description\",\n            },\n            \"designModule\": {\n                \"studyType\": \"Interventional\",\n                \"phases\": [\"Phase 1\", \"Phase 2\"],\n                \"enrollmentInfo\": {\"count\": 100},\n            },\n            \"eligibilityModule\": {\"eligibilityCriteria\": \"Must be 18 or older\"},\n        }\n    }\n\n    # Test data without detailed description\n    minimal_trial_data = {\n        \"protocolSection\": {\n            \"identificationModule\": {\n                \"nctId\": \"NCT87654321\",\n                \"briefTitle\": \"Basic Trial\",\n            },\n            \"statusModule\": {},\n            \"descriptionModule\": {\"briefSummary\": \"Brief summary only\"},\n            \"designModule\": {\"phases\": []},\n            \"eligibilityModule\": {},\n        }\n    }\n\n    # Test complete data\n    result_complete = parse_clinical_trial(complete_trial_data)\n\n    # Verify all sections are present\n    assert \"CLINICAL TRIAL INFORMATION\" in result_complete\n    assert \"NCT Number: NCT12345678\" in result_complete\n    assert \"Organization: Test Hospital\" in result_complete\n    assert \"Overall Status: Recruiting\" in result_complete\n    assert \"Start Date: 2023-01\" in result_complete\n    assert \"Completion Date: 2024-12\" in result_complete\n    assert \"This is a brief summary\" in result_complete\n    assert \"This is a detailed description\" in result_complete\n    assert \"Study Type: Interventional\" in result_complete\n    assert \"Phase: Phase 1, Phase 2\" in result_complete\n    assert \"Enrollment: 100 participants\" in result_complete\n    assert \"Must be 18 or older\" in result_complete\n\n    # Verify section order (detailed description should come after brief summary)\n    brief_pos = result_complete.find(\"This is a brief summary\")\n    detailed_pos = result_complete.find(\"This is a detailed description\")\n    assert (\n        brief_pos < detailed_pos\n    ), \"Detailed description should come after brief summary\"\n\n    # Test minimal data\n    result_minimal = parse_clinical_trial(minimal_trial_data)\n\n    # Verify default values for missing fields\n    assert \"NCT Number: NCT87654321\" in result_minimal\n    assert \"Organization: Not provided\" in result_minimal\n    assert \"Start Date: Not provided\" in result_minimal\n    assert \"Phase: \" in result_minimal  # Empty phases list results in empty string\n    assert (\n        \"DETAILED DESCRIPTION\" not in result_minimal\n    ), \"Detailed description section should not be present\"\n\n    # Verify newlines and formatting\n    assert result_complete.count(\"\\n\") > result_minimal.count(\n        \"\\n\"\n    ), \"Complete result should have more lines due to detailed description\"\n    assert \"=\" * 25 in result_complete, \"Section separators should be present\"\n"
  },
  {
    "path": "tests/test_configs.py",
    "content": "import importlib.resources\nimport os\nimport pathlib\nimport re\nfrom unittest.mock import patch\n\nimport pytest\nfrom pydantic import BaseModel, ValidationError\nfrom pytest_subtests import SubTests\n\nimport paperqa.configs\nfrom paperqa.prompts import citation_prompt\nfrom paperqa.settings import (\n    AgentSettings,\n    IndexSettings,\n    MaybeSettings,\n    PromptSettings,\n    Settings,\n    get_formatted_variables,\n    get_settings,\n)\nfrom paperqa.types import Doc, DocDetails\nfrom paperqa.utils import get_year\nfrom tests.conftest import TESTS_DIR\n\n\ndef test_prompt_settings_validation() -> None:\n    with pytest.raises(ValidationError):\n        PromptSettings(summary=\"Invalid {variable}\")\n\n    valid_settings = PromptSettings(\n        summary=\"{citation} {question} {summary_length} {text}\"\n    )\n    assert valid_settings.summary == \"{citation} {question} {summary_length} {text}\"\n\n    valid_pre_settings = PromptSettings(pre=\"{question}\")\n    assert valid_pre_settings.pre == \"{question}\"\n\n\ndef test_get_formatted_variables() -> None:\n    template = \"This is a test {variable} with {another_variable}\"\n    variables = get_formatted_variables(template)\n    assert variables == {\"variable\", \"another_variable\"}\n\n\n@pytest.mark.parametrize(\n    \"value\",\n    [\n        pytest.param(\"fast\", id=\"name\"),\n        pytest.param({\"parsing\": {\"use_doc_details\": False}}, id=\"serialized\"),\n    ],\n)\ndef test_get_settings_with_valid_config(value: MaybeSettings) -> None:\n    settings = get_settings(value)\n    assert not settings.parsing.use_doc_details\n\n\ndef test_get_settings_missing_file() -> None:\n    with (\n        patch(\"importlib.resources.files\", side_effect=FileNotFoundError),\n        pytest.raises(FileNotFoundError),\n    ):\n        get_settings(\"missing_config\")\n\n\nHOME_DIR = str(pathlib.Path.home())\n\n\ndef test_settings_default_instantiation(tmpdir, subtests: SubTests) -> None:\n    default_settings = Settings()\n\n    # Check we can export a JSON schema\n    Settings.model_json_schema()\n\n    # Also let's check our default settings work fine with round-trip JSON serialization\n    serde_default_settings = Settings(**default_settings.model_dump(mode=\"json\"))\n    for setting in (default_settings, serde_default_settings):\n        assert any(x in setting.llm for x in (\"gpt-\", \"claude-\"))\n        assert setting.answer.evidence_k == 10\n        assert HOME_DIR in str(setting.agent.index.index_directory)\n        assert \".pqa\" in str(setting.agent.index.index_directory)\n\n    with subtests.test(msg=\"alternate-pqa-home\"):\n        assert HOME_DIR not in str(tmpdir), \"Later assertion requires this to pass\"\n        with patch.dict(os.environ, values={\"PQA_HOME\": str(tmpdir)}):\n            alt_home_settings = Settings()\n        assert (\n            alt_home_settings.agent.index.index_directory\n            != default_settings.agent.index.index_directory\n        )\n        assert HOME_DIR not in str(alt_home_settings.agent.index.index_directory)\n        assert \".pqa\" in str(alt_home_settings.agent.index.index_directory)\n\n\ndef test_index_naming(subtests: SubTests) -> None:\n    with subtests.test(msg=\"no name\"):\n        settings = Settings()\n        with pytest.raises(ValueError, match=\"specify a name\"):\n            settings.agent.index.get_named_index_directory()\n\n    with subtests.test(msg=\"with name\"):\n        settings = Settings(agent=AgentSettings(index=IndexSettings(name=\"test\")))\n        assert settings.agent.index.get_named_index_directory().name == \"test\"\n\n\ndef test_router_kwargs_present_in_models() -> None:\n    settings = Settings()\n    assert settings.get_llm().config[\"router_kwargs\"] is not None\n    assert settings.get_summary_llm().config[\"router_kwargs\"] is not None\n\n\n@pytest.mark.parametrize(\n    \"model_name\",\n    [\n        \"o1\",\n        \"o1-thismodeldoesnotexist\",\n        \"gpt-5\",\n        \"gpt-5-2025-08-07\",\n        \"gpt-5-mini-2025-08-07\",\n    ],\n)\ndef test_models_requiring_temp_1(model_name: str) -> None:\n    with pytest.warns(UserWarning, match=\"temperature\") as record:  # noqa: PT031\n        s = Settings(llm=model_name, temperature=0)\n        (w,) = record.list\n        assert \"temperature must be set to 1\" in str(w.message)\n        assert s.temperature == 1\n\n        Settings(llm=model_name, temperature=1)\n        assert record.list == [w], \"Expected no new warnings with correct temperature\"\n\n\n@pytest.mark.parametrize(\n    (\"doc_class\", \"doc_data\", \"filter_criteria\", \"expected_result\"),\n    [\n        pytest.param(\n            Doc,\n            {\n                \"docname\": \"Test Paper\",\n                \"citation\": \"Test Citation\",\n                \"dockey\": \"key1\",\n            },\n            {\"docname\": \"Test Paper\"},\n            True,\n            id=\"Doc-matching-docname\",\n        ),\n        pytest.param(\n            Doc,\n            {\n                \"docname\": \"Test Paper\",\n                \"citation\": \"Test Citation\",\n                \"dockey\": \"key1\",\n            },\n            {\"docname\": \"Another Paper\"},\n            False,\n            id=\"Doc-nonmatching-docname\",\n        ),\n        pytest.param(\n            DocDetails,\n            {\n                \"title\": \"Test Paper\",\n                \"authors\": [\"Alice\", \"Bob\"],\n                \"year\": 2020,\n            },\n            {\"title\": \"Test Paper\"},\n            True,\n            id=\"DocDetails-matching-title\",\n        ),\n        pytest.param(\n            DocDetails,\n            {\n                \"title\": \"Test Paper\",\n                \"authors\": [\"Alice\", \"Bob\"],\n                \"year\": 2020,\n            },\n            {\"!year\": 2020, \"?foo\": \"bar\"},\n            False,\n            id=\"DocDetails-inverted-matching-year\",\n        ),\n        pytest.param(\n            DocDetails,\n            {\n                \"title\": \"Test Paper\",\n                \"authors\": [\"Alice\", \"Bob\"],\n                \"year\": 2020,\n            },\n            {\"year\": 2020, \"foo\": \"bar\"},\n            False,\n            id=\"DocDetails-missing-param-fail\",\n        ),\n        pytest.param(\n            DocDetails,\n            {\n                \"title\": \"Test Paper\",\n                \"authors\": [\"Alice\", \"Bob\"],\n                \"year\": 2020,\n            },\n            {\"?volume\": \"10\", \"!title\": \"Another Paper\"},\n            True,\n            id=\"DocDetails-relaxed-missing-volume\",\n        ),\n    ],\n)\ndef test_matches_filter_criteria(doc_class, doc_data, filter_criteria, expected_result):\n    doc = doc_class(**doc_data)\n    assert doc.matches_filter_criteria(filter_criteria) == expected_result\n\n\ndef test_citation_prompt_current_year():\n    expected_year_text = f\"the current year is {get_year()}\"\n\n    assert expected_year_text in citation_prompt, (\n        f\"Citation prompt should contain '{expected_year_text}' but got:\"\n        f\" {citation_prompt}\"\n    )\n\n\ndef test_validity_of_bundled_configs(subtests: SubTests) -> None:\n    for config_file in [\n        f\n        for f in importlib.resources.files(paperqa.configs).iterdir()\n        if f.name.endswith(\".json\")\n    ]:\n        config_name = config_file.name.removesuffix(\".json\")\n        with subtests.test(msg=config_name):\n            settings = get_settings(config_name)\n            assert isinstance(settings, Settings)\n\n\ndef test_readme_settings_cheatsheet_accuracy(subtests: SubTests) -> None:\n    readme_path = TESTS_DIR.parent / \"README.md\"\n\n    # Extract the Markdown table in the Settings Cheatsheet section\n    *_, after_header = readme_path.read_text().partition(\"## Settings Cheatsheet\")\n    cheatsheet_match = re.match(r\"\\s*\\|.*?\\n\\|[-| ]+\\n((?:\\|.*\\n)+)\", after_header)\n    assert cheatsheet_match, \"Expected to find Settings Cheatsheet\"\n    setting_paths: list[str] = [\n        row.split(\"|\")[1].strip().strip(\"`\")\n        for row in cheatsheet_match.group(1).strip().split(\"\\n\")\n    ]\n    assert setting_paths, \"No settings found in the cheatsheet table\"\n    assert len(setting_paths) == len(set(setting_paths)), \"Expected unique settings\"\n\n    # Check settings in the cheatsheet are present in Settings\n    settings = Settings()\n    for setting_path in setting_paths:\n        with subtests.test(msg=setting_path):\n            # Navigate the dotted path (e.g., \"answer.evidence_k\" -> settings.answer.evidence_k)\n            obj = settings\n            for part in setting_path.split(\".\"):\n                assert hasattr(obj, part), (\n                    f\"Setting path '{setting_path}' does not exist: \"\n                    f\"'{part}' not found on {type(obj).__name__}\"\n                )\n                obj = getattr(obj, part)\n\n    # Also check the reverse, that all settings are documented\n    def get_leaf_field_paths(model: type[BaseModel], prefix: str = \"\") -> set[str]:\n        paths: set[str] = set()\n        for name, field_info in model.model_fields.items():\n            path = f\"{prefix}.{name}\" if prefix else name\n            if isinstance(field_info.annotation, type) and issubclass(\n                field_info.annotation, BaseModel\n            ):\n                # Field is a nested model\n                paths |= get_leaf_field_paths(field_info.annotation, path)\n            else:\n                paths.add(path)\n        return paths\n\n    undocumented = get_leaf_field_paths(Settings) - set(setting_paths)\n    assert not undocumented, \"Settings fields are missing from the cheatsheet\"\n"
  },
  {
    "path": "tests/test_paperqa.py",
    "content": "import asyncio\nimport contextlib\nimport csv\nimport io\nimport json\nimport pathlib\nimport pickle\nimport random\nimport re\nimport string\nimport sys\nfrom collections.abc import AsyncIterable, Sequence\nfrom copy import deepcopy\nfrom datetime import datetime, timedelta\nfrom functools import partial\nfrom io import BytesIO\nfrom pathlib import Path\nfrom typing import TYPE_CHECKING, Any, cast\nfrom unittest.mock import MagicMock, call, patch\nfrom uuid import UUID, uuid4\n\nimport anyio\nimport httpx\nimport litellm\nimport litellm.llms.anthropic.common_utils\nimport numpy as np\nimport pytest\nimport pytest_asyncio\nfrom aviary.core import Message\nfrom lmi import (\n    CommonLLMNames,\n    Embeddable,\n    EmbeddingModel,\n    HybridEmbeddingModel,\n    LiteLLMEmbeddingModel,\n    LiteLLMModel,\n    LLMModel,\n    LLMResult,\n    SparseEmbeddingModel,\n)\nfrom lmi.llms import rate_limited\nfrom lmi.utils import VCR_DEFAULT_MATCH_ON, validate_image\nfrom paperqa_docling import parse_pdf_to_pages as docling_parse_pdf_to_pages\nfrom paperqa_nemotron import parse_pdf_to_pages as nemotron_parse_pdf_to_pages\nfrom paperqa_pymupdf import parse_pdf_to_pages as pymupdf_parse_pdf_to_pages\nfrom paperqa_pypdf import parse_pdf_to_pages as pypdf_parse_pdf_to_pages\nfrom pydantic import ValidationError\nfrom pytest_subtests import SubTests\n\nfrom paperqa import (\n    Doc,\n    DocDetails,\n    Docs,\n    NumpyVectorStore,\n    PQASession,\n    QdrantVectorStore,\n    Settings,\n    Text,\n    VectorStore,\n)\nfrom paperqa.clients import CrossrefProvider\nfrom paperqa.clients.journal_quality import JournalQualityPostProcessor\nfrom paperqa.core import (\n    LLMContextTimeoutError,\n    _map_fxn_summary,\n    llm_parse_json,\n    map_fxn_summary,\n)\nfrom paperqa.prompts import CANNOT_ANSWER_PHRASE, summary_json_multimodal_system_prompt\nfrom paperqa.prompts import qa_prompt as default_qa_prompt\nfrom paperqa.readers import (\n    PDFParserFn,\n    chunk_pdf,\n    parse_image,\n    read_doc,\n    resolve_page_range,\n)\nfrom paperqa.settings import (\n    AnswerSettings,\n    AsyncContextSerializer,\n    MultimodalOptions,\n    ParsingSettings,\n    PromptSettings,\n)\nfrom paperqa.types import (\n    ChunkMetadata,\n    Context,\n    ParsedMedia,\n    ParsedMetadata,\n    ParsedText,\n)\nfrom paperqa.utils import (\n    clean_possessives,\n    encode_id,\n    extract_score,\n    maybe_get_date,\n    maybe_is_html,\n    maybe_is_text,\n    name_in_text,\n    strings_similarity,\n    strip_citations,\n)\n\nif TYPE_CHECKING:\n    import vcr.request\n\nTHIS_MODULE = pathlib.Path(__file__)\n\n\n@pytest_asyncio.fixture(name=\"docs_fixture\")\nasync def fixture_docs_fixture(stub_data_dir: Path) -> Docs:\n    docs = Docs()\n    with (stub_data_dir / \"paper.pdf\").open(\"rb\") as f:\n        await docs.aadd_file(\n            f,\n            citation=\"Wellawatte et al, XAI Review, 2023\",  # Skip citation inference\n            doi=\"10.1021/acs.jctc.2c01235\",  # Skip DOI inference\n            title=\"A Perspective on Explanations of Molecular Prediction Models\",  # Skip title inference\n        )\n    return docs\n\n\ndef test_encode_id() -> None:\n    assert (\n        encode_id(\"10.1056/nejmoa2119451\")\n        == encode_id(\"10.1056/NEJMOA2119451\")\n        == \"945f1f30b11bcae6\"\n    )\n\n\ndef test_single_author() -> None:\n    text = \"This was first proposed by (Smith 1999).\"\n    assert strip_citations(text) == \"This was first proposed by .\"\n\n\ndef test_multiple_authors() -> None:\n    text = \"Recent studies (Smith et al. 1999) show that this is true.\"\n    assert strip_citations(text) == \"Recent studies  show that this is true.\"\n\n\ndef test_multiple_citations() -> None:\n    text = \"As discussed by several authors (Smith et al. 1999; Johnson 2001; Lee et al. 2003).\"\n    assert strip_citations(text) == \"As discussed by several authors .\"\n\n\ndef test_citations_with_pages() -> None:\n    text = \"This is shown in (Smith et al. 1999, p. 150).\"\n    assert strip_citations(text) == \"This is shown in .\"\n\n\ndef test_citations_without_space() -> None:\n    text = \"Findings by(Smith et al. 1999)were significant.\"\n    assert strip_citations(text) == \"Findings bywere significant.\"\n\n\ndef test_citations_with_commas() -> None:\n    text = \"The method was adopted by (Smith, 1999, 2001; Johnson, 2002).\"\n    assert strip_citations(text) == \"The method was adopted by .\"\n\n\ndef test_citations_with_text() -> None:\n    text = \"This was noted (see Smith, 1999, for a review).\"\n    assert strip_citations(text) == \"This was noted .\"\n\n\ndef test_no_citations() -> None:\n    text = \"There are no references in this text.\"\n    assert strip_citations(text) == \"There are no references in this text.\"\n\n\ndef test_malformed_citations() -> None:\n    text = \"This is a malformed citation (Smith 199).\"\n    assert strip_citations(text) == \"This is a malformed citation (Smith 199).\"\n\n\ndef test_edge_case_citations() -> None:\n    text = \"Edge cases like (Smith et al.1999) should be handled.\"\n    assert strip_citations(text) == \"Edge cases like  should be handled.\"\n\n\ndef test_citations_with_special_characters() -> None:\n    text = \"Some names have dashes (O'Neil et al. 2000; Smith-Jones 1998).\"\n    assert strip_citations(text) == \"Some names have dashes .\"\n\n\ndef test_citations_with_nonstandard_chars() -> None:\n    text = (\n        \"In non-English languages, citations might look different (Müller et al. 1999).\"\n    )\n    assert (\n        strip_citations(text)\n        == \"In non-English languages, citations might look different .\"\n    )\n\n\n@pytest.mark.vcr\ndef test_maybe_is_text() -> None:\n    assert maybe_is_text(\"This is a test. The sample conc. was 1.0 mM (at 245 ^F)\")\n    assert not maybe_is_text(\"\\\\C0\\\\C0\\\\B1\\x00\")\n    # get front page of wikipedia\n    r = httpx.get(\n        \"https://en.wikipedia.org/wiki/National_Flag_of_Canada_Day\",\n        headers={\n            \"User-Agent\": \"PaperQA testing (https://github.com/Future-House/paper-qa)\"\n        },\n    )\n    assert maybe_is_text(r.text)\n\n    r_ja = httpx.get(\n        \"https://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%97%A5%E6%9C%AC\",\n        headers={\n            \"User-Agent\": \"PaperQA testing (https://github.com/Future-House/paper-qa)\"\n        },\n    )\n    assert maybe_is_text(r_ja.text)\n\n    assert maybe_is_html(BytesIO(r.text.encode()))\n\n    # now force it to contain lots of weird encoding\n    bad_text = r.text.encode(\"latin1\", \"ignore\").decode(\"utf-16\", \"ignore\")\n    assert not maybe_is_text(bad_text)\n\n    # account for possible spaces in the text due to tables or title pages\n    assert maybe_is_text(\"entry1                    entry2                    entry3\")\n\n    # Test high entropy cases\n    # English text with entropy > 6\n    good_text_high_entropy = string.printable * 10\n    assert maybe_is_text(good_text_high_entropy, thresh=6)\n\n    # English text with entropy > 8\n    bad_text_high_entropy = \"\".join([chr(i) for i in range(10000, 10300)])\n    assert not maybe_is_text(bad_text_high_entropy)\n\n    # Japanese text with entropy > 8\n    jp_char_ranges = [\n        (0x3040, 0x309F),  # Hiragana\n        (0x30A0, 0x30FF),  # Katakana\n        (0x4E00, 0x9FAF),  # CJK Unified Ideographs\n    ]\n    jp_chars = []\n    for start, end in jp_char_ranges:\n        jp_chars.extend([chr(i) for i in range(start, end + 1)])\n\n    random.shuffle(jp_chars)\n    bad_jp_text_high_entropy = \"\".join(jp_chars[:400])\n    assert not maybe_is_text(bad_jp_text_high_entropy)\n\n\ndef test_name_in_text() -> None:\n    name1 = \"FooBar2022\"\n    name2 = \"FooBar2022a\"\n    name3 = \"FooBar20\"\n\n    text1 = \"As mentioned by FooBar2022, this is a great paper\"\n    assert name_in_text(name1, text1)\n    assert not name_in_text(name2, text1)\n    assert not name_in_text(name3, text1)\n\n    text2 = \"This is great, as found by FooBar20\"\n    assert name_in_text(name3, text2)\n    assert not name_in_text(name1, text2)\n    assert not name_in_text(name2, text2)\n\n    text3 = \"Per previous work (FooBar2022, FooBar2022a), this is great\"\n    assert name_in_text(name1, text3)\n    assert name_in_text(name2, text3)\n    assert not name_in_text(name3, text3)\n\n    text4 = \"Per previous work (Foo2022, Bar2023), this is great\"\n    assert not name_in_text(name1, text4)\n    assert not name_in_text(name2, text4)\n    assert not name_in_text(name3, text4)\n\n    text5 = \"Per previous work (FooBar2022; FooBar2022a), this is great\"\n    assert name_in_text(name1, text5)\n    assert name_in_text(name2, text5)\n    assert not name_in_text(name3, text5)\n\n    text6 = \"According to FooBar2022 and Foobars, this is great\"\n    assert name_in_text(name1, text6)\n    assert not name_in_text(name2, text6)\n    assert not name_in_text(name3, text6)\n\n    text7 = \"As stated by FooBar2022.\\n\\nThis is great\"\n    assert name_in_text(name1, text7)\n    assert not name_in_text(name2, text7)\n    assert not name_in_text(name3, text7)\n\n\ndef test_extract_score() -> None:\n    sample = \"\"\"\n    The text describes an experiment where different cell subtypes,\n    including colorectal cancer-associated fibroblasts, were treated with\n    oxaliplatin for 12 days. The concentration of oxaliplatin used was the\n    EC50 for each cell subtype, which was determined individually.\n    The media were changed every 3 days to avoid complete cell death.\n    The text does not provide information about the percentage of colorectal\n    cancer-associated fibroblasts that typically survive at 2 weeks when cultured\n    with oxaliplatin. (0/10)\n    \"\"\"\n    assert extract_score(sample) == 0\n\n    sample = \"\"\"\n    COVID-19 vaccinations have been shown to be effective against hospitalization\n    from the Omicron and Delta variants, though effectiveness may decrease over\n    time. A study found that vaccine effectiveness against hospitalization peaked\n    around 82-92% after a third dose but declined to 53-77% 15+ weeks after the third\n    dose, depending on age group and hospitalization definition. Stricter\n    definitions of hospitalization, like requiring oxygen use or ICU admission,\n    showed higher and more sustained vaccine effectiveness. 8\n    \"\"\"\n\n    assert extract_score(sample) == 8\n\n    sample = \"\"\"\n    Here is a 100-word summary of the text:\n    The text discusses a phase 3 trial of a combined\n    vector vaccine based on rAd26 and rAd5 vectors carrying the\n    SARS-CoV-2 spike protein gene. The trial aimed to assess the efficacy,\n    immunogenicity and safety of the vaccine against COVID-19 in adults.\n    The study design was a randomized, double-blind, placebo-controlled trial\n    done at 25 hospitals in Moscow, Russia. Eligible participants were 18 years\n    or older with no history of COVID-19. The exclusion criteria ensured\n    participants were healthy and had no contraindications for vaccination.\n    The trial aimed to determine if the vaccine could safely and effectively\n    provide protection against COVID-19. Relevance score: 8\n    \"\"\"\n\n    assert extract_score(sample) == 8\n\n    sample = \"\"\"\n    Here is a 100-word summary of the provided text: The text details\n    trial procedures for a COVID-19 vaccine, including screening\n    visits, observation visits to assess vital signs, PCR testing, and\n    telemedicine consultations. Participants who tested positive for\n    COVID-19 during screening were excluded from the trial. During the trial\n    , additional PCR tests were only done when COVID-19 symptoms were reported\n    . An electronic health record platform was in place to record data from\n    telemedicine consultations. The text details the screening and trial\n    procedures but does not provide direct evidence regarding the\n    effectiveness of COVID-19 vaccinations. Score: 3/10\n    \"\"\"\n\n    assert extract_score(sample) == 3\n\n    sample = \"\"\"\n    Here is a 100-word summary of the text: The text discusses a\n    phase 3 trial of a COVID-19 vaccine in Russia. The vaccine\n    uses a heterologous prime-boost regimen, providing robust\n    immune responses. The vaccine can be stored at -18°C and\n    2-8°C. The study reports 91.6% efficacy against COVID-19 based on\n    interim analysis of over 21,000 participants. The authors\n    compare their results to other published COVID-19 vaccine\n    efficacy data. They previously published safety and immunogenicity\n    results from phase 1/2 trials of the same vaccine. Relevance score:\n    8/10. The text provides details on the efficacy and immune response\n    generated by one COVID-19 vaccine in a large phase 3 trial, which is\n    relevant evidence to help answer the question regarding effectiveness\n    of COVID-19 vaccinations.\n    \"\"\"\n\n    assert extract_score(sample) == 8\n\n    sample = \"\"\"\n    Here is a 100-word summary of the text: The text discusses the safety and\n    efficacy of the BNT162b2 mRNA Covid-19 vaccine. The study found that\n    the vaccine was well tolerated with mostly mild to moderate side\n    effects. The vaccine was found to be highly effective against Covid-19,\n    with an observed vaccine efficacy of 90.5% after the second dose.\n    Severe Covid-19 cases were also reduced among vaccine recipients.\n    The vaccine showed an early protective effect after the first dose\n    and reached full efficacy 7 days after the second dose. The favorable\n    safety and efficacy results provide evidence that the BNT162b2 vaccine\n    is effective against Covid-19. The text provides data on the efficacy\n    and safety results from a clinical trial of the BNT162b2 Covid-19 vaccine,\n    which is highly relevant to answering the question about the effectiveness\n    of Covid-19 vaccinations.\n    \"\"\"\n\n    with pytest.raises(ValueError, match=\"Failed to extract score\"):\n        extract_score(sample)\n\n    sample = \"\"\"\n    Introduce dynamic elements such as moving nodes or edges to create a sense of activity within\n    the network. 2. Add more nodes and connections to make the network\n    appear more complex and interconnected. 3. Incorporate both red and\n    green colors into the network, as the current screenshot only shows\n    green lines. 4. Vary the thickness of the lines to add depth and\n    visual interest. 5. Implement different shades of red and green to\n    create a gradient effect for a more visually appealing experience.\n    6. Consider adding a background color or pattern to enhance the\n    contrast and make the network stand out. 7. Introduce interactive\n    elements that allow users to manipulate the network, such as\n    dragging nodes or zooming in/out. 8. Use animation effects like\n    pulsing or changing colors to highlight certain parts of the network\n    or to show activity. 9. Add labels or markers to provide information\n      about the nodes or connections, if relevant to the purpose of the\n        network visualization. 10. Consider the use of algorithms that\n        organize the network in a visually appealing manner, such as\n        force-directed placement or hierarchical layouts. 3/10 \"\"\"\n\n    assert extract_score(sample) == 3\n\n    sample = (\n        \"The text mentions a work by Shozo Yokoyama titled \"\n        '\"Evolution of Dim-Light and Color Vision Pigments\". '\n        \"This work, published in the Annual Review of Genomics and \"\n        \"Human Genetics, discusses the evolution of human color vision. \"\n        \"However, the text does not provide specific details or findings \"\n        \"from Yokoyama's work. \\n\"\n        \"Relevance Score: 7\"\n    )\n\n    assert extract_score(sample) == 7\n\n    sample = (\n        \"The evolution of human color vision is \"\n        \"closely tied to theories about the nature \"\n        \"of light, dating back to the 17th to 19th \"\n        \"centuries. Initially, there was no clear distinction \"\n        \"between the properties of light, the eye and retina, \"\n        \"and color percepts. Major figures in science attempted \"\n        \"to resolve these issues, with physicists leading most \"\n        \"advances in color science into the 20th century. Prior \"\n        \"to Newton, colors were viewed as stages between black \"\n        \"and white. Newton was the first to describe colors in \"\n        \"a modern sense, using prisms to disperse light into \"\n        \"a spectrum of colors. He demonstrated that each color \"\n        \"band could not be further divided and that different \"\n        \"colors had different refrangibility. \\n\"\n        \"Relevance Score: 9.5\"\n    )\n\n    assert extract_score(sample) == 9\n\n\n@pytest.mark.asyncio\nasync def test_chain_completion(caplog) -> None:\n    caplog.set_level(level=\"WARNING\", logger=\"lmi.types\")\n\n    s = Settings(llm=\"babbage-002\", temperature=0.2)\n    outputs = []\n\n    def accum(x) -> None:\n        outputs.append(x)\n\n    llm = s.get_llm()\n    messages = [Message(content=\"The duck says\")]\n\n    # With callbacks, we use streaming\n    completion = await llm.call_single(messages=messages, callbacks=[accum])\n    first_id = completion.id\n    assert isinstance(first_id, UUID)\n    assert completion.text\n    assert completion.seconds_to_first_token > 0\n    assert completion.prompt_count is not None\n    assert completion.prompt_count > 0\n    assert completion.completion_count is not None\n    assert completion.completion_count > 0\n    assert completion.model == \"babbage-002\"\n    assert str(completion) == \"\".join(outputs)\n    assert completion.cost > 0\n    assert not caplog.records\n\n    # Without callbacks, we don't use streaming\n    completion = await llm.call_single(messages=messages)\n    assert isinstance(completion.id, UUID)\n    assert completion.id != first_id, \"Expected different response ID\"\n    assert completion.text\n    assert completion.seconds_to_first_token == 0\n    assert completion.seconds_to_last_token > 0\n    assert completion.prompt_count is not None\n    assert completion.prompt_count > 0\n    assert completion.completion_count is not None\n    assert completion.completion_count > 0\n    try:\n        assert completion.model == \"babbage-002\"\n        assert completion.cost > 0\n    except AssertionError:\n        # Account for https://github.com/BerriAI/litellm/issues/10572\n        assert any(\n            \"Failed to calculate cost\".lower() in r.message.lower()\n            for r in caplog.records\n        )\n\n\n@pytest.mark.asyncio\n@pytest.mark.parametrize(\n    (\"llm\", \"summary_llm\", \"embedding\"),\n    [\n        pytest.param(\n            \"anthropic/claude-sonnet-4-6\",\n            \"anthropic/claude-sonnet-4-6\",\n            \"text-embedding-3-small\",\n            id=\"anthropic\",\n        ),\n        pytest.param(\n            \"gemini/gemini-2.5-flash\",\n            \"gemini/gemini-2.5-flash\",\n            \"gemini/gemini-embedding-001\",\n            id=\"gemini\",\n        ),\n        pytest.param(\n            \"gpt-5-mini-2025-08-07\",\n            \"gpt-5-mini-2025-08-07\",\n            \"text-embedding-3-small\",\n            id=\"openai\",\n        ),\n    ],\n)\nasync def test_model_chain(\n    stub_data_dir: Path, llm: str, summary_llm: str, embedding: str\n) -> None:\n    settings = Settings(llm=llm, summary_llm=summary_llm, embedding=embedding)\n    # Use sequential evidence calls so later caching assertions are reliable\n    settings.answer.max_concurrent_requests = 1\n    # Anthropic's Claude Sonnet prompt caching requires a minimum prefix of 2,048 tokens,\n    # so extend our prompt to surpass this threshold\n    settings.prompts.summary_json_system += (\n        \"\\n\\n## Examples\\n\\n\"\n        \"Below are examples of how to produce your JSON response given an excerpt and\"\n        \" question. Note that the summary should capture specific details like numbers,\"\n        \" equations, or direct quotes, and the relevance_score should reflect how useful\"\n        \" the excerpt is for answering the question.\\n\\n\"\n        \"Example 1 (highly relevant excerpt):\\n\"\n        'Excerpt: \"The Phase III randomized controlled trial (NCT04012345) enrolled'\n        \" 500 patients across 30 clinical sites in North America and Europe between\"\n        \" January 2019 and December 2021. The primary endpoint was progression-free\"\n        \" survival (PFS) at 24 months, which showed a statistically significant\"\n        \" improvement in the treatment arm (HR 0.58, 95% CI 0.42-0.79, p<0.001).\"\n        \" Secondary endpoints included overall survival (OS), objective response rate\"\n        \" (ORR), and duration of response (DOR). The treatment was generally well\"\n        \" tolerated, with the most common adverse events being fatigue (32%),\"\n        \" nausea (28%), and neutropenia (18%). Grade 3-4 adverse events occurred\"\n        \" in 15% of patients in the treatment arm compared to 12% in the placebo arm.\"\n        \" Subgroup analyses revealed consistent benefits across age groups, geographic\"\n        \" regions, and baseline disease characteristics, supporting the robustness\"\n        \" of the primary findings. The Data Safety Monitoring Board recommended\"\n        \" early termination of the trial based on the overwhelming efficacy observed\"\n        ' at the planned interim analysis.\"\\n'\n        'Question: \"What were the primary endpoints of the clinical trial?\"\\n'\n        'Response: {{\"summary\": \"The Phase III trial (NCT04012345) enrolled 500 patients'\n        \" across 30 sites. The primary endpoint was progression-free survival (PFS) at\"\n        \" 24 months, showing significant improvement (HR 0.58, 95% CI 0.42-0.79,\"\n        \" p<0.001). Secondary endpoints included overall survival, objective response\"\n        \" rate, and duration of response. The DSMB recommended early termination due\"\n        ' to overwhelming efficacy.\", \"relevance_score\": 9}}\\n\\n'\n        \"Example 2 (irrelevant excerpt):\\n\"\n        'Excerpt: \"Photosynthesis is a biological process by which green plants and'\n        \" certain other organisms convert light energy, usually from the sun, into\"\n        \" chemical energy in the form of glucose. This process involves the absorption\"\n        \" of carbon dioxide (CO2) from the atmosphere and water (H2O) from the soil,\"\n        \" releasing oxygen (O2) as a byproduct. The light-dependent reactions occur\"\n        \" in the thylakoid membranes of the chloroplasts, where chlorophyll absorbs\"\n        \" photons and uses their energy to split water molecules, generating ATP and\"\n        \" NADPH. These energy carriers then power the Calvin cycle in the stroma,\"\n        \" where CO2 is fixed into three-carbon sugars that are later assembled into\"\n        \" glucose and other organic molecules essential for plant growth and\"\n        \" development. The overall equation for photosynthesis can be summarized as\"\n        \" 6CO2 + 6H2O + light energy -> C6H12O6 + 6O2, representing one of the\"\n        ' most important biochemical reactions on Earth.\"\\n'\n        'Question: \"How does quantum computing work?\"\\n'\n        'Response: {{\"summary\": \"\", \"relevance_score\": 0}}\\n\\n'\n        \"Example 3 (partially relevant excerpt):\\n\"\n        'Excerpt: \"The 2023 Global Climate Report indicated that the average global'\n        \" temperature was 1.45 degrees Celsius above pre-industrial levels, making\"\n        \" it the warmest year on record. Sea levels rose by 3.4 mm per year over\"\n        \" the past decade, while Arctic sea ice extent continued to decline at a\"\n        \" rate of 13% per decade. The report also highlighted that atmospheric CO2\"\n        \" concentrations reached 421 ppm, the highest in at least 800,000 years.\"\n        \" Notably, renewable energy sources accounted for 30% of global electricity\"\n        \" generation, with solar and wind power seeing the largest increases.\"\n        \" Investment in clean energy technologies surpassed $1.7 trillion globally,\"\n        \" reflecting growing momentum in the transition away from fossil fuels.\"\n        \" However, the report cautioned that current trajectories remain insufficient\"\n        \" to meet the Paris Agreement targets without substantially accelerated action\"\n        ' across all sectors of the economy.\"\\n'\n        'Question: \"What is the current state of renewable energy adoption?\"\\n'\n        'Response: {{\"summary\": \"Renewable energy sources accounted for 30% of'\n        \" global electricity generation in 2023, with solar and wind power seeing\"\n        \" the largest increases. Investment in clean energy technologies surpassed\"\n        \" $1.7 trillion globally. However, current trajectories remain insufficient\"\n        ' to meet Paris Agreement targets without accelerated action.\",'\n        ' \"relevance_score\": 4}}\\n\\n'\n        \"Example 4 (technical excerpt with equations):\\n\"\n        'Excerpt: \"The transformer architecture introduced by Vaswani et al. (2017)'\n        \" computes attention using the scaled dot-product mechanism defined as\"\n        \" Attention(Q,K,V) = softmax(QK^T / sqrt(d_k))V, where Q, K, and V represent\"\n        \" the query, key, and value matrices respectively, and d_k is the dimension\"\n        \" of the key vectors. Multi-head attention extends this by projecting Q, K,\"\n        \" and V into h different subspaces, computing attention in parallel, and\"\n        \" concatenating the results. The model uses positional encodings based on\"\n        \" sinusoidal functions: PE(pos,2i) = sin(pos/10000^(2i/d_model)) and\"\n        \" PE(pos,2i+1) = cos(pos/10000^(2i/d_model)). The original transformer\"\n        \" achieved a BLEU score of 28.4 on the WMT 2014 English-to-German translation\"\n        \" task, surpassing all previously published models by more than 2 BLEU points.\"\n        \" Training was conducted on 8 NVIDIA P100 GPUs for 3.5 days, using the Adam\"\n        ' optimizer with beta_1=0.9, beta_2=0.98, and epsilon=10^-9.\"\\n'\n        'Question: \"How is attention computed in transformer models?\"\\n'\n        'Response: {{\"summary\": \"The transformer uses scaled dot-product attention:'\n        \" Attention(Q,K,V) = softmax(QK^T / sqrt(d_k))V, where Q, K, V are query,\"\n        \" key, value matrices and d_k is the key dimension. Multi-head attention\"\n        \" projects into h subspaces and computes attention in parallel. Positional\"\n        \" encodings use sinusoidal functions. The original model achieved 28.4 BLEU\"\n        ' on WMT 2014 English-to-German.\", \"relevance_score\": 10}}\\n\\n'\n        \"Example 5 (tangentially relevant excerpt):\\n\"\n        \"Excerpt: \\\"The history of computing can be traced back to Charles Babbage's\"\n        \" Analytical Engine in 1837, which contained many features of modern computers\"\n        \" including an arithmetic logic unit, control flow through conditional branching\"\n        \" and loops, and integrated memory. Ada Lovelace wrote the first algorithm\"\n        \" intended for implementation on the Analytical Engine in 1843, making her\"\n        \" widely regarded as the first computer programmer. The development of\"\n        \" electronic computers in the 1940s, starting with machines like ENIAC and\"\n        \" Colossus, marked the beginning of the digital age. ENIAC could perform\"\n        \" 5,000 additions per second and occupied 1,800 square feet of floor space.\"\n        \" The invention of the transistor in 1947 at Bell Labs by Bardeen, Brattain,\"\n        \" and Shockley revolutionized electronics, leading to smaller, faster, and\"\n        \" more reliable computing devices. Moore's observation in 1965 that the\"\n        \" number of transistors on integrated circuits doubled roughly every two\"\n        \" years guided the industry's roadmap for decades.\\\"\\n\"\n        'Question: \"What are the key advances in quantum computing hardware?\"\\n'\n        'Response: {{\"summary\": \"The excerpt discusses classical computing history'\n        \" from Babbage's Analytical Engine (1837) through transistors (1947) and\"\n        \" Moore's Law (1965), but does not address quantum computing hardware.\\\",\"\n        ' \"relevance_score\": 1}}\\n\\n'\n        \"Example 6 (relevant excerpt with mixed data):\\n\"\n        'Excerpt: \"The longitudinal cohort study followed 12,500 participants aged'\n        \" 45-75 over a median period of 8.3 years. Multivariate Cox regression\"\n        \" analysis identified several independent risk factors for cardiovascular\"\n        \" events: hypertension (HR 1.82, 95% CI 1.54-2.15), type 2 diabetes\"\n        \" (HR 1.67, 95% CI 1.38-2.02), current smoking (HR 2.14, 95% CI\"\n        \" 1.76-2.60), and LDL cholesterol above 160 mg/dL (HR 1.45, 95% CI\"\n        \" 1.19-1.77). Participants who engaged in at least 150 minutes of moderate\"\n        \" aerobic exercise per week had a significantly lower risk (HR 0.62, 95%\"\n        \" CI 0.51-0.75, p<0.001). The population-attributable fraction for\"\n        \" modifiable risk factors was estimated at 63.7%, suggesting that nearly\"\n        \" two-thirds of cardiovascular events could theoretically be prevented\"\n        \" through lifestyle modifications and appropriate medical management.\"\n        \" Sensitivity analyses using competing risk models and multiple imputation\"\n        ' for missing data yielded consistent results across all subgroups.\"\\n'\n        'Question: \"What are the modifiable risk factors for cardiovascular disease?\"\\n'\n        'Response: {{\"summary\": \"A cohort study of 12,500 participants (median 8.3'\n        \" years follow-up) identified modifiable risk factors: hypertension (HR 1.82),\"\n        \" type 2 diabetes (HR 1.67), smoking (HR 2.14), and high LDL cholesterol\"\n        \" (HR 1.45). Exercise of 150+ min/week was protective (HR 0.62, p<0.001).\"\n        \" The population-attributable fraction was 63.7%, indicating nearly two-thirds\"\n        ' of events are theoretically preventable.\", \"relevance_score\": 9}}\\n\\n'\n        \"Now apply the same approach to the actual excerpt and question provided below.\"\n        \" Remember to include specific numbers, statistics, and direct quotes when\"\n        \" available, and set relevance_score to 0 if the excerpt is not relevant.\\n\"\n    )\n    outputs: list[str] = []\n\n    def accum(x) -> None:\n        outputs.append(x)\n\n    llm_model = settings.get_llm()\n    messages = [\n        Message(content=\"The duck says\"),\n    ]\n    completion = await llm_model.call_single(\n        messages=messages,\n        callbacks=[accum],\n    )\n    assert completion.seconds_to_first_token > 0\n    assert completion.prompt_count is not None\n    assert completion.prompt_count > 0\n    assert completion.completion_count is not None\n    assert completion.completion_count > 0\n    assert str(completion) == \"\".join(outputs)\n    assert isinstance(completion.text, str)\n    assert completion.cost > 0\n\n    completion = await llm_model.call_single(\n        messages=messages,\n    )\n    assert completion.seconds_to_first_token == 0\n    assert completion.seconds_to_last_token > 0\n    assert isinstance(completion.text, str)\n    assert completion.cost > 0\n\n    docs = Docs()\n    await docs.aadd(\n        stub_data_dir / \"flag_day.html\",\n        \"National Flag of Canada Day\",\n        settings=settings,\n    )\n    assert len(docs.texts) >= 2, \"Test needs at least two chunks for caching assertions\"\n\n    captured_results: list[LLMResult] = []\n    orig_call_single = LLMModel.call_single\n\n    async def spy_call_single(self, *args, **kwargs):\n        result = await orig_call_single(self, *args, **kwargs)\n        captured_results.append(result)\n        await asyncio.sleep(3)  # Encourage cache warm up between calls\n        return result\n\n    with patch.object(LLMModel, \"call_single\", spy_call_single):\n        session = await docs.aget_evidence(\n            \"What is the national flag of Canada?\", settings=settings\n        )\n\n    assert session.cost > 0\n    assert captured_results, \"Test requires LLM calls to check caching\"\n\n    if llm_model.provider == litellm.LlmProviders.ANTHROPIC:\n        # Anthropic: on a cold cache, the first call writes a cache entry\n        # Gemini: uses implicit caching with no creation event -- the raw response\n        # omits cachedContentTokenCount entirely\n        # OpenAI's API has no cache creation field, only cache reads,\n        # SEE: https://platform.openai.com/docs/guides/prompt-caching\n        assert (captured_results[0].cache_creation_tokens or 0) > 0 or (\n            captured_results[0].cache_read_tokens or 0\n        ) > 0, \"Expected first Anthropic call to interact with prompt cache\"\n\n    # On a warm cache (re-running within the TTL), subsequent calls should\n    # read from the cache.\n    try:\n        assert any(\n            (r.cache_read_tokens or 0) > 0 for r in captured_results[1:]\n        ), \"Expected subsequent calls to reuse prompt cache\"\n    except AssertionError:\n        if llm_model.provider != litellm.LlmProviders.GEMINI:\n            raise\n        # Even with a 3-sec delay for caching to take place, Google Gemini\n        # does not reliably report cache reads. So to avoid flaky CI,\n        # this assertion is only enforced for non-Gemini providers\n\n\n@pytest.mark.vcr(\n    match_on=[*VCR_DEFAULT_MATCH_ON, \"body\"]  # body is needed for /embeddings\n)\n@pytest.mark.asyncio\nasync def test_docs_lifecycle(subtests: SubTests, stub_data_dir: Path) -> None:\n    docs = Docs()\n    assert await docs.aadd(\n        stub_data_dir / \"flag_day.html\",\n        citation='\"National Flag of Canada Day.\" WikiMedia Foundation, 2023, Accessed now',  # Skip citation inference\n        title=\"National Flag of Canada Day\",  # Skip title inference\n        dockey=\"test\",\n    )\n    grav_hill_docname = await docs.aadd(\n        stub_data_dir / \"gravity_hill.md\",\n        citation='\"Gravity Hill.\" WikiMedia Foundation, 2023, Accessed now',  # Skip citation inference\n        title=\"Gravity hill\",  # Skip title inference\n    )\n    assert grav_hill_docname, \"Test expects successful add\"\n\n    with subtests.test(msg=\"citation-creation\"):\n        assert docs.docs[\"test\"].docname == \"National2023\"\n\n    with subtests.test(msg=\"text-contains\"):\n        await docs.aget_evidence(\"What is the national flag of Canada?\")\n        assert docs.texts_index.texts_hashes\n        assert docs.texts\n        assert all(t in docs.texts_index for t in docs.texts)\n\n    with subtests.test(msg=\"delete\"):\n        (grav_hill_details,) = (\n            d for d in docs.docs.values() if d.docname == grav_hill_docname\n        )\n        prior_texts_index_size = len(docs.texts_index)\n        docs.delete(docname=grav_hill_docname)\n        assert grav_hill_details.dockey not in docs.docs, \"Details should be gone\"\n        assert not [\n            t for t in docs.texts if t.doc == grav_hill_details\n        ], \"Texts should be gone\"\n        if len(docs.texts_index) == prior_texts_index_size:\n            pytest.xfail(\n                \"Per https://github.com/Future-House/paper-qa/issues/1140\"\n                \" this can be improved\"\n            )\n\n    with subtests.test(msg=\"cleanup\"):\n        docs.texts_index.clear()\n        assert docs.texts\n        assert all(t not in docs.texts_index for t in docs.texts)\n\n\n@pytest.mark.asyncio\nasync def test_evidence(stub_data_dir: Path) -> None:\n    debug_settings = Settings.from_name(\"debug\")\n    debug_settings.parsing.multimodal = False\n\n    docs = Docs()\n    assert await docs.aadd(\n        stub_data_dir / \"paper.pdf\",\n        citation=\"Wellawatte et al, XAI Review, 2023\",  # Skip citation inference\n        doi=\"10.1021/acs.jctc.2c01235\",  # Skip DOI inference\n        title=\"A Perspective on Explanations of Molecular Prediction Models\",  # Skip title inference\n        settings=debug_settings,\n    )\n    assert docs.texts, \"Test expects texts to be added\"\n    assert all(\n        not t.media for t in docs.texts\n    ), \"Expected no media to be parsed with multimodal disabled\"\n\n    evidence = (\n        await docs.aget_evidence(\n            PQASession(question=\"What does XAI stand for?\"),\n            settings=debug_settings,\n        )\n    ).contexts\n    assert len(evidence) >= debug_settings.answer.evidence_k\n    assert len({e.context for e in evidence}) == len(\n        evidence\n    ), \"Expected unique contexts\"\n    texts = {c.text for c in evidence}\n    assert texts, \"Below assertions require at least one text to be used\"\n    orig_acompletion = litellm.acompletion\n    has_made_scoreless_context = False\n    no_score_context_body = \"MAKEUNIQUE Explainable Artificial Intelligence (XAI)\"\n\n    async def acompletion_that_breaks_first_context(*args, **kwargs):\n        completion = await orig_acompletion(*args, **kwargs)\n        nonlocal has_made_scoreless_context\n        if not has_made_scoreless_context:\n            assert len(completion.choices) == 1, \"Test expects one choice\"\n            completion.choices[0].message.content = no_score_context_body\n            has_made_scoreless_context = True\n        return completion\n\n    # Let's check we are resilient to bad context creation\n    with patch.object(litellm, \"acompletion\", acompletion_that_breaks_first_context):\n        # Let's also check we can get other evidence using the same underlying sources\n        other_evidence = (\n            await docs.aget_evidence(\n                PQASession(question=\"What is an acronym for explainable AI?\"),\n                settings=debug_settings,\n            )\n        ).contexts\n    assert all(\n        c.context != no_score_context_body for c in other_evidence\n    ), \"Expected context without score to be replaced via retrying\"\n    assert texts.intersection(\n        {c.text for c in other_evidence}\n    ), \"We should be able to reuse sources across evidence calls\"\n\n\n@pytest.mark.vcr\n@pytest.mark.asyncio\nasync def test_nonduplicate_contexts() -> None:\n    doc1 = Doc(docname=\"stub1\", dockey=\"stub1\", citation=\"Stub 1\")\n    text1 = Text(name=\"stub1\", text=\"I like turtles\", doc=doc1)\n    text2 = Text(**text1.model_dump())\n    question = \"What do you like?\"\n\n    # Prior session with a context we want to dedupe against\n    session = PQASession(\n        question=question,\n        contexts=[\n            Context(\n                question=question,\n                context=(\n                    \"The excerpt states 'I like turtles,'\"\n                    \" indicating a preference for turtles.\"\n                ),\n                text=text1,\n                score=10,\n            )\n        ],\n    )\n\n    # This pattern of pre-populating Docs, whereas it's not the\n    # intended flow, it's technically possible\n    docs = Docs(texts=[text2])\n    assert await docs.aadd_texts(texts=[text1], doc=doc1)\n    session = await docs.aget_evidence(session)\n    assert len(session.contexts) == 1, \"Expected just one context\"\n\n\n@pytest.mark.asyncio\nasync def test_json_evidence(docs_fixture: Docs) -> None:\n    settings = Settings.from_name(\"fast\")\n    settings.prompts.use_json = True\n    settings.prompts.summary_json_system = (\n        \"Provide a summary of the relevant information\"\n        \" that could help answer the question based on the excerpt.\"\n        \" Your summary, combined with many others,\"\n        \" will be given to the model to generate an answer.\"\n        \" Respond with the following JSON format:\"\n        '\\n\\n{{\\n  \"summary\": \"...\",\\n  \"author_name\": \"...\",\\n  \"relevance_score\": 0-10,\\n}}'\n        \"\\n\\nwhere `summary` is relevant information from the text - about 100 words.\"\n        \" `author_name` specifies the author.\"\n        \" `relevance_score` is an integer 0-10 for the relevance of `summary` to the question.\"\n        \"\\n\\nThe excerpt may or may not contain relevant information.\"\n        \" If not, leave `summary` empty, and make `relevance_score` be 0.\"\n    )\n    orig_acompletion = litellm.acompletion\n    has_made_bad_json_context = False\n    bad_json_context = (  # Broken summary and relevance_score\n        '{\\n  \"summary\": \"Complete of th'\n        '\\n  \"author_name\": \"Sentinel value.\",'\n        '\\n  \"relevance_score\": \"A\"\\n}'\n    )\n\n    async def acompletion_that_breaks_first_context(*args, **kwargs):\n        completion = await orig_acompletion(*args, **kwargs)\n        nonlocal has_made_bad_json_context\n        if not has_made_bad_json_context:\n            assert len(completion.choices) == 1, \"Test expects one choice\"\n            completion.choices[0].message.content = bad_json_context\n            has_made_bad_json_context = True\n        return completion\n\n    # Let's check we are resilient to bad context creation\n    with patch.object(litellm, \"acompletion\", acompletion_that_breaks_first_context):\n        evidence = (\n            await docs_fixture.aget_evidence(\n                PQASession(question=\"Who wrote this article?\"),\n                settings=settings,\n            )\n        ).contexts\n    evidence_with_authors = [\n        c for c in evidence if hasattr(c, \"author_name\") and c.author_name\n    ]\n    assert evidence_with_authors\n    assert all(\n        \"sentinel\" not in c.author_name.lower() for c in evidence_with_authors\n    ), \"Expected broken context retrying to work\"\n\n\n@pytest.mark.asyncio\nasync def test_ablations(docs_fixture: Docs) -> None:\n    settings = Settings()\n    settings.answer.evidence_skip_summary = True\n    settings.answer.evidence_retrieval = False\n    contexts = (\n        await docs_fixture.aget_evidence(\n            \"Which page is the statement 'Deep learning (DL) is advancing the boundaries of\"\n            \" computational chemistry because it can accurately model non-linear\"\n            \" structure-function relationships.' on?\",\n            settings=settings,\n        )\n    ).contexts\n    assert (\n        contexts[0].text.text.strip() == contexts[0].context\n    ), \"summarization not ablated\"\n\n    assert len(contexts) == len(docs_fixture.texts), \"evidence retrieval not ablated\"\n\n\n@pytest.mark.asyncio\nasync def test_location_awareness(stub_data_dir: Path) -> None:\n    settings = Settings(\n        answer=AnswerSettings(evidence_k=3),\n        prompts=PromptSettings(\n            use_json=False,\n            system=(\n                \"Answer either N/A, a page number, or a page range.\"\n                \" For example N/A, Page 10, or Pages 10-12.\"\n                \" Bibliography text is always N/A.\"\n                \" If there are titles like 1Introduction in the paper excerpt,\"\n                \" there's likely a PDF page concatenation here such that\"\n                \" Introduction is actually on page 2, not page 1.\"\n                \" For this reason, prefer pulling page or page ranges\"\n                \" from the citation over paper excerpt.\"\n                \" The citation usually starts with name2023title pages X-Y,\"\n                \" so respond with Pages X-Y.\"\n            ),\n            summary=(\n                \"## Paper Citation\\n\\n{citation}\\n\\n## Paper Excerpt\\n\\n{text}\"\n                \"\\n\\n## Question\\n\\n{question}\"\n            ),\n        ),\n        parsing=ParsingSettings(\n            # Only read in first eight pages to save CI costs/runtime\n            reader_config={\"chunk_chars\": 5000, \"overlap\": 250, \"page_range\": (1, 8)},\n        ),\n    )\n\n    docs = Docs()\n    assert await docs.aadd(\n        stub_data_dir / \"paper.pdf\",\n        citation=\"Wellawatte et al, XAI Review, 2023\",  # Skip citation inference\n        doi=\"10.1021/acs.jctc.2c01235\",  # Skip DOI inference\n        title=\"A Perspective on Explanations of Molecular Prediction Models\",  # Skip title inference\n        settings=settings,\n    )\n\n    session = await docs.aget_evidence(\n        \"Which page or page range has the full statement (insensitive to newlines)\"\n        \" 'Deep learning (DL) is advancing the boundaries of computational chemistry\"\n        \" because it can accurately model non-linear structure-function relationships.\"\n        \" Applications of DL can be found in a broad spectrum spanning\"\n        \" from quantum computing to drug discovery to materials design.' on?\"\n        \" If this statement is not present, just answer N/A.\",\n        settings=settings,\n    )\n\n    def to_pages(value: Context) -> str:\n        cxt_val = value.context.lower().split(\"\\n\")[0]\n        page_range = cxt_val.split(\"page's\")[-1].split(\"pages\")[-1].split(\"page\")[-1]\n        return page_range.strip().removesuffix(\".\")  # noqa: FURB184\n\n    # NOTE: scores are useless here because we didn't describe them in the prompt\n    locations = [to_pages(c) for c in session.contexts]\n    try:\n        # 2-3 is not strictly correct, but it's feasible enough that we allow it here\n        assert any(\n            x in locations for x in (\"2\", \"1-3\", \"1 - 3\", \"2-3\", \"2 - 3\")\n        ), f\"correct location not found in parsed evidence {locations}\"\n    except AssertionError:\n        if \"1\" not in locations:\n            # Fall 2025 LLMs are not smart enough yet :/ so just allow saying page 1\n            raise\n\n\n@pytest.mark.asyncio\nasync def test_query(docs_fixture) -> None:\n    settings = Settings(prompts={\"answer_iteration_prompt\": None})\n    await docs_fixture.aquery(\"Is XAI usable in chemistry?\", settings=settings)\n\n\n@pytest.mark.asyncio\nasync def test_custom_context_str_fn(docs_fixture) -> None:\n    async def custom_context_str_fn(  # noqa: RUF029\n        settings: Settings,  # noqa: ARG001\n        contexts: list[Context],  # noqa: ARG001\n        question: str,  # noqa: ARG001\n        pre_str: str | None = None,  # noqa: ARG001\n    ) -> str:\n        return \"TEST OVERRIDE\"\n\n    assert isinstance(custom_context_str_fn, AsyncContextSerializer)\n\n    settings = Settings(\n        custom_context_serializer=custom_context_str_fn,\n        prompts={\"answer_iteration_prompt\": None},\n    )\n\n    session = await docs_fixture.aquery(\n        \"Is XAI usable in chemistry?\", settings=settings\n    )\n    assert (\n        session.context == \"TEST OVERRIDE\"\n    ), \"Expected custom context string to be returned.\"\n\n\n@pytest.mark.asyncio\nasync def test_aquery_groups_contexts_by_question(docs_fixture) -> None:\n    session = PQASession(question=\"What is the relationship between chemistry and AI?\")\n\n    doc = Doc(docname=\"test_doc\", citation=\"Test Doc, 2025\", dockey=\"key1\")\n    text1 = Text(text=\"XAI is useful for molecules.\", name=\"t1\", doc=doc)\n    text2 = Text(text=\"Drug discovery uses AI.\", name=\"t2\", doc=doc)\n    text3 = Text(text=\"Organic chemistry is a field.\", name=\"t3\", doc=doc)\n\n    session.contexts = [\n        Context(\n            text=text1,\n            context=\"Explanation about XAI and molecules (Smith 1999).\",\n            score=6,\n            question=\"Is XAI usable in chemistry?\",\n        ),\n        Context(\n            text=text2,\n            context=\"Details on how drug discovery leverages AI.\",\n            score=5,\n            question=\"Is XAI usable in chemistry?\",\n        ),\n        Context(\n            text=text3,\n            context=\"General facts about organic chemistry.\",\n            score=5,\n            question=\"What is organic chemistry?\",\n        ),\n    ]\n\n    settings = Settings(\n        prompts={\"answer_iteration_prompt\": None},\n        answer={\n            \"group_contexts_by_question\": True,\n            \"skip_evidence_citation_strip\": True,\n        },\n    )\n\n    result = await docs_fixture.aquery(session, settings=settings)\n\n    final_context_str = result.context\n\n    assert (\n        'Contexts related to the question: \"Is XAI usable in chemistry?\"'\n        in final_context_str\n    )\n\n    assert (\n        'Contexts related to the question: \"What is organic chemistry?\"'\n        in final_context_str\n    )\n\n    assert \"Explanation about XAI and molecules (Smith 1999).\" in final_context_str\n    assert \"Details on how drug discovery leverages AI.\" in final_context_str\n    assert \"General facts about organic chemistry.\" in final_context_str\n\n    assert \"\\n\\n---\\n\\n\" in final_context_str\n    q1_header_pos = final_context_str.find(\n        'Contexts related to the question: \"Is XAI usable in chemistry?\"'\n    )\n    q2_header_pos = final_context_str.find(\n        'Contexts related to the question: \"What is organic chemistry?\"'\n    )\n    context1_pos = final_context_str.find(\n        \"Explanation about XAI and molecules (Smith 1999).\"\n    )\n    context3_pos = final_context_str.find(\"General facts about organic chemistry.\")\n\n    assert (\n        0 == q1_header_pos < context1_pos\n    ), \"Expected q1 header to be first, and the context to follow.\"\n    assert q1_header_pos < q2_header_pos\n    assert q2_header_pos < context3_pos\n\n\n@pytest.mark.asyncio\nasync def test_query_with_iteration(docs_fixture) -> None:\n    # we store these results to check that the prompts are OK\n    my_results: list[LLMResult] = []\n    # explicitly set the prompt to use QA iterations\n    settings = Settings()\n    llm = settings.get_llm()\n    llm.llm_result_callback = my_results.append\n    prior_answer = \"No, it isn't usable in chemistry.\"\n    question = \"Is XAI usable in chemistry?\"\n    prior_session = PQASession(question=question, answer=prior_answer)\n    await docs_fixture.aquery(prior_session, llm_model=llm, settings=settings)\n    assert prior_answer in cast(\n        \"str\",\n        my_results[-1].prompt[1].content,  # type: ignore[union-attr, index]\n    ), \"prior answer not in prompt\"\n    # run without a prior session to check that the flow works correctly\n    await docs_fixture.aquery(question, llm_model=llm, settings=settings)\n    assert settings.prompts.answer_iteration_prompt[:10] not in cast(  # type: ignore[index]\n        \"str\",\n        my_results[-1].prompt[1].content,  # type: ignore[union-attr, index]\n    ), \"prior answer prompt should not be inserted\"\n\n\n@pytest.mark.asyncio\nasync def test_llmresult_callback(docs_fixture: Docs) -> None:\n    my_results: list[LLMResult] = []\n\n    settings = Settings.from_name(\"fast\")\n    summary_llm = settings.get_summary_llm()\n    summary_llm.llm_result_callback = my_results.append\n    await docs_fixture.aget_evidence(\n        \"What is XAI?\", settings=settings, summary_llm_model=summary_llm\n    )\n    assert my_results\n    assert my_results, \"Expected the callback to append results\"\n    assert my_results[0].name\n    assert my_results[0].session_id\n\n\n@pytest.mark.parametrize(\n    (\"llm\", \"llm_settings\"),\n    [\n        pytest.param(\n            \"deepseek/deepseek-reasoner\",\n            {\n                \"model_list\": [\n                    {\n                        \"model_name\": \"deepseek/deepseek-reasoner\",\n                        \"litellm_params\": {\n                            \"model\": \"deepseek/deepseek-reasoner\",\n                            \"api_base\": \"https://api.deepseek.com/v1\",\n                        },\n                    }\n                ]\n            },\n            id=\"deepseek-reasoner\",\n        ),\n        pytest.param(\n            \"openrouter/deepseek/deepseek-r1\",\n            {},\n            id=\"openrouter-deepseek\",\n        ),\n    ],\n)\n@pytest.mark.vcr(match_on=[*VCR_DEFAULT_MATCH_ON, \"body\"])\n@pytest.mark.asyncio\nasync def test_get_reasoning(docs_fixture: Docs, llm: str, llm_settings: dict) -> None:\n    settings = Settings(\n        llm=llm,\n        llm_config=llm_settings,\n    )\n    response = await docs_fixture.aquery(\"What is XAI?\", settings=settings)\n    assert response.answer_reasoning\n\n\n@pytest.mark.asyncio\nasync def test_duplicate(stub_data_dir: Path, tmp_path) -> None:\n    \"\"\"Check Docs doesn't store duplicates, while checking nonduplicate docs are stored.\"\"\"\n    docs = Docs()\n\n    # First, check adding a straight-up duplicate doc\n    assert await docs.aadd(\n        stub_data_dir / \"bates.txt\",\n        citation=\"WikiMedia Foundation, 2023, Accessed now\",\n        dockey=\"test1\",\n    )\n    assert (\n        await docs.aadd(\n            stub_data_dir / \"bates.txt\",\n            citation=\"WikiMedia Foundation, 2023, Accessed now\",\n            dockey=\"test1\",\n        )\n        is None\n    ), \"Expected duplicate add to indicate no new doc was added\"\n    assert len(docs.docs) == 1, \"Should have added only one document\"\n\n    # Next, check adding a different doc works, and also check citation inference\n    common_doi = \"10.1234/flag\"\n    assert await docs.aadd(\n        stub_data_dir / \"flag_day.html\", dockey=\"flag_day\", doi=common_doi\n    )\n    assert (\n        len(set(docs.docs.keys())) == 2\n    ), \"Unique documents should be hashed as unique\"\n    flag_day = docs.docs[\"flag_day\"]\n    assert isinstance(flag_day, DocDetails)\n    assert flag_day.doi == common_doi\n    assert all(\n        x in flag_day.citation.lower() for x in (\"wikipedia\", \"flag\")\n    ), \"Expected citation to be inferred\"\n    assert flag_day.content_hash\n\n    # Now, check adding a different file but same metadata\n    # (emulating main text vs supplemental information)\n    # will be seen as a different doc\n    flag_day_content = await anyio.Path(stub_data_dir / \"flag_day.html\").read_bytes()\n    assert len(flag_day_content) >= 1000, \"Expected long file to test truncation\"\n    await anyio.Path(tmp_path / \"flag_day.html\").write_bytes(flag_day_content[:-100])\n    assert await docs.aadd(\n        tmp_path / \"flag_day.html\", dockey=\"flag_day_shorter\", doi=common_doi\n    )\n    assert len(set(docs.docs.keys())) == 3, \"Expected a third document to be added\"\n    shorter_flag_day = docs.docs[\"flag_day_shorter\"]\n    assert isinstance(shorter_flag_day, DocDetails)\n    assert shorter_flag_day.doi == common_doi\n    assert all(\n        x in shorter_flag_day.citation.lower() for x in (\"wikipedia\", \"flag\")\n    ), \"Expected citation to be inferred\"\n    assert shorter_flag_day.content_hash\n    assert flag_day.content_hash != shorter_flag_day.content_hash\n    assert flag_day.doc_id != shorter_flag_day.doc_id\n\n\n@pytest.mark.asyncio\n@pytest.mark.parametrize(\"vector_store\", [NumpyVectorStore, QdrantVectorStore])\nasync def test_docs_with_custom_embedding(\n    subtests: SubTests, stub_data_dir: Path, vector_store: type[VectorStore]\n) -> None:\n    class MyEmbeds(EmbeddingModel):\n        name: str = \"my_embed\"\n\n        async def embed_documents(self, texts):\n            return [[0.0, 0.28, 0.95] for _ in texts]\n\n    docs = Docs(texts_index=vector_store())\n    await docs.aadd(\n        stub_data_dir / \"bates.txt\",\n        citation=\"WikiMedia Foundation, 2023, Accessed now\",\n        embedding_model=MyEmbeds(),\n    )\n\n    with subtests.test(msg=\"confirm-embedding\"):\n        assert docs.texts[0].embedding == [0.0, 0.28, 0.95]\n\n    with subtests.test(msg=\"copying-before-get-evidence\"):\n        # Before getting evidence, shallow and deep copies are the same\n        docs_shallow_copy = Docs(\n            texts_index=type(docs.texts_index)(**docs.texts_index.model_dump()),\n            **docs.model_dump(exclude={\"texts_index\"}),\n        )\n        docs_deep_copy = deepcopy(docs)\n\n        assert (\n            docs.texts_index\n            == docs_shallow_copy.texts_index\n            == docs_deep_copy.texts_index\n        )\n\n    with subtests.test(msg=\"copying-after-get-evidence\"):\n        # After getting evidence, a shallow copy of Docs is not the same because its\n        # texts index gets lazily populated, while a deep copy should preserve it\n        _ = await docs.aget_evidence(\n            \"What country is Frederick Bates from?\", embedding_model=MyEmbeds()\n        )\n        docs_shallow_copy = Docs(\n            texts_index=type(docs.texts_index)(**docs.texts_index.model_dump()),\n            **docs.model_dump(exclude={\"texts_index\"}),\n        )\n        docs_deep_copy = deepcopy(docs)\n\n        assert docs.texts_index != docs_shallow_copy.texts_index\n        assert docs.texts_index == docs_deep_copy.texts_index\n\n    with subtests.test(msg=\"clear-vector-store\"):\n        # Test that the vector store has content before clearing\n        if isinstance(docs.texts_index, QdrantVectorStore):\n            # For QdrantVectorStore, we need to check if collection exists and has points\n            assert await docs.texts_index._collection_exists()\n            collection_info = await docs.texts_index.client.get_collection(\n                docs.texts_index.collection_name\n            )\n            assert collection_info.points_count > 0\n        assert len(docs.texts_index) > 0\n        assert docs.texts_index.texts_hashes\n\n        # Clear the vector store via Docs\n        docs.clear_docs()\n\n        # Verify the vector store is empty\n        if isinstance(docs.texts_index, QdrantVectorStore):\n            assert not await docs.texts_index._collection_exists()\n            assert docs.texts_index._point_ids is None\n        assert len(docs.texts_index) == 0\n        assert not docs.texts_index.texts_hashes\n\n\n@pytest.mark.asyncio\n@pytest.mark.parametrize(\"vector_store\", [NumpyVectorStore, QdrantVectorStore])\nasync def test_sparse_embedding(\n    stub_data_dir: Path, vector_store: type[VectorStore]\n) -> None:\n    docs = Docs(texts_index=vector_store())\n    await docs.aadd(\n        stub_data_dir / \"bates.txt\",\n        citation=\"WikiMedia Foundation, 2023, Accessed now\",\n        embedding_model=SparseEmbeddingModel(),\n    )\n    assert isinstance(\n        docs.texts[0].embedding, list\n    ), \"We require embeddings to be a list\"\n    assert any(docs.texts[0].embedding), \"We require embeddings to be populated\"\n    assert all(\n        len(np.array(x.embedding).shape) == 1 for x in docs.texts\n    ), \"Embeddings should be 1D\"\n\n    # check the embeddings are the same size\n    assert docs.texts[0].embedding is not None\n    assert docs.texts[1].embedding is not None\n    assert np.shape(docs.texts[0].embedding) == np.shape(docs.texts[1].embedding)\n\n\n@pytest.mark.asyncio\n@pytest.mark.parametrize(\"vector_store\", [NumpyVectorStore, QdrantVectorStore])\nasync def test_hybrid_embedding(\n    stub_data_dir: Path, vector_store: type[VectorStore]\n) -> None:\n    emb_model = HybridEmbeddingModel(\n        models=[LiteLLMEmbeddingModel(), SparseEmbeddingModel()]\n    )\n    docs = Docs(texts_index=vector_store())\n    await docs.aadd(\n        stub_data_dir / \"bates.txt\",\n        citation=\"WikiMedia Foundation, 2023, Accessed now\",\n        embedding_model=emb_model,\n    )\n    assert isinstance(\n        docs.texts[0].embedding, list\n    ), \"We require embeddings to be a list\"\n    assert any(docs.texts[0].embedding), \"We require embeddings to be populated\"\n\n    # check the embeddings are the same size\n    assert docs.texts[0].embedding is not None\n    assert docs.texts[1].embedding is not None\n    assert np.shape(docs.texts[0].embedding) == np.shape(docs.texts[1].embedding)\n\n    # now try via alias\n    emb_settings = Settings(\n        embedding=\"hybrid-text-embedding-3-small\",\n    )\n    await docs.aadd(\n        stub_data_dir / \"bates.txt\",\n        citation=\"WikiMedia Foundation, 2023, Accessed now\",\n        embedding_model=emb_settings.get_embedding_model(),\n    )\n    assert any(docs.texts[0].embedding)\n\n\n@pytest.mark.asyncio\nasync def test_custom_llm_custom_media(stub_data_dir: Path) -> None:\n    captured_messages: list[list[Message]] = []\n\n    class StubLLMModel(LLMModel):\n        name: str = \"custom/myllm\"\n\n        async def acompletion(\n            self,\n            messages: list[Message],\n            **kwargs,  # noqa: ARG002\n        ) -> list[LLMResult]:\n            captured_messages.append(messages)\n            return [\n                LLMResult(\n                    model=self.name,\n                    text=\"Echo 2\\nRelevance score: 8\",\n                    prompt=messages,\n                    prompt_count=1,\n                    completion_count=1,\n                )\n            ]\n\n        @rate_limited\n        async def acompletion_iter(\n            self,\n            messages: list[Message],\n            **kwargs,  # noqa: ARG002\n        ) -> AsyncIterable[LLMResult]:\n            yield LLMResult(\n                model=self.name,\n                text=\"Echo 2\\nRelevance score: 8\",\n                prompt=messages,\n                prompt_count=1,\n                completion_count=1,\n            )\n\n        async def check_rate_limit(self, token_count: float, **kwargs) -> None:\n            \"\"\"This is a dummy check.\"\"\"\n\n    docs = Docs()\n    await docs.aadd(\n        stub_data_dir / \"bates.txt\",\n        citation=\"WikiMedia Foundation, 2023, Accessed now\",\n        dockey=\"test\",\n        llm_model=StubLLMModel(),\n    )\n    stub_doc = Doc(docname=\"stub-gcs\", citation=\"Stub GCS Citation\", dockey=\"stub-gcs\")\n    signed_url = (\n        \"https://storage.googleapis.com/test-bucket/img.png\"\n        \"?X-Goog-Algorithm=GOOG4-RSA-SHA256&X-Goog-Signature=abc\"\n    )\n    await docs.aadd_texts(\n        texts=[\n            Text(\n                text=\"This chunk contains an image from GCS.\",\n                name=\"gcs-chunk\",\n                doc=stub_doc,\n                media=[ParsedMedia(index=0, url=signed_url)],\n            )\n        ],\n        doc=stub_doc,\n    )\n\n    settings = Settings(\n        prompts={\"use_json\": False},\n        answer={\"evidence_retrieval\": False, \"evidence_skip_summary\": False},\n    )\n    session = await docs.aget_evidence(\n        \"Echo\", summary_llm_model=StubLLMModel(), settings=settings\n    )\n    assert session.contexts, \"Expected at least one context\"\n    assert any(\n        \"Echo\" in c.context for c in session.contexts\n    ), \"Expected text-based evidence containing 'Echo'\"\n    signed_url_msgs = [\n        m\n        for msgs in captured_messages\n        for m in msgs\n        if m.content\n        and m.is_multimodal\n        and any(\n            entry.get(\"type\") == \"image_url\" and entry[\"image_url\"][\"url\"] == signed_url\n            for entry in json.loads(m.content)\n        )\n    ]\n    assert any(\n        \"Summarize the excerpt below to help answer a question\" in m.content\n        for m in signed_url_msgs\n        if m.content\n    ), \"Expected the signed GCS URL to be used when gathering evidence\"\n\n\n@pytest.mark.asyncio\nasync def test_docs_pickle(stub_data_dir) -> None:\n    \"\"\"Ensure that Docs object can be pickled and unpickled correctly.\"\"\"\n    docs = Docs()\n    await docs.aadd(\n        stub_data_dir / \"flag_day.html\",\n        \"WikiMedia Foundation, 2023, Accessed now\",\n        dockey=\"test\",\n    )\n\n    # Pickle the Docs object\n    docs_pickle = pickle.dumps(docs)\n    unpickled_docs = pickle.loads(docs_pickle)\n\n    assert unpickled_docs.docs[\"test\"].docname == \"Wiki2023\"\n    assert len(unpickled_docs.docs) == 1\n\n\n@pytest.mark.asyncio\n@pytest.mark.parametrize(\n    (\"qa_prompt\", \"unsure_sentinel\"),\n    [\n        pytest.param(default_qa_prompt, CANNOT_ANSWER_PHRASE, id=\"default-unsure\"),\n        pytest.param(\n            default_qa_prompt.replace(CANNOT_ANSWER_PHRASE, \"I am unsure\"),\n            \"I am unsure\",\n            id=\"custom-unsure\",\n        ),\n    ],\n)\nasync def test_unrelated_context(\n    agent_test_settings: Settings,\n    stub_data_dir: Path,\n    qa_prompt: str,\n    unsure_sentinel: str,\n) -> None:\n    agent_test_settings.prompts.qa = qa_prompt\n    assert unsure_sentinel in qa_prompt, \"Test relies on unsure sentinel in qa prompt\"\n\n    docs = Docs()\n    assert await docs.aadd(\n        stub_data_dir / \"bates.txt\", \"WikiMedia Foundation, 2023, Accessed now\"\n    )\n    assert docs.texts, \"Test requires at least one text\"\n    session = await docs.aget_evidence(\n        \"What do scientist estimate as the planetary composition of Jupyter?\",\n        settings=agent_test_settings,\n    )\n    session.contexts.append(  # Give a context so the rest of the test can run\n        Context(\n            context=\"George Washington is a founding father\",\n            question=\"What do scientist estimate as the planetary composition of Jupyter?\",\n            text=docs.texts[0],\n            score=1,\n        )\n    )\n    for c in session.contexts:\n        assert c.score <= 2, \"Expected contexts to be considered irrelevant\"\n    session = await docs.aquery(session, settings=agent_test_settings)\n    assert unsure_sentinel in session.answer\n\n\n@pytest.mark.asyncio\nasync def test_repeat_keys(stub_data_dir) -> None:\n    docs = Docs()\n    result = await docs.aadd(\n        stub_data_dir / \"bates.txt\", \"WikiMedia Foundation, 2023, Accessed now\"\n    )\n    assert result\n    result = await docs.aadd(\n        stub_data_dir / \"bates.txt\", \"WikiMedia Foundation, 2023, Accessed now\"\n    )\n    assert not result\n    assert len(docs.docs) == 1\n\n    await docs.aadd(\n        stub_data_dir / \"flag_day.html\", \"WikiMedia Foundation, 2023, Accessed now\"\n    )\n    assert len(docs.docs) == 2\n\n    # check keys\n    ds = list(docs.docs.values())\n    assert ds[0].docname == \"Wiki2023\"\n    assert ds[1].docname == \"Wiki2023a\"\n\n\n@pytest.mark.asyncio\nasync def test_pdf_reader_w_no_match_doc_details(stub_data_dir: Path) -> None:\n    docs = Docs()\n    docname = await docs.aadd(\n        stub_data_dir / \"paper.pdf\",\n        \"Wellawatte et al, XAI Review, 2023\",\n    )\n    (doc_details,) = docs.docs.values()\n    assert doc_details.content_hash == \"41f786fcc56d27ff0c1507153fae3774\"\n    assert doc_details.docname == docname, \"Added name should match between details\"\n    # doc will be a DocDetails object, but nothing can be found\n    # thus, we retain the prior citation data\n    assert (\n        doc_details.citation\n        == doc_details.formatted_citation\n        == \"Wellawatte et al, XAI Review, 2023\"\n    ), \"Formatted citation should be the same when no metadata is found.\"\n\n\n@pytest.mark.asyncio\nasync def test_pdf_reader_w_no_chunks(stub_data_dir: Path) -> None:\n    settings = Settings.from_name(\"debug\")\n    assert settings.parsing.defer_embedding, \"Test relies on deferred embedding\"\n    settings.parsing.reader_config[\"chunk_chars\"] = 0  # Have one chunk = entire text\n    # don't want to shove whole document into llm to get citation or embedding\n    settings.parsing.use_doc_details = False\n    settings.summary_llm = \"gpt-4o-mini\"  # context window needs to fit our one chunk\n\n    docs = Docs()\n    await docs.aadd(\n        stub_data_dir / \"paper.pdf\",\n        \"Wellawatte et al, XAI Review, 2023\",\n        settings=settings,\n    )\n    assert len(docs.texts) == 1, \"Should have been one chunk\"\n    assert docs.texts[0].embedding is None, \"Should have deferred the embedding\"\n\n\n@pytest.mark.vcr\n@pytest.mark.parametrize(\"defer_embeddings\", [True, False])\n@pytest.mark.asyncio\nasync def test_partly_embedded_texts(defer_embeddings: bool) -> None:\n    settings = Settings.from_name(\"fast\")\n    settings.parsing.defer_embedding = defer_embeddings\n    docs = Docs()\n    assert isinstance(\n        docs.texts_index, NumpyVectorStore\n    ), \"We want this test to cover NumpyVectorStore\"\n\n    stub_doc = Doc(docname=\"stub\", citation=\"stub\", dockey=\"stub\")\n    pre_embedded_text = Text(text=\"I like turtles.\", name=\"sentence1\", doc=stub_doc)\n    pre_embedded_text.embedding = (\n        await settings.get_embedding_model().embed_documents([pre_embedded_text.text])\n    )[0]\n    # Some of these texts are partly embedded, some are not\n    texts_to_add = [\n        pre_embedded_text,\n        Text(text=\"I like cats.\", name=\"sentence2\", doc=stub_doc, metadata=\"stub\"),\n    ]\n    assert texts_to_add[0] != texts_to_add[1], \"Test assumes different texts\"\n    assert hash(texts_to_add[0]) != hash(\n        texts_to_add[1]\n    ), \"Test assumes different texts\"\n\n    # 1. Add texts, noting some are partly embedded\n    await docs.aadd_texts(texts=texts_to_add, doc=stub_doc)\n    assert docs.texts == texts_to_add\n    assert not docs.texts_index.texts\n    assert not docs.texts_index.texts_hashes\n\n    # 2. Gather evidence should work\n    await docs.aget_evidence(\"What do I like?\")\n    assert docs.texts_index.texts == docs.texts == texts_to_add\n    assert len(docs.texts_index.texts_hashes) == len(texts_to_add)\n\n    # 3. Gathering evidence again should not change shapes\n    await docs.aget_evidence(\"What was it that I liked?\")\n    assert docs.texts_index.texts == docs.texts == texts_to_add\n    assert len(docs.texts_index.texts_hashes) == len(texts_to_add)\n\n\n# some of the stored requests will be identical on\n# method, scheme, host, port, path, and query (if defined)\n# body will always be different between requests\n# adding body so that vcr correctly match the right request with its response.\n@pytest.mark.vcr(match_on=[*VCR_DEFAULT_MATCH_ON, \"body\"])\n@pytest.mark.asyncio\nasync def test_pdf_reader_match_doc_details(stub_data_dir: Path) -> None:\n    docs = Docs()\n    docname = await docs.aadd(\n        stub_data_dir / \"paper.pdf\",\n        \"Wellawatte et al, A Perspective on Explanations of Molecular Prediction\"\n        \" Models, XAI Review, 2023\",\n        use_doc_details=True,\n        clients={\n            CrossrefProvider,\n            JournalQualityPostProcessor,\n        },  # Limit to only crossref since s2 is too flaky\n        fields=[\"author\", \"journal\", \"citation_count\"],\n    )\n    (doc_details,) = docs.docs.values()\n    assert doc_details.content_hash == \"41f786fcc56d27ff0c1507153fae3774\"\n    assert doc_details.docname == docname, \"Added name should match between details\"\n    # Crossref is non-deterministic in its ordering for results\n    # (it can give DOI '10.1021/acs.jctc.2c01235' or DOI '10.26434/chemrxiv-2022-qfv02')\n    # thus we need to capture both possible dockeys\n    assert doc_details.dockey in {\"8ce7ddba9c9dcae6\", \"a353fa2478475c9c\"}\n    assert isinstance(doc_details, DocDetails)\n    # note year is unknown because citation string is only parsed for authors/title/doi\n    # AND we do not request it back from the metadata sources\n    assert doc_details.docname == \"wellawatteUnknownyearaperspectiveon\"\n    assert doc_details.authors\n    assert set(doc_details.authors) == {\n        \"Geemi P. Wellawatte\",\n        \"Heta A. Gandhi\",\n        \"Aditi Seshadri\",\n        \"Andrew D. White\",\n    }\n    assert doc_details.doi in {\n        \"10.1021/acs.jctc.2c01235\",\n        \"10.26434/chemrxiv-2022-qfv02\",\n    }\n    match = re.search(\n        r\"This article has (\\d+) citations\", doc_details.formatted_citation\n    )\n    assert match\n    num_citations = int(match.group(1))\n    assert num_citations >= 1, \"Expected at least one citation\"\n    assert (\n        \"Journal of Chemical Theory and Computation\" in doc_details.formatted_citation\n    ) or (\"ChemRxiv\" in doc_details.formatted_citation)\n\n    num_retries = 3\n    for _ in range(num_retries):\n        session = await docs.aquery(\"Are counterfactuals actionable? [yes/no]\")\n        if any(w in session.answer for w in (\"yes\", \"Yes\")):\n            assert f\"This article has {num_citations} citations\" in session.context\n            assert any(\n                c.id in session.raw_answer for c in session.contexts\n            ), \"No context ids found in answer\"\n            assert all(\n                c.id not in session.formatted_answer for c in session.contexts\n            ), \"Context ids should not be in formatted answer\"\n            return\n    raise AssertionError(f\"Query was incorrect across {num_retries} retries.\")\n\n\n@pytest.mark.asyncio\nasync def test_fileio_reader_pdf(stub_data_dir: Path) -> None:\n    docs = Docs()\n    with (stub_data_dir / \"paper.pdf\").open(\"rb\") as f:\n        await docs.aadd_file(f, \"Wellawatte et al, XAI Review, 2023\")\n    num_retries = 3\n    for _ in range(num_retries):\n        session = await docs.aquery(\"Are counterfactuals actionable? [yes/no]\")\n        if any(w in session.answer for w in (\"yes\", \"Yes\")):\n            return\n    raise AssertionError(f\"Query was incorrect across {num_retries} retries.\")\n\n\n@pytest.mark.asyncio\nasync def test_fileio_reader_txt(stub_data_dir: Path) -> None:\n    # can't use curie, because it has trouble with parsed HTML\n    docs = Docs()\n    with (stub_data_dir / \"bates.txt\").open(\"rb\") as file:\n        file_content = file.read()\n\n    await docs.aadd_file(\n        BytesIO(file_content),\n        \"WikiMedia Foundation, 2023, Accessed now\",\n    )\n    session = await docs.aquery(\"What country was Frederick Bates born in?\")\n    assert \"United States\" in session.answer\n\n\n@pytest.mark.parametrize(\n    (\"page_range\", \"page_count\", \"expected\"),\n    [\n        pytest.param(None, 10, range(10), id=\"all-pages\"),\n        pytest.param(3, 10, range(2, 3), id=\"single-page\"),\n        pytest.param((2, 5), 10, range(1, 5), id=\"page-range-tuple\"),\n        pytest.param(1, 10, range(1), id=\"first-page\"),\n        pytest.param(15, 10, range(14, 10), id=\"single-page-exceeds-count\"),\n        pytest.param(10, 10, range(9, 10), id=\"single-page-at-count\"),\n        pytest.param((2, 15), 10, range(1, 10), id=\"tuple-end-exceeds-count\"),\n        pytest.param((2, 10), 10, range(1, 10), id=\"tuple-end-at-count\"),\n    ],\n)\ndef test_resolve_page_range(\n    page_range: int | tuple[int, int] | None, page_count: int, expected: range\n) -> None:\n    assert resolve_page_range(page_range, page_count) == expected\n\n\n@pytest.mark.asyncio\n@pytest.mark.parametrize(\n    \"pdf_parser\", [pypdf_parse_pdf_to_pages, pymupdf_parse_pdf_to_pages]\n)\nasync def test_parser_only_reader(pdf_parser: PDFParserFn, stub_data_dir: Path) -> None:\n    doc_path = stub_data_dir / \"paper.pdf\"\n    parsed_text = await read_doc(\n        Path(doc_path),\n        Doc(docname=\"foo\", citation=\"Foo et al, 2002\", dockey=\"1\"),\n        parsed_text_only=True,\n        parse_pdf=pdf_parser,\n        full_page=True,  # Simple to support across many parsers\n    )\n    assert parsed_text.metadata.name\n    assert \"pdf\" in parsed_text.metadata.name\n    assert parsed_text.metadata.chunk_metadata is None\n    assert isinstance(parsed_text.content, dict)\n    num_chars = 0\n    for value in parsed_text.content.values():\n        assert isinstance(value, tuple)\n        num_chars += len(value[0])\n    assert parsed_text.metadata.count_parsed_media > 1\n    assert parsed_text.metadata.count_parsed_media == len(\n        parsed_text.content\n    ), \"Full parsing should have one screenshot per page\"\n    assert parsed_text.metadata.total_parsed_text_length == num_chars\n\n\n@pytest.mark.asyncio\n@pytest.mark.parametrize(\n    \"pdf_parser\",\n    [\n        pymupdf_parse_pdf_to_pages  # TODO: add PyPDF when it supports multiple images/page\n    ],\n)\nasync def test_chunk_metadata_reader(\n    pdf_parser: PDFParserFn, stub_data_dir: Path\n) -> None:\n    chunk_text, metadata = await read_doc(\n        stub_data_dir / \"paper.pdf\",\n        Doc(docname=\"foo\", citation=\"Foo et al, 2002\", dockey=\"1\"),\n        parsed_text_only=False,  # noqa: FURB120\n        include_metadata=True,\n        parse_pdf=pdf_parser,\n        chunk_chars=3000,\n        overlap=100,\n    )\n    assert metadata.name\n    assert \"pdf\" in metadata.name\n    assert isinstance(metadata.chunk_metadata, ChunkMetadata)\n    assert metadata.chunk_metadata.name\n    assert \"overlap-document\" in metadata.chunk_metadata.name\n    assert metadata.chunk_metadata.overlap == 100\n    assert metadata.chunk_metadata.size == 3000\n    assert len(chunk_text) > 2, \"Expected multiple chunks, for meaningful assertions\"\n    assert all(len(chunk.text) <= metadata.chunk_metadata.size for chunk in chunk_text)\n    assert metadata.total_parsed_text_length // metadata.chunk_metadata.size <= len(\n        chunk_text\n    )\n    assert all(\n        chunk_text[i].text[-100:] == chunk_text[i + 1].text[:100]\n        for i in range(len(chunk_text) - 1)\n    )\n    # Let's check the pages in the chunk names\n    first_page, _ = chunk_text[0].name.rsplit(\" \", maxsplit=1)[-1].split(\"-\")\n    assert first_page == \"1\", \"First chunk should be for page 1\"\n    stlast_page, last_page = chunk_text[-1].name.rsplit(\" \", maxsplit=1)[-1].split(\"-\")\n    assert (\n        int(last_page) - int(first_page) > 2\n    ), \"Expected many pages, for meaningful assertions\"\n    assert (\n        len(chunk_text[-1].text) < metadata.chunk_metadata.size\n    ), \"Expected last chunk to be a partial chunk, for meaningful assertions\"\n    assert (\n        int(last_page) - int(stlast_page) <= 2\n    ), \"Incorrect page range if last chunk is a partial chunk\"\n    assert metadata.count_parsed_media > 1, \"Expected media to be parsed\"\n    assert (\n        sum(len(t.media) for t in chunk_text) == metadata.count_parsed_media\n    ), \"Expected chunks' media to match parsed media\"\n\n    chunk_text, metadata = await read_doc(\n        stub_data_dir / \"flag_day.html\",\n        Doc(docname=\"foo\", citation=\"Foo et al, 2002\", dockey=\"1\"),\n        parsed_text_only=False,  # noqa: FURB120\n        include_metadata=True,\n        chunk_chars=3000,\n        overlap=100,\n    )\n    # NOTE the use of tiktoken changes the actual char and overlap counts\n    assert metadata.name\n    assert \"html\" in metadata.name\n    assert isinstance(metadata.chunk_metadata, ChunkMetadata)\n    assert metadata.chunk_metadata.name\n    assert \"overlap-text\" in metadata.chunk_metadata.name\n    assert metadata.chunk_metadata.overlap == 100\n    assert metadata.chunk_metadata.size == 3000\n    assert all(\n        len(chunk.text) <= metadata.chunk_metadata.size * 1.25 for chunk in chunk_text\n    )\n    assert metadata.total_parsed_text_length // metadata.chunk_metadata.size <= len(\n        chunk_text\n    )\n\n    for code_input in (\n        Path(__file__),  # Python gets parsed into `list[str]` content\n        stub_data_dir / \".DS_Store\",  # .DS_Store gets parsed into `str` content\n        stub_data_dir / \"py.typed\",  # Marker file gets parsed into empty `list` content\n    ):\n        chunk_text, metadata = await read_doc(\n            path=code_input,\n            doc=Doc(docname=\"foo\", citation=\"Foo et al, 2002\", dockey=\"1\"),\n            include_metadata=True,\n            chunk_chars=3000,\n            overlap=100,\n        )\n        assert metadata.name\n        assert \"txt\" in metadata.name\n        assert isinstance(metadata.chunk_metadata, ChunkMetadata)\n        assert metadata.chunk_metadata.name\n        assert \"overlap-code\" in metadata.chunk_metadata.name\n        assert metadata.chunk_metadata.overlap == 100\n        assert metadata.chunk_metadata.size == 3000\n        assert all(\n            len(chunk.text) <= metadata.chunk_metadata.size * 1.25\n            for chunk in chunk_text\n        )\n        assert metadata.total_parsed_text_length // metadata.chunk_metadata.size <= len(\n            chunk_text\n        )\n\n\ndef test_media_to_image_url(subtests: SubTests) -> None:\n    with subtests.test(msg=\"data-jpg\"):\n        media = ParsedMedia(index=0, data=b\"fake_jpg\", info={\"suffix\": \".jpg\"})\n        url = media.to_image_url()\n        assert \"image/jpeg\" in url\n\n    with subtests.test(msg=\"data-jpeg\"):\n        media = ParsedMedia(index=0, data=b\"fake_jpeg\", info={\"suffix\": \".jpeg\"})\n        url = media.to_image_url()\n        assert \"image/jpeg\" in url\n\n    with subtests.test(msg=\"data-png\"):\n        media = ParsedMedia(index=0, data=b\"fake_png\", info={\"suffix\": \".png\"})\n        url = media.to_image_url()\n        assert \"image/png\" in url\n\n    with subtests.test(msg=\"data-default\"):\n        media = ParsedMedia(index=0, data=b\"fake_png\")\n        url = media.to_image_url()\n        assert \"image/png\" in url\n\n    with subtests.test(msg=\"url\"):\n        media = ParsedMedia(index=0, url=\"https://storage.example.com/img.png\")\n        assert media.to_image_url() == \"https://storage.example.com/img.png\"\n\n\ndef test_parsed_media_data_or_url() -> None:\n    with pytest.raises(ValidationError, match=\"one of\"):\n        ParsedMedia(index=0, data=b\"\")\n\n    with pytest.raises(ValidationError, match=\"one of\"):\n        ParsedMedia(index=0)\n\n    with pytest.raises(ValidationError, match=\"not both\"):\n        ParsedMedia(index=0, data=b\"img\", url=\"https://example.com/img.png\")\n\n    media_with_data = ParsedMedia(index=0, data=b\"image-bytes\")\n    assert media_with_data.data == b\"image-bytes\"\n    assert not media_with_data.url\n\n    media_with_url = ParsedMedia(index=0, url=\"https://storage.example.com/img.png\")\n    assert media_with_url.url == \"https://storage.example.com/img.png\"\n    assert not media_with_url.data\n    with pytest.raises(ValueError, match=\"Cannot generate an ID\"):\n        media_with_url.to_id()\n    with pytest.raises(ValueError, match=r\"(?:Cannot|no need to) save\"):\n        media_with_url.save(\"image.png\")\n\n    assert media_with_data != media_with_url\n    assert media_with_url != media_with_data\n\n\ndef test_parsed_media_url_only_hash_eq() -> None:\n    m1 = ParsedMedia(index=0, url=\"https://storage.example.com/img.png\")\n    m2 = ParsedMedia(index=0, url=\"https://storage.example.com/img.png\")\n    assert m1 == m2\n    assert hash(m1) == hash(m2)\n\n    m3 = ParsedMedia(index=0, url=\"https://storage.example.com/other.png\")\n    assert m1 != m3\n\n    # Mixed: one has data, the other only a URL — never equal\n    m_data = ParsedMedia(index=0, data=b\"img\")\n    m_url = ParsedMedia(index=0, url=\"https://storage.example.com/img.png\")\n    assert m_data != m_url\n    assert m_url != m_data\n\n\n@pytest.mark.asyncio\nasync def test_image_aggregation(stub_data_dir: Path) -> None:\n    png_path = stub_data_dir / \"sf_districts.png\"\n\n    # Test how self-comparisons work\n    ((_, (parsed_image,)),) = cast(dict, (await parse_image(png_path)).content).values()\n    assert parsed_image == parsed_image, \"Expected equality\"  # noqa: PLR0124\n    assert parsed_image.to_id() == parsed_image.to_id(), \"Expected same ID\"\n    assert len({parsed_image, parsed_image}) == 1, \"Expected shared hash\"\n    assert not parsed_image.text, \"Expected no text for later assertions to make sense\"\n    assert (\n        parsed_image.info.get(\"type\") != \"table\"\n    ), \"Expected no table for later assertions to make sense\"\n\n    # Test how self-comparisons work\n    ((_, (parsed_image2,)),) = cast(\n        dict, (await parse_image(png_path)).content\n    ).values()\n    assert parsed_image == parsed_image2, \"Expected equality to persist across reads\"\n    assert (\n        parsed_image.to_id() == parsed_image2.to_id()\n    ), \"Expected ID to persist across reads\"\n    assert (\n        len({parsed_image, parsed_image2}) == 1\n    ), \"Expected hash to persist across reads\"\n\n    # Test different read details\n    ((_, (parsed_image3,)),) = cast(\n        dict, (await parse_image(png_path)).content\n    ).values()\n    parsed_image3.text = \"Golden Gate\"\n    parsed_image3.info[\"type\"] = \"table\"\n    assert parsed_image != parsed_image3, \"Expected tables to be differentiable\"\n    assert (\n        parsed_image.to_id() != parsed_image3.to_id()\n    ), \"Expected ID to mismatch between tables and images\"\n    assert (\n        len({parsed_image, parsed_image3}) == 2\n    ), \"Expected tables to be hashed differently\"\n\n\n@pytest.mark.asyncio\nasync def test_read_doc_images_metadata(stub_data_dir: Path) -> None:\n    png_path = stub_data_dir / \"sf_districts.png\"\n    doc = Doc(docname=\"stub\", citation=\"stub\", dockey=\"stub\")\n\n    # Test parsing only\n    parsed_text = await read_doc(png_path, doc, parsed_text_only=True)\n    assert isinstance(parsed_text.content, dict)\n    assert \"1\" in parsed_text.content\n    page_content = parsed_text.content[\"1\"]\n    assert isinstance(page_content, tuple)\n    text_content, (parsed_image,) = page_content\n    assert not text_content, \"Expected no text content for an image\"\n    assert isinstance(parsed_image, ParsedMedia)\n    assert parsed_image.index == 0\n    assert isinstance(parsed_image.data, bytes)\n    assert parsed_image.data\n    assert not parsed_image.text, \"Expected no text content for a standalone image\"\n    assert parsed_image.info[\"suffix\"] == \".png\"\n    image_id = parsed_image.to_id()\n    assert image_id.version == 4, \"Expected a uuid4-compatible ID\"\n    assert image_id == UUID(\"f6426bc3-382a-45a4-8677-08744044864f\")\n    assert parsed_text.metadata.name\n    assert \"image\" in parsed_text.metadata.name\n    assert parsed_text.metadata.count_parsed_media == 1\n    assert parsed_text.metadata.total_parsed_text_length == 0\n    assert parsed_text.metadata.chunk_metadata is None\n\n    # Test parsing + 'chunking'\n    (text,) = await read_doc(png_path, doc)\n    assert isinstance(text, Text)\n    assert text.doc == doc\n    (image,) = text.media\n    assert image == parsed_image\n\n    # Test including metadata\n    texts_with_metadata = await read_doc(png_path, doc, include_metadata=True)\n    assert isinstance(texts_with_metadata, tuple)\n    texts, metadata = texts_with_metadata\n    assert len(texts) == 1\n    assert texts[0] == text\n    assert metadata.name\n    assert \"image\" in metadata.name\n    assert metadata.count_parsed_media == 1\n    assert metadata.total_parsed_text_length == 0\n    assert metadata.chunk_metadata is not None\n    assert not metadata.chunk_metadata.size\n    assert not metadata.chunk_metadata.overlap\n    assert metadata.chunk_metadata.name\n    assert \"algorithm=none\" in metadata.chunk_metadata.name\n\n\n@pytest.mark.asyncio\nasync def test_read_doc_images_concurrency(stub_data_dir: Path) -> None:\n    png_path = stub_data_dir / \"sf_districts.png\"\n    doc = Doc(docname=\"stub\", citation=\"stub\", dockey=\"stub\")\n    validation_mock = MagicMock()\n\n    async def validate(data: bytes) -> None:  # noqa: RUF029\n        validate_image(io.BytesIO(data))\n        validation_mock(data)\n\n    # Check we can concurrently read in the same image many times\n    concurrent_call_count = 10\n    seen_media = set()\n    bulk_texts = await asyncio.gather(\n        *(\n            read_doc(png_path, doc, validator=validate)\n            for _ in range(concurrent_call_count)\n        )\n    )\n    for (text,) in bulk_texts:\n        assert text.doc == doc\n        assert len(text.media) == 1\n        seen_media.add(text.media[0])\n    assert (\n        len(seen_media) == 1\n    ), \"Expected the concurrent reads to all have the same parsed result\"\n    validation_mock.assert_has_calls(\n        [call(next(iter(seen_media)).data)] * concurrent_call_count\n    )\n\n\nclass TestMultimodalOptions:\n    @pytest.mark.parametrize(\n        (\"value\", \"expected\"),\n        [\n            (False, MultimodalOptions.OFF),\n            (True, MultimodalOptions.ON_WITH_ENRICHMENT),\n            (MultimodalOptions.OFF, MultimodalOptions.OFF),\n            (\n                MultimodalOptions.ON_WITH_ENRICHMENT,\n                MultimodalOptions.ON_WITH_ENRICHMENT,\n            ),\n            (\n                MultimodalOptions.ON_WITHOUT_ENRICHMENT,\n                MultimodalOptions.ON_WITHOUT_ENRICHMENT,\n            ),\n        ],\n    )\n    def test_from_value(\n        self, value: bool | MultimodalOptions, expected: MultimodalOptions\n    ) -> None:\n        assert MultimodalOptions.from_value(value) == expected\n\n    @pytest.mark.parametrize(\n        (\"multimodal_option\", \"expected\"),\n        [\n            (False, (False, False)),\n            (True, (True, True)),\n            (MultimodalOptions.OFF, (False, False)),\n            (MultimodalOptions.ON_WITH_ENRICHMENT, (True, True)),\n            (MultimodalOptions.ON_WITHOUT_ENRICHMENT, (True, False)),\n        ],\n    )\n    def test_should_parse_and_enrich_media(\n        self, multimodal_option: bool | MultimodalOptions, expected: tuple[bool, bool]\n    ) -> None:\n        assert (\n            ParsingSettings(multimodal=multimodal_option).should_parse_and_enrich_media\n            == expected\n        )\n\n\ndef record_non_llm_requests(\n    request: \"vcr.request.Request\",\n) -> \"vcr.request.Request | None\":\n    \"\"\"Filter to only record non-OpenAI non-Anthropic requests.\"\"\"\n    return (\n        request\n        if all(x not in request.uri for x in (\"api.openai.com\", \"api.anthropic.com\"))\n        else None\n    )\n\n\n@pytest.mark.vcr(before_record_request=record_non_llm_requests)\n@pytest.mark.asyncio\nasync def test_image_enrichment_normal_use(stub_data_dir: Path) -> None:\n    unenriched_settings = Settings(\n        answer=AnswerSettings(evidence_k=2),  # Only one context is actually necessary\n        parsing=ParsingSettings(multimodal=MultimodalOptions.ON_WITHOUT_ENRICHMENT),\n    )\n    unenriched_docs = Docs()\n    await unenriched_docs.aadd(\n        stub_data_dir / \"paper.pdf\",\n        citation=\"Wellawatte et al, XAI Review, 2023\",  # Skip citation inference\n        doi=\"10.1021/acs.jctc.2c01235\",  # Skip DOI inference\n        title=\"A Perspective on Explanations of Molecular Prediction Models\",  # Skip title inference\n        settings=unenriched_settings,\n    )\n    unenriched_mm_texts = [text for text in unenriched_docs.texts if text.media]\n    assert all(\n        not m.info.get(\"enriched_description\")\n        for t in unenriched_mm_texts\n        for m in t.media\n    ), \"Test expects no enrichment for the comparison\"\n\n    enriched_settings = Settings(\n        answer=AnswerSettings(evidence_k=2),  # Only one context is actually necessary\n        parsing=ParsingSettings(multimodal=MultimodalOptions.ON_WITH_ENRICHMENT),\n    )\n    enriched_docs = Docs()\n    assert await enriched_docs.aadd(\n        stub_data_dir / \"paper.pdf\",\n        citation=\"Wellawatte et al, XAI Review, 2023\",  # Skip citation inference\n        doi=\"10.1021/acs.jctc.2c01235\",  # Skip DOI inference\n        title=\"A Perspective on Explanations of Molecular Prediction Models\",  # Skip title inference\n        settings=enriched_settings,\n    )\n    enriched_mm_texts = [t for t in enriched_docs.texts if t.media]\n    assert all(\n        m.info.get(\"enriched_description\") for t in enriched_mm_texts for m in t.media\n    ), \"Expected enrichment to have occurred\"\n\n    # Before asking FigQA-style questions, confirm the inputs are equivalent\n    assert all(\n        t_unen.name == t_en.name\n        and len(t_unen.media) == len(t_en.media)\n        and all(\n            m_unen.to_id() == m_en.to_id()\n            for m_unen, m_en in zip(t_unen.media, t_en.media, strict=True)\n        )\n        for t_unen, t_en in zip(unenriched_mm_texts, enriched_mm_texts, strict=True)\n    ), \"Test expects same texts and ordering from both adds\"\n\n    # Ask a FigQA-style question, where the answer only exists\n    # in the figure's image (and not the text)\n    fig1_question = \"What else is f(x) besides a model? Looking for return values\"\n    fig1_media = enriched_mm_texts[0].media[0]\n    fig1_enrichment = fig1_media.info[\"enriched_description\"]\n    assert isinstance(fig1_enrichment, str)\n    fig3_question = \"What is Base?\"\n    fig3_media = enriched_mm_texts[1].media[-1]\n    fig3_enrichment = fig3_media.info[\"enriched_description\"]\n    assert isinstance(fig3_enrichment, str)\n    cached_exc: AssertionError | None = None\n    if \"f(x)\" in fig1_enrichment:\n        # If Figure 1's question is answerable, try to answer with it\n        try:\n            unenriched_session1 = await unenriched_docs.aquery(\n                fig1_question, settings=unenriched_settings\n            )\n            assert (\n                CANNOT_ANSWER_PHRASE in unenriched_session1.answer\n            ), \"Expected unsure without enrichment\"\n            enriched_session1 = await enriched_docs.aquery(\n                fig1_question, settings=enriched_settings\n            )\n            assert [\n                c\n                for c in enriched_session1.contexts\n                if c.id in enriched_session1.used_contexts\n                if c.text.media\n                # Use to_id() to ignore info, just looking at media text/data\n                and any(m.to_id() == fig1_media.to_id() for m in c.text.media)\n            ], \"Expected media to be referenced in a used context\"\n            assert (\n                CANNOT_ANSWER_PHRASE not in enriched_session1.answer\n            ), f\"Expected answer with enrichment {fig1_enrichment}.\"\n            assert (\n                \"0.0\" in enriched_session1.answer\n            ), f\"Expected answer with enrichment {fig1_enrichment}.\"\n            assert (\n                \"1.0\" in enriched_session1.answer\n            ), f\"Expected answer with enrichment {fig1_enrichment}.\"\n            return  # noqa: TRY300\n        except AssertionError as exc:\n            cached_exc = exc\n\n    # Otherwise use Figure 3's question\n    try:\n        unenriched_session2 = await unenriched_docs.aquery(\n            fig3_question, settings=unenriched_settings\n        )\n        assert (\n            CANNOT_ANSWER_PHRASE in unenriched_session2.answer\n        ), \"Expected unsure without enrichment\"\n        enriched_session2 = await enriched_docs.aquery(\n            fig3_question, settings=enriched_settings\n        )\n        assert [\n            c\n            for c in enriched_session2.contexts\n            if c.id in enriched_session2.used_contexts\n            if c.text.media\n            # Use to_id() to ignore info, just looking at media text/data\n            and any(m.to_id() == fig3_media.to_id() for m in c.text.media)\n        ], \"Expected media to be referenced in a used context\"\n        assert (\n            CANNOT_ANSWER_PHRASE not in enriched_session2.answer\n        ), f\"Expected answer with enrichment {fig3_enrichment}.\"\n        # We require \"molecule\" and one of \"reference\" or \"original\"\n        assert (\n            \"molecule\" in enriched_session2.answer.lower()\n        ), f\"Expected answer with enrichment {fig3_enrichment}.\"\n        assert any(\n            x in enriched_session2.answer.lower() for x in (\"reference\", \"original\")\n        ), (\n            f\"Expected answer with enrichment {fig3_enrichment},\"\n            f\" got answer {enriched_session2.answer}.\"\n        )\n    except AssertionError as exc:\n        raise exc from cached_exc\n\n\n@pytest.mark.vcr\n@pytest.mark.asyncio\nasync def test_image_enrichment_invalid_image(caplog) -> None:\n    \"\"\"Confirm an invalid image doesn't crash the image enrichment process.\"\"\"\n    parsed_text = ParsedText(\n        content={\n            # The image data here is invalid (not a PNG)\n            \"1\": (\"Some text\", [ParsedMedia(data=b\"not_image_data\" * 30, index=0)])\n        },\n        metadata=ParsedMetadata(parsing_libraries=[\"stub\"], total_parsed_text_length=9),\n    )\n\n    enricher = Settings().make_media_enricher()\n    with caplog.at_level(\"WARNING\", logger=\"paperqa.settings\"):\n        result = await enricher(parsed_text)\n    assert \"enriched=0\" in result, \"Expected no enrichment to have occurred\"\n    (record_tuple,) = caplog.record_tuples\n    assert (\n        \"rejected by the LLM provider\" in record_tuple[2]\n    ), \"Expected rejection to be documented\"\n\n\n@pytest.mark.asyncio\nasync def test_image_enrichment_with_oversized_image(caplog) -> None:\n    \"\"\"Confirm a too-large image doesn't crash the image enrichment process.\"\"\"\n    parsed_text = ParsedText(\n        content={\n            # An alternate way to test this is use PyMuPDF or Docling reader on a PDF\n            # with a really high DPI setting (> 300)\n            \"1\": (\"Some text\", [ParsedMedia(data=b\"stub\", index=0)])\n        },\n        metadata=ParsedMetadata(parsing_libraries=[\"stub\"], total_parsed_text_length=9),\n    )\n\n    settings = Settings(parsing={\"enrichment_llm\": \"claude-sonnet-4-5-20250929\"})\n    enricher = settings.make_media_enricher()  # noqa: FURB184\n    with (\n        caplog.at_level(\"WARNING\", logger=\"paperqa.settings\"),\n        # Use patch over VCR since VCR cassette would be huge\n        patch(\n            \"litellm.llms.anthropic.chat.handler.AnthropicChatCompletion.acompletion_function\",\n            side_effect=litellm.llms.anthropic.common_utils.AnthropicError(\n                message=(\n                    '{\"type\":\"error\",\"error\":{\"type\":\"invalid_request_error\",'\n                    '\"message\":\"messages.0.content.0.image.source.base64: image exceeds 5 MB maximum: 6229564 bytes > 5242880 bytes\"},'  # noqa: E501\n                    '\"request_id\":\"req_abc123\"}'\n                ),\n                status_code=400,\n            ),\n        ) as mock_acompletion_function,\n    ):\n        result = await enricher(parsed_text)\n    assert \"enriched=0\" in result, \"Expected no enrichment to have occurred\"\n    assert mock_acompletion_function.await_count >= 1\n    (record_tuple,) = caplog.record_tuples\n    assert (\n        \"rejected by the LLM provider\" in record_tuple[2]\n    ), \"Expected rejection to be documented\"\n\n\n@pytest.mark.asyncio\nasync def test_code() -> None:\n    settings = Settings.from_name(\"fast\")\n    docs = Docs()\n    # load this script\n    await docs.aadd(\n        THIS_MODULE, \"test_paperqa.py\", docname=\"test_paperqa.py\", disable_check=True\n    )\n    assert len(docs.docs) == 1\n    session = await docs.aquery(\"What file is read in by test_code?\", settings=settings)\n    assert \"test_paperqa.py\" in session.answer\n\n\n@pytest.mark.asyncio\nasync def test_querying_tables(stub_data_dir: Path) -> None:\n    settings = Settings.from_name(\"fast\")\n\n    docs = Docs()\n    assert await docs.aadd(stub_data_dir / \"influence.pdf\", settings=settings)\n    # Now, let's modify the system so any tables housed in the Text.text get removed,\n    # and the system can only rely on table images or markdown\n    texts_with_tables = {\n        t\n        for t in docs.texts\n        if t.media and any(m.info.get(\"type\") == \"table\" for m in t.media)\n    }\n    assert texts_with_tables, \"Expected some texts to have parsed tables\"\n    for t in texts_with_tables:\n        # Wipe text but keep embedding (for retrieval), to confirm tables get used\n        t.text = \"Placeholder\"\n        # Wipe non-table media (e.g. images)\n        t.media = [m for m in t.media if m.info.get(\"type\") == \"table\"]\n    docs.texts = list(texts_with_tables)\n    session = await docs.aquery(\n        \"What osteotomy gap (mm) has the bone volume per slice?\", settings=settings\n    )\n    assert session.used_contexts\n    used_texts = [c.text for c in session.contexts if c.id in session.used_contexts]\n    assert all(\n        [m.data for m in t.media] for t in used_texts\n    ), \"Expected image data to be present in the used contexts\"\n    # Check for 1.0mm, 1.0-mm, 1.0 mm\n    assert re.search(r\"1\\.0[ -]?mm\", session.answer)\n    assert session.cost > 0\n\n    # Filter contexts for HTTP requests, and ensure no images are present\n    session.filter_content_for_user()\n    assert session.used_contexts\n    used_texts_after_filter = [\n        c.text for c in session.contexts if c.id in session.used_contexts\n    ]\n    assert all(\n        not t.media for t in used_texts_after_filter\n    ), \"Expected no media for lightweight HTTP requests\"\n\n\n@pytest.mark.flaky(reruns=2, only_rerun=[\"AssertionError\"])\n@pytest.mark.asyncio\nasync def test_images(stub_data_dir: Path) -> None:\n    settings = Settings.from_name(\"fast\")\n    # Let's use default prompting set up, so we can get JSON summary-support\n    settings.prompts = type(settings.prompts)()\n    # We don't support image embeddings yet, so disable embedding\n    settings.answer.evidence_retrieval = False\n    settings.parsing.defer_embedding = True\n    settings.prompts.summary_json_system = summary_json_multimodal_system_prompt\n\n    docs = Docs()\n    districts_docname = await docs.aadd(\n        stub_data_dir / \"sf_districts.png\",\n        citation=(\n            '\"File:San francisco districts.png.\" Wikimedia Commons.'\n            \" 7 Sep 2023, 07:38 UTC.\"\n            \" <https://commons.wikimedia.org/w/index.php?title=File:San_francisco_districts.png&oldid=799209398>\"\n            \" July 2025.\"\n        ),\n        settings=settings,\n    )\n    assert districts_docname, \"Expected successful image addition\"\n    (districts_doc,) = (d for d in docs.docs.values() if d.docname == districts_docname)\n    session = await docs.aquery(\n        \"What districts neighbor the Western Addition?\", settings=settings\n    )\n    assert (\n        sum(\n            district in session.answer\n            for district in (\"The Avenues\", \"Golden Gate\", \"Civic Center\", \"Haight\")\n        )\n        >= 2\n    ), f\"Expected at least two neighbors to be matched in answer {session.answer!r}\"\n    assert session.cost > 0\n    contexts_used = [\n        c\n        for c in session.contexts\n        if c.id in session.used_contexts and c.text.doc == districts_doc\n    ]\n    assert contexts_used\n    assert all(bool(c.used_images) for c in contexts_used)  # type: ignore[attr-defined]\n\n\n@pytest.mark.asyncio\nasync def test_duplicate_media_context_creation(stub_data_dir: Path) -> None:\n    settings = Settings(\n        prompts={\"summary_json_system\": summary_json_multimodal_system_prompt},\n        parsing={\"parse_pdf\": docling_parse_pdf_to_pages},\n    )\n\n    docs = Docs()\n    assert await docs.aadd(\n        stub_data_dir / \"duplicate_media.pdf\",\n        citation=\"FutureHouse, 2025, Accessed now\",  # Skip citation inference\n        title=\"SF Districts in the style of Andy Warhol, with Math\",  # Skip title inference\n        settings=settings,\n    )\n    num_raw_media = sum(len(t.media) for t in docs.texts)\n    with patch.object(\n        LLMModel, \"call_single\", side_effect=LLMModel.call_single, autospec=True\n    ) as mock_call_single:\n        session = await docs.aquery(\n            \"What districts neighbor the Western Addition?\", settings=settings\n        )\n    context_user_msg = mock_call_single.await_args_list[0][1][\"messages\"][1]\n    assert isinstance(context_user_msg, Message)\n    assert context_user_msg.content\n    content_list = json.loads(context_user_msg.content)\n    assert isinstance(content_list, list)\n    assert (\n        sum(\"image_url\" in x for x in content_list) < num_raw_media / 2\n    ), \"Expected some deduplication to take place during context creation\"\n    assert (\n        sum(\n            district in session.answer\n            for district in (\"The Avenues\", \"Golden Gate\", \"Civic Center\", \"Haight\")\n        )\n        >= 2\n    ), f\"Expected at least two neighbors to be matched in answer {session.answer!r}\"\n    assert session.cost > 0\n\n\n@pytest.mark.flaky(reruns=2, only_rerun=[\"AssertionError\"])\n@pytest.mark.asyncio\nasync def test_images_corrupt(stub_data_dir: Path, caplog) -> None:\n    settings = Settings.from_name(\"fast\")\n    # Let's use default prompting set up, so we can get JSON summary-support\n    settings.prompts = type(settings.prompts)()\n    # We don't support image embeddings yet, so disable embedding\n    settings.answer.evidence_retrieval = False\n    settings.parsing.defer_embedding = True\n    settings.prompts.summary_json_system = summary_json_multimodal_system_prompt\n\n    docs = Docs()\n    districts_docname = await docs.aadd(\n        stub_data_dir / \"sf_districts.png\",\n        citation=(\n            '\"File:San francisco districts.png.\" Wikimedia Commons.'\n            \" 7 Sep 2023, 07:38 UTC.\"\n            \" <https://commons.wikimedia.org/w/index.php?title=File:San_francisco_districts.png&oldid=799209398>\"\n            \" July 2025.\"\n        ),\n        settings=settings,\n    )\n    assert districts_docname, \"Expected successful image addition\"\n    (districts_doc,) = (d for d in docs.docs.values() if d.docname == districts_docname)\n    (districts_text,) = docs.texts\n    assert not districts_text.text, \"Test expects no text content from image addition\"\n    for media in (t.media for t in docs.texts if t.doc == districts_doc and t.media):\n        for m in media:\n            # Validate the image, then chop the image in half (breaking it), and\n            # confirm it's no longer valid (and that we can detect it's no longer valid)\n            validate_image(io.BytesIO(m.data))\n            m.data = m.data[: len(m.data) // 2]\n            with pytest.raises(OSError, match=\"truncated\"):\n                validate_image(io.BytesIO(m.data))\n\n    # With a garbage image, we can't make contexts. So let's confirm that's the case\n    session = await docs.aget_evidence(\n        \"What districts neighbor the Western Addition?\", settings=settings\n    )\n    assert not session.contexts, \"Expected no contexts to be made from a bad image.\"\n    assert any(\n        x in caplog.text.lower()\n        for x in (\n            \"unsupported image\",  # OpenAI\n            \"could not process image\",  # Anthropic\n        )\n    ), \"Expected a caught exception about an unsupported image.\"\n\n    # By suppressing the use of images, we can actually gather evidence now\n    settings.answer.evidence_text_only_fallback = True\n    session = await docs.aget_evidence(\n        \"What districts neighbor the Western Addition?\", settings=settings\n    )\n    assert (\n        not session.contexts\n    ), \"Expected no contexts to be made from a bad image that has no text\"\n    assert session.cost > 0, \"Expected some costs to have been incurred in our attempt\"\n\n\n@pytest.mark.vcr(before_record_request=record_non_llm_requests)\n@pytest.mark.parametrize(\n    \"parser\",\n    [\n        pytest.param(pymupdf_parse_pdf_to_pages, id=\"pymupdf\"),\n        pytest.param(docling_parse_pdf_to_pages, id=\"docling\"),\n        pytest.param(nemotron_parse_pdf_to_pages, id=\"nemotron\"),\n    ],\n)\n@pytest.mark.asyncio\nasync def test_equations(stub_data_dir: Path, parser: PDFParserFn) -> None:\n    settings = Settings(parsing={\"parse_pdf\": parser})\n\n    docs = Docs()\n    assert await docs.aadd(\n        stub_data_dir / \"duplicate_media.pdf\",\n        citation=\"FutureHouse, 2025, Accessed now\",  # Skip citation inference\n        title=\"SF Districts in the style of Andy Warhol, with Math\",  # Skip title inference\n        settings=settings,\n    )\n    assert docs.texts\n    enrichments = []  # Use to debug flaky tests\n    for m in docs.texts[0].media:\n        if m.info.get(\"type\") == \"table\":\n            continue  # Skip tables since we want equations\n        enrichment = m.info[\"enriched_description\"]\n        assert isinstance(enrichment, str)\n        if (\n            # Yes 'mathematical equation' is looser than stating it to be LaTeX,\n            # but for the purposes of this test it's alright\n            any(x in enrichment for x in (\"LaTeX\", \"latex\", \"mathematical equation\"))\n            and r\"\\sqrt\" in enrichment\n        ):\n            return\n        enrichments.append(enrichment)\n    raise AssertionError(\n        \"Failed to find enrichment for the target equation,\"\n        f\" all enrichments: {enrichments}\"\n    )\n\n\ndef test_missing_page_doesnt_crash_us() -> None:\n    stub_parsed_text = ParsedText(\n        content={\n            \"1\": \"A\",\n            # Page 2 was totally blank\n            \"3\": \"C\",\n        },\n        metadata=ParsedMetadata(parsing_libraries=[\"stub\"], total_parsed_text_length=2),\n    )\n    stub_doc = Doc(docname=\"stub\", citation=\"stub\", dockey=\"stub\")\n    (text,) = chunk_pdf(stub_parsed_text, stub_doc, chunk_chars=100, overlap=5)\n    assert text.doc == stub_doc\n    assert \"1-3\" in text.name\n    assert text.text == \"AC\"\n\n\ndef test_zotero() -> None:\n    from paperqa.contrib import ZoteroDB\n\n    Docs()\n    with contextlib.suppress(ValueError):  # Close enough\n        ZoteroDB()  # \"group\" if group library\n\n\n@pytest.mark.asyncio\nasync def test_too_much_evidence(\n    stub_data_dir: Path, stub_data_dir_w_near_dupes: Path\n) -> None:\n    doc_path = stub_data_dir / \"obama.txt\"\n    mini_settings = Settings(llm=\"gpt-4o-mini\", summary_llm=\"gpt-4o-mini\")\n    docs = Docs()\n    await docs.aadd(\n        doc_path, \"WikiMedia Foundation, 2023, Accessed now\", settings=mini_settings\n    )\n    # add with new dockey\n    await docs.aadd(\n        stub_data_dir_w_near_dupes / \"obama_modified.txt\",\n        \"WikiMedia Foundation, 2023, Accessed now\",\n        settings=mini_settings,\n    )\n    settings = Settings.from_name(\"fast\")\n    settings.answer.evidence_k = 10\n    settings.answer.answer_max_sources = 10\n    await docs.aquery(\"What is Barrack's greatest accomplishment?\", settings=settings)\n\n\n@pytest.mark.asyncio\nasync def test_custom_prompts(stub_data_dir: Path) -> None:\n    my_qaprompt = (\n        \"Answer the question '{question}' using the country name alone. For example: A:\"\n        \" United States\\nA: Canada\\nA: Mexico\\n\\n Using the\"\n        \" context:\\n\\n{context}\\n\\nA: \"\n    )\n    settings = Settings.from_name(\"fast\")\n    settings.prompts.qa = my_qaprompt\n    docs = Docs()\n    await docs.aadd(\n        stub_data_dir / \"bates.txt\", \"WikiMedia Foundation, 2023, Accessed now\"\n    )\n    session = await docs.aquery(\n        \"What country is Frederick Bates from?\", settings=settings\n    )\n    assert \"United States\" in session.answer\n\n\n@pytest.mark.asyncio\nasync def test_pre_prompt(stub_data_dir: Path) -> None:\n    pre = \"What is water's boiling point in Fahrenheit? Please respond with a complete sentence.\"\n\n    settings = Settings.from_name(\"fast\")\n    settings.prompts.pre = pre\n    docs = Docs()\n    await docs.aadd(\n        stub_data_dir / \"bates.txt\", \"WikiMedia Foundation, 2023, Accessed now\"\n    )\n    assert (\n        \"212\" not in (await docs.aquery(\"What is the boiling point of water?\")).answer\n    )\n    assert (\n        \"212\"\n        in (\n            await docs.aquery(\"What is the boiling point of water?\", settings=settings)\n        ).answer\n    )\n\n\n@pytest.mark.asyncio\nasync def test_post_prompt(stub_data_dir: Path) -> None:\n    post = \"The opposite of down is\"\n    settings = Settings.from_name(\"fast\")\n    settings.prompts.post = post\n    docs = Docs()\n    await docs.aadd(\n        stub_data_dir / \"bates.txt\", \"WikiMedia Foundation, 2023, Accessed now\"\n    )\n    response = await docs.aquery(\"What country is Bates from?\", settings=settings)\n    assert \"up\" in response.answer.lower()\n\n\n@pytest.mark.asyncio\nasync def test_external_doc_index(stub_data_dir: Path) -> None:\n    docs = Docs()\n    await docs.aadd(\n        stub_data_dir / \"flag_day.html\", \"WikiMedia Foundation, 2023, Accessed now\"\n    )\n    # force embedding\n    _ = await docs.aget_evidence(query=\"What is the date of flag day?\")\n    docs2 = Docs(texts_index=docs.texts_index)\n    assert not docs2.docs\n    assert (await docs2.aget_evidence(\"What is the date of flag day?\")).contexts\n\n\n@pytest.mark.asyncio\nasync def test_context_inner_outer_prompt(stub_data_dir: Path) -> None:\n    prompt_settings = Settings()\n\n    # try bogus prompt\n    with pytest.raises(ValueError, match=\"Context inner prompt must\"):\n        prompt_settings.prompts.context_inner = \"A:\"\n\n    prompt_settings = Settings()\n    with pytest.raises(ValueError, match=\"Context outer prompt can only\"):\n        prompt_settings.prompts.context_outer = \"{foo}\"\n\n    # make sure prompt gets used\n    settings = Settings.from_name(\"fast\")\n    settings.prompts.context_inner = \"{name} @@@@@ {text}\\nFrom: {citation}\"\n    settings.prompts.context_outer = \"{context_str}\"\n    docs = Docs()\n    await docs.aadd(\n        stub_data_dir / \"bates.txt\", \"WikiMedia Foundation, 2023, Accessed now\"\n    )\n    response = await docs.aquery(\"What country is Bates from?\", settings=settings)\n    assert \"@@@@@\" in response.context\n    assert \"WikiMedia Foundation, 2023\" in response.context\n    assert \"Valid Keys\" not in response.context\n\n\n@pytest.mark.parametrize(\n    (\"parsing1\", \"parsing2\"),\n    [\n        pytest.param(\n            {\"parse_pdf\": pymupdf_parse_pdf_to_pages},\n            {\"parse_pdf\": pypdf_parse_pdf_to_pages},\n            id=\"parse_pdf\",\n        ),\n        pytest.param({}, {\"multimodal\": False}, id=\"multimodal\"),\n        pytest.param(\n            {\"reader_config\": {\"chunk_chars\": 5000, \"overlap\": 250}},\n            {\"reader_config\": {\"chunk_chars\": 5000, \"overlap\": 250, \"full_page\": True}},\n            id=\"full-page\",\n        ),\n    ],\n)\ndef test_get_index_name_uniqueness(\n    parsing1: dict[str, Any], parsing2: dict[str, Any]\n) -> None:\n    settings1 = Settings(parsing=ParsingSettings(**parsing1))\n    settings2 = Settings(parsing=ParsingSettings(**parsing2))\n    names = {settings1.get_index_name(), settings2.get_index_name()}\n    assert (\n        len(names) == 2\n    ), \"Expected autogenerated index names to differ if parsers differ\"\n    assert all(\n        n.startswith(\"pqa_index\") for n in names\n    ), \"Expected index names to be clear they're associated with PaperQA\"\n\n\ndef test_case_insensitive_matching():\n    assert strings_similarity(\"my test sentence\", \"My test sentence\") == 1.0\n    assert strings_similarity(\"a b c d e\", \"a b c f\") == 0.5\n    assert strings_similarity(\"A B c d e\", \"a b c f\") == 0.5\n\n\n@pytest.mark.parametrize(\n    \"doi_journals\",\n    [\n        {\"doi\": \"https://doi.org/10.31224/4087\", \"journal\": \"EngRxiv\"},\n        {\"doi\": \"10.26434/chemrxiv-2021-hz0qp\", \"journal\": \"ChemRxiv\"},\n        {\"doi\": \"https://doi.org/10.1101/2024.11.04.621790\", \"journal\": \"BioRxiv\"},\n        {\"doi\": \"10.1101/2024.11.02.24316629\", \"journal\": \"MedRxiv\"},\n        # ensure we don't crash when externalIds key is included, but it's None\n        {\n            \"doi\": \"https://doi.org/10.48550/arXiv.2407.10362\",\n            \"journal\": \"ArXiv\",\n            \"other\": {\"externalIds\": None},\n        },\n    ],\n)\ndef test_dois_resolve_to_correct_journals(doi_journals):\n    details = DocDetails(doi=doi_journals[\"doi\"])\n    assert details.journal == doi_journals[\"journal\"]\n\n\ndef test_none_values() -> None:\n    \"\"\"Check can handle or crash as expected with None inputs.\"\"\"\n    with pytest.raises(\n        (ValidationError, TypeError), match=\"fields_to_overwrite_from_metadata\"\n    ):\n        DocDetails(fields_to_overwrite_from_metadata=None)\n\n\ndef test_docdetails_merge_with_non_list_fields() -> None:\n    \"\"\"Check republication where the source metadata has different shapes.\"\"\"\n    initial_date = datetime(2023, 1, 1)\n    doc1 = DocDetails(\n        citation=\"Citation 1\",\n        publication_date=initial_date,\n        docname=\"Document 1\",\n        dockey=\"key1\",\n        # NOTE: doc1 has non-list bibtex_source and list client_source\n        other={\"bibtex_source\": \"source1\", \"client_source\": [\"client1\"]},\n    )\n\n    later_publication_date = initial_date + timedelta(weeks=13)\n    doc2 = DocDetails(\n        citation=doc1.citation,\n        publication_date=later_publication_date,\n        docname=doc1.docname,\n        dockey=doc1.dockey,\n        # NOTE: doc2 has list bibtex_source and non-list client_source\n        other={\"bibtex_source\": [\"source2\"], \"client_source\": \"client2\"},\n    )\n\n    # Merge the two DocDetails instances\n    merged_doc = doc1 + doc2\n\n    assert {\"source1\", \"source2\"}.issubset(\n        merged_doc.other[\"bibtex_source\"]\n    ), \"Expected merge to keep both bibtex sources\"\n    assert {\"client1\", \"client2\"}.issubset(\n        merged_doc.other[\"client_source\"]\n    ), \"Expected merge to keep both client sources\"\n    assert isinstance(merged_doc, DocDetails), \"Merged doc should also be DocDetails\"\n\n\ndef test_docdetails_merge_with_list_fields() -> None:\n    \"\"\"Check republication where the source metadata is the same shape.\"\"\"\n    initial_date = datetime(2023, 1, 1)\n    doc1 = DocDetails(\n        citation=\"Citation 1\",\n        publication_date=initial_date,\n        docname=\"Document 1\",\n        dockey=\"key1\",\n        # NOTE: doc1 has list bibtex_source and list client_source\n        other={\"bibtex_source\": [\"source1\"], \"client_source\": [\"client1\"]},\n    )\n\n    later_publication_date = initial_date + timedelta(weeks=13)\n    doc2 = DocDetails(\n        citation=doc1.citation,\n        publication_date=later_publication_date,\n        docname=doc1.docname,\n        dockey=doc1.dockey,\n        # NOTE: doc2 has list bibtex_source and list client_source\n        other={\"bibtex_source\": [\"source2\"], \"client_source\": [\"client2\"]},\n    )\n\n    # Merge the two DocDetails instances\n    merged_doc = doc1 + doc2\n\n    assert {\"source1\", \"source2\"}.issubset(\n        merged_doc.other[\"bibtex_source\"]\n    ), \"Expected merge to keep both bibtex sources\"\n    assert {\"client1\", \"client2\"}.issubset(\n        merged_doc.other[\"client_source\"]\n    ), \"Expected merge to keep both client sources\"\n    assert isinstance(merged_doc, DocDetails), \"Merged doc should also be DocDetails\"\n\n\ndef test_docdetails_deserialization(tmp_path) -> None:\n    deserialize_to_doc = {\n        \"citation\": \"stub\",\n        \"dockey\": \"stub\",\n        \"docname\": \"Stub\",\n        \"embedding\": None,\n        \"formatted_citation\": \"stub\",\n        \"fields_to_overwrite_from_metadata\": {\"key\", \"doc_id\", \"docname\", \"citation\"},\n    }\n    deepcopy_deserialize_to_doc = deepcopy(deserialize_to_doc)\n    doc = Doc(**deserialize_to_doc)\n    assert not isinstance(doc, DocDetails), \"Should just be Doc, not DocDetails\"\n    assert (\n        deserialize_to_doc == deepcopy_deserialize_to_doc\n    ), \"Deserialization should not mutate input\"\n\n    serialized_doc_details = DocDetails(**deserialize_to_doc).model_dump(\n        exclude_none=True\n    )\n    for key, value in {\n        \"docname\": \"unknownauthorsUnknownyearunknowntitle\",\n        \"citation\": \"Unknown authors. Unknown title. Unknown journal, Unknown year.\",\n        \"key\": \"unknownauthorsUnknownyearunknowntitle\",\n        \"bibtex\": (\n            '@article{unknownauthorsUnknownyearunknowntitle,\\n    author = \"authors,'\n            ' Unknown\",\\n    title = \"Unknown title\",\\n    year = \"Unknown year\",\\n   '\n            ' journal = \"Unknown journal\"\\n}\\n'\n        ),\n        \"other\": {\"bibtex_source\": [\"self_generated\"]},\n        \"formatted_citation\": (\n            \"Unknown authors. Unknown title. Unknown journal, Unknown year.\"\n        ),\n    }.items():\n        assert serialized_doc_details[key] == value\n    assert (\n        deserialize_to_doc == deepcopy_deserialize_to_doc\n    ), \"Deserialization should not mutate input\"\n\n    if sys.version_info < (3, 12, 0):\n        return  # csv.QUOTE_NOTNULL was added in Python 3.12\n    if sys.version_info < (3, 13, 0):\n        # From https://docs.python.org/3.12/library/csv.html:\n        # > Note Due to a bug, constants QUOTE_NOTNULL and QUOTE_STRINGS\n        # > do not affect behaviour of reader objects. This bug is fixed in Python 3.13.\n        # As we use csv.DictReader, we're impacted by this so let's just skip\n        return\n\n    doc_details = DocDetails(\n        **deserialize_to_doc, other={\"apple\": \"sauce\"}, authors=[\"Thomas Anderson\"]\n    )\n    DocDetails.to_csv([doc_details], target_csv_path=Path(tmp_path) / \"manifest.csv\")\n    with open(tmp_path / \"manifest.csv\", encoding=\"utf-8\") as f:\n        csv_deserialized = DocDetails(\n            # type ignore comments are here since mypy can't recognize pytest skip\n            **next(csv.DictReader(f.readlines(), quoting=csv.QUOTE_NOTNULL))  # type: ignore[attr-defined,unused-ignore]\n        )\n    assert doc_details == csv_deserialized, \"Round-trip CSV deserialization failed\"\n\n\ndef test_docdetails_doc_id_roundtrip() -> None:\n    \"\"\"Test that DocDetails can be initialized with doc_id or doi inputs.\"\"\"\n    test_doi = \"10.1234/test.doi\"\n    test_doi_doc_id = encode_id(test_doi.lower())\n    test_specified_doc_id = \"abc123\"\n    # first we test without a doc_id or doi, ensure it's still valid\n    doc_details_no_doi_no_doc_id = DocDetails(\n        docname=\"test_doc\",\n        citation=\"Test Citation\",\n        dockey=\"test_dockey\",\n        embedding=None,\n        formatted_citation=\"Formatted Test Citation\",\n    )\n\n    assert (\n        doc_details_no_doi_no_doc_id.doc_id != test_doi_doc_id\n    ), \"DocDetails without doc_id should not match test_doi_doc_id\"\n    assert (\n        doc_details_no_doi_no_doc_id.doi is None\n    ), \"DocDetails without doi should have None doi\"\n    assert doc_details_no_doi_no_doc_id.dockey == doc_details_no_doi_no_doc_id.doc_id\n\n    # now round-trip serializaiton should keep the same doc_id\n    new_no_doi_no_doc_id = DocDetails(\n        **doc_details_no_doi_no_doc_id.model_dump(exclude_none=True)\n    )\n    assert (\n        new_no_doi_no_doc_id.doc_id == doc_details_no_doi_no_doc_id.doc_id\n    ), \"DocDetails without doc_id should keep the same doc_id after serialization\"\n\n    # since validation runs on assignment, make sure we can assign correctly\n    doc_details_no_doi_no_doc_id.doc_id = test_specified_doc_id\n    assert (\n        doc_details_no_doi_no_doc_id.doc_id == test_specified_doc_id\n    ), \"DocDetails with doc_id should match test_specified_doc_id\"\n    assert doc_details_no_doi_no_doc_id.dockey == doc_details_no_doi_no_doc_id.doc_id\n\n    # now let's do this with a doi\n    doc_details_with_doi_no_doc_id = DocDetails(\n        doi=test_doi,\n        title=r\"A Stub | \\emph{Stub Title}\",\n        docname=\"test_doc\",\n        citation=\"Test Citation\",\n        dockey=\"test_dockey\",\n        embedding=None,\n        formatted_citation=\"Formatted Test Citation\",\n    )\n    assert (\n        doc_details_with_doi_no_doc_id.doc_id == test_doi_doc_id\n    ), \"DocDetails with doc_id should not match test_doi_doc_id\"\n    assert (\n        doc_details_with_doi_no_doc_id.doi == test_doi\n    ), \"DocDetails with doi should match test_doi\"\n    assert (\n        doc_details_with_doi_no_doc_id.dockey == doc_details_with_doi_no_doc_id.doc_id\n    )\n    assert (\n        doc_details_with_doi_no_doc_id.make_filename()\n        == \"A Stub - -emph{Stub Title}_7f8a71c920c202c5\"\n    )\n\n    # round-trip serializaiton should keep the same doc_id\n    new_with_doi_no_doc_id = DocDetails(\n        **doc_details_with_doi_no_doc_id.model_dump(exclude_none=True)\n    )\n    assert (\n        new_with_doi_no_doc_id.doc_id == doc_details_with_doi_no_doc_id.doc_id\n    ), \"DocDetails with doc_id should keep the same doc_id after serialization\"\n    assert (\n        new_with_doi_no_doc_id.make_filename()\n        == \"A Stub - -emph{Stub Title}_7f8a71c920c202c5\"\n    )\n\n    # since validation runs on assignment, make sure we can assign correctly\n    doc_details_with_doi_no_doc_id.doc_id = test_specified_doc_id\n    assert (\n        doc_details_with_doi_no_doc_id.doc_id == test_specified_doc_id\n    ), \"DocDetails with doc_id should match test_specified_doc_id\"\n    assert (\n        doc_details_with_doi_no_doc_id.dockey == doc_details_with_doi_no_doc_id.doc_id\n    )\n\n    # let's specify the doc_id directly\n    doc_details_no_doi_with_doc_id = DocDetails(\n        doc_id=test_specified_doc_id,\n        docname=\"test_doc\",\n        citation=\"Test Citation\",\n        dockey=\"test_dockey\",\n        embedding=None,\n        formatted_citation=\"Formatted Test Citation\",\n    )\n    assert (\n        doc_details_no_doi_with_doc_id.doc_id == test_specified_doc_id\n    ), \"DocDetails with doc_id should not match test_specified_doc_id\"\n    assert (\n        doc_details_no_doi_with_doc_id.doi is None\n    ), \"DocDetails without doi should be None\"\n    assert (\n        doc_details_no_doi_with_doc_id.dockey == doc_details_no_doi_with_doc_id.doc_id\n    ), \"DocDetails dockey should match doc_id for the same object\"\n\n    # round-trip serializaiton should keep the same doc_id\n    new_no_doi_with_doc_id = DocDetails(\n        **doc_details_no_doi_with_doc_id.model_dump(exclude_none=True)\n    )\n    assert (\n        new_no_doi_with_doc_id.doc_id == doc_details_with_doi_no_doc_id.doc_id\n    ), \"DocDetails with doc_id should keep the same doc_id after serialization\"\n\n    # since validation runs on assignment, make sure we can assign correctly\n    new_no_doi_with_doc_id.doc_id = test_doi_doc_id\n    assert (\n        new_no_doi_with_doc_id.doc_id == test_doi_doc_id\n    ), \"DocDetails with doc_id should match test_specified_doc_id\"\n    assert new_no_doi_with_doc_id.dockey == new_no_doi_with_doc_id.doc_id\n\n    # now we specify both doi and doc_id, ensuring doc_id takes precedence\n    doc_details_with_doi_with_doc_id = DocDetails(\n        doc_id=test_specified_doc_id,\n        doi=test_doi,\n        docname=\"test_doc\",\n        citation=\"Test Citation\",\n        dockey=\"test_dockey\",\n        embedding=None,\n        formatted_citation=\"Formatted Test Citation\",\n    )\n    assert (\n        doc_details_with_doi_with_doc_id.doc_id == test_specified_doc_id\n    ), \"DocDetails with doc_id should not match test_specified_doc_id\"\n    assert (\n        doc_details_with_doi_with_doc_id.doi == test_doi\n    ), \"DocDetails without doi should match test_doi\"\n    assert (\n        doc_details_with_doi_with_doc_id.dockey\n        == doc_details_with_doi_with_doc_id.doc_id\n    )\n\n    # round-trip serializaiton should keep the same doc_id\n    new_with_doi_with_doc_id = DocDetails(\n        **doc_details_with_doi_with_doc_id.model_dump(exclude_none=True)\n    )\n    assert (\n        new_with_doi_with_doc_id.doc_id == doc_details_with_doi_with_doc_id.doc_id\n    ), \"DocDetails with doc_id should keep the same doc_id after serialization\"\n\n    # since validation runs on assignment, make sure we can assign correctly\n    new_with_doi_with_doc_id.doc_id = test_doi_doc_id\n    assert (\n        new_with_doi_with_doc_id.doc_id == test_doi_doc_id\n    ), \"DocDetails with doc_id should match test_specified_doc_id\"\n    assert new_with_doi_with_doc_id.dockey == new_with_doi_with_doc_id.doc_id\n\n\n@pytest.mark.vcr\n@pytest.mark.parametrize(\"use_partition\", [True, False])\n@pytest.mark.asyncio\nasync def test_partitioning_fn_docs(use_partition: bool) -> None:\n    settings = Settings.from_name(\"fast\")\n    settings.answer.evidence_k = 2  # Match positive or negative statement count below\n\n    # imagine we have some special selection we want to\n    # embedding rank by itself\n    def partition_by_citation(t: Embeddable) -> int:\n        if isinstance(t, Text) and \"negative\" in t.doc.citation:\n            return 1\n        return 0\n\n    partitioning_fn = partition_by_citation if use_partition else None\n\n    docs = Docs()\n\n    assert isinstance(\n        docs.texts_index, NumpyVectorStore\n    ), \"We want this test to cover NumpyVectorStore\"\n\n    # add docs that we can use our partitioning function on\n    positive_statements_doc = Doc(\n        docname=\"positive\", citation=\"positive\", dockey=\"positive\"\n    )\n    negative_statements_doc = Doc(\n        docname=\"negative\", citation=\"negative\", dockey=\"negative\"\n    )\n    texts = []\n    for i, (statement, doc) in enumerate(\n        [\n            (\"I like turtles\", positive_statements_doc),\n            (\"I like cats\", positive_statements_doc),\n            (\"I don't like turtles\", negative_statements_doc),\n            (\"I don't like cats\", negative_statements_doc),\n        ]\n    ):\n        texts.append(Text(text=statement, name=f\"statement_{i}\", doc=doc))\n        texts[-1].embedding = (\n            await settings.get_embedding_model().embed_documents([texts[-1].text])\n        )[0]\n    await docs.aadd_texts(\n        texts=[t for t in texts if t.doc.docname == \"positive\"],\n        doc=positive_statements_doc,\n    )\n    await docs.aadd_texts(\n        texts=[t for t in texts if t.doc.docname == \"negative\"],\n        doc=negative_statements_doc,\n    )\n\n    # look at the raw rankings first, compare them with and without partitioning\n    await docs._build_texts_index(settings.get_embedding_model())\n\n    partitioned_texts, _ = cast(\n        \"tuple[Sequence[Text], list[float]]\",\n        await docs.texts_index.partitioned_similarity_search(\n            \"What do I like?\",\n            k=4,\n            embedding_model=settings.get_embedding_model(),\n            partitioning_fn=partition_by_citation,\n        ),\n    )\n\n    default_texts, _ = cast(\n        \"tuple[Sequence[Text], list[float]]\",\n        await docs.texts_index.similarity_search(\n            \"What do I like?\", k=4, embedding_model=settings.get_embedding_model()\n        ),\n    )\n\n    assert partitioned_texts != default_texts, \"Should have different rankings\"\n\n    # the \"like\" statements should be before the \"don't\" like by default\n    assert all(\n        \"don't\" not in c.text for c in default_texts[:2]\n    ), \"None of the 'don't like X' should be first\"\n    assert all(\n        \"don't\" in c.text for c in default_texts[2:]\n    ), \"'don't like X' should be second\"\n\n    # Otherwise they should be interleaved\n    assert (\n        sum(int(\"don't\" in c.text) for c in default_texts[:2])\n        + sum(int(\"don't\" not in c.text) for c in default_texts[:2])\n        == 2\n    ), \"Should have 1 'like' and 1 'don't like'\"\n\n    assert (\n        sum(int(\"don't\" in c.text) for c in default_texts[2:])\n        + sum(int(\"don't\" not in c.text) for c in default_texts[2:])\n        == 2\n    ), \"Should have 1 'like' and 1 'don't like'\"\n\n    # Get the contexts -- ranked via partitioning\n    # without partitioning, the \"I like X\" statements would be ranked first\n    # with partitioning, we are forcing them to be interleaved, thus\n    # at least one \"I don't like X\" statements will be in the top 2\n    session = await docs.aget_evidence(\n        \"What do I like or dislike?\", settings=settings, partitioning_fn=partitioning_fn\n    )\n    assert docs.texts_index.texts == docs.texts == texts\n\n    assert session.contexts, \"Test requires contexts to be made\"\n    if use_partition:\n        assert any(\n            \"don't\" in c.text.text for c in session.contexts\n        ), 'Should have at least one \"I don\\'t like X\" statement'\n    else:\n        assert all(\n            \"don't\" not in c.text.text for c in session.contexts\n        ), \"None of the 'don't like X' statements should be included\"\n\n\nclass TestLLMParseJson:\n    \"\"\"Tests for extracting JSON strings from LLM Response and ensuring proper formatting.\"\"\"\n\n    @pytest.mark.parametrize(\n        \"input_text\",\n        [\n            pytest.param(\n                \"<think> Thinking </think>\"\n                \"I am here to help\\n\\n\"\n                '{\\n\"summary\": \"Lorem Ipsum\",\\n\"relevance_score\": 8\\n}'\n                \"\\n\\nHope this helps!\",\n                id=\"json-newlines-no-markdown-block\",\n            ),\n            pytest.param(\n                \"<think> Thinking </think>\"\n                '```json\\n{\\n\"summary\": \"Lorem Ipsum\",\\n\"relevance_score\": 8\\n}\\n```'\n                \"\\n\\nHope this helps!\",\n                id=\"json-newlines-with-markdown-block\",\n            ),\n            pytest.param(\n                \"<think> Thinking </think>\"\n                '```json {    \"summary\": \"Lorem Ipsum\",    \"relevance_ score\": 8 } ```',\n                id=\"removing-think-tags\",\n            ),\n            pytest.param(\n                \"I am here to help\"\n                '{   \"summary\": \"Lorem Ipsum\",   \"relevance_score\": 8 }'\n                \"Hope this helps!\",\n                id=\"removing-intro-outro-text\",\n            ),\n            pytest.param(\n                \"I am here to help\"\n                '{\\n   \"summary\": \"Lorem Ipsum\",\\n   \"relevance_score\": \"8\" \\n}'\n                \"Hope this helps!\",\n                id=\"with-newlines-and-quotes\",\n            ),\n        ],\n    )\n    def test_basic_json_extraction(self, input_text: str) -> None:\n        output = {\"summary\": \"Lorem Ipsum\", \"relevance_score\": 8}\n        assert llm_parse_json(input_text) == output\n\n    @pytest.mark.parametrize(\n        \"input_text\",\n        [\n            pytest.param(\n                '<think> Thinking </think>\\n I am here to help\\n\\n{\\n\"summary\": \"Lorem'\n                ' Ipsum\\n\\ndolor sit amet\",\\n\"relevance_score\": 8\\n}\\nHope this helps!',\n                id=\"handling-newlines-in-json-values\",\n            ),\n        ],\n    )\n    def test_handling_newlines(self, input_text: str) -> None:\n        output = {\"summary\": \"Lorem Ipsum\\n\\ndolor sit amet\", \"relevance_score\": 8}\n        assert llm_parse_json(input_text) == output\n\n    @pytest.mark.parametrize(\n        \"input_text\",\n        [\n            pytest.param(\n                \"<think> Thinking </think>\"\n                \"I am here to help\"\n                '```json {   \"summary\": \"Lorem Ipsum\",   \"relevance_score\": 7.6 } ```'\n                \"Hope this helps!\",\n                id=\"float-relevance-score\",\n            ),\n            pytest.param(\n                \"<think> Thinking </think>\"\n                \"I am here to help\"\n                '```json {   \"summary\": \"Lorem Ipsum\",   \"relevance_score\": \"8\" } ```'\n                \"Hope this helps!\",\n                id=\"string-relevance-score\",\n            ),\n            pytest.param(\n                '<think> Thinking </think>I am here to help```json {   \"summary\":'\n                ' \"Lorem Ipsum\",   \"relevance_score\": \"8/10\" } ```Hope this helps!',\n                id=\"string-relevance-score-fraction-1\",\n            ),\n            pytest.param(\n                \"<think> Thinking </think>\"\n                \"I am here to help\"\n                '```json {   \"summary\": \"Lorem Ipsum\",   \"relevance_score\": \"4/5\" } ```'\n                \"Hope this helps!\",\n                id=\"string-relevance-score-fraction-2\",\n            ),\n            pytest.param(\n                \"<think> Thinking </think>\"\n                \"I am here to help\"\n                '```json {   \"summary\": \"Lorem Ipsum\",   \"relevance_score\": 8/10 } ```'\n                \"Hope this helps!\",\n                id=\"non-string-relevance-score-fraction-3\",\n            ),\n            pytest.param(\n                \"<think> Thinking </think>\"\n                \"I am here to help\"\n                '```json {   \"summary\": \"Lorem Ipsum\",   \"relevance_score\": 4/5 } ```'\n                \"Hope this helps!\",\n                id=\"non-string-relevance-score-fraction-4\",\n            ),\n        ],\n    )\n    def test_relevance_score_parsing(self, input_text: str) -> None:\n        output = {\"summary\": \"Lorem Ipsum\", \"relevance_score\": 8}\n        assert llm_parse_json(input_text) == output\n\n    @pytest.mark.parametrize(\n        \"input_text\",\n        [\n            pytest.param(\n                \"<think> Thinking </think>\"\n                \"I am here to help.\"\n                '```json {    \"summary\": \"Lorem Ipsum\",    \"relevance-score\": 8 } ```'\n                \"Hope this helps!\",\n                id=\"fixing-relevance-score-key-1\",\n            ),\n            pytest.param(\n                \"<think> Thinking </think>\"\n                \"I am here to help. \"\n                '```json {    \"summary\": \"Lorem Ipsum\",    \"relevance_ score\": 8 } ```'\n                \"Hope this helps!\",\n                id=\"fixing-relevance-score-key-2\",\n            ),\n            pytest.param(\n                \"<think> Thinking </think>\"\n                \"I am here to help.\"\n                '```json {    \"summary\": \"Lorem Ipsum\",    \"score\": 8 } ```'\n                \"Hope this helps!\",\n                id=\"fixing-relevance-score-key-3\",\n            ),\n            pytest.param(\n                \"<think> Thinking </think>\"\n                \"I am here to help.\"\n                '```json {    \"summary\": \"Lorem Ipsum\",    \"relevance score\": 8 } ```'\n                \"Hope this helps!\",\n                id=\"fixing-relevance-score-key-4\",\n            ),\n            pytest.param(\n                \"<think> Thinking </think>\"\n                \"I am here to help.\"\n                '```json {    \"summary\": \"Lorem Ipsum\",    \"relevance\": 8 } ```'\n                \"Hope this helps!\",\n                id=\"fixing-relevance-score-key-5\",\n            ),\n        ],\n    )\n    def test_json_keys(self, input_text: str) -> None:\n        output = {\"summary\": \"Lorem Ipsum\", \"relevance_score\": 8}\n        assert llm_parse_json(input_text) == output\n\n    @pytest.mark.parametrize(\n        \"input_text\",\n        [\n            pytest.param(\n                \"<think> Thinking </think>\"\n                \"I am here to help.\"\n                '{   \"summary\": \"Lorem Ipsum\",   \"relevance_score\": 8, }'\n                \"Hope this helps!\",\n                id=\"fixing-broken-json-formatting-in-string-comma-1\",\n            ),\n            pytest.param(\n                \"<think> Thinking </think>\"\n                \"I am here to help.\"\n                '{   \"summary\": \"Lorem Ipsum\", ,  \"relevance_score\": 8 }'\n                \"Hope this helps!\",\n                id=\"fixing-broken-json-formatting-in-string-comma-2\",\n            ),\n            pytest.param(\n                \"<think> Thinking </think>\"\n                \"I am here to help.\"\n                '{ ,  \"summary\": \"Lorem Ipsum\",  \"relevance_score\": 8 }'\n                \"Hope this helps!\",\n                id=\"fixing-broken-json-formatting-in-string-comma-3\",\n            ),\n            pytest.param(\n                '{   \"summary\": \"Lorem Ipsum\"   \"relevance_score\": 8 }',\n                id=\"missing-comma-between-fields\",\n            ),\n        ],\n    )\n    def test_json_broken_formatting(self, input_text: str) -> None:\n        output = {\"summary\": \"Lorem Ipsum\", \"relevance_score\": 8}\n        assert llm_parse_json(input_text) == output\n\n    @pytest.mark.parametrize(\n        \"input_text\",\n        [\n            pytest.param(\n                \"<think> Thinking </think>Lorem Ipsum. Hope this helps!\",\n                id=\"non-json-string-with-think-tags\",\n            ),\n            pytest.param(\n                \"Lorem Ipsum. Hope this helps!\",\n                id=\"non-json-string-no-think-tags\",\n            ),\n        ],\n    )\n    def test_fallback_non_json(self, input_text: str) -> None:\n        output = {\"summary\": \"Lorem Ipsum. Hope this helps!\"}\n        assert llm_parse_json(input_text) == output\n\n    @pytest.mark.parametrize(\n        (\"input_text\", \"expected_output\"),\n        [\n            ('{\"example\": \"\\\\json\"}', {\"example\": \"\\\\json\"}),\n            ('{\"example\": \"this is a \\\\\"json\\\\\"\"}', {\"example\": 'this is a \"json\"'}),\n        ],\n    )\n    def test_llm_parse_json_with_escaped_characters(self, input_text, expected_output):\n        assert llm_parse_json(input_text) == expected_output\n\n    @pytest.mark.parametrize(\n        \"input_text\",\n        [\n            pytest.param(\n                '{\\n  \"summary\": \"An excerpt with \"quoted stuff\" or \"maybe more.\" More'\n                ' stuff (with parenthesis).\",\\n  \"relevance_score\": \"8\"\\n}'\n            ),\n        ],\n    )\n    def test_llm_subquotes_and_newlines(self, input_text: str) -> None:\n        output = {\n            \"summary\": (\n                'An excerpt with \"quoted stuff\" or \"maybe more.\" More stuff (with parenthesis).'\n            ),\n            \"relevance_score\": 8,\n        }\n        assert llm_parse_json(input_text) == output\n\n\ndef test_maybe_get_date():\n    assert maybe_get_date(\"2023-01-01\") == datetime(2023, 1, 1)\n    assert maybe_get_date(\"2023-01-31 14:30:00\") == datetime(2023, 1, 31, 14, 30)\n    assert maybe_get_date(datetime(2023, 1, 1)) == datetime(2023, 1, 1)\n    assert maybe_get_date(\"foo\") is None\n    assert maybe_get_date(\"\") is None\n\n\n@pytest.mark.parametrize(\n    (\"raw_text\", \"cleaned_text\"),\n    [\n        (\"name\", \"name\"),\n        (\" name\", \" name\"),\n        (\"name \", \"name \"),\n        (\" \", \" \"),\n        (\"Bates name\", \"Bates name\"),\n        (\"Bate's name\", \"Bates name\"),\n        (\"Bate's name Bate's name\", \"Bates name Bates name\"),\n        (\"Bates' name\", \"Bates name\"),\n        (\"X's Y\", \"Xs Y\"),\n        (\"' name\", \"name\"),\n        (\" ' name\", \" name\"),\n        (\"name ' name\", \"name name\"),\n        (\"'s name\", \"name\"),\n        (\" 's name\", \" name\"),\n        (\"s' name\", \"s name\"),\n        (\"S' name\", \"S name\"),\n        (\"Bates 's name\", \"Bates name\"),\n    ],\n)\ndef test_clean_possessives(raw_text: str, cleaned_text: str) -> None:\n    assert clean_possessives(raw_text) == cleaned_text\n\n\ntricky_test = (\n    \"simple (pqac-a020507f) quote\"\n    \"TEST AND (easy OR mistaken OR not_context)\"\n    \" and another AND not context yes, end. (pqac-a020507f, pqac-4552861e)\"\n    \" duplicates ()\"\n)\n\n\n@pytest.mark.parametrize(\n    (\"raw_text\", \"cleaned_text\"),\n    [\n        (\"simple (pqac-a020507f) quote\", \"simple (text1) quote\"),\n        (\n            \"compound (pqac-a020507f) quote (pqac-a020507f, pqac-4552861e)\",\n            \"compound (text1) quote (text1, text2)\",\n        ),\n        (\n            \"already replaced (pqac-a020507f, pqac-4552861e) quote (pqac-a020507f, pqac-4552861e)\",\n            \"already replaced (text1, text2) quote (text1, text2)\",\n        ),\n        (\n            \"back (pqac-4552861e, pqac-a020507f) and forth (pqac-a020507f, pqac-4552861e)\",\n            \"back (text2, text1) and forth (text1, text2)\",\n        ),\n        (\n            \"distractor (easy OR mistaken OR not_context) quote (pqac-a020507f, pqac-4552861e)\",\n            \"distractor (easy OR mistaken OR not_context) quote (text1, text2)\",\n        ),\n        (\"duplicates (pqac-a020507f, pqac-4552861f)\", \"duplicates (text1)\"),\n        (\n            \"compound duplicates (pqac-a020507f, pqac-4552861f, pqac-4552861e)\",\n            \"compound duplicates (text1, text2)\",\n        ),\n        (\n            \"triples (pqac-a020507f, pqac-4552861e, pqac-d0a08f29) with single (pqac-d0a08f29)\",\n            \"triples (text1, text2, text3) with single (text3)\",\n        ),\n        (\n            \"triples hallucinated (pqac-a020507f, pqac-1234567e, pqac-d0a08f29) with single (pqac-d0a08f29)\",\n            \"triples hallucinated (text1, text3) with single (text3)\",\n        ),\n        (\"with and (pqac-a020507f and pqac-4552861e)\", \"with and (text1, text2)\"),\n        (\"extra stuff (pqac-4552861e, odd-unseen thing)\", \"extra stuff (text2)\"),\n        (\n            \"nested (parenthetical(pqac-4552861e, odd-unseen thing))\",\n            \"nested (parenthetical(text2))\",\n        ),\n        (\n            \"dupe text name (pqac-d0a08f29, pqac-387deef6) xyz (pqac-387deef6)\",\n            \"dupe text name (text3) xyz (text3)\",\n        ),\n    ],\n)\ndef test_pqa_context_id_parsing(raw_text: str, cleaned_text: str) -> None:\n    session = PQASession(\n        id=uuid4(),\n        question=\"test\",\n        raw_answer=raw_text,\n        contexts=[\n            Context(\n                id=\"pqac-a020507f\",\n                context=\"blah blah\",\n                text=Text(\n                    name=\"text1\",\n                    text=\"blah blah\",\n                    doc=Doc(\n                        docname=\"test_doc1\",\n                        citation=\"Test Doc1, 2025\",\n                        dockey=\"key1\",\n                    ),\n                ),\n            ),\n            Context(\n                id=\"pqac-4552861e\",\n                context=\"quote\",\n                text=Text(\n                    name=\"text2\",\n                    text=\"quote\",\n                    doc=Doc(\n                        docname=\"test_doc2\",\n                        citation=\"Test Doc2, 2025\",\n                        dockey=\"key2\",\n                    ),\n                ),\n            ),\n            Context(\n                id=\"pqac-d0a08f29\",\n                context=\"quote\",\n                text=Text(\n                    name=\"text3\",\n                    text=\"quote\",\n                    doc=Doc(\n                        docname=\"test_doc3\",\n                        citation=\"Test Doc3, 2025\",\n                        dockey=\"key3\",\n                    ),\n                ),\n            ),\n            Context(\n                id=\"pqac-387deef6\",\n                context=\"quote\",\n                text=Text(\n                    name=\"text3\",\n                    text=\"quote\",\n                    doc=Doc(\n                        docname=\"test_doc3\",\n                        citation=\"Test Doc3, 2025\",\n                        dockey=\"key3\",\n                    ),\n                ),\n            ),\n        ],\n    )\n    session.populate_formatted_answers_and_bib_from_raw_answer()\n    assert session.answer == cleaned_text\n    assert (\n        session.formatted_answer == session.formatted_answer.strip()\n    ), \"Expecting no leading/trailing whitespace\"\n\n\n@pytest.mark.asyncio\nasync def test_timeout_resilience() -> None:\n    model_name = CommonLLMNames.ANTHROPIC_TEST.value\n    short_timeout = 0.001\n    llm = LiteLLMModel(\n        name=CommonLLMNames.ANTHROPIC_TEST.value,\n        config={\n            \"model_list\": [\n                {\n                    \"model_name\": model_name,\n                    \"litellm_params\": {\n                        \"model\": model_name,\n                        \"timeout\": short_timeout,\n                    },\n                }\n            ],\n            \"router_kwargs\": {\"timeout\": short_timeout},\n        },\n    )\n\n    # Make sure we've configured timeout low enough for this test to be useful\n    with pytest.raises(litellm.Timeout):\n        await llm.call_single(\"The duck says\")\n\n    text = Text(\n        text=\"The duck says\",\n        name=\"test\",\n        doc=Doc(docname=\"test\", dockey=\"test\", citation=\"test\"),\n    )\n    kw = {\n        \"text\": text,\n        \"question\": \"The duck says\",\n        \"summary_llm_model\": llm,\n        \"prompt_templates\": (\"\", \"\"),\n    }\n    # This *should* raise\n    with pytest.raises(LLMContextTimeoutError):\n        await _map_fxn_summary(**kw)  # type: ignore[arg-type]\n\n    # The wrapped version should not raise, but return empty\n    context, llm_results = await map_fxn_summary(**kw)\n    assert context is None\n    assert not llm_results\n\n\nTEST_STUB_LAMBDA = lambda: 1  # noqa: E731\n\n\nTEST_STUB_PARTIAL = partial(pymupdf_parse_pdf_to_pages, kwarg=2)\n\n\ndef test_parse_pdf_string_resolution() -> None:\n    # Test with a valid string FQN\n    pymupdf_str = Settings(\n        parsing=ParsingSettings(parse_pdf=\"paperqa_pymupdf.parse_pdf_to_pages\")\n    )\n    assert pymupdf_str.parsing.parse_pdf == pymupdf_parse_pdf_to_pages\n    assert (\n        pymupdf_str.model_dump(mode=\"json\")[\"parsing\"][\"parse_pdf\"]\n        == \"paperqa_pymupdf.reader.parse_pdf_to_pages\"\n    )\n    assert \"parse_pdf\" not in pymupdf_str.model_dump()[\"parsing\"]\n\n    # Test another valid string FQN\n    pypdf_str = Settings(\n        parsing=ParsingSettings(parse_pdf=\"paperqa_pypdf.parse_pdf_to_pages\")\n    )\n    assert pypdf_str.parsing.parse_pdf == pypdf_parse_pdf_to_pages\n    assert (\n        pypdf_str.model_dump(mode=\"json\")[\"parsing\"][\"parse_pdf\"]\n        == \"paperqa_pypdf.reader.parse_pdf_to_pages\"\n    )\n    assert \"parse_pdf\" not in pypdf_str.model_dump()[\"parsing\"]\n\n    # Test directly passing a normal parser\n    pymupdf_fn = Settings(parsing=ParsingSettings(parse_pdf=pymupdf_parse_pdf_to_pages))\n    assert pymupdf_fn.parsing.parse_pdf == pymupdf_parse_pdf_to_pages\n    assert (\n        pymupdf_fn.model_dump(mode=\"json\")[\"parsing\"][\"parse_pdf\"]\n        == \"paperqa_pymupdf.reader.parse_pdf_to_pages\"\n    )\n    assert \"parse_pdf\" not in pymupdf_fn.model_dump()[\"parsing\"]\n\n    # Test directly passing a lambda parser\n    lambda_fn = Settings(parsing=ParsingSettings(parse_pdf=TEST_STUB_LAMBDA))\n    assert lambda_fn.parsing.parse_pdf == TEST_STUB_LAMBDA\n    assert \"parse_pdf\" not in lambda_fn.model_dump(mode=\"json\")[\"parsing\"]\n    assert \"parse_pdf\" not in lambda_fn.model_dump()[\"parsing\"]\n\n    # Test directly passing a functools partial parser\n    partial_fn = Settings(parsing=ParsingSettings(parse_pdf=TEST_STUB_PARTIAL))\n    assert partial_fn.parsing.parse_pdf == TEST_STUB_PARTIAL\n    assert \"parse_pdf\" not in partial_fn.model_dump(mode=\"json\")[\"parsing\"]\n    assert \"parse_pdf\" not in partial_fn.model_dump()[\"parsing\"]\n\n    # Test a nonexistent FQN\n    with pytest.raises(ValueError, match=\"Failed to locate\"):\n        Settings(parsing=ParsingSettings(parse_pdf=\"nonexistent.module.function\"))\n\n    # Test a valid FQN that is not a parser\n    with pytest.raises(TypeError, match=\"not a PDF parser\"):\n        Settings(parsing=ParsingSettings(parse_pdf=\"os.path.sep\"))\n\n\n@pytest.mark.asyncio\n@pytest.mark.parametrize(\"multimodal\", [False, True])\nasync def test_reader_config_propagation(stub_data_dir: Path, multimodal: bool) -> None:\n    settings = Settings(\n        parsing=ParsingSettings(\n            reader_config={\"chunk_chars\": 2000, \"overlap\": 50, \"dpi\": 144},\n            multimodal=multimodal,\n        )\n    )\n\n    docs = Docs()\n    with (\n        patch(\n            \"paperqa.docs.read_doc\", side_effect=RuntimeError(\"sentinel\")\n        ) as mock_read_doc,\n        pytest.raises(RuntimeError, match=\"sentinel\"),\n    ):\n        await docs.aadd(\n            stub_data_dir / \"paper.pdf\",\n            citation=\"Wellawatte et al, XAI Review, 2023\",  # Skip citation inference\n            doi=\"10.1021/acs.jctc.2c01235\",  # Skip DOI inference\n            title=\"A Perspective on Explanations of Molecular Prediction Models\",  # Skip title inference\n            settings=settings,\n        )\n    mock_read_doc.assert_awaited_once()\n    assert mock_read_doc.call_args.kwargs[\"chunk_chars\"] == 2000\n    assert mock_read_doc.call_args.kwargs[\"overlap\"] == 50\n    assert mock_read_doc.call_args.kwargs[\"parse_media\"] == multimodal\n    assert mock_read_doc.call_args.kwargs[\"dpi\"] == 144\n\n\n@pytest.mark.asyncio\n@pytest.mark.parametrize(\n    (\"filename\", \"query\"),\n    [\n        (\"dummy.docx\", \"What is the RAG system?\"),\n        (\"dummy_jap.docx\", \"What is the RAG system?\"),\n        (\"dummy.pptx\", \"What is the RAG system?\"),\n        (\"dummy.xlsx\", \"What is the price of a laptop?\"),\n    ],\n)\nasync def test_parse_office_doc(stub_data_dir: Path, filename: str, query: str) -> None:\n    docs = Docs()\n\n    settings = Settings(\n        llm=\"gemini/gemini-2.5-flash\",\n        embedding=\"gemini/gemini-embedding-001\",\n        summary_llm=\"gemini/gemini-2.5-flash\",\n        agent={\"agent_llm\": \"gemini/gemini-2.5-flash\"},\n        parsing=ParsingSettings(use_doc_details=False),\n    )\n    docname = await docs.aadd(\n        stub_data_dir / filename,\n        citation=\"dummy citation\",\n        docname=filename,\n        settings=settings,\n    )\n    assert docname is not None\n    assert docs.texts\n    session = await docs.aquery(query, settings=settings)\n    assert session.used_contexts\n    assert len(session.answer) > 10, \"Expected an answer\"\n    assert CANNOT_ANSWER_PHRASE not in session.answer, \"Expected the system to be sure\"\n\n\ndef test_text_comparison() -> None:\n    doc = Doc(docname=\"test\", citation=\"test\", dockey=\"test\")\n    media1 = ParsedMedia(index=0, data=b\"image_data_1\")\n    media2 = ParsedMedia(index=1, data=b\"image_data_2\")\n\n    # Test equality and hashing without media\n    text_no_media1 = Text(text=\"Hello\", name=\"chunk1\", doc=doc)\n    text_no_media2 = Text(text=\"Hello\", name=\"chunk1\", doc=doc)\n    assert text_no_media1 == text_no_media2\n    assert hash(text_no_media1) == hash(text_no_media2)\n\n    # Test equality and hashing with media\n    # First with same media\n    text_with_media1 = Text(text=\"Hello\", name=\"chunk1\", doc=doc, media=[media1])\n    text_with_media2 = Text(text=\"Hello\", name=\"chunk1\", doc=doc, media=[media1])\n    assert text_with_media1 == text_with_media2\n    assert hash(text_with_media1) == hash(text_with_media2)\n    # Next with different media\n    text_diff_media = Text(text=\"Hello\", name=\"chunk1\", doc=doc, media=[media2])\n    assert text_with_media1 != text_diff_media\n    assert hash(text_with_media1) != hash(text_diff_media)\n\n    # Test that media matters for equality and set storage\n    assert text_with_media1 != text_no_media1\n    assert hash(text_with_media1) != hash(text_no_media1)\n    assert len({text_with_media1, text_with_media2, text_diff_media}) == 2\n\n    # Test with Pydantic extras\n    text_with_extra1 = Text(text=\"Hello\", name=\"chunk1\", doc=doc, custom_field=\"value1\")\n    assert (\n        text_with_extra1 != text_no_media1\n    ), \"Presence of an extra should not be equal\"\n    assert hash(text_with_extra1) != hash(text_no_media1)\n    text_with_extra2 = Text(text=\"Hello\", name=\"chunk1\", doc=doc, custom_field=\"value1\")\n    assert text_with_extra1 == text_with_extra2\n    assert hash(text_with_extra1) == hash(text_with_extra2)\n    text_with_extra_diff = Text(\n        text=\"Hello\", name=\"chunk1\", doc=doc, custom_field=\"value2\"\n    )\n    assert (\n        text_with_extra1 != text_with_extra_diff\n    ), \"Different extra values should not be equal\"\n    assert hash(text_with_extra1) != hash(text_with_extra_diff)\n    text_with_extra_other = Text(\n        text=\"Hello\", name=\"chunk1\", doc=doc, other_custom_field=\"value1\"\n    )\n    assert (\n        text_with_extra1 != text_with_extra_other\n    ), \"Different extra keys should not be equal\"\n    assert hash(text_with_extra1) != hash(text_with_extra_other)\n    text_with_unhashable_extra = Text(\n        text=\"Hello\", name=\"chunk1\", doc=doc, unhashable_field=[\"a\", \"list\"]\n    )\n    with pytest.raises(NotImplementedError, match=\"unhashable extras\"):\n        hash(text_with_unhashable_extra)\n\n\ndef test_context_comparison() -> None:\n    text1 = Text(\n        name=\"text1\",\n        text=\"Sample text content\",\n        doc=Doc(docname=\"test_doc\", citation=\"Test Doc, 2025\", dockey=\"key1\"),\n    )\n    text2 = Text(\n        name=\"text2\",\n        text=\"Different text content\",\n        doc=Doc(docname=\"other_doc\", citation=\"Other Doc, 2025\", dockey=\"key2\"),\n    )\n\n    # Identical contexts should be equal\n    context_base = Context(\n        context=\"This is a test context\",\n        question=\"What is the test?\",\n        text=text1,\n        score=5,\n    )\n    context_none_question = Context(\n        context=\"This is a test context\", question=None, text=text1, score=5\n    )\n\n    context_base_identical = Context(\n        context=\"This is a test context\",\n        question=\"What is the test?\",\n        text=text1,\n        score=5,\n    )\n    assert context_base == context_base_identical, \"Identical contexts should be equal\"\n    assert hash(context_base) == hash(\n        context_base_identical\n    ), \"Identical contexts should have same hash\"\n    context_none_question_identical = Context(\n        context=\"This is a test context\", question=None, text=text1, score=5\n    )\n    assert (\n        context_none_question == context_none_question_identical\n    ), \"Identical contexts should be equal\"\n    assert hash(context_none_question) == hash(\n        context_none_question_identical\n    ), \"Identical contexts should have same hash\"\n\n    # Different context text should make contexts unequal\n    context_diff_context = Context(\n        context=\"Different context text\",\n        question=\"What is the test?\",\n        text=text1,\n        score=5,\n    )\n    assert (\n        context_base != context_diff_context\n    ), \"Different context text should make contexts unequal\"\n    assert hash(context_base) != hash(\n        context_diff_context\n    ), \"Different context text should have different hashes\"\n\n    # Different questions should make contexts unequal\n    context_diff_question = Context(\n        context=\"This is a test context\",\n        question=\"Different question?\",\n        text=text1,\n        score=5,\n    )\n    assert (\n        context_base != context_diff_question\n    ), \"Different questions should make contexts unequal\"\n    assert hash(context_base) != hash(\n        context_diff_question\n    ), \"Different questions should have different hashes\"\n\n    assert (\n        context_base != context_none_question\n    ), \"Different questions should make contexts unequal\"\n\n    # Different text objects should make contexts unequal\n    context_diff_text = Context(\n        context=\"This is a test context\",\n        question=\"What is the test?\",\n        text=text2,\n        score=5,\n    )\n    assert (\n        context_base != context_diff_text\n    ), \"Different text objects should make contexts unequal\"\n    assert hash(context_base) != hash(\n        context_diff_text\n    ), \"Different text objects should have different hashes\"\n\n    # Different scores should make contexts unequal\n    context_diff_score = Context(\n        context=\"This is a test context\",\n        question=\"What is the test?\",\n        text=text1,\n        score=3,\n    )\n    assert (\n        context_base != context_diff_score\n    ), \"Different scores should make contexts unequal\"\n    assert hash(context_base) != hash(\n        context_diff_score\n    ), \"Different scores should have different hashes\"\n\n    # Different IDs should make contexts unequal\n    context_diff_id = Context(\n        id=\"custom-id-1\",\n        context=\"This is a test context\",\n        question=\"What is the test?\",\n        text=text1,\n        score=5,\n    )\n    assert context_base != context_diff_id, \"Different IDs should make contexts unequal\"\n    assert hash(context_base) != hash(\n        context_diff_id\n    ), \"Different IDs should have different hashes\"\n\n    assert (\n        context_base != \"This is a test context\"\n    ), \"Different types should make contexts unequal\"\n\n    # Identical contexts with extras should be equal\n    context_with_extras = Context(\n        context=\"This is a test context\",\n        question=\"What is the test?\",\n        text=text1,\n        score=5,\n        author_name=\"John Doe\",\n        custom_field=\"value\",\n    )\n    context_with_extras_identical = Context(\n        context=\"This is a test context\",\n        question=\"What is the test?\",\n        text=text1,\n        score=5,\n        author_name=\"John Doe\",\n        custom_field=\"value\",\n    )\n    assert (\n        context_with_extras == context_with_extras_identical\n    ), \"Contexts with identical extras should be equal\"\n    assert hash(context_with_extras) == hash(\n        context_with_extras_identical\n    ), \"Contexts with identical extras should have same hash\"\n\n    # Extras should make contexts unequal\n    assert context_base != context_with_extras, \"Extras should make contexts unequal\"\n    assert hash(context_base) != hash(\n        context_with_extras\n    ), \"Extras should have different hashes\"\n\n    # Different extra values should make contexts unequal\n    context_diff_extras = Context(\n        context=\"This is a test context\",\n        question=\"What is the test?\",\n        text=text1,\n        score=5,\n        author_name=\"Jane Smith\",\n        custom_field=\"value\",\n    )\n    assert (\n        context_with_extras != context_diff_extras\n    ), \"Contexts with different extra values should be unequal\"\n    assert hash(context_with_extras) != hash(\n        context_diff_extras\n    ), \"Contexts with different extra values should have different hashes\"\n\n    # Different extras should make contexts unequal\n    context_diff_extra_fields = Context(\n        context=\"This is a test context\",\n        question=\"What is the test?\",\n        text=text1,\n        score=5,\n        author_name=\"John Doe\",\n        different_field=\"value\",\n    )\n    assert (\n        context_with_extras != context_diff_extra_fields\n    ), \"Contexts with different extras should be unequal\"\n    assert hash(context_with_extras) != hash(\n        context_diff_extra_fields\n    ), \"Contexts with different extras should have different hashes\"\n\n    # Identical contexts with different ordered extras should be equal\n    context_reordered_extras = Context(\n        context=\"This is a test context\",\n        question=\"What is the test?\",\n        text=text1,\n        score=5,\n        custom_field=\"value\",\n        author_name=\"John Doe\",  # Reversed order from context_with_extras\n    )\n    assert (\n        context_with_extras == context_reordered_extras\n    ), \"Contexts with extras in different order should be equal\"\n    assert hash(context_with_extras) == hash(\n        context_reordered_extras\n    ), \"Contexts with extras in different order should have same hash\"\n\n    context_with_list_extras = Context(\n        context=\"This is a test context\",\n        question=\"What is the test?\",\n        text=text1,\n        score=5,\n        tags=[\"tag1\", \"tag2\"],\n    )\n    assert (\n        context_base != context_with_list_extras\n    ), \"Different context text should make contexts unequal\"\n    assert hash(context_base) == hash(context_with_list_extras), (\n        \"Since we discard extras that aren't hashable,\"\n        \"these should receive the same hash\"\n    )\n    assert (\n        context_with_extras != context_with_list_extras\n    ), \"Contexts with different extras should be unequal\"\n    assert hash(context_with_extras) != hash(\n        context_with_list_extras\n    ), \"Contexts with different extras should have different hashes\"\n"
  },
  {
    "path": "tests/test_utils.py",
    "content": "from paperqa.utils import citation_to_docname\n\n\ndef test_citation_to_docname_acronym_title() -> None:\n    citation = \"CD47/SIRP\\u03b1 axis: bridging innate and adaptive immunity, 2022\"\n    assert citation_to_docname(citation) == \"CD472022\"\n\n\ndef test_citation_to_docname_non_text_fallback_is_deterministic() -> None:\n    # Contrived edge-case input chosen to guarantee the final fallback branch:\n    # - no TitleCase token (e.g., \"Smith\")\n    # - no acronym token (e.g., \"CD47\")\n    # This models malformed/placeholder citation text from extraction failures.\n    citation = \"___, n.d.\"\n    first = citation_to_docname(citation)\n    second = citation_to_docname(citation)\n\n    assert first == second, (\n        \"Expected deterministic fallback: identical malformed input should yield the \"\n        \"same docname each call (regression guard against random/UUID-based suffixes).\"\n    )\n    assert first.startswith(\"Doc\"), (\n        \"Expected malformed citations to use the explicit final fallback format \"\n        \"'Doc<hash8>' (for example, Docc7acc74a).\"\n    )\n"
  }
]